年間休日120日以上 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

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

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

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。

●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

まずご一緒すること 具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。 1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用 ● マルチLLM(OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等) や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発 ● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント(Agentic Workflow)の構築・評価 ● Vector DB や RAG(検索拡張生成) パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化 2. コンピュータビジョン(CV)・機械学習モデルの最適化&開発 ● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル(CNN / Swin Transformer / YOLO等)の開発・精度向上および推論高速化 ● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化(能動学習/BaaL等)の仕組み化 ● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定(scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで)と精度検証 3. MLOps基盤構築・API化・本番運用(PoCからプロダクト化へ) ● FastAPI や Docker、各種クラウド(AWS / Azure / GCP)を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築 ● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD(GitHub Actions等) による継続的学習(Continuous Training)環境の自動化 ● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ(レガシーからの移植やコード変換支援)の推進 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと Almondoではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。 ・AIソリューション企画〜提案メニューの作成〜実提案 ・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション ・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 ・事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 ・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

まずご一緒すること クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! オンボーディングを経て、一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進)にも力を入れています。 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。 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おり、食品(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想 要件定義・実装・大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション 実装・動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 本ポジションは、これまで募集してきたエンジニア/PMポジションと比べて、業務内容そのものが大きく変わるわけではありません。 一方で、裁量の渡り方や成長スピードが異なります。 早い段階から「プロジェクトの軸」として意思決定に関わることを想定しています! 経験に応じ、通常よりも早くプロジェクト全体の設計・推進・難しい論点整理をご一緒できればと考えております! 将来的に次の中核として事業企画ロールへの成長を想定しています 中長期でご一緒したいこと 少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています! ソリューション企画・実提案(すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中) より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 AIネイティブな組織づくり働く環境 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

エンジニアが、課題の定義から実装まで一気通貫で関わります。 クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! オンボーディングを経て、一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進)にも力を入れています。 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。 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おり、食品(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 - プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 - 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 - 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 - 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと FDEとしての活躍の先にある「自ら事業をつくる側」へのキャリアパスが開かれています。 少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています! ソリューション企画・実提案(すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中) - より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション - AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 - 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 - AIネイティブな組織づくり 技術スタック(一部) - AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith - バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React - データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB - クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase - DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform - ツール :Slack, Notion, Google Workspace

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

・AI(LLM)を含む、アプリケーション基盤の設計・構築および運用設計 ∟アプリケーションの高速化や高可用性を実現するためのインフラアーキテクチャ設計 ∟運用におけるパフォーマンス監視およびトラブルシューティング体制の構築 ・クラウド環境(AWS、Azure、GCPなど)の導入・最適化 ∟クラウドプロバイダーのサービスを効果的に活用したインフラ設計とコスト最適化 ∟クラウド間のデータ移行やハイブリッドクラウド環境の設定 ∟セキュリティ要件を満たすIAMや監視ツールの構築 ・クライアント様との折衝、パートナーとの調整およびプロジェクト進行管理 1人目のクラウドインフラ専任としてジョインいただきますので、はじめはパートナー様とチームを組み、案件を進めていただきます。 既存クライアント様から案件のお引き合いをいただいているため、ご入社後スムーズにプロジェクトに着手いただける状況です。 中長期的なキャリアパス ご入社後1年程度、PMの実務をご担当いただきながら、2年目以降からは徐々にクラウドインフラの事業化にも着手いただきたいと考えています。 新たなパートナー様の開拓やプロパーエンジニアの増員をしながら、徐々に事業としての体制・基盤を整備していく想定です。 配属組織 DXソリューション事業　DX開発統括部 WEB系のSIを提供している組織です。80名程の開発エンジニアが在籍しています。

テンダが推進する「TRAN-DX」において、クライアントの課題をDXプロジェクトとして具体化し、その立ち上げから実現までをリードするPMポジションです。 すでに決められたプロジェクトの進行管理だけではなく、クライアントとの対話を通じた課題整理や解決策の具体化、提案、プロジェクト設計から、開発チームを率いた推進、導入・定着まで一貫して携わっていただきます。 TRAN-DXについて TRAN-DXは、 「現場主導型」のDXソリューション です。 RPA・AI・ノーコード/ローコードなどのデジタル技術を組み合わせ、クライアントの業務課題に応じた業務改善・DXを支援しています。 「誰でも、すぐに、簡単に」 をコンセプトに、単なる業務の自動化やツール導入にとどまらず、現場とデジタルを融合させ、そこで働く人自身が継続的に業務改善を進められる仕組みをつくることを目指しています。 課題の整理から企画・設計、開発、導入、その後の定着まで一貫して支援し、DXが実際の業務に根づくところまでクライアントに伴走 することを大切にしています。 ※『TRAN-DX』は株式会社テンダの登録商標です。 業務詳細 - クライアントへのヒアリング、業務分析・課題整理 - 顧客課題を起点としたDX施策・ソリューションの企画、具体化 - AI、RPA、ノーコード/ローコードなどを活用した解決策の設計・提案 - プロジェクト計画・体制の設計、立ち上げ - 開発チームを率いたプロジェクトマネジメント(進捗・品質・課題・リスク管理など) - クライアントとの継続的なコミュニケーション、導入・定着支援 - 導入後の新たな課題・ニーズの把握、さらなる業務改善の提案 - TRAN-DXのサービス・提案手法・プロジェクト推進方法の改善、標準化 ※新規顧客の開拓やリード獲得は営業部門が担当します。PMに新規営業活動をお任せすることはありません。 配属先について DXソリューション事業本部　TRAN-DX推進統括部(約30名) TRAN-DXのチームは、スピード感と柔軟性を重視する組織です。 部署横断で連携しながら、アイデアをすぐに形にするカルチャーがあります。 スタートアップ的な自走力と、上場企業という安定基盤を兼ねそなえたバランスの良い環境でキャリアアップができます。 20代の若手メンバーもリーダーや顧客折衝において活躍しています。

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。

●AXRの強み ―― なぜ、結果を出せるのか このポジションで「売る」ものの中身は、次の4つの構造的な違いです。 ①ナレッジの蓄積: これまで3年以上にわたり、200社・累計20,000名以上の変革を通じて、業種別・職種別の業務ナレッジをため続けてきました。 研修を開発するたびに、AI-BPRを実行するたびに、顧客の業務をヒアリングするたびに、このナレッジは増えていきます。 業界を横断してこの密度で業務データを持つ会社は、他にありません。 ②再現性のあるフレームワーク: 我々はあらゆる仕事をタスクベースで捉えます。 業務を棚卸ししてAIで代替可能な単位まで分解し、 タスクごとにAI適用度を判定し、人間もAIも扱いやすい形式知化されたタスクへ変換する─ ─このAIタスクアプローチは、業種・職種を問わず同じ型で機能します。 よって着手前から「どこを、どれだけ」改善できるかを定量的に示すことができ、研修にも コンサルティングにも人材提供にもAI-BPRにも、同じコアが展開できるのです。 ③統合力: AXの成功には、戦略とKPI設計、業務の分解と形式知化、人材育成、AI実装、現場定着という複数の機能が必要です。 しかし、研修会社は教育だけ、戦略コンサルは構想だけ、ベンダーは開発だけを担い、機能の間に断絶が生まれます。 我々はHX・DX・BXを統合し、この全部を1社で担う。 だから変革が途中で止まることはありません。 ④我々自身が最も徹底的にAIを使う会社であること: ビジョンも業務もナレッジもmd化し、AI経営OSとして自社で実践しています。 自分たちで実証していない方法論を、お客様に提案することはありません。 ●上場企業や開発のプロ企業やが選ぶ実績 レポートだけの提案も中身のない研修も一瞬で見抜く「プロ企業」自身が、AXRを選び、共に変革を取り組んでいます。 上場企業や開発を得意とするエンタープライズ企業が「AXRと組むことで企業価値を上げている」これは、あなたが商談で背負う信用の裏付けになります。 ●業務内容 クライアント企業の AX(AI 変革)を、上流の業務分析から本番運用・定着支援まで一気通貫でリードします。 ・クライアント企業の業務プロセス分析と AI 適用箇所の特定 ・LLM を組み込んだ業務アプリケーション・エージェントの設計・実装・運用 ・RAG 基盤、社内データ連携、既存システム(SaaS/基幹系)とのインテグレーション ・クライアント開発チームへの AI 導入伴走支援(開発プロセスへの AI コーディングツール組み込み、 ルール/コンテキスト整備、レビュー体制の再設計、ペアプログラミングや実装レビューを通じた定着支援) ・評価基盤(Evals)の構築、精度・コスト・レイテンシのチューニング ・セキュリティ・ガバナンス要件への対応、本番運用の監視体制構築 ・PoC から本番導入までのリード、クライアントの技術者への引き継ぎ ※ 顧客は全国のため出張が発生する場合があります。 ●一緒に働く仲間 当社の代表・前田は、これまで70社以上への投資・設立をしてきた事業家であり、投資家です。 また、前田自身が設立した関連会社代表への抜擢もあり、設立初期に株式を得ながら事業を牽引するポジションへのアサイン実績もあります。 「入社後に、自分のキャリアを活かして勝てる市場で自分の事業を持てる」 ―前田のキャリアがあるからこそ提供できる当社のベネフィットです。 また、当社の技術を担うメンバーは、まだ世界でも定義が曖昧であるFDE(Forward Deployed Engineer)の要件定義をし、 FDEの育成するためのAI駆動開発研修やカリキュラムを日本で最速級に形にしているチームです。 AI領域に強いとされる開発のプロ企業にも、AXRが最新技術をお伝えし、ご支援させていただいています。 一人一人の実力を考えれば、個人でも事業が成り立つメンバーが、 今、このタイミングだからこそAXRというチームで仕事をしている理由は、今であれば日本を変えられる可能性があるから。 営業が商談で語る技術的裏付けは、この本物のチームが支えます。 国内の AI 市場支出は 2025 年の約 2.4 兆円から 2029 年には約 6.9 兆円(年平均成長率 36%)へと拡大が見込まれ、 LLM を組み込んだ業務アプリケーションや AI エージェント、RAG 基盤への需要が急増しています。 AXR では、PoC で終わらせず本番導入・運用・定着まで踏み込む案件が拡大しており、顧客の業務そのものを作り変えるエンジニアを募集します。

●ポジションについて 本ポジションでは、FPTジャパンのLCG JP部門において、日本企業向けの大規模システム開発プロジェクトを担当するプロジェクトマネージャー職です。ベトナムの開発拠点と連携したオンサイト・オフショア体制で、プロジェクト全体のマネジメントを担います。 ●職務内容 ・システム開発プロジェクトの全体管理(スコープ、スケジュール、コスト、品質、リスク管理) ・顧客との要件定義・進捗報告・課題管理・エスカレーション対応 ・日本側チームとベトナムオフショアチームの橋渡しおよびプロジェクト推進 ・プロジェクト予算・リソースの計画および管理 ・開発プロセス・品質基準の策定および各工程でのレビュー実施 ・パートナー企業や協力会社のマネジメント ・リスクの早期発見および改善施策の推進 ・新規案件の提案活動(見積作成、計画立案など)への参画 など ●主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー など ●案件事例 1.Salesforce:従来使用CRMシステムからの移行 【クライアント】 大手エネルギーメーカー 【導入前課題】 既存CRMシステムの運用が長期化し、データ活用の効率化や業務プロセスの高度化に課題を抱えていました。 また、データの分散や運用負荷の増大により、営業活動の最適化が困難な状況でした。 【案件ポイント】 新CRMシステムへの移行プロジェクトを推進。既存システムとの互換性を維持しながら、データ品質の担保と業務影響の最小化を両立した段階的な移行を実現しました。 【導入価値・メリット】 ✔管理・運用コストを約4割低減 ✔手動プロセスの自動化による営業オペレーションの最適化 ✔営業チームのコンバージョン率を20%向上 ✔確度の高い売上予測を実現 2.Medix:レガシー管理システムのモダナイゼーション 【クライアント】 大手製造メーカー 【導入前課題】 Excelベースで管理していたため、以下のような課題がありました。 ・複数拠点・担当者間でのデータ同期が困難 ・ファイル破損や誤操作によるデータ消失リスク ・データ分析や可視化機能の不足による意思決定の遅延 ・アクセス制御が限定的で、セキュリティ面に課題 【案件ポイント】 Medixを活用し、アジャイル・スクラム手法でシステムを構築。ユーザー部門との継続的なコミュニケーションを通じて要件を迅速に反映し、数週間でレガシーシステムからの移行を実現しました。 【導入価値・メリット】 ✔開発作業を40%削減 ✔同期強化 ✔データ整合性の向上 ✔ユーザーエクスペリエンスの向上 ✔セキュリティ強化 ✔データドリブンな意思決定

●ポジションについて 本ポジションでは、 FPTジャパンのLCG JP部門において、Microsoft領域(Power Platform、Dynamics 365、Azure、Microsoft 365)の技術リーダーとしてプロジェクトを推進していただきます。 また、顧客への技術コンサルティングからアーキテクチャ設計、開発チームのリード、プリセールス支援まで幅広く担当し、Microsoftソリューションの技術的な中核を担います。 ●職務内容 ・Microsoft関連プロジェクトにおける技術リード ・顧客への技術コンサルティング ・業務要件をMicrosoftソリューションへ落とし込み ・開発チームのマネジメント・育成 ・プリセールス活動支援 ・Microsoft領域の開発標準化 ・技術課題の解決および最新技術動向の社内展開 など ●主なクライアント 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー など

●AXRの強み ―― なぜ、結果を出せるのか このポジションで「売る」ものの中身は、次の4つの構造的な違いです。 ①ナレッジの蓄積: これまで3年以上にわたり、200社・累計20,000名以上の変革を通じて、業種別・職種別の業務ナレッジをため続けてきました。 研修を開発するたびに、AI-BPRを実行するたびに、顧客の業務をヒアリングするたびに、このナレッジは増えていきます。 業界を横断してこの密度で業務データを持つ会社は、他にありません。 ②再現性のあるフレームワーク: 我々はあらゆる仕事をタスクベースで捉えます。業務を棚卸ししてAIで代替可能な単位まで分解し、 タスクごとにAI適用度を判定し、人間もAIも扱いやすい形式知化されたタスクへ変換する─ ─このAIタスクアプローチは、業種・職種を問わず同じ型で機能します。 よって着手前から「どこを、どれだけ」改善できるかを定量的に示すことができ、研修にも コンサルティングにも人材提供にもAI-BPRにも、同じコアが展開できるのです。 ③統合力: AXの成功には、戦略とKPI設計、業務の分解と形式知化、人材育成、AI実装、現場定着という複数の機能が必要です。 しかし、研修会社は教育だけ、戦略コンサルは構想だけ、ベンダーは開発だけを担い、機能の間に断絶が生まれます。 我々はHX・DX・BXを統合し、この全部を1社で担う。だから変革が途中で止まることはありません。 ④我々自身が最も徹底的にAIを使う会社であること: ビジョンも業務もナレッジもmd化し、AI経営OSとして自社で実践しています。 自分たちで実証していない方法論を、お客様に提案することはありません。 ●上場企業や開発のプロ企業やが選ぶ実績 レポートだけの提案も中身のない研修も一瞬で見抜く「プロ企業」自身が、AXRを選び、共に変革を取り組んでいます。 上場企業や開発を得意とするエンタープライズ企業が「AXRと組むことで企業価値を上げている」これは、あなたが商談で背負う信用の裏付けになります。 ●業務内容 以下のような方はこちらからエントリーください。 ・公開されているポジションではないが、弊社にエントリーしたい職種がある方 ・公開されているポジションで、社員以外の働き方(業務委託など)を希望される方 ●一緒に働く仲間 当社の代表・前田は、これまで70社以上への投資・設立をしてきた事業家であり、投資家です。 また、前田自身が設立した関連会社代表への抜擢もあり、設立初期に株式を得ながら事業を牽引するポジションへのアサイン実績もあります。 「入社後に、自分のキャリアを活かして勝てる市場で自分の事業を持てる」 ―前田のキャリアがあるからこそ提供できる当社のベネフィットです。 また、当社の技術を担うメンバーは、まだ世界でも定義が曖昧であるFDE(Forward Deployed Engineer)の要件定義をし、 FDEの育成するためのAI駆動開発研修やカリキュラムを日本で最速級に形にしているチームです。 AI領域に強いとされる開発のプロ企業にも、AXRが最新技術をお伝えし、ご支援させていただいています。 一人一人の実力を考えれば、個人でも事業が成り立つメンバーが、 今、このタイミングだからこそAXRというチームで仕事をしている理由は、今であれば日本を変えられる可能性があるから。 商談で語る技術的裏付けは、この本物のチームが支えます。

当社の強みでもある「AI駆動開発エンジニア向け研修」の講師と、受講したエンジニアのトレーナーとして、技術力アップの伴走支援をお願いします。 基本形式としては、 ・カリキュラムは、TypeScript や Python 等、AI Friendly な言語での開発がメインです ・受講生からのリアルタイムなリクエストやカスタマイズ要望への回答対応いただきます 対象となる受講者は、 プログラミング経験があり、仕様書があれば基本的なコードの読み書きや単体テストができる「第二新卒を少し超えたレベル」のエンジニアです。 意欲ある若手が力をつけて成長していくプロセスを作り出していただく、成長の角度を上げていただくことができるポジションです。

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。

●部署 コーポレートIT課 ●役割 ・社内ITサービスデスクの中核メンバーとして、問い合わせ受付、一次切り分け、エスカレーション、解決までの運用をリードし、対応品質とスピードに責任を持つ。 ・PC、アカウント、Microsoft 365、ネットワーク、SaaS、社内システム等に関する問い合わせを、サービスデスクとして内容・影響範囲・対応先に切り分け、適切な担当者や関係部署へアサイン・連携する。 ・問い合わせ傾向、対応工数、未解決課題を可視化し、FAQ、テンプレート、手順書、ナレッジベースを整備することで、再現性のあるサービスデスク運用をつくる。 ・日々の問い合わせ対応や定型業務のなかで、生成AI・自動化ツール・既存SaaS等を活用し、小回りの効く運用改善やナレッジ検索・周知文作成の効率化を推進する。 ・全国拠点や非IT部門の社員にも分かりやすい言葉で案内・説明を行い、ITリテラシー差を前提にした丁寧で実用的なサポートを提供する。 【業務内容の変更範囲】当社業務全般

【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

●私たちが取り組む「プロシェアリング」「FLEXY by PKSHA」「AI Powered Worker」構想とは? 私たちは、外部プロフェッショナルの経験・知見を複数の企業でシェアし、経営課題を解決する新しい人材活用モデル「プロシェアリング」を展開するベンチャー企業です。2025年8月よりPKSHA Technologyグループに参画。 現在はグループ全体の核心戦略である「AI Powered Worker(AIと人の協働)」の社会実装を担う推進主体へと進化しました。特に技術顧問/CTOなどを強みにしたITフリーランス事業「FLEXY by PKSHA」では、PKSHAのアルゴリズムを実装し、レガシーな人材業界のビジネスモデルそのものをテクノロジーで再定義するフェーズにあります。 本ポジションはその中核となるマッチング基盤の本格開発フェーズを牽引するPMです。 ●業務内容 「FLEXY by PKSHA」向けマッチング基盤「FLEXYマッチングシステム」のプロダクトマネジメントをお任せします。 プロジェクトのPMとしてインパクト起点で要求・要件定義から実装の優先順位付け、社内エンジニア、PKSHAアルゴリズムエンジニアと連携しながら開発、リリース後の改善推進まで、全体をドライブいただきます。 ●具体的な業務の流れ 1.ユーザー・現場の課題抽出: 現場(FS:フィールドセールス、IS:インサイドセールス、マーケティング)の業務プロセスや抱えている課題をヒアリングし、定性・定量の両面から「解くべき本質的な問題」を構造化・抽象化します。 2.要求・要件定義の策定: 抽出した課題を、開発チームが実装可能な形へと翻訳。複雑なマッチング要件やドメインロジックを整理し、機能要件・仕様書に落とし込みます。 3.アルゴリズムのビジネス実装: PKSHA TechnologyのPdMやアルゴリズムエンジニアと日常的にディスカッションを行い、最先端のAIモデルを「ビジネス成果(マッチング精度向上・速度向上)」に繋げるための仕様設計・PoC(概念実証)から本実装への落とし込みを推進します。 4.プロジェクト推進・ディレクション: 社内のエンジニアチームと連携し、成果を最大化するためのロードマップ策定および優先順位付け、開発のディレクションを行います。 5.リリース後のデータ分析・改善: 数字や計数(マッチング率、成約率、業務効率化指標など)をベースにプロダクトの投資対効果(ROI)を検証し、高速で仮説検証・機能改善を繰り返します。

大手金融機関のセキュリティ環境を守るプロジェクトにおいて、 各種セキュリティ製品の運用・ログ分析・検知時の調査および運用改善業務をお任せします。 【具体的な想定業務】 ・セキュリティ製品の日次チェック・監視(アンチウイルス、WAF、URLフィルタ等) ・脅威検知時の調査・一次対応(Webアクセスログ、PC操作ログ、ネットワークアクセスログ等の分析) ・セキュリティ運用の改善計画・実施 ・報告書作成(検知状況の集計、週報・月報の作成) ・各種セキュリティ製品の検証・ナレッジ蓄積 ※まずは当案件にて2年程度しっかりと経験・実績を積んでいただき、 将来的には自社プロダクトの提案・導入(OneTrust、Netskope、Splunk等)や コンサルティング、新規ソリューション開拓などへキャリアを広げていくことが可能です。 【キャリアパス例】 毎期初にマネージャーと1on1を実施し、目指したいキャリアの方向性を決定します。 ・セキュリティ分析のスペシャリストとして、対応可能な製品や領域(SIEM、EDR、WAF等)を広げる ・PM / PLとしてチームやプロジェクトを牽引する ・ローバル案件や新規ソリューション(AIガバナンス等)に挑戦する ・チームマネジメントや後輩育成に携わる

●現在向き合っている課題 これまでのAI活用によって、実装以降の工程を中心に、新規プロダクトの開発期間を短縮してきました。 一方で、複数の新規プロダクトを継続的に立ち上げるためには、まだ次のような課題があります。 顧客課題や事業構想を、短期間でプロダクト要件・システム設計へ落とし込むプロセスの確立 AI による実装を前提に、そのコード品質を担保するアーキテクチャやガードレールの整備 高いプロダクト品質を低コストで実現するための AI を用いたレビューやテストプロセスの改善・自動化 個人の経験や工夫に依存しているAI駆動開発の知見を、再現可能なプロセスとして標準化すること 新規プロダクト開発における「生産性」と「生み出した顧客価値」を可視化する指標・仕組みの確立 そのため、一つのプロダクトを開発するだけでなく、その経験を次のプロダクトへ展開し、AI時代の新規プロダクト開発の進め方そのものを形にしていただける方を求めています。 少人数チームで新規プロダクトの企画からリリース、その後の改善までを一貫して推進していただきます。 主な業務 ●プロダクトの構想・仮説検証 顧客課題や事業構想を踏まえたプロダクト要件の整理 PdMと連携した仮説検証、ユーザーヒアリング モックアップ・プロトタイプを用いた提供価値の検証 UX・画面設計を含むプロダクト設計 ●設計・実装・リリース フロントエンド・バックエンド双方の設計・実装 アーキテクチャ設計、技術選定 コードレビュー、テスト設計、品質基準の策定 CI/CDを含むリリースプロセスの構築・改善 ●AI駆動開発プロセスの構築 Claude Code等を活用したAI駆動開発の実践・改善 AIによる実装・レビュー・テストを安全に活用するためのガードレール設計 開発で得られた知見の言語化・標準化・他プロダクトへの展開 開発生産性および提供価値を可視化する指標・仕組みの設計 入社後に期待する役割 ●入社～半年程度 入社後はAI駆動開発推進グループに参画し、新規プロダクトの開発を担っていただきます。 PdMやチームと連携しながら、当社の顧客課題、組織・人事領域、既存プロダクトのデータやシステム構造への理解を深め、構想・技術検証から開発に取り組みます。 ※担当領域と初期の取り組みは、ご経験や新規プロダクトの進捗を踏まえて決定します。 顧客課題や業務ドメインの理解 モチベーションクラウドシリーズのデータ・システム構造の理解 AI駆動開発プロセスへの参画・改善提案 次期プロダクトの構想・技術検証への参画 ●半年以降 新規プロダクトの立ち上げチームへ中核メンバーとして参画し、PdMとともに、企画・要件整理から本番リリースまでを一貫してリードいただく想定です。 一つのプロダクトを完成させることに加え、そこで得られた知見や開発プロセスを型化し、次のプロダクトをより短期間で立ち上げられる状態をつくることまでを期待しています。 ※具体的な参画時期や担当領域については、ご経験やご志向、新規プロダクトの進捗を踏まえ、相談のうえ決定します。 ▍開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI　※Claude Codeなどの生成AIツールは標準配布 OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilot、Gemini、Claude、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

mondとは mondは、「問」と「回答」を通じてコミュニケーションを楽しむ、2021年に誕生したQ&Aプラットフォームです。 月間コンテンツ(問答)数は、YoY5,000%超の急成長を遂げ、直近は質問箱サービスとして、国内No1のユーザー数を誇ります。 今後、20億人が利用するグローバル対話プラットフォーム(SNS) へと成長させるため、直近米国拠点を設立し、日米2拠点でグローバル展開を加速しています。 AIが浸透する時代の中、人々がつながり、価値ある問や答、対話の機会を生み出し、楽しみながらも成長していける、創造的なプラットフォームの構築を目指しています。 ミッション mondのプロダクト戦略、ビジョン、および実行全体を主導していただきます。 日本マーケットで拡大しているサービスを活かしながら、米国を含むグローバル市場でのPMFと拡大を推進し、中長期のロードマップ策定や開発チームの目標設定もいただきます。 事業目標と市場ニーズの把握から、プロダクト設計を行い、グローバル企業としての成長を牽引いただきます。 中長期プロダクトビジョン、ロードマップ、OKRの策定 日本のmondを基板に、グローバル展開のためのプロダクト設計 市場調査、競合分析、ユーザーニーズ評価を主導し、モバイルとウェブプラットフォームの構想構築 開発チームと高速なPDCAの実行 日本と米国のエンジニアリングチーム、デザイン、マーケティング、事業開発チームと効率的な連携 Customer Journey Map、ユーザーストーリー、Wireframeの定義 プロダクトマネージャ、デザイナーなどの採用、育成 ※レポートラインはCEO or COOを想定しています

●具体的な仕事内容 当社では『SES』『受託開発』『自社メディア』を展開しており、 当社の開発スタイルは、クラウド、サーバー、ネットワークなど お客様の課題を解決するために幅広い技術で貢献をしています。 現在弊社がAWSコンサルティングパートナーとなっており、 その影響でAWSやAzureといったクラウド環境の案件を多く受注しております。 ●案件で取り扱うスキル ・パブリッククラウド:AWS　Azure/GCP/OCI ・ネットワーク :NW ・サーバ:Redhat/CentOS/AmazonLinux WindowsServer VMWare ・ミドルウェア:apache nginx Tomcat bind クラスタ製品 ・DB:DBMS(mysql,postgresql,oracle) NoSQL ・生成AI:Bedrock Claude MCP ・その他:Paloalto F5 IoT BigData Zabbix JP1 Hulft MS365 コンテナ Ansible Terraform Jenkins ●案件一例 【AWS】データ解析システムの移行及び新システム構築 ・利用スキル:EC2,RDS,S3,IAM,VPC,Route53,CloudFront,APIGateway,Lambda,CloudWatch,SNS,WAF,CloudFormation他 ・工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、運用、保守 【AWS】某医療系アプリシステム　AWS基盤構築 ・利用スキル:EC2,RDS,S3,IAM,VPC,Route53,CloudFront,APIGateway,Lambda,CloudWatch,SNS,WAF,CloudFormation他 ・工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、運用、保守 【AWS】某アパレル系ECサイト　AWS運用保守 ・利用スキル:EC2,RDS,S3,IAM,VPC,Route53,APIGateway,Lambda,CloudWatch,SNS,WAF,ECS,CodeStar,SES,Cognito,DirectConnect他 ・工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、運用、保守 上記案件は一例です。 基本的にエンド直もしくはプライム直案件を取り扱っておりますので、 受託もSESも、クライアントと対等な立場で一緒に良いものを作ることができます。 また、複数のサービスを展開しているからこそ、「このキャリアしか積めない」がありません。 皆さんのご希望に応じて事業に配属させていただき、ご希望とスキルによっては新規事業をお任せする事もございます! そして今まで経験してきたスキルをベースに、 ネットワーク、サーバー、クラウドなど新たにチャレンジしていくことも可能です!! 「今以上に実力を付け、市場価値の高いエンジニアになりだい」 「インフラのスペシャリストとして幅広いスキルを身につけたい」 「PL、PMや役職を経験し、より組織運営に携わりたい」 こんなご希望がある方を大歓迎! 今後需要がより高まるフルスタックエンジニアを目指しませんか?

●具体的な仕事内容 当社では『SES』『受託開発』『自社メディア』を展開しており、 当社の開発スタイルは、クラウド、サーバー、ネットワークなど お客様の課題を解決するために幅広い技術で貢献をしています。 現在弊社がAWSコンサルティングパートナーとなっており、 その影響でAWSやAzureといったクラウド環境の案件を多く受注しております。 ●案件で取り扱うスキル ・パブリッククラウド:AWS　Azure/GCP/OCI ・ネットワーク :NW ・サーバ:Redhat/CentOS/AmazonLinux WindowsServer VMWare ・ミドルウェア:apache nginx Tomcat bind クラスタ製品 ・DB:DBMS(mysql,postgresql,oracle) NoSQL ・生成AI:Bedrock Claude MCP ・その他:Paloalto F5 IoT BigData Zabbix JP1 Hulft MS365 コンテナ Ansible Terraform Jenkins ●案件一例 【AWS】データ解析システムの移行及び新システム構築 ・利用スキル:EC2,RDS,S3,IAM,VPC,Route53,CloudFront,APIGateway,Lambda,CloudWatch,SNS,WAF,CloudFormation他 ・工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、運用、保守 【AWS】某医療系アプリシステム　AWS基盤構築 ・利用スキル:EC2,RDS,S3,IAM,VPC,Route53,CloudFront,APIGateway,Lambda,CloudWatch,SNS,WAF,CloudFormation他 ・工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、運用、保守 【AWS】某アパレル系ECサイト　AWS運用保守 ・利用スキル:EC2,RDS,S3,IAM,VPC,Route53,APIGateway,Lambda,CloudWatch,SNS,WAF,ECS,CodeStar,SES,Cognito,DirectConnect他 ・工程:要件定義、基本設計、詳細設計、構築、運用、保守 上記案件は一例です。 基本的にエンド直もしくはプライム直案件を取り扱っておりますので、 受託もSESも、クライアントと対等な立場で一緒に良いものを作ることができます。 また、複数のサービスを展開しているからこそ、「このキャリアしか積めない」がありません。 皆さんのご希望に応じて事業に配属させていただき、ご希望とスキルによっては新規事業をお任せする事もございます! そして今まで経験してきたスキルをベースに、 ネットワーク、サーバー、クラウドなど新たにチャレンジしていくことも可能です!! 「今以上に実力を付け、市場価値の高いエンジニアになりだい」 「インフラのスペシャリストとして幅広いスキルを身につけたい」 「PL、PMや役職を経験し、より組織運営に携わりたい」 こんなご希望がある方を大歓迎! 今後需要がより高まるフルスタックエンジニアを目指しませんか?