BtoB向けサービス DockerのITエンジニア求人・転職情報

株式会社バトンズ

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

株式会社バトンズ

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。 BATONZはM&Aという業務の特性上、高いセキュリティが求められます。M&Aプラットフォームとしての信頼性を高める、堅牢なシステム基盤の構築に携わっていただきます。 また、今後のM&Aのデファクトスタンダードを創出するべく、ビジネスサイドと開発チームが連携してプロダクトを磨き込んでいます。この開発チームが生産性高く創り続けるのを支援するプラットフォームやツールの構築に携わっていただきます。 ※ M&Aプラットフォーム市場における累計成約件数・総登録案件数・成約件数2021～2023年度(見込値を含む)No.1 出典:デロイト トーマツ ミック経済研究所 2023年発刊「国内ビジネスマッチングプラットフォーム市場の現状と展望【2023年版】」 <業務詳細> ・ビジネスロードマップに即したインフラ・プラットフォームの設計・構築 ・システムの運用、監視、管理を自動化するためのツールやプロセスの構築と保守 ・開発生産性を高めるツールセットやプラットフォームの設計・構築 ・ビジネス特性に合わせたSLI/SLOの検討 ・プロダクトを継続的に改善できる可観測性の検討・計装 ・トイルを減らすためのスクリプトの作成と自動化の構築 ・パフォーマンスボトルネックの特定と対処、システムアーキテクチャの最適化 <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 <エンジニア採用資料> 下記リンクからご確認ください。 https://speakerdeck.com/batonz/pitch-for-engineer

株式会社PKSHA Technology

PKSHA Technologyは、エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理/機械学習/ディープラーニングを活用したテキスト・音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトを提供しています。 このポジションでは、エンジニアマネージャー候補として各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を自ら手を動かしながら解決していただきます。 ・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みづくりの設計と実行 ・法人向けに提供している既存対話エンジンサービス開発のマネジメント ・機械学習モデルをコアとした新アプリケーション開発のマネジメント ・自社サービス間連携の促進 技術スタック ●利用言語 ・Python ・Ruby (Ruby on Rails) ・Golang ・JavaScript/TypeScript ●クラウド ・AWS ・Azure ●バージョン管理 ・Git (GitHub) ●CI/CD ・CircleCI ・CodeDeploy ・Github Actions ●タスク/ドキュメント管理 ・Notion ・Linear ●コミュニケーション ・Slack / MS Teams ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップしてもらえれば問題ありません。

株式会社ウィルズ

IR×IT領域の中核プロダクトを“技術”と”組織力”で進化させるエンジニア [このポジションのインタビュー記事はこちらから!](https://www.wills-net.co.jp/recruit/interview/4) これまでのご経験に応じて業務をお任せします。 現行システムはJAVAをコアとしつつ、旧来の Java 7 ベースのモジュール(IR-navi 連携)が混在するレガシー+モダンのハイブリッド構成。今後のプロダクトリニューアル・Docker化・マイクロサービス化を見据えた設計力が求められます。 ●主な業務例 ・要件定義・基本設計・詳細設計など上流工程の主導 ・プレミアム優待倶楽部のバックエンド実装・機能拡張・リファクタリング ・レガシー Java 7 モジュールのモダン JAVA への段階的移行設計 ・コードレビュー・技術的意思決定・アーキテクチャ改善提案 ・5名程度のチームメンバーのタスク管理・育成・評価支援 ・非機能要件(パフォーマンス・セキュリティ・可用性)の設計と担保 ・Docker化・マイクロサービス化への中長期設計参画 ※ご志向や適性に応じて、将来的にエンジニアリングマネージャーやプリンシパルエンジニアへステップアップしていただくことも可能です。 ●技術スタック例 ・言語(メイン):JAVA ・言語(レガシー):Java 7(旧モジュール、段階的移行中) ・フレームワーク:Spring Boot / Spring Framework ・DB:MySQL / PostgreSQL ・インフラ:AWS / Azure ・コンテナ:Docker / Docker Compose ・OS:Linux、Windows ・その他:Git、CI/CD 等 ●キャリアパス例 ・入社～1年:チーム・プロダクトへのオンボーディング、担当領域の設計リード ・1～3年:テックリード / アーキテクトとしてレガシー移行・Docker化を主導 ・3年目以降:エンジニアリングマネージャー(EM)またはプリンシパルエンジニアへ ●システム部の取り組み 当社の技術情報を外部へ発信するため、技術ブログの公開を準備中です。現在はその前段階として、社内の技術やノウハウを蓄積し、新入社員の入社時や他の人の業務を代理で行う際などに役立てています。 また、出社とリモートを組み合わせたハイブリットワークでメリハリをつけた働き方をしています。 ※他、入社前に開発マシンの希望スペックをお聞きして、ご希望をすり合わせたPCをご準備しています。

Sansan株式会社

● 組織のミッション Sansan株式会社では、名刺・請求書・契約書といったアナログ情報をデータ化するとともに、企業情報や事業所などの多様なデータを独自に収集し蓄積しています。それらを掛け合わせたデータベースを形成し、提供しています。本ポジションは、その大規模なビジネスデータに対する分析の力を武器に、プロダクトの成長と開発をけん引する役割です。 ● チームについて 私たちのチームは、データ分析の専門家集団です。ビジネスデータの構造を深く理解し、分析を通じてプロダクトの成長と開発を後押しします。一過性の分析で終わらせず、そこで得た知見をプロダクトの企画・機能へと自ら形にしていきます。 ● 具体的な業務 プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。 ● データの調査・分析・概念設計 ・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く ・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする ・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む ● データプロダクトの企画・開発 ・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する ・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する ● 開発環境、使用するツールなど ・開発言語 : Python, R, SQL, Go (※プロダクト開発で利用) ・データベース・DWH : BigQuery ・インフラ : Google Cloud, AWS ・構成管理 : Terraform ・バージョン管理・コラボレーション : GitHub, Slack, Notion ※上記すべての利用経験が必須ではなく、また他のツールも必要に応じて柔軟に利用します。 ● 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

「最新のIT × AI技術」で医療現場を効率化するITソリューション開発。 当社は1936年にX線フイルムを発売して以来、医療現場における医用画像診断の発展に寄与してきました。 1990年代後半からは、X線フイルムがアナログからデジタルに変わりつつあり、富士フイルムとしても自らのアナログフイルムビジネスをシュリンクさせながらデジタル化を促進しました。 そして1999年には、病院内で発生する様々なデジタル医療画像(X線レントゲン、CT画像、MRI画像、超音波画像、PET画像等)を中央一括管理・配信する医用画像情報システム「SYNAPSE」を発売し、現在国内No.1シェアはもとより、グローバル市場においてもNo.1シェア(※)を獲得しています。 最近は、 「何百枚ものCT画像から、小さな癌候補を数秒で検出する」 「医師の頭の中にある多種多様な臓器、病変の情報を蓄積し、医師同等の診断案をAIが提案する」 「患者、クリニック、病院、検査機関を繋ぎ、地域としての包括的な医療基盤を構築する」 といった、これまで困難だったことが、当社の最新のAI・IT技術を駆使したソフトウェアの支援により現実化され、身近な医療機関で高度な診断を受けられる世界になってきています。 特に、当社はX線、超音波、内視鏡、CT、MRIなど幅広いラインナップの撮像機器を持っており、最新のIT・AI技術を使って当社独自の新しい医療ITソリューションを生み出そうとしています。 さらには、大規模災害対策やサイバー攻撃の脅威に対応するために、医療機関のインフラも、院内のシステムから次世代(クラウド)システムに移り変わってきています。 医師は世界中どこからでも、自分の担当する患者や病院の情報にアクセスできる世界ができつつあります。 当社は医療ITサービスを国内外で広く展開しており、これからも業界をリードしながら次の医療ITの世界を提案していきます。 【担当職務】 ・クリニック、病院向け医療ITソリューションの開発 ・クラウド上での次世代医療ITソリューションの開発 【職務詳細】 ・臨床医/放射線科医向け、医療画像診断支援システムの開発 └電子カルテおよびモダリティ等と連携する医用画像保管/診断支援システム └AIを用いた効率的な読影ワークフローを実現したシステム(Viewer、Worklist等) └AIを用いた次世代読影レポートシステム ・次世代クラウド医療IT ソリューション開発 └AI を用いた医療画像解析システム └AI に関する臨床研究を支援する医師向けAI 開発統合ソリューション └クラウドを用いた医用画像管理および読影システム └クラウドポータルサイト/バックオフィスシステム └クラウドインフラの設計・構築・運用管理 └サイバーセキュリティ対策 皆さんの幅広い経験と高い能力を、世界の共通課題であるヘルスケア分野での価値創出に活かしませんか? 富士フイルムは主力事業であるヘルスケア事業拡大のため、即戦力となるリーダー人材を求めています。 ●従事すべき業務の変更の範囲:当社業務全般

UUUM株式会社

●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

レバレジーズ株式会社

役割 toC、toB、社内向けシステム含め、様々なユーザの声を聞きつつ、フルスタックに開発に携わっていただきます。 既存サービスの最適化を進めるプロジェクトにおいては、事業・マーケ・開発の3者を巻き込みながら、技術面をリードする立場として設計方針の策定や改善提案を行っていただきます。 また、レバテックが保有する日本最大級のデータの価値を最大化するためにプロダクトとオペレーションの観点から再設計していくプロジェクトが進行しており、設計や開発推進に携わっていただきます。 業務内容の例 ●フロント、バックエンド、インフラを一気通貫し、複数システムにまたがるアーキテクチャ設計 ● 担当サービスの新規機能開発と継続的改善のマネジメント ●アジャイルを通じた開発プロセス改善や、プロジェクトの目的に応じた体制構築 ●コードレビュー/最適な内部品質の探索や技術的負債への方針策定 ●新技術導入調査/チームへの導入推進 等 具体的なサービス例 ●[レバテックフリーランス](https://freelance.levtech.jp/)　[レバテッククリエイター](https://creator.levtech.jp/) ●[レバテックキャリア](https://career.levtech.jp/)　[レバテックダイレクト](https://levtech-direct.jp/) ●[レバテックルーキー](https://rookie.levtech.jp/) ●[レバテックプラットフォーム](https://platform.levtech.jp/) ●[レバテックID](https://tech.leverages.jp/entry/2022/08/08/184428) ●[上記レバテックのサービスを支えるマイクロサービス群](https://tech.leverages.jp/entry/2022/01/12/182827) 進行中のプロジェクト例 ●レバテックへのユーザ登録体験の最適化 レバテックIDという認証・認可基盤を元に、いかにユーザがストレスなくサービスを受けられるかを考え、営業やマーケティングメンバーと協力しつつ最適なUXを探り、施策を作って開発していくプロジェクト ●マスタデータの最適化、機械学習エンジンとの連携(MLOps)を通じたマッチングの効率化 エンジニアと企業のデータの最適化を行い、ユーザ自身やキャリアアドバイザーがよりマッチする相手(企業もしくはエンジニア)を探すことができる基盤を整えていくプロジェクト ●複数システム連携部分のアーキテクチャ再設計 システム統合、モノレポ化、モジュラーモノリス化など、様々なアーキテクチャを考えつつシステム連携のあるべき姿に向けて設計と再構築(実装)を行っていくプロジェクト ●オブザーバビリティ(o11y)の強化 マイクロサービスのシステム間トレーシング・APMや、事業目標に応じたSLI/SLOの策定を通じて開発体験の改善や可観測性を高めるプロジェクト 他にも様々なプロジェクトが進行・計画されています。 全てに関わるわけではなく、ご志向と適性に合わせてどんなプロジェクトに携わっていただくか、一緒にミッションを考えさせていただきたいです。 開発組織について レバレジーズグループでは創業以来、代理店や外注業者をほぼ使わずインハウス型でノウハウを蓄積している環境で、自社サービス開発を行っております。 CTO室について CTO室は、2023年11月に立ち上げた組織となります。 現在はレバテック社長直下の組織として、配下1名体制で主にシステム戦略を立てる動きをしています。 直近で3~4名体制を目指しており、それぞれが得意分野を元に、システム戦略策定に関わる動き、また戦略を元に他開発メンバーを巻き込んでフルスタックに開発を主導していく動きを期待しています。 開発組織は、正社員・業務委託メンバー合わせて80名ほどの体制になっています。 ▼詳細は以下の記事をご確認ください [「日本を、IT先進国に。」に向けて、レバテックCTO室を設立。](https://tech.leverages.jp/entry/2023/10/02/130539) 開発環境 開発言語・フレームワーク: ・TypeScript-Node.js、React.js / Next.js、Vue.js / Nuxt.js、NestJS、Frourio ・PHP-Laravel ・Dart-Flutter インフラストラクチャ:AWS-EC2、ECS、S3、RDS、ElastiCache、Lambda、Opensearch、SQS、EventBridge、Amplify　他 DB:MySQL(AWS Aurora) 構成管理ツール:CDK、Terraform CI/CD:Github Actions 監視ツール:Cloudwatch、Datadog その他:Docker、GitHub、gRPC、GraphQL、StoryBook 開発マシン:Mac Book Pro

バルテス・ソリューションズ＆AI株式会社

証券・FX向け取引システムや情報ツールの開発 自社パッケージ製品の設計/開発/保守/運用(Web/アプリ/チャートなど) プロジェクトの全工程(要件定義〜保守)への参画 顧客折衝、要件ヒアリング、技術提案 ＜具体的な業務イメージ＞ 要件定義～基本/詳細設計～開発/テスト～運用保守 Java/Tomcatを用いたサーバーサイド開発 HTML5+JavaScriptによるWeb取引ツールや高機能チャートの構築 iOS/Androidアプリ開発、レスポンシブUI設計 ※未経験の業務を丸投げすることはありません! 経験のある業務へのアサインや未経験業務は段階的なレクチャー・OJTにより徐々にお任せいたします。 ＜サービス概要(どんな価値を提供しているか)＞ 当社は、証券・FXなどのオンライン金融取引を支えるシステムをワンストップで提供しています。 取引画面(Web/リッチクライアント/スマホアプリ)だけでなく、投資判断をサポートする情報ツールまでを一貫して開発。 投資家が「分析 → 判断 → 実行」までスムーズに進められる体験を実現し、金融機関のサービス価値向上に貢献する領域を担っています。 ＜提供領域＞ 当社のサービスは、フロントからバックエンドまで非常に広範囲です。 取引フロント〜基盤領域 注文・約定管理、バックオフィス、Web/リッチ/スマホ/タブレット向けクライアントアプリなどをカバー。 投資情報ツール 売買シグナル、形状予測、プッシュ通知、高機能チャート、ファンダメンタル情報の可視化など、多彩な機能を提供。 対象商品 株式、先物・オプション、FXなど、主要金融商品を幅広くサポート。 取引先|導入事例 SBI証券グループ企業、岡三証券、GMOフィナンシャルホールディングス、他多数 SBIFXトレード、GMO外貨など大手金融機関のFX・株式取引システム 売買シグナルパネル、チャート形状予測ツール スマートフォン・タブレット向け高機能情報アプリ 大手金融機関を中心に多くの企業へ導入されています。 信頼性を必要とする金融領域で磨かれた“堅牢さと品質”が強みです。

BRANU株式会社

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/

株式会社Works Human Intelligence

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

JAPAN AI株式会社

●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

JAPAN AI株式会社

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

GO株式会社

現在、GO事業では法人事業向け機能開発ニーズが高まっています。 順調に成長を遂げるタクシーアプリ『GO』において、今後の成長をより強力に推進する鍵となるのが、業務でタクシーを多く利用する企業をターゲットとする法人向けサービス『GO BUSINESS』の成長と考えています。 ●GO BUSINESS タクシーアプリ『GO』の法人向けサービスである『GO BUSINESS』(https://go.goinc.jp/business/)　では、法人向け管理画面や法人向け管理画面をはじめとするWebプロダクト群の開発だけでなく、タクシーアプリ『GO』を構成する多くのプロダクトに対する機能開発も含めて、複数のプロダクトを跨いだ開発を行っています。 今後の成長ドライバーである『GO BUSINESS』にて様々な開発ニーズが発生しており、それに伴い本ポジションでは、『GO BUSINESS』に関連した開発に携わっていただきます。 『GO BUSINESS』は業務でタクシーを利用する企業にとって便利な機能が揃っている、いわゆるBtoBのSaaSです。 例えばタクシー料金を請求書払いにすることができるので、煩雑な領収書処理の手間が省けたり、社員の乗車履歴がWeb画面で一括管理できたりといったサービスです。 またGO BUSINESS契約企業は『GOチケット』という電子版タクシーチケットを発行できたり、役員やお客様のために代理でタクシーを呼ぶ機能も使えます。 [開発環境] バックエンド(APIサーバ) -言語:Go -Webフレームワーク:Echo -データストア:MySQL/Redis -インフラ:AWS/Kubernetes/Docker -CI/CD: GitHub Actions フロントエンド -言語:TypeScript, Dart -ライブラリ:React, Flutter -CSSフレームワーク:MUI -インフラ:S3/CloudFront -CI/CD: GitHub Actions ●解決したい課題 『GO BUSINESS』は、タクシーアプリGOの成長と相まって利用企業数や問い合わせ数が急増しており、それに伴い既存顧客向けの機能改修を行いながら新規顧客向けの魅力的な新機能を高速に開発し続ける必要があります。 特にグローバルにビジネス展開しているような大手企業では、企業統制やセキュリティを重要視しており、そのようなニーズに合致するような機能群の開発は、今後の『GO BUSINESS』の顧客獲得において非常に重要となります。これらの機能の開発には、『GO BUSINESS』が提供しているプロダクトの開発にとどまらず、タクシーアプリGOのバックエンドやユーザーアプリの開発も必要になります。多くのプロダクトに跨る開発は当然ですが難易度も高くなります。様々なプロダクト開発チームと連携しながら、これらの難しい課題を解決したいと考えています。

UUUM株式会社

●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

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●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 プロダクトの急拡大に伴い、PROEVERのバックエンド基盤を「セキュリティを後付けにしない(Security by Design)」形で設計し直すフェーズに入ります。 専任のセキュリティ担当としてではなく、「セキュリティや高いパフォーマンスを、自身の設計責務としてシステム構造に組み込める」バックエンドエンジニアとして、自ら手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ※ すぐにすべてをお任せすることはありません。まずは現状を把握し、優先順位を決めて取り組んでいきます。 ・本番環境のボトルネック解消: パフォーマンス課題(ネットワーク、データベース、コンテナリソースなど)の調査と改善 ・セキュリティの現状可視化: 認証認可・データ保護まわりの現状整理と、横断観点の言語化 ・技術負債のロードマップ策定: コードベースに潜む技術課題の洗い出しと優先順位付け ・アーキテクチャの最適化: Azure / データベース構成の見直しと、必要に応じた選定変更 ・コア認証基盤の刷新: 堅牢かつ柔軟な認証認可基盤の設計と実装 ・技術組織のリード: 設計レビュー・ドキュメント整備・メンタリングを通じたチーム全体の設計力向上 ●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 」 ●人数規模(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)

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●仕事内容 ・次世代プロダクトの技術戦略の策定と実行 ・プロダクト全体アーキテクチャ設計、技術スタック選定 ・コードの品質と一貫性を保つためのコードレビューやペアプロの実施 ・技術的課題の発見/解決、パフォーマンス最適化 ・チームの技術的な底上げに向けたコーチング、メンタリング ・定常的に新しい技術やツールを評価し、プロダクトに取り入れるべきか判断 ●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 / Python ・データベース:PostgreSQL / GraphQL ・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 / Keeper ●人数規模(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) ●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 」

株式会社 Laboro.AI

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。 ●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

株式会社エスキュービズム

リテールソリューション事業 自社プロダクトであるEC-ORANGEやORANGE POSをベースとしたシステムインテグレーション、コンサルティング、保守運用を行っています 売上規模が100億円以上の百貨店や小売専門店などがクライアントとなります (不動産事業者、総合商社といったお客様と巨大複合ビルのQRゲート含めた館内システムや、ショッピングモールとECのRFID連携など、OMO実現に向けた案件実績あり) 事例:https://client.s-cubism.com/ ※ご経験やご希望に応じて、以下の業務からいずれかをお任せします。 ・バックエンド開発(Java、Spring Boot) ・各工程における顧客折衝や外部ベンダー管理 ・AWSなどのクラウド基盤構築 ・AWSの新サービスや新しい技術スタックの調査・検証 ・システム開発に伴う手動作業の自動化 ・CI/CDを使ったクラウド上での構築 ・コンテナベースの新インフラ基盤の設計構築 ・DevOpsを駆使した実行タスクの自動化 ・クライアントの経営層、各ステークホルダーのニーズ把握、要求分析および定義 ・要件定義から設計指針の導き出しや課題分析 ・社内や外部ベンダーと連携したプロジェクト管理 ・プロジェクトメンバーの管理、デリバリー品質の担保 ・プロジェクトの各工程における進捗管理のリード、PMの補助業務 ・内部結合工程以降の試験計画作成、実行 ・顧客の経営層とのディスカッションによるニーズ把握、案件獲得に向けたサポート ・顧客の業務要件分析、システム要件定義、各種機能/非機能要件の設計 開発環境 ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript、Vue.js、Nuxt.js ・バックエンド:PHP、Laravel、Java、Spring Boot ・データベース:Microsoft SQL Server、MySQL、Redis ・コンテナ:Docker、Amazon ECS ・インフラ:AWS (EC2、ECS、Fargate、Lambda、ELB、RDS、ElastiCache、CloudFront、S3) ・構成管理:AWS CDK (CloudFormation), Packer ・監視:Datadog ・ログ:Elasticsearch、Kibana ・CI/CD:Jenkins, CodePipeline/CodeBuild/CodeDeploy ・バージョン管理:Git (Bitbucket) ・タスク管理:Jira、Confluence ・コミュニケーション:Slack ・ツール:Swagger、Storybook

株式会社日立製作所

ミッション ●業界/企業の課題把握及びその課題解決のためのHMAXソリューションの創生、サービス化、リカーリング ●新たな顧客の獲得や、既存顧客への新たな価値の提供により、スケールアップ/N倍化 ●HMAXソリューションを体現するサービスにおける、AI・MI活用を前提としたデータ及びアプリケーション基盤の設計・構築・運用 お任せしたい業務 ●日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリの設計・開発・テスト・リリース・サポート ●化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータ基盤構築・DevOpsパイプライン構築・バックエンド開発 ●顧客のデータマネジメント支援(データ定義、活用ルール検討、品質課題対応)及びPoC推進 ※ ご経験・志向に応じて、DevOps/バックエンド中心、またはデータエンジニアリング/データマネジメント支援中心の役割設計を行います。 (サービス開発事例) ・材料開発ソリューション 　材料の高機能化や環境配慮要求の高度化、開発期間の短縮などにより、従来の「経験と試行錯誤」に依存した材料開発には限界がきている。本ソリューションでは、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)及び生成AI技術を搭載したアプリケーション群を中核に、実験条件の提案、材料配合・プロセス条件の最適化、開発スピードと成功確率の向上を実現し、材料開発の競争力強化と持続的成長を支援している。 ・再生材マーケットプレイス 　欧州や日本で再生材利用を促進する法規制の強化を背景に、再生材需要は拡大する一方、品質や供給の不確実性や取引の非効率、静脈産業の投資余力不足が課題となっている。本ソリューションでは、売り手(リサイクラ等)と買い手(製品・素材メーカー)を結ぶマーケットプレイスを中核に、AI/MIによる材料提案、データ基盤、品質分析、金融連携を組み合わせ、再生材取引の高度化と規模拡大を実現し、環境素材事業の持続的成長と資源循環の加速に貢献している。 ●職務詳細 (1)化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータエンジニア(DE)及びDevOpsエンジニアを担当していただきます。　 データエンジニアとしての専門性を軸に、DevOps/ソフトウェア開発の2つの観点でサービス開発に携わっていただきます。 DevOpsの観点: ・AWS / Azure 等のクラウド環境上におけるアプリケーション実行基盤のアーキテクチャ設計・構築 ・CI/CDパイプラインの設計・構築を通じたビルド・テスト・デプロイの自動化 ・IaCの開発、既存IaCコードの負債解消 ・DORAメトリクスの追跡・DevOpsサイクル改善 ソフトウェア開発の観点: ・バックエンドを中心としつつ、必要に応じてフロントエンドも含めたWebアプリケーションの設計・実装・テスト・リリース対応 ・自ら手を動かして実装を行うプレイングマネージャーとして、 チームと同じ目線で開発に参加すること ・プルリクエストを起点としたコードレビュー・マージを通じたコード品質の継続的な向上への寄与 ・レビューを通じたコーディング規約・設計方針の浸透によるチーム全体の技術ベースの底上げ ・顧客のデータマネジメント支援やPoCの推進 実力、経験に応じて、将来的には多様な分野(産業、流通、社会、金融等)におけるサービスやデータ基盤の構築に携わっていただく可能性があります。 (担当となる主な業務・プロジェクト分野) ・日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリのの設計・開発・テスト・リリース・サポート 代表候補のアプリケーション:材料データ分析環境、実験/製造自動化プラットフォーム、再生材マーケットプレイス ・材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI/PIを用いた分析環境の実現 ・計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI/PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォームの実現 ・再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイスの実現 (対象となるアプリケーション) ・AWSやAzureなどクラウドベースのアプリケーション ・機械学習、生成AIなどAIベースのアプリケーション ・eコマースアプリケーション (2)代表的な使用する技術は以下の通りです。 ・クラウド: AWS/Azure ・言語: Java/TypeScript/Python ・フレームワーク: Spring Boot/React ・ソースコード管理: GitHub ・DB: PostgreSQL/MySQL ・プロジェクト管理: Jira ・コミュニケーション: Microsoft Teams 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(フロントサービス) デジタルサービスビジネスユニット　フロントサービス事業統括本部　サービス事業創生本部 配属組織について(概要・ミッション) ●組織のミッション:顧客の経営課題にリーチし、IT×OTプロダクトの知見を結合させたHMAXをコアとするAIソリューション群を開発し、デジタルサービス事業としてリカーリングし、新たな顧客の獲得や、既存顧客への新たな価値の提供により、スケールアップ/N倍化を図ること ●担当業界:化学・バイオなどの素材産業全般を中心とした民間企業のR&D部門 ●組織構成:上位マネージャ2名、マネジャー3名、データサイエンティスト18名、データエンジニア12名、ITエンジニア2名 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●ビジネス・サービス・製品 ・HMAXソリューション 　HMAXは、AIで社会インフラを革新する次世代ソリューション群です。　フィジカル・デジタル両方のアセットから得られる膨大なデータを活用し、先進的なAIを日立ならではの深いドメインナレッジで強化することで、社会インフラが抱える最も複雑な課題に挑み、お客さまと社会に最大の成果と価値を提供します。これらのソリューションは、体系化された構成要素に基づいており、先進的な技術を組み込み、強固なパートナーエコシステムを活用することで、現場システムの信頼性とパフォーマンスを向上させます。HMAXは、産業設備・機器など物理的なアセットやデジタルアセットから収集されるデータと、日立が長年にわたり運用・保守システムの展開を通じて培ってきたドメインナレッジを組み合わせ、 Perception AI(認識AI)や生成AI、Agentic AI、フィジカルAIなど先進的なAI技術で、世界中に新たな価値をもたらす強力なソリューションを提供します。 ・参考URL https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/index.html ●材料開発ソリューション 　従来、研究者の勘や経験、膨大な実験回数で築かれてきた材料開発を、多様な材料データから材料開発の指針を見いだすMIという手法が大きく変えようとしています。 国内外で素材産業のR&D部門がMI導入を本格的に進めており、新規市場形成および成長が進行しています。 日立は、グローバルな材料開発競争の激化を見越し、MIを用いた材料開発の導入をめざす素材産業に対して、MIを適用した「材料開発ソリューション」を2017年11月から提供開始しています。 ・参考URL https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/ ●関連ニュースリリース・記事など ・材料開発ソリューション関連ニュースリリース https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/newstopics.html ・日立評論:マテリアルズインフォマティクスを適用した材料開発ソリューションと今後の展望 https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2020/03/03b03/index.html

テックタッチ株式会社

【プロダクトビジョン】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するAT型Digital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) プロダクトと開発環境 「テックタッチ」は、自社プロダクトでありながら「他社のSaaSや社内システムと連携し、機能を拡張して動作する」というユニークな特徴を持つプロダクトです。 安定性が求められるエンタープライズ環境で確実に動作するための堅牢なインフラ設計・セキュリティ・ログ処理など、通常のSaaS開発以上にチャレンジングな技術課題に日々取り組んでいます。 現在は以下のような開発課題・技術テーマに取り組んでいます 多言語対応やグローバル展開に向けた国際化アーキテクチャ クラウドネイティブな思想に基づくモダンなバックエンド再設計 数十億件規模のログデータを扱うリアルタイム処理基盤(Kinesis, Snowflake) データドリブンな機能開発のための深いデータ分析・課題抽出支援 技術スタック・開発環境 言語/フレームワーク:Go, gin, gorm インフラ:AWS(ECS Fargate, Kinesis, CloudFormation, CDK) その他:Open API, kong, Snowflake, GitHub, Slack, JIRA 特徴:完全コンテナ化されたアーキテクチャ/E2Eテスト充実/IaC推進(CDK)

テックタッチ株式会社

【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 
「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。
システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供する、AI型Digital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在は最先端の生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション 2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) テックタッチは、大手企業向けにブラウザ拡張やJSスニペットを通じて、あらゆるWebシステムのUXを変革しています。 さらに、生成AIとの融合により、プロダクトのあり方自体が進化しつつあります。 この進化を加速するべく、生成AIを活用した開発を推進しつつReact / TypeScript を中心としたモダンなフロントエンド技術に習熟し、プロダクト価値の向上に貢献いただけるエンジニアを募集しています。 ●チームミッション よりたくさんの人に価値を届けるために、フロントエンドの知識を総動員し、プロダクトを共創する ●ポジションの特徴 AI を用いた開発の推進:生成AI(Claude Code, Cursor, Devin, v0, Github Copilot など)を活用したAI主導の開発を推進中 Web標準・ブラウザへの深い理解が求められる:Chrome/Edge/Safari/Firefox 上で動作するサードパーティスクリプト実装・拡張機能開発 自律的な仕様策定:エンジニア自身が仕様の提案・改善を行い、ビジネスチームと連携しながらチームで議論しながら開発を推進 ●主な業務内容 ・React を利用した機能開発 ・Chrome/Edge/Safari などのモダンブラウザにおけるサードパーティスクリプト及びブラウザ拡張の開発 ・開発業務への生成AI活用、自動化ツール等を活用した開発の効率化 ・スクラムによるアジャイル開発 ・2週間に1度のスプリントレビューでビジネスサイドから細かくフィードバックをもらうイテレーティブな開発 ・プロダクトに対して望ましい仕様を自律的に提案し、議論しながらの開発 ・プロダクト開発において他職種のメンバーを巻き込み課題解決を実施 ●開発環境 使用技術:JavaScript / Typescript, React, Nx, Storybook, Vite, Webpack, SWC, Jest, Playwright, CircleCI, Gihub Actions, Amplify, Go など ツール:Cursor, Claude Code, Devin, v0, Github Copilot, Linear, Notion, Docker, CircleCI, Amplify, Datadog, Sentry, Slack, Google Meetなど コード管理:Github CI/CD:CircleCI, Github Actions, AWS codepipeline etc プロジェクト管理・ドキュメント:Jira, Notion, LucidChart コミュニケーションツール:Slack, tandem.chat, Google Meet 監視・ログ収集基盤:Datadog, Sentry, AWS CloudWatch、など様々なツール・サービスを利用

テックタッチ株式会社

【事業概要】 私たちはこれまで、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)「テックタッチ」を通じて、システムの「操作」におけるユーザーのつまずきを解消してきました。 そして今、生成AIの時代においては、どんな業務でも AI を活用できるプラットフォームとしての進化が進んでいます。 また次なる一手として「AI Central」を立ち上げました。 これは企業の固有データをAIで構造化し、経営の意思決定パートナーへと昇華させる挑戦です。 「システムを使いこなせる世界」を実現するために、UIガイドによる定着化と、AIによるデータの資産化。 この2つの強力な武器を統合的に扱い、顧客価値を最大化していこうとしています。 【マネージャー候補の方にお任せしたいミッション】 まずは手を動かしつつ、中長期的には以下のマネジメント業務へのシフトを期待しています。 マネージャーの役割自体の定義もゆくゆくはお任せいたします。 プレイングマネージャーを想定しておりますが、組織と人のマネジメントを極めて VPoE のような、より経営に近い役割を目指される方も歓迎です。 1.組織マネジメントとエンジニアの成長支援 SREチームメンバーのピープルマネジメント(1on1、キャリア支援、評価)。 SREチームの組織の形や役割の定義を必要に合わせて組み替える。 2.技術戦略の策定と意思決定 事業計画に基づいたインフラ・SREロードマップの策定。 マルチAIモデル基盤やセキュリティガバナンスにおける技術選定の判断。 3.ステークホルダーとの合意形成 PdMや各プロダクトチームと連携し、SLOの策定や信頼性とデリバリー速度のバランス調整。 エンタープライズ顧客特有の高度な要求事項を、汎用的なアーキテクチャへ落とし込むための調整。 【チームの主な業務内容】 ウェブアプリケーションからクラウドインフラ、さらにビルド&開発環境まで一気通貫で、セキュリティ、信頼性、コスト最適性を追求していただきます。 そのためにエンジニア組織がセキュアに DevOps を実践できる環境を作り上げたり、オブザーバビリティを実現します。 また、今後サービス導入が拡大していく中でより良いアーキテクチャへ導く役割も持っていただきます。 (※上記はチームとして担うスコープを示したものであり、個々人がすべてを実装することを求めるものではなく、チーム全体としてこれらを実現できる状態をつくることが期待役割です。) 【開発の特徴】 必要に応じて外部サービスも活用し、テックタッチの運用を最適化するために必要な機能をインフラ面から考えていきます。 一方で、アプリケーションの特性を踏まえてインフラを改善していく必要があり、アプリケーションに対する理解力も求められます。 ●使用技術例 Go, TypeScript, Python, gin, MySQL/PostgreSQL/Aurora, CloudFront, ECS/Fargate, Terraform, Security Hub, CloudTrail, Langfuse, Dify etc. ●使用サービス例 コード管理:Github (Enterprise) プロジェクト管理・ドキュメント:Notion, Linear, Miro コミュニケーションツール:Slack, tandem.chat, Google Meet 監視・ログ収集基盤:Datadog, Sentry, AWS CloudWatch CI/CD:CircleCI, Github Actions, AWS codepipeline etc. AI:OpenAI, Anthropic, Gemini, Devin, GitHub Copilot, Cursor etc.

株式会社カオナビ

【事業概要】 持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。 カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。 【募集概要】 自社サービスのタレントマネジメントシステム「カオナビ」において、新機能開発や機能拡張の実装、パフォーマンス向上のためのリファクタリングや新しい技術の導入など様々な業務をサーバーサイドエンジニアとしてご担当いただきます。 またSRE (Site Reliability Engineering) 活動を行なっているインフラグループと連携し、品質を維持しながらスピード感をもった開発を行っていただきます。 【業務内容】 (1)機能開発を主なミッションのエンジニアの場合 開発に伴う計画の作成および進捗の管理 新機能作成や既存機能の改善のためのサーバサイド側の設計および開発 機能のパフォーマンス向上に伴う改善活動 (2)技術横断的な保守や改善が主なミッションのエンジニアの場合 機能横断で利用されているモジュールのリアーキテクチャリング ライブラリや使用言語のバージョンアップ 開発効率や開発者体験向上を目的とした改善活動 また、ご希望や経験に応じて、以下のようなロールをお任せすることもあります。 テックリード エンジニアリングマネージャー その他にも有志で以下のような取り組みを行っています。 (主に若手の)メンバー教育のための企画/施策 エンジニア採用広報に関する活動 【チーム開発の具体例】 専門職の人やチームで企画した仕様書を元にエンジニアが設計と実装を行います。それぞれの企画の概要はRedmineで管理されており、チケット駆動やスクラムなど、チームごとに最適な開発プロセスで開発を行っております。開発タスクの管理はJiraを利用しており、ソースコードレビューをGitLab上で行っております。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

BIPROGY株式会社

●職務内容および役割 〈プロジェクト概要〉 ・地銀向け次期コアバンキングシステムの大規模開発プロジェクト 当社が展開するオープン勘定系システム「BankVison on Azure」をご利用いただく中で、さらなるBCP向上を目的としたマルチクラウド化やマイグレーション、生産性向上や最新技術の活用を目的に特定顧客との協業体制にて新たな勘定系システムを検討し実現することを目指しています。 開発工程はいくつかの段階に分解しプロジェクトを進めており、数年間の大規模構築を経て、現在第一段階の開発はテスト工程に入っております。 現状は業務アプリケーションの段階的な開発に加え、AIやコンテナ等の最新技術を活用して開発プロセスの効率化を図っている状況です。 例:AIを活用したテストデータの自動生成、レビューの自動化等 ・当社が展開するオープン勘定系システムBankVisonについてはこちら https://www.biprogy.com/solution/service/bankvision.html 〈入社後想定される業務〉 上記の開発プロセスのアーキテクトチーム開発プロセスにおけるいずれかの工程のチームリーダーまたはリーダー候補として以下の業務を担当いただく想定です。 ●生成AIを活用した開発・テストの効率化検証 ●テスト工程の自動化手法の企画〜実装 ●保守運用を見据えた方式改善 ●次期勘定系システムの開発プロセス(主に開発・テストフェーズ)における効率化検討、企画から実装 ●顧客側のアーキテクトチームとの要件すり合わせ、提案、合意 ●パートナー企業と連携した最新技術の実装と効果測定、進捗管理 システムアーキテクチャの策定・推進を担うアーキテクトチームは当社側で全体で40名程度となり、 開発プロセス効率化の検討はパートナー企業様含め10～15名体制で企画推進していく想定です。 変更の範囲:当面の間は本職務に従事いただく予定です。適性により当社業務全般に変更の可能性があります。 ●部署の業務概要とメッセージ 〈業務概要〉 金融機関の基幹システムである勘定系システム開発を担っており、特定顧客との協業体制にて新たな勘定系システムを検討し実現することを目指しています。 顧客と一緒に、社会課題・地域課題の解決・解消にどう寄与できるかといったビジネス検討も行っています。 次期コアバンク構想の実現を加速するため、プロジェクト型組織として、金融ソリューション本部を「次期コアバンク開発プロジェクト」に改称・再編しました。 当社として非常に注力しているプロジェクトです。 〈メッセージ〉 既にプロジェクトに入っている仲間と共に切磋琢磨してご活躍いただくことを期待しています。 金融勘定系という社会的に重要なシステムへのアプローチであり、緊張感は高いものですが、故にやりがいを感じる業務であり、全員が積極的に意見を出し合い常に突破口を考え挑戦していくスタンスで仕事をしています。

Sansan株式会社

・サービスについて 本ポジションでは、開発組織のマネジメント、プロセス整備、技術的刷新、チームビルディングをリードします。 担当する領域は複数の選択肢があり、 選考を通じて希望や経験を踏まえ、最適なチーム・領域を提案します。希望があれば、応募時にお知らせください。 担当プロダクト・領域例 Bill One:請求書受領、経費精算、債権管理といった、さまざまな業務領域の課題を解決する、経理AXサービス Contract One:契約書をはじめとする取引書類をデータ化し、取引の条件や変遷を可視化することで、機会の損失や信用の低下を防ぎ、企業の利益を守る、取引管理サービス データ基盤/統合領域:企業内外のデータを統合し、ビジネスデータベースとして活用するための基盤サービス いずれの領域も事業成長に伴いユーザー規模・機能要件・組織体制が急拡大しており、 プロダクト価値の最大化と、スケールに耐えうる開発組織づくりが重要なテーマとなっています。 詳細な業務内容 ●開発組織・プロセスの設計と改善 ・開発プロセスやプロジェクトマネジメント手法の設計・改善 ・品質保証プロセス、ドキュメント文化の整備 ・技術的負債解消・リファクタリングへの投資判断 ・AIを活用した開発プロセス最適化(AI-Driven Devなど) ●チームマネジメント・成果最大化 ・1〜4チーム(3〜4名/チーム)の目標設定(OKRなど)と成果管理 ・生産性向上・プロダクト価値向上に向けた優先順位判断と実行支援 ・リリーススピードと品質のバランス最適化 ●ピープルマネジメント ・エンジニアの育成計画、1on1、評価、キャリア開発支援 ・採用活動(候補者評価/面接など) ・メンバーのテクニカルスキル向上のサポート ●クロスファンクショナルなリーダーシップ ・プロダクトマネジャー、QA、UX、BizDevなどとの連携 ・組織横断での課題解決、プロダクトの成功に向けた意思決定 ・ステークホルダーとのコミュニケーション・調整 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 主な技術スタック ●開発言語・フレームワーク・ライブラリ 【フロントエンド】 -TypeScript/React/Vite/Storybook/HTML/CSS 【サーバーサイド】 -TypeScript(Express)/Kotlin(Ktor/Spring Boot) -Gradle ●データベース・検索基盤 -PostgreSQL(Cloud SQL) -Cloud Spanner/Elasticsearch ●インフラ / プラットフォーム -Google Cloud(Cloud Run/App Engine/Cloud Functions/Cloud Tasks 等) -Cloudflare ●CI/CD -GitHub Actions/Cloud Build ●運用・監視 -Cloud Logging/Splunk ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

BRANU株式会社

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/

株式会社JDSC

●担っていただきたい役割 本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。 あなたの強みと弊社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。 「最速で価値を提供すること」:そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む 「業務データの価値を引き出す」:そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要 「専門性のコラボレート」:隣接領域への理解とリスペクトが近づく 当社のエンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バック エンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。 ●開発環境 スクラム開発をベースにしつつ、や課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。 プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています 【使用技術の一例】 ・バックエンド:Python, TypeScript, Go など ・フロントエンド:React, Next.js ・データベース:PostgreSQL / MySQL ・インフラ:Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform ・データパイプライン:DataForm, dbt等 ・コード管理:Github ・バックログ管理:Jira ・コミュニケーション:Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams ●活用事例: ・ヘルスケアの事例 　https://jdsc.ai/news/news-3683/ ・LLMの活用事例: 　https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jdsc/ 　https://jdsc.ai/news/news-5142/ ●働き方 JDSCでは、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます 現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。 その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています ・書籍購入認証 ・オライリーオンライン ( https://note.com/jdsc/n/n8aced0fb1765) ・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助 ・インディングエージェントの補助 ・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援 ・社会人修士・社会人博士支援制度

株式会社ラクス

・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 ●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 ・DevOps関連 ・クラウド:AWS ※オンプレ案件もあり ・OSS設計、実装、運用(Elastic Search, Kibana, fluentd, nginx, qmail, Ansible など) ・仮想化:VMWare ・コンテナ:kubernetes ・ストレージ:PureStorage、PureBlade、VMWare VSAN ●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 └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。) └大阪インフラ開発課 └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。

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●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)