フレックス勤務 AWSのITエンジニア求人・転職情報

【担当業務】 日本の交通課題解決を目指すMaaSプレイヤーとともにソリューション開発をおこなっていましたが、最近は業界を問わず顧客を増やしております。 業界問わずプロダクト開発の支援を担当するポジションになります。 顧客との調整・要件整理から、アプリの設計を中心に顧客、チームを牽引するような役割のポジションです。 チーム、案件規模にもよりますがプロジェクト管理だけでなく技術者としての活躍も期待します。 【業務例】 ・開発案件における顧客との折衝 ・チームマネジメントと案件リード ・開発における技術検証・検討および導入 ・アプリ運用に関連するインフラの設計・構築 【技術要素】 ・インフラ:Azure, AWS, Docker, Terraform ・フロントエンド:React, Vue, TypeScript ・バックエンド:Python, FastAPI、Azure Functions ・DB:SQL Server ・ソースコード管理:Github 【顧客】 MaaSプレイヤーに加え、交通事業者や自治体など、多岐にわたるエンドユーザーが対象です。 最近はSaaSを展開する一般企業も顧客として広がっております。 【案件例】 ・交通事業者向けLINEプラットフォームを活用した配車予約システムの開発 ・地方自治体向け交通課題の可視化および施策提案システムの開発 ・地方自治体向けMaaSアプリの開発 【組織風土】 所属組織は、志を持つ20～30代の若手メンバーで構成され、チームを率いる部門長は40代です。スリムな組織体制により、俊敏な意思決定が可能で、自由と裁量を持ってMaaSを活かした社会変革に挑戦できる風土・文化が醸成されています。 また、技術チームでは、メンバー全員がフルスタックエンジニアとして活躍できるよう、案件に応じた役割転換を行い、スキルアップに繋がる環境を整えています。 ************************************************************************ 【動画のご紹介】 ・動画　エンタープライズソリューション本部のカルチャーが分かるショート動画 　(https://moovy-plus.jp/job/detail/2e011820-cb4f-41de-9a25-dcd2dea3d896)　 ・動画　SSOLの文化や大事にしている価値観「はたらいて、笑おう。」 　(https://moovy-plus.jp/job/detail/3f277014-6669-4526-b25c-5588434e449c) ・動画　多様なキャリアパスのご案内 　(https://moovy-plus.jp/job/detail/60d7c83a-3b9f-43c3-ad44-7d1698028b52) ・動画　エンジニア向け教育支援施策のご案内 　(https://moovy-plus.jp/job/detail/b25cdb36-772d-40f4-9aa0-c44471e124e5) ・動画　ワークライフバランスのご案内 　(https://moovy-plus.jp/job/detail/707d0383-b3e2-4590-a25c-6eafeb084272)　 ************************************************************************ 担当職種の変更の範囲：会社の定める職種（出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

【組織ミッション】 当社注力領域「リテール」業界において、食品SMやドラッグストアなどの小売店舗をメインターゲットとしたAI発注予測サービスを提供しています。 深刻な人手不足(長期労働)や属人化した熟練スキルの継承課題を、店舗DXによる社会課題解決に取り組んでいます。 【サービス規模】既存顧客8社・新規4社、年間数社の新規獲得を推進中。 【プロジェクト概要】 2026年度時点で既存顧客8社、新規導入4社にてサービスを提供しており、今後も年間数社の新規獲得と既存顧客でのサービス拡大を推進予定です。 今まで少数精鋭部隊で運営してきましたが、事業拡大に伴いプロパー要員数も増強し体制強化しております。 ◇現在のフェーズ 既存顧客へのサービス提供と、新規導入・サービス拡大を並行して進めています。 ◇今後の予定 年間数社の新規導入、既存顧客での対象商品・店舗の拡大、機能改善を推進します。 ◇プロジェクト規模 1案件4～6名程度。 サービス全体で既存8社・新規4社を支援しています。 【入社後想定する業務】 PM候補として、まずは新規顧客へのサービス導入・適用を中心に、パートナー要員と協働しながらプロジェクトを牽引いただきます。 実開発を自ら担う場面は多くありませんが、開発知識を活かしてパートナーへの指示出しや成果物レビューを行う、プレイングマネージャーに近い役割です。 ●顧客課題解決/需要予測精度向上による店舗DX推進 ●新規サービス適用/要求整理、要件定義の作成・レビュー、サービス適用 ●顧客接点DX/予測値改善提案、品群拡大(予測商品拡大)・店舗拡大の企画推進 ●主管部機能改造/改造要求整理、改造計画策定、設計～開発～テスト推進 ※入社後は導入・適用業務を主軸とし、将来的にはローテーションにより主管機能の改造にも携わる想定です。 【キャリアの広がり】 ◇短期(入社後1〜2年) 入社後1年程度はPM候補として、先輩メンバーの支援を受けながらサービス内容と導入・適用プロセスを習得いただきます。 その後はPMとして主体的に案件を推進し、リテール業界や顧客業務への理解を深めながら、複数案件を牽引いただくことを期待しています。 ◇中長期(3〜5年/その先) 3～5年で、当社プロジェクトマネージャとしての知識・経験も積んでいただき、サービスのプロダクトマネージャとして事業運営を牽引いただくことを期待しています。 将来的には組織マネージメントのポジションも目指せます。 【チーム・体制】 ◇参画予定チーム人数 4～6名程度 ◇チーム内訳 当社2～3名、パートナー企業2～3名。 ◇担当範囲(工程) 要求整理、要件定義、サービス導入、改善提案、パートナーへの指示、成果物レビューを担当します。 将来は機能改造の設計・開発・テスト推進にも携わります。 ◇担当内訳(プロパー/パートナー) 当社:顧客折衝、要件定義、プロジェクト推進、成果物レビュー パートナー企業:実装、テスト ◇リード規模の目安(PL,PMの場合) 4～6名程度。 PM経験は不問で、リーダー・サブリーダー経験またはリーダーシップを重視します。 ◇開発環境(例) 開発言語:C# DB:SQL Server、PostgreSQL 【組織構成】 インダストリーサービス第一本部 関西リテールサービス部:28名 三室:6名(配属予定組織/全員関東勤務) 男性:4名、女性:2名 20代:3名、30代:1名、40代:1名、50代:1名 うちキャリア入社:2名 ※2026年4月時点 【メッセージ】 当社メンバーと協力会社の仲間が協働し、お客様と同じ目線で日々自動予測値の精度向上を追求している現場です。 先輩メンバーの支援を受けながら若手が活躍しており、経験者採用のメンバーも在籍しているため、中途入社でも馴染みやすい職場です。 需要予測・自動発注サービスや店舗DXに関心を持ち、中長期でサービスを育てていきたい方をお待ちしています。 変更の範囲:当面の間は本職務に従事いただく予定です。 配置転換により当社拠点全般に異動の可能性があります。

流通業界向けEC事業拡張に伴い、ecbeing領域のPM・リーダー候補を募集します。 既存顧客BtoCサイトの運用保守を基盤としながら、ECを起点としたCX向上・売上成長を実現するプロジェクトを推進いただきます。単なる運用担当ではなく、顧客課題に応じた提案、要件定義から開発・運用までを一貫してリードいただくポジションです。 入社後想定する業務 ・顧客問い合わせ対応および課題整理 ・見積作成、プロジェクト計画立案 ・設計・開発・テスト・リリース推進 ・営業・パートナーと連携したEC提案活動 ・ecbeingを活用したBtoC/BtoBサイト構築・改善提案 変更の範囲:当面の間は本職務に従事いただく予定です。適性により当社業務全般に変更の可能性があります。 案件・プロジェクトの特徴 ・既存顧客BtoC通販ECサイトの運用・改善(追加開発/改修)が中心 ・運用保守と追加開発の比率は概ね1:9で、改善・機能追加の比重が高い点が特徴 ・年間の追加開発(改善・改修)案件は概ね20件程度 ・改善例:定期購入に関する顧客体験を高めるための、マイページ機能(定期情報の変更等)の改修、デザインリニューアル など チーム・体制 ・参画予定チーム:4名程度(当社社員+パートナー2〜3名を想定) ・当社社員は上流(要件定義・設計、顧客折衝、全体推進)を中心に担い、実装・テストはパートナーと協働する進め方が多い想定です。 ・追加開発の規模に応じて、体制を拡張(メンバーを増員)する場合があります。 主な開発環境 言語:.NET (C#、VB.NET) /DB:SQL Server/OS:Windows/クラウド:Azure、AWS 部署の業務概要 健食・化粧品通販事業者を中心とした顧客企業に対し、ECプラットフォーム「ecbeing」を活用したCX向上および事業成長支援を担当しています。 既存ECサイトの運用保守・エンハンス開発を基盤としながら、顧客課題に応じた改善提案・見積提案を行い、要件定義から開発・運用までプロジェクトを推進します。

主に下記業務をお任せしたいと考えております。 ●弊社新規サービスの開発/管理・チーム構築/採用 ●弊社既存サービスの開発・管理 ●サービス、プロダクトのエンジニアリング業務 現在の利用技術/ツール ・Slack/Github ・Docker ・AWS ・Golang ・Angular/TypeScript ただし、新規サービスにおいては、上記以外も採用可能。

【役割・ミッション】 デジタル本部コーポレートIT課に所属し、ヤマシタグループ全体の情報セキュリティマネジメントを統括するポジションです。 セキュリティポリシーの策定からゼロトラスト環境の設計、AI基盤のセキュリティ確保まで、経営に近い立場で幅広く担っていただきます。 他部門やチームとも連携しながら、守りと攻めの両面からセキュリティ体制を築いていただきたいです。 【業務内容】 ・情報セキュリティマネジメントの統括(ISO 27001認証の維持・運用、リスク評価、ポリシーの策定・更新) ・ゼロトラストネットワークやAI基盤を含む次世代インフラにおけるセキュリティ設計の推進 ・人・モノ・プロセス・技術の観点からのリスク評価と改善策の実行 ・AI利用に伴うプライバシー・倫理リスクへの対応 ・インシデント対応フローの構築、BCP/DR訓練の実施 ・DLPや暗号化等のセキュリティ技術の選定と運用 ・社内教育・訓練の企画と実施 ・サプライヤ管理および法規制対応の推進 【責任】 ・セキュリティガバナンスの確立 ・次世代インフラのセキュリティ設計の主導 ・インシデント対応体制・セキュリティ文化の定着 【業務内容の変更範囲】当社業務全般

世界シェアNo.1のHonda二輪の次世代コネクティッドサービスにおいて、今後開発していくクラウドを活用したサービス・Webプラットフォームの設計構想とアーキテクチャー構築を担当します。 ●クラウドを活用したコネクテッドサービスプラットフォームの設計構想とアーキテクチャー構築(バックエンド・スマートフォン・車両システム含めた全体設計) ※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。 想定ポジション トップガン人材でグローバルコネクテッドプラットフォームのシニアアーキテクト(Tech Lead) 開発ツール プロジェクト管理ツール(Jira/Slack/Teams/Confluence等) クラウド開発環境:AWS、GCP等 データベース:RDB、NoSQL等 言語:Python・Javascript等

【職務概要】 SEQSENSEが開発する自律移動型ロボットを管理・運用するためのWebシステムのフロントエンド開発を担当いただきます。 ロボットが現場で安全かつ効率的に稼働するためには、運用者や管理者が直感的に操作できる管理システムが不可欠です。本ポジションでは、ロボットの状態監視や遠隔操作、データ可視化などを担うユーザー向け・管理者向けシステムの設計・開発を推進していただきます。 単なる画面開発に留まらず、UI/UX設計からアーキテクチャ改善、インフラ構築、品質向上まで幅広く携わることができるポジションです。 【具体的には】 フロントエンド開発 自律移動ロボット管理システムのフロントエンド開発 ユーザー向け管理画面の設計・開発 管理者向け運用システムの設計・開発 ロボット状態の可視化機能開発 リアルタイムデータ表示機能の開発 UI/UXデザイン ユーザー体験を考慮した画面設計 操作性向上のためのUI改善 プロダクト全体のUX設計 デザインシステムの構築・運用 開発基盤・インフラ改善 AWSを用いたフロントエンド関連インフラ構築・運用 GitHub Actionsを活用したCI/CD環境整備 パフォーマンス改善 開発生産性向上のための環境改善 品質向上・技術改善 Pull Requestレビュー テスト環境の整備 ライブラリ・フレームワークの継続的アップデート Renovateを活用した依存関係管理

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。業務は大きく2つの側面があります。 【1. 全社基盤・未解決領域の実現】 ・技術POCと新規領域の実装 — 新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証 ・プロダクト横断基盤の企画・構築 — 複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理、認証基盤などの整備・運用 ・プロダクト間連携の中間システム開発 — 複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 【2. プロダクトチームの支援・能力向上】 ・複雑度の高い技術課題(アーキテクチャ分離、信頼性改善等)への、設計リード・並走 ・設計レビュー・壁打ち・モブプログラミングを通じた、各チームのテックリード・エンジニアへの技術支援 ・生成AI活用の全社推進 — ハンズオン実施、スキル・ワークフローの整備、エンジニア以外の部門への活用展開 ・チームの開発プロセス改善支援(スクラムイベントのファシリテート等) 支援においては「人手の貸し出し」ではなく、関与が終わった後にチームに高まった能力が残ることを大切にしていきます。2つの側面の配分は固定せず、組織の状況に応じて優先度を判断しながら取り組みます。 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等: 　-Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go 　-Frontend: TypeScript、React、Vue.js 　-特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション 　-DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【作業環境】 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーも多く活躍しています! また横断組織は今後も継続的に拡大していく計画です。組織の成長に伴い、プラットフォーム機能やイネイブリング機能の専門チーム化を見込んでおり、その立ち上げをリードするポジションへの道が開かれています。初期メンバーとして入ることで、組織設計そのものに関与する機会があります。 ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている ●AI活用状況 【開発プロセスそのものをAIで作り替えている組織です】 ハコベルにとってAI活用は、個人の生産性ツールではなく経営アジェンダです。プロダクト戦略と対になる「Tech戦略」の中で「AI自律開発による開発生産性10x」を経営レベルの方針として定義し、開発組織のファーストプライオリティに位置づけています。 私たちが取り組んでいるのは、コーディングをAIに委託することではありません。 ・要件定義: 開発マイルストーン→PBI→SBIへの分割・プランニングをAIが担い、NotionをSSoTとして運用 ・設計: 実装前にAIとdesign.md/ADRを作成し、設計判断は組織の資産として蓄積 ・実装: 複数サブエージェントによる並列実装を含め、AI主体の実装が全チームで稼働 ・レビュー: design.mdとの差分ベースのレビューや、観点別レビューエージェントの整備 ・QA: ケース自動生成、Gherkin×PlaywrightによるE2E自動化 といったように開発フローの全工程をAIが自律的に駆動できる形に再設計している最中です。AIが安全かつ有効に動ける環境・コードベース・ワークフローそのものを設計する「ハーネスエンジニアリング」に組織として取り組んでおり、「AI活用推進会」で各チームの知見を集約・横展開しています。成果・進捗はDORAメトリクス(デプロイ頻度・リードタイムなど)や実装量で計測し組織的に前進させています。 しかし、正直に言えばまだまだ道半ばです。実装のAI化が進んだ結果、レビューとQAが新たなボトルネックとして顕在化しており、まさに今この構造問題を解いているフェーズです。「完成されたAI開発環境を使う」のではなく、「AI時代の開発のあり方を自分の手で定義する」ことに面白さを感じる方に入社いただき、試行錯誤も含めてチャレンジしていきたいと考えています。

「Oracle Alloy」を用いたシステム開発を支援・請け負う要員として、 Oracle Alloyの価値訴求、競合分析、現行システム分析(サイジングや課題抽出など)、見積作成、提案書作成、システム開発(設計・構築・試験)といった工程に一貫して携わっていただきます。 ・上記の各工程における実作業者(メンバー)・サブチームリーダー・チームリーダーとしての対応 ・障害、メンテナンス発生時の、利用者とOracle社との技術的な窓口・調整および対応 ・Oracle社との各種調整(お客様からの機能拡張・改善リクエストの取りまとめと実現に向けた交渉、メンテナンス実施時のタイミング調整、サービス入れ替えに伴うお客様サービスへの影響の極小化) ・お客様オンプレミス環境やハイパースケーラー環境との閉域網接続に向けた要件整理・設計・関係者調整 ・US Oracle を含むグローバルチームとの定例コミュニケーション(年数回程度の海外出張の可能性あり) ※ご経験・志向に応じて、上記の「サービス開発」寄りのチームの他、「サービス企画・Oracle連携」寄りなど、担当領域は調整可能です。 ●組織情報 Oracle Alloyを活用し、ソブリン性の高いクラウドサービスを提供するシステム基盤の提案・設計・構築サービスを担う組織。 参考情報 ●当ポジションの関連記事 ・AWSのその次へ(Oracle Alloyチーム インタビュー動画) https://youtu.be/RtMmGFURNC8 ・NTTデータとオラクル、日本市場におけるソブリンクラウドのサービス強化に向け協業 https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2024/102300/ ・Oracle Alloyを活用したソブリンクラウドサービス提供開始(ニュースリリース) https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2025/121800/ ・NTTデータの「Oracle Alloy」採用、背景には「ソブリンニーズの変化」 https://ascii.jp/elem/000/004/230/4230813/ ・国産クラウド+メガクラウドの“いいとこ取り”実現　NRI/NTTデータ/富士通のソブリン戦略 https://ascii.jp/elem/000/004/252/4252554/3/ ●組織・事業全体の理解に役立つ関連記事 ・クラウドサービスとデータセンタを、新たなビジネスの柱へ https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/5746/ ・クラウドの最適活用により、お客様の事業成長に貢献する https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/1268/

●主にAWSを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用 ●情報発信(ブログなど)

BtoBtoC向けのWebシステム・アプリ開発案件で、これまでのご経験を活かしながら、ライフスタイルに合わせた働き方が可能です。 仕事と家庭を無理なく両立しつつ、エンジニアとしてのキャリアも着実に伸ばしていける環境が整っています。 担当いただく領域は、バックエンド・フロントエンド・インフラまで多岐にわたるため、得意分野を深めたい方はもちろん、新たな技術に挑戦したい方や、将来的にフルスタックエンジニアを目指したい方にも最適です。 お任せしたい業務内容 ・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝 ・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー ・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決 ・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整 ※ご経験とご希望に合わせてアサイン工程を決定いたします。 働く環境について 当社では、社員の約半数が既婚者であり、子育てをしながら働くパパ・ママ社員も多数在籍しています。 そのため、急なお子さまの体調不良やお迎えによる一時的な離席にも理解があり、役員も自身のカレンダーにお子さまの予定を入れているほどです。 また、年に一度「ファミリーデー」という社内イベントを開催しており、その際にはお子さまにも会社へお越しいただき、親子で楽しめるコンテンツをご用意しています。 (実績) ・育児休業取得率 女性:100% 男性:50% ※男性の育児休業は最高9ヶ月取得実績有り ・育休復帰率100% ※社内チャットには「パパママチャンネル」を活用して、育児に関する悩みを相談するコミュニティもあります。 部署について 部署内では「コンサル一年目の教科書」を活用した教育プログラムを実施しております。 この取り組みは、顧客対応やチームでの協働において「何を大切にし、どう優先すべきか」といった共通認識を育むことが目的です。 表面的なやりとりにとどまらず、相手の意図をくみ取り、期待を超える行動ができるようなコミュニケーション力を磨くことができます。 教育体制 当社では、自社オリジナルのコンテンツを用いて技術研修を実施しています。各分野におけるプロフェッショナルメンバーにてそのノウハウや過去の事例等を紹介、技術の理解だけではなく、テックファームにおける開発の考え方・ルール等について理解を深めることができます。 ※オリジナルコンテンツは、総計50本、35時間以上の研修動画が用意されており、現在も追加制作中です。 ●研修例(エンジニア向け) ・ソフトウェアアーキテクチャ設計 性能や保守性を考慮した、言語・フレームワーク選定を含むアーキテクチャ設計の方法を解説します。 ・フロントエンドWebアプリ設計 イベントモデルやコンポーネント設計など、Webアプリの設計手法と実践的ノウハウを紹介します。 ・スマホアプリ設計 データの種類に応じた保存領域の選定など、利便性とセキュリティを両立する設計を解説します。 ・DBテーブル設計 これまでのシステム開発経験で得られた知見をベースに、現実的なDBテーブル設計手法を学びます。 ・セキュリティ設計 攻撃への防御、インシデント対応・復旧など、セキュリティ全般の設計ポイントを解説します。 ・運用設計 運用作業の役割分担や体制、サービスレベルを満たす設計と運用準備の方法を説明します。 ・AI研修(社内) ●上流工程編 ・講義 LLMの基礎知識・プロンプト作成のコツやAI利用時の注意点を紹介します。 ・入門編 AIによる議事録・打ち合わせメモの自動要約と論点整理と既存システム仕様書からの必要情報抽出のやり方についてワーク形式で学びます。 ・応用編 要件定義フェーズでのヒアリング項目作成支援、業務フロー・業務一覧のドラフト自動生成の仕方についてワーク形式で学びます。 ・発展編 AIによる要件定義書・設計書のレビュー支援についてワーク形式で学びます。 ●下流工程編 ・プロンプト入力の基礎 プロンプトに必要な要素や指示を明確にすることの大切さ、コンテキストの考え方などを理解し、適切なプロンプトを入力できるようにします。 ・AIエージェントIDE入門 AI エージェントIDEの操作方法や実際の課題に対して、どのような利用方法が適切かを知り、実際の業務で活用できるようにします。 ・各種ハンズオン 開発や保守運用で生成AIツールを使うことでどのようなメリットがあるのか、気をつける点は何なのかを実際のハンズオンを通して学びます。 ・AI研修(外部) 上流工程から下流工程までAIツールを活用し、プロンプト操作を行いながらアウトプットを作成していく実践に近い内容を想定しています。 目指せるキャリアパス ・PL /PM ・上級SE ・アーキテクト(スペシャリスト) ・管理職 ・フルスタックエンジニア

BtoBtoC向けWEBシステム/アプリ案件でご自身のご経験を活かしながら、スキルを伸ばすことができます。 お任せするメインの技術は【React、Vue、TypeScript】ですが、ご希望があればバックエンドに携わることも可能です。 ●配属部署について ・組織とPJが横断しているマトリクス組織 ・アジャイル開発のPJが多い ・スペシャリストが4人所属している ・要求整理、要件定義ができるテックリードがいる ・様々な資格取得者がいる(AWS系、Azureなど) ・AI駆動開発に取り組んでいる ● お任せしたい業務内容 ・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝 ・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー ・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決 ・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整 ※ご経験とご希望に合わせてアサイン工程を決定いたします。 教育体制について 当社では、自社オリジナルのコンテンツを用いて技術研修を実施しています。各分野におけるプロフェッショナルメンバーにてそのノウハウや過去の事例等を紹介、技術の理解だけではなく、テックファームにおける開発の考え方・ルール等について理解を深めることができます。 ※オリジナルコンテンツは、総計50本、35時間以上の研修動画が用意されており、現在も追加制作中です。 ●研修例(エンジニア向け) ・ソフトウェアアーキテクチャ設計 性能や保守性を考慮した、言語・フレームワーク選定を含むアーキテクチャ設計の方法を解説します。 ・フロントエンドWebアプリ設計 イベントモデルやコンポーネント設計など、Webアプリの設計手法と実践的ノウハウを紹介します。 ・スマホアプリ設計 データの種類に応じた保存領域の選定など、利便性とセキュリティを両立する設計を解説します。 ・DBテーブル設計 これまでのシステム開発経験で得られた知見をベースに、現実的なDBテーブル設計手法を学びます。 ・セキュリティ設計 攻撃への防御、インシデント対応・復旧など、セキュリティ全般の設計ポイントを解説します。 ・運用設計 運用作業の役割分担や体制、サービスレベルを満たす設計と運用準備の方法を説明します。 ・AI研修(社内) ●上流工程編 ・講義 LLMの基礎知識・プロンプト作成のコツやAI利用時の注意点を紹介します。 ・入門編 AIによる議事録・打ち合わせメモの自動要約と論点整理と既存システム仕様書からの必要情報抽出のやり方についてワーク形式で学びます。 ・応用編 要件定義フェーズでのヒアリング項目作成支援、業務フロー・業務一覧のドラフト自動生成の仕方についてワーク形式で学びます。 ・発展編 AIによる要件定義書・設計書のレビュー支援についてワーク形式で学びます。 ●下流工程編 ・プロンプト入力の基礎 プロンプトに必要な要素や指示を明確にすることの大切さ、コンテキストの考え方などを理解し、適切なプロンプトを入力できるようにします。 ・AIエージェントIDE入門 AI エージェントIDEの操作方法や実際の課題に対して、どのような利用方法が適切かを知り、実際の業務で活用できるようにします。 ・各種ハンズオン 開発や保守運用で生成AIツールを使うことでどのようなメリットがあるのか、気をつける点は何なのかを実際のハンズオンを通して学びます。 ・AI研修(外部) 上流工程から下流工程までAIツールを活用し、プロンプト操作を行いながらアウトプットを作成していく実践に近い内容を想定しています。 ※昨年実績 ・スクラム開発研修(外部) 合計5日間でスクラム開発の基礎〜実際にスプリント体験するところまで実施し、体系的に学ぶことができます。 目指せるキャリアパス ・上級SE ・アーキテクト(スペシャリスト) ・管理職 ・フルスタックエンジニア

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、そのスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。 具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行 ・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装 ・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用 ・AWS/GCP/Azureなどクラウド環境上でのDWH/データレイク構築支援 ・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施 ・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応 ・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備 ・自社プロダクト(Trust GenGA/Trust TLanP)におけるデータ連携・検証支援 プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(当社プロダクトTrust GenGAを活用) ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(当社プロダクトTrust TLanPを活用 ) ※業務変更の範囲 (雇入れ直後)IT専門職 (変更の範囲)すべての業務への配置転換あり

お任せしたい業務内容 ・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝 ・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー ・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決 ・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整 ※ご経験とご希望に合わせてアサイン工程を決定いたします。 目指せるキャリアパス ・上級SE ・アーキテクト(スペシャリスト) ・管理職 ・フルスタックエンジニア 教育体制について 当社では、自社オリジナルのコンテンツを用いて技術研修を実施しています。各分野におけるプロフェッショナルメンバーにてそのノウハウや過去の事例等を紹介、技術の理解だけではなく、テックファームにおける開発の考え方・ルール等について理解を深めることができます。 ※オリジナルコンテンツは、総計50本、35時間以上の研修動画が用意されており、現在も追加制作中です。 研修例(エンジニア向け) ●ソフトウェアアーキテクチャ設計 性能や保守性を考慮した、言語・フレームワーク選定を含むアーキテクチャ設計の方法を解説します。 ●フロントエンドWebアプリ設計 イベントモデルやコンポーネント設計など、Webアプリの設計手法と実践的ノウハウを紹介します。 ●スマホアプリ設計 データの種類に応じた保存領域の選定など、利便性とセキュリティを両立する設計を解説します。 ●DBテーブル設計 これまでのシステム開発経験で得られた知見をベースに、現実的なDBテーブル設計手法を学びます。 ●セキュリティ設計 攻撃への防御、インシデント対応・復旧など、セキュリティ全般の設計ポイントを解説します。 ●運用設計 運用作業の役割分担や体制、サービスレベルを満たす設計と運用準備の方法を説明します。 ●AI研修(社内) 上流工程編 ●講義 LLMの基礎知識・プロンプト作成のコツやAI利用時の注意点を紹介します。 ●入門編 AIによる議事録・打ち合わせメモの自動要約と論点整理と既存システム仕様書からの必要情報抽出のやり方についてワーク形式で学びます。 ●応用編 要件定義フェーズでのヒアリング項目作成支援、業務フロー・業務一覧のドラフト自動生成の仕方についてワーク形式で学びます。 ●発展編 AIによる要件定義書・設計書のレビュー支援についてワーク形式で学びます。 下流工程編 ●プロンプト入力の基礎 プロンプトに必要な要素や指示を明確にすることの大切さ、コンテキストの考え方などを理解し、適切なプロンプトを入力できるようにします。 ●AIエージェントIDE入門 AI エージェントIDEの操作方法や実際の課題に対して、どのような利用方法が適切かを知り、実際の業務で活用できるようにします。 ●各種ハンズオン 開発や保守運用で生成AIツールを使うことでどのようなメリットがあるのか、気をつける点は何なのかを実際のハンズオンを通して学びます。 ●AI研修(外部) 上流工程から下流工程までAIツールを活用し、プロンプト操作を行いながらアウトプットを作成していく実践に近い内容を想定しています。

「開発のプロフェッショナル」として顧客のビジネスに深く入り込み、要求事項の整理から技術提案、実装までを一貫してリードしていただきます。 サービスをグロースさせる技術提案・顧客折衝 顧客(事業主)の要求に対し、技術的な実現可否の判断や代替案の提示を行い、最適な着地点を合意形成する「パートナー」としての役割。既存システムの制約を踏まえつつ、ビジネスの成長を止めないための段階的な機能追加や改善案のプレゼンテーション。 大規模プラットフォームの設計・開発の主導 月間数億PVを支えるインフラ構成を考慮した、スケーラブルな基本設計および詳細設計。PHP5系をメインとした巨大な既存資産を、WindsurfやClaude Code等のAIエージェントを駆使して効率的に解析・進化させる開発プロセス。 【技術スタック】 バックエンド: PHP (5系/8系), Java, ColdFusion フレームワーク: Zend, Smarty, Phalcon, 独自FW データベース: Oracle (11g/19c), MySQL インフラ: オンプレミス (RHEL 400台超), AWS, JP1, nginx, Apache 開発環境: Windsurf, Rancher Desktop, Git, Claude Code等のAIツール

・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝 ・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー ・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決 ・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整 目指せるキャリアパス ・上級SE ・アーキテクト(スペシャリスト) ・管理職 ・フルスタックエンジニア

AI駆動開発(仕様駆動開発)という最先端の武器を駆使し、幅広い業種・業態のWEBシステム開発における上流工程からリリース、品質管理までを一気通貫でお任せします。 ●要件定義・顧客折衝 顧客との直接の会話を通じて、ビジネス要件・業務要件を深く把握 顧客の課題をWEBシステムの機能要件へ翻訳し、優先順位付けを実施 ●基本設計 DB設計、運用設計、移行設計、試験設計の実施 仕様駆動開発の核となる、高精度な設計・レビュー ●開発 AI駆動開発環境下における進捗管理、品質管理 発生したテクニカルな問題に対する対応と解決 ●試験 試験計画の策定、各種試験の準備、顧客との調整 不具合の分析と対策によるWEBシステムの品質担保 使用ツール: ●Windsurf ●PR-Agent ●Claude Code ●Devin

●職務概要 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社(HD)であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。 プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。 ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング ●具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進 ・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード ・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定 ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure)を活用したDWH・Datalake設計および導入支援 ・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援 ・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進 ・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進 ●プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革 ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援 ●業務変更の範囲 (雇入れ直後):IT専門職 (変更の範囲):すべての業務への配置転換あり

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 顧客の戦略的IT投資に対して、パブリッククラウドの採用計画の策定、競争力の高いシステム全体のグランドデザイン、モダンなアプリケーションアーキテクチャ設計、およびクラウド運用コストの適正化等を担当いただきます。 ミッションクリティカルな基幹業務システムから、ビッグデータを扱う大規模な情報系システムまで様々なシステムに携わることが可能です。 ● 具体的な業務 ①クラウド採用計画の策定と最上流の提案(最上流) ・顧客の経営・ビジネス戦略を理解し、テクノロジー観点での課題ヒアリング、課題抽出、およびクラウド・アプリケーション刷新に向けたロードマップ策定 ・高度な専門技術をクライアント(経営層・IT部門)へ説明・提案(効果的なプレゼンテーションの実施) ②ハイトランザクション・ミッションクリティカルなシステム設計 ・大規模かつ大量のデータ処理が走る環境において、リアルタイム性、信頼性、拡張性(スケーラビリティ)、保守性に優れた最適なシステムアーキテクチャのデザイン ・AWS / Azure / Google Cloud などの特性を見極めたマルチクラウド/ハイブリッドクラウドのグランドデザイン ③クラウド運用の最適化・ガバナンス策定 ・クラウド移行後を見据えた、運用コスト(FinOps)の適正化、およびエンタープライズ環境における高度なセキュリティ・ガバナンス設計 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

●本ポジションについて D.Node内すべてのポジションにて幅広く検討させていただきます。 希望するポジションが明確に決まっていない方はちらにご応募ください。 ※フルリモートでの就業となりますので、全国の方からご応募を受け付けております。 ●募集ポジション (1)プロジェクトマネージャー/PM(エンタープライズ領域 )※フルリモート勤務※ プロジェクトマネージャーとして、プロジェクト推進(チームビルディング/タスク・課題管理/スケジュール管理/顧客折衝/戦略策定なプロジェクトマネージャー(PM)として、エンタープライズ領域における「ミッションクリティカルなシステム開発」「大規模クラウド移行」「プラットフォーム開発」「アプリケーションモダナイゼーション」などのプロジェクト推進をお任せします。 システムのグランドデザインを描き非機能要件を見据えながら、不確実性をコントロールして大規模なプロジェクトを成功へと導く中核ポジションです。 (2)クラウドマイグレーションエンジニア(テックリード) 大企業のレガシーなオンプレミスシステムをクラウド環境へ段階的に移行(マイグレーション)し、さらにクラウドネイティブなアーキテクチャへと刷新(モダナイズ)する業務をお任せします。 (3)システムアーキテクト(テックリード)※フルリモート勤務※ 顧客の戦略的IT投資に対して、パブリッククラウドの採用計画の策定、競争力の高いシステム全体のグランドデザイン、モダンなアプリケーションアーキテクチャ設計、およびクラウド運用コストの適正化等を担当いただきます。 ミッションクリティカルな基幹業務システムから、ビッグデータを扱う大規模な情報系システムまで様々なシステムに携わることが可能です。 (4)プロジェクトマネージャー/PM(AI、データ基盤領域)※フルリモート勤務※ AI/生成AIやデータ基盤といった変化のスピードが極めて早い技術領域において、不確実性の高い最先端プロジェクトをクライアントと共に強力に推進する「プロジェクトマネージャー(PM)またはPM候補」としてご活躍いただきます。 技術的な前提や制約(API利用、モデル特性、コスト・セキュリティ観点など)をしっかりと理解した上で、チームビルディングから顧客折衝、戦略策定まで、プロジェクトの全責任を担う非常に裁量の大きいポジションです。 (5)AI・データ基盤領域プロダクトエンジニア(テックリード)※フルリモート勤務※ AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 (6)プロダクトエンジニア(テックリード)※フルリモート勤務※ プロダクトの成長フェーズに応じ、技術選定・アーキテクチャ設計・開発プロセスを柔軟に変えながら、クイックに価値検証と改善を回す「テックリード候補」としてご活躍いただきます。 ●案件事例: ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け: 　複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け: 　車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け: 　車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け: 　デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け: 　生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1 ★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 2025年12月時点

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。

CREとして、Assuredクラウド評価のお問い合わせに対する技術サポートやプロダクトの改善を担当していただきます。 ●具体的な業務内容 CREとして、Assuredクラウド評価の顧客信頼性向上に責任を持ちます。 <短期的に取り組む業務> -お客様からの技術的な問い合わせの調査・回答 -セキュリティチェックシートの対応 -お客様対応や社内オペレーションを支援する小〜中規模システムの実装と運用改善(Google Apps Script / Python / サーバーレス構成など、軽量な手段を機動的に選ぶ) -お客様の要望・不具合に関する、要求 / 要件 / 受け入れ条件の整理と、エンジニアリングチームへの橋渡し -比較的小規模な機能改善・不具合修正については、自身で設計・実装・テスト・リリース -複雑なプロダクト仕様の整理、ドキュメント化 <中長期で設計・推進していく業務> -顧客信頼性を測るKPIの設計と、計測基盤(BigQuery / dbt / Lightdash)の構築 -KPIから見えた阻害要因に対する施策設計と実行(CS組織内に閉じず、セールス・運用組織の業務改善や、プロダクトの構造的改善まで射程) -セルフサービス化の優先順位設計と、機能としての実装 -問い合わせ対応フロー・エスカレーション設計・チェックシート運用などの再設計 -CREグループとしての中長期ロードマップの策定と、リードとの並走 これらの中で、何から着手すべきか・どこにレバレッジがあるかの判断自体も、入社後に一緒に設計するテーマです。 ▽インターネット、そして社会をより良くするために。未知のプロダクトづくりへの挑戦。 https://note.com/assuredjp/n/ndcb0b069ca9c ▽次世代に残るプロダクトをつくりたい。サイバーエージェント→AWSを経て感じるAssuredの社会的意義と奥深さ。 https://note.com/assuredjp/n/n0f79b6983d89 ▽Assuredに関わる人への感謝を胸に。課題解決の範囲を広げることで世の中の価値提供に繋げていく。 https://note.com/assuredjp/n/nbc562d71517c ●チームについて CREは立ち上がったばかりの組織で、現在は1名のマネージャーと1名の専属エンジニアの2名体制です。顧客、営業、CS、プロダクトと連携し、技術とデータを活用して顧客の信頼性を向上させ、事業成長を加速させることを目指しています。 現在は、お問い合わせ対応・顧客要望対応を通じてお客様からのフィードバックを迅速に取り入れ、改善につなげることを行っています。同時に、中長期的にどういう価値を出していくべきか絵を描き、計画しているフェーズです。 将来目指しているのは、データと技術を使って顧客の状態を可視化し、よりプロアクティブに顧客信頼性を向上させることです。そのためにCREが担っていきたい観点は以下の通りです。 ・プロダクト各機能が潜在的に持っている価値をお客様の課題と結びつけ、価値を最大化する ・お問い合わせをゼロにする ・お客様自身で問題を解決できるセルフサービス化の推進 ・お客様が困ったときの体験の向上/エフォートレス化 ●このポジションで、一緒に作る未来 CREが扱う「顧客信頼性」は、お客様のビジネスと我々のビジネスを同時に伸ばすための重要な要素だと思っています。 お客様が安心して『Assuredクラウド評価』を使い続け、その上で本来やりたいDXや事業判断を進められること。それがお客様の事業成果になり、同時に我々の成長にもなります。CREのミッションは、そのベースとなる「顧客信頼性」を最大化することです。 その実現のために、立ち上げ期ではまず以下3つのスコープを設計・推進します。 1.プロダクト改善・実装 お客様の声を一次情報として受け取り、不具合修正・機能改善・セルフサービス化できる機能をプロダクトに反映していきます。 2.KPI・計測基盤の設計 「顧客信頼性が向上している」と言える状態を、データで定義します。問い合わせ削減率・セルフサービス到達率・お客様の利用熟達度など、何を測るべきかから設計し、BigQuery / dbt / Lightdashの基盤上で計測・可視化を立ち上げます。 3.CREプロセス・運用設計 問い合わせ対応フロー、セキュリティチェックシート対応、エスカレーション設計、技術調査の標準化など、現在は属人的に回っている運用を、再現可能なプロセスとして組み立て直します。 ●そして、その先に取りに行く未来 スコープ2のKPI基盤が立ち上がり、「顧客信頼性を阻害している要因」がデータで見えてきた段階から、CREの射程は、プロダクト単体に閉じません。 阻害要因がセールスの提案プロセスにあれば、営業組織の業務の改善に取り組みます。運用組織のオペレーションに起因していれば、その自動化やシステム化も取り扱いたいと思っています。プロダクトの構造的な改善が必要であれば、PdMと一緒に上流から設計します。 一般的にCREはお問い合わせ対応やCS組織内の改善に役割が限定されがちですが、私たちはそこに留まるつもりはありません。顧客信頼性向上のレバーがある場所に、エンジニアリングの力で踏み込んでいくことを目指しています。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go(ScalaからGo/TypeScriptへの移行中です) ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore, BigQuery ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: CloudBuild, GitHub Actions ・その他API等: ChatGPT, Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma 他 ●業務の変更範囲 会社の定める業務(出向等を含む)

●ミッション 事業の戦略やマーケットの要求などを背景にした複雑な課題に対し、技術的な側面から最適な解決策を設計・選択し実行をリードすることで、事業と顧客への価値の最大化を実現することがミッションです。 課題解決のスペシャリストとして、自ら手を動かして実装しながら、チームメンバーに対して技術的なサポートや示唆を提供していくといった形で技術的な側面で組織力の底上げを期待しています。 ●業務詳細 新規システム構築や既存システムの改善において、技術的なオーナーシップを持ち、以下の業務を推進していただきます。 ご自身の強みや経験を活かし、他のメンバーと協力しながら進めていただくことを期待しています。 ①事業価値を最大化するアーキテクチャ設計と技術選定～実装: ・事業/顧客課題に対する技術を用いた解決策の企画立案と実装 ・事業特性や将来変化を見据えた、保守性と拡張性の高いシステムアーキテクチャの設計・構築 ・ビジネス・非機能要件に基づく最適な技術スタックと構築手法(スクラッチ/SaaSを問わず)選定と、関係者との合意形成 ②開発プロセスの最適化によるチーム生産性の最大化: ・目的に応じたアジャイルやドメイン駆動設計などの開発手法の導入 ・チーム状況に合わせた開発プロセスの最適化と定着までの推進 ・生成AIを活用した開発の推進 ③品質担保と技術的負債管理: ・品質基準の定義と、コードレビュー等による品質確保 ・技術的負債の評価と、事業影響を考慮した戦略的な解消計画の推進 ・ユーザーフィードバックを活かした継続的な改善リード ④技術課題解決: ・複雑な技術課題に対する解決策の提示と実装 ・最新技術の調査と、組織への導入検討・提案 【配属部署】 ●BPR推進部のミッションと目指す姿 私たちBPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。 従来は社内メンバーの業務支援を中心に担ってきましたが、事業や市場環境の変化が加速し、より複雑性が増す中で、真に価値ある業務プロセスを設計するためには、顧客の課題解決に焦点を当てることが不可欠であると考え、価値提供の軸足を「社内」から「顧客」へと移しています。 現在は正社員、契約社員、派遣社員を合わせて90名ほどの体制となっており、今後も事業/会社の成長に伴って規模拡大・増員を予定しています。 【将来のキャリアパス】 SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。 そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。 ①テックリード・アーキテクト(スペシャリスト志向) 課題解決のスペシャリストとして技術を極める道はもちろん、システム全体のグランドデザインをリードする道へと拡張も可能です。 技術的負債の解消や開発プロセスのモダン化など、組織全体の技術向上を牽引する役割を期待します。 ②エンジニアリングマネージャー(マネジメント志向) 開発チームの組織課題に向き合い、採用・育成・評価やチームビルディングを担う道です。 今後拡大していく組織の中で、ピープルマネジメントを通じて組織のケイパビリティを最大化していく役割です。 ③ビジネスアーキテクト・PdM(ビジネス志向) テクノロジーの知見を武器に、ビジネスサイドにより深く入り込み、事業課題の発見から業務プロセスの再設計、IT投資判断までをリードする道です。 「システムを作る人」から「事業を作る人」へと役割を広げることができます。 【入社後の流れ】 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。 【開発環境、利用ツール(例)】※チームにより環境は異なります ●SaaS ・Salesforce(Apex、Visualforce、Lightning Web Component)、Kintone ●クラウドインフラ ・AWS(RDS、DynamoDB、AuroraDB、CDK、Lambda、ApiGateway、S3、CodePipeline) ・GCP (Google BigQuery、Cloud Composer(Airflow)、GCS、CloudSQL、CloudBuild、Firestore) ●開発言語 ・Python、JavaScript、TypeScript、Kotlin、Java、Python、node.js、react.js ●開発環境・ツール ・Docker、Google Kubernetes Engine、VSCode、GitHub、jenkins、Trello、Backlog、esa、Slack等 【その他環境】 ・出社/リモートワークのハイブリッド勤務です。(チームイベント等で出社する場合もありますが、リモート中心のメンバーも多数在籍しています) ・とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。 ・フレックスタイム制(コアタイム 12:00～16:00) を導入しています。 ・基本の業務時間は9:00~18:00ですが、ユーザーの業務後にリリース作業がある場合などで、9時前や19時以降の業務となる場合があります。 ・残業時間はチーム平均で20~30時間/月ほどで、施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI(または生成AI)および「次世代データ基盤(DWH/データレイク/データパイプライン)」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。 単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI(RAG等)とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。 ●具体的な業務 ①AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード AI/生成AI、および大規模データ基盤(ETL/ELT、データパイプラインなど)領域におけるプロジェクト推進(タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど) ②アーキテクチャ設計・実装 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成 ③チームリード・メンバー育成 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面(データモデリングやAI実装など)でのサポートや教育、指導 ④ビジネスサイドとの連携 プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進 ●案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2 　2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。 ①スペシャリスト 特定の技術領域(クラウド、生成AI、アーキテクチャなど)で高い専門性を発揮し、プロダクト開発(PD)や社内のコア技術を牽引します。 ②デリバリ/プレイングマネージャー ・大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。 ・中〜大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。 ※上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ③エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ④シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

タクシー車両で動くAndroidアプリ(車載アプリ)の開発をお任せします。 車載アプリにはいくつか種類がありますが、Bluetoothやシリアル通信などのハードウェア連携、位置情報、MQTTなどIoTならではの技術や工夫が多くあります。 ● 車載Androidプロダクト(アプリケーション層) ・タクシー業務アプリ タクシー乗務員の日々の営業をサポートするためAndroidアプリです。カーナビのような車を利用する業務で一般的に利用する機能を備えていることはもちろん、タクシーアプリ『GO』の注文を受け付ける役割も担っています。『GO』で注文いただいたお客様を、快適に目的地までお送りできるようサポートしています。 ・後部座席設置タブレット向けアプリ タクシー後部座席に設置されている端末向けのAndroidアプリです。デジタルサイネージ機能の他、「GO Pay」をはじめとする各種決済機能(クレカ/QRコード/電子マネーetc.)など、乗車いただいたお客様により快適にタクシーをご利用いただくための機能を提供しています。 ・ソフトメーター(位置情報などを利用した新タイプのタクシーメーター) ソフトメーターとは、車両に専用機器を載せる代わりに、GPS情報とソフトウェアによって運賃を計算する新しい仕組みです。 従来のタクシーメーターはタイヤの回転数から走行距離を計測していましたが、ソフトメーターではこれらをプログラム上で処理します。 弊社でも開発に取り組んでおり、ダイナミックプライシングの実現など、新たな価値の提供を目指しています。 ● 車載Androidプラットフォーム(基盤・システム層) ・基盤アプリ群 DeviceOwner権限を持ってAndroid端末を操作したり、業務アプリの起動とアップデート、各デバイスとの通信を抽象化など、業務アプリを支える役割を担う基盤アプリです。このように複数のアプリを連動させることで車載システムを実現しています。 ### 開発環境 プログラミング言語:Kotlin ライブラリ類等:Android Jetpack, Kotlin coroutines, Firebase, AWS etc. CI/CD:CircleCI, Bitrise, GitHub Actions ●所属組織 IoT本部 IoT開発部 IoT開発部(約40名)の配下に、車載システムのハードウェア開発とソフトウェア開発のグループがあります。ソフトウェア開発のグループには、プロダクトごとにAndroidエンジニア5名前後が在籍しています。 同じグループ内のメンバーは勿論、ハードウェアエンジニア、プロダクトマネージャーやデザイナー、営業など、様々な部門の方と日々議論を重ねながら開発を進めています。 生成AIの活用方針 セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。 生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ● 利用可能な主なAIツール・サービス 開発業務向けに GitHub Copilot / Claude Codeを定額制で、 一般業務向けには Google Gemini / NotebookLM / Atlassian Rovo 等を常用しています。Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini/Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。 ● 主な活用状況 日常業務の効率化(障害対応支援Bot、ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ● 学習・コミュニティ活動や利用支援制度 有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり 生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 組織風土 ●オンボーディング GO Inc.では入社いただいた皆様が、新しい環境でつまづくことなく、成長し活躍いただけるように、会社・事業・組織・人を知るプログラムを様々設けています。 業務ツールや社内ルールのオリエンテーションはもちろん、各事業責任者に直接事業について質問できる事業理解プログラム、実際にタクシーに搭載されている機器と配車の仕組みを目の前で体感するフィールドエンジニア体験会、両代表とのコミュニケーションを目的とした社長&会長と話す会、カスタマーサポートの最前線をリアルに体験するプログラム等、GOの多岐にわたる事業や組織を理解できるように構成されています。 配属先上長との1on1はもちろん、入社1ヶ月・3ヶ月のタイミングにおいては事業部担当のHRBPとの面談も実施します。インプット中心の1ヶ月目から、アウトプット中心にしつつ立ち上がりをスムーズにしていく3ヶ月目まで、配属先のトレーナーやメンター、HRBPと幅広くサポートできる環境を揃えています。 ●エンジニア組織風土 エンジニア組織では、技術のインプット・アウトプットを積極的に行っています。 書籍購入制度や技術カンファレンス参加費負担、テックブログやYouTubeでのTechTalk配信 、様々な社内勉強会、そしてiOSDCやDroidkaigi、技術書展等のスポンサー、情報処理学会など学会での発表等、積極的にインプット・アウトプットに取り組んでいます。 また、エンジニアのスキルアップを促進するために『Engineer Challenge Week』という、2週間を新たな知識や技術の習得に充てることができる取り組みも行っています。 GO Inc.にはパパママ世代も多いことから、子育てをしながら働くエンジニア (https://go-on.goinc.jp/n/nee1b68438747) が多く、またオフィスフリー制度を活用して、地方から働くエンジニアもいます。 それぞれのライフスタイルに合った働き方をしながらチーム開発を行っているため、チームが集まるミーティングでは業務以外にも積極的に雑談の時間を設けたり、日帰りワーケーションでチーム外のメンバーとの交流を図ったりと、コミュニケーションを大事にします。 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

●募集部門 <東京>インフラソリューション部 (現在、東京のインフラ部門は約100名で構成されております) ～スタンダード上場の安定基盤/運用経験を活かして設計構築へキャリアアップ～ ●インフラ運用経験を活かし、設計構築工程へステップアップ可能 ●ポテンシャル層はいきなり単独参画ではなく、先輩社員のいる案件で成長 ●資格手当・外部研修・オンライン学習など教育支援が充実 ●業務概要 スタンダード上場の独立系SIerである同社にて、インフラエンジニアとしてサーバ、ネットワーク、ミドルウェア、クラウドなどに関する業務に携わっていただきます。 入社後は、ご経験や習熟度に応じて、設計構築案件でリーダーの指示を受けながら構築・設計補助を学ぶパターン、または保守業務の中でOSや構築知識を身につけるパターンを想定しています。 単に「設計構築をやってみたい」という意欲だけでなく、資格取得済み、AWSやLinuxなどの自己学習、構築に近い実務経験など、成長に向けた行動が見える方を歓迎します。 ●案件例 ・銀行向け新規システム導入 　フェーズ:要件定義、設計～構築・テスト 　環境:AWS ・リース会社向けサービス展開 　フェーズ:設計～構築・テスト 　環境:AWS、EKS、Lambda、Ansible、スクリプト系 ・官公庁向けシステム更改対応 　フェーズ:提案、要件定義、設計～構築・テスト 　環境:Windows、Linux ●入社後の成長イメージ まずは既存社員や先輩社員がいる案件に参画し、運用対応や構築補助を通じて現場理解を深めます。 その後、詳細設計、構築、テスト、運用設計などへ少しずつ業務範囲を広げていただきます。 ポテンシャル層をいきなり単独でアサインすることは基本的になく、周囲に相談しながら成長できる環境です。 ●変更の範囲:会社の定める業務

ビルと街の価値を継続的に高めるためのビルソリューションの価値探索や企画提案、あるいはグローバルにビルソリューションを創出するための基盤技術開発に、米国と欧州を中心とした海外のグループ会社やパートナー企業と共に取り組んでいただきます。 また、その過程で、当社が保有するアセットや最先端技術についての調査や、事業部門を含めたソリューション創出の連携体制構築にも関わっていただきます。 ●具体的な仕事内容 ビルソリューションをターゲットとして、これまでのご経験に応じ、以下のいずれか、または複数の領域を牽引していただきます。 ・グローバルスマートビルソリューションの開発と実証 (例.海外グループ会社との共同開発プロジェクトの推進、海外パートナー企業との協業スキーム立案) ・ビルと街の価値向上に向けた顧客価値探索とPoC (例.アジャイル開発による顧客価値探索とPoC、海外パートナー企業/大学/研究機関の探索) ・グローバルビルソリューション基盤技術開発 (例.ソリューションアーキテクチャ、アセットモデル、AI/LLM応用による監視制御の研究開発) まずはこれらのプロジェクトに参加いただき、その後はソリューションの企画提案や実現のための技術開発の企画も担っていただきます。これらの業務をとおして、ビジネスの企画力・システム設計力・マネジメント力など様々な技術が身に付きます。 また、当社の海外研究所と連携したビルソリューション向けの研究開発も行っています。技術開発や獲得のために、学会や社外イベントに参加していただく機会もあります。 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・日本語、英語 日常業務は日本語です。英語での打合せ、メール、チャットがあります。 TOEIC 600点以上あることが望ましいです。 ・Python、C#、Azure、AWS、生成AIなど 担当するアイテムによります。ソリューション企画や価値検証を担う方はプログラミングスキルは不問ですが、IT/IoT技術への興味関心や理解があることを期待します。

組織について 大手通信事業者様・グループ会社様向けに、年間取引総額約180億円規模のアプリケーション開発を三部体制で行っております。当社にとって重要な事業基盤である既存の大規模開発領域の生産性向上、品質の安定を維持しながら、シェア領域を広げていくことが求められています。 ●組織の業務 通信事業者様・グループ会社様向け通信商材/非通信商材の販売管理、顧客管理システム開発 ●事例紹介 通信事業者様向け案件 言語・フレームワーク:Java,SpringBoot,Nuxt.js, Vue.js,DevOps 環境:オンプレミス、AWS 内容:モバイル/固定回線フロント申込業務、顧客管理、課金システム開発 範囲:要件定義・設計・構築～リリース/保守 職務内容・担当業務 国内通信事業者における開発プロジェクトのリーダー 弊社が担当しているプロジェクトは大小さまざまありますが、いずれも要件定義～開発～リリース、保守/運用といった一連のフェーズをご担当いただきます。 プロジェクトのローテーションを踏まえながら2～3年後を目途には大規模プロジェクトのプロジェクトマネージャとしてご活躍頂きます。 ●アサイン検討プロジェクト例 ①通信事業者様向けフロント申込業務システムの開発・エンハンス (要件定義～リリース) ②通信事業者様向けオンライン販売システムの開発・エンハンス (要件定義～リリース) ③通信事業者様向け顧客契約管理・回線手配システムの開発・エンハンス (要件定義～リリース) ④ICT商材販売会社様向け販売管理システムの開発・エンハンス (要件定義～リリース) ◎開発環境/商材の説明 ●開発環境 (当部門でよく使われる技術について記載。) ・開発言語・フレームワーク:Java, SpringBoot, PL/SQL, TransactSQL, Angular, React, Vue.js, Typescript等 ・コラボレーションツール:Redmine, GitLab, Slack, Teams等 ・開発環境:Eclipse,Visual Studio等 ※最新技術やサービスについての経験は必須ではなく、入社後身に付けていただければ問題ありません。 (部門内で勉強会を実施しています。初めての言語でもフォロー体制が整っています。)

Next.js / TypeScript を中心としたフロントエンド開発と、バックエンド開発、PostgreSQLを用いたDB設計・実装を横断的にご担当いただきます。加えて現場の課題を吸い上げ直接的に改善するために必ずしもプロダクトやシステムを開発するのではなく業務プロセスを改善する他、簡単なスクリプトを書いて動かすことも求められます。 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

●このポジションの役割 お客様と密にコミュニケーションを行い運用状況を継続的に把握することで、現在抱えているAWSの様々な課題に対して中立的な立場から情報収集や分析を実施。その結果をもとにAWS利用の改善提案(運用効率化、コスト削減提案、AWSサービスの情報共有)をいたします。案件については2～3名でのプロジェクトを進めることが多く、複数の案件を平行で担当いただきます。提案だけで業務が完結することはなく、顧客伴走型で課題を解決していただくため、お客様の反応をリアルタイムで感じることができます。 ●お客様の課題解決 ・インフラ構成の把握 　お客様のAWSに関するインフラ構成を把握 ・AWSの基本的なサービス紹介、レクチャー 　お客様の情報システム部門の担当者向けにBlack Belt等のAWS公式ドキュメントを用いたレクチャーの実施 ・定期的なAWS情報の提供 　月1回程度、最新のAWS情報を提供 ・作業内容チェック 　お客様作業における作業内容をチェックし、必要に応じたアドバイス ・AWSに関する情報の提供 　当社ノウハウに基づき、貴社の実情に合わせて適切なAWS情報を提供 ・最適化アドバイス 　　月1回程度お客様とミーティングを実施し、現環境の最適化についてアドバイス ・障害時の仲介 　必要に応じて、障害時にお客様の環境を把握しAWSとの仲介役を担当 ・調査サポート 　障害時、AWSレイヤーにおける調査を支援 <事例> https://www.serverworks.co.jp/case/tryt.html (雇入れ直後)クラウドインテグレーション業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務 ●具体的なユースケース 顧客の事業部毎バラバラにAWSアカウントを利用しているため、 CCoE を設立。ガバナンス強化のため、以下AWSサービスを中心としたAWSアカウント統合管理、認証の一元化、セキュリティアセスメントを実施。 ・AWS Organizations ・AWS Single Sign-On ・AWS Security Hub AWS 環境でのワークロード構築、評価にAWS Well Architected Frameworkを用いて実装、リスク評価、改良点を検討。ただ、長期のAWS 運用に伴い、利用コストが高止まりしているという課題あり。Cost Explorer を用いて現在のAWS利用料金の分析を行い、Trusted Advisor、Compute Optimizerを併用してコストの最適化を実施。 ●組織構成 └クロスインダストリー第1本部 ミッション:主に新規顧客へのクラウド導入の提案を通して顧客の事業に貢献し、顧客と共に成長する メンバー構成:部長1名、課長5名(営業課1+技術課4)、課員57名 期待する役割:エンタープライズ企業へのプリセールスエンジニア、中規模、大規模案件のプロジェクトマネージャーを期待します。また、お客様と長期的な関係性を築くためにコミュニケーション能力も求められます。 入社後の業務イメージ:当社専門部署にて3か月程度のトレーニングを受けていただき、その後はOJT計画に沿ってPMやPL、プリセールス、エンジニアとして既存案件支援に入って頂きます。もちろんどの業務に入って頂く際にも、引継ぎや先輩社員・前任者からのフォローアップはあります。※スキル・ご経験により、トレーニング対象外となる場合もあります。 営業課と技術課の製販一体の事業部のため、メンバーは主に営業・インフラエンジニアで構成されています。 ベテラン・中堅のスキルを持つメンバーもいれば、新卒でOJT研修後に配属された若手も在籍しています。 複数案件を並行して担当しているメンバーも、特定のお客様を重点的にサポートしているメンバーもいますが、いずれも在籍期間や年齢に関係なく、希望と適性によりPMやPLを務めています。