時短勤務可 SlackのITエンジニア求人・転職情報

プロダクトチームに所属し、ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を牽引します。 技術的な意思決定を能動的に行いながら、フロントエンド開発を1人で完結できるレベルで開発を進めていただけることを期待します。 ●具体的な仕事内容 ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を中心に、プロダクトの成長を技術面から支えていただきます。 開発時間の割合は、開発タスクが約80%、会議やコミュニケーションが約20%を想定しています。 仕様についてはデザイナーやビジネスサイドと話し合って決め、技術的な設計や実装方法についてはフロントエンド側で能動的に検討・決定していただきます。 スクラムに則った開発推進(スプリント単位でのタスク実行)を行いながら、以下の領域に携わっていただきます。 <機能開発・実装領域> 自社プロダクト「ReDesigner」「ReDesigner for Student」のWebアプリケーションのフロントエンド開発(Vue / Nuxtを使用) デザイナーが作成したデザインに基づいたUI/UXの実装 バックエンドエンジニアと連携したAPIとの接続、データ取得・表示の実装 既存機能の改善や新規機能開発(ユーザー体験向上を目的とした機能追加・改修) <技術設計・アーキテクチャ領域> 技術選定や実装方法の検討(ブラウザ毎の仕様の確認など) パフォーマンス最適化(ページ読み込み速度の改善、レンダリング最適化など) 状態管理やUIの設計指針の検討・検証 セキュリティを考慮した実装・設計 <開発基盤・品質向上領域> テストコードの作成・実行(ユニットテスト、E2Eテストなど) コードレビューを通じた品質向上への貢献 ドキュメント整備(仕様書の補完など) 開発フローの改善提案・実行 ●チーム体制 ReDesignerグループ全体:27名 事業責任者代理:1名 Career Designer Group:4名 Sales Group:3名 Company CS Group:7名 Marketing Group:4名 エンジニア Group:3名 └フルスタック兼グループ長:1名 └バックエンド:2名 デザイナー Group:2名 ビジネス統括 Group:4名 ※その他、業務委託のエンジニア・デザイナーが複数名参加 ●使用ツール・開発環境 開発言語・フレームワーク:TypeScript / Vue / Nuxt / tailwindcss インフラ:AWS(ECS、Fargate、RDS(MySQL)、EC2、S3、etc) CI/CD:Circle CI / Github Actions その他:GitHub / Slack / Zoom / Jira / Notion AIツール:Claude Code (予算内で自由に使用可能) 働き方:フルリモート可(全員リモートワーク)、非同期コミュニケーション中心 ●業務内容の変更の範囲 雇入れ直後:上記参照 変更の範囲:当社における各種業務全般

日本の大手企業に対して、個社別の開発プロジェクトをリードしていただきます。お客様の業務と保有データを理解し、Speedaの経済情報と組み合わせて顧客環境に実装することで、日々の意思決定に使われる状態を作ります。 - 顧客との実現可能性の検討、スコープ・成功基準の定義および合意形成 - 顧客環境の制約を踏まえたシステムアーキテクチャの設計 - 企業財務・ニュース・開示情報などのデータを顧客環境へ連携するデータパイプラインの設計・構築 - 顧客が保有するデータとの名寄せ・突合、および分析・検索に適したデータモデリング - 開発の推進および実装、本番導入、および導入後の運用・保守 - 顧客側の複数部門にまたがる調整、社内審査・稟議への対応 ※案件のフェーズや規模により、担当範囲は変動します 業務の変更の範囲 会社の指定する全ての業務 技術スタック 社内標準は以下です。ただし顧客環境の制約を受けるため、案件ごとに変動します。 - バックエンド: Kotlin / SpringBoot - フロントエンド: TypeScript / Next.js - インフラ: Google Cloud / AWS(顧客テナントを含む) - データストア: PostgreSQL / Snowflake - データ基盤: ワークフロー管理ツール、データ転送ツールを用いたパイプライン構築 ※ 採用するツールは顧客環境の制約に応じて案件ごとに選定します 開発ツール - Slack, Google Workspace, Notion, Figma - GitHub, Docker, Datadog - Claude Code, Codex, Devin ※ 顧客環境では持ち込み可否が審査の対象になるため、案件によっては利用できません

日本の大手企業に対して、個社別の開発プロジェクトをリードしていただきます。お客様の業務と保有データを理解し、Speedaの経済情報と組み合わせて顧客環境に実装することで、日々の意思決定に使われる状態を作ります。 - 顧客との実現可能性の検討、スコープ・成功基準の定義および合意形成 - 顧客環境の制約を踏まえたシステムアーキテクチャの設計 - 企業財務・ニュース・開示情報などのデータを顧客環境へ連携するデータパイプラインの設計・構築 - 顧客が保有するデータとの名寄せ・突合、および分析・検索に適したデータモデリング - 開発の推進および実装、本番導入、および導入後の運用・保守 - 顧客側の複数部門にまたがる調整、社内審査・稟議への対応 ※案件のフェーズや規模により、担当範囲は変動します 業務の変更の範囲 会社の指定する全ての業務 技術スタック 社内標準は以下です。ただし顧客環境の制約を受けるため、案件ごとに変動します。 - バックエンド: Kotlin / SpringBoot - フロントエンド: TypeScript / Next.js - インフラ: Google Cloud / AWS(顧客テナントを含む) - データストア: PostgreSQL / Snowflake - データ基盤: ワークフロー管理ツール、データ転送ツールを用いたパイプライン構築 ※ 採用するツールは顧客環境の制約に応じて案件ごとに選定します 開発ツール - Slack, Google Workspace, Notion, Figma - GitHub, Docker, Datadog - Claude Code, Codex, Devin ※ 顧客環境では持ち込み可否が審査の対象になるため、案件によっては利用できません

月間ユニークユーザー数約9,800万人のグルメサービス(2026年3月現在)、【食べログ】のAndroidアプリ開発のテックリードとして、開発チームの技術・プロセス面を支援・牽引していただきます。 テックリードとしての最重要ミッションは、AI駆動開発の推進を技術面でリードすることです。これに加えて、開発チームの技術・プロセス面を支援・推進する役割を担っていただきます。 具体的には、大きく二つの役割を期待しています。 最も重要なのは、Claude CodeやDevinなど最新のAIツールを実務に取り入れ、設計、コーディング・レビュー・テスト・リファクタリングといった開発プロセス全体をAI前提のプロセスに設計し直し、チーム全体へ展開していくことです。AI駆動の開発フローを自ら設計・実践し、開発生産性を非連続に引き上げます。 もう一つは、開発チームが事業にインパクトを与える開発をスムーズに進められるよう、技術面・プロセス面から支援・推進することです。各プロダクトの開発チームと連携しながら、チームが高い品質と速度で開発できる環境をつくっていただきます。 どちらも、サービス成長を推し進めるために、ビジネスを念頭においた技術リーダーシップの一環として取り組んでいただきます。 【具体的な業務内容】 ・AIツール(Claude Code, Devin 等)を活用した開発プロセス変革の推進・リード ・各プロダクトの技術的意思決定のリード・サポート ・テスト自動化や CI/CD 改善による開発効率の向上 ・各プロダクトの機能開発 ・開発における課題分析と改善提案 ・開発メンバーの技術力向上支援・育成 【業務の進め方】 チームのミッションに基づいて、各プロダクトの開発チームと連携しながら技術面・プロセス面の支援・推進を進めていきます。 開発環境 ・Androidアプリ: Kotlin, Jetpack Compose, Clean Architecture, MVP, Coroutines, Room, Bitrise, Danger, Fastlane ・ソースコード管理: Git, GitHub ・AIツール: Claude Code, Devin, Google Gemini ・開発支援ツール: Google Workspace, Slack, Asana, Miro, Confluence 想定キャリアパス テックリードとして技術・チームの両面で成果を出していただいた後、技術スペシャリストやエンジニアリングマネージャーなど、強みを活かしたキャリアを歩んでいただきます。

企業のDXを支援するために既存ツールやスクラッチでの開発支援を行います。 例えば、最近トレンドとなっているAWSクラウドサービスをフルに利用したWebアプリケーションを開発しています。 AWSやAzureサービスは様々な機能を提供しているため、従来の開発とは異なり、お客様のコストメリットや自社の開発効率を意識したノウハウが必要となります。 そのノウハウを社内で学んだ後、昨今トレンドであるVue.js、React、Python、TypeScript、Java、C#、スマホ対応言語などを用いてスクラッチ開発を実施して頂きます。 開発環境 ●インフラ(クラウドサービス):AWS、Azure など ●OS:Windows 系、Linux 系 ●ミドルウェア(DB):SQLServer、Oracle、PostgreSQL ●開発環境: GitHub、Slack、Teams、BackLog ●使用言語: java、JavaScript、C#、.NET、Vue.js、React、Python、TypeScript、スマホ対応言語 プロジェクト事例 全行程に亘って内製化を支援「大手部品メーカ/営業管理システムの開発」 お客様は旧システムをMS社/Dynamics 365に切り替えることを決定し、これにより営業管理システムもDynamics 365 Customer Engagement (Dynamics CE)で実現しようとしております。 本事業は市民開発により、「社員のスキルアップ」と「開発のコストダウン」を目的としており、 全工程にわたってその内製をご支援しております。 教育時には、お客様の業務に合わせた教材をご用意し、分かりやすさを追求しました。また、要件定義では現行業務とDynamics CEのフィット＆ギャップをお客様と共に検討し、要件定義書を作成しております。開発時には、お客様と豆蔵が開発する範囲を両社で考慮し、お客様にとって無理のない役割分担を行い、内製支援を行っております。なお、保守時にはメールとWeb会議をベースにした技術サポートも行っております。 経営の見える化、売上/機会損失の大幅削減に寄与「有名お菓子屋/データ統合によるWebアプリの開発」 お客様はシステムの全面的な刷新を考えていたが、ヒアリングの結果、数億円以上かかるERPの導入は予算的に難しい状況であることがわかりました。 そこで、AsIs＆ToBe業務フローを作成し、既存システムを有効活用する考え方の元、以下の２つの提案をし、採用していただきました。 ① 経営の見える化（データ統合、加工、表示） ② 売上/機会損失の大幅削減（新業務） 本件は会社全体のDX化を意識したステップ論の提案から始まります。 データの活用が勝負の分かれ目と考え、まずはデータを統合し、その後次のフェーズからは予算に基づいて『需要予測』を実施するような提案を行い、お客様に喜んでいただいています。また、Webアプリの開発・運用コストを削減するためにAWSサービスを積極的に活用しています。具体的には、クライアント側の処理はVue.js、TypeScript、JavaScriptで開発し、サーバ側はデータ保管的にJavaで開発するなどしてAWSの運用コストを削減しています。 製造業のデジタル変革に寄与「メーカー向け見積りアプリの開発」 新規事業発足時からサポートしている製造業のお客様から、業務DX化のご相談をいただきました。 見積依頼への対応が属人化しすぎており、対応できる社員がいないと見積が出せず困っている、機会損失にもつながっており対応は喫緊の課題とのこと。 そこで、専門知識がない方でも、誰でも簡単・迅速に見積もりが行えるWebアプリを提案、お客様からの了承を得た後は、スピーディーに開発を進め、事業課題の解決に貢献しました。 DX事業では、約３か月のスパンで新規機能をリリースするようなサイクルを採用し、市場のご要望を迅速に反映するスピードを重視しています。また、開発では様々なご提案を実施しており、クラウドにはAWSを利用し、クライアントアプリにはVue.jsとJavaScriptを使用し、サーバアプリにはJavaを用いて開発を行っています。

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。

企業の DXを支援するために様々なツールや技術を生かしスクラッチでの開発をご支援いたします。 最近のトレンドはクラウド( AWS、Azure等)が前提となりますが、その際は Vue.js,React,Python,TypeScript,Java,C#,スマホ対応言語などを用いて開発します。 お客様のPJの背景(ゴール、予算、期間)を理解しそれに適合した仕様をお客様と合意します。 また仕様調整では利用する技術や方式を予め意識しつつ決定していきます。 なお自らがドキュメント、共通部品、ソースのサンプルを用意し配下にそのパイロット版を配って品質を安定させます。 ●インフラ(クラウドサービス):AWS、Azure など ●OS:Windows 系、Linux 系 ●ミドルウェア(DB):SQLServer、Oracle、PostgreSQL ●開発環境: GitHub、Slack、Teams、BackLog ●使用言語:java、JavaScript、C#、.NET、Vue.js、React、Python、TypeScript、スマホ対応言語 DX事業では、約３か月のスパンで新規機能をリリースするようなサイクルを採用し、市場のご要望を迅速に反映するスピードを重視しています。また、開発では様々なご提案を実施しており、クラウドにはAWSを利用し、クライアントアプリにはVue.jsとJavaScriptを使用し、サーバアプリにはJavaを用いて開発を行っています。

所属は人事部ですが、代表や経営統括部をレポートラインに、Giveryの中期経営戦略ビジョンの最も重要なKPIを追っていただきます。 社内のエンジニア専任執行役員やエンジニアマネージャーと密接に連携し、採用戦略の設計から実行までを担っていただきます。 また、経営統括執行役員と直接連携しながら、重要な意思決定や戦略立案に関わっていただきます。 主な担当業務 ●エンジニア採用の戦略立案から実行までの一気通貫運用 ・求人設計・採用要件定義 ・採用チャネル開拓・集客施策の企画実行 ・面接設計・評価基準の策定 ・オファー交渉からクロージングまでのリード ●DevRel活動の立ち上げと推進 ・技術広報戦略の策定・実行 ・開発者向けイベントの企画・運営 ・技術ブログの編集・執筆推進 ・技術カンファレンスでの登壇企画 上記に限らず下記のミッションを追うために幅広く業務を行っていただきます。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 主なミッション ・3カ年・300人エンジニア採用プロジェクト ・社長直下AI BizDevの組成 ・Givery AI Labでの自社開発環境整備 ・技術広報(DevRel、エンジニアマーケティング含む)の立ち上げ ・MANAのノーコード/ローコード案件の構築支援体制の拡大 ・グローバル展開に向けた東アジア拠点立ち上げ ・新卒エンジニア採用の強化(FY26は15-20名採用目標) 主な採用ポジション ・PMポジション ・AIエンジニア ・AIソリューションアーキテクト ・セールスエンジニア ・DevOpsエンジニア ・グローバル開発拠点の立ち上げメンバー ・新卒AIエンジニア 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス ●エンジニア採用・DevRelのエキスパート ・技術組織の採用戦略立案から実行までを統括 ・業界をリードするDevRel活動の確立 ●人事戦略/開発組織HRBP ・採用だけでなく、技術組織全体の人事戦略を統括 ・組織開発・タレントマネジメントの統括責任者へ ●経営への関与 ・Giveryの戦略のある意味最も重要なKPIを追っていただきます ・必然的に経営の関与へ

既存システムの枠組みを超えたデジタル変革を伴走型でご支援 目まぐるしく移り変わるデジタル時代を生き残るためには、「AI技術の発展」、「働き方の変化」、「労働可能人口の減少」、「クラウド技術の進歩」などの外部要因を考慮した上で、顧客価値を最大化するソリューションを提供する必要があります。 DX(デジタルトランスフォーメーション)事業部では、顧客のデジタル課題解決に重点を置き、お客様のビジネス価値を最大限に引き出すためのデータ活用コンサルティングサービスとデジタルソリューションを提供しています。 単なるSIビジネスではなく、発注者側の視点でシステム化構想からお客様のデジタル変革に寄与するのが最大の強み システム開発は手段であって目的ではありません。 お客様によって置かれている状況や要求、予算も様々です。特に、これまでのビジネスでは行われていなかったようなデータ集約、デジタル化、プラットフォーム化などの新規投資に対して、お客様が慎重になるのは当然のことです。 DX事業部は、そういったお客様のご事情や目的、そしてやりたいことを丁寧にヒアリングし、ビジネスモデルを深く理解した上で、超上流のビジネス・システム化構想からお客様のデジタル変革に寄与します。支援内容は多岐に渡り、スクラッチで１からシステムを開発することを得意としています。 世に無い新しいモノを生み出すには不可欠のスクラッチ開発が得意領域 DX事業部は、発注者側の視点で世にない新しいモノを生み出すご支援をしていますので、スクラッチでの開発がほとんどです。 お客様のニーズ（予算、やりたいこと、目的等）を因数分解し、最適なシステム開発を推進することによって、スクラッチ開発のデメリットといわれている開発期間やコストが無駄に膨張することを防ぎ、お客様のご要望を十分に満たすシステムを提供します。 組織・環境 プロジェクトを通じた成⾧を続ける精鋭組織 DX事業部は、プロパ社員が約30名、協力会社様が約20名で構成されています。 開発チームはクラウドWebアプリ開発が約20名、RPA開発が約15名、Dynamics 365の導入/開発が約15名となっております。 さらに、案件の特徴や社員の成⾧を考慮して、チーム間の異動を柔軟に実施しております。これにより、プロジェクトに適したスキルを持つ社員を適切に配置し、効率的な業務遂行を図っております。 経営状況や技術情報の共有を目的とした事業部会の開催 全ての源は社員のスキルアップとなります。 PJ管理、コンサルスキル、クラウド技術、言語開発、DBMSなど、これらのスキルを向上させない限り、組織の成⾧は見込めません。そのため、豆蔵では社内の『目標管理シート（社内制度）』を利用してスキルアップ計画を実施しています。 また、毎月第三金曜日には事業部会を開催し、以下のような共有・学習を実施しています。 ①経営状況の可視化 ②クラウド比較表の作成と理解 ③Automation Anywhereの特徴と開発のコツ ④基本設計と詳細設計の現場の進め方と改善のコツ ⑤Dynamics 365 Customer Engagement (Dynamics365 CE)の最近の動向と開発する上での要点 これらの共有・学習の場を通じて、社員のスキル向上と知識の共有を促進し、組織全体の成⾧を推進しています。 今後の展望 先進技術を用いて、企業のデジタル競争力強化、ビジネス課題の解決を行う データ活用は研究や概念検証から実際のビジネス課題や社会課題の解決に向けて、DXの推進リソースへと進化してきました。DX事業部のミッションは、先進技術を活用して、あらゆる企業のデジタル競争力を強化し、ビジネス課題を解決することです。技術の進化により主流となる技法やソリューションは変化しても、お客様の課題を解決する姿勢と先進技術のトップランナーであり続けることは変わりません。 事業伴奏、内製のご支援 私たちはお客様のデジタル戦略に応じて、最適なデジタル技術を採用し、課題解決を内製化によって協創で実現します。単にお客様のご要望に応じて開発する「開発者」ではなく、共に事業を成⾧させる「事業伴走者」として、強力に事業を支え続けてまいります。 業務内容 企業のDXを支援するために様々なツールや技術を生かしスクラッチでの開発をご支援いたします。 発注側視点で常にビジネスの底上げを実施します。 分かりやすく表現すると顧客ビジネスにおけるCTO(ITを含めた企業の技術全般に対して幅広く管轄を行う役職)のような役割となります。 以下のようなことを実施し顧客ビジネスを一緒に育てます。 ●顧客ビジネスを技術面で伴奏 ●開発する機能の優位性をご提案 ●開発~運用保守サイクルの最適化 ●技術面からのコストカットを提言 ●トレンド技術の調査/提言(ChatGPT等) <開発環境> ●インフラ(クラウドサービス):AWS、Azure など ●OS:Windows 系、Linux 系 ●ミドルウェア(DB):SQLServer、Oracle、PostgreSQL ●開発環境:GitHub、Slack、Teams、BackLog ●使用言語:java、JavaScript、C#、.NET、Vue.js、React、Python、TypeScript、スマホ対応言語 <プロジェクト事例> 全行程にわたって内製化を支援「大手部品メーカ/営業管理システムの開発」 お客様は旧システムをMS社/Dynamics 365に切り替えることを決定し、これにより営業管理システムもDynamics 365 Customer Engagement (Dynamics CE)で実現しようとしております。 本事業は市民開発により、「社員のスキルアップ」と「開発のコストダウン」を目的としており、 全工程にわたってその内製をご支援しております。 教育時には、お客様の業務に合わせた教材をご用意し、分かりやすさを追求しました。また、要件定義では現行業務とDynamics CEのフィット＆ギャップをお客様と共に検討し、要件定義書を作成しております。 開発時には、お客様と豆蔵が開発する範囲を両社で考慮し、お客様にとって無理のない役割分担を行い、内製支援を行っております。 なお、保守時にはメールとWeb会議をベースにした技術サポートも行っております。 経営の見える化、売上/機会損失の大幅削減に寄与「有名お菓子屋/データ統合によるWebアプリの開発」 お客様はシステムの全面的な刷新を考えていたが、ヒアリングの結果、数億円以上かかるERPの導入は予算的に難しい状況であることがわかりました。 そこで、AsIs＆ToBe業務フローを作成し、既存システムを有効活用する考え方の元、以下の２つの提案をし、採用していただきました。 ① 経営の見える化（データ統合、加工、表示） ② 売上/機会損失の大幅削減（新業務） 本件は会社全体のDX化を意識したステップ論の提案から始まります。 データの活用が勝負の分かれ目と考え、まずはデータを統合し、その後次のフェーズからは予算に基づいて『需要予測』を実施するような提案を行い、お客様に喜んでいただいています。 また、Webアプリの開発・運用コストを削減するためにAWSサービスを積極的に活用しています。 具体的には、クライアント側の処理はVue.js、TypeScript、JavaScriptで開発し、サーバ側はデータ保管的にJavaで開発するなどしてAWSの運用コストを削減しています。 板金加工業界のデジタル変革に寄与「板金加工様向け見積りアプリの開発」 新規事業発足時からサポートしている製造業のお客様から、業務DX化のご相談をいただきました。 見積依頼への対応が属人化しすぎており、対応できる社員がいないと見積が出せず困っている、機会損失にもつながっており対応は喫緊の課題とのこと。 そこで、専門知識がない方でも、誰でも簡単・迅速に見積もりが行えるWebアプリを提案、お客様からの了承を得た後は、スピーディーに開発を進め、事業課題の解決に貢献しました。 DX事業では、約３か月のスパンで新規機能をリリースするようなサイクルを採用し、市場のご要望を迅速に反映するスピードを重視しています。また、開発では様々なご提案を実施しており、クラウドにはAWSを利用し、クライアントアプリにはVue.jsとJavaScriptを使用し、サーバアプリにはJavaを用いて開発を行っています。

データドリブン経営を推進する中核ポジションとして、全社のデータ活用ルールの整備から、GCPを中心としたデータ基盤の設計・統括までを一貫して担っていただきます。 データを「安全に・正しく・価値につながる形で活用できる状態」をつくり、経営や事業の意思決定を支えるデータ基盤の責任者ポジションです。 【具体的な業務内容】 ・全社のデータ活用戦略の立案およびガバナンス体制の設計・運用 ・データの品質管理・セキュリティ・権限管理ルールの整備と浸透 ・予算管理、採用戦略の立案、チームビルディング ・データ基盤の構築・改善を通じたAI活用の推進 ・データの収集〜活用までの仕組み設計と継続的な改善 【業務の進め方】 インフラ、セキュリティ、AI開発など複数の専門チームのハブとして機能し、各領域と密に連携しながらプロジェクトを推進していただきます。 技術的な観点とビジネス観点の双方を踏まえ、安定性とセキュリティを担保したデータ基盤の運営をリードしつつ、AI活用の最大化に向けた意思決定と実行を担います。 全社のデータ基盤の安定運用と進化に責任を持ち、組織の土台を支えていただきます。 また、経営層とも連携しながら、全社的なデータ戦略の方向性を示し、組織全体を巻き込んだ変革を推進していただくことを期待しています。 まずはご自身の開発環境で理想のAI駆動開発を体現しつつ、社内展開していきます。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 既存のデータ基盤の現状把握を行い、AI時代に求められる「AI-Readyなデータ構造」へと計画を立てて実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

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

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

全社AI領域のチームリーダーとして、AIを活用した新機能・新サービスの企画から開発推進、チームづくりまで一貫してお任せします。 開発リードにとどまらず、技術戦略の策定/開発優先順位の判断/関係部門との調整/メンバーマネジメントを通じて、AI開発組織全体の推進力を高めていただくポジションです。 【具体的な業務内容】 ・AI新機能・サービスのロードマップ策定と優先順位付け ・マルチモーダルAI(画像・音声・テキスト)を活用した高度な機能開発のリード ・他部門(事業部・PM)との要件調整および折衝 ・チームメンバーの育成、評価、技術指導 事業部門と密に連携しながら、PoCから本番導入、その後の改善定着までをスピード感を持ってリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 最初は既存プロジェクトの技術スタックや取り組みを把握して、自身のプロジェクトを実行しつつチームのパフォーマンス向上に向けた組織課題の特定と改善に着手いただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

マルチモーダルAIを活用した高度な機能実装およびプロトタイプ開発を担っていただきます。 画像、音声、テキストなど複数モダリティを扱うAI機能を企画段階の検証にとどまらず、実際のプロダクトへの実装や性能改善まで一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・画像、音声、テキストを組み合わせた高度な推論モデルの実装 ・プロダクトへのAI機能組み込み(バックエンド実装含む) ・推論速度や精度の最適化、評価指標の設計 自律性の高いスクラムチームの中で、特定領域のスペシャリストとして技術的な意思決定をリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 特定の技術課題(例:食べログメニュー画像認識機能の実装等)の担当者として開発をリードいただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装します。 【具体的な業務内容】 ・ハーネスエンジニアリングの実践 └ハーネスエンジニアリングの枠組みの中で、QA業務を担う各工程のAIエージェントを設計、構築します。 ・リスク分析/テスト分析/テスト設計エージェント └仕様書を分析し、その後の実装や自動テストコーディングへの入力を生成するQAの上流工程を担当するAIエージェントを設計、実装します。 ・自動テストコーディング、自動テスト実行エージェント └テスト設計結果を自動テストとして実装し実行するQA業務の中核となるAIエージェントを設計実装します。 ・CQフィードバックパイプラインの設計・実装 ・不具合/障害情報の集積、分析基盤の構築 └エラーログ/AIエージェント実行ログ/不具合レポート/障害レポートなどを集積し、後続の分析や再発防止策の策定を実施するための基盤を整備します。 ・障害分析や再発防止策実施エージェントの設計、実装 └AIや人間のミスの結果である障害情報を分析し、それらをAIエージェントから利用可能なコンテキストやSKILLの形に実装するAIエージェントの設計、実装をします。 ・外部AI動向の追跡と発信 ・Harness Engineering等のAI分野の最新動向を追跡し、業務設計に落とし込む ・社内の実践と学びを技術ブログ・カンファレンス等で外部発信する 【開発環境】 ●AIエージェント:Claude Code(SKILL / Sub-agent / Hooks / Agent Teams)/ Devin / MCP Server ●テスト自動化:Selenium, Appium, Cucumber, Playwright ●CI/CD:CircleCI, Bitrise ●データ基盤:BigQuery, Tableau ●タスク管理・分析:Asana ●コミュニケーション:Slack, Teams, GitHub, Confluence, Miro ●開発技術スタック:Ruby on Rails, React.js, Next.js, Swift/SwiftUI, Kotlin 【所属部門】 食べログカンパニー 開発本部 品質管理部 【ミッション】 品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン Continuous Quality by AI(CQ by AI) を推進するチームです。 そのAIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIに渡すエキスパートとして参画していただきます。 単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセスそのものに埋め込まれた自律的な仕組みへと変える取り組みです。 月間数千万人が使う食べログで、AIエージェントがコードレビュー・リスク分析・E2Eテストを担い、最終承認のみ人間が行う品質保証の実現を目指しています。 すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズを共に作る段階にあります。 このポジションは AIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割 です。 従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計・実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計・検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります。 QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担っていただきます。

全社の開発文化変革を担うポジションとして、AI駆動開発の導入方針策定から制度設計、現場への定着推進までを一貫してお任せします。 単なるツール導入ではなく、開発の進め方そのものを見直し、全社の生産性向上につなげていく役割です。 【具体的な業務内容】 ・全社の開発工数削減目標の策定と進捗管理 ・AI駆動開発における評価制度やガイドラインの設計 ・AI Agent導入に伴う組織変更のチェンジマネジメント CTO直下のプロジェクトとして、全社の各開発チームと連携しながら、トップダウンで方針を示しつつ、現場の実態も踏まえた形で改革を前に進めていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」を主軸としながら「エンゲージ」とのデータシナジーを活かし、カカクコムグループ全体のデータ活用価値を高めることがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・ビジネスやプロダクトの課題特定、および解決に向けたKPI設計・管理指標の策定 ・Adobe Analytics、GA4を用いた計測要件の定義 ・BigQuery等を用いたELT処理の実装、データモデリング、クエリチューニング ・分析効率と品質を高めるためのデータマートの設計・構築・運用 ・Looker Studio等を用いたダッシュボード構築、および可視化環境のパフォーマンス管理 ・統計的手法を用いた仮説検証、施策の効果測定、およびネクストアクションの提案 ・データの品質モニタリング(テスト実装)や、集計ワークフローの自動化 ・求人ボックス全体のデータ基盤(DWH)のアーキテクチャ設計や技術選定への参画 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira ソースコード管理:GitHub Enterprise 生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 言語:Python / SQL インフラ:Google Cloud / BigQuery コンテナ/IaC:Docker BI:Looker Studio 計測ツール:Adobe Analytics / GA4 他基盤関連:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows ▼入社後のイメージ 1か月目 ・社内システムやデータ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクトの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当 ・チーム内での知見共有や後輩の指導

Google のクラウド基盤(GCP)を活用し、データを「集める・整える・活用する」までを一貫して支えるデータ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 単なるデータ処理に留まらず、AI活用を前提とした基盤づくりを通じて、ビジネスの意思決定を支える役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・GCP上でのデータパイプライン(ETL/ELT)の設計・開発・運用 ・データ収集〜加工〜蓄積〜活用までの一貫したデータフロー設計 ・Vertex AI と連携したデータ基盤(フィーチャーストア/MLOps)の構築 ・データ処理の高速化・コスト最適化(BigQuery等の最適化) ・データ品質の担保、監視・障害対応の仕組みづくり 【業務の進め方】 SREやAIエンジニアと連携しながら、安定して動き続けるデータ基盤の設計・改善に集中していただきます。 高可用性・拡張性・メンテナンス性を意識し、「止まらない・育てられる基盤」をつくることがミッションです。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 現在のデータ基盤の運用をキャッチアップしつつ、並行して新規のデータパイプライン構築プロジェクトを実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

Coding AgentやAIオーケストレーションを活用し、AIが安全かつ継続的に開発を進められるハーネス基盤の構築を担っていただきます。 単なるツール活用にとどまらず、複数のAIを組み合わせた開発フローの設計から、品質担保の仕組みづくり、全社展開までを一貫して推進いただく想定です。 【具体的な業務内容】 ・Claude CodeやCodex等を活用した自律的な開発フローの設計 ・複数のAI Agentを協調させるオーケストレーション層の実装 ・AIが安全に開発を行うためのテストコード・ガードレール(Harness)の構築 自らもAIを実務で使いこなしながら、社内ツールや開発基盤を実装し、全社の開発生産性向上につなげていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ まずはご自身の開発環境で理想のAI駆動開発を体現しつつ、社内展開していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 ソフトウェアアーキテクトとして、AI導入のためのソフトウェア開発において技術選定やアーキテクチャ、システム要件定義〜設計をリードいただきます。 各業界の大手企業が抱える事業課題を解決するAI導入や、協業によるAIを前提とした新たなビジネスモデルの創出を通じて、AI時代の新しい働き方を提供する社会的インパクトの大きい開発案件に関わっていただけます。また、システム導入後も顧客と継続的にコミュニケーションをとるため、作って終わりではなく継続的な支援が可能です。 ※本ポジションはAI領域の経験は不問です。社内の機械学習エンジニアと開発を進めるため、AIに関する不明点はすぐ相談できます。 プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件( https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html ) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

●事業内容 日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。 デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。 ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。 職務内容 当ポジションでは、バックエンドエンジニアとして以下の業務をお任せいたします。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり ・スクラムチームでのバックエンド開発 ・WebAPIの設計開発、アーキテクチャ選定 ・RDB設計 ・ボトルネック課題解決 ・アプリケーションの監視及び必要があればチューニング ・プロジェクト、チームの課題抽出及び解決 ・チームでの技術的アプローチ 仕事内容の例 ・リクルートAirシリーズ各サービスのSPA開発(airレジ /air ペイ / air SHIFT /airワーク) ・医療系サービス(harmo)の開発(フロントエンド/バックエンド) ・リモートワーク用の業務システムのSPA開発 など 主な取引先　※全体の9割が直案件 ZOZO / Cookbiz / 三菱地所 / サントリーウェルネス / パーソルキャリア / LINE / 日本経済新聞社 / エイベックス / NTTコミュニケーションズ / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / KADOKAWA 他、多数 働く環境 ・リモートワーク可 ・社内勉強会『ENGINE』(現在50回以上開催) ・週次のコードレビュー会、輪読会 ・不定期開催ハッカソン ・CodeGrid/WebDBPress購読 ・ハイスペックMac支給(Apple M1 Max mem:64GB) ・大型モニター支給 ・資格取得支援制度 ・書籍購入制度(技術書は会社で購入) ・マネジャーとの定期面談 ・セミナー参加の費用負担　など 開発ツール ・All Products(JetBrains) IntteliJ,Goland,DataGripなど ・VScode ・Go, Java17, Kotlin ・GitHub ・Slack ・Notion ・Figma ・Jira ・microCMS

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 当社のDXパートナーサービス事業のソフトウェアエンジニアとして、AIアルゴリズムを利用したシステム開発の要件定義から実装をお任せします。 様々な業界の企業にAIを導入するためのシステム開発を中心としながら、サービスを安定運用するための基盤システム整備まで幅広い開発をご担当いただきます。 当社は最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。 AI技術を活用したDXプロジェクトは生成AIの登場により多くの企業でニーズが高まっています。 属人化した業務をオーダーメイドAIの導入により改革する、社会的なインパクトの強いエンジニアリングを行うポジションです。 ※入社時点で機械学習やMLに関する知見や経験は不問です! 業務内容 ●DXプロジェクトにおける AIアルゴリズム導入のためのサーバーサイド開発およびインフラ設計・構築 ●利用シーンに合わせた データ管理基盤の設計・開発 ●AIアルゴリズムの高速化・最適化 に関する研究開発 ●システムの安定稼働を支える モニタリング・死活監視の仕組みの設計・運用 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

事業概要 当社は、「アルゴリズムで、社会はもっとシンプルになる。」というビジョンを掲げ、アルゴリズムを用いて人の働き方に余白をつくることを目指す、東大松尾研究室発のAIベンチャーです。 アカデミアにおける知見を活用し、業界横断的なビジネスシーンをデジタル化/定量化することで、「複雑・非効率・非合理」がないシンプルで皆がいきいきと生きられる社会を実現していきます。 2017年の創業から、「DXパートナーサービス」と「AIソフトウェアサービス」の2つの事業を軸に、「人とAIが協働する次世代のビジネスプロセス」の構築を実現しています。 DXパートナーサービス 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 DXパートナーサービスにおけるプロジェクトを推進するAIエンジニアのポジションです。 画像・映像・音声・自然言語などをマルチモーダルに掛け合わせ、クライアントの課題を解決するAIアルゴリズムを中心に設計・実装をお任せします。 クライアント企業は金融や製造、モビリティなど多岐に渡り、業界横断的な業務のデジタル化を進める上で重要となるDeep Leanringアルゴリズムの研究開発や、社内で開発を進めるパッケージをベースにしたAIアルゴリズム・システムの開発などを担当して頂きます。 業務内容 ●クライアントの事業課題の解決に適したアルゴリズムの設計・実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポート ●ソフトウェアエンジニアと協業し、ソフトウェアやAPIへのアルゴリズムの組み込み プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件 (https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 言語:Python Deep Learningフレームワーク: PyTorch OS:Linux コミュニケーション: Slack, Zoom タスク管理: Notion

募集ポジション 【三井住友フィナンシャルグループとの資本業務提携「Trunk」ーSMB向け次世代Fintechプラットフォーム事業を始動】 個人向け総合金融サービス「Olive」をはじめ決済領域において時代を先取りするサービスを拡大してきた「三井住友フィナンシャルグループ(以下SMFG)」と共同で法人決済/金融に関する新規事業【Trunk】を立ち上げました。 本新規事業は、双方の法人向けビジネスにおいて今後の柱になるような巨大プロジェクトになり、国内におけるSMB向けの決済・金融分野において革新的かつ新たなスタンダードとなるDX基盤を提供していきます。 【具体的には】 社会インフラ・大手小売企業・金融機関などを中心としたナショナルクライアントをユーザに持つシステムの企画から設計・開発・テスト・リリース、運用・保守を担当していただきます。 一般的なSIerとは異なり、構築するシステムは当社事業の位置づけとなります。 サービス構築の初期フェーズでは当社のスタンスを維持しながらもサービスの成長ステップ、クライアント文化、サービス特性を踏まえて要件を適切に把握し、最適なアプリケーションアーキテクチャは何かを考え、PMや社内外のステークホルダーと調整し、適切なアプリケーションのデザイン・構築をリードするポジションを担当していただきます。 サービスのグロースフェーズ、運用・保守フェーズでは、サービスの機能追加、機能改善やサービス品質の向上・生産性向上に向けた活動をリードいただきます。 ・TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発全般 ・サービス開発における要件定義～リリースまでのアプリケーションレイヤのサポート、一部機能開発のリード ・仕様書、設計書のドキュメント作成 ・コードレビュー ・機能改善/技術提案 <下記業務もご経験・ご希望に合わせてお任せします> ・より効率良くプロジェクトを進めるためのツール選定・導入企画・推進 ・担当領域におけるユーザーや外部パートナー、グループ会社、関連部?等の社内外を含むステークホルダーとの交渉・調整 技術スタック 言語/フレームワーク └バックエンド 　　:Go └フロントエンド　 :React, Next.js, TypeScript, JavaScript データベース　 　 :Amazon Aurora, PostgreSQL インフラ　　　　　 :AWS (API Gateway/Lambda/SQS/SES/S3/Step Function,etc) 環境構築 　　　　　:Terraform CI/CD　　　　　　 :SAM, GitHub Actions デザイン　　　　　 :Figma ソースコード管理　 :GitHub, GitHub Copilot プロジェクト管理　 :JIRA 情報共有ツール　　 :Slack