マッチングしやすいおすすめ求人とは

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マッチング成立とは

あなたの登録情報（職種・勤務地など）と、「気になる」をした求人企業が設定した応募歓迎条件が合致すると「マッチング成立 ※1」が届くことがあります。「マッチング成立」のお知らせは、dodaサイト上への自動通知（※2）、およびマッチング成立お知らせメールでご案内します。

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三菱ＵＦＪインフォメーションテクノロジー株式会社

システムインテグレータ（SIer）

東京都中野区中野4-10-2中野セントラルパークサウス

設立

1988年
従業員数

2,050名
平均年齢

-歳

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企画・管理
技術職（SE・インフラエンジニア・Webエンジニア）

京都府

勤務地
東京都
京都府

【京都／在宅可】インフラエンジニア◆メインフレーム基盤を支える業務◆三菱UFJグループ三菱ＵＦＪインフォメーションテクノロジー株式会社

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(エージェントサービス)

正社員

仕事: ◆◇MUFGのメインフレーム（勘定系）基盤を支えるインフラエンジニアポジション／100％内販／離職率2％／有給取得率8割◆◇ ●数ある銀行システムの中でも最重要となる勘定系システム稼働の安心・安全・安定を支える社会貢献性の高いポジション ●CI/CDツールの活用などメインフレームにおいて開発環境の近代化を導入するなど先進的な開発に参画可能！ ●在宅・出社のハイブリッド勤務【業務概要】※変更の範囲:会社の定める業務 MUFGグループ各社から受託したIBMホストシステムに関わる以下の業務をご担当頂きます。基本的に内製開発をしているため、システム実装レベルでのスキルを発揮し開発をリードしていただきます。具体的には… ・ハードウェア、z/OS及び関連ソフトの企画・開発・保守・管理・ホストミドルウェア／業務共通機能パッケージ・ソフトウェアの企画・開発・保守・管理・外部センター（統合ATM,CAFIS,全銀システム等）接続システムに関する企画・開発・保守・管理・オンライン連携基盤システムに関する企画・開発・保守・管理・ホスト運用システムに関する企画・開発・保守・管理 ◎配属先情報ご入社後はインフラサービス部、ホストプラットフォーム部の一員として、MUFGグループ各社向け環境の設計・開発・構築・運用を、ご経験・適性に応じてご担当頂きます。当社社員およびベンダー各社から常駐いただいているエンジニアを合わせて30名以上の組織です。 ◎想定担当案件例次世代勘定系システムの構築、ハードウェア（CPU,DISK,仮想テープ装置等）の更改、ソフトウェアレベルアップ、開発・保守のモダナイゼーション等 ■成長機会・内製開発を主体としているため、実装レベルでベンダーSEと対等に渡り合えるレベルのスキルを習得可・ミッションクリティカルな金融システムを支えるための企画、設計スキルを習得可 ■想定キャリアパス例一連の開発業務をご担当頂いた後、ご希望に応じて以下のような業務をお任せする可能性がございます。・勘定系システムのアプリケーション開発・分散系ミッションクリティカルシステム基盤の設計・開発・構築・システム基盤・運用に係る企画立案・推進・運営変更の範囲：会社の定める業務

対象: 学歴不問

勤務地: ＜勤務地詳細＞関西ビジネスセンター住所：京都府受動喫煙対策：屋内全面禁煙変更の範囲：会社の定める場所（出向先およびテレワークを行う場所を含む）

給与: ＜予定年収＞780万円～1,043万円＜賃金形態＞月給制＜賃金内訳＞月額（基本給）：333,500円～438,500円その他固定手当/月：37,500円＜月給＞371,000円～476,000円＜昇給有無＞有＜残業手当＞有＜給与補足＞■昇給：年1回（職務・能力に応じて見直し）■賞与：年2回（6月、12月）※月額固定給のうち27,500円/月はライフプラン支援金として支給（企業型DCの掛金または現金支給を選択。掛金・現金の割合は各人で設定可）。賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

事業: ■事業内容：主として三菱UFJ銀行、並びに三菱UFJフィナンシャル・グループ各社の業務等に関して、下記に携わります。（1）システムの企画・設計・開発・販売（2）システム運用および保守管理の受託（3）コンピューターの導入および利用に関するコンサルティング（4）システムに関する教育・研修サービスおよびシステム人材育成サービス（5）電気通信業務およびそれに附随する業務

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企画・管理技術職（SE・インフラエンジニア・Webエンジニア）

東京都

出典：doda求人情報

MUFGデータサイエンティスト／リモート可／年休121日三菱ＵＦＪインフォメーションテクノロジー株式会社

正社員
5名以上採用

仕事: 三菱UFJ銀行と協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション（DX）に大きく貢献できます。そのため、グループ内からさまざまな依頼や相談が来ます。重要度や優先順位を考えながら、事業部門とともに企画からPoCなどに携わります。ビジネス・業務の変革推進から、データ分析・機械学習モデルの構築まで、幅広く担当することが可能です。＜具体的な業務内容＞ ■三菱UFJ銀行と連携した新技術の実用化推進 ■事業部門へのヒアリング ■課題に対する検証、PoC ■機械学習モデルの構築・開発、実装 ■新技術や事例の収集、研究成果の情報発信＜プロジェクト事例＞ ◎口座振替依頼書の自動抽出（AI-OCR）取引先ごとに異なる書式の口座振替依頼から、必要な情報をAIで自動検出し、OCRでデータ化する一連の仕組みを構築。「取引先の認識」「必要な情報の位置特定」「文字認識」の3つのモデルをつくることで、高い精度を実現しました。 ◎営業の対応履歴を活用したマーケティングの効率化電話での営業で蓄積した対応履歴をモデル化し、マーケティングの効率化に利用。対応時間などの定量データだけでなく、入力情報まで取り込み、より詳細な分析を実施しました。

給与: 月給29万円～42万6,000円 ※経験やスキルなどに応じて、当社規定により決定。

勤務地: 東京都中野区中野4-10-2 中野セントラルパークサウス ◎アクセス：JR「中野駅」より徒歩4分 ※受動喫煙対策：屋内全面禁煙

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SE（オープンポジション）／在宅勤務可／業界不問／自社内開発三菱ＵＦＪインフォメーションテクノロジー株式会社

正社員

仕事: 三菱UFJ銀行の各種金融取引を支える基幹・業務アプリケーションの企画・開発・運用・リリースまでを一気通貫で担当します。 MUFGでは年間数千億円のシステム投資を実施。MUFGのシステム開発を担う当社では、数千万円～数百億円のプロジェクトが並行して行われています。今回、銀行事業部門の各部署での募集となります。選考のなかで、あなたのスキルや志向性を踏まえながら配属部署を決定します。【主な業務内容】 ■各種業務アプリケーションの企画 ■要件定義～開発 ■運用・保守 ■プロジェクトマネジメント ■ビジネスプロセス、業務分析・改善 ■システムアーキテクチャ　など【主な開発領域】・国内勘定系領域（預金・為替・融資・外為など）・グローバルバンキング領域・アンチマネーロンダリング（AML）領域・チャネル領域（ATM、ネットバンク、行員などが業務利用するフロントシステムなど）・マーケット領域・決済領域（日銀決済、SWIFT接続など）・情報システム領域勘定系・市場系（預金・融資・為替・資金・金利デリバティブなど）といった銀行のコア業務に関わるシステムから、インターネットバンキング、モニタリングシステム、データウェアハウスなど、銀行の業務アプリケーションシステムに携われます。【キャリアパスについて】経験・スキルによりますが、まずはシステムエンジニア（SE）からスタート。 PL/PMといったプロジェクトマネジメントのキャリアだけでなく、技術スペシャリスト（テクニカルリードやアーキテクト）や業務のプロ（ビジネスアナリスト・ビジネスデザイナー）、UXデザイン、ITサービスマネジメントなど、幅広いキャリアが存在します。

給与: 月給24万3,500円～68万2,000円 ※経験やスキルなどに応じて、当社規定により決定。

勤務地: 東京都中野区中野4-10-2 中野セントラルパークサウス ◎アクセス：JR「中野駅」より徒歩4分 ※受動喫煙対策：屋内全面禁煙

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データサイエンティスト・機械学習エンジニア／有休取得率76％三菱ＵＦＪインフォメーションテクノロジー株式会社

正社員

仕事: 三菱UFJ銀行、および三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）内での業務変革や新サービスの創造などのDX推進を、企画から実現まで一貫して携わっていただきます。グループ内でデータサイエンティスト・機械学習エンジニアが集まる唯一の部署です。そのため、グループ内からさまざまな依頼や相談が来ます。重要度や優先順位を考えながら、事業部門とともに企画からPoC、開発・実装、運用・保守まで携わります。ビジネス・業務の変革推進から、データ分析・機械学習モデルの構築、システム開発まで、幅広く担当することが可能です。＜具体的な業務内容＞ ■DX企画部（三菱UFJ銀行）と連携した新技術の実用化推進 ■事業部門へのヒアリング ■課題に対する検証、PoC ■機械学習モデルの構築・開発、実装 ■システムの運用・保守 ■新技術や事例の収集、研究成果の情報発信 ※プロジェクトによって、分析基盤の設計・構築に携わることもあります。＜プロジェクト事例＞ ◎口座振替依頼書の自動抽出（AI-OCR）取引先ごとに異なる書式の口座振替依頼から、必要な情報をAIで自動検出し、OCRでデータ化する一連の仕組みを構築。「取引先の認識」「必要な情報の位置特定」「文字認識」の3つのモデルをつくることで、高い精度を実現しました。 ◎営業の対応履歴を活用したマーケティングの効率化電話での営業で蓄積した対応履歴をモデル化し、マーケティングの効率化に利用。対応時間などの定量データだけでなく、入力情報まで取り込み、より詳細な分析を実施しました。