年収800万円以上 ITエンジニアの求人・転職情報

株式会社タイミー

事業の急拡大期を迎えているタイミーの事業戦略や組織のスケールに伴う、エンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上に貢献する専任エンジニアリングマネージャーをお任せいたします。 エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決に取り組む役割です。組織化されたエンジニアリングマネージャーチームに所属して横断的に動きつつ、担当する機能領域に関してマネージャーとしてお任せしてリードいただくことを期待しております。組織の評価はFourKeysとエンゲージメントを用いており、開発組織のパフォーマンスとチームの精神的なコンディションの変化を指標として観測しています。 また、担当する開発チームのアサインや評価権限を持ってエンジニアやチームに働きかけることで、エンジニア個人のポテンシャルを最大化し、エンジニア組織が変化を観測、状況に合わせてケイパビリティを再構成できるように支援します。 具体的な業務 ●持続可能な状態でスケールできるエンジニアリング組織の設計・構築・運用 ・プロダクト・技術戦略を実現できる組織となるための戦略の立案支援・遂行 ・組織へのアサインメントや役割の創出、フレームの作成 ・開発組織を横断的に見渡し、プロダクトロードマップを実現するために必要な技術やリソースに関する意思決定 ●エンジニア及びエンジニア組織の成長を支援し、成果の最大化を目指したピープルマネジメント ・1on1などによるコンディションチェック、課題の吸い上げ・解決のサポート ・キャリアデザイン支援 ・人事評価制度の改善・運用 ●エンジニア採用活動 ・中途・新卒問わず効率的かつミスマッチの少ない採用プロセスの設計、運用 ・カジュアル面談、面接の実施、改善 ●学習する組織文化の醸成 ・タイミーのエンジニアリング組織のプレゼンスを高め、伝えていくための技術広報 ・社内の学習コミュニティの運営 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile（iOS） 開発言語: Swift ●Mobile（Android） 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud（一部サービス） IaC：Terraform ログ：Datadog LogsとS3に集約 ●その他 ・AIエージェント・LLMツール： - 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code - 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability - その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理：GitHub ・ コミュニケーションツール：Slack, Notion

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 プラットフォームソリューション第二部 【配属組織について(概要・ミッション)】 最先端の技術を活用して公共分野におけるインフラプラットフォームに携わり、様々な公共システムの基盤を支える業務。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 【職務概要】 ITアーキテクトとして、最新技術をいち早く検証し、顧客にとって最適な技術の組合せを検討・提案し、ソリューション構築を担当していただきます。 そのため、顧客にとって価値の高い業務/システムの企画から構築までを担うために、常に最新技術を貪欲に追い求めることを期待します。 【職務詳細】 企画・プレ段階～構築、稼働、保守までトータルで活動をしていただきます。 どのような技術を用いたアーキテクチャとするかは、お客様の要求をベースに最適な形を検討していただきます。 具体的な職務の概要(流れ)は以下になります。 (1)企画・プレ段階 顧客要求に応じた最新アーキテクチャの検討・提案を行います。 ・製品、サービスを活用検討。 ・セキュリティ等顧客の心配事項に応じた説明 ・社内/社外のサービスとの組合せに関する検討・協議 (2)構築段階～本番稼働以降 実証段階の評価を踏まえ環境等の構築を行い、ノウハウ蓄積を行います。 ・オンプレ、クラウド環境の設計・構築 ・効率的な保守を実現するための設計・実施 ・最新技術の適用事例化(社内発表) 【働く環境】 ・社員と協力会社のチームにより業務遂行します。 ・チームサイズは大規模PJでは数十人、小規模PJでは数名から構成されます。 ・在宅勤務と拠点勤務を適宜組み合わせた勤務体系です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。 予めご了承ください。

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 プラットフォームソリューション第一部 【配属組織について(概要・ミッション)】 日立製作所　公共システム事業部では、官公庁、自治体、研究・教育機関など、公共分野におけるお客様を中心に、ITの側面から支える事業を展開しています。 その中で、プラットフォームソリューション第一部では、従来のオンプレミスやクラウドといったITプラットフォームの専門集団として、公共システム事業部における中～大規模の各種プロジェクトにおいて、最新かつ最適なITプラットフォームの提案、導入、運用を担い、様々なお客様の事業を支えています。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 【職務概要】 ITプラットフォームの専門集団として、公共システム事業部におけるさまざまなプロジェクトにおいて、最適なITプラットフォーム全般の運用・保守を推進する。 【職務詳細】 運用・保守プロジェクト全体またはプロジェクト内チームメンバを推進する。プロジェクト全体の状況を管理、報告するとともに、期待される納期、予算、および対象スコープを守る。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて ・配属組織の人数規模:約50名 ・配属チームの人数規模:協力会社メンバ含め総勢数名～数十名規模のプロジェクト 　　※当組織では複数のプロジェクトを対応しているため、その状況により変動。 ・年齢層: 　　20代～50代(30～40代が中心) ・②働き方について 　・基本的に週2～3回の出社。出社以外は在宅勤務可能。但し、プロジェクト状況に応じて、出社回数の増減あり。 　・様々な顧客に対応するため、短期出張(数日～数か月)もプロジェクト状況に応じて有り。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社日立製作所

【職務概要】 フロントSE・営業部門とコミュニケーションをとりながら、顧客折衝、受注施策検討、提案書作成、関連システム開発・保守等を行う業務全般、または業務の一部を取りまとめるリーダーを担当していただきます。 【職務詳細】 ●対象 ・提案先・お客さまは政令指定都市 ●顧客折衝 ・お客さまの要件をヒアリングし、要件に対する提案システム仕様の充足度を確認する ●受注施策検討 ・システム導入構築や運用保守作業において、お客様の求める負荷軽減施策等の追加提案材料を策定する(お客様からはこの要素が非常に強く要求されているため、最も優先度が高い) ●提案書作成 ・顧客折衝、受注施策検討の結果を踏まえて提案書を作成する ●関連システム開発・保守 ・提案システムのうち、一部は自社開発しているため、当該システムの開発・保守作業を取り纏める ・AI等の活用により、開発手法の刷新化、最適化を図る

株式会社日立製作所

【職務概要】 ●ミッションクリティカルな情報システムのアプリケーション基盤・ミドルウエアの設計・開発・保守を取りまとめる(プラットフォームエンジニア/アプリケーション基盤アーキテクト) ●上記を推進していく上で、顧客との密なコミュニケーション(協創の精神)をとり、社内ステークホルダ(研究所・製品事業部・協力会社)を取りまとめ、リーダーシップを持って提案～設計構築～保守までを推進する。 【職務詳細】 ●ITインフラ基盤環境(Web/DB/サーバ/ネットワーク/ストレージ/仮想化)について、アーキテクチャ設計やミドルウェア構成の方針を主導し、性能等もふまえた技術的な判断をおこなう。最新技術の導入やトラブル時の技術的な判断・顧客含む関係者との主体的な調整もおこなう。 ●公共調達(入札)のプロジェクトであることから、RFI・RFC・RFPの仕様書の内容を把握し、これに沿って社内における各チームの設計まとめ、顧客や社外マルチベンダとの調整、必要に応じて製品サポート部署との連携をおこなう。 ●顧客のニーズや変化するビジネス要件をいち早く捉え、情報技術の進化やその活用方法を踏まえながら、顧客課題解決に向けた検討・提案をおこなう。

株式会社日立製作所

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 医療保険分野において、制度運営を行う基幹システム事業と、データを利活用して国民のQOL向上に貢献するソリューション事業 (モダナイズやクラウド化、次世代システム化、医療DX(マイナンバーカードと保険証の一体化等)、データヘルス等を対応) 希望する事業分野等について、面接時に是非お聞かせください。 【職務概要】 プロジェクトのチームリーダー/サブリーダーとして、お客様等とのコミュニケーションや、チームメンバを牽引して、要件整理や新規事業への提案、システム構築の取り纏めを行います。 【職務詳細】 職務は次の通りです。希望する職務詳細・キャリアプラン等について、面接時に是非お聞かせください。 (1)提案 ・お客様の制度・システムの検討支援、RFI・RFP等への対応 (2)構築 ・お客様・官公庁のステークホルダーと協創し、制度方針の検討 ・検討結果を踏まえたシステム設計 ・設計段階でのシステム利用者からの意見収集、意見の設計への反映 ・設計内容をもとに協力会社への開発作業指示、品質管理、進捗確認 ・お客様・各ステークホルダーと課題調整やリスク管理

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 官公ソリューション第二本部 官公システム第九部 【配属組織について(概要・ミッション)】 公共システム事業部は官公庁、自治体、外郭団体等公共分野のお客様を、ITの側面から50年以上にわたって支援しております。具体的には、少子高齢化や環境問題、格差の拡大等、国家規模～地域の課題に対し、「大規模プロジェクトのマネジメントをはじめとしたノウハウ」と「AIやIoT等の新たなデジタルソリューション・モノづくり(設計・開発)」を組合せて答えを導き、人々の安心・安全で住みよい暮らしの実現に貢献しています。 その中で、当部では公共の社会保障分野のシステムに対する提案活動から設計・構築、保守の領域を実施することを通して、国民の生活と直結する社会保障制度をITで支えています。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 【職務概要】 お客様の事業が成功するためのソリューションを提供するために、プロジェクトマネージャーの元、担当プロジェクトの責任者の一人として業務を推進していただきます。 プロジェクトのビジョンと計画書の作成に重点を置き、プロジェクト全体の推進、報告、およびパフォーマンスを管理するとともに、期待される品質、納期、予算、および対象範囲を守る。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 社会保障制度の一つである政府管掌年金事業に対して、業務運営を担っている公的機関が管理する大規模システムの提案から開発・運用保守までをワンストップで実行し、お客様への価値を提供しています。 【職務詳細】 ●プロジェクト計画 プロジェクト計画を作成し全ての活動を特定する。プロジェクトの目標を達成するよう適切に整理し、組織のプロジェクト管理フレームワークに遵守するようにする。 ●プロジェクトのリソース管理 プロジェクト費用を管理し、予測を提供し、適切な時点で予実差異を説明とともに報告することで、プロジェクトリソースの配分を管理し効果的に活用する。 ●プロジェクトのリスク管理 リスク、問題、依存関係、および制約事項を特定、評価して、必要に応じて、それらを上長に報告する。必要な場合は、これらを打開するための解決策を策定、合意し、実施する。 ●要件管理 要件を引き出して、特定することを計画し調整する。プロジェクト期間中は随時、要件を文書化した上で管理し、最終成果物の検証結果をまとめる。要件の変更が発生した場合には、プロジェクトマネージャ、開発チームと連携して変更内容を文書化して顧客の承認を得る手続きを行う。 ●プロジェクトの報告と見直し 重要な情報、コメント、および提言を含むプロジェクトレビューレポートとプレゼンテーションを作成して、レビュープロセスを支援する。利害関係者が、進捗状況を評価し、変更について合意できるようにする。 ●品質保証 プロジェクト内で保証レビューを実施し、第三者による保証レビューの実施を促進する。適切な措置を講じて指摘された問題を解決することで、プロジェクトの納期、予算、品質が守られることを幹部レベルの利害関係者が確信を持てるようにする。 ●プロジェクトチームの管理 要求される成果と、成果を達成するための方向性を伝える。プロジェクトの業務におけるチームの作業を調整する。必要に応じて、チームメンバーの追加支援を要請する。トレーニング、コーチング、およびメンタリングを活用して、チームの能力強化が必要となる改善分野を特定する。 ●利害関係者の管理 ステークホルダーエンゲージメントの活動を実施し、プロジェクト業務での効果的な関係を構築する。利害関係者のニーズおよび懸念事項を確認し、対応できるようにする。 【働く環境】 ●環境 固定席がなく、自由な働き方ができるようにリフォームされた建屋にて好きな座席で作業することが可能です。 ●働き方 リモートワーク可、週1日以上は出社を推奨しています(プロジェクトの状況により変動あり) ※上記内容は、変更となる場合がございます。

株式会社日立製作所

【職務概要】 官庁等のお客様向けプロジェクトにおける業務の取り纏め(プロジェクトリーダやチームリーダ)として、お客様の課題を解決するシステムやアプリケーション、ソリューションの設計・開発や運用に従事していただきます。 プロジェクトやチームのリーダとして、お客様のみならず社内を含めた関係者との調整や、担当する範囲のプロジェクト管理も担当していただきます。 【職務詳細】 参画時期によってプロジェクトのフェーズは異なりますが、具体的には以下のとおり上流から下流まで幅広いフェーズに従事していただきます。 ①要件定義・設計フェーズ お客様の課題を解決するソリューションについて、要件の確認や外部仕様、内部仕様を設計し、結果を文書化します。 ・機能要件/非機能要件に対する実現方式や手段、開発手法の具体化 ・設計計画や設計基準、設計標準などの策定 ・アプリケーション/インフラ/運用それぞれの領域に関する仕様調整、設計レビュー ・お客様や社内関係者との各種調整 ②製造・構築・試験 お客様と合意した設計に基づき、ソリューションやシステムを実装し、設計との一致を確認します。 ・実装計画やテスト計画、実装基準の策定 ・実装時に生じる課題への対策や対応方針検討、推進 ・品質状況を監視し、必要に応じた品質確保施策の検討、実施 ・試験結果に基づく定量的、定性的品質評価の実施 ・総合試験、受入試験等システム全体に関わる試験の取り纏め ③運用保守 お客様と合意した運用設計に基づき、システムや業務の運用と保守を実施します。 ・運用保守業務における各種管理(作業管理、課題管理、インシデント管理など) ・必要に応じお客様への改善提案

BRANU株式会社

複数のデジタルツールで建設業界を支援してきた弊社が2019年から取り組んできた「建設 DX Platform」構想。 具体的にいうと、BtoBオンラインマッチングプラットフォームとCMSツールに、新たなSaaSツールを組み合わせることで「建設業がデジタルトランスフォーメーションに舵を切りやすくするための環境」を構築していこう!という取り組みです。 今回、入社していただく方に期待しているのは、以下の3点です。 ①経営層との調整、および経営戦略に紐づいた技術的な方向性の設計と推進 ②社内のエンジニアチームの技術的なマネジメントや制度設計 ③自社サービスのアーキテクチャの設計や構築、またはその運用 弊社のミッションは「スモールビジネスを前進させるブレークスルーカンパニー」。 ビジョンは「建設をテクノロジーでアップデートする」。 日本巨大産業のひとつである建設業界の変革は、他社で経験を積まれた方にとって、とても刺激的かつチャレンジングな仕事になるでしょう。 また社内のエンジニアの技術的なサポートも業務として発生します。 積極的にアウトプットをしながらチーム全体のスキルアップ変化を進められる方を募集します。 開発環境 フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド:Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース:MySQL, Redis iOS / Android:Dart, Flutter インフラ:Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール:GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント:Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視:Sentry, Redash デザインツール:Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です! https://branu.jp/news/page/230518/

Dress Code株式会社

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●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環境 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。

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

株式会社タイミー

AI・データを活用した複数のプロジェクトをプログラムとして束ね、事業・プロダクト・エンジニアリング・データ専門組織を横断しながら、構想から成果創出・定着までを推進していただきます。 ●事業・プロダクト課題を構造化し、AI・データ戦略、活用テーマ、実行ロードマップを策定 ●複数プロジェクトの優先順位・依存関係・リスクを統合し、組織横断の推進体制と意思決定プロセスを設計 ●PoC・MVPから本番展開、定着、成果検証までを推進し、得られた学びを他領域へ展開 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python / SQL ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

株式会社NTTデータ

当部署では日本を代表する国内最大のキャッシュレス決済総合プラットフォームである「CAFIS(キャフィス)」や、その周辺の様々なキャッシュレス関連サービスを世の中に提供しています。 CAFISでは、ますます加速化する環境やビジネスの変化にスピーディに対応していくため、お客様と価値を創造しながら継続的にビジネスを成長させるための取り組みを行う場として、東京都渋谷区に CAFIS Payment Innovation Labを設立し、Digital CAFISの取り組みを進めています。 こちらでは大規模アジャイル開発フレームワーク「SAFe」を適用し、スピーディかつフラットなサービスの開発を実現しています。 Digital CAFISではこれまでのビジネスプロセスを全面的に見直し「価値創造組織」への変革を進めるため、自らの能力変革を目的とした取り組みを開始しています。マネジメントスタイル・社内環境・人材育成をゼロベースで再考した上で「デジタルプラットフォーム」の上に一から再構築し、現在も継続的な機能拡充を続けています。 デジタルプラットフォーム上でマイクロサービスアーキテクチャで新しい決済システムを開発しています。 本ポストにおける具体的な職務内容は下記の通りです。 ・SREという立場から組織横断的に複数サービスの安定的なサービス提供をサポートする ・デジタルプラットフォーム全体のアーキテクチャの設計と統制業務 ・デジタルプラットフォームを利用サービスとの連携業務 ・デジタルプラットフォームの障害対応業務

株式会社NTTデータ

●これまでのご経験を活かして、法人分野における様々な業界(小売、自動車、食品、製薬、メディア等)のお客様の課題やニーズに対し、データ収集基盤の構築やデータ整形、データ活用、BIによる付加価値ある提案を関係者とまとめ、お客様への提案活動に参画すると共に、プロジェクトをリードする役割を期待しております。 ●データエンジニアリングの活動を通じて、将来はDX推進リード、プログラムマネージャや特定業務や業界の知見に基づき、データ活用における業務コンサルや、より深いテクノロジーコンサルとして、お客様の変革プランの策定・実行を推進するポジションへのステップも可能です。さらにデータサイエンティストへの幅出しも可能です。 ●業界・業種に強みのあるデータエンジニアリング経験者、また特定の業務への知見がない方でもテクノロジー視点で経験がある方を、広く募集しております。 【プロジェクト事例】 主な事例は以下の通り。 ① 小売業のビッグデータ活用を支えるデータ基盤の構築と販売、調達の高度化を支援 ② 製造業のSAPシステムにて発生する基幹システムデータをもとに、お客様の経営管理基盤としての数値可視化と経営高度化を支援 ③ 製造業におけるデータ仮想化を実現することで、お客様のデータ活用のサイロ化を回避し、利活用促進を支援

フリー株式会社

CTO直下の先進開発チームにて、AI駆動によるiOSアプリ群の圧倒的な生産性向上戦略の立案・実行 Web領域におけるAI活用成功事例を応用した、iOS特有の課題解決に向けたアーキテクチャ設計 AIが意図を正確に汲み取り、高品質なコードを生成するための開発環境・プロセスの整備 iOS領域のシニアテックリードとして、複数プロダクトを横断した技術選定および意思決定 中長期的な目線での、AIを活用した「ユーザーの煩雑な業務を代行する」次世代モバイルアプリ体験のリード 経営層や各プロダクト責任者と連携した、技術投資対効果の最大化 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

株式会社NTTデータ

◆本ポストは、AWSやOCI、Google Workspace等のクラウド技術や各種サーバ・ネットワーク製品・仮想化基盤など様々な技術を活用し、公共、金融、法人といった幅広い顧客の最適なインフラ環境を提供する「本部門の中核組織」として高難易度プロジェクトや最先端技術への対応を担っています。 ◆現在、組織体制のさらなる強化を図っており、ご入社いただく方には、これまでのご経験を活かしながら、クラウド・インフラ領域での専門性を一層高めていただける環境をご用意しています。 【ポジション】 本ポジションは、以下①~③の領域に分かれており、ご経験やご志向に応じて配属領域を決定します。 入社後も希望に応じたポジション変更や、チームを横断した柔軟な連携が可能な環境です。 【各ポジションの職務内容】 ①AWS/Azure等のパブリッククラウド環境開発 製造・流通・金融など幅広い業種のお客様に対し、クラウド基盤のコンサルから構築・運用までを担っており、AWS、Azure、Google Cloud など複数のクラウドに対応した提案・支援を行います。将来的にはパブリッククラウドに限らず社内外の他組織では実現しにくい領域に挑戦し競合優位性の高いクラウドソリューションの提供を目指しているため、クラウド技術を軸に、多様な経験を積みながらスキルを広げることができます。 (業務内容) ・顧客、プロジェクトの要件からクラウド方式設計(パブリック、ハイブリット等)や利用サービスの選定~システム設計・構築 ・プライベートクラウドからパブリッククラウドへの移行・新規開発 ・DevOps、SRE等のアプローチによる継続的なインフラ設計・構築・運用支援 ②お客様ワークスペース環境のDXを進める大規模プロジェクト 顧客の働き方改革を支援するため、理想とするオフィスIT環境(OAインフラ)に合わせたインフラの提案・構築を担当していただきます。仮想基盤の構築を軸に、ゼロトラストやGoogle Workspace等の各種クラウド製品を組み合わせ、柔軟かつ最適なソリューションを提供します。また、単なるITインフラの導入にとどまらず、顧客の事業戦略や将来的なビジョンも踏まえて提案を行うため、技術とビジネスの両面から価値提供ができるポジションです。 (業務内容) ・顧客ニーズをヒアリングし、最新の技術状況も踏まえてソリューション選定、提案書執筆、工数見積もり等 ・OAインフラ環境の開発(プロジェクト計画の策定から要件定義、設計、構築) ③マルチドメインインフラPM サーバ・ネットワーク・セキュリティ・パブリッククラウド・SaaSなど、多岐に渡るインフラ領域技術を統合し、クライアントの複雑な経営・事業課題を解決するハイクラスPMとしてご活躍いただきます。顧客ニーズに応じて複数の技術要素を最適に組み合わせ、システムのグランドデザイン・提案から、デリバリーの統括までを一貫して推進していただくポジションです。 (業務内容) ・顧客ニーズのヒアリングおよびシステムの構想検討・提案 ・多角型インフラプロジェクトの統括、マネジメント

株式会社NTTデータ

【事業・ミッションについて】 当事業部では、マイナンバー制度を軸として、誰もが、いつでも、どこでも、ライフスタイルに応じたサービスをスピーディに受けられるデジタル社会を実現することをミッションとし、デジタル庁及び地方公共団体の外郭団体を顧客としたマイナンバー関連システムの企画・開発・運用保守を提供しています。 国民の皆様の生活の基盤となっているマイナンバーの仕組みを支える既存システムの刷新・高度化と並行して、金融等、公共以外の分野とも連携してマイナンバーの仕組みを利活用したサービスを提供する等、当社だからこそできる新たな仕組みを提供しています。 【主な業務内容】 ・マイナンバー関連の社会基盤システムおよび利活用システムにおいて安定/高品質なインフラ基盤をスピード感をもって提供すべく、インフラエンジニアとしてクラウドもしくはオンプレミス環境におけるシステム基盤の方式検討・開発～維持運用に携わって頂きます。 　(プロジェクト例) 　ー次世代大規模情報連携基盤のシステム基盤開発・運用 　ーマイナンバーカードの認証機能等の仕組みを活用した新たなデジタルサービスのシステム基盤検討・開発 【業務の特徴】 ・基盤技術者の大部屋化に取り組んでおり、ノウハウ共有を積極的に行うことで、自身が主で担当している案件や技術分野以外の領域についても学び・共有する機械が多くあり、技術者として幅だしができます。 ・ガバメントクラウドに関するノウハウのアセット化/アセット活用をはじめ、各工程の技術ノウハウの集約、活用を積極的に行っています。 ・環境構築自動化技術等、日々進化する技術の検証・活用を推進しています。

株式会社NTTデータ

以下、いずれか業務にてマネージャー(課長)をつとめていただき、案件のリード・マネジメント、部下の育成・マネジメント等を行っていただきます。 当事業本部が提供している様々なITインフラサービス(ネットワーク、セキュリティ、ハイブリッドクラウド、自社ファシリティ)に関するサービスマネジメント(安定運用、改善活動)の他、全社戦略として推進しているITインフラサービスの運用統合に向けた方策の立案と推進を担当します。 具体的には、現状、バラバラとある各運用センタの組織体制や運用監視システムを統合していくにあたり、統合ステップの策定や統合実現に向けた各ステークホルダーとの折衝を実施します。 ●組織のミッション 当事業本部は金融・公共・法人といった様々な顧客に対してネットワーク、セキュリティ、クラウド等といったテクノロジーカットでアウトソーシングサービスを提供しています。 その中でも当事業部は構築運用フェーズのサービス提供を強みとしており、集約効果の大きいインフラレイヤの各サービスを最適な形で統合することにより、全社戦略の一つである「アセットベースのビジネスモデルへの進化」を推進しています。

株式会社ディスコ

半導体製造装置のフィールドサポートエンジニア業務をお任せします。 【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

jinjer株式会社

クラウド型人事労務システム『ジンジャー』を通じて、企業の人事労務業務の効率化・生産性向上を支援する法人営業ポジションです。 プリセールスとして「ジンジャー」のスペシャリストとなり、フィールドセールスと二人三脚で顧客課題を深掘りし、安心して導入を決断いただけるよう導く役割を担います。 <具体的な業務内容> 1.顧客への価値提案 ・フィールドセールスと共にWeb/訪問商談を行い、現状の業務フローや潜在課題(AS-IS)をヒアリングします。 ・ヒアリング内容を基に、『ジンジャー』が実現する未来像(TO-BE)を提示し、変革への期待感を醸成します。 ・複雑な要件には、詳細なフィット&ギャップ分析を行い、導入後の具体的な運用イメージまでを明確にした、解像度の高い提案を行います。 ・トライアル環境でお客様の要件を再現し、導入後の世界観をリアルに体験いただくことで、最終的な意思決定を力強く後押しします。 2.ナレッジの創出と組織貢献 ・最前線の商談で得た知見や成功事例を体系化(ナレッジ化)し、セールス組織全体の提案品質の向上に貢献します。 ・顧客の声(VOC)を開発部門へ的確にフィードバックし、プロダクトの価値を最大化する機能開発や改善を推進します。

株式会社NTTデータ

OSSビジネス推進室は、Apache、Tomcat,、PostgreSQLなどよく使われているオープンソースソフトウェア(OSS)や、Hadoop,、Spark、Kafkaなどの大規模データを処理するために使われるOSSのサポートサービスや高難易度のプロジェクトへの適用や、課題解決、案件支援を行っています。 また、最近では、KVMを活用した仮想化基盤ソリューションを開発し、今後お客様に提供していく予定です。 本ポジションでは、事業部門と連携し、先進的/重要/高難易度のお客様プロジェクトに対し、OSSの提案を行い、プロジェクト計画策定までサポートを行います。 また、世の中の動向をキャッチし、OSSを活用したソフト、ソリューションを自ら企画し、お客様にご提案します。 市場・技術・顧客の変化に応じてマネージャーとして求められる役割も変化するが、メンバの採用から育成、メンバが担当する案件での直接のマネージメント、または技術戦略構想・マーケティング・ビジネスモデルの設計業務に従事する。 マネージメント対象となるメンバは下記業務に従事している。 事業部門と連携し、先進的/重要/高難易度のお客様プロジェクトに対し、OSSの提案を行い、プロジェクト計画策定までサポートを行う。 また、世の中の動向をキャッチし、OSSを活用したソフト、ソリューションを自ら企画し、お客様に提案する。

株式会社Works Human Intelligence

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●部門説明 【配属組織】2026年6月現在 製品開発部門 約600名 └ 各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └ モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●チームについて 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームはだいたい5～10名程度で構成されています。 テレワークが前提となるため事業所の垣根を越えてチームが形成されています。 そこにエンジニアマネージャー、シニアエンジニア、若手エンジニアなど様々なエンジニアメンバーで構成されています。 各チームは一つないし複数のサブシステムを担当する形で構成されており、お互いにフォローできる関係性にあります。 ひとつのチームが企画からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

担当プロダクト(モジュール単位のグループ)に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。 ● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計 ・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計 ・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング ・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導 ・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証 ● デザインシステム・文化の組織実装 ・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用 ・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援 ・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進 ・UI/UXの定量評価(データによる体験の可視化)の指標づくりと実行 ・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援 ●配属組織 ※2026年6月時点 ・製品開発部門約600名 ※協力会社社員含む └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●技術スタック ・デザインツール:　Adobe XD, Figma ・開発ツール:　Git ・言語:　HTML, CSS, JavaScript(Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Gsuite ・AIツール:　GitHub Copilot, Gemini ●デザイン環境 ・デザインツール:　Figma ・言語:　HTML、CSS、JavaScript (Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

担当プロダクト(モジュール単位のグループ)に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。 ● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計 ・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計 ・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング ・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導 ・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証 ● デザインシステム・文化の組織実装 ・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用 ・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援 ・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進 ・UI/UXの定量評価(データによる体験の可視化)の指標づくりと実行 ・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援 ●配属組織 ※2026年6月時点 ・製品開発部門約600名 ※協力会社社員含む └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●技術スタック ・デザインツール:　Adobe XD, Figma ・開発ツール:　Git ・言語:　HTML, CSS, JavaScript(Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Gsuite ・AIツール:　GitHub Copilot, Gemini ●デザイン環境 ・デザインツール:　Figma ・言語:　HTML、CSS、JavaScript (Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace

キリンビジネスシステム株式会社

グループの中長期計画をふまえ、海外グループ会社を含む施策の立案~実行やリスク評価・アセスメントなどの業務を関係者とコミュニケーションを取りながら推進いただきます。 ●具体的な業務内容 担当部長(課長職相当)としてセキュリティオペレーションのチームを率い、国内のグループ会社を中心に、セキュリティ施策の開発および運用対応を実施し、関係者とコミュニケーションを取りながらグループのリスク低減を推進いただきます。 【担当する工程】 ・セキュリティ施策実行の企画・運営フェーズ ・インシデントの初動対応、原因追求 【業務内容】 ・セキュリティのマニュアル・ガイドライン等の作成・更新作業の実施、及び、利用者への周知 ・インシデント発生時の対応、リスクの取りまとめ ・セキュリティ施策の企画・計画・設計・開発・導入 ・セキュリティツールを使った監視・アラート検知(SOC)の管理 ・リテラシ向上施策(研修・訓練など)の企画・運営 ・各システム導入時のセキュリティ面の支援 【技術ワード】 ・リスク管理・分析ツール ・セキュリティツール: SIEM、IPS、EDR、SASE、CASB、アンチウイルス、ASM等 ・リスク管理ツール(GRC) ・攻撃表面管理ツール(ASM)

株式会社NTTデータ

【事業・ミッションについて】 当事業部では、マイナンバー制度を軸として、誰もが、いつでも、どこでも、ライフスタイルに応じたサービスをスピーディに受けられるデジタル社会を実現することをミッションとし、デジタル庁及び地方公共団体の外郭団体を顧客としたマイナンバー関連システムの企画・開発・運用保守を提供しています。 国民の皆様の生活の基盤となっているマイナンバーの仕組みを支える既存システムの刷新・高度化と並行して、金融等、公共以外の分野とも連携してマイナンバーの仕組みを利活用したサービスを提供する等、当社だからこそできる新たな仕組みを提供しています。 【主な業務内容】 ・インフラエンジニアとして業務アプリケーションを構築するインフラ基盤(仮想基盤、OS、DB、NW等)の運用保守及び機能改善 ・アプリケーションエンジニアとして業務アプリケーションの運用保守及び機能改善 ・顧客に対する運用保守状況の定例報告 (プロジェクト例) 　ー大規模情報連携基盤に関する運用保守 　ーマイナンバー制度の土台となる関連システムの運用保守 　ーマイナンバーカードの認証機能の利活用システムの運用保守 ※運用保守に参画いただき、業務知識や現行システムへの理解を深め、新たに次期システムや新規システム案件に携わることも可能です 【特徴について】 ・構築・試験自動化技術等、日々進化する技術を活用することを推奨しています。 ・規模の大きなプロジェクトが多数のため、ステークホルダが多く、チーム一丸となって仕事を推進することが求められます。

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

JAPAN AI株式会社

ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AIエージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。本ポジションは「テストする人」ではなく、 「何をもって良いAIとするかを定義し、測定する科学者」 です。 期待する役割について AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します ●自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します ●レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します ●統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します ●評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します 業務内容 AI Evaluation Scientistとして、 AIエージェントの評価基盤 (Evaluation Infrastructure) の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 ・LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) ・評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) ・報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 ・評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) ・評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス ●自動評価パイプラインの設計・構築 ・スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 ・CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 ・エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) ・評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 ●安全性・品質検証 ・自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 ・安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ・ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 ・プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 ●統計分析・実験設計 ・統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 ・品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 ・品質レポート作成と改善提案 ・評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です ●シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 ●シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 ●シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 成果責任 (KR/メトリクス) ●評価カバレッジ率(テストケース網羅率) ●回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%) ●評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了) ●LLM-as-Judge と人間評価の一致率 ●False Positive / Negative 率 ●安全性インシデント発生率(リリース後) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Evaluation Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します: ●密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 ●言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ●評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks ●データ : BigQuery, Spark, Pandas ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform ●CI/CD : GitHub Actions ●ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion ●AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin ●作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

期待する役割 シニアプロジェクトマネージャー (IC) として、以下の3つのミッションを担っていただきます。 1.戦略案件・重要案件のデリバリー責任者 として、複数プロジェクトの成功確率を最大化する 2.AI/LLMプロジェクト 特有の不確実性を前提に、評価設計・運用設計・ガバナンスまで含めてプロジェクトを完遂する 3.プロジェクト運営の型化・標準化 を推進し、組織として再現性のあるデリバリー体制を構築する 業務内容 ●プロジェクト/プログラムマネジメント (中核) ・複数プロジェクト (並行案件) の計画策定、進捗・課題・リスク・依存関係の統合管理 ・顧客経営層・事業責任者との合意形成 (スコープ、優先度、変更管理、検収条件) ・品質管理 (要件の曖昧さを潰す、受け入れ基準の設計、レビュー、手戻り抑制) ・重要インシデント・炎上兆候の早期検知、エスカレーション、収束までの指揮 ・プロジェクトドキュメント (要件定義書・仕様書・WBS等) の作成・レビュー ●AI/LLMプロジェクト特有の設計・推進 ・AI機能の要件定義 (顧客期待値の調整、ユースケース定義、技術的制約の整理) ・品質評価の設計・運用 (評価指標の策定、テスト観点の設計、改善サイクルの構築) ・情報管理・セキュリティ/コンプライアンス要件を踏まえた推進 (社内法務・セキュリティチームとの連携) ・AI特有の不確実性 (精度のばらつき、ハルシネーション等) を前提としたスコープ・スケジュール設計 ●デリバリーオペレーションの型化 (PMO的役割) ・プロジェクト標準の整備 (テンプレート、進行ルール、品質ゲート、WBS粒度、定例体の設計) ・主要メトリクスの設計・可視化 (例:納期遵守率、手戻り率、検収リードタイム、重大障害件数、顧客満足度) ・PMメンバーへのナレッジ共有・レビュー支援・再発防止の仕組み化 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 チーム体制 ●開発組織:約70名 (PM/エンジニア/デザイナー/QA等) ●配属:PjM (プロジェクトマネージャー) チーム ・自社SaaS・AIエージェントを顧客向けソリューションとして開発・提供 ・クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 ●協働メンバー: ・PdMチーム、エンジニア (フロントエンド、バックエンド、AI/ML) 、デザイナー、QAエンジニア ・セールス、カスタマーサクセス、クライアント企業の担当者