土日祝日休み フルスタックエンジニアの求人・転職情報

フリー株式会社

「freee人事労務」におけるプロダクトの仕様選定、およびスケーラブルなアーキテクチャの設計・実装 Claude Codeをはじめとする最新のLLM・AIエージェントツールを開発プロセスへ自発的に組み込み、チームおよび個人の開発生産性を最大化する取り組みの推進 プロダクトマネージャー(PM)、デザイナー、QAエンジニアとフラットに議論を交わし、仕様のスコープ絞り込みやユーザー価値の定義を主導 データベースの最適化(負荷低減)、自動テストの高速化、CI/CDの改善など、大規模サービスにおける技術的負債の解消とパフォーマンス・チューニングの実行 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

株式会社ディスコ

社内外向けWEBアプリケーション開発業務をご担当頂きます。 WEBアプリケーションは全て自社開発しており、新規の開発依頼が多いのでフルスクラッチで開発頂きます。 また、依頼された内容をそのままシステム化するのではなく利用者の利便性を考え、提案しながら開発することが求められます。 ユーザーからのリクエストを元に要望を聞き、要件定義/基本設計/詳細設計等に時間をかけずにプログラミングしてある程度形になったタイミングで運用開始、問題があったら都度直して完成度を上げていくという開発スタイルが多いです。 新しい技術や言語を用いて開発に携わることが可能です。 【具体的には】 ・要件定義 ・基本設計/詳細設計 ・開発/テスト ・運用/保守 ・サーバー環境設定 ・設計書/手順書作成 ・システム入れ替え検討 等 ※上流(業務提案、業務設計など)から下流(実開発など)まで幅広くご担当頂きます 【開発環境】 ・OS Windows、Linux ・言語 PHP、Java、JavaScript、Python ・DB MySql、PostgreSQL 【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

フリー株式会社

当社の中核プロダクトである「freee人事労務」にて新設された関西チームの募集となります。 技術的挑戦に加え、まだ数名程度の組織の基盤構築やカルチャー形成そのものを当事者として楽しめる方を求めています。 多くの地方拠点で起こりがちな「本社からの切り出し業務」ではなく、近い将来には関西チーム単体で機能開発を上流からリードできる自立した組織を目指す方針です。 地方にいながら、仕事のスケール、裁量、年収水準、成長環境において、妥協のないキャリアを築ける環境がここにはあります。 あえて現在の課題を共有し、この複雑でエキサイティングな壁を共に乗り越える仲間を募集します。 業務内容詳細 「freee人事労務」におけるプロダクトの仕様選定、およびスケーラブルなアーキテクチャの設計・実装 Claude Codeをはじめとする最新のLLM・AIエージェントツールを開発プロセスへ自発的に組み込み、チームおよび個人の開発生産性を最大化する取り組みの推進 プロダクトマネージャー（PM）、デザイナー、QAエンジニアとフラットに議論を交わし、仕様のスコープ絞り込みやユーザー価値の定義を主導 データベースの最適化（負荷低減）、自動テストの高速化、CI/CDの改善など、大規模サービスにおける技術的負債の解消とパフォーマンス・チューニングの実行 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

株式会社エスタイル

提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」にて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発プロジェクトを、"プロジェクトリーダー(PL)候補"として、まずは開発工程から参画いただきます。 PMの元でメンバーの業務をリードするだけでなく、実装で技術を磨きつつ、段階的に設計などの上流工程へも参画いただけます。 はじめは開発経験を活かしながら、設計・実装フェーズでプロジェクトをリード。 将来的に、技術とビジネスの両面を理解した"PM"や"ITコンサル"として成長できるポジションです。 ●具体的な業務 ・生成AI/LLMを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計・開発・運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ・チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

株式会社Works Human Intelligence

●役割 アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。 「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。 ●職務内容 Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み(PoC〜本番化)までを一気通貫でリードしていただきます。 ● 共通AI/Webアプリケーション基盤の開発 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等)のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離(他社データを混在させない強固なセキュリティ)を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築 ● フルスタック開発・スケーリングの主導 ・プロトタイプの高速な開発(PoC)による仮説検証のリード ・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング ・フロントエンドの状態管理(ストリーミング応答のUI/UX等)から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

●役割 アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。 「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。 ●職務内容 Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み(PoC〜本番化)までを一気通貫でリードしていただきます。 ● 共通AI/Webアプリケーション基盤の開発 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等)のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離(他社データを混在させない強固なセキュリティ)を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築 ● フルスタック開発・スケーリングの主導 ・プロトタイプの高速な開発(PoC)による仮説検証のリード ・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング ・フロントエンドの状態管理(ストリーミング応答のUI/UX等)から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

ハコベル株式会社

物流DXプロダクトである「トラック簿」の開発をお任せします。 物流業界に対する高い解像度をもとに、現場の課題やニーズを的確に捉え、それらを技術的な最適解へと昇華していくことが求められます。 また、単なる機能開発にとどまらず、ユーザー体験や業務変革の視点を持ち、プロダクトを通じて業界全体にインパクトを与えていく役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・BizやPdMメンバーと連携し、プロダクトのビジョン、目標達成に向けての開発および運用 ・プロダクトがユーザーに提供する価値を理解し、その実現方法を検討・実践 ・TLと連携したプログラミング言語やフレームワーク、ライブラリの技術調査・選択 ・プロダクトの安定した運用と定期的な改善サイクルの実現 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 ・開発言語/フレームワーク等: 　-Backend: Kotlin, Java 　-DB: PostgreSQL 　-Frontend: TypeScript, React 　-Mobile App: Flutter, Dart ・インフラ: AWS,Firebase,GCP ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace ●作業環境 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 <キャリア事例> ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 配属されるシステム開発部トラック簿システムGは、9名のメンバーが在籍しています。 <在籍メンバー例> ・[EM田中](https://note.com/hacobell/n/n0f6e2e0c9500) エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ●AI活用状況 【開発プロセスそのものをAIで作り替えている組織です】 ハコベルにとってAI活用は、個人の生産性ツールではなく経営アジェンダです。プロダクト戦略と対になる「Tech戦略」の中で「AI自律開発による開発生産性10x」を経営レベルの方針として定義し、開発組織のファーストプライオリティに位置づけています。 私たちが取り組んでいるのは、コーディングをAIに委託することではありません。 ・要件定義: 開発マイルストーン→PBI→SBIへの分割・プランニングをAIが担い、NotionをSSoTとして運用 ・設計: 実装前にAIとdesign.md/ADRを作成し、設計判断は組織の資産として蓄積 ・実装: 複数サブエージェントによる並列実装を含め、AI主体の実装が全チームで稼働 ・レビュー: design.mdとの差分ベースのレビューや、観点別レビューエージェントの整備 ・QA: ケース自動生成、Gherkin×PlaywrightによるE2E自動化 といったように開発フローの全工程をAIが自律的に駆動できる形に再設計している最中です。AIが安全かつ有効に動ける環境・コードベース・ワークフローそのものを設計する「ハーネスエンジニアリング」に組織として取り組んでおり、「AI活用推進会」で各チームの知見を集約・横展開しています。成果・進捗はDORAメトリクス(デプロイ頻度・リードタイムなど)や実装量で計測し組織的に前進させています。 しかし、正直に言えばまだまだ道半ばです。実装のAI化が進んだ結果、レビューとQAが新たなボトルネックとして顕在化しており、まさに今この構造問題を解いているフェーズです。「完成されたAI開発環境を使う」のではなく、「AI時代の開発のあり方を自分の手で定義する」ことに面白さを感じる方に入社いただき、試行錯誤も含めてチャレンジしていきたいと考えています。

ハコベル株式会社

「ハコベル運送手配」の軽貨物・一般貨物領域における、要件定義からバックエンド・フロントエンドの実装まで、チームメンバーと協業しながら一気通貫で担当していただきます。 ハコベルではエンジニアも、PdMやCSと共にユーザーヒアリングやオンボードに参加し、ドメイン理解を深めることを重視しています。「言われたものを作る」ではなく、課題の構造を理解した上で何を作るか・どう作るかを一緒に考えられる方を求めています。 <具体的には…> ・BizやPdMと連携した、プロダクトビジョン・目標達成に向けた開発と運用 ・ユーザーが受け取る価値を起点とした、機能設計と実装方針の検討・実践 ・TLと連携した技術選定(言語・フレームワーク・ライブラリ) ・プロダクトの安定運用と改善サイクルの推進 ●開発環境 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), 　GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●作業環境 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●配属組織 配属されるシステム開発部 運送手配システムGは、10名のメンバーが在籍しています。 <在籍メンバー例> ・[EM赤川](https://note.com/hacobell/n/n307bfd7ca39f) ・[TL池松](https://note.com/hacobell/n/n5e644b2abd8b) エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務

GO株式会社

タクシーアプリ『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 また、GO事業以外にもGX(グリーントランスフォーメーション)事業や人材事業など、モビリティ領域を中心にしつつも様々な事業を新たに展開しており、それらの新規事業においても必要に応じてプロダクトの内製開発を行っています。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●ポジション一覧 ・toB、toC向けのWebプロダクト開発(フルスタックエンジニア) ┗タクシーアプリ『GO』の事業者向けWebプロダクト『GO管理画面』 ┗タクシーアプリ『GO』の法人向けサービス『GO BUSINESS』 ┗その他、様々なWebプロダクト開発を行うポジションもございます。 ・『GO』の決済及び請求基盤の開発(バックエンドエンジニア) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 <参考> [【会長×社長対談】Valueアップデート!次の未来へGOするための、GOらしい働き方・価値観](https://go-on.goinc.jp/n/ncca95a79fbfd) <生成AIの活用方針> セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ●利用可能な主なAIツール・サービス ・Google Gemini / Google NotebookLM / Azure OpenAI / GitHub Copilot / Cursor / Claude Code / Bedrock / OpenAI API ●主な活用状況 ・日常業務の効率化(ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ・ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) ・サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ●学習・コミュニティ活動や利用支援制度 ・有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 ・有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり ・高性能なPCやGPU環境の提供あり ・業務内外問わず、個人のツール利用に対する費用補助制度あり ・生成AIに限らず様々な補助制度、環境の提供あり ・生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 <参考記事> ・[社会を動かすエンジニアリングって?GO開発トップが語る過去と未来|惠良×長谷 対談](https://go-on.goinc.jp/n/n5c60f6de0daa) ・[Webで移動にまつわる課題を解決へと導く。Webプロダクト開発チーム立ち上げの全貌](https://go-on.goinc.jp/n/ne993d2000196) ・[顧客の声をワンチームで実現する。『GO BUSINESS』事業企画×PdM×開発の越境対談](https://go-on.goinc.jp/n/nde99f7e20e61) <参考サイト> ・[GO Inc. Entrance Book for Engineer](https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-Engineer-e3e916579fc64696bef64488f4c7e73c)(まずはじめに知っていただきたいGO Inc.の情報) ・[GO Tech Blog](https://techblog.goinc.jp/) (GO Inc.のエンジニアが技術情報を紹介するブログ) ・[GO-on](https://go-on.goinc.jp/)(GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ) ・[オフィスフリー制度](https://go-on.goinc.jp/n/nece2dde0c633)(全国どこからでも勤務できる制度) ・[トライアルタクシー制度](https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510) (タクシー乗車費用を会社が一部補助する制度) ・[Engineer Challenge Week](https://go-on.goinc.jp/n/n03e1ca85aacd)(半年に2週間、業務を離れてスキルアップに集中できるプログラム)

JAPAN AI株式会社

・顧客課題の発見・設計 顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定 AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する 利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案 ・ワークフロー構築・PoC の高速実装 JAPAN AI STUDIO を活用した業務ワークフローの構築 (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) LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装 顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合 フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) ・本番導入・伴走 本番導入の技術支援・運用設計 セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 導入後の利用定着支援・改善提案 ・プロダクトフィードバック 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元 新規ユースケースの発見・提案 プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化 【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 : 製造業の「SaaS 疲れ」を解消する企業の脳の構築 従業員 500名の製造業の顧客。 SmartHR / 楽々精算 / kintone / Salesforce を個別に運用しており、部門間のデータ連携は手作業で行われている。 現場ヒアリングで「月末の経費精算に 1人あたり 2時間かかっている」「営業が受注情報を 3つのシステムに手入力している」という課題を発見。 JAPAN AI STUDIO で各 SaaS を API 連携し、経費精算の自動承認ワークフローと受注データの自動連携エージェントを 2週間で構築。 月間 400時間の業務削減を実現し、他部署への展開 (アップセル) に繋げる。 ● シナリオ 2 : 金融機関の 24時間見込み顧客探索エージェント 地方銀行の法人営業部門。 営業担当者が手動で企業情報を調査し、アプローチリストを作成している。 1件あたり 30分かかり、1日 10件が限界。 JAPAN AI STUDIO で企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AI エージェントが 24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。 営業担当者は毎朝、AI が優先順位付けしたアプローチリストを受け取るだけの状態に。 アプローチ数が 3倍に増加し、受注率が 15% 向上。 ● シナリオ 3 : 小売業の稟議承認プロセスの AI 化 全国 50店舗を展開する小売業の顧客。 店舗からの発注稟議が紙ベースで、本部での承認に平均 5営業日かかっている。 現場観察で「承認者が出張中に稟議が滞留する」「過去の類似稟議を参照できない」という課題を特定。 JAPAN AI STUDIO で稟議データを構造化し、AI が過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。 承認リードタイムを 5営業日から 1営業日に短縮。 この成功事例をプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。 ●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。 ●AI ソリューションエンジニアについて AI ソリューションエンジニアは、Palantir 社が確立した FDE (Forward Deployed Engineer) を、AI エージェント時代にアップデートしたポジションです。 顧客の最も困難な業務課題を、AI と自社プロダクトを武器に解決します。 ・SIer / SES でのエンジニア 受け取った仕様書通りに実装する 客先常駐で開発リソースを提供する 多重下請け構造の中で顧客と距離がある 特定領域・特定技術の深掘り ・本ポジション 顧客と直接対話し、課題を発見して仕様を自ら定義する 自社オフィスを拠点に、自社プロダクトで顧客課題を解決する 経営層から現場担当者まで、顧客と直接信頼関係を築く フルスタック × AI × ビジネス理解 受託開発でも客先常駐でもありません。 顧客現場で課題を発見し、軽量な PoC を高速実装し、本番導入まで伴走する。 その過程で得た知見がプロダクトを進化させます。 ●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120名が開発組織に在籍しています。 チームは現在6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

JAPAN AI株式会社

・プロダクト開発 JAPAN AI STUDIO を活用した業務ワークフローの実装 (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) LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装 各種 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合 フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) ・本番導入のための実装・改善 シニアエンジニアの設計に基づく本番導入向け実装 パフォーマンス・信頼性の改善 セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 (シニアのサポート下) ・プロダクトフィードバック 実装過程で気づいた改善ポイントのプロダクトチームへの還元 再利用可能なコンポーネント・パターンの抽出と提案 ●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 シニアエンジニアと協働しながら、以下を段階的に担っていただきます。 ・Phase 1 (入社〜3ヶ月): 実装担当 シニアエンジニアが設計したワークフロー / PoC の実装担当 JAPAN AI STUDIO の操作・SDK の習熟 各種 SaaS (Salesforce / SmartHR / kintone 等) との API 連携実装 ・Phase 2 (3〜6ヶ月): 実装リード 小規模ワークフローの設計〜実装を単独で担当 実装方針のドキュメント化・チーム内共有 プロダクトチームへのフィードバック起票 ・Phase 3 (6〜12ヶ月): 中規模機能のリード 中規模機能の設計・実装のリード 技術選定・アーキテクチャ判断への参加 後続のポテンシャル枠メンバーの OJT サポート ●成果責任 (KR/メトリクス) 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120名が開発組織に在籍しています。 本ポジションが所属する FDE チームは現在 7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

JAPAN AI株式会社

●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

パーソルキャリア株式会社

新規・グロースフェーズのサービス開発エンジニアとして、ご経験に応じて下記業務を担当いただきます。 ●アプリケーション開発、API開発 ●アーキテクチャの設計、ミドルウェアの選定 ●ユーザーの行動ログなどの定量・定性的な分析による施策効果測定、サービス改善 ●AWSを中心としたクラウドリフト/シフト、新規構築のインフラの設計、検証、構築、運用 ●パーソルキャリアの各事業(doda、doda Xなどの人材紹介事業)に対して、アプリケーションの実行基盤の整備 「はたらく」を取り巻く環境が多様化する中、Mission 達成に向けて、既存のdodaを主軸とする転職支援以外の新しい領域のサービスを企画・開発中です。 ●doda 業界最大級の求人数、豊富なサポート実績を誇る転職サービスです。 登録者数:約934万人(2024年12月末時点)。 エージェントサービスの他には求人情報サービスや転職イベントなど様々なサービスを運営。 ●dodaダイレクト doda/doda Xのデータベースにアクセスし、企業からスカウトを送れるサービス ●doda X 年収600万円以上の方向けのハイクラス転職サービスです。 業界や企業動向に精通したヘッドハンターからスカウトを受け取れます。 ●dodaキャンパス 学生の就職活動を支えるダイレクトリクルーティングサービスです。 大手~ベンチャー企業まで累計契約企業10,000社以上(2024年6月時点)。 オリコン顧客満足度調査にて4年連続学生満足度、総合1位に選出。 ●MIRAIZ キャリアに役立つスキルの習得、プロによるキャリア相談がすべて無料。 学び×JOBをつなげ、転職に留まらず、一人一人に合わせたはたらくを一生涯サポートするサービスです。 ●HR Analyst 最新のテクノロジーで競り負けない採用を実現する人材分析サービス ●HR forecaster 転職マーケットに即した求人要件を作成できるサービスです。 HR アワード 優秀賞受賞、HR テクノロジー大賞 イノベーション賞 受賞。 ●HR Spanner 中途入社者が入社後スムーズに職場環境に馴染み、早期に即戦力として立ち上がれるようにコンディションチェックやコミュニケーションのサポートをするオンボーディングサービス。 簡単な操作と最小限の工数で、中途入社者の不安や悩みを検知し、現場でのコミュニケーションを促進します。

株式会社エクストリーム

あなたにお任せしたいお仕事は、プログラマー業務のお仕事になります。 ・Web系システムの設計、開発やプロジェクトマネジメント ・AI(人工知能)×BI(ビジネスインテリジェンス)を使用したシステム開発 ・スマートフォンアプリ(iOS、Android等)の開発など アクセンチュア、NTTデータ、富士ソフトなど、IT業界を牽引するトップ企業と安定的な取引を行っております。当社社員は、プロダクションカンパニーの一員として様々なクライアントのプロジェクトに参画。1つの会社に長年いては実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることができます!

GO株式会社

現在、GO事業では法人事業向け機能開発ニーズが高まっています。 順調に成長を遂げるタクシーアプリ『GO』において、今後の成長をより強力に推進する鍵となるのが、業務でタクシーを多く利用する企業をターゲットとする法人向けサービス『GO BUSINESS』の成長と考えています。 ●GO BUSINESS タクシーアプリ『GO』の法人向けサービスである『GO BUSINESS』(https://go.goinc.jp/business/)　では、法人向け管理画面や法人向け管理画面をはじめとするWebプロダクト群の開発だけでなく、タクシーアプリ『GO』を構成する多くのプロダクトに対する機能開発も含めて、複数のプロダクトを跨いだ開発を行っています。 今後の成長ドライバーである『GO BUSINESS』にて様々な開発ニーズが発生しており、それに伴い本ポジションでは、『GO BUSINESS』に関連した開発に携わっていただきます。 『GO BUSINESS』は業務でタクシーを利用する企業にとって便利な機能が揃っている、いわゆるBtoBのSaaSです。 例えばタクシー料金を請求書払いにすることができるので、煩雑な領収書処理の手間が省けたり、社員の乗車履歴がWeb画面で一括管理できたりといったサービスです。 またGO BUSINESS契約企業は『GOチケット』という電子版タクシーチケットを発行できたり、役員やお客様のために代理でタクシーを呼ぶ機能も使えます。 [開発環境] バックエンド(APIサーバ) -言語:Go -Webフレームワーク:Echo -データストア:MySQL/Redis -インフラ:AWS/Kubernetes/Docker -CI/CD: GitHub Actions フロントエンド -言語:TypeScript, Dart -ライブラリ:React, Flutter -CSSフレームワーク:MUI -インフラ:S3/CloudFront -CI/CD: GitHub Actions ●解決したい課題 『GO BUSINESS』は、タクシーアプリGOの成長と相まって利用企業数や問い合わせ数が急増しており、それに伴い既存顧客向けの機能改修を行いながら新規顧客向けの魅力的な新機能を高速に開発し続ける必要があります。 特にグローバルにビジネス展開しているような大手企業では、企業統制やセキュリティを重要視しており、そのようなニーズに合致するような機能群の開発は、今後の『GO BUSINESS』の顧客獲得において非常に重要となります。これらの機能の開発には、『GO BUSINESS』が提供しているプロダクトの開発にとどまらず、タクシーアプリGOのバックエンドやユーザーアプリの開発も必要になります。多くのプロダクトに跨る開発は当然ですが難易度も高くなります。様々なプロダクト開発チームと連携しながら、これらの難しい課題を解決したいと考えています。

ラーニンギフト株式会社

注目度の高い開発案件がラインナップ! オープン系、ゲームアプリ、基幹系システム、組み込み系に加え、 未経験・経験浅い方のステップアッププロジェクトとして ヘルプデスクやカスタマーサポートなどの案件も豊富にご用意。 さらにAI、IoT、ブロックチェーン、 仮想通貨プラットフォーム、英語を使う案件など、今話題の案件依頼も多数寄せられます。 新規問い合わせは毎月約7000~8000件! フルリモート(完全在宅勤務)も多数あります。 ゆくゆくは自社のプラットフォーム開発にもチャレンジできるなど、常に成長していける環境で仕事ができます! 主な案件例 ◆ブライダル関連Webサービスの基本・詳細設計(Java) ◆医療系システム開発PJの基本設計(PHP) ◆iOS/Android向けネイティブゲーム開発PJの要件定義 ◆国の交通系サービスの基本設計・開発 ◆金融・生保系システムの詳細設計・コーディング ◆サーバ構築・監視などインフラ案件 ほか多数! 上流工程や高難易度の案件も! PM・PLを担う要件定義・基本設計から手がけるなど、上流工程へのチャレンジも大歓迎です。 担当プロジェクトの決定権はエンジニアにありますので、 「こんなことに挑戦したい」といったご要望があれば積極的に発信してください! ※なお担当案件の利益に応じて支給される “プロジェクト手当”があり、高難易度のプロジェクトほど還元される金額が高額。 あなたの希望のキャリア・収入アップを後押しします。 開発環境 言語:Java、Python、C#、C/C++、PHP、JavaScript、TypeScript、Swift、Kotlin、Go、Dart、Shell、Ruby、COBOL OS:Windows、Android、iOS、macOS、Linux、RHEL クラウド:AWS、Azure、GCP DB:Oracle、DB2、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、SQL Server　等

株式会社エクストリーム

あなたにお任せしたいお仕事は、スマホ向けゲームアプリ、家庭用ゲーム、PCゲームなど、幅広いゲームコンテンツのプログラミング業務のお仕事になります。 ・インゲーム実装(AI設計/実装/キャラクター制御/演出実装など) ・アウトゲーム実装(UI実装/画面遷移/合成/進化画面実装など) ・API実装 ・開発環境の整備 ・ゲームエンジン開発 ・プラグイン開発など・外部もしくは他部署との折衝・その他付随する業務 ※上記クライアントサイド業務は全てではなく、これまで実績や適性に合わせていずれかの業務を担当頂きます。 バンダイナムコグループ、セガグループ、コナミなど、ゲーム業界を牽引するトップ企業と安定的な取引を行っております。プロダクションカンパニーの一員として様々なクライアントのプロジェクトに参画して頂き、1つの会社だけでは実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることが可能です!

日本ビジネスシステムズ株式会社

業務内容 近年、企業では CoE(Center of Excellence)や DX(デジタルトランスフォーメーション)を軸とした、ビジネススピードと柔軟性の向上が求められています。 特に、マルチベンダー環境での開発やクラウド移行を契機として、全社的な最適化を推進する動きが加速しています。 こうした市場環境の変化により、Web・クラウド・モバイルなどの多様な領域を横断的に担えるフルスタックエンジニアに加え、幅広い技術知識を活かして計画立案やガイドライン策定をリードできるエンジニアのニーズが高まっています。 このため、当部門ではナレッジや人的リソースの拡充を目的として、採用体制を強化し、開発および支援体制のさらなる充実を図っています。 【仕事概要】 ① メディア・エンターテインメント業界向けフルスタックエンジニア メディア・エンターテインメント業界向けのシステムやサービスの開発において、要件定義から設計・開発・テスト・運用まで、一貫して携わります。フロントエンドからバックエンド、クラウドインフラまで幅広い技術領域を担当し、プロジェクトの技術的な中核を担います。 ② CoE 領域フルスタックエンジニア 業界を問わず相談を受ける中で、内製化やマルチベンダー開発における環境・プロセスの整備を支援します。 具体的には、お客さまの状況に応じて現状整理とゴール設定を行い、クラウド環境における標準ドキュメントの整備や、それを実現する共通基盤(インフラ、アプリケーション、CI / CD 環境など)の構築を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・お客さま要件のヒアリングおよび技術的な課題の整理・調査・提案 ・システムやサービス開発におけるプロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダー、チームメンバーとの協働による開発推進(アジャイル / スクラムマスターなど) ・Web アプリケーションの設計・開発(React、Next.js、Vue.js など) ・サーバーサイド開発(Node.js、Python、Java、C#、Go など) ・クラウド環境(AWS、Azure、GCP など)でのインフラ設計・構築 ・データベース(PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server、Aurora、Cosmos DB、MongoDB など)の設計・構築 ・データ基盤やデータパイプライン(ETL / ELT 処理など)の設計・構築 ・CI / CD パイプラインの構築・運用(GitHub Actions など) ・技術選定やアーキテクチャ設計への参画 ＜プロジェクト例＞ ①メディア・エンターテインメント業界向けフルスタックエンジニア ・営業放送システム ・ネット局番組情報連携システム ・コンテンツ販売・Web 番版 ・メディアアセットマネジメント(MAM) ・広報情報連携システム ・スポット自動作案 ・視聴率分析システム ・ニュース情報システム ・選挙システム ・日経サステナブルリンク ・コミックス情報管理システム ・新世代ゲーム開発環境のクラウド化 ・放送設備系システムの端末セキュリティ対策 ・エンタメ企業向け Google Identity 導入支援 ②CoE 領域フルスタックエンジニア ・Azureクラウドにおける環境払い出し整備および自動化 ・API開発向け標準アプリケーション払い出し整備および自動化 ・Azureクラウドにおける社内ポリシー考慮したセキュリティ・ガバナンス向上施策 ・GitHub環境導入およびオンボーディング支援 ・GitHub環境移行支援 ・開発プロジェクト伴走によるプロジェクト標準定着化および育成支援 ・開発系ガイド検討およびドキュメント作成 ・社内システム連携用APIハブ環境構築 ・UI/UXプロセス検討および環境構築

株式会社ココロザシ

得意領域とチャレンジ領域を反復していくようなイメージで、 1つの技術を追求していきながら、新しい技術にチャレンジしていくことができます! 具体的な業務内容 【働き方について】 案件は、 ・今までの経験(得意領域80%) ・今後習得したい技術(チャレンジ領域20%) というイメージの難易度が高すぎず、低すぎない案件を希望の条件に合わせてアサインしております。 今までレガシーな技術や環境での経験しかなかった方も、 ココロザシに入社してからモダンな技術にチャレンジしていきながら、 フルスタックを実現しているエンジニアが多数! まずはモダンな技術キャッチアップを中心に、 出社やハイブリッド型のプロジェクトに入っていただき、 Next.jsやAWS、TypeScriptなどのモダン技術を習得。 ゆくゆく、フルリモート案件に移行していくことも可能です。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript、Next.js、React ・バックエンド:TypeScript、Node.js、NestJS、Python ・インフラ:AWS、Vercel、Supabase ・AI・開発支援ツール:Cursor、Devin

SALESCORE株式会社（セールスコア）

●技術基盤の構築・開発プロセスの進化 LLM活用型の開発プロセス設計・推進(Devin等のAIペアプログラミングツールの導入・運用最適化) アーキテクチャ設計・技術選定のリード(新規プロダクト・既存プロダクト横断) 開発基盤の整備(CI/CD、モノレポ構成の最適化、コードの内部品質向上) セキュリティ・ガバナンス基盤の構築(クラウドインフラの権限管理、アカウント統制、セキュリティチェック対応) DevOps/SREの仕組みづくり(監視、障害対応フロー、インシデント管理) ●プロダクト開発 新規プロダクト「Value Intelligence(VI)」の機能開発(LLM × 商談解析 × ナレッジグラフ) 既存プロダクト(Sync/Visualize)の機能開発・パフォーマンス改善・技術的負債解消 フロントエンド〜バックエンド〜インフラまでフルスタックでの開発実務 コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体のコード品質向上 ●組織設計・チームビルディング エンジニア採用への関与(技術面接、候補者の魅力付け) ビジネスサイド(CEO/PdM/セールス等)との要件調整・技術的な翻訳 開発チームの運営改善 将来的な評価制度・育成の仕組みづくりへの関与 ●ミッション エンジニアとして高い実装力を発揮しながら、開発プロセス・インフラ基盤・セキュリティの仕組みづくりをリードする。 CEO直下のポジションで、技術戦略からアーキテクチャ設計、チーム体制の進化まで幅広い裁量を持って推進する。

SALESCORE株式会社（セールスコア）

会話解析AI「Value Intelligence (VI)」のフルスタックエンジニアとして、企画、設計、開発、運用まで一気通貫でプロダクト開発を担っていただきます。 CEOやPdM、コンサルタントや営業といったビジネスサイドの担当者と密に連携し、顧客の生の声をダイレクトに開発へ活かしていく役割です。 ●新規アプリケーション開発 ・VIの「Value Map」が持つコンテキストを活用し、営業担当者へのフィードバック機能やガイド機能といった、新たな価値を提供するアプリケーションをゼロから開発します。 ・基本的には、一つの新機能を独立して担当していただきます。担当領域は、LLM機能の仕様検討からフロントエンド、バックエンド、インフラまで、開発の全工程に及びます。 ●既存アプリケーションの改修・改善 ・自身が開発した新規アプリケーションの継続的な機能改善や、顧客やCEO、営業、コンサルタントなどビジネスサイドの声に基づいた既存アプリケーションの改修を担当します。 ●AIネイティブな開発プロセスの推進 ・Claude Code, GitHub Copilot等の活用、Devinによる自動化やコンテキストエンジニアリング環境の整備など、チーム全体の生産性向上をリードしていただきます。 技術スタック(参考:既存SaaSプロダクト) ・フロントエンド: TypeScript, Next.js, TailwindCSS ・バックエンド: TypeScript, Node.js, PostgreSQL, BigQuery ・インフラ: GCP, Firebase ・AI: ClaudeCode, Codex, Devin, OpenAI, Claude, Gemini

SALESCORE株式会社（セールスコア）

<担当プロダクトについて> 会話解析AI「Value Intelligence (VI)」 商談録画やメモをAIが解析し、顧客の購買ロジックを特許出願中の独自フレーム「Value Map」に基づいて可視化・価値提供するSaaSプロダクトです。 このValue Mapという強力な基盤の上に、営業組織の課題を解決する様々なアプリケーションを開発していきます。 ●商談のブラックボックス化を解消: マネージャーは商談動画を全て視聴せずとも、Value Mapを見るだけで「誰が、なぜ、どこで躓いているか」を即座に把握できます。これにより、工数をかけずに的確なフィードバックが可能になり、育成の属人性を解消します。 ●「勝ち筋」の可視化と再現: これまでトップセールスの暗黙知だった「受注に繋がる商談パターン」をValue Mapとして言語化・可視化します。これにより、メンバーは再現性を持って成果を出せるようになり、自律的な成長を促します。 ●商談品質の向上: Value Mapを商談時のガイドとして活用することで、メンバーは顧客の課題解決に向けた提案型のコミュニケーションを実践できるようになります。 顧客インタビュー https://www.salescore.jp/case/labbase_vi <業務内容> 会話解析AI「Value Intelligence (VI)」のフルスタックエンジニアとして、企画、設計、開発、運用まで一気通貫でプロダクト開発を担っていただきます。 CEOやPdM、コンサルタントや営業といったビジネスサイドの担当者と密に連携し、顧客の生の声をダイレクトに開発へ活かしていく役割です。 ●新規アプリケーション開発 ・VIの「Value Map」が持つコンテキストを活用し、営業担当者へのフィードバック機能やガイド機能といった、新たな価値を提供するアプリケーションをゼロから開発します。 ・基本的には、一つの新機能を独立して担当していただきます。担当領域は、LLM機能の仕様検討からフロントエンド、バックエンド、インフラまで、開発の全工程に及びます。 ●既存アプリケーションの改修・改善 ・自身が開発した新規アプリケーションの継続的な機能改善や、顧客やCEO、営業、コンサルタントなどビジネスサイドの声に基づいた既存アプリケーションの改修を担当します。 ●AIネイティブな開発プロセスの推進 ・Claude Code, GitHub Copilot等の活用、Devinによる自動化やコンテキストエンジニアリング環境の整備など、チーム全体の生産性向上をリードしていただきます。 <技術スタック> ・フロントエンド: TypeScript, Next.js, TailwindCSS ・バックエンド: TypeScript, Node.js, PostgreSQL, BigQuery ・インフラ: GCP, Firebase ・AI: ClaudeCode, Codex, Devin, OpenAI, Claude, Gemini

paiza株式会社

国内最大規模の会員数を誇るITエンジニア向け転職・就職・学習プラットフォーム「paiza」において、フルスタックエンジニアとしてサーバサイド、フロントエンド、インフラ等すべてに携わりながら、Webサービス開発を進めていただきます。 実際のユーザーに利用して貰いながら完成度を高め、スクラム方式で細かくユーザーのフィードバックを反映する形での開発を行っています。 またユーザーアンケートやご意見を元に、リリースした機能を振りかえったり次の開発内容を議論し、改善を重ねています。 企画サイドやユーザーとの距離感が近いため、大規模開発にありがちな「誰の為に役立つものを作っているのかわからない」という事が無く、自分の作ったプロダクトで「ユーザーを喜ばせる事が出来た」という実感を強く感じられる環境です。 リーダーとしてのご経験がある方には、1on1を通じたメンバーとのコミュニケーション、チームビルディングもお任せいたします。 具体的な業務内容 少人数のチーム制で、自社サービスの開発をご担当いただきます。 担当する事業/サービスは定めず、プロジェクト毎にチームへアサインをいたします。 ●転職・就職サービスの企画、設計、開発、運用(ユーザー側、企業側の両方) ●プログラミング学習サービスの設計、開発、運用 ●プログラミングゲーム・エンタメコンテンツの企画、設計、開発、運用 ※業務の変更範囲:会社の定める業務 技術環境 言語・フレームワーク: Ruby on Rails(Ruby), jQuery(JavaScript), React(TypeScript) 環境: Linux, nginx, Unicorn, AWS, Docker, CircleCI データベース: MySQL プロジェクト管理: GitHub, Jira 支給マシン: MacBook Pro (サイズ選択可。USキーボードに変更可) 開発手法: アジャイル、スクラム

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

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【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

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【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

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【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork