関東 生成AI開発ツール導入のITエンジニア求人・転職情報

●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

HENNGEのクラウド型メール配信サービス「Customers Mail Cloud」の開発チームにおいて、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクト開発に携わります。 当チームでは、Claude Code等のAIコーディングエージェントを活用により設計ドキュメントとコードAIを生成し、エンジニアは開発対象となるシステムの設計と品質検証に集中する開発スタイルを採用しています。 プロダクトマネージャーの設計をもとに、AIが実装したシステムの動作検証と品質保証を主な業務とし、自らもAIを活用したシステム開発を担当します。 　　　 ●具体的には ・AIが実装したシステムの動作検証(受け入れテスト)の計画・実施 ・設計ドキュメント(markdown)に基づく、AIコーディングエージェントを利用した機能実装 ・テスト設計・テスト自動化の推進 ・プロダクトマネージャー・チームメンバーとの仕様確認・レビュー ・Go / TypeScript / PostgreSQL / AWSを中心とした技術スタックでのSaaS開発 ●事業概要 インターネットでのやり取りが増える中、企業はメールで顧客とつながる機会が増えています。しかし、同時に悪質ななりすましメールによる被害(フィッシング詐欺やランサムウェア攻撃など)も増加し、社会問題になっています。 HENNGEのクラウド型メール配信サービス「Customers Mail Cloud」は、最新のメールセキュリティ技術である送信ドメイン認証に対応し、なりすましメール対策を強化することで、このような問題に取り組んでいます。安心してメールを使える環境を支える、社会貢献性の高いサービスを提供しています。 ※従事すべき業務の変更の範囲: 会社の裁量により、変更となる可能性があります。

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。 SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。 ●このポジションのミッション 一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。 目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。 人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、 AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。 開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。 現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。 ●最初に取り組んでいただきたいこと まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。 ・Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握 ・Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理 ・未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認 ・Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理 これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。 技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。 ●主な業務内容 ①SENXYA DBのProduct Ownership 社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。 「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。 ②AI Native Development AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。 人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。 ③Data Infrastructure 案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。 「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。 ④SENXYA AI / AI Agent 見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。 将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。 ⑤Digital Twin 3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。 ⑥Physical AI / Robotics その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。 このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。

プロジェクトの例 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さ んと多くご一緒しています。 大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・自社用データマートのゼロからの設計・ 構築 Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築および Redash/TableauでのKPI可視化 全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチュー ニング Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進 技術スタック(一部) AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag 分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce 言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux ツール: Slack, Notion, Google Workspace

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのプロダクトエンジニアとして、担当範囲内の業務テーマや機能について、現場の課題理解から設計・実装、本番運用、効果検証、改善までを一貫して担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・業務担当者へのヒアリング、業務観察、利用データの分析を通じた課題の整理 ・担当機能における業務フロー、UI、データモデル、業務ルールの提案 ・フロントエンドからバックエンドまでを含むWebアプリケーションの設計・開発 ・生成AIを組み込んだ機能や業務自動化のプロトタイプ開発、精度検証 ・候補者、求人、選考などのコアデータの品質・信頼性を高めるための機能開発 ・コードレビュー、テスト、リリース、モニタリングを含む継続的な運用 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのシニアプロダクトエンジニアとして、事業インパクトの大きい課題の特定から、ソリューションの設計・実装、現場定着、効果検証までを主導していただきます。 【具体的な業務内容】 ・事業KPI、利用データ、業務担当者へのヒアリングをもとにした、優先して解くべき課題の特定 ・複雑な業務プロセスの整理と、人とAIの役割分担を含む業務全体の再設計 ・業務責任者、プロダクトオーナー、デザイナーなどとの合意形成とプロジェクトの推進 ・Webアプリケーションのアーキテクチャ設計、技術選定、データモデル設計、フルスタックな開発の主導 ・生成AIを組み込んだ機能における、精度、品質、コスト、速度、運用方法の設計と改善 ・設計レビュー、コードレビュー、技術的なフィードバックを通じたメンバーの支援 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのソフトウェアエンジニアとして、担当する機能やシステム領域について、要件定義・設計・実装・テスト・リリース・運用・改善までを一貫して担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・フロントエンドからバックエンド、インフラまで含むWebアプリケーションの設計・開発 ・既存コードやデータ構造の分析、技術負債の特定と段階的な改善 ・事業やプロダクトの将来的な変化を見据えた、保守性・拡張性の高いアーキテクチャやデータモデルの提案 ・パフォーマンス、可用性、セキュリティ、データ品質、障害耐性の向上 ・生成AIを組み込んだ機能や業務自動化の設計・開発・運用 ・コードレビューや設計レビューを通じた、チーム全体のソフトウェア品質の向上 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・仮説の検証が進み、次の意思決定につながっているか ・営業生産性や粗利などの数値に変化を生み出せているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのシニアソフトウェアエンジニアとして、事業・プロダクト上の課題を技術課題へ落とし込み、重要機能の開発とシステム全体の継続的な進化をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ・プロダクト戦略を踏まえた技術課題の整理、実現方針の策定 ・システム全体を見据えたアーキテクチャ、API、データモデルの設計・改善 ・重要度または難易度の高い機能の設計・実装および技術的なリード ・生成AIを活用した機能の技術検証、設計、プロダクト導入 ・性能、可用性、障害耐性、セキュリティ、監視・運用性を含む非機能要件の設計・改善 ・設計レビュー、コードレビュー、テスト戦略を通じた開発品質の向上 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

適性検査を提供するカオナビパーソナリティの機能開発から運用保守までを担当していただきます。 特定の業務領域に閉じず、プロダクト開発におけるあらゆるロールを柔軟にこなすことが求められます。 フロントエンド、バックエンド、インフラなどすべてを一気通貫で担当していただきます。 【開発環境】 開発言語:TypeScript, Ruby フレームワーク:React, Ruby on rails コード管理:Github DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Datadog, Sentry 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code新規 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社内での全ての業務、および出向先・転籍先会社での全ての業務

くすりの窓口の医薬品事業開発では、全国の調剤薬局向けに、医薬品の発注・在庫管理・棚卸を行う「e-オーダー」と、調剤監査アプリ「KPICK」を開発・運用しています。 いずれも薬局の毎日の業務を支えるシステムで、薬局間で余った在庫を融通しあう「みんなのお薬箱」や物流(倉庫)ともつながり、医薬品の供給を支える役割を担っています。 本ポジションは、e-オーダーまたはKPICKのどちらかの開発チームを率いるPM/PL(リーダー候補)です。 事業部や現場から上がる要望・問い合わせを、事業として何を優先すべきかの視点で整理し、要件に落とし込み、AI駆動開発で素早く形にして、リリース後の運用まで責任を持っていただきます。 Claude Codeを使ったAI駆動開発を組織的に進めており、設計書づくり・実装・テスト設計の一部をAIに任せ、人は判断・レビュー・上流工程に集中する体制を作っています。 ●所属チーム 医薬品事業開発(e-オーダー/KPICK) チーム構成:エンジニア16名 ●正社員 6名 ●SES 10名 ●入社後すぐにアサインするプロダクト名 以下のいずれか1つ ① e-オーダー(調剤薬局向け 医薬品の発注・在庫管理システム) 発注・在庫管理・棚卸・薬局間の在庫共有などを扱う、薬局の日々の業務を支えるWebシステムです。 ② KPICK(調剤監査アプリ) 処方箋の監査・調剤前の監査・予製の監査など、薬局の調剤業務の安全を支えるアプリです。 ●AIツール Claude Code、Copilot ●入社後に使う可能性のある技術 ●Claude Code を使ったAI駆動開発(AIエージェントによる設計書作成・実装・テスト設計・レビュー支援) ●PHP(FuelPHP/Laravel)、TypeScript(Next.js)、Java ●MySQL を使ったデータ調査・性能改善 ●AWS 環境で稼働するシステムの理解 ●タスク管理:Backlog ●コミュニケーション:Slack ●開発課題 ●事業拡大にともない、要望・問い合わせの量が増えており、開発の優先順位づけとスピードの両立が必要 ●AI駆動開発の仕組み(設計書・テスト・レビュー)をチーム全体に定着させること ●データ量の増加にともなう画面・バッチの性能改善 ●技術負債 ●長年運用しているシステムのため、古いフレームワーク(FuelPHP)の部分が残っており、Laravel への移行を進めている ●仕様が人に依存している(属人化している)領域があり、設計書の整備を進めている ●このポジションのミッション 担当プロダクト(e-オーダーまたはKPICK)の開発チームをリードし、事業の成長に直結する開発を推進することがミッションです。 ●事業部の要望を「言われたものを作る」のではなく、事業として何が必要かを理解した上で要件に落とし込む ●AI駆動開発を使って、少ない人数でも速く・確実に届けられるチームを作る ●メンバーを育て、チームとして自走できる状態を作る ●入社後3ヶ月でやること 1ヶ月目: ●担当プロダクトの業務(薬局の発注・在庫管理、または調剤監査)と事業の全体像の理解 ●チームの体制、メンバー、開発フロー、AI駆動開発の進め方の把握 ●既存の設計書・問い合わせ対応を通じた現状の課題の把握 2ヶ月目: ●案件の優先度整理、開発スケジュールの作成 ●事業部・CSとの定例運用、課題管理への参加 ●AIを使った設計〜実装〜テストを自ら1案件回す 3ヶ月目: ●メンバーのタスク管理・進捗管理・レビューをリード ●事業部との要件調整、リリース判断に関与 ●売上貢献・業務効率化・品質改善につながる開発テーマの提案 ●3〜5年後のキャリアパス 入社後の成果・志向に応じて、 ●e-オーダー/KPICK 両プロダクトを横断する開発マネージャー ●テクニカルマネージャー、またはエキスパート上位職 を目指していただけます。 みんなのお薬箱(薬局間の在庫共有)や物流など、医薬品事業の周辺領域へ担当を広げることも可能です。

【主な業務内容】 フィリピンからの開発移管に伴う、コードベースの品質改善・バグ修正・リファクタリング PHP (Laravel) を用いたバックエンドの新規機能開発・APIバージョン管理 生成AIツール(GitHub Copilot, Cursor等)を活用した効率的な開発実践 プロダクトチームやCS(カスタマーサクセス)チームと連携した上流からの仕様検討 【開発環境・技術スタック】 フロントエンド:React, TypeScript(フロントエンドポジション必須) バックエンド:PHP, Laravel(バックエンドポジション必須) インフラ:AWS (EC2, Aurora など) その他: 生成AIツールの積極活用、GitHub、各種クラウドインフラ 【働き方】 ワークライフバランスの実現 フレックス勤務制度やハイブリッド勤務体制(リモート×出社)を導入 経験者がスムーズに立ち上がれる、オープンな情報共有とナレッジ環境 「助け合い」「情報共有」「ナレッジ活用」を重視し、一人で抱え込まずにキャッチアップできる環境 【キャリアパス】 個人の志向性に合わせた柔軟な評価・キャリア設計 MBO制度を導入しており、半年に一度の目標設定を行っています。会社の目指す方向性と個人のありたい姿から逆算し、今どのような挑戦やキャリアを重ねていくかを上長と相談しながら設定することで、一人ひとりの成長を伴走します。 「役割をゼロから創れる」立ち上げ初期ならではの裁量と柔軟性 現在は国内開発チームの立ち上げ初期フェーズだからこそ、決まった枠組みに縛られる必要はありません。ご自身の「やりたいこと」や「キャリアの志向性」に合わせて、役割を自ら創り、入っていくことが可能です。 〈描けるキャリア例〉 テックリード: アーキテクチャ選定や技術的課題の解決を牽引 EM / PL: チームビルディングや開発プロセスの構築・推進 PM・PMO: CSや事業側と深く連携し、プロダクトの企画・仕様検討からコミット 【入社後に期待すること】 ●入社直後〜3ヶ月: 既存コードの解読、バグ修正や小さな機能追加を通じてドメイン(アルムナイ領域)とコードベースの理解を深める。先輩エンジニアのサポートのもとで業務を進める。 ●半年後: 「詳細な要件定義から実装・テスト・リリースまでの一連のプロセスを1人で完遂できる」状態を目指す。

【主な業務内容】 老朽化UIの刷新:レガシーになりつつあるフロントエンドコードのTypeScript化・Reactでのコンポーネント再設計・リファクタリング ユーザー体験(UX)の向上:B向け管理画面の操作性向上、およびC向けSNS(コミュニティ機能)のレスポンシブ・UI改善 CS(カスタマーサクセス)やデザイナー・プロダクトチームとの連携:ユーザーの声をもとにした画面仕様の検討 生成AIを活用した開発実践:CursorやGitHub Copilot等の生成AIツールをフル活用した効率的なフロントエンド実装・テストの推進 技術的リード・育成:ジュニアエンジニアへのコードレビュー、開発ナレッジの共有、フロントエンド品質基準の策定 ※ご志向に合わせたアサインや挑戦が可能です。 【開発環境・技術スタック】 フロントエンド: React, TypeScript バックエンド: PHP, Laravel インフラ:AWS (EC2, Aurora など) その他: 生成AIツールの積極活用、GitHub、各種クラウドインフラ ※上記スタックの経験年数や種類に強く固執せず、「課題に対して最適な技術を選択・適用できるか」を重視します。 【働き方】 ワークライフバランスの実現 フレックス勤務制度やハイブリッド勤務体制(リモート×出社)を導入 経験者がスムーズに立ち上がれる、オープンな情報共有とナレッジ環境 「助け合い」「情報共有」「ナレッジ活用」を重視し、一人で抱え込まずにキャッチアップできる環境 【キャリアパス】 個人の志向性に合わせた柔軟な評価・キャリア設計 MBO制度を導入しており、半年に一度の目標設定を行っています。会社の目指す方向性と個人のありたい姿から逆算し、今どのような挑戦やキャリアを重ねていくかを上長と相談しながら設定することで、一人ひとりの成長を伴走します。 「役割をゼロから創れる」立ち上げ初期ならではの裁量と柔軟性 現在は国内開発チームの立ち上げ初期フェーズだからこそ、決まった枠組みに縛られる必要はありません。 ご自身の「やりたいこと」や「キャリアの志向性」に合わせて、役割を自ら創り、入っていくことが可能です。 ●描けるキャリア例: テックリード: アーキテクチャ選定や技術的課題の解決を牽引 EM / PL: チームビルディングや開発プロセスの構築・推進 PM・PMO: CSや事業側と深く連携し、プロダクトの企画・仕様検討からコミット

【主な業務内容】 ・オフィシャル・アルムナイの機能開発、運用保守、リファクタリング・バグ修正 ・日本国内チームへの移管に伴うコードベースの品質改善・開発プロセスの再構築 ・生成AI(GitHub Copilot等)を活用した開発スピード(D)・品質(Q)の向上施策 ・業務要件に基づいた技術的なアーキテクチャ選定・設計・実装・テスト ・プロダクトチームやCS(カスタマーサクセス)チームと連携した上流からの仕様検討 ・ジュニアエンジニアのフォロー・ナレッジ共有 ※ご志向に合わせたアサインや挑戦が可能です。 【開発環境・技術スタック】 ・フロントエンド: React, TypeScript ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ:AWS (EC2, Aurora など) ・その他: 生成AIツールの積極活用、GitHub、各種クラウドインフラ ※上記スタックの経験年数や種類に強く固執せず、「課題に対して最適な技術を選択・適用できるか」を重視します。 【働き方】 ・ワークライフバランスの実現 フレックス勤務制度やハイブリッド勤務体制(リモート×出社)を導入 ・経験者がスムーズに立ち上がれる、オープンな情報共有とナレッジ環境 「助け合い」「情報共有」「ナレッジ活用」を重視し、一人で抱え込まずにキャッチアップできる環境 【キャリアパス】 ・個人の志向性に合わせた柔軟な評価・キャリア設計 MBO制度を導入しており、半年に一度の目標設定を行っています。会社の目指す方向性と個人のありたい姿から逆算し、今どのような挑戦やキャリアを重ねていくかを上長と相談しながら設定することで、一人ひとりの成長を伴走します。 ・「役割をゼロから創れる」立ち上げ初期ならではの裁量と柔軟性 現在は国内開発チームの立ち上げ初期フェーズだからこそ、決まった枠組みに縛られる必要はありません。ご自身の「やりたいこと」や「キャリアの志向性」に合わせて、役割を自ら創り、入っていくことが可能です。 〈描けるキャリア例〉 ・テックリード: アーキテクチャ選定や技術的課題の解決を牽引 ・EM / PL: チームビルディングや開発プロセスの構築・推進 ・PM・PMO: CSや事業側と深く連携し、プロダクトの企画・仕様検討からコミット 【入社後に期待すること】 ・入社直後〜3ヶ月: 不具合修正や小〜中規模開発を通じた、既存コード構造およびプロダクト(ドメイン)の理解 ・半年後: 中規模な機能開発において、要件の整理からリリースまでを自律的に完遂できる状態

【主な業務内容】 老朽化UIの刷新:レガシーになりつつあるフロントエンドコードのコンポーネント再設計・リファクタリング ユーザー体験(UX)の向上:B向け管理画面の操作性向上、およびC向けSNS(コミュニティ機能)のレスポンシブ・UI改善 CS(カスタマーサクセス)やデザイナー・プロダクトチームとの連携:ユーザーの声をもとにした画面仕様の検討 品質改善・パフォーマンス向上:移管に伴う既存バグ解消および動作パフォーマンスの改善 生成AIを活用した開発実践:CursorやGitHub Copilot等の生成AIツールをフル活用した効率的なフロントエンド実装・テストの推進 【開発環境・技術スタック】 フロントエンド:React, TypeScript(フロントエンドポジション必須) バックエンド:PHP, Laravel(バックエンドポジション必須) インフラ:AWS (EC2, Aurora など) その他: 生成AIツールの積極活用、GitHub、各種クラウドインフラ 【働き方】 ワークライフバランスの実現 フレックス勤務制度やハイブリッド勤務体制(リモート×出社)を導入 経験者がスムーズに立ち上がれる、オープンな情報共有とナレッジ環境 「助け合い」「情報共有」「ナレッジ活用」を重視し、一人で抱え込まずにキャッチアップできる環境 【キャリアパス】 ●個人の志向性に合わせた柔軟な評価・キャリア設計 MBO制度を導入しており、半年に一度の目標設定を行っています。会社の目指す方向性と個人のありたい姿から逆算し、今どのような挑戦やキャリアを重ねていくかを上長と相談しながら設定することで、一人ひとりの成長を伴走します。 ●「役割をゼロから創れる」立ち上げ初期ならではの裁量と柔軟性 現在は国内開発チームの立ち上げ初期フェーズだからこそ、決まった枠組みに縛られる必要はありません。ご自身の「やりたいこと」や「キャリアの志向性」に合わせて、役割を自ら創り、入っていくことが可能です。 〈描けるキャリア例〉 テックリード: アーキテクチャ選定や技術的課題の解決を牽引 EM / PL: チームビルディングや開発プロセスの構築・推進 PM・PMO: CSや事業側と深く連携し、プロダクトの企画・仕様検討からコミット 【入社後に期待すること】 ●入社直後〜3ヶ月: 既存のReact/TypeScriptコードベースの理解、CSから上がる小さな不具合修正や既存コンポーネントの修正。 ●半年後: 1つの機能における「画面の仕様検討・設計〜Reactでの実装・テスト〜リリース」までを、先輩のサポートを受けつつ1人で完遂できる状態。

●Java (Spring Boot) を用いたバックエンドの設計・開発 ●Next.js / TypeScript を用いたフロントエンドの設計・開発 バックエンドを主軸としつつ、必要に応じてフロントエンドも担当いただきます。フロントエンドの実務経験は必須ではありません。 ●対応業務領域の拡大に向けた機能追加とアーキテクチャの進化 ●実運用データにもとづくパフォーマンス改善と、継続的なリファクタリング ●監視・障害対応の仕組みづくりと、運用の自動化 ●プロジェクト全体を通じ、これまで培った経験を存分に発揮していただき、開発チームのリード、社内外との調整やリードをお任せします。 【開発環境・使用ツール】 「一度作って終わり」のシステムではなく、常に最新の技術進化を取り込み続けることを目指しています。言語、フレームワークともに、常に最新安定版への追従・バージョンアップを開発サイクルに組み込んでいます。技術の新しさ自体を目的とはせず、お客様に価値を届けることを最優先に判断します。お客様の資産をお預かりしている以上、大胆な作り替えよりも確実な前進を選びます。 バックエンド: Java (Spring Boot) 新しい言語機能も活用し、冗長な記述を排した見通しの良いコードベースを維持します。 フロントエンド: TypeScript, Next.js AIによるコード生成・プロトタイピング: UIコンポーネントの雛形作成やロジックの実装において、AIツールをフル活用しています。 データベース: PostgreSQL (Amazon Aurora) CI/CD: GitHub Actions ドキュメント/コミュニケーション: Jira, Notion, Slack, Zoom AI: GitHub Copilot, Notion AI,etc コード補完・生成、プロトタイピング、ドキュメント作成など、開発の各場面でAIツールを活用しています。 【証券未経験を歓迎する「バックアップ体制」】 証券ドメインの知識がないことを不安に思う必要はありません。チーム内には、大手証券会社で数々のプロジェクトを成功させてきたドメインのスペシャリスト(企画・PM)が複数名在籍しています。複雑な業務ロジックや要件は彼らと議論しながら固めていくため、証券知識ゼロからでも十分にキャッチアップできる環境です。 一方で、業務を理解しようとする姿勢と、業務担当者や他チームと自ら対話していく力は求められます。「言われたものを作る」のではなく、業務とシステムの両面から最適解を一緒に探せる方を歓迎します。 【担っていただく役割】 今回募集するのは、この基盤を本物の事業インフラへと育てていく、技術面の中心を担うメンバーです。実際のお客様の資産とお金が動き始めた今、求められるのは「動くもの」ではなく「止まらないもの・伸び続けるもの」です。構想ではなく、実データとお客様の反応を根拠に判断できる立場です。 ●設計・実装: バックエンドを中心に、自ら手を動かして機能を形にする ●技術的な意思決定とアーキテクチャの進化: 技術選定と方向づけを担い、業務スペシャリストと対等に議論しながら、将来の10倍規模のデータ量・取引量に耐える構造へ作り替えていく ●信頼性への責任: 可用性・監視・障害対応の設計を通じて、止まらないシステムを保つ ●開発の進め方づくり: 設計・コードレビューの基準づくりと、品質と開発速度を両立させるプロセスの設計 ●チーム全体の底上げ: 設計レビューや技術的な議論を通じて、チームとしての開発力を引き上げる 日々の実装から離れるポジションではありません。 ご自身で設計し、実装する立場のまま、技術的な判断にも踏み込んでいただくイメージです。自分の担当範囲を作り切るだけでなく、システム全体とチーム全体を見渡して動いていただくことを期待しています。 要員計画や評価といったマネジメント業務は、ご志向次第です。まずは技術面に集中していただけます。チームは今後拡大していくため、開発チームの文化づくりや採用・育成をリードする道も選べます。「プロフェッショナル」と「マネジメント」のどちらの道も、自ら切り拓ける環境です。

SREチームは、“サイトの信頼性”と“開発組織の生産性”の両立をミッションに、主力プロダクト「モチベーションクラウド」を中心とした複数のサービス基盤を横断的に支えています。 ご入社後は、シニアSREとして、プロダクトの信頼性向上と、AIエージェントを活用した開発・運用を安全かつスケーラブルに進めるための環境整備を担っていただきます。 マネジメントではなく技術面でSREチームを支えるシニアICとして、担当領域では自ら課題を設定し、技術的な判断から実装・改善まで一貫して推進いただくことを期待しています。 入社後は、下記のような領域を中心にご活躍いただきたいと考えています。 ●業務内容 プロダクトの信頼性向上 AWS・Terraformを中心としたインフラの設計・構築・運用 モニタリングやインシデント対応を通じた継続的な信頼性改善 AI駆動開発を支える環境整備 AIエージェントを安全に活用するための実行環境の設計・改善 権限設計やガードレールの整備・標準化 開発・運用プロセスの自動化 AIを活用したSRE業務・開発プロセスの自動化・効率化 SRE領域の技術課題の解決 信頼性・セキュリティ・コスト・パフォーマンス等の課題設定から、技術選定・設計・実装・改善までを推進 チームへの技術支援 設計・コードレビューや技術的な知見の共有を通じた、SREチーム・開発チームへの支援 ### 入社後に期待すること まずは担当するセキュリティ・信頼性領域の課題を自ら設定し、改善まで一貫して推進いただきます。 半年程度を目安に、AIエージェントの権限・ガードレール等の仕組みを整備し、人の承認や作業を必要とせず安全に自律実行できる領域を広げていただくことを期待しています。

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社として内側から支援し、クラウド / データ / AIを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出を実現します。 今回募集するソリューションアーキテクト(インフラアーキ)は、MUFGグループ各社に対してアーキテクチャの検討、企画・提案活動を行い、プロジェクトにおける技術リードを担当するポジションです。特に、組織内にAIツール / AIエージェント / LLMプロダクトを構築・展開するためのAIプラットフォームの全体設計を専門とします。また、AI / LLM領域に限らず、クラウドプラットフォーム全般の全体設計や個別プロダクトのクラウドアーキテクチャ策定も担当します。 ※異業界出身者歓迎(これまでのご経験をぜひ金融領域で活かしてください) 【職務内容】 ・AIプラットフォーム / クラウドインフラの全体設計を専門とするインフラアーキテクト ・要件が柔らかい構想段階からMUFGグループ各社・各部における検討に参画。ビジネス特性を踏まえたシステム要求・制約事項を整理(状況に応じて、JDDのDXコンサルタント等と協働) ・最新の技術動向を踏まえた初期的な全体アーキテクチャの策定・提案、開発規模見積による案件立ち上げの推進 ・金融グレードの統制・セキュリティ要件を満たすアーキテクチャを策定し、セキュリティ所管部等への技術面の説明責任も担う ・案件立ち上げ後はアーキテクトとして設計指針を策定、インフラエンジニア等とともにアーキテクチャの決定と実装をリード 【会社とメンバー】 Japan Digital Design(以下、JDD)は、MUFGグループ各社に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心・安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAIエージェントの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AIエージェントを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融業界の経験者に限らず、大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたスタートアップからも経験豊富な人材が集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、Tech PM、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の専門人材でプロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 【カルチャー】 ・フルフレックス・フルリモート可能な柔軟な働き方(地方からの勤務も可能ですが、対面が有効な場面ではJDDやMUFG各社のオフィスにスポットで出社することはあります) ・職種横断でプロダクトや業務課題に向き合うチーム開発文化 ・新しい技術を実際の金融業務・金融サービスに適用するチャレンジを歓迎 ・AI、クラウドなど先端領域に自由に触れながら実務で成長できるIT環境 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 【技術スタック】 クラウドインフラ/IaC ・Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure ・Databricks ・Terraform / AWS CDK コミュニケーションツール / 開発ツール / AIツール ・Slack / Microsoft 365 など ・GitHub Enterprise Cloud / JIRA / Confluence など ・Claude Enterprise(Claude Code)/ ChatGPT(Codex)など ※既存プロジェクトにおける主な利用技術だけを記載しており、プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します ※変更の範囲 業務:会社の定める業務

本ポジションは、AI関連プロジェクトの開発リードに加え、長年の運用で複雑化した既存システムの再構築を担っていただきます。 ・技術的負債の解消: 複雑化した「PROBASE」等の既存コードに対し、リバースエンジニアリングを厭わず、品質向上とアーキテクチャの再構築を主導します ・AIプロジェクトの推進: PKSHA社と取り組むAIマッチングシステムの追加機能開発において、設計から実装までを技術面で牽引します ・コード品質の担保: エンジニア組織を技術面で支え、メンバーのコードレビューや技術選定に責任を持ち、現場の迷いを解消する支柱となります ●AIマッチングシステムとは 顧客と当社営業との商談内容を文字起こしし、その内容を元に登録プロ人材の人選を最適かつスムーズに行えるAIマッチングシステムを構築しています。PoCを経て2025年9月より本格運用開始しているため、1→10に近いフェーズにおいて、ブラッシュアップや追加機能開発、AI技術を活かしたユーザー体験の向上に携わって頂きます。 ●PROBASEとは 2021年から運用しており、主に当社稼働のプロ人材の業務報告に利用されています。当社稼働のプロ人材の場合は、当社Salesforceとの情報連携も必要になっており、運用当時から改善が積み重なり、実装が複雑化してきております。 コードレベルでの技術負債の解消(リファクタリング)や、将来的な機能拡張を見据えた改善に携わって頂きます。 ●ミッション ・PKSHA社と取り組むAI関連プロジェクトをはじめとした、当社で開発するシステムを担当していただきます ・要求事項から技術的な検討事項を洗い出し、最適なソリューションを設計・実装する ・開発計画に基づき自ら手を動かしつつ、メンバーのタスク進捗や品質をマネジメントする ・計画工数の20%を改善に投資する文化を作り、中長期的なデリバリー効率を最大化させる ・上記のようにミッションが多岐に渡るため、優先度を付けて実現していく想定です ●開発環境 下記が現環境ですが、最適なものに変更していくことも選択肢となります。 ・基本MacBookを支給(希望制によってWindowsも選択可) ・サーバーサイド:PHP(Laravel) ・フロントエンド:jQuery, Vue.js ・DB:MySQL, Redis, Elasticsearchなどの全文検索エンジン ・インフラ:AWS, Google Cloud BigQuery ・開発ツール:GitHub ・コミュニケーションツール:Slack、MetaLife ●組織構成 同組織では現在3プロダクトを担当しており、事業責任者1名、PdM2名、エンジニア9名(うち業務委託6名)、カスタマーサクセス3名で構成しています。30代〜40代が中心となり中途社員が活躍する組織です。 現在は「個の集合体」ですが、シニアメンバーの参画により、各ユニットが自律して意思決定できる組織への変革を目指しています。 また、社内には別途、社内システムの保守/運用を担うコーポレートエンジニアチームがおります。 ●サーキュレーション 当社は企業が抱える様々な経営/事業課題に対して、プロ人材の経験・知見を活用した課題解決サービス「プロシェアリングコンサルティング」を展開しています。 2025年8月にPKSHA Technologyグループに参画し、AI技術に強い体制を整え、プロシェアリングコンサルティングの品質/生産性向上を目的に、同社とAIマッチングシステムの開発を進めています。

Tech Lead としての仕事 ●音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計 ・ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか — その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。 ●プロダクト機能の設計・実装リード ・会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。 例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。 ●チームの技術リード ・設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。 ●チーム体制 約60名がエンジニア組織に在籍しています。 全社256名、エンジニアの外国籍比率は44%です。 Speech チームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。 【開発環境】 ●言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX ●AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker ●データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ●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 【学習と開発の支援】 ●AIツール利用サポート ・JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 ●開発ツール支援 ・利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) ●書籍購入補助 ・技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) ●語学学習 / 資格取得支援 ・日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 ●リフレッシュ手当 ・ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) ・e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 ●家賃手当 ・該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 【働き方】 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

●現在向き合っている課題 これまでのAI活用によって、実装以降の工程を中心に、新規プロダクトの開発期間を短縮してきました。 一方で、複数の新規プロダクトを継続的に立ち上げるためには、まだ次のような課題があります。 顧客課題や事業構想を、短期間でプロダクト要件・システム設計へ落とし込むプロセスの確立 AI による実装を前提に、そのコード品質を担保するアーキテクチャやガードレールの整備 高いプロダクト品質を低コストで実現するための AI を用いたレビューやテストプロセスの改善・自動化 個人の経験や工夫に依存しているAI駆動開発の知見を、再現可能なプロセスとして標準化すること 新規プロダクト開発における「生産性」と「生み出した顧客価値」を可視化する指標・仕組みの確立 そのため、一つのプロダクトを開発するだけでなく、その経験を次のプロダクトへ展開し、AI時代の新規プロダクト開発の進め方そのものを形にしていただける方を求めています。 少人数チームで新規プロダクトの企画からリリース、その後の改善までを一貫して推進していただきます。 主な業務 ●プロダクトの構想・仮説検証 顧客課題や事業構想を踏まえたプロダクト要件の整理 PdMと連携した仮説検証、ユーザーヒアリング モックアップ・プロトタイプを用いた提供価値の検証 UX・画面設計を含むプロダクト設計 ●設計・実装・リリース フロントエンド・バックエンド双方の設計・実装 アーキテクチャ設計、技術選定 コードレビュー、テスト設計、品質基準の策定 CI/CDを含むリリースプロセスの構築・改善 ●AI駆動開発プロセスの構築 Claude Code等を活用したAI駆動開発の実践・改善 AIによる実装・レビュー・テストを安全に活用するためのガードレール設計 開発で得られた知見の言語化・標準化・他プロダクトへの展開 開発生産性および提供価値を可視化する指標・仕組みの設計 入社後に期待する役割 ●入社～半年程度 入社後はAI駆動開発推進グループに参画し、新規プロダクトの開発を担っていただきます。 PdMやチームと連携しながら、当社の顧客課題、組織・人事領域、既存プロダクトのデータやシステム構造への理解を深め、構想・技術検証から開発に取り組みます。 ※担当領域と初期の取り組みは、ご経験や新規プロダクトの進捗を踏まえて決定します。 顧客課題や業務ドメインの理解 モチベーションクラウドシリーズのデータ・システム構造の理解 AI駆動開発プロセスへの参画・改善提案 次期プロダクトの構想・技術検証への参画 ●半年以降 新規プロダクトの立ち上げチームへ中核メンバーとして参画し、PdMとともに、企画・要件整理から本番リリースまでを一貫してリードいただく想定です。 一つのプロダクトを完成させることに加え、そこで得られた知見や開発プロセスを型化し、次のプロダクトをより短期間で立ち上げられる状態をつくることまでを期待しています。 ※具体的な参画時期や担当領域については、ご経験やご志向、新規プロダクトの進捗を踏まえ、相談のうえ決定します。 ▍開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI　※Claude Codeなどの生成AIツールは標準配布 OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilot、Gemini、Claude、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

営業組織がより良い成果を上げるための「システムとデータの土台」を設計・開発・運用するBizEng Chapter(ビジネスエンジニア組織)で、新たなメンバーを募集しています。 私たちは、ビジネスサイドからの要望を単に実装するだけの組織ではありません。 「真のボトルネックは何か」「どの数値を動かすべきか」を自ら問い、要件定義からデータ基盤の構築、フロントエンド/バックエンドの実装までを一気通貫で主導していただきます。 SaaSの標準機能の活用、APIによるシステム連携、時にはスクラッチでのWebアプリケーション開発など、複数の手段を自ら選択・実行し、ビジネス組織全体の業務効率化と売上最大化(RevOps)を推し進めるポジションです。 ●具体的にお任せしたいこと 各部門のステークホルダーと直接対話し、営業プロセスの構造的課題を特定した上で、最適なソリューションの設計・実装・現場への定着、そしてリリース後の効果検証(データ分析)までを網羅的にお任せします。 【具体的な取り組み事例と技術アプローチ】 ・営業基盤の再構築・自動化: Salesforce(Apex)やHubSpotを用いた、営業プロセスの自動化・最適化 ・独自業務アプリケーションの開発: 既存SaaSではカバーできない特有の業務フローに対し、Ruby on Rails、TypeScript、React/Next.jsを用いたスクラッチ開発 ・データドリブン環境の構築: BigQuery、Tableau / Looker(LookML)を活用した、RevOpsのためのKPI可視化・データガバナンス改善 ・システム連携: Zapierや各種APIを用いた、部門間を跨ぐリアルタイムなデータ連携 ・AI共生型の開発プロセス: ClaudeやDevin、Cursorなどの生成AIツールをいち早く開発プロセスに組み込み、圧倒的なスピードでの実装・現場の業務効率化を推進 ●入社後のイメージ 今までのご経験を活かし、ドメイン知識を最速でキャッチアップするためのオンボーディングを用意しています。 【〜3ヶ月目:ドメイン理解とファーストコミット】 営業組織の問い合わせ対応や小規模な機能改善(Salesforceの改修やデータ抽出など)を通じて、現場の業務フローと組織の全体像を掴んでいただきます。 早い段階から本番環境へのデプロイを経験し、開発サイクルの速さに慣れていただきます。 【4〜6ヶ月目:要件定義からの案件主導】 特定チームのフロー全体に関わる中規模な開発タスクを担当。 現場のステークホルダーとの要件定義から、アーキテクチャ設計、実装までを自ら手を動かしながら主導していただきます。 【6ヶ月目以降:RevOpsを牽引するビジネスエンジニアへ】 複数部門が絡む大規模なシステム刷新や、データ基盤の構築プロジェクトをリード。 技術の力でビジネスの売上・効率をレバレッジさせる中核メンバーとしての活躍を期待しています。 ●業務で扱うスキル 開発言語: SQL / Apex / Ruby on Rails / TypeScript / React / Next.js / LookML / Google Apps Script / Git ツール: Salesforce / HubSpot / Tableau / Looker / BigQuery / Zapier / GitHub / Claude / Devin / Cursor 最後に 「もっと自分の手でプロダクトやシステムを作り込みたい」「現場の声を直接聞いて開発がしたい」という方は、まずカジュアルにお話ししませんか? 業務内容変更範囲:会社の定める業務

本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア(セキュリティ領域)」の募集です。 一般的なセキュリティエンジニアとして自社システムのセキュリティ対策や監査のみを担当するのではなく、セキュリティ領域の知見を活かし、顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能を企画・設計・開発するポジションです。 金融機関が抱える高度なセキュリティ課題を理解し、ソースコードやシステム構成、ライブラリ、設定情報などを分析することで、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発に取り組んでいただきます。 セキュリティの専門知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・生成AI・AIエージェントなどを活用してプロダクトへ落とし込み、専門家による判断をソフトウェアによって高度化・自動化していくことを目指します。 フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。 PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。 ●開発規模 10～15名 ●具体的な業務内容 ・金融機関向け自社プロダクトの設計・開発・技術リード ・金融機関におけるセキュリティ課題・業務要件の整理とプロダクト要件への落とし込み ・顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能の企画・設計・開発 ・ソースコード、システム構成、ライブラリ、設定情報などを解析し、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発 ・セキュリティに関する知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・AIなどを用いてソフトウェアとして実装するための設計・開発 ・顧客やセキュリティ専門家、コンサルタント、プロダクトマネージャー、デザイナーと連携した課題探索・仮説検証 ・生成AI・AIエージェントを活用したセキュリティ分析・診断機能の高度化 ●自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://tlanp.jp/ ●技術スタック ・バックエンド ・TypeScript ・Python ・Node.js ・Webフロントエンド ・React ・Next.js ・Tailwind CSS ・インフラ・CI/CD ・Google Cloud ・Terraform ・GitHub Actions ・AI開発ツール ・Claude Code ・Codex ・コラボレーション ・Slack ・Jira ・Confluence ・GitHub Wiki ・Figma ※業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり

●職務概要 本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア」の募集です。フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。 PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。 ●開発規模 10～15名 ●具体的な業務内容 ・金融向け自社プロダクトの開発・技術リード ・Trust TLanPなどのプロダクト開発 ●自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://tlanp.jp/ ●技術スタック ・バックエンド ・TypeScript ・Python ・Node.js ・Webフロントエンド ・React ・Next.js ・Tailwind CSS ・インフラ・CI/CD ・Google Cloud ・Terraform ・GitHub Actions ・AI開発ツール ・Claude Code ・Codex ・コラボレーション ・Slack ・Jira ・Confluence ・GitHub Wiki ・Figma ※業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり

配属先・ポジション 【AI研究部/アソシエイトマネージャー】 AI技術に先行研究および自社プロダクトの開発を担う部門。管理職1名、エンジニア5名の構成。博士号を持つアソシエイトプロフェッサーが在籍し、産学連携を推進。 仕事内容 生成AI/大規模言語モデル(LLM)を活用したシステム開発プロジェクトへの参画・FastAPIを用いた品質重視のREST API設計・実装・運用。　 ・生成AI/LLMを活用した新機能の企画・開発・改善　 ・pytestやPlaywrightを使ったユニットテスト・E2Eテストの設計/実装　 ・mypy・ruff などによる型チェック/Lint/静的解析によるコードクオリティ維持　 ・AWS(EC2・Lambda・S3・RDSなど)を活用したクラウドインフラ設計・構築・運用 ・生成AIによる業務自動化システム(電話応対・チャット応答・議事録など)構築 ・言語:Python3 ・フレームワーク:FastAPI ・開発ツール:mypy、ruff、uv、VSCode、GitHub Copilot ・バージョン管理:Git / GitHub ・テスト:pytest、Playwright など ・CI/CD:GitHub Actions、AWS CodePipeline ・インフラ:AWS(EC2 / Lambda / S3 / RDS …)

・開発チームの一員として、プロダクトの品質保証に関わる業務全般を担当 ・テスト計画・設計・実施・報告など一連のテストプロセス業務 ・チームと協働しながら、品質リスクを把握し、対策を立案・実行 ・ふりかえりやプロセス改善提案など、チーム全体の品質向上活動への参画 【事業概要】 持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。 カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。 会社概要 “はたらく”にテクノロジーを実装し個の力から社会の仕様を変える これまでのカオナビ: 人材データを人事担当者だけのものにせず、経営層、マネージャー、そして現場へと「開く」ことが、カオナビの原点です。この揺るぎない信念のもと、創業以来、多角的な人材データを一元化するプラットフォームを構築し、多くの企業様の潜在能力を最大限に引き出してきました。 ●これからのカオナビ: タレントマネジメントを次のステージへ導くべく、私たちは「タレントインテリジェンス」という新たなビジョンを掲げました。プラットフォームに集約された多角的な人材データをAIが最大限に活用。HRSaaS事業とHRソリューション事業の強力な両輪が駆動し、データが蓄積されるほど進化する、まさに生命体のような循環型モデルを推進していきます。これにより、「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーとして、社会に革新をもたらし続けます。 私たちは今、5年後の再上場を目指し、非連続的成長を遂げる最もエキサイティングな変革期(第二創業期)にいます。この挑戦は変化、激動、カオスを伴います。しかし、これを困難な逆境と捉えるのか、あるいは未来を切り拓く最高の舞台と捉えるのか。私たちは迷わず後者を選びます。だからこそ、この挑戦を一緒に楽しみに変えられる仲間、「ゲームチェンジャー」を求めています。ゲームチェンジャーの役割を果たすうえで当社が重要視するのは、自己の能力を磨き続け、自律的に働き方を選択することで、他にはない成果を発揮する人材、「ユニーク・パフォーマー」です。その活躍を支える環境として、自律的なキャリア形成をサポートする制度はもちろん、成果を最大化できるよう、働く場所と時間を選択できる制度も導入しています。 さあ、この最高の舞台で、あなたの「個性」を飛躍させませんか。 【参考記事】 「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーを変わらず目指す。カオナビの新ビジョン「タレントインテリジェンス」に込めた想い https://note.com/kaonavi/n/n360f21f6f563 My Work Style制度 ※詳細は就業規則による ●ハイブリット勤務 　リモートワーク可能な場所は原則日本国内の自宅のみ ●スーパーフレックス(コアタイム無し) 　1日あたり最低労働時間4H-、月間所定労働時間あり ●スイッチワーク(中抜け可能) 　役所や病院、お子様の送り迎えなど、都合に合わせて調整可能 ●±20時間 　月所定労働時間に±20時間の幅を設け、各自で労働時間を調整することが可能。 【直近過去事例】 社内の”声”を見える化する新機能「インサイトファインダー」を提供開始 https://corp.kaonavi.jp/news/pr_20240926/ スキル管理に特化 新機能「アビリティマネージャー」を提供開始 https://corp.kaonavi.jp/news/pr_20240307/ 開発環境 ・開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart ・フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter ・コード管理:GitLab ・DB:MySQL ・インフラ:AWS, Terraform, Docker ・監視ツール:Mackerel, Datadog ・社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma ・開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code ・AI開発環境:Github Copilot, Claude Code 【カオナビ関連ページ】 ・カオナビの「人」と「組織」が見えるメディア　kaonavi vivivi(https://vivivi.kaonavi.jp/) ・カオナビの未来図　Future Deck(https://speakerdeck.com/kaonavi/kaonavi-future-deck) ・採用ホームページ(https://recruit.kaonavi.jp/) ・Wantedly(https://www.wantedly.com/companies/kaonavi) ・会社紹介資料 for engineer(https://recruit.kaonavi.jp/)

(1)機能開発を主なミッションのエンジニアの場合 ・開発に伴う計画の作成および進捗の管理 ・新機能作成や既存機能の改善のためのサーバサイド側の設計および開発 ・機能のパフォーマンス向上に伴う改善活動 (2)技術横断的な保守や改善が主なミッションのエンジニアの場合 ・機能横断で利用されているモジュールのリアーキテクチャリング ・ライブラリや使用言語のバージョンアップ ・開発効率や開発者体験向上を目的とした改善活動 また、ご希望や経験に応じて、以下のようなロールをお任せすることもあります。 ・テックリード ・エンジニアリングマネージャー その他にも有志で以下のような取り組みを行っています。 (主に若手の)メンバー教育のための企画/施策 エンジニア採用広報に関する活動 【会社概要】 “はたらく”にテクノロジーを実装し個の力から社会の仕様を変える これまでのカオナビ: 人材データを人事担当者だけのものにせず、経営層、マネージャー、そして現場へと「開く」ことが、カオナビの原点です。この揺るぎない信念のもと、創業以来、多角的な人材データを一元化するプラットフォームを構築し、多くの企業様の潜在能力を最大限に引き出してきました。 ●これからのカオナビ: タレントマネジメントを次のステージへ導くべく、私たちは「タレントインテリジェンス」という新たなビジョンを掲げました。プラットフォームに集約された多角的な人材データをAIが最大限に活用。HRSaaS事業とHRソリューション事業の強力な両輪が駆動し、データが蓄積されるほど進化する、まさに生命体のような循環型モデルを推進していきます。これにより、「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーとして、社会に革新をもたらし続けます。 私たちは今、5年後の再上場を目指し、非連続的成長を遂げる最もエキサイティングな変革期(第二創業期)にいます。この挑戦は変化、激動、カオスを伴います。しかし、これを困難な逆境と捉えるのか、あるいは未来を切り拓く最高の舞台と捉えるのか。私たちは迷わず後者を選びます。だからこそ、この挑戦を一緒に楽しみに変えられる仲間、「ゲームチェンジャー」を求めています。ゲームチェンジャーの役割を果たすうえで当社が重要視するのは、自己の能力を磨き続け、自律的に働き方を選択することで、他にはない成果を発揮する人材、「ユニーク・パフォーマー」です。その活躍を支える環境として、自律的なキャリア形成をサポートする制度はもちろん、成果を最大化できるよう、働く場所と時間を選択できる制度も導入しています。 さあ、この最高の舞台で、あなたの「個性」を飛躍させませんか。 「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーを変わらず目指す。カオナビの新ビジョン「タレントインテリジェンス」に込めた想い https://note.com/kaonavi/n/n360f21f6f563 【事業概要】 持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。 カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。 【チーム開発の具体例】 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。 それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。 開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 My Work Style制度 ※詳細は就業規則による ●ハイブリット勤務 　リモートワーク可能な場所は原則日本国内の自宅のみ ●スーパーフレックス(コアタイム無し) 　1日あたり最低労働時間4H-、月間所定労働時間あり ●スイッチワーク(中抜け可能) 　役所や病院、お子様の送り迎えなど、都合に合わせて調整可能 ●±20時間 　月所定労働時間に±20時間の幅を設け、各自で労働時間を調整することが可能。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社内での全ての業務、および出向先・転籍先会社での全ての業務

CTO直下のポジションとして、フロントエンド領域の横断的な技術課題の解消、および基盤の整備を推進して頂きます。 プロダクト開発チームと伴奏し、共に課題を特定・解消。 React/TypeScriptを中心とした最新技術への移行戦略の策定や既存コードのモダン化。 組織全体が迷いなく高品質な開発を行えるよう、共通ライブラリの整備や設計指針の言語化、およびその浸透。 CTOやエキスパートと共に、次世代アーキテクチャの選定や、AIを活用した開発プロセスの効率化施策の立案と導入。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社内での全ての業務、および出向先・転籍先会社での全ての業務 【開発環境】 ・開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart ・フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter ・コード管理:GitLab ・DB:MySQL ・インフラ:AWS, Terraform, Docker ・監視ツール:Mackerel, Datadog ・内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma ・開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code ・AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

●業務内容 Node.js(TypeScript)を用いた超高速・高セキュアなBFF開発、データ構造設計(GraphQL/RDB)、およびIaCによる信頼性の高いAWSインフラ構築・本番移行をオーナーシップを持って牽引していただきます。 構造的な課題と向き合うポイント ・マルチテナント&スキーマバージョニング設計: テナントごとに異なるUI定義やパーソナライズ要件を安全に分離し、APIやUIスキーマのバージョン不一致による障害をゼロにする、柔軟かつ型安全な配信スキーマを設計します。 ・エンタープライズ基準のセキュリティ&接続性: 大規模企業の厳格なセキュリティ監査に耐えうる、認可制御、APIゲートウェイ構成、および安全なバックエンドシステムとの統合(GraphQLフェデレーション等)を主導します。 ・検証から本番(AWS)へのシームレスな移行設計: 動作確認用のステージング環境から、超可用性が担保されたAWS(Fargate/Aurora)環境へのゼロダウンタイム移行・監視体制(可観測性)の整備を行います。 ●具体的な業務 ・Node.js / TypeScriptを用いたBFF(Backend for Frontend)のAPI設計・開発。 ・UIスキーマ配信、キャッシュ戦略、データモデリングの設計。 ・AWS上へのセキュアかつスケーラブルなコンテナ/データサーバー基盤(Fargate, Aurora PostgreSQL等)の構築。 ・Terraform等を用いたInfrastructure as Code (IaC)の整備とCI/CDの自動化。 ・ログ、メトリクス、分散トレースを通じたシステムの可観測性(Datadog等)の向上。 ●開発環境 ・Backend / API: Node.js, TypeScript, GraphQL / REST, Express / NestJS ・Infrastructure: AWS (ECS/Fargate, Lambda, API Gateway, Aurora PostgreSQL, RDS, IAM) ・Provisioning / CI/CD: Terraform, GitHub Actions ・Database: PostgreSQL ・Monitoring: Datadog / OpenTelemetry, CloudWatch ・AI & Collaboration: Claude Code, Cursor, Figma, Slack, Notion ●最初の6〜12ヶ月で期待すること ・最初の3ヶ月: プラットフォーム全体のBFF設計とデータフローを把握し、既存のAPIエンドポイント追加やスキーマ修正を自ら設計してリリースできる。 ・6ヶ月時点: 1つ以上の重要モジュール(認可、外部接続など)のアーキテクチャ設計をリードし、AWS上で可用性とスケーラビリティを担保したインフラを独力で再構成・自動化できる。 ・12ヶ月時点: クライアントとのセキュリティ監査を主導し、プラットフォームの移行・ロードマップ策定、チームの技術力引き上げに影響を与えるコアメンバーとして活躍している。 ●変更の範囲 会社の定める業務

クライアントシステム(Web / WebView / Native)におけるSDUIアーキテクチャの要となる描画レイヤー(Renderer)の実装、およびクライアント全体の設計・パフォーマンス最適化をリードしていただきます。 ●構造的な課題と向き構造 ・Web/Native両対応の共通描画エンジン設計: 同一のUIスキーマから、React(WebView)とReact Nativeの両面で最適化されたコンポーネントを動的に生成する、一貫性のあるレンダリング設計を行います。 ・極限の表示パフォーマンス最適化: 動的UI生成に伴う表示遅延、無駄な再描画(Re-render)、リスト描画のバグを徹底的に排除し、エンタープライズ製品に求められるネイティブ品質の体感速度とレスポンスを実現します。 ・堅牢なフォールトトレランスと後方互換性: サーバー側から不整合なスキーマや古いアプリが未対応のコンポーネント定義が配信された際、アプリをクラッシュさせることなく、安全にフォールバック・描画を継続する防壁ロジックを設計します。 ●具体的な業務 ・Web(React/Next.js)およびモバイル(React Native)のフロントエンド設計・実装。 ・SDUIレンダリングプラットフォームの設計およびコンポーネント抽象化。 ・描画スピード、メモリ効率、データ同期(WebSoket等による動的更新)のパフォーマンス改善。 ・既存のエンタープライズアプリ(ネイティブ環境)へのSDKとしてのインテグレーション支援。 ・コードレビュー、UI/UX品質の基準策定、および技術的アプローチの選定のリード。 ●開発環境 ・Frontend / Mobile: React, React Native, TypeScript, Storybook ・Tools / Build: Vite, Metro, Xcode, Android Studio ・API / Protocol: REST API, GraphQL, WebSockets, JSON Schema ・CI/CD: GitHub Actions ・AI & Collaboration: Claude Code, Cursor, Figma, Slack, Notion ●最初の6〜12ヶ月で期待すること ・最初の3ヶ月: プラットフォーム全体のSDUI設計思想および既存のWebView・Reactコンポーネントの構造を理解し、新規コンポーネントの追加や表示パフォーマンスの改善を自立して推進できる。 ・6ヶ月時点: React Nativeを用いたモバイルネイティブレンダリング層の設計判断を主導し、不整合防止などのエラーハンドリングや後方互換設計の仕組みを自ら定義・実装できる。 ・12ヶ月時点: クライアントチームの技術リードとして、他エンジニアの指導、デザインシステムチームやバックエンド(BFF)チームとのAPI要件定義を統括し、大規模導入ロードマップを牽引している。 ●変更の範囲 会社の定める業務

●このポジションの3つの特徴 ①AIツールが「例外」ではなく「標準」の開発環境 Cursor・Claude Code・GitHub Copilot・Codex・Dify などを日常の開発プロセスに組み込んでいます。 「使ってもいい」ではなく「使うことが前提」の現場です。 ②スキルレベルに応じて上流から下流まで幅広く活躍できる環境 PM・PL・SE・PGまで、これまでのご経験に応じたポジションをご用意。 初級者は下流工程からスタートし、段階的に上流へとステップアップしていくことも可能です。 ③先端技術を駆使したマルチテック人材キャリアを用意 AI駆動開発を含む多岐にわたる先端技術を習得いただき、マルチテックな人材を目指していただきます。 ●お任せしたいこと AI駆動を前提としたWebシステムやモバイルアプリ開発に携わっていただきます。 「言われた通りのコードを書く」のではなく、AIツールを使いこなしながら、ご自身のスキルレベルに応じて上流の課題整理から設計、実装、運用改善まで幅広く担当します。 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Codexなどを活用して、上流～下流までを担当し、AI駆動開発のノウハウ・経験やナレッジを積み上げ、組織内に共有いただきます。 ●あなたのこれまでの経験が活きる理由 これまで培ってきたシステム開発の経験は、AI駆動開発の環境下でさらに大きな価値を持ちます。 AIが生成したコードの妥当性を判断し、設計の誤りを見抜けるのは、システムが動く仕組みを実務で理解している方だからです。 さらに、すでにお持ちのAI駆動開発の経験を活かし、チームを牽引する、あるいは幅広いフェーズでご活躍いただくことを期待しています。 ●この経験が、これからの市場でどう効くか 生成AIが要件定義・設計・コード生成・テストの広い範囲を担うようになり、「言われたものを実装する力」だけでは市場価値を保ちにくい局面に入っています。 一方で、AIの出力を設計の観点から評価・統制できる人材はまだ絶対数が少ないため、あなたがすでに持っている開発経験とAIツールの知見をさらに磨き上げ、市場価値を確固たるものにするためのポジションです。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →変更の範囲　会社の定める業務