上場企業 BacklogのITエンジニア求人・転職情報

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

ジャパニアス株式会社

創業以来黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! ご志向/ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください! ●取引業界 製造メーカー、通信キャリア、金融、流通、官公庁　等 ●開発環境 Java / Spring Boot / JavaScript / TypeScript / React / Next.js / PostgreSQL / AWS / Git / Jira / Backlog JUnit / Jenkins / GitHub / Slack ●プロジェクト例 ・システム要件定義・設計(上流)SE ・システム実装・テスト(下流)PG ※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します 公共・自治体向け「電子申請・ポータルサイト」の開発 金融・保険業界の「インターネットバンキング」刷新 製造・物流現場の「タブレット・スマホ向けアプリ」開発 バス・鉄道の「リアルタイム運行管理」システム開発 AIを活用した「需要予測・自動発注」システム開発 自治体基幹システム開発(標準化対応)　など ※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。

ジャパニアス株式会社

創業以来黒字経営!盤石な経営基盤のもと従業員数は約2000人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!! ご志向/ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください! ●取引業界 製造メーカー、通信キャリア、金融、流通、官公庁　等 ●開発環境 Java / C# / .NET / JavaScript / TypeScript / COBOL / Oracle Database / SQL Server / PostgreSQ / Jira / Backlog / Redmine ●プロジェクト例 ・システム要件定義・設計(上流)SE ・システム実装・テスト(下流)PG ※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します 生産管理システム(ERP/MES)の設計・開発 制度改正に伴う「大規模ロジック」の改修・テスト 2,000万人規模の「大量データ処理(バッチ処理)」の最適化 地場金融機関(銀行・信金)向け共同システムの保守運用 大規模レガシーシステムのマイグレーション DX推進とITインフラのモダナイズ ※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。

株式会社情報戦略テクノロジー

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)の「0次DX」を推進するリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。 単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。 【業務詳細】 技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針(ビジョン)を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。 モダン開発の推進: 生成AI(LLM等)の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。 チームマネジメント(技術面): コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。 顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。 若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。 【技術スタック・使用ツール】 言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など クラウド: AWS, Azure, GCP インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

株式会社 Laboro.AI

最先端のAI技術を、誰もが直感的に使える形へ。 私たちは、まだ世にない価値をデザインの力で社会に実装するUI/UXデザイナーを募集しています。 アカデミアで研究される最新の機械学習技術と、ビジネスの現場にあるリアルな課題。 その二つを繋ぎ、複雑なソリューションに「使いやすさ」という命を吹き込む、非常に難易度が高く、やりがいのあるポジションです。 各分野のトップランナーである機械学習・システム開発エンジニアやコンサルタントと共に、デザインの力で社会課題を解決しませんか? <業務内容> クライアントが抱える本質的な課題を解決する「カスタムAI」ソリューションのUI/UXデザイン全般をお任せします。 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネスとテクノロジー、そしてユーザー体験を繋ぐハブとしての役割を期待しています。 <具体的な業務内容> ・課題発見・要件定義: クライアントへのヒアリングやワークショップを通じて、ビジネス要件とユーザーニーズを深く理解し、解決すべきデザイン課題を定義します。 ・情報設計・プロトタイピング: 複雑なAIのロジックやデータを、ユーザーにとって価値ある体験として再構築するための情報設計、ワイヤーフレーム、プロトタイプの作成を行います。 ・UIデザイン: プロトタイプを元に、ユーザビリティと美しさを両立させたUIデザインを作成します。 デザインシステムの構築・運用にも携わっていただきます。 ・ユーザー検証: ユーザビリティテストなどを計画・実施し、仮説検証を繰り返しながらデザインの品質を高めます。 ・チーム連携: プロジェクトマネージャー、機械学習・システム開発エンジニア、コンサルタントなど、多様な専門性を持つメンバーと密に連携し、プロダクト開発を推進します。 <開発環境・使用ツール> デザインツール: Figma コミュニケーション: Slack, Google Workspace など プロジェクト管理:Backlog など 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 <カスタムAIソリューション事業とは?> 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ●オーダーメイドによるAI開発 ・アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ●企業のコア業務をAIで変革 ・画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 <裁量の大きさについて> 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ●技術者がお客様に対して直接提案をすること ●お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ●チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ●会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること <社内活動> エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ●技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ●最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) ・本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ●チームビルディング施策 ・“チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

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 Laboro.AI

● 募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

株式会社 Laboro.AI

●募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

株式会社 Laboro.AI

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

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)

株式会社Finatext

・SPA, MPA, SSRなどによるWebアプリケーションの設計・実装・リリース ・バックエンドエンジニアとの設計議論、APIのIF設計 ・ディレクター・デザイナーとのUI/UX設計議論 ・業務メンバーからの業務要件聴取 【使用技術】 Amazon Web Services Terraform TypeScript (Vue.js / React.js) Webpack 5 【使用サービス】 Google Workspace Slack 1Password GitHub Kibela Backlog Datadog Opsgenie Bitrise

株式会社Finatext

●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

株式会社サーバーワークス

まずは、部門長候補として各種プロジェクトの統括や部門運営のサポートを携わっていただきます。 入社後数ヶ月間のパフォーマンスや組織への適性を見極め、双方の合意のもと、将来的に部長職への昇格を想定したポジションになります。 【具体的な業務】 ・部門の運営管理:SI部門の予算策定・利益管理(P/L責任)およびリソースの最適化 ・組織マネジメント:エンジニア・PMの採用、育成、評価、およびキャリアパスの構築 ・案件統括:複数プロジェクト(数名～数十名規模)の俯瞰的な進捗・品質・リスク管理 ・営業支援:大型案件や難易度の高い案件における、顧客へのソリューション提案 および見積精査 ・事業基盤の強化:開発標準の策定、社内ナレッジの共有、協力会社とのパートナーシップ構築 【業務内容の変更範囲】 会社の定める業務 会社概要 株式会社G-gen(ジージェン)は、システムインテグレーションで20年の実績を持つ株式会社トップゲートと、Google Cloudに特化したインテグレーターとして2021年8月に設立した株式会社G-genが2024年7月に合併し、新たな成長ステージを迎えた企業です。 クラウドテクノロジーの進化に伴い、企業のDX推進において「Cloud First」から「Cloud Must」へとパラダイムシフトが進んでいます。 特にSaaS/PaaSサービスやデータ分析、AI/ML領域においては、Google Cloudの採用が加速しています。 G-genは、この市場の潮流を捉え、両社の強みを融合することで、お客様のクラウドトランスフォーメーションを強力に支援してまいります。 G-genはGoogle社より最高位のパートナーステータスであるプレミアパートナーに認定されており、さらに高度な技術力と運用体制が求められるMSPパートナーとしても選定されています。 また、Google認定の最上位資格であるGoogle Cloud Partner Top Engineerの保有者数は国内No.1を誇ります。 この強固な技術基盤とGoogleとの深い連携により、お客様のプロジェクトにおいてGoogle社と直接協業する機会も多く、最先端のクラウドソリューションを提供することが可能です。 利用技術 SI部門で主に採用している技術スタックは以下の通りです。 基盤には主にGoogle Cloudを採用しています。 言語:Go, TypeScript, Java, Python FW / ライブラリ:Spring Boot, Next.js 開発スタイル:AIコーディング支援ツールの積極活用、Dockerベースのコンテナ開発 Compute:Cloud Run, GKE, Compute Engine ネットワーク:VPC, Cloud VPN, Cloud Interconnect, Cloud Load Balancing データベース:Cloud Spanner, Cloud SQL, Firestore データ / AI・ML基盤:BigQuery, Vertex AI, Cloud Pub/Sub セキュリティ:Cloud Armor, Cloud IAM, Security Command Center, Cloud KMS 監視 / オブザーバビリティ:Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace IaC / CI/CD:Terraform, GitHub Actions, Cloud Build プロジェクト管理:Jira, Backlog, Notion, Slack, GitHub

株式会社メドレー

自社製品「@link」および関連サービスを支えるインフラ基盤およびネットワークの設計・運用を通じて、医療機関とクラウド環境を結びつけ、安定したサービス提供を実現していただきます。 ●具体的には ・AWS上のサービス群のサーバーおよび医療機関とのネットワークのインフラの設計・構築・運用インフラの可用性・セキュリティ・拡張性を意識した改善推進 ・医療機関や関連サービスとの連携を図り、技術的なサポートを提供する。 ・チーム内での知見共有を通じて、インフラ品質の向上を図る。 ・障害調査やボトルネック解消に取り組み、パフォーマンス改善を実施する。 ・laCやスクリプトを活用した運用効率化の施策を提案・実施 ●主な技術スタック ・IaCツール :Terraform、Ansible ・開発言語 :PHP、HTML5、CSS3、JavaScript、Bash(Linux) ・ライブラリ等 :Laravel、jQuery ・データベース :PostgreSQL ・開発ツール :Cursor、Windows + VisualStudioCode、Monaca、TeraTerm、WinSCP ・ソース管理 :GitLab ・インフラ :AWS、オンプレミスサーバ(RHEL) ・業務ツール :Backlog、Slack、Zabbix、VMwarePlayer ●サービスについて 産婦人科領域に特化した業務支援システム「@link」を提供 ・20年に渡り、日本全国の産婦人科領域に向き合い開発を続けてきたパッケージシステム ・高いコストパフォーマンスを強みとし、700を超える機能と設定により、産婦人科医療機関の業務を効率化 ・導入実績として900施設を超え、産婦人科領域では30%以上とトップシェア ・@linkを利用される方は年間約1,300万人、全国の妊産婦の30%・不妊治療患者の50%をカバー ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

フリー株式会社

Summary ●freeeのQAをさらに進化させるために、QAマネージャーを募集します。 ●freeeのマネージャーは、任された領域において最大の成果の創出とともに、チーム作りやメンバーの成長へのコミットなどにより、メンバーがワクワクしながら働く状態の実現が求められます。 ●QAエンジニアは、freeeのミッションの実現のために開発されるプロダクトに求められる品質を開発チーム全員で保証するカルチャーを育てていくことをリードし、プロダクトの継続的な品質改善を支援しています。 ●そのために必要となる、上流工程のレビューに始まり、リリース前のテストの実施、欠陥情報の分析と開発へのフィードバック、テストの効率化など重要な役割を担っています。 ●社会の進化を担う責任感をもって品質にコミットし、自律的に行動できるQAエンジニアをマネジメントできる方を募集しています。 業務内容 ●QAエンジニアのチーム編成や制度の整備 ●チームメンバーのマネジメント、フィードバック、育成 ●リスクベースドテスト、アジャイルテストといった効率的、効果的なテスト技術の導入、推進 ●継続的な品質改善のための欠陥データ収集、測定、分析、およびソリューションの検討 ●プロダクト全体の品質改善の推進 開発環境 ●テスト管理:TestRail、Zephyr Scale ●自動テスト:Postman / ruby x capybara x Selenium / Applitools / Mabl ●その他:JIRA / GitHub / Slack

株式会社GA technologies

以下のような業務に、共に取り組んでいただきたいと考えています。 ●AI不動産投資サービス「RENOSY」をはじめとした自社プロダクトにおける新機能開発の主導 ●新規システムのアーキテクチャリング、および既存システムのリアーキテクチャ推進 ●チームやプロダクトを横断する技術的課題の発見と解決 ●パフォーマンスチューニング、モニタリング体制の強化、信頼性向上 ●開発プロセスの改善や生産性向上のためのツール選定から導入、自動化の推進 ●エンジニアのメンタリングを行い、学習・品質・継続的改善の文化を醸成 【技術スタック詳細】 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 主要言語:Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin ライブラリ/フレームワーク:Ruby on Rails, React, Vue.js インフラ/監視:AWS, Terraform, Datadog その他:Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence チケット/バージョン管理:GitHub, GitHub Issue, Backlog 継続的インテグレーション:CircleCI 生成AIツール:Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT 【開発手法・文化】 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入/活用(Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など) ・技術ブログの執筆(Zenn:https://zenn.dev/p/gatechnologies ) 【開発組織についてさらに知る】 ▼Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ▼公式テックブログ(Zenn) https://zenn.dev/p/gatechnologies ▼GA technologies エンジニア採用情報 https://ga-technologies-engineering.notion.site/GA-technologies-9794c78bc56c4011a03f7f3dcf91a18f ▼採用に関するFAQ 『GAテクノロジーズの採用チームが「よくある質問」にお答えします』 https://note.ga-tech.co.jp/n/n1a5cc3982295

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・不動産取引/運用/管理をスムーズにするモバイルアプリの機能開発(要件定義～実装～テスト) ・ユニット内の既存プロダクト運用・保守、バグフィックス、パフォーマンス改善 ・PdM/UXデザイナー/事業部門と協力する形での技術要件定義 ・単体テスト/E2Eテストフレームワークの導入や、コードレビューの基準整備、品質向上の推進 ・ミドル/ジュニアエンジニアへのメンタリングやナレッジ共有を通じたチームのスキル向上 ・チーム内外のステークホルダーとのコミュニケーション、情報共有や調整のリード ●開発環境 言語:Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin ライブラリ/フレームワーク:Ruby on Rails, React, Vue.js データベース:Amazon RDS(PostgreSQL, MySQL) インフラ/監視:AWS, Terraform, Datadog その他:Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence チケット/バージョン管理:GitHub, GitHub Issue, Backlog 継続的インテグレーション:CircleCI 生成AIツール:Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT ●開発組織についてさらに知る ▼Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ▼公式テックブログ(Zenn) https://zenn.dev/p/gatechnologies ▼GA technologies エンジニア採用情報 https://ga-technologies-engineering.notion.site/GA-technologies-9794c78bc56c4011a03f7f3dcf91a18f ▼採用に関するFAQ 『GAテクノロジーズの採用チームが「よくある質問」にお答えします』 https://note.ga-tech.co.jp/n/n1a5cc3982295

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●不動産の取引、運用、管理をよりなめらかにするための新規Webサービスもしくはモバイルアプリの開発 ●10以上存在する既存プロダクトの運用および継続的な品質向上 ●若手中心の開発組織における、開発力 / 技術力 / 組織力の強化 ●PdMと協力する形での事業部門からの要望の整理、あるべき仕様への落とし込み ●開発力を向上させるためのエンジニア組織のマネジメント、育成、評価 【技術スタック詳細】 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 主要言語:Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin ライブラリ/フレームワーク:Ruby on Rails, React, Vue.js インフラ/監視:AWS, Terraform, Datadog その他:Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence チケット/バージョン管理:GitHub, GitHub Issue, Backlog 継続的インテグレーション:CircleCI 生成AIツール:Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT 【開発手法・文化】 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入/活用(Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など) ・技術ブログの執筆(Zenn:https://zenn.dev/p/gatechnologies ) 【開発組織についてさらに知る】 ▼Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ▼公式テックブログ(Zenn) https://zenn.dev/p/gatechnologies ▼GA technologies エンジニア採用情報 https://ga-technologies-engineering.notion.site/GA-technologies-9794c78bc56c4011a03f7f3dcf91a18f ▼採用に関するFAQ 『GAテクノロジーズの採用チームが「よくある質問」にお答えします』 https://note.ga-tech.co.jp/n/n1a5cc3982295

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●以下のような業務に、共に取り組んでいただきたいと考えています。 ・経営戦略と連携する形での、グループ全体の技術的な方針や、短期・中長期の技術戦略の策定・実行 ・複数プロダクトにまたがるエンジニアリング組織全体のマネジメント（目標設定、評価、育成、採用 など） ・事業の成長スピードに対応できる、スケーラブルで効率的な開発体制・プロセスの設計と継続的な改善のリード ・技術的負債の解消を目指した長期的な視点での計画策定・実行 ・未来の事業成長を見据えた技術選定やR&Dの推進 ・経営会議等における技術的な観点からの事業戦略の意思決定への貢献 開発環境 ●技術スタック詳細 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 ・主要言語：Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin ・ライブラリ/フレームワーク：Ruby on Rails, React, Vue.js ・インフラ/監視：AWS, Terraform, Datadog ・その他：Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence ・チケット/バージョン管理：GitHub, GitHub Issue, Backlog ・継続的インテグレーション：CircleCI ・生成AIツール：Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT ●開発手法・文化 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入／活用（Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など） ・技術ブログの執筆（Zenn：https://zenn.dev/p/gatechnologies ） 開発組織についてさらに知る ●Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ●公式テックブログ（Zenn） https://zenn.dev/p/gatechnologies

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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)

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以下のような業務に、共に取り組んでいただきたいと考えています。 ●AI不動産投資サービス「RENOSY」をはじめとした自社プロダクトにおける新機能開発の主導 ●新規システムのアーキテクチャリング、および既存システムのリアーキテクチャ推進 ●チームやプロダクトを横断する技術的課題の発見と解決 ●パフォーマンスチューニング、モニタリング体制の強化、信頼性向上 ●開発プロセスの改善や生産性向上のためのツール選定から導入、自動化の推進 ●エンジニアのメンタリングを行い、学習・品質・継続的改善の文化を醸成 【技術スタック詳細】 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 　主要言語:Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin 　ライブラリ/フレームワーク:Ruby on Rails, React, Vue.js 　インフラ/監視:AWS, Terraform, Datadog 　その他:Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence 　チケット/バージョン管理:GitHub, GitHub Issue, Backlog 　継続的インテグレーション:CircleCI 　生成AIツール:Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT 【開発手法・文化】 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入/活用(Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など) ・技術ブログの執筆(Zenn:https://zenn.dev/p/gatechnologies ) 【開発組織についてさらに知る】 ▼Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ▼公式テックブログ(Zenn) https://zenn.dev/p/gatechnologies ▼GA technologies エンジニア採用情報 https://ga-technologies-engineering.notion.site/GA-technologies-9794c78bc56c4011a03f7f3dcf91a18f ▼採用に関するFAQ 『GAテクノロジーズの採用チームが「よくある質問」にお答えします』 https://note.ga-tech.co.jp/n/n1a5cc3982295