年収800万円以上 BigQueryのITエンジニア求人・転職情報

●概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、ユーザーに価値を届ける開発業務をお任せします。 フロントエンド・バックエンド・インフラの区分にとらわれず、プロダクトの成功に必要な開発を幅広く推進していただきます。 特に本ポジションでは、開発の最前線で手を動かしながら、事業課題と顧客価値を深く理解し、不確実性の高い状況下でもチームを巻き込んでプロダクトを進化させてください。 何を作るべきか」の議論から入り込み、技術の可能性と制約を見極め、PRD策定からリリースまでを一気通貫で推進することを求めます。 新規・既存を問わず、適切な技術選定と設計判断を下し、事業が求めるものを素早く形にしてチームを牽引することを期待しています。 ●業務内容 当社サービスResilireのソフトウェア開発(フロントエンド・バックエンド・インフラの開発をスキルに応じて担当) 顧客フィードバックや利用ログを元にした機能改善・追加 PdMやデザイナーなどのステークホルダーとのOwnershipを持った協働 仕様が固まっていない段階からの探索的な開発と推進 【シニアエンジニアへの期待】 Resilireのエンジニアには、プロダクトの成功に対する高いコミットメントと貢献を期待しています。 すべての活動の前提として、下記のような姿勢で取り組むことにやり甲斐をを感じられる方を求めています プロダクトとドメインに深く入り込み、高い解像度と当事者意識を持って課題に向き合う ビジネスと開発などの垣根を超えた、幅広いステークホルダーとの越境コミュニケーション ソフトウェアエンジニアとしての技術力を活かした課題発見と解決 ●技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている ●開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 ●技術的チャレンジ Multi vertical SaaSとして業界横断でPMFするための画面・機能実装 グローバルに事業展開していくためのプロダクト開発 データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り APIや仕組みの整っていない各国の状況でいかにグローバルにリスク情報を取ってきてユーザーに価値を届けるか

●概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、ユーザーに価値を届ける開発業務をお任せします。 フロントエンド・バックエンド・インフラの区分にとらわれず、プロダクトの成功に必要な開発を幅広く推進していただきます。 特に本ポジションでは、開発の最前線で手を動かしながら、品質と生産性を両立し、継続的に高いアウトプットを生み出すエンジニアリング組織の強化を牽引していただきます。 品質を構造的に担保するためのテスト戦略やリリースプロセスの設計、AIエージェント活用を前提とした開発・運用プロセスの継続的改善を通じて、チーム全体の生産性と安定性の最大化への貢献を期待しています。 また、技術広報や採用活動を通じた外部発信もお任せします。 ●業務内容 当社サービスResilireのソフトウェア開発(フロントエンド・バックエンド・インフラの開発をスキルに応じて担当) PdMやデザイナーなどのステークホルダーとのOwnershipを持った協働 AIエージェント活用を前提とした開発体制設計および品質統制の仕組み化 チーム全体の生産性向上に向けた開発・運用プロセスの継続的改善 テスト戦略の策定やリリースプロセスの設計を通じた品質の構造的な作り込み 技術広報・採用活動を通じた対外発信 【シニアエンジニアへの期待】 Resilireのエンジニアには、プロダクトの成功に対する高いコミットメントと貢献を期待しています。 すべての活動の前提として、下記のような姿勢で取り組むことにやり甲斐をを感じられる方を求めています プロダクトとドメインに深く入り込み、高い解像度と当事者意識を持って課題に向き合う ビジネスと開発などの垣根を超えた、幅広いステークホルダーとの越境コミュニケーション ソフトウェアエンジニアとしての技術力を活かした課題発見と解決 ●技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている ●開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 ●技術的チャレンジ Multi vertical SaaSとして業界横断でPMFするための画面・機能実装 グローバルに事業展開していくためのプロダクト開発 データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り APIや仕組みの整っていない各国の状況でいかにグローバルにリスク情報を取ってきてユーザーに価値を届けるか

●お任せする業務 まずお任せしたいのは、テレシーのビジネスプロデューサーが顧客に向き合う時間を最大化するための、社内AIエージェント基盤の設計・開発・運用です。 AIエージェント基盤の設計・開発・運用 : LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築 評価・改善サイクルの設計 : AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定 運用基盤の構築 : MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、認証・権限管理・監査ログ・ガードレールを含む、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計 可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決 業務ヒアリング・要件定義 : BPや社内メンバーの業務課題を理解し、「何をAI化すべきか」「どこに人の判断を残すべきか」を整理・設計 実業務への組み込み : AIエージェントを実際の情報収集・分析・資料作成・提案準備フローへ組み込み、運用・改善まで推進 標準化・プロダクト化 : 個別案件で得られた解決策を抽象化し、複数業務で再利用可能な標準機能・共通アーキテクチャへ展開 ●直近で取り組んでいること セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備 BP業務へのAI実装 : 情報収集、資料作成、分析、提案準備など、顧客提案前後に発生する業務をAIで支援し、提案のスピードと質を高める仕組みづくり ●将来的に取り組みたいこと ・ライトニングMMMのAIエージェント化 : WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供 ・マーケティングAIエージェントの提供 : 現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化 ・Human in the loop設計の高度化 : AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築 AI活用の標準化・プロダクト化 : 個別の業務改善に留めず、うまくいった仕組みを共通化し、複数のBP・案件・プロダクトに展開できる状態をつくる ●開発環境 ・LLMエンジニアリング : vLLM, OSS LLM(Llama / Qwen / gpt-oss), LiteLLM, RouteLLM, Semantic Router, LangGraph, CrewAI, NeMo Guardrails, Guardrails AI, Promptfoo, Ragas, PostgreSQL (pgvector), Langfuse (Self-hosted), Prometheus, Grafana, Ray 等 ・MLエンジニアリング : JAX, NumPyro, statsmodels, Dagster, Python, MLflow 等 ・データエンジニアリング : Snowflake, dbt cloud, Adverity, fivetran 等 ・インフラ(AI) : AWS, GCP (Amazon Bedrock, Google Vertex AI) ・共通 : Docker, Terraform, GitHub, Slack 単に特定技術を使うだけではなく、AIエージェントを安全に、継続的に、業務の中で使える状態にするための評価・監視・権限管理・ログ設計・ガードレール設計まで含めて取り組みます。 ●参考記事 (外部リンク) ・[テレシー コーポレートサイト](https://telecy.tv/) ・[脳内で、事業の「正解」を描き切る](https://evolution.cartaholdings.co.jp/article-0087/) 　・オウンドメディア『EVOLUTiON』 テレシー社員紹介記事 ・[データドリブンで実現するテレビCM変革!テレシーの取り組みとは?](https://telecy.tv/column/sendenkaigi-mmm-telecyanalytics/) ・[疲労回復パジャマ「BAKUNE」躍進の裏側](https://telecy.tv/column/crosstalk-sendenkaigi-tential/)

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニア/サイエンティストとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 <具体的には> 小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。 ・クラウド環境(AWS, GCP)でのデータパイプライン設計・構築・運用 ・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装 ・各種API連携、データ統合処理の開発 ・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション(日本語・英語) ※ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。 <選考事業部について> デジタル流通事業本部は、流通・物流を中心に、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニアとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 <具体的には> 小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。 ・クラウド環境(AWS, GCP)でのデータパイプライン設計・構築・運用 ・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装 ・各種API連携、データ統合処理の開発 ・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション(日本語・英語) ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。 <選考事業部について> デジタル流通事業本部は、流通・物流を中心に、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

<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

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

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

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門概要 営業部門と開発部門を同一本部内に有する製販一体の組織です。 大手通信事業会社や大手クレジットカード会社のほか、事業会社、生損保等の金融機関、官公庁が主な顧客で、在籍社員数は約300名です。 採用部門のミッション 外販収益の拡大に向け顧客の経営層に訴求するソリューション提案を通じて、顧客から選ばれるパートナーとなることがミッションです。 業務詳細 昨今は顧客の既存システムやミドルウェアの更改プロジェクトも多く手掛けています。 各プロジェクトフェーズによりご担当いただく業務内容は異なりますが、本部内には複数のプロジェクトがあるため、クラウドシフトやデータ分析基盤構築など様々なプロジェクトに携わる機会がございます。 顧客は主に大手通信事業会社や金融機関となりますが、顧客の事業が多方面に拡大しているため、エネルギー、eコマース、オンライン決済などライフデザインという幅広いフィールドで顧客への価値提供ができます。 具体的には、アプリケーション構築プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジャー(PM)/チームリーダー(TL)として以下のような業務をご担当いただきます。 ・営業担当と連携した、顧客のビジネスニーズに即したデータ分析・利活用のコンサルティング ・データ分析基盤の設計・開発・運用 ・ベンダーコントロールなどのプロジェクトマネジメント 案件・提案例 ・AWSを利用したクラウドネイティブな情報基盤の構築 ・データインテグレーション関連のSaaSサービス(Informatica、Databricks、dbtなど)や各種DWH製品(Snowflake、OracleADWなど)の提案、構築 ・各種BIツール(Tableauなど)やML/AI製品(Bedrock、OpenAI、Dataikuなど)の提案、構築 利用技術・環境 ・AWSやOCI、オンプレまでハイブリッド/マルチクラウド環境 ・Snowflake、Informatica、Databricks、dbt、Tableau、Dataikuなど

【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/

・顧客技術対話 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。 ・チームマネジメント クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。 ・AI実装品質の設計監督 データ基盤(スキーマ・ETL・品質管理)・AIアーキテクチャ(品質ゲート・評価基準)・AI駆動開発(コンテキスト設計)の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。 ・顧客内製化支援 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。 ・実装ノウハウの標準化 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。 ●仕事についての詳細 この事業領域の公開情報 事業説明 メインサイト(https://www.mamezou.com/services/strategic) note記事(活動報告、インタビュー記事、等)(https://note.com/mamezou_info/m/mb5c4d71c8358)

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

●サービスについて ビジネスデータベース「Sansan」を担当します。 ●組織のミッション Sansan事業部のマーケティング部は、認知拡大やリード獲得を目的としたマーケティング施策を通じて、ビジネスデータベース「Sansan」の導入を検討している企業へのアプローチを担う部門です。 SEOスペシャリストのミッションは、リード獲得の最大化と継続的な集客基盤の構築です。オンラインプロモーショングループに所属し、Sansanのサービスサイトおよびオウンドメディアを通じて新規顧客の集客を推進します。 ●具体的な業務 Sansanのサービスサイトおよびオウンドメディア「営業DX Handbook」を対象に、SEOおよびコンテンツマーケティングの全体戦略・方針を策定します。検索市場やユーザーニーズを踏まえたキーワード戦略の設計やコンテンツテーマの企画を行い、AIO(AI検索最適化)など新しい検索環境も見据えながら、継続的な集客基盤の構築とグロースを推進します。 【主な業務】 検索ニーズに基づいたSEOコンテンツの企画立案、キーワード選定、記事構成案の作成、およびAIO(AI検索最適化)を見据えたSEO施策の企画・推進 ライターへのディレクションや制作進行管理、CMSを活用したコンテンツページの作成・公開 検索順位や流入数、コンバージョンなどの指標を基にしたコンテンツのパフォーマンス分析および改善 サイト構造、内部リンク設計、マークアップや構造化データなどのテクニカルSEO施策の立案と実装推進 ●開発環境、使用するツールなど サイト分析:GA4, Search Console, Mouseflow, Clarity タグマネジメント:GTM MA:HubSpot SFA:Salesforce DWH:BigQuery BI:Looker Studio Web接客、LPO:KARTE, ChatPlus ※ SalesforceはSalesforce, Inc.の商標であり、許可のもとで使用しています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

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

●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

サービスについて ビジネスデータベース「Sansan」を担当します。 組織のミッション Sansan事業部のマーケティング部は、認知拡大施策やリード獲得施策を通じて、ビジネスデータベース「Sansan」の導入を検討している企業へのアプローチを担う部門です。 Webサイトプランナーは、オンラインプロモーショングループに所属し、Sansanのサービスサイトにおける新規顧客の集客およびリード獲得の最大化をミッションとしています。 具体的な業務 Sansanのサービスサイト(https://jp.sansan.com/) を事業成長の中核チャネルと位置づけ、成果最大化に向けた戦略設計から実行・改善までを一貫して担います。 GA4などを活用したサイト分析を起点に仮説を設計し、施策実行・効果検証までを一貫して推進。高速な仮説検証サイクルを通じて継続的なグロースを実現します。 さらに、BigQuery・Lookerを活用したデータ分析基盤の設計・構築・高度化を通じて、マーケティングのみならず事業全体の意思決定を支える環境を整備。商談・受注につながる、付加価値の高いリード創出を実現します。 既存の運用改善にとどまらず、顧客体験を起点とした新たなグロース施策を主体的に立案・実行できる方を求めています。 <主な業務> ・事業戦略およびプロダクト戦略と連動したサービスサイト戦略の立案・実行・成果創出 ・ユーザーインサイトに基づくコンテンツ企画および制作ディレクション ・GA4などを活用したサイト分析、仮説設計、改善施策の実行・検証 ・BigQuery・Lookerを活用したデータ分析基盤の設計・構築・運用高度化 ・GA4、KARTE、ヒートマップツールなどの導入設計およびデータ活用推進 ・KPI/KGIの設計およびモニタリング、事業インパクトの可視化 開発環境、使用するツールなど ・サイト分析:GA4、Google Search Console、Mouseflow、Microsoft Clarity ・タグマネジメント:GTM ・MA:HubSpot ・SFA:Salesforce ・DWH:BigQuery ・BI:Looker Studio ・Web接客、LPO:KARTE、ChatPlus ※ SalesforceはSalesforce, Inc.の商標であり、許可のもとで使用しています。 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

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

CIO(Chief Information Officer)のミッション 経営戦略とIT戦略を高度に融合させ、攻めと守りの両輪を回すことで企業価値を最大化します。テクノロジーを単なるインフラとしてではなく競争優位の源泉と定義し、全社的なDX推進とガバナンス強化を通じて、事業の非連続な成長と社会課題解決の基盤を構築します。 CIO(Chief Information Officer)の業務の概要 CEOやCFOの戦略パートナーとして、中長期的なITロードマップの策定から実行まで全責任を負います。ビジネスOSの設計者として、事業拡大に耐えうる強固なインフラ構築と、イノベーションを生むための組織変革を同時に推進します。 CIO(Chief Information Officer)の具体的な内容 経営とITの融合: 経営戦略に基づいたIT中期経営計画の策定およびROIの最大化 ●IT推進/統括 ・全社的なDX推進の旗振り役(レガシー刷新、業務プロセス改革) ・データドリブン経営を支える基盤構築(BigQuery等を用いた分析基盤の統合) ・生成AI等の新技術導入による生産性向上と競争優位性の確立 ・ITガバナンスの構築および内部統制の強化 ・情報セキュリティ戦略の立案とCISOと連携したリスク管理体制の構築 ・クラウド移行戦略(AWS等)の策定とインフラコストの最適化 ●組織マネジメント ・エンジニア組織および情報システム部門の統括・評価・採用 ・外部ベンダー/パートナーの戦略的ソーシングとコントロール ・大規模アジャイル(SAFe)導入などによる開発組織の生産性向上 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

【業務概要】 VPoE(Vice President of Engineering)として、開発組織のパフォーマンスを定量的に可視化し、エンジニアへの組織・事業ミッションの落とし込みを行います。また、CDO(Chief Digital Officer)をはじめとした経営陣と共に、全社のエンジニアリングについて意思決定を行い、事業成長を推進します。 【具体的な業務内容】 ・経営の意思決定を促進するための技術・組織戦略の立案と実行 ・中期的な視点から、開発組織における生産性の最大化を目指し「事業」を拡大するチームの構築 ・開発組織の永続的な成長を実現するため、チームビルディングとリーダー候補の育成 ・生産性と生産価値(アウトプット、アウトカム)の可視化と最大化 ・エンジニアサイドとビジネスサイドの共通言語を生み出し、事業目標の達成を推進 ・開発効率に関わる仕様や実装に関する効果的なドキュメント化とドキュメント文化の形成 ・自社の開発組織の魅力を社外に伝えるための広報活動 【ミッション】 開発組織のエンゲージメントを高め、事業成長を加速させることがミッションです。一人ひとりのエンジニアが成長実感を持てる環境をつくり、組織や事業に対して積極的な関わりを持てる組織体制を構築していただきます。 【開発環境】 ・フロントエンド:HTML / Sass / JavaScript(TypeScript) / React / webpack ・モバイルアプリ:React Native / Firebase ・サーバーサイド:PHP(Laravel / FuelPHP)、一部Goを導入 ・サーバ環境:AWS(EC2 / S3 / RDS / ElastiCache/ Elasticsearch、Lambda等) ・データベース:Aurora (MySQL)/Redshift/BigQuery ・プロジェクト管理:Redmine / GitLab ・コミュニケーションツール:Slack / Chatwork ・BIツール:Tableau

●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

●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

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

Google Cloud上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。 DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。 将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。 ●データ基盤の設計・開発・運用 ●BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理 ●データ収集・加工・可視化基盤整備 ●セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計 ●バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計

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。

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。

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