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JAPAN AI株式会社

エージェント体験 (AX) の設計 エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計 不確実性の可視化・信頼度表示の UI 設計 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与 UI の設計 エージェント行動のトレーサビリティ表示設計 Human-in-the-Loop 評価 UI・フィードバックループの設計 エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計 ユーザーリサーチ ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テストの設計・実施 定性・定量データに基づくデザイン判断 ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新 AI エージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定 デザインシステム・プロトタイピング AI プロダクト向けデザインシステムの構築・運用 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等) 情報アーキテクチャ (IA) 設計 デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有 【業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : 稟議承認 AI の信頼度表示 UI 設計 JAPAN AI STUDIO の稟議承認ワークフローで、AI エージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できる UI を設計。 信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。 「AI が参照したデータソース (楽々精算の金額データ + SmartHR の部門予算データ)」を可視化することで、エージェント信頼度スコアが 20% 向上。 ● シナリオ 2 : SaaS 横断ワークフローの可逆操作 UI 設計 JAPAN AI STUDIO で AI エージェントが楽々精算 → SmartHR → Salesforce を横断して自律的に実行したアクション (経費承認、人事データ更新、CRM 記録更新) に対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できる UI を設計。 複数の SaaS にまたがるアクションの Undo / Redo のインタラクションパターンを定義し、「どの SaaS のどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。 エラー回復成功率が 35% 向上。 ● シナリオ 3 : 「企業の脳」のデザインシステム構築 9 つのプロダクトで一貫した「企業の脳」体験を提供するため、エージェント対話コンポーネント (チャットバブル、ツール呼び出し表示、SaaS 連携進捗インジケーター、信頼度バッジ、可逆操作ボタン等) を標準化したデザインシステムを構築。 コンポーネント再利用率が 60% 向上し、新機能のデザイン工数を 40% 削減。 ●ミッション 「企業の脳」を信頼できる存在にする 人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。 ●Human-AI Collaboration Architect とは Human-AI Collaboration Architect は「人と Agent の信頼を設計する人」です。 従来の UX デザイナーとは以下の点で根本的に異なります。 従来のUXデザイン ユーザーの操作に対して確定的な結果を返す UIの動作は予測可能 エラーは明確 (404、入力ミス等) ユーザーが操作する 一貫した UI で信頼を構築 ・Human-AI Collaboration Architect AI の出力は確率的で、毎回異なる可能性がある エージェントの行動は不確実で、説明が必要 エラーは曖昧 (「回答が不正確かもしれない」) エージェントが自律的に行動し、ユーザーが監督する 透明性・可逆性・説明可能性で信頼を構築 ●期待する役割について Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) における AI エージェント体験の設計をリードしていただきます。 エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーが AI を信頼して業務に活用できる体験を実現する 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI 特有の UX 課題を解決する ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う AI プロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する エンジニア・PM・AI 研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする ●成果責任 (KR/メトリクス) ユーザータスク完了率 エージェント信頼度スコア (ユーザーサーベイ) エラー回復成功率 (ユーザーが自力で修正できた割合) ユーザーリテンション率 デザインシステムコンポーネント再利用率 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: Product Manager — プロダクト設計・要件定義 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 品質評価・ユーザビリティ Research Engineer — AI 技術の最新動向・制約の理解 ●開発環境 デザイン : Figma, FigJam プロトタイピング : Figma Prototyping, Framer リサーチ : Maze, Hotjar, Google Analytics コラボレーション : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

●技術オンボーディング・トレーニング FDE から引き継いだ導入済みワークフローの技術オンボーディング設計・実施 顧客の業務ワークフローに合わせた AI 活用方法の設計・提案 トレーニング資料・ベストプラクティスの作成・提供 ●利用定着・ROI実現 成功指標 (KPI) の設計と定期的なROIレビュー 利用状況モニタリングとプロアクティブな改善提案 利用データのダッシュボード構築・定量分析による課題の早期発見 プロンプト最適化・エージェント設定の改善支援 評価基盤 (eval) の運用支援・品質改善 ●テクニカルサポート・問題解決 レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析 テクニカルサポートのエスカレーション対応 API/SDK/インテグレーションに関する技術支援 セキュリティ・ガバナンス・コンプライアンス対応 ●プロダクトフィードバック・拡大展開 顧客フィードバックの収集とプロダクトチームへの還元 拡大展開 (アップセル/クロスセル) の技術支援 新規ユースケースの発見・提案 【業務シナリオ例】 ● シナリオ 1 : SaaS 横断ワークフローの利用定着支援 FDE が製造業の顧客に構築した「経費精算自動承認ワークフロー」(楽々精算 → SmartHR 連携) の導入後、利用率が伸び悩んでいる。 利用データを分析し、「現場作業者がスマートフォンから使いにくい」「承認結果の通知が遅い」という課題を特定。 モバイル向けの利用ガイドを作成し、通知設定を最適化。 さらに、現場向けトレーニングを実施。 利用率が 2倍に改善し、月間 400時間の業務削減効果を可視化して経営層に報告。 ● シナリオ 2 : 「企業の脳」の ROI 可視化と全社展開 FDE が金融機関の 1部門に構築した「見込み顧客探索エージェント」の導入後、ROI レビューを実施。 アプローチ数 3倍、受注率 15% 向上という成果を定量化し、経営層向けレポートを作成。 この成果をもとに、他の 5部門への全社展開の意思決定を支援し、アップセルに貢献。 展開先の各部門に合わせたプロンプト最適化とエージェント設定の調整を実施。 ● シナリオ 3 : ワークフロー品質改善のフィードバックループ 小売業の顧客が JAPAN AI AGENT を活用した「稟議承認 AI」で、回答精度に関するフィードバックが増加。 eval 基盤を活用して回答品質を定量分析し、特定の稟議カテゴリで factuality スコアが低いことを特定。 プロンプト最適化とナレッジベースの改善を提案し、回答精度が 15% 向上。 この改善パターンをプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。 ●ミッション 「企業の脳」が定着し、成果を出し続ける状態を作る AI プロダクト導入後の顧客成功を技術面から最大化し、利用定着・拡大展開・ROI 実現を推進する。 ●AI Success Engineerとは AI Success Engineerは、OpenAI社やDatabricks社が確立した職種で、AIプロダクトの導入後に顧客の成功を技術面から支援するエンジニアです。 従来のカスタマーサクセスやテクニカルサポートとは異なり、AIプロダクト特有の課題 (プロンプト最適化、eval設計、利用データ分析、ワークフロー改善) を技術的に解決する専門職です。 従来のカスタマーサクセス | AI Success Engineer 利用状況のモニタリング・報告 | 利用データを分析し、プロアクティブに改善提案 機能の使い方を説明する | AIの使い方を設計し、業務ワークフローに組み込む 問い合わせに対応する | 問題の根本原因を技術的に特定・解決する チャーン防止 | ROI実現・拡大展開の推進 ●FDE との分担 FDE | AI Success Engineer 課題発見→PoC→本番導入 | 導入後の定着→活用拡大→ROI 実現 「企業の脳」を実装する | 「企業の脳」が成果を出し続ける状態を作る 新規ワークフローの構築 | 既存ワークフローの改善・最適化 顧客の未来を発見する | 顧客の成功を証明する ●期待する役割について AI Success Engineer として、顧客の AI プロダクト導入後の成功を技術面からリードしていただきます。 FDE が構築した「企業の脳」のワークフローが現場で実際に使われ、成果を出し続ける状態を作る 顧客の業務部門・IT 部門と密接に連携し、AI プロダクトが実際の業務で成果を出し続ける状態を作る 顧客の IT 部門・開発チームと協働し、API 連携やデータ統合の技術支援を行う 利用データの分析に基づくプロアクティブな改善提案を行う レポートされた問題の技術的調査・根本原因分析を行い、エスカレーション対応をリードする 顧客フィードバックをプロダクトチームに還元し、プロダクトの進化に貢献する ●成果責任 (KR/メトリクス) 顧客ヘルススコア (利用率、API呼出数、アクティブユーザー数) チャーン率 ≤ 目標値 拡大展開率 (アップセル/クロスセル貢献) 顧客NPS ≥ 目標値 技術サポートチケット解決時間 (MTTR) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Success Engineerは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: FDE — 導入フェーズからの引き継ぎ Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 プロダクトチーム — フィードバック還元 サポートチーム — エスカレーション対応 ●開発環境 言語 : Python (自動化・分析), SQL (データ分析) AI / LLM : JAPAN AI STUDIO SDK, プロンプトエンジニアリング, RAG データ : BigQuery, Looker, Pandas インフラ : GCP, Docker (基礎理解レベル) ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

株式会社ログラス

ログラスが掲げる「良い景気を作ろう。」の実現に向けて、複数プロダクトを横断してお客様の継続的な価値提供を支える共通基盤を構築・推進していただきます。このポジションは、各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保するアーキテクチャ設計と実装、運用をリードします。 ●想定される開発テーマ: ・マルチプロダクト化に対応した認証・認可・SSO・ユーザー管理などの認証認可基盤 ・複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピングの機構や契約管理、フィーチャー制御といった機能制御基盤 ・外部サービスとセキュアに連携するための M2M認証・認可、リミット制御、IP アドレス制限などの連携基盤 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務 ●技術スタック/ツール アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog AIツール: Claude Code / Codex / Gemini コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion

株式会社ログラス

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド 　Kotlin / Python ・フロントエンド 　React / Next.js / TypeScript ・インフラ 　AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB 　Aurora PostgreSQL ・テストツール 　Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他 　Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務

株式会社イングリウッド

私たちは小売市場の課題を解決するための技術・仕組みを提供しています。 日本の小売市場は150兆円の巨大産業ですが年間で3,000社ほどの企業が倒産・廃業しています。 素晴らしい商品を持っている企業がどうすれば顧客に届けれらるかや商品の売り方を理解できていないのが現状です。 クライアントや社内から課題について担当者からヒアリングを行い、内容からPoCを作成し検証・実施しています。 ビジネス的な要件にエンジニアの観点を加えアプローチを考えています。 エンジニア向け会社説明資料:https://inglewood.app.box.com/s/kpa3ydfmvwjlw2l8ffa2musebbaecqtc 課題からPoCの検証・実施を素早く行うために新たなメンバーを募集します。 PoCの結果が良ければそのまま新システムの構築を担当していただきます。 APIなどバックエンドを中心とした開発 要件定義段階でのミドルウェアやフレームワーク等の技術選定と技術検証 API、並列分散処理などアプリケーションアーキテクチャ全体の設計、実装 コーディングルール策定、先行開発〈共通処理部分など〉、コードレビュー 社内外の最新技術やベストプラクティスのキャッチアップとチーム横断のセクション組織内での技術共有 他の職種とのコミュニケーションを取り、要件を整理/決定しながらプロダクトを完成まで導く

UUUM株式会社

●クリエイターへ価値を届けるプロダクト、またはクリエイターの価値を広告主へ届けるプロダクト、いずれかのプロダクト開発 ●多様な要件を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み ●開発しているシステムの運用と保守 ●さらなる新規プロダクトの開発 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション ・バックエンド:Ruby on Rails ・フロントエンド : TypeScript / React(Next.js) ・インフラ : AWS / Vercel ▪データ基盤 ・インフラ : GCP(BigQuery / Cloud Composer / Dataflow / VertexAI) ・Python ▪CI/CD:CircleCI / GitHub Actions ▪ツール系:Docker / Terraform ▪モニタリング:CloudWatch / Sentry ▪ドキュメント/Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【変更の範囲】 会社の定める業務

UUUM株式会社

●プロダクトマネージャーや事業部とダイレクトにコミュニケーションし、PoCを行うための技術的アプローチの決定 ●必要応じて特にMVPの開発を最速で行い、実際のマーケットへ投入 ●PoCの検証結果をプロダクト開発チームメンバーへフィードバックし、よりスケールするプロダクトの基本設計を実施 ●ユーザー行動データやA/Bテストの結果を分析し、仮説検証の精度向上と改善提案を実施 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション:TypeScript メイン ▪インフラ : AWS / GCP / Terraform/ GitHub Action / Sentry ▪ドキュメント / Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet ▪AI/LLM:Open AI / Vertex AI 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【働き方について】 本社への出社が週3日以上必須となります。 ※本ポジションはPdMをはじめ、他部署と密な連携を取りながら、仮説検証をスピーディに進める必要があります。 そのため、対面でのコミュニケーションを重視しており、週3日以上の出社をお願いしております。 【変更の範囲】 会社の定める業務

株式会社TERASS

当社のプロダクト開発では、スクラム開発を採用しております。エンジニアリングマネージャーには、担当チームのエンジニアリング成果と開発プロセスに責任を持つ立場として、スクラムマスターやプロジェクトマネジメントの役割も担いながらプロジェクトを成功に導いていただくとともに、チーム内のピープルマネジメントを担っていただきます。 ・新規プロダクトの開発をリードするプロジェクトマネジメント業務 ・エンジニアメンバーと協働した技術的な実現方針の策定と要件定義の推進 ・各スプリントの計画とタスク進捗管理、スプリントレトロスペクティブの実施 ・課題管理、リスク管理などのプロジェクト実行管理 ・プロダクトの品質管理および開発プロセスの継続的改善 ・エンジニアメンバーの育成と評価(1on1、フィードバック、目標設定) 【主な技術スタック】 ・フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js ・バックエンド TypeScript / Node.js / (Python) ・インフラ Google Cloud Platform / Terraform 【主な利用ツール】 ・Slack ・Notion ・Github ・Google Workspace(meet, calendar, gmail)

株式会社TERASS

・プロダクトビジョン・ロードマップの策定 ・ユーザーリサーチ（エージェント / 不動産購入者 / 社内スタッフ） ・課題設定・要件定義・仕様策定 ・開発チームとの協働・推進 ・KPI設計・効果測定・継続的な改善 本ポジションでは、下記3領域のいずれか、または複数を担当します（経験・志向に応じてアサイン）。 【プロダクト領域】 領域1｜エージェント向けプロダクト エージェントの仕事そのものを支える基幹プロダクトです。顧客・案件・商談の一元管理、物件提案・価格判断の支援、契約・取引プロセスの効率化、行動・成果データの可視化など、属人化しがちな業務を再現性ある仕組みに落とし込み、エージェントが「顧客対応」に集中できる環境をつくります。 領域2｜顧客向けプロダクト（不動産購入者） 人生最大級の意思決定を支える体験プロダクトです。物件探索・比較体験の最適化、価格・ローン・諸費用の可視化、検討フェーズに応じた意思決定支援、エージェントとのコミュニケーション支援など、「探す → 悩む → 決める」を一気通貫で支え、納得感のある購入体験を設計します。 領域3｜社内・本部向けプロダクト 不動産取引の現場を裏側から支える業務効率化プロダクトです。重要事項説明書の作成支援ツールをはじめ、バックオフィスや本部業務のデジタル化・自動化に取り組みます。エージェントと購入者の体験品質を高めるため、社内オペレーションそのものを改善する領域です。 【主な技術スタック】 ・フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js ・バックエンド TypeScript / Node.js / (Python) ・インフラ Google Cloud Platform / CDKTF 【主な利用ツール】 ・Slack ・Notion ・Github ・Google Workspace(meet, calendar, gmail)

Japan Digital Design 株式会社

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

Japan Digital Design 株式会社

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)を、グループ会社として内側から支援します。JDDでは、クラウド・データ・AIを活用したプロジェクトが急速に拡大しており、それに伴いセキュアな開発・運用を前提としたAI活用がこれまで以上に重要になっています。今回募集するセキュリティエンジニア(AIセキュリティ)は、開発チーム・インフラチーム・AIプロジェクトと密に連携しながら、JDDの開発プラットフォームおよびAI活用プロジェクトにおけるセキュリティ・ガバナンスの強化を実践的に推進するポジションです。 ※異業界出身者歓迎 (これまでの開発・インフラ・AI経験を、金融×セキュリティ領域で活かせます) 【具体的な業務】 ご自身の得意領域に応じて以下のすべてあるいは一部を担っていただきます。 ・開発チームと協働したセキュア開発の実践 　-Webサービスやデータ・AI関連システムにおけるセキュア開発の推進 　-設計レビュー、実装レビュー、開発プロセスへのセキュリティ観点の組み込み 　-開発チームと並走しながら、実装レベルでのセキュリティ品質向上を支援 ・Cloud Platformのセキュア化推進 　-インフラチームと協働し、MUFG向けに提供しているソリューションのインフラ基盤(パブリッククラウド環境)のセキュリティ強化を推進 　-ID管理、権限設計、ログ・監視、クラウド設定等の観点での設計・改善・レビュー 　-開発・運用のスピードを損なわない、実用的なセキュリティアーキテクチャの検討・導入 ・AIプロジェクトへの伴走とセキュリティ・ガバナンス強化 　-AI活用プロジェクトに初期段階から関与し、ガバナンス・セキュリティ観点での助言・実装支援 　-データ利用、モデル開発・運用、外部サービス連携等におけるリスク整理と対策検討 　-AIプロジェクトが継続的に安心して運用できる仕組みづくりの支援 　-MUFGのセキュリティ基準に対する説明責任の担保 【技術スタック】 ・クラウド/AI関連 　-Amazon Web Services 　-Google Cloud 　-Microsoft Azure 　-Databricks(データ・AI基盤) ・セキュリティ領域(例) 　-セキュア開発プロセス 　-クラウドセキュリティ(IAM、ログ・監視、設定管理) 　-AI/データ活用におけるガバナンス・リスク管理 　-セキュリティ業務でのAI活用 ・利用ツール 　-Slack, GitHub, JIRA, Confluence, Microsoft Teams 　-導入済みのAIツールについてはこちらの「AIツールの活用」もご覧ください ※特定技術への深い専門特化よりも、開発・AIプロジェクトに伴走できる実践力を重視します。 ●変更の範囲 業務:会社の定める業務

アーキテックス株式会社

各事業部・各部門と連携しながら、 生成AI活用およびDX推進に関する 企画・導入・運用・定着を担っていただきます。 ・全社における生成AI活用方針・活用ルールの企画、整備、運用 ・各部門の業務ヒアリングおよび課題抽出 ・生成AIを活用した業務改善テーマの立案・実行 ・各種業務プロセスの見直し、標準化、効率化 ・Google Workspace、各種SaaS、業務ツールの活用推進 ・業務フロー設計、簡易自動化、情報整理基盤の整備 ・会議、議事録、文書作成、分析、問い合わせ対応などの業務効率化推進 ・各部門向けの生成AI活用支援、研修、ナレッジ展開 ・導入ツール・施策の効果測定、改善提案 ・将来的にはAI・DX推進機能の組織化、体制構築への関与

オリックス株式会社

●オリックス(株)法人営業本部デジタル戦略推進室にて勤務頂き、SaaSプロダクトの企画・開発を担当していただきます。 AWS基盤上でのアプリ開発経験をお持ちの方を募集します。 ※システム設計、運用の実務は、外部ベンダーが担当しています ●ビジネス視点を前提に関係部署を巻き込み、業務推進を行います。 ●色々なバックグラウンドを持った中途入社の社員も多く、自由闊達でフラットな組織です。 【業務例】 ●SaaS(オンラインストレージ)のプロダクト開発・運用保守 内製開発による新機能の保守開発や顧客問い合わせの調査など、開発・保守運用作業を行います。 (将来的にプロダクト企画や開発マネージャーなどの担当を希望することも可能です。) ※詳細事業内容や採用後ポジションは面接時にご説明いたします

フリー株式会社

【現状の課題/今後取り組みたいこと】 freeeは今、事業規模の拡大と多様化により、数多くのAI・SaaSツールが混在する 「ツールのジャングル」を「洗練されたエコシステム」へと進化させるフェーズにあります。 【課題】 個別最適で導入されたツールの乱立、それによるデータの分断や運用コストの増加。 【ミッション】 freee全社のITグランドデザインを、AIネイティブな視点で再構築する。 SaaSのベストミックスにより、従業員の「本来やるべき創造的な業務」の時間を最大化する。 生産性の「爆発的増加」を、一時的な改善ではなく仕組みとして定着させる。 【業務内容詳細】 経営視点でのIT戦略立案から、現場での運用定着までを一気通貫で牽引していただきます。 次世代ITアーキテクチャの設計・移行 サイロ化、部分最適になりがちな既存SaaS群の統廃合 新規AI・SaaS導入に向けた要件定義とベンダー折衝 IdP（OneLogin等）・デバイス管理（Jamf/Intune等）・セキュリティ等のコア基盤を組み合わせたゼロトラスト、ゼロタッチ環境のアーキテクチャ設計と移行プロジェクトのリード AI×SaaSによる業務変革と自動化の実装 システム間のデータ連携および業務ワークフローの自動化実装 Google Workspace・Slack等の社内標準ツールの高度活用に向けた、現場へのヒアリング・ガイドライン策定・定着化の推進 働く環境のアップデート セキュアで高速な社内NWの要件定義と構築 最適なデバイス（Mac/Win）調達・管理プロセスの設計 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

株式会社GA technologies

●ミッションと課題 当社のデータプラットフォームは構築フェーズから、グループ全体をカバーする大規模スケールと極めて高い信頼性の両立フェーズへとシフトしています。 ・データパイプラインをプロダクトとして扱い、SLI/SLO(サービスレベル目標)の策定、可観測性インフラ(IaC/CI/CD)の徹底的なコード化によって、手作業や属人化したトイルをゼロに近づける。 ・ビジネスの実行スピードを落とさずに、個人情報保護や機密性を保つガバナンス体制を、DMBOKなどのフレームワークに則ってアーキテクチャレベルで実装。 ・GAグループ横断的なデータ基盤・データマネジメントシステムの構築・運用。 ●仕事概要 国内外のグループ会社を含めた全社共通のデータマネジメントおよびデータプラットフォームの進化をリードしていただきます。 CDO直下組織のもと、単なるデータ連携の実装にとどまらず、プロダクトとしての強固なデータプラットフォームのアーキテクチャ設計、高いサービスレベルの担保(SLM)、およびセキュアなガバナンス構築を推進する役割を担っていただきます。 ・Snowflake × dbt × Dagsterを主軸としたデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・移行・最適化 ・TerraformおよびTerragruntを用いた、再現性が高く、複数部門・複数会社へ迅速に横展開可能なIaCプラクティスの整備 ・SRE観点に基づくパフォーマンスチューニング、データレイクハウス(Apache Iceberg等)の評価・検証および実運用 ・データモデリング(履歴管理、コンテキストモデリング)およびデータ品質テスト自動化システムの構築 ・権限設計、アクセスコントロール、マスキングルール構築を包括するデータガバナンス標準化の主導 ・ADR(Architecture Decision Records)を用いた技術選定プロセスの明確化と、メンバーに対するコードレビューやメンターシップの実施 ●開発環境 ・主要:Snowflake x dbt x dagster x Terraform ・詳細:Snowflake, Apache Iceberg, dbt, Dagster, Python, dlt, TROCCO, Airbyte, Treasure Data, Terraform, Terragrunt, GitHub Actions, ・Docker, OpenMetadata, Tableau, Prometheus, Grafana, AWS(ECR, ECS Fargate, S3, DMS) ※経営状況、配属先の状況等を総合的に勘案し、会社の指定する部署への配置転換及び会社が指定する業務内容へ変更する場合がございます。(グループ会社等への出向及び転籍を含む)

フリー株式会社

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

Sansan株式会社

具体的な業務 Sansan株式会社が展開するサービスやイベントなどに関するWebサイト・Webコンテンツの企画・制作・運用を担当します。また、中長期的な事業活動の拡大を見据えて、Webサイト全体の設計や技術選定なども担います。なお、希望するキャリアによっては、Webサイトに限らず、さまざまな幅広い種類の制作物のディレクション・進行管理業務などに関わることもできるポジションです。 担当する業務(一部) - 自社サービスやブランドに関連したWebサイト、Webコンテンツの企画・制作・運用 - 各種サービスやイベントなどに関連したWebサイトやオウンドメディア、各種LP(ランディングページ)などの企画・制作・運用 - 自社が主催するビジネスイベント、キャンペーン施策に関するWebクリエイティブ全般の企画・制作・運用 担当するWebサイトの例 - 「Sansan」(サービスサイト) - 「Bill One」(サービスサイト) - 「Contract One」(サービスサイト) - Sansan Innovation Summit(イベントサイト) ※ 担当業務は個人の特性やキャリア・経験などを踏まえて決定します。 開発環境、使用するツールなど OS:macOS/Windows選択可 開発言語・環境:HTML、SCSS、JavaScript、TypeScript、React(Next.js)、PHP(WordPress/Laravel)、AWS、Docker(rancher)、microCMS など 制作ツール:Figma、Adobe CC(‎Photoshop、Illustrator)など その他利用ツール:Git、Backlog、ChatGPT Enterprise、GitHub Copilot、Slack、Boxなど 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

Sansan株式会社

Sansan株式会社が展開するサービスのWebサイトやコーポレートサイトをはじめ、各種Webサイトのフロントエンド実装業務全般を担当します。 ランディングページ、オウンドメディアなど、幅広い領域でWebサイトの設計・制作・運用を行うポジションです。 また、中長期的な事業活動の拡大を見据えて、実装だけでなくWebサイト全体の設計や技術選定なども担います。 ▼担当するWebサイトの例 「Sansan」(サービスサイト) 「Bill One」(サービスサイト) 「Contract One」(サービスサイト) Sansan Innovation Summit(イベントサイト) 「Sansan株式会社」(コーポレートサイト) 中途採用サイト 新卒採用サイト ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

Sansan株式会社

Sansan株式会社のサービスやイベントなどに関する幅広い制作物の企画・制作ディレクション・進行管理業務を担当します。 ●担当する業務の例 ・各種イベントに関するWebサイトやLP、小冊子をはじめとした印刷物、会場クリエイティブなどの空間デザイン、ノベルティーをはじめとした販促ツール全般の企画・制作進行 ・サービスに関連したWebサイトや各種コンテンツなどの企画・制作 ※ 担当業務は個人の特性やキャリア・経験などを踏まえて決定します。 ●担当するプロジェクト、サービスの例 ・Sansan Innovation Summit ・Sansan KBCオーガスタゴルフトーナメント ・「Sansan」 ・「Bill One」 ・「Contract One」 ●組織構成 2025年7月現在、ブランディングに携わっているメンバーは50名以上おり、各事業部や組織に所属しています。各組織は、デザイナーやディレクター、コピーライター、エディター、フロントエンドエンジニアといった、さまざまなバックグラウンドを持った多様なクリエイター職のメンバーに加え、事業部や組織を横断したプロジェクトを担当するビジネス職のメンバーなどで構成されています。 ●開発環境、使用するツールなど os:mac/win選択可 制作ツール:figma、adobe cc(photoshop、illustrator)、google スプレッドシート、microsoft powerpointなど その他利用ツール:slack、backlog、box、zoomなど 開発言語・環境:html、scss、javascript、typescript、react(next.js)、php(wordpress/laravel)、aws、docker(rancher)、microcmsなど ※ コーディング作業は別途フロントエンドエンジニアが行います。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

Sansan株式会社

Sansan株式会社が展開するサービスやイベントなどに関するクリエイティブ全般の制作を通して、ブランド体験を構築します。 Web、紙など、媒体は問いません。 インハウスのメンバーをはじめ、必要に応じて外部事業者とも連携して、さまざまな制作に携わります。 ●担当する業務(一部) ・クリエイティブコンセプトの企画・開発、それに付随する制作業務全般 ・サービスコンセプト、Sansan株式会社のミッションやビジョンに沿ったメッセージ性の高いコンテンツ開発 ・広告、ポスター、パンフレット、営業資料をはじめとしたサービスや事業活動に関連したさまざまな業務(企画、コピーライティング、デザイン、ディレクションなど) ・イベントクリエイティブの開発(キービジュアル制作、会場装飾のコンセプトデザインなど) ・制作物に必要な素材撮影やイベント撮影における撮影ディレクション(静止画・動画など) ※ 担当業務は個人の特性やキャリア・経験などを踏まえて決定します。 ●担当するプロジェクト、サービスの例 ・Sansan Innovation Summit ・Sansan KBCオーガスタゴルフトーナメント ・Sansan Innovation Community ・「Sansan」(サービスサイト) ・「Bill One」(サービスサイト) ・「Contract One」(サービスサイト) ●開発環境、使用するツールなど ・OS:macOS/Windows選択可 ・制作ツール:Adobe CC(Photoshop、Illustrator、InDesignなど)、Figma、Microsoft PowerPointなど ・その他利用ツール:Slack、Backlog、Box、Zoomなど ・開発言語・環境:HTML、SCSS、JavaScript、TypeScript、React(Next.js)、PHP(WordPress/Laravel)、AWS、Docker(rancher)、microCMSなど ※ コーディング作業は別途フロントエンドエンジニアが行います。 記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

Sansan株式会社

●サービスについて Eight事業部が展開する個人向け名刺アプリ「Eight」、中小企業向け名刺管理サービス「Eight Team」、人材採用サービス「Eight Career Design」、「イベントビジネス」に横断的に携わります。 ●組織のミッション Eight事業部は「名刺文化を変え、出会いの価値を最大化する」というビジョンを掲げており、ビジネスパーソンの出会いにおけるインフラになることを目指しています。 私たちは、名刺アプリ「Eight」がビジネスのあり方そのものを変革する可能性を秘めていると考えています。 紙の名刺が存在しない社会を実現し、ビジネスパーソン一人ひとりが真に活躍できる社会へと変革することを組織のミッションとして、日々業務に向き合っています。 ●具体的な業務 以下の業務をお任せします。 ・マーケットやユーザーの状況を把握するためのユーザーリサーチ ・セールスチームやユーザーからのフィードバックを基に、トレンドの変化や今後強化/改善すべき機能の把握 ・開発案件を起案するために、エンジニアやデザイナーとの密なコミュニケーション ・事業の方向性や要望の重要性を基に開発優先順位を判断し、リリースまでを管理 ・リリースした機能がマーケティングや営業の現場で活用されるための情報共有 将来的には、グループのマネジャーとして以下の業務をお任せします。 ・メンバーのマネジメントおよび育成 ・事業戦略に基づいたプロダクト開発戦略の立案と、中長期的なプロダクトロードマップの作成 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

株式会社クーリエ

【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

BRANU株式会社

私たちは今、大きな転換期を迎えています。 当社は、2025年12月に東証マザーズへの上場が決定しました。 上場によって得た資本を開発部門へ重点投資することで、 サービスラインナップを大幅に拡大し「CAREECON Platform」を 業界全体を支える建設DXプラットフォームへと進化させていく段階であり 現在は、複数プロダクトを横断して共通基盤を整備し、 アーキテクチャを刷新しながらスケールする仕組みを構築しています。 本ポジションでは、この変革を支えるテックリードとして 技術的な意思決定をリードし、チームを導くコアメンバーとして活躍していただきます。 ・「設計から運用まで」を横断的にリード ・若手エンジニアの技術支援・レビュー・教育 ・プロダクト横断の技術課題を自ら発見・解決 ・EM/PdMと連携し、技術面から事業戦略を推進 変革期の中心でこれらのミッションをリードいただくため、 「どう作るか」を超えて「なぜ・何を作るか」まで踏み込みながら、 技術と事業の両輪でリーダーシップを発揮できるポジションです。 具体的な業務内容 バックエンドAPI/サーバーサイドアプリケーションの設計・開発・運用 プロダクト横断のアーキテクチャ設計、技術選定 技術的負債の解消・リファクタリング・品質向上施策の実行 コードレビュー・技術指導・育成 EM・PdMとの協働による開発ロードマップ策定 新規機能開発における要件定義〜リリースまでの技術推進 プロダクト全体のパフォーマンス最適化・セキュリティ改善 開発プロセス・テスト・CI/CD環境の整備・改善 開発環境 フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド:Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース:MySQL, Redis iOS / Android:Dart, Flutter インフラ:Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール:GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント:Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視:Sentry, Redash デザインツール:Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です! https://branu.jp/news/page/230518/

BRANU株式会社

建設業界の課題を解消するため、以下の機能をもつ「CAREECON Plus」というプロダクトを展開しています。 ●施工現場の業務改善・工数削減にて人手不足を解決する「施工管理機能」 ●集客力やブランド力不足を解決するノーコードWebサイト管理ツール「 マーケティング機能」 ●建設業の採用課題を解決する採用管理ツール「採用機能」 ●クラウド型の建設業社間マッチングツール「マッチング機能」 ●データを一元管理し経営改善に寄与する「経営管理機能」 現在弊社では各プロダクトを一元化することでプロダクト間の相乗効果を創り、唯一無二のプラットフォームとして成長させていく方向に、大きく舵を切っていきます。 また、建設業者だけでなく、商社・建材メーカーなど建設関連ユーザも増やしていき、ネットワーク効果を高め、業界構造の変革に取り組んでいく予定です。 各プロダクトの単体価値を追求した上で、プロダクト間のシナジーを考慮したPlatform構築の戦略立案~マネジメントを実行できる方、横断的な思考ができる方を求めています。 ●ユーザ課題の調査、新機能の企画・設計 ●計測データ、ユーザーの声を元にUXUI改善 その他プロダクトづくりに関係する業務を幅広く実施いただきます。 ●開発環境 フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド：Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース：MySQL, Redis iOS / Android：Dart, Flutter インフラ：Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール：GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント：Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視：Sentry, Redash デザインツール：Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です！ https://branu.jp/news/page/230518/

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

株式会社サイバーエージェント

●ゲーム・エンターテイメント事業部(SGE)の概要 サイバーエージェントでは、メディア、広告、ゲーム事業を主軸とした インターネットサービスを展開しています。 (昨年度実績で　売上約7000億/従業員数約7000名/グループ会社数約110社) 中でも、ゲーム事業部(SGE)は、現在約1700名。計9社のグループ会社で構成され、 スマホゲームを主軸に、グッズ企画・EC・グローバルマーケティング・ NFT・DX・プログラミング教育事業等を展開中。 各社独自の経営をしながらも、各社間で強固に連携し合う独特な文化を持つ組織です。 ●配属先 株式会社サイバーエージェントのゲーム事業部における、クライアントエンジニアの募集です。 横断技術組織であるSGEコア技術本部または、各社プロジェクトのいずれかに参画いただき、 ゲームの設計と実装を行なっていただきます。 面談を通して、スキルと経験を踏まえて配属先は相談させていただきます。 ●仕事内容 <各社プロジェクト> ・ゲームコアシステム設計・実装 ・キャラクタ制御(PC・NPC・AI) ・イベントロジック設計・実装 ・UIシステム設計・実装 ・マルチプレイシステムの設計・実装 ・ゲームシステムにおけるリソース管理 <SGEコア技術本部> SGEコア技術本部は、9社のグループ会社を技術で支える横断組織として、 プロダクトの開発効率と品質の最適化というミッションのもとに活動しています。 ・車輪の再発明を防ぐための共通基盤開発 ・モバイルゲームにおけるパフォーマンスの最適化 ・チートを防ぐためのセキュリティ対策 ・手動で行なっているQAの自動化 ミッションを達成するために必要なことを自分たちで考え実行している組織です。 横断チームとして技術でゲーム開発を支えたい方、ぜひご応募をお待ちしております。

株式会社セラクCCC

システムを作る人から、顧客成果を創る人へ。 Salesforce・AIを活用しながら、大手企業の営業DXを支援。 技術だけでなく、業務改善・定着支援・コンサルティングまで担う次世代DX人材を募集 ●いまの仕事で、こんな想いをお持ちではありませんか? ・運用保守や常駐開発が中心で、この先のキャリアに不安がある ・システムを作っても、その後どう活用されているかわからない ・顧客と直接向き合いながら課題解決に携わりたい ・技術力だけでなく提案力やDXコンサルティング力も身につけたい ・AIやDXなど成長市場で市場価値を高めたい セラクCCCではSalesforceやAIを導入するだけではなく「活用される仕組み」と「成果が出る状態」をつくることを大切にしています。技術とビジネスの両方を理解しながら顧客の営業変革を支援しています。 ●ポジション概要 大手企業の営業部門・営業企画部門・DX推進部門に対して、Salesforceを中心としたクラウドサービスの活用支援を行います。 単なるシステム運用や開発ではなく、 ・現状業務の整理 ・課題抽出 ・活用促進/定着支援 ・業務改善 ・AI活用推進まで一気通貫で担当します。 「導入して終わり」ではなく、成果が出るまで伴走するカスタマーサクセス型DX人材として成長できるポジションです ●仕事内容 大手企業の営業DXプロジェクトに参画 お客様の課題解決や業務改革を実現するために、SalesforceやAIを活用した支援を行います。 ①顧客課題のヒアリング:業務課題の整理・業務フロー分析 ②営業DX推進:SFA・CRM定着支援・データ活用支援 ③カスタマーサクセス:利用状況分析・活用促進施策の企画 ④業務改善:業務フロー改善・営業プロセス改善 ⑤AI活用支援:AI活用提案・活用シナリオ設計 ●入社後 1年目:SalesforceやAIの知識を身につけながら、先輩社員とともにプロジェクトへ参画。 2〜3年目:課題整理から改善提案、定着支援まで一貫して担当します。 3〜5年目:顧客の変革をリードする存在へ。 ●入社理由・その後の支援プロジェクト事例 <元インフラエンジニア> 監視や運用だけではなく、お客様の課題解決に直接携わりたいと思ったからです。 現在は大手企業向け営業DXプロジェクトでSalesforce活用支援やAI活用推進を担当しています。 <元運用保守エンジニア> システムを維持するだけではなく、業務改善や成果創出に挑戦したいと思いました。 現在は顧客との定例会に参加し、活用促進や定着支援を担当しています。