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該当求人数 5

1~5件を表示

株式会社ニーリー

株式会社ニーリー

P05_サクセスエンジニア

カスタマーサクセスエンジニア

700~1,000万円

正社員

勤務地未定

・事業KPIを上げるための機能追加・改善の開発   ∟ 事業戦略上、課題となっている業務領域を中心に対応します   ∟ 決済・会計業務、カスタマーサクセス業務(toB/toC両面)、開発のトイル業務など ・各事業部における課題のディスカバリー   ∟ 要望の受け付けやヒアリングだけではなく、実際の業務にdeep diveして一次情報を取りにいきます ・事業のトップラインを上げるために必要な業務効率化のためのツール・プラットフォーム設計と開発 【一緒にやりたいこと】 ・マルチプロダクト化を見据え、サクセスエンジニアチーム体制の構築・仕組み化・強化 ・サクセスエンジニアチームがより発展、事業貢献するための施策の立案 ・各事業部への課題感のヒアリング・発掘の強化 ・よりスピード感を持った各事業部の課題感の解消と事業を成長させるための体制強化 ・事業のトップライン向上に直結する業務改革を推進するための、業務プラットフォーム・ワークフローの設計と構築 ・個別最適の業務改善から一歩進んだ、事業成長を支える業務プラットフォームの設計・構築 【技術環境】 ・使用言語:TypeScript, Python ・フレームワーク:  ∟ フロントエンド: React, Next.js  ∟ デスクトップアプリ: Electron  ∟ バックエンド: Express, Hono  ∟ テスティングフレームワーク: vitest  ∟ GASツール:Google App Script(Rollup + clasp) ・エディタ:VS Code, Cursor ・AI支援:GitHub Copilot, Claude Code ・インフラ:AWS ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:Redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・チャット:Slack ・ナレッジツール:Confluence ※開発組織全体では、以下も使用しています※ ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・品質保証:Autify ・ミドルウェア:Redis, Nginx ※業務内容 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

Django

Express

Datadog

PostgreSQL

Confluence

React

Microsoft Azure

GitHub Actions

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Amazon CloudWatch

Nginx

Next.js

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Redis

Angular

Amazon Aurora

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

P05_サクセスエンジニア

カスタマーサクセスエンジニア

正社員

・事業KPIを上げるための機能追加・改善の開発   ∟ 事業戦略上、課題となっている業務領域を中心に対応します   ∟ 決済・会計業務、カスタマーサクセス業務(toB/toC両面)、開発のトイル業務など ・各事業部における課題のディスカバリー   ∟ 要望の受け付けやヒアリングだけではなく、実際の業務にdeep diveして一次情報を取りにいきます ・事業のトップラインを上げるために必要な業務効率化のためのツール・プラットフォーム設計と開発 【一緒にやりたいこと】 ・マルチプロダクト化を見据え、サクセスエンジニアチーム体制の構築・仕組み化・強化 ・サクセスエンジニアチームがより発展、事業貢献するための施策の立案 ・各事業部への課題感のヒアリング・発掘の強化 ・よりスピード感を持った各事業部の課題感の解消と事業を成長させるための体制強化 ・事業のトップライン向上に直結する業務改革を推進するための、業務プラットフォーム・ワークフローの設計と構築 ・個別最適の業務改善から一歩進んだ、事業成長を支える業務プラットフォームの設計・構築 【技術環境】 ・使用言語:TypeScript, Python ・フレームワーク:  ∟ フロントエンド: React, Next.js  ∟ デスクトップアプリ: Electron  ∟ バックエンド: Express, Hono  ∟ テスティングフレームワーク: vitest  ∟ GASツール:Google App Script(Rollup + clasp) ・エディタ:VS Code, Cursor ・AI支援:GitHub Copilot, Claude Code ・インフラ:AWS ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:Redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・チャット:Slack ・ナレッジツール:Confluence ※開発組織全体では、以下も使用しています※ ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・品質保証:Autify ・ミドルウェア:Redis, Nginx ※業務内容 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

700~1,000万円

勤務地未定

Django

Express

Datadog

PostgreSQL

Confluence

React

Microsoft Azure

GitHub Actions

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Amazon CloudWatch

Nginx

Next.js

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Redis

Angular

Amazon Aurora

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

株式会社ニーリー

株式会社ニーリー

株式会社ニーリー

株式会社ニーリー

P07_SRE

DevOpsエンジニア

700~1,200万円

正社員

勤務地未定

●具体的な仕事内容 ・マルチプロダクト化に向けた取り組み ・新規プロダクト/開発チームを迅速に立ち上げるためのプラットフォームエンジニアリング ・グロースに耐えうる信頼性やオブザーバビリティを容易に導入するための仕組みづくり ・信頼性向上に向けた取り組み ・組織への信頼性イネーブリング戦略立案・推進 ・クラウドインフラセキュリティの向上 ・プロダクト開発のアジリティ向上に向けた取り組み ・開発環境改善やリリースエンジニアリングの最適化 ・トイル削減を目的としたツールや仕組みを構築することによる自動化 ・SRE x AIの分野における新たな価値創出、開発者体験の向上 ●使っている技術・サービス ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・インフラ:AWS(ECS、S3、Lambdaなど), Terraform ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・ミドルウェア:Redis, Nginx ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・品質保証:Autify ・チャット:Slack ・Knowledge Tool:Confluence ●組織体制 組織体制については以下の体制をとっております ・プラットフォームG SREチーム └主務メンバー3名 ※SREチームの取り組みについては、以下のnoteもご覧ください。 ・SREチーム発足から2年間の取り組み〜急成長するモビリティSaaSで信頼性とアジリティの両立を指す~ (https://note.nealle.com/n/n530c5238836d) ・ニーリーのSREによるリリースサイクルの改善〜「隔週深夜1回→1日2回」にリリース頻度を向上させた道のり〜 (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ・SREチームのSLI/SLO策定への取り組み ~3つの視点から観測する信頼性~ (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ●ニーリーのプロダクト組織のことが分かるコンテンツ エンジニア向け会社説明資料 https://speakerdeck.com/nealle/nirienziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao Nealle Developer’s Blog https://nealle-dev.hatenablog.com/ 公式note(エンジニアの入社エントリなど) https://note.nealle.com/m/m061b64cfaed8 ●改正職業安定法に基づく記載 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

Datadog

PostgreSQL

Confluence

React

GitHub Actions

Go

Python

生成AI・LLM

Amazon CloudWatch

Nginx

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Terraform

Redis

Angular

Amazon Aurora

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

P07_SRE

DevOpsエンジニア

正社員

●具体的な仕事内容 ・マルチプロダクト化に向けた取り組み ・新規プロダクト/開発チームを迅速に立ち上げるためのプラットフォームエンジニアリング ・グロースに耐えうる信頼性やオブザーバビリティを容易に導入するための仕組みづくり ・信頼性向上に向けた取り組み ・組織への信頼性イネーブリング戦略立案・推進 ・クラウドインフラセキュリティの向上 ・プロダクト開発のアジリティ向上に向けた取り組み ・開発環境改善やリリースエンジニアリングの最適化 ・トイル削減を目的としたツールや仕組みを構築することによる自動化 ・SRE x AIの分野における新たな価値創出、開発者体験の向上 ●使っている技術・サービス ・バックエンド:Python(Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・インフラ:AWS(ECS、S3、Lambdaなど), Terraform ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・ミドルウェア:Redis, Nginx ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:redash ・CI/CD:GitHub Actions, AWS CodeDeploy ・プロジェクト管理:JIRA ・品質保証:Autify ・チャット:Slack ・Knowledge Tool:Confluence ●組織体制 組織体制については以下の体制をとっております ・プラットフォームG SREチーム └主務メンバー3名 ※SREチームの取り組みについては、以下のnoteもご覧ください。 ・SREチーム発足から2年間の取り組み〜急成長するモビリティSaaSで信頼性とアジリティの両立を指す~ (https://note.nealle.com/n/n530c5238836d) ・ニーリーのSREによるリリースサイクルの改善〜「隔週深夜1回→1日2回」にリリース頻度を向上させた道のり〜 (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ・SREチームのSLI/SLO策定への取り組み ~3つの視点から観測する信頼性~ (https://note.nealle.com/n/n245a1069b089) ●ニーリーのプロダクト組織のことが分かるコンテンツ エンジニア向け会社説明資料 https://speakerdeck.com/nealle/nirienziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao Nealle Developer’s Blog https://nealle-dev.hatenablog.com/ 公式note(エンジニアの入社エントリなど) https://note.nealle.com/m/m061b64cfaed8 ●改正職業安定法に基づく記載 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

700~1,200万円

勤務地未定

Datadog

PostgreSQL

Confluence

React

GitHub Actions

Go

Python

生成AI・LLM

Amazon CloudWatch

Nginx

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Terraform

Redis

Angular

Amazon Aurora

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

株式会社テクノプロ テクノプロ・エンジニアリング社

株式会社テクノプロ テクノプロ・エンジニアリング社

NEW

【グローバル】システムエンジニア PM・PL・PMO 要件定義~開発・テスト

プロジェクトマネージャー(PM)

-

正社員

勤務地未定

大手企業向けの基幹システム開発・新規アプリケーション開発のプロジェクトに携わっていただきます。 ●業務系システム 大手メーカーの業務システム開発や金融系基幹システム、官公庁向けのシステム開発などに携わります。 ●Webアプリケーション Webサービス運用企業向け開発やECサイト、クライアントアプリケーションの開発などに携わります。 ●ビジネスアプリケーション 企業情報可視化対応のERPや製造業・小売業の業務効率をサポートするSCM、購買・製造、連携部署間の情報伝達を最適化するPDMの作成などに携わります。 OS:Linux/Windows DB:Oracle、Postgres 言語:Java、C#、C⁺⁺、VB.NET、Python等での開発 その他:SQL、Oracle 等 ●配属部署 全国各拠点 及びクライアント先

生成AI・LLM

C言語

Objective-C

COBOL

C#

JIRA

VB.NET

PHP

Ruby

Python

GitHub

Linux

Windows

Java

JavaScript

Oracle

C++

ActionScript

Perl

R言語

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

生成AI開発ツール導入

従業員数1000名以上

NEW

【グローバル】システムエンジニア PM・PL・PMO 要件定義~開発・テスト

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

大手企業向けの基幹システム開発・新規アプリケーション開発のプロジェクトに携わっていただきます。 ●業務系システム 大手メーカーの業務システム開発や金融系基幹システム、官公庁向けのシステム開発などに携わります。 ●Webアプリケーション Webサービス運用企業向け開発やECサイト、クライアントアプリケーションの開発などに携わります。 ●ビジネスアプリケーション 企業情報可視化対応のERPや製造業・小売業の業務効率をサポートするSCM、購買・製造、連携部署間の情報伝達を最適化するPDMの作成などに携わります。 OS:Linux/Windows DB:Oracle、Postgres 言語:Java、C#、C⁺⁺、VB.NET、Python等での開発 その他:SQL、Oracle 等 ●配属部署 全国各拠点 及びクライアント先

-

勤務地未定

生成AI・LLM

C言語

Objective-C

COBOL

C#

JIRA

VB.NET

PHP

Ruby

Python

GitHub

Linux

Windows

Java

JavaScript

Oracle

C++

ActionScript

Perl

R言語

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

生成AI開発ツール導入

従業員数1000名以上

株式会社テクノプロ テクノプロ・エンジニアリング社

株式会社テクノプロ テクノプロ・エンジニアリング社

株式会社ブリングアウト

株式会社ブリングアウト

NEW

AI Product Manager

AI・機械学習(LLM)エンジニア

-

正社員

勤務地未定

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。 単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。 ① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 ●VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 ●LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 ●バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 ●PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 ●顧客課題の抽出、構造化、パターン化 ●開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 ●問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 ●顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 ●優先順位付けの判断軸設計 ●事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 ●AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 ●ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 ●PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 ●AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 ●誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 ●AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 ●What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 ●CTO・Engineering との投資対効果レビュー ●プロダクト改善テーマの言語化 ●短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 ●① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。 ●② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。 ●③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。 ●④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。 ●⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

JavaScript

RAG

Windows

GitHub

Python

生成AI・LLM

MySQL

Notion

Slack

JIRA

Node.js

育児支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名未満

NEW

AI Product Manager

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。 単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。 ① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 ●VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 ●LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 ●バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 ●PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 ●顧客課題の抽出、構造化、パターン化 ●開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 ●問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 ●顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 ●優先順位付けの判断軸設計 ●事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 ●AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 ●ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 ●PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 ●AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 ●誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 ●AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 ●What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 ●CTO・Engineering との投資対効果レビュー ●プロダクト改善テーマの言語化 ●短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 ●① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。 ●② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。 ●③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。 ●④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。 ●⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

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勤務地未定

JavaScript

RAG

Windows

GitHub

Python

生成AI・LLM

MySQL

Notion

Slack

JIRA

Node.js

育児支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名未満

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