TechGo

ITエンジニア転職ならテックゴー

ITエンジニア転職・求人TOP>
(16ページ目)>

東京都 フレックス勤務のITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 1366

451~480件を表示

株式会社NTTデータ

株式会社NTTデータ

【公共】要件定義から運用までAIと協働して本番開発に挑む★AIネイティブ開発エンジニア|公共・基幹システム<1427>

システムエンジニア(業務系)

700万円~

正社員

東京都(江東区)

● 職務内容 当ポジションでは、AIを単なる効率化ツールとして扱うのではなく、要件定義・設計・実装・テスト・運用のすべての工程に組み込んだ「AIネイティブ開発」 を実践しています。 対象は、マイナンバー制度を支える公共性・社会性の高いシステムです。 品質・説明責任・再現性が強く求められる領域において、AIエージェントを前提とした開発プロセスそのものを設計・改善しています。 従来のSI開発で求められてきた「要件を正しく理解し、設計し、実装に落とし込む力」があることは前提の上で、AIを開発パートナーとして活用するスタイルです。 主な業務内容 ・ お客様要望のヒアリングおよび要件の構造化・ドキュメント化 ・ AI活用を前提としたアーキテクチャ(基盤・処理・運用方式)の設計 ・ 設計~実装~試験までの一連のシステム開発作業 ・ AIエージェントの出力を踏まえたレビュー、妥当性検証、再設計 ・ 新規技術・生成AI関連技術の調査および検証 これらの業務を、人が主役となり、AIエージェントを“開発パートナー”として活用しながら遂行します。 将来的には、志向や適性に応じて、サブリーダ/リーダとしてプロジェクトを牽引していただくことも期待しています。 ● チーム・開発スタイルについて 当部署では、AIネイティブ開発に特化した内製チームを組成しています。 ・ PoCや検証止まりではなく、本番システムへの適用を前提 ・ スライド上のAI活用ではなく、コードと成果物で評価 ・ 完成された方法論はなく、仮説 → 実装 → 失敗 → 改善を繰り返す文化 なぜそうなるのかを説明できる設計・実装が常に求められますので、AIエージェントの出力をそのまま採用することはありません。 参考情報 ● 利用技術(一例) ・ 言語:Java, Kotlin, JavaScript/TypeScript ・ FW:Spring Boot, Thymeleaf, MyBatis ・ DB:PostgreSQL, Oracle ・ インフラ:AWS ・ その他:Redis, GitHub, IntelliJ, VS Code, AWS CDK, Jenkins, Ansible, Teams, Azure DevOps

生成AI・LLM

Microsoft Azure

Kotlin

Redis

AWS

TypeScript

Ansible

Spring Boot

Jenkins

GitHub

Java

JavaScript

Oracle

PostgreSQL

研修・勉強会あり

英語活用

リモート可

フレックス勤務

【公共】要件定義から運用までAIと協働して本番開発に挑む★AIネイティブ開発エンジニア|公共・基幹システム<1427>

システムエンジニア(業務系)

正社員

● 職務内容 当ポジションでは、AIを単なる効率化ツールとして扱うのではなく、要件定義・設計・実装・テスト・運用のすべての工程に組み込んだ「AIネイティブ開発」 を実践しています。 対象は、マイナンバー制度を支える公共性・社会性の高いシステムです。 品質・説明責任・再現性が強く求められる領域において、AIエージェントを前提とした開発プロセスそのものを設計・改善しています。 従来のSI開発で求められてきた「要件を正しく理解し、設計し、実装に落とし込む力」があることは前提の上で、AIを開発パートナーとして活用するスタイルです。 主な業務内容 ・ お客様要望のヒアリングおよび要件の構造化・ドキュメント化 ・ AI活用を前提としたアーキテクチャ(基盤・処理・運用方式)の設計 ・ 設計~実装~試験までの一連のシステム開発作業 ・ AIエージェントの出力を踏まえたレビュー、妥当性検証、再設計 ・ 新規技術・生成AI関連技術の調査および検証 これらの業務を、人が主役となり、AIエージェントを“開発パートナー”として活用しながら遂行します。 将来的には、志向や適性に応じて、サブリーダ/リーダとしてプロジェクトを牽引していただくことも期待しています。 ● チーム・開発スタイルについて 当部署では、AIネイティブ開発に特化した内製チームを組成しています。 ・ PoCや検証止まりではなく、本番システムへの適用を前提 ・ スライド上のAI活用ではなく、コードと成果物で評価 ・ 完成された方法論はなく、仮説 → 実装 → 失敗 → 改善を繰り返す文化 なぜそうなるのかを説明できる設計・実装が常に求められますので、AIエージェントの出力をそのまま採用することはありません。 参考情報 ● 利用技術(一例) ・ 言語:Java, Kotlin, JavaScript/TypeScript ・ FW:Spring Boot, Thymeleaf, MyBatis ・ DB:PostgreSQL, Oracle ・ インフラ:AWS ・ その他:Redis, GitHub, IntelliJ, VS Code, AWS CDK, Jenkins, Ansible, Teams, Azure DevOps

700万円~

東京都(江東区)

生成AI・LLM

Microsoft Azure

Kotlin

Redis

AWS

TypeScript

Ansible

Spring Boot

Jenkins

GitHub

Java

JavaScript

Oracle

PostgreSQL

研修・勉強会あり

英語活用

リモート可

フレックス勤務

株式会社NTTデータ

株式会社NTTデータ

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

Platform Engineer

DevOpsエンジニア

800~1,200万円

正社員

東京都(千代田区)

●全社システムの設計・構築・運用 ・クラウド上のサービスやOSSを組み合わせた基盤システムの設計、構築・運用 ・クラウド上での Kubernetes クラスタの構築と運用 ・データベース・データウェアハウスの運用 ・システムメトリクスの可視化、監視、障害対応 ・負荷試験、セキュリティー対策、ボトルネック調査、アーキテクチャの改善、クラウドコスト削減 ●社内エンジニアの生産性向上に関するシステムの設計・構築・運用 ・CI/CD パイプラインの構築 ・データパイプラインのテストシステム設計 ・社内認証基盤の設計 ●他のエンジニア職と共通の業務 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 ※従事すべき業務の変更の範囲:なし ポジションについて 膨大なデータを扱っている フライウィールのプロダクト及びクライアントにとって、データをエネルギーとしたビジネスインパクト実現のために欠かせない技術的要件として、日々の安定したシステム稼働が求められています。 そのために、クラウドサービスとOSSをフル活用し、複数のクライアントへ効率的、安定的にサービス提供が可能なシステムインフラの構築や、マルチテナントに対して様々なソリューションを効率的に提供できるフライウィール共通基盤の構築に取り組んでいます。 今まで、検索、レコメンド、広告配信、クーポン配信、店頭在庫最適化、チラシの最適化等々、主に機械学習の技術を実世界に適用してきました。 さまざまな顧客に効率よく、素早く結果を出すためには、顧客のビジネスモデルをデータで把握した上で、やるべきことのどこまでを顧客にカスタマイズした手法で届け、どこまでを共通モジュールで行うかのバランスが重要なポイントになります。そのためにはソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、そしてビジネスチームと連携を取りながら進めることが必須となります。 上記のようなフライウィールのビジネスならではの要求に対して、柔軟で拡張可能、かつ安定的に稼働する「持続可能なシステム」の構築がインフラチームのミッションになります。 開発環境 ●クラウド:AWS ●Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana ●DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

Terraform

AWS

GitHub Actions

Kubernetes

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

IPO準備中

従業員数100名未満

Platform Engineer

DevOpsエンジニア

正社員

●全社システムの設計・構築・運用 ・クラウド上のサービスやOSSを組み合わせた基盤システムの設計、構築・運用 ・クラウド上での Kubernetes クラスタの構築と運用 ・データベース・データウェアハウスの運用 ・システムメトリクスの可視化、監視、障害対応 ・負荷試験、セキュリティー対策、ボトルネック調査、アーキテクチャの改善、クラウドコスト削減 ●社内エンジニアの生産性向上に関するシステムの設計・構築・運用 ・CI/CD パイプラインの構築 ・データパイプラインのテストシステム設計 ・社内認証基盤の設計 ●他のエンジニア職と共通の業務 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 ※従事すべき業務の変更の範囲:なし ポジションについて 膨大なデータを扱っている フライウィールのプロダクト及びクライアントにとって、データをエネルギーとしたビジネスインパクト実現のために欠かせない技術的要件として、日々の安定したシステム稼働が求められています。 そのために、クラウドサービスとOSSをフル活用し、複数のクライアントへ効率的、安定的にサービス提供が可能なシステムインフラの構築や、マルチテナントに対して様々なソリューションを効率的に提供できるフライウィール共通基盤の構築に取り組んでいます。 今まで、検索、レコメンド、広告配信、クーポン配信、店頭在庫最適化、チラシの最適化等々、主に機械学習の技術を実世界に適用してきました。 さまざまな顧客に効率よく、素早く結果を出すためには、顧客のビジネスモデルをデータで把握した上で、やるべきことのどこまでを顧客にカスタマイズした手法で届け、どこまでを共通モジュールで行うかのバランスが重要なポイントになります。そのためにはソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、そしてビジネスチームと連携を取りながら進めることが必須となります。 上記のようなフライウィールのビジネスならではの要求に対して、柔軟で拡張可能、かつ安定的に稼働する「持続可能なシステム」の構築がインフラチームのミッションになります。 開発環境 ●クラウド:AWS ●Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana ●DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

800~1,200万円

東京都(千代田区)

Terraform

AWS

GitHub Actions

Kubernetes

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

IPO準備中

従業員数100名未満

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

Sr.Project Manager

プロジェクトマネージャー(PM)

900~1,300万円

正社員

東京都(千代田区)

募集概要 データソリューション本部は、データ活用プラットフォームConataを中心に、企業がデータを資産として最大限に活用し、持続的な成長を実現できるソリューションを提供しています。 パートナーシップの拡大やクライアントの多様化、データ利活用の高度化に伴い、私たちの事業は急速に進化し続けています。 その中でプロジェクトマネージャー(以下PjM)は、DX推進やデータ整理・活用に課題を感じているクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして、戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模、複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質 / コスト / 納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム・組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・業界イベントやフォーラムでの発信を通じて、組織のブランド価値を高める ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 ※従事すべき業務の変更の範囲:なし 参考:プロジェクト例 ・ メンバー構成  PjM(プロジェクトマネージャー)  ∟個別プロジェクトの計画 / 実行 / 監視 / 改善をリード  Solution Architect(ソリューションアーキテクト)  ∟クライアントの技術要件とビジネス要件を統合し、最適な技術ソリューションを設計 / 提案  Data Engineer                                      ∟データ基盤の設計 / 開発 / 運用 / 最適化を担当  Software Engineer  ∟プロダクト、ソリューションのアプリケーション開発を担当 主要な役割 ●スクラム開発を適用し、アジャイルなプロジェクト推進 2週間のスプリントを基本とし、バックログ管理をユーザーストーリーで整理 チームの柔軟性を確保しながら、開発スピードと品質のバランスを最適化 ●顧客との要件整理とデータドリブンな解決策の提案 クライアントのビジネス課題を深く理解し、データ活用を軸にした最適なソリューションを設計 業界別のユースケースに基づいたソリューション提案 (例:需要予測、レコメンド、異常検知など) ●プロジェクトの可視化と適切なタイミングでのレポーティング プロジェクト進捗をクライアントと社内に透明性を持って報告 主要なKPI(納期遵守率 / 成果物品質 / ROIなど)をトラッキングし、改善施策を実施 ●プロジェクトの課題を正確に捉え、分析し、解決に向けた一連のプロセスを推進 ソリューション、プロセスの課題、リスクの抽出および追跡可能な状態を作る 課題、リスク評価を行い優先度、影響どを評価する 課題の早期解消、リスクの最小化を行う 開発環境 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド:AWS, GCP, Azure

Spring

Django

Flask

Elasticsearch

Docker

Java

Microsoft Azure

Kubernetes

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

AWS

Redis

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

IPO準備中

従業員数100名未満

Sr.Project Manager

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

募集概要 データソリューション本部は、データ活用プラットフォームConataを中心に、企業がデータを資産として最大限に活用し、持続的な成長を実現できるソリューションを提供しています。 パートナーシップの拡大やクライアントの多様化、データ利活用の高度化に伴い、私たちの事業は急速に進化し続けています。 その中でプロジェクトマネージャー(以下PjM)は、DX推進やデータ整理・活用に課題を感じているクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして、戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模、複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質 / コスト / 納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム・組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・業界イベントやフォーラムでの発信を通じて、組織のブランド価値を高める ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 ※従事すべき業務の変更の範囲:なし 参考:プロジェクト例 ・ メンバー構成  PjM(プロジェクトマネージャー)  ∟個別プロジェクトの計画 / 実行 / 監視 / 改善をリード  Solution Architect(ソリューションアーキテクト)  ∟クライアントの技術要件とビジネス要件を統合し、最適な技術ソリューションを設計 / 提案  Data Engineer                                      ∟データ基盤の設計 / 開発 / 運用 / 最適化を担当  Software Engineer  ∟プロダクト、ソリューションのアプリケーション開発を担当 主要な役割 ●スクラム開発を適用し、アジャイルなプロジェクト推進 2週間のスプリントを基本とし、バックログ管理をユーザーストーリーで整理 チームの柔軟性を確保しながら、開発スピードと品質のバランスを最適化 ●顧客との要件整理とデータドリブンな解決策の提案 クライアントのビジネス課題を深く理解し、データ活用を軸にした最適なソリューションを設計 業界別のユースケースに基づいたソリューション提案 (例:需要予測、レコメンド、異常検知など) ●プロジェクトの可視化と適切なタイミングでのレポーティング プロジェクト進捗をクライアントと社内に透明性を持って報告 主要なKPI(納期遵守率 / 成果物品質 / ROIなど)をトラッキングし、改善施策を実施 ●プロジェクトの課題を正確に捉え、分析し、解決に向けた一連のプロセスを推進 ソリューション、プロセスの課題、リスクの抽出および追跡可能な状態を作る 課題、リスク評価を行い優先度、影響どを評価する 課題の早期解消、リスクの最小化を行う 開発環境 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド:AWS, GCP, Azure

900~1,300万円

東京都(千代田区)

Spring

Django

Flask

Elasticsearch

Docker

Java

Microsoft Azure

Kubernetes

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

AWS

Redis

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

IPO準備中

従業員数100名未満

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

通信sol_Sr.Project Manager

データエンジニア

900~1,500万円

正社員

東京都(千代田区)

概要 本ポジションは親会社である大手通信会社やグループ会社内のDX推進やAIを用いたプロジェクトに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、KDDIグループのシナジーの最大化/DX推進の横展開を目指していくポジションです。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質 / コスト / 納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 開発環境 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド: AWS, GCP, Azure プロジェクトマネジメントツール Jira / Confluence / Google Workspace / Miro / Looker Studio / Slack

Spring

Flask

Docker

Java

Kubernetes

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

AWS

JIRA

Redis

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

通信sol_Sr.Project Manager

データエンジニア

正社員

概要 本ポジションは親会社である大手通信会社やグループ会社内のDX推進やAIを用いたプロジェクトに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、KDDIグループのシナジーの最大化/DX推進の横展開を目指していくポジションです。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質 / コスト / 納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 開発環境 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド: AWS, GCP, Azure プロジェクトマネジメントツール Jira / Confluence / Google Workspace / Miro / Looker Studio / Slack

900~1,500万円

東京都(千代田区)

Spring

Flask

Docker

Java

Kubernetes

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

AWS

JIRA

Redis

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

製造sol_Sr.Project Manager

データアーキテクト

900~1,300万円

正社員

東京都(千代田区)

概要 シニアプロジェクトマネージャー(以下Sr.PjM)は、DX推進やデータ整理 / 活用に課題を感じているエンタープライズ企業のクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにSr.PjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援(PjMと同じ)】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・ 組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引(PjMと同じ)】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践(PjMと同じ)】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化(Sr.PjMのみ)】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化 / プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【チーム / 組織の成長を牽引し影響力を拡大(Sr.PjMのみ)】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 開発環境 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

Flask

Express

Docker

Kubernetes

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

AWS

Redis

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

IPO準備中

従業員数100名未満

製造sol_Sr.Project Manager

データアーキテクト

正社員

概要 シニアプロジェクトマネージャー(以下Sr.PjM)は、DX推進やデータ整理 / 活用に課題を感じているエンタープライズ企業のクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにSr.PjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援(PjMと同じ)】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・ 組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引(PjMと同じ)】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践(PjMと同じ)】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化(Sr.PjMのみ)】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化 / プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【チーム / 組織の成長を牽引し影響力を拡大(Sr.PjMのみ)】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 開発環境 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

900~1,300万円

東京都(千代田区)

Flask

Express

Docker

Kubernetes

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

AWS

Redis

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

IPO準備中

従業員数100名未満

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

Sr.Software Engineer

データエンジニア

800~1,600万円

正社員

東京都(千代田区)

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化。 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache Pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、Dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 シニアソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。また、運用性・安全性の向上、技術課題の解決や支援を通じてチームの発展と顧客への高付加価値なソリューション提供を実現します。

Elasticsearch

Docker

React

Snowflake

Microsoft Azure

Kubernetes

Kaggle

GitHub

Python

機械学習

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Firebase

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

Sr.Software Engineer

データエンジニア

正社員

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化。 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache Pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、Dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 シニアソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。また、運用性・安全性の向上、技術課題の解決や支援を通じてチームの発展と顧客への高付加価値なソリューション提供を実現します。

800~1,600万円

東京都(千代田区)

Elasticsearch

Docker

React

Snowflake

Microsoft Azure

Kubernetes

Kaggle

GitHub

Python

機械学習

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Firebase

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

Project Manager

プロジェクトマネージャー(PM)

600万円~

正社員

東京都(千代田区)

●様々なチームと協力してプロフェッショナルサービスにおけるプロジェクトの計画、実行、監視をリードする ●プロジェクトの成果物に責任を持ち、品質を保証する一連の取り組みをリードする ●プロジェクトのリスク / 課題 / プロセス / 成果物を評価し改善活動を推進する ●社内外のステークホルダーとのコミュニケーションの促進を図りエンゲージメントを向上させる ●社内のエンジニアリング、ビジネスチームの各チームと協力して、安定したサービス提供を行う ※従事すべき業務の変更の範囲:なし メンバー構成 PgM / PjM / Data Engineer / Software Engineer + Product開発チーム(PdM以下各メンバー) 主要な役割 ・プロジェクトにスクラム開発を適用(2週間のスプリント、バックログ管理にユーザーストーリーを適用) ・顧客からの要望を整理し、解決策を設計、提案 ・Product開発チームとのコミュニケーションをリード ・ドキュメンテーション化および、顧客への適切なタイミングでのレポーティング 開発環境 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

Spring

Flask

Elasticsearch

Docker

Java

Kubernetes

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

MySQL

AWS

Terraform

Redis

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

IPO準備中

従業員数100名未満

Project Manager

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

●様々なチームと協力してプロフェッショナルサービスにおけるプロジェクトの計画、実行、監視をリードする ●プロジェクトの成果物に責任を持ち、品質を保証する一連の取り組みをリードする ●プロジェクトのリスク / 課題 / プロセス / 成果物を評価し改善活動を推進する ●社内外のステークホルダーとのコミュニケーションの促進を図りエンゲージメントを向上させる ●社内のエンジニアリング、ビジネスチームの各チームと協力して、安定したサービス提供を行う ※従事すべき業務の変更の範囲:なし メンバー構成 PgM / PjM / Data Engineer / Software Engineer + Product開発チーム(PdM以下各メンバー) 主要な役割 ・プロジェクトにスクラム開発を適用(2週間のスプリント、バックログ管理にユーザーストーリーを適用) ・顧客からの要望を整理し、解決策を設計、提案 ・Product開発チームとのコミュニケーションをリード ・ドキュメンテーション化および、顧客への適切なタイミングでのレポーティング 開発環境 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

600万円~

東京都(千代田区)

Spring

Flask

Elasticsearch

Docker

Java

Kubernetes

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

MySQL

AWS

Terraform

Redis

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

IPO準備中

従業員数100名未満

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

Product / Back-End_Software Engineer

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

500~1,300万円

正社員

東京都(千代田区)

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 ●パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 ●データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 ●バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 ●収集したデータ、処理済みデータを保存●活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 ●センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 ●インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。 開発環境 ●クラウド:AWS ●開発言語:Kotlin、Python、TypeScript ●フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform ●SaaS:Auth0、Vercel

CSS

Elasticsearch

Docker

HTML

Figma

React

JavaScript

Snowflake

Microsoft Azure

Kubernetes

Kaggle

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

Product / Back-End_Software Engineer

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 ●パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 ●データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 ●バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 ●収集したデータ、処理済みデータを保存●活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 ●センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 ●インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。 開発環境 ●クラウド:AWS ●開発言語:Kotlin、Python、TypeScript ●フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform ●SaaS:Auth0、Vercel

500~1,300万円

東京都(千代田区)

CSS

Elasticsearch

Docker

HTML

Figma

React

JavaScript

Snowflake

Microsoft Azure

Kubernetes

Kaggle

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

Engineering Manager

エンジニアリングマネージャー(EM)

900~1,600万円

正社員

東京都(千代田区)

●チームのエンジニアの評価を通じたパフォーマンス向上とキャリア成長の支援 ●プロジェクト遂行に向けたリソースの調節 ●チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署との調整 ●効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ●下記のような業務における支援やレビュー ・Conataを構成するレコメンド・検索・広告配信エンジンや、プロフェッショナルサービスの各プロジェクトにおけるシステムの新コンポーネント・機能開発、継続的なパフォーマンス改善 ・効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ・負荷試験、セキュリティー対策 ・データベース設計 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS Backend:Kotlin, Redis, Elasticsearch, Micronaut, gRPC Frontend:TypeScript, React, Next.js, MySQL, Auth0 Data Platform:Python, Dagster, dbt, Airflow, Snowflake, Amazon Athena Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

Elasticsearch

Docker

React

自然言語処理

Snowflake

Microsoft Azure

GitHub Actions

Linux

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

Next.js

TypeScript

AWS

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

Engineering Manager

エンジニアリングマネージャー(EM)

正社員

●チームのエンジニアの評価を通じたパフォーマンス向上とキャリア成長の支援 ●プロジェクト遂行に向けたリソースの調節 ●チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署との調整 ●効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ●下記のような業務における支援やレビュー ・Conataを構成するレコメンド・検索・広告配信エンジンや、プロフェッショナルサービスの各プロジェクトにおけるシステムの新コンポーネント・機能開発、継続的なパフォーマンス改善 ・効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ・負荷試験、セキュリティー対策 ・データベース設計 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS Backend:Kotlin, Redis, Elasticsearch, Micronaut, gRPC Frontend:TypeScript, React, Next.js, MySQL, Auth0 Data Platform:Python, Dagster, dbt, Airflow, Snowflake, Amazon Athena Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

900~1,600万円

東京都(千代田区)

Elasticsearch

Docker

React

自然言語処理

Snowflake

Microsoft Azure

GitHub Actions

Linux

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

Next.js

TypeScript

AWS

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

Software Engineer

MLopsエンジニア

500~1,000万円

正社員

東京都(千代田区)

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

Elasticsearch

Docker

React

Snowflake

Kubernetes

Python

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Apache

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

Software Engineer

MLopsエンジニア

正社員

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

500~1,000万円

東京都(千代田区)

Elasticsearch

Docker

React

Snowflake

Kubernetes

Python

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Apache

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /

エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

通信sol_Project Manager

プロジェクトマネージャー(PM)

800万円~

正社員

東京都(千代田区)

概要 本ポジションは親会社である大手通信会社やグループ会社内のDX推進やAIを用いたプロジェクトに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、KDDIグループのシナジーの最大化/DX推進の横展開を目指していくポジションです。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン・戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・ QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 【開発環境】 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド:AWS, GCP, Azure 【プロジェクトマネジメントツール】 Jira / Confluence / Google Workspace / Miro / Looker Studio / Slack

Spring

DynamoDB

Docker

Java

Kubernetes

FastAPI

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

AWS

Slack

JIRA

Redis

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

IPO準備中

従業員数100名未満

通信sol_Project Manager

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

概要 本ポジションは親会社である大手通信会社やグループ会社内のDX推進やAIを用いたプロジェクトに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、KDDIグループのシナジーの最大化/DX推進の横展開を目指していくポジションです。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン・戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・ QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 【開発環境】 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド:AWS, GCP, Azure 【プロジェクトマネジメントツール】 Jira / Confluence / Google Workspace / Miro / Looker Studio / Slack

800万円~

東京都(千代田区)

Spring

DynamoDB

Docker

Java

Kubernetes

FastAPI

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

AWS

Slack

JIRA

Redis

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

IPO準備中

従業員数100名未満

Astemo株式会社

1450_TOPPAKO S4/HANAシステム導入・CPMシステム導入専任者 (CPM:Corporate Performance Management)【東京】

パッケージ導入・システム導入

640~920万円

正社員

東京都(中央区)

・詳細設計フェーズ:Global各サイトへの導入にあたり、標準テンプレートとのGAP分析、追加アドオン検討を社内関係者と相談しながら確定させる ・展開フェーズ:各拠点への導入サポート(インプリベンダーと共同で)、問題・課題の吸い上げと社内関係者と対応案の協議、実施、及びマスタ管理などの保守対応 ●入社後すぐの業務: ・入社後すぐは、S4またはCPMの業務フローとシステムのGT(Global Template)確認と習得を行います。 ・平行して、プロジェクト会議に参加いただき、課題の整理と対策の日程管理を行います。 ●入社1ヶ月以降: ・入社後1ヶ月以降は、プロジェクトのうちの各項目の分担を決定し、対応にあたっていただきます。 (例)新規導入会社の各種マスタ設定、各業務GTに対する適合調査と対応検討、周辺システムとの結合調査と対応検討、勘定科目設定、本番稼働に向けた業務部門との連携・課題検討 など ●2030年以降の業務: ・TOPPAKOプロジェクト完遂後は、財務部門の他の実務担当となるか、或いはシステム保守運用にあたっていただきます。 ●リモートワーク頻度/平均残業時間/出張頻度: ・主体はリモートワークとなります。週1回、本社に出社し、チームメンバーとF2Fの打合せを実施します。 ・平均残業時間は30時間/月程度が目安ですが、システム導入時のテスト時期や、海外会社との打合せがある場合、時間外が増加します。その場合は、フレックス勤務や代休などで対応いただきます。 ・今後、出張は導入拠点への説明や検討会議のための出張が時折発生することが想定されます。 【業務内容についての補足】 ・雇入れ直後:「求人内容」において、会社の定めた業務 ・変更後の範囲:会社の定める業務

育児支援制度あり

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

従業員数1000名以上

グローバル展開・海外拠点あり

1450_TOPPAKO S4/HANAシステム導入・CPMシステム導入専任者 (CPM:Corporate Performance Management)【東京】

パッケージ導入・システム導入

正社員

・詳細設計フェーズ:Global各サイトへの導入にあたり、標準テンプレートとのGAP分析、追加アドオン検討を社内関係者と相談しながら確定させる ・展開フェーズ:各拠点への導入サポート(インプリベンダーと共同で)、問題・課題の吸い上げと社内関係者と対応案の協議、実施、及びマスタ管理などの保守対応 ●入社後すぐの業務: ・入社後すぐは、S4またはCPMの業務フローとシステムのGT(Global Template)確認と習得を行います。 ・平行して、プロジェクト会議に参加いただき、課題の整理と対策の日程管理を行います。 ●入社1ヶ月以降: ・入社後1ヶ月以降は、プロジェクトのうちの各項目の分担を決定し、対応にあたっていただきます。 (例)新規導入会社の各種マスタ設定、各業務GTに対する適合調査と対応検討、周辺システムとの結合調査と対応検討、勘定科目設定、本番稼働に向けた業務部門との連携・課題検討 など ●2030年以降の業務: ・TOPPAKOプロジェクト完遂後は、財務部門の他の実務担当となるか、或いはシステム保守運用にあたっていただきます。 ●リモートワーク頻度/平均残業時間/出張頻度: ・主体はリモートワークとなります。週1回、本社に出社し、チームメンバーとF2Fの打合せを実施します。 ・平均残業時間は30時間/月程度が目安ですが、システム導入時のテスト時期や、海外会社との打合せがある場合、時間外が増加します。その場合は、フレックス勤務や代休などで対応いただきます。 ・今後、出張は導入拠点への説明や検討会議のための出張が時折発生することが想定されます。 【業務内容についての補足】 ・雇入れ直後:「求人内容」において、会社の定めた業務 ・変更後の範囲:会社の定める業務

640~920万円

東京都(中央区)

育児支援制度あり

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

従業員数1000名以上

グローバル展開・海外拠点あり

Astemo株式会社

ハコベル株式会社

ハコベル株式会社

事業横断フルスタックエンジニア/VPoT直下/生成AIフル活用で事業成長を支える!

データエンジニア

-

正社員

東京都(中央区)

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。 具体的には、以下のような業務に携わっていただきます: ・技術POCと新規領域の実装  -各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断 ・データ基盤・基盤システムの企画・構築  -複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進 ・認証・アカウント基盤の統一化  -既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築 ・プロダクト間連携の中間システム開発  -複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 ・技術スタック・ライブラリの選定・導入  -不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開 ・VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応  -技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案 こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等:  -Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go  -Frontend: TypeScript、React、Vue.js  -特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション  -DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【作業環境】 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている

PostgreSQL

React

Java

Rails

GitHub Actions

GitHub

Go

BigQuery

生成AI・LLM

Jenkins

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

Slack

CircleCI

Vue.js

Firebase

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

事業横断フルスタックエンジニア/VPoT直下/生成AIフル活用で事業成長を支える!

データエンジニア

正社員

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。 具体的には、以下のような業務に携わっていただきます: ・技術POCと新規領域の実装  -各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断 ・データ基盤・基盤システムの企画・構築  -複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進 ・認証・アカウント基盤の統一化  -既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築 ・プロダクト間連携の中間システム開発  -複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 ・技術スタック・ライブラリの選定・導入  -不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開 ・VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応  -技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案 こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等:  -Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go  -Frontend: TypeScript、React、Vue.js  -特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション  -DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【作業環境】 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている

-

東京都(中央区)

PostgreSQL

React

Java

Rails

GitHub Actions

GitHub

Go

BigQuery

生成AI・LLM

Jenkins

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

Slack

CircleCI

Vue.js

Firebase

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

ハコベル株式会社

ハコベル株式会社

サーバーサイドエンジニア/Ruby経験者歓迎!/マッチングサービス・軽貨物

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

-

正社員

東京都(中央区)

マッチングサービスとして提供している「ハコベル運送手配」の軽貨物領域における、バックエンド開発を、チームメンバーと協業しながら一気通貫でお任せします。 ハコベルではエンジニアも、プロダクトマネジャーやカスタマーサポートと共にヒアリング、オンボードなどを通した理解を大事にしています。 良い品質のプロダクト開発とユーザーの理解両方を通してユーザーの体験、提供できる価値を最大化できるようなアクションに共感できるような方を募集しています。 具体的には・・・ ・BizやPdMメンバーと連携し、担当プロダクトのビジョン、目標達成に向けての開発および運用 ・担当プロダクトがユーザーに提供する価値を理解し、その実現方法を検討・実践 ・TLと連携したプログラミング言語やフレームワーク、ライブラリの技術調査・選択 ・担当プロダクトの安定した運用と定期的な改善サイクルの実現 ●開発環境 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●配属組織 配属されるシステム開発部 軽貨物運送手配システムGは、6名のメンバーが在籍しています。 ▼在籍メンバー例 ・EM赤川 ・TL池松 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ●作業環境 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能

Node.js

AWS

Ansible

Nginx

PHP

Python

Google Cloud Platform(GCP)

NestJS

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

サーバーサイドエンジニア/Ruby経験者歓迎!/マッチングサービス・軽貨物

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

マッチングサービスとして提供している「ハコベル運送手配」の軽貨物領域における、バックエンド開発を、チームメンバーと協業しながら一気通貫でお任せします。 ハコベルではエンジニアも、プロダクトマネジャーやカスタマーサポートと共にヒアリング、オンボードなどを通した理解を大事にしています。 良い品質のプロダクト開発とユーザーの理解両方を通してユーザーの体験、提供できる価値を最大化できるようなアクションに共感できるような方を募集しています。 具体的には・・・ ・BizやPdMメンバーと連携し、担当プロダクトのビジョン、目標達成に向けての開発および運用 ・担当プロダクトがユーザーに提供する価値を理解し、その実現方法を検討・実践 ・TLと連携したプログラミング言語やフレームワーク、ライブラリの技術調査・選択 ・担当プロダクトの安定した運用と定期的な改善サイクルの実現 ●開発環境 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●配属組織 配属されるシステム開発部 軽貨物運送手配システムGは、6名のメンバーが在籍しています。 ▼在籍メンバー例 ・EM赤川 ・TL池松 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ●作業環境 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能

-

東京都(中央区)

Node.js

AWS

Ansible

Nginx

PHP

Python

Google Cloud Platform(GCP)

NestJS

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

ハコベル株式会社

ハコベル株式会社

カスタマーサクセス/物流DXシステム事業部・配車計画 配車管理

DevOpsエンジニア

-

正社員

東京都(中央区)

業務内容 「配車計画」「配車管理」の弊社プロダクトをベースに”迫る法改正への対応”及び、”中長期で本質的な物流現場の業務改革”を図るSaaSプロダクトのカスタマーサクセス業務をご担当いただきます。 既存のプロダクトの提案にとどまらず、プロダクト改善要望や関連プロダクトへの拡張を含めたニーズの発掘・深堀・課題解決・進化の実現を期待します。 具体的な業務内容 ・業務深掘り/ヒアリング └As-Isの業務フロー・運用実態を可視化し、To-Beを設計 ・導入計画/提案設計(プリセールス連携) └スコープ設定、成果物・体制・スケジュール合意、期待値調整 ・アルゴリズムを利用したシミュレーション業務 └データ分析の前処理としてデータフォーマットやテキストの整形 └データ分析プログラム実行,アルゴリズムのパラメータ調整 └データ分析の結果集計(SQL集計、レポートまとめ) ・データ変換設計/検証 └顧客の上流システムからデータインポートするための項目定義、変換ルール整理、テストデータ作成、エンジニア連携 └Excel/Sheets・GAS/VBA・SQLでの整形/突合を実務として遂行 ・オンボーディング/定着化 └操作説明会、トレーニング/運用設計、初期KPI(数値は案件により変動)の立ち上げ、エスカレーション/課題管理 ・継続的な活用支援 └利用状況のモニタリング、改善提案、アップセル/クロスセルの機会創出 ・社内連携 └PdM/開発と機能改善の要件化・優先度整理、営業とのアカウントプラン策定 ※導入期間は案件規模により変動(目安:2~3ヶ月)、現地訪問は必要に応じ実施 ・サービス提供スキームの構築 └事業スケールに向けサービス提供プロセス、スキームの整理を組織設計も含めて推進 雇入れ直後:物流DXシステム事業本部 変更の範囲:会社の定める業務 営業スタイル ・商談方法:対面2割 / オンライン8割(案件状況により変動・出張あり) ・担当顧客:大手メーカー、メーカー系物流子会社、3PL、倉庫会社 等

VBA

PostgreSQL

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

カスタマーサクセス/物流DXシステム事業部・配車計画 配車管理

DevOpsエンジニア

正社員

業務内容 「配車計画」「配車管理」の弊社プロダクトをベースに”迫る法改正への対応”及び、”中長期で本質的な物流現場の業務改革”を図るSaaSプロダクトのカスタマーサクセス業務をご担当いただきます。 既存のプロダクトの提案にとどまらず、プロダクト改善要望や関連プロダクトへの拡張を含めたニーズの発掘・深堀・課題解決・進化の実現を期待します。 具体的な業務内容 ・業務深掘り/ヒアリング └As-Isの業務フロー・運用実態を可視化し、To-Beを設計 ・導入計画/提案設計(プリセールス連携) └スコープ設定、成果物・体制・スケジュール合意、期待値調整 ・アルゴリズムを利用したシミュレーション業務 └データ分析の前処理としてデータフォーマットやテキストの整形 └データ分析プログラム実行,アルゴリズムのパラメータ調整 └データ分析の結果集計(SQL集計、レポートまとめ) ・データ変換設計/検証 └顧客の上流システムからデータインポートするための項目定義、変換ルール整理、テストデータ作成、エンジニア連携 └Excel/Sheets・GAS/VBA・SQLでの整形/突合を実務として遂行 ・オンボーディング/定着化 └操作説明会、トレーニング/運用設計、初期KPI(数値は案件により変動)の立ち上げ、エスカレーション/課題管理 ・継続的な活用支援 └利用状況のモニタリング、改善提案、アップセル/クロスセルの機会創出 ・社内連携 └PdM/開発と機能改善の要件化・優先度整理、営業とのアカウントプラン策定 ※導入期間は案件規模により変動(目安:2~3ヶ月)、現地訪問は必要に応じ実施 ・サービス提供スキームの構築 └事業スケールに向けサービス提供プロセス、スキームの整理を組織設計も含めて推進 雇入れ直後:物流DXシステム事業本部 変更の範囲:会社の定める業務 営業スタイル ・商談方法:対面2割 / オンライン8割(案件状況により変動・出張あり) ・担当顧客:大手メーカー、メーカー系物流子会社、3PL、倉庫会社 等

-

東京都(中央区)

VBA

PostgreSQL

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

ハコベル株式会社

ハコベル株式会社

PdM・プロダクトマネージャー/物流DXサービス(トラック簿・トラックマネージャー)

プロダクトマネージャー(PdM)

-

正社員

東京都(中央区)

物流DXサービス(トラック簿・トラックマネージャー)において、「何を作るか」「なぜ作るか」に責任を持ち、プロダクトの成功をリードしていただきます。 ●具体的な業務内容 ・プロダクトのビジョン・戦略の策定とロードマップへの落とし込み ・顧客ヒアリング・ユーザーリサーチに基づく課題発見と要求仕様の策定 ・PRD(プロダクト要求仕様書)の作成と関係者への共有・合意形成 ・エンジニア・デザイナーと協働した開発推進とプロジェクトマネジメント ・KPIの設計・モニタリングとデータ分析に基づくプロダクト改善 ・物流DX市場の動向・競合サービスの調査分析 ・リリース後のユーザーフィードバック収集とグロース施策の推進 ●業務内容 雇入れ直後:プロダクト開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●作業環境 ・コミュニケーション: Slack, Notion ・生成AI:Gemini、Claude ・その他ツール: figma ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能

Figma

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

PdM・プロダクトマネージャー/物流DXサービス(トラック簿・トラックマネージャー)

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

物流DXサービス(トラック簿・トラックマネージャー)において、「何を作るか」「なぜ作るか」に責任を持ち、プロダクトの成功をリードしていただきます。 ●具体的な業務内容 ・プロダクトのビジョン・戦略の策定とロードマップへの落とし込み ・顧客ヒアリング・ユーザーリサーチに基づく課題発見と要求仕様の策定 ・PRD(プロダクト要求仕様書)の作成と関係者への共有・合意形成 ・エンジニア・デザイナーと協働した開発推進とプロジェクトマネジメント ・KPIの設計・モニタリングとデータ分析に基づくプロダクト改善 ・物流DX市場の動向・競合サービスの調査分析 ・リリース後のユーザーフィードバック収集とグロース施策の推進 ●業務内容 雇入れ直後:プロダクト開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●作業環境 ・コミュニケーション: Slack, Notion ・生成AI:Gemini、Claude ・その他ツール: figma ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能

-

東京都(中央区)

Figma

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

ハコベル株式会社

ハコベル株式会社

カスタマーサクセス/物流DXシステム事業部/CS経験者

カスタマーサクセスエンジニア

-

正社員

東京都(中央区)

24年11月にM&Aにより承継した「トラック簿」や25年2月に承継を予定している「トラッカーズマネージャー」といった物流現場の改革を図るSaaSプロダクトのカスタマーサクセス業務をご担当いただきます。 ●具体的な業務内容 ・営業が開拓した顧客の業務深掘りと現地視察による課題抽出 └お客様の業務や現場課題を正しく理解するために、初期段階から現地視察や詳細なヒアリングを行います。業務フローや運用実態を把握し、課題の解像度を高めるところからスタートします ・営業メンバーとの連携と導入計画・提案設計 └営業チームと連携し、お客様の業務特性や導入スケジュールに応じた提案を行います。CSチームも商談同席の機会もあります ・契約後のオンボーディングおよび導入支援の伴走 └導入決定後は、2ヶ月〜3ヶ月ほどの期間でプロダクト定着を支援します。現場運用に沿った導入支援を設計・実行し、スムーズな立ち上げと成果創出を実現します。 ・利用開始後の顧客課題やニーズの把握、フィードバックヒアリング └プロダクト利用が開始された後も、継続的にお客様と接点を持ち、現場の悩みや要望をタイムリーに把握します。改善点を明確化しながら、長期的な活用を支援を行います ・プロダクトチームとの連携による機能改善提案 お客様の声を一次情報として社内に還元します。PdMなどと連携し、改善提案や新機能の企画に携わることもあります ●営業スタイル ・商談方法:対面2割/オンライン8割 ・担当顧客の詳細(業界や規模感):大手メーカー、メーカー物流子会社、3PL事業者、倉庫会社、運送会社等 ●キャリアパス 成長中の組織のため、実績次第で様々な機会に挑戦出来ます ・チームリーダー、マネージャー等カスタマーサクセス組織のリード ・IS/FS/Bizdev/PdM/その他新設チームへの異動

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

カスタマーサクセス/物流DXシステム事業部/CS経験者

カスタマーサクセスエンジニア

正社員

24年11月にM&Aにより承継した「トラック簿」や25年2月に承継を予定している「トラッカーズマネージャー」といった物流現場の改革を図るSaaSプロダクトのカスタマーサクセス業務をご担当いただきます。 ●具体的な業務内容 ・営業が開拓した顧客の業務深掘りと現地視察による課題抽出 └お客様の業務や現場課題を正しく理解するために、初期段階から現地視察や詳細なヒアリングを行います。業務フローや運用実態を把握し、課題の解像度を高めるところからスタートします ・営業メンバーとの連携と導入計画・提案設計 └営業チームと連携し、お客様の業務特性や導入スケジュールに応じた提案を行います。CSチームも商談同席の機会もあります ・契約後のオンボーディングおよび導入支援の伴走 └導入決定後は、2ヶ月〜3ヶ月ほどの期間でプロダクト定着を支援します。現場運用に沿った導入支援を設計・実行し、スムーズな立ち上げと成果創出を実現します。 ・利用開始後の顧客課題やニーズの把握、フィードバックヒアリング └プロダクト利用が開始された後も、継続的にお客様と接点を持ち、現場の悩みや要望をタイムリーに把握します。改善点を明確化しながら、長期的な活用を支援を行います ・プロダクトチームとの連携による機能改善提案 お客様の声を一次情報として社内に還元します。PdMなどと連携し、改善提案や新機能の企画に携わることもあります ●営業スタイル ・商談方法:対面2割/オンライン8割 ・担当顧客の詳細(業界や規模感):大手メーカー、メーカー物流子会社、3PL事業者、倉庫会社、運送会社等 ●キャリアパス 成長中の組織のため、実績次第で様々な機会に挑戦出来ます ・チームリーダー、マネージャー等カスタマーサクセス組織のリード ・IS/FS/Bizdev/PdM/その他新設チームへの異動

-

東京都(中央区)

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

人気の職種・スキルから求人探してみる

株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AI

システム開発エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

450~700万円

正社員

東京都(中央区)

● 募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

AWS

MySQL

機械学習

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Microsoft Azure

MLOps

GitLab

Backlog

Rust

JavaScript

Slack

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

システム開発エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

● 募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

450~700万円

東京都(中央区)

AWS

MySQL

機械学習

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Microsoft Azure

MLOps

GitLab

Backlog

Rust

JavaScript

Slack

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AI

システム開発エンジニア(リーダー候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

600~900万円

正社員

東京都(中央区)

●募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

AWS

Python

GitHub

Rust

JavaScript

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Slack

Backlog

MLOps

研修・勉強会あり

フルリモート(出社なし)

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

システム開発エンジニア(リーダー候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

600~900万円

東京都(中央区)

AWS

Python

GitHub

Rust

JavaScript

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Slack

Backlog

MLOps

研修・勉強会あり

フルリモート(出社なし)

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AI

機械学習エンジニア(リーダー候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

600~900万円

正社員

東京都(中央区)

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

AWS

TensorFlow

PyTorch

機械学習

GitHub

Docker

C++

Go

Rust

Microsoft Azure

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

転勤なし

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

機械学習エンジニア(リーダー候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

600~900万円

東京都(中央区)

AWS

TensorFlow

PyTorch

機械学習

GitHub

Docker

C++

Go

Rust

Microsoft Azure

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

転勤なし

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AI

リード機械学習エンジニア(LLM専任担当)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

900~1,300万円

正社員

東京都(中央区)

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

GitLab

Rust

Docker

自然言語処理

JavaScript

Microsoft Azure

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

生成AI・LLM

Backlog

PyTorch

TensorFlow

AWS

Slack

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

転勤なし

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

リード機械学習エンジニア(LLM専任担当)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

900~1,300万円

東京都(中央区)

GitLab

Rust

Docker

自然言語処理

JavaScript

Microsoft Azure

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

生成AI・LLM

Backlog

PyTorch

TensorFlow

AWS

Slack

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

転勤なし

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社FLUX

株式会社FLUX

e_DV221 プロダクトマネージャー(Head of Product候補)

プロダクトマネージャー(PdM)

1,200~2,500万円

正社員

東京都(港区)

PdMとして、以下のような業務に幅広く携わっていただきます。 ▼短期的に任せたい業務(立ち上げフェーズ) ・FLUXのプロダクト、事業環境を踏まえたプロダクト戦略の設計 ・現場メンバーへの業務課題ヒアリング └ 実務フローやペインポイントの把握 ・ プロダクト構想・コンセプト設計(どの課題をどう解くか) └ 解決すべき優先課題の明確化 ・プロトタイピングや仕様策定(要件定義・画面設計など) └ 開発初期フェーズにおける仮説設計・ユーザーストーリーの作成・Coding Agentによる実装 ▼中長期的に任せたい業務(成長・改善フェーズ) ・プロダクトKPIの設計と改善サイクル推進 └ ユーザーデータや業務指標に基づいた仮説検証と改善活動 ・ 現場・事業部門との中長期的な連携を通じた、プロダクト戦略の立案と実行 └ 将来的なSaaS化の可能性も含めた、プロダクトの進化をリード ・開発、現場、経営層など、異なる専門性やバックグラウンドを持つステークホルダーのハブとなり、共通のゴールに向けてチームを牽引・結束させる役割 ・全業務AI Agent化の責任者

生成AI・LLM

自然言語処理

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

e_DV221 プロダクトマネージャー(Head of Product候補)

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

PdMとして、以下のような業務に幅広く携わっていただきます。 ▼短期的に任せたい業務(立ち上げフェーズ) ・FLUXのプロダクト、事業環境を踏まえたプロダクト戦略の設計 ・現場メンバーへの業務課題ヒアリング └ 実務フローやペインポイントの把握 ・ プロダクト構想・コンセプト設計(どの課題をどう解くか) └ 解決すべき優先課題の明確化 ・プロトタイピングや仕様策定(要件定義・画面設計など) └ 開発初期フェーズにおける仮説設計・ユーザーストーリーの作成・Coding Agentによる実装 ▼中長期的に任せたい業務(成長・改善フェーズ) ・プロダクトKPIの設計と改善サイクル推進 └ ユーザーデータや業務指標に基づいた仮説検証と改善活動 ・ 現場・事業部門との中長期的な連携を通じた、プロダクト戦略の立案と実行 └ 将来的なSaaS化の可能性も含めた、プロダクトの進化をリード ・開発、現場、経営層など、異なる専門性やバックグラウンドを持つステークホルダーのハブとなり、共通のゴールに向けてチームを牽引・結束させる役割 ・全業務AI Agent化の責任者

1,200~2,500万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

自然言語処理

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

NSW株式会社

NSW株式会社

スマートプロダクト(IoTアプリ開発/PL)

IoTエンジニア

600~800万円

正社員

東京都(渋谷区南平台町)

IoT・M2Mを通した製造業DXを実現するために、データの蓄積・見える化からデータと機械学習・統計的手法ソリューションの連携、IoTプラットフォームの構築まで、PLとしてプロジェクトをリードしていただきます。 当社では、IoT・M2M領域における「スマートプロダクト」を通した顧客企業のDX推進に注力しています。 具体的には、顧客の実態に即したIoT・M2Mプラットフォームのカスタマイズ導入(既存の機械や機器にIoT技術を導入することで、遠隔監視やデータ収集を可能にし、付加価値を高めるソリューション※例えば監視体制のDX化やモニタリングプロセスの自動化・稼働率改善に向けた自動化)を様々な業界に対し提供しています)等を実現することで、大手顧客の顧客企業のDXを支援していきます。 本ポジションでは、IoTプラットフォーム開発のプロジェクトリーダー(PL)として、要件定義から開発・運用フェーズまで一貫してプロジェクトを牽引していただける方を募集します。 具体的な業務内容 スマートプロダクトにおけるIoTアプリ(Web/モバイル)の開発PLとして、以下の業務をご担当いただきます: ・顧客との要件定義、仕様設計、開発スコープの明確化 ・アプリ開発におけるクラウド基盤(AWS・Azure)構築に伴うアーキテクチャの設計 ・プロジェクト全体の進行管理(品質・コスト・納期) ・開発メンバー(社内・パートナー含む)への指示・レビュー・調整 ・UI/UXやアーキテクチャ設計への技術的アドバイス ・運用・改善フェーズにおける継続的な機能提案・改善 体制規模 東京拠点は40名体制のセクション、各プロジェクトは数千万~1億程度の規模となり、PM・PL・メンバーにて組成されます。 PL候補メンバーは案件規模の小さいPJからご参画いただき、OJTベースでPLとしてのいろはをキャッチアップいただく想定です。 ※福岡・広島・大阪拠点もございます。 顧客について 大手~中堅企業様を中心として、プライムのお取引企業になります。

AWS

機械学習

Microsoft Azure

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

上場企業

スマートプロダクト(IoTアプリ開発/PL)

IoTエンジニア

正社員

IoT・M2Mを通した製造業DXを実現するために、データの蓄積・見える化からデータと機械学習・統計的手法ソリューションの連携、IoTプラットフォームの構築まで、PLとしてプロジェクトをリードしていただきます。 当社では、IoT・M2M領域における「スマートプロダクト」を通した顧客企業のDX推進に注力しています。 具体的には、顧客の実態に即したIoT・M2Mプラットフォームのカスタマイズ導入(既存の機械や機器にIoT技術を導入することで、遠隔監視やデータ収集を可能にし、付加価値を高めるソリューション※例えば監視体制のDX化やモニタリングプロセスの自動化・稼働率改善に向けた自動化)を様々な業界に対し提供しています)等を実現することで、大手顧客の顧客企業のDXを支援していきます。 本ポジションでは、IoTプラットフォーム開発のプロジェクトリーダー(PL)として、要件定義から開発・運用フェーズまで一貫してプロジェクトを牽引していただける方を募集します。 具体的な業務内容 スマートプロダクトにおけるIoTアプリ(Web/モバイル)の開発PLとして、以下の業務をご担当いただきます: ・顧客との要件定義、仕様設計、開発スコープの明確化 ・アプリ開発におけるクラウド基盤(AWS・Azure)構築に伴うアーキテクチャの設計 ・プロジェクト全体の進行管理(品質・コスト・納期) ・開発メンバー(社内・パートナー含む)への指示・レビュー・調整 ・UI/UXやアーキテクチャ設計への技術的アドバイス ・運用・改善フェーズにおける継続的な機能提案・改善 体制規模 東京拠点は40名体制のセクション、各プロジェクトは数千万~1億程度の規模となり、PM・PL・メンバーにて組成されます。 PL候補メンバーは案件規模の小さいPJからご参画いただき、OJTベースでPLとしてのいろはをキャッチアップいただく想定です。 ※福岡・広島・大阪拠点もございます。 顧客について 大手~中堅企業様を中心として、プライムのお取引企業になります。

600~800万円

東京都(渋谷区南平台町)

AWS

機械学習

Microsoft Azure

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

上場企業

1
15
16
17
46

東京都×詳しい条件で求人を探してみる

ソフトウェア開発

条件を変えて求人を探してみる