年収900万円以上 KubernetesのITエンジニア求人・転職情報

株式会社日立製作所

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融第二システム事業部　金融システム第四本部　第三部 【配属組織について(概要・ミッション)】 当部署は、保険/共済業界向けのシステムインテグレーションを担当している。 ●組織のミッション 保険会社・共済業界向けのシステムインテグレーション(システム提案～構築～保守)を通じて、先進的な保険・共済業務の実現に貢献 ●担当業界 生損保・共済 ●組織構成 部長4名、課長9名、主任14名、担当8名 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 保険・共済業務システムのマイグレーション/モダナイゼーションについて、顧客提案から実装まで推進する。 メインフレームからのオープン化、パブリッククラウドを含めたオープンプラットフォームへのマイグレーション移行に携わることができる。 【職務概要】 インフラストラクチャー、アプリケーション、データなど、保険・共済事業者の保有システムの分析と、マイグレーション/モダナイゼーションに向けた提案、設計、構築を担当する。 これらの職務を業務の取り纏め者として、組織内のメンバーの進捗管理、収支・資産の管理などを行う。 【職務詳細】 ・保険会社・共済事業者が保有するレガシーシステム(メインフレーム・COBOL・JCLなど)のオープン化(パブリッククラウド・Javaへのリライトなど)に向けたマイグレーション推進 ・システムモダナイゼーションに向けてパブリッククラウドを始めとする新技術を活用したアーキテクチャの検討 ・レガシーシステムを安全・効率的に移行するためのインフラ設計・アーキテクチャ設計、これらの推進チームの取り纏め 【働く環境】 生損保・共済業界のマイグレーションプロジェクトへ参画。 プロジェクトによる変動はあるが、全体で概ね数十名～百名超のプロジェクトにおいて、プロジェクトリーダ/チームリーダ(十数名～数十名規模)として取り纏め、推進役を担う。 オンサイト(プロジェクトルーム出社)/在宅の併用で、Teamsでのオンライン会議も活用している。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

Sansan株式会社

●組織ミッション 当社の研究開発部門は、事業部から独立した組織として、事業成長を加速させることをミッションとしています。イノベーション創出のための研究開発から、あらゆる事業へのアプリケーション提供・運用までを手がけます。 ●具体的な業務 研究員と協力しながらプロダクトを開発します。モデル開発以外のほぼすべてを担当します。mlopsやplatform engineeringの領域において、強みに応じて業務を決定します。 ・研究成果を組み込む際の、開発設計リード、実装、ベストプラクティスの共有 ・AWS(Amazon Web Services)やGoogle Cloudなどのクラウド上でのシステム構築、運用、改善 ・研究開発の生産性・運用性を高め、かつコストを抑えた環境の整備(Amazon Elastic Kubernetes Serviceを使用したKubernetesクラスタ「Circuit」やマネージドリソースの構築運用) ・ソフトウエア開発サイクル全体を支援する基盤とツールの設計、開発、運用 ・基盤のセキュリティーと信頼性の向上 ●開発環境、使用するツールなど - 開発言語:go, python, shell script, c#, c++ - データベース:amazon aurora, amazon dynamodb, amazon redshift, opensearch, - bigquery, google cloud sql - 構成管理:kubernetes(kustomize、helm), terraform - ci・cd:github actions, argo cd - マネージドmlサービス:amazon sagemaker, vertex ai - 管理ツール:github, notion - インフラ:aws, kubernetes(eks), google cloud - 運用・監視:datadog, aws cloudwatch logs, google cloud monitoring ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 ●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。

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

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 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 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●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

株式会社タイミー

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●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 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

JAPAN AI株式会社

プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 【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: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。 市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。 RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ● シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。 コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。 エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ● シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。 可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。 エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 ●ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 ●期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 ●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, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform 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

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【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: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry 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

株式会社日立ハイテク

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

株式会社フライウィール

募集概要 データソリューション本部は、データ活用プラットフォームConataを中心に、企業がデータを資産として最大限に活用し、持続的な成長を実現できるソリューションを提供しています。 パートナーシップの拡大やクライアントの多様化、データ利活用の高度化に伴い、私たちの事業は急速に進化し続けています。 その中でプロジェクトマネージャー(以下PjM)は、DX推進やデータ整理・活用に課題を感じているクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして、戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模、複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質 / コスト / 納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム・組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・業界イベントやフォーラムでの発信を通じて、組織のブランド価値を高める ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 ※従事すべき業務の変更の範囲:なし 参考:プロジェクト例 ・ メンバー構成 　PjM(プロジェクトマネージャー) 　∟個別プロジェクトの計画 / 実行 / 監視 / 改善をリード 　Solution Architect(ソリューションアーキテクト) 　∟クライアントの技術要件とビジネス要件を統合し、最適な技術ソリューションを設計 / 提案 　Data Engineer　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　∟データ基盤の設計 / 開発 / 運用 / 最適化を担当 　Software Engineer 　∟プロダクト、ソリューションのアプリケーション開発を担当 主要な役割 ●スクラム開発を適用し、アジャイルなプロジェクト推進 2週間のスプリントを基本とし、バックログ管理をユーザーストーリーで整理 チームの柔軟性を確保しながら、開発スピードと品質のバランスを最適化 ●顧客との要件整理とデータドリブンな解決策の提案 クライアントのビジネス課題を深く理解し、データ活用を軸にした最適なソリューションを設計 業界別のユースケースに基づいたソリューション提案 (例:需要予測、レコメンド、異常検知など) ●プロジェクトの可視化と適切なタイミングでのレポーティング プロジェクト進捗をクライアントと社内に透明性を持って報告 主要なKPI(納期遵守率 / 成果物品質 / ROIなど)をトラッキングし、改善施策を実施 ●プロジェクトの課題を正確に捉え、分析し、解決に向けた一連のプロセスを推進 ソリューション、プロセスの課題、リスクの抽出および追跡可能な状態を作る 課題、リスク評価を行い優先度、影響どを評価する 課題の早期解消、リスクの最小化を行う 開発環境 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド:AWS, GCP, Azure

株式会社フライウィール

概要 本ポジションは親会社である大手通信会社やグループ会社内のDX推進やAIを用いたプロジェクトに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、KDDIグループのシナジーの最大化/DX推進の横展開を目指していくポジションです。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質 / コスト / 納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 開発環境 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド: AWS, GCP, Azure プロジェクトマネジメントツール Jira / Confluence / Google Workspace / Miro / Looker Studio / Slack

株式会社フライウィール

概要 シニアプロジェクトマネージャー(以下Sr.PjM)は、DX推進やデータ整理 / 活用に課題を感じているエンタープライズ企業のクライアントに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、クライアントのビジネス価値を最大化することが求められます。 さらにSr.PjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、企業の意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援(PjMと同じ)】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・ 組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン / 戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引(PjMと同じ)】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践(PjMと同じ)】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化(Sr.PjMのみ)】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化 / プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【チーム / 組織の成長を牽引し影響力を拡大(Sr.PjMのみ)】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 開発環境 ・開発言語:Java, Python ・フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI ・モニタリング:Prometheus ・ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github ・クラウド:AWS, GCP, Azure

株式会社アバント

エンジニアリング チームが目指すもの アバントのエンジニアリングチームでは、アバントグループの企業理念である「100年企業の創造」を達成するために、「チームの垣根を越えて協力し合いかつ、自ら決断することのできる自律型」組織を作り、チーム一丸となり、アバントのミッションの実現に向けた挑戦をし続けていきます。 本ポジションに期待する事【フロントエンドエンジニア】 アバントのミッションを達成するために、エンジニアリングチームは大きな転換をしようとしています。 お客様の「経営情報の大衆化」を進めるためにアバントは成長を続けてきました。 今後さらなる速度でのサービス拡大および「経営情報の大衆化」を見据え、アバント全体のミッションとして、新規ソフトウェアサービスの拡充に取り組んでいます。 これまでモノリシックなオンプレミス型クライアントアプリケーションとして設計・実装されてきたアバントのプロダクトをクラウド型ブラウザアプリケーションとすることで、より、お客様に価値を提供できるシステムへと作り変えています。 フロントエンドエンジニアには、システム・組織の大きな変革とサービスの成長の両面に対して、Open Value Stretchに取り組むことが求められます。 このような段階のエンジニアリングチームにおいて、UI開発はもちろんのこと、UX領域に係る意思決定から仕様に対するフィードバック等、様々な議論に対してオーナーシップを持ち、積極的・主体的に関わって頂くTechLeadとしてのエンジニアを求めています。 業務内容【フロントエンドエンジニア】 ・アバントのクラウドサービスにおけるWebアプリケーションのUI設計、開発 ・チーム開発のリード 技術環境: ・開発言語: C#, JavaScript(AngularJS 等々), C++ ・インフラストラクチャ: オンプレミスサーバ, Microsoft Azure, Amazon Web service ・ミドルウェア:Microsoft SQL Database(および SQL Server), Oracle, Azure COSMOS DB, Nginx, Kubernetes(Azure Kubernetes Service) ・構成管理ツール: Azure DevOps ・CI/CD: Azure DevOps ・監視ツール: IIJ ・ドキュメンテーション: Confluence ・その他利用ツール・サービス: Microsoft Teams , Slack　他 配属部門 プロダクト開発本部　プロダクト基盤部

株式会社アバント

エンジニアリング チームが目指すもの アバントのエンジニアリングチームでは、アバントグループの企業理念である「100年企業の創造」を達成するために、「チームの垣根を越えて協力し合いかつ、自ら決断することのできる自律型」組織を作り、チーム一丸となり、アバントのミッションの実現に向けた挑戦をし続けていきます。 本ポジションに期待する事【バックエンドエンジニア】 アバントのミッションを達成するために、エンジニアリングチームは大きな転換をしようとしています。お客様の「経営情報の大衆化」を進めるためにアバントは成長を続けてきました。今後さらなる速度でのサービス拡大および「経営情報の大衆化」を見据え、アバント全体のミッションとして、新規ソフトウェアサービスの拡充に取り組んでいます。 これまでモノリシックなオンプレミス型クライアントアプリケーションとして設計・実装されてきたアバントのプロダクトをクラウド型ブラウザアプリケーションとすることで、より、お客様に価値を提供できるシステムへと作り変えています。バックエンドエンジニアには、システム・組織の大きな変革とサービスの成長の両面に対して、Open Value Stretchに取り組むことが求められます。 このような段階のバックエンドチームにおいて、機能開発はもちろんのこと、オンプレミスアプリケーションをクラウドアプリケーションに転換するための技術領域に係る意思決定から仕様に対するフィードバック等、様々な議論に対してオーナーシップを持ち、積極的・主体的に関わって頂くTechLeadとしてのエンジニアを求めています。 業務内容【バックエンドエンジニア】 ・アバントのクラウドサービスを構成する各種Microservicesの設計、開発、運用 ・C#を利用したクラウドサービスのAPI、Webアプリケーションの設計、開発、運用 ・チーム開発のリード 技術環境 ・開発言語: C#, JavaScript, C++ ・インフラストラクチャ: オンプレミスサーバ, Microsoft Azure, Amazon Web service ・ミドルウェア:Microsoft SQL Database(および SQL Server), Oracle, Azure COSMOS DB, Nginx, Kubernetes(Azure Kubernetes Service, Elastic Kubernetes Service) ・構成管理ツール: Azure DevOps ・CI/CD: Azure DevOps ・監視ツール: IIJ ・ドキュメンテーション: Confluence ・その他利用ツール・サービス: Microsoft Teams , Slack　他 配属部門 プロダクト開発本部

株式会社GROWTH VERSE

●職務概要 最先端の統計解析、機械学習、そしてLLM(大規模言語モデル)をはじめとする生成AI技術を駆使し、ビジネス課題の解決を推進します。 単なる分析PoC(概念実証)で終わらせるのではなく、データから得た示唆をアルゴリズムとして実装し、システム化・プロダクト化することで、「継続的なビジネス成果」を創出することがミッションです。 ●業務内容 プロジェクトの最上流から参画し、ビジネス課題の特定からアルゴリズムの選定、実装、社会実装まで一気通貫で携わっていただきます。 ・生成AI・LLM活用: RAG(検索拡張生成)を用いた社内知見の活用支援や、LLMによる業務自動化・コンテンツ生成アルゴリズムの技術検証およびシステム開発。 ・予測・最適化モデル構築: 需要予測、顧客離反予測、LTV最大化、マーケティング最適化など、大規模データを活用した数理モデルの設計。 ・社会実装とMLOps: 構築したモデルをWeb API等へ組み込み、運用・改善サイクルを回すことで、実ビジネスで活用され続ける仕組みの構築。 ・研究開発(R&D): 最新論文の調査・トレースを行い、最先端技術を商用利用可能なレベルまで引き上げる研究開発。 ・ステークホルダーとの折衝: クライアントや事業部門に対し、分析結果のレポーティングや、技術的背景に基づいた戦略的な意思決定の支援。

Sansan株式会社

サービスについて 本ポジションでは、プロダクト開発チームまたは横断的な技術組織において、サービス価値の向上を担う役割を担います。 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 ・Sansan:名刺や企業情報、営業履歴を一元管理して全社で共有できるようにすることで、売上拡大とコスト削減を同時に実現するビジネスデータベース ・Eight:価値ある出会いをつなぐ、ビジネスのための名刺アプリ ・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あわせて組織規模が急拡大しており、新機能開発、スケールに耐えるアーキテクチャ設計、技術的負債の解消、グローバル展開など、大きな技術課題・組織課題に取り組むフェーズにあります。 具体的な業務 テックリード/アーキテクトとしてプロダクト価値を最速かつ高品質で届けるための技術戦略・アーキテクチャー設計・基盤改善をリードします。 新機能開発から長期的な技術課題解決まで、プロダクトの成長と組織の技術力向上に幅広く関わるポジションです。 ・プロダクトの新機能開発・既存機能の改善および運用 ・重要プロジェクトにおける技術リード/アーキテクチャー設計 ・開発効率・スケーラビリティを高めるための基盤改善・技術刷新の推進 ・技術的負債の可視化と解消、将来を見据えたアーキテクチャー最適化 ・各チームへの技術支援、レビュー、設計・実装の伴走、メンバー育成 ・プロダクト横断の技術課題の発見と解決、技術スタック選定のリード ・パフォーマンス改善、マイクロサービス化、機械学習/LLM 活用基盤の整備などの推進 ・中長期視点での技術戦略立案および重要な技術意思決定 ・エンジニア発の企画・改善アイデアの立案および実行 ●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.js/Node.js) -Kotlin(Ktor/Spring Boot) -Go/Ruby(Ruby on Rails)/C# ●データベース・検索基盤 -PostgreSQL/Cloud SQL -Aurora MySQL/Aurora PostgreSQL -DynamoDB/Elasticsearch/OpenSearch -Redshift/BigQuery/Cloud Spanner/Cloud Firestore ●インフラ / プラットフォーム -Google Cloud(Cloud Run/App Engine/Cloud Functions/Cloud Tasks/GKE など) -AWS(EC2/ECS/Fargate/Lambda/S3/SQS/Kinesis/Athena など) -Azure(App Service/Functions/Service Bus/Cosmos DB など) -Cloudflare ●コンテナ・IaC・構成管理 -Docker/Kubernetes/GKE Autopilot -Terraform(HCP Terraform)/Ansible/Chef/Bicep/Packer ●CI/CD・テスト -GitHub Actions/CircleCI/Azure DevOps/Argo CD/Cloud Build/Jenkins ●運用・監視 -Datadog/Grafana/New Relic/Zabbix -Cloud Monitoring/Cloud Logging/Cloud Trace -Splunk/Fluentd/Application Insights/Opsgenie/Sentry ●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。

キャディ株式会社

<期待する役割> ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。その後は、経営・CTO・各開発責任者と連携し、その時々で解決すべき「最も解きごたえのある壁」に向き合っていただきます。 <想定される業務例> ●戦略的プロダクト開発・刷新への参画 ・成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定からアーキテクチャの再設計、難易度の高い実装までを牽引する。 ●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(認証、データ連携、CI/CD等)の課題に対し、全社最適なソリューションを構築・展開する。 ●技術的意思決定のリードと品質の担保 ・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や、セキュリティ・スケーラビリティ等の高い基準の策定と実行。 ●技術組織の成熟化への寄与 ・課題解決を通じて、次世代のリードエンジニアを育成し、組織全体の「壁を乗り越える力」を底上げする。 <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

Sansan株式会社

研究開発部門のPlatformエンジニアとして、40名超の研究員・エンジニアが利用するCDE(Cloud Development Environment)/Job基盤と、100以上のサービスが稼働するマイクロサービス基盤の設計・構築・運用を担います。 「OSSを入れるか、自前で作るか、Enablementで開発者に委ねるか」「どこに複雑さを置くか」という意思決定を日常的に行います。その意思決定を通して、生産性と信頼性の向上に貢献している状態まで責任を持つポジションです。 ●主な仕事 ・EKS・CI/CD・可観測性基盤・FinOpsなど、研究開発部全体の基盤を設計・構築・運用する ・CDE/Job基盤(Coder + Kueue)の設計・運用を通じて、研究員・エンジニアが安全かつ効率的にGPU/MLワークロードを実行できる環境を提供する ・SLO設計・インシデント対応・アラート設計を通じて、サービスの安定稼働を維持する ・IaCパターンの横展開・設計レビューを通じて、開発チームが自律的に動ける状態を作る ・必要に応じてML基盤・機械学習領域に踏み込み、機械学習エンジニア・ML Architectと協働する ●開発環境、使用するツールなど 【共通】 ・言語: Python,Go ・構成管理: Terraform ・CI/CD: GitHub Actions, Argo CD ・可観測性: New Relic ・IdP: Okta 【マイクロサービス基盤】 ・Managed K8s: EKS ・ノード管理: Karpenter, NVIDIA GPU Operator ・可観測性: OpenTelemetry, New Relic, Prometheus (AMP), Grafana (AMG), Fluent Bit ・Service Mesh: Istio ・スケーリング: KEDA 【CDE/Job基盤】 ・Managed K8s: EKS ・ノード管理: Karpenter, NVIDIA GPU Operator ・可観測性: New Relic, Fluent Bit, Tetragon ・CDE: Coder ・ジョブ管理: Kueue, Kubeflow Trainer ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

GO株式会社

●仕事概要 『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●業務内容 GO Inc.ではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、サービスの根幹となる多数のデータベースを運用しています。 社会インフラを支えるGOのサービスにおいて、データベースは信頼性・可用性の要です。 Database Reliability Engineerは、多様な開発チームと連携しながら、これらのデータベースを安定的かつ効率的に運用するための仕組みを設計・構築・改善していく役割を担います。 GOでは個々のサービス単位で最適化された運用にとどまらず、全社的に標準化されたプラットフォームとしてのデータベース運用を目指しています。 このポジションでは、実運用を支えながら標準化を進め、組織全体の生産性と信頼性を高めるための基盤づくりに取り組みます。 ●具体的には以下のような取り組みを行います。 マイクロサービス間で構成差異を生まないための標準化 性能限界を早期に検知するためのオブザーバビリティ向上 スロークエリの検知と対処を支援する仕組みの整備 効率的な負荷試験を実現するための環境整備 バージョンアップオペレーションの自動化・効率化 安全なスキーマ変更を支援するツール開発 次世代データベースの技術検証・評価 データの安全性を高めるバックアップ運用の仕組みづくり ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 生成AIの活用方針 セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。 生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ● 利用可能な主なAIツール・サービス 開発業務向けに GitHub Copilot / Claude Codeを定額制で、 一般業務向けには Google Gemini / NotebookLM / Atlassian Rovo 等を常用しています。 Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini/Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。 ● 主な活用状況 日常業務の効率化(障害対応支援Bot、ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ● 学習・コミュニティ活動や利用支援制度 有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり 生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 開発環境 インフラ AWS GCP コンテナ実行環境 Kubernetes (EKS, GKE) Istio 監視 Grafana (Mimir, Loki, Tempo) データベース MySQL PostgreSQL IaC Terraform CI/CD GitHub Actions ArgoCD 所属組織 技術戦略部SREグループにてDBREとしてSREのメンバーと協力しながら全社的なインフラ基盤におけるデータベース運用と仕組み化を推進していただきます。 将来的にはSREグループと並列の独立したグループに移行する予定です。

株式会社日立製作所

●「Cloud & AI CoE」において、AI駆動型インフラへの変革とDevSecOpsの推進をリードするポジションです。 主として以下の領域を担当していただきます。 ・生成AI等を用いたインフラ開発・運用プロセスの効率化(AI駆動型インフラの推進) ・CI/CDをベースとしたインフラ自動化プラットフォームの標準化と展開 ・開発スピードと強固なセキュリティを両立するDevSecOps環境の確立 ●生成AI等を用いたインフラ開発・運用プロセスの効率化(AI駆動型インフラの推進) ・生成AI(LLM)を活用したインフラ設計書からIaCコードへの自動生成、および自動テスト環境の方式設計と実装。 ・AI支援ツールを用いたデバッグ・最適化プロセスの社内標準化。 ●CI/CDをベースとしたインフラ自動化プラットフォームの標準化と展開 ・Terraform / Ansible 等を用いたマルチクラウド(AWS/Azure/GCP等)環境のテンプレート化および展開。 ・コンテナ技術(Kubernetes, Docker)やVMイメージ管理の自動化を前提としたImmutable Infrastructureの設計・導入 ・GitHub Actions や GitLab CI などを活用した、テストからデプロイまでの自動パイプライン(CI/CD)の設計・共通化。 ●開発スピードと強固なセキュリティを両立するDevSecOps環境の確立 ・DevSecOpsおよびセキュリティ自動化の導入サポート ・開発初期段階からセキュリティを組み込む(Shift Left)ためのパイプライン統合。 ●次世代インフラ技術の標準化・導入ソリューションの推進 生成AIやAIOpsによるインフラ自律運用基盤、IaCとコンテナを用いた標準インフラ(Golden Path)、およびテスト駆動開発(TDD)と自動脆弱性診断を組み込んだDevSecOpsパイプライン等の新規ソリューション。 ●社内向け技術コンサルティング 全社に向けたAI駆動開発の導入・定着化、各事業部門のインフラモダナイゼーション(IaC標準化等)に関する技術支援、およびインフラ領域におけるTDDやDevSecOpsプロセスの社内啓蒙/コンサルティング活動。 ●組織のミッション 全社クラウドインフラストラクチャの技術戦略立案・推進、およびCoE組織の立ち上げ・運営を通じて、開発生産性とセキュリティの両立を実現する。 金融分野をはじめとする大規模かつミッションクリティカルなシステム開発において、AI、DevSecOps、パブリッククラウドなど高度な自動化技術(IaC等)や掛け合わせ、開発の効率化・品質向上、セキュア開発を牽引するCoE(Center of Excellence)組織。 ミッションとして、次世代のインフラ開発モデルを創出し、金融ビジネスユニットだけでなく、グループ会社を含めたデジタルシステム&サービスセクター全体へ広く展開・定着させること。 さらに、社内で確立した高度なセキュリティ技術・開発プロセスをお客様向けソリューションとして還元し、金融事業部における案件受注・収益拡大に直接的に貢献する。 ●担当業界 事業部CoEとして銀行、保険、証券など幅広く対応 ●組織構成 課長2名、主任7名、担当8名

キャディ株式会社

テクノロジー組織が最大限に価値発揮をするための組織マネジメント活動や、事業戦略上の意思決定プロセスへの関与をお任せします。 ※ご経験やご志向を踏まえ、単一チームまたは複数チームのマネジメントを担っていただく想定です。 ・事業戦略やプロダクトビジョンにアラインした目標設定と目標達成マネジメント ・1on1や評価フィードバック等を通じたチームリーダーやマネージャー層の育成 ・事業・プロダクトのスケールを見据えた組織設計 ・日本語/英語の2言語を用いる組織において、生産性を向上させるための情報流通の企画・推進 ・エンジニア採用活動・社外広報活動の推進 ・CADDi Techカルチャーの浸透 ・その他、エンジニアリング組織の価値発揮を最大化するための問題提起や施策の企画・実行 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

キャディ株式会社

●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 Engineering Management 全般の役割を担っていただきます。 技術専門家として顧客とのコミュニケーション・要件定義・仕様策定を行い、プロジェクトマネジメント・デリバリーマネジメント・運用マネジメントまでを一気通貫で推進していただきます。 また、事業戦略にアラインしたチームの目標設定・育成・評価を通じて、組織としての成果を最大化する役割も期待します。 さらに、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を意識し、他部署の PdM らと協働することで、全社レベルでの技術的な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提供に関わるプロジェクトマネジメント(要件定義〜デリバリー〜運用) PoC フェーズのプロトタイプを AWS 上の本番アプリケーションとしてプロダクション化するための設計・開発マネジメント 事業戦略にアラインした目標設定と達成マネジメント 1on1や評価フィードバックを通じたチームメンバーの育成 顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ソリューション開発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 エンジニア採用活動の推進 ●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: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,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

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●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

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●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

株式会社ギブリー

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

キャディ株式会社

CTO直下の戦略的技術組織に所属し、組織内で発生する様々な技術課題の解決に取り組むテックリードのポジションです。 部門横断の課題解決や技術施策の推進を通じて、事業成長の最大化に貢献します。 以下は一例ですが、裁量と共に枠にとらわれない横断的な活躍を期待しています。 ・部門横断の技術課題の特定と解決 ・CTOや各事業部・プロダクトチームと連携し、技術課題の抽出および解決のリード ・課題に対する技術的なアプローチの設計・実装・評価 ・技術戦略の立案・推進 ・技術組織全体の戦略やロードマップの策定に貢献 ・課題の優先度の決定と施策の推進 ・アーキテクチャ設計と技術的意思決定の支援 ・複数プロダクトにまたがる共通基盤やマイクロサービスの方針整理 ・技術的なベストプラクティスの策定と社内展開 ・組織設計やアーキテクチャのレビューと改善のリード ・品質・パフォーマンスの向上施策の推進 ・コード品質、テスト自動化、CI/CDの改善方針の整理 ・組織への発信と浸透 ・ステークホルダーとの連携・調整 ・開発組織内各部門との協働による課題解決 ・技術的な観点からの意思決定支援と説明責任の遂行 ・チームづくりや採用 ・横断的な施策を推進するチームのマネジメント ・必要に応じて採用にも関与 ●キャディの開発組織の雰囲気がわかる参考資料 [キャディによる挑戦の本気度(VPoE藤倉のnote)](https://note.com/sigemoto/n/n8eb9dc477794) [600人でも「0.1合目」の異次元な挑戦──“3年で数十個”のハイグロースなプロダクト開発に挑むキャディの開発組織](https://www.fastgrow.jp/articles/caddi-tech-session) [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) ●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

キャディ株式会社

●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

キャディ株式会社

●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

●DevOps基盤の戦略立案・設計を主導し、開発プロセス全体を最適化 ●CI/CDパイプラインの整備(自動テスト、自動デプロイの仕組み強化) ●IaC(Terraform, Helm等)によるクラウド基盤の標準化 ●開発者向けツールやフレームワークの導入・改善(DX推進) ●マルチクラウド(Google Cloud・Azure・AWS)を横断した開発環境の整備 ●チームマネジメント(メンバー育成・目標設定・評価) ●開発部門横断でのプロセス改善・カルチャー醸成の推進

株式会社ラクス

「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において、インフラ組織のマネジメントを行っていただきます。 ●仕事内容(詳細) 自社で開発しているクラウドサービスのシステム管理・運用/保守を行うインフラチームのマネージャー(課長)としてご活躍頂くことを期待しています。 (自社内で運用体制、環境構築、保守･運用を全て行っています。) ・チーム管理:チームの方針決定、プロジェクトマネジメント、リソースマネジメント (技術的戦略にのっとり、部下への戦術の落とし込み、達成支援による人材育成をしていただきます。) ・メンバー管理:人事考課、リーダー/メンバー育成、1on1ミーティング、文化/マインドの熟成 ・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、戦術の実行をしていただきます。) ・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。) ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部 インフラ開発部には東西合わせて以下4つの課があります。 各課、メンバー5～10名程が在籍しており、今回は東京インフラ開発1～3課いずれかの配属を予定しています。 ※また別の部ではありますが、SRE課もありますのでKubernetesの構築のフォローや、全課横ぐしでの共通施策PJの推進(Grafanaの導入運用、バックエンド基盤の構築など)も協力しながら進めていくことができます。 東京インフラ開発1課 東京インフラ開発2課 東京インフラ開発3課 大阪インフラ開発課 ●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 ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ※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。