フルフレックス PythonのITエンジニア求人・転職情報

【ミッション】 ソフトバンクのAI活用を支えるシステム基盤を構築します。 AIエージェントが安全かつ効率的に業務を遂行できる環境を整備し、完全自律思考型エージェントの実現を目指しています。 【主な業務】 ソフトバンクの次世代AI活用を支える、システム基盤の設計・開発をリードしていただきます。 CQRSアーキテクチャや最新の生成AI技術を駆使し、事業環境の変化に強いデータ連携環境および共通基盤の構築を担う重要なポジションです。 オントロジー/Knowledge Graphの設計・構築 GraphQLを活用した参照API基盤の整備 AIエージェント向け更新処理基盤の設計・開発 AIを活用したシステム基盤のアーキテクチャ設計 共通基盤・共通コンポーネントの内製開発 【具体的な業務】 入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。 ① オントロジーの構築・活用 業務知識のオントロジー設計 Knowledge Graphの設計・構築 RAGとの連携 社内データ・ソースコード・API仕様・ドキュメントの意味付け ② API基盤整備 REST APIのGraphQL化 GraphQL Gateway開発 MCP Serverとの連携 API設計・標準化 API自動生成・生成AI活用 ③ 更新処理基盤整備 AIエージェント向け更新API設計 トランザクション制御 承認・権限制御 データ整合性を考慮した更新フロー設計 AIが安全に更新処理を実行するための共通基盤構築 【主な開発環境・技術スタック】 フロントエンド:JavaScript、Vue.js、TypeScript バックエンド:Java(Spring Boot、Apache Beam、Netty、Reactor)、JavaScript(Node.js)、Python、Rust データベース/データストレージ:PostgreSQL、Apache Ignite、Redis インフラ/実行基盤・ミドルウエア: コンテナ・基盤:Docker メッセージング・ストリーミング:Apache Kafka、Apache Flink、Solace 通信・音声基盤:WebSocket、WebRTC、SIP、Asterisk、LiveKit その他・開発ツール・自動化: API・連携規格:GraphQL、MCP Server(Model Context Protocol)

●仕事概要 DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。 生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。 本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア(LLM)として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。 業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。 作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。 必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。 ●職務詳細 ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。 ●展開中の主なプロジェクト例 ●AI英会話アプリ ・LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学習体験の構築 ●AI受験コーチング ・手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発 ●AIネイティブゲーム ・AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造 ●ミッション ・LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる ・個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する ・評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る ●業務内容 ●LLMワークフローの設計・実装 ・多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装 ・LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善 ・ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計 ・LLMマイクロサービスの実装 ・評価用・アノテーション用社内ツールの実装 ●プロダクト開発・運用改善 ・PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索 ・ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり ・立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発 ・本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理 ●LLMOps・評価基盤の構築 ・入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計 ・評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築 ・LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化 ・プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備 ・レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視 ●利用技術・開発環境 ●開発言語 ・Python ・SQL ●LLM / AIアプリケーション ・OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API ・LangChain、LangGraph ・RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント ・LLM-as-a-judge ●インフラ ●Google Cloud ・Cloud Run ・Cloud SQL ・BigQuery ・Vertex AI / Agent Builder ・Cloud Logging ●Docker ●Terraform ●GitHub Actions ●開発支援ツール ・GitHub ・Claude Code ・Codex ・Cursor ・Devin ●業務内容 雇入れ直後　仕事概要に記載のある業務内容 変更の範囲　会社の定める業務

【ミッション】 地域に根差したネットワークの構築・品質改善を通じて、安定した通信サービスを提供するとともに、AI・データ活用を取り入れた効率的なネットワーク運営を実現することがミッションです。 ネットワーク新規構築:モバイルネットワークをゼロから構築すること ネットワーク改善/維持:モバイルネットワークを改善/安定稼働させること 災害対応時:モバイルネットワークを1秒でも早く復旧させること 【主な業務】 モバイルネットワークの構築/運用/保守の全体管理やエリア品質の改善業務をお任せいたします。 基地局、伝送ネットワークなどの設計・構築・工事管理・保守支援 ※上流のエリア設計や最終的な無線機調整(いずれもデスクワーク主体)以外は協力会社へ外注しており、全体管理が主な役割です。 エリア品質改善、容量対策、障害・災害時の対応の推進 ※災害時対応においても「指揮命令・統制」が主な役割ですが、一部現場に出て対応にあたるケースもあります。 工事会社、保守会社、ベンダー、自治体、社内部門との調整 ネットワークデータや現場情報を活用した改善施策の立案 AI/DXツールを活用した業務効率化、現場運用の改善 【具体的な業務】 ご入社後は適性を鑑みて、以下のいずれかの業務をお任せいたします。 基地局新設、増設、撤去、リプレイスなどに関する計画・設計・進捗管理 伝送路、電源、局舎、附帯設備に関する技術調整 工事仕様、工程、品質、安全、コストに関する管理 電波品質、トラフィック、障害情報などの分析と改善施策の実行 災害発生時の復旧対応、関係機関・協力会社との連携 地域部門における業務の自動化、データの可視化、AI活用施策の導入支援

ソフトバンクを支える基幹事業である、国内通信事業(移動体通信事業や固定通信事業)のミッションクリティカルなITシステムのNW運用を行っております。 また、最新技術やOSSを駆使して、自前で構築されたインフラ・ネットワークを高品質かつ安定的、効率的に運用することをミッションとしています。 【ミッション】 ソフトバンクの生成AI計算基盤、プライベートクラウド基盤、および社内ネットワークの運用設計、および運用/保守対応を行うこと。 【主な業務】 以下3業務からこれまでのご経験や適性に応じて配属を検討させていただきます。 1.ネットワーク運用保全業務(生成AI計算基盤、プライベートクラウド基盤、社内ネットワーク) 2.運用業務の高度化に向けたプロセス改善、品質改善活動 3.新しい運用サービスの設計、計画策定、実行 【具体的な業務】 ・ネットワーク運用保全業務(障害時の迅速な原因切り分け&復旧対処) ・新規ネットワークの運用サービス設計 ・運用プロセスの改善活動(品質向上、効率化) ・OSSを活用した運用システム開発(Zabbix、ElasticSearchなど) ・NWセキュリティ対応(設計、計画策定、実行) ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ●就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

【事業説明]】 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 【募集概要】 株式会社TRAILBLAZERにおいて、JR西日本グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアを募集します。 本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、JR西日本側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。 【具体的な業務内容】 データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。 ●自社R&D環境・データ分析基盤の構築と運用: ・モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装 ・ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備 ●データ整備とパイプライン実装: ・実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理 ・上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視 ●JR西日本側データ基盤の整理と上流調整: ・JR西日本側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処 ・上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化 ・分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導 ●分析プロセスの標準化実行 ・DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透 【技術スタック】 言語・フレームワーク ・Python(pandas / polars を用いたデータ加工・分析) ・PySpark(分散データ処理の運用) ・FastAPI / Flask(API開発・運用) ・pytest(テスト設計・運用) データベース / SQL ・複雑なクエリ設計(window関数を用いた時系列データ処理・順位付け) ・WITH句(CTE)を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 クラウド ・Azure(Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク) ・GCP(BigQuery / Gemini API) ・AWS(S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell) データ基盤 / ワークフロー ・Databricks(コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps) ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte(データパイプライン構築・運用) インフラ / DevOps ・Docker / Terraform(IaCによる環境構築) ・GitHub(バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用) 開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot

業務概要 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤・クラウド技術・生成AI/AI Agentを活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。 今回募集するテクニカルプロジェクトマネージャーは、AIアプリケーションや次世代金融プロダクトを開発対象とするプロジェクトのゴール達成に向けた役割を担います。 通常のプロジェクトマネジメントに加え、技術的な知見をもとに、金融機関に求められるセキュリティ・信頼性の要件とモダンな技術スタックを両立させながら、プロジェクトのデリバリーに責任を持つロールです。 職務内容 ・スコープの定義、要件定義・仕様策定 ・スケジュールやリソース面のプランニング ・技術的な難易度の評価、課題のハンドリング ・金融機関のセキュリティ基準を考慮した設計・開発の推進とその説明責任 ・プロジェクトのファシリテート、情報の整理、優先順位決め ・プロジェクト推進におけるエンジニアメンバのサポート、メンタリング、フォローアップ 会社とメンバー Japan Digital Design(以下、JDD)は、三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のグループ企業として、MUFGグループ各社を始め金融機関に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは、「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAI Agentの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AI Agentを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融機関からの出向者に加え、これまで銀行組織にはいなかった大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたStartupから経験豊富なメンバーが集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の領域の専門人材を、プロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 開発言語・技術スタック・フレームワーク ※プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します。近年はTypeScriptをメインの開発言語に据えつつ、AI/LLM領域ではPythonも活用しています。 ●フロントエンド ・TypeScript, Next.js, React, Vite, Storybook ●バックエンド ・TypeScript, Next.js, Express ・Python, Fast API ●インフラ ・AWS (ECS, Fargate, Amplify, Lambda, StepFunctions, S3, etc..) ・Google Cloud (Cloud Run, Cloud Pub/Sub, Identity platform, Cloud SQL, Cloud Functions, Terraform) ●AI / LLM / Agent ・OpenAI API / Azure OpenAI Service / Anthropic / Gemini等のLLM API ・LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等のLLMアプリケーションフレームワーク ・RAG、Tool Calling、Function Calling、Multi-Agent Workflow ・Vector Database / Embedding / Semantic Search ・Prompt Engineering / Context Engineering ●開発ツール ・Slack, GitHub (GitHub Copilot), Claude Code などの AI コーディングアシスタントツール / 各種 LLM ツール, JIRA, Confluence, Microsoft Teams 変更の範囲 会社の定める業務

【ミッション】 家庭向けおよび産業・商業向けEMSサービス(エネルギーマネジメントシステム/電気の見える化サービスなど)の企画・設計・開発を通じて、蓄電池や太陽電池などエネルギーデバイスと連携した実用化を実現すること 【主な業務】 家庭向けおよび産業・商業向けEMSサービスの企画から要件定義、アプリケーション・クラウドシステム開発、エネルギーデバイス連携、AI活用による機能実装・最適化を一貫して推進 【具体的な業務】 ※これまでのご経験、適性に応じて以下業務をご担当いただきます。 ・サービス企画・要件定義:EMSアプリ(充放電最適化、VPP連携、電力可視化など)の機能企画・UI/UX設計・仕様策定 ・システム設計・開発:フロント(Web/モバイルアプリ)からバックエンド(API、データベース、サーバー)、クラウド基盤の設計・実装リード ・ハードウエア(蓄電池/太陽電池)連携・導入:各種エネルギーデバイス(BESS、PV、PCSなど)とEMSを結ぶ通信プロトコル(ECHONET Lite、Modbusなど)の実装、および現場へのシステム導入・実証試験の統括 ・AI連携・データ利活用:需要予測、発電予測などのAIモデルをサービスに組み込むためのデータ基盤構築と運用最適化 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

【ミッション】 PHR、EMR、健診データなどの医療・健康データを活用し、AIによる疾患予測や行動変容支援を高度化することで、一人ひとりに最適なヘルスケアの実現に貢献する。 【主な業務】 PHR、EMR、健診データなどのリアルワールドデータを活用し、高血圧患者向けAIサービスの精度向上と、新たな医療インサイトの創出を推進する。 【具体的な業務】 ・リアルワールドデータの分析 ・AIサービスの精度向上に向けたインサイトの創出 ・医療専門家と連携した高血圧リスク予測、行動変容支援の分析・モデル開発 ・疾患特化AIの継続的な改善 ・新機能開発の推進 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

【ミッション】 ソフトバンクのクラウド事業において、企業のDXやAI活用を支える次世代クラウドプラットフォームを開発し、日本のデジタルインフラの進化を牽引します。 私たちはKubernetesを中核としたKaaS(Kubernetes as a Service)の開発を通じて、企業が迅速かつ安全にアプリケーションやAIワークロードを展開できる環境を提供しています。 通信事業で培った大規模インフラ運用の知見と最先端クラウド技術を融合し、日本発のネオクラウド事業を創造することがミッションです。 【主な業務】 ・KaaSサービスの保守運用 ・Kubernetesプラットフォームの機能追加や性能向上 ・システムの信頼性向上(SRE) 【具体的な業務】 <KaaSサービスにおけるSRE業務> ・Infrastructure as Codeの推進 ・可観測性基盤の整備 ・GPUの利用状況分析および性能向上施策の設計・開発・検証 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

ポジション概要 クライアントの経営課題を起点に、AIを軸とした変革シナリオとアーキテクチャを設計し、実装までリードする役割です。 AIの全レイヤーに自分の設計思想を落とし込むことができます。 主な業務内容 戦略・構想フェーズ - 経営層と直接議論しながら、AI前提の事業・組織モデルをゼロから設計 - RevOps 観点で KPI・業務プロセス・データ構造の“再定義” - AI導入ロードマップ/優先度を、2〜3年後の未来から逆算して設計 - ROI・KPI などの成果指標を、AIが継続稼働できる構造に最適化 “AIが企業の中枢で動き続けるための未来図を描くフェーズです” アーキテクチャ設計・PoC - LLM選定/RAG構成/Vector DB/ETL/ELT基盤/マルチエージェント構成など 企業ごとに異なる“AIエコシステム”をゼロから設計 - 既存データのアセスメントから、取得すべき新しいデータの定義 - Agentic Workflow × UI/UX による、“自律的に動くAIワークフロー” の構築 - 技術 PoC・プロトタイプ開発リード “技術的な最適解を探りつつ、実際に動くAIの原型をつくるフェーズです” 実装・定着フェーズ - スプリントを設計し、AIが安定稼働するための プロダクトレベルの開発管理 - 戦略コンサルタント・AIエンジニアと協働し、アーキテクチャ→コード→運用をシームレスにレビュー・改善 - 現場で使われ続けるための運用プロセス・トレーニングを設計 “導入して終わりではなく、AIが“使われ続ける”仕組みまで責任を持てます”

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・バックエンドやフロントエンドにおける要件定義～設計～実装 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・データ分析、ユーザー調査 ・技術選定、実装標準化立案と実施、コードレビュー ・他部門とのコラボレーション 　└知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション 　└slackや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客商談やヒアリングへの同席機会あり ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

●業務の概要 このポジションは、プロダクトのフロントエンド領域において中長期ロードマップの開発をリードし、新規機能や重要機能の技術設計(アーキテクチャを含む)から実装推進までを担います。 フロントエンドの技術的負債の解消や、必要に応じたリアーキテクチャを推進し、開発の継続性と品質を高めることに加えて、デザインやバックエンドなど他職種と密に連携しながら、ユーザーにとって使いやすい体験を実現するための論点整理、意思決定、合意形成を行い、全体最適の観点で開発を前に進めることを期待しています。 ●業務の詳細 ・アーキテクチャ刷新の計画立案と実行 　└既存のフロントエンドを刷新していくための方針策定 　└リスクや移行パスを設計し、開発の優先度と順序を整理して進行 ・設計リード(技術選定・設計レビュー・品質担保) 　└技術選定、設計方針、コンポーネント設計、状態管理などの意思決定 　└実装の品質(保守性、パフォーマンス、セキュリティ)を担保するためのレビュー観点整備 ・技術的負債の解消 　└既存コードや設計の課題を棚卸しし、開発速度と品質を上げる改善 ・クロスファンクショナルな推進 　└デザインとフロントエンド双方に一定以上の理解を持ち、仕様や体験の論点整理 　└バックエンドや他チームと連携した全体最適の推進 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割担当 　開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】[デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

●募集概要 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ●担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 ●技術スタック ・言語: Python, TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch ・クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud ・データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ・ツール: GitHub, Docker ●プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●入社受入の体制 <前提となる働き方> コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 <3ヵ月のオンボーディングプログラム> MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://info.mntsq.com/aicontract-assistant) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・既存プロダクトの既存機能の改善や新機能の開発 ・新プロダクトの開発 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・フロントエンド領域の技術的なリード 　└技術的な課題発見および解決策の提案・実行 　└コードレビューを通じた知見の共有 　└要件定義・設計・実装 　└最新技術の検証と導入の検討 　└新規プロダクトを生み出すための社内基盤の構築 ・他部門とのコラボレーション 　└デザイナーや PdM と共に UI/UX デザインの検討 　└知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション 　└Slackチャンネルや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客との商談やヒアリングに同席する機会あり 【参考記事】 [「フロントエンド」の枠を超えて、事業価値を最大化する。MNTSQエンジニアの“越境”思考とは](https://note.mntsq.co.jp/n/nb414778ed30d) ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

UIに関する高い専門性を活かし、プロダクトデザインエンジニアは、プロダクトのUI品質と一貫性を高めるために、デザインシステムの拡充と既存アプリケーションへの適用をリードします。デザインをコードとして再現しきる実装力を前提に、複雑なUIの設計から実装までを担い、プロダクト全体の体験向上につながるUI基盤を整備します。デザイン・フロントエンド開発を担当いただくポジションです。 ●業務詳細 ・デザインシステムの拡充 　└コンポーネントやスタイルの整備 　└再利用性・保守性を高める設計(UIの標準化、ガイド整備) ・既存アプリケーションへの適用推進 　└既存画面への段階的な適用計画の策定 　└既存実装との整合を取りながらの移行・改善 ・複雑なUIの設計と実装 　└仕様やデザイン意図を踏まえたUI設計 　└UIの統一性、操作性、拡張性を意識した実装 ・関係者連携 　└デザイナー、フロントエンド/バックエンド、プロダクトマネジャーなどと連携し、UIの論点整理と実装方針の進行 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●デザインエンジニア・フロントエンドエンジニア・プロダクトデザイナーの役割の違い <プロダクトデザイナー> ・UX・体験設計の起点を担う:情報設計・UIデザイン・プロトタイピングを通じて「何をどう見せるか」を定義する ・PdM・エンジニアと要件定義フェーズから連携し、ユーザー課題を解決するデザインを主導する ・デザインシステムの構築・運用やプロセス標準化など、デザイン組織の基盤づくりにも携わる <デザインエンジニア> ・UIに責務を持つスペシャリストとして品質と一貫性を担う:デザインシステムの拡充・既存プロダクトへの適用をリードする ・デザインをコードとして再現しきる実装力を前提に、複雑なUIの設計から実装までを一気通貫で担う(UI専門職) ・デザイナー・フロントエンド・バックエンド・PdMと横断的に連携し、UI基盤の整備を推進することで他職種の開発生産性に貢献する <ソフトウェアエンジニア(フロントエンド)> ・アプリケーションのロジックとバックエンド連携に責務を持つ:UIにも携わるポジションですが、比重はロジック・設計・アーキテクチャが高い ・既存プロダクトの改善から新プロダクトの立ち上げまで、フロントエンド全体の技術的課題発見・解決を担う ・複雑な契約業務をユーザーが直感的に操作できる体験へ落とし込む 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割 　担当開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・テックリードとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて <テックリードの役割> ・アーキテクチャー設計 ・全体最適をふまえた技術意思決定 <リードエンジニアの役割> ・担当開発アイテムのリード ・技術的意思決定・テックリード補佐 ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】 [MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

LiNKXのFintech分野におけるソフトウェアエンジニアとして、下記業務をご担当頂きます: ・製品開発をサポートし、最新のソフトウェアソリューションを実装する ・スケーラブルなシステム、データベース、アプリケーションの開発と管理 ・クリーンで保守性の高いコードの作成、高水準のAPIの作成 ・ソフトウェアのテスト、トラブルシューティング、デバッグ、アップグレードによるパフォーマンスの最適化 ・セキュリティとデータ保護におけるベストプラクティスの適用 ・技術文書の作成と管理 ※インフラメインではありますが、一部DevOps業務も含まれます。 ●プロジェクト例 1.サードパーティーに向けた金融機能の公開APIの開発 ・Frontend: TypeScript/Angular/Ionic ・Backend: Go, Kotlin/Spring ・認証認可: OAuth 2.0/OpenID Connect/FAPI(Financial-grade API) 2.小売業のキャッシュレス促進/加盟店手数料の仕組みを変えるインハウス決済システムの企画/開発 ・Backend: Go, Java ・Infrastructure: GCP, マイクロサービス, GKEなどのKubernetesを前提にしたサービス 3.大手金融機関のオンライン完結型金融サービスの新規開発 ・Frontend TypeScript/Vue.js ・Backend: C#/.Net Core, ASP.NET ・認証認可: OAuth 2.0 4.勘定系システムのモダナイズ ・Backend: Java/Kotlin Spring ・Infrastructure Azure/GCPマルチクラウド

ゲームクライアントエンジニアとして、ゲーム本体の機能実装などの開発業務を担っていただきます。それと同時に、開発した成果物を安全・迅速に各環境(開発/QA/本番)へ届ける一連の工程(デリバリー)の仕組み化にも同様の比重でコミットしていただきます。 開発業務に専門性を発揮するだけにとどまらず、「開発現場がわかるクライアントエンジニア」としての強みを最大限に活かし、ビルドパイプラインや開発ワークフロー全体をシステム・組織の両面からエンジニアリングしていく重要な役割です。 職務内容詳細 1.ゲームクライアント開発業務 ・プロジェクトの状況や適性に応じた、ゲーム本体のランタイムコードや各種ゲーム機能の実装 ・デプロイされたアセットやマスタデータをクライアントからロードする境界・基盤部分の実装 ・各種SDK・ライブラリの組み込み、更新 ・QAや開発現場で必要となるデバッグ機能の実装、Unity等のエディタスクリプトの作成 2.リリースエンジニアリング・ワークフロー設計業務 ・アプリをどうデリバリーすべきか、リリースパイプラインを中心に開発ワークフロー全体に踏み込んだ設計・提案・導入 ・組織の属人化(単一障害点)を解消し、持続可能で強固な開発体制の構築 ・クライアント/アセットのビルド・デプロイパイプライン(GitHub Actions等)の構築・保守運用 ・自動テストやアセット自動生成など、幅広いCI/CDワークフローの開発・運用 ・開発効率化のための支援ツール(C#、Python、Go、GAS等)の開発・運用 3.リリース運用・トラブルシューティング ・各環境向けのビルド作成、アセット・マスタデータのデプロイ管理、トラブル発生時の一次受け・原因究明 ・障害発生時のスケジュール設計や進行窓口、トラブルを元にしたワークフローやゲーム実装側の改善 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

新組織のフィジカル AI & プラットフォーム事業推進室では、生成 AI、ロボティクス、 IoT、デジタルツイン などを活用し、現実世界(フィジカル空間)とデジタル技術を融合した新たな価値創出を推進します。 製造、物流、建設、インフラ、保守運用 などの現場領域に対して、 AI エージェント、映像解析、センサーデータ活用、ロボット連携 などを組み合わせたソリューション開発を行い、「社会課題である労働力不足の解消と、元気な日本の復活」を目指します。 また、生成 AI を活用した AI 駆動開発( AI-Driven Development )にも積極的に取り組み、企画・設計から実装・テスト・運用までの開発プロセスを革新しながら、高品質かつ高生産性なアプリケーション開発を推進しています。 単なる PoC に留まらず、共通プラットフォームとして横展開可能なアーキテクチャ構築や事業化までを視野に入れ、社内外パートナーと共創していきます。 対象領域は、生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム、アプリケーション開発 など、多岐にわたります。 お客さまや現場部門と直接コミュニケーションを取りながら、企画〜提案〜開発〜運用まで一気通貫で推進していきます。 ●具体的な業務内容 ・生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム などを活用したシステム開発 ・AI 駆動開発を活用したアプリケーション開発および開発プロセスの改善 ・新技術の調査・検証および PoC の推進 ・お客さま課題の解決に向けたソリューション企画・提案 ・新規サービス・新規事業の企画および事業化推進 ●案件で使用する主な技術 開発言語:C#、 .NET、 Python、 JavaScript / TypeScript、 React など DB: SQL Database、 Cosmos DB など クラウド: Azure / AWS、 Azure OpenAI、 Azure AI Foundryなど AI・データ活用: 生成 AI、 AI エージェント、 RAG、画像・映像解析など プラットフォーム・基盤: Docker、 Kubernetes、 API 連携、データ基盤、 IoT 連携など 開発手法: AI 駆動開発(AI-Driven Development)、アジャイル開発、 DevOpsなど ●プロジェクト例 ・ IoT デジタルプラットフォーム開発 ・ フィジカル AI の PoC ・ AI 駆動開発の伴走支援 組織構成 5名(室長、マネージャー、メンバー) 既存メンバーも、フィジカル AI や AI 駆動開発について、試行錯誤しながら学んでいる最中です。 アプリケーション開発を通じて実践的にスキルを磨きながら、 AI、クラウド、データ、プラットフォームを横断できるフルスタックエンジニアを目指し、共に新しい事業を創り上げていきましょう。 ●従事すべき業務の変更の範囲 その他会社が指定した業務 ※会社が指定した業務には顧客事業所内での業務を含む

●事業説明 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 ●募集概要 JR西日本グループの鉄道事業におけるデータ活用を牽引する「データサイエンティスト・マネージャー」を募集します。顧客のニーズが抽象的な段階から対話し、課題設定・案件組成からプロジェクト完遂までを一気通貫でリードする役割を担っていただきます。 ●具体的な業務内容 ・分析戦略の策定 クライアントのビジネス課題を分析課題として定義し、分析プロジェクトととして組成 ・プロジェクトリード メンバーへの分析タスクの指示、進捗管理、成果物のレビューおよび品質の担保 ・チームビルディング 組織としてのアセット蓄積、組織開発への積極的関与 【プロジェクト例】 ・オペレーションの高度化: 運行や駅業務の各種アセットデータを分析し、混雑緩和やアセット利用の最適化による生産性向上 ・KPIの変動要因分析と、次の一手を導くデータドリブンな戦略提案 ・効率的なデータ利活用のためのパイプライン整備と、分析プロセスの自動化・高速化 【本ポジションでメインに扱うデータ例】 ・駅、路線の時間帯別・属性別「人流・移動ログデータ」 ・運行アセットおよび駅周辺の「リアルタイム混雑・バイタルデータ」 ・MaaSアプリや定期券利用に伴う「移動経路のライフサイクルデータ」 ・新幹線や在来線特急等の予約・購入トランザクション、改札通過ログ

●概要 KDDIのネットワーク設計・設定・監視・運用に関わる業務を対象に、データとAIを活用した業務自律化を支える基盤の構想・要件定義・アーキテクチャ設計・導入推進を担っていただきます。 ●詳細 ・ネットワーク業務(企画・開発・運用・品質最適化のE2E)のAs-Is整理、課題抽出、To-Be業務・システム構想の策定 ・OSS/BSS(*注)、ServiceNow等の業務基盤、デジタルツイン、生成AI/AI Agentを組み合わせた自動化アーキテクチャの設計 ・KDDI業務部門、開発部門、外部パートナーとの要件定義・合意形成・プロジェクト推進 ・PoCから本番導入、運用定着、効果測定までの一気通貫支援 ・社内のデータサイエンティスト、AIエンジニア、データエンジニアと連携したソリューション化 *注: OSS:Operation Support System BSS:Business Support System ●キャリアパスの一例 ・1〜2年目:チームリードとして複数プロジェクトを安定運営し、成果の再現性を確立して顧客の信頼を獲得する ・3年目以降:チーム横断でのマネジメントを強化し、後進の育成・採算管理・案件ポートフォリオ設計に取り組む ・その後:部門全体の戦略立案・売上/利益責任を担うUnit Leadとして、数十名規模の組織を統括する

▼概要 NTTドコモの各種サービスにおけるデータ分析および施策提案を受託しています。 本ポジションは「フロント担当」として、顧客の課題整理から要件定義、提案までを主導します。高度な分析作業はバックエンドチームと連携し、チーム体制で顧客のデータ活用と事業成長を推進するミッションです。 ▼詳細 ●顧客の課題整理・要求定義 ・顧客と直接コミュニケーションを取り、課題をヒアリング→データで解決可能な形(分析要件)へと翻訳・定義します。(例:特定料金プランのユーザー動向調査など) ●分析設計・データ抽出(SQL) ・課題解決に必要なデータや集計方針を設計。ご自身のスキルやプロジェクトに応じてSQLを用い、データの有無や傾向を確認しながら分析の方向性を固めます。 ●チーム連携・ディレクション ・高度な集計や統計処理、機械学習の実行は専門のバックエンドチームへ依頼。メンバーと役割を分担しながら、プロジェクト全体の進行と品質を管理します。 ●資料作成・提案 ・分析結果からビジネスへの示唆を抽出し、プレゼン資料として可視化。顧客へネクストアクションの提案・報告を行います。

アプリケーションとAI(機械学習、生成AI、数理最適化、アルゴリズムなど)を融合し、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。 ●AIとシームレスに連携するアプリケーションの全体設計、およびそのコンセプト策定を主導 ●AIモデルの特性を最大限に引き出すための、AIモデル内のアーキテクチャ設計と実装 ●AIとアプリケーション間の最適なインターフェース設計と、その継続的な改善・最適化を主導 ●LLMやAI-Agentの活用を前提とした、次世代の開発プロセスの構築 ●技術選定、設計方針の策定、コードレビューなど、チーム全体の技術力向上に貢献する役割 ●組織の成長戦略に基づき、技術的なロードマップ策定にも参画いただけます。 インフラ+LIFE+イノベーション インフラと社会を、その先へ グリッドは、サプライチェーン、電力、スマートシティといった社会インフラに対し、AI技術を用いて企業のデジタル化を支援する、日本国内では希有なテクノロジース上場企業です。国内でも数少ない独自プラットフォームの開発や、社会インフラ分野を中心に機械学習・強化学習などの最先端技術を用いたソリューションを提供することで、企業の様々な課題を解決してまいりました。 ▼インタビュー『CTOが語るGRIDの強みと展望 』 https://www.youtube.com/watch?v=3JSD_OU--dk AI系のスタートアップは今や様々な企業が多方面でビジネスを展開しておりますが、弊社が挑戦している領域は、人間が既にできることをAIに置き換えるのではなく、人間では容易に思いつくことができずに多くの時間を費やしてしまう計画業務を対象に、企業の事業全体に関わるような課題に対してAIを活用することで、顧客の課題解決を支援しています。 産業界のほとんどでは、需要供給、設備能力、天候その他の外的な要因も含む様々な要素を考慮した複雑な計画が組まれ、計画作成担当者はとても労力がいる作業を行っています。そこで、人間が策定するには非常に困難で複雑な計画業務をAIが瞬時に導き出し、社会インフラ分野の計画業務最適化に取り組んでいます。 2015年にAI事業を本格的に開始して以降、有り難いことに多方面から評価を頂いており、大手インフラ企業との協業プロジェクトを多数抱えるなど、国内外での注目度も高い企業として成長を遂げております。 ※プロジェクト例(一部紹介) ●グリッドが北海道電力と協業、AI・デジタルツインで火力・水力発電運転計画最適化へ https://ascii.jp/elem/000/004/085/4085443/ ●四国電力とAIベンチャー、発電計画を｢デジタルツイン｣で最適化するAI https://www.businessinsider.jp/post-255802 ●お客様事例:四国電力様_電力需給計画の最適化システム(動画) https://www.youtube.com/watch?v=9nc7oNDue4w ●“超アナログ”のタンカー配船計画、出光はどうやってデジタルツイン化したのか https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2009/28/news013.html グリッドの行動指針 ●高い人間性と高い専門性を両立した魅力的な人を目指す ●驚くような高い価値を提供することにチャレンジする ●One for all, All for one. 一人はみんなのために、みんなは一つの目標のために

DeNAが展開する多角的な事業ポートフォリオには、活用の余地を残した膨大なデータが蓄積されています。 これらを既存の延長線上ではない「非連続な成長」へと繋げるためには、最新のAI技術やデータ活用手法を貪欲に取り込み、事業の現場へスピーディーに実装していく人材が不可欠です。 本ポジションでは、現在の専門スキル以上に、データとAIの可能性を信じ、自律的な学習を通じて事業に大きな変化をもたらしたいという強い意志を求めています。また、専門領域に閉じずに事業の為に周辺領域にも染み出し、泥臭くやり抜く力を重視します。 <具体的な業務内容> ※これまでの経験に合わせ、各事業のデータ分析関連組織にて選考が進む可能性があります。 詳細は、選考を通して期待役割などの説明をさせていただく予定です。 ●全社共通部門例: ・DeNA Account Service(共通ID)を基盤とした全社的なデータ利活用施策の推進 ・データ活用の仕組み化と、AIを活用した分析基盤の構築推進 ●各事業部所属(ゲーム、スポーツ・スマートシティ、ヘルスケア、メディカル等)例: ※子会社に出向するケースもございます ・スポーツスマートシティ事業における、データ分析を通じた多角的な事業支援 ・PHR(パーソナルヘルスレコード)データの利活用による、新規事業開発およびサービス改善・CRMの推進 ・事業成長に向けたデータ分析、戦略策定/各種プロジェクトの推進 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

● 全社の採用業務の責任者 ・全社採用戦略の策定および実行(新卒・中途採用) ・特にシステム開発部門の技術者採用強化(PM、エンジニア、AI専門家等) ・採用プロセスの設計および採用KPIマネジメント ● 採用プロセスの設計・最適化(選考フロー、評価基準の構築) ・候補者体験(CX)の向上施策の企画・実施 ・採用チャネル管理(ダイレクトリクルーティング、エージェント、求人媒体) ・採用データ分析による採用活動の効果測定と改善 ・採用関連システムの運用管理 ● 採用チームのマネジメント ・採用チームのマネジメント(目標設定、進捗管理、育成) ・採用予算の策定・管理 ・社内ステークホルダーとの連携(事業部門長、人事企画チーム) ● 採用ブランディング ・エンプロイヤーブランディングの企画・推進 ・採用イベントの企画・運営(キャリアフェア、会社説明会) ・ダイバーシティ採用施策の立案・実行 ● その他 ・インターンシップおよび早期採用プログラムの運営 ・労働市場トレンドの分析と採用戦略への反映 ・オンボーディングプロセスの改善支援 ・採用関連コンプライアンスの確保(個人情報保護、公正採用) ・社内リファラル採用プログラムの企画・推進

CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

データサイエンティストとして、経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値の創出に向け、データ利活用を中心に担っていただきます。 ・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計 ・データ活用基盤の整備・管理 ・データ分析業務の推進(AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど) ・データ分析人財の教育(社内研修の企画立案や講師など)

●本ポジションの役割 Forward Deployed Engineer(FDE)は、顧客の現場とGRIDの技術をつなぐポジションです。 顧客の業務現場や意思決定の場に入り込み、現場責任者・業務担当者・経営層と対話しながら、業務の構造、制約条件、意思決定の難しさを理解します。そのうえで、数理最適化・AI・データ分析・システム開発の知見を用いて、解決すべき課題を定義し、解決策の仮説をプロトタイプとして形にしていきます。 受注前は、顧客理解、課題仮説の構築、簡易プロトタイプやデモの作成、PoCテーマの設計を担います。受注後は、プロジェクトチームと連携しながら、本開発・プロダクト化・運用定着に向けた橋渡しを担います。 ●仕事内容 技術共創室のForward Deployed Engineerとして、以下の業務を担当いただきます。 ・顧客企業の現場責任者、業務担当者、経営層とのディスカッション ・顧客の業務プロセス、意思決定プロセス、制約条件、現場課題の理解 ・顧客自身がまだ言語化できていない課題や改善余地の発見 ・顧客業務を数理最適化、AI、システム開発の観点から構造化 ・Python等を用いた簡易プロトタイプ、デモ、モックアップの作成 ・PoCテーマの設計、検証観点、成功条件の整理 ・エンジニア、PM、コンサルタント、営業と連携した本開発・プロダクト化への橋渡し ●働き方 ・CTO直下の技術共創室に所属いただきます。 ・リモートワークを基本としつつ、顧客訪問、現場理解のために出張が発生する場合があります。 ・顧客の現場に深く入り込むポジションですが、常駐型の働き方ではありません。 ・顧客理解、課題発見、プロトタイプ開発、PoC設計、本開発への橋渡しを、社内外のメンバーと連携しながら進めます。 ・裁量労働制またはフレックスタイム制を想定しています。

【ミッション】 当社の Pococha 事業におけるデータ分析組織 (ビジネスインテリジェンスチーム) の中核メンバーとして、プロダクト開発やマーケティング、事業戦略等、サービス内の担当領域に深く入り込んで分析業務を担っていただきます。 単なる「分析業務の受注者・作業担当者」ではなく、分析を通じた示唆の提示やユーザー体験の改善、事業目標達成への貢献に深く関わり、事業を動かす当事者の一人としてプロダクトマネジャーや Biz メンバーに伴走する「参謀」としての役割をミッションとしたポジションです。 【具体的な業務内容】 ・プロダクトやマーケティングの各施策に対し、施策のビジネスインパクト試算、効果検証、A/Bテスト設計、 意思決定支援といった一連の分析業務を一気通貫で担っていただきます。 ・ライバー・リスナーの行動データを用いた課題探索、仮説構築、改善提案を行い、プロダクトマネジャーやマーケターと連携し、 データを武器として事業価値の創出を強力に推進していただきます。 ・各領域や施策の KPI を設計し、モニタリング用のダッシュボードの設計・運用を行っていただきます。 ・生成 AI や AI エージェントを活用した分析プロセスの変革を担っていただきます。 ●業務内容 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務