自社プロダクト・サービス開発 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

株式会社サイバーエージェント

●プロダクト概要 「極予測やりとりAI」は、AIを活用したクリエイティブ確認サポートシステムです。広告クリエイティブの制作・入稿・配信における社内および広告主との確認作業を効率化し、承認後最短5分での入稿・配信を実現しています。 従来、Google検索広告における制作から配信までのプロセスには平均14日を要していましたが、計測パラメータの自動生成・付与や媒体APIを経由した自動入稿などの機能実装により、このリードタイムを劇的に短縮しました。 現在はMicrosoft広告・TikTok広告への対応拡大を進めており、今後もYahoo!・Google・LINE・X など主要媒体への実装完了を目指しています。 ●業務内容 新機能追加開発(広告媒体ごとの自動入稿機能)に必要な以下業務を担当いただきます。 ・ビジネスとの要件定義と意思決定 ・広告媒体の仕様と、媒体が提供しているAPIの仕様の調査・把握 ・連携している他プロダクトチームとのインターフェース協議 ・テーブル設計・アーキテクチャ設計・バッチフロー設計・API設計 ・プロジェクトマネジメント ・コードレビューリリース後の保守運用 ・AIを活用した開発フロー全体のプロセス改善 ●開発環境 言語:Golang FW : Echo インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog その他 : Claude Code ●参考URL [AIによるクリエイティブ確認サポートシステム「極予測やりとりAI」に、Google検索広告向けの自動入稿・配信機能を実装](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=32287)

ユアスタンド株式会社

ユアスタンドは、電気自動車(EV)の充電が、スマートフォンのように「自宅や職場で安心して使える」状態を目指し、EV充電システムを開発しています。 2018年の創業以来、EV充電器の普及というローカルな課題から、環境問題というグローバルな課題にもつながる挑戦を続けています。 アプリ・Web・クラウド・IoT(充電器)まで、実際に「モノが動く」プロダクトを一緒に育てていくエンジニアを募集しています。 ● 取り扱うプロダクト ユアスタンドは、EV充電の体験を「予約」「利用」「決済」「運用」「充電器制御」まで一体で支えるプロダクトを開発しています。 アプリ・Web・クラウド・IoT(充電器)まで、実際にモノが動くところまで含めて開発する点が特徴です。 1.toC / toB向けサービス(モバイルアプリ/Web管理コンソール/法人向け運用機能) ・充電の予約から利用、支払いまでを迷わず行える利用体験の設計・実装 ・料金設定や運用を自分たちで管理できる運用者向け機能の設計・実装 ・商業施設や集合住宅など、複数人が充電器を共有する環境で成立させる設計・実装 2.充電器通信・制御の基盤(OCPPサーバー/制御機能) ・充電器とクラウドをつなぎ、予約・課金・遠隔制御が安定して成立する通信・制御基盤の設計・実装 ・国際標準の通信規格(OCPP)に沿った、メーカーが異なる充電器との連動設計・実装 ・社内ファームウェア開発チームと連携した、システム全体としての成立に向けた推進 ● お任せしたいこと 仕様書にそってコーディングするだけではなく、要件定義のフェーズからPdMやプロダクトオーナー等と連携して、開発を進めていただきます。 まずは、担当機能を持ち、設計～実装～運用までを一緒に積み上げていく役割です。 ● 業務詳細 ・EV充電に関わる新規サービス/機能の開発 ・既存機能(予約、決済、運用、顧客体験など)の改善 ・デザイナーと連携した、アプリ/管理コンソールのUI/UX改善 ・充電器とクラウド間の連携(状態管理、安定化、障害時の復旧など)の開発・改善 ・ビジネスサイドとの打ち合わせ参加、および要件整理・仕様すり合わせ ● 入社後の進め方 【入社直後】 ドメイン理解、既存仕様とコードのキャッチアップ、軽めの改善からの着手 【数ヶ月後】 担当領域の保有、設計・実装・リリースまでの主担当としての推進 【中長期】 品質向上(監視・テスト・運用改善)および、より良い設計提案への取り組み ● 開発環境 ・言語: TypeScript, Dart ・バックエンド: NestJS ・フロントエンド: Next.js ・モバイル: Flutter ・DB: PostgreSQL, MySQL, Redis, GCP Bigtable ・インフラ: GCP(Kubernetes, Cloud Run など), Firebase ・外部サービス: Stripe ・通信: WebSocket ・開発ツール: GitHub, Backlog, Slack, Google Workspace ・PC: お好きなマシンの選択が可能 ・AI開発ツール: Cursorなど、希望するツールの利用補助

パーソルキャリア株式会社

●ポジション概要 累計会員登録者数約1039万人(2025年12月末時点)の転職支援サービス「doda」「doda X」において、 個人ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング基盤を、技術面からリードいただくエキスパートポジションです。 当社が保有する大規模な法人・個人データと機械学習・生成AIなどの技術を活用し、マッチング精度向上・応募率向上などの事業KPIに直結するアルゴリズムの設計〜実装〜本番運用・改善を主導いただきます。 単なる分析結果の実装に留まらず、プロダクト部門・経営企画・データサイエンティスト・エンジニアを技術面からけん引しながら、 企画段階から参画し、施策設計 → 実装 → リリース → A/Bテスト → 改善サイクル全体をリードしていただくことを期待しています。 レコメンド / マッチング領域のエキスパートとして、高い専門性を発揮しつつ、組織やプロジェクトをけん引いただく役割です。 ●担当業務 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用のリード └アルゴリズム・アーキテクチャの技術選定 └重要機能の技術的な意思決定およびレビュー ・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発の技術リード └ PythonによるAPI・バッチ処理の設計・実装指針の策定 └ 推論基盤のパフォーマンス・スケーラビリティ・信頼性の確保 ・データ活用施策の本番運用・改善プロセスの設計・高度化 └ログ設計、モニタリング、モデル劣化検知などの仕組み化 └継続的なA/Bテスト・オンライン実験の設計と推進 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証のリード └難易度の高い技術テーマのハンズオン対応 └チームメンバーの技術レビュー・指導 ・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援 └技術的な観点からの施策プランニング・効果予測 └事業KPIと整合した技術ロードマップの策定 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の新技術の検証・導入推進 └新しいアルゴリズムやアーキテクチャの調査・PoCの企画・実施 └本番適用の判断・リスク評価・展開方針の策定 ・技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 └中長期の技術課題の特定と解決のドライブ └若手〜中堅メンバーの育成・メンタリング └関連組織を巻き込んだプロジェクト推進 ●はたらき方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。 ・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます ・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。

株式会社エイジレス

【ポジション概要】 当社の「ミドル～シニア層向け人材サービス」の開発領域のいずれか(①ユーザー向けプロダクト、②社内業務フロー基盤)を技術的にリードするポジションです。 ① ユーザー向けプロダクト領域 人材紹介とダイレクトリクルーティングを統合し、求職者・企業・エージェントがシームレスにつながる新しい転職体験を実現するWebサービスの開発をリードしていただきます。 スキル可視化やマッチングロジックの高度化、スカウト・推薦機能の改善など、ユーザー体験の根幹を支える設計・実装を主導。スピード感ある環境で、ユーザー価値を技術の力で形にしていく役割です。 ② 社内業務フロー領域 CA・RAなど社内メンバーの業務をAIで自動化・効率化する社内システムの開発をリードします。 面談動画や職務経歴書からスコアリング・スキルタグを自動抽出し、内製CRMに反映する仕組みがすでに稼働中。今後は企業側データの取り込みや、AIによるマッチング精度向上・業務リプレイスなどを推進していただきます。 いずれの領域でも、要件定義から設計・実装・レビューまでを通してチームを技術的に牽引し、スピードと品質を両立させながらプロダクト価値を高めていただくポジションです。 【お任せしたい仕事】 ●Next.js/TypeScript/Ruby on Railsを用いたWebアプリケーション開発 ●要件整理・仕様策定・開発計画立案・チケット設計など開発プロセス全体の推進 ●AI/LLMを活用したスコアリング、マッチング、診断ロジックなどの設計と実装 ●業務委託/メンバーエンジニアのディレクション、コードレビュー、品質担保 ●技術的課題の特定・解決、アーキテクチャ設計・リファクタリング方針策定 【開発環境】 ●フロントエンド:Next.js/TypeScript ●バックエンド:Ruby on Rails ●DB:PostgreSQL ●インフラ:AWS(Fargate/ECR/RDS/S3)/Vercel/Supabase ●AIツール:Cursor/Claude Code/Gemini/OpenAI API/Devin ●その他:GithubAction/Docker/Slack/GoogleWorkspace/Notion ●開発プロセス:アジャイル、スクラム 【開発組織のカルチャー】 ●スタートアップならではのスピード感で、余計な承認フローがないため意思決定が早い。生成AIを積極的に活用して開発効率を高めている。 ●プロダクトへの改善提案が盛んで、軽度な仕様変更はデスク上でエンジニアとデザイナーがディスカッションしてその場で実装される。 ●お互いリスペクトし合って建設的な議論が行える。コードレビューで褒める文化がある。 ●1週間単位のスプリントサイクルで、目標を決めてチケットをやり切る文化。一人が機能単位でバック/フロントをフルスタックに実装する。 ●経営陣のITリテラシーが高く、リファクタリングなど開発都合のアクションへも理解がある。 ●オープンな文化で、他チームのやりとりやドキュメントが見れたり、経営の透明性が高く全社の業績などをメンバーでも見ることができる。

株式会社エイジレス

【ポジション概要】 当社の「ミドル～シニア層向け人材サービス」のフロントエンド開発(プロダクト&社内業務システム)を担うポジションです。 プロダクト面では、人材紹介とダイレクトリクルーティングを一体化し、求職者・企業・エージェントがシームレスにつながる新しい転職体験を実現するためのUI/UX開発をお任せします。 年齢ではなくスキルベースで人材を評価し、「エージェントによる支援」と「企業からの直接スカウト」を融合。求職者が自分のスキルを正しく可視化し、最適な機会に出会える世界観を、直感的でわかりやすいインターフェースとして形にしていただきます。 また、CA・RAの業務をAIで自動化・効率化する社内向けシステムのUI開発にも携わります。面談動画や職務経歴書から自動抽出されるスコアリング・スキル情報をCRM上で可視化し、今後は企業側データも含めたマッチング精度向上とワークフロー自動化を推進していきます。 【お任せしたい仕事】 ●Next.js/TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発 ●求職者・企業向けのダッシュボードや検索・スカウト画面などUI設計・実装 ●CRMやAIスコアリングなど社内システムのUI/管理画面構築 ●PdM・デザイナーとの協働による仕様検討・デザインレビュー ●API連携、データ可視化、インタラクション改善、パフォーマンス最適化 ●必要に応じた技術選定・フロントアーキテクチャ設計 【開発環境】 ●フロントエンド:Next.js/TypeScript ●バックエンド:Ruby on Rails ●DB:PostgreSQL ●インフラ:AWS(Fargate/ECR/S3/RDS)/Vercel ●その他:GithubAction/Docker/Slack/GoogleWorkspace/Notion ●開発プロセス:アジャイル、スクラム 【開発組織のカルチャー】 ●スタートアップならではのスピード感で、余計な承認フローがないため意思決定が早い。生成AIを積極的に活用して開発効率を高めている。 ●プロダクトへの改善提案が盛んで、軽度な仕様変更はデスク上でエンジニアとデザイナーがディスカッションしてその場で実装される。 ●お互いリスペクトし合って建設的な議論が行える。コードレビューで褒める文化がある。 ●1週間単位のスプリントサイクルで、目標を決めてチケットをやり切る文化。一人が機能単位でバック/フロントをフルスタックに実装する。 ●経営陣のITリテラシーが高く、リファクタリングなど開発都合のアクションへも理解がある。 ●オープンな文化で、他チームのやりとりやドキュメントが見れたり、経営の透明性が高く全社の業績などをメンバーでも見ることができる。

株式会社エイジレス

【ポジション概要】 当社の「ミドル～シニア層向け人材サービス」のバックエンド開発(プロダクト&社内業務システム)を担うポジションです。 プロダクト面では、人材紹介とダイレクトリクルーティングサービスを一体化し、求職者・企業・エージェントがシームレスにつながる新しい転職体験を実現するための基盤構築をお任せします。年齢ではなくスキルベースで人材情報を可視化し、「エージェントによる支援」と「企業からの直接スカウト」を組み合わせ、ミドル・シニア層の活躍機会最大化を目指しています。 また社内向けには、CA・RAの業務をAIで自動化・効率化する業務システム/ワークフロー開発にも携わっていただきます。すでに初回面談動画や職務経歴書から候補者のスコアリング・スキルタグ等の情報を内製CRMに自動反映する仕組みが稼働中。今後は求人側も含めAIによる情報取得を拡張し、マッチング精度向上と業務の自動化を推進していくフェーズです。 【お任せしたい仕事】 ●TypeScript(Node.js)およびRuby on Railsを用いたWebアプリケーション/API開発 ●各種サービスや社内システムとのAPI連携機能の設計・実装 ●候補者・求人・スキル情報のスコアリング、診断、マッチングアルゴリズムの開発 ●AIを活用した業務自動化やデータ処理基盤の構築 ●PdM・デザイナーと連携した仕様策定、技術選定、改善提案 ●必要に応じたアーキテクチャ設計・リファクタリング ※単一機能にとどまらず、ユーザー体験と社内生産性の両面を支える広範な領域を担当いただきます。 【開発環境】 ●フロントエンド:Next.js/TypeScript ●バックエンド:Ruby on Rails ●DB:PostgreSQL ●インフラ:AWS(Fargate/ECR/S3/RDS)/Vercel ●その他:GithubAction/Docker/Slack/GoogleWorkspace/Notion ●開発プロセス:アジャイル、スクラム 【開発組織のカルチャー】 ●スタートアップならではのスピード感で、余計な承認フローがないため意思決定が早い。生成AIを積極的に活用して開発効率を高めている。 ●プロダクトへの改善提案が盛んで、軽度な仕様変更はデスク上でエンジニアとデザイナーがディスカッションしてその場で実装される。 ●お互いリスペクトし合って建設的な議論が行える。コードレビューで褒める文化がある。 ●1週間単位のスプリントサイクルで、目標を決めてチケットをやり切る文化。一人が機能単位でバック/フロントをフルスタックに実装する。 ●経営陣のITリテラシーが高く、リファクタリングなど開発都合のアクションへも理解がある。 ●オープンな文化で、他チームのやりとりやドキュメントが見れたり、経営の透明性が高く全社の業績などをメンバーでも見ることができる。

燈株式会社

業界特化型生成AIエージェントの開発(AI SaaS事業部への配属)において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。 【ミッション】 ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。 詳細な業務内容 【業務例】 ・要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。 ・タスク分解と采配(ディスパッチ): 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ(1〜3日程度)」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。 ・アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。 ・組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール(Devin/Claude Code等)の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。 【技術スタック】 ・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 ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、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、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・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

燈株式会社

●こんなことやります AI SaaS事業本部にてモバイルエンジニアを担っていただきます。AI SaaS事業本部は、建設業界特化のバックオフィスDXサービス「Digital Billderシリーズ」や建設業界特化の生成AIサービス「AIコンストシェルジュ 光/Hikari」などを複数展開し、立ち上げから約3年間で導入企業数が1,000社を超えるなど、急激に拡大している事業本部です。 具体的には以下のような業務をお任せしたいと考えています。 ●具体的なタスク例 ・建設業特化で指数関数的成長中!燈ならではの技術を搭載したLLMのアプリ ・交通系ICカード情報とモバイル情報を連携するアプリケーション ●AI開発支援ツールの導入 当社では、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、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・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

セーフィー株式会社

●本職種のミッション 映像プラットフォームの強みを活かし、映像活用の可能性を実用的なソリューションへと変換することで新しい事業領域を切り拓いていくことが、このチームのミッションです。 Safieプラットフォームを通じたソリューション開発を広げていくための中心的な役割を担い、事業領域ごとに必要とされる価値を具現化してプロダクトに落とし込むフェーズに携わっていただけます。 新部署での取り組みであるため、既にある仕様通りに実装するのではなく、技術検証や要件整理の段階から主体となって関わり、ゼロから最適なアーキテクチャやアプローチを検討することにチャレンジしていただけます。 特定の技術領域に閉じることなく、ユーザーの課題を起点とした社会で実際に機能する価値あるプロダクトをつくりたい方、AIを含む新しい技術も適切に取り入れながら開発に向き合いたい方に適した環境です。 【取り組み事例】 [車両管理・物流現場DX](https://safie.co.jp/news/4660/):AI搭載のクラウド録画カメラを用いたナンバープレート認証システムを、物流拠点や建設現場のゲート管理と統合。 高価な専用センサーや現地サーバーを必要とせず、クラウド上での車両識別・入退場ログの自動化を実現。 [小売・店舗DX](https://safie.jp/article/post_4362/):POSレジのデータと映像を同期させることで、不正検知やレジ待ち解消など、ロス対策といった店舗課題を解決し、現場のオペレーション最適化を支援する商用ソリューションの検討・提供。 [現場コミュニケーションDX](https://safie.jp/article/post_26106/):外部サービスを連携することで、現場の「声」と「映像」を統合し、遠隔地からでも的確な指示や状況把握を可能にするシステムを構築。 [公共・社会インフラ](https://safie.jp/survey/): 人流分析AIを用いた公共空間の利用状況可視化や、都市開発における実態調査など、行政や自治体と連携した社会課題解決をデータドリブンに実装。 その他:最新のLLM(大規模言語モデル)を用いた「映像×〇〇」ソリューションの創出など、自社プラットフォームが持つ膨大なアセットをベースに、次世代のサービスを定義から実装までを推進するプロジェクトが多数進行中。 ●主な業務内容 顧客・市場の課題を理解し、最適な技術アプローチを検討 API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発 新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行 システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション 利用者のフィードバックを踏まえた改善や運用サポート プロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討 他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化 開発プロセスや技術基盤の整備・改善 ●部署の今後の目標・現在の目標 ソリューション開発部では、今後の展望として個別の顧客課題を解決するだけでなく、そこから得られた知見を汎用化しプラットフォーム全体に還元できる「高付加価値ソリューションの型」を確立することを目指しています。 映像データを中心にAIや外部APIを組み合わせる開発は可能性が広がっていますが、それを単発の取り組みに止めず、事業の柱へと成長させていくことが大きな目標です。 一方で、新設されたばかりの組織であるため、乗り越えるべき課題も多く存在します。 現在は、各プロジェクトにおいて技術検証から実装までを迅速に進めることを優先していますが、今後は開発プロセスの標準化や、再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」を整えていく必要があります。 また、多様化するニーズに対して技術的な実現可能性をどう担保し、プラットフォームとしての堅牢性と柔軟性をどう両立させるかといった難易度の高い問いに向き合っている段階です。 そうした未完成なプロセスや設計上の課題に対して、仕組みそのものを形作っていくことに価値を感じていただける方をお待ちしています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

セーフィー株式会社

自社サービスのモバイルアプリ開発を担うチームの、Android開発メンバーとしてご活躍いただきます。 ●クラウド録画サービス用モバイルアプリ開発 ●セキュリティサービス用モバイルアプリ開発 ●自社開発Androidデバイスの組込アプリケーション開発 ●保守性、機能拡張容易性を目指したモバイルアプリの新機能開発と保守、運用 ●タブレット向けレイアウトを含むUI/UXの開発 本職種のミッション クラウドカメラの映像を利用した既存アプリケーションの改善や新規アプリケーションの開発を、プロダクトマネージャーや営業、デザイナーと共に考えて形にします。 より直観的で扱いやすい映像ビューアーのUXを追求し、数百台規模のカメラを導入しているクライアントでも使いやすい、効率的なカメラ・映像の検索UIを議論し実装します。 また、AIの解析データやセンサーデータといった映像以外のデータと連携した機能開発も進めていきます。 開発組織の目標 ●クラウド録画サービスの品質向上 出荷台数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用を行います。 カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。 様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。 この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画することで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。 このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 組織の課題 近年Androidチームでは、新機能の追加と並行してプロダクトの品質向上(クラッシュフリー率やテストカバレッジ向上)にも注力しており、また長年の運用で蓄積した技術的負債を返却し、プロダクトの持続的開発を可能にするためのリファクタリング・リアーキテクチャにも力を入れています。 長期的な視点で優先順位を見直しながら、ビジュアルリグレッションテストの導入、マルチモジュール構造へのリアーキテクチャや肥大化したモジュールのリファクタリングなどを一定行ってきましたが、まだまだやるべき課題は多くあります。 そのため、プロダクト品質にこだわりテストを書ける方、またコードレビューを通じてソフトウェアの品質に貢献できる方を必要としています。 私たちモバイルチームがこれからやりたいこと ●Safie Viewer for Mobile の機能強化とUX向上 各種PJから要望される新機能実装 タブレットにおける体験の改善 目的のカメラや映像に辿り着くまでの体験の改善 動画操作のパフォーマンス向上 ●セーフィーモバイルプロダクトの新たな価値創造 Safie Connect(モバイル5Gルータ)など新規Androidプロダクトの実装 位置情報・センサー情報の活用、新たなUXの創出など ●開発体験の向上 部分的な導入に止まっているSwiftUI / Jetpack Composeをさらに幅広く適用していく コードレビューの品質を上げ、プロダクトの品質を上げる ユニットテストの拡充 CI/CDのさらなる整備 AI supportedな開発体験の導入 ●スクラムチームとしての成熟 スクラムの練度を上げ、オープンで自律的なチームになる

セーフィー株式会社

サーバーサイド部署について サーバーサイドチームは2025年現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約 5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 日々、多数上がってくる、カメラやそれらを管理するアプリケーション、セキュリティに対する要望を基に、新規プロダクト開発および、ベースとなるクラウドカメラの機能開発・改善をビジネスサイドと連携し進めていくのが、全体としての主要なミッションです。 また、ビジネスの拡⼤に⽐例して増加するカメラ/ユーザー/データ量にも対応できるよう、基盤となるサーバーシステムの改善を継続的に実施し、新しい技術の導⼊による運⽤の改善などを行っています。 メインの技術スタックは、Python、Java、Goを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 プロダクトグループのミッション 本グループでは、セーフィーの主要なWEBプロダクトの開発をメインに担当しています。 「プロダクト」は実際にエンドユーザーにご利用いただく部分であり、サーバーサイドとしてもUI/UXを意識した開発(主にAPI開発)を行います。 また、プロダクトマネージャー等の他職種と連携し、プロダクト価値を最大化するべく、エンジニアから機能仕様だけではなく全方位的な提案がなされ、かつそれらが実行されることが期待されています。 近年では、「映像を見る」だけではなくもう一歩踏み込み、エンドユーザーの業務の全部ないし一部を代替する(課題を解決する)ソリューションとしてのプロダクト開発に注力しています。なお、お客様個別の開発ではなく、業種・業態をターゲットとしてプロダクト開発を推進中です。 具体的な業務内容 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) 新規プロダクト開発における技術仕様面でのリードおよびバックエンド開発 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 パートナー向け管理アプリケーションの機能開発 100万台規模のクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計‧開発 サーバコストを抑えるための各種最適化 リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 ＜具体の業務イメージ＞ 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD:Github Actions その他:Github、 Docker、Fluentd, Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

株式会社GA technologies

以下のような業務に、共に取り組んでいただきたいと考えています。 ●AI不動産投資サービス「RENOSY」をはじめとした自社プロダクトにおける新機能開発の主導 ●新規システムのアーキテクチャリング、および既存システムのリアーキテクチャ推進 ●チームやプロダクトを横断する技術的課題の発見と解決 ●パフォーマンスチューニング、モニタリング体制の強化、信頼性向上 ●開発プロセスの改善や生産性向上のためのツール選定から導入、自動化の推進 ●エンジニアのメンタリングを行い、学習・品質・継続的改善の文化を醸成 【技術スタック詳細】 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 　主要言語:Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin 　ライブラリ/フレームワーク:Ruby on Rails, React, Vue.js 　インフラ/監視:AWS, Terraform, Datadog 　その他:Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence 　チケット/バージョン管理:GitHub, GitHub Issue, Backlog 　継続的インテグレーション:CircleCI 　生成AIツール:Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT 【開発手法・文化】 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入/活用(Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など) ・技術ブログの執筆(Zenn:https://zenn.dev/p/gatechnologies ) 【開発組織についてさらに知る】 ▼Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ▼公式テックブログ(Zenn) https://zenn.dev/p/gatechnologies ▼GA technologies エンジニア採用情報 https://ga-technologies-engineering.notion.site/GA-technologies-9794c78bc56c4011a03f7f3dcf91a18f ▼採用に関するFAQ 『GAテクノロジーズの採用チームが「よくある質問」にお答えします』 https://note.ga-tech.co.jp/n/n1a5cc3982295

株式会社サイバーエージェント

検索連動型広告において、MLエンジニアと協力して、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。データパイプラインの構築と維持管理などのデータエンジニアリングや機械学習モデルのサービングなどの開発・運用業務を担当いただきます。また、希望に応じて、LLMなどの機械学習技術の活用し、MLエンジニアのサポートを得ながら、上記研究開発にも取り組んでいただきます。 ●クリエイティブがもたらす広告効果の探求 ●より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求 ●質の高いクリエイティブの自動生成の探求 ●多種多様なデータの戦略的な活用と実践 ミッション インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。 広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。 チーム体制/文化 ・現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織 ・ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。 ・プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として、データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や、実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ・海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

株式会社サイバーエージェント

入社後は、広告代理事業部向けの開発チームにて、以下のような業務に携わっていただきます。 ・課題の構造化と解決策の具現化:ビジネスサイドのメンバーと密に連携し、社内でボトルネックとなっている本質的な課題を特定。 ・企画・設計・実装:特定した課題に対し、新機能や機能改善の企画立案・設計・実装を主体的に進めます。 ・システム構築・運用:開発したプロダクトのサーバー構築・運用までを担当。 ●弊社プロダクト開発内容 ・注力プロダクト: 広告代理事業部マンガチームの武器!「MANGA CRESTRA」 CyberZのマンガ広告チームは国内トップクラスのシェアを誇り、弊社の中核となっている精鋭チームです。マンガ市場は国内だけでなく、グローバルでも伸び続けている市場であり、2032年には250億ドルを超える市場になると予測されています。 弊社のマンガ広告チームは市場の伸び以上の成長を続けており、今後も中核として広告代理事業部を支えていくことを期待されています。 マンガ広告の領域では、作品の選定が広告効果の肝となっており、どのマンガ作品を広告利用すれば広告効果が高くなるかを分析し、選定するために日々人的作業により膨大な時間を要しています。 MANGA CRESTRAでは、SNSでのトレンドや広告データから、次に広告で当たる可能性が高いマンガ作品の推薦や人が分析するための深い洞察を提供します。 ・生成AI活用: 生成AIを活用した広告運用サポート&分析ツール「AI CRESTRA」 生成AIが登場して以降、様々な業界・職種でパラダイムシフトが起こっています。 データの価値は更に高まり、生成AIを使えて当たり前の時代が到来しています。 そんな中、広告代理事業の業務において、まだまだ人力に頼った運用は少なくありません。 AI CRESTRAは広告運用業務全般の効率化・広告効果向上のために、CyberZが持つ広告運用の知見と生成AIと組み合わせることで、広告運用をサポートするツールです。 エンジニアも非エンジニアのメンバーと連携して業務理解を進めるつつ、より深いレベルで生成AI・LLMの理解を深めることで、業務で活用できるレベルの高度な生成AI活用を進めています。 ・新規事業: エンタメ領域・IPビジネスの最大化のための新規事業 CyberZでは次々に新しい市場を開拓しており、新規事業のサービス開発に関わりたい方も歓迎しています。 現在に至るまで下記のような、様々な市場でプロダクト開発を行ってきました。 ・広告効果計測ツール「F.O.X」 ・ゲーム実況プラットフォーム「OPENREC.tv」 ・アニメやゲームのグッズ販売事業「eStream」 ・医療領域事業 ・エンタメ系投稿プラットフォーム事業 など

株式会社サイバーエージェント

漫画のローカライズ性能を評価・改善するアルゴリズムの開発に取り組みます。 NLPの専門性を活かしていただきながら、漫画のコマ等の画像情報と組み合わせた高度な技術課題に挑戦していただきます。 <例> ・翻訳後のキャラクターの口調の整合性を評価する手法の開発 ・LLMによる文脈を考慮した翻訳の生成プロンプトの開発 ・特定ジャンルの専門用語表現に特化したLLMの開発 ・長期的なコンテキストを効果的に翻訳に活用するための知識表現とRAGの開発 等 チーム体制/文化 ・立ち上げ部署のため、事業統括1名・PM1名・エンジニア1名が所属し、アドバイザーとしてMLエンジニアが2名の少数精鋭体制です。 ・プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸としてデータサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ・海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。

株式会社サイバーエージェント

募集ポジション 部署概要 AI事業本部 組織全体の7割以上が技術職で構成されているサービス開発組織です。 主に、AI を活用した広告クリエイティブの制作・マーケティング支援・対話サービスや小売・医療・行政領域の DX 支援サービスなど、 デジタルマーケティング分野をはじめとした約30の幅広い事業開発を行っています。 ●特徴 ・内部にAI研究組織「AI Lab」やデータサイエンティストの横断組織「DataScienceCenter」などの専門組織を設置 ・部署の垣根を問わず、ビジネス・開発・研究がシームレスに連携しより良い事業づくりに挑戦 ・技術選定/ツール/プロセスなどは各プロダクトごとで大きな裁量を持って決定、推進 ・技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備にも注力 極予測TDとは 極予測TDは、AIを活用した広告テキストの効果を予測・自動生成するツールであり、広告事業の未来を切り拓くべく、最先端のAI技術を駆使したプロダクト開発を進めています。 常に変化する検索連動型広告の運用に対応し、広告効果の自動最適化を実現するため、「自動検知から即時生成、そして配信まで」を一貫して行う「トリガー運用」という機構を開発・導入し、より高精度な広告運用を可能としております。 今後は、Googleなど主要媒体が注力するサービスにも積極的に対応し、テキストにとどまらず多様なクリエイティブを幅広く展開していきます またAI技術の研究開発組織である「AI Lab」と連携することで、予測精度の向上や新しいクリエイティブ価値の創出を目指しています。 私たちは、AIの力で広告のあり方そのものを変革していく、刺激的な開発に取り組んでいます。 <参考> [AI Lab、情報検索・推薦システム分野のトップカンファレンス「SIGIR 2024」にて論文採択](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=30417) [AI Lab、自然言語処理分野のトップカンファレンス「ACL 2025」にて5本の論文採択](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=32078) チーム体制/文化 ●現在ビジネスメンバー・エンジニア計4名ほどの組織 ●ビジネスメンバーとの距離も近く議論する文化があり、分析のフローや実験の設計などを決める裁量があります。 ●プロダクト内だけでなく、AI事業本部内の横軸として、データサイエンティスト/機械学習エンジニアメンバーによる勉強会や、実データを使った事業部内コンペも開催されています。 ●海外カンファレンスへの参加制度も豊富です。 業務内容 検索連動型広告において、LLMなどの機械学習技術を活用し、高品質な広告文を自動生成・評価する手法の研究開発を行います。 ・クリエイティブがもたらす広告効果の探求 ・より強力なクリエイティブ効果予測AIの探求 ・質の高いクリエイティブの自動生成の探求 ・多種多様なデータの戦略的な活用と実践 ミッション インターネット広告事業で国内トップの事業者であり続けるために、最先端のAI技術を最速で導入し広告効果の最大化に貢献していくことが重要です。 広告クリエイティブの「品質」「量」「スピード」の向上を目指すべく、 機械学習および自然言語処理の技術を用いた極予測TDプロダクトの開発に取り組んでいただきます。

株式会社メドレー

自社サービスである病院向け電子カルテ「MALL(モール)」の開発組織のテックリードとしてご活躍頂きます。 ●具体的には ※適正やご意向を踏まえながら業務アサインを行なっていきます。 ・プロダクトの技術戦略の立案・推進 ・エンジニアチームの技術的な意思決定・アーキテクチャ設計 ・クラウドネイティブアーキテクチャへの移行設計・推進 ・Web技術強化に向けたクロスコンパイル可能な言語の技術選定・評価 ・AIコーディングツールを前提とした開発プロセス・ワークフローの設計と推進 ・LLMのファインチューニングを含むAI機能の設計・開発・プロダクトへの組み込み ・開発プロセスの改善、コードレビュー、技術的な課題解決 ・プロダクトマネージャーやデザイナーとの協業による要件整理 ・チームメンバーの技術的なメンタリングと業務支援 ・新技術の選定・導入の推進 ●サービス説明 ・MALL(モール)は、病院・有床診療所向けの電子カルテで、医師・看護師等の働き方改革を推進します ・メインターゲットとしている中小病院は依然として約4割が電子カルテ未導入であり、国が掲げる2030年普及率概ね100%の目標に向けてDX化を推進します ・高いコストパフォーマンス・拡張性などを強みに、累計200件を超える導入数と利用継続率99%を実現しており、さらなる事業成長を見越しています ・システムのパフォーマンス等を考慮し、現在はオンプレのパッケージシステムで提供をしていますが、クラウド化対応を推進中です。開発言語はC#を中心としつつ、Web技術強化のためクロスコンパイル可能な言語への移行も検討しています ・今後、LLMのファインチューニング等を活用したAI機能のプロダクトへの組み込みも計画しています ●開発環境 ・開発言語:C# / .Net Framework / Windows Forms 　(→ クラウド対応予定・クロスコンパイル可能な言語を検討中) ・DB:SQL Server ・AI:Claude Code 等のAIコーディングツールを全面導入予定 ・開発環境: Visual Studio / GitHub ・コミュニケーション: Slack / Confluence / kintone ※業務の変更の範囲:会社の定める業務