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株式会社BuySell Technologies

<リユースプラットフォーム開発> リユースプラットフォームCosmosのビジョンは、「日本全国誰もが簡単にリユースにアクセスできる世界の構築」を想い描いています。 事業理解と共に、プロダクトと関わるメンバーのサポートをお任せいたします。 ・プロダクトのデリバリーマネジメント ・プロダクトに係るコストの予実管理 ・メンバーとの1on1、メンタリング、コーチング、人事評価、アサイン計画などピープルマネジメント ※変更の範囲なし 【チームの特徴】 ・開発生産性への意識が高く、作業の効率化などを重視できます ・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」を理解して開発します ・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しています ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成 【開発組織の成長に向けた取り組み】 エンジニア組織は35名から90名まで増加しており、今後も拡大を予定しています。 一方で組織横断の知見共有や事業部連携が不足していたり、次世代のEMやTLを育成するスキームが確立していないなど課題が浮かび上がってきました。 私たちは「バイセルテックイシュー」と称して、日々課題解決への取り組みを行なっています。 ・ビジネス理解浸透会 ・社外アウトプットを強めるワーキンググループ作成 ・MVV浸透イベント 【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

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

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

jinjer株式会社

勤怠・給与・人事労務を担う Core チームのマネジャーとして、チームの安定運用とプロダクト戦略の両輪を担います。 CPO 直下で PdM 複数名を率い、「何を作るか」「なぜ作るか」の意思決定に責任を持ちながら、チームメンバーの成長も主導いただきます。 具体的には以下の業務を担当します。 ●PdM メンバーの育成・目標設定・日次マネジメント ●プロダクト戦略ならびに VoC に基づく対応のロードマップ策定とリリースまでの完遂 ●PdM 各チームならびに CS や Sales との組織間連携設計および課題解決の推進 ●データならびに他チームの VoC 起点でのプロダクト改善サイクルの設計・実行 ●CPO ならびに他チームのマネージャとともに Core チームのプロダクト文化・開発プロセスを構築 ●AI ツールを活用した PdM 業務(仕様書生成・市場調査・データ分析)の自ら実践とチームへの展開 ●AI 前提の開発プロセス(仕様策定・レビュー・振り返り等)を Core チームに設計・浸透させる ●AI&Platform チームと連携した Core 領域への AI 機能統合の企画・推進 【利用ツール】Figma / Slack / Productboard / Confluence / JIRA

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

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

JAPAN AI株式会社

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

株式会社アバント

エンジニアリング チームが目指すもの アバントのエンジニアリングチームでは、アバントグループの企業理念である「100年企業の創造」を達成するために、「チームの垣根を越えて協力し合いかつ、自ら決断することのできる自律型」組織を作り、チーム一丸となり、アバントのミッションの実現に向けた挑戦をし続けていきます。 本ポジションに期待する事【フロントエンドエンジニア】 アバントのミッションを達成するために、エンジニアリングチームは大きな転換をしようとしています。 お客様の「経営情報の大衆化」を進めるためにアバントは成長を続けてきました。 今後さらなる速度でのサービス拡大および「経営情報の大衆化」を見据え、アバント全体のミッションとして、新規ソフトウェアサービスの拡充に取り組んでいます。 これまでモノリシックなオンプレミス型クライアントアプリケーションとして設計・実装されてきたアバントのプロダクトをクラウド型ブラウザアプリケーションとすることで、より、お客様に価値を提供できるシステムへと作り変えています。 フロントエンドエンジニアには、システム・組織の大きな変革とサービスの成長の両面に対して、Open Value Stretchに取り組むことが求められます。 このような段階のエンジニアリングチームにおいて、UI開発はもちろんのこと、UX領域に係る意思決定から仕様に対するフィードバック等、様々な議論に対してオーナーシップを持ち、積極的・主体的に関わって頂くTechLeadとしてのエンジニアを求めています。 業務内容【フロントエンドエンジニア】 ・アバントのクラウドサービスにおけるWebアプリケーションのUI設計、開発 ・チーム開発のリード 技術環境: ・開発言語: C#, JavaScript(AngularJS 等々), C++ ・インフラストラクチャ: オンプレミスサーバ, Microsoft Azure, Amazon Web service ・ミドルウェア:Microsoft SQL Database(および SQL Server), Oracle, Azure COSMOS DB, Nginx, Kubernetes(Azure Kubernetes Service) ・構成管理ツール: Azure DevOps ・CI/CD: Azure DevOps ・監視ツール: IIJ ・ドキュメンテーション: Confluence ・その他利用ツール・サービス: Microsoft Teams , Slack　他 配属部門 プロダクト開発本部　プロダクト基盤部

株式会社アバント

エンジニアリング チームが目指すもの アバントのエンジニアリングチームでは、アバントグループの企業理念である「100年企業の創造」を達成するために、「チームの垣根を越えて協力し合いかつ、自ら決断することのできる自律型」組織を作り、チーム一丸となり、アバントのミッションの実現に向けた挑戦をし続けていきます。 本ポジションに期待する事【バックエンドエンジニア】 アバントのミッションを達成するために、エンジニアリングチームは大きな転換をしようとしています。お客様の「経営情報の大衆化」を進めるためにアバントは成長を続けてきました。今後さらなる速度でのサービス拡大および「経営情報の大衆化」を見据え、アバント全体のミッションとして、新規ソフトウェアサービスの拡充に取り組んでいます。 これまでモノリシックなオンプレミス型クライアントアプリケーションとして設計・実装されてきたアバントのプロダクトをクラウド型ブラウザアプリケーションとすることで、より、お客様に価値を提供できるシステムへと作り変えています。バックエンドエンジニアには、システム・組織の大きな変革とサービスの成長の両面に対して、Open Value Stretchに取り組むことが求められます。 このような段階のバックエンドチームにおいて、機能開発はもちろんのこと、オンプレミスアプリケーションをクラウドアプリケーションに転換するための技術領域に係る意思決定から仕様に対するフィードバック等、様々な議論に対してオーナーシップを持ち、積極的・主体的に関わって頂くTechLeadとしてのエンジニアを求めています。 業務内容【バックエンドエンジニア】 ・アバントのクラウドサービスを構成する各種Microservicesの設計、開発、運用 ・C#を利用したクラウドサービスのAPI、Webアプリケーションの設計、開発、運用 ・チーム開発のリード 技術環境 ・開発言語: C#, JavaScript, C++ ・インフラストラクチャ: オンプレミスサーバ, Microsoft Azure, Amazon Web service ・ミドルウェア:Microsoft SQL Database(および SQL Server), Oracle, Azure COSMOS DB, Nginx, Kubernetes(Azure Kubernetes Service, Elastic Kubernetes Service) ・構成管理ツール: Azure DevOps ・CI/CD: Azure DevOps ・監視ツール: IIJ ・ドキュメンテーション: Confluence ・その他利用ツール・サービス: Microsoft Teams , Slack　他 配属部門 プロダクト開発本部

株式会社kubell

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

株式会社エスキュービズム

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.

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

株式会社カオナビ

カオナビ労務の成長を担うプロダクトマネージャーとして、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略の策定と実行 ●市場調査・競合分析によるプロダクト要件の定義 ●エンジニアやデザイナーとの連携によるプロダクト開発の推進 ●複数のプロダクトマネージャーと協力しながらの横断的な課題解決 ●ユーザーフィードバックの収集と分析、改善施策の立案 ●KPIの設定と進捗管理 ●ステークホルダーへの報告とコミュニケーション ●プロダクトのローンチ計画と実行管理 ●データ分析に基づくプロダクト改善の提案 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript フレームワーク:Echo, React 開発/運用環境:Docker, GoLand, Figma, GitHub, GitHub Copilot 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Mailgun 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch, Mackerel 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom, Miro

株式会社カオナビ

本ポジションではプロダクトマネジメントや組織開発における一連の業務をお任せします。プロダクトマネジメントチームの責任者を担っていただくポジションのため、経営陣や各現場責任者と協働しながら、プロダクト戦略や組織戦略を描いていただき、実行いただくことを期待しています。 主な業務は以下となります。 ●プロダクト戦略策定業務 ・新規プロダクトの企画立案や既存プロダクトの機能改善方針の検討 ・プロダクトロードマップ策定やKGI/KPIなど達成すべき数値目標の検討 ●プロダクトマネジメント業務 ・定性・定量リサーチ(ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析・VOEやVOC分析) ・CS部門やセールス部門との連携による要求整理、改善アイデアの検討 ・開発要件整理、開発プロジェクトの進捗管理、リスク管理、納期管理 ●組織マネジメント業務 ・プロダクト戦略に紐づく、組織戦略の策定や人員計画の検討 ・チームが円滑に活動するための組織活性化施策の検討と実行 ・メンバーの意欲と能力向上を目指した各種メンバーマネジメント業務 【直近過去事例】 新機能「クリエイティブマップ」β版を提供開始 カオナビが、申請業務を効率化する新機能「ワークフロー」の提供開始 現在、他社との連携も進行中です。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

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)

株式会社本田技術研究所

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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。 【使用ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, CAMEO/PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker, Claude/Claude Code etc.

株式会社本田技術研究所

【具体的には】 お客様の生活を豊かにするエネルギーV2Xエコシステム実現に向けて家電や電気設備など家庭・電気自動車で使用するエネルギーの可視化・最適な充給電制御システムの開発で必要となる ・Honda独自のV2Xサーバー構築(PoC/量産環境) ・アーキテクチャ設計・ソフトウェア機能設計及び検証 ・サーバー向けソフトウェア構築のためのDevOpsの定義/開発 ・上記システムに関連するスマホアプリUI/UX設計及び検証・ハードとソフトウェアを統合したシステム実証実験　等 ・サーバー構築技術のリーディングとロードマップの策定 ・システムの目標値の策定・KPIマネジメント・予算管理 ・グループメンバーのマネジメント業務 (1on1やコーチングやメンタリングを通した育成支援/人事評価を通した成長促進やキャリア支援等) ※V2X(Vehicle-to-X)とは、電気自動車(EV)と家庭・社会インフラ(電力系統、クラウド、アプリ等)を通信でつなぎ、相互にエネルギー/情報をやり取りする仕組みです。本ポジションでは、主にV2H(Vehicle-to-Home:車から家へ電力を供給)およびV2G(Vehicle-to-Grid:車と電力系統の双方向連携)を含むユースケースを想定し、車両データや電力データ、ユーザーの利用動向をもとに、コネクテッドアプリ等を活用したスマート充電/充給電制御サービスの価値創出に取り組みます。 ※パートナー企業様との共同開発において、戦略検討段階から実証実験まで連携しながら業務推進いただきます。 ※業務上、海外現地法人・取引先等とのやり取りが発生します。 ※将来的には、海外駐在の可能性もございます。 ※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。 【開発ツール】 使用言語:Python/Java/JavaScript/SQL クラウド環境:AWS　バージョン管理ツール:Git/AWS(CodeCommit)/SVN そのほか知識:Jira/Confluence/Docker/Shell/RESTful API/RDBMS(MySQL)/NoSQL DBMS 【推奨の資格】 AWS Solutions Architect

株式会社本田技術研究所

【仕事内容】 SDVを実現するためのソフトウェアプラットフォームおよび、AD/ADASのプラットフォームの設計・戦略策定及び最終的な意思決定、マネジメント等を管理職としてお任せします。 ●超長期的な技術ロードマップの策定 5年・10年先を見据えた、AD/ADAS向けソフトウェアプラットフォームの開発戦略の立案 技術トレンドや市場環境を分析し、自社で開発すべきコア技術と、外部技術(OSSやパートナー企業との連携)を組み合わせた技術スタックの選定・決定 ●プラットフォーム・アーキテクチャの定義 アプリケーションがハードウェアに依存せず進化し続けられるための、疎結合かつスケーラブルなプラットフォーム構成の設計 OS、ミドルウェア(通信スタック、ミドルウェア連携、データ基盤)のインターフェースおよびデータフローの全体設計 ●技術的意思決定と標準化のリード プラットフォームのアーキテクチャにおける技術的整合性の評価、および開発チームに対する設計指針の提示 機能安全(ISO 26262)やサイバーセキュリティなど、モビリティに求められる高度な信頼性をプラットフォーム層で担保するための設計方針の策定 ●技術課題の解決と戦略的牽引 複雑化するソフトウェア構成における技術的ボトルネックの特定と、根本解決に向けた構造設計の刷新 ※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 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

株式会社本田技術研究所

SDVを実現するためのソフトウェアプラットフォームおよび、AD/ADASのプラットフォームの設計・戦略策定をお任せします。 ●超長期的な技術ロードマップの策定 5年・10年先を見据えた、AD/ADAS向けソフトウェアプラットフォームの開発戦略の立案 技術トレンドや市場環境を分析し、自社で開発すべきコア技術と、外部技術(OSSやパートナー企業との連携)を組み合わせた技術スタックの選定・決定 ●プラットフォーム・アーキテクチャの定義 アプリケーションがハードウェアに依存せず進化し続けられるための、疎結合かつスケーラブルなプラットフォーム構成の設計 OS、ミドルウェア(通信スタック、ミドルウェア連携、データ基盤)のインターフェースおよびデータフローの全体設計 ●技術的意思決定と標準化のリード プラットフォームのアーキテクチャにおける技術的整合性の評価、および開発チームに対する設計指針の提示 機能安全(ISO 26262)やサイバーセキュリティなど、モビリティに求められる高度な信頼性をプラットフォーム層で担保するための設計方針の策定 ●技術課題の解決と戦略的牽引 複雑化するソフトウェア構成における技術的ボトルネックの特定と、根本解決に向けた構造設計の刷新 ※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 【開発ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, POSIX, Linux, HyperVisor, C/C++, Python, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, Wireshark等

キャディ株式会社

<期待する役割> ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。その後は、経営・CTO・各開発責任者と連携し、その時々で解決すべき「最も解きごたえのある壁」に向き合っていただきます。 <想定される業務例> ●戦略的プロダクト開発・刷新への参画 ・成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定からアーキテクチャの再設計、難易度の高い実装までを牽引する。 ●全社横断的な「技術的突破口」の作成 ・特定のチームだけでは解決できない共通基盤(認証、データ連携、CI/CD等)の課題に対し、全社最適なソリューションを構築・展開する。 ●技術的意思決定のリードと品質の担保 ・複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューや、セキュリティ・スケーラビリティ等の高い基準の策定と実行。 ●技術組織の成熟化への寄与 ・課題解決を通じて、次世代のリードエンジニアを育成し、組織全体の「壁を乗り越える力」を底上げする。 <開発環境> ●フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ●バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ●機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ●インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ●Event Bus:Cloud Pub/Sub ●DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ●Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ●API:GraphQL,REST,gRPC ●認証: Auth0 ●開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ●コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

株式会社BuySell Technologies

【ご入社後に期待する成果】 ・〜6ヶ月後:特定ドメイン(例:査定・CRM・物流)をリードエンジニアとして牽引 ・〜1年後:AI・自動化技術を活用した生産性10倍化プロジェクトの中心を担っていただき、開発スピードと品質を両立し、チーム全体の技術生産性を底上げ 【職務内容】 ■リユースプラットフォーム「Cosmos」の開発チームのリード リユースプラットフォームCosmosは「日本全国誰もが簡単にリユースにアクセスできる世界の構築」をビジョンとして想い描いています。 事業理解と共に、プロダクトと関わるメンバーのサポートをお任せいたします。 ・Cosmosプロダクトのバックエンド開発 ・EM・PdMと協力して、高品質なプロダクトを目指す取り組みや仕組みづくり ・DX(Developer Experience)向上や技術的負債解消の計画と実行 ・バックエンド領域でのアーキテクチャ設計構築や技術選定 ■バックエンド領域での横断的な取り組み 取締役CTOに今村が着任以降、エンジニア組織は35名から90名まで増加しており、今後も拡大を予定しています。 一方でプロダクト品質や開発生産性を維持することへの課題が顕在化し、組織全体としてエンジニアスキルのレベルアップが求められています。 次世代のテックリードを創出すべく、CTOやEMと議論してより良い組織づくりへもご助力いただきたいです。 ・開発ガイドラインの策定 ・オブザーバビリティ・モニタリングの強化 ・AI活用を前提とした開発体制の構築 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)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 【あなたに提供できる価値】 ・「成長事業×AI×エンジニアリング」の実装経験 ・最新技術(生成AI・RAG・マルチエージェント等)を実務導入 ・高密度なチームによる設計・実装スキル向上 ・経営層との距離が近く、成果が直接事業に反映される環境 【キャリアパス】 ・テックリード/アーキテクト → 開発本部長 ・またはPdMへのキャリアシフトも可能(事業理解×技術力を活かす) 【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

合同会社DMM.com

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/)

合同会社DMM.com

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/)

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

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(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤・クラウド技術・生成AI/AI Agentを活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。 今回募集するテクニカルプロジェクトマネージャーは、AIアプリケーションや次世代金融プロダクトを開発対象とするプロジェクトのゴール達成に向けた役割を担います。 通常のプロジェクトマネジメントに加え、技術的な知見をもとに、金融機関に求められるセキュリティ・信頼性の要件とモダンな技術スタックを両立させながら、プロジェクトのデリバリーに責任を持つロールです。 職務内容 ・スコープの定義、要件定義・仕様策定 ・スケジュールやリソース面のプランニング ・技術的な難易度の評価、課題のハンドリング ・金融機関のセキュリティ基準を考慮した設計・開発の推進とその説明責任 ・プロジェクトのファシリテート、情報の整理、優先順位決め ・プロジェクト推進におけるエンジニアメンバのサポート、メンタリング、フォローアップ 会社とメンバー Japan Digital Design(以下、JDD)は、三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のグループ企業として、MUFGグループ各社を始め金融機関に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは、「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAI Agentの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AI Agentを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融機関からの出向者に加え、これまで銀行組織にはいなかった大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたStartupから経験豊富なメンバーが集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の領域の専門人材を、プロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 開発言語・技術スタック・フレームワーク ※プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します。近年はTypeScriptをメインの開発言語に据えつつ、AI/LLM領域ではPythonも活用しています。 ●フロントエンド ・TypeScript, Next.js, React, Vite, Storybook ●バックエンド ・TypeScript, Next.js, Express ・Python, Fast API ●インフラ ・AWS (ECS, Fargate, Amplify, Lambda, StepFunctions, S3, etc..) ・Google Cloud (Cloud Run, Cloud Pub/Sub, Identity platform, Cloud SQL, Cloud Functions, Terraform) ●AI / LLM / Agent ・OpenAI API / Azure OpenAI Service / Anthropic / Gemini等のLLM API ・LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等のLLMアプリケーションフレームワーク ・RAG、Tool Calling、Function Calling、Multi-Agent Workflow ・Vector Database / Embedding / Semantic Search ・Prompt Engineering / Context Engineering ●開発ツール ・Slack, GitHub (GitHub Copilot), Claude Code などの AI コーディングアシスタントツール / 各種 LLM ツール, JIRA, Confluence, Microsoft Teams 変更の範囲 会社の定める業務

株式会社本田技術研究所

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

株式会社本田技術研究所

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

株式会社BuySell Technologies

【ご入社後に期待する成果】 〜6ヶ月後:特定事業領域(例:査定・CRM・在庫)における業務課題を深く理解し、プロダクト課題を構造化 〜1年後:Cosmosを活用した業務変革プロジェクトの要件定義～リリースまでをリードし、事業責任者・CTO・本部長と連携しながら「事業×テクノロジー」の成功事例をグループ企業に横展開できる状態を実現 【職務内容】 ・各事業領域の業務プロセスを可視化し、課題を構造化 ・「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～要件定義～実装ディレクション ・データ分析・ユーザーインタビューを通じた改善提案 ・技術チーム(SWE・AIエンジニア)との連携によるリリースマネジメント ・グループ横断でのプロダクトガバナンスと優先順位管理 ・社内ステークホルダー(営業・オペ・経営企画など)との合意形成 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)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 【あなたに提供できる価値】 ・事業と直結したプロダクトマネジメント経験 ・AI・データを活用した実業変革の経験 ・CTO・本部長直下で、戦略から実行まで裁量を持って動ける環境 ・経営層との距離が近く、意思決定スピードが速い 【キャリアパス】 ・プロダクト責任者(複数PJ横断) ・本部長・プロダクト統括ポジション 【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

株式会社本田技術研究所

≪業務概要≫ 四輪向けの高圧バッテリ制御開発において管理職としてマネジメントもしくは技術スペシャリストとして技術テーマを牽引頂くポジションです。 バッテリハードウェア開発部門を中心とした関連部門と連携しながらバッテリ制御技術を開発いただくことを期待しています。 また、当該領域における技術戦略立案の業務を担っていただき、ユーザーに価値を提供するための最上流のフェーズでご活躍いただきたいと考えております。 ≪業務詳細≫ ※以下におけるマネジメントや技術テーマの牽引をお任せします。 (1)ユーザーが安心安全に使うためのバッテリ制御開発 ・四輪へ適用するバッテリの状態推定などの制御ソフトウェア設計/テスト ・制御コンセプトの立案やMatlab/Simulinkを使用した仕様作成、xILSや実機を活用したテスト (2)2次利用などを見据えたバッテリ制御 技術の先行開発 ・AIやデータを活用したバッテリ 制御ソフトウェアの設計/テスト ・制御コンセプトの立案やMatlab/Simulinkを使用した仕様作成、xILSや実機を活用したテスト ※ご経験が生かせる領域から中心にお任せする予定ですが、業務習熟の上、V字工程の自社内で担っている開発工程を一気通貫でご担当いただくことができます。 ※業務上、海外現地法人・取引先等とのやり取りが発生します。 ※将来的には、海外駐在の可能性もございます。 ※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。 【対象システム/コンポーネント例】 ●パワートレイン統合制御システム/熱マネジメントシステム/充給電マネジメントシステム 等 ●モータ/インバータ/バッテリー/エンジン/トランスミッション 等 ※上記は当該組織における担当領域を示しております。今回の求人においてはモーターやバッテリー領域をお任せする予定です。 【開発ツール】 C言語、HILSシステム(dSPACE,DENSO TEN,A&D)、Matlab、Simulink、HILS、JMAG RT、INCA、CANape、 CANalyzer、 サーバ/スマホアプリ開発ツール、Doors、 PREEvision、 JIRA/Confluence、 オシロスコープ、 ホンダ専用ツール群、 一般的PCソフト (Excel, Powerpoint, Word)