英語活用 バックエンドエンジニア（サーバーサイドエンジニア）の求人・転職情報

●部門(領域)の役割 Hondaのコネクテッドソリューション開発部門は、年間で世界3,000万人にも及ぶホンダのお客様に対してコネクテッドサービスの新価値サービスの提供を通し、「Hondaならではのモビリティの拡がりによる価値創造」を進めており、2030年までに車両と一体で実現するデジタルサービスプラットフォームを世界一の品質と効率でアジャイルに提供し続けることを実現すべく日々の開発に取り組んでおります。 その中で、当領域ではビジネス部門、車両開発部門、その他関連部門連携部門と連携し、最適な開発手法(WF / スクラム etc)を選択し、開発・運用を推進しております。 ●任せる業務の概要 Hondaの数百万台規模のコネクテッドサービス・デジタルサービスを支える大規模システムのバックエンドエンジニアとして、クラウド基盤・API・データ連携機能の開発/DevOpsをリードしていただきます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 ●具体的な想定業務 ・コネクテッドサービスを支えるバックエンドシステムの設計・開発・運用 ・車両データとリアルタイムで連携するクラウド基盤およびAPIの開発 ・モバイルアプリや外部サービスと連携するデータ処理・連携機能の実装 ・大規模データ・高トラフィック環境におけるパフォーマンス最適化および可用性向上 ●期待する役割 単なる実装にとどまらず、設計・開発・運用まで一貫して関与し、DevOpsの考え方に基づいた継続的なサービス改善と価値提供の最大化を担っていただくことを期待します。 ●キャリアパス 現場のエンジニアとして経験を積んだ後、スペシャリストもしくはマネージャーとしてキャリアアップが可能です。 ●使用ツール/開発言語など ・量産環境:AWS、Google Cloud ・使用ツール:Jira/Confluence,Teams,Slack、各種AI、CICD、VSCode

●主な業務内容(一例) ・テクニカルプロジェクトマネジメント ・仕様策定スケジュール管理、進捗管理 ・仕様調整用のドキュメント作成 ・フロントエンド開発 ・バックエンド開発 ※ご経験や適性をもとに、参画ポジションをご提案させていただきます 貴方の英語スキルを生かし、自動車業界でのグローバルなキャリアを築くチャンスがあります! 大手完成車メーカーは、次世代のメーター、HUD、IVIといった車載情報機器のソフトウェア開発だけでなく、組み込まれるハードウェア自体の開発も更なる進化が必要になります。 当社でのプライム案件の業務を通じて車載システムの最新技術に触れることができ、次世代の完成車を開発するやりがいと社会への貢献感を感じ、スキルアップが望めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 雇い入れ直後:システムエンジニア業務 変更の範囲:本人の適性により当社業務全般に変更の可能性がございます。

組織としての担当業務 SREチームのエンジニアとしてWorld Wideで24時間365日利用されているソニー製品向けの各種クラウドサービスのサービス品質向上、安定稼働のための施策の導入、運用監視などを担当していただきます。 既存サービスの改善だけでなく、新サービスの開発時にはソニー内の各部署と連携してSLOを定義したり、CI/CD環境や社内向け検証環境の構築など、組織全体を見て生産性や品質向上に必要な活動を行います。 豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、クラウドの長所を生かし新しいサービスを次々を生み出すことができる仕組みを整えていきましょう。 担当予定の業務内容 ・AWSを活用したクラウドサービスの運用改善・品質向上。OAuth2.0準拠の認証システム、IoT基盤、GraphQLを使ったデータ配信やフロントエンド開発を伴うコンテンツ配信サービスなどを予定。 ・SLOの定義や運用状況の可視化といった新規システム開発時の立ち上げサポート ・サーバーだけでなく、各ソニーデバイス、AndroidやiOSなどのスマホアプリも含めた開発のための仕組みや顧客価値早期確認のための検証環境の開発・運用 ・より少人数で運用可能な仕組みへの継続改善活動 ・ リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

●担当予定の業務内容 以下の領域のいずれか、またはそれらを組み合わせた開発に携わっていただきます。 3DCG/XR領域における差異化技術の開発・統合に加え、最新のSaaS技術やベストプラクティスの導入・適用など、一連のSaaSプロダクト開発を担当することができます。 ①空間コンテンツ制作向けクラウドサービスの開発 ②クラウド基盤ソフトウェアの開発 ③クラウドサービスと連携するPCソフトウェアの開発 ●開発環境 言語:TypeScript、Python、C++、C# フレームワーク:React, Unreal, Unity クラウド環境:Azure, AWS ※本求人はジェネラル・エンプロイメント・コントラクト社員での採用となるため将来的に別の職務領域や技術領域に異動の可能性がございます。 合わせて、全国の支社、工場、営業所への転勤可能性がございます。

世界中で利用されている何千万台という様々なソニー製品・アプリ・サービスから来る一日何億以上のビッグデータを活用し、それを新たな顧客価値に変えていく非常に重要な業務です。 また、デバイスやアプリとの連携が多いのも特徴で、クラウド側だけではなく、エッジとクラウドの連携も求められる、難易度の高い業務となっています。 また、最近では生成AIの発展もあり、データ・AI・生成AIと、クラウド・エッジを組み合わせた形での継続的な新しい技術の習得も必要な領域です。 組織文化としては、技術的に強い興味を持っているエンジニアが多く、最新技術の情報共有は勿論のこと、最新技術を用いたプロトタイプの作成や、実際の設計にいち早く適用する、といった活動も活発に行われています。 テレワーク・出社も比較的自由に選ぶことが出来、自由度の高い職場です。 我々の目指すところは、ソフトだけでもハードだけでも実現できない、ソフトとハード、それぞれの技術を高いレベルで組み合わせて初めて実現できる最高の顧客体験の提供です! 豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、ソニーの新しい顧客体験をぜひ一緒に創っていきましょう! 想定ポジション 担当者もしくはリーダーの役割を担って頂きます。(希望・スキルに応じて相談) 業務内容 ●組織としての担当業務 私たちの組織では、様々なソニー製品(TV・オーディオ・カメラ・Xperiaなど)やアプリ・サービス(Headphones Connect, BRAVIA Connect, Creators Cloudなど)のログデータを収集しています。これらのログを用いて新しい価値を提案し、実現していく業務です。例えば、パーソナライズした顧客体験を提供したり、新たな外部データを導入し、それと組み合わせることで新たな価値を提供する、といったことを行っています。 全世界の様々なソニー製品・アプリ・サービスからのビッグデータを中心として様々なデータを活用し、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう! ●担当予定の業務 ・ソニー製品・アプリ・サービスにおけるデータ・AI/ML・LLM(生成AI)を用いた新規価値提案と設計・実装業務(既に提案済みのものも含む) ・MLOps/LLMOpsを円滑にまわすための仕組み作り ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

組織としての担当業務 TV、オーディオ製品、カメラといったソニー製品向けに提供する各種クラウドサービスの設計や開発を担当していただきます。具体的には、ユーザー認証・認可、データ配信、課金・決済といった横断的に利用されるベースとなる機能を提供する基盤の設計開発をしています。また、既存のシステムを開発運用するだけでなく、国内外の関係者と連携しながら新規システムを設計したり、様々なサービスや協業サプライヤから収集される膨大なデータを用いて新たなサービスを創出するための検討も行っていただきます。豊富な経験と知識を持ったメンバと共に、ソニーの新しい顧客体験を一緒に創っていきましょう。 担当予定の業務内容 ・AWSを活用したソニー製品と連携するクラウドサービスの設計・開発、および運用業務。OAuth2.0準拠の認証システム、GraphQLを使ったデータ配信やフロントエンド開発を伴うコンテンツ配信サービスを予定。 ・リーダー職の場合は、国内外の関係者との技術検討、チームリーディング業務を含む

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融第一システム事業部 金融システム第二本部　第一部 【配属組織について(概要・ミッション)】 ・金融分野、主にメガバンクの市場系業務領域のアプリケーション開発および基盤構築をミッションとする ・担当するシステムはメガバンク市場系領域(為替取引が主)であり、顧客の収益基盤であるとともに、経済活動を支える責任重大なシステムであり、日本の経済インフラを支えるやりがいを感じることができる。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ・メガバンク市場系業務のアプリケーション開発 ・Webアプリケーション開発PF(Nexacro)、ノンコーディング開発(WebPerformer) 【職務概要】 ・金融分野、主にメガバンクの市場系システム更改プロジェクトにおいて、アプリケーション開発のチームリーダーとしてチームをまとめる責任のあるポジションを担って頂きます。 【職務詳細】 ・顧客向けのシステム開発及びプロジェクト管理(社員のみならず開発パートナーの取り纏めも含む) ・開発、品質、コストの計画、管理、実行 ・顧客折衝や日立グループ内の各種調整 【働く環境】 ・配属組織/チーム:10～50名のチーム、30代後半が中心 組織構成として、女性や外国籍の方も複数おり、ダイバーシティに富んだ組織です。 ・働き方:在宅勤務可、ただし、取り扱いデータのセキュリティの関係上、出勤がメインとなります。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。 予めご了承ください。

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(インフラ制御システム) 発電・送変電制御システム本部　原子力制御システム設計部 【配属組織について(概要・ミッション)】 原子力制御システム設計部では、日立ハイテクが納める粒子線がん治療装置のうち、本体装置の各種機器(加速器や治療室システムなど)を制御、監視するためのシステムの設計、製作を担当しています。 患者さんや病院スタッフによりそった安全、安心に使える制御システムを提供し、社会に貢献することが我々のミッションです。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 粒子線治療装置は放射線治療装置の一種であり、腫瘍へ集中的に放射線を照射して治療を行うことで正常細胞への影響が少なく、外科手術や化学療法に比べて治療に伴う痛みがほとんどないなど、患者さんへの負担が少ないことが特徴です。 ・製品URL: 日立ハイテク　粒子線治療システム https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/products/healthcare/treatment/pbt/ 【職務概要】 粒子線がん治療装置のうち、全体を統括する制御システム設計を担っていただきます。(開発言語:C系言語(C言語、C++、C#)) グループ会社である日立ハイテク社が受注した案件に対して、制御システム設計～製作～納入までのプロジェクト遂行・管理をお任せします。 【職務詳細】 ・顧客ニーズに合った製品の検討、提案書作成の実施。 ・粒子線治療装置向け制御システムへの要求仕様を纏める設計仕様書等、技術文書の作成。 ・設計仕様を満足するソフトウェアの開発。(要件定義、設計書作成、プログラミング、テスト) ・顧客施設でのシステムテストの計画、実行。 ・稼働中施設の制御システムの保守、エンハンス対応。 【働く環境】 大みか事業所: 日本初、世界の先進工場に選出された「大みか事業所」 https://www.hitachi.co.jp/products/it/control_sys/omika/index.html https://deh.hitachi.co.jp/_ct/17476915 チーム: 原子力制御システム設計部のPBT(Particle Beam Therapy:粒子線治療)グループへ配属となります。Gr全体で12名が在籍し、20～50代まで様々な年齢層の方々が共に働いています。 働き方: 各人のご都合に合わせ、在宅勤務が可能(出社頻度は要相談)、顧客施設への国内出張/海外出張も有ります。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

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

PoCから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、PoC後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 具体的な業務内容 ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 ・システム開発エンジニアチームの組織拡大に必要な活動全般(部内への定期的な技術発信活動、メンバー育成活動など) 技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) 社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 ● 業務の変更範囲:なし

●募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

【配属組織名】 研究開発グループ デジタルサービス研究統括本部　サービスシステムイノベーションセンタ　DXエンジニアリング研究部 【配属組織について(概要・ミッション等)】 ミッション:社会イノベーション事業をシステム技術でリードし、社会・環境・経済価値を提供する 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 産業、流通、自動車、鉄道、医用機器、エレベーター、ストレージ、AI活用デジタルソリューション、金融システム、官庁・自治体システムなど、日立グループのソリューション・サービスを支える様々なシステムを対象に、その高機能化、高品質化などの研究開発に携わることができます。 https://hitachi-dx-engineering-research.github.io/ 【職務概要】 ソフトウェア工学の知見に基づき、日立グループの事業分野における革新を主導するための、研究開発全般を担い、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、業務の取り纏め者として、社内の関係者との関係を構築し、社内外の学習機会を活用するとともに、自身の経験や先行研究から積極的に学習していただき、自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す仕事です。 産業、流通、自動車、鉄道、医用機器、エレベーター、ストレージ、AI活用デジタルソリューション、金融システム、官庁・自治体システムなどに求められる、先端ソフトウェア・システムを強化する研究開発を担当頂きます。 技術開発戦略の策定、プロトタイピングを通じた技術開発活動、知財創生活動、学会活動を通じた社会への成果の還元など、幅広い活動の一部または全部に関わることができます。 【職務詳細】 ・「デジタルトランスフォーメーション」を実現するための最新のITシステム開発手法の研究開発 ・信頼性の高い高品質なAIや、AIを使ったシステムを開発するための技術の研究開発 ・ビッグデータやAIを駆使した最先端のソフトウェア開発技術の研究開発 ・セーフティ・クリティカルなシステムを開発するための効率的なプロセスと方法の研究開発 (研究テーマ例)協創型アジャイル開発手法、DevOps、クラウドシフト、開発プロジェクトリスク検知、プログラム自動修正、テスト自動生成/自動実行、AIソフトウェアのテスト・検証、プロセスマイニング、組込みシステム性能検証、開発KPI間の因果関係分析、モデルベース開発(Model Based Systems Engineering)、高安全システム開発(安全リスク分析、機能安全)、組込みソフトウェア実装技術、Over The Air技術、自動運転ソフトウェア、VRによるソフト構造可視化、量子ソフトウェア開発環境 【働く環境】 ・配属組織/チーム:10～15人程度の研究ユニットの中で、2～3人程度のチームを構成して各テーマについて研究開発を行います。 ・働き方:コロナ下では在宅勤務をベースに、必要に応じて出社、出張などを行います。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

評価システム製品本部 評価ソフトウェア設計部 にて半導体用計測・検査装置のFA(Factory Automation)通信ソフトウェア開発をご担当いただきます。 装置をオートメーションで運用するためSEMI規格に準じた顧客ホストコンピュータとの通信ソフトウェア開発(SECS/GEM/GEM300)、がメイン業務となります。 FA(Factory Automation)通信ソフトウェア開発者としてご入社頂き、ご経験・スキルに応じて、お任せする領域や担当プロジェクトを決定いたします。 FA(FactoryAutomation)通信ソフトウェア開発をメインで行うチームは計測装置をメインにしたチームと検査装置をメインにしたチームの2チームございます。 一方で、いずれの製品もラインナップが多岐に渡るため、横断的に製品プロジェクトにジョインし、複数の開発プロジェクトをご担当いただきます。 ●開発環境 言語: C、C++ 環境: Linux ①当部署は評価システム製品のソフトウェア設計・開発を担っている部署です。 製品ごとにチームに分かれており、要件定義～コーディング、テストまでのソフトウェア開発の全工程を担っております。製品、チームによって異なりますが、詳細設計～プログラミング～テストまでは、社外のソフトウェア開発請負会社に依頼する場合があります。 ②ソフトウェアエンジニアとして、1製品の全工程に携わり、他組織(光学設計、機械設計、電気設計などのハードウェア設計)部隊と協働し製品を開発したり、顧客や顧客先に製品を導入・据付・アフターサービスをする部隊から、実際に現場で使用された際のフィードバックを受けたりできるので、ものづくりの醍醐味を感じることが出来ます。 また、当部署では多岐に渡る製品を担当している為、他製品へチャレンジする機会もございます。 ③海外出張:アメリカ・韓国・台湾・ヨーロッパ 人により海外出張の回数は異なりますが、顧客との仕様打合せ等での出張機会も多く、ワールドワイドで活躍が可能です。 規格を英語で読むなど英語を使うシーンが日常的にございますので語学力を活かしたい/向上させたい方には最適な環境です。 ④評価ソフトウェア設計部は若手～ベテランまで在籍しており、お互いの技術を学びあう機会もございます。 製品によりますが、1チーム5名前後～20名越えとプロジェクトとしても様々な構成がございます。様々なプロジェクトを経験して知識・スキルの幅を広げるだけでなく、ロールモデルも多くいるためソフトウェアエンジニアとしてキャリアを構築したい方には最適な環境です。 【変更の範囲】会社の定める業務 キャリアパスについて ●当部署の中で、製品や工程が複数あるので、組織内でもエンジニアとしてスキルアップ頂ける環境がございます。 どのようなキャリアをご希望されるか次第なものの、現在、当部署では常時2、3名がアメリカの関連会社に出向しており、海外の関連会社への出向やメイン顧客である韓国と台湾への出張など、海外経験を積む機会もございます。 ●キャリア入社者向け育成プログラム、階層別研修、集合研修、外部講座受講による自己開発(費用会社負担)など、日立ハイテクには多種多様な教育・育成支援制度が設けられています。 働き方 ●入社後すぐは業務を覚えていただくために、基本的出社をしていただきますが、後々は在宅勤務と出社勤務、ハイブリットに使い分けて業務していただくことも可能です。 ●残業時間は部内平均で20～25時間程度と比較的少なく、ワークライフバランスの取りやすい環境です。

評価システム製品本部①評価ソフトウェア設計部 または ②評価制御システム設計部において電子線装置のソフトウェア開発をご担当いただきます。 ご経験・スキル・希望に応じて配属先及び業務内容を決定致します。 ①評価ソフトウェア設計部は、評価システム製品のソフトウェア開発を担う部隊です。 ②評価制御システム設計部は、評価システム製品の電気設計を担う部隊です。 今回、ハードとソフトウェアを担う制御のエンジニアを募集しております。 両部は開発・設計で協働をしており、特に制御に関わる電子線装置の開発、設計では協働して業務を行っております。 回路とソフトウェアの知見がある方を求めており、所属については、勤務地含め相談の上、決定したいと思っております。 ●開発環境 ・言語: C、C++ ・環境: Linux、VxWorks、T-Kernel、MATLAB、Simulink ●詳細 <①評価ソフトウェア設計部について> ・当部署は評価システム製品のソフトウェア設計・開発を担っている部署です。 製品ごとにチームに分かれており、要件定義～コーディング、テストまでのソフトウェア開発の全工程を担っております。 製品、チームによって異なりますが、詳細設計～プログラミング～テストまでは、社外のソフトウェア開発請負会社に依頼する場合があります。 ・ソフトウェアエンジニアとして、1製品の全工程に携わり、他組織(光学設計、機械設計、電気設計などのハードウェア設計)部隊と協働し製品を開発したり、顧客や顧客先に製品を導入・据付・アフターサービスをする部隊から、実際に現場で使用された際のフィードバックを受けたりできるので、ものづくりの醍醐味を感じることが出来ます。 また、当部署では多岐に渡る製品を担当している為、他製品へチャレンジする機会もございます。 ・当部署は若手～ベテランまで在籍しており、お互いの技術を学びあう機会もございます。 製品によりますが、1チーム5名前後～20名越えとプロジェクトとしても様々な構成がございます。ソフトウェアエンジニアとしてキャリアを構築したい方には最適な環境です。 <②評価制御システム設計部について> ・全体で約50名の部署で、電子線装置グループ(20名)、光学装置グループ(10名)、共通技術グループ(20名)の3グループに分かれています。半導体評価装置(電子線装置)の電気設計を担っています。 1～2つの製品を担当いただき、装置自体の開発、生産設計などを行います。同じ装置でも顧客によって仕様が大幅に異なるため、顧客仕様に合わせた開発が求められます。 ・担当いただく製品は電子線を使った製品のため、アナログ回路設計をベースとしつつ、電子ビームの制御についても業務の中で習得いただきます。特に電子線装置ではハードとソフトを担う制御のエンジニアが必要であり、電気エンジニアとソフトウェアエンジニアの両側面を担える方を募集しております。 【変更の範囲】会社の定める業務 ●働き方 入社後すぐは業務を覚えていただくために、基本的出社をしていただきますが、後々は在宅勤務と出社勤務、ハイブリットに使い分けて業務していただくことも可能です。 那珂地区マリンサイトが拠点ですが、晴海(東京)にも拠点がございます。実際に顧客先に訪問しての業務をメインでお任せする場合は、国内外に顧客先があるので、出張しやすい晴海の所属を検討しております。 ソフトウェアエンジニアとして、まだキャリアが浅い方は、一時的に実際の製造拠点である那珂地区マリンサイトで当社製品を学んで頂くことを想定しております。 ご経験・スキル・希望に応じて配属拠点は決定したいと思っております。 キャリアパスについて ●評価ソフトウェア設計部の中で、製品や工程が複数あるので、組織内でもエンジニアとしてスキルアップ頂ける環境がございます。 どのようなキャリアをご希望されるか次第なものの、現在、当部署では常時2、3名がアメリカの関連会社に出向しており、海外の関連会社への出向やメイン顧客である韓国と台湾への出張など、海外経験を積む機会もございます。 ●評価制御システム設計部ではハードとソフトの両側面を持ったエンジニアとして専門性を高め、部を横断して活躍頂けます。 ●キャリア入社者向け育成プログラム、階層別研修、集合研修、外部講座受講による自己開発(費用会社負担)など、日立ハイテクには多種多様な教育・育成支援制度が設けられています。

アフター事業統括部は、全社横断の保守戦略機能組織であり、各事業モデルの根幹であるアフタービジネスの収益向上、保守品質担保をミッションとしています。 近年の外部環境の変化(原材料費・人件費の高騰、ワークスタイル変化による印刷ボリューム減少、生産労働人口の減少)、および内部要因(機器品質、設置機器の稼働状況、保守作業員のスキル差)を多角的に捉え、品質とコストの最適バランスを実現するマネジメントが必要とされています。 こうした課題に対し、当部門ではAIなどの先進技術を活用し、全世界のエンジニアが効率的かつ高品質に保守業務を遂行できるサービス基盤の構築・展開を推進しています。 本システムは、経験の浅いエンジニアでも高度な対応が可能となるよう、トラブル解決支援やナレッジ活用を通じてスキルを補完するとともに、個々のエンジニアの技術力向上を支援することを目的としています。 また、海外市場拡大(海外新規市場や代理店展開等)に伴い、均質かつ高品質なサービス提供を支える基盤として、その重要性は一層高まっています。 ●AI等の最先端技術を活用した全世界のエンジニアの複合機/プリンタの保守効率化を支援するシステムの企画・構築・運用に従事いただききます。 ・複合機/プリンタの保守業務プロセス改革を目的とした、システムの企画・立案 ・経験の浅いエンジニアでも迅速かつ適切な対応が可能となる支援機能(ナレッジ活用、AI診断支援等)の設計 ・各部門や協力会社との協業を含めたシステム構築におけるプロジェクト管理 ・システムにおける技術検証、推進、導入、運用 ・国内外の関連会社/代理店へのシステム展開と課題抽出・改善活動の実施

●業務の概要 本ポジションでは、アプリケーションのサーバーサイド開発をリードしていただきます。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) ・Finatext Advisory Assist シリーズ 　金融アドバイザーの提案活動を支援する、生成AI搭載型のアシストツールです。 　顧客情報や保険ニーズをもとに、提案資料の自動生成・情報要約・営業ナレッジの活用などを支援しています。 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・MCPass(新規立ち上げ) 　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。 　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ 　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast 　https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 ・Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム) 　企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト。 　チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 　MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 　https://finatext.com/finstage/cowork ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。 　https://nowcast.co.jp/news/20250205/ ・「DataLens店舗開発」 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ・「DataLensオフィス営業」 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ③投資分析に特化した分析用のWEBアプリケーション (Financial Reserch Unit) 弊社では、POSデータやクレジットカードなどを用いた投資分析サービスを、国内外の機関投資家に展開しています。 上記の決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら分析業務をサポートするアプリケーションの開発を行います。 ④法人データ活用基盤・データ販売デリバリー (Data Holder Unit) 弊社が保有する、国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタを軸としたデータの価値を顧客に届けるためのデリバリー基盤およびAPIの開発をリードしていただきます。 既存の法人マスタに、顧客が持つデータや3rdパーティデータを統合(名寄せ)し、高度な分析を可能にするソリューションの提供と、その基盤の汎用化を推進します。 ・「DataLinc」 　ナウキャスト、法人データを名寄せして外部データと統合し、営業活動や与信管理を高度化するDaaS「DataLinc」の提供を開始 　https://nowcast.co.jp/news/20260202/ 【具体的な業務内容】 ・プロダクト企画、設計、開発、運用 ・システム改善のための関係者へのヒアリングから改善提案 ・必要に応じてインフラ改善、データのパイプライン整備や連携の改善 ●社員インタビュー ・「DataLens店舗開発」が特許を取得 ──AIで店舗出店の常識を変える挑戦の裏側 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ・少人数チームでAIと最新技術を駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創るソフトウェアエンジニアの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako ●使用技術 Python、Go(echo)、Airflow、Snowflake、Amazon Web Services、Terraform、Docker、MySQL (Aurora)、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

・プロダクト基幹機能のアーキテクチャ設計 ・システム設計 ・フロントエンド及びサーバーサイド実装 ・自動テスト設計/実装 etc 【使用技術】 Go gRPC+Connect TypeScript React Vue PostgreSQL (Aurora) Terraform Docker 【使用サービス】 GitHub GitHub Copilot Slack Amazon Web Services Datadog Google Workspace 1Password Kibela

●ポジションの概要 バックエンドエンジニアとしてInspireを用いてデジタル保険に関連するシステム開発を行っていただくポジションです。Inspireは双方向型のプラットフォームであるため、保険会社向けの開発、Inspireのコアシステム開発、事業会社向けの組み込み型保険開発など、幅広い開発に携わることが可能です。 ●業務内容 ・プロダクトの要件定義/仕様作成/工数見積 ・システム設計 ・サーバーサイド実装 ・テスト設計/実装 ・AWS上でのTerraformを用いたインフラの構築・保守

・プロダクトの要件定義/仕様作成/工数見積 ・システム設計 ・サーバーサイド実装 ・テスト設計/実装 ・AWS上でのTerraformを用いたインフラの構築・保守 ・コードレビュー ●開発環境 Amazon Web Services Terraform Docker Go Kotlin(Spring Boot) MySQL (Aurora) ●開発組織 ・裁量権と自由度が高い ・開発関連の情報がオープン、他のチームのコードや設計資料などは原則自由に見ることができる ・主体性の高いメンバーが多い ・技術に関する議論が活発。議論にオープンなカルチャーがあり、シビアな議論になってもネガティブな雰囲気にならない、コードレビューが盛んに行われる

●業務内容 ・金融サービスのシステム開発のプロジェクトに要件定義からリリースまでビジネス要件を理解し、上流工程の設計から複数の実現方法のメリット・デメリットをロジカルに整理した上で、適切なアーキテクチャーや技術選択、コードレビューや品質管理等、開発に関わる調整、実装等 ・顧客の要件のヒアリング、技術サポート、実現性への調査、ドキュメント作成 ・サービスのリリース後は、システムの運用保守や顧客やパートナーからの技術的な問い合わせに対応 ●開発組織の特徴 ・若手のメンバーにも大きな裁量権と責任が与えられる。 ・テックリードによる1on1やコードレビュー。 ・開発関連の情報がオープン、他のチームのコードや設計資料などは原則自由に見ることができる ・技術に関する議論が活発。議論にオープンなカルチャーがあり、シビアな議論になってもネガティブな雰囲気にならない。 ・少数精鋭の能力密度の高いチーム。個人が尊重される。 【開発環境】 Amazon Web Services Terraform Docker Go MySQL (Aurora)

●具体的な業務内容 ・金融インフラ(証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」/ 保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」/ クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」)もしくは生成AI×データ活用のSaaSプロダクト(投資・不動産・業務支援領域)でのサーバー/インフラサイドの開発 ・上記プラットフォーム上に乗せるアプリのサーバー/インフラサイドの仕様設計、開発、運用・保守 ●開発チームについて ・https://finatext.notion.site/finatext/Finatext-cd4ff36fb8bd4aa78a7835565c655396 ●使用技術 Amazon Web Services Google Cloud Microsoft Azure Terraform Docker Alpine Linux, Amazon Linux Go / Python MySQL (Aurora) Airflow Snowflake OpenAI API ●使用サービス Google Workspace Slack Kibela 1Password GitHub Bitrise Backlog Datadog Opsgenie

コマーシャルペイメント統括部の商品の開発の職務に取り組んでいただきます。 具体的には、後述の「CAFIS」に接続するための、加盟店向け決済ゲートウェイシステム(決済の中継システム)の開発となります。 営業担当とともに、加盟店の声を聞きながら、ゲートウェイシステムの機能追加を行います。(クラウド基盤を利用) 接続加盟店には海外加盟店も含まれるため、英語によるコミュニケーションを行う場合もあります。 加盟店では、その販売方法がコロナで大きく変化しています。今までは、対面POSの1種類だけでしたが、セルフPOSや、カートPOS、お客様のスマホがPOSになるスマホオーダーなど、多様化が進んでおり、決済提案も単純に端末を販売するだけではなくなっています。加盟店のニーズに合わせ、ソリューションを改善する必要があります。それら加盟店のニーズに合わせシステム開発をいただく職務となります。 組織情報 カード＆ペイメント事業部コマーシャルペイメント統括部が今回の募集元です。カード＆ペイメント事業部は「CAFIS」という自社サービスを有しており、今後さらなるサービスの拡充をミッションとしています。 本統括部は、リアルの加盟店向けのプロダクトを統括しており、決済手段や購買手法が多様化による顧客課題の解決や新しい価値提供を目指します。

●キャッシュレス化・デジタル化を更に推進し、消費者の購買体験の向上と加盟店・クレジットカード会社・金融機関等のペイメントプレイヤの事業変革に貢献するデジタルプロダクトを企画・開発・運用することがミッションです。 ●多くのペイメントプレイヤが抱える事業課題に対して、決済や顧客業務に対する豊富なノウハウとデジタルテクノロジーを組み合わせつつ、新たな価値を提供するプロダクトの開発を、開発リーダとして主導的な立場で推進いただけるペイメント領域の開発技術者・経験者を募集します。 ●入社後は、以下のような業務に取り組んでいただきます。 ・新規プロダクトの企画・開発・運用 ・提供中サービスの開発・運用、顧客向けサービス提供業務 組織情報 加盟店(小売・流通・サービス・中央省庁 等)に対し、決済代行サービスの提供と決済を中心とした新たなビジネスの創出・拡大をミッションとする。

弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、 日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンス の掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションでは、「Bluefield Cloud」及び関連する新規サービスの設計、開発、運用全般を担当していただきます。具体的には以下の業務を含みますが、ご経験や志向に応じてお任せする範囲を決定します。 ●主な業務内容 ・新機能の要件定義、設計、実装、テスト、リリース ・既存機能の改善、パフォーマンスチューニング、技術的負債の解消 ・スケーラビリティと信頼性を考慮したアーキテクチャ設計改善 ・クラウドインフラ(Microsoft Azure)の構築、運用、最適化 ・開発プロセスの改善、自動化の推進チームメンバーの技術サポート、コードレビュー

HENNGEのクラウド型メール配信サービス「Customers Mail Cloud」の開発チームにおいて、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクト開発に携わります。 当チームでは、Claude Code等のAIコーディングエージェントを活用により設計ドキュメントとコードAIを生成し、エンジニアは開発対象となるシステムの設計と品質検証に集中する開発スタイルを採用しています。 プロダクトマネージャーの設計をもとに、AIが実装したシステムの動作検証と品質保証を主な業務とし、自らもAIを活用したシステム開発を担当します。 　　　 ●具体的には ・AIが実装したシステムの動作検証(受け入れテスト)の計画・実施 ・設計ドキュメント(markdown)に基づく、AIコーディングエージェントを利用した機能実装 ・テスト設計・テスト自動化の推進 ・プロダクトマネージャー・チームメンバーとの仕様確認・レビュー ・Go / TypeScript / PostgreSQL / AWSを中心とした技術スタックでのSaaS開発 ●事業概要 インターネットでのやり取りが増える中、企業はメールで顧客とつながる機会が増えています。しかし、同時に悪質ななりすましメールによる被害(フィッシング詐欺やランサムウェア攻撃など)も増加し、社会問題になっています。 HENNGEのクラウド型メール配信サービス「Customers Mail Cloud」は、最新のメールセキュリティ技術である送信ドメイン認証に対応し、なりすましメール対策を強化することで、このような問題に取り組んでいます。安心してメールを使える環境を支える、社会貢献性の高いサービスを提供しています。 ※従事すべき業務の変更の範囲: 会社の裁量により、変更となる可能性があります。

●大規模システム開発 ・官公庁分野、自治体分野、社会保障分野の大規模システムの設計・構築 ●社会インフラのシステム開発 ・警察、道路等の社会基盤となるシステムの設計・構築 ●パブリックセーフティのアプリケーション開発 ・監視、ドローン、防災等と映像ソリューションを組合せ、空港・鉄道等幅広い業種顧客向けアプリケーションの設計・構築 これらMstepオーダのミッションクリティカルなシステムや、社会を支えるシステムの設計・構築において、日立Gr会社やパートナー会社の開発チームを束ねる開発リーダ/システムアーキテクトとして、お客様と直接やり取りをするSE部門と一体となって開発を取り纏めています。 日立の100年のモノづくりで培った「S(安全)>>Q(品質)>D(納期)>C(コスト)」を守るため、技術力・開発マネジメント力を活かし、全ての開発局面において安全性と品質管理を徹底しています。 これらMstepオーダのミッションクリティカルなシステムや、社会を支えるシステムの設計・構築において、日立Gr会社やパートナー会社の開発チームを束ねる開発リーダ/システムアーキテクトとして、お客様と直接やり取りをするフロント部門と一体となって開発を取り纏めています。 さらに、生成AIを活用したAI駆動型開発など、新たな開発スタイルの実践・展開を推進します。 日立の100年のモノづくりで培った「S(安全)>>Q(品質)>D(納期)>C(コスト)」を守るため、技術力・開発マネジメント力を活かし、全ての開発局面において安全性と品質管理を徹底しています。 【職務詳細】 ①プロジェクトの立ち上げ 以下業務を通して、お客様と直接やりとりをするSE部門を支援します。 ・開発規模/工数の見積 ・開発方式の策定 ・生成AIの活用検討 ②アプリケーションの要件定義・システム方式設計 ・要件を深堀り ・システム方式を設計 ・生成AIの活用範囲決定 ③設計・プログラミング・テスト ・アプリケーション方式設計/基本設計～詳細設計を実施 ・プログラミング/テストを取りまとめ ・成果物の品質評価 ④システム移行・運用 ・お客様の要件をもとに、移行設計/運用設計を実施 【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共システム開発統括本部 【想定ポジション】 主任クラス ※募集開始時の想定であり、選考を通じて決定の上、オファー時にご説明いたします。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●官公庁向け・自治体向けシステム開発 各種システムのアプリケーション開発を行うとともに、開発プロジェクトに対して、横断的な目線で生成AIを活用しながら、方式設計・基準書整備や開発手法整備を行っています。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて ・配属組織の人数規模: 社員:約100名 全体:約350～400名程度(協力会社メンバ含) ・プロジェクトの人数規模: 数名～数十名規模のプロジェクト ※複数の開発プロジェクトを対応しているため、プロジェクト規模で変動 ・年齢層: 20代～50代(30～40代が中心) ②働き方について ・プロジェクトで出社日を決めている。 (在宅勤務と併用) ・様々な顧客に対応するため、顧客先出張はプロジェクト状況に応じて有り。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。 予めご了承ください。

【主な業務内容】 フィリピンからの開発移管に伴う、コードベースの品質改善・バグ修正・リファクタリング PHP (Laravel) を用いたバックエンドの新規機能開発・APIバージョン管理 生成AIツール(GitHub Copilot, Cursor等)を活用した効率的な開発実践 プロダクトチームやCS(カスタマーサクセス)チームと連携した上流からの仕様検討 【開発環境・技術スタック】 フロントエンド:React, TypeScript(フロントエンドポジション必須) バックエンド:PHP, Laravel(バックエンドポジション必須) インフラ:AWS (EC2, Aurora など) その他: 生成AIツールの積極活用、GitHub、各種クラウドインフラ 【働き方】 ワークライフバランスの実現 フレックス勤務制度やハイブリッド勤務体制(リモート×出社)を導入 経験者がスムーズに立ち上がれる、オープンな情報共有とナレッジ環境 「助け合い」「情報共有」「ナレッジ活用」を重視し、一人で抱え込まずにキャッチアップできる環境 【キャリアパス】 個人の志向性に合わせた柔軟な評価・キャリア設計 MBO制度を導入しており、半年に一度の目標設定を行っています。会社の目指す方向性と個人のありたい姿から逆算し、今どのような挑戦やキャリアを重ねていくかを上長と相談しながら設定することで、一人ひとりの成長を伴走します。 「役割をゼロから創れる」立ち上げ初期ならではの裁量と柔軟性 現在は国内開発チームの立ち上げ初期フェーズだからこそ、決まった枠組みに縛られる必要はありません。ご自身の「やりたいこと」や「キャリアの志向性」に合わせて、役割を自ら創り、入っていくことが可能です。 〈描けるキャリア例〉 テックリード: アーキテクチャ選定や技術的課題の解決を牽引 EM / PL: チームビルディングや開発プロセスの構築・推進 PM・PMO: CSや事業側と深く連携し、プロダクトの企画・仕様検討からコミット 【入社後に期待すること】 ●入社直後〜3ヶ月: 既存コードの解読、バグ修正や小さな機能追加を通じてドメイン(アルムナイ領域)とコードベースの理解を深める。先輩エンジニアのサポートのもとで業務を進める。 ●半年後: 「詳細な要件定義から実装・テスト・リリースまでの一連のプロセスを1人で完遂できる」状態を目指す。

【主な業務内容】 ・オフィシャル・アルムナイの機能開発、運用保守、リファクタリング・バグ修正 ・日本国内チームへの移管に伴うコードベースの品質改善・開発プロセスの再構築 ・生成AI(GitHub Copilot等)を活用した開発スピード(D)・品質(Q)の向上施策 ・業務要件に基づいた技術的なアーキテクチャ選定・設計・実装・テスト ・プロダクトチームやCS(カスタマーサクセス)チームと連携した上流からの仕様検討 ・ジュニアエンジニアのフォロー・ナレッジ共有 ※ご志向に合わせたアサインや挑戦が可能です。 【開発環境・技術スタック】 ・フロントエンド: React, TypeScript ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ:AWS (EC2, Aurora など) ・その他: 生成AIツールの積極活用、GitHub、各種クラウドインフラ ※上記スタックの経験年数や種類に強く固執せず、「課題に対して最適な技術を選択・適用できるか」を重視します。 【働き方】 ・ワークライフバランスの実現 フレックス勤務制度やハイブリッド勤務体制(リモート×出社)を導入 ・経験者がスムーズに立ち上がれる、オープンな情報共有とナレッジ環境 「助け合い」「情報共有」「ナレッジ活用」を重視し、一人で抱え込まずにキャッチアップできる環境 【キャリアパス】 ・個人の志向性に合わせた柔軟な評価・キャリア設計 MBO制度を導入しており、半年に一度の目標設定を行っています。会社の目指す方向性と個人のありたい姿から逆算し、今どのような挑戦やキャリアを重ねていくかを上長と相談しながら設定することで、一人ひとりの成長を伴走します。 ・「役割をゼロから創れる」立ち上げ初期ならではの裁量と柔軟性 現在は国内開発チームの立ち上げ初期フェーズだからこそ、決まった枠組みに縛られる必要はありません。ご自身の「やりたいこと」や「キャリアの志向性」に合わせて、役割を自ら創り、入っていくことが可能です。 〈描けるキャリア例〉 ・テックリード: アーキテクチャ選定や技術的課題の解決を牽引 ・EM / PL: チームビルディングや開発プロセスの構築・推進 ・PM・PMO: CSや事業側と深く連携し、プロダクトの企画・仕様検討からコミット 【入社後に期待すること】 ・入社直後〜3ヶ月: 不具合修正や小〜中規模開発を通じた、既存コード構造およびプロダクト(ドメイン)の理解 ・半年後: 中規模な機能開発において、要件の整理からリリースまでを自律的に完遂できる状態

(雇入れ直後) ・AI駆動開発におけるSkills、Harness等の開発標準・ベストプラクティスの策定・高度化、およびFDEとしての開発現場への導入・技術支援 ・AI駆動開発を実現するLLM、AIエージェント、MCP、ナレッジグラフ等を活用したアーキテクチャの設計・技術選定・導入 ・AI・先進技術に関する最新動向のリサーチ、技術検証・研究開発、PoCの実施、および実システム・開発現場への導入推進 ・AIエージェントを活用した業務課題の分析、業務プロセスの自動化・高度化、現場起点でのDX施策の企画・実装・展開 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ●開発案件における役割・責任 ・AIや先進技術を活用したシステム開発を主体的に推進する ・設計・実装・テスト・リリースまで一連の開発工程を担当する ・AIが生成した成果物を適切に評価・改善し、高品質なシステムを実現する ・生成AIやAIエージェントなど新技術の技術検証・PoCを実施し、金融システムへの適用可能性を評価する ・技術検証結果を踏まえ、最適な技術・アーキテクチャを設計・実装へ反映する ・経験に応じて、設計レビューや技術検討をリードし、プロジェクトの技術的な成功に貢献する ・現場の業務課題や開発課題を理解し、AIや先進技術を活用した改善施策を企画・実装する 【配属想定部署】 三菱UFJインフォメーションテクノロジー(MUIT)　DI本部 【配属想定部署概要】 生成AIをはじめとするAI技術、クラウドネイティブ技術、OSS等の先進技術を活用し、金融システム開発の高度化・効率化を推進する部署です。 生成AIを活用したアプリケーション開発、AI駆動開発、新規技術の研究・PoC、既存システムのモダナイゼーションなどを通じて、金融システム開発の新しいスタンダードの確立に取り組んでいます。 【配属想定部署の人員構成】 150名(※銀行からの出向者を含む) 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 ・AIエージェントを活用したAI駆動開発プロジェクト ・AIを活用したレガシーシステムのモダナイゼーション案件 ・AIによる開発プラットフォーム構築案件 ・新しいAI技術の研究開発やその結果を踏まえたロードマップおよび戦略の策定 ・AIを活用した新しいソフトウェア開発プロセスやアーキテクチャの検証・実装 ・生成AIを活用した業務改善(DX)プロジェクト

●業務の概要 このポジションでは、自社の保険事業を実際のユーザーとして活用しながら(ドッグフーディング)、保険会社・金融機関向けのAIプロダクトの開発を軸に、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。 プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●InsurTech事業メンバー ・河端 一寛(InsurTech事業責任者) 東京大学経済学部卒業。博報堂(途中、博報堂コンサルティングに出向)、ボストンコンサルティンググループ(BCG)を経て、Finatextに入社。 博報堂では、消費財・機械、小売等のマーケティング戦略立案・実行支援業務に従事。 BCGでは、複数の新規事業・新サービス立ち上げ支援業務に従事。 紹介ページ:https://finatext.com/recruit/about/insurtech ・山崎 蓮馬(テックリード) 2018年にFinatextに入社。STREAMの口座開設、セゾンポケット、InsurTech事業のWebフロント開発やInspireの基礎設計をリード。現在はInspireの開発リーダーを担当。 インタビュー記事はこちら:https://note.com/finatext/n/ndd0a14e2ebf0 ・今中 公紀(テックリード) 新卒で大手旅行会社のシステム部に配属。社内開発チームやオフショア拠点の立ち上げに従事。2021年にFinatextにジョインし、保険事業のバックエンド開発を担当。 インタビュー記事はこちら:https://finatext.com/recruit/finalog/interview_imanaka ・河又 翔平(InsurAI リードAIエンジニア) ITエンジニア、フィンテック企業のデジタルマーケティング責任者を経て、(株)ビヘイビアを創業。保険相談AI「ほけんのAI」の開発・運営を3年間行ったのち、2025年10月にM&AにてFinatextグループ入り。現在は保険会社・金融機関向けAI開発をリード。担当領域はAI保険相談、AI募集文書作成・審査、AIロープレ、AI引受査定、AI支払査定、AI不正検知など。 M&Aプレスリリースはこちら:https://finatext.com/fn/news/20250902 ●使用技術 言語 / フレームワーク ・Go (主軸)、TypeScript(Vue, React, Next.js)、Python (FastAPI) インフラ / クラウド ・AWS (主軸)、Azure、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB <データ基盤> ・Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash <認証 / セキュリティ> ・Amazon Cognito、OAuth 2.1 <AI / LLM> AWS Bedrock (主軸)、Bedrock Agents、Azure OpenAI、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) ●開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) ・コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 ・コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス ・エージェント開発:自社MCPゲートウェイ経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 ・AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている