GoのITエンジニア求人・転職情報

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

ログラスが掲げる「良い景気を作ろう。」の実現に向けて、複数プロダクトを横断してお客様の継続的な価値提供を支える共通基盤を構築・推進していただきます。このポジションは、各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保するアーキテクチャ設計と実装、運用をリードします。 ●想定される開発テーマ: ・マルチプロダクト化に対応した認証・認可・SSO・ユーザー管理などの認証認可基盤 ・複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピングの機構や契約管理、フィーチャー制御といった機能制御基盤 ・外部サービスとセキュアに連携するための M2M認証・認可、リミット制御、IP アドレス制限などの連携基盤 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務 ●技術スタック/ツール アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog AIツール: Claude Code / Codex / Gemini コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion

私たちは小売市場の課題を解決するための技術・仕組みを提供しています。 日本の小売市場は150兆円の巨大産業ですが年間で3,000社ほどの企業が倒産・廃業しています。 素晴らしい商品を持っている企業がどうすれば顧客に届けれらるかや商品の売り方を理解できていないのが現状です。 クライアントや社内から課題について担当者からヒアリングを行い、内容からPoCを作成し検証・実施しています。 ビジネス的な要件にエンジニアの観点を加えアプローチを考えています。 エンジニア向け会社説明資料:https://inglewood.app.box.com/s/kpa3ydfmvwjlw2l8ffa2musebbaecqtc 課題からPoCの検証・実施を素早く行うために新たなメンバーを募集します。 PoCの結果が良ければそのまま新システムの構築を担当していただきます。 APIなどバックエンドを中心とした開発 要件定義段階でのミドルウェアやフレームワーク等の技術選定と技術検証 API、並列分散処理などアプリケーションアーキテクチャ全体の設計、実装 コーディングルール策定、先行開発〈共通処理部分など〉、コードレビュー 社内外の最新技術やベストプラクティスのキャッチアップとチーム横断のセクション組織内での技術共有 他の職種とのコミュニケーションを取り、要件を整理/決定しながらプロダクトを完成まで導く

社内情報システム、基幹業務システム、サービス共通システムの企画・開発・構築・保守・運用に携わる仕事です。 当該システムは、オンプレミス、自社サービス(IIJがお客様向けに提供しているサービスの自社利用)、Microsoft365やBOX等の他社クラウドサービスを組み合わせています。 内部・外部の勉強会や研修参加の機会も豊富にあり、スキルアップが望める環境です。 1. ネットワークエンジニア ・社内ネットワーク、グループ会社との共有ネットワーク、基幹業務システムネットワーク、海外拠点とのネットワーク等の設計・構築・運用を担当して頂きます。 ・東京本社と共同での仕事となります。 -ネットワーク要件に沿った機器選定・検証・設計 -物理設置・設定投入・運用 【将来的にお任せしたい内容】 ・チームリーダとしてより大規模な社内ネットワークの企画・設計をお任せします。 2. サーバエンジニア ・プロジェクトメンバとしてWindows、Linuxを利用した設計・構築・運用、及びVMwareを利用した仮想基盤構築・運用を担当して頂きます。 ・東京本社と共同での仕事となります。 -Windows、Linux、VMwareのサーバ設計・構築・運用 -DNS、LDAP/AD、NTP、Proxy等のサーバ設計・構築・運用 -リソース管理、システム監視、機能・運用改善、自動化、脆弱性対応等の運用管理 【将来的にお任せしたい内容】 ・プロジェクトリーダとして上流工程、品質管理、プロセス改善までお任せします。 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり

業務内容 近年、企業では CoE(Center of Excellence)や DX(デジタルトランスフォーメーション)を軸とした、ビジネススピードと柔軟性の向上が求められています。 特に、マルチベンダー環境での開発やクラウド移行を契機として、全社的な最適化を推進する動きが加速しています。 こうした市場環境の変化により、Web・クラウド・モバイルなどの多様な領域を横断的に担えるフルスタックエンジニアに加え、幅広い技術知識を活かして計画立案やガイドライン策定をリードできるエンジニアのニーズが高まっています。 このため、当部門ではナレッジや人的リソースの拡充を目的として、採用体制を強化し、開発および支援体制のさらなる充実を図っています。 【仕事概要】 ① メディア・エンターテインメント業界向けフルスタックエンジニア メディア・エンターテインメント業界向けのシステムやサービスの開発において、要件定義から設計・開発・テスト・運用まで、一貫して携わります。フロントエンドからバックエンド、クラウドインフラまで幅広い技術領域を担当し、プロジェクトの技術的な中核を担います。 ② CoE 領域フルスタックエンジニア 業界を問わず相談を受ける中で、内製化やマルチベンダー開発における環境・プロセスの整備を支援します。 具体的には、お客さまの状況に応じて現状整理とゴール設定を行い、クラウド環境における標準ドキュメントの整備や、それを実現する共通基盤(インフラ、アプリケーション、CI / CD 環境など)の構築を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・お客さま要件のヒアリングおよび技術的な課題の整理・調査・提案 ・システムやサービス開発におけるプロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダー、チームメンバーとの協働による開発推進(アジャイル / スクラムマスターなど) ・Web アプリケーションの設計・開発(React、Next.js、Vue.js など) ・サーバーサイド開発(Node.js、Python、Java、C#、Go など) ・クラウド環境(AWS、Azure、GCP など)でのインフラ設計・構築 ・データベース(PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server、Aurora、Cosmos DB、MongoDB など)の設計・構築 ・データ基盤やデータパイプライン(ETL / ELT 処理など)の設計・構築 ・CI / CD パイプラインの構築・運用(GitHub Actions など) ・技術選定やアーキテクチャ設計への参画 ＜プロジェクト例＞ ①メディア・エンターテインメント業界向けフルスタックエンジニア ・営業放送システム ・ネット局番組情報連携システム ・コンテンツ販売・Web 番版 ・メディアアセットマネジメント(MAM) ・広報情報連携システム ・スポット自動作案 ・視聴率分析システム ・ニュース情報システム ・選挙システム ・日経サステナブルリンク ・コミックス情報管理システム ・新世代ゲーム開発環境のクラウド化 ・放送設備系システムの端末セキュリティ対策 ・エンタメ企業向け Google Identity 導入支援 ②CoE 領域フルスタックエンジニア ・Azureクラウドにおける環境払い出し整備および自動化 ・API開発向け標準アプリケーション払い出し整備および自動化 ・Azureクラウドにおける社内ポリシー考慮したセキュリティ・ガバナンス向上施策 ・GitHub環境導入およびオンボーディング支援 ・GitHub環境移行支援 ・開発プロジェクト伴走によるプロジェクト標準定着化および育成支援 ・開発系ガイド検討およびドキュメント作成 ・社内システム連携用APIハブ環境構築 ・UI/UXプロセス検討および環境構築

得意領域とチャレンジ領域を反復していくようなイメージで、 1つの技術を追求していきながら、新しい技術にチャレンジしていくことができます! 具体的な業務内容 【働き方について】 案件は、 ・今までの経験(得意領域80%) ・今後習得したい技術(チャレンジ領域20%) というイメージの難易度が高すぎず、低すぎない案件を希望の条件に合わせてアサインしております。 今までレガシーな技術や環境での経験しかなかった方も、 ココロザシに入社してからモダンな技術にチャレンジしていきながら、 フルスタックを実現しているエンジニアが多数! まずはモダンな技術キャッチアップを中心に、 出社やハイブリッド型のプロジェクトに入っていただき、 Next.jsやAWS、TypeScriptなどのモダン技術を習得。 ゆくゆく、フルリモート案件に移行していくことも可能です。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript、Next.js、React ・バックエンド:TypeScript、Node.js、NestJS、Python ・インフラ:AWS、Vercel、Supabase ・AI・開発支援ツール:Cursor、Devin

当社は、後継者不足などで事業継続に課題のある国内ソフトウェアを次世代へ繋ぐ「AI駆動型ソフトウェア事業承継プラットフォーム」を運営しています。 生成AIをはじめとする先端技術の社会実装・研究を担う専門組織「M-Lab」では、単なるAIツールの導入に留まらず、承継するプロダクトのソースコード解析から経営判断の自動化まで、「AIエージェントが事業を自律運営する世界」の実装に挑んでいます。 業務内容 ●プロダクトのAIモダナイゼーション コード解析・変換: LLMを用いた大規模なレガシーコードの解析、およびモダンスタックへの自動リファクタリング・移行パイプラインの構築。 ドキュメント自動生成: 既存資産からの仕様書・設計図の自動復元と、継続的なドキュメント更新の自動化。 ●知識資産の集約とRAG構築 高精度RAGの開発: 現場の暗黙知(非構造化データ)を構造化し、GraphRAGやHybrid Searchを用いた高精度な知識検索基盤の設計・実装。 業務特化型Agentの開発: 特定ドメインに最適化したプロンプトエンジニアリング、およびLLMのFine-tuningによる業務自動化ツールの開発。 ●AIによる事業運営・経営の自律化 マルチエージェントシステムの構築: 意思決定から実行までを自律的に行うAIエージェント群のアーキテクチャ設計。 ●AI活用・教育支援 技術レクチャー・導入支援: 最新AI技術のトレンド共有、および各部署の課題に応じたAI活用手法のレクチャーと導入コンサルティング。

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）を活用し、イノベーションを加速いただくために、迅速なサービス向上を実現し、改善を進めていく活動に貢献いただきます。 これまでに無い新しい製品（クラウドサービス）開発と成長に挑戦し、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DevOpsエンジニアとして、運用設計・実装・テスト・計測・改善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担保しながら、改善・イノベーションを促進していけるよう中長期的な観点とともに解決策、改善策を考案し、アプリケーション開発・SREチームとともに推進していくこと ・アプリケーションのモダナイゼーションと自動化・安定性向上を進める環境を構築していくこと ・ワンチームとして、各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 配属部門 プロダクト開発本部　プロダクト基盤部

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

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

【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するDigital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1,000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 このような「大規模なDAP基盤の信頼性・スケーラビリティ」と「AI連携という先端技術」の両方に向き合う開発に挑戦しませんか。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) 【主な業務内容】 • LLMやAIエージェントを活用した新機能の企画・設計・実装・運用 • 既存プロダクト機能のAI活用によるアップデート・体験の再設計 • プロトタイプの迅速な構築と仮説検証サイクルの推進 • AI機能の設計・開発・パフォーマンス最適化 • エンジニアやプロダクトマネージャとの協業を通じた継続的なプロダクト改善

【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、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」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するAI型Digital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在は最先端の生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) 【主な業務内容】 ・曖昧さや不確実性の高い開発テーマに対して、意思決定の質と速度を両立するためのチーム運営基盤づくり ・エンジニアが主体的に課題設定・実装・改善を進められる環境設計とマネジメント ・採用要件定義、選考設計、面接、オンボーディング設計を通じた組織拡張の推進 ・期待値設計、評価、1on1、成長計画策定などを通じたメンバー育成とパフォーマンスマネジメント ・障害対応、オンコール、再発防止、監視運用など、安定運用のための仕組みづくり ・チーム文化の醸成と、透明性・自律性・学習速度の高い組織づくり ▼備考(ツール、技術) <使用技術> ・開発言語: Python, Go, TypeScript ・クラウド: AWS / Google Cloud ・コンテナ: Docker / ECS Fargate ・Data Warehouse: Snowflake ・オーケストレーションツール:Dagster Cloud ・データベース: MySQL / PostgreSQL ・構成管理: AWS CDK / Terraform ・CI / CD: GitHub Action ・監視: DataDog ・コーディングエージェント: ClaudeCode / Cursor / Github Copilot

【プロダクトビジョン】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するAT型Digital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) プロダクトと開発環境 「テックタッチ」は、自社プロダクトでありながら「他社のSaaSや社内システムと連携し、機能を拡張して動作する」というユニークな特徴を持つプロダクトです。 安定性が求められるエンタープライズ環境で確実に動作するための堅牢なインフラ設計・セキュリティ・ログ処理など、通常のSaaS開発以上にチャレンジングな技術課題に日々取り組んでいます。 現在は以下のような開発課題・技術テーマに取り組んでいます 多言語対応やグローバル展開に向けた国際化アーキテクチャ クラウドネイティブな思想に基づくモダンなバックエンド再設計 数十億件規模のログデータを扱うリアルタイム処理基盤(Kinesis, Snowflake) データドリブンな機能開発のための深いデータ分析・課題抽出支援 技術スタック・開発環境 言語/フレームワーク:Go, gin, gorm インフラ:AWS(ECS Fargate, Kinesis, CloudFormation, CDK) その他:Open API, kong, Snowflake, GitHub, Slack, JIRA 特徴:完全コンテナ化されたアーキテクチャ/E2Eテスト充実/IaC推進(CDK)

【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.

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

自社プロダクトのタレントマネジメントシステム「カオナビ」を中心に、自社の事業におけるプロダクト開発/運用を支える基盤に関わる業務に幅広く携わっていただきます。 ●プロダクト担当 自社プロダクトであるタレントマネジメントシステム「カオナビ」の基盤についてご担当いただきます。 ・「カオナビ」の機能拡充/機能改修に伴い、基盤環境を適切に設計構築及び実装する ・「カオナビ」の製品品質向上につながるSRE活動全般を実践する ●チーム開発の具体例 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。 それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 ●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

【事業概要】 持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。 カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。 【募集概要】 自社サービスのタレントマネジメントシステム「カオナビ」において、新機能開発や機能拡張の実装、パフォーマンス向上のためのリファクタリングや新しい技術の導入など様々な業務をサーバーサイドエンジニアとしてご担当いただきます。 またSRE (Site Reliability Engineering) 活動を行なっているインフラグループと連携し、品質を維持しながらスピード感をもった開発を行っていただきます。 【業務内容】 (1)機能開発を主なミッションのエンジニアの場合 開発に伴う計画の作成および進捗の管理 新機能作成や既存機能の改善のためのサーバサイド側の設計および開発 機能のパフォーマンス向上に伴う改善活動 (2)技術横断的な保守や改善が主なミッションのエンジニアの場合 機能横断で利用されているモジュールのリアーキテクチャリング ライブラリや使用言語のバージョンアップ 開発効率や開発者体験向上を目的とした改善活動 また、ご希望や経験に応じて、以下のようなロールをお任せすることもあります。 テックリード エンジニアリングマネージャー その他にも有志で以下のような取り組みを行っています。 (主に若手の)メンバー教育のための企画/施策 エンジニア採用広報に関する活動 【チーム開発の具体例】 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 【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

●Goを用いたアプリの設計と開発、システム改善 ●Goで実装されたコードのレビュー・品質維持 また、ご希望や経験に応じて、以下のようなロールをお任せすることもあります。 ●テックリード ●エンジニアリングマネージャー その他にも有志で以下のような取り組みを行っています。 ●(主に若手の)メンバー教育のための企画/施策 ●エンジニア採用広報に関する活動 【チーム開発の具体例】 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 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

2025年8月に新設された「AI推進室」の立ち上げに関わっていただきます。 直近は以下の開発が予定されています。 ●企画・開発支援業務へのAI技術の組み込み ●AI機能の探索・試作・検証・実装 ●機能のPoC支援やユーザーテスト、効果検証のサポート 主力のカオナビ、新規サービスのロウムメイト、ヨジツティクスに続くマルチプロダクト化を推進していただくことを期待しています。 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript, Python フレームワーク:Gin, React, Next.js 開発/運用環境:Rancher Desktop, GoLand, Protocol Buffers, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, GitHub Copilot, Claude Code 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, Step Functions, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Auth0, SendGrid 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom その他:Yarn, webpack, Jotai, TanstackQuery, React Hooks, gRPC

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

クライアント企業のシステムのプロジェクトに参画するインフラエンジニアとして、あなたのスキルと希望に合った業務を担当していただきます。 【プロジェクト例】 ◆統合認証基盤システムのインフラ構築 └AWS/RHEL ◆業務システム開発支援(Azure/API) ◆自動車メーカーインフラ業務支援 └VMware/MS365 ★当社は1000社以上の企業と取引があり、常時7000件もの案件を保有。 ★あなたの「やりたいこと」「やりたくないこと」を明確にヒアリングし、希望に沿った案件をご紹介します。 案件選びは完全に本人主導で、強制的なアサインは一切ありません。 (変更の範囲)上記業務を除く当社業務全般 開発環境・業務範囲 ◆クラウド基盤(AWS)構築・運用支援 【担当工程】要件定義・設計・構築・運用・保守 【規模】5名(当社チーム:2名) 【期間】長期 【開発言語】Shell、Python(Lambdaスクリプト用) 【FW】なし 【OS】Amazon Linux、Windows Server 【DB・ツール等】CloudWatch、Zabbix、Terraform、Ansible、Git、Slack 【クラウド(サービス郡込み)】AWS(EC2、S3、ELB、RDS、Lambda、CloudFormation、VPC) 【働き方】フルリモート(初日のみ出社) ◆仮想基盤構築・運用(オンプレ+一部クラウド) 【担当工程】基本設計・構築・運用・障害対応 【規模】6名(当社チーム:2名) 【期間】3年 【開発言語】バッチ・Shell 【FW】なし 【OS】Windows Server、RHEL 【DB・ツール等】vCenter、JP1、Zabbix、TeraTerm、Excel、Backlog 【クラウド(サービス郡込み)】vSphere、3PAR、一部AWS(S3、CloudWatch) 【働き方】週3出社・週2リモート ◆ネットワーク機器更改および拠点間VPN再設計 【担当工程】要件定義・設計・構築・運用/保守 【規模】4名(当社チーム:2名) 【期間】長期 【開発言語】なし 【FW】なし 【OS】Cisco IOS、YAMAHA RTX 【DB・ツール等】TeraTerm、SolarWinds、Excel、Teams 【クラウド(サービス郡込み)】Azure(一部VPN接続先) 【働き方】常駐(遠方の方は週1出社相談可)

《AIセキュリティのプロフェッショナルとしてお客様の課題解決を担当》 AIのビジネス導入が急速に進む中、企業が直面する新たなセキュリティリスクへの対応を支援していただきます。 AIセキュリティの各領域に対する実行・実装をお客様の課題に合わせて支援して頂きます。 【具体的な業務】 ・AIを利用したアプリケーションのセキュアな設計・開発支援 ・AI IDE(Cursor, Windsurf, Claude Codeなど)を安全かつ効率的に活用した開発環境・ルールの整備 ・AIシステム特有の技術的な脆弱性評価および対策の実装

既存サービスや、現在進めている新規サービスの 開発の仕様統括や、アーキテクト設計、プロダクト品質の担保を担っていただきます。 （実装もしていただきます） 開発言語はGoですが、Goの業務経験がなくとも業務の中でキャッチアップしていただければ問題ありません。 開発チームとビズサイドや、その先のユーザーや顧客との距離が非常に近いことがCLUEのプロダクト開発の特徴ですし、良いプロダクトの実現のためには机上ではなくユーザーの声を理解することが重要だと考えています。 そのため、ビズサイドとの積極的な会話やユーザー業務を理解をしながら設計・開発いただくことを期待しています。 開発チームは業務委託の方の比重が多い中で、プログラムを書きながら設計を深く理解して会社の知見として蓄積していただける方が必要です。 そのため、知見の蓄積と新規開発メンバーへの共有といったこともお願いしたいと考えています。 プロダクト開発をリードしている私（柴山）は、前職のIBMで金融系の大規模システム開発のリードから小規模チームでの最新技術のプロトタイピングなど幅広い開発プロジェクトを経験しており、エンジニアファーストのチームづくりの必要性を強く理解しているつもりです。 そんな私と、エンジニアが伸び伸びと高いパフォーマンスを発揮できるチームを作っていける人を、わたしたちは探しています。 ・ドローンを利用する建設事業者向けのSFA/CRM SaaSや、ドローン運用のためのAll in one SaaSのバックエンド開発 ・「ドローンが当たり前に飛び交う社会」の実現に向けた、新規プロダクトの設計と実装 ・コアメンバーとしての開発知見の蓄積と可視化、及びチーム内での共有 ・組織拡大に向けた開発チームの文化醸成 ・ビズサイドやPdMとの仕様検討やすり合わせ ＜開発業務＞ ・Zenhub（Github Issue）で管理されている開発チケット（Go, Python等）への対応 ・業務委託等のチームメンバーとのコミュニケーションと、チーム作業進捗の把握（Slack, Gather, Zenhub） ・AWSインフラの保守作業の管理 ・リリース作業の管理 ・開発知見の可視化とチーム内での共有 ＜社内コミュニケーション＞ ・社内問い合わせ、要望への一次対応 ・社内情報連携（リリース機能の紹介、障害対応状況の周知など） ＜プロトタイピング＞ ・R&Dで検証された技術のプロトタイピングや、プロトタイプのプロダクトへの組み込み実装 ＜チーミング＞ ・月１程度で開催しているエンジニア勉強会などのチーミング対応の企画、ファシリテーション ※コミュニケーションツールはGithub, Zenhub, Miro, Figma, Gather, Slackなどを利用しています ※上記作業以外に、専用のドローン飛行場所でのドローン飛行や、蓄積されたドローン撮影画像を使った機械学習などにも挑戦できます。

経験からプロフェッショナルに/モノづくりの現場で使われるさまざまな設備の設計・開発を行います。 工場や倉庫に入っている産業設備の設計・開発業務です。 本人の希望に合わせて「機械設計」「電気設計」のいずれか業務に携わっていただきます。 ＜こんな機械を設計しています＞ ●自動倉庫の搬送システム ●複合工作機械 ●部品の内部機構(生産中止になったモノの代替品)など ＜入社後の研修・教育について＞ まずはヒューマンスキルや機械or電気の基礎を学ぶeラーニングからスタート。 その後、社内で設計している請負案件を手伝いながら、CADの使い方、機械の仕組み、部品の名前などを学んでいきます。 また「機械のことはさっぱりわからない」という方には現場研修も実施。 ※研修期間や研修カリキュラムは人によって異なります。 一人ひとりのレベルに合わせてオーダーメイドの研修をご用意します! ※配属後も社内勉強会、外部セミナー、お客様先での講習など、学びの機会がたくさんあります。 ＜自分に合ったステップアップを目指せます＞ 「何がやりたいか?」「どうなりたいか?」を聞きながら、一緒にキャリアステップを描いていきます。 そのため、入社時の面接ではアンケートを取って、将来どんなポジション(管理者/作業リーダー/作業者)で働きたいかを確認しています。

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)

事業をエンジニアリングする技術者を募集しています。 現在アドプラットフォーム、メディア、EC、HRなどの事業に加えて、様々な新規事業があります。それぞれの事業のフェーズや特性に合わせて、チームの毛色は少しずつ異なりますが、全社を通してエンジニアリングで大切にしていることは共通しています。応募いただいた方と対話させていただきながら、マッチするチームを調整いたします。 事業をエンジニアリングする ●フルサイクルな開発 「アイディアをお客さまに届けるまで」を1つのサイクルとみて、誰かに依頼するのではなく、一人の開発者でも滑らかに回せるようにしよう、というのがフルサイクルのイメージです。 これは専門性を否定するものではなく、滑らかに課題を解決するために役割を限定しないという考え方です。専門性の高いメンバーを中心に、環境やツール、自動化などへ技術的な投資も継続的に続けています。 技術によって得意不得意はあるので、メンバー同士がフォローして、チームとして前に進むように心がけています。 ●バイアスに囚われない選択 原則として技術を固定化していません。その事業の特性、ビジネスのフェーズ、あるいは技術的な要件に適した技術を採用し最高のプロダクトを開発していく方針です。 常にバイアスを疑い、常に複数の仮説と選択肢を持つということです。既存のものをそのまま採用するのではなく、いくつかある解決策を並べて最適なものを選べているか。解決策が一つしかないのは危険だといえます。今使っているもの、自分が得意なものを取り払って、課題解決に最適なものゼロベースで考えます。 技術を固定化してしまうと選択肢が狭まってしまいます。幅広い選択肢を持つ結果、全体としてはバラエティのある技術選択になっています。 急激な変化にも適応できるチームであり続ける ●本質を見きわめ、柔軟に考える 事業を成長させるために何が課題で何が必要なのか、遠い未来のことを予想するのではなく、その時点での仮説をたて、必要最低限なものをつくります。 事業やシステムや組織が成長していくと、既存の方法では解決できない問題が出てきます。過去の成功体験にしばられず、本質を見きわめ、柔軟に考えることが大切だと考えます。 ●小さく挑戦し続け、早く失敗する。 挑戦するからには失敗するときもあります。そして失敗からはたくさんのことが学べます。自分たちが何を知らないかを早く学ぶことは重要です。また、失敗を恐れ、挑戦しないことはとてもリスクが高いことです。 カジュアルに失敗し、慣れていくことも必要です。ただ、致命傷は避けたい。恐れに立ち向かい、小さく挑戦し続け、早く失敗することが大切だと考えます。 ●フィードバックし、継続的に成長する。 成長を加速させるためには経験するだけではなく、適切なフィードバックをもらうことが重要です。技術力評価会というチームを横断した相互評価制度を2011年から継続しています。 これにより他のチームのメンバーからフィードバックを受け、異なる技術や異なる開発スタイルから気づきを得る機会になります。さまざまなフィードバックから気づきを得て、日々の業務に活かし、成長を感じられる。 仲間と相互にフィードバックしあい、個人としてもチームとしても継続的に成長することが大切だと考えます。

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) ※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。 ≪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 ●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 【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

【仕事概要】 SaaSプロダクト「b→dash」のバックエンドエンジニアとして、開発業務を行って頂きます。 【仕事内容】 ■お願いしたい業務 ・大規模な新規機能追加 ・パフォーマンスチューニング ・データベース移行 ・言語のバージョン移行 などの難易度の高い開発業務 〈フレームワーク〉 Ruby on Rails 〈言語〉 Ruby、Golang、Java、Python、Scala 〈主要データベース〉 MySQL、TiDB ■1日の流れ ・09:00-10:00　設計/実装 ・10:00-10:30　進捗確認（MTG） ・10:30-19:00　設計/実装、PRレビュー、設計承認（MTG） ・19:00-19:30　進捗入力 ・19:30-20:00　設計/実装、PRレビュー