BtoB向けサービス Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

【職務内容/Mission】 本ポジションの所属部署は製品間連携部門として、認証連携サービスの開発・運用に取り組んでいます。 安全性と利便性を両立させた認証サービスの開発を追求します。 【具体的な業務内容】 4～5名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・サービス機能の立案 ・サービス機能要件の定義、設計レビュー実施 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、UIUXレビュー実施 ・実装開発、コードレビュー実施 ・テストケース作成、シナリオレビュー実施 ・テストケース打鍵 ・リリースノート作成 ・マニュアル作成 ・サービス運用 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 【技術スタック】 Java / TypeScript / JavaScript / React / AWS / CloudFormation / CDK / SAML/ OIDC / OAuth 2.0 【キャリア】 ご本人の希望や組織の状態に合わせて、マネジメントとスペシャリストの2つのキャリアをご用意しています。

【職務内容/Mission】 本ポジションの所属部署は製品間連携部門として、認証連携サービスの開発・運用に取り組んでいます。 安全性と利便性を両立させた認証サービスの開発を追求します。 【具体的な業務内容】 4～5名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・サービス機能の立案 ・サービス機能要件の定義、設計レビュー実施 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、UIUXレビュー実施 ・実装開発、コードレビュー実施 ・テストケース作成、シナリオレビュー実施 ・テストケース打鍵 ・リリースノート作成 ・マニュアル作成 ・サービス運用 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 【技術スタック】 Java / TypeScript / JavaScript / React / AWS / CloudFormation / CDK / SAML/ OIDC / OAuth 2.0 【キャリア】 ご本人の希望や組織の状態に合わせて、マネジメントとスペシャリストの2つのキャリアをご用意しています。

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

大手法人向け統合人事システム「COMPANY」のDevOpsサイクルの改善を担い、AIを活用した開発効率化(AI for Development)と開発者体験(DevEx)の向上を推進します。 ●具体的な業務内容 ・担当製品の業務理解、機能把握、技術理解 ・GitHub Copilot等のAIツールの社内普及・活用推進 ・AIを活用した「自動コードレビュー」や「テストコード自動生成」を組み込んだ、次世代CI/CDパイプラインの構築・運用 ・既存CI/CDパイプラインの運用・改善、ビルド・テスト・デプロイの自動化 ・開発、検証環境の構築・運用 ・開発者体験(DevEx)と開発生産性指標(Four Keys等)の計測・可視化と、それに基づく改善 ・開発、SET、QAチームとの連携、クラウド環境の運用管理 リーダー候補の方には、上記に加えてチーム内の技術的なリードや若手メンバーの育成にも携わっていただきます。 ●配属組織 製品開発部門 約600名/配属先は4～5名のチーム ●技術スタック サーバーサイド: Java, Python フロントエンド(言語):HTML, CSS, JavaScript フロントエンド(ライブラリ):Vue.js データストア: Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB ミドルウェア: Nginx, Apache Tomcat クラウド: Amazon Web Service CI/CD: Jenkins, AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 構成管理:AWS CloudFormation, AWS CDK, Ansible モニタリング:CloudWatch, AppDynamics, Datadog ソースコード管理: Git, Gitlab, GitHub タスク管理:Redmine 開発ツール:Visual Studio Code コミュニケーション: Slack, Google Workspace

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

【役割】 配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。 企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。 【主な職務内容】 自社パッケージソフト「COMPANY」の企画・設計・開発・運用業務 基本的にはサブシステムの単位で企画～運用まですべてのフェーズをチームで担当していただきます。 ・(AI活用も含めた)既存プロダクトの機能強化/改善案件 ・当社コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援 ・新規サービス(マイクロサービス)の企画開発 ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。 具体的には、5~10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装 ・堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理など)の設計・開発 ・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計(UIUXチームと連携) ・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング ・サービス企画の立案 ・要件定義、詳細設計、レビュー等 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、レビュー等 ・実装、レビュー等 ・テスト設計、テスト実施(自動化)、レビュー等 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 ・チームメンバーのマネジメント業務(スクラム、1on1、各種面談含)※必要や役職に応じて ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini 【職種について】 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 担当していただくのは、Web系システムやアプリ開発など多岐にわたる開発業務です。 toC/toB両方の領域で、Webアプリケーションや基幹システムの開発を中心にご参画いただきます。 案件は、官公庁・メガバンク・大手通信キャリア・アパレル企業といった大規模プロジェクトから、ユーザー系のプライム案件や大手ベンダーとの共同プロジェクトまで、多彩です。 ●具体的な仕事内容 ・基本設計～リリース、運用保守までの開発工程の推進 ・お客様とのリレーション構築 ・チームメンバーとの協業 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●プロジェクト事例 ・システム設計、開発 ・PoC ・SaaSプラットフォーム開発 ・システムクラウド化 ・マイグレーション ・Web、モバイル開発 会計システム、物流・在庫管理システム、Web予約システム、大手ECサイトなど、BtoBからBtoCまで多種多様な案件に携わっていただきます。 ●よく使われる開発言語、フレームワーク、サービス JavaScript、TypeScript、Python、Java、VBA、OutSystems React、Vue.js、Node.js AWS、Azure、GCP ●今後のキャリア ・PM -技術的な課題解決とビジネス目標達成を両立させるプロジェクトの責任者。 ステークホルダー調整、リスク管理、品質担保など、プロジェクト成功に必要な全ての要素をコントロールし、チームを成功に導く司令塔的役割を担います。 エンジニア経験を活かした技術的判断力と、ステークホルダーとの調整力を武器に、プロジェクトを確実に成功へ導く重要なポジションです。 ・ビジネスアーキテクト -新規事業開発や業務変革プロジェクトにおいて、「何を実現したいか」の目的設定から、関係者との協働関係構築、実現プロセスの推進まで一貫してリード。 技術的バックグラウンドを持つからこそできる、現実的で実行可能な変革シナリオを描く専門職です。 ・ITコンサルタント -特定の分野技術に関する専門知識を持ち、企業に対して戦略的なアドバイスを提供いただきます。他企業の移行案件を成功させる手助けを経験できます。 ・トレーナー/メンター -新しいPMや技術者を発掘・育成するべく自身の経験と知識を共有する役割です。 ・事業部推進 -事業部自体の戦略策定と実行、マーケットリサーチ、業績管理、内部統制とガバナンスなどを実行する役割です。 その他、縦にも横にもキャリアを広げることが可能。個々の強みや経験を活かし、柔軟なキャリア形成が実現可能です。 ※業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

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

生成AIを活用したシステムやサービスの企画・設計・開発・導入支援を行います。 具体的には、企業の業務課題を解決するための生成AIソリューションの提案、PoC(実証実験)の推進、生成AIを組み込んだアプリケーションや基盤の開発などを担当します。 最新のクラウド技術やAIモデルを駆使し、顧客に新しい価値を提供することを目指しています。 【生成AIソリューションコンサルタント】 顧客の業務課題を深く理解し、技術的・業務的の両面から生成AIを活用した最適なソリューションを共創します。 導入戦略の策定やPoCの設計・実行に留まらず、継続的な改善やスケーラビリティを見据えた提案を行います。 ・顧客の業務プロセスや課題の深掘り、生成AI適用可能性の評価 ・生成AI活用におけるユースケースの設計と価値検証 (PoV) の支援 ・実証実験(PoC)の企画・実行と、結果に基づく改善提案 ・導入後の運用・拡張を見据えたロードマップ策定 ・リスク・倫理・ガバナンス観点での導入支援と社内啓発 【生成AIプロジェクトマネージャー】 生成AI導入プロジェクト全体を管理し、技術的な不確実性や変化の速い環境に対応しながら、成果の最大化を目指します。 顧客との共創を重視し、開発チームと連携して柔軟かつ迅速なプロジェクト推進を行います。 ・プロジェクトの目的・価値定義とロードマップ策定 ・顧客との共創による要件調整・スコープ調整 ・開発チームとのアジャイルな進行管理と技術的な意思決定 ・PoC結果のフィードバックを活用した改善推進 ・リスク・倫理・ガバナンス視点でのプロジェクト管理 【生成AIアプリケーションエンジニア】 生成AIの特性を活かし、ユーザー体験と業務価値を最大化するアプリケーションを設計・開発します。 UI/UX設計からバックエンド開発まで幅広く担当し、生成AIならではの開発プロセスをリードします。 ・生成AIを活用したWebアプリケーションやAPIの設計・開発 ・プロンプト設計、RAG、LLM応答の精度評価などの生成AI技術の実装 ・ユーザー体験を重視したUI/UX設計 ・テスト自動化や品質保証、運用フェーズでの改善支援 【生成AIソリューションアーキテクト】 生成AIの価値を最大化するためにシステム基盤やデータ活用環境の設計・構築を担います。 RAGやエージェントなど、生成AI特有のアーキテクチャに対応し、スケーラビリティ・保守性・セキュリティを考慮した設計を行います。 ・生成AIシステム全体のアーキテクチャ設計と技術選定 ・RAGやエージェント利用におけるデータ整備・前処理・検索最適化 ・ベクトル検索やナレッジグラフなどの検索基盤構築 ・クラウド環境におけるセキュリティ・ガバナンス設計と運用支援 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務

会員数約25万人以上、累計成約件数5000件以上と業界No.1サービス(※)として急成長するM&Aプラットフォーム「BATONZ」や金融機関向けM&A支援SaaS「B MASS」を展開しています。 当社の開発組織では「誰もが簡単に使えるM&Aプラットフォームを提供し、より多くの方にM&Aの成功体験を届ける」をミッションに掲げています。本ポジションでは、高品質なプロダクトを継続的に顧客に届けるため、システムの老朽化対策、リアーキテクチャ、インフラ刷新などの技術的難易度の高い課題解決を主導していただきます。 <業務詳細> ・Ruby on Rails等のフレームワーク、ライブラリのメジャーバージョンアップ計画の策定と実行 ・アプリケーションのコンテナ化推進および最適化(Docker/AWS Fargate等) ・DB(PostgreSQL)やミドルウェアのバージョンアップおよびパフォーマンスチューニング ・レガシーコードのリファクタリングおよび技術的負債の解消 ・開発組織の開発生産性やDevEx(Developer Experience)向上に向けたCI/CD環境の整備 ・機能開発チームに対する技術的な技術選定のサポートやコードレビュー <開発プロセス> ・プロジェクトごとにビジネスチームと週次〜隔週程度の頻度で行う定例で目線合わせを行いつつ、プロダクト開発を行っています。 ・日々の小規模な機能開発や改善は個々のエンジニアが裁量を持ってアジャイルに開発を行っています。 ・数ヶ月など一定規模のある機能開発はリードエンジニアクラスのメンバーが中心となってプロジェクトマネジメントを担い、ウォーターフォール的に開発を行っています。 <開発カルチャー> ・DX(開発者体験)改善カルチャーがあり、情報の共有、仕組みの改善、自動化などを自律的に行っています。 ・「フロントエンド改善」「ドキュメント管理改善」「UI/UX改善」などをテーマにした各論の技術課題解消に向けた分科会がメンバー主導で自律的に立ち上がり、改善が進んでいます。 ・エンドポイント単位でRspecなどで単体テストを記述しており、カバレッジは80%程度の水準です。専任QAチームがMagicPodを採用してE2Eテストを推進しており、リグレッションテストの強化に取り組んでいます。 ・マージリクエストの際はコードレビューを必須としています。ランダムで2名アサインされ、アサインされたメンバーが滞っているとリマインドする仕組みがあり、開発フローが何らかのボトルネックで停滞することを防ぐ仕組みを運用しています。 <マネジメント体制> エンジニア兼務の執行役員が経営メンバーにおり、評価や制度設計を含めたピープルマネジメントを担っています。そのためエンジニアとしてプロダクトの価値向上に集中して取り組むことができます。 またプロダクトの急成長に伴い、今後数年で現在の10名規模から3倍程度まで拡大する計画を持っています。 EM、テックリード、プロダクトマネージャーなど様々な役割が生まれていくため、新たな役割に挑戦する機会も数多くある環境です。 <開発環境> 開発 ・バックエンド:Ruby/Ruby on Rails ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript/Nuxt.js/Vue.js ・OS:Linux/Mac OS/Windows ・DB:PostgreSQL ・AI活用: GitHub Copilot/AWS Bedrock/Python/LangChain/OpenAI API/D-ID ・テスト: MagicPod, Rspec インフラ ・クラウド:AWS(Fargate/Aurora/OpenSearch/QuickSight等)/Google Cloud ・IaC:Ansible, Terraform ・監視:NewRelic/Sentry その他 ・コード管理:GitLab/GitLab CI ・タスク管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack/Zoom ※開発機のOSは選択可能です。 ※貸与機のスペック一例:Macbook Pro M2 Max 32GB 500GB

①業界特化・業務特化AIエージェントの企画‧設計 ・ERPに蓄積された会計、販売、生産管理、⼈事のデータを活⽤した、新たなAI機能の企画⽴案 ・顧客の潜在的なニーズや業務課題を分析し、解決策となるAIソリューションの設計 ・⽣成AI(LLM)、需要予測、異常検知、最適化など、最新AI技術の応⽤研究と技術選定 ②AIモデル‧AIを活⽤したシステムの開発‧実装 ・Python、各種AIフレームワークを⽤いたAIモデルの開発、評価、改善 ・Google Cloud (Vertex AI, Gemini) やMicrosoft Azure (Azure OpenAI Service) などクラウドプラットフォーム上でのAI機能の実装 ・PROACTIVE本体やBIツール(Looker等)とのAPI連携開発 ③プロダクトへのインテグレーションと改善 ・開発したAI機能をプロダクトへ組み込み、継続的なパフォーマンス改善や機能拡張 ・リリース後の効果測定、ユーザーフィードバック分析に基づいた改善サイクル ●研修 各種ベンダー研修や資格取得を支援する制度があります。 当部には、AWS 認定資格を全て(12種類)取得し、「2025 Japan All AWS Certifications Engineers」として、2025/6/25に開催されたAWS Summit Japan(幕張メッセ)にて表彰された社員も所属しております。挑戦する社員を、あらゆる制度で、最大限に支援しております。

職務概要 国内および海外顧客向けCBTCシステム製品において、顧客の要求する条件で稼働するように業務の取り纏め者として、顧客課題を解決するシステム設計のプロジェクトの管理に対して責任を負う。 要求仕様からより具体的な仕様の策定を担当する。 所属する組織の方針に基づき、開発工程の管理、組織内のメンバーの進捗管理、収支・資産の管理を行う。また、必要に応じ関係部門や関係者と連携し、主体的に一連の責任を遂行する。 職務詳細 (1)設計・開発 フロントエンジニアとして、CBTCシステムに関わる以下の職務を遂行する。 ・プロジェクト履行:受注した案件のプロジェクトをプ製作プロセスを遵守し履行します。また、CBTCシステムへの変更に伴い改修が必要となる周辺装置を含めた仕様の取り纏めを実施します。 ・要件定義:顧客の要望を踏まえ、システムへの実装可否などを検討し、仕様策定を実施します。同時に見積作成を実施し、顧客とコストと仕様のすり合わせを実施します。 ・顧客へのソリューション提案:CBTCシステムを中心として顧客の経営課題を解決する提案活動を実施します。提案は、CBTCの地上および車上システムだけでなく、連動装置や運行管理装置などを含めて総合的に実施します。 ・標準アプリケーションの策定・適用:CBTCシステムが標準的なアプリケーションとして顧客に最適なコストで提供できるよう、仕様の標準化を実施していきます。 ・CBTCシステム技術をベースとしたシステム開発仕様策定:CBTCは車両と地上システムの双方向通信を保安装置で実施できるシステムとなります。よって、本技術を流用し、自動運転などの制御に幅広く適用できる技術仕様を策定します。 (2)プロジェクト管理 業務の取り纏めの補佐として、プロジェクト管理に関わる以下の職務を遂行する。 ・プロジェクトマネジメント(工程、予算管理)の補佐:契約内容に基づいたコスト・工程・人員・仕様の管理において管理者の補佐を実施します。 ・担当者への業務上の指導:プロジェクトに関わる担当者のポータブルスキルを含めた指導を主にOJTにて実施します。 配属組織名 鉄道ビジネスユニット Japan LoB Signalling and Rail Solutions, Control Command & Signalling, Competence Center Core CBTC Japan 配属組織について(概要・ミッション) 鉄道車両の安全運行に欠かせない、信号保安システム製品の設計・開発を行います。 具体的には、無線式列車制御方式(以下、CBTC)を用いた列車の衝突や速度超過を防ぐ自動列車制御システムの設計・開発を行います。 担当業務範囲は、地上設備および車上設備の両方において、機能仕様設計、ソフトウェア設計・開発、検証・評価、さらには現地検証に至るまで、幅広い範囲を担当しています。 日本国内では、一部首都圏の地下鉄で導入プロジェクトを実施している段階で、稼働中のシステムがない新しい信号保安システム製品となります。海外では、シンガポールや中国重慶市のモノレールへの納入実績があります。CBTCシステムは、従来の設備を無線式にすることで、線路沿線設備を低減することが可能となるシステムであり、国内外の鉄道事業社から注目されています。 信号保安システムは、文字通り、鉄道の安全を担保するための装置であり、担当メンバーは誇りを持って仕事に取り組んでいます。 働く環境 <配属組織について> Competence Center Core CBTC Japanは約40名から構成される部門であり、20代～60代の幅広い年齢層のメンバーが協力して業務を遂行しています。

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融第一システム事業部 金融システム第一本部 第四部 【配属組織について(概要・ミッション)】 ■組織概要 社会インフラである金融機関システムを事業領域としており、その中で決済サービスインフラを提供している クレジットカード会社様を担当 ■ミッション 既存事業の確実なプロジェクトの推進と生産性向上、領域の拡大 デジタルソリューション事業の継続、決済事業者との協業により業種・業態の枠を越えた新事業の推進 金融システム分野(ノンバンク分野)におけるグローバルビジネス拡大 ■組織体制 部長1名、担当社員90名(課長職含む) 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ・金融分野(ノンバンク分野)のお客様システムの開発、保守・運用 AI、クラウド(AWS・GCP・Azure)、サーバ機器、ストレージ機器、ネットワーク機器、HCI Linux、Windows、Cisco、BigIP、Java、shell、Zabbix、JP1、PostgreSQL、Oracle ・デジタルソリューションを活用した決済サービス事業の展開、開発、運用、保守 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2022/02/0222.html https://social-innovation.hitachi/ja-jp/article/co-uriba/ 【職務概要】 ・インフラストラクチャー、アプリケーション、データなど、システム全体の資源に関して設計を担当する。 そして、これらの職務を業務の取り纏め者として、組織内のメンバーの進捗管理、収支・資産の管理を行う。 ・組織の方針および関連する規制規範に関する理解と詳細な知識を維持し、最新情報を把握する。 求められる基準を遵守して自らの業務を遂行することを徹底する。 【職務詳細】 ・ビジネスに不可欠なストレージ、データセンター、クライアント/サーバー環境を設計、および選択して、業界のベストプラクティスに従ってシステム全体のアーキテクチャを設計する。 ・ウェブサイト、ポータル、アプリケーションソフトウェアの質を改善するための技術開発を検討し、提言する。 ・社外の最新技術動向や新たな問題について調べ、詳細に理解して、組織に対する影響や有用性の評価を行う。 【働く環境】 ①配属予定のグループは社員40名程度の組織です。年齢層は幅広く20代～50代まで所属していますが35才～45才が最も多い層です。チーム全体としては柔和な人が多い傾向で、上下関係は余り意識することはなく、フラットにコミュニケーションする事ができます。 ②多くのメンバーが在宅勤務をしていますが、システム環境へのアクセスは出社して行う必要があり、週に1度くらいは出社しています。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

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

職務概要 日立製作所の各事業部、日立グループ各社に対して、グループIT戦略に基づくIT施策の創出、企画・開発をお任せします。 ・AWS、Azure、OCI、GCPに関連する企画の立案 ・4大クラウドに限らずクラウド製品を使ったイノベーション、モダナイゼーションを実現するビジネス構想・企画の立案 ・立案企画を実現するためのプロジェクト推進 日立製作所、グループ向けにガバナンスに沿ったセキュアなクラウドプラットフォームを展開しております。 サービス展開しているクラウドのセキュリティ強化、NWアーキテクチャ刷新、運用自動化などのエンハンスの他、他本部と連携し生成AIサービスの構築、クラウドリフト移行支援、新規ビジネスの創出など幅広い業務があるため、能力に応じた業務を既存メンバと協力して推進して頂きます。 職務詳細 ・IT変革を俯瞰する広い視野で解決すべき課題をとらえ、リアリティのあるビジネス創出を行う。 ・組織の中期計画に沿った新規ビジネスの立案、サービス企画、プロジェクト推進を行う。 配属組織名 ITデジタル統括本部 エンプロイーエクスペリエンス本部 モダンプラットフォームソリューション部 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など Microsoft Azure Amazon Web Services Google Cloud Oracle Cloud Infrastructure 〈参考URL〉 日立グループにおける社内ITの取り組み:クラウドによるIT資産の軽量化とエッジの活用 https://www.hitachi.co.jp/about/it/contents/infrastructure-modernize/contents2.html 配属組織について(概要・ミッション) ITデジタル統括本部は、全世界30万人以上のユーザーに対し、ITソリューションの開発と提供を通じて、日立グループの成長を支えています。 その中でもモダンプラットフォームソリューション部は、Azure/AWS/Google Cloud/OCIを中心としたパブリッククラウドを扱っており、日立グループのグローバル戦略を推進するためのクラウド基盤企画、開発、運用を推進する部署です。

【ミッション】 企業向けシステム開発において、生成AI、クラウド、データ統合基盤などの最先端技術を駆使し、顧客のDX推進および業務改革を実現するためのSE支援を提供 【主な業務】 ・AIエージェント・データ統合基盤など法人顧客向けシステムの提案から要件定義、実装までの各工程をリード ・プロジェクトマネジメントおよび顧客との直接交渉、調整業務 ・社内外のパートナーと連携し、システム構築および導入を主導 【具体的な業務】 ・顧客要件に基づくデータ統合基盤の提案・要件定義・設計書の作成および顧客との伴走による要件整理・方針決定の支援 ・実装・開発:データ統合基盤の開発(データガバナンス、プレパレーション処理、データレイク、DWH、BI、AI活用に至るまで一気通貫での支援) ・プロジェクトマネジメント:社内メンバーおよび協業パートナーをリードし、進捗管理・品質管理・リスク管理・顧客との定例会対応・課題調整の実施 ・ドキュメント管理:提案書、設計書、計画書、テスト仕様書などの各種文書の作成および整備 ・技術調整:関係各所との技術的な折衝や、発生課題に対するトラブルシューティングを通じた問題解決の推進

●私たちは、多様なペイメントインフラサービスによる価値提供を通じて、日本のキャッシュレス決済を支えるとともに、決済市場の構造変化を自ら主導し、日本の国力強化につながるデジタル化・キャッシュレス化を推進することをミッションとしています。 ●国内最大級のアセットと豊富な顧客基盤を活かして、サービスの提供価値向上との更なる事業拡大を目指しご活躍いただける開発人財を募集します。 ●担当サービスにおいて、以下のような業務に取り組んでいただきます。 ・新規プロダクトの企画・開発・運用 ・提供中サービスの開発・運用、顧客向けサービス提供業務 組織情報 ペイメントプラットフォーム事業部開発統括部が今回の募集元です。当事業部は「CAFIS」という自社サービスを有しており、今後さらなるサービスの拡充をミッションとしています。 本統括部は、CAFISを中心とした決済プラットフォームに関するプロダクトを開発しており、決済手段や購買手法が多様化による顧客課題の解決や新しい価値提供を目指します。

【業務内容】 親会社である東証プライム上場のフリービットグループと連携した広告配信基盤の開発を行います。 以下の業務内容を例として、ご本人様の得意領域や相談内容を踏まえ、 担当いただくプロジェクトおよび業務内容を決定いたします。 サービス例: 広告配信基盤(freepassHB) : https://freepass-product.com/ 【仕事内容】 ・ビジネスサイドとの要件定義/設計 ・開発(バックエンドメイン / 一部フロントエンド) ・コードレビュー / 技術選定への参加 ・担当領域における技術的な課題の解決、提案 ※業務については、ご本人様の希望を汲み取りながら決定いたします。 【技術スタック例】 言語:Java・NodeJS・JS フレームワーク:Spring boot クラウドインフラ:オンプレミス ※AWS, GCPと併用 データベース:RDBMS　(MySQL等) ソースコード管理:GitHub ※プロジェクトに応じて変わります

複数のデジタルツールで建設業界を支援してきた弊社が2019年から取り組んできた「建設 DX Platform」構想。 具体的にいうと、BtoBオンラインマッチングプラットフォームとCMSツールに、新たなSaaSツールを組み合わせることで「建設業がデジタルトランスフォーメーションに舵を切りやすくするための環境」を構築していこう!という取り組みです。 今回、入社していただく方に期待しているのは、以下の3点です。 ①経営層との調整、および経営戦略に紐づいた技術的な方向性の設計と推進 ②社内のエンジニアチームの技術的なマネジメントや制度設計 ③自社サービスのアーキテクチャの設計や構築、またはその運用 弊社のミッションは「スモールビジネスを前進させるブレークスルーカンパニー」。 ビジョンは「建設をテクノロジーでアップデートする」。 日本巨大産業のひとつである建設業界の変革は、他社で経験を積まれた方にとって、とても刺激的かつチャレンジングな仕事になるでしょう。 また社内のエンジニアの技術的なサポートも業務として発生します。 積極的にアウトプットをしながらチーム全体のスキルアップ変化を進められる方を募集します。 開発環境 フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド:Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース:MySQL, Redis iOS / Android:Dart, Flutter インフラ:Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール:GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント:Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視:Sentry, Redash デザインツール:Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です! https://branu.jp/news/page/230518/

●サービス概要 「Trusted Data Foundation Analytics Managed Service」 NTTデータが提供するクラウド型データ活用基盤サービスです。 AWSを中心に、企業のデータ分析環境を短期間で構築し、運用・保守まで一括でご提供します。 https://www.nttdata.com/jp/ja/lineup/tdf_am/ ●職務内容 企業のデータ活用を支援するため、自社サービス「Trusted Data Foundation Analytics Managed Service」を活用したプラットフォーム構築・運用と、生成AIを活用した新サービス開発を推進しています。 主に、以下のような業務を担っていただきます。 ※選考を通じて、ご経験やスキル、ご志向に合わせて配属予定です。 ① データ活用プラットフォームのプロジェクト推進 ・顧客の課題に対する構想策定・提案・プロジェクトマネジメント ・AWS・Azure・GCPなどクラウド基盤を活用したデータ活用環境の構想策定支援、要件定義～構築・運用設計 ・自社マネージドサービスを活用した効率的な基盤提供 ・顧客折衝やチームリード(小規模～中規模案件) ② 生成AI×データ活用のサービス開発・検証 ・生成AI×データ活用のサービス企画・PoC・環境構築 ・自社生成AIサービス「LITRON」との連携 ・最新クラウドサービスやAI技術の調査・評価・導入検討 ・LLMOps、AgentOpsなどのサービス化に向けた仕組みづくり

配属先であるロケーションインテリジェンス統括部では、AI/IoT技術を活用した当社独自開発の地図・空間情報クラウドサービス「BizXaasMaP」 を通じて顧客の課題解決をミッションとしています。自社サービスである「BizXaasMaP」のソリューションを軸に展開する開発は、お客様のシステムが主語となる従来のSI事業の仕事と比較すると制約が少なく、事業会社に近い立ち位置で自由度や裁量が大きい業務内容となる点が特徴です。 ビジネスの成長・発展を加速させていくため、本ポストではAWS等パブリッククラウドを用いた基盤拡張・構築・運用管理を担っていただく方を募集します。 この基盤は、単なるシステム構築ではなく、自社サービスの成長戦略を支える重要なアセットと位置づけられており、技術的な専門性とビジネス視点の両方が求められます。 【BizXaasS MaPとは】 2003年にサービス提供を開始した「地図のクラウドサービス」です。ブラウザーでスクロールができる地図というとGoogle マップなどを思い浮かべる方も多いかもしれませんが、BizXaaS MaPは法人向けにサービスを提供しています。地図だけでなく、顧客管理や物件管理やエリアマーケティングといったアプリケーションを併せて提供しており、金融や不動産、小売りなどの業界の企業さまに多く利用されています。 【職務内容】 具体的には以下のような業務をお任せします。 ・本サービスの機能拡張に伴うプラットフォームの設計・実装 ・顧客と本サービスのクラウド接続における構成変更・設計・テスト支援など これらの業務は、自社サービスBizXaasMaPのユーザー体験向上、機能強化、そして持続的な事業成長に直接貢献するものです。 ※基盤は1000ノード以上あり、今後も利用顧客の増加に伴いスケールアウトしていきます。大規模な自社サービス基盤の、未来を見据えた戦略的な設計・構築・運用に携わることができます。

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

●クリエイターへ価値を届けるプロダクト、またはクリエイターの価値を広告主へ届けるプロダクト、いずれかのプロダクト開発 ●多様な要件を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み ●開発しているシステムの運用と保守 ●さらなる新規プロダクトの開発 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション ・バックエンド:Ruby on Rails ・フロントエンド : TypeScript / React(Next.js) ・インフラ : AWS / Vercel ▪データ基盤 ・インフラ : GCP(BigQuery / Cloud Composer / Dataflow / VertexAI) ・Python ▪CI/CD:CircleCI / GitHub Actions ▪ツール系:Docker / Terraform ▪モニタリング:CloudWatch / Sentry ▪ドキュメント/Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【変更の範囲】 会社の定める業務

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【仕事概要】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 この新規事業の立ち上げにおいて、プロダクト開発に従事していただける方を募集します。 事業のゼロイチフェーズで仮説構築と検証を繰り返しながら、BizDevメンバーやクライアントと共にソリューションを作り上げていただきます。 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

建設業界の課題を解消するため、以下の機能をもつ「CAREECON Plus」というプロダクトを展開しています。 ●施工現場の業務改善・工数削減にて人手不足を解決する「施工管理機能」 ●集客力やブランド力不足を解決するノーコードWebサイト管理ツール「 マーケティング機能」 ●建設業の採用課題を解決する採用管理ツール「採用機能」 ●クラウド型の建設業社間マッチングツール「マッチング機能」 ●データを一元管理し経営改善に寄与する「経営管理機能」 現在弊社では各プロダクトを一元化することでプロダクト間の相乗効果を創り、唯一無二のプラットフォームとして成長させていく方向に、大きく舵を切っていきます。 また、建設業者だけでなく、商社・建材メーカーなど建設関連ユーザも増やしていき、ネットワーク効果を高め、業界構造の変革に取り組んでいく予定です。 各プロダクトの単体価値を追求した上で、プロダクト間のシナジーを考慮したPlatform構築の戦略立案~マネジメントを実行できる方、横断的な思考ができる方を求めています。 ●ユーザ課題の調査、新機能の企画・設計 ●計測データ、ユーザーの声を元にUXUI改善 その他プロダクトづくりに関係する業務を幅広く実施いただきます。 ●開発環境 フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド：Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース：MySQL, Redis iOS / Android：Dart, Flutter インフラ：Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール：GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント：Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視：Sentry, Redash デザインツール：Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です！ https://branu.jp/news/page/230518/