関東 年収350万円以上のITエンジニア求人・転職情報

データドリブン経営を推進する中核ポジションとして、全社のデータ活用ルールの整備から、GCPを中心としたデータ基盤の設計・統括までを一貫して担っていただきます。 データを「安全に・正しく・価値につながる形で活用できる状態」をつくり、経営や事業の意思決定を支えるデータ基盤の責任者ポジションです。 【具体的な業務内容】 ・全社のデータ活用戦略の立案およびガバナンス体制の設計・運用 ・データの品質管理・セキュリティ・権限管理ルールの整備と浸透 ・予算管理、採用戦略の立案、チームビルディング ・データ基盤の構築・改善を通じたAI活用の推進 ・データの収集〜活用までの仕組み設計と継続的な改善 【業務の進め方】 インフラ、セキュリティ、AI開発など複数の専門チームのハブとして機能し、各領域と密に連携しながらプロジェクトを推進していただきます。 技術的な観点とビジネス観点の双方を踏まえ、安定性とセキュリティを担保したデータ基盤の運営をリードしつつ、AI活用の最大化に向けた意思決定と実行を担います。 全社のデータ基盤の安定運用と進化に責任を持ち、組織の土台を支えていただきます。 また、経営層とも連携しながら、全社的なデータ戦略の方向性を示し、組織全体を巻き込んだ変革を推進していただくことを期待しています。 まずはご自身の開発環境で理想のAI駆動開発を体現しつつ、社内展開していきます。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 既存のデータ基盤の現状把握を行い、AI時代に求められる「AI-Readyなデータ構造」へと計画を立てて実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

●仕事概要 本ポジションでは、デジタルソリューション事業またはアグリゲーション事業におけるプロダクト・業務基盤の企画推進を担っていただきます。 単なるPdM(機能開発管理)ではなく、事業と現場の間に入り、業務・制度・オペレーションを構造化し、プロダクトに落とし込む役割です。 特にアグリゲーション事業では、電力制度・取引・オペレーションなどの複雑な業務を理解しながら、事業がスケールするための仕組みづくりをリードしていただきます。 ●主な業務内容 ・デジタルソリューション事業/アグリゲーション事業における、プロダクト・業務基盤の企画および改善推進 ・業務フロー・運用プロセスの整理、構造化 ・要件整理、仕様検討、PRDや設計資料の作成 ・エンジニアとの協働による開発推進・ディレクション ・ユーザー・社内外関係者へのヒアリングを通じた課題抽出 ・例外ケースや運用上の複雑性を踏まえた業務設計とプロダクト反映 (アグリゲーション事業配属の場合) ・海外ベンダー等との英語でのドキュメントコミュニケーション、調整業務

本ポジションの役割 ●顧客要件をもとに、Next.jsをベースとしたクライアント向けにカスタマイズされたWEBアプリケーションのフロントエンド開発をリード ●クライアント向け開発を加速されるためのTailor Design System等のTailor Packagesなど開発基盤の開発 <開発環境> ・ミドルウェア Auth0等のIDP, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, GO, CUE, cel-go ・フレームワーク等 Next,js, Playwright, vitest ・そのほか GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

会社の基幹業務を中心に、ローコードツールを用いてDX推進を行います。 大規模案件であれば基幹システム(ERPツール)の選定から対応することもありますし、PowerPlatformをはじめとするローコードツールを用いた中小規模開発も行います。 部署単位の小規模な案件の場合は、Excelからの脱却を目指してkintoneなどのユーザビリティに優れたローコードツールを用いることもあります。 案件により規模感は異なりますが、複数のツールを駆使し、業務改善や市民開発推進を通して顧客貢献を行っています。 顧客の反応がダイレクトに帰ってくる案件が多く、自身の成長を実感しながら次のフェーズに進んでいくことができます。 将来的には、ITアーキテクト、ERPコンサルタントなど、希望や志向に応じ様々なキャリアを選択いただくことが可能です。 【プロジェクト例】 ・DX推進PJ:PowerPlatformの導入支援、課題解決支援 ┗業務フローの全体見直しから、最適ツールの提案 ┗要件定義から設計・開発 ┗内製化の伴走支援、運用も加味した設計 ・グループ向けServiceNowの導入・開発支援 ┗業務フローの全体見直しから、最適ツールの提案 ┗要件定義から設計・開発 ・生成AIプラットフォーム(Ai Workforce等)を使用したワークフロー開発 ┗要件定義から設計、開発 ┗業務自動化、業務フローの効率化、 ・デジタル・アダプション・プラットフォーム(WalkMe、Techtouchなど)を用いた開発 ┗既存システムの利便性を向上のためのツール提案、業務効率化、生産性の個工場の提案 ┗要件定義、設計、開発 ┗既存システムとの連携やパフォーマンス最適化 ・AI活用基盤の構築 ┗生成AI/ローコードツールを活用した業務効率化 ┗AI活用のPoC・技術検証、実現性検証と精度検証・改善、プロンプトエンジニアリング

●具体的な仕事内容 アドバンストテクノロジー事業部のグループ長として、Webフロントエンド(React/Vue.js)、バックエンド(Go/Node.js/Python)、クラウド(AWS/GCP)等を活用したモダンな開発プロジェクトの統括をお任せします。 10〜20名程度のエンジニアやリーダー/マネージャーを束ね、プロジェクトの成功とメンバー育成をリーディングいただきます。 <プロジェクト管理> 進捗・品質・予算管理、および顧客との折衝(超上流工程から参画)、アップセル <技術選定・アーキテクチャ設計> 現場のテックリードと連携した最適なソリューションの提案 <組織マネジメント> メンバーの評価、1on1、キャリア開発支援 ●システムアイの特徴 ・全役員がエンジニア出身 代表含む役員全員が技術者です。 モダンからレガシーまで技術に精通しているボードメンバーとともに、PJ推進をリードいただけます。 ・ボトムアップ文化 代表のパーソナリティとしてもボトムアップを歓迎しており、自らの発信をもって事業部長とダイレクトに議論し、会社の未来を形作ることができます。 決まった枠組みを回すだけでなく、必要に応じて新たなトライができる裁量の大きさがあります。 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。 新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。 良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。 開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。

●配属先:システムインテグレーション第3事業本部 弊社では、Microsoft 社の Power Platformを活用し、企業の業務改善・DXを目的とした 業務アプリケーションの設計・開発・導入支援 を行っています。 Power Platform 専門チームとして、社内での受託開発を中心に、お客様と近い距離で協働しながら業務理解を伴うプロジェクト型の支援を行っている点が特徴です。 現在、今後の事業成長や体制拡大を見据え、プロジェクトを牽引できるPM/PL人材を中長期視点で募集しています。 本ポジションは、現場の技術・業務を理解したうえでプロジェクトを前に進めるPM/PLとしてご活躍いただき、将来的には 管理職候補 として組織づくりにも関わっていただくことを期待しています。 【具体的には・・・】 ● プロジェクトマネジメント/リード 顧客業務の整理、要件定義・基本設計の主導 プロジェクト計画立案、進行管理、課題・リスク管理 顧客との折衝、調整、合意形成 プロジェクト品質の担保、成果物の確認・レビュー ● Power Platform 技術面でのリード Power Apps/Power Automate/Dataverse を前提とした設計方針の策定 設計・実装に関する技術的判断、レビュー PoC/スモールスタート案件の方向付け 運用・改善を見据えたアーキテクチャ検討 ● チーム・組織への関与 メンバーのフォロー、設計・実装レビュー 開発・設計の進め方の整理、標準化への関与 将来的には、後進育成・評価・採用への関与 ※管理業務専任ではなく、現場に立つPM/PLを想定しています。

Summary ●freeeのQAをさらに進化させるために、QAマネージャーを募集します。 ●freeeのマネージャーは、任された領域において最大の成果の創出とともに、チーム作りやメンバーの成長へのコミットなどにより、メンバーがワクワクしながら働く状態の実現が求められます。 ●QAエンジニアは、freeeのミッションの実現のために開発されるプロダクトに求められる品質を開発チーム全員で保証するカルチャーを育てていくことをリードし、プロダクトの継続的な品質改善を支援しています。 ●そのために必要となる、上流工程のレビューに始まり、リリース前のテストの実施、欠陥情報の分析と開発へのフィードバック、テストの効率化など重要な役割を担っています。 ●社会の進化を担う責任感をもって品質にコミットし、自律的に行動できるQAエンジニアをマネジメントできる方を募集しています。 業務内容 ●QAエンジニアのチーム編成や制度の整備 ●チームメンバーのマネジメント、フィードバック、育成 ●リスクベースドテスト、アジャイルテストといった効率的、効果的なテスト技術の導入、推進 ●継続的な品質改善のための欠陥データ収集、測定、分析、およびソリューションの検討 ●プロダクト全体の品質改善の推進 開発環境 ●テスト管理:TestRail、Zephyr Scale ●自動テスト:Postman / ruby x capybara x Selenium / Applitools / Mabl ●その他:JIRA / GitHub / Slack

●ポジション概要 「企業の『人的資本経営』という新市場に刺さる、プロダクト開発とマーケット創造の旗振り役」 日本を代表する大手企業が「人的資本経営」への転換を急ぐ中、最大のアジェンダは「目に見えないスキルをどう資産として管理し、活用するか」です。本ポジションは、実務スキルデータプラットフォーム『Track』を武器に、未だ正解のないこの新市場において、顧客の経営戦略に刺さる価値を定義し、プロダクトの進化と市場の爆発的普及を同時に牽引するリーダーを募集します。 ●ミッション 「市場の歪みから勝機を見出し、数億円規模の全社導入を標準化させる『事業アーキテクト』を構築する」 ・戦略の社会実装: 単なるスライド作成に留まらず、自ら現場(大手企業のCxOや部長陣)に飛び込み、マーケットの歪みや本質的課題を特定。 ・ビジネスモデルの進化: 顧客の声をプロダクト開発やAI Labへフィードバックし、数億円規模の大型ディールを連発するための「独自の価値(バリュープロポジション)」を言語化・仕組み化する。 ・売上の爆発的成長: 一部の部署での利用を「全社標準のインフラ」へと格上げし、事業全体のトップラインを非連続に成長させる。 ●主な業務内容 ・バリュープロポジションの定義と検証(PMMの核): 人的資本経営を推進する大手企業が「なぜ他社ではなくTrackを選ぶのか」という独自の価値(独自の強み)を言語化し、営業資料やマーケティングメッセージへ落とし込む。 ・市場浸透のためのGTM戦略立案・実行(BizDev): 製造・金融等の特定産業に対し、どのセグメントから攻略し、どのようなパートナーシップを組むべきかという最短距離の市場浸透シナリオを描き、初動の案件獲得までを牽引する。 ・プロダクトロードマップの戦略的フィードバック: 顧客との対話から得た「不」を、単なる機能要望ではなく「市場の共通課題」として構造化し、開発チームやAI Labと共に、市場を席巻する新機能や新サービスを企画・立案する。 ・イネーブルメント(勝てる仕組み)の構築: 自ら先陣を切って成約させた大型案件の「勝ちパターン」を型化し、セールス・CS組織が再現性を持って1億円超のディールを創出できる基盤を作る。 ●業務変更の範囲 会社内での全ての業務

楽楽シリーズ(楽楽精算、楽楽明細、楽楽勤怠)の何れかのクラウドサービス製品における 新機能追加、パフォーマンス向上、技術的改善や刷新などのWebアプリケーション開発、プロジェクトマネジメントを行っていただきます。 【例】 1.開発プロジェクト管理 ・開発工程における進捗管理/課題管理を中心とした開発のとりまとめと推進 ・問い合わせや作業依頼の対応指示、トラブルシューティングや不具合調査の指示 2.開発成果物レビューや確認 ・仕様書のレビュー ・設計書の確認 3.メンバーフォロー ・開発進捗管理や1on1等のフォロー ・チームメンバーの育成(技術面や行動面など) 下記、何れかでの組み合わせとなります。 ・使用言語:Java、PHP、JavaScript ・ミドルウェア:Apache、Tomcat ・フレームワーク・ライブラリ:Spring Boot、SAStruts、jQuery、React/Redux、Vue.js ・データベース:PostgreSQL ・IDE:eclipse、IntelliJ ・コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー ・手法:アジャイル、ウォーターフォール ・バージョン管理システム:GitLab ・チケット管理システム:Redmine、Trello ・CI、テスト:GitLab CI、Jenkins、gradle、Selenium/Selenide ・その他ツール:Flyway、Docker ・PC:ノートPC(Windows or Mac選択可能) ・ディスプレイ:ワイドディスプレイ2台支給 ・各サービスごとに1チーム5-10名程度でのチーム開発となり、殆どが正社員の内製開発 ・基本構成:管理職/ マネジメント系リーダー /技術スペシャリスト系リーダー/開発メンバー (当社ではマネジメント系とスペシャリスト系で業務を分担しています) ・役割の例 ・プロジェクトマネージャー ・プロダクトマネージャー ・他に他部署となるデザイナー、インフラエンジニア、プロダクトマーケティングマネージャー、カスタマーサポート等と連携します。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

●サービス特徴 クライアントの中長期的なセキュリティ強化を実現するため、システム環境のセキュリティ評価、リスクアセスメント、脆弱性の特定とその改善策の提案などセキュリティ監査業務全般をお任せします。 またセキュリティ監査グループの立ち上げメンバーとして、組織全体のセキュリティ体制の構築に貢献できる非常に重要な役割を担っていただきます。 ●具体的な業務例 事業会社の情報システム部門でのセキュリティ監査業務となります。 ・関連諸規程の改定 ・システム開発のガイドライン策定 ・関係部門とのステアリングコミット ・クラウド環境のセキュリティ対策の確認 ・内部監査の実施 ・監査結果から見えるクライアントの課題抽出、改善提案 ・各種ドキュメント作成

【フロントエンドエンジニア】 クラウドを用いたシステム開発プロジェクトにおいて、経験やスキル・適正、希望を踏まえてお任せする職務の幅や深さを決めていきます。 ◎業務内容変更の範囲:雇入れ直後 【短期的な業務内容】 ●要件定義/上流工程 ●基本設計以降の設計 ●実装/テスト ●詳細設計から開発業務 ●メンバー品質担保/各種レビュー ※プロジェクト人数:約10~200名 【長期的な業務内容】 ●エンジニア組織のマネジメント ￫まずは現場の技術者として実際に手を動かしていただきながら即戦力としてご活躍いただきます。 ゆくゆくはエンジニアのマネジメント業務もお任せしたいと考えています。 ◎変更の範囲:会社の定める業務 【主要開発環境】 ◎開発言語…JavaScript、Typescript、Java、Ruby、SQL ◎フレームワーク…Spring、Node.js、React、Vue.js、Next.js ◎クラウドプラットフォーム…AWS、Microsoft Azure ◎データベース…Oracle

楽楽精算・楽楽明細開発における技術リードを担っていただきます。 1.アーキテクチャー/開発プロセスの刷新/改善(モダナイズ) ・既存のアーキテクチャーや開発プロセスの刷新ないし改善 ・新たな方式や対応方針の検討主導、推進 2.開発現場・開発手法へのアプローチ ・最適な技術選定、方式設計を実施し、メンバーの成果物のレビュー、フォローアップ ・開発効率向上のための整備や実装、リファクタリング ・メンバーの開発能力の引き上げや新しい知識・技術の導入を支援 3.技術課題への対応、技術ガイドラインの策定 ・顕在化/潜在化している技術課題の抽出、改善策の立案の主導 ・開発全体を俯瞰して、効率化・自動化を推進する 15,000社に導入頂いている国内累計導入社数No.1クラウド型経費精算システムです。 会社規模や業種を問わず、幅広い企業の経費精算を効率化します。 電子請求書発行システム『楽楽明細』は、請求書、納品書、支払明細などの帳票をWEB上で発行するクラウド型のシステムで、経理業務の効率化をすすめる企業様に多くご利用いただいており、売上シェアNo.1の製品となります。 https://www.rakurakumeisai.jp/ ・顧客数増大や大量データに対応する、システム基盤・アーキテクチャの段階的な進化 ・顧客に安定した基盤を提供しつつ、既存のアーキテクチャーを最適化し、運用業務の削減や自動化を目指す ・開発生産性を上げるための、プロセスの見直し・新技術の導入 ・顧客に更に早く価値を届けるために、品質を保ちつつも、更に開発のスピードアップを目指す ・利用言語:Java、JavaScript、TypeScript ・ミドルウェア:Apache、Tomcat ・フレームワーク・ライブラリ:Spring Boot、SAStruts、jQuery、Vue.js(3.x系)、React ・データベース:PostgreSQL ・IDE:IntelliJ ・コードレビュー:Pull Request ベースでのコードレビュー ・手法:ウォーターフォール、アジャイル(スクラム) ・バージョン管理システム:GitHub ・チケット管理システム:GitHub Projects、Redmine ・CI、テスト:GitHub Actions、Playwright、Jest、Vitest ・その他ツール:ChatGPT Teams、GitHub Copilot、VSCode、Swagger ・PC: ノートPC(Windows or Mac選択可能)、ワイドディスプレイ2台 or 4Kディスプレイ支給 各サービスごとに1チーム5-10名程度でのチーム開発となり、殆どが正社員の内製開発 基本構成:管理職/マネジメント系リーダー/技術スペシャリスト系リーダー/開発メンバー 役割の例 ・プロジェクトマネージャー ・プロダクトマネージャー ・★テックリード(技術スペシャリスト) ・サーバーサイドエンジニア ・フロントエンドエンジニア 他に他部署となるデザイナー、インフラエンジニア、プロダクトマーケティングマネージャー、カスタマーサポート等と連携 当社では、マネジメント系とスペシャリスト系で業務を分担 マネジメント系:PM/PdM業務(進捗管理、リソース管理、メンバー育成、改善活動等) スペシャリスト系:開発技術リードや技術育成、技術発信など 各サービス部門は事業部制を採用していますが、開発本部はエンジニアが所属する技術専門組織としてサービスを横断して存在しています。 エンジニアたちが大切にする価値観やエンジニアたち自身が作るカルチャーを重視した組織を作った方が、エンジニアがビジネスに貢献できると信じ、事業部には属さない技術専門組織として、エンジニアが生き生きと活躍できて働きやすい、楽しい環境を作ることを目指しています。 Mission:顧客をカスタマーサクセスに導く 圧倒的に使いやすいクラウドサービスを創る Vision:日本を代表するクラウドサービス開発エンジニア集団となる ・日本中のエンジニアにクラウドサービス開発の第一人者として認められている ・自分達がNo.1技術者集団であるという自信と誇りを持って働いている ●ラクス開発本部紹介ページ https://career-recruit.rakus.co.jp/career_engineer/ 当社ではエンジニア/デザイナー向けの会社説明会及び勉強会イベントを定期開催しております。 エンジニア/デザイナー組織の雰囲気など知りたいという方はお気軽にご参加下さい! ●会社説明会・勉強会イベントページ https://career-recruit.rakus.co.jp/event/ ・エンジニアリングマネージャー https://career-recruit.rakus.co.jp/stories/people-059/ ・CTO https://career-recruit.rakus.co.jp/interviews/leader002/ ※イベントでも雰囲気を確認いただけますのでオンラインでお気軽にご参加ください! https://rakus.connpass.com/ ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

●概要 本求人は、メドレーの医療プラットフォーム事業に興味をお持ちの方に、幅広くご応募いただくためのオープンポジションです。 IT関連スキル(SE、ヘルプデスク、サポートなど)があり、年収400〜600万円帯で次のステップを目指したい方が主なターゲットです。 書類選考の段階でご経験・ご志向に沿ったプロダクトをご提案いたします。 ●特徴 医療プラットフォーム事業には成長フェーズのプロダクトが多数あり、ご入社直後から大きな裁量をもって業務を推進できます。 フェーズや課題感の異なる様々な事業を展開しているため、適性やご意向を踏まえた活躍ポジションのアサインが可能です。 ●ポジション例(FY26採用枠:約10名) ・フィールドエンジニア 　プロダクト:@link、CLINICS、DENTIS 　年収目安:550万〜800万 　スキル:インフラ構築・サーバー設置・フィールドエンジニア ・テクニカルサポート 　プロダクト:CLINICS 　年収目安:450万〜700万 　スキル:インフラ運用・保守・ITヘルプデスク・SE、ITカスタマーサポート ※各ポジションの詳細やお任せしたい役割については、選考の中でお伝えいたします。 ●医療プラットフォーム事業について 今回募集させていただいたのは、医療プラットフォーム事業のポジションです。当事業は、連結売上高293億円のうち、売上高は73億円(25%)を占めるセグメントです。利用する医療機関数は引き続き増加傾向にあり、19%増の1.9万件となりました。グループ会社のサービスも含め、多数のサービス開発・提供を行っています。 ・CLINICS:クラウド診療支援システム ・MALL:病院向け電子カルテ ・@link:クラウド産婦人科業務支援システム ・DENTIS:クラウド歯科業務支援システム ・MEDIXS:薬局向け統合型クラウドソリューション ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

【フルスタックエンジニア】 クラウドを用いたシステム開発プロジェクトにおいて、経験やスキル・適正、希望を踏まえてお任せする職務の幅や深さを決めていきます。 ◎業務内容変更の範囲:雇入れ直後 【短期的な業務内容】 ●要件定義/上流工程 ●基本設計以降の設計 ●実装/テスト ●詳細設計から開発業務 ●メンバー品質担保/各種レビュー ※プロジェクト人数:約10~200名 【長期的な業務内容】 ●エンジニア組織のマネジメント ￫まずは現場の技術者として実際に手を動かしていただきながら即戦力としてご活躍いただきます。 ゆくゆくはエンジニアのマネジメント業務もお任せしたいと考えています。 ◎変更の範囲:会社の定める業務

組込系システム(自動車、FA機器、ロボット、医療機器、建設機械等)あるいはソフトウェア開発において、モデルベース(UML、SysML、Simulink)の開発を導入するためのコンサルティングあるいは、モデルを使った開発支援を行います。 ●モデルを使った要求分析、要求定義、仕様定義、アーキテクチャ設計、設計を中心に支援 ●モデリングを定着させるための支援(トレーニング講師、OJTによる育成支援、成果物レビュー) ＜プロジェクト事例＞ 『大手メーカーのMaaS関連プロジェクトをリード』 豆蔵ではこれまで、大手自動車メーカーやサプライヤーに対して、様々なソリューションを提供しています。 新規性の高い製品を実現するための支援としてパーソナルモビリティや次世代コクピット、モビリティサービスのためのプラットフォーム等の開発支援やPoCによる技術検証を行ったり、新しい製品開発プロセス立ち上げの支援としてMBSEプロセス、及び、MBDプロセスの構築(AutomotiveSPICE対応やISO26262対応を含む)やモデルの提供(SysML, UML, Simulink)、モデルベース開発のための環境整備(モデルチェックツール開発、ツールチェーン検討、トレーサビリティ実現方法の検討)といった支援を行っています。 『プロダクトライン開発を支えるプラットフォームを開発』 某複写機メーカーで多種多様な製品が派生開発によって開発されている事業に対し、派生開発のベースとなる組込ソフトウェアの立ち上げを行いました。 この開発では、「そもそも複写機は何をしなければならない機械なのか?」を徹底的に考え、モデル化することからプロジェクトをスタートしました。 そして、多くの複写機の共通の土台となる普遍的なアーキテクチャの設計、フレームワーク化を行いました。 また、そのソフトウェアを使った派生開発を実践していくためのプロダクトライン開発対応プロセスの定義、トレーニングやレビューによるお客様開発メンバーのモデリングスキル獲得支援、仕様書の書き方やコードレビュー等、様々な形で支援を行いました。 このソフトウェアはその後多くのプロダクトで派生され続け、立ち上げから20年近くたった今でも進化を続けています。 『大手製造業向け人材育成制度の導入』 大手製造業のクライアントに対して、ソフトウェア領域の人材育成制度を企画して導入しました。 中長期での事業計画を見据えて、ソフトウェア人材に必要なスキルセットを定義。 そのスキルを身につけてもらうために、入社以降の研修やキャリアパス、職級ごとの認定試験をパッケージ化して提供しました。 数多くのトレーニングを手掛けてきた豆蔵のノウハウがベースになっています。

担当領域(食べログ既存事業の一領域)のQA業務において、AIが正しく品質判断できるようにハーネスエンジニアリングの枠組みの中でナレッジ・基準を整備し、AIの判断結果をレビュー・承認します。 ●QA業務のナレッジ・基準の整備 ・担当領域のQA業務をテスト分析からテスト設計、テスト実行、テストレポート作成まで一貫してAIが実行できるようにナレッジを整備します。 ・特に「良いテスト」「リスクの見方」「変化に合わせたテスト観点の更新判断」といったQAの判断基準に関する暗黙知を、AIが参照できるコンテキストやガードレールといった形式知に変換します。 ●AIの判断結果のレビューと承認 ・AIが実施したQA業務(リスク分析・コードレビュー・E2Eテスト)におけるAIの判断結果をサンプリングレビューする ・AIに判断を任せきれない、高リスク案件・例外ケース・AI出力の脆弱性(プロンプトインジェクション・ハルシネーション等)が疑われるケースの最終承認を担う ●フィードバックループへの関与 ・不具合・障害のトリアージ結果・ODC分析結果をレビューし、再発防止策の採否を判断する ・AIが誤った判断をしたケースの原因を分析、ナレッジ・ルールへ反映し、同じミスをAIが繰り返さない環境を整備する ●案件のQA業務(並行して実施) ・案件ごとのテスト設計・実行・品質判断を担い、高リスク・複雑な案件においてAIにはできない判断を行う ・QA業務を通じて得た観点・判断基準をCQ by AIのナレッジ基盤として積み上げる 【所属部門】 食べログカンパニー 開発本部 品質管理部 【ミッション】 品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン Continuous Quality by AI(CQ by AI) を推進するチームです。 そのAIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIに渡すエキスパートとして参画していただきます。 単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセスそのものに埋め込まれた自律的な仕組みへと変える取り組みです。 月間数千万人が使う食べログで、AIエージェントがコードレビュー・リスク分析・E2Eテストを担い、最終承認のみ人間が行う品質保証の実現を目指しています。 すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズを共に作る段階にあります。 このポジションは AIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割 です。 従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計・実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計・検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります。 QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担っていただきます。

●配属部署 情報通信システムインテグレーションサービス部 ●担当業務 顧客と協業による大手企業向け・官公庁向け・顧客サービス設備向け等、オンプレミス中心の大規模ITシステムの設計業務・構築業務・検証業務。 ミッションクリティカルなITインフラシステムに対して、システムエンジニア職として、CTCと共に様々なプロジェクトを担当いただきます。 ●案件事例 全国ネットワーク設備の基本設計～構築・導入(3人月3年)、新規仮想化基盤の基本設計～構築・導入(8人月10か月) ●主要プロダクト・取扱製品 等 ネットワーク:Cisco、Juniper、A10、F5、PaloAlto 等　SV…DellEMC、HPE、NetApp、Linux、WindowsServer、VMware、Nutanix 等 ●入社後の流れ チームメンバーとして構築作業工程から参画、技術スキルをつけながら徐々に対応範囲(設計・PL/PM・上流)を拡大していきます。

業務内容 食べログにおけるユーザー価値提供の最前線で、Webサービスの開発全般(要件定義〜設計〜開発〜運用)を一貫して担当いただきます。 大規模な予約システムや業務DXの推進に貢献することが期待され、技術的な判断と実行を主導しつつ、自ら手を動かして開発を推進することで、チーム全体の生産性最大化を目指します。 【コア業務】 ・『食べログ』の開発におけるプロジェクト推進 ・ビジネスサイドと連携した要件定義、優先順位調整、複数部門との調整 ・スループットを最大化するチームビルディング ・システムを動かし続けるための技術的な判断と実行 ・体制やシステムの理想を描き、実現する取り組み 【主な開発領域】 ・ユーザー向け機能の開発(口コミ、ネット予約、UI/UX改善など) ・飲食店向け機能の開発(予約管理システム「食べログノート」、モバイルオーダー、DX支援など) ・ビジネス成長を支える機能の開発(アライアンス、営業支援、広告など) 【所属部門】 食べログ 開発本部(ユーザー向け機能開発、飲食店向け機能開発など、いずれかの開発領域) 【ミッション】 月間約9,600万人利用の『食べログ』におけるユーザー価値提供の最前線で、チームの目的達成のためにコミュニケーションの最適化とスループットの最大化を目指します。 そして、大規模かつ長期運用のシステムに関する知見を蓄積し、システムの持続的な稼働に向けた技術的な判断と実行を進めていただきます。 【開発スタイルとチーム体制】 食べログでは、職能横断で構成されるプロジェクトチームが開発のライフサイクル全体に責任を持つマトリクス型組織を導入しています。 ・エンジニア、企画、デザイナーを一つのプロジェクトとして構成し、ワンチームとなって仕事を進めます。 ・ひとりのエンジニアで要件定義からリリースまで一任される形で仕事を進めていくため、エンジニア観点での提案や企画段階からの関与も積極的に行える環境です。 ・社内勉強会や技術ノウハウの共有を通して、技術力の研鑽ができる体制が整っています。 【開発環境】 ・サーバーサイド: Ruby, Ruby on Rails ・フロントエンド: JavaScript（ES5/ES6, jQueryベースからReact/TypeScriptへ移行中） ・データベース: MySQL ・ソースコード管理: Git, GitHub ・AI支援ツール: Claude Code（AIエージェント型開発ツール）, Devin（自律型AIソフトウェアエンジニア）, Dify（AIプラットフォーム） ・開発支援ツール:  Google Workspace, Slack, Asana, Miro, Qiita Team, CircleCI ・データ基盤：GCP BigQuery, Tableau ※グループウェアを［[Google WorkspaceとSlackへ全面移行](https://corporate.kakaku.com/news/20250724)］し、AIを活用した開発環境を整備しています。

●配属部署 コンタクトセンターアカウントサービス部 ●担当業務 製品保守:弊社CCユーザの各種QA対応、障害発生時のヒアリング、切り分け、ログ解析、再現検証、メーカーエスカレーション、オンサイトサポート。 維持運用:弊社CCユーザの運用業務顧客QA、要件確認から設計、テスト、リリース。 課題検討及び改善案の提示。 定期運用及び支援。 新規顧客の運用設計、サービスの立案 構築対応:新規・既存CCユーザの提案・入札対応、要件定義から基本設計・移行/試験計画、詳細設計から導入及び各種試験(UT、IT、ST、UAT支援)、移行対応 ●案件事例 金融(銀行、証券、保険、カード)及び国内上位テレマユーザへの保守、運用、構築を一貫して対応 ●主要プロダクト・取扱製品 等 AVAYA、GenesysCloud、AMI Voice、NiCE CXone ●入社後の流れ 若手及び5年未満の経験:構築課で各種製品の機能及び設計思想を習得。 その後、ご自身の考えるキャリアデザインに沿える様に検討させていただきます。 5年以上の経験者:ご自身のご希望及び実績/経験した内容を基に、配属課を検討させていただきます。

同社は、エンジニアが100%案件を選択できるSES企業です。 一次請け案件が60%以上あり、還元率は80%～95%と高水準です。 レコチョクやゼクシィ、Cygames、横浜銀行などの取引実績があります。 同社では、エンジニアのステップアップを重視しており、野心や成長意欲のある方を歓迎しています。 2024年に東証グロース上場グループ(TWOSTONE&Sons)入りを果たし、Web系、システム構築、ネットワーク・サーバのインフラ設計など、多彩な案件紹介が可能です。 Go言語、Python、C#、Ruby、インフラ系言語(AWS・Kubernetes)を用いた案件もございます。

<「AIを導入したい」だけで、本当に業務は変わるのでしょうか。> 現在、多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進んでいます。 一方で現実には、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。 AIは、導入するだけでは価値になりません。 業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。 豆蔵のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。 顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。 また、ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。 「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。 「技術」と「業務」の両方を理解できる人材になりたい。 そんな想いを持つエンジニアを歓迎しています。 <このポジションの位置づけ> ●“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える” 豆蔵は、AIツールの導入だけを行う会社ではありません。 顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。 単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。 ●業務とAIをつなぐ 当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・生成AI活用支援 　LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計する ・AI業務改善支援 　BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込む ・AIアーキテクチャ設計 　RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計する ・PoC〜実装支援 　ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走する ●専門性の異なるメンバーとチームで戦う 豆蔵のコンサルタントは、“PowerPointだけ作るコンサルタント”ではありません。 エンジニアとしての理解を持ちながら、顧客課題を整理し、業務・AI・システムの橋渡しを行うポジションです。 ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。 <主な業務内容> ●顧客課題整理・業務分析 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。 「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。 ●AI活用提案・PoC支援 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。 ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。 ●要件整理・AI設計支援 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。 ●開発チーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。 ●内製化・定着支援 AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。 <AIネイティブ開発グループの主な実績> 〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供 概要:クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発(R&D)において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発(SDD)を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。 技術・ツール:Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等 主要顧客:大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など 〇 AIエージェントシステム開発 概要:ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索(RAG)アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。 技術・ツール:Dify, LangChain, Copilot Studio 等 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様 〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発 概要:生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物(ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等)の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。 技術・ツール:主要LLM(ChatGPT, Gemini等)、各種AIノーコードツール 主要顧客:大手生命保険会社様、大手SIer様 〇 生成AI開発ガイドライン策定支援 概要:OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。 技術・ツール:Azure OpenAI Service, ChatGPT,　Claude 等 主要顧客:大手自動車部品メーカー様 〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供 概要:生成AIを活用し、業務改革(DX)やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図(UML等)を自動生成する独自の自社サービス。 主要顧客:大手通信キャリア様、大手商社様 など 〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供 概要:自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI(ChatGPT、ローカルLLM等)連携機能の実装・導入支援。 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入 <技術領域・活用例> 顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。 ●クラウド AWS / Azure / Google Cloud ●データ基盤 Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等 ●データエンジニアリング dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理 ●AI/LLM関連 OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計 ●MLOps / LLMOps MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等 ●AI駆動開発 GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用 ※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。 また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

【職務概要】 ・生成AIエージェント(ClaudeCode、GithubCopilot等)を活用したインフラ領域におけるAI駆動開発の施策立案と導入の支援を行う。 (例、設計書生成、IaC・スクリプト生成、テストコード生成、運用高度化) ・インフラ生成AI領域での社内の技術コンサルティング活動 ・既存ソリューション(生成AIソリューション及びツール類)の事業部展開(ソリューションの提案からソリューション適用) 【職務詳細】 主にプロジェクトの推進者として、社内連携先のフロントに立ちプロジェクトを取りまとめていただきます。 ・生成AI技術をベースとしたシステム開発高度化(高速・高品質開発)の推進 ・先進技術やサービスの調査・研究、および社内での活用企画・導入推進 ・生成AIを活用したシステム運用高度化のためのツール開発と展開 ・生成AIと連携したIaCコードや設計書生成の技術検証及び評価 ・DevSecOpsでのCI/CD実装のための実案件参画によるIaC技術支援

「どの職種が合っているか分からない」「複数の領域に興味がある」という方のためのオープンポジションです。 候補者様のバックグラウンドと志向性を踏まえ、最適なポジションをご提案いたします 。 ●募集ポジション ・データ分析基盤エンジニア(SQL・DWH・ETL・BI基礎) ・BIエンジニア(Tableau / Power BI / Looker) ・データアナリスト(SQL / Python / BI) ・データエンジニア(GCP / AWS / Snowflake など) ・AI/機械学習エンジニア ・データサイエンティスト ●募集部門 ・データ利活用部 ・AIビジネス部 ・ACR(Analytics Consulting Research)部 ・基盤運用構築部 ・BI推進部 ・SAC(Strategic Anltics & Consulting)部

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

●活動内容 データウェアハウスの設計・構築・運用 BIツールを活用したダッシュボード作成とレポーティング データ品質向上のための施策立案と実装 新しい分析基盤やツールの検証・導入提案 ●活動事例 ヘルスケア:ヘルスケア関連データの分析とレポート作成支援(チーム:4名、期間:約3か月、その後間欠的に継続中) 教育:デジタル教育サービスのUX向上を目指したデータ分析支援(チーム:2名、期間:約1年) 海運:帳票業務の自動化と効率化を実現するためのBIサービス運用支援(チーム:1名、期間:約2年～継続中) 調査:市場調査データの分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半～継続中) ゲーム:アミューズメントゲームのKPIレポート作成支援(チーム:2名、期間:約2か月～継続中)

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤(DWH/データマート/ETLパイプラインなど)の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 【具体的な業務内容】 ・金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤(DWH/データレイク等)のアーキテクチャ設計・構築 ・SQLやPythonを用いた、大量データのETL(抽出・加工・シームレスな連携)パイプラインの構築・バッチ処理の実装 ・データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法(バージョン管理やCI/CDなど)の導入・推進 ・TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化(ダッシュボード構築)や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成(アナリスト的要素) ・将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー(品質管理)などのリード業務 変更の範囲:会社が指定した業務 【開発環境/使用ツール】 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど ●部門紹介 当社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。 データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。 また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。 「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。 ●案件事例 ①ソーシャルゲームアプリの売上増加に向けたデータ分析支援 アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール:SQL, Google BigQueryなど ②機械学習を用いたモデルの作成 クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール:Python ③ファクトリーブランド立ち上げに向けたマーケティングリサーチ 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ:業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ (※取引実績100社以上) ●入社後の流れ 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。 まずはご自身の得意なスキル(SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など)からスタート。 先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 Step1 データ分析環境の理解 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど Step2 コーディング データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:SQL / Python / SAS / Rなど Step3 データの可視化・分析 データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール:Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど Step4 レポーティング・報告提案 データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール:ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

ご入社後は、以下のような業務・役割のうち、いくつかをお任せします。 すべてを一律に担っていただくのではなく、育成・技術・組織運営など、ご自身の強みや、ご希望のキャリアに応じて役割そのものを共に描いて頂きます。 ●プロジェクト推進・技術意思決定 ・プロダクト開発における技術的リスクの特定とレビュー ・技術的負債の解消や刷新に向けたプロジェクト設計・推進 ・テックリードと連携した中長期の開発計画立案と実行 ●開発プロセスの再設計 ・AI活用を前提とした開発フロー全体の見直しと定着 ・新技術・ツール導入支援 ・技術基盤の刷新 ●ピープルマネジメント ・自律型組織を支えるピープルマネジメントの実践 ・スキルマップや育成体系の設計・運用 ・メンバーとの1on1、育成施策、キャリア支援の実施 ●チーム・組織連携 ・EM間でのナレッジ共有や相互レビューの推進 ・プロダクト間連携における共通基盤・文化の整備 ・組織課題への横断的アプローチ

10以上にもわたる、自社クラウドサービスの成長を支えるインフラ基盤の設計・構築・運用改善を担っていただきます。 当社では、コストメリットの大きいオンプレミスをベースとしながら、Kubernetesを用いたコンテナ化やIaC(Infrastructure as Code)による自動化を推進し、クラウドの利便性とオンプレミスのコスト優位性を両立する「クラウドネイティブ・オンプレミス」戦略を推進しています。 単なる運用改善のみではなく、技術選定から設計構築、AIを活用した運用効率化までを一貫して手がけ、事業の利益率向上に直結するインフラ基盤を、自らの手で創り上げるポジションです。 開発チームと密に連携し、サービス設計の段階から介入することで、高い信頼性と拡張性を実現していただきます。 <具体的には・・・> ●自社クラウドサービスインフラ基盤の設計・構築・推進 Kubernetesを用いたコンテナオーケストレーション環境の設計・構築および移行推進 TerraformやAnsible等の構成管理ツールを用いたInfrastructure as Code(IaC)の実践と自動化の徹底 オンプレミスとクラウド(AWS)を最適に組み合わせたハイブリッド構成の検討・実装 ミドルウェア、ネットワーク、仮想化レイヤーを含むフルスタックな技術選定および検証 ※リードのご経験が長けている方については、ご経験に応じてテックリードやマネジメントを早期でおまかせします。 ●AI駆動による運用高度化 AIを用いたログ解析、アラート精査、トラブルシューティングの迅速化 生成AI(Devin/GitHub Copilot等)を活用した運用業務の自動化・効率化による「学習時間の創出」の実践 ▼AI活用例 ●IaCコードレビュー・コーディングの自動化 TerraformやAnsibleなどのInfrastructure as Codeについて、AIを活用したコードレビューを実施しています。 Pull Request作成時にAIが構成ミスや改善点を指摘することで、レビュー品質の向上とレビュー時間の短縮を実現しています。 また、AWS新規リソースのプロビジョニングの際、GitHub Copilot を用いてTerraformのHCLコードの雛形を生成し、従来の手作業によるコーディング時間を75%削減しています。 ●インフラ変更作業の事前レビュー 本番環境の変更作業では、作業手順書や構成変更内容をAIに事前レビューさせています。 設定ミスや考慮漏れの可能性を事前に洗い出すことで、変更作業の安全性向上とヒューマンエラーの低減に活用しています。 ●障害調査・ログ分析の支援 ログやメトリクス情報をもとにAIを活用した初期分析を行い、原因調査の効率化を図っています。 過去の障害事例や一般的なトラブルシューティングパターンを参考に、調査の初動を早める用途で活用しています。 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部(全体約50名) ー東京インフラ開発1〜4課★今回は1課もしくは4課での配属となります。 ※各課、メンバー5〜10名程 ー大阪インフラ開発課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

・当社が提供する各種サービスに高い付加価値をつけるため、最先端AI技術を取り入れてエンジンやモデルを一から開発していただきます。 ・各種サービスに高い付加価値をつけることを目的とした機能の設計・開発・リリースまでをお任せします。 チームメンバの経歴: ・数社のAIベンチャーでテックリードを勤め、画像、自然言語、数値データ等の多様なデータを扱うプロジェクトを多数経験。 モデル作成だけでなく、システムへの組み込みまでを担当し、導入に導いてきた実績を持つ　2021年に1人目のAIエンジニアとして当社に入社し、AI導入による顧客価値向上に取り組んでいる。 【環境】 利用言語:Python、 Go、 Javaなど フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorchなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー バージョン管理システム:GitLab チケット管理システム:GitLab 【取り組む課題】 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析などの分野で開発を進めていただきます。 【組織構成】 課長(50代、男性/課長)−メンバー2名 ※エンジニアの全体人数としては250名程度で、製品別・役割別に7つの部と25つの開発チーム(課)に分かれ、それぞれ10名〜20名ほどの規模となっています。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するラクスにおいて、インフラ組織のマネジメントを行っていただきます。 ●仕事内容(詳細) 自社で開発しているクラウドサービスのシステム管理・運用/保守を行うインフラチームのマネージャー(課長)としてご活躍頂くことを期待しています。 (自社内で運用体制、環境構築、保守･運用を全て行っています。) ・チーム管理:チームの方針決定、プロジェクトマネジメント、リソースマネジメント (技術的戦略にのっとり、部下への戦術の落とし込み、達成支援による人材育成をしていただきます。) ・メンバー管理:人事考課、リーダー/メンバー育成、1on1ミーティング、文化/マインドの熟成 ・自社で採用する技術の検討　(IT業界で勝ち残るための新技術の調査、戦術の実行をしていただきます。) ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部 インフラ開発部には東西合わせて以下4つの課があります。 各課、メンバー5～10名程が在籍しており、今回は東京インフラ開発1～3課いずれかの配属を予定しています。 ※また別の部ではありますが、SRE課もありますのでKubernetesの構築のフォローや、全課横ぐしでの共通施策PJの推進(Grafanaの導入運用、バックエンド基盤の構築など)も協力しながら進めていくことができます。 東京インフラ開発1課 東京インフラ開発2課 東京インフラ開発3課 大阪インフラ開発課 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。