株式会社ABEJA クリエイティブ職 の求人一覧
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トランスフォーメーション領域：データエンジニア
募集背景 データプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。 ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。 それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。 ミッション 多種多様なデータをデジタル化し、統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。 DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。 様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。 クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。 業務内容 データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計 プロジェクトの技術面におけるリード データパイプラインの設計・構築 データ分析のためのBIの開発・運用 継続的なモニタリングプロセスの構築・運用 顧客のデータ活用の実態やドメイン知識の理解 プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定 採用要件 必須要件 以下必須要件のうち、2つ以上の該当があること（全てに該当している必要はない） Pythonを含む複数言語(TypeScript, Javascriptなど)でのコーディング経験(3年以上) データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上) ETLやELTの実装経験 クラウド環境上でのシステム構築・運用の経験 GitHubを用いた開発経験 歓迎要件 PySparkによるデータ処理 Sparkの内部アーキテクチャに関する知識およびパフォーマンスチューニングの経験 データサイエンス一般に関する理解・経験 B2Bシステム開発の経験 Webアプリケーション開発経験 Kubernetesベースのデータパイプライン・MLOps環境の構築・運用開発の経験 クラウド環境上でのCI/CDパイプライン構築・運用の経験 英語によるビジネス遂行能力 募集要項 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト(マネージャー)
募集背景 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーマンとしてお迎えしたく考えております。 ミッション 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 クライアント企業が抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていただきます！ お客様の抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などのデータサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 業務内容 データサイエンスグループのマネージャーとして、グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、その品質に責任を持ち価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます 以下のような業務に携わっていただきます。 クライアントへ提案し受注する案件のビジネス要件・技術的要件を理解し、必要とされるケイパビリティとメンバのスキルセットを勘案しながらプロジェクトのメンバアサインを行う メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う 組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング、コーチングを行う 社内の技術ノウハウの横展開・ブランディングの推進を行う 実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化のためのロードマップ作成 技術ナレッジの公開・発信（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） 必要に応じてプレーイングマネージャーとして自身でも分析・実装などの実務に携わり、進むべき道を例示することで、職位や権限に依拠することなくチームを導く こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 採用要件 必須要件 以下のうち複数の領域における技術の実務適用をリードした経験(合計5年以上) ディープラーニングを含む機械学習(画像処理・自然言語処理・構造化データ) 統計解析・因果推論などの統計モデリング 数理最適化などの数理モデリング 業務内容に関わる国際会議、ジャーナル論文、技術文献の調査・実装能力ならびに課題の特性に応じた発展・応用能力 データサイエンス組織の在るべき姿・ビジネスにおける価値創出に対してビジョンを持ち、それを体現することにパッションをお持ちの方 git及びGithubの利用経験 AWS・GCPでの開発経験 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと 歓迎要件 データサイエンス組織のプレーイングマネージャーの経験・実績 機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験 Linux上でのアプリケーションの運用・構築経験 コンテナ周りを用いた開発経験（Docker, kubernetes) 分散処理（Spark等）を用いた経験 データサイエンス領域におけるトップカンファレンス登壇、ジャーナルでの論文採用経験 OSSプロジェクトへの参加経験 Kaggleなどのデータサイエンスコンペにおける上位入賞実績 ビジネスレベルの英会話 募集要項 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト（エキスパートクラス）
募集背景 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーマンとしてお迎えしたく考えております。 ミッション 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 クライアント企業が抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていただきます！ お客様の抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などのデータサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 業務内容 業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。 以下のような業務に携わっていただきます。 顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案 機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等） 国際会議、論文などによる技術調査 アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価 ABEJA Platformへの運用ロジックの実装 技術の横展開・技術ブランディング 実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） モデリング設計やコーディングの他メンバへのメンタリング・育成 技術スタックについては、こちらをご覧ください。 こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 採用要件 必須要件 以下のうち一つもしくは複数の領域における技術の実務適用をリードした経験(合計5年以上) ディープラーニングを含む機械学習(画像処理・自然言語処理・構造化データ) 統計解析・因果推論などの統計モデリング 数理最適化などの数理モデリング 業務内容に関わる国際会議、ジャーナル論文、技術文献の調査・実装能力ならびに課題の特性に応じた発展・応用能力 git及びGithubの利用経験 AWS・GCPでの開発経験 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと 歓迎要件 機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験 Linux上でのアプリケーションの運用・構築経験 コンテナ周りを用いた開発経験（Docker, kubernetes) 分散処理（Spark等）を用いた経験 データサイエンス領域におけるトップカンファレンス登壇、ジャーナルでの論文採用経験 OSSプロジェクトへの参加経験 Kaggleなどのデータサイエンスコンペにおける上位入賞実績 ビジネスレベルの英会話 募集要項 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：データサイエンティスト
募集背景 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーマンとしてお迎えしたく考えております。 ミッション 「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」 クライアント企業が抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導いていただきます！ お客様の抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などのデータサイエンスの力で解決するために、コンサルタントやプロジェクトマネージャと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 業務内容 業界や企業が変われば直面している経営課題も様々であり、また扱うデータの種類や形式も多岐にわたります。本質的な課題の特定や価値創出に向けて、前例の有無に関わらず真にリアライズ可能な最短経路を描き、プロジェクトマネージャーやエンジニアと連携しながら幅広いデータサイエンス技術を駆使してその実装・実現をリードいただくポジションです。 以下のような業務に携わっていただきます。 顧客提案やPoC、本番用モデル開発などのプロジェクトの技術面におけるリード クライアントの抱える本質的な課題の把握およびそれに対する適切な技術的解決策の提案 機械学習・数理モデリング（予測、最適化、統計モデルの設計等） 国際会議、論文などによる技術調査 アルゴリズム・ロジックの実装・レビュー・精度性能評価 ABEJA Platformへの運用ロジックの実装 技術の横展開・技術ブランディング 実装ロジックの汎用化および新規プロダクト化 技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など） モデリング設計やコーディングの他メンバへのメンタリング・育成 技術スタックについては、こちらをご覧ください。 こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 採用要件 必須要件 以下の領域における技術の実務適用をリードした経験(合計3年以上) ディープラーニングを含む機械学習(画像処理・自然言語処理・構造化データ) 統計解析・因果推論などの統計モデリング 数理最適化などの数理モデリング 業務内容に関わる国際会議、ジャーナル論文、技術文献の調査・実装能力ならびに課題の特性に応じた発展・応用能力 git及びGithubの利用経験 AWS・GCPでの開発経験 英語による日常会話・チャットに抵抗がないこと 歓迎要件 機械学習アプリケーションの運用・構築(MLOps)の経験 Linux上でのアプリケーションの運用・構築経験 コンテナ周りを用いた開発経験（Docker, kubernetes) 分散処理（Spark等）を用いた経験 データサイエンス領域におけるトップカンファレンス登壇、ジャーナルでの論文採用経験 OSSプロジェクトへの参加経験 Kaggleなどのデータサイエンスコンペにおける入賞実績 ビジネスレベルの英会話 ABEJA Data Scienceチームと取り組みのご紹介 ABEJA Tech Blog 募集要項 続きを見る
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エンジニアオープンポジション
募集背景 ABEJAでは、事業の成長に伴い様々なポジションでエンジニアを募集しております。 ご経験やご志向にフィットするポジションが、公開中の他の求人に見つからない場合は、こちらからご応募ください。 募集中ポジション一例： トランスフォーメーション領域（ABEJA Platformを活用し、個別企業に対して、DXニーズに対応したプロフェッショナルサービスを提供） フルスタックエンジニア データサイエンティスト データエンジニア オペレーション領域（ABEJA Platform上に構築した様々なシステムを、複数企業に対して、汎用的な仕組み・サービスとして提供） SRE データサイエンティスト バックエンドエンジニア ミッション 『テクノロジーの力で産業構造を変革する』というミッション実現のため、顧客課題に深く入り込み、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からモデル開発・実装までをリードいただきます。 業務内容 ご経験、ご志向に基づいて決定させて頂きます。 特定領域で専門性を発揮いただくことも、得意領域に軸足を置きつつ幅広く活躍いただくことも可能です。得意領域や、関心のある技術・経験について、選考の場で是非お話しいただければと思います。 採用要件 必須要件 アプリケーション開発経験 ステークホルダーと連携し、プロダクト開発を遂行するコミュニケーション能力 AWS、GCPを用いた開発経験 歓迎要件 GoやPythonなどの言語を用いた開発経験 パフォーマンスとスケーラビリティを考えた設計開発能力 テックリード経験 Kubernetes環境での開発経験 Microservicesアーキテクチャでの開発・運用経験 gRPC、GraphQLなどを用いた開発・運用経験 Database(RDBMS/NoSQL)、ネットワーク、監視システム、ロギング、運用、SLO/SLAに関する知識と経験 SaaS開発経験 Node.jsに関する基本的知識 募集要項 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：ソフトウェアエンジニア（リードクラス）
募集背景 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。 その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。 創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーマンとしてお迎えしたく考えております。 ミッション DX推進に必要なあらゆるエンジニアリングテクノロジーをフルスタックに駆使してプロジェクトを成功に導いていただきます。 クライアント企業のDXをテクノロジー面でリードし、サービスの新たな価値提供手法や付加価値を発見・提言 データサイエンティストが構築したAI・機械学習プロトタイプモデルの実用化・本格導入 クライアントのDX実現に向けた、要件定義やアーキテクチャ設定、システム構築 業務内容 フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) お客様とのコミュニケーション 提案から運用までのトータルフェーズにおいて、お客様のご要望やご質問に対して技術的な観点でお答えし、解決策やご提案を行います。 共にディスカッションをしながらプロジェクトを価値のある方向に進めていきます。 こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 採用要件 必須要件 アプリケーションの開発業務全般にわたる業務経験（要件定義、設計、実装、テスト、運用） アーキテクトポジションでのシステム構築経験 クラウド(AWS / GCP ) の運用経験 日常会話レベルの英会話に抵抗が無いこと 歓迎要件 Pythonでの開発経験 高トラフィックサービスの開発経験 大規模データ処理の開発経験 DevOps(MLOps) の理解 Docker を使った開発経験 アジャイル開発の経験 ビジネスレベルの英語力 機械学習の理解（実務経験がなくても構いません） 募集要項 続きを見る
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トランスフォーメーション領域：ソフトウェアエンジニア
募集背景 AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。 その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、当社の事業を牽引するキーマンとしてお迎えしたく考えております。 ミッション DX推進に必要なあらゆるエンジニアリングテクノロジーをフルスタックに駆使してプロジェクトを成功に導いていただきます。 データサイエンティストが構築したAI・機械学習プロトタイプモデルの実用化・本格導入 クライアントのDX実現に向けたシステム構築 業務内容 フロントからバックエンドまで、ソフトのみならずハードウェア・IoTデバイスも含めたフルスタックなDXプロジェクトの要件定義 プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発 運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む) こちらのブログにて、業務やチームの取り組みについてご紹介しています。 技術スタックについては、こちらをご覧ください。 採用要件 必須要件 システムの開発・運用経験 (3年以上) Pythonでの開発経験 日常会話レベルの英会話に抵抗が無いこと 歓迎要件 クラウド(AWSやGCP経験者優遇 ) の運用経験 DevOps(MLOps) の理解 Docker を使った開発経験 アジャイル開発の経験 ビジネスレベルの英語力 機械学習の理解（実務経験がなくても構いません） 募集要項 続きを見る
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トランスフォーメーション領域（オフィスDX）：ソフトウェアエンジニア
募集背景 ABEJAは、リモートワークが普及し働き方やオフィスの在り方が変化する中で、オフィスの存在意義を再定義しDXの推進およびAIの活用による次世代型のオフィスと働き方を探索することを目的に、株式会社ヒューリックの事業戦略パートナーとして、オフィス賃貸事業のDXに取り組んでいます。 従来の一般オフィスビルでは、入退去時の資金面やオフィス機器の手配や廃棄のコスト発生面で課題があり、またシェアオフィス/コワーキングスペースでは、不特定多数の人々の出入りに伴うセキュリティ面での課題や、単一企業での文化形成が困難であるという課題が浮き彫りになってきました。 そうした課題に向き合い、私たちは次世代型のオフィスのあり方を定義し、社会の変化に応じた働き場所作りを実現するサービス開発を立ち上げました。 開発したサービスは順次、実際のオフィスである「Bizflex by HULIC」（1号物件として、「Bizflex 麻布十番 by HULIC」を2021年11月1日に開業）に実装し、オフィスから得られる様々なリアルデータを蓄積・活用しながら、サービス改善や新サービスの開発を目指しています。 想定される入社後のミッション・役割 「Bizflex by HULIC」に実装するサービス開発に取り組んでいただきます。ABEJAもサテライトオフィスとして入居しており、次世代型オフィス作りに向けて、自分たちで開発・運用するサービスを使いながら改善、機能開発を進めています。 一例： サービス改善のためのアイデア出しから議論・設計 Google Workspace、Microsoft 365 を含む外部アプリケーションや、オフィスに設置された IoT 機器との連携開発 日々蓄積されるデータと ID を統合する基盤と、API を提供するバックエンドの開発 オフィスで働く従業員やゲストの方が使うモバイル・Web アプリケーションや受付端末のアプリケーション開発 参考リンク Bizflex by HULIC オフィスDXを支える技術（フロントエンド編） 働く環境をアップデートする『オフィスDXプラットフォーム』及び 『新しいワークプレイス』の開発に着手 ABEJA、ヒューリック株式会社と資本業務提携契約を締結 サービスを支える技術スタック バックエンドの実装言語には Go を採用しています。クリーン・アーキテクチャーに則って設計されており、GCP の Cloud Run でホスティングされています。 モバイルアプリケーションは Expo (React Native) により構築されています。iOS/Android 版に加えて、Web 版も開発中です。 いくつかの管理アプリケーションがあり、これらは Next.js により構築されています。 バックエンド/フロントエンドどちらも、Github Actions による CI/CD により自動デプロイ（またはビルドと配信）されるようになっています。 バックエンドの GCP や Auth0 は Terraform で構成管理されています。 今後導入予定の機能では、弊社 ABEJA Platform での機械学習モデル開発・運用が予定されており、こちらは Python が主な実装言語となります。 最新の MacBook が支給されます。また、開発に必要なサービス及びツールも申請して購入が可能です。 開発体制 意思決定のスピードとコミュニケーション・コストの低さを重視し、少人数のチームで編成されています。 ヒューリックと共同で次世代ビジネス構想を描き、エンジニアメンバーは企画から要件定義、設計、開発、保守運用と一気通貫で担っています。 バックエンド、フロントエンド、Web、モバイル開発に精通する経験豊富なエンジニアで構成し、アジャイル開発で進めています。 採用要件 必須要件 チームでのWebサービス開発の業務経験（toB,toC向けどちらでも可） Go または TypeScript での開発実績（オープンソース活動などでも可） ただし、Go, TypeScript 両方の言語で、事前コーディングテストを実施させていただきます。 GCPまたはAWSを利用したプロダクト開発および運用経験 英語: 技術ドキュメントの読解力／日本語: N1相当 歓迎要件 機械学習の知識や経験 Python での実務経験 DevOps概念知識や経験（実務経験は不問） お迎えしたい仲間のイメージ像 技術に向き合いながら、トレードオフにおいて適切な判断を下せる方 技術そのものだけでなく、サービス開発やユーザーからのフィードバックにも関心がある方 よりよいサービスを提供するために自律的に思考し、行動できる方 選考フロー （ご希望の場合は）カジュアル面談 まずはカジュアルに話を聞いてみたい方は、こちらより面談をお申込みください。 書類選考 コーディングテスト 技術面接 事前コーディングテストで提出いただいた内容を基に、技術的な観点での質問や議論をさせてください。 面接2～3回程度 事前コーディングテストについて ご応募いただいた方には、面接前にコーディングテストを受けていただきます。 コーディングテストの提出方法などは応募の際に案内させていただきます。 事前コーディングテストの内容は以下のリンク先で公開しています。 TypeScript のコーディングテスト Go のコーディングテスト 続きを見る
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オペレーション領域：SRE
募集背景 卸売・小売業は、500兆円強の市場規模を持ち、国内GDPの業種別内訳では全体の1割強を占める産業です。 30年前と今とを比較すると、ECの拡大や電子決済の普及など、消費者と接点が近い領域ではテクノロジーによる大きな変化がありました。 一方で、流通や店舗運営など、裏側領域での変化はまだまだこれからです。 私たちは延べ150社、1000店舗以上の小売企業のお客様に対して、AIを活用したストアアナリティクスサービス「ABEJA Insight for Retail」を提供してきました。 導入を決めていただく企業さまがサービスに期待することの1つが、「売れる」の再現性を高めることです。 私たちは店舗に設置したカメラから取得した動画像データを画像処理解析をかけることにより、来店人数や行動動線などをデータとして提供しています。 購買に至らないお客様の行動も可視化させることで、データに基づく施策の効果検証を、正しく容易に行えるようになります。 今後も、戦略的な販売活動を後押しするため、サービスの継続的発展に努めます。 併せて、既存の産業構造に大きなインパクトを与えるような新サービスの開発にも乗り出します。 これまでのサービス提供を通して、卸売・小売業に関する様々なリアル情報を蓄積してきました。 これらの情報資産に加え、テクノロジーのちからを武器に、卸売・小売産業の構造を変革したいと考えています。 新サービスの構想詳細については、選考を通してお伝えさせてください。 やるべきこと、やりたいことはたくさんありますが、手が足りていないのが実情です。 10年後、30年後の新しい世界を一緒に作ってくださる方をお迎えしたく考えています。 ミッション 中長期的に事業成長をさせるためには、攻めのサービス基盤の構築・運用 エンジニア組織のパフォーマンス最大化 特に、セキュリティ、パフォーマンス、アーキテクチャ設計の強化を推進いただける方は大歓迎です。 業務内容 「ABEJA Insight for Retail」を提供するインフラ・セキュリティの運用戦略および計画の策定・設計・構築・運用 開発チームの増員を見越し、開発者のパフォーマンスが最大限発揮できるような開発環境の整備。 技術スタック一覧 技術スタック詳細 採用要件 必須要件 Webアプリの開発・運用経験 Linuxサーバ構築経験者 クラウド環境の設計・構築・運用経験 Kubernetes構築経験者 先端テクノロジーに対する深い理解や感度の高さ 歓迎要件 マイクロサービス環境の設計・構築・運用経験 SREの概念への高い興味 募集要項 続きを見る
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