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新規開発(0→1)メイン NotionのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 15 件

1~15件を表示

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

ファインディ株式会社

ファインディ株式会社

【1927】_HG_内製開発推進モバイルアプリエンジニア(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。 ●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。 ●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。 ※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, Miro,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

【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

バックエンドエンジニア(基幹システム)

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

Java (Spring Boot) を用いたバックエンドの設計・開発 Next.js / TypeScript を用いたフロントエンドの設計・開発 バックエンドを主軸としつつ、必要に応じてフロントエンドも担当いただきます。フロントエンドの実務経験は必須ではありません。 対応業務領域の拡大に向けた機能追加とアーキテクチャの進化 実運用データにもとづくパフォーマンス改善と、継続的なリファクタリング 監視・障害対応の仕組みづくりと、運用の自動化 開発環境・使用ツール 「一度作って終わり」のシステムではなく、常に最新の技術進化を取り込み続けることを目指しています。言語、フレームワークともに、常に最新安定版への追従・バージョンアップを開発サイクルに組み込んでいます。技術の新しさ自体を目的とはせず、お客様に価値を届けることを最優先に判断します。お客様の資産をお預かりしている以上、大胆な作り替えよりも確実な前進を選びます。 バックエンド: Java (Spring Boot) 新しい言語機能も活用し、冗長な記述を排した見通しの良いコードベースを維持します。 フロントエンド: TypeScript, Next.js AIによるコード生成・プロトタイピング: UIコンポーネントの雛形作成やロジックの実装において、AIツールをフル活用しています。 データベース: PostgreSQL (Amazon Aurora) CI/CD: GitHub Actions ドキュメント/コミュニケーション: Jira, Notion, Slack, Zoom AI: GitHub Copilot, Notion AI,etc コード補完・生成、プロトタイピング、ドキュメント作成など、開発の各場面でAIツールを活用しています。 証券未経験を歓迎する「バックアップ体制」 証券ドメインの知識がないことを不安に思う必要はありません。チーム内には、大手証券会社で数々のプロジェクトを成功させてきたドメインのスペシャリスト(企画・PM)が複数名在籍しています。複雑な業務ロジックや要件は彼らと議論しながら固めていくため、証券知識ゼロからでも十分にキャッチアップできる環境です。 一方で、業務を理解しようとする姿勢と、業務担当者や他チームと自ら対話していく力は求められます。「言われたものを作る」のではなく、業務とシステムの両面から最適解を一緒に探せる方を歓迎します。

600~1,150万円

東京都(品川区)

JIRA

Slack

TypeScript

Notion

Spring Boot

Next.js

GitHub Actions

PostgreSQL

Java

Amazon Aurora

生成AI・LLM

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)

生成AI開発ツール導入

業界未経験歓迎

リモート可

フレックス勤務

新規開発(0→1)メイン

従業員数100名〜1000名未満

事業横断フルスタックエンジニア/VPoT直下/生成AIフル活用で事業成長を支える!

フルスタックエンジニア

正社員

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。業務は大きく2つの側面があります。 【1. 全社基盤・未解決領域の実現】 ・技術POCと新規領域の実装 — 新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証 ・プロダクト横断基盤の企画・構築 — 複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理、認証基盤などの整備・運用 ・プロダクト間連携の中間システム開発 — 複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 【2. プロダクトチームの支援・能力向上】 ・複雑度の高い技術課題(アーキテクチャ分離、信頼性改善等)への、設計リード・並走 ・設計レビュー・壁打ち・モブプログラミングを通じた、各チームのテックリード・エンジニアへの技術支援 ・生成AI活用の全社推進 — ハンズオン実施、スキル・ワークフローの整備、エンジニア以外の部門への活用展開 ・チームの開発プロセス改善支援(スクラムイベントのファシリテート等) 支援においては「人手の貸し出し」ではなく、関与が終わった後にチームに高まった能力が残ることを大切にしていきます。2つの側面の配分は固定せず、組織の状況に応じて優先度を判断しながら取り組みます。 【業務内容】 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 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等:  -Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go  -Frontend: TypeScript、React、Vue.js  -特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション  -DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【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 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーも多く活躍しています! また横断組織は今後も継続的に拡大していく計画です。組織の成長に伴い、プラットフォーム機能やイネイブリング機能の専門チーム化を見込んでおり、その立ち上げをリードするポジションへの道が開かれています。初期メンバーとして入ることで、組織設計そのものに関与する機会があります。 ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 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。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●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 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている ●AI活用状況 【開発プロセスそのものをAIで作り替えている組織です】 ハコベルにとってAI活用は、個人の生産性ツールではなく経営アジェンダです。プロダクト戦略と対になる「Tech戦略」の中で「AI自律開発による開発生産性10x」を経営レベルの方針として定義し、開発組織のファーストプライオリティに位置づけています。 私たちが取り組んでいるのは、コーディングをAIに委託することではありません。 ・要件定義: 開発マイルストーン→PBI→SBIへの分割・プランニングをAIが担い、NotionをSSoTとして運用 ・設計: 実装前にAIとdesign.md/ADRを作成し、設計判断は組織の資産として蓄積 ・実装: 複数サブエージェントによる並列実装を含め、AI主体の実装が全チームで稼働 ・レビュー: design.mdとの差分ベースのレビューや、観点別レビューエージェントの整備 ・QA: ケース自動生成、Gherkin×PlaywrightによるE2E自動化 といったように開発フローの全工程をAIが自律的に駆動できる形に再設計している最中です。AIが安全かつ有効に動ける環境・コードベース・ワークフローそのものを設計する「ハーネスエンジニアリング」に組織として取り組んでおり、「AI活用推進会」で各チームの知見を集約・横展開しています。成果・進捗はDORAメトリクス(デプロイ頻度・リードタイムなど)や実装量で計測し組織的に前進させています。 しかし、正直に言えばまだまだ道半ばです。実装のAI化が進んだ結果、レビューとQAが新たなボトルネックとして顕在化しており、まさに今この構造問題を解いているフェーズです。「完成されたAI開発環境を使う」のではなく、「AI時代の開発のあり方を自分の手で定義する」ことに面白さを感じる方に入社いただき、試行錯誤も含めてチャレンジしていきたいと考えています。

-

東京都(中央区)

PostgreSQL

React

Java

Rails

Go

生成AI・LLM

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Vue.js

Kotlin

AWS Lambda

macOS

BigQuery

Ruby

Amazon RDS

Firebase

GitHub Actions

Jenkins

GitHub

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

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

新規開発(0→1)メイン

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〜1000名未満

新規事業プロダクトエンジニア(フロントエンド)

フロントエンドエンジニア

正社員

・ビジネス部門との対話を通じた要件定義・仕様策定 ・顧客体験・運用負荷・技術的制約のバランスを踏まえた、スモールスタートな開発ロードマップおよびスコープの策定・関係者間の合意形成 ・フロントエンドの設計、開発、コードレビューなどのエンジニアリング業務 ・技術選定・アーキテクチャ設計を通じたプロダクト実現性の担保 期待する役割 MAP AIなどの新規事業におけるプロダクトエンジニアとして、フロントエンド開発を軸に、技術判断とプロダクト判断を一体的に行う開発をお任せいたします。 新規事業は、正解のない領域でPdM・エンジニア・ビジネスが互いの領域に踏み込み、助け合いながら進めるフェーズにあります。エンジニア側からもプロダクトの文脈を読み解き、要件の優先度判断・仕様の具体化・リリース可否の見極めといった意思決定を主体的に担っていただくことで、事業を共に前に進めていただきたいと考えています。 不確定要素の多い新規事業プロジェクトにおいて、『お客様のためになるか』を軸にチームの方向性を定め、『今確実に届けるべき価値』を見極めてプロジェクトを牽引する活躍を期待しています。 ▼ 参考記事 [【フロントエンドエンジニアのしごと】顧客体験を事業価値へとつなぐ、新規プロダクト開発](https://note.com/wealthnavi_hr/n/n32f9372e2577?magazine_key=m6a847018a1e2) ※プロダクト概要は「事業概要」の欄をご参照ください。 技術スタック ・言語・FW(フロントエンド):TypeScript, JavaScript, Next.js, HTML, CSS ・言語・FW(バックエンド):Java, Spring Boot ・インフラ    :AWS(ECS, EKS, Lambda, API Gateway.etc) ・DB       :Aurora MySQL ・バージョン管理 :GitHub ・プロジェクト管理:Notion, Jira ・ドキュメント管理:Notion, Confluence ・その他     :Figma ・CI環境     :GitHub Actions ・生成AIの活用  :GitHub Copilot, Gemini, Notion AI

700~1,200万円

東京都(品川区)

CSS

HTML

Figma

Java

GitHub Actions

GitHub

Next.js

Spring Boot

Notion

TypeScript

AWS

JIRA

AWS Lambda

Amazon Aurora

JavaScript

MySQL

Confluence

生成AI・LLM

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)

生成AI開発ツール導入

リモート可

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

従業員数100名〜1000名未満

新規事業プロダクトエンジニア(バックエンド)

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

期待する役割 MAP AIなどの新規事業におけるプロダクトエンジニアとして、バックエンド開発を軸に、技術判断とプロダクト判断を一体的に行う開発をお任せいたします。 新規事業は、正解のない領域でPdM・エンジニア・ビジネスが互いの領域に踏み込み、助け合いながら進めるフェーズにあります。エンジニア側からもプロダクトの文脈を読み解き、要件の優先度判断・仕様の具体化・リリース可否の見極めといった意思決定を主体的に担っていただくことで、事業を共に前に進めていただきたいと考えています。 不確定要素の多い新規事業プロジェクトにおいて、『お客様のためになるか』を軸にチームの方向性を定め、『今確実に届けるべき価値』を見極めてプロジェクトを牽引する活躍を期待しています。 ※プロダクト概要は「事業概要」の欄をご参照ください。 業務内容 ・ビジネス部門との対話を通じた要件定義・仕様策定 ・顧客体験・運用負荷・技術的制約のバランスを踏まえた、スモールスタートな開発ロードマップおよびスコープの策定・関係者間の合意形成 ・バックエンドの設計、開発、コードレビューなどのエンジニアリング業務 ・技術選定・アーキテクチャ設計を通じたプロダクト実現性の担保 技術スタック 言語・FW(バックエンド):Java, Spring Boot 言語・FW(フロントエンド):TypeScript, JavaScript, Next.js, HTML, CSS インフラ    :AWS(ECS, EKS, Lambda, API Gateway.etc) DB       :Aurora MySQL バージョン管理 :GitHub プロジェクト管理:Notion, Jira ドキュメント管理:Notion, Confluence その他     :Figma CI環境     :GitHub Actions 生成AIの活用  :GitHub Copilot, Gemini, Notion AI

700~1,200万円

東京都(品川区)

Figma

Confluence

Java

GitHub Actions

GitHub

生成AI・LLM

Next.js

Spring Boot

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

JavaScript

HTML

CSS

AWS Lambda

Amazon Aurora

MySQL

JIRA

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)

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

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

従業員数100名〜1000名未満

AIプロダクトエンジニア(営業領域 LLM新規プロダクト)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【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

700~2,000万円

東京都(港区)

Amazon RDS

Figma

React

JavaScript

RAG

Python

生成AI・LLM

Amazon CloudWatch

Next.js

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Terraform

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)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

新規開発(0→1)メイン

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

【新規事業】AI Central Voice(P)_バックエンドエンジニア

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

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ・生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 ・LLM(OpenAI, Claude等)と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 ・実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 ・可観測性(logging / metrics / tracing)やアラート設計による運用負荷の最小化 ・プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備

600~1,200万円

中央区 銀座 8-17-1 PMO銀座II 5F・8F

Adobe XD

自然言語処理

FastAPI

GitHub

Python

機械学習

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Terraform

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

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

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

【新規事業】AI Central Voice(P)_AI/LLMエンジニア(リードクラス)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●事業概要 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ●使用技術 ▼現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ▼開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ▼生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API ・OpenAI API ・Anthropic API ・Gemini API ・Perplexity API 開発ツール ・Github Copilot ・Cursor Business ・Devin 生成AIサービス ・ChatGPT Team/Enterprise ・Azure OpenAI Service ・Claude Team/Enterprise ・Gemini Advanced/Gemini for GWS ・Perplexity Enterprise Pro ・NotebookLM Plus ・Zoom AI Companion

786~1,270万円

東京都( 中央区)

Docker

Amazon ElastiCache

FastAPI

GitHub

Python

生成AI・LLM

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

Terraform

Redis

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

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【新規事業】AI Central Voice(P)_バックエンドエンジニア(テックリード)

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

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ・生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 ・LLM(OpenAI, Claude等)と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 ・実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 ・可観測性(logging / metrics / tracing)やアラート設計による運用負荷の最小化 ・プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

786~1,270万円

中央区 銀座 8-17-1 PMO銀座II 5F・8F

Elasticsearch

自然言語処理

Microsoft Azure

FastAPI

GitHub

Python

生成AI・LLM

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

Terraform

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

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

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

【新規事業】AI Central Voice(P)_フロントエンドエンジニア(テックリード)

フロントエンドエンジニア

正社員

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい業務の例は以下の通りです。 ・Remix、TypeScriptを活用したWebアプリケーションの設計・実装 ・Cloudflare Pages & Workersを活用したサーバーレスアプリケーションの構築と運用 ・ユーザー体験を重視したUI/UXデザインの実装と改善 ・フロントエンドのテスト戦略の策定と実装 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

786~1,270万円

中央区 銀座 8-17-1 PMO銀座II 5F・8F

Terraform

Slack

AWS

TypeScript

Notion

GitHub

FastAPI

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

リモート可

フレックス勤務

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

新規開発(0→1)メイン

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

NEW

【正社員】プロダクトエンジニア

フルスタックエンジニア

正社員

●仕事の進め方 1. 事業の仮説を立て、社内外の顧客からインサイトを集める。 2. 抽象的なコンセプトを、画面やプロトタイプなどの具体的な形にする。 3. プロダクトの段階に合わせて、アーキテクチャを設計する。 4. AIと一緒に実装し、AIが書いたコードに責任を持ってレビューする。 5. 検証の結果をもとに、次に何をするかをCEO・CTOと一緒に決める。 現在は、クライアントの利用前のコンセプト検証の段階です。 複数の事業・プロダクトを並行して探索しています。 ●チーム体制 ・現在はCEO・CTO・シニアフルスタックエンジニアの3人体制です。 ・AI駆動開発をフルに使い、コンセプト検証から実装までを少人数で回します。 ・事業の意思決定者と、日常的に直接やり取りします。 ●役割分担 受託案件のようなPM・コンサルタントとの分業はありません。 エンジニアが次の範囲を一気通貫で担当します。 ・仮説検証 ・アーキテクチャ設計 ・実装 ・顧客インサイトの収集 技術スタック ・言語・FW:TypeScript、Next.js、React、Tailwind CSS、Node.js、Prisma、Zod ・モノレポ:pnpm、Turborepo ・AI:Claude(Anthropic API、Amazon Bedrock)、OpenAI API、Vercel AI SDK、Bedrock Agents/Knowledge Base、MCP ・インフラ・DB:AWS(Lambda、Aurora PostgreSQL、DynamoDB、Cognito、Amplify、S3、CloudFront)、Terraform、Serverless Framework ・テスト・CI/CD:Vitest、Jest、Playwright、GitHub Actions(Claudeによる自動レビューを含む) ・AIコーディングエージェント:Claude Code、Codex ・ツール:GitHub、Slack、Notion ●入社後の流れ ・1週目:開発環境のセットアップ(GitHub、AIサービスのアカウント、Claude Code、Codex)、会社・事業の説明、CEO・CTO・エンジニアとの対話。 ・〜1ヶ月:既存のリポジトリと、CI/CD・自動レビューなどの開発の仕組みを理解する。 小さな実装をAIと一緒に進め、レビューする。 ・2〜3ヶ月:担当範囲を持ち、特定の事業・プロダクトの検証を任される。 意思決定の近くで、仮説検証のサイクルに入る。 ●成長支援 ・CTOとの1on1 ・日々のフィードバック ・LLMタスクフォース(社内のAI勉強会)への参加 ・AIサービスのアカウント、書籍、イベント参加費を全額補助

800~1,500万円

東京都(新宿区)

Docker

React

RAG

GitHub Actions

GitHub

生成AI・LLM

Next.js

Amazon CloudFront

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

Terraform

Redis

月平均残業20時間以内

服装・髪型自由

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

フルリモート(出社なし)

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

プロダクト開発マネージャー(新規事業) / チーム責任者候補

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

●期待する役割 年金領域などの新規事業において、PdMと対当なパートナーとして伴走し、開発計画の立案からリリースまでのQCD(品質・コスト・納期)を守り抜く役割です。最初から完成されたマネージャーである必要はありません。主に以下の業務において自ら手を動かし、周囲を巻き込みながらチームを牽引していただきます。 【PdMと伴走した仮説検証の推進】 仕様が完全に固まるのを待つのではなく、PdMと「今本当に必要な機能は何か」を議論し、不要な仕様を削ぎ落とす決断を行います。最速でビジネス検証を回せる構成・アジリティを追求します。 【QCDの遂行とリソースの確保】 目標とするQCDから逆算して現実的な開発計画を立案し、進行を管理します。リソースが不足していれば、自ら求人票の作成や採用活動にも主体的に関わり、チーム体制を強化します。 【オープンな巻き込みと適切な相談】 課題やマネジメントの悩みを一人で抱え込まず、上長やチームメンバー、専門部署(法務・コンプライアンス等)と素直に相談しながら、フラットに最適解を見つけ出します。 なお、顧客価値定義と体験設計はPdMが、アーキテクチャ設計はテックリードやシニアエンジニアが主導しています。仕様を自ら書き切ることも、コードを自ら書くことも必須ではありませんが、境界をきっちり分けているわけではなく、実際に自ら設計や実装に踏み込んでいるマネージャーもいます。ご自身の得意な領域や志向に合わせて、関わり方を決めていただければと考えています。 ●業務内容 【事業・プロダクト開発の推進】 ・PdMと協働した仕様の具体化、MVPの定義と優先度判断 ・開発プロジェクトの計画立案、マイルストーン管理、QCDのコントロール ・外部パートナーや社内関係部署との連携仕様の調整・合意形成 【チームビルディング・採用活動】 ・チームに必要なリソースの特定、求人票作成と選考活動への参画 ・抱え込まずに上長や周囲を巻き込む、透明性の高いチーム運営 ・メンバーの目標設定・1:1・育成(経験に応じてお任せします) 【技術・設計判断のリード】 ・将来の拡張性と現時点の検証スピードのバランスを考慮した技術・設計判断 ●技術スタック 言語・FW(バックエンド):Java, Spring Boot 言語・FW(フロントエンド):TypeScript, JavaScript, Next.js, HTML, CSS インフラ    :AWS(ECS, EKS, Lambda, API Gateway.etc) DB       :Aurora MySQL バージョン管理 :GitHub プロジェクト管理:Notion, Jira ドキュメント管理:Notion, Confluence その他     :Figma CI環境     :GitHub Actions 生成AIの活用  :GitHub Copilot, Gemini, Notion AI ●開発組織の特徴 約300名の社員のうち半数がエンジニアで構成される「ものづくりする金融機関」です。社内業務システムを含め、大部分を内製で開発しています。 新規事業チームは10〜15名規模で、エンジニア・PdM・ビジネスサイドが同じ目線で議論しています。「綺麗すぎるコードを書くこと」よりも「お客様にとって価値のあるプロダクトを最速で届けること」を重視するカルチャーです。経験の浅いマネジメント領域があっても、上長や周囲のマネージャー陣がしっかりフォローする体制が整っています。

900~1,600万円

東京都(品川区)

CSS

Amazon RDS

HTML

Figma

JavaScript

GitHub Actions

GitHub

Next.js

Spring Boot

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

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)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

自社内開発メイン

新規開発(0→1)メイン

従業員数100名〜1000名未満

AIプロダクトエンジニア(LLM新規プロダクト)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

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

700~2,000万円

東京都(港区)

Terraform

Amazon RDS

Datadog

Figma

React

Java

RAG

Go

機械学習

Slack

生成AI・LLM

Next.js

Notion

AWS

TypeScript

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)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

自社プロダクト・サービス開発

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

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ソフトウェア開発

フロントエンドエンジニアバックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)フルスタックエンジニアモバイルアプリエンジニアシステムエンジニア(Web)システムエンジニア(業務系)パッケージ導入・システム導入プログラマー(PG)Salesforceエンジニアローコードエンジニア

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