年収800万円以上 Google Cloud Platform(GCP)のITエンジニア求人・転職情報

【仕事概要】 ROXXの開発組織全体を見渡し、複数のスクワット(開発チーム)を横断してマネジメントしていただくポジションです。特定の1チーム専任ではなく、「ROXXのEM」として全社視点で組織づくり・メンバーケア・採用・育成・事業サイドとの連携を担っていただきます。 業務内容 開発組織全体を対象に、メンバーが力を発揮できる環境づくりと、事業成果から逆算した組織設計をリードしていただきます。 ●役割 ・全社視点での開発組織マネジメント ・特定スクワット専任ではなく、外販スクワットを中心に複数スクワットを横断して統括 ・メンバーの1on1・評価・育成・キャリア支援、メンバーケア ・チーム間の横の繋がりづくり(サイロ化の解消、ナレッジ・体制の共通化) ・事業サイド・顧客との並走 ・商談・顧客折衝への同席、提案資料の作成・レビュー ・「何をAIに任せ、どこを人に残すか」を含む、技術と事業をまたいだ意思決定の支援 ・組織拡大の設計と実行 ・組織成長を見据えたスクワット増設・人員増強の体制設計 ・採用計画・面接設計への関与 ・経営・CTOとの接続 ・開発組織の状況を経営に接続し、組織戦略の言語化・実行に関わる ●具体的なミッション例 ・外販スクワットを起点に、複数スクワットを横断して組織全体の成果に責任を持つ ・メンバーの稼働・コンディション・成長を可視化し、1on1や体制改善を通じてチームのパフォーマンスを引き上げる ・顧客との責務分解・実現範囲のすり合わせに同席し、現場の意思決定を後押しする ・組織拡大に向けた体制案・採用要件を整理し、経営と合意形成する ●関わる開発領域・技術スタック(一例) ご自身がすべてを実装する必要はありませんが、AIを活用して自らコード・挙動を追い、技術的意思決定に踏み込める理解を求めます。着任時点での全領域の網羅は問わず、領域を越えて学び続ける姿勢を重視します。 ・Backend:Python / FastAPI / Hono ・Frontend:TypeScript / Remix / React ・AI:OpenAI / Gemini / Claude(AI駆動開発を前提とした開発プロセス) ・Infra:GCP / Docker / Terraform ※技術選定は固定ではなく、課題に応じて更新します。

DHK(電話放送局)事業と本ポジションの位置づけ 「電話放送局(DHK)」は、長年コールセンター/電話業務の領域でサービスを提供してきた実績のある事業です。GVグループにジョイン以降はAI Agent「DHK CANVAS」をリリースし、コールセンター向け音声AI Agentとしての価値提供を広げています。 一方で、電話放送局時代から続くサービスも変わらず継続・稼働しており、現在も多くの顧客に使われ続けています。こうした経緯から、DHKのサービス群は現在オンプレ環境とクラウド環境の両方で稼働しています。 本ポジションが担当するオンプレ環境で稼働しているサービスは、まさにこの長年続いてきた事業の土台にあたります。安定運用があってこそ、DHK CANVASのようなAI Agentによる新しい価値提供も広がっていく——本ポジションは、この両輪を支える重要な役割です。 所属:株式会社GROWTH VERSE Technology部。同部からDHK(電話放送局)へ出向し、DHKサービス開発課・GVのDHKチームと協働する体制で稼働します。 レポートライン:VP of Technology(Technology部を統括)直下。 雇用形態の位置づけ:GROWTH VERSE正社員としての採用・雇用契約です。所属はGROWTH VERSE Technology部で、DHKへの出向という形でDHKの基盤運用に従事します。 主な業務内容 DHKのサービス群はオンプレ環境とクラウド環境が混在しており、本ポジションが担当するのはオンプレ環境で稼働しているサービスの運用・監視・改善です。 オンプレサーバー基盤の運用監視:データセンターに構築されたオンプレサーバーの日常監視・ヘルスチェック・キャパシティ管理 障害対応:一次切り分け、復旧対応、恒久対策の検討・実装 保守・メンテナンス:定期メンテナンス、パッチ適用、機器更改対応(通信交換機・PBX等、音声基盤特有の専用機器に触れる可能性があります) 運用自動化・トイル削減:Python・Goを用いた運用スクリプト・ツールの開発による定型作業の自動化 属人化解消のための体制構築:運用手順・障害対応ノウハウのドキュメント化、引き継ぎ体制の整備 (将来的な発展領域):基盤の安定運用を土台に、クラウド活用や基盤刷新の検討に関わる可能性があります 技術・環境 インフラ オンプレミスインフラ(データセンター基盤) 言語 Python Go(主に運用自動化・ツール開発) その他 音声基盤特有の専用機器(通信交換機・PBX等)を含む場合あり ※DHKの技術基盤はオンプレ環境とクラウド環境が混在しており、本ポジションが担当するのはオンプレ環境で稼働しているサービスです。実際の技術構成・業務範囲は基盤の状況により変動します。 キャリアパス GVのエンジニア像は、技術領域別の分業(フロントエンド/バックエンド/SRE/QA等)から、技術領域を超えて「フルサイクル(要件定義から運用まで一気通貫)+AI Agentのマネジメント」へと変化している過渡期にあります。 GVは入社時の職種・専門性を"入口"として尊重しつつ、育成・リスキリングを積極支援します(書籍・カンファレンス・社内勉強会・ローテーション等)。 短期的な成長の方向性: オンプレ基盤運用のプロフェッショナルとして、属人化のない安定運用体制を確立します。 中長期的な成長の方向性: オンプレ基盤の知見を土台に、クラウド活用・基盤刷新のリード、あるいは技術領域を横断するフルサイクル能力の獲得へと成長の方向性が広がっています。

※アーキテクチャ設計から開発の推進、チーム育成、ステークホルダーとの折衝まで、幅広い業務範囲を担当します。 アーキテクチャ設計・技術選定の主導 トレードオフを理解した上で、大規模かつ複雑なシステムの設計(バックエンド・フロントエンド・インフラ全般)を主導し、技術選定における最終的な意思決定を行う。 クラウドネイティブな環境(AWS, GCP, Azure)を前提としたインフラ設計・構築を主導する。 開発のリードと推進 自ら手を動かし、難易度の高い開発タスクを担当する。 アジャイル開発プロセス(Scrum, Kanbanなど)を深く理解し、プロジェクトのスケジュールと品質の維持に責任を持つ。 機能的に優れたシステム、データベース、アプリケーションの開発と管理。 技術標準の策定と浸透 開発ガイドライン、コーディング規約、テスト戦略などの技術標準を策定・整備し、チーム全体に浸透させる。 メンタリングとコーチング 若手・ミドルエンジニアに対するOJT、技術的なレビュー(コード、設計)、およびキャリア開発のサポートを行う。 関係者との折衝 プロダクトマネージャーや他部署(ビジネス側)、および顧客の開発メンバーと連携し、技術的な実現可能性やトレードオフについて、明確かつプロフェッショナルなコミュニケーションを行う。

コーポレートIT部門のリーダー候補として、ゼロトラスト関連製品の設計・導入・浸透、および社内利用SaaSのガバナンス整備・効率的な運用についてリードしていただきます。 また、プレイングマネージャーとして技術面を牽引しながら、メンバーのマネジメントや組織体制の強化も担っていただく重要なポジションです。 ●主にお任せしたい業務 ゼロトラストセキュリティ関連製品の効率的な運用と全社への浸透 コミュニケーションSaaS、OfficeSuite製品を中心としたクラウドネイティブなITインフラのアーキテクチャ設計・全般統制 セキュリティポリシーの継続的な整備、インシデント対応体制の構築・運用 コーポレートITの構築部門メンバーのマネジメント、人材育成 ●提供できるご経験 モダンな環境構築:事業拡大のコアフェーズにおいて、既存の制約にとらわれず、ゼロトラスト技術やSaaSをフル活用した環境構築を裁量を持ってリードできます。 経営に近い視点でのIT戦略:単なるシステムの保守・運用にとどまらず、事業の成長をITの側面から直接支えるIT戦略の立案・実行に関与可能です。 組織づくりの経験:インフラやセキュリティの技術面だけでなく、IT部門自体の組織力強化や人材育成に携わることで、ITマネジメント層としてのキャリア構築が可能です。 ●主なSaaS/ツール コミュニケーション: Slack, Zoom 業務管理: Google Workspace, Notion, Microsoft 365 デバイス管理: Jamf Pro, Intune セキュリティ: Okta, EDR製品(CrowdStrike, SentinelOneなど) など ### 技術スタック(主要な部分の抜粋) IaC・CI/CD Terraform GitHub Actions GCP Workload Identity Federation(WIF) IdP・認証基盤 Okta(SSO / SCIM / Universal Directory) セキュリティ製品 CrowdStrike(EDR) Zscaler(SWG / ZTNA) Jamf Pro(macOS 管理) 可観測性基盤(選定・導入フェーズ) モニタリング基盤(メトリクス監視・アラート)※製品選定から実施 SIEM(ログ一元取り込み・脅威検知)※製品選定から実施 クラウド・データ基盤 GCP(BigQuery, GCS, Cloud IAM) 自動化・スクリプティング Python(Google Workspace API 連携) 開発基盤 GitHub(コード管理・PR レビュー) ### 部署構成 7名(マネージャー:1名、メンバー:6名) ※正社員数のみ記載

●配属先 システムインテグレーション 第1～3事業本部 創業以来黒字経営を継続し、売上200億円超の独立系SIerとして事業拡大を続けています。 大手SIerを中心とした大規模インフラプロジェクトの案件増加に伴い、インフラ領域の技術スペシャリストとして活躍いただける人材を募集します。 単なるプロジェクト管理ではなく、顧客折衝や要件定義などの上流工程から、設計・構築フェーズまで自ら手を動かしてリードできるエンジニアを求めています ●業務内容 大手SIer・大手企業向けのインフラプロジェクトにおいて、プロジェクト推進および技術リードを担当いただきます。 <具体的な業務> ・顧客との要件ヒアリング・提案 ・インフラアーキテクチャ設計 ・サーバー/ネットワーク/クラウド環境の設計・構築 ・プロジェクト計画策定・推進 ・技術課題の解決および品質管理 ・若手エンジニアへの技術支援・レビュー ・自社チーム体制の構築・拡大推進 ※プロジェクトマネジメントのみのポジションではありません。 ※上流工程だけではなく、自ら設計・構築にも携わっていただきます。 ●プロジェクト例 ・官公庁向け大規模インフラ基盤構築 ・金融機関向けクラウド移行プロジェクト ・通信キャリア向けシステム基盤更改 ・大手製造業向けハイブリッドクラウド環境構築 ・大規模仮想化基盤の設計・構築・運用改善

メディア業界向け開発組織として、AI活用したお客様業務の自動化を行うことで事業部門の課題解決を狙いさらにレイヤーを上げてお客様の経営課題そのものに踏み込むとともに、バリューチェーン全体への展開を加速していきます ●主なプロジェクト内容・提案テーマ ① IPホルダー様のクリエイティブ業務変革案件 ・IPライセンスビジネスを行っている大手ライセンサー様に対して、生成AIを活用してキャラクターデザインや監修等のクリエイティブ業務の効率化・高度化を推進 ・関係者と連携しながら、業務プロセスの最適化および新たな価値創出を推進 ・アジャイル開発によるプロダクト実装 ・お客様向けに提供したプロダクトを他IPホルダーのお客様に展開 ② 広告業界DXプロダクト開発 ・大手広告代理店様に対して、サービス企画フェーズから参画し、プロダクトオーナー(事業部門)と連携しながら業務DXを推進 ・ユーザとの対話を通じたAs-Is/To-Be整理およびサービス設計 ・開発優先順位の整理および要件定義の推進 ・アジャイル開発によるプロダクト実装 ・開発後の社内ユーザ導入支援および定着化推進 ●アサイン先想定 ※上記①②の案件がありますので、ご希望やご経験を鑑み、最適な案件アサインを検討いたします。

部門長として部門の取りまとめ、チームマネジメントをしつつ、社内プロジェクトのPMも兼任いただきます。 ・複数開発プロジェクトのPM業務 ・国内外エンジニアチームのマネジメント ・プロジェクトの進捗・品質・予算管理 ・部門間の調整および意思決定支援 ・AI活用を前提とした開発体制の構築 ・開発組織の生産性向上施策の推進 ・グローバル開発チームとの連携

役割 エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出する役割。 主たる業務 ● Python、R等を用いた統計モデル・機械学習モデルの設計・開発・評価・運用の支援 ● 各種生成AIやAIエージェントを活用したシステムの設計・開発・評価・運用の支援 ● データ基盤(AWS、GCP、Azure等)の要件定義・設計・運用の支援 ● クライアントへのヒアリング、PoC、本番運用までの一連のプロセス推進 ● クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援 ● AI/データ活用に関する技術リード

●Mission The Incubation Team operates as a "startup within a startup." We go far beyond routine feature development, acting as an autonomous engine to build new businesses from the ground up. Our mission is built on three strategic pillars: 1.Forge New Products: We don’t just build; we innovate. We continuously launch and iterate on high-impact products that solve our customers' most complex, high-value problems. 2.Architect High-Performance Teams: We believe that great products come from great organizations. We focus on building and scaling elite engineering teams capable of owning product growth independently. 3.Institutionalize Speed: We don't just move fast by accident. We design the repeatable frameworks and playbooks that turn the "zero-to-one" creation process into a streamlined, scalable science. ●Job Responsibilities Technical Strategy & Architecture: Own the end-to-end architectural roadmap for core backend services. You will make the high stakes decisions on tech stacks, data modeling, and system design that will define our platform for years to come. Engineering Leadership: Act as a technical authority across multiple squads. You will mentor senior engineers, conduct deep dive code reviews, and raise the collective "bar" for engineering excellence. Product Incubation: Drive the technical execution of 0 to 1 product launches, ensuring that speed of delivery never compromises long-term system integrity. System Modernization: Identify and eliminate critical technical debt. You will lead the transition from legacy structures to a modern, distributed architecture optimized for global scale. ●Development Environment Frontend: TypeScript, React, Next.js Backend: TypeScript, Rust(axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS) Infrastructure: Docker, Google Cloud, Kubernetes, Istio, Cloudflare Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL (PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC Authentication: Auth0 Other tools: GitHub Copilot, Figma, Storybook Communication: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

【職種概要】 Forward Deployed Engineer (FDE)は、CADDiのソリューションを導入・活用いただくお客様に対し、技術的な専門家として最も近い立場で伴走し、ビジネス成果の創出をリードするポジションです。 単なる導入作業や技術サポートに留まらず、顧客のビジネス課題や技術的な制約を深く理解し、CADDiのプロダクト群のポテンシャルを最大限に引き出すためのソリューションを設計・実装します。プリセールス段階での技術的な検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの実行、導入後の技術的なコンサルティング、アップセル・クロスセルのための技術提案まで、顧客のライフサイクル全体に関わります。また、現場で得た顧客のニーズや課題を社内のプロダクト開発チームにフィードバックし、プロダクトの進化に貢献することも重要なミッションです。 【期待する役割】 このポジションでは、CADDiの技術的な専門家としてお客様に最も近い立場で伴走し、そのビジネス成果創出に技術面からコミットすることが求められます。 単なる製品導入やサポートに留まらず、エンタープライズ顧客特有の複雑なビジネス課題や既存システム環境を深く理解した上で、CADDi製品のポテンシャルを最大限に引き出すソリューション(API連携、データ移行、カスタマイズ開発を含む)を設計・実装します。 プリセールス段階の技術検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの技術的リード、導入後の活用支援・コンサルティング、アップセル・クロスセルの技術提案まで、顧客のビジネス変革を実現する「真の技術的パートナー」として、そのライフサイクル全体を技術でリードしていただきます。 また、顧客の最前線で得た深いニーズや課題をプロダクト開発チームへ的確にフィードバックし、プロダクトの進化や新たなソリューション開発を牽引する「架け橋」としての役割も期待されます。 【想定される業務例】 (以下に限定されるものではありません) ●営業担当と連携し、技術的な観点からの提案支援、デモンストレーション、PoC(概念実証)の設計・実行 ●顧客の要件ヒアリング、課題特定、およびCADDiプロダクトを用いたソリューションのアーキテクチャ設計 ●導入プロジェクトの実行リード(例: 環境構築、API連携、データ移行、カスタマイズのためのスクリプト開発など) ●導入後の技術サポート、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング ●顧客のプロダクト習熟度向上支援、活用状況のモニタリングと、更なる活用のための技術的提案 ●顧客からの技術的な要望やフィードバックを収集・分析し、プロダクト開発チームへ連携・提言 開発環境 ●バックエンド: Java, Python ●インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ●Event Bus: Cloud Pub/Sub ●DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ●Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ●開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ●コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定 　-プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ・Event Bus: Cloud Pub/Sub ・DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ・Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ・開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

AIソリューションアーキテクトとして、顧客の経営課題をAIで解決する一連のプロセスをリードいただきます。 技術的専門性とビジネス理解を兼ね備え、顧客との関係構築からプロジェクトの上流設計まで、ソリューション実現の要となるポジションです。 【担当いただく4つのフェーズ】 ●課題発見・構想策定 顧客経営層・事業責任者との対話を通じて、AI適用領域と事業インパクトを定義します。 ●ソリューション設計 社内のAI/ML専門家やエンジニアと協働しながら、AI技術選定、データ戦略、システムアーキテクチャ、KPI設計など、プロジェクトの上流設計をリードします。 ●プロジェクト推進 社内の研究者・エンジニア、顧客サイドの事業部門・情シス、外部パートナーとの連携をリードします。 ●ビジネスインパクト検証 導入後の効果測定、運用定着、次フェーズ提案までを担当します。

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

Trackプラットフォーム上のスキルデータ基盤「Skill Data Cloud」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです 。 スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。 ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、Skill Intelligence Lab全体の技術・運用標準をリードしていただきます 。 ●スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します 。 ●Skill Data Cloudの設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します 。 ●スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します 。 ●ML/生成AIモデルの設計・実装・評価; スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します 。 ●MLOps基盤の設計・構築・運用:セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。 ●モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。 ●運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します 。 ●プロジェクトマネジメント:プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします 。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 ●開発環境・ツール ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる技術です ※支給PC:Windows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・プログラミング・スクリプト言語:Python ・クラウド・インフラ・コンテナ基盤:パブリッククラウド全般 、Kubernetes ・CI/CD・認証:CI/CD環境 、IAM (Identity and Access Management) ・MLOps・MLプラットフォーム:MLflow 、モデルレジストリ 、Feature Store 、実験管理ツール ・データ基盤:DWH (データウェアハウス) 、データパイプライン構築・運用

CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

タイミーのデータマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。 現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験 を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案 にあります。 ・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング) ・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ ・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割) ・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進 ・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進) ・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備 ・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案 ●技術スタック ・クラウド └Google Cloud ・開発言語 └Python ・データ基盤 └BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ・ML / LLM基盤 └Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ・BIツール └Looker / Looker Studio ・IaC └Terraform ・開発環境・ツール └Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc ●扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチング・勤怠に関する情報 ・レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報・各種マスタデータ など

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

金融、不動産、製造、公共などの業界における、DX推進、基幹システム刷新、業務システム・新規サービス開発などのプロジェクトを担当していただきます。 ・顧客へのヒアリング、要件・優先順位・スコープの整理 ・プロジェクト計画、スケジュール、推進体制の策定 ・要件定義から設計、開発、テスト、リリースまでの推進 ・進捗、品質、コスト、課題、リスクの管理 ・社内エンジニア、協力会社、ベンダーの体制構築・管理 ・顧客、開発チーム、関係部門との合意形成・調整 ・成果物や設計内容のレビュー、品質担保 ・メンバーへの業務割り振り、フォロー、育成 ・見積書、提案資料、プロジェクト計画書、報告資料の作成 ・既存顧客への追加開発、改善施策の提案 ※すべてを一人で担当するわけではありません。 これまでの経験やスキルに応じて、PL、サブPM、PMなどの役割から担当いただきます。

●期待する役割 デジタルバンクにおけるITリスク管理の第二線機能として、 ・システムリスク(プロジェクトリスク) ・サイバーセキュリティリスク ・情報リスク ・AI関連リスク ・サードパーティリスク(特にサイバーセキュリティ) 等の管理状況を継続的にモニタリングし、リスク管理態勢の維持・高度化を推進いただきます。 また、企画・開発部門や情報セキュリティ部門と連携しながら、事業推進と適切なリスクコントロールの両立を支援することを期待しています。 (各リスク領域に1.5線が存在する前提で、2線を担っていただきます) チーム責任者のもと、2人目のリードメンバーとして実務の判断や推進を中心となって主導いただきます。 組織の最終責任者ではありませんが、裁量を持って自律的に業務を動かしていく熱意ある方を求めています。 ●担当するリスク領域 ITリスク(プロジェクト管理など含む) サイバーセキュリティリスク 情報リスク AIリスク サードパーティリスク(特にサイバー部分) ●具体業務イメージ 各種リスク管理状況のモニタリング(1線、1.5線への牽制・支援) KRI・管理指標のモニタリング 会議運営および報告資料作成 改善施策のモニタリング 重要インシデントのレビュー ステークホルダーとの連携・支援(当局・MUFG・監査部署・1線/1.5線部署)

・同社はソリューション・サービス領域の事業拡大を目指しており、各種ITソリューションの強化を進めております。今回は自社ITソリューションの製品/商品開発業務に従事頂く事を想定しております。 ・今回の「FUJIFILM IWpro」は同社のクラウドサービスとなり、2023年11月にリリースした製品となります。同製品を中心にいくつかのサービスを管轄してします。 ・複数の技術が活用されており、候補者のご経験や経験に即してお任せする業務を設定致します。 【業務詳細】 ※以下業務について、候補者のご経験に合わせて対応頂きます ・ドキュメントソリューション、複合機関連ソリューションを提供する自社クラウドサービス商品(例: FUJIFILM IWproのWorkspace/文書管理/プリント/複合機管理の各機能等)および新規クラウドサービス商品の開発・運用 ・AIによるデータ分析を活用した業務支援技術の商品導入 ・SRE(Site Reliability Engineering)関連業務※商品企画部門と連携しながら、ソリューションの要件定義や開発等を協業して進めて参ります。社内開発/社外協力会社との連携も有り、実際に社内で実装も可能となり、技術力向上にも取り組む事ができます。 【対象ソリューション】 ・FUJIFILM IWpro 【開発環境】 [使用PaaS]AWS、GCP、Azure [OS]Amazon Linux、Ubuntu [言語] node.js、Python他 [ツール]Visual Studio Code、Code Commit、GitHub、Redmine、Jira、CloudFormation、Terraform、New Relic等 [アーキテクチャ] ECS/Fargateを使ったマイクロサービスや、Lambdaを中心としたサーバーレスなど様々なタイプのサービスを開発しています。

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●開発環境 言語 フロントエンド:TypeScript バックエンド:Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド:React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド:Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ:*Google Cloud*, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス:CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore,* BigQuery* API:GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング:Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証:Auth0 開発ツール:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

●期待する役割 経営ボードやCTO、各VPと連携し、事業のPLや中長期的な経営戦略と連動した全社横断的な技術戦略の策定、および技術投資の意思決定を技術専門職のトップランナーとして主導・実行していただきます。 ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも深い専門性を発揮して手を動かしながら、技術の力で「日本発のグローバルテックカンパニー」となるための強固なアーキテクチャとエンジニアリング基盤を創り上げる役割です。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・グローバル技術戦略の策定とアーキテクチャ設計のリード 事業の非連続な成長(事業の数倍〜数十倍へのスケール)を牽引するための技術ロードマップ策定 複数プロダクトが有機的に連携しつつ独立して進化できる「次世代プラットフォームアーキテクチャ」の設計・主導 ・パラダイムシフトを伴う全社技術基盤の刷新 「AIネイティブ組織」への全社変革や開発生産性のデッドロック解消など、既存のシステムやアーキテクチャの枠組みを根底から変える設計と完遂 ・技術的意思決定のリードと品質ガバナンスの構築 全社的なセキュリティ・パフォーマンス・スケーラビリティのグローバル基準の策定と実行 複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューと技術的支援 ・全社横断的な「技術的突破口」の作成 特定のチームだけでは解決できない共通基盤の課題に対し、全社最適なソリューションを自ら構築・展開する ●開発環境 フロントエンド:TypeScript,React,Next.js バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows Event Bus:Cloud Pub/Sub DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco API:GraphQL,REST,gRPC 認証: Auth0 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するラクスグループにおいて、自社プロダクトに関わるAIモデルの開発、精度改善をミッションとしているチームにジョインいただきます。 要件定義、データ整備、PoC、検証、評価、実運用までの全工程に中心となって携わっていただきます。 (1) AI ロードマップ策定・技術選定 ・AI・データ分析領域における、PoCの策定及びAIモデル構築案件のプロジェクトマネージャー ・既存システムとの統合を考慮した技術要件の検討 (2) 最新技術の調査・手法の選定 ・論文調査などを通じた最新のAI技術・研究動向のキャッチアップ・有用手法の探索・選定 (領域:画像認識・自然言語処理など) (3) データ収集・前処理 ・AIモデルの学習に必要なデータをの収集・整備(ログデータ、画像データ、テキストデータ など) ・学習の質向上を目的としたデータの欠損値処理、ノイズ除去、データ拡張などの前処理 ※学習が必要な場合は、アノテーション作業を実施・管理 (4) PoCの実施・モデル開発 ・最適なアルゴリズムの設計・改善 ・ハイパーパラメータの最適化 (5) 評価指標の設計・精度検証 ・評価データの作成・整備(偏りのない指標で性能を測定) (6) システム実装・運用 ・API化(Flask / FastAPI)、実サービスシステムへの統合/連携 ・クラウド環境(AWS・GCPなど)へのデプロイ、安定した運用確立モデルのパフォーマンス監視、再学習スケジュールの管理 ●環境 利用言語:Python フレームワーク・ライブラリ:TensorFlow、Keras、Pytorch、FastAPIなど 生成AI : OpenAI API、AWS Bedrock、VertexAIなど 開発環境:Mac、Linux、Windows、AWS、GCP 利用AI開発ツール: Github Copilot、Claude Code、Cursurなど コードレビュー:Pull Request ベースでのコードレビュー バージョン管理システム:GitHub チケット管理システム:GitHub ●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、不正検知などの分野で開発を進めていただきます。 ●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。

AX推進チームが進める先行成果創出プロジェクトや共通ソリューション開発において、AIエージェント開発の技術リードを担当いただきます。 プレイヤーとして難易度の高い案件に自ら入り込み、AIエージェント開発の難所を突破しながら実装パターンを確立し、 技術責任者としてLLM選定やアーキテクチャ設計、品質保証基盤の構築、実装ガイドライン策定など、AX部全体に影響する技術判断を担います。 ●最重要・高難度案件におけるAIエージェント開発の技術リード(難所の実装、設計レビュー、アーキテクチャ設計) ●AIプロダクトの品質ハーネス設計(Pre-commit、CI/CD、LLM出力検証、リグレッションテスト基盤の構築) ●AX部全体の技術標準・実装ガイドラインの策定(LLM選定、アーキテクチャパターン設計、コーディング規約、アンチパターン集の整備) ●Claude、Gemini、GPTなどのLLM活用方針および技術評価 ●AIエージェント開発における品質保証・評価基盤の設計 ●AIエージェントビルダーへのアーキテクチャレビューおよび技術メンタリング ●新技術や新モデルの評価および実務適用判断 ●AX部全体の開発環境・CI/CD基盤の設計と改善 ●開発環境・社内ツール AI開発 :Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API:Claude API(Anthropic)、Gemini(Vertex AI)、OpenAI GPT AIフレームワーク:LangChain、LlamaIndex 自動化:Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド:TypeScript(Hono)、Python(FastAPI) データベース:PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ:GCP(Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery) プロジェクト管理:Confluence、Jira、GitHub Enterprise

Google Cloud上のデータ基盤の設計・開発・保守をお任せいたします。 DWHやデータ利活用のためのシステム基盤について、データ連携や抽出、分析などに必要となる機能やデータアクセス管理や権限管理など、デジタルバンクとして柔軟なデータプラットフォームを実現いただきます。 将来的には、データ基盤領域全体の統括やアーキテクトへのキャリアステップを期待しています。 ●データ基盤の設計・開発・運用 ●BigQuery, Dataflowによる大規模データ処理 ●データ収集・加工・可視化基盤整備 ●セキュリティ、ガバナンスを考慮したデータ管理設計 ●バックエンド、アプリ開発チームとのデータ連携設計

AIシニアエンジニアとして、医療プラットフォームの各プロダクトにおけるAI機能の実装やAI技術の導入をリードしていただきます。具体的には、以下の業務を想定しています。 ・AIや外部システム連携を用いた新機能の設計・実装・改善 ・PdMやデザイナーとの協働による要件整理と技術検討 ・プロダクト内外のデータ活用・自動化を支える技術基盤の整備 ・チーム内でのコードレビューや技術知見の共有 ・AI/API関連の新技術のキャッチアップとプロダクトへの適用検討 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

本ポジションの役割 本ポジションでは最新のAI技術を活用し、業務効率化や開発支援ツールの設計・開発を担当します。主に、大規模言語モデル(LLM)やAI支援ツール(Devin、GitHub Copilot Workspace など)の導入・活用を検討し、エンジニアリングの生産性向上に貢献する役割を担っていただきます。 具体的な職務内容 ●AIを活用した開発支援ツールの設計・開発・導入 ●Devin、GitHub Copilot Workspace などの導入検討と最適な運用設計 ●LLMなどの最新AI技術のリサーチ・評価・実装 ●社内エンジニアがAIツールを活用しやすい環境の構築と推進 ●APIやクラウドサービスを活用したAIツールの統合・開発 <開発環境> ・ミドルウェア PostgreSQL, CloudRun, Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, Go, Rust ・そのほか GitHub Copilot

具体的な職務内容 ●ERPシステム全体のアーキテクチャ設計および技術選定 ●システムのスケーラビリティ・パフォーマンス最適化 ●基本設計および実装、コードレビューの実施 ●開発プロセスの最適化および技術負債の解消 ●要件定義のサポートおよび技術的視点からのフィードバック ●ERP関連技術の調査・導入・評価 ●Tailor Platformの機能改善・最適化の提案と実施 ●セキュリティやデータ管理に関するベストプラクティスの導入

●API基盤、認証・認可、アプリケーションフレームワーク、共通ライブラリ等のアーキテクチャ検討、設計・実装 ●FAPI（Financial-grade API）に準拠した外部公開向けAPI／認証方式の実装 ●モバイル／フロントエンド向け共通機能の提供 ●開発チームへの技術支援・ガイドライン整備 ●チームメンバーの育成・マネジメント、関連部門との連携推進 技術スタック バックエンド：Go,Java フロントエンド：Dart/Flutter,TypeScript/Angular フレームワーク：Spring Boot/MyBatis,Cloud Dataflow,Spring Batch,Kafka インフラ：Google Cloud DB：Google Spanner その他：Slack, Jira,Zephyr,Confluence,JP1 期待する役割 アプリケーションアーキテクトとして、デジタルバンクのアーキテクチャ戦略立案及び設計・開発・運用を技術面からリードしていただきます。 本ポジションでは、API基盤、認証・認可、アプリケーションフレームワーク、モバイル向け共通機能、マイクロサービスアーキテクチャといった複数のプロダクト・チームが横断的に利用する共通機能群の中核を担って頂くことを想定しています。

預金・送金・口座管理などのデジタルバンクの業務アプリケーションの設計・開発およびチームマネジメントをお任せいたします。 Google Cloud上で稼働するフルクラウド型の銀行システムにおいて、マイクロサービス&APIアーキテクチャなどの特徴を活かしたアジャイル開発手法を通じて、金融サービスに求められる高品質なアプリケーション構築をスピーディに実現していただきます。 銀行開業に向けた初期構築フェーズから参画していただき、開発プロセスの見直しや最適な開発体制の構築にもリーダーシップを発揮していただくことを期待しています。 ●デジタルバンクの業務アプリケーションの設計・開発・テスト ●アジャイル/スクラムに基づくチーム開発体制の推進 ●開発プロセスや開発体制の検討 ●チームメンバーのマネジメントおよび育成