社宅・家賃補助制度あり ConfluenceのITエンジニア求人・転職情報

エムスリー株式会社

●ミッション 事業創出と成長のための原動力として、データを軸にプロダクト開発・改善をリードする ●所属 製薬プラットフォームグループ ●担当事業、業務 データプランナーとして、主に医療従事者向けポータルサイト「m3.com」で展開されている様々な事業やプロダクト開発をリードいただきます。 毎年120%以上の成長を続けるエムスリーをさらに向上させるため、データ関連プロジェクトの企画立案やダッシュボードの要件定義・開発等、幅広く主体的に遂行していただける方を求めています。 ・データ関連プロジェクトの企画立案及び推進 ・必要な外部資源の調達、ビジネスパートナーとの交渉 ・目標(KGI、KPI)の設定と目標達成のための取り組みのリード ・プロジェクトマネジメント ・ダッシュボードや各種分析ツールの要件定義、開発 ・データマートの構築 ●具体的な業務例 ・m3ビッグデータを活用した製薬企業向け プロダクト開発 ・m3グループ全体で社内データを活用するための統合DBの構築 ・事業モニタリングのためのダッシュボード構築 ●開発環境 ・プログラミング言語:SQL、Python、Google Apps Script等 ・インフラ:GCP(Bigquery等) ・BI:Tableau、Looker等 ・運営ツール:Slack、confluence、JIRA、Redmine等 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

●ミッション エムスリーグループ内のプロダクト及びサービス開発をリードして、日本と世界の医療に貢献する。 ●担当事業、業務 医療という発展が望まれている産業で手応えのあるプロダクト及びサービスの開発をリードしていただきます。 また、既存プロダクトを成長させるだけでなく、新規プロダクトの開発にもチャレンジできます。 医療業界はIT化が遅れている面があるため、優れたサービス投入によってゲームを変え、トッププレイヤーになれる可能性があります。 ・既存プロダクトを成長させるためのリード、設計、開発、運用 ・新規プロダクトの発案、リード、設計、開発、運用 ・仮説検証のためのアンケート、ユーザヒアリング、データ分析 ●チーム体制 プロダクトチームはサービス/プロダクトごとにビジネスサイド、プロダクトマネージャー、エンジニア、デザイナー、QAを含めて平均10名〜20名程度でひとりひとりの裁量も大きい、機動力の高いチーム編成になっています。 ●開発環境 チームにより最適なツールを選択しています。 (AdobeXD、JIRA/Redmine等。Slack、confluenceは共通) <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

●担当事業・プロダクト 最先端のIT技術を使って医療現場の課題を解決し、日本の医療を変革することをミッションに、エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こすことを目指して、日本国内外で数多くのWebサービスを展開しています。 「m3.com」 日本最大の医療従事者向けプラットフォーム「m3.com」における各サービスの提供を通じて国内30万人以上、世界で600万人以上の医師に適切な情報を配信し、一億人以上の患者に貢献するため、プロダクト開発に取り組んでいます。 「エムスリーデジカル」 医師の「患者と向き合う時間」を最大化する、クラウド電子カルテ「エムスリーデジカル」を開発しています。新規導入施設数でクラウド電子カルテにおいてNo.1となっています。機械学習を用いた新規機能開発、電子カルテならではの安定運用に向けた改善などに取り組んでいます。 https://digikar.co.jp/ 「エムスリーデジカルスマート診療」 クリニックでの患者の待ち時間の短縮、業務のDXのために、予約・問診・決済等の機能をシームレスに提供する「デジスマ診療」を開発しています。電子カルテ連携・患者向けWeb・アプリや医療機関向け管理画面の改善に取り組んでいます。 https://digikar-smart.jp/doctor その他にも、数多くのプロダクトを運用・新規開発しており、選考フェーズの中で志望者様の希望も含めてご担当頂くプロダクトを決定します。 ●担当業務 担当チームが受け持つプロダクトの設計・開発・運用をお任せします。 プロダクトマネージャーやビジネスチーム、デザインチームと協力しながら、ユーザーヒアリング・技術選定・設計・実装・QA・運用保守といった様々なフェーズに関わることが出来ます。 ●主な技術スタック ・サーバーサイド: Kotlin / Go / Ruby / Scala / Java / Spring Boot / Ruby on Rails ・フロントエンド: TypeScript / Dart / React / Vue / Next.js / Nuxt / Flutter ・インフラ: AWS / GCP / CDK / Terraform / Ansible ・モニタリング: DataDog / Sentry ・その他: Slack / GitLab / GitHub / JIRA / Confluence ●チーム体制 プロダクトごとにチームを組んでおり、チーム平均5〜6名のエンジニアに、プロダクトマネージャー、デザイナー、QAを加えた体制を取っています。 スクラムをベースとした開発を行うチームが多く、継続的なリリースによってユーザに素早く価値を届けることを目指しています。 ●働き方 エンジニアはリモート中心の業務です。月2回の出社タイミングにて、チーム内で負債解消デーやGameDay、勉強会、開発定例を組むなどしてハイブリッドな働き方を実現しています。 <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

株式会社SUBARU

アイサイトの画像認識ソフトウェアを対象とした、 ・ソフト品質向上に関する業務全般。 ・ソフト開発に関わる、開発プロセスの構築・運用 ・テストインフラ開発・運用テスト計画策定・運用 <具体的には> ①画像認識ソフトウェアの開発プロセスの構築・運用 ※要件定義～詳細設計までの各設計工程で、ドキュメントに記載する粒度などを定義(ドキュメントを書くのはソフト開発者)し、運用する。 ※ソフト実装～結合テストまでの実装及び各テスト工程で実施するべき内容を検討及び定義し、運用する。 ②画像認識ソフトウェアのテストインフラ開発・運用テスト計画策定・運用 ※静的・動的解析などのソースコード解析環境の構築、バグトラッキングシステムの構築・運用、テスト計画策定と運用など、ソフトウェアのテストに関わるインフラ開発と運用業務。 <使用するツール> 開発言語:Python, C/C++ OS:Linux、Windows Testing Framework:Google Test IDE:Visual Studio, VS Code その他:GitLab , Confluence, Jira, Teams, Jenkins 等 【取り扱っていただくプロダクト/技術】 ・アイサイトのステレオカメラの画像認識ソフトウェア 当社が実現する「予防安全」は国内外の安全性評価において常にトップクラスの評価をいただいていますが、リアルワールドで安心して使える技術を追及して、2030年に死亡交通事故ゼロを実現していきます。 アイサイトは、ステレオカメラを搭載することで、人の目と同じように、あらゆる物体に対する高い認識性能を実現しつつ、高精度な物体の位置・速度を測ることができ、多様な検知情報を組み合わせることで、高度な運転支援機能を実現する事が出来ます。これらの一部を(画像認識)ソフトウェアにて実現しています。 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

株式会社SUBARU

SUBARUの将来を切り開く仲間の一員として、次世代電池実現に向けた、電池制御開発業務をお任せいたします。 <具体的には> ①要件定義 車両要求や電池部品の制約を把握し、電池制御要件へブレイクダウンしていただきます。 ②アーキテクチャ設計 関連機能や制約を考慮しながら論理/物理的な関係を定義していただきます。 機能ブロック図(機能毎にどのように制御/連携させるのか)を図示等、システム設計における下流部分の工程となります。 ③モデル設計・検証 アーキテクチャ設計を念頭に制御ロジックを考え、それに基づいてモデルを設計し、MILS検証を実施します。 ※モデル設計/開発については外部に委託しており、具体的には制御ロジックの検討業務、MILS検証業務をお任せいたします。 ④HILS構築・検証 電池の安全とお客様の使い方を勘案した評価項目を検討し、HILS、実機(電池セルモジュール)、実車を評価環境を活用しながら、ソフトウェア品質確認をしていただきます。 ※上記技術内容を他部署と協調して開発を進めるため、プロジェクトマネージメントも併せて行っていただきます。 【使用ツール】 ・プログラム Visual Studio Code,MATLAB/Simulink,Python,CAPL,C ・モデルベース SysML/UML ・CAN関係 CANalyzer,CANoe ・その他 Office,Confluence,JIRA,Visio 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

株式会社SUBARU

車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支える MLOps 基盤の構築・運用 をお任せいたします。 <具体的には> 膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、ML エンジニア/MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。 【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】 ・クラウド/オンプレミス上における学習・評価パイプライン(MLOps)の設計・構築および保守・運用 ・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行 ・データセットのキュレーション(バランス設計、データリーク防止、品質管理)およびデータセット生成パイプラインの構築 ・データやモデル評価指標を統合的に可視化する BI ツール環境の設計・構築 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・開発言語/データ操作言語:Python、SQL ・クラウド:GCP、AWS ・OS:Linux、Windows ・深層学習フレームワーク:TensorFlow(Keras)、PyTorch ・実験管理/設定/可視化:MLflow、Hydra、TensorBoard ・MLプラットフォーム/パイプライン:Vertex AI、SageMaker ・CI/CD:GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline ・データETL/分散処理:Dataflow、EMR(Spark/Hadoop) ・データ分析:BigQuery、Amazon Redshift ・BIツール:Looker Studio、Amazon QuickSight ・オーケストレーション:Apache Airflow、Amazon MWAA ・コンテナ:Docker ・その他:GitLab、Confluence、Jira、Teams 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。

エムスリー株式会社

●ミッション あらゆるデータとあらゆる分析技術を活用して、医療に最適な意思決定を適用する。 ●役職/ロール データサイエンティスト(DS)/アナリティクスマネージャー ●担当業務 複数名のDSが所属するデータ分析グループ内のチームをリードし、ビジネス課題を解決します。 エムスリーグループ内の各事業部の戦略パートナーとして、担当事業部の課題を解決します。 ニーズ×データ×分析技術の深い理解から、分析ソリューションプロダクト開発の方向性をリードします。 各事業部に留まらず、エムスリーグループの組織横断プロジェクトをリードします。 DSの採用、人材育成、成果物の品質向上を目的とした分析基盤開発などのグループの発展をリードします。 ●所属 データ分析グループ 約20名のDSが在籍しています。 事業インパクトの最大化を目的として、各DSの成果を定量的に評価し、創出した付加価値をKPIとしています。 クライアントの深い理解とニーズ発掘に取り組み、信頼関係を構築できるようクライアント担当制を敷いています。 各DSが、担当事業での課題発見/実装/評価等の全データ分析プロセスを一気通貫で行います。 ●カルチャー 周囲のグループと協働して、DSが最も付加価値を提供できる企画とロジック開発に特化しています。 事業課題に応じたソリューションを提供し、同時並行で複数のプロジェクトを実施します。 時間への意識を高め、世の中のライブラリを積極的に活用したデリバリー優先の開発を行います。 データサイエンティスト同士の連携を重視し、プロジェクト・分析結果の共有やコードレビュー等を行っています。 勉強会にて、各データサイエンティストが定期的に新たなチャレンジをしています。 ●技術スタック 統計技術:機械学習, 因果推論, 組合せ最適化, 自然言語処理等 言語:Python3.x, SQL, Shell Script DB:BigQuery インフラ:PC (Windows / Mac希望に応じて), オンプレミスサーバー, AWS コード管理:GitLab コミュニケーション:Slack, JIRA, Confluence <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

さくらインターネット株式会社

さくらインターネットのインフラエンジニアは、インターネットを活用したい多くの方々の活動を支えるプラットフォームの設計・開発・運用を行っています。 お客様に満足度高く継続的に利用していただくため、サービスに対する多様なニーズに対応する基盤をより早く提供し、また高品質に保つことが必要です。 先進的な技術・従来の技術を駆使し、価値の高いサービスを提供するため、既存の規則やルールに縛られず能動的に取り組んでいただける方を募集しています。 ※本募集職種はさくらインターネットでのインフラ開発エンジニアにご興味をお持ちで、募集中のポジションに適合する職種が見つからない、もしくは複数以上ある方を対象としています。 さくらのクラウド、VPS、レンタルサーバ、CDNなどいったさくらインターネットにおけるIaaS、PaaS、SaaSにおいて、コントロールパネル、APIといったフロントエンドからバックエンドまで、サービスの核となるシステムを作り上げ、価値提供に向けて継続的な開発、改善を行います。 また、既存サービスのみでなく時代に適したSaaS等次世代サービスの開発にも従事していただけます。 実際の業務内容については選考を通して志向を伺いながら決定していきます。 当社のソフトウェア開発チームはフルリモートでの勤務を前提とした働き方を実践しております。 コミュニケーションはSlack・Zoom、ドキュメントはConfluenceを活用し、フルリモートであっても透明度の高い情報共有を行なっています。 また、開発においてはGitHub Enterprise　Serverを使用しチームでの開発環境を整えております。

エムスリー株式会社

●ミッション 事業創出と成長のための原動力として、プロダクト開発・改善をリードする ●担当事業、業務 プロダクトマネージャーとして、主に医療従事者向けポータルサイト「m3.com」で展開されている様々な事業やプロダクト開発をリードいただきます。 毎年120%以上の成長を続けるエムスリーを、さらに中長期的な視点で向上させるため、事業計画や戦略策定などの上流工程から、新規プロダクトの企画、サービスやサイト機能の改善まで、幅広く主体的に遂行していただける方を求めています。 ・中長期でのビジョン～戦略作成、新規事業の立ち上げ ・必要な外部資源の調達、ビジネスパートナーとの交渉 ・目標(KGI、KPI)の設定と目標達成のための取り組みのリード ・ユーザー調査・ログ/データ解析などを通じた企画立案・仮説検証 ・プロジェクトマネジメント ・業務プロセスの設計、ルール化 ・事業、サービス、機能の改善企画、詳細要件定義、画面設計 ・プロモーションの計画と実施、サービス運用 ●チーム体制 担当事業・プロダクトにより異なりますが、プロダクト毎に10名前後のエンジニアやデザイナーと共にスモールチームでの開発体制となります ●開発環境 チームにより最適なツールを選択(AdobeXD、JIRA/Redmine等。Slack、confluenceは共通) <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

エムスリー株式会社

●ミッション 事業創出と成長のための原動力として、プロダクト開発・改善をリードする ●担当事業、業務 主に医療従事者向けポータルサイト「m3.com」で展開されている様々な事業やプロダクト開発のグロース。 立ち上がったプロダクトの""1""を""100""にするために可能なあらゆることを担当いただきます。 ・ユーザー調査・ログ/データ解析などを通じた企画立案・仮説検証 ・サービス、機能の改善企画、詳細要件定義、画面設計 ・事業ボトルネックの特定と対策の実施 ・A/BテストのPDCAサイクルを回すための体制・組織構築のリード ●チーム体制 担当事業・プロダクトにより異なりますが、プロダクト毎に10名前後のエンジニアやデザイナーと共にスモールチームでの開発体制となります ●開発環境 チームにより最適なツールを選択(AdobeXD、JIRA/Redmine等。Slack、confluenceは共通) 分析基盤・環境は個別に用意します <入社時>上記に記載の業務 <変更の範囲>会社の定める業務、就業規則に従い出向となった場合は出向先の定める業務

株式会社ROBOT PAYMENT

●全社のプロダクト戦略策定・推進 ●フィナンシャルクラウド事業を中心とした複数プロダクトのポートフォリオ管理 ●プロダクトマネジメント組織のマネジメント・育成 【業務内容詳細】 (1)プロダクト戦略の立案・実行 └全社プロダクトのポートフォリオ設計(既存プロダクト・新規プロダクト含む) └投資アロケーションおよび予算管理 └プロダクトロードマップの策定と進捗管理 (2) KPI/顧客価値指標の最大化 └LTV向上施策の立案・実行 └顧客満足度向上および継続利用率向上のための施策実施・改善 └プロダクト品質とユーザー体験の向上に向けた戦略策定 ●期待する具体的な成果 ・全社のプロダクト戦略を再定義し、ロードマップを策定する ・組織体制の課題を洗い出し、PMの増員や教育計画を策定 ・LTVやNPSなど主要指標を一定期間(四半期など)で継続的にモニタリングし、前年比より向上 ・必要なリソース(予算・人材)を確保し、段階的に組織体制を整備 ・現場レベルの実行力を高めるPDCAサイクルやツール整備 ・経営目標である売上拡大・顧客継続率向上に直結するプロダクト戦略を実行 ・全社的な事業ポートフォリオの最適化に貢献 ・就任後3か月以内に戦略および組織体制の問題点を洗い出し、アクションプランを策定 ・就任後6か月以内に主要プロダクトのKPIを設定し、実行プランを浸透させる ●開発環境など ・開発言語:C# / PHP / JavaScript / Python / Powershell / Shell ・ミドルウェア:MySQL / Apache / SQL Server / IIS / Redis ・フレームワーク:Codeigniter / .NET 6 / .NET Framework / ASP.NET MVC ・バージョン管理:GitHub ・CI/CD:Jenkins / CodePipeline / CodeBuild / CodeDeploy ・コミュニケーション:Slack / Notion / Confluence ・タスク管理:Backlog / Toggl / Redmine ・監視:Newrelic / Pagerduty / Mackerel / Cloudwatch / Trend Micro CloudOne ・構成管理:Terraform / Ansible / SAM / Cloudformation ・インフラ:AWS / RDS / Elasticache / FSx / ALB / S3 / WAF / Cloudwatch / EC2 - Windows/Amazon Linux 2 / DirectConnect ・その他:Docker Compose / デュアルディスプレイ / Mac・Windows選択可 / 好みのエディタ・IDE選択

バルテス・イノベーションズ株式会社

●Webアプリケーションの設計・開発・テスト・運用 ●モバイルアプリ(iOS/Android)の開発支援 ●フロントエンド(React, Vue.js等)とバックエンド(Node.js, Python, Java等)の両方を担当 ●CI/CDパイプラインの設計・構築 ●UI/UX改善提案と実装 ●テスト設計・実施(QAチームとの連携) 開発環境 言語:JavaScript(TypeScript)、PHP、Python、Java、C、C++、C#、VB.NET、Ruby、Kotlin、Swift、Objective-c、Delphi フレームワーク:React、Next.js、Vue.js、Laravel、Spring Boot、Django インフラ:AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CloudFront)、GCP、Docker、Terraform CI/CD:GitHub Actions、CircleCI、Jenkins、Docker DB:MySQL、PostgreSQL、MongoDB、DynamoDB、Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Azure SQL Database、Azure Cosmos DB その他:Figma、Slack、Notion、Jira、Confluence、GitHub、GitLab

三菱電機株式会社

●組織のミッション DXイノベーションセンターは、「循環型 デジタル・エンジニアリング企業」の実現に向け、Serendie戦略を推進しています。グローバルで競争力のある事業DXを実現するため、技術・共創・人材・プロジェクト推進の4つの基盤を構築し、当社のイノベーティブ・カンパニーへの変革を牽引します。プラットフォーム設計開発部は、このうち技術基盤の中核として、共通プラットフォームの開発・運用・展開を担い、DX事業の立ち上げ迅速化とビジネスのスケール拡大に貢献します。 ●業務内容 事業部門と連携しながら、デジタルサービスの創出・高度化を支えるデジタルプラットフォームの開発・運営・展開、およびデジタルサービスの開発に携わっていただきます。加えて、関係者との調整やチーム内でのリードを通じて、プロダクト開発を主体的に推進いただくことを期待しています。 具体的には ・SaaS事業運営基盤、データ分析基盤、WebAPI連携基盤などの技術基盤の開発・運用・展開 ・アジャイル開発のもと、要件整理から設計・実装・運用まで一貫して関与し、関係者を巻き込みながらプロジェクトを主導 ・上記基盤の活用を前提とした各種デジタルサービス開発を、事業部門と連携しながら推進 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・AWS, Azure, Google Cloud ・Snowflake(DB) ・GitHub(バージョン管理),GitHub Copilot(コーディングアシスタント) ・Python,TypeScript,Next.js,Node.js ・Teams (コミュニケーション),Jira (タスク管理),Confluence(ナレッジ共有),Miro(ホワイトボード)

JAPAN AI株式会社

・顧客課題の発見・設計 顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定 AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する 利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案 ・ワークフロー構築・PoC の高速実装 JAPAN AI STUDIO を活用した業務ワークフローの構築 (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 顧客の既存 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・伴走 本番導入の技術支援・運用設計 セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 導入後の利用定着支援・改善提案 ・プロダクトフィードバック 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元 新規ユースケースの発見・提案 プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化 【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 : 製造業の「SaaS 疲れ」を解消する企業の脳の構築 従業員 500名の製造業の顧客。 SmartHR / 楽々精算 / kintone / Salesforce を個別に運用しており、部門間のデータ連携は手作業で行われている。 現場ヒアリングで「月末の経費精算に 1人あたり 2時間かかっている」「営業が受注情報を 3つのシステムに手入力している」という課題を発見。 JAPAN AI STUDIO で各 SaaS を API 連携し、経費精算の自動承認ワークフローと受注データの自動連携エージェントを 2週間で構築。 月間 400時間の業務削減を実現し、他部署への展開 (アップセル) に繋げる。 ● シナリオ 2 : 金融機関の 24時間見込み顧客探索エージェント 地方銀行の法人営業部門。 営業担当者が手動で企業情報を調査し、アプローチリストを作成している。 1件あたり 30分かかり、1日 10件が限界。 JAPAN AI STUDIO で企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AI エージェントが 24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。 営業担当者は毎朝、AI が優先順位付けしたアプローチリストを受け取るだけの状態に。 アプローチ数が 3倍に増加し、受注率が 15% 向上。 ● シナリオ 3 : 小売業の稟議承認プロセスの AI 化 全国 50店舗を展開する小売業の顧客。 店舗からの発注稟議が紙ベースで、本部での承認に平均 5営業日かかっている。 現場観察で「承認者が出張中に稟議が滞留する」「過去の類似稟議を参照できない」という課題を特定。 JAPAN AI STUDIO で稟議データを構造化し、AI が過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。 承認リードタイムを 5営業日から 1営業日に短縮。 この成功事例をプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。 ●ミッション 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。 ●AI ソリューションエンジニアについて AI ソリューションエンジニアは、Palantir 社が確立した FDE (Forward Deployed Engineer) を、AI エージェント時代にアップデートしたポジションです。 顧客の最も困難な業務課題を、AI と自社プロダクトを武器に解決します。 ・SIer / SES でのエンジニア 受け取った仕様書通りに実装する 客先常駐で開発リソースを提供する 多重下請け構造の中で顧客と距離がある 特定領域・特定技術の深掘り ・本ポジション 顧客と直接対話し、課題を発見して仕様を自ら定義する 自社オフィスを拠点に、自社プロダクトで顧客課題を解決する 経営層から現場担当者まで、顧客と直接信頼関係を築く フルスタック × AI × ビジネス理解 受託開発でも客先常駐でもありません。 顧客現場で課題を発見し、軽量な PoC を高速実装し、本番導入まで伴走する。 その過程で得た知見がプロダクトを進化させます。 ●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120名が開発組織に在籍しています。 チームは現在6名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

・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

JAPAN AI株式会社

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

JAPAN AI株式会社

プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 【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: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。 市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。 RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ● シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。 コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。 エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ● シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。 可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。 エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 ●ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 ●期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 ●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, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

JAPAN AI株式会社

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

JAPAN AI株式会社

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

JAPAN AI株式会社

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

JAPAN AI株式会社

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

株式会社イングリウッド

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

Japan Digital Design 株式会社

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

Japan Digital Design 株式会社

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

株式会社アドヴィックス

・ソフトウェアプロセス改廃 ソフトウェア品質保証基準の策定、開発プロセス定義、運用管理環境の構築(課題分析、運用定着、継続的改善) ・ソフトウェア開発環境基盤構築 ツールチェーンを活用した開発のデジタル化戦略策定、構築、展開、ソフトウェアテスト・開発支援環境の構築(CI/CD環境、バーチャル検証環境、自動テスト) ・シミュレーション環境導入による早期検証の実現/開発サイクル短縮(フィードバックループ高速化) ※経験や希望に応じ、担当業務を決定いたします <業務での使用ツール> C/C++、Python、VBA、Redmine、JIRA/Confluence、Git、SVN、Jenkins、WinAMS、MATLAB/Simulink、PolySpace、QA-C、WinAMS、Doors、EnterpriseArchitect、UnderStand、LATIX、FOSSID、HILS/MILS

オリックス株式会社

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

フリー株式会社

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

株式会社GA technologies

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

三菱電機株式会社

エネルギー(電気・熱)、ファシリティ、ものづくりにおける業務課題(省エネ、省力化など)を解決するSaaSの設計・実装・テスト・品質改善までをリードいただきます。 既存メンバーと連携しながら、開発のスピードと品質を両立し、チームの技術的な中核を担うポジションです。 ≪具体的には≫ ・要件定義、設計、実装、テスト、運用までの一連の開発プロセス ・Saasの設計・実装・テスト・レビュー・リリース ・クラウド(例:AWS, Azure, GCP)を活用したSaaS構築 ・ユーザー視点でのUI/UX改善提案と実装 ・AIを活用した業務の生産性改善・新たな価値創出 ・顧客訪問を実施し、各機能のユーザーヒアリング、顧客価値の具現化 ・リリース後の不具合対処など、技術面での問い合わせ対応 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によって会社外の職務に従事するため出向または転属を命じることがあります。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・フロントエンド:Typescript(Reactなどのフレームワークを用いたWebアプリ開発) ・バックエンド:Python(アプリ・APIサーバ実装経験) ・インフラ:Azure/AWS/Google Cloud(パブリッククラウド用いたアプリ開発・運用経験) ・その他:GitHub / Jira / Confluence / GitHub CopilotなどのCoding Agent

野村證券株式会社

Job/Group Overview: 我々のチームは、野村證券本社の日本の債券ビジネスと協業し、アジャイル開発手法を用いて、野村證券内の多数の部署にまたがる債券ビジネスのデジタルトランスフォーメーションを推進しています。 野村證券のビジネスはホールセールとリテールに大きく分けられますが、我々のチームはその垣根を越え、社内外のユーザーに対して債券のe-トレーディングシステムなど複数の内製システムを提供しています。このことで、ビジネスキャパシティの飛躍的な増大と顧客のユーザーエクスペリエンスの向上という成果を上げ、ビジネスにおける価値を提供し続けています。 現在、野村グループのビジネス拡大を目指し、ビジネス部門と協業して大小様々なプロジェクトを遂行するために、業務分析とプロジェクトマネジメントを中心に担当するチームメンバーを募集しています。 特に重視している点は、ビジネスに対する高い興味、アプリケーション設計のセンス、および将来的なポテンシャルです。様々な学ぶ機会があり、成長できる環境が整っているため、これまで主に開発メンバーとしての経験を積んでいてプロジェクトマネージャーの経験がない方でも歓迎いたします。また、入社時点で英語力は必須ではありませんが、業務内で英語を使用する機会があり、実践を通じてビジネス英語を習得したい方には最適な環境です。 Our team collaborates with the fixed income business in Tokyo, utilizing Agile development methodologies to drive the digital transformation of fixed income related businesses across multiple departments within Nomura Securities. Nomura Securities' business is broadly divided into wholesale and retail. Our team transcends these divisions to provide various in-house systems, including bond e-trading systems, to both internal and external users. This effort has resulted in a significant increase in business capacity and enhancement of customer user experience, consistently delivering value to the business. Currently, to support the expansion of Nomura Group's business, we are recruiting team members who will primarily focus on business analysis and project management to execute a variety of projects in collaboration with the business divisions. We particularly value candidates with a strong interest in business, a good sense of application design, and high future potential. We offer various learning opportunities and an environment conducive to growth, welcoming those who mainly have experience as development team members but lack project management experience. Responsibilities: 債券フロントビジネス向けの開発案件に携わっていただきます。 ・債券ビジネス部門との緊密なコミュニケーションを通じた要件分析(日本語) ・大小様々なプロジェクトの計画とマネジメント ・アプリケーションの仕様作成およびテスト ・開発メンバーやベンダーとの開発に関する調整 ・部門間の調整(日本語及び英語) ・社員および社外メンバーのマネジメントと育成 ・マネジメント層や他部署へのレポーティング(日本語及び英語) ・DevOpsスタイルでの本番システムサポート及びユーザーサポート ・アプリケーションのアジャイル開発(希望する場合) ・リリース手順の作成およびリリースの実施(希望する場合) チームが主に使用する技術やツール: Angular, TypeScript, Spring Boot, Java, MS SQL, C#, Linux (RHEL), Windows Server, JIRA, Confluence, GitLab, Jenkins, Ansible, Podman, Power BI, Grafana You will be involved in application development projects for the fixed income front business. ・Requirement analysis through close communication with the fixed income business division in Japanese ・Planning and management of various projects, both large and small ・Creating specifications and conducting tests for application development ・Coordination of development activities with development team members and vendors ・Coordination within and across departments in both Japanese and English ・Management and development of both internal employees and external members ・Reporting to management and other departments in both Japanese and English ・Production system support and user support in a DevOps style ・Agile development of applications (if desired) ・Creating and executing application release procedures (if desired) Technologies and tools primarily being used: Angular, TypeScript, Spring Boot, Java, MS SQL, C#, Linux (RHEL), Windows Server, JIRA, Confluence, GitLab, Jenkins, Ansible, Podman, Power BI, Grafana