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NotionのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 183 件

1~30件を表示

データ化プロセス設計・BPR リーダー候補

事業企画・新規事業開発

正社員

● Digitization部とは Digitization部は、名刺や請求書などのアナログ情報から、当社のプロダクトに不可欠な構造化データへ変換する「データ化」を担う、「事業の核」となる部署です。 ・Digitization部のミッション 「データ化で事業をリードする」 著しく事業が成長する中で、異なる事業フェーズにある複数のサービスを横断して、QCD(Quality、Cost、Delivery)を最適なバランスで実現する仕組みを構築し、磨き上げ、データ化分野で事業成長をリードすることがミッションです。 【業務内容】 複数の事業ニーズに横断的に適応しながら、データ化におけるオペレーション構築や改善、システム改善をリードします。 ●具体業務内容 オペレーションの設計 複数サービスを横断するマルチオペレーションへの移行に当たり、型が決まっていない領域の業務フローや体制を、課題設定から設計します。 大規模オペレーションの管理 年間数億件規模のデータ化を、需要予測と必要リソースの予測に基づくアサインで、低コスト・高品質・短納期に運営します。 システム改善による品質・コストの最適化 0.1%の精度改善、0.1円のコスト削減のために、現場の課題を深掘りし、エンジニアと共にプロセスやUI/UXを改善します。 事業価値向上のための施策実行 事業部と協業し、データ化起点でサービスの提供価値を高める施策を企画・実行します。既存の枠組みにとらわれず、新たな価値創出の形を事業部と共に模索します。 ●具体的な業務改善例 ①需要予測やオペレータースキルに基づいた、リアルタイムでの業務アサインメント これまではプロダクト(帳票)ごとに手動でアサイン調整していましたが、その時点での滞留状況や将来の従予測、稼働中オペレーターのスキルなどから、自動でアサイン調整する機能をエンジニアと共に開発・リリースし、最適なアサインによるタスク滞留時間の短縮を実現しました。 ②契約書スキャンオペレーションの立ち上げ事例 契約書スキャンにおける拡張性、伸縮性を維持しながら高い品質を維持したオペレーション構築を行っています。お客様から契約書原本を受領した後、作業担当組織への配分、案件管理、スキャンミス抑制のための作業プロセスのデザインに取り組み、研究開発部門やエンジニアと共に、より効率的なスキャン手段の確立を実現しています。 ●本ポジションのキャリアパス 入社後は、新規オペレーションの立ち上げ・再構築のテーマを持ちます。その後、特定領域のリーダーとして、オペレーションマネジメントから部門横断のプロジェクトマネジメント、PdMや事業企画・BizDevの領域まで役割を広げられます。 ●組織構成 全体で約70名の部門です。 ●開発環境、使用するツールなど Notion,Slack,Redash,Looker Studio,Devin AI,cursor,Claude Codeなど ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

832~921万円

東京都(渋谷区桜丘町)

Slack

Notion

生成AI・LLM

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

土日祝日休み

従業員数1000名以上

メガベンチャー

Sansan株式会社

Sansan株式会社

1022_データアナリスト

データアナリスト

正社員

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 -メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) -dbtを用いたデータモデリングの実装 -横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 -事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 -ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 -戦略的示唆の抽出による意思決定支援 -ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 -事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 -Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 -事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 -レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 -ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 -ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 -データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 -クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

550~800万円

東京都(港区)

Confluence

React

Snowflake

GitHub

Python

生成AI・LLM

Next.js

SASS・SCSS

MySQL

Notion

Salesforce

Slack

JIRA

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

フロントエンドエンジニア(ロボアドバイザー)

テックリード

正社員

資産運用を自動化する『ウェルスナビ』におけるフロントエンドアーキテクチャの刷新および新規機能開発・改善を担っていただきます。 PdMやバックエンドエンジニア、デザイナーと密に連携しながら、要件定義・設計・実装まで一貫して携わっていただきます。 具体的には フロントエンドアーキテクチャの再設計および実装 拡張性・保全性・パフォーマンスの最適化・チューニング プロダクト成長に伴う新規機能の開発・既存機能のブラッシュアップ 既存の技術的負債の返却と、開発速度向上のための継続的なリファクタリング ●開発環境 言語      :JavaScript、TypeScript、HTML、CSS(Sass)、PHP フレームワーク等:Next.js インフラ    :AWS DB       :MySQL(Aurora) バージョン管理 :Git, Bitbucket、GitHub プロジェクト管理:Trello、Jira ドキュメント管理:notion、Confluence その他     :Figma、Google BigQuery CI環境     :Bitbucket Pipelines、GitHub Actions ●カルチャー 金融系・ゲーム系・EC系など、様々なバックグラウンドのエンジニアが在籍し、金融業界未経験の方も多く活躍している組織です。 大部分を内製化して開発しており、新たなFinTechサービスを作り上げるために、社員一丸となって働いています。 月一度のLT大会、Win Session、ハッカソン(不定期開催)など、エンジニア主体のイベント開催のほか、毎週金曜日の夕方には、新入社員紹介や、今週の振り返りをするカジュアルな全社イベント『ハッピーアワー』を開催しています。

650~900万円

東京都(品川区)

CSS

HTML

Figma

React

JavaScript

GitHub Actions

GitHub

BigQuery

PHP

Next.js

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

JIRA

Confluence

Amazon Aurora

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

BtoC向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

【1927】_HG_内製開発推進モバイルアプリ開発テックリード(iOS/Androidネイティブ開発経験歓迎)

モバイルアプリエンジニア

正社員

●部門(領域)の役割 Hondaのソフトウェア商品開発の一翼を担う「SDV商品サービス開発室 デジタルラボ」はHondaの独自アセットや世の中の先進IT技術を賢く活用して新たな顧客価値に繋がる四輪車向けのデジタルプロダクトを創出することを目指しております。 Honda独自の車両情報データや搭載されたハードウェアを生かし、お客様の体験価値の向上につながるアイデアを自由に発想し、スピーディーにプロトタイプの開発と検証につなげています。また、世の中の先進IT技術のリサーチを行い、新たな顧客価値探索にも取り組んでおります。 ・四輪製品価値向上に貢献するコネクテッド、デジタルサービスの新規アイデアの創出・プロトタイプ提案 ・顧客価値仮説に基づく新サービスのスピーディーな企画立案とプロトタイプ・MVP開発 ・市場トライアルを通して高速で仮説検証のPDCAを推進 ・市場でのアジャイルな継続改善 上記を通して顧客の体験価値を継続的に向上させ、SDV事業やライフサイクルビジネス全体の向上に貢献することを目指しております。 【任せる業務】 ●プロダクト企画チームやUXデザインチームと直接連携したアプリの開発推進 ●継続的なアプリの機能追加・品質改善の実行と、それを実現する開発プロセスの改善・ソリューションの構築 ●プロトタイプ開発やPoCの迅速な計画と実行 【フェーズごとの業務内容】 下記業務をアジャイル開発プロセスで進めていただきます。 ●企画フェーズ サービス設計のフェーズからプロダクトチームやUXデザインチームと共に、車両データやユーザーデータ、市場のニーズを元にHondaの数あるモビリティを対象としたデジタルサービスのプロトタイプやPoCを自らの手で開発していき、顧客価値を検証していきます。 また、サービスの実現に向けた技術的な観点から、採用技術やアーキテクチャ、実現方法の検討をリードしていただきます。 ●開発フェーズ 試作開発の前段階における検証やデモンストレーションなどのPoCで検証されたサービスに対して開発メンバーとして、リリースに向けた実装を進めていきます。MVPを意識してスピーディーにリリースを行うことが求められます。 自身も開発・実装を担いながら、技術選定・設計、コードレビュー、技術的な課題解決などを通じて、開発チームを技術面からリードしていただきます。 ●運用フェーズ DevOps技術を用いて、リリース後もお客様の価値向上を目指し、サービスの継続的開発を行っていきます。 加えて、継続的な機能追加・品質改善を実現するための開発プロセスやCI/CD環境等の改善も推進いただきます。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発環境】 ※一部の事例であり、プロダクトによって異なる場合があります ●Android ・プログラミング言語:Kotlin, Java ・アーキテクチャ: MVVM ・非同期処理:Kotlin Coroutines, RxJava2 ・通信: Retrofit2,OKHttp3, gRPC ・DI: Dagger2 ・UI: Jetpack Compose ・CI/CD: GitHub Actions ・その他: Gradle,Firebase, Espresso, MagicPod ●iOS ・プログラミング言語: Swift ・アーキテクチャ: MVVM,Redux ・非同期処理: Combine ・通信: gRPC ・DI: Dagger2 ・UI: SwiftUI, UIKit ・CI/CD: Bitrise, GitHub Actions ・その他: Swift Package Manager, CocoaPods, XcodeGen, SwiftGen, Firebase, MagicPod ●Kotlin Multiplatform ●Unity ●Flutter 【利用ツール】 Notion, Slack, Google Workspace, Claude Code,Github,Figma,Teams, JIRA, Confluence, など

570~1,040万円

東京都(港区)

Android

Figma

Confluence

Java

Flutter

Unity

GitHub Actions

GitHub

Notion

Swift

Slack

JIRA

Firebase

Kotlin

iOS

自社プロダクト・サービス開発

自社内開発メイン

新規開発(0→1)メイン

BtoC向けサービス

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

シニアエンジニア(組織スケール)

DevOpsエンジニア

正社員

●概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、ユーザーに価値を届ける開発業務をお任せします。 フロントエンド・バックエンド・インフラの区分にとらわれず、プロダクトの成功に必要な開発を幅広く推進していただきます。 特に本ポジションでは、開発の最前線で手を動かしながら、品質と生産性を両立し、継続的に高いアウトプットを生み出すエンジニアリング組織の強化を牽引していただきます。 品質を構造的に担保するためのテスト戦略やリリースプロセスの設計、AIエージェント活用を前提とした開発・運用プロセスの継続的改善を通じて、チーム全体の生産性と安定性の最大化への貢献を期待しています。また、技術広報や採用活動を通じた外部発信もお任せします。 ●業務内容 当社サービスResilireのソフトウェア開発(フロントエンド・バックエンド・インフラの開発をスキルに応じて担当) PdMやデザイナーなどのステークホルダーとのOwnershipを持った協働 AIエージェント活用を前提とした開発体制設計および品質統制の仕組み化 チーム全体の生産性向上に向けた開発・運用プロセスの継続的改善 テスト戦略の策定やリリースプロセスの設計を通じた品質の構造的な作り込み 技術広報・採用活動を通じた対外発信 【シニアエンジニアへの期待】 Resilireのエンジニアには、プロダクトの成功に対する高いコミットメントと貢献を期待しています。すべての活動の前提として、下記のような姿勢で取り組むことにやり甲斐をを感じられる方を求めています プロダクトとドメインに深く入り込み、高い解像度と当事者意識を持って課題に向き合う ビジネスと開発などの垣根を超えた、幅広いステークホルダーとの越境コミュニケーション ソフトウェアエンジニアとしての技術力を活かした課題発見と解決 ●技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている ●開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 ●技術的チャレンジ Multi vertical SaaSとして業界横断でPMFするための画面・機能実装 グローバルに事業展開していくためのプロダクト開発 データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り APIや仕組みの整っていない各国の状況でいかにグローバルにリスク情報を取ってきてユーザーに価値を届けるか

800~1,400万円

東京都(港区)

Figma

React

JavaScript

Kubernetes

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

MySQL

Notion

TypeScript

Slack

Terraform

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

SaaSプロダクト開発

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名未満

シニアエンジニア(ジェネラリスト)

フルスタックエンジニア

正社員

●概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、ユーザーに価値を届ける開発業務をお任せします。 フロントエンド・バックエンド・インフラの区分にとらわれず、プロダクトの成功に必要な開発を幅広く推進していただきます。 社内で創出される多様な事業アイデアを、CEOやチームメンバーと密に連携しながらスピード感を持ってプロダクトに昇華させる機会もあり、技術選定から設計・実装・改善に至るまで、広い裁量と責任を持って取り組んでいただける環境です。 ●業務内容 当社サービスResilireのソフトウェア開発(フロントエンド・バックエンド・インフラの開発をスキルに応じて担当) 顧客フィードバックや利用ログを元にした機能改善・追加 PdMやデザイナーなどのステークホルダーとのOwnershipを持った協働 事業拡大に伴うデータ量・トラフィック増大に対するスケーリング戦略の策定と実装 AIエージェント活用を前提としたアーキテクチャの整理・品質統制の仕組みづくり 監視・ログ・障害対応を含む運用の自動化・高度化 テスト戦略の策定やリリースプロセスの設計を通じた品質の構造的な作り込み 仕様が固まっていない段階からの探索的な開発と推進 チーム全体の生産性向上に向けた開発・運用プロセスの継続的改善 技術広報・採用活動を通じた対外発信 【シニアエンジニアへの期待】 Resilireのエンジニアには、プロダクトの成功に対する高いコミットメントと貢献を期待しています。すべての活動の前提として、下記のような姿勢で取り組むことにやり甲斐をを感じられる方を求めています プロダクトとドメインに深く入り込み、高い解像度と当事者意識を持って課題に向き合う ビジネスと開発などの垣根を超えた、幅広いステークホルダーとの越境コミュニケーション ソフトウェアエンジニアとしての技術力を活かした課題発見と解決 その上で、シニアエンジニアには以下の3つの軸のいずれか、または複数において強みを発揮し、プロダクトおよび組織の成長を牽引していただくことを期待しています。 1.システムのスケール データ量やトラフィックの増大に耐えうる設計と、AIエージェントを前提としたスケーラブルなアーキテクチャの実現を牽引していただきます。UXや運用コストの最適化を図りながら、事業の急成長を技術面から支える根幹を担っていただくことを期待しています。 2.組織のスケール 開発の最前線で手を動かしながら、品質と生産性を両立し、継続的に高いアウトプットを生み出すエンジニアリング組織の強化を牽引していただきます。また、技術広報や採用活動といった外部発信にも積極的に関与していただくことを期待しています。 3.プロダクトのスケール 事業課題と顧客価値を深く理解し、不確実性の高い状況下でも仮説検証をリードしながらプロダクト開発を推進していただきます。新規・既存を問わずUXと事業KPIの最大化にコミットし、AIやデータ活用による非連続なプロダクトの成長を牽引していただくことを期待しています。 ●技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている ●開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 ●技術的チャレンジ Multi vertical SaaSとして業界横断でPMFするための画面・機能実装 グローバルに事業展開していくためのプロダクト開発 データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り APIや仕組みの整っていない各国の状況でいかにグローバルにリスク情報を取ってきてユーザーに価値を届けるか

800~1,400万円

東京都(港区)

PostgreSQL

Figma

JavaScript

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

Notion

TypeScript

Slack

Terraform

Angular

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

SaaSプロダクト開発

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名未満

SRE

SREエンジニア

正社員

事業計画(顧客数増加・グローバル展開等)に連動したインフラアーキテクチャの中長期ロードマップ策定と実行 非機能要件(稼働率、RTO/RPO、データ保全ポリシー)の定義、SLA/SLOの策定と運用 SLA/SLOを維持するためのパフォーマンス分析・改善と自動化 クラウドインフラのコスト最適化と投資計画(FinOps) プロダクトチームが自律して開発・運用できる基盤の整備(監視基盤集約・共通基盤整備・基盤簡略化を含む) セキュリティ・コンプライアンス統制の設計と是正 インフラリソース・接続部を中心としたソフトウェア開発(必要に応じてアプリケーションコードも担当) プロダクションを守る日常のSREプラクティス ●期待役割 ●SREにおいて能動的にPdMやBackendとコミュニケーションをとり、決定すること ●チームを立ち上げること ●プロダクトロードマップからアーキテクチャ選定や開発環境をSRE目線で整備すること ●概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、事業の成長に先行してインフラを設計し、安全かつ高速にプロダクトの価値をお客様に届けられる基盤整備をおまかせします。事業計画を起点にインフラの課題を特定し、事業課題の優先度に応じて推進していただきます。開発スピードと運用効率の両立を実現し、信頼性向上のためのSRE業務全般を担っていただきます。 ●技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっています ●開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 ●技術的チャレンジ 災害時にも安定的に動作し、万が一があっても早急に復旧できるようにインフラを構成・実装する グローバルに事業展開していくためのインフラ作り 組織のスケールに対して事業速度を鈍化させないための仕組み作り データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り

800~1,400万円

東京都(港区)

PostgreSQL

Figma

React

JavaScript

Kubernetes

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

Notion

TypeScript

Slack

Terraform

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名未満

【メディア事業部】プロダクト企画ディレクター(医療向けWebサービス)

Webディレクター

正社員

営業から寄せられる要望・改善依頼について、内容を整理・構造化し、実装可否や優先度を設計したうえで、開発チームと連携しながらリリースまでの進行管理を行います。 ●営業からの要望・改善案の取りまとめ ●仕様・影響範囲・工数の整理 ●要望の整理・優先度設計 ●開発チームへの要件共有・依頼 ●開発スケジュールの作成・管理 ●進捗管理、リリース調整 ●営業部門へのフィードバック 当社は、医療機関(クリニック・病院・薬局・介護施設)に特化したWebサイト制作サービスを自社プロダクトとして展開しています。 営業活動を通じて、機能追加や改善要望が継続的に発生しています。 それらを個別に処理するのではなく、要望を整理し、優先度を設計し、開発につなぐ役割を担う専任ポジションを募集します。 【このポジションの特徴】 ・要望を「そのまま通す」のではなく、整理して形にする役割 ・事業と開発の両視点が求められるポジション ・テンプレート型プロダクトの運用・改善に深く関われる ・再現性・優先度・スピードを重視 【キャリアパス】 本ポジションでは、要望整理・優先度設計・開発連携を通じて、プロダクト企画・マネジメントに必要な実務経験を積むことができます。 将来的には、 ・自社プロダクトのプロダクトマネージャー(PdM) ・複数プロダクトを横断する企画・開発ポジション などへのステップアップが可能です。

480~624万円

東京都(豊島区)

JIRA

Notion

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /

エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
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クラウドエンジニア

クラウドエンジニア

正社員

AWS、Azureを利用したクラウド基盤の設計・構築を実施いただきます。 オンプレミスからクラウドへの移行プロジェクトから、クラウドネイティブなアーキテクチャを採用したスクラッチ開発プロジェクト、データアナリティクス基盤の導入プロジェクトなど、様々なプロジェクトを担当いただきます。 顧客のDXニーズに応えるための、コンテナを中心としたシステム基盤の設計・構築 クラウドにおけるデータベースやネットワーク、セキュリティなどの構築、運用 ミッションクリティカルなシステムを提供するための、堅牢で俊敏性に優れた基盤の設計 IaC(Infrastructure as Code)を前提としたインフラ基盤構築の効率化・自動化の推進 障害検知やパフォーマンスをモニタリングするための監視環境の構築・運用 システムの安全性を担保するためのセキュリティ設計・DevSecOps活動の推進 社内/社外のイベント等への登壇・寄稿、社内勉強会での発表 ※(雇入れ直後)システムの開発及びコンサルティング(変更の範囲)会社の定める業務 ●技術スタック 主要な技術スタックは以下です(プロジェクトごとに詳細は異なります) プログラミング言語 | Java, Python, TypeScript, Shell Script クラウド | AWS, Azure, GCP コンテナ | Docker, Kubernetes, ECS, AKS データベース | MySQL・PostgreSQL/AuoraDB, DynamoDB, Redis, MongoDB CI/CD | GitHub Enterprise, Jenkins, Nexus IaC | Ansible, AWS CloudFormation, AWS CDK, Terraform 監視・運用 | Datadog, CloudWatch, Zabbix, PagerDuty, JP1, Apache Airflow セキュリティ | Akamai, Trend Micro Cloud One, Splunk, Snyc Data/BI | ElasticSearch, S3/Athena, Redshift, Snowflake, QuickSight コラボレーションツール | Slack, JIRA, Confluence, Notion, Miro, Teams, BOX, ●入社後のイメージ ご入社後はオンボーディング担当のメンターがつき、メンターの支援を受けながらまずは弊社のPJや技術・業務知識に慣れて頂きます。定期的な1on1を実施して今後のキャリア希望をヒアリングしつつ、早期に弊社での仕事をキャッチアップいただけるよう、チーム全体としてフォローしています。 ●アサインの考え方 2020年度よりリソースマネジメントグループ(RMG)が創設され、PJにアサインされている全メンバー(PM含む)のアサイン期日を管理しています。全てのアサイン決定は、経営層+RMG+コンピテンシーリーダーが週に1度集まる場で協議され、ビジネス都合のみで判断される訳ではなく、当人の希望や育成観点を考慮したアサイン決定となるように会社として努力をしています。 加えて、インフラ組織内でも、各人のキャリア形成を支援するためのアサイン検討を週次で行っています。 ●評価の考え方 年に1度、評価会議の場で全従業員の翌年の理論年俸が決定されます。評価者は直属のマネージャーだけではなく、テックリード等の技術理解のあるメンバーも含まれ、1年でアサインされたPJの実績を踏まえつつ、「来期どれくらいの活躍が期待できるか?」という視点で金額評価を行い、経営層を交えた全評価者で議論を行います。 弊社では技術力の高さを適正に評価することができているからこそ、4,50代でも第一線で活躍しているエンジニアが多数います。

600~1,500万円

東京都(港区)

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Jenkins

MySQL

Notion

Ansible

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Terraform

Redis

Shell

Datadog

Elasticsearch

Docker

PostgreSQL

Confluence

Snowflake

Microsoft Azure

Kubernetes

MongoDB

Apache

Amazon CloudWatch

DynamoDB

Java

GitHub

Amazon Aurora

Amazon Redshift

服装・髪型自由

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

土日祝日休み

シンプレクス・ホールディングス株式会社

シンプレクス・ホールディングス株式会社

【PROEVER】テックリード(CTO/VPoE候補)

テックリード

正社員

PROEVERとは プロジェクトマネジメント専門会社としてのノウハウ、経験を結集させた「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」をSaaSとして事業展開しています。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も用いてお客さまの意思決定を支援することで、プロジェクト成功およびプロジェクトマネジメント成熟度の向上を支援しております。 主なお客さまは全社横断で多くのプロジェクトを推進しているマネジメント層(PM含む)で、プロジェクトの状況をリアルタイムで正しく把握し意思決定を行うことができます。他社PMツールとは異なり、タスクや課題管理に留まらず、関連する複数のプロジェクトを俯瞰的、横断的に状況把握できることが特徴です。 仕事内容 - 次世代プロダクトの技術戦略の策定と実行 - プロダクト全体アーキテクチャ設計、技術スタック選定 - コードの品質と一貫性を保つためのコードレビューやペアプロの実施 - 技術的課題の発見/解決、パフォーマンス最適化、AI技術の実装推進 - エンジニア組織の立ち上げ・技術文化形成 - チームの技術的な底上げに向けたコーチング、メンタリング - 定常的に新しい技術やツールを評価し、プロダクトに取り入れるべきか判断 ※将来的なCTO/VPoE候補として、徐々に業務に慣れて頂く形を想定しております。 技術環境 - OS: Windows Server, Linux - フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui - バックエンド:TypeScript / Python - データベース:PostgreSQL / GraphQL - インフラ:Azure / Docker - CI/CD:GitHub Actions - バージョン管理:GitHub - プロジェクト管理:PROEVER - デザイン管理:Figma / Storybook - コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 - その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Keeper ※変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般

1,000~1,500万円

東京都(港区)

Figma

Next.js

Tailwind CSS

GitHub

Notion

Microsoft Azure

Docker

GitHub Actions

TypeScript

Linux

Python

PostgreSQL

Slack

Windows

生成AI・LLM

JIRA

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

英語活用

リモート可

フルフレックス

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数1000名以上

上場企業

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)

【PROEVER】プロダクトエンジニア(AI)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

500~1,000万円

東京都(港区)

Next.js

RAG

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

TypeScript

Windows

Linux

Python

PostgreSQL

GitHub

Node.js

Slack

Notion

Docker

Tailwind CSS

GitHub Actions

Figma

生成AI・LLM

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

リモート可

フルフレックス

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数1000名以上

上場企業

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)

株式会社マネジメントソリューションズ(MSOL)

画像認識AIプロダクト開発エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●主に担当する業務内容 画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発 プロダクト開発・運用 アルゴリズム・モデルの組み込み実装 プロトタイプの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。(建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術‧開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

-

東京都(品川区)

Slack

AWS

Notion

画像認識

PyTorch

Backlog

Python

GitHub

Kaggle

C言語

生成AI・LLM

C++

GitHub Actions

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

画像認識AIアルゴリズムエンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●主に担当する業務内容 画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発 調査テーマの提案 アルゴリズム・モデルの調査・評価 アルゴリズム・モデルの改善・軽量化 PoCの実施 プロダクトの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。 (建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。 ⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術・開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

-

東京都(品川区)

Slack

AWS

Notion

PyTorch

Backlog

Python

GitHub

GitHub Actions

C++

画像認識

C言語

生成AI・LLM

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

英語活用

リモート可

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

PM02_プロダクトマネージャー_エージェント向け事業_Product

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

ジョブミルのプロダクト価値向上に向けたディスカバリー業務全般の主導 ユーザーヒアリングの設計・実行とインサイトマネジメント ユーザーストーリーマッピングを通じた新機能の具体化 エンジニアとの壁打ちを通じた開発要件への落とし込み プロダクトデザイン領域における情報構造設計と、UI/UXデザイン アウトソースする場合そのマネジメント 開発後の効果検証の設計と実行 ※事業状況と適性を加味して決めていきます。上記は一例です ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 ●キャリアイメージ ジョブミル事業の中長期的な戦略策定と実行をリードし、プロダクトのオーナーシップを持つことで、将来的には事業責任者や、新規事業野立ち上げ、またはマルチプロダクトを横断するPdMマネージャーなど柔軟なキャリア選択肢があります ※上記は一例です。ご要望に応じて、近しいキャリアステップの社内メンバーとのカジュアル面談も設定が可能です ●チーム 日系上場企業・メガベンチャー・スタートアップ・外資コンサル・起業経験者・新卒など幅広いバックグラウンドをもつメンバーが所属しています。 ジョブミル事業責任者 並木インタビュー(https://note.herp.co.jp/n/n77e230eccae5) ジョブミルエンジニア 岩下インタビュー(https://note.herp.co.jp/n/n35e89385f7b6) HERPエンジニアが2026年に取り組んでいる重要技術課題8選(https://taketo957.hatenablog.com/entry/2026/05/19/150000) ●HERPについて 「採用を変え、日本を強く。」をミッションに掲げ、企業・人材紹介会社・求職者の三者に対し、テクノロジーを用いた最適なマッチングと意思決定を支援するHR Tech企業です。 ※ミッションについての弊社代表の思いは[こちら](https://www.fastgrow.jp/articles/herp-shoda-03)をご覧ください。 私たちは、単なる業務効率化ツールとしてのSaaS提供に留まらず、AIとデータを活用して採用におけるマッチング構造そのものをアップデートする「業務支援SaaS × マッチングプラットフォーム」構想を推進しています。 現在は、デジタル人材採用を加速する採用管理システム『HERP Hire』(累計3,000社以上の導入実績)を主軸に、一連の採用プロセスをAIが支援する『HERP AI Recruiter』、人材紹介システム『ジョブミル』、そしてスタートアップ特化型求人メディア『HERP Career』など、採用領域のあらゆるステークホルダーに向けたマルチプロダクトを展開しています。 2026年8月にシリーズCにて総額19億円の資金調達を実施し、マッチング事業を第二の柱へと進化させるとともに、AI領域への投資とプロダクト開発をさらに加速させています。 そして、この事業成長を力強く牽引していくため、2026年10月現在の約100名体制から今後3年間で300名規模への組織拡大(3年で3倍)を目指し、全職種において新たな仲間を精力的に募集しています。プロダクトの飛躍的な進化、新規事業の立ち上げ、組織基盤の構築など、まさに「HERPで働くなら今」と言える、最も手応えと熱量のある「第二の創業期」を迎えています。 100名から300名規模へと躍進するHERPのリアルな空気感や熱量については、採用動画[「HERPで働くなら今」](https://www.youtube.com/watch?v=Srt9ZtATQgo)にて詳しくお伝えしていますので、ぜひご覧ください。

600~900万円

東京都(品川区)

生成AI・LLM

Slack

Salesforce

Notion

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

土日祝日休み

スタートアップ

従業員数100名未満

NEW

【プロダクトマネジメント室】Forward Deployed Engineer(FDE)_新規事業/Findy Context

システムアーキテクト

正社員

●担当プロダクト AI時代の組織知基盤「Findy Context」 Findy Contextは、Slack、Microsoft Teams、GitHub、GitLab、Notion、Confluenceなど、企業内のさまざまな場所に存在する情報をつなぎ、意思決定の背景や業務上の文脈を、人とAIが利用できる形で蓄積・提供するプロダクトです。 単に情報を検索しやすくするだけではなく、 ・なぜこの方針が選ばれたのか ・過去にどのような選択肢が検討されたのか ・どのような制約や判断基準が存在するのか ・誰がどのような知識や経験を持っているのか といった、これまで組織内で失われやすかった文脈を扱います。 企業固有の知識や判断の文脈をAIが理解できる状態にし、人とAIが協働して業務、組織、意思決定のあり方そのものを変えていく。 Findy Contextを、日本企業の真のDX/AXを支える基盤へ、そして世界で使われるエンタープライズAIプロダクトへ育てていきます。 ●Mission 日本企業の知を武器に、日本発のエンタープライズAIで世界に勝つ。 このポジションは、顧客の業務、組織、データ環境に深く入り込み、解決すべき課題の特定から、ソリューション設計、プロトタイプ開発、導入、効果検証までをend-to-endで担います。 既存のプロダクトをそのまま導入するだけでも、顧客の要望どおりに個別開発するだけでもありません。 顧客固有の課題を技術によって解決すると同時に、そこで得られた知見や実装を、次の顧客にも利用できるプロダクト、テンプレート、データ連携、導入方法へ還元します。 顧客の現場で組織知をAIが扱える仕組みとして実装し、個社の成功を世界で戦えるプロダクトへ変えることが、このポジションのミッションです。 ●具体的な業務内容 1.顧客課題のディスカバリー ・顧客の経営層、事業部門、開発組織、情報システム部門などと対話し、業務や意思決定の構造を理解する ・顧客から提示された要望だけでなく、その背景にある本質的な課題や情報の流れの詰まりを特定する ・Findy Contextによって解決するユースケースと、成果指標を設計する 2.ソリューション設計・プロトタイプ開発 ・顧客が利用するSlack、Microsoft Teams、GitHub、GitLab、Notion、Confluenceなどのデータ構造を理解する ・API、データ連携、生成AI、検索などを組み合わせ、課題を解決するアーキテクチャを設計する ・必要に応じて自らコードを書き、プロトタイプや検証用機能を短期間で実装する ・顧客のセキュリティ、権限、データ管理上の要件を踏まえて導入方法を設計する 3.導入・価値検証 ・顧客の実際の業務環境へソリューションを導入し、利用者とともに検証を進める ・AIの回答精度だけでなく、業務時間、意思決定、知識共有、利用定着などへの効果を評価する ・不確実な状況でも、仮説構築、実装、検証、改善のサイクルを素早く回す ・PoCで終わらせず、本番利用や他部門展開につながる状態をつくる 4.プロダクトへの還元 ・個社固有の要件と、複数企業に共通する課題を切り分ける ・PdMや開発チームと協働し、案件で得られた知見を共通プロダクトのロードマップへ反映する ・コネクタ、テンプレート、評価方法、導入手順など、次の案件で再利用できる資産を整備する ・顧客数に比例して個別開発が増えない、再現可能な提供モデルを構築する 5.Biz/Dev/CSとの横断連携 ・営業と連携し、商談段階における課題整理、技術提案、導入可能性の評価を行う ・顧客への提案内容や期待値を整理し、適切なPoCや導入計画を設計する ・導入後はCSと連携し、利用定着、効果測定、他部門への展開につなげる ・FDEの業務プロセスや成功基準を設計し、Findy ContextにおけるFDEの役割そのものをつくる ●キャリアパス 1.FDE Lead/Head of FDE 複数の顧客プロジェクトを横断し、FDE組織の採用・育成、導入方法、技術標準、成果創出に責任を持つポジションへ 2.プロダクト・エンジニアリングリーダー 顧客課題と技術の双方に対する理解を活かし、共通プロダクトの戦略と開発をリードするポジションへ 3.事業責任者・事業開発責任者 顧客への価値提供を起点に、GTM、事業KPI、P/L、組織づくりまで含めてFindy Contextの成長に責任を持つポジションへ ※業務の変更の範囲:会社の定める全ての業務

800~1,600万円

東京都(品川区)

生成AI・LLM

RAG

GitHub

GitLab

Notion

Confluence

Slack

研修・勉強会あり

リモート可

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

人気の職種・スキルから求人探してみる

【1926】_HG_プロダクト企画(四輪向けコネクテッドアプリ)

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

●部門(領域)の役割 Hondaのソフトウェア商品開発の一翼を担う「SDV商品サービス開発室 デジタルラボ」はHondaの独自アセットや世の中の先進IT技術を賢く活用して新たな顧客価値に繋がる四輪車向けのデジタルプロダクトを創出することを目指しております。 Honda独自の車両情報データや搭載されたハードウェアを生かし、お客様の体験価値の向上につながるアイデアを自由に発想し、スピーディーにプロトタイプの開発と検証につなげています。また、世の中の先進IT技術のリサーチを行い、新たな顧客価値探索にも取り組んでおります。 ・四輪製品価値向上に貢献するコネクテッド、デジタルサービスの新規アイデアの創出・プロトタイプ提案 ・顧客価値仮説に基づく新サービスのスピーディーな企画立案とプロトタイプ・MVP開発 ・市場トライアルを通して高速で仮説検証のPDCAを推進 ・市場でのアジャイルな継続改善 上記を通して顧客の体験価値を継続的に向上させ、SDV事業やライフサイクルビジネス全体の向上に貢献することを目指しております。 ●任せる業務の概要 ・モバイル及び車載アプリの企画開発 ・顧客価値の仮説立案からMVP定義、プロダクトロードマップの策定 ・UX/UI設計、システム要求・運用要件の定義 ・ステークホルダーとの調整、プレゼンテーション ・プロダクトのリリース及び継続改善の推進 など ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 ●使用ツール/開発言語など ・プロジェクト管理:Notion / Jira・Confluence ・チームコミュニケーション:Teams / Slack ・UXUI設計:Figma / Adobe XD / Miro / Mural ・プロダクト利用状況の把握・解析:firebase, amplitude, data.ai etc ・開発言語: Kotlin, Java, Swift, Flutter, Python, HTML, Typescript等 ・開発環境: AWS, GCP, Azure, Android Studio, xCode, Visual Studio Code, Unity, GitHub

570~1,040万円

東京都(港区)

Unity

Microsoft Azure

Flutter

Java

Confluence

Figma

Android

Adobe XD

HTML

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Notion

TypeScript

AWS

Swift

Slack

JIRA

Firebase

Kotlin

英語活用

自社プロダクト・サービス開発

新規開発(0→1)メイン

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

【メディア事業部】データエンジニア/ WINTICKET

データエンジニア

正社員

サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。 横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。 具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。 ●Dataformを中心としたデータパイプライン / CICD の整備 ●データ品質モニタリング、アラート、コスト最適化の実装 ●BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制 ●属人性を排除した行動ログ設計、データ仕様整備の仕組み化 ●上記に限らない、事業全体のデータ活用における課題発見と解決 なぜデータマネジメントなのか? データは「作って終わり」ではなく、長く・広く使われ続ける資産です。 WINTICKETではユーザーのアプリ内行動、売上、広告、キャンペーンなど多様なデータが日々生まれています。 これらのデータを分析・活用するためには、利用者が迷わず使えるデータ分析基盤の継続的な改善が必要不可欠です。データマネジメントは単なるETL開発ではなく、プロダクトと組織全体の意思決定インフラを育てていく重要な役割です。 また、現在見えている具体的な課題としては以下のようなものがあります。 ・品質の高い行動ログデータの設計・管理 ・生成AI活用を前提としたデータマート開発やメタデータ拡充ルールの策定 ・新規事業のデータモデリングに必要なドメイン知識とリソース不足 上記の課題以外にも様々な課題がありますが、将来に遭遇しうるデータに纏わる課題を先回りして見つけ出し、一緒に解決できるメンバーを求めています。 このプロジェクトで経験できること ・GCPを使ったデータ基盤の整備 ・データアーキテクチャの設計・実装 ・ETL開発、BI/レポーティング環境の整理 主な利用技術 新規に開発する際には技術選定からリードしていただくことを期待していますが、現状多く使われている技術をご紹介します。 ・言語:SQL, Python, JavaScript ・インフラ:Google Cloud, Terraform ・CICD:GitHub Actions ・モニタリング:Grafana, Dataplex ・ツール:GitHub, Slack, Notion ・DWH: BigQuery ・レポート:Tableau , Google Sheets ・AI:Cursor, Claude Code 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています! WINTICKETについて ●WINTICKETにおけるAI-Readyなデータ分析基盤の構築 https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/59626/ ●WINTICKET_佐野代表取締役インタビュー https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29734 ●競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=30240

-

東京都(渋谷区宇田川町)

GitHub

Slack

Notion

Google Cloud Platform(GCP)

Terraform

GitHub Actions

JavaScript

Python

BigQuery

生成AI・LLM

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

土日祝日休み

機械学習・データ活用

上場企業

メガベンチャー

Tech_プロダクトマネージャー

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

・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)

750~1,000万円

東京都(渋谷区)

Terraform

Node.js

Slack

TypeScript

Notion

Next.js

Python

GitHub

React

Express

Google Cloud Platform(GCP)

社宅・家賃補助制度あり

リモート可

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

サーバーサイドエンジニア/ミドル/マッチングサービス・ハコベル運送手配

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

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

-

東京都(中央区)

AWS

PHP

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Jenkins

TypeScript

Notion

Slack

Docker

BigQuery

Firebase

Ruby

Rails

Datadog

macOS

GitHub

Vue.js

Amazon RDS

Amazon Aurora

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

【正社員】シニアプロダクトデザイナー

プロダクトデザイナー

正社員

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

1,000~2,000万円

東京都(中央区日本橋大伝馬町)

生成AI・LLM

Notion

GitHub

Slack

Figma

Illustrator

React

Flutter

Vue.js

生成AI開発ツール導入

英語活用

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

【正社員】シニアプロダクトマネージャー/PdM

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

生成AIの能力を最大限に引き出すプロダクト設計・要件定義を行い、ユーザー要求を言語的に解釈・構造化しながら、AIを活用して自律的に開発プロセスを進めていただきます。 【業務範囲】 ・中長期ロードマップ策定から具体アクションの落とし込み、事業グロースまで ・ユーザー課題・要求の把握と構造化 ・AIを活用したプロンプト設計・検証・調整 ・要件定義からAIによるコード生成、GitHub上でのPR作成までの一連の推進(ただし自ら手書きでコードは書かない) ・各種MCP(Model Context Protocol)ツールを活用した効率的な開発フロー構築 ・他職能(AIエンジニア、プロンプト担当、デザイナー等)との連携と仕様策定 ・AI出力結果の品質評価と改善サイクルの運用 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Claude / Claude Code / Cursor ※今後変更になる可能性がございます ・GitHub(AIを介したPR作成) ・GitHub Copilot ・各種MCPツール(codebase search、terminal操作、ファイル管理等) ・Notion / Figma / Slack ・GCP / AWS / Vercel など 【資質(自律性・構造化力・探索性)】 ・自律的に仮説を立てて実行・検証まで自走できる行動力 ・曖昧な要求を言語化し、要件へ落とし込む構造的思考力 ・AI活用という未確立な領域に対して探究心を持ち、カオスを楽しめる柔軟性と胆力 【具体スキル】 ・要件定義・仕様設計に関する実務経験 ・GitHubを用いた開発フロー理解(PR作成・レビューなど。 自らコードを書く必要はありません) ・プロダクト企画・ユーザーストーリー作成の経験 ・データ分析・KPI設計の基礎知識 ・意欲的にAIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

1,300~2,100万円

東京都(中央区日本橋大伝馬町)

AWS

Notion

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Figma

生成AI・LLM

Slack

RAG

生成AI開発ツール導入

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

【正社員】シニアデータアナリスト

データアナリスト

正社員

事業オーナー(PM / グロース / セールス / オペレーション)と一体となって課題を定義し、データ分析とレポーティングで意思決定を加速します。必要に応じて現場スクワッドに埋め込み、0→1 の仮説設計から 1→n の仕組み化までを推進。AI 支援を活用した再現可能な分析プロセス・可視化を構築し、経営との定点接続を通じて継続的に改善します。 日次/週次単位の短サイクルで仮説検証と展開を行い、time-to-insight / time-to-decision を継続的に短縮します。 【業務範囲】 ・事業側と一体での課題定義・仮説設計・実験設計 ・KPI 設計・可視化と運用(定点観測・レビュー) ・日次/週次の施策モニタリングと迅速な打ち手調整(アラート/運用 SLA 設計) ・指標と意思決定のリードタイム短縮(time-to-insight / time-to-decision 改善) ・BI ダッシュボードの情報設計・構築・運用 ・データモデリング(スキーマ設計、命名規約、ドキュメント化) ・分析レポート作成と意思決定のためのインサイト抽出 ・施策の効果検証デザイン(A/B 等)と改善サイクル運用 ・現場データ収集の仕組み化(トラッキング設計、イベント定義) ・AI 協働による ETL・レポーティング自動化の設計・継続改善 ・ステークホルダーとの要件定義・合意形成・ワークショップ設計/実施 ・経営向けの定例レポート/事業レビュー資料の作成 ・BI/アナリティクス機能の立ち上げ(標準化、カタログ、Runbook 整備) ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・SQL / BigQuery ・Google Workspace(スプレッドシート等) ・Claude / ChatGPT ※今後変更になる可能性がございます ・各種 MCP ツール ・Notion / Slack 【資質(自律性・構造化力・分析志向)】 ・論理的思考と構造化力 ・定量分析力と仮説検証志向 ・課題解決力と実行力(自走できる) ・ステークホルダーマネジメントと合意形成力 ・オーナーシップと現場への深いコミットメント 【具体スキル】 ・SQL 高度利用(パフォーマンス/品質担保を含む) ・データモデリング(スター/スノーフレーク、命名規約、ドキュメント化) ・BI/ダッシュボードの情報設計・ナビゲーション設計 ・実験デザインと効果検証(統計的有意性の理解) ・分析モデル構築と可視化設計

1,300~2,100万円

東京都(中央区日本橋大伝馬町)

Slack

Notion

BigQuery

生成AI・LLM

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

CTO

CTO

正社員

【ミッション】 -事業戦略に整合した技術戦略とアーキテクチャの策定・実行 -スケーラブルで信頼性・セキュリティの高いプラットフォームの構築 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提とした開発生産性・品質の最大化 -エンジニアリング組織の体制構築・採用・育成・評価 -技術ガバナンス(セキュリティ/プライバシー/コンプライアンス)の徹底 【概要】 技術戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 将来を見据えたアーキテクチャ設計とAI ファーストな開発標準を確立します。 信頼性・セキュリティ・開発速度のトレードオフを適切に設計し、成果の再現性を高めます。 【業務範囲】 -技術戦略・技術ロードマップの策定と合意形成 -技術選定・アーキテクチャ設計(マイクロサービス/イベント駆動/データ駆動等) -プラットフォーム/SRE/Observability(可用性・パフォーマンス・コスト最適化) -セキュリティ/プライバシー/リスク管理(ゼロトラスト、インシデント対応) -データ/ML 基盤の設計・運用(ストリーミング、Feature Store、Vector DB、RAG 基盤) -開発標準の整備(AI ツール/MCP 活用、CI/CD、テスト自動化、変更管理) -採用・評価・育成/キャリア設計、組織デザインとカルチャー醸成 -重大障害の指揮/問題管理/BCP、外部パートナー連携 【利用するツール】 -GitHub / GitHub Copilot -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -AWS / GCP / Vercel / Kubernetes / Docker / Terraform -Datadog / Cloud Monitoring / OpenTelemetry -Notion / Slack / Figma

1,500~5,000万円

東京都

生成AI・LLM

Terraform

Slack

AWS

Notion

GitHub

RAG

Kubernetes

Figma

Docker

Datadog

Google Cloud Platform(GCP)

生成AI開発ツール導入

年間休日120日以上

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

スタートアップ

AWS

Notion

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Figma

生成AI・LLM

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

Slack

AWS

Notion

GitHub

GitHub Actions

フルフレックス

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

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