中部 フレックス勤務のITエンジニア求人・転職情報

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

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。

具体的な技術に関する情報は「歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう(https://hello-world.smarthr.co.jp/)　」をご覧ください。 ●役割 SmartHRのAI開発基盤ユニットは、全プロダクトのAI開発を支援する横断組織として新設されます。 このポジションでは、チームの立ち上げを技術面・組織面の両軸でリードし、各プロダクトチームが安心してAI機能を開発できる共通基盤を作り上げることが期待されています。 AIを組み込んだプロダクト開発が当たり前になりつつある今、可用性・セキュリティ・運用性を考慮した基盤設計は、事業成長の速度を左右する重要な要素です。 コンテキスト基盤やLLM Gateway、認証・認可の仕組みなど、個々のチームが解決しきれない課題を抽象化し、全社に届ける役割を担うのがこのポジションです。 要件定義から関係者との合意形成、実装・運用まで主体的に動ける方に、SmartHRのAI基盤の未来を一緒に描いていただきたいと考えています。 ●具体的な業務内容 入社直後は、マネージャーやAI開発部の仲間のサポートを得ながら複数のプロダクトチームと対話し、AI開発基盤の大きな方向性・要件を関係者と合意していくことからスタートする予定です。 現場の実態を正確に把握し、中長期の計画に紐づく形でチームのロードマップを描いていただきます。 技術的には、LangfuseをはじめとするLLMOpsツールの本格運用設計、コンテキスト基盤やLLM Gatewayのアーキテクチャ設計・実装など、横断的に影響を持つ仕組みの構築が主な業務です。 入社3ヶ月以内にはMVPとなる取り組みに着手し、2027年にかけてチームを最大5名規模へと拡大しながら、基盤全体のオーナーとして開発・運用を推進していただくことを期待しています。 コードを書く割合は状況に応じて変動しますが、プレイングマネージャーとして手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ●開発規模・開発体制 チーム規模 新設チームのため現在0名 2027年にかけてプレイングマネージャー1名+メンバー4名、最大5名体制を目指す予定 開発体制 複数のプロダクトチームと連携しながら、共通基盤の要件定義〜設計〜実装〜運用を一気通貫で担う AI開発部の既存プレイングマネージャー・マネージャーとのサポート体制(ゼロからの立ち上げでも安心して取り組める環境) ●事業概要 SmartHRは「well-working 労働にまつわる社会課題をなくし、誰もがその人らしく働ける社会を作る。」をミッションに掲げ、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」を開発・提供しています。 今後、SmartHRが目指すのは「人事労務の効率化ツール」ではなく、日本の働き方そのものを変える社会インフラです。給与・勤怠・タレントマネジメントを横断する「人的資本経営プラットフォーム」への進化を挑戦し、企業が「人」に投資できる社会の実現を目指しています。 数百万人のユーザーに支えられるプロダクトがすでにありながら、日本全法人へのカバー率はまだ数パーセント。解くべき課題の広さは、市場の広さそのものです。2030年に売上1,000億円を目標に掲げ、「日本全体の企業とそこで働く人々の当たり前を変える」という大きな挑戦に挑んでいます ●現在取り組んでいる、または今後取り組みたい課題 LLMOpsの整備(LLMの運用管理・モニタリング・バージョン管理の仕組み化) コンテキスト基盤の構築(各プロダクトが共通利用できる情報基盤の設計) LLM Gatewayの整備(全社横断でのLLMアクセス制御・コスト管理) 認証・認可の実装(AIエージェントを安全に運用するための権限管理設計) ガードレールの整備(AIの安全な利用を保証する仕組みの構築) ●配属先 AI開発本部 / AI開発部 / AI開発基盤ユニット / プレイングマネージャー 業務内容変更範囲 会社の定める業務 ●参考情報 AIでSaaSは死なないし、業務システムをAIで内製化してはいけない(https://real.smarthr.co.jp/articles/times_serizawa_0008) 「人的資本経営プラットフォーム」へ進化。2030年売上1000億円を目指し、新たな事業戦略を発表(https://smarthr.co.jp/news/press/20250603_jigyousenryaku/) 2030年に向けた事業戦略─CEOが語る「働く人を支えるインフラ」への挑戦 - YouTube(https://www.youtube.com/watch?v=isrl9YdOjgQ) ●参考資料 SmartHR 会社紹介資料 / We are hiring(https://speakerdeck.com/smarthr_pr/smarthr-company-introduction1) エンジニア採用サイト(https://hello-world.smarthr.co.jp/ SmartHR Tech Blog(https://tech.smarthr.jp/) SmartHR プロダクトデザイン(https://note.com/smarthr_co/m/m0b87dcc52cb0) SmartHR note(https://note.com/smarthr_co) GPTW Japanの「働きがい認定企業」に選出(https://smarthr.co.jp/news/press/27057/)

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。

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…

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

HPCサーバの導入企画、システム設計 HPCサーバマシンの構築、ジョブスケジューラーを使ったシステムの構築。 ●具体的な業務内容 Linuxベースのサーバ構築 ジョブスケジューラ(PBS,GRIDENGINE)によるジョブコントロールシステム構築 オーケストレーションツール(Kubernetes)によるMLOps環境構築 Lustre高速ストレージ環境 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

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)

主に以下の業務に取り組んでいただきます。 本ポジションでは、PM/PMOとしてのマネジメント経験に加え、過去の開発実務経験を活かしながら、開発プロジェクトにおける開発管理環境・開発プロセス上の課題を捉え、改善をリードしていただくことを期待しています。 ・開発プロジェクトの現場に入り込み、開発管理の状況や進め方を分析し、品質・生産性・コスト・スケジュールの観点から課題やリスクを抽出 ・課題に対する改善施策を立案し、プロジェクト関係者を巻き込みながら、開発プロセス・管理ルール・運営方法・各種環境整備の改善を推進 ・改善提言に留まらず、施策の実行、現場定着、効果確認まで一気通貫でリード ・案件支援を通じて得られた知見をもとに、改善施策の標準化・アセット化・サービス化を推進 ・必要に応じて、プロジェクトメンバへの伴走支援や育成を通じて、改善活動の自走化を支援

<入社後の担当領域> ・車載テレマティクスユニットの新規開発/開発済み製品の車種展開・維持改良 コネクティッドサービスの市場動向調査や先行技術動向調査を行い部品戦略の検討をご担当頂きます。 部品サプライヤや関連部署・海外R&Dと協力し、他社に負けないシステムを検討し、社内調整をしながら開発を進めるやりがいのある仕事です。 <使用ツール> CATIA V5

<部概要> ドライブトレイン制御システム開発はエンジンやモーターからの動力を増幅・減速しタイヤに伝える、変速機・4輪駆動装置・デファレンシャルなどの動力伝達装置の制御設計を行う部署です。 <入社後の担当領域> 電動トランスアクスルの制御開発 ・制御設計、図面作成、車載レイアウト検討 ・コスト、重量、開発日程の管理 ・サプライヤ、試験部門、生産部門との打ち合わせ <使用ツール> ・CATIA ・MATLAB/Simulink　HILS、SHILS、MILS

EV・PHEV(電動車両)のモーター、ジェネレーター、エンジン等を統合制御するECUの制御開発を担っている部門 ・EV・PHEVの走行制御や高電圧系電源制御等のシステムや制御仕様設計 ・モデルベースによる制御開発 ・EV・PHEV-ECUのハードウェア設計 ・EV・PHEV-ECUの故障診断およびサービス機能設計 ・モーターや電池の制御 上記の何れかの業務をご担当いただきます

●CADDiのミッションと本ポジションの役割(Why) 製造業は最大の産業でありながら、IT化や構造改革が進みにくい領域でもあります。 SalesEngineerマネージャーは、そんな産業構造の課題に正面から向き合い、経営と現場の間をつなぎ、変革の共創をリードする役割です。 営業の前線ではなく、顧客と共に未来の業務像を描く起点となります。 <具体的な職務内容> ・顧客の中長期的な経営課題を踏まえた業務構造の再設計 ・トライアル設計やアップセル戦略の全体構築と牽引 ・メンバーの育成・提案プロセスの型化と標準化推進 ・FSやPdMなどと連携し、製品ロードマップや導入自動化へフィードバック ・他部門や外部パートナーと連携し、大規模案件の推進リード

●事業内容 大手メーカーや大手卸売業、官公庁などの案件を中心に、システム開発の“根幹”となるフレームワークやクラウド基盤を設計・開発をする会社です。 ●業務内容 ・Java、TypeScriptを利用した業務アプリケーションフレームワークの設計・開発 ・AWSを利用したクラウド開発基盤の設計・構築 ・技術選定や、PoC、プロトタイプの作成 ●クライアントについて 国内トップクラスの企業と取引 変更の範囲:会社の定める業務

本ポジションではタレントマネジメント領域における既存・新規プロダクトを担当し、新たな事業の柱を創り出す変革を期待しています。 プロダクトマネージャーとして、次の成長につながる顧客体験を発見し、新規プロダクトの立ち上げから成長戦略の策定までをリードしていただきます。 PMMと協力して市場を分析し、自ら立てた戦略や仮説を検証しながら、開発チームと共にユーザーに価値を届けます。 将来的には、担当領域の拡大に伴い、チームのマネジメントや採用も担っていただくことを想定しています。 具体的な業務は以下のとおりです。 ・新しい成長領域や顧客体験を発見するためのディスカバリー、戦略策定 ・プロダクトビジョン・目標・ロードマップの策定 ・開発アイテムの企画・優先順位付け ・ユーザーインタビューと課題設定 ・課題解決の要件定義・投資対効果の判断 ・指標設計・データ分析 ・メンバーのマネジメント業務など ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

カメラやミリ波によるセンシング技術により、快適移動空間を実現する車室内監視システムのシステム開発、製品化をご担当頂きます。 ●具体的な業務内容 C, C++,Python JIRA,Redmine,Bitbucket,MATLAB,Simulink,CarSim,EA 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

お客様に対してAWSの導入支援、内製化支援のためのトレーナー業務を行っていただきます。 【具体的な業務内容】 お客様へ対面/リモートでの AWS トレーニング(講義およびハンズオン形式) お客様とキックオフを実施し受講者のレベルやトレーニングによって実現したいことなどヒアリングを行います。基本的に短期間スポットのトレーニングです。 事業拡大のためのアクション検討 教育/トレーニングに関連する教材 (資料および動画コンテンツ) 作成 音声データを扱うので、マイクは入社時に貸与があります。 トレーニングスキル維持向上のためのインフラおよびアプリ開発プロジェクト トレーニングの質を維持向上させるために、トレーニング以外のプロジェクトにも入っていただきます。1ヶ月で終わるものもあれば長期にわたるプロジェクトもあります。 (雇入れ直後)アプリケーションサービス業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務 【メンバー構成】 部長:1名 課長:1名(2020/2021/2022 APN ALL AWS Certifications Engineer) メンバー:4名(2022 APN ALL AWS Certifications Engineer 在籍メンバー含む)

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【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

●概要 現場のトップとして課の目標設定や進捗管理、部下の育成などに取り組み、課のパフォーマンスを高めることがメインミッションになります。 また上記管理業務と並行して、プリセールスとしてプロジェクトに参画し、お客様への要件・課題のヒアリングをご担当いただく場合もございます。 なお、利用技術はAWS導入(オンプレミスからクラウドへの移行)からクラウドネイティブなサーバーレス開発など多岐にわたります。売上が300億以上の会社の案件がメインとなります。弊社ではエンジニアとしての技術研鑽も行いながら組織マネジメントも経験することができます。 ●具体的な業務内容 管理職としてマネジメント業務をしていただきつつプリセールスとして、AWSを活用したシステムの設計や構築を実施いただきます。 ・組織マネジメント 部長や他課の課長陣と組織目標の設定、振り返り ・メンバーマネジメント メンバーへの案件アサイン メンバー業務の分担と調整 所属メンバーの目標設定 ・プリセールス業務 お客様への要件・課題のヒアリング 提案書の作成、商談においての技術的なサポート エンジニア・セールス、その他関連部署との連携 技術に触れていたい等の希望があればエンジニアリング業務を並行して行うこともできます。 ・マネジメント人数 8人～10人のマネジメント人数を想定しています。 配属の課によってマネジメント業務、プリセールス業務の割合は異なります。 ●組織構成 └クロスインダストリー第1本部 ミッション:主に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し、顧客と共に成長する メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課4)、課員57名 期待する役割:エンタープライズ企業へのプリセールスエンジニア、中規模、大規模案件のプロジェクトマネージャーを期待します。また、お客様と長期的な関係性を築くためにコミュニケーション能力も求められます。 入社後の業務イメージ:当社専門部署にて3か月程度のトレーニングを受けていただき、その後はOJT計画に沿ってPMやPL、プリセールス、エンジニアとして既存案件支援に入って頂きます。もちろんどの業務に入って頂く際にも、引継ぎや先輩社員・前任者からのフォローアップはあります。※スキル・ご経験により、トレーニング対象外となる場合もあります。 営業課と技術課の製販一体の事業部のため、メンバーは主に営業・インフラエンジニアで構成されています。 ベテラン・中堅のスキルを持つメンバーもいれば、新卒でOJT研修後に配属された若手も在籍しています。 複数案件を並行して担当しているメンバーも、特定のお客様を重点的にサポートしているメンバーもいますが、いずれも在籍期間や年齢に関係なく、希望と適性によりPMやPLを務めています。

主に金融業界のお客様に対してAWSの導入支援からCCoE支援までをご担当いただきます ●概要 プロジェクトにクラウドアーキテクトとして参画し、システム要件をヒアリングしつつ、アーキテクチャ提案から詳細設計までご担当いただきます。 お客様から求められた内容で設計構築を進めるだけではなく、より良いサービス(時にはAWS以外も)を組み合わせた提案・構成への見直し、さらにAWSのサービスアップデートも含めた最新情報を日々キャッチアップし、最適な設計を目指します。 なお、利用技術はAWS導入(オンプレミスからクラウドへの移行)からクラウドネイティブなサーバーレス開発など多岐にわたります。案件規模(小中規模)によってはエンジニアとして手を動かしつつも、プロジェクトマネジメントなど技術を軸として業務の幅を広げ、経験を積んでいけます。 ●具体的な業務内容 プロジェクトを推進していくエンジニアとして、AWSを活用したシステムの設計や構築を実施いただきます。 (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 ・お客様との打ち合わせ、提案およびヒアリング、プロジェクトハンドリング ・要件定義、AWS設計、構築 ・AWS運用設計、継続的な改善のための提案と実装・運用 ・顧客提案のためのアーキテクチャ・技術検証(最先端の技術・サービスを実際に利用し提案に活かせます) ●メンバー構成 初期構築支援を行う技術1〜4課、サービスの信頼性向上に向けた取り組みを行い顧客への価値向上を担うSRE1〜4課の2部8課体制、計71名が在籍しています。そのうち、3割がPM兼務、7割がエンジニアという比率です。 ・部長:2名 ・課長:8名 ・メンバー:61名(派遣16名を含む)

【概要】 AWSを活用したアプリケーションの設計やサーバーレス開発におけるプロジェクトマネージャー/プリセールスとしてご活躍いただきます。 プロジェクトの期間は、短期から運用を含む長期まで幅広く、技術領域もサーバーレス環境でのアプリ開発からインフラ構築まで多岐にわたります。 最新技術を検証しながら活用し、多種多様な規模の案件を対応しながらも、働き方やキャリアを大事にしたい方はぜひご検討ください。 【具体的な仕事内容】 プロジェクトの計画・立案・実行・完了に至る一連の業務を担当していただきます。具体的には下記のとおりです。 ●提案書の作成 ●要件ヒアリング ●プロジェクト計画の策定 ●プロジェクト管理 ●AWSをつかったアプリケーションの設計 上記に加えて、少人数で行う案件では、手順書や設計のレビュー、技術的なリードをしていただく場合もあります。 また、導入後の運用最適化を支援する案件では、新しい技術やコスト削減の提案を行うプリセールス的な立ち位置としても活躍していただきます。 (雇入れ直後)アプリケーションサービス業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務 【組織構成】 <アプリケーションサービス部> ●ミッション:『サーバーレス』を『OSレス』のアーキテクチャと定めたシステム開発の実現 ●メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課3+教育課1)、課員49名