■必須条件

・開発経験3年程度（言語不問） ・SQLを用いた実務経験

■必須条件

・システム基盤のインフラ設計／方式設計／環境設計／実装の経験

■必須条件

・システム開発経験5年以上 ・サポートデスク等お客様からの問い合わせ対応や報告などのお客様対応経験 ・複数のWindowsOSでのシステム基盤構築、アプリケーション基盤構築経験および更改経験

■必須条件

①新規ビジネスの開発に興味のある方、経験がある方 ②AP開発経験がある方

■必須条件

・システム開発のリーダー経験者 ・Java、PostgreSQLでのプログラム開発経験者 ・Phythonでのプログラム開発経験者 ・3年以上の開発経験を有すること。

■必須条件

①新規サービスの開発に興味のある人、経験がある人 ②プロジェクトマネージャまたはプロジェクトリーダの経験

■必須条件

・NW・インフラ系の運用・保守、設計、構築いずれかのご経験がある方

■必須条件

・主体的に顧客や社内関係者とコミュニケーションが図れるスキル ・自治体向けシステム等での開発経験が３年以上ある方 ・自治体向けシステム開発で自身が主体となり、お客様との仕様調整を行った経験を有する方 ・開発または保守のリーダーとして、5人程度のチームマネジメントした経験がある方

■必須条件

・下記経験をお持ちの方 マーケットリサーチ、ITアーキテクト、ビジネスモデル設計、パートナーシップ構築、市場拡大戦略立案、リスク管理、プロジェクト管理

■必須条件

・アプリケーション開発経験

■必須条件

・複数名のシステム開発プロジェクトにおけるチームリーダ経験。 ・主体的にお客様、社内外の関係者とコミュニケーション図れるスキル。

■必須条件

・ITシステム／サービスの運用維持・業務効率化・改善等のご経験 ・ITILの理解（資格は不要、着任後に学ぶこともできます） ・決められたルール、手順を確実に順守・実行できること ・ステークホルダと連携して組織的に業務を遂行するためのコミュニケーション能力 ・業務上の予実管理能力

■必須条件

下記いずれか必須 ・PM/PLの経験 ・顧客・ベンダとの調整の経験 ・上流工程（企画、要件定義）の経験 ・金融機関向けのシステム開発経験

■必須条件

・NW構築経験または、サーバ構築の経験 〈資格〉 普通自動車運転免許

■必須条件

・アプリケーション開発の経験

■必須条件

・アプリケーション開発の経験１年以上

■必須条件

・NW構築または、サーバ構築の経験 〈資格〉 普通自動車運転免許

■必須条件

・基盤（サーバＮＷ）に係る構築経験（保守運用のみの経験可） 〈資格〉 ・普通自動車運転免許

■必須条件

下記いずれか必須 ・PM/PLの経験 ・顧客・ベンダとの調整の経験 ・上流工程（企画、要件定義）の経験

■必須条件

・NW構築経験または、サーバ構築の経験

■必須条件

システム開発もしくはIT営業の管理職として下記業務経験があること ・開発職の場合はPM経験、営業職の場合は金融、医療、法人、自治体向けのIT関連提案の経験 ・業績目標、戦略策定 ・予実管理 ・人材マネジメント（評定、育成指導） ・労務管理、安全管理

■必須条件

下記いずれか必須 ・PM/PLの経験 ・顧客・ベンダとの調整の経験 ・上流工程（企画、要件定義）の経験 〈資格〉 普通自動車運転免許

■必須条件

下記いずれか必須 ・PM/PLの経験 ・顧客・ベンダとの調整の経験

■必須条件

・アプリケーション開発の経験 〈資格〉 普通自動車運転免許

■必須条件

・クラウド：AWS認定クラウドプラクティショナー、Microsoft認定資格：Azureファンダメンタル、AWS認定ソリューションアーキテクト ー アソシエイト、Microsoft認定資格：Azureソリューションアーキテクトエキスパート - データ：認定データ管理プロフェッショナル、AWS 認定データ分析、Microsoft 認定資格：Azure データ ファンダメンタルズ、Microsoft 認定資格：Azure データ エンジニア アソシエイト、データ ガバナンスとスチュワードシップ、データ サイエンス プロフェッショナル認定証 - AIおよび自動化：Microsoft認定資格：Azure AIファンダメンタルズ、Google Professional Machine Learning Engineer、認定 AI プロフェッショナル、UiPath RPAアソシエイト

■必須条件

●知識： ・アーキテクチャと設計パターン：マイクロサービス、イベント駆動型システム、サーバレスアーキテクチャなどのソフトウェアアーキテクチャに関する専門知識。また、Infrastructure as Codeや自己修復システムなどの自動化対応アーキテクチャのフレームワークとパターンに関する深い理解 ・自動化とDevOps：Jenkins、GitLab CI/CD、Ansible、TerraformなどのDevOpsプラクティスとツールに熟練していること。UiPath、Automation Anywhere、Blue Prisなどのロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)プラットフォームに精通していること。また、クラウドネイティブの自動化サービスと、KubernetesやDockerなどのコンテナオーケストレーションに関する深い理解があること ・セキュリティとコンプライアンス：データガバナンス、GDPR、SOC 2を含む、安全なAI、自動化、データシステムに対する知識があること。コンプライアンス監視およびレポート作成の自動化について精通していること ・新興テクノロジー：ハイパーオートメーションやローコード・ノーコードプラットフォームといった自動化の最新のトレンド、およびそれらとAIシステムとの統合に対する認識を持っていること。また、エッジコンピューティング、IoT自動化、LLMs、GANsなどの生成AIといったテクノロジーに精通していること ●経験： ・技術的リーダーシップ：ソフトウェアエンジニアリングまたはテクノロジー関連職で10年以上、かつ、データ、AIおよび自動化をカバーするアーキテクチャでリーダーとして少なくとも５年の経験があること ・クラウドとDevOps自動化：Terraform、AWS CloudFormation、Azure DevOpsなどのツールを活用し、自動化されたクラウドインフラストラクチャやAIシステムを実現した経験。AL/MLおよびデータワークフローに対するCI/CDパイプラインの設計・実装をする能力が実証されていること ・部門横断的な協力：エンジニアリング、データサイエンス、運用やビジネス機能のステークホルダーと緊密に連携し、自動化およびAIソリューションを実現した経験 ・メンターシップ：エンジニアリングチーム、データサイエンティスト、オートメーションスペシャリストを指導し、AI、データエンジニアリングおよび自動化のベストプラクティスを導入した経験 ●コンピテンシー： ・戦略的思考：クラウド、自動化、AIおよびデータソリューションを組織の目標と長期戦略に整合させる能力 ・システム思考：クラウド、AI、自動化およびデータエコシステムをシームレスに統合するソリューションの設計に関する専門知識 分析スキル：効率性とスケーラビリティを確保しながら、複雑な自動化とデータの課題を解決する高い能力 ・リーダーシップと影響力：多分野にわたるチームを率いて、自動化とAIイニシアティブを導入するようステークホルダーに影響を与えた実績があること ・俊敏性と適応性：動的な技術環境をナビゲートし、クラウド、自動化、AIおよびデータにおける新しいトレンドへの適応が楽にできる能力 ・優れた実行力：信頼性が高くスケーラブルなクラウドベースの自動化システムやAIソリューションを期間内・予算内で納入した実績があること ●個人的資質： ・先見性：前向きの考え方で、どのように自動化、AI、データが業務プロセスを変革し、イノベーションを牽引していけるのかを思い描ける ・協調性： チーム間の関係を構築し、統合的かつ影響力のある自動化ソリューションをデリバリーするスキルがある ・詳細志向：自動化、AI、データのシステムの品質、信頼性、セキュリティの確保にフォーカスする ・倫理性：AIと自動化の責任ある活用にコミットし、倫理基準および規制基準を確実に遵守する ・継続的な学習：熱意をもってAI、データおよび自動化技術の進歩を探求し、それを現実の問題に適用することができる ・対応力：粘り強さと適応力で課題を対処することができ、プレッシャーが大きい環境においても成果をあげることができる ●語学要件： 日本語：ネイティブレベルまたは流暢(N１レベル)であること

■必須条件

●知識： ・アーキテクチャと設計パターン：マイクロサービス、イベント駆動型システム、サーバレスアーキテクチャなどのソフトウェアアーキテクチャに関する専門知識。また、Infrastructure as Codeや自己修復システムなどの自動化対応アーキテクチャのフレームワークとパターンに関する深い理解 ・データエンジニアリング：Apache Kafka、Flink、Sparkなど、スケーラブルなデータパイプラインおよびリアルタイムストリーミングの構築に関する専門知識。Apache Airflow、Prefectなどのデータオーケストレーションツールや、SQLおよびNoSQLのデータベース最適化に関する確固とした知識 ・AI/MLの専門知識：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなどのAI/MLフレームワークに関する知識。データ作成、モデルトレーニング、デプロイ、MLOpsパイプラインなどのモニタリングを含むAI/MLライフサイクル全体に熟練していること。インテリジェント・プロセス・オートメーション、予測分析、自律システムなどのAI主導の自動化についての理解 ・セキュリティとコンプライアンス：データガバナンス、GDPR、SOC 2を含む、安全なAI、自動化、データシステムに対する知識があること。コンプライアンス監視およびレポート作成の自動化について精通していること ・新興テクノロジー：ハイパーオートメーションやローコード・ノーコードプラットフォームといった自動化の最新のトレンド、およびそれらとAIならびにデータシステムとの統合に対する認識を持っていること。また、エッジコンピューティング、IoT自動化、LLMs、GANsなどの生成AIといったテクノロジーに精通していること ●経験： ・技術的リーダーシップ：ソフトウェアエンジニアリングまたはテクノロジー関連職で10年以上、かつ、データ、AIおよび自動化をカバーするアーキテクチャでリーダーとして少なくとも５年の経験があること ・AI/MLとデータシステム：インテリジェントチャットボット、不正検出システムやワークフロー最適化などのAI/MLを活用した自動化ソリューションのデリバリーに関する実績。スケーラブルなデータプラットフォームおよび予測分析パイプラインの構築・管理に関する実践的な経験 ・部門横断的な協力：エンジニアリング、データサイエンス、運用やビジネス機能のステークホルダーと緊密に連携し、自動化およびAIソリューションを実現した経験 ・メンターシップ：エンジニアリングチーム、データサイエンティスト、オートメーションスペシャリストを指導し、AI、データエンジニアリングおよび自動化のベストプラクティスを導入した経験 ●コンピテンシー： ・戦略的思考：クラウド、自動化、AIおよびデータソリューションを組織の目標と長期戦略に整合させる能力 ・システム思考：クラウド、AI、自動化およびデータエコシステムをシームレスに統合するソリューションの設計に関する専門知識 ・分析スキル：効率性とスケーラビリティを確保しながら、複雑な自動化とデータの課題を解決する高い能力 ・リーダーシップと影響力：多分野にわたるチームを率いて、自動化とAIイニシアティブを導入するようステークホルダーに影響を与えた実績があること ・俊敏性と適応性：動的な技術環境をナビゲートし、クラウド、自動化、AIおよびデータにおける新しいトレンドへの適応が楽にできる能力 ・優れた実行力：信頼性が高くスケーラブルなクラウドベースの自動化システムやAIソリューションを期間内・予算内で納入した実績があること ●個人的資質： ・先見性：前向きの考え方で、どのように自動化、AI、データが業務プロセスを変革し、イノベーションを牽引していけるのかを思い描ける ・協調性： チーム間の関係を構築し、統合的かつ影響力のある自動化ソリューションをデリバリーするスキルがある ・詳細志向：自動化、AI、データのシステムの品質、信頼性、セキュリティの確保にフォーカスする ・倫理性：AIと自動化の責任ある活用にコミットし、倫理基準および規制基準を確実に遵守する ・継続的な学習：熱意をもってAI、データおよび自動化技術の進歩を探求し、それを現実の問題に適用することができる ・対応力：粘り強さと適応力で課題を対処することができ、プレッシャーが大きい環境においても成果をあげることができる ●語学要件： 日本語：ネイティブレベルまたは流暢(N１レベル)であること

■必須条件

・経験：MBSE、PLMおよびトレーサビリティソフトウェアソリューションに関する実績。3DSソリューションに関する実践の経験があれば、尚可 ・語学力：日本語 (日本語ネイティブまたは、N１レベル) と英語(ビジネスレベル)が流暢であること ・技術的スキル：MBSE、PLMおよびRFLPトレーサビリティに関する強力な技術的バックグラウンドを持っていること ・顧客対応スキル：優れたコミュニケーション能力と対人スキル。顧客とエンゲージし、そのニーズを理解する能力があること ・プロジェクト管理：プロジェクトの範囲設定、評価、デリバリーに関する経験。プロジェクトで成功を収めた実績があること ・問題解決力：高い分析力および問題解決スキルを持っていること。戦略的に思考し、革新的なソリューションを提供する能力を備えていること ・チームとの協調性：チーム環境の中で効率的に勤務し、部門横断的なチームとコラボレーションする能力があること

■必須条件

1.技術アーキテクチャ、ネットワーク管理、アプリケーション開発、ミドルウェア、データベース管理、または運用を含む、少なくとも2つのクラウドIT専門分野で 5年以上の経験 2.AWS/Azure/GCPでの大規模アプリケーションの作成、展開および運用の経験 3.Cloudの上級認定資格を保持していれば、さらに有利 4.マイクロサービスおよびサーバレスアーキテクチャの理解があれば、さらに有利 5.Java、Python、NodeJS、bashなどのスクリプト言語のうち、最低でも1つの言語でのコーディング経験 6.優れたコミュニケーションおよびプレゼンテーションスキル。また、優れた文章力を持っていること 7.AWS、Azureにつき、クラウドでの実務経験があること 8.さまざまなクラウドサービスのコストと最適化を理解していることが必要 9.すべての主要なAWS(または)Azureサービスの経験が必須 10.概念実証(POC)を実施し、AWS/Azureで設計を実装 11.Azure認定資格必須 日本語：ネイティブまたは流暢なN1レベル

■必須条件

●知識： AI/ML：データ作成、モデルトレーニング、AIモデルとプロジェクト展開、MLOpsパイプラインなどのモニタリングを含むAI/MLライフサイクル全体に熟練していること。インテリジェント・プロセス・オートメーション、予測分析、自律システムなどのAI主導の自動化についての理解 ソフトウェアエンジニアリング：スケーラブルなソフトウェアアプリケーションの構築に関する専門知識 データエンジニアリング：Apache Kafka、Flink、Sparkなどのツールを用いたスケーラブルなデータパイプラインおよびリアルタイムストリーミングの構築に関する専門知識。Apache Airflow、Prefectなどのデータオーケストレーションツールや、SQLおよびNoSQLのデータベース最適化に関する強固な知識 アーキテクチャと設計パターン：マイクロサービス、イベント駆動型システム、サーバーレスアーキテクチャの経験、また、Infrastructure as Codeや自己修復システムなどの自動化対応アーキテクチャのフレームワークとパターンに関する深い理解 セキュリティとコンプライアンス：データガバナンス、GDPR、SOC 2を含む、安全なAI、自動化、データシステムに対する知識があること。コンプライアンス監視およびレポート作成の自動化について精通していること 新興テクノロジー：ハイパーオートメーションやローコード・ノーコードプラットフォームといった自動化の最新のトレンド、およびそれらとAIシステムとの統合に対する認識を持っていること ●経験： ソフトウェアエンジニアリング：ソフトウェアエンジニアリングまたはテクノロジー関連職で8年以上、かつ、AIおよびデータサイエンス関連のポジションで少なくとも４年の経験 AI/MLとデータシステム：インテリジェントチャットボット、不正検出システムやワークフロー最適化などのAI/MLを活用したソリューションのデリバリーに関する実績。スケーラブルなデータプラットフォームおよび予測分析パイプラインの構築・管理に関する実践的な経験 システム統合：AIと自動化ソリューションをデリバリーする統合システムに関する専門知識 メンターシップ：エンジニアリングチームを指導し、AI関連分野でのベストプラクティスを導入した経験 ●コンピテンシー： システム思考：AIサービスをエコシステムにシームレスに統合するソリューション設計に関する専門知識 分析スキル：効率性とスケーラビリティを確保しながら、複雑な自動化とデータの課題を解決する高い能力 俊敏性と適応性：動的な技術環境をナビゲートし、クラウド、自動化、AIおよびデータにおける新しいトレンドへの適応が楽にできる能力 ●個人的資質： 詳細志向： AIとデータシステムの品質、信頼性、セキュリティの確保にフォーカスする 継続的な学習：熱意をもってAI、データおよび自動化技術の進歩を探求し、それを現実の問題に適用することができる 協調性：チーム間の関係を構築し、統合的かつ影響力のあるAIソリューションをデリバリーするスキルがある 倫理性：AIと自動化の責任ある活用にコミットし、倫理基準および規制基準を確実に遵守する 対応力：粘り強さと適応力で課題を対処することができ、プレッシャーが大きい環境においても成果をあげることができる 先見性：前向きの考え方で、どのようにAIがビジネスを変革し、イノベーションを牽引していけるのかを思い描ける ●語学要件： 日本語：ネイティブレベルまたは流暢(N１レベル)であること