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

株式会社エイジレス

【ポジション概要】 当社の「ミドル～シニア層向け人材サービス」のフロントエンド開発(プロダクト&社内業務システム)を担うポジションです。 プロダクト面では、人材紹介とダイレクトリクルーティングを一体化し、求職者・企業・エージェントがシームレスにつながる新しい転職体験を実現するためのUI/UX開発をお任せします。 年齢ではなくスキルベースで人材を評価し、「エージェントによる支援」と「企業からの直接スカウト」を融合。求職者が自分のスキルを正しく可視化し、最適な機会に出会える世界観を、直感的でわかりやすいインターフェースとして形にしていただきます。 また、CA・RAの業務をAIで自動化・効率化する社内向けシステムのUI開発にも携わります。面談動画や職務経歴書から自動抽出されるスコアリング・スキル情報をCRM上で可視化し、今後は企業側データも含めたマッチング精度向上とワークフロー自動化を推進していきます。 【お任せしたい仕事】 ●Next.js/TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発 ●求職者・企業向けのダッシュボードや検索・スカウト画面などUI設計・実装 ●CRMやAIスコアリングなど社内システムのUI/管理画面構築 ●PdM・デザイナーとの協働による仕様検討・デザインレビュー ●API連携、データ可視化、インタラクション改善、パフォーマンス最適化 ●必要に応じた技術選定・フロントアーキテクチャ設計 【開発環境】 ●フロントエンド:Next.js/TypeScript ●バックエンド:Ruby on Rails ●DB:PostgreSQL ●インフラ:AWS(Fargate/ECR/S3/RDS)/Vercel ●その他:GithubAction/Docker/Slack/GoogleWorkspace/Notion ●開発プロセス:アジャイル、スクラム 【開発組織のカルチャー】 ●スタートアップならではのスピード感で、余計な承認フローがないため意思決定が早い。生成AIを積極的に活用して開発効率を高めている。 ●プロダクトへの改善提案が盛んで、軽度な仕様変更はデスク上でエンジニアとデザイナーがディスカッションしてその場で実装される。 ●お互いリスペクトし合って建設的な議論が行える。コードレビューで褒める文化がある。 ●1週間単位のスプリントサイクルで、目標を決めてチケットをやり切る文化。一人が機能単位でバック/フロントをフルスタックに実装する。 ●経営陣のITリテラシーが高く、リファクタリングなど開発都合のアクションへも理解がある。 ●オープンな文化で、他チームのやりとりやドキュメントが見れたり、経営の透明性が高く全社の業績などをメンバーでも見ることができる。

株式会社エイジレス

【ポジション概要】 当社の「ミドル～シニア層向け人材サービス」のバックエンド開発(プロダクト&社内業務システム)を担うポジションです。 プロダクト面では、人材紹介とダイレクトリクルーティングサービスを一体化し、求職者・企業・エージェントがシームレスにつながる新しい転職体験を実現するための基盤構築をお任せします。年齢ではなくスキルベースで人材情報を可視化し、「エージェントによる支援」と「企業からの直接スカウト」を組み合わせ、ミドル・シニア層の活躍機会最大化を目指しています。 また社内向けには、CA・RAの業務をAIで自動化・効率化する業務システム/ワークフロー開発にも携わっていただきます。すでに初回面談動画や職務経歴書から候補者のスコアリング・スキルタグ等の情報を内製CRMに自動反映する仕組みが稼働中。今後は求人側も含めAIによる情報取得を拡張し、マッチング精度向上と業務の自動化を推進していくフェーズです。 【お任せしたい仕事】 ●TypeScript(Node.js)およびRuby on Railsを用いたWebアプリケーション/API開発 ●各種サービスや社内システムとのAPI連携機能の設計・実装 ●候補者・求人・スキル情報のスコアリング、診断、マッチングアルゴリズムの開発 ●AIを活用した業務自動化やデータ処理基盤の構築 ●PdM・デザイナーと連携した仕様策定、技術選定、改善提案 ●必要に応じたアーキテクチャ設計・リファクタリング ※単一機能にとどまらず、ユーザー体験と社内生産性の両面を支える広範な領域を担当いただきます。 【開発環境】 ●フロントエンド:Next.js/TypeScript ●バックエンド:Ruby on Rails ●DB:PostgreSQL ●インフラ:AWS(Fargate/ECR/S3/RDS)/Vercel ●その他:GithubAction/Docker/Slack/GoogleWorkspace/Notion ●開発プロセス:アジャイル、スクラム 【開発組織のカルチャー】 ●スタートアップならではのスピード感で、余計な承認フローがないため意思決定が早い。生成AIを積極的に活用して開発効率を高めている。 ●プロダクトへの改善提案が盛んで、軽度な仕様変更はデスク上でエンジニアとデザイナーがディスカッションしてその場で実装される。 ●お互いリスペクトし合って建設的な議論が行える。コードレビューで褒める文化がある。 ●1週間単位のスプリントサイクルで、目標を決めてチケットをやり切る文化。一人が機能単位でバック/フロントをフルスタックに実装する。 ●経営陣のITリテラシーが高く、リファクタリングなど開発都合のアクションへも理解がある。 ●オープンな文化で、他チームのやりとりやドキュメントが見れたり、経営の透明性が高く全社の業績などをメンバーでも見ることができる。

燈株式会社

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、産業特化型のアルゴリズム開発・実装を担当していただきます。 単にモデルを作成するだけでなく、WebシステムやAPIへの組み込みを含めた「社会実装」までを一貫して担えるエンジニアを目指していただきます。 【具体的なタスク例】 ●データ前処理・データセット作成 メンターの指示に基づき、学習に必要なデータ整形(画像のりサイズ、ノイズ除去、テキストの正規化など)を行う。既存の前処理スクリプトを活用・改修し、顧客ごとのデータ特性に合わせた学習用データセットを構築する。 ●アルゴリズムの適用・実装 社内の既存モジュールや、メンターが選定したオープンソースの実装を参考に、今回の課題に適したモデルを構築・実行する。コードをゼロから書くのではなく、既存のベースコードを読み解き、必要なパラメータ変更や部分的な修正を行って動作させる。 ●モデルの学習・評価 指示された実験設定(ハイパーパラメータ等)で学習を回し、評価指標を算出する。学習曲線を確認し、過学習や学習不足が起きていないか等の基礎的なチェックを行う。 ●結果分析・レポーティング 「なぜこの精度になったのか」「どのデータで失敗しているか」を分析し、結果をメンターに報告する。数値結果だけでなく、失敗事例を目視で確認し、次回の実験に向けたデータ改善のヒントを探す。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

燈株式会社

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。 ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。 【具体的なタスク例】 ●課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design) 顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。 関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。 ●SOTAモデルの実装と検証 (Implementation) 選定した論文の手法(Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等)を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。 実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。 ●プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering) 再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。 Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。 推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。 ●ステークホルダーへの技術説明 (Communication) アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

燈株式会社

●課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design) 顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。 類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。 ●高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation) 既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。 ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。 ●アーキテクチャ設計と技術品質の統制 (Engineering) 個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。 全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。 ●事業価値への接続と期待値コントロール (Communication) 技術的なアプローチが、顧客のPL(売上向上・コスト削減)にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。 技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないか(技術的限界)を明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

燈株式会社

DX Solution事業本部では、製造業・建設業・物流業など多様な産業においてシミュレーション環境の構築・ロボティクスの導入・活用を推進しています。 本ロールでは、シミュレーション環境上の最適化アルゴリズムの実装、「Sim2Real」などのシミュレーション基盤の構築を担います。 具体的には - C++の独自シミュレーション基盤を用いたロボット開発 - 経路最適化や土木設計のための探索アルゴリズムの実施 - 点群やGSなどの大規模データセットの処理 - 剛体、流体シミュレーションの開発とロボット制御への転用 - OpenCascadeを使用した3Dmodelの解析の開発 技術スタック - プログラミング言語 - C++ - Python - フレームワーク - ROS2 - OpenGL - OpenCV - Isaac Sim AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて、「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。メンターとなるエンジニアの指導のもと、業務を担当していただきます。 【タスク例】 ・Webアプリケーション開発: React, Next.js, TypeScriptを用いたフロントエンド開発、Python (FastAPI) を用いたバックエンド開発。 ・AI機能の実装: 自社開発のMLモデルやLLMをアプリケーションに組み込むAPI連携の実装。 ・UI/UXの実装: Figmaのデザインを基にした、直感的で使いやすいUIコンポーネントの実装 。 ・品質保証: テストコード(Unit/E2E)の記述、GitHub上でのコードレビュー(レビュイーおよびレビュアー)。 ・AI活用: DevinやClaudeを活用した、定型コードの自動生成、リファクタリング、ドキュメント作成の効率化 。 ※配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上 〇開発例 ・建設業特化の生成AI AIコンストシェルジュ「光/Hikari」:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 ・製造業特化の生成AIエージェント「工/Takumi」:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。累積データの検索・分析が可能。 ・物流業特化の生成AIエージェント「運/Hakobi」:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。配送・輸送コストの見直しが可能。 ・卸売・小売業特化の生成AIエージェント「商/Akinai」:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。仕入れ・販売計画の作成が可能。

燈株式会社

AIおよびLLMを活用したAIアルゴリズム・AIエージェントの開発・評価を担当し、サービスへの実装まで一貫して関わっていただきます。LLMOpsなどのLLM運用の改善も担当していただきます。 ●具体的には ・LLMを用いた情報検索・情報抽出アルゴリズムの開発・評価 ・LLMを用いたAIエージェントの開発・評価 ・LLM・AIエージェントを活用したサービス開発 ・Languse, WeaveといったLLMOpsツールの活用推進 ●技術スタック(一例) ・フロントエンド 　Typescript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド 　Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ 　Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI 　Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。サービス累計700社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。ローンチ1年で200社の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Antares(図面領域) 設計図面を3Dモデルに変換するプロセスの自動化を実現するアプリケーション プレス例(設計図書のダッシュボードシステム):https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2022/220509_8718.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。 詳細な業務内容 【タスク例】 ・仕様策定・設計: PdMが描いた要件のラフ案をもとに、DB設計・API設計・UI/UXの挙動を具体化し、関係者と合意形成を行う。 ・ドメイン連携: 建設業界特有の複雑な商習慣を理解し、現場で本当に使えるロジックをコードに落とし込む。 ・品質向上: 複雑な仕様に対するテスト設計、リファクタリング、技術的負債の解消提案。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上 〇開発例 ・建設業特化の生成AI AIコンストシェルジュ「光/Hikari」:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 ・製造業特化の生成AIエージェント「工/Takumi」:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。 累積データの検索・分析が可能。 ・物流業特化の生成AIエージェント「運/Hakobi」:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。 配送・輸送コストの見直しが可能。 ・卸売・小売業特化の生成AIエージェント「商/Akinai」:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。 仕入れ・販売計画の作成が可能。

燈株式会社

業界特化型生成AIエージェントの開発(AI SaaS事業部への配属)において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。 【ミッション】 ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。 詳細な業務内容 【業務例】 ・要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。 ・タスク分解と采配(ディスパッチ): 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ(1〜3日程度)」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。 ・アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。 ・組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール(Devin/Claude Code等)の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。 配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計1,000社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

●こんなことやります AI SaaS事業本部にてモバイルエンジニアを担っていただきます。AI SaaS事業本部は、建設業界特化のバックオフィスDXサービス「Digital Billderシリーズ」や建設業界特化の生成AIサービス「AIコンストシェルジュ 光/Hikari」などを複数展開し、立ち上げから約3年間で導入企業数が1,000社を超えるなど、急激に拡大している事業本部です。 具体的には以下のような業務をお任せしたいと考えています。 ●具体的なタスク例 ・建設業特化で指数関数的成長中!燈ならではの技術を搭載したLLMのアプリ ・交通系ICカード情報とモバイル情報を連携するアプリケーション ●AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

建設・製造・物流といった日本の巨大産業において、燈(Akari)は「下請け」ではなく「DXパートナー」として、最上流から課題解決に取り組んでいます。 現在、大手クライアントからの「難易度が高く、前例のない開発依頼」が急増しています。しかし、仕様が決まりきっていない抽象度の高い課題を、技術的な解(アーキテクチャ・コード)に落とし込めるエンジニアが不足しています。 「仕様書通りの実装には飽きた」「より上流から関わりたい」という方に、裁量と責任ある環境をお渡ししたいと考えています。 【業務例】 ・ コア機能の設計・実装リード :複雑なビジネスロジックを伴う機能開発において、DBスキーマ設計からAPI設計、フロントエンド実装までを一貫して担当、またはリードします。 ・ アーキテクチャの強化 :「動けばいい」コードではなく、保守性と拡張性を考慮した設計(DDD、クリーンアーキテクチャ等)を導入し、技術的負債を未然に防ぎます。 ・ ジュニアメンバーの育成 :コードレビューやペアプログラミングを通じて、ポテンシャル層(ジュニア)の技術力底上げを行い、チーム全体の生産性を最大化します。 ※PMと共にクライアントミーティングに参加し、技術的な観点から実現可能性の提示や代替案の提案を行うこともあります。 【開発例】 ・ 画像認識による非構造化データの自動整理: 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ・ 点群データを活用した幾何学的シミュレーション :3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックを実施する大規模3DWebアプリケーションの開発 ・ 動画解析を活用したインフラ管理プラットフォーム :車載カメラ等の動画データから変状箇所を特定する解析エンジンをバックエンドに統合し、解析結果を地図上で可視化・管理できるWebアプリケーションの開発 ・ ドメイン特化型LLMを搭載した業務支援アプリケーション :建設・製造業向けにチューニングされたLLMを組み込み、専門的な質疑応答やドキュメント生成を行う対話型AIツールのAPI設計・チャットUI実装 ・ ロボット遠隔操作・モニタリングシステム :VLA・VLM(視覚言語モデル)を用いたロボット制御AIと連携し、行動ログの可視化やタスク指示を行う管理ダッシュボードおよび、推論サーバーとの通信基盤の構築 ・ AIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発 :1千万件規模の技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示するAIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発 【技術スタック(一例)】 ・フロントエンド:Typescript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP ・AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ・AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini ●ソフトウェアエンジニアポジションの特徴 ・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。会社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。 ・燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。 ・燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。 ・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

燈株式会社

DX Solution事業本部において、クライアント企業のDXを推進するWebアプリケーション開発に携わっていただきます。主に、AIソリューションの実装を担います。画像認識AIや最適化アルゴリズムなどを組み込んだ、Webアプリケーションのフロントエンド/バックエンド実装及びインフラ構築などフルスタックな開発をお任せします。 入社直後は、テックリードやシニアエンジニアの指導のもと、設計思想やコーディング規約を学びながら機能実装を担当していただきます。 また、単なる実装作業にとどまらず、クライアントとのMTG参加などを通じて、顧客に近い距離でシステムを構築する経験を積むことも可能です。シニアメンバーの知見を吸収しながら、将来的にはPMとしてのキャリアを目指すこともできる環境です。 【開発例】 ・RAGを用いた社内ナレッジ検索Webシステムの開発:社内技術文書を検索・回答生成するエージェント機能のバックエンドAPIおよびフロントエンド開発。 ・画像認識AIを搭載した写真管理プラットフォームの構築:数百万枚規模の現場写真を高速に処理するデータベース設計・API実装。画像分類パイプラインと連携したWebアプリケーションの開発。 ・動画解析によるインフラ異常検知ダッシュボードの開発:車載カメラ等の動画データを解析し、変状箇所を可視化する管理画面(UI)の実装。解析結果を蓄積・配信するバックエンドシステムの構築。 ・ドメイン特化LLMを活用した業務支援ツールのAPI開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および業務フローに組み込むためのマイクロサービス設計・開発。 【技術スタック(一例)】 フロントエンド:Typescript/Node.js/React/Next.js バックエンド:Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini 【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】 ・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。会社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。 ・燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。 ・燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。 ・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

株式会社リンクアンドモチベーション

ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。 主な業務内容 ●データ基盤の刷新・標準化の推進 ●データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築 ●サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備 ●複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定 ●技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進 ●技術育成・牽引 ●Peopleマネジメント 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 OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、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

株式会社リンクアンドモチベーション

プラットフォームチームは、 「データを中心に据えたプロダクト群の価値創出」と「開発スピードと運用安定性の両立」をテーマに、 複数のプロダクトを横断しながら、新規連携や共通機能の整備・最適化を推進しています。 ご入社後は、当社のマルチプロダクト体制を支えるチームの一員として、 プラットフォームの設計・改善を通じて、事業成長を支える開発に取り組んでいただきます。 中長期的には、マルチアーキテクチャ環境下での共通基盤設計や、権限管理・アカウント連携などの仕組みづくりにも関わっていただきます。 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。 ※昇格などの役割変更に伴い、担って頂く業務内容が変動する場合があります ●プラットフォーム設計・構築 複数プロダクト間で共通利用されるAPI・認証・アカウント管理基盤の設計・実装 内部・外部サービス連携を想定した認可基盤の整備 マイクロサービス環境を前提に高い信頼性を目的としたアーキテクチャ設計 ●モニタリング・自動化/運用効率化 CI/CD環境の整備(GitHub Actions 等)および開発フローの改善 障害対応フロー ●共通基盤の最適化/スケーラビリティ向上 複数プロダクトで共通利用するストレージ・メッセージキュー・認証機構の整備 キャパシティプランニングやリソース最適化の設計・実行 将来的なグローバル展開を見据えた拡張性設計(API整合性管理など) ●チーム連携・改善推進 各プロダクト開発チームとの技術連携・課題抽出・改善提案 プラットフォーム品質向上に向けた技術検証、PoC、コードレビュー 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 Copilo、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

燈株式会社

DX Solution事業本部では、多様なプロジェクトが並行して進行しており、それぞれで必要とされるインフラ要件は異なります。 しかし、全体として統一されたセキュリティ水準と品質を備えたクラウド基盤を整備し、横断的に展開していくことは不可欠です。 本ロールでは、クラウド環境の設計・構築・運用に加え、CI/CD パイプラインやIaC(Infrastructure as Code)の整備、監視・ログ基盤の標準化など、DevOpsプラクティスを取り入れた基盤の構築と運用を担います。 これにより、各プロジェクトがスピーディかつ安心して開発・運用できる環境を実現します。 【具体的には】 ・IaCを用いたクラウドインフラの構築 ・Github Actionを用いたCI/CDパイプラインの構築 ・エンジニア全体の開発効率化のためのツールの導入 ●AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

燈株式会社

急成長する自社プロダクトを技術で支える SRE を募集します。 最先端の LLM 技術を活用したプロダクトでは、ユーザー体験の根幹となる「サービスの信頼性」を追求します。 もう一方のプロダクトでは、将来の事業拡大を見据えた「インフラ刷新とコスト最適化」を、大きな裁量のもとリードしていただきます。 安定稼働と事業成長の両輪を支える、非常に重要なポジションです。 あなたの技術力で、プロダクトの未来を支えてください。 ●具体的には ・プロダクトの特性に合わせたSLI/SLOの策定と、モニタリング環境の設計・構築 ・外部API(LLM)連携部分の安定稼働に向けた、継続的な監視とプロアクティブなパフォーマンス改善 ・将来的なアクセス増加に耐えうる、スケーラブルなインフラ基盤の再設計と技術選定のリード ・クラウド利用料の継続的なモニタリングと分析に基づいた、インフラコストの最適化 ※これまでのご経験領域やお持ちの知識に応じて、可能な業務からご対応いただき、徐々に対応範囲を広げていただきます。 最初からすべての業務を担う必要はありません。 知識・技術をキャッチアップしながらバリューを発揮いただける方に、本ポジションをお任せしたいと考えています。 ●自社プロダクト紹介 [建設業特化のバックオフィスDXサービス「Digital Billderシリーズ」](https://www.lp.digitalbillder.com/) ・建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 ・Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計700社以上が導入。 [建設業特化の生成AIサービス「AIコンストシェルジュ 光/Hikari」](https://hikari.akariinc.co.jp/) ・建設業特化のAIエージェント。 ・ローンチ1年で300社の契約を達成 [製造業特化の生成AIサービス「製造業AIエージェント 工/Takumi」](https://takumi.akariinc.co.jp/) ・製造業特化のAIエージェント。 ・2025年ローンチの新プロダクト ●技術スタック(一例) フロントエンド Typescript Node.js React Next.js バックエンド Typescript Node.js Python NestJS FastAPI GraphQL Hasura gRPC インフラ Terraform Kubernetes AWS Microsoft Azure AI Python Numpy Pandas Pytorch OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新の AI 開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin :自動タスク実行により、同時並行での実装数を向上 ●Claude Code :自然言語から高度なコード提案・改善を行い、実装スピードおよび同時並行実装数を向上 ●v0.dev :高速な UI モックアップ生成により、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot :日常的なコーディング補助により、作業効率を底上げ ●Gemini :Deep Research や Python 実行を活用した情報検索・解析で、調査および設計の精度を向上

株式会社JDSC

JDSCは「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX(AIトランスフォーメーション)・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。 【担っていただきたい役割】 ●ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進 ●顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用 ●データパイプライン・データ基盤(DWH)の設計・開発・運用 ●MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用 ●隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 【主な業務内容】 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ●プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ●顧客の業務で使用される本番運用段階 ●単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。 【主な開発環境】 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence BIツール:Power BI, Tableau

株式会社JDSC

●担っていただきたい役割 AX(AIトランスフォーメーション)を「構想」ではなく「現場で機能する仕組み」として実装するために、フォワードデプロイドエンジニア(FDE)として尽力していただきます。 FDE は、顧客企業の業務現場に深く入り込み、課題発見から設計・実装・運用改善までを高い裁量をもってリードするポジションです。 要件が完全に固まっていない状態から、顧客と対話しながら「何を作るべきか」「どこまで作るべきか」を決め、AI/LLM を活用したソリューションを実際の業務に定着させることがミッションとなります。 具体的には以下のような業務に携わっていただきます。 ・顧客企業の業務現場に入り込み、業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定 ・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと連携し、AI/LLM 活用の方針・優先度を現場視点で整理 ・顧客業務に最適化された AI ソリューションの構想・PoC 開発を主導 ・プロトタイプを迅速に現場へ持ち込み、フィードバックを反映しながら本番実装まで推進 ・導入後も継続的に顧客と向き合い、業務変化や利用状況に応じた改善・高度化をリード

株式会社estie

具体的な業務内容 ・顧客に価値を届けるための新規機能開発 ・エンジニア起案の技術課題解消や、より効率的な処理を用いた実装改善 ・膨大な不動産データをより活かすためのアイディア出しやPoCの実行、プロトタイプの実装 ・新規プロダクト・プロジェクトの立ち上げ ・複利的な価値を生み出すチームへの貢献と技術的成長の推進 開発環境 [フロントエンド] Next.js, React, TypeScript [バックエンド] バックエンドは、以下の3つの環境があり、プロダクトによって異なります。 共通コンポーネントはマイクロサービスとして切り出されていて、言語間の差異による不便さはほぼありません。 フロントエンドとのインターフェイスには GraphQL を使っています。 ・Rust + actix-web + async-graphql ・Ruby on Rails ・TypeScript + Node.js + NestJS また、社内向け分析ツールとしては Python + Streamlit が用いられています。 [開発ツール] ・コード管理: GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ・運用監視: Sentry, Datadog ・タスク管理: JIRA ・コミュニケーションツール: Slack ・開発支援: GitHub Copilot, Claude Codeなど

株式会社estie

具体的な業務内容 ・ビジネス価値を最大化するための開発チームリーディング ・高品質なコーディング及びチーム全体のコード品質の担保 ・担当チームプロダクトが最大の事業価値を生み出すために必要な技術的方針の決定 ・プロダクトマネージャーやデザイナーが優れたソリューションを発見するための技術面からのサポート ※ご経験やご志向を基に実際に担当するチームを決定します 開発環境 [フロントエンド] Next.js, React, TypeScript [バックエンド] バックエンドは、以下の3つの環境があり、プロダクトによって異なります。 共通コンポーネントはマイクロサービスとして切り出されていて、言語間の差異による不便さはほぼありません。 フロントエンドとのインターフェイスには GraphQL を使っています。 ・Rust + actix-web + async-graphql ・Ruby on Rails ・TypeScript + Node.js + NestJS また、社内向け分析ツールとしては Python + Streamlit が用いられています。 [開発ツール] ・コード管理: GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ・運用監視: Sentry, Datadog ・タスク管理: JIRA ・コミュニケーションツール: Slack ・開発支援: GitHub Copilot, Claude Codeなど

セーフィー株式会社

サーバーサイド部署について サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 <カルチャー> ●コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています ●フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています ●個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります AIプラットフォームグループのミッション セーフィーは、映像プラットフォームを実現するべく、映像を視聴するだけではなく機械学習などの技術と連携して「新しい付加価値を提供する開発」にも注⼒しています。 具体的には、API提供を進め、AI企業がセーフィーの映像データを利⽤して画像解析などの仕組みを構築したり、作成された学習モデルをセーフィークラウド上で駆動させる解析システムの構築を⾏っています。 本グループでは、上記の事業に関連して、 AIソリューションプラットフォームの外部公開を目指し、以下のような機能を担う基盤開発を推進しています。 データ収集/アノテーション 学習 エンドユーザーへのAIアプリ提供 また、上記基盤上にホストされるAIアプリケーションの開発自体も行っています。 ※参考:[AIソリューションプラットフォームの紹介](https://engineers.safie.link/entry/20241225/ai_solution_platform) 具体的な業務内容 AIソリューションプラットフォームの開発 画像‧動画の解析システムの設計および開発 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 外部向けAPIおよび開発者向けサイト(SafieDevelopers)の開発 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 ＜具体の業務イメージ＞ 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。 また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD:Github Actions その他:Github、 Docker、Fluentd, Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。 カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。 様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。 この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。 このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

セーフィー株式会社

私たちは「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像プラットフォームをベースとしたソリューションを展開しております。創業から10年でクラウド録画サービスでは業界シェア50%を超え、社員数も3名から約550名へと順調に成長してきました。 事業拡大に伴い、顧客・カメラの数・導入業界も急速に増加している中で、その成長を支える業務基盤の心臓部である基幹システム開発部のさらなる強化が必要になってきています。設立10年を経て次なるステップへと進んでいくフェーズの只中において、よりシステムの安定稼働および将来を見据えた社内基幹業務システム群の戦略的リプレースを推進するべく、その開発を担うエンジニアを募集します。 また加えて、AI技術が開発現場に急速に浸透する今、AIを「頼れるパートナー」として使いこなしながら、プロフェッショナルとしてシステム品質を担保いただくこともミッションとして想定しています。運用保守にとどまらず、ビジネスの成長に直結する基幹システムの進化に、現場の課題を直接聞きながら自ら設計・実装・運用まで一貫して携われる、やりがいのあるポジションです。 具体業務想定 基幹システムの改善要望における要件定義〜開発〜リリースまでの業務 基幹システムリプレースにおけるシステム構成検討から構築まで一貫した推進(担当範囲は相談の上で柔軟に決定) 生成AIを活用した開発・品質の向上(コード生成・レビュー・リファクタリング・リバースエンジニアリング等) ※今後はClaude Code × AWSによる業務改善アプリケーションのフルスクラッチ開発等も予定 最新のクラウドデータ連携基盤等のノーコードツール開発業務 契約管理システム(Zuora)と周辺の請求システムの運用保守業務 社内関係者(カスタマーサービス・業務設計グループ等)との調整 基幹システムエンジニアメンバーの教育、育成 ※現在、契約・請求管理のシステム領域が中心ですが統合ERPの導入を推進しており、ERPも合わせた領域まで幅広く見ていただく可能性があります。 利用しているサービス、技術 ・SAP S/4HANA Cloud(導入進行中) ・Zuora ・Workato ・AI開発支援ツール(Gemini、NotebookLM、Claude、GitHub Copilot等) ・請求管理ロボ for Salesforce ・Salesforce ・PAY.JP

セーフィー株式会社

●本職種のミッション 映像プラットフォームの強みを活かし、映像活用の可能性を実用的なソリューションへと変換することで新しい事業領域を切り拓いていくことが、このチームのミッションです。 Safieプラットフォームを通じたソリューション開発を広げていくための中心的な役割を担い、事業領域ごとに必要とされる価値を具現化してプロダクトに落とし込むフェーズに携わっていただけます。 新部署での取り組みであるため、既にある仕様通りに実装するのではなく、技術検証や要件整理の段階から主体となって関わり、ゼロから最適なアーキテクチャやアプローチを検討することにチャレンジしていただけます。 特定の技術領域に閉じることなく、ユーザーの課題を起点とした社会で実際に機能する価値あるプロダクトをつくりたい方、AIを含む新しい技術も適切に取り入れながら開発に向き合いたい方に適した環境です。 【取り組み事例】 [車両管理・物流現場DX](https://safie.co.jp/news/4660/):AI搭載のクラウド録画カメラを用いたナンバープレート認証システムを、物流拠点や建設現場のゲート管理と統合。 高価な専用センサーや現地サーバーを必要とせず、クラウド上での車両識別・入退場ログの自動化を実現。 [小売・店舗DX](https://safie.jp/article/post_4362/):POSレジのデータと映像を同期させることで、不正検知やレジ待ち解消など、ロス対策といった店舗課題を解決し、現場のオペレーション最適化を支援する商用ソリューションの検討・提供。 [現場コミュニケーションDX](https://safie.jp/article/post_26106/):外部サービスを連携することで、現場の「声」と「映像」を統合し、遠隔地からでも的確な指示や状況把握を可能にするシステムを構築。 [公共・社会インフラ](https://safie.jp/survey/): 人流分析AIを用いた公共空間の利用状況可視化や、都市開発における実態調査など、行政や自治体と連携した社会課題解決をデータドリブンに実装。 その他:最新のLLM(大規模言語モデル)を用いた「映像×〇〇」ソリューションの創出など、自社プラットフォームが持つ膨大なアセットをベースに、次世代のサービスを定義から実装までを推進するプロジェクトが多数進行中。 ●主な業務内容 顧客・市場の課題を理解し、最適な技術アプローチを検討 API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発 新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行 システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション 利用者のフィードバックを踏まえた改善や運用サポート プロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討 他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化 開発プロセスや技術基盤の整備・改善 ●部署の今後の目標・現在の目標 ソリューション開発部では、今後の展望として個別の顧客課題を解決するだけでなく、そこから得られた知見を汎用化しプラットフォーム全体に還元できる「高付加価値ソリューションの型」を確立することを目指しています。 映像データを中心にAIや外部APIを組み合わせる開発は可能性が広がっていますが、それを単発の取り組みに止めず、事業の柱へと成長させていくことが大きな目標です。 一方で、新設されたばかりの組織であるため、乗り越えるべき課題も多く存在します。 現在は、各プロジェクトにおいて技術検証から実装までを迅速に進めることを優先していますが、今後は開発プロセスの標準化や、再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」を整えていく必要があります。 また、多様化するニーズに対して技術的な実現可能性をどう担保し、プラットフォームとしての堅牢性と柔軟性をどう両立させるかといった難易度の高い問いに向き合っている段階です。 そうした未完成なプロセスや設計上の課題に対して、仕組みそのものを形作っていくことに価値を感じていただける方をお待ちしています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

セーフィー株式会社

プロダクトマネージャーとして、映像プラットフォーム構想の実現に向けた以下の業務を担っていただきます。 市場調査・顧客ヒアリングを通じたプラットフォーム戦略およびロードマップの策定 API/SDKに必要な機能の企画、ビジネス観点での要求定義と優先順位の決定 開発サイド / 営業サイドと連携した、主にエンタープライズ企業向けソリューションの建て付けとデリバリーまでのプロダクトマネジメント プラットフォームに賛同するサードパーティーの開拓および開発支援を通じたエコシステムの推進、プラットフォーム認知施策の推進 開発者インサイトの分析と要求への反映 顧客からの問い合わせや利用状況を鑑みたメトリクス設計とデータ分析、対処策の推進 顧客、営業、カスタマーサクセスとの連携 ●部署説明 : 企画本部(プラットフォーム企画部) 「創る組織」である企画本部において、映像プラットフォーム構想の全体像を構築し、ビジネスモデルの策定から開発パートナーへのAPI/SDK提供、利活用促進を担う組織です 。 エンジニアリングへの深い理解を持ちながら、ビジネスサイド(営業・パートナー企業)と伴走し、市場にインパクトを与えるソリューションを生み出していくことがミッションです。 ●携わるサービス概要 [Safie Developers(API / SDK)](https://developers.safie.link/) : パートナー企業のプロダクトにSafieの映像・AI機能を組み込むための開発者向け基盤 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>サービス運営・営業・サポート、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

セーフィー株式会社

●主に担当する業務内容 画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発 プロダクト開発・運用 アルゴリズム・モデルの組み込み実装 プロトタイプの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。 肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。 (建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。 ⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術‧開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

セーフィー株式会社

●主に担当する業務内容 画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発 調査テーマの提案 アルゴリズム・モデルの調査・評価 アルゴリズム・モデルの改善・軽量化 PoCの実施 プロダクトの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。 肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。 (建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。 ⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術・開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

セーフィー株式会社

●お客様課題やニーズに基づいた商品企画の立ち上げ サービス小売業界や建設・製造業・設備系などのお客様業務に向き合い、課題解決やニーズ実現に必要な製品企画の立ち上げを実行していただきます。 誰の(WHO)どんな課題(WHAT)をどう解決するか(HOW)にしっかりと向き合って製品コンセプトを具体化し、ビジネスプランの策定まで幅広い役割を遂行していただきます。 ●開発要件定義と開発ベンダーとの協業 商品企画の立ち上げ後は、具体的な製品開発を開発エンジニアメンバーと共に推進していただきます。 デバイス開発についてはメーカ各社やODMベンダーと協業して開発することも多く、各社との要件調整やスケジュール管理などプロジェクトマネージメント業務も含めてPJ全体を管理推進していただきます。 ●PoC実施、市場リリース、営業支援 新規企画製品についてはお客様現場での検証やPoCを実施することも多く営業メンバーと共に実行し、製品評価やフィードバックを受けての製品改善を実行していただきます。 また、市場リリースに当たっては社内体制を構築、販売に当たっては営業支援など販売後のPMFに責任を持って推進していただきます。 部署紹介と本職種のミッション IoTプロダクトマネージャーの部署は、IoTデバイスプロダクトの企画開発を推進しており、現在、10名ほどのプロダクトマネージャーが在籍しています。 常時、プロダクトの新規企画/開発〜お客様のフィードバックを受けての改善活動など、いくつかのプロジェクトを、同時多発的に展開しており、一人ひとりが、お客様の課題/ニーズの深堀などの上流工程〜製品開発・機能改善といった、企画開発を推進するための幅広い役割を担っています。 既に多くのプロダクトがあらゆる業界・社会に導入され、活躍している中ですが、 一方で、これらIoTデバイスの企画開発は、比較的長期にかかることが多く、さらに並行しての企画開発を促進し、非連続な事業成長を叶えるためには、今後も更なるプロダクトマネージャーの参画が必要です。 IoTプロダクトマネージャーとして、当社のサービスに不可欠なカメラやネットワーク製品など、多様なデバイス/ハードウェア商品の企画開発をリードいただき、当社の目指す次の時代のインフラづくりに貢献いただくことが、当ポジションのミッションです。 携わる製品例 Safie One:「防犯も店舗運営も変えていくかしこくなるAIカメラ」 Safie Pocketシリーズ:「遠隔業務を変えていくウェアラブルクラウドカメラ」 Safie GOシリーズ:「LTE搭載クラウドカメラ」 Safie Connect:「あらゆるデバイスの映像をSafieのクラウドで一括管理」 ※入社時の状況に応じて、上記をはじめ、何かしらのハードウェア開発が伴う1プロダクトからご担当いただくことを想定しています