ITエンジニアに向いている人の特徴10選｜職種ごとの適性や判断基準を解説

国内通信事業(移動体通信事業や固定通信事業)や未来に向けて実装が進む生成AI開発向け計算基盤のサーバ/ストレージ/Database保全運用を行っております。 国内最大級のインフラサービスの運用だけでなく、業務用ツールの開発や業務設計・運用ドキュメントの作成など、インフラの最前線で幅広く業務に携わっていただけます。 単なる定型運用の受け入れにとどまらず、自社のオープンソース活用やツール内製化を通じて安定性と高パフォーマンスを両立する運用スタイルを確立していくフェーズです。 ● ミッション ソフトバンクのプライベートクラウド基盤/生成AI開発向け計算基盤(GPU基盤)における、サーバ、ストレージ、データベースに関する運用高度化・予防保全を実現し、新技術・新領域へのリソース確保と安全運用に貢献する ● 主な業務 生成AI計算基盤における、サーバ、ストレージ、データベース関連運用保全業務(プライベートクラウド基盤、生成AI計算基盤) ● 具体的な業務 GPUサーバ、専用ストレージ、ジョブ管理システム、仮想化基盤(オンプレミス)、ActiveDirectory、DNSサーバ、メールサーバにおいて、以下の業務を行っていただきます。 ・障害発生時における迅速な問題切り分け、問題解決 ・予防保全・再発防止策(抑止対策)の企画・推進・運用の高度化 ・高負荷事象における性能調査および問題切り分け、問題解決 ・業務効率化・自動化(プログラミングによる業務用ツールの開発など) ・業務委託メンバーのマネジメント・コントロール ・業務フロー、手順書などの運用ドキュメント作成 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ● 業務の変更の範囲 : 会社内でのすべての業務 ● 就業場所の変更の範囲 : 本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

【ミッション】 -事業戦略に整合したプロダクトロードマップの策定と達成 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提にした開発生産性・品質の最大化 -ユーザー価値を起点とした高速な検証・学習ループの確立 -プロダクト組織(PdM/Eng/Design)の体制構築・採用・育成 【概要】 プロダクト戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 AI を活用した設計・開発・運用の標準を確立します。プロダクトポートフォリオ全体の成果責任を担います。 【業務範囲】 -中長期のプロダクト戦略・ロードマップの策定と合意形成 -開発組織の採用・評価と組織マネジメント -技術選定・アーキテクチャ設計(将来を見据えたスケーラブルな設計) -プロダクト KPI の設計・レビューと意思決定のリズム設計 -AI ファーストな開発標準(テンプレート/スキーマ/レビュー/自動化)の設計・運用 -資源配分(人材/予算/時間)の最適化と投資判断 -組織デザイン(採用・育成・評価)とカルチャー醸成 -ステークホルダーコミュニケーション(経営/事業/コーポレート) 【利用するツール】 -GitHub / Notion / 各種開発・デザインツール(Figma など) -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -GCP / AWS / Vercel など

【ミッション】 開発組織におけるAI Native化への変革をリードし、技術起点で継続的な価値創出に貢献する 【主な業務】 社内既存AIツールの活用促進と新規AI技術の検証/導入 【具体的な業務】 ・本部横断でのAI駆動開発の推進 ・社内外の先進技術/AI活用事例の調査と検証/展開 ・LLMモデル活用方針の策定/展開 ・業務効率化に向けたAI PoCの企画/推進 ・各開発チームへのAI活用伴走支援 ・Skills/Agent.mdなどAI活用アセットの整備/運用 ・ハーネスエンジニアリング/ループエンジニアリングの検証/仕組み化 ・自律開発/夜間自動開発など新しい開発プロセスの検証

当部門は、生成AI・LLM・AIエージェントを活用し、技術部門の業務変革を促進するAIプラットフォームを企画・開発する組織です。 Difyを中心に、RAG、ベクトルDB、ナレッジDB、MCPなどの技術を組み合わせ、AIエージェントを安全かつ継続的に業務利用できる共通基盤を構築しています。 目指しているのは、システム開発の専門知識を持たない社員でも、ローコード/ノーコードで自らAIエージェントを作成し、業務に活用できる環境です。 プラットフォームの機能開発に加え、各種業務システムとの連携、ナレッジ活用、実行ログやフィードバックを用いた評価・改善の仕組みづくりにも取り組んでいます。 利用部門の課題やニーズを捉えながら、より使いやすく、信頼性が高く、幅広い業務に展開できるプラットフォームへ進化させることが私たちの役割です。 通信ネットワーク運用やITシステム運用など、大規模かつ社会的影響の大きい業務領域を支えるAI基盤の開発を通じて、AI時代の新しい仕事の進め方を広げていく、技術的な挑戦機会の大きな部門です。 【ミッション】 LTMおよび関連LLMを活用したAIエージェント実行プラットフォームシステムを開発し、通信業務・ITシステム運用業務などへの実装を通じて、ネットワーク運用・システム運用の効率化・高度化・自律化を推進することがミッションです。 数年前から開発を進めてきたAIエージェント実行プラットフォームシステムは既に本格始動済ですが、エージェント監視/制御などの付随した機能開発や他システムとの連携の仕組みなどの開発テーマを推進いただきます。 【主な業務】 AIエージェントを動かすプラットフォームとなるシステムの開発と、社内業務への適用推進 【具体的な業務】・Difyを中心としたAI活用プラットフォームの設計/開発 ・ベクトルDBやRAG、ナレッジDBの設計/開発 ・MCPを活用した業務システムとの連携機能の設計/開発 ・評価データ、実行ログ、フィードバックを活用した精度評価/改善の仕組み化 ・AIエージェントや業務アプリケーションの機能改善/高度化 ・社内関係部署と連携した業務課題の整理、要件定義、AI活用推進

【期待役割】 ・当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。 ・与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。 ・単なる「検証(PoC)」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。 ・コールセンター業務のAI化(LLM / 音声認識等) ・数理最適化による訪問ルート最適化 ・画像認識を用いた査定のAI化 ・データ基盤・MLOps構築 【主な業務内容】 ・ビジネスサイド(事業部等)の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案 ・課題特性(自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など)に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計 ・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発 ・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善 ・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

Pythonを活用した業務自動化・社内ツール開発・データ処理を通じて、各部門の業務効率化を推進していただきます。 単に依頼されたものを開発するだけではなく、現場の業務内容を理解し、課題整理・改善提案・実装・運用改善まで一貫して関わることができます。 ●具体的には ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・Excel等で行っている手作業・定型業務の自動化 ・社内向けツール・スクリプトの開発 ・pandas等を用いたデータ加工・集計・分析 ・API連携や外部サービス連携による業務効率化 ・各部門への業務ヒアリング、課題整理、改善提案 ・自動化した仕組みの運用・改善 ・データ分析・機械学習を活用した業務改善の支援 ●プロジェクト例 ・Excelで管理している入力・集計業務の自動化 ・定型レポート作成業務の自動化 ・社内データの収集・加工・可視化 ・外部システムやAPIとの連携による業務効率化 ・発電量予測や需給予測に関連するデータ処理支援 ・scikit-learnやLightGBM等を用いた分析・機械学習活用の支援 ※発電量予測・需給予測や機械学習に関連する業務は、ご経験・スキルに応じてお任せします。

当社では、今後のSI事業における新たな成長領域として、「データエンジニアリング/データ活用領域の新規事業立ち上げ」を進めています。 今回募集するのは、すでに完成された組織を管理するポジションではありません。 現在は事業・組織ともに立ち上げフェーズにあるため、まずはプレイングマネージャーとして自ら顧客・プロジェクトの最前線に立ち、案件創出、提案、プロジェクト推進を担いながら、事業の成長に合わせて組織をつくっていただきます。 将来的には、「データエンジニアリング領域の事業部長・部長として、事業・組織を牽引いただくことを期待するポジション」です。 「既存組織を管理する」のではなく、経営・営業・エンジニアと連携しながら、「自ら事業と組織をつくっていくこと」に魅力を感じる方を歓迎します。 ●仕事内容例 ・顧客のデータ活用課題のヒアリング、構想策定、提案 ・要件定義、データ基盤のアーキテクチャ設計 ・Snowflake、Databricks、Microsoft Fabric、BigQuery等を活用したデータ基盤案件の推進 ・PM/PLとしてのプロジェクトマネジメント ・営業部門と連携したプリセールス、案件創出 ・データエンジニアリング領域におけるサービス・技術方針の検討 ・プロジェクト体制の構築、パートナー企業との連携 ・事業拡大に合わせた採用活動、メンバー育成 ・データエンジニア組織の立ち上げ ・将来的な事業計画、売上・利益、組織計画の策定・推進 ●案件例 案件例①:製造業向けマスターデータ基盤構築 業界:大手製造業 期間:6か月 体制:3名 役割:PL兼データエンジニア 内容: 社内に散在する製品・顧客・仕入先マスタの統合基盤を構築 ETL/ELTパイプライン設計・実装 データ品質ルールの策定および運用設計 BIツール向けデータマートの整備 案件例②:小売業向けデータ分析基盤構築 業界:大手小売業 期間:8か月 体制:5名 役割:データエンジニア 内容: POSデータ・ECデータ・会員データを統合する分析基盤構築 クラウドDWH(Snowflake、Fabric等)の設計・構築 データパイプライン開発および自動化 マーケティング施策向けダッシュボードデータ整備 案件によって異なりますが、リモートワークやフレックス制度を活用しながら、裁量を持って働ける環境を整えています。 ●ポジションのミッション 入社直後から管理業務だけをお任せするのではなく、事業立ち上げ期はご自身もプレイヤーとして案件に入り、顧客・技術・プロジェクトを理解しながら事業基盤をつくっていただきます。 事業の拡大に伴ってメンバーを増やし、チーム化・組織化を進め、将来的には「事業部長・部長としてデータエンジニアリング領域を担っていただくこと」を想定しています。 中長期的には、 データ基盤 → BI・Analytics → AI活用 までを一気通貫で提供できる組織へ発展させ、データ・AI領域を当社の新たな事業の柱として成長させることを目指しています。 ●配属部署 Salesforce、Power Platform、スクラッチ開発を組み合わせ、 お客様の業務課題に応じた最適な業務アプリケーション開発を支援する部署。 社員人数:約60名 ●配属事業本部 Webシステム開発(Java/Javascript)・Salesforce/クラウド連携・チャットボット・RPA・AI活用などに特化した開発事業本部です! 今後の方針としては、金融フロントを軸にデータAI　QAを統合した高付加価値SIモデルを目指している部署となります。 また、大きな特徴として、AI駆動開発に積極的に取り組んでいます 生成AIや各種AIツールを活用しながら、開発生産性の向上、品質改善、業務効率化を推進しております。 AIを単なる話題として捉えるのではなく AI活用を含めた次世代の開発・ものづくりに関心のある方を歓迎します!

【ミッション】 国内最大級の自社GPUインフラと通信ドメインデータを武器に、通信業界向け大規模言語モデル「Large Telecom Model(LTM)」の学習・評価・チューニングパイプラインを構築/主導します。 実業務に耐えうる高精度かつ安全性の高いモデルへと継続的に高度化し、現場への実装を通じてネットワーク運用の効率化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 ・LTMモデルの性能向上 ・学習パイプラインの構築 ・最先端生成AI技術の検証および実業務適用に向けた技術リード 【具体的な業務】 【モデル開発・学習】 LLMの継続事前学習(Continued Pre-training)やFine-tuning(SFT/RLHFなど)の実装/学習レシピの最適化 【データ基盤・加工】 基地局データや運用ログなどの大容量通信ドメインデータの収集/整形/学習データセットの設計、クレンジング 【評価・ベンチマーク】 自動評価フレームワークの構築および評価指標(Benchmark)の設計/精緻化 【技術調査・PoC】 最先端論文(ArXivなど)やOSS(最新のモデル・学習手法)のキャッチアップとPoCによる検証 【現場連携・要件定義】 社内関係部署(アプリ開発チーム・現場)との連携による課題の整理およびモデル要件へのフィードバック

●組織について 当部は、AIやクラウド技術を活用して企業のDX推進を支援する部署として、クラウドデータ活用基盤の導入に向けた企画・要件定義・設計・構築から、クラウドデータ活用サービスの企画・開発まで幅広く担っています。また、Oracle Databaseの導入企画・要件定義・設計・構築や、データベース関連サービスの開発にも積極的に取り組み、最新技術を活用した業務効率化・新規ビジネスモデル創出、さらには全社的なDX推進に寄与しています。 多様なバックグラウンドを持つメンバーが集い、生成AIやクラウドネイティブ開発をはじめとした先端技術に強みを持っている点も特徴です。社員一人ひとりが自らの挑戦を主導し、イノベーション創出に向けて知見を高め合う環境が整っており、技術者の育成とサービス品質の向上にも注力しています。 ●組織の業務・事例紹介 当部は、AIとクラウド技術を活用し、企業のDX推進を支援する部署として、クラウドネイティブ開発や生成AIを含む多様なソリューションを提供しています。 AWS、Google Cloud、Snowflake、Oracle Databaseなどの国内外のメガクラウドや先端技術を駆使し、信頼性の高いデータベース環境やデータ分析基盤の設計・構築・運用を通じて、お客様のビジネスニーズに応じた高度なITソリューションを提供します。 また、クラウドサービスを活用したデータ活用基盤の提供を通じ、クラウドDWH構築やダッシュボード開発を推進し、経営判断や業務効率化、新規ビジネスモデル創出を支援します。 部門横断のDX推進やAI人材育成、サービス品質向上にも力を入れており、サービス企画開発・営業企画・プリセールスなど幅広い業務を通じて、多様なバックグラウンドを持つメンバーと共に、企業競争力強化と持続的なデジタル変革に貢献します。 ●職務内容・担当業務 担当いただく業務内容は、データベースの設計・構築・運用支援、データ分析基盤の設計・構築、お客様のデータ活用支援、データ利活用ビジネスのサービス企画開発などになります。 将来的には、システム開発や基盤構築だけでなく、リーダーやラインマネージャ、サービス企画・実装、サービス運営など、適性に応じた様々なキャリアパスが選択可能です。 データドリブン経営を支援し、データベースやクラウド技術を駆使してお客様の収益向上に貢献するテックリードやコンサルタントとしての役割も担います。技術力の高い専門家が多く在籍するチームで、技術を深く学ぶ最適な環境が整っており、若い社員が多く協力しながら高い目標を追求しています。さらに、海外ベンダーとのやり取りや、AWS re:Invent、Snowflake Summit、Oracle AI World、Google Cloud Nextなどの海外カンファレンスへの出張機会も豊富です。 ●役割・ポジション 技術職におけるリーダー候補またはメンバー ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ　クラウド事業本部　マルチクラウドインテグレーション部

●現状の課題/今後取り組みたいこと freee のデータ活用は長らくデータ分析が主軸でした。 しかし生成 AI の台頭により、データを資源とした活用ニーズは多様化・複雑化し、マルチプロダクト戦略のもとプロダクトを横断したデータ活用ニーズも急増しています。 私たちは 「AI Ready の正体はデータマネジメントである」 と考えています。 AI Ready とは、LLM に収まるコンテクストかつ解釈可能なレベルまで、高品質なデータが構造化・管理されている状態を指します。 これは AI 技術だけの問題ではなく、データマネジメントそのものの問題です。 freee は現在、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュ(Provider / Hub / Consumer)への変革期にあり、メダリオン 2.0(Bronze / Silver / Gold + Platinum)を共通言語に、全社プロジェクトを同時並行で推進しています。 本ポジションは、その中でも 「データを人とエージェントに届ける最終区間(ラストワンマイル)」 を担い、以下を推進します。 ・指標・ディメンションの一元管理とガバナンス LookML、BigQuery、dbtを用いて定義の一元化と変更管理を行う。 ・AI向けコンテキストの構造化 エージェントが参照可能なビジネス用語やメタデータを「AI-ready」な状態に整備する。 ・リモートMCPの設計・運用 社内外のAIクライアントに対し、セマンティックレイヤーやコンテキスト基盤を開放する仕組みを構築する。 ・回答品質の評価と改善サイクルの確立 正答率や解決率をロギングし、それを起点とした継続的な改善を行う。 ・評価駆動開発へのシフト 評価駆動開発への移行が進み、品質改善が人手の勘ではなくデータ(評価)で回るようになっている ・データプロダクトマネジメント 部門からの要望をインテークし、優先度付けや「作らない」判断を含めた製品マネジメントを担う。 ●業務内容詳細 freee の全社員が、エージェントとの対話だけで信頼できるデータに到達できる状態をつくる。 セマンティックレイヤーとコンテキスト基盤をユーザー需要から逆算して設計し、その回答品質をロギング・評価で計測しながら、分析エージェントとして届けきる。 具体的には以下を担っていただきます。 ・セマンティックレイヤー / コンテキスト基盤の整備 ・分析エージェント / リモートMCPの開発・運用 ・ ロギング・評価基盤の設計・運用 ・データプロダクトマネジメント ・ファシリテーション / 全社への浸透 ※会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

1. 顧客への提案 営業担当者と連携した顧客要望・課題・RFP/RFI等のヒアリングおよび整理 顧客要件に基づくソリューション、サービススコープ、運用モデル、提供体制の検討 顧客要求事項とFPTの提供サービス・CapabilityとのFit & Gap整理 複数のソリューション/体制案の比較・評価および推奨案の策定 サービスレベル(KPI/SLA)、役割分担、エスカレーション、運用プロセス等の設計 国内/オフショアチームと連携した工数見積・価格モデルの策定 提案書、見積説明資料等の作成 2. オフショアチームとの連携 ベトナムを中心とした海外技術チームへの顧客要件の「正確な」説明・展開 技術チームから提示されたSolution、体制、工数、前提条件等のレビュー 顧客要件と提案内容に乖離がある場合の修正 提案作成に必要なタスク・スケジュール・担当者の管理 日本側とオフショア側の認識差・コミュニケーションギャップの解消 3. 顧客折衝・営業支援 営業担当者との提案戦略・提案ストーリーの検討 顧客との提案内容・技術要件・サービス内容に関するディスカッション 顧客向け提案・プレゼンテーション 顧客からのQA対応および国内外関係者との回答調整 受注後のDelivery/Project Managerへの提案内容・前提条件等の引き継ぎ 主な提案領域 AWS / Azure等のクラウド移行・クラウド基盤構築 オンプレミス/クラウドインフラの設計・構築・移行 マネージドサービス/ITインフラ運用 Service Desk / ITSM Modern Workplace / Microsoft 365 / Intune Network / Security等のインフラサービス 大規模マイグレーションおよび運用移管 etc

AMBLのDX事業本部では、日本を代表するナショナルクライアントを中心に、数千万円〜10億円超規模のWeb・アプリ・基幹システム刷新など、各種DX/AX(AI Transformation)推進プロジェクトを最上流から手掛けています。 本ポジションは、単なるWeb/バックエンド開発や進捗管理のPMOではなく、クライアント最前線に入り込み、生成AIやAIツールを活用して業務効率化・BPR(業務プロセス再設計)を主導・実行するコアポジションです。 弊社ではデータサイエンティストやAIエンジニアも約200名在籍している部署もございますが、本ポジションは自社内の開発部隊に依存するのではなく、 「顧客の課題解決の手段」としてAIツールを駆使し、業務改革から最上流の構想策定、現場での導入・定着までをハンズオンでやり切る人材を募集します。 具体的な業務内容 大手クライアント(放送局、食品大手メーカー、大手損保、大手通信など業種不問)の現場最前線に入り込み、AIツールを活用した業務効率化・BPRの推進をお任せします。 ●課題特定・グランドデザイン・BPR構想策定 クライアント現場の業務フロー・ボトルの分析およびアセスメント AIツール(生成AI・自動化ツール等)の適用による業務効率化・BPR案の策定 投資対効果(ROI)の試算および全体ロードマップの策定 ●プロトタイピング・PoC 課題解決に最適なAIツールの選定・活用による業務プロセスの試作検証 現場などを巻き込んだ実証実験の実施と導入効果の可視化 ●最上流支援・仕様定義・RFP策定 曖昧なビジネス要件や、業務改革に伴うシステム・運用要件の取りまとめ 事業会社(顧客)側に入り込んだRFP策定支援 全体ロードマップの策定、プロジェクトスコープの定義 ベンダー選定 ●プロジェクト推進 業務フロー刷新に伴う顧客側キーマンや現場社員との合意形成、チェンジマネジメント、意思決定支援 マルチベンダーなどステークホルダー調整、ベンダーコントロール 進行管理 品質管理 ●定着化・継続的な提案 リリース後の運用定着フォロー、効果検証、システム改善案の提示 次なるAX施策に向けた継続的なパートナーシップの構築、受注に向けた提案 案件事例 ●あくまでも一例のため、下記以外にも案件が多数ございます <案件事例①:大手放送局 通信系基盤システムリニューアル> 概要:動画配信・報道・番組表アプリ等を支える通信系基盤システムについて、肥大化した課題を解消するための再編・刷新プロジェクト。最上流から参画し、キーメンバーと「次世代TV局のビジネス」を見据えた意思決定・推進を支援。 顧客:大手民放放送局 担当:グランドデザイン・アセスメント〜要件定義〜開発・テスト〜リリース 規模:約13億円 体制:全体PM、サブPM、PMO、品質管理、PL、エンジニア等(現場全体で最大50名程) ポイント:最大50名規模・マルチベンダー体制における全体スケジュール管理や品質管理を推進。「事業領域と放送領域の分離」という経営判断に近い最上流フェーズからPMOとして支援できる稀有な案件。 <案件事例②:大手食品原材料メーカー 原料管理システム再構築> 概要:28年間使用されている原材料管理を行う基幹システムのリプレイスプロジェクト。事業会社側のPMを支援するPMOとして、スコープ決定からRFP作成・発出、ベンダー選定、要件定義までを主導。 顧客:大手食品原材料製造会社 担当:スコープ決定、RFP作成・ベンダー選定、要件定義 規模:約2億円 体制:PMO(事業会社支援)、QC(品質管理) ※全体で最大15名程度 ポイント:業界トップ企業の基幹システム再構築において、事業会社(顧客)側のPMOとして参画。レガシーシステムの現代的アーキテクチャ化を推進し、多角的な視点と市場価値の高いPMOスキルを習得可能。 <案件事例③:大手損害保険会社向け 申込受付システムリプレイス> 概要:Salesforceで構築された既存申込システムのリプレイス。UI/UXの改善、基幹システム連携、現行運用フローの刷新など、保険申込手続き〜運用に至る業務全体のデジタルシフトを支援。 顧客:大手損害保険会社 担当:要件定義〜開発・テスト〜リリース、運用保守 規模:初期開発 約6,000万円 / 運用保守 約3,000万円(年) 体制:PM/PMO、PL、ディレクター、デザイナー、エンジニア(最大15名程度) ポイント:顧客側・請負側の双方のPMOとして参画。上流での意思決定支援から、各機能仕様レビュー、オフショア管理まで一貫して経験可能。 <案件事例④:大手通信会社向け 保険加入申込受付Webアプリ構築> 概要:大手通信会社が提供するアプリ内へ、大手損保会社との共同出資による保険商材を組み込む新規Webアプリケーション開発プロジェクト。 顧客:大手通信会社 / 大手損害保険会社 担当:要件定義〜開発・テスト〜リリース、運用保守 規模:初期開発 約7,000万円 / 運用保守 約500万円(年) 体制:PM、PMO、PL、ディレクター、デザイナー、エンジニア(最大10名程度) ポイント:複数クライアント(通信×損保)が複雑に絡み合う大型プロジェクトにおいて、ステークホルダー間の調整力とプロジェクト推進力を磨ける環境。

Webエンジニアとして、モダンな技術を活用したシステム開発をお任せします。 上流工程から実装まで一貫して携わり、現場での提案や技術ノウハウの共有を行いながら幅広くご活躍いただけます。 ポジションによっては、新規、既存クライアントとのプロジェクトにおける事業責任者や営業責任者と連携しながら事業推進を行います。ま た、ご経験やご志向次第では、社内エンジニアに向けた研修等のサポートやフォローもお願いいたします。 ●Webアプリケーションの要件定義・設計(上流工程) ●Java,C#,Ruby,Go言語等を活用した開発・実装業務 ●現場での課題抽出および改善提案 ●社内勉強会・ナレッジ共有会での技術発表 ●フルスタックエンジニア・リーダーとしてプロジェクト推進 【業務内容の変更範囲】当社の指定する業務　 ※常駐勤務の求人です。 ●案件特徴 ・大手企業のプロジェクトが中心で、プライム案件がメイン!上流工程から参画することが多いです。 ・Web案件をメインに多彩なプロジェクトを豊富に持っており、ご本人の志向やスキルによってプロジェクトを紹介しています。 ※本人のスキルと案件状況によって変わります。

事業内容 お客様が抱える様々な経営課題に対し、以下のサービスを組み合わせ解決のための最適なソリューションを提供します。様々な現場を知る当社のきめ細かでスピード感溢れるサービスは、有名企業をはじめ高いサービスレベルを求めるお客様からも高評価をいただいています。 ・コンサルティング、業務設計 ・営業支援 ・マーケティング支援 ・システム開発・運用 ・オペレーション 業務内容 お客様社内向けには、案件を推進していくうえでお客様が判断しやすいように要件の整理や計画・進捗の説明を行う、関係する部署間の橋渡しを行うなど、円滑に進めていくための対応が求められます。 一方でベンダー向けには、プロジェクトが予定通り問題なく進捗するよう、計画・設計・作業などの適切なレビュー・修正対応が求められます。 尚、実作業(設計・構築・運用)はベンダーが担当しますので、自ら手がけることはありません。 上記のような業務について、ネットワークPMと連携しながら以下を担当いただきま す。 • プロジェクト推進補佐(PM補佐): 課題/進捗確認・管理、会議体運営、社内 外向けの資料作成支援 等 • 回線申請・調整: 回線の新設/変更/解除に伴う申請・調整(申請情報の取り まとめ、社内外関係者との調整 等) • ベンダーコントロール: 通信キャリアやSierによる対応事項の適切な管理・ 監督 配属先の組織構成 2名(30代・50代) その他 リモートワークは週1回程度(現場状況により変動あり)

職務概要 生成AI・AI技術を活用したプロジェクトにおいて、顧客の経営・業務課題の整理から、ソリューションの企画・提案、システム開発の推進、プロジェクトマネジメントまで幅広く担当いただきます。 お客さまに近い立場で課題解決を構想し、AIによる業務変革を実現するための戦略立案から実装・定着までをリードいただく、上流から下流まで携わることができるポジションです。 職務詳細 お客さまの経営・業務課題を起点に、生成AIを活用したソリューションの企画・提案から、PoCの推進、要件定義、システム開発・導入までを一貫して担当いただきます。 単なるシステム導入に留まらず、お客さまと伴走しながら業務変革を実現するため、運用定着支援や継続的な改善提案にも携わり、AI活用による新たな価値創出をリードしていただきます。 プロジェクト推進にあたっては、社内外のビジネスパートナーやグローバルエンジニアと連携しながら、プロジェクトマネジャーとしてチームを牽引いただきます。小規模なPoCから数億円規模の大規模案件まで幅広いプロジェクトに参画し、構想策定から事業化・運用まで、AIビジネスの成長を最前線で推進いただきます。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 製造業・社会インフラ分野のお客さまに対し、生成AIをはじめとする先端技術を活用した業務変革や新規サービス創出を推進しています。 顧客課題の整理からAI活用構想の策定、ソリューション提案、システム開発・導入、導入後のデリバリーおよび価値創出支援まで一貫して携わり、AIによる変革をリードしていただきます。 配属組織名 AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(アプリケーションサービス) アプリケーションサービス事業部 HMAX&AIデリバリ本部 配属組織について(概要・ミッション) 当組織は、日立グループのAI事業拡大をけん引する組織として、生成AIをはじめとした先進技術を活用し、お客さまの業務変革や新たな価値創出を支援しています。 特に、製造業・社会インフラ分野を中心としたお客さまに対し、AIを活用した業務改革、システム高度化、新規サービス創出を推進しています。また、国内外のグループ会社やグローバルエンジニアとの連携を通じて、最先端技術を活用したソリューション開発・提供を行っています。 組織のミッションは、 ・AIを活用したHMAX事業の拡大 ・顧客課題の解決に向けたAIソリューションの企画・実装 ・AI事業の拡大および競争力強化 を通じて、日立グループ全体の価値向上に貢献することです。 HMAXとは:https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/index.html 働く環境 ①100名規模の組織へ配属。20代から50代まで幅広い年齢層で構成 若手層は技術指向の強く専門性高いメンバが比較的多い印象。 中堅層以上では、リーダシップを発揮、マネージャーとして各種PJを牽引している。 人柄良い方が多く、ワークライフバランスを尊重して働ける職場です。 ②在宅勤務OK。出社頻度は配属先PJにて決定(参考:週1回目安+必要に応じて出社)。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

未経験からITエンジニアへと成長することができる環境! 【ゼロから成長できる研修からスタート!】 入社後は、IT業界のイロハからわかる導入研修を1～2月間実施。 業界理解からスタートできるから、未経験でも問題なし! さらに、オンラインで学べる基礎研修コースと応用研修コースも揃えております。 自分のペースでITエンジニアへの階段を駆け上がることが可能です。 【配属案件事例】 未経験からの就業でも研修をしっかりと行うので確実にインフラエンジニアとしてのキャリア形成が可能です。 以下直近のプロジェクトアサイン割合になります。 NW運用保守:22.2% サーバー運用保守:22.2% 情シス:22.2% 運用監視:11.1% キッティング:11.1% 通信機器検証業務:11.1% ※将来のキャリアを考えたアサインが可能

IT責任者として、会社の急成長を支える為に、より効率的な業務を実現する各種システム・インフラ等の運用・改善・管理業務から、部門マネジメント、将来はITやDX戦略企画・導入等を期待しております。 ・全社ITサービス運用管理・保守・改善対応やライセンス管理(SalesforceやMicrosoft365、AD、MDM、SAP Concur、kintone、SANSAN等) ・ネットワーク保守管理・トラブルシューティング ・セキュリティポリシーの策定・アップデート ・ITプロジェクト支援、他部門の業務システム検討支援 ・部門マネジメント業務

Pythonを活用した業務自動化・社内ツール開発・データ処理を通じて、各部門の業務効率化を推進していただきます。 単に依頼されたものを開発するだけではなく、現場の業務内容を理解し、課題整理・改善提案・実装・運用改善まで一貫して関わることができます。 ●具体的には ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・Excel等で行っている手作業・定型業務の自動化 ・社内向けツール・スクリプトの開発 ・pandas等を用いたデータ加工・集計・分析 ・API連携や外部サービス連携による業務効率化 ・各部門への業務ヒアリング、課題整理、改善提案 ・自動化した仕組みの運用・改善 ・データ分析・機械学習を活用した業務改善の支援 ●プロジェクト例 ・Excelで管理している入力・集計業務の自動化 ・定型レポート作成業務の自動化 ・社内データの収集・加工・可視化 ・外部システムやAPIとの連携による業務効率化 ・発電量予測や需給予測に関連するデータ処理支援 ・scikit-learnやLightGBM等を用いた分析・機械学習活用の支援 ※発電量予測・需給予測や機械学習に関連する業務は、ご経験・スキルに応じてお任せします。

AI/DX推進室に所属し下記業務に従事していただきます。 ●全社横断的な社内基幹システムのフロントエンド開発・改修 ●WordPressを用いた弊社CMSの開発・運用・改修 ●SEOないしCVR向上のためのWebライティング業務

入退者に伴うアカウント発行・PCキッキング、社内ヘルプデスクとしての細かな作業など、情報システムの「現場」を止めずに回す仕事です。 また将来的には各種情報システム/インフラ/セキュリティ関連の企画・運用・管理まで幅広く取り組んでいただきます。 会社全体の成長・人員拡大とともに役割も増えていきますので、出来る業務から徐々にステップアップし幅広い業務を経験していただけます。 【具体的な仕事内容】 ●キッティング作業 WindowsPC、iPhoneの初期設定、アプリのインストール ●各種サービスの運用 ユーザー登録、編集、設定変更 ●文書管理 各種マニュアルの作成編集、台帳管理、書類作成 ●ヘルプデスク 社員からの問合わせ対応(障害、使い方がわからない　等) ●ベンダーコントロール 発注業務 契約管理

事業・プロダクト ●AIMSTAR LTV向上に必要なCDP・MA・分析・AIを搭載したAll in Oneマーケティングツール ●ミセシル 3000万人規模の行動データで自店/自施設・競合・商圏を分析する人流分析AI Agent ●Zero 紙運用が中心だったテナントの売上管理業務をデジタル化する売上管理AI Agent ●DHK CANVAS IVRを中心としたコールセンター業務自動化AI Agent ●Agent Platform FDE・SREが使う共通基盤 加えて、まだプロダクトがない事業ドメインへのトライも進んでいます。 プロダクト化される前の"意思決定の最前線"に立てる場所があります。 ●5つのバリュー ・INTEGRITY(誠実さ) 誠実に行動し言行一致。 オープンであること、自分の言動に責任を持つこと、倫理的な判断 ・DEEP DIVE(徹底的な探究) 本質を捉え、深く掘り下げて問題解決する。 お客様以上にお客様を理解する ・OURS(自分の責任で行動する) 目の前のタスク・問題を「自分ごと」として責任を持って行動する ・WILD SPEED(スピード感を持った行動) 完璧主義に陥らず、柔軟・迅速に最速最高のアウトプットを出す ・LASTMANSHIP(最後までやり抜く姿勢) 責任を持って最後の仕上げまでやり遂げ、目標を達成する 3つの道 どれが上・下ではありません。 それぞれ違うチャレンジができる3つのルートです。 ① プロダクトエンジニアの道 多くの顧客に届けるSaaS/BtoBプロダクトを、設計・実装・改善する。 プロダクトエンジニア — 長期運用されるプロダクトを育てる AIエンジニア — プロダクトへのAI機能組み込みを中心に担う ② FDEの道(Forward Deployed Engineer) まだ解のない現場に入り込み、ゼロからAIの解を作る。 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agentで構築できる形に分解・再設計します。 課題定義から要件定義、技術説明、定例MTGのファシリテーション、ハンズオン研修、障害対応まで。 PoCで終わらせず、本番運用・定着までを1つのチーム(2〜3名)で一貫して担当します。 少人数の体制なので、1人が受け持つ範囲は自然と広くなります。 言われたものを作る受託開発ではありません。 要望をそのまま受け取るのではなく、データと 現場の業務そのものに踏み込み、相手の理解度を引き上げながらAI Agentを提案し、実際に使われる 状態まで持っていきます。 入り込む先は、経営の意思決定に近いところです。 そこで得た知見は、納品して終わりにせず自社のアセットとして残します。 FDEは、社員として入ることを前提にした職種です。 再委託に制約のある領域では、外から手を 貸すのではなく、内側に入って責任を持つことが求められます。 案件と顧客の広がりに合わせて、 この体制を広げていく方針です。 客先の曖昧な要望を要件に落とし込み、進む方向を決める仕事です。 技術力よりも、自分で課題を見つけて動きたい人に向いています。 (TypeScript/Python等が主流ですが、二の次で構いません。 キャッチアップする意欲があれば十分です) ③ Agentic Enabling Engineer の傘 開発と運用そのものを、AI Agentで作り変える。 SRE — 信頼性・可用性を守りながら、AI Agentによる運用の自動化と進化(Agentic SRE) プラットフォームエンジニア — 安全・高速なAI Agent開発基盤を支えるEnabling Team QAエンジニア — 品質保証のAgentic化。 テスト自動化・継続的品質担保 インフラエンジニア — クラウド/オンプレ基盤運用 技術スタック クラウド: AWSがメイン(ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions) データ基盤: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 AI/LLM: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク 開発文化: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 AI駆動開発: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。 いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 成長環境:DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。 重点は 事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか 教材は空想上のアプリではなく、実際の開発現場に近い課題を扱います 設計しているのは現役の技術責任者(VP of Technology 稲田)です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 ●Phase 1 プレイヤー 自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 ●Phase 2 マネージャー 複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 ●Phase 3 事業部CTO AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 学び合いと、アウトプットの文化 TGIF(月次) — Tech部全体で集まるLT会。 2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。 1人5分。 オンライン参加もできます 社内勉強会 — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 ここで話したことが、そのまま社外向けのテックブログ・登壇のネタになる導線があります 外部イベントへの登壇・共同運営 — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GVのエンジニアが登壇しました 働き方(正直にお伝えします) 出社を基本としつつ、リモートワークも可能です(基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます) 専門業務型裁量労働制(労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です) 成果責任型の文化。 時間管理より成果で評価します 必須の対面イベントがあります 全社集会・懇親会(半期/四半期に1回) エンジニアTGIF等(月1回程度)

三井住友カードは、決済プラットフォーム「stera」を核に、決済と連動した新たな付加価値サービスを事業者様へ展開しています。 SMBCグループのキャッシュレス戦略の中核を担う内製開発組織として、2025年4月に「steraエンジニアリング室」を新設いたしました(2026年4月に「デジタルステーション部」へ組織名称変更)。 事業者様の視点に立ち、プロダクト開発を通じて体験価値を最大化することが私たちのミッションです。 立ち上げ期を経て現在は、約40名のプロフェッショナルが集まる組織へと急成長を遂げました。 グローバルリーダーとの戦略的業務提携による共同開発プロジェクトも本格化しており、決済の枠を超えた新たな価値創造に挑戦するエンジニアを募集しています。 【職務内容】 当部における開発プロセスの全工程に携わり、プロダクト品質の維持・向上を牽引するQAマネージャーを募集します。 「できあがったものをテストする」だけでなく、要件定義や設計の段階から不具合を予防する「シフトレフト」のアプローチと、自動化による開発スピードの向上(CI/CDの推進)を両立させ、チーム全体の品質意識(Whole-Team Quality)を高めていただく重要なポジションです。 戦略・組織づくりに加え、リリース判定など自ら手を動かす実務も担っていただきます。 【職務詳細】 ●多数のステークホルダーとコミュニケーションをとりながら、プロジェクトの各フェーズにおけるガードレールの構築・運用 ・企画段階からMTGに参加し、要件定義書やプロダクトバックログの考慮漏れ・矛盾を指摘し、仕様を洗練させる ・開発者と協力し、「何をもって機能が完成とするか(Definition of Done)」の基準を要件定義の段階で明確化する ・機能全体のリスクに応じたテスト戦略(テストの範囲・手法・スケジュール・リソース)を立案する ・テストチームによる探索的テストの実行の支援 ・リリース判定(品質の最終責任者として、リリース可否を判断する) ●決済端末・FEP固有の品質保証のリード ・決済端末・FEP(接触/非接触/磁気、PINパッド、実機・HIL、通信経路)のテスト推進 ・認定試験への対応(クレジットブランド・電子マネー認定、PCI DSS等の要件充足) ・非機能試験(取引スループット・レイテンシ、可用性・フェイルオーバー、二重請求防止・突合・冪等などの整合性、セキュリティ)の設計・推進 ●開発者と連携し、品質向上のための仕組みづくり ・CI/CDの改善、テスト自動化率の向上(対象領域:加盟店・管理コンソールのWeb E2E、API、端末実機) ・開発・テストプロセスの標準化 ●品質KPIの設定と改善(重大障害の発生ゼロ、欠陥流出率の低減など) ●テストチームの組織・育成 【ミッション】 ミッションクリティカルなキャッシュレスサービスは、加盟店・カードブランド・イシュアをつなぎ「絶対に止められない・誤ってはならない」重要インフラです。 一件の取引の取りこぼしや二重請求、端末の不具合は、加盟店の売上とエンドユーザーの信頼に直結します。 私たちは、この「失敗が許されない領域」の品質を、リリース後のテストだけでなく開発プロセス全体でつくり込める体制を強化しています。 本ポジションでは、テスト戦略の立案から実務、そしてリリースの最終判断までを担い、チーム全体の品質を牽引していただきます。 【関連サービス】 ・stera terminalシリーズ最小・最軽量の「stera terminal light」を2026年春より提供開始 https://www.smbc-card.com/company/news/25/news0002119.pdf ・新たなキャッシュレス&店舗DXサービス提供に向けた三井住友カードとFiservの戦略的業務提携について https://www.smbc-card.com/company/news/25/news0002110.pdf

ビットキーは、認証技術を基軸にスマートロックや生体認証などのプロダクト・サービス開発等を通して、世の中の体験をアップデートしている会社です。累計資金調達額は390億円超、従業員数も250名を超え、数年以内でのIPOを視野に入れながら、さらなる成長フェーズにあります。 【業務内容】 workhubまたはhomehubの開発チームにDevQAとして参画し、QA(ソフトウェア品質戦略担当)が策定した品質戦略を現場で実行していただきます。 ●開発プロセスへの組み込み: スプリント内でテスト設計・リスク分析を開発と同時進行で実施。「テストフェーズ」を待たない品質活動の実践 ●テスト設計・実行の仕組み化: テスト観点の体系化、テストケースの再利用性向上、Qaseを活用したテスト資産管理の推進 ●不具合分析とフィードバック: バグの根本原因分析(RCA)を行い、開発プロセスの改善提案を行う。データに基づく品質傾向の可視化 ●レビュー参加による未然防止: 要件定義・設計レビューにQA視点で参加し、仕様の曖昧さやリスクを早期に指摘 ●SETとの協働: テスト自動化の対象選定・テストケース設計を担い、SETが構築する自動化基盤の実効性を高める ●開発者への品質コーチング: チーム内でテスト技法・品質の考え方を共有し、開発者自身がテスタビリティを意識する文化を醸成 【配属チーム】 開発チーム 業務上関わるステークホルダー:VPoT、各開発部長 / チームマネジャー、ソフトウェア品質戦略、CS

(雇い入れ時) 弊社受託開発チーム内検証チーム(6-7名)でFA機器(検査装置)関連のアプリ評価業務。 ・商品開発におけるシステムテスト(テスト計画～クロージング) ※機能性、信頼性、性能、ユーザビリティなどの観点 ・テストプロセスの設計、改善 ・テスト自動化 希望に応じて将来的にはリーダへのキャリアアップもできます。 ------------------------------------ (変更の範囲) 技術領域における業務 【評価制度】 各エリアにて、元オムロンのエンジニアであるユニットリーダーが定期的に面談を行い、就業先での業務遂行状況やマッチングを確認しています。 面談では明確な基準のもとで判断し、現場目線にたった技術面でのアドバイスも行っております。 個々が抱える課題を明確化し具体的な対策を打つことで、さらなるスキルアップに繋げます。一人ひとりがエンジニアとして誇りをもって働けるよう密にコミュニケーションを取り、支援しております。 【研修/サポート体制】 安心して長く働いていただくことはもちろん、”生涯エンジニア”として活躍いただけるように、様々なスキルアップに向けたサポート体制を用意しています。 例えば、資格取得後に、報奨金を支給する資格取得報奨金制度や、セルフトレーニング(書籍やE-leaning受講等)としてかかる費用を一部負担するなど、スキルアップを目指すエンジニアにとっては魅力的な制度です。 【実績】 離職率:7.9% 転勤経験者:1.8% 平均年齢:42.1歳(20代18.4%、30代18.4%、40代35.5%、50代27.6%) 平均残業時間:15.4時間 在籍人数:159名 オムロンGと外部の割合:オムロンG　58.3%、外部41.7% 職種の割合:メカ:12.5%、ソフト:53.9%、エレキ:28,3%、その他:5.3% 勤務エリアの割合:関西:76.1%、関東22.0%、東海:1.9%

鎌倉事業所の品質保証担当として、各開発プロジェクトの品質活動を第三者的な立場から評価し、プロジェクトおよび事業所全体に対して品質面での提言を行っていただきます。 防衛・宇宙・公共IT・情報セキュリティなどのソフトウェア開発を対象に、開発部門と連携しながら、品質の確保・向上および開発プロセスの継続的な改善を推進します。 ●主な業務 (1)ソフトウェア品質保証 ・品質マネジメントシステムの運用および継続的な改善 ・ソフトウェア開発プロジェクトに対する第三者評価・監査 ・プロジェクトにおける品質活動の計画・実施状況の確認 ・品質活動に関する課題の抽出および改善提言 ・品質メトリクスの収集・分析・活用 ・品質課題の特定および改善策の検討・推進 ・開発部門との品質面での協議 ・事業所全体の品質保証活動の企画・推進 ・品質保証活動に関する報告資料の作成および関係者への報告 (2)ソフトウェア開発プロセス改善 ・ソフトウェア開発プロセス標準の構築・改善 ・開発プロセスの定着に向けた各部門・プロジェクトへの支援 ・プロジェクト管理・品質管理に関する社内教育の企画・実施 ・開発プロセスや品質活動に関する課題の分析 ・社内外の技術・品質に関する知見の収集および社内展開 ・品質向上に向けた仕組みづくり、ルール整備および改善活動 ●入社後の役割 これまでのご経験や専門性を踏まえ、まずは担当する品質保証業務または開発プロセス改善業務からお任せします。 業務を通じて当社の開発プロセスや品質保証の仕組みを理解していただいた後は、複数の開発プロジェクトを横断した品質活動の推進や、事業所全体の品質改善活動にも携わっていただきます。 将来的には、品質保証部門の管理職として、メンバーの育成や組織運営、開発部門との連携強化など、組織全体を牽引する役割を担っていただくことを期待しています。 【変更の範囲】会社の定める業務※ ※業務の都合によっては会社外の職務に従事させるため出向又は転任を命じることがある。

役割・ミッション 〜経営・開発・事業部を繋ぎ、全社的なAI/AX化を完遂する責任者直下のポジション〜 AIネイティブチームの責任者直下で、プロダクト開発チーム(フィリピン拠点)と社内各事業部の間に立ち、現場でのAI導入・PoC検証・業務定着化の完遂を推進いただきます。 各事業現場と密に連携を取り、日常業務に潜む課題やオペレーション上の「不」を能動的に発掘・抽出。 最新のAI技術を活用した解決策を自ら企画・試行し、現場へのデプロイからフィリピン開発チームとの協働によるプロダクト機能化・サービス化までをボトムアップで牽引するリードをお任せします。 単なる指示された機能の実装やトップダウンの業務改善にとどまらず、現場の解像度の高いニーズを起点にスピーディーなPoC検証を回し、将来的なプロダクト外販・新事業化を見据えた社内実証を力強く推進していただきます。 具体的な業務内容 事業現場における「不」の発見・課題抽出とAIソリューションの提案 ・各事業部の実業務プロセスに入り込み、ボトルネックや手作業の課題「不」を能動的にヒアリング・発掘 ・最新AI/AIエージェントを活用した課題解決策を企画・提案し、現場主導でのPoCを迅速に実行 フィリピン開発チームとの連携・プロダクトへの昇華 ・現場検証で得られた利用データや解像度の高いニーズを抽出し、フィリピンのグローバル開発チームへ迅速にフィードバック ・検証されたソリューションを共通機能・汎用プロダクトへと昇華させるための仕様調整および開発ブリッジ 社内AIエージェントの運用定着と外販・サービス化の推進 ・「書類選考AI」「定例資料作成エージェント」「日程調整AI」等の現場定着化を自ら手動で推進 ・ボトムアップで創出した成功事例を「プロダクト外販・新規サービス化」へ繋げる事業化プロジェクトのリード

<急成長中の新規事業/エンジニアの成長を支えるコーディネーター募集> typeブランドを展開し、設立30年の実績を持つ当社。 長年のIT派遣事業(有期派遣)で培ったノウハウを活かし、新たに立ち上げた正社員型派遣事業で、 エンジニアの活躍を支えるコーディネーター業務をお任せします。 【主な業務】 ・エンジニアとの定期面談によるコンディション把握 (プロジェクト現場・クライアント先の状況ヒアリング、キャリアの悩み等) ・ヒアリング内容をもとにしたスキルアップ・単価アップに向けた提案設計 ・エンジニアの希望やスキルに基づく派遣先の案件を決める提案と営業連携 ・クライアント企業へのヒアリング・関係構築 ※ご経験・適性に応じて、段階的に業務の幅を広げていただきます。 ※拡大フェーズの事業のため、事業成長に合わせて新しい業務にチャレンジできる環境です。 ※従事すべき業務の変更の範囲:会社が定める業務

●ミッション エムスリーの情報会員基盤を通し、地域の医療資源をつなぎ・互いの連携を深めることで医療機関の持続的な発展を実現し、患者が最適な医療を受けられる世界をつくる ●事業概要 コロナ禍によって日本の医療におけるデジタル化の遅れが顕在化したように、全国の医療機関ではデジタル化を含む業務改善が行われないことで「経営収支の悪化・医療者の長時間労働」が起きており、結果として患者の医療体験が悪化しています。 我々は医療機関のパートナーとして、医療者がまだ気付いていない真の課題を解決すべく、大学病院をはじめとした中核病院の診療・地域連携プロセスの改善を図るため、下記のようなプロダクト/サービスを開発・運営しています。 ・前方連携支援事業(クリニックから大病院への紹介患者増のためのマーケティング支援) ・逆紹介支援事業(大病院からクリニックへの患者紹介促進による外来効率化事業) ・インフォームドコンセント DX事業 　(医師の業務効率化、患者の疾患・治療理解度向上支援事業) 医師の9割が登録する会員基盤を有するエムスリーならではプロダクトを開発し、医療現場/患者さんにダイレクトに価値提供をし、地域医療の改善に貢献しています。 ●担当業務 ・病院への営業活動(病院経営・マーケティング課題の分析、課題抽出、ソリューション提案) ・契約顧客のマーケティング支援(契約サービスのプロジェクトマネジメント・継続契約提案) ・各種サービスの事業改善の企画・実施(課題の分析、改善案の企画・実行) ・各種サービスの事業拡大のためのマーケティング 　(m3.comを活用したマーケティング、企業とのアライアンスetc.) ・エムスリーグループのアセットを活用したサービス企画、推進等 ※ご経験や志向性を踏まえ選考過程でご相談のうえ、ご担当いただく業務を決定します <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

●ミッション クリニックの開業・経営における成功を通じ、日本の医療を良い方向に変革し、健康で長生きする人が増える社会を実現する ●所属 クリニック開業経営ソリューショングループ ●クリニック開業経営ソリューショングループについて 現在15名、20代後半～30代前半が中心です。医療関連未経験者も多く、お互いサポートし合い、チームでの成長・成果を目指して働いています。 ●担当業務 ・クリニックの開業・経営改善に必要なサービス(物件、集患サービス、電子カルテ、医療機器など)の提案、課題解決支援 ・広告事業、クリニック継承(M&A仲介)事業、プラットフォーム(プロダクトマネージャーやデザイナー、エンジニア等)のメンバーと協力し、見込み医師獲得を行うための各種PDCAの企画・実施 ・エムスリーグループのアセットを活用した新しいサービスの企画、推進もゆくゆくはお任せを想定しているポジションです。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

●グループミッション 最高水準の患者体験を実現するオンライン診療サービスを構築し、オンライン診療の新たな文化を創造&定着させることを目指しています。 オンライン診療で、誰もが質の高い医療にアクセスできる社会を築き、治療継続を支えることで、人々の健康増進と持続可能な医療システムの実現に貢献します。 ●ポジションの主なミッション オンライン診療を必要とする医療機関や法人へサービスを届け、普及と定着を推進する役割を担っていただきます。 ●担当業務 ・市場分析に基づいた新規顧客獲得および既存顧客拡大の戦略策定 ・サービス特性と顧客ニーズに応じた最適な営業アプローチやソリューションの企画 ・営業目標設定と、その達成に向けたKPI設計・進捗管理 ・医療機関や法人への戦略的なアプローチと商談 ・サービス利用促進のためのコンサルティングとフォローアップ ・経営陣へのレポーティング(週1) ●所属 オンライン診療推進グループ <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務