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【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(ディフェンスシステム) 情報システム本部 衛星・画像システム部 【配属組織について(概要・ミッション)】 ディフェンスシステム事業部は、防衛、航空宇宙、セキュリティの責任事業部として、日立グループの成長へ貢献すべく活動しております。 ※ディフェンスシステム事業について:https://www.hitachi.co.jp/recruit/newgraduate/field-navi/defense/ 情報システム本部は、防衛分野を中心として、中央官庁向けに、システム提案から保守および技術開発を担っています。 衛星・画像システム部は、画像処理を含むシステムの設計や開発、衛星画像データを活用するためのサービスを提供しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 安全保障に関する新分野に対するプレ活動や、デジタルソリューションに関する市場調査、他業種への横展開を担当頂きます。 その他、システムの提案、開発、納品、保守、運用まで、幅広い職務に携わって頂きます。 (1)防衛省他安全保障関連省庁に対するシステムの提案及び設計 (2)研究所等と連携した画像処理及びAI関連技術の開発及び提案 (3)(1)に関わる計算機構成の検討と環境構築及び維持・保守 【職務概要】 中央省庁(安全保障関連)向け情報システムにおけるエンジニアリング業務 システムエンジニア:衛星情報事業(システム及びサービス)の上流設計(提案)/設計開発/運用支援 画像データなど大容量データを扱うシステムの提案・設計開発・運用支援(保守サービスを含む)に係わるエンジニアリング ・画像から得られる情報と他の情報を組合わせて可視化するためのアプリケーションの開発 ・大容量データを取り扱うためのシステムの提案・設計開発・運用支援 ・衛星画像を利用したサービス事業の提案・サービス設計・運用支援 【職務詳細】 ・業務の効率化、運用に関わる総コストを削減することなどにより、技術とアーキテクチャーを発展させ、技術とデジタルの力によってもたらされる価値を高める。 ・「As Is(現状)」と「To Be(あるべき姿)」のプロセスを文書化し、「To Be」に移行するために必要な変更を提案する。 【働く環境】 ・一つのプロジェクトは、10人から50人規模で、3年～5年程度の工期です。 ・20～40代まで幅広い年齢層の方が活躍しています。 ・語学力やプロジェクトリーダーの経験などに応じて、役割を決定します。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(ディフェンスシステム) ディフェンスシステム事業部　装備システム本部　航空・通信システム設計部 配属組織について(概要・ミッション) ディフェンスシステム事業部は、防衛・航空宇宙・セキュリティ分野を支える技術を核に、防衛事業で培った技術と日立グループのデジタルソリューションの技術で、さまざまな事態から私たちの生活と安全を守り、安心して暮らせる社会の実現に貢献します。 ※ディフェンスシステムソリューションについて:https://www.hitachi.co.jp/recruit/newgraduate/field-navi/defense/ 航空・通信システム設計部は、NCW(Network Centric Warfare)関連ソリューションと呼ばれる航空機、艦艇、車両、無人機等と地上を繋ぐ無線ネットワーク技術の開発、無線ネットワークで繋がれたモノやセンサーからの情報をビッグデータ解析やAI(人工知能)技術と組み合わせ、防衛分野における新たなIoT活用としてのデジタルソリューションを提供する部門です。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ※ディフェンスシステムソリューションについて:https://www.hitachi.co.jp/recruit/newgraduate/field-navi/defense/ に掲載される データリンク(防衛向け無線通信・情報共有システム) 音声・データ・映像等、作戦を遂行する上で必要な情報を、地上と航空機の間で共有するための無線ネットワーク技術の開発、作戦能力向上に寄与するための情報処理システムの開発業務に従事頂きます。 職務概要 システム設計開発全般を担い、顧客課題・ニーズを解決するために、業務の取り纏め者として、顧客課題を解決するシステム設計のプロジェクトの管理に対して責任を負う。要求仕様からより具体的な仕様の策定を担当する。所属する組織の方針に基づき、開発工程の管理、組織内のメンバーの進捗管理、収支・資産の管理を行う。 防衛省殿向け無線通信システム開発において、プロジェクトマネージャーとしてシステム開発・開発全体を取り纏める他、顧客への将来案件に対するシステム提案を取り纏める。 職務詳細 ①製品・ソリューション開発 防衛省自衛隊の市場・顧客の要望等を調査し、顧客ニーズに合った製品とサービスを定義し、濃客へシステム提案を実施する。 ②エンジニアリング・プロジェクト管理 プログラムマネジメント計画の立案、開発工程の遵守、開発リソース管理、外部パートナーとのベンダ管理を実施し、プロジェクト運営を遂行する。 ③予算編成と原価計算 自身のプロジェクトの予算策定、外部からの調達、コスト管理を実施し、原価の進捗管理を遂行する。 働く環境 ●当該設計部門は約90名体制であり、部内でのプロジェクト担当グループは4グループで構成されています。 ●働き方については、出社頻度は多いですが、在宅勤務も可能としています。また、顧客へのシステム納入等のため、全国に点在する自衛隊基地への出張があります。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(ディフェンスシステム) デジタルサービスビジネスユニット(ディフェンスシステム)事業部 装備システム本部　指揮管制システム設計部 第4システム開発グループ 【配属組織について(概要・ミッション)】 ディフェンスシステム事業部は、防衛・航空宇宙・セキュリティ分野を支える技術を核に、防衛事業で培った技術と日立グループのデジタルソリューションの技術で、さまざまな事態から私たちの生活と安全を守り、安心して暮らせる社会の実現に貢献します。 ※ディフェンスシステムソリューションについて:https://www.hitachi.co.jp/recruit/newgraduate/field-navi/defense/ その中で、指揮管制システム設計部は、さまざまな艦艇に搭載される情報処理システムや各種装備の制御・管制システムの設計及び、将来装備化に向けた様々な研究開発事業の設計開発を行っております。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 艦艇装備、水中無人機事業。海中状況の把握から攻撃への対処まで対応するための機雷探知機、魚雷防御など、各種艦艇搭載システム、水中音響システム、水中無人機システムを提供しています。 ＜参考URL＞ ・ディフェンスシステム事業部 事業紹介 https://www.hitachi.co.jp/products/defense/ ・ディフェンスシステムソリューションについて https://www.hitachi.co.jp/recruit/newgraduate/jm-navi/defense/ 【職務概要】 水中無人機システムに関する陸上シミュレータ施設の開発には、水中音響、ハードウェア(サーバ、ネットワーク)、ソフトウェア(信号処理、アプリケーション)等の様々な技術が必要であり、それらの技術をシステム設計の立場から理解するとともに海洋環境の物理現象のディジタルツイン化や各種無人機のディジタルモデルを開発・統合し、信頼性の高い製品にまとめあげるポジションとなります。 【職務詳細】 ・中長期的な新規製品・サービスの開発や、既存製品・サービスの改善の構想・計画など。 ・水中無人機システムに関する陸上シミュレータ施設の要件定義、システム構成検討、性能設計など。 ・水中無人機システムに関する陸上シミュレータ施設の設計・開発に関わるプロジェクトマネジメント、スケジュール・コストの計画管理など。 ・水中無人機システムに関する陸上シミュレータ施設に関わる顧客要望のヒアリング、改善提案など。 ・メンバ指導及び育成(直属の部下2～3名、関連会社含めて10名ほどを想定)。 ・1つのプロジェクトを20～30名のプロジェクトメンバとともに、3～5年かけて対応。尚、将来的に異なる規模感のプロジェクト併願いただく可能性あり。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(インフラ制御システム) 社会・インダストリ制御システム本部 　電機制御システム設計部 【配属組織について(概要・ミッション)】 産業の基幹材料としてなくてはならない鉄や銅、アルミなどの非鉄金属をつくりだす製鉄所に向けて、製造の各プロセスに最適な情報、制御、ドライブ技術を開発&融合させて、常に最先端の品質を求めるお客様のニーズに応える制御システムを提供しています。これまでに国内・海外合わせて500以上のシステム納入実績があり、これまで蓄積した豊富な知識と経験をベースとしたトータルソリューションをグローバルな鉄鋼メーカーに対し、提供しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 産業の基幹材料としてなくてはならない鉄や銅、アルミなどの非鉄金属をつくりだす製鉄所に向けて、製造の各プロセスに最適な情報、制御、ドライブ技術を開発&融合させて、常に最先端の品質を求めるお客様のニーズに応える制御システムを提供しています。これまでに国内・海外合わせて500以上のシステム納入実績があり、これまで蓄積した豊富な知識と経験をベースとしたトータルソリューションをグローバルな鉄鋼メーカーに対し、提供しています。 【職務概要】 ・鉄鋼生産設備向けプラント制御システムの計算機仕様(*)の設計開発全般を担い、顧客課題・ニーズを解決するために、業務の実行者として、顧客課題を解決する計算機仕様設計のプロジェクト進行を行う。 ・要求仕様から、より具体的な仕様の策定を担当する。 (*)IEC/ISO62264、ISA-95の製造業の階層モデルにおける、Level-2 : Process Control 【職務詳細】 ・課題またはニーズを探索し、潜在的な原因、障壁、関連する問題を特定する。 ・イノベーション戦略、パイプライン、ロードマップを形成する可能性がある、イノベーションビジネスケースのプロトタイプを作成するための手段(研究、アイデア、ソリューションなど)を提供する。 ・確立されたシステム内で利用できる最良のアプローチを選択することにより、顧客ニーズに合った製品とサービスを定義し、提供する。 ・情報の分析、技術標準および仕様の作成、担当する技術分野でのこれらの有効性の評価に貢献する。組織、サプライヤー、請負業者、およびコンサルタントの技術的作業に情報を提供する。 ・確立されたプログラムマネジメント計画(複数のプロジェクト計画)の中で取り組みを進めながら小規模または中規模のプロジェクトを遂行する。 ・組織のある分野の予算を策定したり、組織のその他分野の予算進捗について、高度な分析を行う。 ・組織の方針および手順に関する理解と詳細な知識、また、関連する規制規範および行動規範に関する理解と詳細な知識を維持し、最新情報を把握する。求められる基準を遵守して自らの業務を遂行することを徹底する。あるいは、チーム内で、組織の方針および手順が遵守されていないケース、関連する規制規範および行動規範が遵守されていないケースを特定する。その後、適切な措置を取ってこれらの問題を周知し、解決する。必要に応じて問題を上長に報告する。 ・課題を特定する、既存のプロセス、システム、手順に対する改善を提案する、プロジェクト/プログラムマネジャーの指導の下、改善活動プログラム(QC活動等)の一部に関わる計画を提出する。 (具体的業務) ・プロジェクトの進捗・工程管理 ・運転方案の立案 ・電気設備に関するシーケンス・ソフトウェア作成 ・顧客やステークホルダーとの折衝業務 【働く環境】 ①Gr全体で約20名程度のメンバーが在籍し、年齢層としては、20歳代から50歳代まで幅広く在籍しており、国内・海外の案件を取り纏めています。メンバーは任せられた仕事に対する責任感がとても強いですが、業務遂行において難しい課題が出た際はチームとして対応する互助の精神も大切にしています。 ②メンバーの多くは出社していますが、在宅勤務も可能です。出張は国内・海外共にあり、お客様との打合せや現場調査を目的とするものでは短日程(日帰り～1週間)、また、設備の立上げを目的とするものでは長日程(～2,3ヶ月)となる場合もあります。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(インフラ制御システム) エネルギーソリューション本部 電力システム設計部 【配属組織について(概要・ミッション)】 電力会社(一般送配電事業者他)向けに、電力系統監視制御システムをはじめとした電力・エネルギー分野のシステムインテグレータであり、GX/DXソリューションを開発・提供する部署です。 電力の安定供給を支えるソリューションエンジニアとして、技術企画・エンジニアリング(フロント活動含む)～設計・開発・試験～現地調整・保守までのトータルのビジネスに携わっています。 「プロジェクトを遂行・管理する部隊」と「ソリューションや基盤技術を開発・事業推進する部隊」の大きく2つにより組織構成されており、プロジェクトはシステム階層ごとにGrを構成しています。(中央給電指令所システム→給電所システム→配電システム) 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●電力系統監視制御システム(OT)をはじめ電力分野のGX/DXを実現するソリューションを提供 ・日立が、送配電システムズ合同会社から次期中央給電指令所システムを受注https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/11/1113a.html ・タイで送電系統の電圧・無効電力オンライン最適制御システムが完成、実証運転を開始https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/04/0426.html 【職務概要】 電力系統監視制御システムにおける、設計上流工程を中心としたエンジニアリング全般をご担当いただきます ・競合他社・市場の動向、顧客ニーズ、最新の技術動向等を踏まえ、次世代のビジネスを担う事業戦略の策定や基盤技術やソリューション製品の開発 ・顧客要求に見合う条件でシステムが稼働するよう、様々なステークホルダーと連携・調整を行いながら、プレエンジニアリング活動～要件定義～システム設計開発～本番稼働までの一連の業務を遂行 【職務詳細】 【職務概要に記載のとおり、当部門では、幅広い職務と役割があり、応募者の希望や適性などを総合的に判断し決定します。】 ・電力・エネルギー業界・市場動向の調査や、営業とのプレ活動を通じた当分野における顧客ニーズの把握など受注活動全般 ・電力系統監視制御システムの設計・開発・構築・現地調整・保守業務 ・関連する新たな事業開発など、イノベーション事業の取り纏め、エンジニアリング、新規ソリューションの開発 ・担当するグループ内の事業戦略立案、予算編成管理、部下の労務管理、指導育成・教育など 【働く環境】 【働く環境】 ●大みか事業所: ・日本初、世界の先進工場に選出された「大みか事業所」 https://www.hitachi.co.jp/products/it/control_sys/omika/index.html https://deh.hitachi.co.jp/_ct/17476915 ●チーム: ・リーダや同僚と部員2～5人(+協力会社)のプロジェクトチームを組んで同じ目標に向かい遂行します。また、業務も多岐なことから、自身の経験や成長にあわせて、色々なチャレンジができます。 ●働き方: ・在宅勤務と出社のハイブリッド勤務が可能。出社頻度は最低週1回以上を目安、出張の可否も相談ください ・大みか事業所における勤務エリアは、オフィス空間デザインの大手、イトーキによる国内初のABWを実現した魅力ある職場作りを実施 https://www.itoki.jp/abw/topics/case-study/hitachi-omika.html ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(ディフェンスシステム) 情報システム本部 サイバーセキュリティシステム部 クラウドセキュリティ基盤グループ 【配属組織について(概要・ミッション)】 ディフェンスシステム事業部は、防衛・航空宇宙・セキュリティ分野を支える技術を核に、防衛事業で培った技術と日立グループのデジタルソリューションの技術で、さまざまな事態から私たちの生活と安全を守り、安心して暮らせる社会の実現に貢献します。 情報システム第1本部は、防衛分野を中心として、中央官庁向けに、システム提案から保守および技術開発を担っています。 サイバーセキュリティシステム部は、サイバーセキュリティに係るシステムの設計・開発・維持を主に担っています。 オンプレミスのクラウド化を進める特定システムを対象にサイバーセキュリティの機能強化等について、提案段階から参画し、プログラム開発、システム構築、試験、運用までシステムのライフサイクル全体に従事いただきます。 提案フェーズにおいては、ニーズ調査から提案書の作成にプロジェクトマネジャーとして従事いただきます。 また、開発フェーズでは、プロジェクトマネジャーの立ち位置で50名以上のプロジェクトメンバを取り纏めプロジェクトを推進できる方を募集します。 ※実際の機材設定やプログラミングは、協力会社へ発注し、開発作業を推進することになります。 【職務詳細】 IT/IoTのサイバーセキュリティに係るエンジニアリング。 ・中央省庁に対してヒアリングを行い、ニーズを収集、集約、分析 ・聴取したニーズを踏まえ、サイバーセキュリティに係わる事業の企画立案 ・ニーズの擦り合わせと並行して、上記システムの構築 ・研究開発部門、製品事業部及び他社製品ベンダーと意見、工程等の調整 ・組織の内外と協調し、上記に係わるソリューションサービスの構成検討を推進 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 サイバーセキュリティ事業はディフェンスシステム事業部の重要事業分野であり、主に国家安全保障などに係るお客様(国家機関など)の情報セキュリティ確保のためのソリューション(システム、サービス、製品など)を提供する事業です。 サイバーセキュリティ業務とは、高度なセキュリティ機能が求められる情報システムの設計・開発・運用支援を行います。 お客様の環境等において想定される脅威の分析、対応方針の策定、各種機能の設計・開発、セキュリティ機能の実装保証等を行います。 また、ネットワークの設計・構築、お客様へのセキュリティ訓練・演習、独自暗号製品の提供なども実施しています。 当ポジションでは、クラウド環境下においてサイバーセキュリティを実現するための、提案、設計・開発、運用支援について担当者として設計・開発等を担当いただきます。 技術的には、NIST-SP800、ISO15408等のセキュリティ基準に基づく設計・開発、識別認証、アクセス制御、FW、IDS、ログ解析、マルウェア対策、SOC、暗号等に係るセキュリティ製品と自社開発アプリケーションを組み合わせたソリューション開発に従事いただきます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

様々な専門家やステークホルダーと協力し、オポチュニティ(ユーザーやプロダクトの抱える課題、ニーズ、アイデア)の発見、探索を通じた掘り下げ、プロダクトの開発、顧客に届けるためのプランニング、使い続けてもらうためのグロース推進などをリードしていただきます。 ・プロダクト戦略に基づいたプロダクトイニシアチブの立案・実現 ・定性、定量調査をもとにしたオポチュニティの発見や価値の探索と優先順位の検討 ・エンジニアやデザイナー、プロダクトアナリスト、また事業本部・マーケティング・セールス・PR・CS等の経営/本部長レイヤー等と協力しての、プロダクト開発のリード ・リリース内容の効果検証と改善の実施 ・マーケットプレイスの需給マッチング・レコメンド・リテンション・ファネル改善など、既存プロダクトのグロースドライバーを特定し、データドリブンに継続的な成長サイクルを回すリード ・エンタープライズプロダクトにおいて、横断的な優先順位づけ・意思決定のリード(部・グループの目標設計や、複数開発ラインの調整・推進への貢献)

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 指揮統制システムの提案及び開発事業作戦指揮を的確かつ効率的に遂行するため、各級指揮官の情勢判断、意思決定、命令指示伝達および情報交換を支援 ※参考URL:https://www.hitachi.co.jp/products/defense/#solution2 【職務概要】 インフラストラクチャー、アプリケーション、データなど、組織全体に及ぶ情報リソースの分析、設計を担当する。 そして、これらの職務を業務のプロジェクトリーダ、或いは、サブリーダとして、組織内のメンバーの進捗管理、収支・資産の管理を行う。 【職務詳細】 ・ITシステムのインフラに関する構成検討(ハードウェア/ソフトウェアメーカと連携) ・ITシステムのインフラに関する見積(概算見積、契約見積) ・ITシステムの設計/構築/試験に関するサブリーダ業務

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 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 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●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

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ●マッチング機能の技術リード ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする ●運用を踏まえたリスク制御の設計 AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ●リスク予測・異常検知モデルの開発リード 構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 3.共通基盤を活用した実装・改善 ●LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード 実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 ●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】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

タイミーのプロダクト組織におけるプロダクトマネジメントチームの運営を担い、その有効性と効率性を最大限に高めることがミッションになります。具体的には、プロダクト戦略をプロダクト開発の現場に浸透させ、実行される体制を構築・推進をお任せします。 プロダクトマネージャーチームの育成やコーチング、部門横断での連携強化、そしてプロダクトマネジメントプロセスの最適化を通じて、プロダクト組織全体の生産性とアウトカムの向上に責任を持っていただきます。また、プロダクト開発の運用プロセスを最適化し、プロダクトマネージャーが戦略的な価値創造に集中できる環境を整えることで、プロダクト組織の生産性向上と事業目標達成に貢献していただきます。 具体的な業務内容 ●プロダクト組織の強化と人材育成 ・プロダクトマネージャーなど、プロダクト関連職種の採用、オンボーディング、育成の支援 ・プロダクトゴールと主要KPIの策定をサポートし、トラッキングを通じて適切なコーチングの実施 ・プロダクト戦略とその意図をメンバーやステークホルダーに伝達し、円滑なコミュニケーションと目標設定の実現 ●データドリブンな意思決定の支援 ・プロダクトの主要KPIの仕組み構築、データ分析(トレンドや変動要因の特定)、プロダクトパフォーマンスに関する明確なレポートの作成、関係者への報告 ・プロダクトチームの目標(OKRなど)や成果の進捗を効率的に可視化する仕組みを設計・実装、リソース配分や計画策定に役立つレポートの作成 ・プロダクト分析プラットフォームを整備・運用に責任を持ち、組織全体のデータに基づいた意思決定の促進 ●プロダクトマネジメントプロセスの設計・運用と最適化 ・意思決定の質を向上を目的としたプロダクト戦略の展開やロードマップレビューなど、重要な会議体の設計・運営 ・プロダクトチーム横断で必要な戦略実行のプロセスを標準化、必要なツール群を整備・最適化 ・円滑な連携の実現のためのプロダクト、エンジニアリング、デザインなど多様なチーム間のコミュニケーションハブとして機能 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend ・言語: Ruby 3.4系 ・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend ・開発言語: TypeScript ・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) ・開発言語: Swift ●Mobile(Android) ・開発言語: Kotlin ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ・Google Cloud(一部サービス) ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●その他 ・コード管理: GitHub ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ・AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●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】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 中核事業 タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます ▼分析を通した事業貢献 ・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 ・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し ・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 ・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 新規事業 タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 ▼分析を通した事業貢献 ・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 ・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋(ビジネスレバー)を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード ・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 扱っているデータ ●アプリユーザーのアクセスログ ●募集内容やマッチングに関する各種データ ●地理空間データ ●レビュー情報や評価データ ●広告データ ●SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ ●アンケートやサーベイデータ

当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 中核事業 タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます ▼分析を通した事業貢献 ・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 ・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し ・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 ・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 新規事業 タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 ▼分析を通した事業貢献 ・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 ・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋（ビジネスレバー）を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード ・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 扱っているデータ ●アプリユーザーのアクセスログ ●募集内容やマッチングに関する各種データ ●地理空間データ ●レビュー情報や評価データ ●広告データ ●カスタマーサポートへの問い合わせデータ ●SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ ●アンケートやサーベイデータ ●人事データ

本ポジションは、OpenID Connect 準拠のアカウント基盤を核とした横断プロジェクトを牽引し、企画・設計からリリース・運用までを一気通貫でドライブする役割です。エンジニアリング、セキュリティ、プロダクト、カスタマーサポートなど多様なステークホルダーと協働しながら、最適なロードマップ策定と開発プロセスの標準化をリードしていただきます。 【具体的な業務】 ●プログラム・ロードマップ・マイルストーン策定とシニアステークホルダーへのレポーティング ●技術トレードオフのファシリテーションと合意形成 ●人員・予算・外部パートナーの最適化によるリソースマネジメント ●KPI/OKR設定とデータドリブンなパフォーマンス改善 ●新規プロセス・ツール定義とベストプラクティスの組織展開 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 <Backend> ●開発言語: Ruby 4.0系 ●アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec <Frontend> ●開発言語: TypeScript ●アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR <Mobile(iOS)> ●開発言語: Swift <Mobile(Android)> ●開発言語: Kotlin <Infrastructure> ●AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ●Google Cloud(一部サービス) ●IaC:Terraform ●ログ:Datadog LogsとS3に集約 <Monitoring> ●Datadog, Sentry <CI/CD> ●GitHub Actions, Dependabot <その他> ●コード管理: GitHub ●コミュニケーションツール: Slack, Notion ●その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ●AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 【開発組織の特徴】 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 <既存事業領域> タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 <新規事業領域> スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 <プラットフォーム領域> タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

【サマリー】 タイミーが提供するスポットワークの根幹である、ユーザー(クライアント・ワーカー)のマッチングや労務管理を支えるスポットワークシステムのバックエンド開発や技術課題解決をお任せします。 スキマバイトサービス「タイミー」は数万件に及ぶ求人とワーカーのマッチングから勤務実績に対する評価、スポットワークにおける雇用契約から給与計算や勤怠管理など労務管理まで、顧客が体験するすべてのプロセスに対してサービスを提供しています。 ユーザーが登録から短い時間で求人にエントリーすることができ、働き終わったらすぐに相互評価を終えて給与支払いまで完了するような、なめらかなスポットワーク体験を実現するための機能開発や改善に携わっていただきます。 今後の事業成長に向けたユーザー体験向上の実現と更なる事業スケールに向けた中長期的な技術課題の解決を共に推進し、エンジニア組織の技術力を共に向上させていく方を求めています。 【具体的な業務内容】 ●Webアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース ●チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 ●担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応 ●エンジニアリングマネージャーやスクラムマスターと連携したプロジェクト進行 ●チーム内で実施する各種スクラムイベントへの参加 【開発組織の特徴】 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 <既存事業領域> タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 <新規事業領域> スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 <プラットフォーム領域> タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 【開発環境】 ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 フレームワーク: Ruby on Rails 8.0系、RSpec アーキテクチャ: Modular Monolith データストア:MySQL8.0系、Redis ツール: Docker、OpenAPI、CircleCI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure AWS(ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc...) Elasticsearch(AWS Marketplace)を利用 一部のサービスでGoogle Cloudを利用 IaC: Terraform ログ: Datadog Logs, S3 ●Monitoring Datadog, Sentry ●CI/CD CircleCI, GitHub Actions, Dependabot, ecspresso ●その他 ・AIエージェント・LLMツール: -開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code -開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability -その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理:GitHub ・ コミュニケーションツール:Slack, Notion ・その他:Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… 【組織カルチャー】 <開発組織のカルチャー> タイミーの開発組織は個々人の志向や特性の多様性を「許容」するのではなく「歓迎」する組織です。 各メンバーの多様性を彩りとして捉えて決して否定せず、強みとして重ね合わせて、同じチーム、プロダクトの目標を達成を実現できる組織を目指しています。 また、SpotifyモデルやTeamTopologiesを踏襲した組織構造を採用しており、顧客価値に基づく開発チーム組成や認知負荷を適切にコントロールするために専任EMやスクラムマスターなどマネジメント専門職を各チームに配置しています。 https://www.youtube.com/live/uJL3M7R8MLc?feature=share&t=3057 <技術コミュニティ活動> 社内の所属チームを超えたiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 また、RubyKaigi や Kaigi on Railsを始めとしたカンファレンスのスポンサー活動やイベント登壇、記事の発信など技術コミュニティへの貢献や広報にも力を入れています。 <オンボーディング> メンバー一人ひとりが能力を発揮して、チームで活躍できる環境を目指して様々なオンボーディングプログラムを実施しています。 例えば、入社後チームや技術領域が近いメンバーがメンターとして伴走するオンボーディングの実施や、現職のスクラムマスターからスクラムに関する考え方や手法などをインプットするスクラムオンボーディング、配属直後にマネジメント層とのWelcome 1on1を実施しています。これからの取り組みによって、会社への不明点を早期に解決することで、新メンバーがタイミーで活躍しやすい環境を整えています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n46122cd3ec6b <働き方> フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境になっています。 また、所属チームを超えてiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n2dcb5475e249 <DevEnable室の取り組み> エンジニアの市場価値向上につながる成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上を行う専門チームDevEnable室を設置しています。 ●具体的な制度の一部をご紹介します。 ・在宅環境を自分好みに整えられるリモートHQ制度 ・技術コミュニティ発展への貢献を後押しするOSSボーナス制度 ・世界中のカンファレンス参加を支援するKaigi Pass制度 ・最大300万円、勤務年数に応じて返済不要のエンジニア奨学金制度 https://product-recruit.timee.co.jp/tde10

タイミーが提供するスポットワークの根幹である、ユーザー(クライアント・ワーカー)のマッチングや労務管理を支えるスポットワークシステムのバックエンド開発や技術課題解決をお任せします。 スキマバイトサービス「タイミー」は数万件に及ぶ求人とワーカーのマッチングから勤務実績に対する評価、スポットワークにおける雇用契約から給与計算や勤怠管理など労務管理まで、顧客が体験するすべてのプロセスに対してサービスを提供しています。 ユーザーが登録から短い時間で求人にエントリーすることができ、働き終わったらすぐに相互評価を終えて給与支払いまで完了するような、なめらかなスポットワーク体験を実現するための機能開発や改善に携わっていただきます。 今後の事業成長に向けたユーザー体験向上の実現と更なる事業スケールに向けた中長期的な技術課題の解決を共に推進し、エンジニア組織の技術力を共に向上させていく方を求めています。 具体的な業務内容 ●Ruby on Railsを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース ●チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 ●担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応 ●エンジニアリングマネージャーやスクラムマスターと連携したプロジェクト進行 ●各種スクラムイベントへの参加 開発環境 ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 フレームワーク: Ruby on Rails 8.0系、RSpec アーキテクチャ: Modular Monolith データストア:MySQL8.0系、Redis ツール: Docker、OpenAPI、CircleCI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、 Sentry ●Infrastructure AWS(ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc...) Elasticsearch(AWS Marketplace)を利用 一部のサービスでGoogle Cloudを利用 IaC: Terraform ログ: Datadog Logs, S3 ●Monitoring Datadog, Sentry ●CI/CD CircleCI, GitHub Actions, Dependabo, ecspresso ●その他 ・AIエージェント・LLMツール： - 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code - 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability - その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理：GitHub ・ コミュニケーションツール：Slack, Notion ・その他：Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… 開発組織の特徴 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 既存事業領域 タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 新規事業領域 スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 プラットフォーム領域 タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」——そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

事業の急拡大期を迎えているタイミーの事業戦略や組織のスケールに伴う、エンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上に貢献する専任エンジニアリングマネージャーをお任せいたします。 エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決に取り組む役割です。組織化されたエンジニアリングマネージャーチームに所属して横断的に動きつつ、担当する機能領域に関してマネージャーとしてお任せしてリードいただくことを期待しております。組織の評価はFourKeysとエンゲージメントを用いており、開発組織のパフォーマンスとチームの精神的なコンディションの変化を指標として観測しています。 また、担当する開発チームのアサインや評価権限を持ってエンジニアやチームに働きかけることで、エンジニア個人のポテンシャルを最大化し、エンジニア組織が変化を観測、状況に合わせてケイパビリティを再構成できるように支援します。 具体的な業務 ●持続可能な状態でスケールできるエンジニアリング組織の設計・構築・運用 ・プロダクト・技術戦略を実現できる組織となるための戦略の立案支援・遂行 ・組織へのアサインメントや役割の創出、フレームの作成 ・開発組織を横断的に見渡し、プロダクトロードマップを実現するために必要な技術やリソースに関する意思決定 ●エンジニア及びエンジニア組織の成長を支援し、成果の最大化を目指したピープルマネジメント ・1on1などによるコンディションチェック、課題の吸い上げ・解決のサポート ・キャリアデザイン支援 ・人事評価制度の改善・運用 ●エンジニア採用活動 ・中途・新卒問わず効率的かつミスマッチの少ない採用プロセスの設計、運用 ・カジュアル面談、面接の実施、改善 ●学習する組織文化の醸成 ・タイミーのエンジニアリング組織のプレゼンスを高め、伝えていくための技術広報 ・社内の学習コミュニティの運営 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile（iOS） 開発言語: Swift ●Mobile（Android） 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud（一部サービス） IaC：Terraform ログ：Datadog LogsとS3に集約 ●その他 ・AIエージェント・LLMツール： - 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code - 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability - その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理：GitHub ・ コミュニケーションツール：Slack, Notion

複数のデジタルツールで建設業界を支援してきた弊社が2019年から取り組んできた「建設 DX Platform」構想。 具体的にいうと、BtoBオンラインマッチングプラットフォームとCMSツールに、新たなSaaSツールを組み合わせることで「建設業がデジタルトランスフォーメーションに舵を切りやすくするための環境」を構築していこう!という取り組みです。 今回、入社していただく方に期待しているのは、以下の3点です。 ①経営層との調整、および経営戦略に紐づいた技術的な方向性の設計と推進 ②社内のエンジニアチームの技術的なマネジメントや制度設計 ③自社サービスのアーキテクチャの設計や構築、またはその運用 弊社のミッションは「スモールビジネスを前進させるブレークスルーカンパニー」。 ビジョンは「建設をテクノロジーでアップデートする」。 日本巨大産業のひとつである建設業界の変革は、他社で経験を積まれた方にとって、とても刺激的かつチャレンジングな仕事になるでしょう。 また社内のエンジニアの技術的なサポートも業務として発生します。 積極的にアウトプットをしながらチーム全体のスキルアップ変化を進められる方を募集します。 開発環境 フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド:Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース:MySQL, Redis iOS / Android:Dart, Flutter インフラ:Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール:GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント:Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視:Sentry, Redash デザインツール:Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です! https://branu.jp/news/page/230518/

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●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 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

AI・データを活用した複数のプロジェクトをプログラムとして束ね、事業・プロダクト・エンジニアリング・データ専門組織を横断しながら、構想から成果創出・定着までを推進していただきます。 ●事業・プロダクト課題を構造化し、AI・データ戦略、活用テーマ、実行ロードマップを策定 ●複数プロジェクトの優先順位・依存関係・リスクを統合し、組織横断の推進体制と意思決定プロセスを設計 ●PoC・MVPから本番展開、定着、成果検証までを推進し、得られた学びを他領域へ展開 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 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python / SQL ●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

以下、いずれか業務にてマネージャー(課長)をつとめていただき、案件のリード・マネジメント、部下の育成・マネジメント等を行っていただきます。 当事業本部が提供している様々なITインフラサービス(ネットワーク、セキュリティ、ハイブリッドクラウド、自社ファシリティ)に関するサービスマネジメント(安定運用、改善活動)の他、全社戦略として推進しているITインフラサービスの運用統合に向けた方策の立案と推進を担当します。 具体的には、現状、バラバラとある各運用センタの組織体制や運用監視システムを統合していくにあたり、統合ステップの策定や統合実現に向けた各ステークホルダーとの折衝を実施します。 ●組織のミッション 当事業本部は金融・公共・法人といった様々な顧客に対してネットワーク、セキュリティ、クラウド等といったテクノロジーカットでアウトソーシングサービスを提供しています。 その中でも当事業部は構築運用フェーズのサービス提供を強みとしており、集約効果の大きいインフラレイヤの各サービスを最適な形で統合することにより、全社戦略の一つである「アセットベースのビジネスモデルへの進化」を推進しています。

クラウド型人事労務システム『ジンジャー』を通じて、企業の人事労務業務の効率化・生産性向上を支援する法人営業ポジションです。 プリセールスとして「ジンジャー」のスペシャリストとなり、フィールドセールスと二人三脚で顧客課題を深掘りし、安心して導入を決断いただけるよう導く役割を担います。 <具体的な業務内容> 1.顧客への価値提案 ・フィールドセールスと共にWeb/訪問商談を行い、現状の業務フローや潜在課題(AS-IS)をヒアリングします。 ・ヒアリング内容を基に、『ジンジャー』が実現する未来像(TO-BE)を提示し、変革への期待感を醸成します。 ・複雑な要件には、詳細なフィット&ギャップ分析を行い、導入後の具体的な運用イメージまでを明確にした、解像度の高い提案を行います。 ・トライアル環境でお客様の要件を再現し、導入後の世界観をリアルに体験いただくことで、最終的な意思決定を力強く後押しします。 2.ナレッジの創出と組織貢献 ・最前線の商談で得た知見や成功事例を体系化(ナレッジ化)し、セールス組織全体の提案品質の向上に貢献します。 ・顧客の声(VOC)を開発部門へ的確にフィードバックし、プロダクトの価値を最大化する機能開発や改善を推進します。

OSSビジネス推進室は、Apache、Tomcat,、PostgreSQLなどよく使われているオープンソースソフトウェア(OSS)や、Hadoop,、Spark、Kafkaなどの大規模データを処理するために使われるOSSのサポートサービスや高難易度のプロジェクトへの適用や、課題解決、案件支援を行っています。 また、最近では、KVMを活用した仮想化基盤ソリューションを開発し、今後お客様に提供していく予定です。 本ポジションでは、事業部門と連携し、先進的/重要/高難易度のお客様プロジェクトに対し、OSSの提案を行い、プロジェクト計画策定までサポートを行います。 また、世の中の動向をキャッチし、OSSを活用したソフト、ソリューションを自ら企画し、お客様にご提案します。 市場・技術・顧客の変化に応じてマネージャーとして求められる役割も変化するが、メンバの採用から育成、メンバが担当する案件での直接のマネージメント、または技術戦略構想・マーケティング・ビジネスモデルの設計業務に従事する。 マネージメント対象となるメンバは下記業務に従事している。 事業部門と連携し、先進的/重要/高難易度のお客様プロジェクトに対し、OSSの提案を行い、プロジェクト計画策定までサポートを行う。 また、世の中の動向をキャッチし、OSSを活用したソフト、ソリューションを自ら企画し、お客様に提案する。

グループの中長期計画をふまえ、海外グループ会社を含む施策の立案~実行やリスク評価・アセスメントなどの業務を関係者とコミュニケーションを取りながら推進いただきます。 ●具体的な業務内容 担当部長(課長職相当)としてセキュリティオペレーションのチームを率い、国内のグループ会社を中心に、セキュリティ施策の開発および運用対応を実施し、関係者とコミュニケーションを取りながらグループのリスク低減を推進いただきます。 【担当する工程】 ・セキュリティ施策実行の企画・運営フェーズ ・インシデントの初動対応、原因追求 【業務内容】 ・セキュリティのマニュアル・ガイドライン等の作成・更新作業の実施、及び、利用者への周知 ・インシデント発生時の対応、リスクの取りまとめ ・セキュリティ施策の企画・計画・設計・開発・導入 ・セキュリティツールを使った監視・アラート検知(SOC)の管理 ・リテラシ向上施策(研修・訓練など)の企画・運営 ・各システム導入時のセキュリティ面の支援 【技術ワード】 ・リスク管理・分析ツール ・セキュリティツール: SIEM、IPS、EDR、SASE、CASB、アンチウイルス、ASM等 ・リスク管理ツール(GRC) ・攻撃表面管理ツール(ASM)

勤怠・給与・人事労務を担う Core チームのマネジャーとして、チームの安定運用とプロダクト戦略の両輪を担います。 CPO 直下で PdM 複数名を率い、「何を作るか」「なぜ作るか」の意思決定に責任を持ちながら、チームメンバーの成長も主導いただきます。 具体的には以下の業務を担当します。 ●PdM メンバーの育成・目標設定・日次マネジメント ●プロダクト戦略ならびに VoC に基づく対応のロードマップ策定とリリースまでの完遂 ●PdM 各チームならびに CS や Sales との組織間連携設計および課題解決の推進 ●データならびに他チームの VoC 起点でのプロダクト改善サイクルの設計・実行 ●CPO ならびに他チームのマネージャとともに Core チームのプロダクト文化・開発プロセスを構築 ●AI ツールを活用した PdM 業務(仕様書生成・市場調査・データ分析)の自ら実践とチームへの展開 ●AI 前提の開発プロセス(仕様策定・レビュー・振り返り等)を Core チームに設計・浸透させる ●AI&Platform チームと連携した Core 領域への AI 機能統合の企画・推進 【利用ツール】Figma / Slack / Productboard / Confluence / JIRA

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

●GOについて [3分でわかるGO株式会社 会社紹介資料](https://speakerdeck.com/mobilitytechnologies/about-go-inc) [GO Inc. Entrance Book for Engineer](https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-Engineer-e3e916579fc64696bef64488f4c7e73c) ●ミッション スペシャリストまたはプレイングマネージャー として以下の一部または全部を立案・担当いただき、よりスピーディーにGOの新しいサービスを世の中に届けることに協力いただきたいと考えています。 ・プロダクトマネージャー・ブロジェクトマネージャーと協力し、複雑になりがちな要件の簡略化・削ぎ落としや、案件の開発順・スケジュールの提案などの上流工程の改善 ・開発プロセスの改善や自動化、運用業務の自動化・効率化、各チームメンバーの担当プロダクトを広げる支援などチームの開発効率を高める活動 ・複数メンバーで取り組むと返って非効率なものを見極め、一定の難度の部分をご自身で作りきってしまうようなプレイヤーとしての行動 ・アーキテクチャの再構築やチーム構成・担当の再編成 ・ピープルマネージメント(メンバーの成長支援)) ●所属組織 現在の開発チーム組織にとらわれず活躍いただく前提で、選考の中でご経験やスキルとwillを踏まえて決定いたします。 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般