関東 年収550万円以上のITエンジニア求人・転職情報

食べログノートの新機能開発,機能改善に取り組みます。 要件定義からリリースまで一貫して担当します。 企画職との要件すり合わせ、設計、実装、テストケース作成などフロントエンド開発の全ての作業をチーム内で担当します。 【具体的な業務内容】 ・React/TypeScript, Next.jsとその関連技術を使用した新機能開発/機能改善開発 ・フロントエンド開発のDX向上への取り組み ・WEBのUI/UX設計に対するコンサルティング(企画段階から参画) ・エンジニア、デザイナーのフロントエンド開発支援 【仕事のやりがい、成長できるポイント】 ・企画はもちろん、飲食店へのオンボーディング担当、カスタマーサポート、営業など直接レストランの方と関わる部門からフィードバックを受けられます。自ら開発した機能がどのように役立つのか、飲食店の利益となっているのかを実感をもって取り組めます。 ・大規模サービスならではのフロントエンドの課題に取り組むことができ、フロントエンドエンジニアとしてのスキルを高める事ができます。 ・長期運用を見越したメンテナンス性が求められるため、高い設計能力が身につきます。 ・食べログノートは食べログサービスの一部であるため、開発範囲によってステークホルダーも多岐にわたります。大人数が関わるため、プロジェクトマネジメント能力も身についていきます。 ・予約台帳は飲食店のオペレーションと密着しています。食べログノート新規機能開発、UIUXの改善、パフォーマンス改善を通して、店舗運営の効率化、コスト削減に寄与する活動を行っています。 【業務の進め方】 ・中長期計画に沿って、期ごとにプロダクトの目標が設定されます ・目標に沿って、どのような施策が有効か企画段階からエンジニアが関わります。 ・開発の概要が決まると、1週間でスプリントを計画,実施していきます ●部署説明 食べログはレストラン検索・予約サイトとして、月間ユニークユーザ数約9,600万人 (※1)を超える規模に成長してきました。今後も常に変化する世の中のニーズを踏まえてサービス展開していくための開発が必要です。 食べログでは、ユーザーの外食体験を豊かにするためにお店探し体験の改善を進めるだけでなく、飲食店支援や飲食店事業の業務を最適化するDXの取り組みを進めています。 飲食店を取り巻く状況を見ると、原材料費の高騰や人材不足など厳しい課題を抱えています。食べログではオンライン予約台帳「食べログノート」を展開することで、飲食店の予約業務について効率化やコスト削減に貢献していきます。 食べログノートは2023/02に本格展開を開始しすでに多くの店舗に導入されており、今後も拡大予定です。 食べログノートの利用店舗拡大は、飲食店の業務効率化だけではありません。多くのお店が食べログのネット予約に対応することにより、多くのユーザーに対してよりスマートな外食体験を提供することができます。 ※1 2023年3月現在。PC、スマートフォンブラウザ・アプリ等で同じユーザーが閲覧している場合には重複カウントとなります ●入社後のイメージ 比較的小規模なフロントエンド設計/実装から担当いただき、徐々に業務範囲を広げていきます。 オンボーディング中かどうかにかかわらず、複雑な仕様や今後の大きな方針が決める場合は、チームで設計レビューやペアプロに取り組んでいます。 ●開発環境 ・サーバサイド: Ruby, Ruby on Rails ・フロントエンド: jQuery, React, TypeScript, Nextなど(jQueryベースからReact/TypeScriptへ移行中) ・DB: MySQL ・データ処理基盤:GCP BigQuery ・ソースコード管理: Git, GitHub ・開発支援ツール: Asana, Confluence, Github, Circle CI, Qiita:Team

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

業務内容 食べログのフロントエンドシステム全体の改善に取り組みます。 フロントエンド改善の計画からリリースまで一貫して担当します。 ロードマップの作成や、設計、実装、テストケース作成などリリースまでの全ての作業をチーム内で担当します。 【具体的な業務内容】 ・JavaScript(React,TypeScript, jQuery,Node.js,等)、HTML5/CSS3の設計及び開発 ・フロントエンドのテストケース作成/実行 ・React/TypeScriptとその関連技術の検証、導入および運用 ・フロントエンドアーキテクチャの見直し、刷新 ・WEBのUI/UX設計に対するコンサルティング(企画段階から参画) ・エンジニア、デザイナー(コーダー)のフロントエンド開発業務の統括、サポート 【業務の進め方】 ・定期的に中長期計画を見直し、優先順位を付ける ・中長期計画に沿って、期ごとに目標を設定する ・1週間でスプリントを計画し、目標に向けて施策を実施します 入社後のイメージ 比較的小規模なフロントエンド設計/実装から担当いただき、徐々に業務範囲を広げていきます。 オンボーディング中かどうかにかかわらず、複雑な仕様や今後の大きな方針が決める場合は、チームで設計レビューやペアプロに取り組んでいます。 部署説明 月間ユニークユーザ数約9,600万人 (※1)を超えるレストラン検索・予約サイト(2023年3月現在)、食べログのフロントエンド改善・運用業務を担当します。 食べログは2005年にサービスを開始し、機能追加/改修を続ける中でメンテンナンス性が課題となっている部分もあります。 jQueryからReact/TypeScriptへのリプレース、ライブラリのバージョンアップ、アーキテクチャ変更など様々な手段を選択しながら、障害なく素早く機能開発が出来るフロントエンドシステムを構築します。 大規模組織・大規模システムにおいて、機能開発を止めずに、リプレースやバージョンアップを行うことは容易ではありません。 長期運用を見越した設計/実装、運用体制の確立、他チームへの教育などが求められています。 フロントエンドの技術的スキルはもちろん、リーダーシップを発揮しチームを導いてくれる方を探しています。 技術的にも組織的にも、障害なく素早く機能開発を続けていくために出来ることはなんでもやります。 フロントエンドに関係する事柄は、部やチームの垣根なく、裁量をもって取り組んで頂けます。 食べログフロントエンドを改善することは、食べログでのよりスムーズにお店探し、ネット予約に繋がります。 フロントエンド改善を通して、飲食店と飲食店を利用するユーザー両方対してよりスマートな外食体験の提供に取り組んでいます。 働く環境 ・メリハリを付けて働く文化があり、ワークライフバランスを取りやすい環境です。 女性エンジニアの比率も高く(20%弱)、子育て世代のエンジニアも多く活躍しています。 ・食べログは大規模な組織であるため、企画と開発は分業しています。 サービス改善施策に対してエンジニアからの提案は日々行いますが、新規事業の小さいチームのようにサービス　の企画もエンジニアが兼任することはありません。 【食べログシステム本部FEチームのカルチャー】 ・設計/実装はもちろん、手順書などのドキュメントなども含めチーム内レビューを実施 どんな優先度で、どのような手法で理想の状態を目指すのか、常にチームで議論しながら改善を進めています。 ・開発チームのコミニュケーション活性化やスキル向上を目的として、週に1～2回程輪読会を実施 ・各々勉強会に参加して、チーム内で共有 ・技術ブログでの情報発信 Tabelog Tech Blog: https://tech-blog.tabelog.com?cid=tech-blog_job_fe 食べログ フロントエンドエンジニアブログ: https://note.com/tabelog_frontend 開発環境 ・サーバサイド: Ruby, Ruby on Rails ・フロントエンド: React, TypeScript, Next, jQueryなど(jQueryベースからReact/TypeScriptへ移行中) ・DB: MySQL ・データ処理基盤:GCP BigQuery ・ソースコード管理: Git, GitHub ・開発支援ツール: Asana, Confluence, Github, Circle CI, Qiita:Team

全社AI領域のチームリーダーとして、AIを活用した新機能・新サービスの企画から開発推進、チームづくりまで一貫してお任せします。 開発リードにとどまらず、技術戦略の策定/開発優先順位の判断/関係部門との調整/メンバーマネジメントを通じて、AI開発組織全体の推進力を高めていただくポジションです。 【具体的な業務内容】 ・AI新機能・サービスのロードマップ策定と優先順位付け ・マルチモーダルAI(画像・音声・テキスト)を活用した高度な機能開発のリード ・他部門(事業部・PM)との要件調整および折衝 ・チームメンバーの育成、評価、技術指導 事業部門と密に連携しながら、PoCから本番導入、その後の改善定着までをスピード感を持ってリードしていただくことを期待しています。 ●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 最初は既存プロジェクトの技術スタックや取り組みを把握して、自身のプロジェクトを実行しつつチームのパフォーマンス向上に向けた組織課題の特定と改善に着手いただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

システムの変更容易性・変更安全性を高めるための、モダンなシステム基盤を開発・導入することがミッションになります。 ・新たに必要になるシステム基盤開発の検証・導入・運用 ・既存のシステム基盤の導入拡大 これまで導入してきた基盤には以下のようなものがあります。 ・メッセージング基盤 + 非同期処理基盤 (Kafka) ・分散トレーシング (OpenTelemetry) ・Change Data Capture (Debezium) ・GraphQL (Apollo) 【ミッションへの道のり】 食べログは2007年に Ruby on Rails でリプレイスして以来、約15年の長期に渡り抜本的なアーキテクチャ刷新なしに開発と運用を継続しており、モノリシックで巨大なコード、かつ巨大なデータを持つ状態になっています。 この巨大なシステムを以下のステップで改善しています。 1.システムをKubernetesなどモダンなインフラ基盤に刷新して変更安全性と変更容易性を高める 2.設計変更や不要なコード削除などの大胆な改修を小さく速く繰り返し、疎結合・高凝集なモノリスに作り変える 3.組織構造やビジネスファンクション・ドメインモデル・ユースケース等より、マイクロサービスの境界を考察し、定義し、分割する (詳細は「食べログの大規模なレガシーシステムを段階的に改善していく取り組み - https://qiita.com/tkyowa/items/6417b0a7895399f8f9be 」で公開されています。) 【食べログ開発本部技術部マイクロサービス化チーム】 ＜食べログの事業・食べログシステム本部のミッション＞ 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。 「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人 (※1)を超えるユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 目まぐるしく変化する外食産業を盛り上げるべく、近年は飲食店や卸売業者など外食を支える人たちの課題を解決するDXプロダクトにも挑戦しています。 これらのサービスを通して人々とレストランをつなぐプラットフォームになるべく世の中に貢献していきます。 ※1 2023年3月現在。 PC、スマートフォンブラウザ/アプリ等で同じユーザが閲覧している場合には重複カウント 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作る事を責務としています。 システムが事業成長のボトルネックにならないよう、モノを作るだけでなく作ったモノの健全性を保ち続けることやビジネス理解もそのための大事な手段の一つと考えています。 サービス開発のように組織の改善を行うべくFourKeysの計測とアクショナブルな指標への落とし込みや、よりインパクトの大きな成果を出すべく、1プロジェクト1チャレンジすること、人同士のつながりを大事にすること、部署やプロダクトの垣根を超えていくことを大切にしに日々の業務にあたっています。 ＜マイクロサービス化チームのミッション＞ 技術部マイクロサービス化チームは巨大なモノリシックサービスにおける開発の辛さを解消し、少人数のチームが自律的に意思決定しながら開発するためのシステム基盤を作る事をミッションとしています。 【開発環境】 ・プラットフォーム: オンプレ DC / GCP / AWS ・AIエージェント: Claude Code / Devin / Gemini ・仮想化基盤: VMWare / Proxmox / Kubernetes ・OS・ミドルウェア: Linux / Ruby on Rails / MySQL / Nginx / Apache Kafka ・コード管理・CI: GitHub / CircleCI ・監視: NewRelic / Prometheus / Sentry ・コミュニケーション・プロジェクト管理: Slack / Google Workspace / Miro / Asana ・データ基盤: BigQuery / Tableau 【入社後のイメージ】 <オンボーディング> 食べログのRailsアプリケーション設計、基本的なシステム基盤(例えばサーバミドルウェア)、業務の概要をドキュメントと先輩社員のレクチャーを併用して学習していただきます。 並行して開発・リリースワークフローを理解していただきます。 <最初の業務> メッセージング基盤や非同期処理基盤など既存のシステム基盤の導入拡大と、開発エンジニアに対する導入支援を担当していただくことになると思います。 <近い将来> 既存のシステム基盤の主担当、新規のシステム基盤のPoCと技術選定を担当していただきます。

マルチモーダルAIを活用した高度な機能実装およびプロトタイプ開発を担っていただきます。 画像、音声、テキストなど複数モダリティを扱うAI機能を企画段階の検証にとどまらず、実際のプロダクトへの実装や性能改善まで一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・画像、音声、テキストを組み合わせた高度な推論モデルの実装 ・プロダクトへのAI機能組み込み(バックエンド実装含む) ・推論速度や精度の最適化、評価指標の設計 自律性の高いスクラムチームの中で、特定領域のスペシャリストとして技術的な意思決定をリードしていただくことを期待しています。 ●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 特定の技術課題(例:食べログメニュー画像認識機能の実装等)の担当者として開発をリードいただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装します。 【具体的な業務内容】 ・ハーネスエンジニアリングの実践 └ハーネスエンジニアリングの枠組みの中で、QA業務を担う各工程のAIエージェントを設計、構築します。 ・リスク分析/テスト分析/テスト設計エージェント └仕様書を分析し、その後の実装や自動テストコーディングへの入力を生成するQAの上流工程を担当するAIエージェントを設計、実装します。 ・自動テストコーディング、自動テスト実行エージェント └テスト設計結果を自動テストとして実装し実行するQA業務の中核となるAIエージェントを設計実装します。 ・CQフィードバックパイプラインの設計・実装 ・不具合/障害情報の集積、分析基盤の構築 └エラーログ/AIエージェント実行ログ/不具合レポート/障害レポートなどを集積し、後続の分析や再発防止策の策定を実施するための基盤を整備します。 ・障害分析や再発防止策実施エージェントの設計、実装 └AIや人間のミスの結果である障害情報を分析し、それらをAIエージェントから利用可能なコンテキストやSKILLの形に実装するAIエージェントの設計、実装をします。 ・外部AI動向の追跡と発信 ・Harness Engineering等のAI分野の最新動向を追跡し、業務設計に落とし込む ・社内の実践と学びを技術ブログ・カンファレンス等で外部発信する 【開発環境】 ●AIエージェント:Claude Code(SKILL / Sub-agent / Hooks / Agent Teams)/ Devin / MCP Server ●テスト自動化:Selenium, Appium, Cucumber, Playwright ●CI/CD:CircleCI, Bitrise ●データ基盤:BigQuery, Tableau ●タスク管理・分析:Asana ●コミュニケーション:Slack, Teams, GitHub, Confluence, Miro ●開発技術スタック:Ruby on Rails, React.js, Next.js, Swift/SwiftUI, Kotlin 【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。

全社の開発文化変革を担うポジションとして、AI駆動開発の導入方針策定から制度設計、現場への定着推進までを一貫してお任せします。 単なるツール導入ではなく、開発の進め方そのものを見直し、全社の生産性向上につなげていく役割です。 【具体的な業務内容】 ・全社の開発工数削減目標の策定と進捗管理 ・AI駆動開発における評価制度やガイドラインの設計 ・AI Agent導入に伴う組織変更のチェンジマネジメント CTO直下のプロジェクトとして、全社の各開発チームと連携しながら、トップダウンで方針を示しつつ、現場の実態も踏まえた形で改革を前に進めていただくことを期待しています。 ●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。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

求人ボックスはPHP,Symfonyの環境で構築しており、PHPでのサーバサイド開発およびJavaScriptのでフロントエンド開発を行います。開発としてはサーバーサイドとフロントエンドの両方を担当していただきます。 インフラはプラットフォーム事業部がオンプレ環境を管理し、システム側はミドルウェアレベルを管理しております。 マネージャー候補としてはプレイヤーでありつつも、以下のようなマネジメント業務にも取り組みます。 チーム内で動いている様々なプロジェクトのマネジメント、そのプロジェクトを通してチームメンバーを育成するためのヒューマンマネジメント、毎年高まるサービスやチームの目標を達成するためのチームビルディング、エンジニアリング面では大規模かつ長期運用可能なシステムを作るためのテクニカルマネジメント。 【具体的な業務内容】 ・案件のマネジメント(進捗管理、アサイン、各種調整など) ・各案件の設計やコードレビュー ・システムのセキュリティ担保 ・メンバーの目標設定・評価・フィードバック ・1on1などコミュニケーションとフィードバック ・メンバーのキャリア志向を見据えた成長支援 ・半期ごとのチームの目標や方針立案 【業務の進め方】 事業部、開発、デザイナーが1つのチームを組み、密接にコミュニケーションを取りながら業務にあたります。開発は単独または複数人で要件定義、開発、テスト、リリース、運用までをワンストップで担当します。プロジェクトの中でエンジニア観点での提案等も積極的に行っていただけます。 半年以上のスパンでどのようなシステムや組織にするのかの方針・目標を設定し、それを達成するためにチーム一丸となって取り組みます。 部署説明 【部署のミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっております。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 【サイト】 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。 開発環境 LAMP環境での開発になります。 端末はMacbookPro、IDEはPHPStormを利用します。 ■求人ボックス PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後はサポートメンバーをつけますので、PCへのソフトウェアインストール、コミュニティへの参加、サービスやシステムについての説明、会議への参加や顔合わせ、ツールの利用設定、開発環境構築、などでチームに馴染んでいっていただきます。 準備ができたら、開発案件から入って開発フローをに慣れていただきます。サービスやシステム理解が進んできた段階で、マネジメント業務の方へシフトしていき、将来的にはチームの管理をしていただきます。業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや会話などで遠慮なくコミュニケーションが取れる環境です。

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」を主軸としながら「エンゲージ」とのデータシナジーを活かし、カカクコムグループ全体のデータ活用価値を高めることがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスやプロダクトの課題特定、および解決に向けたKPI設計・管理指標の策定 ・Adobe Analytics、GA4を用いた計測要件の定義 ・BigQuery等を用いたELT処理の実装、データモデリング、クエリチューニング ・分析効率と品質を高めるためのデータマートの設計・構築・運用 ・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築、および可視化環境のパフォーマンス管理 ・統計的手法を用いた仮説検証、施策の効果測定、およびネクストアクションの提案 ・データの品質モニタリング(テスト実装)や、集計ワークフローの自動化 ・求人ボックス全体のデータ基盤(DWH)のアーキテクチャ設計や技術選定への参画 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira ソースコード管理:GitHub Enterprise 生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 言語:Python / SQL インフラ:Google Cloud / BigQuery コンテナ/IaC:Docker BI:Looker Studio 計測ツール:Adobe Analytics / GA4 他基盤関連:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows ▼入社後のイメージ 1か月目 ・社内システムやデータ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクトの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当 ・チーム内での知見共有や後輩の指導

求人ボックスでは現在PHP/Symfonyの環境で広告配信システムを構築しており、1000万件以上の大規模な広告データを扱っています。 広告事業の成長・急拡大に伴って、その成長を支える次世代の広告基盤システムが必要となっている背景があります。 次世代広告配信システムでは既存の仕組みに囚われない技術スタックも含めた、大規模広告配信システムのアーキテクチャ設計・開発をおこなっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・次世代広告配信システムの設計・開発 ・求職者と求人票のマッチング精度向上のための検索・レコメンドシステム構築 ・入札処理と配信ロジックを中心としたバックエンド開発 ・リアルタイム性を重視した大規模データの管理・更新反映システムの設計・開発 ・オンプレ・クラウドの両領域で最適化された大規模トラフィックに対応する長期運用可能なシステム基盤の構築 ・プロジェクトマネジメント(進捗管理、アサイン、各種調整など) ・少数精鋭チームでのテクニカルリーダーシップ ・チームメンバーに対する広告配信技術のイネイブリング・育成 【業務の進め方】 ・リスティング広告領域のプロダクトオーナーチームと少数精鋭のエンジニアチームの中でプロダクト開発していただきます。 要件定義、開発、テスト、リリース、運用までをワンストップで担当します。 ・半年以上のスパンでどのようなシステムや組織にするのかの方針・目標を設定し、それを達成するためにチーム一丸となって取り組みます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発2部/アーキテクトチームのミッション】 私たちの部署は、プロダクト開発組織が本質的な価値創造に集中できるよう、高難度の技術的課題の解決と開発生産性の向上に取り組むことがミッションです。 急成長する事業を支える技術基盤の構築と、開発者が効率的に働ける環境の整備を通じて、組織全体の開発生産性向上に貢献します。 アーキテクトチームは、求人ボックスのリスティング広告・課金計測システムの中核メンバーが集まって、年間売上数百億円を支える高可用性システムの設計・運用、1000万件以上の大規模な広告求人データの管理・活用といった技術的挑戦に取り組んでいます。 技術力でプロダクトの成長とビジネス戦略の実現を支援し、エンジニアとしての専門性を最大限発揮できる環境です。 入社後のイメージ 入社後はまず、小規模な開発タスクやペアワーク、関連会議への参加を通じて、当社の開発プロセスに慣れていただきながら、チームの一員としての関係構築を進めていただきます。現行のリスティング広告システムについては、概要や課題を共有しますが、細部に深入りすることが目的ではありません。これまで培ってきた広告配信領域での知見を活かし、機能要件・非機能要件の両面から次世代の広告配信システムに求められる設計を構想いただくことを重視しています。 過去に、広告配信システムの設計・改善、入札ロジックや配信戦略の実装、または大規模データ処理基盤の構築・運用などに携わった経験がある方は、特にその知見を活かして、構想段階から技術的な主導権を取っていただけることを期待しています。 そうして描いた要件定義や設計構想をもとに、現行システムとのギャップや技術的課題を整理し、改善方針をチケット化しながら、段階的に開発への関与を深めていくイメージです。特に、入札処理・配信ロジック、レコメンド精度向上、リアルタイム性のある大規模データ管理といった領域において、実装にも関わっていただきます。 開発環境 端末はMacbookPro、IDEはCursor, PHPStormを利用します。 現行システムはLAMP環境で開発されていますが、次世代広告配信システムでは必要に応じて新しい技術スタックを検討しています。 ■求人ボックス PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS

Google のクラウド基盤(GCP)を活用し、データを「集める・整える・活用する」までを一貫して支えるデータ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 単なるデータ処理に留まらず、AI活用を前提とした基盤づくりを通じて、ビジネスの意思決定を支える役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・GCP上でのデータパイプライン(ETL/ELT)の設計・開発・運用 ・データ収集〜加工〜蓄積〜活用までの一貫したデータフロー設計 ・Vertex AI と連携したデータ基盤(フィーチャーストア/MLOps)の構築 ・データ処理の高速化・コスト最適化(BigQuery等の最適化) ・データ品質の担保、監視・障害対応の仕組みづくり 【業務の進め方】 SREやAIエンジニアと連携しながら、安定して動き続けるデータ基盤の設計・改善に集中していただきます。 高可用性・拡張性・メンテナンス性を意識し、「止まらない・育てられる基盤」をつくることがミッションです。 ●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 現在のデータ基盤の運用をキャッチアップしつつ、並行して新規のデータパイプライン構築プロジェクトを実行していきます。 ●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

Coding AgentやAIオーケストレーションを活用し、AIが安全かつ継続的に開発を進められるハーネス基盤の構築を担っていただきます。 単なるツール活用にとどまらず、複数のAIを組み合わせた開発フローの設計から、品質担保の仕組みづくり、全社展開までを一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・Claude CodeやCodex等を活用した自律的な開発フローの設計 ・複数のAI Agentを協調させるオーケストレーション層の実装 ・AIが安全に開発を行うためのテストコード・ガードレール(Harness)の構築 自らもAIを実務で使いこなしながら、社内ツールや開発基盤を実装し、全社の開発生産性向上につなげていただくことを期待しています。 ●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 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。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

【職務概要】 プロジェクトの各領域のチームリーダーまたはサブリーダーとして、設計・構築・実装まで一気通貫でプロジェクトを推進していただきます。 案件としては半年～1年規模の中・小規模の案件が多数立ち上がっており、ご経験に応じ案件の専任者としてチームや協力会社さんを取りまとめていただき、プロジェクトリードをしていただきます。 【職務詳細】 具体的には以下の業務をお任せいたします。 ・受注後のシステム設計・構築を推進 リーダーまたはサブリーダーとして、担当業務の遂行に加え、チーム(小規模)の品質・コスト・スケジュールの計画、実行、管理をリードします。 ・プレ受注活動への参画 顧客ニーズを踏まえた提案書の作成、各種見積り、社内関連部署と連携した技術的フィジビリティ調査を担当します。 ・顧客および社内外関係者との調整 顧客、日立社内、グループ会社との各種調整事項を円滑に推進し、プロジェクトの成功に貢献します。

【ポジション概要】 当社は日本メガバンク三菱UFJ銀行をはじめ、MUFG各社のシステム開発において中心的な役割を担い、MUFGのIT戦略を支えています。 特に、預金・為替・口座振替等の銀行業務を代表する勘定系(決済系)業務といった社会インフラともいえる金融システムの分野では、高品質で安定的な稼働を前提としながら、クラウド活用によるレガシー刷新、DXやAIをキーワードとした効率化・自動化、金融APIによるオープンバンキング化といった時代の潮流に合わせた変革にチャンレンジしています。 大量データ/サーバを保持するメガバンクの大規模システム基盤のエリアにおいて、発注者側の立場で、高性能/高信頼性/高セキュリティを実現するインフラ設計・構築にチャレンジしたい方、重要プロジェクト/施策をリードしていただける方、止めることができない日本最大級の社会インフラを堅持するミッションをともに担って頂ける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ご経験・適性に応じ、下記業務をお任せします。 ・大量データ/サーバ群を保持する勘定系分散システム基盤の更改案件の推進(技術判断・インフラ設計・開発・構築業務、及びBP管理) ・現行システムに対する長期的な保守・運営、及び課題解決/改善対応 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ・インフラ開発(設計・開発・構築業務)におけるITスペシャリスト or プロジェクトマネージャー ※発注者側の立場でBP管理や各種レビュー対応を行うにとどまらず、システム化検討といった上流設計、製品選定、技術判断、アーキテクチャ採用等にも主体的に関与。 担当案件によっては、一部内製開発も可能。 ・次世代勘定系システムの検討・推進に関わるインフラアーキテクト 【配属想定部署】 預為分散基盤部(銀行事業部門　業務基盤本部) 【配属想定部署概要】 三菱UFJ銀行の勘定系システム分散系基盤エリアを主管する部署として、特に基盤層(OS・ミドルウェア層)の知見を活かし、以下の範囲の業務システムの企画立案・サービス導入・開発を手掛けています。 ・銀行事務支援システム、国内勘定系システム(振込、口振振替、手形小切手、電子債権、税公金サービス等)、金融犯罪対策システム 【配属想定部署の人員構成】 社員:約25名 ビジネスパートナー様:約50名以上 【おもな関係者】 銀行・MUFGユーザ部門、社内各部署、ベンダー各社のメンバー 等 【想定担当案件(例)】 ・大量データ/サーバ群を保持する勘定系分散システム基盤の更改対応、及び保守・運用(PM/PL・インフラ設計・開発・構築業務) ・当行利用者向け通知状管理・送付システムのクラウド移行・コンテナ化対応、及び保守・運用(PM/PL・インフラ設計・開発・構築業務) ・金融犯罪対策(口座不正利用検知)システムの新規構築、及び保守・運用 ・現行システムに対する課題解決、改善対応

【ポジション概要】 MUFGは国内外の膨大な顧客基盤に対し様々な金融商品・サービスを提供しており、そうしたサービスを支えるITは人々の暮らしの中で社会インフラとして根付き、常に安心・安全・安定の確保が求められています。 分散系オンプレミスの統合基盤上で稼働する多くの重要な銀行業務システムの安定稼働を支える業務となるため、社会に大きく貢献できるポジションです。 【業務内容】 (雇入れ直後) MUFGグループ各社から受託した基盤システムに関わる以下の業務を担当頂きます。 ・分散系統合システム(サーバー、ストレージ)の企画・開発・保守・管理 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 MUFGの金融システムを支える分散系オンプレミス基盤の企画・設計・構築・保守を担って頂きます。 ** MUIT関連部署や銀行システム企画部門、MUFGシステム関係者と協働しながらプロジェクトを推進頂きますが、経験・スキルに応じて適切な役割を任命します。 【配属想定部署】 グループ共通基盤本部　インフラサービス部 【配属想定部署概要】 MUFGグループ各社から受託したシステム開発のうち分散系統合システム基盤(サーバー、ストレージ、仮想基盤等)の企画・開発・保守・管理を行う部署です。 【配属想定部署の人員構成】 全体で約80名(社員:約30名、常駐ビジネスパートナー:約50名)の組織です。 中野、関西BCの2拠点に在籍しており、それぞれ以下の通りです。 ・中野　　　・・・　約60名(社員:約20名、常駐ビジネスパートナー:約40名) ・関西BC　・・・　約20名(社員:約10名、常駐ビジネスパートナー:約10名) 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、三菱UFJ銀行をはじめとするグループ会社等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わっていただく機会があります。 【想定担当案件(例)】 ・IA(Intel Architecture)サーバ、ストレージ、仮想基盤(Vmware)で構成される分散系統合サーバ(IA統合基盤)の設計、構築、保守 ・AIXサーバ、ストレージで構成される分散系統合サーバ(AIX統合基盤)の設計、構築、保守 等々

業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・プロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 配属組織 ●グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 担当職種の変更範囲 会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

【プライム市場・売上高1.4兆円のホールディングス/ホールディングスの監査部門としてグループ全体の監査(国内外)に関わることができます】 弊グループは、グループ会社約150社、従業員約7万人を有する人材グループです。 今回募集するグループ監査本部では、グループ全体の監査および内部統制業務を行っています。 経営目標達成に貢献できる組織を目指し、海外含むグループ全体の監査レベルを向上させることがミッションです。 今回の募集ポジションでは、そのうち国内各社におけるJ-SOXのIT領域(IT全般統制、IT業務処理統制)、システム監査、およびマネジメントをご担当いただきます。 ●詳細 内部統制に関する構築支援や評価、監査対象会社/部門がグループ戦略や経営方針に則り業務を行っていること、リスクを適切にコントロールしていること等をモニタリングし、アシュアランスならびに提言を行います。 具体的には以下の業務を想定しています。 これまでのご経験を活かしながら専門性高くご活躍いただく想定です。 ・J-SOXのIT領域(IT全般統制、IT業務処理統制)の構築支援及び整備・運用状況評価、評価結果報告書の作成 ・システム監査の個別計画策定、監査手続き作成、実施、内部監査報告書の作成、結果講評 ・指摘事項改善フォローアップ ・監査法人、各社関連部門との連携 ・所属組織のマネジメント、メンバーの育成及び指導 ●組織構成 グループ監査本部は、国内14名、海外13名の計28名で構成されています

募集要項 当社の自社製品である350万ダウンロードを超える「EPARKお薬手帳」において、プロダクトの創出からグロースまでをスピード感もって開発するポジションを担当いただきます。 --使用言語 Swift、Kotlin、Rx、Java、PHP 特定のサービス・プロダクト開発にフォーカスし、0→1から1→10まで長期的に携わることができるポジションです。 クライアントサイドからサーバサイドまで幅広い領域を自社開発しているため、スマホアプリ開発全般に関わる技術知識を身につけることができます。 医療に係るすべてのユーザーに向けたサービスを一緒に作っていくことができます。 業務内容 ●アプリにおける新機能の開発設計 ●アプリにおけるUX検討 ●他サービス・機器との連携機能の開発設計 ●リリース前の成果物のコードレビュー

損害保険、個人生命保険、団体生命保険、年金分野など保険業界のさまざまな業務アプリケーション構築を行っています。近年はDXの流れで、顧客接点やデータ活用などデジタル変革に寄与するシステム構築が求められています。 当社の業務系システムエンジニアは、個社課題や業界の課題などをディスカッションし、ビジネスパートナーとともにシステムの具現化に向けた開発、試験等を行います。また、開発後は運用・保守を行いながら利用状況をウォッチし、追加提案や業務のさらなる効率化などを検討していきます。 上流から下流まで一気通貫で関わることができることができます。 組織情報 NTTデータにおける国内保険/共済業界向けビジネスを担っています。 成長領域としてビジネス規模を拡大しており、NTTデータの新しい事業の柱になることを全社的にも期待されています。 組織のミッション 保険業界がFintech、InsurTech等、積極的にIT投資を行っており、当社も保険業界は成長分野と位置づけ注力しています。既存システムの開発運用はもちろん、今後の成長が見込める新しい技術を使ったサービスに対するシステム開発やソリューションサービスを提供していきます。

自動運転バス・トラックの通信基盤を設計・開発するエンジニアを募集します。車内LAN(CAN/Ethernet)から外部との無線通信(LTE/5G)まで、車両が「繋がる」ための通信アーキテクチャ全体を担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・車内ネットワーク(CAN、Ethernetなど)の仕様設計・開発・評価 ・外部通信(LTE、5Gなどの無線通信)のソフトウェア整備(設計・開発) ・車両と一般サーバ間のデータ収集・伝送基盤の構築 ・実際走行環境での通信状況確認・評価試験 ・通信規格・ファームウェアのアップデート管理(車両通信モジュール) ・車車間・路車間通信(V2X)関連のシステム調査・導入検討 ・セキュリティ(暗号化・認証技術)を考慮した通信設計 ・クラウドとのデータ連携基盤の設計・実装 【開発環境・ツール】 ・プロトコル:TCP/IP、UDP、MQTT、CAN、Ethernet、UART、SPI ・無線規格:LTE、5G、V2X(DSRC/C-V2X) ・OS:Linux(コマンド操作・ネットワーク設定・FireWall設定) ・クラウド:AWS / GCP(一部)

【具体的な業務内容】 バス・トラックに特化した自動運転の実用化を目指し、全国で実証実験を行い新しいまちづくり・地域の活性化を目指している当社にて、自動運転システムの車両認識ソフトウェア領域をご担当いただきます。 ・Linux環境でのソフトウェア開発(使用言語: C/C++) ・センシングのシステム設計・周辺環境認識アプリケーション・アルゴリズム開発 ・シミュレーションや実車両で、障害物などの認識精度の評価

【ポジション概要】 当社は、三菱UFJ銀行の個人・法人向けインターネットバンキング、スマートフォンアプリ、ATM、営業店端末など、MUFGの顧客接点となるチャネルシステムの企画・開発・運用を担っています。 金融サービスを取り巻く環境は大きく変化しており、 デジタルチャネルの高度化 UI/UX改善 API連携によるサービス拡張 EOSに伴うシステム刷新 グループ横断でのサービス統合 など、大規模かつ継続的な変革が進行しています。 本ポジションでは、日本最大級の金融チャネルシステムにおいて、数千万規模のお客様に影響を与えるシステム開発を、技術面・プロジェクト推進面からリードいただける方を募集しています。 ご経験・志向に応じて、SE、プロジェクトマネージャ、アーキテクトとしてご活躍いただきます。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行の以下システムに係わる業務システムの開発・維持・管理業務、及び同システムのアーキテクチャー戦略企画業務。 ・三菱UFJダイレクト含む、リテール顧客向け各種チャネルシステム ・法人顧客向けインターネットバンキングシステム ・来店顧客向けチャネルシステム ・リテール・法人顧客向けコールセンターシステム ・支店およびバックオフィスで利用される事務システム 上記システムを利用して提供されるビジネス・デジタル施策の立案支援。 MUFGグループの信託・証券・カードなどの関連会社、および他業態とのチャネルシステム連携開発を牽引。 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 業務内容欄に記載した業務を、ご本人のご希望や適性に応じて、以下の役割でリードして頂きます。 ① システムエンジニア(SE) アプリケーション開発者としての経験を継続的に積みたい場合、大規模チャネルシステム開発において、アプリケーション開発やチーム開発を通じて金融システム開発の知見を深めていただき、まずは詳細設計・実装・テスト・リリースまでの開発工程を担っていただきます。 将来的には上級SEとしてチームをリードしながら、要件定義・仕様調整などの上流工程を牽引いただくことを期待しています。 また、単なる実装担当に留まらず、業務部門や関係者と協業しながら、システム全体を理解し、より良い顧客体験や業務改善につなげる役割を担っていただきます。 ② プロジェクトマネージャ(PM) 大規模プロジェクトにおいて、一括SIerやパートナー企業と協業しながら、プロジェクト全体の推進・管理をリードいただきます。 品質・コスト・スケジュールを統括し、多くの関係者を巻き込みながら、安定したシステムリリースを実現する役割です。 ③ アーキテクト EOS対応やシステム刷新に伴い、次世代チャネルシステムのアーキテクチャ検討をリードいただきます。 基盤・アプリケーション双方の知見を活かし、将来を見据えたシステム構成や技術戦略を推進いただくことを期待しています。 【プロジェクト事例 】 ●三菱UFJ銀行の海外送金画面の刷新 各国銀行間決済の仕様変更に伴い、海外送金に関わるデータ内容や形式が変更になる。 銀行間決済の仕組みも大幅に刷新されるが、インターネットバンキングシステムもこれに併せて画面の変更やデザインの変更を行い、バックエンドシステムとの連携処理を刷新。 バックエンドシステムの仕様を踏まえた上で、より利便性の高いUI/UXの実現を業務部門と協業で検討し、開発を実施。 ●法人インターネットバンキングシステムの再構築 法人インターネットバンキングのEOSを機に全行アーキテクチャ刷新と平仄を合わせ画面やデザインの変更を行い、バックエントシステムとの連携処理を刷新。 バックエンドシステムの仕様を踏まえた上で、より利便性の高いUI/UXの実現やスマホアプリ機能のレベルアップ、行内事務のWEB化(非対面サービスの構築)等を業務部門と協業で検討し、開発を実施

【ポジション概要】 MUFGグループの大規模な金融ビジネスを支えるDXを、Salesforceを軸に推進するポジションです。 数万人規模の業務を支えるシステムや、グループ横断の顧客基盤を対象に、企画・要件定義から開発・運用まで一気通貫で関わり、ビジネス変革をリードしていただきます。 金融業界における高い品質・セキュリティ要件と、スピード・アジリティの両立が求められる環境において、SaaSを最大限活用しながら、価値創出のリードタイム短縮に挑戦しています。 Salesforceの専門性を活かし、MUFGのデジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 また、SalesforceのAI機能(Agentforce / 生成AI機能)を活用した業務高度化にも取り組んでおり、顧客対応の高度化や業務効率化に向けた新たなユースケース創出にも関与いただきます。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行およびMUFGグループのデジタルシフト・業務改革に関するSalesforce開発を担っていただきます。 企画・要件定義・ソリューションデザインといった上流工程から、設計・開発・テスト・保守まで、一連のプロセスに関与いただきます。 <具体的な業務例> ・Salesforceを活用した業務アプリケーションの企画・設計・開発・保守 ・業務部門との要件整理・業務改革(BPR)の推進 ・Salesforce導入・活用に向けたソリューション検討・提案 ・SalesforceのAI機能(Agentforce、生成AI等)を活用した業務高度化・新規ユースケースの企画・実装 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 Salesforceを活用したアプリケーション開発・保守において、プロジェクトの中核メンバーとして業務を推進していただきます。 ビジネス部門・社内開発チーム・外部パートナーと連携しながら、品質・スピードの両立を実現していただきます。 【想定担当案件(例)】 ・Excel中心の業務をデジタル化し、業務効率化・働き方改革を実現する新規アプリケーション開発 ・グループ横断の富裕層ビジネス基盤(ウェルスマネジメント領域)におけるSalesforceアプリ開発

【ポジション概要】 MUFGグループの大規模な金融ビジネスを支えるDXを、ServiceNowを軸に推進するポジションです。 ServiceNowソリューションを活用し、企画から設計・開発・テスト・保守まで 一気通貫で携わり、ビジネス変革をリードいただきます。 高い品質・セキュリティ要件とスピード・アジリティの両立が求められる環境で、 SaaSを最大限活用しながら価値創出のリードタイム短縮に挑戦できます。 海外拠点向けのServiceNowアプリケーション開発・提供の機会もあり、英会話能力をお持ちの方の活躍機会が豊富です。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行およびMUFGグループのデジタルシフト・業務改革に関する ServiceNow開発を担っていただきます。 企画・要件定義・ソリューションデザインといった上流工程から、 設計・開発・テスト・保守まで、一連のプロセスに関与いただきます。 <具体的な業務例> ・ServiceNowを活用した業務アプリケーションの企画・設計・開発・テスト・保守 ・業務部門との要件整理・BPR(業務改革)の推進 ・ServiceNowの新ソリューションの導入・活用検討と提案(AI機能など) (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ・ServiceNowを活用したアプリケーションの企画・設計・開発・保守を 中核メンバーとして推進 ・ビジネス部門、社内開発チーム、外部パートナーと連携し、品質とスピードの両立を実現 ・英会話能力を活かし、ServiceNowアプリケーションのグローバル展開を推進 【配属想定部署】 デジタルイノベーション本部 ローコードソリューション第一部 【配属想定部署概要】 ServiceNowやRPAなどローコードソリューションを中心とした アプリケーション開発・保守を担う組織 【配属想定部署の人員構成】 ローコードソリューション第一部(約45名在籍) ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 各業務を所管するビジネス部門、社内開発チーム、外部のビジネスパートナー企業等 【想定担当案件(例)】 ・ServiceNowソリューションによる新規アプリケーション導入(例:ServiceNow ITSM導入) ・既存ServiceNowアプリケーションのユーザー利便性向上のための改修 ・三菱UFJ銀行の海外拠点へのServiceNowアプリケーション提供(アプリ海外展開)

～生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する～ 私たちは、RAG/AIエージェント/DWH/MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。 AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。 DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、 人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、 DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。 そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、 データ取得・加工・検索設計 RAG / AIエージェントの実装 精度改善・運用サイクル構築 まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・業務構造の分解 業務フロー・KPI・例外処理の可視化 自動化・AI適用が成立する領域/しない領域の見極め 2.ソリューション設計 業務要件・制約(精度/コスト/運用負荷/セキュリティ)を踏まえた 生成AI/AIエージェント/RPA/API/DWH の構成設計 技術選定およびアーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC〜本番導入) Python・API連携による実装 RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証 PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善 4.本番運用・高度化 KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築 変更管理、再学習・再設計方針の策定 手順書整備・運用定着支援 5.ステークホルダー連携 技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成 ROI可視化・報告資料作成

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・現状分析 業務フロー、KPIの可視化、ボトルネックの抽出 2.ソリューション設計 業務再設計(BPR)、生成AI/AIエージェントの業務組込み、RPA・ワークフロー・API・DWHとの連携設計、UX・アーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC～パイロット) Python/API連携による実装、モデル選定(RAG、OCR、音声解析 など)、A/Bテスト、セキュリティ考慮、本番移行対応 4.運用・改善 KPIモニタリング、モデル精度改修、品質管理、手順書・教育資料作成、運用定着支援、変更管理 5.ステークホルダー連携 現場部門を巻き込んだ合意形成、トレーニング提供、ROI可視化・報告資料作成 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ● 生成AI / LLM OpenAI / Azure OpenAI などの LLM API、AIエージェント構築やRAG(検索 × 生成)の活用 ● ローコード / 自動化 Dify を活用したAIエージェント・ワークフロー構築、Power Platform(Power Automate / Power Apps) ● データ基盤・クラウド AWS / Azure / GCP など主要クラウドサービスの基本利用、データベースへの接続、簡易クエリ(SQL)、API・外部サービスとの連携 ※「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。 ※担当職種の変更の範囲:会社の定める職種(出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

●配属先 AI・セキュリティサービス事業本部 AIサービス部 当社のAI部門は、Microsoft 365 Copilot/Copilot Studio/Azure OpenAI Service を主軸に 企業・自社双方の業務変革を推進する組織です。 単なるAI開発にとどまらず、「課題整理→構想設計→PoC検証→本実装→展開」までを一気通貫で担うことをミッションとしています。 本ポジションでは、顧客向け案件の推進に加え、社内AI活用の企画・提案・推進にも関与し、 自社のAI活用をリードしていただくことを期待しています。 ※今回は26年新設の AI部門の事業拡大に伴う募集となります。 (配属はAI部門の想定です。 ) ● 職務内容 ① 案件推進 ・M365 Copilot/Copilot Studio を活用した業務支援エージェントの設計・構築・運用 ・AOAI を用いた生成AIアプリケーションの設計・実装 ・ナレッジ連携を活用したRAG構成の設計・改善 ・AI活用における精度評価・改善、運用設計 ② プリセールス ・顧客課題ヒアリングおよび要件整理 ・アーキテクチャ設計・実現方式検討 ・提案書作成、PoC企画・デモ構築 ・生成AI導入における制約(精度・コスト・安全性)の整理と説明 ③ 社内AI活用推進 ・社内業務におけるAI活用テーマの企画・提案・推進 ・AI活用定着支援(ユースケース創出・展開) ・社内向けPoCの企画・検証・横展開 ※自社を実験環境とし実践を通じたAI活用を推進 ④ ソリューション開発・標準化 ・新技術(LLM、AIエージェント、MCP等)の検証 ・ソリューションメニュー化 ・評価手法/アーキテクチャのナレッジ蓄積

具体的な職務内容 Tailor Professional ServiceのSET (Software Engineer in Test) は、開発生産性の向上やプロダクトの品質改善のために、プロジェクト全体の仕様把握や調整、テスト戦略に基づいた自動テストの実装やCI/CD周りの改善など、品質保証に関する業務の推進を通して、クライアントの成功を品質面から牽引していただきます。 SETとして関わる範囲は広く、仕様通りの挙動確認などの、当たり前品質の確認のみならず、仕様レビュー及び仕様の改善を行う事による魅力的品質の向上、ユーザー視点でのUI/UX検証、開発プロセス改善に至るまで、それぞれのビジネス要件や課題を深く理解し、品質に関わる全ての領域に関わっていただきます。 ●Tailorの事業成長に合わせた品質保証の戦略策定とチーム構築 ●テスト効率化及び自動化の推進 ●開発プロセスにおける仕様レビュー及び仕様改善 ●テスト設計・実施及びバグ報告 ●開発プロセス全体に関する改善業務 <開発環境> ・ミドルウェア PostgreSQL, CloudRun, Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, Go, CUE, cel-go ・テスト開発フレーム Cypress, Selenium, Playwright, JEST, Vitest ・そのほか GitHub Copilot

●担当予定の業務内容 S.RIDEを次のステージへ成長させるリーダーとして、多くのお客様が日々利用するS.RIDEアプリケーションソフトウェア開発を担当頂きます。 具体的には、、、 ・高付加価値サービスや制度改革が予定されているダイナミックプライシングなどのメジャーアップデート開発 ・アプリデータを基に企画・デザインと一緒に改善していくサービスグロースハックなど ●開発環境 ・開発言語: Kotlin ・フレームワーク: Coroutine ・バックエンド: Firebase ・CI/CD: Bitrise ・その他: GitHub, Slack, Teams ●想定ポジション アプリ開発チームリーダー ※本求人はジェネラル・エンプロイメント・コントラクト社員での採用となるため将来的に別の職務領域や技術領域に異動の可能性がございます。 合わせて、全国の支社、工場、営業所への転勤可能性がございます。