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研修・勉強会あり マネジメント・経営・上流の求人・転職情報

該当求人数 951 件

121~150件を表示

【IGPF】プリンシパルエンジニア

マネジメント・経営・上流

正社員

概要 弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるテックリードをお任せします。 エンジニアとしてより良い技術を選定したり、最新の技術などにも意識を高く持ち、将来的にCTOなどのキャリアを希望することの可能です。 具体的には ●自社発新規事業の製品開発のテックリードを務めます。例として、スマートホテルサービスに係る製品開発(モバイルチェックイン等)、スマート介護サービスに係る製品開発(スマート介護記録等)の、を担います。 ●お客様から依頼を受けるシステム開発のテックリードを務めます。例として製造メーカーの生産システム開発/CRM開発の、技術選定、品質管理、工程管理などを担います。 ●社内の技術力の底上げをするための研修などにお力添えをしていただきます。 該部署のミッション 当グループの強みであるDXと新規事業を支えられるよう、DX/BXソリューションの開発ナレッジを高める役割を担っています。

750~1,100万円

東京都(渋谷区)

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

フレックス勤務

副業OK

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

従業員数100名未満

イグニションポイント フォース株式会社

イグニションポイント フォース株式会社

フルスタックエンジニア(東京)(テックリード候補)

マネジメント・経営・上流

正社員

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

800~1,200万円

東京都(港区)

Figma

React

Java

GitHub

Go

Python

生成AI・LLM

TypeScript

AWS

JIRA

Vue.js

DynamoDB

Oracle

Kotlin

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

PostgreSQL

Amazon Aurora

Spring Boot

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

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

NEW

ビジネスマネージャ(インフラ・IT運用領域)

マネジメント・経営・上流

正社員

事業部の運用領域(サーバ・ネットワーク・クラウドの運用、ヘルプデスク、情報システム部門の支援など)を担うエンジニアを束ねるビジネスマネージャとして、既存のSES事業を安定させながら、体制化提案を自ら先導し、既存の顧客と新しい領域の双方へ広げていただきます。 エンジニアとして案件にアサインされるのではなく、内勤のマネージャーとして組織運営を担っていただきます。 ●体制化提案の主導と横展開(中核ミッション) 顧客の業務課題を掴み、チームごと任される提案を組み立て、自ら顧客へ持ち込む 開発側のマネージャーと連携し、運用と開発を組み合わせた提案として案件化する 営業部と一緒に、主要な顧客ごとの深耕計画を立て、組織として提案を重ねる 社内にある体制化提案の型を引き継ぎ、複数の顧客・複数の領域へ広げる ●既存SES事業の運営 既存顧客との関係の維持・深耕(単発の取引から、継続的な信頼関係に基づく取引へ) 担当領域の収益管理(利益率・単価・稼働状況の把握と改善) メンバーの戦略的な育成(育てるべきメンバーを見極め、AI・M365など今後求められるスキルを計画的に伸ばす。 定着のフォローはオンボードの専門チームと連携) 既存メンバーの先頭に立ち、新しい提案の型へ引き上げる ●上流への接続 エンジニアが現場で見つけた課題を吸い上げ、ITコンサルティングや受託開発の提案へとつなげる ● 入社後のロードマップ 1〜3か月 :既存顧客・契約・稼働状況の把握。 自ら顧客の前に立ち、現場の一次情報を掴む。 社内にある体制化提案の中身を理解し、自分で再現できる状態にする。 4〜6か月 :体制化提案を自ら顧客へ提示し始める。 営業部・オンボードの専門チームとの役割分担を固め、新しい運営の形へ移行する。 7〜12か月 :体制化提案を複数の顧客・領域へ広げる。 AIを取り入れた運営の標準化を進める。 1年〜 :体制化の型を他の事業領域へも広げ、さらに規模を拡大する。 ※ 立ち上がりの計画は、これまでのご経験に合わせて入社時にすり合わせます。 ●働く環境と、あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 入社後のミスマッチを防ぐため、当社が抱える現実も包み隠さずお伝えします。 ●既存の文化との摩擦 当社には、20年以上にわたり、一人ずつ人材を提供するSESで黒字を出し続けてきた成功体験があります。 新しい提案の型へ移行する過程では、既存のメンバーとの摩擦が避けられません。 この壁から逃げず、対話を重ねて巻き込んでいける方をお待ちしています。 ●決まっていないことが多いフェーズ 当社はいま、SESを土台にしながら、より付加価値の高いビジネスへ段階的に移っていく過渡期にあります。 SESをすぐにやめるわけではなく、いまの事業を守りながら新しいやり方へ移していく。 そのため、営業部・オンボードの専門チームとの役割分担も切り替えの途中です。 整った環境で決められた仕事をこなすのではなく、未確定な状況の中で自ら動き、形を作っていくことが求められます。 ●学び続けることが前提 SES・SI業界特有の商流や契約形態、単価の構造、IT運用の基礎など、ご経験によっては入社後に一から学んでいただく領域があります。 高度な技術知識は求めませんが、学ぶ意欲は欠かせません。 ●原則出社(リモートワーク不可) 変革期においては、経営陣やメンバーとの非言語の情報共有や、その場での意思決定が欠かせないと考えているためです。 楽な環境ではありません。 その代わり、自分の提案が組織のやり方そのものを変えていく手応えは、ほかではなかなか得られないものだと考えています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

600~850万円

品川区北品川5-9-11 大崎MTビル10F

生成AI・LLM

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

職種未経験歓迎

業界未経験歓迎

管理職・マネージャー候補

年間休日120日以上

土日祝日休み

女性エンジニア活躍

セキュリティ・ガバナンス基盤構築_テックリードエンジニア(AIオペレーションテクノロジー)

マネジメント・経営・上流

正社員

組織概要 本ポジションは、AI事業本部 AIオペレーションテクノロジーカンパニー(以下、オペテク)に所属します。 インターネット広告事業本部(以下、広告本部)のセキュリティ局と連携し、広告本部内の各事業部に対するシステム開発支援とITガバナンス推進を技術面から担う、新チームの立ち上げメンバーです。 広告本部では、新規事業の立ち上げや業務効率化に伴い、新しいシステム開発が継続的に生まれています。 その中でセキュリティ局としては、広告本部が管理するプロダクトに対してセキュリティガバナンスを満たしているかの確認や外部パートナーへ発注する際のセキュリティチェック等を行っています。 一方、個々のプロダクトの仕様や既存環境を踏まえ、セキュリティ要求を具体的なシステム設計へ落とし込むことや、納品された設計・実装を技術的に評価することには、案件に近い立場でのエンジニアリング支援が必要です。 最終的な案件責任は各事業部が担いますが、専任エンジニアや技術責任者が置かれていない案件では、その判断を支える技術的な支援機能が不足しているという課題があります。 業務内容 そこでオペテクとして、セキュリティ局と連携しながらセキュリティ要求と実際のシステム実装の間を技術でつなぐ、専任のエンジニアリングチームを立ち上げることとしました。 主な業務として、広告本部が新しく開発を行うシステムについて、ビジネスメンバーや外部パートナーへセキュリティに関するテクニカルな内容のディレクションを行っていただきます。 具体的には以下を想定しています。 ・対象システムの特性やリスクを踏まえたセキュリティ非機能要件の具体化 ・クラウドアーキテクチャや認証・認可、ネットワーク、ログ・監視などの設計支援 ・設計書、クラウド設定、ソースコード、テスト結果などに対する技術レビュー ・ビジネスメンバーや外部パートナーへの技術的なディレクション ・案件責任者が行う検収判断に対する、技術面からの支援 ※案件の状況に応じて、技術検証やPoC、重要部分の設計・実装を自ら担う場合もあります。 ※広告本部システムのセキュリティ標準として、他の案件に展開していくことも想定しています。 上記の通り「セキュリティ要求とシステム実装の間を技術でつなぐ」というミッションは明確です。一方で、案件への関与方法、直接実装する範囲、各事業部や外部パートナーとの役割分担、共通化・標準化する対象については、これから設計していく段階です。実際の案件を支援しながら、そこで得た知見を再現可能な支援モデルや技術標準へ落とし込み、チームの役割や仕事の進め方を形にしていただきます。 【開発環境】 ●クラウド:AWS / Google Cloud ●ソースコード管理:GitHub ●CI/CD:GitHub Actions ●監視:Datadog ●データ基盤:BigQuery / Snowflake ●AI開発支援:Claude Code / ChatGPT Enterprise※プロジェクトに応じて利用技術は変動します 【配属先】 AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー ※本ポジションはAI事業本部所属となりますが、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながらプロジェクトを推進します。 ※特定事業部専属ではなく、事業横断で技術支援・ITガバナンス推進を行うポジションです。

504~1,500万円

渋谷区渋谷2丁目24番12号 渋谷スクランブルスクエア22F

AWS

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

GitHub Actions

Snowflake

Datadog

生成AI・LLM

Microsoft Azure

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

副業OK

土日祝日休み

上場企業

メガベンチャー

クラウドインフラエンジニア/SRE・AWS(福岡)(マネージャー候補)

マネジメント・経営・上流

正社員

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3~10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

800~1,200万円

福岡県(福岡市)

CSS

DynamoDB

GitLab

Datadog

PostgreSQL

JavaScript

Java

GitHub

Python

機械学習

Jenkins

Nginx

Ansible

AWS

Apache

Slack

Vue.js

Terraform

Amazon CloudWatch

生成AI・LLM

Oracle

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

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

クラウドインフラエンジニア/SRE・AWS(名古屋)(テックリード候補)

マネジメント・経営・上流

正社員

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」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。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。 【技術スタック】 サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

800~1,200万円

愛知県(名古屋市)

CSS

DynamoDB

GitLab

Datadog

HTML

PostgreSQL

Oracle

JavaScript

Java

GitHub

Python

Amazon CloudWatch

Jenkins

Nginx

Ansible

AWS

Apache

Slack

Vue.js

Terraform

機械学習

生成AI・LLM

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

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

モバイルリードエンジニア/人材PF

マネジメント・経営・上流

正社員

人材プラットフォーム事業部が展開する 複数のモバイルアプリケーションにおいて、Flutterを中心としたモバイル開発をリードし、横断的なモバイル体験の設計と基盤構築 を担っていただきます。 <具体的にお任せしたい業務> ●モバイルアーキテクチャ設計・開発・技術選定 ・Flutterを中心としたモバイルアーキテクチャ設計・開発 ・共有モジュールや開発基盤の設計・整備 ・パフォーマンス・保守性を考慮した技術選定 ●モバイル開発の品質向上 ・アクセシビリティ(a11y)やパフォーマンスを考慮した品質基準の策定 ・CI/CDやテスト戦略の整備 ・デザインシステムのモバイル適用 ●プロダクト価値の最大化 ・PdM・デザイナー・QAと連携した要件定義 ・toC / toB両プロダクトのUX改善 ・ユーザー体験を起点とした技術提案 ●モバイルチームの横断した基盤づくり ・モバイル専任組織の立ち上げ ・技術ナレッジ共有の仕組み化 ・開発プロセスの改善 <現在進行中・予定しているプロジェクト例> ●求職者向けアプリの新規開発 Web中心だった転職体験をモバイルアプリとして再設計。プッシュ通知などモバイル特有の機能を活用し、よりスムーズな転職体験を提供します。 ●横断的なモバイル開発基盤の整備 複数アプリに共通するモジュール化やデザインシステム整備を進め、モバイル開発の生産性と品質を高めます。 ●モバイルデータ基盤の整備 データマネジメントチームと連携し、アプリのイベントログ設計や分析基盤の標準化を進めています。 <使用技術> ・Flutter / React Native ・Ruby on Rails / GraphQL / Protocol Buffers ・React / TypeScript / Next.js ・MySQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / Terraform / Azure OpenAI ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

780~1,200万円

東京都(港区)

React

Next.js

Flutter

React Native

GitHub

AWS

Microsoft Azure

Terraform

TypeScript

Android

iOS

Rails

MySQL

Redis

BigQuery

自社プロダクト・サービス開発

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

機械学習・データ活用

大規模トラフィック環境

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

従業員数1000名以上

上場企業

クラウドインフラエンジニア/SRE・AWS(福岡)(テックリード候補)

マネジメント・経営・上流

正社員

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」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。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。 【技術スタック】 サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

800~1,200万円

福岡県(福岡市)

GitHub

Java

JavaScript

Oracle

PostgreSQL

HTML

Datadog

GitLab

DynamoDB

CSS

Python

生成AI・LLM

Jenkins

Nginx

Ansible

AWS

Apache

Slack

Terraform

機械学習

Amazon CloudWatch

Vue.js

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

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

NEW

【AMBL株式会社】IVT/AI開発プロジェクトマネージャー(AI Transformation PM)

マネジメント・経営・上流

正社員

「AIを作る」から「AIを動かす」へ。ガバナンスと構造で挑む、社会実装の仕組みづくり。 つくるのはAIそのものではなく、AIが正しく動く「仕組み」です。 私たちのミッションは、単なるプログラミング(実装)ではありません。AIがビジネス現場で安全かつ確実に機能するための「統治(ガバナンス)」と「構造」を設計することです。 ※AI領域の専門知識は、入社後に実案件の中で身につけていただけます。 【具体的な役割・業務内容】 実行境界・信頼性の設計: アクセス権限策定、AIガードレール構築、監査対応、データガバナンスの設計 定量的評価・コスト最適化: LLM基盤の品質評価モデル策定、運用コスト構造の最適化 次世代アーキテクチャの定義: Advanced RAG(GraphRAG等)の設計、マルチエージェント構成のグランドデザイン ビジネス変革の要件定義: クライアントの曖昧な課題からAIが解くべき「真の問題」を抽出し、本番展開へ牽引 【キャリアパスと得られる成長】 調整役で終わらない。AI社会実装をリードし、次世代「AI PM」へ駆け上がりませんか? ・意思決定の主導権を握る 単なる受け身の調整役にとどまらず、技術選定からアーキテクチャ構築、評価指標の策定まで、顧客と共に主導権を持って決定します。 ・実戦派「AI PM」への最短ルート 現場でのアーキテクチャ設計と高度な顧客折衝を同時並行で経験。理論にとどまらない、市場価値の高いプロジェクトマネジメント能力を磨けます。 ・プロジェクトを導く司令塔 顧客の対等なパートナーとして、AI導入の構想策定から本番展開に至る全工程を牽引する役割を担っていただきます。 【成長を支えるバックアップ体制と働く環境】 確かなキャリア形成と柔軟な働き方。プロフェッショナルとして輝き続けられる環境がここに。 ・伴走型キャリア形成 定期的な1on1を通じて目指すPM像を深く理解し、成長に最適なプロジェクトへ優先的にアサインします。 ・知の共有コミュニティ 現場で一人抱え込むことはありません。社内コミュニティを通じ、トップクラスの有識者にいつでも技術相談ができる環境です。 ・持続可能なハイパフォーマンス 基本は週4リモート・週1出社(※プロジェクト状況により客先常駐の可能性あり)。リモートの比率より、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。 ・実力に報いる正当評価 年間平均昇給率6%という実績が示す通り、高めた市場価値や成果に対して確かな還元で応える評価体制を整えています。 ・育成環境 資格取得支援:270種以上が対象、前期221名が利用(年600件・3年で5,000万円の支給実績)/AMBL PANEL(約460コンテンツの自己学習システム)/社外研修費 会社負担/修士・博士を含む専門家100名以上が在籍しています。機会は最大限・平等に用意します。 【どのような市場価値向上が出来るか】 一生モノの市場価値を、AI時代の「ルールメイカー」として手に入れる ・「境界」を語れる希少な人材へ PoCで終わらせず、AIを本番運用まで牽引できるPM・アーキテクトは、現在の市場において極めて稀有な存在です。 ・経営と技術を繋ぐ視座を獲得 ガバナンス・コスト構造・要件定義を一手に担うことで、経営層と対等に渡り合い、事業成長を牽引する高度な視座が身につきます。 ・人間にしかできない「思考」の最大化 定型作業はAIアシスタントに委任。あなたは人間にしかできない「真の問いの定義」と「アーキテクチャの創造」に全エネルギーを注げます。 【具体的なプロジェクト例】 最先端AIからエンタープライズ基盤まで。【AI開発プロジェクトへの参画を前提に配属します】 ・LLM基盤最適化 トークン消費最適化と出力精度の定量評価による品質・コスト設計 ・GraphRAGエージェント 複雑な社内規定を構造化し、AIが論理的回答を行う自動化基盤構築 ・Azure/AKSインフラ エンタープライズ水準を満たす高信頼なSRE・AI基盤の運用設計 ・製造予兆検知 センサーデータ分析によるダウンタイム削減・予兆保全モデルの設計・実装

700~1,300万円

東京都(港区)

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Terraform

AWS

生成AI・LLM

RAG

Snowflake

MLOps

機械学習

Python

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

カジュアル面談可

リモート可

土日祝日休み

副業OK

従業員数100名〜1000名未満

A【大阪】生成AIエンジニア

マネジメント・経営・上流

正社員

●配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR さまざまなビジネスシーンにおいて、生成AIの活用が進んでいます。 生成AIを活用したパーソナライズされたサービスによるユーザー体験の向上や、 カスタマーサポートや社内ヘルプデスクの効率化など、生成AIの活用によって ビジネスのあり方が大きく変わろうとしています。 特に、クラウドプラットフォームを活用した生成AIシステムの開発は、その柔軟性、 拡張性やコスト効率の高さからニーズが高まっています。 日々進化するAI技術を迅速にキャッチアップし最新のソリューションを提供し続ける上でも クラウドを用いた開発はそのスピード感に大きなアドバンテージがあります。 生成AIとクラウド技術を駆使して、これまでのご経験を活かし、新たな価値を提供するシステム開発をリードしていただくことを期待しています。 <国内唯一。 社内研修でE資格の受験資格が得られる企業> Sky株式会社は、JDLA主催のE資格の認定プログラムを実施できる「E資格プログラム事業者」に認定されています。 これにより、社内研修によって受験資格を得ることができる国内唯一の企業です(2026年6月現在)。 この仕組みを活用し、積極的に資格取得を推進することで、一人ひとりがAIの知見・能力を身につけ、業務に生かしています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 クラウドインフラ上で生成AIモデルを組み込んだアプリケーションレイヤーの開発をリードしていただきます。 単なる開発に留まらず、企画・PoCから運用保守に至るAI開発ライフサイクル(AI-DLC)全体を俯瞰し、プロジェクトの技術選定、アーキテクチャ設計への貢献を期待しています。 AI Readyなデータ構築、RAG、ガードレール等を含めたAIエージェント開発など生成AI技術を用いた幅広い開発を、クラウドネイティブな開発手法を用いながら、バックエンドシステムの設計・開発・運用、APIの開発や外部システムとの連携、フロントエンドも含めた開発をリードします。 ●案件例 <車載システムへ搭載するエージェントの構築> 車載機器を制御するエージェントの開発案件です。 主に以下の対応を行います。 ・MCPサーバーのインターフェース設計、実装 ・エージェントの動作を決めるシステムプロンプトの設定、テスト ・クラウドプラットフォーム上へのシステムデプロイ 技術要素: Python、AWS、A2Aプロトコル、Docker <生成AIを活用した顧客内DX> 顧客の業務プロセスにおける課題を解決するために、生成AIやRPAツールを活用して取り組む案件です。 主に以下の対応を行います。 ・課題解決に用いる技術の選定(使用するツール、言語、モデルなど) ・モックアップを用いた顧客との認識合わせ ・選定した技術をもとに実際のシステムを設計、実装 技術要素: Python、Azure、Power Automate ●生成AIエンジニア育成のためのサポート体制 私たちは、生成AIエンジニアの育成をサポートする体制を整えています。 入社後には必要に応じて、生成AI技術を習得するためのトレーニングに参加していただきます。 このトレーニングでは、生成AI技術の基礎からしっかり学び、スキルを身につけることができます。 実際に、生成AIの開発経験がなかったWebエンジニアが、トレーニングを通じて生成AIエンジニアとして現場で活躍するようになっています。 <実践的なトレーニング> 主要なクラウドプラットフォームのサービスを活用し、RAGやエージェント開発に取り組む実践的なトレーニングを提供します。 このトレーニングを通じて、基本的な構築や運用技術が自然と身につき、実務に直結するスキルを習得できます。 プログラミングスキル、データベース、クラウドなどのWebエンジニアとしての知識さえあれば、生成AIエンジニアとして大きく成長することができます。 <集合技術研修> 生成AIやクラウドの基本概念や技術を学ぶための集合技術研修に参加できます。 研修では、専門の講師による講義やハンズオン形式の実習を通じて業務での活用方法を学ぶことができます。

610~2,130万円

大阪市(北区)

AWS

機械学習

Python

Go

RAG

FastAPI

Java

JavaScript

Docker

Flask

Django

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

退職金制度あり

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数1000名以上

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プロダクト開発エンジニア(名古屋) (テックリード候補)

マネジメント・経営・上流

正社員

●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 ●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

800~1,200万円

愛知県(名古屋市)

GitLab

Figma

React

JavaScript

Java

Microsoft Azure

GitHub Actions

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Jenkins

TypeScript

AWS

jQuery

JIRA

Kotlin

COBOL

Oracle

PostgreSQL

Nginx

Apache

DynamoDB

Amazon CloudWatch

生成AI・LLM

Slack

Datadog

Vue.js

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

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

BtoB向けサービス

生成AI・LLMプロダクト開発

プロダクト開発エンジニア(大阪)(テックリード候補)

マネジメント・経営・上流

正社員

●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 ●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

800~1,200万円

大阪府(大阪市)

GitHub

GitHub Actions

Microsoft Azure

Java

JavaScript

React

Figma

PostgreSQL

Datadog

GitLab

DynamoDB

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Jenkins

Nginx

TypeScript

AWS

jQuery

Apache

Slack

JIRA

COBOL

Kotlin

Amazon CloudWatch

Vue.js

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

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

NEW

【プロダクトマネジメント室】Forward Deployed Engineer(FDE)_新規事業/Findy Context

マネジメント・経営・上流

正社員

●担当プロダクト AI時代の組織知基盤「Findy Context」 Findy Contextは、Slack、Microsoft Teams、GitHub、GitLab、Notion、Confluenceなど、企業内のさまざまな場所に存在する情報をつなぎ、意思決定の背景や業務上の文脈を、人とAIが利用できる形で蓄積・提供するプロダクトです。 単に情報を検索しやすくするだけではなく、 ・なぜこの方針が選ばれたのか ・過去にどのような選択肢が検討されたのか ・どのような制約や判断基準が存在するのか ・誰がどのような知識や経験を持っているのか といった、これまで組織内で失われやすかった文脈を扱います。 企業固有の知識や判断の文脈をAIが理解できる状態にし、人とAIが協働して業務、組織、意思決定のあり方そのものを変えていく。 Findy Contextを、日本企業の真のDX/AXを支える基盤へ、そして世界で使われるエンタープライズAIプロダクトへ育てていきます。 ●Mission 日本企業の知を武器に、日本発のエンタープライズAIで世界に勝つ。 このポジションは、顧客の業務、組織、データ環境に深く入り込み、解決すべき課題の特定から、ソリューション設計、プロトタイプ開発、導入、効果検証までをend-to-endで担います。 既存のプロダクトをそのまま導入するだけでも、顧客の要望どおりに個別開発するだけでもありません。 顧客固有の課題を技術によって解決すると同時に、そこで得られた知見や実装を、次の顧客にも利用できるプロダクト、テンプレート、データ連携、導入方法へ還元します。 顧客の現場で組織知をAIが扱える仕組みとして実装し、個社の成功を世界で戦えるプロダクトへ変えることが、このポジションのミッションです。 ●具体的な業務内容 1.顧客課題のディスカバリー ・顧客の経営層、事業部門、開発組織、情報システム部門などと対話し、業務や意思決定の構造を理解する ・顧客から提示された要望だけでなく、その背景にある本質的な課題や情報の流れの詰まりを特定する ・Findy Contextによって解決するユースケースと、成果指標を設計する 2.ソリューション設計・プロトタイプ開発 ・顧客が利用するSlack、Microsoft Teams、GitHub、GitLab、Notion、Confluenceなどのデータ構造を理解する ・API、データ連携、生成AI、検索などを組み合わせ、課題を解決するアーキテクチャを設計する ・必要に応じて自らコードを書き、プロトタイプや検証用機能を短期間で実装する ・顧客のセキュリティ、権限、データ管理上の要件を踏まえて導入方法を設計する 3.導入・価値検証 ・顧客の実際の業務環境へソリューションを導入し、利用者とともに検証を進める ・AIの回答精度だけでなく、業務時間、意思決定、知識共有、利用定着などへの効果を評価する ・不確実な状況でも、仮説構築、実装、検証、改善のサイクルを素早く回す ・PoCで終わらせず、本番利用や他部門展開につながる状態をつくる 4.プロダクトへの還元 ・個社固有の要件と、複数企業に共通する課題を切り分ける ・PdMや開発チームと協働し、案件で得られた知見を共通プロダクトのロードマップへ反映する ・コネクタ、テンプレート、評価方法、導入手順など、次の案件で再利用できる資産を整備する ・顧客数に比例して個別開発が増えない、再現可能な提供モデルを構築する 5.Biz/Dev/CSとの横断連携 ・営業と連携し、商談段階における課題整理、技術提案、導入可能性の評価を行う ・顧客への提案内容や期待値を整理し、適切なPoCや導入計画を設計する ・導入後はCSと連携し、利用定着、効果測定、他部門への展開につなげる ・FDEの業務プロセスや成功基準を設計し、Findy ContextにおけるFDEの役割そのものをつくる ●キャリアパス 1.FDE Lead/Head of FDE 複数の顧客プロジェクトを横断し、FDE組織の採用・育成、導入方法、技術標準、成果創出に責任を持つポジションへ 2.プロダクト・エンジニアリングリーダー 顧客課題と技術の双方に対する理解を活かし、共通プロダクトの戦略と開発をリードするポジションへ 3.事業責任者・事業開発責任者 顧客への価値提供を起点に、GTM、事業KPI、P/L、組織づくりまで含めてFindy Contextの成長に責任を持つポジションへ ※業務の変更の範囲:会社の定める全ての業務

800~1,600万円

東京都(品川区)

生成AI・LLM

RAG

GitHub

GitLab

Notion

Confluence

Slack

研修・勉強会あり

リモート可

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

【SGE】(Unityパフォーマンスチューニングエンジニア) ゲーム・エンターテイメント事業部(SGE)

マネジメント・経営・上流

正社員

横断技術組織であるSGEコア技術本部で働いていただきます。 サイバーエージェントにおけるゲーム事業は9社の子会社から構成され、 各社がそれぞれ特徴あるプロダクトを開発しています。 SGEコア技術本部は、これら9社を技術で支える横断組織として、 プロダクトの開発効率と品質の最適化というミッションのもとに活動しています。 ・社内のUnityプロジェクトにおけるパフォーマンス最適化およびアドバイス ・解決が難しいクラッシュや不具合の調査・原因究明と、関係部署との連携による問題解決の推進 ・ 社内エンジニアに対するパフォーマンスチューニングスキルの向上支援 仕事についての詳細 ゲーム・エンターテイメント事業部(SGE)について 「インターネットの可能性とチームの力で新しい時代のエンターテイメントを創る」 というビジョンを掲げ、スマートフォンゲームの新規開発・運用を中心に、 グッズなどの周辺領域やグローバル事業、マンガ事業、DX事業にも積極的に展開しています。 約9社の子会社が独自の強みを活かしたプロダクト開発を行う一方で、 各職種毎のボードやワーキンググループといった横断組織を通じて 各社が持つ技術・ノウハウや成功・失敗事例を共有し合い強く連携し合いながら グローバル規模でヒットタイトル創出を目指す、業界内でも稀有な特徴を持つ事業組織です。 (事例) ・株式会社Colorful Palette https://colorfulpalette.co.jp/service/ ・株式会社サムザップ https://sumzap.co.jp/service/ ・株式会社アプリボット https://www.applibot.co.jp/service/

600~900万円

150-0042 東京都渋谷区宇田川町40-1 Abema Towers

Unity

Android

iOS

C#

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

年俸制(12分割)

年間休日120日以上

土日祝日休み

上場企業

メガベンチャー

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

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

【1932】_HG_【大阪勤務】IVI開発×生成AI活用推進エンジニア(開発業務改革/AIエージェントドリブン)

マネジメント・経営・上流

正社員

IVI(車載インフォテインメント)システム開発に関わる業務を、生成AI(例:Claude Code/GitHub Copilot)を活用して再設計し、開発スピードと品質の両立を実現するための「開発業務改革」を推進するポジションです。 現場の困りごとを一つ一つ丁寧に解決しながら、要件定義~ 設計 ~ 実装 ~ レビュー ~ テスト ~ 運用までをAIエージェントドリブンに変革していくための企画・検討・実装・定着化までを担っていただきます。 自動車業界の経験は必須ではありません。すでに生成AIを業務で使い、成果創出につなげた経験を重視します。 【具体的には】 IVIシステム開発に関わる全工程を対象に、生成AI活用を前提とした業務プロセス改革を推進していただきます。 ●現場の困りごと発掘・解決 ・レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握 ・課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ●AI活用の仕組み化 ・Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化 ・CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ●AIエージェントドリブン開発への移行設計 ・開発タスクの分解、前提情報(入力データ)の整備 ・AIエージェント活用に適したガードレール設計 ・生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ●品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化 ・安全性・品質を担保するための運用ルール整備 ・レビュー観点の体系化 ・再現性のあるナレッジ(Playbook)の構築 ●効果測定と定着化支援 ・リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定 ・チーム横断の導入・定着に向けた教育(勉強会)や伴走支援 【担当領域例】 ・IVIシステムのアプリケーション層/HMI/周辺サービスに関わる開発プロセス全般(要件定義 〜 運用まで) ・生成AIを組み込んだ開発フローの設計・改善(コードレビュー、テスト自動化、ドキュメント運用、チケット分解など) 【開発ツール】 ●生成AI:Claude Code、GitHub (必要に応じて他ツールも検討) ●構成管理:Git(Gerrit/GitHub) ●開発言語:Kotlin、Java、Python(⼀部C++あり)、Typescript ●コミュニケーション:Slack、 Microsoft Teams ●プロジェクト管理:JIRA、 Confluenceなど 【キャリアパス】 開発改革のテックリードやプロセスオーナーとしてAIx開発プロセス変革の専門性を深めるキャリアはもちろん、ソフトウェア開発基盤・品質保証・プロダクトマネジメントなど、組織横断の領域へスキルを広げるキャリアパスも選択できます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります

570~1,040万円

大阪府(大阪市)

生成AI・LLM

GitHub

C++

TypeScript

Confluence

JIRA

Slack

Kotlin

Java

Python

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

業界未経験歓迎

従業員数1000名以上

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【1844】_HG_【東京勤務】IVI開発×生成AI活用推進エンジニア(開発業務改革/AIエージェントドリブン)

マネジメント・経営・上流

正社員

IVI(車載インフォテインメント)システム開発に関わる業務を、生成AI(例:Claude Code/GitHub Copilot)を活用して再設計し、開発スピードと品質の両立を実現するための「開発業務改革」を推進するポジションです。 現場の困りごとを一つ一つ丁寧に解決しながら、要件定義~ 設計 ~ 実装 ~ レビュー ~ テスト ~ 運用までをAIエージェントドリブンに変革していくための企画・検討・実装・定着化までを担っていただきます。 自動車業界の経験は必須ではありません。すでに生成AIを業務で使い、成果創出につなげた経験を重視します。 【具体的には】 IVIシステム開発に関わる全工程を対象に、生成AI活用を前提とした業務プロセス改革を推進していただきます。 ●現場の困りごと発掘・解決 ・レビュー滞留/テスト工数の増大/ドキュメントの陳腐化/仕様変更対応の負荷増など現場が抱える課題の把握 ・課題に対する改善施策の設計・検証・現場展開 ●AI活用の仕組み化 ・Claude Code/GitHub Copilotなどを用いたプロンプト設計・テンプレート化・スクリプト化 ・CI連携による自動化パイプラインの設計・実装 ●AIエージェントドリブン開発への移行設計 ・開発タスクの分解、前提情報(入力データ)の整備 ・AIエージェント活用に適したガードレール設計 ・生成結果の妥当性確認を行う検証ステップの構築 ●品質・セキュリティ・コンプライアンスの強化 ・安全性・品質を担保するための運用ルール整備 ・レビュー観点の体系化 ・再現性のあるナレッジ(Playbook)の構築 ●効果測定と定着化支援 ・リードタイム/欠陥流出率/手戻り/レビューサイクル等のKPI設計・効果測定 ・チーム横断の導入・定着に向けた教育(勉強会)や伴走支援 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【担当領域例】 ・IVIシステムのアプリケーション層/HMI/周辺サービスに関わる開発プロセス全般(要件定義 〜 運用まで) ・生成AIを組み込んだ開発フローの設計・改善(コードレビュー、テスト自動化、ドキュメント運用、チケット分解など) 【開発ツール】 ●生成AI:Claude Code、GitHub (必要に応じて他ツールも検討) ●構成管理:Git(Gerrit/GitHub) ●開発言語:Kotlin、Java、Python(⼀部C++あり)、Typescript ●コミュニケーション:Slack、 Microsoft Teams ●プロジェクト管理:JIRA、 Confluenceなど

570~1,040万円

東京都(港区)

Kotlin

JIRA

Slack

TypeScript

生成AI・LLM

Python

GitHub

Java

Confluence

C++

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

業界未経験歓迎

従業員数1000名以上

【M_74】【2194】_HG_※管理職※【名古屋勤務】SDV開発における全社品質標準化・プロセス改善推進

マネジメント・経営・上流

正社員

【ミッション】 新設された全社横断の品質改革組織において管理職として、以下のテーマをリードしていただきます。 【業務内容】 1.品質可視化要件の構築と運用及び品質データ活用による改善サイクルの確立 ソフトウェア開発の総量や生産性、品質状況をリアルタイムで「見える化」するためのデータ基盤を構築し、データ駆動型の改善サイクルを回します。 ●開発品質データの要件定義 蓄積すべき品質データの検討および品質メトリクスの抽出・定義 開発状況をリアルタイムに把握し、リスクを早期検知するためのデータ可視化環境の構築 ●開発品質データの構築と運用 定義したメトリクスに基づき、各開発現場から効率的に品質データを抽出・自動収集する仕組みの検討 開発状況や不具合収束性をいつでも俯瞰・把握できるダッシュボードの構築と、日常的な運用の確立 2.開発状況アラート判定基準と運用 プロジェクトの遅延や、重大な品質低下をイベント前に早期検知するためのガバナンス体制を構築します ●開発品質における不具合基準の要件定義 開発の途中で「開発状況の是非」をリアルタイムに定量判断するためのアラート閾値の策定 ●上記基準の実行と運用 策定した基準に基づき、開発状況のモニタリングを実行 リスクや異常を検知した際、開発現場へのタイムリーなフィードバックや、マネジメント層への迅速なエスカレーションフローの運用 3.バグ状況可視化方法の標準化 事業領域や開発チームごとにバラつきがある不具合管理を統一し、全社的なソフトウェア品質の横串管理を実現します ●ソフトウェア用の不具合管理方法における要件定義 不具合の定義、ステータス遷移(起票からクローズまで)、深刻度の全社統一ルール策定 ●不具合JIRAルールの標準化構築と運用 Jira等のツールにおいて、放置されがちなバグを無くすためのワークフロー設計および入力ルールの標準化 現場が迷わず正しく入力・管理するための、Jira標準化ルールのマニュアル整備と運用定着 4.ソフトウェア品質の浸透・定着活動 ●各開発組織に対する品質基準等の展開 SDVの各開発組織に設置される窓口担当者と密に連携し、策定した各種品質基準やプロセス、Jiraルール等を能動的に展開・導入 四輪開発センターの品質組織とも連携し、将来的には独立した立場から品質を担保する「第三者評価・品質監査」の仕組みづくりの推進 ●品質意識向上に向けた取り組み 市場で発生した不具合要因の分析結果や再発防止策を、SDV全体の開発プロセス・環境へ横串でフィードバック・共有 勉強会の開催や成功事例の共有を通じ、開発者一人ひとりのソフトウェア品質に対する意識向上と文化の醸成 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【職場環境・風土】 Hondaは三つの喜び(買う喜び、売る喜び、創る喜び)を基本理念に、創業より数々の製品を生みだしてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で、夢や理想を徹底的に追求する風土が根付いており、学歴や年齢に関係なく誰もがフラットに活躍できる職場環境です。積極的に仕事に向き合い、推進する力のある従業員には、入社直後であっても大きな仕事が任されます。「こんなクルマが作りたい!」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げるような気概を持った方に、是非仲間に入っていただきたいと思います。

1,210~1,910万円

愛知県(名古屋市)

JIRA

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

NEW

【AI・データ事業本部_ハイクラス】テクノロジスト/PMクラス

マネジメント・経営・上流

正社員

・開発プロジェクトマネージャーとして、実装フェーズ(設計・開発・テスト)を含むプロジェクト全体のリード ・プロジェクト計画を策定し、進捗・品質・課題・予算管理を実施 ・設計・開発・テストの各フェーズにおける成果物レビュー ・自社・顧客・開発パートナーを含むステークホルダーマネジメント ・基幹・エンジニアリング系システムとの連携を含むシステム開発の推進 ・技術知見を活かし、セールスと連携してプロジェクトの拡大/新規受注を支援 ・若手メンバー育成、レビュー、技術ナレッジ蓄積 ・開発標準化・品質向上施策推進 ●補足(ミスマッチ防止) ・進捗管理・調整のみを行うPMではなく、技術・開発内容を理解したうえで、プロジェクト推進に主体的に関与いただくことを期待 ・指示待ちではなく、自ら課題を捉え、提案・推進まで踏み込める方を歓迎 ●役割・ミッション ・システム開発を通じ、顧客の業務課題解決・DX推進を技術面から実現 ・顧客・開発チーム双方と連携しながら、品質・生産性・開発推進力の向上をリード ・設計・開発・テスト・リリースまで一貫して関与し、プロジェクト成功およびシステム価値最大化を推進

800~1,500万円

東京都内(三田、五反田)

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

株式会社テクノプロ コンサルティング・パートナーズ社

株式会社テクノプロ コンサルティング・パートナーズ社

Maya

Unreal Engine

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

持ち株会制度あり

年俸制(12分割)

リモート可

副業OK

土日祝日休み

エンジニアマネージャー候補/クライアントエンジニア(ゲーム事業)

マネジメント・経営・上流

正社員

●配属先 ・SDガンダム ジージェネレーション エターナル ・ちいかわぽけっと ・新規プロジェクト(超大型IP×マルチプラットフォーム展開×3Dゲーム) ・新規プロジェクト(オリジナルIP×コンシューマー×3Dゲーム) ※上記のほかにも開発ラインが複数あるため、お強みやご経験に応じて柔軟に検討させていただきます。 iPhone / Android/ PCプラットフォーム/コンシューマー向けソーシャルゲームの設計、開発、実装、申請、運用をご担当いただきます。 ※マネージャー候補の募集ですが、まずはクライアントエンジニアとしての実務をご経験していただく想定です。 ▼業務詳細 ・新規開発タイトルでのアウトゲーム/インゲーム周りの基盤実装および改修 ・新規開発タイトルでのアウトゲーム/インゲーム周りの新規機能実装 ・運用開発タイトルでのアウトゲーム/インゲームの改修および新規機能実装 ・アウトゲーム/インゲーム部分を効率的に開発するために必要な周辺ツールの実装および改修 ・メンバーのタスク・進捗管理、コーチング、評価、部署間調整 ・その他、エンジニア/デザイナー/プランナー間とのコミュニケーション ●開発体制 ・新規、運用のゲームタイトルを複数開発 ・チーム規模はプロジェクトにより、40名~100名前後 ・内クライアントエンジニアは最低5名程度、最大20名程度 ●開発ツール ・Unity (プロジェクトによりバージョンは異なります) ・使っているライブラリの一例 UniTask、R3、UniRx、MasterMemory ・AI系ツール Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Cursor

700~1,200万円

東京都(渋谷区宇田川町)

C#

Unity

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

持ち株会制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

リモート可

副業OK

土日祝日休み

【PL候補枠】クラウド案件7割!インフラエンジニア(クラウド・サーバ・SaaS・IaaS等)資格報奨金制度◎/年休125日/チーム参画メイン/上流工程案件7割

マネジメント・経営・上流

正社員

●配属部署 SES/要件定義・設計構築~運用保守メインの部署(一部請負案件もございます。) 部署全体で約100名 7グループに分かれており、 20代~40代の男女が活躍している当社で一番規模感が大きい部署への配属予定となります。 要件定義・設計構築案件~運用保守案件まで幅広い案件がありスキルUPしていただける環境です! 幅広い工程の案件がございますので、インフラエンジニアとしてのスキルを磨いていただける環境です。 当社社員、パートナー要員の方と関わりながらチームにて業務を担当いただきます。 ※請負案件にも携わっていただく可能性がございます。 ●配属事業部 インフラ事業部については、会社全体の売上規模に対して占める割合が大きく(会社全体の約2/3の売り上げを占めています!)、毎年120%以上で売り上げを伸ばしている当社のメイン事業です! 実力次第で若手・ベテラン関係なくリーダーとしてチャレンジする機会も多く、結果をきちんと給与にも反映しておりますので、積極的にキャリア形成したい方大歓迎です! ●業務内容 クラウド(SaaS・IaaS・PaaS・DaaS)やサーバ基盤に関する要件定義・設計構築・運用保守を、PL候補としてご担当いただきます(上流工程案件が現状7割) 常時複数の案件が動いていますので、構築業務に特化したり、チームリーダーや部署のマネージメント業務を担当して成長していくことも可能です。 顧客は大手Sier様の下で、金融系、官公庁系等特に業種に特化せず、様々な案件にアサインすることが可能です。 (大手Sier様からの2次請けがメイン) 近年クラウドの需要が増えており、クラウド(SaaS・IaaS・PaaS・DaaS)・オンプレミスの案件割合としては約7:3の割合となります! 現状24時間365日稼働の監視案件はないため、定常的な夜間シフトはございません。 (インフラエンジニアという仕事柄、トラブル発生時等 SPOTでの夜間作業は発生する可能性がございます) ●案件例 大手Sler様の下での2次請けが7・8割のため商流浅めの環境にてご活躍いただけます(1次請けも2割弱有) 例①大手SIerにてチーム体制にて複数顧客(主に金融系)のコミュニケーション基盤構築(システム構成は顧客毎に異なる) 担当工程:要件定義~基本設計~詳細設計~試験設計~構築~試験 例②大手Sierにてチーム体制にて主にAzure、M365案件を主にした設計構築を対応 担当工程:要件定義~基本設計~詳細設計~構築~試験 例③大手Sierにてチーム体制にて顧客システムのAWS製品などの運用保守(ユーザーからの依頼対応) 担当工程:運用保守 現状、上流工程案件が約7割となり、インフラエンジニアとしてステップUPできる案件多数! マイクロソフト社の認定パートナーのためAzure・Windows案件は割合として多いです。 AWSやoracleクラウドにも力を入れております。 クラウド案件が最近増えておりますが、オンプレミスの案件もございますので、エンジニアとして様々な案件に携われます。

500~700万円

東京都(港区)

AWS

Microsoft Azure

Oracle

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

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

従業員数100名〜1000名未満

IPO準備中

CTO室/渋谷/開発/テックリード

マネジメント・経営・上流

正社員

役割 toC、toB、社内向けシステム含め、様々なユーザの声を聞きつつ、フルスタックに開発に携わっていただきます。 既存サービスの最適化を進めるプロジェクトにおいては、事業・マーケ・開発の3者を巻き込みながら、技術面をリードする立場として設計方針の策定や改善提案を行っていただきます。 また、レバテックが保有する日本最大級のデータの価値を最大化するためにプロダクトとオペレーションの観点から再設計していくプロジェクトが進行しており、設計や開発推進に携わっていただきます。 業務内容の例 ●フロント、バックエンド、インフラを一気通貫し、複数システムにまたがるアーキテクチャ設計 ● 担当サービスの新規機能開発と継続的改善のマネジメント ●アジャイルを通じた開発プロセス改善や、プロジェクトの目的に応じた体制構築 ●コードレビュー/最適な内部品質の探索や技術的負債への方針策定 ●新技術導入調査/チームへの導入推進 等 進行中のプロジェクト例 ●レバテックへのユーザ登録体験の最適化 レバテックIDという認証・認可基盤を元に、いかにユーザがストレスなくサービスを受けられるかを考え、営業やマーケティングメンバーと協力しつつ最適なUXを探り、施策を作って開発していくプロジェクト ●マスタデータの最適化、機械学習エンジンとの連携(MLOps)を通じたマッチングの効率化 エンジニアと企業のデータの最適化を行い、ユーザ自身やキャリアアドバイザーがよりマッチする相手(企業もしくはエンジニア)を探すことができる基盤を整えていくプロジェクト ●複数システム連携部分のアーキテクチャ再設計 システム統合、モノレポ化、モジュラーモノリス化など、様々なアーキテクチャを考えつつシステム連携のあるべき姿に向けて設計と再構築(実装)を行っていくプロジェクト ●オブザーバビリティ(o11y)の強化 マイクロサービスのシステム間トレーシング・APMや、事業目標に応じたSLI/SLOの策定を通じて開発体験の改善や可観測性を高めるプロジェクト 他にも様々なプロジェクトが進行・計画されています。 全てに関わるわけではなく、ご志向と適性に合わせてどんなプロジェクトに携わっていただくか、一緒にミッションを考えさせていただきたいです。 開発組織について レバレジーズグループでは創業以来、代理店や外注業者をほぼ使わずインハウス型でノウハウを蓄積している環境で、自社サービス開発を行っております。 CTO室について CTO室は、2023年11月に立ち上げた組織となります。 現在はレバテック社長直下の組織として、配下1名体制で主にシステム戦略を立てる動きをしています。 直近で3~4名体制を目指しており、それぞれが得意分野を元に、システム戦略策定に関わる動き、また戦略を元に他開発メンバーを巻き込んでフルスタックに開発を主導していく動きを期待しています。 開発組織は、正社員・業務委託メンバー合わせて80名ほどの体制になっています。 ▼詳細は以下の記事をご確認ください [「日本を、IT先進国に。」に向けて、レバテックCTO室を設立。](https://tech.leverages.jp/entry/2023/10/02/130539) 開発環境 開発言語・フレームワーク: ・TypeScript-Node.js、React.js / Next.js、Vue.js / Nuxt.js、NestJS、Frourio ・PHP-Laravel ・Dart-Flutter インフラストラクチャ:AWS-EC2、ECS、S3、RDS、ElastiCache、Lambda、Opensearch、SQS、EventBridge、Amplify 他 DB:MySQL(AWS Aurora) 構成管理ツール:CDK、Terraform CI/CD:Github Actions 監視ツール:Cloudwatch、Datadog その他:Docker、GitHub、gRPC、GraphQL、StoryBook 開発マシン:Mac Book Pro

900~1,500万円

東京都(渋谷区)

Datadog

Docker

React

Flutter

NestJS

GitHub

Amazon CloudWatch

Next.js

TypeScript

AWS

Node.js

Nuxt.js

Vue.js

Laravel

PHP

Amazon ElastiCache

Amazon Aurora

GitHub Actions

Dart

Amazon RDS

AWS Lambda

MySQL

macOS

Terraform

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

フレックス勤務

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

自社内開発メイン

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

メガベンチャー

システム本部/渋谷/開発/エンジニアリングマネージャー候補

マネジメント・経営・上流

正社員

●詳細 エンジニア組織のマネジメント全般をお任せします。 ・ピープルマネジメント  -目標設定、評価、課題解決支援を通しメンバー育成  -メンバーとの1on1ミーティングの実施  -組織課題の特定、改善の提案および実施 ・開発プロセスの推進と改善  -開発プロセスの方針決定、当事者意識を持った推進と継続的改善  -開発プロセスにおける関係者(経営層、他部門)との連携、調整  -メンバーのアサイン管理、開発進捗把握 ●開発組織について レバレジーズでは創業以来、代理店や外注業者をほぼ使わずインハウス型でノウハウを蓄積している環境で、以下部署により構成されてます。 ※配属先は以下の通りですが、適性や希望を鑑みて決定いたします。 <メディアシステム部> ・システムデベロップメントグループ レバレジーズの中長期目標に向けたソリューションプロダクトを企画からローンチまで一貫して行うグループです。 少人数かつゼロからのスタートとなるため、プロダクトの製造工程をすべて経験することができ、高い専門性が身につくとともに、顧客への提供価値を深く考える機会を得ることができます。 ・テラテイルグループ エンジニア向けQ&Aサービス「teratail」の開発、運用を行っています。 エンジニアのみでサービスを運営し、開発だけでなく企画やデータ分析まで行える裁量の大きなチームとなっています。 大規模の負荷をさばく技術が身につくとともに、企画や要件定義、アーキテクチャー設計、データ分析、マーケティングなどサービス開発に関わるすべての経験を積んでいただくことが可能です。 ユーザーのことを考えながら、技術力だけではなく、サービスを作る力を成長させて行きたい方にマッチしたグループです。 <ソリューション開発部> 若年層向け転職支援、新卒向け就職支援、アグリゲート、医療向け入退院支援、海外在住者向けメディア、オンライン診療、といった複数の事業やプロダクトを持ったエンジニア組織です。 事業毎にチームを分割し、担当する事業の成長に向けエンジニアという枠に囚われず、各々が業務領域を広げて行きます。 新規立ち上げ中のアグリゲート事業や医療向け入退院支援、オンライン診療に参画していただける方を募集しています。 事業成長に向けてエンジニアの目線を活かし考え、行動できる方をお待ちしています。 <レバテック開発部> ITエンジニアと開発組織の挑戦と成長を加速させるプラットフォームとなるべく、「レバテック」ブランドとして様々なサービス開発を行っています。 ITフリーランス・求職者向け、企業担当者向け、社内営業担当向けなどユーザも多岐に渡りますが、他職種と協働して機能検討・設計・開発・運用しています。 また今後の事業展開を見据えて、データやプロダクトの観点から全体のアーキテクチャ改善に向けた大規模プロジェクトなどが進行しています。 <レバウェル開発部> 医療・介護・ヘルスケア領域における転職支援サービス「レバウェル」を中心に、弊社が運営する看護・介護領域人材サービスの開発を行っています。 「レバウェル」として10ブランドのサービス運用をメイン業務としつつ、複数サービスに関わる施策の実行や、社内ユーザー体験の改善を行っていますが、事業課題や中長期計画を見据えたリアーキテクチャの重要性が増しており、事業戦略を意識して開発ができる方を募集しています。 <NALYSYS開発部> HR系SaaSプロダクト「NALYSYS」の開発チームでは、定着・労務領域のグロースを支えるとともに、新規プロダクトの開発にも取り組んでいます。 機能追加や保守運用だけでなく、新規プロダクト開発やインフラ構築に至るまで、幅広い業務を担う環境です。 フロントエンド、バックエンド、インフラなど多岐にわたる領域でスキルを磨き、成長を目指せます。 さらに、事業企画や営業、デザイナーなど、他職種と連携する職能横断型のチーム体制を採用しており、開発以外の視点や知見を吸収しながら成長できる機会が豊富にあります。 私たちと一緒にプロダクトのグロースを推進してくれる仲間を募集しています。 <テクノロジー戦略室> 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。CoEとしてSREチームやMLOpsチームを擁しています。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ・SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ・MLOpsチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるプラットフォームを開発しているチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ●開発環境 ・開発言語:TypeScript、PHP、Python、Golang、Dart、JavaScript ・フレームワーク:Next.js、React、Nuxt.js、Vue.js、 NestJS、Flutter、Serverless Framework、Laravel、Express ・インフラストラクチャ:  -AWS:EC2、ECS、S3、RDS、ElastiCache、Lambda  -Google Cloud:GCE、GKE、Cloud SQL、Cloud Run ・ミドルウェア:nginx、Node.js ・DB、検索エンジン:MySQL、PostgreSQL、Elasticsearch ・OS:Linux ・構成管理ツール:CDK、Ansible、CloudFormation、Terraform ・CI/CD:CircleCI、GitHub Actions ・監視ツール:Cloudwatch、Datadog ・その他ツール、サービス:Docker、Swagger、GitHub、Slack、gRPC、GraphQL ・開発マシン:MacBook Pro

800~1,500万円

東京都(渋谷区)

Laravel

Vue.js

Slack

TypeScript

MySQL

Next.js

Python

GitHub

NestJS

Flutter

JavaScript

React

PostgreSQL

Docker

Elasticsearch

Express

Nuxt.js

Node.js

Dart

macOS

Amazon CloudWatch

Ansible

Nginx

GitHub Actions

Amazon ElastiCache

Amazon RDS

AWS Lambda

PHP

AWS

MLOps

Datadog

Terraform

CircleCI

Linux

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社内開発メイン

従業員数1000名以上

メガベンチャー

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