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NEW AI専門家◎多数在籍企業 CID/クラウドエンジニア(ポテンシャル枠)
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正社員
仕事内容 ＜事業部の使命(ミッション)＞
あなたの「ポテンシャル」を「市場価値」に変える場所、それが同社クラウド部門です。
「指示待ちのエンジニアで終わりたくない」その想いに、同社は真剣に向き合います。
オンプレミスの運用経験はあるけれど、クラウドの設計フェーズには届かない。
「言われたことだけをこなすエンジニア」から抜け出したいけれど、次の一歩をどう踏み出すべきか分からない。
同社は、そんな葛藤と成長意欲を抱える方に届けるために、この募集を行っています。
当事業部が大切にしているのは、「AWSの実務経験が何年あるか」という数字ではありません。
見ているのは、「自分の意思で踏み出した、小さな一歩」です。
誰に頼まれたわけでもなく資格を取った。業務の標準化やコード化を試みた。GitHubにアウトプットを残した。
そうした主体的なアクションこそが、同社の何よりの判断材料です。

実際に、現在同社でクラウド領域を牽引しているメンバーも、同じように自ら手を動かし、キャリアを切り拓いてきた人たちです。
あなたの「もっと先へ進みたい」という想いを、確かなスキルとキャリアへ変えていくこと。それが同社のミッションです。

＜具体的実例(入社後のイメージ)＞
【キャリア実例】年功序列なし。挑む人から、次のフェーズへ。
入社年数や年齢ではなく、「本人の意欲と成長スピード」でアサインや役職が決まります。実際のメンバーの歩みをご紹介します。

CASE 01｜中途入社(微経験)
「運用・微経験」から、わずか2年でチームリーダー・マネージャー候補へ

1年目：6名チームのメンバーとして、大手ガバメントクラウド案件の要件定義から参画。
2年目：設計フェーズへ移行に伴い、同チームのリーダーへ抜擢。
今後：翌期には組織のマネージャーへ昇格予定。

CASE 02｜新卒入社
1年目で構築を担当し、2年目で最先端AI/マルチクラウド案件の牽引役へ

1年目：AI基盤構築プロジェクトにてAWS基盤構築を担当。1年1ヶ月でサブリーダーへ。
2年目：プロジェクトリーダー(PL)に昇格。現在はAzureクラウドリフト案件を牽引しつつ、AI開発案件にも並行参画。

CASE 03｜中途入社(運用監視スタート)

24/365監視から、データ基盤の非機能要件定義＆プリセールスへ

歩み：ネットワーク機器の24時間365日監視→仮想PC基盤8,000台の運用保守→IaCによる自動化構築→Snowflakeデータ基盤構築。
現在(8年目)：データ基盤の非機能要件定義やプリセールス(提案活動)まで主導(AWS認定6資格保有)。

次の案件を決めるのは「勤続年数」ではなく「本人の伸び方」です。
定型業務から抜け出し、自らキャリアを切り拓く環境が整っています。

＜職務内容＞
【お任せする業務内容】
最初はクラウド基盤の構築案件から参画し、徐々にクライアントとの調整やアーキテクチャ設計・企画フェーズへと領域を広げていただきます。
■具体的なタスク
1クラウド基盤の構築・運用
AWSを中心とし、要件に応じてAzure・Oracle Cloudを用いたマルチクラウド環境の構築および運用。
2要件定義・アーキテクチャ設計・技術選定
クライアントとの技術要件の調整、最適な構成提案、インフラアーキテクチャの設計。
3自動化・DevOps導入支援
Terraformを用いたIaC化、CI/CDパイプラインの構築、Docker/Kubernetesを活用したコンテナ環境の構築・運用。
4AI基盤・ガバナンス設計(最先端領域)
AIエージェントが安全に動作するインフラ基盤の設計(アクセス制御、最小権限設定、ガードレール構築)。
5新技術のリサーチ・検証(R&D)
最新のクラウドサービスやAI関連技術のリサーチ、PoC(概念実証)の実施。
【成長のステップ】
1～2年目：手順書に基づく構築やIaCを活用した自動化からスタートし、実務を通じて知識を深めます。
2～3年目：上流工程(要件定義・アーキテクチャ設計)やAI基盤設計など、価値の高いフェーズへ挑戦していただきます。

＜役割とプロジェクト推進体制＞
1上長・営業・本人が一体となる「連動型キャリア設計」
「どんな案件に参画すれば、目指すスキルに届くのか」同社では、上長と営業がチームとなってエンジニアのキャリアをバックアップします。
・成長ギャップの言語化：
上長が定期的にキャリア希望をヒアリングし、目標とのギャップを具体的に提示。
・戦略的ローテーション：
「同じ案件に留まるよりも、案件が変わるタイミングで担える役割が大きく広がる」という構造を踏まえ、成長フェーズに合わせた案件を営業が戦略的に狙い撃ちで獲得します。(年功序列は一切ありません)

2現場で孤立させない「チーム参画＆事業部全体で約190名のエンジニア組織」
大手エンタープライズ企業の現場であっても、1人で放り出すようなアサインは行いません。
複数名チーム体制：自社メンバーが複数名で参画する体制を徹底しています。
強固な社内ナレッジ：データ・AI・クラウドの領域のエンジニアが約190名の所属する組織。案件内で詰まった技術課題も、社内チャット等でいつでも相談・解決できる環境が整っています。

＜働く環境と成長支援体制＞
1働き方のスタンス(リモート併用＆成果主義)
リモートワーク併用のプロジェクトが中心ですが、参画先やフェーズによっては客先へのフル出社となる場合もあります。単に「リモート率」を重視する働き方ではなく、「プロジェクトの成功や成果に向けて、最適な場所で柔軟にパフォーマンスを発揮する」という姿勢を重視しています。
2成長機会は最大限・平等「育成環境＆スキルアップ支援」
エンジニアとしての市場価値を高めるための学習機会を、全社をあげてバックアップしています。

資格取得支援制度：対象資格は270種類以上(AWS関連含む)。前期だけで221名が制度を活用してスキルアップを実現しています。

豊富な学習コンテンツ：自社eラーニング(約460コンテンツ)の展開や、社外研修費用の会社全額負担。

ビジネススキル研修(社内アカデミー)：技術だけでなく、将来のリーダーシップを見据えたマネジメントやクリティカルシンキング講習も整備しています。

※機会は全員へ最大限かつ平等に用意しています。自ら手を挙げてチャンスを掴み取る方の挑戦を全力で応援します。

＜ポジションの魅力＞
AI・データサイエンス領域と連携し、クラウドを「価値を生む仕組み」へ
■AI・データサイエンス領域との「事業部横断連携」
社内にあるデータサイエンス事業部・AI開発事業部と強力に連携。単なる「インフラ構築(土台)」にとどまらず、クラウドを「ビジネスの価値を生み出す仕組み」として昇華させるプロジェクトに携われます。
【具体的に挑戦できるテーマ】
・生成AIアーキテクチャ設計：
生成AIソリューションと接続する高セキュアなインフラ基盤の設計
・データ活用基盤構築：
大容量データを最適化するデータレイク／データマートの構築
・AI推論環境の整備：
AIモデルが高速かつ安全に動くための推論基盤・パイプラインの構築
インフラの枠を超え、「AI×クラウド」という需要が急増している先端領域で、市場価値の高いアーキテクトへ成長できる環境です。

＜具体的なプロジェクト例＞
参画プロジェクト例：AI×データ基盤からミッションクリティカル案件まで
【1】医療・介護業界向け業務改善データ分析基盤構築
担当フェーズ：要件定義～構築・保守
チーム体制：PM＋メンバー3名
使用技術：AWS(EC2, Lambda, AWS Glue, Amazon RDS)
【2】大手金融機関向け住宅ローンアプリ基盤構築
担当フェーズ：要件定義～構築・保守
チーム体制：PM＋6名(インフラ担当2名)
使用技術：AWS(EC2, Amazon RDS)

【3】大手サービス業向け店舗入退店・売上分析基盤構築(AI×クラウド)
内容・特徴：自社AIプロダクトを活用し、監視カメラ画像から来場者数・顧客属性を取得・解析するデータ蓄積・分析基盤を構築
チーム体制：PM＋20名規模(大型プロジェクト)

【4】エンタープライズ・行政向けクラウドリフト＆ガバメントクラウド推進
内容・特徴：オンプレミス環境(Oracle等)からのAWSクラウドリフト案件、および大手ガバメントクラウド案件における設計・構築

＜最後に＞
【CHECK LIST】以下に当てはまる方を求めています
●AWSのプロへ：クラウドの専門性を磨き、「AWSのプロフェッショナル」として確固たるキャリアを築きたい
●上流工程への挑戦：単なる運用・指示待ちを脱し、システム企画やアーキテクチャ設計など“つくる側”に回りたい
●仕組み化・自動化：ルーティンワークを放置せず、コード化(IaC等)や標準化で価値に変えることに面白さを感じる
●目的志向の学習：限られた時間の配分を自分で設計し、キャリアに必要な知識を計画的にインプットできる
●変化を楽しむ行動力：新しい技術や変化を恐れず、自ら学んだ知見を共有してチーム全体を巻き込んでいける
経験・資格
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。
＜必須スキル＞
・オンプレミス環境、またはネットワーク・サーバの構築・運用経験
・自己学習の成果物をご提出いただけること
※以下のいずれでも構いません：AWS等の認定資格／GitHub等の公開リポジトリ／技術ブログ／個人開発物／運用の中で作成した自動化スクリプトや標準化した手順書
・何かを端から端まで自分で担当し、やり切った経験
※クラウドの実務経験は必須ではありません。入社後に実案件で身につけていただけます。

＜歓迎スキル＞
・AWS認定資格の保有、またはAWSに関する専門的な知見
・運用保守の中で、手順の設計・標準化、作業のコード化(Ansible・CLI等)、改善提案のいずれかを行った経験
・Terraform／CloudFormation等のIaCツールの利用経験
・Docker／Kubernetes等のコンテナ技術への関心・学習経験
・Linux／ネットワークの基礎知識(LPIC、CCNA等)
・データ基盤・BIツールに触れた経験

＜求める人物像＞
このような想いや姿勢をお持ちの方を歓迎します。
■キャリア・思考(目指す姿)
AWSの専門性の追求：インフラ・クラウド領域で「AWSのプロフェッショナル」として確固たるキャリアを築きたいという強い意欲をお持ちの方。
上流工程・ビジネス視点への関心：単なる構築にとどまらず、システム企画やアーキテクチャ設計、クライアントのビジネス課題解決に関わりたい方。
自動化・標準化へのこだわり：ルーティンワークを放置せず、コード化・仕組み化(IaC等)によって価値へ変えることに面白さを感じられる方。

■学習・行動スタンス(マインド)
目的意識を持った自己学習：「限られた時間をどう配分するか」に自分なりの軸を持ち、計画的にインプットを設計できる方。
成果を見据えたキャッチアップ：単に「好きなこと」だけでなく、目標達成やプロジェクトに必要なスキルを優先して貪欲に学べる方。
チームを巻き込む挑戦心：変化を恐れず自ら学び、得た知見やアイデアを共有しながらチームを巻き込んで挑戦できる方。

※更なる詳細事項は、カウンセリング（面談）時にお伝えします。
想定年収 400 万円 ～ 650 万円
勤務地
東京都港区
【受動喫煙対策の有無：有】
企業データ
会社名AI専門家◎多数在籍企業
事業内容システム開発、インフラ構築、人材派遣
Recruiting No.02008869000316

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