関東 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

本職種ではデータサイエンス・生成AIに関する高い専門性を活かし、顧客業務に対する当社生成AI PFの適用とその効果検証を実施する。または生成AI PFの技術検証とPF開発を実施する。 さらに顧客業務に合わせたNTT独自の生成AIモデルやオープンウェイトモデルのカスタマイズやハーネス、コンテキストまで含めた全体最適化およびそのための技術検証、ソリューション開発を実施する。 ・顧客の業務課題に基づき生成AIを用いた課題解決策の検討と提案 ・課題解決に必要な顧客データや重要なコンテキストの特定と整備 ・AI PF/RAGシステム・エージェントの顧客適用に向けた構築 ・グローバルのグループ会社や顧客とのコミュニケーション ・生成AIモデルのファインチューニングや事後学習、およびユースケースに応じた評価検証方法の提案と実施 ・上記業務のドキュメンテーションなど ・当社エグゼクティブへのレポーティングの実施 ●組織情報 グローバルなグループ会社とのナレッジシェア、人財育成、提案/案件支援を通じて、グローバルにAI/データ活用のビジネス拡大を図り、NTTデータのグローバル化に貢献することをミッションとする。 ●想定役職 課長 , 課長代理 , 主任

配属先・ポジション 開発部インフラチーム 管理職1名、エンジニア3名、合計4名の構成。 仕事内容 セキュリティ・監視・スケーラビリティなど幅広いインフラテーマに触れながら、汎用的かつ専門性の高いスキルを身につけ、長期的なキャリアを構築します。 ・自社AIプロダクト『Esplat』の運用基盤構築・改善(クラウド/オンプレ両対応) ・AWS(・EC2, Lambda, S3, RDS など)を中心としたクラウド環境の設計・構築・運用 ・製品導入に伴う要件定義・構成設計・初期構築・技術支援(ポストセールス含む) ・Zabbix, Grafana等を用いた監視システムの設計・導入・運用　 ・障害発生時の切り分け・原因分析・恒久対策の立案と実施　 ・セキュリティ要件の整理と対応(アクセス制御/ファイアウォール設定/脆弱性対策など) ・顧客ヒアリングに基づくインフラ提案、技術面での導入支援/折衝　 ・社内ネットワーク、PC資産管理、Microsoft365などのIT運用業務 ・ISMS・Pマーク運用(監査対応、ドキュメント整備、社内ルール策定等) インフラチームの技術スタック ・基盤:AWS, Proxmox, Azure, Microsoft365 ・使用言語:CloudFormation ・ツール類:WSL, Docker, クライアントHyper-V, WireShark

AIBC(AI Business Center)の創設期メンバーとして、以下いずれかの業務を中心に、能力・志向に応じてお任せします。 マネージャ/サブマネージャ ・AIBCの立ち上げおよび業務プロセス設計 ・自社AIプロダクトの運用支援体制の構築・マネジメント ・オペレーション業務の標準化・効率化推進(マニュアル化、ナレッジ整備など) ・業務分析に基づいたプロダクト改善提案 ・チームマネジメント(業務KPI設計・評価・人材育成) メンバー ・クライアント企業への自社AIアプリ導入支援(サポート窓口/マスタ整備/業務代行) ・オペレーション業務(テストケース整理・生成/ログ集計/各種設定支援など) ・FAQ整備や業務フローの改善活動 ・顧客との定期接点や問い合わせ対応

配属先・ポジション 【AI研究部/アソシエイトマネージャー】 AI技術に先行研究および自社プロダクトの開発を担う部門。管理職1名、エンジニア5名の構成。博士号を持つアソシエイトプロフェッサーが在籍し、産学連携を推進。 仕事内容 生成AI/大規模言語モデル(LLM)を活用したシステム開発プロジェクトへの参画・FastAPIを用いた品質重視のREST API設計・実装・運用。　 ・生成AI/LLMを活用した新機能の企画・開発・改善　 ・pytestやPlaywrightを使ったユニットテスト・E2Eテストの設計/実装　 ・mypy・ruff などによる型チェック/Lint/静的解析によるコードクオリティ維持　 ・AWS(EC2・Lambda・S3・RDSなど)を活用したクラウドインフラ設計・構築・運用 ・生成AIによる業務自動化システム(電話応対・チャット応答・議事録など)構築 ・言語:Python3 ・フレームワーク:FastAPI ・開発ツール:mypy、ruff、uv、VSCode、GitHub Copilot ・バージョン管理:Git / GitHub ・テスト:pytest、Playwright など ・CI/CD:GitHub Actions、AWS CodePipeline ・インフラ:AWS(EC2 / Lambda / S3 / RDS …)

配属先・ポジション 開発部/アソシエイトプロッフェッサー(高度専門職候補) 自社プロダクトの開発・提供、新規プロダクト開発を担う部門。管理職2名、エンジニア10名の構成。スペシャリストに位置付けられ、以下の役割を担います。 仕事内容 自社開発プロダクトの技術進化をスペシャリストとしてリードし、中核機能を自らの技術で実現化します。 ・Rust/Reactを用いた自社プロダクトの中核機能の設計・開発・改善 ・LLM・エッジAI・クラウド連携などの先端領域でのPoCや技術検証 ・深い技術専門性でプロダクトにコミットし、仕様提案から設計・実装・改善まで一貫関与を通じ、自己の技術をプロダクトへ反映 ・ドメイン理解にもとづいた仕様提案と要件整理 ・顧客業務やコンサルチームとの連携を通じたプロダクトの現場適応性の向上 ・アーキテクチャ/技術方針の見直し提案・実装 ・クラウド・インフラとの統合的な設計/CI・CD環境の整備 開発部の技術スタック ・言語:Rust, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク:React, Electron, actix-web ・データベース:PostgreSQL, Redis ・プロジェクト管理:GitHub, Wrike ・その他:クラウド(AWS/GCP), CI/CD, Docker など

本ポジションは、アミフィアブルが自社開発しているAI搭載テスト工程自動化プラットフォーム「Esplat」を使ったテスト工程自動化プロジェクトの推進・デリバリーを担います。 「Esplat」は単なるテスト自動化ツールではありません。システム設計書をインプットするだけで、テスト仕様書の出力からテストケース生成、期待値生成、テスト実行、テスト検証まで、『テスト工程全体』を自動化する特許取得済み(特許第6902814号)の革新的プラットフォームです。金融機関やインフラ系企業など、高度な信頼性が要求される大規模システム開発において高い評価を獲得し、深刻化するIT人材不足という社会課題の解決に貢献しています。 ポジションでは、日々進化する生成AI技術を取り込み続ける「Esplat」を利用したクライアントのシステム開発プロセス変革を担っていただきます。クライアントのシステム開発プロセスにうまく「Esplat」を適応させ、自動化範囲を拡張させて効率化を図ることがミッションです。プロジェクトオーナーの元で、クライアントである大手金融機関や、インフラ系企業などのミッションクリティカルな業務システムへの「Esplat」の実装を推進していただきます。本ポジションは「Esplat」の設計書の記述、「Esplat」の操作オペレーション、テスト計画、テストケース、テストデータの生成、手動テスト実行、エラー解析、等テスト実行に関わる実務を担ってもらいます。当社のITエンジニア、AIエンジニア、コンサルタントとのコラボレーションも多く、テスト業務だけにとどまらず、知見を広げてステップアップしていただくことも可能です。 あなたの貢献が、日本のIT業界が直面する人材不足に対する課題解決の鍵となります。自己成長と社会貢献を同時に実現できる、まさに「AI時代の価値創造」の中心で活躍できるポジションです。

当社の社内SE業務は全方位まんべんなく経験する事が可能です。 大きくも小さくも無い規模感で、従来からのオンプレミス環境の管理・改善や各種クラウド・SaaSの活用。 AI時代のDXや情報セキュリティにおける人や事業に根付いた設計・運用などを、 時代の変化に合わせて臨機応変に推し進め、事業活動の発展や共に働く社内の人々の支えになる事が私たちの使命です。 創立60年以上の歴史を持ち、日本の通訳・翻訳業界を牽引してきた当社ですが、 今まさにテクノロジーと人の技を融合させた新たな時代の言語ソリューション確立へ向けて、さらなる進化を遂げようとしています。 その進化の一翼として、社内SEの役割はかつてなく重要で、幅の広い活躍ができるポジションです。 就業には一定の技術力がある事が望ましいですが、それ以上に「自走力」「傾聴力」「調整力」を活かした業務が多いです。 特に、他人や環境に良い影響を与える事が自身のモチベーションに繋がるような個性に向いています。 また、社内IT環境のほぼ100%を自社内で構築・管理している事から、自身の考えを0から具体化できるというやりがいもあります。 是非一緒に働いてみませんか? <業務内容> 社内のITを丸ごと管理するお仕事です。PCのキッティングやヘルプデスクをはじめ、社内ITを支えるネットワークやサーバ機器の管理などを行います。 将来的には自社システム開発の企画なども行っていただきたいと考えています。 【具体的には】 社内のITインフラ(PC・サーバ・ネットワーク・クラウドサービス)の維持管理をしながら、次代ITインフラの企画立案なども行っていきます。 社内では100%自社開発のシステムも使われているので、自社システムを使った業務構築や改善といったお仕事も可能です。何れも社内のユーザとの対話が大事な業務です。 東京本社での勤務となり客先常駐等はありません。 IT施策を主体的に検討できるため、自身で考えた仕組みを会社の業務に反映できます。 当社は通訳･翻訳サービスの会社ですが、語学スキルは不要です。 語学・通訳・翻訳などに興味をお持ちの方であれば、それらの仕事を裏側から知る事のできる貴重なチャンスです。

・開発チームの一員として、プロダクトの品質保証に関わる業務全般を担当 ・テスト計画・設計・実施・報告など一連のテストプロセス業務 ・チームと協働しながら、品質リスクを把握し、対策を立案・実行 ・ふりかえりやプロセス改善提案など、チーム全体の品質向上活動への参画 【事業概要】 持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。 カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。 会社概要 “はたらく”にテクノロジーを実装し個の力から社会の仕様を変える これまでのカオナビ: 人材データを人事担当者だけのものにせず、経営層、マネージャー、そして現場へと「開く」ことが、カオナビの原点です。この揺るぎない信念のもと、創業以来、多角的な人材データを一元化するプラットフォームを構築し、多くの企業様の潜在能力を最大限に引き出してきました。 ●これからのカオナビ: タレントマネジメントを次のステージへ導くべく、私たちは「タレントインテリジェンス」という新たなビジョンを掲げました。プラットフォームに集約された多角的な人材データをAIが最大限に活用。HRSaaS事業とHRソリューション事業の強力な両輪が駆動し、データが蓄積されるほど進化する、まさに生命体のような循環型モデルを推進していきます。これにより、「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーとして、社会に革新をもたらし続けます。 私たちは今、5年後の再上場を目指し、非連続的成長を遂げる最もエキサイティングな変革期(第二創業期)にいます。この挑戦は変化、激動、カオスを伴います。しかし、これを困難な逆境と捉えるのか、あるいは未来を切り拓く最高の舞台と捉えるのか。私たちは迷わず後者を選びます。だからこそ、この挑戦を一緒に楽しみに変えられる仲間、「ゲームチェンジャー」を求めています。ゲームチェンジャーの役割を果たすうえで当社が重要視するのは、自己の能力を磨き続け、自律的に働き方を選択することで、他にはない成果を発揮する人材、「ユニーク・パフォーマー」です。その活躍を支える環境として、自律的なキャリア形成をサポートする制度はもちろん、成果を最大化できるよう、働く場所と時間を選択できる制度も導入しています。 さあ、この最高の舞台で、あなたの「個性」を飛躍させませんか。 【参考記事】 「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーを変わらず目指す。カオナビの新ビジョン「タレントインテリジェンス」に込めた想い https://note.com/kaonavi/n/n360f21f6f563 My Work Style制度 ※詳細は就業規則による ●ハイブリット勤務 　リモートワーク可能な場所は原則日本国内の自宅のみ ●スーパーフレックス(コアタイム無し) 　1日あたり最低労働時間4H-、月間所定労働時間あり ●スイッチワーク(中抜け可能) 　役所や病院、お子様の送り迎えなど、都合に合わせて調整可能 ●±20時間 　月所定労働時間に±20時間の幅を設け、各自で労働時間を調整することが可能。 【直近過去事例】 社内の”声”を見える化する新機能「インサイトファインダー」を提供開始 https://corp.kaonavi.jp/news/pr_20240926/ スキル管理に特化 新機能「アビリティマネージャー」を提供開始 https://corp.kaonavi.jp/news/pr_20240307/ 開発環境 ・開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart ・フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter ・コード管理:GitLab ・DB:MySQL ・インフラ:AWS, Terraform, Docker ・監視ツール:Mackerel, Datadog ・社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma ・開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code ・AI開発環境:Github Copilot, Claude Code 【カオナビ関連ページ】 ・カオナビの「人」と「組織」が見えるメディア　kaonavi vivivi(https://vivivi.kaonavi.jp/) ・カオナビの未来図　Future Deck(https://speakerdeck.com/kaonavi/kaonavi-future-deck) ・採用ホームページ(https://recruit.kaonavi.jp/) ・Wantedly(https://www.wantedly.com/companies/kaonavi) ・会社紹介資料 for engineer(https://recruit.kaonavi.jp/)

(1)機能開発を主なミッションのエンジニアの場合 ・開発に伴う計画の作成および進捗の管理 ・新機能作成や既存機能の改善のためのサーバサイド側の設計および開発 ・機能のパフォーマンス向上に伴う改善活動 (2)技術横断的な保守や改善が主なミッションのエンジニアの場合 ・機能横断で利用されているモジュールのリアーキテクチャリング ・ライブラリや使用言語のバージョンアップ ・開発効率や開発者体験向上を目的とした改善活動 また、ご希望や経験に応じて、以下のようなロールをお任せすることもあります。 ・テックリード ・エンジニアリングマネージャー その他にも有志で以下のような取り組みを行っています。 (主に若手の)メンバー教育のための企画/施策 エンジニア採用広報に関する活動 【会社概要】 “はたらく”にテクノロジーを実装し個の力から社会の仕様を変える これまでのカオナビ: 人材データを人事担当者だけのものにせず、経営層、マネージャー、そして現場へと「開く」ことが、カオナビの原点です。この揺るぎない信念のもと、創業以来、多角的な人材データを一元化するプラットフォームを構築し、多くの企業様の潜在能力を最大限に引き出してきました。 ●これからのカオナビ: タレントマネジメントを次のステージへ導くべく、私たちは「タレントインテリジェンス」という新たなビジョンを掲げました。プラットフォームに集約された多角的な人材データをAIが最大限に活用。HRSaaS事業とHRソリューション事業の強力な両輪が駆動し、データが蓄積されるほど進化する、まさに生命体のような循環型モデルを推進していきます。これにより、「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーとして、社会に革新をもたらし続けます。 私たちは今、5年後の再上場を目指し、非連続的成長を遂げる最もエキサイティングな変革期(第二創業期)にいます。この挑戦は変化、激動、カオスを伴います。しかし、これを困難な逆境と捉えるのか、あるいは未来を切り拓く最高の舞台と捉えるのか。私たちは迷わず後者を選びます。だからこそ、この挑戦を一緒に楽しみに変えられる仲間、「ゲームチェンジャー」を求めています。ゲームチェンジャーの役割を果たすうえで当社が重要視するのは、自己の能力を磨き続け、自律的に働き方を選択することで、他にはない成果を発揮する人材、「ユニーク・パフォーマー」です。その活躍を支える環境として、自律的なキャリア形成をサポートする制度はもちろん、成果を最大化できるよう、働く場所と時間を選択できる制度も導入しています。 さあ、この最高の舞台で、あなたの「個性」を飛躍させませんか。 「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーを変わらず目指す。カオナビの新ビジョン「タレントインテリジェンス」に込めた想い https://note.com/kaonavi/n/n360f21f6f563 【事業概要】 持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。 カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。 【チーム開発の具体例】 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。 それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。 開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 My Work Style制度 ※詳細は就業規則による ●ハイブリット勤務 　リモートワーク可能な場所は原則日本国内の自宅のみ ●スーパーフレックス(コアタイム無し) 　1日あたり最低労働時間4H-、月間所定労働時間あり ●スイッチワーク(中抜け可能) 　役所や病院、お子様の送り迎えなど、都合に合わせて調整可能 ●±20時間 　月所定労働時間に±20時間の幅を設け、各自で労働時間を調整することが可能。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社内での全ての業務、および出向先・転籍先会社での全ての業務

CTO直下のポジションとして、フロントエンド領域の横断的な技術課題の解消、および基盤の整備を推進して頂きます。 プロダクト開発チームと伴奏し、共に課題を特定・解消。 React/TypeScriptを中心とした最新技術への移行戦略の策定や既存コードのモダン化。 組織全体が迷いなく高品質な開発を行えるよう、共通ライブラリの整備や設計指針の言語化、およびその浸透。 CTOやエキスパートと共に、次世代アーキテクチャの選定や、AIを活用した開発プロセスの効率化施策の立案と導入。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社内での全ての業務、および出向先・転籍先会社での全ての業務 【開発環境】 ・開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart ・フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter ・コード管理:GitLab ・DB:MySQL ・インフラ:AWS, Terraform, Docker ・監視ツール:Mackerel, Datadog ・内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma ・開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code ・AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

Next.jsを用いた堅牢なビジュアル管理コンソールの開発を牽引するとともに、Figma等のデザインデータから実コードへシームレスに連携する、デザイントークン/デザインシステムの仕組みを強固に設計・実装していただきます。 構造的な課題と向き合うポイント ・ビジュアル画面エディタの構築: コンポーネントをパズルのように配置し、入力バリデーション(Zod等)を噛ませて正しいJSONスキーマを生成・保存する、高度な対話型管理ツールの設計。 ・拡張性の高いマルチテナント・テーマ設計: クライアント企業のブランド変更やダークモード対応、さらにはデバイス別(iPad/スマホ等)の出し分けやアクセシビリティ担保を容易にするトークンシステムの開発。 ・境界を越えた開発への関与: UI/UXデザイナーと強固に連携し、Figmaの設計変更からコードへのデプロイまでを半自動化する、開発者体験(Developer Experience)の最適化。 ●具体的な業務 ・Next.js / React を用いた管理コンソールのビジュアルフロントエンドおよびエディタ機能の開発。 ・デザイナーと連携した、全プラットフォーム共通のデザインシステムおよびデザイントークンの策定と設計。 ・Zod等のスキーマ検証ライブラリを用いた、動的入力の整合性担保と堅牢なバリデーションの実装。 ・各種CRUD、テナントごとの詳細なロール/招待権限、編集変更履歴(監査ログ用)の設計・開発。 ・BFF(Node.js)やAWS、CI/CD周りなどの技術領域(インフラ二番手)への自発的な越境。 ●開発環境 ・Frontend: React, Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Storybook, Zod / Hook Form ・Design Integration: Figma Variables, Style Dictionary (Design Tokens) ・Monorepo / Build: Turbo / Yarn Workspaces, Vite ・Infrastructure: AWS (BFF連携), GitHub Actions ・AI & Collaboration: Claude Code, Cursor, Figma, Slack, Notion ●最初の6〜12ヶ月で期待すること ・最初の3ヶ月: プラットフォーム内のデザインシステム定義とNext.js管理ツールの構造をキャッチアップし、既存コンポーネントのUI品質改善や、エディタへの新機能追加を単独で遂行できる。 ・6ヶ月時点: デザインシステムから各デバイスへのトークン配信を自動化し、Figmaとの連携を強固にする仕組みの設計・リリースをリードしている。 ・12ヶ月時点: テナント管理者向けの「直感的に操作できる管理コンソール」のUI設計およびコンポーネント構造の刷新案を提示し、Next.js・BFFをまたいだ機能変更をオーナーシップを持って牽引している。 ●変更の範囲 会社の定める業務

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

●配属予定チーム・体制 ・入社後はまず客先常駐からのスタートを想定 入社当初の配属先はお客様先のプロジェクトです。 そのため、CI/CD基盤や技術スタックの選定、開発プロセスの改廃について、最終的な決裁権がお客様側にある場合があります。 並行して自社内での受託・ラボ型案件の新規開拓を進めており、体制が整い次第そちらへの展開も想定していますが、着任時点で配属をお約束できるものではありません。 ・自動化の社内標準を整備 共通ライブラリ、テスト設計ガイドライン、フレームワーク選定基準といった組織としての資産を整備します。 参照できる前例が少ない中で、自ら判断して形にしていく必要があります。 ・生成AI活用の社内標準化を推進 生成AIのテスト業務への活用は、配属プロジェクト単位では実績があり、お客様からのご相談も増えています。 一方で社内標準としての整備はこれからです。 適用範囲の見極め、実用性の評価、適用基準の策定までを担っていただきます。 ・制約のある環境での実現力を重視 常駐先ごとに使用技術も開発プロセスも異なります。 理想形をそのまま持ち込むのではなく、その現場で実行可能な打ち手に翻訳できることを、本ポジションの中核的な能力と位置づけています。 ●業務内容 ●配属プロジェクトでのテスト自動化の実装・改善 ・仕様・要件からのテストケース導出と、コードベースでのテスト実装 ・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)と連携した自動テストの組み込み・運用改善 ・Flaky Testの原因分析と、待機処理・テスト設計の見直しによる安定化 ・既存のテスト運用プロセスに対する課題抽出と改善提案 ●自動化ノウハウの標準化・組織資産化 ・プロジェクトを跨いで再利用できる共通ライブラリ・テンプレートの設計と整備 ・フレームワーク選定基準、テスト設計ガイドラインの策定 ・個人に蓄積されている実装ノウハウの言語化・ドキュメント化 ・SQA部門メンバーへの技術共有・コードレビュー ●生成AIを活用した自動化の推進・標準化 ・生成AIによるテストケース生成・テストコード生成の実装と、実用性の評価 ・既存のテスト仕様書・手順書から自動化対象を抽出し、テストコードへ変換する仕組みづくり ・画面変更への追従やFlaky Test対応など、テストコード保守工程へのAI活用 ・AIエージェントによるテスト実行(Agentic Testing)関連ツールの調査・適用可否の判断 ・活用ノウハウの適用基準への落とし込みと、2の社内標準への組み込み ※配属プロジェクトでの活用実績はありますが、社内標準としての整備はこれから着手する段階です。 ●技術環境 ※すべての経験は必要ありません。 プロジェクトにより使用技術・活用範囲は異なります。 テストフレームワーク :Playwright, Selenium, Appium 等(プロジェクトにより採用状況は異なり、全社標準は未確定です) 開発言語 :Python, Java, JavaScript, TypeScript 等 インフラ・CI/CD :GitHub Actions, Docker, Kubernetes 等 生成AI・LLM活用 :LLM API、生成AIコーディング支援ツール、RAG、Agentic Testing関連ツール 等 (テストケース生成、テストコード生成・保守、ログ解析等に活用。 プロジェクトにより適用範囲は異なります) ●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

●入社後のステップと育成体制 まずはご自身の得意領域(開発や上流工程)からプロジェクトに参画していただきます。 その後、早期に以下のFDEフェーズへステップアップしていただきます。 ●FDEの支援フェーズ(実戦で鍛える) ・顧客理解 ・課題構造化(業務フロー・オントロジー化) ・解決策設計(AI統合・RAG・エージェント) ・プロト導入・開発 ・PoC設計・精度検証 ・トライアル評価 ・本番導入・開発 ・運用設計 → ・システム運用保守 ・業務運用改善 一連の流れを実戦で経験することで、「課題構造化・AI統合・PoC設計」の確固たる型を習得できます。 ●この仕事で解決いただく課題(プロジェクト例) 顧客の現場に入り込み、属人化している業務を生成AIやSaaS、自動化技術を用いて根本から再構築します。 ・大手通信業界の事例 問い合わせ業務をAIによる要約と自動分類で半減させるプロジェクトや、RAGと業務データを組み合わせたPoC設計・精度検証、AIエージェントを用いた業務フローの自動化から運用までの支援など。 ・自治体DXの事例 文書管理業務のオントロジー構造化、AI検索基盤の構築からPoC・本番導入、さらに業務運用改善までの伴走支援など。 ※直近の具体的な案件詳細は、選考時に詳しくお伝えいたします。 ●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

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 ・Fintechという言葉に象徴されるように、テクノロジーの急激な進歩が、金融業界に大きな影響を及ぼし始めています。グループの先端IT技術の研究・開発を担う当社では、変化するビジネスの新潮流を捉え、価値ある技術の開発に取り組んでいます。 ・例えば人工知能(AI)技術のビジネス活用。最新の機械学習アルゴリズムを取り入れた独自の株価予測は、個人投資家向けサービス「AIによる選定銘柄」として大きな反響を呼んでいます。 ・一方、次世代の金融基盤として注目を集めるブロックチェーン技術の実証実験では、新興国の証券市場における当技術の優位性を世界で初めて示し、レポートを公表しました。更に、国際的に有名なブロックチェーンコンソーシアムへ国内外大手金融機関と共に参画しながら、進化を続けるこれらの技術を追求し、積み上げた知見と技術をもって実用化に向けた検討を進めています。 求人の概要 効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。 - 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。 - 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。 - 特に、AIエンジンの実行プラットフォーム、データマネジメントプラットフォーム、新しいAIソリューションに必要なアーキテクチャ全体の調査・企画・研究・開発・ビジネス実装がミッションです。 業務の詳細 - AI/機械学習モデルを用いてビジネス改善をもたらす新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、AIエンジニア/AIアーキテクトとして従事していただきます。AIの実行基盤やアーキテクチャの設計・構築を中心に、AIソリューション研究開発活動全体を支える業務です。 - 研究開発は、グループ各社や外部の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。 - 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的・自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして迅速に課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと協議しつつソリューションを作り上げることがミッションです。 - 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。 - 先進ITテクノロジーを活用した顧客企業の課題解決ソリューションの研究開発 - 顧客折衝、企画、プロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行 - AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用) - 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証 - プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築 - 調査や研究開発成果の社内外への情報発信 AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、各メンバーがそれぞれの強みを活かしてチームでプロジェクトを遂行します。入社後はご経験や強み、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定します。 具体的な担当案件の例 - 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開 - グループ企業におけるAIシステムの研究開発、構築 - グループ外の企業向けAIプロダクト研究開発 - 金融業界向けAIプロダクト - 通信業界向けAIプロダクト - ヘルスケアデータを活用した経営最適化AIソリューション - 自律的生成AIソリューションの研究開発 - 研究開発成果の社外発信(講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など) - 社内のシステムエンジニアを対象としたAI教育と育成 選考前の面談および選考プロセスを通して、ご経験およびキャリア志向を踏まえ、アサインする案件についてご相談させていただきます。また、ご入社後もポジション変更の機会を適宜設けながら従事していただく予定です。

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、幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門の企業システム事業本部では主にグループ以外の外部のクライアントに対してサービスを提供しており、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。(在籍社員数は約300名) 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、昨今は営業チャネルを活用して製造業や流通業へもアプローチしています。 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。 クラウドサービスの開発・提供を軸に、その中でAIを活用した新しい事業やサービスの企画・開発およびデリバリーを担っております。 業務詳細 当社では、クラウドシフトやデータ分析基盤の構築をはじめとする先進的なプロジェクトを多数推進しており、これらの実績を背景に、AIエージェントプラットフォームの構築をはじめとするAI関連案件の提案機会が増加しています。 主要顧客は大手通信事業者および金融機関ですが、近年ではエネルギー、デジタルコマース、オンライン決済など、ライフデザイン領域へと事業が拡大しており、AI技術を通じて多様な分野における価値提供が可能となっています。 また、社内においても最先端のAI技術を活用した自社プロダクトの企画・開発・提案活動を強化しており、技術者としての専門性を活かしながら、社会的意義のあるプロジェクトに参画いただける環境を整えています。 ・AIに関する市場動向や技術の調査・検証 ・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 ・AI・データ分析基盤の設計・開発・運用 ・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動 ・AIを活用したプロダクトの企画・設計・開発、プロダクト化に向けたプロトタイプの作成 ・社内におけるAI活用の推進・展開支援

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 採用部門の企業システム事業本部では主に大和証券グループ以外の外販顧客に対してサービスを提供しており、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。 当社の事業成長に欠かせない、外販案件拡大のミッションを担っております。 業務詳細 ご経験やご志向に合わせて、以下のような業務をご担当いただきます。 プロジェクトマネージャー志望の方 ・プロジェクト立ち上げまでの顧客提案、プロジェクトチーム組成 ・ベンダーコントロールなどのプロジェクト運営、QCDマネジメント アプリケーションエンジニア志望の方 ・要件定義、システム設計、開発、テスト、リリース ・データ分析基盤の設計・開発・運用 ・UI/UX提案およびフレームワーク選定 ・アーキテクト、ミドルウェアおよびフレームワーク選定 コンサルタント志望の方 ・新技術の調査、技術検証 ・RAGなどの新技術を利用した自社プロダクトの開発 ・顧客向け次期提案案件の検討・検証(PoC) ・営業担当と連携した新規提案や受注に向けてのアクション 顧客 通信事業社、カード会社、リース会社、生保会社、エネルギー会社、教育機関など ※担当するお客様や案件については、選考の中でご経験やご希望をお伺いしながら決定させていただきます。 案件・提案例 ・新規データ活用基盤の提案・構築 ・クラウドやSaaSサービスを組み合わせたデータ共通基盤の提案・構築 ・基幹系システムのクラウド化提案 ・クラウドネイティブを前提としたシステム化構想策定～基盤構築 ・RAGを用いた社内ナレッジ検索サービスの提案・構築 ・事務領域のデジタル化・自動化等のDX推進の提案 ・生成AIを活用した開発高度化・効率化の提案・構築 など 利用技術・言語 パブリッククラウド(AWS、GCP、Azure)、Salesforce、OutSystems、Microsoft Power Platform、java、Python、C♯、Bash、Snowflake、Informatica、Databricks、dbt、Tableau、Dataikuなど

AMBLのDX事業本部では、日本を代表するナショナルクライアントを中心に、数千万円〜10億円超規模のWeb・アプリ・基幹システム刷新など、各種DX/AX(AI Transformation)推進プロジェクトを最上流から手掛けています。 本ポジションは、単なるWeb/バックエンド開発や進捗管理のPMOではなく、クライアント最前線に入り込み、生成AIやAIツールを活用して業務効率化・BPR(業務プロセス再設計)を主導・実行するコアポジションです。 弊社ではデータサイエンティストやAIエンジニアも約200名在籍している部署もございますが、本ポジションは自社内の開発部隊に依存するのではなく、 「顧客の課題解決の手段」としてAIツールを駆使し、業務改革から最上流の構想策定、現場での導入・定着までをハンズオンでやり切る人材を募集します。 具体的な業務内容 大手クライアント(放送局、食品大手メーカー、大手損保、大手通信など業種不問)の現場最前線に入り込み、AIツールを活用した業務効率化・BPRの推進をお任せします。 ●課題特定・グランドデザイン・BPR構想策定 クライアント現場の業務フロー・ボトルの分析およびアセスメント AIツール(生成AI・自動化ツール等)の適用による業務効率化・BPR案の策定 投資対効果(ROI)の試算および全体ロードマップの策定 ●プロトタイピング・PoC 課題解決に最適なAIツールの選定・活用による業務プロセスの試作検証 現場などを巻き込んだ実証実験の実施と導入効果の可視化 ●最上流支援・仕様定義・RFP策定 曖昧なビジネス要件や、業務改革に伴うシステム・運用要件の取りまとめ 事業会社(顧客)側に入り込んだRFP策定支援 全体ロードマップの策定、プロジェクトスコープの定義 ベンダー選定 ●プロジェクト推進 業務フロー刷新に伴う顧客側キーマンや現場社員との合意形成、チェンジマネジメント、意思決定支援 マルチベンダーなどステークホルダー調整、ベンダーコントロール 進行管理 品質管理 ●定着化・継続的な提案 リリース後の運用定着フォロー、効果検証、システム改善案の提示 次なるAX施策に向けた継続的なパートナーシップの構築、受注に向けた提案 案件事例 ●あくまでも一例のため、下記以外にも案件が多数ございます <案件事例①:大手放送局 通信系基盤システムリニューアル> 概要:動画配信・報道・番組表アプリ等を支える通信系基盤システムについて、肥大化した課題を解消するための再編・刷新プロジェクト。最上流から参画し、キーメンバーと「次世代TV局のビジネス」を見据えた意思決定・推進を支援。 顧客:大手民放放送局 担当:グランドデザイン・アセスメント〜要件定義〜開発・テスト〜リリース 規模:約13億円 体制:全体PM、サブPM、PMO、品質管理、PL、エンジニア等(現場全体で最大50名程) ポイント:最大50名規模・マルチベンダー体制における全体スケジュール管理や品質管理を推進。「事業領域と放送領域の分離」という経営判断に近い最上流フェーズからPMOとして支援できる稀有な案件。 <案件事例②:大手食品原材料メーカー 原料管理システム再構築> 概要:28年間使用されている原材料管理を行う基幹システムのリプレイスプロジェクト。事業会社側のPMを支援するPMOとして、スコープ決定からRFP作成・発出、ベンダー選定、要件定義までを主導。 顧客:大手食品原材料製造会社 担当:スコープ決定、RFP作成・ベンダー選定、要件定義 規模:約2億円 体制:PMO(事業会社支援)、QC(品質管理) ※全体で最大15名程度 ポイント:業界トップ企業の基幹システム再構築において、事業会社(顧客)側のPMOとして参画。レガシーシステムの現代的アーキテクチャ化を推進し、多角的な視点と市場価値の高いPMOスキルを習得可能。 <案件事例③:大手損害保険会社向け 申込受付システムリプレイス> 概要:Salesforceで構築された既存申込システムのリプレイス。UI/UXの改善、基幹システム連携、現行運用フローの刷新など、保険申込手続き〜運用に至る業務全体のデジタルシフトを支援。 顧客:大手損害保険会社 担当:要件定義〜開発・テスト〜リリース、運用保守 規模:初期開発 約6,000万円 / 運用保守 約3,000万円(年) 体制:PM/PMO、PL、ディレクター、デザイナー、エンジニア(最大15名程度) ポイント:顧客側・請負側の双方のPMOとして参画。上流での意思決定支援から、各機能仕様レビュー、オフショア管理まで一貫して経験可能。 <案件事例④:大手通信会社向け 保険加入申込受付Webアプリ構築> 概要:大手通信会社が提供するアプリ内へ、大手損保会社との共同出資による保険商材を組み込む新規Webアプリケーション開発プロジェクト。 顧客:大手通信会社 / 大手損害保険会社 担当:要件定義〜開発・テスト〜リリース、運用保守 規模:初期開発 約7,000万円 / 運用保守 約500万円(年) 体制:PM、PMO、PL、ディレクター、デザイナー、エンジニア(最大10名程度) ポイント:複数クライアント(通信×損保)が複雑に絡み合う大型プロジェクトにおいて、ステークホルダー間の調整力とプロジェクト推進力を磨ける環境。

(雇入れ直後) ・AI駆動開発におけるSkills、Harness等の開発標準・ベストプラクティスの策定・高度化、およびFDEとしての開発現場への導入・技術支援 ・AI駆動開発を実現するLLM、AIエージェント、MCP、ナレッジグラフ等を活用したアーキテクチャの設計・技術選定・導入 ・AI・先進技術に関する最新動向のリサーチ、技術検証・研究開発、PoCの実施、および実システム・開発現場への導入推進 ・AIエージェントを活用した業務課題の分析、業務プロセスの自動化・高度化、現場起点でのDX施策の企画・実装・展開 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ●開発案件における役割・責任 ・AIや先進技術を活用したシステム開発を主体的に推進する ・設計・実装・テスト・リリースまで一連の開発工程を担当する ・AIが生成した成果物を適切に評価・改善し、高品質なシステムを実現する ・生成AIやAIエージェントなど新技術の技術検証・PoCを実施し、金融システムへの適用可能性を評価する ・技術検証結果を踏まえ、最適な技術・アーキテクチャを設計・実装へ反映する ・経験に応じて、設計レビューや技術検討をリードし、プロジェクトの技術的な成功に貢献する ・現場の業務課題や開発課題を理解し、AIや先進技術を活用した改善施策を企画・実装する 【配属想定部署】 三菱UFJインフォメーションテクノロジー(MUIT)　DI本部 【配属想定部署概要】 生成AIをはじめとするAI技術、クラウドネイティブ技術、OSS等の先進技術を活用し、金融システム開発の高度化・効率化を推進する部署です。 生成AIを活用したアプリケーション開発、AI駆動開発、新規技術の研究・PoC、既存システムのモダナイゼーションなどを通じて、金融システム開発の新しいスタンダードの確立に取り組んでいます。 【配属想定部署の人員構成】 150名(※銀行からの出向者を含む) 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 ・AIエージェントを活用したAI駆動開発プロジェクト ・AIを活用したレガシーシステムのモダナイゼーション案件 ・AIによる開発プラットフォーム構築案件 ・新しいAI技術の研究開発やその結果を踏まえたロードマップおよび戦略の策定 ・AIを活用した新しいソフトウェア開発プロセスやアーキテクチャの検証・実装 ・生成AIを活用した業務改善(DX)プロジェクト

【ミッション】 開発組織におけるAI Native化への変革をリードし、技術起点で継続的な価値創出に貢献する 【主な業務】 社内既存AIツールの活用促進と新規AI技術の検証/導入 【具体的な業務】 ・本部横断でのAI駆動開発の推進 ・社内外の先進技術/AI活用事例の調査と検証/展開 ・LLMモデル活用方針の策定/展開 ・業務効率化に向けたAI PoCの企画/推進 ・各開発チームへのAI活用伴走支援 ・Skills/Agent.mdなどAI活用アセットの整備/運用 ・ハーネスエンジニアリング/ループエンジニアリングの検証/仕組み化 ・自律開発/夜間自動開発など新しい開発プロセスの検証

仕事概要 弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンスの掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションは、毎年のように変わる電力市場の制度・ルールを、誰よりも早く正確にシステムの仕様へ翻訳する役割です。 制度文書を読み解いて用語とデータを自分で定義し、エンジニアと同じ粒度で仕様を決め切り、AIコーディングツールを使って画面のモックまで自分の手で形にします。 また、上記に記載した内容のみにとどまらず、精算システムなどの業務基盤に関する内容から、手作業が残る社内業務のDX化まで、「仕組みで解くべき課題」全般に仕様の面から向き合っていただきます。 主な業務内容 ●制度文書の読み解きとルールの特定 JEPX・EPRX・OCCTOの規程・ガイド・API仕様書を読み解き、システムに載せるべきルールを特定します。 不明点は自ら外部機関に照会し、回答をもとに仕様を確定させます。 ●ドキュメントと要件の作成 用語集・ドメインドキュメント・API仕様を、GitHubのPull Requestとして自分で書きます。 Azure DevOpsに作業項目を起票し、受入条件のレベルまで要件を詰めます。 ●モック作成による認識合わせ AIコーディングツール(Claude Code、Cursorなど)を使って画面のモックを作り、関係者と認識を合わせます。 ●エンジニアとの仕様議論 データの単位・関係・状態の粒度でエンジニアと議論し、仕様を決め切ります。 エンジニアが作成したER図・API仕様書・状態遷移図をレビューし、誤りや漏れを指摘するのもこの役割です。 ●精算システムなど業務システムの仕様策定 アグリゲーション事業の精算システムをはじめ、事業を支えるシステムの要件定義・仕様策定を担います。 制度・契約・お金の流れを整理し、計算ロジックとデータの持ち方を決め切ります。 ●社内業務のDX推進 手作業で行われている社内業務を洗い出し、システム化・自動化の要件に落とし込みます。 ここでもAIツールを活用し、小さく作って早く試すことを重視します。

仕事概要 弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンスの掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションは、毎年のように変わる電力市場の制度・ルールを、誰よりも早く正確にシステムの仕様へ翻訳する役割です。 制度文書を読み解いて用語とデータを自分で定義し、エンジニアと同じ粒度で仕様を決め切り、AIコーディングツールを使って画面のモックまで自分の手で形にします。 また、上記に記載した内容のみにとどまらず、精算システムなどの業務基盤に関する内容から、手作業が残る社内業務のDX化まで、「仕組みで解くべき課題」全般に仕様の面から向き合っていただきます。 主な業務内容 ●制度文書の読み解きとルールの特定 JEPX・EPRX・OCCTOの規程・ガイド・API仕様書を読み解き、システムに載せるべきルールを特定します。 不明点は自ら外部機関に照会し、回答をもとに仕様を確定させます。 ●ドキュメントと要件の作成 用語集・ドメインドキュメント・API仕様を、GitHubのPull Requestとして自分で書きます。 Azure DevOpsに作業項目を起票し、受入条件のレベルまで要件を詰めます。 ●モック作成による認識合わせ AIコーディングツール(Claude Code、Cursorなど)を使って画面のモックを作り、関係者と認識を合わせます。 ●エンジニアとの仕様議論 データの単位・関係・状態の粒度でエンジニアと議論し、仕様を決め切ります。 エンジニアが作成したER図・API仕様書・状態遷移図をレビューし、誤りや漏れを指摘するのもこの役割です。 ●精算システムなど業務システムの仕様策定 アグリゲーション事業の精算システムをはじめ、事業を支えるシステムの要件定義・仕様策定を担います。 制度・契約・お金の流れを整理し、計算ロジックとデータの持ち方を決め切ります。 ●社内業務のDX推進 手作業で行われている社内業務を洗い出し、システム化・自動化の要件に落とし込みます。 ここでもAIツールを活用し、小さく作って早く試すことを重視します。

当社のサービスをユーザーの方に安全にご利用いただくために、当社のWebサービスのインフラセキュリティ維持・改善のための企画・推進と、CSIRTメンバーとしてセキュリティインシデント対応に関する業務を実施していただきます。 また、ご本人の意欲やスキル、ご経験に応じて、早期から裁量を持って自律的に業務を推進していただくことを期待しています。 ＜具体的な業務内容＞ 当社およびグループ会社のWebサービスのシステムやネットワークについて、以下の業務を担当していただきます。 ・セキュリティインシデント対応に関する業務 ・既存セキュリティシステムの運用(申請処理対応、ログ分析と問題是正対応、社内問い合わせ対応) ・OS/ミドルウェア脆弱性の調査とWebサービスへの対策指示 ・Webシステムのセキュリティ現状分析、対策立案、新規システム導入と運用 ・社内からの情報セキュリティに関わる相談への対応

当部門は、生成AI・LLM・AIエージェントを活用し、技術部門の業務変革を促進するAIプラットフォームを企画・開発する組織です。 Difyを中心に、RAG、ベクトルDB、ナレッジDB、MCPなどの技術を組み合わせ、AIエージェントを安全かつ継続的に業務利用できる共通基盤を構築しています。 目指しているのは、システム開発の専門知識を持たない社員でも、ローコード/ノーコードで自らAIエージェントを作成し、業務に活用できる環境です。 プラットフォームの機能開発に加え、各種業務システムとの連携、ナレッジ活用、実行ログやフィードバックを用いた評価・改善の仕組みづくりにも取り組んでいます。 利用部門の課題やニーズを捉えながら、より使いやすく、信頼性が高く、幅広い業務に展開できるプラットフォームへ進化させることが私たちの役割です。 通信ネットワーク運用やITシステム運用など、大規模かつ社会的影響の大きい業務領域を支えるAI基盤の開発を通じて、AI時代の新しい仕事の進め方を広げていく、技術的な挑戦機会の大きな部門です。 【ミッション】 LTMおよび関連LLMを活用したAIエージェント実行プラットフォームシステムを開発し、通信業務・ITシステム運用業務などへの実装を通じて、ネットワーク運用・システム運用の効率化・高度化・自律化を推進することがミッションです。 数年前から開発を進めてきたAIエージェント実行プラットフォームシステムは既に本格始動済ですが、エージェント監視/制御などの付随した機能開発や他システムとの連携の仕組みなどの開発テーマを推進いただきます。 【主な業務】 AIエージェントを動かすプラットフォームとなるシステムの開発と、社内業務への適用推進 【具体的な業務】・Difyを中心としたAI活用プラットフォームの設計/開発 ・ベクトルDBやRAG、ナレッジDBの設計/開発 ・MCPを活用した業務システムとの連携機能の設計/開発 ・評価データ、実行ログ、フィードバックを活用した精度評価/改善の仕組み化 ・AIエージェントや業務アプリケーションの機能改善/高度化 ・社内関係部署と連携した業務課題の整理、要件定義、AI活用推進

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

●私たちについて 昨今、日本は生産年齢人口の急減に直面し、黒字廃業リスクを抱える企業が約62万社にのぼる現実があります。 私たちは、M&Aという手段を通じて、この社会的課題を解決しようとしています。 fundbookは2024年12月、東証プライム上場のチェンジホールディングス(CHD)にグループインしました。 「すべての人に、正しく価値のあるM&Aを。 」というミッションのもと、テクノロジーと人の力でM&Aの当たり前をアップデートし、日本の生産性向上と地方創生を実装することを目的にしています。 ●Team Culture 私たちテクノロジー戦略部では、個人の成果にとどまらずチーム全体の力を最大化するために、知見を積極的に共有し合う文化を根付かせています。 特に、後輩育成や未経験領域への挑戦を歓迎し、互いにサポートしながら共に技術レベルを高めていく姿勢を大切にしています。 ●業務内容 自社M&Aプラットフォーム『fundbook cloud』およびCRMや新規AIプロダクトのフロントエンド開発をリードしていただきます。 既存のPage Router環境と、新規のApp Router環境が共存するフェーズにおいて、最適なコンポーネント設計やパフォーマンスチューニングを担っていただきます。 ・Next.jsを用いた機能開発(FBC: Page Router / CRM: App Router) ・スキーマ駆動開発に基づいた型安全な実装 ・Atomic DesignやFeature-basedなコンポーネント設計の推進 ・メンバーのコードレビューおよび技術指導(育成) ●開発環境 ●サーバサイド -Kotlin (Quarkus) -PHP (Laravel) -Rust (一部機能にて利用) ●フロントエンド -TypeScript -Next.js (App Router / Page Router) ●インフラ -AWS Cloud -Aurora MySQL / PostgreSQL -ECS (Fargate) / EC2 -S3 / ECR -CloudFront / WAF -Cognito -Vercel / AWS Amplify ●システム連携・ツール -Docker -jOOQ / Flyway -GitHub Actions -SendGrid -Notion

【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

本ポジションでは、RAGやMCP環境の構築、マルチモーダルAIを中心に、技術選定から設計・開発まで幅広く担当いただきます。 PoC(技術検証)からリリースまで携わりながら、将来的にはAIソリューション開発の中核メンバーとしてプロジェクトを推進していただくことを期待しています。 【業務内容】 ・RAG環境の設計・構築 ・企業向けAI基盤・ナレッジ活用基盤の開発 ・顧客課題の整理および要件定義 ・システムアーキテクチャの設計 ・プロジェクト推進およびチームリード

【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