年収600万円以上 DockerのITエンジニア求人・転職情報

●エッジ～クラウドを含むIoTシステム全体のアーキテクチャ設計・運用設計 ●Linuxコンテナを前提としたエッジ実行基盤の信頼性・可観測性設計 ●監視・ログ・アラート基盤の設計および改善 ・「どこで・何が起きたら・誰が対応するか」の明確化 ●IaC・自動化による導入・運用負荷の構造的削減 ●障害対応およびポストモーテムを通じた再発防止設計 ●開発チームと連携した運用しやすい設計・実装へのフィードバック <具体的なシーン> ・案件増加時にも運用負荷が増大しないアーキテクチャ設計 ・エッジデータの集約・可視化による現場/事業/運用の最適化 ・海外展開時に設定変更のみで展開可能なシステム設計 <開発環境> ・言語:Golang, Python, C/C++ など ・OS:Linux ・クラウド:AWS / GCP / Azure ・コンテナ:Docker, Kubernetes ・監視:Prometheus, Grafana, ELK Stack ・IaC:Terraform, Ansible ・ソースコード管理:GitHub ・コミュニケーション:Teams, Google Meet

●エッジソフトウェア設計・開発・運用 ・IoTデバイスからのデータを集約し、クラウドと連携するエッジソフトウェアの設計・開発・運用 ・Linuxベースのエッジコンピュータ「Sumit」上での実行環境構築・改善 ・デバイス状態・通信状況を前提とした安定動作設計 ●クラウド・外部連携 ・クラウド側エンジニアと連携したAPI設計・実装 ・外部システム・サービスとの連携機能の設計・開発 ・エッジ～クラウド間のデータフロー設計 ●構造設計・標準化 ・現場差分を吸収するエッジアーキテクチャの設計 ・if文・例外処理などの個別対応を削減する共通化設計 ・設定変更のみで展開可能な構成への標準化 ●改善・運用 ・既存実装の課題整理および技術的負債の解消 ・リファクタリングによる構造改善 ・運用安定性向上に向けた継続的改善

【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。

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・バックエンドやフロントエンドにおける要件定義～設計～実装 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・データ分析、ユーザー調査 ・技術選定、実装標準化立案と実施、コードレビュー ・他部門とのコラボレーション 　└知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション 　└slackや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客商談やヒアリングへの同席機会あり ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

●業務の概要 このポジションは、プロダクトのフロントエンド領域において中長期ロードマップの開発をリードし、新規機能や重要機能の技術設計(アーキテクチャを含む)から実装推進までを担います。 フロントエンドの技術的負債の解消や、必要に応じたリアーキテクチャを推進し、開発の継続性と品質を高めることに加えて、デザインやバックエンドなど他職種と密に連携しながら、ユーザーにとって使いやすい体験を実現するための論点整理、意思決定、合意形成を行い、全体最適の観点で開発を前に進めることを期待しています。 ●業務の詳細 ・アーキテクチャ刷新の計画立案と実行 　└既存のフロントエンドを刷新していくための方針策定 　└リスクや移行パスを設計し、開発の優先度と順序を整理して進行 ・設計リード(技術選定・設計レビュー・品質担保) 　└技術選定、設計方針、コンポーネント設計、状態管理などの意思決定 　└実装の品質(保守性、パフォーマンス、セキュリティ)を担保するためのレビュー観点整備 ・技術的負債の解消 　└既存コードや設計の課題を棚卸しし、開発速度と品質を上げる改善 ・クロスファンクショナルな推進 　└デザインとフロントエンド双方に一定以上の理解を持ち、仕様や体験の論点整理 　└バックエンドや他チームと連携した全体最適の推進 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割担当 　開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】[デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

●募集概要 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ●担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 ●技術スタック ・言語: Python, TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch ・クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud ・データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ・ツール: GitHub, Docker ●プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●入社受入の体制 <前提となる働き方> コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 <3ヵ月のオンボーディングプログラム> MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://info.mntsq.com/aicontract-assistant) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・既存プロダクトの既存機能の改善や新機能の開発 ・新プロダクトの開発 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・フロントエンド領域の技術的なリード 　└技術的な課題発見および解決策の提案・実行 　└コードレビューを通じた知見の共有 　└要件定義・設計・実装 　└最新技術の検証と導入の検討 　└新規プロダクトを生み出すための社内基盤の構築 ・他部門とのコラボレーション 　└デザイナーや PdM と共に UI/UX デザインの検討 　└知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション 　└Slackチャンネルや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客との商談やヒアリングに同席する機会あり 【参考記事】 [「フロントエンド」の枠を超えて、事業価値を最大化する。MNTSQエンジニアの“越境”思考とは](https://note.mntsq.co.jp/n/nb414778ed30d) ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

UIに関する高い専門性を活かし、プロダクトデザインエンジニアは、プロダクトのUI品質と一貫性を高めるために、デザインシステムの拡充と既存アプリケーションへの適用をリードします。デザインをコードとして再現しきる実装力を前提に、複雑なUIの設計から実装までを担い、プロダクト全体の体験向上につながるUI基盤を整備します。デザイン・フロントエンド開発を担当いただくポジションです。 ●業務詳細 ・デザインシステムの拡充 　└コンポーネントやスタイルの整備 　└再利用性・保守性を高める設計(UIの標準化、ガイド整備) ・既存アプリケーションへの適用推進 　└既存画面への段階的な適用計画の策定 　└既存実装との整合を取りながらの移行・改善 ・複雑なUIの設計と実装 　└仕様やデザイン意図を踏まえたUI設計 　└UIの統一性、操作性、拡張性を意識した実装 ・関係者連携 　└デザイナー、フロントエンド/バックエンド、プロダクトマネジャーなどと連携し、UIの論点整理と実装方針の進行 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●デザインエンジニア・フロントエンドエンジニア・プロダクトデザイナーの役割の違い <プロダクトデザイナー> ・UX・体験設計の起点を担う:情報設計・UIデザイン・プロトタイピングを通じて「何をどう見せるか」を定義する ・PdM・エンジニアと要件定義フェーズから連携し、ユーザー課題を解決するデザインを主導する ・デザインシステムの構築・運用やプロセス標準化など、デザイン組織の基盤づくりにも携わる <デザインエンジニア> ・UIに責務を持つスペシャリストとして品質と一貫性を担う:デザインシステムの拡充・既存プロダクトへの適用をリードする ・デザインをコードとして再現しきる実装力を前提に、複雑なUIの設計から実装までを一気通貫で担う(UI専門職) ・デザイナー・フロントエンド・バックエンド・PdMと横断的に連携し、UI基盤の整備を推進することで他職種の開発生産性に貢献する <ソフトウェアエンジニア(フロントエンド)> ・アプリケーションのロジックとバックエンド連携に責務を持つ:UIにも携わるポジションですが、比重はロジック・設計・アーキテクチャが高い ・既存プロダクトの改善から新プロダクトの立ち上げまで、フロントエンド全体の技術的課題発見・解決を担う ・複雑な契約業務をユーザーが直感的に操作できる体験へ落とし込む 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割 　担当開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・テックリードとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて <テックリードの役割> ・アーキテクチャー設計 ・全体最適をふまえた技術意思決定 <リードエンジニアの役割> ・担当開発アイテムのリード ・技術的意思決定・テックリード補佐 ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】 [MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

【職務内容】 入社後はご経験に応じて配属決定し、OJTで徐々に業務にキャッチアップいただきます。メガバンク系フィナンシャルグループをクライアントとした、下記のような業務をご担当いただきます。初めはシステムエンジニアとして経験を積みながら、プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャーとしての業務をお任せしたいと考えています。 ・メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(キャッシュレスシステムのモダナイズ案件など)の業務SEリーダーとして、プロジェクトを主導する役割をお任せします。 ・メガバンク系大手ファイナンシャルグループの多種多様なシステムの業務システム開発において、数億～10億円程度のプロジェクトをリードする役割をお任せします。 ・開発グループのリーダーもしくはサブリーダーとして、大手クレジットカード会社システム部のシステム化ニーズの把握、システム上の問題点の把握をし、新規サービスや既存システムのモダナイズを営業担当とともに提案していただきます。 ・既存のやり方にとらわれることなく、最新技術を活用した開発、クラウドリフトや生成AIを活用したAI駆動開発の導入を進めるため、積極的に推進を主導する役割をお任せします。

● LiNKXについて「レガシーからモダンへ、その架け橋となる。 」 LiNKXは、銀行の勘定系システムに代表される、老朽化が進むが社会に欠かせないミッション・クリティカル・システムを、クラウドネイティブとAIの技術でつくり直すシステムモダナイゼーション企業です。 創業は2020年。 国内初のデジタルバンク「みんなの銀行」のBaaS基盤開発を立ち上げ期から支援したことを皮切りに、銀行システムの中でも最も難易度が高いとされる領域で実績を重ね、2026年6月、東京証券取引所グロース市場に上場しました。 売上高は直近4年で約4.6倍に成長しています。 金融庁の調査では、10年後には約8割の地域銀行の勘定系がオープン化へ移行すると見込まれています。 私たちが立っているのは、これから本格的に立ち上がる市場です。 ●組織の特徴 全従業員の80%以上がソフトウェアエンジニアで、約24カ国以上から人材が集結するグローバルチームです。 経営層も技術を深く理解するメンバーで構成され、「エンジニアリング・ファースト」を経営理念に掲げています。 人事制度や働き方もエンジニアの声を中心に設計されており、資格取得支援や会社負担での外部イベント参加、社内勉強会など、日々の業務を通じて技術力を磨ける環境です。 ●直近のプロジェクト事例 ・北國銀行の次世代コアバンキング(勘定系)システム開発にパートナーとして参画。 業務提携に加え北國FHDグループと資本提携も締結し、マルチクラウド構成での勘定系モダナイズという国内金融ITの最難関級プロジェクトを推進中 ・地域金融最大手・ふくおかフィナンシャルグループおよび「みんなの銀行」と戦略的パートナーシップを構築。 福岡銀行からの出資も受け、グループのDX・システム基盤高度化を支援 ・世界最大級のITインフラサービス企業・キンドリルジャパンとAIパートナーシップを締結。 エージェンティックAIを活用したミッションクリティカルシステムのモダナイゼーションを共同推進 ・AIを活用したレガシー変換ソリューション「AXcelerator」を自社開発。 COBOL資産をAIで解析しJavaへ高精度変換するなど、AI駆動開発を実プロジェクトに実装 ●業務範囲・主要タスク ・顧客課題の深掘りと要件定義:お客様のビジネス、システム、組織構造を理解し、真の課題とニーズを特定 ・ソリューション企画・提案:課題を解決する最適な技術アーキテクチャ、開発手法、ロードマップを含む具体的なソリューションを企画・設計し、提案書を作成 ・提案活動の統括とリード:大規模・複雑な案件における提案チーム(社内エンジニア、パートナー含む)のマネジメント、RFI/RFP作成支援、ベンダーマネジメント支援 ・技術部門との連携:社内のシニアエンジニアやテックリードと密接に連携し、提案内容の実現可能性と技術的優位性を担保 ・プロジェクトの立ち上げ・推進:受注後のプロジェクトチーム組成、スコープ・初期設計・体制構築、およびプロジェクトマネジメント ・PMとしてのプロジェクト推進・運営:デリバリーにおける上流工程への参画、複数ステークホルダーが関わる大規模プロジェクトの円滑な推進・運営 ・新規ソリューション開発へのフィードバック:お客様の声を社内へ還元し、自社ソリューション開発やサービス進化に貢献 ●チーム環境 1プロジェクトは5〜8名の少数精鋭で、うち1名はシニアエンジニアが入る体制が基本です。 多様な国籍のエンジニアと協働しながら、レベルの高いセキュリティ・品質が求められる開発をリードしていただきます。 ※お客様への提案・折衝は日本語が主軸です。 社内エンジニアとの会話で英語を使う場面はありますが、日常会話レベルで十分です。 グローバルな環境で自然に英語に触れられることを、成長機会として楽しんでいるメンバーが多い環境です。 ●プロジェクトと開発環境の例 ・サードパーティー向け金融機能の公開APIの開発 Frontend: TypeScript/Angular/Ionic / Backend: Go, Kotlin/Spring / 認証認可: OAuth 2.0/OpenID Connect/FAPI(Financial-grade API) ・小売業のキャッシュレス促進/加盟店手数料の仕組みを変えるインハウス決済システムの企画・開発 Backend: Go, Java / Infrastructure: GCP、マイクロサービス、GKE等のKubernetes前提のサービス ・大手金融機関のオンライン完結型金融サービスの新規開発 Frontend: TypeScript/Vue.js / Backend: C#/.Net Core, ASP.NET / 認証認可: OAuth 2.0 ・勘定系システムのモダナイズ Backend: Java/Kotlin Spring / Infrastructure: Azure/GCPマルチクラウド

生成AIの進化によりエンジニアのキャリアが不透明になる中、AIツールへの投資を惜しまず、フルスタックかつフルサイクルの思考でプロダクトを育てる経験ができる環境です。 具体的には、以下のような業務をご担当いただきます。 イベントストーミング・ドメインモデリングを通じた業務課題の構造化と価値定義 DDD・クリーンアーキテクチャに基づいたシステム設計と実装(フロントからバックエンドまで) コンパウンドプロダクト間のデータ連携・共通基盤の設計 スケーラビリティ・保守性に関する中長期的な技術課題の特定と解決 ペアプロ・モブプロを通じた設計思想の共有と開発文化の醸成 PdM・Bizサイドとの密な連携による、プロダクト戦略や優先度の議論への参加 開発チーム・組織の仕組みづくり(開発プロセス設計、採用、オンボーディング等) 学び・文化 学びと発信の文化が根付いています。 仕様駆動開発、ADR、輪読会、活発なテックブログ・登壇など、知見を蓄積・共有する土壌があります。 以下のような設計判断のなぜを言語化し、発信する取り組みが日常的に行われています。 権限設計(Default Deny / Default Allow) 拡張性の設計(誰が何を変えるか) 状態設計(Event Sourcing 的発想) 開発環境 アジャイル・スクラム(2週間スプリント)を採用 Feature(価値・機能)単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド NestJS Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 モジュラモノリス Force分割 ECS Fargate 非同期・バッチ基盤 AWS Batch on Fargate EventBridge S3トリガー Noisy Neighbor 対策 参照系・整合性の設計 CQRS QueryService + DTO パターン Choreography → Orchestration Saga Event Sourcing 的なデータ設計 Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF Next.js SSR / BFF React Compiler annotationモード+Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト TanStack Query Dexie.js Server-Driven UI(SDUI)による台帳画面の運用 型共有:oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton(ARM64) Secrets Manager Bedrock IaC:AWS CDK GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー Docker buildx SOCI デプロイ時間を約50%短縮 開発手法・QA・AI活用 仕様駆動開発 OpenSpec ADR Playwright runn AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome AI環境 AIが書いたコードのPRレビュー/Approveのメンタルモデルづくり AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

●アーキテクチャ、改善、自動化(データベース高可用性、オーケストレーション等) ●インフラSRE(モニタリングの効率化、障害対応、自動化) ●インフラ設計・構築 ●インフラ運用保守(AWS側も含むメンテナンスの計画と実施) 【開発環境】 ●開発言語:Ruby, Python, TypeScript, golang ●フレームワーク:Ruby on Rails, React, Next ●データベース:PostgreSQL ●プロジェクト管理:JIRA ●サーバ環境:AWS(開発中はDocker) ●コミュニケーションツール:Slack

当事業部はNTTデータにおいて「社会課題解決に資する仕組みをデザインし新規事業創出を担うこと」をミッションとして創設された事業部です。 コンサルティングから事業化までをスピーディーに実現可能な組織を目指しており、中央省庁、大手インフラ企業、関連財団法人等をお客様として社会課題につながるシステムの提案、企画、開発、運用保守を提供しています。 私たちの組織では省庁およびその外郭団体及びテレコム、オートモーティブ等の法人分野などをお客様として、クラウド環境構築やクラウドネイティブアーキテクチャのアプリケーション開発などを実施しています。 政府や公共機関のシステム共通基盤を提供すること、を目的としたガバメントクラウドが推進されており、 当社の公共システムにおける実績や先進的なクラウド関連技術を提供することで、上記顧客に対してよりスケールの大きな貢献をしていきたいと考えています。 当ポストでは、こういった使命感をもってミッションに参画してくださる方を募集します。 【ポストの位置づけ】 ・公共案件を中心に、法人など幅広い分野の顧客をターゲットに、クラウド基盤技術を中心としたクラウドリフト・シフトに対するコンサル、開発を手掛けるグループであり、官公庁、テレコム、オートモーティブ等の分野でのクラウドネイティブアーキテクチャを用いた開発案件も複数手掛けています。 ・クラウドネイティブが提唱されグローバルに展開していく中で、ユーザ環境でクラウドサービスを積極的に活用し業務のデジタル化をはかる動きが急増しています。 同時にクラウド利用上のセキュリティを確保することが求められており、当チームではゼロトラスト等の技術を使ったシステム構築を推進しています。 ・クラウドネイティブアーキテクチャ、ゼロトラストを活用したオンプレからのクラウドへの転換案件に対する引き合いが多く、これらの技術や実績の獲得を目指す人材および、コンサルティングを起点として実証・実装をスピーディーに実現するために、クラウド等の技術をベースにアーキテクチャの領域まで担える人材を募集します。 【具体的な職務内容】 ・中央省庁、民間企業、を問わずクラウドリフトシフト、および業務基盤DX ・Azure、AWS、GCP、ゼロトラスト、SaaS等のクラウド基盤を用いた業務プラットフォームの設計、開発及び基盤PM ・クラウドに関する先進技術を背景とした、顧客の基盤DXに関するコンサル業務

■技術を理解し、顧客・社内・チームを動かす力を伸ばせる組織です 当組織では、インフラエンジニアが継続的に技術を磨ける環境づくりに力を入れています。 クラウド、コンテナ、サーバレス、AIなど、将来を見据えた注力技術については、組織内の第一人者による「トップガン講座」などの学習機会があります。 また、サンドボックス検証環境を活用して、新しい技術を実際に触りながら学習・習得することも可能です。 単に研修を受けるだけではなく、学んだ技術を実際の官公庁案件へ適用するために、顧客説明、社内説明、導入方針の検討、リスク整理まで含めて経験できる点が特徴です。 技術力を土台に、リーダー、プロジェクトマネージャー、ラインマネージャーとして成長したい方に適した環境です。 ■知財・司法・法務領域から、社会を支える仕事に携われます 私たちが担う知的財産・司法・法務領域は、現代日本の社会基盤や経済安全保障を支える重要なフィールドです。 特許や知的財産に関わる仕組み、司法・法務に関わる業務基盤など、国民生活や企業活動、社会課題に直結するシステムを支える仕事です。 インフラエンジニアの仕事は、普段は表に見えにくいかもしれません。 しかし、安定した基盤があるからこそ、行政サービスや社会の重要な仕組みは動き続けます。 自らの設計・構築・改善が、社会基盤の安定や発展につながっている。 その実感を持ちながら働けることは、公共領域ならではの大きなやりがいです。 また、中央官庁向けシステムでは、技術的な正しさだけでなく、説明責任、合意形成、安定運用、長期的な改善提案が求められます。 社会的に重要なシステムを、顧客やチームとともに責任を持って支える経験を積むことができます。 ■入社後のキャリアパス 入社後は、ご経験や志向に応じて、さまざまなキャリアを描くことができます。 まずはインフラ領域の知見を活かし、設計・構築・移行・運用改善に加えて、チームリード、顧客調整、協力会社マネジメント、案件推進に関わっていただきます。 その後、チームリーダー、プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャーへと、段階的に役割を広げていくことが可能です。 また、技術を軸にしながらも、単なるスペシャリストに閉じず、組織や案件を動かす立場へキャリアを広げることができます。 キャリアの例は以下です。 ・クラウド・コンテナ・AI基盤などに強みを持つITアーキテクト ・複数案件を統括するプロジェクトマネージャー ・大規模・高難度案件をリードするエグゼクティブPM ・組織やチームを率いるラインマネージャー ・公共分野の新たなサービスを創出するビジネスディベロッパ 「技術を理解したうえで顧客と対話したい」「チームを率いて成果を出したい」「将来的にPMや組織マネージャーを目指したい」といった志向を持つ方に、特に活躍機会があります。 ■働く環境 テレワークを活用した柔軟な働き方が可能です。 産休・育休、時短勤務など、ライフステージに応じた制度があります。 年次や役職に関係なく、意見を交わしやすいワイガヤな風土があります。 自担当の案件に閉じず、他組織と連携したシステム構想・提案にも関われます。 グループ内からの転籍者や経験者採用者も複数在籍しており、受け入れ体制が整っています。 経験者採用で入社した方にも、既存メンバーや協力会社と連携しながら、早期に役割を持って活躍いただくことを期待しています。 参考情報 NTTデータ　経験者採用サイト：https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/careers/

<<業務内容>> ●サマリー 共通基盤(認証基盤を含む)における中長期のアーキテクチャ設計を担い、上流工程を一貫して主導 いただきます。既存システムの状況と今後のプロダクトロードマップを踏まえたデータ設計・リソースサーバー分解の方針策定から、要求仕様の整理、各チームへの分解・進行管理、ステークホルダーとの調整までがスコープです。 特定の実装タスクに閉じず、「何を・どの順序で・どう分解して実現するか」という技術的な意思決定そのものをリードしていただきます。 ●具体的な業務内容 ・既存システム(モノリス)から共通基盤・認証基盤を切り出すためのデータ構造の再設計 ・マルチプロダクトを前提としたリソースサーバーの分解設計、および要求仕様の策定 ・設計をもとにした各チームへのタスク分解・進行管理、上流工程の主導 ・法務・セキュリティ・コンプライアンスを含む各ステークホルダーとの調整、および設計判断に関する説明責任の遂行 ・組織・要件に応じた技術選定、設計判断に関する意思決定およびドキュメンテーション ・AIを積極的に活用し、少人数で大規模基盤を前に進める開発スタイルの推進 <<開発組織の特徴>> タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 ●既存事業領域 タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 ●新規事業領域 スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 ●プラットフォーム領域 タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」——そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 <<開発環境>> ●Backend ・開発言語: Ruby (Ruby on Rails)(Timee) / Go (IdP) ・アーキテクチャ: Modular Monolith ・データストア: MySQL8.0系 ・ツール: Docker、OpenAPI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●その他 ・AIエージェント・LLMツール: 　-開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 　-開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability 　-その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI 　└コード管理:GitHub 　└コミュニケーションツール:Slack, Notion 　└その他:Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc…

【組織概要】 中央省庁の労働領域・教育領域・警察領域に関するシステム(OA系・情報系・基幹系)の提案、設計、開発、運用保守を通じて、行政事務の効率化や行政サービスの高度化に貢献しています。約160名が所属している組織で、国のデジタル化を支える社会的意義の高いプロジェクトにおいて、長期的な視点で公共DXを推進しております。 【業務内容】 中央省庁の労働領域・教育領域・警察領域のシステム(行政職員向け、一般国民向け)における基盤系PM・エンジニアとして以下のような業務に携わって頂きます。 ●行政業務の生産性向上に向けた活用プロジェクト 行政サービスのDX推進やクラウド活用を担い、M365/Teams/ServiceNow/Azureなどを用いたOA環境整備を推進。 顧客折衝・提案・設計・実装まで一貫して携わり、省庁職員の業務効率化に貢献します。 ・行政機関向けOAシステム(職員PC、M365、Teams、ファイルサーバ、NW・サーバ等)の基盤設計・改善 ・クラウド・生成AI活用を含むDX提案および要件調整 ・基盤領域の要件定義から総合試験までの工程全般に渡る開発業務 ・サービス開始後の不具合対処や機能改善等の保守業務および運用統制 <技術環境> OS:Windows、Linux データベース:SQL Server、Oracle クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、hinemos、ServiceNow等 コミュニケーションツール:M365、Teams等 ●労働行政システムの次世代運用・更改プロジェクト 労働領域の大規模行政システム(Azure/AWSクラウド基盤)の保守・更改を担当し、システム安定運用や次世代クラウド(ガバメントクラウド等)への刷新を推進。 現在は更改後の保守が中心ですが、法令対応や技術検証、パフォーマンス改善など業務は多岐にわたり、顧客折衝や提案活動も含め、行政サービスの安定運用と進化に貢献します。 ・制度改正に伴うシステム改修・法令対応に係る基盤設計(拡張等) ・システム更改(5年サイクル)における技術検証・パフォーマンス改善 ・運用フェーズでの課題抽出、顧客ヒアリング、改善提案 ・サーバ・ネットワーク構築、性能改善、品質管理 <技術環境> OS:Windows、Linux データベース:SAP ASE、Oracle、PostgreSQL クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、Ansible コミュニケーションツール:Teams その他:WeblogicServer、ClusterPro、Citrix、Aruba ●教育領域・警察領域の高セキュリティ要件基盤プロジェクト 教育領域におけるマイナンバー・個人情報を取り扱うシステムや、警察領域におけるサイバーセキュリティ関連システムの提案・開発・保守を担当し、ビジネス拡大やシステムの安定運用を推進。機密性・可用性が極めて重要なシステムを通じて、国民生活や社会の安全安心を支える大きなやりがいを実感できます。 ・機密情報やマイナンバーを扱う高セキュリティ基盤における、オンプレミス環境およびAWS・Azureを活用したクラウド環境の設計・構築・保守 ・システム更改(5年サイクル)における提案活動から、新規構築・移行まで一貫したプロジェクト推進 ・社会インフラを支えるミッションクリティカルシステムの安定運用および継続的な改善 <技術環境> OS:Windows、Linux 仮想化:VMware、Nutanix データベース:Oracle、PostgreSQL クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、Ansible コミュニケーションツール:Teams

ミッション ソフトウェアエンジニアリングとAIを駆使して、テストの自動化とテストケースのライフサイクル全体の質を高め、プロダクト品質とリリース速度を両立させる現在、QA業務のうち約50〜60%はすでに自動化されており、基盤としては一定の水準に達しています。このポジションで問われるのは自動化率を積み増すことだけでなく、未自動化領域の自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル管理を仕組み化し、改善が自走するサイクルを作ることです。 期待する役割について テストの自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル運用の3方向をリードし、AIを活用しながらQAプロセス全体が継続的に良くなる仕組みを構築・運用していただきます。 ・自動化できていない領域を見極め、優先度をつけて自動化する ・既存の自動化されたテストの品質(網羅性・保守性・シグナルの信頼性)を継続的に改善する ・テストケースのライフサイクル(作成・実行・評価・棚卸し・廃止)を設計し、改善が回る仕組みを構築・運用する ・AI/LLMを用いたテストケース生成・改善エージェントを構築する ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CSとの橋渡しを行う ・約400社が本番利用するプロダクトの品質を、自動化・品質改善・仕組み運用の3方向から担保する 業務内容 ●未自動化領域の自動化 ・自動化できていない箇所を洗い出し、優先度をつけて自動化する ・AI/LLMを活用したテストケース生成エージェントの構築 ・CI/CDへの自動テスト組み込み・回帰テストの整備 ●既存テストの品質改善 ・既存テストケースの品質(重複・カバレッジ・保守コスト・シグナルの信頼性)を精査し、改善する ・Flakyテストの検知・修正、形骸化したテストの棚卸し ・テスト設計・品質基準の策定、良いテストケースの記述 ●テストケースのライフサイクル設計・運用 ・テストケースの作成〜実行〜評価〜棚卸し〜廃止までのライフサイクルを設計する ・改善が継続的に回る仕組み(レビュー体制・メトリクス・運用フロー)を構築・運用する ・JAPAN AI STUDIOを活用したQA・テスト業務の仕組み化 ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CS/非エンジニアとの橋渡しを行う チーム体制 約150名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX 評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks データ : BigQuery, Spark, Pandas インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform CI/CD : GitHub Actions 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 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

月間ユニークユーザー数約9,800万人のグルメサービス(2026年3月現在)、【食べログ】のAndroidアプリ開発のテックリードとして、開発チームの技術・プロセス面を支援・牽引していただきます。 テックリードとしての最重要ミッションは、AI駆動開発の推進を技術面でリードすることです。これに加えて、開発チームの技術・プロセス面を支援・推進する役割を担っていただきます。 具体的には、大きく二つの役割を期待しています。 最も重要なのは、Claude CodeやDevinなど最新のAIツールを実務に取り入れ、設計、コーディング・レビュー・テスト・リファクタリングといった開発プロセス全体をAI前提のプロセスに設計し直し、チーム全体へ展開していくことです。AI駆動の開発フローを自ら設計・実践し、開発生産性を非連続に引き上げます。 もう一つは、開発チームが事業にインパクトを与える開発をスムーズに進められるよう、技術面・プロセス面から支援・推進することです。各プロダクトの開発チームと連携しながら、チームが高い品質と速度で開発できる環境をつくっていただきます。 どちらも、サービス成長を推し進めるために、ビジネスを念頭においた技術リーダーシップの一環として取り組んでいただきます。 【具体的な業務内容】 ・AIツール(Claude Code, Devin 等)を活用した開発プロセス変革の推進・リード ・各プロダクトの技術的意思決定のリード・サポート ・テスト自動化や CI/CD 改善による開発効率の向上 ・各プロダクトの機能開発 ・開発における課題分析と改善提案 ・開発メンバーの技術力向上支援・育成 【業務の進め方】 チームのミッションに基づいて、各プロダクトの開発チームと連携しながら技術面・プロセス面の支援・推進を進めていきます。 開発環境 ・Androidアプリ: Kotlin, Jetpack Compose, Clean Architecture, MVP, Coroutines, Room, Bitrise, Danger, Fastlane ・ソースコード管理: Git, GitHub ・AIツール: Claude Code, Devin, Google Gemini ・開発支援ツール: Google Workspace, Slack, Asana, Miro, Confluence 想定キャリアパス テックリードとして技術・チームの両面で成果を出していただいた後、技術スペシャリストやエンジニアリングマネージャーなど、強みを活かしたキャリアを歩んでいただきます。

HPCサーバの導入企画、システム設計 HPCサーバマシンの構築、ジョブスケジューラーを使ったシステムの構築。 ●具体的な業務内容 Linuxベースのサーバ構築 ジョブスケジューラ(PBS,GRIDENGINE)によるジョブコントロールシステム構築 オーケストレーションツール(Kubernetes)によるMLOps環境構築 Lustre高速ストレージ環境 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

●ミッション 以下のミッションの実現をリードしていだだくことを期待しています。 ・プロダクトの安定稼働のためのSLA/SLO運用 ・クラウドコスト最適化:不要リソースの削除、コストの可視化・継続的な改善 ・トイル(運用負荷)の削減:手作業・繰り返し作業の自動化による運用効率化 ・AIエージェントを活用した運用自動化の推進 ●主な業務内容 ・AWS を中心としたインフラの設計・構築・運用 ・Infrastructure as Code(IaC)によるインフラ管理・整備 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・クラウドコストの可視化と最適化 ・監視・オブザーバビリティ(New Relic等)による安定運用とSLA/SLO維持 ・運用トイルの洗い出しと自動化による削減 ・AIエージェントを活用した運用自動化の設計・実装 ・コンテナ環境(Docker など)の構築・運用

- 顧客業務の理解および課題の構造化(As-Is / To-Be設計) - LLM / RAG / エージェントを活用したユースケース設計・実装 - 顧客環境へのシステム統合、プロトタイプ開発、本番導入 - AIエージェントを前提とした業務プロセスの改善 - AIガバナンスや品質担保の仕組みの設計・実装 - 統計的手法や機械学習・生成AIを用いたアルゴリズムの構築 プロジェクト例 AIネイティブ新規事業の立ち上げ 大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。 キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。 中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。 店舗運営バックオフィスAI化 大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務(在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など)をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。 入社時にお任せしたいこと - AIを搭載したシステム・アプリケーション構築案件における要件定義・設計・構築 - 構築したシステム・アプリケーションをPoC で終わらせず、業務定着するまで継続改善する支援 開発環境 - 主な技術スタック: Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono) - エージェントフレームワーク: PydanticAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, Mastra - LLM: Claude, GPT, Gemini - AWS: Bedrock, Lambda, Step Functions, ECS/Fargate, Aurora, DynamoDB, S3, API Gateway, SQS - GCP: Vertex AI, Cloud Run, Firebase(Auth, Hosting, Firestore), Cloud Storage, Pub/Sub - コミュニケーション: Slack, Google Meet - コラボレーション: Figma - ドキュメント管理: Notion - チケット管理: Linear - AIツール: Gemini, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex

●概要 KDDIのネットワーク設計・設定・監視・運用に関わる業務を対象に、データとAIを活用した業務自律化を支える基盤の構想・要件定義・アーキテクチャ設計・導入推進を担っていただきます。 ●詳細 ・ネットワーク業務(企画・開発・運用・品質最適化のE2E)のAs-Is整理、課題抽出、To-Be業務・システム構想の策定 ・OSS/BSS(*注)、ServiceNow等の業務基盤、デジタルツイン、生成AI/AI Agentを組み合わせた自動化アーキテクチャの設計 ・KDDI業務部門、開発部門、外部パートナーとの要件定義・合意形成・プロジェクト推進 ・PoCから本番導入、運用定着、効果測定までの一気通貫支援 ・社内のデータサイエンティスト、AIエンジニア、データエンジニアと連携したソリューション化 *注: OSS:Operation Support System BSS:Business Support System ●キャリアパスの一例 ・1〜2年目:チームリードとして複数プロジェクトを安定運営し、成果の再現性を確立して顧客の信頼を獲得する ・3年目以降:チーム横断でのマネジメントを強化し、後進の育成・採算管理・案件ポートフォリオ設計に取り組む ・その後:部門全体の戦略立案・売上/利益責任を担うUnit Leadとして、数十名規模の組織を統括する

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ●具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・データ基盤・AI基盤全体のセキュリティ設計 ・AWS環境におけるIAM、権限管理、ネットワーク設計 ・機微データを扱うためのアクセス制御・データ保護設計 ・DevSecOpsの設計とCI/CDへのセキュリティ組み込み ・脆弱性管理、ログ監視、インシデント対応体制の構築 ・開発・インフラチームへのセキュリティレビュー・支援 ・セキュリティポリシー・ガイドラインの策定と定着 ・セキュリティバイデザインの推進(開発初期からの組み込み ・生成AIにおけるリスク管理(プロンプトインジェクション、出力制御等) ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

【上流工程に携われる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。 7万人のグループ企業に対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。 【主な業務内容】 ・開発したプロダクトの信頼性向上のための施策立案・推進 ・エンジニア組織の生産性向上の施策立案・推進 ・事業責任者や企画担当者と連携した要件定義、技術仕様の策定 ・Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockといった、AIモデルやAIエージェントをプロダクトで活用するためのAPI設計・開発、Webアプリケーション全体のアーキテクチャ設計・技術選定 ・社内エンジニアと協力した、AWS/Azure等のクラウド環境におけるインフラ設計・構築 ●配属組織 ・グループAI本部 エンジニアリング部 Technical Alliance室 部長以下23名（MGR2名、グループ個社向けプロダクト開発チーム、グループ横断プロダクト開発チーム、AIプロダクト開発チーム、AI R&Dチーム、テクニカルアライアンスチーム） 今回の募集ではテクニカルアライアンス（SRE）チームへの配属を想定しています。 部全体で20名ほどの組織になりますが、継続して積極採用を行い組織は大きく拡大していく予定です。 立ち上げたばかりの組織のため、社歴が浅い中途社員で多いこともあり、その新鮮な視点が活かされることで、⽴場に関わらず意⾒を伝え合う⾵通しの良い社⾵です。また、主体的な⾔動や意志を尊重し裁量ある働き⽅ができる環境であり、成⻑意欲がある⽅には組織として全⾯的にバックアップする環境です。コミュニケーションを⼤切にし、定期的な座談会や1on1を⾏っています。残業時間は10〜30時間程度です。 ●開発手法・組織カルチャー ・スクラム開発の実践:1週間単位のスプリントサイクルを採用/小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標/グループ社員のみのスクラム体制 ・対話から生まれる組織:役職や経験を超えたオープンな議論を通じて、技術的・人間的な成長が両立する組織づくりを目指しています ・学びと共有の文化:専門書の輪読会で知識を共に学ぶ/定期的な勉強会/振り返りの習慣化/メンバー主体での技術負債解消会 ●募集部門 グループAI本部 エンジニアリング部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】 売上1兆円規模、グループ157社(国内:49社 海外:108社)を有し、国内・世界トップクラスの総合人材企業であるパーソルグループ。 テクノロジーの力でグループビジョン「はたらいて、笑おう。」を実現することをミッションに、サービスの進化や、グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。 ●業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 ●具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・クラウド上でのデータ基盤および実行基盤のアーキテクチャ設計・構築 ・データガバナンスを考慮した基盤設計 ・CI/CD, IaCによる構築・運用自動化の設計・推進 ・コンテナ基盤(Kubernetes等)の整備 ・SLI/SLOに基づく信頼性向上 ・可用性、パフォーマンス、コストのトレードオフ設計 ・再利用可能な共通基盤の設計(マルチテナント設計) ・クラウドコスト最適化(FinOps)の設計・運用 ・内部開発者向けプラットフォームの設計・提供と開発者体験の向上 ・技術選定、アーキテクチャ方針の策定、構成レビューの主導 ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。 パーソルグループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、パーソルホールディングス内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●配属組織:グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 ●募集部門 グループAI本部 データソリューション部 ●担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

・現在抱えている課題 60,000名以上の受講生が利用する「GFS」のデリバリーを止めることなく、新旧のシステムを並行稼働させながら、段階的にReact/Next.jsへと安全に載せ替えていくミッションが課題です。 現状、チーフデザイナーが策定するデザインシステムの実装への落とし込みなど、開発生産性を最大化するためのフロントエンド共通基盤がまだ十分に整備されていません。 また、AIエージェント(CursorやClaude Code等)がフロントエンドのコードを正確かつ高速に自動生成しやすいよう、コンテキストの整備やコンポーネントの疎結合化、ユニットテストやE2Eテストの整備を進める仕組みづくりが急務となっています。 フロントエンド領域を主軸としつつ、将来的にはフルスタックにプロダクト全体に関わりながら、要件定義から実装、運用まで一気通貫で担当していただきます。 ・フロントエンドの刷新・実装 「GFS」および「シゴトAI」における、React/Next.js/TypeScriptを用いたWebプロダクトの設計・開発、既存UI/UXの刷新や新機能の実装 ・未来のフロントエンドアーキテクチャ設計 マルチプロダクト展開を見据えた技術選定、およびスケーラブルで保守性の高いフロントエンド全体の共通設計・運用の主導 ・共通基盤・UIライブラリの構築 デザインシステムと連動した共通コンポーネントの設計や、Storybook、Playwright等を用いた開発プロセスの標準化 ・AI駆動開発の最適化 AIツールがフロントエンドコードを生成しやすいコンポーネント設計・ドキュメント整備、およびAIと協働するレビュープロセスの設計 チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織となります。 迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持ってフロントエンドのアーキテクチャ設計や移行戦略を推進していただけます。 現在はバックエンドとフロントエンドで役割を分けていますが、長期的には境界をなくしていく方針です。 エンジニアは決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計にいたるまでプロダクト全体を見ながら改善提案を行える、非常にオープンな環境です。 AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

60,000名以上の受講生を抱える日本一のスクールである「GFS」において、日々発生するサービス改善案件(生徒用サイト、裏側の管理システム、配信システム等)のデリバリーを停止させることなく、既存機能の刷新・新機能の実装と、次世代基盤への安全な移行を両立させる新旧システムの並行稼働が直近の最大の課題です。 新機能開発・UI/UX刷新とリプレイス・技術的負債の解消の両面を同時に推進したい一方で、それを技術的に牽引するリード層が不足しています。 また、立ち上がったばかりの「シゴトAI」を含め、複数プロダクトを横断する次世代アーキテクチャの構想・実現を牽引し、AI活用を前提とした新たな開発プロセスへと進化させていくための技術的・組織的な基盤づくりも急務となっています。 バックエンド・フロントエンドの境界をなくし、Webプロダクトの要件定義から設計・開発・運用まで一気通貫でお任せします。 単なるマネジメントではなく、自ら現場で手を動かしながらプロジェクトを牽引していただきます。 ・jアーキテクチャ設計:マルチプロダクト展開や事業の急拡大を見据えた、技術選定およびスケーラブルな全体システム設計の主導 ・既存機能の刷新と新規機能の実装: 学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどにおける、継続的なUI/UX改善および機能追加・リニューアル開発 ・次世代基盤への移行: 現行のPHP/Laravel環境から、Kotlin/Spring Boot・React/Next.jsを用いた次世代モダン環境への段階的かつ安全なリプレイスの推進 ・AI駆動開発の推進: AIエージェントが開発を進めやすい仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューライン・品質管理・開発プロセスの設計と継続的改善 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織への配属となります。 現在の開発業務をすべて停止させるわけではなく、並行して新基盤へ移行するという難易度の高いミッションに携わり、迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持って未来のアーキテクチャ設計や実装を推進していただけます。 現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。 決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計、インフラなどプロダクト全体を見渡しながら、自らチームとプロセスを作り上げていくオープンなカルチャーです。 巨大プロダクトのリプレイスを主導しながら、次々と立ち上がる新規事業の0→1フェーズに関わるチャンスも豊富にあります。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

＜現在抱えている課題＞ 急成長を続ける「シゴトAI」において、ユーザーごとに最適化された個別学習支援や対話型のシミュレーションツールなど、高度なAI機能を高速でPDCAを回しながら実装していく必要があります。 しかし、単なる外部AIのAPI呼び出しにとどまらず、プロンプトエンジニアリングの最適化、RAGの精度向上、自律型AIエージェントのプロダクトへの組み込みなど、ビジネス価値に直結するブレイクスルーを生み出すためのAI実装リソースや専門知見がまだ不足しています。 また、社内の「AI駆動開発」をさらに自動化・効率化させるための社内専用ツールの開発やレビュープロセスの仕組み化も課題となっています。 ＜業務内容＞ 「シゴトAI」をはじめとする自社プロダクトへのAI機能の実装や、社内の開発生産性を向上させるAI基盤の開発・運用をお任せします。 ＜AI/LLM機能の設計・実装＞ プロダクトにおけるLLMを活用した新規機能(学習管理、シミュレーション、対話エージェント等)の開発・実装 ＜AI駆動開発の高度化＞ 社内エンジニアがCursorやClaude Code等のAIエージェントを活用しやすくするための、自社専用AIツールや自動レビュー、検証システムの構築・仕組み化 ＜精度向上と最適化＞ プロンプトエンジニアリング、RAGの設計・チューニング、およびAIの出力精度やレスポンス速度の継続的な改善 ＜最新技術のキャッチアップと還元＞ 先進的なAI技術や論文、新たなLLMモデルの迅速な調査・検証、およびプロダクトや社内開発プロセスへの還元 ＜チームや組織に関して＞ CTO直下のフラットな組織であり、最新のAI技術をどこよりも早くビジネスやプロダクトの価値へと転換させることを重視するチームです。 月10万円のAI利用手当を活用し、コストを気にせず最新の有料モデルやエージェントツールを使い倒せるため、技術的な探究心を存分に満たせる環境です。 決められた役割にとらわれず、AIの力でプロダクトや組織全体をアップデートしていきたい方に最適な組織です。 ＜AI活用・開発生産性について＞ Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ＜開発環境＞ ＜次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)＞ 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook ＜現行の開発環境(GFS事業)＞ 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery ＜インフラ・共通基盤＞ クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル ＜デザイン・プロトタイピング＞ デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)