株式会社テクノプロの社内カンパニーとして1997年6月に発足した、技術系人材サービスで国内最大規模のテクノプロ・グループにおける中核企業。技術社員8,000名超を擁し、AI・データサイエンス、制御システム、機構設計、ハードウェア・ソフトウェア開発を主軸に、製造業を中心に情報産業・官民の研究機関・大学研究室などへエンジニアリング・請負・技術コンサルティングを提供する。営業拠点33カ所・開発センター11カ所を展開。グループパーパスは「『技術』と『人』のチカラでお客さまと価値を共創し、持続可能な社会の実現に貢献する。」※親会社のテクノプロ・ホールディングスは、2025年12月にブラックストーン・グループによるTOBを経て東証プライム市場を上場廃止。
働き方・勤務時間
組織・カルチャー
勤務地・通勤
業界（大分類）
注目領域
支援している業界
(1) 業務概要（背景・ミッション・仕事内容）
■背景
自動車業界では SDV（Software Defined Vehicle） を中心とした「ソフトウェアで価値を生む車づくり」へ大きく舵が切られています。
その結果、
開発環境・CI/CDの高度化
クラウド／コンテナ化（k8s）の普及
生成AI（LLM）による開発効率化
IVI（インフォテインメント）領域の拡大
内製ツール開発によるプロセス改善の加速
といった新たな技術領域が急速に拡大し、これらを横断的に支える 開発環境エンジニアが不足しています。
現場では「効率化したいのにツールが足りない」「環境整備が追いつかない」という課題が増加しており、
開発環境構築 × AI活用 × SDV基盤整備を担う若手エンジニアを増強するための募集です。
■ミッション
「生成AI × DevOps × SDV 開発環境」を組み合わせ、
開発スピードと品質を最大化する環境を構築する」
ツール開発／プロセス改善／環境整備の3軸で価値を出すポジションです。
■業務内容（詳細）
◆【生成AI × 開発効率化（内製ツール開発）】
LLM（GPT等）を活用した業務支援ツール開発
タスクの自動要約・可視化ツールの開発
コードレビュー支援、テストケース自動生成、ドキュメント自動生成
RAG／Embeddings など新技術調査
AI導入の要件整理・PoC〜運用サイクルの設計
開発効率の可視化（メトリクス化）
◆【開発環境構築（DevOps・CI/CD・権限管理）】
CI/CDパイプライン整備（Jenkins／GitHub Actions 等）
ビルド環境、コード管理環境（GitHub／Gerrit）の構築・運用
アカウント管理・権限設計
脆弱性管理ツールの対応
ナレッジツール（Jira／Confluence）の設定・ガイドライン整備
◆【SDV／IVI 向け基盤整備（k8s・クラウド領域）】
IVI向け Kubernetes(k8s) 基盤構築・運用サポート
コンテナ環境でのアプリ実行・CI連携
クラウド技術（必要に応じてAWS/GCP等）の調査・セットアップ
◆【業務フロー改善（プロセス構築）】
現行フローの課題分析
プロセス改善の企画・実行
内製ツールとCI/CDの統合
プロセス標準化ドキュメントの整備
タスク可視化、メトリクス設計
★ はじめはスキルに合わせて “AIツール開発” か “環境構築” のどちらかから担当し、
その後横断的にスコープを広げていきます。
■この仕事のおもしろさ・魅力度
(1) 横断チームとして裁量が大きい
開発現場を支え、ツール整備〜環境構築まで幅広い領域を担当できる。
(2) 生成AI・k8s・CI/CDなど今後主力となる技術に実務で触れられる
市場価値が高く、将来性が非常に強い領域。
(3) 開発者から直接「使いやすくなった！」とフィードバックを得られる
改善が成果に結びつきやすく、やりがいが大きい仕事。
(2) AI検索タグ
生成AI / LLM / RAG / Embeddings / AIアプリケーション開発 / Python / 内製ツール開発 / CI/CD / Jenkins / GitHub Actions / GitHub / Gerrit / Jira / Confluence / k8s / Kubernetes / コンテナ / DevOps / SDV / IVI / 開発環境構築 / 権限管理 / プロセス改善 / ビルド環境 / 自動化 / メトリクス可視化 / 若手歓迎
ソフトウェア開発 または 開発環境構築の経験
GitHub／JIRA／Confluence などのツール利用経験
ソフトウェア開発プロセスの基礎理解
要件整理・タスク分解・ドキュメント作成ができる方
Python を用いたツール開発・スクリプト作成経験
生成AI（LLM）を業務で利用した経験
CI/CD パイプラインの構築・運用経験
Kubernetes（k8s）やコンテナ技術の経験
GitHub／Gerrit／Jira／Confluence の運用経験
開発プロセス改善やDevOps推進経験
ダッシュボード・メトリクス可視化（PowerBI 等）
【選考プロセス】
書類選考 ⇒ 1次面接⇒ 2次面接 ⇒ 内定
※面接は1回もしくは2回を予定しております
LINEで相談する・応募する
フォーム入力も経歴書も不要です。「【東京・埼玉】完成車メーカー_開発環境構築・DevOps・生成AI活用エンジニア（若手想定）」について聞きたいとLINEで送っていただければ、担当（松岡）が直接お返事します。質問だけ・情報収集だけでもかまいません。
すでに友だちの方は②だけでかまいません（求人名が入った状態でLINEが開きます）。うまく開かないときは、LINEで ID @697nxhbt を検索してください。
「応募する」を押すと、転職支援サービスの申し込みフォームに進みます。企業へ直接応募するのではなく、担当エージェント（株式会社エージェントベスト）が企業へ推薦する形で選考が進みます。ご利用は無料です（紹介手数料は採用企業負担）。
まだ転職を決めていない段階でもかまいません。経歴書のご用意は不要です。この求人の背景や求められている経験など、公開情報にないところからお話しします。
「電話で軽く話を聞きたい」は日程を決めずに、こちらから折り返す形です。ご希望の時間帯だけ伺います。
