関東 フレックス勤務のITエンジニア求人・転職情報

●期待する役割 ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。 その後は、経営・CPO・プロダクトマネージャーと連携し、その時々で解くべき「最も手応えのある壁」に向き合っていただきます。 ●想定される業務例 ・戦略的プロダクトデザインへの推進　 成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定から情報設計・インタラクション設計・UI設計まで、難易度の高い課題をリードする。 ・組織全体へのデザインの浸透 セールス・カスタマーサクセスなど社内の様々なチームと連携し、ユーザー中心の視点を広げるとともに、各部門の顧客理解や現場知見をプロダクトに還元する。 部門横断のステークホルダーマネジメントを通じ、デザインの視点をプロダクト単体にとどまらない事業判断にも反映させる。 ・リサーチ主導のプロダクト戦略への貢献 ユーザーリサーチ・定性定量分析を自ら設計・主導してプロダクト課題を構造化し、プロダクトマネージャー・エンジニアと対等に議論しながらプロダクト戦略・ロードマップの意思決定に関与する。 ・デザイン組織の成熟化への寄与 課題解決を通じて次世代デザイナーを育成するとともに、デザインプロセス・意思決定フレームワークを整備し、チームの生産性とアウトプットの質を高める。 ●使用ツール デザイン:Figma コラボレーション:Slack、miro、Jira AIツール:Figma Make、Claude Design、Claude、Devin、Cursor、Deep Research(Gemini)

千葉県市原市にある取引先の大手上場化学メーカーにて、プロジェクトメンバーとしてご活躍頂きます。 ●各自動車メーカーの部品管理や生産情報管理のシステム開発 ●化学メーカーの生産品質管理のシステム開発 ●テレビ局の視聴率分析表示のシステム開発 ●テレビ局の選挙報道のテロップデータ表示のシステム開発 など (例) 化学系メーカーの実験データ管理システム等(千葉県市原市) 期間:稼働中(長期) 内容:システム企画・開発 規模:約10名 開発環境:PHP、.NET、VBA等/Oracle、SQL Server

各プロジェクトにおけるAIエージェントの設計・実装・品質担保を担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、業務課題を解決するAIエージェントを開発し、本番環境で安定稼働する状態まで作り上げることがミッションです。 また、先行プロジェクトで成果が実証された仕組みを共通ソリューションとして標準化し、全社へ展開可能な基盤として発展させる役割も担います。 ●具体的な業務内容 ・AIエージェントの設計・実装(LLM API、Playwright、マルチエージェント構成を活用した業務自動化システムの開発) ・プロンプト設計およびLLM統合(構造化出力、エラーハンドリング、評価基盤、コスト最適化など) ・RAGシステムやマルチエージェントシステムの設計・実装 ・AIエージェントの品質保証および運用改善 ・先行プロジェクトで構築した仕組みの共通ソリューション化 ・AIテックリードとの連携によるアーキテクチャ設計および技術標準への準拠 ・AIツール環境の構築・運用支援(Claude Enterprise、Cursor等) ▽具体例: 問い合わせ対応、コンテンツチェック、ワークフロー自動化、ナレッジマネジメントなど。 業務オペレーションに組み込まれるAIエージェントの開発を想定しています。 ●この求人のポイント AIエージェントの設計・実装を通じて全社オペレーションのAIネイティブ化を推進するポジションです。 単なるPoC開発ではなく、本番環境で稼働するAIエージェントの設計から実装、運用までを一貫して担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、LLM・マルチエージェント・RAG・ブラウザ自動化などの技術を組み合わせ、人が担っていた業務そのものをAIエージェントへ置き換えていきます。 生成AIを活用したプロダクト開発や業務自動化の経験を活かし、AIエージェント時代の実践的な開発経験を積みたい方を募集しています。 ●開発環境・社内ツール AI開発 :Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API:Claude API(Anthropic)、Gemini(Vertex AI)、OpenAI GPT AIフレームワーク:LangChain、LlamaIndex 自動化:Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド:TypeScript(Hono)、Python(FastAPI) データベース:PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ:GCP(Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery) プロジェクト管理:Confluence、Jira、GitHub Enterprise

【全世界での累計ダウンロード数5億超えのモバイルペイントアプリ「ibisPaint」開発企業でのソリューション事業・東京エリアにおけるシステム部長・部長代理(管理監督者)】 ●業務概要 長年培ってきたモバイル開発技術・ノウハウを国内企業に展開するソリューション事業・東京エリアで、高収益・高再現性を生むSlerへ進化するために強化する受託開発事業・技術部門の「開発力及び組織力強化」を担当いただきます。 具体的には、ソリューション事業・東京システム部において、最新の技術トレンドを踏まえたテクノロジー戦略立案、テックリード統括、開発プロジェクト統括、AIやノーコードツールを駆使した開発生産性・品質向上策の推進、ITエンジニアの採用・教育・評価などの人材マネジメント、コンプライアンス整備などが挙げられます 事業のミッション ソリューション事業は、創業以来、法人クライアントから高い評価を得ている会社基盤を成す、受託開発・IT技術者派遣のセグメントとなります。 中期的なミッションは受託開発事業の「開発力及び組織力強化」となりますが、長期的にはソリューション事業のコア・コンピタンス自体も、AIに最適化させるだけでなく、その先の技術情勢や社会動向等を見据えて進化させる必要があります。 そして、モバイル事業だけでなく、ソリューション事業も単独での付加価値をブーストさせることで、会社のEPS(一株当たりの純利益)の更なる向上を目標としています。 組織風土 技術のエキスパート集団の名のとおり、技術思考が強く、プライベートでも新しい技術の吸収に積極的なITエンジニアが多数在籍しており、仕事の合間に得た知識の共有に余念がありません。 月に数回勉強会を開催しており、登壇者は普段はプロジェクトに参画しているITエンジニア(社員)で、最近の技術動向をはじめ魅力的な内容となっています。登壇者のプレゼン後のディスカッションでは活発に質問や意見などが飛び交い、有意義なコミュニケーションの場として活用しています。 職場環境 ・各開発プロジェクトは3～10名規模の体制を想定、組織全体では約150名のエンジニアが在籍、今後更にンジニアとマネージャーを増員する予定、チームプレー重視で展開してくれる方にはうってつけ ・密に連携する営業部門(東京営業部)は営業職4名と事務職5名という少数精鋭 ・技術教育についてはUdemy法人契約によりWeb講座を受講し放題(個人負担無) ・前年度東京事業所時間外労働年間平均11.6時間/月 ・服装自由(但し顧客打合せ時はスーツorビジネスカジュアル)

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やAIエージェント技術を顧客企業の業務プロセスに素早く組み込むため、Microsoft Power PlatformやCopilot Studioをはじめとするローコードツールを活用したシステム設計・構築・導入を牽引していただきます。 【具体的な業務イメージ】 ●ローコードツールを用いたハイスピード開発 Power Apps、Power Automate、Power BI等を用いた、企業の業務効率化・自動化・可視化を支えるアプリケーションやワークフローの設計および構築 ●Microsoft Copilot Studio等を活用したAIエージェントの構築 各種生成AIモデルや社内データと連携したカスタムCopilot(AIチャットボット/エージェント)の構築、および社内コミュニケーションツール(Teams等)への実装 ●業務プロセスの可視化とソリューション提案 コンサルタントと協働し、顧客が抱える複雑な業務フローを可視化(BPR/BPMN等)。 ローコードツールを活用し、いかに短期間で課題を解決できるかの実現可能性(PoC)検証とアーキテクチャ選定 ●パブリッククラウド(Azure/AWS)との連携および環境構築 構築したローコードアプリやAIエージェントが、顧客企業のセキュアな自社環境下で安定して動作するためのクラウドインフラ(Azure、AWS等)との連携設計・環境ガバナンスの構築 ●顧客の課題解決起点で行う要件定義および上流設計 顧客企業の「どの業務に課題があり、どうAIやローコードで解決すべきか」という本質的な課題の特定から伴走。 言われたものを作るのではなく、要件定義などの最上流工程から主体となってシステム設計へと落とし込みます。 **※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ** ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

エンタープライズ企業の課題解決に向け、技術のプロフェッショナルとして最前線でクライアントと向き合い、技術検証(PoC)から本番環境への実装、そして定着支援(イネーブルメント)までを一貫して担っていただきます。 <具体的な業務> ●顧客課題のヒアリングと要件定義:ビジネスコンサルタントと共に顧客の経営層や現場部門と折衝し、AIを活用したシステムアーキテクチャや技術的な解決策を策定。 ●プロトタイピングとアジャイル開発:生成AI(ChatGPT、Microsoft Copilot等)やLLMを活用したRAG(検索拡張生成)環境、AIエージェントのプロトタイプを高速で開発。 ●システム実装とインテグレーション:既存システムや社内データとのAPI連携、セキュリティ要件(特に金融機関等で求められるセキュアな専用環境)を考慮したシステム構築のリード。 ●技術的なフィージビリティ(実現可能性)検証とリスク管理。 ●プロダクト開発部門へのフィードバック:現場で得た顧客のニーズや知見を、自社SaaS基盤の改善や新規プロダクト創出へ還元(ワンプール制の強みを活かした連携)。 **※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ** ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。 特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 【具体的な業務イメージ】 ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。 必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。 セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

・情報セキュリティポリシーの策定、実施、アセスメント ・新規IT ツールの調査、評価、導入プロジェクトのリード ・社内簡易ツールの開発、改善、運用 ・社内セキュリティ教育プログラムの企画・実施 一緒に働くチームの特徴 ・プライム上場企業でIT 部門を統括経験があり、IT 戦略・プロジェクト管理に長けたメンバー(40 代後半・男性) ・前職でも部長級でシステム管理、DX ツール導入に取り組んでいるメンバー(30 代後半・男性)

● 全社の採用業務の責任者 ・全社採用戦略の策定および実行(新卒・中途採用) ・特にシステム開発部門の技術者採用強化(PM、エンジニア、AI専門家等) ・採用プロセスの設計および採用KPIマネジメント ● 採用プロセスの設計・最適化(選考フロー、評価基準の構築) ・候補者体験(CX)の向上施策の企画・実施 ・採用チャネル管理(ダイレクトリクルーティング、エージェント、求人媒体) ・採用データ分析による採用活動の効果測定と改善 ・採用関連システムの運用管理 ● 採用チームのマネジメント ・採用チームのマネジメント(目標設定、進捗管理、育成) ・採用予算の策定・管理 ・社内ステークホルダーとの連携(事業部門長、人事企画チーム) ● 採用ブランディング ・エンプロイヤーブランディングの企画・推進 ・採用イベントの企画・運営(キャリアフェア、会社説明会) ・ダイバーシティ採用施策の立案・実行 ● その他 ・インターンシップおよび早期採用プログラムの運営 ・労働市場トレンドの分析と採用戦略への反映 ・オンボーディングプロセスの改善支援 ・採用関連コンプライアンスの確保(個人情報保護、公正採用) ・社内リファラル採用プログラムの企画・推進

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

当社が施設運営効率の向上を目的に展開するギグワーカープラットフォーム「Migakun(ミガクン)」の事業開発をお任せします。 Migakunは、フィットネスクラブ・コワーキングスペースなど無人・省人化ニーズが高まる施設向けに、清掃・受付・設備管理などのノンコア業務をギグワーカーで代替する、Photosynthの第二の事業の柱として成長中のサービスです。 本ポジションでは、Migakunの事業価値を最大化する事業開発担当をお任せします。 市場・顧客理解をもとに新規サービスのコンセプト策定・ビジネスモデル構築・GTM戦略の設計まで、事業開発とプロダクト開発の両軸を担っていただきます。 具体的には ・市場調査と分析(顧客ニーズの把握/競合分析/市場トレンドの調査) ・事業企画立案(新規事業のコンセプト策定/ビジネスモデルの構築/収益計画の作成) ・GTM戦略の設計と実行(営業・マーケティング部門との連携/販促施策の企画/市場投入に向けた運用体制の構築) ・ステークホルダーとの調整(社内関連部署との連携/外部パートナーやクライアントとの交渉) ・プロダクト開発への貢献(ビジネス要件定義/開発チームとのスケジュール・リソース管理) ・事業の継続的な改善(ユーザーフィードバックの分析/KPIモニタリングと改善策の立案/事業・プロダクト両面からの最適化) ●入社後にまずお任せしたいこと まずはMigakunのサービス・顧客・市場を深く理解していただいた上で、事業価値の創造とプロダクト開発の推進という2つの軸を担っていただきます。 ①市場・顧客理解とサービス企画 顧客ニーズの把握・競合分析・市場トレンドの調査をもとに、新規サービスのコンセプト策定やビジネスモデルの構築、収益計画の立案までを主体的に担っていただきます。 ②GTM戦略・サービスローンチの推進 営業・マーケティング部門と連携しながら、GTM戦略の設計からローンチに向けた販促施策・運用体制の構築まで、事業化の全体を牽引していただきます。 ③プロダクト開発への貢献 開発チームと連携しながら、事業要件をプロダクトに落とし込むビジネス要件の定義や、開発チームとのスケジュール・リソース管理をサポートしていただきます。 ④サービスの継続的な改善 ローンチ後はユーザーフィードバックの分析やKPIモニタリングを通じて、事業・プロダクト両面からサービスの継続的な最適化を推進していただきます。

急成長する事業を支えるCorprateIT(情報システム)チームのコアメンバーとして、IT戦略の企画から実行まで幅広くお任せします。 既存の枠にとらわれず、Luupの未来を創るIT環境を一緒に構築していきましょう。 ●ITインフラの企画・運用 ・各種SaaSの導入・運用・セキュリティ最適化 ・ID管理基盤(Google Workspace, Entra ID)の運用と高度化 ・MDM(Microsoft Intune / Kandji)を用いたデバイス管理の自動化と効率化 ●社内DXの推進 ・ヘルプデスク業務の仕組み化と自動化による生産性向上 ・業務プロセスの可視化とSaaS活用による改善提案 ●セキュリティガバナンスの強化 ・全社的な情報セキュリティポリシーの策定・運用 ・ISMS認証の維持・運用など

●仕事概要 キャリアのSNSをゼロから創り、技術で事業を牽引する。 Lagomlivの本丸となる「キャリアテック(ビジネスSNS/マッチングプラットフォーム)」のリードエンジニアとして、0→1の開発を統括していただきます。 個人のパーソナルデータをどう取得し、どうマッチングさせるかの設計を一気通貫で担当。 代表(PMM側)の構想をエンジニアリング(PDM側)に変換し、自ら手を動かしながらチームを指揮する、技術部門のトップ候補です。 ●具体的な業務内容 01.コアプロダクトの開発・アーキテクチャ設計 ・ビジネスSNS・マッチングプラットフォームのゼロからの設計、開発 ・マッチングアルゴリズムの構築とデータ信憑性の担保 02.開発チームのマネジメント ・業務委託エンジニアへの指示出し、コードレビュー、進捗管理 ・技術選定および、将来的な正社員エンジニア採用の技術評価 03.仮説検証のサイクル回し ・プロトタイプを爆速で作り、ユーザーフィードバックを受けて作り直す、シード期特有の開発推進

●仕事概要 海外プロダクトのような「洗練された体験」を、キャリア領域に持ち込む。 Lagomlivが展開する複数のプロダクト(自動生成AI、キャリアテックSNS)を横断し、UI/UXのデザインから実装までをリードしていただきます。 代表の山中が重視するのは、日本の既存サービスにありがちな硬いUIではなく、 海外の最新スタートアップのような、URLを送るだけでカッコいいと思えるデザイン。最先端の海外プロダクトにもアンテナを張り、ユーザーが触れるのが楽しくなるような体験をデザイン・実装する役割を担っていただきます。 ●具体的な業務内容 01.プロダクト横断のUI/UXデザイン・実装 ・キャリア情報を「スコアリング」し可視化するための、直感的でモダンなUIデザイン ・React/Next.js等を用いた、フロントエンドの実装(デザイン〜コードまで一貫して担当) 02.ユーザー体験のハック ・「データを入力したくなる」インセンティブ設計のUI化 ・モバイル・Web両面でのシームレスな操作性の追求

情報システムの上流設計(システム設計、ソフトウェア設計)、試験設計、プロジェクトマネジメント ≪具体的には≫ ユーザからのヒアリング等による要件定義からシステム設計の全般に従事いただきます。 また、ソフトウェア技術部門と連携してソフトウェア方式設計にも従事いただく予定です。 以降の業務はソフトウェア技術部門の所掌となり、当課はプロジェクト部門として社内関連部門と連携して進捗管理、変更管理等を継続的に実施します。 また、システムのリリースに向けた現地作業計画の作成やユーザとの調整、製品の輸出管理に関する業務もあります。 さらにソフトウェアのリリース以降の社内試験、現地試験、ユーザへの導入教育、リリース後の運用サポートも実施する等、システムのライフサイクル全般に携わります。 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・業務で使用する言語:日本語及び英語 ・プロジェクト管理ツール:Redmine ・システムで使用する計算機のOS:Linux及びWindows

●現在抱えている課題 60,000名以上の受講生が利用する「GFS」のデリバリーを止めることなく、新旧のシステムを並行稼働させながら、段階的にReact/Next.jsへと安全に載せ替えていくミッションが課題です。 現状、チーフデザイナーが策定するデザインシステムの実装への落とし込みなど、開発生産性を最大化するためのフロントエンド共通基盤がまだ十分に整備されていません。また、AIエージェント(CursorやClaude Code等)がフロントエンドのコードを正確かつ高速に自動生成しやすいよう、コンテキストの整備やコンポーネントの疎結合化、ユニットテストやE2Eテストの整備を進める仕組みづくりが急務となっています。 ●業務内容 バックエンド・フロントエンドの境界をなくし、Webプロダクトの要件定義から設計・開発・運用まで一気通貫でお任せします。単なるマネジメントではなく、自ら現場で手を動かしながらプロジェクトを牽引していただきます。 ・jアーキテクチャ設計:マルチプロダクト展開や事業の急拡大を見据えた、技術選定およびスケーラブルな全体システム設計の主導 ・既存機能の刷新と新規機能の実装: 学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどにおける、継続的なUI/UX改善および機能追加・リニューアル開発 ・次世代基盤への移行: 現行のPHP/Laravel環境から、Kotlin/Spring Boot・React/Next.jsを用いた次世代モダン環境への段階的かつ安全なリプレイスの推進 ・AI駆動開発の推進: AIエージェントが開発を進めやすい仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューライン・品質管理・開発プロセスの設計と継続的改善 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織への配属となります。現在の開発業務をすべて停止させるわけではなく、並行して新基盤へ移行するという難易度の高いミッションに携わり、迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持って未来のアーキテクチャ設計や実装を推進していただけます。 現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計、インフラなどプロダクト全体を見渡しながら、自らチームとプロセスを作り上げていくオープンなカルチャーです。巨大プロダクトのリプレイスを主導しながら、次々と立ち上がる新規事業の0→1フェーズに関わるチャンスも豊富にあります。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> ・言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> ・言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> ・クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) ・データベース:PostgreSQL ・インフラ管理:Pulumi ・その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack ・AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code ・OS:Windows / Mac(選択可) ・開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> ・デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

Trackプラットフォーム上のスキルデータ基盤「Skill Data Cloud」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです 。 スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。 ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、Skill Intelligence Lab全体の技術・運用標準をリードしていただきます 。 ●スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します 。 ●Skill Data Cloudの設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します 。 ●スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します 。 ●ML/生成AIモデルの設計・実装・評価; スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します 。 ●MLOps基盤の設計・構築・運用:セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。 ●モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。 ●運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します 。 ●プロジェクトマネジメント:プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします 。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 ●開発環境・ツール ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる技術です ※支給PC:Windows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・プログラミング・スクリプト言語:Python ・クラウド・インフラ・コンテナ基盤:パブリッククラウド全般 、Kubernetes ・CI/CD・認証:CI/CD環境 、IAM (Identity and Access Management) ・MLOps・MLプラットフォーム:MLflow 、モデルレジストリ 、Feature Store 、実験管理ツール ・データ基盤:DWH (データウェアハウス) 、データパイプライン構築・運用

●現在抱えている課題 60,000名以上の受講生が利用する「GFS」のデリバリーを止めることなく、新旧のシステムを並行稼働させながら、段階的にReact/Next.jsへと安全に載せ替えていくミッションが課題です。 現状、チーフデザイナーが策定するデザインシステムの実装への落とし込みなど、開発生産性を最大化するためのフロントエンド共通基盤がまだ十分に整備されていません。また、AIエージェント(CursorやClaude Code等)がフロントエンドのコードを正確かつ高速に自動生成しやすいよう、コンテキストの整備やコンポーネントの疎結合化、ユニットテストやE2Eテストの整備を進める仕組みづくりが急務となっています。 ●業務内容 フロントエンド領域を主軸としつつ、将来的にはフルスタックにプロダクト全体に関わりながら、要件定義から実装、運用まで一気通貫で担当していただきます。 ・フロントエンドの刷新・実装 「GFS」および「シゴトAI」における、React/Next.js/TypeScriptを用いたWebプロダクトの設計・開発、既存UI/UXの刷新や新機能の実装 ・未来のフロントエンドアーキテクチャ設計 マルチプロダクト展開を見据えた技術選定、およびスケーラブルで保守性の高いフロントエンド全体の共通設計・運用の主導 ・共通基盤・UIライブラリの構築 デザインシステムと連動した共通コンポーネントの設計や、Storybook、Playwright等を用いた開発プロセスの標準化 ・AI駆動開発の最適化 AIツールがフロントエンドコードを生成しやすいコンポーネント設計・ドキュメント整備、およびAIと協働するレビュープロセスの設計 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織となります。迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持ってフロントエンドのアーキテクチャ設計や移行戦略を推進していただけます。 現在はバックエンドとフロントエンドで役割を分けていますが、長期的には境界をなくしていく方針です。エンジニアは決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計にいたるまでプロダクト全体を見ながら改善提案を行える、非常にオープンな環境です。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> ・言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> ・言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> ・クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) ・データベース:PostgreSQL ・インフラ管理:Pulumi ・その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack ・AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code ・OS:Windows / Mac(選択可) ・開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> ・デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 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)

Givery AI Labの一員として、課題発見・PoC、独自AI実装・AI内製化、AI精度評価・改善などの開発支援に携わっていただきます。 ・スクラムイベント(デイリースクラム、スプリントプランニング、レビュー、レトロスペクティブ)のファシリテーション ・チームが自律的に開発を進められるような支援 ・チームの障害(インピーディメント)の除去、外部との調整 ・プロダクトオーナーとの協力によるバックログ管理支援 ・アジャイル/スクラムの啓蒙・浸透活動、チームの継続的改善 ・開発プロセスやチーム文化の成熟度を高める取り組み ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP ・ツール:Terradate 備考 支給PCはWindows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」のプロジェクトにおいて、PMの右腕となって推進サポート業務を行っていただきます。データ分析が得意な方には、RAG等の精度向上や分析関連プロジェクトでの調査・補助業務をお任せすることもございます。 ・プロジェクト計画立案や進行管理のサポート(WBS作成補助など) ・開発チーム(エンジニア、デザイナー、データサイエンティストなど)との連携・調整補助 ・ステークホルダーとのコミュニケーション補助(議事録作成やタスク整理など) ・プロジェクト進捗状況の簡易モニタリングとリスク管理サポート ・資料作成やデータ整理などのバックオフィス業務 ※経験やスキルに応じて、幅広い業務を割り振ります。将来的にPMとしてステップアップできる環境を整えています。 1日のスケジュール例 ※フルリモート勤務・フレックス制のため、コアタイム(13:00~16:00)以外はご自身で調整可能です! 09:30～ ログイン・Slackやメールの確認 10:00～ トレンド調査・情報収集 (AI関連の最新トピックをチェック) 10:30～ PJタスク進捗確認 (担当タスクの進行状況やフィードバック受け取り) 11:30～ お昼休憩 13:00～ チームMTG・PMとのWBS確認・資料作成 (共同で成果物のレビュー) 14:30～ お客様向け資料のドラフト作成や議事録整理 16:00～ データ分析・レポート作成 (得意な方は分析プロジェクトをサポート) 17:00～ チーム内共有・開発メンバーとの状況共有 18:00～ その日の作業内容まとめ、翌日のタスク整理 18:30～ 退勤 お客様事例 自動車・住設メーカー向けAIソリューション開発 生成AIを活用した業界特化型のソリューション開発を実施 ●自動車設計 ・テキストデータ、画像データから、3D図面の作成や新規自動車の提案をするAI ●商品提案 ・ユーザペルソナ情報、住宅情報など、ショールーム来訪顧客に対して、 ・顧客情報や会話から最適なプランを提案してくれるAIエージェントを構築 専用環境構築:大手銀行様 現場のニーズを踏まえた「適切な情報管理」「社内独自の文書やデータの取り込み」などの専用環境構築 ●実施内容 ・導入、活用のための伴走支援　アドバイス&コンサルティング ・全社員・役員向け生成AI研修 ・自社専用環境の構築・音声AIを活用した業務効率化 ●得られた成果 ・働き方改革拡大、DX人材育成、全社員の意識改革に貢献 社内プロダクトへのAI実装:弊社 ChatGPTを活用した法人向けプラットフォーム「法人GAI」や生成AIで業務を効率化するAIマーケティング支援ツール「マーケGAI」、デジタル人材育成プラットフォーム「Track」のAI機能実装 ●実施内容 ・ユーザペルソナ作成から商品開発や検索広告文作成などを提案するAI機能の開発

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」のプロジェクトマネジメントを行っていただきます。 データ分析が得意な方には、RAG等の精度向上や分析関連プロジェクトをお任せすることもございます。 ・AI製品開発プロジェクトの計画立案、進行管理、リソース調整 ・開発チーム(エンジニア、デザイナー、データサイエンティストなど)との連携、調整 ・ステークホルダー(社内外)とのコミュニケーションおよび要件定義 ・プロジェクトの進捗状況のモニタリングとリスク管理 ・プロジェクト後のフィードバック収集と改善提案 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 1日のスケジュール例 ※リモート勤務・フレックス制のため、コアタイム(13:00~16:00)以外はご自身で調整可能です! 10:00~ キャッチアップ(Slackやメールの処理) 10:30~ トレンドキャッチアップ 11:00~ PJ進捗確認 12:00~ お昼休憩 13:00~ PM・ハンズオン作業(WBS作成・資料作成・開発業務) →セミナー用資料やお客様向けの資料、社内の作業管理など 15:00~ チームMTG、1on1 16:30~ お客様とのMTG 18:00~ MTGやPM業務・ハンズオン作業など 19:00 退勤 技術スタック ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ※支給PC:Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 案件例 <自動車・住設メーカー向けAIソリューション開発> 生成AIを活用した業界特化型のソリューション開発を実施 ●自動車設計 ・テキストデータ、画像データから、3D図面の作成や新規自動車の提案をするAI ●商品提案 ・ユーザペルソナ情報、住宅情報など、ショールーム来訪顧客に対して、 ・顧客情報や会話から最適なプランを提案してくれるAIエージェントを構築 <専用環境構築:大手銀行様> 現場のニーズを踏まえた「適切な情報管理」「社内独自の文書やデータの取り込み」などの専用環境構築 ●実施内容 ・導入、活用のための伴走支援　アドバイス&コンサルティング ・全社員・役員向け生成AI研修 ・自社専用環境の構築・音声AIを活用した業務効率化 ●得られた成果 ・働き方改革拡大、DX人材育成、全社員の意識改革に貢献 <社内プロダクトへのAI実装:弊社> ChatGPTを活用した法人向けプラットフォーム「法人GAI」や生成AIで業務を効率化するAIマーケティング支援ツール「マーケGAI」、デジタル人材育成プラットフォーム「Track」のAI機能実装 ・実施内容 -ユーザペルソナ作成から商品開発や検索広告文作成などを提案するAI機能の開発 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み

仕事内容 生成AIが「使える人だけのもの」から「企業全体のインフラ」へと変わる転換期に、テクノロジーだけでなく“人・組織・業務の変化”まで含めて設計するシニアPdMを募集します。 このポジションの醍醐味は、プロダクトを作ること自体が目的ではなく、顧客企業の現場に入り込み、行動変容・意思決定・コラボレーションの仕方を変え、組織が強くなるプロセスをプロダクトで実装できることです。HR/組織開発領域に関心がある方にとっては、「制度・研修・コミュニケーション設計」だけでは届きづらい変化を、プロダクトとデータの力で加速させるチャレンジになります。 本ポジションは、0→1と1→10フェーズにおけるプロダクト戦略・顧客価値検証・開発推進をリードし、プロダクトの勝ち筋を作る役割です。プロダクトの形は固定せず、顧客課題と検証結果をもとにスコープや提供価値を進化させていきます。 主な業務内容 ・顧客課題の探索(現場観察・業務理解・ステークホルダーの合意形成)と、提供価値・ターゲット・ユースケース仮説の構築/更新 ・中長期ロードマップ、KPI、優先度の策定と意思決定の推進(プロダクト指標に加え、導入定着・行動変容・業務成果の指標化も含む) ・PRD作成、要件定義、仕様策定、リリース判断を含む開発プロセスの推進(スクラム等) ・生成AIを活用した業務オペレーション/プロセス設計(社内外)と継続的な改善 ・ドメインエキスパート(業務側)と開発チーム(エンジニア/デザイナー)間のコラボレーション設計・合意形成 ・必要に応じて、価格/パッケージ、導入・運用設計、エンタープライズ要件(セキュリティ/権限/監査等)の論点整理 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。 全社AI活用推進・研修支援 社員数約1.4万名(グループ計約2.5万名)の大手物流企業様において、全社員が生成AIを使いこなせる組織変革をご支援。 年間に渡り生成AIを全社員で活用、研修プログラムを設計・実施し、生成AIを日常で活用及び業務で活用できるAIエージェントを内製構築できる社員様を拡大伴走中。 入社時にお任せしたいこと ・顧客の現状を深く理解した上での、AIドリブンな戦略方針の提言 ・未来の企業活動のあるべき姿を見据えたプロダクト構想の立案、およびチームのリード 応募要件 必須スキル ・B2Bプロダクトにおけるプロダクトマネジメント経験 ・不確実性の高いフェーズ(0→1、または大きな方向転換を伴う1→10)で、課題探索〜価値検証〜開発推進までを主導した経験 ・スクラム等のアジャイル開発で、エンジニア/デザイナーと協働しながら意思決定・優先度付けを行った経験 ・複数のステークホルダー(経営/営業/CS/開発等)を巻き込み、合意形成しながら前進させるコミュニケーション力 ・データ/定性情報をもとに仮説検証を回し、KPI設計・改善サイクルを運用した経験

タイミーのデータマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。 現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験 を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案 にあります。 ・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング) ・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ ・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割) ・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進 ・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進) ・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備 ・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案 ●技術スタック ・クラウド └Google Cloud ・開発言語 └Python ・データ基盤 └BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ・ML / LLM基盤 └Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ・BIツール └Looker / Looker Studio ・IaC └Terraform ・開発環境・ツール └Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc ●扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチング・勤怠に関する情報 ・レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報・各種マスタデータ など

当社の情報システム部にてアプリケーション (個人保険・企業保険等)開発または基盤(ネットワーク・デバイス等)構築業務をご担当いただきます。 情報システム部は事業会社の立場でシステム企画・開発・保守を行う部署のため、生保ビジネスの醍醐味を間近で感じながら、開発案件等を担当いただけます。 アプリケーション開発および基盤構築業務に関する計画・推進、管理、開発・運用業務 新たな基盤・アプリケーション構築等、大型プロジェクト推進業務 DX開発関連業務(アジャイル開発等) 顧客管理システム構築業務

サイバーセキュリティに関する計画・推進、管理、開発・運用業務をご担当いただきます。 ご本人のご経験や志向性を鑑み、以下のいずれかの領域に配属となります。 面談、面接にてご担当領域は決定いたします。 ①サイバーセキュリティ戦略・リスクマネジメント領域 ・サイバーセキュリティ部門における戦略・ロードマップ・中期計画策定 ・各種サイバーセキュリティガイドライン・基準等に基づく自社の取り組みの組織的・技術的評価 ・国内外のグループ会社にまたがるセキュリティガバナンス施策の構想・企画・推進 ・サイバーセキュリティに関するポリシー・規程の整備 ・サイバーセキュリティ人財の確保・育成に関する施策検討・実行 ②サイバーセキュリティテクニカル領域 ・サイバーセキュリティ技術的対策の構想策定、ITアーキテクチャのセキュリティレベル維持・向上 ・開発・運用プロセスへのセキュリティの組み込み、システム運用のセキュリティ維持・向上 ・セキュリティソリューションの要件定義・運用 ・自社システムの脆弱性診断、インシデント発生時のレスポンス・侵害調査 ・システムのセキュリティ監視におけるアラート分析や監視ルールの見直し、脅威インテリジェンスの分析 組織構成 当社では、DX推進による外部システム活用の進展などIT利活用の機運の高まりと同時に、日々高度化・巧妙化するサイバー攻撃への対応を重要な経営課題と捉えており、セキュリティ対策を推進するためサイバーセキュリティ専門組織を組成しています。 戦略・リスクマネジメント領域、テクニカル領域等、様々な業務に従事するメンバーがコミュニケーションをとり、ひとりひとりの意見が尊重されながら業務を行うことが可能です。 また裁量権を持って働く環境や、課題解決に向けて協力しながら業務に取り組める社風です。 明治安田のフィロソフィー「確かな安心を、いつまでも」をサイバーセキュリティの力で支える強い決意を持ち、ご自身の専門性を活かし、日々見えない脅威から会社とお客さまの“当たり前”を守っていきます。 充実した人財育成プログラム 明治安田で提供している育成プログラムでの学びはもちろん、ご自身の想いや、業種にかかわらずこれまでの業務経験も最大限活かしてチャレンジングな業務に取り組み、ご自身が思い描くキャリアの実現をバックアップします。 2026年度よりデロイト トーマツ サイバー合同会社とのパートナーシップ契約の下、サイバーセキュリティ業務の高度化と、自社のサイバーセキュリティ人財の育成を両輪で進めています。 人財育成については、サイバーセキュリティ領域の未経験者～スペシャリストまで、あらゆるレベルに向けた育成プログラムにより、求められる専門性を身につけ、プロフェッショナルとして能力発揮いただける環境を、当社に入社されたすべての方に提供しています。 (育成プログラムの一例:座学・実機を使用した演習・デロイト社の現場でのインシデント対応等の実践等) 業務経験年数・スキル等に応じ、IT専門人財のキャリアパスに基づき、プロフェッショナル職制への登用も想定しております

●入社後～中期的にお任せしたいこと 【業務内容】 「Adobe Experience Cloud」製品を活用したエンタープライズ企業向けシステム開発において以下の内、いずれかをお任せいたします。 Adobe製品に関する技術習得は、Adobe公式の講習や社内ノウハウを基にしたレクチャにより習得を進めることができます。 ・Adobe Experience Manager(AEM)またはAdobe Commerceを活用したWebサイト/EC基盤の設計・構築 ・クライアントとの仕様・スケジュール調整、課題管理、進捗管理などのプロジェクト推進 ・上流工程(要件定義・基本設計・顧客折衝など)のリード ・開発チームとの連携による技術的リード・コードレビュー 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

●入社後～中期的にお任せしたいこと 本ポジションでは、AWSを活用したシステム基盤・データ基盤案件において、プロジェクトリーダーとして案件全体をリードしていただきます。 中期的には、構築に留まらず、SRE/運用保守を含めた改善提案、データ&AI領域への拡張、サービス化への関与を担い、技術×ビジネスの両面で価値創出できる人材としての活躍を期待しています。 【主な業務内容】 ご経験やスキル、適性に応じて①～④の中でいずれかをお任せします。 ①AWS基盤構築・モダナイゼーション ・既存システムのAWSへのリフト&シフト ・最新AWSサービスを用いた基盤最適化/コスト最適化 ・Webシステム/業務システムのインフラ設計・構築 ②データ基盤・データ&AI領域 ・データ基盤(DWH/データレイク)の設計・構築 ・データパイプライン/ETL処理の設計・構築 ・データ利活用基盤のアーキテクチャ設計 ・PoC実施およびアセット化(サービス展開) ③プロジェクトマネジメント ・プロジェクト計画/進捗/品質/コスト管理 ・顧客折衝/課題抽出/改善提案 ・提案活動(オファリング型ビジネス) ・チームマネジメント/メンバー育成 ④SRE/運用改善 ・運用保守を含めた全体最適化 ・SRE/ITSM観点での改善提案 ・運用サービスの標準化・サービス化 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

入社後～中期的にお任せしたいこと 【仕事内容】 自治体向けクラウドシステムの運用保守業務全般をご担当いただきます。 ヘルプデスク(2次対応)を中心に、問い合わせ調査・インシデント対応・定例作業・各種資料作成を行っていただく業務となるポジションです。 ・電話対応:ヘルプデスクからの受電対応(エスカレーション対応)。問い合わせ内容のヒアリング・記録・回答 ・問い合わせ調査:ユーザー(自治体職員)からの問い合わせに対するログ調査・データ確認・原因分析 ・インシデント対応:障害発生時の初動対応、原因切り分け、復旧作業、報告書作成 ・定例作業:手順書に基づくSE作業(バッチ実行、定期メンテナンス、データ抽出等) ・資料作成:運用手順書・作業報告書・マニュアル等のドキュメント作成・改訂 ・事務作業:業務に付随する各種事務処理(管理台帳更新、メール対応等) 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務