関東 PythonのITエンジニア求人・転職情報

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース 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

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

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【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 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker 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

全社におけるセキュリティの「あるべき姿」を実現するため、ゼロトラストアーキテクチャの高度化、仕組みの開発・実装、インシデント指揮などを主導していただきます。単なる運用にとどまらず、自動化の推進やエンジニアリングによるガバナンス強化を期待しています。 ご自身の専門性や志向に合わせて、以下のいずれかの領域を強みとして軸に持ちつつ、横断的なプロジェクトをリードしていただきます。 【具体的な業務内容例】 ●コーポレートセキュリティ(監視戦略・インシデント指揮) ・ゼロトラストアーキテクチャに基づくセキュリティ基盤(Entra ID、Intune、Jamf、Microsoft Defender for Endpoint、Netskope等)の設計、高度化、運用・改善 ・大規模ログにおける検知ロジックの実装、チューニング、脅威ハンティングの推進 ・インシデント発生時のログ解析、端末フォレンジック、マルウェア解析などの技術調査および全体指揮 ・Python、GAS等を活用した、調査・対応オペレーションおよびSaaS連携の自動化ツールの開発 ●セキュリティガバナンス(エンジニアリングによる効率化・可視化) ・全社セキュリティポリシー・規程の策定・改定と、AI等を活用した社内問い合わせ対応の自動化・効率化 ・各種認証(ISMSなど)の取得・維持に向けたプロジェクトマネジメント、内部監査対応 ●他部門連携・ベンダーコントロール ・プロダクトセキュリティ部門と連携した、自社プロダクトに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストの計画立案、外部ベンダーへの発注および進行管理 【キャリアパス例】 ご志向性等に応じて様々なパスを検討できる環境です。シニアメンバーとしてご活躍いただいた後、以下のようなキャリアを広げていくことを期待しています。 ・マネジメント志向: 組織マネジメントを担うGM(グループマネージャー)へのステップアップ ・ゼネラリスト志向: 全社的なセキュリティ戦略企画やリスクマネジメントの主導 ・スペシャリスト志向: IT・セキュリティ領域における高度な専門性の追求 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 ●解決したい課題 IT戦略本部 セキュリティグループにおいて、これまでのセキュリティ施策を今まで以上に深め、運用の平準化・標準化を推し進めるとともに、AIをはじめとする最新技術を取り巻く新たなリスクに対する対策・戦略立案を牽引していただきたいです。 ・運用基盤の再構築・標準化 ブラックボックス化したシステムと既存ルールを紐解き、最新の組織規模に合わせた運用フローの抜本的な見直し・標準化の推進。 ・最新技術の活用と対策・戦略立案 AI等の最新技術に対する新たなセキュリティ対策や戦略を立案する。また、過去の構築時点では解決が難しかった課題に対し、自動化ツールなどを駆使したアプローチで根本的解決を図る。 ・高度なゼロトラスト環境の確立 多様なデバイスやネットワーク環境からのアクセスに対し、「セキュリティと利便性」の高度なバランスを保ちながら、新たな脅威への対策を実施する。 ●所属組織 IT戦略本部 セキュリティグループ 現在5名程度の組織で、プロジェクトは1〜2名のチームで担当します。 自分の担当領域に線を引かず、テクノロジーを武器に泥臭く課題解決を推進しています。

IoT製品システムのソフトウェア開発を担当します。 ・各種センサー(電力、温度、湿度、照度、CO₂、流量等)の選定・評価 ・LED照明の制御による省エネ促進 ・各種IoT機器向け組込みソフトウェア開発 ・センサーデータ収集・分析システムの開発 ・クラウド連携システムの設計・実装 ・Webアプリケーションおよび管理画面の開発 ・エネルギー使用量可視化ダッシュボードの開発 ・省エネ制御アルゴリズムの開発 ・システム評価・品質改善 ・プロジェクトマネジメント ・顧客要件のヒアリングおよび要件定義 ・プロジェクト計画策定 ・開発スケジュール管理 ・開発メンバーへのタスク管理・進捗管理 ・協力会社・ベンダーとの調整 ・品質・コスト・納期管理 ・顧客提案および技術折衝 ・PoCから本格導入までのプロジェクト推進 【開発可能性のある商品例】 ・当社カタログ品照明器具のソフトウェア開発(組込ソフト) ・物件毎の特注照明のソフトウェア開発(組込ソフト) ・各種センサ/ゲートウェイを始めとしたIoT製品のソフトウェア開発(組込ソフト) ・Webアプリ、クラウドアプリ、スマホアプリの開発 など

新規・グロースフェーズのサービス開発エンジニアとして、ご経験に応じて下記業務を担当いただきます。 ●アプリケーション開発、API開発 ●アーキテクチャの設計、ミドルウェアの選定 ●ユーザーの行動ログなどの定量・定性的な分析による施策効果測定、サービス改善 ●AWSを中心としたクラウドリフト/シフト、新規構築のインフラの設計、検証、構築、運用 ●パーソルキャリアの各事業(doda、doda Xなどの人材紹介事業)に対して、アプリケーションの実行基盤の整備 「はたらく」を取り巻く環境が多様化する中、Mission 達成に向けて、既存のdodaを主軸とする転職支援以外の新しい領域のサービスを企画・開発中です。 ●doda 業界最大級の求人数、豊富なサポート実績を誇る転職サービスです。 登録者数:約934万人(2024年12月末時点)。 エージェントサービスの他には求人情報サービスや転職イベントなど様々なサービスを運営。 ●dodaダイレクト doda/doda Xのデータベースにアクセスし、企業からスカウトを送れるサービス ●doda X 年収600万円以上の方向けのハイクラス転職サービスです。 業界や企業動向に精通したヘッドハンターからスカウトを受け取れます。 ●dodaキャンパス 学生の就職活動を支えるダイレクトリクルーティングサービスです。 大手~ベンチャー企業まで累計契約企業10,000社以上(2024年6月時点)。 オリコン顧客満足度調査にて4年連続学生満足度、総合1位に選出。 ●MIRAIZ キャリアに役立つスキルの習得、プロによるキャリア相談がすべて無料。 学び×JOBをつなげ、転職に留まらず、一人一人に合わせたはたらくを一生涯サポートするサービスです。 ●HR Analyst 最新のテクノロジーで競り負けない採用を実現する人材分析サービス ●HR forecaster 転職マーケットに即した求人要件を作成できるサービスです。 HR アワード 優秀賞受賞、HR テクノロジー大賞 イノベーション賞 受賞。 ●HR Spanner 中途入社者が入社後スムーズに職場環境に馴染み、早期に即戦力として立ち上がれるようにコンディションチェックやコミュニケーションのサポートをするオンボーディングサービス。 簡単な操作と最小限の工数で、中途入社者の不安や悩みを検知し、現場でのコミュニケーションを促進します。

●担当業務: ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発 ・データ活用施策の本番運用・改善 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証 ・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の技術活用 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 ●技術環境: 【言語】Python、SQL 【DB】Amazon Redshift、RDS PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Azure、GCP 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、JIRA 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Teams ●はたらき方: ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。 ・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます ・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。

新規・グロースフェーズのサービス開発エンジニアとして、ご経験に応じて下記業務を担当いただきます。 ●アプリケーション開発、API開発 ●アーキテクチャの設計、ミドルウェアの選定 ●ユーザーの行動ログなどの定量・定性的な分析による施策効果測定、サービス改善 ●AWSを中心としたクラウドリフト/シフト、新規構築のインフラの設計、検証、構築、運用 ●パーソルキャリアの各事業(doda、doda Xなどの人材紹介事業)に対して、アプリケーションの実行基盤の整備 Webサービスについて 「はたらく」を取り巻く環境が多様化する中、Mission 達成に向けて、既存のdodaを主軸とする転職支援以外の新しい領域のサービスを企画・開発中です。 ●doda 業界最大級の求人数、豊富なサポート実績を誇る転職サービスです。登録者数:約934万人(2024年12月末時点)。 エージェントサービスの他には求人情報サービスや転職イベントなど様々なサービスを運営。 ●dodaダイレクト doda/doda Xのデータベースにアクセスし、企業からスカウトを送れるサービス ●doda X 年収600万円以上の方向けのハイクラス転職サービスです。業界や企業動向に精通したヘッドハンターからスカウトを受け取れます。 ●dodaキャンパス 学生の就職活動を支えるダイレクトリクルーティングサービスです。 大手~ベンチャー企業まで累計契約企業10,000社以上(2024年6月時点)。 オリコン顧客満足度調査にて4年連続学生満足度、総合1位に選出。 ●MIRAIZ キャリアに役立つスキルの習得、プロによるキャリア相談がすべて無料。 学び×JOBをつなげ、転職に留まらず、一人一人に合わせたはたらくを一生涯サポートするサービスです。 ●HR Analyst 最新のテクノロジーで競り負けない採用を実現する人材分析サービス ●HR forecaster 転職マーケットに即した求人要件を作成できるサービスです。HR アワード 優秀賞受賞、HR テクノロジー大賞 イノベーション賞 受賞。 ●HR Spanner 中途入社者が入社後スムーズに職場環境に馴染み、早期に即戦力として立ち上がれるようにコンディションチェックやコミュニケーションのサポートをするオンボーディングサービス。簡単な操作と最小限の工数で、中途入社者の不安や悩みを検知し、現場でのコミュニケーションを促進します。 使用技術(一例) 言語: Java,C#,JavaScript, TypeScript, Dart, Python, ShellScript, HDL フレームワーク:Vue, Echo, Flutter ミドルウェア: Terraform, Kubernetes, Docker, クラウドサービス:AWS,Azure,Google Cloud Platform 実行環境: Kubernetes Engine, App Engine, Cloud Function, Cloud Run データベース・ストレージ: BigQuery, CloudSQL, Cloud Firesore, Cloud Storage その他: Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Trace, Cloud Pub/Sub, Google Tag Manager アクセス集計: Google Analytics はたらく環境 PC: Windows ノート (標準支給), MacBook Pro 15/16 インチモデル エディター: JetBrains IntelliJ IDEA 等のお好きな IDE, エディター ナレッジサービス: esa コミュニケーションツール: Slack, Zoom, Google Meet グループウェア: Microsoft Offi ce 365, Google Workspace 開発向けサービス: GitHub, ZenHub

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド 　Kotlin / Python ・フロントエンド 　React / Next.js / TypeScript ・インフラ 　AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB 　Aurora PostgreSQL ・テストツール 　Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他 　Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務

AIコンサルタント/AIテックリードとして、AIモデルの設計・開発・改善を中心に、プロジェクトの技術面をリードしていただきます。 入社後はデータ分析・モデル開発を中心に担当しつつ、徐々に設計や技術方針の検討にも関わっていただきます。 将来的には、AI開発プロジェクトにおけるコンサルタント/テックリードとして、チームを牽引する役割を期待しています。 ●AI/機械学習モデルの設計・開発・改善 ●データ収集・前処理・分析 ●Pythonを用いたAI実装・テスト ●モデル評価および精度改善 ●技術調査・新技術検証 ●エンジニアメンバーの技術サポート

当社は、JAXAをはじめ国内外の最先端の衛星機関と協業し、宇宙からの地球観測技術とAI・クラウド等のデジタル技術を駆使した自社の3D地図サービス(AW3D)を世界展開しています。5G、交通、自動運転、防災、スマートシティ等の分野で、これまでに130か国、3,500以上の利用実績があります。お客様と共に社会課題解決を実現するために、リアルタイムに近い地理空間情報の提供が可能な地球デジタルツインの実現に向けて開発を進めています。最先端の観測衛星システムとデジタル地図の開発エンジニアを募集しています。 プロジェクトの概要は以下になります。 ・地球観測衛星システム、プロダクトの開発 ・3D地理空間情報プロダクト、サービスの開発 業務の概要は以下になります。 ・プロダクト、システム、サービス開発等のプロジェクトマネジメント ・プロダクト、システム、ツール等の仕様検討、実現性検証、設計、開発、検証、運用 ・宇宙機関、衛星メーカ、パートナとの開発調整

●概要 3月にスタートした社内システム開発プロジェクトの中核メンバーとして、要件定義から実装まで幅広く携わっていただきます。少数精鋭のチームで、高い裁量を持って活躍できる環境です! 「No brilliant Jerks」をテーマに掲げ、個人の技術力よりもチームパフォーマンスの最大化を重視しています。様々なバックグラウンドを持つメンバーが協力し合い、お互いに高め合いながら成長できる環境をご用意しています。技術力だけでなく人間性も大切にする文化の中で、組織の「OS(オペレーティングシステム)」を一から設計できる稀有な環境です。 ●主な業務内容 課題の発見から技術的な解決策の立案、そして実装・定着までをリードします。 テクノロジー部署内のでDXコンサルタントやシステム開発メンバーとも密に連携し、ビジネスサイドの要望を技術的な仕組みに落とし込んだり、内製システムとSaaSのデータ連携を推進したりと、組織全体のハブとして活躍していただきます。 物理的な作業(キッティング等)は実務部隊へ指示出しを行い、ご自身は「技術的な仕組み作り」に注力していただきます。 1.社内業務の自動化・エンジニアリング(要件定義〜実装) ・各部署の業務課題をヒアリングし、技術的な解決策(自動化・システム化)を設計 ・各種SaaS(Slack, LINE WORKS, Money Forward等)のAPIを活用した連携スクリプトの実装・開発 ・iPaaSやノーコードツール、あるいはGAS/Python等を用いた業務効率化ボット・ツールの作成 2.DXコンサルタント・開発チームとの連携プロジェクト ・DXコンサルタントとの連携:コンサルタントが整理した業務フローやビジネス要件に対し、最適なツール選定や自動化の実装を行い、仕組みとして定着させる。 ・社内システム開発チームとの連携:内製プロダクトと外部SaaS(労務・会計・チャット等)間のデータフロー設計・APIつなぎ込み、マスタデータの統合管理。 3.SaaS・社内システムのアーキテクチャ設計 ・組織規模に合わせた最適なSaaSスタックの選定・導入・住み分け定義 ・アカウント管理・権限管理の自動化フロー(IdP連携等)の構築 4.デバイス管理・セキュリティ基盤の技術構築 ・MDM(BCDM/Jamf/Intune等)のプロファイル設計・詳細設定・配布ルールの構築 ・Pマーク取得・更新を見据えたセキュリティ要件の定義と、それを実現するためのシステム設定 ※端末の物理的なキッティングや調達・資産台帳入力は、実務担当者への指示・管理のみを行います。 5.社内ITインフラの設計・整備 ・オフィスネットワーク(Wi・Fi/VPN)の設計・構築・トラフィック監視 ●学べるスキル ・バイブコーディング ─ 仕様が決まった状態からフロント・バックエンド問わず実装・テストまでを一貫して完遂するスキル ・開発工程の自動化 ─ CI/CDレビュー、仕様と実装の差分チェック、テスト生成など、AIで開発プロセスそのものを自動化する設計力 ・バイブコーディングのための設計 ─ Claudeが最大限力を発揮できる仕様書・プロンプト・アーキテクチャの設計スキル ・上流工程への参画 ─ 慣れてきたら要件定義、バイブデザイン(デザイン工程のAI活用)、プロジェクトマネジメントにも携われる ・AI環境整備の経験 ─ Claude が無双できる開発環境・ワークフローを構築するノウハウ ●開発組織について 従来、営業組織中心だった弊社ですが、2025年にテクノロジー事業部を立ち上げ、IT関連の業務を全て担う約20名の組織にまで急成長しました。大きく分けて以下の2つの領域で構成されており、同じチームとして密に連携しながら業務を進めています。 ・システム開発(社内向け) ─ 社内オペレーションの改善と、自社システムの内製化を推進。営業活動や日々の業務の中で得られる会社の知見・社内情報を過不足なく蓄積できるデータ基盤を構築しています。 ・DXコンサル(社外向け) ─ クライアント向けの開発案件を少数精鋭で複数並列に推進。React / Next.js + BaaS を活用したスピード感のある開発が特徴です。 ・情シス(コーポレートエンジニア) ─ 社内IT基盤の設計・構築、SaaS連携・業務自動化、セキュリティ基盤の整備など、急成長する組織の情シス機能を担っています。 本求人はシステム開発チームへの配属を想定しています。希望や適性に応じて、情シスやDXコンサル案件にも携わる機会があります。

● 仕事内容 クライアント企業のサーバインフラプロジェクトに参画し、設計・構築・運用業務を担当していただきます。 本人の希望・スキル・キャリアプランを考慮してプロジェクトを決定します。 ・Linux / Windows Server の設計・構築・運用 ・クラウド環境の設計・構築(AWS / Azure / GCP) ・仮想化基盤の構築(VMware / Hyper-V) ・サーバ監視・障害対応 ・インフラ改善・パフォーマンス最適化 ・設計書・構成資料の作成 ● エンジニアファーストの取り組み ①案件選択制 　エンジニアの希望をもとに案件を提示し、本人の合意のもとで参画先を決定します。 ②単価UPで給与UP 　案件単価をベースに昇給を決定し、スキルアップに応じて収入アップが可能です。 ③待機時給与100%保証 　待機期間が発生した場合も給与は全額支給されます。 ④キャリア支援 　定期的なキャリア面談を実施し、スキルアップにつながる案件を優先的に提案します。

●職務内容 外資系大手コンサル出身の代表が率いる同社は、技術力に定評があります。 同社はITコンサルティングとシステム開発を内製化し、一貫したサービスを提供しています。 大手SIerが携わる企画構想段階から担当するコンサル案件、プライム案件を継続受注しています。 未経験入社者の育成力にも優れ、組織力が向上しています。 当社では、AI技術を活用したサービス開発・業務改善を推進するため、AIエンジニアを募集しています。 本ポジションでは、機械学習や深層学習を用いたモデルの設計・開発・運用を中心に、データの収集・前処理・分析を通じて、より高精度な予測や分類を実現していただきます。 また、課題解決に向けたAIソリューション提案・実装など、技術力だけではなくコミュニケーション力も活かせるポジションです。 ●ポイント ・最先端のAI技術に触れられる環境 ・大規模データを活用した実践的なプロジェクトに参画できる ●具体的な事例 大手SIer向けチャットボット導入に伴う、カスタマイズやAPI開発に携わることができます。 LLMのモデル変更及び変更後の生成結果確認。環境整備など。 ※変更の範囲:会社の定める業務

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

【ポジション概要】 当本部は三菱UFJ銀行並びにMUFGグループのデータドリブン経営を支える情報系システムを企画構想から設計・開発・リリース・保守まで一貫してリードしています。 経営のスピード改革が加速する中、グループ各社で日々発生する膨大な取引データを巨大DWHに集約し、意思決定に直結する“使える情報”へと磨き上げて提供。 ITの力で経営の高度化と迅速化を推進しています。 あらゆる意思決定へのデータ利活用のニーズの高まりを受けた旺盛な開発需要に応えるため、以下のポジションで即戦力となる人材を募集します。 クラウド、ERP、SaaS、データレイク/DWH/BI、データパイプライン、生成AI開発など先進技術を横断し、ペタバイト級の金融データから意思決定の質と速度を引き上げる、社会的インパクトの大きい仕事です。 ①アプリケーション開発やデータベースの最適化を主導するITスペシャリスト(アプリケーションスペシャリスト) ②大小並行する複数のプロジェクトを牽引・マネジメントするPMエキスパート ③適切なデータ配置、機能配置、適用技術の選定、テクニカルレビューを担えるアーキテクト・テクニカルリード(ITアーキテクト、ITスペシャリスト) 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行及びMUFGグループのデータドリブン経営を支える以下いずれかの業務システムの企画・開発・保守をご担当頂きます。 ●ビッグデータ基盤、経営情報システム(企業管理会計) ●財務会計 ●リスク・コンプライアンス管理、人事(従業員・組織管理、給与、勤怠、福利厚生) ●マーケティング、顧客提案支援 (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システムの開発・保守に於いて、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。 ①ITスペシャリスト:アプリケーション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 ②PMエキスパート:大小並行する複数のプロジェクトの牽引・マネジメント(ユーザー調整・コスト・進捗・品質マネジメント) ③ITアーキテクト・スペシャリスト:適切な機能配置、適用技術の選定・導入支援、テクニカルレビューを主導 【配属想定部署】 情報本部 【配属想定部署概要】 情報本部内の各部に於いて以下の業務システムの開発保守を担う。 ・データエンジニアリング第一部、第二部:ビッグデータ基盤、BI基盤(Tableau)、経営情報システム ・財務データ戦略第一部、財務データ戦略第二部:財務会計、決算ERP ・リスク管理データ戦略部:リスクコンプライアンス管理、信用リスク管理 ・人事データ戦略部:人事システム ・セールスデータ戦略部:マーケティング、顧客提案支援 【配属想定部署の人員構成】 情報本部全体で社員:約220名(ビジネスパートナー約700名)、大規模ですが風通しはよく、若手のうちから様々なことにチャレンジできる風土です。 【おもな関係者】 三菱UFJ銀行の経営基盤業務(経営情報管理・活用、与信、会計、人事、リスク・コンプライアンス、マーケティング等)の業務・企画部門担当者。 システム開発・保守に於いて関係する他システムを所管する当社社員。 当部に在籍し、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)】 ●ビッグデータ基盤の拡張・刷新 ・AIデータ分析など高まるデータ利活用ニーズに応えるためのデータ収集・加工・管理・配信などのデータエンジニアリング案件 ・業務部門の大規模データの参照、集計・加工等の利便性向上等の多様なニーズに対応する為のビッグデータ基盤、BIツールなどのモダナイズ案件。 ・20年来稼働してきた現行DWH(メインフレーム)中心とした情報系アーキテクチャの更改案件。 (DWHからビッグデータ基盤への移行など) ●財務会計システム更改(連結決算の次世代化) ・グループ横断で決算情報をシームレス集約・統合し、決算早期化と精度向上を両立。 ERPパッケージを軸に、IFRS(国際会計基準)対応や管理会計強化、ワークフロー/統制の高度化を推進する案件。 ●コンプライアンス管理システム刷新 ・M&Aやプロジェクトファイナンス、O&D等、インサイダー情報管理や利益相反管理が重要且つ複雑である領域のビジネス拡大が見込まれる中、企業コンプライアンス管理関連システムの抜本的変更を目的としたシステム更改案件。 ●人事システム更改 構築から35年を経過したメインフレーム/EUCからの脱却。 人事マスタ再設計、権限・セキュリティの最新化、クラウド/SaaS活用、データ連携の再編成で、持続性と拡張性を備えた次世代HR基盤へタレント・勤怠・給与の一気通貫を目指した再構築案件。 ●営業支援システムのレベルアップ 営業力強化をサポートする基盤として銀行営業店が使うアプリケーションを集約する顧客業務統合プラットフォーム上で稼働する営業支援システムのレベルアップ案件。 AIエージェント導入による次アクション提案、リードスコアリング、ドキュメント要約、音声メモ自動化など、現場効率と成果を劇的に高める機能の実装など。

●クリエイターへ価値を届けるプロダクト、またはクリエイターの価値を広告主へ届けるプロダクト、いずれかのプロダクト開発 ●多様な要件を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み ●開発しているシステムの運用と保守 ●さらなる新規プロダクトの開発 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション ・バックエンド:Ruby on Rails ・フロントエンド : TypeScript / React(Next.js) ・インフラ : AWS / Vercel ▪データ基盤 ・インフラ : GCP(BigQuery / Cloud Composer / Dataflow / VertexAI) ・Python ▪CI/CD:CircleCI / GitHub Actions ▪ツール系:Docker / Terraform ▪モニタリング:CloudWatch / Sentry ▪ドキュメント/Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【変更の範囲】 会社の定める業務

お客さまのデータ利活用のため、データ分析基盤の構築、BI レポートの開発を行います。 データ分析基盤構築では、主に Microsoft Azure の製品を用いたデータの統合・蓄積・加工を担う一連のシステム群の要件定義から構築・開発、保守・運用を行います。 BI レポート開発では、Microsoft Power BI を用いた BI レポートの要件定義から開発、保守・運用を行います。 分析基盤構築や BI レポートの導入を検討中のお客さまに対する提案や BI レポートのモックアップ開発などを行います。 【具体的な業務内容】 ■データ分析基盤構築の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・Azure RDB などを用いたデータ分析基盤の構築 ・Azure Synapse Analytics や Azure Databricks などを用いたビックデータ分析基盤の構築 ・Azure Data Factory などを利用した ETL 機能の開発 ・Azure Cognitive Services や Azure Machine Learning などを用いた AI 機能構築 ・AWS、オンプレミスでの Hadoop、Snowflake などを使ったデータパイプラインの実装 ■BI レポート開発の提案・デリバリー・保守運用・教育 ・データ分析基盤に蓄積されたデータを可視化するための BI レポートの開発 <プロジェクト事例> ・大手総合商社:BS / PL などデータを収集・蓄積するデータ分析基盤構築、Power BI レポートの開発 ・外資系衣料系ブランド:在庫/売上の把握などのデータ分析基盤の構築、Power BI レポートの開発 ・大手消費財メーカー:社員の働き方の見える化のため Power BI レポートの開発 ・大手出版社:各店舗 POS ・ Web 販売データを収集・蓄積するデータ分析基盤構築と Power BI レポートの開発

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

企業のクラウド / IT 活用が活発になり、それらを活用する上での IT 企画、ソリューション選定、アーキテクチャデザインを担える高いスキルをもった人材、またそれらをリードできる次世代リーダーを募集します。 Microsoft 365・Azure に関するソリューションを理解し、お客さまの業務に合わせた最適なアプリケーションをデザイン・実装する部隊です。 案件のリーダー / メンバーとして要件定義から設計、開発、テストなど一連のプロジェクト工程を遂行いただきます。 【具体的な業務内容】 ●システム開発 1.Microsoft 365アプリケーションエンジニア ・Power Platform を利用したアプリケーション開発、業務自動化(Power Apps / Power Automate) ・Exchange Online / SharePoint / Teams などのサービスに関する連携ツール開発 2.Azure アプリケーションエンジニア ・Azure 上でのアプリケーション開発(Web Apps、SQL Database、Azure Functions、AI+機械学習…) ・Azure PaaS 上でのスクラッチ開発 ＜プロジェクト例＞ ◆Microsoft 365 Power Platform 導入支援、業務アプリケーション開発 例)コロナ禍を乗り越えるための、勤怠状況可視化のアプリケーションを Power Apps で構築 Power Automate × SharePoint を組み合わせて、ヘルプデスク業務のインシデント管理システムを構築 ◆Microsoft 365運用自動化スクリプト開発 例)人事システムと連携し、Active Directory・Exchange 上でのオブジェクト運用を自動化するツールを開発 ◆Microsoft 365と外部システムの連携(電子サイン連携開発など) 例)Microsoft 365の利活用として、リモートワークを促進する電子サインシステムを導入し SharePoint と連携 ◆IaaS / PaaS 上でのアプリケーション開発 レガシー(オンプレミス)で構築された社内システムから、Azure 上で提供される機能をベースに刷新、フルクラウド化

アプリケーション開発エンジニアとして、エンタープライズ系システムを中心に企画・提案・開発・設計・運用管理までをご担当いただきます。顧客のビジネスニーズに最適なアーキテクチャを用いてソリューション提案し、WEB アプリやモバイルアプリを中心としたシステム構築を行います。 【業務の特徴】 ・案件はすべてプライム案件となっており、TV 局(キー局)、大手自動車メーカーなど日本を代表するようなお客さまに対して、業務で使用するビジネスアプリからB2B2Cのサービスまで幅広く提供しています。 ・案件の規模はさまざまで、小規模から数十億の大規模案件にエンジニアが関わっており、案件の難易度や特性に応じて、さまざまな最新アーキテクチャやプロセス手法を駆使して開発を行います。 ・最近はクラウド利用率が高く、一部ではスクラムを中心としたアジャイル開発手法も取り入れています。 ＜開発実績例＞ ◆TV 局 放送系基幹システム ◆自動車メーカー カーシェア管理システム ◆小売 店舗販売促進アプリ ◆商社 経営情報可視化 BI システム ◆流通 倉庫管理システム

完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●要素探索テーマのプロジェクトマネジメント ・新技術・要素探索テーマに関するプロジェクト進捗管理 ・間接業務の進捗管理、課題整理、関係者調整 ●機種PLサポート ・車両機種プロジェクトリーダー(PL)の補佐業務 ・タスク管理、会議運営、報告資料作成 ●開発効率化・AI活用推進 ・自動化・AI導入、データ管理(構造化・モデル化・収集) ・CAE代替化技術構築に関するマネジメント業務 ・AI技術を活用した自動車開発プロジェクトの推進支援 → 部品設計部門・性能設計部門・AI技術開発部門との連携 → プロジェクトマネージャー補佐(進捗管理・課題整理・技術的橋渡し) ●物レス開発推進 ・テスト代替手法検討(CAE/サロゲートモデル/MBS/1D) ・部門ヒアリングサポート、検討結果の整理 ●eAxle適合テストサポート ・車両駆動用eAxleの実車適合テストに関する進捗管理・調整

業務内容 完成車メーカーの開発部門にて、以下の業務を担当いただきます。 ●ECUソフト開発業務の自動化 ・ECUソフト開発業務の効率化・自動化 → ビルド、テスト、リリース工程の自動化 ・GitHubのコード管理の即時実行とClaude連携による解析効率化 → 差分解析、影響範囲推定、レビュー支援 ・GitHub IssueのAI活用まとめとJIRA起票の自動化 → 課題管理の自動化、トレーサビリティ強化 ●開発効率化・CAE代替化 ・開発効率化に向けた自動化・AI導入 ・データ管理(構造化、モデル設計、収集基盤構築) **CAE代替化技術(Surrogate/Meta-model)**の構築・運用 → 衝突・流体などの大規模シミュレーションを高速化する3Dサロゲートモデルの設計・評価 ●シミュレーション最適化 × LLM/生成AI ・シミュレーションによる最適化とLLM/生成AIを組み合わせたエージェント技術構築・運用展開 → Copilot Studio連携によるパラメータ探索、感度解析、レポート自動生成 ・モデル入出力仕様の標準化、プロンプト設計、ワークフロー自動化(CI/CD連携) ●データプラットフォーム運用 ・Amannectシステムの運用業務 → データ管理、運用ルール整備、問い合わせ対応

●業務内容 エンタープライズ向けネットワークインフラの設計・構築・運用において、要件定義から導入・最適化まで一貫してご担当いただきます。 ベテランエンジニアとして技術面のリードを中心に、ご経験に応じてプロジェクト推進にも関与いただきます。 ●ネットワーク(LAN/WAN)の設計・構築・更改対応 Cisco機器(Router/Switch等)の設計・設定・検証 L2/L3設計(VLAN、OSPF/BGP等) FW/ロードバランサの導入・設定 ネットワーク障害の切り分け/原因分析/対応 設計書/構築手順書/運用ドキュメント作成 ●PM/PL補助業務(経験に応じて) プロジェクト進捗管理/課題管理のサポート 顧客との簡易的な調整・報告対応 メンバー間の作業調整・レビュー ベンダーとの調整業務補助 変更の範囲:会社の定める業務

開発対象は、海上自衛隊で運用される作戦情報システムソフトウェアです。ご入社いただいた方には、システム開発・維持・保守フェーズをご担当いただきます。 当社プライム案件につき、システム要件定義から設計・開発・評価・保守運用まで、システム開発の全プロセスを一気通貫で実施しています。 エンドユーザーの要求/仕様調整や評価に直接関わって、ご自身の設計/製造スキルを磨きませんか。 業務詳細: システム開発期間は1年～3年、プロジェクト規模は数名～百名超、複数プロジェクトが並走しています。 システムは一定周期での換装を予定します。 時期により繁閑はありますが、残業平均は25時間/月程度です。(メリハリあります。) 入社後一定期間、指導役の社員によるOJTにて、ソフトウェア開発プロセス、開発環境及び開発手法を身に着けていただくほか、必要に応じて技術講座による教育を実施します。 使用言語はJavaがメイン、DBアクセスを多用します。 ※詳細については面接内でご説明いたします。 キャリア: 当該システムの開発プロセス経験を経て、将来はプロジェクトマネジメントや事業マネジメントへ進む道、あるいはSE、SWスペシャリストへの道も選択できます。 定期的に上長とのキャリア面談の機会があり、現在の評価や将来目指すべきポジションについて、ご本人の意向を踏まえた擦り合わせを行っています。 【変更の範囲】会社の定める業務※ ※業務の都合によっては会社外の職務に従事させるため出向又は転任を命じることがある。

開発対象は、陸上自衛隊や航空自衛隊で運用される誘導弾(ミサイル)、及びレーダーを含む地上管制システムです。ご入社いただいた方は、地対空誘導弾や空対空誘導弾、それらを管制する地上管制システムのほか、開発で使用する各種試験装置のソフトウェア開発をご担当いただきます。 要件定義は三菱電機(株)と弊社が並列で協業し、MESWが強みとするSW基本設計～開発・評価フェーズを順次実施していきます。 三菱電機(株)開発担当者との仕様策定、自社内でのSW開発、特殊試験施設での機能評価、実システムでの総合試験など、一般企業とは少し違う経験をしてみませんか。 業務詳細: プロジェクト規模は数名～数十名の範囲、複数プロジェクトが並走しています。 時期により繁閑はありますが、残業平均は25時間/月程度です。(メリハリあります。) 入社後一定期間、指導役の社員によるOJTにて、ソフトウェア開発プロセス、開発環境及び開発手法を身に着けていただくほか、必要に応じて技術講座による教育を実施します。 使用言語は、C++がメインです。一部C言語や特殊言語を使用します。 ※詳細については面接内でご説明いたします。 キャリア: 防衛組込み事業における開発プロセス経験を経て、将来はプロジェクトマネジメントや事業マネジメントへ進む道、あるいはSE、SWスペシャリストへの道も選択できます。 定期的に上長とのキャリア面談の機会があり、現在の評価や将来目指すべきポジションについて、ご本人の意向を踏まえた擦り合わせを行っています。 【変更の範囲】会社の定める業務※ ※業務の都合によっては会社外の職務に従事させるため出向又は転任を命じることがある。

Web領域×モダンな技術に特化している当社で、フロントエンド・バックエンド・クラウドなどフルスタックを目指せるプロジェクトに、 ・80%は得意領域 ・20%はチャレンジ領域 という難易度が高すぎず、弱すぎないバランスの良いプロジェクトで経験を積み、確実にフルスタックエンジニアを目指せる環境です。 ### 技術スタック FE:Typescript、Next.js、React、Nuxt.js、Vue.js BE:Node.js、NestJS、Python、Go、Fastfy クラウド:AWS 開発スタイル:アジャイル、スクラム

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

【職務概要】 アイリスオーヤマグループのシンクロボ社にてクラウドエンジニア業務を担当いただきます。 【具体的には】 AWS / Azure / GCP を用いたクラウド基盤設計・構築・運用 ネットワーク、サーバー、ストレージ設計 監視・障害対応・パフォーマンス改善 セキュリティ対策 IaC(Infrastructure as Code)による自動化 開発チームとの連携(DevOps) シミュレーター(Gazeboなど)での検証

Web、オープン系システム開発における、顧客折衝を含む要件定義、基本・詳細設計、開発、テスト。 上流工程から一貫して携わることで、システム全体を把握し、より質の高い開発スキルを身につけることができます。 【使用言語】 •Apex、Visualforce 、Salesforce標準機能開発、Java、SQL、JavaScript、HTML、CSS、Python、Ruby、PHP、各種ライブラリやフレームワーク 【プロジェクト事例】 当社は、プライム市場上場企業や、従業員1,000名以上の大手企業など、規模の大きな企業様を中心に、システム開発を行っています。 •保険会社に向けたSalesforce/BRMS(Corticon)導入対応 •保険会社に向けた引受査定Webシステム導入対応 •保険会社に向けた契約管理システムの導入対応 •保険会社に向けた販売チャネル拡大(ダイレクトチャネル、代理店向けポータル)対応