TechGo

ITエンジニア転職ならテックゴー

ITエンジニア転職・求人TOP>
(2ページ目)>

スタートアップ TerraformのITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 54

31~54件を表示

キャディ株式会社

キャディ株式会社

Technical PdM - Enterprise Solution -

データサイエンティスト

900~1,400万円

正社員

東京都(台東区)

●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

JIRA

Discord

Slack

生成AI・LLM

Confluence

Apache

PostgreSQL

Datadog

Terraform

GitHub Actions

GitHub

Kubernetes

Google Cloud Platform(GCP)

AWS

Python

Java

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Technical PdM - Enterprise Solution -

データサイエンティスト

正社員

●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

900~1,400万円

東京都(台東区)

JIRA

Discord

Slack

生成AI・LLM

Confluence

Apache

PostgreSQL

Datadog

Terraform

GitHub Actions

GitHub

Kubernetes

Google Cloud Platform(GCP)

AWS

Python

Java

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

キャディ株式会社

キャディ株式会社

キャディ株式会社

キャディ株式会社

Staff Software Engineer, CTO Office

テックリード

1,200~1,800万円

正社員

東京都(台東区)

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

Discord

Datadog

Rust

Elasticsearch

Docker

PostgreSQL

Figma

Confluence

React

Kubernetes

GitHub Actions

GitHub

Python

Next.js

PyTorch

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Terraform

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Staff Software Engineer, CTO Office

テックリード

正社員

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

1,200~1,800万円

東京都(台東区)

Discord

Datadog

Rust

Elasticsearch

Docker

PostgreSQL

Figma

Confluence

React

Kubernetes

GitHub Actions

GitHub

Python

Next.js

PyTorch

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Terraform

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

キャディ株式会社

キャディ株式会社

Staff Research Engineer, 2D/3D Vision & Multimodal Understanding

AI・機械学習(LLM)エンジニア

1,200~2,500万円

正社員

東京都(台東区)

●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

GitHub Actions

PostgreSQL

Datadog

Terraform

TypeScript

Rust

React

Next.js

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

Python

BigQuery

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Staff Research Engineer, 2D/3D Vision & Multimodal Understanding

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●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

1,200~2,500万円

東京都(台東区)

GitHub Actions

PostgreSQL

Datadog

Terraform

TypeScript

Rust

React

Next.js

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

Python

BigQuery

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

株式会社ACES

株式会社ACES

データ基盤アーキテクト(AI / クラウド)

データアーキテクト

-

正社員

東京都(文京区)

本ポジションでは、ACESが推進する「AI OS」構想において、Data Layerの責任者として、設計・構築・案件適用・型化までを一貫してリードしていただきます。 AI OSは、Data Layer / Knowledge Layer / Agent Layer など複数のレイヤから構成されており、特にデータを起点としたAI活用を成立させるためのData Layerを重要な基盤と位置付けています。 現在ACESでは、このData Layerを専門的に担う責任者ポジションが存在しておらず、本ポジションはその中核を担う新設ポジションです。 単なるデータエンジニアリングに留まらず、 ●AI OS全体(Knowledge Layer・Agent Layer)との接続性 ●クラウドを前提としたITアーキテクチャ設計 ●実案件への適用を通じた再現性の高い型化 といった観点を持ち、「構想」と「現場実装」を往復しながら、ACESにおけるデータ活用の中核をつくる役割です。 所属は研究開発チームとなりますが、短期的にはDXパートナーサービスへの関与も多く、事業横断的に活動いただくポジションです。 具体的な業務内容 ●AI OS(Data Layer)の設計・構築 AI OS構想におけるData Layerの設計・技術選定 Databricks・Snowflake等のモダンなデータスタックを活用したデータ基盤設計 Knowledge Layer・Agent Layerとの接続性を考慮したデータアーキテクチャ設計 Azure / AWS / GCP 等のパブリッククラウドを前提とした周辺アーキテクチャ設計 データ連携、権限管理、セキュリティ、運用設計 等 ●プロジェクトへの適用・実装推進 DXパートナーサービス事業案件および社内プロジェクトにおけるData Layerの設計・構築・実装 設計範囲を超えた技術的課題への対応、現場適用可能性の向上 データ基盤に関する方針決定およびプロジェクト内での技術リード ●知見の型化・社内展開 プロジェクトを通じて得られた知見のドキュメント化・型化 Data Layerの実装ガイドライン、再利用可能な開発モジュールの整備 社内向けのナレッジ共有、教育、浸透施策の企画・実行 ●推進体制の構築(協働) 外部パートナー(データ領域)との協業体制の設計・運用 内製・外製の方針設計とプロジェクト品質・スピードの両立 研究開発チームのマネージャーやDXパートナーサービス PMと連携した推進 キャリアパス 入社直後から、ACESにおけるデータ領域の責任者としての役割を担っていただきます。 中長期的には、AI OS全体を見渡したより戦略的な技術ポジションや、事業・組織レベルでの意思決定に関わる役割への拡張も期待しています。 開発環境・技術スタック(一例) クラウド:Azure / AWS / GCP データ基盤:Databricks / Snowflake 等 言語:Python IaC:Terraform CI/CD:GitHub Actions コード管理:GitHub ドキュメント:Notion コミュニケーション:Slack / Zoom ※案件・構想に応じて柔軟に技術選定を行います。

Terraform

AWS

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

Snowflake

Microsoft Azure

GitHub

Notion

Slack

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

機械学習・データ活用

スタートアップ

従業員数100名未満

データ基盤アーキテクト(AI / クラウド)

データアーキテクト

正社員

本ポジションでは、ACESが推進する「AI OS」構想において、Data Layerの責任者として、設計・構築・案件適用・型化までを一貫してリードしていただきます。 AI OSは、Data Layer / Knowledge Layer / Agent Layer など複数のレイヤから構成されており、特にデータを起点としたAI活用を成立させるためのData Layerを重要な基盤と位置付けています。 現在ACESでは、このData Layerを専門的に担う責任者ポジションが存在しておらず、本ポジションはその中核を担う新設ポジションです。 単なるデータエンジニアリングに留まらず、 ●AI OS全体(Knowledge Layer・Agent Layer)との接続性 ●クラウドを前提としたITアーキテクチャ設計 ●実案件への適用を通じた再現性の高い型化 といった観点を持ち、「構想」と「現場実装」を往復しながら、ACESにおけるデータ活用の中核をつくる役割です。 所属は研究開発チームとなりますが、短期的にはDXパートナーサービスへの関与も多く、事業横断的に活動いただくポジションです。 具体的な業務内容 ●AI OS(Data Layer)の設計・構築 AI OS構想におけるData Layerの設計・技術選定 Databricks・Snowflake等のモダンなデータスタックを活用したデータ基盤設計 Knowledge Layer・Agent Layerとの接続性を考慮したデータアーキテクチャ設計 Azure / AWS / GCP 等のパブリッククラウドを前提とした周辺アーキテクチャ設計 データ連携、権限管理、セキュリティ、運用設計 等 ●プロジェクトへの適用・実装推進 DXパートナーサービス事業案件および社内プロジェクトにおけるData Layerの設計・構築・実装 設計範囲を超えた技術的課題への対応、現場適用可能性の向上 データ基盤に関する方針決定およびプロジェクト内での技術リード ●知見の型化・社内展開 プロジェクトを通じて得られた知見のドキュメント化・型化 Data Layerの実装ガイドライン、再利用可能な開発モジュールの整備 社内向けのナレッジ共有、教育、浸透施策の企画・実行 ●推進体制の構築(協働) 外部パートナー(データ領域)との協業体制の設計・運用 内製・外製の方針設計とプロジェクト品質・スピードの両立 研究開発チームのマネージャーやDXパートナーサービス PMと連携した推進 キャリアパス 入社直後から、ACESにおけるデータ領域の責任者としての役割を担っていただきます。 中長期的には、AI OS全体を見渡したより戦略的な技術ポジションや、事業・組織レベルでの意思決定に関わる役割への拡張も期待しています。 開発環境・技術スタック(一例) クラウド:Azure / AWS / GCP データ基盤:Databricks / Snowflake 等 言語:Python IaC:Terraform CI/CD:GitHub Actions コード管理:GitHub ドキュメント:Notion コミュニケーション:Slack / Zoom ※案件・構想に応じて柔軟に技術選定を行います。

-

東京都(文京区)

Terraform

AWS

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

Snowflake

Microsoft Azure

GitHub

Notion

Slack

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

機械学習・データ活用

スタートアップ

従業員数100名未満

株式会社ACES

株式会社ACES

ソフトウェアアーキテクト(Delta)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

-

正社員

東京都(文京区)

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 ソフトウェアアーキテクトとして、AI導入のためのソフトウェア開発において技術選定やアーキテクチャ、システム要件定義〜設計をリードいただきます。 各業界の大手企業が抱える事業課題を解決するAI導入や、協業によるAIを前提とした新たなビジネスモデルの創出を通じて、AI時代の新しい働き方を提供する社会的インパクトの大きい開発案件に関わっていただけます。また、システム導入後も顧客と継続的にコミュニケーションをとるため、作って終わりではなく継続的な支援が可能です。 ※本ポジションはAI領域の経験は不問です。社内の機械学習エンジニアと開発を進めるため、AIに関する不明点はすぐ相談できます。 プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件( https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html ) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

Django

Flask

Docker

React

Microsoft Azure

FastAPI

Linux

Python

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Terraform

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

機械学習・データ活用

スタートアップ

従業員数100名未満

ソフトウェアアーキテクト(Delta)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 ソフトウェアアーキテクトとして、AI導入のためのソフトウェア開発において技術選定やアーキテクチャ、システム要件定義〜設計をリードいただきます。 各業界の大手企業が抱える事業課題を解決するAI導入や、協業によるAIを前提とした新たなビジネスモデルの創出を通じて、AI時代の新しい働き方を提供する社会的インパクトの大きい開発案件に関わっていただけます。また、システム導入後も顧客と継続的にコミュニケーションをとるため、作って終わりではなく継続的な支援が可能です。 ※本ポジションはAI領域の経験は不問です。社内の機械学習エンジニアと開発を進めるため、AIに関する不明点はすぐ相談できます。 プロジェクト例 ●モビリティ領域の協業案件( https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000044470.html ) SOMPOグループのモビリティ関連会社と資本業務提携。事故車/中古車の状態や価値を画像認識AIを用いて判定し、B2BオークションのビジネスプロセスをAIで再構築し、デジタル新規事業を開発・推進。 また、ディーラーや中古車販売店向けに事故車の価格を即時算出するAIアプリを開発・リリースしました。 ●大手金融機関に向けたGAI構築案件 SMBCグループにおける社内規定などの書類をAIが読み込み・生成しやすい形で構造データ化し、生成AIを用いて業務効率化を行うSMBC-GAIを構築し全社員に展開。5万時間にのぼる工数削減を実現しました。 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

-

東京都(文京区)

Django

Flask

Docker

React

Microsoft Azure

FastAPI

Linux

Python

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Terraform

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

機械学習・データ活用

スタートアップ

従業員数100名未満

キャディ株式会社

キャディ株式会社

★優先度Top Priority★ Engineering Manager, Machine Learning

データサイエンティスト

1,000~1,400万円

正社員

東京都(台東区)

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 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: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

Express

Rust

Elasticsearch

Adobe XD

Confluence

React

FastAPI

NestJS

GitHub Actions

GitHub

Python

BigQuery

Backlog

Next.js

TypeScript

Slack

JIRA

Node.js

Terraform

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

★優先度Top Priority★ Engineering Manager, Machine Learning

データサイエンティスト

正社員

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 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: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

1,000~1,400万円

東京都(台東区)

Express

Rust

Elasticsearch

Adobe XD

Confluence

React

FastAPI

NestJS

GitHub Actions

GitHub

Python

BigQuery

Backlog

Next.js

TypeScript

Slack

JIRA

Node.js

Terraform

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

株式会社カナリー

株式会社カナリー

開発本部-04. テックリード(Webフロントエンド)

テックリード

1,000万円~

正社員

東京都(港区)

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のWebフロントエンドのテックリードとしてサービスの開発をリードして頂きます。 各プロダクトにはプロダクト全体のエンジニアリングを統括するプロダクトリードエンジニアがおり、テックリードは各技術領域における技術マネジメントを担っています。Webフロントエンドのテックリードの方には Webフロントエンドの領域に関して技術的意思決定、品質担保のための設計レビュー、生産性の向上、採用活動などを担って頂きます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのWebフロントエンドの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

Terraform

TypeScript

Notion

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

Redux

React

Docker

フルリモート(出社なし)

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

開発本部-04. テックリード(Webフロントエンド)

テックリード

正社員

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のWebフロントエンドのテックリードとしてサービスの開発をリードして頂きます。 各プロダクトにはプロダクト全体のエンジニアリングを統括するプロダクトリードエンジニアがおり、テックリードは各技術領域における技術マネジメントを担っています。Webフロントエンドのテックリードの方には Webフロントエンドの領域に関して技術的意思決定、品質担保のための設計レビュー、生産性の向上、採用活動などを担って頂きます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのWebフロントエンドの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

1,000万円~

東京都(港区)

Terraform

TypeScript

Notion

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

Redux

React

Docker

フルリモート(出社なし)

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

株式会社カナリー

株式会社カナリー

開発本部-03. テックリード(バックエンド)

テックリード

1,000万円~

正社員

東京都(港区)

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のバックエンドのテックリードとしてサービスの開発や、弊社が独自に整備してきた不動産データベースを基軸とした一連の開発(DBの改善/管理/運用、物件コンテンツの拡充など)などをリードして頂きます。 各プロダクトにはプロダクト全体のエンジニアリングを統括するプロダクトリードエンジニアがおり、テックリードは各技術領域における技術マネジメントを担っています。バックエンドのテックリードの方にはバックエンドの領域に関して技術的意思決定、品質担保のための設計レビュー、生産性の向上、採用活動などを担って頂きます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのバックエンドの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

Datadog

Elasticsearch

Docker

React

Kubernetes

Redux

GitHub Actions

Go

Google Cloud Platform(GCP)

React Native

Next.js

TypeScript

AWS

Google Spanner

Terraform

フルリモート(出社なし)

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

開発本部-03. テックリード(バックエンド)

テックリード

正社員

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のバックエンドのテックリードとしてサービスの開発や、弊社が独自に整備してきた不動産データベースを基軸とした一連の開発(DBの改善/管理/運用、物件コンテンツの拡充など)などをリードして頂きます。 各プロダクトにはプロダクト全体のエンジニアリングを統括するプロダクトリードエンジニアがおり、テックリードは各技術領域における技術マネジメントを担っています。バックエンドのテックリードの方にはバックエンドの領域に関して技術的意思決定、品質担保のための設計レビュー、生産性の向上、採用活動などを担って頂きます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのバックエンドの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

1,000万円~

東京都(港区)

Datadog

Elasticsearch

Docker

React

Kubernetes

Redux

GitHub Actions

Go

Google Cloud Platform(GCP)

React Native

Next.js

TypeScript

AWS

Google Spanner

Terraform

フルリモート(出社なし)

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

株式会社カナリー

株式会社カナリー

開発本部-08. ソフトウェアエンジニア(Webフロントエンド)

フロントエンドエンジニア

800~1,200万円

正社員

東京都(港区)

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のWebフロントエンドエンジニアとしてサービスの開発に携わっていただきます。 UI/UXの設計・実装・運用に加え、その上流としてのユーザー分析や、解決すべき課題とそのためのアクションなどを考える部分などもお任せしたいです。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 弊社では特定の職能に閉じず課題解決を行う“ソフトウェアエンジニア”を理想としているため、将来的には他領域含めてフルスタックでの開発・運用を行っていただくことも可能です。また、将来的なキャリアとしてはテックリードとして技術マネジメント(設計・実装レビュー、運用方針の決定、開発の効率化など)、あるいはプロダクト全体のエンジニアリングマネジメントを目指すという選択肢もあります。 【職務内容】 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのWebフロントエンドの開発 ●サービスの運用 【開発環境】 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

Datadog

Elasticsearch

Docker

React

Kubernetes

Redux

GitHub Actions

Go

Google Cloud Platform(GCP)

React Native

Next.js

TypeScript

Vue.js

Google Spanner

Terraform

フルリモート(出社なし)

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

開発本部-08. ソフトウェアエンジニア(Webフロントエンド)

フロントエンドエンジニア

正社員

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のWebフロントエンドエンジニアとしてサービスの開発に携わっていただきます。 UI/UXの設計・実装・運用に加え、その上流としてのユーザー分析や、解決すべき課題とそのためのアクションなどを考える部分などもお任せしたいです。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 弊社では特定の職能に閉じず課題解決を行う“ソフトウェアエンジニア”を理想としているため、将来的には他領域含めてフルスタックでの開発・運用を行っていただくことも可能です。また、将来的なキャリアとしてはテックリードとして技術マネジメント(設計・実装レビュー、運用方針の決定、開発の効率化など)、あるいはプロダクト全体のエンジニアリングマネジメントを目指すという選択肢もあります。 【職務内容】 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのWebフロントエンドの開発 ●サービスの運用 【開発環境】 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

800~1,200万円

東京都(港区)

Datadog

Elasticsearch

Docker

React

Kubernetes

Redux

GitHub Actions

Go

Google Cloud Platform(GCP)

React Native

Next.js

TypeScript

Vue.js

Google Spanner

Terraform

フルリモート(出社なし)

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

株式会社カナリー

株式会社カナリー

開発本部-09. ソフトウェアエンジニア(モバイルアプリ)

モバイルアプリエンジニア

800~1,200万円

正社員

東京都(港区)

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のモバイルアプリエンジニアとしてサービスの開発に携わっていただきます。 UI/UXの設計・実装・運用に加え、その上流としてのユーザー分析や、解決すべき課題とそのためのアクションなどを考える部分などもお任せしたいです。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 弊社では特定の職能に閉じず課題解決を行う“ソフトウェアエンジニア”を理想としているため、将来的には他領域含めてフルスタックでの開発・運用を行っていただくことも可能です。また、将来的なキャリアとしてはテックリードとして技術マネジメント(設計・実装レビュー、運用方針の決定、開発の効率化など)、あるいはプロダクト全体のエンジニアリングマネジメントを目指すという選択肢もあります。 【職務内容】 ●ユーザー向けのモバイルアプリの開発 ●サービスの運用 【開発環境】 [モバイルアプリ] ●Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ●TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ●状態管理はRedux Toolkitを使用 ●APIはgRPC-Webで構築 ●E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ●TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ●TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ●アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ●APIはgRPCで構築 ●dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ●GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ●その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ●Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ●API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ●クラウドサービスはGCPを利用 ●Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ●Terraformによるインフラのコード管理 ●その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

Datadog

Elasticsearch

Docker

React

Kubernetes

Redux

GitHub Actions

Go

Google Cloud Platform(GCP)

React Native

Next.js

TypeScript

Terraform

フルリモート(出社なし)

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

開発本部-09. ソフトウェアエンジニア(モバイルアプリ)

モバイルアプリエンジニア

正社員

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のモバイルアプリエンジニアとしてサービスの開発に携わっていただきます。 UI/UXの設計・実装・運用に加え、その上流としてのユーザー分析や、解決すべき課題とそのためのアクションなどを考える部分などもお任せしたいです。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 弊社では特定の職能に閉じず課題解決を行う“ソフトウェアエンジニア”を理想としているため、将来的には他領域含めてフルスタックでの開発・運用を行っていただくことも可能です。また、将来的なキャリアとしてはテックリードとして技術マネジメント(設計・実装レビュー、運用方針の決定、開発の効率化など)、あるいはプロダクト全体のエンジニアリングマネジメントを目指すという選択肢もあります。 【職務内容】 ●ユーザー向けのモバイルアプリの開発 ●サービスの運用 【開発環境】 [モバイルアプリ] ●Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ●TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ●状態管理はRedux Toolkitを使用 ●APIはgRPC-Webで構築 ●E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ●TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ●TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ●アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ●APIはgRPCで構築 ●dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ●GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ●その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ●Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ●API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ●クラウドサービスはGCPを利用 ●Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ●Terraformによるインフラのコード管理 ●その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

800~1,200万円

東京都(港区)

Datadog

Elasticsearch

Docker

React

Kubernetes

Redux

GitHub Actions

Go

Google Cloud Platform(GCP)

React Native

Next.js

TypeScript

Terraform

フルリモート(出社なし)

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /

エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
株式会社カナリー

株式会社カナリー

開発本部-00. ソフトウェアエンジニア(オープンポジション)

フルスタックエンジニア

-

正社員

東京都(港区)

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のサービスの開発から、ご本人のご希望などを踏まえ決定します。 以下の様なお悩みを持った方や「ベストマッチか分からないけど興味がある」方は是非まずはご相談ください!一緒によりよい働き方を模索できればと考えています。 ●Vueしか触ったことがないが、Reactを使ってみたい ●Reactしか触ったことがないが、React Nativeを使ってみたい ●バックエンドしかやったことがないが、フロントエンドも経験したい 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

Datadog

Elasticsearch

Docker

React

Kubernetes

Redux

GitHub Actions

Go

Google Cloud Platform(GCP)

React Native

Next.js

TypeScript

Vue.js

Terraform

フルリモート(出社なし)

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

開発本部-00. ソフトウェアエンジニア(オープンポジション)

フルスタックエンジニア

正社員

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のサービスの開発から、ご本人のご希望などを踏まえ決定します。 以下の様なお悩みを持った方や「ベストマッチか分からないけど興味がある」方は是非まずはご相談ください!一緒によりよい働き方を模索できればと考えています。 ●Vueしか触ったことがないが、Reactを使ってみたい ●Reactしか触ったことがないが、React Nativeを使ってみたい ●バックエンドしかやったことがないが、フロントエンドも経験したい 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

-

東京都(港区)

Datadog

Elasticsearch

Docker

React

Kubernetes

Redux

GitHub Actions

Go

Google Cloud Platform(GCP)

React Native

Next.js

TypeScript

Vue.js

Terraform

フルリモート(出社なし)

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

株式会社カナリー

株式会社カナリー

開発本部-06. ソフトウェアエンジニア(フルスタック)

フルスタックエンジニア

800~1,200万円

正社員

東京都(港区)

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のソフトウェアエンジニアとしてサービスの開発に携わっていただきます。 フルスタックである強みを活かし、ユーザー体験を高いレベルで実現して頂きたいと考えています。エンジニアとしての経験をさらに積まれた後、将来的にはリードエンジニアとしてWebフロントエンド、バックエンド、モバイルアプリ等を広く見通した上での設計責任・コードオーナー・メンバーの育成を担っていただきたいと考えています。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

Datadog

Elasticsearch

Docker

React

Kubernetes

Redux

GitHub Actions

Go

Google Cloud Platform(GCP)

React Native

Next.js

TypeScript

Terraform

社宅・家賃補助制度あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

開発本部-06. ソフトウェアエンジニア(フルスタック)

フルスタックエンジニア

正社員

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のソフトウェアエンジニアとしてサービスの開発に携わっていただきます。 フルスタックである強みを活かし、ユーザー体験を高いレベルで実現して頂きたいと考えています。エンジニアとしての経験をさらに積まれた後、将来的にはリードエンジニアとしてWebフロントエンド、バックエンド、モバイルアプリ等を広く見通した上での設計責任・コードオーナー・メンバーの育成を担っていただきたいと考えています。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

800~1,200万円

東京都(港区)

Datadog

Elasticsearch

Docker

React

Kubernetes

Redux

GitHub Actions

Go

Google Cloud Platform(GCP)

React Native

Next.js

TypeScript

Terraform

社宅・家賃補助制度あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

燈株式会社

燈株式会社

SWE/ソフトウェアエンジニア【DX Solution事業本部】_senior

AI・機械学習(LLM)エンジニア

1,000~1,500万円

正社員

東京都(千代田区)

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。サービス累計700社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。ローンチ1年で200社の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Antares(図面領域) 設計図面を3Dモデルに変換するプロセスの自動化を実現するアプリケーション プレス例(設計図書のダッシュボードシステム):https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2022/220509_8718.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

Docker

JavaScript

Microsoft Azure

FastAPI

RAG

NestJS

Python

機械学習

Next.js

PyTorch

TypeScript

AWS

Node.js

Terraform

Kotlin

生成AI開発ツール導入

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

SWE/ソフトウェアエンジニア【DX Solution事業本部】_senior

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。サービス累計700社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。ローンチ1年で200社の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Antares(図面領域) 設計図面を3Dモデルに変換するプロセスの自動化を実現するアプリケーション プレス例(設計図書のダッシュボードシステム):https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2022/220509_8718.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

1,000~1,500万円

東京都(千代田区)

Docker

JavaScript

Microsoft Azure

FastAPI

RAG

NestJS

Python

機械学習

Next.js

PyTorch

TypeScript

AWS

Node.js

Terraform

Kotlin

生成AI開発ツール導入

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

燈株式会社

燈株式会社

SWE/ソフトウェアエンジニア【AI SaaS事業本部】_middle

AI・機械学習(LLM)エンジニア

800~1,200万円

正社員

東京都(千代田区)

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。 詳細な業務内容 【タスク例】 ・仕様策定・設計: PdMが描いた要件のラフ案をもとに、DB設計・API設計・UI/UXの挙動を具体化し、関係者と合意形成を行う。 ・ドメイン連携: 建設業界特有の複雑な商習慣を理解し、現場で本当に使えるロジックをコードに落とし込む。 ・品質向上: 複雑な仕様に対するテスト設計、リファクタリング、技術的負債の解消提案。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上 〇開発例 ・建設業特化の生成AI AIコンストシェルジュ「光/Hikari」:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 ・製造業特化の生成AIエージェント「工/Takumi」:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。 累積データの検索・分析が可能。 ・物流業特化の生成AIエージェント「運/Hakobi」:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。 配送・輸送コストの見直しが可能。 ・卸売・小売業特化の生成AIエージェント「商/Akinai」:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。 仕入れ・販売計画の作成が可能。

Docker

React

Microsoft Azure

FastAPI

RAG

NestJS

Python

機械学習

Next.js

PyTorch

TypeScript

AWS

Node.js

Terraform

育児支援制度あり

生成AI開発ツール導入

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

SWE/ソフトウェアエンジニア【AI SaaS事業本部】_middle

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。 詳細な業務内容 【タスク例】 ・仕様策定・設計: PdMが描いた要件のラフ案をもとに、DB設計・API設計・UI/UXの挙動を具体化し、関係者と合意形成を行う。 ・ドメイン連携: 建設業界特有の複雑な商習慣を理解し、現場で本当に使えるロジックをコードに落とし込む。 ・品質向上: 複雑な仕様に対するテスト設計、リファクタリング、技術的負債の解消提案。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上 〇開発例 ・建設業特化の生成AI AIコンストシェルジュ「光/Hikari」:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 ・製造業特化の生成AIエージェント「工/Takumi」:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。 累積データの検索・分析が可能。 ・物流業特化の生成AIエージェント「運/Hakobi」:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。 配送・輸送コストの見直しが可能。 ・卸売・小売業特化の生成AIエージェント「商/Akinai」:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。 仕入れ・販売計画の作成が可能。

800~1,200万円

東京都(千代田区)

Docker

React

Microsoft Azure

FastAPI

RAG

NestJS

Python

機械学習

Next.js

PyTorch

TypeScript

AWS

Node.js

Terraform

育児支援制度あり

生成AI開発ツール導入

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

燈株式会社

燈株式会社

SWE/ソフトウェアエンジニア【AI SaaS事業本部】_senior

AI・機械学習(LLM)エンジニア

1,000~1,500万円

正社員

東京都(千代田区)

業界特化型生成AIエージェントの開発(AI SaaS事業部への配属)において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。 【ミッション】 ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。 詳細な業務内容 【業務例】 ・要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。 ・タスク分解と采配(ディスパッチ): 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ(1〜3日程度)」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。 ・アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。 ・組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール(Devin/Claude Code等)の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

Elasticsearch

Docker

MLOps

React

Microsoft Azure

Python

生成AI・LLM

Next.js

PyTorch

CakePHP

TypeScript

AWS

JIRA

Node.js

Terraform

Kotlin

生成AI開発ツール導入

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

大規模トラフィック環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

SWE/ソフトウェアエンジニア【AI SaaS事業本部】_senior

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

業界特化型生成AIエージェントの開発(AI SaaS事業部への配属)において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。 【ミッション】 ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。 詳細な業務内容 【業務例】 ・要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。 ・タスク分解と采配(ディスパッチ): 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ(1〜3日程度)」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。 ・アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。 ・組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール(Devin/Claude Code等)の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

1,000~1,500万円

東京都(千代田区)

Elasticsearch

Docker

MLOps

React

Microsoft Azure

Python

生成AI・LLM

Next.js

PyTorch

CakePHP

TypeScript

AWS

JIRA

Node.js

Terraform

Kotlin

生成AI開発ツール導入

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

大規模トラフィック環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

燈株式会社

燈株式会社

SWE/ソフトウェアエンジニア【AI SaaS事業本部】【DX Solution事業本部】_middle

AI・機械学習(LLM)エンジニア

800~1,200万円

正社員

東京都(千代田区)

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。 配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計1,000社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

自然言語処理

JavaScript

Microsoft Azure

FastAPI

RAG

NestJS

GitHub

Python

機械学習

Next.js

画像認識

TypeScript

AWS

Node.js

Terraform

生成AI開発ツール導入

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

SWE/ソフトウェアエンジニア【AI SaaS事業本部】【DX Solution事業本部】_middle

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。 配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計1,000社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

800~1,200万円

東京都(千代田区)

自然言語処理

JavaScript

Microsoft Azure

FastAPI

RAG

NestJS

GitHub

Python

機械学習

Next.js

画像認識

TypeScript

AWS

Node.js

Terraform

生成AI開発ツール導入

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

燈株式会社

燈株式会社

SWE/ソフトウェアエンジニア【DX Solution事業本部】_junior

MLopsエンジニア

500~800万円

正社員

東京都(千代田区)

DX Solution事業本部において、クライアント企業のDXを推進するWebアプリケーション開発に携わっていただきます。主に、AIソリューションの実装を担います。画像認識AIや最適化アルゴリズムなどを組み込んだ、Webアプリケーションのフロントエンド/バックエンド実装及びインフラ構築などフルスタックな開発をお任せします。 入社直後は、テックリードやシニアエンジニアの指導のもと、設計思想やコーディング規約を学びながら機能実装を担当していただきます。 また、単なる実装作業にとどまらず、クライアントとのMTG参加などを通じて、顧客に近い距離でシステムを構築する経験を積むことも可能です。シニアメンバーの知見を吸収しながら、将来的にはPMとしてのキャリアを目指すこともできる環境です。 【開発例】 ・RAGを用いた社内ナレッジ検索Webシステムの開発:社内技術文書を検索・回答生成するエージェント機能のバックエンドAPIおよびフロントエンド開発。 ・画像認識AIを搭載した写真管理プラットフォームの構築:数百万枚規模の現場写真を高速に処理するデータベース設計・API実装。画像分類パイプラインと連携したWebアプリケーションの開発。 ・動画解析によるインフラ異常検知ダッシュボードの開発:車載カメラ等の動画データを解析し、変状箇所を可視化する管理画面(UI)の実装。解析結果を蓄積・配信するバックエンドシステムの構築。 ・ドメイン特化LLMを活用した業務支援ツールのAPI開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および業務フローに組み込むためのマイクロサービス設計・開発。 【技術スタック(一例)】 フロントエンド:Typescript/Node.js/React/Next.js バックエンド:Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini 【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】 ・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。会社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。 ・燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。 ・燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。 ・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

HTML

JavaScript

Microsoft Azure

Kubernetes

FastAPI

RAG

NestJS

音声認識

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

生成AI・LLM

Spring Boot

PyTorch

画像認識

TypeScript

AWS

Swift

Node.js

Vue.js

Terraform

C#

Kotlin

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

SWE/ソフトウェアエンジニア【DX Solution事業本部】_junior

MLopsエンジニア

正社員

DX Solution事業本部において、クライアント企業のDXを推進するWebアプリケーション開発に携わっていただきます。主に、AIソリューションの実装を担います。画像認識AIや最適化アルゴリズムなどを組み込んだ、Webアプリケーションのフロントエンド/バックエンド実装及びインフラ構築などフルスタックな開発をお任せします。 入社直後は、テックリードやシニアエンジニアの指導のもと、設計思想やコーディング規約を学びながら機能実装を担当していただきます。 また、単なる実装作業にとどまらず、クライアントとのMTG参加などを通じて、顧客に近い距離でシステムを構築する経験を積むことも可能です。シニアメンバーの知見を吸収しながら、将来的にはPMとしてのキャリアを目指すこともできる環境です。 【開発例】 ・RAGを用いた社内ナレッジ検索Webシステムの開発:社内技術文書を検索・回答生成するエージェント機能のバックエンドAPIおよびフロントエンド開発。 ・画像認識AIを搭載した写真管理プラットフォームの構築:数百万枚規模の現場写真を高速に処理するデータベース設計・API実装。画像分類パイプラインと連携したWebアプリケーションの開発。 ・動画解析によるインフラ異常検知ダッシュボードの開発:車載カメラ等の動画データを解析し、変状箇所を可視化する管理画面(UI)の実装。解析結果を蓄積・配信するバックエンドシステムの構築。 ・ドメイン特化LLMを活用した業務支援ツールのAPI開発:建設・製造業向けLLMの推論APIの実装、および業務フローに組み込むためのマイクロサービス設計・開発。 【技術スタック(一例)】 フロントエンド:Typescript/Node.js/React/Next.js バックエンド:Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini 【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】 ・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。会社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。 ・燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。 ・燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。 ・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

500~800万円

東京都(千代田区)

HTML

JavaScript

Microsoft Azure

Kubernetes

FastAPI

RAG

NestJS

音声認識

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

生成AI・LLM

Spring Boot

PyTorch

画像認識

TypeScript

AWS

Swift

Node.js

Vue.js

Terraform

C#

Kotlin

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

燈株式会社

燈株式会社

SRE【DX Solution事業本部】_middle

CI・CDエンジニア

800~1,200万円

正社員

東京都(千代田区)

DX Solution事業本部では、多様なプロジェクトが並行して進行しており、それぞれで必要とされるインフラ要件は異なります。 しかし、全体として統一されたセキュリティ水準と品質を備えたクラウド基盤を整備し、横断的に展開していくことは不可欠です。 本ロールでは、クラウド環境の設計・構築・運用に加え、CI/CD パイプラインやIaC(Infrastructure as Code)の整備、監視・ログ基盤の標準化など、DevOpsプラクティスを取り入れた基盤の構築と運用を担います。 これにより、各プロジェクトがスピーディかつ安心して開発・運用できる環境を実現します。 【具体的には】 ・IaCを用いたクラウドインフラの構築 ・Github Actionを用いたCI/CDパイプラインの構築 ・エンジニア全体の開発効率化のためのツールの導入 ●AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

Terraform

GitHub

GitHub Actions

生成AI開発ツール導入

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

SRE【DX Solution事業本部】_middle

CI・CDエンジニア

正社員

DX Solution事業本部では、多様なプロジェクトが並行して進行しており、それぞれで必要とされるインフラ要件は異なります。 しかし、全体として統一されたセキュリティ水準と品質を備えたクラウド基盤を整備し、横断的に展開していくことは不可欠です。 本ロールでは、クラウド環境の設計・構築・運用に加え、CI/CD パイプラインやIaC(Infrastructure as Code)の整備、監視・ログ基盤の標準化など、DevOpsプラクティスを取り入れた基盤の構築と運用を担います。 これにより、各プロジェクトがスピーディかつ安心して開発・運用できる環境を実現します。 【具体的には】 ・IaCを用いたクラウドインフラの構築 ・Github Actionを用いたCI/CDパイプラインの構築 ・エンジニア全体の開発効率化のためのツールの導入 ●AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

800~1,200万円

東京都(千代田区)

Terraform

GitHub

GitHub Actions

生成AI開発ツール導入

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

燈株式会社

燈株式会社

SRE【AI SaaS事業本部】_middle

DevOpsエンジニア

800~1,200万円

正社員

東京都(千代田区)

急成長する自社プロダクトを技術で支える SRE を募集します。 最先端の LLM 技術を活用したプロダクトでは、ユーザー体験の根幹となる「サービスの信頼性」を追求します。 もう一方のプロダクトでは、将来の事業拡大を見据えた「インフラ刷新とコスト最適化」を、大きな裁量のもとリードしていただきます。 安定稼働と事業成長の両輪を支える、非常に重要なポジションです。 あなたの技術力で、プロダクトの未来を支えてください。 ●具体的には ・プロダクトの特性に合わせたSLI/SLOの策定と、モニタリング環境の設計・構築 ・外部API(LLM)連携部分の安定稼働に向けた、継続的な監視とプロアクティブなパフォーマンス改善 ・将来的なアクセス増加に耐えうる、スケーラブルなインフラ基盤の再設計と技術選定のリード ・クラウド利用料の継続的なモニタリングと分析に基づいた、インフラコストの最適化 ※これまでのご経験領域やお持ちの知識に応じて、可能な業務からご対応いただき、徐々に対応範囲を広げていただきます。 最初からすべての業務を担う必要はありません。 知識・技術をキャッチアップしながらバリューを発揮いただける方に、本ポジションをお任せしたいと考えています。 ●自社プロダクト紹介 [建設業特化のバックオフィスDXサービス「Digital Billderシリーズ」](https://www.lp.digitalbillder.com/) ・建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 ・Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計700社以上が導入。 [建設業特化の生成AIサービス「AIコンストシェルジュ 光/Hikari」](https://hikari.akariinc.co.jp/) ・建設業特化のAIエージェント。 ・ローンチ1年で300社の契約を達成 [製造業特化の生成AIサービス「製造業AIエージェント 工/Takumi」](https://takumi.akariinc.co.jp/) ・製造業特化のAIエージェント。 ・2025年ローンチの新プロダクト ●技術スタック(一例) フロントエンド Typescript Node.js React Next.js バックエンド Typescript Node.js Python NestJS FastAPI GraphQL Hasura gRPC インフラ Terraform Kubernetes AWS Microsoft Azure AI Python Numpy Pandas Pytorch OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新の AI 開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin :自動タスク実行により、同時並行での実装数を向上 ●Claude Code :自然言語から高度なコード提案・改善を行い、実装スピードおよび同時並行実装数を向上 ●v0.dev :高速な UI モックアップ生成により、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot :日常的なコーディング補助により、作業効率を底上げ ●Gemini :Deep Research や Python 実行を活用した情報検索・解析で、調査および設計の精度を向上

Spark

Docker

React

Microsoft Azure

FastAPI

NestJS

Python

Next.js

PyTorch

TypeScript

AWS

Node.js

Terraform

生成AI開発ツール導入

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

SRE【AI SaaS事業本部】_middle

DevOpsエンジニア

正社員

急成長する自社プロダクトを技術で支える SRE を募集します。 最先端の LLM 技術を活用したプロダクトでは、ユーザー体験の根幹となる「サービスの信頼性」を追求します。 もう一方のプロダクトでは、将来の事業拡大を見据えた「インフラ刷新とコスト最適化」を、大きな裁量のもとリードしていただきます。 安定稼働と事業成長の両輪を支える、非常に重要なポジションです。 あなたの技術力で、プロダクトの未来を支えてください。 ●具体的には ・プロダクトの特性に合わせたSLI/SLOの策定と、モニタリング環境の設計・構築 ・外部API(LLM)連携部分の安定稼働に向けた、継続的な監視とプロアクティブなパフォーマンス改善 ・将来的なアクセス増加に耐えうる、スケーラブルなインフラ基盤の再設計と技術選定のリード ・クラウド利用料の継続的なモニタリングと分析に基づいた、インフラコストの最適化 ※これまでのご経験領域やお持ちの知識に応じて、可能な業務からご対応いただき、徐々に対応範囲を広げていただきます。 最初からすべての業務を担う必要はありません。 知識・技術をキャッチアップしながらバリューを発揮いただける方に、本ポジションをお任せしたいと考えています。 ●自社プロダクト紹介 [建設業特化のバックオフィスDXサービス「Digital Billderシリーズ」](https://www.lp.digitalbillder.com/) ・建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 ・Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計700社以上が導入。 [建設業特化の生成AIサービス「AIコンストシェルジュ 光/Hikari」](https://hikari.akariinc.co.jp/) ・建設業特化のAIエージェント。 ・ローンチ1年で300社の契約を達成 [製造業特化の生成AIサービス「製造業AIエージェント 工/Takumi」](https://takumi.akariinc.co.jp/) ・製造業特化のAIエージェント。 ・2025年ローンチの新プロダクト ●技術スタック(一例) フロントエンド Typescript Node.js React Next.js バックエンド Typescript Node.js Python NestJS FastAPI GraphQL Hasura gRPC インフラ Terraform Kubernetes AWS Microsoft Azure AI Python Numpy Pandas Pytorch OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新の AI 開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin :自動タスク実行により、同時並行での実装数を向上 ●Claude Code :自然言語から高度なコード提案・改善を行い、実装スピードおよび同時並行実装数を向上 ●v0.dev :高速な UI モックアップ生成により、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot :日常的なコーディング補助により、作業効率を底上げ ●Gemini :Deep Research や Python 実行を活用した情報検索・解析で、調査および設計の精度を向上

800~1,200万円

東京都(千代田区)

Spark

Docker

React

Microsoft Azure

FastAPI

NestJS

Python

Next.js

PyTorch

TypeScript

AWS

Node.js

Terraform

生成AI開発ツール導入

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

株式会社ACES

株式会社ACES

ソフトウェアエンジニア(DX)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

600~1,000万円

正社員

東京都(文京区)

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 当社のDXパートナーサービス事業のソフトウェアエンジニアとして、AIアルゴリズムを利用したシステム開発の要件定義から実装をお任せします。 様々な業界の企業にAIを導入するためのシステム開発を中心としながら、サービスを安定運用するための基盤システム整備まで幅広い開発をご担当いただきます。 当社は最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。 AI技術を活用したDXプロジェクトは生成AIの登場により多くの企業でニーズが高まっています。 属人化した業務をオーダーメイドAIの導入により改革する、社会的なインパクトの強いエンジニアリングを行うポジションです。 ※入社時点で機械学習やMLに関する知見や経験は不問です! 業務内容 ●DXプロジェクトにおける AIアルゴリズム導入のためのサーバーサイド開発およびインフラ設計・構築 ●利用シーンに合わせた データ管理基盤の設計・開発 ●AIアルゴリズムの高速化・最適化 に関する研究開発 ●システムの安定稼働を支える モニタリング・死活監視の仕組みの設計・運用 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

Django

Flask

Docker

Confluence

React

Microsoft Azure

FastAPI

Linux

Python

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Terraform

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

機械学習・データ活用

スタートアップ

従業員数100名未満

ソフトウェアエンジニア(DX)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

事業紹介 【DXパートナーサービス】 各業界をリードする顧客企業と共に、最先端のAI技術を用いたDXプロジェクトの推進やAIを活用した次世代の事業開発を行う事業です。 当社は、「日本で最も顧客の持続的成果を追求するAIソリューション会社」を掲げ、AIの着実な社会実装と顧客現場への価値創出を実現しています。 特に、日本のAI導入PJが成功率3%と低い中で「データの構造化技術と実業務への組み込み力」を強みに、PoCからの開発継続率を87%で維持している点が特徴です。 最先端のAI技術を顧客のビジネスプロセスに組み込み、顧客や社会に「持続的な価値を提供し続けるAIシステム」を開発したい方に最適な環境です。 仕事概要 当社のDXパートナーサービス事業のソフトウェアエンジニアとして、AIアルゴリズムを利用したシステム開発の要件定義から実装をお任せします。 様々な業界の企業にAIを導入するためのシステム開発を中心としながら、サービスを安定運用するための基盤システム整備まで幅広い開発をご担当いただきます。 当社は最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。 AI技術を活用したDXプロジェクトは生成AIの登場により多くの企業でニーズが高まっています。 属人化した業務をオーダーメイドAIの導入により改革する、社会的なインパクトの強いエンジニアリングを行うポジションです。 ※入社時点で機械学習やMLに関する知見や経験は不問です! 業務内容 ●DXプロジェクトにおける AIアルゴリズム導入のためのサーバーサイド開発およびインフラ設計・構築 ●利用シーンに合わせた データ管理基盤の設計・開発 ●AIアルゴリズムの高速化・最適化 に関する研究開発 ●システムの安定稼働を支える モニタリング・死活監視の仕組みの設計・運用 開発環境 案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。 コード管理 : Git(GitHub) 主要言語:Python/TypeScript フレームワーク:Django/Flask/FastAPI/ React等 OS:Linux クラウド: AWS/Azure インフラ: Docker, Terraform ドキュメント管理: Notion コミュニケーション: slack, zoom

600~1,000万円

東京都(文京区)

Django

Flask

Docker

Confluence

React

Microsoft Azure

FastAPI

Linux

Python

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Terraform

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

機械学習・データ活用

スタートアップ

従業員数100名未満

人気の職種・スキルから求人探してみる

株式会社estie

株式会社estie

バックエンドエンジニア(データ)

データサイエンティスト

500~1,300万円

正社員

東京都(港区)

ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます ●不動産に関する情報の収集システム(入力システムや連携API、バッチ処理)の構築 ●収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング ●収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤(データ加工パイプライン)の実装・運用 (Python, dbt, Terraform) ●上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー(ジオコーディング、機械学習、データ配信)の実装・運用 (Python, Rust) ●社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python) 【業務内容の変更の範囲】 (入社時)ソフトウェア開発・保守業務 (変更の範囲)当社の定める業務(出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務)

Terraform

MySQL

生成AI・LLM

BigQuery

Python

Amazon Redshift

PostgreSQL

Rust

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

バックエンドエンジニア(データ)

データサイエンティスト

正社員

ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます ●不動産に関する情報の収集システム(入力システムや連携API、バッチ処理)の構築 ●収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング ●収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤(データ加工パイプライン)の実装・運用 (Python, dbt, Terraform) ●上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー(ジオコーディング、機械学習、データ配信)の実装・運用 (Python, Rust) ●社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python) 【業務内容の変更の範囲】 (入社時)ソフトウェア開発・保守業務 (変更の範囲)当社の定める業務(出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務)

500~1,300万円

東京都(港区)

Terraform

MySQL

生成AI・LLM

BigQuery

Python

Amazon Redshift

PostgreSQL

Rust

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

株式会社インフキュリオン

株式会社インフキュリオン

オープンポジション(フルスタックエンジニア)

フロントエンドエンジニア

-

正社員

東京都(千代田区麹町)

この求人はサービス開発にご興味がある方を広く募集する求人です。 【下記のような方は当ポジションからエントリーください!】 ・ 現状でご希望のポジションが”決まっていない方”または”複数ある方” ・ バックエンド、フロントエンド、インフラ/セキュリティ、QAなど幅広く技術に関わりたい方 ・ 開発だけでなくマネジメントにもチャレンジしたい方 【具体的には】以下はバックエンド開発の一例 ・ 当社プロダクト(Xard・Winvoice・WalletStation等)における機能改善、新機能開発における設計・開発・運用保守 ・ 仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー ・ 機能開発における改善/技術提案 【各プロダクトについて】 ・ Xard Xardは企業が自社ブランドの「Visa」カードをスピーディかつローコストでバーチャル・リアルカード発行それぞれを可能にするプラットフォームサービスです。 カード発行、利用可否判定、利用履歴照会など、すべての取引をAPI化し、1つの仕組みでシームレスなサービス連携を実現しています。 https://infcurion.com/xard/ ・ Winvoice Winvoiceは自社サービスに請求書のカード決済(カード請求/カード支払いなど)を低コスト&スピーディーに構築することができる「請求書支払いプラットフォーム」です。 https://infcurion.com/winvoice/ ・ Wallet Station Wallet Stationは、企業の「オリジナルPay」をスピーディに構築するためのスマホ決済プラットフォームです。コード決済、取引処理、残高管理やユーザ認証など、決済システムのコア機能をAPIで提供しています。 店舗での決済やユーザの資産を扱うシステムのため、セキュリティや処理速度など高い技術力が求められる開発環境です。 https://infcurion.com/walletstation/ 【組織について】 Xard・WInvoice・Wallet Stationを開発する組織は、合計100名近くの組織となっております(平均年齢36歳)。スタートアップ、SI、金融など様々なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しています。 また、開発体制としてはチームごとにプロダクトマネジャー、テックリード、開発メンバーなど5~8人ほどのスクラムチームで開発を進めています。 より便利な顧客体験を提供する時代が来るなかで、多様化するユーザーニーズ・市場動向をいち早く捉えてサービスに反映させながら、ユーザービリティ/アクセシビリティを追求していただきたいと思います。 開発スタイルや利用技術の選定も試行錯誤しながら決めているため、開発業務のみならず、ぜひたくさんの意見を出していただけることを期待しております。 社内メンバーについて:https://infcurion.com/careers/interviews/ 【技術スタック】 当社技術スタック一覧は以下よりご確認ください。 https://whatweuse.dev/company/infcurion 言語/フレームワーク └バックエンド :Java(SpringBoot),Kotlin └フロントエンド :TypeScript(Vue.js) └モバイル :Dart(Flutter),Swift, Kotlin データベース :SQL Server, Google BigQuery インフラ    :AWS,Azure CI/CD   :Github Actions テストツール   :JUnit, Cypress,Storybook,Postman デザイン     :Figma ソースコード管理 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 :Jira 情報共有ツール  :Slack,Confluence 言語 └バックエンド    :Go └フロントエンド   :Elm, React, TypeScript データベース     :MySQL, DynamoDB,S3 インフラ       :AWS 環境構築       :Terraform,Docker,AWS Fargate CI/CD        :CircleCI ソースコード管理   :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理   :JIRA 情報共有ツール    :Slack その他        :Datadog 言語/フレームワーク └バックエンド    :Java └フロントエンド   :JavaScript(Vue.js/Nuxt.js/TypeScript) データベース     :Amazon Aurora PostgreSQL インフラ       :AWS(API Gateway/Lambda/SQS/SES/S3/Step Function,etc) 環境構築       :Terraform CI/CD        :SAM,GitHub Actions デザイン       :Figma ソースコード管理   :GitHub,GitHub Copilot プロジェクト管理   :JIRA 情報共有ツール    :Slack

Next.js

Ruby

BigQuery

Illustrator

GitHub

GitHub Actions

AWS Lambda

Microsoft Azure

Flutter

Java

Confluence

Figma

Adobe XD

Docker

Datadog

Amazon RDS

Spring Boot

MySQL

Ansible

TypeScript

AWS

Swift

Slack

CircleCI

JIRA

Vue.js

Firebase

SQL Server

Photoshop

Terraform

Kotlin

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

オープンポジション(フルスタックエンジニア)

フロントエンドエンジニア

正社員

この求人はサービス開発にご興味がある方を広く募集する求人です。 【下記のような方は当ポジションからエントリーください!】 ・ 現状でご希望のポジションが”決まっていない方”または”複数ある方” ・ バックエンド、フロントエンド、インフラ/セキュリティ、QAなど幅広く技術に関わりたい方 ・ 開発だけでなくマネジメントにもチャレンジしたい方 【具体的には】以下はバックエンド開発の一例 ・ 当社プロダクト(Xard・Winvoice・WalletStation等)における機能改善、新機能開発における設計・開発・運用保守 ・ 仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー ・ 機能開発における改善/技術提案 【各プロダクトについて】 ・ Xard Xardは企業が自社ブランドの「Visa」カードをスピーディかつローコストでバーチャル・リアルカード発行それぞれを可能にするプラットフォームサービスです。 カード発行、利用可否判定、利用履歴照会など、すべての取引をAPI化し、1つの仕組みでシームレスなサービス連携を実現しています。 https://infcurion.com/xard/ ・ Winvoice Winvoiceは自社サービスに請求書のカード決済(カード請求/カード支払いなど)を低コスト&スピーディーに構築することができる「請求書支払いプラットフォーム」です。 https://infcurion.com/winvoice/ ・ Wallet Station Wallet Stationは、企業の「オリジナルPay」をスピーディに構築するためのスマホ決済プラットフォームです。コード決済、取引処理、残高管理やユーザ認証など、決済システムのコア機能をAPIで提供しています。 店舗での決済やユーザの資産を扱うシステムのため、セキュリティや処理速度など高い技術力が求められる開発環境です。 https://infcurion.com/walletstation/ 【組織について】 Xard・WInvoice・Wallet Stationを開発する組織は、合計100名近くの組織となっております(平均年齢36歳)。スタートアップ、SI、金融など様々なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しています。 また、開発体制としてはチームごとにプロダクトマネジャー、テックリード、開発メンバーなど5~8人ほどのスクラムチームで開発を進めています。 より便利な顧客体験を提供する時代が来るなかで、多様化するユーザーニーズ・市場動向をいち早く捉えてサービスに反映させながら、ユーザービリティ/アクセシビリティを追求していただきたいと思います。 開発スタイルや利用技術の選定も試行錯誤しながら決めているため、開発業務のみならず、ぜひたくさんの意見を出していただけることを期待しております。 社内メンバーについて:https://infcurion.com/careers/interviews/ 【技術スタック】 当社技術スタック一覧は以下よりご確認ください。 https://whatweuse.dev/company/infcurion 言語/フレームワーク └バックエンド :Java(SpringBoot),Kotlin └フロントエンド :TypeScript(Vue.js) └モバイル :Dart(Flutter),Swift, Kotlin データベース :SQL Server, Google BigQuery インフラ    :AWS,Azure CI/CD   :Github Actions テストツール   :JUnit, Cypress,Storybook,Postman デザイン     :Figma ソースコード管理 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 :Jira 情報共有ツール  :Slack,Confluence 言語 └バックエンド    :Go └フロントエンド   :Elm, React, TypeScript データベース     :MySQL, DynamoDB,S3 インフラ       :AWS 環境構築       :Terraform,Docker,AWS Fargate CI/CD        :CircleCI ソースコード管理   :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理   :JIRA 情報共有ツール    :Slack その他        :Datadog 言語/フレームワーク └バックエンド    :Java └フロントエンド   :JavaScript(Vue.js/Nuxt.js/TypeScript) データベース     :Amazon Aurora PostgreSQL インフラ       :AWS(API Gateway/Lambda/SQS/SES/S3/Step Function,etc) 環境構築       :Terraform CI/CD        :SAM,GitHub Actions デザイン       :Figma ソースコード管理   :GitHub,GitHub Copilot プロジェクト管理   :JIRA 情報共有ツール    :Slack

-

東京都(千代田区麹町)

Next.js

Ruby

BigQuery

Illustrator

GitHub

GitHub Actions

AWS Lambda

Microsoft Azure

Flutter

Java

Confluence

Figma

Adobe XD

Docker

Datadog

Amazon RDS

Spring Boot

MySQL

Ansible

TypeScript

AWS

Swift

Slack

CircleCI

JIRA

Vue.js

Firebase

SQL Server

Photoshop

Terraform

Kotlin

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

株式会社インフキュリオン

株式会社インフキュリオン

バックエンドエンジニア(リーダー)_Anywhere

CI・CDエンジニア

-

正社員

東京都(千代田区麹町)

【業務概要】 「Anywhere」をはじめ、当社が開発・運用するサービスプロダクトにおいて、主にバックエンドを中心に開発をリード頂きます。 ご経験に応じて、バックエンドからフロントまでフルスタックに携わって頂くことも可能です。 【具体的には】 ・Anywhereにおける決済センター・ゲートウェイシステムなど、主にバックエンドの機能改善、新機能開発における設計・開発・運用保守 ・コーディングなど技術的問題の解決・品質確保等の開発チームにおけるの技術面でのリード ・仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー ・機能開発における改善/技術提案 ・生産性や品質向上のためのCI/CD導入検討、PDCAサイクルの推進 【組織/体制】 プロダクト・マネジメント・ユニット ∟プロダクト・ディベロップメントグループ ∟Mgr2名 メンバー17名(PM/PL、マルチ/フロント/バックエンドエンジニア) ●技術スタック 言語     :Java, Kotlin, Swift, Objective-C, Flutter(Dart),C#, C++, C, Python, PHP インフラ   :AWS, オンプレミス ミドルウェア :Apache, NGINX, AWS Lambda, Hashicorp Vault, HAProxy, Corosync, Pacemaker, Redis, HULFT, Athena, QuickSight DB     :AWS Aurora, PostgreSQL, MySQL Monitoring :CloudWatch, PagerDuty, Crashlytics 環境     :Terraform, Docker, AWS CodePipeline, Github, Firebase

React Native

C言語

GitHub Actions

Unity

AWS Lambda

Microsoft Azure

Flutter

Objective-C

Java

Amazon ElastiCache

PostgreSQL

Docker

C++

Python

機械学習

Jenkins

PHP

Nginx

MySQL

Firebase Firestore

AWS

Swift

Apache

Terraform

Redis

Amazon Aurora

C#

Kotlin

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

バックエンドエンジニア(リーダー)_Anywhere

CI・CDエンジニア

正社員

【業務概要】 「Anywhere」をはじめ、当社が開発・運用するサービスプロダクトにおいて、主にバックエンドを中心に開発をリード頂きます。 ご経験に応じて、バックエンドからフロントまでフルスタックに携わって頂くことも可能です。 【具体的には】 ・Anywhereにおける決済センター・ゲートウェイシステムなど、主にバックエンドの機能改善、新機能開発における設計・開発・運用保守 ・コーディングなど技術的問題の解決・品質確保等の開発チームにおけるの技術面でのリード ・仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー ・機能開発における改善/技術提案 ・生産性や品質向上のためのCI/CD導入検討、PDCAサイクルの推進 【組織/体制】 プロダクト・マネジメント・ユニット ∟プロダクト・ディベロップメントグループ ∟Mgr2名 メンバー17名(PM/PL、マルチ/フロント/バックエンドエンジニア) ●技術スタック 言語     :Java, Kotlin, Swift, Objective-C, Flutter(Dart),C#, C++, C, Python, PHP インフラ   :AWS, オンプレミス ミドルウェア :Apache, NGINX, AWS Lambda, Hashicorp Vault, HAProxy, Corosync, Pacemaker, Redis, HULFT, Athena, QuickSight DB     :AWS Aurora, PostgreSQL, MySQL Monitoring :CloudWatch, PagerDuty, Crashlytics 環境     :Terraform, Docker, AWS CodePipeline, Github, Firebase

-

東京都(千代田区麹町)

React Native

C言語

GitHub Actions

Unity

AWS Lambda

Microsoft Azure

Flutter

Objective-C

Java

Amazon ElastiCache

PostgreSQL

Docker

C++

Python

機械学習

Jenkins

PHP

Nginx

MySQL

Firebase Firestore

AWS

Swift

Apache

Terraform

Redis

Amazon Aurora

C#

Kotlin

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

株式会社インフキュリオン

株式会社インフキュリオン

【CEO直下/SMFGとの共同事業「Trunk」】新規事業Webアプリケーションエンジニア(TypeScript)

フロントエンドエンジニア

-

正社員

東京都(千代田区麹町)

募集ポジション 【三井住友フィナンシャルグループとの資本業務提携「Trunk」ーSMB向け次世代Fintechプラットフォーム事業を始動】 個人向け総合金融サービス「Olive」をはじめ決済領域において時代を先取りするサービスを拡大してきた「三井住友フィナンシャルグループ(以下SMFG)」と共同で法人決済/金融に関する新規事業【Trunk】を立ち上げました。 本新規事業は、双方の法人向けビジネスにおいて今後の柱になるような巨大プロジェクトになり、国内におけるSMB向けの決済・金融分野において革新的かつ新たなスタンダードとなるDX基盤を提供していきます。 【具体的には】 社会インフラ・大手小売企業・金融機関などを中心としたナショナルクライアントをユーザに持つシステムの企画から設計・開発・テスト・リリース、運用・保守を担当していただきます。 一般的なSIerとは異なり、構築するシステムは当社事業の位置づけとなります。 サービス構築の初期フェーズでは当社のスタンスを維持しながらもサービスの成長ステップ、クライアント文化、サービス特性を踏まえて要件を適切に把握し、最適なアプリケーションアーキテクチャは何かを考え、PMや社内外のステークホルダーと調整し、適切なアプリケーションのデザイン・構築をリードするポジションを担当していただきます。 サービスのグロースフェーズ、運用・保守フェーズでは、サービスの機能追加、機能改善やサービス品質の向上・生産性向上に向けた活動をリードいただきます。 ・TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発全般 ・サービス開発における要件定義~リリースまでのアプリケーションレイヤのサポート、一部機能開発のリード ・仕様書、設計書のドキュメント作成 ・コードレビュー ・機能改善/技術提案 <下記業務もご経験・ご希望に合わせてお任せします> ・より効率良くプロジェクトを進めるためのツール選定・導入企画・推進 ・担当領域におけるユーザーや外部パートナー、グループ会社、関連部?等の社内外を含むステークホルダーとの交渉・調整 技術スタック 言語/フレームワーク └バックエンド   :Go └フロントエンド  :React, Next.js, TypeScript, JavaScript データベース    :Amazon Aurora, PostgreSQL インフラ      :AWS (API Gateway/Lambda/SQS/SES/S3/Step Function,etc) 環境構築      :Terraform CI/CD       :SAM, GitHub Actions デザイン      :Figma ソースコード管理  :GitHub, GitHub Copilot プロジェクト管理  :JIRA 情報共有ツール   :Slack

Figma

React

Java

GitHub Actions

GitHub

PHP

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Terraform

Amazon Aurora

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

時短勤務可

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

大規模トラフィック環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

【CEO直下/SMFGとの共同事業「Trunk」】新規事業Webアプリケーションエンジニア(TypeScript)

フロントエンドエンジニア

正社員

募集ポジション 【三井住友フィナンシャルグループとの資本業務提携「Trunk」ーSMB向け次世代Fintechプラットフォーム事業を始動】 個人向け総合金融サービス「Olive」をはじめ決済領域において時代を先取りするサービスを拡大してきた「三井住友フィナンシャルグループ(以下SMFG)」と共同で法人決済/金融に関する新規事業【Trunk】を立ち上げました。 本新規事業は、双方の法人向けビジネスにおいて今後の柱になるような巨大プロジェクトになり、国内におけるSMB向けの決済・金融分野において革新的かつ新たなスタンダードとなるDX基盤を提供していきます。 【具体的には】 社会インフラ・大手小売企業・金融機関などを中心としたナショナルクライアントをユーザに持つシステムの企画から設計・開発・テスト・リリース、運用・保守を担当していただきます。 一般的なSIerとは異なり、構築するシステムは当社事業の位置づけとなります。 サービス構築の初期フェーズでは当社のスタンスを維持しながらもサービスの成長ステップ、クライアント文化、サービス特性を踏まえて要件を適切に把握し、最適なアプリケーションアーキテクチャは何かを考え、PMや社内外のステークホルダーと調整し、適切なアプリケーションのデザイン・構築をリードするポジションを担当していただきます。 サービスのグロースフェーズ、運用・保守フェーズでは、サービスの機能追加、機能改善やサービス品質の向上・生産性向上に向けた活動をリードいただきます。 ・TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発全般 ・サービス開発における要件定義~リリースまでのアプリケーションレイヤのサポート、一部機能開発のリード ・仕様書、設計書のドキュメント作成 ・コードレビュー ・機能改善/技術提案 <下記業務もご経験・ご希望に合わせてお任せします> ・より効率良くプロジェクトを進めるためのツール選定・導入企画・推進 ・担当領域におけるユーザーや外部パートナー、グループ会社、関連部?等の社内外を含むステークホルダーとの交渉・調整 技術スタック 言語/フレームワーク └バックエンド   :Go └フロントエンド  :React, Next.js, TypeScript, JavaScript データベース    :Amazon Aurora, PostgreSQL インフラ      :AWS (API Gateway/Lambda/SQS/SES/S3/Step Function,etc) 環境構築      :Terraform CI/CD       :SAM, GitHub Actions デザイン      :Figma ソースコード管理  :GitHub, GitHub Copilot プロジェクト管理  :JIRA 情報共有ツール   :Slack

-

東京都(千代田区麹町)

Figma

React

Java

GitHub Actions

GitHub

PHP

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Terraform

Amazon Aurora

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

時短勤務可

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

大規模トラフィック環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

1
2

Terraform×詳しい条件で求人を探してみる

ソフトウェア開発

条件を変えて求人を探してみる