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従業員数1000名以上 SwiftのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 46 件

31~46件を表示

27年3月1日以降入社~/開発エンジニア PM/PL候補

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

【マネジメント未経験でも、営業サポートがメンバーの健康状態、出勤状態をフォローするので、クライアントへの提案や折衝等の上流工程に携わる事が可能】 エンドユーザー・SIerとの直取引により、業務/WEBアプリ、ソーシャルアプリ開発、EC開発など、BtoC、BtoBと幅広く開発支援を行っています。将来的にはPL/PM業務を行って頂き、当社の核となって頂ける方を募集しております。また、マネージャーとして、若手社員のマネジメント(進捗管理・レビュー・目標設定・評価など)もご意欲・経験に合わせてお任せしたいと考えております。※別途マネジメント業務については、営業サポート社員がメンバーの健康状態、出勤状態をフォローいたします。 案件例 ご自身のご経験・強み・志向性に合わせそれぞれの案件、各開発フェーズ(要件定義~テスト)から携わって頂きます。 アサイン先はエンジニアのこと第一に考え、事前に条件(通勤時間・リモート比率)を相談し、希望を叶えられるように決定いたします。

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東京都(新宿区)

C#

Swift

VB.NET

PHP

Ruby

Objective-C

Java

JavaScript

Perl

.NET

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

年間休日120日以上

従業員数1000名以上

アクサス株式会社

アクサス株式会社

A【東京・大阪】<ミドルキャリア層>Web系開発エンジニア プロジェクトリーダー

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

■配属予定部署:クライアント・システム開発事業本部 ■配属予定部署の特色 大手企業中心にさまざまな業種のシステム開発を主な事業としています。 要件定義・基本設計といった上流工程から実装・試験の下流工程までこなせる SEクラスや元気のある若手メンバーが多く在籍しております。 開発環境・技術要素の変化が激しい分野ですが、新しい技術の習得は積極的に行い、 アジャイル開発やCI/CD環境の導入など新しい開発手法やツール導入も行なっています。 コミュニケーションが積極的に取れるメンバーがたくさん在籍しているので活気溢れる 部署になっております。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 <仕事内容> 多種多様なお客様の開発現場でプロジェクトの見積りや開発計画の作成、進捗管理/リスク管理、リソース調整などプロジェクトの成功に向けてマネージメントを行っていただきます。 お客様や他部署との調整・交渉を行う機会もあり、チャレンジと成長ができる魅力的なポジションです。 これまでのマネージメント経験や、リーダーシップ能力、コミュニケーション能力、問題解決力を存分に発揮し、プロジェクトの成功に貢献していただける方を求めています。 主要なお客様先 金融/小売/製造/社会インフラ/サービス業など、幅広い業界のお客様の案件に参画いただきます。 案件例 <保険ポータルサイト開発> 【担当工程】要件定義~保守運用 【規模】5名~10名 【期間】1年 【フロントエンド】Nuxt(TypeScript) 【サーバーサイド】Node.js(TypeScript) 【インフラ】AWS 【開発手法】スクラム開発 【作業場所】弊社オフィス内 <睡眠データ連携アプリ開発> 【担当工程】他社からの引継ぎ+保守運用開発(新機能開発あり) 【規模】5名~10名 【期間】9ヶ月 【クライアント】Flutter(Dart) 【フロントエンド】Vue.js(TypeScript) 【サーバーサイド】Spring(Java) 【インフラ】AWS 【開発手法】ウォーターフォール開発、保守開発はアジャイル開発 【作業場所】弊社オフィス内 <駐車場システム開発> 【担当工程】要件定義~保守運用 【規模】10名~20名 【期間】6ヶ月 【クライアント】Android(Kotlin)、iOS(Swift) 【フロントエンド】Vue.js(TypeScript) 【サーバーサイド】Spring(Java) 【インフラ】AWS 【開発手法】ウォーターフォール開発、保守開発はアジャイル開発 【作業場所】弊社オフィス内 <健康サービスWebアプリ開発> 【担当工程】基本設計~保守運用 【規模】5名~10名 【期間】9ヶ月 【フロントエンド】React(TypeScript) 【サーバーサイド】.NET Framework (C#) 【インフラ】Azure 【開発手法】ウォーターフォール開発 【作業場所】弊社オフィス内

730~2,130万円

東京都(港区)

Kotlin

C#

Vue.js

Nuxt.js

Swift

AWS

Next.js

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

Flutter

.NET Framework

React

Spring

退職金制度あり

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

A【大阪】モバイルアプリケーション開発エンジニア

CI・CDエンジニア

正社員

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR Android・iOS搭載モバイル端末向けにネイティブアプリからWebアプリまで幅広いアプリケーション開発を行う専門集団です。 要件定義・基本設計といった上流工程から実装・試験の下流工程までこなせるSEクラスや元気のある若手メンバーが多く在籍しております。 開発環境・技術要素の変化が激しい分野ですが、新しい技術の習得は積極的に行い、アジャイル開発やCI/CD環境の導入など新しい開発手法やツール導入も行なっています。 コミュニケーションが積極的に取れるメンバーもたくさん在籍しているので活気溢れる部署になっております。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 Android・iOS搭載モバイル端末向けに、ネイティブアプリケーション開発やWebアプリケーション開発まで幅広く対応しております。 また、クロスプラットフォームを使用した開発も積極的に行なっており、FlutterやReact Nativeも経験することが可能です。 要件定義・開発・運用まで一貫して携わることができ、多くのアプリケーション開発を経験することが可能です。 また、様々な要求に対して最適なフレームワークやアーキテクチャ、開発手法を選定しており、技術の変化に合わせて新しい分野に挑戦出来る機会が多い仕事です。

610~2,130万円

大阪市(淀川区)

Kotlin

Angular

Vue.js

Swift

TypeScript

React Native

Flutter

Java

JavaScript

React

Android

iOS

社宅・家賃補助制度あり

退職金制度あり

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

A【名古屋】モバイルアプリケーション開発エンジニア

DevOpsエンジニア

正社員

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR Android・iOS搭載モバイル端末向けにネイティブアプリからWebアプリまで幅広いアプリケーション開発を行う専門集団です。 要件定義・基本設計といった上流工程から実装・試験の下流工程までこなせるSEクラスや元気のある若手メンバーが多く在籍しております。 開発環境・技術要素の変化が激しい分野ですが、新しい技術の習得は積極的に行い、アジャイル開発やCI/CD環境の導入など新しい開発手法やツール導入も行なっています。 コミュニケーションが積極的に取れるメンバーもたくさん在籍しているので活気溢れる部署になっております。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 Android・iOS搭載モバイル端末向けに、ネイティブアプリケーション開発やWebアプリケーション開発まで幅広く対応しております。 また、クロスプラットフォームを使用した開発も積極的に行なっており、FlutterやReact Nativeも経験することが可能です。 要件定義・開発・運用まで一貫して携わることができ、多くのアプリケーション開発を経験することが可能です。 また、様々な要求に対して最適なフレームワークやアーキテクチャ、開発手法を選定しており、技術の変化に合わせて新しい分野に挑戦出来る機会が多い仕事です。

610~2,130万円

名古屋市(中村区)

Kotlin

Angular

Vue.js

Swift

TypeScript

React Native

Flutter

Java

JavaScript

React

Android

iOS

社宅・家賃補助制度あり

退職金制度あり

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

シニアプロダクトAI/MLエンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ●マッチング機能の技術リード ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする ●運用を踏まえたリスク制御の設計 AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ●リスク予測・異常検知モデルの開発リード 構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 3.共通基盤を活用した実装・改善 ●LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード 実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

900~1,000万円

東京都(港区)

GitHub

Slack

Notion

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Terraform

TypeScript

Rust

Ruby

Swift

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数1000名以上

DoP(Director of Product)候補

Webディレクター

正社員

タイミーのプロダクト組織におけるプロダクトマネジメントチームの運営を担い、その有効性と効率性を最大限に高めることがミッションになります。具体的には、プロダクト戦略をプロダクト開発の現場に浸透させ、実行される体制を構築・推進をお任せします。 プロダクトマネージャーチームの育成やコーチング、部門横断での連携強化、そしてプロダクトマネジメントプロセスの最適化を通じて、プロダクト組織全体の生産性とアウトカムの向上に責任を持っていただきます。また、プロダクト開発の運用プロセスを最適化し、プロダクトマネージャーが戦略的な価値創造に集中できる環境を整えることで、プロダクト組織の生産性向上と事業目標達成に貢献していただきます。 具体的な業務内容 ●プロダクト組織の強化と人材育成 ・プロダクトマネージャーなど、プロダクト関連職種の採用、オンボーディング、育成の支援 ・プロダクトゴールと主要KPIの策定をサポートし、トラッキングを通じて適切なコーチングの実施 ・プロダクト戦略とその意図をメンバーやステークホルダーに伝達し、円滑なコミュニケーションと目標設定の実現 ●データドリブンな意思決定の支援 ・プロダクトの主要KPIの仕組み構築、データ分析(トレンドや変動要因の特定)、プロダクトパフォーマンスに関する明確なレポートの作成、関係者への報告 ・プロダクトチームの目標(OKRなど)や成果の進捗を効率的に可視化する仕組みを設計・実装、リソース配分や計画策定に役立つレポートの作成 ・プロダクト分析プラットフォームを整備・運用に責任を持ち、組織全体のデータに基づいた意思決定の促進 ●プロダクトマネジメントプロセスの設計・運用と最適化 ・意思決定の質を向上を目的としたプロダクト戦略の展開やロードマップレビューなど、重要な会議体の設計・運営 ・プロダクトチーム横断で必要な戦略実行のプロセスを標準化、必要なツール群を整備・最適化 ・円滑な連携の実現のためのプロダクト、エンジニアリング、デザインなど多様なチーム間のコミュニケーションハブとして機能 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend ・言語: Ruby 3.4系 ・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●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, Dependabot ●その他 ・コード管理: GitHub ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ・AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code

900~1,000万円

東京都(港区)

Terraform

GitHub Actions

Figma

Rails

TypeScript

Swift

iOS

Kotlin

GitHub

Android

Firebase

Ruby

Notion

Slack

Next.js

Datadog

React

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

プロダクトAI/MLエンジニア

データアナリスト

正社員

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

900~1,000万円

東京都(港区)

Figma

Next.js

GitHub

GitLab

Slack

Notion

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Firebase

Terraform

Datadog

GitHub Actions

Kotlin

TypeScript

Rust

Swift

Rails

フルリモート(出社なし)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数1000名以上

QAエンジニア

SET(テスト自動化・アーキテクト)

正社員

タイミーのQAエンジニアは、開発チームとともにプロダクト品質に向き合いながら、AIを前提に品質管理プロセスそのものを見直し、チームが自律的に品質を作り込める仕組みを設計・実装する役割を担います。 事業フェーズやプロダクトのリスクに応じて、必要なQAの強度を見極めながら、品質基準、AI向けのルール、評価モデル、テスト戦略を整備し、それらをCI/CD、自動テスト、テスト実行環境、監視・フィードバックの仕組みに接続していきます。単なるテスト工程の自動化ではなく、要求整理、レビュー、リスク分析、検証計画、フィードバックまで含めた開発プロセス全体を改善していきます。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 ●品質基準・QAプロセスの設計と構造化 QA Handbook、QA Skills、テスト戦略、品質基準を整備し、チームが再現性をもって品質を担保できる状態をつくります。 要求仕様、AC、DoD、テスト観点を開発チームやAIが扱いやすい形に構造化し、開発プロセスの中で活用できるようにします。 ●リスクベースの品質設計 プロダクトや機能の特性を踏まえて品質リスクを整理し、どこに重点を置いて検証すべきかを設計します。 事業フェーズやリスクの大きさに応じてQA強度を調整し、人による判断と自動化のバランスを見極めます。 ●AI駆動開発に対応した品質ルール・評価の設計 AIエージェントが品質判断に活用できるよう、品質ルール、プロンプト、レビュー観点、評価基準を設計します。 AI生成物に対する品質ゲートやフィードバックの仕組みを整備し、AIを活用した開発でも品質を継続的に担保できる状態をつくります。 ●自動検証・テスト基盤の構築 プロダクトのテスタビリティ向上を主軸に、テストしやすい設計・テストデータ・実行環境・検証観点の整備を進めます。 自動テストやCI/CDと接続し、開発チームが継続的かつ効率的に品質を確認できるテスト基盤を構築・改善します。 ●セルフQA基盤の導入・展開 開発チームが自律的に品質を確認・改善できるよう、品質ガードレールや標準プロセスを設計・導入します。 品質基準を開発プロセスや自動検証の仕組みに接続し、品質保証を人手に閉じないスケーラブルな仕組みへ進化させます。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●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 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code ●組織的な品質文化の醸成 サイクルタイム(要件定義からリリースまでの完了時間) やFour Keysなどのメトリクスを活用し、「フィードバックサイクルの短縮」が「品質改善スピード」に直結するという考え方を浸透させます。 ポストモーテムのファシリテーションや、テスト設計技法のレクチャーなどを通じて、チーム全体の品質意識とスキルを高め、自律的な改善サイクルを回せるように支援します。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●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 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 組織カルチャー ●開発組織のカルチャー タイミーの開発組織は個々人の志向や特性の多様性を「許容」するのではなく「歓迎」する組織です。 各メンバーの多様性を彩りとして捉えて決して否定せず、強みとして重ね合わせて、同じチーム、プロダクトの目標を達成を実現できる組織を目指しています。 また、チームトポロジーの考えを活用した組織構造を採用していることも特徴です。例えば、顧客価値に基づいて領域ごとに組織を分割したり、専任のエンジニアリングマネージャーやアジャイルコーチ、スクラムマスターなどマネジメント専門職メンバーを各チームに配置しています。 https://www.youtube.com/live/uJL3M7R8MLc?feature=share&t=3057 ●技術コミュニティ活動 社内の所属チームを超えたiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 また、RubyKaigi や Kaigi on Railsを始めとしたカンファレンスのスポンサー活動やイベント登壇、記事の発信など技術コミュニティへの貢献や広報にも力を入れています。 ●オンボーディング メンバー一人ひとりが能力を発揮して、チームで活躍できる環境を目指して様々なオンボーディングプログラムを実施しています。 例えば、入社後チームや技術領域が近いメンバーがメンターとして伴走するオンボーディングの実施や、現職のスクラムマスターからスクラムに関する考え方や手法などをインプットするスクラムオンボーディング、配属直後にマネジメント層とのWelcome 1on1を実施しています。これからの取り組みによって、会社への不明点を早期に解決することで、新メンバーがタイミーで活躍しやすい環境を整えています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n46122cd3ec6b ●働き方 フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境になっています。 また、所属チームを超えてiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n2dcb5475e249 ●DevEnable室の取り組み エンジニアの市場価値向上につながる成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上を行う専門チームDevEnable室を設置しています。 具体的な制度の一部をご紹介します。 ・在宅環境を自分好みに整えられるリモートHQ制度 ・技術コミュニティ発展への貢献を後押しするOSSボーナス制度 ・世界中のカンファレンス参加を支援するKaigi Pass制度 ・最大300万円、勤務年数に応じて返済不要のエンジニア奨学金制度 ・DevEnable室に込めた思いについても記載していますので、よろしければぜひ下記URLもご覧ください。 https://product-recruit.timee.co.jp/tde10

800~1,200万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Rails

React

Figma

Amazon ElastiCache

Elasticsearch

Datadog

Amazon RDS

Ruby

Next.js

Amazon CloudFront

Notion

TypeScript

AWS

Swift

Slack

Firebase

Terraform

Amazon Aurora

Kotlin

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

Technical Program Manager

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

本ポジションは、OpenID Connect 準拠のアカウント基盤を核とした横断プロジェクトを牽引し、企画・設計からリリース・運用までを一気通貫でドライブする役割です。エンジニアリング、セキュリティ、プロダクト、カスタマーサポートなど多様なステークホルダーと協働しながら、最適なロードマップ策定と開発プロセスの標準化をリードしていただきます。 【具体的な業務】 ●プログラム・ロードマップ・マイルストーン策定とシニアステークホルダーへのレポーティング ●技術トレードオフのファシリテーションと合意形成 ●人員・予算・外部パートナーの最適化によるリソースマネジメント ●KPI/OKR設定とデータドリブンなパフォーマンス改善 ●新規プロセス・ツール定義とベストプラクティスの組織展開 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 <Backend> ●開発言語: Ruby 4.0系 ●アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec <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, Dependabot <その他> ●コード管理: GitHub ●コミュニケーションツール: Slack, Notion ●その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ●AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 【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。 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。

900~1,500万円

東京都(港区)

Figma

GitHub

Slack

Notion

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Salesforce

Terraform

Datadog

GitHub Actions

Kotlin

Ruby

Swift

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

Engineering Manager

エンジニアリングマネージャー(EM)

正社員

事業の急拡大期を迎えているタイミーの事業戦略や組織のスケールに伴う、エンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上に貢献する専任エンジニアリングマネージャーをお任せいたします。 エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決に取り組む役割です。組織化されたエンジニアリングマネージャーチームに所属して横断的に動きつつ、担当する機能領域に関してマネージャーとしてお任せしてリードいただくことを期待しております。組織の評価はFourKeysとエンゲージメントを用いており、開発組織のパフォーマンスとチームの精神的なコンディションの変化を指標として観測しています。 また、担当する開発チームのアサインや評価権限を持ってエンジニアやチームに働きかけることで、エンジニア個人のポテンシャルを最大化し、エンジニア組織が変化を観測、状況に合わせてケイパビリティを再構成できるように支援します。 具体的な業務 ●持続可能な状態でスケールできるエンジニアリング組織の設計・構築・運用 ・プロダクト・技術戦略を実現できる組織となるための戦略の立案支援・遂行 ・組織へのアサインメントや役割の創出、フレームの作成 ・開発組織を横断的に見渡し、プロダクトロードマップを実現するために必要な技術やリソースに関する意思決定 ●エンジニア及びエンジニア組織の成長を支援し、成果の最大化を目指したピープルマネジメント ・1on1などによるコンディションチェック、課題の吸い上げ・解決のサポート ・キャリアデザイン支援 ・人事評価制度の改善・運用 ●エンジニア採用活動 ・中途・新卒問わず効率的かつミスマッチの少ない採用プロセスの設計、運用 ・カジュアル面談、面接の実施、改善 ●学習する組織文化の醸成 ・タイミーのエンジニアリング組織のプレゼンスを高め、伝えていくための技術広報 ・社内の学習コミュニティの運営 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●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 ●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

900~1,500万円

東京都(港区)

Figma

Next.js

GitHub

Slack

Notion

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Firebase

Amazon CloudFront

Terraform

Datadog

GitHub Actions

Kotlin

TypeScript

Android

iOS

Ruby

Swift

Rails

Elasticsearch

Amazon Aurora

Amazon RDS

Amazon ElastiCache

生成AI・LLM

React

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

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CARTA HOLDINGS エンジニア職オープンポジション集約求人|経験者採用

フロントエンドエンジニア

正社員

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。

-

東京都(港区)

Perl

Scala

React

JavaScript

Java

Redux

Go

機械学習

PHP

TypeScript

Swift

Node.js

Vue.js

Kotlin

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フルフレックス

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

従業員数1000名以上

AI画像系サイエンティスト・エンジニア(認識・分類・生成・予測、マルチモーダル等)/東京/FPTソフトウェアジャパン

データサイエンティスト

正社員

データソリューション部門の事業拡大に伴い、AI画像系(認識・分類・生成・予測、マルチモーダル含む)サイエンティスト・エンジニアを募集いたします。 画像データとAI技術を組み合わせて顧客の多様な課題を解決する役割であり、特に生成AIやマルチモーダル領域の最先端技術に触れながら、社会や産業のイノベーションを推進できるポジションです。 顧客との技術的・ビジネス的なコミュニケーションを通じて、提案から開発、交渉まで幅広いスキルが求められますが、成長著しいAI画像分野で自らの専門性を高め、顧客のビジネス価値向上に貢献したい方に最適な環境となります。 ●カメラや衛星等の画像データを中心に、対象物の学習・認識・分類・予測等の要素技術を活用したAI/CV分野の研究および開発業務 ●顧客からのAI画像系プロジェクトのニーズ拡大に対応し、先端技術を用いたソリューションの提供 ●生成AI領域では、image2text、text2image、video2sound、text2vidなど、マルチモーダルなアプローチを含む研究・開発業務 ●顧客からの技術的な要件を短期間でブレークダウンし、提案スライドの作成、FPTの技術特徴や他社との差別化の説明、スケジュールや見積書作成、交渉・折衝、Q&A対応等 ●CVPR、ECCV、ICCV、SIGGRAPHなど国際会議や、IEEE Transactions、ACM Transactions、Nature、Science等での論文投稿 主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等

600~1,000万円

東京都(港区)

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Swift

Python

MySQL

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

英語活用

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

外資系企業

NEW

【関西/京都】三菱UFJ銀行の顧客接点システム(チャネルシステム)/アプリケーションエンジニア

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

(雇入れ直後) 三菱UFJ銀行の顧客接点システムのアプリケーション開発・保守やプロジェクトマネジメントを ご担当いただきます。 ご本人の希望や適性を考慮し、面接内で携わっていただくシステムや 役割等をすり合わせさせていただきます。 【開発システム例】 ・BizStation ・ダイレクトバンキング ・ホームページシステム ・カード連携システム など 【開発環境】 言語:Java、Shell、JavaScript、Swift など クラウド:AWS など DB:Oracle など CI/CD・DevOps:Jenkins、GitLab CI など 【その他】 ・中野本社等への出張が発生します ・関西BCでの永続的な就業を前提としています (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ●業務内容欄に記載したMUFG向けシステムの開発・保守を、ご経験・適性に応じて以下3ついずれかの役割を担っていただきます。 ●PMエキスパート:大小並行する複数のプロジェクトを牽引・コントロールを行う ●ITスペシャリスト:APL開発の技術領域における専門性を活かし、主に設計・開発・構築・テスト・運用を主導する ●システムエンジニア:広範囲な専門性を一定レベルで備え、プロジェクトの規模・難易度に応じて様々な役割を遂行する 【おもな関係者】 ・三菱UFJ銀行の本部の業務・企画部門担当 ・当本部に在籍し、開発作業の一部をご担当頂くビジネスパートナー各社 【想定担当案件(例)】 インターネットバンキング、ホームページシステム、コールセンターシステム、各種スマホアプリなどの開発・保守案件の対応 【希少な金融業界でのエンジニア経験】 金融業界の知識とITの知識を兼ね備えたエンジニアは世の中に多くなく、また非常に大規模なシステムを扱うことになります。 また、社会インフラになっているシステムを扱うことで非常に大きな責任も担うことになります。 このような経験をすることでエンジニアとして成長をすることができます。 【MUITでの成長】 三菱UFJ銀行の顔ともいえるインターネットバンキングやスマートフォンアプリの分野は、今後もデジタル化の先鋒として継続的な変化が求められます。 その中で多種多様なシステムを組み合わせて高い付加価値を社会に対して還元するとともに、安心してお客様がサービスを利用していただくための開発に従事することで、業務機能面だけでなく、非機能面(セキュリティなど)でも高いレベルの技術力習得とエンジニアとしてのキャリアに資する経験を積むことができます。

650~1,244万円

勤務地未定

Swift

AWS

Jenkins

Java

JavaScript

Oracle

GitLab

Shell

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

土日祝日休み

服装・髪型自由

BtoC向けサービス

従業員数1000名以上

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

Lead Engineer / Associate Engineering Manager

テックリード

正社員

事業の急拡大期を迎えているタイミーの事業戦略や組織のスケールに伴う、エンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上を目指していただきます。 エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決をリードしていただく役割です。 組織横断的に動きつつ、担当する機能領域をリードいただくことを期待しております。 業務例 ・Ruby on Railsを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース ・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 ・各種スクラムイベントへの参加 ●開発環境(配属先により一部異なります) Backend ・開発言語: Ruby 3.4系 ・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec 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 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

1,200~1,600万円

東京都(港区)

Amazon RDS

Datadog

Elasticsearch

React

Rails

GitHub

Python

Ruby

Next.js

Notion

AWS

Swift

Slack

Terraform

Kotlin

社内ベンチャー制度あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

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