広島県 大規模トラフィック環境のITエンジニア求人・転職情報

●役割 アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。 「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。 ●職務内容 Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み(PoC〜本番化)までを一気通貫でリードしていただきます。 ● 共通AI/Webアプリケーション基盤の開発 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等)のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離(他社データを混在させない強固なセキュリティ)を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築 ● フルスタック開発・スケーリングの主導 ・プロトタイプの高速な開発(PoC)による仮説検証のリード ・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング ・フロントエンドの状態管理(ストリーミング応答のUI/UX等)から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

さくらのVPSのインフラ構築・運用保守を担い、サービスの核となるシステムを作り上げ、価値提供に向けて継続的な開発、改善を行います。また、既存サービスのみでなく時代に適したSaaS等次世代サービスの開発にも従事していただけます。 さくらのVPSは基本機能として、お客様が安心して利用できる仮想サーバー環境を提供します。ホストサーバーが複数の仮想環境を提供し、それらの仮想環境をコントロールパネルから操作できるのが基本機能となりますが、付加価値としてパケットフィルタやOS再インストールなどの拡張機能が提供されています。クラウドコンピューティングがメインストリームとなる昨今ですが、VPSはシンプルな仮想サーバーが必要な法人、個人顧客に根強い人気があるサービスになります。エンジニアチームはいち組織のためフロントエンド、バックエンド、インフラなど領域を横断する業務なども担当することが出来ます。 【具体的な業務】 インフラ構築、運用においてはホストサーバ、ネットワーク機器などの選定、構築からホストサーバーOS、管理スクリプトの開発、運用まで一貫して対応します。また、バックエンドエンジニアやサービス企画のディレクターと協働して、「さくらのVPS」というプロダクトのマネージメントにも関わることができます。

さくらインターネットのインフラエンジニアは、インターネットを活用したい多くの方々の活動を支えるプラットフォームの設計・開発・運用を行っています。お客様に満足度高く継続的に利用していただくため、サービスに対する多様なニーズに対応する基盤をより早く提供し、また高品質に保つことが必要です。 先進的な技術・従来の技術を駆使し、価値の高いサービスを提供するため、既存の規則やルールに縛られず能動的に取り組んでいただける方を募集しています。 ※本募集職種はさくらインターネットでのインフラ開発エンジニアにご興味をお持ちで、募集中のポジションに適合する職種が見つからない、もしくは複数以上ある方を対象としています。 【業務内容】 さくらのクラウド、VPS、レンタルサーバ、CDNなどいったさくらインターネットにおけるIaaS、PaaS、SaaSにおいて、コントロールパネル、APIといったフロントエンドからバックエンドまで、サービスの核となるシステムを作り上げ、価値提供に向けて継続的な開発、改善を行います。また、既存サービスのみでなく時代に適したSaaS等次世代サービスの開発にも従事していただけます。 実際の業務内容については選考を通して志向を伺いながら決定していきます。 【リモートワークでのコミュニケーションについて】 当社のソフトウェア開発チームはフルリモートでの勤務を前提とした働き方を実践しております。コミュニケーションはSlack・Zoom、ドキュメントはConfluenceを活用し、フルリモートであっても透明度の高い情報共有を行なっています。また、開発においてはGitHub Enterprise　Serverを使用しチームでの開発環境を整えております。

本ポジションでは、24時間365日稼働するシステムを支える最前線として、リアルタイムでサービスの挙動や課題を把握し、安定稼働に向けた運用業務の自動化、運用フローの改善、プロダクション環境で稼働するシステムやコードの改善・修正提案に取り組みます。 また、全社の開発体制を支えることを目的として、社内の開発チームが利用する運用ツールの開発・運用、新規サービスの提供に向けた運用体制の構築、付随サービスの提供なども担当します。 新しい技術を積極的に取り入れながら、監視・運用ツールの開発、業務設計、運用ドキュメントの作成など、幅広い業務に携わります。 多種多様なサービスの運用を通じて、お客様に提供するサービスの信頼性と可用性の向上に責任を持って取り組める環境に魅力を感じる方を募集しています。 主に関わりの深いサービス:さくらのレンタルサーバ、さくらのVPS、さくらのクラウドなど ●具体的には ・サービス提供前の運用フローの準備・構築 ・開発部門からの業務移管に伴う運用設計 ・トラブルシューティング業務 (不具合調査、サービス運用における障害対応など) ・運用作業のコード化・自動化 ・Elastic Stack、Zabbix等を活用した監視基盤の構築・運用 ・社内開発チーム向け運用支援ツール、基盤の開発・提供 ・電話、メールでの問い合わせ対応 さくらインターネットのエンジニアとして、開発チームと運用チームが共通のゴールを持ち、運用性に優れたサービスの開発と文化の醸成を推進していきます。 ●利用している技術 ・Linux, FreeBSD, Windows ・Javascript, React, Vue.js ・Python, PHP, Go, Perl, shellスクリプト ・MySQL, PostgreSQL ・Nginx, Apache ・Kubernetes ・Elasticsearch ・Ansible, Terraform ・Zabbix, Xymon ・Redmine ●目指す将来像 ・サーバエンジニアからインフラエンジニアとして技術領域を広げると共に自身の専門性を発揮し、幅広く活躍出来る人物に成長すること ・お客様に選ばれるサービスを目指し、継続的な機能改善や利便性向上を推進することでサービスの価値向上に貢献出来ること ・チームを技術的に牽引し、後輩の育成やチーム全体のスキル向上に貢献いただくこと

さくらインターネットでは、「さくらのレンタルサーバ」「さくらのVPS」「さくらのドメイン」「さくらのSSL」「さくらのウェブアクセラレータ」など、多くのお客さまに長年利用されているホスティングサービスを提供しています。 本ポジションでは、ホスティングサービスに関する既存機能の改善だけでなく、新技術の検証や新機能のプロトタイピング、社内向け共通基盤や運用支援ツールの開発など、複数サービスを横断した技術課題の解決に取り組んでいただきます。 特定のサービス専任として決まった業務を担当するポジションではありません。候補者の経験や志向性、その時点のプロジェクト状況を踏まえながら、ホスティングサービス領域の開発・改善や新しい技術への取り組みを推進していただきます。PoCのみを行う研究開発ポジションではなく、調査・検証から実装、サービスへの適用、継続的な改善まで一貫して関われることが特徴です。 ●具体的には ・ホスティング関連サービスの設計・開発・改善 ・Web API、管理画面、サービス管理システムの設計・開発 ・新技術、OSS、クラウドネイティブ技術の調査・検証 ・新サービスや新機能のPoC、プロトタイプ開発 ・社内向けツール、運用支援ツール、共通ライブラリ、共通基盤の開発 ・運用自動化や開発生産性向上に向けた改善活動 ・技術的負債の解消、モダナイズ、リファクタリング ・監視、可観測性向上、障害予防に向けた改善 ・複数プロジェクトへの技術支援や技術レビュー ・テックリード、エンジニアリングマネージャー、サービス企画との協働 開発ではアプリケーション領域からミドルウェアや運用基盤まで幅広い技術を扱います。サービスの特性や課題に応じて技術選定や改善提案を行いながら、ホスティングサービスの継続的な進化を支えていただきます。 ●期待する将来像 ホスティングサービス領域の技術課題に対して中心的な役割を担うエンジニアとして活躍する 新技術の検証からサービス適用までをリードし、サービス品質や開発生産性の向上に貢献する 特定の技術領域に閉じず、アプリケーション、ミドルウェア、運用基盤を横断して価値を発揮する 将来的にはテックリードやアーキテクトとして組織全体の技術力向上に貢献する ●利用している技術 言語:Go、PHP、Python、Perl、Shell Script データベース:MySQL、PostgreSQL、Redis、ClickHouse ミドルウェア:Nginx、Apache、Apache Traffic Server インフラ・運用:Docker、Kubernetes、Terraform、Ansible 開発環境:Git、GitHub

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

●概要 AWSを活用したインフラ構築プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーとしてご活躍いただきます。 プロジェクトの期間は短期のものから運用などを含む長期のプロジェクトまで幅広く、技術領域もインフラ構築からサーバレス環境でのアプリ開発までさまざまです。新しい技術や・経験のない規模の案件にチャレンジしてみたい方を歓迎します。 ●仕事内容 プロジェクトの計画・立案・実行・完了までの一連の業務を担当します。具体的には、 ・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 など、プロジェクトの成功に向けて幅広い業務を担います。 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や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担う案件では、新しい技術やコスト削減を提案するプリセールスのような立ち位置としてもご活躍いただきます。 (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 ●プロジェクト事例 ・コンビニエンスストアフランチャイザー様　スマホアプリインフラ環境の構築 約1年のプロジェクト期間で、コンビニエンスストア店舗で使用するスマホアプリのインフラ環境をAWSにて構築。500万を超えるアプリダウンロードによりアクセスが想定を超えることもあったが、その後数ヶ月かけ徐々にアプリケーションとインフラの最適化を実施。その後も継続的にキャンペーン対応などを実施している ・グループ企業のITインフラトータルサービス提供企業様　ネットワーク基盤の再構築によるリードタイム短縮・コスト削減 クラウドをいち早く利用開始したが当初の設計を踏襲していたため、新規VPN接続拠点を開設するまでのリードタイムや運用コストが嵩んでいる状況にあった。AWSの新しい機能(当時サービス発表された直後であり国内実績はなかった)を含めた新たなネットワーク基盤を提案実装し、リードタイムとコストの大幅な削減を実施。 ・規模感 小規模では2～3名程度でプロジェクトを管理していただき、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。 ・期間 小規模なものであれば1ヶ月程度で大規模になれば3ヶ月～1年ほどの案件もございます。 ●組織構成 クロスインダストリー第1本部・第2本部に分かれています。 スキル・ご経験に応じて配属部署を相談させていただいた上で、いずれかの部に加わっていただきます。 ●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。 ●クロスインダストリー第2本部 ミッション:主に既存顧客に向けた安定運用の提供、アップセル・SRE・リセール顧客へのリテンションメンバー構成:部長1名、課長4名(営業課1+技術課3)、課員50名 期待する役割:短期的にはPL・PMとしての役割を期待します。長期的にはプリセールスなどへキャリアの幅を広げていただくこともできます。また社外への発信活動(ブログや書籍の執筆・イベントでの登壇など)、運用メンバーのリーダーとなっていただくことを想定しています。 入社後の業務イメージ:SRE顧客に対する活動(要望のヒアリング、設計、構築、運用保守)をしつつ、比較的小規模な初期構築案件を担当いただきます。ゆくゆくはPLとして案件を対応していただきます。 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。

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/)

広島へのU/I/Jターン歓迎!東京と同水準の開発技術と待遇! 自社プロダクト・サービスのコアエンジニアとして、企画・開発・改善業務全般をお任せしたい思っとるんよ。 ●主な業務 下記いずれかのミッション任せるけんね ・プロダクトの新機能の企画・開発・改善 ・プロダクトのテクニカルサポート・運用・改善 ・プロダクトのリファクタ・リアーキ等による品質・生産性改善

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 2〜5名規模の開発ユニットを率いるプレイングマネージャー(チーフ)として、AIを起点として要件定義からリリースまでを推進します。PMと協働してチーム戦略を開発計画に落とし込むことや、スクラム開発の運営やプロダクトの品質・技術負債の改善などをリードします。合わせて、メンバーのマネジメントや採用を担い、チームとして継続的に成果を出せる体制づくりもお任せします。 入社時点ではメンバーとして参画し、事業戦略・ロードマップ・開発プロセス・アーキテクチャを理解しながらチーム開発に入っていただきます。プレイングマネージャー(チーフ)への任命は、業務上のパフォーマンスや、チームと組織の状況に応じて判断しています。 ●具体的な業務 開発面では、新機能・機能改善の要件定義・設計・実装・テストを主体的に進めながら、品質・パフォーマンス・スケーラビリティの改善に携わっていただきます。 はじめはプレイヤーとして参画いただきますが、プレイングマネージャー(チーフ)への任命後は、マネジメントとしてメンバーの目標設定・評価・1on1を通じた育成支援に加え、スクラムイベントのファシリテーションやプロセス改善をリードをお任せします。コードを書く比率は、目安として3〜8割で、チームや開発状況に応じて調整できます。 ●開発規模・開発体制 <キャリア台帳> ・開発チーム:1チーム(バックエンド3名 / フロントエンド1名) ・PM / デザイナー / QAエンジニアと協働 <人事評価> ・開発チーム: 3チーム(各チームにバックエンド・フロントエンド合わせて3〜4名) ・PM / デザイナー / QAエンジニアと協働 ●配属先 選考を通して、経験や志向性などをもとに配属先を決定しています。現在募集している配属先は以下です。 <タレントマネジメントプロダクト開発本部 / 人事評価> ・[評価業務を効率化し、集めたデータで組織改善をスムーズに - サービスサイト](https://smarthr.jp/talent-management/function/evaluation/) ・[「タレントマネジメントができるプロダクト」へ〜人事評価PMの4年間の軌跡とこれから〜 SLO運用の実践 —— 開発と信頼性担保の両立](https://tech.smarthr.jp/entry/2025/05/12/100000) <タレントマネジメントプロダクト開発本部 / キャリア台帳> ・[キャリア台帳 - サービスサイト](https://smarthr.jp/talent-management/function/career/) ・[事業戦略を日々の開発につなぐチームキックオフの実践](https://tech.smarthr.jp/entry/2026/03/25/153116) ●現在取り組んでいる課題 <AIを前提にした開発プロセスへの移行> AI活用で開発速度を高めつつ、その恩恵を最大化するため、チケット管理・仕様の詳細化・レビュー・品質保証・ドキュメント管理といった開発プロセス全体を整備しています。PdM・デザイナー・QAエンジニアとの協働の質もチーム全体で高めています。 <人事評価> 人事評価は、企業規模や業種を問わずあらゆる組織で行われる普遍的な業務です。一方で、評価制度は企業ごとに千差万別で、ルールが複雑になりやすく、Excelや紙の運用が根強く残り、DX化が進みにくい領域でもあります。私たちは、この「複雑だからこそ手をつけられてこなかった」評価業務そのものを、プロダクトの力で再設計しようとしています。 (1) 業務プロセス全体を一気通貫で再設計する 評価準備から対象者・評価者の設定、評価実施、結果の可視化、給与・賞与への連携まで、煩雑なプロセス全体を複数チームで連携しながら支えています。評価業務の自動化・省人化により、人事担当者を煩雑な作業から解放し、人と組織の成長に時間を使える状態をつくります。導入企業の生産性・業績に影響を与えられるプロダクトです。 (2) 大規模・繁忙期に耐えるパフォーマンスと信頼性 評価業務には明確な繁忙期があり、特定期間にアクセスが集中します。大企業でも安定稼働するよう、負荷試験・インフラ構成の見直し・CI/CDやQA改善に継続的に取り組んでいます。数百万人規模のサービスを支える経験を通じて、インフラやパフォーマンスの知見を活かしながら学び続けられます。 <キャリア台帳> キャリア台帳は、従業員一人ひとりの情報を一画面に集約し、面談記録やタグと紐づけることで「従業員のことがパッとわかる」を実現するプロダクトです。人事だけでなく現場の管理職が、評価・面談・異動・育成といった日々の判断に使える状態を目指しています。 (1) タレントマネジメント領域のハブならではのドメインの難しさ 評価・サーベイ・スキル管理など複数プロダクトのデータが集まる基盤であるため、単独で完結しない機能連携や、人事・経営・現場管理職・本人まで幅広い利用者へのきめ細かな権限制御に向き合うおもしろさがあります。 (2) 大規模テナントでのパフォーマンスと信頼性 数千〜数万人規模の大規模テナントでも安定して使えるよう、検索やデータ参照に起因するパフォーマンス課題の解消、SLOの定義・運用といった非機能品質の向上に継続的に取り組んでいます。 ●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/) ●業務内容変更範囲 会社の定める業務