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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

PKSHA Technologyでは、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、人事領域をAIで支援するサービスの開発に着手しました。 このポジションでは、エンジニアリングバックグラウンドを持つプロダクトマネージャーとして、人事領域を総合的に支援する「AI Suite for HR」におけるサービス・プロダクトの立ち上げ・開発・運用を行っていただきます。 【プロダクト例】 ●面トレAI powered by PKSHA 面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム 株式会社トライアンフと共同開発中 ●非公開プロダクト 詳細はカジュアル面談などでお尋ねください 【技術スタック】 ●利用言語･フレームワーク ・TypeScript（Next.js, Nest.js, Vite, React） ・Python ●クラウド ・AWS ・Azure ●プロビジョニングツール ・Terraform ・AWS CDK ●コミュニケーション ・Slack技術スタック

Web、ゲーム、エンタープライズ案件と幅広く携われるチャンスがあります。 ITインフラの構築やシステム開発におけるプロジェクトマネージメント業務として顧客折衝、工程管理、エンジニアマネージメントを主にお任せします。 大規模案件、高トラフィック案件、新しい技術を用いた案件などチャレンジ出来る環境が整っています。 最初はご自身の得意領域(得意なクラウド、得意な業種)での業務を行って頂き、その後自薦で他のクラウドサービスを用いた案件や他業種案件へのアサインが可能です。 実際の例としてはWeb業界のPLとしてアサインしていた方が、ゲーム業界への興味から自ら手を上げ活躍しています。 ●具体的な業務内容 ・セールス部門から引き継いだ要件、構成をクライアントとのフロントに立ち進捗管理、案件推進 ・サービスリリース後の改善案の提案 ・クライアントのニーズに対しての提案及び改善 ●案件例 ・ETL基盤構築 ・eラーニングシステム構築 ・ゲームインフラ構築 ●組織構成・環境 Cloud Tech Division / CI Team 複数名で各プロジェクトにアサインし、担当1人に負荷がかかりすぎないようにしています。 また、部署全体として風通しが良く、また資格取得に向けての勉強会なども自主的に実施しています。 ●使用ツール・環境 ・構成管理:Consul、Terraform、Ansible ・Public Cloud Service. :Google Cloud、Amazon Web Service、Microsoft Azure ・プロジェクト管理:monday.com、Backlog、Bitbucket ・ドキュメント管理:DocBace、Google Workspace ・コンテナ:Docker / 各Public CloudのManaged Kubenetes 【従事すべき業務】 ・入社後1年間は変更なし。 ・スキルやキャリアを考慮し双方同意の元、変更する場合があります。

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

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

自社プロダクトの連結会計システム『DivaSystem』の企画・開発を担うプロダクト開発本部に所属し、機能拡大、サービス品質向上に向けて業務を行うポジションです。弊社は、自社プロダクトである連結会計システムを中心に、グループ会社から会計・経営情報を収集し、可視化する各種ソリューションを提供しています。私たちの強みは、国内有数の顧客基盤と高収益体質にあります。東証上場の時価総額TOP200社のうち、約100社を含む日本を代表する大手企業と長期的なパートナーシップを築いており、営業利益率は毎年20%前後を安定して維持しています。「会計」という、企業にとってなくてはならない業務領域を扱っているため、製品リプレイスのリスクも低く、長期的に安定した事業基盤を築くことができています。 具体的な業務内容やお任せする役割は、これまでのご経験や志向性を踏まえ、選考を通じて相互にすり合わせた上で決定いたします。 当社では、あらかじめ定められた役割を遂行するだけでなく、事業やプロダクトの成長に向けて、自ら課題や機会を見出しながら主体的に役割を広げていくことを重視しています。そのため、決められた範囲の中で業務を行うのではなく、自ら考え行動しながら価値発揮の幅を広げていきたい方にとっては、裁量と成長機会の大きい環境です。 ●ディーバの挑戦(安定基盤×挑戦) 当社は現在、エンタープライズ企業を中心に約1,300社に導入されてきたオンプレミス主体のBtoBプロダクトを、SaaSサービスへと進化させる大きな挑戦に取り組んでいます。 連結会計システムという業務特性上、まずは安心・安全に利用できることを最優先としながら、その確かな基盤の上で業務効率化や生産性向上といった新たな価値を提供していきます。 長年続いてきた業務の前提条件や制約にも正面から向き合い、テクノロジーの力で乗り越えていく──それが今、ディーバが取り組んでいるテーマです。 ●開発環境 言語 : C# / Go / Java / TypeScript (Angular) インフラ : AWS / オンプレミス (Windows Server) データベース : Oracle / SQL Server / PostgreSQL ミドルウェア : Terraform / PowerShell / New Relic

連結決算・開示のプロダクト(自社製品)の企画・開発・機能改善を行うプロダクト開発本部に所属の上、品質管理スペシャリストとして、オンプレミスからSaaSに進化させるプロダクト品質基準の見直し、再設計、推進・改善を担い、製品開発エンジニアと共に“ものづくり”に携わっていただきます。 ※具体的な取り組みとしては、世界基準の品質特性(ISO/IEC25010)を採用した品質管理体制を目指してまいります。 これまでの品質管理体制の現状を踏まえ、まずは簡易プロセスを導入し、その上でリリース基準づくり、フェーズ毎の判断導入、第三者テストの強化、出荷判定の判断基準強化、トラブル時の基準導入と、徐々に進化させていく予定です。 機能改善:BPOで得たノウハウや会計ルール改正を仕組みや既存製品に反映 機能拡大:業務の自動化に繋がるシステムや新製品の開発 サービス向上:オンプレ→クラウド化などを推進して顧客の利便性を高める 開発環境 言語 : C# / Go / Java / TypeScript (Angular) インフラ : AWS / オンプレミス (Windows Server) データベース : Oracle / SQL Server / PostgreSQL ミドルウェア : Terraform / PowerShell / New Relic

●期待する役割 デジタルバンクを支えるGoogle Cloudを中心とした各種パブリッククラウド(AWS, Azure等)上のインフラ/コンテナ基盤の設計・構築・運用および各種改善施策の推進をお任せいたします。 高可用性・セキュリティ・スケーラビリティを兼ね備えたクラウドプラットフォームの実現に向けて、KubernetesやInfrastructure as Code(IaC)を活用し、開発生産性と安定運用の両立を図っていただくことを期待しています。 ●業務内容 Google Cloud 上でのクラウド基盤設計・構築・運用(GKE, Spanner, CloudSQL, GCE, IAM等) Kubernetes / コンテナ基盤の運用・最適化、自動スケーリング設計 IaC(Terraform、Helm 等)による構成管理・自動化 クラウドコスト管理、キャパシティプランニング アプリ開発チームへの基盤利用支援(権限設計、セキュリティレビュー、ベストプラクティス提供) インシデント対応、障害分析のSRE運用 ●技術スタック バックエンド:Go,Java フロントエンド:Dart/Flutter,TypeScript/Angular フレームワーク:Spring Boot/MyBatis,Cloud Dataflow,Spring Batch,Kafka インフラ:Google Cloud DB:Google Spanner その他:Slack, Jira,Zephyr,Confluence,JP1

●概要 ①サーバーレス・アーキテクチャの要件定義から導入の支援 Lambda, Fargate, DynamoDB等を用いた「OSレス」なシステムの要件定義、および高可用・スケーラブルな構成設計。 ②クラウドネイティブなセキュリティ・基盤設計 多層防御の原則に基づくVPC, IAM, KMS, WAF等のセキュリティ設計、およびガバナンス統制の自動化。 ③IaC / 自動化基盤の設計・実装 AWS CDK, Terraform等を用いたインフラ構成のコード化、およびGitHub Actions等を利用したCI/CDパイプラインの構築。 ④モダンなアプリケーションの技術検証・プロトタイピング(PoC) Amazon Bedrock等の最新サービスを含む、クラウドネイティブな機能実装の技術検証およびアーキテクチャの有効性の評価 ●具体的な業務内容 具体的には、以下のような「モダン開発のスタンダード」を実践していきます。 ①「インフラ管理」からの解放 EC2などの仮想サーバ管理(OSパッチ当てやミドル設定)は基本的には行いません。 LambdaやFargate、S3、DynamoDBなどを組み合わせ、ビジネスロジックの実装に100%集中できる環境を構築します。 ②ヒューマンエラー低減のための自動化 AWS CDKやTerraformを用いたIaC(Infrastructure as Code)で実施し、手動設定によるヒューマンエラーを排除し、コードによる高速なデプロイを実現します。 ③「イベント駆動」によるスマートな処理 EventBridgeやStep Functionsを活用し、複雑な業務フローを疎結合でスケーラブルなシステムにします ④「変化に強い」多層防御アーキテクチャ WAF、IAM、KMSなどを設計の初期段階から組み込み、セキュリティと拡張性を両立させた「壊れにくく、守りやすい」システムを作り上げます。 これまで、OS / ミドルウェアのバージョンアップ・バグフィクス等のメンテナンスに費やしていた時間がなくなることで、ビジネスロジックの改善にリソースを集中することが可能となります。 市場の変化に遅れることなく、より良いサービスをデリバリーする為のアーキテクチャを定義し、プロトタイプの実装から本番導入・運用までをリードします。 (雇入れ直後)アプリケーションサービス業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務

●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

ミッション アプリケーションレイヤーの技術的方針の提案・策定・推進など、SaaSの成長を支えるコアな機能開発と、開発プロセス全体の品質・生産性向上を牽引していただきます。 ▶配属先(2025年7月期初時点) プロダクト開発本部:約110名のエンジニアが所属しており、少数精鋭部隊で開発を行っております。 ▶共通リーダーシップ 要件定義・基本設計の作成を主体的に担い、チームメンバー(BP含む)の設計・製造活動に対する技術的なリード(指導・支援)を行います。 また、CI/CDを含む開発プロセス全般の技術的な改善提案と実行を担い、チーム全体の生産性向上にも主体的に取り組んでいただきます。 ・バックエンド領域(システム基盤・コアロジック) コア機能のアプリケーション設計・製造をリードし、SaaS化に伴うシステム基盤の進化に貢献します。 将来を見据えたスケーラブルな設計に対し、技術的ロードマップに準じて、実現を推進します。 ・フロントエンド領域(ユーザー体験・操作性) 会計業務特有の複雑性を解消するUI/UXの設計・実装をリードし、ユーザーが直感的に操作できるアプリケーション体験の品質を担保します。 ※技術スタックを標準化することで、チームを超えた知識共有とエンジニアの水平異動を可能にする組織体制です。 ～自社開発における環境利点～ ・安定した基盤と進化への投資: 期初に売上の大半が担保されるストック型ビジネスモデルにより、プロダクトの改良や進化に腰を据えて前向きに取り組める環境です。 ・顧客視点でのプロダクト開発: 会計実務BPO事業も展開しているため、プロダクトを活用する“顧客(エンドユーザー)”が社内に存在します。 これにより、現場の生の声に直接向き合い、真に価値のあるプロダクトの追求ができる環境です。 開発環境 言語 : C++ / C# / Go / Java / TypeScript (Angular)/ Python インフラ : AWS / オンプレミス (Windows Server) データベース : Oracle / SQL Server / PostgreSQL ミドルウェア : Terraform / New Relic クラウドシフトフェーズ 当社はオンプレミス環境での長年の運用基盤から発展しており、現在、事業継続性を最優先しながら段階的なクラウドシフトを推進中です。 そのため、技術スタックとしては AWSとオンプレミスが混在するハイブリッドな環境 を統制・自動化することに注力しています。 まずは既存システムを安全にクラウドへ移行・運用しつつ、インフラの自動化・効率化という本質的な技術課題に対して、深くコミットできる環境がここにあります。

Assuredのプロダクト開発に携わっていただきます。 Assuredでは、ソフトウェアエンジニアの職能を細分化(フロントエンド、バックエンド、SRE等)しておらず、参画するプロジェクトや開発する機能に応じて、設計から運用まで一貫してフルサイクルに関わっていただきます。 ・必要な機能の実装、テストおよびリリース ・他のメンバーの設計やコードのレビュー、フィードバック ・実装する機能のアーキテクチャ、技術選定 ・各種データの整備、分析、モニタリング ・チームや自身のプロジェクト管理、スクラムイベントの運営 ・チームの生産性向上、開発プロセスの改善 ・PdMやドメインエキスパートとの協働、企画段階のコミュニケーション ・お客様からの問い合わせ対応、不具合対応 ・採用活動 ※ご志向や適性、戦略・組織状況に応じて期待役割を調整させていただきます。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: TypeScript,Scala, Python, Go ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore, BigQuery ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: GitHub Actions ・その他API等: ChatGPT, Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma, Gemini Pro 他 ・AIコーディング: GitHub Copilot, Claude Code 他 ●事業紹介 「取引に確信を与える、セキュリティの星つきガイドへ。」をビジョンに、取引先の安全性を可視化するセキュリティ信用評価プラットフォームを運営しています。 2022年に、クラウドサービスのセキュリティ信用評価「Assuredクラウド評価」をリリースし、2025年6月に2つ目のサービスとして、取引先企業のセキュリティ信用評価「Assured企業評価」をリリースしました。 サイバー攻撃の脅威が増大し、取引先のセキュリティが企業の命運を握る今、私たちは「この時代における信頼のカタチを創り、社会の変革を加速させること」を目指しています。 【勤務地及び業務の変更範囲】 業　務:会社の定める業務(出向等を含む)

具体的にお任せしたい業務領域は下記になります ●CLINICS及び医療プラットフォーム事業の SRE 業務全般 ・中長期のロードマップに基づいたシステムのアーキテクチャ設計及び構築 ・クラウドコンピューティングを用いたインフラ設計/構築/運用 ・プロダクトへのSLO導入と運用の仕組み構築 ・プロダクトチームと協力した、信頼性向上のための施策実行 ・オブザーバビリティ向上のための設計・構築・運用 ・キャパシティプランニングの改善・実践 ・アラート/インシデントマネジメントの仕組み構築と運用 ・障害発生時の原因調査/復旧作業、および再発防止策の実行 ・プロダクトチームに対する SRE 文化の Enablingの推進 　└ポストモーテム文化の浸透 　└SLOをベースにした改善アクションの推進 　└Terraform整備などを始めプロダクトチームが改善実施できる範囲の拡大 ●主な技術スタック ・Amazon Web Service 　└ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda ・Google Cloud 　└Firebase, BigQuery ・その他データベース・ミドルウェアなど 　└MongoDB Atlas, Sidekiq ・開発言語、フレームワーク、外部サービス 　└Ruby, Ruby on Rails, React, TypeScript, Terraform, SendGrid ・監視・運用 　└Datadog, Sentry, PagerDuty, ・開発ツール 　└GitHub, GitHub Copilot, Slack, Docker, OrbStack MagicPod, CircleCI, GitHub Actions ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

本ポジションの役割 Tech Lead、UX DesignerやDeveloperと協業し、解決案をTailor Platformを利用した製品として具現化するデリバリープロセス全体に責任を持ちます。 一連のプロダクトマネジメントを通じ、Tailor PlatformおよびProfessional Serviceの価値を最大限進化させます。 初期フェーズにあるため、自らの適性や志望に合わせて大きな裁量や自由度をもって、機能横断的に仕事をして頂けます。 具体的な職務内容 ●ロードマップ作成 ●要件定義 ●スプリントの運営 ●対クライアントの会議資料の作成・整理 開発環境 ・ミドルウェア:Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視:Datadog ・環境構築関連:Docker, docker-compose, Terraform ・データ解析関連:Cloud logging ・言語:TypeScript, GO, CUE, cel-go ・フレームワーク等:Next,js, Playwright, vitest ・そのほか:GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

本ポジションの役割 顧客要件をもとに、クライアント向けにカスタマイズされたWEBアプリケーションの開発を行っていただきます。 ●バックエンド:TailorPF上に、データモデル・ビジネスロジックを構築 <開発環境> ・ミドルウェア Auth0等のIDP, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, GO, CUE, cel-go ・フレームワーク等 Next,js, Playwright, vitest ・そのほか GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

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

●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

フォトシンスは IoT デバイス「スマートロック Akerun」を用いた「Akerun入退室管理システム」を開発し、サービス提供しているほか、IoTや認証ソリューションで培ったクラウド認証プラットフォームを基盤に、次世代のデジタルID事業を展開しています。 デジタルIDを基盤としたサービスの多様化が進むなか、ID管理システムと連携し複数の認証技術に対応した「Akerunデジタル身分証」を、自社のマルチテナントSaaSとして開発・提供しています。 Appleウォレットへの社員証発行は国内の先駆けです。 本ポジションは、このデジタルID SaaSの技術開発の中心を担うWebエンジニア(バックエンド中心・フロントエンド兼務)です。 担当役員と直接連携し、要件定義・設計・実装まで一気通貫で担当します。 個社向けの受託開発ではなく、多様な顧客へ展開する汎用的なマルチテナントSaaSを、事業価値とUXにこだわって育てるフェーズです。 具体的には ●お任せする仕事 ・自社サービスのWebアプリケーション開発(バックエンド開発が中心) ・開発ロードマップ検討 ・アーキテクチャ設計、技術選定 ・サービスの運用保守 ●システム概要 スマホアプリ、Web管理システム、デジタル身分証クラウド、認証ゲートウェイが 連携するマルチテナントSaaS。 IdPと連携するSP。 外部システム向けの認証・認可APIを提供。 Appleウォレット対応のリーダーを開発しているIoTチームと連携した開発案件もあります。 ●技術スタック ・言語:Ruby on Rails, Go, Vue.js, React, TypeScript ・環境:Docker ・クラウド:AWS, GCP ・DB:MySQL (Amazon Aurora) ・CI:AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, CircleCI, Jenkins ・IaC:Terraform, AWS CloudFormation ・ツール:Google Workspace, Slack, JIRA, GitHub, Figma, Claude Code, Codex ※エンジニアの生産性と技術力向上を重視し、日々の業務においてClaude CodeやCodexを積極的に活用しています。 ●AIの活用について Photosynthでは、エンジニア一人ひとりの生産性と技術力向上を重視し、AI駆動型開発ツール「Cursor」や「Devin」を積極的に導入しています。 日々のコーディングや設計業務にAIを活用することで、効率的かつ創造的な開発を実現し、個々のエンジニアがより高度な課題に集中できる環境を整えています。 さらに、全社員が利用できるAIプラットフォーム「Gemini Advanced」も導入し、部署を越えたAI活用や知識共有が活発です。 エンジニア主導の勉強会や最新技術の情報交換も定期的に行われており、新しい技術に触れながら成長できる文化が根付いています。 AIを活用したスマートな開発や、最先端技術に挑戦したい方にとって、Photosynthは最適な環境です。 ●Akerunデジタル身分証について Akerunデジタル身分証は、スマートフォンを通じて人と組織、リアル空間、デジタルサービスをつなぐIDプラットフォームです。 私たちが目指しているのは、物理カードをスマホに置き換えるだけのサービスではありません。 大学であれば学生・教職員・卒業生・来訪者、企業であれば社員・派遣社員・パートナー・来訪者、自治体であれば職員・住民・地域参加者など、組織に関わる多様なステークホルダーのIDを統合し、認証・権限管理・サービス利用・行動データを一体で扱える基盤をつくることです。 Akerunが強みとしてきた入退室管理やIoT認証技術と組み合わせることで、デジタルIDは単なる画面上の身分証ではなく、リアル空間でのタッチ認証、施設利用、出欠確認、イベント参加、災害時の本人確認などに活用できます。 さらに、そこで得られる行動データを活用することで、施設運営、学生支援、職員管理、地域サービス改善などの経営課題解決にもつなげられます。 大学や自治体公式サービス、企業の従業員向けサービスなど、社会インフラに近い領域で需要が高まっており、1顧客あたり数万人規模のユーザーに使われる可能性があります。 多くの人が日常的に利用するID体験を、UI/UXにこだわりながら設計・提供できることも、この事業の大きな魅力です。 認証端末、クラウド、スマートフォンアプリ、Appleウォレット対応までを自社で扱えるため、既存のAkerun事業とのシナジーも大きく、リアル空間DXの中核となるプロダクトとして成長を目指しています。 ・Akerunデジタル身分証:https://solutions.akerun.com/id/ ・Akerunデジタル学生証:https://solutions.akerun.com/id/student

AI技術を核としたアプリケーション開発に携わっていただきます。多様な業界・業種のお客様に対し、ビジネスデベロッパーやアルゴリズムエンジニアといった専門家と連携し、企画提案から開発、そして運用まで、プロジェクト全体を一貫してリードしていただきます。 プロジェクト例 ・大手金融機関における次世代コンタクトセンターの構築 ・国内クレジットカード決済流通網のうち約10兆円の規模を支える不正利用検知の提供 ・大手教育事業者における生徒一人ひとりに合わせた最適な問題を出題する次世代型教育アプリの共同開発 ・大手金融機関における膨大な問い合わ対応を効率化するLLMを活用した対話型エージェントの構築 ・大手小売企業の業務効率化を加速する需要予測やシフト最適化ソリューションの提供 技術スタック ●利用言語 Python、TypeScript ●クラウド AWS、Azure ●バージョン管理 Git (GitHub) ●CI/CD Github Actions ●インフラ Docker、Terraform、AWS CDK ●ドキュメント管理 Notion ●コミュニケーション Slack ●AIツール Github Copilot、Cursor、Claude 等　 ※月額3万円会社負担 ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません

本ポジションの役割 ●顧客要件をもとに、Next.jsをベースとしたクライアント向けにカスタマイズされたWEBアプリケーションのフロントエンド開発をリード ●クライアント向け開発を加速されるためのTailor Design System等のTailor Packagesなど開発基盤の開発 <開発環境> ・ミドルウェア Auth0等のIDP, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, GO, CUE, cel-go ・フレームワーク等 Next,js, Playwright, vitest ・そのほか GitHub Copilot, WebStorm, GoLand

・クラウド/オンプレ両環境におけるインフラ構築(要件定義、技術検証、基本設計、詳細設計、構築/設定、各種試験、リリース、運用) ・各クラウドサービスのインフラ管理、運用保守 ・社内の開発や検証環境の整備と安定提供 ・kubernetesやECSなどのコンテナオーケストレーションツールの運用 ・ansibleやterraformなどのIaCを用いたソリューション構築 ・アプリケーションおよびSREチームとの共同検証 ・構成管理とオペレーションの自動化 ・アーキテクチャ設計・実装・運用 ・サービスのパフォーマンス改善の可視化、分析、提案、実践 ・その他、インフラ業務の効率化や改善 ●ご経験値やご興味に合わせ、小規模チームのマネジメントをお任せいたします。 ●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 ●携わる課題 ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ・自社で採用する技術の検討 (IT業界で勝ち残るための新技術の調査、導入をして頂きます) ●配属組織 開発本部 インフラ開発部 ー東京インフラ開発1～3課 ※各課、メンバー5～10名程(3課への配属を予定しています。) ー大阪インフラ開発課 ーSRE課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

ソフトウェアを稼働させるためにはサーバの準備が必要ですし、ネットワークの設定・構築も必要です。 ユーザーに価値を届けるシステムを構築運用するための作業は、開発以外にもインフラ管理、システム基盤の改善、ミドルウェアの導入管理、監視、トラブルシューティング、自動化と多岐にわたります。 求人ボックスSREチームでは開発チームやシステムプラットフォーム部と協力し、システム基盤の設計から構築、運用までシステムの安定稼働を支える業務を担っていきます。 求人ボックスは成長に伴いトラフィックやデータが右肩上がりで増えています。 既存のシステム基盤では対応しきれない部分も出てきてますので、新しいシステムアーキテクチャの提案を行います。 また当社ではセキュリティ対策を重要視してますので、それを加味したシステム構成を検討するなどのミッションもあります。 マネージャー候補として、チームのマネジメントや、プロジェクトの推進、ステークホルダーとの調整も担当します。 チームのメンバーと協力して、システムの品質や効率を向上させるための施策を提案し、実行していきます。 【具体的な業務内容】 ・プロジェクトマネジメントやチームビルディングなどのマネジメント ・高可用性、高信頼性、高パフォーマンスを担保するためのシステム提案 ・開発側と連携が必要なプロジェクトの推進 ・メンバーの目標設定・評価・フィードバック ・1on1などコミュニケーションとフィードバック ・メンバーのキャリア志向を見据えた成長支援 ・半期ごとのチームの目標や方針立案 業務内容の変更の範囲は会社の定める業務となります。 部署説明 【部署のミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっております。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 【サイト】 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。 入社後のイメージ 入社直後はサポートメンバーをつけますので、PCへのソフトウェアインストール、コミュニティへの参加、サービスやシステムについての説明、会議への参加や顔合わせ、ツールの利用設定、開発環境構築、などでチームに馴染んでいっていただきます。様々な施策を通して求人ボックスのシステムを理解していただきます。 立上り後は、サービスやシステムの課題を認識していただき、SREのベストプラクティスを検討し実行していただきます。 想定キャリアパス キャリアパスとしては、テックリードやプロジェクトマネージャーの役割が視野にあります。 ・将来的には、SREエンジニアとしての専門性を深めつつ、求人ボックスのシステムに対する責任と権限を持つことができます。 ・リーダーシップやプロジェクトマネジメントのスキルを向上させ、チームのビジョンや戦略を立案し、チームの成果や成長を促進することができます。 ・サービス全体の品質やパフォーマンスを向上させるために、他のチームや部門と連携し、イノベーションや改善を推進することができます。 ・SREの文化や価値を組織内外に広めるために、メンターやエバンジェリストとして活躍することも可能です。 開発環境 ソフトウェアはLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS

Google のクラウド基盤(GCP)を活用し、データを「集める・整える・活用する」までを一貫して支えるデータ基盤の設計・構築・運用をお任せします。 単なるデータ処理に留まらず、AI活用を前提とした基盤づくりを通じて、ビジネスの意思決定を支える役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・GCP上でのデータパイプライン(ETL/ELT)の設計・開発・運用 ・データ収集〜加工〜蓄積〜活用までの一貫したデータフロー設計 ・Vertex AI と連携したデータ基盤(フィーチャーストア/MLOps)の構築 ・データ処理の高速化・コスト最適化(BigQuery等の最適化) ・データ品質の担保、監視・障害対応の仕組みづくり 【業務の進め方】 SREやAIエンジニアと連携しながら、安定して動き続けるデータ基盤の設計・改善に集中していただきます。 高可用性・拡張性・メンテナンス性を意識し、「止まらない・育てられる基盤」をつくることがミッションです。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 現在のデータ基盤の運用をキャッチアップしつつ、並行して新規のデータパイプライン構築プロジェクトを実行していきます。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor クラウド環境: Google Cloud

具体的な職務内容 Tailor Professional ServiceのSET (Software Engineer in Test) は、開発生産性の向上やプロダクトの品質改善のために、プロジェクト全体の仕様把握や調整、テスト戦略に基づいた自動テストの実装やCI/CD周りの改善など、品質保証に関する業務の推進を通して、クライアントの成功を品質面から牽引していただきます。 SETとして関わる範囲は広く、仕様通りの挙動確認などの、当たり前品質の確認のみならず、仕様レビュー及び仕様の改善を行う事による魅力的品質の向上、ユーザー視点でのUI/UX検証、開発プロセス改善に至るまで、それぞれのビジネス要件や課題を深く理解し、品質に関わる全ての領域に関わっていただきます。 ●Tailorの事業成長に合わせた品質保証の戦略策定とチーム構築 ●テスト効率化及び自動化の推進 ●開発プロセスにおける仕様レビュー及び仕様改善 ●テスト設計・実施及びバグ報告 ●開発プロセス全体に関する改善業務 <開発環境> ・ミドルウェア PostgreSQL, CloudRun, Cloud Pub/Sub, MongoDB, Cloud Storage, Okta, Tailor Platform ・監視 Datadog ・環境構築関連 Docker, docker-compose, Terraform ・言語 TypeScript, Go, CUE, cel-go ・テスト開発フレーム Cypress, Selenium, Playwright, JEST, Vitest ・そのほか GitHub Copilot

●当社の特徴 AKKODiSコンサルティングは、世界最大級の人財サービス会社Adecco Groupの一員で、世界30カ国に、テックコンサルタント5万人を擁する「成長し続けるテックコンサル」の会社です。 当社は理念体系を最も大切にしており、人として求められる誠実さや真摯さであるIntegrity、その上で企業理念、DNA、Values、Visionという構成で理念体系を整理しています。 2032年までの中期経営計画の中で、「日本企業を、世界企業へ、現場変革から。」というVisionを掲げています。 特に「現場変革」には強いこだわりをもっており、数多く世の中に存在するコンサルティング会社とは一線を画す考え方です。 私達は常に現場を起点に、現場の課題を特定しそこからのボトムアップ提案を通じて、AIなど最新テクノロジーを通じてイノベーションをおこすためにAdecco Groupが持つグローバルアセットを最大限活用し、お客様の事業現場と融合<フュージョン>することで、「世界スケールの事業を生み出す」という大きなチャレンジを共に実現していきます。 Visionの実現を目指す私たちにとって、社員一人ひとりが「ライフビジョン」「キャリアビジョン」を考えること・見つけること・そして社会に広めていくことをとても大切にしています。 そしてそのビジョンと当社が掲げる理念体系(Integrity・企業理念・DNA・Values・Vision)が重なり合うことを最も大切にしています。 また、入社時だけではなくプロジェクト配属を決定する際にも大切にしており、条件だけにフォーカスしたマッチングだけではなく、個人と組織のビジョンマッチングにより人財が躍動化する社会の実現を目指しています。 私たちは、求職者の「ライフビジョン」「キャリアビジョン」「価値観」などの人財情報と、企業の「パーパス・ビジョン」「戦略」「組織風土・バリュー」などの組織情報を多面的に照らし合わせることで、双方が共鳴し合える環境を創出し、ビジョンマッチングにより、入社後の活躍・定着・成長を促進し、真の意味での「人財躍動化」を実現します。 (雇入れ直後) ●お任せしたい業務 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 大手通信会社および関連企業のプロジェクトに参画し、IOWN 技術を活用したユースケース創出に向けて、技術企画や実証を推進していただきます。 本ポジションでは、遠隔地にいる医療専門家がロボティクスを活用し、リアルタイムで高度な処置を行える仕組みを検証する実証プロジェクトに参画いただきます。 医療×通信×ロボティクスという先端領域で、低遅延・高信頼な通信インフラ構築を担っていただきます。 【業務内容】 ① APN回線の設置・運用支援 ② 音声・映像のリアルタイム伝送インフラの構築 ③ 伝送装置(OTN Anywhere)の設計・構築・試験海外におけるユースケース創出に向けて、国内外問わず、様々なお客様の要求を理解し、PoC実現のために設計から構築まで支援するポジションです。 (変更の範囲) 当社業務全般(顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または当社の事業所で当社の指揮命令のもとで行う。また、人事規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める業務を含む) 想定されるプロジェクト IOWNユースケース創出に向けた海外における技術企画・実証推進 例:デジタルツイン・コンピューティング環境構築 ※都市・交通・製造などのシミュレーションモデルをクラウド/エッジ基盤上に実装し、リアルデータ連携のPoCを実施 例:GPU/ハイパフォーマンス・コンピューティング環境検証 ※AI学習・リアルタイム解析用のGPUクラスタ設計、光ネットワーク接続の最適化検証 例:業界別ユースケース企画 ※金融、スマートシティ、モビリティ、医療などでのIOWN適用テーマを企画　例:金融取引の超低遅延化、都市交通のリアルタイム最適制御 ※上記以外にも様々なプロジェクトがございます。

●Summary Software Engineering in Quality(SEQ)は、freeeの掲げるミッションの実現のため、freeeのサービスを開発していくために必要となる品質に対するカルチャーを育てていくことをミッションとし、プロダクトの継続的な品質改善を支援しています。 そのために、「テストは手動から自動ベースの世界に」を目指し、今は手動が前提でテストを実施していますが、自動が前提の環境に変えていきたいと考えております。 QAチームを支える重要なポジションとしてQAとエンジニアリングの懸け橋となり、サービスを提供し続けるために最適なことを自律的に考えチームで実践していく仲間を募集します。 ●現状の課題 リグレッションテストの自動化 手動でテストしている内容も多く対応に多くの工数がかかっているため自動化が求められています 検証環境の最適化 500名超規模の開発体制やAIでのコーディングスピードの上昇によって、結果的に検証環境がボトルネックになっていきます。 この課題を解決するため、プロダクトのPR単位で専用の検証環境を作成するpreview環境の作成と構築をやっています ブラウザ(E2E)テスト以外の自動テスト手法のアプローチ SEQチームが開発したブラウザテストの実行基盤は、現在freee内で幅広く利用されています。 しかしながら、ブラウザテストより低レイヤーにあたるインテグレーションテストへのアプローチが不十分であり、テストピラミッドを意識した自動テストの最適化ができていないのが現状です。 今後は、ブラウザテスト以外のテスト手法も社内標準として確立し、展開していくことが課題となります。 ●今後取り組みたいこと E2Eテスト以外の手法へのアプローチ インテグレーションテスト(APIテスト・PageUIテスト・契約テスト)の自動化 QA業務におけるAI活用 開発経験の少ないQAエンジニアの方でもclaude codeなどのAIコーディングエージェントを利用して自力でブラウザテスト等の自動テストの実装までできるようなガードレールの整備と展開 ●業務内容詳細(実際にやって頂く業務の細かい具体例) 自動テストの実行の保守運用 テスト環境に関するボトルネックの解消 新しい検証環境の構築と展開 ●開発に使っている主なツール 言語:Ruby, TypeScript 自動テスト:Playwright, runn CI/CD: GitHub Actions インフラ:AWS, EKS, Aurora, Opensearch, AmazonMQ IaC: Terraform その他:GitHub,JIRA,Slack, Report Portal テスト管理:Zephyr Scale

本ポジションは、Sansanの人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。 HCM(人事基盤)やATS(採用管理システム)などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。 〔具体的な業務〕 ●HRデータプラットフォームの拡張・最適化 ・採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定 ・BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築 ・各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装 ●人事業務の再設計(BPR) ・既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築 ・AI/LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化 ・人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装 ●データ活用の民主化とガバナンス設計 ・セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築 ・非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装 ●開発環境、使用するツールなど ・言語:Python, SQL, Google Apps Script ・データベース・DWH:BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL ・インフラ・プラットフォーム:GCP(Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など) ・CI/CD・運用・監視:GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務

●不動産の取引、運用、管理をよりなめらかにするための新規Webサービスもしくはモバイルアプリの開発 ●10以上存在する既存プロダクトの運用および継続的な品質向上 ●若手中心の開発組織における、開発力 / 技術力 / 組織力の強化 ●PdMと協力する形での事業部門からの要望の整理、あるべき仕様への落とし込み ●開発力を向上させるためのエンジニア組織のマネジメント、育成、評価 【技術スタック詳細】 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 主要言語:Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin ライブラリ/フレームワーク:Ruby on Rails, React, Vue.js インフラ/監視:AWS, Terraform, Datadog その他:Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence チケット/バージョン管理:GitHub, GitHub Issue, Backlog 継続的インテグレーション:CircleCI 生成AIツール:Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT 【開発手法・文化】 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入/活用(Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など) ・技術ブログの執筆(Zenn:https://zenn.dev/p/gatechnologies ) 【開発組織についてさらに知る】 ▼Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ▼公式テックブログ(Zenn) https://zenn.dev/p/gatechnologies ▼GA technologies エンジニア採用情報 https://ga-technologies-engineering.notion.site/GA-technologies-9794c78bc56c4011a03f7f3dcf91a18f ▼採用に関するFAQ 『GAテクノロジーズの採用チームが「よくある質問」にお答えします』 https://note.ga-tech.co.jp/n/n1a5cc3982295

●以下のような業務に、共に取り組んでいただきたいと考えています。 ・経営戦略と連携する形での、グループ全体の技術的な方針や、短期・中長期の技術戦略の策定・実行 ・複数プロダクトにまたがるエンジニアリング組織全体のマネジメント（目標設定、評価、育成、採用 など） ・事業の成長スピードに対応できる、スケーラブルで効率的な開発体制・プロセスの設計と継続的な改善のリード ・技術的負債の解消を目指した長期的な視点での計画策定・実行 ・未来の事業成長を見据えた技術選定やR&Dの推進 ・経営会議等における技術的な観点からの事業戦略の意思決定への貢献 開発環境 ●技術スタック詳細 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 ・主要言語：Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin ・ライブラリ/フレームワーク：Ruby on Rails, React, Vue.js ・インフラ/監視：AWS, Terraform, Datadog ・その他：Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence ・チケット/バージョン管理：GitHub, GitHub Issue, Backlog ・継続的インテグレーション：CircleCI ・生成AIツール：Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT ●開発手法・文化 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入／活用（Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など） ・技術ブログの執筆（Zenn：https://zenn.dev/p/gatechnologies ） 開発組織についてさらに知る ●Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ●公式テックブログ（Zenn） https://zenn.dev/p/gatechnologies