土日祝日休み 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

株式会社トップエンジニアリング

● 金融・通信系システム開発(アプリケーション開発) ～業務内容～ ・基幹システムの維持保守・改修 ・システム移行に伴う開発 ・詳細設計・基本設計・テスト・運用改善 将来的には要件定義・ベンダーコントロール・PM/PLへステップアップ可能! ～使用技術例(※いずれかの経験があれば歓迎)～ Java/C#/Python/Oracle/Linux/AWS など 　 ● 情報システム部門向け開発(社内システム・業務効率化ツール) ～業務内容～ ・社内向けシステムの開発・維持保守 ・RPA・スクリプトなどの業務効率化ツール開発 ・システム管理、運用改善、セキュリティ対応 多様な技術に触れながら、幅広い領域でスキルを伸ばせます! ～使用技術例(※いずれかの経験があれば歓迎)～ Java/VB.NET/C++/C♯/COBOL/PL/SQL/RPA/AWS・Azure/生成AIツール など プロジェクト紹介 ①官公庁系業務システム新規構築PJ ●業務内容 ・官公庁系業務システムのアプリケーション開発(PG〜IT工程) ・Java(Spring)を用いたバックエンド開発 ・Angular(JavaScript)を用いたフロントエンド開発 ・生成AIを活用したコーディング ●活かせるスキル/ご経験 ・Java開発経験(Springフレームワーク) ・PostgreSQLなどRDBMSを用いた開発経験 ・PG〜IT工程を一貫して対応できる経験 ・Angular(JavaScript)を用いたフロントエンド開発経験 ・Azure環境での開発・運用経験 ・官公庁系システムの開発経験 ・生成AIツールを活用したコーディング経験 ●勤務地 都内(リモート可能) ②製造業の基幹システムリプレースに伴うシステムの刷新案件 ●業務内容 ・Webシステムの設計～開発業務 ・Java(Spring Boot)を用いたサーバーサイド開発 ・React(Next.js)/TypeScriptを用いたフロントエンド開発 ・基本設計～詳細設計、実装、テスト対応 ・チーム内でのレビュー対応、仕様調整 ●活かせるご経験/スキル ・React または Next.jsでの開発経験 ・Java(1.8以上)+Spring Bootでの開発経験 ・Javaでの基本設計経験 ●勤務地 神谷町(リモート併用)

株式会社エスタイル

プロジェクトマネージャーとして、生成AI・LLMを活用したシステム開発プロジェクトの推進をお任せします。 顧客とのコミュニケーションや進捗管理、チーム連携を中心に、プロジェクト全体を円滑に推進いただくポジションです。 AI・生成AIに関する知識は、入社後にキャッチアップ可能です。 ●具体的な業務 プロジェクトの進捗管理、課題管理 顧客との打ち合わせ、要件整理 顧客への進捗報告、レポーティング 開発チームとの連携、調整 スケジュール管理、品質管理 AI・生成AIを活用した開発プロジェクト推進 など ※ご経験やスキルに応じて、要件定義や提案業務もお任せします ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●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!

株式会社エスタイル

プロジェクトマネージャー(PM)候補として、生成AI・LLMを活用した開発プロジェクトの推進をお任せします。 まずは、進捗管理や顧客折衝、レポーティングなど、プロジェクト推進業務からスタート。 複数エンジニアと連携しながら、プロジェクト全体を円滑に進めていただきます。 AI・生成AIに関する知見は、入社後の研修でキャッチアップ可能です。 将来的には、PMとして要件整理やプロジェクト全体のマネジメントにも挑戦いただけます。 ●具体的な業務 プロジェクトの進捗管理、タスク管理 顧客と打ち合わせ、要件整理サポート 顧客への進捗報告、レポーティング 開発チームとの連携、調整 スケジュール管理、課題管理 など ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●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!

株式会社 Photosynth (フォトシンス)

Photosynthでは、当社のソフトウェア群全体の品質を支えるQAエンジニアを募集しています。IoTシステムとして、組み込みソフトウェアからWebアプリケーション、モバイルアプリケーションに至るまで、幅広い領域で品質保証をリードしてくださる方を求めています。 担当プロダクトの品質保証に加えて、関連する他のプロダクトやシステム全体への影響を考慮したテスト計画・設計・実行を行います。 このポジションでは、ソフトウェアテストの専門知識を活かし、技術とビジネスの両面からサービスの品質向上に貢献していただきます。 ●具体的には 以下の業務を通じてPhotosynthのプロダクトを支えていただきます。 1.担当プロダクトの品質保証業務全般 担当プロダクトのテスト計画の立案、テスト設計、テスト実行、結果分析、不具合報告など、一連の品質保証プロセスを担当します。 2.システム横断的な品質保証 担当プロダクトだけでなく、関連する他のプロダクトやシステム全体への影響を考慮したテスト計画・設計・実行を行い、システム全体の品質向上に貢献します。 3.上流工程からの品質改善活動 テストフェーズだけでなく、開発の上流工程からレビューや品質に関する啓蒙活動を通して、品質に関する問題解決に取り組みます。開発チームと密接に連携し、品質の作り込みを推進します。 4.品質保証プロセスの改善提案と実行 現在の品質保証プロセスに対して改善提案を行い、より効率的で効果的なテスト手法やツールの導入を推進します。 ●技術スタック 開発言語:C/C++、nodejs、Go、Ruby on Rails、Vue.js、React インフラ:AWS、GCP DB:MySQL(Amazon Aurora) デプロイ/ビルド:AWS Pipeline、CodeBuild、CircleCI、Jenkins IaC:Terraform、AWS CloudFormation ツール:Google Workspace、Slack、JIRA、Confluence、GitHub、Gitlab、Magicpod AIの活用について Photosynthでは、エンジニア一人ひとりの生産性と技術力向上を重視し、日々の仕事においてCaudeを積極的に活用しています。また、全社員が利用できる「Gemini Advanced」も導入しており、部署を越えたAI活用や知識共有が活発です。 エンジニア主導の勉強会や最新技術の情報交換も定期的に行われており、新しい技術に触れながら成長できる環境です。 ●プロダクトについて 以下のプロダクトの品質改善業務に携わっていただきます。 (1)Akerun入退室管理システム 「鍵をクラウドで管理する」という新しいコンセプトで、様々な施設の入退室管理を劇的にスマート化するIoT×SaaSのサービスです。 手厚いサポート体制や受付、勤怠管理など鍵の管理に留まらないオフィス向けソリューションが評価され、累計導入社数は7,000社を突破。解約率の低さは他社と比較した強みであり、オフィスやジム、小売店、大学、工場などさまざまな業種で導入されています。 (2)akerun.Mキーレス賃貸システム 賃貸物件における"鍵"の常識を覆し、内見から入居、退去までの一連のプロセスを圧倒的に効率化する、美和ロックとの協業によるIoT×SaaSの新しいサービスです。 (3)Akerunデジタル身分証 物理的な身分証(社員証、学生証、会員証など)をデジタル化するサービスです。認証端末とクラウドサービスの双方を開発する弊社の強みを活かし、業界に先駆けてAppleウォレットに身分証を発行するサービスの提供を開始しています。

パーソルキャリア株式会社

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験・専門性に応じて最適なポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「自身の専門性を最大限発揮できるポジションを見極めたい」「経験を活かし、より上流や高度な領域で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後は社内横断でポジションサーチを行い、スキル・実績および志向性を踏まえ、書類選考を通過したポジションをご案内いたします。 ●募集ポジション例(※以下ポジション以外を打診させていただく可能性がございます) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの先端技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックおよびAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI/機械学習領域の新技術検証・開発 ・Python/PySparkを用いた分析・モデル開発 ・デモ/PoC開発による技術検証 ・業務効率化に向けた分析・自動化・AI活用 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外での発信(講演・論文・資料作成) 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、分析基盤の高度化を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定およびプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・データパイプラインやバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、分析基盤の整備と意思決定支援を担っていただきます。 「doda」「doda X」において、以下業務を推進します。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKを踏まえたデータマネジメントおよび利活用推進 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境での構成設計(AWS/GCP/Azure) ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視/セキュリティ/ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 データサイエンティストが設計・開発した機械学習モデルやレコメンドロジックを、実際のサービスで利用できる形へ実装するサーバーサイド開発を担当します。 モデルそのものを研究・開発することが主な役割ではなく、レコメンド・マッチングをサービスとして成立させるための設計・実装・運用・改善までを一貫して担当します。 また、機能を個別最適で実装するのではなく、共通実装基盤や開発プロセスを整備し、レコメンド・マッチング機能を継続的かつ安全に提供できる仕組みづくりにも携わっていただきます。 ・データサイエンティストが開発した機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装 ・Pythonを用いたAPI・バッチ・データ処理機能の設計・開発 ・レコメンド・マッチング機能のサーバーサイド開発・運用 ・安全かつ継続的に提供するためのシステム設計、性能改善、セキュリティ・運用設計 ・レコメンド・マッチング領域における共通実装基盤や実装パターンの整備 ・A/Bテストやモニタリングを通じた継続的な改善 ・データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携し、要件整理から設計、実装、リリース、改善までを一貫して担当 ・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

株式会社スカイウイル

このポジションのミッション ・LLM/RAGを業務課題に落とし込み、PoC→本番を完走させる ・再現性ある実装パターンをチームの資産にする 業務イメージ ・LLM/RAGを活用した業務アプリの開発(要件整理→プロトタイプ→本番実装まで) ・データ整備・検索設計(ドキュメント分割、メタデータ設計、検索精度の改善) ・評価・品質担保の設計(評価指標、テストケース、ガードレール/プロンプト改善) ・既存システムとの連携実装(API連携、権限、ログ/監視、運用手順の整備) ・学びを資産化(実装パターンのドキュメント化、社内共有、再利用できる部品化) 案件事例はこちら https://saiyo.skywill.jp/jobs/ai/ ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 得られるキャリア・ベネフィット ・LLM/RAGを“触る”で終わらせず、要件→実装→運用までを経験できる ・プロンプトだけに寄らない設計力が身につく(評価指標、データ整備、ガードレール設計) ・PoCの先にある“現場で使われ続けるAI”をつくる実装力が鍛えられる ・キャリアの分岐が広い(生成AIアプリ/AI×バックエンド/AI-PM・テックリード など) ・キャリアを逆算したアサイン:伸ばしたい軸(上流/技術深掘り/リード)から役割を設計します ・複数の視点で成長を支える体制:定期面談やレビューで、次の一手を一緒に決めます 仕事の難しさ ・LLMは挙動が揺れるため、“動いた”で終わらず評価指標・ガードレール・運用まで作り込む必要があります。 ・要件が曖昧なまま始まることも多く、仮説→検証→改善のサイクルを自走できることが重要です。 ・セキュリティ/権限/ログ/コストなど、プロンプト以外の論点が成果を左右します。

株式会社フュディアルクリエーション

●概要 投資用不動産ブランド「RELUXIA」を展開する当社にて、社内業務全般のDX化を推進できるスペシャリスト候補を募集しております。営業面におけるDX推進だけでなく、社内のあらゆる業務効率化をお任せする予定です。 ●詳細 【具体的な業務内容:社内DX推進スペシャリスト(社内業務専門)】 ・自社、グループ会社を横断してのDX化戦略の立案・推進 ・各部署の業務プロセス洗い出し、及び再設計・新業務基準策定 ・外部ベンダー・パートナーとの連携、最新AI動向のリサーチと社内展開 ・AI導入推進業務の実行(Gemini、Claud code等を用いての開発) ・業務効率化推進にあたり、各部門との協議、打ち合わせ ●部署 情報システム部

株式会社STRACT

【事業概要】 STRACTは「AIショッピングアプリ『PLUG(プラグ)』」を提供しています。国内2,200以上のECサイトと提携し、最安値比較やクーポン自動オファーなどを実現。300万ダウンロードを達成し、年間流通総額は100億円を突破しました。ブラウザ拡張機能から「ショッピング版AIエージェント」へと展開し、検索比較から購入・決済自動化まで、購買ファネル全体をカバーするプロダクトへと拡大を続けています。 業務内容 【具体的な業務内容】 -ビジネス部門(toB向き合いの業務チーム)・コーポレート部門のメンバーと一緒に日々の業務を行いながら、業務フロー・課題・ボトルネックを深く理解する -現場から得たインプットをもとに、オペレーション改善・業務効率化のための仕組み(ツール・自動化・社内システムなど)を設計・開発する -生成AI・LLMなどを活用し、定型業務や情報処理の自動化・省力化を企画〜実装〜運用まで一気通貫で担う -リリース後も現場に張り付き、実際の利用状況や反応を見ながら改善サイクルを回す(「作って終わり」にしない) -開発を通じて得た知見を、属人化させずに仕組み化・ドキュメント化し、他メンバーにも展開する -常時プロダクト開発チームとも連携し、汎用化できる要素はプロダクト側にフィードバックする -ビジネス部門・コーポレート部門メンバーのオペレーション業務をAIで巻き取り・削減し、削減できた時間をより事業成長に直結する提案活動へ再投資できる状態をつくる -必要に応じてお客様とのコミュニケーションにも入り、現場のオペレーションを熟知した立場から提案設計を技術面で後押しすることで、ビジネス部門がよりアグレッシブな提案に安心して踏み出せる環境を構築する 【業務における技術チャレンジ例】 ・業務理解と実装の両立: 非エンジニアである現場メンバーの暗黙知や運用・手作業のフローを分解し、要件として言語化した上で、実際に動くソリューションに落とし込む ・スピード重視の開発: 現場のフィードバックを得ながら素早く反復改善する ・AI活用の実装力: LLM APIやAIエージェント、ノーコード/ローコードツールなどを適材適所で使い分け、最短距離で業務改善を実現する

株式会社SI&C

◆仕事内容 「Webアプリケーションの要件定義から技術選定・設計・実装・運用までのプライム案件を想定しております ・クライアントとの要件ヒアリング ・技術選定・アーキテクチャ設計 ・プロジェクト管理、顧客折衝 ・バックエンド設計・開発(モダンなアーキテクト・フレームワークを適用) ・生成AIも活用した開発効率化 ・チームメンバーとのコードレビューや育成　等 ◆開発環境・技術スタック(例) ・言語:Java,React,Vue.js ・インフラ:AWS, Azure,Docker, ・CI/CD:GitHub Actions, CircleCI ※その他:生成AIを議事録作成や研究会 ● 主な業務概要(共通) ・流通・EC・人事(HR)・サプライチェーン領域などのWebシステム開発に参画 ・モダンな技術×AIを活用した開発 ・要件定義～設計～実装～テスト～リリースまでの一貫した開発プロセスを担当 ・新規プロジェクトの立ち上げフェーズに参画し、設計・実装のリードやプロジェクト推進を担当 ・案件によっては自社内開発やエンドユーザーと直接関わりながら、業務理解を深めたシステム構築が可能 ・部内で立ち上げた「生成AI研究会」やAI活用施策(議事録生成など)を通じて、生成AIを実務に取り込む取り組みも推進 =================================== ●役割別の業務内容イメージ ▼ メンバー/リーダー候補 ・実装を中心に、フロントエンド・バックエンドのWeb開発に従事 ・要件定義～リリースまで一貫して担当 ・メンバーの育成やリーダー補佐 ▼ プロジェクトリーダー(PL) ・数名～10名程度のチームを取りまとめ、タスク・進行・品質管理・社員育成を実施 ・PMの補佐役として、顧客調整やプロジェクト推進も担当 ▼ プロジェクトマネージャー(PM) ・15～30名程度のプロジェクトチームのQCD(品質・コスト・納期)と収益性を責任範囲として担当 ・顧客との契約・調整、リスクマネジメント、予算管理まで幅広くカバー ▼ テックリード ・高度な技術力と専門性を活かし、技術面からプロジェクトを牽引 ・コードレビュー・標準化・技術教育などを通じ、開発品質と組織全体のスキル向上を牽引 統括プロジェクトマネージャー(SPM) ・30名以上のマネジメント業務 ・複数案件を横断的にマネジメント ・案件受注・組織マネジメントなどを担当 =================================== 【配属部門について】 今回募集する部門は、人間関係の良さが働きやすさに直結しているのが大きな特長です。 流通業界を中心に、EC・HR(人事)領域などのエンドユーザーと直接関われるプロジェクトから、サプライチェーン領域まで幅広く手がけています。 安定した経営基盤がある環境で新しい挑戦をしながらスキルアップを目指している仲間が沢山在籍しております。 【働く環境】 <部内の雰囲気> ・チーム単位では1on1や朝会・夕会を実施し、立場に関係なく意見交換ができる体制 ・部全体では月1回の部会を実施。経営方針共有やグループディスカッションに加え、懇親会など交流機会もあり、風通しの良い雰囲気 ・チーム規模:平均5～7名。PLがメンバーをしっかりフォローする体制 <部署の特徴> ・組織マネジメントに力を入れ、マネージャー陣がメンバーを直接支援 ・エンゲージメントサーベイの結果が全社でも高水準 ・多様なキャリアパス:バックエンドエンジニアからPL・PMへステップアップしたメンバー多数

株式会社IHI

入社後は、オンプレ生成AIを核としたDXソリューションの企画・設計・推進に関する以下の業務を担っていただきます。 ●主な担当業務 (1)業務課題の把握・テーマ企画 ・航空エンジン事業を中心とした各部門(設計・製造・品質・調達・営業・管理部門など)に対するヒアリングの実施 ・現行業務フローの分析(As-Is整理)と、生成AIを活用したあるべき姿(To-Be像)の構想 ・生成AIを用いることで効果が期待できる業務領域の特定 ・業務インパクト・実現性・安全性・セキュリティ要件などを総合的に評価し、優先度の高いDXテーマを選定 (2)生成AI活用ユースケースの定義・ロードマップ策定 ・エアギャップ環境下のオンプレ生成AI基盤(社内構築基盤)を前提としたユースケース定義 ・品質・安全要求、および情報セキュリティ要件を満たすための利用範囲・ガイドライン・制約条件の整理 ・各テーマに対するステップ別のロードマップ策定 ・効果測定指標(KPI・KGI)の設定と、改善サイクルを回すための運用方針の検討 (3)生成AIアプリケーション/AIエージェントの実装・導入 ・DifyやPythonを用いた生成AIアプリケーション/AIエージェントのプロトタイプ設計・実装 ・業務部門が日常的に利用できるUI/UX(社内ポータルや業務システムとの連携を含む)の設計 ・必要に応じて、社内システムや既存データベースとの連携方針の検討・実装(※連携方法はエアギャップ環境の制約に準拠) ・ユーザートレーニング・マニュアル整備・運用ルール策定といった、現場定着に向けた支援 (4)プロジェクトマネジメント・ステークホルダー調整 ・基幹職および各事業部門の責任者と連携したプロジェクト計画の策定・進捗管理 ・インフラ・情報システム・セキュリティ部門などとの要件調整(性能要件、セキュリティ要件、運用体制など) ・外部パートナー(ベンダー・技術パートナー等)が関与する場合の要件定義・成果物レビュー・スケジュール調整 ・品質保証・安全保障(セーフティ/セキュリティ)に関わる部門との協議を通じた、リスク評価・対策の検討 ●各関係者との連携について 社内:航空・宇宙・防衛事業領域内並びに本社の情報システム・インフラ部門、セキュリティ部門、各事業部門(設計、製造、品質保証、調達、営業、管理部門など) 社外:生成AI関連の技術パートナー・ベンダー、必要に応じたコンサルティング会社・研究機関 等 各ステークホルダーとの対話を通じて、業務要件・技術要件・安全・セキュリティ要件をバランスよく満たす「現実的な落としどころ」を見極め、合意形成を図りながらプロジェクトを推進いただきます。 【変更の範囲】会社の定める業務

株式会社AlbaLink

業務の徹底的な「仕分け」とAI実装 本ポジションの最優先事項は、現場の泥臭いアナログ業務を**「AIが担うべき領域」と「人間が担うべき領域」に極限まで純分化(仕分け)**し、実装することにあります。 1.業務プロセスの解体と再定義: 営業・査定・事務の全工程をヒアリングし、判断基準を言語化。 「情報の整理・要約・1次判断」をAIに、「情緒的交渉・最終意思決定」を人間に、といったプロセス全体の再設計。 2.実効性の高いAI・オートメーションの実装: LLM(Gemini等)を活用した、複雑な権利関係の整理や物件情報の自動スクレイピング・解析ツールの構築。各種SaaS、ノーコード(Make/Pardot等)を組み合わせた、入力負荷ゼロのオペレーション構築。 3.データドリブンな改善サイクルの確立: 現場の運用から得られるデータをフィードバックし、AIのプロンプト精度や業務フローを週単位でアップデートする。 ● キャリアの広がり(パフォーマンス次第で挑戦可能な領域) 上記の「仕分け・実装」において卓越した成果を出していただいた先には、**「人的リソースの最適化デザイン」**への関与も期待しています。 AI導入によって生まれた「余白の時間」を、より難易度の高い案件開拓や、顧客体験(CX)の向上、あるいは新規事業の推進にどう投資すべきか。 経営陣のパートナーとして、AI時代の新しい組織図や役割(ロール)の再定義に携わっていただく可能性があります。

大和財託株式会社

業務システム開発・業務自動化・AI活用で会社の変革を推進 kintone・Power Automate・Copilotを活用した開発のスペシャリストへ! 創業以来増収増益を続ける当社のDX戦略課にて、 業務改善・DX推進のプロフェッショナルとしてご活躍いただきます! 現場へのヒアリングから業務設計、システム企画・開発、AI活用まで一気通貫で担当し、 全社の生産性向上と事業成長をリードしていただくポジションです。 ♦♦♦♦ 具体的な仕事内容 ♦♦♦♦ ● 業務改善・DX推進 各部門へのヒアリングを通じた業務課題の把握・現状分析 業務改善に向けた要件定義、業務フロー設計、システム化の企画立案 ● システム開発・業務自動化 kintoneを活用した業務アプリの設計・開発・運用保守 Power Automateを活用した業務自動化の推進 Teamsへの通知・リマインド配信 DM自動送付 契約書類の自動登録　など ● システム導入・基盤構築 既存システムのリプレイス・再構築プロジェクトの推進 freee → 勘定奉行 Dropbox → Box　など ETL・データ連携ツールを活用したシステム間連携およびデータ活用基盤の構築 新規SaaSやシステムの調査・選定・導入支援 ● AI活用推進 Copilot Studioを活用したAIエージェントの企画・開発 見積書読取りエージェント ETC利用明細の自動整理 アンケート自動集計　など AI・RPA・自動化技術を活用した業務プロセス改革の推進 生成AI・DXに関する最新技術の調査・検証および社内展開 ● プロジェクト推進・定着支援 ベンダーコントロール、プロジェクトマネジメント、進捗管理 利用部門への導入支援、説明会実施、運用定着サポート ♦♦♦♦ 社内導入システム ♦♦♦♦ Microsoft365、PowerAutomate、kintone、Box、コラボフロー、CLOUDSIGN、Sansan、クラウドPBX など ◎最新のMicrosoft Surface Laptop+外部モニタを全社員に貸与 ◎社用携帯としてiPhoneを貸与

バルテス・ソリューションズ＆AI株式会社

求人概要 証券・FX関連の金融システム開発における PM / PL として、要件定義から進捗管理、チームマネジメントまで一貫して担当していただきます。直請け案件が中心で、顧客との折衝を含む上流工程から深く関わり、裁量を持ってプロジェクトを推進できます。 加えて、自社プロダクトの開発体制を「AI駆動開発」へと進化させる旗振り役として、生成AI活用の戦略設計から開発プロセスの刷新までをリードしていただきます。現場の開発力向上に直接インパクトを与えられるポジションです。 まずは社内で実際に体制構築へ従事しているメンバーとともにプロセスの刷新をリードしていただきつつ、 ゆくゆくは事業責任者やCAIOなどを目指していただきたいポジションです。 1.金融システム開発におけるPM / PL業務(従来業務) ・FX・株式などの取引システム、投資情報ツール開発におけるプロジェクト管理 ・要件定義/設計/開発/テスト/運用保守までのマネジメント全般 ・顧客折衝、進捗・品質管理 ・若手メンバーの指導・育成 ・案件によってはプレイングマネージャーとして設計・テストなどに実務参加 2.自社プロダクト開発の「AI駆動開発」推進リーダー(追加領域) 生成AIを活用した開発体制への転換を、技術面・プロセス面の双方から牽引していただきます。 いきなりすべてをお任せをすることはなく、社内の主要メンバーとともにリードしていただきます。 ・AI駆動開発の戦略設計 ‐自社プロダクトにおけるAI活用領域の選定 ‐PoC 企画・技術検証の推進 ‐開発フローへの LLM / 自動生成ツールの具体的な組み込み ・AI活用を前提とした開発プロセス刷新 ‐要件定義・設計・実装・テストの各工程におけるAI活用基準やベストプラクティスの整備 ‐AI によるコード生成・仕様補完・テスト自動化の導入と品質基準の策定 ‐「人 × AI」で最大効率を出すためのワークフロー設計 ・チームのAIリテラシー向上の推進 ‐メンバー向けの勉強会・ハンズオン企画 ‐ガイドライン・運用ルールの整備 ‐プロダクト横断でのAI活用文化の醸成 ●案件例 ・SBIFXトレード、GMO外貨など大手金融機関のFX・株式取引システム開発のリード ・高機能チャート分析ツールの新規導入PJ ・顧客向け通知・レポート配信機能の要件定義と構築 ●取引先 SBI証券グループ企業、岡三証券、GMOフィナンシャルホールディングス、他多数 ●入社後の流れ(キャリアパス) ・現行PJのサブリーダーまたはリーダーとして参画 ・顧客対応とチームマネジメントを並行しながら慣れていただきながら、ゆくゆくはPMをお任せしていく想定です。 ・将来的には、事業責任者候補としてのステップアップも可能です

株式会社センシンロボティクス

【顧客】 電力・プラント等のインフラ事業者、施工会社が現状のメイン顧客となります。 これまで労働集約型で品質確保をしてきましたが、労働人口の減少や働き方改革の影響でDX推進が急務になってきています。 各社DX担当者や現場担当者とDXに取り組み、そこで開発したソリューションの他社展開も行っています。 【事業領域】 社会インフラ・産業インフラのメンテナンス市場は国内5兆円とも言われており、この広大なマーケットにおける負を抜本的に改善するソリューションに取り組んでいます。これまでデスクワークはDXが進んできましたが、インフラ業務等の現場を伴うノンデスクワーク業務についてはホワイトスペースが多く、未だに紙業務や熟練者の判断に頼る場面も多く、大幅な改善の余地があると考えています。 現状は設備点検や現場管理、警備監視といった業務を中心に取り組んでおり、今後拡大予定です。 【チーム全体の業務内容】 【AX部】 大手インフラ企業・自治体の顧客に対し、ドローン・ロボット・AIを活用した業務変革(AX)ソリューションの企画・開発・提供を行っています。 顧客の現場課題のヒアリング、ユースケースの発掘から、プロダクト・ソリューションへの落とし込み、導入・拡販まで、ビジネスと開発が一体となって推進しています。 【所属チームについて】※2026/7時点 AX部配属予定、全体で42名です。そのうち事業開発を担うプロダクトマネージャーは5名で、年齢層は30代～40代で構成されています。 顧客・営業・エンジニアと部署の垣根なく連携しながら、プロダクトを起点とした事業成長に取り組んでいます。 【業務内容】 顧客の現場に深く入り込み、「売れるプロダクト」をつくる事業開発型のプロダクトマネジメントをお任せします。 ・インフラ顧客の現場ユースケースの深い理解と、プロダクト仕様・要件への落とし込み ・「どの機能が最も売上・受注に寄与するか」を基準とした開発バックログの優先順位付け ・セールスキットの作成や営業同行を通じた、プロダクトの受注率・売上の最大化 ・顧客・営業・エンジニアのハブとなったプロジェクト・プロダクト推進 ・新規ユースケース・業務領域の開拓(既存顧客の深耕・横展開の企画) <主なKPI> プロダクト別売上、パイプライン総量、新規顧客数 ※開発チームのピープルマネジメント(労務管理・評価等)は含みません。プロダクトの事業成長にフォーカスいただくポジションです。 ※当社製品・サービスに関しては 「https://www.sensyn-robotics.com/product」をご覧ください 【技術環境】 「https://stackshare.io/sensyn-robotics/sensyn-core-and-apps」

イグニション・ポイント株式会社

弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるシステムエンジニア)としてご活躍いただきます。 ・Webアプリケーション、業務システム、モバイルアプリ等の設計・開発・運用 ・クライアントとの要件定義、仕様調整、提案 ・チーム内ミーティング、アジャイル開発推進 ・システム保守・運用・改善 ・新技術の調査・導入や開発プロセス改善 【プロジェクト例】 ・大手企業向け業務システム開発(Java, Spring, AWS) ・スタートアップ新規サービスの立ち上げ(React, Node.js, GCP) ・モバイルアプリ開発(Swift, Kotlin) ・ChatGPTをはじめとする生成AIの実装や、DXソリューションの技術選定 開発環境・技術スタック ・言語:Java/Python/JavaScript(TypeScript)/C#/Swift/Kotlin など ・フレームワーク:Spring Boot/React/Angular/Django など ・インフラ:AWS/GCP/Azure ・その他:Git/CI/CD(Jenkins, GitHub Actions等)/Docker/Kubernetes など ・開発手法:アジャイル/スクラム/ウォーターフォール

イグニション・ポイント株式会社

セキュリティ方針の策定から、生成AI利用などの新たな技術に対するシステム的な統制の実行、各種認証(ISMS/Pマーク)の維持・運用やリスクアセスメントといった専門業務に関わりつつ、ご経験・スキル・志向性に合わせて業務をお任せします。 少人数のチームであるため、セキュリティ戦略立案や認証運用といった「仕組みづくり」を主軸としつつも、メンバーと協力して日々のサポート業務やインシデント対応にも柔軟に携わっていただく、裁量の大きいポジションです。 組織をこれから作っていく段階ですので、技術的な実装そのものよりも、ポリシー策定、リスクアセスメント、教育・啓蒙といった「仕組みづくり」と「組織浸透」をメインにチームをリードいただきます。 具体的な業務内容 下記業務の中で、ご経験・スキル・志向性に合った業務をご担当いただきます。 ●ポリシー策定・ガバナンス支援 ・グループ全体のセキュリティポリシー・ルールの策定、見直し、周知 ・ISMS(ISO27001)やプライバシーマーク等の認証維持・運用管理 ・法改正やガイドラインに基づいた内部規定のアップデート ・セキュリティ対策指針に基づいたOAインフラ環境の更改、および高度なエンドポイントセキュリティや資産管理ソリューション等の導入対応 ●リスクマネジメント・監査 ・新規事業やツール導入時のセキュリティリスクアセスメント ・外部委託先(サプライヤー)に対するセキュリティ監査・評価の実施 ・社内各部門からのセキュリティ・プライバシーに関する相談対応 ●情報セキュリティ教育・啓発 ・全従業員向けセキュリティ教育(e-learning等)の企画・コンテンツ作成・実施 ・全従業員の情報リテラシー向上に向けた取り組みの推進 ●チーム共有業務(社内IT基盤の維持・サポート) ・社内ITに関するヘルプデスク・サポート業務 ・従業員の入退社・異動に伴うデバイスやアカウント等の管理 ・社内ネットワーク環境の管理・運用 ・社内の各デバイス、ソフトウェア、ライセンス等の管理

Sansan株式会社

●サービスについて 取引管理サービス「Contract One」を担当します。 ●組織のミッション プロダクトの提供価値を最大化し、Contract Oneを事業として継続的に成長させることが目的です。 顧客の課題を起点に「何を作るか」を見極め、プロダクトを通じて顧客の業務変革と事業成長の両方を実現していくことを目指しています。 ●具体的な業務 取引管理サービス「Contract One」のプロダクトマネジャーとして、以下の業務を担当します。 【組織の業務】 プロダクト戦略・ロードマップの策定から、課題発見・企画・要求定義・開発推進・リリース・効果検証までを一貫して担います。 【業務の流れ(一例)】 1.課題の洗い出し:プロダクトに関するフィードバック、データ、ユーザーリサーチから、ユーザーの課題を洗い出します。 2.改善案・新機能案の企画:解くべき課題に対し、モックアップなどを使ったユーザーインタビューで企画が課題を解決できているかを検証しながら、デザイナーと共に改善案・新機能案を企画します。 3.開発〜リリース対応:なぜそれをするのか・なぜ必要なのかを開発メンバーに説明しながら合意形成し、開発の優先順位を決めてリリースまで対応します。 4.ユーザーとのコミュニケーション:リリースする機能やプロダクトをどう認知させ使ってもらうかを考えながら利用を促進し、営業やCSが行う顧客への提案やPoC推進にもつなげます。 【入社後に担当する業務】 まずは特定の機能領域を担当します。顧客・社内ユーザーへのヒアリングやデータ分析から課題を定義し、デザイナー・エンジニアと共に企画〜リリースを推進する役割です。 【将来的に担当する業務(キャリアパス)】 プロダクト全体の戦略・中長期ロードマップの策定、商品設計から売り方(Go-to-Market)までを含むプロダクトの価値最大化など、担当範囲を広げることを想定しています。 ●組織構成 Contract One事業部 プロダクト室は少数精鋭の組織で、以下の組織で構成されています。 ・プロダクトマネジャーが所属するプロダクト開発グループ ・デザイナーが所属するプロダクトデザイナーグループ ・プロダクトマーケティングマネジャーが所属するプロダクトマーケティンググループ ●開発環境、使用するツールなど ・ドキュメント:Notion, Slack, Figma ・AI/開発支援:Claude, Claude Code, ・NotionAI, ChatGPT, Geminiなど ・データ分析:BigQuery, Looker Studio ・バージョン管理:GitHub ・その他:Salesforceなど ※ SalesforceはSalesforce, Inc.の商標であり、許可のもとで使用しています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

SCデジタル株式会社

クラウド基盤やシステムアーキテクチャの構築・運用を軸に、 その知見を活かして生成AIを活用した業務システム(RAG、AIエージェント等)の領域にも 活躍の幅を広げていける方を募集します。 ●具体的には・・・ ・GCP/AWS等のパブリッククラウド(Cloud Run・GKE、ECS・EKS等)を中心としたインフラ設計・構築・運用 ・BigQuery/Redshift、Vertex AI/Bedrock等を用いたRAG・生成AIワークフローの設計・構築 ・Terraformによるインフラのコード化(IaC) ・VPC、IAM、Private Service Connect/PrivateLink等によるネットワーク・セキュリティ設計 ・顧客要件のヒアリングから提案・実装までの一連の対応 等 ●働く環境 ・フラットな組織体制であり、他部門からのサポートも得られやすい環境です。 ・ハイブリットワーク、スーパーフレックス制、私服勤務を全社で採用しているため、 働き方の自由度が高く、自身の仕事に集中して取り組むことができる環境です。 　 ・また、ライフステージに合わせた働き方についても、相談しやすい環境でもあります。 ・全社での残業月平均は30時間程度。

MNTSQ株式会社

●募集概要 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ●担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 ●技術スタック ・言語: Python, TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch ・クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud ・データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ・ツール: GitHub, Docker ●プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●入社受入の体制 <前提となる働き方> コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 <3ヵ月のオンボーディングプログラム> MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

MNTSQ株式会社

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://info.mntsq.com/aicontract-assistant) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・既存プロダクトの既存機能の改善や新機能の開発 ・新プロダクトの開発 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・フロントエンド領域の技術的なリード 　└技術的な課題発見および解決策の提案・実行 　└コードレビューを通じた知見の共有 　└要件定義・設計・実装 　└最新技術の検証と導入の検討 　└新規プロダクトを生み出すための社内基盤の構築 ・他部門とのコラボレーション 　└デザイナーや PdM と共に UI/UX デザインの検討 　└知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション 　└Slackチャンネルや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客との商談やヒアリングに同席する機会あり 【参考記事】 [「フロントエンド」の枠を超えて、事業価値を最大化する。MNTSQエンジニアの“越境”思考とは](https://note.mntsq.co.jp/n/nb414778ed30d) ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

株式会社GROWTH VERSE

概要 当社ソリューションを導入済みのクライアント(および新規導入プロジェクト)に対し、ソリューション運用・保守・改善の責任者として以下を担当します。 詳細 ソリューション運用マネジメント 複数クライアントの運用プロジェクトを統括 SLA管理、品質管理、インシデント対応の指揮 クライアント業務要件の翻訳 クライアント固有の業務フロー・システム要件をソリューション運用に落とし込み 運用ルール・手順書の整備 Tech部門との連携 バグ・機能改善要望をプロダクトチームに連携、優先順位調整 新機能リリース時の運用設計 継続的改善 運用データの分析、運用効率化の提案 自動化・AI化による運用コスト削減 クライアント窓口 運用報告、定例会運営、エスカレーション対応 キャリアパス 短期:Manager → Senior Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の運用統括責任者・事業責任者 M&A買収先企業の運用改革・PMI担当 Tech部門と連携したCustomer Reliability Engineering領域のリード

株式会社GROWTH VERSE

概要 クライアント(金融機関:銀行・証券・保険・クレジット等)の経営・事業課題に対し、仮説構築・マーケティング分析・AIモデル構築・新たな顧客体験の実装・プロジェクト推進までを一気通貫で担当します。 詳細 業務改革・プロセス設計(BPR) As-Is業務フローの調査・可視化、To-Be設計、ROI試算 マーケティング分析 顧客データ(取引履歴・属性・接点履歴)の分析、セグメンテーション設計 施策効果検証、KPI設計 AIモデル構築・検証 Tech部門と連携した休眠予測・離反予測・クロスセル・リスク判定等のモデル企画・要件定義 A/Bテスト設計、精度検証 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点の再設計(コール・チャット・Web・アプリ等) オペレーション実装・現場定着化 戦略策定 AI活用ロードマップ策定、事業KPI設計 プロジェクト推進(PM) Tech部門との要件整理、PMとしての品質・スケジュール管理、クライアント経営層・現場との合意形成 7. プロジェクト事例(抜粋) ふくおかフィナンシャルグループ(FFG)|リテール顧客LTV予測AIと顧客体験再設計 課題:リテール顧客のLTVを個別に予測し、世代・ライフステージに応じた最適な金融商品提案を実現したい 取組: 顧客属性・取引履歴・行動データから特徴量を設計し、LTV予測AIモデルを構築(SHAP解析による説明性担保) 年代 × 金融リテラシーで顧客セグメント設計(Expert / Learner / Beginner × 20〜60代) セグメント別のカスタマージャーニー再設計(NISA・資産運用・ローン等) ATM・SNS・YouTube・Web・iBankアプリを横断した顧客接点の再設計 成果:LTV Top20%顧客の行動パターン可視化、Profit予測モデル精度の獲得、施策優先度(新規/休眠/継続別)の明確化 某大手証券会社|休眠顧客予測AI 課題:月に約2,000人が休眠化。従来の取り組みでは予測・防止が困難 取組:顧客属性/取引履歴/コンタクト履歴から250個以上の特徴量でAIモデルを構築、カバー率と正答率の2パターンで検証 成果:約97%の精度で休眠顧客を特定、事前施策の高度化を実現 キャリアパス 短期:Consultant → Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)

株式会社GROWTH VERSE

概要 クライアント(総合通販・EC・小売・D2C等)の経営・事業課題に対し、仮説構築・マーケティング分析・AIモデル構築・新たな顧客体験の実装・プロジェクト推進までを一気通貫で担当します。 詳細 業務改革・プロセス設計(BPR) As-Is業務フロー(マーケ・CS・物流・コールセンター等)の調査・可視化 AI Agent導入後のTo-Be業務フロー策定、ROI試算 マーケティング分析 顧客データ(購買履歴・属性・接点履歴)の分析、セグメンテーション設計 施策効果検証、KPI設計 AIモデル構築・検証 Tech部門と連携した需要予測・離反予測・レコメンド・クリエイティブ生成等のモデル企画・要件定義 A/Bテスト設計、精度検証 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点の再設計(メール・DM・コール・Web・アプリ等) オペレーション実装・現場定着化 戦略策定 AI活用ロードマップ策定、CRM/CDP戦略、事業KPI設計 プロジェクト推進(PM) Tech部門との要件整理、PMとしての品質・スケジュール管理、クライアント経営層・現場との合意形成 7. プロジェクト事例(抜粋) 某健康食品通販企業|AIによるDM最適化 課題:RF分析での絞り込みが最適でなく無駄打ちコスト発生。NET会員への購買促進が未実現 取組:顧客属性/商品/購買履歴/施策履歴からAI反応予測モデル構築、顧客別に最適リスト生成 成果:DM CVR 20%改善、メール 18%改善、約1億円の粗利創出 某老舗お茶販売企業|DM反応予測モデル 取組:機械学習モデルでDM反応予測確率を会員ごとに算出、A/Bテストで効果検証後に定常運用化 成果:1ヶ月で売上115%(約2,000万円UP) 某大手通販企業|DM最適化+統合差配エージェント 取組:DM/メール/架電を横断するスコアリングAI構築、領域横断の統合差配エージェントを構築中 成果:主力商品のDM最適化で従来比約154%の売上向上 某アパレルEC|AIレコメンドエンジン 取組:業界最先端のAIモデルで関連ユーザー/商品を測定、コーデ/スタッフレコメンド・マルチモーダル・リアルタイムパーソナライズを追加実装 成果:導入後3ヶ月で約3,000万円の売上効果 キャリアパス 短期:Consultant → Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)

株式会社GROWTH VERSE

概要 業界を横断したクライアント案件・社内の新規ソリューション立ち上げ・M&A PMIに対し、仮説構築・マーケティング分析・AIモデル構築・新たな顧客体験の実装・プロジェクト推進までを一気通貫で担当します。 詳細 業務改革・プロセス設計(BPR) 業界横断でのAs-Is / To-Be業務設計、ROI試算 マーケティング分析 顧客データの分析、セグメンテーション設計、施策効果検証、KPI設計 AIモデル構築・検証 Tech部門と連携した予測・最適化・レコメンド・生成AI等のモデル企画・要件定義、A/Bテスト設計 新たな顧客体験(CX)の実装 AI Agentを活用した顧客接点の再設計、オペレーション実装・現場定着化 戦略策定 AI活用ロードマップ、事業戦略、KPI設計 新規ソリューション立ち上げ Tech部門と連携した新規AI Agentの事業検証・GTM設計 M&A・PMI支援 買収先企業のAI実装による業務改革・事業再生 プロジェクト推進(PM) Tech部門との要件整理、PMとしての品質・スケジュール管理、クライアント・社内ステークホルダーとの合意形成 7. プロジェクト事例(抜粋) ふくおかフィナンシャルグループ(FFG)|リテール顧客LTV予測AIと顧客体験再設計 取組:LTV予測AIを構築(SHAPで説明性担保)、年代×金融リテラシーでセグメント設計、ATM・SNS・Web・iBankアプリ横断の顧客接点を再設計 成果:LTV Top20%顧客の行動パターン可視化、施策優先度の明確化 某大手旅行代理店|媒体配送最適化 取組:顧客属性/参加履歴/配信履歴からスコアリングモデル作成、媒体特徴×商品特徴の予測AIで配送効率最大化 成果:従来比約90%の申込を維持しつつ配送量60%減 某エンターテインメント企業|PR画像のAI生成 取組:大量保存画像の特徴量をベースに入力要件をエンコーダーで変換、光源等を自動調整 成果:ポスター制作で従来比約70%コスト削減 某大手健康食品通販|AI DM最適化 成果:DM CVR 20%改善・メール 18%改善、約1億円の粗利創出 キャリアパス 短期:Consultant → Manager → Director 中長期: GROWTH VERSE本体の事業責任者 M&A買収先企業の経営幹部(事業再生・PMI担当) 新規事業立ち上げ(事業開発ポジションへの転換)

株式会社GROWTH VERSE

ご経験と志向性に合わせて、下記のような役割をお任せいたします。 【概要】 クライアントの事業課題を整理し、AI Agentプロダクトを活用した業務変革の提案を行うポジションです。 ・ターゲット戦略の立案・実行 多様な業界に対し、特有の業務課題に合わせたアプローチ戦略を策定。 ・商談のリード HP経由などからの各種リードを起点に、BANT情報を緻密にコントロールし、確実な成約へ導く。 ・AI Agentのソリューション提案 顧客の業務フローをヒアリングし、どの工程をAIに置き換えるべきか、導入後のROIを可視化して提案。プロンプト知識は入社後に習得可能。 ・アジャイルな提案ブラッシュアップ 現場のフィードバックをプロダクトや提案書へ即反映し、顧客にとっての「最善」をアップデートし続ける。 【キャリアパス】 『事業家・経営者ルート』 コンサルティング営業として「AIによる事業変革」の実績を積んだ後は、GROWTH VERSEの営業責任者・事業責任者や、当社がM&Aを行う企業の経営幹部(事業再生・PMI担当)として、経営の一翼を担うキャリアパスが開かれています。

株式会社GROWTH VERSE

ご経験と志向性に合わせて、下記のような役割をお任せいたします。 【概要】 クライアントの事業課題を整理し、AI Agentプロダクトを活用した業務変革の提案を行うポジションです。 ・ターゲット戦略の立案・実行 通販・金融・流通・製造など多様な業界に対し、特有の業務課題に合わせたアプローチ戦略を策定。 ・新規開拓〜商談のリード(AE業務) 大手SIer・コンサルティング会社・ベンダー等のアライアンスパートナーと連携したリード獲得。BANT情報を緻密にコントロールし、確実な成約へ導く。 ・AI Agentのソリューション提案 顧客の業務フローをヒアリングし、どの工程をAIに置き換えるべきか、導入後のROIを可視化して提案。プロンプト知識は入社後に習得可能。 ・アジャイルな提案ブラッシュアップ 現場のフィードバックをプロダクトや提案書へ即反映し、顧客にとっての「最善」をアップデートし続ける。 【キャリアパス】 『事業家・経営者ルート』 コンサルティング営業として「AIによる事業変革」の実績を積んだ後は、GROWTH VERSEの営業責任者・事業責任者や、当社がM&Aを行う企業の経営幹部(事業再生・PMI担当)として、経営の一翼を担うキャリアパスが開かれています。

株式会社GROWTH VERSE

ご経験と志向性に合わせて、下記のような役割をお任せいたします。 【概要】 クライアントの事業課題を整理し、コールAI Agentを活用した導入提案を行うポジションです。 ※グループ会社で最大規模を誇る㈱電話放送局のメインプロダクトであるため、適性に応じてGV採用後に出向いただく可能性もございます 【詳細】 ・ターゲット戦略の立案・実行 通販、金融(地銀)などの注力バーティカル(業界)に対し、特有の業務課題に合わせたアプローチ戦略を策定。 ・新規開拓〜商談のリード(AE業務) 大手SIer等のアライアンスパートナーと連携したリード獲得。 BANT情報(予算・権限・ニーズ・時期)を緻密にコントロールし、決裁プロセスを並走して確実な成約へ導く。 ・コールAI Agentのソリューション提案 顧客の現状の業務フローをヒアリングし、どの工程をAIに置き換えるべきか、導入後のROI(投資対効果)を可視化して提案。 入社時点でのプロンプト知識は不問ですが、顧客の「不」を解消するロジックの構築を担っていただきます。 ・アジャイルな提案ブラッシュアップ 現場のフィードバックを即座にプロダクトや提案書へ反映し、常に顧客にとっての「最善」をアップデートし続ける。 【キャリアパス】 『事業家・経営者ルート』 コンサルティング営業として「AIによる事業変革」の実績を積んだ後は、GROWTH VERSEの営業責任者・事業責任者や、当社がM&Aを行う企業の経営幹部(事業再生・PMI担当)として、経営の一翼を担うキャリアパスが開かれています。

株式会社GROWTH VERSE

DHK(電話放送局)事業と本ポジションの位置づけ 「電話放送局(DHK)」は、長年コールセンター/電話業務の領域でサービスを提供してきた実績のある事業です。GVグループにジョイン以降はAI Agent「DHK CANVAS」をリリースし、コールセンター向け音声AI Agentとしての価値提供を広げています。 一方で、電話放送局時代から続くサービスも変わらず継続・稼働しており、現在も多くの顧客に使われ続けています。こうした経緯から、DHKのサービス群は現在オンプレ環境とクラウド環境の両方で稼働しています。 本ポジションが担当するオンプレ環境で稼働しているサービスは、まさにこの長年続いてきた事業の土台にあたります。安定運用があってこそ、DHK CANVASのようなAI Agentによる新しい価値提供も広がっていく——本ポジションは、この両輪を支える重要な役割です。 所属:株式会社GROWTH VERSE Technology部。同部からDHK(電話放送局)へ出向し、DHKサービス開発課・GVのDHKチームと協働する体制で稼働します。 レポートライン:VP of Technology(Technology部を統括)直下。 雇用形態の位置づけ:GROWTH VERSE正社員としての採用・雇用契約です。所属はGROWTH VERSE Technology部で、DHKへの出向という形でDHKの基盤運用に従事します。 主な業務内容 DHKのサービス群はオンプレ環境とクラウド環境が混在しており、本ポジションが担当するのはオンプレ環境で稼働しているサービスの運用・監視・改善です。 オンプレサーバー基盤の運用監視:データセンターに構築されたオンプレサーバーの日常監視・ヘルスチェック・キャパシティ管理 障害対応:一次切り分け、復旧対応、恒久対策の検討・実装 保守・メンテナンス:定期メンテナンス、パッチ適用、機器更改対応(通信交換機・PBX等、音声基盤特有の専用機器に触れる可能性があります) 運用自動化・トイル削減:Python・Goを用いた運用スクリプト・ツールの開発による定型作業の自動化 属人化解消のための体制構築:運用手順・障害対応ノウハウのドキュメント化、引き継ぎ体制の整備 (将来的な発展領域):基盤の安定運用を土台に、クラウド活用や基盤刷新の検討に関わる可能性があります 技術・環境 インフラ オンプレミスインフラ(データセンター基盤) 言語 Python Go(主に運用自動化・ツール開発) その他 音声基盤特有の専用機器(通信交換機・PBX等)を含む場合あり ※DHKの技術基盤はオンプレ環境とクラウド環境が混在しており、本ポジションが担当するのはオンプレ環境で稼働しているサービスです。実際の技術構成・業務範囲は基盤の状況により変動します。 キャリアパス GVのエンジニア像は、技術領域別の分業(フロントエンド/バックエンド/SRE/QA等)から、技術領域を超えて「フルサイクル(要件定義から運用まで一気通貫)+AI Agentのマネジメント」へと変化している過渡期にあります。 GVは入社時の職種・専門性を"入口"として尊重しつつ、育成・リスキリングを積極支援します(書籍・カンファレンス・社内勉強会・ローテーション等)。 短期的な成長の方向性: オンプレ基盤運用のプロフェッショナルとして、属人化のない安定運用体制を確立します。 中長期的な成長の方向性: オンプレ基盤の知見を土台に、クラウド活用・基盤刷新のリード、あるいは技術領域を横断するフルサイクル能力の獲得へと成長の方向性が広がっています。

株式会社GROWTH VERSE

概要 GROWTH VERSEおよび電話放送局(DHK)の両社を対象に、採用活動の推進を中核としつつ、人事企画・オンボーディング・労務関連業務まで担います。 詳細 採用活動の推進 事業責任者・現場マネージャーへのヒアリングに基づくJD作成、採用要件の整理 採用エージェント・ダイレクトリクルーティング媒体の運用、スカウト送信 カジュアル面談・一次面接の同席、面接日程調整・候補者体験の設計 オファー面談の運営、内定承諾までのフォロー 採用計画・KPI管理 採用ポジションの全社ダッシュボード化、進捗・歩留まりのモニタリング 採用エージェント・媒体のパフォーマンス分析、コスト最適化 オンボーディング設計・運用 入社時の手続き、メンター制度・立ち上がり支援プログラムの設計と運用 人事企画・制度運用 評価制度・等級制度の運用支援(一部設計補佐) 給与改定・賞与査定の事務局運営 労務・コンプライアンス 入退社手続き、就業規則の運用、各種人事関連の問い合わせ対応 AI/Agent活用による業務オペレーション設計 スカウト文生成・候補者管理・要件整理等の採用業務にAI/Agentを実装し、レバレッジを利かせる 経営層へのレポーティング 採用・人事KPIのモニタリングと改善提案 キャリアパス 短期:HRBP → シニアHRBP / 人事マネージャー 中長期: GROWTH VERSE本体の人事責任者 M&A買収先(グループ会社)の人事責任者 採用・組織開発のスペシャリスト

MNTSQ株式会社

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割 　担当開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)