持ち株会制度あり macOSのITエンジニア求人・転職情報

株式会社インフキュリオン

【ミッション】 「ユーザーサポート/サービスデスクのコアエンジン」として、以下を担っていただきます。 1.高度なヘルプデスク/サービスデスク運用 ・複雑化するSaaS・ゼロトラスト環境でのトラブルシューティング(対人対応だけでなく、原因の技術的な切り分けまで担う) ・資産管理・アカウント/権限管理などの定型業務の確実な遂行と、業務フローの標準化 2.自己解決率の向上とナレッジ基盤の整備 ・ITSMツールのデータを活用した業務分析・改善提案 ・Notionを核としたFAQ/ナレッジ基盤の整備・高度化による、全社員の自己解決率の向上 3.業務効率化・自動化への貢献 ・MDMを活用したキッティング自動化などの運用高度化 ・GAS/iPaaS(Workato等)を活用した、オンボーディング/オフボーディング等の業務プロセス改善・自動化 【利用ツール・環境】 ・グループウェア・コミュニケーション:Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Gather、Figjam、Backlog、esa ・ID管理・SaaS管理:Entra ID、YESOD、Josys、Keeper ・端末管理・資産管理:Intune、Jamf Pro/Connect、MaLion ・管理デバイス:Windows(70%)、Mac(30%)、iPhone ・セキュリティ・ネットワーク:CrowdStrike、Cato Networks、HENNGE、yamory、Seculio、PowerDMARC ・TSM・自動化・開発:FreshService、Workato、Zapier、kintone、Contentful、Cloudflare ・バックオフィス・業務系:freee、バクラク、SmartHR、WiMS、Sansan ・オフィス・ファシリティ:RECEPTIONIST、safie、Akerun、iDoors ・生成AI:Gemini Enterprise、Vertex AI、Notebook LM Pro、Slack AI、NotionAI ※その他生成AIも申請ベースで全社での利用実績多数あり 【組織体制】 ・部長:1名 ・コーポレートエンジニアリングチーム:8名、正社員+業務委託メンバーで構成

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/シニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・担当事業の主担当として、分析設計、開発、示唆出しを行い、事業インパクトを創出します。 ・エムスリーグループ内の各担当者の問題解決パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ・ジョイントベンチャーを含む大型分析プロジェクトをリードします。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ・DSの人材育成や成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの生産性を向上させます。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

ITサービスグループにて、エムスリー社内、およびグループ会社内のクライアントPCの問合せ対応、障害切り分け、環境構築や運営等を担って頂きます。 ●主な業務 ・M3グループ各社におけるユーザーサポート ・IT関連機器の資産、契約管理・購買・メンテナンス ・M3グループ各社のクラウド環境を含むN/W、サーバの運用、技術検証 ●補足 部門全体では、国内エムスリーグループ各社をサポートしており、約4,000名を10名程度の体制でサポートしています。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

株式会社キャリアデザインセンター

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、開発エンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です! 【プロジェクト事例】 ・Fintech系サイトの開発/・医療事業者向けポータルサイト開発/・有名エンタメサービスのスマホアプリ開発/・クラウド型モバイル決済システムの 開発/・大手損害保険会社の基幹システム開発/・DX支援システムの開発/・大手モバイル決済サービスのフロントエンド開発/・官公庁、自治体向けクラウドシステムの開発など 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

株式会社キャリアデザインセンター

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、バックエンドエンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です! 【プロジェクト事例】 1、採用管理システム・人事系システムの追加開発・改修・保守 ・業務内容: 　追加開発・改修・保守 ・環境: 　言語:PHP、jQuery、Ajax、HTML、CSS、MySQL 　フレームワーク:Laravel 　OS:Linux 　その他:Apache、Git、Trello 2、ゲーム実況配信アプリのバックエンド開発 ・業務内容: 　Go による Web アプリケーション開発 　新機能設計・開発及び機能改善 ・環境: 　PC: Mac 　バックエンド: Go(Perl) 　フロントエンド: TypeScript 　インフラ: GCP 　共通: Github、Slack、Confluence 3、大手 SIer にて銀行向け WEB システムのバックエンド開発(帳票出力を主機能とした開発) ・業務内容: 　製造・単体テスト ・環境: 　言語:Java 　フレームワーク:Spring、MyBatis 　OS:RHEL 　ミドルウェア:JBoss 　データベース:Oracle 【他案件例】 Fintech系サイトのバックエンド開発/・医療事業者向けポータルサイトのバックエンド開発/・有名エンタメサービスのスマホアプリのバックエンド開発/・クラウド型モバイル決済システムのバックエンド開発/ ・大手損害保険会社の基幹システムのバックエンド開発/・DX支援システムのバックエンド開発/・大手モバイル決済サービスのバックエンド開発/・官公庁、自治体向けクラウドシステムのバックエンド開発など 【開発環境】 ※下記のような開発環境にてPJTに従事していただきます。 ・⾔語︓PHP、Go、Java、Ruby、Python、C♯ ・データベース︓Oracle、SQLServer、PostgreSQL、MySQL　 ・OS︓Windows Server / Redhat Linux　 ・フレームワーク:Laravel、Spring、Ruby on Rails、Django ・インフラ:GCP/AWS　など 　 ・PC:Windows、Mac　 ・工程:基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース後の運用改善 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

JAPAN AI株式会社

プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 【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: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。 市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。 RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ● シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。 コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。 エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ● シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。 可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。 エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 ●ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 ●期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 ●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, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform 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

エージェント体験 (AX) の設計 エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計 不確実性の可視化・信頼度表示の UI 設計 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与 UI の設計 エージェント行動のトレーサビリティ表示設計 Human-in-the-Loop 評価 UI・フィードバックループの設計 エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計 ユーザーリサーチ ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テストの設計・実施 定性・定量データに基づくデザイン判断 ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新 AI エージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定 デザインシステム・プロトタイピング AI プロダクト向けデザインシステムの構築・運用 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等) 情報アーキテクチャ (IA) 設計 デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有 【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 : 稟議承認 AI の信頼度表示 UI 設計 JAPAN AI STUDIO の稟議承認ワークフローで、AI エージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できる UI を設計。 信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。 「AI が参照したデータソース (楽々精算の金額データ + SmartHR の部門予算データ)」を可視化することで、エージェント信頼度スコアが 20% 向上。 ● シナリオ 2 : SaaS 横断ワークフローの可逆操作 UI 設計 JAPAN AI STUDIO で AI エージェントが楽々精算 → SmartHR → Salesforce を横断して自律的に実行したアクション (経費承認、人事データ更新、CRM 記録更新) に対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できる UI を設計。 複数の SaaS にまたがるアクションの Undo / Redo のインタラクションパターンを定義し、「どの SaaS のどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。 エラー回復成功率が 35% 向上。 ● シナリオ 3 : 「企業の脳」のデザインシステム構築 9 つのプロダクトで一貫した「企業の脳」体験を提供するため、エージェント対話コンポーネント (チャットバブル、ツール呼び出し表示、SaaS 連携進捗インジケーター、信頼度バッジ、可逆操作ボタン等) を標準化したデザインシステムを構築。 コンポーネント再利用率が 60% 向上し、新機能のデザイン工数を 40% 削減。 ●ミッション 「企業の脳」を信頼できる存在にする 人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。 ●Human-AI Collaboration Architect とは Human-AI Collaboration Architect は「人と Agent の信頼を設計する人」です。 従来の UX デザイナーとは以下の点で根本的に異なります。 従来のUXデザイン ユーザーの操作に対して確定的な結果を返す UIの動作は予測可能 エラーは明確 (404、入力ミス等) ユーザーが操作する 一貫した UI で信頼を構築 ・Human-AI Collaboration Architect AI の出力は確率的で、毎回異なる可能性がある エージェントの行動は不確実で、説明が必要 エラーは曖昧 (「回答が不正確かもしれない」) エージェントが自律的に行動し、ユーザーが監督する 透明性・可逆性・説明可能性で信頼を構築 ●期待する役割について Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) における AI エージェント体験の設計をリードしていただきます。 エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーが AI を信頼して業務に活用できる体験を実現する 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI 特有の UX 課題を解決する ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う AI プロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する エンジニア・PM・AI 研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする ●成果責任 (KR/メトリクス) ユーザータスク完了率 エージェント信頼度スコア (ユーザーサーベイ) エラー回復成功率 (ユーザーが自力で修正できた割合) ユーザーリテンション率 デザインシステムコンポーネント再利用率 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: Product Manager — プロダクト設計・要件定義 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 品質評価・ユーザビリティ Research Engineer — AI 技術の最新動向・制約の理解 ●開発環境 デザイン : Figma, FigJam プロトタイピング : Figma Prototyping, Framer リサーチ : Maze, Hotjar, Google Analytics コラボレーション : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, 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

JAPAN AI株式会社

●技術オンボーディング・トレーニング FDE から引き継いだ導入済みワークフローの技術オンボーディング設計・実施 顧客の業務ワークフローに合わせた AI 活用方法の設計・提案 トレーニング資料・ベストプラクティスの作成・提供 ●利用定着・ROI実現 成功指標 (KPI) の設計と定期的なROIレビュー 利用状況モニタリングとプロアクティブな改善提案 利用データのダッシュボード構築・定量分析による課題の早期発見 プロンプト最適化・エージェント設定の改善支援 評価基盤 (eval) の運用支援・品質改善 ●テクニカルサポート・問題解決 レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析 テクニカルサポートのエスカレーション対応 API/SDK/インテグレーションに関する技術支援 セキュリティ・ガバナンス・コンプライアンス対応 ●プロダクトフィードバック・拡大展開 顧客フィードバックの収集とプロダクトチームへの還元 拡大展開 (アップセル/クロスセル) の技術支援 新規ユースケースの発見・提案 【業務シナリオ例】 ● シナリオ 1 : SaaS 横断ワークフローの利用定着支援 FDE が製造業の顧客に構築した「経費精算自動承認ワークフロー」(楽々精算 → SmartHR 連携) の導入後、利用率が伸び悩んでいる。 利用データを分析し、「現場作業者がスマートフォンから使いにくい」「承認結果の通知が遅い」という課題を特定。 モバイル向けの利用ガイドを作成し、通知設定を最適化。 さらに、現場向けトレーニングを実施。 利用率が 2倍に改善し、月間 400時間の業務削減効果を可視化して経営層に報告。 ● シナリオ 2 : 「企業の脳」の ROI 可視化と全社展開 FDE が金融機関の 1部門に構築した「見込み顧客探索エージェント」の導入後、ROI レビューを実施。 アプローチ数 3倍、受注率 15% 向上という成果を定量化し、経営層向けレポートを作成。 この成果をもとに、他の 5部門への全社展開の意思決定を支援し、アップセルに貢献。 展開先の各部門に合わせたプロンプト最適化とエージェント設定の調整を実施。 ● シナリオ 3 : ワークフロー品質改善のフィードバックループ 小売業の顧客が JAPAN AI AGENT を活用した「稟議承認 AI」で、回答精度に関するフィードバックが増加。 eval 基盤を活用して回答品質を定量分析し、特定の稟議カテゴリで factuality スコアが低いことを特定。 プロンプト最適化とナレッジベースの改善を提案し、回答精度が 15% 向上。 この改善パターン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 「企業の脳」が定着し、成果を出し続ける状態を作る AI プロダクト導入後の顧客成功を技術面から最大化し、利用定着・拡大展開・ROI 実現を推進する。 ●AI Success Engineerとは AI Success Engineerは、OpenAI社やDatabricks社が確立した職種で、AIプロダクトの導入後に顧客の成功を技術面から支援するエンジニアです。 従来のカスタマーサクセスやテクニカルサポートとは異なり、AIプロダクト特有の課題 (プロンプト最適化、eval設計、利用データ分析、ワークフロー改善) を技術的に解決する専門職です。 従来のカスタマーサクセス | AI Success Engineer 利用状況のモニタリング・報告 | 利用データを分析し、プロアクティブに改善提案 機能の使い方を説明する | AIの使い方を設計し、業務ワークフローに組み込む 問い合わせに対応する | 問題の根本原因を技術的に特定・解決する チャーン防止 | ROI実現・拡大展開の推進 ●FDE との分担 FDE | AI Success Engineer 課題発見→PoC→本番導入 | 導入後の定着→活用拡大→ROI 実現 「企業の脳」を実装する | 「企業の脳」が成果を出し続ける状態を作る 新規ワークフローの構築 | 既存ワークフローの改善・最適化 顧客の未来を発見する | 顧客の成功を証明する ●期待する役割について AI Success Engineer として、顧客の AI プロダクト導入後の成功を技術面からリードしていただきます。 FDE が構築した「企業の脳」のワークフローが現場で実際に使われ、成果を出し続ける状態を作る 顧客の業務部門・IT 部門と密接に連携し、AI プロダクトが実際の業務で成果を出し続ける状態を作る 顧客の IT 部門・開発チームと協働し、API 連携やデータ統合の技術支援を行う 利用データの分析に基づくプロアクティブな改善提案を行う レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析を行い、エスカレーション対応をリードする 顧客フィードバックをプロダクトチームに還元し、プロダクトの進化に貢献する ●成果責任 (KR/メトリクス) 顧客ヘルススコア (利用率、API呼出数、アクティブユーザー数) チャーン率 ≤ 目標値 拡大展開率 (アップセル/クロスセル貢献) 顧客NPS ≥ 目標値 技術サポートチケット解決時間 (MTTR) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Success Engineerは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: FDE — 導入フェーズからの引き継ぎ Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 プロダクトチーム — フィードバック還元 サポートチーム — エスカレーション対応 ●開発環境 言語 : Python (自動化・分析), SQL (データ分析) AI / LLM : JAPAN AI STUDIO SDK, プロンプトエンジニアリング, RAG データ : BigQuery, Looker, Pandas インフラ : GCP, Docker (基礎理解レベル) 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

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

JAPAN AI株式会社

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【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 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker 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

Sansan株式会社

具体的な業務 Sansan株式会社が展開するサービスやイベントなどに関するWebサイト・Webコンテンツの企画・制作・運用を担当します。また、中長期的な事業活動の拡大を見据えて、Webサイト全体の設計や技術選定なども担います。なお、希望するキャリアによっては、Webサイトに限らず、さまざまな幅広い種類の制作物のディレクション・進行管理業務などに関わることもできるポジションです。 担当する業務(一部) - 自社サービスやブランドに関連したWebサイト、Webコンテンツの企画・制作・運用 - 各種サービスやイベントなどに関連したWebサイトやオウンドメディア、各種LP(ランディングページ)などの企画・制作・運用 - 自社が主催するビジネスイベント、キャンペーン施策に関するWebクリエイティブ全般の企画・制作・運用 担当するWebサイトの例 - 「Sansan」(サービスサイト) - 「Bill One」(サービスサイト) - 「Contract One」(サービスサイト) - Sansan Innovation Summit(イベントサイト) ※ 担当業務は個人の特性やキャリア・経験などを踏まえて決定します。 開発環境、使用するツールなど OS:macOS/Windows選択可 開発言語・環境:HTML、SCSS、JavaScript、TypeScript、React(Next.js)、PHP(WordPress/Laravel)、AWS、Docker(rancher)、microCMS など 制作ツール:Figma、Adobe CC(‎Photoshop、Illustrator)など その他利用ツール:Git、Backlog、ChatGPT Enterprise、GitHub Copilot、Slack、Boxなど 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

Sansan株式会社

Sansan株式会社のサービスやイベントなどに関する幅広い制作物の企画・制作ディレクション・進行管理業務を担当します。 ●担当する業務の例 ・各種イベントに関するWebサイトやLP、小冊子をはじめとした印刷物、会場クリエイティブなどの空間デザイン、ノベルティーをはじめとした販促ツール全般の企画・制作進行 ・サービスに関連したWebサイトや各種コンテンツなどの企画・制作 ※ 担当業務は個人の特性やキャリア・経験などを踏まえて決定します。 ●担当するプロジェクト、サービスの例 ・Sansan Innovation Summit ・Sansan KBCオーガスタゴルフトーナメント ・「Sansan」 ・「Bill One」 ・「Contract One」 ●組織構成 2025年7月現在、ブランディングに携わっているメンバーは50名以上おり、各事業部や組織に所属しています。各組織は、デザイナーやディレクター、コピーライター、エディター、フロントエンドエンジニアといった、さまざまなバックグラウンドを持った多様なクリエイター職のメンバーに加え、事業部や組織を横断したプロジェクトを担当するビジネス職のメンバーなどで構成されています。 ●開発環境、使用するツールなど os:mac/win選択可 制作ツール:figma、adobe cc(photoshop、illustrator)、google スプレッドシート、microsoft powerpointなど その他利用ツール:slack、backlog、box、zoomなど 開発言語・環境:html、scss、javascript、typescript、react(next.js)、php(wordpress/laravel)、aws、docker(rancher)、microcmsなど ※ コーディング作業は別途フロントエンドエンジニアが行います。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

Sansan株式会社

Sansan株式会社が展開するサービスやイベントなどに関するクリエイティブ全般の制作を通して、ブランド体験を構築します。 Web、紙など、媒体は問いません。 インハウスのメンバーをはじめ、必要に応じて外部事業者とも連携して、さまざまな制作に携わります。 ●担当する業務(一部) ・クリエイティブコンセプトの企画・開発、それに付随する制作業務全般 ・サービスコンセプト、Sansan株式会社のミッションやビジョンに沿ったメッセージ性の高いコンテンツ開発 ・広告、ポスター、パンフレット、営業資料をはじめとしたサービスや事業活動に関連したさまざまな業務(企画、コピーライティング、デザイン、ディレクションなど) ・イベントクリエイティブの開発(キービジュアル制作、会場装飾のコンセプトデザインなど) ・制作物に必要な素材撮影やイベント撮影における撮影ディレクション(静止画・動画など) ※ 担当業務は個人の特性やキャリア・経験などを踏まえて決定します。 ●担当するプロジェクト、サービスの例 ・Sansan Innovation Summit ・Sansan KBCオーガスタゴルフトーナメント ・Sansan Innovation Community ・「Sansan」(サービスサイト) ・「Bill One」(サービスサイト) ・「Contract One」(サービスサイト) ●開発環境、使用するツールなど ・OS:macOS/Windows選択可 ・制作ツール:Adobe CC(Photoshop、Illustrator、InDesignなど)、Figma、Microsoft PowerPointなど ・その他利用ツール:Slack、Backlog、Box、Zoomなど ・開発言語・環境:HTML、SCSS、JavaScript、TypeScript、React(Next.js)、PHP(WordPress/Laravel)、AWS、Docker(rancher)、microCMSなど ※ コーディング作業は別途フロントエンドエンジニアが行います。 記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

株式会社エス・エム・エス

●ユーザーやビジネスサイドの要望のヒアリングや解決すべき課題の選定 ●iSSUEを中心としたプロダクト開発 ●事業成長を見据えたアーキテクチャ設計や技術選定 ●サービスの安定稼働を維持するための施策・運用など チームでアジャイル開発をしていく中で状況に併せて各自のロールを決めて開発を行います。 フルスタックエンジニアとしてサーバーサイドからインフラまで幅広く裁量を持ち、安定した基盤の中で自由度の高いサービス開発を行うことができます。 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 開発環境・利用ツール ≪シニアライフ事業≫ ・言語・フレームワーク: Ruby / Ruby on Rails ・インフラ: AWS ・その他: Jira, GitHub, Figma, Slack, Miro, Notion ≪介護キャリア事業≫ ・言語/フレームワーク:Ruby, Ruby on Rails, React, Vue.js ・インフラ:AWS, GCP,Docker, Ansible, New Relic, mackerel, Fluentd ・その他:GitHub,Slack,esa.io ≪医療キャリア事業≫ ・言語・フレームワーク: Ruby / Ruby on Rails ・インフラ:AWS ・その他:GitHub, Slack, esa.io, Miro ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 配属部署 本ポジションは、プロダクト推進本部の中でシニアライフ事業、介護キャリア事業、医療キャリア事業に配属予定となります。ご経験やスキル、ご志向性に合わせて、いずれかの事業部で選考を進めさせていただきます。 組織を超えたコミュニケーションの機会の創出やLT会なども行っています。 特にRubyKaigi, Kaigi on Railsなどのカンファレンス準備や当日運営などでチームを超えたコミュニケーションの機会があります。 将来のキャリアパス ・アーキテクト、エンジニアリングマネージャーなど個々の志向性に併せて多様なキャリアパスが存在します。 カジュアル面談でよくご質問頂くこと https://careers.bm-sms.co.jp/engineer/faq

株式会社スマレジ

サービスサイトやコーポレートサイト、各種印刷物・IR資料を含むブランドコミュニケーションのデザイン業務全般を担当いただきます。 制作は基本的に内製のため、社内連携のもと一貫したトーン&マナーでクリエイティブを推進できます。 【具体的な業務】 デザインチームのプレイングマネージャーとして、CI/VIの刷新検討からWeb・紙まで横断したアートディレクションと制作を幅広くお任せします。 データやフィードバックに基づいた改善サイクルを回し、経営陣やマーケティング、PR、IR、採用、開発チームなどと連携しながら、デザインの力でブランド価値の最大化を目指していただきます。 ●マネジメント領域 ブランド方針/トーン&マナー/デザインガイドラインの策定・運用(CI/VI刷新の検討含む) 年間のクリエイティブロードマップ策定、案件の優先度設計 ステークホルダーとの合意形成(経営・マーケ・PR・IR・採用など) レビュー体制/品質基準の設計(可読性・表記/法務・アクセシビリティ) メンバーのアサイン/育成/レビュー、ナレッジ共有 ●プレイング領域 Web/LP/バナー/オウンドメディア等のアートディレクションおよびデザイン制作 決算説明資料の情報設計・レイアウト・グラフ設計・テンプレート整備 会社案内/チラシ/ノベルティ等のグラフィックデザイン、入稿/色校正管理 キービジュアル開発、撮影/動画の企画・ディレクション、素材アセット管理 コピーの方向性設計・文言監修(各部署/ライターとの連携) デザインシステム/アセットライブラリの整備(アイコン/イラスト/モーション等) 展示会/イベントのブース、サイネージ、配布物のビジュアル設計 プロダクト/サイトのUIガイドライン連携とアクセシビリティ配慮の実装伴走 ※業務内容は、適性やご経験を基に相談のうえ決定します。 ※制作は基本的に内製。 社内コミュニケーションを取りながら円滑に推進いただきます。 ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務 技術スタック 【デザインツール】 Adobe Photoshop, Adobe Illustrator, Adobe XD, Figma,Mac,Keynote 【バージョン管理】 GitLab(マージリクエストベースでレビューを実施) 【コラボレーションツール】 Redmine, Slack, Google Workspace 【分析ツール】 Google Analytics 4

株式会社エス・エム・エス

◆ミッション 社内インフラの専任担当(テックリード)として、課題の特定、設計・構築からトラブルシューティング、新技術の導入までを一貫して担当します。 プレイングマネージャーとしてリアーキテクチャ、運用、トラブル対応も含めて組織体制や中長期的な戦略を含めて根本解決を主導していただきます。 ◆業務内容 ①ゼロトラスト、高可用性の実現 ・本社および国内12拠点以上のオフィスネットワークの運用 ・脱VPN、レガシーNWのリアーキテクト ・ゼロトラストの全社への適用と運用 ②運用改善・信頼性向上 ・AIOpsによる運用改善 ・障害発生時の原因切り分け、恒久対策の実施 ③クラウド・サーバー領域との連携 ・オンプレからAWS/クラウドへの移行 ・ADの運用管理、クラウド移行の検討 事業内容 《東証プライム上場企業》22期連続で増収を継続中 エス・エム・エスは「高齢社会に適した情報インフラを構築することで人々の生活の質を向上し、社会に貢献し続ける」 というミッションを掲げ、多様な事業・ビジネスモデルを展開しています 。 超高齢社会に突入したことで多くの社会課題が発生していますが、人々のニーズや関心の高まりをビジネスチャンスとして捉え、 「高齢社会×情報」を切り口に「医療」「介護/障害福祉」「ヘルスケア」「シニアライフ」領域で、40以上のサービスを運営しています。 例)介護事業者向け業界特化型SaaS、ICTを活用した生活習慣病重症化予防のリモートチャット指導、 医療介護従事者向け専門情報コミュニティサイトやキャリア支援 2011年の東証一部(現:プライム)上場後も国内外で新規事業の創出をさらに加速させており、 22期連続で増収のメガベンチャー企業として存在感を強めています。 また、アジア・ヨーロッパ・オセアニアなど海外17ヵ国でも事業を展開しており、 今後も日本国内に留まらず既存事業の拡大・成長と新規事業の開発を加速度的に進めていく予定です。 配属部署 経営管理本部 経営インフラ部 ITインフラサービスグループ ITインフラ ITインフラチームは現在正社員3名、業務委託3名の計6名体制となっています。 同グループ内にはヘルプデスクチームや音声コミュニケーションチーム(IP電話等を取り扱うチーム)が存在し、連携しながら業務を行っています。 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・本社(2000名)、地方拠点(10名?500名)のオフィスネットワークと本社サーバールーム、データセンター(VPN拠点用)、AWS ・ネットワーク機器:Foritgate、Aruba、HP、Panasonic AIRRECT(WiFi)など ・ユーザ端末:Windows or Mac ・Hyper-V、Windows Serverなどのオンプレミスまたは仮想環境 ・GoogleWorkSpace、セールスフォース、Kintoneなどのクラウドサービス ・事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある

株式会社ラクス

楽楽シリーズ(楽楽精算、楽楽明細、楽楽勤怠)の何れかのクラウドサービス製品における 新機能追加、パフォーマンス向上、技術的改善や刷新などのWebアプリケーション開発、プロジェクトマネジメントを行っていただきます。 【例】 1.開発プロジェクト管理 ・開発工程における進捗管理/課題管理を中心とした開発のとりまとめと推進 ・問い合わせや作業依頼の対応指示、トラブルシューティングや不具合調査の指示 2.開発成果物レビューや確認 ・仕様書のレビュー ・設計書の確認 3.メンバーフォロー ・開発進捗管理や1on1等のフォロー ・チームメンバーの育成(技術面や行動面など) 下記、何れかでの組み合わせとなります。 ・使用言語:Java、PHP、JavaScript ・ミドルウェア:Apache、Tomcat ・フレームワーク・ライブラリ:Spring Boot、SAStruts、jQuery、React/Redux、Vue.js ・データベース:PostgreSQL ・IDE:eclipse、IntelliJ ・コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー ・手法:アジャイル、ウォーターフォール ・バージョン管理システム:GitLab ・チケット管理システム:Redmine、Trello ・CI、テスト:GitLab CI、Jenkins、gradle、Selenium/Selenide ・その他ツール:Flyway、Docker ・PC:ノートPC(Windows or Mac選択可能) ・ディスプレイ:ワイドディスプレイ2台支給 ・各サービスごとに1チーム5-10名程度でのチーム開発となり、殆どが正社員の内製開発 ・基本構成:管理職/ マネジメント系リーダー /技術スペシャリスト系リーダー/開発メンバー (当社ではマネジメント系とスペシャリスト系で業務を分担しています) ・役割の例 ・プロジェクトマネージャー ・プロダクトマネージャー ・他に他部署となるデザイナー、インフラエンジニア、プロダクトマーケティングマネージャー、カスタマーサポート等と連携します。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

株式会社カカクコム

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

株式会社スマレジ

サービスサイトやコーポレートサイト、各種印刷物・IR資料を含むブランドコミュニケーションのデザイン業務全般を担当いただきます。 制作は基本的に内製のため、社内連携のもと一貫したトーン&マナーでクリエイティブを推進できます。 【具体的な業務】 デザインチームのプレイングマネージャーとして、CI/VIの刷新検討からWeb・紙まで横断したアートディレクションと制作を幅広くお任せします。 データやフィードバックに基づいた改善サイクルを回し、経営陣やマーケティング、PR、IR、採用、開発チームなどと連携しながら、デザインの力でブランド価値の最大化を目指していただきます。 ●マネジメント領域 ブランド方針/トーン&マナー/デザインガイドラインの策定・運用(CI/VI刷新の検討含む) 年間のクリエイティブロードマップ策定、案件の優先度設計 ステークホルダーとの合意形成(経営・マーケ・PR・IR・採用など) レビュー体制/品質基準の設計(可読性・表記/法務・アクセシビリティ) メンバーのアサイン/育成/レビュー、ナレッジ共有 ●プレイング領域 Web/LP/バナー/オウンドメディア等のアートディレクションおよびデザイン制作 決算説明資料の情報設計・レイアウト・グラフ設計・テンプレート整備 会社案内/チラシ/ノベルティ等のグラフィックデザイン、入稿/色校正管理 キービジュアル開発、撮影/動画の企画・ディレクション、素材アセット管理 コピーの方向性設計・文言監修(各部署/ライターとの連携) デザインシステム/アセットライブラリの整備(アイコン/イラスト/モーション等) 展示会/イベントのブース、サイネージ、配布物のビジュアル設計 プロダクト/サイトのUIガイドライン連携とアクセシビリティ配慮の実装伴走 ※業務内容は、適性やご経験を基に相談のうえ決定します。 ※制作は基本的に内製。 社内コミュニケーションを取りながら円滑に推進いただきます。 ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務 技術スタック 【デザインツール】 Adobe Photoshop, Adobe Illustrator, Adobe XD, Figma,Mac,Keynote 【バージョン管理】 GitLab(マージリクエストベースでレビューを実施) 【コラボレーションツール】 Redmine, Slack, Google Workspace 【分析ツール】 Google Analytics 4