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株式会社ギブリー

▼業務内容 自社SaaS「AI Monitoring」の海外展開フェーズにおいて、手を動かして開発を進められるエンジニアを募集しています。 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボード、セキュリティ検知機能などのプロダクトのコアを共につくっていきます。 AI Monitoringのバックエンド/フロントエンドの設計・実装(主に Go / Python / TypeScript) 生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボードの実装 プロンプト検知・アノマリー検知などセキュリティ機能の開発 各種生成AIサービス(ChatGPT、Microsoft Copilot、Gemini 等)との連携実装 API設計、DB設計、アーキテクチャ設計・改善 AWSを利用したクラウドインフラの設計・構築・運用 コードレビューや品質改善、チーム内の開発スタイル改善 PM・デザイナー・セキュリティ専門家と連携した機能開発と改善 ▼開発環境 開発言語: Go, TypeScript フレームワーク: Go (Clean Architecture / Gin), Next.js, React テスト: Go testing, Jest, Playwright (E2E), Chromatic (ビジュアル) インフラ・ミドルウェア: AWS (ECS/Fargate, RDS, Cognito, S3, CloudWatch), PostgreSQL, Redis, Docker, Nginx CI/CD: GitHub Actions, AWS CodeBuild ツール: GitHub, Teams, Terraform, Terragrunt, AWS CDK, dependabot AIツール: GitHub Copilot, Google Gemini, Claude (Claude Code / Cowork) ▼身につくスキル、経験 様々な職種の担当者と連携を取りながら、事業成長や技術に対する取り組みができるため、多角的な視点を身につけることができます 経営層との連携が多いポジションのため、経営視点での戦略思考が養われます ▼募集職種 フルスタックエンジニア(グローバル) ▼セキュアサイクルについて 生成AI時代の到来とともに、企業のDXは加速し続ける一方、新たなセキュリティリスクも急増しています。 私たちセキュアサイクルは「サイバーセキュリティに悩むことのない社会の実現」のために、システム開発のセキュリティコンサルをはじめ、Webアプリケーション、スマートフォンアプリケーションやIoT機器における脆弱性診断・ペネトレーションテストなどのサービスを展開しています。 システム開発においては、開発後の脆弱性診断だけを行って安心するのではなく、設計の段階からセキュリティを考慮して設計を行い、開発の途中においてもセキュリティのチェックを行うことが重要だと考えています。 システム開発事業においてもそれらの実現ができるような仕組みを構築するために日々研鑽を積んでいます。 また、地方でも給与面・待遇面で東京に劣らない環境を作り、地方の出身者や若者のU/Iターン先になることを目標に北九州本社から仙台オフィス、博多オフィス、札幌オフィスと拠点を開設、業務拡大しております。 ●ギブリーグループについて ギブリーグループは、 「すべての人が物心豊かな社会を実現する」 をビジョンに掲げ、企業のAI活用とDX推進を支援する、2009年創業のAIイネーブルメント企業群です。 グローバルな開発組織と事業創造力、スピードを強みに事業を展開し、累計5,000社を支援。 生成AI分野の実績は1,000社以上。 ギブリーグループは、株式会社ギブリーを中心に4つのグループ会社で構成され、 ・人的資本インテリジェンス事業「Track」 ・マーケティングDX事業「DECA」 ・AX(AIトランスフォーメーション)事業「MANA」 ・AI開発支援事業「AI Lab」 ・AIコンサルティング事業「Givery Consulting」 ・サイバーセキュリティ事業「Secure Cycle」 の6つの事業領域でサービスを展開。 グループ各社が連携し、企業のAI活用と変革を支援しています。 ギブリーグループはAI時代を牽引する仲間を募集しています。 ▶︎ギブリー採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-company-deck) ▶︎ギブリーコンサルティング採用ピッチ資料(https://speakerdeck.com/givery_recruit/givery-consulting-the-entrance-book) ・業務の変更の範囲 　会社内での全ての業務

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 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/)

Dress Code株式会社

Dress Code株式会社のプロダクトにおいて、「業務の摩擦をなくし、誰でも自然に気持ちよく使えるUI/UX」をデザインとエンジニアリングの両面から実現していただくポジションです。 私たちが目指すのは、人事労務・情シス・採用・総務など、これまで複雑で属人化していた業務領域を統合的に扱う「Workforce Management領域のコンパウンドプロダクト」です。 プロダクト群を横断する共通基盤=デザインシステムを核として、複雑な業務フローを抽象化し、グローバルでも違和感なく使える体験へと落とし込んでいく——その中心を担っていただくのが、このポジションです。 デザイナーが設計したUIをそのまま実装するのではなく、UX視点で問いを立てながら構造・状態・動作の最適解を設計し、コードに落とすところまで一貫して担っていただきます。 実装比重は概ね65〜80%、デザイン比重は20〜35%を想定していますが、プロダクトの状況や本人の志向に応じて柔軟に調整可能です。 具体的には、以下のような業務をご担当いただきます。 ・デザインシステムの構築・運用・進化(コンポーネントライブラリ、デザイン・トークン、アクセシビリティ基準の策定) ・複雑な業務フロー(人事労務・情シス・採用など)を「自然で気持ちよい」UI/UXに抽象化し、React / TypeScriptで実装 ・グローバル対応を前提とした国際化設計(多言語・タイムゾーン・通貨・日付形式・法対応を考慮したUI) ・デザイナーと協業した高速プロトタイピングと仮説検証 ・プロダクト間の一貫性とユーザビリティを高めるための仕様調整・技術的フィードバック ・パフォーマンス・スケーラビリティ・保守性を意識したエンタープライズ級UIの実装 ・コーポレートサイト、マーケティングLP等の実装と改善 このポジションでは、フロントエンド領域の技術選定から実装方針、デザインシステムの設計思想にいたるまで、広い裁量を持って判断・提案していただけます。

燈株式会社

創業5年で評価額1,000億円超/急成長を続け使命の実現を目指す 2021年の創業以来、黒字経営を続けてきた弊社があえて資金調達に踏み切った理由。それは、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立する、その決意の表れです。 評価額は1,000億円を超え、大きな期待を背負う形となりました。創業から5年間急成長を続けてきた弊社ですが、目指すのはさらにその先、ここがゴールではありません。長きに渡って日本が磨き続けてきた「ものづくり」という世界に届く武器を、最先端AIやロボティクスの力でさらに強固なものにする。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興する。そして私たち燈も日本一・世界一の企業となり日本の希望の光となる。それが実現できた時、私たちが掲げる「日本を照らす燈となる」という使命は達成されます。 ここから燈の成長は第二フェーズに突入します。これまで以上にダイナミックなビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、私たちと一緒に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない思いや、詳細な業務内容について、ぜひカジュアル面談でお話しさせてください。 DX Solution事業本部のシステム開発チームにソフトウェアエンジニアとして配属され、クライアント企業のDXを推進するシステム開発に携わっていただきます。 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、フロントエンド・バックエンド・インフラなどフルスタックな領域に対しての実装をメインで担当していただきます。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。 【入社後にまずお任せしたいこと】 新規開発では、案件へ参画して要件をキャッチアップしていただき、既存開発メンバーと共に詳細設計・開発・テスト業務を担当いただきます。 保守・追加開発では、既存メンバーと共に担当案件の仕様やシステム構成などをキャッチアップしていただき、不具合の修正対応や追加開発案件での実装業務から着手いただきます。 【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・運用: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。稼働後のパフォーマンス改善やデータ量増加に伴うスペック検討も担当。 ・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)の実装と、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・追加開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および稼働中サービスへの機能追加・改善。 ・稼働中Webシステムの保守・改善:不具合調査や修正、脆弱性対応、ボトルネック特定によるパフォーマンスチューニング、インフラ監視や改善対応、機能追加・改善提案により発足した開発案件の開発プロセス進行。 【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 / Google Cloud AI:Python / Numpy / Pandas / PyTorch / OpenCV AI開発ツール:Devin / Claude Code / GitHub Copilot / Gemini 燈では、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:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードおよび同時並行実装数を向上 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

株式会社日本トレカセンター

ユーザーリサーチからUI/UXデザイン、プロトタイピング、デザインシステムの構築・運用まで、プロダクト体験に関わるデザイン業務全般を担当していただきます。 AI ツールを活用した高速な検証サイクルの中で、定量・定性の両面からユーザー体験を磨き上げていく役割です。 【業務範囲】 ・ユーザーリサーチ(インタビュー、アンケート、行動分析)の設計・実施・分析 ・ユーザージャーニーマップ、ペルソナ、シナリオの作成・更新 ・Web・モバイルアプリの UI/UX デザイン(Figma を中心としたツールで制作) ・ワイヤーフレーム、インタラクティブプロトタイプの作成と検証 ・A/B テスト、ユーザビリティテストの設計・実施・改善提案 ・デザインシステム(コンポーネント、トークン、ガイドライン)の構築・運用 ・エンジニア・PdM との協働による仕様策定とデザインレビュー ・AI ツール(Claude、Midjourney、Figma AI 機能等)を活用したデザインワークフローの効率化 ・デザイン品質基準の策定とチームへの浸透 【利用するツール】 ・Figma / FigJam(デザイン・プロトタイピング・コラボレーション) ・Claude / ChatGPT / Midjourney / DALL-E 等の生成 AI ツール ・Cursor / 各種 MCP ツール(AI 支援によるデザイン資産管理・ドキュメント生成) ・Notion / Slack(ドキュメント・コミュニケーション) ・Amplitude / Google Analytics / Hotjar 等の分析ツール ・GitHub(デザインレビュー・エンジニア連携)/ Storybook(コンポーネントカタログ) 【資質(ユーザー志向・構造化力・探索性)】 ・ユーザーの行動・感情を深く理解し、体験価値を最大化することへの強い執着 ・曖昧なビジネス要件やユーザー課題を構造化し、デザインで解決策を提示できる論理的思考力 ・AI 活用という未確立な領域において、新しい手法を積極的に試し、失敗から学べる探究心と柔軟性 ・完璧を求めすぎず、素早くプロトタイプを作って検証する「まずやってみる」姿勢 【具体スキル】 ・Figma を用いた UI デザイン・コンポーネント設計・プロトタイピングの実務経験 ・ユーザーリサーチ手法(インタビュー、ユーザビリティテスト、サーベイ等)の実践 ・デザインシステムの構築・運用経験(トークン設計、コンポーネント管理、ドキュメント整備) ・レスポンシブデザイン・モバイルファーストのデザイン思考 ・デザインの意図・根拠を言語化し、ステークホルダーに説明できるプレゼンテーション力 ・定量データ(KPI、コンバージョン、離脱率等)に基づく改善提案力 ・基礎的な HTML/CSS/JavaScript の理解(実装は不要、エンジニアとの円滑な連携のため) ・意欲的に AI ファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

株式会社Copia

・現在抱えている課題 60,000名以上の受講生が利用する「GFS」のデリバリーを止めることなく、新旧のシステムを並行稼働させながら、段階的にReact/Next.jsへと安全に載せ替えていくミッションが課題です。 現状、チーフデザイナーが策定するデザインシステムの実装への落とし込みなど、開発生産性を最大化するためのフロントエンド共通基盤がまだ十分に整備されていません。 また、AIエージェント(CursorやClaude Code等)がフロントエンドのコードを正確かつ高速に自動生成しやすいよう、コンテキストの整備やコンポーネントの疎結合化、ユニットテストやE2Eテストの整備を進める仕組みづくりが急務となっています。 フロントエンド領域を主軸としつつ、将来的にはフルスタックにプロダクト全体に関わりながら、要件定義から実装、運用まで一気通貫で担当していただきます。 ・フロントエンドの刷新・実装 「GFS」および「シゴトAI」における、React/Next.js/TypeScriptを用いたWebプロダクトの設計・開発、既存UI/UXの刷新や新機能の実装 ・未来のフロントエンドアーキテクチャ設計 マルチプロダクト展開を見据えた技術選定、およびスケーラブルで保守性の高いフロントエンド全体の共通設計・運用の主導 ・共通基盤・UIライブラリの構築 デザインシステムと連動した共通コンポーネントの設計や、Storybook、Playwright等を用いた開発プロセスの標準化 ・AI駆動開発の最適化 AIツールがフロントエンドコードを生成しやすいコンポーネント設計・ドキュメント整備、およびAIと協働するレビュープロセスの設計 チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織となります。 迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持ってフロントエンドのアーキテクチャ設計や移行戦略を推進していただけます。 現在はバックエンドとフロントエンドで役割を分けていますが、長期的には境界をなくしていく方針です。 エンジニアは決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計にいたるまでプロダクト全体を見ながら改善提案を行える、非常にオープンな環境です。 AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

株式会社日本トレカセンター

【概要】 AI を活用した高速な開発ループの中で、Flutter を主軸としつつ、必要に応じてネイティブ層(Swift/Kotlin)も活用し、モバイルアプリの体験設計・実装・品質向上をリードしていただきます。 【業務範囲】 ・Flutter(Dart)によるアプリ設計・実装・CI/CD 構築 ・パフォーマンス最適化(起動時間、描画、Jank、メモリ)と計測の仕組み化 ・ネイティブ機能ブリッジ(BLE、Push、カメラ、位置情報、バックグラウンド処理 等)の設計・実装 ・オフライン対応、状態管理、エラーハンドリングの堅牢化 ・AI/LLM API(OpenAI、Claude 等)を用いたアプリ機能の実装と検証 ・デザインシステム/アクセシビリティの整備と運用 ・ストア配信、リリース運用、クラッシュ解析(Firebase Crashlytics 等) ・Claude Code、Cursor、各種 MCP を活用した開発フロー改善・自動化 【利用するツール】 ・Flutter / Dart ・Swift / Kotlin(必要に応じて) ・Firebase(Crashlytics, Analytics, Remote Config 等)/ Sentry ・GitHub / GitHub Actions / Fastlane ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール ・Datadog / Sentry / 各種計測基盤 ・AWS / GCP / Vercel 等のバックエンド基盤 【資質(自律性・品質志向・適応性)】 ・AI 協働を前提に、仮説検証を迅速に回す自律性 ・体験品質(滑らかさ、応答性、安定性)への強い執着 ・未確立な領域(AI×モバイル)でも構造化して前進できる柔軟性 【具体スキル】 ・Flutter(Dart)による商用開発と状態管理(Riverpod/Bloc 等)の経験 ・ネイティブ機能ブリッジ(MethodChannel、FFI、プラグイン開発)の実践 ・CI/CD(Fastlane、GitHub Actions)とリリース運用(TestFlight/Play) ・モバイルパフォーマンス計測・最適化(フレームタイム、メモリ、電力) ・クラッシュ解析/ログ収集(Crashlytics、Sentry 等)と MTTR 改善 ・セキュアなストレージ/認証/ネットワーク(TLS/証明書ピンニング 等)の理解 ・API 設計・エラーハンドリング・リトライ/バックオフ制御

株式会社日本トレカセンター

プロダクト基盤全体の信頼性を技術的にリードする立場として、SLO/SLI 設計から可観測性基盤の構築、インシデント対応プロセスの整備、インフラの IaC 化まで、信頼性に関わるあらゆる領域を主導していただきます。 AI 協働を前提に、運用の自動化・効率化も推進します。 【業務範囲】 ・SLO/SLI の設計・運用・エラーバジェットに基づくリリース判断の仕組み化 ・可観測性基盤(メトリクス、ログ、トレース)の設計・構築・継続改善 ・IaC(Terraform 等)によるインフラのコード管理と再現可能なプロビジョニング ・AWS を中心としたクラウドアーキテクチャの設計・最適化 ・CI/CD パイプラインの信頼性・速度の向上 ・インシデント対応フロー・オンコール体制・ポストモーテム文化の確立 ・キャパシティプランニング・コスト最適化・パフォーマンスチューニング ・セキュリティベースラインの策定と脆弱性管理の仕組み化 ・Claude Code、Cursor、各種 MCP を活用したインフラ運用の自動化・効率化 ・開発チームへの信頼性プラクティスの浸透とガイドライン整備 【利用するツール】 ・AWS(メイン:ECS/EKS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Terraform / AWS CDK ・Docker / コンテナオーケストレーション ・Datadog(APM、Logs、Monitors、Synthetics) ・GitHub / GitHub Actions ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール ・PagerDuty 等のインシデント管理ツール 【資質(自律性・信頼性志向・構築力)】 ・専任 SRE 不在の組織で、信頼性の文化・プロセス・技術基盤を自ら設計し確立できる自律性 ・「落ちないシステム」ではなく「障害から素早く回復するシステム」を志向する信頼性思考 ・未整備な領域を構造化し、再現可能な仕組みとして定着させる構築力 【具体スキル】 ・ Linux/UNIX 系 OS のシステム管理・トラブルシューティングの深い知見 ・AWS のマネージドサービスを活用したプロダクション環境の設計・構築・運用 ・IaC(Terraform、CloudFormation、AWS CDK 等)によるインフラ管理 ・可観測性の3本柱(メトリクス、ログ、分散トレース)の設計・実装 ・SLO/SLI 設計とエラーバジェットに基づく運用判断 ・コンテナ技術(Docker)とオーケストレーション(ECS/EKS 等)の実践 ・ネットワーク設計(VPC、DNS、ロードバランサ、CDN、WAF)の理解と運用 ・CI/CD パイプラインの設計・改善とデプロイ戦略(Blue-Green、Canary 等)

株式会社日本トレカセンター

【このポジションの役割】 本ポジションでは、AI を活用した品質保証プロセスの設計と改善を担います。 単にテストを実行するのではなく、 ・品質リスクの分析 ・テスト戦略の設計 ・テスト自動化 ・AI を活用した品質改善 などを通して、プロダクトの品質を継続的に向上させます。 QA は開発プロセスの最後の工程ではなく、品質を作るエンジニアリング領域であると考えています。 【主な業務】 ・AI を活用したテスト設計・テスト生成 ・E2E / Integration / Unit テストの自動化 ・CI/CD パイプラインへのテスト統合 ・品質メトリクスの設計・分析 ・品質リスク分析とテスト戦略設計 ・バグトラッキングと品質改善プロセスの設計 ・QA プロセスの継続的改善 ・開発チームとの品質文化の構築 【使用技術・ツール】 ・Playwright(E2E テスト) ・GitHub / GitHub Actions(CI/CD) ・Datadog(監視・エラー分析) ・Claude / Claude Code ・Cursor ・MCP ツール ・AWS / GCP

株式会社Copia

60,000名以上の受講生を抱える日本一のスクールである「GFS」において、日々発生するサービス改善案件(生徒用サイト、裏側の管理システム、配信システム等)のデリバリーを停止させることなく、既存機能の刷新・新機能の実装と、次世代基盤への安全な移行を両立させる新旧システムの並行稼働が直近の最大の課題です。 新機能開発・UI/UX刷新とリプレイス・技術的負債の解消の両面を同時に推進したい一方で、それを技術的に牽引するリード層が不足しています。 また、立ち上がったばかりの「シゴトAI」を含め、複数プロダクトを横断する次世代アーキテクチャの構想・実現を牽引し、AI活用を前提とした新たな開発プロセスへと進化させていくための技術的・組織的な基盤づくりも急務となっています。 バックエンド・フロントエンドの境界をなくし、Webプロダクトの要件定義から設計・開発・運用まで一気通貫でお任せします。 単なるマネジメントではなく、自ら現場で手を動かしながらプロジェクトを牽引していただきます。 ・jアーキテクチャ設計:マルチプロダクト展開や事業の急拡大を見据えた、技術選定およびスケーラブルな全体システム設計の主導 ・既存機能の刷新と新規機能の実装: 学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどにおける、継続的なUI/UX改善および機能追加・リニューアル開発 ・次世代基盤への移行: 現行のPHP/Laravel環境から、Kotlin/Spring Boot・React/Next.jsを用いた次世代モダン環境への段階的かつ安全なリプレイスの推進 ・AI駆動開発の推進: AIエージェントが開発を進めやすい仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューライン・品質管理・開発プロセスの設計と継続的改善 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織への配属となります。 現在の開発業務をすべて停止させるわけではなく、並行して新基盤へ移行するという難易度の高いミッションに携わり、迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持って未来のアーキテクチャ設計や実装を推進していただけます。 現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。 決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計、インフラなどプロダクト全体を見渡しながら、自らチームとプロセスを作り上げていくオープンなカルチャーです。 巨大プロダクトのリプレイスを主導しながら、次々と立ち上がる新規事業の0→1フェーズに関わるチャンスも豊富にあります。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

株式会社Copia

＜現在抱えている課題＞ 急成長を続ける「シゴトAI」において、ユーザーごとに最適化された個別学習支援や対話型のシミュレーションツールなど、高度なAI機能を高速でPDCAを回しながら実装していく必要があります。 しかし、単なる外部AIのAPI呼び出しにとどまらず、プロンプトエンジニアリングの最適化、RAGの精度向上、自律型AIエージェントのプロダクトへの組み込みなど、ビジネス価値に直結するブレイクスルーを生み出すためのAI実装リソースや専門知見がまだ不足しています。 また、社内の「AI駆動開発」をさらに自動化・効率化させるための社内専用ツールの開発やレビュープロセスの仕組み化も課題となっています。 ＜業務内容＞ 「シゴトAI」をはじめとする自社プロダクトへのAI機能の実装や、社内の開発生産性を向上させるAI基盤の開発・運用をお任せします。 ＜AI/LLM機能の設計・実装＞ プロダクトにおけるLLMを活用した新規機能(学習管理、シミュレーション、対話エージェント等)の開発・実装 ＜AI駆動開発の高度化＞ 社内エンジニアがCursorやClaude Code等のAIエージェントを活用しやすくするための、自社専用AIツールや自動レビュー、検証システムの構築・仕組み化 ＜精度向上と最適化＞ プロンプトエンジニアリング、RAGの設計・チューニング、およびAIの出力精度やレスポンス速度の継続的な改善 ＜最新技術のキャッチアップと還元＞ 先進的なAI技術や論文、新たなLLMモデルの迅速な調査・検証、およびプロダクトや社内開発プロセスへの還元 ＜チームや組織に関して＞ CTO直下のフラットな組織であり、最新のAI技術をどこよりも早くビジネスやプロダクトの価値へと転換させることを重視するチームです。 月10万円のAI利用手当を活用し、コストを気にせず最新の有料モデルやエージェントツールを使い倒せるため、技術的な探究心を存分に満たせる環境です。 決められた役割にとらわれず、AIの力でプロダクトや組織全体をアップデートしていきたい方に最適な組織です。 ＜AI活用・開発生産性について＞ Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ＜開発環境＞ ＜次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)＞ 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook ＜現行の開発環境(GFS事業)＞ 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery ＜インフラ・共通基盤＞ クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル ＜デザイン・プロトタイピング＞ デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

株式会社Copia

●業務内容 AWSを中心としたクラウド基盤の設計・運用および最適化を牽引していただきます。 ・AWS等のクラウド基盤の設計・運用・最適化 ・Terraform、Pulumi等を用いたIaCによるクラウド基盤の標準化・自動化推進 ・CI/CD基盤(GitHub Actions等)の設計・構築・運用および継続的改善 ・Datadog、CloudWatch等を用いた監視・可観測性(Observability)基盤の設計・運用 ・マルチアカウント環境におけるガバナンス・セキュリティベースラインの整備 ・開発チームの生産性向上に向けたプラットフォーム整備および技術支援 ●チームや組織に関して インフラ・セキュリティの専任者がいないからこそ、ご自身の理想的な設計でクラウド環境をリビルドしていける圧倒的な裁量と影響力を持てるポジションです。CTO直下のフラットな組織であるため、意思決定のスピードが非常に早く、プロダクト開発チームと密に連携しながら「攻めと守り」のプラットフォームをゼロから創り上げる経験を積むことができます。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

キャディ株式会社

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Engineering Management 全般の役割を担っていただきます。 技術専門家として顧客とのコミュニケーション・要件定義・仕様策定を行い、プロジェクトマネジメント・デリバリーマネジメント・運用マネジメントまでを一気通貫で推進していただきます。 また、事業戦略にアラインしたチームの目標設定・育成・評価を通じて、組織としての成果を最大化する役割も期待します。 さらに、ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流を意識し、他部署の PdM らと協働することで、全社レベルでの技術的な価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) 顧客の経営課題に基づくソリューション提供に関わるプロジェクトマネジメント(要件定義〜デリバリー〜運用) PoC フェーズのプロトタイプを AWS 上の本番アプリケーションとしてプロダクション化するための設計・開発マネジメント 事業戦略にアラインした目標設定と達成マネジメント 1on1や評価フィードバックを通じたチームメンバーの育成 顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ソリューション開発で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 エンジニア採用活動の推進 ●所属組織について Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ●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:Amazon Web Services,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

キャディ株式会社

●Mission The Incubation Team operates as a "startup within a startup." We go far beyond routine feature development, acting as an autonomous engine to build new businesses from the ground up. Our mission is built on three strategic pillars: 1.Forge New Products: We don’t just build; we innovate. We continuously launch and iterate on high-impact products that solve our customers' most complex, high-value problems. 2.Architect High-Performance Teams: We believe that great products come from great organizations. We focus on building and scaling elite engineering teams capable of owning product growth independently. 3.Institutionalize Speed: We don't just move fast by accident. We design the repeatable frameworks and playbooks that turn the "zero-to-one" creation process into a streamlined, scalable science. ●Job Responsibilities Technical Strategy & Architecture: Own the end-to-end architectural roadmap for core backend services. You will make the high stakes decisions on tech stacks, data modeling, and system design that will define our platform for years to come. Engineering Leadership: Act as a technical authority across multiple squads. You will mentor senior engineers, conduct deep dive code reviews, and raise the collective "bar" for engineering excellence. Product Incubation: Drive the technical execution of 0 to 1 product launches, ensuring that speed of delivery never compromises long-term system integrity. System Modernization: Identify and eliminate critical technical debt. You will lead the transition from legacy structures to a modern, distributed architecture optimized for global scale. ●Development Environment Frontend: TypeScript, React, Next.js Backend: TypeScript, Rust(axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS) Infrastructure: Docker, Google Cloud, Kubernetes, Istio, Cloudflare 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 Authentication: Auth0 Other tools: GitHub Copilot, Figma, Storybook Communication: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

キャディ株式会社

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定 　-プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, 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 ・Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ・開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

株式会社クーリエ

【業務概要】 横断的なサービス展開におけるサービスの信頼性、継続性を可視化し適切な目標を設定して品質の改善を行い、スケーラビリティのあるサービス成長を実現させることです。 単純な運用ではなく、事業視点でエンジニアリングにおける課題を可視化し、チーム内外で共有した上で優先順位をつけて課題解消および改善をするために自走することが求められます。 【具体的な業務内容】 インフラの設計・構築・運用・保守 システムの可用性・信頼性・パフォーマンスの向上 障害対応やインシデント管理 監視システムの構築・運用 運用/テストなどの自動化ツールの開発・導入 セキュリティ対策の実施 クラウドインフラ(AWS等)の最適化 開発チームとの連携によるDevOps推進 【ミッション】 横断的なサービス展開におけるサービスの信頼性、継続性を可視化し適切な目標を設定して品質の改善を行い、スケーラビリティのあるサービス成長を実現させることがミッションです。 技術的負債の返済に積極的に取り組み、高い生産性を継続できる開発組織を目指していただきます。 従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある 就業場所の変更の範囲:リモート勤務を命じることがある

株式会社Copia

●現在抱えている課題 60,000名以上の受講生が利用する「GFS」のデリバリーを止めることなく、新旧のシステムを並行稼働させながら、段階的にReact/Next.jsへと安全に載せ替えていくミッションが課題です。 現状、チーフデザイナーが策定するデザインシステムの実装への落とし込みなど、開発生産性を最大化するためのフロントエンド共通基盤がまだ十分に整備されていません。また、AIエージェント(CursorやClaude Code等)がフロントエンドのコードを正確かつ高速に自動生成しやすいよう、コンテキストの整備やコンポーネントの疎結合化、ユニットテストやE2Eテストの整備を進める仕組みづくりが急務となっています。 ●業務内容 バックエンド・フロントエンドの境界をなくし、Webプロダクトの要件定義から設計・開発・運用まで一気通貫でお任せします。単なるマネジメントではなく、自ら現場で手を動かしながらプロジェクトを牽引していただきます。 ・jアーキテクチャ設計:マルチプロダクト展開や事業の急拡大を見据えた、技術選定およびスケーラブルな全体システム設計の主導 ・既存機能の刷新と新規機能の実装: 学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどにおける、継続的なUI/UX改善および機能追加・リニューアル開発 ・次世代基盤への移行: 現行のPHP/Laravel環境から、Kotlin/Spring Boot・React/Next.jsを用いた次世代モダン環境への段階的かつ安全なリプレイスの推進 ・AI駆動開発の推進: AIエージェントが開発を進めやすい仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューライン・品質管理・開発プロセスの設計と継続的改善 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織への配属となります。現在の開発業務をすべて停止させるわけではなく、並行して新基盤へ移行するという難易度の高いミッションに携わり、迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持って未来のアーキテクチャ設計や実装を推進していただけます。 現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計、インフラなどプロダクト全体を見渡しながら、自らチームとプロセスを作り上げていくオープンなカルチャーです。巨大プロダクトのリプレイスを主導しながら、次々と立ち上がる新規事業の0→1フェーズに関わるチャンスも豊富にあります。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> ・言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> ・言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> ・クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) ・データベース:PostgreSQL ・インフラ管理:Pulumi ・その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack ・AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code ・OS:Windows / Mac(選択可) ・開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> ・デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

株式会社Copia

●現在抱えている課題 60,000名以上の受講生が利用する「GFS」のデリバリーを止めることなく、新旧のシステムを並行稼働させながら、段階的にReact/Next.jsへと安全に載せ替えていくミッションが課題です。 現状、チーフデザイナーが策定するデザインシステムの実装への落とし込みなど、開発生産性を最大化するためのフロントエンド共通基盤がまだ十分に整備されていません。また、AIエージェント(CursorやClaude Code等)がフロントエンドのコードを正確かつ高速に自動生成しやすいよう、コンテキストの整備やコンポーネントの疎結合化、ユニットテストやE2Eテストの整備を進める仕組みづくりが急務となっています。 ●業務内容 フロントエンド領域を主軸としつつ、将来的にはフルスタックにプロダクト全体に関わりながら、要件定義から実装、運用まで一気通貫で担当していただきます。 ・フロントエンドの刷新・実装 「GFS」および「シゴトAI」における、React/Next.js/TypeScriptを用いたWebプロダクトの設計・開発、既存UI/UXの刷新や新機能の実装 ・未来のフロントエンドアーキテクチャ設計 マルチプロダクト展開を見据えた技術選定、およびスケーラブルで保守性の高いフロントエンド全体の共通設計・運用の主導 ・共通基盤・UIライブラリの構築 デザインシステムと連動した共通コンポーネントの設計や、Storybook、Playwright等を用いた開発プロセスの標準化 ・AI駆動開発の最適化 AIツールがフロントエンドコードを生成しやすいコンポーネント設計・ドキュメント整備、およびAIと協働するレビュープロセスの設計 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織となります。迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持ってフロントエンドのアーキテクチャ設計や移行戦略を推進していただけます。 現在はバックエンドとフロントエンドで役割を分けていますが、長期的には境界をなくしていく方針です。エンジニアは決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計にいたるまでプロダクト全体を見ながら改善提案を行える、非常にオープンな環境です。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> ・言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> ・言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> ・クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) ・データベース:PostgreSQL ・インフラ管理:Pulumi ・その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack ・AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code ・OS:Windows / Mac(選択可) ・開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> ・デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

株式会社トリプルアイズ

【職務内容】 同社がこれから官公庁のシステム開発案件に注力していくにあたり、チームリーダーとして開発業務に携わっていただく方を募集しております。チームリーダーとして、マネジメントの経験は必須となりますが、その他はご自身の経験やスキルに近い案件に参画いただけるように調整いたします。官公庁案件ということもあり、品質担保やセキュリティを重視したいため、試験・標準化などの観点やセキュリティ関連の知識をお持ちの方を歓迎しております。 【具体的には】 また、業務内容は以下の通りとなります。 ●開発業務 ●基本設計業務 ●リリース業務 ●保守業務 ●成果物のレビュー ●チームメンバーの教育・管理業務

キャディ株式会社

CTO直下の戦略的技術組織に所属し、組織内で発生する様々な技術課題の解決に取り組むテックリードのポジションです。 部門横断の課題解決や技術施策の推進を通じて、事業成長の最大化に貢献します。 以下は一例ですが、裁量と共に枠にとらわれない横断的な活躍を期待しています。 ・部門横断の技術課題の特定と解決 ・CTOや各事業部・プロダクトチームと連携し、技術課題の抽出および解決のリード ・課題に対する技術的なアプローチの設計・実装・評価 ・技術戦略の立案・推進 ・技術組織全体の戦略やロードマップの策定に貢献 ・課題の優先度の決定と施策の推進 ・アーキテクチャ設計と技術的意思決定の支援 ・複数プロダクトにまたがる共通基盤やマイクロサービスの方針整理 ・技術的なベストプラクティスの策定と社内展開 ・組織設計やアーキテクチャのレビューと改善のリード ・品質・パフォーマンスの向上施策の推進 ・コード品質、テスト自動化、CI/CDの改善方針の整理 ・組織への発信と浸透 ・ステークホルダーとの連携・調整 ・開発組織内各部門との協働による課題解決 ・技術的な観点からの意思決定支援と説明責任の遂行 ・チームづくりや採用 ・横断的な施策を推進するチームのマネジメント ・必要に応じて採用にも関与 ●キャディの開発組織の雰囲気がわかる参考資料 [キャディによる挑戦の本気度(VPoE藤倉のnote)](https://note.com/sigemoto/n/n8eb9dc477794) [600人でも「0.1合目」の異次元な挑戦──“3年で数十個”のハイグロースなプロダクト開発に挑むキャディの開発組織](https://www.fastgrow.jp/articles/caddi-tech-session) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●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

キャディ株式会社

●期待する役割 経営ボードやCTO、各VPと連携し、事業のPLや中長期的な経営戦略と連動した全社横断的な技術戦略の策定、および技術投資の意思決定を技術専門職のトップランナーとして主導・実行していただきます。 ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも深い専門性を発揮して手を動かしながら、技術の力で「日本発のグローバルテックカンパニー」となるための強固なアーキテクチャとエンジニアリング基盤を創り上げる役割です。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・グローバル技術戦略の策定とアーキテクチャ設計のリード 事業の非連続な成長(事業の数倍〜数十倍へのスケール)を牽引するための技術ロードマップ策定 複数プロダクトが有機的に連携しつつ独立して進化できる「次世代プラットフォームアーキテクチャ」の設計・主導 ・パラダイムシフトを伴う全社技術基盤の刷新 「AIネイティブ組織」への全社変革や開発生産性のデッドロック解消など、既存のシステムやアーキテクチャの枠組みを根底から変える設計と完遂 ・技術的意思決定のリードと品質ガバナンスの構築 全社的なセキュリティ・パフォーマンス・スケーラビリティのグローバル基準の策定と実行 複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューと技術的支援 ・全社横断的な「技術的突破口」の作成 特定のチームだけでは解決できない共通基盤の課題に対し、全社最適なソリューションを自ら構築・展開する ●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

株式会社ACES

本ポジションでは、ACESが推進する「AI OS」構想において、Data Layerの責任者として、設計・構築・案件適用・型化までを一貫してリードしていただきます。 AI OSは、Data Layer / Knowledge Layer / Agent Layer など複数のレイヤから構成されており、特にデータを起点としたAI活用を成立させるためのData Layerを重要な基盤と位置付けています。 現在ACESでは、このData Layerを専門的に担う責任者ポジションが存在しておらず、本ポジションはその中核を担う新設ポジションです。 単なるデータエンジニアリングに留まらず、 ●AI OS全体(Knowledge Layer・Agent Layer)との接続性 ●クラウドを前提としたITアーキテクチャ設計 ●実案件への適用を通じた再現性の高い型化 といった観点を持ち、「構想」と「現場実装」を往復しながら、ACESにおけるデータ活用の中核をつくる役割です。 所属は研究開発チームとなりますが、短期的にはDXパートナーサービスへの関与も多く、事業横断的に活動いただくポジションです。 具体的な業務内容 ●AI OS(Data Layer)の設計・構築 AI OS構想におけるData Layerの設計・技術選定 Databricks・Snowflake等のモダンなデータスタックを活用したデータ基盤設計 Knowledge Layer・Agent Layerとの接続性を考慮したデータアーキテクチャ設計 Azure / AWS / GCP 等のパブリッククラウドを前提とした周辺アーキテクチャ設計 データ連携、権限管理、セキュリティ、運用設計 等 ●プロジェクトへの適用・実装推進 DXパートナーサービス事業案件および社内プロジェクトにおけるData Layerの設計・構築・実装 設計範囲を超えた技術的課題への対応、現場適用可能性の向上 データ基盤に関する方針決定およびプロジェクト内での技術リード ●知見の型化・社内展開 プロジェクトを通じて得られた知見のドキュメント化・型化 Data Layerの実装ガイドライン、再利用可能な開発モジュールの整備 社内向けのナレッジ共有、教育、浸透施策の企画・実行 ●推進体制の構築(協働) 外部パートナー(データ領域)との協業体制の設計・運用 内製・外製の方針設計とプロジェクト品質・スピードの両立 研究開発チームのマネージャーやDXパートナーサービス PMと連携した推進 キャリアパス 入社直後から、ACESにおけるデータ領域の責任者としての役割を担っていただきます。 中長期的には、AI OS全体を見渡したより戦略的な技術ポジションや、事業・組織レベルでの意思決定に関わる役割への拡張も期待しています。 開発環境・技術スタック(一例) クラウド:Azure / AWS / GCP データ基盤:Databricks / Snowflake 等 言語:Python IaC:Terraform CI/CD:GitHub Actions コード管理:GitHub ドキュメント:Notion コミュニケーション:Slack / Zoom ※案件・構想に応じて柔軟に技術選定を行います。

Ｗ２株式会社（ダブルツーカブシキガイシャ）

●業務内容詳細 当社の最大の強みとなる製品サービスにおいて、アジャイル組織の構築、製品開発を推進いただき、成果を創出いただくポジションとなります。 ●アジャイル組織転換の企画・推進・チームの運営 ●スクラムリーダーとしてのチーム推進 ※エンジニアリング本部は、3つの部で構成されており、 ①R&D部 ②製品開発部 ③品質管理部 その中で、とくに「製品開発部」の中でアジャイルチームを牽引し、 仕様策定から設計、開発からテストまで、スピーディに質高く 少数精鋭でパフォーマンスを上げます。

Bluefield Energy株式会社

●仕事概要 弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、 日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンス の掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションでは、デジタルソリューション事業におけるパッケージプロダクト開発を、技術面から主導いただきます。 ●主な業務内容 デジタルソリューション事業におけるパッケージプロダクト開発を、技術面から主導いただきます。 • 複数顧客への展開を前提としたパッケージ製品のアーキテクチャ設計 • 事業要件・業務要件を踏まえた技術設計および実装推進 • 要件が不完全な状況下での論点整理・仕様具体化 • 将来的な機能追加・顧客拡張を見据えた技術選定 • 保守性・拡張性・信頼性を考慮した設計方針策定 • 設計レビュー/コードレビューによる品質担保 • 技術標準・開発プロセス整備 • チームの技術的意思決定およびピープルマネジメント 単なる実装リーダーではなく、 事業成長を見据えた技術基盤の設計責任者としての役割を期待します。

株式会社SmartHR

ユーザーの課題を達成できる理想の姿を考え、プロダクトにおけるインターフェースの品質を担保していくことがミッションです。 他のメンバーと協力・分担しながら、SmartHR 製品のデザインを担当していただきます。 ・SmartHR 製品の要件定義 ・SmartHR 製品の UI デザイン ・プロトタイピング ・デザインシステムの構築および運用 　https://smarthr.design/ ・デザインにまつわる各種ガイドラインの策定および運用 ・プロダクトマネージャーやエンジニアとの協働および意思決定への関与 ・プロジェクト推進 ・ユーザーリサーチ 【利用ツール】 ・Figma ・GitHub ・Jira ・Slack その他必要に応じて導入しています。 【参考情報】 ・SmartHR プロダクトデザイン noteマガジン 　https://note.com/smarthr_co/m/m0b87dcc52cb0

株式会社ルーツ・テクノロジーズ

これまでの経験とスキルを活かしながら、 大手企業を中心としたクライアントプロジェクトでシステム開発業務に携わっていただきます。 開発フェーズだけでなく、要件定義や設計など上流工程にも積極的に関われる環境です。 将来的にはPL・PMなどへのキャリアアップも見据え、経験や志向に合わせてお任せする領域を決定します。 【主な業務内容】 ・要件定義、基本設計、詳細設計、実装 ・テスト(単体/結合/総合/受入)、導入、カスタマイズ、保守運用 ※経験・スキル・今後のキャリア志向を考慮して担当フェーズを決定します。 【プロジェクト例】 ・大手物流会社向け:倉庫管理システム開発(VB.NET/Java/Oracle など) ・教育機関向け:学校業務パッケージシステム開発(PHP/Python) ・位置情報データ基盤システム開発 ・損保業界向け:基幹システム改修プロジェクト 多様な業界・技術領域の案件があるため、 「得意分野をさらに伸ばしたい」「新しい技術領域に挑戦したい」どちらの想いにも応えられる環境です。 【開発環境・技術スタック】 ・開発OS:Windows/Linux/iOS/Android ・開発言語:Java/PHP/Python/JavaScript/TypeScript/Kotlin/Go/object-c/Ruby/.NET ほか ・使用パッケージ:Salesforce/SAP R3, S4 HANA/Mcframe ほか ・フレームワーク:Spring Boot/Laravel/CakePHP/Vue.js/Angular/Bootstrap/Djang/.Net ほか ・データベース:MySQL/Oracle/PostgreSQL/SQL Server/Hadoop ・コード管理:Github (一部 Bitbucket/Subversion) /SVN ・プロジェクト管理:Jira/redmine/Backlog/MS Project ・社内ツール:GoogleApps/Slack/Chatwork/Zoom/Meet/Teams/Google Chat ・クラウド　:GCP/AWS/Azure

Ｗ２株式会社（ダブルツーカブシキガイシャ）

●業務内容詳細 ECシステム国内トップクラスの実績を持つ当社にて、経営戦略に紐づく、エンジニアリング本部の戦略策定と推進をリードして、エンジニアリング本部全体のKPIの高度化と達成を牽引頂きます。 【メインミッション】 社員の最大数のメンバーが属する「エンジニアリング本部」において、3つの核となる部署である、「R&D部」「製品開発部」「品質管理部」を統括し各部署の高度化/マネジメントを通してパフォーマンスの創出、また本部間連携を確立し組織全体の成長に貢献いただく事を期待します。 【手がける製品・サービス】 ●大手含む900社以上の企業に導入されている自社ECプラットフォーム ●業界最高水準の1,000以上の機能を持ち、独自カスタマイズ可能 ●目指すは、最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させること ●EC事業者として高い評価。 ・最も売上UPが期待できるECプラットフォーム　第1位　　※1 ※2 ・生涯パートナーとして選びたいECプラットフォーム　第1位　　※1 ※2 ・セキュリティが安心できるに強いECプラットフォーム　第1位　　※1 ※2 ・ユニファイドコマースでEC事業成長が最も期待できるECプラットフォーム　第1位　　※1 ※3 ・ユニファイドコマースを推進していると】思う EC構築支援企業　第1位　　※1 ※3 ※1　日本マーケティングリサーチ機構調べ ※2　調査期間: 2022年10月12日～11月21日 ※3　調査期間:2024年2月16日～2024年3月19日 【開発環境・業務範囲】 技術スタック 言語:C#, Vue.js フレームワーク:ASP.NET Web Forms, ASP.NET MVC ライブラリ:自社ライブラリ含む多数 統合開発環境:Visual Studio データベース管理:SQL Server バージョン管理:Team Foundation Server, Git 使用PC:Windows10

Bluefield Energy株式会社

●仕事概要 弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、 日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンス の掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションでは、「Bluefield Cloud」及び関連する新規サービスの設計、開発、運用全般を担当していただきます。 具体的には以下の業務を含みますが、ご経験や志向に応じてお任せする範囲を決定します。 ●主な業務内容 ・新機能の要件定義、設計、実装、テスト、リリース ・既存機能の改善、パフォーマンスチューニング、技術的負債の解消 ・スケーラビリティと信頼性を考慮したアーキテクチャ設計改善 ・クラウドインフラ(Microsoft Azure)の構築、運用、最適化 ・開発プロセスの改善、自動化の推進チームメンバーの技術サポート、コードレビュー ●開発環境・技術スタック ●バックエンド 言語:C# フレームワーク:ASP.NET Core ORM:Entity Framework Core API:REST(FastEndpoints、MediatR) テスト:xUnit ●フロントエンド 言語:TypeScript フレームワーク:React(Carbon React) ビルドツール:Vite テスト:Vitest、React Testing Library インフラ クラウド:Microsoft Azure データベース:Azure SQL Database ●開発・運用ツール プロジェクト管理/ソース管理/CI/CD:GitHub Enterprise, Azure DevOps(Azure Boards) IDE:Visual Studio 2026(JetBrains ReSharper) コミュニケーション:Microsoft Teams ●チーム体制 所属:テクノロジー本部 本部長(CTO)1名 / テックリード2名 / メンバー6名

キャディ株式会社

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、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当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています 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 言語 フロントエンド: TypeScript バックエンド: Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, *BigQuery* API: GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング: Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証: Auth0 開発ツール: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

燈株式会社

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、産業特化型のアルゴリズム開発・実装を担当していただきます。 単にモデルを作成するだけでなく、WebシステムやAPIへの組み込みを含めた「社会実装」までを一貫して担えるエンジニアを目指していただきます。 【具体的なタスク例】 ●データ前処理・データセット作成 メンターの指示に基づき、学習に必要なデータ整形(画像のりサイズ、ノイズ除去、テキストの正規化など)を行う。既存の前処理スクリプトを活用・改修し、顧客ごとのデータ特性に合わせた学習用データセットを構築する。 ●アルゴリズムの適用・実装 社内の既存モジュールや、メンターが選定したオープンソースの実装を参考に、今回の課題に適したモデルを構築・実行する。コードをゼロから書くのではなく、既存のベースコードを読み解き、必要なパラメータ変更や部分的な修正を行って動作させる。 ●モデルの学習・評価 指示された実験設定(ハイパーパラメータ等)で学習を回し、評価指標を算出する。学習曲線を確認し、過学習や学習不足が起きていないか等の基礎的なチェックを行う。 ●結果分析・レポーティング 「なぜこの精度になったのか」「どのデータで失敗しているか」を分析し、結果をメンターに報告する。数値結果だけでなく、失敗事例を目視で確認し、次回の実験に向けたデータ改善のヒントを探す。 【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・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な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検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini