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具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ポジションやご経験、レイヤーに応じてお任せいたします。 ●クラウドインフラ(AWS)の設計、構築、運用 ●Terraform/Ansibleを用いた環境構築およびインフラ構成管理(IaC) ●サービスの安定運用、パフォーマンス改善、および監視基盤の構築・運用 ●セキュリティ対策の立案・実施、および開発チームとの協業・環境整備 ●技術方針の策定、およびプロジェクトリード・マネジメント ※業務の変更の範囲:会社の定める業務 <主な技術スタック> 言語/FW Ruby (Ruby on Rails), TypeScript (Node.js, Express), PHP (Laravel), C# (.NET Framework / Windows Forms), Go, React, Next.js (Pages Router等) データベース・データ基盤 RDB/NoSQL:MySQL (Aurora MySQL / RDS), PostgreSQL, MongoDB (MongoDB Atlas), Redis, SQL Server, ORM (Prisma 等) 等 検索/データ分析:OpenSearch, BigQuery インフラ・IaC クラウド:AWS (ECS/Fargate, Lambda, S3, CloudFront, ALB, SQS, SNS 等), Google Cloud (Firebase, BigQuery 等) IaC/構成管理:Terraform, Ansible, Docker, OrbStack AI・Agent Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Codex, Devin ※プロダクトにより異なりますので、詳細はご提案させていただくポジションの開発環境を参照ください。

【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 ●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

CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。 仕事の進め方 プロジェクトに携わる前の段階で、CARTAの20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるインフラ基盤、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ・変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められる ●実装する 高速なフィードバックサイクルを回し、"作らない"手段も含めて解決策を実現する ●継続して改善する プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む ●成果を横展開する 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●バックエンド Python, Go ●フロントエンド TypeScript, React ●生成AI関連ツール ・基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) ・ツール: LangChain, Langfuse ●インフラ Google Cloud, AWS ●プロビジョニングツール Terraform, CDK ●コード管理 GitHub ●コラボレーション Google Meet, Slack

管理職として、以下の業務領域における決裁・組織マネジメント・技術戦略構築などをお任せする予定です。 ①ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ②車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ④生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ 過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence,Git, SVN, Jenkins, Wireshark等 【職場環境・風土】 Hondaは三つの喜び(買う喜び、売る喜び、創る喜び)を基本理念に、創業より数々の製品を生みだしてきました。役員から新入社員まで、あらゆる人材が自由な発想で、夢や理想を徹底的に追求する風土が根付いており、学歴や年齢に関係なく誰もがフラットに活躍できる職場環境です。積極的に仕事に向き合い、推進する力のある従業員には、入社直後であっても大きな仕事が任されます。「こんなクルマが作りたい!」と自ら手を挙げてプロジェクトを立ち上げるような気概を持った方に、是非仲間に入っていただきたいと思います。

プロダクト基盤全体の信頼性を技術的にリードする立場として、SLO/SLI 設計から可観測性基盤の構築、インシデント対応プロセスの整備、インフラの IaC 化まで、信頼性に関わるあらゆる領域を主導していただきます。 AI 協働を前提に、運用の自動化・効率化も推進します。 【業務範囲】 ・SLO/SLI の設計・運用・エラーバジェットに基づくリリース判断の仕組み化 ・可観測性基盤(メトリクス、ログ、トレース)の設計・構築・継続改善 ・IaC(Terraform 等)によるインフラのコード管理と再現可能なプロビジョニング ・AWS を中心としたクラウドアーキテクチャの設計・最適化 ・CI/CD パイプラインの信頼性・速度の向上 ・インシデント対応フロー・オンコール体制・ポストモーテム文化の確立 ・キャパシティプランニング・コスト最適化・パフォーマンスチューニング ・セキュリティベースラインの策定と脆弱性管理の仕組み化 ・AIを活用したインフラ運用の自動化・効率化 ・開発チームへの信頼性プラクティスの浸透とガイドライン整備 【利用するツール】 ・AWS(メイン:ECS/EKS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Terraform / AWS CDK ・Docker / コンテナオーケストレーション ・Datadog(APM、Logs、Monitors、Synthetics) ・GitHub / GitHub Actions ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール※今後変更になる可能性がございます ・PagerDuty 等のインシデント管理ツール 【資質(自律性・信頼性志向・構築力)】 ・専任 SRE 不在の組織で、信頼性の文化・プロセス・技術基盤を自ら設計し確立できる自律性 ・「落ちないシステム」ではなく「障害から素早く回復するシステム」を志向する信頼性思考 ・未整備な領域を構造化し、再現可能な仕組みとして定着させる構築力 【具体スキル】 ・ Linux/UNIX 系 OS のシステム管理・トラブルシューティングの深い知見 ・AWS のマネージドサービスを活用したプロダクション環境の設計・構築・運用 ・IaC(Terraform、CloudFormation、AWS CDK 等)によるインフラ管理 ・可観測性の3本柱(メトリクス、ログ、分散トレース)の設計・実装 ・SLO/SLI 設計とエラーバジェットに基づく運用判断 ・コンテナ技術(Docker)とオーケストレーション(ECS/EKS 等)の実践 ・ネットワーク設計(VPC、DNS、ロードバランサ、CDN、WAF)の理解と運用 ・CI/CD パイプラインの設計・改善とデプロイ戦略(Blue-Green、Canary 等)

【このポジションの役割】 本ポジションでは、AI を活用した品質保証プロセスの設計と改善を担います。 単にテストを実行するのではなく、 ・品質リスクの分析 ・テスト戦略の設計 ・テスト自動化 ・AI を活用した品質改善 などを通して、プロダクトの品質を継続的に向上させます。 QA は開発プロセスの最後の工程ではなく、品質を作るエンジニアリング領域であると考えています。 【主な業務】 ・AI を活用したテスト設計・テスト生成 ・E2E / Integration / Unit テストの自動化 ・CI/CD パイプラインへのテスト統合 ・品質メトリクスの設計・分析 ・品質リスク分析とテスト戦略設計 ・バグトラッキングと品質改善プロセスの設計 ・QA プロセスの継続的改善 ・開発チームとの品質文化の構築 【使用技術・ツール】 ・Playwright(E2E テスト) ・GitHub / GitHub Actions(CI/CD) ・Datadog(監視・エラー分析) ・Claude / Claude Code / Cursor ※今後変更になる可能性がございます ・MCP ツール ・AWS / GCP

【概要】 Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。 【業務範囲】 ・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化 ・Next.js(React)または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装 ・データベース設計・クエリ最適化(RDS、DynamoDB 等) ・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計 ・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善 ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Go(バックエンド主要言語) ・TypeScript / Next.js / React(Web フロントエンド) ・Dart / Flutter(モバイル/Web) ・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis ・Docker / GitHub Actions ・AWS(ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Datadog / Sentry ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール 【資質(自律性・全体最適志向・実装力)】 ・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向 ・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性 ・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力 【具体スキル】 ・Go によるバックエンド開発(API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理) ・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発 ・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略(Redis 等) ・REST API / GraphQL の設計と実装 ・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ ・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計 ・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善 ・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

●ミッションと向き合う課題 将来的なユーザーの増加を見据え、オンプレミス環境で稼働している「MEDIXS」のAWS移行をはじめとした複数のプロジェクトの推進や安定した基盤の構築を進めています。 【AWS移行プロジェクトの推進】 従来、「MEDIXS」はオンプレミス環境で動作していましたが、「MEDIXS」をご利用いただく顧客が急速に増加しており、そのスピードにあわせたスケールアウトやスケールアップが追いついていない状態です。今後多くの薬局に「MEDIXS」の導入を進めていく上で、この状況がボトルネックとなり、受注はできるものの導入できないという課題が浮かび上がっています。 【SREとしての取り組み】 私たちのチームのミッションは、効率化や改善活動を通じて、開発チームがより創造的な新機能開発に集中できる「環境整備」を行うことです。この間接的なアプローチで「ユーザー満足」を実現するため、日々の定型作業の自動化・効率化(例:リリース作業の自動化)、本質を見失った機能(例:過剰なエラー通知)の抜本的な改善、収集データの分析効率化と次のアクションへの活用、ワークロードの特定とインフラを含めたパフォーマンス改善、そして各開発チームへのSLI/SLO策定サポートといった活動を推進しています。 AWS移行プロジェクトをはじめ、インフラ構成全般の抜本的な見直しを推進するなど、日々の改善では収まらない規模のプロジェクトをリードし、「MEDIXS」の進化に力を貸していただけるSRE/インフラエンジニアを募集しています。 ●職務内容 MEDIXSプロダクト(レセコン・電子薬歴・在庫システム)のSRE/インフラエンジニアとして、AWS移行後の運用基盤の安定化と継続的な改善をリードしていただきます。 現在私たちのチームは東京と福岡に拠点があります。 今回の募集ポジションでは、東京拠点のエンジニアとして、同じく東京拠点のアプリチームと日常的に連携し、課題の把握とSRE/インフラ視点での改善を進めていただきます。 あわせて、その状況や知見を福岡拠点のメンバーと共有し、東京拠点でのチームをリードする役割を期待しています。 具体的にお任せしたい業務は下記になります。 ・Terraformを用いたAWS環境の構築・運用 ・メトリクス・SLOを用いた監視・改善サイクルの構築 ・AWSのクラウド最適化計画・基本設計の作成 ・負荷試験の計画・実行およびチューニング対応 ・コスト最適化(信頼性・性能・コストを踏まえたアーキテクチャ設計) ・アプリ開発チームとの要件調整・技術課題の解決 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務 ●主な技術スタック 【プラットフォーム】 AWS, GCP 【OS】 Linux(EC2,ECS) 【アプリケーション】 PHP, Go, Node.js 【データベース】 MySQL, Redis 【その他ミドルウェア】 Nginx, Fluent-bit, SQS 【IaC】 Terraform 【システム運用ツール】 Sentry, Datadog, Grafana 【開発ツール】 GitHub, GitHub Actions, GitHub Copilot, Docker, Claude Code

本ポジションではプロダクトマネジメントや組織開発における一連の業務をお任せします。プロダクトマネジメントチームの責任者を担っていただくポジションのため、経営陣や各現場責任者と協働しながら、プロダクト戦略や組織戦略を描いていただき、実行いただくことを期待しています。 主な業務は以下となります。 ●プロダクト戦略策定業務 ・新規プロダクトの企画立案や既存プロダクトの機能改善方針の検討 ・プロダクトロードマップ策定やKGI/KPIなど達成すべき数値目標の検討 ●プロダクトマネジメント業務 ・定性・定量リサーチ(ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析・VOEやVOC分析) ・CS部門やセールス部門との連携による要求整理、改善アイデアの検討 ・開発要件整理、開発プロジェクトの進捗管理、リスク管理、納期管理 ●組織マネジメント業務 ・プロダクト戦略に紐づく、組織戦略の策定や人員計画の検討 ・チームが円滑に活動するための組織活性化施策の検討と実行 ・メンバーの意欲と能力向上を目指した各種メンバーマネジメント業務 【直近過去事例】 新機能「クリエイティブマップ」β版を提供開始 カオナビが、申請業務を効率化する新機能「ワークフロー」の提供開始 現在、他社との連携も進行中です。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

主に下記業務をお任せしたいと考えております。 ●弊社新規サービスの開発/管理・チーム構築/採用 ●弊社既存サービスの開発・管理 ●サービス、プロダクトのエンジニアリング業務 現在の利用技術/ツール ・Slack/Github ・Docker ・AWS ・Golang ・Angular/TypeScript ただし、新規サービスにおいては、上記以外も採用可能。

プロダクトエンジニアとして、Assuredクラウド評価の機能開発に関わっていただきます。 ●主な業務 ・必要な機能の設計、実装、テストおよびリリース ・アーキテクチャ設計、技術選定への参画 ・他メンバーの設計・コードのレビュー、フィードバック ・チームのプロジェクト管理、スクラムイベント運営 ・開発プロセス改善、生産性向上施策 ・PdM・デザイナー・ドメインエキスパートとの協働 ・顧客からの問い合わせ・不具合対応 ・データ整備、分析、モニタリング ・採用活動への参画 ●チームの文化 新しい市場を啓蒙しユーザー価値を探究するAssuredクラウド評価のプロダクトチームでは、エンジニアが開発だけでなく、事業指標の追求やユーザー課題の発見まで関わる「プロダクトエンジニア」の文化があります。技術(How)を核としながら、事業(Why)やユーザー体験(What)にまで越境し、全員が事業指標を意識しながら開発する文化です。AIがコードを書く時代だからこそ、「なぜ作るか」「何を作るか」という上流の問いに注力し、ビジネス組織とも一体となり事業成果にコミットし続けています。 ▽デブサミ2025 Assuredが実践する「事業を創る」プロダクト開発術 https://productzine.jp/article/detail/3716 ※Assuredのエンジニアについて ▽インターネット、そして社会をより良くするために。未知のプロダクトづくりへの挑戦。 https://note.com/assuredjp/n/ndcb0b069ca9c ▽次世代に残るプロダクトをつくりたい。サイバーエージェント→AWSを経て感じるAssuredの社会的意義と奥深さ。 https://note.com/assuredjp/n/n0f79b6983d89 ▽Assuredに関わる人への感謝を胸に。課題解決の範囲を広げることで世の中の価値提供に繋げていく。 https://note.com/assuredjp/n/nbc562d71517c ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go 　※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash ・その他API等: Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 ●業務の変更範囲 会社の定める業務(出向等を含む)

●主にお任せしたいこと ①データ収集・パイプライン領域 ・各DBのデイリーミラーリング取込基盤の運用・改善(ジョブフロー再設計、取込時バリデーション、エラー通知の整合性改善、障害対応と再発防止) ・TROCCO・Cloud Workflows・Cloud Run を用いた非DBデータの取込パイプライン構築・運用 ・生成AIを組み込んだ、書式揺れに強い非構造データ取込パイプラインの構築 ・取込ソース追加のゼロデプロイ化(設定駆動化)など、DE運用工数を構造的に減らす自動化 ・Reverse ETL等の新しいデータ連携要件への対応と、取込基盤の適用範囲拡大 ②データモデリング・提供領域 ・4層モデリング設計方針に基づく staging / dwh(dim・fct)/ mart 各レイヤーのdbtモデル実装と、テストによる品質担保 ・BI(Looker Studio / Lightdash等)へのデータマート提供と、事業部のデータ活用支援 ・各種メタデータを統合的に集約したデータカタログの展開によるヒューマン・AIフレンドリーな意思決定支援の価値最大化 ・セマンティックレイヤーによる指標定義の実装 ・安定した指標提供におけるセマンティックレイヤー自体の費用対効果の技術検証、その他カタログなどのツール間の比較検証などのR&D活動 ・AIエージェント向けアクセス経路の整備やエージェント品質の継続評価・民主化に向けた仕組み作り ③運用・ガバナンス領域 ・GitHub Actions を軸としたCI/CD・自動デプロイ・規約lintの運用・改善 ・BigQueryの利用実態モニタリングとコスト最適化(FinOps)への参画 ・事業部からのデータ要望に対する要求・要件定義、スコープ合意からデリバリーまでの一連の対応 ・Claude Code等のAIエージェントを開発ワークフローに組み込んだ、エンジニアリング業務の生産性改善を通したDataOpsのエンハンス ・アクセス制御(列レベルマスキング・行レベルアクセス・個人情報カラムの自動特定)のdbt/Terraformによる実装 【チームの紹介】 ・全社・事業部でのデータ活用を支えるため、データ基盤の整備・運用、データマートの構築、BIツールの活用支援を担当 ・新データ基盤が本番稼働し旧システム群の停止が完了したことを受け、現在はdbtへの移行やセマンティックレイヤー・データカタログの整備を進め、より多くのメンバーが安心してデータを活用できる環境づくりに注力 ・社内のデータ民主化をさらに進めるとともに、経営課題に対する戦略的な意思決定を支えるデータ分析基盤の高度化にも取り組んでいる 【プロダクト開発環境】 ・インフラ:GCP, AWS ・プロジェクトデザイン:Miro, Figma ・利用言語やフレームワーク:Python, Go, SQL ・ドキュメント管理:Confluence, Google Drive ・チケット管理:Jira ・コミュニケーション:Slack ・コンテナ技術:Docker, Kubernetes ・Data Warehouse:BigQuery ・ETL:Cloud Functions, Dataform ・データコレクタ:Dataflow, Pub/Sub ・Database:Cloud SQL, Cloud Spanner, AlloyDB, PostgreDB(Amazon RDS) ・構成管理:Terraform ・監視:Cloud Monitoring, NewRelic ・ワークフロー:Airflow ・CI/CD:GitHub Actions

●ポジション概要 AIソリューション事業のForward Deployed Engineer(FDE)として、業界最大手グループ企業をはじめとする大手クライアントの業務現場に深く入り込み、業務フローをAIネイティブに再構築する変革(AX)を要件定義から実装・運用まで一気通貫でリードしていただきます。 FDEは「顧客の現場に最も近い場所で課題を解決するエンジニア」です。当社では戦略コンサルティングファーム出身のAIコンサルタントとペアを組み、クライアントの経営課題・オペレーション課題をAIで解ける形に翻訳し、自らプロトタイプを実装して現場に届け、フィードバックを得ながら本番システムへと育てていきます。 ただし、個社のAX実現はこのポジションのミッションの一部にすぎません。現場に深く入り込むからこそ得られる不動産業界のリアルなドメイン課題への理解を起点に、当社SaaS「カナリークラウド」をエージェンティックなアプリケーションへと進化させ、「マスター物件DB構想」の実現へと近づけていく——個社への実装で終わらせず、カナリーが目指す「不動産領域におけるバーティカルAIエージェント」の基盤構築へとつなげていくことが、FDEに期待するより大きなミッションです。 ●業務内容 ・クライアントの業務プロセスの理解・分解と、AIエージェントによる代替・高度化余地の特定 ・AIコンサルタントと協働した要件定義、ソリューション設計、PoC〜本番実装 ・マルチエージェントアーキテクチャの設計・開発(エージェントオーケストレーション、Tool Use / Function Calling、Human-in-the-Loopの組み込み等) ・RAGパイプラインの構築(業務ドキュメント・データの取り込み、検索基盤の設計、コンテキストエンジニアリング) ・AIエージェントの品質・信頼性の担保(評価基盤(Evals)の構築、ガードレール設計、本番運用のモニタリング) ・クライアント環境・データとの連携設計(API連携、データパイプライン、セキュリティ要件対応) ・個社実装で得たドメイン知見の還元による、「カナリークラウド」のエージェンティックな進化と「マスター物件DB構想」実現への貢献 ●開発環境 ・言語:Go(バックエンド、AIエージェント、MCPツール開発)、TypeScript(フロントエンド開発)、Python(AIエージェント開発) ・AIエージェントフレームワーク:ADK(Agent Development Kit) ・インフラ:GCP(Gemini Enterprise Agent Platform、GKE、Cloud Spanner 等)

●所属組織と役割 所属:プロダクト開発本部 プロダクト開発統括部 役割:技術とドメイン理解を武器に、DivaSystemの構造設計・保守改善・クラウド化を推進するテックリード/テックPdM ●取り組む主なテーマ ・連結会計システム『DivaSystem』の段階的クラウドシフト(Windows→Linux、Oracle→PostgreSQL、C++→C#,Go) ・技術的負債の返済と、将来の負債を防ぐ長期視点の構造設計・リファクタリング ・会計制度・業務要件に応じた標準機能の拡張・保守性の高い実装 ・BPO部門と連携した業務標準化・自動化の仕組み化とプロダクト反映 ・R&Dチームと連携し、安心・安全を前提に技術選定・将来の更新性を見据えた設計を担う ●業務の特徴 ・「技術の正しさ × 顧客価値の正しさ」の両立を目指す実装リードポジション ・過去の資産を活かしつつ、変えるべき構造は見極めて再設計する挑戦的なフェーズ ・会計・業務・技術の各専門家と協働しながら、プロダクトの未来を描く中核人材として活躍可能 ・コード〜技術選定〜レビュー体制整備〜AIや社外人材の活用まで、裁量ある開発推進が可能

●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)

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)

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

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

概要 グループ経営ソリューションに関する自社プロダクト(クラウドサービス)の活用を推進いただくために、構築、運用、改善に関する中長期のプラン策定、技術支援を推進いただきます。 新しい製品(クラウドサービス)開発、改善に挑戦し、共に新しい価値の提供を目指していただきます。 ●業務内容 プロダクト(クラウドサービス)の活用を推進いただき顧客満足度を高める技術支援エンジニアとして、顧客とのコミュニケーションをリードし、 社内の営業・製品管理・開発・運用と連携しながら「顧客満足度・活用度」の追及を主体的に実行していただきます。 期待する事 ・ミッションクリティカルな用途にご利用いただいているサービスの品質を、コストバランスと共に適切なレベルと利用方法となるよう中長期的な観点とともに解決策、改善策を提示し、推進していくこと ・お客様の事業成長をご支援することに注力し、中長期的な信頼関係を構築していくこと ・ワンチームとして、社内・社外の関係者と共に有機的かつ能動的にリードしていくこと ・クラウドアーキテクチャや製品、開発プロセスまで継続的な改善と最適化を推進する活動に貢献いただくこと 業務の特徴 ・各業界をリードされているお客様のビジネスを支える重要なアドバイザー業務となります。 お役様のコミュニケーションの窓口となり、エンジニア視点で、開発、運用、長期にわたる継続的なサービスのブラッシュアップなど、 社内の主要な部門と改善を進めるため、経験値も技術力も高められます。 様々な観点での価値創造を推進するため、多様性を重視し、働き方も柔軟に組み立てることが可能です。 配属部門 プロダクト開発本部 プロダクト・エンジニアリング部

概要 グループ経営ソリューションに関する自社製品の開発・運用・技術設計において活躍いただきます。 これまでに無い新しい製品(クラウドサービス)開発に挑戦し、共に新しい価値の提供を目指していただきます。 ●業務内容 プロダクト(クラウドサービス)の開発者として、設計・実装・テスト・計測・改善・運用を主体的に実行していただきます。 期待する事 ・組織としての業務範囲は上記業務内容のすべてになります。 まずはご自身の得意な専門領域を存分に活かしていただきつつ、ご自身のキャリア志向に沿って、関わる範囲を広げていただくことを期待します。 ・個人で全てを賄うのではなく、チームとして有機的に動いていただきます。 ・依頼された機能をそのまま開発するのではなく、ご自身で考え、調べ、周囲と議論をしながら進めていくことを期待します。 ・現状のアーキテクチャの改善、新規技術の積極的な取り込み、エンジニアとしての継続的な成長を期待します。 ・製品開発プロセスの継続的な改善と最適化を行うことを期待します。 開発の特徴 ・サービス設計から始まり、開発、運用、長期にわたる継続的なサービスのブラッシュアップ等など、仕事内容は多岐にわたります。 テクノロジーでビジネスにイノベーションを起こす為の自動化・AI含む最適化アルゴリズムのようなコア技術開発等にもチャレンジしております。 また、様々な要素を組み合わせて価値創造を推進するため、多様性を重視しております。 配属部門 プロダクト開発本部　プロダクト基盤部

【職務概要】 Physical AI技術、6G/IOWN等の次世代ネットワーク技術、エッジ・クラウド連携データ処理に関する研究開発業務全般を担い、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、特定分野における技術開発の責任者、又は専門家として、社内外の多様なステークホルダーとの関係構築を行いつつ、自身の経験や先行研究から積極的に学習し、自身とチームの研究開発を推進いただきます。 【職務詳細】 AI技術(分散AI、エッジAI、業務特化AI、連合学習、Physical AI)、ネットワーク技術(5G/6G、通信制御、SDN(Software Defined Network)、無線システムエンジニアリング、データ処理技術(データ統合、分散データ処理、エッジコンピューティング)に関する研究開発 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 IoTプラットフォーム事業、5Gの環境構築事業、5Gや最新の通信・コンピューティング技術を活用したソリューション事業 https://www.hitachi.co.jp/products/it/IoTM2M/list/datahub/ https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/10/1023.html

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様) ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ●このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1.機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●キャリアパスについて 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長) 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。 ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 ● 業務の変更範囲:なし

●概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、ユーザーに価値を届ける開発業務をお任せします。 フロントエンド・バックエンド・インフラの区分にとらわれず、プロダクトの成功に必要な開発を幅広く推進していただきます。 社内で創出される多様な事業アイデアを、CEOやチームメンバーと密に連携しながらスピード感を持ってプロダクトに昇華させる機会もあり、技術選定から設計・実装・改善に至るまで、広い裁量と責任を持って取り組んでいただける環境です。 ●業務内容 当社サービスResilireのソフトウェア開発(フロントエンド・バックエンド・インフラの開発をスキルに応じて担当) 顧客フィードバックや利用ログを元にした機能改善・追加 PdMやデザイナーなどのステークホルダーとのOwnershipを持った協働 事業拡大に伴うデータ量・トラフィック増大に対するスケーリング戦略の策定と実装 AIエージェント活用を前提としたアーキテクチャの整理・品質統制の仕組みづくり 監視・ログ・障害対応を含む運用の自動化・高度化 テスト戦略の策定やリリースプロセスの設計を通じた品質の構造的な作り込み 仕様が固まっていない段階からの探索的な開発と推進 チーム全体の生産性向上に向けた開発・運用プロセスの継続的改善 技術広報・採用活動を通じた対外発信 【シニアエンジニアへの期待】 Resilireのエンジニアには、プロダクトの成功に対する高いコミットメントと貢献を期待しています。 すべての活動の前提として、下記のような姿勢で取り組むことにやり甲斐をを感じられる方を求めています プロダクトとドメインに深く入り込み、高い解像度と当事者意識を持って課題に向き合う ビジネスと開発などの垣根を超えた、幅広いステークホルダーとの越境コミュニケーション ソフトウェアエンジニアとしての技術力を活かした課題発見と解決 その上で、シニアエンジニアには以下の3つの軸のいずれか、または複数において強みを発揮し、プロダクトおよび組織の成長を牽引していただくことを期待しています。 1.システムのスケール データ量やトラフィックの増大に耐えうる設計と、AIエージェントを前提としたスケーラブルなアーキテクチャの実現を牽引していただきます。 UXや運用コストの最適化を図りながら、事業の急成長を技術面から支える根幹を担っていただくことを期待しています。 2.組織のスケール 開発の最前線で手を動かしながら、品質と生産性を両立し、継続的に高いアウトプットを生み出すエンジニアリング組織の強化を牽引していただきます。 また、技術広報や採用活動といった外部発信にも積極的に関与していただくことを期待しています。 3.プロダクトのスケール 事業課題と顧客価値を深く理解し、不確実性の高い状況下でも仮説検証をリードしながらプロダクト開発を推進していただきます。 新規・既存を問わずUXと事業KPIの最大化にコミットし、AIやデータ活用による非連続なプロダクトの成長を牽引していただくことを期待しています。 ●技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている ●開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 ●技術的チャレンジ Multi vertical SaaSとして業界横断でPMFするための画面・機能実装 グローバルに事業展開していくためのプロダクト開発 データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り APIや仕組みの整っていない各国の状況でいかにグローバルにリスク情報を取ってきてユーザーに価値を届けるか

●概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、ユーザーに価値を届ける開発業務をお任せします。 フロントエンド・バックエンド・インフラの区分にとらわれず、プロダクトの成功に必要な開発を幅広く推進していただきます。 特に本ポジションでは、開発の最前線で手を動かしながら、事業課題と顧客価値を深く理解し、不確実性の高い状況下でもチームを巻き込んでプロダクトを進化させてください。 何を作るべきか」の議論から入り込み、技術の可能性と制約を見極め、PRD策定からリリースまでを一気通貫で推進することを求めます。 新規・既存を問わず、適切な技術選定と設計判断を下し、事業が求めるものを素早く形にしてチームを牽引することを期待しています。 ●業務内容 当社サービスResilireのソフトウェア開発(フロントエンド・バックエンド・インフラの開発をスキルに応じて担当) 顧客フィードバックや利用ログを元にした機能改善・追加 PdMやデザイナーなどのステークホルダーとのOwnershipを持った協働 仕様が固まっていない段階からの探索的な開発と推進 【シニアエンジニアへの期待】 Resilireのエンジニアには、プロダクトの成功に対する高いコミットメントと貢献を期待しています。 すべての活動の前提として、下記のような姿勢で取り組むことにやり甲斐をを感じられる方を求めています プロダクトとドメインに深く入り込み、高い解像度と当事者意識を持って課題に向き合う ビジネスと開発などの垣根を超えた、幅広いステークホルダーとの越境コミュニケーション ソフトウェアエンジニアとしての技術力を活かした課題発見と解決 ●技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている ●開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 ●技術的チャレンジ Multi vertical SaaSとして業界横断でPMFするための画面・機能実装 グローバルに事業展開していくためのプロダクト開発 データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り APIや仕組みの整っていない各国の状況でいかにグローバルにリスク情報を取ってきてユーザーに価値を届けるか

●概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、ユーザーに価値を届ける開発業務をお任せします。 フロントエンド・バックエンド・インフラの区分にとらわれず、プロダクトの成功に必要な開発を幅広く推進していただきます。 特に本ポジションでは、開発の最前線で手を動かしながら、品質と生産性を両立し、継続的に高いアウトプットを生み出すエンジニアリング組織の強化を牽引していただきます。 品質を構造的に担保するためのテスト戦略やリリースプロセスの設計、AIエージェント活用を前提とした開発・運用プロセスの継続的改善を通じて、チーム全体の生産性と安定性の最大化への貢献を期待しています。 また、技術広報や採用活動を通じた外部発信もお任せします。 ●業務内容 当社サービスResilireのソフトウェア開発(フロントエンド・バックエンド・インフラの開発をスキルに応じて担当) PdMやデザイナーなどのステークホルダーとのOwnershipを持った協働 AIエージェント活用を前提とした開発体制設計および品質統制の仕組み化 チーム全体の生産性向上に向けた開発・運用プロセスの継続的改善 テスト戦略の策定やリリースプロセスの設計を通じた品質の構造的な作り込み 技術広報・採用活動を通じた対外発信 【シニアエンジニアへの期待】 Resilireのエンジニアには、プロダクトの成功に対する高いコミットメントと貢献を期待しています。 すべての活動の前提として、下記のような姿勢で取り組むことにやり甲斐をを感じられる方を求めています プロダクトとドメインに深く入り込み、高い解像度と当事者意識を持って課題に向き合う ビジネスと開発などの垣根を超えた、幅広いステークホルダーとの越境コミュニケーション ソフトウェアエンジニアとしての技術力を活かした課題発見と解決 ●技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている ●開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 ●技術的チャレンジ Multi vertical SaaSとして業界横断でPMFするための画面・機能実装 グローバルに事業展開していくためのプロダクト開発 データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り APIや仕組みの整っていない各国の状況でいかにグローバルにリスク情報を取ってきてユーザーに価値を届けるか

【事業概要】 私たちはこれまで、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)「テックタッチ」を通じて、システムの「操作」におけるユーザーのつまずきを解消してきました。 そして今、生成AIの時代においては、どんな業務でも AI を活用できるプラットフォームとしての進化が進んでいます。 また次なる一手として「AI Central」を立ち上げました。 これは企業の固有データをAIで構造化し、経営の意思決定パートナーへと昇華させる挑戦です。 「システムを使いこなせる世界」を実現するために、UIガイドによる定着化と、AIによるデータの資産化。 この2つの強力な武器を統合的に扱い、顧客価値を最大化していこうとしています。 【マネージャー候補の方にお任せしたいミッション】 まずは手を動かしつつ、中長期的には以下のマネジメント業務へのシフトを期待しています。 マネージャーの役割自体の定義もゆくゆくはお任せいたします。 プレイングマネージャーを想定しておりますが、組織と人のマネジメントを極めて VPoE のような、より経営に近い役割を目指される方も歓迎です。 1.組織マネジメントとエンジニアの成長支援 SREチームメンバーのピープルマネジメント(1on1、キャリア支援、評価)。 SREチームの組織の形や役割の定義を必要に合わせて組み替える。 2.技術戦略の策定と意思決定 事業計画に基づいたインフラ・SREロードマップの策定。 マルチAIモデル基盤やセキュリティガバナンスにおける技術選定の判断。 3.ステークホルダーとの合意形成 PdMや各プロダクトチームと連携し、SLOの策定や信頼性とデリバリー速度のバランス調整。 エンタープライズ顧客特有の高度な要求事項を、汎用的なアーキテクチャへ落とし込むための調整。 【チームの主な業務内容】 ウェブアプリケーションからクラウドインフラ、さらにビルド&開発環境まで一気通貫で、セキュリティ、信頼性、コスト最適性を追求していただきます。 そのためにエンジニア組織がセキュアに DevOps を実践できる環境を作り上げたり、オブザーバビリティを実現します。 また、今後サービス導入が拡大していく中でより良いアーキテクチャへ導く役割も持っていただきます。 (※上記はチームとして担うスコープを示したものであり、個々人がすべてを実装することを求めるものではなく、チーム全体としてこれらを実現できる状態をつくることが期待役割です。) 【開発の特徴】 必要に応じて外部サービスも活用し、テックタッチの運用を最適化するために必要な機能をインフラ面から考えていきます。 一方で、アプリケーションの特性を踏まえてインフラを改善していく必要があり、アプリケーションに対する理解力も求められます。 ●使用技術例 Go, TypeScript, Python, gin, MySQL/PostgreSQL/Aurora, CloudFront, ECS/Fargate, Terraform, Security Hub, CloudTrail, Langfuse, Dify etc. ●使用サービス例 コード管理:Github (Enterprise) プロジェクト管理・ドキュメント:Notion, Linear, Miro コミュニケーションツール:Slack, tandem.chat, Google Meet 監視・ログ収集基盤:Datadog, Sentry, AWS CloudWatch CI/CD:CircleCI, Github Actions, AWS codepipeline etc. AI:OpenAI, Anthropic, Gemini, Devin, GitHub Copilot, Cursor etc.

【職務概要】 研究開発全般を担い、サービスコンピューティングに関わる先端技術(クラウド、OSS、IT開発・運用管理)を用いた、製品・サービスにおけるイノベーションと破壊的技術の創生のために、業務の取り纏め者として、社内の関係者との関係を構築し、社内外の学習機会を活用するとともに、自身の経験や先行研究から積極的に学習する。 自身の研究の完遂を通じて、最善の方法を生み出す。 これらの研究開発を通じて社会インフラのDX・GXを加速するサービスPF・ソリューションに貢献する。 【職務詳細】 ・サービスコンピューティングに関わる技術、業界動向、市場動向の調査 ・研究戦略・ロードマップの作成および研究提案 ・顧客課題を解決するための最良のアプローチや技術を選択・開発することにより、顧客ニーズに合った製品とサービスを定義、また、当該製品やサービスの価値を検証するためのプロトタイプ及びデモの開発 ・技術的専門性の観点から事業部門への情報提供ならびに提言 ・研究進捗管理、成果管理、論文執筆、社内研究報告の執筆、知財創生 働く環境 ①2～5名規模の単位でチームを作り、個々人がその技術の専門家として自主性を重視して開発内容を分担するとともに、他部門の研究者や事業部門のリーダおよびチームと連携して業務を進めます。 ②在宅勤務を主として、ブレインストーミングなどのディスカッションなど、必要に応じて出社して推進いただきます。(週1回程度、個人差あり。) ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 キャリアパス 研究や技術に突出した高位専門職と、研究チームを牽引するマネージャ(プレイングマネージャ含む) 配属組織名 Digital Innovation R&D　デジタルインフライノベーションセンタ　サービスコンピューティング研究部 配属組織について サービスコンピューティングは、さまざまなITサービスを用いて、ビジネスとしてのサービスを実現するための技術や方法論を検討する研究分野です。 これを支えるアーキテクチャ、プラットフォーム技術、開発・運用技術、OSSを研究開発しています。 これらの研究開発を通じて、デジタルトランスフォーメーションを加速させ、社会イノベーションの実現に貢献します。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●研究概要 https://www.hitachi.co.jp/rd/careers/lab/digtec/02.html ●研究紹介動画 https://www.youtube.com/watch?v=52w95xmNT_Y Trust Data Sharing and Utilization Infrastructure for Sensitive Data Using Hyperledger Projects https://ossalsjp21.sched.com/event/rCg7 機械学習を用いたIT機器の性能異常検知におけるAmazon SageMakerの活用事例 https://pages.awscloud.com/JAPAN-event-OE-20211125-AIML-reg-event.html A Fault Diagnosis Method for Fuel Injectors Using Machine Sound Tien-Trien Le, Takahiro Sagara, Shogo Kunioka, Satoshi Inose, 2020 International Conference on Sensing, Diagnostics, Prognostics, and Control (SDPC) https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9353183 OpsSC: Decentralized Blockchain Network Operation Workflow for Hyperledger Fabric https://ieeexplore.ieee.org/document/9680558 ●関連事業 稼働音・測定データから建設機械の状態を診断するスマホ診断アプリ「ConSite® Health Check」を提供開始 https://www.hitachicm.com/global/jp/news-list_jp/20-03-23j/ 日立と〈みずほ〉が、ブロックチェーン技術を活用した金流・商流・物流の一体管理とサプライチェーンファイナンスの高度化に関わる実証実験を開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/12/1228.html 「IT運用最適化サービス」において、AI活用によりシステム稼働レポート作成業務のさらなる自動化を実現 https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/soft1/jp1/notice/2020/1002.html マルチクラウド環境で、人のスキルに依存しないシステム監視と一元的な業務運用管理を容易にする「JP1」の最新版を販売開始 高信頼な運用基盤をSaaS型で利用可能な「JP1 Cloud Service」も新たに提供 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/01/0121.html

カオナビ労務の成長を担うプロダクトマネージャーとして、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略の策定と実行 ●市場調査・競合分析によるプロダクト要件の定義 ●エンジニアやデザイナーとの連携によるプロダクト開発の推進 ●複数のプロダクトマネージャーと協力しながらの横断的な課題解決 ●ユーザーフィードバックの収集と分析、改善施策の立案 ●KPIの設定と進捗管理 ●ステークホルダーへの報告とコミュニケーション ●プロダクトのローンチ計画と実行管理 ●データ分析に基づくプロダクト改善の提案 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript フレームワーク:Echo, React 開発/運用環境:Docker, GoLand, Figma, GitHub, GitHub Copilot 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Mailgun 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch, Mackerel 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom, Miro

同社のシステム開発・保守・運用をメインとした業務をお願い致します。 ※ファンド販売が全体の業務の7~8割程です。 ●HiJoJo.com(インターネットファンド販売サイト)の開発・保守・運用 ●社内ツールの開発・保守・運用(SAASの管理) ●情報システム業務の兼任(社内ネットワーク、入退社のPCセットアップ、PC操作サポート) 【開発環境】 ・言語: Ruby、Dart、 Go、 Python、 JavaScript ・フレームワーク: Ruby on Rails、 Flutter、Next.js ・データベース: MySQL ・CI/CD: Capistrano、GitHub Actions ・インフラ: AWS(EC2、ALB、RDS、S3、Lambda、CloudFront、Bedrock、など) ・モニタリング: Datadog、 AWS CloudWatch ・ソースコード管理: GitHub、 GitLab ・プロジェクト管理: Backlog ・コミュニケーションツール: Slack、 Teams ・IDE: JetBrains、 その他(好みのものをご使用いただけます)

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)