カジュアル面談可 RAGのITエンジニア求人・転職情報

K&Kソリューション株式会社

・AI Agent/RAGアプリケーションを支えるクラウド基盤の設計・構築・運用 ・AWS/Azure環境におけるインフラ設計、権限管理、ネットワーク設計 ・Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon Q、Kiroなどを活用したAI基盤構築 ・Bedrock Knowledge Bases、Agents、Guardrailsなどを用いたRAG・AI Agent基盤の設計支援 ・IAM、KMS、VPC、PrivateLink、ゼロトラストなどを踏まえたセキュリティ設計 ・ECS、EKS、Lambdaなどのコンテナ/サーバーレス環境の構築・運用 ・Terraform、AWS CDKなどを用いたIaC・自動化 ・OpenSearch、pgvector、Snowflakeなどを活用した検索基盤・データ基盤の構築支援 ・CloudWatch、モデル呼び出しログ、トークン利用量などの監視・コスト最適化 ●入社後の役割・キャリアパス 入社後は、まずクラウドインフラの設計・構築・運用経験を活かせる領域から参画いただきます。 その後、AI Agent基盤、RAG基盤、Bedrock活用、クラウドセキュリティ、LLMOps/MLOps、データ基盤など、経験や志向に応じて担当領域を広げていただきます。 将来的には、以下のようなキャリアを目指せます。 ・AI基盤/クラウドインフラエンジニア ・AI Agent・RAG基盤の設計・構築リード ・クラウドセキュリティ/ガードレール設計担当 ・LLMOps/MLOps領域の技術リード ・AI駆動開発を支えるクラウドアーキテクト ・インフラ領域のテックリード/アーキテクト クラウドインフラの経験を軸に、AI時代の基盤設計・運用に強いエンジニアとして市場価値を高められる環境です。

株式会社BuySell Technologies

【ご入社後に期待する成果】 ～6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待しています。その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。 ～1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。 【職務内容】 ・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画 ・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計 ・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進 ・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開 ・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 【あなたに提供できる価値】 ・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験 ・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境 ・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会 【キャリアパス】 ・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア ・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード ・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

株式会社SmartHR

具体的な技術に関する情報は「歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう(https://hello-world.smarthr.co.jp/)　」をご覧ください。 ●役割 SmartHRのAI開発基盤ユニットは、全プロダクトのAI開発を支援する横断組織として新設されます。 このポジションでは、チームの立ち上げを技術面・組織面の両軸でリードし、各プロダクトチームが安心してAI機能を開発できる共通基盤を作り上げることが期待されています。 AIを組み込んだプロダクト開発が当たり前になりつつある今、可用性・セキュリティ・運用性を考慮した基盤設計は、事業成長の速度を左右する重要な要素です。 コンテキスト基盤やLLM Gateway、認証・認可の仕組みなど、個々のチームが解決しきれない課題を抽象化し、全社に届ける役割を担うのがこのポジションです。 要件定義から関係者との合意形成、実装・運用まで主体的に動ける方に、SmartHRのAI基盤の未来を一緒に描いていただきたいと考えています。 ●具体的な業務内容 入社直後は、マネージャーやAI開発部の仲間のサポートを得ながら複数のプロダクトチームと対話し、AI開発基盤の大きな方向性・要件を関係者と合意していくことからスタートする予定です。 現場の実態を正確に把握し、中長期の計画に紐づく形でチームのロードマップを描いていただきます。 技術的には、LangfuseをはじめとするLLMOpsツールの本格運用設計、コンテキスト基盤やLLM Gatewayのアーキテクチャ設計・実装など、横断的に影響を持つ仕組みの構築が主な業務です。 入社3ヶ月以内にはMVPとなる取り組みに着手し、2027年にかけてチームを最大5名規模へと拡大しながら、基盤全体のオーナーとして開発・運用を推進していただくことを期待しています。 コードを書く割合は状況に応じて変動しますが、プレイングマネージャーとして手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ●開発規模・開発体制 チーム規模 新設チームのため現在0名 2027年にかけてプレイングマネージャー1名+メンバー4名、最大5名体制を目指す予定 開発体制 複数のプロダクトチームと連携しながら、共通基盤の要件定義〜設計〜実装〜運用を一気通貫で担う AI開発部の既存プレイングマネージャー・マネージャーとのサポート体制(ゼロからの立ち上げでも安心して取り組める環境) ●事業概要 SmartHRは「well-working 労働にまつわる社会課題をなくし、誰もがその人らしく働ける社会を作る。」をミッションに掲げ、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」を開発・提供しています。 今後、SmartHRが目指すのは「人事労務の効率化ツール」ではなく、日本の働き方そのものを変える社会インフラです。給与・勤怠・タレントマネジメントを横断する「人的資本経営プラットフォーム」への進化を挑戦し、企業が「人」に投資できる社会の実現を目指しています。 数百万人のユーザーに支えられるプロダクトがすでにありながら、日本全法人へのカバー率はまだ数パーセント。解くべき課題の広さは、市場の広さそのものです。2030年に売上1,000億円を目標に掲げ、「日本全体の企業とそこで働く人々の当たり前を変える」という大きな挑戦に挑んでいます ●現在取り組んでいる、または今後取り組みたい課題 LLMOpsの整備(LLMの運用管理・モニタリング・バージョン管理の仕組み化) コンテキスト基盤の構築(各プロダクトが共通利用できる情報基盤の設計) LLM Gatewayの整備(全社横断でのLLMアクセス制御・コスト管理) 認証・認可の実装(AIエージェントを安全に運用するための権限管理設計) ガードレールの整備(AIの安全な利用を保証する仕組みの構築) ●配属先 AI開発本部 / AI開発部 / AI開発基盤ユニット / プレイングマネージャー 業務内容変更範囲 会社の定める業務 ●参考情報 AIでSaaSは死なないし、業務システムをAIで内製化してはいけない(https://real.smarthr.co.jp/articles/times_serizawa_0008) 「人的資本経営プラットフォーム」へ進化。2030年売上1000億円を目指し、新たな事業戦略を発表(https://smarthr.co.jp/news/press/20250603_jigyousenryaku/) 2030年に向けた事業戦略─CEOが語る「働く人を支えるインフラ」への挑戦 - YouTube(https://www.youtube.com/watch?v=isrl9YdOjgQ) ●参考資料 SmartHR 会社紹介資料 / We are hiring(https://speakerdeck.com/smarthr_pr/smarthr-company-introduction1) エンジニア採用サイト(https://hello-world.smarthr.co.jp/ SmartHR Tech Blog(https://tech.smarthr.jp/) SmartHR プロダクトデザイン(https://note.com/smarthr_co/m/m0b87dcc52cb0) SmartHR note(https://note.com/smarthr_co) GPTW Japanの「働きがい認定企業」に選出(https://smarthr.co.jp/news/press/27057/)

株式会社ブリングアウト

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。 単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。 ① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 ●VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 ●LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 ●バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 ●PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 ●顧客課題の抽出、構造化、パターン化 ●開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 ●問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 ●顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 ●優先順位付けの判断軸設計 ●事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 ●AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 ●ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 ●PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 ●AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 ●誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 ●AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 ●What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 ●CTO・Engineering との投資対効果レビュー ●プロダクト改善テーマの言語化 ●短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 ●① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。 ●② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。 ●③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。 ●④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。 ●⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

MNTSQ株式会社

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://info.mntsq.com/aicontract-assistant) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・既存プロダクトの既存機能の改善や新機能の開発 ・新プロダクトの開発 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・フロントエンド領域の技術的なリード 　└技術的な課題発見および解決策の提案・実行 　└コードレビューを通じた知見の共有 　└要件定義・設計・実装 　└最新技術の検証と導入の検討 　└新規プロダクトを生み出すための社内基盤の構築 ・他部門とのコラボレーション 　└デザイナーや PdM と共に UI/UX デザインの検討 　└知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション 　└Slackチャンネルや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客との商談やヒアリングに同席する機会あり 【参考記事】 [「フロントエンド」の枠を超えて、事業価値を最大化する。MNTSQエンジニアの“越境”思考とは](https://note.mntsq.co.jp/n/nb414778ed30d) ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

MNTSQ株式会社

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割 　担当開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

MNTSQ株式会社

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・テックリードとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて <テックリードの役割> ・アーキテクチャー設計 ・全体最適をふまえた技術意思決定 <リードエンジニアの役割> ・担当開発アイテムのリード ・技術的意思決定・テックリード補佐 ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】 [MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

株式会社Algomatic

- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex

アヴァント株式会社

● クライアント向け業務(客先・プロジェクト業務) ・顧客の経営・業務課題のヒアリング、受託・プライム案件の企画・提案・獲得 ・システム化構想、DXロードマップ策定、生成AIを活用したPoC企画・業務改善推進 ・要件定義からリリースまでのプロジェクト統括、QCD・リスク管理、ステークホルダーとの合意形成 ・クライアントの開発組織における生成AI活用の導入・内製化支援、伴走 ● 社内組織向け業務(AI利活用促進・開発プロセスの再構築) ・社内エンジニア組織への生成AI利活用促進、プロンプト活用やナレッジの共有・展開 ・生成AIを前提とした新しい受託開発フローの設計、ガイドラインやベストプラクティスの整備 ・AI活用における品質や保守性を担保するための設計・レビュー方針の策定 ・社内向けのAIを用いたシステム開発、および開発生産性向上のためのツール導入・標準化

株式会社マネーフォワード

【主な業務内容】 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 ・プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 ・課題解決に向けたAIソリューション(生成AI・RAG・機械学習モデルなど)の提案・検証 ・プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 ・本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 ・品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 ・各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく-- そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら ・https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

燈株式会社

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。

セーフィー株式会社

●本職種のミッション 映像プラットフォームの強みを活かし、映像活用の可能性を実用的なソリューションへと変換することで新しい事業領域を切り拓いていくことが、このチームのミッションです。 Safieプラットフォームを通じたソリューション開発を広げていくための中心的な役割を担い、事業領域ごとに必要とされる価値を具現化してプロダクトに落とし込むフェーズに携わっていただけます。 新部署での取り組みであるため、既にある仕様通りに実装するのではなく、技術検証や要件整理の段階から主体となって関わり、ゼロから最適なアーキテクチャやアプローチを検討することにチャレンジしていただけます。 特定の技術領域に閉じることなく、ユーザーの課題を起点とした社会で実際に機能する価値あるプロダクトをつくりたい方、AIを含む新しい技術も適切に取り入れながら開発に向き合いたい方に適した環境です。 【取り組み事例】 [車両管理・物流現場DX](https://safie.co.jp/news/4660/):AI搭載のクラウド録画カメラを用いたナンバープレート認証システムを、物流拠点や建設現場のゲート管理と統合。 高価な専用センサーや現地サーバーを必要とせず、クラウド上での車両識別・入退場ログの自動化を実現。 [小売・店舗DX](https://safie.jp/article/post_4362/):POSレジのデータと映像を同期させることで、不正検知やレジ待ち解消など、ロス対策といった店舗課題を解決し、現場のオペレーション最適化を支援する商用ソリューションの検討・提供。 [現場コミュニケーションDX](https://safie.jp/article/post_26106/):外部サービスを連携することで、現場の「声」と「映像」を統合し、遠隔地からでも的確な指示や状況把握を可能にするシステムを構築。 [公共・社会インフラ](https://safie.jp/survey/): 人流分析AIを用いた公共空間の利用状況可視化や、都市開発における実態調査など、行政や自治体と連携した社会課題解決をデータドリブンに実装。 その他:最新のLLM(大規模言語モデル)を用いた「映像×〇〇」ソリューションの創出など、自社プラットフォームが持つ膨大なアセットをベースに、次世代のサービスを定義から実装までを推進するプロジェクトが多数進行中。 ●主な業務内容 顧客・市場の課題を理解し、最適な技術アプローチを検討 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 利用者のフィードバックを踏まえた改善や運用サポート 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 ●部署の今後の目標・現在の目標 ソリューション開発部では、今後の展望として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は可能性が広がっていますが、それ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、各プロジェクトにおいて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。 また、多様化するニーズに対して技術的な実現可能性をどう担保し、プラットフォームとしての堅牢性と柔軟性をどう両立させるかといった難易度の高い問いに向き合っている段階です。 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