公開求人検索

クライアントの保有するメディア（オウンドメディア）、ECモールのITシステムの設計・構築・サポートや、データやマーケティング施策の企画・開発におけるコンサルティングをご担当いただきます。

★電通デジタル内の複数領域/部門にて、ITコンサルタントを募集しております。こちらの求人では、CRMコンサルタントとして複数部門で検討させていただきます。

【想定配属先例】
・トランスフォーメーション領域/テクノロジートランスフォーメーション（TX）部門
テクノロジーを活用し顧客体験DXを実現する部門です。

・トランスフォーメーション領域/ビジネストランスフォーメーション（BX）部門
ビジネスとIT、既存と新規双方の共通言語となる顧客体験の創造と橋渡しとなる新たな事業基盤づくりを担う部門です。

・クリエイティブ領域/エクスペリエンスクリエイティブ部門
オウンド、ソーシャル、CRM、クリエイティブ、UX/UIデザインなど、ブランドと生活者が直に交わる接点のマーケティングを支援する部門です。

■求める人材要件
下記いずれかのご経験
・ITコンサルタントしての実務経験
・システム開発における上流工程（要件定義～詳細設計）のご経験
・エンジニアとしてのオウンドメディアやECなどの開発経験

■特に歓迎する経験
・HTMLコーディング作業（JS, CSSなど）
・システム開発作業（Java, PHP, .NETなど 言語は不問）
・システム運用作業
・MAのベンダー選定、導入、施策設計、定着化支援業務経験
・データ抽出/加工/集計に必要なSQLスキル
・統計分析、機械学習、付帯するETLをPythonまたはRで実行できる知識、実務経験レベルでのスキル
・代理店・コンサルティング会社・事業会社でのデータ活用の実務経験（戦略、分析、施策改善等）
・個人データ利用に関わる法律・テクニカルのナレッジ
・ECサイト構築の一般的な作業プロセスの理解と実務経験
・Shopify / Salesforce Commerce Cloud /Adobe Commerce Cloud(Magento)での開発経験

電通デジタルのクリエイターと協業しながら、AIやテクノロジーを活用したクリエーティブ分析システム・生成システムの開発のプロジェクトを推進していただきます。
電通のクリエーターとともに、AIやテクノロジーとクリエーティビティの掛け算という、まったく新しい領域にチャレンジできる環境があります。
また将来的なキャリアパスとしては、大型の開発案件に関わる統括ディレクターや
先端的なAI関連を研究するエンジニアとして更にスキルアップを目指していただくことも可能です。

■求める人材要件
・Python, Rなどを用いたプログラミング業務経験
・基礎的な統計分析スキル
・TensorFlow、Chainerなどのライブラリを用いた機械学習経験
・Kaggle コンペティションに参加しExpert 以上の実績、もしくはソロで参加しシルバーメダル以上の実績（両方ともあれば尚可）

■特に歓迎する経験
・データサイエンス領域の業務経験
・アドテク領域の業務経験
・数理系・情報系の修士 or 博士号
・最新の論文やケース事例などについての学習意欲
・kaggleメダリスト
・クリエーティブ領域の素養

広告領域におけるデータ分析業務、AIやテクノロジーを活用したソリューション開発を行います。

＜具体的には＞
・データ分析/機械学習案件でのプロジェクトマネジメントおよび分析業務
・データを起点にした各種UX/コミュニケーション施策設計
・DMP、CDPなどのデータ分析と、複数のデータプラットフォームを掛け合わせた新しい視点での分析やその活用提案
・AIによる分析や活用の自動化、位置情報、音声データの活用や、自然言語処理のセールスでの利活用、非構造化データのビジネス活用
・外的環境（市場/テクノロジー/法律等）を踏まえた最適なデータ活用の方向性を策定するデータ戦略構想
・TrueLiftModelやX-stack、リーチ＆リフト、カスタムダッシュボードなど広告領域におけるソリューション開発、提供を行う
・調査データや各種デジタルマーケティングデータ（アクセスログ、購買ログ、位置情報など）の集計・分析

＜配属先＞
メディア＆コミュニケーション領域　プラットフォーム部門　ソリューション戦略部

■求める人材要件
・データ分析の業務経験（3年以上が望ましい）
・基礎的な統計に関する知識（目安：統計検定2級レベル）
・各種のライブラリを用いた機械学習モデルの実装経験
・SQLを使ってデータベースのハンドリングができる
・PythonやR等を使って基本的なデータの前処理や分析、可視化ができる
・統計や機械学習、先端テクノロジーに興味がある

クライアントのビジネスパートナーとして、顧客情報、アクセスログ、購買、調査等の各種データを用いた分析およびAI/機械学習を通じて、クライアントのビジネス、マーケティング課題の解決・改善を支援します。

■具体的業務内容
・データ分析/AI・機械学習案件でのプロジェクトマネジメントおよび分析業務
・データを起点にした各種UX/コミュニケーション施策設計
・DMP、CDPなどのデータ分析と、複数のデータプラットフォームを掛け合わせた新しい視点での分析やその活用提案
・AIによる分析や活用の自動化、位置情報、音声データの活用や、自然言語処理のセールスでの利活用、非構造化データのビジネス活用
・外的環境（市場/テクノロジー/法律等）を踏まえた最適なデータ活用の方向性を策定するデータ戦略構想

■求める人材要件
①マーケ領域でのデータ活用実務経験
・代理店・コンサルティング会社・事業会社でのデータ活用の実務経験（戦略、分析、施策改善等）
②スキル・統計に関する知識、スキル(統計検定3級レベル)
・機械学習全般に関する知識、スキル(構造化データを想定)
・統計分析、機械学習、付帯するETLをPythonまたはRで実行できる知識、実務経験レベルでのスキル
・データ抽出/加工/集計に必要なSQLスキル

■特に歓迎する経験
・デジタルマーケティング施策（広告/CRM）に関する基礎知識
・プロジェクトマネジメントスキル（自身がリーダーとしてプロジェクト全体または担当領域のマネジメントを行った経験）

■ミッション
QCDを意識したインフラエンジニアリング遂行がミッションです。

■基本的な仕事の内容・流れ
受託や自社開発における様々なWebサイト制作、アプリケーション開発プロジェクトに参加していただきます。バックエンドエンジニア、フロントエンドエンジニア、ディレクターと連携し、専門性を活かしたエンジニアリングを担っていただきます。

【具体的には】
・サービスに応じたインフラ設計、規模拡張、メンテナンス
・サーバーの各種監視、ログ管理、ドキュメント整備
・社内エコシステムやツールのメンテナンス
・お客様先での打ち合わせ対応

■主な使用技術
携わるプロジェクトによって開発環境・使用技術は異なります。これまでのプロジェクトにおける主な開発環境や使用技術は下記となります。

■開発環境
・インフラ要素 技術例

【開発環境】
サーバー：AWS, GCP, AlibabaCloud, Azure
　OS : Linux（RHEL, CentOS, Amazon Linux）
　MW : Apache, Nginx, MariaDB, PostgreSQL
　言語 : bash, python
　コミュニケーションツール：Slack, G Suite, Github, Redmine

■仕事を進める上で重要となるスキル・知識
・ネットワーク設計を伴わない構成でのサーバー設計、およびコスト計算ができる能力
・サーバーの構築、ネットワークの設定ができ、日常オペレーションの自動化スクリプトを組むことができる能力
・WEBサーバー・アプリケーションサーバー等の簡易的なパフォーマンス・チューニングを施して一通り構築できる能力
・テスト・検証手法を理解しており、自己検証において適切なテストが実施できる能力
・不明点・問題点があった時等、経験したことのない課題に対する基本的な解決アプローチを体得している能力

■仕事のやりがい・得られるもの
【プロジェクト規模と幅広い経験】
数ヶ月〜年単位の大小様々な規模、条件の開発プロジェクトに携わることができます。
プロジェクトごとに技術スタックや設計が異なるため、幅広い経験を得られます。

【風通しが良いコミュニケ―ション】
プロジェクト外でのエンジニア同士のコミュニケーションも活発な風土が魅力です。他職種や他領域とのコミュニケーションも厚めで、皆がコミュニケーションを大事にしています。ひとことでいうと「仲が良さ」が魅力のひとつです。

【技術面での自由度】
エンジニアの発言が重要視されているため、自身のアイデアを直接プロジェクトに活かすことができます。
プロジェクト初期段階での技術選定では、上級職のエンジニアがQCDやスケーラビリティを考慮する範囲で自由にテックリードできます。
新しいことをやりたい、トレンド技術を取り入れたいという思いに対して「やったことがないからやってみよう」というスタンスです。

【エンジニアとしてのキャリアを拡張できる環境】
インフラエンジニアとして入社後でも、本人の意志でバックエンドエンジニアなどの隣接領域にチャレンジできます。
得意領域に合わせてプロジェクトを担当していただきますが、本人の「やりたい」をできるだけ尊重するマネジメントをしています。

■環境の自由度
支給開発マシンは原則 Mac です。
支給品以外のキーボード、モニタ、椅子などは自由に持ち込み可能です。
デスク周りの緑化など、「デコ」は業務に支障がない限り、また他メンバーに配慮した上でデコレート可能です。

■働き方
オロでは、企画・提案から開発まで社内で一貫して完結することが基本方針。社内のプランナー、ディレクターなど各職種のメンバーと協力して、1つのプロジェクトを進行させていきます。そのため、エンジニアは企画段階から技術的な意見を発言できる機会が多く、技術選定はエンジニアが主体で行うため、さまざまな最新技術を駆使することができます。
カンファレンスや勉強会で登壇するような名物エンジニアが在籍していたりと、レベルの高いエンジニアが在籍しており、社内では技術的なディスカッションや相談が頻繁に交わされ、エンジニアとして本気で技術力を磨きたい方には魅力的な環境とメンバーが揃っています。

■必須条件（能力・スキル・経験）
・サービス規模に応じたインフラ設計、拡張の専門的な知識が必要な業務経験３年以上
・サーバー、ネットワーク監視、障害対応、保守メンテナンスの専門的な知識が必要な業務経験３年以上
・アプリケーション設定管理、各種セキュリティ対策の専門的な知識が必要な業務経験３年以上

■優遇条件（能力・スキル・経験）
・情報工学、計算機科学、ソフトウェア工学、プログラミング基礎の知識
・バックエンドやフロントエンドなど、隣接領域の専門的な知識が必要な実務経験
・高トラフィックサービスのインフラ設計、拡張業務経験
・サーバーレスアーキテクチャによる業務経験
・3名以上のエンジニアによるチーム開発業務経験
・Ansibleなどを利用した構成管理経験
・CloudDeploymentManagerやCloudFormationなどを利用したインフラ管理経験

■業務内容
「スタンバイ」のデータエンジニアとして、ビッグデータ解析/分散処理基盤開発をお任せします。
2019年にヤフー株式会社（以下、ヤフー）を傘下に持つZホールディングス株式会社（以下、Zホールディングス）と株式会社ビズリーチ（現、ビジョナル株式会社）との合弁会社として新たなスタートを切り、ヤフーをはじめとしたZホールディングスが持つ様々なグループアセットと連携することも可能になりました。今後様々な連携を行っていく上でのデータ基盤開発を強化していく方針であり、その推進をお願いできればと考えております。

▼具体的には
・AWSを利⽤したビッグデータ解析⽤分散処理基盤のアーキテクチャ選定から設計・実装、運⽤フロー⾃動化の提案、実装
・ビジネスサイドの要望をヒアリング、最適なアーキテクチャの選定
・各所ニーズ(マーケター、サイエンティスト、機械学習エンジニアなど）に応じたデータセットの作成
・機械学習エンジニアと協業し、機械学習モデルのAPI環境の実装や、git,CI/CDの仕組み作りと維持

■開発環境
サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Flink, Akka
フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Jest, Cypress, Storybook
クラウドサービス：AWS（ECS, EKS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache）
仮想化基盤：Docker, Kubernetes
検索：Elasticsearch, Solr
分析基盤：fluentd, AWS(Glue, Athena, CDK), Airflow, BigQuery, Google Data Studio, Redash
プロビジョニング：Terraform, Ansible
監視：DataDog, Kibana
ミドルウェア：nginx, MySQL, ClickHouse
その他使用言語：Python, Go, Rust
開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot

■必須スキル
・データ基盤をプロダクト開発チームに展開・適用した経験
・データ処理基盤の設計/構築、または運用経験
・AWSを利用したサービスの構築経験

■歓迎スキル
・データ基盤チームの立ち上げ、チームリードの経験
・AWSのEMR, KinesisStream, SQSなどを利⽤した開発経験
・Spark, Flink, Beam, akkaなどを利⽤した開発経験
・BigQuery, Hive, RedShiftなど利⽤・運⽤経験
・Docker, k8s, GKE, ECSなどの運⽤経験
・GCPのDataFlow、PubSubなどを利⽤した開発経験
・アジャイル（スクラムベース）での開発経験(CSM, CSPO, CSD保有者歓迎)

■業務内容
「スタンバイ」の機械学習エンジニアとして、データ活用およびプロダクト開発をお任せいたします。
プロダクトオーナー、チームと共にビジネス課題を特定し、大規模な求人データ・検索ログを機械学習技術によって活用できる状態にしていただきます。アルゴリズムの設計からプロトタイプの作成、サービスへの実装まで担当いただきます。
​
＜業務一例＞
・機械学習・自然言語処理を使った検索エンジンの改善
- 検索結果のランキング改善
- 職種・業種のラベリング
- 広告配信の最適化
・求人・検索ログデータの分析・可視化による事業支援
- 検索の精度検証、効果検証
- 求人・検索ログのクラスタ分析

■開発環境
サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Flink, Akka
フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Jest, Cypress, Storybook
クラウドサービス：AWS（ECS, EKS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache）
仮想化基盤：Docker, Kubernetes
検索：Elasticsearch, Solr
分析基盤：fluentd, AWS(Glue, Athena, CDK), Airflow, BigQuery, Google Data Studio, Redash
プロビジョニング：Terraform, Ansible
監視：DataDog, Kibana
ミドルウェア：nginx, MySQL, ClickHouse
その他使用言語：Python, Go, Rust
開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot

■必須スキル
・C/C++, Java, Python等による開発経験
・機械学習・自然言語処理に関する専門知識
・Webサービス、アプリの開発経験

■歓迎スキル
・コンピュータサイエンス、工学、数学、物理の修士号および博士号
・国際会議などの論文投稿経験
・機械学習、自然言語処理を用いた機能やサービスの開発、運用経験
・Elasticsearch、Solr等の検索ミドルウェアを活用したサービスの開発、運用経験
・AWS, GCP, Azure などのクラウドプラットフォーム上での開発、運用経験

■業務内容
求人検索エンジン「スタンバイ」の開発チームに参画し、フロントエンド開発をお任せいたします。

＜フロントエンド開発の現状＞
現在スタンバイのフロントエンドの開発環境を刷新して、開発者体験の改善や生産性の向上を積極的に行っています。これまでに行ってきた取り組みには以下のようなものがあります。
・Composition APIの導入
・Atomic Designの導入
・Storybookの導入
・コンポーネント設計や実装に関するコーディングガイドライン作成
・プルリクエストのレビュワーのガイドライン作成
・プルリクエストのテンプレート作成

今後さらに以下のような取り込みをしていく予定です。
・E2Eテストの刷新
・Visual Regression Test
・TailwindCssの導入
・Nuxt3へのバージョンアップ

＜業務一例＞
POやデザイナーと協力し、グループの中での裁量で要件定義から技術選定・開発・リリース・運用まで、一気通貫で幅広く取り組んでいただけます。
・求人検索エンジン「スタンバイ」の開発・運用におけるフロントエンド開発のリード
・ABテスト（Google Optimize）
・既存コードのリファクタリング
・ライブラリやNuxtのバージョンアップ

■開発環境
フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Jest, Cypress, Storybook
サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Flink, Akka
開発ツール：Github, Slack, Visual Studio Code, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA
クラウドサービス：AWS（ECS, EKS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache）
仮想化基盤：Docker, Kubernetes
検索：Elasticsearch, Solr
分析基盤：fluentd, AWS(Glue, Athena, CDK), Airflow, BigQuery, Google Data Studio, Redash
プロビジョニング：Terraform, Ansible
監視：DataDog, Kibana
ミドルウェア：nginx, MySQL, ClickHouse
その他使用言語：Python, Go, Rust

■開発体制
“Product Driven” を掲げ、プロダクトロードマップの実行に責任を持って開発に取り組んでいます。
検索エンジンの開発は、クローリング、インデクシング、検索など構成要素が多岐に渡るため、スタンバイでは各テーマ毎にエンジニア・企画担当・デザイナーの混合グループを構成し、役割・責任・権限を明確化することで、それぞれのグループが自らミッションや目標を定義し、メンバーが一丸となって目標に向かって取り組む体制で開発を進めています。

各グループは以下の役割を持つメンバーが協働し、運営を行います。
・Manager：グループ運営に責任を持つ
・Product Owner：各テーマの実現に責任を持つ
・Tech Lead：各テーマにおける開発手法や技術要素に対する責任を持つ

開発プロセスは各グループで最適な手法を追求することを推奨しています。現在は多くのチームがScrumを取り入れ開発を行っています。

またプロダクト開発における個人とチームの行動の規範として、「START」の5つの行動の頭文字から構成した行動指針を掲げ開発に取り組んでいます。

- Scientific（科学的）
数字をビジネス、プロダクトの共通言語として、すべての事象や方針決定においてできる限り数字の裏付けをもとに実施され、評価され議論が行われる
- Technological（技術的）
あらゆる課題解決において技術的解決を最優先に考え、実施、または、技術的課題解決の未来のためのソリューションを提供する
- Ambitious（野心的）
グロースハック環境が整備され、常に野心的な戦略や目標に向かって挑戦し続ける
- Relevant（自分ごと化）
ビジネス、技術の専門家としてプロダクトの成長を考え、ユーザにとってより最適なソリューションを提案し続ける
- Transactive memory（知恵最大化）
個々の専門性をリスペクトし、協力し合い、議論し、より最適な結果を導き出す

私たちはこの行動指針に則り、当社のミッション『UPDATE WORKSTYLES』をプロダクトによって実現します。

■必須スキル・ご経験（MUST）
・Webアプリケーション開発経験
・JavaScriptないしはTypeScriptによる開発経験
・Nuxt.js、Vue.js、Reactなどを使用したフロントエンド開発経験
・Yarn, Webpackなどを使用したビルド環境の構築経験
・Gitを利用した開発経験
・Jestを利用したテスト経験
・コンポーネント設計経験

■歓迎スキル・ご経験 (WANT)
・ウェブUI/アプリUIデザインの経験
・AWSの各種サービスを利用した開発・運用経験
・アジャイル開発の経験
・開発プロジェクトをリードした経験

■業務内容
＜ミッション＞
スタンバイのプロダクトインクリメントを加速させることがメインのミッションです。
ビジネスの成功は仮説検証サイクルの速さが重要なファクター。
サイクルを速めるためには、プロダクトインクリメントを「速く」「安全に」実行し続ける必要があります。
SREエンジニアは、そのために必要な全ての方法を実行していきます。

＜具体例＞
・基盤を運用する作業コストを削減するために、マネージドサービスを積極活用する。
・開発、デプロイ効率を上げるためにデプロイ、ロールバックをより少ない手順で安全に実施できる基盤を構築する。
・迅速に障害検出するために監視、通知基盤を構築する。
・マイクロサービスアーキテクチャを前提として構築された各モジュールを適切にスケーリングする仕組みを導入する。
・開発チームが作業の優先順位を効率的に選択できるように、エラーバジェットを定義、運用する。
・新しい仕組みを作るときアーキテクティングを支援する。

＜主な業務例＞
・主にAWSを利用したサービス提供のための基盤作り
・IaC（現在はTerraformが主）
・CI/CD、auto scaling、プロビジョニング自動化
・分析、監視の構築
・各種サブシステムのアーキテクティング
・ソフトウェアの更新やセキュリティ脅威への対応
・稼働中のシステムに対する保守運用業務（例えば障害時の調査、対応、ログ収集など）

■スタンバイで利用している主な技術例
・インフラ：AWS(ECS/Fargate/RDS/AES/Serverless Frameworkなど)
・言語：Scala、Python、TypeScript、Go
・データストア：Redis、MySQL、Elasticsearch/Apache Solr
・フレームワーク：Playframework、Vue/Nuxt、OpenAPI、Cypress
・ツール：Terraform、Github、Jenkins、Kibana、datadog、Redash、Slack、Discord、Miro、Jira、Confluence

■開発環境
サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Flink, Akka
フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Jest, Cypress, Storybook
クラウドサービス：AWS（ECS, EKS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache）
仮想化基盤：Docker, Kubernetes
検索：Elasticsearch, Solr
分析基盤：fluentd, AWS(Glue, Athena, CDK), Airflow, BigQuery, Google Data Studio, Redash
プロビジョニング：Terraform, Ansible
監視：DataDog, Kibana
ミドルウェア：nginx, MySQL, ClickHouse
その他使用言語：Python, Go, Rust
開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot

■必須スキル
・ソフトウエアエンジニアとして業務としてのアプリケーションの開発経験
・AWS、GCP、Microsoft Azureなどのクラウドサービスを利用して何らかのシステムを構築した経験
・標準的なTCP / IPネットワーキングとDNSやHTTPなどの一般的なプロトコルの理解
・Dockerベースのコンテナに関する業務経験
・運用や開発の効率を高めてビジネスに貢献したいという気持ちがある
・慎重に順序立てて作業ができること、最新の情報を素早くキャッチアップできる

■歓迎スキル
・BtoC向けインターネットサービスの開発経験
・高負荷システムの開発経験
・高負荷システムのパフォーマンスチューニング経験
・RDBのパフォーマンスチューニング経験
・全文検索エンジンのパフォーマンスチューニング経験
・テストフレームワークの利用経験
・「主な利用技術例」に記載の技術の利用経験
・Kubernetesの運用経験
・AWSの運用経験
・GCPの運用経験
・セキュリティに関する深い知見

■業務内容
バックエンドエンジニアとして、プロダクト開発をお任せいたします。
検索サービスをはじめ、求人情報のクローリング機能、広告配信機能、求人企業による求人票作成機能など、求人検索エンジンには多くの構成要素が存在します。スタンバイでは各テーマ毎にグループを作成し、それぞれがミッションを定義し、ミッションを実現するためにサービス開発・運用にコミットしています。そのため、グループの持つ裁量の中で、要件定義から技術選定、開発、リリースから運用まで幅広く主体的に担当いただきます。

＜業務一例＞
・新規機能開発
・パフォーマンス、品質向上を主とした機能改善
・検索エンジンのチューニング
・広告パフォーマンスのチューニング
・各種ログの収集・分析
・SEO改善のためのインデックス精査
・重複している求人データの整理
・脆弱性診断ツールを活用したセキュリティ対応など

■開発環境
サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Flink, Akka
フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Jest, Cypress, Storybook
クラウドサービス：AWS（ECS, EKS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache）
仮想化基盤：Docker, Kubernetes
検索：Elasticsearch, Solr
分析基盤：fluentd, AWS(Glue, Athena, CDK), Airflow, BigQuery, Google Data Studio, Redash
プロビジョニング：Terraform, Ansible
監視：DataDog, Kibana
ミドルウェア：nginx, MySQL, ClickHouse
その他使用言語：Python, Go, Rust
開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot

■必須スキル
・複数の開発言語を用いたバックエンド開発の経験
・開発言語への強いこだわりがなく、目的に応じて柔軟にキャッチアップが可能な方
・チームでの開発において、設計フェーズから、開発、テスト、リリース、運用、障害対応までを複数環境にて経験されている方

■歓迎スキル
・JVM系言語（Scala or Kotlin or Java）を用いたシステム設計・開発経験
・スクラムでの開発経験
・サービスグロースの施策提案、実施経験
・Elasticsearchを利用した開発経験
・React or Vueなどのフレームワークを用いた開発経験
・TDDを利用した開発経験
・AWS、またはGCPを用いた開発経験
・クローラー、検索エンジンの開発経験
・サーバーサイドレンダリングの開発経験
・パフォーマンスの最適化経験
・広告システムの開発経験

■業務内容
求人検索エンジン「スタンバイ」における広告システムの開発を牽引して頂きます。
スタンバイでは、多くのお客様に求人検索エンジン内の検索連動型広告を運用して頂いております。
広告主様、広告出稿者様のための機能開発を中心に、広告パフォーマンスのチューニング、インプレッションログ、クリックログなどの収集・分析基盤の開発をして頂きます。
スクラムチームの中の一員として開発を進めていただき、ステークホルダー・ビジネスサイドと協業して世の中の企業の人材採用課題を技術の力で解決していただきます。

■開発環境
サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Flink, Akka
フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Jest, Cypress, Storybook
クラウドサービス：AWS（ECS, EKS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache）
仮想化基盤：Docker, Kubernetes
検索：Elasticsearch, Solr
分析基盤：fluentd, AWS(Glue, Athena, CDK), Airflow, BigQuery, Google Data Studio, Redash
プロビジョニング：Terraform, Ansible
監視：DataDog, Kibana
ミドルウェア：nginx, MySQL, ClickHouse
その他使用言語：Python, Go, Rust
開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot

■仕事の魅力
・ビジネスモデル
　- 検索エンジンサービスなので、検索品質を高めていかに鮮度の高い求人を提供するかが肝となります。それゆえに、技術がそのまま事業成長に直結する、エンジニアドリブンの事業です。

■必須スキル
・WEB広告システムの開発経験3年以上
・SSP/DSP/DMPなどの広告システム全体のシステムアーキテクチャを描けること
・大規模データの並列分散処理システムの設計・実装の経験
・Scala,Java等でのWebアプリケーション開発経験3年以上
・AWS上での開発経験3年以上

■歓迎スキル
・Elasticsearch/Solr/Luceneなどでの検索サービスの開発経験
・日本語or英語によるNLPの専門的な知識と実装経験
・検索連動型広告の設計・開発・運用経験
・機械学習の知識を用いたソリューションの提案
・機械学習モデルを適用するためのインフラやクラウドの基礎知識

■業務内容
「スタンバイ」のエンジニアとして、プロダクト開発をお任せいたします。
エンジニア同士はもちろん、デザイナー、サービス企画、マーケティング担当、営業など、部署を越えて協力しながら、既存のサービス改善・新機能追加、新プロダクトの開発を担当いただきます。

＜業務一例＞
・スタンバイの検索や広告など事業の根幹を担う、検索エンジンのチューニング
・パフォーマンス、品質向上を主眼とした機能開発

【開発環境】
サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Flink, Akka
フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Jest, Cypress, Storybook
クラウドサービス：AWS（ECS, EKS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache）
仮想化基盤：Docker, Kubernetes
検索：Elasticsearch, Solr
分析基盤：fluentd, AWS(Glue, Athena, CDK), Airflow, BigQuery, Google Data Studio, Redash
プロビジョニング：Terraform, Ansible
監視：DataDog, Kibana
ミドルウェア：nginx, MySQL, ClickHouse
その他使用言語：Python, Go, Rust
開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot

■必須スキル
・Elasticsearchのパフォーマンスチューニング経験
・Elasticsearch/Solr/Luceneなどでの開発経験3年以上
・日本語or英語によるNLPの専門的な知識と実装経験
・検索エンジンのチューニング経験

■歓迎スキル
・機械学習の知識を用いたソリューションの提案
・検索サービスに貢献した実績
・機械学習モデルを適用するためのインフラやクラウドの基礎知識

■業務内容
バックエンドエンジニアとして、プロダクト開発をお任せいたします。
検索サービスをはじめ、求人情報のクローリング機能、広告配信機能、求人企業による求人票作成機能など、求人検索エンジンには多くの構成要素が存在します。スタンバイでは各テーマ毎にグループを作成し、それぞれがミッションを定義し、ミッションを実現するためにサービス開発・運用にコミットしています。そのため、グループの持つ裁量の中で、要件定義から技術選定、開発、リリースから運用まで幅広く主体的に担当いただきます。

＜業務一例＞
・パフォーマンス、品質向上を主眼とした機能開発
・検索エンジンのチューニング
・広告パフォーマンスのチューニング
・各種ログの収集・分析
・SEO改善のためのインデックス精査
・重複している求人データの整理
・脆弱性診断ツールを活用したセキュリティ対応など

■開発環境
サーバーサイド：Scala, Play Framework, ZIO, Flink, Akka
フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Jest, Cypress, Storybook
クラウドサービス：AWS（ECS, EKS, Fargate, Kinesis Data Stream, Lambda, EMR, RDS, Aurora, S3, CloudFront, ElastiCache）
仮想化基盤：Docker, Kubernetes
検索：Elasticsearch, Solr
分析基盤：fluentd, AWS(Glue, Athena, CDK), Airflow, BigQuery, Google Data Studio, Redash
プロビジョニング：Terraform, Ansible
監視：DataDog, Kibana
ミドルウェア：nginx, MySQL, ClickHouse
その他使用言語：Python, Go, Rust
開発ツール：Github, Slack, Intellij IDEA, Jenkins, JIRA, SlackBot

■必須スキル
・JVM系言語（Scala or Kotlin or Java）を用いたシステム設計・開発経験
・チーム開発において開発、テスト、リリース、運用の一連の経験

■歓迎スキル
・スクラムでの開発経験
・サービスグロースの施策提案、実施経験
・Elasticsearchを利用した開発経験
・React or Vueなどのフレームワークを用いた開発経験
・TDDを利用した開発経験
・AWS、またはGCPを用いた開発経験
・クローラー、検索エンジンの開発経験
・サーバーサイドレンダリングの開発経験
・パフォーマンスの最適化経験
・広告システムの開発経験

■業務概要
AIソフトウェアの品質管理業務を担当いただきます。

■具体的な業務内容例
・機能の仕様確認、デバッグ計画・管理・実行、レビュー作成、フィードバック
・プロジェクト内におけるテストコンサルティング
・ソフトウェアの品質評価方法や品質評価基準の策定
・リリース後のモニタリング、品質分析、品質改善活動
・社内及び顧客に対する品質保証プロセスの説明と理解向上のための活動

■必須スキル/経験
・ソフトウェアの品質保証や検証、検査項目を作成して評価をした実務経験がある方
・品質関連規程、マニュアルの作成経験のある方
・プロジェクトへの参加経験を有する方
・言語：C++、Python
・GitHubを利用した開発経験

■歓迎スキル/経験
・ISO9001を代表とするQMS規格要求事項の実務経験(運用、指導、監査、教育)のある方
・認証取得の指導、支援経験のある方
・ROSの開発経験
・言語：Julia

■言語
日本語（必須）
英語（日常会話以上）

■業務概要
マルチフィジックスシミュレーターの開発。粒子、流体、剛体の破壊など、様々な現実世界の現象を再現するシミュレータの開発をしていただきます。

■具体的な業務内容例
・数理モデルの実装
・物理シミュレーションのためのフレームワーク開発
・シミュレーションの分散実行
・テスト・検証用パイプラインの開発
・物理と可視化コンポーネントの統合

■必須スキル/経験
・Python または C++ の知識
・物理学の理解
・チームでの開発経験
・Git、Jira、slackなど開発ツールの使用方法を熟知していること。
・コミュニケーション能力
・一般問題解決能力
・日本在住でオフィス勤務が可能な方

■歓迎スキル/経験
・数学、物理学、材料工学のいずれかのバックグラウンド、またはそれに類するもの
・数値計算法を用いた経験
・Bullet, MuJoCo, Gazebo, Webotsなどの物理演算エンジンの使用経験
・CUDAを用いた経験
・Julia言語の習熟
・機械学習の知識

■語学
英語（必須）
日本語（歓迎）

■業務概要
AIソフトを現場で動かすために、現場での環境構築や動作確認、データ取得を実施していただきます。

■具体的な業務内容例
・現場で使用する計算機のセットアップ
・センサ/アクチュエータ/PLCと計算機の接続（シリアル通信やCANなどの通信プログラム実装）
・センサの機体への取り付け
・電気系統への接続
・現場でのAIソフトの実行及び実行ログの取得、分析

■スキル/経験
・LinuxPC上での開発経験
・最低限のpythonコーディング能力
・流暢な日本語
・現場での作業への対応能力
・レポーティング能力
・コミュニケーション能力

■歓迎スキル/経験
・コーディング能力
・センサ/アクチュエータ/PLCに関する知識
・ROS (Robot Operating System）の使用経験
・WindowsPC上での開発経験
・POC（Proof of Concept）の経験

■言語
日本語（必須）
ビジネスレベルの英語力（歓迎）

■業務概要
重工業用機械の制御アルゴリズムの設計・開発。機械制御技術の実世界への活用において生じる様々な課題に対し、技術的に的確な解決策の設計と技術開発を担当していただきます。
具体的な業務内容例
・Low level controller開発
・タスクに応じたモーションプランニング
・機械学習によるコントローラ開発
・システム同定
・シミュレータによるコントローラ最適化の実行

■必須スキル/経験
・制御理論の知識
・制御技術に関する高い技術力
・機械学習技術に対する理解
・コーディング能力（PythonまたはC++）
・一般問題解決能力
・コミュニケーション能力

■歓迎スキル/経験
・Python、C++、またはJuliaに精通していること
・Bullet、MuJoCo、Gazebo、Webotsなどの物理エンジンまたはフレームワークの使用経験
・git、Jira、slackなどの開発ツールの使用に習熟していること
語学
英語（必須）
日本語（歓迎）

■主な仕事内容
あなたには、これまでの経験・スキルを活かし、業界最先端のGoogle技術を用いた開発をお任せします。 プロジェクトチームは、2～3名、7～8名、20名規模など様々。
クライアントは多種多様な大手企業がメインのため、最新クラウド環境でスキル向上ができます！
「これからクラウドを勉強していきたい」「GCPの開発経験はない」という方からの応募も大歓迎です。 そもそも当社で活躍中のエンジニアもGCPは未経験者ばかり。入社後はしっかりサポートしますのでご安心ください！
未経験でも早い人は2週間でGCPの資格を取得しています！
Google 技術やクラウドの興味がある方はもちろん、 Google技術の普及活動にも当社は力を入れているので、技術ブログやQiitaなどでの情報発信が好きな方も大歓迎！
将来的には、最新技術調査や社内外での技術発表および勉強会の実施などにもチャレンジできる環境があり、リードエンジニアを目指したい方ご応募お待ちしています！

■この仕事の魅力
≪働く環境≫

■業務スタイル
ほぼ自社開発プライム案件のため上流から下流まで一貫して社内で開発をしており、部署や立場を超えたフラットさと高い自由度が醸成されています。

■活躍の自由
パーソナルブランディングを推奨し、高難易度の資格の取得、書籍執筆、セミナー講演など、市場価値向上を積極的にバックアップ。
特にGoogle Cloud認定資格に関しては、受験費用の会社負担（2回まで）、資格手当の支給（毎月）など、会社制度としてバックアップ体制を構築しています。

■ワークスタイルの自由
成果を上げれば、平日のセミナー受講や、事情（家庭の看病等）がある場合は、中抜けにも対応しております。
そしてのウリはなんといっても「クラウドネイティブ」企業だからこそできる、”場所”に縛られない働き方。
例えば、地方からのふるさとワークや観光地からのワーケーションもOK！
クラウドの強みを活かし、働く場所は自由です。
新しい技術を追い求める当社で、新しい働き方の実現をしませんか？
どんな案件がある？
以下の案件の中からスキルに応じてベストな業務からスタートしていただきます。顧客は業界を問わず大手がメイン。最新技術であるクラウドに携わるチャンスも豊富です。

≪主なプロジェクト例≫
App Engine（GAE）による業務システム開発
Google BigQuery に関する開発
Google Workspace の技術を活用したシステム開発
機械学習を活用したサービス開発
※今後さらに、AI/機械学習を活用したプロジェクトを推進していきたいと考えています！

■開発環境
≪活用技術≫

■開発言語
Go,TypeScript,JavaScript,Python,Java,Kotlin

■利用ツール / フレームワーク
Angular, TensorFlow, scikit-learn, CircleCI, Jupyter Notebook, Spring Boot

■エディタ / IDE
IntelliJ, Vim, Emacs, GoLand, Visual Studio Code

■バージョン管理ツール
Git, GitHub

■主要な利用GCPサービス
Google App Engine, Google Cloud Function, Cloud Run, Google Kubernetes Engine, Cloud Dataflow,Cloud AI Platform,Cloud Datalab,BigQuery など

■この仕事で得られるもの身に付くスキル・キャリアパスは？
◆成長が加速する
様々な業種・クライアント・案件にて、常に最先端のGoogle技術を活用し続ける事ができます。
またGCPプレミアサービスパートナーのため、いち早く最先端の技術に触れることができます！

◆日本を牽引するGCPエンジニアになれる
名実ともに日本トップクラスのGCP技術を持つ当社。
日本のGCP業界を牽引するエンジニアと言っても過言ではありません。
弊社での活動を通して、ご自身の市場価値を高める事ができます。

◆勉強会やトレーニングの参加も可能
職種を問わず、定期的な勉強会やGoogle Cloud Platform認定トレーニングへの参加もできます！

■必須
※学歴不問
・BtoB Webアプリケーション開発実務経験
特にGo、Java、PHP、C、Python、クラウド環境での経験者は歓迎します！

■歓迎
・書籍執筆経験や各種イベントでの登壇経験をお持ちの方
・GCP・AWS・Azureなどのパブリッククラウド環境での開発実務経験
・テックリード、ITアーキテクト、リードエンジニアなどのご経験がある方

■このような志向の方を求めています
◎Google技術が好き
◎最新技術に触れ更なる成長を実現したい方
◎スペシャリスト集団の中で更にスキルを高めたい方
◎新しい技術に常にチャレンジし続けたい方

技術部 技術基盤チームに所属し、GMOペパボの各事業ドメイン（ホスティング、EC、ハンドメイド、その他）のサービスを支える全社データ分析基盤の開発・運用を行います。
各事業部と連携しながら事業におけるデータ活用を推進していただきます。
GMOペパボのデータ分析基盤の構成については、下記サイトをご覧ください。

■具体的な職務内容は以下の通りです。
・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用
・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用
・データ分析基盤に事業部が扱うデータを収集するETLパイプラインの開発
・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発
・データ分析基盤で集計されたデータを各事業部の意思決定に活用するための導入支援（モデリングやBIツールの導入支援など）
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)

■必須スキル
Ruby、Python、Go などのプログラミング言語を用いた開発経験
Linux/Unix 環境での開発・システム運用経験
Infrastructure as Code についての理解と運用/構築経験
Git 等バージョン管理システムの利用経験

・次のうち2つ以上の経験を有すること
データウェアハウスなど、データ分析基盤の利用経験
SQL を用いた大規模なデータ集計の業務経験または準じる能力
統計モデリングや機械学習を用いたデータ分析・活用の経験
Tableau、Looker、Redash、Metabase などの BI ツールの使用・構築経験

■歓迎スキル
Ruby, Python, Go などを用いた OSS の開発経験
パブリッククラウド（AWS, GCP, Azure等）の利用経験
データ分析基盤の設計・構築経験
Kafka, Kinesis などのデータストリームを扱うソフトウェアの利用経験
データクレンジングなど、データパイプラインの構築経験
大規模なデータ(TB オーダー)を処理するシステムの構築経験
処理対象のデータサイズに応じてスケールアウトするアーキテクチャの設計能力

■求める人物像
GMOペパボの「わたしたちが大切にしている３つのこと」に共感し、行動してくれる方
チーム内外のメンバーをはじめ、周囲と円滑にコミュニケーションが取れる方
積極的にアウトプットを行い、エンジニア間で成長し合える環境を目指せる方
主体的にタスクを進め、サービスの品質向上に貢献できる方

技術部 データ基盤チーム、またはCTO室 研究開発チームのいずれかに所属し、GMOペパボの各事業ドメイン（ホスティング、EC、ハンドメイド、その他）のサービスに対して、研究開発チームが提案する機械学習の理論のサービスへの導入をデータ基盤チームと共に推進サービスへの導入を推進していただきます。

■具体的な職務内容は以下の通りです。
・ペパボの各サービスへ機械学習または統計を用いた機能の開発とリリース
・リリースした機能の利用状況を継続的に確認できるダッシュボードの開発
・ダッシュボードの状況に応じて、サービスの責任者と連携しながら機能の改善案の検討と実行
・機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装
・AWSまたはGoogle Cloud Platformをバックエンドとする機械学習オートメーション(MLOps) の開発・運用
・データ分析基盤に存在する各事業部のデータを元に機械学習モデルの生成、またはトレーニング実行の仕組みの開発、継続的な改善案の検討と実行
・機械学習以外にも、統計処理を行ったデータ抽出の仕組みの開発
上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
上記の職務内容のうち、サービスの機能開発が主担当となり、「機械学習APIサーバーの設計/構築/運用または実装」についてはデータ基盤チームと協業をしながら担当していただく想定です。具体的な職務内容については面接を通して、ご相談ください。

■応募資格（必須）
Ruby、Python、Goなどのプログラミング言語を用いた開発経験
Linux/Unix環境での開発・システム運用経験
Infrastructure as Codeについての理解と運用/構築経験
Git等バージョン管理システムの利用経験
・次のうち2つ以上の経験を有すること
データウェアハウスなど、データ分析基盤の利用経験
統計モデリングや機械学習を用いたデータ分析・活用の経験
Tableau、Looker、Redash、MetabaseなどのBIツールの使用・構築経験
TensorFlow、PyTorch などの機械学習のライブラリを用いた開発経験

■応募資格（歓迎）
Ruby、Python、Goなどを用いたOSSの開発経験
パブリッククラウド（AWS、GCP、Azure等）の利用経験
データ分析基盤、またはMLOpsツールの設計・構築経験
大規模なデータ（TBオーダー）を処理するシステムの構築経験
機械学習を用いた商用サービス向けの開発経験
データエンジニアリング、または機械学習に関係する論文、技術書等の執筆経験

■求める人物像
ペパボの「わたしたちが大切にしている3つのこと」に共感し、行動してくれる方
チーム内外のメンバーをはじめ、周囲と円滑にコミュニケーションが取れる方
積極的にアウトプットを行い、エンジニア間で成長し合える環境を目指せる方
主体的にタスクを進め、サービスの品質向上に貢献できる方