生成AI開発ツール導入 BigQueryのITエンジニア求人・転職情報

株式会社レンガ

CTO直下で、月間100万人が利用する日本最大級の住まいの口コミ評価サービスの開発エンジニアをお任せします。 具体的な業務内容は以下の通りです(社内状況や本人の志向性など踏まえて、双方で相談しながら進めていく想定です) ●マンションノート(及び新規事業)の開発を行って頂きます ●スクラムチームに分かれて仕事を行います。 (スクラム未経験でも大丈夫です)スクラムチームは本人の意向を重視し柔軟に組み換えを行っていきます ●携わる領域/タスクは個人の希望や得意分野に応じてアサインされ、また様々な経験ができるよう柔軟に変更していきます ●サーバーサイドに専念されたい方もフルスタックとして幅広く携わることも可能です。 ●ご希望に応じて企画提案/技術調査/検証/要件定義/設計/開発/システム運用/テスト/UIUX/データ分析/レポート等に携わることができます ●新規事業やゼロからのネイティブアプリの立ち上げ、AI関連の機能開発などに携わることもできます ●技術/ツール/方法論などの選定にも携わることができます ●サービスとして大規模な定性・定量データを扱う中、AI関連のタスクも進行しています。 具体例としては日々投稿される口コミをすべて人間の目で確認していましたが、そのプロセスの大部分をAIに置き換えるタスクが進行しています。 その他タスクの進め方としてCopilotを導入しています ●新しい技術は積極的に取り込みつつも、どのようなものでも新技術という視点ではなく「必要だから新技術を使う」という考えを重視しています ※サーバーサイド、フルスタック、どちらを志向されていてもご対応可能です。 ※ご本人様の希望によっては企画立案や事業戦略にも関わることが可能です。 ※短中期で(本人のご希望に応じて)マンションノート以外の新規事業にも携わって頂くことも可能です。CTO直下で、月間100万人が利用する日本最大級の住まいの口コミ評価サービスの開発エンジニアをお任せします。 業務内容 具体的な業務内容は以下の通りです(社内状況や本人の志向性など踏まえて、双方で相談しながら進めていく想定です) ●マンションノート(及び新規事業)の開発を行って頂きます ●スクラムチームに分かれて仕事を行います。(スクラム未経験でも大丈夫です)スクラムチームは本人の意向を重視し柔軟に組み換えを行っていきます ●携わる領域/タスクは個人の希望や得意分野に応じてアサインされ、また様々な経験ができるよう柔軟に変更していきます ●サーバーサイドに専念されたい方もフルスタックとして幅広く携わることも可能です。 ●ご希望に応じて企画提案/技術調査/検証/要件定義/設計/開発/システム運用/テスト/UIUX/データ分析/レポート等に携わることができます ●新規事業やゼロからのネイティブアプリの立ち上げ、AI関連の機能開発などに携わることもできます ●技術/ツール/方法論などの選定にも携わることができます ●サービスとして大規模な定性・定量データを扱う中、AI関連のタスクも進行しています。具体例としては日々投稿される口コミをすべて人間の目で確認していましたが、そのプロセスの大部分をAIに置き換えるタスクが進行しています。その他タスクの進め方としてCopilotを導入しています ●新しい技術は積極的に取り込みつつも、どのようなものでも新技術という視点ではなく「必要だから新技術を使う」という考えを重視しています ※サーバーサイド、フルスタック、どちらを志向されていてもご対応可能です。 ※ご本人様の希望によっては企画立案や事業戦略にも関わることが可能です。 ※短中期で(本人のご希望に応じて)マンションノート以外の新規事業にも携わって頂くことも可能です。 開発言語・フレームワーク・データベース Java Sass TypeScript Hibernate Java EE React MySQL インフラ Amazon Web Services Docker、Kubernetes、Amazon ECS、Amazon Elastic Kubernetes Service AI・データ分析・その他環境 BigQuery、Amazon Kinesis NGINX、Memcached、Apache Solr

株式会社クーリエ

【業務概要】 事業価値を最大化させることを目的に先端テクノロジーからデファクトの方法論まで徹底的に使いこなし、成果に拘るエンジニアリングチームをマネージメントしていただきます。 【具体的な業務内容】 ●開発プロジェクトマネージメント ・ビジネスインパクトのあるプロジェクトの起案 ・開発チームが担当する複数のプロジェクトの背景/目的/状況理解 ・あらゆる問題の検知と解消(※ハンズオンでの対応も含む) ●組織づくり ・プロダクト開発に最適な組織設計/採用計画と採用活動 ・エンジニア組織文化の醸成 ・生産価値を最大化するためのプロセス改善/仕組み化の推進 ●目標管理 ・チーム目標の設定と達成に向けた推進 ・メンバー目標の設定と評価 ●採用/メンバー育成 ・採用戦略の策定/実行 ・目標設定、1on1などを通したメンバーとのキャリアイメージのすり合わせ ・短期～長期までの育成方針に基づいたアサインや教育の計画 【ミッション】 エンジニアリングチームのマネージメントを通じて事業価値を最大化させることがミッションです。開発プロジェクトマネージメント、組織づくり、目標管理、採用/メンバー育成をしていただきます。 【開発環境】 ・言語:PHP、Python、TypeScript、JavaScript ・フレームワーク/ライブラリ:Laravel、FuelPHP、React、Next.js、ReactNative、jQuery(一部) ・インフラ:AWS(ControlTower、Organizations、Cloudfront、EC2、Aurora MySQL、Elasticache、その他多数)、GoogleCloud(BigQuery、Firebase、MAP API) ・モニタリング:NewRelic ・IaC:Terraform、Docker ・ソース管理:GitHub、GitLab ・チケット管理:Redmine ・チャット:Slack ・ドキュメント:GoogleWorkSpace ・生成AI:ChatGPT、Claude3、GitHub Copilot ・その他:SendGrid、Akamai、Biztel、クラウドサイン、etc... 従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

キャディ株式会社

<期待する役割> ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。その後は、経営・CTO・各開発責任者と連携し、その時々で解決すべき「最も解きごたえのある壁」に向き合っていただきます。 <想定される業務例> ●戦略的プロダクト開発・刷新への参画 ・成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定からアーキテクチャの再設計、難易度の高い実装までを牽引する。 ●全社横断的な「技術的突破口」の作成 ・特定のチームだけでは解決できない共通基盤(認証、データ連携、CI/CD等)の課題に対し、全社最適なソリューションを構築・展開する。 ●技術的意思決定のリードと品質の担保 ・複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューや、セキュリティ・スケーラビリティ等の高い基準の策定と実行。 ●技術組織の成熟化への寄与 ・課題解決を通じて、次世代のリードエンジニアを育成し、組織全体の「壁を乗り越える力」を底上げする。 <開発環境> ●フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ●バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ●機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ●インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ●Event Bus:Cloud Pub/Sub ●DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ●Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ●API:GraphQL,REST,gRPC ●認証: Auth0 ●開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ●コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

株式会社本田技術研究所

1.MLOps基盤の設計・構築(パイプライン自動化) データ収集、前処理、学習、評価、モデル変換、デプロイに至るEnd-to-EndのCI/CD/CT(Continuous Testing)パイプラインの構築 AIサービス開始後のAIの振る舞いを監視し、AIの性能向上にFBできるシステムの構築 AI独自のリスクに対する対応(AIガードレール等)を共通で提供する基盤の設計・構築 クラウド(AWS/GCP/Azure)とオンプレミスを組み合わせた、スケーラブルなGPU計算資源の管理・最適化 2.自動テスト・品質評価環境の構築 AIモデルの精度検証や、エッジケース(特殊な走行シーン)に対する自動シミュレーションテスト環境の整備 コードレビューの自動化や、静的・動的解析ツールの開発プロセスへの統合 ISO26262やその他車両関連法規を満たすソースコード、AIモデル、モデルデプロイ管理が自動化された開発環境の整備 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したアルゴリズムのデバイス実装 ●ドライバー状態、車内空間認識技術の開発 ●各種データ収集およびデータマイニング技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●MLOps、自動テストなどの開発環境の構築 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 ●AIセキュリティガバナンス構築 上記に伴う研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。また、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します Software Defined Vehicleに必要な自動運転、コネクティッドサービス、車両データ解析の実現に向けたAIエンジニアとして、下記いずれかの業務をお任せいたします。 ●機械学習のモデル構築 ●物体認識、画像認識、走路認識などの認識アルゴリズム構築 ●認識情報に応じた行動計画アルゴリズム構築 ●構築したモデル のデバイス実装 ●ドライバー状態、車内外の状況認識技術 の開発 ●各種データ収集および学習用データ生成 技術の開発 ●生成AIを活用した新サービスの開発 ●AI技術のトレンド調査、技術評価、お客様のニーズ調査 上記に伴う研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せいたします。また、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。 海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等 【キャリアパス】 ●AIに関する教育制度を活用して、さらなる知識、技術力向上を図りながら、プロジェクトの担当者として技術の構築を推進頂きます。 ●国内外のHonda関連部署とのプロジェクトでグローバルなキャリア形成も可能です。 ●プロジェクトの状況により、プロジェクトオーナーへのステップアップして頂きます。 ●その他、技術リーダー、マネジメントポジションへのキャリアアップの機会もございます。

株式会社本田技術研究所

【業務委細】 ●データ基盤の設計・構築 ●車両開発・ソフトウェア開発の各種データを統合・可視化するデータパイプライン構築 ●クラウド上でのデータ収集・加工・分析環境整備(ETL/ELT設計) ●データ分析・機械学習の活用 ●ソフトウェア開発効率や製品品質向上に向けた分析・予測モデルの構築 ●生成AIや機械学習モデルの運用 ●開発プロセスの改善支援 ●データに基づいた開発プロセス改善提案 ●ダッシュボード作成やデータ可視化による現場へのフィードバック ●組織横断でのデータ活用推進 ●SDV開発に関わる複数部門と連携し、データ活用の標準化・最適化 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境・ツール】 ● プログラミング言語・スクリプト:Python, SQL, Shell Script, JavaScript, C++(一部領域) ● データ基盤・分析環境:AWS(S3, Redshift, Glue, Lambda等)、GCP(BigQuery, Dataflow, Vertex AI等)、Azure(Synapse, Databricks等) ● 開発・運用ツール:Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub / GitLab, JIRA, Confluence ● データ分析・可視化ツール:Tableau, Power BI, Superset, JupyterLab, Pandas, Scikit-learn ● 機械学習/AI関連:TensorFlow, PyTorch, MLflow, Generative AIツール(LLM活用基盤等) ● 車載開発・統合設計ツール(連携領域):AUTOSAR Adaptive/Classic, PREEvision, Enterprise Architect, Doors, Jazz Platform

株式会社エス・エム・エス

※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 ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する"データの民主化"の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、"AI-Readyなデータ基盤"の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けた業務の実行主体として、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・データの定義・カタログ整備 ・IaCを用いたインフラ構成管理 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ活用を推進いただくことを期待しています。 さらに、将来的には以下のような業務もお任せしたいと考えています。 ・データ活用に関する主体的な企画・提案、および関係部署との連携推進 ・ビッグデータ分析や多様なデータ活用ニーズに応えるための、データ分析基盤のアーキテクチャ設計・改善 ・AI・機械学習技術を用いた分析や、業務改善の提案・推進、関連システムの開発 データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 開発環境・利用ツール ・データ基盤 ・Google Cloud ・Cloud Composer(Apache Airflow) ・BigQuery ・Vertex AI 等 ・Databricks ・dbt core ・社内システム Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 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。 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。 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・データ管理基盤PMやマネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストを目指すキャリア ・データと開発知見を活かし、テックリードを目指すキャリア その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (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。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援 ・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア 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 ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※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 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (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。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。 このミッションはデータ&マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという2つのチームがぶら下がる構造となっています。 この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。 当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。 マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。 業務詳細 データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。 ・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用(Reverse ETL) ・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携 ・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング ※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 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・開発組織のマネジメントを目指すキャリア ・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア ・テックリードを目指すキャリア 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 ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (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。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

株式会社エス・エム・エス

ミッション ビジネスサイドの戦略を、開発チームが実装可能な論理モデルへと翻訳し、マーケティングオートメーションや意思決定支援におけるデータの信頼性と活用精度を最大化することがミッションです。 数百万の求職者の属性、行動、および面談等から得られるインテント(意図)データを深く理解し、それらを統合的な属性/行動のモデルとして定義、設計していく一連のプロセスをお任せします。 具体的な業務内容 1.求職者のデータモデリングとセマンティック定義 事業責任者やマーケターと対話し、求職者の「状態」「意欲」「LTV」といった重要指標の算出ロジックを確定。dbt等での実装を前提とした、一貫性のある論理データモデルの設計および仕様策定を行います。 2.マルチチャネルにおけるID統合と行動ログの構造化 Webサイト、アプリ、LINE、基幹システム等に散在する求職者接点を統合し、時系列でのキャリアライフサイクルを可視化するためのデータ構造を設計。名寄せロジックや属性付与のルールを定義します。 3.非構造化データを活用したインテント抽出の論理設計 キャリアパートナーによる面談音声や対話テキストから抽出される「悩み」や「希望条件」等のインテントデータを、どのように属性化し施策に活用するか、その分類体系と活用フローを設計します。 4.データ品質管理体制(ガバナンス)の構築 膨大な求職者関連カラムの中から、マーケティング施策(Braze連携等)に不可欠な項目を厳選し、品質基準(SLO)を策定。現場が100%信頼して活用できる「認証済みデータセット」の運用をリードします。 5.事業所・法人データとの統合設計(将来像の構築) 求職者データと、医療法人や事業所のデータを掛け合わせ、最適なマッチングを実現するためのリレーション設計を行い、キャリア事業の統合データ利活用基盤のグランドデザインを支えます。 将来のキャリアパス SMS全体として、定型化したキャリアステップはなく、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 弊社は現在、医療/介護キャリア・介護障害福祉事業者SaaS・ヘルスケア・シニアライフ・海外領域に対し、BtoB・BtoCと様々事業を展開しており、事業数は40以上を超えます。 そのため、転職なしで異なるビジネスモデル/異なる事業フェーズのキャリアを開発することも可能です。 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 ・マーケティングツール(主要なもの) 　Braze / Treasure ・データ&マーケティングプラットフォーム 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script 等 ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※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 配属部署 BPR推進部への配属を予定しています。 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。 部内でのデータエンジニアとの連携はもちろん、各事業のオーナーやマーケター、セールス等、部門を超えて多くの方とコミュニケーションを取りながら業務を推進いただきます。 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。 ・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。 ・残業時間はチーム平均で20～30時間/月ほどで、リリース前の繁忙などは少し上振れる場合もあります。 ・基本の業務時間は9:00～18:00ですが、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。

株式会社エス・エム・エス

ミッション 「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。 これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。 これからはヒトに対する""データの民主化""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""AI-Readyなデータ基盤""の実現も必要になってきます。 その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。 業務詳細 データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。 ・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行 ・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出 ・データの整備、再モデリング、品質管理 ・IaCを用いたインフラ構成管理 ・データガバナンス整備 また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。 ・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用 ・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証 ・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供 業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。 ●データ活用の事例 ・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析 ・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供 ・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定 ・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成 将来のキャリアパス SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 <キャリア例> ・マネジメントを目指すキャリア ・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア 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 ・データ基盤 　・Google Cloud 　　・Cloud Composer(Apache Airflow) 　　・BigQuery 　　・Vertex AI 　　 等 　・Databricks 　・dbt core ・社内システム 　Salesforce / AWS / Google Cloud / 他 ・開発言語/ツール 　Python / SQL / JavaScript / Google Apps Script / Docker /Terraform 等 ・BIツール 　Tableau Cloud / AWS Quick Suite / Looker Studio ・その他利用ツール 　Google Workspace / Slack / GitHub Copilot / Backlog / Miro 等 ※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 その他環境 ・出社/リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。 (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。) ・残業時間はチーム平均で20時間/月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 ・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

ウェルスナビ株式会社

●入社後の期待役割 エンジニアリングマネージャーとして、モバイルアプリ特有の技術的制約やライフサイクルを深く理解し、ビジネス要求と開発現場のバランスを最適化する役割を担っていただきます。 単なる進捗管理ではなく、iOS/Android両プラットフォームの特性を考慮したリリース戦略の立案、およびステークホルダーとの合意形成を通じて、プロダクトの価値最大化にコミットしていただきます。 ●業務内容 ▽リリース・プロセス管理 期日、品質、コスト、スコープの4要素を適切にコントロールし、確実なデリバリーを実現するプロセスの構築・運用 ▽ロードマップ策定 OSアップデートやストアガイドラインの変更等の外部要因を織り込み、ビジネスサイドと連携した中長期的な開発ロードマップの策定 ▽ステークホルダー・マネジメント モバイルアプリ特有の「お作法」や制約(審査、OS差分、配布フロー等)を非エンジニアにも分かりやすく言語化し、期待値を調整 ▽マルチプラットフォームの最適化 iOS/Androidのデザインガイドラインや実装差異を把握し、共通化すべき点とプラットフォーム毎に最適化すべき点の意思決定 ▽チームビルディング サービス拡大に伴うチーム体制の強化やピープルマネジメント ●技術スタック 言語　　　　　　:Swift(SwiftUI , UIKit ) / Kotlin(Jetpack Compose , Android View) バージョン管理　:Git, GitHub プロジェクト管理:Jira その他　　　　　:Figma, Firebase, Google BigQuery, AWS CI環境　　　　　:Bitrise, GitHub Actions 生成AI 　　　 :GitHub Copilot ※サーバサイド開発言語はJava(Kotlin) + SpringBoot、インフラはAWSやGoogle BigQueryなどクラウドをフル活用しています。

株式会社JDSC

AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します ▼担っていただきたい役割 ・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発 ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 ▼主な開発環境 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入、、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります ・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります ・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます ・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています ▼主な業務内容 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ・顧客の業務で使用される本番運用段階 ・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

株式会社サーバーワークス

まずは、部門長候補として各種プロジェクトの統括や部門運営のサポートを携わっていただきます。 入社後数ヶ月間のパフォーマンスや組織への適性を見極め、双方の合意のもと、将来的に部長職への昇格を想定したポジションになります。 【具体的な業務】 ・部門の運営管理:SI部門の予算策定・利益管理(P/L責任)およびリソースの最適化 ・組織マネジメント:エンジニア・PMの採用、育成、評価、およびキャリアパスの構築 ・案件統括:複数プロジェクト(数名～数十名規模)の俯瞰的な進捗・品質・リスク管理 ・営業支援:大型案件や難易度の高い案件における、顧客へのソリューション提案 および見積精査 ・事業基盤の強化:開発標準の策定、社内ナレッジの共有、協力会社とのパートナーシップ構築 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。 特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。 G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。 また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。 この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。 利用技術 SI部門で主に採用している技術スタックは以下の通りです。 基盤には主にGoogle Cloudを採用しています。 言語:Go, TypeScript, Java, Python FW / ライブラリ:Spring Boot, Next.js 開発スタイル:AIコーディング支援ツールの積極活用、Dockerベースのコンテナ開発 Compute:Cloud Run, GKE, Compute Engine ネットワーク:VPC, Cloud VPN, Cloud Interconnect, Cloud Load Balancing データベース:Cloud Spanner, Cloud SQL, Firestore データ / AI・ML基盤:BigQuery, Vertex AI, Cloud Pub/Sub セキュリティ:Cloud Armor, Cloud IAM, Security Command Center, Cloud KMS 監視 / オブザーバビリティ:Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace IaC / CI/CD:Terraform, GitHub Actions, Cloud Build プロジェクト管理:Jira, Backlog, Notion, Slack, GitHub

GO株式会社

タクシーアプリ『GO』は、全国47都道府県に1,100社以上のネットワークを持ち、4,000万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●仕事内容 タクシーアプリ『GO』を支える支払請求・売上を管理する基盤開発をお任せします。 基盤には大規模な集計処理を担うサービスから業務オペレーションを支える管理画面、仕訳、レポーティングなどのサービスがあります。 日々成長するサービスを支える新機能・新サービスの企画・設計・開発がメインの業務となります。 ゼロから作る機会が多くチャレンジングな日々を楽しめる方をお待ちしています。 ●解決したい課題 ・大量のトランザクションデータの高速な集計処理 ・会計処理の精緻化・早期化 ・社内外ユーザーの業務負荷軽減 ●開発環境 ・バックエンド (マイクロサービス) └言語: Go └サービス間通信: gRPC, GraphQL └データストア: PostgreSQL, MySQL, Redis, BigQuery └インフラ: AWS (EKS, S3, SNS, SQS), Kubernetes, Docker └ワークフローエンジン: Apache Airflow └モニタリング: Grafana, Sentry └AI: Claude Code, GitHub Copilot, Gemini etc. └IDE: GoLand, Visual Studio Code └CI / CD: GitHub Actions └VCS: GitHub ・フロントエンド (管理画面) └言語: TypeScript └フレームワーク: Vue.js (Vue3), React (Next.js) └インタフェース定義: OpenAPI (Swagger) ・その他 (関わる可能性があるもの) └インフラ: GCP ●所属組織 支払請求基盤チーム 7名前後 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

Sansan株式会社

●サービスについて 取引管理サービス「Contract One」を担当します。 ●組織のミッション プロダクトの提供価値を最大化し、Contract Oneを事業として継続的に成長させることが目的です。 顧客の課題を起点に「何を作るか」を見極め、プロダクトを通じて顧客の業務変革と事業成長の両方を実現していくことを目指しています。 ●具体的な業務 取引管理サービス「Contract One」のプロダクトマネジャーとして、以下の業務を担当します。 【組織の業務】 プロダクト戦略・ロードマップの策定から、課題発見・企画・要求定義・開発推進・リリース・効果検証までを一貫して担います。 【業務の流れ(一例)】 1.課題の洗い出し:プロダクトに関するフィードバック、データ、ユーザーリサーチから、ユーザーの課題を洗い出します。 2.改善案・新機能案の企画:解くべき課題に対し、モックアップなどを使ったユーザーインタビューで企画が課題を解決できているかを検証しながら、デザイナーと共に改善案・新機能案を企画します。 3.開発〜リリース対応:なぜそれをするのか・なぜ必要なのかを開発メンバーに説明しながら合意形成し、開発の優先順位を決めてリリースまで対応します。 4.ユーザーとのコミュニケーション:リリースする機能やプロダクトをどう認知させ使ってもらうかを考えながら利用を促進し、営業やCSが行う顧客への提案やPoC推進にもつなげます。 【入社後に担当する業務】 まずは特定の機能領域を担当します。顧客・社内ユーザーへのヒアリングやデータ分析から課題を定義し、デザイナー・エンジニアと共に企画〜リリースを推進する役割です。 【将来的に担当する業務(キャリアパス)】 プロダクト全体の戦略・中長期ロードマップの策定、商品設計から売り方(Go-to-Market)までを含むプロダクトの価値最大化など、担当範囲を広げることを想定しています。 ●組織構成 Contract One事業部 プロダクト室は少数精鋭の組織で、以下の組織で構成されています。 ・プロダクトマネジャーが所属するプロダクト開発グループ ・デザイナーが所属するプロダクトデザイナーグループ ・プロダクトマーケティングマネジャーが所属するプロダクトマーケティンググループ ●開発環境、使用するツールなど ・ドキュメント:Notion, Slack, Figma ・AI/開発支援:Claude, Claude Code, ・NotionAI, ChatGPT, Geminiなど ・データ分析:BigQuery, Looker Studio ・バージョン管理:GitHub ・その他:Salesforceなど ※ SalesforceはSalesforce, Inc.の商標であり、許可のもとで使用しています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

JAPAN AI株式会社

ミッション ソフトウェアエンジニアリングとAIを駆使して、テストの自動化とテストケースのライフサイクル全体の質を高め、プロダクト品質とリリース速度を両立させる現在、QA業務のうち約50〜60%はすでに自動化されており、基盤としては一定の水準に達しています。このポジションで問われるのは自動化率を積み増すことだけでなく、未自動化領域の自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル管理を仕組み化し、改善が自走するサイクルを作ることです。 期待する役割について テストの自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル運用の3方向をリードし、AIを活用しながらQAプロセス全体が継続的に良くなる仕組みを構築・運用していただきます。 ・自動化できていない領域を見極め、優先度をつけて自動化する ・既存の自動化されたテストの品質(網羅性・保守性・シグナルの信頼性)を継続的に改善する ・テストケースのライフサイクル(作成・実行・評価・棚卸し・廃止)を設計し、改善が回る仕組みを構築・運用する ・AI/LLMを用いたテストケース生成・改善エージェントを構築する ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CSとの橋渡しを行う ・約400社が本番利用するプロダクトの品質を、自動化・品質改善・仕組み運用の3方向から担保する 業務内容 ●未自動化領域の自動化 ・自動化できていない箇所を洗い出し、優先度をつけて自動化する ・AI/LLMを活用したテストケース生成エージェントの構築 ・CI/CDへの自動テスト組み込み・回帰テストの整備 ●既存テストの品質改善 ・既存テストケースの品質(重複・カバレッジ・保守コスト・シグナルの信頼性)を精査し、改善する ・Flakyテストの検知・修正、形骸化したテストの棚卸し ・テスト設計・品質基準の策定、良いテストケースの記述 ●テストケースのライフサイクル設計・運用 ・テストケースの作成〜実行〜評価〜棚卸し〜廃止までのライフサイクルを設計する ・改善が継続的に回る仕組み(レビュー体制・メトリクス・運用フロー)を構築・運用する ・JAPAN AI STUDIOを活用したQA・テスト業務の仕組み化 ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CS/非エンジニアとの橋渡しを行う チーム体制 約150名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX 評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks データ : BigQuery, Spark, Pandas インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform CI/CD : GitHub Actions ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

株式会社サイバーエージェント

AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー所属として、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながら、テックリードエンジニアとして以下の業務を推進していただきます。 ● 技術的視座に基づく超上流工程と要件定義 ・事業部からの抽象的なビジネス要件をヒアリングし、拡張性や可用性を考慮した機能要件・非機能要件への落とし込み ・システム導入や改善に向けたアーキテクチャ検討・技術選定 ・セキュリティ要件を踏まえた設計レビュー ● アーキテクチャディレクションとベンダーマネジメント ・RFP(提案依頼書)の作成 ・外部パートナー企業の選定および技術評価 ・納品物のアーキテクチャ・コードレビューおよび品質評価 ● ITガバナンスの推進・標準 ・認証認可や権限管理に関する設計・標準化 ・ログ管理基盤の整備および運用高度化 ・システム監査を見据えた運用ルール策定 ・セキュリティ局と連携した技術ガイドラインの整備 ● ステークホルダーとの折衝・ファシリテーション ・ビジネスサイドとの要件整理 ・技術的・セキュリティ的リスクの説明と合意形成 ・複数部門を横断したプロジェクト推進 ※全体のアーキテクチャ設計やディレクションを主軸としつつも、技術検証やPoC、定めた方針に基づく実装など、自ら手を動かしていただく業務も並行して担当いただきます。 【開発環境】 ●クラウド:AWS / Google Cloud ●ソースコード管理:GitHub ●CI/CD:GitHub Actions ●監視:Datadog ●データ基盤:BigQuery / Snowflake ●AI開発支援:Claude Code / ChatGPT Enterprise※プロジェクトに応じて利用技術は変動します 【配属先】 AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー ※本ポジションはAI事業本部所属となりますが、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながらプロジェクトを推進します。 ※特定事業部専属ではなく、事業横断で技術支援・ITガバナンス推進を行うポジションです。

株式会社メドレー

●ミッションと向き合う課題 メドレーは、「医療ヘルスケアの未来をつくる」というミッションのもと、テクノロジーを活用してこの分野における様々な課題解決を目指す会社です。 医療プラットフォーム本部では、オンライン診療・電子カルテを提供するクラウド診療支援システム「CLINICS」、電子薬歴を中核として薬局経営を支え、患者のかかりつけを支援する「MEDIXS」、歯科診療所向けにオンライン診療・電子カルテを提供している「DENTIS」、またこれらの医療者向けの SaaS とつながる患者向けの総合医療アプリである「melmo」など、複数のプロダクトを展開しています。 今回エンジニアを募集するクラウド診療支援システム「CLINICS」は、Web予約・Web問診・オンライン診療・電子カルテ・レセコン・経営分析という、これまで独立していたシステムをすべて内包し、一貫性のある操作性で業務を完結できる医療機関向けのプロダクトで、日本の医療が直面する、以下の3つの課題解決に挑んでいます。 業務生産性の向上 医療現場は、労働人口の減少 及び 高齢化の進行という社会の構造的な課題に直面しており、医療サービスを地域に届け続けるために「業務生産性の向上」を必要としています。 医療の質の維持 効率化を進めるだけでなく、患者一人ひとりに質の高い医療を届け続けることも、私たちの重要なテーマです。 当たり前品質の追求 CLINICSが提供する電子カルテは、医療機関が「毎日利用する基幹システム」です。そのため、常に快適で信頼できる利用環境を提供し続けることが、プロダクトの絶対的な使命となります。 ●AI活用によるミッションの実現 今、生成AIの登場により、あらゆる業界でゲームチェンジが起きています。我々はその時代の「狭間」に立ち、 AIの活用を通してCLINICSを利用する医療従事者や患者、そして提供側のエンジニアの日々の業務を再定義し、今までの当たり前を覆す という新たな挑戦の舵を切りました。 この挑戦の中核を担うのが、新設された「AI推進グループ」です。私たちは、AIを活用した「新しい診療体験」をユーザーに届けると同時に、生成AIのツールを駆使して開発プロセスそのものを革新する「新しい開発基盤」を構築します。目指すのは、医療機関への迅速かつ継続的な機能提供と、10倍の価値を生み出せる「CLINICS 10x」な開発基盤の構築です。開発効率を飛躍的に高め、より多くの機能を、より速く、より確実に安全にユーザーへ届ける。そのためには、品質が高いコードを生成できる基盤、10倍のリリース数に耐えられるQA・テスト基盤、10倍の顧客数にスケールしても耐えられるシステム基盤が必要です。 ●CLINICSのプロダクト開発体制について 「業務生産性の向上」「医療の質の維持」「当たり前品質」の3点に向き合い、医療サービスの持続可能性を高めることがミッションです。 以下の体制を敷いて、ミッションに向き合っています。 ・事業開発領域:短期の課題解決を目的としています。事業開発領域の中でも業務ドメインの関心ごと単位でスモールチームを構成しています。 ・AI推進・基盤開発領域:AI機能開発とAIの組織活用により中長期の課題解決を目的としています。アプリケーション基盤の品質維持・向上、新しいテクノロジーを活用していく上でのアーキテクチャ選定やPoCを行っています。 ・SRE領域:システムのパフォーマンスをモニタリングし、当たり前品質の維持と向上に向けた取り組みを行なっています。 ●職務内容 上記背景のもと、新設された「 AI 推進・基盤開発領域」の中核メンバーとして、CLINICS カルテにおける AI 機能の開発を推進するソフトウェアエンジニア(AI機能デリバリー)を募集します。 本ポジションでは、フロントエンドとバックエンドの両方に関わりながら、医療機関の業務生産性向上につながる AI アシスト機能を、仕様検討から設計・実装・リリースまで一貫して担っていただきます。PdM、デザイナー、医療ドメインに詳しいメンバーと連携しながら、ユーザー課題を具体的なプロダクト機能へ落とし込み、継続的かつ安全にユーザーへ届けることがミッションです。 ・CLINICS カルテにおける AI アシスト機能の開発 　- 医療従事者の業務を効率化する AI 機能について、仕様検討、技術設計、実装、リリースまでを一貫して推進 　- フロントエンドとバックエンドを横断し、ユーザー体験とシステム設計の両面から機能開発をリード ・プロダクトチームと連携した機能デリバリー 　- PdM、デザイナー、医療ドメインに詳しいメンバーと協働し、ユーザー課題を実装可能な仕様へ具体化 　- 要件の不確実性が高いテーマに対して、スピードと品質のバランスを取りながら段階的にリリース ・Coding Agent を活用した開発プロセスの実践 　- Cursor、Claude Code、Codex、Devin などの Coding Agent を活用し、機能開発のスピードと品質を高める開発スタイルを実践 　- Coding Agent を前提とした開発プロセスの中で、仕様整理、実装、レビュー、リリースにおける生産性向上を推進 ●主な技術スタック バックエンド 　- Ruby, Ruby on Rails, Sidekiq フロントエンド 　- TypeScript, React, Radix UI, TanStack Query, React Hook Form, Storybook, Zod インフラ 　- Amazon Web Service 　　- ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda 　- Google Cloud 　　- Firebase, BigQuery 　- その他 　　- MongoDB Atlas 監視・運用 　- Terraform, SendGrid, Datadog, Sentry, PagerDuty 開発ツール 　- Claude Code, Codex, Cursor, Devin, GitHub, GitHub Copilot, Slack, Docker, OrbStack, MagicPod, CircleCI, GitHub Actions 業務の変更の範囲:会社の定める業務

株式会社本田技術研究所

【具体的には】　※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 【想定業務内容】 ※以下領域における、管理職としての組織マネジメント業務を中心にご対応いただきます。 1.AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 2.開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 3.部門間・パートナー企業との調整 ・車両開発部門や関連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

キャディ株式会社

テクノロジー組織が最大限に価値発揮をするための組織マネジメント活動や、事業戦略上の意思決定プロセスへの関与をお任せします。 ※ご経験やご志向を踏まえ、単一チームまたは複数チームのマネジメントを担っていただく想定です。 ・事業戦略やプロダクトビジョンにアラインした目標設定と目標達成マネジメント ・1on1や評価フィードバック等を通じたチームリーダーやマネージャー層の育成 ・事業・プロダクトのスケールを見据えた組織設計 ・日本語/英語の2言語を用いる組織において、生産性を向上させるための情報流通の企画・推進 ・エンジニア採用活動・社外広報活動の推進 ・CADDi Techカルチャーの浸透 ・その他、エンジニアリング組織の価値発揮を最大化するための問題提起や施策の企画・実行 開発環境 ・フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ・バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ・機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ・インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ・Event Bus:Cloud Pub/Sub ・DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ・Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ・API:GraphQL,REST,gRPC ・認証: Auth0 ・開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ・コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

キャディ株式会社

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Engineering Management 全般の役割を担っていただきます。 技術専門家として顧客とのコミュニケーション・要件定義・仕様策定を行い、プロジェクトマネジメント・デリバリーマネジメント・運用マネジメントまでを一気通貫で推進していただきます。 また、事業戦略にアラインしたチームの目標設定・育成・評価を通じて、組織としての成果を最大化する役割も期待します。 さらに、ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流を意識し、他部署の PdM らと協働することで、全社レベルでの技術的な価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) 顧客の経営課題に基づくソリューション提供に関わるプロジェクトマネジメント(要件定義〜デリバリー〜運用) PoC フェーズのプロトタイプを AWS 上の本番アプリケーションとしてプロダクション化するための設計・開発マネジメント 事業戦略にアラインした目標設定と達成マネジメント 1on1や評価フィードバックを通じたチームメンバーの育成 顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ソリューション開発で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 エンジニア採用活動の推進 ●所属組織について Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ●開発環境 フロントエンド:TypeScript,React,Next.js バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI インフラ:Amazon Web Services,Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows Event Bus:Cloud Pub/Sub DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco API:GraphQL,REST,gRPC 認証: Auth0 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

キャディ株式会社

●Mission The Incubation Team operates as a "startup within a startup." We go far beyond routine feature development, acting as an autonomous engine to build new businesses from the ground up. Our mission is built on three strategic pillars: 1.Forge New Products: We don’t just build; we innovate. We continuously launch and iterate on high-impact products that solve our customers' most complex, high-value problems. 2.Architect High-Performance Teams: We believe that great products come from great organizations. We focus on building and scaling elite engineering teams capable of owning product growth independently. 3.Institutionalize Speed: We don't just move fast by accident. We design the repeatable frameworks and playbooks that turn the "zero-to-one" creation process into a streamlined, scalable science. ●Job Responsibilities Technical Strategy & Architecture: Own the end-to-end architectural roadmap for core backend services. You will make the high stakes decisions on tech stacks, data modeling, and system design that will define our platform for years to come. Engineering Leadership: Act as a technical authority across multiple squads. You will mentor senior engineers, conduct deep dive code reviews, and raise the collective "bar" for engineering excellence. Product Incubation: Drive the technical execution of 0 to 1 product launches, ensuring that speed of delivery never compromises long-term system integrity. System Modernization: Identify and eliminate critical technical debt. You will lead the transition from legacy structures to a modern, distributed architecture optimized for global scale. ●Development Environment Frontend: TypeScript, React, Next.js Backend: TypeScript, Rust(axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS) Infrastructure: Docker, Google Cloud, Kubernetes, Istio, Cloudflare Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL (PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC Authentication: Auth0 Other tools: GitHub Copilot, Figma, Storybook Communication: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

株式会社カカクコム

各プロジェクトにおけるAIエージェントの設計・実装・品質担保を担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、業務課題を解決するAIエージェントを開発し、本番環境で安定稼働する状態まで作り上げることがミッションです。 また、先行プロジェクトで成果が実証された仕組みを共通ソリューションとして標準化し、全社へ展開可能な基盤として発展させる役割も担います。 ●具体的な業務内容 ・AIエージェントの設計・実装(LLM API、Playwright、マルチエージェント構成を活用した業務自動化システムの開発) ・プロンプト設計およびLLM統合(構造化出力、エラーハンドリング、評価基盤、コスト最適化など) ・RAGシステムやマルチエージェントシステムの設計・実装 ・AIエージェントの品質保証および運用改善 ・先行プロジェクトで構築した仕組みの共通ソリューション化 ・AIテックリードとの連携によるアーキテクチャ設計および技術標準への準拠 ・AIツール環境の構築・運用支援(Claude Enterprise、Cursor等) ▽具体例: 問い合わせ対応、コンテンツチェック、ワークフロー自動化、ナレッジマネジメントなど。 業務オペレーションに組み込まれるAIエージェントの開発を想定しています。 ●この求人のポイント AIエージェントの設計・実装を通じて全社オペレーションのAIネイティブ化を推進するポジションです。 単なるPoC開発ではなく、本番環境で稼働するAIエージェントの設計から実装、運用までを一貫して担当いただきます。 AIオペレーションマネージャーと連携しながら、LLM・マルチエージェント・RAG・ブラウザ自動化などの技術を組み合わせ、人が担っていた業務そのものをAIエージェントへ置き換えていきます。 生成AIを活用したプロダクト開発や業務自動化の経験を活かし、AIエージェント時代の実践的な開発経験を積みたい方を募集しています。 ●開発環境・社内ツール AI開発 :Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API:Claude API(Anthropic)、Gemini(Vertex AI)、OpenAI GPT AIフレームワーク:LangChain、LlamaIndex 自動化:Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド:TypeScript(Hono)、Python(FastAPI) データベース:PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ:GCP(Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery) プロジェクト管理:Confluence、Jira、GitHub Enterprise

株式会社アシュアード

プロダクトの信頼性に関する技術的なオーナーシップを持ち、機能開発チームと密に連携しながら、以下のミッションをリードすることをお任せします。 ・SLO/SLIの策定と運用:サービスレベル目標を定義し、エラーバジェットを基にした開発・リリースプロセスの推進 ・モニタリングとオブザーバビリティの強化:DataDogやSentryを活用し、システムの健全性を可視化。 障害の早期発見と原因究明を迅速化する仕組みの構築・改善 ・インシデント対応と改善活動の推進:障害発生時の対応プロセスをリードし、ポストモーテムを通じて恒久的な再発防止策の推進 ・Toil(手作業)の削減と自動化: 運用に関わる反復的な手作業を特定し、自動化ツールやスクリプトの開発 ・信頼性・スケーラビリティの高いインフラ設計・構築: Google Kubernetes EngineやCloudRunなどのコンテナ技術と、TerraformによるIaCを駆使し、スケーラブルで耐障害性の高いインフラの構築・運用 ・CI/CDパイプラインの最適化: CloudBuildやGitHub Actionsを用いたデプロイプロセスの高速化と安全性を向上させ、開発チームのアジリティの向上 ・パフォーマンスチューニングとキャパシティプランニング: 負荷テストの実施、ボトルネックの特定・解消、事業の成長予測に基づいたキャパシティプランニングの実施 ・AI Opsの推進: 生成AIを用いた機能の信頼性を支える基盤整備。 生成AIを使用したアプリケーションや、AIエージェントの安定稼働と継続的な改善を支援 ・DevSecOpsの推進: 脆弱性スキャンの自動化やコンテナセキュリティの強化により、開発スピードを損なわない安全性の担保 ※ご志向や適性、戦略・組織状況に応じて期待役割を調整させていただきます。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go 　※メインの言語はScala、PythonとGoは一部サブシステムで利用 ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・データ基盤: BigQuery, Airbyte, dbt, Lightdash ・その他API等: Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 ●事業紹介 「取引に確信を与える、セキュリティの星つきガイドへ。」をビジョンに、取引先の安全性を可視化するセキュリティ評価プラットフォームを運営しています。 2022年に、初めてクラウドサービスの評価サービス「Assured」をリリースし、2025年6月に2つ目のサービスとして取引先の評価サービス「Assured 企業評価」をリリースしました。 サイバー攻撃の脅威が増大し、取引先のセキュリティが企業の命運を握る今、私たちは「この時代における信頼のカタチを創り、社会の変革を加速させること」を目指しています。 【勤務地及び業務の変更範囲】 業　務:会社の定める業務(出向等を含む)

株式会社タイミー

タイミーのデータマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。 現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験 を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案 にあります。 ・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング) ・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ ・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割) ・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進 ・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進) ・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備 ・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案 ●技術スタック ・クラウド └Google Cloud ・開発言語 └Python ・データ基盤 └BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ・ML / LLM基盤 └Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ・BIツール └Looker / Looker Studio ・IaC └Terraform ・開発環境・ツール └Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc ●扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチング・勤怠に関する情報 ・レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報・各種マスタデータ など

レバレジーズ株式会社

●詳細 弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。 〈具体的な業務内容〉 ・Google Cloud上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ●使用技術 ・Google Cloud(BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex) ・AWS(EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker) ・ワークフローエンジン(Airflow) ・Python ・SQL ・Git ・Terraform ・Fivetran ●働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー ●テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ◇SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ◇AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ◇データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

キャディ株式会社

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●開発環境 言語 フロントエンド:TypeScript バックエンド:Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド:React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド:Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ:*Google Cloud*, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス:CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore,* BigQuery* API:GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング:Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証:Auth0 開発ツール:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

キャディ株式会社

●期待する役割 経営ボードやCTO、各VPと連携し、事業のPLや中長期的な経営戦略と連動した全社横断的な技術戦略の策定、および技術投資の意思決定を技術専門職のトップランナーとして主導・実行していただきます。 ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも深い専門性を発揮して手を動かしながら、技術の力で「日本発のグローバルテックカンパニー」となるための強固なアーキテクチャとエンジニアリング基盤を創り上げる役割です。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・グローバル技術戦略の策定とアーキテクチャ設計のリード 事業の非連続な成長(事業の数倍〜数十倍へのスケール)を牽引するための技術ロードマップ策定 複数プロダクトが有機的に連携しつつ独立して進化できる「次世代プラットフォームアーキテクチャ」の設計・主導 ・パラダイムシフトを伴う全社技術基盤の刷新 「AIネイティブ組織」への全社変革や開発生産性のデッドロック解消など、既存のシステムやアーキテクチャの枠組みを根底から変える設計と完遂 ・技術的意思決定のリードと品質ガバナンスの構築 全社的なセキュリティ・パフォーマンス・スケーラビリティのグローバル基準の策定と実行 複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューと技術的支援 ・全社横断的な「技術的突破口」の作成 特定のチームだけでは解決できない共通基盤の課題に対し、全社最適なソリューションを自ら構築・展開する ●開発環境 フロントエンド:TypeScript,React,Next.js バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows Event Bus:Cloud Pub/Sub DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco API:GraphQL,REST,gRPC 認証: Auth0 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence