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株式会社エス・エム・エス

ミッション Salesforceプラットフォームを最大限に活用し、下記を実現させることがミッションです。 ・顧客への価値提供最大化を視野に入れた、高品質なソリューションを迅速に提供する ・中長期的な視点でシステムの健全性を維持・向上させる 事業がより生産性高く成果を残せるシステム設計や開発をお任せします。 具体業務例 下記をご経験に合わせてお任せいたします。 ・事業部門からの要求に基づくSalesforceの要件定義から設計、開発(Apex, Visualforce, Lightning Web Components等)、テスト、リリース ・事業部門へのシステム仕様の説明やヒアリング ・Salesforce標準機能の設定・カスタマイズ ・既存システムの改善提案、リファクタリング、技術的負債の解消 ・システムのパフォーマンス監視、トラブルシューティング ・AppExchangeアプリケーションの調査、導入、連携開発 ・業務委託メンバーへの技術指導やコードレビュー ・最新のSalesforce技術動向のキャッチアップと導入検討 ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 開発環境・利用ツール ・Salesforce関連 (Apex、Visualforce、Lightning Web Component) ・ツール (Zoom、Google Meet、VSCode、GitHub、jenkins、JIRA、Backlog、esa等) 【以下の開発言語やシステム環境はチームごとに異なり、必要に応じて習得いただきます。】 ・Salesforce関連 (Salesforce CLI、Salesforce DataLoader) ・GCP関連 (Google BigQuery、Cloud Composer(Airflow)、GCS、CloudSQL、CloudBuild、Firestore) ・Web関連 (Python、Vue.js、Flask、AWS RDS、DynamoDB、Lambda、API Gateway、S3、Eventbridge、CloudWatch、CloudFormation、IAM) ・LINE関連 (LINE Developers、LineChat、Messaging API) ・Pentaho ・Chatwork、Slack 配属部署 ●BPR推進部のミッションと目指す姿 私たちBPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。 従来は社内メンバーの業務支援を中心に担ってきましたが、事業や市場環境の変化が加速し、より複雑性が増す中で、真に価値ある業務プロセスを設計するためには、顧客の課題解決に焦点を当てることが不可欠であると考え、価値提供の軸足を「社内」から「顧客」へと移しています。 現在は正社員、契約社員、派遣社員を合わせて90名ほどの体制となっており、今後も事業/会社の成長に伴って規模拡大・増員を予定しています。 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド勤務です。(チームイベント等で出社する場合もありますが、リモート中心のメンバーも多数在籍しています) ・とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。 ・フレックスタイム制(コアタイム 12:00～16:00) を導入しています。 ・基本の業務時間は9:00～18:00ですが、社内ユーザーの業務後にリリース作業がある場合などで、9時前や19時以降の業務となる場合があります。 ・自身の業務状況やライフスタイルに合わせて中抜けや早出・遅出なども活用し、柔軟に勤務時間を調整可能です。 ・残業時間はチーム平均で20～30時間/月ほどです(リリース前の繁忙期などは変動あり)。 将来のキャリアパス 入社後はSalesforceエンジニアとして専門性を発揮していただきますが、その後のキャリアは「Salesforce」の枠に留まりません。 事業成長に伴い、組織や技術課題も複雑化しているため、ご志向に合わせて主に以下の3つの方向性へキャリアを拡張可能です。 ①テックリード・アーキテクト(スペシャリスト志向) Salesforceのスペシャリストとして技術を極める道はもちろん、ご志向に合わせてSalesforceにとどまらずAWS・GCP等のクラウドインフラや、連携するWebアプリケーションを含めたシステム全体のグランドデザインをリードする道へと拡張も可能です。 技術的負債の解消や開発プロセスのモダン化など、組織全体の技術向上を牽引する役割を期待します。 ②エンジニアリングマネージャー(マネジメント志向) 開発チームの組織課題に向き合い、採用・育成・評価やチームビルディングを担う道です。 今後拡大していく組織の中で、ピープルマネジメントを通じて組織のケイパビリティを最大化していく役割です。 ③ビジネスアーキテクト・PdM(ビジネス志向) テクノロジーの知見を武器に、ビジネスサイドにより深く入り込み、事業課題の発見から業務プロセスの再設計、IT投資判断までをリードする道です。 「システムを作る人」から「事業を作る人」へと役割を広げることができます。

株式会社Works Human Intelligence

【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 【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。 ●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

株式会社Works Human Intelligence

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

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「COMPANY」の開発生産性と開発者体験(DevEx)の向上をミッションとするDX/プラットフォーム組織のマネジメントをお任せします。担当組織の戦略実行にとどまらず、複数のプロダクトをまたいだ全社横断の生産性改善を『プロジェクト』としてリードする、AI駆動開発時代のDXの中核を担う重要なポジションです。 ●部門横断の生産性改善プロジェクトのリード ・横断的な課題分析・優先順位付け ・部門/製品を越えたプロジェクトの企画・推進・完遂 ・個別最適から全体最適への束ね・横展開 ●開発生産性・AI活用の技術戦略リード ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進の戦略策定とロードマップ立案 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの構想・推進の意思決定リード ・開発者体験(DevEx)およびFour Keys(DORA)等の生産性指標の定義と、データに基づく全社的な改善活動の推進 ・各製品開発チーム・SET・QA等のステークホルダーと連携した、全社共通の開発基盤戦略の調整 ●組織・ピープルマネジメント ・4～10名規模のCI/CD・DX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) ・AIによる開発効率化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 ・先進的な技術を自ら試して仕組み化し、全社へ展開する文化を醸成する組織づくり 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、組織の枠を越えて全体の開発生産性を変革する推進力を発揮していただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●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

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【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および既存プロダクトの進化に向けた、開発組織のマネジメントをお任せします。 ご自身の担当ドメイン(人事/給与/勤怠など)における複数の開発チームを統括し、UI/UXデザインチーム、ビジネスサイドと密に連携しながら、AI技術のプロダクト実装戦略を策定・実行していただきます。 「複雑な業務要件をいかにAIに解かせるか」という技術的難易度の高い課題に対し、エンジニアがパフォーマンスを最大限発揮できる組織・環境づくりを担う重要なポジションです。 【主な職務内容】 ●プロダクト開発・技術戦略のリード ・担当プロダクトへのAI組み込み(新機能・業務アシスタント機能等)に向けた技術戦略・ロードマップの策定支援 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)や複雑な業務要件の制御に対する、アーキテクチャ設計および技術選定の意思決定リード ・他チームや他組織と連携した、要求事項の具体化と最適なリソース配分・プロジェクト推進 ・開発生産性の継続的な向上、開発プロセスの最適化、および技術的負債のマネジメント ・コンサルタント部門と連携した、顧客課題の吸い上げとエスカレーション対応の統括 ●組織・ピープルマネジメント ・5～10名程度の開発チームのエンジニアおよび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) ・AI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 ・開発組織のエンゲージメント向上、および自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ※ご本人のご希望とチーム状況によっては製品開発業務をご自身で担当する場合もあります。 ●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

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「COMPANY」の開発プロセスのAI化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)向上における技術的リードをお任せします。開発基盤の技術責任者として「AIをどう開発プロセスに組み込み、生産性と開発者体験を最大化するか」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。 ●アーキテクチャ設計・技術選定 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの全体設計(グランドデザイン)と技術選定 ・GitHub Copilot等のAIツールを全社で安全かつ効果的に活用するための仕組み化・ガイドラインの設計 ・大規模SaaS開発に耐える、スケーラブルなビルド・テスト・デプロイ基盤の設計・最適化 ●開発リード・品質担保 ・難易度の高いコアコンポーネント(CI/CD基盤、AI連携基盤等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)による先進的なAIツール・新技術の検証と本番適用のリード(自ら試して仕組み化する) ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、チーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、信頼性基準の策定までを一貫して牽引し、当社のSRE領域における技術的支柱(テックリード)として、大規模運用の自動化と信頼性を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、数千〜数万インスタンス規模の運用を技術の力で進化させていただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●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

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●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 ●部門説明 【配属組織】2026年6月現在 製品開発部門 約600名 └ 各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └ モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●チームについて 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームはだいたい5～10名程度で構成されています。 テレワークが前提となるため事業所の垣根を越えてチームが形成されています。 そこにエンジニアマネージャー、シニアエンジニア、若手エンジニアなど様々なエンジニアメンバーで構成されています。 各チームは一つないし複数のサブシステムを担当する形で構成されており、お互いにフォローできる関係性にあります。 ひとつのチームが企画からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ●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

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「COMPANY」の開発生産性と開発者体験(DevEx)の向上をミッションとするDX/プラットフォーム組織のマネジメントをお任せします。担当組織の戦略実行にとどまらず、複数のプロダクトをまたいだ全社横断の生産性改善を『プロジェクト』としてリードする、AI駆動開発時代のDXの中核を担う重要なポジションです。 ●部門横断の生産性改善プロジェクトのリード ・横断的な課題分析・優先順位付け ・部門/製品を越えたプロジェクトの企画・推進・完遂 ・個別最適から全体最適への束ね・横展開 ●開発生産性・AI活用の技術戦略リード ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進の戦略策定とロードマップ立案 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの構想・推進の意思決定リード ・開発者体験(DevEx)およびFour Keys(DORA)等の生産性指標の定義と、データに基づく全社的な改善活動の推進 ・各製品開発チーム・SET・QA等のステークホルダーと連携した、全社共通の開発基盤戦略の調整 ●組織・ピープルマネジメント ・4～10名規模のCI/CD・DX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) ・AIによる開発効率化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 ・先進的な技術を自ら試して仕組み化し、全社へ展開する文化を醸成する組織づくり 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、組織の枠を越えて全体の開発生産性を変革する推進力を発揮していただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●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

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「COMPANY」の開発生産性と開発者体験(DevEx)の向上をミッションとするDX/プラットフォーム組織のマネジメントをお任せします。担当組織の戦略実行にとどまらず、複数のプロダクトをまたいだ全社横断の生産性改善を『プロジェクト』としてリードする、AI駆動開発時代のDXの中核を担う重要なポジションです。 ●部門横断の生産性改善プロジェクトのリード ・横断的な課題分析・優先順位付け ・部門/製品を越えたプロジェクトの企画・推進・完遂 ・個別最適から全体最適への束ね・横展開 ●開発生産性・AI活用の技術戦略リード ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進の戦略策定とロードマップ立案 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの構想・推進の意思決定リード ・開発者体験(DevEx)およびFour Keys(DORA)等の生産性指標の定義と、データに基づく全社的な改善活動の推進 ・各製品開発チーム・SET・QA等のステークホルダーと連携した、全社共通の開発基盤戦略の調整 ●組織・ピープルマネジメント ・4～10名規模のCI/CD・DX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) ・AIによる開発効率化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 ・先進的な技術を自ら試して仕組み化し、全社へ展開する文化を醸成する組織づくり 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、組織の枠を越えて全体の開発生産性を変革する推進力を発揮していただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●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

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「COMPANY」の開発プロセスのAI化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)向上における技術的リードをお任せします。開発基盤の技術責任者として「AIをどう開発プロセスに組み込み、生産性と開発者体験を最大化するか」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。 ●アーキテクチャ設計・技術選定 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの全体設計(グランドデザイン)と技術選定 ・GitHub Copilot等のAIツールを全社で安全かつ効果的に活用するための仕組み化・ガイドラインの設計 ・大規模SaaS開発に耐える、スケーラブルなビルド・テスト・デプロイ基盤の設計・最適化 ●開発リード・品質担保 ・難易度の高いコアコンポーネント(CI/CD基盤、AI連携基盤等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)による先進的なAIツール・新技術の検証と本番適用のリード(自ら試して仕組み化する) ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、チーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、信頼性基準の策定までを一貫して牽引し、当社のSRE領域における技術的支柱(テックリード)として、大規模運用の自動化と信頼性を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、数千〜数万インスタンス規模の運用を技術の力で進化させていただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●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

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「COMPANY」の開発プロセスのAI化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)向上における技術的リードをお任せします。開発基盤の技術責任者として「AIをどう開発プロセスに組み込み、生産性と開発者体験を最大化するか」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。 ●アーキテクチャ設計・技術選定 ・AIを活用した「自動コードレビュー」「テストコード自動生成」を組み込んだ次世代CI/CDパイプラインの全体設計(グランドデザイン)と技術選定 ・GitHub Copilot等のAIツールを全社で安全かつ効果的に活用するための仕組み化・ガイドラインの設計 ・大規模SaaS開発に耐える、スケーラブルなビルド・テスト・デプロイ基盤の設計・最適化 ●開発リード・品質担保 ・難易度の高いコアコンポーネント(CI/CD基盤、AI連携基盤等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)による先進的なAIツール・新技術の検証と本番適用のリード(自ら試して仕組み化する) ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、チーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、信頼性基準の策定までを一貫して牽引し、当社のSRE領域における技術的支柱(テックリード)として、大規模運用の自動化と信頼性を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、数千〜数万インスタンス規模の運用を技術の力で進化させていただきます。 【配属組織】 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム/ 【チームワークと雰囲気】 安定した開発プロセスを実現するため、基本的にはチームで活動します。定期的に目標を設定し、デイリーミーティングで相談しながら協力して課題に取り組みます。上司との1on1など、なんでも話しやすい関係を維持しています。 ●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

株式会社Works Human Intelligence

【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 【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。 ●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

株式会社Works Human Intelligence

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

株式会社インフキュリオン

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

株式会社サーバーワークス

・最新の生成AI(LLM)とAWSのサーバーレスアーキテクチャを武器に、 「開発プロセスの変革(仕様駆動開発)」と「ビジネスへのAI実装(RAG等)」 の両輪をリードしていただきます。 ・Anthropic Claude 等の高度な基盤モデルを最大限に引き出し、AIエージェントによるコード生成や自動検証を組み込んだ、これからの時代のスタンダードとなる開発スタイルを顧客と共に創り上げることがミッションです。 具体的な業務内容 ①仕様駆動開発(Specification-Driven Development)の実践 ・自然言語や構造化された仕様から、Anthropic Claude(Amazon Bedrock経由)等のLLMを用いてコードやテストコードを自動生成する開発フローの構築 ・AIによるコード生成プロセスを前提とした、圧倒的な開発スピードと品質を両立させる「次世代のエンジニアリング手法」の確立 ②高度なRAG(検索拡張生成)システムの構築 ・Amazon Bedrock、Knowledge Bases for Amazon Bedrockを活用した、高精度なナレッジ活用基盤の実装 ・Amazon Connect との連携:コンタクトセンターの通話ログやFAQデータをRAGに組み込み、オペレーターへのリアルタイムな回答支援や応対要約を実現するアーキテクチャの設計 ③サーバーレスAIネイティブな設計・実装 ・ Lambda、Step Functions、EventBridge等を活用し、AIワークフローをスケーラブルに組み込むアプリケーション設計 ・IaC(AWS SAM / AWS CDK / Terraform)を用いた、再現性の高いAIインフラの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

株式会社サーバーワークス

顧客の業務課題を解決する Web アプリケーションのフロントエンド開発を中心に担っていただきます React / Next.js(SPA / SSR)を用いた UI 構築がメインとなり、AWS サーバーレスバックエンドと連携しながら、使いやすく価値のある画面を顧客に届けます。 要件定義から設計・実装・運用まで一気通貫で携わるのが私たちのスタイルです。 顧客との距離が近い環境で、オーナーシップを持ってプロジェクトに向き合えます。 また、AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)や Spec Kit を活用した「AI 仕様駆動開発」をベースに開発を進めています。 仕様を構造化し、生成 AI がコードや設計を補助することで、エンジニアがより本質的な課題解決に集中できる環境を目指しています。 具体的な業務内容 ① 顧客向け Web アプリケーションの開発(フルスタック) ・ React / Next.js(SPA / SSR)を用いた業務 Web アプリケーションの開発 ・ Lambda / API Gateway / DynamoDB 等を活用したサーバーレスバックエンドの設計・実装 ② BI ツールの活用 ・ Amazon Managed Grafana / Amazon Quick を活用したダッシュボード構築 ・ 要件に応じた可視化手法の選定(スクラッチ vs BI ツール) ③ データ収集・加工基盤の構築(IoT) ・デバイス・ゲートウェイから AWS 上にデータを収集するパイプラインの設計・実装 ・ 集計処理・外部 API 連携による付加価値化 ④ インフラのコード化・CI/CD ・AWS CDK / AWS SAM による再現性の高いインフラ管理 ・GitHub / GitHub Actions を活用したソース管理・CI/CD パイプラインの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

株式会社ブリングアウト

Full Cycle Engineer は、顧客価値の創出を最初から最後まで担います。 単に要件を実装するのではなく、顧客課題を発見し仮説を立てソリューションを設計し AIを活用して開発し本番へ届け効果を測定し継続的に改善するというプロダクト開発の全サイクルをリードします。 ただし、すべてを一人で抱えるわけではありません。Product Manager や Subject Matter Expert、ビジネスチームと協働し、フェーズごとに主担当を持ちながら、成果にオーナーシップを発揮します。 アイデアから顧客価値の創出まで、一つの取り組みをオーナーとして推進します。 例えば、 顧客課題の発見 仮説検証 プロダクト体験の設計 AIを活用した開発 本番リリース KPIの計測 継続的な改善 AIを前提とした新しい開発プロセスの構築 などに携わります。 チケットを担当するのではなく、成果に責任を持つ仕事です。 顧客業務やワークフローを理解する 顧客・社内メンバーへのヒアリング 解くべき課題を見極める 仮説を素早く検証する 曖昧な課題を具体的なソリューションへ落とし込む Product Manager や Subject Matter Expert と協働する ユーザー体験を設計する 短期的な成果と長期的な保守性を両立する AIを前提とした開発スタイルを実践する AIを活用した開発プロセスを改善する 新しいAI技術を検証・導入する 社内の生産性を高めるツールや仕組みを構築する アーキテクチャ設計 本番品質の実装 可用性・セキュリティ・運用性の担保 本番運用と継続改善 プロジェクト全体をリードする 技術・プロダクト両面で意思決定する リリース後の効果を測定する データをもとに改善を続ける 技術水準を引き上げる チームメンバーを支援・育成する 開発プロセスを改善する 技術的な意思決定をリードする ●製品紹介 対話データ解析 AI SaaS「Bring Out」を開発しています。ブラックボックス化されやすい対話データ(商談・社内会議・サービス現場で交わされる会話)を分析し、重要情報を抽出することで、導入企業や働く人々の生産性向上に貢献します。 すでに IT・人材・M&A・不動産・製造・医療など様々な業界で活用され、営業・商品開発・R&D・ファイナンス・人事など幅広い職種で使われています。現在は主にエンタープライズ企業向けに提供しており、高い機密性・可用性・柔軟なデータ連携が求められます。 ●技術環境 バックエンド:Node.js、TypeScript、Python、GraphQL データストア:PostgreSQL、AWS S3、DynamoDB インフラ:AWS、Terraform、Docker、CircleCI AI 活用:AI コーディングツール(GitHub Copilot 等)、LangChain / CrewAI / AutoGen、OpenAI・Anthropic 等の LLM、RAG ●評価指標 私たちは、アウトプットではなくアウトカムを評価します。 例えば、 顧客への価値 ビジネスへのインパクト プロダクト品質 デリバリースピード チーム全体へのレバレッジ AI活用による改善 チームへの貢献 などを総合的に評価します。 ●入社後30日 まずはBring Outを理解する期間です。 ●期待すること プロダクトと事業を理解する システム構成・アーキテクチャを理解する AI Firstな開発スタイルを習得する 顧客やユースケースを理解する 初めての本番リリースを経験する 設計レビューや議論に参加する ●入社後60日 少しずつオーナーシップを持ち始めます。 ●期待すること 中規模機能を主体的にリードする 技術的な設計判断を行う プロダクト企画に参加する 開発プロセスを一つ改善する コードレビューを通じてチームへ貢献する ●入社後90日 Bring OutのFull Cycle Engineerとして自立することを期待します。 ●期待すること 顧客課題の発見からリリースまでを自ら推進できる 顧客との対話を通じて課題を定義できる プロダクトの方向性について提案できる AIを活用した開発を主体的に実践できる 顧客・事業へのインパクトを生み出せる 開発プロセスそのものを改善できる ●キャリアパス Full Cycle Engineerはゴールではありません。 経験や志向に応じて、 Principal Engineer Technical Lead Product Lead Solution Architect Forward Deployed Engineer Engineering Manager 新規事業・新規プロダクト責任者 など、多様なキャリアへ広がります。 技術領域ではなく、「どれだけ大きな課題を解決できるか」がキャリアを決めます。

株式会社Algomatic

- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex

株式会社Works Human Intelligence

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の高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」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。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・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 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

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。 ●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

株式会社Works Human Intelligence

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の高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」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。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・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 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

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の高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」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。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・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 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

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の高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」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。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・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 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

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の高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。 SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」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。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・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 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。

株式会社Works Human Intelligence

【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 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。

株式会社Works Human Intelligence

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。 ●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

株式会社Works Human Intelligence

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。

株式会社Works Human Intelligence

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。

株式会社日本トレカセンター

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 ・Claude Code、Cursor、各種 MCP 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 ・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)

株式会社日本トレカセンター

【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(OpenAI、Claude 等)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 ・Claude Code、Cursor、各種 MCP 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 【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