BtoB向けサービス RAGのITエンジニア求人・転職情報

株式会社PKSHA Technology

●AI SaaSプロダクト開発チーム 法人向け対話エンジン開発や新規プロジェクトのソフトウエアエンジニアとして各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウエアエンジニアリングで解決できる課題を解決していただきます。 ・法人向けに提供している対話エンジンサービスのバックエンド開発 ・機械学習以外の各種対話ロジックの開発 ・機械学習のモデルをサービングするアプリケーションの開発 ・他サービスとのインテグレーション ● Al Solution チーム 多岐に渡る大手企業に、自然言語処理・画像認識・音声認識・予測・数理最適化等の領域で、機械学習・深層学習を軸にしたアプリケーション開発を行っていただきます。 ご希望やご経験に応じて、下記のような開発実績例を持つチームに参画していただき、開発力だけでなく課題解決力を得ることができます。 ・LINEや資生堂、飲食・小売など幅広い領域で100社以上に取り入れられ、カスタマーサポートや社内問い合わせの自動化を支援するチャット型対話エンジン ・国内クレジットカード決済流通網のうち約10兆円の規模を支える不正利用検知 ・MaaS時代の自動車移動を支える駐車場業界のDXを推進する精算機とAPI ● MaaS & SmartCity チーム MaaS領域におけるアルゴリズムの社会実装に向けてIoT機器の開発や、コンピュータビジョン技術・深層学習技術を用いた、画像・動画解析アルゴリズム、ソフトウエアの開発に携わって頂きます。 より詳細を知りたい方は、[SoftwareEngineer Entrance Book](https://pksha.notion.site/Software-Engineer-Entrance-Book-242b8721424280378a8ffd13605c1491)をご覧ください。

Ｓｋｙ株式会社

生成AIを活用したシステムやサービスの企画・設計・開発・導入支援を行います。 具体的には、企業の業務課題を解決するための生成AIソリューションの提案、PoC(実証実験)の推進、生成AIを組み込んだアプリケーションや基盤の開発などを担当します。 最新のクラウド技術やAIモデルを駆使し、顧客に新しい価値を提供することを目指しています。 ＜生成AIソリューションコンサルタント＞ 顧客の業務課題を深く理解し、技術的・業務的の両面から生成AIを活用した最適なソリューションを共創します。 導入戦略の策定やPoCの設計・実行に留まらず、継続的な改善やスケーラビリティを見据えた提案を行います。 ・顧客の業務プロセスや課題の深掘り、生成AI適用可能性の評価 ・生成AI活用におけるユースケースの設計と価値検証 (PoV) の支援 ・実証実験(PoC)の企画・実行と、結果に基づく改善提案 ・導入後の運用・拡張を見据えたロードマップ策定 ・リスク・倫理・ガバナンス観点での導入支援と社内啓発 ＜生成AIプロジェクトマネージャー＞ 生成AI導入プロジェクト全体を管理し、技術的な不確実性や変化の速い環境に対応しながら、成果の最大化を目指します。 顧客との共創を重視し、開発チームと連携して柔軟かつ迅速なプロジェクト推進を行います。 ・プロジェクトの目的・価値定義とロードマップ策定 ・顧客との共創による要件調整・スコープ調整 ・開発チームとのアジャイルな進行管理と技術的な意思決定 ・PoC結果のフィードバックを活用した改善推進 ・リスク・倫理・ガバナンス視点でのプロジェクト管理 ＜生成AIアプリケーションエンジニア＞ 生成AIの特性を活かし、ユーザー体験と業務価値を最大化するアプリケーションを設計・開発します。 UI/UX設計からバックエンド開発まで幅広く担当し、生成AIならではの開発プロセスをリードします。 ・生成AIを活用したWebアプリケーションやAPIの設計・開発 ・プロンプト設計、RAG、LLM応答の精度評価などの生成AI技術の実装 ・ユーザー体験を重視したUI/UX設計 ・テスト自動化や品質保証、運用フェーズでの改善支援 ＜生成AIソリューションアーキテクト＞ 生成AIの価値を最大化するためにシステム基盤やデータ活用環境の設計・構築を担います。 RAGやエージェントなど、生成AI特有のアーキテクチャに対応し、スケーラビリティ・保守性・セキュリティを考慮した設計を行います。 ・生成AIシステム全体のアーキテクチャ設計と技術選定 ・RAGやエージェント利用におけるデータ整備・前処理・検索最適化 ・ベクトル検索やナレッジグラフなどの検索基盤構築 ・クラウド環境におけるセキュリティ・ガバナンス設計と運用支援 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務

Dress Code株式会社

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

JAPAN AI株式会社

期待する役割 シニアプロジェクトマネージャー (IC) として、以下の3つのミッションを担っていただきます。 1.戦略案件・重要案件のデリバリー責任者 として、複数プロジェクトの成功確率を最大化する 2.AI/LLMプロジェクト 特有の不確実性を前提に、評価設計・運用設計・ガバナンスまで含めてプロジェクトを完遂する 3.プロジェクト運営の型化・標準化 を推進し、組織として再現性のあるデリバリー体制を構築する 業務内容 ●プロジェクト/プログラムマネジメント (中核) ・複数プロジェクト (並行案件) の計画策定、進捗・課題・リスク・依存関係の統合管理 ・顧客経営層・事業責任者との合意形成 (スコープ、優先度、変更管理、検収条件) ・品質管理 (要件の曖昧さを潰す、受け入れ基準の設計、レビュー、手戻り抑制) ・重要インシデント・炎上兆候の早期検知、エスカレーション、収束までの指揮 ・プロジェクトドキュメント (要件定義書・仕様書・WBS等) の作成・レビュー ●AI/LLMプロジェクト特有の設計・推進 ・AI機能の要件定義 (顧客期待値の調整、ユースケース定義、技術的制約の整理) ・品質評価の設計・運用 (評価指標の策定、テスト観点の設計、改善サイクルの構築) ・情報管理・セキュリティ/コンプライアンス要件を踏まえた推進 (社内法務・セキュリティチームとの連携) ・AI特有の不確実性 (精度のばらつき、ハルシネーション等) を前提としたスコープ・スケジュール設計 ●デリバリーオペレーションの型化 (PMO的役割) ・プロジェクト標準の整備 (テンプレート、進行ルール、品質ゲート、WBS粒度、定例体の設計) ・主要メトリクスの設計・可視化 (例:納期遵守率、手戻り率、検収リードタイム、重大障害件数、顧客満足度) ・PMメンバーへのナレッジ共有・レビュー支援・再発防止の仕組み化 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 チーム体制 ●開発組織:約70名 (PM/エンジニア/デザイナー/QA等) ●配属:PjM (プロジェクトマネージャー) チーム ・自社SaaS・AIエージェントを顧客向けソリューションとして開発・提供 ・クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 ●協働メンバー: ・PdMチーム、エンジニア (フロントエンド、バックエンド、AI/ML) 、デザイナー、QAエンジニア ・セールス、カスタマーサクセス、クライアント企業の担当者

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 プロダクトの急拡大に伴い、PROEVERのバックエンド基盤を「セキュリティを後付けにしない(Security by Design)」形で設計し直すフェーズに入ります。 専任のセキュリティ担当としてではなく、「セキュリティや高いパフォーマンスを、自身の設計責務としてシステム構造に組み込める」バックエンドエンジニアとして、自ら手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ※ すぐにすべてをお任せすることはありません。まずは現状を把握し、優先順位を決めて取り組んでいきます。 ・本番環境のボトルネック解消: パフォーマンス課題(ネットワーク、データベース、コンテナリソースなど)の調査と改善 ・セキュリティの現状可視化: 認証認可・データ保護まわりの現状整理と、横断観点の言語化 ・技術負債のロードマップ策定: コードベースに潜む技術課題の洗い出しと優先順位付け ・アーキテクチャの最適化: Azure / データベース構成の見直しと、必要に応じた選定変更 ・コア認証基盤の刷新: 堅牢かつ柔軟な認証認可基盤の設計と実装 ・技術組織のリード: 設計レビュー・ドキュメント整備・メンタリングを通じたチーム全体の設計力向上 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

Japan Digital Design 株式会社

【具体的な業務】 ●プロジェクト担当として ・主要プロジェクトにインフラ担当として参画し、領域全体をリード ・開発チームと初期段階から協働し、アーキテクチャ設計・技術選定・構築方針を検討 ・金融水準のセキュリティ・可用性・運用性を踏まえたクラウドインフラの設計・構築(AWS/Google Cloud等) ・PoCから本番運用まで一貫して担い、IaC・監視・運用設計を整備 ●チーム横断・改善活動として(並行して) ・各プロジェクトで個別に対応している部分のうち、共通化できるものを見極めて仕組みに落とし込む ・クラウドアカウントの払い出しや統制環境の改善、IaCテンプレートやナレッジの整備など、チームで使える土台をつくる ・Claude Code等の生成AIツールを活用し、IaC作成・レビューや定型作業の自動化・ドキュメント整備をチーム全体に広げる 【プロジェクト例】 ・[産業情報検索AIシステム](https://japan-d2.com/projects/industrial-search) ・[そうぞくガイド](https://japan-d2.com/projects/inheritance) ・[EUDクラウドサービス](https://japan-d2.com/projects/eudcloud) ・[三菱UFJ銀行への生成AI×RAGによる「手続検索支援システム」の提供を開始](https://japan-d2.com/news/20250731-001) ・[生成AIを活用した「AI社内手続ナビゲーター(旧称:手続検索支援システム)」利用ユーザーを国内全営業店へ拡大](https://japan-d2.com/news/20260331_001) 【カルチャー】 ・フルフレックス・フルリモート可能な柔軟な働き方 ・職種を超えて協働する文化(開発・インフラ・セキュリティ・データ/AI) ・技術選定はJDDが主導し、クラウドのベストプラクティスに沿った活用をMUFGと対等な立場で提案・実践しています ・AI、クラウドなど先端領域に自由に触れながら実務で成長できる環境 ※SIer・大手IT企業・クラウドサービス事業者・スタートアップなど、様々な経歴を持つメンバーが集まっています。これまでの環境を問わず、裁量を持ってインフラに一気通貫で向き合いたい方に向いている環境です。 【技術スタック】 ●クラウドインフラ・IaC ・Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure(主にEntraやOpenAI) ・Databricks(データ分析基盤で利用) ・Terraform(標準として利用)/ AWS CDK / AWS CloudFormation ●ツール・生成AI ・Slack / GitHub Enterprise Cloud / JIRA / Confluence / Microsoft 365 E5 ・Claude Enterprise(Claude Code)/ ChatGPT(Codex) / Microsoft Copilot など ※変更の範囲 業務:会社の定める業務

テックタッチ株式会社

≪DAP市場シェアNo.1プロダクトに「生成AI」を実装し、解のない問いに最適解を定義する≫ テックタッチは、「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」をミッションに、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)を開発・提供しています。 現在、国内DAP市場で5年連続シェアNo.1を誇り、事業・組織ともに急成長フェーズにあります。 この強固な顧客基盤と技術力を活かし、私たちは新たな柱となるプロダクト「Techtouch AI Hub」の開発を推進しています。 本ポジションでは、この AI Hub の中核機能である RAG(Retrieval-Augmented Generation)システム の開発をリードするAIアプリケーションエンジニア(LLM/RAG)を募集します。 ● Techtouch AI Hub とは DAP(Digital Adoption Platform)を拡張し、既存の業務システムと生成AIをシームレスに連携させることで、エンタープライズのお客様に新しい業務体験を届けることを目指す 企業向け生成AI活用プラットフォームです。 ● 担当する機能:テックタッチナレッジベース(RAG機能) 企業が保有するドキュメントを安全に取り込み、その情報と生成AIを組み合わせることで、独自のコンテクストを踏まえた回答を実現します。 テックタッチの強みであるDAP機能と連携し、画面上で「迷わず・間違わずに」業務ができる状態を実現することを狙ったプロダクトです。 現在はファーストリリース直後であり、実際の顧客への有用性を確認しつつPMF(プロダクト・マーケット・フィット)を目指すフェーズにあります ． RAG の応答品質・レイテンシ・スケーラビリティ・セキュリティ・コストをバランスさせながら、MVP(Minimum Viable Product) から 1→10 へと伸ばしていくための機能・非機能の両面に取り組んでいます。 ● チームの開発スタイル 少数精鋭のチームで、以下の通りプロダクト志向かつオーナーシップ高く開発を進めています。 PdM(Product Manager)・エンジニアが同じテーブルでロードマップを議論 仕様検討〜設計〜実装〜運用までを一気通貫で担当 ● 直近の技術的な取り組み 現在は PMFの達成に向け、主に次のような技術課題に取り組んでいます。 回答精度の追求:ユーザーの期待値を満たす回答精度と、実用的なレスポンス速度の両立 非構造化データの処理:様々なフォーマットの文書を適切にチャンク化・ベクトル化するパイプラインの構築 エンタープライズ品質の担保:マルチテナント環境におけるデータ分離とセキュリティの徹底 スケーラビリティ:複数組織からの同時アクセスを安定して捌けるアーキテクチャへの進化 言語/フレームワーク:Python, FastAPI, LangChain, React インフラAWS(CDK, ECS Fargate, Lambda, Step Function, OpenSearch, MySQL) その他:Open API, Datadog, GitHub, Slack, Linear

株式会社JDSC

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

Sansan株式会社

●サービスについて AI契約データベースである、取引管理サービス「Contract One」は、企業の契約に関わるあらゆる意思決定を支援するデータソースとして機能します。契約データの活用は企業によりさまざまであり、あらゆるユースケースに対応するデータ表現、および検索インターフェースが「Contract One」の根幹となります。当社が長年培ってきたデータ化技術やオペレーション体制と、最先端AI技術や高度な情報検索領域のエンジニアリングを組み合わせることにより、他社では実現できない多くの機能がエンジニアの手によって開発されています。 ●組織のミッション 契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。Contract OneのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。 ●具体的な業務 取引管理サービス「Contract One」において、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI/UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。 ・検索体験の向上 — サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善 ・評価指標の設計 — 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善 ・可観測性の向上 — パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築 ・AIエージェント — ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用 ●開発環境、使用するツールなど ・フロントエンド:TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS ・サーバーサイド:Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python ・データベース:Cloud SQL(PostgreSQL), Elasticsearch ・運用・監視:Splunk, Cloud Logging ・CI:GitHub Actions, Cloud Build ・バージョン管理・コラボレーションツール:GitHub, Notion, Gather ・インフラ:Google Cloud(Cloud Run/Cloud Functions/Cloud Tasksなど), Cloudflare ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

株式会社ブリングアウト

Full Cycle Engineer は、顧客価値の創出を最初から最後まで担います。 単に要件を実装するのではなく、顧客課題を発見し仮説を立てソリューションを設計し AIを活用して開発し本番へ届け効果を測定し継続的に改善するというプロダクト開発の全サイクルをリードします。 ただし、すべてを一人で抱えるわけではありません。Product Manager や Subject Matter Expert、ビジネスチームと協働し、フェーズごとに主担当を持ちながら、成果にオーナーシップを発揮します。 アイデアから顧客価値の創出まで、一つの取り組みをオーナーとして推進します。 例えば、 顧客課題の発見 仮説検証 プロダクト体験の設計 AIを活用した開発 本番リリース KPIの計測 継続的な改善 AIを前提とした新しい開発プロセスの構築 などに携わります。 チケットを担当するのではなく、成果に責任を持つ仕事です。 顧客業務やワークフローを理解する 顧客・社内メンバーへのヒアリング 解くべき課題を見極める 仮説を素早く検証する 曖昧な課題を具体的なソリューションへ落とし込む Product Manager や Subject Matter Expert と協働する ユーザー体験を設計する 短期的な成果と長期的な保守性を両立する AIを前提とした開発スタイルを実践する AIを活用した開発プロセスを改善する 新しいAI技術を検証・導入する 社内の生産性を高めるツールや仕組みを構築する アーキテクチャ設計 本番品質の実装 可用性・セキュリティ・運用性の担保 本番運用と継続改善 プロジェクト全体をリードする 技術・プロダクト両面で意思決定する リリース後の効果を測定する データをもとに改善を続ける 技術水準を引き上げる チームメンバーを支援・育成する 開発プロセスを改善する 技術的な意思決定をリードする ●製品紹介 対話データ解析 AI SaaS「Bring Out」を開発しています。ブラックボックス化されやすい対話データ(商談・社内会議・サービス現場で交わされる会話)を分析し、重要情報を抽出することで、導入企業や働く人々の生産性向上に貢献します。 すでに IT・人材・M&A・不動産・製造・医療など様々な業界で活用され、営業・商品開発・R&D・ファイナンス・人事など幅広い職種で使われています。現在は主にエンタープライズ企業向けに提供しており、高い機密性・可用性・柔軟なデータ連携が求められます。 ●技術環境 バックエンド:Node.js、TypeScript、Python、GraphQL データストア:PostgreSQL、AWS S3、DynamoDB インフラ:AWS、Terraform、Docker、CircleCI AI 活用:AI コーディングツール(GitHub Copilot 等)、LangChain / CrewAI / AutoGen、OpenAI・Anthropic 等の LLM、RAG ●評価指標 私たちは、アウトプットではなくアウトカムを評価します。 例えば、 顧客への価値 ビジネスへのインパクト プロダクト品質 デリバリースピード チーム全体へのレバレッジ AI活用による改善 チームへの貢献 などを総合的に評価します。 ●入社後30日 まずはBring Outを理解する期間です。 ●期待すること プロダクトと事業を理解する システム構成・アーキテクチャを理解する AI Firstな開発スタイルを習得する 顧客やユースケースを理解する 初めての本番リリースを経験する 設計レビューや議論に参加する ●入社後60日 少しずつオーナーシップを持ち始めます。 ●期待すること 中規模機能を主体的にリードする 技術的な設計判断を行う プロダクト企画に参加する 開発プロセスを一つ改善する コードレビューを通じてチームへ貢献する ●入社後90日 Bring OutのFull Cycle Engineerとして自立することを期待します。 ●期待すること 顧客課題の発見からリリースまでを自ら推進できる 顧客との対話を通じて課題を定義できる プロダクトの方向性について提案できる AIを活用した開発を主体的に実践できる 顧客・事業へのインパクトを生み出せる 開発プロセスそのものを改善できる ●キャリアパス Full Cycle Engineerはゴールではありません。 経験や志向に応じて、 Principal Engineer Technical Lead Product Lead Solution Architect Forward Deployed Engineer Engineering Manager 新規事業・新規プロダクト責任者 など、多様なキャリアへ広がります。 技術領域ではなく、「どれだけ大きな課題を解決できるか」がキャリアを決めます。

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)

株式会社ログラス

本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 ●顧客課題の探索とプロダクト設計 顧客へのヒアリングや業務観察を通じた課題・業務フローの理解 PdM、デザイナー、ドメインエキスパートと連携したプロダクト体験の設計 顧客課題と技術的な実現可能性を踏まえた機能要件・仕様の策定 プロトタイプを用いた仮説検証と顧客フィードバックの収集 ●LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発 LLMを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装 プロンプトエンジニアリング、コンテキスト設計、RAG等を活用した機能開発 AIエージェントを活用した業務フロー・ユーザー体験の設計 モデルの出力品質を評価する仕組みや評価指標の設計 精度・速度・コスト・再現性を踏まえた継続的な改善 新しいモデルやAI技術の検証とプロダクトへの適用 ●PMFに向けた高速な開発・改善 新規プロダクトや機能のプロトタイピング 顧客利用を通じて得られたフィードバックを踏まえた改善 利用状況や定性・定量データに基づく優先順位の判断 PdM・デザイナー・ビジネスメンバーと連携した開発計画の策定 技術的な知見を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップへの提案 ●プロダクトの成長を支える技術基盤の構築 プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャ設計 可用性・拡張性・セキュリティ・パフォーマンスの改善 コードレビュー、テスト設計、自動化による開発品質の向上 AIコーディングツールを活用した開発プロセスの改善 複数のAIプロダクトで再利用できる知見・技術基盤の整備 ※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。 ●開発環境 サーバーサイド:Go フロントエンド:React / Next.js / TypeScript インフラ:AWS / Terraform / Fargate / ECR データベース:Aurora PostgreSQL テストツール:Datadog Synthetics / Playwright コミュニケーション・設計・開発支援:Slack Gather Figma Findy Team+ Notion Miro diagrams.net Cursor Claude Code Gemini ※参画プロダクトによって、一部の技術構成が異なる場合があります。 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

株式会社Algomatic

仕事内容 生成AIが「使える人だけのもの」から「企業全体のインフラ」へと変わる転換期に、テクノロジーだけでなく“人・組織・業務の変化”まで含めて設計するシニアPdMを募集します。 このポジションの醍醐味は、プロダクトを作ること自体が目的ではなく、顧客企業の現場に入り込み、行動変容・意思決定・コラボレーションの仕方を変え、組織が強くなるプロセスをプロダクトで実装できることです。HR/組織開発領域に関心がある方にとっては、「制度・研修・コミュニケーション設計」だけでは届きづらい変化を、プロダクトとデータの力で加速させるチャレンジになります。 本ポジションは、0→1と1→10フェーズにおけるプロダクト戦略・顧客価値検証・開発推進をリードし、プロダクトの勝ち筋を作る役割です。プロダクトの形は固定せず、顧客課題と検証結果をもとにスコープや提供価値を進化させていきます。 主な業務内容 ・顧客課題の探索(現場観察・業務理解・ステークホルダーの合意形成)と、提供価値・ターゲット・ユースケース仮説の構築/更新 ・中長期ロードマップ、KPI、優先度の策定と意思決定の推進(プロダクト指標に加え、導入定着・行動変容・業務成果の指標化も含む) ・PRD作成、要件定義、仕様策定、リリース判断を含む開発プロセスの推進(スクラム等) ・生成AIを活用した業務オペレーション/プロセス設計(社内外)と継続的な改善 ・ドメインエキスパート(業務側)と開発チーム(エンジニア/デザイナー)間のコラボレーション設計・合意形成 ・必要に応じて、価格/パッケージ、導入・運用設計、エンタープライズ要件(セキュリティ/権限/監査等)の論点整理 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。 全社AI活用推進・研修支援 社員数約1.4万名(グループ計約2.5万名)の大手物流企業様において、全社員が生成AIを使いこなせる組織変革をご支援。 年間に渡り生成AIを全社員で活用、研修プログラムを設計・実施し、生成AIを日常で活用及び業務で活用できるAIエージェントを内製構築できる社員様を拡大伴走中。 入社時にお任せしたいこと ・顧客の現状を深く理解した上での、AIドリブンな戦略方針の提言 ・未来の企業活動のあるべき姿を見据えたプロダクト構想の立案、およびチームのリード 応募要件 必須スキル ・B2Bプロダクトにおけるプロダクトマネジメント経験 ・不確実性の高いフェーズ(0→1、または大きな方向転換を伴う1→10)で、課題探索〜価値検証〜開発推進までを主導した経験 ・スクラム等のアジャイル開発で、エンジニア/デザイナーと協働しながら意思決定・優先度付けを行った経験 ・複数のステークホルダー(経営/営業/CS/開発等)を巻き込み、合意形成しながら前進させるコミュニケーション力 ・データ/定性情報をもとに仮説検証を回し、KPI設計・改善サイクルを運用した経験

株式会社ディー・エヌ・エー

※こちらのポジションは、DeNA AI Linkへの出向となります DeNA AI Link は「AIで、日本企業の生産性向上を支援する」をミッションに掲げ、DeNAグループの技術・事業開発力を活かしてエンタープライズ向けAIサービスを展開しています。 リーダーズAI は、DeNA AI LinkとTHAが共同開発する次世代の組織変革プロダクトです。経営層・事業リーダーの思考・判断基準をAI化し「理想のリーダー」を組織内に実装することで、企業理念・戦略・文化に基づいたアドバイスを24時間365日、全社員が受け取れる環境を実現します。ビジネスチャットツールから気軽に相談できる設計で、物理的・時間的制約を超えてリーダーの知見を組織全体へ届けます。インタビュー・社内資料の学習・精度調整を含め約3ヶ月での導入完了を強みとしており、大手企業の意思決定の質とスピード向上に貢献します。 本ポジションでは、リーダーズAIのPdM として、プロダクト全体の方向性を担いながら、GTM戦略・グロース領域の推進、プロダクトUXの磨き込み、AIヒアリング機能の組み込みといった大きなイシューを主導していただきます。 私たちのチームは「早く・たくさん動く」を文化として体現しており、PdM自身がClaude Codeで開発するのが当たり前の、AIネイティブな開発スタイルを追求しています。 ●職務内容詳細 ・GTM戦略の立案・実行:ターゲット企業セグメントの設定、セールス・マーケティングとの連携、導入ハードルの分析と改善施策の仮説検証 ・プロダクトUXの設計・改善:ChatUI・ダッシュボード等のコンテキストUX設計、フィードバックループの仕組み化、KPIモニタリングと改善サイクルの推進 ・AIヒアリング機能の企画・実装推進:LLMアプリ設計・プロンプト設計・RAG構築に関する要件定義、開発チーム(Webフロント・サーバーサイド)へのディレクション ・AIネイティブな開発設計:プロダクト開発の各フェーズで「どこをAIに任せ、どこは人が動くべきか」を設計し、AIエージェントを積極的にチームワークフローへ組み込む ・ステークホルダー調整:事業責任者・エンジニア・デザイナー・外部パートナー・顧客との仕様合意・優先度決定 ・導入・運用設計:エンタープライズ顧客への導入フロー設計、運用定着支援の仕組み化 ・プロダクト戦略策定:中長期ロードマップの策定・アップデート、競合・市場分析に基づく意思決定 ・知見の組織還元:業務で得た学びや失敗を他チームへ積極的に展開し、組織全体のプロダクト開発力を底上げする 【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

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