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大手企業向けの基幹システム開発・新規アプリケーション開発のプロジェクトに携わっていただきます。 ●業務系システム 大手メーカーの業務システム開発や金融系基幹システム、官公庁向けのシステム開発などに携わります。 ●Webアプリケーション Webサービス運用企業向け開発やECサイト、クライアントアプリケーションの開発などに携わります。 ●ビジネスアプリケーション 企業情報可視化対応のERPや製造業・小売業の業務効率をサポートするSCM、購買・製造、連携部署間の情報伝達を最適化するPDMの作成などに携わります。 OS:Linux/Windows DB:Oracle、Postgres 言語:Java、C#、C⁺⁺、VB.NET、Python等での開発 その他:SQL、Oracle　等 ●配属部署 全国各拠点 及びクライアント先

大手企業向けの基幹システム開発・新規アプリケーション開発のプロジェクトに携わっていただきます。 ●業務系システム 大手メーカーの業務システム開発や金融系基幹システム、官公庁向けのシステム開発などに携わります。 ●Webアプリケーション Webサービス運用企業向け開発やECサイト、クライアントアプリケーションの開発などに携わります。 ●ビジネスアプリケーション 企業情報可視化対応のERPや製造業・小売業の業務効率をサポートするSCM、購買・製造、連携部署間の情報伝達を最適化するPDMの作成などに携わります。 OS:Linux/Windows DB:Oracle、Postgres 言語:Java、C#、C⁺⁺、VB.NET、Python等での開発 その他:SQL、Oracle　等 ●配属部署 全国各拠点 及びクライアント先

業務概要 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤・クラウド技術・生成AI/AI Agentを活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。 今回募集するテクニカルプロジェクトマネージャーは、AIアプリケーションや次世代金融プロダクトを開発対象とするプロジェクトのゴール達成に向けた役割を担います。 通常のプロジェクトマネジメントに加え、技術的な知見をもとに、金融機関に求められるセキュリティ・信頼性の要件とモダンな技術スタックを両立させながら、プロジェクトのデリバリーに責任を持つロールです。 職務内容 ・スコープの定義、要件定義・仕様策定 ・スケジュールやリソース面のプランニング ・技術的な難易度の評価、課題のハンドリング ・金融機関のセキュリティ基準を考慮した設計・開発の推進とその説明責任 ・プロジェクトのファシリテート、情報の整理、優先順位決め ・プロジェクト推進におけるエンジニアメンバのサポート、メンタリング、フォローアップ 会社とメンバー Japan Digital Design(以下、JDD)は、三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のグループ企業として、MUFGグループ各社を始め金融機関に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは、「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAI Agentの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AI Agentを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融機関からの出向者に加え、これまで銀行組織にはいなかった大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたStartupから経験豊富なメンバーが集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の領域の専門人材を、プロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 開発言語・技術スタック・フレームワーク ※プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します。近年はTypeScriptをメインの開発言語に据えつつ、AI/LLM領域ではPythonも活用しています。 ●フロントエンド ・TypeScript, Next.js, React, Vite, Storybook ●バックエンド ・TypeScript, Next.js, Express ・Python, Fast API ●インフラ ・AWS (ECS, Fargate, Amplify, Lambda, StepFunctions, S3, etc..) ・Google Cloud (Cloud Run, Cloud Pub/Sub, Identity platform, Cloud SQL, Cloud Functions, Terraform) ●AI / LLM / Agent ・OpenAI API / Azure OpenAI Service / Anthropic / Gemini等のLLM API ・LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等のLLMアプリケーションフレームワーク ・RAG、Tool Calling、Function Calling、Multi-Agent Workflow ・Vector Database / Embedding / Semantic Search ・Prompt Engineering / Context Engineering ●開発ツール ・Slack, GitHub (GitHub Copilot), Claude Code などの AI コーディングアシスタントツール / 各種 LLM ツール, JIRA, Confluence, Microsoft Teams 変更の範囲 会社の定める業務

金融機関向けの幅広い開発・保守プロジェクトに、ご応募者様の経歴やスキルを考慮の上、選考・配属ポジションを決定させていただきます。以下のような担当プロジェクトがあります。 ・基幹系(ホスト)システムの保守・改修、クラウドマイグレーション ・オープン系システム、Webシステムの新規開発・保守 ・モバイル・スマホアプリ開発 ・グローバル対応、海外連携システムの新規開発・保守 ・マネーロンダリング対策、顧客管理、コールセンターシステム、RPA等のソリューション導入

大手SI企業の社内PMO組織として、多種多様なSI案件の対応を行っていただきます。 ・ プロジェクトチェック業務 システム開発プロジェクトの第三者評価を行う業務です。 プロジェクトの各工程(見積り・プロジェクト計画・要件定義～システム試験までの各工程)で、体系化された観点からQCD(品質、コスト、進捗)、及び実行体制の確認を行い、状況報告や改善指導を行います。また、改善指導後に、対応が完了しているかの確認、及び改善に向けた支援を行います。 ・ 品質チェック業務 成果物(設計書やテスト仕様書等)を第三者視点から、「上流工程との整合性」「記載レベルの妥当性」などの観点で成果物の品質チェックを行い、状況報告や改善指導を行います。また、改善指導後に、対応が完了しているかの確認、及び改善に向けた支援を行います。 ・ プロジェクトへの助言・指導・支援業務 特に注力すべき重要プロジェクトでは、プロジェクトチェックや品質チェック業務の一環として、プロジェクトを成功に導くための助言や指導、支援を個別に行います。 プロジェクト当事者では気付きづらい隠れたリスクを多面的に評価して対策を促し、実際に対策が進むための支援を行います。 ・ 現場力強化、人材育成 プロジェクトチェックや成果物品質チェック、および現場でのヒアリングなどを通じて得たノウハウを、プロセス改善につなげることで、システム開発における品質向上、現場力の向上を図ります。また、研修等の企画と実施により、必要なナレッジを広め、スキルを向上させることで、人材育成の観点からも現場力の向上につなげます。 ・ プロジェクト管理のデジタル化 AIなどを活用したプロジェクト管理のデジタル化へ業務の転換を図り、高度で体系立ったプロジェクト管理体系・品質管理体系を新たに定義していきます。 ●研修 入社後初期育成によって、スキル不安のないスタートをきることが可能です。 また、恒常的なスキル獲得に向けた各種研修・育成制度も充実しています。 【入社後初期研修】 当社開発標準、プロジェクト管理標準、品質管理標準の習得に加えて、全社研修の受講や、必要に応じて外部研修の受講を通して初期研修を行い、配属前の準備をしていただきます。 【全社研修制度】 各種IT技術・プロジェクト管理・品質管理等の研修制度に加えて、リーダーシップ・マネジメント・ビジネス戦略・語学など、200以上のコースが年間で提供されています。 【部署独自研修】 プロジェクト監理、品質管理など、段階的育成カリキュラムがあります。 【社内スキル認定制度】 ITSSをベースとした多様な職種の専門性認定制度があります。 ●配属部署 産業事業管掌　産業事業管掌統括本部 　プロジェクト監理部

当社のマルチモーダルAI技術全般をリードするAIエンジニアとして、最先端モデルの研究・開発・PoCを担当いただきます。 ・マルチモーダル機械学習におけるアルゴリズムの調査・検証および個別ドメイン向けカスタマイズ・追加学習 ・テキスト、画像、音声等の異種データを統合した独自データセットの構築 ・先進的なAI技術のビジネス展開に向けたプロトタイプ開発および事業部連携によるPoC ・研究成果の知財化(特特許化)および査読付き国内・国際学会での論文発表 【開発環境】 ・言語:Python(PyTorch、Transformers、FastAPI 等) ・クラウド:Microsoft Azure(Container Apps、GPU workload profile 等) ・ツール:Docker、GitHub、VS Code、Jupyter ・データ:動画(YouCook2等の公開データセット、独自収集データ)、音声、センサ時系列データ 【研究支援】 ・GPU計算資源(クラウドGPU利用可) ・論文執筆・学会参加費用の会社負担 ・関連書籍・オンラインコースの受講支援 ※共同研究に伴い、共同研究先(国外含む)での業務が発生する可能性あり

【期待する役割】 本ポジションは、ビジネス要件とテクニカル要件を統合し、最適な全体アーキテクチャ(Data & AI基盤の戦略・製品選定・導入計画)を設計する役割です。 ●関係者と合意形成を図りながら、実装方針・品質・運用性・セキュリティをリード ●Analytics, Big Data and Cloud Team(ABC)の一員として、専門性の異なるメンバーと協働 ●価値創出につながるData & AI基盤の実現 【職務内容】 データ&AI基盤に関する上流から導入までを担っていただきます。 ●DWH・分析システム・BI・生成AI等、情報系システムの構築/移行プロジェクトのアーキテクチャ設計 ●Data & AI基盤の戦略立案、製品選定、導入計画の策定 ●AWS・Azure等クラウド環境でのソリューション設計・提案 ●ステークホルダーマネジメント、実装方針・品質・運用性・セキュリティのリード 【主なクライアント】 国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等 【過去事例】 当ポジションが携わるビジネスコンテキストと顧客課題の例です。 ●大手調剤薬局チェーン 疾患の流行状況や患者の来局パターンにより大きく変動する処方需要を正確に予測し、欠品と過剰在庫を同時に防ぐことが課題。 データ分析による需要変動の構造理解が、最適な在庫管理の鍵となりました。 ●大手自動車メーカー 顧客の車両乗換えタイミングや車種選択は、ファイナンス条件や価値観など多様な要因が絡む複雑な意思決定。 行動データを分析し購買意図を読み解くことで、販売戦略や金融商品の最適化に貢献。

【お任せしたいお仕事】 データエンジニアとして、SnowflakeやDatabricksを中心としたデータ活用基盤の構築・運用を通じて、お客様のDX推進を支援いただきます。 担当工程は、企画、要件定義～リリース・保守までと幅広く関わっていただくことができます。 データ基盤構築だけでなく分析や可視化・AI活用領域まで幅広く経験を積むことが可能なため、データエンジニアとしての市場価値を高めていくことができる環境です。 《具体的な業務内容》 ・SnowflakeまたはDatabricksを活用したデータ基盤の設計・構築 ・DWH/Data Lake/Lakehouseの設計・構築・運用 ・ETL/ELT処理およびデータパイプラインの開発 ・SQLを用いたデータ加工・最適化 ・クラウドとのデータ連携基盤構築 ・BIダッシュボード向けデータモデリング ・データ品質管理およびパフォーマンスの最適化 ・顧客折衝、課題整理、データ活用に関する提案 ※従事すべき業務の変更の範囲:IT開発関連業務

●業務の概要 このポジションでは、自社の保険事業を実際のユーザーとして活用しながら(ドッグフーディング)、保険会社・金融機関向けのAIプロダクトの開発を軸に、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。 プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●InsurTech事業メンバー ・河端 一寛(InsurTech事業責任者) 東京大学経済学部卒業。博報堂(途中、博報堂コンサルティングに出向)、ボストンコンサルティンググループ(BCG)を経て、Finatextに入社。 博報堂では、消費財・機械、小売等のマーケティング戦略立案・実行支援業務に従事。 BCGでは、複数の新規事業・新サービス立ち上げ支援業務に従事。 紹介ページ:https://finatext.com/recruit/about/insurtech ・山崎 蓮馬(テックリード) 2018年にFinatextに入社。STREAMの口座開設、セゾンポケット、InsurTech事業のWebフロント開発やInspireの基礎設計をリード。現在はInspireの開発リーダーを担当。 インタビュー記事はこちら:https://note.com/finatext/n/ndd0a14e2ebf0 ・今中 公紀(テックリード) 新卒で大手旅行会社のシステム部に配属。社内開発チームやオフショア拠点の立ち上げに従事。2021年にFinatextにジョインし、保険事業のバックエンド開発を担当。 インタビュー記事はこちら:https://finatext.com/recruit/finalog/interview_imanaka ・河又 翔平(InsurAI リードAIエンジニア) ITエンジニア、フィンテック企業のデジタルマーケティング責任者を経て、(株)ビヘイビアを創業。保険相談AI「ほけんのAI」の開発・運営を3年間行ったのち、2025年10月にM&AにてFinatextグループ入り。現在は保険会社・金融機関向けAI開発をリード。担当領域はAI保険相談、AI募集文書作成・審査、AIロープレ、AI引受査定、AI支払査定、AI不正検知など。 M&Aプレスリリースはこちら:https://finatext.com/fn/news/20250902 ●使用技術 言語 / フレームワーク ・Go (主軸)、TypeScript(Vue, React, Next.js)、Python (FastAPI) インフラ / クラウド ・AWS (主軸)、Azure、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB <データ基盤> ・Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash <認証 / セキュリティ> ・Amazon Cognito、OAuth 2.1 <AI / LLM> AWS Bedrock (主軸)、Bedrock Agents、Azure OpenAI、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) ●開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) ・コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 ・コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス ・エージェント開発:自社MCPゲートウェイ経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 ・AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

【ミッション】 ・グローバル法人顧客向けITサービスのカスタマーオペレーションを担い、お客さまからの問い合わせ、障害、技術課題に対して、迅速かつ的確な対応を行う ・英語でのコミュニケーション力とネットワーク知識を基盤に、国内外の関係者と連携しながら、サービス品質の維持・向上、顧客満足度の向上、運用業務の改善に貢献する 【主な業務】 ・法人顧客からの問い合わせ対応、障害対応、復旧支援 ・お客さまへの状況説明、報告、技術的な確認・調整 ・海外キャリア、ベンダー、社内部門との英語を用いた調整業務 ・ITサービスの運用状況確認、課題整理、改善対応 ・顧客要望や問い合わせ傾向を踏まえたナレッジ整備、業務改善 【具体的な業務】 ・お客さまからの問い合わせ内容の確認、状況整理、技術的な切り分け ・障害発生時の影響確認、進捗管理、復旧支援、お客さまへの報告 ・海外キャリアやベンダーとの英語によるメール、チャット、会議での調整 ・ネットワーク、クラウド、セキュリティ、IoTなど各種ITサービスに関する技術確認 ・営業、SE、運用部門、開発部門と連携した顧客課題の解決 ・お客さま向け報告書、説明資料、運用改善提案資料の作成 ・FAQ、ナレッジ、手順書、業務フローの整備 ・問い合わせ対応や定型業務の効率化、自動化、AI活用の推進 ※取り扱い商材:法人顧客向け国際データ(Starlink、OneWeb含む) ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

● 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～ ・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 ・要件定義・ベンダコントロール 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)

【ミッション】 ソフトバンクのブロードバンド事業における店頭およびWEBでの登録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】 ブロードバンド事業における、オンライン(WEB)もしくはショップおよびセンターでの新規/変更申込に関わるシステム開発(要件定義・基本設計・詳細設計・開発・試験)をお任せします。 新サービス適用に向けた追加開発や既存システムの刷新など様々な開発テーマがございます。 【具体的な業務】 ・システム開発の各種工程の実行(要件定義～リリース)※入社後すぐは開発工程を想定 ・システム刷新の計画立案・実行 ・システム維持/管理業務全般 具体的にはソフトバンク光等、多くのユーザーを抱える当社サービスの申込システム等がございます。 その中でもオンラインシステムの強化を最大の目的としており、今回の募集では現在開発中の申込システムのリリースから追加開発等を担っていただく予定です。 【環境】 ・プログラミング言語:Java、Vue.js、React ・フレームワーク:SpringBoot、SpringBatch、Nuxt.js、Next.js ・DB:PostgreSQL ・環境:仮想環境、コンテナ ・CI/CD:Jenkins、ArgoCD、Gradle、Yarn ・コンテナ:Docker、Kubernetes、OpenShift ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

【ミッション】 家庭向けおよび産業・商業向けEMSサービス(エネルギーマネジメントシステム/電気の見える化サービスなど)の企画・設計・開発を通じて、蓄電池や太陽電池などエネルギーデバイスと連携した実用化を実現すること 【主な業務】 家庭向けおよび産業・商業向けEMSサービスの企画から要件定義、アプリケーション・クラウドシステム開発、エネルギーデバイス連携、AI活用による機能実装・最適化を一貫して推進 【具体的な業務】 ※これまでのご経験、適性に応じて以下業務をご担当いただきます。 ・サービス企画・要件定義:EMSアプリ(充放電最適化、VPP連携、電力可視化など)の機能企画・UI/UX設計・仕様策定 ・システム設計・開発:フロント(Web/モバイルアプリ)からバックエンド(API、データベース、サーバー)、クラウド基盤の設計・実装リード ・ハードウエア(蓄電池/太陽電池)連携・導入:各種エネルギーデバイス(BESS、PV、PCSなど)とEMSを結ぶ通信プロトコル(ECHONET Lite、Modbusなど)の実装、および現場へのシステム導入・実証試験の統括 ・AI連携・データ利活用:需要予測、発電予測などのAIモデルをサービスに組み込むためのデータ基盤構築と運用最適化 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

＜ミッション＞ 官公庁向けシステム開発案件において、アーキテクトまたはアプリケーション開発者として、要件定義・設計・開発・テスト・リリースまでの工程を推進いただきます。 単なるシステム開発にとどまらず、行政業務や制度の理解を深めながら、IT技術とAI活用力を掛け合わせ、官公庁のお客さまのAX・DXに貢献することがミッションです。 ＜主な業務＞ 官公庁向けの基幹・業務システム、行政手続きシステム、データ連携基盤、GIS関連システムなどの開発案件に参画し、アプリケーション開発およびアーキテクチャ設計を担当いただきます。 また、AI駆動開発による、開発生産性や品質の向上にも取り組んでいただきます。 ＜具体的な業務＞ ・官公庁向けシステム開発案件におけるアーキテクチャ検討、方式設計 ・要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、移行、リリース対応 ・Webアプリケーション、API、バッチ、データ連携機能などの設計・開発 ・クラウドサービスを活用したシステム構成の検討・設計 ・AI駆動開発による設計、実装、テスト、レビュー効率化 ・開発標準、設計ルール、品質基準の策定・改善 ・協力会社や社内外の関係者と連携した開発推進 ・官公庁向け提案活動における技術検討、提案書作成支援 ・案件に応じたGIS、データ連携、認証・認可、セキュリティ設計の支援 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

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!

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!

【ミッション】 ソフトバンクのクラウド事業において、企業のDXやAI活用を支える次世代クラウドプラットフォームを開発し、日本のデジタルインフラの進化を牽引します。 私たちはKubernetesを中核としたKaaS(Kubernetes as a Service)の開発を通じて、企業が迅速かつ安全にアプリケーションやAIワークロードを展開できる環境を提供しています。 通信事業で培った大規模インフラ運用の知見と最先端クラウド技術を融合し、日本発のネオクラウド事業を創造することがミッションです。 【主な業務】 ・顧客ニーズを踏まえた新機能の企画立案 ・社内外ステークホルダーとの連携によるサービス推進 【具体的な業務】 <KaaSサービスにおける事業推進業務> ・顧客課題に基づく新機能の企画 ・利用状況分析によるサービス改善 ・技術標準策定および社内展開 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

ポジション概要 クライアントの経営課題を起点に、AIを軸とした変革シナリオとアーキテクチャを設計し、実装までリードする役割です。 AIの全レイヤーに自分の設計思想を落とし込むことができます。 主な業務内容 戦略・構想フェーズ - 経営層と直接議論しながら、AI前提の事業・組織モデルをゼロから設計 - RevOps 観点で KPI・業務プロセス・データ構造の“再定義” - AI導入ロードマップ/優先度を、2〜3年後の未来から逆算して設計 - ROI・KPI などの成果指標を、AIが継続稼働できる構造に最適化 “AIが企業の中枢で動き続けるための未来図を描くフェーズです” アーキテクチャ設計・PoC - LLM選定/RAG構成/Vector DB/ETL/ELT基盤/マルチエージェント構成など 企業ごとに異なる“AIエコシステム”をゼロから設計 - 既存データのアセスメントから、取得すべき新しいデータの定義 - Agentic Workflow × UI/UX による、“自律的に動くAIワークフロー” の構築 - 技術 PoC・プロトタイプ開発リード “技術的な最適解を探りつつ、実際に動くAIの原型をつくるフェーズです” 実装・定着フェーズ - スプリントを設計し、AIが安定稼働するための プロダクトレベルの開発管理 - 戦略コンサルタント・AIエンジニアと協働し、アーキテクチャ→コード→運用をシームレスにレビュー・改善 - 現場で使われ続けるための運用プロセス・トレーニングを設計 “導入して終わりではなく、AIが“使われ続ける”仕組みまで責任を持てます”

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・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

●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

【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

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

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。

ITインフラの構築・管理・運用担当としてネットワークやサーバ関連の業務全般をご担当いただきます。経験やスキルに応じてITインフラの更改やクラウドサービスの導入等の企画、セキュリティ対応等のプロジェクトに参画いただきます。 具体的には ・ネットワーク関連業務の内製化プロジェクトの推進 ・新ネットワーク方式の全国・各国への展開 ・障害発生時の復旧や原因究明などの対応・社内外の調整 ・サーバOSのインプレースアップグレード ・ネットワーク・サーバの構築・管理・運用 ・アップデート・パッチ適用等の構成管理の設計と運用 ・その他ITインフラに関わるクラウドサービス等の導入企画・推進 キャリアパス 入社後は高スキル保有者として、教育・指導を通じてチームの業務遂行能力の底上げに貢献いただくことを期待する。中長期には、ITインフラ全般の業務改善・設計・標準化を、専門性を軸に推進していただくことを期待する。 組織体制 【情報システム室】※2025年4月以降体制 情報システム室は20名で構成されています。(うち室長1名、副室長2名、マネージャー3名) 配属は情報システム室、ビジネスITチーム・インフラユニットとなります。 IT投資に対する考え方 ・IT投資には積極的であり、Box、Cisco Meraki、Salesforce、Netskope等標準的なツールを扱いながら先進的なシステム導入等にも携わることが可能です。 AIツール環境 ・Claude ・その他AIサービス多数 営者伴走型×財務・事業の両輪×実行支援×総合コンサルティングファーム 山田コンサルティンググループは、公認会計士・税理士山田淳一郎事務所を起源とする総合コンサルティングファームです。また、事業会社の経営経験者も抱えており、「財務と事業の両輪」でのアプローチを強みとして、中堅中小企業から大企業に対して、幅広いサービスを提供しています。具体的には、事業再生、M&A、事業承継、海外事業展開に加えて、経営・事業戦略、業務改革・改善、IT戦略・企画、ヘルスケア分野、不動産、教育研修などのサービスを提供しております。高い専門性と豊富な経験を有しており、顧客ニーズに応じて各種サービスを経営の視点から複合的に提供しています。 昨今、経営の舵取りはますます難しい状況になっています。また、コロナ以前から日本国内の少子高齢化に伴い、中堅・中小企業における後継者不在という問題は深刻な問題となっています。私たちは「経営者と伴に」、5年後、10年後を見据えた生き残り戦略・成長戦略を策定・実行を支援する「総合コンサルティングファーム」を目指しています。 なぜなら、私たちは長年、企業及び経営者の意思決定を支える役割を担ってきたからです。そのため、私たち経営コンサルタントは経営者に寄り添って経営の視点で考えること、机上の空論にならないようにレポーティングだけではなく「実行支援」を重視します。 日本企業の未来を切り開くため海外事業展開を支援 少子高齢化や景気低迷に伴い、国内マーケットは縮小傾向にあり、今まで以上に多くの企業が海外に目を向けています。これまでのように大企業が安価な労働力を求めて海外進出を行うケースだけではなく、新たなマーケット、消費地を求めて日本企業がグローバルな戦略を検討する機会が増えています。 山田コンサルティンググループは国内13拠点に加えて、海外に13拠点を構え、全国各地の日本企業の海外事業展開を総合的に支援しています。また、成長の続くアジアに多数の拠点を有するSpire Research and Consultingを買収・合併し、現地の市場調査、現地企業との資本提携・業務提携を提供しています。今後は、各国のパートナー企業との連携も強化することで、アジア、北米、ヨーロッパなど日本企業の海外展開を支援します。

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

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

●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。

●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)