土日祝日休み PythonのITエンジニア求人・転職情報

総合医療アプリ「melmo」のグロースに向けて大きな責任と裁量をもつと共に、数値分析やインタビューなどの手法による市場理解及び課題発見と、企画立案・効果測定までを一貫して担当し、プロダクトの改善をリードいただきます。 ユーザ視点でのプロダクトグロースを行うことが主なミッションとなりますが、これに留まらず、下記のような業務をお任せします。 ・プロダクトの戦略立案と実行 ・KPI設計と、それを達成するための開発計画の策定と推進 ・データ分析による課題発見・仮説設定と検証 ・アプリのUI/UX改善にむけた施策立案と仕様策定 ・リリースまでのタスクの洗い出し・優先順位設定・ゴール設定を行い主体的な進行管理 ・A/Bテストなどの効果検証と改善 など ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

自社サービスである病院向け電子カルテ「MALL(モール)」の開発組織のテックリードとしてご活躍頂きます。 ●具体的には ※適正やご意向を踏まえながら業務アサインを行なっていきます。 ・プロダクトの技術戦略の立案・推進 ・エンジニアチームの技術的な意思決定・アーキテクチャ設計 ・クラウドネイティブアーキテクチャへの移行設計・推進 ・Web技術強化に向けたクロスコンパイル可能な言語の技術選定・評価 ・AIコーディングツールを前提とした開発プロセス・ワークフローの設計と推進 ・LLMのファインチューニングを含むAI機能の設計・開発・プロダクトへの組み込み ・開発プロセスの改善、コードレビュー、技術的な課題解決 ・プロダクトマネージャーやデザイナーとの協業による要件整理 ・チームメンバーの技術的なメンタリングと業務支援 ・新技術の選定・導入の推進 ●サービス説明 ・MALL(モール)は、病院・有床診療所向けの電子カルテで、医師・看護師等の働き方改革を推進します ・メインターゲットとしている中小病院は依然として約4割が電子カルテ未導入であり、国が掲げる2030年普及率概ね100%の目標に向けてDX化を推進します ・高いコストパフォーマンス・拡張性などを強みに、累計200件を超える導入数と利用継続率99%を実現しており、さらなる事業成長を見越しています ・システムのパフォーマンス等を考慮し、現在はオンプレのパッケージシステムで提供をしていますが、クラウド化対応を推進中です。開発言語はC#を中心としつつ、Web技術強化のためクロスコンパイル可能な言語への移行も検討しています ・今後、LLMのファインチューニング等を活用したAI機能のプロダクトへの組み込みも計画しています ●開発環境 ・開発言語:C# / .Net Framework / Windows Forms 　(→ クラウド対応予定・クロスコンパイル可能な言語を検討中) ・DB:SQL Server ・AI:Claude Code 等のAIコーディングツールを全面導入予定 ・開発環境: Visual Studio / GitHub ・コミュニケーション: Slack / Confluence / kintone ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

あなたにお任せしたいお仕事は、システムエンジニア業務のお仕事になります。 ●各業界の各業務システム開発 ※上流(要件定義、基本設計)から詳細設計、製造、テスト(単体、結合、総合)まで想定 ●パッケージ開発 ●運用保守業務 IT系だとCTCやSCSK、Skyや帝人など、WEB系だとアクセンチュアやシャノンなど業界を牽引するトップ企業含め様々な企業と安定的な取引を行っております。 当社社員は、プロダクションカンパニーの一員として各社クライアントのプロジェクトに参画し、1つの会社に長年いては実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることができます!

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 プロダクトの急拡大に伴い、PROEVERのバックエンド基盤を「セキュリティを後付けにしない(Security by Design)」形で設計し直すフェーズに入ります。 専任のセキュリティ担当としてではなく、「セキュリティや高いパフォーマンスを、自身の設計責務としてシステム構造に組み込める」バックエンドエンジニアとして、自ら手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ※ すぐにすべてをお任せすることはありません。まずは現状を把握し、優先順位を決めて取り組んでいきます。 ・本番環境のボトルネック解消: パフォーマンス課題(ネットワーク、データベース、コンテナリソースなど)の調査と改善 ・セキュリティの現状可視化: 認証認可・データ保護まわりの現状整理と、横断観点の言語化 ・技術負債のロードマップ策定: コードベースに潜む技術課題の洗い出しと優先順位付け ・アーキテクチャの最適化: Azure / データベース構成の見直しと、必要に応じた選定変更 ・コア認証基盤の刷新: 堅牢かつ柔軟な認証認可基盤の設計と実装 ・技術組織のリード: 設計レビュー・ドキュメント整備・メンタリングを通じたチーム全体の設計力向上 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

PROEVERとは プロジェクトマネジメント専門会社としてのノウハウ、経験を結集させた「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」をSaaSとして事業展開しています。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も用いてお客さまの意思決定を支援することで、プロジェクト成功およびプロジェクトマネジメント成熟度の向上を支援しております。 主なお客さまは全社横断で多くのプロジェクトを推進しているマネジメント層(PM含む)で、プロジェクトの状況をリアルタイムで正しく把握し意思決定を行うことができます。他社PMツールとは異なり、タスクや課題管理に留まらず、関連する複数のプロジェクトを俯瞰的、横断的に状況把握できることが特徴です。 仕事内容 - 次世代プロダクトの技術戦略の策定と実行 - プロダクト全体アーキテクチャ設計、技術スタック選定 - コードの品質と一貫性を保つためのコードレビューやペアプロの実施 - 技術的課題の発見/解決、パフォーマンス最適化、AI技術の実装推進 - エンジニア組織の立ち上げ・技術文化形成 - チームの技術的な底上げに向けたコーチング、メンタリング - 定常的に新しい技術やツールを評価し、プロダクトに取り入れるべきか判断 ※将来的なCTO/VPoE候補として、徐々に業務に慣れて頂く形を想定しております。 技術環境 - OS: Windows Server, Linux - フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui - バックエンド:TypeScript / Python - データベース:PostgreSQL / GraphQL - インフラ:Azure / Docker - CI/CD:GitHub Actions - バージョン管理:GitHub - プロジェクト管理:PROEVER - デザイン管理:Figma / Storybook - コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 - その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Keeper ※変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

画像生成を用いたクリエイターの支援開発 《関連記事》 ●サイバーエージェント × エンタメについて ・[【エンタメ×テクノロジー】エンタメテックを次の事業の“柱”にエンタメテックにおける強み](https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=28674)

●役割 アドバンスドテクノロジー部門のコアメンバーとして、当社のAI戦略の土台と最前線の両方を担っていただきます。 「どのLLMを使うか」という外部依存の設計ではなく、GPT, Claude, Geminiなどをコストやレイテンシーに応じて動的にルーティングする自社ゲートウェイや、570万超の人事データを絶対に他社と混ざらないよう分離制御するセキュアなRAG基盤をあなた自身の設計でゼロから生み出す、エンジニアとしての最高峰の挑戦ができるポジションです。 ●職務内容 Webアプリケーション基盤の設計から、新製品への組み込み(PoC〜本番化)までを一気通貫でリードしていただきます。 ● 共通AI/Webアプリケーション基盤の開発 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Amazon Bedrock等)のAPI統合、およびモデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズSaaSに必須となるマルチテナント性やデータ分離(他社データを混在させない強固なセキュリティ)を徹底した、セキュアなAIデータパイプラインの構築 ● フルスタック開発・スケーリングの主導 ・プロトタイプの高速な開発(PoC)による仮説検証のリード ・PoCで得たロジックを、数万人以上のユーザーが同時に利用する本番環境へ耐えうるアーキテクチャに昇華させるスケーラブルな実装・パフォーマンスチューニング ・フロントエンドの状態管理(ストリーミング応答のUI/UX等)から、非同期処理・インフラ構築に至る全レイヤーの実装 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) 言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform 開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma 生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

業務概要 業界を問わず、要件定義、設計、実装、テストといった開発各工程の技術分野を担っていただきます。 ご経験次第では、弊社ラインマネジメントも含むプレイングマネージャーとしてご活躍いただきたく考えております。 職種としては下記の様な業務系SE/クラウド/QAコンサルタントといった枠でご案内いたします。 上流工程やプロジェクト推進(PM/PL)を担える方には、ご経験とご希望に応じて要件定義〜推進・品質管理までをリードいただく役割も想定しています。 ※その後、ご経験に合わせて「IT Director/IT Architect/SE/PG」に振り分け、業務をお任せします。 【補足】 IT Directorの定義:システム構築にあたり採用する技術を選定し指針を定め推進することができるスキルを持つ人 IT Architectの定義: システム構築にあたり効率性あるいは発展性を担保するにはどういう設計にしたら良いか考え推進することができるスキルを持つ人 ・システム全体に関する設計やディレクション ・アプリ設計やapi設計 ・プログラム実装(オブジェクト指向世代以降の各種言語) ・クラウドインフラ設計 ・インフラ構築(iac等) ・ミドルウェアパッケージ展開および構築 ・各種テスト推進 ・その他諸々の関連作業、リーダーとしてのとりまとめ、など 職務詳細 下記のような職種/プロジェクト例がございます。 業務系システムエンジニアの場合 ●販売管理システム刷新に伴うシステム領域の要件定義支援 マネジメント業務領域のtobe業務に基づくシステム機能設計、システム要件及び機能設計の支援 併せてそれに付随するインターフェース・データ基盤の設計とマスターへの落とし込みの支援 ●クレジットカード決済システム開発業務支援 社内業務システムの新規/保守開発プロジェクトにおけるエンドユーザ支援 ユーザサイドに立った、要件定義/運用構築等の支援や開発ベンダー管理/社内調整等のコミュニケーション管理を支援 クラウドエンジニアの場合 ●製造業におけるiotプラットフォーム事業推進支援 iotプラットフォームを稼働させるクラウド基盤の構築検討支援 業務要件定義やクラウドの選定から構築までを一貫して支援 ●オンプレ環境からawsへの移行支援 現行のオンプレ環境での機能調査・要件調整とaws移行後の適応試験の支援 aws移行においては、移行計画の策定から基盤構築までを一貫して支援 qaコンサルタントの場合 ●テスト業務全般支援 テスト計画から設計、実施、結果検証レポートの作成、報告 テスト自動実行ツールの実行準備と結果検証、専用設計書の作成、ツールの実行結果検証 上記プロジェクト推進のための管理ポジションとしてpmの枠もございます。

本ポジションは当社INTLOOPの「プライム案件」「Web開発」プロジェクトのリーダーをお任せしたいと考えております。 商談に対する提案検討、積算、プレゼンから、受注後は開発チームのリーダーとして立ち上げ、進行管理、品質管理などプロジェクトを推進していただきます。 ※こちらのポジションは札幌拠点が担っておりますが、リモート求人のため、札幌近郊にお住まいでない方でもご応募が可能です。 業務詳細 受託案件、Web開発の企画/要件定義/開発 【求人ポイント】 ●いずれのプロジェクトも、要件定義よりも更に前のフェーズからの参画が想定されます。 ●INTLOOPはコンサルと開発という両面から広いネットワークを擁しており、最上流～デリバリーまで、幅広いニーズに対応することが可能です。 ●また、その規模も小規模～大規模案件まで、機動力をもってオールラウンドに対応ができる体制を整えています。 ### プロジェクト例 ●自社サービス(Webラーニングシステム)開発 ・開発環境:AWS ・開発言語:Python ・FW:Django ・DB:MariaDB ●営業支援システム開発 ・開発環境:AWS ・開発言語:Java ・FW:Spring boot ・DB:PostgreSQL ●大手商社の新規ECサイト開発 ・開発環境:AWS ・開発言語:PHP ・FW:Laravel ・DB:MySQL ●クロスプラットフォームでの顧客管理アプリ開発 ・開発環境:AWS ・開発言語:JavaScript、Kotlin、Swift ・FW:ReactNative

●業務概要 当社のITアーキテクトは、クラウド/オンプレミスを含むシステム全体のアーキテクチャ設計を担い、企業の業務・IT課題に対して最適なシステム構造の実現をリードします。 特定のベンダーや技術に依存せず、約5万名のプロフェッショナルネットワークを活用しながら、ゼロベースで技術選定・アーキテクチャ設計を行い、ビジネスと技術の両面からプロジェクト成功に貢献します。 ●業務内容 ・システム全体のアーキテクチャ設計(アプリ/API/インフラ) ・技術選定およびアーキテクチャ方針の策定 ・業務要件・非機能要件を踏まえた設計および技術的意思決定 ・技術課題・リスクの特定および解決方針の提示 ・ステークホルダーとの合意形成(顧客・経営層含む) ・開発チームの技術リードおよび品質担保 ●期待役割 本ポジションは、プロジェクトにおける技術責任者として、アーキテクチャ設計および技術意思決定をリードいただきます。単なる設計に留まらず、業務要件と技術要件の両立を図りながら、ビジネス成果に直結するシステム構築を推進する役割を期待しています。 ●プロジェクト例 ・業務系システム刷新における全体アーキテクチャ設計 ・クラウド移行/クラウドネイティブ基盤構築 ・IoTプラットフォーム/データ基盤構想策定 ・テスト戦略・品質改善プロセスの設計 ●メッセージ 既存の技術やアーキテクチャに縛られず、あるべきシステムをゼロベースで設計できる環境です。 技術的な最適解を追求し、設計に責任を持ちたい方を歓迎します。

●主に担当する業務内容 画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発 プロダクト開発・運用 アルゴリズム・モデルの組み込み実装 プロトタイプの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。(建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術‧開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

●業務概要 業界を問わず、さまざまなシステム開発プロジェクトに参画し、 要件定義・設計・実装・テストといった開発工程全般を担当していただきます。 ご経験やスキルに応じて、 エンジニアとしての実務に加え、チームやプロジェクトを牽引するプレイングマネージャーとしての役割をお任せする場合もあります。 業務領域: 業務系システムエンジニア/クラウドエンジニア/QAコンサルタントなど幅広く、 入社後はこれまでの経験・志向性を踏まえて IT Director/IT Architect/SE/プログラマーのいずれかのポジションでご活躍いただきます。 ポジション定義: ”IT Director” システム構築において、採用する技術の選定や技術方針を策定し、全体をリード・推進できるポジションです。 ”IT Architect” システムの効率性や将来の拡張性を考慮し、最適なアーキテクチャ設計を行い、構築を推進するポジションです。 ●主な業務内容 システム全体の設計およびディレクション アプリケーション設計、API設計 プログラム実装(オブジェクト指向言語を中心とした各種言語) クラウドインフラ設計 インフラ構築(IaCなど) ミドルウェアの選定・構築 各種テストの計画・推進 プロジェクトに付随する各種業務、チームリード・とりまとめ など ●職務詳細(プロジェクト例) 業務系システムエンジニア 販売管理システム刷新プロジェクト 新しい業務フロー(ToBe)に基づくシステム要件定義・機能設計の支援 インターフェース設計、データ基盤設計、マスタ設計の支援 クレジットカード決済システム開発支援 社内業務システムの新規・保守開発における要件定義・運用設計支援 関係者との調整やプロジェクト推進のサポート クラウドエンジニア 製造業向けIoTプラットフォーム構築支援 IoT基盤を支えるクラウド環境の設計・構築支援 業務要件定義からクラウド選定、構築までを一貫して担当 オンプレミス環境からAWSへの移行支援 既存環境の調査、要件整理 移行計画の策定からクラウド基盤構築、移行後の検証までを担当 QAコンサルタント テスト業務全般支援 テスト計画・設計・実施・結果分析・レポーティング テスト自動化ツールの導入・実行準備、結果検証 テスト設計書の作成および品質改善提案 ※上記プロジェクトを推進するプロジェクトマネージャー(PM)ポジションもございます。

お任せしたい業務 ●要望ヒアリングからアーキテクト設計、初期構築、開発、運用保守 ●スクラム開発を用いたアジャイル開発推進 ●チームメンバーに対して開発サポートを行い技術でチームの生産性を向上 ●システム面での課題やプロジェクト課題に対し最適な解決方法の提案 ●急拡大をする部門の組織づくり、マネジメントコンサルシフトの社内支援 ●若手エンジニアの育成・教育 直近プロジェクト事例 ●官公庁システムの機能追加開発におけるフロント支援 [内容]要件定義〜運用・保守 [使用言語]React/TypeScript、Next.js、Jest [参画規模]20名程 ●SaaSサービス開発支援 [内容]予約管理や受け入れ手配、チケットの発券などを行う際に利用するための関連サービスにおける開発(担当工程:基本設計〜運用・保守) [使用言語]Java /SpringBoot、Javascript/TypeScript/React/BootStrap/node.js [参画規模]10名程

●お任せしたい業務 ・要望ヒアリングから要件定義、設計 ・スクラム開発を用いたアジャイル開発推進 ・開発サポートを行い技術でチームの生産性を向上 ・課題に対し最適な解決方法の提案 　※ご志向に合わせて設計や開発も担当していただきます。 ・急拡大をする部門の組織組成、マネジメントコンサルシフトの推進 ・若手エンジニアの育成・教育・マネジメント ●プロジェクト事例 ・生命保険会社の個人向け商品の保守 および 新商品のシステム開発 　[参画工程]要件定義～リリース 　[担当]PL、SE 　[開発環境]PL/ I　Java ・不動産業向け売買契約のスケジュール管理システム開発 　[参画工程]要件定義～運用保守 　[担当]チームリーダー、SE 　[開発環境]Java(Spring Boot) React.js TypeScript ・屋内位置情報サービスの機能追加​開発 　[参画工程]要件定義～保守 　[担当]SE 　[開発環境]Node.js, JavaScript, Python​ 　FW: jQuery, React​

弊社はクライアントを巻き込んだチーム開発を得意としており、プロジェクトへの新機能提案や改善提案を行いながらDX推進やSaaSの立ち上げ/グロース開発に取り組んでおります。 エンジニアとしてPJの上流工程からグロースまで、お客様と一丸となってプロジェクトを推進いただける方を募集しております! ●お任せしたい業務 ・システムの要件定義、基本設計、詳細設計、製造、テスト、リリース ・開発チームの生産性向上の推進 ・開発チームのチームワーク向上の推進 ・若手エンジニアのフォローアップ、育成 ・拡大・成長する西日本拠点の組織組成、マネジメントコンサルシフトの推進 ●プロジェクト実績 ・生命保険会社の個人向け商品の保守 および 新商品のシステム開発 　[参画工程]要件定義～リリース 　[担当]PL、SE 　[開発環境]言語:Java ・屋内位置情報サービスの機能追加​開発 　[参画工程]要件定義～保守 　[担当]SE 　[開発環境]言語:Node.js, JavaScript, Python​ 　FW: jQuery, React​ ・自動車保険の決済関連スマホアプリ開発 　[参画工程]詳細設計～テスト 　[担当]SE 　[開発環境]言語:Dart FW:Flutter

大手クライアントのITインフラの運用・管理を担当と、ネットワークの安定稼働を支えていただきます。既存環境における設定変更や障害対応、パフォーマンス監視、ベンダーコントロールなどを通じて、クライアントのITインフラ全体の最適化・安定運用を推進するポジションです。 ●お任せしたい業務 ・基幹LANおよびOA-LAN(有線・無線)の機器設定変更および保守 ・拠点間接続(IP-sec VPN、広域イーサネット等)の回線管理と維持 ・ファイアウォール、ロードバランサー等のセキュリティ機器のポリシー管理 ・監視ツールを用いたトラフィック監視および障害検知時の一次対応・復旧作業 ・回線事業者や機器ベンダーとの技術調整および保守受付窓口 ・ネットワーク機器、回線情報の資産台帳更新 ・運用マニュアル、構成図(論理・物理)の作成および更新 ・西日本拠点インフラ部門立ち上げフェーズの組織づくり、組織推進、マネジメントコンサルシフトの主導 ・若手インフラエンジニアの育成・教育

弊社はクライアントを巻き込んだチーム開発を得意としており、プロジェクトへの新機能提案や改善提案を行いながらDX推進やSaaSの立ち上げ/グロース開発に取り組んでおります。 エンジニアとしてプロジェクトの上流工程からグロースまで、お客様と一丸となってプロジェクトを推進いただける方を募集しております! ●お任せしたい業務 ・システムの要件定義、基本設計、詳細設計、製造、テスト、リリース ・開発チームの生産性を向上の推進 ・開発チームのチームワーク向上の推進 ・若手エンジニアのフォローアップ、育成 ・拡大・成長する西日本拠点の組織組成、マネジメントコンサルシフトの推進 ●プロジェクト実績 ・生命保険会社の個人向け商品の保守 および 新商品のシステム開発 　[参画工程]要件定義～リリース 　[担当]PL、SE 　[開発環境]言語:Java ・屋内位置情報サービスの機能追加​開発 　[参画工程]要件定義～保守 　[担当]SE 　[開発環境]言語:Node.js, JavaScript, Python​ 　FW: jQuery, React​ ・自動車保険の決済関連スマホアプリ開発 　[参画工程]詳細設計～テスト 　[担当]SE 　[開発環境]言語:Dart FW:Flutter

●組織のミッション ・本部・事業部 航空管制・空港市場対応、航空管制・空港システムの販売 ・ITシ二部 航空管制・空港分野における製品企画、設計、製作、システム納入後のフォロー等、システムエンジニアリング ミッション:日本の航空インフラを支える航空管制システム、空港向けシステムを提供 国土交通省航空局向け航空管制システム、および周辺システム(訓練システム、エアライン(航空会社)との連携システム)開発のプロジェクト推進、および設計業務をお任せします。ステークホルダーは、国交省、民営化されている空港会社、エアライン、航空管制に関連する外郭団体、また三菱電機内では営業、研究所、航空管制システムへのインプットデータとなるセンサーやレーダを開発する工場(製作所)等、多岐にわたります。 【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するため出向又は転属を命じることがあります ≪具体的には≫ 主にTAPS(Trajectorized Airport traffic data Processing System)といわれる空港及び空港近傍空域の航空管制を実施するシステムに関わる以下のいずれかの業務をご担当いただきます。 (1)企画、提案 (2)設計、開発 (3)保守 (4)数億から数十億円規模のプロジェクト推進 (5)ハードウェア(汎用品)の組み上げと設置、現地でのシステム調整作業 ●参考情報 ・プロジェクトの期間:短くて1年程度、長いもので3年程度 ・プロジェクト管理の規模:直接的には、最大20名～30名程度のとりまとめ ※各関係会社(間接的な管理)を含めるとこれ以上の規模となります。 ●使用言語、環境、ツール等 Linux上でC++、Java、Pythonでの開発。主体はオンプレであるが一部AWS等のクラウド開発。また、非機能要件(性能、信頼性等、ミッションクリティカルシステムに求められる要件)を実現するための設計(試験設計含む)ができること。

●組織のミッション 当部門では、日本の鉄道・航空管制・通信・セキュリティをはじめとする社会インフラを支えるITシステムの提供を通じて、安心・安全で便利な社会の実現に貢献しています。 製品企画から開発、導入後のフォローまでを一気通貫で担い、長年培ってきた技術力とドメイン知識を活かして、新たなシステム・サービスを創出しています。 ●業務内容 ご経験・志向に応じて、以下いずれかのポジションでご活躍いただきます。 ※選考を通じて最適なポジションをご提案します。 ①システムアーキテクト(鉄道IT) 　・大規模鉄道システムの構想設計・アーキテクチャ設計 　・性能・可用性・セキュリティを考慮した技術選定および非機能要件設計 　・200〜300名規模プロジェクトの技術統括 ②システムエンジニア(航空管制) 　・航空管制システムおよび周辺システムの企画・提案・設計・開発・保守 　・数億〜数十億円規模のプロジェクト推進、最大20〜30名規模のチームをリード 　・オンプレ、一部クラウド環境でのシステム設計 ③プロジェクト推進・とりまとめ(通信×セキュリティ) 　・モバイル通信×セキュリティシステムのプロジェクト統括 　・数億円規模/10〜25名のプロジェクト管理 　・顧客折衝・品質・進捗管理 ④組込みソフトエンジニア(通信×セキュリティ) 　・ネットワークセキュリティ機器の組込みソフト開発 　・通信制御・リアルタイム処理の設計・実装 　・製品レベルの開発(要求分析・仕様整理〜評価・運用・保守まで一貫) ⑤ネットワークセキュリティエンジニア(通信×セキュリティ) 　・ネットワーク/セキュリティ設計～開発・運用・保守 　・モバイル通信システム、及び周辺システム開発の設計・製造・試験 【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するため出向又は転属を命じることがあります ●使用言語、環境、ツール等 ・言語:Java/C++/C/Python など ・OS:Linux ・クラウド:AWS/Azure ・NW/セキュリティ:Cisco/Fortigate/PaloAlto ・その他:DB/ミドルウェア/組込み開発環境 など ※配属領域により異なります

●組織のミッション 日本の鉄道インフラを支えるITシステムの提供を通して、社会に貢献する。鉄道分野・社会インフラ分野におけるITソリューションの製品企画から開発、アフターフォローまでを一気通貫でシステムエンジニアリング。鉄道分野・社会インフラ分野で長年取り組んできた技術力とドメイン知識を活かし、未来社会を見据えた新たなシステム・サービスを創出していきます。 ・組織の構成 ITソリューションシステム部 業務アプリケーション開発一課、業務アプリケーション開発二課、インフラ基盤設計課、品質管理課、管理課 の5課構成(部門全体人数 60名) 鉄道会社向けITシステム開発のシステムアーキテクトまたはシステムアーキテクト補佐 *鉄道会社向けITシステム開発プロジェクトにおけるアーキテクチャの設計・開発をお任せします。 ステークホルダは、鉄道会社及びその情報システム子会社であり、三菱電機内の営業や研究所と連携しお客様のビジネスを支えます。 【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するため出向又は転属を命じることがあります ≪具体的には≫ 鉄道会社向けITシステム開発のシステムアーキテクトまたはシステムアーキテクト補佐として下記業務を担当頂きます。システム全体で、常時200名～300名規模のプロジェクトであり、複数のプロジェクトが並行して動いています。 ・鉄道事業者が求める価値観を理解し、それに基づいたアーキテクチャ提案と設計・開発 ・ミッションクリティカルなシステムのリスク管理、パフォーマンス最適化、品質保証 ・ユーザビリティを考慮したアーキテクチャ設計と改善 ・技術的な問題解決と新技術の導入推進 ●使用言語、環境、ツール等 レガシーからクラウドまで幅広い技術に触れられる環境での開発があります。(COBOL、C/C++、Java言語、Pythonでの開発、またAWS等)

【ポジション概要】 MUFGでは2017年頃から「クラウドファースト」の指針に則り、Amazon Web Service(AWS)を始めとするパブリッククラウドの積極活用に取り組んでいます。 パブリッククラウドの利点を最大限享受する為には、単にベンダー提供のベストプラクティスを適用するのではなく、日々更新される最新情報を主体的に収集し、高度な知識と金融機関のセキュリティ基準を踏まえた最適な設計を行えることが重要であると考えています。 MUFG内でのクラウド利用に関する需要は増す一方で、社内の人材育成スピードが追いつかなくなってきております。 そのような背景を踏まえ、MUFGのクラウド活用をさらに加速する為、社内の中核メンバーとしてクラウド活用推進をわれわれとともにリードして頂ける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) 当グループの銀行及び当グループ向けのクラウド活用推進における以下の業務をご担当頂きます。 ●当グループのビジネス戦略に基づく、AWS活用推進及びアーキテクチャ検討。 ●当グループにおけるクラウド利用ポリシーを踏まえた、各種AWSサービスのセキュリティ設計・機能開発の検討及び実装。 ●当グループF向けAWS環境の構築・運用(アジャイル開発中心)並びに、CI/CDツールを用いた自動化対応及び継続的改善活動の推進。 (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当グループ向けAWS環境の設計・開発・構築・運用を、ご経験・適性に応じてアジャイル開発によるScrumマスターもしくはメンバーとしてご担当頂きます。 【配属想定部署】 クラウドプラットフォーム部(銀行事業部門・グローバルプラットフォーム本部　配下) 【配属想定部署概要】 MUFG・三菱UFJ銀行内共通のITインフラストラクチャのうちパブリッククラウド(AWS)を主管する部署として、パブリッククラウド活用の将来ロードマップの策定から企画・開発・保守・管理、さらにその上で稼働するシステムに対するアーキテクトを担当しています。また、MUFGグローバル横断でのAWS活用を推進し、グローバルで一貫したセキュリティおよび統制を確保したプラットフォームの実現を目指し、次世代クラウド基盤の開発を推進しています。 【配属想定部署の人員構成】 社員のみで約20名、ベンダー各社から常駐いただいている社員等も含めると80名以上の組織です。AWSに閉じず、ネットワークやコンテナ、DBなど各種インフラストラクチャを担う部署とも関係が深く、各分野のエキスパートと協働・切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、当グループの銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わっていただく機会があります。 【想定担当案件(例)】 配属想定部署の特性上、特定の案件のみを担当するのではなく、様々なAWS関連案件の以下の役割をご担当頂きます。 ●AWSコンシェルジュ業務 社内でAWS利用を検討しているチームのメンバーに対し、AWS利用に向けたオンプレからの移行・システム構成検討をサポート。 ●AWS環境構築 MUFG向けシステム開発プロジェクトのAWSレイヤーの環境構築(アカウント発行～IaaS層構築)。 ●AWS新サービス検討 AWSにてリリースされた新サービスや当社で利用していないサービスを、仕様・特徴・セキュリティ等の観点で評価し当社システムへの適用可能性を検討。 ●その他 当社でのAWS標準設計における改善対応、自動化レベルアップ対応、可用性高度化施策の検討等。

●お任せしたい業務 ・要望ヒアリングから要件定義、設計 ・スクラム開発を用いたアジャイル開発推進 ・開発サポートを行い技術でチームの生産性を向上 ・顧客の課題に合わせたシステム提案 ※ご志向に合わせて設計や開発も担当していただきます。 ・急拡大をする部門の組織組成、マネジメントコンサルシフトの推進 ・若手エンジニアの育成・教育・マネジメント ●プロジェクト実績 生命保険会社の個人向け商品の保守 および 新商品のシステム開発 [参画工程]要件定義～リリース [担当]PL、SE [開発環境]言語:Java 屋内位置情報サービスの機能追加​開発 [参画工程]要件定義～保守 [担当]SE [開発環境]言語:Node.js, JavaScript, Python​ FW: jQuery, React​ 自動車保険の決済関連スマホアプリ開発 [参画工程]詳細設計～テスト [担当]SE [開発環境]言語:Dart FW:Flutter

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCやAIOpsを活用した運用効率化・自動化の実務を担っていただきます。 ● AWSを活用したインフラの設計・開発・運用 ・CDK、AnsibleなどのIaCを活用した、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理の自動化と構成スクリプトの開発・運用 ・運用における障害対応、および製品やシステムへのフィードバック・改善 ・サーバー、データベース(Oracle、PostgreSQLなど)のパフォーマンスチューニング ・運用コスト、クラウドコスト低減のための継続的改善・自動化 ● サービスのモニタリング、測定および改善 ・Datadog、AppDynamics、ELK Stack等を活用した障害検知・キャパシティプランニングのためのモニタリングシステムの開発・運用 ・障害検知時の自動復旧システムの開発・改善 ・インフラログやメトリクスの集約と可視化(オブザーバビリティ)の高度化 ● セキュリティ強化のための取り組み ・ベストプラクティスに基づくクラウドセキュリティの強化、運用統制の策定 ・ISO、ISMAPを通じたお客様へのセキュリティ・統制状況の説明 ほとんどの運用作業が自動化されているため、業務の約8割が開発、残り2割が運用作業や問い合わせ対応というイメージです。リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●組織体制 COMPANYのSRE組織には、以下のようなグループがあります。1グループは3～10名で、グループに関わらず全員で運用作業を分担しています。 ・監視など運用基盤を開発、改善するグループ ・運用自動化(AIOps含む)を進めるグループ ・クラウドサービスインフラを設計し、改善するグループ ・セキュリティ、コンプライアンス強化を進めるグループ 採用後には1on1を実施し、お持ちのスキルや今後のキャリアパスを踏まえて配属先を決定します。 ●配属組織 SRE部門 約40名 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

当ポジションのミッションは、客観的視点とクライアント/顧客の視点、その両方に立って、品質を測定し、担保することです。 計画〜実施までの一連のテスト業務や、製品の要件定義からの品質管理業務など、プロジェクトの上流から下流までの品質管理を担っていただきます。 <配属先部門紹介> 現在クオリティマネジメントオフィスには、20名弱が在籍しており(業務委託含む)、以下のMission・Vision・Valuesを指針に、日々業務を行っています。 ●Mission 高品質・適正価格の「映像ソリューション」を提供し、あらゆる産業の現場DXを実現する ●Vision 創る組織である「開発本部」において、全開発における品質課題に目を向け、品質文化に根ざした改善活動を行えるようにする ●Values より良い品質にしていくために「品質とは何か」を定義し、開発本部全体に広げる その拡大のためにも日々開発プロセスの改善を行う 品質改善をし続けるために新しい技術やプロセスを取り入れ、1人1人が成長する <詳細の業務内容> プロダクトごとに若干の差異はありますが、開発序盤からプロジェクトに参画し、テスト業務に留まらず、プロダクトの品質ならびにその価値を向上させ、保証できるような活動全般に取り組んでいます。 Webアプリケーションおよびネイティブアプリのテスト計画、設計、実行 上記に対する自動テストの実装 要件定義～リリースまでを含む製品の品質向上施策の策定、シフトレフトの推進 継続的な品質改善を行うための欠陥データ収集、測定、分析、プロダクトへのフィードバック　 開発プロセス全体に関する改善および品質向上施策の推進 ●使っている技術・ツール テスト管理:TestRail、Backlog テスト自動化:MagicPod、Playwright 開発言語:Python、 Java、Go、C++ インフラ:AWS、Kubernetes データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL、DynamoDB 構成管理ツール:Terraform、Ansible 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD:GitHub Actions その他:GitHub、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash、Postman ●開発組織の目標 ・クラウド録画サービスの品質向上 カメラ出荷数30万台を突破し、更なる利用者数の急増に伴い、より高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ・上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ・オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画することで、顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております 従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>サービス運営・営業・サポート、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

●主に担当する業務内容 画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発 調査テーマの提案 アルゴリズム・モデルの調査・評価 アルゴリズム・モデルの改善・軽量化 PoCの実施 プロダクトの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。 (建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。 ⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術・開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。 仕事の進め方 プロジェクトに携わる前の段階で、CARTAの20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。 ▼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、再利用できるインフラ基盤、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 ・どのような方法で、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 ・変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められる ●実装する 高速なフィードバックサイクルを回し、"作らない"手段も含めて解決策を実現する ●継続して改善する プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む ●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 ●バックエンド Python, Go ●フロントエンド TypeScript, React ●生成AI関連ツール ・基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) ・ツール: LangChain, Langfuse ●インフラ Google Cloud, AWS ●プロビジョニングツール Terraform, CDK ●コード管理 GitHub ●コラボレーション Google Meet, Slack