ストックオプション（信託型等）あり GoのITエンジニア求人・転職情報

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。

事業・プロダクト ●AIMSTAR LTV向上に必要なCDP・MA・分析・AIを搭載したAll in Oneマーケティングツール ●ミセシル 3000万人規模の行動データで自店/自施設・競合・商圏を分析する人流分析AI Agent ●Zero 紙運用が中心だったテナントの売上管理業務をデジタル化する売上管理AI Agent ●DHK CANVAS IVRを中心としたコールセンター業務自動化AI Agent ●Agent Platform FDE・SREが使う共通基盤 加えて、まだプロダクトがない事業ドメインへのトライも進んでいます。 プロダクト化される前の"意思決定の最前線"に立てる場所があります。 ●5つのバリュー ・INTEGRITY(誠実さ) 誠実に行動し言行一致。 オープンであること、自分の言動に責任を持つこと、倫理的な判断 ・DEEP DIVE(徹底的な探究) 本質を捉え、深く掘り下げて問題解決する。 お客様以上にお客様を理解する ・OURS(自分の責任で行動する) 目の前のタスク・問題を「自分ごと」として責任を持って行動する ・WILD SPEED(スピード感を持った行動) 完璧主義に陥らず、柔軟・迅速に最速最高のアウトプットを出す ・LASTMANSHIP(最後までやり抜く姿勢) 責任を持って最後の仕上げまでやり遂げ、目標を達成する 3つの道 どれが上・下ではありません。 それぞれ違うチャレンジができる3つのルートです。 ① プロダクトエンジニアの道 多くの顧客に届けるSaaS/BtoBプロダクトを、設計・実装・改善する。 プロダクトエンジニア — 長期運用されるプロダクトを育てる AIエンジニア — プロダクトへのAI機能組み込みを中心に担う ② FDEの道(Forward Deployed Engineer) まだ解のない現場に入り込み、ゼロからAIの解を作る。 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agentで構築できる形に分解・再設計します。 課題定義から要件定義、技術説明、定例MTGのファシリテーション、ハンズオン研修、障害対応まで。 PoCで終わらせず、本番運用・定着までを1つのチーム(2〜3名)で一貫して担当します。 少人数の体制なので、1人が受け持つ範囲は自然と広くなります。 言われたものを作る受託開発ではありません。 要望をそのまま受け取るのではなく、データと 現場の業務そのものに踏み込み、相手の理解度を引き上げながらAI Agentを提案し、実際に使われる 状態まで持っていきます。 入り込む先は、経営の意思決定に近いところです。 そこで得た知見は、納品して終わりにせず自社のアセットとして残します。 FDEは、社員として入ることを前提にした職種です。 再委託に制約のある領域では、外から手を 貸すのではなく、内側に入って責任を持つことが求められます。 案件と顧客の広がりに合わせて、 この体制を広げていく方針です。 客先の曖昧な要望を要件に落とし込み、進む方向を決める仕事です。 技術力よりも、自分で課題を見つけて動きたい人に向いています。 (TypeScript/Python等が主流ですが、二の次で構いません。 キャッチアップする意欲があれば十分です) ③ Agentic Enabling Engineer の傘 開発と運用そのものを、AI Agentで作り変える。 SRE — 信頼性・可用性を守りながら、AI Agentによる運用の自動化と進化(Agentic SRE) プラットフォームエンジニア — 安全・高速なAI Agent開発基盤を支えるEnabling Team QAエンジニア — 品質保証のAgentic化。 テスト自動化・継続的品質担保 インフラエンジニア — クラウド/オンプレ基盤運用 技術スタック クラウド: AWSがメイン(ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions) データ基盤: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 AI/LLM: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク 開発文化: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 AI駆動開発: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。 いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 成長環境:DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。 重点は 事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか 教材は空想上のアプリではなく、実際の開発現場に近い課題を扱います 設計しているのは現役の技術責任者(VP of Technology 稲田)です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 ●Phase 1 プレイヤー 自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 ●Phase 2 マネージャー 複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 ●Phase 3 事業部CTO AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 学び合いと、アウトプットの文化 TGIF(月次) — Tech部全体で集まるLT会。 2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。 1人5分。 オンライン参加もできます 社内勉強会 — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 ここで話したことが、そのまま社外向けのテックブログ・登壇のネタになる導線があります 外部イベントへの登壇・共同運営 — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GVのエンジニアが登壇しました 働き方(正直にお伝えします) 出社を基本としつつ、リモートワークも可能です(基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます) 専門業務型裁量労働制(労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です) 成果責任型の文化。 時間管理より成果で評価します 必須の対面イベントがあります 全社集会・懇親会(半期/四半期に1回) エンジニアTGIF等(月1回程度)

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。 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。また、技術的な意思決定やチームの開発推進をリードし、メンバーを牽引する存在としての活躍を期待しています。 【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 ・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 ・技術的な意思決定やアーキテクチャ設計をリードし、開発チームを牽引 ・メンバーへの技術支援や、AIの開発プロセスへの導入・定着を主導し、チーム全体の開発力を底上げ 【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 ●キャリアパス例 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!

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

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

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

ご経験と志向性に合わせて、プレイングリードからマネジメント、技術選定まで流動的に役割を担っていただく想定です。 ＜具体例＞ ・技術組織の牽引: レビュアーとしてコード品質を担保し、若手エンジニア育成や開発文化醸成へ関与 ・バックエンド開発: Go言語での信頼性・可用性を重視したシステム開発・運用 ・リアーキテクチャの推進: 将来的なスケールを見据えた、拡張性の高いシステム設計および実装 ・インフラ最適化: GCPの運用管理、コスト改善 ■ 技術スタック ・フロントエンド: React、TypeScript ・バックエンド: Go、Echo、Python ・インフラ: GCP (Cloud Run、Cloud SQL等) ・データベース: Cloud SQL(PostgreSQL) ・開発環境: GitHub、Docker、GitHub Actions、Cloud Build、Terraform、Cursor、Claude Code ■ 開発スタイル/働き方 ・フルリモート、フレックスで柔軟な働き方 ・1週間スプリントでのアジャイル/スクラム開発 ・Cursorなどの生成AIを活用した効率的な開発

金融サービスのシステム開発のプロジェクトに要件定義からリリースまで携わっていただきます。 顧客の要件ヒアリング、技術サポート、実現性への調査、ドキュメント作成、サービスのリリース後は、技術仕様を元に顧客やパートナーからの技術的な問い合わせ対応をお任せします。 アーキテクトとして以下を担当、またはチームとしてサポートして頂きます。 ・ビジネス要件を理解し、上流工程の設計から複数の実現方法のメリット・デメリットをロジカルに整理する。 ・適切なアーキテクチャーや技術選択、コードレビューや品質管理等、開発に関わる調整や実装等の対応をする。 【開発環境】 ・Amazon Web Services ・Terraform ・Docker ・Go ・MySQL (Aurora)

・グループの展開する金融インフラ(資産運用、保険、その他)の開発もしくは、そのプラットフォーム上で稼働するアプリケーションの設計、開発、運用 ・新規金融インフラビジネスの立ち上げ、開発、運用 ・開発チームにおける技術検証・技術選定・技術的問題解決等のリード ・チームメンバーへの技術面でのサポート 【使用技術】 <サーバーサイド> Amazon Web Services Terraform / Packer Docker Go MySQL (Aurora) <フロントエンド> TypeScript (Vue.js / React.js) Webpack 5 【使用サービス】 Google Workspace Slack 1Password GitHub Kibela Backlog Datadog Opsgenie Bitrise

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

VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ●データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり ●セキュアなAI基盤設計・運用 ・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装 ・AIの評価基盤や、Gateway機能の設計・構築 ●LLMオーケストレーションとMCP実装 ・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供 ・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築 【配属先】 「AI+チーム」 CTO直下の独立したチームです。 少数精鋭で、グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を「10倍」に引き上げることをミッションとします。 【技術スタック】 Python、dbt、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

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

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

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

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

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

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

単なるルールの策定・ドキュメント作成にとどまらず、自ら手を動かして技術基盤の構築や実装判断までリードしていただきます。「設計して終わり」ではなく、コードレベルでの一気通貫で担当するスタイルです。 1.クラウドセキュリティアーキテクチャの設計・導入 AWSのセキュリティガードレールをTerraformで記述し、自らデプロイ・運用まで完結させます。要件定義から実装までを一貫して持ち、実効性の高い基盤を構築します。 2.DevSecOpsの具現化 GitHub Actions等のパイプラインにTrivy/Snykを自ら組み込み、脆弱性検知の自動化を実装します。開発チームが実運用できる状態まで落とし込み、必要に応じてPRを出し、技術的な解決をリードします。 3.セキュアコーディング文化の醸成・実装 ガイドラインを作るだけではなく、レビュープロセスに自ら介入し、指摘だけでなくLintルール化まで落とし込むことで、再発防止の仕組みをコードレベルで実装します。 4.リスクアセスメントと技術対応 機密情報を扱うシステムのリスクを評価し、ポリシー策定だけでなく、それを担保するための技術的な対抗策(エンジニアリング)を実行します。

DHK(電話放送局)事業と本ポジションの位置づけ 「電話放送局(DHK)」は、長年コールセンター/電話業務の領域でサービスを提供してきた実績のある事業です。GVグループにジョイン以降はAI Agent「DHK CANVAS」をリリースし、コールセンター向け音声AI Agentとしての価値提供を広げています。 一方で、電話放送局時代から続くサービスも変わらず継続・稼働しており、現在も多くの顧客に使われ続けています。こうした経緯から、DHKのサービス群は現在オンプレ環境とクラウド環境の両方で稼働しています。 本ポジションが担当するオンプレ環境で稼働しているサービスは、まさにこの長年続いてきた事業の土台にあたります。安定運用があってこそ、DHK CANVASのようなAI Agentによる新しい価値提供も広がっていく——本ポジションは、この両輪を支える重要な役割です。 所属:株式会社GROWTH VERSE Technology部。同部からDHK(電話放送局)へ出向し、DHKサービス開発課・GVのDHKチームと協働する体制で稼働します。 レポートライン:VP of Technology(Technology部を統括)直下。 雇用形態の位置づけ:GROWTH VERSE正社員としての採用・雇用契約です。所属はGROWTH VERSE Technology部で、DHKへの出向という形でDHKの基盤運用に従事します。 主な業務内容 DHKのサービス群はオンプレ環境とクラウド環境が混在しており、本ポジションが担当するのはオンプレ環境で稼働しているサービスの運用・監視・改善です。 オンプレサーバー基盤の運用監視:データセンターに構築されたオンプレサーバーの日常監視・ヘルスチェック・キャパシティ管理 障害対応:一次切り分け、復旧対応、恒久対策の検討・実装 保守・メンテナンス:定期メンテナンス、パッチ適用、機器更改対応(通信交換機・PBX等、音声基盤特有の専用機器に触れる可能性があります) 運用自動化・トイル削減:Python・Goを用いた運用スクリプト・ツールの開発による定型作業の自動化 属人化解消のための体制構築:運用手順・障害対応ノウハウのドキュメント化、引き継ぎ体制の整備 (将来的な発展領域):基盤の安定運用を土台に、クラウド活用や基盤刷新の検討に関わる可能性があります 技術・環境 インフラ オンプレミスインフラ(データセンター基盤) 言語 Python Go(主に運用自動化・ツール開発) その他 音声基盤特有の専用機器(通信交換機・PBX等)を含む場合あり ※DHKの技術基盤はオンプレ環境とクラウド環境が混在しており、本ポジションが担当するのはオンプレ環境で稼働しているサービスです。実際の技術構成・業務範囲は基盤の状況により変動します。 キャリアパス GVのエンジニア像は、技術領域別の分業(フロントエンド/バックエンド/SRE/QA等)から、技術領域を超えて「フルサイクル(要件定義から運用まで一気通貫)+AI Agentのマネジメント」へと変化している過渡期にあります。 GVは入社時の職種・専門性を"入口"として尊重しつつ、育成・リスキリングを積極支援します(書籍・カンファレンス・社内勉強会・ローテーション等)。 短期的な成長の方向性: オンプレ基盤運用のプロフェッショナルとして、属人化のない安定運用体制を確立します。 中長期的な成長の方向性: オンプレ基盤の知見を土台に、クラウド活用・基盤刷新のリード、あるいは技術領域を横断するフルサイクル能力の獲得へと成長の方向性が広がっています。

●ミッション 以下のミッションの実現をリードしていだだくことを期待しています。 ・プロダクトの安定稼働のためのSLA/SLO運用 ・クラウドコスト最適化:不要リソースの削除、コストの可視化・継続的な改善 ・トイル(運用負荷)の削減:手作業・繰り返し作業の自動化による運用効率化 ・AIエージェントを活用した運用自動化の推進 ●主な業務内容 ・AWS を中心としたインフラの設計・構築・運用 ・Infrastructure as Code(IaC)によるインフラ管理・整備 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・クラウドコストの可視化と最適化 ・監視・オブザーバビリティ(New Relic等)による安定運用とSLA/SLO維持 ・運用トイルの洗い出しと自動化による削減 ・AIエージェントを活用した運用自動化の設計・実装 ・コンテナ環境(Docker など)の構築・運用

【職種概要】 Forward Deployed Engineer (FDE)は、CADDiのソリューションを導入・活用いただくお客様に対し、技術的な専門家として最も近い立場で伴走し、ビジネス成果の創出をリードするポジションです。 単なる導入作業や技術サポートに留まらず、顧客のビジネス課題や技術的な制約を深く理解し、CADDiのプロダクト群のポテンシャルを最大限に引き出すためのソリューションを設計・実装します。プリセールス段階での技術的な検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの実行、導入後の技術的なコンサルティング、アップセル・クロスセルのための技術提案まで、顧客のライフサイクル全体に関わります。また、現場で得た顧客のニーズや課題を社内のプロダクト開発チームにフィードバックし、プロダクトの進化に貢献することも重要なミッションです。 【期待する役割】 このポジションでは、CADDiの技術的な専門家としてお客様に最も近い立場で伴走し、そのビジネス成果創出に技術面からコミットすることが求められます。 単なる製品導入やサポートに留まらず、エンタープライズ顧客特有の複雑なビジネス課題や既存システム環境を深く理解した上で、CADDi製品のポテンシャルを最大限に引き出すソリューション(API連携、データ移行、カスタマイズ開発を含む)を設計・実装します。 プリセールス段階の技術検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの技術的リード、導入後の活用支援・コンサルティング、アップセル・クロスセルの技術提案まで、顧客のビジネス変革を実現する「真の技術的パートナー」として、そのライフサイクル全体を技術でリードしていただきます。 また、顧客の最前線で得た深いニーズや課題をプロダクト開発チームへ的確にフィードバックし、プロダクトの進化や新たなソリューション開発を牽引する「架け橋」としての役割も期待されます。 【想定される業務例】 (以下に限定されるものではありません) ●営業担当と連携し、技術的な観点からの提案支援、デモンストレーション、PoC(概念実証)の設計・実行 ●顧客の要件ヒアリング、課題特定、およびCADDiプロダクトを用いたソリューションのアーキテクチャ設計 ●導入プロジェクトの実行リード(例: 環境構築、API連携、データ移行、カスタマイズのためのスクリプト開発など) ●導入後の技術サポート、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング ●顧客のプロダクト習熟度向上支援、活用状況のモニタリングと、更なる活用のための技術的提案 ●顧客からの技術的な要望やフィードバックを収集・分析し、プロダクト開発チームへ連携・提言 開発環境 ●バックエンド: Java, Python ●インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ●Event Bus: Cloud Pub/Sub ●DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ●Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ●開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ●コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

連結決算・開示のプロダクト(自社製品)の企画・開発・機能改善を行うプロダクト開発本部に所属の上、品質管理スペシャリストとして、オンプレミスからSaaSに進化させるプロダクト品質基準の見直し、再設計、推進・改善を担い、製品開発エンジニアと共に“ものづくり”に携わっていただきます。 ※具体的な取り組みとしては、世界基準の品質特性(ISO/IEC25010)を採用した品質管理体制を目指してまいります。 これまでの品質管理体制の現状を踏まえ、まずは簡易プロセスを導入し、その上でリリース基準づくり、フェーズ毎の判断導入、第三者テストの強化、出荷判定の判断基準強化、トラブル時の基準導入と、徐々に進化させていく予定です。 機能改善:BPOで得たノウハウや会計ルール改正を仕組みや既存製品に反映 機能拡大:業務の自動化に繋がるシステムや新製品の開発 サービス向上:オンプレ→クラウド化などを推進して顧客の利便性を高める 開発環境 言語 : C# / Go / Java / TypeScript (Angular) インフラ : AWS / オンプレミス (Windows Server) データベース : Oracle / SQL Server / PostgreSQL ミドルウェア : Terraform / PowerShell / New Relic

ミッション アプリケーションレイヤーの技術的方針の提案・策定・推進など、SaaSの成長を支えるコアな機能開発と、開発プロセス全体の品質・生産性向上を牽引していただきます。 ▶配属先(2025年7月期初時点) プロダクト開発本部:約110名のエンジニアが所属しており、少数精鋭部隊で開発を行っております。 ▶共通リーダーシップ 要件定義・基本設計の作成を主体的に担い、チームメンバー(BP含む)の設計・製造活動に対する技術的なリード(指導・支援)を行います。 また、CI/CDを含む開発プロセス全般の技術的な改善提案と実行を担い、チーム全体の生産性向上にも主体的に取り組んでいただきます。 ・バックエンド領域(システム基盤・コアロジック) コア機能のアプリケーション設計・製造をリードし、SaaS化に伴うシステム基盤の進化に貢献します。 将来を見据えたスケーラブルな設計に対し、技術的ロードマップに準じて、実現を推進します。 ・フロントエンド領域(ユーザー体験・操作性) 会計業務特有の複雑性を解消するUI/UXの設計・実装をリードし、ユーザーが直感的に操作できるアプリケーション体験の品質を担保します。 ※技術スタックを標準化することで、チームを超えた知識共有とエンジニアの水平異動を可能にする組織体制です。 ～自社開発における環境利点～ ・安定した基盤と進化への投資: 期初に売上の大半が担保されるストック型ビジネスモデルにより、プロダクトの改良や進化に腰を据えて前向きに取り組める環境です。 ・顧客視点でのプロダクト開発: 会計実務BPO事業も展開しているため、プロダクトを活用する“顧客(エンドユーザー)”が社内に存在します。 これにより、現場の生の声に直接向き合い、真に価値のあるプロダクトの追求ができる環境です。 開発環境 言語 : C++ / C# / Go / Java / TypeScript (Angular)/ Python インフラ : AWS / オンプレミス (Windows Server) データベース : Oracle / SQL Server / PostgreSQL ミドルウェア : Terraform / New Relic クラウドシフトフェーズ 当社はオンプレミス環境での長年の運用基盤から発展しており、現在、事業継続性を最優先しながら段階的なクラウドシフトを推進中です。 そのため、技術スタックとしては AWSとオンプレミスが混在するハイブリッドな環境 を統制・自動化することに注力しています。 まずは既存システムを安全にクラウドへ移行・運用しつつ、インフラの自動化・効率化という本質的な技術課題に対して、深くコミットできる環境がここにあります。

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のサービスの開発や開発チーム作りを牽引していただきます。 シニアソフトウェアエンジニアの方には、Webフロントエンド、バックエンド、モバイルアプリ等を広く見通した上での設計、レビュー、メンバーの育成を担っていただきたいと考えています。 ※配属先やお仕事については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●開発における環境の整備や改善 ・新規技術導入のための技術調査や検証 ・アーキテクチャの検討や見直し ・コードレビュー ・CI/CDの整備 ・ログ基盤整備 ●開発チーム作り ・チームメンバーに対する技術的なサポートや育成 ・エンジニア以外も含めた関係者との適切なコミュニケーションや情報連携 ・会社の広報や採用に繋がる活動 ・開発プロセス(KPT、Daily Meeting、ブランチ戦略、Issue/Pull Requestの運用など)の継続的な改善 (カナリー)取り組んでいきたいが、まだ出来ていないこと ●物件掲載に伴うトイルの削減 ・掲載中の物件情報や店舗情報の変更などの作業(トイル)について、一定の仕組み化は進んでいるものの、まだまだエンジニアの手を要する部分が残っている状況。 ・それらのトイルを削減することで、メンバーがエンジニアリングに向き合う時間を最大化したい。 ●システムモニタリングの自動化・改善サイクル構築 ・アプリケーションのエラーやリソース逼迫等によるアラートの整備はある程度できているが、それだけではカバーし切れない項目については日次モニタリング(当番制)でカバーしている状況。 ・これらモニタリングの自動化を進めるだけでなく、発見された課題を改善するまでのサイクルを構築していきたい。 ●データの整備と仕組み化 ・物件同士の「名寄せ」の仕組み改善 ・Canaryは、ポータルサイトとして多数の不動産仲介会社から物件データを受け取っているため、ある実在の部屋(「xxマンションのy号室」)に対して取扱会社が異なる複数の部屋レコードを保持することがある。 ・それらをユーザに対して表示する際、情報をまとめるために「部屋Aと部屋Bが同じかどうか」を建物名/階数/賃料などから判別する必要があり、これを「名寄せ」と呼んでいる。 ・現在も一定の「名寄せ」ロジックがあるが、本来同一と見なすべき物件同士を別物として判定してしまうなどの事態がより起こりづらいロジックに改善していくことを目指している。 ●沿線・エリア等のマスタ系データ整備 ・名称変更や統合などが発生する沿線・エリア等のマスタ系データについて、それらを最新の状態に保つための仕組みを作りたい。 ●Canaryアプリの開発環境改善 ・エンジニアメンバーの開発環境の整備 ・モバイルアプリの開発は各エンジニアメンバーの環境差異に影響を受けやすく、環境構築がスムーズにいかないなどの問題が発生しやすいため、それらの差異を吸収できるような仕組みを整備したい。 ・ディレクトリ構造のリファクタ ●CanaryWebの施策実装 ・一覧の画像ギャラリーの画像ロード速度改善 ・ホーム→検索までのパフォーマンス改善 ・物件一覧ページランディングのパフォーマンス改善 (カナリークラウド)取り組んでいきたいが、まだ出来ていないこと ●バックエンド、インフラ ・顧客と仲介業者間のチャット機能のリプレイス ・Elasticsearchの最適化、コスト削減 ・カナリアリリースの導入 ・負荷試験 ・エンジニアのトイル削減を目的とした業務効率改善の推進 ●フロントエンド ・E2Eテストの導入 ・Feature Flagの導入 ・テスト設計の見直し、及びテスタブルなディレクトリ構造へのリアーキテクチャ ・Storybookの本格運用 ・WYSIWYGエディタの実装