岡山県 リモート可のITエンジニア求人・転職情報

Directorは、マッキンゼー、BCG、アクセンチュアなどコンサルファーム出身者を中心に構成される Deployment Strategist 部門をリードします。当部門では、最先端のデータ解析AIを活用して顧客の一次情報を自由自在に解析し、様々な業界・業種の経営課題を解くための新たなユースケースの開拓を担っています。戦略提言に留まらず、見つけ出した経営示唆をプロダクトに埋め込むことで、顧客の意思決定を変革し続けます。 また、業界ごとの変革テーマを定義し、トップマネジメントとの関係を築き、戦略から実装まで一気通貫で事業を組み立てる責任者です。若手・中堅メンバーをリードし、エンジニアを含む各領域のプロフェッショナルと組んだ総力戦チームで顧客に成果を届け、そこから事業ポートフォリオを広げていく。コンサルティング・プロダクト・事業創造を一つの組織で握る役割です。 個別顧客レベルで担う「経営視点 × 現場視点 × AI 実装力」の三点を束ねる経験を、業界 Practice として束ね直す立場でもあります。 対話データ × AI を活用した新規変革テーマの構想 業界別 Practice の立ち上げと、勝ちパターンのユースケース化 事業ポートフォリオ戦略の立案 大企業トップマネジメントとの関係構築 経営アジェンダに基づく提案活動と意思決定リード 戦略パートナーシップの設計 DS(Deployment Strategist)チームを率いた受注案件のデリバリー Prompt Expert / Adaption Success / Engineer との連携による実装品質の担保 経営層レビューと成果検証 各ユースケースのサブプロダクト化・アライアンス形成 メンバー育成・採用への関与 再現性ある成長モデルと組織体制の構築

Deployment Strategist の役割 「Deployment Strategist」は、顧客の経営アジェンダを起点に、AI と自社プロダクトを組み合わせて業務を設計し直し、現場で経営判断が変わるところまでを一気通貫で実装する責任者です。マッキンゼー最速AP、アクセンチュア最速SMと共に、日本を代表するエンタープライズ企業の変革をお任せします。 日々の業務では、最先端のデータ解析AIを活用して顧客の一次情報を自由自在に解析し、様々な業界・業種の経営課題を解くための新たなユースケースの開拓を担っていただきます。戦略提言に留まらず、見つけ出した経営示唆をプロダクトに埋め込むことで、顧客の意思決定を変革し続けます。 Claude Code をはじめとする AIを使い倒し、戦略とプロダクトの両方を握って前に進める ― 経営視点 × 現場視点 × AI 実装力の三点を併せ持つ、市場で最も希少な人材を生むキャリアです。

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

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 プロジェクトマネージャーとして、プロジェクト推進(チームビルディング/タスク・課題管理/スケジュール管理/顧客折衝/戦略策定なプロジェクトマネージャー(PM)として、エンタープライズ領域における「ミッションクリティカルなシステム開発」「大規模クラウド移行」「プラットフォーム開発」「アプリケーションモダナイゼーション」などのプロジェクト推進をお任せします。 システムのグランドデザインを描き非機能要件を見据えながら、不確実性をコントロールして大規模なプロジェクトを成功へと導く中核ポジションです。 ● 具体的な業務 ①プロジェクト全体の推進・管理 ・複数チームで構成される中〜大規模プロジェクト(30人月以上)における体制構築 ・不確実性の高い環境における、先回りしたタスク・リスク・スケジュール・品質管理の徹底 ②最上流のステークホルダーマネジメント・顧客折衝 ・クライアントやグループ内のコンサルタント等の多様な関係者との要件調整、期待値調整 ・グランドデザインを理解した上で、課題の抽出・整理および「そもそも何を作るか」の合意形成 ③現場のボトルネック打破・障壁の排除 ・開発チームが迷わずモノづくりに集中できるよう、推進の障壁(プロセスの不備や課題など)を能動的に見つけ出し、解決に向けて周囲へ働きかけ・排除を実施 ④モダンツールを用いたチームリード ・Jira / Confluenceなどをフル活用したプロジェクト管理 ・ハイクオリティなドキュメンテーションの作成、およびチームメンバーの円滑な牽引・サポート ⑤スコープやチーム体制の「大胆な意思決定」 ・状況の変化に応じてプロダクトオーナー(PO)と対等に議論・相談を実施 ・リリーススケジュールの見直し、開発範囲(スコープ)の変更、チーム体制の刷新などを臆せず柔軟に決断・実行 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点

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

・事業KPIを上げるための機能追加・改善の開発 　　∟ 事業戦略上、課題となっている業務領域を中心に対応します 　　∟ 決済・会計業務、カスタマーサクセス業務(toB/toC両面)、開発のトイル業務など ・各事業部における課題のディスカバリー 　　∟ 要望の受け付けやヒアリングだけではなく、実際の業務にdeep diveして一次情報を取りにいきます ・事業のトップラインを上げるために必要な業務効率化のためのツール・プラットフォーム設計と開発 【一緒にやりたいこと】 ・マルチプロダクト化を見据え、サクセスエンジニアチーム体制の構築・仕組み化・強化 ・サクセスエンジニアチームがより発展、事業貢献するための施策の立案 ・各事業部への課題感のヒアリング・発掘の強化 ・よりスピード感を持った各事業部の課題感の解消と事業を成長させるための体制強化 ・事業のトップライン向上に直結する業務改革を推進するための、業務プラットフォーム・ワークフローの設計と構築 ・個別最適の業務改善から一歩進んだ、事業成長を支える業務プラットフォームの設計・構築 【技術環境】 ・使用言語:TypeScript, Python ・フレームワーク: 　∟ フロントエンド: React, Next.js 　∟ デスクトップアプリ: Electron 　∟ バックエンド: Express, Hono 　∟ テスティングフレームワーク: vitest 　∟ GASツール:Google App Script(Rollup + clasp) ・エディタ:VS Code, Cursor ・AI支援:GitHub Copilot, Claude Code ・インフラ:AWS ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:Redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・チャット:Slack ・ナレッジツール:Confluence ※開発組織全体では、以下も使用しています※ ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・品質保証:Autify ・ミドルウェア:Redis, Nginx ※業務内容 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

●具体的な仕事内容 ・マルチプロダクト化に向けた取り組み ・新規プロダクト/開発チームを迅速に立ち上げるためのプラットフォームエンジニアリング ・グロースに耐えうる信頼性やオブザーバビリティを容易に導入するための仕組みづくり ・信頼性向上に向けた取り組み ・組織への信頼性イネーブリング戦略立案・推進 ・クラウドインフラセキュリティの向上 ・プロダクト開発のアジリティ向上に向けた取り組み ・開発環境改善やリリースエンジニアリングの最適化 ・トイル削減を目的としたツールや仕組みを構築することによる自動化 ・SRE x AIの分野における新たな価値創出、開発者体験の向上 ●使っている技術・サービス ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・インフラ:AWS(ECS、S3、Lambdaなど), Terraform ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・ミドルウェア:Redis, Nginx ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・品質保証:Autify ・チャット:Slack ・Knowledge Tool:Confluence ●組織体制 組織体制については以下の体制をとっております ・プラットフォームG SREチーム └主務メンバー3名 ※SREチームの取り組みについては、以下のnoteもご覧ください。 ・SREチーム発足から2年間の取り組み〜急成長するモビリティSaaSで信頼性とアジリティの両立を指す～ (https://note.nealle.com/n/n530c5238836d) ・ニーリーのSREによるリリースサイクルの改善〜「隔週深夜1回→1日2回」にリリース頻度を向上させた道のり〜 (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ・SREチームのSLI/SLO策定への取り組み ～3つの視点から観測する信頼性～ (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ●ニーリーのプロダクト組織のことが分かるコンテンツ エンジニア向け会社説明資料 https://speakerdeck.com/nealle/nirienziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao Nealle Developer’s Blog https://nealle-dev.hatenablog.com/ 公式note(エンジニアの入社エントリなど) https://note.nealle.com/m/m061b64cfaed8 ●改正職業安定法に基づく記載 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

【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

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

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

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

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。

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

業務概要 AWSプレミアティア サービスパートナーとして、累計30,000件以上の実績を持つ当社にて、インフラ構築・クラウドネイティブ化プロジェクトの技術面を牽引するテックリードを募集いたします。 「アーキテクチャ選定」「難易度の高いインフラ技術課題の解決」「チームの技術指導・標準化」を中心に担っていただき、成果を発揮していただきます。 具体的な業務内容 大規模・複雑なAWSインフラの要件定義およびアーキテクチャ設計(マルチアカウント管理、ネットワーク設計、セキュリティ基盤など) 生成AI(Amazon Bedrock等)を活用したクラウド基盤構築や、Kiro・Gemini・NotebookLM・Claude等のAIツールを駆使したインフラ構築プロセスの生産性向上とチームへの展開 IaC(Terraform, AWS CDK, CloudFormation等)やCI/CDを用いたインフラ自動化・コード化の推進およびチーム内での標準化 チームメンバーが作成したインフラ設計書やコード(IaC)のレビュー、ペアプログラミング、技術指導によるチーム全体のスキル向上 PL/PMと連携した技術見積もり・実現可否調査(PoC)および障害時の高度なトラブルシューティング支援 携わる案件 これまでの導⼊実績は累計で取引社数1,500社以上、AWS案件実績30,000件を超えています。 そのうちの90%以上が直接の受注です。⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 小規模では2～3名程度で1ヶ月程度のプロジェクトから、大規模なものになれば外部含めて数十名のステークホルダーと関わり数年がかりとなる案件まで幅広く対応しています 組織構成 クロスインダストリー第1本部への配属となります。 新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献する製販一体の組織です。 全体構成:部長1名、課長8名(営業課2+技術課7 ※課長兼任あり)、メンバー100名超 スキル・ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの課に加わっていただきます(現在、複数課でPLポジションを募集中です)。 ●SA1課(中小企業CI・プロジェクト推進型) メンバー構成:課長1名、メンバー9名 期待する役割:中小企業(SMB)を中心とした新規インフラ構築プロジェクトにおいて、PM/PLとして案件を力強く推進していただきます。 ●CC1課(エンタープライズ・計画立案/顧客コミュニケーション重視) メンバー構成:課長1名、メンバー19名 期待する役割:お客様の言葉の裏にある意図を理解し、中長期的な計画立案や案件推進を実施していただきます。AWSの一般的な知識を前提としつつも、顧客との高度なコミュニケーション能力とビジネス視点をより重視するチームです。 ●CC2課(中小規模CSM/技術先行型) メンバー構成:課長1名、メンバー17名 期待する役割:お客様の技術課題をメインにアーキテクチャやAWSサービスの調査・提案します。特に昨今登場している生成AI関連のサービスはお客様のビジネス課題を大きく改善する可能性はありながら、技術的な仕様の把握・導入方法・限界や責任分界点の把握の難易度が高い領域です。本当にお客様の課題解決に繋がるのか、時にはお客様と一緒にトライアンドエラーを行いながら解決を目指すポジションです。 【業務内容の変更範囲】 (雇入れ直後) クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲) 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 ID管理は、企業の情報セキュリティを支える重要なプロダクトであり、高い安定性と信頼性が求められます。 既存機能の安定化と拡張を進めながら、設計や技術的な意思決定にも深く関わり、チームとともにプロダクトを次のステージへ進める役割です。 情シス担当者の業務やドメインを深く理解し、技術で課題を解決することを期待します。 ●具体的な業務 ID管理プロダクトの機能開発・改善を担当し、仕様や事業ドメインを理解しながら自律的にタスクを推進していただきます。 API連携に対応していないものを含む多様なSaaSからアカウント情報を安定的かつ安全に収集する仕組みづくりや、AIを活用したWeb画面解析・ブラウザ自動操作の高度化、SLO/SLIに基づく可用性・信頼性の向上など、挑戦的なテーマに取り組んでいただきます。 将来的には、プロダクトのアーキテクチャや仕様の意思決定を担う存在として活躍いただくことを期待します。 ●開発規模・開発体制 チーム構成:バックエンドエンジニア3名 / エンジニアリングマネージャー1名 一人ひとりの裁量が大きく、設計から実装・運用まで一貫して関われます フルリモートで働くメンバーも活躍しています ●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、人と組織のためのバックオフィスシステム「SmartHR」を開発・提供しています。 働くことは、人生の多くの時間を占め、自分や周囲に大きな影響を与える大切なものです。 だからこそ、誰もがその人らしく働ける社会を実現したい。 そのために、労働にまつわる複雑な社会課題を、テクノロジーと創意工夫で一歩ずつ解決しています。 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) SmartHRが「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) ●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/) 開発者として、ユーザーの課題解決に誠実に向き合い続ける — 小林 悟朗さん(https://real.smarthr.co.jp/articles/rolemodel_23) ●現在取り組んでいる課題 API連携に対応していないものを含む多様なSaaSのアカウント情報を、安定的かつ安全に収集する仕組みの構築 AIによるWeb画面・DOM構造の解析と、ブラウザ自動操作の高度化 入社・異動・退職などの人事イベントと実際のアカウント・権限情報を継続的に照合し、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(IGA)プロダクトへの発展 SLO/SLIに基づく可用性・信頼性の向上 MCPの公開によるAIエージェントとの連携拡張 業務内容変更範囲 会社の定める業務 参考資料 SmartHR 会社紹介資料 / We are hiring(https://speakerdeck.com/smarthr_pr/smarthr-company-introduction1) 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/)

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/)

最新のクラウド技術を武器に、「継続的な改善」環境を自らの手で作り上げて回し続けるエンジニアを募集します。 ◆ミッション ・スモールスタートで始めたシステムを、ビジネスの状況に合わせて柔軟に、かつ着実に育てていくこと。 ・開発者が自ら運用にも責任を持ち、技術の力でシステムとプロセスの両面を磨き上げ続けること ・プロセスの最適化や自動化を通じて、クライアントのビジネスゴールをより速く、より確実に達成できることを目指していただきます。 (※プロセスの自動化例:CI/CDパイプラインの構築やセキュリティ検知の自動化など) ・自動化できるところは極力自動化し、開発者が本質的な価値創造に集中できる環境作りにも挑戦していただきます。 具体的な業務内容 ①スクラムによる継続的なシステム開発 ・開発と運用の境界をなくし、短期間でのリリースとフィードバックのサイクルを回す現場実践 ・ 価値のある機能を素早く届けるための、ソフトウェアアーキテクチャの設計・実装(例:マイクロサービスなど) ②開発プロセスの自動化と手作業の排除 ・AWS環境のIaC(AWS CDK等)を活用したインフラのコード化 ・効率化とミス防止のための自動化(CI/CDパイプライン整備、セキュリティ検知の自動化など) ・開発者が本質的な価値創造に集中できるよう、デプロイやテストの負荷を最小化する仕組み作り ③データに基づいたシステム改善 ・監視やログ、ユーザーの反応から得られた情報を次の開発へと繋げるフィードバックループの構築 ・IaC(AWS CDK等)を活用し、変更を恐れず安全にシステムを進化させられる環境の維持 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

・最新の生成AI(LLM)とAWSのサーバーレスアーキテクチャを武器に、 「開発プロセスの変革(仕様駆動開発)」と「ビジネスへのAI実装(RAG等)」 の両輪をリードしていただきます。 ・Anthropic Claude 等の高度な基盤モデルを最大限に引き出し、AIエージェントによるコード生成や自動検証を組み込んだ、これからの時代のスタンダードとなる開発スタイルを顧客と共に創り上げることがミッションです。 具体的な業務内容 ①仕様駆動開発(Specification-Driven Development)の実践 ・自然言語や構造化された仕様から、Anthropic Claude(Amazon Bedrock経由)等のLLMを用いてコードやテストコードを自動生成する開発フローの構築 ・AIによるコード生成プロセスを前提とした、圧倒的な開発スピードと品質を両立させる「次世代のエンジニアリング手法」の確立 ②高度なRAG(検索拡張生成)システムの構築 ・Amazon Bedrock、Knowledge Bases for Amazon Bedrockを活用した、高精度なナレッジ活用基盤の実装 ・Amazon Connect との連携:コンタクトセンターの通話ログやFAQデータをRAGに組み込み、オペレーターへのリアルタイムな回答支援や応対要約を実現するアーキテクチャの設計 ③サーバーレスAIネイティブな設計・実装 ・ Lambda、Step Functions、EventBridge等を活用し、AIワークフローをスケーラブルに組み込むアプリケーション設計 ・IaC(AWS SAM / AWS CDK / Terraform)を用いた、再現性の高いAIインフラの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

概要 新設された「AI推進課」に参画し、クラウドアーキテクト(AI領域)として生成AIを活用した新規案件の創出から要件ヒアリング、提案・設計をご担当いただきます。 目指すゴールは「サーバーワークスはAIに強い」という市場認知の獲得です。 お客様から求められた内容で構築を進めるだけではなく、お客様の業界ドメインや業務プロセスを調査し、AIで価値を創出するための提案を行うことで、お客様のビジネスをAIでリードするビジネスパートナーになることをめざします。 具体的な業務内容 営業担当と連携した商談初期段階からのヒアリングや提案づくり 受注したプロジェクトのテックリード お客様の業界ドメインや業務プロセスの調査・課題の設定 生成AI関連技術を用いたソリューションの構築・提案 案件について 会社としての実績は累計で1480社/27100プロジェクト(※2025年8月末現在)です。 そのうちの90%以上が直接の受注です。 ⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 当部署では既存顧客へのクロスセル・アップセルを中心に、業務・業界に特化した生成AI案件を強力に推進します。 規模感 小規模では2～3名程度でプロジェクトを担当していただき、大規模なものになれば外部含めて30名ほどのステークホルダーと関わる場合もあります。 得られるスキルやキャリア 生成AIという成長市場で、案件創出・提案フェーズから業務に携わるため、ビジネス開発(BizDev)スキルが身につきます AWSの生成AI・データ関連サービス、LLMの知見 案件創出のためのブログ執筆・顧客向けイベント・ウェビナーを通じた発信力 組織構成 クロスインダストリー第2本部AI推進課への配属となります。 ミッション: 「サーバーワークスはAIに強い」という認知を獲得し、お客様のビジネスをAIでリードするビジネスパートナーになる メンバー構成: 課長1名、メンバー9名 (変更の範囲)会社の定める業務

プロジェクトリーダー(PL)としてAWS環境のインフラ構築プロジェクトに参画し、システム要件のヒアリングから計画立案、案件推進までをリードしていただきます。 お客様から求められた内容で進行管理を進めるだけではなく、潜在的な課題や意図を深く理解し、最適なアーキテクチャの提案を行っていく役割を担います。 AWSとの戦略的協業に基づくエンタープライズ共通基盤の整備や中小企業のDX推進、セキュアな生成AI活用環境の構築など、幅広い案件に裁量を持って取り組み、プロジェクトを成功へ導いていただきます。 具体的な業務内容 プロジェクトを推進するリーダーとして、お客様との折衝をフロントで担いながら以下の業務を実施いただきます。 お客様との打ち合わせ、要件および課題のヒアリング、プロジェクトハンドリング(計画立案・進行管理) AWSを活用したシステムの設計・構築フェーズにおけるチームのリード セールスやエンジニアメンバーとの連携、社内外ステークホルダー間の折衝 【業務内容の変更範囲】 (雇入れ直後) クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲) 会社の定める業務 案件について これまでの導⼊実績は累計で取引社数1,540社、AWS案件実績31,700件を超えています。 そのうちの90%以上が直接の受注です。 ⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 小規模では2～3名程度で1ヶ月程度のプロジェクトから、大規模なものになれば外部含めて数十名のステークホルダーと関わり数年がかりとなる案件まで幅広く対応しています 特徴と強み 生成AIを「使い分ける」自社環境:生成AIをただ「使う」のではなく「使い分ける」のが当たり前の方針で、エンジニアには全員にKiro・Gemini・NotebookLM・Claudeが配布され、日々の業務に活発に使用されています。 AWSとの強固なパートナーシップ:AWS プレミアティア サービスパートナーとして、AWSと直接「戦略的協業」を結ぶ特別な立ち位置にあります。 技術力が高いエンジニアとの研鑽:全社員の90%近くがAWS認定資格を所持しています。 2024 APN ALL AWS Certifications Engineersに28名が選出されるなど、刺激的な環境です。 働きやすさ:2011年よりテレワークを導入しており、現在は90%以上の社員がフルリモートで勤務中です。 得られるスキルやキャリア AWSに特化したプロジェクトのため、AWSの知識や経験を一層積めます PLとしてのプロジェクト推進能力や、経営層・ステークホルダーとの高度な折衝力が磨かれます AWSとの戦略的協業やAnthropic社との連携により、生成AIなどの最新テクノロジーにいち早く触れ、案件に組み込む経験が得られます 顧客の課題を技術とコミュニケーションを使って解決していくために、直接顧客と対話をしながら長期的な関係性を構築できます 豊富な資格取得支援制度を活用し、技術キャッチアップを全社レベルで後押しする環境で成長できます 組織構成 クロスインダストリー第1本部への配属となります。 新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献する製販一体の組織です。 全体構成:部長1名、課長8名(営業課2+技術課7 ※課長兼任あり)、メンバー100名超 スキル・ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの課に加わっていただきます(現在、複数課でPLポジションを募集中です)。 SA1課(中小企業CI・プロジェクト推進型) メンバー構成:課長1名、メンバー9名 期待する役割:中小企業(SMB)を中心とした新規インフラ構築プロジェクトにおいて、PM/PLとして案件を力強く推進していただきます。 CC1課(エンタープライズ・計画立案/顧客コミュニケーション重視) メンバー構成:課長1名、メンバー19名 期待する役割:お客様の言葉の裏にある意図を理解し、中長期的な計画立案や案件推進を実施していただきます。 AWSの一般的な知識を前提としつつも、顧客との高度なコミュニケーション能力とビジネス視点をより重視するチームです。 CC2課(中小規模CSM/技術先行型) メンバー構成:課長1名、メンバー17名 期待する役割:お客様の技術課題をメインにアーキテクチャやAWSサービスの調査・提案します。 特に昨今登場している生成AI関連のサービスはお客様のビジネス課題を大きく改善する可能性はありながら、技術的な仕様の把握・導入方法・限界や責任分界点の把握の難易度が高い領域です。 本当にお客様の課題解決に繋がるのか、時にはお客様と一緒にトライアンドエラーを行いながら解決を目指すポジションです。

顧客の業務課題を解決する Web アプリケーションのフロントエンド開発を中心に担っていただきます React / Next.js(SPA / SSR)を用いた UI 構築がメインとなり、AWS サーバーレスバックエンドと連携しながら、使いやすく価値のある画面を顧客に届けます。 要件定義から設計・実装・運用まで一気通貫で携わるのが私たちのスタイルです。 顧客との距離が近い環境で、オーナーシップを持ってプロジェクトに向き合えます。 また、AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)や Spec Kit を活用した「AI 仕様駆動開発」をベースに開発を進めています。 仕様を構造化し、生成 AI がコードや設計を補助することで、エンジニアがより本質的な課題解決に集中できる環境を目指しています。 具体的な業務内容 ① 顧客向け Web アプリケーションの開発(フルスタック) ・ React / Next.js(SPA / SSR)を用いた業務 Web アプリケーションの開発 ・ Lambda / API Gateway / DynamoDB 等を活用したサーバーレスバックエンドの設計・実装 ② BI ツールの活用 ・ Amazon Managed Grafana / Amazon Quick を活用したダッシュボード構築 ・ 要件に応じた可視化手法の選定(スクラッチ vs BI ツール) ③ データ収集・加工基盤の構築(IoT) ・デバイス・ゲートウェイから AWS 上にデータを収集するパイプラインの設計・実装 ・ 集計処理・外部 API 連携による付加価値化 ④ インフラのコード化・CI/CD ・AWS CDK / AWS SAM による再現性の高いインフラ管理 ・GitHub / GitHub Actions を活用したソース管理・CI/CD パイプラインの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

最新のクラウド技術を武器に、「継続的な改善」環境を自らの手で作り上げて回し続けるエンジニアを募集します。 ◆ミッション ・スモールスタートで始めたシステムを、ビジネスの状況に合わせて柔軟に、かつ着実に育てていくこと。 ・開発者が自ら運用にも責任を持ち、技術の力でシステムとプロセスの両面を磨き上げ続けること ・プロセスの最適化や自動化を通じて、クライアントのビジネスゴールをより速く、より確実に達成できることを目指していただきます。 (※プロセスの自動化例:CI/CDパイプラインの構築やセキュリティ検知の自動化など) ・自動化できるところは極力自動化し、開発者が本質的な価値創造に集中できる環境作りにも挑戦していただきます。 具体的な業務内容 ①スクラムによる継続的なシステム開発 ・開発と運用の境界をなくし、短期間でのリリースとフィードバックのサイクルを回す現場実践 ・ 価値のある機能を素早く届けるための、ソフトウェアアーキテクチャの設計・実装(例:マイクロサービスなど) ②開発プロセスの自動化と手作業の排除 ・AWS環境のIaC(AWS CDK等)を活用したインフラのコード化 ・効率化とミス防止のための自動化(CI/CDパイプライン整備、セキュリティ検知の自動化など) ・開発者が本質的な価値創造に集中できるよう、デプロイやテストの負荷を最小化する仕組み作り ③データに基づいたシステム改善 ・監視やログ、ユーザーの反応から得られた情報を次の開発へと繋げるフィードバックループの構築 ・IaC(AWS CDK等)を活用し、変更を恐れず安全にシステムを進化させられる環境の維持 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。 (雇入れ直後)各オフィス及び在宅勤務 (変更の範囲)会社の定める場所

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。

Full Cycle Engineer は、顧客価値の創出を最初から最後まで担います。 単に要件を実装するのではなく、顧客課題を発見し仮説を立てソリューションを設計し AIを活用して開発し本番へ届け効果を測定し継続的に改善するというプロダクト開発の全サイクルをリードします。 ただし、すべてを一人で抱えるわけではありません。Product Manager や Subject Matter Expert、ビジネスチームと協働し、フェーズごとに主担当を持ちながら、成果にオーナーシップを発揮します。 アイデアから顧客価値の創出まで、一つの取り組みをオーナーとして推進します。 例えば、 顧客課題の発見 仮説検証 プロダクト体験の設計 AIを活用した開発 本番リリース KPIの計測 継続的な改善 AIを前提とした新しい開発プロセスの構築 などに携わります。 チケットを担当するのではなく、成果に責任を持つ仕事です。 顧客業務やワークフローを理解する 顧客・社内メンバーへのヒアリング 解くべき課題を見極める 仮説を素早く検証する 曖昧な課題を具体的なソリューションへ落とし込む Product Manager や Subject Matter Expert と協働する ユーザー体験を設計する 短期的な成果と長期的な保守性を両立する AIを前提とした開発スタイルを実践する AIを活用した開発プロセスを改善する 新しいAI技術を検証・導入する 社内の生産性を高めるツールや仕組みを構築する アーキテクチャ設計 本番品質の実装 可用性・セキュリティ・運用性の担保 本番運用と継続改善 プロジェクト全体をリードする 技術・プロダクト両面で意思決定する リリース後の効果を測定する データをもとに改善を続ける 技術水準を引き上げる チームメンバーを支援・育成する 開発プロセスを改善する 技術的な意思決定をリードする ●製品紹介 対話データ解析 AI SaaS「Bring Out」を開発しています。ブラックボックス化されやすい対話データ(商談・社内会議・サービス現場で交わされる会話)を分析し、重要情報を抽出することで、導入企業や働く人々の生産性向上に貢献します。 すでに IT・人材・M&A・不動産・製造・医療など様々な業界で活用され、営業・商品開発・R&D・ファイナンス・人事など幅広い職種で使われています。現在は主にエンタープライズ企業向けに提供しており、高い機密性・可用性・柔軟なデータ連携が求められます。 ●技術環境 バックエンド:Node.js、TypeScript、Python、GraphQL データストア:PostgreSQL、AWS S3、DynamoDB インフラ:AWS、Terraform、Docker、CircleCI AI 活用:AI コーディングツール(GitHub Copilot 等)、LangChain / CrewAI / AutoGen、OpenAI・Anthropic 等の LLM、RAG ●評価指標 私たちは、アウトプットではなくアウトカムを評価します。 例えば、 顧客への価値 ビジネスへのインパクト プロダクト品質 デリバリースピード チーム全体へのレバレッジ AI活用による改善 チームへの貢献 などを総合的に評価します。 ●入社後30日 まずはBring Outを理解する期間です。 ●期待すること プロダクトと事業を理解する システム構成・アーキテクチャを理解する AI Firstな開発スタイルを習得する 顧客やユースケースを理解する 初めての本番リリースを経験する 設計レビューや議論に参加する ●入社後60日 少しずつオーナーシップを持ち始めます。 ●期待すること 中規模機能を主体的にリードする 技術的な設計判断を行う プロダクト企画に参加する 開発プロセスを一つ改善する コードレビューを通じてチームへ貢献する ●入社後90日 Bring OutのFull Cycle Engineerとして自立することを期待します。 ●期待すること 顧客課題の発見からリリースまでを自ら推進できる 顧客との対話を通じて課題を定義できる プロダクトの方向性について提案できる AIを活用した開発を主体的に実践できる 顧客・事業へのインパクトを生み出せる 開発プロセスそのものを改善できる ●キャリアパス Full Cycle Engineerはゴールではありません。 経験や志向に応じて、 Principal Engineer Technical Lead Product Lead Solution Architect Forward Deployed Engineer Engineering Manager 新規事業・新規プロダクト責任者 など、多様なキャリアへ広がります。 技術領域ではなく、「どれだけ大きな課題を解決できるか」がキャリアを決めます。

<<業務内容>> ●サマリー 共通基盤(認証基盤を含む)における中長期のアーキテクチャ設計を担い、上流工程を一貫して主導 いただきます。既存システムの状況と今後のプロダクトロードマップを踏まえたデータ設計・リソースサーバー分解の方針策定から、要求仕様の整理、各チームへの分解・進行管理、ステークホルダーとの調整までがスコープです。 特定の実装タスクに閉じず、「何を・どの順序で・どう分解して実現するか」という技術的な意思決定そのものをリードしていただきます。 ●具体的な業務内容 ・既存システム(モノリス)から共通基盤・認証基盤を切り出すためのデータ構造の再設計 ・マルチプロダクトを前提としたリソースサーバーの分解設計、および要求仕様の策定 ・設計をもとにした各チームへのタスク分解・進行管理、上流工程の主導 ・法務・セキュリティ・コンプライアンスを含む各ステークホルダーとの調整、および設計判断に関する説明責任の遂行 ・組織・要件に応じた技術選定、設計判断に関する意思決定およびドキュメンテーション ・AIを積極的に活用し、少人数で大規模基盤を前に進める開発スタイルの推進 <<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 (Ruby on Rails)(Timee) / Go (IdP) ・アーキテクチャ: Modular Monolith ・データストア: MySQL8.0系 ・ツール: Docker、OpenAPI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●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…