三重県 育児支援制度ありのITエンジニア求人・転職情報

SREエンジニアとして、大手製造業、金融機関などのサービス基盤の改善活動をリードいただきます。 SREシニアエンジニアとして、下記の業務の推進をお任せいたします。 ●クラウドコンサルティング ●AWS、GCP、Azureなどの設計、構築 ●コンテナ、Kubernetes環境への移行設計、構築 ●IaC、CI/CD、Observabilityのコンサル・導入、改善活動 ●チームビルディング ●セミナー講演 技術利用 パブリッククラウド:AWS、Azure、GCP 構成管理:Terraform、Ansible、CloudFormation コンテナオーケストレーション:Kubernetes(EKS)、ECS CI / CD:GitHubActions 監視:NewRelic、DataDog、Dynatrace、Cloudwatch、Zabbix DB:RDS、Aurora、PostgreSQL インシデント管理:PagerDuty その他:Lamda、WAF、CloudFront、Vault

既存プロダクトまたは新規プロダクトを担当していただきます。 SmartHRにおけるプロダクトマネージャーの役割は、「何を作るか」「なぜ作るか」の2点に責任を持ち、開発チームと協働しながらユーザーにプロダクトを届けることです。 具体的には以下のような業務を担当していただきます。 ・プロダクトビジョンや目標、ロードマップの策定 ・開発アイテムの起案・優先順位付け ・ユーザーインタビュー ・要件定義 ・メトリクス設計・データ分析 なお、以下のような業務はプロダクトマネージャーの役割に含まれません。 ・事業計画の策定や予算の管理 ・開発メンバーの人的マネジメント ・キャンペーン設計や広告出稿などのマーケティング業務 ・サービスサイトやLPなどのウェブディレクション業務 ・ヘルプページやユーザー向け学習コンテンツの作成 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

今までの経験を活かし、ネットワークエンジニア、サーバエンジニアとしてご活躍いただきます。 【案件例】 ・大手Sier社内情報基盤構築PJ(Windows Server) ・大手メーカー基幹システムクラウド構築(AWS,Azure,Google) ・インフラ仮想基盤構築(Citrix,Vmware) ・半導体メーカー向けデータベース構築(Oracle,SQL Server) ・社内インフラ構築実現PJ(Cisco) ・セキュリティアーキテクチャの設計支援 ・基幹ネットワークの更改(設計～構築～導入支援)など (変更の範囲)会社の定める業務

・クライアントとの折衝における技術面での要件議論をリード ・プリセールス段階での技術検討・PoC設計(営業・コンサルタントとの協働) ・要件定義〜基本設計〜実装・検証〜リリースまでの技術統括 ・プロジェクト全体の進行管理・課題解決・リスクマネジメント ・外部ベンダー/フリーランスの選定、契約、進捗・品質管理 ・設計・実装レビューを通じた品質担保 ・運用・保守体制の構築およびモニタリング設計 ※案件規模は数人月〜半年程度、最大5名規模のPoC/中規模開発が中心です。

【お任せする業務】 次世代フラッシュメモリの開発部署において、製品に求められるデバイス構造や回路パターン仕様を標準化し、レイアウトルールやプロセス設計ルールを構築します。競争力のあるフラッシュメモリ製品を生み出す最適なルールとするため、計画する製品のアーキテクチャ、プロセス、レイアウト設計や品質に関する情報を集めて多角的に検討し、複数の部門の間に立って要望と制約を整理し、整合点を決定します。ルールは製品設計の基礎になり、製品の歩留や品質に直結します。 なお、本業務は複数事業所で連携して進めます。本ポジションでは、次世代製品向けの回路レイアウトとプロセス特性をもとに各種計算を用いて機能実現性を検証し、回路レイアウトやプロセス目標の修正案を策定します。設計とプロセスの橋渡し役として次世代製品の設計成立性を確保するとともに、業務効率化に向けた計算精度の向上や業務フロー改善にも取り組んでいただきます。 【具体的な仕事内容】 ●加工形状や仕上がり形状、電気特性のデータ等を基にしたレイアウト成立性の計算、および計算精度向上の検討 ●前項に基づいた次世代製品の製品構造やレイアウト検討、レイアウトのルール構築 ●デバイスの電気特性・信頼性評価、データ解析 ●製品開発関連部門との議論・整合 複数の部門と連携しながら業務を進めることで、チーム全体の成果を上げるやりがいのある仕事です。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール】 MS Office, Python, VSCode, BIツール

【ミッション】 法人顧客向けの事業基幹システムにおいて、事業部門の要望を正確に捉え業務要件からシステム要件へ落とし込む。 機能の部品化/共通化を促進し安定的かつ拡張性のあるシステムを実現することでTTM/コスト適正化による事業貢献を実現する。 【主な業務】 ・業務要件の整理・要件定義の推進 ・システム要件定義(機能/非機能)の実施 ・関係部門との調整・折衝 【具体的な業務】 ・事業部門からのシステム化依頼に基づくヒアリングおよび現行業務フローの整理 ・業務フロー、機能要件、前提条件などの要件整理資料の作成 ・概算見積に必要な要件資料作成 ・画面要件、各種機能要件、非機能要件の定義 ・要件定義書の標準化 ・UAT計画・シナリオ作成の支援 ・案件管理ルール・開発標準プロセスに基づく進行 ・画面要件、各種機能要件、非機能要件の定義 ・要件定義書の標準化 ・UAT計画・シナリオ作成の支援 ・案件管理ルール・開発標準プロセスに基づく進行

【お任せする業務】 OSSを用いたビッグデータ活用システムの開発の下記のうちいずれかをご担当いただきます。 ●ビッグデータ×内製AIシステムのプラットフォーム&アプリのアジャイル開発リーダー ●装置センサーデータの収集・可視化を行う内製システムのITアーキテクト兼アジャイル開発リーダー 【具体的な仕事内容】 ●ビッグデータ×内製AIシステムのプラットフォーム&アプリのアジャイル開発リーダー [役割] ユーザ部門・アナリティクスチームと連携し、アジャイル開発を推進。価値が出るまで伴走します。 [業務内容] ・バックログ作成、スプリント運営、設計～開発～テスト～リリース～運用改善を一気通貫でリード ・プラットフォーム戦略(共通機能の整備、CI/CD、監視・可観測性の仕組み化)を検討・実行 ・リリース後の運用管理(SLO設計、障害対応、改善提案)も担当 ●装置センサーデータの収集・可視化を行う内製システムのITアーキテクト兼アジャイル開発リーダー [役割] ユーザ部門と調整し、システム要件や設計を決定。現場と同じ目線で最適解を導きます。 [業務内容] ・データパイプライン(収集→ストリーム処理→蓄積→可視化)の設計・開発・運用 ・リリース後のダッシュボード改善、アラート設計、性能チューニング ・チームを率いて短サイクルで価値リリース→効果測定→改善を回す [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【言語】 Python、SQL、Java、JavaScript、VBA 【環境】 Linux 【技術】 Web:React、FastAPI ビッグデータ: Hadoop、HBase、Hive、Spark 時系列データ処理: Flink、Kafka、時系列データベース(DB) 生成AI:生成AI/RAG活用技術

【お任せする業務】 <業界未経験の方> 量産ラインの大規模な検査・計測データの解析、およびその環境構築に携わっていただきます。 また、先輩社員の指導のもと、最先端の分析装置を用いた製品の不良解析サポートを通じて、物理化学的なモデル解明に貢献することがミッションです。 (1)量産ラインの検査・計測データの分析による歩留改善を行ってもらいます。 また、機械学習を用いた大規模データ分析による不良原因の特定、改善の指針の策定なども先輩社員と一緒に行います。 分析にはPython/SQLなどのツールの活用や環境構築も行います。 (2)最先端の分析装置を用いた製品の不良解析サポートを通じて、物理化学的なモデル解明に繋げていただきます。 これらの取り組みによって、高度な歩留まり、品質改善に貢献することがミッションです。 <プロフェッショナル/リーダー候補の方> インライン検査の効率的な分析/監視手法の確立、最先端の物理化学分析による不良モデルの解明、大規模データ解析・AI(AIDX)技術を用いたプロセス異常検知システムおよびその解析環境の構築を主導していただきます。 【具体的な仕事内容】 ●大規模データ解析による不良分析・予兆 ・製造工程で得られた検査データを分析し、問題の特定を実施。 分析結果から得られた知見をフィードバックすることで不良を予兆し、電気特性を待たずに工程内でプロセスを最適化することで不良を改善します。 ●物理化学解析による不良モデル解明(探求) ・透過型電子顕微鏡(TEM)、熱脱離質量分析(TDS)など、世界最先端の解析技術を駆使し、製品の不良が発生するメカニズムを物理的・化学的に究明。 ・単なる不良対策に留まらず、不良発生モデルを理論に落とし込み、次世代製品への対策技術として昇華させます。 ●大規模データ解析と異常検知(実装) ・製造工程で得られる膨大な処理履歴データ、検査・計測データ、電気特性データを統合的に活用。 ・Python/SQL、Linux、AWSなどの環境を用い、不良要因の特定と対策を高速で行うAI/機械学習アルゴリズムを開発。 ・大規模データ解析のための環境構築(データパイプライン設計など)にも積極的に取り組みます。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用言語】 Python、SQL 【使用環境】 Linux、AWS

【お任せする業務】 AI・機械学習やビッグデータを活用した内製システムの企画・開発・運用を担当します。 技術者の困りごとをシステムからサポートして改善活動を進めていきます。 【具体的な仕事内容】 下記のようなAI/機械学習を活用した歩留まり解析および改善システムの開発をお任せします。 開発は要件に応じてウォーターフォール、アジャイル開発を使い分けて行っており、一部外部委託先を連携しながら進めていきます。 ・課題抽出・要件定義:ユーザー部門と連携し、現場課題を分析し要件を整理 ・システム企画・設計:改善策を立案し、データベース設計やWebアプリ開発を実施 ・開発・運用:システム導入から改修、効果検証、保守まで一貫して担当 ・外部委託管理:一部開発を委託する場合、ベンダーとの調整・品質管理を実施 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用言語】 Python / SQL / Java / C / C++ / C# / JavaScript / VBA 機械学習:Hadoop / HBase / Hive / PyTorch Web:Django / FastAPI その他:PostgreSQL / Kubernetes / Ceph

Enterprise Salesは、エンタープライズ顧客の経営層・事業責任者と深く向き合い、「一次情報経営」という新しい市場の旗手としてアジェンダを切り開く役割を担います。経営層との対話から事業課題を引き出し、自社プロダクトと実装パッケージを提案・受注、顧客の事業変革のパートナーとして深く並走します。 また、顧客の事業戦略の中で、ブリングアウトの価値が代替不可能な位置を占め続ける状態を作る役割です。新規アカウントでは、価値の輪郭がこれから具体化していく段階から顧客に入り込み、契約として検討できるテーマへと共に形にしていきます。既存アカウントでは、一度の成果で終わらせず、顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意し、業務の中で自然に活きる状態を作っていきます。受注は通過点であり、ブリングアウトが顧客の戦略に欠かせない存在となるまでの設計と判断を担うのが、この役割の核です。 価値の輪郭をこれから形にしていく段階の対話 まだ言葉になりきっていない関心を拾い、検討テーマとして立ち上げる 契約として議論できる形まで価値を共に磨き、Deployment Strategist チームへ繋ぐ 顧客の事業戦略における自社の位置づけの確認と、共に進める方向の合意 顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意していく 業務の中で自然に活きる状態への接続 顧客のあるべき姿の言語化と、共有資料化 拡張シナリオの合意形成 顧客側キーパーソンとの長期リレーション構築 価値設計プロセスの言語化・標準化 Deployment Strategist チームとの密な連携 次のフェーズへ進めるか・一旦立ち止まるかの判断軸を組織に蓄積

プロダクトの成長をミッションとし、事業部門・開発部門・経営層と連携しながら、リサーチ・要件定義・ディレクション・リリースまでを一気通貫で担うポジションです。 複数のプロダクト・プロジェクトを横断しながら、定量・定性両面の分析をもとに課題を設定し、打ち手の検討から実行まで主体的にリードします。 ①情報収集・調査 ・競合プロダクト・市場動向の情報収集・整理(専門的な分析スキルは不要) ・顧客・社内ステークホルダーへのヒアリングと課題抽出 ・事業計画に関わる法令・制度調査 ②ディレクション ・ロードマップの作成・優先順位付け ・開発・デザインチームへの作業依頼・進捗管理 ・定例MTGの設計・進行(事業部門×開発部門合同含む) ・リリース判定・動作確認・事業部門への展開 ③要件定義 ・機能の価値検討・要求整理・プロダクト要件定義 ・プロダクト戦略・ビジョンの策定と現場への落とし込み ・ビジネス成果と技術的実現可能性のバランスを取った意思決定 ④コミュニケーション ・ドキュメンテーション・プロトタイピング ・経営層・意思決定者向けの資料作成・進捗報告 ・関係部署・外部ベンダーとの調整・合意形成 【主なステークホルダー】 ①開発者:要件・仕様のすり合わせ、進捗管理、技術的実現可能性の検討 ②事業部門・営業 / 受託先・顧客:機能要件の収集、リリース連携、現場展開、技術的課題の提案 ③経営層:プロダクト戦略の合意形成、進捗報告、予算調整 【プロジェクトの具体例】※ご本人のスキル等を踏まえご相談 ・「StandAlone」…俳優やアーティスト自身が情報発信できるプラットフォームをモバイルファンアプリとして提供(アーティスト 例:坂口健太郎、山本舞香、ディーンフジオカ、上白石萌歌…etc) ・「医療系アプリ」…Web3の技術を活用して医療分野でのDXサービスを推進 ・その他　自社DSP, フリービットグループ新規事業　等 ●現在の組織構成 部署の人数:25

①インフラエンジニア └ネットワークエンジニア、サーバエンジニア、クラウドエンジニア ②Salesforceエンジニア ※経験により、下記のようなお仕事をお願いします。 ・AWS 設計・構築 ・Azure 設計・構築 ・ネットワーク設計・構築 ・サーバ 設計・構築 ・Salesforce 設計・構築 （雇入れ直後） ITエンジニア職 （変更の範囲） 会社の定めるすべての業務

当社のお客さま(自動車関連/産業用機器/家電/医療等の大手メーカー)の開発現場で電気・電子回路設計エンジニア(アナログ/デジタル/高周波)として開発業務に従事していただきます。 変更の範囲:会社の定める業務

当社のお客さま の開発現場で電気電子エンジニアとして開発業務に従事していただきます。 ●案件事例 工場内設備の電気制御設計 ・設備の制御用のシーケンサのラダー設計 ・ベンダーとの製品制作に関する打ち合わせ等 ・バイヤーからの図面確認・修正 ・設計した製品の動作確認 産業用インバータユニットの開発検証 ・制御回路(インバータ制御)の評価 ・温度環境、結露環境における信頼性評価 ・基板の立上げ試験 ・仕様にもとづいた実機テスト 変更の範囲:会社の定める業務 ●使用するツール OrCAD/Altium Designer/CR5000/CR8000/ SPICE/ E-CAD など

クライアント企業のシステムのプロジェクトに参画するインフラエンジニアとして、あなたのスキルと希望に合った業務を担当していただきます。 【プロジェクト例】 ◆統合認証基盤システムのインフラ構築 └AWS/RHEL ◆業務システム開発支援(Azure/API) ◆自動車メーカーインフラ業務支援 └VMware/MS365 ★当社は1000社以上の企業と取引があり、常時7000件もの案件を保有。 ★あなたの「やりたいこと」「やりたくないこと」を明確にヒアリングし、希望に沿った案件をご紹介します。 案件選びは完全に本人主導で、強制的なアサインは一切ありません。 (変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般 開発環境・業務範囲 ◆クラウド基盤(AWS)構築・運用支援 【担当工程】要件定義・設計・構築・運用・保守 【規模】5名(当社チーム:2名) 【期間】長期 【開発言語】Shell、Python(Lambdaスクリプト用) 【FW】なし 【OS】Amazon Linux、Windows Server 【DB・ツール等】CloudWatch、Zabbix、Terraform、Ansible、Git、Slack 【クラウド(サービス郡込み)】AWS(EC2、S3、ELB、RDS、Lambda、CloudFormation、VPC) 【働き方】フルリモート(初日のみ出社) ◆仮想基盤構築・運用(オンプレ+一部クラウド) 【担当工程】基本設計・構築・運用・障害対応 【規模】6名(当社チーム:2名) 【期間】3年 【開発言語】バッチ・Shell 【FW】なし 【OS】Windows Server、RHEL 【DB・ツール等】vCenter、JP1、Zabbix、TeraTerm、Excel、Backlog 【クラウド(サービス郡込み)】vSphere、3PAR、一部AWS(S3、CloudWatch) 【働き方】週3出社・週2リモート ◆ネットワーク機器更改および拠点間VPN再設計 【担当工程】要件定義・設計・構築・運用/保守 【規模】4名(当社チーム:2名) 【期間】長期 【開発言語】なし 【FW】なし 【OS】Cisco IOS、YAMAHA RTX 【DB・ツール等】TeraTerm、SolarWinds、Excel、Teams 【クラウド(サービス郡込み)】Azure(一部VPN接続先) 【働き方】常駐(遠方の方は週1出社相談可)

経験からプロフェッショナルに/モノづくりの現場で使われるさまざまな設備の設計・開発を行います。 工場や倉庫に入っている産業設備の設計・開発業務です。 本人の希望に合わせて「機械設計」「電気設計」のいずれか業務に携わっていただきます。 ＜こんな機械を設計しています＞ ●自動倉庫の搬送システム ●複合工作機械 ●部品の内部機構(生産中止になったモノの代替品)など ＜入社後の研修・教育について＞ まずはヒューマンスキルや機械or電気の基礎を学ぶeラーニングからスタート。 その後、社内で設計している請負案件を手伝いながら、CADの使い方、機械の仕組み、部品の名前などを学んでいきます。 また「機械のことはさっぱりわからない」という方には現場研修も実施。 ※研修期間や研修カリキュラムは人によって異なります。 一人ひとりのレベルに合わせてオーダーメイドの研修をご用意します! ※配属後も社内勉強会、外部セミナー、お客様先での講習など、学びの機会がたくさんあります。 ＜自分に合ったステップアップを目指せます＞ 「何がやりたいか?」「どうなりたいか?」を聞きながら、一緒にキャリアステップを描いていきます。 そのため、入社時の面接ではアンケートを取って、将来どんなポジション(管理者/作業リーダー/作業者)で働きたいかを確認しています。

タレントマネジメントは、明確な正解がない領域です。そのため、「誰の何の課題を、どの順番で解決するか」が、事業の成長スピードや規模に大きく影響します。 本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして既存または新規プロダクトを担当。PMMと協力し、市場セグメントやターゲットを設定し、成長戦略を策定します。さらに、開発チームと連携し、ユーザーに価値を提供。立案した戦略や仮説の検証も行います。 具体的な業務は以下のとおりです。 ・プロダクトビジョン・目標・ロードマップの策定 ・開発アイテムの企画・優先順位付け ・ユーザーインタビューと課題設定 ・課題解決の要件定義・投資対効果の判断 ・指標設計・データ分析など ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

【従来の給与計算業務の課題】 多くの企業では、給与計算に必要なデータの収集・加工・連携作業に多くの時間がかかっていて、給与計算担当者の大きな負担となっています。 【実現したい給与計算業務】 既存の労務管理機能(入退社手続き、勤怠管理、従業員情報管理、年末調整機能など)と給与計算機能を連携させることで、データの加工や取り込みに必要な作業を限りなくゼロにします。 この革新的なユーザー体験の設計と実現を担っていただきます。 具体的な業務は以下のとおりです。 ・目標・ロードマップの策定 ・開発アイテムの企画・優先順位付け ・ユーザーインタビューと課題設定 ・課題解決の要件定義・投資対効果の判断 ・指標設計・データ分析など なお、以下のような業務はプロダクトマネージャーの役割に含まれません。 ・事業計画の策定や予算の管理 ・開発メンバーの人的マネジメント ・キャンペーン設計や広告出稿などのマーケティング業務 ・サービスサイトやLPなどのウェブディレクション業務 ・ヘルプページやユーザー向け学習コンテンツの作成 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

- 自動車向け組み込みソフトウェア開発プロジェクトのマネジメント(要件定義~リリースまで) - 顧客との折衝、スケジュール・品質・コスト・リスク管理 - 生成AIを活用した開発プロセスの効率化・自動化の企画・導入 - アジャイル開発体制の構築・運営(スクラム導入支援など) - チームマネジメント、若手エンジニアの育成" 想定されるプロジェクト - ADAS(先進運転支援システム)向けECUソフトウェア開発 - 車載OS(AUTOSAR、Linuxベース)上でのアプリケーション開発 - 生成AIを活用したテストコード自動生成ツールの導入 - アジャイル開発によるHMI(ヒューマンマシンインターフェース)開発プロジェクト

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。 当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrityや、2030年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方で、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。 そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 また、AI Transformationを推進していくために社内業務では Copilot を中心にAIを活用し、各プロジェクトではCopilotに限らず、ベンダーフリーで顧客へ価値を提供しています。 顧客への価値提供を行うために、AIを正しく使いこなすためのリテラシー教育・基礎研修を社内で体系的に提供し、2025年度は延べ1.4万人の社員がAI研修を受講しています。 さらに、より高度な価値提供に向けてAIスキルマトリクスを定義し、研修内容もテクノロジーの進化に合わせて随時更新しています。 特にソフトウェア開発においては、GitHub CopilotやDevin・Claude CodeといったAIエージェントを操作できる環境を用意し実際に触れることで、 ハーネスエンジニアリングが行える人財を開発していきます。 また、新たに公開されたAIエージェントは性能や操作感を適宜検証し必要に応じて操作環境を提供していきますので、最新のAIエージェントを操作いただくことも可能です。 人財の創造を重視するAKKODiSの企業理念に基づき、AI時代だからこそ人財の存在価値向上を推進しています。 (雇入れ直後) ●お任せしたい業務 AWS・Azure・Google Cloudなどを用いたクラウド領域のプロジェクトにおける、設計構築・運用保守業務が主な業務となります。 ネットワークおよびサーバー領域における、設計、構築、運用、保守に携わっていただく可能性もございます。 【担当する業界】 防衛/航空宇宙/自動車/通信/クリーンテック/ヘルスケアを中心とした様々なクライアント (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。 また、人事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業務を含む) 想定されるプロジェクト ・情報通信会社向け宇宙開発センターのクラウド構築(AWS) ・デジタルツインを活用した多人数接続バーチャル環境構築(AWS、3D空間構築) ・自動車会社WEBシステムのクラウド基盤構築(AWS、Azure) 等、他プロジェクト案件多数

データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するための増員です。 クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。 ●クライアントの要望に沿ったデータプラットフォームの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わっていただきます。 ●主に要件定義からテストまでお任せします。 開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。 ●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。

【役割】 配属先によって職務内容の詳細は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心として、企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、風通しの良いオープンな社風を良しとしているため、エンジニアリング領域のみならず全社的・組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、チームとして課題を解決していくことを最重要視しています。 また、事業拡大に向けたエンジニアの採用も組織として重視しており、様々な形での採用活動への貢献も期待しています。 【具体的な業務の例】 ・ウェブアプリケーション開発 ┗開発関連：実装・自動テストの作成・レビュー・検証・リリースなどプロダクト開発に必要なことを職能に縛られず横断的に行っていただきます ┗問い合わせ対応：仕様確認、不具合調査など ┗仕様検討：チームで行う仕様検討への貢献、ユーザーヒアリングなど ┗プロジェクト進行：多くの場合スクラムをフレームワークとして利用しているため、各種スクラムイベントの進行・改善を通してチームとしてプロジェクト進行に取り組んでいただきます ・採用活動 ┗面談・面接等の選考への参加 ┗テックブログや登壇などの発信活動 【チームについて】 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームは多くの場合5〜9名程度で構成され、そこにプロダクトエンジニア、PM、プロダクトデザイナー、QAエンジニア、UXライターといった多様な職能を有するメンバーが所属しています。 各チームはプロダクトの着想からリリースまでを一貫して担えるよう、職能横断的な構成を取っており、また職能を越えた協働も積極的に行われています。 ひとつのチームが着想からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ※業務内容変更範囲：会社の定める業務

【お任せする業務】 次世代メモリ開発におけるプロセスインテグレーション業務を支えるIT/AI/DX技術開発を担当します。 一例のご紹介となりますが、例えば「メモリホール」というモジュール開発を、AIを用いて加速させるプロジェクトが進行中です。 膨大なプロセスフローから出てくるデータを1箇所に集約し、AI/DXで活用できる状態にする企画構想フェーズから参画いただきます。 ※プロセスインテグレーションとは? 半導体製造では、成膜・リソグラフィ・エッチング・イオン注入など、数百にも及ぶ工程を経て製品が完成します。 プロセスインテグレーションは、これらの工程を最適に組み合わせ、製品としての性能・品質・コストを最大化するための技術開発を担う重要な役割です。 【具体的な仕事内容】 ・プロセス開発で取得する膨大なデータを効率的に管理するデータベース構築 ・プロセス条件出しの業務効率を改善するAIモデル開発・DX推進 ・データ解析や画像処理アルゴリズムの設計・実装 ・関連部門との要件定義・システム連携調整 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール】 ・SiView:試作品の流品管理・工程追跡 ・Klarity:プロセスデータの解析・可視化 ・Python / C言語:AIモデル開発、画像処理アルゴリズム実装 ・Excel / Word / PowerPoint:データ整理、報告資料作成

機械学習領域の技術方針・技術判断 ・事業課題・プロダクト要件を踏まえた機械学習の活用方針の検討 ・機械学習を使用する/使用しない判断を含む技術的な実現方法の選定 ・モデル・アルゴリズム・特徴量等の選定と技術的な妥当性の検証 ・複数の機械学習テーマを見据えた技術方針・開発優先順位の検討 ・精度、開発工数、運用負荷、保守性、コストを考慮した技術的な意思決定 大規模LLMとの連携・活用に向けた技術設計・開発 ・業務要件やユースケースに応じた大規模MLMの選定・評価および技術的な活用方針の策定 ・大規模LLMとのAPI連携や既存システムへの組み込みを見据えたアーキテクチャの設計・実装 ・Pythonを用いたモデル連携機能の開発および推論処理・データ連携の最適化 ・出力精度・応答速度・コストなどの評価指標の設計および検証結果に基づく継続的な改善 ・大規模LLMのプロダクション環境への導入・運用における技術的課題の解決や難易度の高い開発テーマのリード システム設計・MLOpsの推進 ・機械学習モデルをプロダクトに組み込むためのAPI・バッチ処理・推論基盤の設計 ・データ処理・学習・推論パイプラインの設計・構築 ・モデルの本番環境への導入、監視、運用改善 ・精度低下やデータ変化を踏まえた再学習・改善プロセスの設計 ・再現性、可観測性、保守性、運用コストを考慮したMLシステムの改善 開発品質・技術基盤の整備 ・モデル・コード・実験結果・評価設計に関する技術レビュー ・モデルの評価方法や開発手順の標準化 ・技術的負債や運用課題の可視化、改善方針の策定 ・実験管理、CI/CD、モデル監視等を含む開発・運用環境の改善 ・機械学習領域における技術知見のドキュメント化・共有 関係部門との連携・技術支援 ・PdMや事業側と連携した課題整理、技術的な実現可能性の検討 ・アプリケーションエンジニア等との連携によるプロダクトへの機械学習機能の実装 ・AIデータ品質担当との連携による学習・評価データの品質向上 ・開発メンバーへの技術レビューや設計・実装面での支援 ・技術選定の理由、評価結果、リスク等の関係者への説明 ※人員管理や組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションでは機械学習領域の技術的な意思決定と開発・運用品質を中心に担っていただきます。 課題や事業上の優先順位はPdM等と連携し、AIデータ品質担当とはデータ品質に関する役割を分担します。

・アプリケーション開発・技術設計 ・PdM・ITPMと連携した要件整理、仕様検討、技術的な実現方法の提案 ・Ruby on Rails、React、TypeScript等を用いたアプリケーション開発 ・API、データモデル、権限管理、バッチ処理等の設計・実装 ・難易度の高い機能や重要な開発テーマの設計・実装リード ・テスト、リリース、本番運用、障害対応を含む継続的な改善 ・技術方針・アーキテクチャの策定 ・事業・プロダクトの成長を踏まえた中長期的な技術方針の策定 ・新規プロダクトや重要機能におけるアーキテクチャ設計 ・技術選定、既存システムの刷新、段階的な移行方針の検討・判断 ・複数プロダクト間の共通化や、システム間の依存関係を踏まえた設計 ・性能、可用性、セキュリティ、拡張性、運用コスト等を考慮した技術設計 開発品質・生産性の向上 ・設計レビュー・コードレビューの実施および品質基準の整備 ・技術的負債や開発上の課題の可視化、改善方針の策定 ・テスト自動化、CI/CD、監視等の開発環境・運用基盤の改善 ・AIエージェントを活用した開発環境や開発プロセスの整備・改善 ・開発速度と中長期的な保守性を両立するための技術的な意思決定 開発チームへの技術的な支援 ・エンジニアへの設計・実装面でのレビューや技術支援 ・技術的な判断基準や設計方針のドキュメント化・共有 ・PdM・事業側への技術的な制約や実現可能性の説明 ・技術知見の共有や開発標準化を通じたチーム全体の技術力向上 ※人員管理や評価などの組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションではアプリケーション領域の技術的な意思決定と開発品質を中心に担っていただきます。 ●組織名/体制 エンジニア部門:11名(業務委託含む) マネジメントレイヤー:1名 フルスタック:7名 フロントエンド:2名 インフラ:1名 ※PdM、ITPM、EMおよび各領域のエンジニアと連携していただきます。 ●開発体制 ドキュメント整備を重視し、プロダクトの責任者・マネージャー・エンジニアが双方向で議論しながら開発を進めています。 本ポジションでは実装にも関わりながら、要件検討、設計方針の策定、レビュー、開発フローの改善などを技術面からリードしていただきます。 ●技術スタック 言語・フレームワーク:Ruby、Ruby on Rails、Python、React、TypeScript データベース:MySQL インフラ・開発環境:AWS、SageMaker、Vercel、Docker その他:GitHub、Sentry、Slack、Notion

●仕事の進め方 1. 事業の仮説を立て、社内外の顧客からインサイトを集める。 2. 抽象的なコンセプトを、画面やプロトタイプなどの具体的な形にする。 3. プロダクトの段階に合わせて、アーキテクチャを設計する。 4. AIと一緒に実装し、AIが書いたコードに責任を持ってレビューする。 5. 検証の結果をもとに、次に何をするかをCEO・CTOと一緒に決める。 現在は、クライアントの利用前のコンセプト検証の段階です。 複数の事業・プロダクトを並行して探索しています。 ●チーム体制 ・現在はCEO・CTO・シニアフルスタックエンジニアの3人体制です。 ・AI駆動開発をフルに使い、コンセプト検証から実装までを少人数で回します。 ・事業の意思決定者と、日常的に直接やり取りします。 ●役割分担 受託案件のようなPM・コンサルタントとの分業はありません。 エンジニアが次の範囲を一気通貫で担当します。 ・仮説検証 ・アーキテクチャ設計 ・実装 ・顧客インサイトの収集 技術スタック ・言語・FW:TypeScript、Next.js、React、Tailwind CSS、Node.js、Prisma、Zod ・モノレポ:pnpm、Turborepo ・AI:Claude(Anthropic API、Amazon Bedrock)、OpenAI API、Vercel AI SDK、Bedrock Agents/Knowledge Base、MCP ・インフラ・DB:AWS(Lambda、Aurora PostgreSQL、DynamoDB、Cognito、Amplify、S3、CloudFront)、Terraform、Serverless Framework ・テスト・CI/CD:Vitest、Jest、Playwright、GitHub Actions(Claudeによる自動レビューを含む) ・AIコーディングエージェント:Claude Code、Codex ・ツール:GitHub、Slack、Notion ●入社後の流れ ・1週目:開発環境のセットアップ(GitHub、AIサービスのアカウント、Claude Code、Codex)、会社・事業の説明、CEO・CTO・エンジニアとの対話。 ・〜1ヶ月:既存のリポジトリと、CI/CD・自動レビューなどの開発の仕組みを理解する。 小さな実装をAIと一緒に進め、レビューする。 ・2〜3ヶ月:担当範囲を持ち、特定の事業・プロダクトの検証を任される。 意思決定の近くで、仮説検証のサイクルに入る。 ●成長支援 ・CTOとの1on1 ・日々のフィードバック ・LLMタスクフォース(社内のAI勉強会)への参加 ・AIサービスのアカウント、書籍、イベント参加費を全額補助

担当領域はご本人の経験や専門性に応じて調整しますが、技術的な視点からWebサイトの運用・改善を推進いただきます。 ※本職種は、開発・実装を主業務とするポジションではありません。 技術的な知見を生かし、Webサイトの運用改善やテクニカルディレクションを担っていただきます。 【具体的には】 ●Webサイト運営・改善 サービスサイト、コーポレートサイト、採用サイト等の運用・保守・改善 技術的な観点からの課題整理、改善提案および施策の推進 Webサイト運営方針の策定・改善 ●CMS・運用基盤整備 WordPressを中心としたCMSの構築・運用・改善 CMSに代わる運用手段の検討および制作・更新フローの標準化 CI/CD、テスト、デプロイ環境の整備・改善 ●技術ディレクション 開発・インフラ部門との技術要件の整理・調整 技術選定、運用ルールの策定および技術的な意思決定の支援 外部パートナーとの技術的なコミュニケーション ●仕組み化・組織改善 属人化の解消に向けた仕組みづくり 技術ナレッジ、制作ガイドライン、運用マニュアルの整備 Web運営体制の継続的な改善および業務効率化の推進

SmartHRは「well-working 労働にまつわる社会課題をなくし、誰もがその人らしく働ける社会を作る。」をミッションに掲げ、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」を開発・提供しています。 今後、SmartHRが目指すのは「人事労務の効率化ツール」ではなく、日本の働き方そのものを変える社会インフラです。給与・勤怠・タレントマネジメントを横断する「人的資本経営プラットフォーム」への進化を挑戦し、企業が「人」に投資できる社会の実現を目指しています。 数百万人のユーザーに支えられるプロダクトがすでにありながら、日本全法人へのカバー率はまだ数パーセント。解くべき課題の広さは、市場の広さそのものです。2030年に売上1,000億円を目標に掲げ、「日本全体の企業とそこで働く人々の当たり前を変える」という大きな挑戦に挑んでいます。 ● 参考情報 ・[AIでSaaSは死なないし、業務システムをAIで内製化してはいけない](https://real.smarthr.co.jp/articles/times_serizawa_0008) ・[「人的資本経営プラットフォーム」へ進化。2030年売上1000億円を目指し、新たな事業戦略を発表](https://smarthr.co.jp/news/press/20250603_jigyousenryaku/) ・[2030年に向けた事業戦略─CEOが語る「働く人を支えるインフラ」への挑戦 - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=isrl9YdOjgQ) 具体的な技術に関する情報は「[歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう](https://hello-world.smarthr.co.jp/)」をご覧ください。 ● 役割 情シス領域の複数の開発ユニットを束ねるエンジニアリングマネージャー候補として、人・組織・技術・プロセスの観点から事業目標の達成を支えます。チーフやプロダクトマネージャーなど各職能と連携し、チームがユーザー価値に集中して自律的に意思決定できる環境を整えることが役割です。組織課題を構造化し、採用・育成・評価と開発プロセス改善を通じて、情シスプロダクトの継続的な成長をリードしていただきます。 ● 具体的な業務 ・事業目標・プロダクトロードマップを踏まえた開発組織の方針・体制設計 ・複数ユニットにまたがる技術・開発プロセス・コミュニケーション上のボトルネックの特定と解消 ・チーフおよびメンバーの目標設定・評価・育成・キャリア支援 ・エンジニア採用とオンボーディングの推進 ・プロダクトマネージャー、デザイナー、QAなど他職能との連携強化 ・アーキテクチャや技術的意思決定への支援、開発チームが自律的に意思決定できる仕組みづくり ・心理的安全性と情報の透明性を大切にした組織文化づくり ● 開発規模・開発体制 ・情シス領域の複数の開発ユニットを対象に、チーフと連携しながら組織運営を担います ・各チームはエンジニア、プロダクトマネージャー、プロダクトデザイナー、QAなどが協働する職能横断型の体制です ・チームが着想からリリース、運用・改善まで一貫して責任と権限を持ち、自律的に意思決定します ・リモート環境を前提に、ドキュメントとオープンなコミュニケーションを重視しています ・具体的な担当範囲・人数・レポートラインは、経験や志向を踏まえて選考の中ですり合わせます ● 配属先 選考を通して、経験や志向性などをもとに配属先を決定しています。現在募集している配属先は以下です。 ・情シスプロダクト開発本部 / 情シスプロダクト開発部 / 情シスプロダクト開発ユニット └ [SmartHR、ID管理で情シス領域に参入。業務効率化とセキュリティ向上を実現する「IdP機能」を提供](https://smarthr.co.jp/news/press/27127/) └ [SmartHR、SaaSアカウント管理を効率化する「ID管理」機能を今夏提供](https://smarthr.co.jp/news/press/20250520_idkanri/) └ [強くてニューゲームなメンバーと挑む、情シス領域のプロダクト開発の今までとこれから](https://tech.smarthr.jp/entry/2024/11/12/121708) ● 現在取り組んでいる課題 ・2030年の事業目標から逆算した、新たな顧客価値の創出と市場への提供 ・ID管理をはじめとする情シスプロダクトの成長と認知拡大 ・入社・異動・退職などの人事イベントとアカウント・権限情報をつなぎ、不要アカウントや過剰権限を検知・是正できる、より高度なID統制への発展 ・複数チームが自律的かつ継続的に成果を出せる組織体制、開発プロセス、コミュニケーションの整備 ・事業とプロダクトの拡大を支えるエンジニア採用・育成と、次世代リーダーの輩出 ● 業務内容変更範囲 会社の定める業務

具体的な技術に関する情報は「歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう(https://hello-world.smarthr.co.jp/)　」をご覧ください。 ●役割 SmartHRのAI開発基盤ユニットは、全プロダクトのAI開発を支援する横断組織として新設されます。 このポジションでは、チームの立ち上げを技術面・組織面の両軸でリードし、各プロダクトチームが安心してAI機能を開発できる共通基盤を作り上げることが期待されています。 AIを組み込んだプロダクト開発が当たり前になりつつある今、可用性・セキュリティ・運用性を考慮した基盤設計は、事業成長の速度を左右する重要な要素です。 コンテキスト基盤やLLM Gateway、認証・認可の仕組みなど、個々のチームが解決しきれない課題を抽象化し、全社に届ける役割を担うのがこのポジションです。 要件定義から関係者との合意形成、実装・運用まで主体的に動ける方に、SmartHRのAI基盤の未来を一緒に描いていただきたいと考えています。 ●具体的な業務内容 入社直後は、マネージャーやAI開発部の仲間のサポートを得ながら複数のプロダクトチームと対話し、AI開発基盤の大きな方向性・要件を関係者と合意していくことからスタートする予定です。 現場の実態を正確に把握し、中長期の計画に紐づく形でチームのロードマップを描いていただきます。 技術的には、LangfuseをはじめとするLLMOpsツールの本格運用設計、コンテキスト基盤やLLM Gatewayのアーキテクチャ設計・実装など、横断的に影響を持つ仕組みの構築が主な業務です。 入社3ヶ月以内にはMVPとなる取り組みに着手し、2027年にかけてチームを最大5名規模へと拡大しながら、基盤全体のオーナーとして開発・運用を推進していただくことを期待しています。 コードを書く割合は状況に応じて変動しますが、プレイングマネージャーとして手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ●開発規模・開発体制 チーム規模 新設チームのため現在0名 2027年にかけてプレイングマネージャー1名+メンバー4名、最大5名体制を目指す予定 開発体制 複数のプロダクトチームと連携しながら、共通基盤の要件定義〜設計〜実装〜運用を一気通貫で担う AI開発部の既存プレイングマネージャー・マネージャーとのサポート体制(ゼロからの立ち上げでも安心して取り組める環境) ●事業概要 SmartHRは「well-working 労働にまつわる社会課題をなくし、誰もがその人らしく働ける社会を作る。」をミッションに掲げ、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」を開発・提供しています。 今後、SmartHRが目指すのは「人事労務の効率化ツール」ではなく、日本の働き方そのものを変える社会インフラです。給与・勤怠・タレントマネジメントを横断する「人的資本経営プラットフォーム」への進化を挑戦し、企業が「人」に投資できる社会の実現を目指しています。 数百万人のユーザーに支えられるプロダクトがすでにありながら、日本全法人へのカバー率はまだ数パーセント。解くべき課題の広さは、市場の広さそのものです。2030年に売上1,000億円を目標に掲げ、「日本全体の企業とそこで働く人々の当たり前を変える」という大きな挑戦に挑んでいます ●現在取り組んでいる、または今後取り組みたい課題 LLMOpsの整備(LLMの運用管理・モニタリング・バージョン管理の仕組み化) コンテキスト基盤の構築(各プロダクトが共通利用できる情報基盤の設計) LLM Gatewayの整備(全社横断でのLLMアクセス制御・コスト管理) 認証・認可の実装(AIエージェントを安全に運用するための権限管理設計) ガードレールの整備(AIの安全な利用を保証する仕組みの構築) ●配属先 AI開発本部 / AI開発部 / AI開発基盤ユニット / プレイングマネージャー 業務内容変更範囲 会社の定める業務 ●参考情報 AIでSaaSは死なないし、業務システムをAIで内製化してはいけない(https://real.smarthr.co.jp/articles/times_serizawa_0008) 「人的資本経営プラットフォーム」へ進化。2030年売上1000億円を目指し、新たな事業戦略を発表(https://smarthr.co.jp/news/press/20250603_jigyousenryaku/) 2030年に向けた事業戦略─CEOが語る「働く人を支えるインフラ」への挑戦 - YouTube(https://www.youtube.com/watch?v=isrl9YdOjgQ) ●参考資料 SmartHR 会社紹介資料 / We are hiring(https://speakerdeck.com/smarthr_pr/smarthr-company-introduction1) エンジニア採用サイト(https://hello-world.smarthr.co.jp/ SmartHR Tech Blog(https://tech.smarthr.jp/) SmartHR プロダクトデザイン(https://note.com/smarthr_co/m/m0b87dcc52cb0) SmartHR note(https://note.com/smarthr_co) GPTW Japanの「働きがい認定企業」に選出(https://smarthr.co.jp/news/press/27057/)

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。 単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。 ① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 ●VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 ●LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 ●バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 ●PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 ●顧客課題の抽出、構造化、パターン化 ●開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 ●問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 ●顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 ●優先順位付けの判断軸設計 ●事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 ●AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 ●ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 ●PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 ●AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 ●誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 ●AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 ●What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 ●CTO・Engineering との投資対効果レビュー ●プロダクト改善テーマの言語化 ●短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 ●① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。 ●② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。 ●③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。 ●④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。 ●⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。