openFrameworksのITエンジニア求人・転職情報

会話解析AI「Value Intelligence(VI)」のフルスタックエンジニアとして、企画、設計、開発、運用まで一気通貫でプロダクト開発を担っていただきます。CEOやPdM、ビジネスサイドの担当者と密に連携し、仕様決定の根幹から関わっていただきます。 ●新規アプリケーション・機能の0->1開発: 「Value Map」のコンテキストを活用し、営業担当者へのフィードバック機能やガイド機能、新規Agent機能などのアプリケーションを開発します。基本的には一つの新機能を独立して担当し、LLM機能の仕様検討からフロントエンド、バックエンド、インフラまで全工程を推進します。 ●直近の技術課題である「基盤刷新・パフォーマンス改善」: 大量の商談データに対するパフォーマンス不足の解消、およびデータベース(PostgreSQL / Firebase Data Connect)の最適化。 ●コンテキスト設計・グラフ解析精度向上: Property GraphをLLMに渡すインプットの最適化、および因果パス分析と文字起こしデータのマッチング向上。 ●マルチモデルAI Gateway: 組織単位でのモデル切り替えと品質差の吸収ロジックの構築。 ●AIネイティブな開発プロセスの推進: AIエージェント(Devin)へのIssueベースのタスク委譲環境の整備や、AIコードレビューの自動実行環境のブラッシュアップなど、チーム全体の生産性向上をリード。 【開発環境】 ・MacBook Pro 14インチ(M3 Pro / SSD 1TB / RAM 36GB)貸与 ・パッケージマネージャ:pnpm ・モノレポ管理:Turborepo ・ローカル開発:Firebase Emulator Suite(認証・DB・Functionsをローカル完結) ・リンター / フォーマッター:Biome ・テスト:Jest 【技術スタック】 ・フロントエンド:Next.js 15(App Router) / React 19 / TypeScript ・UI:Tailwind CSS / Radix UI / Framer Motion ・可視化:Three.js / React Three Fiber / XYFlow React ・バックエンド:Firebase Cloud Functions(TypeScript) ・グラフ解析:graphology(因果構造・Value Map分析) ・AI:Anthropic Claude / Google Gemini / OpenAI(マルチモデル対応) 【インフラ・アーキテクチャ】 ・クラウド:Google Cloud(Firebase) ・実行環境:Cloud Run(フロントエンド) / Cloud Functions(API・バッチ) ・データベース:PostgreSQL(Firebase Data Connect) / Cloud Firestore ・認証:Firebase Auth ・モニタリング:Sentry / PostHog ・外部連携:Zoom API ・マルチLLM構成:AI Gatewayを介したモデル切替 【DevOps / CI/CD】 ・リポジトリ:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions(ビルド / リント / テスト / デプロイ) ・AIコードレビュー:GitHub Actions上で自動実行 ・環境:dev / stg / prod の3環境 ・ブランチ戦略:deploy/dev → deploy/stg → deploy/prod 【開発プロセス】 ・PRベース開発(GitHub) ・リードタイム:大半が当日マージの高速サイクル ・段階的デプロイ(dev → stg → prod) ・AIコードレビュー / AIリリースノートの自動生成 ・IssueベースでAIエージェントへタスク委譲(devin/issue-* ブランチ) ・Firebase Emulatorによるローカル完結開発

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

●サービス成長のためのデータ分析 ・KPI分解やセグメント分析などによる仮説立案 例)ボトルネックの特定と打ち手の考 ・ABテストやダッシュボード設計によるPDCA体制の構築 例)データ分析を基に実施した施策の良し悪しを判定および改善策の導出 ・社内のサービス運用フロー最適化のためのアルゴリズム開発 例)チャンネル表編成の数理的な最適化 ・プロダクトの付加価値向上のためのアルゴリズム開発 例)ターゲティング広告商品の開発

トヨタとパナソニックの電池開発技術を併せ持つ当社にて、開発中の試作電池セルや量産電池セルの評価・解析における、評価解析データ処理の効率化を担当いただきます。 <具体的には> ・データの自動収集&データベース化 ・自動処理化のシステム構築 ・サーバの保守メンテ など