年収700万円以上 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

●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＞ 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!

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

【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。

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。

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

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。

<<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)

【職務内容】 入社後はご経験に応じて配属決定し、OJTで徐々に業務にキャッチアップいただきます。メガバンク系フィナンシャルグループをクライアントとした、下記のような業務をご担当いただきます。初めはシステムエンジニアとして経験を積みながら、プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャーとしての業務をお任せしたいと考えています。 ・メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(キャッシュレスシステムのモダナイズ案件など)の業務SE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。 ・メガバンク系大手ファイナンシャルグループの多種多様なシステムの業務システム開発において、数億～10億円程度のプロジェクトをリードする役割をお任せします。 ・開発グループのリーダーもしくはサブリーダーとして、大手クレジットカード会社システム部のシステム化ニーズの把握、システム上の問題点の把握をし、新規サービスや既存システムのモダナイズを営業担当とともに提案していただきます。 ・既存のやり方にとらわれることなく、最新技術を活用した開発、クラウドリフトや生成AIを活用したAI駆動開発の導入を進めるため、積極的に推進を主導する役割をお任せします。

我が国の安全保障環境を支える重要なシステム・サービス案件に参画頂き、マルチモーダルAI・生成AI/LLM・AutoML・オントロジー・仮想データレイク等の世界最先端のデータ活用テクノロジーを活用し、防衛分野(自衛隊等)のお客様の意思決定を強力に支援するサービス提案・実証・開発に携わって頂きます。 　これらシステム・サービスの実現に向けては、Foresight・先見性の視点を重視し、国内先端R&D機関であるNTT及び米軍実績等を有する米国企業等の世界最先端技術・ノウハウを有する企業との連携を積極的に進め、革新的なシステム・サービスを追求しております。 　目まぐるしく変化する安全保障環境・デジタル技術の台頭等を念頭に、提供するシステム・サービスも変革が本格化する中にあり、ソフトウェアの力で防衛力強化の実現を追求し、先進技術・手法の適用を含めたアプリケーション開発に携わることによってエンジニアとしての成長や社会的意義・誇りを感じることができます。

● LiNKXについて「レガシーからモダンへ、その架け橋となる。 」 LiNKXは、銀行の勘定系システムに代表される、老朽化が進むが社会に欠かせないミッション・クリティカル・システムを、クラウドネイティブとAIの技術でつくり直すシステムモダナイゼーション企業です。 創業は2020年。 国内初のデジタルバンク「みんなの銀行」のBaaS基盤開発を立ち上げ期から支援したことを皮切りに、銀行システムの中でも最も難易度が高いとされる領域で実績を重ね、2026年6月、東京証券取引所グロース市場に上場しました。 売上高は直近4年で約4.6倍に成長しています。 金融庁の調査では、10年後には約8割の地域銀行の勘定系がオープン化へ移行すると見込まれています。 私たちが立っているのは、これから本格的に立ち上がる市場です。 ●組織の特徴 全従業員の80%以上がソフトウェアエンジニアで、約24カ国以上から人材が集結するグローバルチームです。 経営層も技術を深く理解するメンバーで構成され、「エンジニアリング・ファースト」を経営理念に掲げています。 人事制度や働き方もエンジニアの声を中心に設計されており、資格取得支援や会社負担での外部イベント参加、社内勉強会など、日々の業務を通じて技術力を磨ける環境です。 ●直近のプロジェクト事例 ・北國銀行の次世代コアバンキング(勘定系)システム開発にパートナーとして参画。 業務提携に加え北國FHDグループと資本提携も締結し、マルチクラウド構成での勘定系モダナイズという国内金融ITの最難関級プロジェクトを推進中 ・地域金融最大手・ふくおかフィナンシャルグループおよび「みんなの銀行」と戦略的パートナーシップを構築。 福岡銀行からの出資も受け、グループのDX・システム基盤高度化を支援 ・世界最大級のITインフラサービス企業・キンドリルジャパンとAIパートナーシップを締結。 エージェンティックAIを活用したミッションクリティカルシステムのモダナイゼーションを共同推進 ・AIを活用したレガシー変換ソリューション「AXcelerator」を自社開発。 COBOL資産をAIで解析しJavaへ高精度変換するなど、AI駆動開発を実プロジェクトに実装 ●業務範囲・主要タスク ・顧客課題の深掘りと要件定義:お客様のビジネス、システム、組織構造を理解し、真の課題とニーズを特定 ・ソリューション企画・提案:課題を解決する最適な技術アーキテクチャ、開発手法、ロードマップを含む具体的なソリューションを企画・設計し、提案書を作成 ・提案活動の統括とリード:大規模・複雑な案件における提案チーム(社内エンジニア、パートナー含む)のマネジメント、RFI/RFP作成支援、ベンダーマネジメント支援 ・技術部門との連携:社内のシニアエンジニアやテックリードと密接に連携し、提案内容の実現可能性と技術的優位性を担保 ・プロジェクトの立ち上げ・推進:受注後のプロジェクトチーム組成、スコープ・初期設計・体制構築、およびプロジェクトマネジメント ・PMとしてのプロジェクト推進・運営:デリバリーにおける上流工程への参画、複数ステークホルダーが関わる大規模プロジェクトの円滑な推進・運営 ・新規ソリューション開発へのフィードバック:お客様の声を社内へ還元し、自社ソリューション開発やサービス進化に貢献 ●チーム環境 1プロジェクトは5〜8名の少数精鋭で、うち1名はシニアエンジニアが入る体制が基本です。 多様な国籍のエンジニアと協働しながら、レベルの高いセキュリティ・品質が求められる開発をリードしていただきます。 ※お客様への提案・折衝は日本語が主軸です。 社内エンジニアとの会話で英語を使う場面はありますが、日常会話レベルで十分です。 グローバルな環境で自然に英語に触れられることを、成長機会として楽しんでいるメンバーが多い環境です。 ●プロジェクトと開発環境の例 ・サードパーティー向け金融機能の公開APIの開発 Frontend: TypeScript/Angular/Ionic / Backend: Go, Kotlin/Spring / 認証認可: OAuth 2.0/OpenID Connect/FAPI(Financial-grade API) ・小売業のキャッシュレス促進/加盟店手数料の仕組みを変えるインハウス決済システムの企画・開発 Backend: Go, Java / Infrastructure: GCP、マイクロサービス、GKE等のKubernetes前提のサービス ・大手金融機関のオンライン完結型金融サービスの新規開発 Frontend: TypeScript/Vue.js / Backend: C#/.Net Core, ASP.NET / 認証認可: OAuth 2.0 ・勘定系システムのモダナイズ Backend: Java/Kotlin Spring / Infrastructure: Azure/GCPマルチクラウド

※アーキテクチャ設計から開発の推進、チーム育成、ステークホルダーとの折衝まで、幅広い業務範囲を担当します。 アーキテクチャ設計・技術選定の主導 トレードオフを理解した上で、大規模かつ複雑なシステムの設計(バックエンド・フロントエンド・インフラ全般)を主導し、技術選定における最終的な意思決定を行う。 クラウドネイティブな環境(AWS, GCP, Azure)を前提としたインフラ設計・構築を主導する。 開発のリードと推進 自ら手を動かし、難易度の高い開発タスクを担当する。 アジャイル開発プロセス(Scrum, Kanbanなど)を深く理解し、プロジェクトのスケジュールと品質の維持に責任を持つ。 機能的に優れたシステム、データベース、アプリケーションの開発と管理。 技術標準の策定と浸透 開発ガイドライン、コーディング規約、テスト戦略などの技術標準を策定・整備し、チーム全体に浸透させる。 メンタリングとコーチング 若手・ミドルエンジニアに対するOJT、技術的なレビュー(コード、設計)、およびキャリア開発のサポートを行う。 関係者との折衝 プロダクトマネージャーや他部署(ビジネス側)、および顧客の開発メンバーと連携し、技術的な実現可能性やトレードオフについて、明確かつプロフェッショナルなコミュニケーションを行う。

プリセールス・アーキテクチャ設計(50%) セールスチームと協働し、金融機関等のクライアントに対する技術提案を実施顧客課題のヒアリングおよび要件の抽象化・整理クラウドネイティブなアーキテクチャ(AWS/Azure/GCP)の策定、構成図作成マイグレーションにおけるフェーズ設計、概算見積もり、スケジュールの策定社内エンジニアチームへの技術的なフィジビリティ確認(Inquiry)とフィードバック プロジェクトデリバリー・テックリード(50%)実際のプロジェクトにおけるテックリードとしての参画アーキテクチャの詳細設計およびハンズオンでの実装・開発開発チームのコードレビュー、品質担保生成AIを活用した開発プロセスの効率化・生産性向上の実践

当事業部はNTTデータにおいて「社会課題解決に資する仕組みをデザインし新規事業創出を担うこと」をミッションとして創設された事業部です。 コンサルティングから事業化までをスピーディーに実現可能な組織を目指しており、中央省庁、大手インフラ企業、関連財団法人等をお客様として社会課題につながるシステムの提案、企画、開発、運用保守を提供しています。 私たちの組織では省庁およびその外郭団体及びテレコム、オートモーティブ等の法人分野などをお客様として、クラウド環境構築やクラウドネイティブアーキテクチャのアプリケーション開発などを実施しています。 政府や公共機関のシステム共通基盤を提供すること、を目的としたガバメントクラウドが推進されており、 当社の公共システムにおける実績や先進的なクラウド関連技術を提供することで、上記顧客に対してよりスケールの大きな貢献をしていきたいと考えています。 当ポストでは、こういった使命感をもってミッションに参画してくださる方を募集します。 【ポストの位置づけ】 ・公共案件を中心に、法人など幅広い分野の顧客をターゲットに、クラウド基盤技術を中心としたクラウドリフト・シフトに対するコンサル、開発を手掛けるグループであり、官公庁、テレコム、オートモーティブ等の分野でのクラウドネイティブアーキテクチャを用いた開発案件も複数手掛けています。 ・クラウドネイティブが提唱されグローバルに展開していく中で、ユーザ環境でクラウドサービスを積極的に活用し業務のデジタル化をはかる動きが急増しています。 同時にクラウド利用上のセキュリティを確保することが求められており、当チームではゼロトラスト等の技術を使ったシステム構築を推進しています。 ・クラウドネイティブアーキテクチャ、ゼロトラストを活用したオンプレからのクラウドへの転換案件に対する引き合いが多く、これらの技術や実績の獲得を目指す人材および、コンサルティングを起点として実証・実装をスピーディーに実現するために、クラウド等の技術をベースにアーキテクチャの領域まで担える人材を募集します。 【具体的な職務内容】 ・中央省庁、民間企業、を問わずクラウドリフトシフト、および業務基盤DX ・Azure、AWS、GCP、ゼロトラスト、SaaS等のクラウド基盤を用いた業務プラットフォームの設計、開発及び基盤PM ・クラウドに関する先進技術を背景とした、顧客の基盤DXに関するコンサル業務

■技術を理解し、顧客・社内・チームを動かす力を伸ばせる組織です 当組織では、インフラエンジニアが継続的に技術を磨ける環境づくりに力を入れています。 クラウド、コンテナ、サーバレス、AIなど、将来を見据えた注力技術については、組織内の第一人者による「トップガン講座」などの学習機会があります。 また、サンドボックス検証環境を活用して、新しい技術を実際に触りながら学習・習得することも可能です。 単に研修を受けるだけではなく、学んだ技術を実際の官公庁案件へ適用するために、顧客説明、社内説明、導入方針の検討、リスク整理まで含めて経験できる点が特徴です。 技術力を土台に、リーダー、プロジェクトマネージャー、ラインマネージャーとして成長したい方に適した環境です。 ■知財・司法・法務領域から、社会を支える仕事に携われます 私たちが担う知的財産・司法・法務領域は、現代日本の社会基盤や経済安全保障を支える重要なフィールドです。 特許や知的財産に関わる仕組み、司法・法務に関わる業務基盤など、国民生活や企業活動、社会課題に直結するシステムを支える仕事です。 インフラエンジニアの仕事は、普段は表に見えにくいかもしれません。 しかし、安定した基盤があるからこそ、行政サービスや社会の重要な仕組みは動き続けます。 自らの設計・構築・改善が、社会基盤の安定や発展につながっている。 その実感を持ちながら働けることは、公共領域ならではの大きなやりがいです。 また、中央官庁向けシステムでは、技術的な正しさだけでなく、説明責任、合意形成、安定運用、長期的な改善提案が求められます。 社会的に重要なシステムを、顧客やチームとともに責任を持って支える経験を積むことができます。 ■入社後のキャリアパス 入社後は、ご経験や志向に応じて、さまざまなキャリアを描くことができます。 まずはインフラ領域の知見を活かし、設計・構築・移行・運用改善に加えて、チームリード、顧客調整、協力会社マネジメント、案件推進に関わっていただきます。 その後、チームリーダー、プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャーへと、段階的に役割を広げていくことが可能です。 また、技術を軸にしながらも、単なるスペシャリストに閉じず、組織や案件を動かす立場へキャリアを広げることができます。 キャリアの例は以下です。 ・クラウド・コンテナ・AI基盤などに強みを持つITアーキテクト ・複数案件を統括するプロジェクトマネージャー ・大規模・高難度案件をリードするエグゼクティブPM ・組織やチームを率いるラインマネージャー ・公共分野の新たなサービスを創出するビジネスディベロッパ 「技術を理解したうえで顧客と対話したい」「チームを率いて成果を出したい」「将来的にPMや組織マネージャーを目指したい」といった志向を持つ方に、特に活躍機会があります。 ■働く環境 テレワークを活用した柔軟な働き方が可能です。 産休・育休、時短勤務など、ライフステージに応じた制度があります。 年次や役職に関係なく、意見を交わしやすいワイガヤな風土があります。 自担当の案件に閉じず、他組織と連携したシステム構想・提案にも関われます。 グループ内からの転籍者や経験者採用者も複数在籍しており、受け入れ体制が整っています。 経験者採用で入社した方にも、既存メンバーや協力会社と連携しながら、早期に役割を持って活躍いただくことを期待しています。 参考情報 NTTデータ　経験者採用サイト：https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/careers/

<<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…

・日本の社会保障制度である年金および医療制度を支える、大規模システムにおいて、企画・提案から、開発、運用保守まで携われる事ができます。 ・社会貢献性が高いプロジェクトばかりです。 ・要件定義、設計、開発、試験、運用保守といったシステム開発の工程を一通り経験することができます。 ・システム開発以外にも新規デジタル技術(生成AI、ローコード)を用いた開発や提案も行っております。

【組織概要】 中央省庁の労働領域・教育領域・警察領域に関するシステム(OA系・情報系・基幹系)の提案、設計、開発、運用保守を通じて、行政事務の効率化や行政サービスの高度化に貢献しています。約160名が所属している組織で、国のデジタル化を支える社会的意義の高いプロジェクトにおいて、長期的な視点で公共DXを推進しております。 【業務内容】 中央省庁の労働領域・教育領域・警察領域のシステム(行政職員向け、一般国民向け)における基盤系PM・エンジニアとして以下のような業務に携わって頂きます。 ●行政業務の生産性向上に向けた活用プロジェクト 行政サービスのDX推進やクラウド活用を担い、M365/Teams/ServiceNow/Azureなどを用いたOA環境整備を推進。 顧客折衝・提案・設計・実装まで一貫して携わり、省庁職員の業務効率化に貢献します。 ・行政機関向けOAシステム(職員PC、M365、Teams、ファイルサーバ、NW・サーバ等)の基盤設計・改善 ・クラウド・生成AI活用を含むDX提案および要件調整 ・基盤領域の要件定義から総合試験までの工程全般に渡る開発業務 ・サービス開始後の不具合対処や機能改善等の保守業務および運用統制 <技術環境> OS:Windows、Linux データベース:SQL Server、Oracle クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、hinemos、ServiceNow等 コミュニケーションツール:M365、Teams等 ●労働行政システムの次世代運用・更改プロジェクト 労働領域の大規模行政システム(Azure/AWSクラウド基盤)の保守・更改を担当し、システム安定運用や次世代クラウド(ガバメントクラウド等)への刷新を推進。 現在は更改後の保守が中心ですが、法令対応や技術検証、パフォーマンス改善など業務は多岐にわたり、顧客折衝や提案活動も含め、行政サービスの安定運用と進化に貢献します。 ・制度改正に伴うシステム改修・法令対応に係る基盤設計(拡張等) ・システム更改(5年サイクル)における技術検証・パフォーマンス改善 ・運用フェーズでの課題抽出、顧客ヒアリング、改善提案 ・サーバ・ネットワーク構築、性能改善、品質管理 <技術環境> OS:Windows、Linux データベース:SAP ASE、Oracle、PostgreSQL クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、Ansible コミュニケーションツール:Teams その他:WeblogicServer、ClusterPro、Citrix、Aruba ●教育領域・警察領域の高セキュリティ要件基盤プロジェクト 教育領域におけるマイナンバー・個人情報を取り扱うシステムや、警察領域におけるサイバーセキュリティ関連システムの提案・開発・保守を担当し、ビジネス拡大やシステムの安定運用を推進。機密性・可用性が極めて重要なシステムを通じて、国民生活や社会の安全安心を支える大きなやりがいを実感できます。 ・機密情報やマイナンバーを扱う高セキュリティ基盤における、オンプレミス環境およびAWS・Azureを活用したクラウド環境の設計・構築・保守 ・システム更改(5年サイクル)における提案活動から、新規構築・移行まで一貫したプロジェクト推進 ・社会インフラを支えるミッションクリティカルシステムの安定運用および継続的な改善 <技術環境> OS:Windows、Linux 仮想化:VMware、Nutanix データベース:Oracle、PostgreSQL クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、Ansible コミュニケーションツール:Teams

【NTTデータ|生成AI営業】 生成AI・AIエージェント事業の大手企業向け営業 当社はAIエージェントによる抜本的な業務効率化を実現する”SmartAgent”構想を立上げ、各業種業界に向けたAIエージェントをベースとしたオファリングを提供し、人口減少による労働力不足など社会課題解決を目指しています。生成AIによる国内外企業の働き方を変革する生成AIオファリングの営業企画、営業を実施頂く方を募集します。 【具体的な業務内容】 ・弊社生成AIアセット及び取扱テクノロジを活用したオファリング営業 ・弊社AIエージェント構想"SmartAgent"に関する営業企画 ・生成AIビジネスにおける営業戦略立案と実行 【参考情報】 「AIエージェントを活用した新たな生成AIサービスを提供開始」 　https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2024/102401/ 「多様なデータを連携させて根拠ある回答文を作成する生成AIサービスを提供開始～参照データを明示することで、回答の信頼性を向上～」 　https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2023/062900/ 「生成AI同士のコミュニケーションが新たな洞察を導く、LITRON新サービスを提供開始」 　https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2024/073101/

東急不動産HDグループの当社にて、社内の情報システム運用およびIT-DX推進業務をお任せいたします。 【期待すること】 将来の幹部候補として、幅広い業務に携わっていただきます。東急不動産HDと協働して、社内システム管理・運営を行いながら、ITを活用したDX化促進を期待する採用です。 【お任せしたい業務】 ・社内ITインフラ(PC、ネットワーク、SaaS等)の運用・保守 ・ITヘルプデスク対応(問い合わせ対応、トラブルシュート) ・各種システムの導入・改善・運用支援 ・グループ会社や外部ベンダーとの調整・折衝 ・業務効率化・DX推進(生成AI/BI/RPA等の導入・保守・活用) ※ご経験や志向に応じて、IT運用中心またはDX推進業務の比重を調整いたします。 ※IT・DX両分野のご経験をお持ちの方は特に歓迎いたします。　 【キャリアステップについて】 まずはIT運用・ヘルプデスク業務を中心にご担当いただき、ご志向や適性に応じて、以下のキャリア形成が可能です。 ・IT/DX推進の専門人材としての成長 ・管理部門(経営企画、人事労務等)へのキャリア展開 ・現場部門(アセットマネジメント)へのキャリアチェンジ ※中長期的に会社運営を担うコア人材としての活躍を期待しております。 ※年に1度将来的なキャリア形成含めた面談を実施しております。 【募集部門について】 企画管理部 部全体:11名(業務委託含む) 年代　:20代～40代(男女比55:45) IT-DXチーム(5名)への配属となります。 少数精鋭のチームで、業務委託メンバーと連携しながら業務を進めていただきます。

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

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