リモート可 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

コーポレート本部系に属するエンジニアリング専門組織のエンジニアとして、社内の様々な事業・エンジニアリングに横断的に関わり、プロジェクトの中で「ITアーキテクト」として活躍いただける仲間を募集しています。 チームで取り組む業務内容 我々が取り組む「アーキテクトチーム」の活躍フィールドは多岐にわたります。 ●日本を代表する企業の経営を担うシステムのアーキテクチャを設計・構築するアーキテクトチーム ●官公庁・自治体が主導する大掛かりなシステムイノベーションをリードするアーキテクトチーム ●顧客/TISI自社の新規ビジネス創出において、素早くMVPを開発できる(さらには堅牢なシステムに仕上げられる)多能工なアーキテクトチーム 個人に期待される役割 様々なアーキテクトチームの中で、個々人としての活躍フィールドも単一には限定しません。 ●自身がプレーヤーとなり、ビジネス/システムのアーキテクチャ設計・構築を遂行する存在 ●プレイヤーとしてのアーキテクトおよびその候補生たちを束ね、大掛かりなシステムインテグレーション/システムイノベーションをリードする存在 ●少数精鋭で素早くビジネス価値を創出するエンジニアリングチームのプレイングリーダー 技術経験豊富なメンバ、技術を軸にキャリア形成を目指す志の高いメンバたちと共に、日本経済を支えるビジネスシーンをフィールドに「技術力」でキャリアを形成しませんか? 働き方 基本はテレワーク、週1～2回はチームごと・拠点ごとにオフィス出社日を設定し対面コミュニケーション。 →対面コミュニケーションを重んじているため「完全テレワーク」は掲げておりませんが、テレワーク制度は完備しており、ワークライフバランスに合わせてテレワーク適用していただける環境です。 キャリアパス ●参画当初～1年程度 ・これまでの経験・得意分野に照らし合わせた開発プロジェクトのアーキテクト および後身の育成 ●～3年程度 ・ご本人のキャリア志向に照らした領域でのアーキテクト および後進の育成 ・ご本人が強みとする領域のTechLead ※あくまで目安です。入社後早々にTechLeadとして活躍するアーキテクトも存在します。 技術スペシャリストとして、ご本人のキャリア志向・技術志向に照らした活躍の場を提供します。

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 先端基盤システム部 【配属組織について(概要・ミッション)】 世界の先端基盤技術を積極的に探索して担当するお客様のシステムへの適用検討・提案を進めている部署です。最先端のCPU・GPUサーバ、ストレージやネットワークといったハードウェア製品からオープンソースソフトウェアを含む様々なソフトウェア製品、さらには生成AIや機械学習といったAI関連技術まで幅広く扱い、製薬・医療や防災等の様々な社会課題の解決に貢献します。 【参考資料】 ・キャリア採用サイト:https://www.hitachi.co.jp/Div/jkk/careers/index.html ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 　→公共システム事業部・公共システム営業統括本部の事業概要・インタビュー記事について紹介しています。 【職務概要】 HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)分野の担当として、最新のCPU・GPU・ストレージ・ネットワーク技術を活用し、インフラ整備における新規提案、設計構築、維持運用を行っていただきます。 維持運用を行いつつ、適宜先端技術を活用した提案・構築を行い、社会貢献性の高い分野で技術力を高めていくことができます。 【職務詳細】 ・最新動向の把握と提案:HPC関連技術や生成AIや機械学習等のAI関連技術を中心に社外・社内の動向や新たな技術について調べ、それらの潜在的な影響や有用性の評価を行い提案する。 ・インフラシステム構築・サポート:サーバ、ストレージ、ネットワーク及びソフトウェア環境を設計し、構築、運用のサポート等を行う。 ・ユーザーサポート:顧客からの技術的なご相談への助言や支援を提供しつつ、エンドユーザーからのお問い合わせにも対応する。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて 　　1チームにつき社員2～5名と協力会社の方数名でのチーム構成となります。 　　年齢層は30～40代が中心であり、技術志向のメンバーが多く集まっております。 ②働き方について 　　基本的に顧客先常駐ですが、リモートワークも併用可能となっております。 　　現状、東京・三島・つくばの3拠点を3,4年でローテーションする体制を取っているため勤務地の変更が発生する可能性がございますが、 　　東京・神奈川からの通勤で対応しているメンバーが多いです。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

タイミーのQAエンジニアは、開発チームとともにプロダクト品質に向き合いながら、AIを前提に品質管理プロセスそのものを見直し、チームが自律的に品質を作り込める仕組みを設計・実装する役割を担います。 事業フェーズやプロダクトのリスクに応じて、必要なQAの強度を見極めながら、品質基準、AI向けのルール、評価モデル、テスト戦略を整備し、それらをCI/CD、自動テスト、テスト実行環境、監視・フィードバックの仕組みに接続していきます。単なるテスト工程の自動化ではなく、要求整理、レビュー、リスク分析、検証計画、フィードバックまで含めた開発プロセス全体を改善していきます。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 ●品質基準・QAプロセスの設計と構造化 QA Handbook、QA Skills、テスト戦略、品質基準を整備し、チームが再現性をもって品質を担保できる状態をつくります。 要求仕様、AC、DoD、テスト観点を開発チームやAIが扱いやすい形に構造化し、開発プロセスの中で活用できるようにします。 ●リスクベースの品質設計 プロダクトや機能の特性を踏まえて品質リスクを整理し、どこに重点を置いて検証すべきかを設計します。 事業フェーズやリスクの大きさに応じてQA強度を調整し、人による判断と自動化のバランスを見極めます。 ●AI駆動開発に対応した品質ルール・評価の設計 AIエージェントが品質判断に活用できるよう、品質ルール、プロンプト、レビュー観点、評価基準を設計します。 AI生成物に対する品質ゲートやフィードバックの仕組みを整備し、AIを活用した開発でも品質を継続的に担保できる状態をつくります。 ●自動検証・テスト基盤の構築 プロダクトのテスタビリティ向上を主軸に、テストしやすい設計・テストデータ・実行環境・検証観点の整備を進めます。 自動テストやCI/CDと接続し、開発チームが継続的かつ効率的に品質を確認できるテスト基盤を構築・改善します。 ●セルフQA基盤の導入・展開 開発チームが自律的に品質を確認・改善できるよう、品質ガードレールや標準プロセスを設計・導入します。 品質基準を開発プロセスや自動検証の仕組みに接続し、品質保証を人手に閉じないスケーラブルな仕組みへ進化させます。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2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 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code ●組織的な品質文化の醸成 サイクルタイム(要件定義からリリースまでの完了時間) やFour Keysなどのメトリクスを活用し、「フィードバックサイクルの短縮」が「品質改善スピード」に直結するという考え方を浸透させます。 ポストモーテムのファシリテーションや、テスト設計技法のレクチャーなどを通じて、チーム全体の品質意識とスキルを高め、自律的な改善サイクルを回せるように支援します。 開発環境(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 7.2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 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 組織カルチャー ●開発組織のカルチャー タイミーの開発組織は個々人の志向や特性の多様性を「許容」するのではなく「歓迎」する組織です。 各メンバーの多様性を彩りとして捉えて決して否定せず、強みとして重ね合わせて、同じチーム、プロダクトの目標を達成を実現できる組織を目指しています。 また、チームトポロジーの考えを活用した組織構造を採用していることも特徴です。例えば、顧客価値に基づいて領域ごとに組織を分割したり、専任のエンジニアリングマネージャーやアジャイルコーチ、スクラムマスターなどマネジメント専門職メンバーを各チームに配置しています。 https://www.youtube.com/live/uJL3M7R8MLc?feature=share&t=3057 ●技術コミュニティ活動 社内の所属チームを超えたiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 また、RubyKaigi や Kaigi on Railsを始めとしたカンファレンスのスポンサー活動やイベント登壇、記事の発信など技術コミュニティへの貢献や広報にも力を入れています。 ●オンボーディング メンバー一人ひとりが能力を発揮して、チームで活躍できる環境を目指して様々なオンボーディングプログラムを実施しています。 例えば、入社後チームや技術領域が近いメンバーがメンターとして伴走するオンボーディングの実施や、現職のスクラムマスターからスクラムに関する考え方や手法などをインプットするスクラムオンボーディング、配属直後にマネジメント層とのWelcome 1on1を実施しています。これからの取り組みによって、会社への不明点を早期に解決することで、新メンバーがタイミーで活躍しやすい環境を整えています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n46122cd3ec6b ●働き方 フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境になっています。 また、所属チームを超えてiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n2dcb5475e249 ●DevEnable室の取り組み エンジニアの市場価値向上につながる成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上を行う専門チームDevEnable室を設置しています。 具体的な制度の一部をご紹介します。 ・在宅環境を自分好みに整えられるリモートHQ制度 ・技術コミュニティ発展への貢献を後押しするOSSボーナス制度 ・世界中のカンファレンス参加を支援するKaigi Pass制度 ・最大300万円、勤務年数に応じて返済不要のエンジニア奨学金制度 ・DevEnable室に込めた思いについても記載していますので、よろしければぜひ下記URLもご覧ください。 https://product-recruit.timee.co.jp/tde10

タイミーが提供するスポットワークの根幹である、ユーザー(クライアント・ワーカー)のマッチングや労務管理を支えるスポットワークシステムのバックエンド開発や技術課題解決をお任せします。 スキマバイトサービス「タイミー」は数万件に及ぶ求人とワーカーのマッチングから勤務実績に対する評価、スポットワークにおける雇用契約から給与計算や勤怠管理など労務管理まで、顧客が体験するすべてのプロセスに対してサービスを提供しています。 ユーザーが登録から短い時間で求人にエントリーすることができ、働き終わったらすぐに相互評価を終えて給与支払いまで完了するような、なめらかなスポットワーク体験を実現するための機能開発や改善に携わっていただきます。 今後の事業成長に向けたユーザー体験向上の実現と更なる事業スケールに向けた中長期的な技術課題の解決を共に推進し、エンジニア組織の技術力を共に向上させていく方を求めています。 具体的な業務内容 ●Ruby on Railsを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース ●チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 ●担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応 ●エンジニアリングマネージャーやスクラムマスターと連携したプロジェクト進行 ●各種スクラムイベントへの参加 開発環境 ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 フレームワーク: Ruby on Rails 8.0系、RSpec アーキテクチャ: Modular Monolith データストア:MySQL8.0系、Redis ツール: Docker、OpenAPI、CircleCI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、 Sentry ●Infrastructure AWS(ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc...) Elasticsearch(AWS Marketplace)を利用 一部のサービスでGoogle Cloudを利用 IaC: Terraform ログ: Datadog Logs, S3 ●Monitoring Datadog, Sentry ●CI/CD CircleCI, GitHub Actions, Dependabo, ecspresso ●その他 ・AIエージェント・LLMツール： - 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code - 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability - その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理：GitHub ・ コミュニケーションツール：Slack, Notion ・その他：Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… 開発組織の特徴 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 既存事業領域 タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 新規事業領域 スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 プラットフォーム領域 タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」——そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

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

【職務概要】 フロントSE・営業部門とコミュニケーションをとりながら、顧客折衝、受注施策検討、提案書作成、関連システム開発・保守等を行う業務全般、または業務の一部を取りまとめるリーダーを担当していただきます。 【職務詳細】 ●対象 ・提案先・お客さまは政令指定都市 ●顧客折衝 ・お客さまの要件をヒアリングし、要件に対する提案システム仕様の充足度を確認する ●受注施策検討 ・システム導入構築や運用保守作業において、お客様の求める負荷軽減施策等の追加提案材料を策定する(お客様からはこの要素が非常に強く要求されているため、最も優先度が高い) ●提案書作成 ・顧客折衝、受注施策検討の結果を踏まえて提案書を作成する ●関連システム開発・保守 ・提案システムのうち、一部は自社開発しているため、当該システムの開発・保守作業を取り纏める ・AI等の活用により、開発手法の刷新化、最適化を図る

コーポレート本部系に属するエンジニアリング専門組織のエンジニアとして、社内の様々な事業・エンジニアリングに横断的に関わり、プロジェクトの中で「アプリケーション開発のプレイングリーダー」として活躍いただける仲間を募集しています。 アーキテクトチームの中で業務アプリケーションの先行開発・若手プロパの技術育成を目的とした内製開発の「アプリケーション開発リーダ―」が募集業務です。 ※先行開発:後続の本開発の生産性・品質向上を目的に、アーキテクトチームが構築したアーキテクチャ・開発プロセスをもとに一部機能群を先行的に開発しそれらの妥当性検証や標準のブラッシュアップを行う。 ※内製開発:先行開発や本開発としての業務アプリケーション開発を、技術素養が認められるTISI若手プロパを含めてチーム編成し、開発を遂行。チーム成果の生産性・品質を担保しつつ、若手に正しいプロセスで開発を経験させ育成する。 開発に関わる事業は金融・産業・保険などTISIの全事業が対象です。 日本を代表するさまざまな企業の経営を担うシステム開発の中で、自チームの生産性・品質だけでなくプロジェクト全体の生産性・品質向上にも寄与できるポジションです。 同じ組織内にはITアーキテクト・フルスタックエンジニアとして活躍する技術のスペシャリストたちが在籍しますので、技術面を1人で抱えるのではなく周囲と切磋琢磨し活動する点も大きな特徴です。 技術経験豊富なメンバ、技術を軸にキャリア形成を目指す志の高いメンバたちと共に、「正しいアプリケーション開発」をリードしていきませんか。 働き方 基本はテレワーク、週1～2回はチームごと・拠点ごとにオフィス出社日を設定し対面コミュニケーション。 →対面コミュニケーションを重んじているため「完全テレワーク」は掲げておりませんが、テレワーク制度は完備しており、ワークライフバランスに合わせてテレワーク適用していただける環境です。 キャリアパス ●参画当初～1年程度 これまでの経験・得意分野に照らし合わせた開発プロジェクトのリードエンジニア および後進の育成 ●～3年程度 ・ご本人のキャリア志向に照らした領域でのアーキテクト および後進の育成 ・ご本人が強みとする領域のTechLead ・様々な領域をオールインワンで携わるフルスタックエンジニア ※あくまで目安です。入社後早々にTechLeadとして活躍する方もいらっしゃいます。

コーポレート本部系に属する技術特化型組織のエンジニアとして、社内の様々な事業・エンジニアリングに横断的に関わり、プロジェクトの中で「技術をリードするエンジニア」として活躍いただける仲間を募集しています。 ※本求人は【技術本部】エンジニア募集に関するオープンポジションです。特定ポジションにご関心がある方はそちらにエントリください。ポジション不問の場合は本求人にエントリーください。 ●PJの中で「アーキテクト」もしくは「開発リーダー・技術リーダー」としてプロジェクト・チームのリーディングをお任せします。 ●プロジェクトで得られた技術ナレッジを、誰でも使えるよう汎化し、公開する際のコアメンバとしての役割をお任せします。 キャリアパス <参画当初~1年程度> これまでの経験・得意分野に照らし合わせた開発プロジェクトのリードエンジニア および後進の育成 <~3年程度> ・ご本人のキャリア志向に照らした領域でのアーキテクト および後進の育成 ・ご本人が強みとする領域のTechLead ・様々な領域をオールインワンで携わるフルスタックエンジニア ※あくまで目安です。入社後早々にTechLeadとして活躍する方もいらっしゃいます。

●サービス概要 「Trusted Data Foundation Analytics Managed Service」 NTTデータが提供するクラウド型データ活用基盤サービスです。 AWSを中心に、企業のデータ分析環境を短期間で構築し、運用・保守まで一括でご提供します。 https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/tdf_am/ ●職務内容 企業のデータ活用を支援するため、自社サービス「Trusted Data Foundation Analytics Managed Service」を活用したプラットフォーム構築・運用と、生成AIを活用した新サービス開発を推進しています。 主に、以下のような業務を担っていただきます。 ※選考を通じて、ご経験やスキル、ご志向に合わせて配属予定です。 ① データ活用プラットフォームのプロジェクト推進 ・顧客の課題に対する構想策定・提案・プロジェクトマネジメント ・AWS・Azure・GCPなどクラウド基盤を活用したデータ活用環境の構想策定支援、要件定義～構築・運用設計 ・自社マネージドサービスを活用した効率的な基盤提供 ・顧客折衝やチームリード(小規模～中規模案件) ② 生成AI×データ活用のサービス開発・検証 ・生成AI×データ活用のサービス企画・PoC・環境構築 ・自社生成AIサービス「LITRON」との連携 ・最新クラウドサービスやAI技術の調査・評価・導入検討 ・LLMOps、AgentOpsなどのサービス化に向けた仕組みづくり

CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォーム(「X-bility」および「EBANET3」等)の開発・強化業務を担当いただきます。 開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。 ・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ(高頻度時系列データ)の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード ・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み ・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進 ※変更の範囲:会社の定める業務

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 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。

AI・データを活用した複数のプロジェクトをプログラムとして束ね、事業・プロダクト・エンジニアリング・データ専門組織を横断しながら、構想から成果創出・定着までを推進していただきます。 ●事業・プロダクト課題を構造化し、AI・データ戦略、活用テーマ、実行ロードマップを策定 ●複数プロジェクトの優先順位・依存関係・リスクを統合し、組織横断の推進体制と意思決定プロセスを設計 ●PoC・MVPから本番展開、定着、成果検証までを推進し、得られた学びを他領域へ展開 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 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 / SQL ●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

【職務内容】 ・約1億ユーザの社会インフラである携帯キャリアサービスの根幹を支える、大規模ミッションクリティカルシステムにおけるインフラ環境の構築・維持を実施いただきます。 ・新規サービスの提供、既存サービスの安定運用を実現するため、システムでの実現方式/構成のグランドデザインから開発(設計・構築・試験)、維持・保守までをトータルで行います。(システム運用自体は当社範囲外) ・400名程度でインフラ開発を進めるため、技術領域ごとに役割分担したチーム構成としており、各自の専門スキルを活かしつつ、チーム間で連携しながら業務を遂行していきます。 ・5G/IoT到来や経済圏獲得など携帯キャリアが目指す社会インフラの未来を実現するため、クラウド化/コンテナ化/自動化/生成AIなどの最新技術を活用し、先進的な基盤を開発/刷新していく仕事となります。 【役割詳細】 今までのご経験などを踏まえて、ご自身のスキルを活かせるチームに所属して担務いただくことができます。(IPAのスキル標準等を参照) ・サーバーエンジニア/プラットフォームエンジニア(サブリーダー/メンバ):OS(RHEL)、クラスタソフト、システム運用管理製品、コンテナ製品の構築 ・アプリケーション共通基盤エンジニア(サブリーダー/メンバ):C++、Javaを用いたアプリケーションフレームワーク/システム制御プログラムの開発 ・システム管理エンジニア(サブリーダー/メンバ):オンプレ運用管理製品(WebSAM)、クラウド運用管理(Datadog/Servicenow)の構築 ・クラウドエンジニア(サブリーダー):AWS、OracleCloud(OCI)のソリューションインテグレート ・インフラアーキテクト(リーダー):オンプレ/クラウド技術によるインフラアーキテクチャ策定/マネジメント ・プロジェクトマネージャ-インフラ開発(リーダー):各エンジニアチームの進捗/課題/コスト等の総合マネジメント (役割詳細補足) ・リーダー:10～20名程度のチーム全体をマネジメント、サブリーダー:5名程度のメンバをマネジメント(リーダによる支援あり)、メンバ:専門領域のインフラ開発(サブリーダーによる支援あり) ・役割はあるものの現在募集していないポスト:データベースエンジニア

配属先であるロケーションインテリジェンス統括部では、AI/IoT技術を活用した当社独自開発の地図・空間情報クラウドサービス「BizXaasMaP」 を通じて顧客の課題解決をミッションとしています。自社サービスである「BizXaasMaP」のソリューションを軸に展開する開発は、お客様のシステムが主語となる従来のSI事業の仕事と比較すると制約が少なく、事業会社に近い立ち位置で自由度や裁量が大きい業務内容となる点が特徴です。 ビジネスの成長・発展を加速させていくため、本ポストではAWS等パブリッククラウドを用いた基盤拡張・構築・運用管理を担っていただく方を募集します。 この基盤は、単なるシステム構築ではなく、自社サービスの成長戦略を支える重要なアセットと位置づけられており、技術的な専門性とビジネス視点の両方が求められます。 【BizXaasS MaPとは】 2003年にサービス提供を開始した「地図のクラウドサービス」です。ブラウザーでスクロールができる地図というとGoogle マップなどを思い浮かべる方も多いかもしれませんが、BizXaaS MaPは法人向けにサービスを提供しています。地図だけでなく、顧客管理や物件管理やエリアマーケティングといったアプリケーションを併せて提供しており、金融や不動産、小売りなどの業界の企業さまに多く利用されています。 【職務内容】 具体的には以下のような業務をお任せします。 ・本サービスの機能拡張に伴うプラットフォームの設計・実装 ・顧客と本サービスのクラウド接続における構成変更・設計・テスト支援など これらの業務は、自社サービスBizXaasMaPのユーザー体験向上、機能強化、そして持続的な事業成長に直接貢献するものです。 ※基盤は1000ノード以上あり、今後も利用顧客の増加に伴いスケールアウトしていきます。大規模な自社サービス基盤の、未来を見据えた戦略的な設計・構築・運用に携わることができます。

提案からデモ開発、マネジメントまでを一気通貫で担う「AIコンサルティングサービス」にて、最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を活用した開発プロジェクトを、"プロジェクトリーダー(PL)候補"として、まずは開発工程から参画いただきます。 PMの元でメンバーの業務をリードするだけでなく、実装で技術を磨きつつ、段階的に設計などの上流工程へも参画いただけます。 はじめは開発経験を活かしながら、設計・実装フェーズでプロジェクトをリード。 将来的に、技術とビジネスの両面を理解した"PM"や"ITコンサル"として成長できるポジションです。 ●具体的な業務 ・生成AI/LLMを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上 ・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング ・AIエージェントプラットフォームの設計・開発・運用 ・ユーザーのニーズに応じたAIエージェントのカスタマイズ・チューニング ・LLMを活用したAIエージェントの実装 ・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用 など 取引先は、伊藤忠商事、Mizkan、T&Dフィナンシャル生命などの大手企業が中心。 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS(MuleSoftなど)の構築、A2A(※3)やMCP(※4)などの技術プロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。 また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定しており、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。 NTTデータグループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。 ※3 A2A : Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携(通信・協調)するためのオープン規格 ※4 MCP : Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム(データベース、API、ファイルシステム等)を標準化された方法で接続するオープン規格 【AIに関連するプロジェクト事例】 ・大手通信会社:複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ ・大手製造業:データ活用基盤アーキテクチャ検討　データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制

昨今、世界情勢の変化やテクノロジーの急速な進展により、ビジネス環境が大きく変化しています。 その変化に業務・ITを迅速に対応させるため、システム導入と高度化のスピードを上げていくことが急務となっていますが、ビジネスにフィットするパッケージが存在しなかったり、フルスクラッチだと完成までが長くアジリティが損なわれてしまったりといった問題が発生しています。 この問題に対する有効な解決手段として注目を集めているのがローコードプラットフォームです。ローコードプラットフォームを活用して前例のないシステムを高速かつ高品質で提供し、圧倒的な生産性向上とDXのスピーディーな実現を可能とします。 また、ビジネスのスピードアップを図るべく、内製化を進めるお客様も増えています。ここでもローコードプラットフォームが採用されるケースが増えていますが、ITリテラシーの不足やIT人材不足が問題となっているため、お客様の内製化や人材育成もサポートしています。 【主な業務内容】 1.システム化検討、製品選定、PoC ひとくちにローコードプラットフォームといっても様々な製品があり、導入目的によってそれぞれ向き不向きがあります。そのため、システム化検討フェーズから参画し、ローコードプラットフォームのメリットやデメリット、製品の選択肢とそれぞれの特徴、導入時の注意点などをお客様に説明します。また、システムグランドデザインの策定や製品選定を支援したり、PoCを支援したりもします。お客様の状況次第で、当社で実行まで行うこともあります。 2.顧客提案・開発支援 公共・金融・法人といった当社の各事業部からの要請を受けて、提案支援や開発体制の構築支援、プロジェクト実行支援などを行います。ローコードプラットフォーム特有の管理プロセスや開発体制などがあるため、当部で開発したメソドロジー(方法論)を有識者として各現場に展開し、生産性向上に貢献します。 3.メソドロジー開発および社内外への展開 ガートナーのハイプサイクルをはじめ、生産性向上に関連する技術トレンドは常にウォッチしており、将来予測や市場動向を踏まえつつ、各技術に利用価値があるかを調査・検討・検証します。また、顧客への提案やプロジェクトへの展開を見据えて当社独自のメソドロジーを開発・整備し、社内に広報したり教育したりします。時に、成功したプロジェクトの事例を対外発表する役割を担うこともあります。 4.顧客内製化支援 自らDXを進めたい、内製化を進めたいというお客様の要望に応じて、CoE構築や内製化体制構築を支援します。また、ローコードプラットフォーム導入ステップの指導やプロジェクト推進支援、技術者育成の仕組みづくりや市民開発を進めるための教育研修なども行います。 5.アライアンス対応 Outsystems、Microsoft、Pegaをはじめとする各ベンダーと業務提携をしており、定例会議を含めて日常的に密に連携をしています。各ベンダーの最上位ソリューションアーキテクトが当社の担当に就くことから、最新情報が入手できるだけでなく、高度な技術支援を随時得ることができます。 【プロジェクト事例】 ○NTT東日本様　ビジネスを加速させる!ローコードプラットフォームを活用した内製化の成功事例 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2023/0414/ ○日本政策公庫様　日本政策金融公庫が挑むローコード活用と共創での変革 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0906/ 【組織情報】 ●AIテクノロジー事業部 当社の各事業部が手掛ける多数のプロジェクトを業界横断的に技術面で支援する技術専門部門です。クラウド、AI、ブロックチェーン、セキュリティ、ローコードプラットフォームといった先進領域の高度な専門性を有する人材が多数在籍しており、各プロジェクトに対して技術的なリード、アドバイザリー、及び実行支援を行っています。

CX変革の戦略策定から実行・成果創出までを一貫して支援する「伴走支援チーム」において、生成AIを活用した開発プロジェクトの基本構想～リリース、当社プロダクトの技術構想立案～構築をリードします。 コンサルタント/デザイナー/データサイエンティスト/エンジニア等の多様な専門家と連携しながら、チーム一体でお客様のビジネス成果創出という共通の目標に向かってプロジェクトを推進します。 ●プロジェクト例 ・生成AI等を用いた抜本的なCX変革/業務効率化オファリングの企画・サービス化、顧客への提案・導入・成果創出支援(PoC～本格展開) ・顧客の事業課題、経営目標を踏まえたあるべき業務プロセスの策定とシステム機能実装 ●参考情報 AIエージェントを活用した新たな生成AIサービスを提供開始～「SmartAgent™」の実現により、オフィスワーカーの生産性向上、付加価値業務のシフトへ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2024/102401/ OpenAIとのグローバルでの戦略的提携を開始～日本初の販売代理店として、OpenAI関連事業で2027年度末までに累計1,000億円規模の売り上げへ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2025/042400/ マーケティング業務を最大6割削減する新たなAIエージェントサービスを提供開始～「LITRON® Marketing」の提供により、マーケティングの戦略・施策の企画から実行・評価まで一気通貫で支援～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2025/051900/ 生成AIを活用した営業生産性向上PoCをテプコカスタマーサービスと実施～太陽光設備サービスにおける営業活動の効率化と業務品質向上の実現へ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2025/052601/

今後更なる発展が期待される生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。 各分野と連携を図り、当社グループが関わる各システムの開発プロセスのあるべき姿(ToBe)を描き、海外・国内で開発したアセットの開発・導入(検証・提案・技術支援)を検討します。 また、導入の結果はフィードバックを行い、次の導入に向けた改善を図ります。 (1)検証・アセット開発 最新の生成AI(LLM)のソフトウェア領域への適用性を評価するとともに、海外・国内に適用可能な生成AIアセットの開発を行います。 (2)提案・コンサルティング 当社グループが関わる各システムの開発プロジェクトの現状(AsIs)とあるべき姿(ToBe)を明確にし、GAPを捉え、最適な生成AIアセットの提案を行います。 (3)技術支援 提案した生成AIアセットの確実な展開を図ると共に、当社グループのスキル底上げを目指し、人材育成も合わせて実施します。 (4)フィードバック 技術支援の結果を確実にフィードバックし、今後新たな技術支援先に向けてブラシュアップを図ります。

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装 -AIエージェント(AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等)の特徴 -データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴 -データパイプライン -AIモデルの継続的改善(LLMOps/FMOps) -セキュリティやガバナンス ・上記を実現するための最新技術調査、検証 ・チームメンバーの指導・育成

タクシーアプリ『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万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。 また、GO事業以外にもGX(グリーントランスフォーメーション)事業や人材事業など、モビリティ領域を中心にしつつも様々な事業を新たに展開しており、それらの新規事業においても必要に応じてプロダクトの内製開発を行っています。 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。 ●ポジション一覧 ・toB、toC向けのWebプロダクト開発(フルスタックエンジニア) ┗タクシーアプリ『GO』の事業者向けWebプロダクト『GO管理画面』 ┗タクシーアプリ『GO』の法人向けサービス『GO BUSINESS』 ┗その他、様々なWebプロダクト開発を行うポジションもございます。 ・『GO』の決済及び請求基盤の開発(バックエンドエンジニア) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 <参考> [【会長×社長対談】Valueアップデート!次の未来へGOするための、GOらしい働き方・価値観](https://go-on.goinc.jp/n/ncca95a79fbfd) <生成AIの活用方針> セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ●利用可能な主なAIツール・サービス ・Google Gemini / Google NotebookLM / Azure OpenAI / GitHub Copilot / Cursor / Claude Code / Bedrock / OpenAI API ●主な活用状況 ・日常業務の効率化(ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ・ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) ・サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ●学習・コミュニティ活動や利用支援制度 ・有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 ・有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり ・高性能なPCやGPU環境の提供あり ・業務内外問わず、個人のツール利用に対する費用補助制度あり ・生成AIに限らず様々な補助制度、環境の提供あり ・生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 <参考記事> ・[社会を動かすエンジニアリングって?GO開発トップが語る過去と未来|惠良×長谷 対談](https://go-on.goinc.jp/n/n5c60f6de0daa) ・[Webで移動にまつわる課題を解決へと導く。Webプロダクト開発チーム立ち上げの全貌](https://go-on.goinc.jp/n/ne993d2000196) ・[顧客の声をワンチームで実現する。『GO BUSINESS』事業企画×PdM×開発の越境対談](https://go-on.goinc.jp/n/nde99f7e20e61) <参考サイト> ・[GO Inc. Entrance Book for Engineer](https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-Engineer-e3e916579fc64696bef64488f4c7e73c)(まずはじめに知っていただきたいGO Inc.の情報) ・[GO Tech Blog](https://techblog.goinc.jp/) (GO Inc.のエンジニアが技術情報を紹介するブログ) ・[GO-on](https://go-on.goinc.jp/)(GO Inc.の人や組織、事業について知れるブログ) ・[オフィスフリー制度](https://go-on.goinc.jp/n/nece2dde0c633)(全国どこからでも勤務できる制度) ・[トライアルタクシー制度](https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510) (タクシー乗車費用を会社が一部補助する制度) ・[Engineer Challenge Week](https://go-on.goinc.jp/n/n03e1ca85aacd)(半年に2週間、業務を離れてスキルアップに集中できるプログラム)

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

エージェント体験 (AX) の設計 エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計 不確実性の可視化・信頼度表示の UI 設計 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与 UI の設計 エージェント行動のトレーサビリティ表示設計 Human-in-the-Loop 評価 UI・フィードバックループの設計 エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計 ユーザーリサーチ ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テストの設計・実施 定性・定量データに基づくデザイン判断 ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新 AI エージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定 デザインシステム・プロトタイピング AI プロダクト向けデザインシステムの構築・運用 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等) 情報アーキテクチャ (IA) 設計 デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有 【業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : 稟議承認 AI の信頼度表示 UI 設計 JAPAN AI STUDIO の稟議承認ワークフローで、AI エージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できる UI を設計。 信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。 「AI が参照したデータソース (楽々精算の金額データ + SmartHR の部門予算データ)」を可視化することで、エージェント信頼度スコアが 20% 向上。 ● シナリオ 2 : SaaS 横断ワークフローの可逆操作 UI 設計 JAPAN AI STUDIO で AI エージェントが楽々精算 → SmartHR → Salesforce を横断して自律的に実行したアクション (経費承認、人事データ更新、CRM 記録更新) に対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できる UI を設計。 複数の SaaS にまたがるアクションの Undo / Redo のインタラクションパターンを定義し、「どの SaaS のどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。 エラー回復成功率が 35% 向上。 ● シナリオ 3 : 「企業の脳」のデザインシステム構築 9 つのプロダクトで一貫した「企業の脳」体験を提供するため、エージェント対話コンポーネント (チャットバブル、ツール呼び出し表示、SaaS 連携進捗インジケーター、信頼度バッジ、可逆操作ボタン等) を標準化したデザインシステムを構築。 コンポーネント再利用率が 60% 向上し、新機能のデザイン工数を 40% 削減。 ●ミッション 「企業の脳」を信頼できる存在にする 人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。 ●Human-AI Collaboration Architect とは Human-AI Collaboration Architect は「人と Agent の信頼を設計する人」です。 従来の UX デザイナーとは以下の点で根本的に異なります。 従来のUXデザイン ユーザーの操作に対して確定的な結果を返す UIの動作は予測可能 エラーは明確 (404、入力ミス等) ユーザーが操作する 一貫した UI で信頼を構築 ・Human-AI Collaboration Architect AI の出力は確率的で、毎回異なる可能性がある エージェントの行動は不確実で、説明が必要 エラーは曖昧 (「回答が不正確かもしれない」) エージェントが自律的に行動し、ユーザーが監督する 透明性・可逆性・説明可能性で信頼を構築 ●期待する役割について Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) における AI エージェント体験の設計をリードしていただきます。 エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーが AI を信頼して業務に活用できる体験を実現する 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI 特有の UX 課題を解決する ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う AI プロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する エンジニア・PM・AI 研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする ●成果責任 (KR/メトリクス) ユーザータスク完了率 エージェント信頼度スコア (ユーザーサーベイ) エラー回復成功率 (ユーザーが自力で修正できた割合) ユーザーリテンション率 デザインシステムコンポーネント再利用率 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: Product Manager — プロダクト設計・要件定義 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 品質評価・ユーザビリティ Research Engineer — AI 技術の最新動向・制約の理解 ●開発環境 デザイン : Figma, FigJam プロトタイピング : Figma Prototyping, Framer リサーチ : Maze, Hotjar, Google Analytics コラボレーション : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

●担当業務: ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発 ・データ活用施策の本番運用・改善 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証 ・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の技術活用 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 ●技術環境: 【言語】Python、SQL 【DB】Amazon Redshift、RDS PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Azure、GCP 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、JIRA 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Teams ●はたらき方: ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。 ・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます ・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド 　Kotlin / Python ・フロントエンド 　React / Next.js / TypeScript ・インフラ 　AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB 　Aurora PostgreSQL ・テストツール 　Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他 　Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務

事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。 テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。 コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。 AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。 ●ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ●ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポーティング ●ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ●最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ●自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み ※過去事例:クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る

●GOについて [3分でわかるGO株式会社 会社紹介資料](https://speakerdeck.com/mobilitytechnologies/about-go-inc) [GO Inc. Entrance Book for Engineer](https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-Engineer-e3e916579fc64696bef64488f4c7e73c) ●ミッション スペシャリストまたはプレイングマネージャー として以下の一部または全部を立案・担当いただき、よりスピーディーにGOの新しいサービスを世の中に届けることに協力いただきたいと考えています。 ・プロダクトマネージャー・ブロジェクトマネージャーと協力し、複雑になりがちな要件の簡略化・削ぎ落としや、案件の開発順・スケジュールの提案などの上流工程の改善 ・開発プロセスの改善や自動化、運用業務の自動化・効率化、各チームメンバーの担当プロダクトを広げる支援などチームの開発効率を高める活動 ・複数メンバーで取り組むと返って非効率なものを見極め、一定の難度の部分をご自身で作りきってしまうようなプレイヤーとしての行動 ・アーキテクチャの再構築やチーム構成・担当の再編成 ・ピープルマネージメント(メンバーの成長支援)) ●所属組織 現在の開発チーム組織にとらわれず活躍いただく前提で、選考の中でご経験やスキルとwillを踏まえて決定いたします。 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

職務概要 ●ITアーキテクトとして下記の3点を期待しています。 (1)顧客要求に応じた最適なアーキテクチャの検討を行い、提案することができる。 (2)検討・提案したソリューションの設計・構築をチームを率いて担当することができる。 (3)常に最新技術を貪欲に追い求めることができる。 職務詳細 企画・プレ段階、設計・構築段階、保守・運用段階までトータルで活動をしていただきます。 具体的な職務は下記の通り。 (1)企画・プレ段階 ●顧客の要求に応じた最適なアーキテクチャの検討・提案を行います。 ・顧客の要求事項や課題の整理 ・自社/他社の製品やサービスの適用検討 ・PoCや検証による評価 ・顧客への提案やプレゼン (2)設計・構築段階、保守・運用段階 ●製品やサービスの導入、ITインフラの保守・運用、得られた技術のノウハウ蓄積を行います。 ・自社/他社の製品やサービスの設計・構築 ・データ移行や顧客への研修・教育 ・安定的・効率的な保守・運用を実現するための設計・オペレーション ・最新技術の適用事例化(社内外での発表) 働く環境 ・社員と協力会社でチームを構成して業務を遂行します。 ・チームは大規模プロジェクトでは数十人、小規模プロジェクトでは数名で構成されます。 ・在宅勤務と拠点勤務を適宜組み合わせた勤務体系です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 プラットフォームソリューション第三部 配属組織について(概要・ミッション) 公共分野において顧客のニーズに合わせた最適なアーキテクチャの選定・導入・運用を行い、効率的かつ安全なITインフラを提供する業務です。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8

私たちは小売市場の課題を解決するための技術・仕組みを提供しています。 日本の小売市場は150兆円の巨大産業ですが年間で3,000社ほどの企業が倒産・廃業しています。 素晴らしい商品を持っている企業がどうすれば顧客に届けれらるかや商品の売り方を理解できていないのが現状です。 クライアントや社内から課題について担当者からヒアリングを行い、内容からPoCを作成し検証・実施しています。 ビジネス的な要件にエンジニアの観点を加えアプローチを考えています。 エンジニア向け会社説明資料:https://inglewood.app.box.com/s/kpa3ydfmvwjlw2l8ffa2musebbaecqtc 課題からPoCの検証・実施を素早く行うために新たなメンバーを募集します。 PoCの結果が良ければそのまま新システムの構築を担当していただきます。 APIなどバックエンドを中心とした開発 要件定義段階でのミドルウェアやフレームワーク等の技術選定と技術検証 API、並列分散処理などアプリケーションアーキテクチャ全体の設計、実装 コーディングルール策定、先行開発〈共通処理部分など〉、コードレビュー 社内外の最新技術やベストプラクティスのキャッチアップとチーム横断のセクション組織内での技術共有 他の職種とのコミュニケーションを取り、要件を整理/決定しながらプロダクトを完成まで導く