生成AI開発ツール導入 DynamoDBのITエンジニア求人・転職情報

●本職種のミッション 映像プラットフォームの強みを活かし、映像活用の可能性を実用的なソリューションへと変換することで新しい事業領域を切り拓いていくことが、このチームのミッションです。 Safieプラットフォームを通じたソリューション開発を広げていくための中心的な役割を担い、事業領域ごとに必要とされる価値を具現化してプロダクトに落とし込むフェーズに携わっていただけます。 新部署での取り組みであるため、既にある仕様通りに実装するのではなく、技術検証や要件整理の段階から主体となって関わり、ゼロから最適なアーキテクチャやアプローチを検討することにチャレンジしていただけます。 特定の技術領域に閉じることなく、ユーザーの課題を起点とした社会で実際に機能する価値あるプロダクトをつくりたい方、AIを含む新しい技術も適切に取り入れながら開発に向き合いたい方に適した環境です。 【取り組み事例】 [車両管理・物流現場DX](https://safie.co.jp/news/4660/):AI搭載のクラウド録画カメラを用いたナンバープレート認証システムを、物流拠点や建設現場のゲート管理と統合。 高価な専用センサーや現地サーバーを必要とせず、クラウド上での車両識別・入退場ログの自動化を実現。 [小売・店舗DX](https://safie.jp/article/post_4362/):POSレジのデータと映像を同期させることで、不正検知やレジ待ち解消など、ロス対策といった店舗課題を解決し、現場のオペレーション最適化を支援する商用ソリューションの検討・提供。 [現場コミュニケーションDX](https://safie.jp/article/post_26106/):外部サービスを連携することで、現場の「声」と「映像」を統合し、遠隔地からでも的確な指示や状況把握を可能にするシステムを構築。 [公共・社会インフラ](https://safie.jp/survey/): 人流分析AIを用いた公共空間の利用状況可視化や、都市開発における実態調査など、行政や自治体と連携した社会課題解決をデータドリブンに実装。 その他:最新のLLM(大規模言語モデル)を用いた「映像×〇〇」ソリューションの創出など、自社プラットフォームが持つ膨大なアセットをベースに、次世代のサービスを定義から実装までを推進するプロジェクトが多数進行中。 ●主な業務内容 顧客・市場の課題を理解し、最適な技術アプローチを検討 API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発 新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行 システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション 利用者のフィードバックを踏まえた改善や運用サポート プロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討 他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化 開発プロセスや技術基盤の整備・改善 ●部署の今後の目標・現在の目標 ソリューション開発部では、今後の展望として個別の顧客課題を解決するだけでなく、そこから得られた知見を汎用化しプラットフォーム全体に還元できる「高付加価値ソリューションの型」を確立することを目指しています。 映像データを中心にAIや外部APIを組み合わせる開発は可能性が広がっていますが、それを単発の取り組みに止めず、事業の柱へと成長させていくことが大きな目標です。 一方で、新設されたばかりの組織であるため、乗り越えるべき課題も多く存在します。 現在は、各プロジェクトにおいて技術検証から実装までを迅速に進めることを優先していますが、今後は開発プロセスの標準化や、再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」を整えていく必要があります。 また、多様化するニーズに対して技術的な実現可能性をどう担保し、プラットフォームとしての堅牢性と柔軟性をどう両立させるかといった難易度の高い問いに向き合っている段階です。 そうした未完成なプロセスや設計上の課題に対して、仕組みそのものを形作っていくことに価値を感じていただける方をお待ちしています。 ●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 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

【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

【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

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 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。 ●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

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 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。 ●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

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 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。 ●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

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 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。 ●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

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 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。 ●配属組織 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム ●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

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

【役割】 配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。 企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。 【主な職務内容】 自社パッケージソフト「COMPANY」の企画・設計・開発・運用業務 基本的にはサブシステムの単位で企画～運用まですべてのフェーズをチームで担当していただきます。 ・(AI活用も含めた)既存プロダクトの機能強化/改善案件 ・当社コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援 ・新規サービス(マイクロサービス)の企画開発 ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。 具体的には、5~10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装 ・堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理など)の設計・開発 ・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計(UIUXチームと連携) ・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング ・サービス企画の立案 ・要件定義、詳細設計、レビュー等 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、レビュー等 ・実装、レビュー等 ・テスト設計、テスト実施(自動化)、レビュー等 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 ・チームメンバーのマネジメント業務(スクラム、1on1、各種面談含)※必要や役職に応じて ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini 【職種について】 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。

※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 自社パッケージソフトのさらなる機能強化や次世代版のリリースに向け、企画・設計から開発、テスト、リリース、その後の保守・運用まで、プロダクトのライフサイクル全体に深く携わっていただきます。 私たちは「常に最新技術を取り入れ、誰もが直感的に使える商品を届けること」を大切にしており、チーム一丸となってモノづくりに挑んでいます。 入社後は、ご自身の強みや目指したいキャリア、適性に応じて、最適なプロダクトや機能をお任せします。 上流から下流まで一気通貫で関わるため、単なるプログラミングにとどまらず、 プロダクトを自らの手で成長させていく実感を強く味わえる環境です。 【具体的な開発領域】 サーバーサイド(C#、Java)から、PCアプリ(C++、C#)、Webフロント(TypeScript、React)、モバイルアプリ(Swift、Kotlin)まで、多岐にわたる開発領域があります。 AI技術の組込みや、Azure・AWSを用いたクラウド構築など最新のモノづくりに挑戦できます。 また、「AI駆動開発(AI-Driven Development)」を推進しているのも大きな特徴です。 一部製品での先行導入を皮切りに、今後は組織全体での活用を目指し、 開発プロセスの変革に取り組んでいます。 最先端技術を商品に組込むだけでなく、日々の開発プロセス自体にもAIを積極的に活用し、 生産性の向上とエンジニアとしての技術的探求を両立しています。

●主な業務内容 ・映像プラットフォームのTechPdM業務 AIを利用して顧客の課題を解決するプロダクトの開発および改善項目の提案、プロジェクトマネジメント(例:AI-App 人物検索) 映像閲覧アプリケーションの開発および改善項目の提案、プロジェクトマネジメント ビジネスサイドやPdMと連携ならびに、顧客からの声・フィードバックを踏まえたプロダクト価値向上の推進 ●開発プロジェクトの推進・技術リード ビジネスゴールの明確化、技術検証項目の定義、クイックな仮説検証の実現 チームの設計レビュー・コードレビューを通じたメンバーの技術的成長支援 メンバー育成を目的とした仕組みづくり(月次フィードバックMTG、スキルマップ作成、成長タスクのアサイン計画など) 次期TechPdMの育成・教育 ●開発環境 使っている技術・ツール 開発言語、フレームワーク React、Angular、TypeScript、Python、Java、Go、C++ インフラ AWS データベース MySQL、 Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール Ansible、 Terraform 監視 Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD GitHub Actions その他 GitHub、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 開発効率の向上:レガシーフレームワークからReactへのリプレイスを機能追加と並行して推進中です。少人数でも圧倒的な開発スピードを実現するための共通基盤の抜本的な強化をしていきます。 長期にわたる人材育成:システムの複雑化に伴い、既存システムの構造・歴史的背景を的確に理解した上で新機能を最適な形で統合できる人材の育成が急務です。 ●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

サーバーサイド部署について サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 　 <カルチャー> コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています 個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります 　 AIプラットフォームグループのミッション セーフィーは、映像プラットフォームを実現するべく、映像を視聴するだけではなく機械学習などの技術と連携して「新しい付加価値を提供する開発」にも注⼒しています。 具体的には、API提供を進め、AI企業がセーフィーの映像データを利⽤して画像解析などの仕組みを構築したり、作成された学習モデルをセーフィークラウド上で駆動させる解析システムの構築を⾏っています。 本グループでは、上記の事業に関連して、 AIソリューションプラットフォームの外部公開を目指し、以下のような機能を担う基盤開発を推進しています。 データ収集/アノテーション 学習 エンドユーザーへのAIアプリ提供 また、上記基盤上にホストされるAIアプリケーションの開発自体も行っています。 ※参考:AIソリューションプラットフォームの紹介 2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリース。現場AXを更に加速させてまいります。 ※参考:セーフィー、映像×AIの開発プラットフォーム「Safie AI Studio」を提供開始 <具体的な業務内容> ●AIソリューションプラットフォームの開発 ●画像‧動画の解析システムの設計および開発 ●既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 ●外部向けAPIおよび開発者向けサイト(SafieDevelopers)の開発 ●カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとして働くことに加えて、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 <具体の業務イメージ> ●既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント ●5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 ●組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 ●組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語：Python、Go、Java インフラ：AWS データベース：MySQL、Redis、PostgreSQL 構成管理ツール：Terraform、Ansible、Packer 監視：Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD：GitHub Actions その他：GitHub、Docker、Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数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。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

●配信基盤グループのミッション 本グループは、セーフィーのコア機能であるクラウド映像プラットフォームの根幹とも言える、「映像の録画/配信基盤」の開発と安定運用、および定常的な近代化をメインで担っています。 日々、ビジネスの拡大に伴い急増し続けるデバイスやユーザー、比例するデータ量に対応するため、Go言語ベースのモダンな構成(HLSやWebRTC)を用いた、可用性の高い映像録画/配信基盤システムの運用・改善を追求しています。 また、カメラをはじめとする各種IoTデバイスとプラットフォームとの連携機能をプロダクトへ提供するほか、映像データの特性上、支配的になりやすいクラウドコストを最適化すべく、次世代のコーデック対応等、映像技術・新技術への継続的キャッチアップ・導入にも随時、積極的に挑戦しています。 録画欠損を生じさせないというミッションクリティカルな環境下で、日本国内のインターネット上り帯域の約3%をも占めるトラフィックが走る大規模なクラウドインフラを運用/改善し、ハイパフォーマンス(*)なアプリケーション開発を通じて、プラットフォームの競争力を高めることが、私たちの最高にチャレンジングなミッションであり、最大の醍醐味です。 (*)Web APIサーバー比較 <具体的な業務内容> 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 100万台規模のクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計‧開発 サーバーコストを抑えるための各種最適化 ライブ再⽣時の遅延を⼩さくするためのチューニングや新しいコーデックへの対応 サーバー間連携のための各種配信プロトコルへの対応 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) ●リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとして働くことに加えて、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 <具体の業務イメージ> 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。 また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 ●使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、Redis、PostgreSQL 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD:GitHub Actions その他:GitHub、Docker、Fluent Bit、Redash 【部署全体の今後の目標‧現在の課題】 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数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。 ●開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充 ●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

プロダクト基盤全体の信頼性を技術的にリードする立場として、SLO/SLI 設計から可観測性基盤の構築、インシデント対応プロセスの整備、インフラの IaC 化まで、信頼性に関わるあらゆる領域を主導していただきます。 AI 協働を前提に、運用の自動化・効率化も推進します。 【業務範囲】 ・SLO/SLI の設計・運用・エラーバジェットに基づくリリース判断の仕組み化 ・可観測性基盤(メトリクス、ログ、トレース)の設計・構築・継続改善 ・IaC(Terraform 等)によるインフラのコード管理と再現可能なプロビジョニング ・AWS を中心としたクラウドアーキテクチャの設計・最適化 ・CI/CD パイプラインの信頼性・速度の向上 ・インシデント対応フロー・オンコール体制・ポストモーテム文化の確立 ・キャパシティプランニング・コスト最適化・パフォーマンスチューニング ・セキュリティベースラインの策定と脆弱性管理の仕組み化 ・AIを活用したインフラ運用の自動化・効率化 ・開発チームへの信頼性プラクティスの浸透とガイドライン整備 【利用するツール】 ・AWS(メイン:ECS/EKS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Terraform / AWS CDK ・Docker / コンテナオーケストレーション ・Datadog(APM、Logs、Monitors、Synthetics) ・GitHub / GitHub Actions ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール※今後変更になる可能性がございます ・PagerDuty 等のインシデント管理ツール 【資質(自律性・信頼性志向・構築力)】 ・専任 SRE 不在の組織で、信頼性の文化・プロセス・技術基盤を自ら設計し確立できる自律性 ・「落ちないシステム」ではなく「障害から素早く回復するシステム」を志向する信頼性思考 ・未整備な領域を構造化し、再現可能な仕組みとして定着させる構築力 【具体スキル】 ・ Linux/UNIX 系 OS のシステム管理・トラブルシューティングの深い知見 ・AWS のマネージドサービスを活用したプロダクション環境の設計・構築・運用 ・IaC(Terraform、CloudFormation、AWS CDK 等)によるインフラ管理 ・可観測性の3本柱(メトリクス、ログ、分散トレース)の設計・実装 ・SLO/SLI 設計とエラーバジェットに基づく運用判断 ・コンテナ技術(Docker)とオーケストレーション(ECS/EKS 等)の実践 ・ネットワーク設計(VPC、DNS、ロードバランサ、CDN、WAF)の理解と運用 ・CI/CD パイプラインの設計・改善とデプロイ戦略(Blue-Green、Canary 等)

【概要】 Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。 【業務範囲】 ・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化 ・Next.js(React)または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装 ・データベース設計・クエリ最適化(RDS、DynamoDB 等) ・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計 ・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善 ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Go(バックエンド主要言語) ・TypeScript / Next.js / React(Web フロントエンド) ・Dart / Flutter(モバイル/Web) ・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis ・Docker / GitHub Actions ・AWS(ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Datadog / Sentry ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール 【資質(自律性・全体最適志向・実装力)】 ・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向 ・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性 ・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力 【具体スキル】 ・Go によるバックエンド開発(API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理) ・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発 ・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略(Redis 等) ・REST API / GraphQL の設計と実装 ・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ ・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計 ・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善 ・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

日本最大級の医療介護求人プラットフォーム「ジョブメドレー」の開発を、技術的な意思決定を伴う立場、あるいはそれに近い立場で担っていただきます。 担当領域のアーキテクチャ設計・技術選定と、その実装 「AI Reframe」ロードマップに沿ったコアドメインのエンジン化(求人/応募/求職者管理など) AIを活用した開発プロセスの設計・標準化と、その効果測定 ユーザーの利用状況の分析と改善案の立案、効果検証 プロダクトマネージャー・デザイナー・セールス・カスタマーサクセス・社内オペレーターと協働した、事業KPIを起点とする技術投資判断 コードレビュー・設計レビューを通じた品質のマネジメント 安定稼働に必要な保守運用(パフォーマンス改善、脆弱性対応を含む) 開発の進め方 :四半期ごとにロードマップを策定し、週次の定例会議(エンジニア・デザイナー・PdM合同)でKPIのウォッチ、進捗管理、新規施策の承認を行っています。企画から実装・運用までを同じ場で議論する体制です。 使用技術 バックエンド :Ruby on Rails/TypeScript + hono/GraphQL/RestAPI フロントエンド :React/TypeScript/Next.js/shadcn/ui + Tailwind CSS モバイル :Flutter データベース :MySQL/OpenSearch/DynamoDB インフラ :AWS/GCP AI・開発支援 :Claude Code/Cursor/Devin/Codex/GitHub Copilot/Gemini CLI/Claude Code Action/CodeRabbit/Langfuse AIモデルプロバイダ :Anthropic API/Azure OpenAI/AWS Bedrock/Google Vertex AI/OpenAI API 入社後の期待値 まずは入社後1年程度を目安に、以下のものを設定できればと考えております。これらは 「入社時点で全て備えていること」を求めるものではなく、ご入社のタイミングからこの状態に向かう過程を一緒に設計していきます。そのため、即戦力性のある方はもちろん、早期にそれらを担っていただける素養をお持ちの方も含めて募集しております。 評価タイミングは半期毎にあり、到達状況は都度すり合わせます。 担当領域の技術的な意思決定を、自分の名前で行えている :選択肢を比較し、なぜその選択なのかを、事業目標との関係を含めて説明できている 単発の機能改善ではなく、仕組みの改善に手が届いている :同じ問題が繰り返し起きない状態を、プロセスや設計のレベルで作れている 自分なりのAI開発の型を持っている(それがチームのために設計できている) :何をAIに任せ、何を人が判断するかの線引きを、根拠を持って引けている ●業務の変更の範囲:会社の定める業務

・当社側プロジェクト管理(進捗・課題・リスク・品質)実務 ・クライアント(システム部門・業務部門)および社内開発チームとのブリッジ実務 ・MTGやSlack等における会話から能動的にPJ状況をとらえタスク化/課題化 ・各チームのタスクフォローと必要に応じたコミュニケーション機会の設置 ・現場の状況を確実に捉え、必要な情報をエスカレーション 【組織について】 ・スタートアップ、SIer、金融事業会社など様々なバックグラウンド・専門性を持つメンバーが在籍しています。 ・プロジェクト毎に最適なメンバーが集まりチームを組成しています。 ・コミュニケーションは基本オンラインで、定例MTG以外でもmeet、ハドル、Slackなどで適宜相談している環境です。 【技術スタック】 ※本事業における技術スタックは未定となります。 当社技術スタック一覧は以下よりご確認ください。 https://whatweuse.dev/company/infcurion ●Wallet Station 言語/フレームワーク └バックエンド :Java(SpringBoot),Kotlin └フロントエンド :TypeScript(Vue.js) └モバイル :Dart(Flutter),Swift, Kotlin データベース :SQL Server, Google BigQuery インフラ　　　 :AWS,Azure CI/CD :Github Actions テストツール　　 :JUnit, Cypress,Storybook,Postman デザイン　　　　 :Figma ソースコード管理 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 :Jira 情報共有ツール　 :Slack,Confluence ●Xard 言語 └バックエンド :Go └フロントエンド :React, TypeScript データベース 　:MySQL, DynamoDB インフラ 　　　　:AWS 環境構築 :Terraform,Docker,AWS Fargate CI/CD :CircleCI ソースコード管理 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 :JIRA 情報共有ツール :Slack,Confluence その他 :Datadog ●Anywhere 言語　　　　　　 :Java, Kotlin, Swift, Objective・C, Flutter(Dart),C#, C++, C, Python, PHP インフラ　　　　 :AWS, オンプレミス ミドルウェア　　 :Apache, NGINX, AWS Lambda, Hashicorp Vault, HAProxy, Corosync, Pacemaker, Redis, HULFT, Athena, QuickSight DB　　　　　　　:AWS Aurora, PostgreSQL, MySQL Monitoring 　　 :CloudWatch, PagerDuty, Crashlytics 環境　　　 　　 :Terraform, Docker, AWS CodePipeline, Github, Firebase

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

●ウェルスナビのID基盤開発で実現したいこと ～顧客体験の起点となり、マルチプロダクト成長を加速させる「技術的”要”」～ 「総合アドバイザリー・プラットフォーム(MAP)」構想の実現、そして三菱UFJ eスマート証券との統合や新デジタルバンクの立ち上げにおいて、あらゆるサービスの起点・基盤となるのが「ウェルスナビID」です。 単一サービスのための認証機能を超えて、グループ全体のマルチプロダクト展開および顧客体験(UX)の革新を強力に後押しする役割を担っています。 ① 境界のないシームレスな顧客体験(UX)の提供 資産運用、保険、証券取引、デジタルバンクなど、急速に拡大する多角的な金融サービスへ「ひとつのID」で安全かつシームレスにアクセスできる環境を構築します。複雑な金融手続きのハードルを下げ、直感的でストレスのないユーザー体験を実現します。 ② 顧客データプラットフォームの起点・拡張 「ウェルスナビID」は、横断的な顧客理解を深めるためのデータプラットフォームとしての起点でもあります。複数サービスにまたがるデータをID軸で安全に接続・統合することで、顧客一人ひとりのライフステージや志向性に合わせた「最適なお金の提案(パーソナライズ)」を可能にします。 ③ 統合・拡大に耐えうる高トラフィック&堅牢なセキュリティ基盤の確立 三菱UFJ eスマート証券との統合によるシステム・データ連携や、MUFGの6,000万人スケールへの対応、さらにパスキーをはじめとする最新認証技術の導入など、最高水準のセキュリティと拡張性を両立させた「社会的責任の大きい金融インフラの認証基盤」をゼロから設計・進化させていきます。 ▽参考記事【ID認証基盤のしごと】次なる展開「複数事業化」を導くには 　https://note.com/wealthnavi_hr/n/n323875e0c7a0 ●期待する役割 上記構想を実現するべく、2026年7月、ID基盤専門のチームが立ち上がりました。新組織のコアメンバーとして、共通ID基盤の機能拡張や保守・運用を実装・技術面から強力に推進していただきます。 三菱UFJ eスマート証券との統合を見据えた大規模なシステム連携やデジタルバンクといった、非常にインパクトの大きいプロジェクトに参画いただきます。経営や事業に直結するミッションであることを認識し、リードエンジニアやEMと協力しながら複雑な技術課題に対して主体的にソリューションを考え実装まで完遂し、リリース後も責任を持って運用することを期待しています。 ※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。 ●業務内容 ・Auth0やJava/Spring Bootを用いた「ウェルスナビID」の機能拡張開発、パフォーマンス改善、および保守・運用 ・統合に伴う周辺サービスや他社システムとのID・データ連携アーキテクチャの設計、およびAPIの実装 ・システム統合時におけるユーザーの混乱を防ぐ、安全かつストレスのない認証機能(新規登録・ログイン・MFA等)の開発・UX改善 ・開発・運用におけるボトルネックの特定と、技術面からの主体的なリファクタリング、および改善策の提案・実装 ●開発環境 ・開発言語/FW 　認証基盤: Auth0 　バックエンド: Java/Spring Boot 　フロントエンド: TypeScript/Node.js/React ・インフラ: AWS 　コンテナ環境: ECS 　モニタリング: Datadog 　DB: Aurora(MySQL) / DynamoDB ・コミュニケーション/ドキュメンテーション 　GitHub 　Slack 　Notion 　Google Docs ・利用生成AI 　Gemini 　Github Copilot 　Claude Code ▽参考記事 複数事業を支える共通ID基盤の設計とデータ・ID連携のアーキテクチャ 　https://www.docswell.com/s/WN_Tech-PR/KPG18L-2025-11-20-154347#p1

●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

くすりの窓口では、各施設で利用している基幹システムと連携を行い、患者の利便性やクライアントの業務効率改善のサービスを提供しています。お薬手帳自動連携サービス、在庫管理システムetc 本システムはサービスレスアーキテクチャで開発しています。AWSを活用したスケーラブルな基盤のもと、医療・介護現場の業務負担を軽減し、正確かつリアルタイムな情報連携を可能にする仕組みを構築。利用者や現場スタッフにとって“なくてはならない”システムを目指し、常に現場の声を起点にした改善・進化を続けています。インフラからアプリ層まで、広い視野で挑戦できる環境です。

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

今回は当社プロダクト「Xard(エクサード)」のテックリードとしてプロダクト開発・企画をお任せします。 「Xard」は、企業が自社ブランドの「Visa・JCB」カードをスピーディかつローコストでバーチャル・リアルカード発行それぞれを可能にするプラットフォームサービスです。 カード発行、利用可否判定、利用履歴照会など、すべての取引をAPI化し、1つの仕組みでシームレスなサービス連携を実現しています。 現状、Go/AWSを用いてマイクロサービス開発を進めていますので、 開発を進める際にはバックエンド技術だけでなくDB・インフラ知識、ビジネスロジックの構築も必要となります。 現在は、新規顧客導入及びプロダクト拡大に向けた機能追加/改善や開発環境改善/強化を行っているため、積極的にメンバーを募集しています。 【具体的には】 Xardの機能改善、新機能開発における企画〜アーキテクチャ設計 外部ステークホルダーとの要件調整や技術的なヒアリング 開発メンバーのマネジメント 仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー コードレビューによる品質の確保 技術的視点からの生産性、品質向上のためのPDCAサイクルの推進 【技術スタック】 当社技術スタック一覧は以下よりご確認ください。 https://whatweuse.dev/company/infcurion 言語 └バックエンド　　　 :Go └フロントエンド　　 :Elm, React, TypeScript データベース　　　　 :MySQL, DynamoDB,S3 インフラ　　　　　　 :AWS 環境構築　　　　　　 :Terraform,Docker,AWS Fargate CI/CD　　　　　　　 :CircleCI ソースコード管理　　 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 　　:JIRA 情報共有ツール　　　 :Slack その他　　　　　　　 :Datadog

今回は新規プロダクト「Xard(エクサード)」のソフトウェアエンジニア(バックエンド)としてプロダクト開発・企画をお任せします。 「Xard」は、企業が自社ブランドの「Visa・JCB」カードをスピーディかつローコストでバーチャル・リアルカード発行それぞれを可能にするプラットフォームサービスです。 カード発行、利用可否判定、利用履歴照会など、すべての取引をAPI化し、1つの仕組みでシームレスなサービス連携を実現しています。 当社はチームで年齢や経験に関わらず、技術力をベースにプロジェクトメンバー全員で意見を出し合いながら、 エンジニアそれぞれがフロントエンド〜バックエンドまでフルスタックに開発実務を担当しています。 【具体的には】 Xardの機能改善およびWebアプリケーション設計・開発・運用 仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー 機能開発における改善/技術提案 【技術スタック】 当社技術スタック一覧は以下よりご確認ください。 https://whatweuse.dev/company/infcurion 言語 └バックエンド　　　 :Go └フロントエンド　　 :Elm, React, TypeScript データベース　　　　 :MySQL, DynamoDB,S3 インフラ　　　　　　 :AWS 環境構築　　　　　　 :Terraform,Docker,AWS Fargate CI/CD　　　　　　　 :CircleCI ソースコード管理　　 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 　　:JIRA 情報共有ツール　　　 :Slack その他　　　　　　　 :Datadog

●主な業務内容 映像プラットフォーム・プロダクトのTechPdM 業務 ・Webプロダクト群の新規機能開発における技術仕様面でのリードおよびバックエンド開発 ・ビジネスサイドやPdMと連携ならびに、顧客からの声・フィードバックを踏まえたプロダクト価値向上の推進 ・プロダクトアウト(技術的な視点)でのロードマップ策定と遂行 例:技術負債の返済計画の組み込みなど ・100万台を目指す規模感でクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計・開発 ●開発環境 ・使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS、Kubernetes データベース:MySQL、Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD:GitHub Actions その他:GitHub、Docker、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 クラウド録画サービスの品質向上:35万台を超えるデバイスへの対応と、更なるスケールに向けた高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用 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 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 開発プロセスの標準化や再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」の整備 ●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

●主な業務内容 ・ソリューション開発のTechPdM 業務 顧客・市場の課題を理解し、ビジネスゴールの明確化・検証項目の定義・クイックな仮説検証の実現 映像プラットフォーム(API/SDK等)を利用した新規ソリューションのPoC企画・設計・実行 API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発 新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行 システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション ●プロセス・基盤整備 業務 プロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討 他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化 開発プロセスや技術基盤の整備・改善 次期TechPdMの育成・教育 ●使っている技術・ツール 開発言語、フレームワーク Python、Go、Java、C++、React、Angular、TypeScript インフラ AWS、Kubernetes データベース MySQL、Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール Terraform、Ansible 監視 Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry CI/CD GitHub Actions その他 GitHub、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 ソリューション開発部では、個別の顧客課題を解決するだけでなく、そこから得られた知見を汎用化しプラットフォーム全体に還元できる「高付加価値ソリューションの型」を確立することを目指しています。映像データを中心にAIや外部APIを組み合わせる開発を、単発の取り組みに止めず、事業の柱へと成長させていくことが大きな目標です。 一方で、新設されたばかりの組織であるため乗り越えるべき課題も多く存在します。現在は各プロジェクトで技術検証から実装までを迅速に進めることを優先していますが、今後は開発プロセスの標準化や再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」を整えていく必要があります。 そうした未完成なプロセスや設計上の課題に対して、仕組みそのものを形作っていくことに価値を感じていただける方をお待ちしています。 ●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

●ウェルスナビのID基盤開発で実現したいこと ～顧客体験の起点となり、マルチプロダクト成長を加速させる「技術的”要”」～ 「総合アドバイザリー・プラットフォーム(MAP)」構想の実現、そして三菱UFJ eスマート証券との統合や新デジタルバンクの立ち上げにおいて、あらゆるサービスの起点・基盤となるのが「ウェルスナビID」です。 単一サービスのための認証機能を超えて、グループ全体のマルチプロダクト展開および顧客体験(UX)の革新を強力に後押しする役割を担っています。 ① 境界のないシームレスな顧客体験(UX)の提供 資産運用、保険、証券取引、デジタルバンクなど、急速に拡大する多角的な金融サービスへ「ひとつのID」で安全かつシームレスにアクセスできる環境を構築します。複雑な金融手続きのハードルを下げ、直感的でストレスのないユーザー体験を実現します。 ② 顧客データプラットフォームの起点・拡張 「ウェルスナビID」は、横断的な顧客理解を深めるためのデータプラットフォームとしての起点でもあります。複数サービスにまたがるデータをID軸で安全に接続・統合することで、顧客一人ひとりのライフステージや志向性に合わせた「最適なお金の提案(パーソナライズ)」を可能にします。 ③ 統合・拡大に耐えうる高トラフィック&堅牢なセキュリティ基盤の確立 三菱UFJ eスマート証券との統合によるシステム・データ連携や、MUFGの6,000万人スケールへの対応、さらにパスキーをはじめとする最新認証技術の導入など、最高水準のセキュリティと拡張性を両立させた「社会的責任の大きい金融インフラの認証基盤」をゼロから設計・進化させていきます。 ▽参考記事 [【ID認証基盤のしごと】次なる展開「複数事業化」を導くには](https://note.com/wealthnavi_hr/n/n323875e0c7a0) ●チームのミッション 事業拡大に伴うマルチプロダクト化に加え、2027年度中の三菱UFJ eスマート証券との統合を予定しており、共通ID基盤「ウェルスナビID」が担う役割と責任の範囲は、現在急速な広がりを見せています。この経営における最重要課題を完遂すべく、2026年7月、ID基盤に特化した専門組織が新設されました。 当チームでは、Auth0やAWSといったモダンな技術を駆使し、多岐にわたる事業・サービス間のセキュアかつ円滑なID統合・データ連携を実現するアーキテクチャ設計、および既存システムの刷新(リアーキテクチャ)を強力に推進します。事業成長の根幹を支える技術基盤に対し、深い責任感を持って開発を主導いただけるメンバーを募集しています。 ※プロダクト概要は「事業概要」の欄をご参照ください。 ●期待する役割 新組織の技術リードとして、エンジニアリングマネージャー(チーム責任者)やPdMやプロダクト開発チームと密に連携しながら、ID基盤構築・保守・運用を牽引していただきます。 統合に伴う複数事業者・サービス間のID・データ連携といった大規模な技術的課題に対し、事業成長の根幹を支える技術的意思決定とアーキテクチャ設計を主導していただきます。経営上の重要ミッションに対して深い責任感を持ち、技術面からビジネスの拡大を強力に牽引いただくことを期待しています。 ●業務内容 ・Auth0を中心とした「ウェルスナビID」の機能拡張、および統合に伴う他社・周辺システム間での複雑なデータ連携アーキテクチャの設計・実装 ・パスキーをはじめとする最新の認証技術・セキュリティ動向のキャッチアップと技術検証・導入推進、および統合時における安全で円滑な顧客体験の実現 ・事業成長を技術面から牽引するリードメンバーとしての技術選定、コード品質の担保、開発プロセスのリード、およびエンジニアリング文化の構築 ●開発環境 ・開発言語/FW 　認証基盤: Auth0 　バックエンド: Java/Spring Boot 　フロントエンド: TypeScript/Node.js/React ・インフラ: AWS 　コンテナ環境: ECS 　モニタリング: Datadog 　DB: Aurora(MySQL) / DynamoDB ・コミュニケーション/ドキュメンテーション 　GitHub 　Slack 　Notion 　Google Docs ・生成AI 　Gemini 　Github Copilot 　Claude Code ▽参考記事 [複数事業を支える共通ID基盤の設計とデータ・ID連携のアーキテクチャ](https://www.docswell.com/s/WN_Tech-PR/KPG18L-2025-11-20-154347#p1)