関東 Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

●セキュリティ共通基盤としての標準アーキテクチャ、ガードレール、運用プロセスの整備 ●CrowdStrike 等によるEDR/EPP運用設計・実装(検知・隔離・例外管理・運用手順整備) ●Zscaler 等を用いたセキュアアクセスの設計・実装(ポリシー設計、運用、チューニング) ●ログ/監視基盤と連携した検知強化、アラート設計、運用高度化(SIEM/SOC連携等を含む) ●脆弱性対応の優先度設計、CRI Profile/NIST SP800-53 への準拠対応 期待する役割 セキュリティ基盤チームの責任者候補として、デジタルバンク全体で共通利用されるセキュリティ基盤の設計・実装・運用をリードしていただきます。 本ポジションは、3ラインディフェンスにおける1線(実装責任)として、プロダクト・インフラ・運用等の各チームと密に連携しながら、極めて高い水準が求められる金融機関のセキュリティ対策を「机上の統制」ではなく実装として落とし込み、継続的に改善する役割を担います。 また、2線(セキュリティ部門)とは対立構造ではなく、同じ目的に向かうパートナーとして、統制要求・リスク評価・例外判断等を建設的に議論し、"守りながら攻める" 新銀行の開発スピードと安全性を両立させていただくことを期待しています。 採用後は、各種セキュリティ製品を活用しつつ関係チームと協働し、セキュリティを個別最適ではなく全体最適の共通基盤として提供できる状態を実現していただきます。 技術的な意思決定に加え、ロードマップ策定、標準化、チーム育成まで含めた技術×マネジメントの両輪でのリーダーシップを発揮していただきます。

大手企業・官公庁向けのネットワーク案件(オンプレ/クラウド/ハイブリッド)にて、設計～構築の上流工程やPL業務またはPL補佐業務をお任せします。 SD-WAN、SASE、ゼロトラスト、クラウド接続(AWS/Azure/GCP)など、 多様なネットワークアーキテクチャに携わりながら、PLとして進捗管理・品質管理・顧客折衝を担当頂きます。 PL未経験の方は、サブリードから段階的にお任せします。 ●具体的には ① 上流工程(設計～) 大規模NW(L2/L3)、WAN、拠点NW、DC系NWなどの設計 SD-WAN(Cisco SD-WAN/Fortinet/Palo Alto)、SASEアーキテクチャ設計 マルチクラウド接続(AWS/Azure/GCP DirectConnect/CloudVPN) セキュリティ・ルーティング・冗長化・運用設計 ② プロジェクトマネジメント(PM/PL) 各種管理:進捗/品質/課題/リスク 顧客折衝:課題整理/選択肢提示/仕様調整 メンバーフォロー、小～中規模のPL、もしくは大規模案件のサブリード ③ プレイングマネジャー業務 技術面のリード(ネットワーク構築レビュー、方式検討) 若手フォロー・ナレッジ共有 チーム運営の補佐 ●プロジェクト例 <プロジェクト例①> 官公庁向け基幹NW刷新(PL) 要件定義～基本設計～移行計画策定 ベンダーコントロール、課題管理 SD-WAN/セキュアWebゲートウェイ導入 <プロジェクト例②> 大手通信キャリア向けバックボーンNW更(PL/L補佐) 大手通信キャリアにおけるバックボーンネットワークの更改対応 ルーティング(BGP/OSPF/MPLS)の設計、方式検討、検証 冗長化構成・トラフィック分散の最適化、移行計画策定 <プロジェクト例③> 大手IT企業向けクラウドネイティブ基盤構築(PL/L補佐) ゼロトラスト化に伴うSASEアーキテクチャ導入 ポリシー整理、ユーザ要件定義、構築/検証 運用設計・ログ分析の基盤設計

フォトシンスは IoT デバイス「スマートロック Akerun」を用いた「Akerun入退室管理システム」を開発し、サービス提供しているほか、IoTや認証ソリューションで培ったクラウド認証プラットフォームを基盤に、次世代のデジタルID事業を展開しています。 デジタルIDを基盤としたサービスの多様化が進むなか、ID管理システムと連携し複数の認証技術に対応した「Akerunデジタル身分証」を、自社のマルチテナントSaaSとして開発・提供しています。 Appleウォレットへの社員証発行は国内の先駆けです。 本ポジションは、このデジタルID SaaSの技術開発の中心を担うWebエンジニア(バックエンド中心・フロントエンド兼務)です。 担当役員と直接連携し、要件定義・設計・実装まで一気通貫で担当します。 個社向けの受託開発ではなく、多様な顧客へ展開する汎用的なマルチテナントSaaSを、事業価値とUXにこだわって育てるフェーズです。 具体的には ●お任せする仕事 ・自社サービスのWebアプリケーション開発(バックエンド開発が中心) ・開発ロードマップ検討 ・アーキテクチャ設計、技術選定 ・サービスの運用保守 ●システム概要 スマホアプリ、Web管理システム、デジタル身分証クラウド、認証ゲートウェイが 連携するマルチテナントSaaS。 IdPと連携するSP。 外部システム向けの認証・認可APIを提供。 Appleウォレット対応のリーダーを開発しているIoTチームと連携した開発案件もあります。 ●技術スタック ・言語:Ruby on Rails, Go, Vue.js, React, TypeScript ・環境:Docker ・クラウド:AWS, GCP ・DB:MySQL (Amazon Aurora) ・CI:AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, CircleCI, Jenkins ・IaC:Terraform, AWS CloudFormation ・ツール:Google Workspace, Slack, JIRA, GitHub, Figma, Claude Code, Codex ※エンジニアの生産性と技術力向上を重視し、日々の業務においてClaude CodeやCodexを積極的に活用しています。 ●AIの活用について Photosynthでは、エンジニア一人ひとりの生産性と技術力向上を重視し、AI駆動型開発ツール「Cursor」や「Devin」を積極的に導入しています。 日々のコーディングや設計業務にAIを活用することで、効率的かつ創造的な開発を実現し、個々のエンジニアがより高度な課題に集中できる環境を整えています。 さらに、全社員が利用できるAIプラットフォーム「Gemini Advanced」も導入し、部署を越えたAI活用や知識共有が活発です。 エンジニア主導の勉強会や最新技術の情報交換も定期的に行われており、新しい技術に触れながら成長できる文化が根付いています。 AIを活用したスマートな開発や、最先端技術に挑戦したい方にとって、Photosynthは最適な環境です。 ●Akerunデジタル身分証について Akerunデジタル身分証は、スマートフォンを通じて人と組織、リアル空間、デジタルサービスをつなぐIDプラットフォームです。 私たちが目指しているのは、物理カードをスマホに置き換えるだけのサービスではありません。 大学であれば学生・教職員・卒業生・来訪者、企業であれば社員・派遣社員・パートナー・来訪者、自治体であれば職員・住民・地域参加者など、組織に関わる多様なステークホルダーのIDを統合し、認証・権限管理・サービス利用・行動データを一体で扱える基盤をつくることです。 Akerunが強みとしてきた入退室管理やIoT認証技術と組み合わせることで、デジタルIDは単なる画面上の身分証ではなく、リアル空間でのタッチ認証、施設利用、出欠確認、イベント参加、災害時の本人確認などに活用できます。 さらに、そこで得られる行動データを活用することで、施設運営、学生支援、職員管理、地域サービス改善などの経営課題解決にもつなげられます。 大学や自治体公式サービス、企業の従業員向けサービスなど、社会インフラに近い領域で需要が高まっており、1顧客あたり数万人規模のユーザーに使われる可能性があります。 多くの人が日常的に利用するID体験を、UI/UXにこだわりながら設計・提供できることも、この事業の大きな魅力です。 認証端末、クラウド、スマートフォンアプリ、Appleウォレット対応までを自社で扱えるため、既存のAkerun事業とのシナジーも大きく、リアル空間DXの中核となるプロダクトとして成長を目指しています。 ・Akerunデジタル身分証:https://solutions.akerun.com/id/ ・Akerunデジタル学生証:https://solutions.akerun.com/id/student

・AIエージェントプロダクトの設計・開発 ・0→1フェーズにおける価値検証・技術検証〜プロダクト立ち上げ・継続改善 ・短期に顧客価値をデリバリーすることと中長期目線での持続的成長(技術負債のコントロールなどを含む)のバランスコントロール ・デザイナー・PdM・営業含む各チームメンバーと協調し事業を前進させる ・顧客の課題解決に向けた要件定義やアーキテクチャー検討​ プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure等)を活用したAIエージェントの設計・開発・運用支援 ・AI駆動開発を用いた新規案件や既存クライアント向け機能拡張案件における、システム要件定義・設計・構築 ・クラウドサービス・生成AI関連ツールに関する技術調査・最適技術選定支援 開発環境 主な技術スタック:Python(Fast API), TypeScript(react, hono), AWS(ECS, Auroraなど), GCP(Looker stadioなど) コミュニケーション: Slack, Google meet コラボレーション: Figma ドキュメント管理: Notion チケット管理: Linear AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, claude code, codex

●業務概要 パーソルグループ企業もしくは提携企業にて顧客や社内の部門に対して、お客様が保有する様々なデータを活用可能な形に処理し、データ分析のための基盤構築をお任せします。 データサイエンティスト/アナリストが行う仕事の基盤をつくり、お客様が抱える課題を解決まで導く業務となります。 ●業務詳細 ・データ収集・連携 　└外部SaaS/業務システムなど異なるソースからのデータ取り込み 　└バッチ開発やストリーミング処理 ・データ基盤の設計・構築・運用 　└DWH・DB・テーブルの設計(SQL、スキーマ、パーティショニング) 　└クラウドインフラの構築(AWS/GCP/Azure)、セキュリティ・ネットワーク設定、コスト最適化 ・データ整備・品質管理 　└ETL/ELTパイプラインの実装(dbt、Apache Kafka、Apache Spark) 　└データモデリング(スタースキーマ・Snowflake)、メタデータ管理、データカタログ整備 ・データ品質監視 　└検査ルール、データガバナンスの設定 　└アラート対応、テスト設計 ・提供・可視化支援 　└分析用マートの提供、BIツールへの接続最適化・可視化(Looker、Tableau、Power BI) ・運用・信頼性 　└パイプラインの監視・障害対応・パフォーマンスチューニング 　└Gitによる変更管理 プロジェクト例 ●Databricksを用いたデータ基盤の設計構築 <業務内容> 　・Databricks上のデータ基盤の設計/構築/検証 　・SAPのテーブルをDatabricksに連携 　・S3のテーブルをDatabricksに連携 　・ストリーミングテーブルの実装、ジョブ作成 <技術> 　Databricks, PySpark, SparkSQL, PowerBI, Git ●dbtを用いたETL、データパイプライン構築 <業務内容> 　・データパイプライン構築、フロー図作成 　・Bigqueryからのデータ抽出、データマートの設計・開発 　・ワークフローの監視 　・バッチ処理開発・運用 　・Tableauダッシュボードの設計・構築・運用 <技術> 　GCP(Bigquery,GCS), dbt, Tableau, Git

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrityや、2030年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方で、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 また、AI Transformationを推進していくために社内業務では Copilot を中心にAIを活用し、各プロジェクトではCopilotに限らず、ベンダーフリーで顧客へ価値を提供しています。顧客への価値提供を行うために、AIを正しく使いこなすためのリテラシー教育・基礎研修を社内で体系的に提供し、2025年度は延べ1.4万人の社員がAI研修を受講しています。 さらに、より高度な価値提供に向けてAIスキルマトリクスを定義し、研修内容もテクノロジーの進化に合わせて随時更新しています。 特にソフトウェア開発においては、GitHub CopilotやDevin・Claude CodeといったAIエージェントを操作できる環境を用意し実際に触れることで、 ハーネスエンジニアリングが行える人財を開発していきます。また、新たに公開されたAIエージェントは性能や操作感を適宜検証し必要に応じて操作環境を提供していきますので、最新のAIエージェントを操作いただくことも可能です。 人財の創造を重視するAKKODiSの企業理念に基づき、AI時代だからこそ人財の存在価値向上を推進しています。 (雇入れ直後) ・システム開発プロジェクトのプロジェクトリーダ/プロジェクトマネージャ 　└進捗管理、課題管理 　└仕様検討、顧客ヒアリング、営業企画部門と連携した要件定義、基本設計 　└ベンダーコントロール、委託先との渉外 ・WEBシステム開発 ・クラウドベースの3Dデータ管理/共有システム開発 (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。また、人事規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める業務を含む) ●想定されるプロジェクト クラウドを活用したデジタルカメラに関するアプリ/システム開発PJ

データドリブン経営を推進する中核ポジションとして、全社のデータ活用ルールの整備から、GCPを中心としたデータ基盤の設計・統括までを一貫して担っていただきます。 データを「安全に・正しく・価値につながる形で活用できる状態」をつくり、経営や事業の意思決定を支えるデータ基盤の責任者ポジションです。 【具体的な業務内容】 ・全社のデータ活用戦略の立案およびガバナンス体制の設計・運用 ・データの品質管理・セキュリティ・権限管理ルールの整備と浸透 ・予算管理、採用戦略の立案、チームビルディング ・データ基盤の構築・改善を通じたAI活用の推進 ・データの収集〜活用までの仕組み設計と継続的な改善 【業務の進め方】 インフラ、セキュリティ、AI開発など複数の専門チームのハブとして機能し、各領域と密に連携しながらプロジェクトを推進していただきます。 技術的な観点とビジネス観点の双方を踏まえ、安定性とセキュリティを担保したデータ基盤の運営をリードしつつ、AI活用の最大化に向けた意思決定と実行を担います。 全社のデータ基盤の安定運用と進化に責任を持ち、組織の土台を支えていただきます。 また、経営層とも連携しながら、全社的なデータ戦略の方向性を示し、組織全体を巻き込んだ変革を推進していただくことを期待しています。 まずはご自身の開発環境で理想のAI駆動開発を体現しつつ、社内展開していきます。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 既存のデータ基盤の現状把握を行い、AI時代に求められる「AI-Readyなデータ構造」へと計画を立てて実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

●具体的な仕事内容 アドバンストテクノロジー事業部のグループ長として、Webフロントエンド(React/Vue.js)、バックエンド(Go/Node.js/Python)、クラウド(AWS/GCP)等を活用したモダンな開発プロジェクトの統括をお任せします。 10〜20名程度のエンジニアやリーダー/マネージャーを束ね、プロジェクトの成功とメンバー育成をリーディングいただきます。 <プロジェクト管理> 進捗・品質・予算管理、および顧客との折衝(超上流工程から参画)、アップセル <技術選定・アーキテクチャ設計> 現場のテックリードと連携した最適なソリューションの提案 <組織マネジメント> メンバーの評価、1on1、キャリア開発支援 ●システムアイの特徴 ・全役員がエンジニア出身 代表含む役員全員が技術者です。 モダンからレガシーまで技術に精通しているボードメンバーとともに、PJ推進をリードいただけます。 ・ボトムアップ文化 代表のパーソナリティとしてもボトムアップを歓迎しており、自らの発信をもって事業部長とダイレクトに議論し、会社の未来を形作ることができます。 決まった枠組みを回すだけでなく、必要に応じて新たなトライができる裁量の大きさがあります。 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。 新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。 良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。 開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。

●概要 本求人は、メドレーの医療プラットフォーム事業に興味をお持ちの方に、幅広くご応募いただくためのオープンポジションです。 IT関連スキル(SE、ヘルプデスク、サポートなど)があり、年収400〜600万円帯で次のステップを目指したい方が主なターゲットです。 書類選考の段階でご経験・ご志向に沿ったプロダクトをご提案いたします。 ●特徴 医療プラットフォーム事業には成長フェーズのプロダクトが多数あり、ご入社直後から大きな裁量をもって業務を推進できます。 フェーズや課題感の異なる様々な事業を展開しているため、適性やご意向を踏まえた活躍ポジションのアサインが可能です。 ●ポジション例(FY26採用枠:約10名) ・フィールドエンジニア 　プロダクト:@link、CLINICS、DENTIS 　年収目安:550万〜800万 　スキル:インフラ構築・サーバー設置・フィールドエンジニア ・テクニカルサポート 　プロダクト:CLINICS 　年収目安:450万〜700万 　スキル:インフラ運用・保守・ITヘルプデスク・SE、ITカスタマーサポート ※各ポジションの詳細やお任せしたい役割については、選考の中でお伝えいたします。 ●医療プラットフォーム事業について 今回募集させていただいたのは、医療プラットフォーム事業のポジションです。当事業は、連結売上高293億円のうち、売上高は73億円(25%)を占めるセグメントです。利用する医療機関数は引き続き増加傾向にあり、19%増の1.9万件となりました。グループ会社のサービスも含め、多数のサービス開発・提供を行っています。 ・CLINICS:クラウド診療支援システム ・MALL:病院向け電子カルテ ・@link:クラウド産婦人科業務支援システム ・DENTIS:クラウド歯科業務支援システム ・MEDIXS:薬局向け統合型クラウドソリューション ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

IoTエンジニアの「オープンポジション」として、IoT事業の各ポジション(※)で幅広く検討し、最適なポジションを提案いたします。 ◆IIJのIoT事業について これまで提供してきたネットワーク、クラウド、セキュリティといったITサービスをIoT向けに進化させながら、事業発展を続けてきました。 ・お客様のIoTビジネス実現に適した形でのサービス提供 ・IoT市場の中でも先進的な自社サービス・ソリューションの開発・展開 などを通し、お客様へ新たな価値を提供しながら、IoTによる課題解決への貢献へ取り組んでおります。 ◆活躍している社員 現在当社では、 ・デバイス関連の技術を背景にソリューション企画へ携わる社員 ・ソフトウェア開発と共にデバイス技術にも携わるエンジニア などが多数活躍しており、どのような背景の方でも、IoTサービスの開発へ携わりたい思いを叶える環境が提供できるのではと考えております。 ◆※検討対象のポジション ・IoTソリューション営業/企画営業 ・IoTサービス企画・開発エンジニア ・IoTサービスインフラ構築・運用エンジニア ・開発/運用エンジニア(バックエンド) ・開発エンジニア(WEBアプリケーション)

本チームは現在食べログサービスをより発展させるべくアプリケーション基盤のKubernetesへの刷新やシステム構成の標準化など、大きな改善を推し進めていくフェーズです。事業のあり方や注力分野を踏まえ、現実的で最適な方策の施策立案やシステムやチームのあるべき姿への登り方を検討しつつ、その実現をリードしていただくポジションです。 このように、アプリケーション基盤の観点からサービスの成長を促進させることにコミットメントいただくことを期待しています。 ・アプリケーション基盤やその運用をスケーラブルなものに改善していく方針の策定 ・具体的なシステム改善の推進(ソリューションの選定・検証・導入など) ・SLI/SLOの定義と導入など、SREプラクティス実践の先導役 ・システム構成の標準化や運用のセルフサービス化などのプラットフォームエンジニアリングの実践 ・SREチームエンジニアメンバーに対する技術的な支援と育成 【SREチームの業務】 ・Kubernetes, VMwareでの基盤設計・構築・運用 ・各種オペレーションの自動化・セルフサービス化 ・アプリケーション、ミドルウェアのパフォーマンス可視化、測定と改善 ・新規システムのアーキテクチャの選定、提案 ・CI/CDの運用、改善 ・AWS/GCPなどのパブリッククラウド環境の運用 【業務の進め方】 日々変わるインフラの状況やサービスリリース計画をもとに、タイムリーに優先度を調整しながら運用・改善業務を実施しています。 中には技術的難易度が高い取り組みもありますが、チームで助け合う場を多く設けることで、チームとして高い成果が出せるようにしています。 また、取り組みの規模や重要性に応じてCTOや他チームも巻き込み、ディスカッションしながら進めることもあります。 自主性の高いチームとなっており、メンバーのスキルに応じて可能な限り大きな範囲で裁量を持って業務いただくようにしています。メンバーのスキルや志向次第で要件定義や設計の部分からお任せしています。 【開発環境】 ■開発言語 Ruby / ShellScript ■インフラ・ミドルウェア Docker / Kubernetes / VMware / ArgoCD / Tekton / CircleCI / nginx / MySQL / Redis / Ansible / Fluentd / Grafana / Prometheus / BigQuery / Cloud Logging ■ツール類 GitHub / GitHub Copilot / Microsoft Teams / Asana / Miro / Confluence 【入社後のイメージ】 ■着任後3ヶ月〜半年程度 ・サーバ設計・構築・運用業務、各種チーム業務の実施 ・上記チーム業務の理解と、改善方針の検討 ■着任後半年〜1年程度 ・SREチームのテックリードとしての自立 ・他部門を含めた改善方針の合意と、その推進 ・チームに対する技術的なサポートと育成

【ポジション概要】 月間約9,600万人を支える「食べログ」の大規模Kubernetes基盤における信頼性向上と、開発生産性を牽引するチームマネジメントリーダー ■食べログについて 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。 「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人のユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 目まぐるしく変化する外食産業を盛り上げるべく、近年は飲食店や卸売業者など外食を支える人たちの課題を解決するDXプロダクトにも挑戦しています。 これらのサービスを通して人々とレストランをつなぐプラットフォームになるべく世の中に貢献していきます。 ■技術部の責務と文化 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作る事を責務としています。システムが事業成長のボトルネックにならないよう、モノを作るだけでなく作ったモノの健全性を保ち続けることやビジネス理解もそのための大事な手段の一つと考えています。サービス開発のように組織の改善を行うべくFourKeysの計測とアクショナブルな指標への落とし込みや、よりインパクトの大きな成果を出すべく、1プロジェクト1チャレンジすること、人同士のつながりを大事にすること、部署やプロダクトの垣根を超えていくことを大切にし日々の業務にあたっています。 ■SREチームの責務 技術部SREチームは食べログのシステムの信頼性を向上させることで、エンジニアのシステム変更に対する負担を減らし、ユーザーが安心・快適に食べログを利用できるようにする事を責務としています。より良いユーザ体験を届けるためのシステム基盤の構築・改善や障害対応を日々行っています。また、サービス開発チームがより効率的にシステム開発を行えるようにアーキテクチャの提案などを行います。昨今ではアプリケーション基盤の全面Kubernetes化など果敢に技術的な挑戦を行っており、一緒にチャレンジしていく仲間を募集します。 食べログのシステムの信頼性を向上させることでエンジニアのシステム変更に対する負担を減らし、ユーザーが安心・快適に食べログを利用できるようにする目的に向かい、様々な課題の解決とチャレンジでチームをリードします。 【具体的な業務内容】 ●チームマネジメント・組織開発 └食べログ開発組織のビジョン実現のためのチームの方針付けと目標設定、および目標達成に向けたチーム活動のリード └メンバーの目標設定・評価・フィードバック └1on1などコミュニケーションとフィードバック └メンバーのキャリア志向を見据えた成長支援(アサインや役割の設定、業務における成果最大化の支援、キャリアディスカッションなど) └案件のマネジメント(進捗管理、アサイン、各種調整など) └エンジニア採用 ●SREチームの技術的業務 └Kubernetes, VMwareでの基盤設計・構築・運用 └各種オペレーションの自動化・セルフサービス化 └アプリケーション、ミドルウェアのパフォーマンス可視化、測定と改善 └新規システムのアーキテクチャの選定、提案 └CI/CDの運用、改善 └AWS/GCPなどのパブリッククラウド環境の運用 SREチームのミッション ■Kubernetes化の推進と基盤戦略の策定 VMベースの基盤をKubernetesへ移行する最重要プロジェクトにおいて、大規模・複雑な既存システムを紐解き、安定稼働を担保しながら刷新を加速させる技術的・戦略的なリードを担います。 ■インフラの標準化と堅牢性の両立 属人化を排除したインフラ構成の標準化を進めます。 デリバリの向上(リードタイム短縮)とサービス安定性を両立させるため、堅牢性と速度を同時に満たす基盤構築をリードします。 ■プラットフォームエンジニアリングの実現 インフラ提供者ではなく、サービス開発者が「自律的・高速・高品質」に開発運用できる「開発者体験の高い環境(IDP)」を整備し、組織全体の開発生産性を底上げする「武器」の提供と文化定着を主導します。 ■トイル削減とSRE文化の確立 トイルの肥大化を防ぎ、自動化を徹底することで、エンジニアが事業価値向上へ寄与する戦略的な業務に集中できる体制を作ります。 SREプラクティスの組織的実践を推進します。 ■AI活用による運用プロセスの非連続な進化 従来の自動化にとどまらず、監視、障害検知、運用プロセス自体にAIを適用し、非連続なスピードと品質の向上へ挑戦します。 ■SREエンジニアの成長支援 組織ミッションと必要なスキルを見極め、メンバーの成果行動への後押しと成長支援を行います。 事業貢献度の高いSREエンジニアリング組織の実現を主導します。 開発環境 ■開発言語 Ruby / ShellScript ■インフラ・ミドルウェア Docker / Kubernetes / VMware / ArgoCD / Tekton / CircleCI / nginx / MySQL / Redis / Ansible / Fluentd / Grafana / Prometheus / BigQuery / Cloud Logging ■プロジェクト管理・ドキュメンテーション GitHub / Microsoft Teams / Asana / Miro / Confluence

【概要】 AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ・ ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ・ 機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ・ 生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ・ クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む) 【技術スタック】 クラウド: AWS、GCP、Azure データ活用基盤:Snowflake、Databricks 生成AI:OpenAI、Claude、Geminiなど プログラミング言語: Python、SQL、Rなど フレームワーク:PyTorch、TensorFlow、Hugging Face

●活動内容 データウェアハウスの設計・構築・運用 BIツールを活用したダッシュボード作成とレポーティング データ品質向上のための施策立案と実装 新しい分析基盤やツールの検証・導入提案 ●活動事例 ヘルスケア:ヘルスケア関連データの分析とレポート作成支援(チーム:4名、期間:約3か月、その後間欠的に継続中) 教育:デジタル教育サービスのUX向上を目指したデータ分析支援(チーム:2名、期間:約1年) 海運:帳票業務の自動化と効率化を実現するためのBIサービス運用支援(チーム:1名、期間:約2年～継続中) 調査:市場調査データの分析基盤構築支援(チーム:4名、期間:約1年半～継続中) ゲーム:アミューズメントゲームのKPIレポート作成支援(チーム:2名、期間:約2か月～継続中)

これまでの経験とスキルを活かしながら、 大手企業を中心としたクライアントプロジェクトでシステム開発業務に携わっていただきます。 開発フェーズだけでなく、要件定義や設計など上流工程にも積極的に関われる環境です。 将来的にはPL・PMなどへのキャリアアップも見据え、経験や志向に合わせてお任せする領域を決定します。 【主な業務内容】 ・要件定義、基本設計、詳細設計、実装 ・テスト(単体/結合/総合/受入)、導入、カスタマイズ、保守運用 ※経験・スキル・今後のキャリア志向を考慮して担当フェーズを決定します。 【プロジェクト例】 ・大手物流会社向け:倉庫管理システム開発(VB.NET/Java/Oracle など) ・教育機関向け:学校業務パッケージシステム開発(PHP/Python) ・位置情報データ基盤システム開発 ・損保業界向け:基幹システム改修プロジェクト 多様な業界・技術領域の案件があるため、 「得意分野をさらに伸ばしたい」「新しい技術領域に挑戦したい」どちらの想いにも応えられる環境です。 【開発環境・技術スタック】 ・開発OS:Windows/Linux/iOS/Android ・開発言語:Java/PHP/Python/JavaScript/TypeScript/Kotlin/Go/object-c/Ruby/.NET ほか ・使用パッケージ:Salesforce/SAP R3, S4 HANA/Mcframe ほか ・フレームワーク:Spring Boot/Laravel/CakePHP/Vue.js/Angular/Bootstrap/Djang/.Net ほか ・データベース:MySQL/Oracle/PostgreSQL/SQL Server/Hadoop ・コード管理:Github (一部 Bitbucket/Subversion) /SVN ・プロジェクト管理:Jira/redmine/Backlog/MS Project ・社内ツール:GoogleApps/Slack/Chatwork/Zoom/Meet/Teams/Google Chat ・クラウド　:GCP/AWS/Azure

・当社が提供する各種サービスに高い付加価値をつけるため、最先端AI技術を取り入れてエンジンやモデルを一から開発していただきます。 ・各種サービスに高い付加価値をつけることを目的とした機能の設計・開発・リリースまでをお任せします。 チームメンバの経歴: ・数社のAIベンチャーでテックリードを勤め、画像、自然言語、数値データ等の多様なデータを扱うプロジェクトを多数経験。 モデル作成だけでなく、システムへの組み込みまでを担当し、導入に導いてきた実績を持つ　2021年に1人目のAIエンジニアとして当社に入社し、AI導入による顧客価値向上に取り組んでいる。 【環境】 利用言語:Python、 Go、 Javaなど フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorchなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー バージョン管理システム:GitLab チケット管理システム:GitLab 【取り組む課題】 主に、当社サービスにおける入力やデータ作成を支援する機能の開発を行います。 機械学習モデルやアルゴリズム実装だけでなく、実際のシステムへの組み込み(API実装)まで含む、AIシステムの開発に取り組んでいただきます。 主に画像認識、自然言語処理、データ分析などの分野で開発を進めていただきます。 【組織構成】 課長(50代、男性/課長)−メンバー2名 ※エンジニアの全体人数としては250名程度で、製品別・役割別に7つの部と25つの開発チーム(課)に分かれ、それぞれ10名〜20名ほどの規模となっています。 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

・クラウド/オンプレ両環境におけるインフラ構築(要件定義、技術検証、基本設計、詳細設計、構築/設定、各種試験、リリース、運用) ・各クラウドサービスのインフラ管理、運用保守 ・社内の開発や検証環境の整備と安定提供 ・kubernetesやECSなどのコンテナオーケストレーションツールの運用 ・ansibleやterraformなどのIaCを用いたソリューション構築 ・アプリケーションおよびSREチームとの共同検証 ・構成管理とオペレーションの自動化 ・アーキテクチャ設計・実装・運用 ・サービスのパフォーマンス改善の可視化、分析、提案、実践 ・その他、インフラ業務の効率化や改善 ●ご経験値やご興味に合わせ、小規模チームのマネジメントをお任せいたします。 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ●携わる課題 ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ・自社で採用する技術の検討 (IT業界で勝ち残るための新技術の調査、導入をして頂きます) ●配属組織 開発本部 インフラ開発部 ー東京インフラ開発1～3課 ※各課、メンバー5～10名程(3課への配属を予定しています。) ー大阪インフラ開発課 ーSRE課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

AIを活用した社内の業務改善システムにおける、Google Cloudを中心としたインフラストラクチャの設計・構築・運用、およびチームの技術リードをお任せします。 【具体的な業務内容】 ・Google Cloudを利用したスケーラブルかつセキュアなインフラアーキテクチャの設計・構築 ・今後のシステム拡張を見据えたクラウドインフラの最適化および運用設計 ・Terraform等を用いたInfrastructure as Code (IaC) の推進 ・開発チーム(フロントエンド/バックエンド)に対するインフラ・クラウド技術面でのサポートとリード ●配属組織 コーポレートIT統括部 情報セキュリティ部 └セキュリティシステム課 └セキュリティマネジメント課 情報システム部 └クラウドサービス課(大阪) └IT基盤課(大阪) └IT基盤課(東京) └ITデバイス管理課 業務システム部 └業務システム推進課1課 └業務システム推進課2課 └AI推進課　　★こちらでの配属予定です └データ基盤課 ●その他 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

【主な業務内容】 マネーフォワードの各サービス・プロダクトの成長を加速させるために、生成AI・機械学習などのAI技術を活用した機能開発や業務課題の解決に取り組んでいただきます。 ユーザー業務やプロダクト仕様の理解から課題を定義し、最適なAIソリューションを企画・設計・実装・運用まで一貫して担うポジションです。 ・プロダクトマネージャーや業務担当者へのヒアリングを通じた課題発見と要件定義 ・課題解決に向けたAIソリューション(生成AI・RAG・機械学習モデルなど)の提案・検証 ・プロトタイプの開発と効果検証を通じた実現性評価 ・本番環境を見据えたAIシステムの設計・実装・運用設計 ・品質担保のためのテスト方針策定・実装・評価 ・各プロダクトチームと連携したAI機能導入プロジェクトの推進 AIソリューションエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、ビジネスとAIの橋渡し役として、課題設定から事業価値の創出までをリードするポジションです。 プロダクトの未来を描きながら、AIを活用した新しい業務体験を自らの手で形にしていく-- そんな挑戦に共に取り組んでいただきます。 ※リリースしているプロダクト例はこちら ・https://note.business.moneyforward.com/n/n123cfa1718f0 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層:　TypeScript /JavaScript 　　　　　　　　　　Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:　　　　　Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell 　　　　　　　　　　SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest 　　　　　　　　　　API Gateway(Kong / APIGW ) 　　　　　　　　　　gRPC / Protocol Buffers 　　　　　　　　　　SDD(Spec Driven Development) モバイル:　　　　　Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:　　　　AWS/Azure/Google Cloud 　　　　　　　　　 Kubernetes(EKS / GKE) 　　　　　　　　　　IaC(Terraform / CDK / Pulumi) 　　　　　　　　　　GitOps(ArgoCD / FluxCD) 　　　　　　　　　　サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) 　　　　　　　　　 デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) 　　　　　　　　　　SREプラクティス SaaS/OSS活用:　　 Slack/Teams 　　　　　　　　　　GoogleWorkspace/Backlog/Box 　　　　　　　　　　Auth0 / Firebase Auth 　　　　　　　　　　GitHub Actions / GitLab CI 　　　　　　　　　　Cloudflare/Datadog データ/AI層:　　　 Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ 　　　　　　　　　　Devin/cursor/Antigravity 　　　　　　　　　　Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) 　　　　　　　　　　RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) 　　　　　　　　　　Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) 　　　　　　　　　　BigQuery / Snowflake 　　　　　　　　　　MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) 　　　　　　　　　　オブザーバビリティ 　　　　　　　　　　(OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』：2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円（前年比+43%）を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR（Learning to Rank）、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR（Learning to Rank）といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR（Learning to Rank）、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

システムの変更容易性・変更安全性を高めるための、モダンなシステム基盤を開発・導入することがミッションになります。 ・新たに必要になるシステム基盤開発の検証・導入・運用 ・既存のシステム基盤の導入拡大 これまで導入してきた基盤には以下のようなものがあります。 ・メッセージング基盤 + 非同期処理基盤 (Kafka) ・分散トレーシング (OpenTelemetry) ・Change Data Capture (Debezium) ・GraphQL (Apollo) 【ミッションへの道のり】 食べログは2007年に Ruby on Rails でリプレイスして以来、約15年の長期に渡り抜本的なアーキテクチャ刷新なしに開発と運用を継続しており、モノリシックで巨大なコード、かつ巨大なデータを持つ状態になっています。 この巨大なシステムを以下のステップで改善しています。 1.システムをKubernetesなどモダンなインフラ基盤に刷新して変更安全性と変更容易性を高める 2.設計変更や不要なコード削除などの大胆な改修を小さく速く繰り返し、疎結合・高凝集なモノリスに作り変える 3.組織構造やビジネスファンクション・ドメインモデル・ユースケース等より、マイクロサービスの境界を考察し、定義し、分割する (詳細は「食べログの大規模なレガシーシステムを段階的に改善していく取り組み - https://qiita.com/tkyowa/items/6417b0a7895399f8f9be 」で公開されています。) 【食べログ開発本部技術部マイクロサービス化チーム】 ＜食べログの事業・食べログシステム本部のミッション＞ 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。 「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人 (※1)を超えるユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 目まぐるしく変化する外食産業を盛り上げるべく、近年は飲食店や卸売業者など外食を支える人たちの課題を解決するDXプロダクトにも挑戦しています。 これらのサービスを通して人々とレストランをつなぐプラットフォームになるべく世の中に貢献していきます。 ※1 2023年3月現在。 PC、スマートフォンブラウザ/アプリ等で同じユーザが閲覧している場合には重複カウント 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作る事を責務としています。 システムが事業成長のボトルネックにならないよう、モノを作るだけでなく作ったモノの健全性を保ち続けることやビジネス理解もそのための大事な手段の一つと考えています。 サービス開発のように組織の改善を行うべくFourKeysの計測とアクショナブルな指標への落とし込みや、よりインパクトの大きな成果を出すべく、1プロジェクト1チャレンジすること、人同士のつながりを大事にすること、部署やプロダクトの垣根を超えていくことを大切にしに日々の業務にあたっています。 ＜マイクロサービス化チームのミッション＞ 技術部マイクロサービス化チームは巨大なモノリシックサービスにおける開発の辛さを解消し、少人数のチームが自律的に意思決定しながら開発するためのシステム基盤を作る事をミッションとしています。 【開発環境】 ・プラットフォーム: オンプレ DC / GCP / AWS ・AIエージェント: Claude Code / Devin / Gemini ・仮想化基盤: VMWare / Proxmox / Kubernetes ・OS・ミドルウェア: Linux / Ruby on Rails / MySQL / Nginx / Apache Kafka ・コード管理・CI: GitHub / CircleCI ・監視: NewRelic / Prometheus / Sentry ・コミュニケーション・プロジェクト管理: Slack / Google Workspace / Miro / Asana ・データ基盤: BigQuery / Tableau 【入社後のイメージ】 <オンボーディング> 食べログのRailsアプリケーション設計、基本的なシステム基盤(例えばサーバミドルウェア)、業務の概要をドキュメントと先輩社員のレクチャーを併用して学習していただきます。 並行して開発・リリースワークフローを理解していただきます。 <最初の業務> メッセージング基盤や非同期処理基盤など既存のシステム基盤の導入拡大と、開発エンジニアに対する導入支援を担当していただくことになると思います。 <近い将来> 既存のシステム基盤の主担当、新規のシステム基盤のPoCと技術選定を担当していただきます。

QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装します。 【具体的な業務内容】 ・ハーネスエンジニアリングの実践 └ハーネスエンジニアリングの枠組みの中で、QA業務を担う各工程のAIエージェントを設計、構築します。 ・リスク分析/テスト分析/テスト設計エージェント └仕様書を分析し、その後の実装や自動テストコーディングへの入力を生成するQAの上流工程を担当するAIエージェントを設計、実装します。 ・自動テストコーディング、自動テスト実行エージェント └テスト設計結果を自動テストとして実装し実行するQA業務の中核となるAIエージェントを設計実装します。 ・CQフィードバックパイプラインの設計・実装 ・不具合/障害情報の集積、分析基盤の構築 └エラーログ/AIエージェント実行ログ/不具合レポート/障害レポートなどを集積し、後続の分析や再発防止策の策定を実施するための基盤を整備します。 ・障害分析や再発防止策実施エージェントの設計、実装 └AIや人間のミスの結果である障害情報を分析し、それらをAIエージェントから利用可能なコンテキストやSKILLの形に実装するAIエージェントの設計、実装をします。 ・外部AI動向の追跡と発信 ・Harness Engineering等のAI分野の最新動向を追跡し、業務設計に落とし込む ・社内の実践と学びを技術ブログ・カンファレンス等で外部発信する 【開発環境】 ●AIエージェント:Claude Code(SKILL / Sub-agent / Hooks / Agent Teams)/ Devin / MCP Server ●テスト自動化:Selenium, Appium, Cucumber, Playwright ●CI/CD:CircleCI, Bitrise ●データ基盤:BigQuery, Tableau ●タスク管理・分析:Asana ●コミュニケーション:Slack, Teams, GitHub, Confluence, Miro ●開発技術スタック:Ruby on Rails, React.js, Next.js, Swift/SwiftUI, Kotlin 【所属部門】 食べログカンパニー 開発本部 品質管理部 【ミッション】 品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン Continuous Quality by AI(CQ by AI) を推進するチームです。 そのAIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIに渡すエキスパートとして参画していただきます。 単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセスそのものに埋め込まれた自律的な仕組みへと変える取り組みです。 月間数千万人が使う食べログで、AIエージェントがコードレビュー・リスク分析・E2Eテストを担い、最終承認のみ人間が行う品質保証の実現を目指しています。 すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズを共に作る段階にあります。 このポジションは AIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割 です。 従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計・実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計・検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります。 QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担っていただきます。

求人ボックスはPHP,Symfonyの環境で構築しており、PHPでのサーバサイド開発およびJavaScriptのでフロントエンド開発を行います。開発としてはサーバーサイドとフロントエンドの両方を担当していただきます。 インフラはプラットフォーム事業部がオンプレ環境を管理し、システム側はミドルウェアレベルを管理しております。 マネージャー候補としてはプレイヤーでありつつも、以下のようなマネジメント業務にも取り組みます。 チーム内で動いている様々なプロジェクトのマネジメント、そのプロジェクトを通してチームメンバーを育成するためのヒューマンマネジメント、毎年高まるサービスやチームの目標を達成するためのチームビルディング、エンジニアリング面では大規模かつ長期運用可能なシステムを作るためのテクニカルマネジメント。 【具体的な業務内容】 ・案件のマネジメント(進捗管理、アサイン、各種調整など) ・各案件の設計やコードレビュー ・システムのセキュリティ担保 ・メンバーの目標設定・評価・フィードバック ・1on1などコミュニケーションとフィードバック ・メンバーのキャリア志向を見据えた成長支援 ・半期ごとのチームの目標や方針立案 【業務の進め方】 事業部、開発、デザイナーが1つのチームを組み、密接にコミュニケーションを取りながら業務にあたります。開発は単独または複数人で要件定義、開発、テスト、リリース、運用までをワンストップで担当します。プロジェクトの中でエンジニア観点での提案等も積極的に行っていただけます。 半年以上のスパンでどのようなシステムや組織にするのかの方針・目標を設定し、それを達成するためにチーム一丸となって取り組みます。 部署説明 【部署のミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっております。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 【サイト】 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。 開発環境 LAMP環境での開発になります。 端末はMacbookPro、IDEはPHPStormを利用します。 ■求人ボックス PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後はサポートメンバーをつけますので、PCへのソフトウェアインストール、コミュニティへの参加、サービスやシステムについての説明、会議への参加や顔合わせ、ツールの利用設定、開発環境構築、などでチームに馴染んでいっていただきます。 準備ができたら、開発案件から入って開発フローをに慣れていただきます。サービスやシステム理解が進んできた段階で、マネジメント業務の方へシフトしていき、将来的にはチームの管理をしていただきます。業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや会話などで遠慮なくコミュニケーションが取れる環境です。

求人ボックスでは現在PHP/Symfonyの環境で広告配信システムを構築しており、1000万件以上の大規模な広告データを扱っています。 広告事業の成長・急拡大に伴って、その成長を支える次世代の広告基盤システムが必要となっている背景があります。 次世代広告配信システムでは既存の仕組みに囚われない技術スタックも含めた、大規模広告配信システムのアーキテクチャ設計・開発をおこなっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・次世代広告配信システムの設計・開発 ・求職者と求人票のマッチング精度向上のための検索・レコメンドシステム構築 ・入札処理と配信ロジックを中心としたバックエンド開発 ・リアルタイム性を重視した大規模データの管理・更新反映システムの設計・開発 ・オンプレ・クラウドの両領域で最適化された大規模トラフィックに対応する長期運用可能なシステム基盤の構築 ・プロジェクトマネジメント(進捗管理、アサイン、各種調整など) ・少数精鋭チームでのテクニカルリーダーシップ ・チームメンバーに対する広告配信技術のイネイブリング・育成 【業務の進め方】 ・リスティング広告領域のプロダクトオーナーチームと少数精鋭のエンジニアチームの中でプロダクト開発していただきます。 要件定義、開発、テスト、リリース、運用までをワンストップで担当します。 ・半年以上のスパンでどのようなシステムや組織にするのかの方針・目標を設定し、それを達成するためにチーム一丸となって取り組みます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発2部/アーキテクトチームのミッション】 私たちの部署は、プロダクト開発組織が本質的な価値創造に集中できるよう、高難度の技術的課題の解決と開発生産性の向上に取り組むことがミッションです。 急成長する事業を支える技術基盤の構築と、開発者が効率的に働ける環境の整備を通じて、組織全体の開発生産性向上に貢献します。 アーキテクトチームは、求人ボックスのリスティング広告・課金計測システムの中核メンバーが集まって、年間売上数百億円を支える高可用性システムの設計・運用、1000万件以上の大規模な広告求人データの管理・活用といった技術的挑戦に取り組んでいます。 技術力でプロダクトの成長とビジネス戦略の実現を支援し、エンジニアとしての専門性を最大限発揮できる環境です。 入社後のイメージ 入社後はまず、小規模な開発タスクやペアワーク、関連会議への参加を通じて、当社の開発プロセスに慣れていただきながら、チームの一員としての関係構築を進めていただきます。現行のリスティング広告システムについては、概要や課題を共有しますが、細部に深入りすることが目的ではありません。これまで培ってきた広告配信領域での知見を活かし、機能要件・非機能要件の両面から次世代の広告配信システムに求められる設計を構想いただくことを重視しています。 過去に、広告配信システムの設計・改善、入札ロジックや配信戦略の実装、または大規模データ処理基盤の構築・運用などに携わった経験がある方は、特にその知見を活かして、構想段階から技術的な主導権を取っていただけることを期待しています。 そうして描いた要件定義や設計構想をもとに、現行システムとのギャップや技術的課題を整理し、改善方針をチケット化しながら、段階的に開発への関与を深めていくイメージです。特に、入札処理・配信ロジック、レコメンド精度向上、リアルタイム性のある大規模データ管理といった領域において、実装にも関わっていただきます。 開発環境 端末はMacbookPro、IDEはCursor, PHPStormを利用します。 現行システムはLAMP環境で開発されていますが、次世代広告配信システムでは必要に応じて新しい技術スタックを検討しています。 ■求人ボックス PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS

Google のクラウド基盤(GCP)を活用し、データを「集める・整える・活用する」までを一貫して支えるデータ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 単なるデータ処理に留まらず、AI活用を前提とした基盤づくりを通じて、ビジネスの意思決定を支える役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・GCP上でのデータパイプライン(ETL/ELT)の設計・開発・運用 ・データ収集〜加工〜蓄積〜活用までの一貫したデータフロー設計 ・Vertex AI と連携したデータ基盤(フィーチャーストア/MLOps)の構築 ・データ処理の高速化・コスト最適化(BigQuery等の最適化) ・データ品質の担保、監視・障害対応の仕組みづくり 【業務の進め方】 SREやAIエンジニアと連携しながら、安定して動き続けるデータ基盤の設計・改善に集中していただきます。 高可用性・拡張性・メンテナンス性を意識し、「止まらない・育てられる基盤」をつくることがミッションです。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 現在のデータ基盤の運用をキャッチアップしつつ、並行して新規のデータパイプライン構築プロジェクトを実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

メール・ファイルフォルダ・会議ツール・AIをはじめとするクラウドを基盤としたサービスの導入を進める企業に対し、顧客が主とする業務に集中するための企画提案、仕事を進めるための共通サービスを顧客の業務に合わせた場合にどんな機能を使いまたは捨てるのかを判断した設計構築、サービスを利用していく中でそれぞれの機能が業務に沿った形で運用されるような設計。 新たな課題・問題、時代の変化に合わせた改善のためのサポートを行っています。 【具体的には】 ・Microsoft365やGoogleWorkspaceの導入支援 ・オンプレグループウェアのクラウド移行 ・Microsoft365の技術支援 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)

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、 人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.データ処理・ツール操作 Python や SQL を使ったデータ整理、RPA・Power Automate・生成AIツールの設定や動作確認、API連携の試行・動作検証 2.生成AI/AIエージェントの動作検証 LLM(OpenAI / Azure OpenAI など)の利用、Dify を使ったAIエージェント・ワークフローの構築補助、プロンプト改善・動作調整 3.業務改善プロジェクトのサポート 先輩メンバーと一緒に業務課題の整理、自動化案の作成やサンプル実装、効果測定のサポート(工数削減の整理など) 4.ドキュメント作成・定着支援 手順書・マニュアルの作成、作成したツールやフローの説明資料づくり 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ●生成AI:OpenAI / Azure OpenAI ●AIエージェント:Dify ●自動化:Power Automate、UiPath ●データ処理:Python、SQL ●クラウド:AWS / Azure / GCP ※入社後にキャッチアップいただく前提のため、「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。 特定の製品や業界に縛られず、 顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つDX統括部ならではの特徴です。 今回は、市場的なニーズが急増している、 生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど 最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。 ≪業務内容≫ 1.課題把握・現状分析 業務フロー、KPIの可視化、ボトルネックの抽出 2.ソリューション設計 業務再設計(BPR)、生成AI/AIエージェントの業務組込み、RPA・ワークフロー・API・DWHとの連携設計、UX・アーキテクチャ設計 3.実装・検証(PoC～パイロット) Python/API連携による実装、モデル選定(RAG、OCR、音声解析 など)、A/Bテスト、セキュリティ考慮、本番移行対応 4.運用・改善 KPIモニタリング、モデル精度改修、品質管理、手順書・教育資料作成、運用定着支援、変更管理 5.ステークホルダー連携 現場部門を巻き込んだ合意形成、トレーニング提供、ROI可視化・報告資料作成 利用技術(このポジションで活用する主なツール) ● 生成AI / LLM OpenAI / Azure OpenAI などの LLM API、AIエージェント構築やRAG(検索 × 生成)の活用 ● ローコード / 自動化 Dify を活用したAIエージェント・ワークフロー構築、Power Platform(Power Automate / Power Apps) ● データ基盤・クラウド AWS / Azure / GCP など主要クラウドサービスの基本利用、データベースへの接続、簡易クエリ(SQL)、API・外部サービスとの連携 ※「利用技術の参考例」としてご覧ください。 得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。 ※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)