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株式会社カナリー

●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)

Sansan株式会社

●組織ミッション 当社の研究開発部門は、事業部から独立した組織として、事業成長を加速させることをミッションとしています。イノベーション創出のための研究開発から、あらゆる事業へのアプリケーション提供・運用までを手がけます。 ●具体的な業務 研究員と協力しながらプロダクトを開発します。モデル開発以外のほぼすべてを担当します。mlopsやplatform engineeringの領域において、強みに応じて業務を決定します。 ・研究成果を組み込む際の、開発設計リード、実装、ベストプラクティスの共有 ・AWS(Amazon Web Services)やGoogle Cloudなどのクラウド上でのシステム構築、運用、改善 ・研究開発の生産性・運用性を高め、かつコストを抑えた環境の整備(Amazon Elastic Kubernetes Serviceを使用したKubernetesクラスタ「Circuit」やマネージドリソースの構築運用) ・ソフトウエア開発サイクル全体を支援する基盤とツールの設計、開発、運用 ・基盤のセキュリティーと信頼性の向上 ●開発環境、使用するツールなど - 開発言語:go, python, shell script, c#, c++ - データベース:amazon aurora, amazon dynamodb, amazon redshift, opensearch, - bigquery, google cloud sql - 構成管理:kubernetes(kustomize、helm), terraform - ci・cd:github actions, argo cd - マネージドmlサービス:amazon sagemaker, vertex ai - 管理ツール:github, notion - インフラ:aws, kubernetes(eks), google cloud - 運用・監視:datadog, aws cloudwatch logs, google cloud monitoring ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

株式会社Copia

●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)

JAPAN AI株式会社

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

株式会社フライウィール

●チームのエンジニアの評価を通じたパフォーマンス向上とキャリア成長の支援 ●プロジェクト遂行に向けたリソースの調節 ●チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署との調整 ●効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ●下記のような業務における支援やレビュー ・Conataを構成するレコメンド・検索・広告配信エンジンや、プロフェッショナルサービスの各プロジェクトにおけるシステムの新コンポーネント・機能開発、継続的なパフォーマンス改善 ・効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ・負荷試験、セキュリティー対策 ・データベース設計 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS Backend:Kotlin, Redis, Elasticsearch, Micronaut, gRPC Frontend:TypeScript, React, Next.js, MySQL, Auth0 Data Platform:Python, Dagster, dbt, Airflow, Snowflake, Amazon Athena Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

株式会社アバント

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

テックタッチ株式会社

【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.

株式会社カオナビ

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

株式会社Finatext

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)

株式会社Finatext

・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

株式会社ナウキャスト

●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

株式会社ナウキャスト

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

株式会社Finatext

・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

株式会社Finatext

●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

株式会社Finatext

・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

株式会社Finatext

●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)

株式会社Finatext

新規クレジット商品立ち上げの基幹システム構築・導入プロジェクトに携わって頂きます。 顧客・PMとのコミュニケーションを取りながらの顧客ニーズの把握、要件定義/設計、実際のプロダクト開発を行っていただきます。 「アカウントエンジニア」として以下を担当して頂きます。 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」を顧客企業へ導入する際に、顧客とコミュニケーションを取りながらビジネス要件を理解し、PjM、PdMと協力してプロダクトの成長を考慮しながらの上流工程の要件定義、設計を行う。 ・スクラムチームに所属してのプロダクト開発を行う。 【開発環境】 Go gRPC+Connect TypeScript React Vue PostgreSQL (Aurora) Terraform Docker 【使用サービス】 GitHub GitHub Copilot Slack Amazon Web Services Google Workspace 1Password Kibela

株式会社Finatext

●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

株式会社Copia

●弊社はこれからBtoB事業に本格参入します。 このBtoB事業で2045年に年商5000億円を見込んでいます。 そのために幹部候補の1人目エンジニアが必要です。 toCの部署には既にエンジニアデザイナーは30人以上います。 ●経営幹部直下で新規事業を共に作っていきます。 日本の企業の生産性を上げるシステムを開発し提供します。 詳細内容は面談の時にお伝えします。 入社後の流れ 1.ファウンダー上野と経営幹部安藤と共に ┗経営戦略を考える。 2.戦略に沿って各種実行をする。 ┗企業ヒアリングや開発など。 3.再度戦略をブラッシュアップし ┗再度実行しこれを繰り返して5000億円へ 顧客のニーズをお伺いしてソリューションのご提案をしていただきます。 Slerとしてご提案していただくこともあればそのニーズを負うロダ口に落とし込み、Saasの開発をしていただくことを想定しております。 手段は問わず、足的な手法で顧客の課題解決をしていただきます。

株式会社サーバーワークス

まずは、部門長候補として各種プロジェクトの統括や部門運営のサポートを携わっていただきます。 入社後数ヶ月間のパフォーマンスや組織への適性を見極め、双方の合意のもと、将来的に部長職への昇格を想定したポジションになります。 【具体的な業務】 ・部門の運営管理:SI部門の予算策定・利益管理(P/L責任)およびリソースの最適化 ・組織マネジメント:エンジニア・PMの採用、育成、評価、およびキャリアパスの構築 ・案件統括:複数プロジェクト(数名～数十名規模)の俯瞰的な進捗・品質・リスク管理 ・営業支援:大型案件や難易度の高い案件における、顧客へのソリューション提案 および見積精査 ・事業基盤の強化:開発標準の策定、社内ナレッジの共有、協力会社とのパートナーシップ構築 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。 特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。 G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。 また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。 この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。 利用技術 SI部門で主に採用している技術スタックは以下の通りです。 基盤には主にGoogle Cloudを採用しています。 言語:Go, TypeScript, Java, Python FW / ライブラリ:Spring Boot, Next.js 開発スタイル:AIコーディング支援ツールの積極活用、Dockerベースのコンテナ開発 Compute:Cloud Run, GKE, Compute Engine ネットワーク:VPC, Cloud VPN, Cloud Interconnect, Cloud Load Balancing データベース:Cloud Spanner, Cloud SQL, Firestore データ / AI・ML基盤:BigQuery, Vertex AI, Cloud Pub/Sub セキュリティ:Cloud Armor, Cloud IAM, Security Command Center, Cloud KMS 監視 / オブザーバビリティ:Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace IaC / CI/CD:Terraform, GitHub Actions, Cloud Build プロジェクト管理:Jira, Backlog, Notion, Slack, GitHub

株式会社Finatext

●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

Sansan株式会社

研究開発部門のPlatformエンジニアとして、40名超の研究員・エンジニアが利用するCDE(Cloud Development Environment)/Job基盤と、100以上のサービスが稼働するマイクロサービス基盤の設計・構築・運用を担います。 「OSSを入れるか、自前で作るか、Enablementで開発者に委ねるか」「どこに複雑さを置くか」という意思決定を日常的に行います。その意思決定を通して、生産性と信頼性の向上に貢献している状態まで責任を持つポジションです。 ●主な仕事 ・EKS・CI/CD・可観測性基盤・FinOpsなど、研究開発部全体の基盤を設計・構築・運用する ・CDE/Job基盤(Coder + Kueue)の設計・運用を通じて、研究員・エンジニアが安全かつ効率的にGPU/MLワークロードを実行できる環境を提供する ・SLO設計・インシデント対応・アラート設計を通じて、サービスの安定稼働を維持する ・IaCパターンの横展開・設計レビューを通じて、開発チームが自律的に動ける状態を作る ・必要に応じてML基盤・機械学習領域に踏み込み、機械学習エンジニア・ML Architectと協働する ●開発環境、使用するツールなど 【共通】 ・言語: Python,Go ・構成管理: Terraform ・CI/CD: GitHub Actions, Argo CD ・可観測性: New Relic ・IdP: Okta 【マイクロサービス基盤】 ・Managed K8s: EKS ・ノード管理: Karpenter, NVIDIA GPU Operator ・可観測性: OpenTelemetry, New Relic, Prometheus (AMP), Grafana (AMG), Fluent Bit ・Service Mesh: Istio ・スケーリング: KEDA 【CDE/Job基盤】 ・Managed K8s: EKS ・ノード管理: Karpenter, NVIDIA GPU Operator ・可観測性: New Relic, Fluent Bit, Tetragon ・CDE: Coder ・ジョブ管理: Kueue, Kubeflow Trainer ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

LiNKX株式会社

※アーキテクチャ設計から開発の推進、チーム育成、ステークホルダーとの折衝まで、幅広い業務範囲を担当します。 アーキテクチャ設計・技術選定の主導 トレードオフを理解した上で、大規模かつ複雑なシステムの設計(バックエンド・フロントエンド・インフラ全般)を主導し、技術選定における最終的な意思決定を行う。 クラウドネイティブな環境(AWS, GCP, Azure)を前提としたインフラ設計・構築を主導する。 開発のリードと推進 自ら手を動かし、難易度の高い開発タスクを担当する。 アジャイル開発プロセス(Scrum, Kanbanなど)を深く理解し、プロジェクトのスケジュールと品質の維持に責任を持つ。 機能的に優れたシステム、データベース、アプリケーションの開発と管理。 技術標準の策定と浸透 開発ガイドライン、コーディング規約、テスト戦略などの技術標準を策定・整備し、チーム全体に浸透させる。 メンタリングとコーチング 若手・ミドルエンジニアに対するOJT、技術的なレビュー(コード、設計)、およびキャリア開発のサポートを行う。 関係者との折衝 プロダクトマネージャーや他部署(ビジネス側)、および顧客の開発メンバーと連携し、技術的な実現可能性やトレードオフについて、明確かつプロフェッショナルなコミュニケーションを行う。

株式会社タイミー

<<業務内容>> ●サマリー 共通基盤(認証基盤を含む)における中長期のアーキテクチャ設計を担い、上流工程を一貫して主導 いただきます。既存システムの状況と今後のプロダクトロードマップを踏まえたデータ設計・リソースサーバー分解の方針策定から、要求仕様の整理、各チームへの分解・進行管理、ステークホルダーとの調整までがスコープです。 特定の実装タスクに閉じず、「何を・どの順序で・どう分解して実現するか」という技術的な意思決定そのものをリードしていただきます。 ●具体的な業務内容 ・既存システム(モノリス)から共通基盤・認証基盤を切り出すためのデータ構造の再設計 ・マルチプロダクトを前提としたリソースサーバーの分解設計、および要求仕様の策定 ・設計をもとにした各チームへのタスク分解・進行管理、上流工程の主導 ・法務・セキュリティ・コンプライアンスを含む各ステークホルダーとの調整、および設計判断に関する説明責任の遂行 ・組織・要件に応じた技術選定、設計判断に関する意思決定およびドキュメンテーション ・AIを積極的に活用し、少人数で大規模基盤を前に進める開発スタイルの推進 <<開発組織の特徴>> タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 ●既存事業領域 タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 ●新規事業領域 スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 ●プラットフォーム領域 タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」——そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 <<開発環境>> ●Backend ・開発言語: Ruby (Ruby on Rails)(Timee) / Go (IdP) ・アーキテクチャ: Modular Monolith ・データストア: MySQL8.0系 ・ツール: Docker、OpenAPI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●その他 ・AIエージェント・LLMツール: 　-開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 　-開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability 　-その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI 　└コード管理:GitHub 　└コミュニケーションツール:Slack, Notion 　└その他:Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc…

株式会社Finatextホールディングス

●募集ドメインについて 現在以下の事業部にて募集しております ・Brokerage(証券) ●Brokerage(証券)が提供しているプロダクト事例 ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・地域金融機関やIFA向けの包括的な投資一任ビジネスプラットフォーム「Digital Wealth Manager」 ●業務の概要 証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」の開発強化に向けたプロダクトマネージャー(開発PM)を募集します。 BaaSは、証券業界に必要な業務アプリケーション群をモジュラーモノリス構成で提供する自社プラットフォームです。パートナー企業の証券サービスを当社プラットフォーム上に構築・運用するBtoBtoCモデルで、国内の大手金融機関をはじめ導入が拡大しています。 本ポジションは、クライアントフェイシング中心の既存PjM(100,101求人)とは異なり、プラットフォーム(プロダクト)そのものの開発ロードマップ策定・機能設計・技術的意思決定を主導する「開発に強いPM」です。エンジニアチームと密に連携し、BaaSの標準機能を拡充しプロダクトの競争力を高めることがミッションです。 ●具体的な業務内容 ・プロダクトロードマップ策定・優先順位決定 └BaaSプラットフォームの中長期ロードマップを策定し、ビジネス要件と技術的負債のバランスをとりながら機能開発の優先順位を決定。複数パートナー案件の共通化要件を抽出し、プラットフォームの標準機能として設計 ・機能設計・仕様策定 └エンジニアと協働してAPI仕様・データモデル・画面仕様を策定。モジュラーモノリスのアーキテクチャを理解し、拡張性・保守性を考慮した仕様判断。個別パートナー要望と標準機能のバランス調整(「作らない判断」を含む) ・開発プロセスのリード └スプリント計画・バックログ管理・リリース計画の策定と実行。エンジニア・QA・デザイナーとの日常的なコミュニケーションを通じた開発推進。技術的課題の早期検知とエスカレーション判断 ・プロダクト品質・運用 └リリース後のプロダクト品質指標のモニタリングと改善施策の立案。インシデント発生時のトリアージと恒久対策の推進。技術的負債の可視化と計画的な解消 ・社内連携 └BizDev/セールスチームからのパートナー要件のヒアリングと技術的実現性の判断。既存PjM(クライアントフェイシング側)との連携による顧客要望のプロダクトへの反映。経営層への開発状況報告とリソース配分の提案 ●補足:BaaSプラットフォームについて ・証券業界に必要な業務アプリケーション群(口座管理、注文約定、ポートフォリオ、コンプライアンス等)をモジュラーモノリス構成で提供 ・パートナー企業は自社ブランドの証券サービスをBaaS上に構築・運用 ・技術スタック: Go / AWS / Terraform 等 ・開発チーム: 内製エンジニアチーム(+グループ会社オフショア連携あり)

株式会社タイミー

タイミーが提供するスポットワークの根幹である、ユーザー(クライアント・ワーカー)のマッチングや労務管理を支えるスポットワークシステムのバックエンド開発や技術課題解決をお任せします。 スキマバイトサービス「タイミー」は数万件に及ぶ求人とワーカーのマッチングから勤務実績に対する評価、スポットワークにおける雇用契約から給与計算や勤怠管理など労務管理まで、顧客が体験するすべてのプロセスに対してサービスを提供しています。 本ポジションは単なる機能開発に留まらず、マルチプロダクト化を見据えた共通基盤の切り出し・再構築において、要求整理〜保守運用設計まで一貫した開発と運用をお任せします。 ### 具体的な業務 ・要求背景を踏まえた技術選定や要件定義・設計の策定および、実装・運用までを見据えたタスク分解と推進、及び評価 ・GoやTypeScript、Java等を用いた開発における設計・開発・実装・品質担保 ・大規模データ(数千万件規模)を扱う機能改修や、無停止を前提としたデータマイグレーションの計画および実行 ・ソフトウェアアーキテクチャおよびクラウドインフラ(AWS / GCP)を含めたシステム全体の設計・改善 ・AIエージェントやLLMツールを活用しながら、開発・調査・レビュー・運用を含めた業務の推進 ・可観測性(監視・アラート・ログ)や障害対応を考慮した運用設計および継続的な改善 ・チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 ・担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応 ・エンジニアリングマネージャーやスクラムマスターと連携したプロジェクト進行 ・チーム内で実施する各種スクラムイベントへの参加 ### 技術スタック(主要な部分の抜粋) ● Backend ・開発言語: Ruby, Go ・フレームワーク: Ruby on Rails 8.0系, RSpec ・アーキテクチャ: Modular Monolith ・データストア: MySQL8.0系, Redis ・ツール: Docker, OpenAPI, GitHub Actions, AWS, Terraform, Datadog, Sentry ※ 現在の主力プロダクトは Ruby on Rails を中心とした構成ですが、マルチプロダクト化・共通基盤化を見据えた新規開発においては、ユースケースに応じて Go / TypeScript / Java 等の採用も検討しています。 ● Frontend ・開発言語: TypeScript ・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ● Mobile(iOS) ・開発言語: Swift ● Mobile(Android) ・開発言語: Kotlin ● Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ・Google Cloud(一部サービス) ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ● Monitoring ・Datadog, Sentry ● CI/CD ・GitHub Actions, Dependabo, ecspresso ● その他 ・ AIエージェント・LLMツール: 　- 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 　- 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability 　- その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理:GitHub ・コミュニケーションツール:Slack, Notion ・その他:Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… **

株式会社日本トレカセンター

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 ・Claude Code、Cursor、各種 MCP 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 ・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)

株式会社Copia

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。 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。 ・j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)

キャディ株式会社

【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

株式会社クーリエ

【業務概要】 VPoE(Vice President of Engineering)として、開発組織のパフォーマンスを定量的に可視化し、エンジニアへの組織・事業ミッションの落とし込みを行います。また、CDO(Chief Digital Officer)をはじめとした経営陣と共に、全社のエンジニアリングについて意思決定を行い、事業成長を推進します。 【具体的な業務内容】 ・経営の意思決定を促進するための技術・組織戦略の立案と実行 ・中期的な視点から、開発組織における生産性の最大化を目指し「事業」を拡大するチームの構築 ・開発組織の永続的な成長を実現するため、チームビルディングとリーダー候補の育成 ・生産性と生産価値(アウトプット、アウトカム)の可視化と最大化 ・エンジニアサイドとビジネスサイドの共通言語を生み出し、事業目標の達成を推進 ・開発効率に関わる仕様や実装に関する効果的なドキュメント化とドキュメント文化の形成 ・自社の開発組織の魅力を社外に伝えるための広報活動 【ミッション】 開発組織のエンゲージメントを高め、事業成長を加速させることがミッションです。一人ひとりのエンジニアが成長実感を持てる環境をつくり、組織や事業に対して積極的な関わりを持てる組織体制を構築していただきます。 【開発環境】 ・フロントエンド:HTML / Sass / JavaScript(TypeScript) / React / webpack ・モバイルアプリ:React Native / Firebase ・サーバーサイド:PHP(Laravel / FuelPHP)、一部Goを導入 ・サーバ環境:AWS(EC2 / S3 / RDS / ElastiCache/ Elasticsearch、Lambda等) ・データベース:Aurora (MySQL)/Redshift/BigQuery ・プロジェクト管理:Redmine / GitLab ・コミュニケーションツール:Slack / Chatwork ・BIツール:Tableau