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従業員数100名〜1000名未満 MySQLのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 237 件

61~90件を表示

バックエンドエンジニア(ロボアドバイザー)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

期待する役割 ロボアドバイザー『ウェルスナビ』に関わる新機能開発・機能改善を推進していただきます。「長期・積立・分散」の資産運用を一人でも多くの方に実施いただけるよう、新規のお客様獲得に向けた機能開発や、既存のお客様の資産運用の成功をサポートするための機能改善などを行っています。 バックエンド開発において、要件定義から設計、開発、運用の一連のフェーズに携わっていただきます。内製化された環境のため、技術選定からリリース後の改善まで一貫して関わり、プロダクトをより良くするための様々な意見だし・実装を期待します。 ※プロダクト概要は末尾の「事業概要」の欄をご参照ください。 配属チーム ご希望や適性に応じて、以下3チームのいずれかをお任せします。 【取引管理チーム】 ・トレーディング、顧客残高管理、入出金に関するシステム開発  └サービスの“心臓部”であるミッションクリティカルなシステムを内製開発しており、24時間365日の安定稼働を支える  └推奨銘柄変更対応(ポートフォリオに組み入れる銘柄の入れ替えプロジェクト)  └証券取引システムのAPIバージョンアッププロジェクト ・参考note:[【バックエンドエンジニアのしごと①】サービスの”心臓部”を支える、取引管理という挑戦](https://note.com/wealthnavi_hr/n/nb70786844942?magazine_key=m6a847018a1e2) 【金融システム開発チーム】 ・ウェルスナビの「口座開設部分」の機能追加や改善、データ連携など ・社内業務システム(※)のバックエンド開発  └お客様へ手厚くスピーディーなサポート体制を構築するためのバックオフィス業務の自動化・効率化を目的とした社内システムの内製開発  └マイナンバー関連の個人情報授受、API開発   NISA申し込みのデジタル化(ペーパーレス化)における審査機能開発   ※社内のオペレーター、カスタマーサポートが使用する社内業務システム ・参考note:[【バックエンドエンジニアのしごと②】サービスの価値を裏側からつくる、金融システムの内製開発](https://note.com/wealthnavi_hr/n/n554fd1d66e1d?magazine_key=m6a847018a1e2) 【サービス機能開発チーム】 ・全自動資産運用サービス「ウェルスナビ」のバックエンド開発  └口座開設後の機能実装や改善  └モバイルアプリにおけるAPI連携の最適化  └開発者体験向上のための開発フロー及びシステムデリバリーの改善 技術スタック ・言語:Java, Kotlin ・フレームワーク:Spring Boot ・インフラ:AWS, Datadog ・DB:MySQL (Aurora) ・IDE: IntelliJ

600~1,150万円

東京都(品川区)

Kotlin

AWS

MySQL

Spring Boot

Java

Datadog

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

Amazon Aurora

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

カジュアル面談可

フレックス勤務

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

BtoC向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

ウェルスナビ株式会社

ウェルスナビ株式会社

AI推進 / リードメンバー

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ●AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ●AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する 期待する役割 グループ責任者やチーム責任者と共に業務効率化と顧客体験向上のプロジェクト企画や推進を担っていただきます。チームを牽引するリーダーとしてご活躍いただくことを期待しています。 ●AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ●部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ●チームで成果を出す: チームメンバーのフォローと育成。 ●投資対効果の高い施策の見極め: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、投資対効果の高い施策を見極めて、施策優先度を適切に判断 ●バランスを考慮した推進: AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、リテラシー向上や活用促進のための社員教育の推進 技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API

800~1,200万円

品川区西五反田8-4-13 五反田JPビルディング9F

GitHub

Notion

AWS

Datadog

Python

BigQuery

機械学習

生成AI・LLM

Amazon Aurora

AWS Lambda

MySQL

DynamoDB

GitHub Actions

Kubernetes

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

英語活用

自社内開発メイン

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

新規事業プロダクトエンジニア(フロントエンド)

フロントエンドエンジニア

正社員

・ビジネス部門との対話を通じた要件定義・仕様策定 ・顧客体験・運用負荷・技術的制約のバランスを踏まえた、スモールスタートな開発ロードマップおよびスコープの策定・関係者間の合意形成 ・フロントエンドの設計、開発、コードレビューなどのエンジニアリング業務 ・技術選定・アーキテクチャ設計を通じたプロダクト実現性の担保 期待する役割 MAP AIなどの新規事業におけるプロダクトエンジニアとして、フロントエンド開発を軸に、技術判断とプロダクト判断を一体的に行う開発をお任せいたします。 新規事業は、正解のない領域でPdM・エンジニア・ビジネスが互いの領域に踏み込み、助け合いながら進めるフェーズにあります。エンジニア側からもプロダクトの文脈を読み解き、要件の優先度判断・仕様の具体化・リリース可否の見極めといった意思決定を主体的に担っていただくことで、事業を共に前に進めていただきたいと考えています。 不確定要素の多い新規事業プロジェクトにおいて、『お客様のためになるか』を軸にチームの方向性を定め、『今確実に届けるべき価値』を見極めてプロジェクトを牽引する活躍を期待しています。 ▼ 参考記事 [【フロントエンドエンジニアのしごと】顧客体験を事業価値へとつなぐ、新規プロダクト開発](https://note.com/wealthnavi_hr/n/n32f9372e2577?magazine_key=m6a847018a1e2) ※プロダクト概要は「事業概要」の欄をご参照ください。 技術スタック ・言語・FW(フロントエンド):TypeScript, JavaScript, Next.js, HTML, CSS ・言語・FW(バックエンド):Java, Spring Boot ・インフラ    :AWS(ECS, EKS, Lambda, API Gateway.etc) ・DB       :Aurora MySQL ・バージョン管理 :GitHub ・プロジェクト管理:Notion, Jira ・ドキュメント管理:Notion, Confluence ・その他     :Figma ・CI環境     :GitHub Actions ・生成AIの活用  :GitHub Copilot, Gemini, Notion AI

700~1,200万円

東京都(品川区)

CSS

HTML

Figma

Java

GitHub Actions

GitHub

Next.js

Spring Boot

Notion

TypeScript

AWS

JIRA

AWS Lambda

Amazon Aurora

JavaScript

MySQL

Confluence

生成AI・LLM

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

リモート可

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

新規開発(0→1)メイン

BtoC向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

オープンポジション/バックエンドエンジニア

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

募集について ロボアドバイザー『ウェルスナビ』のグロースに加え、個人向けの金融プラットフォームを実現するため、複数の新規事業が立ち上がる重要な転換期となっております。「ものづくりする金融機関」としてあらゆるシステムを内製化しており、事業の伸びに合わせてバックエンド組織を拡充していくことは経営課題となっております。 複数のバックエンド開発チームが採用をしているため、ご経験やご希望に合わせてポジションのご提案が可能です。 ウェルスナビの事業や組織に興味を持っていただいており、下記に当てはまる方は本ポジションからご応募いただけると幸いです。 ・幅広いチームから可能性を探りたい ・経験にマッチしたポジションを教えてほしい ・希望が明確だが、どのポジションにおいてそれが満たせるか分からない バックエンド募集ポジション例 ・ロボアド開発領域  └バックエンドエンジニア(ロボアドバイザー) ・新規事業領域  └新規事業プロダクトエンジニア(バックエンド) ・共通領域  └バックエンドエンジニア(共通ソフトウェア)  └基幹システム開発エンジニア  └基幹システム企画 / リードメンバー 開発環境・使用ツール例 言語:Java, Kotlin フレームワーク:Spring Boot インフラ:AWS, Datadog DB:MySQL (Aurora) IDE: IntelliJ AI活用:Claude Code、Github copilot、Microsoft Copilot、Gemini、社内AIチャットボットを中心に活用。各チームで新たなツールも随時検討。 バックエンドメンバーの特徴 ・出身業界:SIer、事業会社(EC系・人材系・SaaS系など金融以外も多数在籍) ・年齢層:20代〜40代(全社平均38歳) ・雰囲気:  └物腰柔らかく、落ち着いた人柄  └主体性がありながらも、柔軟性や協調性を持つ  └「手触り感」を重視する ・ウェルスナビに興味を持ったきっかけ  └30代になり、家族が増えたことをきっかけに、資産形成を意識する機会が増えた  └業務をしつつ金融リテラシーをあげられる環境に魅力を感じた  └金融サービスは社会基盤であるため、やりがいを感じられそう  └家族や友人に薦めたいと思えるサービスに携わりたいと考えており、使いやすさが実感できるところに魅力を感じた

600~1,150万円

東京都(品川区)

Spring Boot

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Datadog

Kotlin

Java

MySQL

Amazon Aurora

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

リモート可

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

BtoC向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

SET(テスト自動化エンジニア)

SET(テスト自動化・アーキテクト)

正社員

このポジションでは、CI/CD、自動テストの導入提案、実装など単体〜結合テストに対するQA活動・QA業務の高度化、テスト自動化体制の構築に主体的に取り組んでいただきたいと考えております。具体的には以下の役割を期待しています。 ●開発チームと連携し、ソースコードやバッチ処理の理解に基づいた、数値の整合性の検証や異常検知の仕組み作り ● 既存のテスト効率化ツール(JavaScript、Kotlin、Go)の改善による社内テスト実施効率の向上 ●テスト自動化プラットフォーム(Playwright)の適用範囲拡大と運用による自動化メリットの追求 ●テスト実行環境の改善とQA活動の推進 ●テストフレームワーク・ツールの導入 ●CI/CDパイプラインの整備 ●非機能テスト自動化の推進 技術スタック インフラ:AWS(ECS, AppRunner,S3 etc) DB:Amazon Aurora (MySQL) 言語:Go, JavaScript, TypeScript モニタリング:DataDog 自動テスト:Playwright,Xcode,UI Automater QAチームについて 現在は9名体制で、開発からQAにジョブチェンジしたメンバーや、第三者検証会社からジョインしていただいたメンバーが在籍しています。 人的リソースの兼ね合いで過去にテスト実施にしか工数を割けず改善ができなかった経験があることから、現在はなるべく自動化/効率化して運用コストを減らすマインドをチーム全体で持っています。 また、現在のメンバーはテスト自動化の経験が少ないため、SETとして開発との折衝含めてどこを自動化すれば効率的に品質を担保できるかを見極め、提案・改善を推進する役割を担っていただけると非常に嬉しいです! ※チーム構成※ マネージャー:2名 メンバー:7名

600~1,150万円

東京都(品川区)

Spring Boot

AWS

Datadog

Kotlin

TypeScript

Java

JavaScript

Swift

MySQL

Amazon Aurora

Go

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

従業員数100名〜1000名未満

Terraform

Redis

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Go

Python

MySQL

DynamoDB

Amazon Aurora

Shell

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

従業員数100名〜1000名未満

データエンジニア

データエンジニア

正社員

【本ポジションのミッション】 ~10X(10倍の成長)に耐えうる、攻めのデータプラットフォームへの進化~ 現在、当社のデータ基盤は、主軸サービスであるロボアドバイザーがユーザー数45万人・預かり資産1兆9,000億円(2026年2月時点)を突破したことに加え、個人向け金融プラットフォームを目指し、新規事業の多角化により、扱うデータ量と複雑性が飛躍的に増しています。 単なるデータの蓄積や可視化に留まらず、10倍のデータ量や多様なステークホルダーの要望を先回りして解決する、スケーラブルなデータプラットフォームへと再構築することがミッションです。自ら課題を抽出し、技術で事業成長を加速させる攻めのデータエンジニアリングを作る仲間を募集しています。 【業務内容(期待する役割)】 ●データ基盤・パイプラインの設計と構築 ・AWSとGCPを跨ぐクロスクラウド環境において、セキュリティを考慮した権限設計および安全なデータ連携・受け渡しの仕組みの設計・構築 ・Airflow等のワークフロー管理ツールを用いた、Pythonによるメンテナンス性・可読性の高いデータパイプライン(DAG)の開発 ●事業要件に基づくデータモデリング・システム設計 ・事業チームと密にコミュニケーションを取り、分析要件をシステム仕様へ落とすコミュニケーション ・データ利用者にとって理解しやすく、かつや運用負荷を考慮した、持続可能なデータモデリングの設計・実装 ●データマネジメントの確立とセキュリティ・信頼性の担保 ・Knowledge Catalog等のデータカタログを活用したメタデータ管理と、データ品質チェックパイプラインの組み込み・自動化 ・金融機関に求められるセキュリティ(機密データの精査、アクセス権限設計等)の考慮、障害監視、およびパイプラインの依存関係の整理・最適化による高可用なシステム設計 ●パフォーマンス最適化とアーキテクチャ改善 ・今後の急激なデータ量増大を見据えた、各種マネージドツールのスケールアップ・バージョンアップ、およびパイプライン全体のボトルネック解消 ・ビジネスの拡大に合わせた、最適なツールやアーキテクトの選定・検証および移行計画の策定と実行 【データ基盤を強くするために今後取り組みたいこと】 ●データカタログの導入 ・複数プロダクト投入前にカタログの運用フローを固める ・AI Readyなデータ基盤の実現 ●複数プロダクトデータの投入 ・事業ごとのデータソースの違い ・個人情報のリスク ・分析したいKPIの定義 ・関連ツール(CRM・MA)のマルチプロダクト化 ●アーキテクトの強化 ・マネージドツールのバージョンアップ戦略 ・デジタルバンク開業による、データ増大への対応 ・データの連携処理の見直し ・全量洗い替え処理の改善 ・データ処理時間の削減・コスト対策 【技術スタック】 ・DWH:BigQuery ・インフラ:AWS, GCP ・IaC: Terraform ・ワークフローエンジン:Apache Airflow ・ETL: Amazon Appflow ・使用言語:SQL, Python など 【働き方】 弊社はフレックス制(コアタイム:10:00〜16:00)のハイブリット型の勤務形態で、週2日リモート可能です。 労働時間の清算期間は月単位(=営業日数×8時間を月単位で担保いただく)となるため、コアタイムを中心とし、柔軟に就業できます。 またチーム内には小さいお子様がいる社員もいるため、何かあった際に相談しやすい環境です。

600~1,150万円

東京都(品川区)

Cocos2d-x

Kaggle

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Ruby

Python

MySQL

Elasticsearch

BigQuery

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

リモート可

従業員数100名〜1000名未満

SRE

SREエンジニア

正社員

・アプリケーションやデータベースのパフォーマンス分析、最適化の推進 ・インフラの設計・開発・運用 ・開発・運用業務のプロセス改善や自動化 ・インシデント管理とオンコール対応 ・クラウドコストの可視化や最適化 ・監査対応や脆弱性対応、セキュリティのエンハンス ・共通基盤/内部開発者ポータルの設計・開発・運用 ・共通サブシステムの設計・実装・運用(例: Goによるメール送信基盤実装) ・運用業務をAIで効率化し、ナレッジをAI基盤やプロダクトに還元する 直近の取り組みは [ウェルスナビのSREチームの歩みとこれから](https://zenn.dev/wn_engineering/articles/79f8cc1d047861) をご確認ください。 ●期待する役割 上記の業務について、能力やキャリア志向を考慮した上で担当いただきます。 非常に早いスピードで事業が成長しているため、そのボトルネックになっている箇所を見つけ、技術やコミュニケーションを駆使して解決する事を期待します。 リーダーシップを発揮し、チームメンバーと共に粘り強く目標を達成することを期待します。 SRE文化の醸成など、開発組織全体に好影響を与えるような取り組みにも期待します。 ●技術スタック ・インフラ:ECS(新規プロダクトはEKS) ・開発言語: Go, Terraform ・データベース:Aurora MySQL(新規プロダクトはPostgreSQL) ・認証基盤: Auth0 ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・モニタリング: Datadog ・データ基盤: BigQuery ・ドキュメント/コミュニケーション: Notion, Slack, Zoom ・AI: GitHub Copilot, Notion AI, Bedrock, Open AI Service ・セキュリティ: Orca Security, Keeper

650~1,350万円

東京都(品川区)

Notion

Go

TypeScript

GitHub Actions

PostgreSQL

MySQL

Terraform

Java

Slack

Datadog

Kubernetes

Kotlin

BigQuery

生成AI・LLM

Amazon Aurora

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

リモート可

従業員数100名〜1000名未満

QAエンジニア

QAエンジニア

正社員

期待する役割 QAエンジニアとして、プロダクトの品質を保証するQA業務全般に携わっていただきます。 入社後、WealthNaviのシステムについて理解を深めていただきながら、QA業務の実施を行い、その後QA業務の高度化・改善に携わっていただきます。 将来的には、テスト自動化や開発工程全体の品質向上などにも携わっていただけます。 チーム拡大のタイミングのため、体制・プロセスの改善やテスト自動化に積極的にチャレンジしたいという意欲のある方を歓迎しております。 業務内容 QAエンジニアとして、プロダクトの品質を保証するQA業務全般に携わるポジションです。ロボアドバイザーサービスに加え、新規で立ち上がるサービスのQAをお任せします。 複数サービスが立ち上がる際にはサービスを横断した幅広い仕様の把握や、体系的なQA工程の構築、QA活動の提案と合意、推進が必要になるため、QAプロセスの構築や標準化・ツールの開発・属人的な業務の解消・自動化等の改善にも関わっていただきます。 ●定常QA業務の実施 └ロボアドバイザー『ウェルスナビ』のテスト戦略・計画立案・テスト設計・テスト実施、不具合管理 └新規サービスのテスト戦略・計画立案・テスト設計・テスト実施、不具合管理 ●品質管理業務の強化 └テスト実施体制及びQAプロセスの提案・改善・運用 └第三者検証会社を利用したテスト対象範囲の拡大と管理 └不具合の管理や分析、改善の推進 ●自動テストの維持・拡大 └自動テストのメンテナンス └新規に開発されたアプリケーションのテスト 技術スタック DB:Amazon Aurora (MySQL) 言語:JavaScript,TypeScript モニタリング:DataDog 自動テスト:Playwright QAチームについて 現在、QA業務を担当する「QAチーム」には5名のQAエンジニアが在籍しており、フロント/バックエンド開発を担当する各チームのアウトプットに対するQAを中心に担当しています。 今後は事業のグロースに対応する体制を築くべく、全社的なテスト工程の拡充とリリース段階の品質保証業務全般のマネジメントに取り組みます。特にソフトウェアテスト自動化プラットフォームの導入をはじめとするテスト自動化を推進し、マンパワーに頼らない効率的なQA範囲の拡大が目下のテーマです。 チーム内には、開発からQAにジョブチェンジしたメンバーや、第三者検証会社から入社したメンバーがいます。一年半前まではQAチームは2名しか在籍しておらず、テスト実施にしか工数を割けず改善ができなかったことから、なるべく自動化/効率化して運用コストを減らすマインドをチーム全体で持っています。 ※チーム構成※ マネージャー:2名 メンバー:7名

600~1,000万円

東京都(品川区)

Datadog

TypeScript

Windows

macOS

JavaScript

MySQL

Amazon Aurora

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

新規事業プロダクトエンジニア(バックエンド)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

期待する役割 MAP AIなどの新規事業におけるプロダクトエンジニアとして、バックエンド開発を軸に、技術判断とプロダクト判断を一体的に行う開発をお任せいたします。 新規事業は、正解のない領域でPdM・エンジニア・ビジネスが互いの領域に踏み込み、助け合いながら進めるフェーズにあります。エンジニア側からもプロダクトの文脈を読み解き、要件の優先度判断・仕様の具体化・リリース可否の見極めといった意思決定を主体的に担っていただくことで、事業を共に前に進めていただきたいと考えています。 不確定要素の多い新規事業プロジェクトにおいて、『お客様のためになるか』を軸にチームの方向性を定め、『今確実に届けるべき価値』を見極めてプロジェクトを牽引する活躍を期待しています。 ※プロダクト概要は「事業概要」の欄をご参照ください。 業務内容 ・ビジネス部門との対話を通じた要件定義・仕様策定 ・顧客体験・運用負荷・技術的制約のバランスを踏まえた、スモールスタートな開発ロードマップおよびスコープの策定・関係者間の合意形成 ・バックエンドの設計、開発、コードレビューなどのエンジニアリング業務 ・技術選定・アーキテクチャ設計を通じたプロダクト実現性の担保 技術スタック 言語・FW(バックエンド):Java, Spring Boot 言語・FW(フロントエンド):TypeScript, JavaScript, Next.js, HTML, CSS インフラ    :AWS(ECS, EKS, Lambda, API Gateway.etc) DB       :Aurora MySQL バージョン管理 :GitHub プロジェクト管理:Notion, Jira ドキュメント管理:Notion, Confluence その他     :Figma CI環境     :GitHub Actions 生成AIの活用  :GitHub Copilot, Gemini, Notion AI

700~1,200万円

東京都(品川区)

Figma

Confluence

Java

GitHub Actions

GitHub

生成AI・LLM

Next.js

Spring Boot

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

JavaScript

HTML

CSS

AWS Lambda

Amazon Aurora

MySQL

JIRA

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

新規開発(0→1)メイン

BtoC向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /

エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
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AI推進エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●業務内容 AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ▽AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ▽AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する ●期待する役割 グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 ▽AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ▽部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ▽AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。 ▽データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。 ▽技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。 ●技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API ●オンボーディングおよび育成計画 下記を想定しながら適宜チームでフォローします。 ▽1年目: ・ゴール:AIプロジェクトでのスキル向上 ・内容:プロジェクト参加(サポートを得ながら推進) ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価 ▽2年目以降: ・ゴール:プロジェクトリーダーへの成長 ・内容:リード役経験、戦略会議参加 ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価

600~900万円

東京都(品川区)

GitHub

Notion

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

AWS Lambda

Datadog

GitHub Actions

Amazon Linux

Python

MySQL

DynamoDB

BigQuery

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

英語活用

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社内開発メイン

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

AWS

TypeScript

MySQL

Spring Boot

Linux

Microsoft Azure

Java

JavaScript

Oracle

PostgreSQL

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

退職金制度あり

年間休日120日以上

従業員数100名〜1000名未満

Web(PHP)エンジニアリーダー(プロダクト:CareDaisy)

エンジニアリングマネージャー(EM)

正社員

介護事業所の経営を支える「請求・実績・国保連伝送」の基幹システム「CareDaisy」の中核を担うリーダーとして、介護事業部と連携した要件整理・優先度付け、開発チーム(約5名)のタスク設計・進捗管理・品質担保を担当。請求・加算・伝送に関わる複雑な仕様を整理し、実装に落とし込みます。 ●ミッション CareDaisyの機能改善を通じて介護事業の生産性向上に貢献。制度変更・新サービスへの追従、コメットケア/見守りセンサーとの連携強化を推進します。 ●入社後すぐにアサインするプロダクト CareDaisy 介護事業所の経営を支える「請求・実績・国保連伝送」の基幹システムです。ケアプラン/サービス実績/加算管理/国保連請求・伝送を一つのプロダクトで支え、介護記録(コメットケア)との連動によって『請求を人の手から解放する』プラットフォームへ進化しています。 ●部署 システム開発部 ●チーム構成 社員1名+SES4名(ベテランSE2名・若手エンジニア2名)。SEが要件をまとめ、若手が設計・実装、SEがシステム試験を作成する流れです。 ●(参考)技術スタック ・言語:PHP ・クラウド:AWS(EC2/RDS/S3/Lambda) ・フロント:JavaScript ・RDB:MySQL ・フレームワーク:Laravel/jQuery ・バージョン管理:Bitbucket ・AIツール:Cursor

648~900万円

東京都(豊島区)

AWS

Linux

HTML

PHP

CSS

JavaScript

MySQL

Laravel

生成AI・LLM

AWS Lambda

Amazon RDS

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

年間休日120日以上

土日祝日休み

BtoB向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

【東京】インフラエンジニア(AWS)

運用・監視・保守(インフラ)

正社員

【 担当案件 】 ・新規案件におけるインフラ環境の非機能要件定義、設計、構築 ・既存案件のインフラ環境の運用保守 【 具体的な仕事内容 】 ・Terraformを中心としたInfrastructure as Codeでインフラ構築を自動化し、DevOps環境を整えていきます。 ・AWSを中心的なパブリッククラウドとして利用しつつ、AzureやGCPなど、必要に応じてマルチクラウドを活用し、AWSにロックインされない状況にしていきます。 ・AWS Lambdaを代表とするサーバレスアーキテクチャを用いて、エラスティックでコスト効率の高いインフラ構築をしていきます。 【 既存メンバーの雰囲気 】 ・個性豊かで自己成長への強い想いを持った社員が在籍 ・平均年齢が30代で意欲のある若手社員が多い ・営業人員がおらず、体育会系のノリが全くないカルチャー ●過去の開発案件事例 ・オンライン不動産販売「sumune for LIVIO」:日鉄興和不動産が運営。マンション販売のオンライン完結DXサービスの開発をコンサルティングフェーズから支援。 ・施設利用者向け情報配信アプリ「My Sunshine City」:株式会社サンシャインシティが運営する複合施設の利用者向け。戦略コンサルティング、要件定義、システム開発、保守・運用を一貫して提供。 ・介護・看護職人材のスポット・単発バイトアプリ「キャリオス1DAY」:株式会社ベネッセMCMが提供。介護・看護業界特化型マッチングサービスのシステム構築、アプリ開発、デザイン制作、保守運用を一貫して提供。 ・学級経営支援システム「結-EN(ゆいえん)」:塩野義製薬グループが新規デジタルヘルスケア事業として開始。UX/UI設計・デザインおよび開発を提供。 ・オンラインカラオケアプリ「UTAO」:株式会社TOAIが提供。2万曲以上を無料で歌えるコンシューマ向けアプリ開発。 ・マンション管理システム「KURASEL」:イノベリオス株式会社(三菱地所コミュニティ)。管理組合業務の効率化DXサービス開発。年間約100万円のコストダウンを実現した事例あり。 ・店舗運営向けAIレコメンド機能:株式会社トリドールホールディングスと共同開発。従業員の感情データと顧客体験データを統合分析し、アクションをAIが自動生成・提案するシステムを開発。 ・教育用インサイトエンジン「Ai+Me」:自社開発プロダクトを複数の中学校、高等学校に導入済。学校現場から生まれた教育特化型AIで、先生・生徒の声を反映した授業で使えるAIソリューション。 ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様な案件をいただいております!

400~1,000万円

東京都

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

AWS Lambda

Terraform

Linux

PHP

Python

MySQL

TypeScript

生成AI・LLM

Laravel

FastAPI

Node.js

PostgreSQL

年俸制(12分割)

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

【システムインテグレーション事業】ITエンジニア(インフラエンジニア)

運用・監視・保守(インフラ)

正社員

【会社都合のアサイン『一切』なし!断言します!】 あなたの経験やスキル、希望を考慮し、あなたにあったプロジェクトでご活躍いただきます。 ・自社サービスのオンプレ環境からクラウドへ移行 ・通信会社様向けのサーバ/NW設計構築 ・金融会社様向けのDBの設計構築~運用 ・外資系会社様の情シスやテクニカルサポート 【運用だけじゃない!設計・構築フェーズへの挑戦】 ・要件定義・設計・構築フェーズの案件も多数あり ・「運用ばかりでスキル・キャリアに悩んでいる…」そんな心配は不要! 具体的な案件例 ■大手通信会社の電子マネーサービスのインフラ設計 ⇒AWS、Azure、Docker、kubernetes ■自社サービスのオンプレ環境からクラウドへ移行 ⇒AWS、Azure、VMware、Terraform ■通信会社様向けのサーバ/NW設計構築 ⇒Cisco、Juniper、RedHat、CentOS、VMware ■金融会社様向けのDBの設計構築~運用 ⇒Oracle DB、PostgreSQL、Linux、Shell Scripting、Ansible ※上記はあくまで一例です。 1日1000件以上の新規案件情報で『やりたい技術』『希望の体制』が自由に選べる環境です! 多種多様なプロジェクトがありますのでぜひあなたの希望をお聞かせください

500~850万円

東京都(新宿区西新宿1-26-2 新宿野村)

Terraform

AWS

Ansible

MySQL

Linux

Kubernetes

Microsoft Azure

PostgreSQL

Docker

Shell

CentOS

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

従業員数100名〜1000名未満

MySQL

BigQuery

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

土日祝日休み

服装・髪型自由

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

人気の職種・スキルから求人探してみる

【ラボ】リードクラスエンジニア

テックリード

正社員

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)の「0次DX」を推進するリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。 単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。 【業務詳細】 技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針(ビジョン)を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。 モダン開発の推進: 生成AI(LLM等)の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。 チームマネジメント(技術面): コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。 顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。 若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。 【技術スタック・使用ツール】 言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など クラウド: AWS, Azure, GCP インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

500~1,400万円

東京都(渋谷区)

CSS

BigQuery

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Go

GitHub

GitHub Actions

Kubernetes

Microsoft Azure

Java

JavaScript

Oracle

Confluence

Figma

DynamoDB

PostgreSQL

HTML

Docker

GitLab

Kotlin

Amazon Aurora

Angular

Laravel

Terraform

SQL Server

Vue.js

Node.js

JIRA

Slack

Swift

AWS

TypeScript

Ansible

MySQL

Spring Boot

PHP

Jenkins

Backlog

Ruby

生成AI・LLM

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

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

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

【ラボ】PM

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

800~1,400万円

東京都(渋谷区)

JavaScript

Java

Microsoft Azure

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

生成AI・LLM

PHP

Spring Boot

MySQL

AWS

Slack

JIRA

Laravel

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

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

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100名〜1000名未満

上場企業

CTO

CTO

正社員

複数のデジタルツールで建設業界を支援してきた弊社が2019年から取り組んできた「建設 DX Platform」構想。 具体的にいうと、BtoBオンラインマッチングプラットフォームとCMSツールに、新たなSaaSツールを組み合わせることで「建設業がデジタルトランスフォーメーションに舵を切りやすくするための環境」を構築していこう!という取り組みです。 今回、入社していただく方に期待しているのは、以下の3点です。 ①経営層との調整、および経営戦略に紐づいた技術的な方向性の設計と推進 ②社内のエンジニアチームの技術的なマネジメントや制度設計 ③自社サービスのアーキテクチャの設計や構築、またはその運用 弊社のミッションは「スモールビジネスを前進させるブレークスルーカンパニー」。 ビジョンは「建設をテクノロジーでアップデートする」。 日本巨大産業のひとつである建設業界の変革は、他社で経験を積まれた方にとって、とても刺激的かつチャレンジングな仕事になるでしょう。 また社内のエンジニアの技術的なサポートも業務として発生します。 積極的にアウトプットをしながらチーム全体のスキルアップ変化を進められる方を募集します。 開発環境 フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド:Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース:MySQL, Redis iOS / Android:Dart, Flutter インフラ:Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール:GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント:Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視:Sentry, Redash デザインツール:Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です! https://branu.jp/news/page/230518/

1,000~2,000万円

東京都(港区)

Ruby

CircleCI

TypeScript

Redis

Docker

Rails

SASS・SCSS

Vue.js

Flutter

Android

MySQL

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Notion

Slack

Firebase Firestore

Nuxt.js

AWS

Figma

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

データエンジニア

データエンジニア

正社員

●事業概要 昨今のビジネス環境では、SaaSをはじめとする最新テクノロジーの活用が組織の生産性向上に不可欠となっています。しかし一方で、SaaSの急速な普及に伴い、不正アクセスや情報漏洩等のセキュリティリスクや運用管理の煩雑さなど、様々な課題も浮き彫りになっています。 HENNGEでは、このような課題を包括的に解決し、企業の安全かつ便利なクラウドサービスの活用をサポートする、クラウドセキュリティサービスの「HENNGE One」を提供しています。 HENNGE Oneはサブスクリプション型のクラウドサービスとしてお客様にご提供していますが、解約率は一般的なSaaSビジネスの解約率を大幅に下回る0.3%前後で推移しており*、お客様から必要とされるサービスとして、上場企業を含む多くの企業にご利用いただいています。今後も継続的な顧客拡大やサービスの拡充を進め、企業のクラウドサービス活用を促進するため、積極的な人員増員を行っています。 *2025年9⽉期決算説明資料より 参考:[会社紹介資料](https://speakerdeck.com/hennge/company-introduction) ●具体的な業務内容 膨大なユーザーログやサービス利用状況のデータを扱う、データ管理基盤の設計・改良・運用が主な業務です。 AWS 上のデータパイプラインやデータベースの最適化、ETL プロセスの設計・開発を通じて、ビジネスの意思決定を支える情報インフラを構築します。 データクレンジングやフォーマット変換など、地道な作業も含まれますが、これらはデータ活用の精度を左右する重要なプロセスです。 ●具体的なプロジェクト例 HENNGE One の新サービスや新機能の効果測定を行うため、新しい機能のリリースに合わせて取得されるデータ集計のプロセス策定を行う ビジネス部門のマネージャーと連携しながら、既存顧客のサービス利用状況分析のために必要なデータの定義を行うことで、販売戦略の意思決定を支援する ●依頼元とチーム体制 依頼元はプロダクトマネージャー、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった HENNGE Oneビジネスを推進する各部門のメンバーです。 HENNGE One ビジネスの状況を深く理解し、彼らがデータをスムーズに利用できるよう、技術的な側面から支援します。 チームの垣根を越え様々な部門と密に連携を取りながら、ビジネスの成長という共通の目標に向かってプロジェクトを推進していきます。 ●業務の裁量範囲 データエンジニアとして、HENNGE One のデータ管理基盤の全体に責任を持って取り組んでいただきます。 ETL プロセスの設計・開発はもちろん、データパイプラインのアーキテクチャ改良、AWS リソースの最適な運用方法の提案と実行まで、大きな裁量があります。 あなたのアイデアとスキルで、データ活用の新たな可能性を切り開き、ビジネスの成長を加速させることができます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の裁量により、変更となる可能性があります。

550~930万円

東京都

AWS

MySQL

Python

Linux

AWS Lambda

Amazon Redshift

PostgreSQL

Docker

Amazon RDS

英語活用

フレックス勤務

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

データベースエンジニア

データベースエンジニア

正社員

●業務内容 HENNGE One の各種データ (ユーザーの利用ログ・サービス ステータス等) の管理・運用を通じて、サービスの発展や会社の成長に貢献いただきます。 AWS の各種データベース サービスを活用した最適なデータベース アーキテクチャの設計・構築から運用、パフォーマンス改善まで一貫してお任せします。 単にデータベースを管理するだけでなく、定期的な改善活動を通じて常に最適な状態を追求し、データベース運用のデザインやデータ取り扱いルールの策定など、あなたのスキルと経験を活かして活躍できる環境があります。 ●具体的な業務内容 HENNGE One のビジネスを支える、AWS上のデータベース基盤の設計・構築・運用を担っていただきます。 膨大なユーザーログを扱うシステムのパフォーマンス最適化や、セキュリティを考慮したデータベース設計など、技術的な挑戦に満ちたプロジェクトが待っています。 データクレンジングやバックアップといった地道な作業も、サービスの信頼性を支える重要な業務です。 ●具体的なプロジェクト例 最新技術を常に吸収しながらデータベース基盤のパフォーマンスを最適化し、データのリアルタイム性を向上させることで、ビジネスの成長に不可欠な迅速かつ正確なデータ分析環境を構築する ビジネス部門のマネージャーへのヒアリングを通して必要な情報を把握し、データの要件定義やデータベース設計などの技術支援をもってデータ活用の可能性を最大化する ●依頼元とチーム体制 依頼元はプロダクトマネージャー、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスといった HENNGE Oneビジネスを推進する各部門のメンバーです。 HENNGE One ビジネスの状況を深く理解し、彼らがデータをスムーズに利用できるよう、技術的な側面から支援します。 チームの垣根を越え様々な部門と密に連携を取りながら、ビジネスの成長という共通の目標に向かってプロジェクトを推進していきます。 ●業務の裁量範囲 データベースエンジニアとして、堅牢性・可用性・完全性をデータのデータベース基盤全体に責任を持って取り組んでいただきます。 データベースのアーキテクチャ設計から運用のデザイン、データ取り扱いルールの策定まで、幅広い業務をあなたの裁量で立案・実行できる環境です。 あなたのアイデアとスキルで、データ活用の可能性を最大限に引き出し、ビジネスの成長を加速させるコアメンバーとなることができます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の裁量により、変更となる可能性があります。

550~930万円

東京本社

AWS

MySQL

Linux

AWS Lambda

Oracle

Amazon Redshift

PostgreSQL

Amazon RDS

英語活用

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

フルスタックエンジニア/ミドル/マッチングサービス・ハコベル運送手配

フロントエンドエンジニア

正社員

「ハコベル運送手配」の軽貨物・一般貨物領域における、要件定義からバックエンド・フロントエンドの実装まで、チームメンバーと協業しながら一気通貫で担当していただきます。 ハコベルではエンジニアも、PdMやCSと共にユーザーヒアリングやオンボードに参加し、ドメイン理解を深めることを重視しています。「言われたものを作る」ではなく、課題の構造を理解した上で何を作るか・どう作るかを一緒に考えられる方を求めています。 <具体的には…> ・BizやPdMと連携した、プロダクトビジョン・目標達成に向けた開発と運用 ・ユーザーが受け取る価値を起点とした、機能設計と実装方針の検討・実践 ・TLと連携した技術選定(言語・フレームワーク・ライブラリ) ・プロダクトの安定運用と改善サイクルの推進 ●開発環境 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc),  GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●作業環境 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●配属組織 配属されるシステム開発部 運送手配システムGは、10名のメンバーが在籍しています。 <在籍メンバー例> ・[EM赤川](https://note.com/hacobell/n/n307bfd7ca39f) ・[TL池松](https://note.com/hacobell/n/n5e644b2abd8b) エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務

-

東京都(中央区)

GitLab

JavaScript

GitHub

BigQuery

Jenkins

PHP

MySQL

CakePHP

TypeScript

AWS

CircleCI

Node.js

Vue.js

Firebase

Laravel

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

BX-BX / ERP開発エンジニア/ 東京 / FPTコンサルティングジャパン

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

ERP導入における拡張開発・自動化・外部連携を担うエンジニアポジションです。コンサルタントと協働し、Fit to Standardを守りながら、必要最小限の拡張を高品質に実装します。 特定製品経験は必須ではありませんが、オラクルERP:NetSuite等を活用する想定です。(Web/業務システム開発経験を重視) 【担当業務】 1)拡張開発/業務自動化 ・ワークフロー、画面、帳票、バッチ等の拡張設計〜実装〜テスト ・JavaScript/TypeScript等を用いたカスタマイズ(例:SuiteScript相当の拡張) 2)外部連携/データ連携基盤 ・REST/SOAP/CSV/バッチ等による外部連携設計・実装(MES/PLM/WMS等) ・認証、エラー処理、再送、ログなど運用を見据えた連携品質の担保 ・iPaaS/ETL活用(経験があれば) 3)移行・品質・リリース管理 ・データ移行支援(変換、検証、移行リハ) ・UT/SIT支援、性能・監査・権限観点のレビュー ・Sandbox/本番のリリース管理、変更管理、切替手順整備 ・運用保守ドキュメント整備・引継ぎ 【導入事例】 昨年秋の立上以降、バイオ医薬業の新工場立上を支援しています。具体的にはエンタプライズアーキテクチャデザイン、即ち新工場全体のビジネス/データ/アプリケーション/テクノロジーアーキテクチャデザインを担当しました。

400~1,000万円

東京都(港区)

Laravel

Node.js

TypeScript

MySQL

Google Cloud Platform(GCP)

Java

JavaScript

React

HTML

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

年俸制(12分割)

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

外資系企業

データエンジニア(MLエンジニア)

データエンジニア

正社員

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

800~1,200万円

東京都(港区)

Docker

PostgreSQL

Snowflake

Microsoft Azure

GitHub Actions

Linux

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

機械学習

生成AI・LLM

MySQL

AWS

Slack

Redis

Amazon Aurora

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フルフレックス

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

SCMシステム/企画・運用担当

データエンジニア

正社員

伊藤忠商事の第一号社内ベンチャーとして設立された、店舗の総合支援サービスを提供している総合商社である同社。 商社やコンサルティングとは全く異なるメソッドで、大手外食・ホテル・ブライダル・アミューズメント企業への物流全般のソリューションを提供しており、サプライチェーン全体(調達・生産・在庫・物流・需要計画)を横断的に支えるSCMシステムの最適化をお任せいたします。 組織の中長期的な拡大を見据えた新規ポジションとなり、現場業務とITの橋渡し役として、SCM専属でシステム企画・運用を担っていただける方を募集します。 ●求める期待値 SCM業務の効率化・可視化・高度化を目的に、業務要件定義からシステム導入・改善、運用定着までをリードしていただくことを期待しております。 ●業務内容 ・SCM領域(調達/生産計画/在庫管理/物流/需要予測)の業務整理・課題抽出 ・SCM関連システム(ERP、WMS、APS等)の企画・要件定義 ・ベンダーコントロール(選定、進行管理、品質・コスト管理) ・既存システムの運用・改善、障害対応、問い合わせ対応 ・データ活用(KPI設計、レポート・ダッシュボード作成) ・業務部門(購買・生産・物流等)との調整・折衝 ●利用・想定システム例 ・ERP(SAP、Oracle、Dynamics 365 等) ・在庫・倉庫管理システム(WMS) ・生産計画/需要予測(APS) ・BIツール(Power BI、Tableau 等) ・Excel、SQL 等 (業務内容の変更の範囲)当社業務全般

500~700万円

東京都(港区)

SQL Server

jQuery

MySQL

PostgreSQL

SQLite

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

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100名〜1000名未満

スタートアップ

AIプロダクトエンジニア(営業領域 LLM新規プロダクト)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【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

700~2,000万円

東京都(港区)

Amazon RDS

Figma

React

JavaScript

RAG

Python

生成AI・LLM

Amazon CloudWatch

Next.js

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Terraform

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

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ソフトウェア開発

フロントエンドエンジニアバックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)フルスタックエンジニアWebプログラマーモバイルアプリエンジニアシステムエンジニア(Web)システムエンジニア(業務系)フィールドアプリケーションエンジニア(FAE)パッケージ導入・システム導入ERPエンジニアプログラマー(PG)SalesforceエンジニアローコードエンジニアRPAエンジニア

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