フレックス勤務 BigQueryのITエンジニア求人・転職情報

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

CREとして、Assuredクラウド評価のお問い合わせに対する技術サポートやプロダクトの改善を担当していただきます。 【具体的な業務内容】 CREとして、Assuredクラウド評価の顧客信頼性向上に責任を持ちます。 ▼ 短期的に取り組む業務 お客様からの技術的な問い合わせの調査・回答 セキュリティチェックシートの対応 お客様対応や社内オペレーションを支援する小〜中規模システムの実装と運用改善(Google Apps Script / Python / サーバーレス構成など、軽量な手段を機動的に選ぶ) お客様の要望・不具合に関する、要求 / 要件 / 受け入れ条件の整理と、エンジニアリングチームへの橋渡し 比較的小規模な機能改善・不具合修正については、自身で設計・実装・テスト・リリース 複雑なプロダクト仕様の整理、ドキュメント化 ▼ 中長期で設計・推進していく業務 顧客信頼性を測るKPIの設計と、計測基盤(BigQuery / dbt / Lightdash)の構築 KPIから見えた阻害要因に対する施策設計と実行(CS組織内に閉じず、セールス・運用組織の業務改善や、プロダクトの構造的改善まで射程) セルフサービス化の優先順位設計と、機能としての実装 問い合わせ対応フロー・エスカレーション設計・チェックシート運用などの再設計 CREグループとしての中長期ロードマップの策定と、リードとの並走 これらの中で、何から着手すべきか・どこにレバレッジがあるかの判断自体も、入社後に一緒に設計するテーマです。 ●チームについて CREは立ち上がったばかりの組織で、現在は1名のマネージャーと1名の専属エンジニアの2名体制です。 顧客、営業、CS、プロダクトと連携し、技術とデータを活用して顧客の信頼性を向上させ、事業成長を加速させることを目指しています。 現在は、お問い合わせ対応・顧客要望対応を通じてお客様からのフィードバックを迅速に取り入れ、改善につなげることを行っています。 同時に、中長期的にどういう価値を出していくべきか絵を描き、計画しているフェーズです。 将来目指しているのは、データと技術を使って顧客の状態を可視化し、よりプロアクティブに顧客信頼性を向上させることです。 そのためにCREが担っていきたい観点は以下の通りです。 ・プロダクト各機能が潜在的に持っている価値をお客様の課題と結びつけ、価値を最大化する ・お問い合わせをゼロにする ・お客様自身で問題を解決できるセルフサービス化の推進 ・お客様が困ったときの体験の向上/エフォートレス化 ●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。 ●このポジションで、一緒に作る未来 CREが扱う「顧客信頼性」は、お客様のビジネスと我々のビジネスを同時に伸ばすための重要な要素だと思っています。 お客様が安心して『Assuredクラウド評価』を使い続け、その上で本来やりたいDXや事業判断を進められること。 それがお客様の事業成果になり、同時に我々の成長にもなります。 CREのミッションは、そのベースとなる「顧客信頼性」を最大化することです。 その実現のために、立ち上げ期ではまず以下3つのスコープを設計・推進します。 1.プロダクト改善・実装 お客様の声を一次情報として受け取り、不具合修正・機能改善・セルフサービス化できる機能をプロダクトに反映していきます。 2.KPI・計測基盤の設計 「顧客信頼性が向上している」と言える状態を、データで定義します。 問い合わせ削減率・セルフサービス到達率・お客様の利用熟達度など、何を測るべきかから設計し、BigQuery / dbt / Lightdashの基盤上で計測・可視化を立ち上げます。 3.CREプロセス・運用設計 問い合わせ対応フロー、セキュリティチェックシート対応、エスカレーション設計、技術調査の標準化など、現在は属人的に回っている運用を、再現可能なプロセスとして組み立て直します。 ●そして、その先に取りに行く未来 スコープ2のKPI基盤が立ち上がり、「顧客信頼性を阻害している要因」がデータで見えてきた段階から、CREの射程は、プロダクト単体に閉じません。 阻害要因がセールスの提案プロセスにあれば、営業組織の業務の改善に取り組みます。 運用組織のオペレーションに起因していれば、その自動化やシステム化も取り扱いたいと思っています。 プロダクトの構造的な改善が必要であれば、PdMと一緒に上流から設計します。 一般的にCREはお問い合わせ対応やCS組織内の改善に役割が限定されがちですが、私たちはそこに留まるつもりはありません。 顧客信頼性向上のレバーがある場所に、エンジニアリングの力で踏み込んでいくことを目指しています。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go(ScalaからGo/TypeScriptへの移行中です) ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore, BigQuery ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: CloudBuild, GitHub Actions ・その他API等: ChatGPT, Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma 他 【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。

日本システム技術株式会社

●入社後～中期的にお任せしたいこと 【主な業務内容】 データ活用を支える“基盤から分析まで”を一貫して担うデータエンジニアを募集します。 当社では、企業のDX推進やデータ活用ニーズ拡大に伴い、データ基盤強化を推進しています。 本ポジションでは、データ取得・蓄積・加工・可視化・分析まで、エンドツーエンドでデータ活用を支える業務に携わっていただきます。 ご経験に応じて、要件定義から設計・開発・運用保守まで一気通貫で担当できる環境があり、BI・データ分析など幅広い技術領域に挑戦可能です。 【具体的な業務内容】 業務システムの設計・開発・運用 データ基盤(DWH/データレイク等)の設計・構築 ETL/ELTパイプラインの設計・開発 クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用した基盤構築 BIツール連携・データ可視化基盤の整備 データ品質管理・ガバナンスの整備 データ活用に関する技術選定・アーキテクチャ設計 【開発環境(例)】 ・クラウド:AWS/GCP/Azure ・言語:Python/SQL ・DWH:BigQuery/Snowflake ・DB:MySQL/SQL Server/PostgreSQL ・ETL:Glue/DataSpider ・BI:Tableau/Power BI ・ローコードツール:Kintone/Pleasanter 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

株式会社エス・エム・エス

具体業務例 本ポジションは、コーポレート管理領域のDX推進チームのマネージャーとして、国内にとどまらず海外子会社(MIMS等)や今後のM&Aを見据えた「グループ全体の最適化・統合」を牽引していただきます。4,500名規模からさらなる飛躍を目指すグローバル企業において、テクノロジーを活用したダイナミックなチェンジマネジメントを主導することが最大のミッションです。 1.グローバル視点でのコーポレートIT戦略と統合推進 経営戦略と連動し、グループ全体を俯瞰したシステム統合のロードマップを描き、実行します。 ●ガバナンスの統合 経理や購買領域において、グローバルで求められる一定水準の統制・コントロールを効かせるためのシステム基盤・プロセスの構築。 ●経営管理の高度化 海外子会社の状態を一元的に把握し、管理会計の精度をグローバル目線で統合・向上させるためのデータ基盤やBIの構想・推進。 ●M&A・PMI対応: 今後増加するグループ会社のITインフラや業務システムを評価し、全体最適の視点で統合プロジェクトをリード。 2.大規模組織における変革のリード(チェンジマネジメント) 単なるシステム導入にとどまらず、新しい業務プロセスやスタンダードを組織に定着させます。 国内外のステークホルダー(経営陣や各国の業務部門)と密に連携し、変革の意義を浸透させながら、複雑な利害を調整してプロジェクトを前進させます。 シニアなBA陣が起案する複数の業務変革プロジェクト(ERPリプレイス等)をポートフォリオとして俯瞰し、上位の意思決定やブロッカー排除を支援します。 3.チームのマネジメント 制度会計や管理会計などの領域を担うビジネスアーキテクトと、技術的な実装を担うコーポレートITエンジニアが混在するチームを統括します。 ビジネス要件と技術アーキテクチャの橋渡しを行い、職能の垣根を越えたコラボレーションを促進する組織づくりを行っていただきます。 各メンバーの専門性を引き出し、中長期のIT戦略と個人の目標をリンクさせた評価・育成・パフォーマンス管理を行っていただきます。 ※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 開発環境・利用ツール ●既存システム ・Saas: NetSuite, V-Oneクラウド, マネーフォワード、バクラク, SmartHR, ・パッケージ: DIVA ・スクラッチ開発: 販売管理システム、購買(P2P)システム、得意先・ベンダーマスタ、管理会計システム、etc... 　開発言語: Python(Django, Flask)、Access 　データベース: RDB(Amazon Aurora, SQL Server)、BigQuery 　クラウド環境: AWS、GCP 　認証基盤: Google Workspace 　バージョン管理: GitHub 　その他: GAS、Tableau、RPAツール、生成系AI 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。

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

株式会社カカクコム

AX推進チームが進める先行成果創出プロジェクトや共通ソリューション開発において、AIエージェント開発の技術リードを担当いただきます。 プレイヤーとして難易度の高い案件に自ら入り込み、AIエージェント開発の難所を突破しながら実装パターンを確立し、 技術責任者としてLLM選定やアーキテクチャ設計、品質保証基盤の構築、実装ガイドライン策定など、AX部全体に影響する技術判断を担います。 ●最重要・高難度案件におけるAIエージェント開発の技術リード(難所の実装、設計レビュー、アーキテクチャ設計) ●AIプロダクトの品質ハーネス設計(Pre-commit、CI/CD、LLM出力検証、リグレッションテスト基盤の構築) ●AX部全体の技術標準・実装ガイドラインの策定(LLM選定、アーキテクチャパターン設計、コーディング規約、アンチパターン集の整備) ●Claude、Gemini、GPTなどのLLM活用方針および技術評価 ●AIエージェント開発における品質保証・評価基盤の設計 ●AIエージェントビルダーへのアーキテクチャレビューおよび技術メンタリング ●新技術や新モデルの評価および実務適用判断 ●AX部全体の開発環境・CI/CD基盤の設計と改善 ●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

株式会社エス・エム・エス

社内の業務改善・IT企画を推進する部門にて、ご経験やご志向性に合わせたポジションをご提案させていただきます。 事業の成長と会社の発展を支えるためのシナジーを最大化し、従業員の生産性を向上することがBPR推進部のミッションです。 ビジネスアーキテクト(ITコンサル)といったビジネスプロセスに入り込む立場から、実際のシステム開発フェーズまで、BPR組織内に多様な役割・ミッションを持ったメンバーが在籍しています。 具体的や役割やポジションについては、ご経験やご志向性を踏まえ、面接内でのすり合わせを通して、確定していく想定です。 業務例としては下記のようなものがございます。 ①ビズネスアーキテクト / IT戦略企画 値提供先事業(キャリア事業/SaaS事業等)に対して、事業理解をもとにしたビジネスプロセスの最適化をお願いします。 規模やフェーズが異なる複数の事業を展開している弊社において、事業や会社の変化や成長に適応しながら、 あるべき業務プロセスの設計とそれを支えるITシステムの要件整理を行い、実現を推進していただきます。 事業の外の改善組織メンバーという立ち位置ではなく、事業担当者と同じ温度感でビジネスの成果にコミットし、 各機能組織(マーケティング/セールス/CSなど)の責任者と連携しながら、サービスの立ち上げや事業成長のための施策を企画・推進していただきます。 ②Salesforceエンジニア(リーダー) Salesforce利用部門のビジネスプロセスや業務オペレーションを理解し、開発チームマネージャーや利用部門担当のビジネスアーキテクト(事業部門との橋渡し、プロセス改善推進担当)と共に、 利用部門から日々寄せられる依頼内容に優先順位を付けながら対応いただくことがミッションです。 ③社内向けプロダクト開発(チームリード・テックリード) スクラッチやPaaSで構築しているいくつかの業務システムの開発をお任せいたします。 アーキテクチャの設計・要件定義～開発、運用保守等、ご経験に合わせてミッションをお渡しする予定です。 その他、情報セキュリティ担当、プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー、テックリード等、多様なポジションがございます。 ※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 開発環境・利用ツール 担当領域によって異なります。 選考内でお伝えさせていただきます。 ※以下、使用技術の一部を抜粋 ・GCP、AWS、IBM cloud、Salesforce ・Python、PHP、Google Apps Script、Shell、JavaScript ・BigQuery、Cloud SQL、Amazon Aurora ・Docker、Google Kubernetes Engine ・IBM Watson、Google Natural Language 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。 配属部署 ●配属予定:BPR推進部 BPR推進部は、事業部門/管理部門を問わず業務オペレーションの最適化やIT業務基盤の改善のための企画・実行・継続的改善を全社規模で推進する横断組織です。 全社の業務効率/生産性向上と各事業の戦略遂行/目標達成を実現していくことをミッションとし、経営や事業に携わる方々が、よりイキイキと生産性高く働ける環境をシステム、業務プロセスの両面からサポートしています。 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。 具体的な配属チームについては、選考を通してすり合わせをさせていただく想定です。 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。 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。 具体的には、ITを活用した業務改善の経験・能力を生かして成果を出すことで、以下のような管理部門のマネジメント層や事業側の責任者へのキャリアアップを目指すことが可能です。 <キャリア事例> ・SMSの経理財務、販売管理、人事など業務領域への拡張や、それらのプロジェクトゴールの設定、戦略定義を担うPMポジション、その先の経営企画責任者ポジションへの役割拡張 ・事業のビジネスプロセス支援、最適化を通した事業理解を元にSMSの各事業責任者への役割拡張 ・ITインフラよりの領域に拡張して、SMSグループ全体のIT戦略の策定や実行などを担う責任者への役割拡張 ・海外グループ会社に転籍し、海外事業領域のIT戦略の策定や実行責任者への役割拡張

株式会社アシュアード

プロダクトエンジニアとして、Assuredクラウド評価の機能開発に関わっていただきます。 【主な業務】 必要な機能の設計、実装、テストおよびリリース 他メンバーの設計・コードのレビュー、フィードバック チームのプロジェクト管理、スクラムイベント運営 開発プロセス改善、生産性向上施策 PdM・デザイナー・ドメインエキスパートとの協働 顧客からの問い合わせ・不具合対応 データ整備、分析、モニタリング 採用活動への参画 【チームの文化】 新しい市場を啓蒙しユーザー価値を探究するAssuredクラウド評価のプロダクトチームでは、エンジニアが開発だけでなく、事業指標の追求やユーザー課題の発見まで関わる「プロダクトエンジニア」の文化があります。 技術(How)を核としながら、事業(Why)やユーザー体験(What)にまで越境し、全員が事業指標を意識しながら開発する文化です。 AIがコードを書く時代だからこそ、「なぜ作るか」「何を作るか」という上流の問いに注力し、ビジネス組織とも一体となり事業成果にコミットし続けています。 ●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)

BIPROGY株式会社

職務内容および役割 私たちのミッションは、変化の激しいIT市場の中で、変化に対応できるサービス/商品を企画・管理し、販売やサービス運営を推進することで、サービス/商品を安定的に提供し続けることです。 今回募集する職務は、ITシステム基盤関連商品・サービスの中のデータ活用関連商品・サービスの商品担当として、『DWH』、『BIツール』、『付加価値サービス』の新規商品・サービス企画、商品運営、営業支援、パートナーコミュニケーション、プロモーション活動、社内外ステークホルダー調整などを行う業務です。 ●パートナーベンダー(Microsoft社ほか)がリリースする新商品・サービスの受入検討、企画・戦略立案、投資計画の策定、付加価値サービスを含めた新規商品化・サービスメニュー化を行う ●取り扱い商品・サービスを安定的に提供するために、エンジニアチームと連携した商品・サービス運営を行う ●当社のビジネスに資するためのたパートナーベンダーとの連携・コミュニケーション・調整・交渉を行う ●当社のデータ活用関連商品・サービスを適用する各種案件の担当営業/SEからの相談対応・支援を行う これまで当社が企画・サービス化した一例として、「データ活用自営化支援サービス」(https://www.biprogy.com/solution/service/data_engineering.html) などがあります。 本サービスでは、企業のデータ活用基盤の整備だけでなく、活用定着に向けた支援・運用改善なども含めた付加価値提供を行っています。 当ポジションでは、こうしたデータ活用関連のサービス/商品について、市場動向やパートナー製品の進化を踏まえながら、継続的に企画・改善・展開を行い、社内外のビジネス成長に寄与していきます。 業務概要 当社は、独立系ITベンダとして、システム構築・開発サービス、アウトソーシングサービスおよび当社独自のサービス事業を多種多様な業種・業態のお客様に展開しています。 本募集の業務は、企業DXの進展を背景に自組織の成長のための重要な要素になっている「データ活用」を支援するサービス/商品の企画・運営業務です。 お客様のDXを導くクラウドや生成AIとの各種連携を含めた新たなデータ活用基盤の提供、販売促進、新規ビジネス拡大・既存ビジネス維持のための商品管理とサービス運営、パートナーコミュニケーション、社内外ステークホルダー調整など、企画・マーケティング業務を幅広く担っています。 変更の範囲:当面の間は本職務に従事いただく予定です。 配置転換により当社拠点全般に異動の可能性があります。

株式会社カカクコム

データドリブン経営を推進する中核ポジションとして、全社のデータ活用ルールの整備から、GCPを中心としたデータ基盤の設計・統括までを一貫して担っていただきます。 データを「安全に・正しく・価値につながる形で活用できる状態」をつくり、経営や事業の意思決定を支えるデータ基盤の責任者ポジションです。 【具体的な業務内容】 ・全社のデータ活用戦略の立案およびガバナンス体制の設計・運用 ・データの品質管理・セキュリティ・権限管理ルールの整備と浸透 ・予算管理、採用戦略の立案、チームビルディング ・データ基盤の構築・改善を通じたAI活用の推進 ・データの収集〜活用までの仕組み設計と継続的な改善 【業務の進め方】 インフラ、セキュリティ、AI開発など複数の専門チームのハブとして機能し、各領域と密に連携しながらプロジェクトを推進していただきます。 技術的な観点とビジネス観点の双方を踏まえ、安定性とセキュリティを担保したデータ基盤の運営をリードしつつ、AI活用の最大化に向けた意思決定と実行を担います。 全社のデータ基盤の安定運用と進化に責任を持ち、組織の土台を支えていただきます。 また、経営層とも連携しながら、全社的なデータ戦略の方向性を示し、組織全体を巻き込んだ変革を推進していただくことを期待しています。 まずはご自身の開発環境で理想のAI駆動開発を体現しつつ、社内展開していきます。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 既存のデータ基盤の現状把握を行い、AI時代に求められる「AI-Readyなデータ構造」へと計画を立てて実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

株式会社ABEJA

●ミッション 「技術」を「経済価値」に変換する。現場と経営を繋ぎ、事業を前に推し進める 組織の規模拡大に伴い、個人の知見に頼らない「組織としての突破力」が求められています。 あなたのミッションは、現場のプロジェクト進捗やセールス活動を数値で捉え、組織のボトルネックを解消するプロセスを構築すること。多様な専門家が最高のバリューを発揮できる環境を整え、現場の「手触り感」ある課題を仕組みで解決していく。自身の描いたプロセスが事業の成長に直結する、ダイナミズムを体感できるポジションです。 ●業務内容 ABEJAの事業成長を加速させる「管制塔(BizOps)」として、AIビジネスの不確実性を数値と仕組みで解き明かし、事業の再現性を作り上げて行くポジションです。 ご経験や強みに応じて、以下の3つの領域を横断的に、あるいは中心となってリードいただきます。 1.経営・事業の意思決定支援(Business Steering & Analytics) 単なる集計ではなく、経営層の「右腕」として、次に打つべき一手を示すためのデータ基盤を構築・運用します。 ・経営層向けのKPI可視化・レポーティング、および改善施策の提言 ・SFAを用いた売上・受注・提案プロセスの管理と、数値に基づく事業課題の特定 ・数値分析環境の企画・アップデート(BIツールの活用など) 2.商談推進・受注プロセスの最適化(Deal Operations / BPR) AIプロジェクトという「高度で個別性の高い商談」を、属人化させずに組織として着実にクローズさせるための仕組みを構築・運用します。 ・受注プロセスの型化と高度化: 商談の進捗を単なる「フェーズ」で管理するのではなく、AI案件特有の複雑な論点を整理し、営業が迷わず成約へ導くための推進フローを設計・改善します。 ・契約・商談のガードレール設計(リーガル/PM連携): 法務と連携した複雑な契約スキームの整備や、デリバリー部門と連携した見積・工数根拠の明確化など、ビジネスリスクをコントロールしながらスピード感を持って受注するための「商談の基盤」を整えます。 ・事業状況に応じたオプショナルな改善施策: 状況に応じ、成約率向上のためのボトルネック分析(受失注要因の特定)や、フロントメンバーが商談に集中するための周辺業務の自動化・BPRを企画・実行します。 3.プロジェクト推進の高度化(Project Ops / PMO) 複数のAIプロジェクトを俯瞰し、全社的な生産性と収支を最大化させます。 ・プロジェクトごとの工数・収支管理、およびリソースアサインの最適化 ・PMOとして、プロジェクト進捗の可視化とプロセス改善施策の立案・実行 DXやAIの実装が進まない多くの企業に対し、ABEJAがどう価値を提供し、どう事業として成立させるか。その「勝ちパターン」を自らの手で作り上げ、事業を前に進めていく——。 「何から始めればよいか分からない」というカオスな市場環境を、あなたの設計した「仕組み」で切り拓いていく面白さを、ぜひ体感してください。 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社カカクコム

業務内容 食べログにおけるユーザー価値提供の最前線で、Webサービスの開発全般(要件定義〜設計〜開発〜運用)を一貫して担当いただきます。 大規模な予約システムや業務DXの推進に貢献することが期待され、技術的な判断と実行を主導しつつ、自ら手を動かして開発を推進することで、チーム全体の生産性最大化を目指します。 【コア業務】 ・『食べログ』の開発におけるプロジェクト推進 ・ビジネスサイドと連携した要件定義、優先順位調整、複数部門との調整 ・スループットを最大化するチームビルディング ・システムを動かし続けるための技術的な判断と実行 ・体制やシステムの理想を描き、実現する取り組み 【主な開発領域】 ・ユーザー向け機能の開発(口コミ、ネット予約、UI/UX改善など) ・飲食店向け機能の開発(予約管理システム「食べログノート」、モバイルオーダー、DX支援など) ・ビジネス成長を支える機能の開発(アライアンス、営業支援、広告など) 【所属部門】 食べログ 開発本部(ユーザー向け機能開発、飲食店向け機能開発など、いずれかの開発領域) 【ミッション】 月間約9,600万人利用の『食べログ』におけるユーザー価値提供の最前線で、チームの目的達成のためにコミュニケーションの最適化とスループットの最大化を目指します。 そして、大規模かつ長期運用のシステムに関する知見を蓄積し、システムの持続的な稼働に向けた技術的な判断と実行を進めていただきます。 【開発スタイルとチーム体制】 食べログでは、職能横断で構成されるプロジェクトチームが開発のライフサイクル全体に責任を持つマトリクス型組織を導入しています。 ・エンジニア、企画、デザイナーを一つのプロジェクトとして構成し、ワンチームとなって仕事を進めます。 ・ひとりのエンジニアで要件定義からリリースまで一任される形で仕事を進めていくため、エンジニア観点での提案や企画段階からの関与も積極的に行える環境です。 ・社内勉強会や技術ノウハウの共有を通して、技術力の研鑽ができる体制が整っています。 【開発環境】 ・サーバーサイド: Ruby, Ruby on Rails ・フロントエンド: JavaScript（ES5/ES6, jQueryベースからReact/TypeScriptへ移行中） ・データベース: MySQL ・ソースコード管理: Git, GitHub ・AI支援ツール: Claude Code（AIエージェント型開発ツール）, Devin（自律型AIソフトウェアエンジニア）, Dify（AIプラットフォーム） ・開発支援ツール:  Google Workspace, Slack, Asana, Miro, Qiita Team, CircleCI ・データ基盤：GCP BigQuery, Tableau ※グループウェアを［[Google WorkspaceとSlackへ全面移行](https://corporate.kakaku.com/news/20250724)］し、AIを活用した開発環境を整備しています。

株式会社カカクコム

戦略立案から実現までを担う技術的リードです。具体的には、Kubernetesへの基盤刷新に向けた方針策定と技術的先導を行いながら、KubernetesやVMware環境での基盤設計・運用に携わっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・Kubernetes, VMwareでの基盤設計・構築・運用 ・各種オペレーションの自動化・セルフサービス化 ・アプリケーション、ミドルウェアのパフォーマンス可視化、測定と改善 ・新規システムのアーキテクチャの選定、提案 ・CI/CDの運用、改善 ・AWS/GCPなどのパブリッククラウド環境の運用 ・ディザスタリカバリの対応作業や方式の改善 【業務の進め方】 日々変わるインフラの状況やサービスリリース計画をもとに、タイムリーに優先度を調整しながら運用・改善業務を実施しています。中には技術的難易度が高い取り組みもありますが、チームで助け合う場を多く設けることで、チームとして高い成果が出せるようにしています。 自主性の高いチームとなっており、メンバーのスキルに応じて可能な限り大きな範囲で裁量を持って業務いただくようにしています。ご自身のスキルや志向次第で要件定義や設計の部分からお任せしています。 ミッション ■Kubernetes化の推進と基盤戦略の策定 VMベースの基盤をKubernetesへ移行する最重要プロジェクトにおいて、大規模・複雑な既存システムを紐解き、安定稼働を担保しながら刷新を加速させる技術的・戦略的なリードを担います。 ■インフラの標準化と堅牢性の両立 属人化を排除したインフラ構成の標準化を進めます。デリバリの向上(リードタイム短縮)とサービス安定性を両立させるため、堅牢性と速度を同時に満たす基盤構築をリードします。 ■プラットフォームエンジニアリングの実現 インフラ提供者ではなく、サービス開発者が「自律的・高速・高品質」に開発運用できる「開発者体験の高い環境(IDP)」を整備し、組織全体の開発生産性を底上げする「武器」の提供と文化定着を主導します。 ■トイル削減とSRE文化の確立 トイルの肥大化を防ぎ、自動化を徹底することで、エンジニアが事業価値向上へ寄与する戦略的な業務に集中できる体制を作ります。SREプラクティスの組織的実践を推進します。 ■AI活用による運用プロセスの非連続な進化 従来の自動化にとどまらず、監視、障害検知、運用プロセス自体にAIを適用し、非連続なスピードと品質の向上へ挑戦します。 ■SREエンジニアの成長支援 組織ミッションと必要なスキルを見極め、メンバーの成果行動への後押しと成長支援を行います。事業貢献度の高いSREエンジニアリング組織の実現を主導します。 部署説明 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人のユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作ることを責務としています。部署やプロダクトの垣根を超えた連携を大切にしながら、日々の業務にあたっています。そして、技術部SREチームは、システムの信頼性向上とエンジニアの負担軽減を担うことで、ユーザーが安心・快適に食べログを利用できるようにする事を責務とし、より良いユーザ体験のためのシステム基盤構築・改善や障害対応を行っています。 今回、東京を中心としたデータセンターの障害発生時に事業継続性を確保するため、大阪データセンターでテックリードを募集します。 サービス開発を支えるアーキテクチャ提案や、アプリケーション基盤の全面Kubernetes化など、果敢な技術的挑戦を共に推進していただける仲間を募集します。 開発環境 ■開発言語 Ruby / ShellScript ■インフラ・ミドルウェア Docker / Kubernetes / VMware / ArgoCD / Tekton / CircleCI / nginx / MySQL / Redis / Ansible / Fluentd / Grafana / Prometheus / BigQuery / Cloud Logging ■プロジェクト管理・ドキュメンテーション GitHub / Slack / Microsoft Teams / Asana / Miro / Confluence"

株式会社カカクコム

食べログノートの新機能開発,機能改善に取り組みます。 要件定義からリリースまで一貫して担当します。 企画職との要件すり合わせ、設計、実装、テストケース作成などフロントエンド開発の全ての作業をチーム内で担当します。 【具体的な業務内容】 ・React/TypeScript, Next.jsとその関連技術を使用した新機能開発/機能改善開発 ・フロントエンド開発のDX向上への取り組み ・WEBのUI/UX設計に対するコンサルティング(企画段階から参画) ・エンジニア、デザイナーのフロントエンド開発支援 【仕事のやりがい、成長できるポイント】 ・企画はもちろん、飲食店へのオンボーディング担当、カスタマーサポート、営業など直接レストランの方と関わる部門からフィードバックを受けられます。自ら開発した機能がどのように役立つのか、飲食店の利益となっているのかを実感をもって取り組めます。 ・大規模サービスならではのフロントエンドの課題に取り組むことができ、フロントエンドエンジニアとしてのスキルを高める事ができます。 ・長期運用を見越したメンテナンス性が求められるため、高い設計能力が身につきます。 ・食べログノートは食べログサービスの一部であるため、開発範囲によってステークホルダーも多岐にわたります。大人数が関わるため、プロジェクトマネジメント能力も身についていきます。 ・予約台帳は飲食店のオペレーションと密着しています。食べログノート新規機能開発、UIUXの改善、パフォーマンス改善を通して、店舗運営の効率化、コスト削減に寄与する活動を行っています。 【業務の進め方】 ・中長期計画に沿って、期ごとにプロダクトの目標が設定されます ・目標に沿って、どのような施策が有効か企画段階からエンジニアが関わります。 ・開発の概要が決まると、1週間でスプリントを計画,実施していきます ●部署説明 食べログはレストラン検索・予約サイトとして、月間ユニークユーザ数約9,600万人 (※1)を超える規模に成長してきました。今後も常に変化する世の中のニーズを踏まえてサービス展開していくための開発が必要です。 食べログでは、ユーザーの外食体験を豊かにするためにお店探し体験の改善を進めるだけでなく、飲食店支援や飲食店事業の業務を最適化するDXの取り組みを進めています。 飲食店を取り巻く状況を見ると、原材料費の高騰や人材不足など厳しい課題を抱えています。食べログではオンライン予約台帳「食べログノート」を展開することで、飲食店の予約業務について効率化やコスト削減に貢献していきます。 食べログノートは2023/02に本格展開を開始しすでに多くの店舗に導入されており、今後も拡大予定です。 食べログノートの利用店舗拡大は、飲食店の業務効率化だけではありません。多くのお店が食べログのネット予約に対応することにより、多くのユーザーに対してよりスマートな外食体験を提供することができます。 ※1 2023年3月現在。PC、スマートフォンブラウザ・アプリ等で同じユーザーが閲覧している場合には重複カウントとなります ●入社後のイメージ 比較的小規模なフロントエンド設計/実装から担当いただき、徐々に業務範囲を広げていきます。 オンボーディング中かどうかにかかわらず、複雑な仕様や今後の大きな方針が決める場合は、チームで設計レビューやペアプロに取り組んでいます。 ●開発環境 ・サーバサイド: Ruby, Ruby on Rails ・フロントエンド: jQuery, React, TypeScript, Nextなど(jQueryベースからReact/TypeScriptへ移行中) ・DB: MySQL ・データ処理基盤:GCP BigQuery ・ソースコード管理: Git, GitHub ・開発支援ツール: Asana, Confluence, Github, Circle CI, Qiita:Team

株式会社カカクコム

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

株式会社カカクコム

業務内容 食べログのフロントエンドシステム全体の改善に取り組みます。 フロントエンド改善の計画からリリースまで一貫して担当します。 ロードマップの作成や、設計、実装、テストケース作成などリリースまでの全ての作業をチーム内で担当します。 【具体的な業務内容】 ・JavaScript(React,TypeScript, jQuery,Node.js,等)、HTML5/CSS3の設計及び開発 ・フロントエンドのテストケース作成/実行 ・React/TypeScriptとその関連技術の検証、導入および運用 ・フロントエンドアーキテクチャの見直し、刷新 ・WEBのUI/UX設計に対するコンサルティング(企画段階から参画) ・エンジニア、デザイナー(コーダー)のフロントエンド開発業務の統括、サポート 【業務の進め方】 ・定期的に中長期計画を見直し、優先順位を付ける ・中長期計画に沿って、期ごとに目標を設定する ・1週間でスプリントを計画し、目標に向けて施策を実施します 入社後のイメージ 比較的小規模なフロントエンド設計/実装から担当いただき、徐々に業務範囲を広げていきます。 オンボーディング中かどうかにかかわらず、複雑な仕様や今後の大きな方針が決める場合は、チームで設計レビューやペアプロに取り組んでいます。 部署説明 月間ユニークユーザ数約9,600万人 (※1)を超えるレストラン検索・予約サイト(2023年3月現在)、食べログのフロントエンド改善・運用業務を担当します。 食べログは2005年にサービスを開始し、機能追加/改修を続ける中でメンテンナンス性が課題となっている部分もあります。 jQueryからReact/TypeScriptへのリプレース、ライブラリのバージョンアップ、アーキテクチャ変更など様々な手段を選択しながら、障害なく素早く機能開発が出来るフロントエンドシステムを構築します。 大規模組織・大規模システムにおいて、機能開発を止めずに、リプレースやバージョンアップを行うことは容易ではありません。 長期運用を見越した設計/実装、運用体制の確立、他チームへの教育などが求められています。 フロントエンドの技術的スキルはもちろん、リーダーシップを発揮しチームを導いてくれる方を探しています。 技術的にも組織的にも、障害なく素早く機能開発を続けていくために出来ることはなんでもやります。 フロントエンドに関係する事柄は、部やチームの垣根なく、裁量をもって取り組んで頂けます。 食べログフロントエンドを改善することは、食べログでのよりスムーズにお店探し、ネット予約に繋がります。 フロントエンド改善を通して、飲食店と飲食店を利用するユーザー両方対してよりスマートな外食体験の提供に取り組んでいます。 働く環境 ・メリハリを付けて働く文化があり、ワークライフバランスを取りやすい環境です。 女性エンジニアの比率も高く(20%弱)、子育て世代のエンジニアも多く活躍しています。 ・食べログは大規模な組織であるため、企画と開発は分業しています。 サービス改善施策に対してエンジニアからの提案は日々行いますが、新規事業の小さいチームのようにサービス　の企画もエンジニアが兼任することはありません。 【食べログシステム本部FEチームのカルチャー】 ・設計/実装はもちろん、手順書などのドキュメントなども含めチーム内レビューを実施 どんな優先度で、どのような手法で理想の状態を目指すのか、常にチームで議論しながら改善を進めています。 ・開発チームのコミニュケーション活性化やスキル向上を目的として、週に1～2回程輪読会を実施 ・各々勉強会に参加して、チーム内で共有 ・技術ブログでの情報発信 Tabelog Tech Blog: https://tech-blog.tabelog.com?cid=tech-blog_job_fe 食べログ フロントエンドエンジニアブログ: https://note.com/tabelog_frontend 開発環境 ・サーバサイド: Ruby, Ruby on Rails ・フロントエンド: React, TypeScript, Next, jQueryなど(jQueryベースからReact/TypeScriptへ移行中) ・DB: MySQL ・データ処理基盤:GCP BigQuery ・ソースコード管理: Git, GitHub ・開発支援ツール: Asana, Confluence, Github, Circle CI, Qiita:Team

株式会社カカクコム

QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装します。 【具体的な業務内容】 ・ハーネスエンジニアリングの実践 └ハーネスエンジニアリングの枠組みの中で、QA業務を担う各工程のAIエージェントを設計、構築します。 ・リスク分析/テスト分析/テスト設計エージェント └仕様書を分析し、その後の実装や自動テストコーディングへの入力を生成するQAの上流工程を担当するAIエージェントを設計、実装します。 ・自動テストコーディング、自動テスト実行エージェント └テスト設計結果を自動テストとして実装し実行するQA業務の中核となるAIエージェントを設計実装します。 ・CQフィードバックパイプラインの設計・実装 ・不具合/障害情報の集積、分析基盤の構築 └エラーログ/AIエージェント実行ログ/不具合レポート/障害レポートなどを集積し、後続の分析や再発防止策の策定を実施するための基盤を整備します。 ・障害分析や再発防止策実施エージェントの設計、実装 └AIや人間のミスの結果である障害情報を分析し、それらをAIエージェントから利用可能なコンテキストやSKILLの形に実装するAIエージェントの設計、実装をします。 ・外部AI動向の追跡と発信 ・Harness Engineering等のAI分野の最新動向を追跡し、業務設計に落とし込む ・社内の実践と学びを技術ブログ・カンファレンス等で外部発信する 【開発環境】 ●AIエージェント:Claude Code(SKILL / Sub-agent / Hooks / Agent Teams)/ Devin / MCP Server ●テスト自動化:Selenium, Appium, Cucumber, Playwright ●CI/CD:CircleCI, Bitrise ●データ基盤:BigQuery, Tableau ●タスク管理・分析:Asana ●コミュニケーション:Slack, Teams, GitHub, Confluence, Miro ●開発技術スタック:Ruby on Rails, React.js, Next.js, Swift/SwiftUI, Kotlin 【所属部門】 食べログカンパニー 開発本部 品質管理部 【ミッション】 品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン Continuous Quality by AI(CQ by AI) を推進するチームです。 そのAIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIに渡すエキスパートとして参画していただきます。 単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセスそのものに埋め込まれた自律的な仕組みへと変える取り組みです。 月間数千万人が使う食べログで、AIエージェントがコードレビュー・リスク分析・E2Eテストを担い、最終承認のみ人間が行う品質保証の実現を目指しています。 すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズを共に作る段階にあります。 このポジションは AIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割 です。 従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計・実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計・検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります。 QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担っていただきます。

キャディ株式会社

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 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: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

キャディ株式会社

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●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: 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Sun Asterisk

当社では「アイデアを持つパートナー（起案者）」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもパブリッククラウド環境でのデータウェアハウス構築を担うデータエンジニアとして業務を担っていただきます。 【業務詳細】 ・パブリッククラウド（AWS、GCP、Azure など）上でのデータ基盤・データパイプラインの設計、構築、運用 ・データ収集、加工、ストレージに関わるシステムの開発 ・大規模データを対象としたETL (ELT) 処理の最適化 ・リアルタイムデータの処理 ・データクレンジング処理やデータマートの構築 ・データの可視化および分析基盤の構築支援 ・データパイプラインの品質管理、パフォーマンスの向上 ・データウェアハウスの運用保守 ・ステークホルダー（データアナリスト、データサイエンティストなど）との連携 ・顧客との要件定義や設計フェーズでのコミュニケーション

株式会社JDSC

JDSCは「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX(AIトランスフォーメーション)・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。 【担っていただきたい役割】 ●ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進 ●顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用 ●データパイプライン・データ基盤(DWH)の設計・開発・運用 ●MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用 ●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。 【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, Databricks, Microsoft Fabric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 BIツール:Power BI, Tableau

株式会社estie

ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます ●不動産に関する情報の収集システム(入力システムや連携API、バッチ処理)の構築 ●収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング ●収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤(データ加工パイプライン)の実装・運用 (Python, dbt, Terraform) ●上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー(ジオコーディング、機械学習、データ配信)の実装・運用 (Python, Rust) ●社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python) 【業務内容の変更の範囲】 (入社時)ソフトウェア開発・保守業務 (変更の範囲)当社の定める業務(出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務)