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楽楽シリーズ(楽楽精算、楽楽明細、楽楽電子保存、楽楽債権管理)などの製品において、企画・営業・サポート等のビジネスサイドや開発・デザイナーと連携し、「何を作るか」「なぜ作るか」に責任を持ちプロダクトチームをリードしていただきます。 現在ラクスは、法改正対応などの「守り」から、AIを用いた圧倒的な業務効率化という「攻め」のフェーズへと転換しており、AIを活用した新規プロジェクト(0→1)の推進もお任せします。 1.新規プロダクト・機能の立ち上げと仮説検証(ディスカバリー) ・不確実性の高い領域において、AI(バイブコーディング等)を活用したプロトタイピングによる高速な仮説検証 ・顧客ヒアリング等の一次情報から業務の本質的な課題を発見し、「圧倒的な使いやすさ(UX)」にこだわった価値定義 ・「ディスカバリー」と「デリバリー」を並行して回す 2.製品課題の発見・案件創出及びロードマップの策定 ・ビジネスサイドと連携して事業戦略を踏まえた製品の方向性の決定支援 ・開発優先度の決定支援と製品ロードマップの策定 ・先行デモによる市場検証やプライシング設計への関与など、Go-To-Market(GTM)の支援 3.製品の要求分析、要求仕様の策定 ・AI(Claude等)を活用した要求仕様策定(PRD)の高速化と精度向上 ・デザイナーがUXの舵を取り、PdMがドメイン知識の深淵と技術の可能性を繋ぐ形での強力な仕様議論 ・市場要求をもとに、営業・CS及びお客様のインタビュー等を実施 ・ステークホルダーとの合意形成と開発・デザイナー側への共有 4.製品開発の支援及び提供後の製品改善 ・ビジネスサイドと開発をつなぐ架け橋として製品開発の遂行支援 ・提供済機能の改善やお客様への製品導入フローの改善支援 ・提供後の成果指標の確認・分析と改善アクションの策定 ※プログラミングなどの実開発業務は行いませんが、AIを活用して自らプロトタイプを作成するなど、最新ツールを使い倒すカルチャーがあります。 ・各サービスごとに1チーム5-10名程度での正社員中心のチーム開発 ・プロジェクトの性質に応じた2つのプロセスの使い分け A. 不確実性の低いプロジェクト(安定成長期):数万社に影響を与えないための、ウォーターフォールやアジャイルによる堅実で高品質な開発。 B. AI・プロダクトアウト型プロジェクト(新規・探索期):PdM・エンジニア・デザイナーの極小ユニットによるデュアルトラックアジャイル。 ・職能の壁を溶かした共創:デザイナー組織と統合し、UX起点の課題定義から技術検証・意思決定までを同じ温度感で推進します。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

楽楽シリーズ(楽楽精算、楽楽明細、楽楽電子保存、楽楽債権管理)などの製品において、企画・営業・サポート等のビジネスサイドや開発・デザイナーと連携し、「何を作るか」「なぜ作るか」に責任を持ちプロダクトチームをリードしていただきます。 現在ラクスは、法改正対応などの「守り」から、AIを用いた圧倒的な業務効率化という「攻め」のフェーズへと転換しており、AIを活用した新規プロジェクト(0→1)の推進もお任せします。 1.新規プロダクト・機能の立ち上げと仮説検証(ディスカバリー) ・不確実性の高い領域において、AI(バイブコーディング等)を活用したプロトタイピングによる高速な仮説検証 ・顧客ヒアリング等の一次情報から業務の本質的な課題を発見し、「圧倒的な使いやすさ(UX)」にこだわった価値定義 ・「ディスカバリー」と「デリバリー」を並行して回す 2.製品課題の発見・案件創出及びロードマップの策定 ・ビジネスサイドと連携して事業戦略を踏まえた製品の方向性の決定支援 ・開発優先度の決定支援と製品ロードマップの策定 ・先行デモによる市場検証やプライシング設計への関与など、Go-To-Market(GTM)の支援 3.製品の要求分析、要求仕様の策定 ・AI(Claude等)を活用した要求仕様策定(PRD)の高速化と精度向上 ・デザイナーがUXの舵を取り、PdMがドメイン知識の深淵と技術の可能性を繋ぐ形での強力な仕様議論 ・市場要求をもとに、営業・CS及びお客様のインタビュー等を実施 ・ステークホルダーとの合意形成と開発・デザイナー側への共有 4.製品開発の支援及び提供後の製品改善 ・ビジネスサイドと開発をつなぐ架け橋として製品開発の遂行支援 ・提供済機能の改善やお客様への製品導入フローの改善支援 ・提供後の成果指標の確認・分析と改善アクションの策定 ※プログラミングなどの実開発業務は行いませんが、AIを活用して自らプロトタイプを作成するなど、最新ツールを使い倒すカルチャーがあります。 ●開発体制・プロセス 各サービスごとに1チーム5-10名程度での正社員中心のチーム開発 プロジェクトの性質に応じた2つのプロセスの使い分け A. 不確実性の低いプロジェクト(安定成長期):数万社に影響を与えないための、ウォーターフォールやアジャイルによる堅実で高品質な開発。 B. AI・プロダクトアウト型プロジェクト(新規・探索期):PdM・エンジニア・デザイナーの極小ユニットによるデュアルトラックアジャイル。 職能の壁を溶かした共創:デザイナー組織と統合し、UX起点の課題定義から技術検証・意思決定までを同じ温度感で推進します。 ●事業内容 ラクスは、クラウドやITの技術で仕事の効率を上げ、人や時間が不足している社会課題の一助になることを目指しています。 特に代表サービスのひとつである楽楽シリーズはバックオフィス(経理、財務、人事、営業事務等)業務を支援する複数のサービス展開を得意としています。 ●特徴 複数のクラウドサービスを提供しており各製品をそれぞれ強化することにより幅広く使われる製品開発を進めています。 製品の一例ですが、中堅企業向けバックオフィス業務改善に注力し、特定顧客のカスタマイズは行わず、広く使われる製品づくりを目指しています。 多くのお客様の痛みを解決できる領域に力を注いで拡げていき、製品単位においてはそれぞれひとつでも十分に業務に役立つような機能や使い勝手の強みを持たせていきます。 ラクスの役員はエンジニア経験者が多く、製品開発を重要な経営の中心の一つと捉えています。 ●サービス例 https://www.rakurakuseisan.jp/ 18,000社に導入頂いている国内累計導入社数No.1クラウド型経費精算システムです。 会社規模や業種を問わず、幅広い企業の経費精算を効率化します。 https://www.rakurakumeisai.jp/ 電子請求書発行システム「楽楽明細」は、請求書、納品書、支払明細などの帳票をWEB上で発行するクラウド型のシステムです。 請求書発行において手間のかかる「印刷・封入・発送」の作業がゼロになります。 https://www.rakurakudenshihozon.jp 電子帳簿保存システム「楽楽電子保存」は、電子請求書発行システム「楽楽明細」で受け取った電子請求書などの帳票を一元管理できる無料サービスです。 電子帳簿保存法の要件(検索や、訂正削除に関する要件など)にも対応しています。 ●開発組織 各サービス部門は事業部制を採用していますが、開発本部はエンジニアが所属する技術専門組織としてサービスを横断して存在しています。 エンジニアたちが大切にする価値観やエンジニアたち自身が作るカルチャーを重視した組織を作った方が、エンジニアがビジネスに貢献できると信じ、事業部には属さない技術専門組織として、エンジニアが生き生きと活躍できて働きやすい、楽しい環境を作ることを目指しています。 Mission:顧客をカスタマーサクセスに導く 圧倒的に使いやすいクラウドサービスを創る Vision:日本を代表するクラウドサービス開発エンジニア集団となる ・日本中のエンジニアにクラウドサービス開発の第一人者として認められている ・自分達がNo.1技術者集団であるという自信と誇りを持って働いている ●私たちが大事にしていること 「既存サービスの成長」と「新規事業へのチャレンジ」を両立させ続ける 「PDCA」を徹底し、事業を成長させる 「本質的なこと」へ取り組み、会社と自分の成長を実現している 私たちの課題 ビジネスサイド(営業/企画/CS等)と共に市場のニーズ/シーズを満たすものは「何か」から考えていくこと 製品同様に人も成長している最中なので仕事も人も大事にしながらチームを作っていくこと まだ世の中にない新しい機能や有効となりえる新しい技術を取り込んで共存させていくこと リリースした後も顧客からのフィードバックを得てより良い開発や運用を進めていくこと ●転職者の入社後の声 プロダクトを丁寧に育て、自分で作った愛着のある機能を増やしていくことができる。 機能選定/仕様策定/設計/開発/運用のいろいろな角度でプロダクトに携わることができ広い視野をもつことができる。 様々な役割に一緒にチャレンジしてくれる上司・先輩・同僚・後輩に囲まれている。 品質にはこだわるが無駄なことはしないバランスを保った開発ができる。 自分の意見をサービスに反映させるなど、今までとは違った役割にチャレンジできる。 行動指針「ラクスリーダーシッププリンシプル」で人と成長を大事にしている。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

【お任せする業務内容】 DX本部 デジタルソリューション部に籍を置き、当社の既存技術と社内外の先端技術(AI・IoT・DX等)を組み合わせた新規ソリューションの企画・構想、顧客課題の発掘・提案活動、および事業化に向けた社内外関係者との連携・推進業務を担当いただきます。 具体的には、 ご入社後はまず当社の技術領域・顧客基盤・社内リソースの全体像を把握いただきながら、既に動いているテーマへの参画を通じてキャッチアップいただきます。その後、ご自身の専門性や関心領域を軸に、主体的にテーマを立ち上げ・推進いただくことを期待しています。 【主な業務内容】 ・顧客課題の探索・ニーズ把握:JFEエンジニアリングの既存顧客との接点を幅広く持ち、潜在的な課題やニーズを発掘 ・ソリューションの企画・構想:社内の多様な技術シーズ(DX・IoT等)と社外の先端技術(スタートアップ連携等)を組み合わせた新たなソリューションコンセプトの立案 ・技術調査・フィジビリティスタディ:技術動向のリサーチ、実現可能性の検証、事業性評価 ・顧客への提案活動:ソリューション提案書の作成、プレゼンテーション、PoC(概念実証)の企画・実行 ・事業化推進:社内関連部門(設計・建設・営業・研究開発等)や社外パートナーとの連携によるソリューションの具体化・事業化 【仕事の進め方】 少数精鋭チーム(現在数名規模)のため、一人ひとりの裁量が非常に大きく、「自ら考え、自ら動く」ことが基本スタイルです。 ・テーマ探索・企画段階では、個人の主体性を重視し、自らアンテナを張って情報収集・仮説構築を行います。チーム内での壁打ちやブレインストーミングも頻繁に実施します。 ・提案・事業化段階では、社内関連メンバーやパートナー企業と横断的にプロジェクトチームを組成し、協働して推進します。 ・顧客接点は多岐にわたるため、外出・出張の機会もあります。 職種の変更範囲:当社業務全般

精密加工ツール(砥石)製造に関わる、自社工場向け設備/装置(搬送機・梱包機・検査機など)のソフトウェア設計開発業務をご担当頂きます。 将来的には、広島、長野の常駐社員として、部門と現場の関係をより強固なものとし、業務のスピードや効率を上げる役割を担うことを期待しています。 ご経験に応じて、以下いずれかの業務をご担当頂きます。 【具体的には】 ①装置制御に関わるソフトウェア設計・開発を、要件定義から基本設計、詳細設計、プログラミングまで幅広くご担当頂きます。 ②製造ラインに必要なデータ収集システムの設計、管理、運用をご担当頂きます。 また、データを管理する為のシステム構築(DB、ネットワーク)も行います。 ※データ管理に関連して、WEBアプリやiPhoneアプリなども作成します 【入社後の流れ】 入社後実務習得のため、2～3年程度東京本社にて勤務します。 その後、ご自身の希望に応じて広島もしくは長野事業所に赴任し、勤務頂く予定です(原則その後の転勤は無し)。 【業務内容についての補足】 入社当初:各求人票内の業務内容欄記載の業務内容 変更の範囲:弊社就業規則に基づき、異動を命じることがある

精密加工ツール(砥石)製造に関わる、自社工場向け設備/装置(搬送機・梱包機・検査機など)のソフトウェア設計開発業務をご担当頂きます。 ご経験に応じて、入社時は以下いずれかの業務をご担当頂きます。 【具体的には】 ①装置制御に関わるソフトウェア設計・開発を、要件定義から基本設計、詳細設計、プログラミングまで幅広くご担当頂きます。 ②製造ラインに必要なデータ収集システムの設計、管理、運用をご担当頂きます。 また、データを管理する為のシステム構築(DB、ネットワーク)も行います。 ※データ管理に関連して、WEBアプリやiPhoneアプリなども作成します 【業務内容についての補足】 入社当初:各求人票内の業務内容欄記載の業務内容 変更の範囲:弊社就業規則に基づき、異動を命じることがある

新規クレジット商品立ち上げの基幹システム構築・導入プロジェクトに携わって頂きます。 顧客・PMとのコミュニケーションを取りながらの顧客ニーズの把握、要件定義/設計、実際のプロダクト開発を行っていただきます。 「アカウントエンジニア」として以下を担当して頂きます。 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」を顧客企業へ導入する際に、顧客とコミュニケーションを取りながらビジネス要件を理解し、PjM、PdMと協力してプロダクトの成長を考慮しながらの上流工程の要件定義、設計を行う。 ・スクラムチームに所属してのプロダクト開発を行う。 【開発環境】 Go gRPC+Connect TypeScript React Vue PostgreSQL (Aurora) Terraform Docker 【使用サービス】 GitHub GitHub Copilot Slack Amazon Web Services Google Workspace 1Password Kibela

公営競技(BOATRACE、競馬)、パチンコ 具体的な仕事内容 ●開発チームの一員として、プロジェクトの超上流から参画し、各業界のお客様や自社の営業・コンサルタントと協働で新サービスの企画・開発に携わって頂きます。 ●企画・開発したサービスに対して、開発SE又はプロジェクトマネージャの立場で要件定義/設計～テスト、サービス開始、保守運用に至る一連の開発業務に幅広く対応いただき経験を積んで頂きます。 ●技術領域はクラウド&アジャイルをベースに、各種SaaS、AI、IoT等のデジタル技術を活用します。 ●当面は開発メンバーとしての開発SEやプロジェクトマネジメントの経験を積んで頂き、将来的にはご自身のキャリア希望に基づき、ITスペシャリスト、サービスデザイナ等の専門領域を選択して頂けます。 組織情報 法人分野内のビジネスエンジニアリングサービス事業部が今回の募集組織。 エンターテイメント業界(BOATRACE、競馬、パチンコ)の市場をターゲットとし、デジタル顧客接点(投票、情報提供)を中心に個社向け開発を推進。 今後はお客様と新たなデジタルサービスを共創する取り組みを増やしていくことでエンターテイメント業界の発展に貢献する。 上司・部下関係なく議論が活発に行われ風通しの良い雰囲気です。 中途入社の方も活躍されています。

●弊社はこれからBtoB事業に本格参入します。 このBtoB事業で2045年に年商5000億円を見込んでいます。 そのために幹部候補の1人目エンジニアが必要です。 toCの部署には既にエンジニアデザイナーは30人以上います。 ●経営幹部直下で新規事業を共に作っていきます。 日本の企業の生産性を上げるシステムを開発し提供します。 詳細内容は面談の時にお伝えします。 入社後の流れ 1.ファウンダー上野と経営幹部安藤と共に ┗経営戦略を考える。 2.戦略に沿って各種実行をする。 ┗企業ヒアリングや開発など。 3.再度戦略をブラッシュアップし ┗再度実行しこれを繰り返して5000億円へ 顧客のニーズをお伺いしてソリューションのご提案をしていただきます。 Slerとしてご提案していただくこともあればそのニーズを負うロダ口に落とし込み、Saasの開発をしていただくことを想定しております。 手段は問わず、足的な手法で顧客の課題解決をしていただきます。

生成AIを活用したプロダクト・機能開発、および社内向けツールの設計・実装をお任せします。 プロトタイピングから実運用まで幅広く携わることが可能です。 プロダクト開発の最前線で生成AIを活用した新しい価値創出に取り組んでいます。 単なる業務効率化ではなく、プロダクトそのものにAIをどう組み込むか・プロダクト開発プロセスをどう進化させるかという視点から、技術とクリエイティブの交差点でチャレンジしています。 本ポジションでは、会社としてもまだ正解が見えていないテーマに対し、「ゼロイチ」で考え、形にする」フェーズから関わっていただきます。 また他クリエイターと同じく、実際のプロジェクトに携わって頂く等、ご自身の専門領域にとどまらず、さまざまなことにチャレンジできるポジションです。 ●具体的な業務内容: ・AIエージェントのプロトタイピング・運用 ・社内外向けダッシュボード・ツールの開発 ・アンケートや定量データを用いた分析・提案 ・ LangChainを用いたLLMワークフローの設計と実装 ・実プロジェクトでのAI活用(プロダクト開発の効率化・プロダクト自体のAI導入) ※技術スタック ▼バックエンド Python系 ・FastAPI(REST API設計) ・LangChain / LangGraph(AIエージェント構築) ・OpenCV(画像処理) ・pandas / numpy(数値計算・データ操作) ・matplotlib / seaborn(データ可視化) Node.js系 ・express(軽量なREST APIフレームワーク) ▼フロントエンド ・JavaScript / TypeScript ・Next.js(Reactベースのフレームワーク) ▼インフラ / クラウド AWS ・ EC2(仮想サーバー) ・S3(オブジェクトストレージ) ・ Lambda(サーバーレス関数) ・ECS / ECR(コンテナ実行・管理) ・DocumentDB(MongoDB互換のNoSQLデータベース) その他クラウドサービス ・ Pinecone(ベクトルデータベース / 類似検索) ・Snowflake(DWH / ビッグデータ分析基盤) ▼AI実行環境・LLM連携 クラウドLLMプロバイダー ・OpenAI(GPT系) ・Anthropic(Claude) ・Gemini(旧Bard / Google AI) ローカルLLM実行 ・ Ollama(ローカルでの軽量LLM推論) ▼その他ツール ・ Figma / Slack / Cursor / MCP ※CursorはAIペアプログラミングツールとして社内導入中

当社は創業以来、DXコンサルティングを通じて企業の変革を支援してきました。 次のステージとして、生成AIを活用したプロダクト開発に注力しています。 その中心となるのが 「AIプロダクトエンジニア」 です。 単なるモデル実装やデータ分析に留まらず、Web開発の実装力 × ビジネス理解 × CX(顧客体験) × AI活用 を掛け合わせ、価値あるAIプロダクトを共に作り上げる仲間を募集しています。 ●業務内容 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)やLangChain等を用いた生成AIアプリケーション開発 ・フロントエンド/バックエンドを含むWebアプリケーションの設計・実装 ・PJにおける要件定義・設計・開発・テストといった一連の工程への参画 ・チームメンバーやコンサルタントと連携したプロダクト開発 ●主なプロジェクト事例 ・保険業向けAIクローンPoC支援 ・情報通信業向けRAG活用ローカルLLM開発 ・インフラ業向けローカルLLM導入・構築 ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇入れ直後:配属先に関する業務一般 ・変更の範囲:会社が定める業務 ●当事業の目指す姿 当社は「CxO firm 1000人のCxOを輩出する企業へ」をVISIONに掲げ、「個の能力を徹底的に磨け」というコアバリューのもとマインド・能力開発できる環境作りを追及し、既に数名のCxOを輩出してきました。 Technology領域においても、技術軸のCxO(CTO、CIO、CDO…)や、社会的にインパクトのあるプロダクト開発、市場トップレベルの技術的な強みの獲得・発揮など、本人の志向に合わせた成長機会を創出していきます。 ●当事業の成長ステップ STEP1:既存顧客へのオポチュニティ開拓・外部リソース含めた体制構築 STEP2:主要サービスラインを確定し、営業戦略再策定・採用強化 STEP3:デリバリーリソースの内製化・当事業起点での案件創出 ●当社クライアントの特徴 Forbes500/Nikkei225を始めとする大手エンタープライズ企業と100%プライム(一次請け)を実現しております。

今回は新規プロダクト「Xard(エクサード)」のソフトウェアエンジニア(バックエンド)としてプロダクト開発・企画をお任せします。 「Xard」は、企業が自社ブランドの「Visa・JCB」カードをスピーディかつローコストでバーチャル・リアルカード発行それぞれを可能にするプラットフォームサービスです。 カード発行、利用可否判定、利用履歴照会など、すべての取引をAPI化し、1つの仕組みでシームレスなサービス連携を実現しています。 当社はチームで年齢や経験に関わらず、技術力をベースにプロジェクトメンバー全員で意見を出し合いながら、 エンジニアそれぞれがフロントエンド〜バックエンドまでフルスタックに開発実務を担当しています。 【具体的には】 Xardの機能改善およびWebアプリケーション設計・開発・運用 仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー 機能開発における改善/技術提案 【技術スタック】 当社技術スタック一覧は以下よりご確認ください。 https://whatweuse.dev/company/infcurion 言語 └バックエンド　　　 :Go └フロントエンド　　 :Elm, React, TypeScript データベース　　　　 :MySQL, DynamoDB,S3 インフラ　　　　　　 :AWS 環境構築　　　　　　 :Terraform,Docker,AWS Fargate CI/CD　　　　　　　 :CircleCI ソースコード管理　　 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 　　:JIRA 情報共有ツール　　　 :Slack その他　　　　　　　 :Datadog

●AIプロダクト(Resilire AI Agent 等)の設計・プロトタイピング・リリース ●Agentアーキテクチャ(Tool Use、Context Engineering、Sub-agent、MCP 等)の技術選定と実装 ●既存の業務システム/API(サプライチェーン基盤)を、LLMエージェントが安全・確実に扱えるツール層・抽象化層として再設計 ●エージェントの振る舞いを少数の直交したフロー原理に構造化し、非決定論下でも予測可能・信頼可能なシステムとして設計 ●LLM-as-a-Judgeを含む品質評価基盤の設計と、非決定論的プロダクト特有の課題(Hallucination、コスト、安全性)への対処 ●サプライチェーンドメインへの没入と、これまで人手に頼っていた業務(情報の探索・整理、プロダクト操作、システムが備える分析ロジックの活用・解説 など)をAIが代替・支援するユースケースの創出 ●PdM・デザイナー・顧客・パートナーとの対話を通じた価値仮説の検証と、プロダクト方向性の共同定義 ●AIプロダクト領域に閉じない、Resilire全体の事業・プロダクト・技術基盤議論への越境関与 ●技術広報・採用活動を通じたAI / Agent 領域の知見発信 ●概要 私たちは、サプライチェーンの奥深くに潜む"見えないリスク"を可視化し、「モノが届く当たり前」を守るサプライチェーンリスク管理(SCRM)SaaS「Resilire(レジリア)」を開発・提供しています。 そして、今プロダクトの三柱の一つとして特に注力しているのが、そのオプション機能にあたる「Resilire AI Agent」です。 Resilire AI Agent は、Google ADK 上に構築したマルチエージェントが、Resilire独自の構造化されたサプライチェーンデータ(多階層の取引・拠点・部品依存の関係)に加え、災害による影響情報やサプライヤーへのアンケート回答などを横断的に辿り・読み解き、サプライチェーンリスクの把握・分析を支援するものです。 最新AIの動向を探索し、プロトタイピングから評価までを高速で回して提供価値を形にしていきます。 実在する業務システムの上で、非決定論的なエージェントを"設計で"信頼できるものにする—まだ世に定石のないこの領域を切り拓く環境です。 本募集は、これらAIプロダクト群(本番運用中の Resilire AI Agent、MCP基盤 等)の0→1を、エンジニアとして手を動かしながら担うポジションです。 重視するのは経験年数よりも、「圧倒的に手を動かすこと」と「事業や顧客への好奇心」。 顧客との対話や方向性の議論にも関与しますが、それはより良い実装のため。 自分の手で動くものを作り切ることを原動力に動ける人を求めています。

ご入社時点のスキル・経験に応じて、以下いずれかのポジションでご活躍いただきます。年齢は問わず、スキル・経験に応じて判断します。将来的には他ポジションへのキャリアアップも想定しています。 ●運用エンジニアとして(SRE志向のクラウド運用エンジニア) ・クラウド/オンプレを問わず、既存の運用フローをAIと自動化で改善 ・ログ収集・分析の自動化パイプラインの構築 ・機械学習ライブラリを用いた、時系列データからのシステム障害予兆検知の検証(PoC) ・ITILのインシデント管理プロセスに準拠した上で、生成AI(ChatGPT API等)を活用した障害アラートの一次切り分け・チケット起票の自動化 ●運用マネージャーとして(運用プロセス高度化) ・運用チームのマネジメント、運用プロセス全体の高度化をリード ・SaaS/AIツールの選定と業務プロセスへの導入・定着推進 ・監視基盤(Datadog等)の導入・監視項目の最適化 ・インシデント対応にLLMを活用し解決策を提案する仕組みの構築 ・定常作業の自動化推進による対応時間短縮・残業削減の実現 ●AI戦略ディレクターとして(事業部横断) ・事業部横断でのAI戦略・ガバナンスの推進 ・組織全体のAI活用を見据えたルール・ガバナンス体制の構築 ・ベンダーマネジメントを含む高度な運用設計 ・社内向けAI利用ガイドラインの策定、セキュリティリスク評価 ・ベンダー折衝、エンタープライズ向けAI運用支援ソリューションの要件定義・導入統括 ・レガシー運用チームのリスキリングプログラムの企画・実行

担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。 出発点は「1. 捉える」で、経営の構想を売れるサービスに落とし込む「3. 形にする」も同じ比重です。サービスとして最も大切なのは「5. 型にする」です。 【1. 捉える ― 技術トレンドを誰よりも早くキャッチし、自社での実践につなげる】 ・AIエージェント・生成AI・データ基盤の新しい技術・サービス・トピックスを、国内外の情報源から誰よりも早くキャッチし、何が変わるのか、いまの仕組みを置き換えられるのか、判断の軸を整理します。 ・見極めた技術を、立ち上げリーダーとともに自社の情報システム部門・問い合わせ対応などの社内の環境で実践し、効果と課題を確かめます。 ・AIの中核は先端企業の進化に任せ、当社はその周辺のどこで価値を出すか。 その切り分けと、サービスのアーキテクチャを考えます。 【2. けん引する ― 立ち上げリーダーを、技術でリードする】 ・キャッチした情報と判断の軸、実践の結果をチームに広げ、メンバーそれぞれの情報収集を、チームの知見と技術の標準に変えます。 ・立ち上げリーダーの相談相手として、技術の選定・組み合わせ、セキュリティ・権限・運用のしやすさを含めた要となる判断をリードします。 ・相談相手として関わる範囲は、立ち上げリーダー層に絞ります。 メンバーのマネジメントは立ち上げリーダーが担い、顧客先に分かれて働く多数のエンジニアを直接管理することは求めません。 【3. 形にする ― 経営の構想と顧客の課題を、売れるサービスに設計する】 ・経営トップや顧客の構想・要望の意図をくみ取り、誰のどの課題を解くか、どの範囲で、どの順番で出すかを決め、優先順位をつけてエンジニアが動ける単位に落とし込みます。 ・経営トップの構想や新しい提案について、技術と市場の両面から実現性を確かめて優先順位をつけ、「いま何をやるか」を決めて、チームが迷わず進める状態をつくります。 ・価値(工数削減・期間短縮などの効果を数字で示す)、段階別のメニューと対象範囲、成果物、価格と契約の形、収支と体制を設計します。 ・段階ごとの計画と、進めるかどうかの判断の基準を決め、経営層とすり合わせながら進めます。 出発点は技術ではなく顧客の課題で、最新の技術はそれを解く手段として選びます。 【4. 出して磨く ― 自社・既存顧客で試行し、事業として育てる】 ・自社・既存顧客での試行で効果を測り、本格的な提供へ広げるかを経営と判断します。 ・入り口となる提案メニュー(診断・アセスメントなど)、提案書、導入事例、価格表を整え、営業担当と組んで顧客の前に立ち、技術を語れるプリセールスとして提案と最初の提供を担います。 ・提供を始めたあとも、粗利・受注件数・継続率などの指標を追い、顧客の声をサービスに組み込み、メニュー・提供方法・価格を見直し続けます。 【5. 型にする ― 誰が提供しても同じ品質で届けられる状態にする】 ・提供の手順、成果物のテンプレート、規模別の見積りの算定表、品質の基準、AIの仕組みの構築・運用手順を「型」として整え、立ち上げリーダーとともに現場に広げます。 ・案件ごとの学びを型に戻し、提供するたびにサービスが強くなる仕組みをつくります。 【入社後のロードマップ】 【入社〜3ヶ月】 進行中のサービス(AIの利用ルールの運用支援、AIヘルプデスクなど)と経営の構想をつかみ、使っている技術を棚卸しします。 技術の最新の動向を捉え、自社の環境での実践につなげながら、最初に出すサービスの対象・範囲・優先順位を経営層とすり合わせて決めます。 【3〜6ヶ月】 自社・既存顧客で試行し、効果を測ります。 価値・メニュー・価格・提案書を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。 技術の判断の軸をチームに広げ、立ち上げリーダーの技術の標準をそろえます。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。 提供の手順・見積り・品質の型を整え、指標を追いながら、メニュー・価格を改善します。 【1年〜】 サービスの責任者(オファリングオーナー)として、サービスとチームを育てていただきます。 技術の先端を取り込み、AI導入の伴走など次のサービスの立ち上げもリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。 どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 【あえてお伝えしたい「厳しいリアル」】 【最新の技術を追い続けることが、仕事そのものです】 AIエージェント・データ基盤の領域は、数か月で前提が変わります。 業務の中で情報を集め、見極め続けることが仕事の一部です。 それを楽しめる方には面白く、そうでない方には負担の大きい環境です。 【サービスの形は、これから一緒につくります】 どのサービスを、どの範囲で、どの順番で出すかは、経営と議論しながら具体化している段階です。 決まった計画をなぞる仕事ではなく、経営の構想と市場の動きを踏まえて、目的に立ち返りながら優先順位をつけ、前に進める力が求められます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人がほとんどです】 運用・ヘルプデスクのエンジニアの多くは、顧客の情報システム部門の現場で日々の業務を担っています。 サービスづくりに関わる時間は、事業の責任者と調整しながら確保します。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。 一方で、試行の段階の提案と最初の提供では、ご自身が技術を語れる立場として顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、経営層・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 【担当していただくサービス】 【サービスの方向性】 情報システム部門の業務を、生成AIを組み込んだ「型のある商品(オファリング)」として届ける(人月の支援からの転換) 【サービスの中身(例)】 ① AIの利用ルールの運用支援:当社のAI活用の知見をもとに、生成AIの利用規程の策定と運用を、実際に動く画面とあわせて提供(顧問・研修へも展開) ② AIヘルプデスク:社内の問い合わせ対応へのAIの組み込み。 対応記録の蓄積と分析、ナレッジ(RAG)・AIエージェントを使った回答の自動化 ③ 情報システム部門の運用の標準メニュー:既存の顧客の業務を棚卸しし、標準メニュー・運用手順・サービスレベル・価格にまとめる 【立ち上げの進め方】 課題の発見 → 対象と提供範囲の絞り込み → 事業計画(価値・価格・収支・体制)→ 型づくり(手順・テンプレート・ツール)→ 自社・既存顧客での試行と効果測定 → 販売開始と改善。 段階ごとに、経営と「進めるか、直すか」を判断しながら進めます。 【いまの進み方】 立ち上げリーダーが自ら手を動かして、サービスの形をつくっています。 自社の情報システム部門・人事の問い合わせ対応と、その記録の蓄積も進めています。 サービスの形は経営と議論しながら具体化している段階で、顧客に出してフィードバックを得るサイクルは、これからつくります。 【一緒に動くメンバー】 サービスの立ち上げリーダー、営業担当、経営層。 必要に応じて、顧客の情報システム部門で運用・ヘルプデスクを担う社内のエンジニア、システム開発のエンジニア ※ どのサービスから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 将来は、AI導入の伴走など、次のサービスの立ち上げにも広げていきます。 【技術環境】 【生成AI】 Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI、Dify(LLM/RAG/AIエージェント) 【データ】 Databricks、問い合わせ対応の記録を蓄積・分析するデータ分析基盤 【Microsoft 365】 Microsoft 365、Entra ID、Intune、Exchange Online、SharePoint、Teams 【自動化】 Power Automate、Power Apps、PowerShell 【運用】 ITサービスマネジメント(ITSM)、AIOps 【AI開発ツール】 Cursor、Claude Code ※ 上記にとらわれず、新しい技術・サービスを試し、取り入れることを歓迎します。 従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

●主な業務内容 ・ソリューション開発のTechPdM 業務 顧客・市場の課題を理解し、ビジネスゴールの明確化・検証項目の定義・クイックな仮説検証の実現 映像プラットフォーム(API/SDK等)を利用した新規ソリューションのPoC企画・設計・実行 API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発 新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行 システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション ●プロセス・基盤整備 業務 プロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討 他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化 開発プロセスや技術基盤の整備・改善 次期TechPdMの育成・教育 ●使っている技術・ツール 開発言語、フレームワーク Python、Go、Java、C++、React、Angular、TypeScript インフラ AWS、Kubernetes データベース MySQL、Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール Terraform、Ansible 監視 Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry CI/CD GitHub Actions その他 GitHub、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 ソリューション開発部では、個別の顧客課題を解決するだけでなく、そこから得られた知見を汎用化しプラットフォーム全体に還元できる「高付加価値ソリューションの型」を確立することを目指しています。映像データを中心にAIや外部APIを組み合わせる開発を、単発の取り組みに止めず、事業の柱へと成長させていくことが大きな目標です。 一方で、新設されたばかりの組織であるため乗り越えるべき課題も多く存在します。現在は各プロジェクトで技術検証から実装までを迅速に進めることを優先していますが、今後は開発プロセスの標準化や再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」を整えていく必要があります。 そうした未完成なプロセスや設計上の課題に対して、仕組みそのものを形作っていくことに価値を感じていただける方をお待ちしています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

●このポジションの3つの特徴 01　「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02　AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03　仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

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

このポジションのミッション サーバーワークスは、AWS専業クラウドインテグレーターとして15年間・数百社のクラウド活用を支援してきました。近年、エンタープライズ企業におけるクラウド運用の複雑化・高度化が急速に進む中、マネージドサービス(MSP)への需要はかつてないほど高まっています。 これまでMSPの拡販はアカウントマネージャーが既存顧客との関係の中で進めてきましたが、需要の拡大・市場の広がりに加え、国内初の「AWS Partner Led AMS」認定を受け、AMS・MSP専門のチームを新設し、本格的に注力するフェーズへと移行します。 このポジションは、MSP・MSSP事業の事業開発責任者として、商品の建て付け、ターゲット市場の定義、AWSとの共同での市場開拓、そして社内の営業がMSPを提案できる仕組みづくりまでを担っていただきます。 運用・セキュリティ運用のビジネスに携わってきた方が、そのご経験を「次の形の運用ビジネス」をつくることに活かしていただけるポジションです。 業務内容 ※参画いただく方に応じて適切な業務を調整予定です。以下は参考としてご覧ください。 ●MSP・MSSP事業の戦略策定と推進 MSP・MSSP事業の事業計画・KPIの策定と推進 ターゲット市場の定義(金融・地方自治体・大手製造業など)と攻め方の設計 市場・競合・顧客ニーズの調査と、新サービスの企画 ●商品の建て付け設計 AMS統合MSPを中心としたサービスのプラン構成・価格・提供範囲・SLAの設計 「伴走型支援」から本格的なアウトソースへ段階的に移行していく商品体系の設計 マネージドセキュリティサービス(MSSP)との組み合わせ提案の型づくり ●AWSとの共同での市場開拓 AWSのパートナー部門・営業部門との共同GTM(市場投入戦略)の企画・推進 AWS経由の案件創出の仕組みづくり ●社内の営業がMSPを提案できる仕組みづくり アカウント営業向けの提案シナリオ・営業ツールの整備 システム構築の提案段階から運用まで組み込むためのプロセス設計 MSP専門営業チームと連携した重点案件の戦略立案 ●将来的なマルチクラウド展開 Azure・OCIなどへのMSP事業拡大の構想・事業化

本ポジションのミッション AIを活用した新機能および新規プロダクトの企画から、要件定義・設計、開発チームのディレクション、リリース後のKPI運用までを一貫して担い、「求職者・企業・エージェント」三者の体験(UX)と事業成果を最大化することがミッションです。 AIを活用したプロダクトあるいはJoBinsプラットフォーム上の既存プロダクトの改善や新規プロダクトの企画・開発を担っていただきます。 決められた仕様を実装するのではなく、ユーザーの行動データから課題そのものを定義し、プロダクトをどう価値に変えるかを構想するところから携わっていただきます。 仕事内容 ・既存プロダクトの改善やAIを活用した新規プロダクトの企画・要件定義・改善など ・ユーザー(求職者・企業・エージェント)の行動データ分析および課題特定 ・開発チーム(エンジニア・QA・UI/UXデザイナー)へのディレクション ・ワイヤーフレームの設計 ・開発ロードマップの策定およびプロジェクト全体の進捗管理 ・経営陣やビジネスサイドとのすり合わせ ・KPI設計・運用

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。 SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。 ●このポジションのミッション 一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。 目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。 人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、 AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。 開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。 現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。 ●最初に取り組んでいただきたいこと まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。 ・Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握 ・Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理 ・未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認 ・Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理 これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。 技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。 ●主な業務内容 ①SENXYA DBのProduct Ownership 社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。 「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。 ②AI Native Development AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。 人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。 ③Data Infrastructure 案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。 「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。 ④SENXYA AI / AI Agent 見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。 将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。 ⑤Digital Twin 3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。 ⑥Physical AI / Robotics その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。 このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。

●現在向き合っている課題 これまでのAI活用によって、実装以降の工程を中心に、新規プロダクトの開発期間を短縮してきました。 一方で、複数の新規プロダクトを継続的に立ち上げるためには、まだ次のような課題があります。 顧客課題や事業構想を、短期間でプロダクト要件・システム設計へ落とし込むプロセスの確立 AI による実装を前提に、そのコード品質を担保するアーキテクチャやガードレールの整備 高いプロダクト品質を低コストで実現するための AI を用いたレビューやテストプロセスの改善・自動化 個人の経験や工夫に依存しているAI駆動開発の知見を、再現可能なプロセスとして標準化すること 新規プロダクト開発における「生産性」と「生み出した顧客価値」を可視化する指標・仕組みの確立 そのため、一つのプロダクトを開発するだけでなく、その経験を次のプロダクトへ展開し、AI時代の新規プロダクト開発の進め方そのものを形にしていただける方を求めています。 少人数チームで新規プロダクトの企画からリリース、その後の改善までを一貫して推進していただきます。 主な業務 ●プロダクトの構想・仮説検証 顧客課題や事業構想を踏まえたプロダクト要件の整理 PdMと連携した仮説検証、ユーザーヒアリング モックアップ・プロトタイプを用いた提供価値の検証 UX・画面設計を含むプロダクト設計 ●設計・実装・リリース フロントエンド・バックエンド双方の設計・実装 アーキテクチャ設計、技術選定 コードレビュー、テスト設計、品質基準の策定 CI/CDを含むリリースプロセスの構築・改善 ●AI駆動開発プロセスの構築 Claude Code等を活用したAI駆動開発の実践・改善 AIによる実装・レビュー・テストを安全に活用するためのガードレール設計 開発で得られた知見の言語化・標準化・他プロダクトへの展開 開発生産性および提供価値を可視化する指標・仕組みの設計 入社後に期待する役割 ●入社～半年程度 入社後はAI駆動開発推進グループに参画し、新規プロダクトの開発を担っていただきます。 PdMやチームと連携しながら、当社の顧客課題、組織・人事領域、既存プロダクトのデータやシステム構造への理解を深め、構想・技術検証から開発に取り組みます。 ※担当領域と初期の取り組みは、ご経験や新規プロダクトの進捗を踏まえて決定します。 顧客課題や業務ドメインの理解 モチベーションクラウドシリーズのデータ・システム構造の理解 AI駆動開発プロセスへの参画・改善提案 次期プロダクトの構想・技術検証への参画 ●半年以降 新規プロダクトの立ち上げチームへ中核メンバーとして参画し、PdMとともに、企画・要件整理から本番リリースまでを一貫してリードいただく想定です。 一つのプロダクトを完成させることに加え、そこで得られた知見や開発プロセスを型化し、次のプロダクトをより短期間で立ち上げられる状態をつくることまでを期待しています。 ※具体的な参画時期や担当領域については、ご経験やご志向、新規プロダクトの進捗を踏まえ、相談のうえ決定します。 ▍開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI　※Claude Codeなどの生成AIツールは標準配布 OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilot、Gemini、Claude、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

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。 仕事内容 顧客課題に現場で向き合い、技術×サービスの力で価値ある解決策の提案を担います。経験・適性に応じて役割を柔軟に検討します。 ・既存機能の改善/エンハンスメント(UI/UX向上、仕様変更対応、パフォーマンス向上など) ・新規機能の企画・要件定義・設計・実装からリリースまで一連の開発サイクルへの参加 ・バックエンドおよびフロントエンド双方の開発業務 ・顧客導入時の改修要望やフィードバックに基づく設計支援および対応 ・チームメンバーと協力したコードレビューや設計ディスカッションへの積極的な参画 ・技術・品質向上のための課題抽出と改善活動への貢献 ・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・ステップアップ 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

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

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門概要 フロンティア研究開発センターは、先端ITに関する調査/研究/開発を担う組織です。グループを含む様々な事業会社の課題を解決するためにソリューション開発を行うとともに、当社の持続的な成長に寄与するコア技術の発掘と実用化・ビジネス化を目指した取り組みを進めています。 採用ポジションのミッション 先端IT分野において、専門性の高い社員や外部パートナー(協力会社、大学、ベンチャー企業など)と連携しながら研究開発を推進し、新たなソリューションの企画立案、開発に取り組んでいただきます。社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的/自律的に行動し、仮説検証を繰り返しながらソリューションを作り上げていくことがミッションです。 《取り組み分野例》 AI,クラウド,セキュリティ,ブロックチェーン,IoT,XR,メタバース等 《利用技術例》 Java, Python, PHP, NodeJS、Javascript, Typescript, Angular, React等 業務の詳細 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 サービス企画から技術検証まで、ひとりですべて担当するのではなく、それぞれ強みを持った担当がチームを組んで 以下のような業務を行っています。入社後はご経験や強みのある分野に応じて担当業務を決定していきます。 ・先端ITを用いた新規ビジネスの構想、PoC実行、顧客折衝 ・先進的な技術・製品・サービス、及び活用事例のリサーチ ・有望な技術・製品・サービスの検証 ・新規ソリューションの企画・開発・導入 ・顧客向けに先端ITを用いたソリューションの提案・導入の支援 ・社内外への調査・検証レポート等による情報発信

●ココナラグループについて ・Vision 一人ひとりが「自分のストーリー」を生きていく世の中をつくる ・Mission スキル・知識・経験の可視化とマッチングを通じて、あらゆる人にバッターボックス(機会)を提供していきます。 EC型のマーケットプレイスであるスキルマーケットに加え、ココナラ経済圏構想の元で事業の多角化を通じてすべてが揃うサービスプラットフォームを確立し、人の可能性を最大化することを目指します。 現在は、マーケットプレイス事業、エージェント事業、新規事業(SaaS事業)を展開しています。 ・Value 詳細はこちらをご覧ください。 https://www.yumpu.com/xx/document/read/65098398/coconala-culturebook ●組織・チームのミッション ココナラ経済圏の拡張戦略に伴う新規事業領域におけるアプリケーション開発を通じて、ユーザー体験の向上と事業成長を同時に実現することを目指しています。 ユーザー向けアプリケーションでは、ユーザーへの価値提供を最速・最大で実現するする機能開発に注力し、ユーザー行動やデータを元に継続的な改善を行っています。 一方、社内向け管理支援ツールの開発では、非開発部門からのニーズを的確にキャッチアップし、業務効率化と精度向上のサポートを目指します。 エンジニアリングチームとして、技術のちからによる課題解決を実践し、事業成長にコミットしていきます。 ●職務内容 新規事業領域におけるアプリケーション開発とチームマネジメントを担当していただきます。 事業成長に向けた技術戦略の立案から、チームメンバーの育成、開発プロセスの改善まで、エンジニアリング全体を統括する役割を担っていただきます。 ご担当頂くサービスは下記いずれかを想定しております。 ・ココナラ募集 ・ココナラコンテンツマーケット ●具体的な職務内容 ●技術戦略の立案・推進 ・新規事業におけるプロダクト開発の技術方針を策定し、ビジネスサイドやステークホルダーと連携して事業目標を達成 ・最新技術の活用やアーキテクチャ設計を通じて、開発プロジェクトを成功に導く ●チームマネジメント ・チームの心理的安全性を確保し、メンバーの目標設定や成長支援を実施 ・採用活動や新メンバーのオンボーディングをリードし、チームのスキルセットを強化 ・1on1や朝会を通じてメンバーの状況を把握し、キャリア開発をサポート ●プロセス改善と効率化 ・アジャイル開発を基本にしつつ、プロジェクトの特性に応じてウォーターフォール型も適宜採用 ・プロジェクト管理ツールを活用し、開発プロセスを最適化して効率的な進行を推進 ・技術負債の解消や開発効率向上の仕組みづくりをリード ●ステークホルダー連携 ・ビジネスサイドや非開発部門と密に連携し、プロジェクト要件や目標を整理・調整 ・社内向け管理支援ツールやユーザー向けプロダクトの開発において、企画段階からリリース後の運用まで責任を持つ ●品質と安定性の確保 ・設計レビューや技術ガイドラインの策定を通じて、プロダクトの品質向上を実現 ・チームのアウトプットが事業の価値創造に直結するよう、継続的なモニタリングと改善を行う ●利用ツールと環境 ・言語:TypeScript、Go、Ruby ・フレームワーク:NestJS、Next.js(Ruby on Rails、Nuxt.js) ・データベース:MySQL ・ソースコード管理:GitHub ・プロジェクト管理:Linear、GitHub Projects ・コミュニケーションツール:Slack ・情報共有ツール: Confluence、esa ・インフラ環境:AWS、Docker、GCP、Vercel ●キャリアパス ・エンジニアリングマネージャー ・開発部門の統括ポジション ・プロジェクトマネージャーなどエンジニアバックボーンの経験を活かした事業立ち上げ、事象推進ポジション

●仕事概要 DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。 生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。 本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア(LLM)として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。 業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。 作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。 必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。 ●職務詳細 ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。 ●展開中の主なプロジェクト例 ●AI英会話アプリ ・LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学習体験の構築 ●AI受験コーチング ・手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発 ●AIネイティブゲーム ・AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造 ●ミッション ・LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる ・個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する ・評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る ●業務内容 ●LLMワークフローの設計・実装 ・多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装 ・LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善 ・ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計 ・LLMマイクロサービスの実装 ・評価用・アノテーション用社内ツールの実装 ●プロダクト開発・運用改善 ・PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索 ・ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり ・立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発 ・本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理 ●LLMOps・評価基盤の構築 ・入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計 ・評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築 ・LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化 ・プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備 ・レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視 ●利用技術・開発環境 ●開発言語 ・Python ・SQL ●LLM / AIアプリケーション ・OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API ・LangChain、LangGraph ・RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント ・LLM-as-a-judge ●インフラ ●Google Cloud ・Cloud Run ・Cloud SQL ・BigQuery ・Vertex AI / Agent Builder ・Cloud Logging ●Docker ●Terraform ●GitHub Actions ●開発支援ツール ・GitHub ・Claude Code ・Codex ・Cursor ・Devin ●業務内容 雇入れ直後　仕事概要に記載のある業務内容 変更の範囲　会社の定める業務

【ミッション】 ・新規事業検討、推進 マーケットニーズや共創パートナー特性を鑑みたビジネス案のシナリオプランニング ・Insuretech展開支援 保険会社やプラットフォーマーへのシステム導入推進 ・社内外のステークホルダーと連携したプロジェクトマネジメント 【具体的な業務】 ・法人顧客向けのサービス全体を勘案した計画・ソリューション提案 ・導入における全体計画の立案、推進 ・開発者向けの要件仕様書、設計書の作成に参画、レビュー ・ユーザーマニュアル、業務フローチャート、システム紹介などのさまざまなドキュメントの設計および作成、レビュー ・法人顧客、開発チームへの業務要件、業務プロセスの説明 ・品質保証関連の文書作成に参画、レビュー ・画面デザインやUIプロトタイプ作成に参画、レビュー ・海外ベンダーと連携、コントロール

【ミッション】 ソフトバンクおよびSynapSparkに関連するスマートビルやオフィスの市場をリードする新たなソリューション開発 【主な業務】 スマートビル、オフィスサービスの具体的な事業デザイン～検証～事業化までお任せします。 【具体的な業務】 ・市場調査の実施やデータ分析(グローバル現地法人とも協働して行います) ・サービスの立ち上げ～提供・運用に必要な要件の抽出 ・"0→1" サービスアイデア創出(初期仮説アイディエーション～ビジネスモデルキャンバス相当作成) ・予算策定、PoC推進 ・外部協働パートナー(コンサルタント企業・スタートアップ企業など)との連携マネジメント ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ●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)

●期待する役割 年金領域などの新規事業において、PdMと対当なパートナーとして伴走し、開発計画の立案からリリースまでのQCD(品質・コスト・納期)を守り抜く役割です。最初から完成されたマネージャーである必要はありません。主に以下の業務において自ら手を動かし、周囲を巻き込みながらチームを牽引していただきます。 【PdMと伴走した仮説検証の推進】 仕様が完全に固まるのを待つのではなく、PdMと「今本当に必要な機能は何か」を議論し、不要な仕様を削ぎ落とす決断を行います。最速でビジネス検証を回せる構成・アジリティを追求します。 【QCDの遂行とリソースの確保】 目標とするQCDから逆算して現実的な開発計画を立案し、進行を管理します。リソースが不足していれば、自ら求人票の作成や採用活動にも主体的に関わり、チーム体制を強化します。 【オープンな巻き込みと適切な相談】 課題やマネジメントの悩みを一人で抱え込まず、上長やチームメンバー、専門部署(法務・コンプライアンス等)と素直に相談しながら、フラットに最適解を見つけ出します。 なお、顧客価値定義と体験設計はPdMが、アーキテクチャ設計はテックリードやシニアエンジニアが主導しています。仕様を自ら書き切ることも、コードを自ら書くことも必須ではありませんが、境界をきっちり分けているわけではなく、実際に自ら設計や実装に踏み込んでいるマネージャーもいます。ご自身の得意な領域や志向に合わせて、関わり方を決めていただければと考えています。 ●業務内容 【事業・プロダクト開発の推進】 ・PdMと協働した仕様の具体化、MVPの定義と優先度判断 ・開発プロジェクトの計画立案、マイルストーン管理、QCDのコントロール ・外部パートナーや社内関係部署との連携仕様の調整・合意形成 【チームビルディング・採用活動】 ・チームに必要なリソースの特定、求人票作成と選考活動への参画 ・抱え込まずに上長や周囲を巻き込む、透明性の高いチーム運営 ・メンバーの目標設定・1:1・育成(経験に応じてお任せします) 【技術・設計判断のリード】 ・将来の拡張性と現時点の検証スピードのバランスを考慮した技術・設計判断 ●技術スタック 言語・FW(バックエンド):Java, Spring Boot 言語・FW(フロントエンド):TypeScript, JavaScript, Next.js, HTML, CSS インフラ　　　　:AWS(ECS, EKS, Lambda, API Gateway.etc) DB　　　　　　　:Aurora MySQL バージョン管理　:GitHub プロジェクト管理:Notion, Jira ドキュメント管理:Notion, Confluence その他　　　　　:Figma CI環境　　　　　:GitHub Actions 生成AIの活用　　:GitHub Copilot, Gemini, Notion AI ●開発組織の特徴 約300名の社員のうち半数がエンジニアで構成される「ものづくりする金融機関」です。社内業務システムを含め、大部分を内製で開発しています。 新規事業チームは10〜15名規模で、エンジニア・PdM・ビジネスサイドが同じ目線で議論しています。「綺麗すぎるコードを書くこと」よりも「お客様にとって価値のあるプロダクトを最速で届けること」を重視するカルチャーです。経験の浅いマネジメント領域があっても、上長や周囲のマネージャー陣がしっかりフォローする体制が整っています。

● 本ポジションの役割イメージ コアは以下3点です。 ① ソリューション/事業構想 ・Physical AI時代を見据えた、新しいソリューションの企画 ・既存のコンサル知見・技術アセットを踏まえた自社「ソリューション」の再定義 ・技術視点ではなく、マーケット起点での価値設計 ②企画・リサーチ ・事業戦略検討に向けた市場調査・競合リサーチ ・仮説立案〜検証(PoC/小規模導入含む) ③ 事業化・初期グロース ・新規事業としての立ち上げ・検証 ・「事業仮説の成立」と日銭が回る状態を目指しつつ中期的にはPLの一部を担う事業へ育成 ※3~5年後を目途に事業の“柱の一つ”として自走する状態を目指しています