大阪府 GitHubのITエンジニア求人・転職情報

さくらインターネットでは、「さくらのレンタルサーバ」「さくらのVPS」「さくらのドメイン」「さくらのSSL」「さくらのウェブアクセラレータ」など、多くのお客さまに長年利用されているホスティング関連サービスを提供しています。これらのサービスはそれぞれ異なる歴史や技術スタックを持ちながらも、安定性と継続的な進化が求められています。 本ポジションでは、提供する複数サービスを横断し、技術戦略の立案、アーキテクチャ設計、技術標準化、共通基盤整備を推進するテックリード・アーキテクトを募集します。単一サービスの開発リードではなく、組織全体の技術的な方向性を示しながら、将来のサービス成長を支える技術基盤を構築していくポジションです。現場のエンジニア、エンジニアリングマネージャー、サービス企画と連携しながら、複数サービスの持続的な進化と開発生産性向上を推進していただきます。 ●具体的には ・ホスティング関連サービスを横断した技術戦略の立案 ・アーキテクチャ方針、技術選定基準、設計原則の策定 ・プロジェクトに対する設計レビュー、技術レビュー ・共通基盤、運用基盤、開発基盤の設計および導入支援 ・CI/CD、IaC、構成管理、運用自動化の標準化推進 ・技術的負債や属人化リスクの可視化と改善計画策定 ・レガシーシステムの改善やモダナイズの推進 ・新技術・新アーキテクチャの調査、評価、導入判断 ・技術ロードマップの策定 ・技術的な意思決定に必要な情報整理および関係者との合意形成 ●このポジションで取り組む技術課題 ・長期運用サービスのモダナイゼーション ・サービス横断の共通基盤化と再利用性向上 ・開発・運用プロセスの標準化 ・技術的負債の継続的な解消 ・開発生産性とサービス信頼性の両立 ・インフラとアプリケーションを横断したアーキテクチャ最適化 ●利用している技術 言語:Go、PHP、Python、Perl、Shell Script データベース:MySQL、PostgreSQL、Redis、ClickHouse ミドルウェア:Nginx、Apache、Apache Traffic Server インフラ・運用:Docker、Kubernetes、Terraform、Ansible 開発環境:Git、GitHub

さくらインターネットでは、クラウドやインターネットインフラをはじめとする多様なサービスを開発、提供しています。 これらのサービスを安定して提供するためには、DNS、メール、NTPなど、複数のサービスから共通して利用される基盤の信頼性が重要です。 またサービスの継続的な開発を支えるGitHub Enterprise ServerやCI/CDを実行するための基盤の欠かすことができません。 事業やサービスの拡大に伴い、全社サービス基盤に求められる可用性、セキュリティ、運用品質も高まっています。 今後も安定したサービス提供を継続するため、基盤の運用体制を強化するとともに、運用の標準化、自動化、システムの継続的な改善を推進していきます。 本ポジションでは、全社サービス基盤の運用・保守を担いながら、監視や障害対応、運用プロセスの改善、システム更新などに取り組んでいただきます。 日々の安定運用に加え、中長期的な視点で、持続可能で信頼性の高い基盤をチームとともにつくるポジションです。 ●具体的には ・DNS権威サーバおよびDNSキャッシュサーバの運用・保守 ・メール送受信、メールリレー、認証などの関連基盤の運用・保守 ・NTPサーバおよび時刻同期基盤の運用・保守 ・GitHub、CI/CDなど開発基盤サービスの運用・保守 ・対象サービスにおけるOSやミドルウェアのアップデート、脆弱性対応 ・障害発生時の調査、切り分け、復旧対応、障害原因の分析および再発防止策の実施 ・設定変更、メンテナンス、リリース作業の計画と実施 ・運用手順、障害対応手順、システム構成のドキュメント整備 ・手作業となっている運用業務の標準化・自動化 ・監視項目、アラート条件、ダッシュボードの改善 ・開発、ネットワーク、セキュリティなどの関連部門との連携 ●利用している技術 ・Linux、UNIX系OS ・DNS、SMTP、IMAP、POP、NTP ・BIND、NSD、Knot DNS、Unbound、Postfix、Dovecot、chronyなど ・Prometheus、Grafana、Zabbixなど ・Ansible、Terraformなど ・Python、Go、Shell Scriptなど ・Git、GitHubなど ・オンプレミス環境、さくらのクラウド ●期待する将来像 ・技術領域を広げると共に自身の専門性を発揮し、幅広く活躍出来る人物に成長すること ・全社基盤を横断的に担当するSRE、運用自動化やシステム刷新を主導すること ・チームを技術的に牽引し、後輩の育成やチーム全体のスキル向上に貢献いただくこと

さくらインターネットでは、「さくらのレンタルサーバ」「さくらのVPS」「さくらのドメイン」「さくらのSSL」「さくらのウェブアクセラレータ」など、多くのお客さまに長年利用されているホスティングサービスを提供しています。 本ポジションでは、ホスティングサービスに関する既存機能の改善だけでなく、新技術の検証や新機能のプロトタイピング、社内向け共通基盤や運用支援ツールの開発など、複数サービスを横断した技術課題の解決に取り組んでいただきます。 特定のサービス専任として決まった業務を担当するポジションではありません。候補者の経験や志向性、その時点のプロジェクト状況を踏まえながら、ホスティングサービス領域の開発・改善や新しい技術への取り組みを推進していただきます。PoCのみを行う研究開発ポジションではなく、調査・検証から実装、サービスへの適用、継続的な改善まで一貫して関われることが特徴です。 ●具体的には ・ホスティング関連サービスの設計・開発・改善 ・Web API、管理画面、サービス管理システムの設計・開発 ・新技術、OSS、クラウドネイティブ技術の調査・検証 ・新サービスや新機能のPoC、プロトタイプ開発 ・社内向けツール、運用支援ツール、共通ライブラリ、共通基盤の開発 ・運用自動化や開発生産性向上に向けた改善活動 ・技術的負債の解消、モダナイズ、リファクタリング ・監視、可観測性向上、障害予防に向けた改善 ・複数プロジェクトへの技術支援や技術レビュー ・テックリード、エンジニアリングマネージャー、サービス企画との協働 開発ではアプリケーション領域からミドルウェアや運用基盤まで幅広い技術を扱います。サービスの特性や課題に応じて技術選定や改善提案を行いながら、ホスティングサービスの継続的な進化を支えていただきます。 ●期待する将来像 ホスティングサービス領域の技術課題に対して中心的な役割を担うエンジニアとして活躍する 新技術の検証からサービス適用までをリードし、サービス品質や開発生産性の向上に貢献する 特定の技術領域に閉じず、アプリケーション、ミドルウェア、運用基盤を横断して価値を発揮する 将来的にはテックリードやアーキテクトとして組織全体の技術力向上に貢献する ●利用している技術 言語:Go、PHP、Python、Perl、Shell Script データベース:MySQL、PostgreSQL、Redis、ClickHouse ミドルウェア:Nginx、Apache、Apache Traffic Server インフラ・運用:Docker、Kubernetes、Terraform、Ansible 開発環境:Git、GitHub

●業務内容 ご経験やスキル、ご希望に応じて、以下の業務をお任せします。 1.要件定義、仕様策定 2.iOS、Android、ハイブリッドアプリの設計・開発・実装 3.サーバーサイドエンジニアと連携したAPI通信、バックエンド機能の実装 4.継続的なパフォーマンス改善、UI/UXの最適化 5.リリース後の運用、保守、改善提案 6.新しい技術やフレームワークの調査、導入 <お勧めポイント> ◇通信キャリアやメーカー様を中心とするさまざまなクライアントからのプライム案件多く手掛けているためBluetoothを使用したスマート家電制御用システムなど、市場に出ているアプリも多くあります。 ◇要件定義・基本設計などの上流工程から実装・試験の下流工程までこなせるSEクラスやメンバークラスも多く在籍しております。リーダーの育成も積極的に行っており、小規模の案件から経験していただくことが出来ます。 ◇仕様提案から共通プラットフォーム開発、評価までの案件を受注しており、知識・経験・技術に応じて携わっていただきます。バックエンドのクラウドサービス(AWS)と連携するハイブリッドアプリアプリ開発案件のためモバイル以外の技術に挑戦する機会も多いです。 !ご本人の経験・スキル、要望などに合わせてPL/CL/PM業務に従事していただく予定です! CLは担当顧客を持ち、PLは持ち帰り案件を担当するイメージです。 ●案件紹介 ・官公庁向けのiPad/タブレットアプリ保守開発案件 ・某キャリア向けモバイルアプリ開発案件 ・各種情報提供AIアプリ開発 ・二輪車のメータと連携する通信アプリ開発 ※その他にも様々なPJがございますのでぜひ面接の中でお話させてください。

Hondaの研究開発部門のAIドリブン開発を支えるAIエンジニアリング基盤の構築と運用に携わっていただく仲間を募集いたします。 【具体的には】 ご経験や適性に応じて、以下業務をお任せ致します。 ・研究開発領域ユーザー部門と連携、AI開発基盤として必要な要件を定義、その要件を備えた基盤の構築 ・コーポレートIT部門が管理するクラウド基盤の上で、POC環境、開発環境、本番環境を如何に早く提供していくかを、クラウド技術知識をバックグラウンドとして議論し定める ・情報セキュリティ部門と連携、AIエンジニアリング基盤としてのセキュリティを如何に担保するかを議論し定める ・上記活動を外部委託業者、クラウド業者、関連部門、ユーザー部門と多岐にわたる利害関係者とコミュニケーションを取りながら同じ目標に向かって業務を推進する 【技術スキル・関連ターゲット】 ネットワーク、クラウド、ローコード/ノーコード、AI、DX、業務効率化、価値創造、AWS、Azure、OCI、GCP、Claude、Codex、OPEN AI、Copilot、GPT、Gemini、AIエージェント、RAG、生成AI ※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

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

SREエンジニアとして、大手製造業、金融機関などのサービス基盤の改善活動をリードいただきます。 SREシニアエンジニアとして、下記の業務の推進をお任せいたします。 ●クラウドコンサルティング ●AWS、GCP、Azureなどの設計、構築 ●コンテナ、Kubernetes環境への移行設計、構築 ●IaC、CI/CD、Observabilityのコンサル・導入、改善活動 ●チームビルディング ●セミナー講演 技術利用 パブリッククラウド:AWS、Azure、GCP 構成管理:Terraform、Ansible、CloudFormation コンテナオーケストレーション:Kubernetes(EKS)、ECS CI / CD:GitHubActions 監視:NewRelic、DataDog、Dynatrace、Cloudwatch、Zabbix DB:RDS、Aurora、PostgreSQL インシデント管理:PagerDuty その他:Lamda、WAF、CloudFront、Vault

●組織について 当部は、複数の専門課が連携して組織されています。 各課では、Microsoft 365を中心に導入運用・基盤設計・関連開発・認証基盤構築・業務自動化・最新技術(Copilot/AI Agent/Power Platform等)の活用推進などを手掛けています。 第1課:Microsoft 365の運用 第2課:Microsoft 365基盤およびオンプレミスActive Directoryの設計・構築、及び業務システムインテグレーション 第3課:Microsoft 365を中心としたクラウド環境の構築 第4課:Microsoft 365利活用及びDX(デジタルトランスフォーメーション)推進 部全体で急成長するクラウド市場への対応力、豊富なプロジェクト経験、先進技術の積極的な活用を特徴とし、ユーザー部門の生産性・創造性向上および市場価値の高い人材育成を推進しています。 ●組織の業務・事例紹介 当部は、クラウドサービス事業本部内で、Microsoftを中心としたクラウドソリューション(Microsoft 365、Power Platform等)を導入・構築・開発・運用し、ライセンスリセールも含めた総合サービス提供を担っています。 オンプレミス環境からの移行や、Power Platformを活用した業務アプリ開発、自動化、CopilotやAI Agentの導入推進を通じて、ユーザー部門の生産性・創造性向上、およびDX推進に貢献できるやりがいあるポジションです。 多様な業界・顧客へのサービス提供や最新技術へのチャレンジを重ねる中で、高い専門性と成長機会を存分に得ることが可能です。 ●職務内容・担当業務 マイクロソフトソリューション(Microsoft 365等)を活用し、コラボレーションシステムの導入における上流工程(要件定義・設計)から、構築・移行までを一貫して担当していただきます。 お客様の業務課題やニーズに合わせて、最適なクラウドアプリケーション基盤を設計・実装し、生産性や創造性を高めるためのソリューションを提供します。 ITアーキテクトとして技術領域のリード、プロジェクト推進役や案件リーダーとして要件定義～設計・構築・テスト等の一連のプロジェクト工程を遂行していただきます。 また、Power PlatformやCopilot等の最新技術/生成AI活用を含めたサービス高度化・DX推進にもチャレンジできます。 ●役割・ポジション プロジェクトマネージャ、プロジェクトリーダ、SE ●配属部署 ITインフラサービス事業グループ　クラウド事業本部　クラウドサービス第一部

・事業KPIを上げるための機能追加・改善の開発 　　∟ 事業戦略上、課題となっている業務領域を中心に対応します 　　∟ 決済・会計業務、カスタマーサクセス業務(toB/toC両面)、開発のトイル業務など ・各事業部における課題のディスカバリー 　　∟ 要望の受け付けやヒアリングだけではなく、実際の業務にdeep diveして一次情報を取りにいきます ・事業のトップラインを上げるために必要な業務効率化のためのツール・プラットフォーム設計と開発 【一緒にやりたいこと】 ・マルチプロダクト化を見据え、サクセスエンジニアチーム体制の構築・仕組み化・強化 ・サクセスエンジニアチームがより発展、事業貢献するための施策の立案 ・各事業部への課題感のヒアリング・発掘の強化 ・よりスピード感を持った各事業部の課題感の解消と事業を成長させるための体制強化 ・事業のトップライン向上に直結する業務改革を推進するための、業務プラットフォーム・ワークフローの設計と構築 ・個別最適の業務改善から一歩進んだ、事業成長を支える業務プラットフォームの設計・構築 【技術環境】 ・使用言語:TypeScript, Python ・フレームワーク: 　∟ フロントエンド: React, Next.js 　∟ デスクトップアプリ: Electron 　∟ バックエンド: Express, Hono 　∟ テスティングフレームワーク: vitest 　∟ GASツール:Google App Script(Rollup + clasp) ・エディタ:VS Code, Cursor ・AI支援:GitHub Copilot, Claude Code ・インフラ:AWS ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:Redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・チャット:Slack ・ナレッジツール:Confluence ※開発組織全体では、以下も使用しています※ ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・品質保証:Autify ・ミドルウェア:Redis, Nginx ※業務内容 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

●Webアプリケーションの設計・開発・テスト・運用 ●モバイルアプリ(iOS/Android)の開発支援 ●フロントエンド(React, Vue.js等)とバックエンド(Node.js, Python, Java等)の両方を担当 ●CI/CDパイプラインの設計・構築 ●UI/UX改善提案と実装 ●テスト設計・実施(QAチームとの連携) 開発環境 言語:JavaScript(TypeScript)、PHP、Python、Java、C、C++、C#、VB.NET、Ruby、Kotlin、Swift、Objective-c、Delphi フレームワーク:React、Next.js、Vue.js、Laravel、Spring Boot、Django インフラ:AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CloudFront)、GCP、Docker、Terraform CI/CD:GitHub Actions、CircleCI、Jenkins、Docker DB:MySQL、PostgreSQL、MongoDB、DynamoDB、Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Azure SQL Database、Azure Cosmos DB その他:Figma、Slack、Notion、Jira、Confluence、GitHub、GitLab

●業務内容 WESTER・tabiwa などの toC 向けプロダクトの内製化チームに参画し、バックエンドの設計/開発に従事していただきます。 具体的には以下のような役割を担っていただきます。 <技術リード> ・技術選定・アーキテクチャ設計・コードレビューを通じたチームの技術品質の牽引 <プロジェクト推進> ・JR西日本グループとの連携を含むプロジェクトの推進・調整 <チームとの協働> ・PdM、デザイナー・モバイルエンジニアなど、異なる専門性を持つメンバーとの連携 ・各開発チームに参画し、システム的な課題だけではなく進め方を含めたチーム全体の課題を解決していただきます。 ●現状の課題 今までJRWが手掛けてきたシステムはほとんどが外注での開発であり、プロダクトごとに用いられている技術がバラバラでレガシーな部分も多く残っています。 また、個別に立ち上がったプロダクトを一つの体験に統合するため、IDの統合を進める必要もあります。 この現状を打破すべく、内製化の推進やプロダクトの再構築などを進めています。 ●本ポジションの特徴 TRAILBLAZERは、JR西日本グループの各事業に深く関わりながら、ともにデジタル変革を推進しています。 ・社会インフラを担う大きな組織の中で、技術とビジネスをつなぎながら変化を起こしていく ・速さより長期的な視点で、複雑なシステムやプロダクトを育てていく ・様々な立場の人と関係を築きながら、プロジェクトを動かしていく こうした環境に面白さを感じられる方に、特にフィットするポジションです。 ●AI利用環境 社内では Gemini・Claude などの AI ツールを開発・資料作成・分析など幅広い場面で利用しています。 JR西日本グループ側でも導入を進めており、現在は GitHub Copilot によるコードレビューは運用しています。Claude Code についてもガードレールの整備をしながら導入に向けて調整中です。 ●技術スタック プロダクトにより技術スタックが異なります。何を担当いただくかは、ご経験などにあわせて相談させてください。

【募集概要】 JR西日本グループ全体のデータ駆動型経営(DX)を技術面から支える、横断組織のマネージャーを募集します。 本ポジションは、特定の事業部を支援するのではなく、全社で利用する「データの土台(基盤)」や「分析のルール・標準」を整備し、組織全体のデータ活用レベルを引き上げる「技術のハブ」としての役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 「技術開発・先行導入」の観点から、以下の業務を遂行いただきます。 ●技術力向上と成果のアセット化: データサイエンスのケイパビリティを持つメンバーの技術力底上げ、共通ライブラリの開発、R&D 活動を通じビジネス成果の技術的な観点からのアセット化の推進。 ●ピープル・組織マネジメント: 技術志向の強いデータサイエンティストの育成、キャリア支援、チームビルディング、および組織マネジメント。 ●技術的課題解決と推進: 全社的なデータ活用における技術的課題を特定し、その解決に向けたロードマップの策定と進捗管理。 ●社内外との技術連携・調整: 新しい技術基盤の構築や技術導入に伴う、JR 西日本本体、IT 子会社、外部 SI ベンダーとの技術的な合意形成と連携。 【技術スタック】 ●言語・フレームワーク ・Python(pandas / polars を用いたデータ加工・分析) ・PySpark(分散データ処理の運用) ・FastAPI / Flask(API開発・運用) ・pytest(テスト設計・運用) ●データベース / SQL ・複雑なクエリ設計(window関数を用いた時系列データ処理・順位付け) ・WITH句(CTE)を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 ●クラウド ・Azure(Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク) ・GCP(BigQuery / Gemini API) ・AWS(S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell) ●データ基盤 / ワークフロー ・Databricks(コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps) ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte(データパイプライン構築・運用) ●インフラ / DevOps ・Docker / Terraform(IaCによる環境構築) ・GitHub(バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用) ●開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot

WESTER、tabiwaなどのプロダクトの内製化チームに参加し、QA業務に従事していただきます。 ・QA戦略の策定および実行 ・QA活動における定量的モニタリングと継続的改善 ・ インプロセスQA として開発チームに内包される形での品質保証推進 ・一連のテストプロセス(テスト計画・テスト分析・テスト設計・テスト実装・テスト実行・テスト完了)

freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発（メインミッション） ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識（OCR）、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python（マイクロサービス・開発環境）、Ruby on Rails, Go（アプリケーション） 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

●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

【役割】 配属先によって職務内容の詳細は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心として、企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、風通しの良いオープンな社風を良しとしているため、エンジニアリング領域のみならず全社的・組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、チームとして課題を解決していくことを最重要視しています。 また、事業拡大に向けたエンジニアの採用も組織として重視しており、様々な形での採用活動への貢献も期待しています。 【具体的な業務の例】 ・ウェブアプリケーション開発 ┗開発関連：実装・自動テストの作成・レビュー・検証・リリースなどプロダクト開発に必要なことを職能に縛られず横断的に行っていただきます ┗問い合わせ対応：仕様確認、不具合調査など ┗仕様検討：チームで行う仕様検討への貢献、ユーザーヒアリングなど ┗プロジェクト進行：多くの場合スクラムをフレームワークとして利用しているため、各種スクラムイベントの進行・改善を通してチームとしてプロジェクト進行に取り組んでいただきます ・採用活動 ┗面談・面接等の選考への参加 ┗テックブログや登壇などの発信活動 【チームについて】 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームは多くの場合5〜9名程度で構成され、そこにプロダクトエンジニア、PM、プロダクトデザイナー、QAエンジニア、UXライターといった多様な職能を有するメンバーが所属しています。 各チームはプロダクトの着想からリリースまでを一貫して担えるよう、職能横断的な構成を取っており、また職能を越えた協働も積極的に行われています。 ひとつのチームが着想からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ※業務内容変更範囲：会社の定める業務

創業44年当社にて、金融系システムの開発、保守・運用管理案件をお任せ致します。要件定義から下流まで幅広いキャリアアップが可能な環境です。 業務詳細 銀行・証券・保険システムの開発及び、保守開発を担当します。問題解決、チーム統括、お客さまとの対話力を磨いていただき、プロジェクトリーダーを目指していただくことを想定しております。 案件詳細 銀行、生命保険システムの要件定義から開発テスト、官公庁/自治体向けシステムの要件定義から開発テストなど 変更の範囲:会社の定める業務

・アプリケーション開発・技術設計 ・PdM・ITPMと連携した要件整理、仕様検討、技術的な実現方法の提案 ・Ruby on Rails、React、TypeScript等を用いたアプリケーション開発 ・API、データモデル、権限管理、バッチ処理等の設計・実装 ・難易度の高い機能や重要な開発テーマの設計・実装リード ・テスト、リリース、本番運用、障害対応を含む継続的な改善 ・技術方針・アーキテクチャの策定 ・事業・プロダクトの成長を踏まえた中長期的な技術方針の策定 ・新規プロダクトや重要機能におけるアーキテクチャ設計 ・技術選定、既存システムの刷新、段階的な移行方針の検討・判断 ・複数プロダクト間の共通化や、システム間の依存関係を踏まえた設計 ・性能、可用性、セキュリティ、拡張性、運用コスト等を考慮した技術設計 開発品質・生産性の向上 ・設計レビュー・コードレビューの実施および品質基準の整備 ・技術的負債や開発上の課題の可視化、改善方針の策定 ・テスト自動化、CI/CD、監視等の開発環境・運用基盤の改善 ・AIエージェントを活用した開発環境や開発プロセスの整備・改善 ・開発速度と中長期的な保守性を両立するための技術的な意思決定 開発チームへの技術的な支援 ・エンジニアへの設計・実装面でのレビューや技術支援 ・技術的な判断基準や設計方針のドキュメント化・共有 ・PdM・事業側への技術的な制約や実現可能性の説明 ・技術知見の共有や開発標準化を通じたチーム全体の技術力向上 ※人員管理や評価などの組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションではアプリケーション領域の技術的な意思決定と開発品質を中心に担っていただきます。 ●組織名/体制 エンジニア部門:11名(業務委託含む) マネジメントレイヤー:1名 フルスタック:7名 フロントエンド:2名 インフラ:1名 ※PdM、ITPM、EMおよび各領域のエンジニアと連携していただきます。 ●開発体制 ドキュメント整備を重視し、プロダクトの責任者・マネージャー・エンジニアが双方向で議論しながら開発を進めています。 本ポジションでは実装にも関わりながら、要件検討、設計方針の策定、レビュー、開発フローの改善などを技術面からリードしていただきます。 ●技術スタック 言語・フレームワーク:Ruby、Ruby on Rails、Python、React、TypeScript データベース:MySQL インフラ・開発環境:AWS、SageMaker、Vercel、Docker その他:GitHub、Sentry、Slack、Notion

●仕事の進め方 1. 事業の仮説を立て、社内外の顧客からインサイトを集める。 2. 抽象的なコンセプトを、画面やプロトタイプなどの具体的な形にする。 3. プロダクトの段階に合わせて、アーキテクチャを設計する。 4. AIと一緒に実装し、AIが書いたコードに責任を持ってレビューする。 5. 検証の結果をもとに、次に何をするかをCEO・CTOと一緒に決める。 現在は、クライアントの利用前のコンセプト検証の段階です。 複数の事業・プロダクトを並行して探索しています。 ●チーム体制 ・現在はCEO・CTO・シニアフルスタックエンジニアの3人体制です。 ・AI駆動開発をフルに使い、コンセプト検証から実装までを少人数で回します。 ・事業の意思決定者と、日常的に直接やり取りします。 ●役割分担 受託案件のようなPM・コンサルタントとの分業はありません。 エンジニアが次の範囲を一気通貫で担当します。 ・仮説検証 ・アーキテクチャ設計 ・実装 ・顧客インサイトの収集 技術スタック ・言語・FW:TypeScript、Next.js、React、Tailwind CSS、Node.js、Prisma、Zod ・モノレポ:pnpm、Turborepo ・AI:Claude(Anthropic API、Amazon Bedrock)、OpenAI API、Vercel AI SDK、Bedrock Agents/Knowledge Base、MCP ・インフラ・DB:AWS(Lambda、Aurora PostgreSQL、DynamoDB、Cognito、Amplify、S3、CloudFront)、Terraform、Serverless Framework ・テスト・CI/CD:Vitest、Jest、Playwright、GitHub Actions(Claudeによる自動レビューを含む) ・AIコーディングエージェント:Claude Code、Codex ・ツール:GitHub、Slack、Notion ●入社後の流れ ・1週目:開発環境のセットアップ(GitHub、AIサービスのアカウント、Claude Code、Codex)、会社・事業の説明、CEO・CTO・エンジニアとの対話。 ・〜1ヶ月:既存のリポジトリと、CI/CD・自動レビューなどの開発の仕組みを理解する。 小さな実装をAIと一緒に進め、レビューする。 ・2〜3ヶ月:担当範囲を持ち、特定の事業・プロダクトの検証を任される。 意思決定の近くで、仮説検証のサイクルに入る。 ●成長支援 ・CTOとの1on1 ・日々のフィードバック ・LLMタスクフォース(社内のAI勉強会)への参加 ・AIサービスのアカウント、書籍、イベント参加費を全額補助

担当領域はご本人の経験や専門性に応じて調整しますが、技術的な視点からWebサイトの運用・改善を推進いただきます。 ※本職種は、開発・実装を主業務とするポジションではありません。 技術的な知見を生かし、Webサイトの運用改善やテクニカルディレクションを担っていただきます。 【具体的には】 ●Webサイト運営・改善 サービスサイト、コーポレートサイト、採用サイト等の運用・保守・改善 技術的な観点からの課題整理、改善提案および施策の推進 Webサイト運営方針の策定・改善 ●CMS・運用基盤整備 WordPressを中心としたCMSの構築・運用・改善 CMSに代わる運用手段の検討および制作・更新フローの標準化 CI/CD、テスト、デプロイ環境の整備・改善 ●技術ディレクション 開発・インフラ部門との技術要件の整理・調整 技術選定、運用ルールの策定および技術的な意思決定の支援 外部パートナーとの技術的なコミュニケーション ●仕組み化・組織改善 属人化の解消に向けた仕組みづくり 技術ナレッジ、制作ガイドライン、運用マニュアルの整備 Web運営体制の継続的な改善および業務効率化の推進

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 担当していただくのは、Web系システムやアプリ開発など多岐にわたる開発業務です。 toC/toB両方の領域で、Webアプリケーションや基幹システムの開発を中心にご参画いただきます。 ●具体的な仕事内容 ・詳細設計、実装、テスト、リリース等の開発業務全般 (ご経験に応じて基本設計からお任せします) ・モダンな技術スタックやマルチクラウド(AWS/Azure/GCP)環境でのシステム開発 ・プロジェクト内でのコードレビュー、品質向上のための技術的アプローチ ・将来的な技術選定や生成AI等の最新技術検証への参画(アサインプロジェクトによる) ・後輩メンバーのサポートや業務を通じたチーム貢献 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●プロジェクト事例 ・システム設計、開発 ・PoC ・SaaSプラットフォーム開発 ・システムクラウド化 ・マイグレーション ・Web、モバイル開発 ・生成AI(LLM)を活用した顧客対応自動化システムの設計、開発 ●技術・環境スタック例 ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems, Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 開発チームのコアメンバーとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど幅広いプロジェクトにおいて、設計から実装・テスト・リリースまでを行い、高品質なシステムをデリバリーしていただきます。 ゆくゆくは要件定義等の上流工程や、生成AI(LLM)等を用いた最新技術の実装、あるいはチームを牽引するリーダーへとステップアップしていくことが期待されるポジションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

【ご入社の流れ】 親会社の株式会社BTMにご入社いただき、BTMAIZへ出向という形で就業いただきます。 ※ご本人が望む場合は将来的に、BTMAIZへの転籍も可能です。 ご入社後は現在BTMAIZで請け負っている案件に参画いただきながら、 BTMAIZの案件イメージをつかんでいただき、 並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。 【仕事概要】 ・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用 ・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発 ・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング ・AIモデルの評価、改善、最適化 ・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合 ・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション ・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証 【技術】 サーバサイド:Python(FastAPI),Azure App Service/StaticWeb,サーバレス(Azure Functions/LogicApps) スマホアプリ:React Native,Flutter,Kotlin,Swift コンテナ:Kubernetes,Docker,Service Fabric,Container Registry ビッグデータ:Data Lake,Data Factory,Synapse Analytics,Data Explorer,Evetnt Hub データベース:AzureマネージドDB(Cosmos DB,SQL DB,MySQL) セキュリティ:Azureセキュリティ(Application Gateway,Front Door,Private Link,Express Route,Sentinel,AzureAD) 運用管理:Azure Monitor/Application Insights,Azure Automation プロジェクト管理:Azure DevOps,Git ローコード:PowerPlatform(Power Apps,Power Automate/Power Pages) デプロイ自動化、テスト自動化、コンポーネント再利用型で高付加価値な時間配分

・サービス基盤の管理・運用・保守 自社サービス基盤の安定稼働に向けたモニタリング、障害対応、運用改善 ・インフラ基盤の構成管理 ・リプレイス/ライフサイクル管理 数年ごとに行われるサーバやネットワーク機器のリプレイス・構築・再設計 クラウド(AWS等)とオンプレミスを組み合わせたハイブリッド環境の最適化 ・技術活用による業務効率化・改善 Claude Codeなどの生成AIツールを活用した設計書レビュー、パフォーマンス計算、自動化・運用改善の実践 ・サービスのパフォーマンス改善・可視化 システムのボトルネック分析、パフォーマンス改善の提案および実践 ●技術環境 OS:Linux Web:Apache、tomcat DB:Mysql、PostgreSQL NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix 仮想化:VMWare コンテナ:Kubernetes ストレージ:Everpure、VMWare VSAN 生成AI:Claude Code/Github Copilot/Devin/ChatGPT/Gemini 等 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ICTソリューション事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 業務系・Web系システム開発を行っている部署となります。最新のアーキテクチャを採用した開発が多く、業績は右肩上がりの成長をしています。それに伴い、技術者個人の成長も著しく、能力のある方には上流工程、リーダーというポジションで活躍いただきます。課題に対しては全員で取組み、日々改善していくことができる組織であり、情報共有をしっかりと行える環境作りにも注力しています。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 DX(デジタルトランスフォーメーション)の実現へと加速する市場において、対応スピードやコストを抑えた開発が求められています。 これを実現する一つの手段として、昨今、注目を集めているのは、「ローコードプラットフォーム」の活用です。 「ローコードプラットフォーム」では、従来のシステム開発と比較すると、その開発フェースの比重がプログラミングからコンサルティングや上流設計へと変化してきています。 そのため、業務内容としては、「ローコードプラットフォーム」を用いたシステム開発導入をコンサルティング・上流設計からご対応いただきます。 下流工程において、プログラミング開発も一部必要になりますが、通常のシステム開発と比較すると少なくなります。 すでにご経験しているシステム開発のスキルを活かし、「ローコードプラットフォーム」における、コンサルティングや上流設計業務でご活躍いただき、今後拡大していくこの市場での価値を高めることが可能です。 ローコードプラットフォームエンジニアの主な業務 ・要望・要求事項を元にした業務フローの提案 ・業務フローに沿ったローコードプラットフォームの選定 ・ローコードプラットフォームを利用したシステム開発 ・エンドユーザー自身のローコードプラットフォーム開発を促進させるコンサルティング

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 ID管理は、企業の情報セキュリティを支える重要なプロダクトであり、高い安定性と信頼性が求められます。 既存機能の安定化と拡張を進めながら、設計や技術的な意思決定にも深く関わり、チームとともにプロダクトを次のステージへ進める役割です。 情シス担当者の業務やドメインを深く理解し、技術で課題を解決することを期待します。 ●具体的な業務 ID管理プロダクトの機能開発・改善を担当し、仕様や事業ドメインを理解しながら自律的にタスクを推進していただきます。 API連携に対応していないものを含む多様なSaaSからアカウント情報を安定的かつ安全に収集する仕組みづくりや、AIを活用したWeb画面解析・ブラウザ自動操作の高度化、SLO/SLIに基づく可用性・信頼性の向上など、挑戦的なテーマに取り組んでいただきます。 将来的には、プロダクトのアーキテクチャや仕様の意思決定を担う存在として活躍いただくことを期待します。 ●開発規模・開発体制 チーム構成:バックエンドエンジニア3名 / エンジニアリングマネージャー1名 一人ひとりの裁量が大きく、設計から実装・運用まで一貫して関われます フルリモートで働くメンバーも活躍しています ●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、人と組織のためのバックオフィスシステム「SmartHR」を開発・提供しています。 働くことは、人生の多くの時間を占め、自分や周囲に大きな影響を与える大切なものです。 だからこそ、誰もがその人らしく働ける社会を実現したい。 そのために、労働にまつわる複雑な社会課題を、テクノロジーと創意工夫で一歩ずつ解決しています。 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。 ●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) SmartHRが「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) ●配属先 選考を通して、経験や志向性などをもとに配属先を決定しています。 現在募集している配属先は以下です。 ●情シスプロダクト開発本部 / 情シスプロダクト開発部 / 情シスプロダクト開発ユニット SmartHR、ID管理で情シス領域に参入。 業務効率化とセキュリティ向上を実現する「IdP機能」を提供(https://smarthr.co.jp/news/press/27127/) SmartHR、SaaSアカウント管理を効率化する「ID管理」機能を今夏提供 (https://smarthr.co.jp/news/press/20250520_idkanri/) 開発者として、ユーザーの課題解決に誠実に向き合い続ける — 小林 悟朗さん(https://real.smarthr.co.jp/articles/rolemodel_23) ●現在取り組んでいる課題 API連携に対応していないものを含む多様なSaaSのアカウント情報を、安定的かつ安全に収集する仕組みの構築 AIによるWeb画面・DOM構造の解析と、ブラウザ自動操作の高度化 入社・異動・退職などの人事イベントと実際のアカウント・権限情報を継続的に照合し、不要アカウントや過剰権限を検知・是正できる、より高度なID統制(IGA)プロダクトへの発展 SLO/SLIに基づく可用性・信頼性の向上 MCPの公開によるAIエージェントとの連携拡張 業務内容変更範囲 会社の定める業務 参考資料 SmartHR 会社紹介資料 / We are hiring(https://speakerdeck.com/smarthr_pr/smarthr-company-introduction1) 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/)

【事業説明]】 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 【募集概要】 株式会社TRAILBLAZERにおいて、JR西日本グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアを募集します。 本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、JR西日本側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。 【具体的な業務内容】 データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。 ●自社R&D環境・データ分析基盤の構築と運用: ・モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装 ・ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備 ●データ整備とパイプライン実装: ・実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理 ・上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視 ●JR西日本側データ基盤の整理と上流調整: ・JR西日本側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処 ・上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化 ・分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導 ●分析プロセスの標準化実行 ・DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透 【技術スタック】 言語・フレームワーク ・Python(pandas / polars を用いたデータ加工・分析) ・PySpark(分散データ処理の運用) ・FastAPI / Flask(API開発・運用) ・pytest(テスト設計・運用) データベース / SQL ・複雑なクエリ設計(window関数を用いた時系列データ処理・順位付け) ・WITH句(CTE)を活用した可読性の高いクエリ設計 ・explainを用いたクエリチューニング ・JSON等のネストデータ処理 クラウド ・Azure(Blob Storage / ファイル共有 / VM運用・コスト管理 / ネットワーク) ・GCP(BigQuery / Gemini API) ・AWS(S3 / ECR / EKS / Bedrock / CloudShell) データ基盤 / ワークフロー ・Databricks(コード管理 / ダッシュボード / ワークフロー運用 / Apps) ・Airflow / dbt / Dagster / Airbyte(データパイプライン構築・運用) インフラ / DevOps ・Docker / Terraform(IaCによる環境構築) ・GitHub(バージョン管理 / GitHub Actions / Copilot活用) 開発環境 ・VS Code / Claude Code / GitHub Copilot

顧客の業務課題を解決する Web アプリケーションのフロントエンド開発を中心に担っていただきます React / Next.js(SPA / SSR)を用いた UI 構築がメインとなり、AWS サーバーレスバックエンドと連携しながら、使いやすく価値のある画面を顧客に届けます。 要件定義から設計・実装・運用まで一気通貫で携わるのが私たちのスタイルです。 顧客との距離が近い環境で、オーナーシップを持ってプロジェクトに向き合えます。 また、AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)や Spec Kit を活用した「AI 仕様駆動開発」をベースに開発を進めています。 仕様を構造化し、生成 AI がコードや設計を補助することで、エンジニアがより本質的な課題解決に集中できる環境を目指しています。 具体的な業務内容 ① 顧客向け Web アプリケーションの開発(フルスタック) ・ React / Next.js(SPA / SSR)を用いた業務 Web アプリケーションの開発 ・ Lambda / API Gateway / DynamoDB 等を活用したサーバーレスバックエンドの設計・実装 ② BI ツールの活用 ・ Amazon Managed Grafana / Amazon Quick を活用したダッシュボード構築 ・ 要件に応じた可視化手法の選定(スクラッチ vs BI ツール) ③ データ収集・加工基盤の構築(IoT) ・デバイス・ゲートウェイから AWS 上にデータを収集するパイプラインの設計・実装 ・ 集計処理・外部 API 連携による付加価値化 ④ インフラのコード化・CI/CD ・AWS CDK / AWS SAM による再現性の高いインフラ管理 ・GitHub / GitHub Actions を活用したソース管理・CI/CD パイプラインの構築 技術習得の支援 ①AWSの個人検証環境 月額2万円まで会社負担で利用できるので、最新技術の習得やスキルアップにご活用いただけます。 ②AWS資格の取得を支援 受験費用は会社負担で、合格時には報奨金も支給します。また、受験時間も業務扱いとなるため、安心して勉強に集中することができます。 ③AIコーディングエージェント利用 会社負担で一定額を利用できます。AIを検証しながら業務にて活用いただけます。

大手企業向けの基幹システム開発・新規アプリケーション開発のプロジェクトに携わっていただきます。 ●業務系システム 大手メーカーの業務システム開発や金融系基幹システム、官公庁向けのシステム開発などに携わります。 ●Webアプリケーション Webサービス運用企業向け開発やECサイト、クライアントアプリケーションの開発などに携わります。 ●ビジネスアプリケーション 企業情報可視化対応のERPや製造業・小売業の業務効率をサポートするSCM、購買・製造、連携部署間の情報伝達を最適化するPDMの作成などに携わります。 OS:Linux/Windows DB:Oracle、Postgres 言語:Java、C#、C⁺⁺、VB.NET、Python等での開発 その他:SQL、Oracle　等 ●配属部署 全国各拠点 及びクライアント先

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。

・開発チームにおける開発・運用プロセスの改善 ・アプリケーションの要件定義・設計、および開発工程におけるレビュー・品質管理 ・チームリーダーの補佐業務 ・関西拠点の立ち上げ・拡大に向けた組織づくりへの参画 【将来的にお任せしたい内容】 ・システム化企画の検討・推進 ・社内基幹システム構築におけるPM(プロジェクトマネージャー)としての役割 ・同上における技術リーダーとしての役割 ※ご経験・志向に応じて、いずれかの役割を中心に担っていただくことを想定しています。 【技術環境】 Python,Java,JavaScriptなどのプログラミング言語 Oracle,PostgreSQL,MySQL/MariaDBなどのRDBを用いた開発 ※将来的に配属部署を異動した場合、実施する業務全般を変更する可能性あり