通信インフラを支える業務システムの次世代アーキテクト（AI駆動開発・AIOpsで開発と運用の変革をリード）

必須

• Linux／Windows Server／データベースの基礎知識

• あわせて、次のいずれかの経験

  • データベースを使った業務システムの設計・開発、または運用の経験
  • ベンダーと協働したプロジェクトの推進経験（進捗・課題・品質の管理）

歓迎

• 大量のデータを集めて加工・連携する仕組みや、分析用の大規模データベースの設計・運用経験（例：Informatica、Teradata）
• クラウドへの移行、API設計、データモデリングの経験
• ベンダーへの開発委託を推進した経験（要件定義・評価・受け入れ）、または生成AI・AIエージェント（Claude Code、GitHub Copilotなど）を開発に使った経験
• AIの出力を試験・レビューで確かめる仕組みづくりの経験
• 運用業務への生成AI・自動化（Ansibleなど）の適用、監視・ログ分析・脆弱性管理の経験
• ソースコード・ドキュメントの構成管理（版管理・リポジトリ運用）の知識
• ネットワーク保守運用の業務知識

求める人物像

• 学ぶ意欲が高く、新しい技術を業務に取り入れたい方
• 今の仕組みを読み解き、あるべき姿を自分で描ける方
• AIに任せることと人が判断することを分け、根拠を確かめて進められる方
• ベンダーや関係部署と協力し、資料に書かれていない知識も引き出せる方

使用ツール

募集背景

• 当チームは、社会インフラである通信ネットワークの保守を支える業務システム群を、開発から運用まで担っています。長年稼働してきた基幹システムの更改を進める中で、AI駆動開発を取り入れた大規模更改にも取り組み始めました。
• 今後は、保守情報のデータ連携基盤について次世代の姿を描くとともに、生成AIを使って開発と運用のやり方そのものを変えていく段階に入ります。こうした取り組みを構想から実装までリードできる方を募集します。

業務内容_概要

• ネットワーク保守を支える業務システム群について、次の3つを担っていただきます。
• ①保守情報のデータ連携基盤の次期アーキテクチャ検討
• ②AI駆動開発による開発の変革（戦略づくりと実装）
• ③AIOpsによる運用の変革（戦略づくりと実装）

保守情報のデータ連携基盤の次期アーキテクチャ検討

• 長年の運用で積み上がった業務知識と仕様を、ソースコード・データ・既存資料の解析（生成AIの活用を含む）で体系的に整理・可視化する
• 連携先システムとの関係を整理し、データと機能の役割分担、連携方式（バッチ・APIなど）のあるべき姿を描く
• 次期構成の候補（データベース製品やクラウドサービスの選び方など）を、性能・運用・コスト・技術標準への適合の観点で比較・評価する
• 現状把握 → 計画策定 → 実装の各段階を主導する

AI駆動開発による開発の変革（戦略づくりと実装）

• AI駆動開発を取り入れた大規模更改の実案件（ベンダーへの委託）に参画し、実践から知見を吸収する
• AI駆動開発のインプットとなる資産（ソースコード・設計書・テスト資産など）を整え、品質の確かめ方や委託先との役割分担をチームの進め方として標準化する
• 次の更改では、ベンダーの選定からAI駆動開発を前提に計画し、品質を保ちながら開発のコストと期間を減らす

AIOpsによる運用の変革（戦略づくりと実装）

• 運用体制を次世代型へ刷新し、ドキュメント・ソース・構成情報・ログを、AIが活用できる形で一元管理する
• 社内で使える生成AIを自動化と組み合わせ、監視・障害対応・脆弱性対応・定常作業など運用全体を効率化する
• できた仕組みをチームの標準として、担当する各システムに広げる

やりがい・魅力・身につくスキルなど

• 通信ネットワークという社会インフラを支える基幹システムの次世代アーキテクチャを、構想から実装まで手がけられます
• AI駆動開発を取り入れた大規模更改を実案件で経験し、その進め方を自ら標準化できます
• 生成AIで運用全体を変えるAIOpsを、企画から実装・定着まで担えます
• 複数のベンダーをリードするプロジェクト推進力と、アーキテクトとしての専門性が身につきます

配属組織_紹介

• 統合サービスオペレーション部 サービスプラットフォーム部門は、社内のオペレーションを支える共通システムを安全かつ安定して提供し、AIなどの先端技術でDXを推進する組織です。
• 配属先のチームは、ネットワークの保守とサービス品質の確保を支える業務システム群（障害対応・工事管理・保守情報のデータ連携など）を、開発から運用まで主導しています。システムの更改・モダナイズと、AIを活用した開発・運用の効率化に取り組んでいます。

体制

• 担当課長、技術リーダー、社員、パートナー社員の計7名のチームに、開発・保守ベンダーが加わります。本ポストは担当課長の直下で、技術リーダーと連携して進めます

進め方

• ベンダーと協働し、社内チームが方針・品質・判断を担います。工程は段階型（PoC → 判断 → 更改）で、AI駆動開発を取り入れた案件も進行中です

技術

• 保守情報のデータ連携基盤は、データの加工・連携ツール（Informatica）と分析用データベース（Teradata）で構成され、クラウドへの移行を進めています。主な技術は SQL、シェル、バッチ処理、Linux／Windows Server です

AI・自動化

• 生成AI・コーディングエージェント（Claude Codeなど）を部門で用意し、AIの利用ルール（入力してよい情報、人による最終判断など）を整えて活用しています。運用の自動化にはAnsibleなども使います

育成

• 部門で生成AIのハンズオン研修を独自に企画しています