AI・機械学習（LLM）エンジニア(PostgreSQL)の求人・転職情報

サーバーサイド部署について サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 　 <カルチャー> コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています 個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります 　 AIプラットフォームグループのミッション セーフィーは、映像プラットフォームを実現するべく、映像を視聴するだけではなく機械学習などの技術と連携して「新しい付加価値を提供する開発」にも注⼒しています。 具体的には、API提供を進め、AI企業がセーフィーの映像データを利⽤して画像解析などの仕組みを構築したり、作成された学習モデルをセーフィークラウド上で駆動させる解析システムの構築を⾏っています。 本グループでは、上記の事業に関連して、 AIソリューションプラットフォームの外部公開を目指し、以下のような機能を担う基盤開発を推進しています。 データ収集/アノテーション 学習 エンドユーザーへのAIアプリ提供 また、上記基盤上にホストされるAIアプリケーションの開発自体も行っています。 ※参考:AIソリューションプラットフォームの紹介 2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリース。現場AXを更に加速させてまいります。 ※参考:セーフィー、映像×AIの開発プラットフォーム「Safie AI Studio」を提供開始 <具体的な業務内容> ●AIソリューションプラットフォームの開発 ●画像‧動画の解析システムの設計および開発 ●既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 ●外部向けAPIおよび開発者向けサイト(SafieDevelopers)の開発 ●カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとして働くことに加えて、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 <具体の業務イメージ> ●既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント ●5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 ●組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 ●組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語：Python、Go、Java インフラ：AWS データベース：MySQL、Redis、PostgreSQL 構成管理ツール：Terraform、Ansible、Packer 監視：Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD：GitHub Actions その他：GitHub、Docker、Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画することで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

現在、半導体製造装置から取得されるデータを活用し、不良検出、レシピ補正、装置状態予測などのアルゴリズムを開発・製品化する業務を推進しています。 単なるデータ解析にとどまらず、リアルタイム収集から、異常検知/予兆解析アルゴリズムの設計、さらに制御ソフトウェアへの実装・検証まで一貫して担当いただきます。 【具体的には】 ・装置データ収集システムの開発・改善 ・取得した装置データの収集・解析基盤の設計・開発 ・不良検出・異常予兆・レシピ補正アルゴリズムの企画・実装・評価 ・プロセス特性や装置条件に基づいた動的レシピ補正ロジックの開発(Run-to-Run制御含む) ・AI/統計モデルによるプロセスパラメータ最適化 ・構築したアルゴリズムを製品ソフトウェアに組み込む実装・UI開発(C#, Python 等) ・開発・評価環境の自動化(学習データ生成、シミュレーション) 【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

SES企業の枠を超え、“人と事業を動かすエンジニアリング”を掲げるこだわり。 理念「価値にこだわる」、行動指針「進化・絆・成果にこだわる」を体現できるリーダーを求めています。 マネジメント層には、経営や事業戦略と連動した組織設計・育成・営業連携を担っていただきます。 代表や役員との距離が近く、自らの考えを直接経営に反映できる環境です。 「技術を理解したマネジメント」「人を育てるリーダー」「事業を動かす戦略家」 -そのすべてを兼ね備えた人材を目指せるのが、こだわりの最大の魅力。 AI・グローバル・地方人材など多様なテーマにも挑戦でき、あなたの経験と意思がそのまま会社の未来を形づくります。 “勝ち”を創るのは、技術だけではない。 一緒に「カチにこだわる」企業を作り上げていきませんか? 詳細 当社では、業務系の開発が70%、B2BのWebサービスの開発が30%となっています。 要件定義からテスト工程まで案件のご紹介が可能なため、ご自身のスキルにあった案件の参画や上流工程への挑戦が可能です。 リモート案件の比率も増えています。勤務地についてもご相談ください。 現場業務での経験やご希望を加味したうえで将来的に組織作りに携わっていただくキャリア実現も可能です。 案件例 案件例① 案件概要: 大手小売業向け 販売・在庫管理システム刷新PJ 工程:要件定義-基本設計-ベンダーコントロール-テスト計画策定-進捗/品質管理 言語:Java / Spring Boot DB:Oracle OS:Windows Server / Linux 案件例② 案件概要: 物流業向け 配送最適化システム再構築プロジェクト 工程:要件定義-基本設計-詳細設計レビュー-ベンダー調整-進捗/課題管理 言語:C# / .NET Core DB:SQL Server OS:Windows 案件例③ 案件概要:造業向け IoTデータ可視化システム開発 工程:要件定義-基本設計-製造-単体テスト-結合テスト-運用設計 言語:Python / FastAPI / JavaScript(Vue.js) DB:PostgreSQL OS:Linux 案件例④ 案件概要:医療系 SaaSプロダクトの新機能開発プロジェクト 工程:要件定義-基本設計-製造-単体テスト-結合テスト-リリース 言語:Java / Spring Boot / TypeScript(React) DB:MySQL OS:AWS(ECS / RDS)

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

本ポジションは、異業界・自動車業界にて【IT/通信やAIに関する領域】をご専門とされている方向けのご案内となります。 具体的な業務イメージは持てていないけれども、当社に、完成車メーカーに、自動車業界においてどの様な活躍ができるのかに興味がお有りの方は、ぜひ、こちらの求人よりエントリーいただけますと幸いです。 仕事内容の詳細やキャリアイメージについては、書類選考合格後メールでのご案内と、面接時選考官からの個別説明を予定しておりますのでご安心ください。 なお、担当領域により勤務地が異なるため、勤務エリアに制限がある方、強い希望をお持ちの方はあらかじめエントリー時にお申し付けください。 皆様からのご応募、心よりお待ちしております! 【開発環境】 ※配属部署により異なりますが、主な開発環境は以下となります。 OS:Linux, Windows 言語:Python, C, C++, C#, HTML, CSS, JavaScript DB:PostgreSQL, MariaDB, MySQL, SQLite, Neo4j 開発ツール:CARLA, Matlab, Visual Studio, Jupyter Lab, Simulink, Stateflow, MicroAutoBox, ControlDesk, CANalyzer, CarlaSim, CarSim ライブラリ:OpenCV, NumPy, Pandas, TensorFlow 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

【お任せする業務】 後工程工場のSmart FAB化に向けた、生産管理システムおよび生産技術システムの企画・設計・開発・運用をお任せします。 【具体的な仕事内容】 ●現状分析と課題抽出:生産管理部門や製造現場と連携し、生産プロセスやシステム(計画、工程管理、品質管理等)の課題を特定します。 ●システム企画・要件定義:最新のAI技術やIoT活用を含めたシステム化のコンセプトを立案し、現場へ提案。 社内開発またはベンダーコントロールを行いプロジェクトを推進します。 ●アプリケーション開発・実装:要件に基づき、PythonやC/C++等を用いて業務効率化ツールや自動化システムの設計・開発を行います。 ●データ解析・AI活用:製造装置から得られるビッグデータを収集・解析し、品質改善や予知保全モデルの構築をサポートします。 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用ツール、言語等】 ●Python:AIモデル構築、データ分析、自動化スクリプト作成など、DX推進の主力言語として使用します。 ●C / C++:装置制御や高速処理が求められる基幹システムの開発に使用します。 ●SQL:製造データベースからのデータ抽出、集計、分析に使用します。 ●VBA:既存業務ツールの解析や、現場レベルでの迅速な改善ツール作成に使用します。

【お任せする業務】 AI・機械学習やビッグデータを活用した内製システムの企画・開発・運用を担当します。 技術者の困りごとをシステムからサポートして改善活動を進めていきます。 【具体的な仕事内容】 下記のようなAI/機械学習を活用した歩留まり解析および改善システムの開発をお任せします。 開発は要件に応じてウォーターフォール、アジャイル開発を使い分けて行っており、一部外部委託先を連携しながら進めていきます。 ・課題抽出・要件定義:ユーザー部門と連携し、現場課題を分析し要件を整理 ・システム企画・設計:改善策を立案し、データベース設計やWebアプリ開発を実施 ・開発・運用:システム導入から改修、効果検証、保守まで一貫して担当 ・外部委託管理:一部開発を委託する場合、ベンダーとの調整・品質管理を実施 [従事すべき業務の変更の範囲] (雇入れ直後)上記の通り (変更の範囲)その他会社が指示する業務 【使用言語】 Python / SQL / Java / C / C++ / C# / JavaScript / VBA 機械学習:Hadoop / HBase / Hive / PyTorch Web:Django / FastAPI その他:PostgreSQL / Kubernetes / Ceph

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース 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

【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するDigital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1,000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 このような「大規模なDAP基盤の信頼性・スケーラビリティ」と「AI連携という先端技術」の両方に向き合う開発に挑戦しませんか。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) 【主な業務内容】 • LLMやAIエージェントを活用した新機能の企画・設計・実装・運用 • 既存プロダクト機能のAI活用によるアップデート・体験の再設計 • プロトタイプの迅速な構築と仮説検証サイクルの推進 • AI機能の設計・開発・パフォーマンス最適化 • エンジニアやプロダクトマネージャとの協業を通じた継続的なプロダクト改善

●職務概要 最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM(大規模言語モデル)をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。 単なる分析PoC(概念実証)で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。 ●業務内容 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。 ・生成AI・LLM活用: RAG(検索拡張生成)を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。 ・予測・最適化モデル構築: 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。 ・社会実装とMLOps: 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。 ・研究開発(R&D): 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。 ・ステークホルダーとの折衝: クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。

当社が扱う幅広い製品群(半導体製造向け製品、ヘルスケア製品、電子顕微鏡など)に関するソフトウェア開発を推進するプロジェクトリーダーとして、設計・開発からPoC/PoVをお任せします。 ●具体的にお任せする業務 ・社会やお客さまの真の課題を正しく知り、その課題に対するソリューションの提案 ・新しい製品に向けた試作開発における組み込みソフトウェアの基本設計、評価、改良設計 ・当社製品や顧客から取得できる各種データを用いた新しいソリューションシステムの基本設計、評価、改良設計 例:あくまで一例ですが、新技術を用いた顕微鏡から得られる画像データを用いて、顧客課題を解決するソリューションシステムの設計・開発 ・システムの実装(一部外注・ベンダーコントロール) ・顧客先や当社顧客協創施設での評価サポート ●開発環境 ・OS:Linux, Windows, VxWorks, T-Kernelなど ・使用言語:Python, C, C#, Java, TypeScript, JavaScript, SQLなど 【変更の範囲】会社の定める業務

当ポジションのミッションは、客観的視点とクライアント/顧客の視点、その両方に立って、品質を測定し、担保することです。 計画〜実施までの一連のテスト業務や、製品の要件定義からの品質管理業務など、プロジェクトの上流から下流までの品質管理を担っていただきます。 <配属先部門紹介> 現在クオリティマネジメントオフィスには、20名弱が在籍しており(業務委託含む)、以下のMission・Vision・Valuesを指針に、日々業務を行っています。 ●Mission 高品質・適正価格の「映像ソリューション」を提供し、あらゆる産業の現場DXを実現する ●Vision 創る組織である「開発本部」において、全開発における品質課題に目を向け、品質文化に根ざした改善活動を行えるようにする ●Values より良い品質にしていくために「品質とは何か」を定義し、開発本部全体に広げる その拡大のためにも日々開発プロセスの改善を行う 品質改善をし続けるために新しい技術やプロセスを取り入れ、1人1人が成長する <詳細の業務内容> プロダクトごとに若干の差異はありますが、開発序盤からプロジェクトに参画し、テスト業務に留まらず、プロダクトの品質ならびにその価値を向上させ、保証できるような活動全般に取り組んでいます。 Webアプリケーションおよびネイティブアプリのテスト計画、設計、実行 上記に対する自動テストの実装 要件定義～リリースまでを含む製品の品質向上施策の策定、シフトレフトの推進 継続的な品質改善を行うための欠陥データ収集、測定、分析、プロダクトへのフィードバック　 開発プロセス全体に関する改善および品質向上施策の推進 ●使っている技術・ツール テスト管理 TestRail、Backlog テスト自動化 Magicpod、Playwright 開発言語 Python、 Java、Go、C++ インフラ AWS、Kubernates データベース MySQL、 Redis、PostgreSQL、DynamoDB 構成管理ツール Terraform、Ansible 監視 Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD Github Actions その他 Github、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash、Postman ●開発組織の目標 ・クラウド録画サービスの品質向上 カメラ出荷数30万台を突破し、更なる利用者数の急増に伴い、より高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ・上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ・オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画することで、顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております 従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>サービス運営・営業・サポート、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

●お任せする業務 まずお任せしたいのは、テレシーのビジネスプロデューサーが顧客に向き合う時間を最大化するための、社内AIエージェント基盤の設計・開発・運用です。 AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築 評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定 運用基盤の構築 : MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、認証・権限管理・監査ログ・ガードレールを含む、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計 可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決 業務ヒアリング・要件定義 : BPや社内メンバーの業務課題を理解し、「何をAI化すべきか」「どこに人の判断を残すべきか」を整理・設計 実業務への組み込み : AIエージェントを実際の情報収集・分析・資料作成・提案準備フローへ組み込み、運用・改善まで推進 標準化・プロダクト化 : 個別案件で得られた解決策を抽象化し、複数業務で再利用可能な標準機能・共通アーキテクチャへ展開 ●直近で取り組んでいること セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備 BP業務へのAI実装 : 情報収集、資料作成、分析、提案準備など、顧客提案前後に発生する業務をAIで支援し、提案のスピードと質を高める仕組みづくり ●将来的に取り組みたいこと ・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供 ・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化 ・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築 AI活用の標準化・プロダクト化 : 個別の業務改善に留めず、うまくいった仕組みを共通化し、複数のBP・案件・プロダクトに展開できる状態をつくる ●開発環境 ・LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM(Llama / Qwen / gpt-oss), LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等 ・MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等 ・データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等 ・インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI) ・共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack 単に特定技術を使うだけではなく、AIエージェントを安全に、継続的に、業務の中で使える状態にするための評価・監視・権限管理・ログ設計・ガードレール設計まで含めて取り組みます。 ●参考記事 (外部リンク) ・[テレシー コーポレートサイト](https://telecy.tv/) ・[脳内で、事業の「正解」を描き切る](https://evolution.cartaholdings.co.jp/article-0087/) 　・オウンドメディア『EVOLUTiON』 テレシー社員紹介記事 ・[データドリブンで実現するテレビCM変革!テレシーの取り組みとは?](https://telecy.tv/column/sendenkaigi-mmm-telecyanalytics/) ・[疲労回復パジャマ「BAKUNE」躍進の裏側](https://telecy.tv/column/crosstalk-sendenkaigi-tential/)

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」を行っていただきます。 ・顧客に対する特定のユースケースに対応した独自のAIプロトタイプ開発 ・SaaSプロダクトへの生成AI機能の開発〜実装 ・モデル選定から、RAG/ファインチューニングをマルチモーダルで実装 ・PoCの結果を受けたアジャイル開発 ・RAGの精度改善(LLM実装) ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 技術顧問・アドバイザー ・東京大学名誉教授　竹内 郁雄(技術顧問) ・東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) ・東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) 使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス/支給PC ●キャリアパス ・エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます ・入社から半年で役員登用になった方もいます! ●支給PC Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

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)

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

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

まずご一緒すること クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! オンボーディングを経て、一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進)にも力を入れています。 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。 各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想 要件定義・実装・大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション 実装・動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 本ポジションは、これまで募集してきたエンジニア/PMポジションと比べて、業務内容そのものが大きく変わるわけではありません。 一方で、裁量の渡り方や成長スピードが異なります。 早い段階から「プロジェクトの軸」として意思決定に関わることを想定しています! 経験に応じ、通常よりも早くプロジェクト全体の設計・推進・難しい論点整理をご一緒できればと考えております! 将来的に次の中核として事業企画ロールへの成長を想定しています 中長期でご一緒したいこと 少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています! ソリューション企画・実提案(すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中) より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 AIネイティブな組織づくり働く環境 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

エンジニアが、課題の定義から実装まで一気通貫で関わります。 クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! オンボーディングを経て、一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進)にも力を入れています。 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。 各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 - プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 - 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 - 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 - 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと FDEとしての活躍の先にある「自ら事業をつくる側」へのキャリアパスが開かれています。 少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています! ソリューション企画・実提案(すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中) - より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション - AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 - 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 - AIネイティブな組織づくり 技術スタック(一部) - AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith - バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React - データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB - クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase - DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform - ツール :Slack, Notion, Google Workspace

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのプロダクトエンジニアとして、担当範囲内の業務テーマや機能について、現場の課題理解から設計・実装、本番運用、効果検証、改善までを一貫して担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・業務担当者へのヒアリング、業務観察、利用データの分析を通じた課題の整理 ・担当機能における業務フロー、UI、データモデル、業務ルールの提案 ・フロントエンドからバックエンドまでを含むWebアプリケーションの設計・開発 ・生成AIを組み込んだ機能や業務自動化のプロトタイプ開発、精度検証 ・候補者、求人、選考などのコアデータの品質・信頼性を高めるための機能開発 ・コードレビュー、テスト、リリース、モニタリングを含む継続的な運用 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

国内通信事業(移動体通信事業や固定通信事業)や未来に向けて実装が進む生成AI開発向け計算基盤のサーバ/ストレージ/Database保全運用を行っております。 国内最大級のインフラサービスの運用だけでなく、業務用ツールの開発や業務設計・運用ドキュメントの作成など、インフラの最前線で幅広く業務に携わっていただけます。 単なる定型運用の受け入れにとどまらず、自社のオープンソース活用やツール内製化を通じて安定性と高パフォーマンスを両立する運用スタイルを確立していくフェーズです。 ● ミッション ソフトバンクのプライベートクラウド基盤/生成AI開発向け計算基盤(GPU基盤)における、サーバ、ストレージ、データベースに関する運用高度化・予防保全を実現し、新技術・新領域へのリソース確保と安全運用に貢献する ● 主な業務 生成AI計算基盤における、サーバ、ストレージ、データベース関連運用保全業務(プライベートクラウド基盤、生成AI計算基盤) ● 具体的な業務 GPUサーバ、専用ストレージ、ジョブ管理システム、仮想化基盤(オンプレミス)、ActiveDirectory、DNSサーバ、メールサーバにおいて、以下の業務を行っていただきます。 ・障害発生時における迅速な問題切り分け、問題解決 ・予防保全・再発防止策(抑止対策)の企画・推進・運用の高度化 ・高負荷事象における性能調査および問題切り分け、問題解決 ・業務効率化・自動化(プログラミングによる業務用ツールの開発など) ・業務委託メンバーのマネジメント・コントロール ・業務フロー、手順書などの運用ドキュメント作成 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ● 業務の変更の範囲 : 会社内でのすべての業務 ● 就業場所の変更の範囲 : 本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

▼業務内容 自社SaaS「AI Monitoring」の海外展開フェーズにおいて、手を動かして開発を進められるエンジニアを募集しています。 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボード、セキュリティ検知機能などのプロダクトのコアを共につくっていきます。 AI Monitoringのバックエンド/フロントエンドの設計・実装(主に Go / Python / TypeScript) 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボードの実装 プロンプト検知・アノマリー検知などセキュリティ機能の開発 各種生成AIサービス(ChatGPT、Microsoft Copilot、Gemini 等)との連携実装 API設計、DB設計、アーキテクチャ設計・改善 AWSを利用したクラウドインフラの設計・構築・運用 コードレビューや品質改善、チーム内の開発スタイル改善 PM・デザイナー・セキュリティ専門家と連携した機能開発と改善 ▼開発環境 開発言語: Go, TypeScript フレームワーク: Go (Clean Architecture / Gin), Next.js, React テスト: Go testing, Jest, Playwright (E2E), Chromatic (ビジュアル) インフラ・ミドルウェア: AWS (ECS/Fargate, RDS, Cognito, S3, CloudWatch), PostgreSQL, Redis, Docker, Nginx CI/CD: GitHub Actions, AWS CodeBuild ツール: GitHub, Teams, Terraform, Terragrunt, AWS CDK, dependabot AIツール: GitHub Copilot, Google Gemini, Claude (Claude Code / Cowork) ▼身につくスキル、経験 様々な職種の担当者と連携を取りながら、事業成長や技術に対する取り組みができるため、多角的な視点を身につけることができます 経営層との連携が多いポジションのため、経営視点での戦略思考が養われます ▼募集職種 フルスタックエンジニア(グローバル) ▼セキュアサイクルについて 生成AI時代の到来とともに、企業のDXは加速し続ける一方、新たなセキュリティリスクも急増しています。 私たちセキュアサイクルは「サイバーセキュリティに悩むことのない社会の実現」のために、システム開発のセキュリティコンサルをはじめ、Webアプリケーション、スマートフォンアプリケーションやIoT機器における脆弱性診断・ペネトレーションテストなどのサービスを展開しています。 システム開発においては、開発後の脆弱性診断だけを行って安心するのではなく、設計の段階からセキュリティを考慮して設計を行い、開発の途中においてもセキュリティのチェックを行うことが重要だと考えています。 システム開発事業においてもそれらの実現ができるような仕組みを構築するために日々研鑽を積んでいます。 また、地方でも給与面・待遇面で東京に劣らない環境を作り、地方の出身者や若者のU/Iターン先になることを目標に北九州本社から仙台オフィス、博多オフィス、札幌オフィスと拠点を開設、業務拡大しております。 ●ギブリーグループについて ギブリーグループは、 「すべての人が物心豊かな社会を実現する」 をビジョンに掲げ、企業のAI活用とDX推進を支援する、2009年創業のAIイネーブルメント企業群です。 グローバルな開発組織と事業創造力、スピードを強みに事業を展開し、累計5,000社を支援。 生成AI分野の実績は1,000社以上。 ギブリーグループは、株式会社ギブリーを中心に4つのグループ会社で構成され、 ・人的資本インテリジェンス事業「Track」 ・マーケティングDX事業「DECA」 ・AX(AIトランスフォーメーション)事業「MANA」 ・AI開発支援事業「AI Lab」 ・AIコンサルティング事業「Givery Consulting」 ・サイバーセキュリティ事業「Secure Cycle」 の6つの事業領域でサービスを展開。 グループ各社が連携し、企業のAI活用と変革を支援しています。 ギブリーグループはAI時代を牽引する仲間を募集しています。 ▶︎ギブリー採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-company-deck) ▶︎ギブリーコンサルティング採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-consulting-the-entrance-book) ・業務の変更の範囲 　会社内での全ての業務

● Pythonを活用したシステム開発 Pythonを中心に、AI・データ分析・Webアプリケーションなど、 今後さらに需要が高まる領域のプロジェクトに携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・Webアプリケーション開発 ・バックエンド開発 ・API開発 ・データ処理/データ分析 ・AI関連システム開発 ・業務効率化ツール開発 ・自動化/RPA関連開発 ・テスト/保守運用 <使用技術例> Python/JavaScript/TypeScript Django/FastAPI/Flask AWS/Azure PostgreSQL/MySQL 生成AI/機械学習関連技術

●導入コンサルタント ・顧客向けの各種導入プロセス(要件定義、パッケージ説明、システムテスト、データ移行、ユーザトレーニング等)の実施 ・ERPパッケージを熟知し、顧客ごとの最適なソリューションを提案し、稼働開始まで総合的に支援 ●開発エンジニア(上流工程・下流工程) ・主にJava、SQLを用いたクライアントサーバアプリの、顧客向け専用アドオン・カスタマイズ(詳細設計～単体テスト) ・要件定義成果物からの概要設計や開発成果物の受入テストなど、コンサルタント層と開発層との間を繋ぐ領域の実施 ●その他 ・業務の幅を広げたい方は、インフラ領域も担当することが可能 クラウドサービスを使用したシステム動作環境の構築。 サーバ作成、アプリケーションのインストール、開発資源の最新化など、導入プロセスの全期間の環境維持管理。 ・顧客、社内メンバ、他SIerとの情報共有 ・タスク、スケジュール、コスト、メンバ等、様々な管理業務 ・新規案件獲得のための提案業務 ※ERPパッケージ導入における要件定義～本稼動にいたる各工程のいずれかを対応して頂きます ※全ての工程を担当しているメンバーもいます。 やる気×能力で幅広い工程を担当することが可能です ☆スキルアップチャレンジ応援プログラム(mcframe認定資格応援プログラム) →当社指定のmcframe認定資格取得に対して、資格手当を支給(毎月/上限65,000円※条件あり) 製造業向けERPパッケージ【mcframe】の開発・導入プロセス ☆在宅勤務がメイン。自社開発センター有 ☆資格取得報奨金制度有 ☆やる気をもったメンバー達がお待ちしています ☆mcframe認定資格MCCP取得者数、ランキング上位の会社です! 【部署】 mcframeビジネス事業部　mcframeソリューション部

＜現在抱えている課題＞ 急成長を続ける「シゴトAI」において、ユーザーごとに最適化された個別学習支援や対話型のシミュレーションツールなど、高度なAI機能を高速でPDCAを回しながら実装していく必要があります。 しかし、単なる外部AIのAPI呼び出しにとどまらず、プロンプトエンジニアリングの最適化、RAGの精度向上、自律型AIエージェントのプロダクトへの組み込みなど、ビジネス価値に直結するブレイクスルーを生み出すためのAI実装リソースや専門知見がまだ不足しています。 また、社内の「AI駆動開発」をさらに自動化・効率化させるための社内専用ツールの開発やレビュープロセスの仕組み化も課題となっています。 ＜業務内容＞ 「シゴトAI」をはじめとする自社プロダクトへのAI機能の実装や、社内の開発生産性を向上させるAI基盤の開発・運用をお任せします。 ＜AI/LLM機能の設計・実装＞ プロダクトにおけるLLMを活用した新規機能(学習管理、シミュレーション、対話エージェント等)の開発・実装 ＜AI駆動開発の高度化＞ 社内エンジニアがCursorやClaude Code等のAIエージェントを活用しやすくするための、自社専用AIツールや自動レビュー、検証システムの構築・仕組み化 ＜精度向上と最適化＞ プロンプトエンジニアリング、RAGの設計・チューニング、およびAIの出力精度やレスポンス速度の継続的な改善 ＜最新技術のキャッチアップと還元＞ 先進的なAI技術や論文、新たなLLMモデルの迅速な調査・検証、およびプロダクトや社内開発プロセスへの還元 ＜チームや組織に関して＞ CTO直下のフラットな組織であり、最新のAI技術をどこよりも早くビジネスやプロダクトの価値へと転換させることを重視するチームです。 月10万円のAI利用手当を活用し、コストを気にせず最新の有料モデルやエージェントツールを使い倒せるため、技術的な探究心を存分に満たせる環境です。 決められた役割にとらわれず、AIの力でプロダクトや組織全体をアップデートしていきたい方に最適な組織です。 ＜AI活用・開発生産性について＞ Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ＜開発環境＞ ＜次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)＞ 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook ＜現行の開発環境(GFS事業)＞ 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery ＜インフラ・共通基盤＞ クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル ＜デザイン・プロトタイピング＞ デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

各プロジェクトにおけるAIエージェントの設計・実装・品質担保を担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、業務課題を解決するAIエージェントを開発し、本番環境で安定稼働する状態まで作り上げることがミッションです。 また、先行プロジェクトで成果が実証された仕組みを共通ソリューションとして標準化し、全社へ展開可能な基盤として発展させる役割も担います。 ●具体的な業務内容 ・AIエージェントの設計・実装(LLM API、Playwright、マルチエージェント構成を活用した業務自動化システムの開発) ・プロンプト設計およびLLM統合(構造化出力、エラーハンドリング、評価基盤、コスト最適化など) ・RAGシステムやマルチエージェントシステムの設計・実装 ・AIエージェントの品質保証および運用改善 ・先行プロジェクトで構築した仕組みの共通ソリューション化 ・AIテックリードとの連携によるアーキテクチャ設計および技術標準への準拠 ・AIツール環境の構築・運用支援(Claude Enterprise、Cursor等) ▽具体例: 問い合わせ対応、コンテンツチェック、ワークフロー自動化、ナレッジマネジメントなど。 業務オペレーションに組み込まれるAIエージェントの開発を想定しています。 ●この求人のポイント AIエージェントの設計・実装を通じて全社オペレーションのAIネイティブ化を推進するポジションです。 単なるPoC開発ではなく、本番環境で稼働するAIエージェントの設計から実装、運用までを一貫して担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、LLM・マルチエージェント・RAG・ブラウザ自動化などの技術を組み合わせ、人が担っていた業務そのものをAIエージェントへ置き換えていきます。 生成AIを活用したプロダクト開発や業務自動化の経験を活かし、AIエージェント時代の実践的な開発経験を積みたい方を募集しています。 ●開発環境・社内ツール AI開発 :Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API:Claude API(Anthropic)、Gemini(Vertex AI)、OpenAI GPT AIフレームワーク:LangChain、LlamaIndex 自動化:Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド:TypeScript(Hono)、Python(FastAPI) データベース:PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ:GCP(Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery) プロジェクト管理:Confluence、Jira、GitHub Enterprise

Givery AI Labの一員として、課題発見・PoC、独自AI実装・AI内製化、AI精度評価・改善などの開発支援に携わっていただきます。 ・スクラムイベント(デイリースクラム、スプリントプランニング、レビュー、レトロスペクティブ)のファシリテーション ・チームが自律的に開発を進められるような支援 ・チームの障害(インピーディメント)の除去、外部との調整 ・プロダクトオーナーとの協力によるバックログ管理支援 ・アジャイル/スクラムの啓蒙・浸透活動、チームの継続的改善 ・開発プロセスやチーム文化の成熟度を高める取り組み ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP ・ツール:Terradate 備考 支給PCはWindows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」のプロジェクトマネジメントを行っていただきます。 データ分析が得意な方には、RAG等の精度向上や分析関連プロジェクトをお任せすることもございます。 ・AI製品開発プロジェクトの計画立案、進行管理、リソース調整 ・開発チーム(エンジニア、デザイナー、データサイエンティストなど)との連携、調整 ・ステークホルダー(社内外)とのコミュニケーションおよび要件定義 ・プロジェクトの進捗状況のモニタリングとリスク管理 ・プロジェクト後のフィードバック収集と改善提案 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 1日のスケジュール例 ※リモート勤務・フレックス制のため、コアタイム(13:00~16:00)以外はご自身で調整可能です! 10:00~ キャッチアップ(Slackやメールの処理) 10:30~ トレンドキャッチアップ 11:00~ PJ進捗確認 12:00~ お昼休憩 13:00~ PM・ハンズオン作業(WBS作成・資料作成・開発業務) →セミナー用資料やお客様向けの資料、社内の作業管理など 15:00~ チームMTG、1on1 16:30~ お客様とのMTG 18:00~ MTGやPM業務・ハンズオン作業など 19:00 退勤 技術スタック ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ※支給PC:Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 案件例 <自動車・住設メーカー向けAIソリューション開発> 生成AIを活用した業界特化型のソリューション開発を実施 ●自動車設計 ・テキストデータ、画像データから、3D図面の作成や新規自動車の提案をするAI ●商品提案 ・ユーザペルソナ情報、住宅情報など、ショールーム来訪顧客に対して、 ・顧客情報や会話から最適なプランを提案してくれるAIエージェントを構築 <専用環境構築:大手銀行様> 現場のニーズを踏まえた「適切な情報管理」「社内独自の文書やデータの取り込み」などの専用環境構築 ●実施内容 ・導入、活用のための伴走支援　アドバイス&コンサルティング ・全社員・役員向け生成AI研修 ・自社専用環境の構築・音声AIを活用した業務効率化 ●得られた成果 ・働き方改革拡大、DX人材育成、全社員の意識改革に貢献 <社内プロダクトへのAI実装:弊社> ChatGPTを活用した法人向けプラットフォーム「法人GAI」や生成AIで業務を効率化するAIマーケティング支援ツール「マーケGAI」、デジタル人材育成プラットフォーム「Track」のAI機能実装 ・実施内容 -ユーザペルソナ作成から商品開発や検索広告文作成などを提案するAI機能の開発 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み

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