生成AI開発ツール導入 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

「AI時代のシステム運用を、エンジニアリングで次のステージへ」 生成AIの登場により、開発スピードは飛躍的に向上しました。 しかし、システムが実際に動く「本番環境」の複雑さは増し続けています。 AIが生み出した成果を、いかに高い信頼性で動かし続け、ビジネスの成長へと変換するか。 クラウドエースは2025年4月、この課題に対する答えとして、次世代運用保守サービス「Business Reliability Engineering(BRE)」を始動しました。 本ポジションのミッションは、インフラからアプリケーションコードまでを横断的に捉え、AIを強力なパートナーとして活用しながら、システムの「信頼性」をビジネスの価値へと高め続けることにあります。 ●業務内容 顧客システムの「信頼性」を技術で担保し、ビジネスの成長を支援するポジションです。 インフラの構成変更から、アプリケーションのパフォーマンス改善、AIを活用した運用自動化まで、レイヤーを問わず「システムの最適解」を追求します。 ・アプリケーション&インフラのトラブルシューティング:ログやメトリクスから異常を検知し、インフラの不備かアプリケーションのバグかを特定、必要に応じてコード修正の提案や実装まで踏み込みます。 ・システムの最適化・リアーキテクチャ提案:コスト、パフォーマンス、セキュリティの観点から現状を分析し、Google Cloud の最新技術を用いた構成変更を提案・実施します。 ・AIエージェントによる運用自動化:自社開発のAIプラットフォームや、最新の生成AIツールを活用し、「人間が介在しない運用フロー」の構築に挑戦します。 ・信頼性指標(SLO)の維持:顧客システムが持つサービスレベルの維持を目指し、障害発生時の振り返りと再発防止に向けた構成変更やトイル(定型作業)の削減を提案し、共に実行します。 ・顧客とのテクニカル・コミュニケーション:SlackなどのツールやWeb会議での対面のコミュニケーションを通して、技術的課題をビジネスの視点(リスクやコスト等)を交えて説明し、立場の異なるステークホルダーとシステムの改善に向けた合意形成をリードします。 ・オンコールによる信頼性保守:24時間365日の安定稼働を実現するため、チーム内での持ち回り制(オンコール体制)を敷いています。 ・待機スタイル:常駐監視や張り付きではなく、アラート検知時の電話対応が可能な状態での待機です。 私的な時間の制限は最小限(即応できる状態の維持)で、夜間は就寝いただいて構いません。 ・サポート体制:現在は各時間 1 名体制ですが、複雑な障害時には上位レイヤーのエンジニアへエスカレーションできる体制を整えています。 ・待遇:通常の給与とは別に、オンコール担当日には規定の待機手当(日当)の支給があります。 ●開発関連情報 自社プラットフォーム開発環境 ・Cloud Platform:Google Cloud ・AI Assistants:Cursor, Devin, Gemini, ChatGPT 等(全社共通ツールに加え、部門での個別ツール導入も積極的に検証) ・Languages:Python, Go, TypeScript 等 ・IaC / DevOps:Terraform, Kubernetes (GKE), Cloud Build, GitHub Actions 等 ・Monitoring:Cloud Monitoring, Cloud Logging, Grafana, OTel 等 ● 顧客システム環境 Google Cloud (GKE, Cloud Run, Cloud SQL 等)を用いた、エンタープライズからスタートアップまで多種多様な構成のシステムが対象となります。 ●組織体制 本ポジションは、SREやDevSecOpsの専門性を持つ「DevSecOps事業部」に所属します。 現在は6名程度の少数チームで、BREという新サービスの土台を創り上げているフェーズです。 大規模組織のような分業制ではなく、個々の裁量が大きい「スタートアップ的な機動力」を持って、運用フェーズにおける高度な改善実績を積み上げています。 ●風土/カルチャー 「安定化」より「最適化」を志向する 現状維持にとどまらず、コスト削減や構成のモダン化など、より良い状態へシステムをアップデートし続けることを重視します。 単純作業を AI 等で自動化し、エンジニアはより高度な課題解決に集中できる環境を目指しています。 境界なきエンジニアリング: 「それは自分の領域外です」と言わず、問題の根本解決を優先する。 AIとの協働:AIを運用を効率化するための「強力なパートナー」と捉え、新しいツールや手法を積極的に試行する。 知見のオープン化:得た知見はブログや登壇で発信し、業界の「新しい運用の標準」を創る気概を持つ。 キャリアパス 本ポジションでは、実務を通じたスキルの拡張に合わせ、将来的に以下のようなスペシャリスト像を目指すことが可能です。 BRE プロフェッショナル:複数顧客の難易度の高い課題を解決し、信頼性エンジニアリングの第一人者としてチームを牽引する。 AIプラットフォーム・テックリード:運用を自動化・自律化させるAIエージェントのプロダクト開発をリードする。 信頼性コンサルタント:運用知見を武器に、新規案件の「設計段階」から信頼性を注入し、ビジネスを成功へ導く。 ●職務内容 【雇入れ直後】BREサービスエンジニア 【変更の範囲】会社の定める業務 ●配属部署 事業推進本部

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」を行っていただきます。 ・顧客に対する特定のユースケースに対応した独自のAIプロトタイプ開発 ・SaaSプロダクトへの生成AI機能の開発〜実装 ・モデル選定から、RAG/ファインチューニングをマルチモーダルで実装 ・PoCの結果を受けたアジャイル開発 ・RAGの精度改善(LLM実装) ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 技術顧問・アドバイザー ・東京大学名誉教授　竹内 郁雄(技術顧問) ・東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) ・東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) 使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス/支給PC ●キャリアパス ・エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます ・入社から半年で役員登用になった方もいます! ●支給PC Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

新規クレジット商品立ち上げの基幹システム構築・導入プロジェクトに携わって頂きます。 顧客・PMとのコミュニケーションを取りながらの顧客ニーズの把握、要件定義/設計、実際のプロダクト開発を行っていただきます。 「アカウントエンジニア」として以下を担当して頂きます。 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」を顧客企業へ導入する際に、顧客とコミュニケーションを取りながらビジネス要件を理解し、PjM、PdMと協力してプロダクトの成長を考慮しながらの上流工程の要件定義、設計を行う。 ・スクラムチームに所属してのプロダクト開発を行う。 【開発環境】 Go gRPC+Connect TypeScript React Vue PostgreSQL (Aurora) Terraform Docker 【使用サービス】 GitHub GitHub Copilot Slack Amazon Web Services Google Workspace 1Password Kibela

当社は、確かな技術力を武器に長年にわたりお客様との信頼関係を築いてきました。現在もお客様の約7割が直接取引であり、安定した基盤のもと多様な案件に携わっています。 私たちが大切にしているのは「エンジニア成長第一主義」。社員一人ひとりの挑戦と自己研鑽を全力で後押ししています。 【業務内容　※一例です】 1.メイン業務 ・クラウド基盤の設計・構築: AWSやAzureを中心とした、高可用性・スケーラビリティを備えたシステム基盤の要件定義から実設計・構築。 ・バックエンドとの連携最適化:アプリケーション特性を理解した上でのDB最適化、コンテナ化(Docker/Kubernetes等)、サーバーレス構成の提案。 ・AI・最新ツールの活用: 生成AIや最新のツールを戦略的に使いこなし、インフラ構築・運用の自動化および品質向上を推進。 2.リーダー業務(マネジメント・提案・オーケストレーション) ・案件全体のオーケストレーション: インフラの知見を土台にAIエンジニアとしての視点を持ち、基盤構築・AI実装・バックエンド 開発など、プロジェクト全体の技術的な連携と最適化を指揮します。 ・プロジェクト推進・管理: 新規ソリューション開発における進捗・タスク・品質管理。 ・技術提案と計画立案: 顧客との折衝を通じ、ビジネス課題を技術で解決するためのソリューション提案とプロジェクト計画策定。 <プロジェクト例> ・画像認識AIによる調理品判定システムを構築 →キッチンでの調理完了からホール提供までの時間をリアルタイム可視化し、SCM(サプライチェーン・マネジメント)の最適化までをAIで伴走支援 ・生成AIを活用した自社製品問い合わせ業務の効率化(社内GPT) →LLM(大規模言語モデル)を実務フローに組み込み、社内のナレッジ共有や問い合わせ対応を劇的に効率化 ・医薬品卸クラウド型 販売管理システムを利活用して、ジェネリック医薬品の安定供給をDX化 →売上・仕入データに基づいた請求書発行や受注、発注といった業務まで自動化をし事務負担を軽減 など <技術スタック例> 言語:Python / Java / PHP / JavaScript /Typescript/ SQL 等 ・環境:AWS / Azure / Docker / Cursor、Gemini等AIツール ●配属部署 配属先は、先端の案件を牽引する「DXソリューション開発部」です。 20代から50代まで幅広い年齢層のエンジニアが在籍し、互いの専門性を尊重し合う風土があります。 その中で、30代のメンバーがプロジェクトリーダーとして現場を牽引するなど、年齢に関わらず実力次第で裁量を持てる環境です。 特定の技術スタックに固執せず、お客様の課題解決に最適な技術をフラットに評価・採用する、柔軟な技術選定の風土が根付いています。 習熟度に応じてテレワークも柔軟に活用可能。 自律したエンジニアとして成長を加速させながら、挑戦をサポートできる環境を整えています。

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

当ポジションのミッション GTNが展開する複数プロダクトにおいて、フロントエンド・バックエンド・モバイル・インフラを横断しながら、 プロダクトの設計から開発、運用、改善までを技術面からリードすることがミッションです。 GTNでは現在、少数精鋭のエンジニアチームで、プロダクトの設計から運用までを一気通貫で担っています。 また、Claude Code、Codex、Cursorなどを活用したAI協働開発を積極的に取り入れ、開発生産性と品質の両立を目指しています。 本ポジションでは、React / Next.js / TypeScript、Go / Python、Flutterなどを横断しながら、 自ら手を動かしてプロダクト開発を推進しつつ、 技術選定・設計レビュー・コードレビュー・メンバー育成まで担っていただきます。 GTNが目指すのは、外国人が日本で安心して暮らすための「信頼創造プラットフォーム」の構築です。 その実現に向けて、AI時代の開発スタイルを取り入れながら、 ユーザー価値と事業成長に直結するプロダクトを技術の力で前進させていただきます。 業務内容 ●プロダクト開発のリード ・要件定義、仕様策定の主導 ・プロダクトの技術課題整理、実現方針の設計 ・システムアーキテクチャ設計 ・実装、テスト、リリースまでの開発推進 ・AIを活用した高速な仮説検証、開発フロー改善 ●AI前提のフルスタック開発 ・フロントエンド開発 └React / Next.js / TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発 ・バックエンド開発 └Go / TypeScript / Pythonを用いたAPI、業務ロジック、データ連携機能の開発 ・モバイル開発 └Flutterを用いたモバイルアプリケーション開発 ・API / リアルタイム通信設計 └API設計、WebSocket、リアルタイム通信機能の設計・実装 ・データベース設計 └RDBを用いたデータモデリング、スキーマ設計、パフォーマンス最適化 ・AI / LLM活用 └AI / LLM APIを活用した機能設計、実装、業務効率化 ・AIコーディングを前提とした開発フローの改善 └AIツールの活用方法整理、開発自動化、レビュー効率化、品質担保の仕組みづくり ●技術リード・チーム牽引 ・コードレビュー、設計レビュー ・技術方針の策定、標準化 ・開発生産性向上に向けたツール導入、自動化推進 ・技術的負債や属人化を防ぐための設計・ドキュメント整備 ●開発品質・生産性向上 ・開発スピードと品質を両立するための設計・実装方針の策定 ・テスト、CI/CD、レビュー体制などの改善 ・少数精鋭チームで継続的に成果を出すための開発体制づくり ●事業・プロダクト側との連携 ・PdM、PjM、事業責任者、デザイナーとの仕様調整 ・事業要件を踏まえた技術的な実現方法の提案 ・開発工数、技術リスク、実装方針に関する説明・合意形成 ※変更の範囲:当社で発生するすべての業務

主な業務内容 具体的には以下の業務を、共通インフラチームの一員として担当いただきます。 ① インフラ設計・構築 • Azure 上での中〜大規模なインフラ設計・構築・運用・更改業務のリード • Bicep を用いた IaC(Infrastructure as Code)による環境構築・モジュール管理・設計最適化 • CI/CD パイプライン(GitHub Actions / Azure Pipelines 等)の構築・改善 • 非機能要件(可用性・性能・セキュリティ・拡張性)に基づくインフラ設計 • セキュリティポリシーに準拠したネットワーク・ID・アクセス管理の実装(Microsoft Entra ID、Private Endpoint、Key Vault 等) • クラウドコストの可視化・最適化 ② 信頼性向上 • 各プロジェクトにおける SLI/SLO の設計支援、SLO モニタリングの仕組みづくりと運用 • 各プロジェクトの運用体制構築の支援(エスカレーションフロー、Runbook 整備 等) • ポストモーテム(振り返り)による再発防止策の立案・推進 ③ 運用基盤の構築 • プロジェクトで利用する監視基盤の設計・構築(Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights, Azure Dashboard 等) • アラート設計・通知基盤の整備(ノイズ削減、重要度・緊急度設計、通知連携) • インシデント・問い合わせ等のチケット管理基盤の構築・運用(Azure DevOps Boards) • 監視・チケット・チャットツール等の連携による運用フローの自動化 ④協働・ナレッジ共有 • AI コーディングエージェントを活用した開発支援、およびチームへの展開 • 開発チーム・プロダクトマネージャー・CTO との協働によるシステム全体最適化 • チームメンバーや他部門への技術的ナレッジ共有(勉強会開催、ドキュメント整備)

当社のアグリゲーション事業とデジタルソリューション事業(以下、DS事業)の両方を対象に、サイバー攻撃への対策を軸としたセキュリティ基準の策定と運用を担うセキュリティエンジニアを募集します。 全社のセキュリティ方針・基準・ガイドラインをゼロから設計・整備し、開発・インフラ・コーポレートの各部門に浸透させる役割です。 ＜主な業務内容＞ アグリゲーション事業・DS事業の両方を対象に、以下の業務を担当いただきます。 経験や状況に応じて、優先度や比重は調整します。 ① セキュリティ基準・ポリシーの策定と運用 • 全社セキュリティ方針、各種基準、ガイドライン、運用ルールの策定と改訂 • リスクアセスメントの実施と、対策の優先順位付け • アグリゲーション事業・DS事業それぞれの特性を踏まえた、事業別のセキュリティ要件の整理 • 策定したルールの社内への浸透と、遵守状況のモニタリング ② クラウド(Azure)環境のセキュリティ設計・改善 • ID・アクセス管理(権限設計、最小権限、特権アクセスの管理) • ネットワーク・データ保護(Azure SQL Databaseを含む暗号化、アクセス制御、バックアップ方針) • クラウド設定の継続的な点検と、設定不備の是正 • インフラエンジニアと連携した、セキュリティを組み込んだ基盤設計のレビュー ③ プロダクトセキュリティ(アプリケーション・開発プロセス) • 脅威モデリングとセキュリティレビュー(設計段階から実施) • DS事業における、複数顧客に展開するパッケージプロダクトのセキュリティ設計(顧客データの分離、認証・認可など) • GitHub Enterprise・Azure DevOps上のCI/CDパイプラインのセキュリティ対策(脆弱性・依存ライブラリ・シークレット管理) • AIコーディングエージェントの活用を前提とした、セキュアな開発ルール・ガイドラインの整備 ④ 脆弱性管理 • 脆弱性情報の収集・分析と、対処の推進 • 脆弱性診断・ペネトレーションテストの計画、外部ベンダーの選定、指摘事項への対応管理 ⑤ 監視・インシデント対応 • セキュリティ監視(ログ収集・検知)の仕組みづくりと運用 • インシデント対応フロー・体制の整備と、発生時の対応リード • 事後分析と再発防止策の立案 ⑥ 顧客対応・認証取得・監査 • 大手企業の顧客からのセキュリティ要件・チェックシート・問い合わせへの対応 • ISMS等のセキュリティ認証取得・監査対応の推進 ⑦ 教育・啓発 • 従業員・開発者向けのセキュリティ教育、啓発活動 • セキュリティに関する社内の相談窓口対応 ＜開発環境・技術スタック＞ クラウド:Microsoft Azure/Azure SQL Database アプリケーション:C#/ASP.NET Core/Entity Framework Core/TypeScript/React 開発・運用:GitHub Enterprise/Azure DevOps/Microsoft Teams AI開発環境:Claude Code Max(5x)を全エンジニアに支給。 OpenAI Codex Proも会社負担で利用可能

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。 本ポジションでは、「Bluefield Cloud」及び関連する新規サービスの設計、開発、運用全般を担当していただきます。具体的には以下の業務を含みますが、ご経験や志向に応じてお任せする範囲を決定します。 ●主な業務内容 ・新機能の要件定義、設計、実装、テスト、リリース ・既存機能の改善、パフォーマンスチューニング、技術的負債の解消 ・スケーラビリティと信頼性を考慮したアーキテクチャ設計改善 ・クラウドインフラ(Microsoft Azure)の構築、運用、最適化 ・開発プロセスの改善、自動化の推進チームメンバーの技術サポート、コードレビュー

要件定義など上流から携わり成長企業の業務効率化を推進! 自律型エージェント・AIアプリ開発のスペシャリストを募集! 創業以来増収増益を続ける当社のDX戦略課にて、業務改善・AI活用推進のプロフェッショナルとしてご活躍いただきます! 現場へのヒアリングから業務設計、システム企画・開発、AI活用まで一気通貫で担当し、全社の生産性向上と事業成長をリードしていただくポジションです。 <具体的な仕事内容> ● 業務改善・DX推進 各部門へのヒアリングを通じた業務課題の把握・現状分析 業務改善に向けた要件定義、業務フロー設計、システム化の企画立案 ● AI活用推進 Copilot Studioを活用したAIエージェントの企画・開発 自律型エージェントの開発 AIアプリ開発 見積書読取りエージェント ETC利用明細の自動整理 アンケート自動集計　など AI・RPA・自動化技術を活用した業務プロセス改革の推進 生成AI・DXに関する最新技術の調査・検証および社内展開 ● プロジェクト推進・定着支援 ベンダーコントロール、プロジェクトマネジメント、進捗管理 利用部門への導入支援、説明会実施、運用定着サポート <社内導入システム> Microsoft365、PowerAutomate、kintone、Box、コラボフロー、CLOUDSIGN、Sansan、クラウドPBX など ・最新のMicrosoft Surface Laptop+外部モニタを全社員に貸与 ・社用携帯としてiPhoneを貸与

要件定義など上流から携わり成長企業の業務効率化を推進! 自律型エージェント・AIアプリ開発のスペシャリストを募集! 創業以来増収増益を続ける当社のDX戦略課にて、業務改善・AI活用推進のプロフェッショナルとしてご活躍いただきます! 現場へのヒアリングから業務設計、システム企画・開発、AI活用まで一気通貫で担当し、全社の生産性向上と事業成長をリードしていただくポジションです。 <具体的な仕事内容> ● 業務改善・DX推進 各部門へのヒアリングを通じた業務課題の把握・現状分析 業務改善に向けた要件定義、業務フロー設計、システム化の企画立案 ● AI活用推進 Copilot Studioを活用したAIエージェントの企画・開発 自律型エージェントの開発 AIアプリ開発 見積書読取りエージェント ETC利用明細の自動整理 アンケート自動集計　など AI・RPA・自動化技術を活用した業務プロセス改革の推進 生成AI・DXに関する最新技術の調査・検証および社内展開 ● プロジェクト推進・定着支援 ベンダーコントロール、プロジェクトマネジメント、進捗管理 利用部門への導入支援、説明会実施、運用定着サポート <社内導入システム> Microsoft365、PowerAutomate、kintone、Box、コラボフロー、CLOUDSIGN、Sansan、クラウドPBX など ・最新のMicrosoft Surface Laptop+外部モニタを全社員に貸与 ・社用携帯としてiPhoneを貸与

タクシーアプリ『GO』の決済を支える基盤の設計・開発・運用をお任せします。 外部決済サービスとの連携や決済データの管理・処理、乗務員ポイント付与処理など、日々成長するサービスを支える新機能・新サービスの企画・設計・開発がメインの業務となります。 新機能の開発だけではなく、既存システムの課題発見から改善提案・実装まで、主体的に取り組んでいただくことを期待しています。 仕事概要 タクシーアプリ『GO』は、全国47都道府県に1,100社以上のネットワークを持ち、4,000万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 解決したい課題 決済系システムの信頼性・可用性の向上 外部サービスの障害に強いシステムづくり 既存システムの設計・アーキテクチャ改善、技術負債の解消 運用負荷の軽減 決済の不正利用対策 開発環境 バックエンド (マイクロサービス) 言語: Go サービス間通信: gRPC, GraphQL データストア: PostgreSQL, MySQL, Redis, BigQuery インフラ: AWS (EKS, S3, SNS, SQS), Kubernetes, Docker ワークフローエンジン: Apache Airflow モニタリング: Grafana, Sentry AI: Claude Code, GitHub Copilot, Gemini etc. IDE: GoLand, Visual Studio Code CI / CD: GitHub Actions VCS: GitHub その他 (関わる可能性があるもの) インフラ: Google Cloud 所属組織 決済基盤チーム 7名前後 業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

当社のミッションは「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」こと。 Web黎明期から25年の歴史を持つ700名規模のIT企業として、常に時代の変化を捉え、現在はAXによる事業変革支援を軸に事業を拡大しています。 ●具体的な業務内容 ITコンサルティング、UXデザイン、システム開発まで自社の多様な専門メンバーがチームを組み、お客様のパートナーとして深く伴走するスタイルです。 ・業界を問わず、Webアプリ、スマホアプリ、業務アプリの新規開発および大規模エンハンスプロジェクトにおける技術リード ・顧客の事業課題を深く理解し、要件定義・基本設計などの上流工程において、エンドツーエンドのシステムアーキテクチャの構想・設計を主導 ・バックエンド(Java、Kotlin、Go、Python等)とフロントエンド(React、Vue.js、Next.js等)またはインフラ(AWS、Azure、GCP、Docker/Kubernetes)を横断した最適な技術選定をエンジニア主導で行い、クライアントに提案・推進 ・大規模データ処理基盤やAI連携システム(例:法人向けAIナレッジマネジメントシステム)の設計・開発におけるフルスタックな実装、技術指導および品質保証 ・開発チームの技術指導、フロント/バック/インフラ各層のコード・設計レビュー、開発生産性向上に向けたCI/CD環境構築・プロセス改善 ●【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP、TypeScript、JavaScript、Python フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ・クラウド:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog、CI/CDツール 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ツール:Gemini、Claude Code、Cursor、Copilot 等 ●【ポジションのミッション】 大手ナショナルクライアントの事業成長を加速させるため、領域を限定せず(「バックエンド×フロントエンド」または「バックエンド×インフラ・DevOps」)、高度なシステムアーキテクチャの設計・開発を主導し、技術的な専門性とリーダーシップをもってプロジェクトを成功に導くことをミッションとします。 特に、AI活用を含めた事業変革を全方位的な技術面から推進し、顧客のビジネス価値最大化に貢献いただきます。

●主な業務内容 映像プラットフォーム・プロダクトのTechPdM 業務 ・Webプロダクト群の新規機能開発における技術仕様面でのリードおよびバックエンド開発 ・ビジネスサイドやPdMと連携ならびに、顧客からの声・フィードバックを踏まえたプロダクト価値向上の推進 ・プロダクトアウト(技術的な視点)でのロードマップ策定と遂行 例:技術負債の返済計画の組み込みなど ・100万台を目指す規模感でクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計・開発 ●開発環境 ・使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS、Kubernetes データベース:MySQL、Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD:GitHub Actions その他:GitHub、Docker、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 クラウド録画サービスの品質向上:35万台を超えるデバイスへの対応と、更なるスケールに向けた高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用 オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 開発プロセスの標準化や再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」の整備 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

●主な業務内容 ・ソリューション開発のTechPdM 業務 顧客・市場の課題を理解し、ビジネスゴールの明確化・検証項目の定義・クイックな仮説検証の実現 映像プラットフォーム(API/SDK等)を利用した新規ソリューションのPoC企画・設計・実行 API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発 新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行 システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション ●プロセス・基盤整備 業務 プロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討 他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化 開発プロセスや技術基盤の整備・改善 次期TechPdMの育成・教育 ●使っている技術・ツール 開発言語、フレームワーク Python、Go、Java、C++、React、Angular、TypeScript インフラ AWS、Kubernetes データベース MySQL、Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール Terraform、Ansible 監視 Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry CI/CD GitHub Actions その他 GitHub、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 ソリューション開発部では、個別の顧客課題を解決するだけでなく、そこから得られた知見を汎用化しプラットフォーム全体に還元できる「高付加価値ソリューションの型」を確立することを目指しています。映像データを中心にAIや外部APIを組み合わせる開発を、単発の取り組みに止めず、事業の柱へと成長させていくことが大きな目標です。 一方で、新設されたばかりの組織であるため乗り越えるべき課題も多く存在します。現在は各プロジェクトで技術検証から実装までを迅速に進めることを優先していますが、今後は開発プロセスの標準化や再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」を整えていく必要があります。 そうした未完成なプロセスや設計上の課題に対して、仕組みそのものを形作っていくことに価値を感じていただける方をお待ちしています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

・CRM部などからの問い合わせに対する調査・対応 ・薬局端末(Windows)上のアプリ/ドライバの不具合の切り分けと解決 ・C#アプリ・関連コンポーネントの改修、リリース、配布 ・オンライン資格確認～AWS連携まわりの障害調査、運用改善 ・オンライン資格確認データなどの件数確認、データ抽出 ・パートナー企業メンバーへのタスク指示、進捗管理、ナレッジの整備 ・関係部署(CRM・データ基盤チームなど)との調整 チーム構成 エンジニア3名程度 SES 3名(リーダー〜メンバー) ※リーダーSESの契約終了に伴い、社員リーダーへの移行を進めています 年齢層:幅あり(SES中心) 入社後すぐにアサインするプロダクト名:PFCS 薬局でマイナンバーカードをかざすと、レセコンPCに処方箋情報およびマイナンバーカード関連情報が保存されます。 PFCSはその情報を取得し、オンライン資格確認で厚生労働省からデータを取得したうえでAWSへ送信、DWH側で保存する連携基盤です。 端末側のC#アプリ/C++ドライバの配布・インストール運用を含み、薬局現場の端末安定稼働とデータ連携の信頼性を支えるプロダクトです。 ●AIツール Claude Code(調査・改修の効率化で利用・拡大予定) ●開発課題・技術負債の概要 【開発課題】 ・CRM起点の問い合わせ・クレームへの迅速な調査・恒久対応 ・薬局端末ごとの環境差(OS・権限・既存ソフト)に起因するインストール/ドライバ不具合の低減 ・オン資データに関する抽出・説明対応の効率化 ・SES依存からの脱却と、社員によるナレッジ定着 【技術負債】 ・現場端末固有のトラブルが残りやすく、再現・切り分けコストが高い ・自動インストール/配布まわりの運用ノウハウが属人化しやすい ・連携経路(端末→オン資→AWS→DWH)を跨ぐため、一次切り分けの難易度が高い ※止まっているシステムではなく、薬局展開・制度連携を続けてきた結果の運用課題です このポジションのミッション ・PFCSの安定運用を通じて、薬局でのマイナンバー/オンライン資格確認連携の信頼性を維持・向上させる ・CRM等からの問い合わせに対し、端末〜連携経路までを切り分けて解決する ・SESからの引き継ぎを完了し、社員としてチームをリードする ・メンバーへの指示出し・進捗管理・ナレッジ共有を行い、属人化を解消する 入社後3ヶ月でやること 1ヶ月目: ・CareDaisy、コメットケア、見守りシステム、Life Webサービスの概要理解 ・各チームの体制、メンバー、開発フロー、課題の把握 ・介護事業部の主要KPI、事業課題、現在の開発テーマを理解 2ヶ月目: ・各開発テーマの優先度整理 ・短期〜中期の開発スケジュール作成 ・事業部・開発メンバーとの定例運用、課題管理の整備 3ヶ月目: ・メンバーのタスク管理、進捗管理、レビュー運用をリード ・介護事業部との要件調整、リリース判断に関与 ・売上貢献、業務削減、品質改善につながる開発テーマの提案 ●仕様変更の頻度 ・制度・連携仕様の変更や、CRM経由の現場要望により改修が発生します ・一方で日常の中心は、問い合わせ・障害対応と安定稼働のための改善です ・大きな改修は関係部署とすり合わせのうえ優先度を整理して実施します ・「仕様が完全に固まってから作る」よりも、現場事象を起点に原因特定→恒久対応するスタイルです ●リモートワーク頻度 フルリモート ※障害調査・関係者調整の都合で出社が必要になる場合があります

ライフサポート領域における複数自社サービス(リフォーム比較メディア、エネルギー料金比較サイト等)の機能追加・改善開発をお任せいたします。 ビジネスサイドやデザイナーと連携しながら、サービス成長に向けた企画・改善施策の実装からパフォーマンス改善まで、幅広く携わっていただける環境です。 【具体的な業務内容】 ・ユーザー体験向上やCVR改善に向けた新規施策の実装 ・A/Bテスト等の分析データを活用した、データドリブンな機能改善開発 ・案件データベースのパフォーマンス向上・リファクタリング ※ご経験や志向性に応じて、開発ディレクションやUI/UX改善なども積極的にお任せします。 【担当プロダクト例】 ●リフォーム会社の比較検討メディア『リショップナビ』 https://rehome-navi.com/ ●電気/ガスの料金比較サイト『enepi(エネピ)』 https://enepi.jp/ ●保険相談・保険の見直しサービス『保険マンモス』 https://hoken-mammoth.com/leads/?pageslug=corp_service_consult 【開発体制】 事業の企画～開発、実装までを全てインハウスで進めており、多種多様な事業を少人数で開発している組織のため、状況に応じて複数のプロジェクトを同時進行で動かしています。 タテ・ヨコ・ナナメ、エンジニアだけにとどまらず、様々な職種のメンバーとコミュニケーションを取りながら、自分自身で施策を推進し、成果を出すところまでの一連の流れに関わることができます。 様々な業務を通してマルチに活躍できる人材へのステップアップが可能であり、エンジニアリングを強みとしつつ、技術サイドとビジネスサイドのバランスを取りながらスキルを伸ばしていける環境です。 また、ベトナムには弊社グループのみに向けたオフショア開発を行っているZIGExN VeNturaという子会社があり、それぞれ交流も活発に行いながら進めています。 【主に使用している技術等】 ●言語 PHP, JavaScript, TypeScript, HTML5, CSS3 (SCSS) ●フレームワーク/ライブラリ Laravel, React, Next.js, Vue.js, jQuery, Tailwind CSS ●環境 AWS(メイン), GCP(サブ), Docker, Linux, Nginx ●IaC Terraform, AWS CDK ●データベース MySQL ●プロジェクト管理 GitHub, Slack, Jira, Confluence ●AIコーディングエージェント Claude Code, GitHub Copilot Agent, Devin ●開発手法 アジャイル　スクラム 【じげんのエンジニア環境について】 開発Unit.責任者から見た、じげんでエンジニアが成長できる理由などの情報を掲載しております。 ▼詳細はこちら https://overs.zigexn.co.jp/technology/tech/8423/ ※業務内容補足 【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

●このポジションの3つの特徴 01　「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02　AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03　仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

●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

HENNGEのクラウド型メール配信サービス「Customers Mail Cloud」の開発チームにおいて、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクト開発に携わります。 当チームでは、Claude Code等のAIコーディングエージェントを活用により設計ドキュメントとコードAIを生成し、エンジニアは開発対象となるシステムの設計と品質検証に集中する開発スタイルを採用しています。 プロダクトマネージャーの設計をもとに、AIが実装したシステムの動作検証と品質保証を主な業務とし、自らもAIを活用したシステム開発を担当します。 　　　 ●具体的には ・AIが実装したシステムの動作検証(受け入れテスト)の計画・実施 ・設計ドキュメント(markdown)に基づく、AIコーディングエージェントを利用した機能実装 ・テスト設計・テスト自動化の推進 ・プロダクトマネージャー・チームメンバーとの仕様確認・レビュー ・Go / TypeScript / PostgreSQL / AWSを中心とした技術スタックでのSaaS開発 ●事業概要 インターネットでのやり取りが増える中、企業はメールで顧客とつながる機会が増えています。しかし、同時に悪質ななりすましメールによる被害(フィッシング詐欺やランサムウェア攻撃など)も増加し、社会問題になっています。 HENNGEのクラウド型メール配信サービス「Customers Mail Cloud」は、最新のメールセキュリティ技術である送信ドメイン認証に対応し、なりすましメール対策を強化することで、このような問題に取り組んでいます。安心してメールを使える環境を支える、社会貢献性の高いサービスを提供しています。 ※従事すべき業務の変更の範囲: 会社の裁量により、変更となる可能性があります。

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。 SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。 ●このポジションのミッション 一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。 目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。 人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、 AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。 開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。 現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。 ●最初に取り組んでいただきたいこと まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。 ・Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握 ・Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理 ・未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認 ・Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理 これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。 技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。 ●主な業務内容 ①SENXYA DBのProduct Ownership 社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。 「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。 ②AI Native Development AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。 人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。 ③Data Infrastructure 案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。 「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。 ④SENXYA AI / AI Agent 見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。 将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。 ⑤Digital Twin 3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。 ⑥Physical AI / Robotics その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。 このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。

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

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのプロダクトエンジニアとして、担当範囲内の業務テーマや機能について、現場の課題理解から設計・実装、本番運用、効果検証、改善までを一貫して担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・業務担当者へのヒアリング、業務観察、利用データの分析を通じた課題の整理 ・担当機能における業務フロー、UI、データモデル、業務ルールの提案 ・フロントエンドからバックエンドまでを含むWebアプリケーションの設計・開発 ・生成AIを組み込んだ機能や業務自動化のプロトタイプ開発、精度検証 ・候補者、求人、選考などのコアデータの品質・信頼性を高めるための機能開発 ・コードレビュー、テスト、リリース、モニタリングを含む継続的な運用 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのシニアプロダクトエンジニアとして、事業インパクトの大きい課題の特定から、ソリューションの設計・実装、現場定着、効果検証までを主導していただきます。 【具体的な業務内容】 ・事業KPI、利用データ、業務担当者へのヒアリングをもとにした、優先して解くべき課題の特定 ・複雑な業務プロセスの整理と、人とAIの役割分担を含む業務全体の再設計 ・業務責任者、プロダクトオーナー、デザイナーなどとの合意形成とプロジェクトの推進 ・Webアプリケーションのアーキテクチャ設計、技術選定、データモデル設計、フルスタックな開発の主導 ・生成AIを組み込んだ機能における、精度、品質、コスト、速度、運用方法の設計と改善 ・設計レビュー、コードレビュー、技術的なフィードバックを通じたメンバーの支援 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのソフトウェアエンジニアとして、担当する機能やシステム領域について、要件定義・設計・実装・テスト・リリース・運用・改善までを一貫して担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・フロントエンドからバックエンド、インフラまで含むWebアプリケーションの設計・開発 ・既存コードやデータ構造の分析、技術負債の特定と段階的な改善 ・事業やプロダクトの将来的な変化を見据えた、保守性・拡張性の高いアーキテクチャやデータモデルの提案 ・パフォーマンス、可用性、セキュリティ、データ品質、障害耐性の向上 ・生成AIを組み込んだ機能や業務自動化の設計・開発・運用 ・コードレビューや設計レビューを通じた、チーム全体のソフトウェア品質の向上 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・仮説の検証が進み、次の意思決定につながっているか ・営業生産性や粗利などの数値に変化を生み出せているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのシニアソフトウェアエンジニアとして、事業・プロダクト上の課題を技術課題へ落とし込み、重要機能の開発とシステム全体の継続的な進化をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ・プロダクト戦略を踏まえた技術課題の整理、実現方針の策定 ・システム全体を見据えたアーキテクチャ、API、データモデルの設計・改善 ・重要度または難易度の高い機能の設計・実装および技術的なリード ・生成AIを活用した機能の技術検証、設計、プロダクト導入 ・性能、可用性、障害耐性、セキュリティ、監視・運用性を含む非機能要件の設計・改善 ・設計レビュー、コードレビュー、テスト戦略を通じた開発品質の向上 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

適性検査を提供するカオナビパーソナリティの機能開発から運用保守までを担当していただきます。 特定の業務領域に閉じず、プロダクト開発におけるあらゆるロールを柔軟にこなすことが求められます。 フロントエンド、バックエンド、インフラなどすべてを一気通貫で担当していただきます。 【開発環境】 開発言語:TypeScript, Ruby フレームワーク:React, Ruby on rails コード管理:Github DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Datadog, Sentry 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新規 ●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

くすりの窓口の医薬品事業開発では、全国の調剤薬局向けに、医薬品の発注・在庫管理・棚卸を行う「e-オーダー」と、調剤監査アプリ「KPICK」を開発・運用しています。 いずれも薬局の毎日の業務を支えるシステムで、薬局間で余った在庫を融通しあう「みんなのお薬箱」や物流(倉庫)ともつながり、医薬品の供給を支える役割を担っています。 本ポジションは、e-オーダーまたはKPICKのどちらかの開発チームを率いるPM/PL(リーダー候補)です。 事業部や現場から上がる要望・問い合わせを、事業として何を優先すべきかの視点で整理し、要件に落とし込み、AI駆動開発で素早く形にして、リリース後の運用まで責任を持っていただきます。 Claude Codeを使ったAI駆動開発を組織的に進めており、設計書づくり・実装・テスト設計の一部をAIに任せ、人は判断・レビュー・上流工程に集中する体制を作っています。 ●所属チーム 医薬品事業開発(e-オーダー/KPICK) チーム構成:エンジニア16名 ●正社員 6名 ●SES 10名 ●入社後すぐにアサインするプロダクト名 以下のいずれか1つ ① e-オーダー(調剤薬局向け 医薬品の発注・在庫管理システム) 発注・在庫管理・棚卸・薬局間の在庫共有などを扱う、薬局の日々の業務を支えるWebシステムです。 ② KPICK(調剤監査アプリ) 処方箋の監査・調剤前の監査・予製の監査など、薬局の調剤業務の安全を支えるアプリです。 ●AIツール Claude Code、Copilot ●入社後に使う可能性のある技術 ●Claude Code を使ったAI駆動開発(AIエージェントによる設計書作成・実装・テスト設計・レビュー支援) ●PHP(FuelPHP/Laravel)、TypeScript(Next.js)、Java ●MySQL を使ったデータ調査・性能改善 ●AWS 環境で稼働するシステムの理解 ●タスク管理:Backlog ●コミュニケーション:Slack ●開発課題 ●事業拡大にともない、要望・問い合わせの量が増えており、開発の優先順位づけとスピードの両立が必要 ●AI駆動開発の仕組み(設計書・テスト・レビュー)をチーム全体に定着させること ●データ量の増加にともなう画面・バッチの性能改善 ●技術負債 ●長年運用しているシステムのため、古いフレームワーク(FuelPHP)の部分が残っており、Laravel への移行を進めている ●仕様が人に依存している(属人化している)領域があり、設計書の整備を進めている ●このポジションのミッション 担当プロダクト(e-オーダーまたはKPICK)の開発チームをリードし、事業の成長に直結する開発を推進することがミッションです。 ●事業部の要望を「言われたものを作る」のではなく、事業として何が必要かを理解した上で要件に落とし込む ●AI駆動開発を使って、少ない人数でも速く・確実に届けられるチームを作る ●メンバーを育て、チームとして自走できる状態を作る ●入社後3ヶ月でやること 1ヶ月目: ●担当プロダクトの業務(薬局の発注・在庫管理、または調剤監査)と事業の全体像の理解 ●チームの体制、メンバー、開発フロー、AI駆動開発の進め方の把握 ●既存の設計書・問い合わせ対応を通じた現状の課題の把握 2ヶ月目: ●案件の優先度整理、開発スケジュールの作成 ●事業部・CSとの定例運用、課題管理への参加 ●AIを使った設計〜実装〜テストを自ら1案件回す 3ヶ月目: ●メンバーのタスク管理・進捗管理・レビューをリード ●事業部との要件調整、リリース判断に関与 ●売上貢献・業務効率化・品質改善につながる開発テーマの提案 ●3〜5年後のキャリアパス 入社後の成果・志向に応じて、 ●e-オーダー/KPICK 両プロダクトを横断する開発マネージャー ●テクニカルマネージャー、またはエキスパート上位職 を目指していただけます。 みんなのお薬箱(薬局間の在庫共有)や物流など、医薬品事業の周辺領域へ担当を広げることも可能です。

SREチームは、“サイトの信頼性”と“開発組織の生産性”の両立をミッションに、主力プロダクト「モチベーションクラウド」を中心とした複数のサービス基盤を横断的に支えています。 ご入社後は、シニアSREとして、プロダクトの信頼性向上と、AIエージェントを活用した開発・運用を安全かつスケーラブルに進めるための環境整備を担っていただきます。 マネジメントではなく技術面でSREチームを支えるシニアICとして、担当領域では自ら課題を設定し、技術的な判断から実装・改善まで一貫して推進いただくことを期待しています。 入社後は、下記のような領域を中心にご活躍いただきたいと考えています。 ●業務内容 プロダクトの信頼性向上 AWS・Terraformを中心としたインフラの設計・構築・運用 モニタリングやインシデント対応を通じた継続的な信頼性改善 AI駆動開発を支える環境整備 AIエージェントを安全に活用するための実行環境の設計・改善 権限設計やガードレールの整備・標準化 開発・運用プロセスの自動化 AIを活用したSRE業務・開発プロセスの自動化・効率化 SRE領域の技術課題の解決 信頼性・セキュリティ・コスト・パフォーマンス等の課題設定から、技術選定・設計・実装・改善までを推進 チームへの技術支援 設計・コードレビューや技術的な知見の共有を通じた、SREチーム・開発チームへの支援 ### 入社後に期待すること まずは担当するセキュリティ・信頼性領域の課題を自ら設定し、改善まで一貫して推進いただきます。 半年程度を目安に、AIエージェントの権限・ガードレール等の仕組みを整備し、人の承認や作業を必要とせず安全に自律実行できる領域を広げていただくことを期待しています。

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社として内側から支援し、クラウド / データ / AIを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出を実現します。 今回募集するソリューションアーキテクト(インフラアーキ)は、MUFGグループ各社に対してアーキテクチャの検討、企画・提案活動を行い、プロジェクトにおける技術リードを担当するポジションです。特に、組織内にAIツール / AIエージェント / LLMプロダクトを構築・展開するためのAIプラットフォームの全体設計を専門とします。また、AI / LLM領域に限らず、クラウドプラットフォーム全般の全体設計や個別プロダクトのクラウドアーキテクチャ策定も担当します。 ※異業界出身者歓迎(これまでのご経験をぜひ金融領域で活かしてください) 【職務内容】 ・AIプラットフォーム / クラウドインフラの全体設計を専門とするインフラアーキテクト ・要件が柔らかい構想段階からMUFGグループ各社・各部における検討に参画。ビジネス特性を踏まえたシステム要求・制約事項を整理(状況に応じて、JDDのDXコンサルタント等と協働) ・最新の技術動向を踏まえた初期的な全体アーキテクチャの策定・提案、開発規模見積による案件立ち上げの推進 ・金融グレードの統制・セキュリティ要件を満たすアーキテクチャを策定し、セキュリティ所管部等への技術面の説明責任も担う ・案件立ち上げ後はアーキテクトとして設計指針を策定、インフラエンジニア等とともにアーキテクチャの決定と実装をリード 【会社とメンバー】 Japan Digital Design(以下、JDD)は、MUFGグループ各社に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心・安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAIエージェントの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AIエージェントを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融業界の経験者に限らず、大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたスタートアップからも経験豊富な人材が集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、Tech PM、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の専門人材でプロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 【カルチャー】 ・フルフレックス・フルリモート可能な柔軟な働き方(地方からの勤務も可能ですが、対面が有効な場面ではJDDやMUFG各社のオフィスにスポットで出社することはあります) ・職種横断でプロダクトや業務課題に向き合うチーム開発文化 ・新しい技術を実際の金融業務・金融サービスに適用するチャレンジを歓迎 ・AI、クラウドなど先端領域に自由に触れながら実務で成長できるIT環境 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 【技術スタック】 クラウドインフラ/IaC ・Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure ・Databricks ・Terraform / AWS CDK コミュニケーションツール / 開発ツール / AIツール ・Slack / Microsoft 365 など ・GitHub Enterprise Cloud / JIRA / Confluence など ・Claude Enterprise(Claude Code)/ ChatGPT(Codex)など ※既存プロジェクトにおける主な利用技術だけを記載しており、プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します ※変更の範囲 業務:会社の定める業務