東京都 年収900万円以上のITエンジニア求人・転職情報

事業オーナー(PM / グロース / セールス / オペレーション)と一体となって課題を定義し、データ分析とレポーティングで意思決定を加速します。必要に応じて現場スクワッドに埋め込み、0→1 の仮説設計から 1→n の仕組み化までを推進。AI 支援を活用した再現可能な分析プロセス・可視化を構築し、経営との定点接続を通じて継続的に改善します。 日次/週次単位の短サイクルで仮説検証と展開を行い、time-to-insight / time-to-decision を継続的に短縮します。 【業務範囲】 ・事業側と一体での課題定義・仮説設計・実験設計 ・KPI 設計・可視化と運用(定点観測・レビュー) ・日次/週次の施策モニタリングと迅速な打ち手調整(アラート/運用 SLA 設計) ・指標と意思決定のリードタイム短縮(time-to-insight / time-to-decision 改善) ・BI ダッシュボードの情報設計・構築・運用 ・データモデリング(スキーマ設計、命名規約、ドキュメント化) ・分析レポート作成と意思決定のためのインサイト抽出 ・施策の効果検証デザイン(A/B 等)と改善サイクル運用 ・現場データ収集の仕組み化(トラッキング設計、イベント定義) ・AI 協働による ETL・レポーティング自動化の設計・継続改善 ・ステークホルダーとの要件定義・合意形成・ワークショップ設計/実施 ・経営向けの定例レポート/事業レビュー資料の作成 ・BI/アナリティクス機能の立ち上げ(標準化、カタログ、Runbook 整備) ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・SQL / BigQuery ・Google Workspace(スプレッドシート等) ・Claude / ChatGPT　※今後変更になる可能性がございます ・各種 MCP ツール ・Notion / Slack 【資質(自律性・構造化力・分析志向)】 ・論理的思考と構造化力 ・定量分析力と仮説検証志向 ・課題解決力と実行力(自走できる) ・ステークホルダーマネジメントと合意形成力 ・オーナーシップと現場への深いコミットメント 【具体スキル】 ・SQL 高度利用(パフォーマンス/品質担保を含む) ・データモデリング(スター/スノーフレーク、命名規約、ドキュメント化) ・BI/ダッシュボードの情報設計・ナビゲーション設計 ・実験デザインと効果検証(統計的有意性の理解) ・分析モデル構築と可視化設計

【概要】 AI を活用した高速な開発ループの中で、Flutter を主軸としつつ、必要に応じてネイティブ層(Swift/Kotlin)も活用し、モバイルアプリの体験設計・実装・品質向上をリードしていただきます。 【業務範囲】 ・Flutter(Dart)によるアプリ設計・実装・CI/CD 構築 ・パフォーマンス最適化(起動時間、描画、Jank、メモリ)と計測の仕組み化 ・ネイティブ機能ブリッジ(BLE、Push、カメラ、位置情報、バックグラウンド処理 等)の設計・実装 ・オフライン対応、状態管理、エラーハンドリングの堅牢化 ・AI/LLM APIを用いたアプリ機能の実装と検証 ・デザインシステム/アクセシビリティの整備と運用 ・ストア配信、リリース運用、クラッシュ解析(Firebase Crashlytics 等) ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Flutter / Dart ・Swift / Kotlin(必要に応じて) ・Firebase(Crashlytics, Analytics, Remote Config 等)/ Sentry ・GitHub / GitHub Actions / Fastlane ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール※今後変更になる可能性がございます ・Datadog / Sentry / 各種計測基盤 ・AWS / GCP / Vercel 等のバックエンド基盤 【資質(自律性・品質志向・適応性)】 ・AI 協働を前提に、仮説検証を迅速に回す自律性 ・体験品質(滑らかさ、応答性、安定性)への強い執着 ・未確立な領域(AI×モバイル)でも構造化して前進できる柔軟性 【具体スキル】 ・Flutter(Dart)による商用開発と状態管理(Riverpod/Bloc 等)の経験 ・ネイティブ機能ブリッジ(MethodChannel、FFI、プラグイン開発)の実践 ・CI/CD(Fastlane、GitHub Actions)とリリース運用(TestFlight/Play) ・モバイルパフォーマンス計測・最適化(フレームタイム、メモリ、電力) ・クラッシュ解析/ログ収集(Crashlytics、Sentry 等)と MTTR 改善 ・セキュアなストレージ/認証/ネットワーク(TLS/証明書ピンニング 等)の理解 ・API 設計・エラーハンドリング・リトライ/バックオフ制御

【このポジションの役割】 本ポジションでは、AI を活用した品質保証プロセスの設計と改善を担います。 単にテストを実行するのではなく、 ・品質リスクの分析 ・テスト戦略の設計 ・テスト自動化 ・AI を活用した品質改善 などを通して、プロダクトの品質を継続的に向上させます。 QA は開発プロセスの最後の工程ではなく、品質を作るエンジニアリング領域であると考えています。 【主な業務】 ・AI を活用したテスト設計・テスト生成 ・E2E / Integration / Unit テストの自動化 ・CI/CD パイプラインへのテスト統合 ・品質メトリクスの設計・分析 ・品質リスク分析とテスト戦略設計 ・バグトラッキングと品質改善プロセスの設計 ・QA プロセスの継続的改善 ・開発チームとの品質文化の構築 【使用技術・ツール】 ・Playwright(E2E テスト) ・GitHub / GitHub Actions(CI/CD) ・Datadog(監視・エラー分析) ・Claude / Claude Code / Cursor ※今後変更になる可能性がございます ・MCP ツール ・AWS / GCP

【ミッション】 -事業戦略に整合した技術戦略とアーキテクチャの策定・実行 -スケーラブルで信頼性・セキュリティの高いプラットフォームの構築 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提とした開発生産性・品質の最大化 -エンジニアリング組織の体制構築・採用・育成・評価 -技術ガバナンス(セキュリティ/プライバシー/コンプライアンス)の徹底 【概要】 技術戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 将来を見据えたアーキテクチャ設計とAI ファーストな開発標準を確立します。 信頼性・セキュリティ・開発速度のトレードオフを適切に設計し、成果の再現性を高めます。 【業務範囲】 -技術戦略・技術ロードマップの策定と合意形成 -技術選定・アーキテクチャ設計(マイクロサービス/イベント駆動/データ駆動等) -プラットフォーム/SRE/Observability(可用性・パフォーマンス・コスト最適化) -セキュリティ/プライバシー/リスク管理(ゼロトラスト、インシデント対応) -データ/ML 基盤の設計・運用(ストリーミング、Feature Store、Vector DB、RAG 基盤) -開発標準の整備(AI ツール/MCP 活用、CI/CD、テスト自動化、変更管理) -採用・評価・育成/キャリア設計、組織デザインとカルチャー醸成 -重大障害の指揮/問題管理/BCP、外部パートナー連携 【利用するツール】 -GitHub / GitHub Copilot -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -AWS / GCP / Vercel / Kubernetes / Docker / Terraform -Datadog / Cloud Monitoring / OpenTelemetry -Notion / Slack / Figma

【ミッション】 -事業戦略に整合したプロダクトロードマップの策定と達成 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提にした開発生産性・品質の最大化 -ユーザー価値を起点とした高速な検証・学習ループの確立 -プロダクト組織(PdM/Eng/Design)の体制構築・採用・育成 【概要】 プロダクト戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 AI を活用した設計・開発・運用の標準を確立します。プロダクトポートフォリオ全体の成果責任を担います。 【業務範囲】 -中長期のプロダクト戦略・ロードマップの策定と合意形成 -開発組織の採用・評価と組織マネジメント -技術選定・アーキテクチャ設計(将来を見据えたスケーラブルな設計) -プロダクト KPI の設計・レビューと意思決定のリズム設計 -AI ファーストな開発標準(テンプレート/スキーマ/レビュー/自動化)の設計・運用 -資源配分(人材/予算/時間)の最適化と投資判断 -組織デザイン(採用・育成・評価)とカルチャー醸成 -ステークホルダーコミュニケーション(経営/事業/コーポレート) 【利用するツール】 -GitHub / Notion / 各種開発・デザインツール(Figma など) -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -GCP / AWS / Vercel など

【概要】 Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。 【業務範囲】 ・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化 ・Next.js(React)または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装 ・データベース設計・クエリ最適化(RDS、DynamoDB 等) ・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計 ・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善 ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Go(バックエンド主要言語) ・TypeScript / Next.js / React(Web フロントエンド) ・Dart / Flutter(モバイル/Web) ・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis ・Docker / GitHub Actions ・AWS(ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Datadog / Sentry ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール 【資質(自律性・全体最適志向・実装力)】 ・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向 ・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性 ・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力 【具体スキル】 ・Go によるバックエンド開発(API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理) ・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発 ・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略(Redis 等) ・REST API / GraphQL の設計と実装 ・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ ・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計 ・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善 ・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

●仕事概要 『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●業務内容 GO Inc.ではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、サービスの根幹となる多数のデータベースを運用しています。 社会インフラを支えるGOのサービスにおいて、データベースは信頼性・可用性の要です。 Database Reliability Engineerは、多様な開発チームと連携しながら、これらのデータベースを安定的かつ効率的に運用するための仕組みを設計・構築・改善していく役割を担います。 GOでは個々のサービス単位で最適化された運用にとどまらず、全社的に標準化されたプラットフォームとしてのデータベース運用を目指しています。 このポジションでは、実運用を支えながら標準化を進め、組織全体の生産性と信頼性を高めるための基盤づくりに取り組みます。 ●具体的には以下のような取り組みを行います。 マイクロサービス間で構成差異を生まないための標準化 性能限界を早期に検知するためのオブザーバビリティ向上 スロークエリの検知と対処を支援する仕組みの整備 効率的な負荷試験を実現するための環境整備 バージョンアップオペレーションの自動化・効率化 安全なスキーマ変更を支援するツール開発 次世代データベースの技術検証・評価 データの安全性を高めるバックアップ運用の仕組みづくり ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 生成AIの活用方針 セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。 生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ● 利用可能な主なAIツール・サービス 開発業務向けに GitHub Copilot / Claude Codeを定額制で、 一般業務向けには Google Gemini / NotebookLM / Atlassian Rovo 等を常用しています。 Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini/Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。 ● 主な活用状況 日常業務の効率化(障害対応支援Bot、ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ● 学習・コミュニティ活動や利用支援制度 有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり 生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 開発環境 インフラ AWS GCP コンテナ実行環境 Kubernetes (EKS, GKE) Istio 監視 Grafana (Mimir, Loki, Tempo) データベース MySQL PostgreSQL IaC Terraform CI/CD GitHub Actions ArgoCD 所属組織 技術戦略部SREグループにてDBREとしてSREのメンバーと協力しながら全社的なインフラ基盤におけるデータベース運用と仕組み化を推進していただきます。 将来的にはSREグループと並列の独立したグループに移行する予定です。

●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? ●業務内容 【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・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: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

本ポジションではプロダクトマネジメントや組織開発における一連の業務をお任せします。プロダクトマネジメントチームの責任者を担っていただくポジションのため、経営陣や各現場責任者と協働しながら、プロダクト戦略や組織戦略を描いていただき、実行いただくことを期待しています。 主な業務は以下となります。 ●プロダクト戦略策定業務 ・新規プロダクトの企画立案や既存プロダクトの機能改善方針の検討 ・プロダクトロードマップ策定やKGI/KPIなど達成すべき数値目標の検討 ●プロダクトマネジメント業務 ・定性・定量リサーチ(ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析・VOEやVOC分析) ・CS部門やセールス部門との連携による要求整理、改善アイデアの検討 ・開発要件整理、開発プロジェクトの進捗管理、リスク管理、納期管理 ●組織マネジメント業務 ・プロダクト戦略に紐づく、組織戦略の策定や人員計画の検討 ・チームが円滑に活動するための組織活性化施策の検討と実行 ・メンバーの意欲と能力向上を目指した各種メンバーマネジメント業務 【直近過去事例】 新機能「クリエイティブマップ」β版を提供開始 カオナビが、申請業務を効率化する新機能「ワークフロー」の提供開始 現在、他社との連携も進行中です。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

●サービス概要 WESTER,tabiwa 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 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、開発戦略策定・アーキテクチャ設計・チームビルディングなどをリードしていただきます。 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。 <テクニカルリード> ・技術スタック・アーキテクチャの意思決定と説明責任の遂行 ・Webアプリケーションの開発・改善・運用 ・リリース後のログ収集・UX改善・パフォーマンス改善の推進 <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 ●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。

●ミッション 事業責任者と強固に伴走しながら事業戦略をプロダクトへ昇華させ、1→10フェーズにある「Mill-Box」のグロース加速と新規事業創出を牽引する。 Mill-Boxを主戦場としながら、Mill-Box GCやM-STOCKを含む複数プロダクトを横断的に捉え、事業・プロダクト全体としての最適なロードマップと投資判断を担っていただきます。 また、与えられた事業予算枠の中で開発リソースの最適配分と人員計画を策定し、採用・評価・育成を含むプロダクト組織づくりに責任を持ちます。顧客現場のリアルと技術(エンジニアリング)の双方に深く入り込み、プロダクト価値と開発ROI(投資対効果)を最大化するとともに、Mill-Box株式会社としてのプロダクトカルチャーを醸成していただきます。 ●主な職務内容 事業戦略への伴走とプロダクトロードマップ策定 - 事業責任者と密に連携し、未確立な業界攻略シナリオや事業戦略の具体化に伴走 - 鉄鋼流通の複雑な商流構造を踏まえた中長期ロードマップ策定と、機能開発の優先順位付け(やらないことの判断) - Mill-Boxを中心に、Mill-Box GC、M-STOCK等の各プロダクトを横断し、事業全体のポートフォリオを踏まえた優先順位・投資方針を策定 開発予算のアロケーション・人員計画・組織構築とROI最大化 - 事業予算枠に基づき、コア機能・新規事業・システム基盤へのリソース配分を決定 - 事業計画・プロダクトロードマップに基づく中長期の人員計画を策定し、必要な組織能力・採用ポジションを定義 - PdMをはじめとしたプロダクト組織の採用、評価、育成およびマネジメント - 内製(正社員)・業務委託・外部パートナーの最適なチーム体制設計と開発投資対効果の最大化 データ基盤・新規事業への展開とマルチプロダクト構想 - 蓄積データを活用した新規事業・新機能の企画および立ち上げ突破 - Mill-Box GC(ゼネコン向け)、Mill-Box FAB(加工向け)、M-STOCK(問屋向け)等、将来的な複数プロダクトの横断・連携設計 - 各プロダクト単体の最適化にとどまらず、共通データ・顧客基盤・機能アセットを活用したプロダクトポートフォリオ全体の価値最大化 現場起点のインサイト獲得(顧客対話) - 自ら顧客現場(メーカー・商社・加工・流通)へ足を運び、事業・プロダクトの解像度を直接引き上げる - 顧客接点から得られる一次情報を、プロダクト戦略・ロードマップ・組織の意思決定へ還元 攻めと守り(セキュリティ・品質)を両立する開発組織統括 - エンジニアリングへの深い理解に基づき、開発陣と対等に技術的トレードオフやアーキテクチャの議論を推進 - スケールに耐えうるシステム品質・信頼性と、業界インフラに不可欠なセキュリティ基盤の設計バランスの担保 プロダクトカルチャーの醸成 - 顧客価値・事業価値・技術的実現性を統合して意思決定する、Mill-Box株式会社としてのプロダクト開発原則・価値観を形成 - PdM・エンジニア・デザイナー・Bizなど職能を越えて、プロダクト成功に向き合う組織文化を醸成 - 仮説検証、意思決定、振り返り、ナレッジ共有等の仕組みを整備し、組織として再現性高くプロダクトを生み出せる状態を構築

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

FDEチームの一員として、エンジニアと一体で以下を担っていただきます。 ● ドメイン没入と課題設定 ・現場(買取現場・コールセンター・物流倉庫・コーポレート部門)への同行・観察・1次情報収集 ・業務プロセス/顧客/市場の構造を解像度高く理解し、解くべき課題を自ら定義 ● 事業KPIに対する仮説オーナーシップ ・担当ドメインKPI(成果向上・生産性改善)に対する仮説立案、優先順位付け、結果の解釈と次手の設計 ・他領域への波及効果も含めた全体最適視点での意思決定 ● AIネイティブ開発プロセスの推進 ・AIエージェントによる高スピード開発を前提とした要件整理・仮説検証・ナレッジベース構築 ・スピード重視で「未完成のものを早期に実験する」プロトタイピング/PoCの設計と運用 ● エンジニアと一体のプロダクト設計 ・「何を作るか」をエンジニアと協働で決定 ・Cosmosを中心とした新機能開発/業務標準化プロジェクトの企画〜要件整理〜現場接続 ● ステークホルダーマネジメント ・事業責任者・現場リーダーとの合意形成 ・グループ企業(TL/RGT/NKD)への横展開設計 【組織/配属先の特徴】 ・3層構造の技術組織:FDE層(事業ドメイン没入)/プラットフォームエンジニアリング層(FDEの生産性向上)/コアドメイン層(共通API基盤)の3層に再編し、AIネイティブ前提の組織を構築中 ・配属:プロダクトマネジメント部に所属/いずれかのドメインのFDEチームにジョイン ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 ・規模:PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js (Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP (Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry/APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira/ドキュメント管理:Confluence ・AI活用:Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ほか(AIエージェント前提のワークフローを推進中) ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

●部署 デジタル本部 ●役割 ・3C×STPも踏まえ、全社DX・AI活用の課題と優先順位を整理し、展開ロードマップとKPIを定めて推進する ・dify、Notion AI、Circleback、Notta、Canva、Claude、ChatGPT等のツールについて、社内用途、標準手順、利用ルール、FAQを整備し、社内へ発信・更新する ・研修、コミュニティ、相談導線、事例共有、テンプレート配布等を設計し、現場が自走してAI・デジタルを活用できる状態をつくる ・シャドーAIの抑止、情報漏洩、権限、データ取り扱いに関するガードレールを設計し、現場が迷わない運用ルールとして浸透させる ・部門最適に留まる改善を、共通プロセス、共通テンプレート、共通ナレッジとして全社で積み上がる仕組みに転換する ・業務改善テーマの効果を、創出時間・生産性・業務品質・意思決定スピードなどの指標で可視化し、継続的な改善につなげる

●組織について 「PROACTIVE」のアプリケーション基盤開発及び運用機能、カスタマーサクセス機能を集約した組織です。 開発と運用、保守を一体化することで、クラウド機能の強化作業のスピードアップと効率化を狙っています。 ●組織の業務・事例紹介 【組織のミッション】 当部は①PROACTIVEビジネスプラットフォーム(クラウドアプリケーションPF/カスタマーサクセスPF)の企画/構築/運用、②PROACTIVE AI(※)開発、③SaaSサービス顧客向けカスタマーサクセスを担当しております。 【事例紹介】 PROACTIVE AIは、2026 Google Cloud Data & Analytics:Japan パートナー オブ ザ イヤー を受賞 https://www.scsk.jp/news/2026/pdf/20260422i.pdf ◎関連URL <PROACTIVE 事業紹介セミナー> 1.SCSK ERP事業の真髄 基幹システムを「守り」から「攻め」に変えるIT戦略 https://www.youtube.com/watch?v=SqpusNTv574&t=271s <PROACTIVE AIシリーズ> 1.【AI戦略を加速】AIで経営リソースを最適化/経営と現場のDXを支える基盤とは https://www.youtube.com/watch?v=tgA4uYqfODA&t=165s 2.【経営のタイムラグを解消】マルチAIエージェントで意思決定を高速化/信頼できるデータで柔軟に分析する工夫とは https://www.youtube.com/watch?v=68uw0N4SibA 3.【AIエージェントでバックオフィスを効率化】複雑な法規制・社内規定をAIがチェック/アウトプットの根拠を示すXAI https://www.youtube.com/watch?v=0xIjXzVxJa4 ●職務内容・担当業務 自社製クラウド型ERPのサービスを支えるインフラエンジニアです。 【具体的な仕事内容】 ・サービス環境構築(AWSクラウドサービスを利用) ・メンテナンス(自社製ERPアプリケーションのパッチ適用等)　※1 ・障害対応(営業日の定時時間内) ※2 ・運用高度化(自動化やAWSサービス利用による効率化) ※1:月1～2回の夜間定期メンテナンス(19:00～24:00)を実施しています。 ※2 :サービス(システム)は夜間休日も稼働していますが、障害対応は基本平日定時内に実施しています。 ●役割・ポジション クラウドサービスエンジニア ●研修 各種ベンダー研修や資格取得を支援する制度があります。 ●配属部署 知財事業グループ　PROACTIVE事業本部　カスタマーサクセス&DevOps部

機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して、お客様のビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出するミッションに対し、プロジェクトマネージャーとして推進いただきます。 仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。 また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用も担当いただきます。 プロジェクト事例 ●製造業向け機器の故障予測モデル開発 ●機械学習を用いたオークション落札価格の予測 ●金融業向け生成AIを活用した業務効率化 技術環境 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

●ポジション概要 AIソリューション事業のForward Deployed Engineer(FDE)として、業界最大手グループ企業をはじめとする大手クライアントの業務現場に深く入り込み、業務フローをAIネイティブに再構築する変革(AX)を要件定義から実装・運用まで一気通貫でリードしていただきます。 FDEは「顧客の現場に最も近い場所で課題を解決するエンジニア」です。当社では戦略コンサルティングファーム出身のAIコンサルタントとペアを組み、クライアントの経営課題・オペレーション課題をAIで解ける形に翻訳し、自らプロトタイプを実装して現場に届け、フィードバックを得ながら本番システムへと育てていきます。 ただし、個社のAX実現はこのポジションのミッションの一部にすぎません。現場に深く入り込むからこそ得られる不動産業界のリアルなドメイン課題への理解を起点に、当社SaaS「カナリークラウド」をエージェンティックなアプリケーションへと進化させ、「マスター物件DB構想」の実現へと近づけていく——個社への実装で終わらせず、カナリーが目指す「不動産領域におけるバーティカルAIエージェント」の基盤構築へとつなげていくことが、FDEに期待するより大きなミッションです。 ●業務内容 ・クライアントの業務プロセスの理解・分解と、AIエージェントによる代替・高度化余地の特定 ・AIコンサルタントと協働した要件定義、ソリューション設計、PoC〜本番実装 ・マルチエージェントアーキテクチャの設計・開発(エージェントオーケストレーション、Tool Use / Function Calling、Human-in-the-Loopの組み込み等) ・RAGパイプラインの構築(業務ドキュメント・データの取り込み、検索基盤の設計、コンテキストエンジニアリング) ・AIエージェントの品質・信頼性の担保(評価基盤(Evals)の構築、ガードレール設計、本番運用のモニタリング) ・クライアント環境・データとの連携設計(API連携、データパイプライン、セキュリティ要件対応) ・個社実装で得たドメイン知見の還元による、「カナリークラウド」のエージェンティックな進化と「マスター物件DB構想」実現への貢献 ●開発環境 ・言語:Go(バックエンド、AIエージェント、MCPツール開発)、TypeScript(フロントエンド開発)、Python(AIエージェント開発) ・AIエージェントフレームワーク:ADK(Agent Development Kit) ・インフラ:GCP(Gemini Enterprise Agent Platform、GKE、Cloud Spanner 等)

●組織について 大手自動車メーカー企業様を中心にしたプラットフォーム領域における開発支援サービス、ソリューション開発/提供等、ソフトウェアプラットフォーム関連ビジネスの推進を担う機能組織となります。 大手自動車メーカーの本田技研工業株式会社様と戦略的パートナーシップを締結し、モビリティ領域のソフトウェア開発の体制強化を進めており、モビリティ向けソフトウェア開発において、多くのIT技術者が活躍できる環境が揃っています。 ●組織の業務・事例紹介 【組織の業務】 モビリティシステム開発に関わる各種業務 ・モビリティ向けソフトウェアの上流設計・設計・実装・テスト ・ソフトウェアプラットフォーム領域のソリューション開発と販売 ・ソフトウェアプラットフォーム領域の研究開発、開発支援 ・モビリティ及び関連するシステムにおけるセキュリティの企画、設計、実装、テスト ●職務内容・担当業務 自動車に求められるサイバーセキュリティマネジメントシステムの構築・運用や、車載ソフトウェアに対するセキュリティ対策を行う業務 ・車載セキュリティ開発支援(脆弱性診断 攻撃検知、セキュア開発支援・検証、CSスペック改善) ・セキュリティコンサルティング ・CSMS/SUMS構築(アセスメント、プロセス改善、車載セキュリティ検証) ・V-SOCマネジメント運用(脆弱性監視、インシデント対応、SBOM/脆弱性管理) ●開発環境・商材の説明・関連URL **セキュリティ技術要素** 【設計開発】　TARA(リスク特定)、 セキュアアーキテクチャ設計　、暗号技術　、通信セキュリティ 【検証】　ペネトレーションテスト 【運用】　監視: 侵入検知(IDS/VSOC) 【その他】 ソフトウェア技術、プロセス技術、ツール・手法などの技術知見 **車載アプリケーション/プラットフォーム環境** ・開発言語:C/C++、Python、Matlab/Simulink、Java 、JavaScript、HTML、Unity等 ・OS:POSIX系(Linux)、AUTOSAR Adaptive / Classic Platform、Android、iOS、Windows等 ・通信:CAN、Ethernet、MQTT等●本田技研工業株式会社様と戦略的パートナーシップについて https://www.scsk.jp/news/2023/pdf/20230707.pdf **当社はHonda Racing(HRC)のスポンサーとして、モータースポーツ活動を支援しています。 ** Honda.Racing - The official home of Honda Racing ●研修 ITエンジニアとしての教育プログラム、モビリティ専門教育カリキュラムの中から必要に応じて研修に参加・受講いただきます。 IT技術やモビリティに関連する様々な技術(ネットワーク、セキュリティ、Agile開発、AI、CI/CD、A-SPICE、クラウド など)、英語やビジネススキルの学習機会も積極的に提供します。 ●配属部署 モビリティ事業グループ　モビリティシステム第一事業本部　システム第一部

●組織について 大手自動車メーカー企業様を中心にしたプラットフォーム領域における開発支援サービス、ソリューション開発/提供等、ソフトウェアプラットフォーム関連ビジネスの推進を担う機能組織となります。 本田技研工業株式会社様との戦略的パートナーシップにおいても、プラットフォーム領域での協業推進を牽引する役割を担っております。 ●組織の業務 ・モビリティ向けソフトウェアの上流設計・設計・実装・テスト ・ソフトウェアプラットフォーム領域のソリューション開発と販売 ・ソフトウェアプラットフォーム領域の研究開発、開発支援AUTOSAR Adaptive Platformの関連ビジネスの推進 ●事例紹介 : (1)デジタルサービスアプリケーション/基盤開発 　内容:デジタルサービス機能開発、OTA等の基盤開発 　範囲:システム要求分析、システムアーキ設計、ソフトウェア要求分析、ソフトウェアアーキ設計、ソフトウェア設計、実装、ソフトウェア検証 (2)次世代プラットフォーム開発 　内容:車載ソフトウェアプラットフォーム開発 　範囲:ソフトウェア要求分析、ソフトウェアアーキ設計、ソフトウェア設計、実装、ソフトウェア検証 ●職務内容・担当業務 モビリティ向け次世代プラットフォーム開発に関わる各種業務(組み込み、制御開発経験は不問です) ・次世代プラットフォームの上流設計エンジニア(開発対象となる機能の企画、要求定義、ソフトウェアアーキテクチャ設計等、主に上流設計業務を行います。) ・次世代プラットフォームの開発エンジニア(ソフトウェアの設計・実装・テスト業務をアジャイル型の開発として行います。) ・プロジェクトのリーダー業務(数か月～1年単位のプロジェクトのリーディングを行います。) ●役割・ポジション 開発エンジニア、リーダー ●将来のキャリアパス 将来はモビリティシステム開発における開発エンジニア、開発リーダーを目指していただきます。 ●研修 ITエンジニアとしての教育プログラム、モビリティ専門教育カリキュラムの中から必要に応じて研修に参加・受講いただきます。IT技術やモビリティに関連する様々な技術(ネットワーク、セキュリティ、Agile開発、AI、CI/CD、A-SPICE、クラウド など)、英語やビジネススキルの学習機会も積極的に提供します。 ●配属部署 モビリティ事業グループ　モビリティシステム第一事業本部　システム第一部/システム第四部

デザイン組織の戦略やデザイン人材の育成をリードします。 ・オファリングビジネスの企画構想段階から、ビジネスアーキテクトやソフトウェアエンジニアなどの多様なメンバーとチームを組み、ユーザー要求に基づく一連のユーザー体験設計の推進役となります。 バリュープロポジションに基づき、顧客・ユーザーが製品・サービスとの接点においてとる行動や、行動に至る経緯・思考・感情を可視化し、製品・サービスの顧客・ユーザー体験を設計します。 ・UXデザインアプローチを活用し、顧客・ユーザーの行動や意思決定、および業務文脈などを読み解き、解決すべき課題とサービス提供価値を明確にしていきます。

建設機械向けディスプレイ・通信制御機器の組込みソフトウェアの開発をご担当いただきます。 ●車載ディスプレイ開発 　・建設機械の稼働状況や各種情報の表示・設定機能 　・車載カメラ映像の表示・画像解析 　・オペレーターへの警告・注意喚起機能の開発 ●通信制御開発 　・機体内に搭載された各種コンポーネント間の通信制御 　・Gateway機能の開発 ●テレマティクス開発 　・建設機械の稼働データ収集 　・遠隔監視・遠隔設定機能の開発 　・画像データの収集・活用 　・バックオフィスシステムとの連携機能の開発 開発環境・商材の説明 ●対象製品 　・建設機械向け車載ディスプレイ ●主な開発環境・技術領域 　・車載Linux 　・C++ 　・ROS 2 　・Webフロントエンド技術 　・車載HMI(Human Machine Interface) 　・テレマティクス

●職務内容・担当業務 最新のAI技術をもとに、モビリティ開発プロセスの変革(仕様駆動開発)をリードする業務 ・顧客課題の整理(顧客とのコミュニケーション、要件への落とし込み) ・技術リーディング(技術的知見を活かして最適な解決手段の選択) ・チームリーディング(チームを統括し、チーム全体の業務を推進) ※数名規模のチームを統括し、お客様と協力しながら、AIエージェントによるコード生成や自動検証など、新たなモビリティの開発スタイルを創り上げる ●開発環境・商材の説明・関連URL 【AI技術要素】 Anthropic Claude, M365 Copilot など(特定の製品に限らない) 【車載アプリケーション/プラットフォーム環境】 ・開発言語:C/C++、Python、Matlab/Simulink、Java 、JavaScript、HTML、Unity等 (上記のいずれ使用するかは、開発対象のソフトウェアにより異なります) 【本田技研工業株式会社様と戦略的パートナーシップについて】 https://www.scsk.jp/news/2023/pdf/20230707.pdf 【当社はHonda Racing(HRC)のスポンサーとして、モータースポーツ活動を支援しています。】 Honda.Racing - The official home of Honda Racing ●研修 ITエンジニアとしての教育プログラム、モビリティ専門教育カリキュラムの中から必要に応じて研修に参加・受講いただきます。IT技術やモビリティに関連する様々な技術(ネットワーク、セキュリティ、Agile開発、AI、CI/CD、A-SPICE、クラウド など)、英語やビジネススキルの学習機会も積極的に提供します。

・Bring Out の対話解析AIを、顧客のシステム基盤(CRM / SFA / 音声解析 / ERPなど)に統合 ・API設計・連携、LLM・RAG・音声認識などの要素を組み合わせた新ユースケースのアーキテクチャ設計 ・複雑な非構造データを処理する解析パイプラインの最適化・汎化設計 ・クライアント課題をもとにした高速PoC〜MVP開発 ・OpenAI / Anthropic / Vertex AI など各種モデルを用いたLLM統合・パフォーマンス検証 ・新しい対話解析ユースケースの技術検証・再利用可能な仕組み化 ・BizDev・AI・Backend チームと協働し、現場実装の知見を設計原則に昇華 ・技術的リスクを特定し、再現性ある開発プロセスを設計 ・技術標準化・共通モジュール化を推進し、プロダクトのスケーラビリティを向上 技術スタック ・バックエンド: Node.js, TypeScript, Python, GraphQL ・データストア: PostgreSQL, AWS S3, DynamoDB ・インフラ系: AWS, Terraform, Docker, CircleCI

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

●職務内容・担当業務 1)開発チームリーダ 証券システムにはレイヤ毎のチームがあり、各チームは要件定義、設計、コーディング、テスト、運用保守といった一連の業務を行います。 利用言語はJava、C++、SQL、Shellとなります。 また、チームはプロパー5~10名、パートナーを含めるとその3倍程度の規模となります。 チームメンバとして参画し、チームリーダとして活躍頂くことを期待しています。 2)プロジェクトマネージャ(PM) 上述の各チームを横断する開発プロジェクトが常時複数平行して進行します。 小規模プロジェクトは数千万円、大規模プロジェクトは10億円を超える規模となります。 チームリーダ、PMとステップアップすることを期待しています。 当社ではPMのスキルのみによらずプロジェクト運営ができるよう、プロジェクト標準を定義しており、この標準に沿ってプロジェクトを運営して頂きます。 また、プロジェクトマネージメントを組織的に支援するPMOチームが存在し、PMが過度な負荷とならないよう日々の活動を支援します。

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/アナリティクスマネージャー ●担当業務 複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

各種クラウドサービスを活用しながら、インフラを中心にエムスリー本体および国内グループ約40社のIT戦略をリードいただくポジションです。 主な業務内容: ・認証基盤・ネットワーク管理の最適化(IP-VPN, IDaaS, ActiveDirectory, SASEなど) ・グループウェア管理の最適化(Google Workspace, Microsoft365) ・オンプレIT資産のクラウド移行リード(ファイルサーバー、各種管理サーバーなど) ・インフラ以外のIT戦略推進(インフラ案件の増減に応じてアサイン。業務システムの導入支援など) <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

●全社のプロダクト戦略策定・推進 ●フィナンシャルクラウド事業を中心とした複数プロダクトのポートフォリオ管理 ●プロダクトマネジメント組織のマネジメント・育成 【業務内容詳細】 (1)プロダクト戦略の立案・実行 └全社プロダクトのポートフォリオ設計(既存プロダクト・新規プロダクト含む) └投資アロケーションおよび予算管理 └プロダクトロードマップの策定と進捗管理 (2) KPI/顧客価値指標の最大化 └LTV向上施策の立案・実行 └顧客満足度向上および継続利用率向上のための施策実施・改善 └プロダクト品質とユーザー体験の向上に向けた戦略策定 ●期待する具体的な成果 ・全社のプロダクト戦略を再定義し、ロードマップを策定する ・組織体制の課題を洗い出し、PMの増員や教育計画を策定 ・LTVやNPSなど主要指標を一定期間(四半期など)で継続的にモニタリングし、前年比より向上 ・必要なリソース(予算・人材)を確保し、段階的に組織体制を整備 ・現場レベルの実行力を高めるPDCAサイクルやツール整備 ・経営目標である売上拡大・顧客継続率向上に直結するプロダクト戦略を実行 ・全社的な事業ポートフォリオの最適化に貢献 ・就任後3か月以内に戦略および組織体制の問題点を洗い出し、アクションプランを策定 ・就任後6か月以内に主要プロダクトのKPIを設定し、実行プランを浸透させる ●開発環境など ・開発言語:C# / PHP / JavaScript / Python / Powershell / Shell ・ミドルウェア:MySQL / Apache / SQL Server / IIS / Redis ・フレームワーク:Codeigniter / .NET 6 / .NET Framework / ASP.NET MVC ・バージョン管理:GitHub ・CI/CD:Jenkins / CodePipeline / CodeBuild / CodeDeploy ・コミュニケーション:Slack / Notion / Confluence ・タスク管理:Backlog / Toggl / Redmine ・監視:Newrelic / Pagerduty / Mackerel / Cloudwatch / Trend Micro CloudOne ・構成管理:Terraform / Ansible / SAM / Cloudformation ・インフラ:AWS / RDS / Elasticache / FSx / ALB / S3 / WAF / Cloudwatch / EC2 - Windows/Amazon Linux 2 / DirectConnect ・その他:Docker Compose / デュアルディスプレイ / Mac・Windows選択可 / 好みのエディタ・IDE選択

●期待する役割 当社のプロダクトマネージャーは、 顧客理解と顧客体験設計の責任者 です。 UIやサービス設計だけでなく、認証をはじめとするセキュリティ、手数料体系、マーケティング、事務オペレーション、制度・法令に至るまで、顧客体験を構成するあらゆる要素を俯瞰して、顧客価値が最も高まるあり方を描き、実現します。その結果として、事業成果を生み出すところまでが役割です。 インタビューやCSに寄せられるVoC、行動データを掘り下げ、顧客課題の真因に迫ることが起点です。ただ、お客様の状況は、その時々の社会や技術の前提の上に成り立っています。不正アクセスの手口が高度化するなかで進めたパスキーの導入、制度改正のたびに問い直してきた新NISAやこどもNISAへの対応方針。いずれも、目の前の声だけを見ていては、やるべきこととその時機を捉えられません。何をいつ届けるか、あるいは今は届けないと決めるか。その判断自体が、顧客体験を構成する重要な要素です。 ※本求人では、事業戦略に関わる大型プロジェクトを担当いただくシニアプロダクトマネージャーを募集いたします。 ▽ [サービスサイト(ロボアドバイザー)](https://www.wealthnavi.com/) ▽ [サービス10周年記念サイト](https://www.wealthnavi.com/10th-anniversary) ●プロジェクト事例 ・本人確認・認証の高度化によるセキュリティと利便性の向上 ・MAP AIやウェルス定期保険などの新規プロダクト立ち上げ ・三菱UFJ eスマート証券との統合を通じたデジタル資産形成の立ち上げ ・三菱UFJ銀行と一体運営するデジタルバンクとロボアドバイザーの体験統合 ●業務内容 ・定量分析やインタビュー等を通じた顧客理解 ・担当テーマにおける顧客価値定義や方針策定 ・社会や技術の変化を踏まえた施策の優先順位づけ ・経営層含む関係部門や社外関係者との合意形成 ・WebサイトやアプリのUIUX企画・ディレクション ・リリース後の継続的なPDCAを通じたKPI改善 ・(ご経験に応じて)組織マネジメント・人材採用

【ミッション】 ユニコーン企業の潤沢なグローバル開発リソースと、日本のビジネス現場の熱量を結びつけるエンジニアリング組織のトップランナーとなることがミッションです。 現場の声を的確にシステムへ翻訳し、日本独自の商習慣に合わせて本国のTechチームを巻き込み、日本市場を勝ち抜くための最強のプロダクトを創り上げます。 【主な業務】 業務特化型機能の要件定義や開発推進を進めます。 ビジネスサイドと同じ熱量でプロダクトの進化を牽引します。 まずは工夫しながら最小限のリソースで開発を進め、スケールした際にはチームをリードしていただきます。 【具体的な業務】 プロダクトの品質・予算・スケジュールの日本側でのガバナンス管理、将来を見据えたアーキテクチャの方向性策定。 協業先とのAPI連携のスキーム検討など「テクノロジー」に関わる開発推進の全般をお任せします ●就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)