土日祝日休み BigQueryのITエンジニア求人・転職情報

<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

プロジェクトマネジメント業務 (PL/PM候補として) ●クライアントとの折衝、ビジネス課題のヒアリング、要件定義 ●プロジェクト計画の策定、WBS作成、見積もり ●チームメンバーのアサイン、タスク管理、進捗・品質管理 データエンジニアリング業務 ●クライアントのビジネス要件に基づくDWH/データレイクのアーキテクチャ設計・構築 ●スケーラビリティやコスト効率を考慮したデータパイプラインの設計・開発・運用 ●dbt、Airflowなどを用いたデータモデリングとワークフロー構築 ●新規技術の調査・PoCの実施と、クライアントへの導入提案 活動事例 ●技術サービス:複数外部システムデータ全社分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半～継続中) ●運輸:帳票業務の自動化と効率化を実現するための分析基盤構築支援(チーム:2名、期間:約3年～継続中) ●小売:需要予測システムの基盤構築支援(チーム:3名、期間:約2年～継続中) スキルアップへのサポートも充実 資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。 また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。 意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。 個人の働き方に合わせたキャリアパス 分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。 マネジメント/技術/ライフワークバランスなどの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。 ▼将コース(総合職) 一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。 将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。 ▼剣コース(技術職) 一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。 組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。 ▼武士コース よりライフワークバランスを重視したコースとなります。 中途入社者の前職・入社後のキャリアの例 ＜2019年入社Tさん＞ 【前職/IT業界(交通関係PJ3年)にてSE】 ・集計方法の提案、SQL(SQLServer)からデータの抽出/集計加工 ・ExcelやGISツール等を使ったデータのグラフ化/可視化、報告書作成サポート 【現在PJ/ゲーム業界にて分析エンジニア】 ・SQL(BigQuery)からデータの抽出/集計加工 ・KPI作成及びスプレッドシートとBQの連携 ・抽出したデータから多変量解析(決定木/クラスタリング/SHAP) ・分析設計 ・報告書作成 ＜2019年入社Aさん＞ 【前職/医療関係にて医療技師】 病院での検体検査、及び生理学的検査業務 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア) データ集計/分析、BIツールを用いたダッシュボード作成 ＜2019年入社Iさん＞ 【前職/自動車業界にて開発職】 車載ECUのソフトウェアテスト、業務効率向上のためのツール開発 【現在PJ/マーケティング関連、分析エンジニア】 ・毎月の清涼飲料水市場規模や売上動向の推計 ・レポート作成サポート ・使用する分析ツールの作成及び改修

それぞれの開発組織の経営レイヤーとして、事業や戦略、技術戦略・投資やアーキテクチャについて理解した上での、組織作り・チーム作りがメインのミッションになります。 例えば、キャリア事業であれば既存サービスのさらなるグロースを支える開発組織への変革、カイポケであれば大規模SaaSの品質と開発速度を両立させるためのチームビルディングなど、事業フェーズに応じた多様な課題に取り組んでいただきます。 また、このポジションには事業の中長期的な戦略を描いている事業責任者や、技術的な投資やアーキテクチャを考えているアーキテクトたちと会話しながら、それを実現するためにはどのような組織であるべきなのか、どういった人材が必要になるのかという組織戦略を考えていくことを期待しています。 上記の動きをする中で、必要に応じてピープルマネジメントやプロジェクトマネジメントなどの業務にあたっていただきます。 エンジニアリングマネージャーには、自身が影響を及ぼせる範囲において生み出す価値を最大化するために必要なことを自身で見出し、取り組んでいただきたいと考えています。 大まかに整理すると以下のような取り組みをしていただく想定です。 ・開発組織やチームの長期目線での戦略を作る ・戦略に沿った組織設計や採用 ・目標とチームや人のアラインメント ・開発プロセスの設計と分析・評価 ・エンジニアのキャリアづくりのサポート ・オンボーディングの強化 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。 開発環境・利用ツール ●キャリア事業 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, shadcn/ui ・バックエンド:PHP, Laravel, FastAPI ・インフラ:AWS, ECS, Cloud SQL, Cloud Tasks, Eventarc, BigQuery ・情報共有ツール:Slack, esa, Miro ・その他: Gemini, ChatAPI, OAuth ●カイポケ事業 ・フロントエンド :Next.js, React, Chakra UI, Apollo Client, Storybook, JavaScript ,CSS ・バックエンド: Kotlin, Spring Boot, JavaScript, ShellScript, SQL ・インフラ:AWS, Sentry, NewRelic,Kibana ・情報共有ツール:Slack, esa, Miro, JIRA, Figma ※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 本ポジションは、プロダクト推進本部の中で医療・介護キャリア事業もしくはカイポケ開発部に配属となります。ご経験やスキル、ご志向性に合わせて、いずれかの事業部でご活躍いただくことを想定しております。 ●医療・介護キャリア事業 「質の高い医療・介護サービスの提供が困難になる」という社会課題の解決に挑み、医療・介護の人手不足と偏在の解消に貢献することで、高齢社会に生きる人々の生活の質の向上を実現していきます。 ●カイポケ 日本有数のSaaSである介護事業者向けVertical SaaS「カイポケ」は、介護事業所のスタッフが毎日使うシステムです。業務のDX化によって、ダイレクトに介護事業所の業務効率化に貢献している実感や、 少子高齢化、高齢化社会といった社会問題に立ち向かい、社会的意義を感じながらサービス作りが体感できます。 将来のキャリアパス マネジメントするチームを拡張していくことや、戦略を自ら描き実行することでマネジメントに留まらず、ビジネス・経営の基礎、戦略的思考などを身につけることができます。

組織説明 ・配属グループは、MGRの元、エンジニアが14名ほど在籍しています。 ・全員中途入社者となり、さまざまなバックグラウンドを持った方が活躍しています。 全社のデータ活用を支える基盤の企画・設計から構築・運用まで一貫して携わっていただきます。 ●データ活用基盤の構想化検討/ロードマップ策定/ソリューション選定 ●現状のデータ活用環境の主要課題の整理/改善策の方針・実施 ●データマネジメント方針策定(ガバナンス、メタデータ管理、品質管理)およびデータ活用プロセスの整備 ●構想化検討後のデータ環境構築またはデータ活用プロジェクト計画の計画・推進(要件定義～運用まで) ●パイプライン開発、ETL/ELT設計 開発環境 【言語】Pythonなど 【データ管理・基盤】Oracle、MySQL、Redshift、BigQuery、Databricksなど 【BI】Looker、Tableau、PowerBIなど 【ソースコード管理】Git 【プロジェクト管理】Backlog 【インフラ】AWS、GCP、Azure 【課題管理、コミュニケーション】Slack、teams 働き方 ●フレックスタイム制度を導入。 子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ●リモートワークを推進しており、9割がリモート主体の就業です(必要に応じて出社の必要あり)。 遠隔地にお住まいの方のフルリモート就業も可能です(要相談)。リモート勤務手当の支給、モニターなどの備品貸出のサポートがあります。 ●PC選択(Mac・Windows)が可能。 ●研修受講、イベント登壇、副業など自己研鑽を推奨。マルチクラウドでの技術検証も行え、学習環境も充実しています。 社員インタビュー データマネジメントの重要性を探る―データ総研×パーソルキャリア特別座談会 https://techtekt.persol-career.co.jp/entry/culture/250219_01

スマホアプリケーション上で展開されるコンテンツを出力するAIモデルの運用保守および改善開発をご担当いただきます。 当該のAIモデルはGCP上に展開されており、これらに関して運用をご担当いただきます。 AIモデルにエラーが発生した場合にはその保守対応についてもご担当いただきます。 AIモデルの実行結果について、効果測定を定期的に実施してデータの取りまとめをご担当いただきます。 またクライアントから要望のあった場合に、モデル改善の実装をご担当いただきます。

社内のプロダクトマネージャーやデジタルマーケティング責任者とともに、プロダクトグロースに向けた業務に取り組んでいただきます。 具体的な内容は以下のとおりです。 ・テクニカルな施策の立案、実装、分析 ・タグの最適な実装方法の提示、実装、運用 ・BigQuery に蓄積したデータやを活用した企画立案、新たなデジタル広告の導入 ・Cookie の取り扱いに関する情報収集と未来予測 ※ Google Analytics 360 , Tag Manager , BigQueryなどを活用しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●ポジションについて 「ソフトウェアアーキテクチャ」としての基盤開発へ。 プラットフォームエンジニアと聞くと、インフラ運用やSRE寄りの業務を想像するかもしれません。当社の共通基盤エンジニアが担うのは、それとは別の仕事です。複数プロダクトそれぞれの異なる業務ドメインを横断し、そこに共通する構造を見出して変更に強いモデルへと抽象化し、その設計を実装・運用まで担う仕事です。この抽象化の土台になるのが、1つのプロダクトで業務ドメインと向き合い、データベース構造やドメインモデルを設計してきた経験です。 ログラスは今、単一プロダクトからマルチプロダクト戦略へと大きく舵を切る転換点にあり、認証・契約管理・外部連携といった共通機能をゼロから設計・構築している最中です。まだ誰も答えを出していない抽象化に、立ち上げの段階から関わることができます。 アプリ開発の知見を、複数プロダクトを支える基盤の設計に生かしてみませんか。 ●チームについて ・所属:技術基盤部 プロダクト基盤チーム 構成: └開発責任者(部長)兼 PdM(基盤領域PdM) └エンジニアリングマネージャー、エンジニア複数名 ●仕事内容 各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保する設計・実装・運用をリードします。 ・認証認可基盤の構築 : マルチプロダクト化に対応した認証・認可(OIDC/OAuth2)、SSO、特権管理、ユーザー管理機能のマイクロサービス化 ・機能制御・契約管理基盤の構築 : 複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピング機構、フィーチャーフラグ制御基盤の設計 ・外部連携基盤の構築 : 外部サービスとセキュアに連携するためのM2M認証・認可、リミット制御、IPアドレス制限などの共通API実装 ・内部開発者プラットフォーム(IDP)の整備: 開発者がセルフサービスでインフラや共通機能を活用できる仕組み(DevEx)の推進 ●技術スタック/ツール ・アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust ・データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 ・インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog ・AIツール: Claude Code / Codex / Gemini ・コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

●業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーションの設計〜開発〜運用までを担当します。 ●<主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 ●プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発　 ●技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

<「DX&VX推進部」欠員によるメンバーの募集/正社員> DXという新しい領域で活躍いただだける方を募集します! MIRARTHホールディングスならびにグループ各社(規模:約1,500名)へ向けた情報システム部としての一般的な業務およびDX戦略～推進をお任せ致します。 その中でも特にデータ活用/分析/業務改善周りの業務を主軸として、お願いしたいと考えております。 【具体的には】 ●DX/IT施策検証(企画立案〜計画実施・検証報告まで) ●DX/IT施策における部門間調整 ●DX/IT関連ソリューションの調査、選定 ●DXソリューションの導入、グループ会社への展開導入・定着化 ●・ITシステムの導入、運用業務(インフラ・ネットワーク・セキュリティ・開発等)・社内教育 ※適性や希望を考慮し、できる範囲からお任せしていきます。 【部署の特徴】 メンバー構成:男性6名、女性5名 年齢:20代半ば〜40代 落ち着いた性格の社員が多いです。 効率よく仕事を進めており、ワークライフバランスの改善も叶えられる環境です!

タクシーアプリ『GO』の決済を支える基盤の設計・開発・運用をお任せします。 外部決済サービスとの連携や決済データの管理・処理、乗務員ポイント付与処理など、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。 新機能の開発だけではなく、既存システムの課題発見から改善提案・実装まで、主体的に取り組んでいただくことを期待しています。 仕事概要 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。 解決したい課題 決済系システムの信頼性・可用性の向上 外部サービスの障害に強いシステムづくり 既存システムの設計・アーキテクチャ改善、技術負債の解消 運用負荷の軽減 決済の不正利用対策 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 その他 (関わる可能性があるもの) インフラ: Google Cloud 所属組織 決済基盤チーム 7名前後 業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

ビジネスプロセス・トランスフォーメーション本部 事業推進部の中核として、 全社横断の業務・システムアーキテクチャの改編と、IS〜Sales〜CSを横断するRevOps/BizOpsの機能を担っていただきます。 数千万円規模のシステム導入・リプレイスを企画から設計・実装まで内製で主導し、経営層との議論から現場との要件詰め、泥臭いデータ加工までを往復していただくポジションです。 1)業務内容 ・大規模システム導入・リプレイスの内製主導:数千万円規模のシステム導入/リプレイスの企画立案・要件定義・設計・実装・推進を、外注任せにせず内製で完遂 ・営業〜販売管理プロセス改革(Theモデル/Q2C):Salesforceを用いた営業業務改善、受注〜販売管理〜会計接続(Q2C)の設計・最適化。サブスク管理/SF連携ツールの選定・導入・運用 ・RevOps〜BizOps/目標設計・計数管理:IS〜営業〜CSの各ファネルのオペレーション設計・改善、組織のKGI/KPI設計・目標分解、予算策定〜予実管理・KPIモニタリング ・全社横断の業務・システム改革:部門を跨ぐ業務プロセス改善、システムアーキテクチャの改編企画・推進、事業統合(分社化・M&A・PMI・DD)に伴う制度/システム統合 ・事業分析・データ基盤〜AI基盤:データ収集・加工・整形(名寄せ・クレンジング・突合・集計等)、分析による意思決定支援、データ基盤の構築からAI活用基盤への発展構想と実装 ・AI基盤の全レイヤー設計・実装:AIエージェントが企業データ上で機能するための三層(データ層/意味定義・オントロジー層/ハーネス層)を一気通貫で設計・実装。全社データの"AI Ready"化 ・クラウドアプリケーション/自動化開発:GCP(Cloud Run等)上でのアプリケーション開発、AI Bot・SFA連携アプリ・Chrome拡張の開発、RPA/iPaaS/GAS、LLM/MCP連携等を用いた業務自動化 ・コスト最適化:SaaSライセンス/システム費用の最適化(利用実態分析、重複・過剰ライセンスの整理、契約更改・ベンダー交渉、投資対効果の評価) ・情報セキュリティ・内部統制:ISMS(ISO27001)/SOC2等の取得・維持プロセスの企画・推進 ・経営層との連携・部門調整:経営層とのディスカッション、社内稟議・部門間調整の推進 ・運用・データ整備:Salesforce/各SaaSのデータメンテナンス、細かい改修・バッチ処理・不整合是正など、地に足のついた運用改善 ※チームマネジメントは必須業務ではありませんが、状況に応じてメンバー育成・チーム牽引を担っていただきます 2)システム・ツール ・CRM:Salesforce / Gainsight / HubSpot / Zendesk ・データ基盤/ETL:GCP(BigQuery・Cloud Run等)/ dbt / trocco ・LLM/AI:Anthropic(Claude)/ Gemini ・Automation:UiPath / AUTORO / Power Automate / Google Apps Script / AskOne ・開発/コラボレーション:VS Code / GitHub / Slack / Backlog / Zoom

プロジェクトの例 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さ んと多くご一緒しています。 大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・自社用データマートのゼロからの設計・ 構築 Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築および Redash/TableauでのKPI可視化 全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチュー ニング Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進 技術スタック(一部) AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag 分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce 言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux ツール: Slack, Notion, Google Workspace

テンダが推進する「TRAN-DX」において、クライアントの課題をDXプロジェクトとして具体化し、その立ち上げから実現までをリードするPMポジションです。 すでに決められたプロジェクトの進行管理だけではなく、クライアントとの対話を通じた課題整理や解決策の具体化、提案、プロジェクト設計から、開発チームを率いた推進、導入・定着まで一貫して携わっていただきます。 TRAN-DXについて TRAN-DXは、 「現場主導型」のDXソリューション です。 RPA・AI・ノーコード/ローコードなどのデジタル技術を組み合わせ、クライアントの業務課題に応じた業務改善・DXを支援しています。 「誰でも、すぐに、簡単に」 をコンセプトに、単なる業務の自動化やツール導入にとどまらず、現場とデジタルを融合させ、そこで働く人自身が継続的に業務改善を進められる仕組みをつくることを目指しています。 課題の整理から企画・設計、開発、導入、その後の定着まで一貫して支援し、DXが実際の業務に根づくところまでクライアントに伴走 することを大切にしています。 ※『TRAN-DX』は株式会社テンダの登録商標です。 業務詳細 - クライアントへのヒアリング、業務分析・課題整理 - 顧客課題を起点としたDX施策・ソリューションの企画、具体化 - AI、RPA、ノーコード/ローコードなどを活用した解決策の設計・提案 - プロジェクト計画・体制の設計、立ち上げ - 開発チームを率いたプロジェクトマネジメント(進捗・品質・課題・リスク管理など) - クライアントとの継続的なコミュニケーション、導入・定着支援 - 導入後の新たな課題・ニーズの把握、さらなる業務改善の提案 - TRAN-DXのサービス・提案手法・プロジェクト推進方法の改善、標準化 ※新規顧客の開拓やリード獲得は営業部門が担当します。PMに新規営業活動をお任せすることはありません。 配属先について DXソリューション事業本部　TRAN-DX推進統括部(約30名) TRAN-DXのチームは、スピード感と柔軟性を重視する組織です。 部署横断で連携しながら、アイデアをすぐに形にするカルチャーがあります。 スタートアップ的な自走力と、上場企業という安定基盤を兼ねそなえたバランスの良い環境でキャリアアップができます。 20代の若手メンバーもリーダーや顧客折衝において活躍しています。

本ポジションは、AI関連プロジェクトの開発リードに加え、長年の運用で複雑化した既存システムの再構築を担っていただきます。 ・技術的負債の解消: 複雑化した「PROBASE」等の既存コードに対し、リバースエンジニアリングを厭わず、品質向上とアーキテクチャの再構築を主導します ・AIプロジェクトの推進: PKSHA社と取り組むAIマッチングシステムの追加機能開発において、設計から実装までを技術面で牽引します ・コード品質の担保: エンジニア組織を技術面で支え、メンバーのコードレビューや技術選定に責任を持ち、現場の迷いを解消する支柱となります ●AIマッチングシステムとは 顧客と当社営業との商談内容を文字起こしし、その内容を元に登録プロ人材の人選を最適かつスムーズに行えるAIマッチングシステムを構築しています。PoCを経て2025年9月より本格運用開始しているため、1→10に近いフェーズにおいて、ブラッシュアップや追加機能開発、AI技術を活かしたユーザー体験の向上に携わって頂きます。 ●PROBASEとは 2021年から運用しており、主に当社稼働のプロ人材の業務報告に利用されています。当社稼働のプロ人材の場合は、当社Salesforceとの情報連携も必要になっており、運用当時から改善が積み重なり、実装が複雑化してきております。 コードレベルでの技術負債の解消(リファクタリング)や、将来的な機能拡張を見据えた改善に携わって頂きます。 ●ミッション ・PKSHA社と取り組むAI関連プロジェクトをはじめとした、当社で開発するシステムを担当していただきます ・要求事項から技術的な検討事項を洗い出し、最適なソリューションを設計・実装する ・開発計画に基づき自ら手を動かしつつ、メンバーのタスク進捗や品質をマネジメントする ・計画工数の20%を改善に投資する文化を作り、中長期的なデリバリー効率を最大化させる ・上記のようにミッションが多岐に渡るため、優先度を付けて実現していく想定です ●開発環境 下記が現環境ですが、最適なものに変更していくことも選択肢となります。 ・基本MacBookを支給(希望制によってWindowsも選択可) ・サーバーサイド:PHP(Laravel) ・フロントエンド:jQuery, Vue.js ・DB:MySQL, Redis, Elasticsearchなどの全文検索エンジン ・インフラ:AWS, Google Cloud BigQuery ・開発ツール:GitHub ・コミュニケーションツール:Slack、MetaLife ●組織構成 同組織では現在3プロダクトを担当しており、事業責任者1名、PdM2名、エンジニア9名(うち業務委託6名)、カスタマーサクセス3名で構成しています。30代〜40代が中心となり中途社員が活躍する組織です。 現在は「個の集合体」ですが、シニアメンバーの参画により、各ユニットが自律して意思決定できる組織への変革を目指しています。 また、社内には別途、社内システムの保守/運用を担うコーポレートエンジニアチームがおります。 ●サーキュレーション 当社は企業が抱える様々な経営/事業課題に対して、プロ人材の経験・知見を活用した課題解決サービス「プロシェアリングコンサルティング」を展開しています。 2025年8月にPKSHA Technologyグループに参画し、AI技術に強い体制を整え、プロシェアリングコンサルティングの品質/生産性向上を目的に、同社とAIマッチングシステムの開発を進めています。

Tech Lead としての仕事 ●音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計 ・ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか — その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。 ●プロダクト機能の設計・実装リード ・会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。 例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。 ●チームの技術リード ・設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。 ●チーム体制 約60名がエンジニア組織に在籍しています。 全社256名、エンジニアの外国籍比率は44%です。 Speech チームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。 【開発環境】 ●言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX ●AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker ●データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ●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 【学習と開発の支援】 ●AIツール利用サポート ・JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 ●開発ツール支援 ・利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) ●書籍購入補助 ・技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) ●語学学習 / 資格取得支援 ・日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 ●リフレッシュ手当 ・ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) ・e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 ●家賃手当 ・該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 【働き方】 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

mondとは mondは、「問」と「回答」を通じてコミュニケーションを楽しむ、2021年に誕生したQ&Aプラットフォームです。 月間コンテンツ(問答)数は、YoY5,000%超の急成長を遂げ、直近は質問箱サービスとして、国内No1のユーザー数を誇ります。 今後、20億人が利用するグローバル対話プラットフォーム(SNS) へと成長させるため、直近米国拠点を設立し、日米2拠点でグローバル展開を加速しています。 AIが浸透する時代の中、人々がつながり、価値ある問や答、対話の機会を生み出し、楽しみながらも成長していける、創造的なプラットフォームの構築を目指しています。 ミッション mondのプロダクト戦略、ビジョン、および実行全体を主導していただきます。 日本マーケットで拡大しているサービスを活かしながら、米国を含むグローバル市場でのPMFと拡大を推進し、中長期のロードマップ策定や開発チームの目標設定もいただきます。 事業目標と市場ニーズの把握から、プロダクト設計を行い、グローバル企業としての成長を牽引いただきます。 中長期プロダクトビジョン、ロードマップ、OKRの策定 日本のmondを基板に、グローバル展開のためのプロダクト設計 市場調査、競合分析、ユーザーニーズ評価を主導し、モバイルとウェブプラットフォームの構想構築 開発チームと高速なPDCAの実行 日本と米国のエンジニアリングチーム、デザイン、マーケティング、事業開発チームと効率的な連携 Customer Journey Map、ユーザーストーリー、Wireframeの定義 プロダクトマネージャ、デザイナーなどの採用、育成 ※レポートラインはCEO or COOを想定しています

営業組織がより良い成果を上げるための「システムとデータの土台」を設計・開発・運用するBizEng Chapter(ビジネスエンジニア組織)で、新たなメンバーを募集しています。 私たちは、ビジネスサイドからの要望を単に実装するだけの組織ではありません。 「真のボトルネックは何か」「どの数値を動かすべきか」を自ら問い、要件定義からデータ基盤の構築、フロントエンド/バックエンドの実装までを一気通貫で主導していただきます。 SaaSの標準機能の活用、APIによるシステム連携、時にはスクラッチでのWebアプリケーション開発など、複数の手段を自ら選択・実行し、ビジネス組織全体の業務効率化と売上最大化(RevOps)を推し進めるポジションです。 ●具体的にお任せしたいこと 各部門のステークホルダーと直接対話し、営業プロセスの構造的課題を特定した上で、最適なソリューションの設計・実装・現場への定着、そしてリリース後の効果検証(データ分析)までを網羅的にお任せします。 【具体的な取り組み事例と技術アプローチ】 ・営業基盤の再構築・自動化: Salesforce(Apex)やHubSpotを用いた、営業プロセスの自動化・最適化 ・独自業務アプリケーションの開発: 既存SaaSではカバーできない特有の業務フローに対し、Ruby on Rails、TypeScript、React/Next.jsを用いたスクラッチ開発 ・データドリブン環境の構築: BigQuery、Tableau / Looker(LookML)を活用した、RevOpsのためのKPI可視化・データガバナンス改善 ・システム連携: Zapierや各種APIを用いた、部門間を跨ぐリアルタイムなデータ連携 ・AI共生型の開発プロセス: ClaudeやDevin、Cursorなどの生成AIツールをいち早く開発プロセスに組み込み、圧倒的なスピードでの実装・現場の業務効率化を推進 ●入社後のイメージ 今までのご経験を活かし、ドメイン知識を最速でキャッチアップするためのオンボーディングを用意しています。 【〜3ヶ月目:ドメイン理解とファーストコミット】 営業組織の問い合わせ対応や小規模な機能改善(Salesforceの改修やデータ抽出など)を通じて、現場の業務フローと組織の全体像を掴んでいただきます。 早い段階から本番環境へのデプロイを経験し、開発サイクルの速さに慣れていただきます。 【4〜6ヶ月目:要件定義からの案件主導】 特定チームのフロー全体に関わる中規模な開発タスクを担当。 現場のステークホルダーとの要件定義から、アーキテクチャ設計、実装までを自ら手を動かしながら主導していただきます。 【6ヶ月目以降:RevOpsを牽引するビジネスエンジニアへ】 複数部門が絡む大規模なシステム刷新や、データ基盤の構築プロジェクトをリード。 技術の力でビジネスの売上・効率をレバレッジさせる中核メンバーとしての活躍を期待しています。 ●業務で扱うスキル 開発言語: SQL / Apex / Ruby on Rails / TypeScript / React / Next.js / LookML / Google Apps Script / Git ツール: Salesforce / HubSpot / Tableau / Looker / BigQuery / Zapier / GitHub / Claude / Devin / Cursor 最後に 「もっと自分の手でプロダクトやシステムを作り込みたい」「現場の声を直接聞いて開発がしたい」という方は、まずカジュアルにお話ししませんか? 業務内容変更範囲:会社の定める業務

プロダクトセキュリティを中心に、BuySell Technologiesおよびグループ会社が抱えるセキュリティ課題に取り組んでいただきます。 Platform Engineering Teamに所属し、各プロダクト開発チーム、情報システム部門、リスク・コンプライアンス部門と優先順位を決めながら、次の3領域を推進していただきます。 ●プロダクトセキュリティ戦略と脆弱性管理 ・事業とプロダクトの状況を踏まえたセキュリティ戦略およびロードマップの策定と推進 ・プロダクトやシステムを横断した脆弱性の把握、評価、優先順位付けから、改善計画の策定支援、実行状況の確認までを継続的に行う仕組みの構築 ●開発プロセスとAIエージェントへのセキュリティの組み込み ・設計段階におけるセキュリティレビュー、脅威モデリング、認証認可、データ保護に関する設計支援 ・SAST、SCA、シークレット検知などのセキュリティツールの選定とCI/CDへの組み込み、および検出結果のトリアージ、例外管理、継続的な改善 ・AIエージェントを活用したプロダクト開発およびAIエージェント自体の開発に向けた、権限設計、データの取り扱い、安全性評価、操作ログと監査に関する基準の策定および導入支援 ●事業全体のセキュリティ体制とインシデント対応 ・情報システム部門やグループ各社と連携した、IT資産とサービスの把握、セキュリティ基準の整備、改善活動の推進 ・全社、各部門、グループ会社を対象としたセキュリティ教育と啓発施策の企画、実施、継続的な改善 ・セキュリティインシデントに必要な監視と検知の要件整理、報告から初動、影響調査、復旧、再発防止までの対応手順の整備、および訓練と振り返りによる継続的な改善 ・リスク・コンプライアンス部門が推進する全社的なリスク管理への技術面からの参画と、セキュリティ課題の評価および対応支援 ＜組織/配属先の特徴＞ ・本部長(プロダクト責任者)や事業部と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM・AIエンジニア・SREと協働し、事業課題に直結する開発を推進 ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成 ＜プロダクト開発環境＞ ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

【期待役割】 ・当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。 ・与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。 ・単なる「検証(PoC)」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。 ・コールセンター業務のAI化(LLM / 音声認識等) ・数理最適化による訪問ルート最適化 ・画像認識を用いた査定のAI化 ・データ基盤・MLOps構築 【主な業務内容】 ・ビジネスサイド(事業部等)の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案 ・課題特性(自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など)に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計 ・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発 ・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善 ・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

【職務内容】 全リユース事業プロセスを支える基幹プラットフォーム「Cosmos」のフロントエンド開発をリード AI自動査定やコール業務のAI化など、現場オペレーションを変える新機能のUI/UX設計・実装 EM・PdMと連携した高品質なプロダクト開発、DX向上や技術的負債解消の計画・実行 フロントエンドアーキテクチャの設計、開発ガイドラインの策定、モニタリング体制の強化 AIエージェントによる業務オペレーション基盤への進化を見据えた、AI活用前提の開発体制構築 【組織/配属先の特徴】 PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約100名規模の技術組織 PdM・AIエンジニアと協働し、事業課題に直結する開発を推進 AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる 仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 【プロダクト開発環境】 開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker CI/CD:GItHub Actions テスト:MagicPod, Storybook バージョン管理:GitHub エラー管理:Sentry APM:NewRelic 課題管理:Jira ドキュメント管理:Confluence その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

【職務内容】 ・全リユース事業プロセスを支える基幹プラットフォーム「Cosmos」のバックエンド開発 ・AI自動査定(画像情報から商品特定・真贋判定・プライシングまでを自動化)やコール業務のAI自動化など、業務オペレーションへのAI実装を支えるアーキテクチャ設計 ・グループ買取在庫の統合、AIを活用した商材別最適販路選定など、データドリブン経営を支えるデータ基盤・API設計 ・EM・PdMと連携したプロダクト開発、技術的負債解消とDX推進の計画・実行 ・開発ガイドラインの策定、オブザーバビリティ強化などエンジニアリング組織の基盤づくり ・事業部と一体で開発を進めるFDE組織における次世代テックリードの創出・育成 【組織/配属先の特徴】 ・本部長(プロダクト責任者)や事業部と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM・AIエンジニア・SREと協働し、事業課題に直結する開発を推進 ・AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

FDEチームの一員として、エンジニア/DS/AIエンジニアと一体で以下を担っていただきます。 ● ドメイン没入と課題設定 ・現場(買取現場・コールセンター・物流倉庫・コーポレート部門)への同行・観察・1次情報収集 ・業務プロセス/顧客/市場の構造を解像度高く理解し、AI/データで解くべき課題を自ら定義 ● 事業KPIに対する仮説オーナーシップ ・担当ドメインKPI(成果向上・生産性改善)に対する仮説立案、優先順位付け、結果の解釈と次手の設計 ・他領域への波及効果も含めた全体最適視点での意思決定 ● AIプロダクトの企画〜実装リード ・AI/データ活用プロダクト(需要予測、査定モデル、業務自動化、レコメンド 等)の企画〜要件定義〜プロダクト実装ディレクション ・AIモデル開発の要件整理(学習データ要件、評価指標、MLOps連携、モニタリング設計) ● AIネイティブ開発プロセスの推進 ・AIエージェントによる高スピード開発を前提とした要件整理・仮説検証・ナレッジベース構築 ・スピード重視で「未完成のものを早期に実験する」プロトタイピング/PoCの設計と運用 ● エンジニアと一体のプロダクト設計 ・「何を作るか」をエンジニア/DS/AIエンジニアと協働で決定 ・Cosmosを中心とした新機能開発/業務標準化プロジェクトの企画〜要件整理〜現場接続 ● ステークホルダーマネジメント ・事業責任者・現場リーダーとの合意形成 ・グループ企業(TL/RGT/NKD)への横展開設計 ● データ/ユーザーインタビューを通じた継続的改善 【組織/配属先の特徴】 ・3層構造の技術組織:FDE層(事業ドメイン没入)/プラットフォームエンジニアリング層(FDEの生産性向上)/コアドメイン層(共通API基盤)の3層に再編し、AIネイティブ前提の組織を構築中 ・配属:データ・AI戦略推進部に所属/いずれかのドメインのFDEチームにジョイン ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 ・規模:PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約 80名規模 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js (Next.js), TypeScript, Python(AI/ML) ・インフラ:GCP (Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL, Vertex AI...), Terraform, Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry/APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira/ドキュメント管理:Confluence ・AI活用:Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ほか(AIエージェント前提のワークフローを推進中) ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

●ココナラグループについて ・Vision 一人ひとりが「自分のストーリー」を生きていく世の中をつくる ・Mission スキル・知識・経験の可視化とマッチングを通じて、あらゆる人にバッターボックス(機会)を提供していきます。 EC型のマーケットプレイスであるスキルマーケットに加え、ココナラ経済圏構想の元で事業の多角化を通じてすべてが揃うサービスプラットフォームを確立し、人の可能性を最大化することを目指します。 現在は、マーケットプレイス事業、エージェント事業、新規事業(SaaS事業)を展開しています。 ・Value 詳細はこちらをご覧ください。 https://www.yumpu.com/xx/document/read/65098398/coconala-culturebook/7 ●組織・チームのミッション ココナラ経済圏をより多くの方に、より便利に使ってもらうためにユーザー視点に立ち、仮説・実行・検証のサイクルを回しながら、SREとして、サイトの信頼性を高めていくこと。 ●職務内容 急拡大中のココナラ経済圏を牽引するインフラ・SRE組織全体のマネージャーをお任せします。 ●主な業務内容 ・部門の開発方針・技術ロードマップ策定、インフラコスト管理 ・プロジェクトマネジメント:方針決定、スケジュール作成・進捗管理 ・ピープルマネジメント:目標設定・評価、1on1、メンバー育成、文化/マインドの熟成、採用 ・日々の運用:各種メトリクスのモニタリング、運用の改善活動 ●開発環境 ・言語:Go, Python, JavaScript, Ruby, PHP ・サーバ:AWS VPC, EC2, ECS, RDS, ElastiCache, S3, CloudFront, GCP Compute Engine, Amazon EKS, Kubernetes Engine ・サーバOS:Ubuntu, Amazon Linux ・データベース:Amazon Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, Cloudsearch ・サーバレス:Lambda, Cloud Functions ・プロビジョニング:Ansible, Docker ・オーケストレーション:Terraform, CloudFormation, Capistrano ・アプリケーションモニタリング:NewRelic, AWS X-Ray ・インフラモニンタリング:CloudWatch, Datadog, PagerDuty, Prometheus、Grafana ・ログ管理:Fluentd ・データ分析:Bigquery, Athena ・CI/CD:CircleCI, GitHub Actions, AWS CDK, Argo CD ・バージョン管理:GitHub ●キャリアパス 最初は1事業のSRE組織のマネジメントをこなしてもらいつつ、ゆくゆくはココナラ経済圏事業全体のSRE組織の統括をお任せしたいと考えています。 ●業務内容変更範囲 会社の指定する業務 ●ココナラについて知る ・ココナラカルチャーブック https://www.yumpu.com/xx/document/read/65098398/coconala-culturebook ・社員インタビュー https://blog.coconala.co.jp/m/m9e4b83d10663 ・ココナラIR https://coconala.co.jp/ir/ ・コーポレートサイト https://coconala.co.jp/

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。

AIによる社会変革を目指すJDSCでは、Webアプリケーションの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ています。 ▼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Webアプリケーションの開発（フロントエンドとバックエンドの双方） ・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 ▼主な開発環境 言語：TypeScript, Go, SQL, Python, Ruby等 データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Snowflake等 クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure ソースコード管理：GitHub プロジェクト管理：Jira, Notion 情報共有ツール：Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入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。 本募集における「Webアプリケーション開発」の領域では特に、物流領域、そのなかでもとりわけJDSCの子会社である株式会社seawiseの運営する船舶データプラットフォーム開発が事業の大きな柱です。 物流領域の他にもヘルスケア、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 それぞれについて、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。

募集要項 当社では、データベース型Webサイトを主軸に事業を展開しています。 今後の事業成長において、検索流入は重要な成長ドライバーであり、SEOを「施策」ではなく「プロダクト設計の一部」として担う専任ポジションを募集します。 本ポジションは、記事制作や部分的なテクニカル対応に留まらず、クロール・インデックスの前提設計から、ターゲットクエリに対するページ構成設計までを一貫して担う役割です。 SEOの専門知識を活かしながら、事業成長に直結する施策を主体的に推進していただきます。将来的には、マーケティングスキルを基盤に事業企画や事業責任者へのキャリアアップも可能です。 仕事内容 クロールやインデックスの健全性を前提に、検索エンジンから正しく評価されるサイト構造を設計し、ターゲットとなる検索クエリに対して「どのページで・どう応えるか」を定義することがミッションです。 単なる順位改善ではなく、検索結果での可視性向上から、流入後の行動・コンバージョンまでを見据えた再現性のあるSEO設計・改善を担っていただきます。 ●クロール・インデックス状況を踏まえたサイト構造の設計・改善 ●検索クエリに対する受け皿ページ(カテゴリ/一覧/詳細等)の設計 ●ページ種別ごとの役割整理・評価分散の制御 ●内部リンク構造の設計・ルール化・改善 ●重複・低品質URLを含めたインデックスの健全性管理 ●ターゲットクエリを意識したページ構成・テンプレート設計 ●検索流入後の行動を意識した導線・構成の改善 ●Google Search Console/Google Analyticsを用いた分析・改善 ●エンジニア・編集・事業サイドとの連携

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの先端技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックおよびAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外での発信(講演・論文・資料作成) 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、分析基盤の高度化を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視/セキュリティ/ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成

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

私たちは、駐停車の自動化によって日本のモビリティインフラを再構築する企業です。 AIとカメラを活用して時間貸し駐車場の監視業務を自動化するプラットフォーム『AIMO Parking』、そして月極駐車場の集客力向上・業務効率化を実現する『SYNC PORT』。この2つのサービスで駐停車領域の自動化を推進しています。 さらに、『AIMO Parking』や『SYNC PORT』で自動更新される満空情報は、時間貸し駐車場サイト『PARK FLOW』や月極駐車場サイト『PARK STOCK』にリアルタイムで反映されます。これにより、駐車場利用者はすぐに、そして条件にぴったりの空き駐車場を見つけることができます。 このように、貸し手・借り手の双方に向けたデジタル化・自動化サービスを提供することで、情報の非対称性を解消し、革新的なソリューションを生み出しています。 ローンチから1年足らずで、既に多くの企業様から導入やトライアルのご要望をいただいており、さらなる事業拡大に備えてエンジニア組織の強化が急務となっています。特に、『AIMO Parking』と『PARK FLOW』のプロダクト開発を最前線でリードし、顧客のニーズに素早く応える体制を整えたいと考えています。 今回募集するプロダクトエンジニアの方には、開発の最前線で『AIMO』の進化をリードしていただきます。 単なる開発にとどまらず、ビジネス要件を深く理解し、どのようなユーザーのどんな課題を解決するのかを明確化する、要件定義や仕様策定といった上流工程にも積極的に関与していただきたいと考えています。 日々の進化を遂げるための土台作りから携わり、私たちと共に次世代の駐停車インフラを築き上げましょう。 ●開発環境: ・バックエンド:Typescript(Nest.js) ・ミドルウェア:Hasura ・フロントエンド:TypeScript, Nextjs ・インフラ:GCP(Cloud Run) ・データベース:PostgreSQL(Cloud SQL)、Big Query、Redis ・モニタリング:Cloud Monitaring ・CI/CD:GitHub Actions ・プロジェクト管理:Notion, Backlog ・チャット:Slack ・ナレッジツール:Notion ●業務内容 ・ベンダーチームと共同して新規機能開発と既存機能の改修 ・障害発生の監視と原因調査 ・IoT と ソフトウェア を繋げる開発 ・ベンダー依存から内製化に向けたナレッジ共有基盤の構築 ●抱えている課題・一緒にやりたいこと ・内製化推進! ・バックエンドのアーキテクチャーのリファクタ ・IoT ✕ ソフトウェア のナレッジ向上 ●ランディットの開発組織 ・【社員対談 Vol.3 事業開発本部 / AIMO事業本部】ランディット流、強い開発チームの作り方 (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/958661) ・【インターン生企画vol.3】在学中、4社でのインターンを経験。内定先を辞退してランディットの社員になることを決意した理由。 (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/487291) ・【社員の1日vol.2】デザイン一筋だった有山さんがプロダクトマネジメントを全うするために日々取り組むこととは (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/454461) ●サービスサイト AIMO: https://aimo-sys.com AIMO Parking: https://aimo-sys.com/parking.html PARK FLOW: https://park-flow.jp SYNC PORT: https://sync-port.com PARK STOCK: https://park-stock.com

私たちのチームの使命は、お客様に最高のサービスを届けるfreee自らを「世界で最も生産性が高く、最先端な組織」に進化させ続けることです。AIの進化が企業の在り方を根本から変えようとしている今、私たちはその変化を自ら作り出す側として社会をリードします。AIを単なる「ツール」ではなく、経営と業務の「核」に据える。2,000人以上の規模の組織がAIによって爆速化する、その基盤をゼロから構想し、実装する。そんな、歴史の転換点を自らの手で創り出す挑戦をしませんか? ●現状の課題/今後取り組みたいこと ・freeeでは、全社員が「マジ価値(本質的価値)」を届け切ることに集中できるよう、理想の業務環境を追求しています。 ・現在、私たちが目指しているのは、「AIネイティブな業務環境」の実現と継続的な進化です。 -全社横断的なRAG(検索拡張生成)の構築 -自律的に業務を遂行するAIエージェントプラットフォームの導入 -AIの精度を最大化するためのデータパイプラインとルールの再整備 ・今期よりAI開発体制を大幅に強化し、freeeの経営そのものにAIを組み込んでいくフェーズに突入します。 ・この壮大なビジョンを共に描き、技術で牽引してくれるリーダー・マネージャー候補を求めています。 ●業務内容詳細 ・単なる開発にとどまらず、技術選定から組織への実装まで、広範なプロデュース・価値創出をお任せします。 ・AIネイティブな業務体験の設計: n8nなどを活用し、従業員のワークフローをAI前提で再定義し、実装する ・技術選定とアーキテクチャ設計: LLM等の最新ソリューションの選定、社内導入 ・データ基盤の高度化: RAGの構築、セマンティックレイヤーの設計、データパイプラインの整備 ・LLM Opsの確立: 継続的に精度を向上させ、安全に運用するための仕組みづくり ・(マネージャー候補として) AI戦略の策定、チームビルディング、プロジェクトマネジメント 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります