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>
(91ページ目)>

研修・勉強会ありのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 3019 件

2701~2730件を表示

●【次期リーダークラス】陸上自衛隊向け大規模ソフトウェア開発【鎌倉製作所】#

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

ソフトウェア開発にあたり、以下の業務を担当して頂きます。 ①ソフトウェアの設計・製造・試験のマネジメント業務 ②ソフトウェア開発に関する各種調整業務(関係部門/外注先との折衝等) ③製品納入時及び現地試験の立ち合い業務 ≪具体的には≫ 【~入社後3か月】 指導担当者のもとでのOJTを通じて、当社の規定・基準やソフトウェア開発環境を理解していただきます。 また、製品に触れてシステムの概要を把握していただきます。 【~入社後6か月】 当社ソフトウェアの開発プロセスを実際の開発を通じて理解すると共に、製品ドメイン知識を習得していただきます。 また、一般的な技術の習得として、社内の技術講座の受講等により、積極的にスキルアップを図っていただきます。 【~入社後1年】 製品のソフトウェア開発と並行して、指導担当者のもとで最新技術の習得を行います。 また、必要に応じて業務に必要となる講座(マネジメント、要求分析、コミュニケーション、品質保証など)を活用し、技術者としてのスキルアップを図っていただきます。 【~入社後2年】 当社製品のソフトウェア開発プロセスを確実に理解すると共に、関係部門との作業(システム設計やシステム試験)を通じて、ソフトウェア開発のみならず全体の製品開発プロセスを理解していただきます。 また、関係部門との協力関係を築き、仕事の幅を広げていただきます。 また、外注先を含めたソフトウェア開発全体のマネジメントも担当頂きます。 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 【使用OS】Linux/Windows/VxWorks 【開発言語】C/C++/C#/Ada/VB 【開発環境】Git、Redmine、Jenkins、Coverity、VSCode

500~1,100万円

神奈川県(鎌倉市)

C#

Jenkins

Python

C言語

GitHub

Linux

Windows

AWS Lambda

C++

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

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

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

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

三菱電機株式会社(鎌倉製作所)

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

時短勤務可

土日祝日休み

従業員数1000名以上

株式会社ラクス

株式会社ラクス

[O041] PdM・上流設計担当| AI×クラウドサービス「楽楽請求」(大阪)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

事業サイドとエンジニアリングサイドをつなぐ「上流フェーズの要」として、下記業務をご担当いただきます。 1. 開発内容・ロードマップの検討 ・ 事業サイドと協力して、プロダクトロードマップ・開発リストの検討/作成 ・ 市場動向・競合分析を踏まえた中長期の開発方針の立案 2. 要件定義・概要設計 ・ 事業サイドからの機能要求に対して、要求の深掘りを行い要件定義・概要設計を作成 ・ 営業・カスタマーサポートと連携した顧客運用のヒアリング ・ AIを活用した仕様検討・PRD策定の推進 3. リリース計画の策定 ・ 開発リストの優先順位を考慮して、実装チームと協力した具体的なリリース計画の策定 ・ ステークホルダーとの合意形成・スケジュール調整 ● 今後予定している開発テーマ(抜粋) AIを活用した機能強化 AI-OCR・AIエージェントをはじめとしたAI機能の拡充。 プロダクトにAIを「溶かし込む」開発を推進中 エンタープライズ対応 中小企業向けから大企業利用への拡大に向け、機能面・性能面の拡張を計画中 ● PdM業務におけるAI活用 当社では、プロダクトマネジメントの全フェーズにおいてAIツール(ChatGPT・Claude・Notion AI等)を戦略的に活用しており、PdMが本来の仕事に集中できる環境を整えています。 ・戦略立案・課題理解の深化 ・意思決定と開発推進の加速 ・科学的な効果検証 ※事務作業・単純分析に追われるのではなく、AIを右腕として使いこなし、「顧客価値の最大化」に集中できる環境が整っています。 ※参考:プロダクトづくりにAIを溶かす3つの壁― ラクス流AI浸透のススメ ― https://note.com/ingktks7/n/n1ba5d64b15a5 ●開発環境 開発言語:バックエンド(Java/Kotlin)※メイン言語はJavaになります、フロントエンド(TypeScript) MW:Alma Linux or コンテナ、Cloudian フレームワーク: バックエンド(Spring Boot、jOOQ、JUnit)   フロントエンド(React、MUI)、Playwright/Cypress DB:PostgreSQLIDE:IntelliJ IDEA コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー ※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。

641~929万円

大阪府(大阪市)

GitLab

Kotlin

生成AI・LLM

Java

TypeScript

Spring Boot

React

PostgreSQL

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

リモート可

時短勤務可

土日祝日休み

BtoB向けサービス

従業員数1000名以上

【クラウドインフラエンジニア(Jr.)】GCP,AWS/年間休日130日/福利厚生充実/Google Cloudプレミアパートナー

運用・監視・保守(インフラ)

正社員

Google Cloudをはじめとするパブリッククラウドを用いた、インフラの設計・構築・運用を幅広くお任せします。 入社後は、あなたのスキルや経験に合わせた研修からスタートします。 インフラの基礎から、TerraformやAnsibleといったモダンな構成管理ツールの使い方まで、実践的に学ぶことができます。 将来的には、顧客と直接コミュニケーションを取りながら、要件定義から設計・構築、その後の改善提案まで、一気通貫でプロジェクトをリードする存在へと成長することを期待しています。 ●入社後の流れ 【STEP1】初期研修(1ヶ月) ・Terraform、Ansible、Consulなど、社内で使われる共通ツールの研修。 ・Google Cloud 未経験者向けのトレーニングや、開発出身者向けのサーバー構築演習も用意しています。 【STEP2】案件へアサイン(〜6ヶ月) ・案件リーダーのサポートのもと、まずは既存顧客の運用からスタートします。 【STEP3】顧客とのコミュニケーション(6ヶ月〜) ・顧客との打ち合わせに参加し、直接コミュニケーションを取りながら案件を進めていただきます。 ●案件例 【大規模ゲームインフラ】 ・1日200万人がプレイする、世界的キャラクターのスマホ対戦ゲームのバックエンド ・家庭用ゲーム機、PC・スマートフォン向けゲームのインフラ設計・構築・運用 【高トラフィックWebサービス】 ・グローバルファッション誌のWebメディア ・数百万点の商品を扱う大規模ECサイト ・Webサイトへの不正ログイン対策など、高度なセキュリティサービスのインフラ 【技術探求・R&D】 ・Google Cloud の新機能や、パートナー企業の最新プロダクトの先行検証・導入提案 ・クライアントのまだ見ぬ課題を解決するため、最新のクラウドサービスや先端技術を自ら調査・検証し、積極的に提案 ●チーム体制 所属部署:Cloud Tech Division / Cloud Infrastructure Sec. Cloud Tech Divisionは、Cloud Infrastructure Sec.の他に2つの専門チームで構成されています。 ・Cloud Development Sec.:Webアプリケーション開発 ・Sales Sec.:クラウドソリューション営業 ●使用ツール ◎パブリッククラウド ・Google Cloud, AWS, Microsoft Azure ◎構成管理 ・Terraform, Ansible, Consul ◎コンテナ ・Docker, 各種マネージドKubernetes (GKE, EKS, AKS) ◎プロジェクト管理 ・Backlog, Bitbucket ◎ドキュメント管理 ・DocBase, Google Workspace ●【従事すべき業務】 ・入社後1年間は変更なし。 ・スキルやキャリアを考慮し双方同意の元、変更する場合があります。

350~500万円

東京都(渋谷区)

PostgreSQL

Apache

Nginx

Go

C#

Python

MySQL

C++

Java

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

Backlog

Kubernetes

Docker

Ansible

AWS

Slack

Terraform

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

従業員数100名未満

Staff Research Engineer, 2D/3D Vision & Multimodal Understanding

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●開発環境 言語 フロントエンド:TypeScript バックエンド:Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド:React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド:Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ:*Google Cloud*, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス:CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore,* BigQuery* API:GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング:Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証:Auth0 開発ツール:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

1,200~2,500万円

東京都(台東区)

GitHub Actions

PostgreSQL

Datadog

Terraform

TypeScript

Rust

React

Next.js

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

Python

BigQuery

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

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

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Senior Staff Software Engineer, オープンポジション

スタッフエンジニア

正社員

●期待する役割 経営ボードやCTO、各VPと連携し、事業のPLや中長期的な経営戦略と連動した全社横断的な技術戦略の策定、および技術投資の意思決定を技術専門職のトップランナーとして主導・実行していただきます。 ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも深い専門性を発揮して手を動かしながら、技術の力で「日本発のグローバルテックカンパニー」となるための強固なアーキテクチャとエンジニアリング基盤を創り上げる役割です。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・グローバル技術戦略の策定とアーキテクチャ設計のリード 事業の非連続な成長(事業の数倍〜数十倍へのスケール)を牽引するための技術ロードマップ策定 複数プロダクトが有機的に連携しつつ独立して進化できる「次世代プラットフォームアーキテクチャ」の設計・主導 ・パラダイムシフトを伴う全社技術基盤の刷新 「AIネイティブ組織」への全社変革や開発生産性のデッドロック解消など、既存のシステムやアーキテクチャの枠組みを根底から変える設計と完遂 ・技術的意思決定のリードと品質ガバナンスの構築 全社的なセキュリティ・パフォーマンス・スケーラビリティのグローバル基準の策定と実行 複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューと技術的支援 ・全社横断的な「技術的突破口」の作成 特定のチームだけでは解決できない共通基盤の課題に対し、全社最適なソリューションを自ら構築・展開する ●開発環境 フロントエンド:TypeScript,React,Next.js バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows Event Bus:Cloud Pub/Sub DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco API:GraphQL,REST,gRPC 認証: Auth0 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

1,500~2,500万円

東京都(台東区)

BigQuery

PostgreSQL

GitHub

TypeScript

JIRA

Confluence

Discord

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Slack

機械学習

React

Rust

Next.js

Kubernetes

Figma

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

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

カジュアル面談可

英語活用

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

生成AI・LLM

Microsoft Azure

AWS

Java

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

グローバル展開・海外拠点あり

\ 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

【AIプロジェクトマネージャー候補】表データ機械学習・需要予測でビジネスの実利を叩き出すリーダー

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

クライアントのビジネス課題に対し、表データを用いた予測・分類モデルの構築から、最新の生成AIソリューションの開発までを一気通貫で担当します。 単なるプロジェクト進行の管理に留まらず、精度向上のためのアルゴリズム選定や、生成AIの実装におけるプロンプト構成など、技術的な意思決定に深く関与していただきます。 現場のメンバーと議論を交わし、泥臭く精度を追求できる環境です。 ●案件事例 ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用 ・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良 ●入社配属部署(AIビジネス部) AIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。 機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで機械学習分野全般を対応しています。 現在募集している人材は、プロジェクトマネジメント能力と技術的専門性を併せ持ち、プロジェクトを牽引できるメンバーになります。 〔新規事業開発・ボトムアップの文化〕 当部門では、現場の「この分析手法なら、もっと精度が出る」「この最新技術で新規事業を作りたい」という声を尊重します。 管理職に回ることで技術が疎かになるのではなく、技術の本質を理解しているからこそ、最高のマネジメントができるという価値観を大切にしています。

-

東京都

AWS

機械学習

RAG

MLOps

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

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

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

[O043] AI開発テックリード(東京)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するラクスグループにおいて、自社プロダクトに関わるAIモデルの開発、精度改善をミッションとしているチームにジョインいただきます。 要件定義、データ整備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程に中心となって携わっていただきます。 (1) AI ロードマップ策定・技術選定 ・AI・データ分析領域における、PoCの策定及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー ・既存システムとの統合を考慮した技術要件の検討 (2) 最新技術の調査・手法の選定 ・論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定 (領域:画像認識・自然言語処理など) (3) データ収集・前処理 ・AIモデルの学習に必要なデータをの収集・整備(ログデータ、画像データ、テキストデータ など) ・学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理 ※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理 (4) PoCの実施・モデル開発 ・最適なアルゴリズムの設計・改善 ・ハイパーパラメータの最適化 (5) 評価指標の設計・精度検証 ・評価データの作成・整備(偏りのない指標で性能を測定) (6) システム実装・運用 ・API化(Flask / FastAPI)、実サービスシステムへの統合/連携 ・クラウド環境(AWS・GCPなど)へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理 ●環境 利用言語:Python フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorch、FastAPIなど 生成AI : OpenAI API、AWS Bedrock、VertexAIなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP 利用AI開発ツール: Github Copilot、Claude Code、Cursurなど コードレビュー:Pull Request ベースでのコードレビュー バージョン管理システム:GitHub チケット管理システム:GitHub ●取り組む課題 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析、不正検知などの分野で開発を進めていただきます。 ●その他 ※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。

814万円~

東京都(渋谷区)

生成AI・LLM

AWS

画像認識

TensorFlow

PyTorch

機械学習

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

FastAPI

自然言語処理

React

HTML

Linux

Windows

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

Kotlin

Angular

Node.js

Swift

AWS

Go

Kubernetes

Java

React

Docker

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

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

人気の職種・スキルから求人探してみる

Kotlin

Angular

Node.js

Swift

Go

Kubernetes

Microsoft Azure

Java

React

Docker

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

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

Docker

React

JavaScript

Java

Kubernetes

Linux

Go

TypeScript

AWS

Swift

Vue.js

Angular

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

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

AWS

Ansible

Python

Linux

GitHub Actions

Kubernetes

Docker

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

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フルフレックス

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

Datadog

Docker

React

Java

Microsoft Azure

Linux

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Jenkins

AWS

Swift

Node.js

Angular

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

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

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

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

1
90
91
92
101

研修・勉強会あり×詳しい条件で求人を探してみる

ソフトウェア開発

フロントエンドエンジニアバックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)フルスタックエンジニアWebプログラマーモバイルアプリエンジニアコーダーマークアップエンジニアシステムエンジニア(Web)システムエンジニア(業務系)フィールドアプリケーションエンジニア(FAE)パッケージ導入・システム導入ERPエンジニアSAPエンジニアプログラマー(PG)SalesforceエンジニアServiceNowエンジニアローコードエンジニアノーコードエンジニアRPAエンジニア

条件を変えて求人を探してみる