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生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 1513 件

1111~1140件を表示

NEW

マーケティングデータエンジニア

データエンジニア

正社員

仕事についての詳細 外国人向け生活インフラ(住まい・通信・保証・金融・人材)を支える複数事業を展開しており、それぞれに膨大な顧客データ・業務データが蓄積されています。 また、注目度が高まる外国人市場については、業界団体や行政などから様々なデータが公開されています。 本ポジションでは、社内データとこれらの公開データを集約・整備し、経営・事業部・マーケティングが安心して使えるデータ基盤をつくる マーケティングデータエンジニア として活躍していただきます。 業務内容 全社横断のマーケティングチームに所属いただき、同チームの各事業担当者やデータアナリスト、広告運用担当、デザイナーなどと連携しながら、各事業・各ツールに散らばったデータをBigQueryに集約し、マーケティングと事業部が同じ数字を見て判断できる基盤を作っていただきます。 単なるデータの収集・保守業務ではなく、 「どのデータをどの粒度で持つか」「誰がどう使うか」から設計し、 データの収集 → 整備 → モデリング → 提供 → 運用改善 まで一貫して関われるポジションです。 事業ごとにバラバラだったデータが、ひとつの基盤の上でつながり、意思決定に使われていく手応えを直接感じられる環境です!! 現在、BigQueryへの集約は一部の事業・データで進んでおり、これを全事業に広げながら、データの品質と取り込みの自動化を高めていくフェーズです。 また、AIを積極的に活用し、よりよいデータ環境を社内に作っていただきます。 ●BigQuery を中心としたデータ基盤(DWH)の設計・構築・運用 ●業務システム、外部サービス(GA4・サーチコンソール・広告媒体・Salesforce等)や、公開されている統計、オープンデータを定期的に取り込むパイプラインの設計・実装 ●データマート、中間テーブルの設計と、集計ロジックのSQL実装 ●データ品質(欠損・重複・遅延)の監視と、異常時の検知・復旧の仕組みづくり ●テーブル定義、指標定義、データリネージのドキュメント化 ●Looker Studio 等のBIツールから使いやすい形へのデータ提供、ダッシュボードの基盤整備 ●個人情報を含むデータのアクセス権限設計とセキュリティ運用 ●データアナリスト、マーケティング、事業部からの要件ヒアリングと、基盤側からの改善提案 ●GCPコストの最適化(クエリ・ストレージ・スケジューリング) ※【変更の範囲】会社内での全ての業務

-

東京都(豊島区)

Salesforce

生成AI・LLM

BigQuery

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Snowflake

時短勤務可

研修・勉強会あり

社宅・家賃補助制度あり

年間休日120日以上

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

外国籍エンジニア在籍

株式会社グローバルトラストネットワークス

株式会社グローバルトラストネットワークス

NEW

松尾研発AI企業|上場準備中【CTO直下のPMOポジション】PM組織を統括し、AI開発プロジェクトの品質・収益性を向上させるPMO責任者候補

PMO

正社員

企業ごとの課題に合わせた完全オーダーメイドのAI開発を手掛ける当社にて、複数のAI開発プロジェクトを横断して統括し、デリバリー組織全体の成長と事業拡大を牽引するPMOをお任せします。 各プロジェクトの進捗・品質・リスク・収益状況を管理しながら、各PMと連携してプロジェクトを推進し、顧客への提供価値と事業成果の最大化を目指していただきます。 単なる進捗管理やPMの支援にとどまらず、プロジェクトの状況に応じて自ら課題を発見し、必要に応じて業務を巻き取りながら、プロジェクトを前に進めていただくポジションです。 また、各プロジェクトを通じて得られたSCM領域の業務知識やAI開発のノウハウを組織の資産として蓄積し、デリバリー組織の技術的・組織的な強みの拡張や、今後の事業開発・新たなユースケースの創出につなげていただきます。 「プロジェクトを成功させる」だけでなく、「プロジェクトを通じて、より強いデリバリー組織と事業をつくる」ことが本ポジションのミッションです。 【具体的な業務内容】 ・複数のAI開発プロジェクトにおける進捗・課題・リスク・品質・収益状況の横断管理 ・各プロジェクトPMとの連携およびプロジェクト全体の推進 ・プロジェクトの状況に応じた課題解決やPM業務の巻き取り ・プロジェクト計画、進行管理プロセスの標準化・改善 ・PM向けのプロジェクトマネジメントルール・ガイドラインの策定 ・プロジェクトの品質・リスク管理および改善施策の立案・実行 ・プロジェクトの工数・原価・収支等の管理・改善 ・プロジェクトにおける課題・リスクの早期発見および解決支援 ・顧客との重要な折衝・合意形成への参画 ・PM、エンジニア、データサイエンティスト等のチーム間連携の改善 ・プロジェクトを通じたAI開発プロセス・技術ノウハウの蓄積 ・SCM領域におけるAI活用ユースケースの発掘・体系化 ・プロジェクトで得られた業務知識・技術知見の社内ノウハウ化 ・蓄積した知見を活用した新たなソリューション・事業の創出 ・プロジェクトの振り返り、ナレッジの蓄積・組織への展開 ・PMメンバーの育成・オンボーディング・マネジメント ・経営陣へのプロジェクト状況・リスク・収益状況等のレポーティング ・PM組織およびデリバリー組織のKPI設計・モニタリング ・デリバリー組織の競争力向上に向けた施策の企画・実行 現在は組織拡大フェーズにあり、PMOとしての仕組みやルール自体をこれから構築していく段階です。 個々のPMの経験や力量に依存するのではなく、組織として高い品質でプロジェクトを成功させるための仕組みを構築していただきます。 また、プロジェクトを通じて蓄積したSCM領域の知見やAI開発ノウハウを組織全体に還元し、デリバリー組織の技術的・組織的な強みを拡張していただきます。 プロジェクトの成功や収益性の向上に責任を持ちながら、顧客への価値提供を最大化し、事業を前に進めることが期待されるポジションです。 ●配属先 経営・開発組織と連携しながら、複数のPM・エンジニアを横断してプロジェクトを統括し、デリバリー組織全体の成長を推進するポジションです。 現在はPM組織およびデリバリー組織そのものを拡大・強化しているフェーズであり、PMOとしてプロジェクトマネジメントの仕組みづくりから、プロジェクトの推進、組織の競争力向上まで幅広く携わっていただきます。

800~1,400万円

東京都(千代田区神田小川町)

生成AI・LLM

年俸制(12分割)

管理職・マネージャー候補

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

転勤なし

NEW

CTO直下【Forward Deployed Engineer】創業3年で大手企業とのプロジェクト実績65件以上/技術も顧客もわかる、AIエージェント開発をリードするFDE候補|松尾研発AIスタートアップ

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

企業ごとの課題に合わせた完全オーダーメイドのAI開発を手掛ける当社にて、Forward Deployed Engineer(フォワード・デプロイド・エンジニア)をお任せします。 クライアントの課題整理から要件定義、開発計画策定、プロジェクト推進、リリースまで一貫して担当いただきます。 単なる進行管理ではなく、技術理解を武器にプロジェクトを成功へ導くポジションです。 【具体的な業務内容】 ・クライアントへのヒアリング、課題抽出 ・要件定義、開発計画の策定 ・プロジェクト全体の進捗管理・品質管理 ・技術的背景を踏まえたスコープ設計 ・Python等を用いた技術検証および一部実装 ・提案資料作成、顧客折衝 技術とビジネスの橋渡し役として、顧客の曖昧な課題を整理し、「実際に使われるAI」の実現を推進していただきます。 ●配属先 CTO直下の少数精鋭チームへの配属となります。 エンジニア・データサイエンティストと連携しながら、プロジェクトを推進していただきます。

800~1,200万円

東京都(千代田区神田小川町)

生成AI・LLM

Python

機械学習

年俸制(12分割)

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

転勤なし

NEW

D2C 体験型コンテンツのテクニカルディレクター

システムアーキテクト

正社員

Webサイト、スマートフォンアプリ、空間演出など、多様なタッチポイントにおけるインタラクティブコンテンツ/体験型デジタルコミュニケーション制作を技術面からリードするポジションです。 プロジェクトにおける技術選定やアーキテクチャ設計、デバイス・センサー等の連携検証(R&D)、実装管理までを主導し、クリエイティブなアイデアを確かな技術で具現化します。 ▼詳細 ・技術戦略立案・アーキテクチャ設計  ∟プロジェクト初期からの技術選定、システム構成・ネットワーク・ハードウェア・ソフトの全体アーキテクチャ設計  ∟演出アイデアに対する技術的実現可能性の検証(Feasibility Study)および機材・システム仕様の策定 ・R&D・プロトタイピング推進  ∟XR、AI、ロボティクス、各種センシングデバイス等の最先端技術を活用した新しい体験のプロトタイピング  ∟既存概念にとらわれない自社R&Dや新規ソリューションの開発・技術検証 ・現場指揮・テクニカルディレクション・品質管理  ∟巨大ディスプレイやプロジェクションによる「映像演出」、各種センサー連携による「空間演出」などの技術的指揮  ∟設営現場での調整、システム稼働テスト、障害対策・セキュリティ・安全管理の徹底 ・チームマネジメント・技術指導  ∟チームメンバーや外部エンジニアへの技術指導・育成、および開発プロセスのマネジメント  ∟案件における技術的課題の早期発見と解決主導 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む) ▼プロデュース領域 ・リアル・体験領域 : インスタレーション、プロジェクションマッピング、体験型イベント・POP-UPストア演出、常設展示、XRコンテンツ、OOH連動演出 他 ▼案件実績一覧 https://www.d2cid.co.jp/projects/ ▼案件詳細 予算規模:500万円〜2000万円 (1)ITOCHU SDGs STUDIO KIDS PARK(遊びながら学べる体験型施設の空間・デジタル演出) PROJECTSページ: https://www.d2cid.co.jp/projects/sdgs-studio-kidspark/ D2C事例・レポート詳細: https://www.d2c.co.jp/works/6149/ (2)Maison KOSÉ NEW ME COLLECTION(AR技術等を活用したデジタルビューティー体験・イベント演出) D2C事例・レポート詳細: https://www.d2c.co.jp/works/5934/ (3)VISON「月の神さまと不思議なまつり」(光・映像・音がインタラクティブに連動する体験型ナイトウォーク) D2C事例・レポート詳細: https://www.d2c.co.jp/works/7166/

500~800万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

自社内開発メイン

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

従業員数1000名以上

NEW

機械学習エンジニア/人材プラットフォーム本部

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【まずお任せしたいこと】 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。 データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。 -レコメンドエンジンの設計・開発・改善(協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど) -検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション -Google Cloud(BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等)を中心としたMLインフラ(特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等)の設計・開発・運用 -学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化(CI/CD) 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。 【バックグラウンドや志向に応じた広がり】 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。 ●データサイエンス寄りの方には: -ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 -事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 -A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進 ●データエンジニア寄りの方には: -dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 -KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境(Metabase x 生成 AI)整備 -プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備 -いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

800~1,200万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

機械学習

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Kaggle

Spark

MLOps

自社プロダクト・サービス開発

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

機械学習・データ活用

大規模トラフィック環境

従業員数1000名以上

上場企業

Spark

Scala

Java

Rails

Snowflake

Microsoft Azure

RAG

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

機械学習

MySQL

Ansible

AWS

Terraform

MLOps

Laravel

生成AI・LLM

FastAPI

フレックス勤務

資格取得支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

生成AI・LLMプロダクト開発

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

NEW

Azure エンジニア(インフラ)

クラウドエンジニア

正社員

主な業務内容 具体的には以下の業務を、共通インフラチームの一員として担当いただきます。 ① インフラ設計・構築 • Azure 上での中〜大規模なインフラ設計・構築・運用・更改業務のリード • Bicep を用いた IaC(Infrastructure as Code)による環境構築・モジュール管理・設計最適化 • CI/CD パイプライン(GitHub Actions / Azure Pipelines 等)の構築・改善 • 非機能要件(可用性・性能・セキュリティ・拡張性)に基づくインフラ設計 • セキュリティポリシーに準拠したネットワーク・ID・アクセス管理の実装(Microsoft Entra ID、Private Endpoint、Key Vault 等) • クラウドコストの可視化・最適化 ② 信頼性向上 • 各プロジェクトにおける SLI/SLO の設計支援、SLO モニタリングの仕組みづくりと運用 • 各プロジェクトの運用体制構築の支援(エスカレーションフロー、Runbook 整備 等) • ポストモーテム(振り返り)による再発防止策の立案・推進 ③ 運用基盤の構築 • プロジェクトで利用する監視基盤の設計・構築(Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights, Azure Dashboard 等) • アラート設計・通知基盤の整備(ノイズ削減、重要度・緊急度設計、通知連携) • インシデント・問い合わせ等のチケット管理基盤の構築・運用(Azure DevOps Boards) • 監視・チケット・チャットツール等の連携による運用フローの自動化 ④協働・ナレッジ共有 • AI コーディングエージェントを活用した開発支援、およびチームへの展開 • 開発チーム・プロダクトマネージャー・CTO との協働によるシステム全体最適化 • チームメンバーや他部門への技術的ナレッジ共有(勉強会開催、ドキュメント整備)

800~1,500万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

JIRA

Terraform

Microsoft Azure

GitHub Actions

フルフレックス

フレックス勤務

生成AI開発ツール導入

研修・勉強会あり

社宅・家賃補助制度あり

育児支援制度あり

英語活用

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

NEW

セキュリティエンジニア

セキュリティエンジニア(インフラ)

正社員

当社のアグリゲーション事業とデジタルソリューション事業(以下、DS事業)の両方を対象に、サイバー攻撃への対策を軸としたセキュリティ基準の策定と運用を担うセキュリティエンジニアを募集します。 全社のセキュリティ方針・基準・ガイドラインをゼロから設計・整備し、開発・インフラ・コーポレートの各部門に浸透させる役割です。 <主な業務内容> アグリゲーション事業・DS事業の両方を対象に、以下の業務を担当いただきます。 経験や状況に応じて、優先度や比重は調整します。 ① セキュリティ基準・ポリシーの策定と運用 • 全社セキュリティ方針、各種基準、ガイドライン、運用ルールの策定と改訂 • リスクアセスメントの実施と、対策の優先順位付け • アグリゲーション事業・DS事業それぞれの特性を踏まえた、事業別のセキュリティ要件の整理 • 策定したルールの社内への浸透と、遵守状況のモニタリング ② クラウド(Azure)環境のセキュリティ設計・改善 • ID・アクセス管理(権限設計、最小権限、特権アクセスの管理) • ネットワーク・データ保護(Azure SQL Databaseを含む暗号化、アクセス制御、バックアップ方針) • クラウド設定の継続的な点検と、設定不備の是正 • インフラエンジニアと連携した、セキュリティを組み込んだ基盤設計のレビュー ③ プロダクトセキュリティ(アプリケーション・開発プロセス) • 脅威モデリングとセキュリティレビュー(設計段階から実施) • DS事業における、複数顧客に展開するパッケージプロダクトのセキュリティ設計(顧客データの分離、認証・認可など) • GitHub Enterprise・Azure DevOps上のCI/CDパイプラインのセキュリティ対策(脆弱性・依存ライブラリ・シークレット管理) • AIコーディングエージェントの活用を前提とした、セキュアな開発ルール・ガイドラインの整備 ④ 脆弱性管理 • 脆弱性情報の収集・分析と、対処の推進 • 脆弱性診断・ペネトレーションテストの計画、外部ベンダーの選定、指摘事項への対応管理 ⑤ 監視・インシデント対応 • セキュリティ監視(ログ収集・検知)の仕組みづくりと運用 • インシデント対応フロー・体制の整備と、発生時の対応リード • 事後分析と再発防止策の立案 ⑥ 顧客対応・認証取得・監査 • 大手企業の顧客からのセキュリティ要件・チェックシート・問い合わせへの対応 • ISMS等のセキュリティ認証取得・監査対応の推進 ⑦ 教育・啓発 • 従業員・開発者向けのセキュリティ教育、啓発活動 • セキュリティに関する社内の相談窓口対応 <開発環境・技術スタック> クラウド:Microsoft Azure/Azure SQL Database アプリケーション:C#/ASP.NET Core/Entity Framework Core/TypeScript/React 開発・運用:GitHub Enterprise/Azure DevOps/Microsoft Teams AI開発環境:Claude Code Max(5x)を全エンジニアに支給。 OpenAI Codex Proも会社負担で利用可能

800~1,500万円

東京都(港区)

React

C#

生成AI・LLM

Terraform

Microsoft Azure

TypeScript

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

フルフレックス

フレックス勤務

生成AI開発ツール導入

社宅・家賃補助制度あり

育児支援制度あり

年俸制(12分割)

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

生成AI・LLM

BigQuery

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

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NEW

プロダクトエンジニア

フルスタックエンジニア

正社員

プロダクトの成長と堅牢なシステム基盤の構築に向け、フルスタックエンジニアとして以下の業務を主導していただきます。 ● 技術リーダーシップ・アーキテクチャ設計 ・将来の拡張性やパフォーマンスを見据えたアーキテクチャ設計および技術選定 ・コードレビューや技術的な意思決定を通じた、プロダクト品質・開発効率の継続的向上 ・開発体制・チーム編成の改善提案や実行(アジャイル・スクラムの高度化など) ● ビジネス視点をもったプロダクト推進 ・PO(プロダクトオーナー)やビジネスサイドと密に連携し、ビジネス要件やドメイン知識を深く理解した上でのシステム要件定義 ・事業上の優先度やロードマップに対する、技術的観点からの提言と推進 ● 実装リード(フルスタック開発) ・バックエンド(Ruby on Rails)、フロントエンド(React/TypeScript)を用いたフルスタックな機能開発の牽引 ・複雑な業務ロジックの解析とシステムへの落とし込み ・AI活用の推進、QAやSRE、DevExなどプロダクト全体の信頼性や生産性向上のリード ● インフラ構築・セキュリティ担保 ・AWSやTerraformを用いたスケーラブルなインフラ基盤の設計・構築・運用改善 ・エンタープライズ企業等の利用にも耐えうるセキュリティ要件の策定・実装

800~1,500万円

東京都(渋谷区)

AWS

生成AI・LLM

Rails

Ruby

React

Terraform

TypeScript

フレックス勤務

育児支援制度あり

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

Microsoft Azure

C#

GitHub

TypeScript

生成AI・LLM

React

自社プロダクト・サービス開発

フルフレックス

生成AI開発ツール導入

社宅・家賃補助制度あり

育児支援制度あり

英語活用

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

スタートアップ

NEW

《東京》社内SE(AI活用推進)~AI・自動化技術を活用し全社の生産性向上をリード!~

社内SE

正社員

要件定義など上流から携わり成長企業の業務効率化を推進! 自律型エージェント・AIアプリ開発のスペシャリストを募集! 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・AI活用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 ● AI活用推進 Copilot Studioを活用したAIエージェントの企画・開発 自律型エージェントの開発 AIアプリ開発 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

684~924万円

東京都(渋谷区)

生成AI・LLM

機械学習

Python

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

転勤なし

NEW

《大阪》社内SE(AI活用推進)~AI・自動化技術を活用し全社の生産性向上をリード!~

社内SE

正社員

要件定義など上流から携わり成長企業の業務効率化を推進! 自律型エージェント・AIアプリ開発のスペシャリストを募集! 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・AI活用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 ● AI活用推進 Copilot Studioを活用したAIエージェントの企画・開発 自律型エージェントの開発 AIアプリ開発 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

648~894万円

大阪府(大阪市)

生成AI・LLM

機械学習

生成AI開発ツール導入

退職金制度あり

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

転勤なし

NEW

CARTA ZERO ビジネス・エグゼキューション・エンジニアリング局 スタッフエンジニア

スタッフエンジニア

正社員

顧客に直接価値を届けているプロダクトの現場へ深く入り込み、各領域のテックリード・エンジニアとともに手を動かし、事業やコード、アーキテクチャを理解しながら、難易度の高い技術課題を解決していただきます。 その上で、徐々にプロダクト間やデータ基盤との接続へとスコープを広げ、DX管轄全体の技術的な進化につなげていくことを期待しています。 ●Phase 1|4つのプロダクト領域に入り込み、技術課題を解く まずは、 コンテンツメディア・EC・LINE・ソーシャル領域を担う4プロダクト を中心に、それぞれのプロダクト・エンジニアリングチームと伴走していただきます。 事業や顧客課題、既存のコード・アーキテクチャを理解したうえで、例えば以下のようなテーマに取り組みます。 難易度の高い技術課題に対する設計・実装 中長期の技術方針・アーキテクチャ設計 技術選定や、個別実装/共通化の境界に関する意思決定 技術的負債やスケーラビリティを踏まえた改善 PoC・プロトタイプを通じた新しい技術的アプローチの検証 レビューやアドバイスに留まらず、自らコードを書き、難易度の高い技術課題を解くことで、 現場を牽引し、周囲のエンジニアに新たな技術的視点や選択肢を示していくこと を期待しています。 ●Phase 2|プロダクトを横断し、データ・技術をつなぐ 各プロダクトへの理解を深めた後は、個々のプロダクトに閉じているデータや技術を、DX管轄全体の事業価値へつなげていきます。 例えば、 プロダクトに蓄積されたデータと内製データ基盤を接続し、他のプロダクトや営業・プランニング、AIを活用した新しい機能・業務へ展開する こともテーマの一つです。 また、各プロダクトで個別に持つべきものと、共通機能・共通基盤として持つべきものを見極め、プロダクトを横断したアーキテクチャや仕組みを設計していきます。 ●その先|DX管轄全体の技術的な進化へ さらに将来的には、コアプラットフォーム・エンジニアリング局やコーポレートITガバナンス局とも連携し、単一プロダクトでは解決できないDX管轄横断の技術課題へと影響範囲を広げていただきます。 一つのプロダクトで得た技術的な知見や設計思想を他領域へ展開したり、プロダクト・データ・共通基盤をつなぐ新しいアーキテクチャを構想・実装したりすることで、 個々のプロダクトの改善に留まらず、CARTA ZEROの事業活動そのものを技術で進化させていくこと を目指します。 ピープルマネジメントを主務とするポジションではありません。 スタッフエンジニアとして技術に深く入りながら、 プロダクトからプロダクト横断、そしてDX管轄全体へと技術的な影響範囲を広げていくポジション です。 ●変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

750~1,500万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

フルフレックス

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

NEW

バックエンドエンジニア【タクシーアプリ『GO』の決済基盤開発】

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

タクシーアプリ『GO』の決済を支える基盤の設計・開発・運用をお任せします。 外部決済サービスとの連携や決済データの管理・処理、乗務員ポイント付与処理など、日々成長するサービスを支える新機能・新サービスの企画・設計・開発がメインの業務となります。 新機能の開発だけではなく、既存システムの課題発見から改善提案・実装まで、主体的に取り組んでいただくことを期待しています。 仕事概要 タクシーアプリ『GO』は、全国47都道府県に1,100社以上のネットワークを持ち、4,000万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 解決したい課題 決済系システムの信頼性・可用性の向上 外部サービスの障害に強いシステムづくり 既存システムの設計・アーキテクチャ改善、技術負債の解消 運用負荷の軽減 決済の不正利用対策 開発環境 バックエンド (マイクロサービス) 言語: Go サービス間通信: gRPC, GraphQL データストア: PostgreSQL, MySQL, Redis, BigQuery インフラ: AWS (EKS, S3, SNS, SQS), Kubernetes, Docker ワークフローエンジン: Apache Airflow モニタリング: Grafana, Sentry AI: Claude Code, GitHub Copilot, Gemini etc. IDE: GoLand, Visual Studio Code CI / CD: GitHub Actions VCS: GitHub その他 (関わる可能性があるもの) インフラ: Google Cloud 所属組織 決済基盤チーム 7名前後 業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

700~1,200万円

東京都(港区)

Docker

Kubernetes

PostgreSQL

AWS

Go

GitHub

MySQL

Redis

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

生成AI・LLM

GitHub Actions

自社プロダクト・サービス開発

フルフレックス

服装・髪型自由

生成AI開発ツール導入

育児支援制度あり

フルリモート(出社なし)

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

BtoC向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

NEW

【Python SE/生成AIエンジニア】RAG・LLM API・AI Agentの構築〜業務適用|PoCから本番実装・性能評価まで一気通貫(Python実務3年以上)_202610

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

生成AI(LLM)を活用したWEBアプリケーションや社内業務改善ツールの要件定義、PoC検証、設計、開発、性能評価をご担当いただきます。 <具体的な業務例> ・LangChain / LlamaIndex 等を活用した RAG(検索拡張生成)システムのアーキテクチャ設計・開発 ・LLM API(OpenAI, Claude等)を活用したプロンプトエンジニアリングおよび AI Agent 構築 ・FastAPI / Django 等を用いた AI連携バックエンドAPIの基本設計・開発・テスト ・生成AI出力結果の評価・精度改善・性能チューニング(性能評価) ・データ前処理(Python, SQL)およびベクトルデータベース連携基盤の構築 ・Docker や CI/CD ツールを用いたコンテナ環境・自動テスト環境の構築 【就業と成長に関するサポート】 <引越し費用補助> 入社に伴う引越し費用を補助いたします。 (要領収書実費精算) <AWS資格取得お祝い金> AWSプレミアティアサービスパートナー認定を目指している当社では、部署や職位に関係なく資格取得をされた社員全員にお祝い金を支給いたします。 ・AWS認定クラウドプラクティショナー 50,000円 ・AWS認定AIプラクティショナー 50,000円 ・AWS認定ソリューションアーキテクトアソシエイト 100,000円 ・AWS認定デベロッパーアソシエイト 100,000円 ・AWS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナル 200,000円 ・AWS認定DevOpsエンジニアプロフェッショナル 200,000円 ・AWS認定アドバンスドネットワーキングスペシャリティ 200,000円 ・AWS認定セキュリティスペシャリティ 200,000円 【実績】 ・テレビ配信サービス(TVer、DMM TV) ・決済サービス(楽天ペイメント) ・資産運用サービス(ウェルスナビ) ・求人サービスのUI/UX改善(dip,マイナビ) ・マンション居住者向けDX支援(三菱UFJ信託銀行) ・3Dアバター接客サービス開発(トランスコスモス) ・ECサイト構築(セブン&アイ,au PAYマーケット,ヨドバシカメラ,カクヤス) ・オンデマンド映像配信サービス開発(NTT docomo) ・業務管理システム開発(at home) ・iOS版POSレジアプリ開発(RECRUIT) ・DMM TV ・eスポーツ運営のDX対応 ・富裕層向け人間ドックサービス開発

600~800万円

東京都(新宿区)

AWS

TypeScript

生成AI・LLM

Python

FastAPI

JavaScript

HTML

Docker

Express

Django

フレックス勤務

時短勤務可

服装・髪型自由

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

副業OK

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

生成AI・LLM

研修・勉強会あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

NEW

【AMBL】DX/フルスタックエンジニア(INT1・INT2)

フルスタックエンジニア

正社員

当社のミッションは「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」こと。 Web黎明期から25年の歴史を持つ700名規模のIT企業として、常に時代の変化を捉え、現在はAXによる事業変革支援を軸に事業を拡大しています。 ●具体的な業務内容 ITコンサルティング、UXデザイン、システム開発まで自社の多様な専門メンバーがチームを組み、お客様のパートナーとして深く伴走するスタイルです。 ・業界を問わず、Webアプリ、スマホアプリ、業務アプリの新規開発および大規模エンハンスプロジェクトにおける技術リード ・顧客の事業課題を深く理解し、要件定義・基本設計などの上流工程において、エンドツーエンドのシステムアーキテクチャの構想・設計を主導 ・バックエンド(Java、Kotlin、Go、Python等)とフロントエンド(React、Vue.js、Next.js等)またはインフラ(AWS、Azure、GCP、Docker/Kubernetes)を横断した最適な技術選定をエンジニア主導で行い、クライアントに提案・推進 ・大規模データ処理基盤やAI連携システム(例:法人向けAIナレッジマネジメントシステム)の設計・開発におけるフルスタックな実装、技術指導および品質保証 ・開発チームの技術指導、フロント/バック/インフラ各層のコード・設計レビュー、開発生産性向上に向けたCI/CD環境構築・プロセス改善 ●【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP、TypeScript、JavaScript、Python フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ・クラウド:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog、CI/CDツール 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ツール:Gemini、Claude Code、Cursor、Copilot 等 ●【ポジションのミッション】 大手ナショナルクライアントの事業成長を加速させるため、領域を限定せず(「バックエンド×フロントエンド」または「バックエンド×インフラ・DevOps」)、高度なシステムアーキテクチャの設計・開発を主導し、技術的な専門性とリーダーシップをもってプロジェクトを成功に導くことをミッションとします。 特に、AI活用を含めた事業変革を全方位的な技術面から推進し、顧客のビジネス価値最大化に貢献いただきます。

600~1,000万円

東京都(港区)

Java

生成AI・LLM

PHP

TypeScript

Nuxt.js

Oracle

PostgreSQL

Linux

GitHub

Confluence

JIRA

Backlog

Laravel

Kubernetes

Docker

React

Next.js

Kotlin

Go

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

AWS

MySQL

Spring

JavaScript

Vue.js

受託開発(プライム案件メイン)

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

オンライン面接完結

リモート可

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

NEW

【基盤運用構築部】データエンジニア・データアーキテクト/ミドル

データアーキテクト

正社員

ご経験や適性に応じて、以下の「開発・構築案件」および「リード・推進案件」をお任せします。 開発・構築案件 AI活用・データ活用のための基盤設計・開発(データ統合・自動化・可視化) ・将来的なLLM・生成AI(RAG等)活用を見据えた先進的なAI-Ready基盤構築 ・社内データ・外部ナレッジのベクトル化パイプラインの構築 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)向けの高精度な検索基盤の整備 ・非構造化データ(PDF・画像・ログ等)のマルチモーダル前処理パイプラインの開発 ・データパイプラインの構築、業務プロセスの自動化、およびデータ可視化・分析環境の整備 ・DatabricksやSnowflake等を用いたデータレイクハウス・DWH/DMの全体設計およびデータ活用基盤の最適化 ・ETL/ELTパイプライン(dbtやAirflow等)によるデータ収集・加工処理の自動化およびBIツール連携 ・データガバナンス・品質向上のためのデータカタログ整備(Atlan, Alation等) データマイグレーションおよびハイブリッド環境構築 ・基幹オンプレミス環境からクラウド(AWS/Google Cloud/Azure)環境、またはハイブリッド環境へのデータシステムの大規模マイグレーション設計・構築 リード・推進案件 上流工程の牽引・技術リード ・クライアントへの技術提案、要件定義、仕様策定、およびプロジェクトマネジメント(PL/PMサポート、または兼務による推進) ・技術的な視点からの意思決定支援、メンバーへのアーキテクチャ指導 使用ツール・開発環境 ・ クラウド環境 : AWS / Google Cloud / Azure ・ オンプレミス / ハイブリッド環境 : 各種基幹データベース(Oracle Database / SQL Server / PostgreSQL等) ・ データプラットフォーム・ツール : Snowflake / Databricks / ベクトルDB(Pinecone / Milvus / pgvector等) / データパイプライン構築ツール(dbt / Apache Airflow / Fivetran等) ・開発言語 : SQL, Python ※技術スキルについては、十分な実務経験をお持ちであれば、記載されている技術・ツールを網羅している必要はありません。

500~750万円

東京都(23区)

Snowflake

PostgreSQL

SQL Server

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

生成AI・LLM

RAG

Oracle

Python

月平均残業20時間以内

退職金制度あり

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

リモート可

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

人気の職種・スキルから求人探してみる

NEW

【TechPdM】サーバーサイドエンジニア

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

●主な業務内容 映像プラットフォーム・プロダクトのTechPdM 業務 ・Webプロダクト群の新規機能開発における技術仕様面でのリードおよびバックエンド開発 ・ビジネスサイドやPdMと連携ならびに、顧客からの声・フィードバックを踏まえたプロダクト価値向上の推進 ・プロダクトアウト(技術的な視点)でのロードマップ策定と遂行 例:技術負債の返済計画の組み込みなど ・100万台を目指す規模感でクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計・開発 ●開発環境 ・使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS、Kubernetes データベース:MySQL、Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD:GitHub Actions その他:GitHub、Docker、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 クラウド録画サービスの品質向上:35万台を超えるデバイスへの対応と、更なるスケールに向けた高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用 オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 開発プロセスの標準化や再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」の整備 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

-

東京都(品川区)

Redis

Terraform

AWS

Ansible

MySQL

生成AI・LLM

Python

Go

GitHub

GitHub Actions

Kubernetes

Java

PostgreSQL

Docker

Elasticsearch

DynamoDB

Datadog

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

カジュアル面談可

リモート可

土日祝日休み

副業OK

大規模トラフィック環境

NEW

【TechPdM】ソリューション開発エンジニア

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

●主な業務内容 ・ソリューション開発のTechPdM 業務 顧客・市場の課題を理解し、ビジネスゴールの明確化・検証項目の定義・クイックな仮説検証の実現 映像プラットフォーム(API/SDK等)を利用した新規ソリューションのPoC企画・設計・実行 API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発 新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行 システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション ●プロセス・基盤整備 業務 プロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討 他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化 開発プロセスや技術基盤の整備・改善 次期TechPdMの育成・教育 ●使っている技術・ツール 開発言語、フレームワーク Python、Go、Java、C++、React、Angular、TypeScript インフラ AWS、Kubernetes データベース MySQL、Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール Terraform、Ansible 監視 Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry CI/CD GitHub Actions その他 GitHub、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 ソリューション開発部では、個別の顧客課題を解決するだけでなく、そこから得られた知見を汎用化しプラットフォーム全体に還元できる「高付加価値ソリューションの型」を確立することを目指しています。映像データを中心にAIや外部APIを組み合わせる開発を、単発の取り組みに止めず、事業の柱へと成長させていくことが大きな目標です。 一方で、新設されたばかりの組織であるため乗り越えるべき課題も多く存在します。現在は各プロジェクトで技術検証から実装までを迅速に進めることを優先していますが、今後は開発プロセスの標準化や再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」を整えていく必要があります。 そうした未完成なプロセスや設計上の課題に対して、仕組みそのものを形作っていくことに価値を感じていただける方をお待ちしています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

-

東京都(品川区)

DynamoDB

C++

Elasticsearch

Docker

PostgreSQL

React

Java

Kubernetes

GitHub Actions

GitHub

Go

Python

生成AI・LLM

MySQL

Ansible

TypeScript

AWS

Terraform

Redis

Angular

フレックス勤務

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

リモート可

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

副業OK

大規模トラフィック環境

NEW

Tech_プロジェクトマネージャー(PjM)|BizOps

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

TERASSでは、顧客向けプロダクトの開発だけでなく、不動産エージェントや社内各部署の業務改善・デジタル化にも取り組んでいます。 事業・組織の拡大に伴い、業務課題の発見から仕組みの実装・定着まで推進すべきテーマが増えているため、社内業務改善を担うプロジェクトマネージャーを募集します。 プロジェクトマネージャー(BizOps)を担っていただく方には、各部署の業務に入り込み、現場メンバーとともに、課題の発見からAI・SaaS・社内システム等を活用した仕組みの企画・実装、運用定着、効果検証までを一貫して推進していただきます。 外部から改善案を提示するだけではなく、自らも手を動かしながら、現場が継続的に改善できる状態をつくるポジションです。 各部署や不動産エージェントの現状業務と課題の把握 解決すべき業務課題と、取り組むテーマ・優先順位の設定 AI・SaaS・社内システム等を活用した業務プロセスの設計・改善 現場メンバーを巻き込んだプロジェクト計画の策定・推進 必要なツール・ワークフロー・業務環境の構築および実装支援 導入した仕組みの運用定着・効果検証・継続的な改善 プロジェクトの進捗・課題・リスク管理 プロダクト開発チームと連携した、社内向け機能・ツールの企画および開発推進 具体的な業務の比重は、ご本人の経験・強み・キャリア志向を踏まえて決定します。 将来的には、複数部署を横断した業務改革・デジタル化や、社内向けプロダクトの企画・開発へ役割を広げることが可能です。 また、本人の志向に応じて、顧客向けプロダクトのPjMやEMへキャリアを広げることも可能です。 【主な技術スタック】 フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js バックエンド TypeScript / Node.js / (Python) インフラ Google Cloud Platform / Terraform 【主な利用ツール】 Slack Notion Github Google Workspace(meet, calendar, gmail) 【当社について】 当社では「いい不動産取引は、いいエージェントから。 」を当たり前にするプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。 【業界について】 不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。 そういった古い商習慣を変えるべく、TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では年間2~3つの新規プロダクトを開発しています。

750~1,000万円

東京都(渋谷区)

React

Google Cloud Platform(GCP)

Notion

GitHub

Python

Next.js

Node.js

Terraform

Slack

生成AI・LLM

TypeScript

社宅・家賃補助制度あり

リモート可

年間休日120日以上

従業員数100名〜1000名未満

NEW

※面接確約※【東京本社】インフラ提案から構築まで一貫して携わるエンジニアを募集

クラウドエンジニア

正社員

ニーズを正しく捉えた本質的な課題解決に向けて、営業担当者とともに お客さま企業の経営層やさまざまな部門へ直接ヒアリングを行い、提案を行います。 要件定義から設計までを行い、自社サービスだけでなく お客さまのニーズに合った機器やサービスを使用してシステムを構築します。 提案(プリセールス)から構築・納品(インテグレーション)まで一貫して携わることで、 技術力や専門的なスキルのほか、対話力や交渉力、プロジェクト管理能力、調整力が身につきます。 ⚫︎プリセールス 営業担当者に同行し、お客さまのお困りごとを技術的な側面から深堀りした上でご提案を行います。 ご提案にあたり導入までの流れや期間の設計を併せて行い、受注を目指します。 ⚫︎インテグレーション 案件受注後、プロジェクトリーダーとして、パートナー企業からの協力を得ながら予 算・納期・品質が満たされているかを管理し、お客さまと密に連携しサービスインへと導きます。 ●配属先について 20代~50代の幅広い年代の社員が活躍しています。 ※現在までのご経験、スキルにより適性部署への配属を予定しております ●当社のミッション 人手不足など、課題を多く抱える中堅・中小企業に対し、オフィス環境・インフラ環境の整備など、 ワンストップでお困りごとを解決することで、 お客さまの「はたらく未来を変えていく。 」ことがミッションです。 はたらく環境は、企業の競争力や、社員のはたらきがいにも関わる、経営の重要事項といえます。 日本の大部分を占める中堅・中小企業が主要なお客さまだからこそ、 私たちの仕事は、日本の経済を明るくするポテンシャルを持っている。 そんな私たちと課題意識を共有し、つくりがいがある未来の実現をともに 目指していただける方からのご応募をお待ちしています。 ●研修制度 ・月1回ほど、商材や最新技術に関する社内勉強会を実施 ・研修ビデオがあり、自主学習として自由に閲覧が可能 ・IT関連をはじめ、AIやビジネススキルなど約200種類の資格が取得補助金対象 ●入社後の流れ 入社後は8営業日の集合型研修の後に、現場配属予定です。 配属後は先輩社員と顧客訪問に同行する形でOJTを実施いたします。 定期的な1on1など、チームリーダーやグループリーダーのフォロー体制があります。 情報セキュリティに強い組織を目指し、体制強化と教育を行っています。 ●キャリアパス 「プロフェッショナル」と「マネジメント」の2つのキャリアステップがあります。 ⚫︎プロフェッショナル プリセールス/インテグレーションのスペシャリストとして、 より大規模、複雑性の高い案件を担当して頂きます。 ⚫︎マネジメント 管理職として、SE組織のマネジメントを担って頂きます。 あくまでも一例ですが、入社後1年~3年目は一般メンバーとしての案件対応、 3年目~5年目にはチームを牽引するリーダー、 リーダーを数年経験後はプロフェッショナルorマネジメントとして 組織全体を牽引する人材としてご活躍頂きたいと考えています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 (変更の範囲)会社の定める業務

540~760万円

東京都(千代田区)

生成AI・LLM

機械学習

AWS

Microsoft Azure

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

持ち株会制度あり

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

NEW

D:【ライフサポートDiv.】バックエンドエンジニア

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

ライフサポート領域における複数自社サービス(リフォーム比較メディア、エネルギー料金比較サイト等)の機能追加・改善開発をお任せいたします。 ビジネスサイドやデザイナーと連携しながら、サービス成長に向けた企画・改善施策の実装からパフォーマンス改善まで、幅広く携わっていただける環境です。 【具体的な業務内容】 ・ユーザー体験向上やCVR改善に向けた新規施策の実装 ・A/Bテスト等の分析データを活用した、データドリブンな機能改善開発 ・案件データベースのパフォーマンス向上・リファクタリング ※ご経験や志向性に応じて、開発ディレクションやUI/UX改善なども積極的にお任せします。 【担当プロダクト例】 ●リフォーム会社の比較検討メディア『リショップナビ』 https://rehome-navi.com/ ●電気/ガスの料金比較サイト『enepi(エネピ)』 https://enepi.jp/ ●保険相談・保険の見直しサービス『保険マンモス』 https://hoken-mammoth.com/leads/?pageslug=corp_service_consult 【開発体制】 事業の企画~開発、実装までを全てインハウスで進めており、多種多様な事業を少人数で開発している組織のため、状況に応じて複数のプロジェクトを同時進行で動かしています。 タテ・ヨコ・ナナメ、エンジニアだけにとどまらず、様々な職種のメンバーとコミュニケーションを取りながら、自分自身で施策を推進し、成果を出すところまでの一連の流れに関わることができます。 様々な業務を通してマルチに活躍できる人材へのステップアップが可能であり、エンジニアリングを強みとしつつ、技術サイドとビジネスサイドのバランスを取りながらスキルを伸ばしていける環境です。 また、ベトナムには弊社グループのみに向けたオフショア開発を行っているZIGExN VeNturaという子会社があり、それぞれ交流も活発に行いながら進めています。 【主に使用している技術等】 ●言語 PHP, JavaScript, TypeScript, HTML5, CSS3 (SCSS) ●フレームワーク/ライブラリ Laravel, React, Next.js, Vue.js, jQuery, Tailwind CSS ●環境 AWS(メイン), GCP(サブ), Docker, Linux, Nginx ●IaC Terraform, AWS CDK ●データベース MySQL ●プロジェクト管理 GitHub, Slack, Jira, Confluence ●AIコーディングエージェント Claude Code, GitHub Copilot Agent, Devin ●開発手法 アジャイル スクラム 【じげんのエンジニア環境について】 開発Unit.責任者から見た、じげんでエンジニアが成長できる理由などの情報を掲載しております。 ▼詳細はこちら https://overs.zigexn.co.jp/technology/tech/8423/ ※業務内容補足 【雇入れ直後】仕事概要に記載のある業務内容 【変更の範囲】会社の定める業務

450~700万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Linux

JavaScript

React

HTML5

Confluence

CSS3

Docker

Elasticsearch

Tailwind CSS

PHP

Nginx

Next.js

MySQL

Ansible

TypeScript

AWS

jQuery

Slack

JIRA

Vue.js

Terraform

Laravel

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

フレックス勤務

服装・髪型自由

生成AI開発ツール導入

研修・勉強会あり

リモート可

土日祝日休み

副業OK

アジャイル・スクラム開発環境

BtoC向けサービス

従業員数1000名以上

上場企業

NEW

オファリングサービス開発リード(AIエージェント×品質保証)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●このポジションの3つの特徴 01 「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02 AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03 仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

800~1,250万円

東京都(品川区)

PostgreSQL

React

Microsoft Azure

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

TypeScript

AWS

C#

自社プロダクト・サービス開発

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

生成AI・LLMプロダクト開発

機械学習・データ活用

女性エンジニア活躍

NEW

【正社員】プロダクトエンジニア

フルスタックエンジニア

正社員

●仕事の進め方 1. 事業の仮説を立て、社内外の顧客からインサイトを集める。 2. 抽象的なコンセプトを、画面やプロトタイプなどの具体的な形にする。 3. プロダクトの段階に合わせて、アーキテクチャを設計する。 4. AIと一緒に実装し、AIが書いたコードに責任を持ってレビューする。 5. 検証の結果をもとに、次に何をするかをCEO・CTOと一緒に決める。 現在は、クライアントの利用前のコンセプト検証の段階です。 複数の事業・プロダクトを並行して探索しています。 ●チーム体制 ・現在はCEO・CTO・シニアフルスタックエンジニアの3人体制です。 ・AI駆動開発をフルに使い、コンセプト検証から実装までを少人数で回します。 ・事業の意思決定者と、日常的に直接やり取りします。 ●役割分担 受託案件のようなPM・コンサルタントとの分業はありません。 エンジニアが次の範囲を一気通貫で担当します。 ・仮説検証 ・アーキテクチャ設計 ・実装 ・顧客インサイトの収集 技術スタック ・言語・FW:TypeScript、Next.js、React、Tailwind CSS、Node.js、Prisma、Zod ・モノレポ:pnpm、Turborepo ・AI:Claude(Anthropic API、Amazon Bedrock)、OpenAI API、Vercel AI SDK、Bedrock Agents/Knowledge Base、MCP ・インフラ・DB:AWS(Lambda、Aurora PostgreSQL、DynamoDB、Cognito、Amplify、S3、CloudFront)、Terraform、Serverless Framework ・テスト・CI/CD:Vitest、Jest、Playwright、GitHub Actions(Claudeによる自動レビューを含む) ・AIコーディングエージェント:Claude Code、Codex ・ツール:GitHub、Slack、Notion ●入社後の流れ ・1週目:開発環境のセットアップ(GitHub、AIサービスのアカウント、Claude Code、Codex)、会社・事業の説明、CEO・CTO・エンジニアとの対話。 ・〜1ヶ月:既存のリポジトリと、CI/CD・自動レビューなどの開発の仕組みを理解する。 小さな実装をAIと一緒に進め、レビューする。 ・2〜3ヶ月:担当範囲を持ち、特定の事業・プロダクトの検証を任される。 意思決定の近くで、仮説検証のサイクルに入る。 ●成長支援 ・CTOとの1on1 ・日々のフィードバック ・LLMタスクフォース(社内のAI勉強会)への参加 ・AIサービスのアカウント、書籍、イベント参加費を全額補助

800~1,500万円

東京都(新宿区)

Docker

React

RAG

GitHub Actions

GitHub

生成AI・LLM

Next.js

Amazon CloudFront

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

Terraform

Redis

月平均残業20時間以内

服装・髪型自由

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

フルリモート(出社なし)

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

NEW

DX推進

BIエンジニア

正社員

●ミッション・役割 グループ全体の生産性向上・業務変革を、DXの企画から実装・運用まで一貫して推進します。 生成AI・各種SaaS・API連携を活用し、グループ各社の業務支援ツール・業務アプリケーションの開発を業務改善・標準化によって生産性向上を目的に推進します。 アプリケーション開発の規模によって外部ベンダーに依頼する前段のPOCや、情報提供依頼用やユーザ確認用のアプリケーションイメージを自ら内製開発し、スピードとコストの両面からDXを加速する。 ●具体的なミッションとしては以下を想定しています。 ・業務課題の解決と可視化 現場の業務課題を仕組みに落とし込み、意思決定に使えるダッシュボード等を実現する ・全社最適の実現 単なるツール開発・運用にとどまらず、「どの業務を、どう変えるべきか」を構想し、関係者を巻き込みながら推進する 将来的には、経験や適性に応じて企画・要件定義・導入推進・運用改善など以下の様な上流工程も担って頂くことを想定しています。 ・各部門へのヒアリングを通じた業務整理、課題抽出、要件定義、運用設計 ・業務効率化・品質向上を目的としたDX施策・AI活用施策の企画立案 ・業務部門や関係者と連携した導入推進・定着支援 担当する業務内容 ・DX施策の企画立案(業務課題の抽出、優先順位づけ、施策設計) ・生成AIを活用した業務支援ツール・分析機能・業務アプリケーションの設計・開発 ・API連携、スクリプト開発、SaaS活用による業務自動化・システム連携の設計・実装 ・データの収集・加工・分析・可視化、ダッシュボードの構築 ・POCの企画・開発・検証、RFI用等のアプリケーションイメージの内製 ・基幹システムなど社内システムの自動化 ・導入後の保守・運用改善・活用促進

500~900万円

新宿区 西新宿6-5-1新宿アイランドタワー41階

AWS

PHP

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

RAG

自社内開発メイン

月平均残業20時間以内

時短勤務可

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

転勤なし

生成AI・LLMプロダクト開発

機械学習・データ活用

上場企業

従業員数100名未満

NEW

【東京】データアーキテクト

データアーキテクト

正社員

大手エンタープライズ企業の経営・事業・業務課題に対して、データサイエンスを活用した課題解決を推進していただきます。 ●業務イメージ ・クライアントの経営・事業・業務課題の整理 ・データ活用戦略策定、分析テーマの企画提案 ・データ分析要件・KPI・評価指標の設計、モデル設計、開発 ・生成AI・LLMを活用した業務・サービスの企画開発 ・分析結果を踏まえた業務改善施策の立案、報告 ・施策実行後の効果検証・改善 ・社内データエンジニア・AIエンジニア・コンサルタントとの協働 ●主なプロジェクト事例 ・大手金融機関:顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計 ・大手エネルギー系インフラ:データ活用基盤企画構想 ・大手製造業:基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施 ・大手製造業:データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発 ・大手自動車メーカー:スポーツ動作に関するデータ解析支援 ●職位一覧 ※上位職順 ・MD/P:Managing Director/Principal ・D:Director ・EM:Engagement Manager ・AM:Associate Manager ・SC:Senior Consultant ・C:Consultant ・A:Analyst ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇入れ直後:配属先に関する業務一般 ・変更の範囲:会社が定める業務

1,130~2,030万円

東京都(千代田区紀尾井町)

機械学習

生成AI・LLM

Python

従業員数100名〜1000名未満

株式会社Re-grit Partners(リグリットパートナーズ)

株式会社Re-grit Partners(リグリットパートナーズ)

NEW

[Customers Mail Cloud] ソフトウェアエンジニア

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

HENNGEのクラウド型メール配信サービス「Customers Mail Cloud」の開発チームにおいて、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクト開発に携わります。 当チームでは、Claude Code等のAIコーディングエージェントを活用により設計ドキュメントとコードAIを生成し、エンジニアは開発対象となるシステムの設計と品質検証に集中する開発スタイルを採用しています。 プロダクトマネージャーの設計をもとに、AIが実装したシステムの動作検証と品質保証を主な業務とし、自らもAIを活用したシステム開発を担当します。     ●具体的には ・AIが実装したシステムの動作検証(受け入れテスト)の計画・実施 ・設計ドキュメント(markdown)に基づく、AIコーディングエージェントを利用した機能実装 ・テスト設計・テスト自動化の推進 ・プロダクトマネージャー・チームメンバーとの仕様確認・レビュー ・Go / TypeScript / PostgreSQL / AWSを中心とした技術スタックでのSaaS開発 ●事業概要 インターネットでのやり取りが増える中、企業はメールで顧客とつながる機会が増えています。しかし、同時に悪質ななりすましメールによる被害(フィッシング詐欺やランサムウェア攻撃など)も増加し、社会問題になっています。 HENNGEのクラウド型メール配信サービス「Customers Mail Cloud」は、最新のメールセキュリティ技術である送信ドメイン認証に対応し、なりすましメール対策を強化することで、このような問題に取り組んでいます。安心してメールを使える環境を支える、社会貢献性の高いサービスを提供しています。 ※従事すべき業務の変更の範囲: 会社の裁量により、変更となる可能性があります。

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東京都

AWS

TypeScript

生成AI・LLM

Java

PostgreSQL

自社プロダクト・サービス開発

フレックス勤務

生成AI開発ツール導入

英語活用

土日祝日休み

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

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