機械学習・データ活用 Vue.jsのITエンジニア求人・転職情報

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。

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。 特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 【具体的な業務イメージ】 ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。 必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。 セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※配属先はギブリーコンサルティングになります。 ●業務の変更の範囲 会社内での全ての業務

企業のDXを支援するために既存ツールやスクラッチでの開発支援を行います。 例えば、最近トレンドとなっているAWSクラウドサービスをフルに利用したWebアプリケーションを開発しています。 AWSやAzureサービスは様々な機能を提供しているため、従来の開発とは異なり、お客様のコストメリットや自社の開発効率を意識したノウハウが必要となります。 そのノウハウを社内で学んだ後、昨今トレンドであるVue.js、React、Python、TypeScript、Java、C#、スマホ対応言語などを用いてスクラッチ開発を実施して頂きます。 開発環境 ●インフラ(クラウドサービス):AWS、Azure など ●OS:Windows 系、Linux 系 ●ミドルウェア(DB):SQLServer、Oracle、PostgreSQL ●開発環境: GitHub、Slack、Teams、BackLog ●使用言語: java、JavaScript、C#、.NET、Vue.js、React、Python、TypeScript、スマホ対応言語 プロジェクト事例 全行程に亘って内製化を支援「大手部品メーカ/営業管理システムの開発」 お客様は旧システムをMS社/Dynamics 365に切り替えることを決定し、これにより営業管理システムもDynamics 365 Customer Engagement (Dynamics CE)で実現しようとしております。 本事業は市民開発により、「社員のスキルアップ」と「開発のコストダウン」を目的としており、 全工程にわたってその内製をご支援しております。 教育時には、お客様の業務に合わせた教材をご用意し、分かりやすさを追求しました。また、要件定義では現行業務とDynamics CEのフィット＆ギャップをお客様と共に検討し、要件定義書を作成しております。開発時には、お客様と豆蔵が開発する範囲を両社で考慮し、お客様にとって無理のない役割分担を行い、内製支援を行っております。なお、保守時にはメールとWeb会議をベースにした技術サポートも行っております。 経営の見える化、売上/機会損失の大幅削減に寄与「有名お菓子屋/データ統合によるWebアプリの開発」 お客様はシステムの全面的な刷新を考えていたが、ヒアリングの結果、数億円以上かかるERPの導入は予算的に難しい状況であることがわかりました。 そこで、AsIs＆ToBe業務フローを作成し、既存システムを有効活用する考え方の元、以下の２つの提案をし、採用していただきました。 ① 経営の見える化（データ統合、加工、表示） ② 売上/機会損失の大幅削減（新業務） 本件は会社全体のDX化を意識したステップ論の提案から始まります。 データの活用が勝負の分かれ目と考え、まずはデータを統合し、その後次のフェーズからは予算に基づいて『需要予測』を実施するような提案を行い、お客様に喜んでいただいています。また、Webアプリの開発・運用コストを削減するためにAWSサービスを積極的に活用しています。具体的には、クライアント側の処理はVue.js、TypeScript、JavaScriptで開発し、サーバ側はデータ保管的にJavaで開発するなどしてAWSの運用コストを削減しています。 製造業のデジタル変革に寄与「メーカー向け見積りアプリの開発」 新規事業発足時からサポートしている製造業のお客様から、業務DX化のご相談をいただきました。 見積依頼への対応が属人化しすぎており、対応できる社員がいないと見積が出せず困っている、機会損失にもつながっており対応は喫緊の課題とのこと。 そこで、専門知識がない方でも、誰でも簡単・迅速に見積もりが行えるWebアプリを提案、お客様からの了承を得た後は、スピーディーに開発を進め、事業課題の解決に貢献しました。 DX事業では、約３か月のスパンで新規機能をリリースするようなサイクルを採用し、市場のご要望を迅速に反映するスピードを重視しています。また、開発では様々なご提案を実施しており、クラウドにはAWSを利用し、クライアントアプリにはVue.jsとJavaScriptを使用し、サーバアプリにはJavaを用いて開発を行っています。

●具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 ・オンライン動画研修システムの開発に関わる業務全般 ・ユーザの利用状況の分析と改善案の提案、実施 ・プロダクトの安定稼働に必要な保守運用業務 ●使用技術 ・Node.js / TypeScript / GraphQL ・NestJS / Prisma.js / Hono ・Next.js / React / Apollo / TanStack Query, Router ・React Native / Expo ・PostgreSQL / OpenSearch / Redis / BigQuery ・AWS / AWS CDK ・Azure OpenAI ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層:　TypeScript /JavaScript 　　　　　　　　　　Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:　　　　　Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell 　　　　　　　　　　SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest 　　　　　　　　　　API Gateway(Kong / APIGW ) 　　　　　　　　　　gRPC / Protocol Buffers 　　　　　　　　　　SDD(Spec Driven Development) モバイル:　　　　　Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:　　　　AWS/Azure/Google Cloud 　　　　　　　　　 Kubernetes(EKS / GKE) 　　　　　　　　　　IaC(Terraform / CDK / Pulumi) 　　　　　　　　　　GitOps(ArgoCD / FluxCD) 　　　　　　　　　　サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) 　　　　　　　　　 デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) 　　　　　　　　　　SREプラクティス SaaS/OSS活用:　　 Slack/Teams 　　　　　　　　　　GoogleWorkspace/Backlog/Box 　　　　　　　　　　Auth0 / Firebase Auth 　　　　　　　　　　GitHub Actions / GitLab CI 　　　　　　　　　　Cloudflare/Datadog データ/AI層:　　　 Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ 　　　　　　　　　　Devin/cursor/Antigravity 　　　　　　　　　　Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) 　　　　　　　　　　RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) 　　　　　　　　　　Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) 　　　　　　　　　　BigQuery / Snowflake 　　　　　　　　　　MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) 　　　　　　　　　　オブザーバビリティ 　　　　　　　　　　(OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

最先端の生成AI(LLM/RAGなど)やマルチエージェント技術を顧客企業へ組み込むため、戦略の具現化から実装、システムアーキテクチャの設計・開発までを一気通貫で担当します。特定のドメインに縛られない「ワンプール制」を導入しているため、金融機関の専用AI環境構築から製造業の業務プロセス変革まで、幅広い業界のフラッグシッププロジェクトに参画可能です。 <具体的な業務イメージ> ●プロコードによるWebアプリケーション・API開発 JavaやTypeScriptなどを用いた、柔軟で拡張性の高いカスタムAIアプリケーション、社内システムのバックエンド/フロントエンド開発 ●データ基盤の設計・連携(RAG/LLM高度化) 顧客企業が持つ暗黙知や社内データをAIが適切に利活用できるよう、データ構造の設計、ETL/データパイプラインの構築、RAG(検索拡張生成)の精度向上のためのデータチューニング ●AIエージェント・マルチエージェントの実装 定型業務の自動化に留まらない、業務プロセスを高度に自動化・最適化する次世代型AIエージェントシステムのアーキテクチャ設計および実装 ●コンサルタントやSaaS開発チームとの連携 ビジネスサイドのコンサルタントと協働し、顧客の課題起点で技術要件を定義。必要に応じてギブリー本体のプロダクト(MANA、Track、DECA等)の技術アセットやノウハウとも連携しながら、最適なソリューションを構築します ●Azure・AWS等のクラウドインフラ設計・構築 開発したAIアプリケーションやデータパイプラインが、セキュアかつ安定して動作するためのモダンなパブリッククラウド(Azure、AWS)環境の設計・構築。セキュリティ要件の厳しい大手企業のシステム特性に応じたインフラアーキテクチャの最適化や効率的な運用体制の構築 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 <今後のキャリアパス> 個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。 ●マネジメントキャリア(Manager/Leader) プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス ●スペシャリストキャリア(Specialist) 高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位(Principle Specialist)として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』：2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円（前年比+43%）を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR（Learning to Rank）、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR（Learning to Rank）といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR（Learning to Rank）、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

求人ボックスでは現在PHP/Symfonyの環境で広告配信システムを構築しており、1000万件以上の大規模な広告データを扱っています。 広告事業の成長・急拡大に伴って、その成長を支える次世代の広告基盤システムが必要となっている背景があります。 次世代広告配信システムでは既存の仕組みに囚われない技術スタックも含めた、大規模広告配信システムのアーキテクチャ設計・開発をおこなっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・次世代広告配信システムの設計・開発 ・求職者と求人票のマッチング精度向上のための検索・レコメンドシステム構築 ・入札処理と配信ロジックを中心としたバックエンド開発 ・リアルタイム性を重視した大規模データの管理・更新反映システムの設計・開発 ・オンプレ・クラウドの両領域で最適化された大規模トラフィックに対応する長期運用可能なシステム基盤の構築 ・プロジェクトマネジメント(進捗管理、アサイン、各種調整など) ・少数精鋭チームでのテクニカルリーダーシップ ・チームメンバーに対する広告配信技術のイネイブリング・育成 【業務の進め方】 ・リスティング広告領域のプロダクトオーナーチームと少数精鋭のエンジニアチームの中でプロダクト開発していただきます。 要件定義、開発、テスト、リリース、運用までをワンストップで担当します。 ・半年以上のスパンでどのようなシステムや組織にするのかの方針・目標を設定し、それを達成するためにチーム一丸となって取り組みます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発2部/アーキテクトチームのミッション】 私たちの部署は、プロダクト開発組織が本質的な価値創造に集中できるよう、高難度の技術的課題の解決と開発生産性の向上に取り組むことがミッションです。 急成長する事業を支える技術基盤の構築と、開発者が効率的に働ける環境の整備を通じて、組織全体の開発生産性向上に貢献します。 アーキテクトチームは、求人ボックスのリスティング広告・課金計測システムの中核メンバーが集まって、年間売上数百億円を支える高可用性システムの設計・運用、1000万件以上の大規模な広告求人データの管理・活用といった技術的挑戦に取り組んでいます。 技術力でプロダクトの成長とビジネス戦略の実現を支援し、エンジニアとしての専門性を最大限発揮できる環境です。 入社後のイメージ 入社後はまず、小規模な開発タスクやペアワーク、関連会議への参加を通じて、当社の開発プロセスに慣れていただきながら、チームの一員としての関係構築を進めていただきます。現行のリスティング広告システムについては、概要や課題を共有しますが、細部に深入りすることが目的ではありません。これまで培ってきた広告配信領域での知見を活かし、機能要件・非機能要件の両面から次世代の広告配信システムに求められる設計を構想いただくことを重視しています。 過去に、広告配信システムの設計・改善、入札ロジックや配信戦略の実装、または大規模データ処理基盤の構築・運用などに携わった経験がある方は、特にその知見を活かして、構想段階から技術的な主導権を取っていただけることを期待しています。 そうして描いた要件定義や設計構想をもとに、現行システムとのギャップや技術的課題を整理し、改善方針をチケット化しながら、段階的に開発への関与を深めていくイメージです。特に、入札処理・配信ロジック、レコメンド精度向上、リアルタイム性のある大規模データ管理といった領域において、実装にも関わっていただきます。 開発環境 端末はMacbookPro、IDEはCursor, PHPStormを利用します。 現行システムはLAMP環境で開発されていますが、次世代広告配信システムでは必要に応じて新しい技術スタックを検討しています。 ■求人ボックス PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS

採用管理ツール事業「PERSONA」の事業中核メンバーとして、プロダクト開発をお任せします。 新機能開発から新規プロダクト開発、既存プロダクト改善など志向性に応じて幅広い業務をお任せします。 事業開発フェーズのため、組織構築や仕組み構築など事業の中核を担うことが可能です。 【具体的には...】 ・PERSONAの新規機能や機能改善における要件定義、設計およびその実装 ・プロダクト機能開発に関わるデザインシステムの保守、およびクオリティの担保 ・プロファイリングやアセスメントツールの開発 ・エンジニアリング課題解消に向けた企画・実装 ・採用、育成に関する高度予測モデルの構築 ・既存ツールのリファクタリング ・エンジニア組織の構築やマネジメント 【開発環境】 ・フロントエンド：TypeScript、Vue.js、Quasar、 Amplify ・バックエンド：Python、Lambda、Serverless Framework ・データベース：MySQL, DynamoDB ・インフラ： Docker、AWS（EC2, RDS, S3, Lambda, Amplify, Cognitoなど）、GCP ・その他：Git, Github, Asanaなど

DX Solution事業本部において、クライアント企業のDXを推進するWebアプリケーション開発に携わっていただきます。主に、AIソリューションの実装を担います。画像認識AIや最適化アルゴリズムなどを組み込んだ、Webアプリケーションのフロントエンド/バックエンド実装及びインフラ構築などフルスタックな開発をお任せします。 入社直後は、テックリードやシニアエンジニアの指導のもと、設計思想やコーディング規約を学びながら機能実装を担当していただきます。 また、単なる実装作業にとどまらず、クライアントとのMTG参加などを通じて、顧客に近い距離でシステムを構築する経験を積むことも可能です。シニアメンバーの知見を吸収しながら、将来的にはPMとしてのキャリアを目指すこともできる環境です。 【開発例】 ・RAGを用いた社内ナレッジ検索Webシステムの開発:社内技術文書を検索・回答生成するエージェント機能のバックエンドAPIおよびフロントエンド開発。 ・画像認識AIを搭載した写真管理プラットフォームの構築:数百万枚規模の現場写真を高速に処理するデータベース設計・API実装。画像分類パイプラインと連携したWebアプリケーションの開発。 ・動画解析によるインフラ異常検知ダッシュボードの開発:車載カメラ等の動画データを解析し、変状箇所を可視化する管理画面(UI)の実装。解析結果を蓄積・配信するバックエンドシステムの構築。 ・ドメイン特化LLMを活用した業務支援ツールのAPI開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および業務フローに組み込むためのマイクロサービス設計・開発。 【技術スタック(一例)】 フロントエンド:Typescript/Node.js/React/Next.js バックエンド:Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini 【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】 ・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。会社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。 ・燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。 ・燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。 ・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

ご入社後は、データユニットの中核メンバーとして、データ基盤の刷新およびデータ活用戦略の推進をリードしていただきます。中長期的には、事業・プロダクト両軸でのデータ活用を牽引し、技術ロードマップの策定やチーム育成にも関わっていただくことを期待しています。 主な業務内容 ●データ基盤の刷新・標準化の推進 ●データガバナンス・セキュリティ戦略の設計および実装体制の構築 ●サーベイ・レコメンド等のサービス開発における学習ループ設計と基盤整備 ●複数サービス・外部システム連携の共通基盤化とデータ統合の戦略策定 ●技術ロードマップ策定およびPdM・事業側との連携によるデータ活用戦略推進 ●技術育成・牽引 ●Peopleマネジメント 開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather