神奈川県 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

アフター事業統括部は、全社横断の保守戦略機能組織であり、各事業モデルの根幹であるアフタービジネスの収益向上、保守品質担保をミッションとしています。 近年の外部環境の変化(原材料費・人件費の高騰、ワークスタイル変化による印刷ボリューム減少、生産労働人口の減少)、および内部要因(機器品質、設置機器の稼働状況、保守作業員のスキル差)を多角的に捉え、品質とコストの最適バランスを実現するマネジメントが必要とされています。 こうした課題に対し、当部門ではAIなどの先進技術を活用し、全世界のエンジニアが効率的かつ高品質に保守業務を遂行できるサービス基盤の構築・展開を推進しています。 本システムは、経験の浅いエンジニアでも高度な対応が可能となるよう、トラブル解決支援やナレッジ活用を通じてスキルを補完するとともに、個々のエンジニアの技術力向上を支援することを目的としています。 また、海外市場拡大(海外新規市場や代理店展開等)に伴い、均質かつ高品質なサービス提供を支える基盤として、その重要性は一層高まっています。 ●AI等の最先端技術を活用した全世界のエンジニアの複合機/プリンタの保守効率化を支援するシステムの企画・構築・運用に従事いただききます。 ・複合機/プリンタの保守業務プロセス改革を目的とした、システムの企画・立案 ・経験の浅いエンジニアでも迅速かつ適切な対応が可能となる支援機能(ナレッジ活用、AI診断支援等)の設計 ・各部門や協力会社との協業を含めたシステム構築におけるプロジェクト管理 ・システムにおける技術検証、推進、導入、運用 ・国内外の関連会社/代理店へのシステム展開と課題抽出・改善活動の実施

機械学習領域の技術方針・技術判断 ・事業課題・プロダクト要件を踏まえた機械学習の活用方針の検討 ・機械学習を使用する/使用しない判断を含む技術的な実現方法の選定 ・モデル・アルゴリズム・特徴量等の選定と技術的な妥当性の検証 ・複数の機械学習テーマを見据えた技術方針・開発優先順位の検討 ・精度、開発工数、運用負荷、保守性、コストを考慮した技術的な意思決定 大規模LLMとの連携・活用に向けた技術設計・開発 ・業務要件やユースケースに応じた大規模MLMの選定・評価および技術的な活用方針の策定 ・大規模LLMとのAPI連携や既存システムへの組み込みを見据えたアーキテクチャの設計・実装 ・Pythonを用いたモデル連携機能の開発および推論処理・データ連携の最適化 ・出力精度・応答速度・コストなどの評価指標の設計および検証結果に基づく継続的な改善 ・大規模LLMのプロダクション環境への導入・運用における技術的課題の解決や難易度の高い開発テーマのリード システム設計・MLOpsの推進 ・機械学習モデルをプロダクトに組み込むためのAPI・バッチ処理・推論基盤の設計 ・データ処理・学習・推論パイプラインの設計・構築 ・モデルの本番環境への導入、監視、運用改善 ・精度低下やデータ変化を踏まえた再学習・改善プロセスの設計 ・再現性、可観測性、保守性、運用コストを考慮したMLシステムの改善 開発品質・技術基盤の整備 ・モデル・コード・実験結果・評価設計に関する技術レビュー ・モデルの評価方法や開発手順の標準化 ・技術的負債や運用課題の可視化、改善方針の策定 ・実験管理、CI/CD、モデル監視等を含む開発・運用環境の改善 ・機械学習領域における技術知見のドキュメント化・共有 関係部門との連携・技術支援 ・PdMや事業側と連携した課題整理、技術的な実現可能性の検討 ・アプリケーションエンジニア等との連携によるプロダクトへの機械学習機能の実装 ・AIデータ品質担当との連携による学習・評価データの品質向上 ・開発メンバーへの技術レビューや設計・実装面での支援 ・技術選定の理由、評価結果、リスク等の関係者への説明 ※人員管理や組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションでは機械学習領域の技術的な意思決定と開発・運用品質を中心に担っていただきます。 課題や事業上の優先順位はPdM等と連携し、AIデータ品質担当とはデータ品質に関する役割を分担します。

データセンターを主とした事業領域をターゲットに、お客様との共創活動(PoC等)や当社グループ関連部門が保有する技術・情報を収集、連携体制を構築することで新規ソリューションの創出と事業化に向けたプロジェクトの推進を担当いただきます。 ●具体的な仕事内容 ・顧客訪問、コンサル活用による顧客課題のヒアリング、顧客価値となるソリューション案の具現化 ・ソリューション案の事業化を見据えたビジネス企画 ・顧客との共創によるソリューション案のPoC開発・実行 ・製品開発に向けた要件定義、設計、運用、販売、カスタマーサクセスまでの一連のプロセスのリーディング ・AIを活用した業務の生産性改善・新たな価値創出 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によって会社外の職務に従事するため出向または転属を命じることがあります。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・使用言語:不問 ・環境:Windows、Web業務システム環境 等 ・ツール:Excel、PowerPoint、Teams、Confluence、Jira など ・資格等:海外ビジネス経験があれば望ましい。

大手メーカーや大手SIerのプロジェクトにて、システムの運用・保守・管理をお任せいたします。 監視業務や障害対応、ドキュメント整備といった改善活動等を通じて、システムの安定的な運用を目指します。 ご経験に応じて運用設計やリーダー/サブリーダー業務へのステップアップも可能です。

●仕事の進め方 1. 事業の仮説を立て、社内外の顧客からインサイトを集める。 2. 抽象的なコンセプトを、画面やプロトタイプなどの具体的な形にする。 3. プロダクトの段階に合わせて、アーキテクチャを設計する。 4. AIと一緒に実装し、AIが書いたコードに責任を持ってレビューする。 5. 検証の結果をもとに、次に何をするかをCEO・CTOと一緒に決める。 現在は、クライアントの利用前のコンセプト検証の段階です。 複数の事業・プロダクトを並行して探索しています。 ●チーム体制 ・現在はCEO・CTO・シニアフルスタックエンジニアの3人体制です。 ・AI駆動開発をフルに使い、コンセプト検証から実装までを少人数で回します。 ・事業の意思決定者と、日常的に直接やり取りします。 ●役割分担 受託案件のようなPM・コンサルタントとの分業はありません。 エンジニアが次の範囲を一気通貫で担当します。 ・仮説検証 ・アーキテクチャ設計 ・実装 ・顧客インサイトの収集 技術スタック ・言語・FW:TypeScript、Next.js、React、Tailwind CSS、Node.js、Prisma、Zod ・モノレポ:pnpm、Turborepo ・AI:Claude(Anthropic API、Amazon Bedrock)、OpenAI API、Vercel AI SDK、Bedrock Agents/Knowledge Base、MCP ・インフラ・DB:AWS(Lambda、Aurora PostgreSQL、DynamoDB、Cognito、Amplify、S3、CloudFront)、Terraform、Serverless Framework ・テスト・CI/CD:Vitest、Jest、Playwright、GitHub Actions(Claudeによる自動レビューを含む) ・AIコーディングエージェント:Claude Code、Codex ・ツール:GitHub、Slack、Notion ●入社後の流れ ・1週目:開発環境のセットアップ(GitHub、AIサービスのアカウント、Claude Code、Codex)、会社・事業の説明、CEO・CTO・エンジニアとの対話。 ・〜1ヶ月:既存のリポジトリと、CI/CD・自動レビューなどの開発の仕組みを理解する。 小さな実装をAIと一緒に進め、レビューする。 ・2〜3ヶ月:担当範囲を持ち、特定の事業・プロダクトの検証を任される。 意思決定の近くで、仮説検証のサイクルに入る。 ●成長支援 ・CTOとの1on1 ・日々のフィードバック ・LLMタスクフォース(社内のAI勉強会)への参加 ・AIサービスのアカウント、書籍、イベント参加費を全額補助

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 Web系システム開発、組込み開発、アプリ開発などの開発分野で、toC領域からtoB領域まで、Webアプリケーション開発、基幹システム開発を中心に官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、大手アパレル企業といったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダーの案件に参画いただきます。 お客様の声を直に聞きながら、企画を含めた要件定義～設計～実装～リリース～保守/運用～継続開発までを自社社員中心のチームにおける開発案件の進行をしていただきます。 ●具体的な仕事内容 ・要件定義からアーキテクチャ設計、実装、テスト、リリースまでの一貫した技術的リード ・生成AI等の最新技術を活用したシステム設計、技術選定、およびプロトタイプ開発 ・顧客のビジネス課題に踏み込んだITソリューションの提案活動(プリセールス支援含む) ・自社社員を中心とした開発チームのマネジメント、品質管理、プロジェクトのPL管理 ・若手エンジニアの育成・評価、および組織構築への貢献 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●数千万ユーザー規模のSaaSプラットフォーム新規開発 使用技術:TypeScript、Go、Next.js、AWS (ECS, Aurora)、Docker等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース、プロジェクト管理(PM) 働き方:リモート50% 出社50% ●大規模基幹システムのクラウドネイティブ化およびマイグレーション 使用技術:Java、Spring Boot、PostgreSQL、Google Cloud (GCP)、Kubernetes等 担当工程:要件定義、アーキテクチャ設計、詳細設計、実装、テスト、移行推進、顧客折衝 働き方:リモート50% 出社50% ●技術・環境スタック例 ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems (ローコード), Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 この変革期において、顧客のビジネス課題に直結する技術提案を行い、自社組織の成長をともに牽引していただける方を募集しています。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 上級エンジニアとして、技術主導によるプロジェクト全体のリード、またはPM/PLとしてのチーム統括をお任せします。 特に現在は、生成AI(LLM)の導入やRAGを用いた精度向上など、最新技術を実際のビジネス現場に実装するプロジェクトが加速しています。 これらの技術選定やアーキテクチャ設計から携わり、自社メンバーを中心とした「次代に通用するチームビルド」を実現することが最大のミッションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 担当していただくのは、Web系システムやアプリ開発など多岐にわたる開発業務です。 toC/toB両方の領域で、Webアプリケーションや基幹システムの開発を中心にご参画いただきます。 ●具体的な仕事内容 ・詳細設計、実装、テスト、リリース等の開発業務全般 (ご経験に応じて基本設計からお任せします) ・モダンな技術スタックやマルチクラウド(AWS/Azure/GCP)環境でのシステム開発 ・プロジェクト内でのコードレビュー、品質向上のための技術的アプローチ ・将来的な技術選定や生成AI等の最新技術検証への参画(アサインプロジェクトによる) ・後輩メンバーのサポートや業務を通じたチーム貢献 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●プロジェクト事例 ・システム設計、開発 ・PoC ・SaaSプラットフォーム開発 ・システムクラウド化 ・マイグレーション ・Web、モバイル開発 ・生成AI(LLM)を活用した顧客対応自動化システムの設計、開発 ●技術・環境スタック例 ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems, Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 開発チームのコアメンバーとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど幅広いプロジェクトにおいて、設計から実装・テスト・リリースまでを行い、高品質なシステムをデリバリーしていただきます。 ゆくゆくは要件定義等の上流工程や、生成AI(LLM)等を用いた最新技術の実装、あるいはチームを牽引するリーダーへとステップアップしていくことが期待されるポジションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

【ご入社の流れ】 親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。 ※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。 ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、 BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、 並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。 【仕事概要】 ・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用 ・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発 ・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング ・AIモデルの評価、改善、最適化 ・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合 ・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション ・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証 【技術】 サーバサイド:Python(FastAPI),Azure App Service/StaticWeb,サーバレス(Azure Functions/LogicApps) スマホアプリ:React Native,Flutter,Kotlin,Swift コンテナ:Kubernetes,Docker,Service Fabric,Container Registry ビッグデータ:Data Lake,Data Factory,Synapse Analytics,Data Explorer,Evetnt Hub データベース:AzureマネージドDB(Cosmos DB,SQL DB,MySQL) セキュリティ:Azureセキュリティ(Application Gateway,Front Door,Private Link,Express Route,Sentinel,AzureAD) 運用管理:Azure Monitor/Application Insights,Azure Automation プロジェクト管理:Azure DevOps,Git ローコード:PowerPlatform(Power Apps,Power Automate/Power Pages) デプロイ自動化、テスト自動化、コンポーネント再利用型で高付加価値な時間配分

●部署の特徴 当社は、東証プライム上場「オープンアップグループ」の一員として、幅広い業種のエンドユーザーや大手SIerと長期的な取引を展開。受託開発・自社開発・システムエンジニアリングサービスを実施しています。直近ではAIラボを立ち上げ、AIを活用したソリューション提案にも積極的に取り組んでいます。 ●募集ポジション ITソリューションエンジニア ※5名程度のチームでプロジェクトを推進します。AIを利用した業務改善ソリューションを展開しています。 ●業務内容 ・Webアプリケーションの設計・開発 ・上流工程(要件定義・設計)への参画機会多数 ・キャリアパス面談を通じて、PM・PL・テックリードなどへのステップアップも可能 ・受託開発やAIを活用した自社サービス開発にも挑戦可能 ●成長支援・環境 ・資格取得支援制度や、当社独自の人材育成プラットフォームでスキルアップを支援 ・1on1キャリア面談で「なりたい自分」を明確に ・社内チャットで気軽に相談できる環境。プロジェクト先での悩みもサポート

業務概要 AWSプレミアティア サービスパートナーとして、累計30,000件以上の実績を持つ当社にて、インフラ構築・クラウドネイティブ化プロジェクトの技術面を牽引するテックリードを募集いたします。 「アーキテクチャ選定」「難易度の高いインフラ技術課題の解決」「チームの技術指導・標準化」を中心に担っていただき、成果を発揮していただきます。 具体的な業務内容 大規模・複雑なAWSインフラの要件定義およびアーキテクチャ設計(マルチアカウント管理、ネットワーク設計、セキュリティ基盤など) 生成AI(Amazon Bedrock等)を活用したクラウド基盤構築や、Kiro・Gemini・NotebookLM・Claude等のAIツールを駆使したインフラ構築プロセスの生産性向上とチームへの展開 IaC(Terraform, AWS CDK, CloudFormation等)やCI/CDを用いたインフラ自動化・コード化の推進およびチーム内での標準化 チームメンバーが作成したインフラ設計書やコード(IaC)のレビュー、ペアプログラミング、技術指導によるチーム全体のスキル向上 PL/PMと連携した技術見積もり・実現可否調査(PoC)および障害時の高度なトラブルシューティング支援 携わる案件 これまでの導⼊実績は累計で取引社数1,500社以上、AWS案件実績30,000件を超えています。 そのうちの90%以上が直接の受注です。⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 小規模では2～3名程度で1ヶ月程度のプロジェクトから、大規模なものになれば外部含めて数十名のステークホルダーと関わり数年がかりとなる案件まで幅広く対応しています 組織構成 クロスインダストリー第1本部への配属となります。 新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献する製販一体の組織です。 全体構成:部長1名、課長8名(営業課2+技術課7 ※課長兼任あり)、メンバー100名超 スキル・ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの課に加わっていただきます(現在、複数課でPLポジションを募集中です)。 ●SA1課(中小企業CI・プロジェクト推進型) メンバー構成:課長1名、メンバー9名 期待する役割:中小企業(SMB)を中心とした新規インフラ構築プロジェクトにおいて、PM/PLとして案件を力強く推進していただきます。 ●CC1課(エンタープライズ・計画立案/顧客コミュニケーション重視) メンバー構成:課長1名、メンバー19名 期待する役割:お客様の言葉の裏にある意図を理解し、中長期的な計画立案や案件推進を実施していただきます。AWSの一般的な知識を前提としつつも、顧客との高度なコミュニケーション能力とビジネス視点をより重視するチームです。 ●CC2課(中小規模CSM/技術先行型) メンバー構成:課長1名、メンバー17名 期待する役割:お客様の技術課題をメインにアーキテクチャやAWSサービスの調査・提案します。特に昨今登場している生成AI関連のサービスはお客様のビジネス課題を大きく改善する可能性はありながら、技術的な仕様の把握・導入方法・限界や責任分界点の把握の難易度が高い領域です。本当にお客様の課題解決に繋がるのか、時にはお客様と一緒にトライアンドエラーを行いながら解決を目指すポジションです。 【業務内容の変更範囲】 (雇入れ直後) クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲) 会社の定める業務

具体的な技術に関する情報は「歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう(https://hello-world.smarthr.co.jp/)　」をご覧ください。 ●役割 SmartHRのAI開発基盤ユニットは、全プロダクトのAI開発を支援する横断組織として新設されます。 このポジションでは、チームの立ち上げを技術面・組織面の両軸でリードし、各プロダクトチームが安心してAI機能を開発できる共通基盤を作り上げることが期待されています。 AIを組み込んだプロダクト開発が当たり前になりつつある今、可用性・セキュリティ・運用性を考慮した基盤設計は、事業成長の速度を左右する重要な要素です。 コンテキスト基盤やLLM Gateway、認証・認可の仕組みなど、個々のチームが解決しきれない課題を抽象化し、全社に届ける役割を担うのがこのポジションです。 要件定義から関係者との合意形成、実装・運用まで主体的に動ける方に、SmartHRのAI基盤の未来を一緒に描いていただきたいと考えています。 ●具体的な業務内容 入社直後は、マネージャーやAI開発部の仲間のサポートを得ながら複数のプロダクトチームと対話し、AI開発基盤の大きな方向性・要件を関係者と合意していくことからスタートする予定です。 現場の実態を正確に把握し、中長期の計画に紐づく形でチームのロードマップを描いていただきます。 技術的には、LangfuseをはじめとするLLMOpsツールの本格運用設計、コンテキスト基盤やLLM Gatewayのアーキテクチャ設計・実装など、横断的に影響を持つ仕組みの構築が主な業務です。 入社3ヶ月以内にはMVPとなる取り組みに着手し、2027年にかけてチームを最大5名規模へと拡大しながら、基盤全体のオーナーとして開発・運用を推進していただくことを期待しています。 コードを書く割合は状況に応じて変動しますが、プレイングマネージャーとして手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ●開発規模・開発体制 チーム規模 新設チームのため現在0名 2027年にかけてプレイングマネージャー1名+メンバー4名、最大5名体制を目指す予定 開発体制 複数のプロダクトチームと連携しながら、共通基盤の要件定義〜設計〜実装〜運用を一気通貫で担う AI開発部の既存プレイングマネージャー・マネージャーとのサポート体制(ゼロからの立ち上げでも安心して取り組める環境) ●事業概要 SmartHRは「well-working 労働にまつわる社会課題をなくし、誰もがその人らしく働ける社会を作る。」をミッションに掲げ、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」を開発・提供しています。 今後、SmartHRが目指すのは「人事労務の効率化ツール」ではなく、日本の働き方そのものを変える社会インフラです。給与・勤怠・タレントマネジメントを横断する「人的資本経営プラットフォーム」への進化を挑戦し、企業が「人」に投資できる社会の実現を目指しています。 数百万人のユーザーに支えられるプロダクトがすでにありながら、日本全法人へのカバー率はまだ数パーセント。解くべき課題の広さは、市場の広さそのものです。2030年に売上1,000億円を目標に掲げ、「日本全体の企業とそこで働く人々の当たり前を変える」という大きな挑戦に挑んでいます ●現在取り組んでいる、または今後取り組みたい課題 LLMOpsの整備(LLMの運用管理・モニタリング・バージョン管理の仕組み化) コンテキスト基盤の構築(各プロダクトが共通利用できる情報基盤の設計) LLM Gatewayの整備(全社横断でのLLMアクセス制御・コスト管理) 認証・認可の実装(AIエージェントを安全に運用するための権限管理設計) ガードレールの整備(AIの安全な利用を保証する仕組みの構築) ●配属先 AI開発本部 / AI開発部 / AI開発基盤ユニット / プレイングマネージャー 業務内容変更範囲 会社の定める業務 ●参考情報 AIでSaaSは死なないし、業務システムをAIで内製化してはいけない(https://real.smarthr.co.jp/articles/times_serizawa_0008) 「人的資本経営プラットフォーム」へ進化。2030年売上1000億円を目指し、新たな事業戦略を発表(https://smarthr.co.jp/news/press/20250603_jigyousenryaku/) 2030年に向けた事業戦略─CEOが語る「働く人を支えるインフラ」への挑戦 - YouTube(https://www.youtube.com/watch?v=isrl9YdOjgQ) ●参考資料 SmartHR 会社紹介資料 / We are hiring(https://speakerdeck.com/smarthr_pr/smarthr-company-introduction1) エンジニア採用サイト(https://hello-world.smarthr.co.jp/ SmartHR Tech Blog(https://tech.smarthr.jp/) SmartHR プロダクトデザイン(https://note.com/smarthr_co/m/m0b87dcc52cb0) SmartHR note(https://note.com/smarthr_co) GPTW Japanの「働きがい認定企業」に選出(https://smarthr.co.jp/news/press/27057/)

最新のクラウド技術を武器に、「継続的な改善」環境を自らの手で作り上げて回し続けるエンジニアを募集します。 ◆ミッション ・スモールスタートで始めたシステムを、ビジネスの状況に合わせて柔軟に、かつ着実に育てていくこと。 ・開発者が自ら運用にも責任を持ち、技術の力でシステムとプロセスの両面を磨き上げ続けること ・プロセスの最適化や自動化を通じて、クライアントのビジネスゴールをより速く、より確実に達成できることを目指していただきます。 (※プロセスの自動化例:CI/CDパイプラインの構築やセキュリティ検知の自動化など) ・自動化できるところは極力自動化し、開発者が本質的な価値創造に集中できる環境作りにも挑戦していただきます。 具体的な業務内容 ①スクラムによる継続的なシステム開発 ・開発と運用の境界をなくし、短期間でのリリースとフィードバックのサイクルを回す現場実践 ・ 価値のある機能を素早く届けるための、ソフトウェアアーキテクチャの設計・実装(例:マイクロサービスなど) ②開発プロセスの自動化と手作業の排除 ・AWS環境のIaC(AWS CDK等)を活用したインフラのコード化 ・効率化とミス防止のための自動化(CI/CDパイプライン整備、セキュリティ検知の自動化など) ・開発者が本質的な価値創造に集中できるよう、デプロイやテストの負荷を最小化する仕組み作り ③データに基づいたシステム改善 ・監視やログ、ユーザーの反応から得られた情報を次の開発へと繋げるフィードバックループの構築 ・IaC(AWS CDK等)を活用し、変更を恐れず安全にシステムを進化させられる環境の維持 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

・最新の生成AI(LLM)とAWSのサーバーレスアーキテクチャを武器に、 「開発プロセスの変革(仕様駆動開発)」と「ビジネスへのAI実装(RAG等)」 の両輪をリードしていただきます。 ・Anthropic Claude 等の高度な基盤モデルを最大限に引き出し、AIエージェントによるコード生成や自動検証を組み込んだ、これからの時代のスタンダードとなる開発スタイルを顧客と共に創り上げることがミッションです。 具体的な業務内容 ①仕様駆動開発(Specification-Driven Development)の実践 ・自然言語や構造化された仕様から、Anthropic Claude(Amazon Bedrock経由)等のLLMを用いてコードやテストコードを自動生成する開発フローの構築 ・AIによるコード生成プロセスを前提とした、圧倒的な開発スピードと品質を両立させる「次世代のエンジニアリング手法」の確立 ②高度なRAG(検索拡張生成)システムの構築 ・Amazon Bedrock、Knowledge Bases for Amazon Bedrockを活用した、高精度なナレッジ活用基盤の実装 ・Amazon Connect との連携:コンタクトセンターの通話ログやFAQデータをRAGに組み込み、オペレーターへのリアルタイムな回答支援や応対要約を実現するアーキテクチャの設計 ③サーバーレスAIネイティブな設計・実装 ・ Lambda、Step Functions、EventBridge等を活用し、AIワークフローをスケーラブルに組み込むアプリケーション設計 ・IaC(AWS SAM / AWS CDK / Terraform)を用いた、再現性の高いAIインフラの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

概要 新設された「AI推進課」に参画し、クラウドアーキテクト(AI領域)として生成AIを活用した新規案件の創出から要件ヒアリング、提案・設計をご担当いただきます。 目指すゴールは「サーバーワークスはAIに強い」という市場認知の獲得です。 お客様から求められた内容で構築を進めるだけではなく、お客様の業界ドメインや業務プロセスを調査し、AIで価値を創出するための提案を行うことで、お客様のビジネスをAIでリードするビジネスパートナーになることをめざします。 具体的な業務内容 営業担当と連携した商談初期段階からのヒアリングや提案づくり 受注したプロジェクトのテックリード お客様の業界ドメインや業務プロセスの調査・課題の設定 生成AI関連技術を用いたソリューションの構築・提案 案件について 会社としての実績は累計で1480社/27100プロジェクト(※2025年8月末現在)です。 そのうちの90%以上が直接の受注です。 ⼆次請け・三次請けといった構造を取っておらず、⾃社でヒアリング〜設計・構築〜納品後の運⽤までをサポートしています。 お客様の業界は製造業・⼩売業・⾦融業など幅広く、企業規模も⼤規模から中⼩規模の企業様まで様々です。 当部署では既存顧客へのクロスセル・アップセルを中心に、業務・業界に特化した生成AI案件を強力に推進します。 規模感 小規模では2～3名程度でプロジェクトを担当していただき、大規模なものになれば外部含めて30名ほどのステークホルダーと関わる場合もあります。 得られるスキルやキャリア 生成AIという成長市場で、案件創出・提案フェーズから業務に携わるため、ビジネス開発(BizDev)スキルが身につきます AWSの生成AI・データ関連サービス、LLMの知見 案件創出のためのブログ執筆・顧客向けイベント・ウェビナーを通じた発信力 組織構成 クロスインダストリー第2本部AI推進課への配属となります。 ミッション: 「サーバーワークスはAIに強い」という認知を獲得し、お客様のビジネスをAIでリードするビジネスパートナーになる メンバー構成: 課長1名、メンバー9名 (変更の範囲)会社の定める業務

顧客の業務課題を解決する Web アプリケーションのフロントエンド開発を中心に担っていただきます React / Next.js(SPA / SSR)を用いた UI 構築がメインとなり、AWS サーバーレスバックエンドと連携しながら、使いやすく価値のある画面を顧客に届けます。 要件定義から設計・実装・運用まで一気通貫で携わるのが私たちのスタイルです。 顧客との距離が近い環境で、オーナーシップを持ってプロジェクトに向き合えます。 また、AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)や Spec Kit を活用した「AI 仕様駆動開発」をベースに開発を進めています。 仕様を構造化し、生成 AI がコードや設計を補助することで、エンジニアがより本質的な課題解決に集中できる環境を目指しています。 具体的な業務内容 ① 顧客向け Web アプリケーションの開発(フルスタック) ・ React / Next.js(SPA / SSR)を用いた業務 Web アプリケーションの開発 ・ Lambda / API Gateway / DynamoDB 等を活用したサーバーレスバックエンドの設計・実装 ② BI ツールの活用 ・ Amazon Managed Grafana / Amazon Quick を活用したダッシュボード構築 ・ 要件に応じた可視化手法の選定(スクラッチ vs BI ツール) ③ データ収集・加工基盤の構築(IoT) ・デバイス・ゲートウェイから AWS 上にデータを収集するパイプラインの設計・実装 ・ 集計処理・外部 API 連携による付加価値化 ④ インフラのコード化・CI/CD ・AWS CDK / AWS SAM による再現性の高いインフラ管理 ・GitHub / GitHub Actions を活用したソース管理・CI/CD パイプラインの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

最新のクラウド技術を武器に、「継続的な改善」環境を自らの手で作り上げて回し続けるエンジニアを募集します。 ◆ミッション ・スモールスタートで始めたシステムを、ビジネスの状況に合わせて柔軟に、かつ着実に育てていくこと。 ・開発者が自ら運用にも責任を持ち、技術の力でシステムとプロセスの両面を磨き上げ続けること ・プロセスの最適化や自動化を通じて、クライアントのビジネスゴールをより速く、より確実に達成できることを目指していただきます。 (※プロセスの自動化例:CI/CDパイプラインの構築やセキュリティ検知の自動化など) ・自動化できるところは極力自動化し、開発者が本質的な価値創造に集中できる環境作りにも挑戦していただきます。 具体的な業務内容 ①スクラムによる継続的なシステム開発 ・開発と運用の境界をなくし、短期間でのリリースとフィードバックのサイクルを回す現場実践 ・ 価値のある機能を素早く届けるための、ソフトウェアアーキテクチャの設計・実装(例:マイクロサービスなど) ②開発プロセスの自動化と手作業の排除 ・AWS環境のIaC(AWS CDK等)を活用したインフラのコード化 ・効率化とミス防止のための自動化(CI/CDパイプライン整備、セキュリティ検知の自動化など) ・開発者が本質的な価値創造に集中できるよう、デプロイやテストの負荷を最小化する仕組み作り ③データに基づいたシステム改善 ・監視やログ、ユーザーの反応から得られた情報を次の開発へと繋げるフィードバックループの構築 ・IaC(AWS CDK等)を活用し、変更を恐れず安全にシステムを進化させられる環境の維持 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。 また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。 AIを検証しながら業務にて活用いただけます。 (雇入れ直後)各オフィス及び在宅勤務 (変更の範囲)会社の定める場所

大手企業向けの基幹システム開発・新規アプリケーション開発のプロジェクトに携わっていただきます。 ●業務系システム 大手メーカーの業務システム開発や金融系基幹システム、官公庁向けのシステム開発などに携わります。 ●Webアプリケーション Webサービス運用企業向け開発やECサイト、クライアントアプリケーションの開発などに携わります。 ●ビジネスアプリケーション 企業情報可視化対応のERPや製造業・小売業の業務効率をサポートするSCM、購買・製造、連携部署間の情報伝達を最適化するPDMの作成などに携わります。 OS:Linux/Windows DB:Oracle、Postgres 言語:Java、C#、C⁺⁺、VB.NET、Python等での開発 その他:SQL、Oracle　等 ●配属部署 全国各拠点 及びクライアント先

大手企業向けの基幹システム開発・新規アプリケーション開発のプロジェクトに携わっていただきます。 ●業務系システム 大手メーカーの業務システム開発や金融系基幹システム、官公庁向けのシステム開発などに携わります。 ●Webアプリケーション Webサービス運用企業向け開発やECサイト、クライアントアプリケーションの開発などに携わります。 ●ビジネスアプリケーション 企業情報可視化対応のERPや製造業・小売業の業務効率をサポートするSCM、購買・製造、連携部署間の情報伝達を最適化するPDMの作成などに携わります。 OS:Linux/Windows DB:Oracle、Postgres 言語:Java、C#、C⁺⁺、VB.NET、Python等での開発 その他:SQL、Oracle　等 ●配属部署 全国各拠点 及びクライアント先

【お任せする業務内容】 全社向け統合データ基盤システムの立ち上げに向けた開発(企画、設計、PM、実装)に従事いただきます。 具体的には、以下業務をご担当いただきます。 ・全社データ基盤の開発・運用・保守業務の補助 ・クラウド基盤上でのシステム開発、テスト、運用支援 ・データ活用・AI活用案件における開発支援 ・将来的にはプロジェクトの中核メンバーとして要件定義から運用まで担当 職種の変更範囲:当社業務全般

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。 単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。 ① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 ●VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 ●LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 ●バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 ●PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 ●顧客課題の抽出、構造化、パターン化 ●開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 ●問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 ●顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 ●優先順位付けの判断軸設計 ●事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 ●AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 ●ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 ●PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 ●AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 ●誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 ●AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 ●What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 ●CTO・Engineering との投資対効果レビュー ●プロダクト改善テーマの言語化 ●短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 ●① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。 ●② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。 ●③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。 ●④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。 ●⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

Full Cycle Engineer は、顧客価値の創出を最初から最後まで担います。 単に要件を実装するのではなく、顧客課題を発見し仮説を立てソリューションを設計し AIを活用して開発し本番へ届け効果を測定し継続的に改善するというプロダクト開発の全サイクルをリードします。 ただし、すべてを一人で抱えるわけではありません。Product Manager や Subject Matter Expert、ビジネスチームと協働し、フェーズごとに主担当を持ちながら、成果にオーナーシップを発揮します。 アイデアから顧客価値の創出まで、一つの取り組みをオーナーとして推進します。 例えば、 顧客課題の発見 仮説検証 プロダクト体験の設計 AIを活用した開発 本番リリース KPIの計測 継続的な改善 AIを前提とした新しい開発プロセスの構築 などに携わります。 チケットを担当するのではなく、成果に責任を持つ仕事です。 顧客業務やワークフローを理解する 顧客・社内メンバーへのヒアリング 解くべき課題を見極める 仮説を素早く検証する 曖昧な課題を具体的なソリューションへ落とし込む Product Manager や Subject Matter Expert と協働する ユーザー体験を設計する 短期的な成果と長期的な保守性を両立する AIを前提とした開発スタイルを実践する AIを活用した開発プロセスを改善する 新しいAI技術を検証・導入する 社内の生産性を高めるツールや仕組みを構築する アーキテクチャ設計 本番品質の実装 可用性・セキュリティ・運用性の担保 本番運用と継続改善 プロジェクト全体をリードする 技術・プロダクト両面で意思決定する リリース後の効果を測定する データをもとに改善を続ける 技術水準を引き上げる チームメンバーを支援・育成する 開発プロセスを改善する 技術的な意思決定をリードする ●製品紹介 対話データ解析 AI SaaS「Bring Out」を開発しています。ブラックボックス化されやすい対話データ(商談・社内会議・サービス現場で交わされる会話)を分析し、重要情報を抽出することで、導入企業や働く人々の生産性向上に貢献します。 すでに IT・人材・M&A・不動産・製造・医療など様々な業界で活用され、営業・商品開発・R&D・ファイナンス・人事など幅広い職種で使われています。現在は主にエンタープライズ企業向けに提供しており、高い機密性・可用性・柔軟なデータ連携が求められます。 ●技術環境 バックエンド:Node.js、TypeScript、Python、GraphQL データストア:PostgreSQL、AWS S3、DynamoDB インフラ:AWS、Terraform、Docker、CircleCI AI 活用:AI コーディングツール(GitHub Copilot 等)、LangChain / CrewAI / AutoGen、OpenAI・Anthropic 等の LLM、RAG ●評価指標 私たちは、アウトプットではなくアウトカムを評価します。 例えば、 顧客への価値 ビジネスへのインパクト プロダクト品質 デリバリースピード チーム全体へのレバレッジ AI活用による改善 チームへの貢献 などを総合的に評価します。 ●入社後30日 まずはBring Outを理解する期間です。 ●期待すること プロダクトと事業を理解する システム構成・アーキテクチャを理解する AI Firstな開発スタイルを習得する 顧客やユースケースを理解する 初めての本番リリースを経験する 設計レビューや議論に参加する ●入社後60日 少しずつオーナーシップを持ち始めます。 ●期待すること 中規模機能を主体的にリードする 技術的な設計判断を行う プロダクト企画に参加する 開発プロセスを一つ改善する コードレビューを通じてチームへ貢献する ●入社後90日 Bring OutのFull Cycle Engineerとして自立することを期待します。 ●期待すること 顧客課題の発見からリリースまでを自ら推進できる 顧客との対話を通じて課題を定義できる プロダクトの方向性について提案できる AIを活用した開発を主体的に実践できる 顧客・事業へのインパクトを生み出せる 開発プロセスそのものを改善できる ●キャリアパス Full Cycle Engineerはゴールではありません。 経験や志向に応じて、 Principal Engineer Technical Lead Product Lead Solution Architect Forward Deployed Engineer Engineering Manager 新規事業・新規プロダクト責任者 など、多様なキャリアへ広がります。 技術領域ではなく、「どれだけ大きな課題を解決できるか」がキャリアを決めます。

● 金融・通信系システム開発(アプリケーション開発) ～業務内容～ ・システム移行に伴う開発 ・詳細設計・基本設計・テスト・運用改善 ・要件定義・ベンダコントロール PM/PLへステップアップ可能! ～使用技術例(※いずれかの経験があれば歓迎)～ Java/C#/Python/Oracle/Linux/AWS など ● 情報システム部門向け開発(社内システム・業務効率化ツール) ～業務内容～ ・社内向けシステムの開発・維持保守 ・RPA・スクリプトなどの業務効率化ツール開発 ・システム管理、運用改善、セキュリティ対応 多様な技術に触れながら、幅広い領域でスキルを伸ばせます! ～使用技術例(※いずれかの経験があれば歓迎)～ Java/VB.NET/C++/C♯/COBOL/PL/SQL/RPA/AWS・Azure/生成AIツール など プロジェクト紹介 ①官公庁系業務システム新規構築PJ ●業務内容 ・官公庁系業務システムのアプリケーション開発(PG〜IT工程) ・Java(Spring)を用いたバックエンド開発 ・Angular(JavaScript)を用いたフロントエンド開発 ・生成AIを活用したコーディング ●活かせるスキル/ご経験 ・Java開発経験(Springフレームワーク) ・PostgreSQLなどRDBMSを用いた開発経験 ・PG〜IT工程を一貫して対応できる経験 ・Angular(JavaScript)を用いたフロントエンド開発経験 ・Azure環境での開発・運用経験 ・官公庁系システムの開発経験 ・生成AIツールを活用したコーディング経験 ●勤務地 都内(リモート可能) ②製造業の基幹システムリプレースに伴うシステムの刷新案件 ●業務内容 ・Webシステムの設計～開発業務 ・Java(Spring Boot)を用いたサーバーサイド開発 ・React(Next.js)/TypeScriptを用いたフロントエンド開発 ・基本設計～詳細設計、実装、テスト対応 ・チーム内でのレビュー対応、仕様調整 ●活かせるご経験/スキル ・React または Next.jsでの開発経験 ・Java(1.8以上)+Spring Bootでの開発経験 ・Javaでの基本設計経験 ●勤務地 神谷町(リモート併用)

● 金融・通信系システム開発(アプリケーション開発) ～業務内容～ ・基幹システムの維持保守・改修 ・システム移行に伴う開発 ・詳細設計・基本設計・テスト・運用改善 将来的には要件定義・ベンダーコントロール・PM/PLへステップアップ可能! ～使用技術例(※いずれかの経験があれば歓迎)～ Java/C#/Python/Oracle/Linux/AWS など 　 ● 情報システム部門向け開発(社内システム・業務効率化ツール) ～業務内容～ ・社内向けシステムの開発・維持保守 ・RPA・スクリプトなどの業務効率化ツール開発 ・システム管理、運用改善、セキュリティ対応 多様な技術に触れながら、幅広い領域でスキルを伸ばせます! ～使用技術例(※いずれかの経験があれば歓迎)～ Java/VB.NET/C++/C♯/COBOL/PL/SQL/RPA/AWS・Azure/生成AIツール など プロジェクト紹介 ①官公庁系業務システム新規構築PJ ●業務内容 ・官公庁系業務システムのアプリケーション開発(PG〜IT工程) ・Java(Spring)を用いたバックエンド開発 ・Angular(JavaScript)を用いたフロントエンド開発 ・生成AIを活用したコーディング ●活かせるスキル/ご経験 ・Java開発経験(Springフレームワーク) ・PostgreSQLなどRDBMSを用いた開発経験 ・PG〜IT工程を一貫して対応できる経験 ・Angular(JavaScript)を用いたフロントエンド開発経験 ・Azure環境での開発・運用経験 ・官公庁系システムの開発経験 ・生成AIツールを活用したコーディング経験 ●勤務地 都内(リモート可能) ②製造業の基幹システムリプレースに伴うシステムの刷新案件 ●業務内容 ・Webシステムの設計～開発業務 ・Java(Spring Boot)を用いたサーバーサイド開発 ・React(Next.js)/TypeScriptを用いたフロントエンド開発 ・基本設計～詳細設計、実装、テスト対応 ・チーム内でのレビュー対応、仕様調整 ●活かせるご経験/スキル ・React または Next.jsでの開発経験 ・Java(1.8以上)+Spring Bootでの開発経験 ・Javaでの基本設計経験 ●勤務地 神谷町(リモート併用)

Pythonを用いたWebシステム・業務システムの開発をお任せします。 金融・通信・官公庁・製造業などのプロジェクトに加え、AI・クラウドなど今後需要が高まる技術領域にも挑戦できます。 ～業務内容～ ・Webアプリケーション開発 ・バックエンド開発 ・API開発 ・業務システム開発 ・データ処理、データ連携 ・既存システムの改修 ・テスト ・運用保守 経験に応じて、基本設計・要件定義などの上流工程もお任せします。また、AIやクラウド領域へのキャリアチェンジ・スキルアップも支援しています。

● Pythonを活用したシステム開発 Pythonを中心に、AI・データ分析・Webアプリケーションなど、 今後さらに需要が高まる領域のプロジェクトに携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・Webアプリケーション開発 ・バックエンド開発 ・API開発 ・データ処理/データ分析 ・AI関連システム開発 ・業務効率化ツール開発 ・自動化/RPA関連開発 ・テスト/保守運用 <使用技術例> Python/JavaScript/TypeScript Django/FastAPI/Flask AWS/Azure PostgreSQL/MySQL 生成AI/機械学習関連技術

ポジション概要 クライアントの経営課題を起点に、AIを軸とした変革シナリオとアーキテクチャを設計し、実装までリードする役割です。 AIの全レイヤーに自分の設計思想を落とし込むことができます。 主な業務内容 戦略・構想フェーズ - 経営層と直接議論しながら、AI前提の事業・組織モデルをゼロから設計 - RevOps 観点で KPI・業務プロセス・データ構造の“再定義” - AI導入ロードマップ/優先度を、2〜3年後の未来から逆算して設計 - ROI・KPI などの成果指標を、AIが継続稼働できる構造に最適化 “AIが企業の中枢で動き続けるための未来図を描くフェーズです” アーキテクチャ設計・PoC - LLM選定/RAG構成/Vector DB/ETL/ELT基盤/マルチエージェント構成など 企業ごとに異なる“AIエコシステム”をゼロから設計 - 既存データのアセスメントから、取得すべき新しいデータの定義 - Agentic Workflow × UI/UX による、“自律的に動くAIワークフロー” の構築 - 技術 PoC・プロトタイプ開発リード “技術的な最適解を探りつつ、実際に動くAIの原型をつくるフェーズです” 実装・定着フェーズ - スプリントを設計し、AIが安定稼働するための プロダクトレベルの開発管理 - 戦略コンサルタント・AIエンジニアと協働し、アーキテクチャ→コード→運用をシームレスにレビュー・改善 - 現場で使われ続けるための運用プロセス・トレーニングを設計 “導入して終わりではなく、AIが“使われ続ける”仕組みまで責任を持てます”

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・LLM/RAGを活用した業務アプリの開発(要件整理→プロトタイプ→本番実装まで) ・データ整備・検索設計(ドキュメント分割、メタデータ設計、検索精度の改善) ・評価・品質担保の設計(評価指標、テストケース、ガードレール/プロンプト改善) ・既存システムとの連携実装(API連携、権限、ログ/監視、運用手順の整備) ・学びを資産化(実装パターンのドキュメント化、社内共有、再利用できる部品化) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 得られるキャリア・ベネフィット ・LLM/RAGを“触る”で終わらせず、要件→実装→運用までを経験できる ・プロンプトだけに寄らない設計力が身につく(評価指標、データ整備、ガードレール設計) ・PoCの先にある“現場で使われ続けるAI”をつくる実装力が鍛えられる ・キャリアの分岐が広い(生成AIアプリ/AI×バックエンド/AI-PM・テックリード など) ・キャリアを逆算したアサイン:伸ばしたい軸(上流/技術深掘り/リード)から役割を設計します ・複数の視点で成長を支える体制:定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決めます 仕事の難しさ ・LLMは挙動が揺れるため、“動いた”で終わらず評価指標・ガードレール・運用まで作り込む必要があります。 ・要件が曖昧なまま始まることも多く、仮説→検証→改善のサイクルを自走できることが重要です。 ・セキュリティ/権限/ログ/コストなど、プロンプト以外の論点が成果を左右します。

当社のゲーム開発エンジニアとしてチームに参画し、開発を牽引していただきます。 対応範囲は多岐にわたりますが、主にはゲームクライアントやクライアント基盤(ツール・ライブラリ等)の開発をご担当いただきます。 プロトタイプ開発のような小規模のチームでは、担当範囲にこだわらずに複数の役割を担い、開発のイテレーションを高速で回すことが求められます。 一方で大規模開発においては、生産性やパフォーマンスを重視しつつ、リリース後の運用を見据えた継続的な機能追加や拡張性を考慮した設計・実装を行うことが求められます。 また、AIを用いた効率化・開発スタンダードの構築なども担っていただきます。 このようなプロジェクトの規模やフェーズごとに適した開発に対し、周囲をリードしながら推進する能力が求められます。 以下、当社のゲームクライアントエンジニアが対応してきた事例です。 同種の案件に携わっていただく想定となります。 【担当業務詳細】 ・ゲーム設計・実装 ・ゲームコアシステム設計・実装 ・UIシステム設計・実装 ・ゲームライブラリやフレームワークの設計・実装 ・キャラクター制御(PC・NPC・AI) ・イベントロジック設計・実装 ・マルチプレイシステムの設計・実装 ・ゲームシステムにおけるリソース管理 ・パフォーマンスチューニング ◆業務内容 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

<<業務内容>> ●サマリー 共通基盤(認証基盤を含む)における中長期のアーキテクチャ設計を担い、上流工程を一貫して主導 いただきます。既存システムの状況と今後のプロダクトロードマップを踏まえたデータ設計・リソースサーバー分解の方針策定から、要求仕様の整理、各チームへの分解・進行管理、ステークホルダーとの調整までがスコープです。 特定の実装タスクに閉じず、「何を・どの順序で・どう分解して実現するか」という技術的な意思決定そのものをリードしていただきます。 ●具体的な業務内容 ・既存システム(モノリス)から共通基盤・認証基盤を切り出すためのデータ構造の再設計 ・マルチプロダクトを前提としたリソースサーバーの分解設計、および要求仕様の策定 ・設計をもとにした各チームへのタスク分解・進行管理、上流工程の主導 ・法務・セキュリティ・コンプライアンスを含む各ステークホルダーとの調整、および設計判断に関する説明責任の遂行 ・組織・要件に応じた技術選定、設計判断に関する意思決定およびドキュメンテーション ・AIを積極的に活用し、少人数で大規模基盤を前に進める開発スタイルの推進 <<開発組織の特徴>> タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 ●既存事業領域 タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 ●新規事業領域 スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 ●プラットフォーム領域 タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」——そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 <<開発環境>> ●Backend ・開発言語: Ruby (Ruby on Rails)(Timee) / Go (IdP) ・アーキテクチャ: Modular Monolith ・データストア: MySQL8.0系 ・ツール: Docker、OpenAPI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●その他 ・AIエージェント・LLMツール: 　-開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 　-開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability 　-その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI 　└コード管理:GitHub 　└コミュニケーションツール:Slack, Notion 　└その他:Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc…

DeNAが展開する多角的な事業ポートフォリオには、活用の余地を残した膨大なデータが蓄積されています。 これらを既存の延長線上ではない「非連続な成長」へと繋げるためには、最新のAI技術やデータ活用手法を貪欲に取り込み、事業の現場へスピーディーに実装していく人材が不可欠です。 本ポジションでは、現在の専門スキル以上に、データとAIの可能性を信じ、自律的な学習を通じて事業に大きな変化をもたらしたいという強い意志を求めています。また、専門領域に閉じずに事業の為に周辺領域にも染み出し、泥臭くやり抜く力を重視します。 <具体的な業務内容> ※これまでの経験に合わせ、各事業のデータ分析関連組織にて選考が進む可能性があります。 詳細は、選考を通して期待役割などの説明をさせていただく予定です。 ●全社共通部門例: ・DeNA Account Service(共通ID)を基盤とした全社的なデータ利活用施策の推進 ・データ活用の仕組み化と、AIを活用した分析基盤の構築推進 ●各事業部所属(ゲーム、スポーツ・スマートシティ、ヘルスケア、メディカル等)例: ※子会社に出向するケースもございます ・スポーツスマートシティ事業における、データ分析を通じた多角的な事業支援 ・PHR(パーソナルヘルスレコード)データの利活用による、新規事業開発およびサービス改善・CRMの推進 ・事業成長に向けたデータ分析、戦略策定/各種プロジェクトの推進 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務