エンジニア の求人一覧 - 弥生株式会社
1-d.Applied_AI プロダクトエンジニア※リモート可
【主な業務内容】お客様の業務課題を深く理解し、AIを活用したプロダクトの設計・実装から、現場での継続的な運用・定着までをフルサイクルで担っていただきます。要件定義・UX設計:お客様や社内業務部門へのヒアリング・業務観察を通じ、現場のリアルな課題と必要な機能を具体化フルスタック開発:AI機能やエージェントを利用するための画面(UI)、API、データ連携基盤の設計・実装AI組み込みと技術的チャレンジ:会計・税務という高い正確性が求められるドメインに対し、RAG(検索拡張生成)の活用やプロンプトエンジニアリングの改善、ハルシネーション対策などを行い、実用的なAI機能を実装システム統合:弥生製品や外部サービスとシームレスに連携させ、実際の業務フローへ自然に組み込むアジャイルな仮説検証:MVPを早期に提供し、利用者のフィードバックやデータをもとに短サイクルで改善品質担保と製品化:AI専門メンバーと協働した品質・セキュリティの確保。さらに、個別対応で得た知見を共通機能へ発展させ、本格的な製品化へと繋げる※仕事内容の変更範囲:会社の指示する業務【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】技術的な難局への挑戦:ミスの許されないバックオフィス業務の領域へ、いかにLLMを安全かつ実用的に組み込むかという、エンジニアとして腕が鳴る課題に挑めます。社会的インパクト:会計・税務課題を解決し、日本のスモールビジネスの「働き方」を根本から変革するプロダクトを創出できます。圧倒的な「手触り感」:課題発掘から技術選定、実装、リリース後の改善まで全工程に関与。自分の書いたコードが現場の業務にどう変化を与えたかを直接確かめられます。最新AI技術の実践:最新のLLM・AI技術を日常的に検証し、顧客課題に最も適した技術や実現手法を自らの裁量で選定・実装できます。スケールする影響力:一つの現場で得た学びや機能を、強固な顧客基盤を持つ複数製品へと横展開していくダイナミズムを経験できます。【使用技術・開発環境】プロジェクトごとに最適な最新技術を柔軟に選定・検証できる体制です。※以下すべての経験を求めるものではありませんアプリケーション開発:TypeScript, React / Next.js, NestJSなどAI領域:各種LLMを活用したAI機能・エージェントの開発、評価・改善、LangChain等のフレームワーク活用クラウド・データ基盤:AWS, GCP, Databricksなど開発・コラボレーション:GitHub / GitHub Actionsを用いたCI/CD、Notion、Google Workspace開発プロセス:アジャイル開発での短い改善サイクル、コードレビューを通じた品質向上【採用背景】「AIの可能性」を単なる検証で終わらせず、「実際の業務で継続的に使われるプロダクト」へと昇華させるための開発体制強化です。
顧客の現場(リアル)を高い解像度で理解し、直感的に使いやすい体験とシステム連携を自らの手で形にできるエンジニアを募集しています。【配属先チームの特徴】全社横断の新組織「Applied AI部」:データとAIをコアに、スモールビジネスの仕事を再設計する注力部門です。ミッション:会計・税務・給与・請求などの領域において、新規AIプロダクトの検証と既存製品へのAI機能の組み込みを推進します。協業と現場主義:AIの専門家、製品部門、業務ドメインの専門家など多様なメンバーとチームを組みます。顧客先への訪問や業務観察なども行い、利用者に最も近い立場で実装と定着を担います。【チーム人数/活躍しているメンバーの経歴/特徴等】現在、立ち上げおよび急拡大フェーズにあるチームです。
今回の募集は、組織を牽引していただく「中核(コア)メンバー」としての採用となります。社内のデータ・AI専門部署や、各製品の事業部門とも密に連携しながら、モダンな開発体制づくりやカルチャー醸成にも関わっていただけるフェーズです。【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】「顧客の業務理解」と「フルスタック開発」を軸に、AIプロダクト開発をリードするエンジニアとして市場価値の高い専門性を深められます。
ご本人の志向や経験に応じて、以下のようなポジションへ裁量と担当範囲を広げていくことが可能です。テクニカルリード(技術牽引)プロダクトマネージャー(PdM)新規プロダクト立ち上げ責任者
1-e.Applied_AI エンジニア※リモート可
【主な業務内容】顧客の業務課題を起点とし、AIエージェントの設計・実装から、業務で安定稼働させるための仕組み(ハーネス)構築、評価、モデルの最適化までを一貫してお任せします。プロダクト開発チームと協働し、AIの技術的性能を「実務で使える価値」へと昇華させるポジションです。顧客やドメインエキスパートと対話し、業務上の成功条件・フェイルセーフを定義業務要件に最適なAIエージェントの構成(単一/複数/ワークフロー等)の技術選定エージェントを安全に動かす仕組み(ハーネス)の設計・実装(ツール権限、状態保存、再試行、ヒューマンインザループ、ログ追跡など)エージェントフレームワークの選定および共通部品化自動/人手評価・実利用データを用いた評価基準の設計と品質検証モデルの比較選定、プロンプト/RAG調整、必要に応じたファインチューニングや軽量化による最適化(品質・コスト・速度の改善)複数プロダクトへ展開可能なエージェント基盤や運用サイクルの確立※仕事内容の変更範囲:会社の指示する業務【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】大きな裁量と一気通貫の開発:フレームワークの選定からエージェント構成の決定、評価、組み込みまで裁量を持って取り組めます。全社への影響力:単一プロダクトにとどまらず、得られた知見を複数製品の共通基盤へとスケールさせるダイナミズムを経験できます。「使えるAI」の追求:先端技術の探求だけでなく、実際のビジネス現場で価値を発揮するUI/UX・実用性を追求できる環境です。【使用技術・開発環境】アプリケーション開発:TypeScript, React/Next.js, NestJSなどAI:各種LLMを活用したAI機能・エージェントの開発、評価・改善エージェント:LangGraph, 各社Agent SDK, MCPなど(プロジェクトごとに最適技術を選定)機械学習・評価:Python, PyTorch, Pandas, Jupyter Lab, SageMaker Studioなどクラウド・データ基盤:AWS, GCP, Databricksなど開発・コラボレーション:GitHub/GitHub Actions, Notion, Google Workspace※最新技術を積極的に検証・導入するカルチャーです。【採用背景】各プロダクトへのAI実装を加速させるための体制強化です。個別のAI開発で得た知見を標準化し、全社で再利用可能なエージェント基盤へと発展させていくため、中核となるエンジニアを募集します。【配属先チームの特徴】Applied AI部は、データとAIをコアに「スモールビジネスの仕事を再設計する」全社横断組織です。
会計・税務・給与・請求領域における新規AIプロダクトの検証や、既存製品へのAI機能組み込みを推進します。
製品部門や業務専門家と密に連携しながら開発を進めるチームです。【チーム人数/活躍しているメンバーの経歴/特徴等】現在立ち上げ・拡充中のチームであり、本ポジションはまさにコアメンバーとしてのジョインとなります。
社内のデータ・AI専門部署や各製品部門と越境して連携できるフラットな環境です。【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】AIエージェント領域における深い専門性を築けるのはもちろんのこと、ご志向に応じて「テックリード」や、複数プロダクトを横断する「AI基盤・品質管理のリードエンジニア」などへのキャリアパスが広がっています。
1-f.Applied_AI プロダクトマネージャー※リモート可
【主な業務内容】バックオフィスの課題からAIプロダクトの機会を創出し、企画~開発・導入・改善までを一気通貫でリードします。課題特定と戦略:顧客の声やデータから課題を特定し、ロードマップと成果指標を策定要件定義とAI活用:AIと人の役割分担、業務上の受入基準を具体化アジャイル検証:エンジニア等とMVP検証を行い、開発範囲を柔軟に最適化導入推進:製品部門・営業・CS等と連携し、製品化と顧客への定着を牽引効果検証と改善:利用状況や業務改善効果をモニタリングし、継続・展開を判断※仕事内容の変更範囲:会社の指示する業務【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】実務直結:会計・経理のドメイン知識を直接プロダクト開発に活かせる稀有な環境業務の再設計:AIを前提としたバックオフィス業務のトランスフォーメーションを主導広い裁量:課題発掘からMVP検証、製品化・定着まで、上流から下流まで一貫して推進スコープの広さ:新規プロダクト探索と、既存製品へのAI展開の両方に携われる【使用技術・開発環境】最新技術を迅速に試せる環境です。※本ポジションでのプログラミング経験は不問アプリ開発:TypeScript、React/Next.js、NestJSなどAI:各種LLMを活用したAI機能・エージェントの開発、評価・改善クラウド・データ基盤:AWS、GCP、Databricksなど環境:GitHub/GitHub Actions、Notion、Google Workspace【採用背景】AIの技術的ポテンシャルを「顧客への実務価値・事業成果」へ昇華させるための重要ポジションです。
顧客の深い業務理解に基づき、解くべき課題を設定し、多職種と連携しながら製品化と現場定着を牽引いただける方を求めています。【配属先チームの特徴】「Applied AI部(全社横断組織)」への配属です。
データとAIを武器に、スモールビジネスの業務再設計を目指します。ミッション:会計・税務等の領域における新規AIプロダクト検証、既存製品へのAI実装体制:AIエンジニアや業務専門家等と協働し、課題設定・優先順位付け・成果検証をリード【チーム人数/活躍しているメンバーの経歴/特徴等】組織の立ち上げ・拡充フェーズにおける「コアメンバー」としての採用です。
社内のデータ・AI専門部隊や各プロダクト部門、セールス、CS、ドメインエキスパートなど、多様なプロフェッショナルと密に連携・共創するフラットな環境です。【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】希少なPdMへ:「深い業務理解」×「AIプロダクト開発」の掛け合わせで、市場価値の高い専門性を確立キャリアパス:志向に応じ、複数プロダクトの戦略立案、新規事業立ち上げ、組織マネジメントなどへのステップアップが可能
1-m.課金基盤シニアエンジニア※リモート可
リモート勤務可・フレックスタイム有(コアタイム 10:00~15:00)
弥生会計をはじめとする各種サービスの契約・課金・請求を支える「課金基盤」の設計・開発を担うシニアエンジニアを募集します。本ポジションが担当するのは業務ソフトそのものではなく、400万超の登録ユーザーを支える契約・課金・請求基盤です。
課金基盤は弥生のすべてのサービスやビジネスモデルを支える「事業の心臓部」であり、
サブスクリプション、従量課金、キャンペーン施策、新チャネル展開など、多様化するビジネス要求に対応しながら、将来の事業成長に耐えうるプラットフォームへの進化を推進していただきます。また、経営企画、プロダクト、セールス、カスタマーサポート、財務経理などの多様なステークホルダーと協業しながら、技術と事業の両面から価値創出に取り組んでいただきます。※仕事内容の変更範囲:会社の指示する業務【採用背景】弥生では、お客さまおよび事業の成長スピードをさらに加速させるため、新サービス創出や新たな販売チャネルの拡大を積極的に進めています。
その実現には、契約・課金・請求を担う課金基盤の進化が不可欠ですが、近年は事業部門や各サービスから寄せられる要望が急増しており、現状の開発体制ではすべての要求に十分なスピードで応えきれない状況が生じています。課金基盤は弥生にとって事業の根幹を担うプロジェクトであり、ビジネスアジリティ向上の鍵となる存在です。
そのため、事業成長をさらに加速させるには、開発組織そのもののスケールアウトが欠かせません。そこで今回、課金基盤のモダナイゼーションをリードしながら、事業のアジリティ向上を実現するエンジニア組織強化のため、新たな仲間を募集します。【お任せしたいこと・期待する役割】課金基盤チームでは複数の開発テーマが並行して進行しています。
ご経験や強みに応じて担当領域を決定し、以下のようなテーマに携わっていただきます。契約・課金・請求領域における業務要件整理およびシステム設計新サービスや新たな販売チャネルに対応するための要件定義・開発推進課金基盤のモダナイゼーションおよびアーキテクチャ改善周辺システムとの連携設計やシステム横断での課題解決技術的負債解消や開発生産性向上の推進事業と技術の両面を理解しながら、課金基盤の進化をリードいただくことを期待しています。
※上記をすべて一人で担当いただくわけではなく、チームで役割分担しながら進めています。【このポジションならではの魅力】■400万ユーザーを支える「事業の心臓部」の再構築に挑戦できる本ポジションは、弥生の全サービスを支える課金基盤のモダナイゼーションに携わります。
単なるシステムリプレイスではなく、長年運用されてきた巨大モノリスを止めることなく進化させる高難度なプロジェクトです。
設計や技術選択が事業へ与えるインパクトをダイレクトに感じながら、将来の事業成長を支える基盤づくりに挑戦できます。■生成AIを活用し、本質的な開発に集中できる生成AIを設計・実装・テスト工程に積極活用しており、エンジニア1人あたりのアウトプットは1年前と比較して約2倍に向上しています。
そのため、アーキテクチャ設計や技術的意思決定、ビジネス価値創出など、本質的なエンジニアリング業務に集中できる環境があります。■事業・技術を横断しながら意思決定をリードできる課金基盤は全サービスに関わるため、多くの部署から要望が集まります。
要求の背景を理解しながら優先順位や設計方針を判断し、事業成長を支える意思決定に関われることが大きな特徴です。また、モダナイゼーションやマイグレーションを推進する中で、レガシーとモダンの両方を経験できる環境でもあります。【こんな方にご活躍いただけます】課金ドメインの経験そのものよりも、複雑な業務ドメインや大規模システムにおいて、事業と技術の両面から開発をリードしてきたご経験を重視しています。以下のようなご経験をお持ちの方は特にフィットします。事業会社でプレイングマネージャーとして開発をリードしている方一次請けSIerや受託開発企業で大規模案件をリードしてきた方複数システムを横断する要件定義やアーキテクチャ設計経験をお持ちの方ビジネス部門と協働しながらシステム開発を推進してきた方技術だけでなく事業視点を持って開発してきた方なお、課金ドメインの経験は必須ではありません。
金融、ERP、販売管理、契約管理、会員管理など、複雑な業務ドメインにおけるシステム設計経験をお持ちの方も活躍可能です。
単一システムではなく複数システムが関わるプロジェクトにおいて、システム横断で要件定義や設計を担当されていた方は十分にご活躍いただけます。
課金システム構築経験や、契約内容に基づく請求・課金業務の知見をお持ちの場合は歓迎します。
1-v.AIアプリケーションエンジニア(DX・AX推進)※リモート可
リモート勤務可・フレックスタイム有(コアタイム 10:00~15:00)
■弥生のミッション・ビジョン
弥生の使命(ミッション)は「中小企業を元気にすることで、日本の好循環をつくる」ことです。
私たちが掲げるビジョン「現場に力を、経営に可能性を。知とテクノロジーの融合で道筋を照らし事業によい巡りを生み出す。」を具現化するため、事業者が直面するさまざまな課題に寄り添い、解決できる存在を目指しています。
世の中の最先端AI・テクノロジーをいち早く取り入れ、弥生のDX/AX(AI Transformation)を推進し、AIを前提とした業務変革を担っていただきます。
さらに、その過程で得た知見や経験をプロダクトへフィードバックし、新たなAIプロダクトの創出にもチャレンジしていただくエキサイティングなポジションです。
【具体的な業務内容】
シニアエンジニアとして、以下の業務のリーディング・実装・検証を遂行していただきます。
1. AI&データ駆動型アプリケーション・エージェントの開発
・AI連携基盤の構築: 各種LLMを用いた応答UI/UX、API/MCP(Model Context ・Protocol)連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーションの構築
・プラットフォーム活用: DatabricksやGoogle Cloud(Vertex AI等)を活用した、高度な業務アプリケーションの開発
・要件定義から実装まで: 自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論などを用いた業務モデルの設計・導入
2. アジャイルによるプロトタイピングと検証
・AI駆動開発によるMVP(Minimum Viable Product)の迅速な開発
・UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
・現状のAIの可能性や実現性、課題を検証し、将来的な製品化に向けた技術的リード
3. 各ビジネス領域におけるAI実装(想定領域)
・FP&A(財務・経営企画): 財務経理プロセスやKPI管理のロジック化・自動化、AIによる業務効率化
・製品開発: VoC(顧客の声)からの改善要求やペインポイント抽出の自動化
・Contact Center / Contents Marketing: 汎用LLMを用いたGEO(Generative Engine Optimization)対策、FAQ・ナレッジ構築の自動化
・Marketing & Sales: マーケティングAI基盤(MCP、データパイプライン、Bot)の設計・開発、Creative Automation(画像・動画・コンテンツ量産)の実現
※仕事内容の変更範囲:会社の指示する業務
【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
・大規模な業務変革の当事者になれる: 自社のマーケティング、セールス、バックオフィス、経営判断をAIで高度化する、手応えの大きなプロジェクトに携われます
・「Dogfooding」からプロダクトへ: 自社内で磨き上げたAI活用ノウハウを、そのまま弥生の次世代プロダクトへ反映させ、世の中の中小企業へ価値提供するプロセスを経験できます
・技術選定の裁量: スピード、コスト、スキルを鑑みながら、最適な技術を自ら選定し、0→1の開発をリードできます
【使用技術・開発環境】
プロジェクトの特性に応じて、以下の環境から最適なものを選択可能です
クラウド/AI: AWS(SageMaker, Bedrock), Google Cloud(Vertex AI), Databricks
LLM・Agent: ChatGPT, Gemini, Claude, MCP(Model Context Protocol)
開発言語: Python, TypeScript, Java (Spring Boot), Ruby
フロントエンド: React, Next.js
バックエンド: NestJS, GraphQL, Prisma
データベース: Aurora (MySQL), DynamoDB
インフラ/CI/CD: ECS Fargate, Lambda, GitHub Actions
分析・フレームワーク: PyTorch, Pandas, Jupyter Lab
ツール: Slack, Notion, Jira, Confluence, GitHub
【採用背景】
弥生が提供するサービスや社内システムにおいて、AI・データビジネスの拡大は不可欠な戦略となっています。現在、私たちは「AIを前提とした業務変革(AX)」を強力に推進しており、技術獲得から実装・運用までを一貫してリードできる人材を求めています。
特に、各事業部の製品開発におけるAI実装を技術面から強力にバックアップし、経営層や現場と共に新しい価値を創造できるエンジニアを募集いたします。
【配属先チームの特徴】
・全社横断組織: 弥生のAIエンジニア全体を統括する「AI・データ戦略部」に所属
DX・インテリジェンスチームとして、ビジネスサイドと技術の架け橋となり、ビジネス要件定義からUX・データの設計実装までを担います
・多様なプロフェッショナル: 30名弱のデータエンジニア、データサイエンティスト、R&Dメンバーが在籍。フルスタックエンジニアやMLエンジニアと連携してプロジェクトを進めます
【このポジションで描けるキャリア】
社内のDX・AXから始まり、弥生の将来を担う次世代製品群の立ち上げをリードする経験も将来的に得られます
スペシャリストパス: フルスタックエンジニア、MLOpsエンジニア、データサイエンティストとしての専門性の深化
マネジメント・ビジネスパス: PdM(プロダクトマネージャー)、ビジネス企画、DX推進コンサルタント、あるいはチームマネジメントへの転換
1-w.プロジェクトリーダー(AI・データ戦略部) ※リモート可
リモート勤務可・フレックスタイム有(コアタイム 10:00~15:00)
【具体的な業務内容】
・データプラットフォーム(Databricks中心)の構築/運用設計/全社展開
・データ基盤(収集、加工、可視化)のアーキテクチャ設計/技術選定/実装リード
・開発メンバーへの技術指導/レビュー/設計支援
(・Terraform によるインフラ構成管理、データ処理パイプラインの設計と最適化ETL処理における中間ビュー/集計ビューなどの設計/最適化)
・チーム内の技術課題の洗い出しと解決推進、開発プロセスの継続的改善
・各事業部門と連携した、データ活用/DXプロジェクトの構想/推進/ファシリテーション(ユーザー要望を踏まえた要件定義/仕様策定への関与、BI/ダッシュボードの企画/設計/推進)
・部門横断でのプロジェクト管理(タスク設計、進捗管理、ステークホルダー調整など)/プロジェクト進行の管理/チーム体制の設計/タスク整理などのリーダー業務
・全社的なデータアセット整備、利活用に向けたガバナンスやルール設計
・将来的には、AIやデータを活用したプロダクト企画/PoC/商用化も視野に含む
※仕事内容の変更範囲:会社の指示する業務
【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
弥生では、全社横断のデータプラットフォーム構築やDXプロジェクトを今年度から本格的に開始しており、その戦略・企画・立上から関わることができます。
技術面では、AWS × Databricks × Terraform × Pythonといったモダンで拡張性のある構成のもと、データ基盤・分析環境の整備をリード。
アーキテクチャの設計や技術選定にも現場の判断が尊重され、高い裁量を持って自律的に開発を進められる文化があります。
また、単なるインフラ整備や分析支援にとどまらず、経営判断や業務改革と直結するシステムや仕組みを“プロダクト”として構想・実装できるのが、事業会社である弥生ならではのやりがいです。
さらに、弥生では全社でデータ・AI活用を進める戦略が掲げられており、将来的にはAIやデータを活用したプロダクト企画・商用化、PdM的キャリアへの展開も視野に入ります。
裁量と責任を持ちながら、エンジニアとして、プロジェクトリーダーとして、事業を動かす実感を持ちたい方に最適なポジションです。
【使用技術・開発環境】
・クラウド基盤:AWS(ECS、Glue、RDS、S3、Lambda など)、Databricks
・データ処理:Apache Spark、AWS Glue
・データベース:Amazon RDS(Aurora MySQL)、DynamoDB
・IaC:Terraform
・言語:Python
・BIツール:Amazon QuickSight、AI/BI、DOMO
・コミュニケーション:Slack、Zoom、Backlog、DocBase
※今後、データ基盤はDatabricksに移行していくため、データ処理やデータベース・BIもDatabricksの機能を前提に開発していくことになります。
DatabricksはAI Codingの機能を備えています。
【採用背景】
全社横断でのデータ利活用、AI活用を推進する「データ戦略」のもと、Databricksを中心としたデータプラットフォームの整備と、部門横断でのDXプロジェクトの推進を加速しています。
AI、データを活用したDXの加速のために、ビジネス側の分析・可視化・業務アプリを立上、構築していくことが求められ、DXプロジェクトにおいて、設計・実装フェーズをリードするエンジニアリーダーを募集しています。
このポジションでは、エンジニアリングとプロジェクトリードの両軸で、データ基盤・データ活用プロジェクトをリードする立場としてご活躍いただきます。
【配属先チームの特徴】
AI・データ戦略部では、データ基盤の構築およびデータ活用に向けたDX、AI開発、BI開発を行っております。
データプラットフォームチームでは、全社のシステムからデータを取得し、DatabricksのBronzeとして一元化するとともに、全社共通のデータ構造であるSilverデータの設計・加工を行っております。
また、DX、インテリジェンスチームでは、Silverデータから業務・ビジネス観点での要求を受けたGoldデータ(DWHやデータマート等)の設計構築と、BIやAIへの開発を実施しております。
【チーム人数】
8名
【活躍しているメンバーの経歴/特徴等】
Sierやソフト会社、SaaS企業出身のエンジニアで、データ分析やデータ活用・AI等に興味があり、また積極的に新しい技術をキャッチアップしていく思考が強い方が活躍しています。
Databricksに集まったデータを中心としながら、DatabricksのAppsやAIなどの先進機能をキャッチアップし、使いこなしていくことを楽しみながら実施しています。
【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
データを活用し、それをビジネス側にアプリケーションとして届けるDXプロジェクトマネージャから、社内外で共通のAI、データプロダクトを企画・推進・実装していくプロダクトマネージャ、
さらには、製品に組み込むAIやデータプロダクトのプロダクトマネージャやApplied AIマネージャなど、主体的に自ら事業や製品を立上げていくことも可能です。
1-z.GCPインフラエンジニア(リーダー候補)プラットフォームエンジニアリング※リモート可
リモート勤務可・フレックスタイム有(コアタイム 10:00~15:00)
弥生ではAWS・Azure・GCPを活用したマルチクラウド戦略を推進しています。弥生オンラインシリーズではAzure、弥生Nextシリーズやオンプレミス環境からの移行先としてAWSを利用しており、近年はGemini活用やGoogle Workspace導入の拡大に伴い、GCPの利用も急速に進んでいます。本ポジションでは、全社横断でGCPのセキュリティ・ガバナンス基盤の構築を推進するプラットフォームエンジニアを募集します。
単なるクラウド運用担当ではなく、IAMやアクセス制御の設計Organization Policyを活用した統制強化セキュリティガードレールの整備GCP活用における標準化推進など、全社でGCPを安全かつ継続的に利用するための仕組みそのものを設計・実装していただきます。
将来的にはAWS・Azure担当者とも連携し、マルチクラウド全体のガバナンス強化にも携わっていただきます。※仕事内容の変更範囲:会社の指示する業務【採用背景】弥生ではこれまでAWS・Azureを中心にクラウド活用を推進し、高いレベルのセキュリティ・ガバナンス基盤を構築してきました。
一方で、Geminiの活用推進Google Workspaceの導入拡大GCP利用案件の増加により、GCPの重要性が急速に高まっています。
今後さらにGCP利用が拡大することを見据え、セキュリティ統制の標準化権限管理の仕組み整備運用ガバナンスの確立継続的に運営できる組織体制の構築を推進する必要があります。そこで今回、GCP領域の中心となって全社横断の統制基盤を構築し、将来的にはマルチクラウド環境全体の標準化・高度化を担っていただけるコアメンバーを募集します。
完成された環境を運用するポジションではなく、これからの弥生におけるGCP活用の標準そのものを作ることができるフェーズです。【お任せしたいこと・期待する役割】ご経験や強みに応じて担当領域を決定し、主に以下のようなテーマに携わっていただきます。GCPにおけるセキュリティ・ガバナンス基盤の設計/構築/運用IAM(認証・認可)の設計および権限管理の最適化Organization Policyを活用したクラウド統制の実装Terraform等を活用したガバナンス運用の自動化セキュリティ監視および運用プロセスの継続的改善AWS/Azure担当者へのGCPナレッジ展開将来的なマルチクラウド運営体制の構築当面は技術領域が担当範囲となり、設計・構築・技術検証などのテクニカル業務に集中いただける環境です。【このポジションならではの魅力】■ 全社GCP活用の標準をゼロから作れる利用が拡大するGCP環境において、全社で利用されるセキュリティやガバナンスの仕組みそのものを設計できます。
決められたルールを運用するのではなく、「ルールを作る側」として活躍できます。■ マルチクラウドスペシャリストを目指せるGCPを中心に専門性を発揮しながら、将来的にはAWS・Azureも含めたクラウド全体のガバナンスに携わることができます。
AWS・Azure・GCPの3大クラウドを扱う希少なキャリアを築ける環境です。■ AI時代のプラットフォームづくりに携われるGemini活用をはじめ、AI活用基盤の整備やAIを利用した運用自動化、AI-Driven Development(AI-DD)などの新しい取り組みにも挑戦できます。■ プラットフォームエンジニアリングを実践できる所属はインフラチームやSREチームではなく、CAO直轄のプラットフォームエンジニアリング組織です。
ガバナンスやセキュリティだけでなく、自社エンジニアが利用するプラットフォームそのものを設計・提供する経験を積むことができます。
AWS・Azure・GCPのマルチクラウド環境で技術力を磨きながら、要件定義・アーキテクチャ設計などの上流工程に携わることができます。
将来的にはテックスペシャリストまたはマネジメントを目指せるキャリアパスを用意しています。【こんな方にご活躍いただけます】私たちは、ガイドライン策定経験そのものよりも、実際にクラウド環境へ仕組みを実装した経験や知見を重視しています。
以下のような方は特にご活躍いただけます。商用GCP環境でセキュリティ統制やガードレール構築に携わった経験をお持ちの方IAM、Organization Policy、アクセス制御などのクラウド統制に関する知識をお持ちの方IAM(認証・認可)の基本的な理解があり、ロール・ユーザー・権限管理に関する知識をお持ちの方AWSやAzureにおいて同様のガバナンスやセキュリティ設計を推進してきた方GCP領域へ専門性を広げたい方技術によって組織全体の生産性や安全性を高めたい方特に、SIerやコンサルにおけるガイドライン策定経験よりも、商用クラウド環境において統制の仕組みを実際に設計・実装した経験をお持ちの方を歓迎します。
クラウドを「利用する側」ではなく、「全社が安全かつ効率的に利用するための仕組みを作る側」として活躍したい方に最適なポジションです。