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・プロダクト開発 JAPAN AI STUDIO を活用した業務ワークフローの実装 (稟議承認、リソース最適配置、見込み 顧客探索、データ連携 等) LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装 各種 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合 フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) ・本番導入のための実装・改善 シニアエンジニアの設計に基づく本番導入向け実装 パフォーマンス・信頼性の改善 セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 (シニアのサポート下) ・プロダクトフィードバック 実装過程で気づいた改善ポイントのプロダクトチームへの還元 再利用可能なコンポーネント・パターンの抽出と提案 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。 JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。 その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について シニアエンジニアと協働しながら、以下を段階的に担っていただきます。 ・Phase 1 (入社〜3ヶ月): 実装担当 シニアエンジニアが設計したワークフロー / PoC の実装担当 JAPAN AI STUDIO の操作・SDK の習熟 各種 SaaS (Salesforce / SmartHR / kintone 等) との API 連携実装 ・Phase 2 (3〜6ヶ月): 実装リード 小規模ワークフローの設計〜実装を単独で担当 実装方針のドキュメント化・チーム内共有 プロダクトチームへのフィードバック起票 ・Phase 3 (6〜12ヶ月): 中規模機能のリード 中規模機能の設計・実装のリード 技術選定・アーキテクチャ判断への参加 後続のポテンシャル枠メンバーの OJT サポート ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 本ポジションが所属する FDE チームは現在 7名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AIエージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。本ポジションは「テストする人」ではなく、 「何をもって良いAIとするかを定義し、測定する科学者」 です。 期待する役割について AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します ●自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します ●レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します ●統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します ●評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します 業務内容 AI Evaluation Scientistとして、 AIエージェントの評価基盤 (Evaluation Infrastructure) の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 ・LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) ・評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) ・報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 ・評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) ・評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス ●自動評価パイプラインの設計・構築 ・スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 ・CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 ・エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) ・評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 ●安全性・品質検証 ・自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 ・安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ・ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 ・プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 ●統計分析・実験設計 ・統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 ・品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 ・品質レポート作成と改善提案 ・評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です ●シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 ●シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 ●シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 成果責任 (KR/メトリクス) ●評価カバレッジ率(テストケース網羅率) ●回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%) ●評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了) ●LLM-as-Judge と人間評価の一致率 ●False Positive / Negative 率 ●安全性インシデント発生率(リリース後) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Evaluation Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します: ●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

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

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

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

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker 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

事業内容 Eコマースの豊富な知見を有する専門家集団が、自社開発フレームワークを活用して企業のビジネスドリブンを実現する、大規模Eコマースシステム開発事業 ミッション Eコマースシステム開発のプロジェクト推進 クライアント・案件例 ・大手不動産会社のテナント企業向け会員制施設・サービスの予約、決済システムの開発 仕事内容(想定) ・社内や外部ベンダーと連携したプロジェクト管理 ・プロジェクトメンバーの管理、デリバリー品質の担保 ※将来的に管理職や経営層へのキャリアパスを想定しています. ※1　業務変更の範囲:会社内でのすべての業務 開発環境 ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript、Vue.js、Nuxt.js ・バックエンド:Java、Spring Boot ・データベース:Microsoft SQL Server、MySQL、Redis ・コンテナ:Docker、Amazon ECS ・インフラ:AWS (EC2、ECS、Fargate、Lambda、ELB、RDS、ElastiCache、CloudFront、S3) ・構成管理:AWS CDK (CloudFormation), Packer ・監視:Datadog ・ログ:Elasticsearch、Kibana ・CI/CD:Jenkins, CodePipeline/CodeBuild/CodeDeploy ・バージョン管理:Git (Bitbucket) ・タスク管理:Jira、Confluence ・コミュニケーション:Slack ・ツール:Swagger、Storybook ・開発手法:アジャイル、スクラム、ウォーターフォール 開発実績 エスキュービズムグループでは過去1000社以上の導入実績を誇り、単なるEC開発だけではない複合的な大規模案件を豊富に抱えています. 実績例 ・某大手不動産会社のテナント企業向け会員制施設・サービスの予約、決済システムの開発・リリース ・某大手商業施設でのRFIDの商用化プロジェクト ・EC売上だけで100億をこえるお客様からの、カートイン2,000回/秒を超える大規模ECサイト構築 ・空港での海外用Wi-Fiルーターピックアップ用IoTロッカー ・某大手小売チェーンの1,000店舗、4,000台超の大規模POS導入 … 等 その他、GMS、CVSチェーンなどの非公開事例も多数ございます. 詳細は導入事例(https://client.s-cubism.com/)からご確認ください.

リテールソリューション事業 自社プロダクトであるEC-ORANGEやORANGE POSをベースとしたシステムインテグレーション、コンサルティング、保守運用を行っています 売上規模が100億円以上の百貨店や小売専門店などがクライアントとなります (不動産事業者、総合商社といったお客様と巨大複合ビルのQRゲート含めた館内システムや、ショッピングモールとECのRFID連携など、OMO実現に向けた案件実績あり) 事例:https://client.s-cubism.com/ ※ご経験やご希望に応じて、以下の業務からいずれかをお任せします。 ・バックエンド開発(Java、Spring Boot) ・各工程における顧客折衝や外部ベンダー管理 ・AWSなどのクラウド基盤構築 ・AWSの新サービスや新しい技術スタックの調査・検証 ・システム開発に伴う手動作業の自動化 ・CI/CDを使ったクラウド上での構築 ・コンテナベースの新インフラ基盤の設計構築 ・DevOpsを駆使した実行タスクの自動化 ・クライアントの経営層、各ステークホルダーのニーズ把握、要求分析および定義 ・要件定義から設計指針の導き出しや課題分析 ・社内や外部ベンダーと連携したプロジェクト管理 ・プロジェクトメンバーの管理、デリバリー品質の担保 ・プロジェクトの各工程における進捗管理のリード、PMの補助業務 ・内部結合工程以降の試験計画作成、実行 ・顧客の経営層とのディスカッションによるニーズ把握、案件獲得に向けたサポート ・顧客の業務要件分析、システム要件定義、各種機能/非機能要件の設計 開発環境 ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript、Vue.js、Nuxt.js ・バックエンド:PHP、Laravel、Java、Spring Boot ・データベース:Microsoft SQL Server、MySQL、Redis ・コンテナ:Docker、Amazon ECS ・インフラ:AWS (EC2、ECS、Fargate、Lambda、ELB、RDS、ElastiCache、CloudFront、S3) ・構成管理:AWS CDK (CloudFormation), Packer ・監視:Datadog ・ログ:Elasticsearch、Kibana ・CI/CD:Jenkins, CodePipeline/CodeBuild/CodeDeploy ・バージョン管理:Git (Bitbucket) ・タスク管理:Jira、Confluence ・コミュニケーション:Slack ・ツール:Swagger、Storybook

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

日本を代表するナショナルクライアントなど、業界・規模を問わず、数千万〜数億規模の大手案件を中心に、開発プロジェクトをお任せします。 UI/UXやアーキテクチャ選定も含めて提案する弊社では、プロジェクトマネージャーやエンジニアだけでなく、デザイナーやインフラエンジニア等様々な職種のメンバーと連携を取りながらプロジェクト成功に向けてリードし、ご経験に応じて要件定義から設計・製造・試験まで一貫して担当いただきます。 開発手法はウォーターフォール開発、アジャイル開発等様々ですので、個々の適性や希望を考慮しながら開発のスピード感を経験できます。 【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、独自FW DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ:AWS、Azure、GCP その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ※アーキテクチャ選定から弊社で行っているため、状況に応じて、様々な技術を取り入れてクライアント課題に対してアプローチしています。 クライアント課題や状況にもよりますが、「○○を使ってみたい」などのメンバーの希望に応じて、技術選定を行うこともできます。

生成AIでビジネスの未来を「革新」する自然言語処理アーキテクトを募集 生成AI(特にLLM)を用いた業務効率化・知的業務支援のプロジェクトにて、技術選定・設計・開発の中核を担っていただきます。 「PoC止まりで終わらない」本番実装の案件が豊富で、NLPの専門性をビジネスに結びつけたいエンジニアに最適な環境です。 【具体的な業務】 以下を想定しております。 ・エンドクライアントとの技術ディスカッション、業務分析、PoC仮説設計 ・LLMや検索技術(RAGなど)を用いたプロトタイプ開発、本番導入 ・ジュニアメンバーの技術支援、コードレビュー ・PM・Biz側への技術提案・交渉・仕様調整 ・LLMの評価設計(指標設計、ベンチマーク設計など)

業界・規模を問わず、Webアプリケーション開発プロジェクトのプロジェクトマネジメントをお任せします。 UI/UXやアーキテクチャ選定も含めて提案する弊社では、ディレクターやデザイナーやインフラエンジニア等様々な職種のメンバーと連携を取りながらプロジェクト成功に向けてリードし、ご経験に応じて企画提案から受注までの工程もご対応いただきます。 開発手法はウォーターフォール開発、アジャイル開発等様々ですので、個々の適性や希望を考慮しながら開発のスピード感を経験できます。 また、プレイングマネージャーを希望される方は、自ら手を動かして開発にも携わることが可能です。 主な開発環境 言語:Java、Kotlin、Go、PHP フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、独自FW DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ:AWS、Azure、GCP その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ※アーキテクチャ選定から弊社で行っているため、状況に応じて、様々な技術を取り入れてクライアント課題に対してアプローチしています。 クライアント課題や状況にもよりますが、「○○を使ってみたい」などのメンバーの希望に応じて、技術選定を行うこともできます。 キャリアパス ・プロジェクトマネジメント ・ラインマネジメント(事業部での組織長やマネジメント職) ・DXコンサルタント ・プロデュース

日本を代表するナショナルクライアントなど、業界・規模を問わず、数千万〜数億規模の大手案件を中心に、開発プロジェクトをお任せします。 UI/UXやアーキテクチャ選定も含めて提案する弊社では、プロジェクトマネージャーやエンジニアだけでなく、デザイナーやインフラエンジニア等様々な職種のメンバーと連携を取りながらプロジェクト成功に向けてリードし、ご経験に応じて要件定義から設計・製造・試験まで一貫して担当いただきます。 開発手法はウォーターフォール開発、アジャイル開発等様々ですので、個々の適性や希望を考慮しながら開発のスピード感を経験できます。 【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、独自FW DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ:AWS、Azure、GCP その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ※アーキテクチャ選定から弊社で行っているため、状況に応じて、様々な技術を取り入れてクライアント課題に対してアプローチしています。 クライアント課題や状況にもよりますが、「○○を使ってみたい」などのメンバーの希望に応じて、技術選定を行うこともできます。

日本を代表するナショナルクライアントなど、業界・規模を問わず、数千万〜数億規模の大手案件を中心に、開発プロジェクトをお任せします。 UI/UXやアーキテクチャ選定も含めて提案する弊社では、プロジェクトマネージャーやエンジニアだけでなく、デザイナーやインフラエンジニア等様々な職種のメンバーと連携を取りながらプロジェクト成功に向けてリードし、ご経験に応じて要件定義から設計・製造・試験まで一貫して担当いただきます。 開発手法はウォーターフォール開発、アジャイル開発等様々ですので、個々の適性や希望を考慮しながら開発のスピード感を経験できます。 主な開発環境 言語:Java、Kotlin、Go、PHP フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、独自FW DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ:AWS、Azure、GCP その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ※アーキテクチャ選定から弊社で行っているため、状況に応じて、様々な技術を取り入れてクライアント課題に対してアプローチしています。 クライアント課題や状況にもよりますが、「○○を使ってみたい」などのメンバーの希望に応じて、技術選定を行うこともできます。

当社のミッションは「デジタルの力でチャレンジする人が報われる社会を作る」こと。 Web黎明期から25年の歴史を持つ700名規模のIT企業として、常に時代の変化を捉え、現在はAXによる事業変革支援を軸に事業を拡大しています。 ●具体的な業務内容 ITコンサルティング、UXデザイン、システム開発まで自社の多様な専門メンバーがチームを組み、お客様のパートナーとして深く伴走するスタイルです。 ・業界を問わず、Webアプリ、スマホアプリ、業務アプリの新規開発および大規模エンハンスプロジェクトにおける技術リード ・顧客の事業課題を深く理解し、要件定義・基本設計などの上流工程において、エンドツーエンドのシステムアーキテクチャの構想・設計を主導 ・バックエンド(Java、Kotlin、Go、Python等)とフロントエンド(React、Vue.js、Next.js等)またはインフラ(AWS、Azure、GCP、Docker/Kubernetes)を横断した最適な技術選定をエンジニア主導で行い、クライアントに提案・推進 ・大規模データ処理基盤やAI連携システム(例:法人向けAIナレッジマネジメントシステム)の設計・開発におけるフルスタックな実装、技術指導および品質保証 ・開発チームの技術指導、フロント/バック/インフラ各層のコード・設計レビュー、開発生産性向上に向けたCI/CD環境構築・プロセス改善 ●【主な開発環境】 言語:Java、Kotlin、Go、PHP、TypeScript、JavaScript、Python フレームワーク:Spring、Gin、Laravel、Next.js、Nuxt.js、React.js、Vue.js DB:MySQL、PostgreSQL、Oracle インフラ・クラウド:AWS、Azure、GCP、Linux その他:Docker(Kubernetes)、GitHub Enterprise、Atlassian Confluence、Jira、backlog、CI/CDツール 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル、プロトタイプ開発 ツール:Gemini、Claude Code、Cursor、Copilot 等 ●【ポジションのミッション】 大手ナショナルクライアントの事業成長を加速させるため、領域を限定せず(「バックエンド×フロントエンド」または「バックエンド×インフラ・DevOps」)、高度なシステムアーキテクチャの設計・開発を主導し、技術的な専門性とリーダーシップをもってプロジェクトを成功に導くことをミッションとします。 特に、AI活用を含めた事業変革を全方位的な技術面から推進し、顧客のビジネス価値最大化に貢献いただきます。

Tech Lead としての仕事 ●音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計 ・ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか — その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。 ●プロダクト機能の設計・実装リード ・会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。 例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。 ●チームの技術リード ・設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。 ●チーム体制 約60名がエンジニア組織に在籍しています。 全社256名、エンジニアの外国籍比率は44%です。 Speech チームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。 【開発環境】 ●言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX ●AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker ●データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ●ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion ●AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin ●作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応 【学習と開発の支援】 ●AIツール利用サポート ・JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 ●開発ツール支援 ・利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) ●書籍購入補助 ・技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) ●語学学習 / 資格取得支援 ・日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 ●リフレッシュ手当 ・ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) ・e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 ●家賃手当 ・該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 【働き方】 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア(セキュリティ領域)」の募集です。 一般的なセキュリティエンジニアとして自社システムのセキュリティ対策や監査のみを担当するのではなく、セキュリティ領域の知見を活かし、顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能を企画・設計・開発するポジションです。 金融機関が抱える高度なセキュリティ課題を理解し、ソースコードやシステム構成、ライブラリ、設定情報などを分析することで、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発に取り組んでいただきます。 セキュリティの専門知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・生成AI・AIエージェントなどを活用してプロダクトへ落とし込み、専門家による判断をソフトウェアによって高度化・自動化していくことを目指します。 フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。 PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。 ●開発規模 10～15名 ●具体的な業務内容 ・金融機関向け自社プロダクトの設計・開発・技術リード ・金融機関におけるセキュリティ課題・業務要件の整理とプロダクト要件への落とし込み ・顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能の企画・設計・開発 ・ソースコード、システム構成、ライブラリ、設定情報などを解析し、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発 ・セキュリティに関する知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・AIなどを用いてソフトウェアとして実装するための設計・開発 ・顧客やセキュリティ専門家、コンサルタント、プロダクトマネージャー、デザイナーと連携した課題探索・仮説検証 ・生成AI・AIエージェントを活用したセキュリティ分析・診断機能の高度化 ●自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://tlanp.jp/ ●技術スタック ・バックエンド ・TypeScript ・Python ・Node.js ・Webフロントエンド ・React ・Next.js ・Tailwind CSS ・インフラ・CI/CD ・Google Cloud ・Terraform ・GitHub Actions ・AI開発ツール ・Claude Code ・Codex ・コラボレーション ・Slack ・Jira ・Confluence ・GitHub Wiki ・Figma ※業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり

プロダクトセキュリティを中心に、BuySell Technologiesおよびグループ会社が抱えるセキュリティ課題に取り組んでいただきます。 Platform Engineering Teamに所属し、各プロダクト開発チーム、情報システム部門、リスク・コンプライアンス部門と優先順位を決めながら、次の3領域を推進していただきます。 ●プロダクトセキュリティ戦略と脆弱性管理 ・事業とプロダクトの状況を踏まえたセキュリティ戦略およびロードマップの策定と推進 ・プロダクトやシステムを横断した脆弱性の把握、評価、優先順位付けから、改善計画の策定支援、実行状況の確認までを継続的に行う仕組みの構築 ●開発プロセスとAIエージェントへのセキュリティの組み込み ・設計段階におけるセキュリティレビュー、脅威モデリング、認証認可、データ保護に関する設計支援 ・SAST、SCA、シークレット検知などのセキュリティツールの選定とCI/CDへの組み込み、および検出結果のトリアージ、例外管理、継続的な改善 ・AIエージェントを活用したプロダクト開発およびAIエージェント自体の開発に向けた、権限設計、データの取り扱い、安全性評価、操作ログと監査に関する基準の策定および導入支援 ●事業全体のセキュリティ体制とインシデント対応 ・情報システム部門やグループ各社と連携した、IT資産とサービスの把握、セキュリティ基準の整備、改善活動の推進 ・全社、各部門、グループ会社を対象としたセキュリティ教育と啓発施策の企画、実施、継続的な改善 ・セキュリティインシデントに必要な監視と検知の要件整理、報告から初動、影響調査、復旧、再発防止までの対応手順の整備、および訓練と振り返りによる継続的な改善 ・リスク・コンプライアンス部門が推進する全社的なリスク管理への技術面からの参画と、セキュリティ課題の評価および対応支援 ＜組織/配属先の特徴＞ ・本部長(プロダクト責任者)や事業部と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM・AIエンジニア・SREと協働し、事業課題に直結する開発を推進 ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成 ＜プロダクト開発環境＞ ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

開発プロジェクトの計画策定および進行管理 ビジネス要求に基づく開発要件・仕様等の整理 品質、セキュリティ、運用等を含む課題・リスク管理 PdM、QA、その他の関連部門との合意形成 リリース後の効果検証・課題整理 (ご経験に応じて)組織マネジメント・人材採用 期待する役割 ビジネス要求を整理し、設計・開発手法・セキュリティ・QA・運用面などの論点を踏まえた実行可能な計画・仕様の策定を主導し、開発メンバーと共にリリースまで推進する役割です。PdM・デザイナー・コンプラ等の関係者と協力しながら、顧客価値にもとづく技術的判断および合意形成をリードしていただきます。 なお、顧客価値の定義と体験設計は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。ただし役割の境界をきっちり分けているわけではなく、実際にPdMと並走して仕様を詰めているマネージャーも、アーキテクチャ設計や実装まで自ら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。 また、ご経験やご希望に応じて、開発チームのマネジメントをお任せする可能性もございます。 開発環境・使用ツール 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　　:Claude Code, GitHub Copilot, Gemini, Notion AI 所属先(候補) ロボアド開発グループ ロボアドバイザーの口座開設・顧客管理、トレーディング・入出金、サービス機能、モバイルアプリ等の開発を担当 MAP開発グループ MAP AI、生命保険、年金など、新規事業の開発を担当 サービス基盤グループ 開発組織横断のパフォーマンス改善や技術的負債の解消、ID認証基盤やデータ基盤などの開発を担当

【期待役割】 ・当社の事業課題に向き合い、AI・機械学習を活用して事業成果につなげるところまで、一貫して担っていただきます。 ・与えられた要件に対してモデルを開発するだけではなく、事業・業務を深く理解した上で、解くべき課題を見極め、機械学習・統計・数理最適化・生成AIなどを用いて扱える問題へと落とし込み、適切なアプローチを設計・実装していただきます。 ・単なる「検証(PoC)」にとどまらず、事業の粗利向上や生産性向上、顧客体験の改善につながる仕組みを実際のプロダクトや業務フローに組み込み、継続的に改善していくところまでを担っていただきます。 【具体的なプロジェクト例】 現在、以下のようなAI・データ活用プロジェクトが進行中であり、これらのさらなる磨き込みや新規ユースケースの立ち上げをお任せします。 ・コールセンター業務のAI化(LLM / 音声認識等) ・数理最適化による訪問ルート最適化 ・画像認識を用いた査定のAI化 ・データ基盤・MLOps構築 【主な業務内容】 ・ビジネスサイド(事業部等)の抽象的な課題を整理し、機械学習・生成AIを活用した問題設定・テーマの企画立案 ・課題特性(自然言語、画像、テーブルデータ、最適化問題など)に応じた最適なモデル・アルゴリズムの技術選定および設計 ・PoC・オフライン検証による実現性の見極めから、本番環境へのデプロイ、実運用を見据えたモデル開発 ・モデルの精度だけでなく、業務KPIや事業成果を踏まえた評価設計・効果検証、および継続的な改善 ・モデルの監視・評価・再学習など、継続的な運用・改善を可能にするMLOps環境や開発プロセスの設計・改善 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

【職務内容】 全リユース事業プロセスを支える基幹プラットフォーム「Cosmos」のフロントエンド開発をリード AI自動査定やコール業務のAI化など、現場オペレーションを変える新機能のUI/UX設計・実装 EM・PdMと連携した高品質なプロダクト開発、DX向上や技術的負債解消の計画・実行 フロントエンドアーキテクチャの設計、開発ガイドラインの策定、モニタリング体制の強化 AIエージェントによる業務オペレーション基盤への進化を見据えた、AI活用前提の開発体制構築 【組織/配属先の特徴】 PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約100名規模の技術組織 PdM・AIエンジニアと協働し、事業課題に直結する開発を推進 AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる 仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 【プロダクト開発環境】 開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker CI/CD:GItHub Actions テスト:MagicPod, Storybook バージョン管理:GitHub エラー管理:Sentry APM:NewRelic 課題管理:Jira ドキュメント管理:Confluence その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

【職務内容】 ・全リユース事業プロセスを支える基幹プラットフォーム「Cosmos」のバックエンド開発 ・AI自動査定(画像情報から商品特定・真贋判定・プライシングまでを自動化)やコール業務のAI自動化など、業務オペレーションへのAI実装を支えるアーキテクチャ設計 ・グループ買取在庫の統合、AIを活用した商材別最適販路選定など、データドリブン経営を支えるデータ基盤・API設計 ・EM・PdMと連携したプロダクト開発、技術的負債解消とDX推進の計画・実行 ・開発ガイドラインの策定、オブザーバビリティ強化などエンジニアリング組織の基盤づくり ・事業部と一体で開発を進めるFDE組織における次世代テックリードの創出・育成 【組織/配属先の特徴】 ・本部長(プロダクト責任者)や事業部と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM・AIエンジニア・SREと協働し、事業課題に直結する開発を推進 ・AIによるコーディング率46.07%、開発量+41%など、生産性改善を定量管理 ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

FDEチームの一員として、エンジニア/DS/AIエンジニアと一体で以下を担っていただきます。 ● ドメイン没入と課題設定 ・現場(買取現場・コールセンター・物流倉庫・コーポレート部門)への同行・観察・1次情報収集 ・業務プロセス/顧客/市場の構造を解像度高く理解し、AI/データで解くべき課題を自ら定義 ● 事業KPIに対する仮説オーナーシップ ・担当ドメインKPI(成果向上・生産性改善)に対する仮説立案、優先順位付け、結果の解釈と次手の設計 ・他領域への波及効果も含めた全体最適視点での意思決定 ● AIプロダクトの企画〜実装リード ・AI/データ活用プロダクト(需要予測、査定モデル、業務自動化、レコメンド 等)の企画〜要件定義〜プロダクト実装ディレクション ・AIモデル開発の要件整理(学習データ要件、評価指標、MLOps連携、モニタリング設計) ● AIネイティブ開発プロセスの推進 ・AIエージェントによる高スピード開発を前提とした要件整理・仮説検証・ナレッジベース構築 ・スピード重視で「未完成のものを早期に実験する」プロトタイピング/PoCの設計と運用 ● エンジニアと一体のプロダクト設計 ・「何を作るか」をエンジニア/DS/AIエンジニアと協働で決定 ・Cosmosを中心とした新機能開発/業務標準化プロジェクトの企画〜要件整理〜現場接続 ● ステークホルダーマネジメント ・事業責任者・現場リーダーとの合意形成 ・グループ企業(TL/RGT/NKD)への横展開設計 ● データ/ユーザーインタビューを通じた継続的改善 【組織/配属先の特徴】 ・3層構造の技術組織:FDE層(事業ドメイン没入)/プラットフォームエンジニアリング層(FDEの生産性向上)/コアドメイン層(共通API基盤)の3層に再編し、AIネイティブ前提の組織を構築中 ・配属:データ・AI戦略推進部に所属/いずれかのドメインのFDEチームにジョイン ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 ・規模:PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約 80名規模 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js (Next.js), TypeScript, Python(AI/ML) ・インフラ:GCP (Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL, Vertex AI...), Terraform, Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry/APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira/ドキュメント管理:Confluence ・AI活用:Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ほか(AIエージェント前提のワークフローを推進中) ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

二次元コンテンツ開発部では下記業務においてアーキテクチャの設計や技術選定、開発、運用業務のプロジェクトマネジメント/チームマネジメントをおまかせします。 ●具体的なマネジメント業務イメージ ・他組織との仕様検討や各種調整 ・メンバーやチームのタスク管理 ・メンバーのメンタリング ・チームの課題解決・プロセス改善 ・システム要件定義・設計・開発・コードレビュー *上記で全てではありません。あなたのスキルやキャリア志向、チームの状況などを考慮し、必要に応じた役割・施策を遂行して頂きます。 ●新規開発&グロース案件の実施 ・要件定義～リリース ※ステークホルダー(ビジネスサイド、運営部などの社内の他部署)からの要求の吸い上げ、要件定義、案件進行、リリースフォロー 作品の販売や購入、閲覧に関する利便性の向上など、事業成長の施策を行う業務です。 ～具体的な業務例～ ・UI/UX改善やパフォーマンス改善 ・ECサイト、商品管理サイトの機能追加、SEO施策など ●保守・運用案件 事業運営における機能改善、障害対応、レガシーシステムのリファクタリングなど可用性や保守性を高めて、シンプルに開発を行える環境にする業務です。 ～具体的な業務例～ ・既存システムの機能改善 ・レガシーシステムの解析とリファクタリング ・他部門からの調査対応など ●既存システム改修 事業の安定稼働とユーザーへの快適なサービス提供を目指し、大規模なシステムリプレイス計画を進行中です。 長年利用されてきたレガシィな全社基盤からの脱却を目指し、モノリスシステムの疎結合化を行っています。 ～具体的な業務例～ ・レガシーシステムの解析と新基盤への移行 ・サーバ、DB、ネットワークなどにおける要件定義や設計、技術選定、実装、単体結合テスト、リリース ・全社基盤利用部署との連携・調整など ●「事業概要」 二次元コンテンツ開発部が関わる二次元コンテンツサービスは、デジタル二次元コンテンツを販売するオンラインECサービスです。 CG・動画・コミック・ゲーム・ボイスなど様々なジャンルを取り扱っており、作品の検索や購入、閲覧ができるサービスになっています。 また、作品購入だけでなくクリエイターとして登録することにより、二次元コンテンツの販売が可能です。 二次元コンテンツ開発部の開発部門として「二次元コンテンツ事業成長に関わる全てに対しエンジニアリングで貢献する」をビジョンに掲げ、「当たり前品質」の提供や「魅力的品質」の向上に日々努めています。 ●【開発環境】 開発言語:PHP, ShellScript, HTML, CSS, JavaScript フレームワーク:Laravel, CodeIgniter, jQuery, React, Redux DB:MySQL CI:Jenkins, CircleCI, サーバ:Apache, nginx, CentOS プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence ソースコード管理ツール:Bitbucket, GitHub Enterprise ●【開発の進め方】 二次元コンテンツ開発部全体で2グループ、5チーム、50名程度での開発を行っています。 プロダクトオーナーとの開発業務をメインとし、その他に二次元コンテンツ事業に関わる営業や企画職、運営部門などと各種調整を行う機会があります。 また、二次元コンテンツ開発部以外にもプラットフォーム部門など様々なエンジニアとコミュニケーションを取りながら進める機会も多いです。 ●DMM.com グループの事業紹介 -「なんでもやってるDMM」 として成長中!- 会員数6,012万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIなど最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミアム」を立ち上げ、あらゆるエンタメ体験をシームレスにつなぐ「マルチエンタメ・プラットフォーム」の創造を目指しています。今後も、コーポレートメッセージ「誰もが見たくなる未来。」とともに、変化と進化を繰り返しながら、新たな事業に挑戦してまいります。 ●【プライバシーポリシーについて】 DMM.comグループの採用活動におけるプライバシーポリシーについてご案内いたします。 弊社グループ会社間での個人情報の共同利用について記載しておりますので 必ず候補者様にご一読、ご承諾いただきますようお願いいたします。 ▼採用活動におけるプライバシーポリシー (https://dmm-corp.com/privacy/employee/)

二次元コンテンツ事業/二次元コンテンツ開発部では下記業務においてアーキテクチャの設計や技術選定、開発、運用業務をお任せいたします。 ●新規開発&グロース案件の実施 作品の販売や購入、閲覧に関する利便性の向上など、事業成長の施策を行う業務です。 ～具体的な業務例～ UI/UX改善やパフォーマンス改善 ECサイト、商品管理サイトの機能追加、SEO施策など ●保守・運用案件 事業運営における機能改善、障害対応、ルーチン業務の自動化など可用性や保守性を高めて、シンプルに開発を行える環境にする業務です。 ～具体的な業務例～ 既存システムの機能改善やリファクタリング 他部門からの調査対応など ●サービス安定稼働へ向けた取り組み No.1を目指してサービス成長をしていくため、事業の安定稼働とユーザーへの快適なサービス提供を目指します。 技術的負債にも取り組みつつ日々の負荷状況やキャンペーンなどで想定される負荷を耐えられるよう対策を実施しています。 ～具体的な業務例～ サーバ、DB、ネットワークなどにおける要件定義や設計、技術選定、実装、単体結合テスト、リリース 日々の負荷状況確認、今後の負荷想定と対策の実施 全社基盤利用部署との連携・調整など ●「事業概要」 二次元コンテンツ事業/二次元コンテンツ開発部が関わる二次元コンテンツサービスは、デジタル二次元コンテンツを販売するオンラインECサービスです。 CG・動画・コミック・ゲーム(VR含む)・ボイスなど様々なジャンルを取り扱っており、作品の検索や購入、閲覧ができるサービスになっています。 また、作品購入だけでなくクリエイターとして登録することにより、二次元コンテンツの販売が可能です。 二次元コンテンツ事業/二次元コンテンツ開発部として「同人事業成長に関わる全てに対しエンジニアリングで貢献する」をビジョンに掲げ、「当たり前品質」の提供や「魅力的品質」の向上に日々努めています。 ●【開発環境】 開発言語:PHP, Python, シェルスクリプト, HTML, CSS, JavaScript フレームワーク:Laravel, CodeIgniter, jQuery, React, Redux DB:MySQL CI:Jenkins, CircleCI, サーバ:Apache, nginx, CentOS, AWS EC2 & S3 プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence ソースコード管理ツール:Bitbucket, GitHub Enterprise 【開発の進め方】 開発部門全体で30名程度での開発を行っています。 プロジェクトオーナーとの開発業務をメインとし、その他に同人事業に関わる営業や企画職、運営部門などと各種調整を行う機会があります。 また、二次元コンテンツ開発部以外にもプラットフォーム部門など様々なエンジニアとコミュニケーションを取りながら進める機会も多いです。 ●DMM.com グループの事業紹介 -「なんでもやってるDMM」 として成長中!- 会員数6,012万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIなど最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミアム」を立ち上げ、あらゆるエンタメ体験をシームレスにつなぐ「マルチエンタメ・プラットフォーム」の創造を目指しています。今後も、コーポレートメッセージ「誰もが見たくなる未来。」とともに、変化と進化を繰り返しながら、新たな事業に挑戦してまいります。 ●【プライバシーポリシーについて】 DMM.comグループの採用活動におけるプライバシーポリシーについてご案内いたします。 弊社グループ会社間での個人情報の共同利用について記載しておりますので 必ず候補者様にご一読、ご承諾いただきますようお願いいたします。 ▼採用活動におけるプライバシーポリシー (https://dmm-corp.com/privacy/employee/)

二次元コンテンツ開発部では下記業務においてアーキテクチャの設計や技術選定、開発、運用業務のプロジェクトマネジメント/チームマネジメントをおまかせします。 ●具体的なマネジメント業務イメージ ・他組織との仕様検討や各種調整 ・メンバーやチームのタスク管理 ・メンバーのメンタリング ・チームの課題解決・プロセス改善 ・システム要件定義・設計・開発・コードレビュー *上記で全てではありません。あなたのスキルやキャリア志向、チームの状況などを考慮し、必要に応じた役割・施策を遂行して頂きます。 ●新規開発&グロース案件の実施 ・要件定義～リリース ※ステークホルダー(ビジネスサイド、運営部などの社内の他部署)からの要求の吸い上げ、要件定義、案件進行、リリースフォロー 作品の販売や購入、閲覧に関する利便性の向上など、事業成長の施策を行う業務です。 ～具体的な業務例～ ・UI/UX改善やパフォーマンス改善 ・ECサイト、商品管理サイトの機能追加、SEO施策など ●保守・運用案件 事業運営における機能改善、障害対応、レガシーシステムのリファクタリングなど可用性や保守性を高めて、シンプルに開発を行える環境にする業務です。 ～具体的な業務例～ ・既存システムの機能改善 ・レガシーシステムの解析とリファクタリング ・他部門からの調査対応など ●既存システム改修 事業の安定稼働とユーザーへの快適なサービス提供を目指し、大規模なシステムリプレイス計画を進行中です。 長年利用されてきたレガシィな全社基盤からの脱却を目指し、モノリスシステムの疎結合化を行っています。 ～具体的な業務例～ ・レガシーシステムの解析と新基盤への移行 ・サーバ、DB、ネットワークなどにおける要件定義や設計、技術選定、実装、単体結合テスト、リリース ・全社基盤利用部署との連携・調整など 本求人はR18コンテンツを取り扱う可能性があります。 ●「事業概要」 二次元コンテンツ開発部が関わる二次元コンテンツサービス(受託事業)は、デジタル二次元コンテンツを販売するオンラインECサービスです。 CG・動画・コミック・ゲーム(VR含む)・ボイスなど様々なジャンルを取り扱っており、作品の検索や購入、閲覧ができるサービスになっています。 また、作品購入だけでなくクリエイターとして登録することにより、二次元コンテンツの販売が可能です。 二次元コンテンツ開発部の開発部門として「二次元コンテンツ事業成長に関わる全てに対しエンジニアリングで貢献する」をビジョンに掲げ、「当たり前品質」の提供や「魅力的品質」の向上に日々努めています。 ●開発環境/チーム体制 【開発環境】 開発言語:PHP, ShellScript, HTML, CSS, JavaScript フレームワーク:Zend Framework, Laravel, CodeIgniter, 自社フレームワーク, jQuery, React, Redux DB:MySQL CI:Jenkins, CircleCI, サーバ:Apache, nginx, CentOS プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence ソースコード管理ツール:Bitbucket, GitHub Enterprise 【開発の進め方】 二次元コンテンツ事業全体で2チーム、20名程度での開発を行っています。 プロジェクトオーナーとの開発業務をメインとし、その他に二次元事業に関わる営業や企画職、運営部門などと各種調整を行う機会があります。 また、二次元コンテンツ開発部以外にもプラットフォーム部門など様々なエンジニアとコミュニケーションを取りながら進める機会も多いです。 ●DMM.com グループの事業紹介 -「なんでもやってるDMM」 として成長中!- 会員数6,012万人を誇る総合サービスサイト「DMM.com」を運営。 1998年の創業以来、多岐にわたる事業を展開し、現在は60以上のサービスを運営。動画配信や電子書籍、アニメなどの多様なエンタメサービスに加え、3DプリントやEV充電などのハードウェア分野、AIなど最先端のテクノロジーを取り入れた事業など、様々な事業を手掛けています。 2022年にはサブスクリプション会員システムの「DMMプレミアム」を立ち上げ、あらゆるエンタメ体験をシームレスにつなぐ「マルチエンタメ・プラットフォーム」の創造を目指しています。今後も、コーポレートメッセージ「誰もが見たくなる未来。」とともに、変化と進化を繰り返しながら、新たな事業に挑戦してまいります。 ●【プライバシーポリシーについて】 DMM.comグループの採用活動におけるプライバシーポリシーについてご案内いたします。 弊社グループ会社間での個人情報の共同利用について記載しておりますので 必ず候補者様にご一読、ご承諾いただきますようお願いいたします。 ▼採用活動におけるプライバシーポリシー (https://dmm-corp.com/privacy/employee/)

AIを活用した国内DXを牽引する当社において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します ▼担っていただきたい役割 ・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発 ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進 ▼主な開発環境 言語:TypeScript, JavaScript, SQL, Python等 採用フレームワーク: GraphQL, Node.js, Prisma等 データベース:MySQL, PostgreSQL, BigQuery等 クラウド環境:Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等 ソフトウェア管理ツール:GitHub, Jira, Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入、、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります ・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります ・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます ・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています ▼主な業務内容 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ・顧客の業務で使用される本番運用段階 ・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

AIによる社会変革を目指すJDSCでは、Webアプリケーションの領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集しています。 ▼担っていただきたい役割 ・各種プロジェクトで求められるWebアプリケーションの開発（フロントエンドとバックエンドの双方） ・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション ▼主な開発環境 言語：TypeScript, Go, SQL, Python, Ruby等 データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Snowflake等 クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure ソースコード管理：GitHub プロジェクト管理：Jira, Notion 情報共有ツール：Slack, Confluence ▼キャリアアップの上での特長 ・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります ・ChatGPTを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります ・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます ・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています ▼主な業務内容 当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。 本募集における「Webアプリケーション開発」の領域では特に、物流領域、そのなかでもとりわけJDSCの子会社である株式会社seawiseの運営する船舶データプラットフォーム開発が事業の大きな柱です。 物流領域の他にもヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。 ・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階 ・顧客の業務で使用される本番運用段階 ・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階 それぞれについて、当社の特長であるビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

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

・プロダクトの設計・開発(Golang / TypeScript / React など) ・UX・情報設計(OOUX的アプローチを用いたプロダクト定義) ・スモールリリースとユーザーフィードバックのループを通じた継続改善 ・各種問い合わせ対応・調査、監視、障害対応 ・他部門(PdM / カスタマーサポート / マーケティングなど)との連携 ・プロダクトの成長に合わせた開発体制・技術環境の整備 「言われたものを作る」ではなく、「何故これを作るのか」をチームで考える工程を重視しています。 開発環境 言語:Golang、TypeScrypt(React)、 StoryBook DB:TiDB等 メッセージング:NATS等 インフラ:プライベートクラウド 監視:Prometheus、Grafana ソース管理:GitLab ドキュメント:Confluence、Redmine API仕様管理:Open API + TypeSpec UIモック:Figma 生成AI:Github Copilot、Claude Code等