関東 Next.jsのITエンジニア求人・転職情報

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

食べログノートの新機能開発,機能改善に取り組みます。 要件定義からリリースまで一貫して担当します。 企画職との要件すり合わせ、設計、実装、テストケース作成などフロントエンド開発の全ての作業をチーム内で担当します。 【具体的な業務内容】 ・React/TypeScript, Next.jsとその関連技術を使用した新機能開発/機能改善開発 ・フロントエンド開発のDX向上への取り組み ・WEBのUI/UX設計に対するコンサルティング(企画段階から参画) ・エンジニア、デザイナーのフロントエンド開発支援 【仕事のやりがい、成長できるポイント】 ・企画はもちろん、飲食店へのオンボーディング担当、カスタマーサポート、営業など直接レストランの方と関わる部門からフィードバックを受けられます。自ら開発した機能がどのように役立つのか、飲食店の利益となっているのかを実感をもって取り組めます。 ・大規模サービスならではのフロントエンドの課題に取り組むことができ、フロントエンドエンジニアとしてのスキルを高める事ができます。 ・長期運用を見越したメンテナンス性が求められるため、高い設計能力が身につきます。 ・食べログノートは食べログサービスの一部であるため、開発範囲によってステークホルダーも多岐にわたります。大人数が関わるため、プロジェクトマネジメント能力も身についていきます。 ・予約台帳は飲食店のオペレーションと密着しています。食べログノート新規機能開発、UIUXの改善、パフォーマンス改善を通して、店舗運営の効率化、コスト削減に寄与する活動を行っています。 【業務の進め方】 ・中長期計画に沿って、期ごとにプロダクトの目標が設定されます ・目標に沿って、どのような施策が有効か企画段階からエンジニアが関わります。 ・開発の概要が決まると、1週間でスプリントを計画,実施していきます ●部署説明 食べログはレストラン検索・予約サイトとして、月間ユニークユーザ数約9,600万人 (※1)を超える規模に成長してきました。今後も常に変化する世の中のニーズを踏まえてサービス展開していくための開発が必要です。 食べログでは、ユーザーの外食体験を豊かにするためにお店探し体験の改善を進めるだけでなく、飲食店支援や飲食店事業の業務を最適化するDXの取り組みを進めています。 飲食店を取り巻く状況を見ると、原材料費の高騰や人材不足など厳しい課題を抱えています。食べログではオンライン予約台帳「食べログノート」を展開することで、飲食店の予約業務について効率化やコスト削減に貢献していきます。 食べログノートは2023/02に本格展開を開始しすでに多くの店舗に導入されており、今後も拡大予定です。 食べログノートの利用店舗拡大は、飲食店の業務効率化だけではありません。多くのお店が食べログのネット予約に対応することにより、多くのユーザーに対してよりスマートな外食体験を提供することができます。 ※1 2023年3月現在。PC、スマートフォンブラウザ・アプリ等で同じユーザーが閲覧している場合には重複カウントとなります ●入社後のイメージ 比較的小規模なフロントエンド設計/実装から担当いただき、徐々に業務範囲を広げていきます。 オンボーディング中かどうかにかかわらず、複雑な仕様や今後の大きな方針が決める場合は、チームで設計レビューやペアプロに取り組んでいます。 ●開発環境 ・サーバサイド: Ruby, Ruby on Rails ・フロントエンド: jQuery, React, TypeScript, Nextなど(jQueryベースからReact/TypeScriptへ移行中) ・DB: MySQL ・データ処理基盤:GCP BigQuery ・ソースコード管理: Git, GitHub ・開発支援ツール: Asana, Confluence, Github, Circle CI, Qiita:Team

QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装します。 【具体的な業務内容】 ・ハーネスエンジニアリングの実践 └ハーネスエンジニアリングの枠組みの中で、QA業務を担う各工程のAIエージェントを設計、構築します。 ・リスク分析/テスト分析/テスト設計エージェント └仕様書を分析し、その後の実装や自動テストコーディングへの入力を生成するQAの上流工程を担当するAIエージェントを設計、実装します。 ・自動テストコーディング、自動テスト実行エージェント └テスト設計結果を自動テストとして実装し実行するQA業務の中核となるAIエージェントを設計実装します。 ・CQフィードバックパイプラインの設計・実装 ・不具合/障害情報の集積、分析基盤の構築 └エラーログ/AIエージェント実行ログ/不具合レポート/障害レポートなどを集積し、後続の分析や再発防止策の策定を実施するための基盤を整備します。 ・障害分析や再発防止策実施エージェントの設計、実装 └AIや人間のミスの結果である障害情報を分析し、それらをAIエージェントから利用可能なコンテキストやSKILLの形に実装するAIエージェントの設計、実装をします。 ・外部AI動向の追跡と発信 ・Harness Engineering等のAI分野の最新動向を追跡し、業務設計に落とし込む ・社内の実践と学びを技術ブログ・カンファレンス等で外部発信する 【開発環境】 ●AIエージェント:Claude Code(SKILL / Sub-agent / Hooks / Agent Teams)/ Devin / MCP Server ●テスト自動化:Selenium, Appium, Cucumber, Playwright ●CI/CD:CircleCI, Bitrise ●データ基盤:BigQuery, Tableau ●タスク管理・分析:Asana ●コミュニケーション:Slack, Teams, GitHub, Confluence, Miro ●開発技術スタック:Ruby on Rails, React.js, Next.js, Swift/SwiftUI, Kotlin 【所属部門】 食べログカンパニー 開発本部 品質管理部 【ミッション】 品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン Continuous Quality by AI(CQ by AI) を推進するチームです。 そのAIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIに渡すエキスパートとして参画していただきます。 単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセスそのものに埋め込まれた自律的な仕組みへと変える取り組みです。 月間数千万人が使う食べログで、AIエージェントがコードレビュー・リスク分析・E2Eテストを担い、最終承認のみ人間が行う品質保証の実現を目指しています。 すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズを共に作る段階にあります。 このポジションは AIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割 です。 従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計・実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計・検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります。 QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担っていただきます。

「ASSIGN」のWebサイトおよび法人向けWebアプリのソフトウェアエンジニアとして、プロダクト改善を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 (1)「ASSIGN」Webサイト・法人向けWebアプリのフロントエンド開発・運用 (2) 新機能や機能改善の提案、実現性調査 (3) ビジネスサイドと連携したUI/UX の設計 (4) Webフロントを中心とした開発者体験の向上やDevOpsの推進 ### 開発環境 言語:TypeScript FW:Next.js (AppRouter), React, Vue.js MW:Docker インフラ/プラットフォーム:Vercel、Google Cloud、Firebase ソースコード管理:GitHub プロジェクト管理:Jira Software コミュニケーション:Slack

●このポジションの位置付け Ridge-iの技術職ポジションの中でも、本ポジションは「生成AI・LLM・AIエージェント領域」に特化した専門職です。 AIソリューションアーキテクトとパートナー関係を組み、顧客の経営課題に対するAIソリューションを、上流設計から実装・運用まで一気通貫で担います。 業務内容 AIエージェントソリューション開発エンジニアとして、生成AI・LLMを活用したAIエージェントの設計・実装をリードいただきます。 「研究レベルの先端技術」を「実際の現場で使われるシステム」に落とし込む、技術実装の中核を担うポジションです。 【担当いただく技術領域】 ●AIエージェント/LLMアプリケーション開発 LLM(Claude、GPT、Gemini等)を活用したAIエージェントの設計・実装。 TypeScript環境では Mastra、Python環境では LangChain / LangGraph 等のフレームワークを活用し、ReAct、Tool Use、Multi-Agent、MCPなどのエージェント設計パターンを用いた業務自動化・意思決定支援ソリューションを開発します。 ●RAG・ナレッジ基盤の構築 検索拡張生成(RAG)システムの設計・実装。 ベクトル検索、ハイブリッド検索、メタデータフィルタリング、評価・チューニングまでを含む、信頼性の高いRAG基盤の構築。 ●ワークフロー自動化・ツール連携 外部API・SaaS・社内システムとのツール連携設計。 エージェントが実業務を遂行するための認可・ガードレール・監査ログ設計を含む、本番運用可能なワークフローの構築。 ●LLMOps・評価基盤の構築 LLMOpsパイプライン、観測性(Langfuse等)、評価(LLM-as-a-Judge、オフライン評価、A/Bテスト)の設計・実装。

●このポジションの位置付け Ridge-iの技術職ポジションの中でも、本ポジションは「顧客の特定業務に特化したAIエージェントアプリ」をフロントエンドからバックエンドまで一気通貫で開発する専門職です。 AIエージェントソリューション開発エンジニア(AI基盤・RAG・LLMOps担当)とパートナー関係を組み、顧客が直接触るUI/UXから、業務ロジック、LLM統合までを横断的に担当します。 業務内容 AIエージェントアプリケーション開発エンジニアとして、顧客の特定業務に特化したAIアプリを、フロントエンドからバックエンドまでフルスタックで開発いただきます。 要件のヒアリングから、UI設計、API実装、LLM統合、デプロイ、運用まで、「顧客が実業務で使い続けるAIアプリ」を作り切ることに責任を持つ、顧客接点の最前線を担うポジションです。 【担当いただく技術領域】 ●AIエージェントアプリケーションのフロントエンド開発 TypeScript / React / Next.js 等を用いた、AIエージェント対話UI、ダッシュボード、業務画面の設計・実装。 LLMストリーミング表示(Server-Sent Events)、リアルタイム更新、ユーザー体験を最適化するインタラクション設計。 ●バックエンドAPI・統合レイヤーの開発 Node.js / TypeScript等を用いた、LLM統合API、業務ロジック、認証・認可、外部システム連携の実装。 TypeScript環境では Mastra、Python環境では LangChain / LangGraph 等のフレームワークを活用し、本番運用可能なAIエージェント機能を構築します。 ●業務要件の理解とソリューションへの反映 顧客の業務フロー、エンドユーザーの使い方を深く理解し、AIアプリケーションのUI/UX・機能設計に反映します。 ソリューション開発エンジニアと連携しながら、基盤から業務画面までを一貫して構築します。 ●本番運用・改善サイクルの実行 デプロイ、運用監視、利用状況分析、改善提案までを担当。 顧客と一緒にアプリを育てていくことに責任を持ちます。

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●開発環境 フロントエンド: TypeScript, React, Next.js バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express, Fastify, NestJS) 機械学習・アルゴリズム: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, TorchServe, Elasticsearch, Vertex AI インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC 認証: Auth0 開発ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

全社のCTO候補のフルスタックエンジニアの募集です。 <当社のエンジニアチームについて> DYMグループでは、最新の技術を活用し、社内外のネットワークを支え、WEB資産の管理を行っています。 急成長を遂げる当組織は、2023年9月に設立されたばかりで、今後さらに大きな成長が見込まれています。 設立当初は4名のチームでしたが、2025年3月現在では20名に成長(外部メンバー含む)。 この成長の中で、未来を切り開くコアメンバーとして一緒に活躍していただける方をお迎えしたいと考えています。 最新の技術環境で、やりがいのある仕事に挑戦できるチャンスです。私たちと共に、次なる成長を支えていきましょう! 具体的な職務内容 新しいシステムの設計・開発から、最新技術の全社導入や業務の効率化まで、DYMグループの成長に不可欠な役割を担っていただきます。 具体的には、以下の業務をお任せします ●各組織の業務効率化支援やコンサルティング ●WEBサービス開発の上流設計(要件定義、基本設計) ●AWSを活用したインフラ構築 ●新規システム開発におけるベンダーコントロール ●PHP、JavaScript、Python等を用いた業務効率化・自動化ツールの開発 ●新規WEBサイトの立ち上げやメンテナンス ●グループ全体のWEB資産セキュリティ管理 ※スキルや経験に応じた業務を担当していただきます。 ●技術スタック 幅広いスキルセットを活かして、以下の技術に触れることができる環境です: 言語:PHP、Python、JavaScript、TypeScript、HTML/CSS、Go フレームワーク:Laravel、Django、Vue.js、Next.js、React.js、Node.js インフラ/ツール:AWS(EC2、ECS、Step Functions、DynamoDB、RDS、Amplify、Bedrock、S3など)、Git、Docker、WordPress、Slack データベース:MySQL、PostgreSQL、MongoDB その他:Tailwind CSS、LangChain、Pandas 以上の技術を駆使し、成長と挑戦ができる環境が整っています。

AI・DX推進エンジニアの募集です。 求人のポリシー判定や整形、求人の自動入稿、競合調査、提案資料の作成など、AIを用いた社内のDX推進ツールの作成を行います。 AIサービスの考案と設計、Python、Next.js などを用いた開発を行なっていただきます。 開発に慣れてきてからは適性に応じたキャリアを形成することが可能です。 職務の具体的な内容は… ●アプリ開発の上流設計(要件、基本設計) ●APIの設計および開発、ドキュメントの作成および管理 ●AWSを利用したインフラ構築 ●AIサービスの市場調査や、AI分野にテックリード (変更の範囲)会社の定める業務 ※グループ会社への出向を含む 部署概要 企業の採用コンサルティングにあたるHRの領域で、WEB広告やAI・RPAを用いたDX推進でクライアントの採用課題の解決を行います。経営者や経営に直結する人事・組織課題を持つお客様に対しDYMが持つ様々なソリューションを用いて解決へ導き、クライアントのニーズをヒアリングしながら新たなサービスの検討も行なっています。 技術スタック 言語:Python、JavaScript、Typescript(Golang、PHP) フレームワーク:Django、Next.js(laravel) サーバ、ツール等:AWS、github、MySQL、Docker 一日のスケジュール(例) 09:00～13:00 開発タスク 13:00～14:00 休憩 14:00～15:00 お客様とMTG 15:00～19:00 開発タスク 19:00～20:00 社内MTG(チーム会議/プロジェクトごとの会議など)当日の進捗確認・翌日のタスクの整

HRTech事業の総合職として、WEBエンジニアの募集です。 AWS環境においてrakusaiの開発(自社開発)を行います。 PHP、JavaScript、Python などでの開発をメインで携わっていただきます。 開発に慣れてきてからは適性に応じたキャリアを形成することが可能です。 具体的には… ●AWSを利用したインフラ構築 ●メンバー管理(進捗管理、メンバー育成、1on1ミーティング、文化/マインドの熟成) ●エンドユーザー/顧客と実業務の折衝 ●アプリ開発の上流設計(要件、基本設計) (変更の範囲)会社の定める業務 ※グループ会社への出向を含む サービス概要 rakusai お客様が既にお使いの採用管理システムと弊社サービスを連携させ、【採用管理の自動化】を行っています。 応募者情報の取得、面接設定の自動化、設定した面接日時を既存のサービスに反映するなど、お客様のニーズに合わせて自動化のシステムを作成していきます。 採用管理システムは求人情報の管理や、自動で求人出稿を行うツールです。 また、出稿した求人からきた応募者の管理も行っています。 技術スタック 言語:PHP、Python、JavaScript、HTML、CSS フレームワーク:Laravel、Django、WorPress、Vue.js サーバ、ツール等:AWS、Git(Gitlab)、MySQL、Docker 一日のスケジュール(例) 09:00～13:00 開発タスク 13:00～14:00 休憩 14:00～15:00 お客様とMTG 15:00～19:00 開発タスク 19:00～20:00 社内MTG(チーム会議/プロジェクトごとの会議など)当日の進捗確認・翌日のタスクの整理

HRTech事業部のフルスタックエンジニアの募集です。 <HRTech事業部について> お客様の採用をアグリゲート型の求人広告を利用してのコンサルティングを行っています。indeedでは代理店としてトップランクのプラチナムパートナーとなっています。 トレンド技術を駆使しながら、アグリゲート型採用広告の運用を効率化するためのシステムの開発(自社開発)を手がけていただきます。 JavaScript、Python などでの開発をメインで携わっていただきます。 開発に慣れてきてからは適性に応じたキャリアを形成することが可能です。 (変更の範囲)会社の定める業務 ※グループ会社への出向を含む 具体的には… ●AWSを利用したインフラ構築 ●WEBサービス開発の上流設計(要件、基本設計) ●チームづくり ●エンドユーザー/顧客と実業務の折衝 ●システム説明 ●求人管理・分析 ●フィード自動生成 ●RPA ●自動化ツールの開発 ●媒体連携 上記機能をコストの最適化、俊敏性の向上等を目指しサーバーレスで疎結合なシステムとして開発しています。 技術スタック 言語:Python、JavaScript、TypeScript、HTML/CSS フレームワーク:Django、WordPress、Next.js インフラ、ツール等:AWS(EC2, ECS, StepFunction, DynamoDB, RDS, Amplify等)、Git、Docker 一日のスケジュール(例) 09:00～12:00 開発 12:00～13:00 休憩 13:00～14:00 開発 14:00～15:00 コードレビュー 15:00～17:30 開発 17:30～18:30 社内MTG(チーム会議/プロジェクトごとの会議など) 18:30～19:00 当日の振り返り・翌日のタスクの整理

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のモバイルアプリエンジニアとしてサービスの開発をリードして頂きます。 各プロダクトにはプロダクト全体のエンジニアリングを統括するプロダクトリードエンジニアがおり、テックリードは各技術領域における技術マネジメントを担っています。モバイルアプリのテックリードの方には モバイルアプリの領域に関して技術的意思決定、品質担保のための設計レビュー、生産性の向上、採用活動などを担って頂きます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のバックエンドのテックリードとしてサービスの開発や、弊社が独自に整備してきた不動産データベースを基軸とした一連の開発(DBの改善/管理/運用、物件コンテンツの拡充など)などをリードして頂きます。 各プロダクトにはプロダクト全体のエンジニアリングを統括するプロダクトリードエンジニアがおり、テックリードは各技術領域における技術マネジメントを担っています。バックエンドのテックリードの方にはバックエンドの領域に関して技術的意思決定、品質担保のための設計レビュー、生産性の向上、採用活動などを担って頂きます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのバックエンドの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のWebフロントエンドエンジニアとしてサービスの開発に携わっていただきます。 UI/UXの設計・実装・運用に加え、その上流としてのユーザー分析や、解決すべき課題とそのためのアクションなどを考える部分などもお任せしたいです。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 弊社では特定の職能に閉じず課題解決を行う“ソフトウェアエンジニア”を理想としているため、将来的には他領域含めてフルスタックでの開発・運用を行っていただくことも可能です。また、将来的なキャリアとしてはテックリードとして技術マネジメント(設計・実装レビュー、運用方針の決定、開発の効率化など)、あるいはプロダクト全体のエンジニアリングマネジメントを目指すという選択肢もあります。 【職務内容】 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのWebフロントエンドの開発 ●サービスの運用 【開発環境】 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のモバイルアプリエンジニアとしてサービスの開発に携わっていただきます。 UI/UXの設計・実装・運用に加え、その上流としてのユーザー分析や、解決すべき課題とそのためのアクションなどを考える部分などもお任せしたいです。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 弊社では特定の職能に閉じず課題解決を行う“ソフトウェアエンジニア”を理想としているため、将来的には他領域含めてフルスタックでの開発・運用を行っていただくことも可能です。また、将来的なキャリアとしてはテックリードとして技術マネジメント(設計・実装レビュー、運用方針の決定、開発の効率化など)、あるいはプロダクト全体のエンジニアリングマネジメントを目指すという選択肢もあります。 【職務内容】 ●ユーザー向けのモバイルアプリの開発 ●サービスの運用 【開発環境】 [モバイルアプリ] ●Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ●TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ●状態管理はRedux Toolkitを使用 ●APIはgRPC-Webで構築 ●E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ●TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ●TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ●アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ●APIはgRPCで構築 ●dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ●GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ●その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ●Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ●API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ●クラウドサービスはGCPを利用 ●Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ●Terraformによるインフラのコード管理 ●その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のバックエンドエンジニアとしてのサービスの開発や、 弊社が独自に整備してきた不動産データベースを基軸とした一連の開発(DBの改善/管理/運用、物件コンテンツの拡充など)などに携わっていただきます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 弊社では特定の職能に閉じず課題解決を行う“ソフトウェアエンジニア”を理想としているため、将来的には他領域含めてフルスタックでの開発・運用を行っていただくことも可能です。また、将来的なキャリアとしてはテックリードとして技術マネジメント(設計・実装レビュー、運用方針の決定、開発の効率化など)、あるいはプロダクト全体のエンジニアリングマネジメントを目指すという選択肢もあります。 【職務内容】 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのバックエンドの開発 ●サービスの運用 【開発環境】 [モバイルアプリ] ●Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ●TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ●状態管理はRedux Toolkitを使用 ●APIはgRPC-Webで構築 ●E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ●TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ●TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ●アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ●APIはgRPCで構築 ●dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ●GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ●その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ●Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ●API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ●クラウドサービスはGCPを利用 ●Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ●Terraformによるインフラのコード管理 ●その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のサービスの開発から、ご本人のご希望などを踏まえ決定します。 以下の様なお悩みを持った方や「ベストマッチか分からないけど興味がある」方は是非まずはご相談ください！一緒によりよい働き方を模索できればと考えています。 ●Vueしか触ったことがないが、Reactを使ってみたい ●Reactしか触ったことがないが、React Nativeを使ってみたい ●バックエンドしかやったことがないが、フロントエンドも経験したい 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のソフトウェアエンジニアとしてサービスの開発に携わっていただきます。 フルスタックである強みを活かし、ユーザー体験を高いレベルで実現して頂きたいと考えています。エンジニアとしての経験をさらに積まれた後、将来的にはリードエンジニアとしてWebフロントエンド、バックエンド、モバイルアプリ等を広く見通した上での設計責任・コードオーナー・メンバーの育成を担っていただきたいと考えています。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のサービスの開発や開発チーム作りを牽引していただきます。 シニアソフトウェアエンジニアの方には、Webフロントエンド、バックエンド、モバイルアプリ等を広く見通した上での設計、レビュー、メンバーの育成を担っていただきたいと考えています。 ※配属先やお仕事については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●開発における環境の整備や改善 ・新規技術導入のための技術調査や検証 ・アーキテクチャの検討や見直し ・コードレビュー ・CI/CDの整備 ・ログ基盤整備 ●開発チーム作り ・チームメンバーに対する技術的なサポートや育成 ・エンジニア以外も含めた関係者との適切なコミュニケーションや情報連携 ・会社の広報や採用に繋がる活動 ・開発プロセス(KPT、Daily Meeting、ブランチ戦略、Issue/Pull Requestの運用など)の継続的な改善 (カナリー)取り組んでいきたいが、まだ出来ていないこと ●物件掲載に伴うトイルの削減 ・掲載中の物件情報や店舗情報の変更などの作業(トイル)について、一定の仕組み化は進んでいるものの、まだまだエンジニアの手を要する部分が残っている状況。 ・それらのトイルを削減することで、メンバーがエンジニアリングに向き合う時間を最大化したい。 ●システムモニタリングの自動化・改善サイクル構築 ・アプリケーションのエラーやリソース逼迫等によるアラートの整備はある程度できているが、それだけではカバーし切れない項目については日次モニタリング(当番制)でカバーしている状況。 ・これらモニタリングの自動化を進めるだけでなく、発見された課題を改善するまでのサイクルを構築していきたい。 ●データの整備と仕組み化 ・物件同士の「名寄せ」の仕組み改善 ・Canaryは、ポータルサイトとして多数の不動産仲介会社から物件データを受け取っているため、ある実在の部屋(「xxマンションのy号室」)に対して取扱会社が異なる複数の部屋レコードを保持することがある。 ・それらをユーザに対して表示する際、情報をまとめるために「部屋Aと部屋Bが同じかどうか」を建物名/階数/賃料などから判別する必要があり、これを「名寄せ」と呼んでいる。 ・現在も一定の「名寄せ」ロジックがあるが、本来同一と見なすべき物件同士を別物として判定してしまうなどの事態がより起こりづらいロジックに改善していくことを目指している。 ●沿線・エリア等のマスタ系データ整備 ・名称変更や統合などが発生する沿線・エリア等のマスタ系データについて、それらを最新の状態に保つための仕組みを作りたい。 ●Canaryアプリの開発環境改善 ・エンジニアメンバーの開発環境の整備 ・モバイルアプリの開発は各エンジニアメンバーの環境差異に影響を受けやすく、環境構築がスムーズにいかないなどの問題が発生しやすいため、それらの差異を吸収できるような仕組みを整備したい。 ・ディレクトリ構造のリファクタ ●CanaryWebの施策実装 ・一覧の画像ギャラリーの画像ロード速度改善 ・ホーム→検索までのパフォーマンス改善 ・物件一覧ページランディングのパフォーマンス改善 (カナリークラウド)取り組んでいきたいが、まだ出来ていないこと ●バックエンド、インフラ ・顧客と仲介業者間のチャット機能のリプレイス ・Elasticsearchの最適化、コスト削減 ・カナリアリリースの導入 ・負荷試験 ・エンジニアのトイル削減を目的とした業務効率改善の推進 ●フロントエンド ・E2Eテストの導入 ・Feature Flagの導入 ・テスト設計の見直し、及びテスタブルなディレクトリ構造へのリアーキテクチャ ・Storybookの本格運用 ・WYSIWYGエディタの実装

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて、「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。メンターとなるエンジニアの指導のもと、業務を担当していただきます。 【タスク例】 ・Webアプリケーション開発: React, Next.js, TypeScriptを用いたフロントエンド開発、Python (FastAPI) を用いたバックエンド開発。 ・AI機能の実装: 自社開発のMLモデルやLLMをアプリケーションに組み込むAPI連携の実装。 ・UI/UXの実装: Figmaのデザインを基にした、直感的で使いやすいUIコンポーネントの実装 。 ・品質保証: テストコード(Unit/E2E)の記述、GitHub上でのコードレビュー(レビュイーおよびレビュアー)。 ・AI活用: DevinやClaudeを活用した、定型コードの自動生成、リファクタリング、ドキュメント作成の効率化 。 ※配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 【技術スタック】 ・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 ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上 〇開発例 ・建設業特化の生成AI AIコンストシェルジュ「光/Hikari」:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 ・製造業特化の生成AIエージェント「工/Takumi」:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。累積データの検索・分析が可能。 ・物流業特化の生成AIエージェント「運/Hakobi」:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。配送・輸送コストの見直しが可能。 ・卸売・小売業特化の生成AIエージェント「商/Akinai」:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。仕入れ・販売計画の作成が可能。

AIおよびLLMを活用したAIアルゴリズム・AIエージェントの開発・評価を担当し、サービスへの実装まで一貫して関わっていただきます。LLMOpsなどのLLM運用の改善も担当していただきます。 ●具体的には ・LLMを用いた情報検索・情報抽出アルゴリズムの開発・評価 ・LLMを用いたAIエージェントの開発・評価 ・LLM・AIエージェントを活用したサービス開発 ・Languse, WeaveといったLLMOpsツールの活用推進 ●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 ・AI 　Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。サービス累計700社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。ローンチ1年で200社の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Antares(図面領域) 設計図面を3Dモデルに変換するプロセスの自動化を実現するアプリケーション プレス例(設計図書のダッシュボードシステム):https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2022/220509_8718.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【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 ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。 詳細な業務内容 【タスク例】 ・仕様策定・設計: PdMが描いた要件のラフ案をもとに、DB設計・API設計・UI/UXの挙動を具体化し、関係者と合意形成を行う。 ・ドメイン連携: 建設業界特有の複雑な商習慣を理解し、現場で本当に使えるロジックをコードに落とし込む。 ・品質向上: 複雑な仕様に対するテスト設計、リファクタリング、技術的負債の解消提案。 【技術スタック】 ・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 ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上 〇開発例 ・建設業特化の生成AI AIコンストシェルジュ「光/Hikari」:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 ・製造業特化の生成AIエージェント「工/Takumi」:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。 累積データの検索・分析が可能。 ・物流業特化の生成AIエージェント「運/Hakobi」:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。 配送・輸送コストの見直しが可能。 ・卸売・小売業特化の生成AIエージェント「商/Akinai」:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。 仕入れ・販売計画の作成が可能。

業界特化型生成AIエージェントの開発(AI SaaS事業部への配属)において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。 【ミッション】 ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。 詳細な業務内容 【業務例】 ・要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。 ・タスク分解と采配(ディスパッチ): 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ(1〜3日程度)」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。 ・アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。 ・組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール(Devin/Claude Code等)の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。 【技術スタック】 ・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 ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。 配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計1,000社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【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 ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

建設・製造・物流といった日本の巨大産業において、燈(Akari)は「下請け」ではなく「DXパートナー」として、最上流から課題解決に取り組んでいます。 現在、大手クライアントからの「難易度が高く、前例のない開発依頼」が急増しています。しかし、仕様が決まりきっていない抽象度の高い課題を、技術的な解(アーキテクチャ・コード)に落とし込めるエンジニアが不足しています。 「仕様書通りの実装には飽きた」「より上流から関わりたい」という方に、裁量と責任ある環境をお渡ししたいと考えています。 【業務例】 ・ コア機能の設計・実装リード :複雑なビジネスロジックを伴う機能開発において、DBスキーマ設計からAPI設計、フロントエンド実装までを一貫して担当、またはリードします。 ・ アーキテクチャの強化 :「動けばいい」コードではなく、保守性と拡張性を考慮した設計(DDD、クリーンアーキテクチャ等)を導入し、技術的負債を未然に防ぎます。 ・ ジュニアメンバーの育成 :コードレビューやペアプログラミングを通じて、ポテンシャル層(ジュニア)の技術力底上げを行い、チーム全体の生産性を最大化します。 ※PMと共にクライアントミーティングに参加し、技術的な観点から実現可能性の提示や代替案の提案を行うこともあります。 【開発例】 ・ 画像認識による非構造化データの自動整理: 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ・ 点群データを活用した幾何学的シミュレーション :3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックを実施する大規模3DWebアプリケーションの開発 ・ 動画解析を活用したインフラ管理プラットフォーム :車載カメラ等の動画データから変状箇所を特定する解析エンジンをバックエンドに統合し、解析結果を地図上で可視化・管理できるWebアプリケーションの開発 ・ ドメイン特化型LLMを搭載した業務支援アプリケーション :建設・製造業向けにチューニングされたLLMを組み込み、専門的な質疑応答やドキュメント生成を行う対話型AIツールのAPI設計・チャットUI実装 ・ ロボット遠隔操作・モニタリングシステム :VLA・VLM(視覚言語モデル)を用いたロボット制御AIと連携し、行動ログの可視化やタスク指示を行う管理ダッシュボードおよび、推論サーバーとの通信基盤の構築 ・ AIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発 :1千万件規模の技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示するAIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発 【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

プラットフォームチームは、 「データを中心に据えたプロダクト群の価値創出」と「開発スピードと運用安定性の両立」をテーマに、 複数のプロダクトを横断しながら、新規連携や共通機能の整備・最適化を推進しています。 ご入社後は、当社のマルチプロダクト体制を支えるチームの一員として、 プラットフォームの設計・改善を通じて、事業成長を支える開発に取り組んでいただきます。 中長期的には、マルチアーキテクチャ環境下での共通基盤設計や、権限管理・アカウント連携などの仕組みづくりにも関わっていただきます。 入社後は下記のような領域を中心にご活躍いただきたいと考えています。 ※昇格などの役割変更に伴い、担って頂く業務内容が変動する場合があります ●プラットフォーム設計・構築 複数プロダクト間で共通利用されるAPI・認証・アカウント管理基盤の設計・実装 内部・外部サービス連携を想定した認可基盤の整備 マイクロサービス環境を前提に高い信頼性を目的としたアーキテクチャ設計 ●モニタリング・自動化/運用効率化 CI/CD環境の整備(GitHub Actions 等)および開発フローの改善 障害対応フロー ●共通基盤の最適化/スケーラビリティ向上 複数プロダクトで共通利用するストレージ・メッセージキュー・認証機構の整備 キャパシティプランニングやリソース最適化の設計・実行 将来的なグローバル展開を見据えた拡張性設計(API整合性管理など) ●チーム連携・改善推進 各プロダクト開発チームとの技術連携・課題抽出・改善提案 プラットフォーム品質向上に向けた技術検証、PoC、コードレビュー 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　※Claude Codeなどの生成AIツールは標準配布 OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilo、Gemini、Claude、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

急成長する自社プロダクトを技術で支える SRE を募集します。 最先端の LLM 技術を活用したプロダクトでは、ユーザー体験の根幹となる「サービスの信頼性」を追求します。 もう一方のプロダクトでは、将来の事業拡大を見据えた「インフラ刷新とコスト最適化」を、大きな裁量のもとリードしていただきます。 安定稼働と事業成長の両輪を支える、非常に重要なポジションです。 あなたの技術力で、プロダクトの未来を支えてください。 ●具体的には ・プロダクトの特性に合わせたSLI/SLOの策定と、モニタリング環境の設計・構築 ・外部API(LLM)連携部分の安定稼働に向けた、継続的な監視とプロアクティブなパフォーマンス改善 ・将来的なアクセス増加に耐えうる、スケーラブルなインフラ基盤の再設計と技術選定のリード ・クラウド利用料の継続的なモニタリングと分析に基づいた、インフラコストの最適化 ※これまでのご経験領域やお持ちの知識に応じて、可能な業務からご対応いただき、徐々に対応範囲を広げていただきます。 最初からすべての業務を担う必要はありません。 知識・技術をキャッチアップしながらバリューを発揮いただける方に、本ポジションをお任せしたいと考えています。 ●自社プロダクト紹介 [建設業特化のバックオフィスDXサービス「Digital Billderシリーズ」](https://www.lp.digitalbillder.com/) ・建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 ・Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計700社以上が導入。 [建設業特化の生成AIサービス「AIコンストシェルジュ 光/Hikari」](https://hikari.akariinc.co.jp/) ・建設業特化のAIエージェント。 ・ローンチ1年で300社の契約を達成 [製造業特化の生成AIサービス「製造業AIエージェント 工/Takumi」](https://takumi.akariinc.co.jp/) ・製造業特化のAIエージェント。 ・2025年ローンチの新プロダクト ●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 AI Python Numpy Pandas Pytorch OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新の AI 開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin :自動タスク実行により、同時並行での実装数を向上 ●Claude Code :自然言語から高度なコード提案・改善を行い、実装スピードおよび同時並行実装数を向上 ●v0.dev :高速な UI モックアップ生成により、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot :日常的なコーディング補助により、作業効率を底上げ ●Gemini :Deep Research や Python 実行を活用した情報検索・解析で、調査および設計の精度を向上

具体的な業務内容 ・ビジネス価値を最大化するための開発チームリーディング ・高品質なコーディング及びチーム全体のコード品質の担保 ・担当チームプロダクトが最大の事業価値を生み出すために必要な技術的方針の決定 ・プロダクトマネージャーやデザイナーが優れたソリューションを発見するための技術面からのサポート ※ご経験やご志向を基に実際に担当するチームを決定します 開発環境 [フロントエンド] Next.js, React, TypeScript [バックエンド] バックエンドは、以下の3つの環境があり、プロダクトによって異なります。 共通コンポーネントはマイクロサービスとして切り出されていて、言語間の差異による不便さはほぼありません。 フロントエンドとのインターフェイスには GraphQL を使っています。 ・Rust + actix-web + async-graphql ・Ruby on Rails ・TypeScript + Node.js + NestJS また、社内向け分析ツールとしては Python + Streamlit が用いられています。 [開発ツール] ・コード管理: GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ・運用監視: Sentry, Datadog ・タスク管理: JIRA ・コミュニケーションツール: Slack ・開発支援: GitHub Copilot, Claude Codeなど