関東 GitLabのITエンジニア求人・転職情報

株式会社スカイウイル

自動化ソリューション『SkyAuto』始めます! 『SkyAuto』とは・・? IaCを利用したインフラ・クラウド構築運用の自動化システムです。 当社受託チームが大規模インフラプロジェクトの課題完全解決いたします! ※従事すべき業務の変更の範囲 ￫【変更の範囲】会社の定める業務 【プロジェクト事例】 ●クラウドを利用したインフラシステムの設計、構築、運用 ●CI/CDプロダクトを活用した基盤運用自動化支援 ●基盤構築に伴うCloudFormationやCDKを利用した構成管理自動化支援 ●開発PJと連携したインフラシステムの提案、改善 技術領域としては、 AWS、Azure、GCP、Docker、kubernetes、Jenkins、Git Python、Terraform、Ansible、CloudFormation、CDK

株式会社情報戦略テクノロジー

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)の「0次DX」を推進するリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。 単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。 【業務詳細】 技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針(ビジョン)を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。 モダン開発の推進: 生成AI(LLM等)の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。 チームマネジメント(技術面): コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。 顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。 若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。 【技術スタック・使用ツール】 言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など クラウド: AWS, Azure, GCP インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

株式会社テクノプロ　コンサルティング・パートナーズ社

●業務内容(概要) AWS 環境で稼働する顧客システムの運用保守を担当。 定常業務から改善活動まで幅広く経験し、クラウドエンジニアとして成長できるポジションです。 ●業務内容(詳細) まずは運用の基礎的なタスクから着手し、AWS サービスへの理解を深めながら徐々に応用領域へステップアップしていただきます。 【具体的な業務】 AWS環境の定常運用(監視、アラート対応、アカウント管理 等) 手順書に沿ったリリース作業・動作確認 運用手順書やナレッジの作成・更新 作業効率化や簡易的な自動化などの改善活動 Backlog/SharePoint/Slack を用いた情報共有・タスク管理 顧客・開発チームとの簡単な調整、スケジュール確認 ●使用技術・ツール 言語/ライブラリ:Python、Node.js、AWS CDK バージョン管理:Git(CodeCommit) プロジェクト管理:Backlog、Redmine、GitHub、GitLab、Jira、Confluence コンテナ:Docker クラウド:AWS(開発・デプロイ環境) CI/CD:CloudFormation コミュニケーション:Teams、Slack ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社タイミー

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

株式会社キャリアデザインセンター

大手有名企業の開発案件に参画して頂き、開発エンジニアとしてスキルを磨いて頂くことが可能です! モダンな環境での業務なので、エンジニアとしての市場価値を高めることができます。 【プロジェクト事例】 1.日本最大級のECモール運営企業にてファッションに特化したECサイトのバックエンド開発 　言語:PHP 　Webフレームワーク:Laravel 　フロント側: JavaScript、TypeSctipt(React) 　DB:MySQL 　インフラ:AWS 　ソース管理:Github 2.ゲーム実況配信アプリにおけるフロント&サーバーサイド開発(新機能設計・開発及び機能改善) 　バックエンド:Go 　フロントエンド:TypeScript 　インフラ:GCP 　共通:Github、Slack、Confluence 3.医療ビッグデータを扱うBIツールの開発 　言語:Python 　フレームワーク:Django 　データベース:MySQL、Redshift 　開発環境:Linux 　管理ツール:Gitlab、Redmine 【その他案件例】 ・Fintech系サイトの開発/・医療事業者向けポータルサイト開発/・有名エンタメサービスのスマホアプリ開発/・クラウド型モバイル決済システムの開発/ ・大手損害保険会社の基幹システム開発/・DX支援システムの開発/・大手モバイル決済サービスのフロントエンド開発/・官公庁、自治体向けクラウドシステムの開発など 【開発環境】 ※下記のような開発環境にてPJTに従事していただきます。 ・⾔語︓JavaScript、TypeScript、Go、Ruby、PHP、Python、Scala、Kotlin、Swift　　 ・データベース︓SQLServer、PostgreSQL、MySQL、Oracle ・OS︓Windows Server / Redhat Linux　 ・Webフレームワーク:Vue.js、Next.js、Node.js、React、Ruby on Rails、Flutter、Laravel ・インフラ:GCP/AWS　など 　 ・PC:Windows、Mac　 ・工程:(要件定義)、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース後の運用改善 【従事すべき業務の変更の範囲】会社が定める業務

株式会社タイミー

【サマリー】 タイミーが提供するスポットワークの根幹である、ユーザー(クライアント・ワーカー)のマッチングや労務管理を支えるスポットワークシステムのバックエンド開発や技術課題解決をお任せします。 スキマバイトサービス「タイミー」は数万件に及ぶ求人とワーカーのマッチングから勤務実績に対する評価、スポットワークにおける雇用契約から給与計算や勤怠管理など労務管理まで、顧客が体験するすべてのプロセスに対してサービスを提供しています。 ユーザーが登録から短い時間で求人にエントリーすることができ、働き終わったらすぐに相互評価を終えて給与支払いまで完了するような、なめらかなスポットワーク体験を実現するための機能開発や改善に携わっていただきます。 今後の事業成長に向けたユーザー体験向上の実現と更なる事業スケールに向けた中長期的な技術課題の解決を共に推進し、エンジニア組織の技術力を共に向上させていく方を求めています。 【具体的な業務内容】 ●Webアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース ●チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 ●担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応 ●エンジニアリングマネージャーやスクラムマスターと連携したプロジェクト進行 ●チーム内で実施する各種スクラムイベントへの参加 【開発組織の特徴】 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 <既存事業領域> タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 <新規事業領域> スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 <プラットフォーム領域> タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 【開発環境】 ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 フレームワーク: Ruby on Rails 8.0系、RSpec アーキテクチャ: Modular Monolith データストア:MySQL8.0系、Redis ツール: Docker、OpenAPI、CircleCI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure AWS(ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc...) Elasticsearch(AWS Marketplace)を利用 一部のサービスでGoogle Cloudを利用 IaC: Terraform ログ: Datadog Logs, S3 ●Monitoring Datadog, Sentry ●CI/CD CircleCI, GitHub Actions, Dependabot, ecspresso ●その他 ・AIエージェント・LLMツール: -開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code -開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability -その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理:GitHub ・ コミュニケーションツール:Slack, Notion ・その他:Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… 【組織カルチャー】 <開発組織のカルチャー> タイミーの開発組織は個々人の志向や特性の多様性を「許容」するのではなく「歓迎」する組織です。 各メンバーの多様性を彩りとして捉えて決して否定せず、強みとして重ね合わせて、同じチーム、プロダクトの目標を達成を実現できる組織を目指しています。 また、SpotifyモデルやTeamTopologiesを踏襲した組織構造を採用しており、顧客価値に基づく開発チーム組成や認知負荷を適切にコントロールするために専任EMやスクラムマスターなどマネジメント専門職を各チームに配置しています。 https://www.youtube.com/live/uJL3M7R8MLc?feature=share&t=3057 <技術コミュニティ活動> 社内の所属チームを超えたiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 また、RubyKaigi や Kaigi on Railsを始めとしたカンファレンスのスポンサー活動やイベント登壇、記事の発信など技術コミュニティへの貢献や広報にも力を入れています。 <オンボーディング> メンバー一人ひとりが能力を発揮して、チームで活躍できる環境を目指して様々なオンボーディングプログラムを実施しています。 例えば、入社後チームや技術領域が近いメンバーがメンターとして伴走するオンボーディングの実施や、現職のスクラムマスターからスクラムに関する考え方や手法などをインプットするスクラムオンボーディング、配属直後にマネジメント層とのWelcome 1on1を実施しています。これからの取り組みによって、会社への不明点を早期に解決することで、新メンバーがタイミーで活躍しやすい環境を整えています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n46122cd3ec6b <働き方> フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境になっています。 また、所属チームを超えてiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n2dcb5475e249 <DevEnable室の取り組み> エンジニアの市場価値向上につながる成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上を行う専門チームDevEnable室を設置しています。 ●具体的な制度の一部をご紹介します。 ・在宅環境を自分好みに整えられるリモートHQ制度 ・技術コミュニティ発展への貢献を後押しするOSSボーナス制度 ・世界中のカンファレンス参加を支援するKaigi Pass制度 ・最大300万円、勤務年数に応じて返済不要のエンジニア奨学金制度 https://product-recruit.timee.co.jp/tde10

株式会社荏原製作所

CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォーム(「X-bility」および「EBANET3」等)の開発・強化業務を担当いただきます。 開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。 ・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ(高頻度時系列データ)の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード ・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み ・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進 ※変更の範囲:会社の定める業務

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

株式会社 Laboro.AI

最先端のAI技術を、誰もが直感的に使える形へ。 私たちは、まだ世にない価値をデザインの力で社会に実装するUI/UXデザイナーを募集しています。 アカデミアで研究される最新の機械学習技術と、ビジネスの現場にあるリアルな課題。 その二つを繋ぎ、複雑なソリューションに「使いやすさ」という命を吹き込む、非常に難易度が高く、やりがいのあるポジションです。 各分野のトップランナーである機械学習・システム開発エンジニアやコンサルタントと共に、デザインの力で社会課題を解決しませんか? <業務内容> クライアントが抱える本質的な課題を解決する「カスタムAI」ソリューションのUI/UXデザイン全般をお任せします。 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネスとテクノロジー、そしてユーザー体験を繋ぐハブとしての役割を期待しています。 <具体的な業務内容> ・課題発見・要件定義: クライアントへのヒアリングやワークショップを通じて、ビジネス要件とユーザーニーズを深く理解し、解決すべきデザイン課題を定義します。 ・情報設計・プロトタイピング: 複雑なAIのロジックやデータを、ユーザーにとって価値ある体験として再構築するための情報設計、ワイヤーフレーム、プロトタイプの作成を行います。 ・UIデザイン: プロトタイプを元に、ユーザビリティと美しさを両立させたUIデザインを作成します。 デザインシステムの構築・運用にも携わっていただきます。 ・ユーザー検証: ユーザビリティテストなどを計画・実施し、仮説検証を繰り返しながらデザインの品質を高めます。 ・チーム連携: プロジェクトマネージャー、機械学習・システム開発エンジニア、コンサルタントなど、多様な専門性を持つメンバーと密に連携し、プロダクト開発を推進します。 <開発環境・使用ツール> デザインツール: Figma コミュニケーション: Slack, Google Workspace など プロジェクト管理:Backlog など 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 <カスタムAIソリューション事業とは?> 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ●オーダーメイドによるAI開発 ・アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ●企業のコア業務をAIで変革 ・画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 <裁量の大きさについて> 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ●技術者がお客様に対して直接提案をすること ●お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ●チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ●会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること <社内活動> エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ●技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ●最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) ・本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ●チームビルディング施策 ・“チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

ハコベル株式会社

「ハコベル運送手配」の軽貨物・一般貨物領域における、要件定義からバックエンド・フロントエンドの実装まで、チームメンバーと協業しながら一気通貫で担当していただきます。 ハコベルではエンジニアも、PdMやCSと共にユーザーヒアリングやオンボードに参加し、ドメイン理解を深めることを重視しています。「言われたものを作る」ではなく、課題の構造を理解した上で何を作るか・どう作るかを一緒に考えられる方を求めています。 <具体的には…> ・BizやPdMと連携した、プロダクトビジョン・目標達成に向けた開発と運用 ・ユーザーが受け取る価値を起点とした、機能設計と実装方針の検討・実践 ・TLと連携した技術選定(言語・フレームワーク・ライブラリ) ・プロダクトの安定運用と改善サイクルの推進 ●開発環境 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), 　GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●作業環境 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●配属組織 配属されるシステム開発部 運送手配システムGは、10名のメンバーが在籍しています。 <在籍メンバー例> ・[EM赤川](https://note.com/hacobell/n/n307bfd7ca39f) ・[TL池松](https://note.com/hacobell/n/n5e644b2abd8b) エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務

パーソルキャリア株式会社

●担当業務: ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを活用したサーバーサイド開発 ・データ活用施策の本番運用・改善 ・Python、SQL等を用いた分析、モデル開発、検証 ・データサイエンティストやPdM等と連携した施策立案・意思決定支援 ・数理統計、機械学習、生成AI/LLM等の技術活用 ・ご経験に応じた技術リード、プロジェクト推進、メンバー育成 ●技術環境: 【言語】Python、SQL 【DB】Amazon Redshift、RDS PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Azure、GCP 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、JIRA 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Teams ●はたらき方: 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。 ・有給休暇の取得を推奨しており、業務調整のうえ柔軟に活用できます。 ・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立している社員や副業を行っている社員もいます。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当の支給しています。 ・エンジニア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 ・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。

株式会社 Laboro.AI

PoCから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、PoC後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 具体的な業務内容 ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 ・システム開発エンジニアチームの組織拡大に必要な活動全般(部内への定期的な技術発信活動、メンバー育成活動など) 技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) 社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 ● 業務の変更範囲:なし

株式会社 Laboro.AI

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます） ＜具体的な業務内容＞ ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは？ 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般（NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit） ・機械学習（sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM） ・Deep Learning（PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain） ・実験管理（Kedro, mlflow, Kubeflow） ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...） ・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...） 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 業務の変更範囲:なし

株式会社 Laboro.AI

● 募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

株式会社 Laboro.AI

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

株式会社 Laboro.AI

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様) ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ●このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1.機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●キャリアパスについて 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長) 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。 ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 ● 業務の変更範囲:なし

株式会社エスキュービズム

事業内容 Eコマースの豊富な知見を有する専門家集団が、自社開発フレームワークを活用して企業のビジネスドリブンを実現する、大規模Eコマースシステム開発事業 ミッション Eコマースシステム開発のプロジェクト推進 クライアント・案件例 ・大手不動産会社のテナント企業向け会員制施設・サービスの予約、決済システムの開発 仕事内容(想定) ・社内や外部ベンダーと連携したプロジェクト管理 ・プロジェクトメンバーの管理、デリバリー品質の担保 ※将来的に管理職や経営層へのキャリアパスを想定しています. ※1　業務変更の範囲:会社内でのすべての業務 開発環境 ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript、Vue.js、Nuxt.js ・バックエンド:Java、Spring Boot ・データベース:Microsoft SQL Server、MySQL、Redis ・コンテナ:Docker、Amazon ECS ・インフラ:AWS (EC2、ECS、Fargate、Lambda、ELB、RDS、ElastiCache、CloudFront、S3) ・構成管理:AWS CDK (CloudFormation), Packer ・監視:Datadog ・ログ:Elasticsearch、Kibana ・CI/CD:Jenkins, CodePipeline/CodeBuild/CodeDeploy ・バージョン管理:Git (Bitbucket) ・タスク管理:Jira、Confluence ・コミュニケーション:Slack ・ツール:Swagger、Storybook ・開発手法:アジャイル、スクラム、ウォーターフォール 開発実績 エスキュービズムグループでは過去1000社以上の導入実績を誇り、単なるEC開発だけではない複合的な大規模案件を豊富に抱えています. 実績例 ・某大手不動産会社のテナント企業向け会員制施設・サービスの予約、決済システムの開発・リリース ・某大手商業施設でのRFIDの商用化プロジェクト ・EC売上だけで100億をこえるお客様からの、カートイン2,000回/秒を超える大規模ECサイト構築 ・空港での海外用Wi-Fiルーターピックアップ用IoTロッカー ・某大手小売チェーンの1,000店舗、4,000台超の大規模POS導入 … 等 その他、GMS、CVSチェーンなどの非公開事例も多数ございます. 詳細は導入事例(https://client.s-cubism.com/)からご確認ください.

株式会社カオナビ

本ポジションではプロダクトマネジメントや組織開発における一連の業務をお任せします。プロダクトマネジメントチームの責任者を担っていただくポジションのため、経営陣や各現場責任者と協働しながら、プロダクト戦略や組織戦略を描いていただき、実行いただくことを期待しています。 主な業務は以下となります。 ●プロダクト戦略策定業務 ・新規プロダクトの企画立案や既存プロダクトの機能改善方針の検討 ・プロダクトロードマップ策定やKGI/KPIなど達成すべき数値目標の検討 ●プロダクトマネジメント業務 ・定性・定量リサーチ(ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析・VOEやVOC分析) ・CS部門やセールス部門との連携による要求整理、改善アイデアの検討 ・開発要件整理、開発プロジェクトの進捗管理、リスク管理、納期管理 ●組織マネジメント業務 ・プロダクト戦略に紐づく、組織戦略の策定や人員計画の検討 ・チームが円滑に活動するための組織活性化施策の検討と実行 ・メンバーの意欲と能力向上を目指した各種メンバーマネジメント業務 【直近過去事例】 新機能「クリエイティブマップ」β版を提供開始 カオナビが、申請業務を効率化する新機能「ワークフロー」の提供開始 現在、他社との連携も進行中です。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

株式会社カオナビ

自社プロダクトのタレントマネジメントシステム「カオナビ」を中心に、自社の事業におけるプロダクト開発/運用を支える基盤に関わる業務に幅広く携わっていただきます。 ●プロダクト担当 自社プロダクトであるタレントマネジメントシステム「カオナビ」の基盤についてご担当いただきます。 ・「カオナビ」の機能拡充/機能改修に伴い、基盤環境を適切に設計構築及び実装する ・「カオナビ」の製品品質向上につながるSRE活動全般を実践する ●チーム開発の具体例 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。 それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 ●開発環境 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

株式会社カオナビ

【事業概要】 持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。 カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。 【募集概要】 自社サービスのタレントマネジメントシステム「カオナビ」において、新機能開発や機能拡張の実装、パフォーマンス向上のためのリファクタリングや新しい技術の導入など様々な業務をサーバーサイドエンジニアとしてご担当いただきます。 またSRE (Site Reliability Engineering) 活動を行なっているインフラグループと連携し、品質を維持しながらスピード感をもった開発を行っていただきます。 【業務内容】 (1)機能開発を主なミッションのエンジニアの場合 開発に伴う計画の作成および進捗の管理 新機能作成や既存機能の改善のためのサーバサイド側の設計および開発 機能のパフォーマンス向上に伴う改善活動 (2)技術横断的な保守や改善が主なミッションのエンジニアの場合 機能横断で利用されているモジュールのリアーキテクチャリング ライブラリや使用言語のバージョンアップ 開発効率や開発者体験向上を目的とした改善活動 また、ご希望や経験に応じて、以下のようなロールをお任せすることもあります。 テックリード エンジニアリングマネージャー その他にも有志で以下のような取り組みを行っています。 (主に若手の)メンバー教育のための企画/施策 エンジニア採用広報に関する活動 【チーム開発の具体例】 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

株式会社カオナビ

●Goを用いたアプリの設計と開発、システム改善 ●Goで実装されたコードのレビュー・品質維持 また、ご希望や経験に応じて、以下のようなロールをお任せすることもあります。 ●テックリード ●エンジニアリングマネージャー その他にも有志で以下のような取り組みを行っています。 ●(主に若手の)メンバー教育のための企画/施策 ●エンジニア採用広報に関する活動 【チーム開発の具体例】 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 開発環境 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

株式会社メドレー

自社製品「@link」および関連サービスを支えるインフラ基盤およびネットワークの設計・運用を通じて、医療機関とクラウド環境を結びつけ、安定したサービス提供を実現していただきます。 具体的には・・ ・AWS上のサービス群のサーバーおよび医療機関とのネットワークのインフラの設計・構築・運用 ・インフラの可用性・セキュリティ・拡張性を意識した改善推進 ・医療機関や関連サービスとの連携を図り、技術的なサポートを提供 ・チーム内での知見共有を通じて、インフラ品質の向上 ・障害調査やボトルネック解消に取り組み、パフォーマンス改善を実施 ・laCやスクリプトを活用した運用効率化の施策を提案・実施 <主な技術スタック> IaCツール :Terraform、Ansible 開発言語 :PHP、JavaScript ライブラリ等 :Laravel データベース :PostgreSQL 開発ツール :Cursor、Windows + VisualStudioCode ソース管理 :Github / GitLab インフラ :AWS、オンプレミスサーバ(RHEL) 業務ツール :JIRA、Slack、NewRelic、Mackerel、PagerDuty、Zabbix、Docker ●業務の変更の範囲:会社の定める業務

HiJoJo Partners株式会社

同社のシステム開発・保守・運用をメインとした業務をお願い致します。 ※ファンド販売が全体の業務の7~8割程です。 ●HiJoJo.com(インターネットファンド販売サイト)の開発・保守・運用 ●社内ツールの開発・保守・運用(SAASの管理) ●情報システム業務の兼任(社内ネットワーク、入退社のPCセットアップ、PC操作サポート) 【開発環境】 ・言語: Ruby、Dart、 Go、 Python、 JavaScript ・フレームワーク: Ruby on Rails、 Flutter、Next.js ・データベース: MySQL ・CI/CD: Capistrano、GitHub Actions ・インフラ: AWS(EC2、ALB、RDS、S3、Lambda、CloudFront、Bedrock、など) ・モニタリング: Datadog、 AWS CloudWatch ・ソースコード管理: GitHub、 GitLab ・プロジェクト管理: Backlog ・コミュニケーションツール: Slack、 Teams ・IDE: JetBrains、 その他(好みのものをご使用いただけます)

三菱自動車工業株式会社

<入社後の担当領域> 車両に搭載するアプリやサービスを社内部門や社外と連携して企画し、試作して検証する業務を担当していただきます。 ソフトウェア開発経験者には、アプリのコーディングや開発環境の構築を担当いただくこともあります。 ・車両に搭載するアプリ要件の策定、車両と連携するサービス企画の策定 ・アプリやサービスのコンセプト策定、試作と検証(いわゆるPoC) ・アプリやサービスのマーケティングおよびマネタイズ検討 ・将来のビジネスを見据えた社内外からの情報収集および分析 <使用ツール> Figma、Miro、Gitlab、Jira (ツール使用経験は問いません)

三菱自動車工業株式会社

<部概要> ソフトウェア基盤開発、ソフトウェア開発環境 <部署の役割> ・クラウドやAI等の技術を利用した開発業務改善 ・ソフトウェアプラットフォームの検討 ・ソフトウェア開発ツールの導入と運用 ・ソフトウェア技術の教育開発 <入社後の担当領域> 以下の業務のうち、いずれかを担当して頂きます。 ・クラウドを利用したソフトウェア開発環境の構築と運用 ・AI等を利用したソフトウェア開発業務改善 ・仮想開発環境の検討と導入 ・ソフトウェアプラットフォームの検討とロードマップの作成 ・ソフトウェア開発ツール導入と運用 ・ソフトウェア技術の教育開発 <使用ツール> Jira, Git, AWS

株式会社クーリエ

【業務概要】 事業価値を最大化させることを目的に先端テクノロジーからデファクトの方法論まで徹底的に使いこなし、成果に拘るエンジニアリングチームをマネージメントしていただきます。 【具体的な業務内容】 ●開発プロジェクトマネージメント ・ビジネスインパクトのあるプロジェクトの起案 ・開発チームが担当する複数のプロジェクトの背景/目的/状況理解 ・あらゆる問題の検知と解消(※ハンズオンでの対応も含む) ●組織づくり ・プロダクト開発に最適な組織設計/採用計画と採用活動 ・エンジニア組織文化の醸成 ・生産価値を最大化するためのプロセス改善/仕組み化の推進 ●目標管理 ・チーム目標の設定と達成に向けた推進 ・メンバー目標の設定と評価 ●採用/メンバー育成 ・採用戦略の策定/実行 ・目標設定、1on1などを通したメンバーとのキャリアイメージのすり合わせ ・短期～長期までの育成方針に基づいたアサインや教育の計画 【ミッション】 エンジニアリングチームのマネージメントを通じて事業価値を最大化させることがミッションです。開発プロジェクトマネージメント、組織づくり、目標管理、採用/メンバー育成をしていただきます。 【開発環境】 ・言語:PHP、Python、TypeScript、JavaScript ・フレームワーク/ライブラリ:Laravel、FuelPHP、React、Next.js、ReactNative、jQuery(一部) ・インフラ:AWS(ControlTower、Organizations、Cloudfront、EC2、Aurora MySQL、Elasticache、その他多数)、GoogleCloud(BigQuery、Firebase、MAP API) ・モニタリング:NewRelic ・IaC:Terraform、Docker ・ソース管理:GitHub、GitLab ・チケット管理:Redmine ・チャット:Slack ・ドキュメント:GoogleWorkSpace ・生成AI:ChatGPT、Claude3、GitHub Copilot ・その他:SendGrid、Akamai、Biztel、クラウドサイン、etc... 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

株式会社クーリエ

【業務概要】 事業価値を最大化させることを目的に先端テクノロジーからデファクトの方法論まで徹底的に使いこなし、成果に拘るエンジニアリングチームにおいて技術力でチームを牽引していただきます。 【具体的な業務内容】 ●アーキテクチャ設計 ・SSO、MDMなどプロダクト横断でのプラットフォーム基盤の設計と構築 ・新規プロダクトの技術選定/アーキテクチャ設計と構築 ・既存プロダクトのアーキテクチャ改善/拡張の設計と実現 ●高難度機能開発 ・既存の機能では取り扱ったことのない技術要素を用いた機能の開発 ・高い性能やセキュリティ等の要件がある機能の開発 ・複数人での開発が必要な複雑な機能の全体設計 ●技術課題の解決 ・他のエンジニアでは原因究明が難しいバグの解消 ・複雑な条件下での言語/MWのバージョンアップや、フレームワークの移行の戦略策定と実現 ・事業/業務課題をテクノロジー、手法で解決する提案と実行 ●開発効率/品質向上のための仕組み化 ・エンジニアの業務に関わるあらゆるオペレーションの自動化、省力化の提案と実現 ・E2E/ユニットテスト等の仕組みの実装/運用を通して開発効率向上に貢献する ・費用対効果の高いリファクタリングや、コーディング規約/コードレビューチェックリスト等の改善に関連する提案と実現 ●技術面でのメンバー育成 ・部門内での技術情報の共有 ・エンジニアメンバーの技術面での指導 【ミッション】 事業価値を最大化するための技術戦略を描き、実現することがミッションです。アーキテクチャ設計、高難度機能開発、技術課題の解決、開発効率/品質向上のための仕組み化、技術面でのメンバー育成をしていただきます。 【開発環境】 ・言語:PHP、Python、TypeScript、JavaScript ・フレームワーク/ライブラリ:Laravel、FuelPHP、React、Next.js、ReactNative、jQuery(一部) ・インフラ:AWS(ControlTower、Organizations、Cloudfront、EC2、Aurora MySQL、Elasticache、その他多数)、GoogleCloud(BigQuery、Firebase、MAP API) ・モニタリング:NewRelic・IaC:Terraform、Docker ・ソース管理:GitHub、GitLab ・チケット管理:Redmine ・チャット:Slack ・ドキュメント:GoogleWorkSpace ・生成AI:ChatGPT、Claude3、GitHub Copilot ・その他:SendGrid、Akamai、Biztel、クラウドサイン、etc...

株式会社クーリエ

【業務概要】 事業価値を最大化させることを目的に、先端テクノロジーからデファクトの方法論まで徹底的に使いこなし、成果に拘るエンジニアリングチームにおいてリードエンジニアとしてチームを牽引していただきます。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスインパクトのあるプロジェクトの企画、または企画支援 ・各部門からの要求に対する最適要件の定義 ・フロントエンド、バックエンド、インフラといった領域で分けず、必要に応じて全ての領域を担当 ・チケット単位で要件定義、設計、実装、テストからデプロイまで全ての工程を担当 ・エンジニアの業務に関わるあらゆるオペレーションの自動化、省力化の提案と実現 ・E2E/ユニットテスト等の仕組みの実装/運用を通して開発効率向上に貢献する ・費用対効果の高いリファクタリングや、コーディング規約/コードレビューチェックリスト等の改善に関連する提案と実現 【ミッション】 テクノロジーの力によって「ヘルスケア領域の生産性向上」や「超高齢社会における経済活動の活性化」の実現を目指すことがミッションです。事業戦略を理解し、戦略自体への意見や戦術の提案を行いながら、技術力を駆使して事業価値の最大化に貢献していただきます。 【開発環境】 ・言語:PHP、Python、TypeScript、JavaScript ・フレームワーク/ライブラリ:Laravel、FuelPHP、React、Next.js、ReactNative、jQuery(一部) ・インフラ:AWS(ControlTower、Organizations、Cloudfront、EC2、Aurora MySQL、Elasticache、その他多数)、GoogleCloud(BigQuery、Firebase、MAP API) ・モニタリング:NewRelic・IaC:Terraform、Docker ・ソース管理:GitHub、GitLab ・チケット管理:Redmine ・チャット:Slack ・ドキュメント:GoogleWorkSpace ・生成AI:ChatGPT、Claude3、GitHub Copilot ・その他:SendGrid、Akamai、Biztel、クラウドサイン、etc.. 【その他要件】 ・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

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)は「世界が進むチカラになる。 」をパーパス(存在意義)として掲げ、「金融とデジタルの力で未来を切り拓くNo.1ビジネスパートナー」を目指す金融グループです。 三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社(MUIT)は、「安心・安全・安定でMUFGを「支え」、金融×ITでMUFGを「変える」、メインドライバーとなる」ことをパーパス(存在意義)とし、ITプロフェッショナル集団として、三菱UFJ銀行をはじめとするMUFG各社の業務を中心に、企画から運用までの全ステージでITソリューションを担い、牽引しています。 近年、国内外の社会情勢や環境が大きく変わり、金融ビジネスも変革の時代を迎えています。 また、これを支えるITも更なる業務拡大が急務となっており、金融×ITプロフェッショナルとして誇りを持ち、金融の未来を切り拓いていける人材を募集しております。 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社(MUIT)は、三菱UFJ銀行をはじめとするMUFG各社の業務を中心に、企画から運用までの全ステージでITソリューションを担い、牽引していく事が求められており、その一翼を担うITのプロフェッショナルとしてご活躍頂きます。 特に、本募集ではネットワーククラウドサービス部のPaaSチームメンバーとして、下記のような業務を想定しております。 ・Linux/OracleDBの社内コンサル/サポート ・MUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)※1)に対するQA対応 ・TLPT対応:新たなセキュリティー要件のPaaS標準設計への取込み ・基盤早期提供:CI/CDの仕組みを使ったPaaS含む基盤の早期提供 ・AIを使った業務改善 など ※1:Redhat Linux/Amazon Aurora/Jboss EAP/OracleDB/Weblogic/DB2/WAS/HiRDB/CosmiNexusなど広くグループ内で利用される製品に対し、設計/運用ツール/ナレッジ等標準化/共有化を図る活動 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 業務内容欄に記載したMUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)を構成する各技術要素うちいずれかを、ご経験・適性に応じてご担当頂きます。 【配属想定部署】 ネットワーク・クラウドサービス部(グループ事業部門・グループ共通基盤本部　配下) 【配属想定部署概要】 MUFG・三菱UFJ銀行内共通のITインフラストラクチャを主管する部署として以下のような幅広い範囲のサービスの導入・運用を手掛けています。 ・ネットワーク・アーキテクチャー設計・管理(基幹通信網、LAN/WAN)、内外通信網の設計・管理、ネットワーク構成管理(機器、アドレスなど)、関連案件の企画総括、新技術等の各種調査 ・統合(ブレード)サーバー基盤、外部クラウド共通基盤(AWS)の企画・開発・保守・管理 ・NAS等、各種統合ストレージに関する企画・開発・保守・管理 ・MUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)※1)に関する企画・開発・保守・管理 ・MUFG・三菱UFJ銀行全体のITスタンダード(Webアプリケーションフレームワークサーバー、DBMS等)の企画・開発・保守・管理 ・その他各種基盤関連新技術の調査 ※1:Redhat Linux/Amazon Aurora/Jboss EAP/OracleDB/Weblogic/DB2/WAS/HiRDB/CosmiNexusなど広くグループ内で利用される製品に対し、設計/運用ツール/ナレッジ等標準化/共有化を図る活動 【配属想定部署の人員構成】 社員のみで約65名、ベンダー各社から常駐いただいている社員等も含めると百名以上の大規模組織です。 前述の通り各種のインフラストラクチャを取り扱っていますので、各分野のエキスパートと協働・切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、三菱UFJ銀行をはじめとするグループ企業等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わっていただく機会があります。 【想定担当案件(例)】 PaaS製品EOSに合わせたバージョンアップ対応や業務アプリの要件取込対応を行うとともに、部内外の関係者と協業し、様々な案件/施策にもご参画頂きます。 ・Linux/OracleDBの社内コンサル/サポート ・MUFG PaaS(行内標準OS/MW設計)に対するQA対応 ・TLPT対応:新たなセキュリティー要件のPaaS標準設計への取込み ・基盤早期提供:CI/CDの仕組みを使ったPaaS含む基盤の早期提供 ・AIを使った業務改善 など

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自動運転の高度化に伴い、車載SoCの処理能力を極限まで引き出すことが求められています。限られたハードウェアリソース(電力・熱・演算能力)の中で、最先端のAIアルゴリズムをリアルタイムに動作させるための、システム設計・実装・最適化 をリードしていただきます。 ・NVIDIA/Qualcomm等の次世代SoC向けソフトウェアアーキテクチャ設計・実装 ・GPU/DSP/NPUを用いたAIモデル・アルゴリズムの高速化・最適化 ・OS(Linux/QNX)・ドライバ・ミドルウェア層のパフォーマンスチューニング ・マルチコア/メニーコア環境下での並列処理実装 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。 尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 C/C++ , CUDA, Linux, QNX, RTOS, Jenkins, GitLab CI/CD 等