自社プロダクト・サービス開発 BacklogのITエンジニア求人・転職情報

●主に担当する業務内容 画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発 プロダクト開発・運用 アルゴリズム・モデルの組み込み実装 プロトタイプの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。(建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術‧開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

●主に担当する業務内容 画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発 調査テーマの提案 アルゴリズム・モデルの調査・評価 アルゴリズム・モデルの改善・軽量化 PoCの実施 プロダクトの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。 (建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。 ⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術・開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

●ミッション 日本の救急医療は世界トップレベルである一方、現場の情報伝達は未だ「紙と電話」が主流であり、データが構造化されずに分断されているという課題を抱えています。また、病院内においても医師の業務時間の多くが書類作成に割かれ、本来の「患者を診る」ための時間が圧迫されている実態があります。 TXP Medicalは、大病院の救急外来や救急隊向けに医療情報プラットフォームを開発・提供することで、アナログな現場をテクノロジーで繋ぎ、データに基づく意思決定を支援しています。 2026年4月には全正社員に生成AI「Claude」を展開し、「AI-native企業」へ移行。テクノロジーと医療データの掛け合わせで、医療界全体の最適化を目指しています。 ●業務内容 自治体、病院、製薬企業などに向け、TXP Medicalが幅広く提供しているプロダクト群のバックエンド(サーバーサイド・インフラ)領域をお任せします。 これまでのご経験を活かし、単なる機能実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、データモデリングから、チーム全体の生産性向上まで、技術面からプロダクトの成長を牽引していただくことを期待しています。 社内に在籍する現役の救急医や看護師(ドメインエキスパート)と連携し、「どうすれば技術で複雑な医療課題を解決できるか」をチームで協調し、自発的に検証・アクションしていく姿勢を歓迎します。 【具体的な業務・チャレンジ】 ・アーキテクチャの最適化とスケーラビリティの確保:AWS(Lambda/ECS等)を活用したサーバーレス/コンテナアーキテクチャの設計・改善や、技術的負債の計画的な解消 ・耐障害性の高いバックエンド開発:救急車内などの不安定な通信環境や、24時間365日止まらない医療現場でも確実に動作する堅牢なAPIの設計 ・開発組織のリード:チーム全体の開発生産性を向上させるためのCI/CD環境の整備や、コードレビュー、モダンな開発プロセスの主導 ●担当予定プロダクトの例 ご志向や組織の状況に応じ、以下のいずれか、または横断的に関わっていただきます。 ・救急搬送システム『NSER mobile』: 救急隊と病院間のアナログな連絡をデジタル化。現場からバイタルサインや画像情報をワンタップで病院へ送信し、搬送時間の短縮とミスマッチを防ぐアプリ。 ・急性期病院向けシステム『NEXT Stage ER / ICU』: 全国の救命救急センターで約50%のシェアを誇る、カルテ入力業務支援と研究支援を両立する統合プラットフォーム。 ・NEXT Stage Document Assistant(NSDA): 電子カルテのデータを抽出し、LLMを用いて退院サマリー等の医療文書を自動生成するシステム。 ●開発環境・技術スタック CTO(メルカリ等出身)率いる開発組織のもと、モダンな技術選定を行っています。 社内に現役の救急科専門医などが多数在籍しており、要件に対するドメイン知識の補完やフィードバックを即座に得られる圧倒的な「現場感」が強みです。 ・バックエンド: Python (Flask, Serverless), TypeScript, Node.js ・フロントエンド: TypeScript (React, Next.js, Vue, Nuxt), Dart (Flutter) ・インフラ: AWS (Lambda, ECS, DynamoDB, RDS, CloudFront, SNS, SQS, Amplify, CDK) ・データベース: PostgreSQL, MySQL, Oracle ・その他ツール: GitHub, Slack, Figma, Backlog, Claude(全社員貸与)

自社サービスを展開する弊社の新規・既存のプロダクト、プロモーションクリエイティブ領域を横断的にフロントエンドに特化した業務を担って頂きます。 社内外からの要望をPMとともに要件定義をしていき、ユーザーにとって価値のある機能を実装していただきます。 【具体的な業務内容】 ・ヘルスケアサービス(既存/新規)におけるWebアプリケーションのフロントエンド開発業務全般 ・新規企画および顧客要望を基にした、アプリケーションの設計/開発/運用/改善 案件は弊社の各サービスを横断しますので開発案件内容は様々です。 案件例 ・地図検索など外部APIを用いたフロント実装 ・google analyticsなど計測系タグの非同期実装 ・フロント側のレイアウトに合わせたポップアップやスライダーの実装 【開発環境】 ■フロント 言語:HTML/Css/JavaScript/jQuery ※モダンなフレームワークへのリプレイスを検討しており上記に+αでreactなどのご経験やリプレイス経験があると尚可 ■サーバーサイド 言語:PHP(cake/fuel/laravel) ※サブサービスでpython/DainamoDB/lambdaを用いた環境でのサービスもあり サーバ:AWS(EC2/S3/他AWS提供サービス) DB:MySQL、Redis Elasticsearch/varnish(キャッシュ)/jenkins バージョン管理:GitHub/AWS code commit プロジェクト管理:Slack/Redmine/Backlog

・PjM(プロジェクトマネージャ)と連携したアプリケーションの設計・開発 ・サービス開発に必要なアーキテクチャ設計および実装・開発チームにおける技術的リード ・適切な技術の選択・最適な設計と実装 ・既存サービス/新サービスの新機能の要件定義・設計・開発・テスト ・開発環境の整備や開発プロセスなどの改善による生産性向上 ・リリースの立ち合い/リリース後のテスト ・ログを用いた確認や調査(速度改善や機能の動作テスト) 【具体的な業務内容】 Step1 入社～1か月 〇実際の開発体制に慣れるため軽微な案件にアサイン ・対象環境で軽微な修正/リリースまでを通じて流れの確認 ・ユーザーからの問い合わせや案件を共有するMTGへの参加、他部署からの依頼への対応を通じてシステムへの理解を深める ・同ポジションのエンジニアとコミュニケーションをとり、各環境での開発フロー、既存の機能、設計思想などの認識をすり合わせる Step2 2か月～半年 〇要件のヒヤリングからリリースまでを担当 ・案件内容によっては他部署とコミュニケーションをとり、開発、リリースまで担当する ・不明点がある場合や案件規模が大きい場合には、上長や同ポジションのエンジニアと協力しながら進行する Step3 半年～1年以降 〇担当案件に加え、運用業務や技術面でのリードに貢献 ・お問い合わせへの調査、回答 ・バッチ改修 ・FWや外部サービスの導入など、技術面で品質向上につながる提案

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

●具体的な業務内容 ・金融インフラ(証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」/ 保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」/ クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」)もしくは生成AI×データ活用のSaaSプロダクト(投資・不動産・業務支援領域)でのサーバー/インフラサイドの開発 ・上記プラットフォーム上に乗せるアプリのサーバー/インフラサイドの仕様設計、開発、運用・保守 ●開発チームについて ・https://finatext.notion.site/finatext/Finatext-cd4ff36fb8bd4aa78a7835565c655396 ●使用技術 Amazon Web Services Google Cloud Microsoft Azure Terraform Docker Alpine Linux, Amazon Linux Go / Python MySQL (Aurora) Airflow Snowflake OpenAI API ●使用サービス Google Workspace Slack Kibela 1Password GitHub Bitrise Backlog Datadog Opsgenie

くすりの窓口の医薬品事業開発では、全国の調剤薬局向けに、医薬品の発注・在庫管理・棚卸を行う「e-オーダー」と、調剤監査アプリ「KPICK」を開発・運用しています。 いずれも薬局の毎日の業務を支えるシステムで、薬局間で余った在庫を融通しあう「みんなのお薬箱」や物流(倉庫)ともつながり、医薬品の供給を支える役割を担っています。 本ポジションは、e-オーダーまたはKPICKのどちらかの開発チームを率いるPM/PL(リーダー候補)です。 事業部や現場から上がる要望・問い合わせを、事業として何を優先すべきかの視点で整理し、要件に落とし込み、AI駆動開発で素早く形にして、リリース後の運用まで責任を持っていただきます。 Claude Codeを使ったAI駆動開発を組織的に進めており、設計書づくり・実装・テスト設計の一部をAIに任せ、人は判断・レビュー・上流工程に集中する体制を作っています。 ●所属チーム 医薬品事業開発(e-オーダー/KPICK) チーム構成:エンジニア16名 ●正社員 6名 ●SES 10名 ●入社後すぐにアサインするプロダクト名 以下のいずれか1つ ① e-オーダー(調剤薬局向け 医薬品の発注・在庫管理システム) 発注・在庫管理・棚卸・薬局間の在庫共有などを扱う、薬局の日々の業務を支えるWebシステムです。 ② KPICK(調剤監査アプリ) 処方箋の監査・調剤前の監査・予製の監査など、薬局の調剤業務の安全を支えるアプリです。 ●AIツール Claude Code、Copilot ●入社後に使う可能性のある技術 ●Claude Code を使ったAI駆動開発(AIエージェントによる設計書作成・実装・テスト設計・レビュー支援) ●PHP(FuelPHP/Laravel)、TypeScript(Next.js)、Java ●MySQL を使ったデータ調査・性能改善 ●AWS 環境で稼働するシステムの理解 ●タスク管理:Backlog ●コミュニケーション:Slack ●開発課題 ●事業拡大にともない、要望・問い合わせの量が増えており、開発の優先順位づけとスピードの両立が必要 ●AI駆動開発の仕組み(設計書・テスト・レビュー)をチーム全体に定着させること ●データ量の増加にともなう画面・バッチの性能改善 ●技術負債 ●長年運用しているシステムのため、古いフレームワーク(FuelPHP)の部分が残っており、Laravel への移行を進めている ●仕様が人に依存している(属人化している)領域があり、設計書の整備を進めている ●このポジションのミッション 担当プロダクト(e-オーダーまたはKPICK)の開発チームをリードし、事業の成長に直結する開発を推進することがミッションです。 ●事業部の要望を「言われたものを作る」のではなく、事業として何が必要かを理解した上で要件に落とし込む ●AI駆動開発を使って、少ない人数でも速く・確実に届けられるチームを作る ●メンバーを育て、チームとして自走できる状態を作る ●入社後3ヶ月でやること 1ヶ月目: ●担当プロダクトの業務(薬局の発注・在庫管理、または調剤監査)と事業の全体像の理解 ●チームの体制、メンバー、開発フロー、AI駆動開発の進め方の把握 ●既存の設計書・問い合わせ対応を通じた現状の課題の把握 2ヶ月目: ●案件の優先度整理、開発スケジュールの作成 ●事業部・CSとの定例運用、課題管理への参加 ●AIを使った設計〜実装〜テストを自ら1案件回す 3ヶ月目: ●メンバーのタスク管理・進捗管理・レビューをリード ●事業部との要件調整、リリース判断に関与 ●売上貢献・業務効率化・品質改善につながる開発テーマの提案 ●3〜5年後のキャリアパス 入社後の成果・志向に応じて、 ●e-オーダー/KPICK 両プロダクトを横断する開発マネージャー ●テクニカルマネージャー、またはエキスパート上位職 を目指していただけます。 みんなのお薬箱(薬局間の在庫共有)や物流など、医薬品事業の周辺領域へ担当を広げることも可能です。

●職務概要 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」の募集です。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 ・金融向け自社プロダクトの開発・技術リード ・Trust TLanPなどのプロダクト開発 ●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

60,000名以上の受講生を抱える日本一のスクールである「GFS」において、日々発生するサービス改善案件(生徒用サイト、裏側の管理システム、配信システム等)のデリバリーを停止させることなく、既存機能の刷新・新機能の実装と、次世代基盤への安全な移行を両立させる新旧システムの並行稼働が直近の最大の課題です。 新機能開発・UI/UX刷新とリプレイス・技術的負債の解消の両面を同時に推進したい一方で、それを技術的に牽引するリード層が不足しています。 また、立ち上がったばかりの「シゴトAI」を含め、複数プロダクトを横断する次世代アーキテクチャの構想・実現を牽引し、AI活用を前提とした新たな開発プロセスへと進化させていくための技術的・組織的な基盤づくりも急務となっています。 バックエンド・フロントエンドの境界をなくし、Webプロダクトの要件定義から設計・開発・運用まで一気通貫でお任せします。 単なるマネジメントではなく、自ら現場で手を動かしながらプロジェクトを牽引していただきます。 ・jアーキテクチャ設計:マルチプロダクト展開や事業の急拡大を見据えた、技術選定およびスケーラブルな全体システム設計の主導 ・既存機能の刷新と新規機能の実装: 学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどにおける、継続的なUI/UX改善および機能追加・リニューアル開発 ・次世代基盤への移行: 現行のPHP/Laravel環境から、Kotlin/Spring Boot・React/Next.jsを用いた次世代モダン環境への段階的かつ安全なリプレイスの推進 ・AI駆動開発の推進: AIエージェントが開発を進めやすい仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューライン・品質管理・開発プロセスの設計と継続的改善 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織への配属となります。 現在の開発業務をすべて停止させるわけではなく、並行して新基盤へ移行するという難易度の高いミッションに携わり、迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持って未来のアーキテクチャ設計や実装を推進していただけます。 現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。 決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計、インフラなどプロダクト全体を見渡しながら、自らチームとプロセスを作り上げていくオープンなカルチャーです。 巨大プロダクトのリプレイスを主導しながら、次々と立ち上がる新規事業の0→1フェーズに関わるチャンスも豊富にあります。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

●現在抱えている課題 60,000名以上の受講生が利用する「GFS」のデリバリーを止めることなく、新旧のシステムを並行稼働させながら、段階的にReact/Next.jsへと安全に載せ替えていくミッションが課題です。 現状、チーフデザイナーが策定するデザインシステムの実装への落とし込みなど、開発生産性を最大化するためのフロントエンド共通基盤がまだ十分に整備されていません。また、AIエージェント(CursorやClaude Code等)がフロントエンドのコードを正確かつ高速に自動生成しやすいよう、コンテキストの整備やコンポーネントの疎結合化、ユニットテストやE2Eテストの整備を進める仕組みづくりが急務となっています。 ●業務内容 フロントエンド領域を主軸としつつ、将来的にはフルスタックにプロダクト全体に関わりながら、要件定義から実装、運用まで一気通貫で担当していただきます。 ・フロントエンドの刷新・実装 「GFS」および「シゴトAI」における、React/Next.js/TypeScriptを用いたWebプロダクトの設計・開発、既存UI/UXの刷新や新機能の実装 ・未来のフロントエンドアーキテクチャ設計 マルチプロダクト展開を見据えた技術選定、およびスケーラブルで保守性の高いフロントエンド全体の共通設計・運用の主導 ・共通基盤・UIライブラリの構築 デザインシステムと連動した共通コンポーネントの設計や、Storybook、Playwright等を用いた開発プロセスの標準化 ・AI駆動開発の最適化 AIツールがフロントエンドコードを生成しやすいコンポーネント設計・ドキュメント整備、およびAIと協働するレビュープロセスの設計 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織となります。迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持ってフロントエンドのアーキテクチャ設計や移行戦略を推進していただけます。 現在はバックエンドとフロントエンドで役割を分けていますが、長期的には境界をなくしていく方針です。エンジニアは決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計にいたるまでプロダクト全体を見ながら改善提案を行える、非常にオープンな環境です。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> ・言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> ・言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> ・クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) ・データベース:PostgreSQL ・インフラ管理:Pulumi ・その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack ・AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code ・OS:Windows / Mac(選択可) ・開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> ・デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

RENOSYのプロダクトマネージャーは、65兆円もの巨大な不動産投資マーケットにおいて、「誰でも、当たり前に、不動産での資産形成ができる社会」を目指し、業界が抱える課題にDXを起点とし正面から取り組んでいます。 【業務内容】 ●プロダクトビジョンの策定 ●ユーザ調査・分析 ●サービス・プロダクトの課題特定 ●優先度管理(Backlog management) ●MVPの特定 ●リリースまでのプロセス管理 ●プロダクト戦略・ロードマップの作成 ●プロダクト啓蒙活動 ●プロダクトKPI管理 ●マーケティング戦略の立案 RENOSYのプロダクト ▼toCプロダクト(Web/App) 不動産の取引に、これまでにない新しい顧客体験を提供する ●主なプロダクト:RENOSYのWEBやアプリ ●対象ユーザー:不動産投資の購入・売却に興味のある方 ●主なKPI:会員登録率、成約率、LTV ▼toB、社内プロダクト 単なるIT化やシステム改善ではなく、オペレーションそのものの変革も含めた本質的なDXに取り組む ●主なプロダクト:仕入れ管理システム、売買セールス管理システム、会計管理システム、賃貸管理システム ●対象ユーザー:不動産取引に関わる実務を行なっている社員、その先にいる顧客 ●主なKPI:生産性(1人あたり処理件数、デリバリー期間短縮など)、規模の拡張 ▼基盤プロダクト 急拡大するRENOSY事業において、安全性とスケーラビリティに貢献する ●主なプロダクト:顧客基盤システム、建物基盤システム ●主なKPI:規模拡大への対応、保守性、完全性、機密性 ※どのプロダクトをご担当頂くかは選考を通じて判断いたします 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ある(グループ会社等への出向及び転籍を含む)

弊社が開発・運営している複数のプロダクト開発をビジネスサイドと連携をとりつつ、エンジニアリングチームをリードいただきながら、開発プロセスの策定から要件定義、設計、開発チームのディレクション等をお任せしたいと考えています。以下の領域の複数、もしくは機能別のチームの中でその時々の重要課題に取り組んでいただきます。 【具体的には】 当社が運営している以下サービスの いずれかの開発プロジェクトマネジメントをお任せします。 ●EPARKくすりの窓口 ●みんなのお薬箱 ●みんくすplus ●Pharmacy support ●その他、立ち上げ中の新規プロダクト ■入社後のイメージ ・Step1 入社~3か月 まずは制作体制になれてもらうためにお任せしたい業務 〇実際の制作/運用体制に慣れていただく為の業務 ・対象環境で軽微な修正/リリースまでを通じて流れの確認 ・ユーザ問い合わせからの業務を通じてシステムへの理解を深めてもらう ・Step2 3か月~半年 〇チーム内での資料作成になれてもらう ・新規チケット作成で記録として残せる内容の把握と記述 ・他メンバー実施のテスト項目レビュー/MTGへの参加 〇実際の制作/運用体制に慣れていただく為の業務 ・対象環境でメイン案件の新規実装/既存機能の要件定義・設計・案件の依頼部署/エンジニアメンバーとの折衝 ・Step3 半年~1年以降 〇PJ管理、運用 ・相手チームとのヒアリング、要件の確認 ・自チームの開発タスク確認、スケジュール調整 ・コードレビュー/ソースレビューを通じて品質の担保 【具体的な業務内容】 ・ユーザーからの声、企画・マーケ・営業・CS各チームからの新機能や機能改善に関する要望の取りまとめと各案件毎の要件定義~基本設計~詳細設計 ・デザイナー、フロント・サーバーサイドエンジニアのアサインから進行管理やスコープ定義などのプロジェクトマネジメント業務 ・インフラ/セキュリティ担当部署との調整、実装仕様策定 ・エンジニアリング組織における採用、育成、リソースマネジメント、評価制度等の制度設計とその改善 ・案件によっては、プレイングマネージャーとして開発実装を担当 【開発環境】 言語:PHP7.X、php5.X(CakePHP、FuelPHP、Laravel),Javascript、HTML5、CSS3 サーバ:AWS(EC2/S3)　DB:MySQL、Redis Elastic search / varnish(キャッシュ) / jenkins / Capistrano バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:Slack / Redmine / Backlog

プロジェクトリーダー 今回、ユーザー利便性の追及による提供サービスの拡大と更なる品質向上を図るため、プロジェクトリーダーを募集しています。 その中で、急成長中のサービスをさらにグロースさせるという大きなミッションを担い、業界No.1のWebメディアを軸に全社横断的にプロダクト開発に携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携をとりつつ、プロダクトチーム全体をリードいただきながら、要件定義、開発チームのディレクション等をお任せしたいと考えています。 現在、プロジェクトマネージャーは3名。入社後は、プロジェクトマネージャーの右腕としてプロダクトの品質担保とグロースを目指します。 ゆくゆくは責任者として、現プロダクトマネージャーのポジションをお任せしたいと考えています。 toC、toBとも様々なプロダクトを扱っているため、希望のキャリアや適性に応じて、チャレンジングなポジションをご用意します。 【開発環境】 言語:PHP(cakephp3),Javascript、HTML5、CSS3 サーバ:AWS(EC2/S3)　DB:MySQL、Redis Elastic search / varnish(キャッシュ) / jenkins バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:Slack / Redmine / Backlog <開発方法> アジャイル形式での開発スタイルとなっております。朝礼と週次の定例で進捗や問題点などを共有。都度、相談しあって案件を進めています。 【具体的な業務内容】 当社が運営しているサービスのいずれかの開発プロジェクトマネジメントをお任せします。 ■入社後のイメージ ・Step1 入社~3か月 まずは制作体制になれてもらうためにお任せしたい業務 〇実際の制作/運用体制に慣れていただく為の業務 ・対象環境で軽微な修正/リリースまでを通じて流れの確認 ・ユーザ問い合わせからの業務を通じてシステムへの理解を深めてもらう ・Step2 3か月~半年 〇チーム内での資料作成になれてもらう ・新規チケット作成で記録として残せる内容の把握と記述 ・他メンバー実施のテスト項目レビュー/MTGへの参加 〇実際の制作/運用体制に慣れていただく為の業務 ・中規模案件の複数案件の新規実装/既存機能改修の要件定義・案件の依頼部署/エンジニアメンバーとの折衝 ・Step3 半年~1年以降 〇PJ管理、運用 ・相手チームとのヒアリング、要件の確認 ・自チームの開発タスク確認、スケジュール調整 ・コードレビュー/ソースレビューを通じて品質の担保 ・定性、定量分析からの課題解決方法の企画 ・プロジェクト全体のワークプラン設計やスコープ設定 ・プロダクトの機能開発企画・ディレクション ・機能開発における要件定義