年収600万円以上 SlackのITエンジニア求人・転職情報

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

●業務の概要 このポジションでは、自社の保険事業を実際のユーザーとして活用しながら(ドッグフーディング)、保険会社・金融機関向けのAIプロダクトの開発を軸に、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。 プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●InsurTech事業メンバー ・河端 一寛(InsurTech事業責任者) 東京大学経済学部卒業。博報堂(途中、博報堂コンサルティングに出向)、ボストンコンサルティンググループ(BCG)を経て、Finatextに入社。 博報堂では、消費財・機械、小売等のマーケティング戦略立案・実行支援業務に従事。 BCGでは、複数の新規事業・新サービス立ち上げ支援業務に従事。 紹介ページ:https://finatext.com/recruit/about/insurtech ・山崎 蓮馬(テックリード) 2018年にFinatextに入社。STREAMの口座開設、セゾンポケット、InsurTech事業のWebフロント開発やInspireの基礎設計をリード。現在はInspireの開発リーダーを担当。 インタビュー記事はこちら:https://note.com/finatext/n/ndd0a14e2ebf0 ・今中 公紀(テックリード) 新卒で大手旅行会社のシステム部に配属。社内開発チームやオフショア拠点の立ち上げに従事。2021年にFinatextにジョインし、保険事業のバックエンド開発を担当。 インタビュー記事はこちら:https://finatext.com/recruit/finalog/interview_imanaka ・河又 翔平(InsurAI リードAIエンジニア) ITエンジニア、フィンテック企業のデジタルマーケティング責任者を経て、(株)ビヘイビアを創業。保険相談AI「ほけんのAI」の開発・運営を3年間行ったのち、2025年10月にM&AにてFinatextグループ入り。現在は保険会社・金融機関向けAI開発をリード。担当領域はAI保険相談、AI募集文書作成・審査、AIロープレ、AI引受査定、AI支払査定、AI不正検知など。 M&Aプレスリリースはこちら:https://finatext.com/fn/news/20250902 ●使用技術 言語 / フレームワーク ・Go (主軸)、TypeScript(Vue, React, Next.js)、Python (FastAPI) インフラ / クラウド ・AWS (主軸)、Azure、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB <データ基盤> ・Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash <認証 / セキュリティ> ・Amazon Cognito、OAuth 2.1 <AI / LLM> AWS Bedrock (主軸)、Bedrock Agents、Azure OpenAI、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) ●開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) ・コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 ・コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス ・エージェント開発:自社MCPゲートウェイ経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 ・AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

採用部門 ソフトバンク株式会社法人事業統括 ｿﾘｭｰｼｮﾝｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ本部 ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝﾃﾞｻﾞｲﾝ統括部 ｲﾝﾌﾗﾋﾞｼﾞﾈｽｿﾘｭｰｼｮﾝ部 ※入社後、SynapSpark株式会社に出向 ※出向とは、原則ソフトバンク(株)在籍のまま、別の会社の業務に就労することを言います 【ミッション】 スマートビル/オフィスの市場をリードする新たなソリューションの導入 【主な業務】 スマートビル/オフィスサービスの提案、導入 【具体的な業務】 ・関連会社SynapSparkへ最大50%出向を前提とし、建築計画と密接に連携しながら、スマートビルソリューション実現に必要となるビル内ネットワーク・ビルOS(データ蓄積)・アプリケーションを提案 ・スマートビル/オフィスサービスに関わるネットワーク、セキュリティの提案、導入(複合ビル、オフィスの設備連携サービスの導入)に関する、設備間の情報連携 ・遠隔制御を有したサービスの導入やプロジェクトの進行、課題管理、スケジュール管理などのプロジェクトマネジメント業務 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

プロジェクトマネージャーとして、生成AI・LLMを活用したシステム開発プロジェクトの推進をお任せします。 顧客とのコミュニケーションや進捗管理、チーム連携を中心に、プロジェクト全体を円滑に推進いただくポジションです。 AI・生成AIに関する知識は、入社後にキャッチアップ可能です。 ●具体的な業務 プロジェクトの進捗管理、課題管理 顧客との打ち合わせ、要件整理 顧客への進捗報告、レポーティング 開発チームとの連携、調整 スケジュール管理、品質管理 AI・生成AIを活用した開発プロジェクト推進 など ※ご経験やスキルに応じて、要件定義や提案業務もお任せします ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

プロジェクトマネージャー(PM)候補として、生成AI・LLMを活用した開発プロジェクトの推進をお任せします。 まずは、進捗管理や顧客折衝、レポーティングなど、プロジェクト推進業務からスタート。 複数エンジニアと連携しながら、プロジェクト全体を円滑に進めていただきます。 AI・生成AIに関する知見は、入社後の研修でキャッチアップ可能です。 将来的には、PMとして要件整理やプロジェクト全体のマネジメントにも挑戦いただけます。 ●具体的な業務 プロジェクトの進捗管理、タスク管理 顧客と打ち合わせ、要件整理サポート 顧客への進捗報告、レポーティング 開発チームとの連携、調整 スケジュール管理、課題管理 など ●変更の範囲 業務内容:会社の定める業務 ●開発環境 開発言語:Python, Go, JavaScript, TypeScript, HTML, CSS フレームワーク:Node.js, React, Django, Flask 生成AIツール:Claude, Gemini クラウド:AWS, Azure, GoogleCloud 開発基盤:GitHub, Docker 情報共有ツール:Slack, Notion など ●開発体制 プロジェクト毎にチームを編成(5~10名程度)し、少人数で裁量を持って働いているチームです。 また、全社に「ニックネーム制度」を導入。年齢や役職関係なくコミュニケーションが活発な環境です。 20代後半〜30代が殆どで、パパママ社員もライフスタイルに合わせて働いています!

<<業務内容>> アカウントサポートチームを率い、顧客のIT・セキュリティ担当とも技術的に渡り合いながら、サポート・運用基盤そのものを設計・構築し、全ユーザーの問い合わせ・システム対応を統括すること。 下記はその主要な手段の例です。 ●顧客のシステム・セキュリティ対応(プレイヤーとして) ・顧客のIT・セキュリティ担当との技術折衝(要件説明・基準見直しの提案) ・商談・チャーン阻止・アップセルの局面での技術的な説明・支援 ・不具合・インシデント発生時の対応統括と再発防止の仕組み化 ●サポート・運用基盤の構築(エンジニアリング・マネジメントとして) ・サポート/運用に必要な機能・基盤の要件定義と、エンジニア(SRE等)を動かした実現 ・導入支援・利活用・システム作業・問い合わせ対応の巻き取りとオペレーション化 ・定型化された運用ではカバーできない領域の運用設計・自動化 ●問い合わせ対応の設計・運営・品質管理 ・対顧客/対社内の問い合わせ対応(導入フェーズ・利活用フェーズ問わず) ・一次対応〜エスカレーションのフロー設計、SLA・品質基準の整備 ●ヘルプセンター/情報発信・セルフオンボーディング ・ヘルプサイト運営(ヘルプ記事作成・メンテナンス) ・顧客説明資料の拡充やリリースノート配信 ・ユーザーが自走できるよう、セルフオンボーディング実現に向けた仕組み化 ●チームのマネジメント ・メンバー(5名規模、エンジニアを含む想定)のマネジメント・育成、目標設定・進捗管理 ・サポート関連指標(問い合わせ件数・解決時間・自己解決率等)の可視化・改善 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<業務のリアル>> ●対応対象 導入フェーズ/利活用フェーズの双方の全ユーザー(対顧客・対社内) ●導入企業の企業規模 売上高1,000億円以上のエンタープライズ企業が中心です ●チーム規 約5名のチームで、アカウントマネジメント部の一チームとして運営します ●問い合わせの規模感 月100件超の問い合わせを受け、内容はエラー調査から作業依頼まで多岐にわたります 迅速な対応に対して、お客様から感謝の声をいただくことも増えています ●ヘルプセンターの広がり 記事の閲覧数・検索数はいずれも前月比で大きく伸びています 検索キーワードを起点に「次に作るべき記事」を逆算し、コンテンツを磨いています ●リリースノートの段取り ヘルプ記事・告知メール・関連設定のタイミングを部門横断で調整します 新機能リリースのたびに、ユーザーへ正確に情報を届けます ●技術・インシデント対応 不具合・システム障害・セキュリティ照会など、技術的な調査対応が日常的に発生します エンジニア・SRE・プロダクト側と連携し、必要なら自分たちで機能をつくります ●顧客の最前線 商談・チャーン阻止・アップセルの局面で、IT・セキュリティ担当と技術的に折衝します ●AIを実務に組み込む 一次調査や記事・レポート作成など、ClaudeをはじめとするAIを日常的に活用しています セキュリティチェックへの回答対応にも活用しています ●チームが目指す方向 「同じトラブルを二度起こさない」仕組みと、ユーザーが自走できる状態をつくります インシデントや技術照会にも一次対応できる、サービスの"運用インフラ"を担います <<業務で使用するツール>> ・Zendesk:顧客からの問い合わせ対応 ・Slack:社内コミュニケーション ・Gmail:主に顧客とのコミュニケーション ・Google スライド:顧客提示用・ヘルプ用の資料作成 ・Google スプレッドシート:データ集計・計数管理 ・Backlog:導入プロジェクト等のタスク管理 ・Salesforce:顧客のアップセル・チャーン等の管理 ・Sansan:顧客の連絡先登録・確認 ※その他、日常的にClaudeやGeminiなどのAIツールを活用しています。 <<組織について>> アカウントサポートチームの部署内での位置づけ アカウントマネジメント部は、オンボーディングから利活用まで一気通貫で支援します。 アカウントサポートチーム(2026年7月より改称。旧称:CSO/Customer Support Operation)は、その全ユーザーの問い合わせ対応・サポート基盤を担う約5名のチームです。 本ポジションは、このチームを牽引するマネジャー候補です。 <<受入後のキャッチアップイメージ>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスで、リモートと出社のハイブリッドワークです。 出社は月5日以上となります。 ●組織オンボーディング(全職種共通) MNTSQはバリューとして「自由と責任の文化」を掲げています。 バリューの理解を深めながら、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます(約3か月)。 ●業務オンボーディング(部独自) ドメイン理解・プロダクト理解・サポート業務とオペレーションの把握を進めた上で、チームマネジメントへ徐々に移行いただきます。 <<入社後のキャリア>> ●制度面 人事制度上、SpecialistコースとManagerコースに分かれます Managerコースは、部長やチームマネジャーはもちろん、経営陣の一角を目指す形となります ●実態面 前提:MNTSQのこのポジションは、組織・期待役割ともに今後も変化する可能性があります 今後:各人に求められる役割は短いスパンで変わる可能性があり、新たな職種や期待役割が生まれる可能性もあります

●アーキテクチャ、改善、自動化(データベース高可用性、オーケストレーション等) ●インフラSRE(モニタリングの効率化、障害対応、自動化) ●インフラ設計・構築 ●インフラ運用保守(AWS側も含むメンテナンスの計画と実施) 【開発環境】 ●開発言語:Ruby, Python, TypeScript, golang ●フレームワーク:Ruby on Rails, React, Next ●データベース:PostgreSQL ●プロジェクト管理:JIRA ●サーバ環境:AWS(開発中はDocker) ●コミュニケーションツール:Slack

コーポレートIT部門のリーダー候補として、ゼロトラスト関連製品の設計・導入・浸透、および社内利用SaaSのガバナンス整備・効率的な運用についてリードしていただきます。 また、プレイングマネージャーとして技術面を牽引しながら、メンバーのマネジメントや組織体制の強化も担っていただく重要なポジションです。 ●主にお任せしたい業務 ゼロトラストセキュリティ関連製品の効率的な運用と全社への浸透 コミュニケーションSaaS、OfficeSuite製品を中心としたクラウドネイティブなITインフラのアーキテクチャ設計・全般統制 セキュリティポリシーの継続的な整備、インシデント対応体制の構築・運用 コーポレートITの構築部門メンバーのマネジメント、人材育成 ●提供できるご経験 モダンな環境構築:事業拡大のコアフェーズにおいて、既存の制約にとらわれず、ゼロトラスト技術やSaaSをフル活用した環境構築を裁量を持ってリードできます。 経営に近い視点でのIT戦略:単なるシステムの保守・運用にとどまらず、事業の成長をITの側面から直接支えるIT戦略の立案・実行に関与可能です。 組織づくりの経験:インフラやセキュリティの技術面だけでなく、IT部門自体の組織力強化や人材育成に携わることで、ITマネジメント層としてのキャリア構築が可能です。 ●主なSaaS/ツール コミュニケーション: Slack, Zoom 業務管理: Google Workspace, Notion, Microsoft 365 デバイス管理: Jamf Pro, Intune セキュリティ: Okta, EDR製品(CrowdStrike, SentinelOneなど) など ### 技術スタック(主要な部分の抜粋) IaC・CI/CD Terraform GitHub Actions GCP Workload Identity Federation(WIF) IdP・認証基盤 Okta(SSO / SCIM / Universal Directory) セキュリティ製品 CrowdStrike(EDR) Zscaler(SWG / ZTNA) Jamf Pro(macOS 管理) 可観測性基盤(選定・導入フェーズ) モニタリング基盤(メトリクス監視・アラート)※製品選定から実施 SIEM(ログ一元取り込み・脅威検知)※製品選定から実施 クラウド・データ基盤 GCP(BigQuery, GCS, Cloud IAM) 自動化・スクリプティング Python(Google Workspace API 連携) 開発基盤 GitHub(コード管理・PR レビュー) ### 部署構成 7名(マネージャー:1名、メンバー:6名) ※正社員数のみ記載

<<業務内容>> ●サマリー 共通基盤(認証基盤を含む)における中長期のアーキテクチャ設計を担い、上流工程を一貫して主導 いただきます。既存システムの状況と今後のプロダクトロードマップを踏まえたデータ設計・リソースサーバー分解の方針策定から、要求仕様の整理、各チームへの分解・進行管理、ステークホルダーとの調整までがスコープです。 特定の実装タスクに閉じず、「何を・どの順序で・どう分解して実現するか」という技術的な意思決定そのものをリードしていただきます。 ●具体的な業務内容 ・既存システム(モノリス)から共通基盤・認証基盤を切り出すためのデータ構造の再設計 ・マルチプロダクトを前提としたリソースサーバーの分解設計、および要求仕様の策定 ・設計をもとにした各チームへのタスク分解・進行管理、上流工程の主導 ・法務・セキュリティ・コンプライアンスを含む各ステークホルダーとの調整、および設計判断に関する説明責任の遂行 ・組織・要件に応じた技術選定、設計判断に関する意思決定およびドキュメンテーション ・AIを積極的に活用し、少人数で大規模基盤を前に進める開発スタイルの推進 <<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 (Ruby on Rails)(Timee) / Go (IdP) ・アーキテクチャ: Modular Monolith ・データストア: MySQL8.0系 ・ツール: Docker、OpenAPI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●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…

【組織概要】 中央省庁の労働領域・教育領域・警察領域に関するシステム(OA系・情報系・基幹系)の提案、設計、開発、運用保守を通じて、行政事務の効率化や行政サービスの高度化に貢献しています。約160名が所属している組織で、国のデジタル化を支える社会的意義の高いプロジェクトにおいて、長期的な視点で公共DXを推進しております。 【業務内容】 中央省庁の労働領域・教育領域・警察領域のシステム(行政職員向け、一般国民向け)における基盤系PM・エンジニアとして以下のような業務に携わって頂きます。 ●行政業務の生産性向上に向けた活用プロジェクト 行政サービスのDX推進やクラウド活用を担い、M365/Teams/ServiceNow/Azureなどを用いたOA環境整備を推進。 顧客折衝・提案・設計・実装まで一貫して携わり、省庁職員の業務効率化に貢献します。 ・行政機関向けOAシステム(職員PC、M365、Teams、ファイルサーバ、NW・サーバ等)の基盤設計・改善 ・クラウド・生成AI活用を含むDX提案および要件調整 ・基盤領域の要件定義から総合試験までの工程全般に渡る開発業務 ・サービス開始後の不具合対処や機能改善等の保守業務および運用統制 <技術環境> OS:Windows、Linux データベース:SQL Server、Oracle クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、hinemos、ServiceNow等 コミュニケーションツール:M365、Teams等 ●労働行政システムの次世代運用・更改プロジェクト 労働領域の大規模行政システム(Azure/AWSクラウド基盤)の保守・更改を担当し、システム安定運用や次世代クラウド(ガバメントクラウド等)への刷新を推進。 現在は更改後の保守が中心ですが、法令対応や技術検証、パフォーマンス改善など業務は多岐にわたり、顧客折衝や提案活動も含め、行政サービスの安定運用と進化に貢献します。 ・制度改正に伴うシステム改修・法令対応に係る基盤設計(拡張等) ・システム更改(5年サイクル)における技術検証・パフォーマンス改善 ・運用フェーズでの課題抽出、顧客ヒアリング、改善提案 ・サーバ・ネットワーク構築、性能改善、品質管理 <技術環境> OS:Windows、Linux データベース:SAP ASE、Oracle、PostgreSQL クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、Ansible コミュニケーションツール:Teams その他:WeblogicServer、ClusterPro、Citrix、Aruba ●教育領域・警察領域の高セキュリティ要件基盤プロジェクト 教育領域におけるマイナンバー・個人情報を取り扱うシステムや、警察領域におけるサイバーセキュリティ関連システムの提案・開発・保守を担当し、ビジネス拡大やシステムの安定運用を推進。機密性・可用性が極めて重要なシステムを通じて、国民生活や社会の安全安心を支える大きなやりがいを実感できます。 ・機密情報やマイナンバーを扱う高セキュリティ基盤における、オンプレミス環境およびAWS・Azureを活用したクラウド環境の設計・構築・保守 ・システム更改(5年サイクル)における提案活動から、新規構築・移行まで一貫したプロジェクト推進 ・社会インフラを支えるミッションクリティカルシステムの安定運用および継続的な改善 <技術環境> OS:Windows、Linux 仮想化:VMware、Nutanix データベース:Oracle、PostgreSQL クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、Ansible コミュニケーションツール:Teams

ミッション ソフトウェアエンジニアリングとAIを駆使して、テストの自動化とテストケースのライフサイクル全体の質を高め、プロダクト品質とリリース速度を両立させる現在、QA業務のうち約50〜60%はすでに自動化されており、基盤としては一定の水準に達しています。このポジションで問われるのは自動化率を積み増すことだけでなく、未自動化領域の自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル管理を仕組み化し、改善が自走するサイクルを作ることです。 期待する役割について テストの自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル運用の3方向をリードし、AIを活用しながらQAプロセス全体が継続的に良くなる仕組みを構築・運用していただきます。 ・自動化できていない領域を見極め、優先度をつけて自動化する ・既存の自動化されたテストの品質(網羅性・保守性・シグナルの信頼性)を継続的に改善する ・テストケースのライフサイクル(作成・実行・評価・棚卸し・廃止)を設計し、改善が回る仕組みを構築・運用する ・AI/LLMを用いたテストケース生成・改善エージェントを構築する ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CSとの橋渡しを行う ・約400社が本番利用するプロダクトの品質を、自動化・品質改善・仕組み運用の3方向から担保する 業務内容 ●未自動化領域の自動化 ・自動化できていない箇所を洗い出し、優先度をつけて自動化する ・AI/LLMを活用したテストケース生成エージェントの構築 ・CI/CDへの自動テスト組み込み・回帰テストの整備 ●既存テストの品質改善 ・既存テストケースの品質(重複・カバレッジ・保守コスト・シグナルの信頼性)を精査し、改善する ・Flakyテストの検知・修正、形骸化したテストの棚卸し ・テスト設計・品質基準の策定、良いテストケースの記述 ●テストケースのライフサイクル設計・運用 ・テストケースの作成〜実行〜評価〜棚卸し〜廃止までのライフサイクルを設計する ・改善が継続的に回る仕組み(レビュー体制・メトリクス・運用フロー)を構築・運用する ・JAPAN AI STUDIOを活用したQA・テスト業務の仕組み化 ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CS/非エンジニアとの橋渡しを行う チーム体制 約150名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX 評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks データ : BigQuery, Spark, Pandas インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform CI/CD : GitHub Actions 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 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

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。

本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 ●顧客課題の探索とプロダクト設計 顧客へのヒアリングや業務観察を通じた課題・業務フローの理解 PdM、デザイナー、ドメインエキスパートと連携したプロダクト体験の設計 顧客課題と技術的な実現可能性を踏まえた機能要件・仕様の策定 プロトタイプを用いた仮説検証と顧客フィードバックの収集 ●LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発 LLMを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装 プロンプトエンジニアリング、コンテキスト設計、RAG等を活用した機能開発 AIエージェントを活用した業務フロー・ユーザー体験の設計 モデルの出力品質を評価する仕組みや評価指標の設計 精度・速度・コスト・再現性を踏まえた継続的な改善 新しいモデルやAI技術の検証とプロダクトへの適用 ●PMFに向けた高速な開発・改善 新規プロダクトや機能のプロトタイピング 顧客利用を通じて得られたフィードバックを踏まえた改善 利用状況や定性・定量データに基づく優先順位の判断 PdM・デザイナー・ビジネスメンバーと連携した開発計画の策定 技術的な知見を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップへの提案 ●プロダクトの成長を支える技術基盤の構築 プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャ設計 可用性・拡張性・セキュリティ・パフォーマンスの改善 コードレビュー、テスト設計、自動化による開発品質の向上 AIコーディングツールを活用した開発プロセスの改善 複数のAIプロダクトで再利用できる知見・技術基盤の整備 ※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。 ●開発環境 サーバーサイド:Go フロントエンド:React / Next.js / TypeScript インフラ:AWS / Terraform / Fargate / ECR データベース:Aurora PostgreSQL テストツール:Datadog Synthetics / Playwright コミュニケーション・設計・開発支援:Slack Gather Figma Findy Team+ Notion Miro diagrams.net Cursor Claude Code Gemini ※参画プロダクトによって、一部の技術構成が異なる場合があります。 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

私たちは、駐停車の自動化によって日本のモビリティインフラを再構築する企業です。 AIとカメラを活用して時間貸し駐車場の監視業務を自動化するプラットフォーム『AIMO Parking』、そして月極駐車場の集客力向上・業務効率化を実現する『SYNC PORT』。この2つのサービスで駐停車領域の自動化を推進しています。 さらに、『AIMO Parking』や『SYNC PORT』で自動更新される満空情報は、時間貸し駐車場サイト『PARK FLOW』や月極駐車場サイト『PARK STOCK』にリアルタイムで反映されます。これにより、駐車場利用者はすぐに、そして条件にぴったりの空き駐車場を見つけることができます。 このように、貸し手・借り手の双方に向けたデジタル化・自動化サービスを提供することで、情報の非対称性を解消し、革新的なソリューションを生み出しています。 ローンチから1年足らずで、既に多くの企業様から導入やトライアルのご要望をいただいており、さらなる事業拡大に備えてエンジニア組織の強化が急務となっています。特に、『AIMO Parking』と『PARK FLOW』のプロダクト開発を最前線でリードし、顧客のニーズに素早く応える体制を整えたいと考えています。 今回募集するプロダクトエンジニアの方には、開発の最前線で『AIMO』の進化をリードしていただきます。 単なる開発にとどまらず、ビジネス要件を深く理解し、どのようなユーザーのどんな課題を解決するのかを明確化する、要件定義や仕様策定といった上流工程にも積極的に関与していただきたいと考えています。 日々の進化を遂げるための土台作りから携わり、私たちと共に次世代の駐停車インフラを築き上げましょう。 ●開発環境: ・バックエンド:Typescript(Nest.js) ・ミドルウェア:Hasura ・フロントエンド:TypeScript, Nextjs ・インフラ:GCP(Cloud Run) ・データベース:PostgreSQL(Cloud SQL)、Big Query、Redis ・モニタリング:Cloud Monitaring ・CI/CD:GitHub Actions ・プロジェクト管理:Notion, Backlog ・チャット:Slack ・ナレッジツール:Notion ●業務内容 ・ベンダーチームと共同して新規機能開発と既存機能の改修 ・障害発生の監視と原因調査 ・IoT と ソフトウェア を繋げる開発 ・ベンダー依存から内製化に向けたナレッジ共有基盤の構築 ●抱えている課題・一緒にやりたいこと ・内製化推進! ・バックエンドのアーキテクチャーのリファクタ ・IoT ✕ ソフトウェア のナレッジ向上 ●ランディットの開発組織 ・【社員対談 Vol.3 事業開発本部 / AIMO事業本部】ランディット流、強い開発チームの作り方 (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/958661) ・【インターン生企画vol.3】在学中、4社でのインターンを経験。内定先を辞退してランディットの社員になることを決意した理由。 (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/487291) ・【社員の1日vol.2】デザイン一筋だった有山さんがプロダクトマネジメントを全うするために日々取り組むこととは (https://www.wantedly.com/companies/company_7571953/post_articles/454461) ●サービスサイト AIMO: https://aimo-sys.com AIMO Parking: https://aimo-sys.com/parking.html PARK FLOW: https://park-flow.jp SYNC PORT: https://sync-port.com PARK STOCK: https://park-stock.com

- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex

freeeにはいままでプロダクト開発組織のAI活用を推進する「AI駆動開発チーム」が存在していましたが、それらの役割に加えて全社の業務プロセスを改善するための基盤構築とEnablingを担う「AI Platform Engineering」チームを新設しました。 本ポジションは、単なる社内ツール導入に留まりません。社内に散在する膨大なデータ（BigQuery、Slack、Confluence、Google Drive等）をAIが理解可能な「コンテキスト」として整備し、全社員が安全かつ自律的にAI Agentやワークフローを構築できる「AIプラットフォーム」のエンジニアリングを担当します。 また、基盤構築だけでなく、導入支援も行います。業務プロセスの可視化・ドメイン知識の言語化から現場向けハンズオン・ショーケースを通じた成功事例の横展開まで、グローバル最先端の技術情報を収集・検証しながら、freeeの生産性と創造性を非連続的に向上させる中心メンバーを募集します。 ●現状の課題/今後取り組みたいこと freeeでは現在、Gemini や NotebookLM、自社のLLM基盤、各種コーディングエージェントなどを日々の業務に標準的に取り入れています。さらに「全社AI特区」として、希望者が最新AIツールを業務で試せる環境を提供しており、ChatGPT や Comet、n8n 等の活用が進んでいます。しかし、以下の課題によりAI活用の「天井」が存在します 1.コンテキストの分断 : 社内データ（議事録、ドキュメント、顧客データ）が各SaaSに分散し、AIに十分なコンテキストを提供できていません。現場のドメイン知識や業務プロセスが暗黙知のまま残り、AI Agentやワークフローに組み込める構造化された形で言語化できていない領域が多く存在します。 2.AIツール活用の障壁：エンジニア以外のメンバーが業務自動化やAIエージェント構築を試みても、API連携や認証、データ接続のハードルが高く、AIの能力を十分に発揮させるにはエンジニアのサポートが必要な状況です。 3.ガバナンスとスピードの両立 : 法令やセキュリティ、ガバナンスを守りつつ、最新のAIモデルやツールを即座に現場へ届けるシステム・運用体制が未完成です。 今後取り組みたいことは、「AIが力を発揮できる環境づくり」です。社内に分散したデータや知識をAIに届ける基盤を構築し、n8n等のノーコード/ローコードツールと連携させることで、全社員が自分の業務をAIと共に再発明できる環境を実現したいと考えています。 ●業務内容詳細 CAIO組織直下の「AI Platform Engineering」チームにて、以下の業務を担当します。 プラットフォーム構築 ・社内AIワークフロー基盤（n8n）の運用・提供・Enterprise化：セルフホスト環境の構築、スケーラビリティの確保、カスタムノードの開発 ・「コンテキスト基盤」の設計・開発 : BigQuery、Vector DB等を活用し、社内ドキュメントやデータをRAG / MCP経由でAIに提供するパイプラインの構築 ガバナンス・セキュリティ・コスト ・社内データへのアクセス権限管理（認証・認可）とAIツールの連携実装 ・シャドーITを防ぎつつ、最新ツール（Cursor, Devin, Gemini App等）を安全に利用するための技術的ガードレールや利用ガイドラインの策定 ・導入効果やROIを可視化しつつ、長期的な持続可能性を意識したコスト最適化の実現 Enabling・横展開 ・各部門のヒアリングを通じた業務プロセスの可視化、ドメイン知識の言語化、およびプロンプト・ワークフロー・Agent Skills・A2Aへの落とし込み ・AI活用のショーケース案件のリード（ユースケース選定、要件定義、実装、効果検証）と、その成果の横展開・標準テンプレート化 ・社内メンバー向けハンズオン、勉強会、ドキュメント・教材整備を通じたAIリテラシー向上と自走支援 ・グローバル最先端のAI技術・ツール・ベストプラクティスの調査・検証・社内共有 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

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

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

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

●サービスについて ダイレクトリクルーティング「[Eight Career Design](https://materials.8card.net/eight-career/)」 ●組織のミッション Eight Career Designは「ライフタイムに伴走する新しい転職サービス」を実現するために生まれました。 「Eight」を活用し、現職で活躍する優秀層と積極採用中の企業との出会いを創出します。 『転職活動はしていないが、もっと自分が活躍できる場所はないだろうか?』と潜在的に自分のキャリアを考えているEightユーザーに対し、カジュアル面談を通じて企業と情報交換を行い、新しいキャリアの方向性や機会を提案できる、これまでにないコンセプトのダイレクトリクルーティングサービスです。 ●具体的な業務 カスタマーサクセス ・導入後の顧客に対するオンボーディング支援(運用設計・活用支援) ・採用決定の創出に向けた伴走支援(求人設計、候補者接点の最適化、面談設計、社内連携支援 など) ・解約防止・アップセル/クロスセルに向けた施策立案・実行 ・顧客の成功事例・失敗事例のナレッジ化 その他、経験に応じて以下のような業務もお任せします。 ・プロダクト開発チームと連携し、機能改善・新機能検討・仕様検討へのフィードバック ・新しい利用シーンや価値提供方法の企画・検証 ●開発環境、使用するツールなど Slack、Notion、Salesforce、kintoneなど ※SalesforceはSalesforce,Inc.の商標であり、許可のもとで使用しています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

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

テクノロジー組織が最大限に価値発揮をするための組織マネジメント活動や、事業戦略上の意思決定プロセスへの関与をお任せします。 ※ご経験やご志向を踏まえ、単一チームまたは複数チームのマネジメントを担っていただく想定です。 ・事業戦略やプロダクトビジョンにアラインした目標設定と目標達成マネジメント ・1on1や評価フィードバック等を通じたチームリーダーやマネージャー層の育成 ・事業・プロダクトのスケールを見据えた組織設計 ・日本語/英語の2言語を用いる組織において、生産性を向上させるための情報流通の企画・推進 ・エンジニア採用活動・社外広報活動の推進 ・CADDi Techカルチャーの浸透 ・その他、エンジニアリング組織の価値発揮を最大化するための問題提起や施策の企画・実行 開発環境 ・フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ・バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ・機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ・インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ・Event Bus:Cloud Pub/Sub ・DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ・Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ・API:GraphQL,REST,gRPC ・認証: Auth0 ・開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ・コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

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

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

●期待する役割 ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。 その後は、経営・CPO・プロダクトマネージャーと連携し、その時々で解くべき「最も手応えのある壁」に向き合っていただきます。 ●想定される業務例 ・戦略的プロダクトデザインへの推進　 成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定から情報設計・インタラクション設計・UI設計まで、難易度の高い課題をリードする。 ・組織全体へのデザインの浸透 セールス・カスタマーサクセスなど社内の様々なチームと連携し、ユーザー中心の視点を広げるとともに、各部門の顧客理解や現場知見をプロダクトに還元する。 部門横断のステークホルダーマネジメントを通じ、デザインの視点をプロダクト単体にとどまらない事業判断にも反映させる。 ・リサーチ主導のプロダクト戦略への貢献 ユーザーリサーチ・定性定量分析を自ら設計・主導してプロダクト課題を構造化し、プロダクトマネージャー・エンジニアと対等に議論しながらプロダクト戦略・ロードマップの意思決定に関与する。 ・デザイン組織の成熟化への寄与 課題解決を通じて次世代デザイナーを育成するとともに、デザインプロセス・意思決定フレームワークを整備し、チームの生産性とアウトプットの質を高める。 ●使用ツール デザイン:Figma コラボレーション:Slack、miro、Jira AIツール:Figma Make、Claude Design、Claude、Devin、Cursor、Deep Research(Gemini)

PKSHA Technologyでは、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、人事領域をAIで支援するサービスの開発に着手しました。 このポジションでは、エンジニアリングバックグラウンドを持つプロダクトマネージャーとして、人事領域を総合的に支援する「AI Suite for HR」におけるサービス・プロダクトの立ち上げ・開発・運用を行っていただきます。 【プロダクト例】 ●面トレAI powered by PKSHA 面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム 株式会社トライアンフと共同開発中 ●非公開プロダクト 詳細はカジュアル面談などでお尋ねください 【技術スタック】 ●利用言語･フレームワーク ・TypeScript（Next.js, Nest.js, Vite, React） ・Python ●クラウド ・AWS ・Azure ●プロビジョニングツール ・Terraform ・AWS CDK ●コミュニケーション ・Slack技術スタック

私たちgrasysは、現役のトップエンジニアである代表をはじめ、技術を極めたプロのエンジニア集団です。 その証として、「Google Cloud プレミアパートナー」の称号を持ち、クラウドネイティブな環境でAIを活用した開発を得意とし、お客様が抱える複雑なビジネス課題を解決に導いています。 このポジションでは、国内トップクラスのエンジニアチームを率い、プロジェクトを成功に導く責任者としての役割をお任せします。 セールスが受注した案件の実現可能性を判断し、技術選定から、品質・コスト・納期の管理、そしてクライアントとの折衝まで、プロジェクトの全工程を担っていただきます。 ●具体的な業務 ご経験やスキルに応じて、以下の業務を幅広くお任せします。 ・セールスと連携した、受注前段階での技術的な実現可能性の評価と、プロジェクト計画の策定 ・プロジェクトのスコープ、予算、スケジュール、品質に対する全責任を負った上での、プロジェクト全体の推進 ・クライアントとの折衝、進捗報告、期待値調整といった、プロジェクトのフロント対応全般 ・エンジニアチームのタスク管理、モチベーション維持、課題解決のサポート ・プロジェクト完了後の振り返りと、チームへのナレッジ共有 ●開発環境 ◎開発言語 ・バックエンド:Python, Go, PHP (Laravel) ・フロントエンド:TypeScript (React) ◎クラウドサービス ・Google Cloud, AWS, Microsoft Azure ◎ミドルウェア・コンテナ ・コンテナ:Docker ・データベース:MySQL, PostgreSQL etc... ◎ツール・その他 ・IDE:VS Code, JetBrains製品 ・プロジェクト管理:Backlog, GitHub, Bitbucket ・ドキュメント管理:DocBase, Google Workspace ●案件例・実績 ◎Vertex AI Searchを組み込んだ社内ナレッジ検索システムの開発 【課題】 ・事業部内に散在する膨大な技術文書や過去の資料から、必要な情報を探し出すのに膨大な時間がかかっていました。 【アプローチ】 ・Google Cloudのエンタープライズサーチ技術である「Vertex AI Search」を導入。 自然言語での曖昧な検索にも対応し、AIが関連性の高い文書を瞬時に提示するシステムを構築しました。 これにより、従業員の調査時間を大幅に短縮し、検索業務の効率を80%改善することに成功しました。 ●チーム体制 所属部署:Cloud Tech Division / Cloud Development Sec. Cloud Tech Divisionは、以下の2つの専門チームで構成されています。 ・Cloud Development Sec.:Webアプリケーション開発 ・Cloud Infrastructure Sec.:クラウドインフラ ●変更の範囲 ・入社後1年間は、原則として業務内容の変更なし。 その後、本人のスキルやキャリアプランを考慮し、双方合意の上で変更する場合あり。

Web、ゲーム、エンタープライズ案件と幅広く携われるチャンスがあります。 ITインフラの構築やシステム開発におけるプロジェクトマネージメント業務として顧客折衝、工程管理、エンジニアマネージメントを主にお任せします。 大規模案件、高トラフィック案件、新しい技術を用いた案件などチャレンジ出来る環境が整っています。 最初はご自身の得意領域(得意なクラウド、得意な業種)での業務を行って頂き、その後自薦で他のクラウドサービスを用いた案件や他業種案件へのアサインが可能です。 実際の例としてはWeb業界のPLとしてアサインしていた方が、ゲーム業界への興味から自ら手を上げ活躍しています。 ●具体的な業務内容 ・セールス部門から引き継いだ要件、構成をクライアントとのフロントに立ち進捗管理、案件推進 ・サービスリリース後の改善案の提案 ・クライアントのニーズに対しての提案及び改善 ●案件例 ・ETL基盤構築 ・eラーニングシステム構築 ・ゲームインフラ構築 ●組織構成・環境 Cloud Tech Division / CI Team 複数名で各プロジェクトにアサインし、担当1人に負荷がかかりすぎないようにしています。 また、部署全体として風通しが良く、また資格取得に向けての勉強会なども自主的に実施しています。 ●使用ツール・環境 ・構成管理:Consul、Terraform、Ansible ・Public Cloud Service. :Google Cloud、Amazon Web Service、Microsoft Azure ・プロジェクト管理:monday.com、Backlog、Bitbucket ・ドキュメント管理:DocBace、Google Workspace ・コンテナ:Docker / 各Public CloudのManaged Kubenetes 【従事すべき業務】 ・入社後1年間は変更なし。 ・スキルやキャリアを考慮し双方同意の元、変更する場合があります。

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

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