該当求人数 159 件
61~90件を表示

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(CTC)
マネジメント・経営・上流
-
正社員
東京都
業務内容 ※弊社金融事業担当開発部署の中から、ご経歴を確認の上マッチする部署を選定させていただく応募コースとなります。 【担当業界】 ・大手金融機関(メガバンク、政府系金融機関、ネット銀行、証券、カードなど) 【業務内容】 海外の新しい技術や製品を顧客へ展開するCTCの強みを活かし、システムエンジニア職として顧客に対し、アプリケーション開発、製品導入の案件を担当いただきます。 担当業務例) ・ユーザ企業向けのソリューション提案 ・プロジェクト計画 ・進捗管理/品質管理/調達管理/リスク管理などプロジェクト管理全般 ・上流設計(要件定義、外部仕様設計、アーキテクチャ設計)業務 ・協力会社(オフショア企業を含む)との協業 ・顧客へのプロジェクト状況報告
機械学習
AWS
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
退職金制度あり
リモート可
時短勤務可
副業OK
土日祝日休み
服装・髪型自由
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上
マネジメント・経営・上流
正社員
業務内容 ※弊社金融事業担当開発部署の中から、ご経歴を確認の上マッチする部署を選定させていただく応募コースとなります。 【担当業界】 ・大手金融機関(メガバンク、政府系金融機関、ネット銀行、証券、カードなど) 【業務内容】 海外の新しい技術や製品を顧客へ展開するCTCの強みを活かし、システムエンジニア職として顧客に対し、アプリケーション開発、製品導入の案件を担当いただきます。 担当業務例) ・ユーザ企業向けのソリューション提案 ・プロジェクト計画 ・進捗管理/品質管理/調達管理/リスク管理などプロジェクト管理全般 ・上流設計(要件定義、外部仕様設計、アーキテクチャ設計)業務 ・協力会社(オフショア企業を含む)との協業 ・顧客へのプロジェクト状況報告
-
東京都
機械学習
AWS
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
退職金制度あり
リモート可
時短勤務可
副業OK
土日祝日休み
服装・髪型自由
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社(CTC)

Trust株式会社(トラスト)
マネジメント・経営・上流
1,000~2,500万円
正社員
大阪市内
当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名~6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり
機械学習
MLOps
Python
R言語
Snowflake
BigQuery
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
英語活用
リモート可
フルフレックス
フレックス勤務
年間休日120日以上
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
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満
マネジメント・経営・上流
正社員
当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名~6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり
1,000~2,500万円
大阪市内
機械学習
MLOps
Python
R言語
Snowflake
BigQuery
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
英語活用
リモート可
フルフレックス
フレックス勤務
年間休日120日以上
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
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満

Trust株式会社(トラスト)
マネジメント・経営・上流
正社員
●ミッション 本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。 ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。 ●業務内容 ・ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務 ・ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務 ・学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務 ・ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務 ・クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務 ・顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務 ・実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務 ・ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
600~1,200万円
東京都(港区)
機械学習
Python
Go
Linux
Java
C++
育児支援制度あり
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
上場企業

株式会社ABEJA

AMBL株式会社
マネジメント・経営・上流
500~1,000万円
正社員
東京都(港区)
生成AIでビジネスの未来を「革新」する自然言語処理アーキテクトを募集 生成AI(特にLLM)を用いた業務効率化・知的業務支援のプロジェクトにて、技術選定・設計・開発の中核を担っていただきます。 「PoC止まりで終わらない」本番実装の案件が豊富で、NLPの専門性をビジネスに結びつけたいエンジニアに最適な環境です。 【具体的な業務】 以下を想定しております。 ・エンドクライアントとの技術ディスカッション、業務分析、PoC仮説設計 ・LLMや検索技術(RAGなど)を用いたプロトタイプ開発、本番導入 ・ジュニアメンバーの技術支援、コードレビュー ・PM・Biz側への技術提案・交渉・仕様調整 ・LLMの評価設計(指標設計、ベンチマーク設計など)
機械学習
Python
RAG
自然言語処理
生成AI・LLM
MySQL
PostgreSQL
Confluence
JIRA
Backlog
Laravel
Oracle
Linux
GitHub
GitLab
Spring
育児支援制度あり
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
副業OK
土日祝日休み
従業員数100名〜1000名未満
マネジメント・経営・上流
正社員
生成AIでビジネスの未来を「革新」する自然言語処理アーキテクトを募集 生成AI(特にLLM)を用いた業務効率化・知的業務支援のプロジェクトにて、技術選定・設計・開発の中核を担っていただきます。 「PoC止まりで終わらない」本番実装の案件が豊富で、NLPの専門性をビジネスに結びつけたいエンジニアに最適な環境です。 【具体的な業務】 以下を想定しております。 ・エンドクライアントとの技術ディスカッション、業務分析、PoC仮説設計 ・LLMや検索技術(RAGなど)を用いたプロトタイプ開発、本番導入 ・ジュニアメンバーの技術支援、コードレビュー ・PM・Biz側への技術提案・交渉・仕様調整 ・LLMの評価設計(指標設計、ベンチマーク設計など)
500~1,000万円
東京都(港区)
機械学習
Python
RAG
自然言語処理
生成AI・LLM
MySQL
PostgreSQL
Confluence
JIRA
Backlog
Laravel
Oracle
Linux
GitHub
GitLab
Spring
育児支援制度あり
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
副業OK
土日祝日休み
従業員数100名〜1000名未満

AMBL株式会社

株式会社システナ
マネジメント・経営・上流
500万円~
正社員
東京都(港区)
様々な業界の大手顧客を中心にIT戦略策定、システムの導入、業務改善、 社内のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進など、 IT領域における多様なコンサルティング業務に携わって頂きます。 仕事例①(メタバースプラットフォーム開発&支援) プロダクト開発全般の統括: 企画段階からリリース後の運用まで、プロダクト開発のすべてを支援します。 プロジェクト推進とチームマネジメント: スケジュール管理、タスクの割り振り、課題解決を通じてプロジェクトを成功に導きます。 AI駆動開発の導入と実践: 機械学習を活用した機能開発や、開発プロセスの自動化を推進し、効率化とイノベーションを追求します。 技術的な意思決定: システムのアーキテクチャ設計、最適な技術選定、および品質保証のためのテスト戦略を策定・実行します。 多様な関係者との連携: 開発チーム内外のエンジニア、デザイナー、ビジネス部門、外部パートナーと密に連携し、円滑なコミュニケーションを築きます。 仕事例②(自動運転/MaaS開発&支援) 自動運転・MaaSの事業企画と推進: 自治体や交通事業者と連携し、社会実装に向けた実証実験の企画・推進をリードします。 技術ロードマップの策定: 自社が保有する技術を応用・拡張し、将来的なサービス展開を見据えた技術戦略立案を支援します。 システム開発と実装: 自動運転やMaaSサービスに必要なシステムの要件定義、設計、開発、そして実証現場での実装までを一貫して担当します。 先端技術のR&D: 通信技術や映像伝送技術といった、サービスの根幹をなす要素技術の調査・研究開発を主導します。 事業化モデルの構築: 技術と市場ニーズを結びつけ、持続可能なビジネスモデルの検討と事業計画の策定を支援します。
AWS
生成AI・LLM
機械学習
Google Cloud Platform(GCP)
Microsoft Azure
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
年俸制(12分割)
月平均残業20時間以内
年間休日120日以上
受託開発(プライム案件メイン)
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
上場企業
マネジメント・経営・上流
正社員
様々な業界の大手顧客を中心にIT戦略策定、システムの導入、業務改善、 社内のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進など、 IT領域における多様なコンサルティング業務に携わって頂きます。 仕事例①(メタバースプラットフォーム開発&支援) プロダクト開発全般の統括: 企画段階からリリース後の運用まで、プロダクト開発のすべてを支援します。 プロジェクト推進とチームマネジメント: スケジュール管理、タスクの割り振り、課題解決を通じてプロジェクトを成功に導きます。 AI駆動開発の導入と実践: 機械学習を活用した機能開発や、開発プロセスの自動化を推進し、効率化とイノベーションを追求します。 技術的な意思決定: システムのアーキテクチャ設計、最適な技術選定、および品質保証のためのテスト戦略を策定・実行します。 多様な関係者との連携: 開発チーム内外のエンジニア、デザイナー、ビジネス部門、外部パートナーと密に連携し、円滑なコミュニケーションを築きます。 仕事例②(自動運転/MaaS開発&支援) 自動運転・MaaSの事業企画と推進: 自治体や交通事業者と連携し、社会実装に向けた実証実験の企画・推進をリードします。 技術ロードマップの策定: 自社が保有する技術を応用・拡張し、将来的なサービス展開を見据えた技術戦略立案を支援します。 システム開発と実装: 自動運転やMaaSサービスに必要なシステムの要件定義、設計、開発、そして実証現場での実装までを一貫して担当します。 先端技術のR&D: 通信技術や映像伝送技術といった、サービスの根幹をなす要素技術の調査・研究開発を主導します。 事業化モデルの構築: 技術と市場ニーズを結びつけ、持続可能なビジネスモデルの検討と事業計画の策定を支援します。
500万円~
東京都(港区)
AWS
生成AI・LLM
機械学習
Google Cloud Platform(GCP)
Microsoft Azure
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
年俸制(12分割)
月平均残業20時間以内
年間休日120日以上
受託開発(プライム案件メイン)
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
上場企業

株式会社システナ

株式会社NTTデータ
マネジメント・経営・上流
550~1,350万円
正社員
主に東京都23区内
本ポストは開発経験者を対象にした第一金融事業本部の銀行・クレジットの開発を希望する方向けの集約ポストです。 貴方のご経験・希望をもとに、幅広いポストからマッチするプロジェクトをご提案します。 職種 ・業務アプリケーションエンジニアとして、顧客企業の要望を実現、または自ら新たなサービスを企画提案し、設計・開発する。 ・インフラエンジニアとして、オンプレサーバ・クラウドやネットワーク・データベース・OS・ミドルウェア等、各種基盤の設計・構築する。 ・プロジェクトマネージャとして、大規模なプロジェクトから小規模なチームまで、ご経験に応じた運営を行う。 配属予定プロジェクト 例 1.銀行系 ・大規模基幹系システムのシステム更改や機能改善の企画検討、業務アプリケーション開発、基盤開発 ・インターネットバンキング/スマホアプリ/オープンAPIなどのデジタル技術を活用したシステム開発 2.クレジット系 ・メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(基幹系システムのモダナイズ案件、オープン系システムの開発) ・国内最大級のデータ利活用基盤構築、最先端のクラウドデータプラットフォーム構築 ・数百万~数千万会員を抱える会員向けスマホアプリ、QRコード決済サービス、ポイントサービスや各種新サービスなどのアプリ開発・クラウドプラットフォーム構築 関連する技術やサービス 言語:Java(Spring Framework)・JavaScript・HTML・C++・PL/Ⅰ・COBOL など 製品/サービス:Linux・Windows・AIX・RHEL SAS Viya・Oculus-CDD・Oculus-Filter・VMware・intra-mart Docker・Kubernetes・Ansible AWS・Azure・GCP・Salesforce・ServiceNow Oracle・Postgre Systemwalker・Hinemos など 開発手法:CI/CD・DevOps・SAFe・TERASOLUNA開発標準 など お客様例 日本最大の金融機関を含む、本邦5大金融グループの一角を担う金融機関のうち、3銀行。 大規模かつ先進的なクレジットカード会社 多数。 セーフティネットを担う金融機関(国内外) 組織情報 金融業界における大規模先進企業と共に社会変革・業界変革の最前線に立つ
Red Hat
Unix
C++
Docker
HTML
Android
JavaScript
Java
Microsoft Azure
Kubernetes
Windows
音声認識
Google Cloud Platform(GCP)
機械学習
Ansible
AWS
JSF
AIX
Node.js
海外勤務・出張あり
管理職・マネージャー候補
リモート可
フレックス勤務
大規模トラフィック環境
機械学習・データ活用
マネジメント・経営・上流
正社員
本ポストは開発経験者を対象にした第一金融事業本部の銀行・クレジットの開発を希望する方向けの集約ポストです。 貴方のご経験・希望をもとに、幅広いポストからマッチするプロジェクトをご提案します。 職種 ・業務アプリケーションエンジニアとして、顧客企業の要望を実現、または自ら新たなサービスを企画提案し、設計・開発する。 ・インフラエンジニアとして、オンプレサーバ・クラウドやネットワーク・データベース・OS・ミドルウェア等、各種基盤の設計・構築する。 ・プロジェクトマネージャとして、大規模なプロジェクトから小規模なチームまで、ご経験に応じた運営を行う。 配属予定プロジェクト 例 1.銀行系 ・大規模基幹系システムのシステム更改や機能改善の企画検討、業務アプリケーション開発、基盤開発 ・インターネットバンキング/スマホアプリ/オープンAPIなどのデジタル技術を活用したシステム開発 2.クレジット系 ・メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(基幹系システムのモダナイズ案件、オープン系システムの開発) ・国内最大級のデータ利活用基盤構築、最先端のクラウドデータプラットフォーム構築 ・数百万~数千万会員を抱える会員向けスマホアプリ、QRコード決済サービス、ポイントサービスや各種新サービスなどのアプリ開発・クラウドプラットフォーム構築 関連する技術やサービス 言語:Java(Spring Framework)・JavaScript・HTML・C++・PL/Ⅰ・COBOL など 製品/サービス:Linux・Windows・AIX・RHEL SAS Viya・Oculus-CDD・Oculus-Filter・VMware・intra-mart Docker・Kubernetes・Ansible AWS・Azure・GCP・Salesforce・ServiceNow Oracle・Postgre Systemwalker・Hinemos など 開発手法:CI/CD・DevOps・SAFe・TERASOLUNA開発標準 など お客様例 日本最大の金融機関を含む、本邦5大金融グループの一角を担う金融機関のうち、3銀行。 大規模かつ先進的なクレジットカード会社 多数。 セーフティネットを担う金融機関(国内外) 組織情報 金融業界における大規模先進企業と共に社会変革・業界変革の最前線に立つ
550~1,350万円
主に東京都23区内
Red Hat
Unix
C++
Docker
HTML
Android
JavaScript
Java
Microsoft Azure
Kubernetes
Windows
音声認識
Google Cloud Platform(GCP)
機械学習
Ansible
AWS
JSF
AIX
Node.js
海外勤務・出張あり
管理職・マネージャー候補
リモート可
フレックス勤務
大規模トラフィック環境
機械学習・データ活用

株式会社NTTデータ
マネジメント・経営・上流
正社員
課題にあわせたハード、AI、ソフトを適切に組み合わせたソリューションを設計、提案、構築をする
600~1,200万円
東京都(千代田区大手町)
AWS
機械学習
資格取得支援制度あり
土日祝日休み
服装・髪型自由

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)
パーソルキャリア株式会社
NEW
マネジメント・経営・上流
850~1,200万円
正社員
東京都(港区)
●組織概要 データ・AIソリューション本部は、全社的なAI活用方針の策定やデータ利活用の推進、AIを活用したサービス・業務変革の実現を目的として、25年度上期に設立されました。 これまで各サービス・プロダクトごとに個別最適で推進してきたデジタル・データ戦略を全社視点で統合し、AIを競争優位の源泉として活用できる組織・仕組み・基盤づくりを推進しています。 また、パーソルキャリアが掲げる2030年に向けたIT中期経営計画においては、「独自データ資産の創出と活用による競争力強化」を重要戦略テーマとして位置づけており、本組織はその中核を担っています。 ●業務内容 本ポジションでは、全社または複数部門にまたがるAIプロジェクトについて、事業・業務上の課題を起点に構想を具体化し、実現方式の検討、プロジェクト計画、関係者との合意形成、開発・導入、本番定着までを一貫してリードしていただきます。 単に決められた計画を管理するのではなく、目的・成果指標・スコープ・推進体制を自ら設計し、不確実性の高い状況でも意思決定を促しながら、事業・業務成果につなげることを期待しています。 また、単発のAI導入に留まらず、以下に携わる可能性があります。 ・担当プロジェクトのロードマップ・実行計画へ具体化 ・AIユースケースの創出・評価 ・アーキテクトやエンジニアと連携した実現方式・基盤方針の検討推進 ・AIガバナンスおよびAI倫理の仕組みづくり ・AIエージェント(業務自動化・生産性向上)活用による業務変革推進 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成AIなどを活用した新規機能開発や既存サービス改善に加え、全社AI活用基盤整備や業務変革プロジェクトをPMとして推進いただきます。 ① 事業・サービスにおけるAI活用 ・生成AI・機械学習を活用した新規サービス、新機能、既存サービス改善 ・AIユースケースの企画、価値・実現可能性評価、開発・本番導入 ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題管理・進捗確認等) ② 業務AI化・AIエージェント活用 ・各部門の業務課題を起点とした業務プロセス再設計 ・AIエージェントを活用した業務変革、生産性・品質向上施策の推進 ・効果指標の設定、導入後の定着・効果検証・横展開 ③ 全社AIプラットフォーム・ガバナンス ・複数のAIサービスやAIエージェントを安全かつ効率的に利用するための共通基盤整備 ・AI活用に関するガバナンス、リスク管理、標準プロセスの整備 ・AIプロジェクトの再現性を高めるベストプラクティス・評価方法の標準化 得意領域やご志向に応じて、企画・構想フェーズから事業実装フェーズまで幅広く携わっていただきます。 ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、CloudFormationなど 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、CodePipeline、 など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど ※職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)
GitLab
Docker
PostgreSQL
Amazon Redshift
Oracle
Microsoft Azure
RAG
GitHub
Python
BigQuery
機械学習
生成AI・LLM
MySQL
TypeScript
AWS
Slack
Terraform
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フルリモート(出社なし)
リモート可
フレックス勤務
副業OK
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1000名以上
NEW
マネジメント・経営・上流
正社員
●組織概要 データ・AIソリューション本部は、全社的なAI活用方針の策定やデータ利活用の推進、AIを活用したサービス・業務変革の実現を目的として、25年度上期に設立されました。 これまで各サービス・プロダクトごとに個別最適で推進してきたデジタル・データ戦略を全社視点で統合し、AIを競争優位の源泉として活用できる組織・仕組み・基盤づくりを推進しています。 また、パーソルキャリアが掲げる2030年に向けたIT中期経営計画においては、「独自データ資産の創出と活用による競争力強化」を重要戦略テーマとして位置づけており、本組織はその中核を担っています。 ●業務内容 本ポジションでは、全社または複数部門にまたがるAIプロジェクトについて、事業・業務上の課題を起点に構想を具体化し、実現方式の検討、プロジェクト計画、関係者との合意形成、開発・導入、本番定着までを一貫してリードしていただきます。 単に決められた計画を管理するのではなく、目的・成果指標・スコープ・推進体制を自ら設計し、不確実性の高い状況でも意思決定を促しながら、事業・業務成果につなげることを期待しています。 また、単発のAI導入に留まらず、以下に携わる可能性があります。 ・担当プロジェクトのロードマップ・実行計画へ具体化 ・AIユースケースの創出・評価 ・アーキテクトやエンジニアと連携した実現方式・基盤方針の検討推進 ・AIガバナンスおよびAI倫理の仕組みづくり ・AIエージェント(業務自動化・生産性向上)活用による業務変革推進 ●プロジェクト例 データ分析や機械学習、生成AIなどを活用した新規機能開発や既存サービス改善に加え、全社AI活用基盤整備や業務変革プロジェクトをPMとして推進いただきます。 ① 事業・サービスにおけるAI活用 ・生成AI・機械学習を活用した新規サービス、新機能、既存サービス改善 ・AIユースケースの企画、価値・実現可能性評価、開発・本番導入 ・開発チームマネジメント(スケジュール・コスト・アサイン・課題管理・進捗確認等) ② 業務AI化・AIエージェント活用 ・各部門の業務課題を起点とした業務プロセス再設計 ・AIエージェントを活用した業務変革、生産性・品質向上施策の推進 ・効果指標の設定、導入後の定着・効果検証・横展開 ③ 全社AIプラットフォーム・ガバナンス ・複数のAIサービスやAIエージェントを安全かつ効率的に利用するための共通基盤整備 ・AI活用に関するガバナンス、リスク管理、標準プロセスの整備 ・AIプロジェクトの再現性を高めるベストプラクティス・評価方法の標準化 得意領域やご志向に応じて、企画・構想フェーズから事業実装フェーズまで幅広く携わっていただきます。 ●技術環境: 【言語】Python、TypeScript、SQL など 【構成管理・プロビジョニング】Terraform、CloudFormationなど 【DB】Oracle/PostgreSQL/MySQL/Redshift/BigQuery/Databricks 【クラウドサービス】AWS、Google Cloud、Azure 【ソースコード管理・CI/CD】GitHub、GitLab、CodePipeline、 など 【課題管理、コミュニケーション】Slack、Teams 【その他】コンテナ技術(Docker) ※ECS/Fargateなど ※職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)
850~1,200万円
東京都(港区)
GitLab
Docker
PostgreSQL
Amazon Redshift
Oracle
Microsoft Azure
RAG
GitHub
Python
BigQuery
機械学習
生成AI・LLM
MySQL
TypeScript
AWS
Slack
Terraform
研修・勉強会あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フルリモート(出社なし)
リモート可
フレックス勤務
副業OK
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1000名以上
パーソルキャリア株式会社

合同会社DMM.com
NEW
マネジメント・経営・上流
700~1,100万円
正社員
東京都
成長著しい電子書籍市場において、業界大手のDMMブックスのサービス実装差配をお任せします。 具体的には、 サービス改善の為の案件開発推進 開発における様々な課題の把握・特定 エンジニアやデザイナと協力してのシステム要件定義やUI設計、詳細動作の設計などの仕様策定 様々なステークホルダー間で合意形成(社内連携・折衝業務)を行い、要件への落とし込みを実行 Webとスマホアプリなど、プロダクトやプロジェクトの特性に合わせた柔軟な開発プロセスを用いた進行管理・QCDの担保 生成AI・LLMなど最新テクノロジーを用いた社内業務フローや運用オペレーションの効率化・自動化の推進 など、改善企画のサービス実装を強力に推進して頂き、世の中に出す為の幅広い業務の推進をお任せしていきたいと考えています。 経営から降りてくる事業課題の解決を目指すだけでなく、変化の速い業界トレンドやユーザーニーズを捉えながら、自らやりたいことを提唱し、実現できるお仕事です。 ●開発環境/チーム体制 40名程度 ●DMM.com グループの事業紹介 -「なんでもやってるDMM」 として成長中!- 会員数6,012万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIなど最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミアム」を立ち上げ、あらゆるエンタメ体験をシームレスにつなぐ「マルチエンタメ・プラットフォーム」の創造を目指しています。今後も、コーポレートメッセージ「誰もが見たくなる未来。」とともに、変化と進化を繰り返しながら、新たな事業に挑戦してまいります。 ● 【プライバシーポリシーについて】 DMM.comグループの採用活動におけるプライバシーポリシーについてご案内いたします。 弊社グループ会社間での個人情報の共同利用について記載しておりますので 必ず候補者様にご一読、ご承諾いただきますようお願いいたします。 ▼採用活動におけるプライバシーポリシー https://dmm-corp.com/privacy/employee/
AWS
生成AI・LLM
機械学習
Google Cloud Platform(GCP)
Microsoft Azure
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
管理職・マネージャー候補
リモート可
自社プロダクト・サービス開発
BtoC向けサービス
大規模トラフィック環境
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上
NEW
マネジメント・経営・上流
正社員
成長著しい電子書籍市場において、業界大手のDMMブックスのサービス実装差配をお任せします。 具体的には、 サービス改善の為の案件開発推進 開発における様々な課題の把握・特定 エンジニアやデザイナと協力してのシステム要件定義やUI設計、詳細動作の設計などの仕様策定 様々なステークホルダー間で合意形成(社内連携・折衝業務)を行い、要件への落とし込みを実行 Webとスマホアプリなど、プロダクトやプロジェクトの特性に合わせた柔軟な開発プロセスを用いた進行管理・QCDの担保 生成AI・LLMなど最新テクノロジーを用いた社内業務フローや運用オペレーションの効率化・自動化の推進 など、改善企画のサービス実装を強力に推進して頂き、世の中に出す為の幅広い業務の推進をお任せしていきたいと考えています。 経営から降りてくる事業課題の解決を目指すだけでなく、変化の速い業界トレンドやユーザーニーズを捉えながら、自らやりたいことを提唱し、実現できるお仕事です。 ●開発環境/チーム体制 40名程度 ●DMM.com グループの事業紹介 -「なんでもやってるDMM」 として成長中!- 会員数6,012万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIなど最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミアム」を立ち上げ、あらゆるエンタメ体験をシームレスにつなぐ「マルチエンタメ・プラットフォーム」の創造を目指しています。今後も、コーポレートメッセージ「誰もが見たくなる未来。」とともに、変化と進化を繰り返しながら、新たな事業に挑戦してまいります。 ● 【プライバシーポリシーについて】 DMM.comグループの採用活動におけるプライバシーポリシーについてご案内いたします。 弊社グループ会社間での個人情報の共同利用について記載しておりますので 必ず候補者様にご一読、ご承諾いただきますようお願いいたします。 ▼採用活動におけるプライバシーポリシー https://dmm-corp.com/privacy/employee/
700~1,100万円
東京都
AWS
生成AI・LLM
機械学習
Google Cloud Platform(GCP)
Microsoft Azure
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
管理職・マネージャー候補
リモート可
自社プロダクト・サービス開発
BtoC向けサービス
大規模トラフィック環境
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上

合同会社DMM.com
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NEW
マネジメント・経営・上流
正社員
成長著しい電子書籍市場において、業界大手のDMMブックスのサービス実装差配をお任せします。 具体的には、 プロジェクト進行管理のサポートおよび推進: Web(高速ウォーターフォール)やアプリ(スクラム)の開発体制において、スケジュール管理とタスク進行を担う。 要件定義・仕様策定への参画: 企画内容をエンジニア・デザイナーと協力してシステム要件やUI設計へと落とし込む。 ステークホルダー調整業務: 社内関連部署との合意形成や折衝を行い、案件を円滑に進行させる。 課題の発見と解決: 開発工程における日々の課題を特定し、チームと連携して解決に導く など、改善企画のサービス実装を強力に推進して頂き、世の中に出す為の幅広い業務の推進をお任せしていきたいと考えています。 経営から降りてくる事業課題の解決を目指すだけでなく、変化の速い業界トレンドやユーザーニーズを捉えながら、自らやりたいことを提唱し、実現できるお仕事です。 ●事業概要 電子書籍事業部では、コミック、雑誌、小説、写真集等の電子書籍を配信するDMMブックスの運営を行っています。 現在は190万冊以上の作品を取り揃えており、さまざまなジャンルの作品を提供しています。 なんでもやってるDMMのなかでも最大級に規模が大きく、中核を担うサービスの1つです。 ●開発環境/チーム体制 40名程度 ●DMM.com グループの事業紹介 -「なんでもやってるDMM」 として成長中!- 会員数6,012万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIなど最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミアム」を立ち上げ、あらゆるエンタメ体験をシームレスにつなぐ「マルチエンタメ・プラットフォーム」の創造を目指しています。今後も、コーポレートメッセージ「誰もが見たくなる未来。」とともに、変化と進化を繰り返しながら、新たな事業に挑戦してまいります。 ●【プライバシーポリシーについて】 DMM.comグループの採用活動におけるプライバシーポリシーについてご案内いたします。 弊社グループ会社間での個人情報の共同利用について記載しておりますので 必ず候補者様にご一読、ご承諾いただきますようお願いいたします。 ▼採用活動におけるプライバシーポリシー (https://dmm-corp.com/privacy/employee/)
600~900万円
東京都
AWS
生成AI・LLM
機械学習
Google Cloud Platform(GCP)
Microsoft Azure
研修・勉強会あり
資格取得支援制度あり
リモート可
自社プロダクト・サービス開発
BtoC向けサービス
アジャイル・スクラム開発環境
従業員数1000名以上

合同会社DMM.com

株式会社プログデンス
NEW
マネジメント・経営・上流
500~800万円
正社員
東京都(千代田区)
ID管理 × セキュリティ自動化アプリ開発のリード ID管理システムやSASE製品、各種SaaSを連携させ、アカウント管理・セキュリティポリシーの自動化を実現するアプリケーション開発プロジェクトをプレイングマネージャーとして推進いただきます。 【1】ID連携 / プロビジョニング自動化アプリ開発 ・人事DB ⇄ AD / IDaaS / 各種システムをつなぐAPI連携基盤の設計(Python/FastAPI) ・入退社・組織変更に伴う権限変更の自動化ロジックの実装 ・アカウントライフサイクル管理の設計・改修 【2】SASE / セキュリティ制御の自動化 ・CiscoなどのSASE製品APIを用いたポリシー設定自動化 ・ゼロトラストに基づくアクセス制御ルール反映 ・ログ取得・分析の自動化ツール ・IDイベント(入社・異動)と連動したネットワーク制御 ※ ID × SASE × アプリ自動化 は、現在最も需要が高い領域です。 【3】PM/PLとしてのプロジェクト推進(10〜20人月) ・顧客要件整理(IDガバナンス・アクセス管理) ・アーキテクチャ設計・技術選定 ・メンバー支援、レビュー、進行管理 ※PM未経験の方は、まずは小規模案件のリーダーや、先輩PMの補佐からスタートし、徐々に規模を広げていただきます。 安心してPM/PLへステップアップできる体制です。 【4】自社プロダクトの開発にも携われます 当社のID管理プロダクト「ID Flow Orchestrator」「School Shuttle」 に参画いただきます。 ・Next.js / TypeScript を用いたフロントエンド開発 ・Python / C# を用いたバックエンド・API開発 ・ChatGPT / Claude などAI機能組み込み ・UI/UX改善、機能提案、レビュー ※受託とプロダクト開発を往復できるため、“継続的な価値づくり” を行うエンジニアへと成長できます。 ●技術スタック / 開発環境(モダン技術を積極採用) ・言語:Python / TypeScript / JavaScript / C# / PHP ・FW:Next.js / React / FastAPI / Flask / Node.js ・ID管理:AD / LDAP / IDaaS(Okta/Entra ID等) / SAML / OIDC ・自動化:Ansible / Terraform / CI/CD / Docker ・クラウド:AWS / Azure / GCP ・AI活用:ChatGPT / Claude / Azure OpenAI ● 重要ポイント:ネットワーク知識は不要です ID連携にはSaaSやSASEなどの外部システムが関わりますが、担当いただくのは アプリケーション層(ID・権限・連携ロジック) が中心です。 専門的なネットワーク知識は不要で、必要に応じてインフラ専門チームが技術支援を行います。
Docker
React
JavaScript
Microsoft Azure
FastAPI
Google Cloud Platform(GCP)
機械学習
Jenkins
Next.js
TypeScript
AWS
Node.js
Terraform
C#
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
転勤なし
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
自社内開発メイン
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満
NEW
マネジメント・経営・上流
正社員
ID管理 × セキュリティ自動化アプリ開発のリード ID管理システムやSASE製品、各種SaaSを連携させ、アカウント管理・セキュリティポリシーの自動化を実現するアプリケーション開発プロジェクトをプレイングマネージャーとして推進いただきます。 【1】ID連携 / プロビジョニング自動化アプリ開発 ・人事DB ⇄ AD / IDaaS / 各種システムをつなぐAPI連携基盤の設計(Python/FastAPI) ・入退社・組織変更に伴う権限変更の自動化ロジックの実装 ・アカウントライフサイクル管理の設計・改修 【2】SASE / セキュリティ制御の自動化 ・CiscoなどのSASE製品APIを用いたポリシー設定自動化 ・ゼロトラストに基づくアクセス制御ルール反映 ・ログ取得・分析の自動化ツール ・IDイベント(入社・異動)と連動したネットワーク制御 ※ ID × SASE × アプリ自動化 は、現在最も需要が高い領域です。 【3】PM/PLとしてのプロジェクト推進(10〜20人月) ・顧客要件整理(IDガバナンス・アクセス管理) ・アーキテクチャ設計・技術選定 ・メンバー支援、レビュー、進行管理 ※PM未経験の方は、まずは小規模案件のリーダーや、先輩PMの補佐からスタートし、徐々に規模を広げていただきます。 安心してPM/PLへステップアップできる体制です。 【4】自社プロダクトの開発にも携われます 当社のID管理プロダクト「ID Flow Orchestrator」「School Shuttle」 に参画いただきます。 ・Next.js / TypeScript を用いたフロントエンド開発 ・Python / C# を用いたバックエンド・API開発 ・ChatGPT / Claude などAI機能組み込み ・UI/UX改善、機能提案、レビュー ※受託とプロダクト開発を往復できるため、“継続的な価値づくり” を行うエンジニアへと成長できます。 ●技術スタック / 開発環境(モダン技術を積極採用) ・言語:Python / TypeScript / JavaScript / C# / PHP ・FW:Next.js / React / FastAPI / Flask / Node.js ・ID管理:AD / LDAP / IDaaS(Okta/Entra ID等) / SAML / OIDC ・自動化:Ansible / Terraform / CI/CD / Docker ・クラウド:AWS / Azure / GCP ・AI活用:ChatGPT / Claude / Azure OpenAI ● 重要ポイント:ネットワーク知識は不要です ID連携にはSaaSやSASEなどの外部システムが関わりますが、担当いただくのは アプリケーション層(ID・権限・連携ロジック) が中心です。 専門的なネットワーク知識は不要で、必要に応じてインフラ専門チームが技術支援を行います。
500~800万円
東京都(千代田区)
Docker
React
JavaScript
Microsoft Azure
FastAPI
Google Cloud Platform(GCP)
機械学習
Jenkins
Next.js
TypeScript
AWS
Node.js
Terraform
C#
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
転勤なし
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
自社内開発メイン
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満

株式会社プログデンス

株式会社プログデンス
NEW
マネジメント・経営・上流
750~1,200万円
正社員
東京都(千代田区)
大規模なインフラ基盤導入プロジェクトにおける、全責任者(PM)としてプロジェクトを牽引していただきます。 対象業界:金融、人材サービス、不動産、サービス業、公共、製造等 担当範囲:顧客折衝、要件定義、見積作成、工数積算、要員アサイン、進捗・品質・コスト管理 ※単なる進捗管理ではなく、技術選定から体制構築まで、プロジェクトの全権を掌握して動かしていただきます。 ※クラウドシフトに伴うSASE(Prisma Access, Zscaler等)を軸とした、セキュリティとNWを統合する次世代案件の比率が高まっています。 ●対応事例 ・大手人材サービス企業様:次期VDIシステムを支えるNW基盤(Cisco ACI)再構築。 要件定義から運用まで3年間、最大20名規模のチームを率いて完遂。 ・不動産業・人材サービス業様等:Mist Cloudを用いたNW統合管理基盤の導入。 顧客固有の課題(無線 品質、NAC刷新)を整理し、共通プロセスを軸とした多拠点展開をマネジメント。 ・大手サービス業様:関東/関西の新規データセンター基盤構築。 Cisco ACIをコアとしたインテントベース・ネットワークへの移行を、要件整理から全体管理。 (【変更の範囲:会社の定める業務】)
自然言語処理
JavaScript
Java
Unity
音声認識
GitHub
機械学習
Nginx
画像認識
TypeScript
AWS
C#
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
転勤なし
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
従業員数100名〜1000名未満
NEW
マネジメント・経営・上流
正社員
大規模なインフラ基盤導入プロジェクトにおける、全責任者(PM)としてプロジェクトを牽引していただきます。 対象業界:金融、人材サービス、不動産、サービス業、公共、製造等 担当範囲:顧客折衝、要件定義、見積作成、工数積算、要員アサイン、進捗・品質・コスト管理 ※単なる進捗管理ではなく、技術選定から体制構築まで、プロジェクトの全権を掌握して動かしていただきます。 ※クラウドシフトに伴うSASE(Prisma Access, Zscaler等)を軸とした、セキュリティとNWを統合する次世代案件の比率が高まっています。 ●対応事例 ・大手人材サービス企業様:次期VDIシステムを支えるNW基盤(Cisco ACI)再構築。 要件定義から運用まで3年間、最大20名規模のチームを率いて完遂。 ・不動産業・人材サービス業様等:Mist Cloudを用いたNW統合管理基盤の導入。 顧客固有の課題(無線 品質、NAC刷新)を整理し、共通プロセスを軸とした多拠点展開をマネジメント。 ・大手サービス業様:関東/関西の新規データセンター基盤構築。 Cisco ACIをコアとしたインテントベース・ネットワークへの移行を、要件整理から全体管理。 (【変更の範囲:会社の定める業務】)
750~1,200万円
東京都(千代田区)
自然言語処理
JavaScript
Java
Unity
音声認識
GitHub
機械学習
Nginx
画像認識
TypeScript
AWS
C#
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
転勤なし
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
従業員数100名〜1000名未満

株式会社プログデンス

Sansan株式会社
NEW
マネジメント・経営・上流
1,152~2,917万円
正社員
東京都(渋谷区桜丘町)
●サービスについて AI契約データベースである、取引管理サービス「Contract One」は、企業の契約に関わるあらゆる意思決定を支援するデータソースとして機能します。契約データの活用は企業によりさまざまであり、あらゆるユースケースに対応するデータ表現、および検索インターフェースが「Contract One」の根幹となります。当社が長年培ってきたデータ化技術やオペレーション体制と、最先端AI技術や高度な情報検索領域のエンジニアリングを組み合わせることにより、他社では実現できない多くの機能がエンジニアの手によって開発されています。 ●組織のミッション 契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。Contract OneのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。 ●具体的な業務 取引管理サービス「Contract One」において、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI/UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。 ・検索体験の向上 — サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善 ・評価指標の設計 — 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善 ・可観測性の向上 — パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築 ・AIエージェント — ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用 ●開発環境、使用するツールなど ・フロントエンド:TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS ・サーバーサイド:Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python ・データベース:Cloud SQL(PostgreSQL), Elasticsearch ・運用・監視:Splunk, Cloud Logging ・CI:GitHub Actions, Cloud Build ・バージョン管理・コラボレーションツール:GitHub, Notion, Gather ・インフラ:Google Cloud(Cloud Run/Cloud Functions/Cloud Tasksなど), Cloudflare ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務
CSS
Elasticsearch
HTML
React
自然言語処理
Microsoft Azure
RAG
GitHub Actions
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
Spring Boot
MySQL
Notion
TypeScript
AWS
Kotlin
育児支援制度あり
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
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
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
メガベンチャー
NEW
マネジメント・経営・上流
正社員
●サービスについて AI契約データベースである、取引管理サービス「Contract One」は、企業の契約に関わるあらゆる意思決定を支援するデータソースとして機能します。契約データの活用は企業によりさまざまであり、あらゆるユースケースに対応するデータ表現、および検索インターフェースが「Contract One」の根幹となります。当社が長年培ってきたデータ化技術やオペレーション体制と、最先端AI技術や高度な情報検索領域のエンジニアリングを組み合わせることにより、他社では実現できない多くの機能がエンジニアの手によって開発されています。 ●組織のミッション 契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。Contract OneのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。 ●具体的な業務 取引管理サービス「Contract One」において、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI/UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。 ・検索体験の向上 — サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善 ・評価指標の設計 — 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善 ・可観測性の向上 — パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築 ・AIエージェント — ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用 ●開発環境、使用するツールなど ・フロントエンド:TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS ・サーバーサイド:Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python ・データベース:Cloud SQL(PostgreSQL), Elasticsearch ・運用・監視:Splunk, Cloud Logging ・CI:GitHub Actions, Cloud Build ・バージョン管理・コラボレーションツール:GitHub, Notion, Gather ・インフラ:Google Cloud(Cloud Run/Cloud Functions/Cloud Tasksなど), Cloudflare ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務
1,152~2,917万円
東京都(渋谷区桜丘町)
CSS
Elasticsearch
HTML
React
自然言語処理
Microsoft Azure
RAG
GitHub Actions
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
機械学習
Spring Boot
MySQL
Notion
TypeScript
AWS
Kotlin
育児支援制度あり
社宅・家賃補助制度あり
持ち株会制度あり
401k(確定拠出年金)あり
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
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
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数1000名以上
メガベンチャー

Sansan株式会社
NEW
マネジメント・経営・上流
正社員
概要 通販・EC・小売クライアントに対する複数プロジェクトのマネジメント責任を担います。仮説構築〜業務設計〜AIモデル構築〜新たな顧客体験の実装〜デリバリーまでを、PMとして品質・スケジュール・収益責任を持ち推進します。 詳細 プロジェクトマネジメント 複数プロジェクトの品質・スケジュール・収益管理 リソース配分、メンバー育成、チーム運営 業務改革・プロセス設計(BPR) マーケ・CS・コールセンター等のAs-Is / To-Be業務設計、ROI試算の指揮 マーケティング分析/AIモデル構築の統括 需要予測・離反予測・レコメンド・クリエイティブ生成等のモデル企画 Tech部門との要件整理、モデル検証の統括 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点再設計(メール・DM・コール・Web・アプリ等)、現場定着化 クライアントマネジメント 経営層・事業責任者との合意形成、期待値調整 組織・ナレッジマネジメント プロジェクトナレッジの形式知化、社内横展開 7. プロジェクト事例(抜粋) 某健康食品通販企業|AIによるDM最適化:DM CVR 20%改善、メール 18%改善、約1億円の粗利創出 某老舗お茶販売企業|DM反応予測モデル:1ヶ月で売上115%、約2,000万円UP 某大手通販企業|DM最適化+統合差配エージェント:主力商品DM最適化で従来比154%の売上向上 某アパレルEC|AIレコメンドエンジン:導入3ヶ月で約3,000万円の売上効果 キャリアパス 短期:Manager → Senior Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)
-
東京都(港区)
生成AI・LLM
機械学習
ストックオプション(信託型等)あり
管理職・マネージャー候補
リモート可
年間休日120日以上
土日祝日休み
従業員数100名〜1000名未満
株式会社GROWTH VERSE
NEW
マネジメント・経営・上流
正社員
概要 通販・EC・小売クライアントに対する複数プロジェクトのマネジメント責任を担います。仮説構築〜業務設計〜AIモデル構築〜新たな顧客体験の実装〜デリバリーまでを、PMとして品質・スケジュール・収益責任を持ち推進します。 詳細 プロジェクトマネジメント 複数プロジェクトの品質・スケジュール・収益管理 リソース配分、メンバー育成、チーム運営 業務改革・プロセス設計(BPR) マーケ・CS・コールセンター等のAs-Is / To-Be業務設計、ROI試算の指揮 マーケティング分析/AIモデル構築の統括 需要予測・離反予測・レコメンド・クリエイティブ生成等のモデル企画 Tech部門との要件整理、モデル検証の統括 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点再設計(メール・DM・コール・Web・アプリ等)、現場定着化 クライアントマネジメント 経営層・事業責任者との合意形成、期待値調整 組織・ナレッジマネジメント プロジェクトナレッジの形式知化、社内横展開 7. プロジェクト事例(抜粋) 某健康食品通販企業|AIによるDM最適化:DM CVR 20%改善、メール 18%改善、約1億円の粗利創出 某老舗お茶販売企業|DM反応予測モデル:1ヶ月で売上115%、約2,000万円UP 某大手通販企業|DM最適化+統合差配エージェント:主力商品DM最適化で従来比154%の売上向上 某アパレルEC|AIレコメンドエンジン:導入3ヶ月で約3,000万円の売上効果 キャリアパス 短期:Manager → Senior Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)
-
東京都(港区)
生成AI・LLM
機械学習
ストックオプション(信託型等)あり
管理職・マネージャー候補
リモート可
年間休日120日以上
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
株式会社GROWTH VERSE
株式会社GROWTH VERSE
NEW
マネジメント・経営・上流
-
正社員
東京都(港区)
概要 業界を横断したクライアント案件・新規ソリューション立ち上げ・M&A PMIに対し、PMとして品質・スケジュール・収益責任を持ちプロジェクトを推進します。 詳細 プロジェクトマネジメント 複数プロジェクトの品質・スケジュール・収益管理、リソース配分、チーム運営 業務改革・プロセス設計(BPR) 業界横断でのAs-Is / To-Be業務設計、ROI試算の指揮 マーケティング分析/AIモデル構築の統括 予測・最適化・レコメンド・生成AI等のモデル企画、Tech部門との要件整理 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点再設計、現場定着化 新規ソリューション立ち上げ Tech部門と連携した新規AI Agentの事業検証・GTM推進 M&A・PMI支援 買収先企業のAI実装による業務改革・事業再生の統括 クライアントマネジメント 経営層・事業責任者との合意形成、ステークホルダー間の利害調整 7. プロジェクト事例(抜粋) ふくおかフィナンシャルグループ(FFG)|リテール顧客LTV予測AIと顧客体験再設計:LTV予測AI構築、年代×金融リテラシーでのセグメント設計、ATM・SNS・Web・iBankアプリ横断の顧客接点再設計 某大手旅行代理店|媒体配送最適化:従来比約90%の申込を維持しつつ配送量60%減 某エンターテインメント企業|PR画像のAI生成:ポスター制作で従来比約70%コスト削減 某大手健康食品通販|AI DM最適化:DM CVR 20%改善・メール 18%改善、約1億円の粗利創出 キャリアパス 短期:Manager → Senior Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)
生成AI・LLM
機械学習
ストックオプション(信託型等)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
年間休日120日以上
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
NEW
マネジメント・経営・上流
正社員
概要 業界を横断したクライアント案件・新規ソリューション立ち上げ・M&A PMIに対し、PMとして品質・スケジュール・収益責任を持ちプロジェクトを推進します。 詳細 プロジェクトマネジメント 複数プロジェクトの品質・スケジュール・収益管理、リソース配分、チーム運営 業務改革・プロセス設計(BPR) 業界横断でのAs-Is / To-Be業務設計、ROI試算の指揮 マーケティング分析/AIモデル構築の統括 予測・最適化・レコメンド・生成AI等のモデル企画、Tech部門との要件整理 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点再設計、現場定着化 新規ソリューション立ち上げ Tech部門と連携した新規AI Agentの事業検証・GTM推進 M&A・PMI支援 買収先企業のAI実装による業務改革・事業再生の統括 クライアントマネジメント 経営層・事業責任者との合意形成、ステークホルダー間の利害調整 7. プロジェクト事例(抜粋) ふくおかフィナンシャルグループ(FFG)|リテール顧客LTV予測AIと顧客体験再設計:LTV予測AI構築、年代×金融リテラシーでのセグメント設計、ATM・SNS・Web・iBankアプリ横断の顧客接点再設計 某大手旅行代理店|媒体配送最適化:従来比約90%の申込を維持しつつ配送量60%減 某エンターテインメント企業|PR画像のAI生成:ポスター制作で従来比約70%コスト削減 某大手健康食品通販|AI DM最適化:DM CVR 20%改善・メール 18%改善、約1億円の粗利創出 キャリアパス 短期:Manager → Senior Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)
-
東京都(港区)
生成AI・LLM
機械学習
ストックオプション(信託型等)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
年間休日120日以上
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
株式会社GROWTH VERSE

MNTSQ株式会社
NEW
マネジメント・経営・上流
900~1,300万円
正社員
東京都(中央区)
<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定~推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 アーキテクチャー設計 全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割 担当開発アイテムのリード 技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)
Tailwind CSS
Elasticsearch
Docker
自然言語処理
JavaScript
Rails
Snowflake
FastAPI
RAG
Python
機械学習
生成AI・LLM
Amazon CloudWatch
PHP
TypeScript
AWS
Vue.js
Google Spanner
Photoshop
Terraform
育児支援制度あり
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
リモート可
フルフレックス
フレックス勤務
副業OK
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
SaaSプロダクト開発
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満
NEW
マネジメント・経営・上流
正社員
<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定~推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 アーキテクチャー設計 全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割 担当開発アイテムのリード 技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)
900~1,300万円
東京都(中央区)
Tailwind CSS
Elasticsearch
Docker
自然言語処理
JavaScript
Rails
Snowflake
FastAPI
RAG
Python
機械学習
生成AI・LLM
Amazon CloudWatch
PHP
TypeScript
AWS
Vue.js
Google Spanner
Photoshop
Terraform
育児支援制度あり
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
リモート可
フルフレックス
フレックス勤務
副業OK
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
SaaSプロダクト開発
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満

MNTSQ株式会社
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マネジメント・経営・上流
正社員
<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・テックリードとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定~推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて <テックリードの役割> ・アーキテクチャー設計 ・全体最適をふまえた技術意思決定 <リードエンジニアの役割> ・担当開発アイテムのリード ・技術的意思決定・テックリード補佐 ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】 [MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)
1,100~1,500万円
東京都(中央区)
Datadog
Tailwind CSS
Elasticsearch
Docker
自然言語処理
JavaScript
FastAPI
RAG
Python
機械学習
Ruby
Amazon CloudWatch
MySQL
TypeScript
AWS
Vue.js
Terraform
Laravel
育児支援制度あり
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
リモート可
フルフレックス
副業OK
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
SaaSプロダクト開発
生成AI・LLMプロダクト開発
従業員数100名〜1000名未満

MNTSQ株式会社

株式会社NTTデータ
マネジメント・経営・上流
850~1,100万円
正社員
東京都(江東区)
メディア業界向け開発組織として、AI活用したお客様業務の自動化を行うことで事業部門の課題解決を狙いさらにレイヤーを上げてお客様の経営課題そのものに踏み込むとともに、バリューチェーン全体への展開を加速していきます ●主なプロジェクト内容・提案テーマ ① IPホルダー様のクリエイティブ業務変革案件 ・IPライセンスビジネスを行っている大手ライセンサー様に対して、生成AIを活用してキャラクターデザインや監修等のクリエイティブ業務の効率化・高度化を推進 ・関係者と連携しながら、業務プロセスの最適化および新たな価値創出を推進 ・アジャイル開発によるプロダクト実装 ・お客様向けに提供したプロダクトを他IPホルダーのお客様に展開 ② 広告業界DXプロダクト開発 ・大手広告代理店様に対して、サービス企画フェーズから参画し、プロダクトオーナー(事業部門)と連携しながら業務DXを推進 ・ユーザとの対話を通じたAs-Is/To-Be整理およびサービス設計 ・開発優先順位の整理および要件定義の推進 ・アジャイル開発によるプロダクト実装 ・開発後の社内ユーザ導入支援および定着化推進 ●アサイン先想定 ※上記①②の案件がありますので、ご希望やご経験を鑑み、最適な案件アサインを検討いたします。
画像認識
生成AI・LLM
機械学習
Google Cloud Platform(GCP)
Microsoft Azure
JavaScript
React
HTML
フレックス勤務
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
生成AI・LLMプロダクト開発
マネジメント・経営・上流
正社員
メディア業界向け開発組織として、AI活用したお客様業務の自動化を行うことで事業部門の課題解決を狙いさらにレイヤーを上げてお客様の経営課題そのものに踏み込むとともに、バリューチェーン全体への展開を加速していきます ●主なプロジェクト内容・提案テーマ ① IPホルダー様のクリエイティブ業務変革案件 ・IPライセンスビジネスを行っている大手ライセンサー様に対して、生成AIを活用してキャラクターデザインや監修等のクリエイティブ業務の効率化・高度化を推進 ・関係者と連携しながら、業務プロセスの最適化および新たな価値創出を推進 ・アジャイル開発によるプロダクト実装 ・お客様向けに提供したプロダクトを他IPホルダーのお客様に展開 ② 広告業界DXプロダクト開発 ・大手広告代理店様に対して、サービス企画フェーズから参画し、プロダクトオーナー(事業部門)と連携しながら業務DXを推進 ・ユーザとの対話を通じたAs-Is/To-Be整理およびサービス設計 ・開発優先順位の整理および要件定義の推進 ・アジャイル開発によるプロダクト実装 ・開発後の社内ユーザ導入支援および定着化推進 ●アサイン先想定 ※上記①②の案件がありますので、ご希望やご経験を鑑み、最適な案件アサインを検討いたします。
850~1,100万円
東京都(江東区)
画像認識
生成AI・LLM
機械学習
Google Cloud Platform(GCP)
Microsoft Azure
JavaScript
React
HTML
フレックス勤務
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
生成AI・LLMプロダクト開発

株式会社NTTデータ

株式会社Algomatic
マネジメント・経営・上流
600~1,200万円
正社員
東京都(中央区)
- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex
Amazon RDS
DynamoDB
Docker
Figma
React
FastAPI
AWS Lambda
RAG
Kaggle
Python
機械学習
Notion
TypeScript
AWS
Slack
Firebase
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
機械学習・データ活用
マネジメント・経営・上流
正社員
- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex
600~1,200万円
東京都(中央区)
Amazon RDS
DynamoDB
Docker
Figma
React
FastAPI
AWS Lambda
RAG
Kaggle
Python
機械学習
Notion
TypeScript
AWS
Slack
Firebase
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
機械学習・データ活用

株式会社Algomatic

株式会社Works Human Intelligence
マネジメント・経営・上流
800~1,200万円
正社員
広島県(広島市)
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。
Python
GitHub
Java
JavaScript
Oracle
PostgreSQL
HTML
Datadog
GitLab
DynamoDB
CSS
機械学習
生成AI・LLM
Amazon CloudWatch
Jenkins
Nginx
Ansible
AWS
Apache
Slack
Vue.js
Terraform
Blender
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
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。
800~1,200万円
広島県(広島市)
Python
GitHub
Java
JavaScript
Oracle
PostgreSQL
HTML
Datadog
GitLab
DynamoDB
CSS
機械学習
生成AI・LLM
Amazon CloudWatch
Jenkins
Nginx
Ansible
AWS
Apache
Slack
Vue.js
Terraform
Blender
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

株式会社Works Human Intelligence

株式会社Works Human Intelligence
マネジメント・経営・上流
800~1,200万円
正社員
福岡県(福岡市)
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。
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生成AI・LLM
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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
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。
800~1,200万円
福岡県(福岡市)
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