TechGo

ITエンジニア転職ならテックゴー

ITエンジニア転職・求人TOP>
(4ページ目)>

関東 カジュアル面談可のITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 171 件

91~120件を表示

バックエンドエンジニア(取引管理)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

●取引処理・入出金処理の保守/開発 ウェルスナビの新機能追加に伴う開発 コア業務機能の安定運用 PdM、インフラ、QAなど他チームとの仕様策定および合意形成 ●事業の成長に伴う技術負債の解消や継続的アップデート モノリス分解、マイクロサービス化、コンテナ化を通したアーキテクチャの改善 Java、フレームワーク、ライブラリのバージョンアップ対応 ●開発プロセスの改善 テスト自動化やCI/CD基盤の強化による開発効率・品質の向上 小規模チームでのリード/サブリーダー業務、メンバーへのコードレビューや技術支援 期待する役割 取引管理チームは、お客様からお預かりした資金が正しく動き、正しく管理されるための取引システムを内製開発しています。 金融工学理論に基づいたアルゴリズムをシステムに落とし込み、ミッションクリティカルな処理を支える、プロダクトの心臓部といえる領域です。 サービス開始から約10年が経過し、積み上がった膨大なデータを適切に扱うためのアーキテクチャの改善や技術負債の解消、事業の成長に伴うシステム境界の見直しなど、数多くの技術的難題に直面しています。 数十万のお客様の資産を管理するコア機能の安定運用を担保しながら、プロダクトの成長に合わせて根本的なアーキテクチャの改善や機能開発にも主体的に取り組んでいただくことを期待しています。

600~1,150万円

東京都(品川区)

Spring Boot

Java

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

カジュアル面談可

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

大規模トラフィック環境

従業員数100名〜1000名未満

ウェルスナビ株式会社

ウェルスナビ株式会社

【情シス領域】シニアウェブアプリケーションエンジニア(バックエンドエンジニア)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

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 ID管理は、企業の情報セキュリティを支える重要なプロダクトであり、高い安定性と信頼性が求められます。 既存機能の安定化と拡張を進めながら、設計や技術的な意思決定にも深く関わり、チームとともにプロダクトを次のステージへ進める役割です。 情シス担当者の業務やドメインを深く理解し、技術で課題を解決することを期待します。 ●具体的な業務 ID管理プロダクトの機能開発・改善を担当し、仕様や事業ドメインを理解しながら自律的にタスクを推進していただきます。 API連携に対応していないものを含む多様なSaaSからアカウント情報を安定的かつ安全に収集する仕組みづくりや、AIを活用したWeb画面解析・ブラウザ自動操作の高度化、SLO/SLIに基づく可用性・信頼性の向上など、挑戦的なテーマに取り組んでいただきます。 将来的には、プロダクトのアーキテクチャや仕様の意思決定を担う存在として活躍いただくことを期待します。 ●開発規模・開発体制 チーム構成:バックエンドエンジニア3名 / エンジニアリングマネージャー1名 一人ひとりの裁量が大きく、設計から実装・運用まで一貫して関われます フルリモートで働くメンバーも活躍しています ●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、人と組織のためのバックオフィスシステム「SmartHR」を開発・提供しています。 働くことは、人生の多くの時間を占め、自分や周囲に大きな影響を与える大切なものです。 だからこそ、誰もがその人らしく働ける社会を実現したい。 そのために、労働にまつわる複雑な社会課題を、テクノロジーと創意工夫で一歩ずつ解決しています。 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。 ●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) SmartHRが「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) ●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。 ●情シスプロダクト開発本部 / 情シスプロダクト開発部 / 情シスプロダクト開発ユニット SmartHR、ID管理で情シス領域に参入。 業務効率化とセキュリティ向上を実現する「IdP機能」を提供(https://smarthr.co.jp/news/press/27127/) SmartHR、SaaSアカウント管理を効率化する「ID管理」機能を今夏提供 (https://smarthr.co.jp/news/press/20250520_idkanri/) 開発者として、ユーザーの課題解決に誠実に向き合い続ける — 小林 悟朗さん(https://real.smarthr.co.jp/articles/rolemodel_23) ●現在取り組んでいる課題 API連携に対応していないものを含む多様なSaaSのアカウント情報を、安定的かつ安全に収集する仕組みの構築 AIによるWeb画面・DOM構造の解析と、ブラウザ自動操作の高度化 入社・異動・退職などの人事イベントと実際のアカウント・権限情報を継続的に照合し、不要アカウントや過剰権限を検知・是正できる、より高度なID統制(IGA)プロダクトへの発展 SLO/SLIに基づく可用性・信頼性の向上 MCPの公開によるAIエージェントとの連携拡張 業務内容変更範囲 会社の定める業務 参考資料 SmartHR 会社紹介資料 / We are hiring(https://speakerdeck.com/smarthr_pr/smarthr-company-introduction1) 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/)

966~1,232万円

全国

Vue.js

CircleCI

AWS

TypeScript

GitHub

GitHub Actions

React

フルリモート(出社なし)

カジュアル面談可

リモート可

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

従業員数1000名以上

スタートアップ

メガベンチャー

【AI開発部】プレイングマネージャー候補(MLOps/LLMOps)

MLopsエンジニア

正社員

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/)

750~1,344万円

全国

AWS

生成AI・LLM

RAG

React

Docker

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

フルリモート(出社なし)

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

大規模トラフィック環境

従業員数1000名以上

スタートアップ

メガベンチャー

シニアバックエンドエンジニア(ロボアドバイザー)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

●解決したい課題 今後デジタルバンクの立ち上げや新会社設立に伴いユーザーの急増が見込まれる中、技術基盤の刷新が追いついていない壁に直面しています。 サービスが急拡大する中、社内業務システムのスケーラブル化が急務です。 弊社の強みである充実したサポート体制を支え、CSや事務・経理メンバーが顧客体験の向上に100%集中できる環境を、システム面から守り抜く必要があります。 現在のシステムはフルスクラッチの内製開発しており、メニュー数180超の大規模なシングルモノリスとなっています。 今後のビジネス全体の成長を加速させるため、現在はマイクロサービス化などを見据えた次世代の基盤づくりに着手するフェーズを迎えています。 正解のない不確実な状況において、既存の枠組みに縛られず、最適なシステム構造・アーキテクチャの選定・設計から実装まで牽引していただける方を求めています。 ●お任せしたいこと 1.アーキテクチャ設計〜実装までの一貫した開発 ・100以上のメニューを持つモノリシックなシステムの改善計画、およびスケーラブルなアーキテクチャの選定・設計および実装 ・移行期における新旧システムの並行稼働戦略の立案・実行 2.他部門との協業リード ・ビジネスサイド・インフラ・セキュリティ等を巻き込み、全体最適を踏まえたプロジェクトの推進 ・顧客獲得や継続利用の向上に直結する施策を、技術的なアプローチから実現可能にするための要件定義〜実装 3.エンジニアリングと開発文化の底上げ ・開発メンバーへの技術的フォロー、設計レビュー、コードクオリティの担保 ・複雑なビジネスドメインを整理し、チーム全体が迷わず開発できる基盤の構築 ・ベストプラクティスや専門知識を自発的にチームへ発信・共有し、メンバーの成長支援やチーム全体の技術水準の向上 ●技術スタック 言語:Java, Kotlin フレームワーク:Spring Boot インフラ:AWS, Datadog DB:MySQL (Aurora) IDE: IntelliJ

800~1,050万円

東京都(品川区)

Kotlin

AWS

MySQL

Spring Boot

生成AI・LLM

Java

Datadog

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

自社内開発メイン

従業員数100名〜1000名未満

リスク管理リーダー(AI領域)

ITセールス・セールスエンジニア

正社員

●期待する役割 顧客規模の拡大やマルチプロダクト化を背景として、規模拡大を可能とする業務効率化と複数サービスを考慮した顧客体験の向上が今まで以上に重要になってきています。業務効率化と顧客体験の向上のためには、自動化やパーソナライズを可能にするAI技術が非常に重要です。 社内AI利活用の浸透とともに、リスク管理・法規制対応・社員教育・ツール導入など、AIガバナンスに関わる業務領域は急速に拡大しています。現場に寄り添いながら「使われるガバナンス」を設計・推進し、プロジェクトをリードできる人材を求めています。 組織横断でAIガバナンスを設計・推進し、現場への浸透を担うリードポジションです。ポリシー策定からツール導入・社員教育・現場伴走まで、一気通貫で担当いただきます。 ●業務内容 【AIガバナンスフレームワークの設計・運用】 ・AIの安全な利用に向けたガイドライン・ポリシーの策定・改定 ・AIリスクアセスメントプロセスの構築・維持 ・AI関連法規制・ガイドラインのモニタリングおよび社内対応 ・セキュリティ・法務部門と連携した継続的なガバナンス強化 【AI利活用の推進・統制】 ・全社的なAIツールの選定・導入・運用 ・AIツール・機能のリスク評価・リスク棚卸し ・全社員を対象としたAI活用の相談対応・伴走支援 ・現場社員向けのAI活用勉強会・リテラシー向上研修の企画・実施 ・ボトムアップのAI活用エコシステム構築(個人利用と組織利用の良いサイクル構築等) 【AI人材育成・教育基盤の整備】 ・社員のAIスキル定義・測定の仕組み構築 ・全社員・管理職向けAI教育コンテンツの企画・制作・展開 ・AIリテラシートレーニングの実施とモニタリング 【ステークホルダー連携・プロジェクトマネジメント】 ・経営層・法務・セキュリティ・人事・現場部門との横断的な連携・調整 ・AIガバナンス関連プロジェクトの計画立案から推進・報告まで一気通貫での管理

800~1,350万円

東京都(品川区)

機械学習

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

従業員数100名〜1000名未満

【Goodpatch Anywhere】プロデューサー(プロダクト開発・デザイン領域)

Webプロデューサー

正社員

Goodpatch Anywhereのプロデューサーは、プロジェクトが生まれる起点です。 クライアントの相談を受けて課題を解きほぐして提案に落とし込み、600名を超える人材プールから課題を解決するのに最適な人材を選定しチームを組む。 受注して終わりではなく、プロジェクト統括としてクライアントとチームの両方に向き合い続け、次の展開につなげる。 この一連の流れを自分の裁量で動かし、予算達成とプロジェクトの質の両方に責任を持ち、事業を前進させていただけることを期待しています。 本ポジションでは特に、Webサービス・アプリなどデジタルプロダクトの開発・改善プロジェクトのご相談に対しての提案を主に担っていただきます。 ものづくりの現場を知る人がプロジェクトの入口に立つと、クライアントの課題の解像度が上がり、チームへの敬意あるアサインが生まれます。 ご自身の開発・デザイン経験を、提案とチーム組成に活かす役割です。 ●具体的な仕事内容 商談対応: グッドパッチへの相談・リードを起点にした商談への参加、クライアントの課題整理 提案・見積もり :課題に対するプロジェクト設計、提案書・見積もりの作成、クライアントとの折衝 チーム組成 :メンバーのケイパビリティを把握し、コミュニティマネージャーと連携したアサイン設計 契約調整 :案件ごとにメンバーと個別の契約を結びます。 条件をまとめ、バックオフィスと連携して締結まで進めます プロジェクト統括 :デリバリーの品質管理はクオリティマネージャー(QM)が担うため、統括として定期的に状況を把握し、クライアントとの関係を深め、継続・拡大の提案につなげます 入社後はまず、進行中プロジェクトの統括や継続提案からスタートし、Anywhereのプロジェクトの進め方とメンバーの顔ぶれを掴んでいただきます。 その後、新規の商談をお任せする想定です。 将来的には、プロデューサーチームのマネジメントや事業運営への参画といったキャリアパスもあります。 ●Goodpatch Anywhereについて Goodpatch Anywhereは、場所や所属にとらわれない「越境するデザイン組織」です。 フリーランスは一人で戦うことが多く、フィードバックや学びの機会を得にくい働き方でもあります。 また、育児や介護、地方在住など、通勤前提の働き方を選べない方もいます。 Goodpatch Anywhereは、そういった事情を抱えるプロ人材に対してグッドパッチにお寄せ頂ける第一線のプロジェクトで力を発揮する場を提供し、クライアントに対しては、地域や組織の枠を超えて「その課題に最適なチーム」が手に入るという価値を提供しています。 デザイナーの働き方の選択肢を広げ、共創関係を生む仕組みが整っている、両方の価値を成立させているのがこの事業です。 ●チーム体制 Goodpatch Anywhere事業部への配属です。 事業責任者、シニアマネージャー、プロデューサー、バックオフィスチーム、コミュニティマネージャーで構成され、プロジェクトには毎月数十名のメンバーが稼働しています。 ●業務内容の変更の範囲 雇入れ直後:上記参照 変更の範囲:当社における各種業務全般

850~1,100万円

東京都(渋谷区鶯谷町)

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

上場企業

AI Product Manager

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

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。

-

全国

JavaScript

RAG

Windows

GitHub

Python

生成AI・LLM

MySQL

Notion

Slack

JIRA

Node.js

育児支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名未満

Terraform

Node.js

AWS

TypeScript

Next.js

FastAPI

React

Python

生成AI・LLM

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

【BU4】Webアプリ/PL候補~PM・テックリード※生成AI活用

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

◆仕事内容 「Webアプリケーションの要件定義から技術選定・設計・実装・運用までのプライム案件を想定しております ・クライアントとの要件ヒアリング ・技術選定・アーキテクチャ設計 ・プロジェクト管理、顧客折衝 ・バックエンド設計・開発(モダンなアーキテクト・フレームワークを適用) ・生成AIも活用した開発効率化 ・チームメンバーとのコードレビューや育成 等 ◆開発環境・技術スタック(例) ・言語:Java,React,Vue.js ・インフラ:AWS, Azure,Docker, ・CI/CD:GitHub Actions, CircleCI ※その他:生成AIを議事録作成や研究会 ● 主な業務概要(共通) ・流通・EC・人事(HR)・サプライチェーン領域などのWebシステム開発に参画 ・モダンな技術×AIを活用した開発 ・要件定義~設計~実装~テスト~リリースまでの一貫した開発プロセスを担当 ・新規プロジェクトの立ち上げフェーズに参画し、設計・実装のリードやプロジェクト推進を担当 ・案件によっては自社内開発やエンドユーザーと直接関わりながら、業務理解を深めたシステム構築が可能 ・部内で立ち上げた「生成AI研究会」やAI活用施策(議事録生成など)を通じて、生成AIを実務に取り込む取り組みも推進 =================================== ●役割別の業務内容イメージ ▼ メンバー/リーダー候補 ・実装を中心に、フロントエンド・バックエンドのWeb開発に従事 ・要件定義~リリースまで一貫して担当 ・メンバーの育成やリーダー補佐 ▼ プロジェクトリーダー(PL) ・数名~10名程度のチームを取りまとめ、タスク・進行・品質管理・社員育成を実施 ・PMの補佐役として、顧客調整やプロジェクト推進も担当 ▼ プロジェクトマネージャー(PM) ・15~30名程度のプロジェクトチームのQCD(品質・コスト・納期)と収益性を責任範囲として担当 ・顧客との契約・調整、リスクマネジメント、予算管理まで幅広くカバー ▼ テックリード ・高度な技術力と専門性を活かし、技術面からプロジェクトを牽引 ・コードレビュー・標準化・技術教育などを通じ、開発品質と組織全体のスキル向上を牽引 統括プロジェクトマネージャー(SPM) ・30名以上のマネジメント業務 ・複数案件を横断的にマネジメント ・案件受注・組織マネジメントなどを担当 =================================== 【配属部門について】 今回募集する部門は、人間関係の良さが働きやすさに直結しているのが大きな特長です。 流通業界を中心に、EC・HR(人事)領域などのエンドユーザーと直接関われるプロジェクトから、サプライチェーン領域まで幅広く手がけています。 安定した経営基盤がある環境で新しい挑戦をしながらスキルアップを目指している仲間が沢山在籍しております。 【働く環境】 <部内の雰囲気> ・チーム単位では1on1や朝会・夕会を実施し、立場に関係なく意見交換ができる体制 ・部全体では月1回の部会を実施。経営方針共有やグループディスカッションに加え、懇親会など交流機会もあり、風通しの良い雰囲気 ・チーム規模:平均5~7名。PLがメンバーをしっかりフォローする体制 <部署の特徴> ・組織マネジメントに力を入れ、マネージャー陣がメンバーを直接支援 ・エンゲージメントサーベイの結果が全社でも高水準 ・多様なキャリアパス:バックエンドエンジニアからPL・PMへステップアップしたメンバー多数

550~1,200万円

東京都

Vue.js

CircleCI

AWS

生成AI・LLM

GitHub Actions

Java

React

Docker

Microsoft Azure

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

カジュアル面談可

リモート可

副業OK

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

受託開発(プライム案件メイン)

従業員数1000名以上

\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /

エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
希望条件を伝えて、求人を提案してもらう

ソフトウェアエンジニア(バックエンド)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・バックエンドやフロントエンドにおける要件定義~設計~実装 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・データ分析、ユーザー調査 ・技術選定、実装標準化立案と実施、コードレビュー ・他部門とのコラボレーション  └知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション  └slackや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客商談やヒアリングへの同席機会あり ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

650~1,200万円

東京都(中央区)

Datadog

Tailwind CSS

Elasticsearch

Docker

JavaScript

FastAPI

Python

Ruby

Amazon CloudWatch

TypeScript

Vue.js

Terraform

Amazon Aurora

MySQL

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

リードエンジニア(フロントエンド)

フロントエンドエンジニア

正社員

●業務の概要 このポジションは、プロダクトのフロントエンド領域において中長期ロードマップの開発をリードし、新規機能や重要機能の技術設計(アーキテクチャを含む)から実装推進までを担います。 フロントエンドの技術的負債の解消や、必要に応じたリアーキテクチャを推進し、開発の継続性と品質を高めることに加えて、デザインやバックエンドなど他職種と密に連携しながら、ユーザーにとって使いやすい体験を実現するための論点整理、意思決定、合意形成を行い、全体最適の観点で開発を前に進めることを期待しています。 ●業務の詳細 ・アーキテクチャ刷新の計画立案と実行  └既存のフロントエンドを刷新していくための方針策定  └リスクや移行パスを設計し、開発の優先度と順序を整理して進行 ・設計リード(技術選定・設計レビュー・品質担保)  └技術選定、設計方針、コンポーネント設計、状態管理などの意思決定  └実装の品質(保守性、パフォーマンス、セキュリティ)を担保するためのレビュー観点整備 ・技術的負債の解消  └既存コードや設計の課題を棚卸しし、開発速度と品質を上げる改善 ・クロスファンクショナルな推進  └デザインとフロントエンド双方に一定以上の理解を持ち、仕様や体験の論点整理  └バックエンドや他チームと連携した全体最適の推進 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割  アーキテクチャー設計  全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割担当  開発アイテムのリード  技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】[デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

900~1,300万円

東京都(中央区)

Docker

Elasticsearch

TypeScript

JavaScript

Datadog

MySQL

Amazon Aurora

FastAPI

React

Python

Terraform

Ruby

Vue.js

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

副業OK

従業員数100名〜1000名未満

ソフトウェアエンジニア(フロントエンド)

フロントエンドエンジニア

正社員

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://info.mntsq.com/aicontract-assistant) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・既存プロダクトの既存機能の改善や新機能の開発 ・新プロダクトの開発 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・フロントエンド領域の技術的なリード  └技術的な課題発見および解決策の提案・実行  └コードレビューを通じた知見の共有  └要件定義・設計・実装  └最新技術の検証と導入の検討  └新規プロダクトを生み出すための社内基盤の構築 ・他部門とのコラボレーション  └デザイナーや PdM と共に UI/UX デザインの検討  └知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション  └Slackチャンネルや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客との商談やヒアリングに同席する機会あり 【参考記事】 [「フロントエンド」の枠を超えて、事業価値を最大化する。MNTSQエンジニアの“越境”思考とは](https://note.mntsq.co.jp/n/nb414778ed30d) ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

650~1,200万円

東京都(中央区)

Datadog

Tailwind CSS

Elasticsearch

Docker

自然言語処理

JavaScript

RAG

Python

生成AI・LLM

Amazon CloudWatch

MySQL

TypeScript

Terraform

Ruby

Java

FastAPI

Vue.js

Amazon Aurora

育児支援制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

デザインエンジニア

UI・UXデザイナー

正社員

UIに関する高い専門性を活かし、プロダクトデザインエンジニアは、プロダクトのUI品質と一貫性を高めるために、デザインシステムの拡充と既存アプリケーションへの適用をリードします。デザインをコードとして再現しきる実装力を前提に、複雑なUIの設計から実装までを担い、プロダクト全体の体験向上につながるUI基盤を整備します。デザイン・フロントエンド開発を担当いただくポジションです。 ●業務詳細 ・デザインシステムの拡充  └コンポーネントやスタイルの整備  └再利用性・保守性を高める設計(UIの標準化、ガイド整備) ・既存アプリケーションへの適用推進  └既存画面への段階的な適用計画の策定  └既存実装との整合を取りながらの移行・改善 ・複雑なUIの設計と実装  └仕様やデザイン意図を踏まえたUI設計  └UIの統一性、操作性、拡張性を意識した実装 ・関係者連携  └デザイナー、フロントエンド/バックエンド、プロダクトマネジャーなどと連携し、UIの論点整理と実装方針の進行 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●デザインエンジニア・フロントエンドエンジニア・プロダクトデザイナーの役割の違い <プロダクトデザイナー> ・UX・体験設計の起点を担う:情報設計・UIデザイン・プロトタイピングを通じて「何をどう見せるか」を定義する ・PdM・エンジニアと要件定義フェーズから連携し、ユーザー課題を解決するデザインを主導する ・デザインシステムの構築・運用やプロセス標準化など、デザイン組織の基盤づくりにも携わる <デザインエンジニア> ・UIに責務を持つスペシャリストとして品質と一貫性を担う:デザインシステムの拡充・既存プロダクトへの適用をリードする ・デザインをコードとして再現しきる実装力を前提に、複雑なUIの設計から実装までを一気通貫で担う(UI専門職) ・デザイナー・フロントエンド・バックエンド・PdMと横断的に連携し、UI基盤の整備を推進することで他職種の開発生産性に貢献する <ソフトウェアエンジニア(フロントエンド)> ・アプリケーションのロジックとバックエンド連携に責務を持つ:UIにも携わるポジションですが、比重はロジック・設計・アーキテクチャが高い ・既存プロダクトの改善から新プロダクトの立ち上げまで、フロントエンド全体の技術的課題発見・解決を担う ・複雑な契約業務をユーザーが直感的に操作できる体験へ落とし込む 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

650~1,200万円

東京都(中央区)

Tailwind CSS

Elasticsearch

Docker

Figma

JavaScript

Java

FastAPI

Python

TypeScript

AWS

Terraform

Amazon Aurora

Datadog

Ruby

Amazon CloudWatch

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

従業員数100名〜1000名未満

リードエンジニア(バックエンド)

テックリード

正社員

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定~推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割  アーキテクチャー設計  全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割  担当開発アイテムのリード  技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

900~1,300万円

東京都(中央区)

Tailwind CSS

Elasticsearch

Docker

自然言語処理

JavaScript

Rails

Snowflake

FastAPI

RAG

Python

機械学習

生成AI・LLM

Amazon CloudWatch

PHP

TypeScript

AWS

Vue.js

Google Spanner

Photoshop

Terraform

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

テックリード

テックリード

正社員

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・テックリードとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定~推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて <テックリードの役割> ・アーキテクチャー設計 ・全体最適をふまえた技術意思決定 <リードエンジニアの役割> ・担当開発アイテムのリード ・技術的意思決定・テックリード補佐 ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】 [MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

1,100~1,500万円

東京都(中央区)

Datadog

Tailwind CSS

Elasticsearch

Docker

自然言語処理

JavaScript

FastAPI

RAG

Python

機械学習

Ruby

Amazon CloudWatch

MySQL

TypeScript

AWS

Vue.js

Terraform

Laravel

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

PM(プロジェクトマネージャー)

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

● LiNKXについて「レガシーからモダンへ、その架け橋となる。 」 LiNKXは、銀行の勘定系システムに代表される、老朽化が進むが社会に欠かせないミッション・クリティカル・システムを、クラウドネイティブとAIの技術でつくり直すシステムモダナイゼーション企業です。 創業は2020年。 国内初のデジタルバンク「みんなの銀行」のBaaS基盤開発を立ち上げ期から支援したことを皮切りに、銀行システムの中でも最も難易度が高いとされる領域で実績を重ね、2026年6月、東京証券取引所グロース市場に上場しました。 売上高は直近4年で約4.6倍に成長しています。 金融庁の調査では、10年後には約8割の地域銀行の勘定系がオープン化へ移行すると見込まれています。 私たちが立っているのは、これから本格的に立ち上がる市場です。 ●組織の特徴 全従業員の80%以上がソフトウェアエンジニアで、約24カ国以上から人材が集結するグローバルチームです。 経営層も技術を深く理解するメンバーで構成され、「エンジニアリング・ファースト」を経営理念に掲げています。 人事制度や働き方もエンジニアの声を中心に設計されており、資格取得支援や会社負担での外部イベント参加、社内勉強会など、日々の業務を通じて技術力を磨ける環境です。 ●直近のプロジェクト事例 ・北國銀行の次世代コアバンキング(勘定系)システム開発にパートナーとして参画。 業務提携に加え北國FHDグループと資本提携も締結し、マルチクラウド構成での勘定系モダナイズという国内金融ITの最難関級プロジェクトを推進中 ・地域金融最大手・ふくおかフィナンシャルグループおよび「みんなの銀行」と戦略的パートナーシップを構築。 福岡銀行からの出資も受け、グループのDX・システム基盤高度化を支援 ・世界最大級のITインフラサービス企業・キンドリルジャパンとAIパートナーシップを締結。 エージェンティックAIを活用したミッションクリティカルシステムのモダナイゼーションを共同推進 ・AIを活用したレガシー変換ソリューション「AXcelerator」を自社開発。 COBOL資産をAIで解析しJavaへ高精度変換するなど、AI駆動開発を実プロジェクトに実装 ●業務範囲・主要タスク ・顧客課題の深掘りと要件定義:お客様のビジネス、システム、組織構造を理解し、真の課題とニーズを特定 ・ソリューション企画・提案:課題を解決する最適な技術アーキテクチャ、開発手法、ロードマップを含む具体的なソリューションを企画・設計し、提案書を作成 ・提案活動の統括とリード:大規模・複雑な案件における提案チーム(社内エンジニア、パートナー含む)のマネジメント、RFI/RFP作成支援、ベンダーマネジメント支援 ・技術部門との連携:社内のシニアエンジニアやテックリードと密接に連携し、提案内容の実現可能性と技術的優位性を担保 ・プロジェクトの立ち上げ・推進:受注後のプロジェクトチーム組成、スコープ・初期設計・体制構築、およびプロジェクトマネジメント ・PMとしてのプロジェクト推進・運営:デリバリーにおける上流工程への参画、複数ステークホルダーが関わる大規模プロジェクトの円滑な推進・運営 ・新規ソリューション開発へのフィードバック:お客様の声を社内へ還元し、自社ソリューション開発やサービス進化に貢献 ●チーム環境 1プロジェクトは5〜8名の少数精鋭で、うち1名はシニアエンジニアが入る体制が基本です。 多様な国籍のエンジニアと協働しながら、レベルの高いセキュリティ・品質が求められる開発をリードしていただきます。 ※お客様への提案・折衝は日本語が主軸です。 社内エンジニアとの会話で英語を使う場面はありますが、日常会話レベルで十分です。 グローバルな環境で自然に英語に触れられることを、成長機会として楽しんでいるメンバーが多い環境です。 ●プロジェクトと開発環境の例 ・サードパーティー向け金融機能の公開APIの開発 Frontend: TypeScript/Angular/Ionic / Backend: Go, Kotlin/Spring / 認証認可: OAuth 2.0/OpenID Connect/FAPI(Financial-grade API) ・小売業のキャッシュレス促進/加盟店手数料の仕組みを変えるインハウス決済システムの企画・開発 Backend: Go, Java / Infrastructure: GCP、マイクロサービス、GKE等のKubernetes前提のサービス ・大手金融機関のオンライン完結型金融サービスの新規開発 Frontend: TypeScript/Vue.js / Backend: C#/.Net Core, ASP.NET / 認証認可: OAuth 2.0 ・勘定系システムのモダナイズ Backend: Java/Kotlin Spring / Infrastructure: Azure/GCPマルチクラウド

750~1,500万円

東京都(港区)

Spring

Express

Docker

Java

Microsoft Azure

Kubernetes

Redux

Go

Google Cloud Platform(GCP)

生成AI・LLM

Spring Boot

TypeScript

AWS

Vue.js

Angular

C#

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

英語活用

リモート可

フルフレックス

従業員数100名〜1000名未満

Senior Software Engineer(シニアソフトウェアエンジニア)

テックリード

正社員

※アーキテクチャ設計から開発の推進、チーム育成、ステークホルダーとの折衝まで、幅広い業務範囲を担当します。 アーキテクチャ設計・技術選定の主導 トレードオフを理解した上で、大規模かつ複雑なシステムの設計(バックエンド・フロントエンド・インフラ全般)を主導し、技術選定における最終的な意思決定を行う。 クラウドネイティブな環境(AWS, GCP, Azure)を前提としたインフラ設計・構築を主導する。 開発のリードと推進 自ら手を動かし、難易度の高い開発タスクを担当する。 アジャイル開発プロセス(Scrum, Kanbanなど)を深く理解し、プロジェクトのスケジュールと品質の維持に責任を持つ。 機能的に優れたシステム、データベース、アプリケーションの開発と管理。 技術標準の策定と浸透 開発ガイドライン、コーディング規約、テスト戦略などの技術標準を策定・整備し、チーム全体に浸透させる。 メンタリングとコーチング 若手・ミドルエンジニアに対するOJT、技術的なレビュー(コード、設計)、およびキャリア開発のサポートを行う。 関係者との折衝 プロダクトマネージャーや他部署(ビジネス側)、および顧客の開発メンバーと連携し、技術的な実現可能性やトレードオフについて、明確かつプロフェッショナルなコミュニケーションを行う。

900~1,500万円

東京都(港区)

Terraform

Vue.js

Nuxt.js

AWS

Spring Boot

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

Go

.NET Framework

.NET

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

英語活用

リモート可

フルフレックス

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

Middle Software Engineer(ミドルソフトウェアエンジニア)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

・プロダクト開発サポートや自社ソリューションの実装開発 ・チームと協力してソフトウェアソリューションを考案 ・機能的に優れたシステム、データベース、およびアプリケーションの開発、管理 ※希望すれば設計フェーズから携わることができます ・ハイレベルなAPIの設計と慣例的なコード(Idiomatic Code)の作成 ・ソフトウェアのテスト、トラブルシューティング、デバッグ、およびアップグレードの実施 ・セキュリティとデータ保護のベストプラクティスを理解し、開発プロセスに適用 ・技術文書の作成と整備 ●プロジェクト例 1.サードパーティーに向けた金融機能の公開APIの開発 ・Frontend: TypeScript/Angular/Ionic ・Backend: Go, Kotlin/Spring ・認証認可: OAuth 2.0/OpenID Connect/FAPI(Financial-grade API) 2.小売業のキャッシュレス促進/加盟店手数料の仕組みを変えるインハウス決済システムの企画/開発 ・Backend: Go, Java ・Infrastructure: GCP, マイクロサービス, GKEなどのKubernetesを前提にしたサービス 3.大手金融機関のオンライン完結型金融サービスの新規開発 ・Frontend TypeScript/Vue.js ・Backend: C#/.Net Core, ASP.NET ・認証認可: OAuth 2.0 4.勘定系システムのモダナイズ ・Backend: Java/Kotlin Spring ・Infrastructure Azure/GCPマルチクラウド

500~1,050万円

東京都(港区)

Spring

.NET

HTML

React

Java

Microsoft Azure

Kubernetes

GitHub

Go

C言語

Google Cloud Platform(GCP)

Spring Boot

TypeScript

AWS

Node.js

Vue.js

C#

Kotlin

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

従業員数100名〜1000名未満

ソフトウェアエンジニア (Infra/DevOps)

DevOpsエンジニア

正社員

LiNKXのFintech分野におけるソフトウェアエンジニアとして、下記業務をご担当頂きます: ・製品開発をサポートし、最新のソフトウェアソリューションを実装する ・スケーラブルなシステム、データベース、アプリケーションの開発と管理 ・クリーンで保守性の高いコードの作成、高水準のAPIの作成 ・ソフトウェアのテスト、トラブルシューティング、デバッグ、アップグレードによるパフォーマンスの最適化 ・セキュリティとデータ保護におけるベストプラクティスの適用 ・技術文書の作成と管理 ※インフラメインではありますが、一部DevOps業務も含まれます。 ●プロジェクト例 1.サードパーティーに向けた金融機能の公開APIの開発 ・Frontend: TypeScript/Angular/Ionic ・Backend: Go, Kotlin/Spring ・認証認可: OAuth 2.0/OpenID Connect/FAPI(Financial-grade API) 2.小売業のキャッシュレス促進/加盟店手数料の仕組みを変えるインハウス決済システムの企画/開発 ・Backend: Go, Java ・Infrastructure: GCP, マイクロサービス, GKEなどのKubernetesを前提にしたサービス 3.大手金融機関のオンライン完結型金融サービスの新規開発 ・Frontend TypeScript/Vue.js ・Backend: C#/.Net Core, ASP.NET ・認証認可: OAuth 2.0 4.勘定系システムのモダナイズ ・Backend: Java/Kotlin Spring ・Infrastructure Azure/GCPマルチクラウド

500~1,050万円

東京都(港区)

Kotlin

Angular

Terraform

AWS

TypeScript

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Go

Kubernetes

.NET Framework

Datadog

Spring

Shell

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

従業員数100名〜1000名未満

人気の職種・スキルから求人探してみる

AIエンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex

600~1,200万円

東京都(中央区)

Amazon RDS

DynamoDB

Docker

Figma

React

FastAPI

AWS Lambda

RAG

Kaggle

Python

機械学習

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Firebase

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

機械学習・データ活用

SWE/ソフトウェアエンジニア【DX Solution事業本部】_junior_entry

フルスタックエンジニア

正社員

創業5年で評価額1,000億円超/急成長を続け使命の実現を目指す 2021年の創業以来、黒字経営を続けてきた弊社があえて資金調達に踏み切った理由。それは、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立する、その決意の表れです。 評価額は1,000億円を超え、大きな期待を背負う形となりました。創業から5年間急成長を続けてきた弊社ですが、目指すのはさらにその先、ここがゴールではありません。長きに渡って日本が磨き続けてきた「ものづくり」という世界に届く武器を、最先端AIやロボティクスの力でさらに強固なものにする。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興する。そして私たち燈も日本一・世界一の企業となり日本の希望の光となる。それが実現できた時、私たちが掲げる「日本を照らす燈となる」という使命は達成されます。 ここから燈の成長は第二フェーズに突入します。これまで以上にダイナミックなビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、私たちと一緒に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない思いや、詳細な業務内容について、ぜひカジュアル面談でお話しさせてください。 DX Solution事業本部のシステム開発チームにソフトウェアエンジニアとして配属され、クライアント企業のDXを推進するシステム開発に携わっていただきます。 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、フロントエンド・バックエンド・インフラなどフルスタックな領域に対しての実装をメインで担当していただきます。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。 【入社後にまずお任せしたいこと】 新規開発では、案件へ参画して要件をキャッチアップしていただき、既存開発メンバーと共に詳細設計・開発・テスト業務を担当いただきます。 保守・追加開発では、既存メンバーと共に担当案件の仕様やシステム構成などをキャッチアップしていただき、不具合の修正対応や追加開発案件での実装業務から着手いただきます。 【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・運用: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。稼働後のパフォーマンス改善やデータ量増加に伴うスペック検討も担当。 ・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)の実装と、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・追加開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および稼働中サービスへの機能追加・改善。 ・稼働中Webシステムの保守・改善:不具合調査や修正、脆弱性対応、ボトルネック特定によるパフォーマンスチューニング、インフラ監視や改善対応、機能追加・改善提案により発足した開発案件の開発プロセス進行。 【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 / Google Cloud AI:Python / Numpy / Pandas / PyTorch / OpenCV AI開発ツール:Devin / Claude Code / GitHub Copilot / Gemini 燈では、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:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードおよび同時並行実装数を向上 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

450~650万円

東京都(千代田区)

Docker

React

Microsoft Azure

FastAPI

NestJS

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

生成AI・LLM

Next.js

PyTorch

画像認識

TypeScript

AWS

Node.js

Terraform

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

CARTA ZERO アカウントエグゼクティブ(広告主担当営業/ブランド領域メインチーム)

ITセールス・セールスエンジニア

正社員

概要 コスメやアパレル、食品メーカーを中心としたクライアントのマーケティング支援を担当します。 特定の媒体に限らず、デジタル広告・イベント施策、PRなどを複合的に組み合わせながらマーケティング課題に対してグループや外部アセットを活用したソリューション提案を行います。 詳細 クライアントのフロント担当として、課題発見から戦略実行、効果検証までを一気通貫で担当します。 ●新規クライアントの開拓 └広告イベント参加、既存クライアントからのご紹介、テレアポ等でリード獲得 ●既存クライアントへの提案活動 ●広告主の課題抽出、整理 ●オンオフ統合のマーケティング戦略立案 ※1 ●提案資料の作成、プレゼンテーション ●プロジェクト進行 └運用型広告のディレクション └クリエイティブ・ランディングページの改善ディレクション ●各種効果測定ツールや調査会社と連携した効果検証、改善提案 ※1 テレビCM/Web広告/PR/インフルエンサー/データ/リサーチ/イベント/制作/CRM など 顧客種別 クライアントジャンル:国内D2Cメーカー/大手美容メーカー/大手健康食品メーカー/toCサービスを展開する事業者など 規模感:1クライアントあたり月間数百万円~数千万円規模 取り扱い媒体 Yahoo!/Google/X/Meta/LINE/TikTok/Instagram/Zucks/PORTO/その他媒体、オフラインメディア メガプラットフォームの活用は勿論ですが、広告主の本質的な課題解決を実現するためのチャネル・プラットフォーム選定を行っています。 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

600~850万円

東京都(港区)

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

土日祝日休み

従業員数1000名以上

CARTA ZERO デジタルマーケティングプロデューサー(新設局・部長候補)

ITセールス・セールスエンジニア

正社員

概要 国内最大級の通信会社をメインクライアントとし、マーケティング課題の抽出からダイレクトレスポンス戦略の立案・実行をリードしていただきます。 既存の広告枠売りに留まらず、LTV最大化に向けたプロジェクトの司令塔として、組織強化やメンバー育成も担っていただきます。 詳細 ・広告主の課題抽出・KPI(CPA/ROAS/LTV)の設定 ・ダイレクトマーケティングを主軸とした戦略立案・提案 ・クリエイティブ/LPの制作ディレクション(CVR向上のためのデータ分析含む) ・メディアプランニング・運用型広告の全体ディレクション ・電通グループ及び自社開発のデータソリューションを活用した効果検証 ・新設チームの強化、メンバーの育成、ナレッジの型化 案件規模感 ・1キャンペーン数億円~ ・年間数十億円 業務効率化について 入稿やレポーティングなどのオペレーティブな業務をグループ会社 CARTA KNOTと連携することで省力化し、クライアントの課題解決に向き合うための本質的な時間を確保しています。 キャリアイメージ ・シニアデジタルマーケティングプロデューサー→局長・局次長 ・シニアデジタルマーケティングプロデューサー→新設局の責任者(局長・事業部長等) ・シニアデジタルマーケティングプロデューサー→新規事業開発・経営参画 取り扱い媒体 ・プラットフォームの広告管理ツール:Google/Yahoo!/Meta/X/LINE/等の主要プラットフォーム ・サイト分析に用いるアナリティクスツール:GA4/Adobe Analytics/等 ・LP制作/改善に用いるLPOツール:Clarity/Optimize Next/ミエルカヒートマップ/等 ・クリエイティブ制作関連ツール:Canva/Photoshop/Figma/等 ・メディアプランニングに用いる市場分析ツール:Similarweb/Knowns/ ・オンオフ統合プランニングに用いるプランニングツール※電通グループ独自で保有しているツール等 他、多数 ※変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

1,000~1,500万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

フルフレックス

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

CARTA ZERO シニアアカウントエグゼクティブ(広告主担当営業/マネージャー候補)

ITセールス・セールスエンジニア

正社員

概要 コスメやアパレル、食品メーカーを中心としたクライアントのマーケティング支援を担当します。 特定の媒体に限らず、デジタル広告・イベント施策、PRなどを複合的に組み合わせながらマーケティング課題に対してグループや外部アセットを活用したソリューション提案を行います。 ※ゆくゆくはリーダーやマネージャーとしてピープルマネジメント、チームビルディングをお任せします 詳細 クライアントのフロント担当として、課題発見から戦略実行、効果検証までを一気通貫で担当します。 ●新規クライアントの開拓 └広告イベント参加、既存クライアントからのご紹介、テレアポ等でリード獲得 ●既存クライアントへの提案活動 ●広告主の課題抽出、整理 ●オンオフ統合のマーケティング戦略立案 ※1 ●提案資料の作成、プレゼンテーション ●プロジェクト進行 └運用型広告のディレクション └クリエイティブ・ランディングページの改善ディレクション ●各種効果測定ツールや調査会社と連携した効果検証、改善提案 ※1 テレビCM/Web広告/PR/インフルエンサー/データ/リサーチ/イベント/制作/CRM など 顧客種別 クライアントジャンル:国内D2Cメーカー/大手美容メーカー/大手健康食品メーカー/toCサービスを展開する事業者など 規模感:1クライアントあたり月間数百万円~数千万円規模 取り扱い媒体 Yahoo!/Google/X/Meta/LINE/TikTok/Instagram/Zucks/PORTO/その他媒体、オフラインメディア メガプラットフォームの活用は勿論ですが、広告主の本質的な課題解決を実現するためのチャネル・プラットフォーム選定を行っています。 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

800~1,200万円

東京都(港区)

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

フルフレックス

土日祝日休み

従業員数1000名以上

CARTA ZERO 広告運用ストラテジスト(アドメディア局)

ITセールス・セールスエンジニア

正社員

●概要 一般的な広告代理運用ではなく、自社独自の送客メディア(比較サイト等)の売総(売上総利益)最大化をミッションとした広告運用戦略の立案・実行を担っていただきます。 各案件を担当するマーケティングディレクターと密に連携し、記事コンテンツのポテンシャルを最大限に引き出す広告運用を行うとともに、CARTAグループが持つ膨大なアセットや最新のAIプロダクトを駆使して、競合優位性の高い「次世代の勝ちパターン」を自ら創り出すことが期待されるポジションです。 ●詳細 ・広告運用戦略の立案・実行(Google/Meta/Yahoo!/LINE等)  -担当する20キャンペーン前後の運用管理、月間数千万円規模の予算最適化  -検索連動型広告およびSNS広告を主軸とした、入札・予算・クリエイティブの管理 ・高速な仮説検証サイクルの実行  -広告効果改善のためのキーワード選定、広告文、LP(記事)のABテスト提案  -媒体の新機能や新プロダクトの先行検証と、再現性のある運用手法の確立 ・データ基盤の構築と分析  -BIツール(Looker Studio等)を活用したパフォーマンスの可視化と要因分析  -クライアントのCRMデータや1st Party Data、外部データを活用したターゲティング精度の向上 ・制作サイド(マーケティングディレクター)へのフィードバック  -運用データから得られたユーザーインサイトに基づき、記事構成や訴求の改善提案  -「売れる記事」と「最適な集客」をセットで設計するためのメディアプランニング協力 ・AIドリブンな運用手法のハック  -媒体のアルゴリズム、各設定項目の組み合わせ及び特性を深く理解し、運用数値を読み解き、CARTA独自のデータや顧客データを掛け合わせてパフォーマンスを最大化させるための最適化(シグナルの調整等) ●想定されるキャリアパス ・広告運用・データ活用のスペシャリスト  -媒体のアルゴリズムを最も深く理解し、社内の「勝ちパターン」を次々とアップデートしていく最新アドテクノロジーの検証責任者 ・アドメディア・事業プロデューサー  -広告運用のみならず、新規メディアの立ち上げからP/L(収益)管理までを担う事業責任者や、大規模案件の戦略全体を統括するマーケティングディレクター ・組織マネジメント・リーダー  -メンバーの育成や組織全体の運用クオリティを管理するグループリーダー、および部門責任者 ※入社後は、ご経験やスキルに応じて業務をお任せしますが、将来的には事業の中核を担うリーダーとしてのご活躍を期待しています。

450~720万円

東京都(港区)

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

カジュアル面談可

フルフレックス

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

CARTA ZERO デジタルクリエイティブプランナー

コンテンツディレクター・編集

正社員

業務概要 「メディア特性」「ターゲット」「クリエイティブ」の観点から戦略的な設計を行い、具体的なクリエイティブへと落とし込んでディレクションいただくポジションです。 運用型広告において「このメディアの、このユーザー行動特性なら、どんなクリエイティブを当てれば成果が最大化するか」を、データとロジックから逆算して設計・具現化していただきます。 詳細 ・リサーチ・分析 ∟クライアントの商材・サービスの強みや市場/競合の分析 ∟ターゲットのユーザーインサイトの理解、分析 ∟各広告媒体の特性や最新アルゴリズムの把握 ∟(案件によって)ドコモデータを掛け合わせた成果要因の多角的な検証 ・戦略・企画立案 ∟勝ちパターン抽出のためのクリエイティブ最適化戦略の立案 ∟各広告媒体(SNS、WEB広告等)に適したクリエイティブアイデアの立案 ∟ブランドコンセプトに則ったトンマナ(世界観)の設計 ・提案・ディレクション ∟提案書の作成、およびクライアントへのプレゼンテーション ∟広告クリエイティブ(バナー・動画等)の企画、制作ディレクション(デザイナーとの連携) 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む) 案件例 ・主要取引先:大手通信会社、放送局、食品・飲料メーカー、家電・美容家電メーカー、飲料系家電メーカー、大手ECプラットフォーム、EC・D2C企業、SaaS企業、不動産・住宅関連企業、人材企業、大手ゲームアプリ運営会社、漫画アプリ運営会社、韓国コスメメーカー、航空会社 など ・月額予算:数百万円~二桁億円 ・対応領域:認知・獲得 ・案件アサイン方法:クライアント担当制と案件担当制のハイブリッド 展開クリエイティブ LP、各種広告媒体(Yahoo!/Google/X/Meta/LINE/TikTok/Instagram/自社プロダクト(Zucks・PORTO)/その他DSP/Ad Networkなど)の静止画・動画 案件の特徴 ~約1億のドコモデータを武器にした『Single ID Marketing』でデータドリブンな戦略設計を実施~ 当社では、Web・アプリの行動履歴から実店舗の購買履歴までを1つのIDで統合する『Single ID Marketing』の実施案件を多数保有しています。 デジタルクリエイティブプランナーとして、施策やクライアントの与件に応じて、この国内最大級のデータアセットを企画の武器にできる環境です。 ◎「勘」に頼らない、確度の高いデジタルプランニング 案件によっては、配信前の膨大なデータから深いペルソナ設計や課題抽出を行う「0次分析」が可能。憶測ではなく、リアルな行動データに基づいた説得力のある企画・構成案を生み出せます。 ◎画面の向こうの「実購買」まで動かす体験設計 SNSやWeb広告が、最終的に「実店舗でどう買われたか」まで追跡・検証できる案件も。 Web完結のCPA/CPI最適化にとどまらず、デジタルの力でリアルの行動まで変える、一歩先を行くデジタルプランニングのナレッジが身につきます。 将来のキャリアパスについて ・配属部署のグループリーダー、マネージャーなど ・ブランディング領域でオンオフ統合のクリエイティブ戦略を担うクリエイティブディレクター ・オンオフ統合の戦略を設計するストラテジックプランナー/統合プランナー ・ドコモデータを基に戦略設計を行うデータプランナー など

600~1,000万円

東京都(港区)

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

カジュアル面談可

フルフレックス

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

2512【Marketing Communication||Digital Marketing||SEOエキスパート】 SEOエキスパート

データアナリスト

正社員

【ミッション】 介護業界のデジタル変革を加速させ、サービス利用者と提供者双方の課題解決に貢献することがミッションです。SEO戦略の最適化を通じて、当社サービスの価値を最大化し、介護に関わる人々により良い情報と選択肢を提供することを目指します。 【概要】 SEOスペシャリストとして、サイトの自然検索経由における成果最大化のために施策のプランニング、エンジニアへのディレクション、施策実行を行っていただきます。 【具体的には】 複数のサービスを横断したSEOマーケティングを行っていただきます。 ・アクセスログ・市場データを中心としたデータの収集・分析・仮説立案 ・SEOを考慮した内部設計、コンテンツ最適化、内部/外部リンク戦略の実施 ・検索エンジンのアルゴリズム変更への対応と最新SEO手法の調査・導入 ・社内外のステークホルダーとの連携によるSEO施策の推進 ・社内のSEOに関する質問への対応、知見の共有 【その他要件】 ・従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある ・就業場所の変更の範囲:リモート勤務を命じることがある

600~1,200万円

渋谷区恵比寿4-20-3恵比寿ガーデンプレイスタワー9階

CSS

JavaScript

HTML

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

1
2
3
4
5
6

関東×詳しい条件で求人を探してみる

ソフトウェア開発

フロントエンドエンジニアバックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)フルスタックエンジニアWebプログラマーモバイルアプリエンジニアコーダーマークアップエンジニアシステムエンジニア(Web)システムエンジニア(業務系)フィールドアプリケーションエンジニア(FAE)パッケージ導入・システム導入ERPエンジニアSAPエンジニアプログラマー(PG)SalesforceエンジニアServiceNowエンジニアローコードエンジニアノーコードエンジニアRPAエンジニア

条件を変えて求人を探してみる