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四輪向け車体電装領域の制御ソフトウェア開発をお任せいたします。 【具体的には】 ※ご経験/スキル/志向に応じて以下いずれかの業務をお任せいたします。 ●クロスドメイン制御システムにおける ・システムコンセプト設計・アーキテクチャ策定及びその具現化と実車検証 ・お取引先様と連携した制御ソフトウェアの設計 ・次世代の研究や技術探索 ※クロスドメイン制御とは・・・(例)内外装システムと安全システムのソフトウェア要求を統合し、最適な制御を行います。 ※関連開発部門やデザイン部門、お取引先との密な協調による連携業務を行います。 ●各電装部品の制御システムにおける ・システム要求に基づいた制御コンセプトの構築、及び要求仕様の策定 ・アーキテクチャ設計、ソフトウェア仕様の設計、及び検証・テスト業務 ・制御アルゴリズム/制御機能の設計および検証 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【コンポーネント例】 サンルーフ/ワイパー/エアコン/ヒーター/シート/パワーウィンドウ/ドアミラー/パワースライドドア/オートライトセンサー等 【開発ツール】 Matlab、Simulink、MBSE、MBD系ツール(Enterprise Architect、Rapsodyなど)

【具体的には】 ※ご経験に合わせて以下業務における組織マネジメントやプロジェクトリーディングをお任せします ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の実現に向けた、世界トップレベルのAI性能、省電力を有するカスタムSoCの企画・開発を行います。 ●将来技術(半導体/AI/ソフトウェア)の調査に加え、VoCや市場/競合分析に基づくユーザーニーズの予測・仮説立案を行い、ユースケースから逆算した次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値(電力・熱・起動時間・安全要求等)に基づき、車両/ECUシステムからSoCへのトレーサビリティを意識した要求仕様書の作成、およびアーキテクチャ開発(ハード/ソフトウェア) ● AIワークロード(モデル種類・性能・スケーラビリティ)の定義と評価を通じたNPUの最適化(ハード/ソフトウェア) ● OEMにしかできない・OEMならではのHondaスペシフィックな数10億Gateの大規模カスタムSoC(独自機能・低消費電力・高性能)の開発 ● 車載半導体領域における差異化要素であるAI・画像処理技術・高速インターフェース技術の開発 ● 既存のSoC開発スタイルに捉われず、最先端の開発環境をゼロベースからの立ち上げ、SoC開発を支える開発基盤の構築、EDA導入戦略の立案 ●完成したSoCに対する機能・性能・信頼性評価プロセスの構築(実機評価、TEG/ATE等を活用した特性評価・使いこなし)、および開発・評価環境の構築(ハード/ソフトウェア) ●カスタムSoC開発における半導体パッケージ領域の企画・設計検討および、SoCメーカーやOSAT等エコシステムと連携した開発推進 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 プログラミング言語(C/C++/Python/tcl 等) RTL(Verilog/VHDL),System-C SoC開発のためのEDAツール全般

管理職として、以下の業務領域における決裁・組織マネジメント・技術戦略構築などをお任せする予定です。 ① ビークルOS(車載OS)の開発 次世代のAD/ADASシステムを安全かつ安定的に動作させるためのビークルOSの開発を行います。 サプライヤーと連携した開発と、完全内製化の開発の2種類があるため、組込み開発において何らかのご経験があれば、ご活躍の可能性がございます。 (実装やテスト経験者も対象) ≪業務委細≫ ・AUTOSAR Adaptive / Classicに基づいたOS・ミドルウェア層の要求仕様策定、設計、実装 ・OSとアプリケーション間のインターフェース仕様策定および調整 ※OSやミドルウェア開発経験、リアルタイムOS、仮想化技術、セキュアブートやプロセス間通信(IPC)などの知識が活かせます。 ② 車載アプリケーション/サービスのインテグレーション(統合・検証) 開発したビークルOS上で動作する各種AD/ADAS向けアプリケーションやサービスを統合し、最適に動作させるための設計・検証を行います。 インテグレーションを完遂するには、OSのカーネル、通信ミドルウェア、ハードウェア、そして上位のアプリ層まで、すべてのレイヤーに精通する必要があります。 そのため、特定の技術に閉じこもらず、フルスタックな知識が自然と身につきます。 ≪業務委細≫ 他チーム・他社が開発したアプリをビークルOSに適切に組み込み・配置 ソフトウェア間の通信や依存関係を調整・チューニング システム全体での機能検証・統合テスト・不具合解析/対策 ③ 次世代通信ミドルウェアの開発・実装 AD/ADAS向けの通信ミドルウェア(DDS、SOME/IP、MQTT等)」の開発は、車の安全性向上に直結する領域です。 システムのふるまいについて低遅延・正常作動を実現させる仕事です。 ≪業務委細≫ SOME/IP、DDS、MQTTなど、車内・車外通信プロトコルのAD/ADAS向けの最適化と実装 異なるドメイン間でのデータ交換を安全かつ低遅延で行うためのルーティング制御やメッセージブローカーの開発 ④ 生成AIを活用した開発プロセスの改善及び内製化促進 プラットフォームの開発実務を担っていただきながら、当該領域における開発効率を上げるためにAI活用の推進を担っていただきたいです。 既存の開発手法に囚われずに、開発プロセスの課題を特定し、最新のAI技術を駆使しながら改善につなげていただくことがミッションです。 ≪業務委細≫ 過去資産のデータ化 過去の膨大な開発・設計資料をデータ資産化し、ナレッジ検索・再利用性を向上させる基盤構築。 テスト自動化 生成AIを活用したテストコードの自動生成、検証工程の自動化による工数削減 開発の内製化推進 AIコードアシスタント等を活用し、従来外注していた実装業務を社内でスピーディーに行う「内製開発」へのシフト推進 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります

【具体的には】　※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 【想定業務内容】 ※以下領域における、管理職としての組織マネジメント業務を中心にご対応いただきます。 1.AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 2.開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 3.部門間・パートナー企業との調整 ・車両開発部門や関連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります

【具体的には】 ※入社後に発揮いただきたいバリューとしては、特に「開発現場視点」でのプロセス課題の特定と、既存プロセスの刷新です。 ●現場視点での課題特定とプロセス刷新: 開発の最前線で「どこに停滞があるか」を特定し既存のやり方や動線そのものを抜本的に変革 ●AI・自動化ツールの導入と実装: 生成AI等を用い、上流のドキュメント作成やコーディング、テストパターンの生成を自動化する 。 ●検証環境の高度化: HILSや仮想環境を用いた機上テスト(検証工程)の自動化を推進し、内製化スピードを実現させる ●ステークホルダーとの折衝・環境構築: 必要な検証環境やツールについて、名古屋等の他拠点やAI専門部門へ要件を出し、協調してインフラを整備 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【使用ツール】 ●AIツール:ChatGPT、Gemini、Claude等の生成AI 。 ●開発・検証環境:仮想環境(HILS、SILS、MILS) 。 ●プログラミング:組み込み開発に近い領域(C言語等)に加え、自動化のためのスクリプト言語等 。

●部門(領域)の役割 2030年までに世界3,000万人/年のホンダのお客様と繋がり、「電動事業のさらなる加速」と「Hondaならではのモビリティの拡がりによる価値創造」を車両と一体で実現するデジタルサービスプラットフォームを世界中のお客様に世界一の品質、効率でアジャイルに提供し続けることを目指しております。 その中で、当領域ではビジネス部門、車両開発部門、その他関連部門連携部門と連携し、最適な開発手法(WF / スクラム etc)を選択し、開発・運用を推進しております。 ●任せる業務の概要 Hondaのコネクテッドサービスおよびデジタルサービス領域において、Engineering Managerとして、担当組織をリードしていただきます。 組織マネジメントだけではなく、自らもプロダクト・プロジェクトの重要な意思決定を担いながら、開発組織の成長、人材育成、開発プロセス改革、品質向上を推進し、世界中のお客様へ価値を届けるデジタルサービスの継続的な進化を牽引していただきます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 ●具体的な想定業務 • 担当グループにおける開発・保守・運用のマネジメントおよびQCDの高い次元での達成 • プロダクト・プロジェクトのリーダーとして、技術的な意思決定および開発推進 • メンバーの育成・評価、組織づくりを通じた開発組織の強化 • DevOps、AI活用、品質向上、開発プロセス改善などの組織横断施策の企画・推進 •車両開発部門、事業部門、海外拠点、パートナー企業など多様なステークホルダーとの連携・プロジェクト推進 ●期待する役割 担当組織のEngineering Managerとして、技術と組織の両面から開発をリードし、プロダクト・プロジェクトの成果創出と開発組織の成長を両立することを期待しています。 また、自らも重要な技術・プロダクトの意思決定に関わりながら、人材育成や開発プロセス改善、DevOps変革を推進し、HondaのSDV時代を支える強い開発組織づくりを牽引していただきます。 ●使用ツール/開発言語など 量産環境:AWS、Google Cloud 使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI、CICD、VSCode

次世代の四輪EVバッテリーシステム開発リーダーとして、技術およびメンバーのマネジメントを担当して頂きます。 【目指すべきミッション】 カーボンニュートラルの実現というチャレンジングな目標に向け、今後、進化拡大してゆく電動車および、その先のエコロジーな社会のキーコンポーネントである、エネルギーストレージシステム用リチウムイオンバッテリーシステムの研究開発を行っています。我々は信頼性と商品魅力を高次元で両立させ、日々変化するお客様のニーズを具現化し、高効率なバッテリーシステムの開発を推進することでカーボンニュートラルな社会の実現を目指していきます。 【具体的には】 ●車載用リチウムイオンバッテリーの開発 ・バッテリーサプライヤとの要求仕様書およびSPECのとりまとめ・管理・検証 ・バッテリー適用技術(材料・機構部品・製造技術)の探索・開発 ●リチウムイオンバッテリー制御開発(状態推定・入出力管理・故障検知) ・仕様書および適用技術のとりまとめ・管理・検証 ・制御アルゴリズム開発と制御設定 ・セルおよび組電池、バッテリーパックシステム、実車による制御検証 ●各種CAE・シミュレーションツールを用いた性能・耐久性予測技術の開発 ●電池リサイクル技術の開発 ●リチウムイオンバッテリー関連サプライヤーとの部品開発 ●関連技術調査・探索および将来戦略・コンセプト立案 ●グループメンバーのマネジメント業務 (1on1によるコーチングやメンタリングを通した育成支援および人事評価を通した成長促進やキャリア支援等) ※社内関連部門(栃木/大阪拠点バッテリー開発メンバー)や社外(材料部品メーカー・バッテリー評価機関・お取引様企業)と連携して業務を推進いただきます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 ※ミッションにより異なります ・AI/DXツール:Copilot、Claude Code、Gemini 等 ・設計/解析ツール:CATIA V5/V6、各種CAEツール 等 ・分析/シミュレーションツール:SEM系/X線系の分析装置、一般的な電気/機械系の計測器、MATLAB、Simulink、Labview 等 ・データ分析プログラミング:Python、VBA 等 ・評価/計測ツール:温度、応力、騒音測定等の試験機器、EMC評価設備 等

※ご経験に合わせて以下業務における組織マネジメントやプロジェクトリーディングをお任せします ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の実現に向けた、世界トップレベルのAI性能、省電力を有するカスタムSoCの企画・開発を行います。 ●将来技術(半導体/AI/ソフトウェア)の調査に加え、VoCや市場/競合分析に基づくユーザーニーズの予測・仮説立案を行い、ユースケースから逆算した次世代SoCの企画 ●クルマとしての性能目標値(電力・熱・起動時間・安全要求等)に基づき、車両/ECUシステムからSoCへのトレーサビリティを意識した要求仕様書の作成、およびアーキテクチャ開発(ハード/ソフトウェア) ● AIワークロード(モデル種類・性能・スケーラビリティ)の定義と評価を通じたNPUの最適化(ハード/ソフトウェア) ● OEMにしかできない・OEMならではのHondaスペシフィックな数10億Gateの大規模カスタムSoC(独自機能・低消費電力・高性能)の開発 ● 車載半導体領域における差異化要素であるAI・画像処理技術・高速インターフェース技術の開発 ● 既存のSoC開発スタイルに捉われず、最先端の開発環境をゼロベースからの立ち上げ、SoC開発を支える開発基盤の構築、EDA導入戦略の立案 ●完成したSoCに対する機能・性能・信頼性評価プロセスの構築(実機評価、TEG/ATE等を活用した特性評価・使いこなし)、および開発・評価環境の構築(ハード/ソフトウェア) ●カスタムSoC開発における半導体パッケージ領域の企画・設計検討および、SoCメーカーやOSAT等エコシステムと連携した開発推進 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 プログラミング言語(C/C++/Python/tcl 等) RTL(Verilog/VHDL),System-C SoC開発のためのEDAツール全般

①プロダクト企画の提案業務 ・市場調査やヒアリングを実施し、ビジネスモデルや事業計画など、提案するプロダクト事業の戦略を定義 ・Figmaなどのデザインや簡易なプロトタイプを開発し、顧客説明や提案を実施 ②新規プロダクトの開発支援業務 ・プロダクトのビジョンや戦略、ロードマップを定義 ・顧客仮説からUI/UXを検討し、FigmaやMVPを開発し企画提案 ・必要に応じて外部ベンダー/エンジニアマネジメント及び、要求仕様を要件定義に落とし込む等の支援 ③既存プロダクトのビジネス支援業務データの加工やBIツールを活用した分析 ・分析軸に沿ってデータを取り揃え、蓄積データのクレンジング ・データからインサイトを発見し、事業計画やプロダクト改善への貢献 ・一連のインサイトを構造化し、顧客折衝や改善提案 その他 変更の範囲:会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

●詳細 レバレジーズグループのkubernetes基盤を構築、運用するポジションの募集です。 レバテック、レバウェル、nalysys、Career Ticket、ハタラクティブ、teratailなどレバレジーズグループのサービスが稼働する基盤の構築、運用を行っていただきます。 加えて、kubernetesのエコシステムを設計し、アプリ開発者の開発効率や開発体験の向上にも貢献するポジションとなります。 ・kubernetesクラスターの構築～運用 ・アプリのkubernetes移行のサポート ・kubernetesエコシステムの設計 ・kubernetes周辺ツールの導入 ●担当サービス ・IT領域人材サービス「レバテック」 ・メディカル領域人材サービス「レバウェル看護」「レバウェル介護」 ・若年層向けの人材サービス「ハタラクティブ」「career ticket」 ・その他新規事業 ●テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ・SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ・AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ・データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。 ●開発環境 ・インフラストラクチャ 　AWS:EKS、Google Cloud: GKE、Azure: AKS ・IaC:Terraform、Ansible、Helm ・CI/CD:GitHub Actions ・監視ツール:Cloudwatch、Datadog、New Relic ・開発言語:TypeScript、Python ・その他ツール/サービス:Slack、GitHub、Asana

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

当社のVPoEは、開発チームの成果を最大化し、組織の成長を支える役割を担います。 エンジニアが安心して挑戦できる環境を整え、プロダクト開発を円滑に推進することで、事業の継続的な成長に貢献いただきます。 ・エンジニアチームの採用・育成・評価、1on1を通じたキャリア支援 ・開発プロセスの改善と生産性向上(スクラム・アジャイル導入推進) ・技術的負債や品質課題の管理、改善施策の実行 ・プロダクトマネージャーやデザイナーとの連携による開発推進 ・経営陣との調整を通じた組織戦略やリソース配分の最適化 ●キャリアパス エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます 入社から半年で役員登用になった方もいます! ●使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP ・ツール:Terradate ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

システムPMとして、以下を一気通貫でリードいただきます。グリッドでは、AIを使ったシステムを作って終わりにせず、業務に組み込んで本番運用までつなげることを重視しています。 ●クライアントコミュニケーション:顧客の課題発掘・把握、解決策の提案 ●要件定義・設計の統括:業務フロー・ユースケース・非機能要件・外部IF・データ設計まで踏み込んだ要件定義のリード ●プロジェクト推進:AIエンジニア/アプリケーション開発チームとの橋渡し、プロジェクト全体の進行管理 ●品質・リスク管理:レビュー・テスト方針の策定、品質・リスク管理の主体的な推進 ●マネジメント:見積り、スケジュール、コスト、チームリソースのマネジメント 【主なクライアント】 大手企業を中心に、エネルギーインフラ、製造、建設、サプライチェーン業界など(電力会社の発電計画、物流会社の配船計画、運送会社の陸上輸送計画など) 【開発環境】 ・言語:Typescript(FWはReact)、Python、SQL ・IDE:Microsoft VSCode(+Cursor) ・インフラ:AWS(主にECS/ECR、EC2、RDS(MySQLまたはPostgress)) 【開発チーム】 ・システム開発において、経験豊富なメンバーが在籍しています。 ・スタートアップならではの特徴を活かし、カルチャーやルールを共に作り上げていく環境です。仲間とともに汗を流し、一体感のある現場が広がっています。 ・開発メンバーの出身業界は、ゲーム会社、SIer、通信業界からミュージシャンまで多岐にわたります。入社時にAIプロジェクトの経験があったメンバーはほとんどおらず、入社後に必要なスキルや知識を身につけています。

プロダクト基盤全体の信頼性を技術的にリードする立場として、SLO/SLI 設計から可観測性基盤の構築、インシデント対応プロセスの整備、インフラの IaC 化まで、信頼性に関わるあらゆる領域を主導していただきます。 AI 協働を前提に、運用の自動化・効率化も推進します。 【業務範囲】 ・SLO/SLI の設計・運用・エラーバジェットに基づくリリース判断の仕組み化 ・可観測性基盤(メトリクス、ログ、トレース)の設計・構築・継続改善 ・IaC(Terraform 等)によるインフラのコード管理と再現可能なプロビジョニング ・AWS を中心としたクラウドアーキテクチャの設計・最適化 ・CI/CD パイプラインの信頼性・速度の向上 ・インシデント対応フロー・オンコール体制・ポストモーテム文化の確立 ・キャパシティプランニング・コスト最適化・パフォーマンスチューニング ・セキュリティベースラインの策定と脆弱性管理の仕組み化 ・AIを活用したインフラ運用の自動化・効率化 ・開発チームへの信頼性プラクティスの浸透とガイドライン整備 【利用するツール】 ・AWS(メイン:ECS/EKS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Terraform / AWS CDK ・Docker / コンテナオーケストレーション ・Datadog(APM、Logs、Monitors、Synthetics) ・GitHub / GitHub Actions ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール※今後変更になる可能性がございます ・PagerDuty 等のインシデント管理ツール 【資質(自律性・信頼性志向・構築力)】 ・専任 SRE 不在の組織で、信頼性の文化・プロセス・技術基盤を自ら設計し確立できる自律性 ・「落ちないシステム」ではなく「障害から素早く回復するシステム」を志向する信頼性思考 ・未整備な領域を構造化し、再現可能な仕組みとして定着させる構築力 【具体スキル】 ・ Linux/UNIX 系 OS のシステム管理・トラブルシューティングの深い知見 ・AWS のマネージドサービスを活用したプロダクション環境の設計・構築・運用 ・IaC(Terraform、CloudFormation、AWS CDK 等)によるインフラ管理 ・可観測性の3本柱(メトリクス、ログ、分散トレース)の設計・実装 ・SLO/SLI 設計とエラーバジェットに基づく運用判断 ・コンテナ技術(Docker)とオーケストレーション(ECS/EKS 等)の実践 ・ネットワーク設計(VPC、DNS、ロードバランサ、CDN、WAF)の理解と運用 ・CI/CD パイプラインの設計・改善とデプロイ戦略(Blue-Green、Canary 等)

ユーザーリサーチからUI/UXデザイン、プロトタイピング、デザインシステムの構築・運用まで、プロダクト体験に関わるデザイン業務全般を担当していただきます。 AI ツールを活用した高速な検証サイクルの中で、定量・定性の両面からユーザー体験を磨き上げていく役割です。 【業務範囲】 ・ユーザーリサーチ(インタビュー、アンケート、行動分析)の設計・実施・分析 ・ユーザージャーニーマップ、ペルソナ、シナリオの作成・更新 ・Web・モバイルアプリの UI/UX デザイン(Figma を中心としたツールで制作) ・ワイヤーフレーム、インタラクティブプロトタイプの作成と検証 ・A/B テスト、ユーザビリティテストの設計・実施・改善提案 ・デザインシステム(コンポーネント、トークン、ガイドライン)の構築・運用 ・エンジニア・PdM との協働による仕様策定とデザインレビュー ・AI ツールを活用したデザインワークフローの効率化 ・デザイン品質基準の策定とチームへの浸透 【利用するツール】 ・Figma / FigJam(デザイン・プロトタイピング・コラボレーション) ・Claude / ChatGPT / Midjourney / DALL-E 等の生成 AI ツール ・Cursor / 各種 MCP ツール(AI 支援によるデザイン資産管理・ドキュメント生成) ・Notion / Slack(ドキュメント・コミュニケーション) ・Amplitude / Google Analytics / Hotjar 等の分析ツール ・GitHub(デザインレビュー・エンジニア連携)/ Storybook(コンポーネントカタログ) 【資質(ユーザー志向・構造化力・探索性)】 ・ユーザーの行動・感情を深く理解し、体験価値を最大化することへの強い執着 ・曖昧なビジネス要件やユーザー課題を構造化し、デザインで解決策を提示できる論理的思考力 ・AI 活用という未確立な領域において、新しい手法を積極的に試し、失敗から学べる探究心と柔軟性 ・完璧を求めすぎず、素早くプロトタイプを作って検証する「まずやってみる」姿勢 【具体スキル】 ・Figma を用いた UI デザイン・コンポーネント設計・プロトタイピングの実務経験 ・ユーザーリサーチ手法(インタビュー、ユーザビリティテスト、サーベイ等)の実践 ・デザインシステムの構築・運用経験(トークン設計、コンポーネント管理、ドキュメント整備) ・レスポンシブデザイン・モバイルファーストのデザイン思考 ・デザインの意図・根拠を言語化し、ステークホルダーに説明できるプレゼンテーション力 ・定量データ(KPI、コンバージョン、離脱率等)に基づく改善提案力 ・基礎的な HTML/CSS/JavaScript の理解(実装は不要、エンジニアとの円滑な連携のため) ・意欲的に AI ファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

生成AIの能力を最大限に引き出すプロダクト設計・要件定義を行い、ユーザー要求を言語的に解釈・構造化しながら、AIを活用して自律的に開発プロセスを進めていただきます。 【業務範囲】 ・中長期ロードマップ策定から具体アクションの落とし込み、事業グロースまで ・ユーザー課題・要求の把握と構造化 ・AIを活用したプロンプト設計・検証・調整 ・要件定義からAIによるコード生成、GitHub上でのPR作成までの一連の推進(ただし自ら手書きでコードは書かない) ・各種MCP(Model Context Protocol)ツールを活用した効率的な開発フロー構築 ・他職能(AIエンジニア、プロンプト担当、デザイナー等)との連携と仕様策定 ・AI出力結果の品質評価と改善サイクルの運用 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Claude / Claude Code / Cursor　※今後変更になる可能性がございます ・GitHub(AIを介したPR作成) ・GitHub Copilot ・各種MCPツール(codebase search、terminal操作、ファイル管理等) ・Notion / Figma / Slack ・GCP / AWS / Vercel など 【資質(自律性・構造化力・探索性)】 ・自律的に仮説を立てて実行・検証まで自走できる行動力 ・曖昧な要求を言語化し、要件へ落とし込む構造的思考力 ・AI活用という未確立な領域に対して探究心を持ち、カオスを楽しめる柔軟性と胆力 【具体スキル】 ・要件定義・仕様設計に関する実務経験 ・GitHubを用いた開発フロー理解(PR作成・レビューなど。 自らコードを書く必要はありません) ・プロダクト企画・ユーザーストーリー作成の経験 ・データ分析・KPI設計の基礎知識 ・意欲的にAIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

事業オーナー(PM / グロース / セールス / オペレーション)と一体となって課題を定義し、データ分析とレポーティングで意思決定を加速します。必要に応じて現場スクワッドに埋め込み、0→1 の仮説設計から 1→n の仕組み化までを推進。AI 支援を活用した再現可能な分析プロセス・可視化を構築し、経営との定点接続を通じて継続的に改善します。 日次/週次単位の短サイクルで仮説検証と展開を行い、time-to-insight / time-to-decision を継続的に短縮します。 【業務範囲】 ・事業側と一体での課題定義・仮説設計・実験設計 ・KPI 設計・可視化と運用(定点観測・レビュー) ・日次/週次の施策モニタリングと迅速な打ち手調整(アラート/運用 SLA 設計) ・指標と意思決定のリードタイム短縮(time-to-insight / time-to-decision 改善) ・BI ダッシュボードの情報設計・構築・運用 ・データモデリング(スキーマ設計、命名規約、ドキュメント化) ・分析レポート作成と意思決定のためのインサイト抽出 ・施策の効果検証デザイン(A/B 等)と改善サイクル運用 ・現場データ収集の仕組み化(トラッキング設計、イベント定義) ・AI 協働による ETL・レポーティング自動化の設計・継続改善 ・ステークホルダーとの要件定義・合意形成・ワークショップ設計/実施 ・経営向けの定例レポート/事業レビュー資料の作成 ・BI/アナリティクス機能の立ち上げ(標準化、カタログ、Runbook 整備) ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・SQL / BigQuery ・Google Workspace(スプレッドシート等) ・Claude / ChatGPT　※今後変更になる可能性がございます ・各種 MCP ツール ・Notion / Slack 【資質(自律性・構造化力・分析志向)】 ・論理的思考と構造化力 ・定量分析力と仮説検証志向 ・課題解決力と実行力(自走できる) ・ステークホルダーマネジメントと合意形成力 ・オーナーシップと現場への深いコミットメント 【具体スキル】 ・SQL 高度利用(パフォーマンス/品質担保を含む) ・データモデリング(スター/スノーフレーク、命名規約、ドキュメント化) ・BI/ダッシュボードの情報設計・ナビゲーション設計 ・実験デザインと効果検証(統計的有意性の理解) ・分析モデル構築と可視化設計

【概要】 AI を活用した高速な開発ループの中で、Flutter を主軸としつつ、必要に応じてネイティブ層(Swift/Kotlin)も活用し、モバイルアプリの体験設計・実装・品質向上をリードしていただきます。 【業務範囲】 ・Flutter(Dart)によるアプリ設計・実装・CI/CD 構築 ・パフォーマンス最適化(起動時間、描画、Jank、メモリ)と計測の仕組み化 ・ネイティブ機能ブリッジ(BLE、Push、カメラ、位置情報、バックグラウンド処理 等)の設計・実装 ・オフライン対応、状態管理、エラーハンドリングの堅牢化 ・AI/LLM APIを用いたアプリ機能の実装と検証 ・デザインシステム/アクセシビリティの整備と運用 ・ストア配信、リリース運用、クラッシュ解析(Firebase Crashlytics 等) ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Flutter / Dart ・Swift / Kotlin(必要に応じて) ・Firebase(Crashlytics, Analytics, Remote Config 等)/ Sentry ・GitHub / GitHub Actions / Fastlane ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール※今後変更になる可能性がございます ・Datadog / Sentry / 各種計測基盤 ・AWS / GCP / Vercel 等のバックエンド基盤 【資質(自律性・品質志向・適応性)】 ・AI 協働を前提に、仮説検証を迅速に回す自律性 ・体験品質(滑らかさ、応答性、安定性)への強い執着 ・未確立な領域(AI×モバイル)でも構造化して前進できる柔軟性 【具体スキル】 ・Flutter(Dart)による商用開発と状態管理(Riverpod/Bloc 等)の経験 ・ネイティブ機能ブリッジ(MethodChannel、FFI、プラグイン開発)の実践 ・CI/CD(Fastlane、GitHub Actions)とリリース運用(TestFlight/Play) ・モバイルパフォーマンス計測・最適化(フレームタイム、メモリ、電力) ・クラッシュ解析/ログ収集(Crashlytics、Sentry 等)と MTTR 改善 ・セキュアなストレージ/認証/ネットワーク(TLS/証明書ピンニング 等)の理解 ・API 設計・エラーハンドリング・リトライ/バックオフ制御

【このポジションの役割】 本ポジションでは、AI を活用した品質保証プロセスの設計と改善を担います。 単にテストを実行するのではなく、 ・品質リスクの分析 ・テスト戦略の設計 ・テスト自動化 ・AI を活用した品質改善 などを通して、プロダクトの品質を継続的に向上させます。 QA は開発プロセスの最後の工程ではなく、品質を作るエンジニアリング領域であると考えています。 【主な業務】 ・AI を活用したテスト設計・テスト生成 ・E2E / Integration / Unit テストの自動化 ・CI/CD パイプラインへのテスト統合 ・品質メトリクスの設計・分析 ・品質リスク分析とテスト戦略設計 ・バグトラッキングと品質改善プロセスの設計 ・QA プロセスの継続的改善 ・開発チームとの品質文化の構築 【使用技術・ツール】 ・Playwright(E2E テスト) ・GitHub / GitHub Actions(CI/CD) ・Datadog(監視・エラー分析) ・Claude / Claude Code / Cursor ※今後変更になる可能性がございます ・MCP ツール ・AWS / GCP

【ミッション】 -事業戦略に整合した技術戦略とアーキテクチャの策定・実行 -スケーラブルで信頼性・セキュリティの高いプラットフォームの構築 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提とした開発生産性・品質の最大化 -エンジニアリング組織の体制構築・採用・育成・評価 -技術ガバナンス(セキュリティ/プライバシー/コンプライアンス)の徹底 【概要】 技術戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 将来を見据えたアーキテクチャ設計とAI ファーストな開発標準を確立します。 信頼性・セキュリティ・開発速度のトレードオフを適切に設計し、成果の再現性を高めます。 【業務範囲】 -技術戦略・技術ロードマップの策定と合意形成 -技術選定・アーキテクチャ設計(マイクロサービス/イベント駆動/データ駆動等) -プラットフォーム/SRE/Observability(可用性・パフォーマンス・コスト最適化) -セキュリティ/プライバシー/リスク管理(ゼロトラスト、インシデント対応) -データ/ML 基盤の設計・運用(ストリーミング、Feature Store、Vector DB、RAG 基盤) -開発標準の整備(AI ツール/MCP 活用、CI/CD、テスト自動化、変更管理) -採用・評価・育成/キャリア設計、組織デザインとカルチャー醸成 -重大障害の指揮/問題管理/BCP、外部パートナー連携 【利用するツール】 -GitHub / GitHub Copilot -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -AWS / GCP / Vercel / Kubernetes / Docker / Terraform -Datadog / Cloud Monitoring / OpenTelemetry -Notion / Slack / Figma

【ミッション】 -事業戦略に整合したプロダクトロードマップの策定と達成 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提にした開発生産性・品質の最大化 -ユーザー価値を起点とした高速な検証・学習ループの確立 -プロダクト組織(PdM/Eng/Design)の体制構築・採用・育成 【概要】 プロダクト戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 AI を活用した設計・開発・運用の標準を確立します。プロダクトポートフォリオ全体の成果責任を担います。 【業務範囲】 -中長期のプロダクト戦略・ロードマップの策定と合意形成 -開発組織の採用・評価と組織マネジメント -技術選定・アーキテクチャ設計(将来を見据えたスケーラブルな設計) -プロダクト KPI の設計・レビューと意思決定のリズム設計 -AI ファーストな開発標準(テンプレート/スキーマ/レビュー/自動化)の設計・運用 -資源配分(人材/予算/時間)の最適化と投資判断 -組織デザイン(採用・育成・評価)とカルチャー醸成 -ステークホルダーコミュニケーション(経営/事業/コーポレート) 【利用するツール】 -GitHub / Notion / 各種開発・デザインツール(Figma など) -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -GCP / AWS / Vercel など

【概要】 Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。 【業務範囲】 ・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化 ・Next.js(React)または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装 ・データベース設計・クエリ最適化(RDS、DynamoDB 等) ・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計 ・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善 ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Go(バックエンド主要言語) ・TypeScript / Next.js / React(Web フロントエンド) ・Dart / Flutter(モバイル/Web) ・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis ・Docker / GitHub Actions ・AWS(ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Datadog / Sentry ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール 【資質(自律性・全体最適志向・実装力)】 ・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向 ・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性 ・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力 【具体スキル】 ・Go によるバックエンド開発(API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理) ・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発 ・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略(Redis 等) ・REST API / GraphQL の設計と実装 ・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ ・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計 ・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善 ・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

従来当社が強みとしてきた半導体前工程向けの技術・知見を活用し、後工程の先端パッケージング領域における新規事業創出を推進しています。 本ポジションでは、最先端実装技術に関する大学・研究機関との共同基礎研究テーマとし、装置データの解析やシミュレーション技術を活用したデジタルツイン構築を担っていただきます。 <先端パッケージングとは> 複数の半導体チップを高密度に積層・統合し、AIや高性能プロセッサの性能を最大化する最先端の後工程技術。 【業務詳細】 ・国内外の研究機関や大学との共同研究で取得したデータの整理、解析 ・各種シミュレーションソフトの活用および最適な解析環境の選定 ・物理シミュレーションを活用した現象理解およびモデル構築 ・機械学習、AI技術を活用したデータ解析、予測モデル開発 ・半導体製造プロセスや装置挙動のデジタルツイン構築・高度化 等 <プロダクト・強み> https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/products/manufacturing-related/advanced-packaging/ <業務の変更範囲> 会社の定める業務

全社およびグループ会社のセキュリティリスクを把握し、経営判断と各組織の改善につなげる「セキュリティガバナンス」の立ち上げと推進をリードしていただきます。 事業影響を踏まえてリスクを評価し、事業責任者と改善内容・期限などを合意して、是正の完了まで推進することが中心のミッションです。 規程や認証の運用にとどまらず、技術チームと具体的な対策を議論しながら、実効性のある統制の仕組みをつくっていただきます。 【具体的な業務内容例】 ●リスク評価と改善推進 ・事業部SaaSやサービス領域を含む全社リスクの評価と、事業責任者との改善合意・完了までの追跡 ・未対応・例外案件の判断材料の整理と、セキュリティ責任者へのエスカレーション ●統制の仕組みづくり ・ISMSの運用、セキュリティポリシー・基準の策定と改定、周知・教育 ・ リスクをどこまで許容し、どこに投資するかの判断基準の策定(経営と合意) ・各部門のセキュリティ対策の確認と、改善の働きかけ ・ 生成AIの利用ルールと、情報分類に基づくデータアクセス統制の整備 ・インシデント時のサービス停止・対外公表に関する判断基準と権限委譲の整理 ●グループガバナンス ・各社の規模・成熟度に応じたセキュリティ・ベースラインの策定と、責任者・窓口・報告の仕組みの整備 ●経営報告・他部門連携 ・重要リスクと対策の選択肢(効果・費用・未対応時の影響)の経営への説明・投資提案 ・ 事業提携やM&A、SaaS・委託先の利用に伴うセキュリティ要件の把握と対応 ・コーポレートセキュリティ・プロダクトセキュリティ部門と連携した、技術対策への落とし込み ・チームメンバーへのレビュー・育成 解決したい課題 「移動で人を幸せに。」をミッションに掲げる当社は、タクシーアプリ『GO』を起点に移動・決済・個人情報等のリアルタイムデータを扱うほか、今後は自動運転や物流といった一層高度なリスク評価を要する領域へ展開していきます。 事業拡大に伴い、従来の属人的な個別最適から「組織的な全体最適・相互牽制」へガバナンス体制を転換するため、本ポジションを募集します。全社・グループの重要リスクを可視化して経営の投資判断を支えるとともに、是正プロセスの継続的運用や生成AI運用のためのデータアクセス統制を構築。有事の意思決定を含め、事業成長に追従できる強固なガバナンス基盤づくりを牽引していただきます。 ・全社・グループの重要リスクを可視化し、経営が優先順位と投資を判断できる状態をつくる ・リスクの発見から是正完了までを、複数部門・複数会社で継続的に回せる仕組みにする ・生成AIの全社活用を支える、安全なデータアクセス統制を整える ・有事の意思決定やグループ各社への統制を含め、事業・組織の拡大に追従できるガバナンス基盤をつくる ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

お任せしたいミッション 本ポジションの最大のミッションは、単なる利用定着の支援にとどまらず、利益を生み出すCS組織の構築を実現することです。 受け身のサポートではなく、顧客の事業課題に深く入り込み、アップセル・クロスセルを通じたLTVの最大化を図ります。 法人顧客の複雑な意思決定プロセスを理解し、商談パイプラインを緻密に管理しながらパートナーとして伴走していただきます。 CSという枠組みを超え、事業責任者の視座でビジネスモデルをハックし、組織そのものを創り上げる非常に裁量とやりがいのあるポジションです。 業務詳細 【最重要】プロフィットセンター化の牽引: 年内に利益を生み出すCS組織・体制への変革に向けた全体戦略の策定と実行 LTV最大化に向けた深耕営業: 既存顧客に対するアップセル・クロスセル戦略の立案と、商談機会の創出・クロージング 商談・数値のマネジメント: 商談パイプラインの構築・管理、目標(KPI/KGI)の設計・進捗管理と達成へのコミット 顧客支援プロセスの高度化: オンボーディングから活用促進、チャーン(解約)抑制に向けた一連の仕組みづくり 組織の運営と仕組み化: メンバーの育成・評価、採用、データ分析に基づく運営基盤の構築 部門間連携: 開発・営業・販促部門と密に連携し、顧客の声をプロダクト開発へフィードバックする体制の構築

●ミッションと向き合う課題 将来的なユーザーの増加を見据え、オンプレミス環境で稼働している「MEDIXS」のAWS移行をはじめとした複数のプロジェクトの推進や安定した基盤の構築を進めています。 【AWS移行プロジェクトの推進】 従来、「MEDIXS」はオンプレミス環境で動作していましたが、「MEDIXS」をご利用いただく顧客が急速に増加しており、そのスピードにあわせたスケールアウトやスケールアップが追いついていない状態です。今後多くの薬局に「MEDIXS」の導入を進めていく上で、この状況がボトルネックとなり、受注はできるものの導入できないという課題が浮かび上がっています。 【SREとしての取り組み】 私たちのチームのミッションは、効率化や改善活動を通じて、開発チームがより創造的な新機能開発に集中できる「環境整備」を行うことです。この間接的なアプローチで「ユーザー満足」を実現するため、日々の定型作業の自動化・効率化(例:リリース作業の自動化)、本質を見失った機能(例:過剰なエラー通知)の抜本的な改善、収集データの分析効率化と次のアクションへの活用、ワークロードの特定とインフラを含めたパフォーマンス改善、そして各開発チームへのSLI/SLO策定サポートといった活動を推進しています。 AWS移行プロジェクトをはじめ、インフラ構成全般の抜本的な見直しを推進するなど、日々の改善では収まらない規模のプロジェクトをリードし、「MEDIXS」の進化に力を貸していただけるSRE/インフラエンジニアを募集しています。 ●職務内容 MEDIXSプロダクト(レセコン・電子薬歴・在庫システム)のSRE/インフラエンジニアとして、AWS移行後の運用基盤の安定化と継続的な改善をリードしていただきます。 現在私たちのチームは東京と福岡に拠点があります。 今回の募集ポジションでは、東京拠点のエンジニアとして、同じく東京拠点のアプリチームと日常的に連携し、課題の把握とSRE/インフラ視点での改善を進めていただきます。 あわせて、その状況や知見を福岡拠点のメンバーと共有し、東京拠点でのチームをリードする役割を期待しています。 具体的にお任せしたい業務は下記になります。 ・Terraformを用いたAWS環境の構築・運用 ・メトリクス・SLOを用いた監視・改善サイクルの構築 ・AWSのクラウド最適化計画・基本設計の作成 ・負荷試験の計画・実行およびチューニング対応 ・コスト最適化(信頼性・性能・コストを踏まえたアーキテクチャ設計) ・アプリ開発チームとの要件調整・技術課題の解決 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務 ●主な技術スタック 【プラットフォーム】 AWS, GCP 【OS】 Linux(EC2,ECS) 【アプリケーション】 PHP, Go, Node.js 【データベース】 MySQL, Redis 【その他ミドルウェア】 Nginx, Fluent-bit, SQS 【IaC】 Terraform 【システム運用ツール】 Sentry, Datadog, Grafana 【開発ツール】 GitHub, GitHub Actions, GitHub Copilot, Docker, Claude Code

当社では、大型システム導入プロジェクトのマネジメントを担うプロジェクトマネージャーを募集しています。 グローバルな環境下で、システム導入から運用まで一貫したプロジェクト管理を実施いただきます。 ●主な業務内容 ・大型システム導入プロジェクトの計画立案、推進、進捗管理 ・プロジェクトチームのマネジメント(要件定義、設計、開発、テスト、移行、運用) ・ステークホルダー(社内外・グローバル拠点)とのコミュニケーションおよび調整 ・リスク管理、課題解決、品質管理の徹底 ・プロジェクトに関わるドキュメント作成(日本語・英語)

さくらインターネットでは、生成AI・機械学習の活用拡大に伴い、AI向けインフラサービスの強化を進めています。 本ポジションでは、AIサービスを支えるインフラ基盤の設計・構築・運用を担うエンジニアを募集します。GPUサーバ、高速ネットワーク、高性能ストレージといったAI基盤の中核領域において、サービス品質向上や運用体制の整備、事業拡大を支える重要な役割を担っていただきます。現在、AIサービスの利用拡大に伴い、より安定的かつスケーラブルなインフラの構築が求められています。既存環境の改善だけでなく、今後の事業成長を見据えたAIインフラの設計・進化にも主体的に関わっていただくことを期待しています。 AIインフラは、GPUの世代交代とともに最適なアーキテクチャや運用モデルが大きく変化する、変化の激しい領域です。最新世代GPUの検証・導入に携わりながら、GPUクラスタ、高速ネットワーク、高性能ストレージを組み合わせた次世代AIインフラの設計・進化を推進していただきます。業界最前線の技術動向を取り込みながら、将来のAIサービスを支える基盤づくりに主体的に関われることが、このポジションの大きな魅力です。 【具体的には】 ・GPUサーバ、高速ネットワーク、高性能ストレージを活用したAI基盤の設計・構築・運用 ・AIインフラ領域における開発・運用体制の整備 ・機材調達、ベンダーコントロール、保守サポート体制の構築 ・国内外のパートナーやステークホルダーとの技術調整および情報連携 ・サービス要件に応じたインフラアーキテクチャの検討および改善提案 ・AIインフラ技術の調査、検証および社内展開 【本ポジションで取り組む技術課題】 このポジションでは特に以下のような課題へ取り組みます。 ・最新GPUアーキテクチャや高速ネットワーク技術を含む業界最前線のAIインフラの技術課題に挑戦する ・AIサービス拡大に対応するためのインフラ運用体制の強化 ・GPU・ネットワーク・ストレージを含むAI基盤全体の最適化 ・サービス品質向上および運用負荷の削減 ・事業成長に追従できるスケーラブルなAI基盤の実現 【期待する将来像】 ・AIインフラ領域の中核メンバーとして技術的な意思決定を主導する ・GPU、ネットワーク、ストレージを含むAI基盤の専門性を高め、組織内の技術リーダーとして活躍する ・インフラ運用体制の整備や標準化を推進し、事業成長を支える基盤づくりに貢献する ・サービス品質向上と安定運用を実現し、AIサービス事業の競争力強化に寄与する

さくらインターネットでは、「やりたいこと」を「できる」に変えるというビジョンのもと、GPUを含むIaaSなど、国内有数の多様で大規模なインフラサービスを提供しています。生成AI需要の拡大に伴い、高性能なGPU基盤、大規模ストレージ、ネットワーク、管理・制御基盤に対する要求はますます高まっています。また、事業成長に伴うサービス拡大や設備増強に対応するため、インフラ基盤全体の継続的な進化、標準化、自動化、品質向上を推進しています。 本ポジションでは、GPUを含むIaaSを支えるプロダクトインフラの設計・開発・運用を担うインフラエンジニアを募集します。入社後は、候補者の経験や志向性、その時点の組織状況を踏まえ、サーバ・ストレージ、ネットワーク、管理基盤のいずれか、または複数領域を担当いただきます。特定領域の専門性を活かしながら、周辺領域のエンジニアとも連携し、プロダクトインフラ全体の品質向上や運用高度化を推進していただくことを期待しています。 【具体的には】 ・GPUを含むIaaSを支えるプロダクトインフラの設計・開発・運用 ・サーバ、ストレージ、ネットワーク、管理基盤領域におけるアーキテクチャ設計および技術選定 ・プロダクト基盤の性能改善、品質向上、運用改善の推進 ・自動構築の実装および、それを支える物理機器制御用のAPI開発 ・機材の評価・検証・導入および標準化の推進 ・機材調達からリプレースまでを含むライフサイクル管理 ・Infrastructure as Codeを活用した運用自動化・効率化 ・障害分析、再発防止、キャパシティプランニングによる継続的改善 ・セキュリティ強化、脆弱性対応、監査対応の推進 ・複数プロダクトを横断した運用標準化とプラットフォーム強化 ・関係部署や開発チームとの技術的な調整・連携 ・チーム内外への知見展開や技術的リーディング 【本ポジションで取り組む技術課題】 このポジションでは特に以下のような課題へ取り組みます。 ・事業成長を支える大規模クラウド・GPU基盤の継続的な進化 ・AI時代に求められる高性能かつスケーラブルなインフラ基盤の設計・運用 ・サーバ、ストレージ、ネットワーク、管理基盤の標準化と運用品質向上 ・インフラ運用の自動化・効率化と属人化解消 ・ハードウェアライフサイクル管理の高度化 ・セキュリティ要件・監査要件に対応できる運営基盤の強化 ・複数プロダクトを支える共通インフラプラットフォームの進化 【期待する将来像】 ・GPUを含むIaaSを支えるプロダクトインフラの中核人材として活躍する ・担当領域の専門性を深めながら、インフラ全体を俯瞰した技術的な意思決定をリードする ・標準化、自動化、品質向上を推進し、持続可能な運用体制の実現に貢献する ・テックリードとしてチーム内外へ知見を展開し、組織全体の技術力向上に寄与する ・次世代のクラウド・AIインフラ基盤づくりを牽引する