年収350万円以上 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

【ミッション】 法人営業・法人顧客向けに法人向けサービスの申込/開通関連の業務を安定的に実行するためのシステムを提供し事業へ貢献する 【主な業務】 業務システム開発および保守 【具体的な業務】 ・システム開発における各種工程の実行(設計～開発～リリース) ・システム開発・維持/管理業務全般 ・生成AIを活用した設計・実装・試験の効率化

【ミッション】 特定の大手金融グループ全体に対し、AI・データ活用・クラウド・セキュリティなどを活用した提案・プロジェクト推進を行い、顧客の業務変革・事業成長を支援するとともに、当社のビジネス拡大(売上・利益の最大化)に貢献すること 【主な業務】 特定顧客企業(大手金融機関)に向けた以下の業務 ・経営層から現場担当者まで、さまざまなステークホルダーに対するソリューション提案 ・システム開発、ソリューション導入における要件定義、設計、構築、テストまでの工程マネジメントまたは技術担当 ・AI導入やデータ活用、DX推進を通じた顧客の推進支援 【具体的な業務】 ・顧客の経営・業務課題に応じた、AI、データ基盤、クラウド、セキュリティなど、多角的な領域におけるソリューション提案 ・案件受注後における、プロジェクトマネージャー(PM)または技術責任者としてのプロジェクトリード ・既存IT基盤(クラウド環境やセキュリティ体制)の拡張・高度化に向けた提案および推進

【ミッション】 ソフトバンクの基幹事業である国内通信事業(移動体通信事業や固定通信事業)を支えるITサービスシステムを運用し安定稼働させることです。運用業務のシステム化・自動化を推進し、ITサービスの品質向上・効率化に取り組んでいます。 【主な業務】 ・ITシステムの運用業務全般、品質低下時のシステム構成設計や対応 ・新規システム構築時やシステムリプレイス時の環境や運用の設計・構築 【具体的な業務】 ・SoftBankショップ店員が利用するエントリーシステム ・My SoftBankなどお客様が利用するオンラインシステム ・顧客情報を管理するシステム ・課金/請求システム ・コールセンターシステム

● 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)

● 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勤怠管理・経費精算システムなどWebシステムの エンハンス及びマイグレーション ●業務内容 PHP、Laravel、Javascript、Java によるWebシステム開発 ●活かせるスキル/ご経験 ・HP(Laravel)での開発経験 ・Java、Javascriptでの開発経験 ・詳細設計以降の経験 ●勤務地 大阪府北浜 ②Salesforce 開発・導入 ●業務内容 ・金融業顧客向けDXシステム構築 ・Salesforceプラットフォーム上での設計、開発、テスト、導入支援 ●活かせるご経験/スキル ・WEBシステム開発経験 Java、PHP、C# ・詳細設計経験 ・JavaScriptやCSSでの開発経験 ・Apex+Visualforceでの開発経験 etc. ●勤務地 大阪府　肥後橋

【ミッション】 企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・AIエージェント・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導 【具体的な業務】 ・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書の作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定の支援 ・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援) ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進

【ミッション】 ソフトバンクのヘルスケア戦略の実現に向け、事業、プロダクト、システム全体を俯瞰したアーキテクチャ設計をリードする。利用者体験と医療・ヘルスケア業務を理解し、サービス要件をシステム要件へ落とし込む。関係部門や外部パートナーをつなぐハブとしてプロジェクトを推進し、将来拡張を見据えたシステム構想・ロードマップを策定する。 【主な業務】 ヘルスケア領域・メディカル領域の要求整理、要件定義、システム全体設計、プロダクト・画面・API仕様の整理を担う。開発ロードマップ、優先順位、外部サービス・病院システムとの連携方式を策定し、開発ベンダーや外部パートナーへの技術ディレクション、技術課題・リスク管理、設計資料の作成を行う。 【具体的な業務】 ・UX、業務要件を画面、データ、システム全体へ落とし込む ・PHR、EHR、認証、同意、決済、通知を含むサービス全体の設計・レビュー ・病院、自治体、企業、外部サービスとのAPI・システム連携方式の設計 ・開発ベンダーとの設計レビュー、技術課題の整理、品質向上 ・システム構成図、業務フロー、API仕様書などの設計ドキュメントの整備

【ミッション】 PHR、EMRなどの医療データを活用した疾患特化AIサービスの技術戦略とアーキテクチャ設計をリードする。医療品質、安全性、拡張性を考慮したAI基盤を構築し、ヘルスケア領域のAI活用を推進する。 【主な業務】 医療・健康データを活用したAIサービスについて、技術戦略策定、アーキテクチャ設計、技術選定、AI基盤構築までを一貫してリードする。 【具体的な業務】 ・医療・健康データを活用したAIサービスのアーキテクチャ設計、技術選定 ・LLM、RAG、機械学習モデル、データ基盤を組み合わせたシステム設計 ・AIエンジニア、データサイエンティスト、医療専門家と連携した疾患特化AI開発のリード ・AI品質評価、セキュリティ、ガバナンスを考慮した持続可能なAI基盤の構築

【主な業務】 ・KaaSサービスの企画・設計・開発・検証、運用への引継ぎ ・Kubernetesプラットフォームの機能開発および高度化 【具体的な業務】 <KaaSサービスにおける開発業務> ・Kubernetesのクラスタ管理機能の設計・開発・検証 ・コンテナ実行基盤の設計・開発・検証 ・マルチテナント環境の設計・開発・検証 ・ネットワーク、ストレージ、セキュリティ機能の設計・開発・検証

最先端の生成AI(GPT-4oなどのLLM)を使った開発に挑戦できます。 具体的には、AIと外部システムをつなぐAPI連携や、高性能な検索システム(RAG)、AIエージェントなどのアプリケーション開発に取り組みます。 未経験の分野でも、新しいサービスを生み出すプロジェクトに参加し、エンジニアとして技術・キャリアの幅を大きく広げられる環境です。

●募集部門 グループAI本部　AI推進部 ●職務内容 売上1兆円規模、グループ148社(国内:37社　海外:111社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。 」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスの専門部隊の一員として、各社の事業・サービス企画を一緒に立案・推進し、実現します。 部門を跨いだ組織を形成しており、2025年度も積極的に組織を拡大していく方針ですので、変化に富んだ状況の組織作りにも挑戦することが可能です。 ●業務詳細 パーソルグループの各事業会社における経営戦略・事業課題に対し、AI活用を前提とした システム構想・設計・意思決定の中核 を担い、複数プロダクトを横断するプラットフォーム視点で、企画からリリース・進化までをリードしていただきます。 (ご担当頂く業務例) ・グループ横断/事業横断の視点でのシステム構想・全体アーキテクチャ設計 ・事業・ビジネス要件の構造化および、システム要件・非機能要件への落とし込み ・各プロダクト要求の再構造化および、共通化/個別化の判断 ・技術選定方針およびアーキテクチャ方針の策定 ・設計思想・判断基準を展開するためのガイドライン・標準化の整備 ・プロダクトマネジメント(プラットフォーム視点での横断的なPOとしての役割) ・開発フェーズにおけるディレクションおよび意思決定支援(なお、開発は開発チームが担います) ・担当PJにおけるマネジメントおよび関係者とのコミュニケーション ●プロジェクト事例 各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよび、グループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。 事例: ・営業AIロープレ(営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援) ・営業サポートAI(商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上) ・AIプロダクト開発共通基盤(複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現) ●担当職種の変更範囲 会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

【 担当案件 】 ・新規案件におけるインフラ環境の非機能要件定義、設計、構築 ・既存案件のインフラ環境の運用保守 【 具体的な仕事内容 】 ・Terraformを中心としたInfrastructure as Codeでインフラ構築を自動化し、DevOps環境を整えていきます。 ・AWSを中心的なパブリッククラウドとして利用しつつ、AzureやGCPなど、必要に応じてマルチクラウドを活用し、AWSにロックインされない状況にしていきます。 ・AWS Lambdaを代表とするサーバレスアーキテクチャを用いて、エラスティックでコスト効率の高いインフラ構築をしていきます。 【 既存メンバーの雰囲気 】 ・個性豊かで自己成長への強い想いを持った社員が在籍 ・平均年齢が30代で意欲のある若手社員が多い ・営業人員がおらず、体育会系のノリが全くないカルチャー ●過去の開発案件事例 ・オンライン不動産販売「sumune for LIVIO」:日鉄興和不動産が運営。マンション販売のオンライン完結DXサービスの開発をコンサルティングフェーズから支援。 ・施設利用者向け情報配信アプリ「My Sunshine City」:株式会社サンシャインシティが運営する複合施設の利用者向け。戦略コンサルティング、要件定義、システム開発、保守・運用を一貫して提供。 ・介護・看護職人材のスポット・単発バイトアプリ「キャリオス1DAY」:株式会社ベネッセMCMが提供。介護・看護業界特化型マッチングサービスのシステム構築、アプリ開発、デザイン制作、保守運用を一貫して提供。 ・学級経営支援システム「結-EN(ゆいえん)」:塩野義製薬グループが新規デジタルヘルスケア事業として開始。UX/UI設計・デザインおよび開発を提供。 ・オンラインカラオケアプリ「UTAO」:株式会社TOAIが提供。2万曲以上を無料で歌えるコンシューマ向けアプリ開発。 ・マンション管理システム「KURASEL」:イノベリオス株式会社(三菱地所コミュニティ)。管理組合業務の効率化DXサービス開発。年間約100万円のコストダウンを実現した事例あり。 ・店舗運営向けAIレコメンド機能:株式会社トリドールホールディングスと共同開発。従業員の感情データと顧客体験データを統合分析し、アクションをAIが自動生成・提案するシステムを開発。 ・教育用インサイトエンジン「Ai+Me」:自社開発プロダクトを複数の中学校、高等学校に導入済。学校現場から生まれた教育特化型AIで、先生・生徒の声を反映した授業で使えるAIソリューション。 ナショナルクライアント案件を中心に、多種多様な案件をいただいております!

アプリケーションシステムの企画・導入から運用・改善まで、幅広くお任せします。 (※実際の設計・コーディングは外部ベンダーを活用します) <具体的には> ・担当領域における新規システムの企画・導入や既存システムの刷新、および導入後の運用・保守、改善・アップデート ・導入したシステムのユーザー部門への説明、トレーニング、定着化支援 ・システムに関するユーザーからの問い合わせ、不具合対応 ・開発ベンダーのコントロール、プロジェクトマネジメント(PMO) <プロジェクト例> ・全社SCM改革の具体的企画 ・生産管理システムの刷新 ・全社のデジタルリテラシ・データリテラシ向上施策の企画・運用 ・全社HPの企画刷新、全社汎用ワークフローの企画・運用 ・生成AIの全社的な活用推進と高度化 ・次期会計システムの企画・選定

・上流工程から品質面で開発チームを牽引 ・品質戦略の策定 ・複数のプロダクト開発の一員として、初期段階である要件定義から積極的に関与し、プロジェクト全体の品質目標の策定や品質基準の定義、テスト計画・設計から実行までを担当 ・リスクベースドテスト、アジャイルテストといった効率的・効果的なテスト技術の導入・推進をリード ・継続的な品質改善のための欠陥データ収集・測定・分析およびソリューションの検討 ・新機能の要件定義・設計段階から参画し、品質リスクを早期に特定・解決 ・自身の知見を積極的にチームに還元し、QA組織全体の底上げに貢献 ・AIによる開発加速に伴う品質のボトルネックの解消と、再現性の高い「品質基盤」の構築・推進 ●主な担当プロダクト freee会計 freee申告 freee販売 他 ●開発環境 テスト管理:Zephyr Scale 自動テスト:Postman / Playwright / GitHub Actions / runn 生成AI:Claude Code / Devin / Gemini / NotebookLM その他:JIRA / GitHub / Slack 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

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、ご経験にマッチする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、「どのポジションが適しているかわからない」「経験を活かせる環境で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後、社内にてポジションサーチを行い、書類選考を通過したポジションについて改めてご案内いたします。 ●募集ポジション例(※下記以外をご提案する場合があります) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)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などの最新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や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、機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析・モデル開発 ・提案に向けたデモ開発/PoC開発 ・業務効率改善に向けた分析/自動化・AI化 ・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 ・社内外でのセミナー講演や論文・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、あるべき分析基盤の実現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とプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・パイプライン構築やバッチ処理開発 【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、データによる意思決定を支援し、可視化とPDCAの高速化を推進します。 「doda」「doda X」において以下を担っていただきます。 ・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・集計業務 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKに基づくデータマネジメントおよび利活用支援 ・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(AWS/GCP/Azure)の構成設計 ・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】 「doda」「doda X」において、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/マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。 当社が保有するデータと機械学習・生成AI技術を活用し、マッチング精度や応募率向上などのKPI改善に直結するアルゴリズム開発から運用・改善まで一貫して取り組んでいただきます。 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを用いたサーバーサイド開発 ・データ活用施策の運用・改善 ・Python/SQLを用いた分析・モデル開発・検証 ・データサイエンティストやPdMとの連携による施策推進 ・技術リード/プロジェクト推進

昨年、汎用問い合わせの生成AIサービスをリリースし、今年度もまた銀行の本業に貢献する商用サービスをリリースしようとしています。PoCで終わりがちな生成AIの領域において実ビジネス化の最先端を走っている組織で、私たちは金融機関向けの生成AIプラットフォームを提供し、顧客課題の解決から新規サービスの事業化までを推進しています。BedrockやChatGPTをはじめとする大規模言語モデルや各種マネージドサービスを活用し、PoCにとどまらない実装と価値創出を実現してきました。今後も、我々の生成AIプラットフォームに、新たなAIエージェントサービスを開発・拡充しながら、地域金融機関のDX・AI化を促進していただきます。 具体的な仕事内容 ・地域金融機関向け生成AIプラットフォームの開発・運用やプロンプト設計、Python実装 ・生成AIを活用した新規サービス企画・立ち上げ(プロンプト設計・Pythonによる業務ロジック実装を含む) ・LLMモデルの選定・評価、PoC推進。金融機関の実業務適用・事業化に向けたリード ・当社のビジネス企画チームや社内外ステークホルダーとの協働によるソリューション提案

メディア・エンタメ・交通業界は、デジタルシフト・新サービスの多様化・顧客体験価値の向上などを背景に、大きな変革期を迎えています。 当社はこれらの業界における顧客とのロングタームリレーションシップと技術力を礎に、新技術を活用したシステム開発やシステム基盤の安定運用によって、お客様のビジネス変革を促進しています。 特に、インフラ領域においては、クラウド、AIなど先進技術を用いてスピーディな開発を実施したいデジタル領域と、堅牢な開発による安定した品質が求められる基幹系領域の全体をとらえてシステム全体のアーキテクチャ・構成を検討していく必要があります。 その実現に向け、インフラチームのメンバーとして、幅広い知見・経験を活かしたプロジェクト推進をすることでお客様の事業に貢献し、お客様と長期的で良好なパートナー関係を構築していただきます。 また、システム開発における競争力の源泉となる組織の開発力の向上を目指し、生成AIをはじめとした技術を用いた生産性向上の施策を検討、実行していただきます。 【主なプロジェクト内容・提案テーマ】 ・ 基盤領域における要件定義～テスト実施までの一連業務の推進 ・ 既存システムへのエンハンス開発・維持管理 ・ 営業部門やコンサル部門などの他部門と連携したシステムの企画・お客様へのご提案 【アサイン先想定】 ※以下①➁③それぞれに多数の案件がありますので、ご希望やご経験を鑑み、最適な案件アサインを検討いたします。 ①メディア業界インフラ 　→直近では、基幹系システムのAWSへのクラウドリフト案件(AP:EKS、DB:RDS)を実施 ②エンタメ業界インフラ 　→顧客向け情報提供WebシステムのAWSへのクラウドリフト案件PoCやクラウドリフト案件を実施中 ③交通業界インフラ 　→顧客向けWebシステムの次世代アーキテクチャ検討、PoCを実施中

メディア・エンタメ・交通業界のお客様に対して、ソフトウェアアーキテクトととしてプロジェクトを推進し、多岐にわたるシステム開発に携わっていただきます。 技術チームの規模はプロジェクトにもよりますが、社員2名～5名程度です。 【主なプロジェクト内容・提案テーマ】 ●営業やコンサルと連携したシステムの企画、提案 主にRFPに対する提案活動です。 技術チームの一員として、システムアーキテクチャ設計/処理方式設計/見積りをしていただきます。 直近では、AWSサービスを利用したシステムを提案しています。(RDS Aurora,Cloudfront,Lambda,Fargate,Cognitoなど) 　 ●アプリケーション基盤の設計、開発、テストの実施・推進 プロジェクト実行フェーズでは、アプリケーション基盤の設計(FW/MW選定)、処理方式設計、業務アプリチームの開発・テストの推進をしていただきます 直近のプロジェクトでは、SpringBoot/ThymeLeafのようなMPAを採用しましたが、今後はREACTのようなSPAを採用する方針です 処理方式検討では、認証/認可方式、ログ出力方式のような、業務アプリケーションの代表的な処理パターンを検討することに加えて、非機能要件を実現するための方式の検討をします。 また、技術力とソフトウェア開発論を組み合わせて、業務アプリチームの開発を推進/補佐する役割を担います ●既存システムのエンハンス開発、維持管理 ●生成AIを使ったAP開発プロセス/インフラ基盤構築プロセスの省力化トライアル MStepある既存システムにおいて、方式検討が必要なエンハンス開発があった際は、影響調査・処理方式検討をしていただきます。 また、既存システムはリリースしてから長期間保守していることもあり、生産性向上を目的にして当時の開発プロセスの見直し/モダン化を進めています。 キーワードとしては、Github-Copilot導入、テスト駆動開発の適用、E2Eテストツール(Playwright)導入、NTTデータ社内のAIツール導入PoCなどがあります。 【アサイン先想定】 ※以下①➁③それぞれに多数の案件がありますので、ご希望やご経験を鑑み、最適な案件アサインを検討いたします。 ①広告代理店様の基幹システム、周辺システム開発 ②エンタメ領域(ボート/競馬)の基幹システム、周辺システム開発 ③放送業界様の基幹システム、周辺システム開発 ④交通業界(鉄道会社)の基幹システム、周辺システム開発 【組織の特徴・業務の進め方】 お客様と当社とは長期のお付き合いであり、信頼関係が構築できています。プロジェクト進行における課題や問題に対しても当社の主張を尊重していただける関係性です。 相対するお客様はシステム部門の方ですので技術面の話題に関しても議論できます。「よりよいシステムにするためにはどうすれば良いのか」をフラットに会話をしながらプロジェクトを進めていきます。 組織のカルチャーとして、一人ひとりに与えられる裁量は大きく、検討タスクに関してはかなりの自由度が与えられます。 そのため、提示されたビジネス課題・制約をもとに、最善なシステム構成を検討し、課題に対処しながらシステムを実現していく活動を通じて、幅広い技術力を持つエンジニアになることができます。 とはいえ、システム開発における技術要素は幅広く、一人で全体をカバーできるものではないという事も理解していますので、不足部分はチームでフォローしながら進めていくことになります。ご安心ください。

配属先であるロケーションインテリジェンス統括部では、AI/IoT技術を活用した当社独自開発の地図・空間情報クラウドサービス「BizXaasMaP」を通じて顧客の課題解決をミッションとしています。 自社サービスである「BizXaasMaP」のソリューションを軸に展開する提案や開発は、お客様のシステムが主語となる従来のSI事業の仕事と比較すると制約が少なく、事業会社に近い立ち位置で自由度や裁量が大きい業務内容となる点が特徴です。 ●BizXaasS MaPとは 2003年にサービス提供を開始した「地図のクラウドサービス」です。ブラウザーでスクロールができる地図というとGoogle マップなどを思い浮かべる方も多いかもしれませんが、BizXaaS MaPは法人向けにサービスを提供しています。地図だけでなく、顧客管理や物件管理やエリアマーケティングといったアプリケーションを併せて提供しており、金融や不動産、小売りなどの業界の企業さまに多く利用されています。 ●職務内容 当社サービス①BizXaasMaPの導入プロジェクトの推進や、②新機能開発において企画立案および開発を推進していただきます。 単に技術要件を満たすだけでなく、市場ニーズの探索、ビジネスモデルの構築、そして事業としての成長戦略までを見据えた企画・開発を主導いただきます。 いずれの場合も、技術リーダーとしてプロジェクトを主導する役割をお任せします。 ①:地図情報・空間情報を駆使して、自社ソリューションを活用し、お客様環境にシステム導入する際のプロジェクトマネジメント ②:これまでにない新たなサービス創出を成功に導く案件でのマネジメント業務。 ●提案・導入事例 ・大手不動産会社:全国の物件情報を地図上で一元管理し、登記情報や都市計画情報などの関連データを重ね合わせることで、物件管理業務の効率化と情報共有を実現 ・信託銀行:不動産仲介物件の売りニーズと買いニーズを地図上で一元管理し、自動マッチングを行うことで、仲介業務の効率化と営業力強化を実現 ・小売業:人流データと購買データを組み合わせて顧客の行動特性や購買傾向を分析し、ターゲット顧客に対する効果的な販促施策の立案・実行を実現 ・大手小売チェーン:店舗前の道路通行量データを活用し、出店候補地の評価や来店客数予測を行うことで、出店判断の高度化と商品発注の最適化を実現 ・スマートシティ協議会:人流データや交通量、気象データなどをGIS上で一元可視化し、ターゲット分析から広告配信、効果測定までを行うことで、集客施策の高度化を実現 ●配属組織について 自社サービスである「BizXaaS MaP」を軸とした事業を推進する事業会社の色合いが濃い組織です。 組織には技術営業や商品企画開発のほか、部内の技術者約20名前後の構成となります。 新しい挑戦にも前向きで、新技術が現れるたびに「AIを活用して何ができるだろうか」などと構想する文化があります。 年間1億～2億円の予算の範囲で新たな事業開発に投資できる裁量権もあり、アイデアを具現化しやすい環境であることも特長です。 (参考)実際に働く社員のインタビュー記事を掲載しています。 ・谷(新卒入社/②新機能開発) https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/2433/ ・田中・山﨑(中途入社/田中:ポストオーナー、山﨑:①導入プロジェクトの推進) https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rpmygyq/ (参考)ポストオーナーの記事を掲載しています。 ・田中(ポストオーナー/中途入社) https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/2527/

大手企業を中心とした、各種ローコード/ノーコードプラットフォームの導入・拡張プロジェクトにおいて、要件定義から実装、運用設計まで一気通貫でご担当いただきます。 ●「最短・最良」の実装提案 顧客の業務要件を分析し、ツールの標準機能とスクラッチ開発(独自実装)のバランスを最適化しながらシステムを構築します。 ●詳細設計・機能開発 標準機能では補いきれない複雑なビジネスロジックや外部システムとの連携について、JavaScript、GAS、APIなどを活用して実装します。 ●マルチプラットフォームでの展開 Power Platform、Salesforce、kintoneなど、ご自身の得意な領域からスタートし、徐々に他プラットフォームやAIエージェントを組み合わせた次世代型ソリューションの構築にも携わっていただきます。 ●チーム開発の推進 3～5名程度のチームで、互いにコードレビューやナレッジ共有を行いながら、品質の高いプロダクトを開発します。※マネジメント志向の方には、若手育成やチームリードもお任せします。 ※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 開発環境・使用ツール ●主要プラットフォーム : Power Platform、Salesforce、kintone、ServiceNow など ●技術・言語 : JavaScript、SQL、REST API、[Python]など ●AI・開発支援 : [GitHub Copilot、Cursor、Dify]など ●インフラ・基盤 : [Azure、AWS、Git]など ●その他 : [Teams、Slack、Jira]など 得られるキャリアパス 「このツールしか使えない」というオペレーター的な立ち位置に留まらず、自律的で市場価値の高いキャリア形成を支援します。 ・ハイブリッド開発者への進化 ローコード開発を起点に、API設計、フロントエンド技術、データベース連携などの「基礎的なエンジニアリング能力」を深め、ツールの枠を超えた開発者へとステップアップできます。 ・領域の拡張 AI駆動型開発やデータ基盤構築(Snowflake等)など、最新技術とローコードを掛け合わせた新しい領域にチャレンジできます。 ・技術共有のハブとして 組織を横断した「技術交換会」などを通じて、エンジニア同士でフラットに知見を交換し合える文化があります。ゆくゆくは技術のスペシャリストや、業務改革(BPR)を伴走支援するITコンサルタントへの道も開かれています。

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 ・RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装(セキュリティ、監視、性能、障害時の設計) ・ユースケースの要件整理と設計(“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き) ・評価基盤の整備(自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル) ・クラウド上でのアーキ設計・実装(API、データ、権限、コスト最適化) ・チームの型づくり(実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備) ●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 仕事の難しさ ・本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生します。 ・評価(回帰)を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要があります。 ・関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結します。

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 ・RAG/LLMを本番運用前提で設計・実装(セキュリティ、監視、性能、障害時の設計) ・ユースケースの要件整理と設計(“何を自動化し、どこを人が見るか”の線引き) ・評価基盤の整備(自動評価、回帰テスト、プロンプト/検索の改善サイクル) ・クラウド上でのアーキ設計・実装(API、データ、権限、コスト最適化) ・チームの型づくり(実装標準、ナレッジ、再利用可能な部品・テンプレ整備) 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 仕事の難しさ ・本番運用前提で、セキュリティ・監視・性能・コストのトレードオフ判断が発生します。 ・評価(回帰)を作らないと品質が崩れるため、仕組みとして改善サイクルを回す必要があります。 ・関係者が多く、期待値調整と合意形成がプロジェクトのスピードに直結します。

【ミッション】 業務課題の洗い出しから解決策の立案、実行までを担い、お客様の業務改革を主導していただきます。指示待ちではなく、自ら現場に入り込んで業務を理解し、適切なテクノロジーを選定・導入し、現場に定着させるところまで責任を持って推進する力が求められます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、九州支店で進行している代表的なプロジェクトは以下の通りです。 ● CASE 01:Power Platform を活用したデジタライゼーション推進プロジェクト 　対象顧客・業界: 大手自動車部品メーカー 　プロジェクト概要: 工場現場における紙ベースの記録・運用文化からの脱却を目的に、Microsoft 365 と Power Platform を活用したデジタル化を推進。デジタライゼーション推進チーム(マネジメント/M365活用/SaaS導入/システム内製)を社内に立ち上げ、内部人材のケイパビリティ獲得まで伴走する。 　役割: PMO として、課題の洗い出し・優先順位付け・打ち手選定、M365 実働支援、社内人材向けハンズオン研修の設計と実施支援、推進体制の構築 ● CASE 02:生成AI 活用推進プロジェクト(AI CoE 構築) 　対象顧客・業界: 大手素材メーカー/大手物流企業 　プロジェクト概要: 「生成AI に対する期待はあるが、具体的に何をすべきかわからない」状態から、全社的な活用文化への変革を支援。生成AI 概念資料の整備、ハンズオン研修、プロンプト集作成、活用コンテスト、社内ポータル構築、Copilot Studio を用いた業務自動化、AI CoE(Center of Excellence)立ち上げまでを一気通貫で伴走する。 　役割: PM として、活用ロードマップの策定、施策(教育・啓発/技術支援/コミュニティ形成)の企画・実行管理、各部署とのニーズヒアリングと合意形成、利用促進状況のモニタリング ● CASE 03:グループDX推進体制構築プロジェクト 　対象顧客・業界: 大手持株会社(複数事業会社を持つグループ企業) 　プロジェクト概要: HD全体のDXを推進するため、「DX推進室」「IT検討委員会」「現場個別施策」の3層構造を段階的に構築。電子契約システム導入、AIエージェント開発、データ利活用などの個別プロジェクトを並行して進めながら、グループシナジーを創出する。 　役割: PMO として、HDと各事業会社・各部門間の利害調整、ベンダーマネジメント、施策間の連携推進、マイルストーン管理、経営層への報告

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)の「0次DX」を推進するリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。 単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。 【業務詳細】 技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針(ビジョン)を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。 モダン開発の推進: 生成AI(LLM等)の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。 チームマネジメント(技術面): コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。 顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。 若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。 【技術スタック・使用ツール】 言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など クラウド: AWS, Azure, GCP インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

●業務概要 自然言語処理・生成AIエンジニアとして、顧客課題の解決に直結するソリューション開発をお任せします。 ●具体的な業務例 ・自然言語処理技術を活用した検索・FAQシステム開発 ・生成AIを活用したチャットボット、レコメンドシステム設計・実装 ・顧客向けPoC～本番導入支援 ・クラウド環境(AWS/Azure)での開発・運用 ・将来的な自社ソリューションの企画・開発 ●チーム体制 ・規模:2〜5名の小規模チーム編成 ・本ポジション:リーダー1名+メンバー1〜3名 ●利用技術・ツール ・開発言語/環境:Python、Jupyter Notebook、SQL、Docker ・クラウド:Azure Open AI、AWS Bedrock ・開発手法:アジャイル(Redmine/Backlog利用) ※変更の範囲:会社の定める業務

本ポジションでは、自然言語処理や生成AIを活用したタレントマネジメントソリューションの開発を担当いただきます。社内の人材情報(スキル・人事データなど)を活用し、個人・組織のスキル可視化や育成支援に繋がる仕組みを構築します。 ●具体的には、以下の業務をアジャイル開発体制のもとで推進していただきます スキルアセスメント入力機能、スキルDBの構築 スキルカルテで組織ケイパビリティのダッシュボード開発 育成支援モデル、スキル判定エンジンの設計・実装 自然言語処理・生成AI(LLM等)を活用した機能開発 Webアプリケーション(React+FastAPI)によるフロント・バックエンド開発 AWS/Azureなどクラウド環境での実装・運用 モブプロやスクラムを活用したチーム開発 社内実践を通じて得た知見を活かし、将来的には社外展開も視野に入れたソリューション開発に携わっていただきます。 ※変更の範囲:会社の定める業務

タイミーのQAエンジニアは、開発チームとともにプロダクト品質に向き合いながら、AIを前提に品質管理プロセスそのものを見直し、チームが自律的に品質を作り込める仕組みを設計・実装する役割を担います。 事業フェーズやプロダクトのリスクに応じて、必要なQAの強度を見極めながら、品質基準、AI向けのルール、評価モデル、テスト戦略を整備し、それらをCI/CD、自動テスト、テスト実行環境、監視・フィードバックの仕組みに接続していきます。単なるテスト工程の自動化ではなく、要求整理、レビュー、リスク分析、検証計画、フィードバックまで含めた開発プロセス全体を改善していきます。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 ●品質基準・QAプロセスの設計と構造化 QA Handbook、QA Skills、テスト戦略、品質基準を整備し、チームが再現性をもって品質を担保できる状態をつくります。 要求仕様、AC、DoD、テスト観点を開発チームやAIが扱いやすい形に構造化し、開発プロセスの中で活用できるようにします。 ●リスクベースの品質設計 プロダクトや機能の特性を踏まえて品質リスクを整理し、どこに重点を置いて検証すべきかを設計します。 事業フェーズやリスクの大きさに応じてQA強度を調整し、人による判断と自動化のバランスを見極めます。 ●AI駆動開発に対応した品質ルール・評価の設計 AIエージェントが品質判断に活用できるよう、品質ルール、プロンプト、レビュー観点、評価基準を設計します。 AI生成物に対する品質ゲートやフィードバックの仕組みを整備し、AIを活用した開発でも品質を継続的に担保できる状態をつくります。 ●自動検証・テスト基盤の構築 プロダクトのテスタビリティ向上を主軸に、テストしやすい設計・テストデータ・実行環境・検証観点の整備を進めます。 自動テストやCI/CDと接続し、開発チームが継続的かつ効率的に品質を確認できるテスト基盤を構築・改善します。 ●セルフQA基盤の導入・展開 開発チームが自律的に品質を確認・改善できるよう、品質ガードレールや標準プロセスを設計・導入します。 品質基準を開発プロセスや自動検証の仕組みに接続し、品質保証を人手に閉じないスケーラブルな仕組みへ進化させます。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code ●組織的な品質文化の醸成 サイクルタイム(要件定義からリリースまでの完了時間) やFour Keysなどのメトリクスを活用し、「フィードバックサイクルの短縮」が「品質改善スピード」に直結するという考え方を浸透させます。 ポストモーテムのファシリテーションや、テスト設計技法のレクチャーなどを通じて、チーム全体の品質意識とスキルを高め、自律的な改善サイクルを回せるように支援します。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 組織カルチャー ●開発組織のカルチャー タイミーの開発組織は個々人の志向や特性の多様性を「許容」するのではなく「歓迎」する組織です。 各メンバーの多様性を彩りとして捉えて決して否定せず、強みとして重ね合わせて、同じチーム、プロダクトの目標を達成を実現できる組織を目指しています。 また、チームトポロジーの考えを活用した組織構造を採用していることも特徴です。例えば、顧客価値に基づいて領域ごとに組織を分割したり、専任のエンジニアリングマネージャーやアジャイルコーチ、スクラムマスターなどマネジメント専門職メンバーを各チームに配置しています。 https://www.youtube.com/live/uJL3M7R8MLc?feature=share&t=3057 ●技術コミュニティ活動 社内の所属チームを超えたiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 また、RubyKaigi や Kaigi on Railsを始めとしたカンファレンスのスポンサー活動やイベント登壇、記事の発信など技術コミュニティへの貢献や広報にも力を入れています。 ●オンボーディング メンバー一人ひとりが能力を発揮して、チームで活躍できる環境を目指して様々なオンボーディングプログラムを実施しています。 例えば、入社後チームや技術領域が近いメンバーがメンターとして伴走するオンボーディングの実施や、現職のスクラムマスターからスクラムに関する考え方や手法などをインプットするスクラムオンボーディング、配属直後にマネジメント層とのWelcome 1on1を実施しています。これからの取り組みによって、会社への不明点を早期に解決することで、新メンバーがタイミーで活躍しやすい環境を整えています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n46122cd3ec6b ●働き方 フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境になっています。 また、所属チームを超えてiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n2dcb5475e249 ●DevEnable室の取り組み エンジニアの市場価値向上につながる成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上を行う専門チームDevEnable室を設置しています。 具体的な制度の一部をご紹介します。 ・在宅環境を自分好みに整えられるリモートHQ制度 ・技術コミュニティ発展への貢献を後押しするOSSボーナス制度 ・世界中のカンファレンス参加を支援するKaigi Pass制度 ・最大300万円、勤務年数に応じて返済不要のエンジニア奨学金制度 ・DevEnable室に込めた思いについても記載していますので、よろしければぜひ下記URLもご覧ください。 https://product-recruit.timee.co.jp/tde10

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