カジュアル面談可 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

当ポジションのミッションは、客観的視点とクライアント/顧客の視点、その両方に立って、品質を測定し、担保することです。 計画〜実施までの一連のテスト業務や、製品の要件定義からの品質管理業務など、プロジェクトの上流から下流までの品質管理を担っていただきます。 <配属先部門紹介> 現在クオリティマネジメントオフィスには、20名弱が在籍しており(業務委託含む)、以下のMission・Vision・Valuesを指針に、日々業務を行っています。 ●Mission 高品質・適正価格の「映像ソリューション」を提供し、あらゆる産業の現場DXを実現する ●Vision 創る組織である「開発本部」において、全開発における品質課題に目を向け、品質文化に根ざした改善活動を行えるようにする ●Values より良い品質にしていくために「品質とは何か」を定義し、開発本部全体に広げる その拡大のためにも日々開発プロセスの改善を行う 品質改善をし続けるために新しい技術やプロセスを取り入れ、1人1人が成長する <詳細の業務内容> プロダクトごとに若干の差異はありますが、開発序盤からプロジェクトに参画し、テスト業務に留まらず、プロダクトの品質ならびにその価値を向上させ、保証できるような活動全般に取り組んでいます。 Webアプリケーションおよびネイティブアプリのテスト計画、設計、実行 上記に対する自動テストの実装 要件定義～リリースまでを含む製品の品質向上施策の策定、シフトレフトの推進 継続的な品質改善を行うための欠陥データ収集、測定、分析、プロダクトへのフィードバック　 開発プロセス全体に関する改善および品質向上施策の推進 ●使っている技術・ツール テスト管理:TestRail、Backlog テスト自動化:MagicPod、Playwright 開発言語:Python、 Java、Go、C++ インフラ:AWS、Kubernetes データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL、DynamoDB 構成管理ツール:Terraform、Ansible 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD:GitHub Actions その他:GitHub、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash、Postman ●開発組織の目標 ・クラウド録画サービスの品質向上 カメラ出荷数30万台を突破し、更なる利用者数の急増に伴い、より高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ・上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ・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 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画することで、顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております 従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>サービス運営・営業・サポート、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

●HERPのプラットフォームプロダクトのプロダクトマネジメント業務全般 ●中長期のビジョンの具体化 ●HERPのプラットフォームプロダクト価値向上に向けたディスカバリー業務 ・プロトタイピング ・ユーザーヒアリングの設計・実行とインサイトマネジメント ・エンジニアとの壁打ちを通じた開発要件への落とし込み ●デリバリー後の効果検証の設計と実行 ●社内外のステークホルダーマネジメント ※事業状況と適性を加味して決めていきます。上記は一例です ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 <使用ツール> ●HERP Hire(採用管理システム) ●Slack(コミュニケーション) ●Linear(チケット管理) ●Notion, Helpfeel Cosense(ドキュメンテーション) ●Google Workspace(グループウェア) ●Salesforce(SFA・MA) ●チャネルトーク(カスタマーサポート)

ジョブミルのプロダクト価値向上に向けたディスカバリー業務全般の主導 ユーザーヒアリングの設計・実行とインサイトマネジメント ユーザーストーリーマッピングを通じた新機能の具体化 エンジニアとの壁打ちを通じた開発要件への落とし込み プロダクトデザイン領域における情報構造設計と、UI/UXデザイン アウトソースする場合そのマネジメント 開発後の効果検証の設計と実行 ※事業状況と適性を加味して決めていきます。上記は一例です ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 ●キャリアイメージ ジョブミル事業の中長期的な戦略策定と実行をリードし、プロダクトのオーナーシップを持つことで、将来的には事業責任者や、新規事業野立ち上げ、またはマルチプロダクトを横断するPdMマネージャーなど柔軟なキャリア選択肢があります ※上記は一例です。ご要望に応じて、近しいキャリアステップの社内メンバーとのカジュアル面談も設定が可能です ●チーム 日系上場企業・メガベンチャー・スタートアップ・外資コンサル・起業経験者・新卒など幅広いバックグラウンドをもつメンバーが所属しています。 ジョブミル事業責任者 並木インタビュー(https://note.herp.co.jp/n/n77e230eccae5) ジョブミルエンジニア 岩下インタビュー(https://note.herp.co.jp/n/n35e89385f7b6) HERPエンジニアが2026年に取り組んでいる重要技術課題8選(https://taketo957.hatenablog.com/entry/2026/05/19/150000) ●HERPについて 「採用を変え、日本を強く。」をミッションに掲げ、企業・人材紹介会社・求職者の三者に対し、テクノロジーを用いた最適なマッチングと意思決定を支援するHR Tech企業です。 ※ミッションについての弊社代表の思いは[こちら](https://www.fastgrow.jp/articles/herp-shoda-03)をご覧ください。 私たちは、単なる業務効率化ツールとしてのSaaS提供に留まらず、AIとデータを活用して採用におけるマッチング構造そのものをアップデートする「業務支援SaaS × マッチングプラットフォーム」構想を推進しています。 現在は、デジタル人材採用を加速する採用管理システム『HERP Hire』(累計3,000社以上の導入実績)を主軸に、一連の採用プロセスをAIが支援する『HERP AI Recruiter』、人材紹介システム『ジョブミル』、そしてスタートアップ特化型求人メディア『HERP Career』など、採用領域のあらゆるステークホルダーに向けたマルチプロダクトを展開しています。 2026年8月にシリーズCにて総額19億円の資金調達を実施し、マッチング事業を第二の柱へと進化させるとともに、AI領域への投資とプロダクト開発をさらに加速させています。 そして、この事業成長を力強く牽引していくため、2026年10月現在の約100名体制から今後3年間で300名規模への組織拡大(3年で3倍)を目指し、全職種において新たな仲間を精力的に募集しています。プロダクトの飛躍的な進化、新規事業の立ち上げ、組織基盤の構築など、まさに「HERPで働くなら今」と言える、最も手応えと熱量のある「第二の創業期」を迎えています。 100名から300名規模へと躍進するHERPのリアルな空気感や熱量については、採用動画[「HERPで働くなら今」](https://www.youtube.com/watch?v=Srt9ZtATQgo)にて詳しくお伝えしていますので、ぜひご覧ください。

●HERPの採用企業向けプロダクトのプロダクトマネジメント業務全般 ●HERP Hire/HERP AI Recruiterのプロダクト価値向上に向けたディスカバリー業務 ・プロトタイピング ・ユーザーヒアリングの設計・実行とインサイトマネジメント ・エンジニアとの壁打ちを通じた開発要件への落とし込み ●デリバリー後の効果検証の設計と実行 ●社内外のステークホルダーマネジメント ※事業状況と適性を加味して決めていきます。上記は一例です ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 ●使用ツール ・HERP Hire(採用管理システム) ・Slack(コミュニケーション) ・Linear(チケット管理) ・Notion, Helpfeel Cosense(ドキュメンテーション) ・Google Workspace(グループウェア) ・Salesforce(SFA・MA) ・チャネルトーク(カスタマーサポート)

AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 大手エンタープライズ企業のプロジェクトにて、データアナリスト/データエンジニアとして参画いただきます。データの抽出・加工・分析やモダンデータ基盤の構築・運用を通じて確かな 「データやAI実装の足腰」を磨いた後、最先端のAI領域へ専門性を拡張できるキャリアパス をご用意しています。 ●具体的な業務内容 データ基盤の構築・運用 : Snowflake、BigQuery等を活用したデータパイプラインおよび基盤の設計・構築 データ抽出・加工・可視化 : 案件に応じたデータの抽出・加工・分析、ダッシュボードの設計・構築 その他 AI開発(改修)等、AI開発の中でも比較的ハードルの低い案件をお任せす可能性有。 ●具体的実例(入社後のイメージ) 地味な「泥臭い1年」を抜けた先にしか、見えない景色を伝えさせて下さい。 ハイポテンシャルの皆様に率直にお伝えします。最初の1年は、データの抽出・加工・分析、ダッシュボード保守、基盤運用、AI実装(回収)といった「基礎固め」が中心です。決して華やかな仕事ばかりではありません。 しかし、この 「データや実装と真摯に向き合う1年」を抜けたメンバーが、今どんな挑戦をしているかをお伝えさせてください。 ①心理学専攻・未経験から、生成AI連携システムの実装主担当へ(入社2年目) 大学院で心理学を専攻していた実務未経験メンバーが、Next.js/FastAPIを活用した生成AIシステムを開発。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へ(約92%削減)という劇的な成果を上げています。 ②異業種(製造業の生産技術)から、AIエージェントのPLへ AI未経験で入社後、現在は最先端の「AIエージェントのガードレール設計」をプロジェクトリーダー(PL)として牽引しています。 ③入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でPL。20代・30代で部長へ 年功序列は一切ありません。新卒入社から1年強でリーダー層へ駆け上がり、20代〜30代前半で事業部を率いる部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ●役割とプロジェクト推進体制 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 ●データ・AIインフラ領域(モダンデータ・クラウド) Snowflake / dbt を用いたデータ基盤構築 大規模データの統合・加工・パイプラインの自動化 クラウドAI実行環境(AWS / Azure)の構築 Amazon Bedrock / Azure OpenAI Serviceを活用した安全・堅牢なシステム基盤の設計 ※その他 データ抽出・可視化・レポーティングのような微経験者向け案件もございます。 ● 生成AI・LLM領域(最先端エンジニアリング) グラフRAG(GraphRAG)/Advanced RAGの構築 複雑な企業ドメイン知識を構造化し、高精度な生成AI検索基盤を実装 AIエージェントの設計・実装 LangGraphやDify等を活用した自律型ワークフロー・AIエージェントの開発 LLM基盤のコスト・品質評価と改善設計 LLM出力の品質・精度の定量評価設計、およびContext Engineering等による運用コスト削減 ● 機械学習・高度アナリティクス領域 需要予測・異常予兆検知モデルの設計 統計解析・時系列分析・機械学習を用いたビジネス課題解決型モデルの構築

「AIを作る」から「AIを動かす」へ。ガバナンスと構造で挑む、社会実装の仕組みづくり。 つくるのはAIそのものではなく、AIが正しく動く「仕組み」です。 私たちのミッションは、単なるプログラミング(実装)ではありません。AIがビジネス現場で安全かつ確実に機能するための「統治(ガバナンス)」と「構造」を設計することです。 ※AI領域の専門知識は、入社後に実案件の中で身につけていただけます。 【具体的な役割・業務内容】 実行境界・信頼性の設計: アクセス権限策定、AIガードレール構築、監査対応、データガバナンスの設計 定量的評価・コスト最適化: LLM基盤の品質評価モデル策定、運用コスト構造の最適化 次世代アーキテクチャの定義: Advanced RAG(GraphRAG等)の設計、マルチエージェント構成のグランドデザイン ビジネス変革の要件定義: クライアントの曖昧な課題からAIが解くべき「真の問題」を抽出し、本番展開へ牽引 【キャリアパスと得られる成長】 調整役で終わらない。AI社会実装をリードし、次世代「AI PM」へ駆け上がりませんか? ・意思決定の主導権を握る 単なる受け身の調整役にとどまらず、技術選定からアーキテクチャ構築、評価指標の策定まで、顧客と共に主導権を持って決定します。 ・実戦派「AI PM」への最短ルート 現場でのアーキテクチャ設計と高度な顧客折衝を同時並行で経験。理論にとどまらない、市場価値の高いプロジェクトマネジメント能力を磨けます。 ・プロジェクトを導く司令塔 顧客の対等なパートナーとして、AI導入の構想策定から本番展開に至る全工程を牽引する役割を担っていただきます。 【成長を支えるバックアップ体制と働く環境】 確かなキャリア形成と柔軟な働き方。プロフェッショナルとして輝き続けられる環境がここに。 ・伴走型キャリア形成 定期的な1on1を通じて目指すPM像を深く理解し、成長に最適なプロジェクトへ優先的にアサインします。 ・知の共有コミュニティ 現場で一人抱え込むことはありません。社内コミュニティを通じ、トップクラスの有識者にいつでも技術相談ができる環境です。 ・持続可能なハイパフォーマンス 基本は週4リモート・週1出社(※プロジェクト状況により客先常駐の可能性あり)。リモートの比率より、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。 ・実力に報いる正当評価 年間平均昇給率6%という実績が示す通り、高めた市場価値や成果に対して確かな還元で応える評価体制を整えています。 ・育成環境 資格取得支援:270種以上が対象、前期221名が利用(年600件・3年で5,000万円の支給実績)/AMBL PANEL(約460コンテンツの自己学習システム)/社外研修費 会社負担/修士・博士を含む専門家100名以上が在籍しています。機会は最大限・平等に用意します。 【どのような市場価値向上が出来るか】 一生モノの市場価値を、AI時代の「ルールメイカー」として手に入れる ・「境界」を語れる希少な人材へ PoCで終わらせず、AIを本番運用まで牽引できるPM・アーキテクトは、現在の市場において極めて稀有な存在です。 ・経営と技術を繋ぐ視座を獲得 ガバナンス・コスト構造・要件定義を一手に担うことで、経営層と対等に渡り合い、事業成長を牽引する高度な視座が身につきます。 ・人間にしかできない「思考」の最大化 定型作業はAIアシスタントに委任。あなたは人間にしかできない「真の問いの定義」と「アーキテクチャの創造」に全エネルギーを注げます。 【具体的なプロジェクト例】 最先端AIからエンタープライズ基盤まで。【AI開発プロジェクトへの参画を前提に配属します】 ・LLM基盤最適化 トークン消費最適化と出力精度の定量評価による品質・コスト設計 ・GraphRAGエージェント 複雑な社内規定を構造化し、AIが論理的回答を行う自動化基盤構築 ・Azure/AKSインフラ エンタープライズ水準を満たす高信頼なSRE・AI基盤の運用設計 ・製造予兆検知 センサーデータ分析によるダウンタイム削減・予兆保全モデルの設計・実装

●具体的実例(入社後のイメージ) 年功序列なし。2年で大きく飛躍したメンバーの実例を紹介します。 当社には年功序列の評価はありません。意欲と成果次第で、誰もがスピーディーに活躍の場を広げられる環境です。 ・未経験から生成AIシステムの実装主担当へ 大学院で心理学を専攻し、実務未経験で入社したメンバーが2年でNext.js/FastAPIによる生成AI連携システムの実装主担当に成長。日次バッチ処理を1.5時間から7分へ短縮し、実行コストも11,000円から900円へと大幅な改善を達成しました。 ・年次を問わない早期キャリアアップ 新卒入社1年1ヶ月でサブリーダー、2年でプロジェクトリーダーに抜擢された事例や、20代・30代前半で部長を務めるメンバーも複数在籍しています。 ・自分らしく描ける3つのキャリアパス 技術を極める「エキスパート」、組織を牽引する「マネジメント」、技術基盤を支える「AIスペシャリスト(MLOps/LLMOps)」など、ご自身の志向に合わせたキャリアを選択できます。 【職務内容】 AI基盤・データ・クラウド環境を一気通貫で手掛ける開発業務をお願いしたいと考えております。 AIがビジネス価値を生み出すためのプラットフォーム設計・構築を軸に、開発から運用、データ基盤整備まで幅広く手掛け、顧客のビジネス課題解決に伴走します。 ・AIプラットフォームの設計・構築 ビジネス価値の創出に向けたAI基盤の設計・構築 ・Web/バックエンド開発 堅牢で拡張性の高いアプリケーション・システムの開発 ・高品質なデータ基盤の構築 AI利活用を最大化・スムーズにするデータパイプラインの整備 ・クラウドネイティブ環境での開発・運用 AWS / Azure / GCP を活用したシステム開発および伴走型の運用支援 【役割とプロジェクト推進体制】 キャリア形成に寄り添う戦略的なプロジェクトアサインをAMBLでは行っております。 キャリアのご希望を上長が定期的にヒアリングし、一人ひとりの志向に合わせた案件を戦略的に獲得・提案する体制を整えています。 ・ミスマッチを防ぐ事前共有 内定段階で配属予定のプロジェクト概要をお伝えします。 ・計画的なスキルアップ 意図的なローテーション設計により、着実な成長を支援します。 課題定義からアプローチする上流フェーズへの参画をしております。 クライアントの事業ドメインを深く理解し、「AIでどのような課題を解決すべきか」という問いを定義する最上流から参画します。 ・技術的なリード 要件定義にとどまらず、技術選定やアーキテクチャ設計を主導する立場へキャリアを広げられます。 【事業部としてのバックアップ体制と働く環境】 一人にしない、事業部のバックアップ体制 ● 助け合い、高め合える「チーム体制」 当社メンバーが複数名参画するチーム体制が基本です。社内の専門家コミュニティも活発で、高度な技術的課題もいつでも気軽に相談・解決できる安心感があります。 ● 柔軟でメリハリのある「働き方」 基本スタイルは週4日リモート・週1日出社。プロジェクトの状況に応じて客先常駐が発生する場合があります。リモートの比率より、必要な場所で成果を出すことを優先できる方を求めます。 ● 成長を強力に後押しする「育成・学習環境」 270種以上の資格取得支援制度をはじめ、自社オリジナルの学習システム「AMBL PANEL」や社外研修費の会社負担など、エンジニアの成長機会を最大限に用意しています。 ●具体的なプロジェクト例 現在、事業部では以下のような最新テクノロジーを用いたプロジェクトが多数稼働しています。 1.生成AI・LLM領域 グラフRAG・Advanced RAGの構築 AIエージェントの設計・実装(LangGraph/Dify等) LLM基盤の最適化(Context Engineering等) 2.AI・データインフラ領域 MLOps/LLMOps基盤の構築 Snowflake/dbtによるデータ基盤構築 Azure OpenAI/AWS Bedrock上でのシステム構築 3.高度技術・社会実装領域 画像解析・数理最適化の社会実装

●具体的実例(入社後のイメージ) 【キャリア実例】24時間監視からのスタート。8年でデータ基盤の要件定義・プリセールスへ ネットワーク機器の24時間365日監視からキャリアをスタートしたメンバーがいます。仮想PC基盤8,000台の運用保守を経て、IaCによる基盤構築、Snowflakeを用いたデータ基盤構築へと領域を広げ、8年目で上流工程へと到達しました。 転機となったのは、運用の枠にとどまらず「リリース管理・構成管理の設計」を自ら取りにいったこと。「手順を設計する」「作業をコード化する」「改善を提案する」——日々の運用の中で発揮した主体性こそが、上流エンジニアへ突き抜けるための確かな土台です。 【スピード昇進】年功序列なし。微経験入社から2年でリーダー、翌期にはマネージャーへ 当社に年功序列の壁はありません。 微経験で中途入社したあるメンバーは、1年目から大手ガバメントクラウド案件(6名体制)の要件定義へ参画。2年目で同チームのリーダーへ昇格し、翌期には組織を率いるマネージャーへの昇格が決定しています。年齢や社歴に関係なく、成果と意欲に応じたスピード感のあるキャリアアップが可能です。 ●職務内容 【上流×マルチクラウド】AWSの「その先」へ。要件定義からマルチクラウドを設計する“希少エンジニア”へ 【上流工程】どこまで深く関われるか ゼロベースでの基本設計 既存システムへの単純な機能追加ではなく、顧客の要件をもとにゼロからアーキテクチャを設計します。 技術選定・アーキテクチャ設計への主体的な参与 「AWSやAzureの採用」といった大枠方針に対し、その内部構成や技術スタックの選定は自ら決定・提案。「なぜその構成なのか」を説得し、形にする裁量があります。 非機能要件の全体設計 セキュリティ・可用性・パフォーマンスをはじめとする、システム全体の堅牢性を担保する非機能要件定義・設計を自ら担います。 技術提案からプリセールスまで 単なる設計担当にとどまらず、顧客との技術ディスカッションやプリセールスまで領域を広げていける環境です。 【先端技術】AIが動く基盤を“設計する側”へ AIエージェントが自律的に動く時代において、最大の課題となるのが「セキュリティ」と「堅牢な基盤」です。 生成AIと連携するアーキテクチャ設計、データレイク/データマートの構築、AI推論環境の整備など、クラウドを単なる「システムの土台」ではなく、ビジネス価値を生み出す仕組みとして自ら設計・構築できます。 ●キャリア伴走体制 【放置されないアサイン体制|希望のキャリアへ進むための「3ステップ伴走システム」】 1. キャリアカウンセリング: 上長が個人のキャリア希望をヒアリングし、必要な準備・スキルを明確化します。 2. 案件開拓・アサイン: 準備完了のタイミングに合わせて、営業チームがご希望のプロジェクトを獲得し、エンジニアに提案をします。 3. 成果還元(昇給): 案件が変わるタイミングで、担える役割とお客様への提供価値が広がります。その成果は、半期ごとの評価(賞与)と、再現性のある成長の評価(給与改定・昇格)に反映されます。 ●働き方･育成環境 【働き方×育成】成果を出す最適な環境で働き、豊富な学習機会で市場価値を高める ● 働き方:成果と貢献を最優先にする柔軟なスタンス リモートワークを併用するプロジェクトがメイン ですが、顧客やプロジェクトの状況に応じて客先でのフル出社となる場合もあります。 私たちは「リモートの割合」にこだわること以上に、プロジェクトや顧客にとって「必要な場所で最大限の成果を出すこと」を大切にできる、プロフェッショナルな姿勢をお持ちの方を求めています。 ● 育成環境:成長の機会は全社で最大限提供(自ら掴む文化) エンジニアの成長を後押しする豊富なサポート体制を全社平等に提供しています。 ●資格取得支援制度 : 270種類以上が対象(AWS関連多数)。前期は221名が利用し、さらに33種を追加指定。 ●豊富な学習コンテンツ : 約460コンテンツを学べる「AMBL PANEL」の利用や、社外研修費の全額会社負担。 ●ビジネススキル研修 : 社内アカデミーにて、マネジメントやクリティカルシンキングなどの講義も整備。 チャンスや環境は最大限に用意しています。その機会を自らの成長へ活かしていく主体性のある方を歓迎します。 ●具体的なプロジェクト例 大手金融・医療からガバメントクラウドまで|要件定義から挑む多彩な実績 1.医療・介護領域|業務改善データ分析基盤の構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 保守 チーム体制: 4名(PM + 3名) 主要技術: AWS(EC2, Lambda, Glue, RDS) 2.大手金融|住宅ローンアプリ基盤の構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 保守 チーム体制: 7名(PM + メンバー6名/うちインフラ2名) 主要技術: AWS(EC2, EKS, RDS) 3.大手サービス|店舗入退店・売上分析基盤の構築 担当フェーズ: データ蓄積・分析基盤の構築 チーム体制: 20名規模の大規模プロジェクト 特徴: 自社AIプロダクトを活用した高度なデータ基盤構築 4.公共・行政|クラウドリフト&ガバメントクラウド案件 概要: オンプレミス環境(Oracle)からのクラウドリフト(全面移行)、およびガバメントクラウドの要件定義〜基盤構築

●お任せする業務内容 最初はクラウド基盤の構築案件から参画し、徐々にクライアントとの調整やアーキテクチャ設計・企画フェーズへと領域を広げていただきます。 ● 具体的なタスク ①クラウド基盤の構築・運用 AWSを中心とし、要件に応じてAzure・Oracle Cloudを用いたマルチクラウド環境の構築および運用。 ②要件定義・アーキテクチャ設計・技術選定 クライアントとの技術要件の調整、最適な構成提案、インフラアーキテクチャの設計。 ③自動化・DevOps導入支援 Terraformを用いたIaC化、CI/CDパイプラインの構築、Docker/Kubernetesを活用したコンテナ環境の構築・運用。 ④AI基盤・ガバナンス設計(最先端領域) AIエージェントが安全に動作するインフラ基盤の設計(アクセス制御、最小権限設定、ガードレール構築)。 ⑤新技術のリサーチ・検証(R&D) 最新のクラウドサービスやAI関連技術のリサーチ、PoC(概念実証)の実施。 ●成長のステップ 1〜2年目 : 手順書に基づく構築やIaCを活用した自動化からスタートし、実務を通じて知識を深めます。 2〜3年目 : 上流工程(要件定義・アーキテクチャ設計)やAI基盤設計など、価値の高いフェーズへ挑戦していただきます。 ●役割とプロジェクト推進体制 ①上長・営業・本人が一体となる「連動型キャリア設計」 「どんな案件に参画すれば、目指すスキルに届くのか」——当社では、上長と営業がチームとなってエンジニアのキャリアをバックアップします。 ・成長ギャップの言語化 : 上長が定期的にキャリア希望をヒアリングし、目標とのギャップを具体的に提示。 ・戦略的ローテーション: 「同じ案件に留まるよりも、案件が変わるタイミングで担える役割が大きく広がる」という構造を踏まえ、成長フェーズに合わせた案件を営業が戦略的に狙い撃ちで獲得します。(年功序列は一切ありません) ②現場で孤立させない「チーム参画 & 事業部全体で約190名のエンジニア組織」 大手エンタープライズ企業の現場であっても、1人で放り出すようなアサインは行いません。 複数名チーム体制: 自社メンバーが複数名で参画する体制を徹底しています。 強固な社内ナレッジ: データ・AI・クラウドの領域のエンジニアが約190名の所属する組織。案件内で詰まった技術課題も、社内チャット等でいつでも相談・解決できる環境が整っています。 ●働く環境と成長支援体制 ① 働き方のスタンス(リモート併用 & 成果主義) リモートワーク併用のプロジェクトが中心ですが、参画先やフェーズによっては客先へのフル出社となる場合もあります。単に「リモート率」を重視する働き方ではなく、「プロジェクトの成功や成果に向けて、最適な場所で柔軟にパフォーマンスを発揮する」という姿勢を重視しています。 ② 成長機会は最大限・平等「育成環境&スキルアップ支援」 エンジニアとしての市場価値を高めるための学習機会を、全社をあげてバックアップしています。 ・資格取得支援制度:対象資格は270種類以上(AWS関連含む)。前期だけで221名が制度を活用してスキルアップを実現しています。 ・豊富な学習コンテンツ:自社eラーニング「AMBL PANEL」(約460コンテンツ)の展開や、社外研修費用の会社全額負担。 ・ビジネススキル研修(社内アカデミー):技術だけでなく、将来のリーダーシップを見据えたマネジメントやクリティカルシンキング講習も整備しています。 ※機会は全員へ最大限かつ平等に用意しています。自ら手を挙げてチャンスを掴み取る方の挑戦を全力で応援します。 ●具体的なプロジェクト例 参画プロジェクト例:AI×データ基盤からミッションクリティカル案件まで 【1】医療・介護業界向け 業務改善データ分析基盤構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 構築・保守 チーム体制: PM + メンバー3名 使用技術: AWS(EC2, Lambda, AWS Glue, Amazon RDS) 【2】大手金融機関向け 住宅ローンアプリ基盤構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 構築・保守 チーム体制: PM + 6名(インフラ担当2名) 使用技術: AWS(EC2, Amazon RDS) 【3】大手サービス業向け 店舗入退店・売上分析基盤構築(AI×クラウド) 内容・特徴: 自社AIプロダクトを活用し、監視カメラ画像から来場者数・顧客属性を取得・解析するデータ蓄積・分析基盤を構築 チーム体制: PM + 20名規模(大型プロジェクト) 【4】エンタープライズ・行政向け クラウドリフト & ガバメントクラウド推進 内容・特徴: オンプレミス環境(Oracle等)からのAWSクラウドリフト案件、および大手ガバメントクラウド案件における設計・構築

システムPMとして、以下を一気通貫でリードいただきます。グリッドでは、AIを使ったシステムを作って終わりにせず、業務に組み込んで本番運用までつなげることを重視しています。 ●クライアントコミュニケーション:顧客の課題発掘・把握、解決策の提案 ●要件定義・設計の統括:業務フロー・ユースケース・非機能要件・外部IF・データ設計まで踏み込んだ要件定義のリード ●プロジェクト推進:AIエンジニア/アプリケーション開発チームとの橋渡し、プロジェクト全体の進行管理 ●品質・リスク管理:レビュー・テスト方針の策定、品質・リスク管理の主体的な推進 ●マネジメント:見積り、スケジュール、コスト、チームリソースのマネジメント 【主なクライアント】 大手企業を中心に、エネルギーインフラ、製造、建設、サプライチェーン業界など(電力会社の発電計画、物流会社の配船計画、運送会社の陸上輸送計画など) 【開発環境】 ・言語:Typescript(FWはReact)、Python、SQL ・IDE:Microsoft VSCode(+Cursor) ・インフラ:AWS(主にECS/ECR、EC2、RDS(MySQLまたはPostgress)) 【開発チーム】 ・システム開発において、経験豊富なメンバーが在籍しています。 ・スタートアップならではの特徴を活かし、カルチャーやルールを共に作り上げていく環境です。仲間とともに汗を流し、一体感のある現場が広がっています。 ・開発メンバーの出身業界は、ゲーム会社、SIer、通信業界からミュージシャンまで多岐にわたります。入社時にAIプロジェクトの経験があったメンバーはほとんどおらず、入社後に必要なスキルや知識を身につけています。

(雇い入れ時) 技術領域における業務 オムロングループや大手外部企業にてFA(ファクトリーオートメーション)、医療機器、環境製品(パワコン等)、自動車関連機器など幅広い業界でアプリケーション開発エンジニアとして技術を磨いていただくことができます。 要件定義、基本設計、詳細設計、コーディング、プログラミング等などをご担当いただく予定です。 配属後もオムロングループで管理職経験のあるエンジニアから技術面でのお困りごとやキャリアについて3か月に1回面談等、サポート体制も充実しています。 ※ご経験及びご希望にあわせて担当業務を決定いたします 【具体的には…】 ・自動運転用プラットフォームのWEBアプリ開発 ・工場IoT化、データ収集(センサ→ゲートウェイ→クラウド)、状態監視、予兆保全 ・Java または Kotlin を用いたHMIアプリケーション実装 ・音響機器向けモバイルアプリ開発 ・物流倉庫自動化に向けたリモート制御アプリケーションの仕様検討～実際の開発・検証 ・分析計測機器のテスト解析支援アプリ開発 ・検査装置からデータを集計するアプリ(WindowsC#、WPF)の設計、設計変更 ・製造業向けデータ中継システム構築 ・医療検査装置のアプリケーション開発(C++) 基本設計～開発～テスト ・パッケージ製品の地図情報Webアプリケーションのカスタマイズ設計 など、製品や製造業に近い領域の開発テーマが多くあります。 ※上記のプロジェクトはあくまでも一例です。 (変更の範囲) 業務の変更の範囲:技術領域における業務

事業・プロダクト ●AIMSTAR LTV向上に必要なCDP・MA・分析・AIを搭載したAll in Oneマーケティングツール ●ミセシル 3000万人規模の行動データで自店/自施設・競合・商圏を分析する人流分析AI Agent ●Zero 紙運用が中心だったテナントの売上管理業務をデジタル化する売上管理AI Agent ●DHK CANVAS IVRを中心としたコールセンター業務自動化AI Agent ●Agent Platform FDE・SREが使う共通基盤 加えて、まだプロダクトがない事業ドメインへのトライも進んでいます。 プロダクト化される前の"意思決定の最前線"に立てる場所があります。 ●5つのバリュー ・INTEGRITY(誠実さ) 誠実に行動し言行一致。 オープンであること、自分の言動に責任を持つこと、倫理的な判断 ・DEEP DIVE(徹底的な探究) 本質を捉え、深く掘り下げて問題解決する。 お客様以上にお客様を理解する ・OURS(自分の責任で行動する) 目の前のタスク・問題を「自分ごと」として責任を持って行動する ・WILD SPEED(スピード感を持った行動) 完璧主義に陥らず、柔軟・迅速に最速最高のアウトプットを出す ・LASTMANSHIP(最後までやり抜く姿勢) 責任を持って最後の仕上げまでやり遂げ、目標を達成する 3つの道 どれが上・下ではありません。 それぞれ違うチャレンジができる3つのルートです。 ① プロダクトエンジニアの道 多くの顧客に届けるSaaS/BtoBプロダクトを、設計・実装・改善する。 プロダクトエンジニア — 長期運用されるプロダクトを育てる AIエンジニア — プロダクトへのAI機能組み込みを中心に担う ② FDEの道(Forward Deployed Engineer) まだ解のない現場に入り込み、ゼロからAIの解を作る。 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agentで構築できる形に分解・再設計します。 課題定義から要件定義、技術説明、定例MTGのファシリテーション、ハンズオン研修、障害対応まで。 PoCで終わらせず、本番運用・定着までを1つのチーム(2〜3名)で一貫して担当します。 少人数の体制なので、1人が受け持つ範囲は自然と広くなります。 言われたものを作る受託開発ではありません。 要望をそのまま受け取るのではなく、データと 現場の業務そのものに踏み込み、相手の理解度を引き上げながらAI Agentを提案し、実際に使われる 状態まで持っていきます。 入り込む先は、経営の意思決定に近いところです。 そこで得た知見は、納品して終わりにせず自社のアセットとして残します。 FDEは、社員として入ることを前提にした職種です。 再委託に制約のある領域では、外から手を 貸すのではなく、内側に入って責任を持つことが求められます。 案件と顧客の広がりに合わせて、 この体制を広げていく方針です。 客先の曖昧な要望を要件に落とし込み、進む方向を決める仕事です。 技術力よりも、自分で課題を見つけて動きたい人に向いています。 (TypeScript/Python等が主流ですが、二の次で構いません。 キャッチアップする意欲があれば十分です) ③ Agentic Enabling Engineer の傘 開発と運用そのものを、AI Agentで作り変える。 SRE — 信頼性・可用性を守りながら、AI Agentによる運用の自動化と進化(Agentic SRE) プラットフォームエンジニア — 安全・高速なAI Agent開発基盤を支えるEnabling Team QAエンジニア — 品質保証のAgentic化。 テスト自動化・継続的品質担保 インフラエンジニア — クラウド/オンプレ基盤運用 技術スタック クラウド: AWSがメイン(ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions) データ基盤: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 AI/LLM: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク 開発文化: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 AI駆動開発: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。 いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 成長環境:DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。 重点は 事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか 教材は空想上のアプリではなく、実際の開発現場に近い課題を扱います 設計しているのは現役の技術責任者(VP of Technology 稲田)です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 ●Phase 1 プレイヤー 自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 ●Phase 2 マネージャー 複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 ●Phase 3 事業部CTO AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 学び合いと、アウトプットの文化 TGIF(月次) — Tech部全体で集まるLT会。 2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。 1人5分。 オンライン参加もできます 社内勉強会 — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 ここで話したことが、そのまま社外向けのテックブログ・登壇のネタになる導線があります 外部イベントへの登壇・共同運営 — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GVのエンジニアが登壇しました 働き方(正直にお伝えします) 出社を基本としつつ、リモートワークも可能です(基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます) 専門業務型裁量労働制(労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です) 成果責任型の文化。 時間管理より成果で評価します 必須の対面イベントがあります 全社集会・懇親会(半期/四半期に1回) エンジニアTGIF等(月1回程度)

FDEチームの一員として、エンジニアと一体で以下を担っていただきます。 ● ドメイン没入と課題設定 ・現場(買取現場・コールセンター・物流倉庫・コーポレート部門)への同行・観察・1次情報収集 ・業務プロセス/顧客/市場の構造を解像度高く理解し、解くべき課題を自ら定義 ● 事業KPIに対する仮説オーナーシップ ・担当ドメインKPI(成果向上・生産性改善)に対する仮説立案、優先順位付け、結果の解釈と次手の設計 ・他領域への波及効果も含めた全体最適視点での意思決定 ● AIネイティブ開発プロセスの推進 ・AIエージェントによる高スピード開発を前提とした要件整理・仮説検証・ナレッジベース構築 ・スピード重視で「未完成のものを早期に実験する」プロトタイピング/PoCの設計と運用 ● エンジニアと一体のプロダクト設計 ・「何を作るか」をエンジニアと協働で決定 ・Cosmosを中心とした新機能開発/業務標準化プロジェクトの企画〜要件整理〜現場接続 ● ステークホルダーマネジメント ・事業責任者・現場リーダーとの合意形成 ・グループ企業(TL/RGT/NKD)への横展開設計 【組織/配属先の特徴】 ・3層構造の技術組織:FDE層(事業ドメイン没入)/プラットフォームエンジニアリング層(FDEの生産性向上)/コアドメイン層(共通API基盤)の3層に再編し、AIネイティブ前提の組織を構築中 ・配属:プロダクトマネジメント部に所属/いずれかのドメインのFDEチームにジョイン ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 ・規模:PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模 【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 ・AI活用:Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ほか(AIエージェント前提のワークフローを推進中) ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

・AI Agent/RAGアプリケーションを支えるクラウド基盤の設計・構築・運用 ・AWS/Azure環境におけるインフラ設計、権限管理、ネットワーク設計 ・Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon Q、Kiroなどを活用したAI基盤構築 ・Bedrock Knowledge Bases、Agents、Guardrailsなどを用いたRAG・AI Agent基盤の設計支援 ・IAM、KMS、VPC、PrivateLink、ゼロトラストなどを踏まえたセキュリティ設計 ・ECS、EKS、Lambdaなどのコンテナ/サーバーレス環境の構築・運用 ・Terraform、AWS CDKなどを用いたIaC・自動化 ・OpenSearch、pgvector、Snowflakeなどを活用した検索基盤・データ基盤の構築支援 ・CloudWatch、モデル呼び出しログ、トークン利用量などの監視・コスト最適化 ●入社後の役割・キャリアパス 入社後は、まずクラウドインフラの設計・構築・運用経験を活かせる領域から参画いただきます。 その後、AI Agent基盤、RAG基盤、Bedrock活用、クラウドセキュリティ、LLMOps/MLOps、データ基盤など、経験や志向に応じて担当領域を広げていただきます。 将来的には、以下のようなキャリアを目指せます。 ・AI基盤/クラウドインフラエンジニア ・AI Agent・RAG基盤の設計・構築リード ・クラウドセキュリティ/ガードレール設計担当 ・LLMOps/MLOps領域の技術リード ・AI駆動開発を支えるクラウドアーキテクト ・インフラ領域のテックリード/アーキテクト クラウドインフラの経験を軸に、AI時代の基盤設計・運用に強いエンジニアとして市場価値を高められる環境です。

・生成AIを活用したシステム開発・改修 ・既存システムの運用・保守、機能追加、改善対応 ・AIコーディング支援ツールを活用した開発業務 ・Webシステム、業務システム、クラウド環境での開発・運用 ・開発プロセスの効率化、品質向上に向けた改善提案 ・必要に応じた技術調査、検証、ドキュメント作成 ※AIモデル開発や機械学習エンジニアとしての専門業務を前提としたポジションではありません。システム開発経験を活かしながら、生成AIを活用した開発スタイルへ広げていく想定です。 ※AIツールの活用については、案件ごとのセキュリティルールや顧客要件を踏まえながら、開発効率と品質向上につながる形で積極的に取り入れていきます。 入社後の役割・キャリアパス 入社後は、まずこれまでの開発経験を活かせるシステム開発・改修・運用保守案件から参画いただきます。 その後、生成AIツールの活用、開発プロセスの改善、AIを組み込んだシステム開発など、経験や志向に応じて担当領域を広げていただきます。 将来的には、以下のようなキャリアを目指せます。 ・AI駆動開発を実践する開発エンジニア ・生成AIを活用した開発効率化の推進担当 ・Web/業務システム開発のリードエンジニア ・クラウド・AI・データ領域の技術リード ・開発チームを牽引するテックリード/開発リード 技術を軸に、AI時代の開発手法を実務で身につけながらキャリアを伸ばせる環境です。

Deployment Strategist の役割 「Deployment Strategist」は、顧客の経営アジェンダを起点に、AI と自社プロダクトを組み合わせて業務を設計し直し、現場で経営判断が変わるところまでを一気通貫で実装する責任者です。マッキンゼー最速AP、アクセンチュア最速SMと共に、日本を代表するエンタープライズ企業の変革をお任せします。 日々の業務では、最先端のデータ解析AIを活用して顧客の一次情報を自由自在に解析し、様々な業界・業種の経営課題を解くための新たなユースケースの開拓を担っていただきます。戦略提言に留まらず、見つけ出した経営示唆をプロダクトに埋め込むことで、顧客の意思決定を変革し続けます。 Claude Code をはじめとする AIを使い倒し、戦略とプロダクトの両方を握って前に進める ― 経営視点 × 現場視点 × AI 実装力の三点を併せ持つ、市場で最も希少な人材を生むキャリアです。

【業務内容】 プロダクトのグロース戦略に基づき、プロダクトマネージャー(PdM)と協働しながら、「介護市場でどんなプロダクトやサービスが求められているのか、それをどう訴求し届けていくか」を、マーケティング、セールス、カスタマーサクセス等のチームと連携し、ビジネスサイドからプロダクトを磨き上げ、事業成長を最大化させます。 【具体的な業務内容】 ・自社サービスの市場分析、競合調査、ユーザーニーズの把握 ・プロダクトの価値提案や差別化戦略の策定 ・マーケティング施策の企画立案、実行、効果測定 ・セールスチームやカスタマーサクセスと連携し営業体制の構築支援 ・ユーザーの声を製品開発チームへフィードバック 【ミッション】 マーケティング・セールス・カスタマーサクセスなどプロダクトの販売面にかかわる幅広い分野に責任を持ち、ビジネスサイドの戦略立案・実行・意思決定を担い、事業成長を最大化させることがミッションです。

「経営基盤となる事業への貢献」をミッションとし、高品質なシステム提供を目指し顧客満足度の向上と業績拡大に寄与し、チームと共に革新的なサービスを生み出すことを目標としています。 ・通信事業における債権/割賦/ポイント管理システムの開発 ・業務分析/要件定義から開発リリースまでの一連の工程のシステム開発や保守、社内横断的なプロジェクトの遂行や業務企画推進、新たなIT技術の推進や導入検討 ソフトバンクサービスにおける債権管理、督促、分割払いなどのバックヤード関連システムをご担当いただきます。 ・社内システムにおける要件定義、設計、開発、テストの実施 ※債権管理システムの刷新および内製化を目指しており、入社後は本チームでのシステム開発業務が中心になる想定です。 ・プログラミング言語:Java、SQL、Bash ・フレームワーク:SpringBoot、Apache Beam ・DB:PostgreSQL(Oracle、SQLServer) ・ミドルウエア:Flink、Kafka ・OS:Linux ・環境:仮想環境 ・CI/CD:Jenkins、GitLab CI/CD、Maven、Gradle ・コンテナ:Kubernetes、Docker ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

Enterprise Salesは、エンタープライズ顧客の経営層・事業責任者と深く向き合い、「一次情報経営」という新しい市場の旗手としてアジェンダを切り開く役割を担います。経営層との対話から事業課題を引き出し、自社プロダクトと実装パッケージを提案・受注、顧客の事業変革のパートナーとして深く並走します。 また、顧客の事業戦略の中で、ブリングアウトの価値が代替不可能な位置を占め続ける状態を作る役割です。新規アカウントでは、価値の輪郭がこれから具体化していく段階から顧客に入り込み、契約として検討できるテーマへと共に形にしていきます。既存アカウントでは、一度の成果で終わらせず、顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意し、業務の中で自然に活きる状態を作っていきます。受注は通過点であり、ブリングアウトが顧客の戦略に欠かせない存在となるまでの設計と判断を担うのが、この役割の核です。 価値の輪郭をこれから形にしていく段階の対話 まだ言葉になりきっていない関心を拾い、検討テーマとして立ち上げる 契約として議論できる形まで価値を共に磨き、Deployment Strategist チームへ繋ぐ 顧客の事業戦略における自社の位置づけの確認と、共に進める方向の合意 顧客の戦略実行の中で活かされる位置を共に合意していく 業務の中で自然に活きる状態への接続 顧客のあるべき姿の言語化と、共有資料化 拡張シナリオの合意形成 顧客側キーパーソンとの長期リレーション構築 価値設計プロセスの言語化・標準化 Deployment Strategist チームとの密な連携 次のフェーズへ進めるか・一旦立ち止まるかの判断軸を組織に蓄積

事業の急拡大期を迎えているタイミーの事業戦略や組織のスケールに伴う、エンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上に貢献する専任エンジニアリングマネージャーをお任せいたします。 エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決に取り組む役割です。組織化されたエンジニアリングマネージャーチームに所属して横断的に動きつつ、担当する機能領域に関してマネージャーとしてお任せしてリードいただくことを期待しております。組織の評価はFourKeysとエンゲージメントを用いており、開発組織のパフォーマンスとチームの精神的なコンディションの変化を指標として観測しています。 また、担当する開発チームのアサインや評価権限を持ってエンジニアやチームに働きかけることで、エンジニア個人のポテンシャルを最大化し、エンジニア組織が変化を観測、状況に合わせてケイパビリティを再構成できるように支援します。 具体的な業務 ●持続可能な状態でスケールできるエンジニアリング組織の設計・構築・運用 ・プロダクト・技術戦略を実現できる組織となるための戦略の立案支援・遂行 ・組織へのアサインメントや役割の創出、フレームの作成 ・開発組織を横断的に見渡し、プロダクトロードマップを実現するために必要な技術やリソースに関する意思決定 ●エンジニア及びエンジニア組織の成長を支援し、成果の最大化を目指したピープルマネジメント ・1on1などによるコンディションチェック、課題の吸い上げ・解決のサポート ・キャリアデザイン支援 ・人事評価制度の改善・運用 ●エンジニア採用活動 ・中途・新卒問わず効率的かつミスマッチの少ない採用プロセスの設計、運用 ・カジュアル面談、面接の実施、改善 ●学習する組織文化の醸成 ・タイミーのエンジニアリング組織のプレゼンスを高め、伝えていくための技術広報 ・社内の学習コミュニティの運営 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile（iOS） 開発言語: Swift ●Mobile（Android） 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud（一部サービス） IaC：Terraform ログ：Datadog LogsとS3に集約 ●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

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

【業務概要】 事業価値を最大化させることを目的に先端テクノロジーからデファクトの方法論まで徹底的に使いこなし、成果に拘るエンジニアリングチームにおいて技術力でチームを牽引していただきます。 【具体的な業務内容】 ●アーキテクチャ設計 ・SSO、MDMなどプロダクト横断でのプラットフォーム基盤の設計と構築 ・新規プロダクトの技術選定/アーキテクチャ設計と構築 ・既存プロダクトのアーキテクチャ改善/拡張の設計と実現 ●高難度機能開発 ・既存の機能では取り扱ったことのない技術要素を用いた機能の開発 ・高い性能やセキュリティ等の要件がある機能の開発 ・複数人での開発が必要な複雑な機能の全体設計 ●技術課題の解決 ・他のエンジニアでは原因究明が難しいバグの解消 ・複雑な条件下での言語/MWのバージョンアップや、フレームワークの移行の戦略策定と実現 ・事業/業務課題をテクノロジー、手法で解決する提案と実行 ●開発効率/品質向上のための仕組み化 ・エンジニアの業務に関わるあらゆるオペレーションの自動化、省力化の提案と実現 ・E2E/ユニットテスト等の仕組みの実装/運用を通して開発効率向上に貢献する ・費用対効果の高いリファクタリングや、コーディング規約/コードレビューチェックリスト等の改善に関連する提案と実現 ●技術面でのメンバー育成 ・部門内での技術情報の共有 ・エンジニアメンバーの技術面での指導 【ミッション】 事業価値を最大化するための技術戦略を描き、実現することがミッションです。アーキテクチャ設計、高難度機能開発、技術課題の解決、開発効率/品質向上のための仕組み化、技術面でのメンバー育成をしていただきます。 【開発環境】 ・言語:PHP、Python、TypeScript、JavaScript ・フレームワーク/ライブラリ:Laravel、FuelPHP、React、Next.js、ReactNative、jQuery(一部) ・インフラ:AWS(ControlTower、Organizations、Cloudfront、EC2、Aurora MySQL、Elasticache、その他多数)、GoogleCloud(BigQuery、Firebase、MAP API) ・モニタリング:NewRelic・IaC:Terraform、Docker ・ソース管理:GitHub、GitLab ・チケット管理:Redmine ・チャット:Slack ・ドキュメント:GoogleWorkSpace ・生成AI:ChatGPT、Claude3、GitHub Copilot ・その他:SendGrid、Akamai、Biztel、クラウドサイン、etc...

サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 <カルチャー> コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています 個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります 主な業務内容 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) パートナー向け管理アプリケーションの機能開発 100万台規模の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 サーバコストを抑えるための各種最適化 画像‧動画の解析システムの設計‧開発 ライブ再⽣時の遅延を⼩さくするためのチューニングや新しいコー デックへの対応 サーバ間連携のための各種配信プロトコルへの対応 (※各グループによってミッション・業務内容の詳細は異なります) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 <具体の業務イメージ> 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL 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、Fluentd, Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●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 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 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 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

「AI開発部」でAIプロダクトマネージャーを担当していただきます。 AI開発部は各プロダクトチームと連携しながら、AIを用いた機能を実験、実装、運用するチームです。将来的には学習パイプライン、各プロダクトで横断的に利用するデータ基盤の整備など、ML/LLMOpsにも取り組みます。 現在は具体的に以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・他社プロダクトとのデータ連携の効率化 ・書類からのデータ入力の効率化 ・タレントマネジメント関連データの分析高度化 AIプロダクトマネージャーの役割は、各プロダクトの解決しなければいけない課題を理解し「何をつくるのか」「なぜつくるのか」に責任を持ち、開発チームと一緒に「どのようにつくるか」「どう実現するか」を考え、推進していくことです。 具体的には以下のような活動を行います。 ・各プロダクトチームと認識を揃えるためのドキュメント作成やコミュニケーション、調整 ・中長期ミッション達成のためのチームの目標やロードマップの作成 ・新規のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・既存のAIを利用したソリューションの企画、実験計画、推進 ・共通モジュール、データパイプライン整備のための企画や設計、推進 ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

●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

●ミッション 当社は、急速な事業成長とグループ拡大、従業員数の組織拡大に伴い、社内IT環境やセキュリティポリシーの高度化、複数エンティティ間に跨るITガバナンスの構築、そしてM&Aに伴うITシステムの迅速な統合(PMI)が経営上の重要課題となっています。 コーポレートIT部門において、全社ITインフラのZero Trust化、生成AIやSaaS連携を活用した業務自動化、強固なITガバナンスとセキュリティの確立を通じて、全従業員が最も安全かつ効率的に価値を創出できる環境を実現していただきたいです。 ●仕事概要 グループ全体のコーポレートIT(情報システム・インフラ・セキュリティ・ITガバナンス)を統括するCIO候補ポジションです。 現在、第二創業期におけるさらなる成長のため、組織体制を「RENOSY」「ITANDI」「海外不動産」のドメインへ集約する大きな転換期を迎えており、多角化・グローバル化が進むグループ全体のIT基盤を再構築・強化していただきます。 本ポジションは、経営視点での全社ITロードマップ策定や組織マネジメントにとどまらず、必要に応じて自ら現場に降りてアーキテクチャ選定やプロジェクトのボトルネック解消へ手を動かす、ハンズオンの実行力が必要となります。 ●具体的な業務内容 ・コーポレートIT・ITガバナンス戦略の策定および実行 ・グループ全社のITロードマップ策定、IT予算の最適化、全社ITガバナンスおよびセキュリティポリシーの設計と運用 ・Zero Trustネットワークアーキテクチャの推進、IdP・MDM・SaaS統合管理ツールの評価・導入・運用 ・M&Aに伴うIT統合(PMI)およびマルチエンティティ統合管理 ・IT環境・セキュリティ監査およびシステム統合プロジェクトの主導 ・生成AIや自動化ツールの社内導入支援、業務プロセスの効率化・自動化の推進 ・約20名規模のコーポレートIT組織のピープルマネジメント、採用、育成、評価 ●組織体制 当組織は「世界トップのテック企業として最高の”Employee Experience”となるIT環境を実現・提供する」をミッションとして掲げております。 特に下記の3つの価値観を重視しています。 ・安心:セキュリティ対策向上とシステムの安定性(事業継続性)を高める ・簡単:従業員体験(EX)の向上、使いやすさを向上させる ・最適:リソース(コスト、パフォーマンス)の効率化を行う 現在、情報システム部門は、IT企画・コーポレートエンジニアリング・サービスデスクの3チーム、約10名体制となっています。 ※経営状況、配属先の状況等を総合的に勘案し、会社の指定する部署への配置転換及び会社が指定する業務内容へ変更する場合がございます。 (グループ会社等への出向及び転籍を含む)

●役割 ・3C×STPを踏まえて全社DX・AI活用の中長期戦略と年度実行計画を策定し、経営会議・取締役会で合意形成したうえで、事業成果に直結する実行まで統括する ・デジタル本部を率い、正社員エンジニア・コーポレートIT・業務委託パートナーを含む組織の採用・育成・組織設計を通じて、少数精鋭でQCDを高める開発・IT体制を構築する ・ホームケア事業・リネンサプライ事業・新規事業のDXプログラムをKPI、投資対効果、リードタイム、品質の観点でモニタリングし、経営層・事業部門と連携しながら成果最大化に向けて介入する ・AIエージェント基盤、Skill/Harness等を活用し、属人ナレッジを組織資産化する仕組みを構築する ・ITアーキテクチャ、コーポレートIT、情報セキュリティ、生成AIセキュリティの方針を定め、全社ガバナンスと初動体制を整備する ・営業所・工場・事業部門・経営層の間に入り、現場業務と顧客価値に根ざしたAI・DXの定着を進め、テクノロジーを事業変革の実装力へ変える

営業組織がより良い成果を上げるための「システムとデータの土台」を設計・開発・運用するBizEng Chapter(ビジネスエンジニア組織)で、新たなメンバーを募集しています。 私たちは、ビジネスサイドからの要望を単に実装するだけの組織ではありません。 「真のボトルネックは何か」「どの数値を動かすべきか」を自ら問い、要件定義からデータ基盤の構築、フロントエンド/バックエンドの実装までを一気通貫で主導していただきます。 SaaSの標準機能の活用、APIによるシステム連携、時にはスクラッチでのWebアプリケーション開発など、複数の手段を自ら選択・実行し、ビジネス組織全体の業務効率化と売上最大化(RevOps)を推し進めるポジションです。 ●具体的にお任せしたいこと 各部門のステークホルダーと直接対話し、営業プロセスの構造的課題を特定した上で、最適なソリューションの設計・実装・現場への定着、そしてリリース後の効果検証(データ分析)までを網羅的にお任せします。 【具体的な取り組み事例と技術アプローチ】 ・営業基盤の再構築・自動化: Salesforce(Apex)やHubSpotを用いた、営業プロセスの自動化・最適化 ・独自業務アプリケーションの開発: 既存SaaSではカバーできない特有の業務フローに対し、Ruby on Rails、TypeScript、React/Next.jsを用いたスクラッチ開発 ・データドリブン環境の構築: BigQuery、Tableau / Looker(LookML)を活用した、RevOpsのためのKPI可視化・データガバナンス改善 ・システム連携: Zapierや各種APIを用いた、部門間を跨ぐリアルタイムなデータ連携 ・AI共生型の開発プロセス: ClaudeやDevin、Cursorなどの生成AIツールをいち早く開発プロセスに組み込み、圧倒的なスピードでの実装・現場の業務効率化を推進 ●入社後のイメージ 今までのご経験を活かし、ドメイン知識を最速でキャッチアップするためのオンボーディングを用意しています。 【〜3ヶ月目:ドメイン理解とファーストコミット】 営業組織の問い合わせ対応や小規模な機能改善(Salesforceの改修やデータ抽出など)を通じて、現場の業務フローと組織の全体像を掴んでいただきます。 早い段階から本番環境へのデプロイを経験し、開発サイクルの速さに慣れていただきます。 【4〜6ヶ月目:要件定義からの案件主導】 特定チームのフロー全体に関わる中規模な開発タスクを担当。 現場のステークホルダーとの要件定義から、アーキテクチャ設計、実装までを自ら手を動かしながら主導していただきます。 【6ヶ月目以降:RevOpsを牽引するビジネスエンジニアへ】 複数部門が絡む大規模なシステム刷新や、データ基盤の構築プロジェクトをリード。 技術の力でビジネスの売上・効率をレバレッジさせる中核メンバーとしての活躍を期待しています。 ●業務で扱うスキル 開発言語: SQL / Apex / Ruby on Rails / TypeScript / React / Next.js / LookML / Google Apps Script / Git ツール: Salesforce / HubSpot / Tableau / Looker / BigQuery / Zapier / GitHub / Claude / Devin / Cursor 最後に 「もっと自分の手でプロダクトやシステムを作り込みたい」「現場の声を直接聞いて開発がしたい」という方は、まずカジュアルにお話ししませんか? 業務内容変更範囲:会社の定める業務

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