株式会社エーピーコミュニケーションズ データエンジニア/データサイエンティスト フルリモートワーク可 の求人一覧
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【Lakehouse】データエンジニア・データサイエンティスト【経験者／フルリモート】
部署について 募集部門について 当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。 ＜Lakehouse＞ データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。 売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。 ①カルチャー ・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化 ・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています ・インプット＆アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています ②業務環境 ・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実 ・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています ③ワークライフバランス ・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です ・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます ・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です ＜参考記事＞ ・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側 https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article ・Data+AI Summit 2026 現地レポート https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/ 募集背景 売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。 当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。 業務内容 Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。 本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。 採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。 ・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築 ・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化 ・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど） ・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど) ・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築 ・ユーザートレーニング、内製化の支援 この仕事で得られること 大規模案件の提案経験 Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。 データプラットフォーム領域での専門性 Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。 キャリアの幅の拡張 クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。 働き方の特徴 上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。 特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。 また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。 ※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します（すべての経験は必須ではありません）。 プロジェクト事例 某製造系企業様 Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。 ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。 某通信系企業様 RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。 技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。 某金融系企業様 既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。 データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを 一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。 某化学メーカー様 AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。 予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。 某家電メーカー様 Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。 クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。 業務の進め方の例 案件開始〜2週間：構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント データソース、データ品質、業務課題のヒアリング Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案 クラウド環境（Azure/AWS）を含めたデータプラットフォーム全体設計 1〜2か月目：分析基盤の構築とデータ整備 Databricksを活用したデータ分析基盤の構築 データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング 分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装 新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備 お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援 2〜3か月目：ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装 データ利活用シナリオの定義と活用支援 運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施 分析基盤の本番移行および定着支援 ※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。 開発環境 【クラウド】 AWS / Microsoft Azure 【次世代データプラットフォーム】 Databricks / Microsoft Fabric 【データエンジニアリング / モデリング】 Apache Spark（Structured Streaming含む） / Delta Lake / ETL・ELT / データモデリング / dbt 【次世代BI・意思決定支援】 Databricks AI/BI Dashboards 【DataOps・開発基盤】 GitHub / GitHub Actions（CI/CD） / Terraform (IaC) 【タスク管理・仕様策定の半自動化】 Claude CodeとAtlassianツール（Jira / Confluence）の連携 【AI開発・開発生産性向上】 Genie Codeを活用したAIペアプログラミングの実践 【AI・高度分析】 RAG / OpenAI API / LLMアプリケーション開発 / 機械学習（時系列予測 等） キャリアパス エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。 例：データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々 役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。 以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。 Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM（現在） Yさん メンバー(半年)→PL(現在) Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート メンバー構成 2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム ※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成 部長：1名 プロジェクトマネージャー：2名 エンジニアリングマネージャー：1名 データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア：7名 プリセールス、セールス&マーケティング：数名（他部門と兼務で対応中） 採用要件 必須スキル 下記どちらも満たしていること ・Microsoft AzureやAWSを使用した環境構築、運用のご経験 ・PythonやSQLを使用したコーディングのご経験 歓迎スキル ・ビッグデータ技術の経験（Hadoop、Spark、Pysparkなど） ・アジャイル手法を使用したプロジェクトに参画したご経験 ・英語マニュアルを使用したご経験 カルチャーフィットしやすい方 ・お客様やチームなど相手の目線に立った行動ができる方 ・エンジニアとしてワンランク上を目指したい 成長志向をお持ちの方 ・受け身の姿勢ではなく、自律して主体的に業務や技術学習に取り組める方 ほか参考情報 ・Databricks関連 技術ブログ記事一覧 https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks ・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article ・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう！」 https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article ・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催！ https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article 続きを見る
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【Lakehouse】データ&AI案件プロジェクトマネージャー【フルリモート】
部署について 募集部門について 当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。 ＜Lakehouse＞ データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。 売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。 ①カルチャー ・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化 ・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています ・インプット＆アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています ②業務環境 ・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実 ・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています ③ワークライフバランス ・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です ・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます ・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です ＜参考記事＞ ・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側 https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article ・Data+AI Summit 2026 現地レポート https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/ 募集背景 売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。 当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。 業務内容 Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。 本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。 採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。 プロジェクトマネジメント業務 ・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、 インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義 ・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理 データエンジニアリング業務 ・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築 ・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化 ・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど） ・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど) ・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築 ・ユーザートレーニング、内製化支援 この仕事で得られること 大規模案件の提案経験 Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。 データプラットフォーム領域での専門性 Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。 キャリアの幅の拡張 様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。 働き方の特徴 上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。 特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。 また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。 ※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します（すべての経験は必須ではありません）。 プロジェクト事例 某製造系企業様 Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。 ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。 某通信系企業様 RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。 技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。 某金融系企業様 既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。 データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを 一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。 某化学メーカー様 AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。 予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。 某家電メーカー様 Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。 クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。 業務の進め方の例 案件開始〜2週間：構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント データソース、データ品質、業務課題のヒアリング Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案 クラウド環境（Azure/AWS）を含めたデータプラットフォーム全体設計 1〜2か月目：分析基盤の構築とデータ整備 Databricksを活用したデータ分析基盤の構築 データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング 分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装 新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備 お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援 2〜3か月目：ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装 データ利活用シナリオの定義と活用支援 運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施 分析基盤の本番移行および定着支援 ※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。 開発環境 【クラウド】 AWS / Microsoft Azure 【次世代データプラットフォーム】 Databricks / Microsoft Fabric 【データエンジニアリング / モデリング】 Apache Spark（Structured Streaming含む） / Delta Lake / ETL・ELT / データモデリング / dbt 【次世代BI・意思決定支援】 Databricks AI/BI Dashboards 【DataOps・開発基盤】 GitHub / GitHub Actions（CI/CD） / Terraform (IaC) 【タスク管理・仕様策定の半自動化】 Claude CodeとAtlassianツール（Jira / Confluence）の連携 【AI開発・開発生産性向上】 Genie Codeを活用したAIペアプログラミングの実践 【AI・高度分析】 RAG / OpenAI API / LLMアプリケーション開発 / 機械学習（時系列予測 等） メンバー構成 2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです ※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成 部長：1名 プロジェクトマネージャー：2名 エンジニアリングマネージャー：1名 データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア：7名 プリセールス、セールス&マーケティング：数名（他部門と兼務で対応中） 採用要件 必須スキル 下記すべてを満たしていること ・SIerやITコンサル企業で3年以上のPM・TL経験をお持ちの方 ・Microsoft AzureやAWSに関連した実務経験をお持ちの方 ・データエンジニアリング、クラウドサービスに関連した技術的なスキルを習得する気概をお持ちの方 歓迎スキル 以下いずれかに該当する方 ・PythonやSQLを使用したコーディングのご経験をお持ちの方 ・ビッグデータ技術（Hadoop、Spark、Pysparkなど）に関する知識をお持ちの方 ・アジャイル手法を使用したプロジェクトに参画したご経験をお持ちの方 ・生成AIをビジネスに活用したご経験をお持ちの方 カルチャーフィットしやすい方 ・お客様目線に立った思考、提案ができる方 ・PMとしてワンランク上を目指したい 成長志向をお持ちの方 ・受け身の姿勢ではなく、自律して主体的に業務や技術キャッチアップに取り組める方 続きを見る
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【ACSD】エンジニアリングマネージャー（技術×事業開発）【フルリモート可】
技術を武器に、顧客とともに「本当に解くべき課題」を見つけるエンジニアリングマネージャーへ。 「コンテナ環境を作りたい」「開発環境を改善したい」「Platform Engineeringを導入したい」。 お客様から相談された要望を、そのまま実現することが私たちの仕事ではありません。 「なぜ、それが必要なのか。本当に解決すべき課題は？」 顧客との対話を重ね、現場の業務・開発プロセス・組織・アーキテクチャまで含めて課題を捉え直す。そして、必要であれば当初の依頼内容やプロジェクトの枠そのものを問い直し、技術を手段として、顧客とともに最適な解決策をつくっていく。 私たちが目指しているのは、「作って納品する」技術支援ではなく、顧客とともに課題を発見し、解決し、その先の仕組みまでつくるエンジニアリングです。 ※本ポジションでは、現在事業責任者が担っている技術提案・サービス企画・組織マネジメントの一部を担いながら、将来的にはサービス運営や事業運営にも主体的に関わっていただくことを期待しています。 募集背景 ACS事業部では、クラウド・Platform Engineering・生成AIなど最先端技術を武器に、お客様のDX内製化支援を推進しています。 IaCや生成AIなどの技術が普及し、単に「言われたものを作る」「技術を実装する」だけでは、提供できる価値が限られるようになっています。 これから求められるのは、”技術そのものではなく、技術を使って「何を解決すべきか」を考える力”です。 そこで今回、顧客との対話から課題の本質を捉え、技術を起点に最適な解決策を構想・実現できる方を募集します。 「何を作るか」だけではなく、「そもそも何を解決すべきなのか」から考えたい方に、ぜひ来ていただきたいポジションです。 ◎参考情報 ・ACS事業部のカルチャーデッキ https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/ ・技術ブログ https://techblog.ap-com.co.jp/ 業務内容 ■配属予定の組織 ACS事業部 SAT室 PlatformEngineering推進チーム チーム構成：10名 （Engineering Manager:1名 / Section Leader:2名 / Member:6名） ◎参考情報 ・「Microsoft Top Partner Engineer Award 2025」 受賞！ https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/12131#article ・日本で29人目の「Kubestronaut」に認定！ https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11133#article ■ ポジション概要 最先端技術（クラウド・Platform Engineering・生成AIなど）の知見を活かし、顧客の課題を深く理解し、技術による解決策をデザインするポジションです。 顧客から提示された要望をそのまま実現するのではなく、対話を通じてその背景や目的を掘り下げ、「本当に解決すべき課題は何か？」を考えることから始めます。 そのうえで、下記を横断して最適な解決策を構想していただきます。 ・顧客のビジネス観点での課題 ・開発プロセスや開発・運用体制 ・アーキテクチャやクラウド・生成AIなどの技術適用 技術を「実装する」だけではなく、技術を使って顧客のビジネスや開発組織をより良い状態へ変えていくことが、このポジションのミッションです。 ■業務内容 主に、以下の領域をスコープとしています。 ◎顧客課題の発見・ソリューション設計 ・顧客との対話を通じた課題・要望のヒアリング ・顧客が認識している要望の背景・目的の深掘り ・現状のアーキテクチャ、開発プロセス、組織・体制などの分析 ・本質的に解決すべき課題の特定 ・技術・プロセス・組織などを横断した解決策の検討 ・単一プロジェクトの支援範囲（スコープ）にとらわれず、顧客の業務や組織全体を見据えた本質的な解決策 の提案 ◎技術支援 ・クラウド、Platform Engineering、DevOps等に関する技術提案 ・AI駆動開発への移行・導入 ・アーキテクチャ検討・技術レビュー ・顧客への技術アドバイス ・プロジェクト推進・プロジェクトマネジメント ◎サービス・事業づくり ・顧客課題やプロジェクトから得られた知見の抽象化 ・複数の顧客に展開可能なサービス・ソリューションの企画 ・GTM（Go To Market）室と連携した案件創出 ・新規サービス企画 ・サービスオーナーとして、自社ソリューションの改善・事業成長を推進 ◎チーム・組織づくり ・チームの方向性策定・目標達成に向けたリード ・メンバーの強みを活かしたチームづくり ・エンジニア育成 ・技術標準化 ・技術発信 ・採用 ※ピープルマネジメント、採用、育成、プロジェクトマネジメント等の経験は歓迎しますが、これらすべての経験を必須とはしていません。 [変更の範囲] 入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。 ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。 求めるご経験 [必須のご経験] ※以下すべてに該当する方 ・Microsoft Azure、AWS、GCPなどにおいて、クラウドネイティブもしくはその一部の領域を用いた設計構築の業務経験 ※規模は問いません ・顧客折衝のご経験 ・技術的な知見をもとに、関係者を巻き込みながら課題解決を推進した経験 [歓迎するご経験] ・コンテナ,Kubernetesを活用しての業務経験 ・GitHub・GitHubCopilotを利用した環境構築・移行作業経験 ・CI/CDパイプラインの実装経験 ・O11y環境の設計整備や運用経験 ・アジャイル/スクラムでの業務のご経験 ・SREなどシステム運用改善などの業務経験 ・フロントエンド,バックエンド系開発の業務経験 ・IaCによる実装、運用管理の業務経験 求める人物像 ■「何を作るか」ではなく「何を解決すべきか」から考えられる方 顧客から提示された要望をそのまま受け取るのではなく、「なぜそれが必要なのか」「その課題はどこから生まれているのか」と問いを重ね、顧客自身もまだ明確に言語化できていない課題を一緒に見つけられる方。 ■技術の外側まで踏み込める方 技術だけを見て解決策を考えるのではなく、業務・開発プロセス・組織・体制・アーキテクチャなど、課題を生み出している背景まで含めて捉えられる方。 ■「依頼されたものを作る」から一歩踏み出したい方 「言われたものを正しく作る」ことに留まらず、より良い解決方法があるのであれば、当初の要望やプロジェクトの前提そのものに問いを投げかけ、顧客とともに方向性をつくっていける方。 ■技術を手段として捉えられる方 最新技術そのものを目的とせず、「この技術によって誰の、どんな課題を解決できるのか」という視点で技術を活用できる方。 ■技術と顧客の間に立ち、周囲を巻き込める方 技術者、顧客、プロジェクトメンバーなど、異なる立場の人と対話しながら、課題解決に向けて方向性を示し、周囲を巻き込んで推進できる方。 魅力・特徴 ■技術を「顧客価値」に変える仕事 最新技術を導入すること自体を目的とせず、顧客の課題を起点に、どの技術を、どのように組み合わせ、どこまで変えるべきかを考えます。 「この技術を使いたい」という相談に対しても、その背景まで掘り下げることで、当初の要望とは異なる解決策にたどり着くことがあります。 「技術を実装する」から、「技術を使って問題を解く」へ。 技術を深く理解しながら、顧客の現場に入り込み、課題の発見から解決まで携わることができます。 ■マイクロソフトの最上位認定資格を2つ保有する "日本唯一" の企業で働ける Microsoft Azureの以下領域において認定を受けており、インフラのみならず Azure Kubernetes Service（AKS）をはじめとするクラウドネイティブ技術を活用した アプリケーション開発における、AI活用・開発生産性向上にも注力しています。 ＜Specialization＞ ・Kubernetes on Microsoft Azure ・Agentic DevOps with Microsoft Azure and GitHub ＜Other＞ ・Digital & App Innovation (Azure) ・Data & AI (Azure) ■デファクトスタンダードになりつつある企業 とのパートナーシップ 以下企業の認定パートナーとして、コンサルやトレーニングを提供しています。 ・[AI駆動開発領域] GitHub社 ・[マルチクラウド時代のIaC領域] HashiCorp社 ※HashiCorp Ambassadors2024、2025への選出者が在籍 ■チームの特徴 ＜フルリモート＞ 地方在住が約半数。子育て中のメンバーも多く、育児参加への理解があります。 ＜高い心理的安全性＞ 部内全員で話し合い解決することを大切にしています。 ＜アウトプット文化＞ 勉強会/登壇/ブログなどを通じ、新しい技術を皆で学びアウトプットする文化があります。 ＜イベント等の参加補助あり＞ 外部コミュニティやKubeconなどイベント参加費等の補助があります。 ＜技術好きが多い＞ 技術で分からない内容をSlackで発信すると、メンバーが続々と集まって解決しています。 ＜各種コミュニケーションイベント＞ 朝会、定例会議体はもちろん、勉強会やWinSessionなど、任意参加できるイベントや 年2回の事業部キックオフ（オフライン）等も開催しています。 ◎参考情報 ・事業部長インタビュー記事 https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/12702#article ・当チームリーダーインタビュー記事 https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/12730#article 備考 ACS事業部では、選考前のカジュアル面談も受け付けています。 選考を検討する上でまずは話を聞いてみたいという方はぜひ以下からエントリーをお願いします。 ※ご経験などによってはご案内が出来ない場合がありますので予めご了承ください。 ◎カジュアル面談エントリーフォーム https://hrmos.co/pages/ap-com/jobs/1995036974487465984 続きを見る
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