東京都/SIer(システムインテグレータ)/技術職(IT)/年収700万円以上/在宅勤務・リモートワーク可の求人・転職・中途採用情報
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公共/金融機関のDXプロジェクトマネージャー
■同ポジションではプロジェクトマネージャとして、新サービスの案件化後のプロジェクト推進等をご担当いただきます。 【具体的には】 具体的には、各フェーズで以下業務を経験に応じてご担当いただきます。 ・プロジェクト計画 : プロジェクトリスク洗い出しや対策検討、プロジェクト計画書作成 ・要求分析/要件定義 :顧客打ち合わせによる課題深掘、ドキュメントへの落とし込み ・システム設計:技術選定・アーキテクチャ設計、設計書の作成・レビュー ・実装/テスト : 仕様調整、コードレビュー、パートナーとりまとめ ・エンハンスメント : アプリケーション保守、お問い合わせ対応 【期待役割】 同プロジェクトは、今後の金融ソーシャルDX領域(マイナンバ関連ソリューションの年金関連機関、行政サービス関連)のデジタル手続きに関わる新規案件において、プロジェクト全フェーズのマネジメントを担っていただくことが期待されています。
クラウド/オンプレ インフラエンジニア/リーダー
AWS/Azure/オンプレミスなどのインフラの構築・開発プロジェクトまたはインフラの運用保守プロジェクトを担うプロジェクトリーダー、またはエンジニアをご担当いただきます。 領域は次のものがあり、その中で設計、構築、テスト工程の他、コンサル、提案、運用保守など活躍のフィールドは多岐にわたります。ご経験、ご希望および適性をふまえて、参画いただくプロジェクト・領域が決定されます。 ・クレジットカード・決済業界の顧客システム ・デジタルマーケティング関連のシステム(EC、ユニファイドコマース基盤、データ分析基盤など) ・ERP(SAP)関連システム・周辺システム 新技術の習得において、自ら積極的に習得し展開できる方を求めています。新技術の検証やレポーティング、クラウドエンジニア育成、AI活用・PoCなどにも注力していて習得の機会も豊富にあります。社外勉強会やユーザ会への自主的な参加も応援します。
スペシャリスト/インフラマネージャー
顧客システムの基盤構築および基盤高度化を担いながら、単なる維持対応に留まらず、企画・提案フェーズから顧客と伴走し、ビジネス価値向上に貢献していただきます。 【具体的には】 ・顧客と信頼関係を構築し、長期的なパートナーシップを築ける ・顧客の事業目標を理解し、基盤面から実現シナリオを描ける ・安定性・性能・拡張性を踏まえた全体最適設計を推進できる ・システムの改善・高度化し、継続的な価値向上を実現できる ・技術的挑戦をリードし、次世代基盤を構想できる
AIネイティブ開発 プロジェクトリーダー
AIネイティブ開発 プロジェクトリーダーをご担当いただきます。 【具体的には】 ■AIプロジェクト推進 生成AI・AIエージェントを活用したプロジェクトにおいて、顧客折衝・要件整理・計画策定・進捗管理・品質管理をリードします ■顧客課題整理・ビジネス構想 顧客の潜在ニーズや課題を引き出し、AIを活用した新しい業務・ビジネスプロセスを構想します ■提案・プレゼンテーション 提案書・見積書作成、経営層向けプレゼンテーション等を通じて、AI活用の方向性を顧客へ提案します ■エンジニアリングチーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、PoC〜本番運用までを推進します ■組織・ナレッジ貢献 チームメンバー育成、社内ナレッジ共有、勉強会・研修企画等を通じて、組織全体の技術力向上へ貢献します
損保系大規模Webシステムにおける開発リーダー
損保系大規模Webシステムにおける開発リーダーをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客のWebシステム開発チームに所属し、社員1~2名と協力会社約10名規模のメンバーを、主任の立場として社内外関係者との関係を構築し、技術的知見と経験を持ってチームをけん引する ・顧客と要件定義から設計・開発・運用まで一貫して推進し、同社のWebシステム事業拡大戦略に寄与する 【職務詳細】 ・Webシステム開発チームの取り纏め、プロジェクト推進、課題検討、顧客折衝を担当する ・システム開発の知識・経験を活用し、システムのあるべき姿や将来像の検討および顧客への提案を行う
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システムコンサルタント <製造業・モビリティ領域向け>
製造業・モビリティ領域向けのシステムコンサルタントをご担当いただきます。 【具体的には】 例えば2030年に向けた中期経営計画 of 課題ヒアリングやDX投資に関するテーマなど、経営課題に近い初期コンサルフェーズから参画し、現状分析からIT戦略企画・構想・計画など、実際のソリューションへと繋げていくためのシステムコンサルティングを行っていただきます。製造業やモビリティ領域における知見を活用し、顧客と同じ目線を持ちながら、以下の業務を中心に担当いただく予定です。 ■現状分析・課題抽出(As-Is分析) ・ドキュメント確認: 既存のシステム仕様書、業務マニュアル、組織図などを確認します ・業務フローや課題の可視化:ステークホルダーや業務担当者へのヒアリングを通じて、実際の業務フローや隠れた課題を洗い出し、可視化します ・課題の構造化: 抽出した課題を整理し、「根本原因は何か」「どの課題から解決すべきか」を優先順位付けします ■IT戦略・システム企画立案(To-Be策定) ・To-Beモデルの策定: 新システム導入後の理想の業務プロセスやシステムアーキテクチャを設計します ・解決策の検討:課題解決に向けて、スクラッチ開発やパッケージソフト(ERPなど)、AI、SaaSの利用など、最適なソリューションを選定します ・費用対効果(ROI)の算出: システム導入にかかるコストと、削減されるコスト・向上する利益を試算します ・実行計画・ロードマップ策定: プロジェクトの全体スケジュールと体制が決定されます
統合運用管理基盤のアプリ開発・運用保守リーダー
【担当業務(業務内容・プロジェクト)】 統合運用管理プラットフォームの開発・改善・運用保守を担当し 「運用サービスを進化させる中心エンジニア」として活躍いただきます。 ■主な業務:自社開発の統合運用管理プラットフォームにおけるエンハンス開発におけるSE対応 ・エンハンス開発におけるマネジメント(システム品質管理、プロジェクト推進) ・運用保守、障害対応、改善提案 ・運用部門と連携したサービス改善・新機能企画 【キャリアパス(この部門だからこそのキャリアパス)】 【1年後】 ・担当領域の運用保守リーダー/エンハンス開発リーダーとして自立 【3~5年後】 ・自動化/AI領域のテクニカルリード ・統合運用基盤の機能企画リーダー ・IT運用コンサル、サービス企画などへのキャリア展開も可能 【担当業務の特徴、魅力、市場における強み】 ・自社開発プラットフォームのため、自身のアウトプットが直接サービス価値に反映される ・開発と運用の両方に関わりながら、自動化・AI活用など先端領域へキャリアの幅を広げられる ・統合運用管理プラットフォームを扱うため、大規模システムの横断的な運用知識・設計スキルが身につく ・運用サービス事業の中核サービスとして、会社の成長に直結する役割を担える
データ・AI戦略 シニアコンサルタント
データ・AI戦略 シニアコンサルタントをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客上流対応 工場長・経営企画部長・AI推進部門長等の意思決定者と直接向き合い、経営アジェンダとAI施策の接続、KPI・ロードマップ設計を主導します。「何をAIで解くべきか」という問いの設定から担います。 ・チームマネジメント オントロジーエンジニア・LLMエンジニア・データアーキテクト等数名のスペシャリストの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も上流作業を持ちながらチームを率います。 ・AI知識基盤の設計監督 企業の暗黙知・業務ロジックをナレッジグラフ・業務オントロジーとして構造化するプロジェクトの設計判断を行います。LLMへのコンテキスト供給品質がAI出力精度を左右することを理解した上で、知識基盤とAIシステムの接続設計に責任を持ちます。 ・ノウハウの標準化と横展開 案件で確立した戦略フレーム・アーキパターン・知識構造化手法を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体の提案品質・デリバリー速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向 of 事業反映 AIエージェント・LLM・ナレッジグラフ・フィジカルAI等の最新動向を継続的にキャッチアップし、顧客提案・サービス設計・チームの技術方針に積極的に組み込みます。
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ソリューションコンサルタント
2030に向けた経営計画を実現するため、新しい顧客を増やしていくことが重要な戦略となっています。そのために、まずは既存の顧客を深耕し、新たな案件獲得を進めつつ、対象業界(製造・流通・商社・不動産・情報サービス)全体に展開できるような、これまでにない新たなビジネスモデルや事業を創出することで、新規の顧客獲得に向けた新しいビジネスチャンスを生み出すことが必要となります。 そうした背景において、顧客の内部に入り込み、深い業務理解を元に業務改善や新たな企画を提案し、新規案件を獲得することが期待されています。 【具体的な職務内容】 コンサルティング事業本部のメンバーと共に、経営課題や事業課題のヒアリングフェーズから入り込みます。顧客の業務や業界を取り巻くルールや法令なども含めて深く理解した上でソリューションへと結びつけます。 ソリューション提案の段階においては、ビジネス全体の目標や目的の達成を目指した提案が求められます。単に企画書の提示だけではなく、場合によっては顧客がよりイメージしやすいよう、プロトタイプの開発などを行うこともあります。その後のRFP対応を経て、案件獲得の際には、要件定義など仕様に落とし込むフェーズまで伴走し、開発チームへと連携していきます。 こうした一連の提案活動においては顧客の業務を知り尽くしていることが非常に重要となります。場合によって顧客先へ出向し、顧客のさまざまな部門と関係を構築する中で、潜在的なニーズを掘り起こし、企画としてカタチにし提案することが求められます。 ※NRIのグループ会社に出向していただくことがありますが、給与や制度などの待遇は野村総合研究所と同じです。
システム開発SE
システム開発プロジェクトのプロジェクトリーダー、またはシステムエンジニア業務をお任せ致します。 システム化計画からシステム導入(保守)まで、システム開発の全行程において、チームリーダー、またはSEとして参画いただきます。 【想定されるプロジェクト/役割】 ・大手金融機関向けWeb系システム開発のPM、またはリーダー(規模:50人月以上) ・大手銀行向けRPA導入システムエンジニア、またはリーダー ・金融機関向けクラウド導入エンジニア ・大手金融機関向け業務アプリケーション開発エンジニア(規模:50人月以上) ・金融機関向け大規模プロジェクトの業務ソリューションエンジニア(年金、証券、保険) ・金融機関向けデジタル商材導入プロジェクトの推進リーダー 【ポジションの魅力】 ・プライム比率90%以上の企業 ・上流工程から携わることができる ・業界未経験でも開発・経験スキルがあれば応募可能
インフラ運用PM
顧客向け運用業務に従事していただきます。 【具体的には・・・】 ・顧客向け運用業務実施(インフラ/ヘルプデスクなど) ・受託したインフラ運用プロジェクトをマネジメント実施 ・新規顧客向け運用プロジェクトの提案活動 【入社後は・・・】 ご経験に合わせてプロジェクトマネージャー候補として従事いただだきます。 既存社員から引継ぎもありますので、ご安心ください。 【ポジションの魅力】 ・プライムでのインフラ運用のプロセスの習得や設計構築、企画も含めて対応できます ・大手企業の顧客を担当します。上位者との折衝も経験できます ・大規模顧客の上位マネジメントが経験できます ・新しい技術(AI技術、自動化、クラウドなど)の知見が身に付きます 方法論も学べ、将来的にはコンサルとしての経験やナレッジも身に付きます
AI・データ基盤アーキテクト
AI・データ基盤アーキテクトをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客技術対話 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。 ・チームマネジメント クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。 ・AI実装品質の設計監督 データ基盤(スキーマ・ETL・品質管理)・AIアーキテクチャ(品質ゲート・評価基準)・AI駆動開発(コンテキスト設計)の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。 ・顧客内製化支援 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。 ・実装ノウハウの標準化 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。
AIネイティブ開発 AIエンジニア
AIネイティブ開発 AIエンジニアをご担当いただきます。 【具体的には】 ・顧客課題整理・業務分析:顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います ・AI活用提案・PoC支援:生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します ・要件整理・AI設計支援:顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います ・開発チーム連携:AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます ・内製化・定着支援:AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します
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