年収700万円以上 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

【職務概要】 お客様の基幹システム刷新において、構想・提案フェーズからプロジェクト完遂までを一貫してリードするプロジェクトマネージャー/リーダーを担当いただきます。 日立製作所のプロジェクトマネージャーの役割は、顧客の事業課題に深く入り込み、最適なシステム像を描き、関係部門を巻き込みながら実現することです。単なるシステムの置換に留まらず、日立独自の「Lumada」を武器に、AI活用や計画最適化を組み込んだ「次世代型基幹プラットフォーム」の構想・提案から完遂までを一貫して主導いただきます。 コンサルを超える「現場における実装力」と、ベンダーを超える「事業課題の解決力」を備えていることが私たちの武器です。社会インフラの担い手として、様々な分野のスペシャリストを束ね、顧客のビジネスモデルそのものに影響を与える「変革の司令塔」としての活躍を期待します。 【職務詳細】 ●具体的な職務 ・提案、見積取り纏め(顧客ニーズヒアリング、現行業務分析、ToBe策定、工数見積、提案・プレゼンなど) ・プロジェクトマネジメント(プロジェクト計画策定、進捗管理、課題解決対応など) ・お客様のビジネスの変化に、伴走しながら、あらゆる技術(生成AIやクラウドサービス、日立グループのリソースなど)を活用したプロジェクトのリーディング ・顧客経営層・業務部門との直接対話による、業務・IT両面からの課題整理 ・レガシー刷新・移行におけるリスクコントロールと意思決定の主導 ・若手・中堅メンバーの育成を含めたプロジェクトチームマネジメント 【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(エンタープライズソリューション) エンタープライズソリューション事業部 流通システム本部 第一システム部 【配属組織について(概要・ミッション)】 ●組織のミッション 当組織はフロントSE部門として、情報サービス、メディア、出版、特殊法人等多岐にわたる業界のお客さまを担当するアカウントSE組織です。お客様の事業を支える基幹システムの刷新プロジェクトや、継続的な保守運用サービス等を実施しています。お客様ニーズを具体化しつつ、関連部門と連携し”One Hitachi”として価値提供をします。 ●担当業界 ・情報サービス ・警備、セキュリティ ・メディア ・印刷、出版、新聞 ・特殊法人 ・商社 ●組織体制/構成 部員約50名 ※20代の若手からベテランまで幅広い年齢構成です。 【働く環境】 ●配属組織/チーム 10名程度の課に所属し、アプリケーションが得意なメンバー、インフラが得意なメンバー、双方に精通したゼネラリストなどバランスよく在籍しており、協力して業務に取り組みます。大きな成果をあげるために、お客様やメンバーとの意欲的なコミュニケーションを重視します。 ●働き方 出社(自社orお客様先)/リモートの併用によりライフスタイルに配慮した働き方が可能です。 ※担当するお客様や案件によるため、採用後の決定になります。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

本ポジションでは、金融機関向けの高度なAI・データサイエンス案件のデリバリーを担いながら、自ら設定した研究テーマに取り組み、論文発表までを行うリサーチサイエンティストとしてご活躍いただきます。 Trustは「金融×データサイエンス」に特化し、大手金融機関に対して高度な分析・モデリング・AI活用支援を提供しています。本ポジションでは、技術力の高さが求められる案件において、先端的な手法の設計・実装・検証をリードしていただきます。 業務時間の約6割は、金融機関向けプロジェクトにおける高度な技術課題の解決に従事いただきます。 残りの約4割は、ご自身が設定した研究テーマに取り組み、論文化・学会発表までを目指していただく時間として確保しています。 実務と研究を往復しながら、金融ドメインにおける実課題に根差した研究を推進できるポジションです。 具体的な業務内容 ●金融機関向け高度案件のデリバリー(60%) ・金融データを用いた高度分析・モデリング設計 ・LLM/生成AI/機械学習を活用したアルゴリズム設計・検証 ・技術的難度の高いPoC設計・実装 ・研究的アプローチを用いた課題解決および顧客への技術提案 ・プロジェクトにおける技術的リード ●研究活動(40%) ・自身で設定した研究テーマの推進 ・学会投稿論文の執筆 ・国内外カンファレンスでの発表 ・研究成果のプロダクト/案件への還元 研究テーマ例 ・金融×LLM ・金融業務自動化 ・エージェント活用 など ※変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

●仕事内容 「AI 駆動で、プロジェクトマネジメント を『進捗管理』から『ビジネス価値の創造』へ回帰させる」 私たちは、生成 AI の出現により、プロジェクトマネージャー はこれまで以上にビジネス価値への貢献に寄与できるようになると信じています。提案資料の作成やプロジェクトの進捗管理に費やす時間は大幅に短縮され、案件創出、戦略的意思決定、ステークホルダーマネジメントなど、真にビジネス価値を生み出す活動に集中できるようになります。 AIにより計画書作成は容易になりますが、それを経営層を動かす戦略へ昇華させ、プロジェクトを完遂するには、深いビジネス洞察と高度な調整力が不可欠です。実行スピードが劇的に向上する今だからこそ、ビジネス価値の優先順位を見極め、チームを導くプロフェッショナルの手腕が問われます。 本ポジションでは、ご自身が得意とする専門領域(プリセールス、プロジェクトマネジメント、ビジネスコンサルティング等)を軸足にしつつ、生成 AI をフル活用することで、案件創出から価値実現までのフルサイクルを統合し、顧客の事業成長と自社の収益に直接責任を持つ「ビジネス価値の創造者」として活躍していただきます。 ●業務内容 ・案件創出とアカウント戦略:AIを活用して顧客の経営課題や業界動向を分析し、数千万〜億円規模の潜在ニーズを発掘。経営層への提案を行い案件を創出する。 ・AIによる提案/計画の高速化:提案書、見積もり、ROI分析、リスク評価等をAIで高速生成。浮いた時間を「顧客の意思決定を動かす戦略策定」と「ステークホルダー調整」に充てる。 ・プロジェクト統制とP/L責任:予算(数千万〜億円)、スコープ、品質を統合管理。AIによる予兆検知を活用し、プロジェクトの黒字化と顧客満足を両立させる。 ・複雑なステークホルダーマネジメント:顧客(経営・事業・調達)、自社(営業・開発)、パートナー企業など、多岐にわたる利害関係者の合意形成を主導する。 ・AI時代のPMプロセス開拓:「AIと共創するPM像」を模索し、社内のプリセールス・開発プロセス自体をアップデートする。 ●開発関連情報 「AIネイティブ」な働き方を実現するため、最新ツールへの投資は惜しみません。 AI Assistants: Cursor, Devin, v0, Gemini, NotebookLM 等(随時最新を検証・導入) PM/Collaboration: Linear, Jira, Backlog, Google Workspace, Slack Infrastructure: Google Cloud, BytePlus Others: Aqua Voice (Voice Coding) 等 ●技術本部の構成 ・コンサルティング部 顧客のビジネス課題を深く理解し、IT 戦略の提案からプロジェクトの全体管理までを担い、課題解決の道筋を描きます。特定のインダストリー(第一事業部～第四事業部)を担当し、アカウント獲得や長期的な関係の構築をお任せします。 ・開発部(第一～第四) 技術的な観点でリーダーシップを発揮し、ビジネス課題を解決するためにアプリケーションを形にします。開発部は、顧客のビジネス領域(ドメイン)に特化した 4 つの部で構成されており、各エンジニアはそれぞれの事業領域で専門性を磨きながら活躍しています。 第一開発部:小売り・製造業 第二開発部:ゲーム・デジタルメディア 第三開発部:商社・金融・通信業界 第四開発部:パブリックセクター ●風土・カルチャー ・挑戦を賞賛する:「まずはやってみる」精神で、新しいアイデアや技術への挑戦を歓迎します。 ・心理的安全性:「正直を仕事にする」を掲げ、役割に関わらず「もっと面白くするには?」を率直に議論できるフラットな関係性です。 ・柔軟な働き方:リモートワーク主体の働き方ですが、定期的な対面交流でチームワークを高めています。 ●キャリアパス ・事業責任者、経営幹部:P/L責任と戦略的意思決定の経験を積むことで、将来的な事業部長、COO候補としての道が開けます ・AI×コンサルタントのオピニオンリーダー:まだ世の中にないAI活用メソッドを確立し、社内外に向けて発信する第一人者としてのキャリアを築けます。 ●職務内容 【雇入れ直後】プロジェクトマネージャー 【変更の範囲】会社の定める業務

●職務概要 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社(HD)であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。 プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。 ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング ●具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進 ・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード ・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定 ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure)を活用したDWH・Datalake設計および導入支援 ・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援 ・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進 ・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進 ●プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革 ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援 ●業務変更の範囲 (雇入れ直後):IT専門職 (変更の範囲):すべての業務への配置転換あり

●社内システム開発・保守の技術リード ・業務システム、iPaaS、データ基盤、ポータルサイト等における設計、実装、コードレビュー ・既存システムの保守性、拡張性をふまえた改善提案、技術的負債の整理 ・障害、不具合、性能課題などに対する原因分析、対応方針の策定、実行支援 ●システム間連携・アーキテクチャ設計 ・Workato等のiPaaSを活用したシステム間連携の設計、実装、レビュー ・Salesforce、業務システム、データ基盤、ポータルサイト等をまたぐ連携設計 ・全体アーキテクチャを踏まえた技術選定、設計方針、実装方針の整理 ●ベンダーコントロール・技術レビュー ・開発ベンダー、外部パートナーとの技術領域における折衝、調整 ・ベンダー成果物に対する設計レビュー、コードレビュー、品質確認 ・社内側の技術判断者として、課題の切り分け、対応方針の提示、合意形成を支援 ●データ、AI、DX施策への技術支援 ・Snowflake、TROCCO等を用いたデータ分析基盤の構成・処理内容の管理、改善支援 ・AI、データ活用施策における技術検討、実装支援、業務適用の推進 ・DX施策に関する技術論点の整理、マネジメント層・ステアリングコミッティ向け報告支援 <関わる領域> ●業務システム ・iPaaS(Workato) ・データ分析基盤(Snowflake、TROCCO、Tableau) ・会員向けポータルサイト ●iPaaS(Workato) ・業務改善に向けたAI活用 ・AIマッチング等の事業支援施策 ・既存業務、既存システムへのAI活用の取り組み ※Salesforceは業務システムの一つとして利用しており、特定製品への深い依存よりも、周辺システムを含めた全体像の理解と連携設計・実装の視点を重視しています。

【主な業務内容】 ・ステークホルダー調整(顧客提案、折衝など) ・システム化が決定した領域における業務整理(AS-IS/TO-BE) ・システムで解決する範囲の定義、合意形成 ・プロジェクトマネジメント(QCD/スコープ/リスク管理) ・要件定義～設計～開発～リリースまでの一貫したリード ・チームビルディングおよびチームマネジメント ※ご経験を活かせる領域からスタートしつつ、ご志向や成長度合いに応じて、より裁量のある業務にもチャレンジいただける環境です。 【案件事例】 ※当部門では、大規模、かつ2～3年以上にわたる長期プロジェクトが中心です。 ①プロジェクト概要 ・種別:某大手損保会社向け業務システム刷新(モダナイゼーション) ・規模:ピーク時100名規模/開発期間24ヶ月 ・背景:既存システムの老朽化およびサーバー保守切れに伴う刷新 ・担当領域:要件定義～リリースまで一気通貫 ・成果:保守費用の最適化に加え、システム保守性・拡張性を向上 <技術環境> ・言語/FW:Java、Spring Boot ・基盤:AWS ・アーキテクチャ:マイクロサービス/コンテナ(Docker) ・その他:CI/CD、監視自動化、AIソリューション活用 ②プロジェクト概要 ・種別:某官公庁向け基幹システム刷新(ホストマイグレーション) ・規模:ピーク時70～100名規模/開発期間60ヶ月 ・背景:既存システムの老朽化に伴うホストシステムへの移行 ・担当領域:要件定義～リリース、および追加機能開発まで継続対応 ・成果:保守費用の削減に加え、長期的な運用および機能拡張を実現 <技術環境> ・言語:Java ・基盤:UNIX ・その他:AIソリューションを活用した生産性向上

プライムPMは、数億円～数十億円規模のプライム案件において、要件定義から納品・運用までプロジェクト全体の統括、及び、提案や見積もり作成、契約交渉等の顧客対応、及び、チームマネジメント・人材育成を推進するポジションです。 ●具体的な業務 1.プロジェクト全体のマネジメント プロジェクト計画の策定(スケジュール・予算・リソース) プロジェクト進捗、コスト、リスク、品質の管理 要員アサインとチームビルディング 2.クライアントとの折衝・調整 顧客提案、見積もり作成、契約交渉、スコープ調整、進捗報告などの対外コミュニケーション 3.チームマネジメント・人材育成 プロジェクトメンバーの評価・育成 ナレッジ共有、技術力向上への支援 ●取引業界 金融、保険、官公庁、小売・流通、製造、医療、情報通信、航空・運輸 など 独立系SIerの強みを活かし、多種多様な技術を用いて様々な業種のお客様に向けたシステム開発をおこないます。 ●案件例 1.コンシューマ向け案件 言語:Java、JavaScript(React.js、Vue.js)など 環境:AWS、Linux、Oracle など 内容:求人情報サービスシステム開発、基幹システム開発 範囲:要件定義・設計・構築～リリース/保守 2.一次請け通信業界向け案件 言語:Java、SpringBoot、Vue.js 環境:AWS 内容:IoT企業向け入退室管理システム 範囲:要件定義・設計・構築～リリース/保守 3.大手飲食店向け案件 言語:Java、SpringBoot、C 環境:Oracle 内容:大手飲食店予約管理システム開発 範囲:要件定義・設計・構築～リリース/保守

立ち上げ間もないセキュリティ組織において、ガバナンス領域のリードをお任せします。 ISMSや、3省2ガイドラインといった既存の枠組みを単に遵守するに留まらず、それらを高次元で解釈・実装し、その実効性を担保する手段として Governance as Code や AI-Driven Security Review といった先進技術を融合させる役割を担っていただきます。 現場での実践を通じて、医療業界における次世代ガバナンスのあり方を自らの手で定義し、確立された新たなセキュリティモデルを広く社会へ提示していくことが、私たちが目指す最終的な目標です。 ・ISMS および「3省2ガイドライン」を基準とした、医療ITの先駆者として範となるガバナンス設計 ・グループ各社・海外拠点を包含する、実効性と機動力に優れたポリシーの策定 ・テクノロジーによるガバナンスの自動化・高度化(革新的な試み) ・Governance as Code の思想を導入し、堅牢な統制と開発スピードを両立させる「ガードレール型」環境の構築 ・AI-Driven Security Design Review(AI駆動型設計レビュー)の実装など、最新技術を駆使したリスク管理の変革 ・組織・業界全体のセキュリティレジリエンス向上 ・事業部門のパートナーとしてリスクを共にコントロールし、ビジネスを加速させるアセスメントの実施 ※ご経験やご志向に合わせて、お任せする範囲は柔軟に検討します ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

「頭痛ーる」(iOS / Android / Web)のプロダクト成長に向けて、開発業務全般をリードしていただきます。 具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 - 頭痛ーる(iOS / Android / Web)の機能開発・改善の推進、DAU/MAU・継続率・収益の向上への貢献 - サブスクリプション・広告収益モデルを支える機能基盤の設計・実装 - PdM・デザイナー・気象予報士など多職種と連携した仕様策定・技術判断 - コードレビュー・技術共有を通じたエンジニアリング組織全体の品質・生産性向上 - 気圧×症状データの分析に基づく新機能(予測精度向上・行動変容促進など)の検討・設計 - 100万超MAUを支えるインフラのコスト最適化・パフォーマンス改善 - AIを活用したレガシーシステムのモダナイズ 業務の変更の範囲:会社の定める業務 ### 技術スタック ●フロントエンド ・言語: JavaScript ・フレームワーク: Vue.js / Riot.js ●バックエンド ・言語: PHP ・フレームワーク: FuelPHP→ Laravelへ移行中 ・データベース: MongoDB ●インフラ ・クラウド: AWS / さくらクラウド ### 周辺ツール ●情報共有: Confluence ●コミュニケーション: Slack ●生成 AI 関連: Cursor / Claude Code / Devin ●ソースコード管理: GitHub

シニアプロダクトデザイナー兼デザインマネージャーとして、医療福祉従事者向け求人サービス「ジョブメドレー」のサービス・プロダクト開発のデザインプロセス全体をリードしていただきます。 ユーザー体験を向上させ、直感的で効果的なサービスを提供するために、プロダクト企画からにも関与 します。 さらに、 デザイン組織下のデザイナーの育成や業務プロセスの形式化をはじめとした組織設計、生成AIを活用したデザインプロセスの改善とその組織への定着 にも携わっていただきます。 具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ●ジョブメドレーに関わるプロダクトデザイン業務全般 ・事業部メンバーや開発メンバーと共に新規および既存プロダクトコンセプトを策定 ・事業KPI達成を目的としたデザイン課題の特定と解決策の立案 ・事業者向け・ユーザー向けのWeb・アプリのUI/UXの設計 ・プロダクトおよびプラットフォーム全体の一貫性を保つためのデザインシステムの開発 ●AIを活用したプロダクト開発 ・生成AIを活用したリサーチ、情報整理、要件検討、体験設計、UIデザイン ・AIやコードを活用したプロトタイピングによる、仮説検証と意思決定の高速化 ・AIを前提とした求人探索、マッチング、応募、採用および社内業務プロセスの再設計 ・新しいAI技術・ツールの継続的な検証と、チームの仕事の進め方への展開 ●ジョブメドレーのプロダクトデザイン部門を統括 ・再現性のあるクリエイティブ制作プロセスやナレッジマネジメントなどの仕組みづくり ・組織下に所属するプロダクトデザイナーのプロセス改善、目標設定、品質管理 ・理的安全性が高く、挑戦と学習が促進されるチームカルチャーの醸成 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務 #### 関わるプロダクト ●ジョブメドレー(人材マッチングプラットフォーム) 登録求職者数300万人以上を抱える、日本最大級の医療人材プラットフォーム。 長年の運用で蓄積されたデータとユーザー基盤をもとに、UI/UX改善やアーキテクチャ刷新など、大規模プロダクトの進化に取り組んでいます。

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

PROEVERとは プロジェクトマネジメント専門会社としてのノウハウ、経験を結集させた「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」をSaaSとして事業展開しています。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も用いてお客さまの意思決定を支援することで、プロジェクト成功およびプロジェクトマネジメント成熟度の向上を支援しております。 主なお客さまは全社横断で多くのプロジェクトを推進しているマネジメント層(PM含む)で、プロジェクトの状況をリアルタイムで正しく把握し意思決定を行うことができます。他社PMツールとは異なり、タスクや課題管理に留まらず、関連する複数のプロジェクトを俯瞰的、横断的に状況把握できることが特徴です。 仕事内容 - 次世代プロダクトの技術戦略の策定と実行 - プロダクト全体アーキテクチャ設計、技術スタック選定 - コードの品質と一貫性を保つためのコードレビューやペアプロの実施 - 技術的課題の発見/解決、パフォーマンス最適化、AI技術の実装推進 - エンジニア組織の立ち上げ・技術文化形成 - チームの技術的な底上げに向けたコーチング、メンタリング - 定常的に新しい技術やツールを評価し、プロダクトに取り入れるべきか判断 ※将来的なCTO/VPoE候補として、徐々に業務に慣れて頂く形を想定しております。 技術環境 - OS: Windows Server, Linux - フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui - バックエンド:TypeScript / Python - データベース:PostgreSQL / GraphQL - インフラ:Azure / Docker - CI/CD:GitHub Actions - バージョン管理:GitHub - プロジェクト管理:PROEVER - デザイン管理:Figma / Storybook - コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 - その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Keeper ※変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般

担当プロダクト(モジュール単位のグループ)に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。 ● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計 ・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計 ・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング ・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導 ・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証 ● デザインシステム・文化の組織実装 ・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用 ・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援 ・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進 ・UI/UXの定量評価(データによる体験の可視化)の指標づくりと実行 ・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援 ●配属組織 ※2026年6月時点 ・製品開発部門約600名 ※協力会社社員含む └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●技術スタック ・デザインツール:　Figma ・開発ツール:　Git ・言語:　HTML, CSS, JavaScript(Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace ・AIツール:　GitHub Copilot, Gemini ●デザイン環境 ・デザインツール:　Figma ・言語:　HTML、CSS、JavaScript (Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

概要 お客様のビジネス課題やDX推進に対し、クラウド技術(AWS/Azure/GoogleCloud)を活用したソリューションを提供するコンサルタント・アーキテクトとしてご活躍いただきます。 単なるインフラ構築に留まらず、顧客の経営層やIT部門との折衝、課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定といった最上流工程からプロジェクトをリードしていただきます。 主なミッション ●クラウド導入コンサルティング: 顧客の経営課題やIT課題ヒアリング、クラウド化の企画・提案、ロードマップ策定。 ●クラウドアーキテクチャ設計: AWS, Azure, GoogleCloud等のパブリッククラウドを用いたシステムの全体設計(データ分析基盤、クラウドネイティブなアプリケーション基盤など)。 ●クラウド移行支援 (マイグレーション): オンプレミス環境からクラウドへのシステム移行プロジェクトの計画・実行、およびプロジェクトリード。 ●技術リードと標準化: クラウドネイティブ開発(コンテナ, サーバレス)、DevOps/IaC(Terraform, Ansible等)の技術選定、導入推進、およびチームへの技術指導。 携わっていただく案件事例(一部) ●大手製造業向けクラウド環境アセスメント(Azure) :お客様が構築した生成AI基盤(Azure)に対し、セキュリティやコスト最適化など5つの観点で客観的評価(アセスメント)を実施、改善推奨事項とクラウドネイティブなアーキテクチャの提示及び実装支援。 ●RAGアプリ利用増におけるアーキテクチャ最適化(Azure) :利用者が10倍規模に拡大することを見据え、パフォーマンス分析や負荷テストを実施、可用性・性能を担保するアーキテクチャへの最適化を支援。 ●マルチクラウド(AWS/Azure)のガバナンス策定・CCoE推進 :マルチクラウド利用を前提とした全社的な共通アーキテクチャやガイドラインを策定、CCoE(Cloud Center of Excellence)の推進を支援し、持続的なクラウド活用基盤を整備。 ●CI/CDパイプライン設計ガイドライン策定・実践 :開発効率・品質・セキュリティ(DevSecOps)を向上させるためのCI/CDパイプライン設計ガイドラインを策定、自動化による信頼性の高いリリースプロセスの構築を支援。

セキュリティ組織において、主にプロダクト開発およびソリューション導入におけるセキュリティ観点での技術リードをお任せします。ご経験やご志向に合わせて、以下の業務をお任せします。 立ち上げ間もないセキュリティ組織において、全社的なセキュリティアーキテクチャ設計と実装の指針を示すリードを担っていただきます。 私たちの基盤は、どこまでも本質的なセキュリティエンジニアリングにあります。ISMSや3省2ガイドラインといった既存の枠組みを単に遵守するに留まらず、対象となるシステム構成や情報資産の特性を的確に把握し、プロダクトチームが最適なセキュリティアーキテクチャを実現できるよう強力にサポートいただくことを期待しています。 Governance as Code や AI-Driven Security Reviewといった先進技術を積極的に融合しつつ、開発担当者と密に連携し、ビジネスの加速と堅牢性を両立させる DevSecOps を推進することで、次世代のセキュリティ実装モデルを広く社会へ提示していくことが本ポジションのミッションです。 <主な業務内容> ●エンジニアリングに基づいたセキュリティ設計指針の策定 システム要件や情報資産を深く理解した上で、3省2ガイドライン等の要求事項をクラウド基盤(AWS/GCP等)やIaCへ落とし込むための技術的標準の定義 ●プロダクトチームへのアーキテクチャ設計支援 開発の初期段階からパートナーとして参画し、ビジネス要件に最適化されたセキュアな構成を導き出すアドバイザリー ●DevSecOpsの推進とガードレール構築 Governance as Codeの思想を導入し、堅牢な統制と開発スピードを両立させるCI/CDパイプラインや自動監査の指針策定・実装 ●AIを活用したセキュリティプロセスの高度化 AI-Driven Security Review等の活用により、エンジニアの判断をブーストし、リスク管理を革新する仕組みの実装 ●実効性のある脆弱性管理体制の構築 自動化ツールを使いこなしつつも、原理原則に基づいた精査により本質的な対策を講じるプロセスの定義 ●ゼロトラストを基盤としたID/データガバナンスの実装支援 医療データの機密性を担保するための、ID管理・アクセス制御のエンジニアリング的最適化 ※ご経験やご志向に合わせて、お任せする範囲は柔軟に検討します ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。 仕事の進め方 プロジェクトに携わる前の段階で、CARTAの20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるインフラ基盤、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ・変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められる ●実装する 高速なフィードバックサイクルを回し、"作らない"手段も含めて解決策を実現する ●継続して改善する プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む ●成果を横展開する 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●バックエンド Python, Go ●フロントエンド TypeScript, React ●生成AI関連ツール ・基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) ・ツール: LangChain, Langfuse ●インフラ Google Cloud, AWS ●プロビジョニングツール Terraform, CDK ●コード管理 GitHub ●コラボレーション Google Meet, Slack

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

担当プロダクト(モジュール単位のグループ)に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。 ● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計 ・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計 ・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング ・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導 ・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証 ● デザインシステム・文化の組織実装 ・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用 ・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援 ・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進 ・UI/UXの定量評価(データによる体験の可視化)の指標づくりと実行 ・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援 ●技術スタック ・デザインツール:　Figma ・開発ツール:　Git ・言語:　HTML, CSS, JavaScript(Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace ・AIツール:　GitHub Copilot, Gemini ●デザイン環境 ・デザインツール:Figma ・言語:HTML、CSS、JavaScript (Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:Slack, Google Workspace

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。 【技術スタック】 サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

● 主な職務内容 当社の主力プロダクト「COMPANY」シリーズおよび新製品における「品質保証」ないし、「セキュリティ検証」のいずれかのテスト領域をお任せします。 ● 具体的な業務内容 【1】品質保証(Quality Assurance) 「COMPANY」シリーズの品質向上:製品に対する統合テスト(シナリオテスト)の設計・実施、機能テストならびにシナリオテストのテストケースレビュー、回帰テストの企画・実行、テスト力強化に向けた施策立案と推進。 重要プロジェクトのリード: 全社的にインパクトの大きい新規機能や重要案件のテスト実行支援。 新製品・機能の品質評価手法の構築: 新製品に対する新しい品質評価手法の確立と検証体制の構築。 「属AI化」の防止とプロセス定義: AIツール利用を前提とした開発において、自律実行と人的承認の境界線を定義するルール策定。 品質の可視化: 品質KPIのモニタリング、重大リスクの把握および再発防止策の推進。 【2】セキュリティ検証(Product Security) セキュリティ検証の実行: 製品自体の脆弱性診断およびセキュリティテストの実施。 最新脅威への対応策策定: フロンティアAI等による高度なサイバー攻撃リスクの動向把握と、製品へのセキュリティ対応策の検討・実装。 インシデント対応支援: 製品セキュリティに関わる問題発生時の検証、および原因分析支援。 ● キャリアパス ご経験・適性に応じて担当領域を決めていきます。スキルに応じて担当職域の拡大、半年～1年後には担当領域のリーダーへのステップアップを期待します。

担当プロダクト(モジュール単位のグループ)に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。 ● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計 ・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計 ・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング ・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導 ・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証 ● デザインシステム・文化の組織実装 ・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用 ・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援 ・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進 ・UI/UXの定量評価(データによる体験の可視化)の指標づくりと実行 ・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援 ●技術スタック ・デザインツール:　Figma ・開発ツール:　Git ・言語:　HTML, CSS, JavaScript(Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace ・AIツール:　GitHub Copilot, Gemini ●デザイン環境 ・デザインツール:　Figma ・言語:　HTML、CSS、JavaScript (Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace

担当プロダクト(モジュール単位のグループ)に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。 ● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計 ・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計 ・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング ・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導 ・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証 ● デザインシステム・文化の組織実装 ・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用 ・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援 ・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進 ・UI/UXの定量評価(データによる体験の可視化)の指標づくりと実行 ・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援 ●技術スタック ・デザインツール:　Figma ・開発ツール:　Git ・言語:　HTML, CSS, JavaScript(Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace ・AIツール:　GitHub Copilot, Gemini ●デザイン環境 ・デザインツール:　Figma ・言語:　HTML、CSS、JavaScript (Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化とAIOpsの共通基盤化における技術的リードをお任せします。SRE領域の技術責任者として「大規模運用をどう自動化・最適化するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 【アーキテクチャ設計・技術選定】 ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、プロビジョニング・パッチ適用・設定管理を徹底的に自動化するIaCの高度化・共通化のグランドデザイン ・膨大なインフラログ・メトリクスを効率的に集約し、AI/機械学習を活用して障害の予兆検知や根本原因特定を自動化する仕組み(AIOps)の共通基盤の設計 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化 【開発リード・技術的品質担保】 ・難易度の高いコアコンポーネント(自動化基盤、オブザーバビリティ基盤、AIOpsパイプライン等)の自らによる実装(ハンズオン) ・PoC(概念実証)の実施による新技術の検証と本番適用のリード ・SLO/SLI等の信頼性指標を担保する非機能要件の設計 ・コードレビューやADR(アーキテクチャ決定記録)を通じた、SREチーム全体の技術力底上げ・メンタリング 技術選定からコア実装、品質基準の策定までを一貫して牽引し、当社の開発プロセスにおける技術的支柱(テックリード)として、組織全体の開発者体験と技術力を一段引き上げていただくことを期待しています。 プレイヤーとして最前線で手を動かしながら、自ら確立した「型」を全社の標準として浸透させ、エンジニアが本質的な開発に集中できる環境を技術の力で実現していただきます。 【技術スタック】 サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

●HERPの採用企業向けプロダクトのプロダクトマネジメント業務全般 ●中長期のビジョンの具体化 ●HERP Hire/HERP AI Recruiterのプロダクト価値向上に向けたディスカバリー業務 ・プロトタイピング ・ユーザーヒアリングの設計・実行とインサイトマネジメント ・エンジニアとの壁打ちを通じた開発要件への落とし込み ●デリバリー後の効果検証の設計と実行 ●社内外のステークホルダーマネジメント ※事業状況と適性を加味して決めていきます。上記は一例です ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 ●使用ツール ・HERP Hire(採用管理システム) ・Slack(コミュニケーション) ・Linear(チケット管理) ・Notion, Helpfeel Cosense(ドキュメンテーション) ・Google Workspace(グループウェア) ・Salesforce(SFA・MA) ・チャネルトーク(カスタマーサポート)

●HERPのプラットフォームプロダクトのプロダクトマネジメント業務全般 ●中長期のビジョンの具体化 ●HERPのプラットフォームプロダクト価値向上に向けたディスカバリー業務 ・プロトタイピング ・ユーザーヒアリングの設計・実行とインサイトマネジメント ・エンジニアとの壁打ちを通じた開発要件への落とし込み ●デリバリー後の効果検証の設計と実行 ●社内外のステークホルダーマネジメント ※事業状況と適性を加味して決めていきます。上記は一例です ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 <使用ツール> ●HERP Hire(採用管理システム) ●Slack(コミュニケーション) ●Linear(チケット管理) ●Notion, Helpfeel Cosense(ドキュメンテーション) ●Google Workspace(グループウェア) ●Salesforce(SFA・MA) ●チャネルトーク(カスタマーサポート)

国内最大級のスケールを持つSaaSである「COMPANY」の商用環境において、IaCの高度化・AIOpsの共通基盤化を推進するSRE組織のマネジメントをお任せします。 技術戦略の策定とピープルマネジメントの双方をリードする重要なポジションです。 ● 組織・ピープルマネジメント ・3～10名規模のSREチーム(メンバー・リーダー)のマネジメント(1on1、評価、目標設定、キャリア開発支援) ・AIOpsなど新たな技術領域に挑戦するエンジニアの採用活動、およびオンボーディング ・運用自動化・信頼性向上に向けた、自律的・主体的に課題解決が行われる組織文化の醸成 ● 運用効率化・自動化の技術戦略リード ・大規模環境(数千〜数万インスタンス)における、IaCの高度化・共通化の戦略・ロードマップ策定 ・AI/機械学習を活用した障害の予兆検知や根本原因特定の自動化(AIOps)の共通基盤化の推進 ・スケーラブルかつコスト効率の高いAWSアーキテクチャの再設計・最適化の意思決定リード ・SLO/SLI設計をはじめとする信頼性指標の定義と、それに基づく組織的な改善活動の推進 ・他チーム・他組織と連携した、運用要件・非機能要件の調整 技術がわかるマネージャー(プレイングマネージャー)として、現場の技術力と組織のアウトプット最大化の双方にブリッジをかけていただきます。