macOSのITエンジニア求人・転職情報

三井住友カードは、決済プラットフォーム「stera」を核に、決済と連動した新たな付加価値サービスを事業者様へ展開しています。 SMBCグループのキャッシュレス戦略の中核を担う内製開発組織として、2025年4月に「steraエンジニアリング室」を新設いたしました(2026年4月に「デジタルステーション部」へ組織名称変更)。 事業者様の視点に立ち、プロダクト開発を通じて体験価値を最大化することが私たちのミッションです。 立ち上げ期を経て現在は、約40名のプロフェッショナルが集まる組織へと急成長を遂げました。 グローバルリーダーとの戦略的業務提携による共同開発プロジェクトも本格化しており、決済の枠を超えた新たな価値創造に挑戦するエンジニアを募集しています。 【職務詳細】 ・Goを用いた決済システムのバックエンド開発 ・マイクロサービスアーキテクチャに基づく設計・実装 ・決済データの整合性を担保するためのDB設計および最適化 ・AIツールを駆使したプロダクト開発の効率化 【開発環境】 -バックエンド:Go -モバイル:Kotlin, Jetpack Compose -インフラ:AWS, Docker, Terraform, Datadog -データベース:PostgreSQL -CI/CD:GitLab CI/CD, AWS CodeDeploy -開発ツール:GitLab, Visual Studio Code, Android Studio, Claude Code 等 ※業務用端末(Windows)とは別途、開発用の端末はMacBook Proを貸与

●概要 SI事業にて、Web/スマホアプリや業務系システムなどの上流工程(要件定義・設計)から開発、運用保守まで、ご自身のキャリアやご希望に合わせてお任せします。 ●開発環境 ●言語・FW:Java, C#, Python, JavaScript, TypeScript, React, Vue.js, Node.js, PHP, Ruby, Ruby on Rails, Go, Kotlin, Swift, C, C++, R言語 など ●OS・クラウド:Windows, Linux, iOS, Android, macOS, AWS など ●DB:MySQL, PostgreSQL, Aurora PostgreSQL, Oracle, PL-SQL など ●案件例 Webサービス、スマホアプリ、基幹システムまで幅広いジャンルのプロジェクトを取り扱っています。 ◎大手ECサイト開発支援 工程:要件定義、基本設計、開発、テスト 環境:Java, Spring Boot, Aurora PostgreSQL, AWS ◎保険代理店向けプラン作成ツール開発 工程:要件定義、設計、製造、テスト、デザイン 環境:React, TypeScript ◎某金融系のWebアプリ開発 工程:フロント・サーバー開発 環境:React, TypeScript, Java ◎住宅関連会社のユーザー向けサイト開発 工程:製造、テスト、運用保守 環境:React, HTML, CSS, SQL ◎販売管理システムリニューアル 工程:設計〜テスト 環境:C#, Oracle, PL-SQL ◎大手グルメ情報サイトのiOSアプリ開発 工程:設計、実装、テスト 環境:Swift, Objective-C ◎WEBサービスのコールセンター開発 工程:製造、テスト 環境:Python, Java ◎リース会社向けシステム開発 工程:要件定義〜テスト 環境:Java, Oracle

●業務内容 Windows・macOS・スマートフォン等の社給デバイスについて、ライフサイクル全体の管理・改善を、チームメンバーと協力しながらご担当いただきます。 ●具体的には ・Microsoft Intune/MDMを利用したWindows・macOS・モバイルデバイス管理　※一部Jamfも含む ・PC・スマートフォン等の調達、キッティング、貸与、交換、回収、廃棄に関する運用 ・ユーザーからのデバイス関連問い合わせ・トラブル対応 ・デバイス運用管理における、各種施策の企画・実施 ・デバイスライフサイクル管理プロセス、IT資産管理台帳の見直し・再設計 ●期待する将来像 まずはIntune/MDMを中心とした端末管理の実務を担い、運用や改善を推進していただきます。 その後は、デバイスライフサイクル全体の再設計や次世代のIT資産管理基盤の導入をリードし、当社におけるIT資産管理業務全般の中核エンジニア/スペシャリストとして活躍いただくことを期待しています。

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、スマホアプリ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】 1、大手SIerにて数百万人が利用するスマホアプリの設計/実装/UT/コードレビュー/テスト項目レビュー 　開発ツール:Android Studio 　言語:Kotlin 2、大手ゲーム会社にてスマホ格闘ゲームの開発 　プラットフォーム:Unity(C#) 　PC:Mac 　LAMP環境(Apacheはnginxでも可) 3、ヘルスケア系スマホアプリの開発 　言語:Swift(またはKotlin) 　PC:Windows 　DB:MySQL 　ツール:Git、BTSはRedmin 【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︓Kotlin(Java)、Swift、C#　など ・開発ツール:Android Studio、Unity、Xamarin、React Native　など 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

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

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

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、テスト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、e ラーニングシステムサービスを提供している会社にてテスト設計業務 ・業務内容:カスタマイズ設計書を基にテスト仕様書の作成、テスト仕様書に沿って実際のテスト実施 ・環境: 　開発手法 : アジャイル 　DB:Microsoft SQL Server 　使用ツール:Slack 　検証環境 : Windows 2、企業向け分析ツールを自社開発をしている企業にてWebアプリケーションテスト業務 ・業務内容:テストケースをもとにソフトウェア操作、結果報告 ・環境: 　開発手法 : アジャイル(スクラム) 　検証環境 : Windows 　使用ツール:Jira、Slack、Zoom 3、シェアNO.1の人材管理システムを開発している会社にて自社サービスのQAエンジニア業務 ・業務内容:自社製品のテスト計画〜設計およびテスト自動化、品質管理業務全般の企画・運営 ・環境: 　開発手法 : アジャイル(スクラム) 　検証環境 : WindowsまたはMac + デュアルディスプレイ + テストサーバー 　管理ツール:Redmine、Git 　チャットツール : Slack 　CIツール:GitLab CI 　自動テスト : TestCafe 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

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

当社が手掛けるプロジェクト オープン系 ゲームアプリ開発 クラウド 仮想化基盤 DBの設計・構築 AI・ブロックチェーンといった先端技術　等 毎月15400件以上のお問い合わせがあり、多種多様の案件があるのが魅力! 案件の選択権はエンジニアにあるので、自由に選択できます! 今回は、ゲーム・アプリ・Webシステムの正常稼働、品質を守る方を募集になります! プロジェクト例 ◎某決算システム基幹システム性能テスト(Java) ◎NAND型メモリ製品の評価テスト実施、テスト設計(C言語、C++) ◎商業施設や店舗の什器管理システムの開発テスト　詳細設計～テスト実施(Python, JavaScript) ◎病院向けEC・決済システムの基本設計～テストまで(PHP) ◎既存Webシステムに新機能追加の受け入れテスト(SQL)　等 ある1日の流れ アプリ→「進む」の先へエラーが発生しないか ゲーム→正しい映像が流れるか といったテスト・検証を行い、結果をレポート作成します。 コードを見ながら改修する場合などもあるためスキルアップに直結! 入社後の流れ ★テスト未経験の方、経験の浅い方 先輩の元で基本業務から始めます。仕様書に沿ってバグやエラーを発見して報告していきましょう。分からないことは先輩に何でも質問できるので安心してください。経験・スキルに応じて少しずつ仕事の幅を広げ、将来的には「テストの設計図作成」にも取り組んでいただきます。 ★テスト経験者の方 経験・スキルを活かせる業務を積極的にお任せしていきます。得意分野に取り組んだり、新たなシステムに挑戦したり、キャリアアップの場として活用してください。また、適性に応じてリーダーポジションも用意します。マネジメント志向の方にも大きなチャンスを手にできる環境です。 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

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

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、フロント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、受発注プラットフォームサービスを運営する企業にてフロントエンド開発業務】 ・業務内容: 　HTML/CSS/TypeScript/Vue.js/React いずれかを使った開発 　既存サービスの API の連携、活用/テストの実施 ・環境: 　PC:Macノート 　言語: TypeScript、HTML、CSS 　ライブラリ・FW:React、Vue.js、Nuxt.js 　デザインツール : Figma 　DB: MySQL 　ソースコード : GitHub、GitHub Copilot 　タスク管理 : JIRA 　インフラ環境:AWS 2、 EC サイトを自社運営する企業にてフロントエンド開発 ・業務内容: 　シーズンごとの企画やキャンペーン・特集ページの実装 　機能追加などの実装 (出店店舗向けの管理画面等) ・環境: 　PC: Mac と Windows からお選びいただけます。(Mac 推奨) 　言 語: JavaScript, TypeScript 　ライブラリ・FW: Next.js, React.js, Redux, jest 　インフラ環境: AWS 【他プロジェクト事例】 ・Fintech系サイトのフロントエンド開発/・医療事業者向けポータルサイトのフロントエンド開発/・有名エンタメサービスのスマホアプリのフロントエンド開発/・クラウド型モバイル決済システムのフロントエンド開発/ ・DX支援システムのフロントエンド開発/・大手モバイル決済サービスのフロントエンド開発など 【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︓HTML、CSS、JavaScript、Typescriptなど ・フレームワーク:Vue.js、React、AngularJS、Next.js、Nuxt.js、jQuery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

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。業務は大きく2つの側面があります。 【1. 全社基盤・未解決領域の実現】 ・技術POCと新規領域の実装 — 新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証 ・プロダクト横断基盤の企画・構築 — 複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理、認証基盤などの整備・運用 ・プロダクト間連携の中間システム開発 — 複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 【2. プロダクトチームの支援・能力向上】 ・複雑度の高い技術課題(アーキテクチャ分離、信頼性改善等)への、設計リード・並走 ・設計レビュー・壁打ち・モブプログラミングを通じた、各チームのテックリード・エンジニアへの技術支援 ・生成AI活用の全社推進 — ハンズオン実施、スキル・ワークフローの整備、エンジニア以外の部門への活用展開 ・チームの開発プロセス改善支援(スクラムイベントのファシリテート等) 支援においては「人手の貸し出し」ではなく、関与が終わった後にチームに高まった能力が残ることを大切にしていきます。2つの側面の配分は固定せず、組織の状況に応じて優先度を判断しながら取り組みます。 【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 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等: 　-Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go 　-Frontend: TypeScript、React、Vue.js 　-特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション 　-DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・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。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼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代の若手メンバーも多く活躍しています! また横断組織は今後も継続的に拡大していく計画です。組織の成長に伴い、プラットフォーム機能やイネイブリング機能の専門チーム化を見込んでおり、その立ち上げをリードするポジションへの道が開かれています。初期メンバーとして入ることで、組織設計そのものに関与する機会があります。 ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 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。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●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 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている ●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。

本ポジションでは、社内ITの窓口として問い合わせ対応を自走し、Google Workspace/Slackの基本運用や入退社対応まで担っていただきます。 ●社内問い合わせ対応(一次対応〜二次の一部:切り分け〜解決) ●入退社対応(アカウント発行・停止/回収、権限付与、棚卸し運用) ●Google Workspaceの基本運用(ユーザー/グループ管理、共有設定・権限調整の基礎) ●Slackの基本運用(ユーザー管理、チャンネル整理、運用ルールの整備) ●IT資産/ライセンス管理 ●手順書/FAQの整備、更新

会員数約25万人以上、累計成約件数5000件以上と業界No.1サービス(※)として急成長するM&Aプラットフォーム「BATONZ」や金融機関向けM&A支援SaaS「B MASS」を展開しています。 当社の開発組織では「誰もが簡単に使えるM&Aプラットフォームを提供し、より多くの方にM&Aの成功体験を届ける」をミッションに掲げています。本ポジションでは、高品質なプロダクトを継続的に顧客に届けるため、システムの老朽化対策、リアーキテクチャ、インフラ刷新などの技術的難易度の高い課題解決を主導していただきます。 <業務詳細> ・Ruby on Rails等のフレームワーク、ライブラリのメジャーバージョンアップ計画の策定と実行 ・アプリケーションのコンテナ化推進および最適化(Docker/AWS Fargate等) ・DB(PostgreSQL)やミドルウェアのバージョンアップおよびパフォーマンスチューニング ・レガシーコードのリファクタリングおよび技術的負債の解消 ・開発組織の開発生産性やDevEx(Developer Experience)向上に向けたCI/CD環境の整備 ・機能開発チームに対する技術的な技術選定のサポートやコードレビュー <開発プロセス> ・プロジェクトごとにビジネスチームと週次〜隔週程度の頻度で行う定例で目線合わせを行いつつ、プロダクト開発を行っています。 ・日々の小規模な機能開発や改善は個々のエンジニアが裁量を持ってアジャイルに開発を行っています。 ・数ヶ月など一定規模のある機能開発はリードエンジニアクラスのメンバーが中心となってプロジェクトマネジメントを担い、ウォーターフォール的に開発を行っています。 <開発カルチャー> ・DX(開発者体験)改善カルチャーがあり、情報の共有、仕組みの改善、自動化などを自律的に行っています。 ・「フロントエンド改善」「ドキュメント管理改善」「UI/UX改善」などをテーマにした各論の技術課題解消に向けた分科会がメンバー主導で自律的に立ち上がり、改善が進んでいます。 ・エンドポイント単位でRspecなどで単体テストを記述しており、カバレッジは80%程度の水準です。専任QAチームがMagicPodを採用してE2Eテストを推進しており、リグレッションテストの強化に取り組んでいます。 ・マージリクエストの際はコードレビューを必須としています。ランダムで2名アサインされ、アサインされたメンバーが滞っているとリマインドする仕組みがあり、開発フローが何らかのボトルネックで停滞することを防ぐ仕組みを運用しています。 <マネジメント体制> エンジニア兼務の執行役員が経営メンバーにおり、評価や制度設計を含めたピープルマネジメントを担っています。そのためエンジニアとしてプロダクトの価値向上に集中して取り組むことができます。 またプロダクトの急成長に伴い、今後数年で現在の10名規模から3倍程度まで拡大する計画を持っています。 EM、テックリード、プロダクトマネージャーなど様々な役割が生まれていくため、新たな役割に挑戦する機会も数多くある環境です。 <開発環境> 開発 ・バックエンド:Ruby/Ruby on Rails ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript/Nuxt.js/Vue.js ・OS:Linux/Mac OS/Windows ・DB:PostgreSQL ・AI活用: GitHub Copilot/AWS Bedrock/Python/LangChain/OpenAI API/D-ID ・テスト: MagicPod, Rspec インフラ ・クラウド:AWS(Fargate/Aurora/OpenSearch/QuickSight等)/Google Cloud ・IaC:Ansible, Terraform ・監視:NewRelic/Sentry その他 ・コード管理:GitLab/GitLab CI ・タスク管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack/Zoom ※開発機のOSは選択可能です。 ※貸与機のスペック一例:Macbook Pro M2 Max 32GB 500GB

サーバ・クラウド・ネットワーク環境における設計・構築プロジェクトで、 PL/PM/PMO候補として、プロジェクト全体の推進を担っていただきます。 上流工程(要件定義・設計方針策定・ベンダー調整)を中心に、 ご志向に応じてプレイングマネージャーとして構築工程にも関わることが可能です。 具体的には ●プロジェクトマネジメント(進行・品質・課題・コスト管理) ●PMOとしてのプロジェクト改善・標準化推進 ●顧客課題の整理、クラウド導入・最適化に向けた提案支援 ●ネットワーク/サーバ/クラウド環境の設計・構築 ●チームマネジメント、メンバー育成、レビュー 等 期待する役割 顧客やチームと向き合いながら、インフラ基盤の安定と進化を両立するプロジェクト推進を担っていただくことを期待しています。 PM/PMOとしては、進行・品質・リソースを管理し、プロジェクト全体を円滑に動かす役割を担います。 DX推進の領域では、顧客課題を的確に捉え、クラウド導入や業務最適化など、技術を起点に変革を支援していただきます。 顧客をチームの一員として巻き込み、信頼関係を築きながら、プロジェクトの成功と新たな価値創出を実現することを期待しています。 直近のプロジェクト例 ①国内有数の通信事業者様 〈概要〉マーケティング情報分析のためのデータ収集システム構築 〈規模〉120人月 〈参画工程〉要件定義、システム提案、製品PoC、基本設計、 開発、テスト、リリース、運用保守 〈使用技術〉 言語⇒Java、Shell DB⇒Oracle OS⇒Linux その他⇒Talend ②大手飲料水サービス提供企業様 〈概要〉加盟店(FC店)向けの基幹システム(請求・販売・顧客・受発注管理)開発 〈規模〉800人月 〈参画工程〉見積/提案、要件定義、基本設計、詳細設計、 各種テスト、リリース、運用保守(予定) 〈使用技術〉 言語⇒Java DB⇒Oracle OS⇒Linux クラウド⇒AWS その他⇒Spring Boot ③大手通信業界 企業様 〈概要〉販売実績をもとに最適な発注数を算出するシステムの構築 〈規模〉150人月 〈参画工程〉要件定義、基本設計、詳細設計、開発、 テスト、リリース、運用保守 〈使用技術〉 言語⇒Java、PL/SQL、javascript DB⇒Oracle OS⇒Windows、Linux ④大手通信/ハードウェア販売企業様 〈概要〉ITハードウェア機器販売買取のお見積用webサイト開発及びエンハンス 〈規模〉70人月 〈参画工程〉要件定義、基本設計、詳細設計、開発、テスト、リリース 〈使用技術〉 言語⇒Python DB⇒mySQL クラウド⇒AWS その他⇒react、FastAPI、API Gateway ⑤その他の例 ・メガバンク(日銀対応システムの変更) ・大手保険会社基幹業務の構築(ERPパッケージの導入・カスタマイズ) ・大手保険会社(社内システム更改) ・大手クレジットカード会社(発券システムの構築) ・大手広告会社データ基盤の構築/更改(AWS等、クラウド環境への移行) ・大手通信会社(ビックデータ収集システムの構築) ・大手通信会社5G認証/コアネットワークの構築 ・システム連携部の構築(SOA、API、JOB 構築) ・SalseForceの導入・カスタイマイズ(CRM系) ・ServiceNowの開発・カスタマイズ(CRM)

●Position Summary Sony Group Corporation is seeking a Detection and Response Engineer responsible for detection engineering, security monitoring, and incident response activities. This role also covers digital forensics, malware and threat intelligence analysis, as well as improving cyber defense workflows through orchestration and automation. The position operates as part of a geographically distributed Incident Response Team within the Global Security Incident Response Team (GSIRT), working independently while collaborating closely with global and operating company security teams. This role reports to the Senior Manager, Cyber Defense Japan. ●Job Responsibilities ・ Perform detection engineering, security monitoring, and incident response activities ・ Perform digital forensics, malware analysis, and threat intelligence analysis as needed ・ Identify deficiencies in security controls that contribute to incidents or elevate risk and collaborate with stakeholders to mitigate them ・ Improve the Cyber Defense Team workflow using orchestration and automation ・ Combine a strong understanding of the threat landscape with business requirements to build detection and response capabilities that adapt to business needs ・ Flexible work hours and on-call duties during non-standard business hours ・ Other duties related to cyber defense as assigned

【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

●プロダクト概要 「Loglass 経営管理」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。 「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト/サービスを提供するまでに至りました。 また、プロダクトビジョンである「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。 ●IT基盤の企画・構築・運用 ・Google Workspaceをはじめとする各種SaaSの管理・運用基盤の最適化 ・ゼロトラストの考えに基づいた、将来的なセキュリティアーキテクチャの企画・導入 ●業務プロセスの改善・自動化の推進 ・スクリプトやiPaaSを活用した業務自動化の企画・実装 ●ヘルプデスク・IT資産管理の高度化 ・PCキッティング、トラブルシューティング、アカウント発行などのヘルプデスク業務 ・IT資産の管理台帳整備と運用プロセスの構築 ●情報セキュリティ・IT統制の推進 ・ISMS認証取得や内部統制を見据えた、セキュリティポリシーの策定・運用 ・IT監査への対応や、証跡管理プロセスの整備 入社後はアカウント管理やヘルプデスクなどの定常業務の運用に従事いただきます。 その後ご経験やご希望に応じて周辺業務に展開していき、不定期に発生する各種プロジェクトをリードしていただくことを期待しています。 中長期的には、業務改善やセキュリティなどそれぞれの領域により特化したポジションにシフトしていくことができる環境です。 コラボレーション:Google Workspace コミュニケーション:Slack ドキュメント/タスク管理:Notion セキュリティ:Kandji, SentinelOne, 1Password iDaaS:Okta iPaaS:Make, Zapier PC:macOS, Windows その他:Zoom(ZoomPhone), Figma, SmartHR, バクラク など

●現在抱えている課題 60,000名以上の受講生を抱える日本一のスクールである「GFS」において、日々発生するサービス改善案件(生徒用サイト、裏側の管理システム、配信システム等)のデリバリーを停止させることなく、既存機能の刷新・新機能の実装と、次世代基盤への安全な移行を両立させる新旧システムの並行稼働が直近の最大の課題です。 新機能開発・UI/UX刷新とリプレイス・技術的負債の解消の両面を同時に推進したい一方で、それを技術的に牽引するリード層が不足しています。また、立ち上がったばかりの「シゴトAI」を含め、複数プロダクトを横断する次世代アーキテクチャの構想・実現を牽引し、AI活用を前提とした新たな開発プロセスへと進化させていくための技術的・組織的な基盤づくりも急務となっています。 ●業務内容 バックエンド・フロントエンドの境界をなくし、Webプロダクトの要件定義から設計・開発・運用まで一気通貫でお任せします。単なるマネジメントではなく、自ら現場で手を動かしながらプロジェクトを牽引していただきます。 ・アーキテクチャ設計:マルチプロダクト展開や事業の急拡大を見据えた、技術選定およびスケーラブルな全体システム設計の主導 ・既存機能の刷新と新規機能の実装: 学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどにおける、継続的なUI/UX改善および機能追加・リニューアル開発 ・次世代基盤への移行: 現行のPHP/Laravel環境から、Kotlin/Spring Boot・React/Next.jsを用いた次世代モダン環境への段階的かつ安全なリプレイスの推進 ・AI駆動開発の推進: AIエージェントが開発を進めやすい仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューライン・品質管理・開発プロセスの設計と継続的改善 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織への配属となります。現在の開発業務をすべて停止させるわけではなく、並行して新基盤へ移行するという難易度の高いミッションに携わり、迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持って未来のアーキテクチャ設計や実装を推進していただけます。 現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計、インフラなどプロダクト全体を見渡しながら、自らチームとプロセスを作り上げていくオープンなカルチャーです。巨大プロダクトのリプレイスを主導しながら、次々と立ち上がる新規事業の0→1フェーズに関わるチャンスも豊富にあります。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> ・言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> ・言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> ・クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) ・データベース:PostgreSQL ・インフラ管理:Pulumi ・その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack ・AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code ・OS:Windows / Mac(選択可) ・開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> ・デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用) ●参考情報・関連リンク(More Info) ・[株式会社Copia 企業サイト](https://copia-group.co.jp/) ・[投資の学校 GFS(Global Financial School)](https://gfs.tokyo/introduction/) ・[AI教育サービス シゴトAI](https://shigoto-ai.com/introduction) ・[【note】エンジニアリングマネージャー鈴木の記事](https://note.com/copia/n/nb64ab429acf7)

期待する役割 QAエンジニアとして、プロダクトの品質を保証するQA業務全般に携わっていただきます。 入社後、WealthNaviのシステムについて理解を深めていただきながら、QA業務の実施を行い、その後QA業務の高度化・改善に携わっていただきます。 将来的には、テスト自動化や開発工程全体の品質向上などにも携わっていただけます。 チーム拡大のタイミングのため、体制・プロセスの改善やテスト自動化に積極的にチャレンジしたいという意欲のある方を歓迎しております。 業務内容 QAエンジニアとして、プロダクトの品質を保証するQA業務全般に携わるポジションです。ロボアドバイザーサービスに加え、新規で立ち上がるサービスのQAをお任せします。 複数サービスが立ち上がる際にはサービスを横断した幅広い仕様の把握や、体系的なQA工程の構築、QA活動の提案と合意、推進が必要になるため、QAプロセスの構築や標準化・ツールの開発・属人的な業務の解消・自動化等の改善にも関わっていただきます。 ●定常QA業務の実施 └ロボアドバイザー『ウェルスナビ』のテスト戦略・計画立案・テスト設計・テスト実施、不具合管理 └新規サービスのテスト戦略・計画立案・テスト設計・テスト実施、不具合管理 ●品質管理業務の強化 └テスト実施体制及びQAプロセスの提案・改善・運用 └第三者検証会社を利用したテスト対象範囲の拡大と管理 └不具合の管理や分析、改善の推進 ●自動テストの維持・拡大 └自動テストのメンテナンス └新規に開発されたアプリケーションのテスト 技術スタック DB:Amazon Aurora (MySQL) 言語:JavaScript,TypeScript モニタリング:DataDog 自動テスト:Playwright QAチームについて 現在、QA業務を担当する「QAチーム」には5名のQAエンジニアが在籍しており、フロント/バックエンド開発を担当する各チームのアウトプットに対するQAを中心に担当しています。 今後は事業のグロースに対応する体制を築くべく、全社的なテスト工程の拡充とリリース段階の品質保証業務全般のマネジメントに取り組みます。特にソフトウェアテスト自動化プラットフォームの導入をはじめとするテスト自動化を推進し、マンパワーに頼らない効率的なQA範囲の拡大が目下のテーマです。 チーム内には、開発からQAにジョブチェンジしたメンバーや、第三者検証会社から入社したメンバーがいます。一年半前まではQAチームは2名しか在籍しておらず、テスト実施にしか工数を割けず改善ができなかったことから、なるべく自動化/効率化して運用コストを減らすマインドをチーム全体で持っています。 ※チーム構成※ マネージャー:2名 メンバー:7名

●期待する役割 ロボアドバイザーや新規プロダクトに関わるUIUXデザインをお任せします。また、ご経験やご志向に応じて、ブランディング領域(採用や広報などのコーポレート業務やマーケティング等)のWeb・グラフィック・販促物等のデザインをお任せすることも想定しています。 金融サービスは「難しそう」「わかりにくい」というイメージを持つ方も少なくないため、ウェルスナビが目指す「誰もが手軽に使える金融サービス」をデザインの力で実現していただきたいです。 社員の半数以上がエンジニア・デザイナーで構成される「ものづくりする金融機関」の一員として、ビジネスや開発との垣根なく、サービスの立ち上げや改善に主体的に参画していただけます。 ●デザインチームについて デザインチームには8名の社員が在籍しています。「働く世代」の当事者としてウェルスナビのミッションに共感する仲間が集まっています。 新規プロダクトの立ち上げや、三菱UFJ銀行と共同で立ち上げを目指しているデジタルバンクなどの新たな事業展開にも密接に関わっていることから、業務範囲の拡大や新たな施策実施に対応できる組織づくりを進行中です。事業・組織の拡大に伴って、ご自身の志向やキャリアパスに合わせて役割やポジションを柔軟に選択可能です。 ●業務内容 ▽Web及びモバイルアプリのUIデザイン ・プロダクトの情報・UI・トーン&マナーの設計 ・UI設計・モックアップ作成 ・簡易モックアップ作成 ・UI作成 ▽定量・定性調査を伴うユーザー体験の可視化 ・リサーチ(競合調査、定量・定性調査) ・コンセプト検討 ・改善施策 ・情報設計 ▽Web・グラフィック・販促物のデザイン ・マーケティング施策支援 ・販促物、ロゴ、ビジュアルの制作 ・トーン&マナー策定 ・撮影・外部ディレクション ▽デザインシステム運用及び改善 ・デザインシステム ・デザインアセット管理 ▽デザイン業務の効率化 ・業務効率化 ・人材育成

Overview We are looking for a motivated Product Designer (UI/UX Designer) with a passion for product design to join our team to work on reshaping complex products with intuitive and effective solutions in the cloud security industry. Fluency in both English and Japanese is a must, along with strong communication skills to seamlessly collaborate with our cross-functional teams. You will be working in a leading cloud-based security provider in Japan, focusing on projects related to our flagship product, HENNGE One, which offers access control, email archiving, and other security and productivity-related functionalities for enterprise companies. Therefore, experience in BtoB projects or a strong interest in this field would be advantageous. Key Responsibilities Develop visually appealing and user-centered designs based on requirements and research findings. Collaborate with product managers and developers in the design process for new features and enhancements. Utilize our established design system to maintain consistency and coherence across our interfaces. Continuously improve user experience through iterative design and feedback analysis. Advocate for user-centred design principles and contribute to the refinement of our design system. Assist in creating and maintaining design documentation, including style guides, design principles, and user personas. Work closely with customer support teams to address user feedback and identify areas for product improvement.

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

●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

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

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

Laboro.AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。AIプロジェクトの成功には、安定したネットワーク環境と計算機インフラが不可欠です。そこで、社内ネットワークの構築管理、セキュリティポリシーの運用、オンプレミスサーバ、データセンターやクラウドリソースの管理に精通したインフラエンジニアを募集します。AIの可能性を最大限に引き出し、私たちと共に次世代のイノベーションを推進する志を持った方をお待ちしています。 【本ポジションについて】 エンジニア部門の拡大に伴い、AIやシステム開発に必要なインフラの管理を専任で行っていただけるインフラエンジニアを募集します。弊社の機械学習エンジニアやシステム開発エンジニアと緊密に連携し、オンプレミスのGPUサーバやAWS・GCP・Azureなどのクラウドリソースの管理、セキュリティ対策、情報資産管理体制の整備を推進していただきます。 ※クラウドインフラはAWSを主軸(全体の約7割)としており、AWSの知見を存分に活かせる環境です。AzureやGoogle Cloudを利用する機会もあり、マルチクラウドの経験を広げられます。 【業務内容】 ●以下の業務における企画、要件定義、設計、構築、保守、運用 　- AWS・Azure・Google Cloud上のリソースに関する業務 　- オンプレミス(KVM・Kubernetes)のCPU・GPUサーバーに関する業務 　- オンプレミス及びクラウドリソースのセキュリティに関する業務 　- 社内ネットワーク・VPNに関する業務 ・オンプレミス及びクラウド環境の払い出しプロセス自動化・IaC化 ・社内サーバーの増設やセキュリティの改善に関連する施策、体制作りの企画、運営 ・ユーザー及びリソース管理の仕組みの企画、運営 ・作業手順や各種ノウハウの文書化 ・管理技術や実施体制の継続的な改善 ● 業務の変更範囲:なし

概要 新規プロダクトの立ち上げや、既存サービスの機能開発に携わって頂くポジションです。 具体的には、1→10フェーズのリクルーティングサービスや、0→1フェーズの業務効率化を促進するクラウドサービス、さらには社内システムに至るまで、上流工程における要件定義や仕様設計からリリースまで一気通貫にお任せしたいと考えております。 実践の中でエンジニアとしての成長を求める方、自社サービスを用いて業界を変革することに強く興味のある方はぜひご応募下さい。 技術 ●使用する言語・フレームワーク ・バックエンド:Ruby, Ruby on Rails ・フロントエンド:TypeScript, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js, jQuery, Tailwind ・データベース:MySQL ●インフラ ・AWS:EC2, ECS, RDS, S3, CloudFront, API Gateway, Lambda, Amplify, WAF, CloudWatch ・Terraform ・Docker ●開発ツール ・Github, Github Actions, Figma, Cursor ●デバイス(OS) ・Windows, Mac (※選択可) ●その他 ・Salesforce Object Query Language, OpenAI API, Python, WordPress, Amazon SES ●開発ツール ・Github, Github Actions, Figma, Cursor ●デバイス(OS) ・Windows, Mac (※選択可) ●その他 ・Salesforce Object Query Language, OpenAI API, Python, WordPress, Amazon SES

三菱UFJ銀行を中心にMUFG各社と連携し、AI技術を活用した業務の効率化・高度化を実現するプロジェクトにおいて、データ分析業務を担っていただきます。 具体的には以下のような業務があります。 ・MUFGにおけるビジネス課題解決のためのデータ分析や機械学習モデルの開発 ・顧客への分析結果の説明 ・AIに関する最新技術の調査・研究 ●プロジェクト例 ・市場動向分析モデルの構築 ・市場部門のフロント部署のための機械学習ツール開発 ・オルタナティブデータを用いた与信モデルの構築 ・アンチマネーロンダリング(AML)分野における分析支援 ●変更の範囲 場所:会社の定める場所(在宅勤務を行う場所を含む)

【色々な業界の幅広い案件を担当できる/要件定義から完成まで一貫して担当/ITエンジニアとしてスキルアップが可能】 検査・制御システムや電子・医療機器の特注・受託開発を手掛ける当社のエンジニアとして、生産管理システムなど、お客様のニーズに対応して特注でシステム開発をご担当いただきます。 【仕事内容詳細】 お客様(エンドユーザ)と直接打ち合わせをしながら、上流(要件定義・システム設計)から下流(プログラム・デバッグ、納入、立ち上げ)までの一式業務をお任せいたします。 案件規模によって1人で担当する場合や数名で担当する場合があります。 1つの案件の担当期間も1か月~1年程度と規模により様々です。 全ての案件が直受けの特注ですので、ニーズに合わせて1から完成まで作り上げることができる面白さがあります。 また、様々な業界と取引があるため案件内容も様々です。 【組織構成】 現在4名が在籍しています(40代男性1名、30代男性2名、20代男性1名)。 開発環境 言語:HTML,CSS,JavaScript,TypeScript,C#,PHP,Python,Java, サーバー:Windows Server,CentOS,Ubuntu フレームワーク:ASP.NET Core,.NET Framework,Ruby on Rails, Xamarin, Unity, CakePHP, Django, etc 変更の範囲:会社の定める業務