生成AI開発ツール導入 システムアーキテクトの求人・転職情報

1.SDVアーキテクチャの設計方針立案 ビジネス戦略や商品企画などの上位方針に基づき、クロスドメインで価値最大化を実現するアーキテクチャ設計方針を自ら構想・策定します。 2.アーキテクチャ統制スキームの構築・定着 各開発部門と連携しながら、世代・機種を横断した開発効率と品質を両立するための統制スキームを構築・定着させます。 ※実装そのものではなく、全体を俯瞰し統制する立場として関与します。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 単なるレビューではなく、自ら現場に入り込み、方向性を決め切る役割です。 【使用ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, CAMEO/PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker, Claude/Claude Code etc. 【特に注力いただきたい技術領域のイメージ】 スマホアプリと車両が通信で連携するようなシステムにおいて、どの機能をインカー(車載側)に載せ、通信帯域をどう設計するかといった、中と外を繋ぐ全体システムアーキテクチャの設計領域です。 例えば、スマートフォンと車両が連携するコネクテッド領域において、どの機能を車載側に配置し、どこまでをクラウド・通信側で担うか、といった「車内外をまたぐシステム全体設計」を扱います。 つまり、単一機能ではなく、システム全体を設計対象とするアーキテクチャ領域です。 ※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

1.SDVアーキテクチャの設計方針立案 ビジネス戦略や商品企画などの上位方針に基づき、クロスドメインで価値最大化を実現するアーキテクチャ設計方針を自ら構想・策定します。 2.アーキテクチャ統制スキームの構築・定着 各開発部門と連携しながら、世代・機種を横断した開発効率と品質を両立するための統制スキームを構築・定着させます。 ※実装そのものではなく、全体を俯瞰し統制する立場として関与します。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 単なるレビューではなく、自ら現場に入り込み、方向性を決め切る役割です。 【特に注力いただきたい技術領域のイメージ】 スマホアプリと車両が通信で連携するようなシステムにおいて、どの機能をインカー(車載側)に載せ、通信帯域をどう設計するかといった、中と外を繋ぐ全体システムアーキテクチャの設計領域です。 例えば、スマートフォンと車両が連携するコネクテッド領域において、どの機能を車載側に配置し、どこまでをクラウド・通信側で担うか、といった「車内外をまたぐシステム全体設計」を扱います。 つまり、単一機能ではなく、システム全体を設計対象とするアーキテクチャ領域です。 【使用ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, CAMEO/PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker, Claude/Claude Code etc. ※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

1.SDVアーキテクチャの設計方針立案 ビジネス戦略や商品企画などの上位方針に基づき、クロスドメインで価値最大化を実現するアーキテクチャ設計方針を自ら構想・策定します。 2.アーキテクチャ統制スキームの構築・定着 各開発部門と連携しながら、世代・機種を横断した開発効率と品質を両立するための統制スキームを構築・定着させます。 ※実装そのものではなく、全体を俯瞰し統制する立場として関与します。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 単なるレビューではなく、自ら現場に入り込み、方向性を決め切る役割です。 ※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

1.SDVアーキテクチャの設計方針立案 ビジネス戦略や商品企画などの上位方針に基づき、クロスドメインで価値最大化を実現するアーキテクチャ設計方針を自ら構想・策定します。 2.アーキテクチャ統制スキームの構築・定着 各開発部門と連携しながら、世代・機種を横断した開発効率と品質を両立するための統制スキームを構築・定着させます。 ※実装そのものではなく、全体を俯瞰し統制する立場として関与します。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 単なるレビューではなく、自ら現場に入り込み、方向性を決め切る役割です。 ※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 【使用ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, CAMEO/PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker, Claude/Claude Code etc.

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

●配属部署 デジタルイノベーションオフィス ソフトウェアディベロップメントオフィス 「デジタルイノベーションカンパニー」として業界をリードしていくことを、テクノロジーで牽引し、モダンな思考やプロセスを適用することで、お客様や社会に最大の価値を継続的に提供していくために、プロフェッショナルなエンジニアリング集団として「デジタルイノベーションオフィス」を新設いたしました。 ●仕事内容 当社のバックエンドエンジニアとしてWebアプリケーションの設計・開発・テスト・運用を一貫して担当していただきます。 【職務詳細】 ・サーバサイド開発を中心に、クラウドやコンテナなどのモダンな開発環境を活用し、品質・性能・拡張性を考慮したシステムを構築 ・チームでの協同を重視し、コートレビューやペアプログラミング、テスト駆動開発を通じて品質向上と開発効率化を図る ・プロジェクトの上流工程やアーキテクチャ設計にも携わっていただく機会あり 【開発環境】 バックエンド:Java, Spring Boot フロントエンド:TypeScript, React, Next.js モバイル:Swift, Kotlin, React Native インフラ:AWS, Kubernetes, Docker, Terraform データベース:Oracle, PostgreSQL CI/CD:GitHub Actions, Argo CD 開発ツール:GitHub, Visual Studio Code, Claude Code, Jira, SonarQube 等 ※業務用端末(Windows)とは別途、開発用の端末はMacBook Proを貸与

●配属部署 デジタルイノベーションオフィス ソフトウェアディベロップメントオフィス 「デジタルイノベーションカンパニー」として業界をリードしていくことを、テクノロジーで牽引し、モダンな思考やプロセスを適用することで、お客様や社会に最大の価値を継続的に提供していくために、プロフェッショナルなエンジニアリング集団として「デジタルイノベーションオフィス」を新設いたしました。 ●仕事内容 テックリードとして、開発チームの技術的なリーダーシップを発揮し、プロジェクトの成功に向けた技術戦略の策定と実行のリードや、イネーブラーとして技術的な課題解決を担っていただきます。 【職務詳細】 ・ビジネスサイドやプロダクトマネージャーと連携し、事業課題やユーザ課題を解決するための技術提案 ・マイクロサービスのアーキテクチャ設計 ・新技術の検証、導入支援 ・設計、コードレビューなどを通じた品質担保 ・チームメンバーの技術力向上を支援 【開発環境】 バックエンド:Java, Spring Boot フロントエンド:TypeScript, React, Next.js モバイル:Swift, Kotlin, React Native インフラ:AWS, Kubernetes, Docker, Terraform データベース:Oracle, PostgreSQL CI/CD:GitHub Actions, Argo CD 開発ツール:GitHub, Visual Studio Code, Claude Code, Jira, SonarQube 等 ※業務用端末(Windows)とは別途、開発用の端末はMacBook Proを貸与

日本最大級の医療介護求人プラットフォーム「ジョブメドレー」の開発を、技術的な意思決定を伴う立場、あるいはそれに近い立場で担っていただきます。 担当領域のアーキテクチャ設計・技術選定と、その実装 「AI Reframe」ロードマップに沿ったコアドメインのエンジン化(求人/応募/求職者管理など) AIを活用した開発プロセスの設計・標準化と、その効果測定 ユーザーの利用状況の分析と改善案の立案、効果検証 プロダクトマネージャー・デザイナー・セールス・カスタマーサクセス・社内オペレーターと協働した、事業KPIを起点とする技術投資判断 コードレビュー・設計レビューを通じた品質のマネジメント 安定稼働に必要な保守運用(パフォーマンス改善、脆弱性対応を含む) 開発の進め方 :四半期ごとにロードマップを策定し、週次の定例会議(エンジニア・デザイナー・PdM合同)でKPIのウォッチ、進捗管理、新規施策の承認を行っています。企画から実装・運用までを同じ場で議論する体制です。 使用技術 バックエンド :Ruby on Rails/TypeScript + hono/GraphQL/RestAPI フロントエンド :React/TypeScript/Next.js/shadcn/ui + Tailwind CSS モバイル :Flutter データベース :MySQL/OpenSearch/DynamoDB インフラ :AWS/GCP AI・開発支援 :Claude Code/Cursor/Devin/Codex/GitHub Copilot/Gemini CLI/Claude Code Action/CodeRabbit/Langfuse AIモデルプロバイダ :Anthropic API/Azure OpenAI/AWS Bedrock/Google Vertex AI/OpenAI API 入社後の期待値 まずは入社後1年程度を目安に、以下のものを設定できればと考えております。これらは 「入社時点で全て備えていること」を求めるものではなく、ご入社のタイミングからこの状態に向かう過程を一緒に設計していきます。そのため、即戦力性のある方はもちろん、早期にそれらを担っていただける素養をお持ちの方も含めて募集しております。 評価タイミングは半期毎にあり、到達状況は都度すり合わせます。 担当領域の技術的な意思決定を、自分の名前で行えている :選択肢を比較し、なぜその選択なのかを、事業目標との関係を含めて説明できている 単発の機能改善ではなく、仕組みの改善に手が届いている :同じ問題が繰り返し起きない状態を、プロセスや設計のレベルで作れている 自分なりのAI開発の型を持っている(それがチームのために設計できている) :何をAIに任せ、何を人が判断するかの線引きを、根拠を持って引けている ●業務の変更の範囲:会社の定める業務

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 顧客の戦略的IT投資に対して、パブリッククラウドの採用計画の策定、競争力の高いシステム全体のグランドデザイン、モダンなアプリケーションアーキテクチャ設計、およびクラウド運用コストの適正化等を担当いただきます。 ミッションクリティカルな基幹業務システムから、ビッグデータを扱う大規模な情報系システムまで様々なシステムに携わることが可能です。 ● 具体的な業務 ①クラウド採用計画の策定と最上流の提案(最上流) ・顧客の経営・ビジネス戦略を理解し、テクノロジー観点での課題ヒアリング、課題抽出、およびクラウド・アプリケーション刷新に向けたロードマップ策定 ・高度な専門技術をクライアント(経営層・IT部門)へ説明・提案(効果的なプレゼンテーションの実施) ②ハイトランザクション・ミッションクリティカルなシステム設計 ・大規模かつ大量のデータ処理が走る環境において、リアルタイム性、信頼性、拡張性(スケーラビリティ)、保守性に優れた最適なシステムアーキテクチャのデザイン ・AWS / Azure / Google Cloud などの特性を見極めたマルチクラウド/ハイブリッドクラウドのグランドデザイン ③クラウド運用の最適化・ガバナンス策定 ・クラウド移行後を見据えた、運用コスト(FinOps)の適正化、およびエンタープライズ環境における高度なセキュリティ・ガバナンス設計 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

プロダクトエンジニアとして、Assuredクラウド評価の機能開発に関わっていただきます。 ●主な業務 ・必要な機能の設計、実装、テストおよびリリース ・アーキテクチャ設計、技術選定への参画 ・他メンバーの設計・コードのレビュー、フィードバック ・チームのプロジェクト管理、スクラムイベント運営 ・開発プロセス改善、生産性向上施策 ・PdM・デザイナー・ドメインエキスパートとの協働 ・顧客からの問い合わせ・不具合対応 ・データ整備、分析、モニタリング ・採用活動への参画 ●チームの文化 新しい市場を啓蒙しユーザー価値を探究するAssuredクラウド評価のプロダクトチームでは、エンジニアが開発だけでなく、事業指標の追求やユーザー課題の発見まで関わる「プロダクトエンジニア」の文化があります。技術(How)を核としながら、事業(Why)やユーザー体験(What)にまで越境し、全員が事業指標を意識しながら開発する文化です。AIがコードを書く時代だからこそ、「なぜ作るか」「何を作るか」という上流の問いに注力し、ビジネス組織とも一体となり事業成果にコミットし続けています。 ▽デブサミ2025 Assuredが実践する「事業を創る」プロダクト開発術 https://productzine.jp/article/detail/3716 ※Assuredのエンジニアについて ▽インターネット、そして社会をより良くするために。未知のプロダクトづくりへの挑戦。 https://note.com/assuredjp/n/ndcb0b069ca9c ▽次世代に残るプロダクトをつくりたい。サイバーエージェント→AWSを経て感じるAssuredの社会的意義と奥深さ。 https://note.com/assuredjp/n/n0f79b6983d89 ▽Assuredに関わる人への感謝を胸に。課題解決の範囲を広げることで世の中の価値提供に繋げていく。 https://note.com/assuredjp/n/nbc562d71517c ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go 　※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash ・その他API等: Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 ●業務の変更範囲 会社の定める業務(出向等を含む)

当社は、後継者不足などで事業継続に課題のある国内ソフトウェアを次世代へ繋ぐ「AI駆動型ソフトウェア事業承継プラットフォーム」を運営しています。 中小ソフトウェア企業が長年積み上げてきたドメイン知識と顧客基盤は、AI開発に不可欠な「学習データ」と「活用先」そのものです。 当社はM&Aを通じてこれらを統合し、既存資産へAIを実装することで、事業の再成長を実現しています。 グループには、医療・建設・自治体向けなど、業界特化型のソフトウェア企業が多数参画しており、その技術環境は意図的に多様です。 モダンなクラウドネイティブ環境もあれば、20年以上ユーザーの業務を支え続けてきたシステムもあります。 この多様性こそが、AI実装の「活用先」の豊かさでもあります。 本ポジションは、こうしたグループ各社の現場に入り込み、それぞれのシステム・組織・事業フェーズに合わせて最適解を設計し、実行まで伴走する役割です。 グループ全体を一つの技術方針で統括するポジションではなく、「この会社・このシステムにとって何が効くか」を個別に見極め、実行する役割です。 【業務内容】 ●グループ各社への技術支援・課題解決 グループ各社の開発現場に入り、アーキテクチャ設計、技術的課題の解決、開発プロセスの改善を支援します。 各社の技術スタックや開発文化は異なるため、画一的な正解を押し付けるのではなく、現場の実情に即した現実的な打ち手を設計・実行します。 ●既存資産へのAI実装・モダナイゼーション 承継したプロダクトのコード解析・技術負債の解消をLLMで効率化しながら、蓄積されたドメイン知識を活かすAI機能の実装を進めます。 利用実態・コスト・既存ユーザーの習熟度を踏まえ、維持すべき箇所と刷新すべき箇所を見極めた上で、段階的なモダナイゼーションを計画・実行します。 ●AI駆動開発の実践と定着 当社ではClaude CodeやCodex等のコーディングエージェントを用いた開発が前提です。 自らAI駆動開発を実践して成果を示し、その開発スタイルを各社の体制・システム特性に合わせて定着させます。 ●技術ナレッジの共有・育成 支援を通じて得た知見をグループ内で共有し、各社のエンジニアが自走できる状態をつくります。 技術レクチャーや設計レビューを通じて、グループ全体の技術力の底上げに貢献します。 【本ポジションの位置づけ】 グループ横断の技術専門職としての採用であり、入社時点で特定の役職を約束するものではありません。 一方で、当グループはM&Aにより継続的に拡大しており、支援先での実績次第で、グループ会社の技術責任者など経営に近い立場を担っていただく可能性があります。 マネジメントには進まず専門職として横断支援を極める道も同様に尊重します。

● Digitization部とは Digitization部は、当社のプロダクトにおいてアナログ情報(名刺や請求書など)をデジタルデータへ変換する「データ化」を一手に担う、まさに「事業の核」となる部署です。 Digitization部のミッション 「データ化で事業をリードする」 著しく事業が成長する中で、異なる事業フェーズにある複数のサービスを横断して、QCD(Quality、Cost、Delivery)を最適なバランスで実現する仕組みを構築し、磨き上げ、データ化分野で事業成長をリードすることがミッションです。 【業務内容】 複数の事業ニーズに横断的に適応しながら、データ化におけるオペレーション構築や改善、システム改善をリードします。 ●具体業務内容 ・大規模オペレーションの管理 年間数億件規模のデータ化を行う大規模かつ複雑なオペレーションを管理します。緻密な需要予測や必要人的リソースを予測し、理想的なリソースアサインを行うことで、最小限のコストで、素早く高品質なデータをお届けします。 ・システム改善による品質・コストの最適化 現状に満足することなく、常に0.1%のデータ化精度改善や0.1円のコスト削減を実現するために、現場の課題を特定、深掘りして、エンジニアと共にデータ化プロセスの変更やデータ化アプリケーションのUI/UX改善などによる解決を実現します。 ・事業価値向上のための施策実行 事業部と協業し、データ化起点でサービスの提供価値を高める施策を企画・実行します。既存の枠組みにとらわれず、新たな価値創出の形を事業部と共に模索します。 ●具体的な業務改善例 ・需要予測やオペレータースキルに基づき、リアルタイムで業務アサインメントを行う これまではプロダクト(帳票)ごとに手動でアサイン調整していましたが、その時点での滞留状況や将来の従予測、稼働中オペレータのスキルなどから、自動でアサイン調整する機能をエンジニアと共に開発・リリースし、最適なアサインによるタスク滞留時間の短縮を実現しました。 ●本ポジションのキャリアパス オペレーションマネジメントから始まり、新たな付加価値創出を生み出す事業企画・BizDevの領域にも役割を広げることができます。 ●組織構成 全体で約70名の部門です。 ●開発環境、使用するツールなど Notion,Slack,Redash,Looker Studio,Devin AI,cursor,Claude Codeなど ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

メディア・エンタメ・交通業界のお客様に対して、ソフトウェアアーキテクトととしてプロジェクトを推進し、多岐にわたるシステム開発に携わっていただきます。 技術チームの規模はプロジェクトにもよりますが、社員2名～5名程度です。 【主なプロジェクト内容・提案テーマ】 ●営業やコンサルと連携したシステムの企画、提案 主にRFPに対する提案活動です。 技術チームの一員として、システムアーキテクチャ設計/処理方式設計/見積りをしていただきます。 直近では、AWSサービスを利用したシステムを提案しています。(RDS Aurora,Cloudfront,Lambda,Fargate,Cognitoなど) 　 ●アプリケーション基盤の設計、開発、テストの実施・推進 プロジェクト実行フェーズでは、アプリケーション基盤の設計(FW/MW選定)、処理方式設計、業務アプリチームの開発・テストの推進をしていただきます 直近のプロジェクトでは、SpringBoot/ThymeLeafのようなMPAを採用しましたが、今後はREACTのようなSPAを採用する方針です 処理方式検討では、認証/認可方式、ログ出力方式のような、業務アプリケーションの代表的な処理パターンを検討することに加えて、非機能要件を実現するための方式の検討をします。 また、技術力とソフトウェア開発論を組み合わせて、業務アプリチームの開発を推進/補佐する役割を担います ●既存システムのエンハンス開発、維持管理 ●生成AIを使ったAP開発プロセス/インフラ基盤構築プロセスの省力化トライアル MStepある既存システムにおいて、方式検討が必要なエンハンス開発があった際は、影響調査・処理方式検討をしていただきます。 また、既存システムはリリースしてから長期間保守していることもあり、生産性向上を目的にして当時の開発プロセスの見直し/モダン化を進めています。 キーワードとしては、Github-Copilot導入、テスト駆動開発の適用、E2Eテストツール(Playwright)導入、NTTデータ社内のAIツール導入PoCなどがあります。 【アサイン先想定】 ※以下①➁③それぞれに多数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。 ①広告代理店様の基幹システム、周辺システム開発 ②エンタメ領域(ボート/競馬)の基幹システム、周辺システム開発 ③放送業界様の基幹システム、周辺システム開発 ④交通業界(鉄道会社)の基幹システム、周辺システム開発 【組織の特徴・業務の進め方】 お客様と当社とは長期のお付き合いであり、信頼関係が構築できています。プロジェクト進行における課題や問題に対しても当社の主張を尊重していただける関係性です。 相対するお客様はシステム部門の方ですので技術面の話題に関しても議論できます。「よりよいシステムにするためにはどうすれば良いのか」をフラットに会話をしながらプロジェクトを進めていきます。 組織のカルチャーとして、一人ひとりに与えられる裁量は大きく、検討タスクに関してはかなりの自由度が与えられます。 そのため、提示されたビジネス課題・制約をもとに、最善なシステム構成を検討し、課題に対処しながらシステムを実現していく活動を通じて、幅広い技術力を持つエンジニアになることができます。 とはいえ、システム開発における技術要素は幅広く、一人で全体をカバーできるものではないという事も理解していますので、不足部分はチームでフォローしながら進めていくことになります。ご安心ください。

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)の「0次DX」を推進するリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。 単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。 【業務詳細】 技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針(ビジョン)を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。 モダン開発の推進: 生成AI(LLM等)の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。 チームマネジメント(技術面): コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。 顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。 若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。 【技術スタック・使用ツール】 言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など クラウド: AWS, Azure, GCP インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

●担当業務 部門内の横断アーキテクトチームのメンバーまたはリーダーとして配属することを想定しています。 このチームは事業部内の複数PJに横断的に参画し、提案フェーズのシステム構成検討、開発フェーズにおける方式設計・共通部品開発・各種標準化、保守フェーズではトラブル時における技術調査まで担当します。 プロジェクトマネジメントに関わらずに、技術力を発揮することに特化した役割となっています。 アーキテクトチームでは、将来採用される可能性のある新技術について、お客様の研究開発部門と定期的な情報交換も行っています。また、開発生産性向上に向けた施策の立案・推進も担当しています。具体的には、自組織で採用実績のない技術の採用判断(PySpark, Flask, FastAPIや、Snowflake/DatabricksなどのAI+データ利活用ソリューション、Cline, Github CopilotなどのAI開発ツール、Ethereum ERC-4337など)やAI活用による開発手法の改革(AI中心開発の実プロジェクトへの適用推進・サポートなど)に取組んでいます。 対象となるPJは、顧客の新規事業(法人企業向けサイト、リテール向けモバイルアプリなど)に関するシステムおよび自社サービス開発があり、フロントチャネルシステムからバックエンドシステムまで幅広く存在しています。 現在のチームメンバーは7名で、50代～20代までが活躍しています。 ●キャリアパス ・最初の半年から1年程度は、既存メンバーと一緒にPJ参画し、環境に慣れることと社内の人脈づくりとともに、安定した成果を発揮いただく ・その後、開発PJでチーフアーキテクトを担当 ・3年目以降、特定領域の複数PJのアーキテクト統括を担当、新技術/開発プロセスの採用を判断、推進する役割を担っていただきます ・将来的には、事業部アーキテクトとして、当社の銀行向け開発領域全体のアプリケーションアーキテクチャ品質に貢献

ログラスが掲げる「良い景気を作ろう。」の実現に向けて、複数プロダクトを横断してお客様の継続的な価値提供を支える共通基盤を構築・推進していただきます。このポジションは、各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保するアーキテクチャ設計と実装、運用をリードします。 ●想定される開発テーマ: ・マルチプロダクト化に対応した認証・認可・SSO・ユーザー管理などの認証認可基盤 ・複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピングの機構や契約管理、フィーチャー制御といった機能制御基盤 ・外部サービスとセキュアに連携するための M2M認証・認可、リミット制御、IP アドレス制限などの連携基盤 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務 ●技術スタック/ツール アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog AIツール: Claude Code / Codex / Gemini コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion

期待する役割 事業横断での全社AX/DX推進をリードしていただきます。 ●AI活用による事業変革の推進 ・AIを核とした既存事業の再構築、新規事業創出の企画・実行 ●全社横断プロジェクトのリード ・経営層・事業部門・エンジニアを巻き込み、部門横断的なAI活用プロジェクトを推進 ●戦略立案と実行 ・AI活用戦略の策定から、データ基盤構築、AIエージェント導入まで一貫してリード ●業務自律化の実現 ・AIエージェントによる業務プロセスの自動化・自律化を推進し、生産性・実績UPを実現 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●AI活用戦略の立案・推進 ・経営層と連携し、AI活用による事業変革戦略を策定 ・既存事業の課題分析とAI活用による解決策の企画・実行 ・全社的なAI活用ロードマップの策定と進捗管理 ●AIエージェントによる業務自律化の推進 ・業務プロセス全体を俯瞰し、AI活用による自律化領域を特定 ・AIエージェントの企画・構築・導入を推進 ・全社AI内製化体制の構築とトレーニング実施 ●AIデータ基盤の設計・構築 ・データモデル設計とアーキテクチャ最適化 ・AIを最大に活かしたデータ連携基盤の構築推進 ・データ統合・クレンジング方針策定 ●データガバナンス・運用体制の構築 ・データ品質管理、セキュリティポリシーの策定 ・アクセス制御、監査ログ管理、バックアップ体制の確立 ・運用マニュアル整備とモニタリング体制の構築 チーム体制 AXDX担当:現在3名(コンサル含む)在籍しています。 AXDX推進PJ:事業含め約30名 ※AXDX担当は、事業メンバーを取りまとめ、推進していく役割を担います。 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

NOT A HOTELの建築部では自社設計プロダクトや社内設計業務の拡大を進めています。 それに伴い、外部の建築家に設計を依頼するだけでなく、自ら設計業務も行い、領域横断的に社内外のチームと連携し、デザイン面の取りまとめを行うといった意匠設計業務の重要度が増しています。 建築の設計業務に加えて、Webサイトに掲載するイメージパースやムービーのディレクション業務など、デザインに関する多方面の業務への理解とセンスの良さも兼ね備えた意匠設計者を募集します。 ●主な業務内容 ・自社開発プロダクトにおいて意匠設計業務を行い、チームとコミュニケーションを図りながらNOT A HOTELとして目指すべき建築のデザインを実現していただきます。 ・社外のクリエイターと協働し、専門的かつ複合的な視点をもってプロジェクトを進めていただきます。 ・3Dモデリング、レンダリングを用いたデザイン検討をしていただきます。 ・自社開発プロダクトの設計、作図業務をしていただきます。 ・社内外のパートナーとの3Dパースや動画のディレクション業務をしていただきます。 ・NOT A HOTELメディア掲載に向けた撮影補助、現場立ち会いをしていただきます。

自社のクラウドプロダクトである、Cruise, Compass等における、技術選定、アーキテクチャ設計、開発業務のリード。 プロダクト企画部門やコンサルティング部門等との連携しプロダクトの技術的な方針、方向性を見定めます。 期待する事 ・プロダクト開発ロードマップの実行、実現 ・プロダクト企画への技術面からの貢献 ・担当領域において品質、スケジュール、生産性を保ち、プロダクトの確実なデリバリに貢献すること ・最終的な顧客にとっての価値の創出に貢献すること ・コンサルティング部門やグループ会社のメンバー、リソースも巻き込みながら、チームに貢献すること ・リーダーシップ、次世代リーダーの育成 特徴 ・お客様とは基本的に直接契約のため、ユーザーと近い距離感で現場にふれることができます ・Azureをはじめ多様な技術、ソリューションにふれることができます ・フラットで合理性を重んじる社風で、部門、立場を超えたコミュニケーションが推奨されています ・時価総額数千億-１兆円規模のエンタープライズ企業の要求に応えるセキュリティ、アーキテクチャ構築のノウハウ ・会計、事業管理、経営管理分野のドメイン知識 ・自らのアイデアを企画に反映させ、プロダクトを通じて世に出す機会 ・技術スタック 　Azure, C#, React, Data Factory, Quicksight, DevOps, Piplelineなど / Confuluence, Teams, Github Copilot 配属部門 プロダクト開発本部　プロダクト・エンジニアリング部

<期待する役割> ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。その後は、経営・CTO・各開発責任者と連携し、その時々で解決すべき「最も解きごたえのある壁」に向き合っていただきます。 <想定される業務例> ●戦略的プロダクト開発・刷新への参画 ・成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定からアーキテクチャの再設計、難易度の高い実装までを牽引する。 ●全社横断的な「技術的突破口」の作成 ・特定のチームだけでは解決できない共通基盤(認証、データ連携、CI/CD等)の課題に対し、全社最適なソリューションを構築・展開する。 ●技術的意思決定のリードと品質の担保 ・複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューや、セキュリティ・スケーラビリティ等の高い基準の策定と実行。 ●技術組織の成熟化への寄与 ・課題解決を通じて、次世代のリードエンジニアを育成し、組織全体の「壁を乗り越える力」を底上げする。 <開発環境> ●フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ●バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ●機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ●インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ●Event Bus:Cloud Pub/Sub ●DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ●Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ●API:GraphQL,REST,gRPC ●認証: Auth0 ●開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ●コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

新規クレジット商品立ち上げの基幹システム構築・導入プロジェクトに携わって頂きます。 顧客・PMとのコミュニケーションを取りながらの顧客ニーズの把握、要件定義/設計、実際のプロダクト開発を行っていただきます。 「アカウントエンジニア」として以下を担当して頂きます。 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」を顧客企業へ導入する際に、顧客とコミュニケーションを取りながらビジネス要件を理解し、PjM、PdMと協力してプロダクトの成長を考慮しながらの上流工程の要件定義、設計を行う。 ・スクラムチームに所属してのプロダクト開発を行う。 【開発環境】 Go gRPC+Connect TypeScript React Vue PostgreSQL (Aurora) Terraform Docker 【使用サービス】 GitHub GitHub Copilot Slack Amazon Web Services Google Workspace 1Password Kibela

今回は新規プロダクト「Xard(エクサード)」のソフトウェアエンジニア(バックエンド)としてプロダクト開発・企画をお任せします。 「Xard」は、企業が自社ブランドの「Visa・JCB」カードをスピーディかつローコストでバーチャル・リアルカード発行それぞれを可能にするプラットフォームサービスです。 カード発行、利用可否判定、利用履歴照会など、すべての取引をAPI化し、1つの仕組みでシームレスなサービス連携を実現しています。 当社はチームで年齢や経験に関わらず、技術力をベースにプロジェクトメンバー全員で意見を出し合いながら、 エンジニアそれぞれがフロントエンド〜バックエンドまでフルスタックに開発実務を担当しています。 【具体的には】 Xardの機能改善およびWebアプリケーション設計・開発・運用 仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー 機能開発における改善/技術提案 【技術スタック】 当社技術スタック一覧は以下よりご確認ください。 https://whatweuse.dev/company/infcurion 言語 └バックエンド　　　 :Go └フロントエンド　　 :Elm, React, TypeScript データベース　　　　 :MySQL, DynamoDB,S3 インフラ　　　　　　 :AWS 環境構築　　　　　　 :Terraform,Docker,AWS Fargate CI/CD　　　　　　　 :CircleCI ソースコード管理　　 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 　　:JIRA 情報共有ツール　　　 :Slack その他　　　　　　　 :Datadog

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのシニアソフトウェアエンジニアとして、事業・プロダクト上の課題を技術課題へ落とし込み、重要機能の開発とシステム全体の継続的な進化をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ・プロダクト戦略を踏まえた技術課題の整理、実現方針の策定 ・システム全体を見据えたアーキテクチャ、API、データモデルの設計・改善 ・重要度または難易度の高い機能の設計・実装および技術的なリード ・生成AIを活用した機能の技術検証、設計、プロダクト導入 ・性能、可用性、障害耐性、セキュリティ、監視・運用性を含む非機能要件の設計・改善 ・設計レビュー、コードレビュー、テスト戦略を通じた開発品質の向上 ●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。

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社として内側から支援し、クラウド / データ / AIを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出を実現します。 今回募集するソリューションアーキテクト(インフラアーキ)は、MUFGグループ各社に対してアーキテクチャの検討、企画・提案活動を行い、プロジェクトにおける技術リードを担当するポジションです。特に、組織内にAIツール / AIエージェント / LLMプロダクトを構築・展開するためのAIプラットフォームの全体設計を専門とします。また、AI / LLM領域に限らず、クラウドプラットフォーム全般の全体設計や個別プロダクトのクラウドアーキテクチャ策定も担当します。 ※異業界出身者歓迎(これまでのご経験をぜひ金融領域で活かしてください) 【職務内容】 ・AIプラットフォーム / クラウドインフラの全体設計を専門とするインフラアーキテクト ・要件が柔らかい構想段階からMUFGグループ各社・各部における検討に参画。ビジネス特性を踏まえたシステム要求・制約事項を整理(状況に応じて、JDDのDXコンサルタント等と協働) ・最新の技術動向を踏まえた初期的な全体アーキテクチャの策定・提案、開発規模見積による案件立ち上げの推進 ・金融グレードの統制・セキュリティ要件を満たすアーキテクチャを策定し、セキュリティ所管部等への技術面の説明責任も担う ・案件立ち上げ後はアーキテクトとして設計指針を策定、インフラエンジニア等とともにアーキテクチャの決定と実装をリード 【会社とメンバー】 Japan Digital Design(以下、JDD)は、MUFGグループ各社に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心・安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAIエージェントの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AIエージェントを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融業界の経験者に限らず、大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたスタートアップからも経験豊富な人材が集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、Tech PM、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の専門人材でプロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 【カルチャー】 ・フルフレックス・フルリモート可能な柔軟な働き方(地方からの勤務も可能ですが、対面が有効な場面ではJDDやMUFG各社のオフィスにスポットで出社することはあります) ・職種横断でプロダクトや業務課題に向き合うチーム開発文化 ・新しい技術を実際の金融業務・金融サービスに適用するチャレンジを歓迎 ・AI、クラウドなど先端領域に自由に触れながら実務で成長できるIT環境 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 【技術スタック】 クラウドインフラ/IaC ・Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure ・Databricks ・Terraform / AWS CDK コミュニケーションツール / 開発ツール / AIツール ・Slack / Microsoft 365 など ・GitHub Enterprise Cloud / JIRA / Confluence など ・Claude Enterprise(Claude Code)/ ChatGPT(Codex)など ※既存プロジェクトにおける主な利用技術だけを記載しており、プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します ※変更の範囲 業務:会社の定める業務

本ポジションは、AI関連プロジェクトの開発リードに加え、長年の運用で複雑化した既存システムの再構築を担っていただきます。 ・技術的負債の解消: 複雑化した「PROBASE」等の既存コードに対し、リバースエンジニアリングを厭わず、品質向上とアーキテクチャの再構築を主導します ・AIプロジェクトの推進: PKSHA社と取り組むAIマッチングシステムの追加機能開発において、設計から実装までを技術面で牽引します ・コード品質の担保: エンジニア組織を技術面で支え、メンバーのコードレビューや技術選定に責任を持ち、現場の迷いを解消する支柱となります ●AIマッチングシステムとは 顧客と当社営業との商談内容を文字起こしし、その内容を元に登録プロ人材の人選を最適かつスムーズに行えるAIマッチングシステムを構築しています。PoCを経て2025年9月より本格運用開始しているため、1→10に近いフェーズにおいて、ブラッシュアップや追加機能開発、AI技術を活かしたユーザー体験の向上に携わって頂きます。 ●PROBASEとは 2021年から運用しており、主に当社稼働のプロ人材の業務報告に利用されています。当社稼働のプロ人材の場合は、当社Salesforceとの情報連携も必要になっており、運用当時から改善が積み重なり、実装が複雑化してきております。 コードレベルでの技術負債の解消(リファクタリング)や、将来的な機能拡張を見据えた改善に携わって頂きます。 ●ミッション ・PKSHA社と取り組むAI関連プロジェクトをはじめとした、当社で開発するシステムを担当していただきます ・要求事項から技術的な検討事項を洗い出し、最適なソリューションを設計・実装する ・開発計画に基づき自ら手を動かしつつ、メンバーのタスク進捗や品質をマネジメントする ・計画工数の20%を改善に投資する文化を作り、中長期的なデリバリー効率を最大化させる ・上記のようにミッションが多岐に渡るため、優先度を付けて実現していく想定です ●開発環境 下記が現環境ですが、最適なものに変更していくことも選択肢となります。 ・基本MacBookを支給(希望制によってWindowsも選択可) ・サーバーサイド:PHP(Laravel) ・フロントエンド:jQuery, Vue.js ・DB:MySQL, Redis, Elasticsearchなどの全文検索エンジン ・インフラ:AWS, Google Cloud BigQuery ・開発ツール:GitHub ・コミュニケーションツール:Slack、MetaLife ●組織構成 同組織では現在3プロダクトを担当しており、事業責任者1名、PdM2名、エンジニア9名(うち業務委託6名)、カスタマーサクセス3名で構成しています。30代〜40代が中心となり中途社員が活躍する組織です。 現在は「個の集合体」ですが、シニアメンバーの参画により、各ユニットが自律して意思決定できる組織への変革を目指しています。 また、社内には別途、社内システムの保守/運用を担うコーポレートエンジニアチームがおります。 ●サーキュレーション 当社は企業が抱える様々な経営/事業課題に対して、プロ人材の経験・知見を活用した課題解決サービス「プロシェアリングコンサルティング」を展開しています。 2025年8月にPKSHA Technologyグループに参画し、AI技術に強い体制を整え、プロシェアリングコンサルティングの品質/生産性向上を目的に、同社とAIマッチングシステムの開発を進めています。

●職務概要 本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア」の募集です。フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。 PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。 ●開発規模 10～15名 ●具体的な業務内容 ・金融向け自社プロダクトの開発・技術リード ・Trust TLanPなどのプロダクト開発 ●自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://tlanp.jp/ ●技術スタック ・バックエンド ・TypeScript ・Python ・Node.js ・Webフロントエンド ・React ・Next.js ・Tailwind CSS ・インフラ・CI/CD ・Google Cloud ・Terraform ・GitHub Actions ・AI開発ツール ・Claude Code ・Codex ・コラボレーション ・Slack ・Jira ・Confluence ・GitHub Wiki ・Figma ※業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり

●組織について デジタルエンジニアリング事業本部 ソリューション推進部は、CAE・PLM・データ・AIを組み合わせ、製造業のエンジニアリング領域(特に設計開発領域)の変革を担う組織です。 設計知・解析知の活用とAI・データ連携により、顧客課題起点で設計品質と開発スピードを同時に引き上げる取り組みを行っています。 ●組織の業務・事例紹介 製造業の設計領域を中心に、AI・データ・シミュレーションを組み合わせた業務変革を推進しています。 主な取り組み例: ・データ管理システムとCAEの連携によるシミュレーションデータ管理 ・解析依頼の背景を明らかにするAIエージェント開発 ・CAE自動実行基盤とAIエージェントの連携による開発高速化 これらは、単なる業務効率化に留まらず、設計判断や意思決定の高度化を支える基盤構築へと発展しています。 ●職務内容・担当業務 生成AI(AIエージェント/RAG等)を活用し、製造業顧客の設計・開発プロセスを変革するソリューションの設計・実装を担います。 単なる開発ではなく、顧客の業務課題を踏まえた要件定義から始まり、顧客の持つ膨大なデータベース、自動化ワークフロー、そしてCAE(計算科学シミュレーション)ソフトを最新のAI技術(AIエージェント、MCP、RAG)と「接続」し業務を圧倒的に自動化・高度化するアーキテクチャの設計・実装までを担うポジションです。 具体的には: ・顧客課題の整理および要件定義(上流工程) ・AIエージェントを活用した業務自動化・高度化設計 ・PLM、CAE、各種データ基盤との連携アーキテクチャ設計 ・PoC(概念実証)による検証・改善 ・本番環境への実装および精度改善 ●開発環境・商材の説明 【技術スタック・開発環境】 主要言語: Python 開発支援: GitHub Copilot、Gemini、Copilot等のAIツールを活用可能 【扱う商材(連携対象)】 自動化プラットフォーム「pSeven Enterprise」 PLMソリューション「Aras Innovator」 主要なCAE(シミュレーション)ソフト 【案件工程(一気通貫で主導)】 要件定義・体験設計: 顧客の業務・システム環境を分析し、実装方針を策定 アーキテクチャ設計・PoC: ツール/データ連携の設計、AIロジックの迅速なプロトタイプ開発・検証 本実装・システム統合: Pythonによるエージェントの自律シナリオ実装、既存システム(pSeven等)との接続、運用に向けた精度チューニング ●役割・ポジション 製造業の設計・開発領域における AIソリューションの設計・実装を担うアーキテクト/エンジニア ●研修 ・プロジェクト参画を通じたOJT ・AI/クラウド/データ領域の技術習得機会 ・PoC形式での早期検証・実装経験 ※実案件に近い形で技術を習得できる環境です 【全社研修】 上記の他、各種技術研修、リーダーシップ・マネジメントスキル・ビジネススキル・語学教育・キャリア研修等200コース以上が毎年提供されており、スキルや役割・今後目指すキャリアに応じてご受講いただけます。 ●配属部署 製造事業グループ　デジタルエンジニアリング事業本部　ソリューション推進部

●ウェルスナビのID基盤開発で実現したいこと ～顧客体験の起点となり、マルチプロダクト成長を加速させる「技術的”要”」～ 「総合アドバイザリー・プラットフォーム(MAP)」構想の実現、そして三菱UFJ eスマート証券との統合や新デジタルバンクの立ち上げにおいて、あらゆるサービスの起点・基盤となるのが「ウェルスナビID」です。 単一サービスのための認証機能を超えて、グループ全体のマルチプロダクト展開および顧客体験(UX)の革新を強力に後押しする役割を担っています。 ① 境界のないシームレスな顧客体験(UX)の提供 資産運用、保険、証券取引、デジタルバンクなど、急速に拡大する多角的な金融サービスへ「ひとつのID」で安全かつシームレスにアクセスできる環境を構築します。複雑な金融手続きのハードルを下げ、直感的でストレスのないユーザー体験を実現します。 ② 顧客データプラットフォームの起点・拡張 「ウェルスナビID」は、横断的な顧客理解を深めるためのデータプラットフォームとしての起点でもあります。複数サービスにまたがるデータをID軸で安全に接続・統合することで、顧客一人ひとりのライフステージや志向性に合わせた「最適なお金の提案(パーソナライズ)」を可能にします。 ③ 統合・拡大に耐えうる高トラフィック&堅牢なセキュリティ基盤の確立 三菱UFJ eスマート証券との統合によるシステム・データ連携や、MUFGの6,000万人スケールへの対応、さらにパスキーをはじめとする最新認証技術の導入など、最高水準のセキュリティと拡張性を両立させた「社会的責任の大きい金融インフラの認証基盤」をゼロから設計・進化させていきます。 ▽参考記事 [【ID認証基盤のしごと】次なる展開「複数事業化」を導くには](https://note.com/wealthnavi_hr/n/n323875e0c7a0) ●チームのミッション 事業拡大に伴うマルチプロダクト化に加え、2027年度中の三菱UFJ eスマート証券との統合を予定しており、共通ID基盤「ウェルスナビID」が担う役割と責任の範囲は、現在急速な広がりを見せています。この経営における最重要課題を完遂すべく、2026年7月、ID基盤に特化した専門組織が新設されました。 当チームでは、Auth0やAWSといったモダンな技術を駆使し、多岐にわたる事業・サービス間のセキュアかつ円滑なID統合・データ連携を実現するアーキテクチャ設計、および既存システムの刷新(リアーキテクチャ)を強力に推進します。事業成長の根幹を支える技術基盤に対し、深い責任感を持って開発を主導いただけるメンバーを募集しています。 ※プロダクト概要は「事業概要」の欄をご参照ください。 ●期待する役割 新組織の技術リードとして、エンジニアリングマネージャー(チーム責任者)やPdMやプロダクト開発チームと密に連携しながら、ID基盤構築・保守・運用を牽引していただきます。 統合に伴う複数事業者・サービス間のID・データ連携といった大規模な技術的課題に対し、事業成長の根幹を支える技術的意思決定とアーキテクチャ設計を主導していただきます。経営上の重要ミッションに対して深い責任感を持ち、技術面からビジネスの拡大を強力に牽引いただくことを期待しています。 ●業務内容 ・Auth0を中心とした「ウェルスナビID」の機能拡張、および統合に伴う他社・周辺システム間での複雑なデータ連携アーキテクチャの設計・実装 ・パスキーをはじめとする最新の認証技術・セキュリティ動向のキャッチアップと技術検証・導入推進、および統合時における安全で円滑な顧客体験の実現 ・事業成長を技術面から牽引するリードメンバーとしての技術選定、コード品質の担保、開発プロセスのリード、およびエンジニアリング文化の構築 ●開発環境 ・開発言語/FW 　認証基盤: Auth0 　バックエンド: Java/Spring Boot 　フロントエンド: TypeScript/Node.js/React ・インフラ: AWS 　コンテナ環境: ECS 　モニタリング: Datadog 　DB: Aurora(MySQL) / DynamoDB ・コミュニケーション/ドキュメンテーション 　GitHub 　Slack 　Notion 　Google Docs ・生成AI 　Gemini 　Github Copilot 　Claude Code ▽参考記事 [複数事業を支える共通ID基盤の設計とデータ・ID連携のアーキテクチャ](https://www.docswell.com/s/WN_Tech-PR/KPG18L-2025-11-20-154347#p1)

<<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)