愛知県 土日祝日休みのITエンジニア求人・転職情報

●業務概要 基幹システムや業務システム等、大規模システムの導入・リプレイスに関するプロジェクトマネージャーをお任せします。 (1)システムの新規開発・リプレイス (2)システム保守、主管部門のシステム業務支援 (3)その他会社の命ずる業務　など ●業務内容詳細 ・既存システムの課題抽出と改善策の検討 ・クラウドリプレイスや基幹システム刷新などのプロジェクト推進 ・部門課題のヒアリング、業務部門と連携した構想・要件整理 ・IT投資の費用対効果算出、経営層へのプレゼン ・ベンダー管理、進捗・品質の統括(PMO業務) ・効果測定、保守・更改までのトータルマネジメント ・稼働中システムの保守対応・運用改善 ・ユーザー部門との定期的な接点によるIT活用支援・改善提案 ●プロジェクト事例 ・配電業務総合支援システム再開発プロジェクト ・CIS(顧客管理)物理分割プロジェクト ・地中線/架空線設計支援システム 等の電力設備管理関連プロジェクト ・需給調整市場対応等の需給管理業務システム刷新プロジェクト 中部電力パワーグリッドはグループ3社の中でも業務システムの保有量が最も多く、数億円以上のシステムが100システム程度稼働しています。 100億円超の大規模プロジェクト例は下記です。 ・配電業務総合支援システム再開発プロジェクト ・CIS物理分割プロジェクト 100億円超の大規模プロジェクトの他にも、数億円～10億円超の開発案件が20件程度並走しています。 ●配属組織のミッション 中部電力3社(中部電力、中部電力パワーグリッド、中部電力ミライズ)は、「電気事業の強靭化」、「カーボンニュートラルへの貢献」、「新しい収益の柱の確立と地域社会への価値提供」の実現に向けて取り組んでいます。 その中でシステム部は、パワーグリッド社全体のシステムを俯瞰し、DX戦略に基づいた基幹業務システムの企画・開発を推進してます。デジタル技術を活用したシステム刷新と業務変革により、達成感を感じながら自律的な働き方、ライフ・ワーク・バランスの実現に注力しています。

●業務概要 情報セキュリティ技術のエキスパートとして、情報セキュリティ管理業務全般をお任せします。 (1)情報系・制御系システムのセキュリティマネジメント　 (2)セキュリティ基盤整備　 (3)セキュリティに関する各種施策の企画・実施、モニタリング (4)その他会社の命ずる業務　など ●業務内容詳細 ・セキュリティ対策の企画・立案・制定と継続的なセキュリティ運用の推進 ・情報セキュリティへの効果的で具体的なセキュリティ施策の推進 ・セキュリティ教育、脆弱性診断、BCP訓練などの計画作成 ・担当部門との協働による内部監査 ・セキュリティログ・アラートの確認、インシデント対応 ・システム変更や新設備導入に伴うリスク評価 ・役員・従業員へのセキュリティスキル向上施策の推進 ・社内各部門からのセキュリティ問い合わせ対応 ●配属組織のミッション 中部電力3社(中部電力、中部電力パワーグリッド、中部電力ミライズ)は、「電気事業の強靭化」、「カーボンニュートラルへの貢献」、「新しい収益の柱の確立と地域社会への価値提供」の実現に向けて取り組んでいます。 その中でシステム部 総括グループは、パワーグリッド全社で利用する情報システム・制御システムの情報セキュリティを推進する部署です。情報セキュリティに関わる方針策定、対策の実施、セキュリティ教育のほか、情報セキュリティマネジメントを推進します。また、情報セキュリティ対応機能(Security Incident Response Team)としての役割を担います。

機械学習領域の技術方針・技術判断 ・事業課題・プロダクト要件を踏まえた機械学習の活用方針の検討 ・機械学習を使用する/使用しない判断を含む技術的な実現方法の選定 ・モデル・アルゴリズム・特徴量等の選定と技術的な妥当性の検証 ・複数の機械学習テーマを見据えた技術方針・開発優先順位の検討 ・精度、開発工数、運用負荷、保守性、コストを考慮した技術的な意思決定 大規模LLMとの連携・活用に向けた技術設計・開発 ・業務要件やユースケースに応じた大規模MLMの選定・評価および技術的な活用方針の策定 ・大規模LLMとのAPI連携や既存システムへの組み込みを見据えたアーキテクチャの設計・実装 ・Pythonを用いたモデル連携機能の開発および推論処理・データ連携の最適化 ・出力精度・応答速度・コストなどの評価指標の設計および検証結果に基づく継続的な改善 ・大規模LLMのプロダクション環境への導入・運用における技術的課題の解決や難易度の高い開発テーマのリード システム設計・MLOpsの推進 ・機械学習モデルをプロダクトに組み込むためのAPI・バッチ処理・推論基盤の設計 ・データ処理・学習・推論パイプラインの設計・構築 ・モデルの本番環境への導入、監視、運用改善 ・精度低下やデータ変化を踏まえた再学習・改善プロセスの設計 ・再現性、可観測性、保守性、運用コストを考慮したMLシステムの改善 開発品質・技術基盤の整備 ・モデル・コード・実験結果・評価設計に関する技術レビュー ・モデルの評価方法や開発手順の標準化 ・技術的負債や運用課題の可視化、改善方針の策定 ・実験管理、CI/CD、モデル監視等を含む開発・運用環境の改善 ・機械学習領域における技術知見のドキュメント化・共有 関係部門との連携・技術支援 ・PdMや事業側と連携した課題整理、技術的な実現可能性の検討 ・アプリケーションエンジニア等との連携によるプロダクトへの機械学習機能の実装 ・AIデータ品質担当との連携による学習・評価データの品質向上 ・開発メンバーへの技術レビューや設計・実装面での支援 ・技術選定の理由、評価結果、リスク等の関係者への説明 ※人員管理や組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションでは機械学習領域の技術的な意思決定と開発・運用品質を中心に担っていただきます。 課題や事業上の優先順位はPdM等と連携し、AIデータ品質担当とはデータ品質に関する役割を分担します。

・アプリケーション開発・技術設計 ・PdM・ITPMと連携した要件整理、仕様検討、技術的な実現方法の提案 ・Ruby on Rails、React、TypeScript等を用いたアプリケーション開発 ・API、データモデル、権限管理、バッチ処理等の設計・実装 ・難易度の高い機能や重要な開発テーマの設計・実装リード ・テスト、リリース、本番運用、障害対応を含む継続的な改善 ・技術方針・アーキテクチャの策定 ・事業・プロダクトの成長を踏まえた中長期的な技術方針の策定 ・新規プロダクトや重要機能におけるアーキテクチャ設計 ・技術選定、既存システムの刷新、段階的な移行方針の検討・判断 ・複数プロダクト間の共通化や、システム間の依存関係を踏まえた設計 ・性能、可用性、セキュリティ、拡張性、運用コスト等を考慮した技術設計 開発品質・生産性の向上 ・設計レビュー・コードレビューの実施および品質基準の整備 ・技術的負債や開発上の課題の可視化、改善方針の策定 ・テスト自動化、CI/CD、監視等の開発環境・運用基盤の改善 ・AIエージェントを活用した開発環境や開発プロセスの整備・改善 ・開発速度と中長期的な保守性を両立するための技術的な意思決定 開発チームへの技術的な支援 ・エンジニアへの設計・実装面でのレビューや技術支援 ・技術的な判断基準や設計方針のドキュメント化・共有 ・PdM・事業側への技術的な制約や実現可能性の説明 ・技術知見の共有や開発標準化を通じたチーム全体の技術力向上 ※人員管理や評価などの組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションではアプリケーション領域の技術的な意思決定と開発品質を中心に担っていただきます。 ●組織名/体制 エンジニア部門:11名(業務委託含む) マネジメントレイヤー:1名 フルスタック:7名 フロントエンド:2名 インフラ:1名 ※PdM、ITPM、EMおよび各領域のエンジニアと連携していただきます。 ●開発体制 ドキュメント整備を重視し、プロダクトの責任者・マネージャー・エンジニアが双方向で議論しながら開発を進めています。 本ポジションでは実装にも関わりながら、要件検討、設計方針の策定、レビュー、開発フローの改善などを技術面からリードしていただきます。 ●技術スタック 言語・フレームワーク:Ruby、Ruby on Rails、Python、React、TypeScript データベース:MySQL インフラ・開発環境:AWS、SageMaker、Vercel、Docker その他:GitHub、Sentry、Slack、Notion

●仕事の進め方 1. 事業の仮説を立て、社内外の顧客からインサイトを集める。 2. 抽象的なコンセプトを、画面やプロトタイプなどの具体的な形にする。 3. プロダクトの段階に合わせて、アーキテクチャを設計する。 4. AIと一緒に実装し、AIが書いたコードに責任を持ってレビューする。 5. 検証の結果をもとに、次に何をするかをCEO・CTOと一緒に決める。 現在は、クライアントの利用前のコンセプト検証の段階です。 複数の事業・プロダクトを並行して探索しています。 ●チーム体制 ・現在はCEO・CTO・シニアフルスタックエンジニアの3人体制です。 ・AI駆動開発をフルに使い、コンセプト検証から実装までを少人数で回します。 ・事業の意思決定者と、日常的に直接やり取りします。 ●役割分担 受託案件のようなPM・コンサルタントとの分業はありません。 エンジニアが次の範囲を一気通貫で担当します。 ・仮説検証 ・アーキテクチャ設計 ・実装 ・顧客インサイトの収集 技術スタック ・言語・FW:TypeScript、Next.js、React、Tailwind CSS、Node.js、Prisma、Zod ・モノレポ:pnpm、Turborepo ・AI:Claude(Anthropic API、Amazon Bedrock)、OpenAI API、Vercel AI SDK、Bedrock Agents/Knowledge Base、MCP ・インフラ・DB:AWS(Lambda、Aurora PostgreSQL、DynamoDB、Cognito、Amplify、S3、CloudFront)、Terraform、Serverless Framework ・テスト・CI/CD:Vitest、Jest、Playwright、GitHub Actions(Claudeによる自動レビューを含む) ・AIコーディングエージェント:Claude Code、Codex ・ツール:GitHub、Slack、Notion ●入社後の流れ ・1週目:開発環境のセットアップ(GitHub、AIサービスのアカウント、Claude Code、Codex)、会社・事業の説明、CEO・CTO・エンジニアとの対話。 ・〜1ヶ月:既存のリポジトリと、CI/CD・自動レビューなどの開発の仕組みを理解する。 小さな実装をAIと一緒に進め、レビューする。 ・2〜3ヶ月:担当範囲を持ち、特定の事業・プロダクトの検証を任される。 意思決定の近くで、仮説検証のサイクルに入る。 ●成長支援 ・CTOとの1on1 ・日々のフィードバック ・LLMタスクフォース(社内のAI勉強会)への参加 ・AIサービスのアカウント、書籍、イベント参加費を全額補助

担当領域はご本人の経験や専門性に応じて調整しますが、技術的な視点からWebサイトの運用・改善を推進いただきます。 ※本職種は、開発・実装を主業務とするポジションではありません。 技術的な知見を生かし、Webサイトの運用改善やテクニカルディレクションを担っていただきます。 【具体的には】 ●Webサイト運営・改善 サービスサイト、コーポレートサイト、採用サイト等の運用・保守・改善 技術的な観点からの課題整理、改善提案および施策の推進 Webサイト運営方針の策定・改善 ●CMS・運用基盤整備 WordPressを中心としたCMSの構築・運用・改善 CMSに代わる運用手段の検討および制作・更新フローの標準化 CI/CD、テスト、デプロイ環境の整備・改善 ●技術ディレクション 開発・インフラ部門との技術要件の整理・調整 技術選定、運用ルールの策定および技術的な意思決定の支援 外部パートナーとの技術的なコミュニケーション ●仕組み化・組織改善 属人化の解消に向けた仕組みづくり 技術ナレッジ、制作ガイドライン、運用マニュアルの整備 Web運営体制の継続的な改善および業務効率化の推進

官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、小売・アパレル・ECといったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダー系の案件に参画。 自社社員中心のチームにおけるインフラ案件のPLやPMとしてプロジェクトの進行をしていただきます。 ●具体的な仕事内容 ・オンプレミス/クラウド環境における要件定義・基本設計・アーキテクチャ設計 ・AI技術(AIOps)を用いた次世代インフラ運用自動化やセキュリティ最適化の実装・推進 ・大規模マルチクラウド環境やゼロトラストモデルに基づくエンタープライズ向け基盤設計 ・自社社員を中心としたチームのプロジェクト管理(PL/PM)、品質管理、デリバリー管理 ・次世代リーダーの育成、技術指導、および顧客へのITソリューション提案 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 プロジェクト事例 ●金融系システムのオンプレ→クラウド基盤移行 使用製品:AWS、RHEL、WindowsServer、PostgreSQL、CLUSTERPRO等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、単体テスト、結合テスト、運用保守 働き方:リモート50% 出社50% ●大手通信キャリア向けネットワーク更改 使用製品:CiscoL2/L3SW、Router、FW等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、単体テスト、結合テスト、運用保守 働き方:リモート80% 出社20% ●技術・環境スタック例 ・クラウド基盤 :AWS、Azure、Google Cloud ・ネットワーク :Cisco、Juniper、Allied Telesis、YAMAHA ・OS / サーバー :Linux(RHEL/CentOS/Ubuntu)、Windows Server ・仮想化/ストレージ:VMWare、Hyper-V / DELL、HP、NetApp等 ・IaC / 自動化 :Terraform、Ansible、CloudFormation ・監視・運用 :Zabbix、Datadog、CloudWatch、Azure Monitor ・AI関連(AIOps):Python(運用自動化・ログ解析用)、Azure OpenAI Service ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月からはカンパニー型組織体制を導入し、各カンパニー単位で採用・育成から営業・組織運営まで大きな裁量を持つ体制へと移行しました。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 上級インフラエンジニアとして、要件定義から設計・構築、リリースまで全工程を主導するプロジェクトリーダー、またはアーキテクチャ設計を担うテックリードをお任せします。 特定のベンダーに依存しないマルチクラウドの全体構想設計に加え、AIを用いた障害予測(AIOps)やリソース最適化など最新技術の組み込みを推進。 自社メンバーを中心とした強固なチームビルディングを実現することが最大のミッションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

インフラエンジニアとして、toC領域からtoB領域、インフラシステムの設計～テストまでの業務を ご経験と現在の技術力、キャリアの志向性に応じて、最適なプロジェクトと役割をお任せします。 大規模プロジェクトも多数あり、プロジェクト内でのキャリアアップ(リーダーポジションや顧客折衝)、上流工程へのステップアップ(構築から設計、要件定義など)も可能です。 また、AI等の最新の技術をはじめ、ネットワーク・セキュリティ、サーバー、クラウドまで幅広い技術領域の経験に触れる機会があり、フルスタックエンジニアとして成長することもできます。 ●具体的な仕事内容 ・詳細設計、構築、テスト、運用保守等のインフラ業務全般(ご経験に応じて基本設計からお任せします) ・マルチクラウド環境(AWS/Azure等)を活用したインフラ基盤の構築 ・手順の自動化やセキュリティ強化に向けた技術検証と実装 ・将来的なAI技術(AIOps)導入に向けた学習やプロジェクトへの参画 ・チームメンバーとの協業 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●プロジェクト事例 ・インフラ構築(サーバー/データベース/ストレージ/ネットワーク/コミュニケーション)、検証作業業務 ・システム運用、運用設計、サービスデスク業務 ・設計資料、試験資料等のドキュメント作成 ・クラウド基盤構築、クラウドサービス(AWS/Microsoft Azure等) ・構築後システムのインフラ運用業務(問合せ対応、設定変更作業、障害対応、バージョンアップ対応等) ・AI技術を用いた運用自動化(AIOps)やセキュリティ強化の検討 ●技術・環境スタック例 ・クラウド基盤 :AWS、Azure、Google Cloud ・ネットワーク :Cisco、Juniper、Allied Telesis、YAMAHA ・OS / サーバー :Linux(RHEL/CentOS/Ubuntu)、Windows Server ・仮想化/ストレージ:VMWare、Hyper-V / DELL、HP、NetApp等 ・IaC / 自動化 :Terraform、Ansible、CloudFormation ・監視・運用 :Zabbix、Datadog、CloudWatch、Azure Monitor ・AI関連(AIOps):Python(運用自動化・ログ解析用)、Azure OpenAI Service ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月からはカンパニー型組織体制を導入し、各カンパニー単位で採用・育成から営業・組織運営まで大きな裁量を持つ体制へと移行しました。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション インフラチームのコアメンバーとして、オンプレミスおよびクラウド(AWS/Azure/Google Cloud)環境におけるサーバー・ネットワークの構築、更改案件を遂行していただきます。 ゆくゆくは要件定義や全体構想の設計といった上流工程への挑戦や、AI技術を用いた運用自動化(AIOps)等の最新技術の実装、後輩メンバーの牽引など、次期リーダーとしての成長を期待するポジションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 Web系システム開発、組込み開発、アプリ開発などの開発分野で、toC領域からtoB領域まで、Webアプリケーション開発、基幹システム開発を中心に 官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、大手アパレル企業といったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダーの案件に参画いただきます。 お客様の声を直に聞きながら、企画を含めた要件定義～設計～実装～リリース～保守/運用～継続開発までを自社社員中心のチームにおける開発案件の進行をしていただきます。 ●具体的な仕事内容 ・要件定義からアーキテクチャ設計、実装、テスト、リリースまでの一貫した技術的リード ・生成AI等の最新技術を活用したシステム設計、技術選定、およびプロトタイプ開発 ・顧客のビジネス課題に踏み込んだITソリューションの提案活動(プリセールス支援含む) ・自社社員を中心とした開発チームのマネジメント、品質管理、プロジェクトのPL管理 ・若手エンジニアの育成・評価、および組織構築への貢献 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 プロジェクト事例 ●数千万ユーザー規模のSaaSプラットフォーム新規開発 使用技術:TypeScript、Go、Next.js、AWS (ECS, Aurora)、Docker等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース、プロジェクト管理(PM) 働き方:リモート50% 出社50% ●大規模基幹システムのクラウドネイティブ化およびマイグレーション 使用技術:Java、Spring Boot、PostgreSQL、Google Cloud (GCP)、Kubernetes等 担当工程:要件定義、アーキテクチャ設計、詳細設計、実装、テスト、移行推進、顧客折衝 働き方:リモート50% 出社50% ●技術・環境スタック例 ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems (ローコード), Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 この変革期において、顧客のビジネス課題に直結する技術提案を行い、自社組織の成長をともに牽引していただける方を募集しています。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション 役割・ミッション 上級エンジニアとして、技術主導によるプロジェクト全体のリード、またはPM/PLとしてのチーム統括をお任せします。 特に現在は、生成AI(LLM)の導入やRAGを用いた精度向上など、最新技術を実際のビジネス現場に実装するプロジェクトが加速しています。 これらの技術選定やアーキテクチャ設計から携わり、自社メンバーを中心とした「次代に通用するチームビルド」を実現することが最大のミッションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 担当していただくのは、Web系システムやアプリ開発など多岐にわたる開発業務です。 toC/toB両方の領域で、Webアプリケーションや基幹システムの開発を中心にご参画いただきます。 ●具体的な仕事内容 ・詳細設計、実装、テスト、リリース等の開発業務全般 (ご経験に応じて基本設計からお任せします) ・モダンな技術スタックやマルチクラウド(AWS/Azure/GCP)環境でのシステム開発 ・プロジェクト内でのコードレビュー、品質向上のための技術的アプローチ ・将来的な技術選定や生成AI等の最新技術検証への参画(アサインプロジェクトによる) ・後輩メンバーのサポートや業務を通じたチーム貢献 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●プロジェクト事例 ・システム設計、開発 ・PoC ・SaaSプラットフォーム開発 ・システムクラウド化 ・マイグレーション ・Web、モバイル開発 ・生成AI(LLM)を活用した顧客対応自動化システムの設計、開発 ●技術・環境スタック例 ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems, Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 開発チームのコアメンバーとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど幅広いプロジェクトにおいて、設計から実装・テスト・リリースまでを行い、高品質なシステムをデリバリーしていただきます。 ゆくゆくは要件定義等の上流工程や、生成AI(LLM)等を用いた最新技術の実装、あるいはチームを牽引するリーダーへとステップアップしていくことが期待されるポジションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

上流工程・顧客折衝にもっと関与したい、現場に近い立場でプロジェクト全体に関わりたい方へ! ◎プレイングマネージャーとして現場に深く関われる ◎中小企業顧客だからこそ実現できる裁量と提案余地 ◎PLとしてプロジェクトを「自分の意思」で動かせる環境 当社では「管理だけ」のPMではなく、現場に入り顧客と向き合うプレイングPLが中心です。要件定義を軸に、プロジェクト全体とモジュール双方を見渡しながら、自ら意思決定しプロジェクトを前に進めたい方を募集します。 ●業務内容 中小企業向けシステム開発プロジェクトにて、PLとして参画いただきます。主な業務は、顧客との打ち合わせ準備・要件定義を起点とした上流工程の推進です。プロジェクト規模は1億円前後が中心で、場合により全体PLとモジュール別PLを兼務します。期間は半年～1年超の案件が多く、1年半規模の大型案件に複数並行で携わることもあります。 開発工程では詳細設計まで関与し、現場の状況を把握しながら進行管理・課題整理・リスク対応を実施。顧客の現場担当者だけでなく、部長クラスと折衝する場面もあります。開発と管理の比重は約9:1で、数字管理のみを行う立場ではありません。PL/PM/メインSEを兼務しながら、コミュニケーション力と当事者意識をもってプロジェクトを自走させる役割を期待しています。 ●商材 製造業向けシステムのスクラッチ開発・パッケージ製品

「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

業務概要 AWSプレミアティア サービスパートナーとして、累計30,000件以上の実績を持つ当社にて、インフラ構築・クラウドネイティブ化プロジェクトの技術面を牽引するテックリードを募集いたします。 「アーキテクチャ選定」「難易度の高いインフラ技術課題の解決」「チームの技術指導・標準化」を中心に担っていただき、成果を発揮していただきます。 具体的な業務内容 大規模・複雑なAWSインフラの要件定義およびアーキテクチャ設計(マルチアカウント管理、ネットワーク設計、セキュリティ基盤など) 生成AI(Amazon Bedrock等)を活用したクラウド基盤構築や、Kiro・Gemini・NotebookLM・Claude等のAIツールを駆使したインフラ構築プロセスの生産性向上とチームへの展開 IaC(Terraform, AWS CDK, CloudFormation等)やCI/CDを用いたインフラ自動化・コード化の推進およびチーム内での標準化 チームメンバーが作成したインフラ設計書やコード(IaC)のレビュー、ペアプログラミング、技術指導によるチーム全体のスキル向上 PL/PMと連携した技術見積もり・実現可否調査(PoC)および障害時の高度なトラブルシューティング支援 携わる案件 これまでの導⼊実績は累計で取引社数1,500社以上、AWS案件実績30,000件を超えています。 そのうちの90%以上が直接の受注です。⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 小規模では2～3名程度で1ヶ月程度のプロジェクトから、大規模なものになれば外部含めて数十名のステークホルダーと関わり数年がかりとなる案件まで幅広く対応しています 組織構成 クロスインダストリー第1本部への配属となります。 新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献する製販一体の組織です。 全体構成:部長1名、課長8名(営業課2+技術課7 ※課長兼任あり)、メンバー100名超 スキル・ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの課に加わっていただきます(現在、複数課でPLポジションを募集中です)。 ●SA1課(中小企業CI・プロジェクト推進型) メンバー構成:課長1名、メンバー9名 期待する役割:中小企業(SMB)を中心とした新規インフラ構築プロジェクトにおいて、PM/PLとして案件を力強く推進していただきます。 ●CC1課(エンタープライズ・計画立案/顧客コミュニケーション重視) メンバー構成:課長1名、メンバー19名 期待する役割:お客様の言葉の裏にある意図を理解し、中長期的な計画立案や案件推進を実施していただきます。AWSの一般的な知識を前提としつつも、顧客との高度なコミュニケーション能力とビジネス視点をより重視するチームです。 ●CC2課(中小規模CSM/技術先行型) メンバー構成:課長1名、メンバー17名 期待する役割:お客様の技術課題をメインにアーキテクチャやAWSサービスの調査・提案します。特に昨今登場している生成AI関連のサービスはお客様のビジネス課題を大きく改善する可能性はありながら、技術的な仕様の把握・導入方法・限界や責任分界点の把握の難易度が高い領域です。本当にお客様の課題解決に繋がるのか、時にはお客様と一緒にトライアンドエラーを行いながら解決を目指すポジションです。 【業務内容の変更範囲】 (雇入れ直後) クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲) 会社の定める業務

ご経験や希望に合わせて、以下のフェーズから参画いただきます。 【要件定義・設計(上流工程)】 ・車両機能、制約条件、品質目標の整理 ・顧客の要求分析、要件定義 ・機能設計、構想設計、UMLなどを活用した詳細設計 【実装・テスト・検証】 ・C言語による組込みソフトウェア実装 ・単体、結合〜システムテストの設計および実施 ・実機検証、MILS/SILS/HILSを用いたシミュレーション検証 【品質・プロセス改善・AUTOSAR・機能安全】 ・RTOS、車載通信制御、AUTOSAR関連開発 ・ISO26262等に準拠した機能安全対応 ・不具合解析および設計へのフィードバック ・量産を見据えた品質改善、開発プロセス改善提案 ●プロジェクト例 ご志向やスキルに合わせて、以下のような領域のプロジェクトにアサインします。 ◎統合ECUソフトウェア開発 (SDV時代を牽引) 自動運転や車両制御の高度化に向けて重要性が高まる、ECU統合領域。 車載LANやミドルウェアなど、車両全体の制御を支えるソフトウェア開発に携わります。 ◎車載系BSWソフトウェア開発 (品質と安全の要) AUTOSARや機能安全(ISO26262)に準拠した、車載ECUの土台となるソフトウェア開発。 プラットフォーム領域から車載システム全体の品質・安全性を支えます。 ◎EV向けモータ・インバータ制御ソフトウェア開発 (電動化のコア技術) カーボンニュートラルの実現に向けて重要性が高まる、電動コンプレッサ用モータ、EV用モータ、インバータ制御ソフトウェアの開発。 電動化領域の中核技術に携わることができます。　 ◎モデルベース開発 SysMLによる要求分析、Simulinkによる仕様作成、実装・検証までを一気通貫で進めるモデルベース開発。 手戻りの少ない高品質な開発プロセスを実現します。 ●開発スタイル・ツール ・アジャイル(反復型/カンバン) or ウォーターフォール ・モデリング:UML/SysML/MATLAB/Simulink ・セキュリティ・機能安全:ISO26262/AutomotiveSPICE　など ●技術と現場を知り尽くした「エンジニアのための会社」 「モノづくり王国」と言われる東海エリアにおいて、私たちはモビリティ事業を軸に、自動車や船舶、部品メーカーのお客様と長年にわたり強固な信頼関係を築いてきました。 最大の特長は、製造業のお客様と直接向き合い、技術コンサルティングから実際の開発、さらには教育支援までトータルで提供していること。 「本質的なモノづくり」を追求し、エンジニアとして大きく飛躍できる環境がここにあります。 ●ポジション『車載ECUソフトウェア開発』 ✨次世代モビリティ(CASE領域)の中核へ。上流工程へステップアップしませんか? 自動運転、コネクテッドカー、電動化など、100年に1度の大変革期にある自動車業界。車両機能の高度化に伴い、ECU統合、AUTOSAR、機能安全、通信制御、モデルベース開発など、求められる技術領域はかつてない広がりを見せています。 本ポジションの最大の魅力は、テストや一部の実装といった部分的な業務にとどまらず、ご経験に応じて『要求分析・設計・実装・検証』という開発の全体像に一気通貫で携われることです。 これまでのご経験を土台に上流設計のスキルを磨き、将来的には技術でチームを牽引するリーダーとして、顧客への技術提案や品質・プロセス改善など、より大きな裁量を持って活躍していただくことを期待しています。 ●働く環境・文化 ◎エンジニアの知的好奇心とキャリアを全力で後押しするカルチャーです。 ・専門書の執筆など、業界トップクラスのエキスパート社員が数多く在籍 ・「豆寄席(勉強会)」やテックブログなど、外部にも活発に発信 ・自社開発の研修講座など、技術の底上げを支える学習コンテンツが見放題 ・技術を極める道も選べる「コンサル/エキスパート/マネジメント」の3軸キャリアパス ・年功序列なし、技術力と成果を正当に評価、定年65歳まで長く働ける環境 ●✨ “誰よりも現場を知っているあなたへ” 以下のような想いを抱えていませんか?　豆蔵なら、その先のキャリアを描けます。 ◎「一部の工程だけでなく、 要求定義から設計・実装・検証まで一気通貫で開発の全体像 に関わりたい」 ◎「広く浅い知識ではなく、 車載ソフトウェア領域で突き抜けた専門性 を身につけたい」 ◎「納期優先の対応ではなく、 品質と安全性を追求した本質的な開発 がしたい」 ◎「既存システムの保守から抜け出し、 自動運転やEVなど最先端のCASE領域に挑戦 したい」 ◎「プレイヤーとして技術を磨き続けた先で、 将来はチームやプロジェクトをリード したい」 もし今、「新しい領域に挑戦したいけど足がかりがない」と感じているなら、豆蔵の話を一度聞いてみませんか? 株式会社豆蔵　ホームページはこちら(https://www.mamezou.com/) 株式会社豆蔵　ニュース・プレスリリースはこちら(https://www.mamezou.com/news) ●会社概要 株式会社豆蔵は、ロボティクス・AI・クラウド・データサイエンス領域を中心に、企業のDX推進や内製化支援を行うテクノロジーコンサルティング企業です。 単なる「開発会社」ではなく、顧客の事業課題や開発プロセスそのものに入り込み、アーキテクチャ設計・要求開発・組織改善・人材育成まで一気通貫で支援している点が大きな特徴です。 特に、フィジカルAI、モビリティ・ロボット開発、ソフトウェアアーキテクチャやクラウドネイティブ技術といった高度な技術領域に強みを持ち、大手メーカー・金融・通信・モビリティ企業を中心に、多くの企業から技術パートナーとして信頼を獲得しています。 また、「技術を極めたいエンジニア」が集まる文化も当社の特徴です。 技術書執筆者、カンファレンス登壇者、博士・修士人材、トップエンジニアが多数在籍しており、年齢や役職に関係なく技術議論が活発に行われています。 コンサルティング会社でありながら、現場で実際にコードを書くエンジニアも多く、“机上の提案だけで終わらない”実践型の技術支援を行っています。 さらに、顧客企業の「内製化」をゴールに据えているため、単発開発ではなく、顧客と長期的な関係性を築きながら本質的な課題解決に向き合える環境があります。 技術力を磨きながら、より上流の課題解決やアーキテクチャ設計、技術コンサルティングにも挑戦できる環境です。 ●取り組み① ◆オンライン技術イベント「豆寄席」 社外の知を積極的に取り込む場として、「豆寄席」というオンライン技術イベントを定期開催しています。 クラウドアーキテクチャの専門書執筆者や、Microsoft Azureの機能実装責任者、LINEのテストコンサルティングの指導者など、多彩な講師を招聘しています。 豆蔵のコンサルタント自身もアジャイル開発、データ分析、ソフトウェア工学、ロボット開発、テスト設計などの得意領域で多数の講演を行っています。 ◆豆蔵デベロッパーサイト 月間7万PVを誇るテックブログ「豆蔵デベロッパーサイト」を運営しています。技術発信は手を挙げれば誰でも参加できる仕組みで、インプットした情報をアウトプットする場として提供しています。 IoT・統計解析・機械学習・アジャイル・モデリング・マイクロサービス・OSSなど、カバー領域は非常に広いです。 ●取り組み② ◆ボトムアップな社風で生まれた社内コミュニケーションの場 〇ライトニングトーク 社員が自身の技術知見やプロジェクト事例、趣味の技術テーマなどを短時間で発表する社内イベントです。部署や役職を超えて知識共有が行われており、「まず話してみる」「アウトプットしてみる」文化が根付いています。 〇Hackathon 「みんなで何かを作る」というよりも、エンジニア同士が気軽に集まり、それぞれが取り組みたいテーマについて共有・振り返りを行うコミュニティに近いイベントです。2カ月に1回オンラインで開催しており、年に1回はリアル開催で集まり、技術談義をしながら交流を深めています。 〇アジャイル勉強会 スクラムやXP、DevOpsなど、アジャイル開発に関する知見を共有する勉強会です。実案件での失敗談や改善事例などもオープンに共有されており、現場で活かせる実践的な学びを得られる場となっています。 〇モデリング勉強会 UMLやオブジェクト指向設計を中心に、設計・モデリングについて深く学ぶ勉強会です。 「良い設計とは何か」「どうモデル化するべきか」といったテーマについて議論を行っており、豆蔵らしい“設計を大切にする文化”を象徴するコミュニティの一つです。実案件での設計事例をもとに議論することも多く、設計力や抽象化力を磨ける場となっています。 〇豆ブレンド 部署や案件の垣根を越えて社員同士が交流するコミュニケーション施策です。同じ会社・同じ事業部でも、案件が異なると意外と接点が少ないこともあるため、「隣の事業部では何をやっているのか」「他のチームはどんな技術を使っているのか」を知るきっかけにもなっています。技術の話だけでなく、キャリアや働き方についても気軽に会話できる、横のつながりを深める場として活用されています。

最新のクラウド技術を武器に、「継続的な改善」環境を自らの手で作り上げて回し続けるエンジニアを募集します。 ◆ミッション ・スモールスタートで始めたシステムを、ビジネスの状況に合わせて柔軟に、かつ着実に育てていくこと。 ・開発者が自ら運用にも責任を持ち、技術の力でシステムとプロセスの両面を磨き上げ続けること ・プロセスの最適化や自動化を通じて、クライアントのビジネスゴールをより速く、より確実に達成できることを目指していただきます。 (※プロセスの自動化例:CI/CDパイプラインの構築やセキュリティ検知の自動化など) ・自動化できるところは極力自動化し、開発者が本質的な価値創造に集中できる環境作りにも挑戦していただきます。 具体的な業務内容 ①スクラムによる継続的なシステム開発 ・開発と運用の境界をなくし、短期間でのリリースとフィードバックのサイクルを回す現場実践 ・ 価値のある機能を素早く届けるための、ソフトウェアアーキテクチャの設計・実装(例:マイクロサービスなど) ②開発プロセスの自動化と手作業の排除 ・AWS環境のIaC(AWS CDK等)を活用したインフラのコード化 ・効率化とミス防止のための自動化(CI/CDパイプライン整備、セキュリティ検知の自動化など) ・開発者が本質的な価値創造に集中できるよう、デプロイやテストの負荷を最小化する仕組み作り ③データに基づいたシステム改善 ・監視やログ、ユーザーの反応から得られた情報を次の開発へと繋げるフィードバックループの構築 ・IaC(AWS CDK等)を活用し、変更を恐れず安全にシステムを進化させられる環境の維持 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

・最新の生成AI(LLM)とAWSのサーバーレスアーキテクチャを武器に、 「開発プロセスの変革(仕様駆動開発)」と「ビジネスへのAI実装(RAG等)」 の両輪をリードしていただきます。 ・Anthropic Claude 等の高度な基盤モデルを最大限に引き出し、AIエージェントによるコード生成や自動検証を組み込んだ、これからの時代のスタンダードとなる開発スタイルを顧客と共に創り上げることがミッションです。 具体的な業務内容 ①仕様駆動開発(Specification-Driven Development)の実践 ・自然言語や構造化された仕様から、Anthropic Claude(Amazon Bedrock経由)等のLLMを用いてコードやテストコードを自動生成する開発フローの構築 ・AIによるコード生成プロセスを前提とした、圧倒的な開発スピードと品質を両立させる「次世代のエンジニアリング手法」の確立 ②高度なRAG(検索拡張生成)システムの構築 ・Amazon Bedrock、Knowledge Bases for Amazon Bedrockを活用した、高精度なナレッジ活用基盤の実装 ・Amazon Connect との連携:コンタクトセンターの通話ログやFAQデータをRAGに組み込み、オペレーターへのリアルタイムな回答支援や応対要約を実現するアーキテクチャの設計 ③サーバーレスAIネイティブな設計・実装 ・ Lambda、Step Functions、EventBridge等を活用し、AIワークフローをスケーラブルに組み込むアプリケーション設計 ・IaC(AWS SAM / AWS CDK / Terraform)を用いた、再現性の高いAIインフラの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

概要 新設された「AI推進課」に参画し、クラウドアーキテクト(AI領域)として生成AIを活用した新規案件の創出から要件ヒアリング、提案・設計をご担当いただきます。 目指すゴールは「サーバーワークスはAIに強い」という市場認知の獲得です。 お客様から求められた内容で構築を進めるだけではなく、お客様の業界ドメインや業務プロセスを調査し、AIで価値を創出するための提案を行うことで、お客様のビジネスをAIでリードするビジネスパートナーになることをめざします。 具体的な業務内容 営業担当と連携した商談初期段階からのヒアリングや提案づくり 受注したプロジェクトのテックリード お客様の業界ドメインや業務プロセスの調査・課題の設定 生成AI関連技術を用いたソリューションの構築・提案 案件について 会社としての実績は累計で1480社/27100プロジェクト(※2025年8月末現在)です。 そのうちの90%以上が直接の受注です。 ⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 当部署では既存顧客へのクロスセル・アップセルを中心に、業務・業界に特化した生成AI案件を強力に推進します。 規模感 小規模では2～3名程度でプロジェクトを担当していただき、大規模なものになれば外部含めて30名ほどのステークホルダーと関わる場合もあります。 得られるスキルやキャリア 生成AIという成長市場で、案件創出・提案フェーズから業務に携わるため、ビジネス開発(BizDev)スキルが身につきます AWSの生成AI・データ関連サービス、LLMの知見 案件創出のためのブログ執筆・顧客向けイベント・ウェビナーを通じた発信力 組織構成 クロスインダストリー第2本部AI推進課への配属となります。 ミッション: 「サーバーワークスはAIに強い」という認知を獲得し、お客様のビジネスをAIでリードするビジネスパートナーになる メンバー構成: 課長1名、メンバー9名 (変更の範囲)会社の定める業務

プロジェクトリーダー(PL)としてAWS環境のインフラ構築プロジェクトに参画し、システム要件のヒアリングから計画立案、案件推進までをリードしていただきます。 お客様から求められた内容で進行管理を進めるだけではなく、潜在的な課題や意図を深く理解し、最適なアーキテクチャの提案を行っていく役割を担います。 AWSとの戦略的協業に基づくエンタープライズ共通基盤の整備や中小企業のDX推進、セキュアな生成AI活用環境の構築など、幅広い案件に裁量を持って取り組み、プロジェクトを成功へ導いていただきます。 具体的な業務内容 プロジェクトを推進するリーダーとして、お客様との折衝をフロントで担いながら以下の業務を実施いただきます。 お客様との打ち合わせ、要件および課題のヒアリング、プロジェクトハンドリング(計画立案・進行管理) AWSを活用したシステムの設計・構築フェーズにおけるチームのリード セールスやエンジニアメンバーとの連携、社内外ステークホルダー間の折衝 【業務内容の変更範囲】 (雇入れ直後) クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲) 会社の定める業務 案件について これまでの導⼊実績は累計で取引社数1,540社、AWS案件実績31,700件を超えています。 そのうちの90%以上が直接の受注です。 ⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 小規模では2～3名程度で1ヶ月程度のプロジェクトから、大規模なものになれば外部含めて数十名のステークホルダーと関わり数年がかりとなる案件まで幅広く対応しています 特徴と強み 生成AIを「使い分ける」自社環境:生成AIをただ「使う」のではなく「使い分ける」のが当たり前の方針で、エンジニアには全員にKiro・Gemini・NotebookLM・Claudeが配布され、日々の業務に活発に使用されています。 AWSとの強固なパートナーシップ:AWS プレミアティア サービスパートナーとして、AWSと直接「戦略的協業」を結ぶ特別な立ち位置にあります。 技術力が高いエンジニアとの研鑽:全社員の90%近くがAWS認定資格を所持しています。 2024 APN ALL AWS Certifications Engineersに28名が選出されるなど、刺激的な環境です。 働きやすさ:2011年よりテレワークを導入しており、現在は90%以上の社員がフルリモートで勤務中です。 得られるスキルやキャリア AWSに特化したプロジェクトのため、AWSの知識や経験を一層積めます PLとしてのプロジェクト推進能力や、経営層・ステークホルダーとの高度な折衝力が磨かれます AWSとの戦略的協業やAnthropic社との連携により、生成AIなどの最新テクノロジーにいち早く触れ、案件に組み込む経験が得られます 顧客の課題を技術とコミュニケーションを使って解決していくために、直接顧客と対話をしながら長期的な関係性を構築できます 豊富な資格取得支援制度を活用し、技術キャッチアップを全社レベルで後押しする環境で成長できます 組織構成 クロスインダストリー第1本部への配属となります。 新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献する製販一体の組織です。 全体構成:部長1名、課長8名(営業課2+技術課7 ※課長兼任あり)、メンバー100名超 スキル・ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの課に加わっていただきます(現在、複数課でPLポジションを募集中です)。 SA1課(中小企業CI・プロジェクト推進型) メンバー構成:課長1名、メンバー9名 期待する役割:中小企業(SMB)を中心とした新規インフラ構築プロジェクトにおいて、PM/PLとして案件を力強く推進していただきます。 CC1課(エンタープライズ・計画立案/顧客コミュニケーション重視) メンバー構成:課長1名、メンバー19名 期待する役割:お客様の言葉の裏にある意図を理解し、中長期的な計画立案や案件推進を実施していただきます。 AWSの一般的な知識を前提としつつも、顧客との高度なコミュニケーション能力とビジネス視点をより重視するチームです。 CC2課(中小規模CSM/技術先行型) メンバー構成:課長1名、メンバー17名 期待する役割:お客様の技術課題をメインにアーキテクチャやAWSサービスの調査・提案します。 特に昨今登場している生成AI関連のサービスはお客様のビジネス課題を大きく改善する可能性はありながら、技術的な仕様の把握・導入方法・限界や責任分界点の把握の難易度が高い領域です。 本当にお客様の課題解決に繋がるのか、時にはお客様と一緒にトライアンドエラーを行いながら解決を目指すポジションです。

顧客の業務課題を解決する Web アプリケーションのフロントエンド開発を中心に担っていただきます React / Next.js(SPA / SSR)を用いた UI 構築がメインとなり、AWS サーバーレスバックエンドと連携しながら、使いやすく価値のある画面を顧客に届けます。 要件定義から設計・実装・運用まで一気通貫で携わるのが私たちのスタイルです。 顧客との距離が近い環境で、オーナーシップを持ってプロジェクトに向き合えます。 また、AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)や Spec Kit を活用した「AI 仕様駆動開発」をベースに開発を進めています。 仕様を構造化し、生成 AI がコードや設計を補助することで、エンジニアがより本質的な課題解決に集中できる環境を目指しています。 具体的な業務内容 ① 顧客向け Web アプリケーションの開発(フルスタック) ・ React / Next.js(SPA / SSR)を用いた業務 Web アプリケーションの開発 ・ Lambda / API Gateway / DynamoDB 等を活用したサーバーレスバックエンドの設計・実装 ② BI ツールの活用 ・ Amazon Managed Grafana / Amazon Quick を活用したダッシュボード構築 ・ 要件に応じた可視化手法の選定(スクラッチ vs BI ツール) ③ データ収集・加工基盤の構築(IoT) ・デバイス・ゲートウェイから AWS 上にデータを収集するパイプラインの設計・実装 ・ 集計処理・外部 API 連携による付加価値化 ④ インフラのコード化・CI/CD ・AWS CDK / AWS SAM による再現性の高いインフラ管理 ・GitHub / GitHub Actions を活用したソース管理・CI/CD パイプラインの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

最新のクラウド技術を武器に、「継続的な改善」環境を自らの手で作り上げて回し続けるエンジニアを募集します。 ◆ミッション ・スモールスタートで始めたシステムを、ビジネスの状況に合わせて柔軟に、かつ着実に育てていくこと。 ・開発者が自ら運用にも責任を持ち、技術の力でシステムとプロセスの両面を磨き上げ続けること ・プロセスの最適化や自動化を通じて、クライアントのビジネスゴールをより速く、より確実に達成できることを目指していただきます。 (※プロセスの自動化例:CI/CDパイプラインの構築やセキュリティ検知の自動化など) ・自動化できるところは極力自動化し、開発者が本質的な価値創造に集中できる環境作りにも挑戦していただきます。 具体的な業務内容 ①スクラムによる継続的なシステム開発 ・開発と運用の境界をなくし、短期間でのリリースとフィードバックのサイクルを回す現場実践 ・ 価値のある機能を素早く届けるための、ソフトウェアアーキテクチャの設計・実装(例:マイクロサービスなど) ②開発プロセスの自動化と手作業の排除 ・AWS環境のIaC(AWS CDK等)を活用したインフラのコード化 ・効率化とミス防止のための自動化(CI/CDパイプライン整備、セキュリティ検知の自動化など) ・開発者が本質的な価値創造に集中できるよう、デプロイやテストの負荷を最小化する仕組み作り ③データに基づいたシステム改善 ・監視やログ、ユーザーの反応から得られた情報を次の開発へと繋げるフィードバックループの構築 ・IaC(AWS CDK等)を活用し、変更を恐れず安全にシステムを進化させられる環境の維持 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。 (雇入れ直後)各オフィス及び在宅勤務 (変更の範囲)会社の定める場所

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。 単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。 ① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 ●VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 ●LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 ●バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 ●PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 ●顧客課題の抽出、構造化、パターン化 ●開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 ●問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 ●顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 ●優先順位付けの判断軸設計 ●事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 ●AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 ●ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 ●PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 ●AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 ●誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 ●AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 ●What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 ●CTO・Engineering との投資対効果レビュー ●プロダクト改善テーマの言語化 ●短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 ●① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。 ●② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。 ●③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。 ●④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。 ●⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

Full Cycle Engineer は、顧客価値の創出を最初から最後まで担います。 単に要件を実装するのではなく、顧客課題を発見し仮説を立てソリューションを設計し AIを活用して開発し本番へ届け効果を測定し継続的に改善するというプロダクト開発の全サイクルをリードします。 ただし、すべてを一人で抱えるわけではありません。Product Manager や Subject Matter Expert、ビジネスチームと協働し、フェーズごとに主担当を持ちながら、成果にオーナーシップを発揮します。 アイデアから顧客価値の創出まで、一つの取り組みをオーナーとして推進します。 例えば、 顧客課題の発見 仮説検証 プロダクト体験の設計 AIを活用した開発 本番リリース KPIの計測 継続的な改善 AIを前提とした新しい開発プロセスの構築 などに携わります。 チケットを担当するのではなく、成果に責任を持つ仕事です。 顧客業務やワークフローを理解する 顧客・社内メンバーへのヒアリング 解くべき課題を見極める 仮説を素早く検証する 曖昧な課題を具体的なソリューションへ落とし込む Product Manager や Subject Matter Expert と協働する ユーザー体験を設計する 短期的な成果と長期的な保守性を両立する AIを前提とした開発スタイルを実践する AIを活用した開発プロセスを改善する 新しいAI技術を検証・導入する 社内の生産性を高めるツールや仕組みを構築する アーキテクチャ設計 本番品質の実装 可用性・セキュリティ・運用性の担保 本番運用と継続改善 プロジェクト全体をリードする 技術・プロダクト両面で意思決定する リリース後の効果を測定する データをもとに改善を続ける 技術水準を引き上げる チームメンバーを支援・育成する 開発プロセスを改善する 技術的な意思決定をリードする ●製品紹介 対話データ解析 AI SaaS「Bring Out」を開発しています。ブラックボックス化されやすい対話データ(商談・社内会議・サービス現場で交わされる会話)を分析し、重要情報を抽出することで、導入企業や働く人々の生産性向上に貢献します。 すでに IT・人材・M&A・不動産・製造・医療など様々な業界で活用され、営業・商品開発・R&D・ファイナンス・人事など幅広い職種で使われています。現在は主にエンタープライズ企業向けに提供しており、高い機密性・可用性・柔軟なデータ連携が求められます。 ●技術環境 バックエンド:Node.js、TypeScript、Python、GraphQL データストア:PostgreSQL、AWS S3、DynamoDB インフラ:AWS、Terraform、Docker、CircleCI AI 活用:AI コーディングツール(GitHub Copilot 等)、LangChain / CrewAI / AutoGen、OpenAI・Anthropic 等の LLM、RAG ●評価指標 私たちは、アウトプットではなくアウトカムを評価します。 例えば、 顧客への価値 ビジネスへのインパクト プロダクト品質 デリバリースピード チーム全体へのレバレッジ AI活用による改善 チームへの貢献 などを総合的に評価します。 ●入社後30日 まずはBring Outを理解する期間です。 ●期待すること プロダクトと事業を理解する システム構成・アーキテクチャを理解する AI Firstな開発スタイルを習得する 顧客やユースケースを理解する 初めての本番リリースを経験する 設計レビューや議論に参加する ●入社後60日 少しずつオーナーシップを持ち始めます。 ●期待すること 中規模機能を主体的にリードする 技術的な設計判断を行う プロダクト企画に参加する 開発プロセスを一つ改善する コードレビューを通じてチームへ貢献する ●入社後90日 Bring OutのFull Cycle Engineerとして自立することを期待します。 ●期待すること 顧客課題の発見からリリースまでを自ら推進できる 顧客との対話を通じて課題を定義できる プロダクトの方向性について提案できる AIを活用した開発を主体的に実践できる 顧客・事業へのインパクトを生み出せる 開発プロセスそのものを改善できる ●キャリアパス Full Cycle Engineerはゴールではありません。 経験や志向に応じて、 Principal Engineer Technical Lead Product Lead Solution Architect Forward Deployed Engineer Engineering Manager 新規事業・新規プロダクト責任者 など、多様なキャリアへ広がります。 技術領域ではなく、「どれだけ大きな課題を解決できるか」がキャリアを決めます。

自動車・モビリティ分野を中心に、モデルベース開発(MBD)やシミュレーションを活用した先端開発プロジェクトに参画いただきます。 電動化やSDV(Software Defined Vehicle)など今後の成長領域に携わりながら、以下の業務を担当いただきます。 ・車載システムのモデル作成、シミュレーション設計・評価 ・ECUや関連コンポーネントの設計・検証 ・安全解析、アーキテクチャ設計、システム要求分析 ・環境/車両/制御システムの連携を考慮したシミュレーション開発 ・モデルベース開発環境を活用した効率的な検証プロセスの構築 ・プロジェクトリーダーの場合:チームマネジメント、進捗/品質/リソース管理、顧客折衝、部門間調整 使用ツール・環境例: ・言語:C/C++/C#/Python ・環境:Windows/Linux/QNX/AUTOSAR/ROS2 ・ツール:MATLAB/Simulink、dSPACE、Vector製品、各種モデル検証ツール ※変更の範囲:会社の定める業務

自動車・モビリティ分野を中心に、デジタルツインやモデルベース開発(MBD)を活用した最先端の開発プロジェクトに参画いただきます。 電動化・SDV(Software Defined Vehicle)や産業機器分野など、幅広い業界でのシミュレーション開発や効率的な検証プロセス構築を担います。 具体的には: ・デジタルツインを活用したプロトタイプ検証/評価 ・Omniverse/Unityなどを用いたシミュレーション環境構築 ・ROS2などを活用した自律システム開発支援 ・産業機器・製造分野におけるデジタルツイン推進支援 ・生産シミュレータを使った工場シミュレーション ・モデル作成、シミュレーション設計・検証(MATLAB/Simulink 等) ・プロジェクトリーダーの場合:チームマネジメント、品質/進捗管理、顧客折衝、部門間調整 使用ツール例: ・言語:C#/Python/C++ ・OS:Windows/Linux/QNX/ROS2 ・シミュレーション環境:Omniverse、Unity、Isaac Sim、Blender、MELSOFT Gemini、Emulate3D ・検証ツール:MATLAB/Simulink/Simscape 等 ※変更の範囲:会社の定める業務

<<業務内容>> ●サマリー 共通基盤(認証基盤を含む)における中長期のアーキテクチャ設計を担い、上流工程を一貫して主導 いただきます。既存システムの状況と今後のプロダクトロードマップを踏まえたデータ設計・リソースサーバー分解の方針策定から、要求仕様の整理、各チームへの分解・進行管理、ステークホルダーとの調整までがスコープです。 特定の実装タスクに閉じず、「何を・どの順序で・どう分解して実現するか」という技術的な意思決定そのものをリードしていただきます。 ●具体的な業務内容 ・既存システム(モノリス)から共通基盤・認証基盤を切り出すためのデータ構造の再設計 ・マルチプロダクトを前提としたリソースサーバーの分解設計、および要求仕様の策定 ・設計をもとにした各チームへのタスク分解・進行管理、上流工程の主導 ・法務・セキュリティ・コンプライアンスを含む各ステークホルダーとの調整、および設計判断に関する説明責任の遂行 ・組織・要件に応じた技術選定、設計判断に関する意思決定およびドキュメンテーション ・AIを積極的に活用し、少人数で大規模基盤を前に進める開発スタイルの推進 <<開発組織の特徴>> タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 ●既存事業領域 タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 ●新規事業領域 スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 ●プラットフォーム領域 タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」——そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 <<開発環境>> ●Backend ・開発言語: Ruby (Ruby on Rails)(Timee) / Go (IdP) ・アーキテクチャ: Modular Monolith ・データストア: MySQL8.0系 ・ツール: Docker、OpenAPI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●その他 ・AIエージェント・LLMツール: 　-開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 　-開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability 　-その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI 　└コード管理:GitHub 　└コミュニケーションツール:Slack, Notion 　└その他:Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc…

●職務概要 自動車・ロボット・家電などの設計開発領域において、まずは技術/プロジェクトの中核メンバーとして業務に携わり、将来的には開発組織を牽引する管理職への成長を期待するポジションです。 入社後は、設計開発業務やプロジェクト推進、顧客対応を通じて当社の開発スタイル・顧客課題・組織特性を理解し、2～3年後には小～中規模チームのマネジメントや顧客提案を担う管理職/マネージャーへのステップアップを想定しています。 ※ご経験・志向に応じて、技術リード寄り/企画・PM寄りなど役割を柔軟に設計します 単なる“名ばかり管理職”ではなく、売上・技術戦略・メンバー育成の方針決定まで担うポジションです。 派遣延長ではなく、2030年に請負比率を50%→70%へ引き上げることをミッションとしてお任せします。 案件選定・体制設計・採用方針にも関与いただける想定です。 ●業務内容 (マネージャー候補) 1.技術・組織戦略の推進補助 組込開発におけるアーキテクチャ検討や技術選択の支援 組織としてのソリューション強化(自動化、開発プロセス改善など) 請負モデル強化のためのプロセス整備・標準化の推進 新規事業、サービス化への取り組み 2.顧客との関係構築補助 提案型のソリューション提供への転換をリード 高頻度の顧客折衝による関係維持・拡大 派遣事業→請負事業への転換・推進 新規案件獲得、企画段階からの提案活動 3.組織マネジメント補助 組込ソフトウェアエンジニア組織のマネジメント メンバー育成、評価、キャリア支援、1on1 の実施 チームのエンゲージメント向上施策の企画と推進 遠隔拠点メンバー、出張を伴う現地PJのマネジメント対応 メーカーで10～20名規模のチームリーダーやプロジェクトマネージャーを経験し、今後は『採算管理や組織づくりまで踏み込みたい』とお考えの方を想定しています

製造業の設計開発領域に特化したAIエージェント「muspec」のプロダクト開発をリードいただくポジションです。 muspecは、製造業の設計開発現場に蓄積された技術文書、規格書、設計記録、不具合情報、過去案件のナレッジなどをAIが構造的に理解し、設計判断・ナレッジ検索・技術検討・FMEAなどの業務を支援するプロダクトです。 本ポジションでは、AI技術そのものの研究開発にとどまらず、製造業の実務課題を理解し、顧客・コンサルタント・エンジニアと連携しながら、プロダクトの機能企画、要件定義、開発推進、品質改善、導入後の改善サイクルまでをリードしていただきます。 具体的には、以下の業務を想定しています。 ・製造業向けAIエージェント「muspec」のプロダクト企画、要件定義、開発ロードマップ策定 ・顧客の設計開発業務、技術文書、ナレッジ活用課題を踏まえた機能設計 ・生成AI、自然言語処理、検索技術、ナレッジグラフ等を活用したプロダクト開発の推進 ・プロンプト設計、RAG、文書構造化、根拠提示、回答精度向上に関する企画・検証 ・エンジニア、AI技術者、製造業コンサルタント、外部パートナーとの開発マネジメント ・PoC案件を通じた顧客課題の抽出、プロダクト改善へのフィードバック ・セキュリティ、権限管理、監査ログ、データ分離など、法人向けAIプロダクトに求められる品質・信頼性の向上 ・将来的なプロダクト組織・開発体制の構築、メンバー育成、開発プロセス整備

お客様のニーズをヒアリングし、最適な提案を行うアカウント営業ポジションです。 ネットワーク、クラウド、セキュリティといったIIJサービスを中心に、コンサルティングから運用に至るまでお客様のあらゆるニーズに応えるソリューションを総合的に提案します。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり [支社・支店のオフィス紹介!](https://www.iij.ad.jp/recruit/about/column/column035.html) [大規模案件を担当!IIJの営業の魅力とキャリアアップとは?](https://www.iij.ad.jp/recruit/about/column/column029.html) [時代の一歩先を創るソリューション営業の歴史と挑戦](https://www.iij.ad.jp/recruit/about/column/column024.html)

コンピューター上で作られた製品や工程の機械的な設計に関するデータを解析し、製品の品質や製造方法の最適化について工学的に計算する解析業務に携わっていただきます。 【想定業務】 ①解析結果と現物の差異確認と条件補正。 仕様に基づく形状、材料などの最適化提案、設計へのフィードバック ②仕様に基づく形状の検討、3Dモデルのメッシュ化、条件決め、CAEツールでの解析等 ③製品設計や生産の効率化や標準化を含んだコンサルティング ④CAE解析研修サービス 【プロジェクト例】 ・振動計測システムのデータ解析/測定立会い/セットアップ ・製品の物理挙動のモデル化 ・現象の可視化、製品の性能、品質確認、システムの合理化、制御アルゴリズムの検討 ・解析モデルの検討 (減速機:電車など) ・車両全体の衝突解析に関するアセスメント業務 ・自動車構造(強度)に基づいた衝突安全試験計画の立案 ・シミュレーション結果と実機の比較検討を行うための実験計画の立案 ・衝突実験の結果からの考察 ・設計部門へのフィードバックと一連の流れを実施する ・付随するレポートの作成 希望や経験、スキルを十分考慮し、最適な案件をお任せします。 変更の範囲:会社の定める業務

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務