従業員数100名〜1000名未満 BigQueryのITエンジニア求人・転職情報

ウェルスナビ株式会社

資産運用を自動化する『ウェルスナビ』におけるフロントエンドアーキテクチャの刷新および新規機能開発・改善を担っていただきます。 PdMやバックエンドエンジニア、デザイナーと密に連携しながら、要件定義・設計・実装まで一貫して携わっていただきます。 具体的には フロントエンドアーキテクチャの再設計および実装 拡張性・保全性・パフォーマンスの最適化・チューニング プロダクト成長に伴う新規機能の開発・既存機能のブラッシュアップ 既存の技術的負債の返却と、開発速度向上のための継続的なリファクタリング ●開発環境 言語　　　　　　:JavaScript、TypeScript、HTML、CSS(Sass)、PHP フレームワーク等:Next.js インフラ　　　　:AWS DB　　　　　　 :MySQL(Aurora) バージョン管理　:Git, Bitbucket、GitHub プロジェクト管理:Trello、Jira ドキュメント管理:notion、Confluence その他　　　　　:Figma、Google BigQuery CI環境　　　　　:Bitbucket Pipelines、GitHub Actions ●カルチャー 金融系・ゲーム系・EC系など、様々なバックグラウンドのエンジニアが在籍し、金融業界未経験の方も多く活躍している組織です。 大部分を内製化して開発しており、新たなFinTechサービスを作り上げるために、社員一丸となって働いています。 月一度のLT大会、Win Session、ハッカソン(不定期開催)など、エンジニア主体のイベント開催のほか、毎週金曜日の夕方には、新入社員紹介や、今週の振り返りをするカジュアルな全社イベント『ハッピーアワー』を開催しています。

エムスリー株式会社

●ミッション 事業創出と成長のための原動力として、データを軸にプロダクト開発・改善をリードする ●所属 製薬プラットフォームグループ ●担当事業、業務 データプランナーとして、主に医療従事者向けポータルサイト「m3.com」で展開されている様々な事業やプロダクト開発をリードいただきます。 毎年120%以上の成長を続けるエムスリーをさらに向上させるため、データ関連プロジェクトの企画立案やダッシュボードの要件定義・開発等、幅広く主体的に遂行していただける方を求めています。 ・データ関連プロジェクトの企画立案及び推進 ・必要な外部資源の調達、ビジネスパートナーとの交渉 ・目標(KGI、KPI)の設定と目標達成のための取り組みのリード ・プロジェクトマネジメント ・ダッシュボードや各種分析ツールの要件定義、開発 ・データマートの構築 ●具体的な業務例 ・m3ビッグデータを活用した製薬企業向け プロダクト開発 ・m3グループ全体で社内データを活用するための統合DBの構築 ・事業モニタリングのためのダッシュボード構築 ●開発環境 ・プログラミング言語:SQL、Python、Google Apps Script等 ・インフラ:GCP(Bigquery等) ・BI:Tableau、Looker等 ・運営ツール:Slack、confluence、JIRA、Redmine等 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

DATUM STUDIO株式会社

機械学習や統計モデリング、データ分析を活用して、お客様のビジネスに持続的成長と新しい可能性を創出するミッションに対し、プロジェクトマネージャーとして推進いただきます。 仮説の設定から必要データの入手・確認、分析手法の選定、検証を行うだけでなく、分析結果を元に、より深い分析計画や施策の改善提案等も行います。 また、プロジェクトの推進にあたっては、データ基盤の設計・開発・運用も担当いただきます。 プロジェクト事例 ●製造業向け機器の故障予測モデル開発 ●機械学習を用いたオークション落札価格の予測 ●金融業向け生成AIを活用した業務効率化 技術環境 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

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/ジュニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・シニアデータサイエンティストと共に、社内外のデータとデータ分析技術を活用して、ビジネス課題を解決します。 ・各事業担当者との議論を通じて、事業のボトルネックを見つけ出し、要件定義を行います。 ・機械学習等の統計技術を活用したレコメンドエンジン開発や複雑な条件下でのプロモーション効果を測定します。 ・DSが開発した分析ソリューションプロダクトを用いて、担当事業や担当クライアントの課題を解決します。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー ・周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 ・事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 ・時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 ・データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 ・勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/アナリティクスマネージャー ●担当業務 複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

株式会社インフキュリオン

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

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/シニアデータサイエンティスト ●担当業務 ・担当事業の主担当として、分析設計、開発、示唆出しを行い、事業インパクトを創出します。 ・エムスリーグループ内の各担当者の問題解決パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ・ジョイントベンチャーを含む大型分析プロジェクトをリードします。 ・中長期的な価値提供を行えるよう、分析ソリューションプロダクトを開発します。 ・DSの人材育成や成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの生産性を向上させます。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

株式会社クロスキャット

●5～10名規模のチームリーダー(顧客折衝/各種管理作業) ●基幹系ホスト閉塞に伴い、情報系システムにおけるデータ源泉の変更対応にかかる要件定義以降の対応を実施 【開発環境】 言語:ETL(AWS Glue)、Python、SQL、 OS:Windows Server データベース:SQL Server

ハコベル株式会社

「ハコベル運送手配」(軽貨物・一般貨物)のフロントエンド領域において、技術方針の策定からアーキテクチャ設計・実装までをリードしていただきます。 現在のフロントエンドはVue.jsで構成されていますが、システムリプレイスプロジェクトが進行中で、React.js + TypeScriptへの移行を進めています。既存コードベースの保守と新アーキテクチャの設計・実装を並行して推進するフェーズであり、中長期の開発速度と品質を両立させるための技術的な意思決定が求められるポジションです。 フロントエンドが主軸ですが、Ruby on Railsで構成されたバックエンドにも拾える範囲で踏み込み、機能開発をフロント〜API層まで一気通貫で完結させることも歓迎しています。PdMやデザイナーとの仕様策定にも深く関わりながら、チーム全体のフロントエンド開発力を底上げする役割を期待しています。 具体的には・・・ ・フロントエンドのアーキテクチャ設計・技術選定・方針策定 ・React.js / TypeScriptを用いた新規設計・実装 ・Vue.jsからReact.jsへのリプレイス計画の推進・実行 ・コードレビューや設計レビューを通じたチームの技術力の底上げ ・パフォーマンス改善、テスト戦略の策定と推進(Jest, Playwright等) ・PdM・デザイナーと連携したUI/UX仕様の検討・フィードバック ・API設計やバックエンドの実装など、フロントエンドに閉じない領域への挑戦 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js, React.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 ハコベルでは複数プロダクトを展開しており、プロダクトごとに使用する言語が異なります。 ご希望やポジション状況によって、他言語のプロダクト開発に領域を広げていくことも選択肢としてございます。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています!

ウェルスナビ株式会社

AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ●AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ●AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する 期待する役割 グループ責任者やチーム責任者と共に業務効率化と顧客体験向上のプロジェクト企画や推進を担っていただきます。チームを牽引するリーダーとしてご活躍いただくことを期待しています。 ●AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ●部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ●チームで成果を出す: チームメンバーのフォローと育成。 ●投資対効果の高い施策の見極め: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、投資対効果の高い施策を見極めて、施策優先度を適切に判断 ●バランスを考慮した推進: AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、リテラシー向上や活用促進のための社員教育の推進 技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API

ウェルスナビ株式会社

企画段階からモバイルアプリの新機能開発をリードいただくことはもちろん、ユーザー体験を損なわず、各事業のグロースを見据えた中長期的なシステム設計、コードの品質改善、それらをチームに落とし込むためのコミュニケーション設計など幅広く取り組んでいただきたいです。 『ウェルスナビ』のiOS版アプリの設計/開発/運用 ・金融の「難しい」を「シンプルで簡単」にするためのUI/UX開発 ・スタートアップのスピード感と金融の堅牢性を両立する開発環境の構築 ・万単位のアクティブユーザーを抱えるアプリの新機能開発 ・運用されていくコードを生産性高く維持するための設計改善、リファクタリング ・チーム間を越えたアプリ全体での開発推進 ・アーキテクチャや使用技術の選定 モバイルアプリ開発の課題 ・SwiftUIへの移行(現在進行中) ・テスト自動化・品質保証 　-UIテストのカバレッジを担保するためのCI/CDパイプラインの整備 ・パフォーマンス最適化 　-UI側のパフォーマンスを見れるツールは未導入であるため仕組みづくりから行なっていきたい 上記以外にも課題の発見から解決策の提案、実行まで裁量を持って取り組んでいただきたいです 技術スタック ・言語　　　　　　:Swift ・フレームワーク　:SwiftUI,UIKit ・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,MagicPod ※サーバサイド開発言語はJava(Kotlin) + SpringBoot、インフラはAWSやGoogle Cloudなどクラウドをフル活用しています。 チーム体制と魅力 【体制】 iOS・Androidエンジニアがそれぞれ3名ずつの計6名のメンバーで構成 【特徴】 ・7割以上が金融未経験 ・20代中盤〜40代前半までバランスよく在籍している 【魅力】 ・チームの雰囲気やカルチャー 　-コミュニケーションが活発であり、チームワークを大切にしている 　-プロダクト志向なメンバーが多く、『技術をどう活かしてユーザーに価値を届けるか』という建設的な議論、提案が生まれる ・開発と事業が共に、挑戦できる環境 　-『ものづくりする金融機関』としてエンジニアの提案が届きやすい環境 　-基盤改善と新機能開発を並行して進めており、スピード感のある開発をしている 　-金融サービスとしての堅実さと、自由度の高い技術選定が両立されている ウェルスナビの技術広報について 開発組織の強化・活性化を目的とし、技術広報にも積極的に取り組んでいます。 社内外のイベントへの出展やテックブログの執筆など手法は様々。 iOSDCやDroidKaigiではゴールドスポンサーとして参画、弊社エンジニアが登壇いたしました。 アウトプットする機会も多くあるため、エンジニアとしてのポータブルスキルを身につける環境があると言えます。

ウェルスナビ株式会社

【本ポジションのミッション】 ～10X(10倍の成長)に耐えうる、攻めのデータプラットフォームへの進化～ 現在、当社のデータ基盤は、主軸サービスであるロボアドバイザーがユーザー数45万人・預かり資産1兆9,000億円(2026年2月時点)を突破したことに加え、個人向け金融プラットフォームを目指し、新規事業の多角化により、扱うデータ量と複雑性が飛躍的に増しています。 単なるデータの蓄積や可視化に留まらず、10倍のデータ量や多様なステークホルダーの要望を先回りして解決する、スケーラブルなデータプラットフォームへと再構築することがミッションです。自ら課題を抽出し、技術で事業成長を加速させる攻めのデータエンジニアリングを作る仲間を募集しています。 【業務内容(期待する役割)】 ●データ基盤・パイプラインの設計と構築 ・AWSとGCPを跨ぐクロスクラウド環境において、セキュリティを考慮した権限設計および安全なデータ連携・受け渡しの仕組みの設計・構築 ・Airflow等のワークフロー管理ツールを用いた、Pythonによるメンテナンス性・可読性の高いデータパイプライン(DAG)の開発 ●事業要件に基づくデータモデリング・システム設計 ・事業チームと密にコミュニケーションを取り、分析要件をシステム仕様へ落とすコミュニケーション ・データ利用者にとって理解しやすく、かつや運用負荷を考慮した、持続可能なデータモデリングの設計・実装 ●データマネジメントの確立とセキュリティ・信頼性の担保 ・Knowledge Catalog等のデータカタログを活用したメタデータ管理と、データ品質チェックパイプラインの組み込み・自動化 ・金融機関に求められるセキュリティ(機密データの精査、アクセス権限設計等)の考慮、障害監視、およびパイプラインの依存関係の整理・最適化による高可用なシステム設計 ●パフォーマンス最適化とアーキテクチャ改善 ・今後の急激なデータ量増大を見据えた、各種マネージドツールのスケールアップ・バージョンアップ、およびパイプライン全体のボトルネック解消 ・ビジネスの拡大に合わせた、最適なツールやアーキテクトの選定・検証および移行計画の策定と実行 【データ基盤を強くするために今後取り組みたいこと】 ●データカタログの導入 ・複数プロダクト投入前にカタログの運用フローを固める ・AI Readyなデータ基盤の実現 ●複数プロダクトデータの投入 ・事業ごとのデータソースの違い ・個人情報のリスク ・分析したいKPIの定義 ・関連ツール(CRM・MA)のマルチプロダクト化 ●アーキテクトの強化 ・マネージドツールのバージョンアップ戦略 ・デジタルバンク開業による、データ増大への対応 ・データの連携処理の見直し ・全量洗い替え処理の改善 ・データ処理時間の削減・コスト対策 【技術スタック】 ・DWH:BigQuery ・インフラ:AWS, GCP ・IaC: Terraform ・ワークフローエンジン:Apache Airflow ・ETL: Amazon Appflow ・使用言語:SQL, Python など 【働き方】 弊社はフレックス制(コアタイム:10:00〜16:00)のハイブリット型の勤務形態で、週2日リモート可能です。 労働時間の清算期間は月単位(=営業日数×8時間を月単位で担保いただく)となるため、コアタイムを中心とし、柔軟に就業できます。 またチーム内には小さいお子様がいる社員もいるため、何かあった際に相談しやすい環境です。

ウェルスナビ株式会社

・アプリケーションやデータベースのパフォーマンス分析、最適化の推進 ・インフラの設計・開発・運用 ・開発・運用業務のプロセス改善や自動化 ・インシデント管理とオンコール対応 ・クラウドコストの可視化や最適化 ・監査対応や脆弱性対応、セキュリティのエンハンス ・共通基盤/内部開発者ポータルの設計・開発・運用 ・共通サブシステムの設計・実装・運用(例: Goによるメール送信基盤実装) ・運用業務をAIで効率化し、ナレッジをAI基盤やプロダクトに還元する 直近の取り組みは [ウェルスナビのSREチームの歩みとこれから](https://zenn.dev/wn_engineering/articles/79f8cc1d047861) をご確認ください。 ●期待する役割 上記の業務について、能力やキャリア志向を考慮した上で担当いただきます。 非常に早いスピードで事業が成長しているため、そのボトルネックになっている箇所を見つけ、技術やコミュニケーションを駆使して解決する事を期待します。 リーダーシップを発揮し、チームメンバーと共に粘り強く目標を達成することを期待します。 SRE文化の醸成など、開発組織全体に好影響を与えるような取り組みにも期待します。 ●技術スタック ・インフラ:ECS(新規プロダクトはEKS) ・開発言語: Go, Terraform ・データベース:Aurora MySQL(新規プロダクトはPostgreSQL) ・認証基盤: Auth0 ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・モニタリング: Datadog ・データ基盤: BigQuery ・ドキュメント/コミュニケーション: Notion, Slack, Zoom ・AI: GitHub Copilot, Notion AI, Bedrock, Open AI Service ・セキュリティ: Orca Security, Keeper

ウェルスナビ株式会社

●業務内容 AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ▽AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ▽AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ▽AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する ●期待する役割 グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。 ▽AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ▽部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ▽AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。 ▽データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。 ▽技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。 ●技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API ●オンボーディングおよび育成計画 下記を想定しながら適宜チームでフォローします。 ▽1年目: ・ゴール:AIプロジェクトでのスキル向上 ・内容:プロジェクト参加(サポートを得ながら推進) ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価 ▽2年目以降: ・ゴール:プロジェクトリーダーへの成長 ・内容:リード役経験、戦略会議参加 ・支援:キャリアサポート(月次1on1) ・評価:半年ごとに目標設定と評価

ウェルスナビ株式会社

具体的な業務内容 ・開発組織が横断して利用する共通基盤の開発、設計、具体的プロセスの整備・改善・維持 ・開発チーム間での具体的開発手続きの共通化(コーディングルール、Git運用ルール整備など) ・持続可能かという目線でのシステム構成、利用技術(フレームワーク等)の課題に対するソリューション策定とその導入支援 ・幅広く開発に関わり、業務全般に理解があるエンジニアへの成長促進 ・技術的負債の解消のリード、改善案の提案

ウェルスナビ株式会社

企画段階からモバイルアプリの新機能開発をリードいただくことはもちろん、ユーザー体験を損なわず、各事業のグロースを見据えた中長期的なシステム設計、コードの品質改善、それらをチームに落とし込むためのコミュニケーション設計など幅広く取り組んでいただきたいです。 『ウェルスナビ』のAndroid版アプリの設計/開発/運用 ・金融の「難しい」を「シンプルで簡単」にするためのUI/UX開発 ・スタートアップのスピード感と金融の堅牢性を両立する開発環境の構築 ・万単位のアクティブユーザーを抱えるアプリの新機能開発 ・運用されていくコードを生産性高く維持するための設計改善、リファクタリング ・チーム間を越えたアプリ全体での開発推進 ・アーキテクチャや使用技術の選定 開発体制について エンジニアの8割は金融未経験であり、様々な業界・業種・企業フェーズにおける、”いいところ”を積極的に取り込みながら、ユーザーファーストなスピード感ある開発を行っています。 モバイルアプリ開発の課題 ・Jetpack Composeへの移行(現在進行中) ・テスト自動化・品質保証 　-UIテストのカバレッジを担保するためのCI/CDパイプラインの整備 ・パフォーマンス最適化 　-UI側のパフォーマンスを見れるツールは未導入であるため仕組みづくりから行なっていきたい 上記以外にも課題の発見から解決策の提案、実行まで裁量を持って取り組んでいただきたいです 技術スタック 言語　　　　　　:Kotlin フレームワーク　:Jetpack Compose 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,MagicPod ※サーバサイド開発言語はJava(Kotlin) + SpringBoot、インフラはAWSやGoogle Cloudなどクラウドをフル活用しています。

UUUM株式会社

●クリエイターへ価値を届けるプロダクト、またはクリエイターの価値を広告主へ届けるプロダクト、いずれかのプロダクト開発 ●多様な要件を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み ●開発しているシステムの運用と保守 ●さらなる新規プロダクトの開発 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション ・バックエンド:Ruby on Rails ・フロントエンド : TypeScript / React(Next.js) ・インフラ : AWS / Vercel ▪データ基盤 ・インフラ : GCP(BigQuery / Cloud Composer / Dataflow / VertexAI) ・Python ▪CI/CD:CircleCI / GitHub Actions ▪ツール系:Docker / Terraform ▪モニタリング:CloudWatch / Sentry ▪ドキュメント/Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【変更の範囲】 会社の定める業務

GO株式会社

●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、3,000万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』を支える決済や支払請求・売上を管理する基盤開発をお任せします。 基盤には決済トランザクション以外にも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 ・支払請求処理の精緻化・早期化 ・大量のトランザクションデータの高速な集計処理 ・社内外ユーザーの業務負荷軽減 ・決済の不正利用対策 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 ●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 決済基盤チーム・支払請求基盤チーム 各7名前後(派遣社員含む)

株式会社はなまる

DWH(データウェアハウス)の構築および、各種業務システム・マーケティングツール間を繋ぐデータパイプラインの設計・開発を担当いただきます。 現在はDataSpiderを利用していますが、ツールの標準機能のみに頼らず、パフォーマンスを最大化させるためのクエリ実装や、品質を担保するためのデータマネジメント業務をお任せします。 ●データ基盤(DWH)の設計・構築・運用 ●ビジネスニーズに合わせた最適なデータモデルの設計、および基盤構築 ●DataSpider等のツールを活用した、各種業務システムやマーケティングツール間のデータ連携フロー構築 ●再実行性(冪等性)やエラー検知を考慮した、安全で堅牢なバッチ処理の設計・開発 ●大規模データ処理における、パフォーマンスを最大化するための高度なSQLの実装およびチューニング ●外部ツール・マーケティングツールとのデータ連携 ●データマネジメント・品質管理

Trust株式会社（トラスト）

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 【プロジェクト体制】 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援(自社プロダクトTrust GenGAを活用) ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援制ラウンジでシアター投影等)

株式会社情報戦略テクノロジー

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)の「0次DX」を推進するリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。 単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。 【業務詳細】 技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針(ビジョン)を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。 モダン開発の推進: 生成AI(LLM等)の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。 チームマネジメント(技術面): コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。 顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。 若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。 【技術スタック・使用ツール】 言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など クラウド: AWS, Azure, GCP インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

株式会社情報戦略テクノロジー

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

ハコベル株式会社

「ハコベル運送手配」の軽貨物・一般貨物領域における、要件定義からバックエンド・フロントエンドの実装まで、チームメンバーと協業しながら一気通貫で担当していただきます。 ハコベルではエンジニアも、PdMやCSと共にユーザーヒアリングやオンボードに参加し、ドメイン理解を深めることを重視しています。「言われたものを作る」ではなく、課題の構造を理解した上で何を作るか・どう作るかを一緒に考えられる方を求めています。 <具体的には…> ・BizやPdMと連携した、プロダクトビジョン・目標達成に向けた開発と運用 ・ユーザーが受け取る価値を起点とした、機能設計と実装方針の検討・実践 ・TLと連携した技術選定(言語・フレームワーク・ライブラリ) ・プロダクトの安定運用と改善サイクルの推進 ●開発環境 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), 　GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●作業環境 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●配属組織 配属されるシステム開発部 運送手配システムGは、10名のメンバーが在籍しています。 <在籍メンバー例> ・[EM赤川](https://note.com/hacobell/n/n307bfd7ca39f) ・[TL池松](https://note.com/hacobell/n/n5e644b2abd8b) エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

GO株式会社

仕事概要 タクシー配車サービス『GO』の実現に欠かせない車載アプリ(タクシー車内で動いているAndroidアプリ)の開発と継続的な改善をします。 GO Inc.は技術力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なくプロダクトに向き合うことを大切にしています。 ユーザーの課題やニーズを理解し、より良い体験を追求しながら開発を進めていきます。 今後はタクシー配車にとどまらず、社会課題解決に向けて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。 [「日本の"移動"を止めない」──GO IoT本部が挑む、車載システムの統合と品質の裏側](https://go-on.goinc.jp/n/n03b4732753f9?gs=29fb937a7559) 業務内容 タクシー車両内で動く車載システムがあります。 車載システムは、Androidアプリがいくつかの機器と連携して動くことで機能を実現しています。車載システムは次世代のモビリティ体験を支える新規開発が継続しています。 本ポジションでは、従来のアプリ単体のテストにとどまらず、ハードウェア・ソフトウェアが連携する車載システムの品質向上に向けたテストエンジニアリングをリードしていただきます。不具合の検出だけではなく、開発初期から「品質を作り込む」ための計画づくりと実行がミッションです 解決したい課題 ●ハードウェアエンジニア、ソフトウェアエンジニア、QA、PdMなど各専門領域の知見を統合して品質を作り込むプロセスの構築 ●CI基盤と運用フローの構築・改善 ●テスト自動化によるリリースサイクル低下の防止と向上 開発環境 プログラミング言語 :Kotlin, TypeScript, SQL ライブラリ類等 :Android Jetpack, Kotlin coroutines, Appium, Firebase, GCP, BigQuery, etc. CI/CD :Github Actions、Bitrise 所属組織 ソフトウェアエンジニア4名のチームです。カンバンでタスクの状況を把握できるようにしています。コミュニケーションはSlackとGoogle Meetを使っています。 2名がテストエンジニアとして業務をしています。残りの2名はAndroidアプリエンジニアで内部品質の向上を担っています。

GO株式会社

現在、GO事業では法人事業向け機能開発ニーズが高まっています。 順調に成長を遂げるタクシーアプリ『GO』において、今後の成長をより強力に推進する鍵となるのが、業務でタクシーを多く利用する企業をターゲットとする法人向けサービス『GO BUSINESS』の成長と考えています。 ●GO BUSINESS タクシーアプリ『GO』の法人向けサービスである『GO BUSINESS』(https://go.goinc.jp/business/)　では、法人向け管理画面や法人向け管理画面をはじめとするWebプロダクト群の開発だけでなく、タクシーアプリ『GO』を構成する多くのプロダクトに対する機能開発も含めて、複数のプロダクトを跨いだ開発を行っています。 今後の成長ドライバーである『GO BUSINESS』にて様々な開発ニーズが発生しており、それに伴い本ポジションでは、『GO BUSINESS』に関連した開発に携わっていただきます。 『GO BUSINESS』は業務でタクシーを利用する企業にとって便利な機能が揃っている、いわゆるBtoBのSaaSです。 例えばタクシー料金を請求書払いにすることができるので、煩雑な領収書処理の手間が省けたり、社員の乗車履歴がWeb画面で一括管理できたりといったサービスです。 またGO BUSINESS契約企業は『GOチケット』という電子版タクシーチケットを発行できたり、役員やお客様のために代理でタクシーを呼ぶ機能も使えます。 [開発環境] バックエンド(APIサーバ) -言語:Go -Webフレームワーク:Echo -データストア:MySQL/Redis -インフラ:AWS/Kubernetes/Docker -CI/CD: GitHub Actions フロントエンド -言語:TypeScript, Dart -ライブラリ:React, Flutter -CSSフレームワーク:MUI -インフラ:S3/CloudFront -CI/CD: GitHub Actions ●解決したい課題 『GO BUSINESS』は、タクシーアプリGOの成長と相まって利用企業数や問い合わせ数が急増しており、それに伴い既存顧客向けの機能改修を行いながら新規顧客向けの魅力的な新機能を高速に開発し続ける必要があります。 特にグローバルにビジネス展開しているような大手企業では、企業統制やセキュリティを重要視しており、そのようなニーズに合致するような機能群の開発は、今後の『GO BUSINESS』の顧客獲得において非常に重要となります。これらの機能の開発には、『GO BUSINESS』が提供しているプロダクトの開発にとどまらず、タクシーアプリGOのバックエンドやユーザーアプリの開発も必要になります。多くのプロダクトに跨る開発は当然ですが難易度も高くなります。様々なプロダクト開発チームと連携しながら、これらの難しい課題を解決したいと考えています。

UUUM株式会社

●クリエイターへ価値を届けるプロダクト、またはクリエイターの価値を広告主へ届けるプロダクト、いずれかのプロダクト開発 ●多様な要件を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み ●開発しているシステムの運用と保守 ●さらなる新規プロダクトの開発 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション ・バックエンド:Ruby on Rails ・フロントエンド : TypeScript / React(Next.js) ・インフラ : AWS / Vercel ▪データ基盤 ・インフラ : GCP(BigQuery / Cloud Composer / Dataflow / VertexAI) ・Python ▪CI/CD:CircleCI / GitHub Actions ▪ツール系:Docker / Terraform ▪モニタリング:CloudWatch / Sentry ▪ドキュメント/Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【変更の範囲】 会社の定める業務

ハコベル株式会社

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。 具体的には、以下のような業務に携わっていただきます: ・技術POCと新規領域の実装 　-各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断 ・データ基盤・基盤システムの企画・構築 　-複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進 ・認証・アカウント基盤の統一化 　-既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築 ・プロダクト間連携の中間システム開発 　-複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 ・技術スタック・ライブラリの選定・導入 　-不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開 ・VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応 　-技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案 こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等: 　-Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go 　-Frontend: TypeScript、React、Vue.js 　-特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション 　-DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【作業環境】 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている

テックタッチ株式会社

【プロダクトビジョン】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するAT型Digital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) プロダクトと開発環境 「テックタッチ」は、自社プロダクトでありながら「他社のSaaSや社内システムと連携し、機能を拡張して動作する」というユニークな特徴を持つプロダクトです。 安定性が求められるエンタープライズ環境で確実に動作するための堅牢なインフラ設計・セキュリティ・ログ処理など、通常のSaaS開発以上にチャレンジングな技術課題に日々取り組んでいます。 現在は以下のような開発課題・技術テーマに取り組んでいます 多言語対応やグローバル展開に向けた国際化アーキテクチャ クラウドネイティブな思想に基づくモダンなバックエンド再設計 数十億件規模のログデータを扱うリアルタイム処理基盤(Kinesis, Snowflake) データドリブンな機能開発のための深いデータ分析・課題抽出支援 技術スタック・開発環境 言語/フレームワーク:Go, gin, gorm インフラ:AWS(ECS Fargate, Kinesis, CloudFormation, CDK) その他:Open API, kong, Snowflake, GitHub, Slack, JIRA 特徴:完全コンテナ化されたアーキテクチャ/E2Eテスト充実/IaC推進(CDK)

株式会社FLUX

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。AI実装を支えるスケーラブルなデータパイプラインの設計・実装やエンジニアリングにおけるデータ活用高度化プロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、データ活用等の支援 ・DX化、AI活用を推進するために必要なデータ基盤の設計、構築・刷新推進 ・データ収集・加工・蓄積プロセスの設計による分析基盤の最適化 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。