東京都 従業員数100名未満のITエンジニア求人・転職情報

AIBC(AI Business Center)の創設期メンバーとして、以下いずれかの業務を中心に、能力・志向に応じてお任せします。 マネージャ/サブマネージャ ・AIBCの立ち上げおよび業務プロセス設計 ・自社AIプロダクトの運用支援体制の構築・マネジメント ・オペレーション業務の標準化・効率化推進(マニュアル化、ナレッジ整備など) ・業務分析に基づいたプロダクト改善提案 ・チームマネジメント(業務KPI設計・評価・人材育成) メンバー ・クライアント企業への自社AIアプリ導入支援(サポート窓口/マスタ整備/業務代行) ・オペレーション業務(テストケース整理・生成/ログ集計/各種設定支援など) ・FAQ整備や業務フローの改善活動 ・顧客との定期接点や問い合わせ対応

配属先・ポジション 【開発部/リードスタッフ～シニアスタッフ(一般エンジニア)】 自社プロダクトの開発・提供、新規プロダクト開発を担う部門。管理職2名、エンジニア10名の構成。スペシャリストに位置付けられ、以下の役割を担います。 仕事内容 ・自社製品のデータベース設計の維持管理 ・アジャイル開発によって日々発生する各種のデータベース設計変更のとりまとめ、アプリケーションバージョンアップ時の移行スクリプトの作成及び検証 ・インデックス設定等によるデータベース性能改善 ・データベース設計の知見から、製品設計への提案やフィードバック

配属先・ポジション 【AI研究部/アソシエイトマネージャー】 AI技術に先行研究および自社プロダクトの開発を担う部門。管理職1名、エンジニア5名の構成。博士号を持つアソシエイトプロフェッサーが在籍し、産学連携を推進。 仕事内容 生成AI/大規模言語モデル(LLM)を活用したシステム開発プロジェクトへの参画・FastAPIを用いた品質重視のREST API設計・実装・運用。　 ・生成AI/LLMを活用した新機能の企画・開発・改善　 ・pytestやPlaywrightを使ったユニットテスト・E2Eテストの設計/実装　 ・mypy・ruff などによる型チェック/Lint/静的解析によるコードクオリティ維持　 ・AWS(EC2・Lambda・S3・RDSなど)を活用したクラウドインフラ設計・構築・運用 ・生成AIによる業務自動化システム(電話応対・チャット応答・議事録など)構築 ・言語:Python3 ・フレームワーク:FastAPI ・開発ツール:mypy、ruff、uv、VSCode、GitHub Copilot ・バージョン管理:Git / GitHub ・テスト:pytest、Playwright など ・CI/CD:GitHub Actions、AWS CodePipeline ・インフラ:AWS(EC2 / Lambda / S3 / RDS …)

配属先・ポジション 開発部/アソシエイトプロッフェッサー(高度専門職候補) 自社プロダクトの開発・提供、新規プロダクト開発を担う部門。管理職2名、エンジニア10名の構成。スペシャリストに位置付けられ、以下の役割を担います。 仕事内容 自社開発プロダクトの技術進化をスペシャリストとしてリードし、中核機能を自らの技術で実現化します。 ・Rust/Reactを用いた自社プロダクトの中核機能の設計・開発・改善 ・LLM・エッジAI・クラウド連携などの先端領域でのPoCや技術検証 ・深い技術専門性でプロダクトにコミットし、仕様提案から設計・実装・改善まで一貫関与を通じ、自己の技術をプロダクトへ反映 ・ドメイン理解にもとづいた仕様提案と要件整理 ・顧客業務やコンサルチームとの連携を通じたプロダクトの現場適応性の向上 ・アーキテクチャ/技術方針の見直し提案・実装 ・クラウド・インフラとの統合的な設計/CI・CD環境の整備 開発部の技術スタック ・言語:Rust, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク:React, Electron, actix-web ・データベース:PostgreSQL, Redis ・プロジェクト管理:GitHub, Wrike ・その他:クラウド(AWS/GCP), CI/CD, Docker など

本ポジションは、アミフィアブルが自社開発しているAI搭載テスト工程自動化プラットフォーム「Esplat」を使ったテスト工程自動化プロジェクトの推進・デリバリーを担います。 「Esplat」は単なるテスト自動化ツールではありません。システム設計書をインプットするだけで、テスト仕様書の出力からテストケース生成、期待値生成、テスト実行、テスト検証まで、『テスト工程全体』を自動化する特許取得済み(特許第6902814号)の革新的プラットフォームです。金融機関やインフラ系企業など、高度な信頼性が要求される大規模システム開発において高い評価を獲得し、深刻化するIT人材不足という社会課題の解決に貢献しています。 ポジションでは、日々進化する生成AI技術を取り込み続ける「Esplat」を利用したクライアントのシステム開発プロセス変革を担っていただきます。クライアントのシステム開発プロセスにうまく「Esplat」を適応させ、自動化範囲を拡張させて効率化を図ることがミッションです。プロジェクトオーナーの元で、クライアントである大手金融機関や、インフラ系企業などのミッションクリティカルな業務システムへの「Esplat」の実装を推進していただきます。本ポジションは「Esplat」の設計書の記述、「Esplat」の操作オペレーション、テスト計画、テストケース、テストデータの生成、手動テスト実行、エラー解析、等テスト実行に関わる実務を担ってもらいます。当社のITエンジニア、AIエンジニア、コンサルタントとのコラボレーションも多く、テスト業務だけにとどまらず、知見を広げてステップアップしていただくことも可能です。 あなたの貢献が、日本のIT業界が直面する人材不足に対する課題解決の鍵となります。自己成長と社会貢献を同時に実現できる、まさに「AI時代の価値創造」の中心で活躍できるポジションです。

配属先・ポジション 【開発部/アソシエイトマネージャー(管理職候補)】 自社プロダクトの開発・提供、新規プロダクト開発を担う部門。管理職2名、エンジニア10名の構成。 仕事内容 当社プロダクト『Esplat』は日進月歩で進化し、顧客の課題や利用環境も変化します。担当顧客、社内のエンジニアやコンサルタントと協働し、Esplatの安定稼働と収益確保を担います。 ・顧客に導入したEsplatの品質、コスト、改修事項のデリバリー ・Esplatに関する技術・品質向上のための課題抽出と改善活動への参画 ・顧客の改修要望やフィードバックに関する社内エンジニア、コンサルタントとの連携 ・経験や事業の成長ステージに応じ、チーム内でのリーダーシップ発揮やメンバーの技術支援、次期後継者の育成 開発部の技術スタック ・言語:Rust, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク:React, Electron, actix-web ・データベース:PostgreSQL, Redis ・プロジェクト管理:GitHub, Wrike ・その他:クラウド(AWS/GCP)、CI/CD、Docker など

Next.jsを用いた堅牢なビジュアル管理コンソールの開発を牽引するとともに、Figma等のデザインデータから実コードへシームレスに連携する、デザイントークン/デザインシステムの仕組みを強固に設計・実装していただきます。 構造的な課題と向き合うポイント ・ビジュアル画面エディタの構築: コンポーネントをパズルのように配置し、入力バリデーション(Zod等)を噛ませて正しいJSONスキーマを生成・保存する、高度な対話型管理ツールの設計。 ・拡張性の高いマルチテナント・テーマ設計: クライアント企業のブランド変更やダークモード対応、さらにはデバイス別(iPad/スマホ等)の出し分けやアクセシビリティ担保を容易にするトークンシステムの開発。 ・境界を越えた開発への関与: UI/UXデザイナーと強固に連携し、Figmaの設計変更からコードへのデプロイまでを半自動化する、開発者体験(Developer Experience)の最適化。 ●具体的な業務 ・Next.js / React を用いた管理コンソールのビジュアルフロントエンドおよびエディタ機能の開発。 ・デザイナーと連携した、全プラットフォーム共通のデザインシステムおよびデザイントークンの策定と設計。 ・Zod等のスキーマ検証ライブラリを用いた、動的入力の整合性担保と堅牢なバリデーションの実装。 ・各種CRUD、テナントごとの詳細なロール/招待権限、編集変更履歴(監査ログ用)の設計・開発。 ・BFF(Node.js)やAWS、CI/CD周りなどの技術領域(インフラ二番手)への自発的な越境。 ●開発環境 ・Frontend: React, Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Storybook, Zod / Hook Form ・Design Integration: Figma Variables, Style Dictionary (Design Tokens) ・Monorepo / Build: Turbo / Yarn Workspaces, Vite ・Infrastructure: AWS (BFF連携), GitHub Actions ・AI & Collaboration: Claude Code, Cursor, Figma, Slack, Notion ●最初の6〜12ヶ月で期待すること ・最初の3ヶ月: プラットフォーム内のデザインシステム定義とNext.js管理ツールの構造をキャッチアップし、既存コンポーネントのUI品質改善や、エディタへの新機能追加を単独で遂行できる。 ・6ヶ月時点: デザインシステムから各デバイスへのトークン配信を自動化し、Figmaとの連携を強固にする仕組みの設計・リリースをリードしている。 ・12ヶ月時点: テナント管理者向けの「直感的に操作できる管理コンソール」のUI設計およびコンポーネント構造の刷新案を提示し、Next.js・BFFをまたいだ機能変更をオーナーシップを持って牽引している。 ●変更の範囲 会社の定める業務

●業務内容 Node.js(TypeScript)を用いた超高速・高セキュアなBFF開発、データ構造設計(GraphQL/RDB)、およびIaCによる信頼性の高いAWSインフラ構築・本番移行をオーナーシップを持って牽引していただきます。 構造的な課題と向き合うポイント ・マルチテナント&スキーマバージョニング設計: テナントごとに異なるUI定義やパーソナライズ要件を安全に分離し、APIやUIスキーマのバージョン不一致による障害をゼロにする、柔軟かつ型安全な配信スキーマを設計します。 ・エンタープライズ基準のセキュリティ&接続性: 大規模企業の厳格なセキュリティ監査に耐えうる、認可制御、APIゲートウェイ構成、および安全なバックエンドシステムとの統合(GraphQLフェデレーション等)を主導します。 ・検証から本番(AWS)へのシームレスな移行設計: 動作確認用のステージング環境から、超可用性が担保されたAWS(Fargate/Aurora)環境へのゼロダウンタイム移行・監視体制(可観測性)の整備を行います。 ●具体的な業務 ・Node.js / TypeScriptを用いたBFF(Backend for Frontend)のAPI設計・開発。 ・UIスキーマ配信、キャッシュ戦略、データモデリングの設計。 ・AWS上へのセキュアかつスケーラブルなコンテナ/データサーバー基盤(Fargate, Aurora PostgreSQL等)の構築。 ・Terraform等を用いたInfrastructure as Code (IaC)の整備とCI/CDの自動化。 ・ログ、メトリクス、分散トレースを通じたシステムの可観測性(Datadog等)の向上。 ●開発環境 ・Backend / API: Node.js, TypeScript, GraphQL / REST, Express / NestJS ・Infrastructure: AWS (ECS/Fargate, Lambda, API Gateway, Aurora PostgreSQL, RDS, IAM) ・Provisioning / CI/CD: Terraform, GitHub Actions ・Database: PostgreSQL ・Monitoring: Datadog / OpenTelemetry, CloudWatch ・AI & Collaboration: Claude Code, Cursor, Figma, Slack, Notion ●最初の6〜12ヶ月で期待すること ・最初の3ヶ月: プラットフォーム全体のBFF設計とデータフローを把握し、既存のAPIエンドポイント追加やスキーマ修正を自ら設計してリリースできる。 ・6ヶ月時点: 1つ以上の重要モジュール(認可、外部接続など)のアーキテクチャ設計をリードし、AWS上で可用性とスケーラビリティを担保したインフラを独力で再構成・自動化できる。 ・12ヶ月時点: クライアントとのセキュリティ監査を主導し、プラットフォームの移行・ロードマップ策定、チームの技術力引き上げに影響を与えるコアメンバーとして活躍している。 ●変更の範囲 会社の定める業務

クライアントシステム(Web / WebView / Native)におけるSDUIアーキテクチャの要となる描画レイヤー(Renderer)の実装、およびクライアント全体の設計・パフォーマンス最適化をリードしていただきます。 ●構造的な課題と向き構造 ・Web/Native両対応の共通描画エンジン設計: 同一のUIスキーマから、React(WebView)とReact Nativeの両面で最適化されたコンポーネントを動的に生成する、一貫性のあるレンダリング設計を行います。 ・極限の表示パフォーマンス最適化: 動的UI生成に伴う表示遅延、無駄な再描画(Re-render)、リスト描画のバグを徹底的に排除し、エンタープライズ製品に求められるネイティブ品質の体感速度とレスポンスを実現します。 ・堅牢なフォールトトレランスと後方互換性: サーバー側から不整合なスキーマや古いアプリが未対応のコンポーネント定義が配信された際、アプリをクラッシュさせることなく、安全にフォールバック・描画を継続する防壁ロジックを設計します。 ●具体的な業務 ・Web(React/Next.js)およびモバイル(React Native)のフロントエンド設計・実装。 ・SDUIレンダリングプラットフォームの設計およびコンポーネント抽象化。 ・描画スピード、メモリ効率、データ同期(WebSoket等による動的更新)のパフォーマンス改善。 ・既存のエンタープライズアプリ(ネイティブ環境)へのSDKとしてのインテグレーション支援。 ・コードレビュー、UI/UX品質の基準策定、および技術的アプローチの選定のリード。 ●開発環境 ・Frontend / Mobile: React, React Native, TypeScript, Storybook ・Tools / Build: Vite, Metro, Xcode, Android Studio ・API / Protocol: REST API, GraphQL, WebSockets, JSON Schema ・CI/CD: GitHub Actions ・AI & Collaboration: Claude Code, Cursor, Figma, Slack, Notion ●最初の6〜12ヶ月で期待すること ・最初の3ヶ月: プラットフォーム全体のSDUI設計思想および既存のWebView・Reactコンポーネントの構造を理解し、新規コンポーネントの追加や表示パフォーマンスの改善を自立して推進できる。 ・6ヶ月時点: React Nativeを用いたモバイルネイティブレンダリング層の設計判断を主導し、不整合防止などのエラーハンドリングや後方互換設計の仕組みを自ら定義・実装できる。 ・12ヶ月時点: クライアントチームの技術リードとして、他エンジニアの指導、デザインシステムチームやバックエンド(BFF)チームとのAPI要件定義を統括し、大規模導入ロードマップを牽引している。 ●変更の範囲 会社の定める業務

本ポジションでは、RAGやMCP環境の構築、マルチモーダルAIを中心に、技術選定から設計・開発まで幅広く担当いただきます。 PoC(技術検証)からリリースまで携わりながら、将来的にはAIソリューション開発の中核メンバーとしてプロジェクトを推進していただくことを期待しています。 【業務内容】 ・RAG環境の設計・構築 ・企業向けAI基盤・ナレッジ活用基盤の開発 ・顧客課題の整理および要件定義 ・システムアーキテクチャの設計 ・プロジェクト推進およびチームリード

JR西日本グループの内製開発チームにおいて、エンジニアリングの実行責任を持ち、組織戦略策定・プロジェクトリード・チームビルディングなどを担当していただきます。 また、外注依存から脱却し、グループ内にプロダクト開発のケイパビリティを根付かせる推進役も担っていただきます。 <エンジニアリングマネジメント> ・エンジニア・デザイナー・QAなどのリソースアロケーションと生産性管理 ・プロセス改善・自動化・コミュニケーションなどチームの生産性を上げる取り組みの推進 ・メンバーの育成・採用 <ビジネス・ステークホルダー連携> ・POやPdMとの要件定義・優先度調整 ・本社側への進捗報告・課題共有 サービス概要 ・WESTER https://wester.jr-odekake.net/ ・tabiwaトラベル https://app.tabi-wester.westjr.co.jp/tabiwaTravelTab?region_id=20 現状の課題 これまで JR西日本グループが手掛けてきたシステムはほとんどが外注での開発であり、またそれぞれ独立的に開発しているため、技術がバラバラでレガシーな部分も多く残っています。 また、扱うシステム数が膨大であり、すべてを内製化することは現実的でないため、内部人員による開発、業務委託多数の混成チームによる開発、要件やアーキテクチャは握りつつ開発は委託する技術の手の内化など、様々な形で適切なアプローチを行う必要があります。 この現状を打破すべく、システム・組織を両面から牽引できるリーダーを求めています。 私たち(TRAILBLAZER)について 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 ・TRAILBLAZERの従業員インタビュー https://recruit.trail-blazer.co.jp/jobs/ ・TRAILBLAZERのSTORY https://recruit.trail-blazer.co.jp/stories/ TRAILBLAZERのMVV ●MISSION GO WILD WEST! ●VISION 日本はいつも西から変わる ●VALUE 伸びしろしかない 西からいこか はよやろう WE ARE HIRING! JR西日本グループのアセットを活用し、課題先進地域で社会的インパクトある仕事に挑戦できます。 組織拡大フェーズで、多様な仲間と共に成長できる環境です。 参考 ≪プロダクト開発にかかわる事業や役割について≫ ・https://recruit.trail-blazer.co.jp/stories/crosstalk/212/ ・https://www.talent-book.jp/trailblazer/knowhows/55265

役割・ミッション 〜経営・開発・事業部を繋ぎ、全社的なAI/AX化を完遂する責任者直下のポジション〜 AIネイティブチームの責任者直下で、プロダクト開発チーム(フィリピン拠点)と社内各事業部の間に立ち、現場でのAI導入・PoC検証・業務定着化の完遂を推進いただきます。 各事業現場と密に連携を取り、日常業務に潜む課題やオペレーション上の「不」を能動的に発掘・抽出。 最新のAI技術を活用した解決策を自ら企画・試行し、現場へのデプロイからフィリピン開発チームとの協働によるプロダクト機能化・サービス化までをボトムアップで牽引するリードをお任せします。 単なる指示された機能の実装やトップダウンの業務改善にとどまらず、現場の解像度の高いニーズを起点にスピーディーなPoC検証を回し、将来的なプロダクト外販・新事業化を見据えた社内実証を力強く推進していただきます。 具体的な業務内容 事業現場における「不」の発見・課題抽出とAIソリューションの提案 ・各事業部の実業務プロセスに入り込み、ボトルネックや手作業の課題「不」を能動的にヒアリング・発掘 ・最新AI/AIエージェントを活用した課題解決策を企画・提案し、現場主導でのPoCを迅速に実行 フィリピン開発チームとの連携・プロダクトへの昇華 ・現場検証で得られた利用データや解像度の高いニーズを抽出し、フィリピンのグローバル開発チームへ迅速にフィードバック ・検証されたソリューションを共通機能・汎用プロダクトへと昇華させるための仕様調整および開発ブリッジ 社内AIエージェントの運用定着と外販・サービス化の推進 ・「書類選考AI」「定例資料作成エージェント」「日程調整AI」等の現場定着化を自ら手動で推進 ・ボトムアップで創出した成功事例を「プロダクト外販・新規サービス化」へ繋げる事業化プロジェクトのリード

【事業説明]】 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 【募集概要】 株式会社TRAILBLAZERにおいて、JR西日本グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアを募集します。 本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、JR西日本側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。 【具体的な業務内容】 データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。 ●自社R&D環境・データ分析基盤の構築と運用: ・モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装 ・ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備 ●データ整備とパイプライン実装: ・実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理 ・上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視 ●JR西日本側データ基盤の整理と上流調整: ・JR西日本側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処 ・上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化 ・分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導 ●分析プロセスの標準化実行 ・DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透 【技術スタック】 言語・フレームワーク ・Python(pandas / polars を用いたデータ加工・分析) ・PySpark(分散データ処理の運用) ・FastAPI / Flask(API開発・運用) ・pytest(テスト設計・運用) データベース / SQL ・複雑なクエリ設計(window関数を用いた時系列データ処理・順位付け) ・WITH句(CTE)を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 クラウド ・Azure(Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク) ・GCP(BigQuery / Gemini API) ・AWS(S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell) データ基盤 / ワークフロー ・Databricks(コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps) ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte(データパイプライン構築・運用) インフラ / DevOps ・Docker / Terraform(IaCによる環境構築) ・GitHub(バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用) 開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot

●募集概要 JR西日本グループのデジタル施策を推進するプロダクトマネージャーを募集します。本社をはじめとするグループ各事業のステークホルダーと密に連携しながら、「WESTER」「tabiwa」2つのアプリを軸にプロダクト戦略を立案・推進していただきます。 「WESTER」は、毎日の移動と暮らしの入り口となる移動生活ナビアプリで、経路検索や運行情報といった鉄道サービスを軸に、「WESTERポイント」をためる・つかうツールとしても機能し、キャンペーン、クーポンを通じて日常をおトクにベンリにしていきます。「tabiwa」は、旅のはじまりから終わりまでに寄り添う観光ナビです。旅マエの情報収集から、コト消費としてのデジタルチケット、JR切符、ホテル・宿まで、観光体験としての価値をユーザーに提供します。 この日常(WESTER)と非日常(tabiwa)の2つを中心に、シームレスでストレスフリーな移動や観光需要を創出するサービスへの発展、データ利活用によるone to oneマーケティングを実現する総合生活サービスへの進化、そして外部事業者とも連携して地域・社会の課題を解決するプラットフォームづくりを、いずれもプロダクト戦略の立案・推進を通じて実現していただきます。 ●サービス概要 WESTER,tabiwo by WESTERなどのtoCプロダクトを中心に、それらを支える基盤システムなどにも携わっています。 ●業務内容 これまでのご経験やご希望を踏まえ、以下の業務をお任せします。 ・WESTER/tabiwa内のアプリケーション開発におけるプロダクトマネジメント ・WESTER/tabiwaと連携するシステム開発におけるプロダクトマネジメント ・プロダクト戦略の立案と推進 ・システム開発および運営保守の業務設計 ・リソース管理、スケジュール管理等のチーム運営 ・JR西日本グループをはじめとする関係部門との連携・合意形成 ・要件定義、仕様書・設計書の作成 これらの業務を通じて、「何を作るべきか」「なぜ作るのか」を問い、関係者を巻き込みながら、お客様に価値が届くまでの工程を一気通貫で担っていただきます。プロダクト開発において、事業を担うステークホルダーと同じ目線で深く関わり、方向性から一緒に考え形にしていく役割です。

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。

プロジェクトマネージャーとして、生成AI・LLMを活用したシステム開発プロジェクトの推進をお任せします。 顧客とのコミュニケーションや進捗管理、チーム連携を中心に、プロジェクト全体を円滑に推進いただくポジションです。 AI・生成AIに関する知識は、入社後にキャッチアップ可能です。 ●具体的な業務 プロジェクトの進捗管理、課題管理 顧客との打ち合わせ、要件整理 顧客への進捗報告、レポーティング 開発チームとの連携、調整 スケジュール管理、品質管理 AI・生成AIを活用した開発プロジェクト推進 など ※ご経験やスキルに応じて、要件定義や提案業務もお任せします ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

プロジェクトマネージャー(PM)候補として、生成AI・LLMを活用した開発プロジェクトの推進をお任せします。 まずは、進捗管理や顧客折衝、レポーティングなど、プロジェクト推進業務からスタート。 複数エンジニアと連携しながら、プロジェクト全体を円滑に進めていただきます。 AI・生成AIに関する知見は、入社後の研修でキャッチアップ可能です。 将来的には、PMとして要件整理やプロジェクト全体のマネジメントにも挑戦いただけます。 ●具体的な業務 プロジェクトの進捗管理、タスク管理 顧客と打ち合わせ、要件整理サポート 顧客への進捗報告、レポーティング 開発チームとの連携、調整 スケジュール管理、課題管理 など ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

ポジション概要 クライアントの経営課題を起点に、AIを軸とした変革シナリオとアーキテクチャを設計し、実装までリードする役割です。 AIの全レイヤーに自分の設計思想を落とし込むことができます。 主な業務内容 戦略・構想フェーズ - 経営層と直接議論しながら、AI前提の事業・組織モデルをゼロから設計 - RevOps 観点で KPI・業務プロセス・データ構造の“再定義” - AI導入ロードマップ/優先度を、2〜3年後の未来から逆算して設計 - ROI・KPI などの成果指標を、AIが継続稼働できる構造に最適化 “AIが企業の中枢で動き続けるための未来図を描くフェーズです” アーキテクチャ設計・PoC - LLM選定/RAG構成/Vector DB/ETL/ELT基盤/マルチエージェント構成など 企業ごとに異なる“AIエコシステム”をゼロから設計 - 既存データのアセスメントから、取得すべき新しいデータの定義 - Agentic Workflow × UI/UX による、“自律的に動くAIワークフロー” の構築 - 技術 PoC・プロトタイプ開発リード “技術的な最適解を探りつつ、実際に動くAIの原型をつくるフェーズです” 実装・定着フェーズ - スプリントを設計し、AIが安定稼働するための プロダクトレベルの開発管理 - 戦略コンサルタント・AIエンジニアと協働し、アーキテクチャ→コード→運用をシームレスにレビュー・改善 - 現場で使われ続けるための運用プロセス・トレーニングを設計 “導入して終わりではなく、AIが“使われ続ける”仕組みまで責任を持てます”

●エッジ～クラウドを含むIoTシステム全体のアーキテクチャ設計・運用設計 ●Linuxコンテナを前提としたエッジ実行基盤の信頼性・可観測性設計 ●監視・ログ・アラート基盤の設計および改善 ・「どこで・何が起きたら・誰が対応するか」の明確化 ●IaC・自動化による導入・運用負荷の構造的削減 ●障害対応およびポストモーテムを通じた再発防止設計 ●開発チームと連携した運用しやすい設計・実装へのフィードバック <具体的なシーン> ・案件増加時にも運用負荷が増大しないアーキテクチャ設計 ・エッジデータの集約・可視化による現場/事業/運用の最適化 ・海外展開時に設定変更のみで展開可能なシステム設計 <開発環境> ・言語:Golang, Python, C/C++ など ・OS:Linux ・クラウド:AWS / GCP / Azure ・コンテナ:Docker, Kubernetes ・監視:Prometheus, Grafana, ELK Stack ・IaC:Terraform, Ansible ・ソースコード管理:GitHub ・コミュニケーション:Teams, Google Meet

●電波信号を用いたアルゴリズム開発 ・Wi-Fi CSI(Channel State Information)を活用した非接触型の人検知・行動解析 ・電波強度・位相情報を用いた高精度屋内測位アルゴリズムの構築 ・ワイヤレス給電の最適化制御(ビームフォーミング制御の高度化等) ●センサ信号を用いたアルゴリズム開発 ・IoTセンサの時系列データを用いた電力需要予測モデルの構築 ・人流データを用いた小売店舗での需要予測 ●PoC(実証実験)のリード ・顧客環境での実験設計、環境構築、データ取得 ・データ解析およびアルゴリズムのチューニング ・顧客への技術提案および改善提案

●エッジソフトウェア設計・開発・運用 ・IoTデバイスからのデータを集約し、クラウドと連携するエッジソフトウェアの設計・開発・運用 ・Linuxベースのエッジコンピュータ「Sumit」上での実行環境構築・改善 ・デバイス状態・通信状況を前提とした安定動作設計 ●クラウド・外部連携 ・クラウド側エンジニアと連携したAPI設計・実装 ・外部システム・サービスとの連携機能の設計・開発 ・エッジ～クラウド間のデータフロー設計 ●構造設計・標準化 ・現場差分を吸収するエッジアーキテクチャの設計 ・if文・例外処理などの個別対応を削減する共通化設計 ・設定変更のみで展開可能な構成への標準化 ●改善・運用 ・既存実装の課題整理および技術的負債の解消 ・リファクタリングによる構造改善 ・運用安定性向上に向けた継続的改善

●API・バックエンド設計・開発 ・フロントエンドおよびエッジ(Sumit)向けAPI設計・開発・運用 ・IoTデバイス/エッジからのデータ取得・処理・提供設計 ・RDB/時系列DBを用いたデータモデル設計・実装 ・データフロー全体(収集・加工・蓄積・提供)の設計 ●システムアーキテクチャ設計 ・無線・通信遅延・欠損データを前提としたバックエンド設計 ・現場環境差(FA/BM/Retail等)を吸収する構造設計 ・スケール(案件増加・海外展開)を見据えた責務分離設計 ●現場・実機連動開発 ・エッジ・フロントエンド・ハードウェアチームとの協働 ・実機・現場条件を踏まえた仕様調整・設計改善 ・必要に応じた現場確認・データ検証 ●改善・運用 ・既存実装のリファクタリング ・技術的負債の整理・解消 ・運用課題・障害の構造化と再発防止設計 ※開発のため、必要に応じて現場や実機に触れていただく場合があります。

●概要 投資用不動産ブランド「RELUXIA」を展開する当社にて、社内業務全般のDX化を推進できるスペシャリスト候補を募集しております。営業面におけるDX推進だけでなく、社内のあらゆる業務効率化をお任せする予定です。 ●詳細 【具体的な業務内容:社内DX推進スペシャリスト(社内業務専門)】 ・自社、グループ会社を横断してのDX化戦略の立案・推進 ・各部署の業務プロセス洗い出し、及び再設計・新業務基準策定 ・外部ベンダー・パートナーとの連携、最新AI動向のリサーチと社内展開 ・AI導入推進業務の実行(Gemini、Claud code等を用いての開発) ・業務効率化推進にあたり、各部門との協議、打ち合わせ ●部署 情報システム部

業務の徹底的な「仕分け」とAI実装 本ポジションの最優先事項は、現場の泥臭いアナログ業務を**「AIが担うべき領域」と「人間が担うべき領域」に極限まで純分化(仕分け)**し、実装することにあります。 1.業務プロセスの解体と再定義: 営業・査定・事務の全工程をヒアリングし、判断基準を言語化。 「情報の整理・要約・1次判断」をAIに、「情緒的交渉・最終意思決定」を人間に、といったプロセス全体の再設計。 2.実効性の高いAI・オートメーションの実装: LLM(Gemini等)を活用した、複雑な権利関係の整理や物件情報の自動スクレイピング・解析ツールの構築。各種SaaS、ノーコード(Make/Pardot等)を組み合わせた、入力負荷ゼロのオペレーション構築。 3.データドリブンな改善サイクルの確立: 現場の運用から得られるデータをフィードバックし、AIのプロンプト精度や業務フローを週単位でアップデートする。 ● キャリアの広がり(パフォーマンス次第で挑戦可能な領域) 上記の「仕分け・実装」において卓越した成果を出していただいた先には、**「人的リソースの最適化デザイン」**への関与も期待しています。 AI導入によって生まれた「余白の時間」を、より難易度の高い案件開拓や、顧客体験(CX)の向上、あるいは新規事業の推進にどう投資すべきか。 経営陣のパートナーとして、AI時代の新しい組織図や役割(ロール)の再定義に携わっていただく可能性があります。

(PM未経験の方も段階的にお任せします) クライアントの課題や新規事業構想をヒアリングし、解決策として必要なIT構築を提案。受注後は計画策定・体制組成を行い、顧客と並走してプロジェクト成功へ導きます。 テスト工程ではグループ会社と連携する場合もあり、品質と推進を両立しながら進められる体制です。 ◎まずお任せしたい領域(PM未経験の場合) ・受託開発プロジェクトのPL業務(タスク設計/進捗・課題管理/品質担保の推進) ・顧客折衝(要件の整理、仕様調整、優先度調整) ・チーム運営(開発メンバーのアサイン調整、レビュー設計 など) ・PMの補佐(見積り補助、WBS、リスク管理、会議体運営) ◎将来的にお任せする領域(PM領域へステップアップ) ・PJ計画/キックオフ(目標、体制、スケジュール、プロセス、品質基準の合意形成) ・要件定義～設計の推進、成果物レビューと承認 ・プリセールス(営業同行、RFP整理、提案書作成・プレゼン) ・収支管理、調達、複数チーム統括(インフラ/コンテンツ/テスト連携含む) PM未経験でも、PL経験を軸に「推進→対外折衝→計画→収支」へ段階的に広げられる設計です。 ●開発環境 プロジェクト例(相談内容が幅広いため、希望に応じて配属可能) ・Web/モバイルアプリ開発(業務支援ツール、EC、CMS 等) ・製造業/官公庁向けDX案件 ・クラウド(AWS/Azure/GCP)活用案件 ・先進技術(VR/AR/3D、メタバース、AI活用)を含む新規開発 開発環境(例) クラウド:AWS、Azure、GCP OS:Windows、Linux 仮想化:VMware、Hyper-V、KVM など 開発言語:Java、Python、PHP、Ruby、JavaScript、SQL、C#、Kotlin、Swift ほか セキュリティ/NW:FortiGate、Juniper、Cisco 等(案件により)

Dress Code株式会社のプロダクトにおいて、「業務の摩擦をなくし、誰でも自然に気持ちよく使えるUI/UX」をデザインとエンジニアリングの両面から実現していただくポジションです。 私たちが目指すのは、人事労務・情シス・採用・総務など、これまで複雑で属人化していた業務領域を統合的に扱う「Workforce Management領域のコンパウンドプロダクト」です。 プロダクト群を横断する共通基盤=デザインシステムを核として、複雑な業務フローを抽象化し、グローバルでも違和感なく使える体験へと落とし込んでいく——その中心を担っていただくのが、このポジションです。 デザイナーが設計したUIをそのまま実装するのではなく、UX視点で問いを立てながら構造・状態・動作の最適解を設計し、コードに落とすところまで一貫して担っていただきます。 実装比重は概ね65〜80%、デザイン比重は20〜35%を想定していますが、プロダクトの状況や本人の志向に応じて柔軟に調整可能です。 具体的には、以下のような業務をご担当いただきます。 ・デザインシステムの構築・運用・進化(コンポーネントライブラリ、デザイン・トークン、アクセシビリティ基準の策定) ・複雑な業務フロー(人事労務・情シス・採用など)を「自然で気持ちよい」UI/UXに抽象化し、React / TypeScriptで実装 ・グローバル対応を前提とした国際化設計(多言語・タイムゾーン・通貨・日付形式・法対応を考慮したUI) ・デザイナーと協業した高速プロトタイピングと仮説検証 ・プロダクト間の一貫性とユーザビリティを高めるための仕様調整・技術的フィードバック ・パフォーマンス・スケーラビリティ・保守性を意識したエンタープライズ級UIの実装 ・コーポレートサイト、マーケティングLP等の実装と改善 このポジションでは、フロントエンド領域の技術選定から実装方針、デザインシステムの設計思想にいたるまで、広い裁量を持って判断・提案していただけます。

生成AIの進化によりエンジニアのキャリアが不透明になる中、AIツールへの投資を惜しまず、フルスタックかつフルサイクルの思考でプロダクトを育てる経験ができる環境です。 具体的には、以下のような業務をご担当いただきます。 イベントストーミング・ドメインモデリングを通じた業務課題の構造化と価値定義 DDD・クリーンアーキテクチャに基づいたシステム設計と実装(フロントからバックエンドまで) コンパウンドプロダクト間のデータ連携・共通基盤の設計 スケーラビリティ・保守性に関する中長期的な技術課題の特定と解決 ペアプロ・モブプロを通じた設計思想の共有と開発文化の醸成 PdM・Bizサイドとの密な連携による、プロダクト戦略や優先度の議論への参加 開発チーム・組織の仕組みづくり(開発プロセス設計、採用、オンボーディング等) 学び・文化 学びと発信の文化が根付いています。 仕様駆動開発、ADR、輪読会、活発なテックブログ・登壇など、知見を蓄積・共有する土壌があります。 以下のような設計判断のなぜを言語化し、発信する取り組みが日常的に行われています。 権限設計(Default Deny / Default Allow) 拡張性の設計(誰が何を変えるか) 状態設計(Event Sourcing 的発想) 開発環境 アジャイル・スクラム(2週間スプリント)を採用 Feature(価値・機能)単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド NestJS Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 モジュラモノリス Force分割 ECS Fargate 非同期・バッチ基盤 AWS Batch on Fargate EventBridge S3トリガー Noisy Neighbor 対策 参照系・整合性の設計 CQRS QueryService + DTO パターン Choreography → Orchestration Saga Event Sourcing 的なデータ設計 Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF Next.js SSR / BFF React Compiler annotationモード+Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト TanStack Query Dexie.js Server-Driven UI(SDUI)による台帳画面の運用 型共有:oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton(ARM64) Secrets Manager Bedrock IaC:AWS CDK GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー Docker buildx SOCI デプロイ時間を約50%短縮 開発手法・QA・AI活用 仕様駆動開発 OpenSpec ADR Playwright runn AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome AI環境 AIが書いたコードのPRレビュー/Approveのメンタルモデルづくり AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

●アーキテクチャ、改善、自動化(データベース高可用性、オーケストレーション等) ●インフラSRE(モニタリングの効率化、障害対応、自動化) ●インフラ設計・構築 ●インフラ運用保守(AWS側も含むメンテナンスの計画と実施) 【開発環境】 ●開発言語:Ruby, Python, TypeScript, golang ●フレームワーク:Ruby on Rails, React, Next ●データベース:PostgreSQL ●プロジェクト管理:JIRA ●サーバ環境:AWS(開発中はDocker) ●コミュニケーションツール:Slack

本ポジションでは、プロジェクトおよび組織全体の「技術的な意思決定」と「標準化」を主導していただきます。(※詳細な実装や各種テスト等の実務は、メンバーや若手～ミドル層のエンジニアが中心となって担当します) ①大規模・ミッションクリティカルなシステムの要件定義・設計 数千万人が利用する通信サービスや公共インフラの基幹NW、データセンターNWの最上流工程を担当。最新のプロトコルや仮想化技術を駆使し、安定性と拡張性を両立した次世代アーキテクチャをデザインします。 ②アーキテクチャ設計および技術選定の最終意思決定 プロジェクト要件に応じたフレームワークやOSS、各種インフラ・ネットワーク機器の調査・評価を行い、最適な技術を選定・導入。 潜在的な技術的課題やリスクを基本・詳細設計の段階で特定し、プロジェクトマネージャーと連携して解決策を構築。 ③クオリティコントロール チーム全体のコードクオリティを担保するための設計レビュー・コードレビュー方針の策定。 テスト - 品質保証(開発クオリティの確認) ④実装 システムのパフォーマンス・堅牢性を左右するコアモジュール ⑤自社プロダクト創出への貢献(インキュベーション機能) 大手クライアントの最先端ネットワーク環境で得られた知見や共通の課題を抽出し、使い捨てにしない自社資産(新規プロダクトや機能)へと昇華させるための技術的なアプローチ・検討。 ⑥チーム全体の技術底上げ(メンター・リード) 若手～ミドル層エンジニア(別募集のジュニア～ミドルポジション等)への具体的な技術指導、技術的なベストプラクティスの共有によるチームの生産性向上。 ●開発環境 ・プロジェクト管理 　Redmine ・情報共有ツール 　Slack 　Google Meet 　Microsoft Teams ・OS 　Linux など ・ネットワーク 　TCP/IP, Ethernet 　HTTP/HTTPS ・システム 　データベース(RDB、ElasticSearchなど) 　仮想化技術(コンテナなど) ・その他 　オープンソース