組み込みエンジニアは転職すべき？年収相場やおすすめの転職先を解説

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。 ●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・リーダーを目指したプロジェクト推進 【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。

二次元コンテンツ事業/二次元コンテンツ開発部では下記業務においてアーキテクチャの設計や技術選定、開発、運用業務をお任せいたします。 ●新規開発&グロース案件の実施 作品の販売や購入、閲覧に関する利便性の向上など、事業成長の施策を行う業務です。 ～具体的な業務例～ UI/UX改善やパフォーマンス改善 ECサイト、商品管理サイトの機能追加、SEO施策など ●保守・運用案件 事業運営における機能改善、障害対応、ルーチン業務の自動化など可用性や保守性を高めて、シンプルに開発を行える環境にする業務です。 ～具体的な業務例～ 既存システムの機能改善やリファクタリング 他部門からの調査対応など ●サービス安定稼働へ向けた取り組み No.1を目指してサービス成長をしていくため、事業の安定稼働とユーザーへの快適なサービス提供を目指します。 技術的負債にも取り組みつつ日々の負荷状況やキャンペーンなどで想定される負荷を耐えられるよう対策を実施しています。 ～具体的な業務例～ サーバ、DB、ネットワークなどにおける要件定義や設計、技術選定、実装、単体結合テスト、リリース 日々の負荷状況確認、今後の負荷想定と対策の実施 全社基盤利用部署との連携・調整など ●「事業概要」 二次元コンテンツ事業/二次元コンテンツ開発部が関わる二次元コンテンツサービスは、デジタル二次元コンテンツを販売するオンラインECサービスです。 CG・動画・コミック・ゲーム(VR含む)・ボイスなど様々なジャンルを取り扱っており、作品の検索や購入、閲覧ができるサービスになっています。 また、作品購入だけでなくクリエイターとして登録することにより、二次元コンテンツの販売が可能です。 二次元コンテンツ事業/二次元コンテンツ開発部として「同人事業成長に関わる全てに対しエンジニアリングで貢献する」をビジョンに掲げ、「当たり前品質」の提供や「魅力的品質」の向上に日々努めています。 ●【開発環境】 開発言語:PHP, Python, シェルスクリプト, HTML, CSS, JavaScript フレームワーク:Laravel, CodeIgniter, jQuery, React, Redux DB:MySQL CI:Jenkins, CircleCI, サーバ:Apache, nginx, CentOS, AWS EC2 & S3 プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence ソースコード管理ツール:Bitbucket, GitHub Enterprise 【開発の進め方】 開発部門全体で30名程度での開発を行っています。 プロジェクトオーナーとの開発業務をメインとし、その他に同人事業に関わる営業や企画職、運営部門などと各種調整を行う機会があります。 また、二次元コンテンツ開発部以外にもプラットフォーム部門など様々なエンジニアとコミュニケーションを取りながら進める機会も多いです。 ●DMM.com グループの事業紹介 -「なんでもやってるDMM」 として成長中!- 会員数6,012万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIなど最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミアム」を立ち上げ、あらゆるエンタメ体験をシームレスにつなぐ「マルチエンタメ・プラットフォーム」の創造を目指しています。今後も、コーポレートメッセージ「誰もが見たくなる未来。」とともに、変化と進化を繰り返しながら、新たな事業に挑戦してまいります。 ●【プライバシーポリシーについて】 DMM.comグループの採用活動におけるプライバシーポリシーについてご案内いたします。 弊社グループ会社間での個人情報の共同利用について記載しておりますので 必ず候補者様にご一読、ご承諾いただきますようお願いいたします。 ▼採用活動におけるプライバシーポリシー (https://dmm-corp.com/privacy/employee/)

ランスタッドの中でもメーカー・製造業に特化したクライアント向けサービスを提供しているESS(Engineering Solution Service)事業部での採用です。 ESS事業部のエンジニアチーム正社員として、メーカーや関連するソフトウェアベンダーに向けた各種プロジェクトに参画してご活躍いただきます。 クライアントは、自動車業界や建設機械、医療機器、産業機械などの各種メーカーから、先端技術に果敢にチャレンジするベンチャーまで幅広く、要件定義、設計、開発、技術研究のいわゆる「IT業務」に携わっていただきます。 世界で60年以上の歴史をもつ人材サービス企業であり、日本でも日本企業・外資系企業問わず、多彩な企業のクライアントネットワークのある当社だからこそ、エンジニア自身のスキルはもちろん、希望や志向性まで考慮した職場へアサインすることができます。 <プロジェクト事例> ・建設機械メーカー向けWebアプリの開発 ・自動車メーカー向け車載システム開発 ・メーカー向け業務アプリケーション(Webアプリ)開発 ・生産設備DX、IoT関連のシステム開発　など ※主に使用されている開発言語としてはJava、C言語やC#、C++、Pythonなど <業務内容変更範囲> 会社の定める業務

ランスタッドの中でもメーカー・製造業に特化したクライアント向けサービスを提供しているESS(Engineering Solution Service)事業部での採用です。 ESS事業部のエンジニアチーム正社員として、メーカーや関連するソフトウェアベンダーに向けた各種プロジェクトに参画してご活躍いただきます。 クライアントは、自動車業界や建設機械、医療機器、産業機械などの各種メーカーから、先端技術に果敢にチャレンジするベンチャーまで幅広く、要件定義、設計、開発、技術研究のいわゆる「IT業務」に携わっていただきます。 世界で60年以上の歴史をもつ人材サービス企業であり、日本でも日本企業・外資系企業問わず、多彩な企業のクライアントネットワークのある当社だからこそ、エンジニア自身のスキルはもちろん、希望や志向性まで考慮した職場へアサインすることができます。 【仕事内容】 大手メーカーにて、データ分析またはAIソフトウェアを構築・開発する業務です! 日々進化するAIの動向をキャッチアップし、チームメンバーとの協議を通じて、以下のテーマをはじめとするソフトウェア開発を推進いただきます。 【開発テーマの一例】 ・社内DXにおけるデータ利活用 ・大規模言語モデル(LLM)を用いたAIソフトウェアの開発 ・Physical AIソフトウェアの開発 ・AI活用による通信ソフトウェア開発環境の構築 ●担当工程 ・要件定義および仕様検討 ・設計、コーディング(Python) ・デバッグ、評価、改善 <業務内容変更範囲> 会社の定める業務

ランスタッドの中でもメーカー・製造業に特化したクライアント向けサービスを提供しているESS(Engineering Solution Service)事業部での採用です。 ESS事業部のエンジニアチーム正社員として、メーカーや関連するソフトウェアベンダーに向けた各種プロジェクトに参画してご活躍いただきます。 クライアントは、自動車業界や医療機器、産業機械などの各種メーカーから、先端技術に果敢にチャレンジするベンチャーまで幅広く、要件定義、設計、開発、技術研究、DX推進などのいわゆる「IT業務」に携わっていただきます。 世界で60年以上の歴史をもつ人材サービス企業であり、日本でも日本企業・外資系企業問わず、多彩な企業のクライアントネットワークのある当社だからこそ、エンジニア自身のスキルはもちろん、希望や志向性まで考慮した職場へアサインすることができます。 <プロジェクト事例> ・自動車メーカー向け車載システム開発 ・メーカー向け業務アプリケーション(Webアプリ)開発 ・生産設備DX、IoT関連のシステム開発 ・大手自動車メーカー向け社内DX推進 ・テクニカルサポート、社内ヘルプデスク　など ※主に使用されている開発言語としてはC言語やC#、C++、Pythonなど <業務内容変更範囲> 会社の定める業務

「走る」から「つながる」へ。 クルマの価値と安全を左右する通信・データ設計 自動車は「走る」だけでなく「つながる」ことが前提の製品になりました。 車と外の世界(クラウド、スマートフォン、道路インフラ)をつなぐ通信ユニット(DCM/TCU)と、そこを流れる車両データの設計が、車の価値と安全を左右する時代です。 ご希望やご経験に応じて、車載通信ユニット(DCM/TCU)、コネクテッドゲートウェイ、テレマティクスサービスに関わる車両側ソフトウェアの設計・実装・評価をご担当いただきます。 ・OEM/Tier1の車載通信ユニット開発部門での機能開発、車種展開、評価支援 ・車両データ収集・アップロード機能とクラウド連携の設計 ・遠隔診断、OTA、緊急通報機能の設計・評価 ● 車載通信ユニット(DCM/TCU)ソフトウェア開発 ・セルラー(LTE/5G)、Wi-Fi、Bluetooth、GNSSを扱う通信モジュール制御、接続管理 ・複数の通信経路の使い分け、車両データの収集・アップロード、OTA、遠隔診断、緊急通報等の機能開発 ・組込Linux/RTOS上の通信スタック、ミドルウェア、アプリケーションの設計・実装 ・実機、シミュレータ、通信試験環境での評価、不具合解析、各国通信規格・認証対応の支援 ● 車内ネットワークとクラウドをつなぐデータ経路の設計 ・CAN/車載Ethernetから取得した車両データをクラウド(MQTT/HTTPS/AWS IoT等)へ送る経路の設計 ・通信量、遅延、通信コスト、セキュリティ(証明書・鍵管理、認証)を踏まえた仕様検討 ・車両データのエッジ側処理(前処理、間引き、優先度付け)とクラウド側との仕様調整 ・要求仕様、機能仕様、詳細設計、実装、単体評価、結合評価、実機評価

ランスタッドの中でもメーカー・製造業に特化したクライアント向けサービスを提供しているESS(Engineering Solution Service)事業部での採用です。 ESS事業部のエンジニアチーム正社員として、メーカーや関連するソフトウェアベンダーに向けた各種プロジェクトに参画してご活躍いただきます。 クライアントは、自動車業界や建設機械、医療機器、産業機械などの各種メーカーから、先端技術に果敢にチャレンジするベンチャーまで幅広く、要件定義、設計、開発、技術研究のいわゆる「IT業務」に携わっていただきます。 世界で60年以上の歴史をもつ人材サービス企業であり、日本でも日本企業・外資系企業問わず、多彩な企業のクライアントネットワークのある当社だからこそ、エンジニア自身のスキルはもちろん、希望や志向性まで考慮した職場へアサインすることができます。 <プロジェクト事例> ・建設機械メーカー向けWebアプリの開発 ・自動車メーカー向け車載システム開発 ・メーカー向け業務アプリケーション(Webアプリ)開発 ・生産設備DX、IoT関連のシステム開発　など ※主に使用されている開発言語としてはJava、C言語やC#、C++、Pythonなど <業務内容変更範囲> 会社の定める業務

ランスタッドの中でもメーカー・製造業に特化したクライアント向けサービスを提供しているESS(Engineering Solution Service)事業部での採用です。 ESS事業部のエンジニアチーム正社員として、メーカーや関連するソフトウェアベンダーに向けた各種プロジェクトに参画してご活躍いただきます。 クライアントは、自動車業界や医療機器、産業機械などの各種メーカーから、先端技術に果敢にチャレンジするベンチャーまで幅広く、要件定義、設計、開発、技術研究、DX推進などのいわゆる「IT業務」に携わっていただきます。 世界で60年以上の歴史をもつ人材サービス企業であり、日本でも日本企業・外資系企業問わず、多彩な企業のクライアントネットワークのある当社だからこそ、エンジニア自身のスキルはもちろん、希望や志向性まで考慮した職場へアサインすることができます。 <プロジェクト事例> ・自動車メーカー向け車載システム開発 ・メーカー向け業務アプリケーション(Webアプリ)開発 ・生産設備DX、IoT関連のシステム開発 ・大手自動車メーカー向け社内DX推進 ・テクニカルサポート、社内ヘルプデスク　など ※主に使用されている開発言語としてはC言語やC#、C++、Pythonなど <業務内容変更範囲> 会社の定める業務

弊社グループのコア事業の一つでもある、完成車メーカーや家電系クライアントに向けた組込みソフトウェアやアプリケーション開発に従事いただきます。 主に車載機器から複合機などのOA機器類、カメラやモバイルなど多岐に渡る製品のソフトウェア開発に携われます。 ●具体的な業務 ・車載系システム開発: MBD開発やMBSEを活用したシミュレーション環境の構築、上流での設計や評価を実施。 その他にも車載制御ユニットの標準規格に基づくBSW構築、コンフィグツールを使用した設計からECU検査及び要求分析など ・組込みソフトウェア開発: 産業用ロボットや家電製品を制御するソフトウェアの開発を推進していきます。 IoTに関わるセンサー類やカメラなどの制御系統、画像認識処理、AI技術の導入支援など ●案件事例 ・欧州車両メーカー メーターパネル制御ソフトウェア開発 ・スマホ向けAndroidアプリ開発(音楽/動画ファイル変換、デコード) ・自動車用HVACシステムソフトウェア設計開発 ・周波数遠隔校正用装置制御ソフトウェア設計 ・OA機器メーカー 消耗品検出/履歴管理ファームウェア設計 ・光学ドライブピックアップ部 速度制御ソフトウェア開発　など ●配属部署 全国各拠点 及びクライアント先

弊社グループのコア事業の一つでもある、完成車メーカーや家電系クライアントに向けた組込みソフトウェアやアプリケーション開発に従事いただきます。 主に車載機器から複合機などのOA機器類、カメラやモバイルなど多岐に渡る製品のソフトウェア開発に携われます。 ●具体的な業務 ●車載系システム開発: MBD開発やMBSEを活用したシミュレーション環境の構築、上流での設計や評価を実施。 その他にも車載制御ユニットの標準規格に基づくBSW構築、コンフィグツールを使用した設計からECU検査及び要求分析など ●組込みソフトウェア開発: 産業用ロボットや家電製品を制御するソフトウェアの開発を推進していきます。 IoTに関わるセンサー類やカメラなどの制御系統、画像認識処理、AI技術の導入支援など ●案件事例 ●欧州車両メーカー メーターパネル制御ソフトウェア開発 ●スマホ向けAndroidアプリ開発(音楽/動画ファイル変換、デコード) ●自動車用HVACシステムソフトウェア設計開発 ●周波数遠隔校正用装置制御ソフトウェア設計 ●OA機器メーカー 消耗品検出/履歴管理ファームウェア設計 ●光学ドライブピックアップ部 速度制御ソフトウェア開発　など ●配属部署 全国各拠点 及びクライアント先

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。

(雇入れ直後) ・AI駆動開発におけるSkills、Harness等の開発標準・ベストプラクティスの策定・高度化、およびFDEとしての開発現場への導入・技術支援 ・AI駆動開発を実現するLLM、AIエージェント、MCP、ナレッジグラフ等を活用したアーキテクチャの設計・技術選定・導入 ・AI・先進技術に関する最新動向のリサーチ、技術検証・研究開発、PoCの実施、および実システム・開発現場への導入推進 ・AIエージェントを活用した業務課題の分析、業務プロセスの自動化・高度化、現場起点でのDX施策の企画・実装・展開 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ●開発案件における役割・責任 ・AIや先進技術を活用したシステム開発を主体的に推進する ・設計・実装・テスト・リリースまで一連の開発工程を担当する ・AIが生成した成果物を適切に評価・改善し、高品質なシステムを実現する ・生成AIやAIエージェントなど新技術の技術検証・PoCを実施し、金融システムへの適用可能性を評価する ・技術検証結果を踏まえ、最適な技術・アーキテクチャを設計・実装へ反映する ・経験に応じて、設計レビューや技術検討をリードし、プロジェクトの技術的な成功に貢献する ・現場の業務課題や開発課題を理解し、AIや先進技術を活用した改善施策を企画・実装する 【配属想定部署】 三菱UFJインフォメーションテクノロジー(MUIT)　DI本部 【配属想定部署概要】 生成AIをはじめとするAI技術、クラウドネイティブ技術、OSS等の先進技術を活用し、金融システム開発の高度化・効率化を推進する部署です。 生成AIを活用したアプリケーション開発、AI駆動開発、新規技術の研究・PoC、既存システムのモダナイゼーションなどを通じて、金融システム開発の新しいスタンダードの確立に取り組んでいます。 【配属想定部署の人員構成】 150名(※銀行からの出向者を含む) 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 ・AIエージェントを活用したAI駆動開発プロジェクト ・AIを活用したレガシーシステムのモダナイゼーション案件 ・AIによる開発プラットフォーム構築案件 ・新しいAI技術の研究開発やその結果を踏まえたロードマップおよび戦略の策定 ・AIを活用した新しいソフトウェア開発プロセスやアーキテクチャの検証・実装 ・生成AIを活用した業務改善(DX)プロジェクト

当社は、後継者不足などで事業継続に課題のある国内ソフトウェアを次世代へ繋ぐ「AI駆動型ソフトウェア事業承継プラットフォーム」を運営しています。 中小ソフトウェア企業が長年積み上げてきたドメイン知識と顧客基盤は、AI開発に不可欠な「学習データ」と「活用先」そのものです。 当社はM&Aを通じてこれらを統合し、既存資産へAIを実装することで、事業の再成長を実現しています。 グループには、医療・建設・自治体向けなど、業界特化型のソフトウェア企業が多数参画しており、その技術環境は意図的に多様です。 モダンなクラウドネイティブ環境もあれば、20年以上ユーザーの業務を支え続けてきたシステムもあります。 この多様性こそが、AI実装の「活用先」の豊かさでもあります。 本ポジションは、こうしたグループ各社の現場に入り込み、それぞれのシステム・組織・事業フェーズに合わせて最適解を設計し、実行まで伴走する役割です。 グループ全体を一つの技術方針で統括するポジションではなく、「この会社・このシステムにとって何が効くか」を個別に見極め、実行する役割です。 【業務内容】 ●グループ各社への技術支援・課題解決 グループ各社の開発現場に入り、アーキテクチャ設計、技術的課題の解決、開発プロセスの改善を支援します。 各社の技術スタックや開発文化は異なるため、画一的な正解を押し付けるのではなく、現場の実情に即した現実的な打ち手を設計・実行します。 ●既存資産へのAI実装・モダナイゼーション 承継したプロダクトのコード解析・技術負債の解消をLLMで効率化しながら、蓄積されたドメイン知識を活かすAI機能の実装を進めます。 利用実態・コスト・既存ユーザーの習熟度を踏まえ、維持すべき箇所と刷新すべき箇所を見極めた上で、段階的なモダナイゼーションを計画・実行します。 ●AI駆動開発の実践と定着 当社ではClaude CodeやCodex等のコーディングエージェントを用いた開発が前提です。 自らAI駆動開発を実践して成果を示し、その開発スタイルを各社の体制・システム特性に合わせて定着させます。 ●技術ナレッジの共有・育成 支援を通じて得た知見をグループ内で共有し、各社のエンジニアが自走できる状態をつくります。 技術レクチャーや設計レビューを通じて、グループ全体の技術力の底上げに貢献します。 【本ポジションの位置づけ】 グループ横断の技術専門職としての採用であり、入社時点で特定の役職を約束するものではありません。 一方で、当グループはM&Aにより継続的に拡大しており、支援先での実績次第で、グループ会社の技術責任者など経営に近い立場を担っていただく可能性があります。 マネジメントには進まず専門職として横断支援を極める道も同様に尊重します。

【ミッション】 ソフトバンクのAI活用を支えるシステム基盤を構築します。 AIエージェントが安全かつ効率的に業務を遂行できる環境を整備し、完全自律思考型エージェントの実現を目指しています。 【主な業務】 ソフトバンクの次世代AI活用を支える、システム基盤の設計・開発をリードしていただきます。 CQRSアーキテクチャや最新の生成AI技術を駆使し、事業環境の変化に強いデータ連携環境および共通基盤の構築を担う重要なポジションです。 オントロジー/Knowledge Graphの設計・構築 GraphQLを活用した参照API基盤の整備 AIエージェント向け更新処理基盤の設計・開発 AIを活用したシステム基盤のアーキテクチャ設計 共通基盤・共通コンポーネントの内製開発 【具体的な業務】 入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。 ① オントロジーの構築・活用 業務知識のオントロジー設計 Knowledge Graphの設計・構築 RAGとの連携 社内データ・ソースコード・API仕様・ドキュメントの意味付け ② API基盤整備 REST APIのGraphQL化 GraphQL Gateway開発 MCP Serverとの連携 API設計・標準化 API自動生成・生成AI活用 ③ 更新処理基盤整備 AIエージェント向け更新API設計 トランザクション制御 承認・権限制御 データ整合性を考慮した更新フロー設計 AIが安全に更新処理を実行するための共通基盤構築 【主な開発環境・技術スタック】 フロントエンド:JavaScript、Vue.js、TypeScript バックエンド:Java(Spring Boot、Apache Beam、Netty、Reactor)、JavaScript(Node.js)、Python、Rust データベース/データストレージ:PostgreSQL、Apache Ignite、Redis インフラ/実行基盤・ミドルウエア: コンテナ・基盤:Docker メッセージング・ストリーミング:Apache Kafka、Apache Flink、Solace 通信・音声基盤:WebSocket、WebRTC、SIP、Asterisk、LiveKit その他・開発ツール・自動化: API・連携規格:GraphQL、MCP Server(Model Context Protocol)

パーソルグループ各事業会社の経営戦略・事業課題に対し、生成AI・AI技術を中核に据えたプロダクト/システムの構想・企画から、設計・開発推進・リリースまでを一気通貫で担っていただきます。 AIを単なるツールとして扱うのではなく、AIを前提に業務やサービスを再設計し、構想を具体化し、設計・意思決定を前に進める役割を期待しています。 単一プロダクトに閉じない横断的な全体俯瞰、経営層・各SBU・関係部門との交渉、複数ステークホルダー間の合意形成を主導いただきます。 (ご担当頂く業務例) ・事業課題の可視化・言語化・整理・分析、構想立案〜開発推進〜リリースまでを担当 ・グループ横断・事業横断テーマの選定、複数プロダクトを俯瞰したプロダクト戦略・ロードマップ統括 ・複数プロダクト間の共通化/個別化の裁定、標準プロセス(PoC→評価→投資承認→本番化)の設計 ・テックリード/システムアーキテクトと並走した、全体アーキ方針・非機能要件レベルでの俯瞰的意思決定 ・経営層向け投資判断資料(役員向け稟議)の作成・説明、投資承認取得のリード ・各SBU(事業会社)との役割分担・費用負担・スコープに関する交渉 ・情報セキュリティ/法務/財務/社内審査部門との調整・交渉、稟議プロセスを通じた企画推進 ・PO組織における意思決定・優先度付け・品質/リスク管理ガバナンスの運用 ●プロジェクト事例 各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよび、グループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。 事例: ・営業AIロープレ(営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援) ・営業サポートAI(商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上) ・AIプロダクト開発共通基盤(複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現) ※担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

サーバインフラを中心とした受託開発プロジェクトにおいて、技術的なリードとプロジェクト推進を担っていただきます 。 ●テックリード/アーキテクト業務 大規模サーバ更改・移行計画(P2V/V2V/V2C)の策定、システム構成検討 Linux/Windows Serverの要件定義・詳細設計・構築のリード 仮想化基盤(VMware vSphere/Hyper-V)およびHCI(Nutanix等)の設計・導入 AnsibleやShell/PowerShellを用いた構成管理・運用の自動化推進 メンバーの技術サポート、設計書レビュー、品質管理 ●PL/PM業務 ※ご経験・ご志向性に応じてお任せします プロジェクトのスケジュール管理、進捗管理、リソース管理 顧客情報システム部との要件調整、定例報告、折衝業務 移行リハーサル計画の立案、課題解決のリード

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)

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

品質保証本部　医用システム品質保証部にてプログラム医療機器分野のQMS活動(設計部隊と連携し品質保証担当として開発を推進する業務をメインで担当)をお任せします。 プログラム医療機器分野のQMS活動 以下、ITサービス開発、運用、保守サービスを通した品質保証業務 ・開発工程における設計書の確認・製品の評価検証 ・製品の統計的品質管理(事実情報から要因分析) ・変更管理時の不具合作りこみ防止のため、変更内容の妥当性確認 ・製品仕様書より想定されるリスクの洗い出しと、リスクつぶし込みのためのテスト項目の設計及び実行 ・品質問題(不具合など)の解決に向けた原因究明、関連部署への対策推進指示 ・コラボ先(国内・海外)との連携、定例会議の開催や連絡 ●担当する製品 医療機器プログラム(SaMD)、デジタル診断技術・装置、デジタル治療ソリューション、生成AIを活用した先進的なデジタルサービスにおける品質保証業務をご担当いただき、製品・サービスの安全性および品質の確保に貢献していただきます。 【業務に関しての補足(チーム構成について)】 業務としては多岐にわたりますが、以下2チームに分けて業務を行っており、①のチームに所属頂く予定です。 ①設計部隊と連携し品質保証担当として開発を推進する業務をメインで担当 ②お客様対応などをメインで担当するチーム 【入社後お任せする業務】 先輩社員によるOJTのもと、製品の検査業務をお任せします。プログラム医療機器分野のITサービス開発、運用、保守サービスを通した品質保証業務およびQMS活動。 ●変更の範囲:会社の定める業務 ●キャリアパス 品質保証者としてキャリアを積んでいただくことを想定しております。希望次第ではエントリー制度を利用し、他職種などへの挑戦も可能です。 ●働き方 ・リモートワーク:有 └基本的な業務はリモートワークにて可能です(月に1～2回ほど出社) ※入社直後は業務習得の兼ね合いで出社にて業務を行って頂きます。 ・残業時間:10～30時間程度/月 ・出張:国内外のコラボ先、サプライヤー先へ年0～2回程度発生の可能性有 ●教育・育成支援 キャリア入社者向け育成プログラム、階層別研修、集合研修、外部講座受講による自己開発(費用会社負担)、日立ITプロフェッショナル認定制度(日立のITビジネスに貢献できるプロフェッショナル人財を認定する制度)など

監査チームの一員として、システム領域の個別監査計画の策定、実査、報告書のとりまとめ業務を行っていただきます。 ・リスクの変化を踏まえた個別監査計画および点検項目の設計 ・データ分析や現場ヒアリングを通じた実態把握 ・重大リスクの分析/評価および事業成長につながる改善提案の立案 ・監査結果の取りまとめ、経営層とのディスカッションを通じた意思決定支援

ミッション ソフトウェアエンジニアリングとAIを駆使して、テストの自動化とテストケースのライフサイクル全体の質を高め、プロダクト品質とリリース速度を両立させる現在、QA業務のうち約50〜60%はすでに自動化されており、基盤としては一定の水準に達しています。このポジションで問われるのは自動化率を積み増すことだけでなく、未自動化領域の自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル管理を仕組み化し、改善が自走するサイクルを作ることです。 期待する役割について テストの自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル運用の3方向をリードし、AIを活用しながらQAプロセス全体が継続的に良くなる仕組みを構築・運用していただきます。 ・自動化できていない領域を見極め、優先度をつけて自動化する ・既存の自動化されたテストの品質(網羅性・保守性・シグナルの信頼性)を継続的に改善する ・テストケースのライフサイクル(作成・実行・評価・棚卸し・廃止)を設計し、改善が回る仕組みを構築・運用する ・AI/LLMを用いたテストケース生成・改善エージェントを構築する ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CSとの橋渡しを行う ・約400社が本番利用するプロダクトの品質を、自動化・品質改善・仕組み運用の3方向から担保する 業務内容 ●未自動化領域の自動化 ・自動化できていない箇所を洗い出し、優先度をつけて自動化する ・AI/LLMを活用したテストケース生成エージェントの構築 ・CI/CDへの自動テスト組み込み・回帰テストの整備 ●既存テストの品質改善 ・既存テストケースの品質(重複・カバレッジ・保守コスト・シグナルの信頼性)を精査し、改善する ・Flakyテストの検知・修正、形骸化したテストの棚卸し ・テスト設計・品質基準の策定、良いテストケースの記述 ●テストケースのライフサイクル設計・運用 ・テストケースの作成〜実行〜評価〜棚卸し〜廃止までのライフサイクルを設計する ・改善が継続的に回る仕組み(レビュー体制・メトリクス・運用フロー)を構築・運用する ・JAPAN AI STUDIOを活用したQA・テスト業務の仕組み化 ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CS/非エンジニアとの橋渡しを行う チーム体制 約150名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX 評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks データ : BigQuery, Spark, Pandas インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform CI/CD : GitHub Actions ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

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)

(雇入れ直後) ・AI駆動開発におけるSkills、Harness等の開発標準・ベストプラクティスの策定・高度化、およびFDEとしての開発現場への導入・技術支援 ・AI駆動開発を実現するLLM、AIエージェント、MCP、ナレッジグラフ等を活用したアーキテクチャの設計・技術選定・導入 ・AI・先進技術に関する最新動向のリサーチ、技術検証・研究開発、PoCの実施、および実システム・開発現場への導入推進 ・AIエージェントを活用した業務課題の分析、業務プロセスの自動化・高度化、現場起点でのDX施策の企画・実装・展開 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ●開発案件における役割・責任 ・AIや先進技術を活用したシステム開発を主体的に推進する ・設計・実装・テスト・リリースまで一連の開発工程を担当する ・AIが生成した成果物を適切に評価・改善し、高品質なシステムを実現する ・生成AIやAIエージェントなど新技術の技術検証・PoCを実施し、金融システムへの適用可能性を評価する ・技術検証結果を踏まえ、最適な技術・アーキテクチャを設計・実装へ反映する ・経験に応じて、設計レビューや技術検討をリードし、プロジェクトの技術的な成功に貢献する ・現場の業務課題や開発課題を理解し、AIや先進技術を活用した改善施策を企画・実装する 【配属想定部署】 三菱UFJインフォメーションテクノロジー(MUIT)　DI本部 【配属想定部署概要】 生成AIをはじめとするAI技術、クラウドネイティブ技術、OSS等の先進技術を活用し、金融システム開発の高度化・効率化を推進する部署です。 生成AIを活用したアプリケーション開発、AI駆動開発、新規技術の研究・PoC、既存システムのモダナイゼーションなどを通じて、金融システム開発の新しいスタンダードの確立に取り組んでいます。 【配属想定部署の人員構成】 150名(※銀行からの出向者を含む) 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 ・AIエージェントを活用したAI駆動開発プロジェクト ・AIを活用したレガシーシステムのモダナイゼーション案件 ・AIによる開発プラットフォーム構築案件 ・新しいAI技術の研究開発やその結果を踏まえたロードマップおよび戦略の策定 ・AIを活用した新しいソフトウェア開発プロセスやアーキテクチャの検証・実装 ・生成AIを活用した業務改善(DX)プロジェクト

●私たちについて 昨今、日本は生産年齢人口の急減に直面し、黒字廃業リスクを抱える企業が約62万社にのぼる現実があります。 私たちは、M&Aという手段を通じて、この社会的課題を解決しようとしています。 fundbookは2024年12月、東証プライム上場のチェンジホールディングス(CHD)にグループインしました。 「すべての人に、正しく価値のあるM&Aを。 」というミッションのもと、テクノロジーと人の力でM&Aの当たり前をアップデートし、日本の生産性向上と地方創生を実装することを目的にしています。 ●Team Culture 私たちテクノロジー戦略部では、個人の成果にとどまらずチーム全体の力を最大化するために、知見を積極的に共有し合う文化を根付かせています。 特に、後輩育成や未経験領域への挑戦を歓迎し、互いにサポートしながら共に技術レベルを高めていく姿勢を大切にしています。 ●業務内容 『fundbook cloud』(PHP/Laravel)およびCRM基盤(Kotlin/Quarkus)のサーバーサイド開発をリードしていただきます。 DDD(ドメイン駆動設計)やレイヤードアーキテクチャに基づいたシステム構築と、チーム全体の設計力底上げを担っていただきます。 ・Kotlin (Quarkus) 7および PHP (Laravel) 8 を用いたAPI開発 ・DDD、クリーンアーキテクチャを用いた設計・実装のリード ・スキーマ駆動開発(OpenAPI)の推進 ・データベース設計および正規化、パフォーマンスチューニング ●開発環境 ・サーバサイド -Kotlin (Quarkus) -PHP (Laravel) -Rust (一部機能にて利用) ・フロントエンド -TypeScript -Next.js (App Router / Page Router) ・インフラ -AWS Cloud -Aurora MySQL / PostgreSQL -ECS (Fargate) / EC2 -S3 / ECR -CloudFront / WAF -Cognito -Vercel / AWS Amplify ・システム連携・ツール -Docker -jOOQ / Flyway -GitHub Actions -SendGrid -Notion

【職務内容】 ・全リユース事業プロセスを支える基幹プラットフォーム「Cosmos」のバックエンド開発 ・AI自動査定(画像情報から商品特定・真贋判定・プライシングまでを自動化)やコール業務のAI自動化など、業務オペレーションへのAI実装を支えるアーキテクチャ設計 ・グループ買取在庫の統合、AIを活用した商材別最適販路選定など、データドリブン経営を支えるデータ基盤・API設計 ・EM・PdMと連携したプロダクト開発、技術的負債解消とDX推進の計画・実行 ・開発ガイドラインの策定、オブザーバビリティ強化などエンジニアリング組織の基盤づくり ・事業部と一体で開発を進めるFDE組織における次世代テックリードの創出・育成 【組織/配属先の特徴】 ・本部長(プロダクト責任者)や事業部と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM・AIエンジニア・SREと協働し、事業課題に直結する開発を推進 ・AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成 【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 ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

●取引処理・入出金処理の保守/開発 ウェルスナビの新機能追加に伴う開発 コア業務機能の安定運用 PdM、インフラ、QAなど他チームとの仕様策定および合意形成 ●事業の成長に伴う技術負債の解消や継続的アップデート モノリス分解、マイクロサービス化、コンテナ化を通したアーキテクチャの改善 Java、フレームワーク、ライブラリのバージョンアップ対応 ●開発プロセスの改善 テスト自動化やCI/CD基盤の強化による開発効率・品質の向上 小規模チームでのリード/サブリーダー業務、メンバーへのコードレビューや技術支援 期待する役割 取引管理チームは、お客様からお預かりした資金が正しく動き、正しく管理されるための取引システムを内製開発しています。 金融工学理論に基づいたアルゴリズムをシステムに落とし込み、ミッションクリティカルな処理を支える、プロダクトの心臓部といえる領域です。 サービス開始から約10年が経過し、積み上がった膨大なデータを適切に扱うためのアーキテクチャの改善や技術負債の解消、事業の成長に伴うシステム境界の見直しなど、数多くの技術的難題に直面しています。 数十万のお客様の資産を管理するコア機能の安定運用を担保しながら、プロダクトの成長に合わせて根本的なアーキテクチャの改善や機能開発にも主体的に取り組んでいただくことを期待しています。