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

該当求人数 775 件

151~180件を表示

【1864】_HG_【東京勤務】AIセキュリティ・ガバナンス構築担当(SDV領域)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【想定業務内容】 1.AIセキュリティ・ガバナンス体制の策定 ・SDV開発におけるAI活用のガイドライン・標準プロセスの策定 ・AIのライフサイクル(学習〜実装〜運用)全体を通じたリスクアセスメントの実施 2.国際法規制・標準化への対応推進 ・欧州AI法(EU AI Act)やISO/IEC、国際的なセキュリティ基準(UN-R155等)の動向調査 ・規制要件を具体的な開発要件に落とし込み、現場への導入を支援 3.AI脆弱性管理プロセスの構築 ・AIモデルの改ざん、インプットデータへの攻撃(Adversarial Examples)等に対する、技術的な防御基準の策定 ・脆弱性が発生した際のインシデントレスポンス体制の構築と運用 4.AIリスクに対する防御技術の研究開発 ・共通で提供するAIリスクに対する防御技術(AIガードレール、AIアライメント技術等)の研究開発 ・リスクの自動評価技術(LLM as a Judge等) 5.開発現場へのコンサルテーションと監査 ・各開発チームに対し、ガバナンスに則った開発が行われているかのレビュー ・AIアルゴリズムの信頼性評価基準の策定 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

570~1,040万円

東京都(港区)

CSS

HTML

Oracle

自然言語処理

Java

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

生成AI・LLM

PyTorch

TensorFlow

MySQL

TypeScript

AWS

Kotlin

Android

リモート可

従業員数1000名以上

株式会社本田技術研究所

株式会社本田技術研究所

【1867】_HG_【東京勤務】AIプロダクトの開発をリードするプロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 【想定業務内容】 1.AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、 サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 2.開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 3.部門間・パートナー企業との調整 ・車両開 発部門や関 連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

570~1,040万円

東京都(港区)

CSS

HTML

Oracle

自然言語処理

Java

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

PyTorch

TensorFlow

MySQL

TypeScript

Kotlin

BigQuery

Android

AWS

Microsoft Azure

リモート可

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

JIRA

Slack

AWS

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

Confluence

英語活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

【メディア事業部】データ活用組織マネージャー / メディア統括本部 Data Science Center

データサイエンティスト

正社員

当社の様々なメディアサービスでデータ活用推進を支援している横断組織に所属しながら、各事業部のデータ分析を行い必要な技術的な支援を行います。意思決定においてはデータを用いた判断に努め、主体的に課題発見と解決を行います。 本ポジションでは、例えば以下のような課題に取り組みます。 ●経営層や事業責任者と深く連携し、データを用いた意思決定ができるよう、現場から支援する ●機械学習やデータサイエンス業務を効率的に行えるような施策を立案し、実施する ●機械学習やデータサイエンスを扱うメンバーを中心としたエンジニア組織の戦略を立案し、実行する 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 その後、新しい未来のテレビ「ABEMA」を開局し 音楽ストリーミングサービス「AWA」や、LDHのコンテンツを楽しめる「CL」、 競輪を“若者が楽しめるエンタメ“にすることを目指した「WINTICKET」など インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 我々はそんな「21世紀を代表するtoCサービス」を共に創り上げていける仲間をお待ちしています!

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東京都(渋谷区宇田川町)

AWS

機械学習

Google Cloud Platform(GCP)

自然言語処理

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

管理職・マネージャー候補

土日祝日休み

機械学習・データ活用

上場企業

メガベンチャー

【メディア事業部】SRE / Service Reliability Group(SRG)

SREエンジニア

正社員

SRG(サービスリライアビリティグループ)は、「メディア事業の信頼性を横断的に向上させる」というビジョンの元、横断SREとしてメディア事業へのSRE導入を促進し、信頼性を向上するための取り組みを行っています。 ●業務内容としては、以下の3つを主軸に活動しています。 ・各事業の技術ノウハウを集約し、展開する ・信頼性を明確にし、組織で改善する ・プロダクトに対し、技術力で直接貢献する 【これまでの取り組みの参考資料】 データベースワーキンググループ活動の紹介 https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/28932/ 横断的なSRE推進と成熟度評価 @6社合同SRE勉強会 https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/34738/ 事業と歩む Ameba システム刷新の道 https://speakerdeck.com/kakerukaeru/the-road-to-ameba-system-renovation-aws-summit-online ●SRGで働くことによって、以下のような経験を積むことができます。 ・様々な技術要件・規模のシステムの開発運用や改善 ・事業における技術的もしくは組織的課題の発見および解決 ・様々な規模の組織へのSREプラクティスの導入や改善 ・各種オペレーションの自動化や効率化を支援するツールの開発運用や改善 様々な技術でサービス、事業、組織を良くしたいと思っている人、変化の早いSRE領域を楽しめる人をお待ちしています! 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 その後、新しい未来のテレビ「ABEMA」を開局し 音楽ストリーミングサービス「AWA」や、LDHのコンテンツを楽しめる「CL」、 競輪を“若者が楽しめるエンタメ“にすることを目指した「WINTICKET」など インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 我々はそんな「21世紀を代表するtoCサービス」を共に創り上げていける仲間をお待ちしています!

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東京都(渋谷区宇田川町)

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Kubernetes

Terraform

Ansible

Datadog

Java

Go

Python

Linux

Unix

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

年俸制(12分割)

土日祝日休み

上場企業

メガベンチャー

【1921】_HG_新価値を最速で具現化するプロトタイピングアーキテクト(コネクテッドプラットフォーム開発領域)

システムアーキテクト

正社員

●部門(領域)の役割 Hondaのコネクテッドソリューション開発部門は、年間で世界3,000万人にも及ぶホンダのお客様に対してコネクテッドサービスの新価値サービスの提供を通し、「Hondaならではのモビリティの拡がりによる価値創造」を進めており、2030年までに車両と一体で実現するデジタルサービスプラットフォームを世界一の品質と効率でアジャイルに提供し続けることを実現すべく日々の開発に取り組んでおります。 ●任せる業務の概要 Hondaブランドの価値向上につながる新しいコネクテッドサービスや次世代モビリティ体験を実現するため、探索・創出された事業アイデアの価値検証(PoC/PoB)およびプロトタイプ開発を技術的側面から牽引していただきます。 ビジネスアーキテクトや社内外のパートナーと連携し、最新のIT技術(ソフトウェア、クラウド、AI等)を活用してアイデアを短期間でシステムとして形にし、実用化とビジネス創出を加速させるエンジニアリング領域のリードをお任せします。 ※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。 ●具体的な想定業務 ・SDV時代におけるOut-Car/クラウド/データPF領域を中心とした新価値の検証(PoCスコープ定義、評価指標設計、 検証結果整理、事業/戦略担当と連携した示唆整理・次アクション提案など)および新サービスのプロトタイプ開発(Web/API/データ連携アプリ等の設計・実装)をリーディング ・PoCやプロトタイプ開発で得られた示唆やデータをもとに、デジタルPF戦略や次期事業テーマの策定に関与 ●キャリアパス デジタルプラットフォームの戦略企画・事業開発を通じて、モビリティビジネス全体の構造理解と新価値創出に関わります。将来的には以下のようなキャリア展開が可能です。 ・新価値を創出するビジネスアーキテクト/プロダクトオーナー ・コネクテッド戦略領域を牽引するプロジェクトリーダー ・海外拠点やパートナー企業との協働によるグローバル事業開発 また、海外現地法人への短期派遣・駐在の機会もあります。

570~1,040万円

東京都(港区)

AWS

Go

Linux

React

Google Cloud Platform(GCP)

自社プロダクト・サービス開発

新規開発(0→1)メイン

BtoC向けサービス

大規模トラフィック環境

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

【M_67】_HG_※管理職※【東京勤務】AIプロダクトの開発をリードするプロジェクトマネージャー

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 【想定業務内容】 ※以下領域における、管理職としての組織マネジメント業務を中心にご対応いただきます。 1.AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 2.開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 3.部門間・パートナー企業との調整 ・車両開発部門や関連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 ※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 【開発ツール】 ●プロジェクト管理: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

1,210~1,910万円

東京都(港区)

TensorFlow

BigQuery

TypeScript

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

PyTorch

Oracle

MySQL

Kotlin

CSS

HTML

Python

Java

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

従業員数1000名以上

【1855】_HG_データサイエンティスト/プロジェクトリード(モビリティライフ領域におけるテレマティクスデータの利活用)

データサイエンティスト

正社員

●部門(領域)の役割 車を軸としたクロスドメインプロダクトのスピード企画/開発/配信に向けた一気通貫体制の構築及びバリューチェーン拡大を目指しております。また、車購入後もクルマが進化/成長していく【SDV】(※ソフトウェアディファインドビークル)を実現するための業務を推進しております。 部門の業務例: ・SDVプロダクト コンパニオンアプリの 企画/開発/配信 (機能集約) ・データドリブンで顧客ニーズ・ビジネス課題を抽出し、デジタルプロダクトの進化を通じてSDV事業へ貢献 ・クルマ操作走行データ/スマホアプリのデータの分析 ・お客様の利用実態の把握および継続的により良い体験を提供し続けるための企画開発業務 など ●任せる業務と期待役割 カスタマーにとってパーソナライズされたサービスやプロダクト開発に対し、データドリブンで寄与いただきます。ユーザ行動の可視化とモビリティライフの実態を把握することで、プロダクトUXの向上とサービス価値の最大化を実現頂くことを期待します。また分析業務だけでなくPJTリーディングも担いながら、社内ステークホルダーへの戦略立案や合意形成業務も想定をしております。 ※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。 ●具体的な想定業務 四輪製品におけるソフトウェア・サービスの企画・オーナー部門と連動し、問題や課題を把握しながら、市場・顧客データや、プロダクトのログデータ等を活用して、プロダクトオーナーと共に課題の仮説を構築し、分析設計をする業務。 具体的には ・ログ分析や定量インサイト抽出によるペインポイントの発見と仮説立案 ・分析結果に基づく改善施策/機能改善の立案 ・外部調査を自ら設計し、Honda保有データや生成AIと組み合わせて、最適なCX創出に向けた示唆を抽出 ・プロジェクト全体の進捗を可視化し、関係者とのスムーズな情報共有を推進 など ●使用ツール/開発言語など ・言語:Python(pandas) ・アナリティクス:Amplitude, Goggle Analytics, Jupyter, ・情報共有ツール:Teams

570~1,040万円

東京都(港区)

AWS

生成AI・LLM

機械学習

Python

Kaggle

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

Slack

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Android

Confluence

JIRA

大規模トラフィック環境

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

【メディア事業部】フロントエンドエンジニア / WINTICKET

クラウドエンジニア

正社員

競輪アプリ「WINTICKET」のWeb 版に対する新機能、運用改善などの開発を主に行なっています。 またそれらに加えて、Webが関わる領域であれば幅広くオーナーシップを持ち、以下のような業務も担当しています。 ●GCPやCDN(Fastly)などの一部インフラリソースも保守・運用 ●サービス周辺の管理ツールの開発 ●お客様からのお問い合わせの一部に対する調査・対応 また、リリースから6年目に突入し、基盤刷新やリアーキテクチャにも積極的に取り組んでいます。 直近は、機能開発と並行しながらReduxからTanStack Queryへ半年で全面的に移行完了しました。 新規性のある取り組みを歓迎する文化のため、スピード感の実現、品質の担保に必要な技術検証、ライブラリ導入も積極的に行っていただける環境です。 ●チームの文化や体制 現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程になります。各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。 また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。 ●環境 ・原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可) ・コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用 ・定期的な1on1 ・交流ランチ ●チームの体制と雰囲気 Webフロントエンド開発メンバーが現在7名で、40万行程度のコードで動くプロダクトと管理画面などの周辺ツールを支え、事業成長へコミットするための開発を行っています。 各メンバーの持つ技術志向性が異なることもあり、チームでの議論やコードレビューを通じてスキルアップする機会が多くあります。 定期的に技術課題の解決や、プロダクト改善をモブプログラミングで行い、不要な属人性を排除する動きにも積極的です。 モブプログラミングに限らず、日々開発の中で発生する技術的な議論はもちろん、雑談などコミュニケーションの活発なチームです。 ●現在利用している主な環境、言語・ライブラリ ・TypeScript ・React ・TanStack Query ・Redux ・styled-components ・GCP(Cloud Run) ・Fastly ・Fastify ・Jest ・reg-suit ・Autify 会社概要 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 株式会社WinTicketでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。WINTICKETのFlutterアプリが技術力でコミュニティを牽引できるよう、Flutter関連のカンファレンスへの積極的な登壇や、日々新しい技術的な取り組みに挑戦しています。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!

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東京都(渋谷区宇田川町)

Figma

Sketch

Vue.js

Redux

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

TypeScript

Node.js

React

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

年俸制(12分割)

リモート可

土日祝日休み

上場企業

メガベンチャー

\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /

エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
希望条件を伝えて、求人を提案してもらう

【M_68】_HG_※管理職※エンジニアリングマネージャー(グローバルコネクテッド・デジタルサービス領域)

エンジニアリングマネージャー(EM)

正社員

●部門(領域)の役割 2030年までに世界3,000万人/年のホンダのお客様と繋がり、「電動事業のさらなる加速」と「Hondaならではのモビリティの拡がりによる価値創造」を車両と一体で実現するデジタルサービスプラットフォームを世界中のお客様に世界一の品質、効率でアジャイルに提供し続けることを目指しております。 その中で、当領域ではビジネス部門、車両開発部門、その他関連部門連携部門と連携し、最適な開発手法(WF / スクラム etc)を選択し、開発・運用を推進しております。 ●任せる業務の概要 Hondaのコネクテッドサービスおよびデジタルサービス領域において、Engineering Managerとして、担当組織をリードしていただきます。 組織マネジメントだけではなく、自らもプロダクト・プロジェクトの重要な意思決定を担いながら、開発組織の成長、人材育成、開発プロセス改革、品質向上を推進し、世界中のお客様へ価値を届けるデジタルサービスの継続的な進化を牽引していただきます。 ※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。 ●具体的な想定業務 • 担当グループにおける開発・保守・運用のマネジメントおよびQCDの高い次元での達成 • プロダクト・プロジェクトのリーダーとして、技術的な意思決定および開発推進 • メンバーの育成・評価、組織づくりを通じた開発組織の強化 • DevOps、AI活用、品質向上、開発プロセス改善などの組織横断施策の企画・推進 •車両開発部門、事業部門、海外拠点、パートナー企業など多様なステークホルダーとの連携・プロジェクト推進 ●期待する役割 担当組織のEngineering Managerとして、技術と組織の両面から開発をリードし、プロダクト・プロジェクトの成果創出と開発組織の成長を両立することを期待しています。 また、自らも重要な技術・プロダクトの意思決定に関わりながら、人材育成や開発プロセス改善、DevOps変革を推進し、HondaのSDV時代を支える強い開発組織づくりを牽引していただきます。 ●使用ツール/開発言語など 量産環境:AWS、Google Cloud 使用ツール:Jira/Confluence、Teams、Slack、各種AI、CICD、VSCode

1,210~1,910万円

東京都(港区)

JIRA

Slack

AWS

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

管理職・マネージャー候補

英語活用

BtoC向けサービス

大規模トラフィック環境

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

Tech_プロダクトマネージャー

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

・プロダクトビジョン・ロードマップの策定 ・ユーザーリサーチ(エージェント / 不動産購入者 / 社内スタッフ) ・課題設定・要件定義・仕様策定 ・開発チームとの協働・推進 ・KPI設計・効果測定・継続的な改善 本ポジションでは、下記3領域のいずれか、または複数を担当します(経験・志向に応じてアサイン)。 【プロダクト領域】 領域1|エージェント向けプロダクト エージェントの仕事そのものを支える基幹プロダクトです。顧客・案件・商談の一元管理、物件提案・価格判断の支援、契約・取引プロセスの効率化、行動・成果データの可視化など、属人化しがちな業務を再現性ある仕組みに落とし込み、エージェントが「顧客対応」に集中できる環境をつくります。 領域2|顧客向けプロダクト(不動産購入者) 人生最大級の意思決定を支える体験プロダクトです。物件探索・比較体験の最適化、価格・ローン・諸費用の可視化、検討フェーズに応じた意思決定支援、エージェントとのコミュニケーション支援など、「探す → 悩む → 決める」を一気通貫で支え、納得感のある購入体験を設計します。 領域3|社内・本部向けプロダクト 不動産取引の現場を裏側から支える業務効率化プロダクトです。重要事項説明書の作成支援ツールをはじめ、バックオフィスや本部業務のデジタル化・自動化に取り組みます。エージェントと購入者の体験品質を高めるため、社内オペレーションそのものを改善する領域です。 【主な技術スタック】 ・フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js ・バックエンド TypeScript / Node.js / (Python) ・インフラ Google Cloud Platform / CDKTF 【主な利用ツール】 ・Slack ・Notion ・Github ・Google Workspace(meet, calendar, gmail)

750~1,000万円

東京都(渋谷区)

Terraform

Node.js

Slack

TypeScript

Notion

Next.js

Python

GitHub

React

Express

Google Cloud Platform(GCP)

社宅・家賃補助制度あり

リモート可

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

マーケティング本部/渋谷/マーケ/データサイエンティスト

データサイエンティスト

正社員

レバレジーズが運営する全サービスのデータを用いて、各事業部ごとに課題を抽出し、それに応じた分析や機械学習による効率化を行います。 扱えるデータの種類は事業部ごとに異なるため、課題に応じて様々なアプローチを考えていただきます。 テーブルデータだけでなく非構造データを扱う機会が多いため、自然言語処理を駆使したりと特徴量作成の観点で色々とやり込める環境です。 データ分析や機械学習のアルゴリズム開発を行った際は、直接ビジネス現場の担当者にプレゼンテーションをしたり導入支援をしたりするため、作って終わりではなく、実際にデータ活用のその瞬間までプロジェクトに関わっていただきます。 ・因果推論を用いたマーケティング施策の効果検証 ・自社サービス向けのレコメンドアルゴリズムの開発 ・業務効率化のための機械学習モデリング ・統計モデリングによるKPI等の予測 ・自然言語処理を用いた業務効率化ツールの開発 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ・その他、画像、動画データ ※事業の特性上、ゲーム系のように大容量データをリアルタイムに処理する機会はありません。 ●使用技術 ・言語:Python(Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow)、R、SQL(BigQuery、Presto)、Stan ・環境:Linux ・クラウド:Google Cloud、AWS

600~1,000万円

東京都(渋谷区)

PyTorch

Python

BigQuery

Linux

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

R言語

TensorFlow

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

メガベンチャー

システム本部/渋谷/開発/データエンジニア

データエンジニア

正社員

●詳細 弊社が運営する全サービスのデータを全社横断的に管理・運用し、データ活用を推進するためのデータ基盤構築・運用を担っていただきます。 〈具体的な業務内容〉 ・Google Cloud上でのデータ活用基盤開発、保守運用 ・ワークフローエンジンを用いたETL処理の開発、保守運用 ・Pythonを用いた業務自動化ツールの開発 ・データ蓄積観点からのデータベース設計およびテーブル設計のレビュー ・データドリブン経営を実現するためのデータマネジメント体制構築 ・Terraformを用いたデータ基盤インフラのIaC化およびインフラ管理 ●扱うデータ ・自社サイトのアクセスログデータ(ビュー、クリック、スクロール) ・顧客の属性データ、顧客の時系列情報 ・自社社員の行動(架電履歴など)データ ・WEB広告(主にgoogle系)の配信成果データ等 ・テキストデータ(QAサイトのデータ、求人票のデータ、経歴データなど) ・音声データ(通話) ●使用技術 ・Google Cloud(BigQuery、GCS、CloudRunFunctions、CloudRun、CloudComposer、Dataform、Dataplex) ・AWS(EC2、ECS、Lambda、S3、RDS、Sagemaker) ・ワークフローエンジン(Airflow) ・Python ・SQL ・Git ・Terraform ・Fivetran ●働く環境 ・私服可 ・作業中イヤホン可 ・ハーマンミラーの椅子 ・メンター制度による中途入社者へのフォロー ●テクノロジー戦略室について 高度な技術を持って、全社の技術戦略を策定、推進し、全社の技術力向上を目指す部署です。文化作り、全社基盤開発、全社サポートなど全社に影響する開発、活動を行っています。 ◇SREチーム インフラ、運用、パフォーマンスチューニング、アーキテクチャー設計などのサポートを全社のチームに行いつつ、SRE文化を浸透させているチームです。 ◇AI/MLエンジニアリングチーム データサイエンティストとビジネスだけで機械学習を活用できるようにするためのプラットフォームを開発したり、GenerativeAIの業務やサービスへ応用を推進するチームです。機械学習の知識、バックエンドの知識、ビジネス知識などを広く持ち、弊社の全社のビジネスをより効率的、効果的にするために日々奮闘しています。 ◇データエンジニアリンググループ 利用者が1000人を超える全社のデータ活用基盤を構築しているチームです。データドリブン経営や事業推進を実現するために、エンジニアリング領域で必要なことは全て担っています。システムインフラだけでなく、データをより活用しやすい環境にするためのデータマネジメント推進も行っています。

600~1,000万円

東京都(渋谷区)

AWS

生成AI・LLM

BigQuery

Google Cloud Platform(GCP)

Amazon RDS

Snowflake

Python

Terraform

AWS Lambda

機械学習

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

メガベンチャー

マーケティング本部/渋谷/マーケ/AI推進・事業企画(BizDev)

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

全社のAI活用を推進するポジションを担っていただきます。 AIを使った業務改善・効率化のプロジェクト推進・生成AIなどを活用した、弊社のサービスやプロダクトへの付加価値の創出をします。 データ戦略室に所属し、各部署との連携を図りながら、生成AIを中心としたAIソリューションの導入・活用を推進します。 ●主な業務内容: - 事業・サービス・プロダクトの成長に繋がるai活用の企画・推進 - サービス・プロダクトへのaiを使った機能の導入 - 各部署とのコミュニケーションを通じた要件定義 - 生成ai、llm等の先端技術調査、pocの実施、効果検証 ●プロジェクト例: - ai面接プロダクトの作成 - 転職サービスの職務経歴書自動生成機能の作成 - 書類データの構造化pj - 生成aiを用いた音声データの活用 - レコメンドプロジェクトのpm - 社員の生成ai利活用推進 ※詳細はブログよりご確認ください [レバレジーズでのAI推進奮闘記](https://analytics.leverages.jp/entry/2026/03/25/180000) ●使用技術 ・言語:Python、Google Apps Scriptなど ・データ基盤:BigQuery ・データ可視化:Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio ・クラウド:Google Cloud、AWS ・モデル:ChatGPT、Gemini、Claude ・その他ツール:Dify、promptfoo、社内チャットAI

550~1,000万円

東京都(渋谷区)

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

BigQuery

Python

生成AI・LLM

生成AI開発ツール導入

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数1000名以上

メガベンチャー

サーバーサイドエンジニア/ミドル/マッチングサービス・ハコベル運送手配

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

「ハコベル運送手配」の軽貨物・一般貨物領域における、要件定義からバックエンドの実装まで、チームメンバーと協業しながら一気通貫で担当していただきます。 ハコベルではエンジニアも、PdMやCSと共にユーザーヒアリングやオンボードに参加し、ドメイン理解を深めることを重視しています。「言われたものを作る」ではなく、課題の構造を理解した上で何を作るか・どう作るかを一緒に考えられる方を求めています。 具体的には・・・ ・BizやPdMと連携した、プロダクトビジョン・目標達成に向けた開発と運用 ・ユーザーが受け取る価値を起点とした、機能設計と実装方針の検討・実践 ・TLと連携した技術選定(言語・フレームワーク・ライブラリ) ・プロダクトの安定運用と改善サイクルの推進 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 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●配属組織 配属されるシステム開発部 運送手配システムGは、10名のメンバーが在籍しています。 ▼在籍メンバー例 ・[EM赤川](https://note.com/hacobell/n/n307bfd7ca39f) ・[TL池松](https://note.com/hacobell/n/n5e644b2abd8b) 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。 ●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 ●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

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東京都(中央区)

AWS

PHP

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Jenkins

TypeScript

Notion

Slack

Docker

BigQuery

Firebase

Ruby

Rails

Datadog

macOS

GitHub

Vue.js

Amazon RDS

Amazon Aurora

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

Angular

React

Flutter

GitHub

Slack

Confluence

JIRA

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

Kubernetes

TypeScript

Windows

Java

JavaScript

MySQL

Oracle

Redis

Node.js

Amazon Aurora

Amazon RDS

Amazon Redshift

PostgreSQL

macOS

Jenkins

Spring Boot

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

Jenkins

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Kubernetes

Microsoft Azure

Flutter

Java

JavaScript

Oracle

Confluence

PostgreSQL

Docker

Spring Boot

MySQL

TypeScript

AWS

JIRA

Node.js

Redis

Angular

Amazon Aurora

Windows

macOS

React

Amazon RDS

Amazon Redshift

Slack

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

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【東京】データドリブン経営を実現する基盤エンジニア(Snowflake / 新規事業立ち上げ)

データアーキテクト

正社員

新規事業立ち上げの初期メンバーとして、プロダクトの「設計図」から創ります。 ● 具体的には、 ・要件定義~アーキテクチャ設計: クライアントのビジネス課題をヒアリングし、「どんなデータ基盤が必要か」を0から考える ・技術選定: dbt、Fivetran、Tableau...といった主要なツールの中から最適な組み合わせを提案、決定 ・データ基盤の設計/構築: データレイク、ETL/ELT、DWH、データマートの全レイヤーを設計、実装 ・データパイプライン開発: リアルタイム性とコストのバランスを考慮した最適なパイプライン構築 ・BI連携: Tableau、Power BI等と連携し、「誰でも使えるダッシュボード」を実現 ・運用・改善: パフォーマンスチューニング、コスト最適化、セキュリティ設計 ### 社風 ● 会社のミッションとして、「新規事業を生み出す」と「CXOを担える人材を輩出する」を掲げてます。そのため、「挑戦と成長」「チーム作り」という言葉を大事にしています。失敗を恐れずどんどん飛び込んでいく突破力と、一方でCXOはチーム・会社組織を作っていくため、チームプレー・助け合い・チーム一丸も大事にしています。 ● 役職・入社年次に関係なく、自分の仮説を持ち・主体的に行動し、事業立上げ・チームビルディングを行う中で、困難を乗り越え成長を重ね真の起業家になっていきます。 ### ~新規事業立上げ×チーム作りを通し起業家に~ 弊社のミッションは「新規事業を生み出すこと」「CXOを輩出すること」です。 大手企業をクライアントとした事業立上げプロジェクト及びプロジェクトからカーブアウトする自社事業の立上げを行い、一定の実力がつくと即自分の組織・チーム・新ビジネスモデルを創っていきます。 上記過程を通し、起業家に必要な修羅場経験(失敗しながら成功の道を見出すハッチング)、チーム組成し率いる真のリーダーシップ形成、実務と直結した営業・マーケティング・財務・法務等の生きた知識習得などを行っていきます。また、直近の全社戦略的として、AI技術を新規事業に組み込むことと、AIを活用したビジネスモデル創出を重視しています。 社員一人一人が事業立上げを通じ、泥臭い現場経験や修羅場を潜り抜ける経験を積み、チーム一丸を作り出せる”起業家”の集団となることを目指しています。 困難な課題、厳しい意思決定の瞬間、経験したことのない修羅場を乗り越える中で自分の強みを伸ばし(強み=CxOの”x”要素)、正解がわからない状況を仲間とともに乗り越え、強い事業立上げチームを作ることに全社員が取り組んでいます。 ● 入社~1年後の成長ステップイメージ 社員の多くは元々新規事業立上げ未経験者ですが、採用面接から成長工程を意識しており、 下記ステップを着実に進めることで素早い成長を目指します。 (1)採用面接 : 面接官が応募者の強みを掘り起こし、長期目標や成長に向けたロードマップのすり合わせ (2)新人研修 : 成長を実現のための考え方・事業創出/成長プロセスについて学び、ロードマップをアップデート (3)強み磨き : クライアントの事業立上げ支援案件に携わるにあたり、どのように価値を提供するのか、その中でどう成長するのか仮説を考え、上司・同僚とともに案件を遂行する中で、事業立上げに役立つ強みを磨く (4)クライアントの期待値越え : クライアントの期待値を越え続けることで、自社事業立ち上げに協力してくれる信頼関係を構築。信頼関係構築が見えてきたら、自身の部下を採用する権利を獲得し、事業立上げに向けたチーム作りを開始。

428~780万円

東京都(港区)

Django

Elasticsearch

JavaScript

Rails

Snowflake

Linux

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

Ruby

Nginx

MySQL

AWS

Node.js

Vue.js

Redis

Microsoft Azure

Amazon Redshift

生成AI・LLM

社宅・家賃補助制度あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

従業員数100名未満

クラウド戦略コンサルタント_Staff_Agent

クラウドエンジニア

正社員

デジタル時代のリーダー企業は、クラウドを単なるコスト削減手段ではなく、ビジネス変革の触媒として活用しています。しかし、多くの企業において、壮大なクラウド戦略と現実の実装の間には依然として深い溝があります。 私たちは、戦略立案の先の「実現」にこだわり、クライアント企業の競争力を根本から高めるクラウド変革を推進します。コンサルティングファームやシステムインテグレータなどで培ったあなたの戦略的思考と専門知識を、より大きなインパクトに変える場所がここにあります。「素晴らしい提言資料」ではなく「実際に動く変革」にコミットしたい。あなたの豊富な経験や知見を元に、実現力と実行力を備えた次世代のクラウド変革リーダーへと進化しませんか? 業務内容 ・経営ビジョンを具体化する、次世代クラウドプラットフォーム戦略の設計 ・実現可能性と革新性を両立させた、クラウド変革ロードマップの策定 ・テクノロジー投資の最適配分による、ビジネス価値の最大化 ・組織・人材・プロセスを包含した、包括的クラウドオペレーティングモデルの構築 ・導入後の継続的な価値向上を実現する、クラウドcoe体制の確立 プロジェクト事例 ・クラウドを通じた事業再定義: レガシーシステムをクラウドネイティブアーキテクチャに転換し、新規サービス開発速度を加速 ・ハイブリッドクラウドの統合: 複数のパブリック/プライベートクラウド環境を最適統合し、データ活用力と俊敏性を両立 ・クラウドネイティブ組織への変革: devopsとsreの導入によりリリースサイクルを劇的に短縮 ・クラウドセキュリティの再構築: ゼロトラストモデルの導入により、セキュリティ強化と開発者体験の向上を同時達成 ・データメッシュアーキテクチャ: 分散型データガバナンスモデルにより、部門間のデータ活用を拡大

-

東京都

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

英語活用

従業員数1000名以上

Angular

React

Salesforce

Java

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Python

従業員数1000名以上

AWS

TypeScript

MySQL

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

React

PostgreSQL

Flask

Amazon RDS

Windows

生成AI・LLM

macOS

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

スタートアップ

【正社員】シニアプロダクトマネージャー/PdM

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

生成AIの能力を最大限に引き出すプロダクト設計・要件定義を行い、ユーザー要求を言語的に解釈・構造化しながら、AIを活用して自律的に開発プロセスを進めていただきます。 【業務範囲】 ・中長期ロードマップ策定から具体アクションの落とし込み、事業グロースまで ・ユーザー課題・要求の把握と構造化 ・AIを活用したプロンプト設計・検証・調整 ・要件定義からAIによるコード生成、GitHub上でのPR作成までの一連の推進(ただし自ら手書きでコードは書かない) ・各種MCP(Model Context Protocol)ツールを活用した効率的な開発フロー構築 ・他職能(AIエンジニア、プロンプト担当、デザイナー等)との連携と仕様策定 ・AI出力結果の品質評価と改善サイクルの運用 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Claude / Claude Code / Cursor ※今後変更になる可能性がございます ・GitHub(AIを介したPR作成) ・GitHub Copilot ・各種MCPツール(codebase search、terminal操作、ファイル管理等) ・Notion / Figma / Slack ・GCP / AWS / Vercel など 【資質(自律性・構造化力・探索性)】 ・自律的に仮説を立てて実行・検証まで自走できる行動力 ・曖昧な要求を言語化し、要件へ落とし込む構造的思考力 ・AI活用という未確立な領域に対して探究心を持ち、カオスを楽しめる柔軟性と胆力 【具体スキル】 ・要件定義・仕様設計に関する実務経験 ・GitHubを用いた開発フロー理解(PR作成・レビューなど。 自らコードを書く必要はありません) ・プロダクト企画・ユーザーストーリー作成の経験 ・データ分析・KPI設計の基礎知識 ・意欲的にAIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

1,300~2,100万円

東京都(中央区日本橋大伝馬町)

AWS

Notion

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Figma

生成AI・LLM

Slack

RAG

生成AI開発ツール導入

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

AWS

TypeScript

Python

Go

GitHub

GitHub Actions

Datadog

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

生成AI開発ツール導入

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

CTO

CTO

正社員

【ミッション】 -事業戦略に整合した技術戦略とアーキテクチャの策定・実行 -スケーラブルで信頼性・セキュリティの高いプラットフォームの構築 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提とした開発生産性・品質の最大化 -エンジニアリング組織の体制構築・採用・育成・評価 -技術ガバナンス(セキュリティ/プライバシー/コンプライアンス)の徹底 【概要】 技術戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 将来を見据えたアーキテクチャ設計とAI ファーストな開発標準を確立します。 信頼性・セキュリティ・開発速度のトレードオフを適切に設計し、成果の再現性を高めます。 【業務範囲】 -技術戦略・技術ロードマップの策定と合意形成 -技術選定・アーキテクチャ設計(マイクロサービス/イベント駆動/データ駆動等) -プラットフォーム/SRE/Observability(可用性・パフォーマンス・コスト最適化) -セキュリティ/プライバシー/リスク管理(ゼロトラスト、インシデント対応) -データ/ML 基盤の設計・運用(ストリーミング、Feature Store、Vector DB、RAG 基盤) -開発標準の整備(AI ツール/MCP 活用、CI/CD、テスト自動化、変更管理) -採用・評価・育成/キャリア設計、組織デザインとカルチャー醸成 -重大障害の指揮/問題管理/BCP、外部パートナー連携 【利用するツール】 -GitHub / GitHub Copilot -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -AWS / GCP / Vercel / Kubernetes / Docker / Terraform -Datadog / Cloud Monitoring / OpenTelemetry -Notion / Slack / Figma

1,500~5,000万円

東京都

生成AI・LLM

Terraform

Slack

AWS

Notion

GitHub

RAG

Kubernetes

Figma

Docker

Datadog

Google Cloud Platform(GCP)

生成AI開発ツール導入

年間休日120日以上

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

スタートアップ

AWS

Notion

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Figma

生成AI・LLM

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

【正社員】シニアフルスタックエンジニア

フルスタックエンジニア

正社員

【概要】 Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。 【業務範囲】 ・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化 ・Next.js(React)または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装 ・データベース設計・クエリ最適化(RDS、DynamoDB 等) ・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計 ・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善 ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Go(バックエンド主要言語) ・TypeScript / Next.js / React(Web フロントエンド) ・Dart / Flutter(モバイル/Web) ・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis ・Docker / GitHub Actions ・AWS(ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Datadog / Sentry ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール 【資質(自律性・全体最適志向・実装力)】 ・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向 ・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性 ・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力 【具体スキル】 ・Go によるバックエンド開発(API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理) ・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発 ・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略(Redis 等) ・REST API / GraphQL の設計と実装 ・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ ・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計 ・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善 ・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

1,300~2,100万円

東京都(中央区日本橋大伝馬町)

Amazon RDS

DynamoDB

Datadog

Docker

PostgreSQL

React

Flutter

GitHub Actions

Go

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Dart

Redis

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

RAG

生成AI・LLM

AWS Lambda

生成AI開発ツール導入

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

生成AI・LLMプロダクト開発

スタートアップ

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