土日祝日休み 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

●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。

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

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)

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)

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)

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。

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。

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。

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。

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

<<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)

当社のゲーム開発エンジニアとしてチームに参画し、開発を牽引していただきます。 対応範囲は多岐にわたりますが、主にはゲームクライアントやクライアント基盤(ツール・ライブラリ等)の開発をご担当いただきます。 プロトタイプ開発のような小規模のチームでは、担当範囲にこだわらずに複数の役割を担い、開発のイテレーションを高速で回すことが求められます。 一方で大規模開発においては、生産性やパフォーマンスを重視しつつ、リリース後の運用を見据えた継続的な機能追加や拡張性を考慮した設計・実装を行うことが求められます。 また、AIを用いた効率化・開発スタンダードの構築なども担っていただきます。 このようなプロジェクトの規模やフェーズごとに適した開発に対し、周囲をリードしながら推進する能力が求められます。 以下、当社のゲームクライアントエンジニアが対応してきた事例です。 同種の案件に携わっていただく想定となります。 【担当業務詳細】 ・ゲーム設計・実装 ・ゲームコアシステム設計・実装 ・UIシステム設計・実装 ・ゲームライブラリやフレームワークの設計・実装 ・キャラクター制御(PC・NPC・AI) ・イベントロジック設計・実装 ・マルチプレイシステムの設計・実装 ・ゲームシステムにおけるリソース管理 ・パフォーマンスチューニング ◆業務内容 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

●職務概要 企業向けITインフラ(サーバー、ネットワーク、クラウド)の設計・構築において、上流工程から参画し、顧客のビジネス要件を理解した上で、可用性・拡張性・セキュリティ・コストを考慮した最適なアーキテクチャ設計および技術選定をリードしていただきます。 ●主な業務内容 ・要件定義および現状(As-Is)分析、To-Beアーキテクチャ設計 ・サーバー/ネットワーク/クラウド環境の基本設計・詳細設計 ・AWS / Azure / GCP を活用したクラウド基盤設計・最適化 ・オンプレミスからクラウドへの移行計画策定、技術方式検討 ・パフォーマンス・可用性・コストを考慮した構成提案 ・技術課題の整理・解決、トラブルシューティング ・プロジェクトにおける技術リード、メンバーへの技術支援 ・顧客との技術的折衝、提案資料・設計書の作成 ・経験やスキルに応じて、段階的に業務範囲を広げていただきます。

生成AIの進化によりエンジニアのキャリアが不透明になる中、AIツールへの投資を惜しまず、フルスタックかつフルサイクルの思考でプロダクトを育てる経験ができる環境です。 具体的には、以下のような業務をご担当いただきます。 イベントストーミング・ドメインモデリングを通じた業務課題の構造化と価値定義 DDD・クリーンアーキテクチャに基づいたシステム設計と実装(フロントからバックエンドまで) コンパウンドプロダクト間のデータ連携・共通基盤の設計 スケーラビリティ・保守性に関する中長期的な技術課題の特定と解決 ペアプロ・モブプロを通じた設計思想の共有と開発文化の醸成 PdM・Bizサイドとの密な連携による、プロダクト戦略や優先度の議論への参加 開発チーム・組織の仕組みづくり(開発プロセス設計、採用、オンボーディング等) 学び・文化 学びと発信の文化が根付いています。 仕様駆動開発、ADR、輪読会、活発なテックブログ・登壇など、知見を蓄積・共有する土壌があります。 以下のような設計判断のなぜを言語化し、発信する取り組みが日常的に行われています。 権限設計(Default Deny / Default Allow) 拡張性の設計(誰が何を変えるか) 状態設計(Event Sourcing 的発想) 開発環境 アジャイル・スクラム(2週間スプリント)を採用 Feature(価値・機能)単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド NestJS Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 モジュラモノリス Force分割 ECS Fargate 非同期・バッチ基盤 AWS Batch on Fargate EventBridge S3トリガー Noisy Neighbor 対策 参照系・整合性の設計 CQRS QueryService + DTO パターン Choreography → Orchestration Saga Event Sourcing 的なデータ設計 Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF Next.js SSR / BFF React Compiler annotationモード+Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト TanStack Query Dexie.js Server-Driven UI(SDUI)による台帳画面の運用 型共有:oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton(ARM64) Secrets Manager Bedrock IaC:AWS CDK GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー Docker buildx SOCI デプロイ時間を約50%短縮 開発手法・QA・AI活用 仕様駆動開発 OpenSpec ADR Playwright runn AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome AI環境 AIが書いたコードのPRレビュー/Approveのメンタルモデルづくり AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

<<業務内容>> ●サマリー 共通基盤(認証基盤を含む)における中長期のアーキテクチャ設計を担い、上流工程を一貫して主導 いただきます。既存システムの状況と今後のプロダクトロードマップを踏まえたデータ設計・リソースサーバー分解の方針策定から、要求仕様の整理、各チームへの分解・進行管理、ステークホルダーとの調整までがスコープです。 特定の実装タスクに閉じず、「何を・どの順序で・どう分解して実現するか」という技術的な意思決定そのものをリードしていただきます。 ●具体的な業務内容 ・既存システム(モノリス)から共通基盤・認証基盤を切り出すためのデータ構造の再設計 ・マルチプロダクトを前提としたリソースサーバーの分解設計、および要求仕様の策定 ・設計をもとにした各チームへのタスク分解・進行管理、上流工程の主導 ・法務・セキュリティ・コンプライアンスを含む各ステークホルダーとの調整、および設計判断に関する説明責任の遂行 ・組織・要件に応じた技術選定、設計判断に関する意思決定およびドキュメンテーション ・AIを積極的に活用し、少人数で大規模基盤を前に進める開発スタイルの推進 <<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。 <<開発環境>> ●Backend ・開発言語: Ruby (Ruby on Rails)(Timee) / Go (IdP) ・アーキテクチャ: Modular Monolith ・データストア: MySQL8.0系 ・ツール: Docker、OpenAPI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●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…

期待する役割 プロジェクトマネージャーのサポート役として、プロジェクトマネージャーのサポート業務を通じて、プロジェクトの円滑な推進に貢献していただきます。 ドキュメント作成、スケジュール管理、顧客とのコミュニケーションなど、プロジェクト管理の基礎業務を担当しながら、プロジェクトマネジメントのスキルを習得することが期待されます。 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロジェクト管理サポート業務 プロジェクトマネージャーのサポート業務全般 基本的なドキュメント作成 (議事録・進捗報告書等) スケジュール管理・タスク管理 プロジェクトの進捗状況の整理と報告 ●顧客対応・調整業務 顧客とのコミュニケーション チーム内での調整・連携 エンジニアとのコミュニケーション 業務ヒアリングシートの作成および活用 ●その他業務 業務フロー図・プロセス図の作成 Notion/Slack/Googleスプレッドシート等のツール活用 プロジェクト改善提案のサポート チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約70名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 【PMチーム構成 (配属先)】 本ポジションは「PjM(プロジェクトマネージャー)チーム」への配属となります。 ●自社AI SaaS PdMチーム PMF達成済みプロダクトの機能拡充・顧客基盤拡大を担当 ●AI AGENT PMFチーム 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案・実行 ●PjMチーム 自社SaaS・AGENTを顧客向けソリューションとして開発・提供 クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 【協働メンバー】 ●プロジェクトマネージャー(直属の上司) ●エンジニア(フロントエンド、バックエンド、AI/ML) ●デザイナー、QAエンジニア ●クライアント企業の担当者 学習と開発の支援 ●AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Curosor, CharGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 ●開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) ●書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) ●語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 ●リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 ●家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 業務に慣れるまでの間は基本出社いただいての勤務/その後おおよそ週2回のリモート勤務が可能です。 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略 ・会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 ・市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 ・プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 ・KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 ●ハンズオンでのプロダクト開発 ・開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定を直接リード ・ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 ・プロダクトのリリース計画の策定および実行 ・最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ●チームマネジメント ・10名規模のプロダクトマネージャーチームの育成・評価 ●チーム全体のパフォーマンス向上を目的とした組織改善 ・メンバーが自律的に成長できる環境の構築およびモチベーション管理 ・多国籍チームにおけるバイリンガルコミュニケーションの推進 ●ステークホルダーとの連携 ・営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 ・顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 ・経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 ・グローバル展開を見据えた英語でのコミュニケーション ●開発言語 : TypeScript, Python ●作業環境 : Mac (Appleシリコン)、モニター2台まで利用可能 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

<主な業務内容> ●オンプレミス環境(VMware / Nutanix 等)の設計・構築・運用 ●既存環境のアセスメント・クラウド移行計画立案 ●サーバー移行(P2V / V2V / Cloud Migration)の実施 ●AWS環境の設計・構築(EC2, VPC, RDS など) ●ハイブリッド構成(On-prem × AWS)のアーキテクチャ設計 ●Active Directory / DNS / DHCP の設計・移行対応 ●障害対応・トラブルシューティング ●顧客との要件定義・提案・説明 ●国内外メンバーとの連携(オフショア含む) 経験やスキルに応じて、段階的に業務範囲を広げていただきます。 <案件例> ●大手製造業向け:オンプレミス → AWS移行プロジェクト ●仮想化基盤(VMware / Nutanix)刷新+クラウド統合案件 ●数百〜数千台規模の段階的マイグレーション ●Active Directory統合・クラウド連携案件

次世代プロダクトのチームに所属し、以下の 2 つの役割を担っていただきます。 1.エンジニアリングスキル・AI スキルを駆使して「サービス品質」「プロダクト品質」を高める テスト自動化の実装・運用、生成 AI を用いたテスト生成・テスト探索、プロダクトに組み込まれる AI 機能の品質保証など、エンジニアリングと AI を武器に、プロダクトの品質水準そのものを直接引き上げる活動をリードしていただきます。 仕様レビューやテスト設計といった従来の QA 業務に閉じず、コードを書き、ツールを構築し、AI を使い倒して、品質を作り込むことを期待します。 2.リードエンジニア・プロダクトマネージャーと相対して「プロセス品質」をリードする 要求・仕様レビューの質を高めるシフトレフト、リリース・デプロイプロセスの改善、インシデント対応と再発防止のループ設計など、開発プロセスそのものの品質をリードエンジニア・プロダクトマネージャーと協働しながら改善していただきます。 プロダクトチームの中核として、品質に関わる意思決定を主導するポジションです。 ●具体的な業務内容 担当プロダクトの品質戦略の立案と実行 開発チームと密接に連携した要求整理、仕様策定、UX レビュー アジャイル開発プロセスにおけるテストプロセスの改善提案・実行 テスト計画策定から分析、設計、実行、不具合報告、リリース後確認まで テスト自動化(E2E / API / 単体)の実装・運用・監視 品質メトリクスの設定と分析 AI を活用したテスト生成・テスト探索の実践と、社内へのナレッジ展開 プロダクトに組み込まれる AI 機能(LLM ベースの構築支援・分析機能等)の品質保証(プロンプト評価、出力品質検証、ハルシネーション検知など) プロダクトチームへの QA 知見の共有・浸透 ●開発に使っている主なツール サーバーサイド Kotlin / Go / Rust 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 AI 開発環境 Cursor / Claude Code ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 ●顧客課題の探索とプロダクト設計 顧客へのヒアリングや業務観察を通じた課題・業務フローの理解 PdM、デザイナー、ドメインエキスパートと連携したプロダクト体験の設計 顧客課題と技術的な実現可能性を踏まえた機能要件・仕様の策定 プロトタイプを用いた仮説検証と顧客フィードバックの収集 ●LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発 LLMを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装 プロンプトエンジニアリング、コンテキスト設計、RAG等を活用した機能開発 AIエージェントを活用した業務フロー・ユーザー体験の設計 モデルの出力品質を評価する仕組みや評価指標の設計 精度・速度・コスト・再現性を踏まえた継続的な改善 新しいモデルやAI技術の検証とプロダクトへの適用 ●PMFに向けた高速な開発・改善 新規プロダクトや機能のプロトタイピング 顧客利用を通じて得られたフィードバックを踏まえた改善 利用状況や定性・定量データに基づく優先順位の判断 PdM・デザイナー・ビジネスメンバーと連携した開発計画の策定 技術的な知見を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップへの提案 ●プロダクトの成長を支える技術基盤の構築 プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャ設計 可用性・拡張性・セキュリティ・パフォーマンスの改善 コードレビュー、テスト設計、自動化による開発品質の向上 AIコーディングツールを活用した開発プロセスの改善 複数のAIプロダクトで再利用できる知見・技術基盤の整備 ※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。 ●開発環境 サーバーサイド:Go フロントエンド:React / Next.js / TypeScript インフラ:AWS / Terraform / Fargate / ECR データベース:Aurora PostgreSQL テストツール:Datadog Synthetics / Playwright コミュニケーション・設計・開発支援:Slack Gather Figma Findy Team+ Notion Miro diagrams.net Cursor Claude Code Gemini ※参画プロダクトによって、一部の技術構成が異なる場合があります。 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

AIプロダクトPdMとして、IR領域の新規AIプロダクトにおけるプロダクト戦略・顧客理解・価値設計・ロードマップ策定・開発推進まで一貫して担っていただきます。 PMF前後のフェーズであるため、「何を作るか」そのものを定義する仕事が中心になります。 具体的には、 ●顧客インタビュー・定性/定量分析による課題探索 ●AIを活用した新たなUX・ワークフローの設計 ●プロダクト戦略・ロードマップ策定 ●AIエージェントを活用したプロダクト体験の設計 ●デザイナー・エンジニアとの仕様策定・優先順位付け ●KPI設計・PMF検証 ●新機能企画・仮説検証・改善サイクルの推進 ●経営・営業・CS・マーケティングと連携した事業推進 など、プロダクトマネジメント全般を担っていただきます。 AIプロダクトは技術進化が極めて速く、「仕様を決める」よりも「仮説を高速に検証し続ける」ことが重要です。 PdM自身もAIを積極的に活用しながら、プロダクトづくりそのものをアップデートしていくことを期待しています。 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略 ・会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 ・市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 ・プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 ・KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 ●プロダクト開発 ・開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定をリード ・ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 ・プロダクトのリリース計画の策定および実行 ・最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ●ステークホルダーとの連携 ・営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 ・顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 ・経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 ・多国籍チームとの効果的なコミュニケーションの構築 <チーム体制> エンジニアおよびPM含め、約65名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ・自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ・AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ・PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 <期待する役割> 当ポジションでは、急速に成長するAIプロダクトを適切にハンドリングし、プロジェクトを成功に導くリーダーシップを発揮していただきます。具体的には以下の役割を担っていただきます。 ①プロダクト戦略の策定と実行 ・会社のビジョンと事業戦略に基づいた中長期プロダクトロードマップの策定 ・市場調査・競合分析を通じた差別化戦略の立案 ・データドリブンな意思決定によるプロダクト優先順位の設定 ②プロダクト開発のリード ・エンジニアリングチームと連携した要件定義・仕様策定 ・ユーザーインタビューやデータ分析に基づくプロダクト改善の推進 ・最新AI技術の理解と実用化への橋渡し ③クロスファンクショナルな連携 ・営業・カスタマーサクセスチームとの協働による顧客ニーズの把握 ・経営層への報告と戦略的提案 ・多国籍・多職種チームのマネジメントとモチベーション向上 ・従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

●生命保険または損害保険の業務プロセス全般に関する分析・改善提案 ●保険商品、契約管理、保全、支払査定等の業務要件定義の作成 ●業務担当者とのコミュニケーションによる現状把握及びニーズのヒアリング ●システム開発プロジェクトにおける業務要件定義、設計、テスト支援 ●ベンダーやエンジニアとの調整・折衝業務 ●プロジェクト進捗管理及び課題管理 ●ドキュメント作成(業務フロー、要件定義書、議事録等)

●ミッション 以下のミッションの実現をリードしていだだくことを期待しています。 ・プロダクトの安定稼働のためのSLA/SLO運用 ・クラウドコスト最適化:不要リソースの削除、コストの可視化・継続的な改善 ・トイル(運用負荷)の削減:手作業・繰り返し作業の自動化による運用効率化 ・AIエージェントを活用した運用自動化の推進 ●主な業務内容 ・AWS を中心としたインフラの設計・構築・運用 ・Infrastructure as Code(IaC)によるインフラ管理・整備 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・クラウドコストの可視化と最適化 ・監視・オブザーバビリティ(New Relic等)による安定運用とSLA/SLO維持 ・運用トイルの洗い出しと自動化による削減 ・AIエージェントを活用した運用自動化の設計・実装 ・コンテナ環境(Docker など)の構築・運用

私たちは、駐停車の自動化によって日本のモビリティインフラを再構築する企業です。 AIとカメラを活用して時間貸し駐車場の監視業務を自動化するプラットフォーム『AIMO Parking』を始め、多数の駐車場運営事業者様にご利用をいただきコインパーキング、商業施設、工場 など様々な現場に導入をいただいています。 ランディット株式会社は、2021年の創業から「at PORT」事業をはじめ、主に建設・工事業者に取引をしていただいておりました。 その中、弊社のAI ✕ カメラのソリューションが建設・工事業者にも高い需要があることがわかり『AIMO』というブランドから建設現場向け『AIMO Constraction』、物流業の現場運営者向け『AIMO Industrial』、不動産管理: 不動産管理会社向け『AIMO Real Estate』を展開、事業を拡大しています。 当社の強みであるAI × カメラソリューションを、さらに多くの業界に展開し、事業の成長を加速させるため、技術とビジネスの両方の視点から事業を推進できるBizDevエンジニア(PoC開発/推進リード)を募集します。 特に、事業会社でビジネスサイドと連携しながら、0→1のプロダクト立ち上げにおけるPoC(概念実証)を一気通貫で推進・実装できる方を求めています。 会社の成長と共に急速成長していきたい方、フラットな組織で社会インフラを作り上げるプロダクトに身を置いてスキルを活かしたい方からのご応募をお待ちしております。 ●開発環境: ◎ Web基盤 ・React / Next.js (TypeScript) ・NestJS (TypeScript) ◎ ハードウェア連携・データ処理: ・Python ◎ ハードウェア ・基本的なネットワーク知識 ・Lixux 基礎コマンド、基礎知識 ・ONVIF ●業務内容 本ポジションでは、当社のAI × カメラソリューションを新たな業界へ展開するためのPoC(概念実証)を一気通貫で推進し、事業の0→1創出をリードしていただきます。 ① 新規事業の企画・PoC開発リード 顧客の抱える課題(現場や施設の安全管理、運営効率化、不審者対応など)を深く理解する。 解決に向けたPoCプロダクトの要件定義、技術選定、フロントエンドからバックエンドまでを一気通貫での実装、MVP(最小限の機能を持つプロダクト)の開発を主導する。 (例:OCRを活用した業務自動化PoC、顔認証技術を用いた建設現場の入退場管理PoCなど) ② 技術コンサルティングと現場実装 顧客やパートナーに対し、『AIMO』の強みであるリアルタイム監視、異常検知、安全管理、データ活用といった機能を具体的に説明する。 PoC導入時の技術的なサポートや現場への実装をリードし、顧客のDXを推進する。 ●ランディットの開発組織 ・【社員対談 Vol.3 事業開発本部 / AIMO事業本部】ランディット流、強い開発チームの作り方 (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/958661) ・ゼロから事業をつくるワクワク感——AIMO事業本部で挑戦する二人の営業ストーリー (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/1002609) ●サービスサイト SYNC PORT: https://sync-port.com PARK STOCK: https://park-stock.com

新組織のフィジカル AI & プラットフォーム事業推進室では、生成 AI、ロボティクス、 IoT、デジタルツイン などを活用し、現実世界(フィジカル空間)とデジタル技術を融合した新たな価値創出を推進します。 製造、物流、建設、インフラ、保守運用 などの現場領域に対して、 AI エージェント、映像解析、センサーデータ活用、ロボット連携 などを組み合わせたソリューション開発を行い、「社会課題である労働力不足の解消と、元気な日本の復活」を目指します。 また、生成 AI を活用した AI 駆動開発( AI-Driven Development )にも積極的に取り組み、企画・設計から実装・テスト・運用までの開発プロセスを革新しながら、高品質かつ高生産性なアプリケーション開発を推進しています。 単なる PoC に留まらず、共通プラットフォームとして横展開可能なアーキテクチャ構築や事業化までを視野に入れ、社内外パートナーと共創していきます。 対象領域は、生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム、アプリケーション開発 など、多岐にわたります。 お客さまや現場部門と直接コミュニケーションを取りながら、企画〜提案〜開発〜運用まで一気通貫で推進していきます。 ●具体的な業務内容 ・生成 AI/ AI エージェント、ロボティクス、 IoT/センサー連携、映像解析、デジタルツイン、クラウドプラットフォーム などを活用したシステム開発 ・AI 駆動開発を活用したアプリケーション開発および開発プロセスの改善 ・新技術の調査・検証および PoC の推進 ・お客さま課題の解決に向けたソリューション企画・提案 ・新規サービス・新規事業の企画および事業化推進 ●案件で使用する主な技術 開発言語:C#、 .NET、 Python、 JavaScript / TypeScript、 React など DB: SQL Database、 Cosmos DB など クラウド: Azure / AWS、 Azure OpenAI、 Azure AI Foundryなど AI・データ活用: 生成 AI、 AI エージェント、 RAG、画像・映像解析など プラットフォーム・基盤: Docker、 Kubernetes、 API 連携、データ基盤、 IoT 連携など 開発手法: AI 駆動開発(AI-Driven Development)、アジャイル開発、 DevOpsなど ●プロジェクト例 ・ IoT デジタルプラットフォーム開発 ・ フィジカル AI の PoC ・ AI 駆動開発の伴走支援 組織構成 5名(室長、マネージャー、メンバー) 既存メンバーも、フィジカル AI や AI 駆動開発について、試行錯誤しながら学んでいる最中です。 アプリケーション開発を通じて実践的にスキルを磨きながら、 AI、クラウド、データ、プラットフォームを横断できるフルスタックエンジニアを目指し、共に新しい事業を創り上げていきましょう。 ●従事すべき業務の変更の範囲 その他会社が指定した業務 ※会社が指定した業務には顧客事業所内での業務を含む

創業5年で評価額1,000億円超/急成長を続け使命の実現を目指す 2021年の創業以来、黒字経営を続けてきた弊社があえて資金調達に踏み切った理由。それは、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立する、その決意の表れです。 評価額は1,000億円を超え、大きな期待を背負う形となりました。創業から5年間急成長を続けてきた弊社ですが、目指すのはさらにその先、ここがゴールではありません。長きに渡って日本が磨き続けてきた「ものづくり」という世界に届く武器を、最先端AIやロボティクスの力でさらに強固なものにする。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興する。そして私たち燈も日本一・世界一の企業となり日本の希望の光となる。それが実現できた時、私たちが掲げる「日本を照らす燈となる」という使命は達成されます。 ここから燈の成長は第二フェーズに突入します。これまで以上にダイナミックなビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、私たちと一緒に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない思いや、詳細な業務内容について、ぜひカジュアル面談でお話しさせてください。 DX Solution事業本部のシステム開発チームにソフトウェアエンジニアとして配属され、クライアント企業のDXを推進するシステム開発に携わっていただきます。 入社直後は、テックリードやシニアエンジニアの指導のもと、設計思想やコーディング規約を学びながら、フロントエンド・バックエンド・インフラなどフルスタックな領域に対しての実装をメインで担当していただきます。単なる実装作業にとどまらず、クライアントとのMTG参加などを通じて顧客に近い距離でシステムを構築する経験を積むことも可能です。 【入社後にまずお任せしたいこと】 新規開発では、案件へ参画して要件をキャッチアップしていただき、既存開発メンバーと共に詳細設計・開発・テスト業務を担当いただきます。 保守・追加開発では、既存メンバーと共に担当案件の仕様やシステム構成などをキャッチアップしていただき、不具合の修正対応や追加開発案件での実装業務から着手いただきます。 【開発例】 ・RAGを用いた社内ナレッジ検索Webシステムの開発:社内技術文書を検索・回答生成するエージェント機能のバックエンドAPIおよびフロントエンド開発。 ・画像認識AIを搭載した写真管理プラットフォームの構築・運用:数百万枚規模の現場写真を高速に処理するデータベース設計・API実装。稼働後のパフォーマンス改善やデータ量増加に伴うスペック検討も担当。 ・動画解析によるインフラ異常検知ダッシュボードの開発:車載カメラ等の動画データを解析し、変状箇所を可視化する管理画面(UI)の実装と、解析結果を蓄積・配信するバックエンドシステムの構築。 ・ドメイン特化LLMを活用した業務支援ツールのAPI開発・追加開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および稼働中サービスへの機能追加・改善。 ・稼働中Webシステムの保守・改善:不具合調査や修正、脆弱性対応、ボトルネック特定によるパフォーマンスチューニング、インフラ監視や改善対応、機能追加・改善提案により発足した開発案件の開発プロセス進行。 【技術スタック(一例)】 フロントエンド:TypeScript / Node.js / React / Next.js バックエンド:TypeScript / Node.js / Python / NestJS / FastAPI / GraphQL / Hasura / gRPC インフラ:Terraform / Kubernetes / AWS / Microsoft Azure / Google Cloud AI:Python / Numpy / Pandas / PyTorch / OpenCV AI開発ツール:Devin / Claude Code / GitHub Copilot / Gemini 燈では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 Devin:自動タスク実行により、同時並行での実装数を向上 Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードおよび同時並行実装数を向上 GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ Gemini:Deep Research / Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

●配属先 配属先はLumadaソリューション開発部(25年度秋に新設)で、日立製作所からの出向者や兼務者を含めて約15名のチームです。 【Lumadaについて】 Lumadaとは、お客さまのデータから価値を創出し、デジタルイノベーションを加速するための、日立の先進的なデジタル技術を活用したソリューション/サービス/テクノロジーの総称であり、「Illuminate(照らす・解明する・輝かせる)」と「Data(データ)」を組み合わせた造語です。お客さまのデータに光をあて、輝かせることで、新たな知見を引き出し、お客さまの経営課題の解決や事業の成長に貢献していく、という思いを込めています。 Lumada事業推進本部　Lumadaソリューション開発部(25年度秋に新設)にて、生成AI/AIを利用した材料開発支援用デジタルシステム開発のプロジェクト管理をお任せします。Lumada事業推進本部は日立ハイテクの解析・分析装置などのOT領域の強みと、日立のデジタル領域を融合させた事業の推進をミッションとしており、今後事業の中核に育てていく方針です。現在は、特に材料開発支援用デジタルシステム開発を進めており、こちらのプロジェクト管理をお任せしますが、将来的には他のデジタルプロジェクト・事業にも幅広く関与いただくことを想定しています。 ●業務内容 今回のポジションでは、材料開発支援用デジタルシステム開発のプロジェクト全体管理(事業企画、開発管理、予算策定、スケジュール策定、進捗管理、リスク管理等)がミッションとなります。※システム開発における、実装・コーディングは行わない役割です。 日立ハイテクグループは、半導体、ヘルスケア、環境、材料、産業・社会インフラなど、人々の生活を支える幅広い領域において、グローバルに事業を展開しており、各業界ごとで統括部を分けて活動しています。顧客フロントはこれら統括部や営業が担っており、システム自体の開発(実装・コーディングなど)は日立製作所の開発部隊(開発部隊のとりまとめ担当も存在)が担う体制でプロジェクトを進めています。そのため、統括部や営業が顧客から持ち帰った要求を受け取り、日立製作所の開発部隊に連携するなど、複数の関連部門と折衝しながらとりまとめとしてプロジェクトを推進する役割となります。 ●開発システムについて [Process Improvement Support AI(PISAI)](https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/products/ict-solution/randd/discoverer/pisai.html) [フィジカルAIに関するイベントでの発表事例](https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/physical_ai/events/260520/report3/index.html) ●働き方 現在は週1日出社日を設けており、基本的にはリモート主体での業務となります。 ●出張に関して 顧客への訪問などで大阪・名古屋・東京近辺への出張が発生する可能性がございます。 ●変更の範囲 会社の定める業務

●配属先 配属先はLumadaソリューション開発部(25年度秋に新設)で、日立製作所からの出向者や兼務者を含めて約15名のチームです。 【Lumadaについて】 Lumadaとは、お客さまのデータから価値を創出し、デジタルイノベーションを加速するための、日立の先進的なデジタル技術を活用したソリューション/サービス/テクノロジーの総称であり、「Illuminate(照らす・解明する・輝かせる)」と「Data(データ)」を組み合わせた造語です。お客さまのデータに光をあて、輝かせることで、新たな知見を引き出し、お客さまの経営課題の解決や事業の成長に貢献していく、という思いを込めています。 Lumada事業推進本部　Lumadaソリューション開発部(25年度秋に新設)にて、生成AI/AIを利用した材料開発支援用デジタルシステム開発のプロジェクト管理をお任せします。 Lumada事業推進本部は日立ハイテクの解析・分析装置などのOT領域の強みと、日立のデジタル領域を融合させた事業の推進をミッションとしており、今後事業の中核に育てていく方針です。 現在は、特に材料開発支援用デジタルシステム開発を進めており、こちらのプロジェクト管理をお任せしますが、将来的には他のデジタルプロジェクト・事業にも幅広く関与いただくことを想定しています。 今回のポジションでは、材料開発支援用デジタルシステム開発のプロジェクト全体管理(事業企画、開発管理、予算策定、スケジュール策定、進捗管理、リスク管理等)がミッションとなります。 ※システム開発における、実装・コーディングは行わない役割です。 日立ハイテクグループは、半導体、ヘルスケア、環境、材料、産業・社会インフラなど、人々の生活を支える幅広い領域において、グローバルに事業を展開しており、各業界ごとで統括部を分けて活動しています。 顧客フロントはこれら統括部や営業が担っており、システム自体の開発(実装・コーディングなど)は日立製作所の開発部隊(開発部隊のとりまとめ担当も存在)が担う体制でプロジェクトを進めています。 そのため、統括部や営業が顧客から持ち帰った要求を受け取り、日立製作所の開発部隊に連携するなど、複数の関連部門と折衝しながらとりまとめとしてプロジェクトを推進する役割となります。 ●開発システムについて [Process Improvement Support AI(PISAI)](https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/products/ict-solution/randd/discoverer/pisai.html) [フィジカルAIに関するイベントでの発表事例](https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/physical_ai/events/260520/report3/index.html) ●働き方 現在は週1日出社日を設けており、基本的にはリモート主体での業務となります。 ●出張に関して 顧客への訪問などで大阪・名古屋・東京近辺への出張が発生する可能性がございます。 ●変更の範囲 会社の定める業務 ※変更の範囲:会社の定める場所 (在宅勤務及びサテライトオフィス勤務制度に定める就業場所を含む)

AI×カメラで管理業務を自動化する自社サービス「AIMO」の事業本部にて、構築及び導入後の顧客管理が重要となる為、提案から受注後の顧客支援を担っていただくカスタマーサクセスを募集致します。 本ポジションは営業の提案段階から伴走型ソリューション提案をサポートしていただきます。 ・大手の駐車場運営事業者、スーパーゼネコン、デベロッパーなどの法人顧客へ当社のAI×カメラで管理業務を自動化のソリューション提案支援 ・お客様の状況に合わせたカスタマイズ導入支援 ・契約書作成、締結 ・製品の在庫管理及び発注処理