年収700万円以上 DatadogのITエンジニア求人・転職情報

AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。 ●AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行 ・全社AIプロジェクト企画と推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIによるビジネス課題の特定と解決 ・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案 ・プロダクトチームとのコミュニケーションを通じたAI導入プロジェクトの推進 ・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析 ●AIドリブンな事業基盤の開発・運用(DevOps) ・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用 ●AIガバナンス ・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用 ・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進 ※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する 期待する役割 グループ責任者やチーム責任者と共に業務効率化と顧客体験向上のプロジェクト企画や推進を担っていただきます。チームを牽引するリーダーとしてご活躍いただくことを期待しています。 ●AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。 ●部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。 ●チームで成果を出す: チームメンバーのフォローと育成。 ●投資対効果の高い施策の見極め: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、投資対効果の高い施策を見極めて、施策優先度を適切に判断 ●バランスを考慮した推進: AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、リテラシー向上や活用促進のための社員教育の推進 技術スタック ・クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤) ・実行環境:AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda ・データベース:AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB ・開発言語:Python ・コード管理:GitHub ・CI/CD:GitHub Actions, ArgoCD ・コンテナオーケストレーション:Kubernetes ・外部サービス:Datadog ・分析基盤:BigQuery ・ドキュメンテーション:Notion ・エディタ:VSCode ・開発支援AI:GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由) ・生成AI API:Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API

タイミーのプロダクト組織におけるプロダクトマネジメントチームの運営を担い、その有効性と効率性を最大限に高めることがミッションになります。具体的には、プロダクト戦略をプロダクト開発の現場に浸透させ、実行される体制を構築・推進をお任せします。 プロダクトマネージャーチームの育成やコーチング、部門横断での連携強化、そしてプロダクトマネジメントプロセスの最適化を通じて、プロダクト組織全体の生産性とアウトカムの向上に責任を持っていただきます。また、プロダクト開発の運用プロセスを最適化し、プロダクトマネージャーが戦略的な価値創造に集中できる環境を整えることで、プロダクト組織の生産性向上と事業目標達成に貢献していただきます。 具体的な業務内容 ●プロダクト組織の強化と人材育成 ・プロダクトマネージャーなど、プロダクト関連職種の採用、オンボーディング、育成の支援 ・プロダクトゴールと主要KPIの策定をサポートし、トラッキングを通じて適切なコーチングの実施 ・プロダクト戦略とその意図をメンバーやステークホルダーに伝達し、円滑なコミュニケーションと目標設定の実現 ●データドリブンな意思決定の支援 ・プロダクトの主要KPIの仕組み構築、データ分析(トレンドや変動要因の特定)、プロダクトパフォーマンスに関する明確なレポートの作成、関係者への報告 ・プロダクトチームの目標(OKRなど)や成果の進捗を効率的に可視化する仕組みを設計・実装、リソース配分や計画策定に役立つレポートの作成 ・プロダクト分析プラットフォームを整備・運用に責任を持ち、組織全体のデータに基づいた意思決定の促進 ●プロダクトマネジメントプロセスの設計・運用と最適化 ・意思決定の質を向上を目的としたプロダクト戦略の展開やロードマップレビューなど、重要な会議体の設計・運営 ・プロダクトチーム横断で必要な戦略実行のプロセスを標準化、必要なツール群を整備・最適化 ・円滑な連携の実現のためのプロダクト、エンジニアリング、デザインなど多様なチーム間のコミュニケーションハブとして機能 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend ・言語: Ruby 3.4系 ・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend ・開発言語: TypeScript ・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) ・開発言語: Swift ●Mobile(Android) ・開発言語: Kotlin ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ・Google Cloud(一部サービス) ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●その他 ・コード管理: GitHub ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ・AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

タイミーのQAエンジニアは、開発チームとともにプロダクト品質に向き合いながら、AIを前提に品質管理プロセスそのものを見直し、チームが自律的に品質を作り込める仕組みを設計・実装する役割を担います。 事業フェーズやプロダクトのリスクに応じて、必要なQAの強度を見極めながら、品質基準、AI向けのルール、評価モデル、テスト戦略を整備し、それらをCI/CD、自動テスト、テスト実行環境、監視・フィードバックの仕組みに接続していきます。単なるテスト工程の自動化ではなく、要求整理、レビュー、リスク分析、検証計画、フィードバックまで含めた開発プロセス全体を改善していきます。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 ●品質基準・QAプロセスの設計と構造化 QA Handbook、QA Skills、テスト戦略、品質基準を整備し、チームが再現性をもって品質を担保できる状態をつくります。 要求仕様、AC、DoD、テスト観点を開発チームやAIが扱いやすい形に構造化し、開発プロセスの中で活用できるようにします。 ●リスクベースの品質設計 プロダクトや機能の特性を踏まえて品質リスクを整理し、どこに重点を置いて検証すべきかを設計します。 事業フェーズやリスクの大きさに応じてQA強度を調整し、人による判断と自動化のバランスを見極めます。 ●AI駆動開発に対応した品質ルール・評価の設計 AIエージェントが品質判断に活用できるよう、品質ルール、プロンプト、レビュー観点、評価基準を設計します。 AI生成物に対する品質ゲートやフィードバックの仕組みを整備し、AIを活用した開発でも品質を継続的に担保できる状態をつくります。 ●自動検証・テスト基盤の構築 プロダクトのテスタビリティ向上を主軸に、テストしやすい設計・テストデータ・実行環境・検証観点の整備を進めます。 自動テストやCI/CDと接続し、開発チームが継続的かつ効率的に品質を確認できるテスト基盤を構築・改善します。 ●セルフQA基盤の導入・展開 開発チームが自律的に品質を確認・改善できるよう、品質ガードレールや標準プロセスを設計・導入します。 品質基準を開発プロセスや自動検証の仕組みに接続し、品質保証を人手に閉じないスケーラブルな仕組みへ進化させます。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code ●組織的な品質文化の醸成 サイクルタイム(要件定義からリリースまでの完了時間) やFour Keysなどのメトリクスを活用し、「フィードバックサイクルの短縮」が「品質改善スピード」に直結するという考え方を浸透させます。 ポストモーテムのファシリテーションや、テスト設計技法のレクチャーなどを通じて、チーム全体の品質意識とスキルを高め、自律的な改善サイクルを回せるように支援します。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 組織カルチャー ●開発組織のカルチャー タイミーの開発組織は個々人の志向や特性の多様性を「許容」するのではなく「歓迎」する組織です。 各メンバーの多様性を彩りとして捉えて決して否定せず、強みとして重ね合わせて、同じチーム、プロダクトの目標を達成を実現できる組織を目指しています。 また、チームトポロジーの考えを活用した組織構造を採用していることも特徴です。例えば、顧客価値に基づいて領域ごとに組織を分割したり、専任のエンジニアリングマネージャーやアジャイルコーチ、スクラムマスターなどマネジメント専門職メンバーを各チームに配置しています。 https://www.youtube.com/live/uJL3M7R8MLc?feature=share&t=3057 ●技術コミュニティ活動 社内の所属チームを超えたiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 また、RubyKaigi や Kaigi on Railsを始めとしたカンファレンスのスポンサー活動やイベント登壇、記事の発信など技術コミュニティへの貢献や広報にも力を入れています。 ●オンボーディング メンバー一人ひとりが能力を発揮して、チームで活躍できる環境を目指して様々なオンボーディングプログラムを実施しています。 例えば、入社後チームや技術領域が近いメンバーがメンターとして伴走するオンボーディングの実施や、現職のスクラムマスターからスクラムに関する考え方や手法などをインプットするスクラムオンボーディング、配属直後にマネジメント層とのWelcome 1on1を実施しています。これからの取り組みによって、会社への不明点を早期に解決することで、新メンバーがタイミーで活躍しやすい環境を整えています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n46122cd3ec6b ●働き方 フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境になっています。 また、所属チームを超えてiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n2dcb5475e249 ●DevEnable室の取り組み エンジニアの市場価値向上につながる成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上を行う専門チームDevEnable室を設置しています。 具体的な制度の一部をご紹介します。 ・在宅環境を自分好みに整えられるリモートHQ制度 ・技術コミュニティ発展への貢献を後押しするOSSボーナス制度 ・世界中のカンファレンス参加を支援するKaigi Pass制度 ・最大300万円、勤務年数に応じて返済不要のエンジニア奨学金制度 ・DevEnable室に込めた思いについても記載していますので、よろしければぜひ下記URLもご覧ください。 https://product-recruit.timee.co.jp/tde10

本ポジションは、OpenID Connect 準拠のアカウント基盤を核とした横断プロジェクトを牽引し、企画・設計からリリース・運用までを一気通貫でドライブする役割です。エンジニアリング、セキュリティ、プロダクト、カスタマーサポートなど多様なステークホルダーと協働しながら、最適なロードマップ策定と開発プロセスの標準化をリードしていただきます。 【具体的な業務】 ●プログラム・ロードマップ・マイルストーン策定とシニアステークホルダーへのレポーティング ●技術トレードオフのファシリテーションと合意形成 ●人員・予算・外部パートナーの最適化によるリソースマネジメント ●KPI/OKR設定とデータドリブンなパフォーマンス改善 ●新規プロセス・ツール定義とベストプラクティスの組織展開 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 <Backend> ●開発言語: Ruby 4.0系 ●アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec <Frontend> ●開発言語: TypeScript ●アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR <Mobile(iOS)> ●開発言語: Swift <Mobile(Android)> ●開発言語: Kotlin <Infrastructure> ●AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ●Google Cloud(一部サービス) ●IaC:Terraform ●ログ:Datadog LogsとS3に集約 <Monitoring> ●Datadog, Sentry <CI/CD> ●GitHub Actions, Dependabot <その他> ●コード管理: GitHub ●コミュニケーションツール: Slack, Notion ●その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ●AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 【開発組織の特徴】 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 <既存事業領域> タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 <新規事業領域> スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 <プラットフォーム領域> タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

【サマリー】 タイミーが提供するスポットワークの根幹である、ユーザー(クライアント・ワーカー)のマッチングや労務管理を支えるスポットワークシステムのバックエンド開発や技術課題解決をお任せします。 スキマバイトサービス「タイミー」は数万件に及ぶ求人とワーカーのマッチングから勤務実績に対する評価、スポットワークにおける雇用契約から給与計算や勤怠管理など労務管理まで、顧客が体験するすべてのプロセスに対してサービスを提供しています。 ユーザーが登録から短い時間で求人にエントリーすることができ、働き終わったらすぐに相互評価を終えて給与支払いまで完了するような、なめらかなスポットワーク体験を実現するための機能開発や改善に携わっていただきます。 今後の事業成長に向けたユーザー体験向上の実現と更なる事業スケールに向けた中長期的な技術課題の解決を共に推進し、エンジニア組織の技術力を共に向上させていく方を求めています。 【具体的な業務内容】 ●Webアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース ●チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 ●担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応 ●エンジニアリングマネージャーやスクラムマスターと連携したプロジェクト進行 ●チーム内で実施する各種スクラムイベントへの参加 【開発組織の特徴】 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 <既存事業領域> タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 <新規事業領域> スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 <プラットフォーム領域> タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 【開発環境】 ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 フレームワーク: Ruby on Rails 8.0系、RSpec アーキテクチャ: Modular Monolith データストア:MySQL8.0系、Redis ツール: Docker、OpenAPI、CircleCI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure AWS(ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc...) Elasticsearch(AWS Marketplace)を利用 一部のサービスでGoogle Cloudを利用 IaC: Terraform ログ: Datadog Logs, S3 ●Monitoring Datadog, Sentry ●CI/CD CircleCI, GitHub Actions, Dependabot, ecspresso ●その他 ・AIエージェント・LLMツール: -開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code -開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability -その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理:GitHub ・ コミュニケーションツール:Slack, Notion ・その他:Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… 【組織カルチャー】 <開発組織のカルチャー> タイミーの開発組織は個々人の志向や特性の多様性を「許容」するのではなく「歓迎」する組織です。 各メンバーの多様性を彩りとして捉えて決して否定せず、強みとして重ね合わせて、同じチーム、プロダクトの目標を達成を実現できる組織を目指しています。 また、SpotifyモデルやTeamTopologiesを踏襲した組織構造を採用しており、顧客価値に基づく開発チーム組成や認知負荷を適切にコントロールするために専任EMやスクラムマスターなどマネジメント専門職を各チームに配置しています。 https://www.youtube.com/live/uJL3M7R8MLc?feature=share&t=3057 <技術コミュニティ活動> 社内の所属チームを超えたiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 また、RubyKaigi や Kaigi on Railsを始めとしたカンファレンスのスポンサー活動やイベント登壇、記事の発信など技術コミュニティへの貢献や広報にも力を入れています。 <オンボーディング> メンバー一人ひとりが能力を発揮して、チームで活躍できる環境を目指して様々なオンボーディングプログラムを実施しています。 例えば、入社後チームや技術領域が近いメンバーがメンターとして伴走するオンボーディングの実施や、現職のスクラムマスターからスクラムに関する考え方や手法などをインプットするスクラムオンボーディング、配属直後にマネジメント層とのWelcome 1on1を実施しています。これからの取り組みによって、会社への不明点を早期に解決することで、新メンバーがタイミーで活躍しやすい環境を整えています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n46122cd3ec6b <働き方> フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境になっています。 また、所属チームを超えてiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n2dcb5475e249 <DevEnable室の取り組み> エンジニアの市場価値向上につながる成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上を行う専門チームDevEnable室を設置しています。 ●具体的な制度の一部をご紹介します。 ・在宅環境を自分好みに整えられるリモートHQ制度 ・技術コミュニティ発展への貢献を後押しするOSSボーナス制度 ・世界中のカンファレンス参加を支援するKaigi Pass制度 ・最大300万円、勤務年数に応じて返済不要のエンジニア奨学金制度 https://product-recruit.timee.co.jp/tde10

タイミーが提供するスポットワークの根幹である、ユーザー(クライアント・ワーカー)のマッチングや労務管理を支えるスポットワークシステムのバックエンド開発や技術課題解決をお任せします。 スキマバイトサービス「タイミー」は数万件に及ぶ求人とワーカーのマッチングから勤務実績に対する評価、スポットワークにおける雇用契約から給与計算や勤怠管理など労務管理まで、顧客が体験するすべてのプロセスに対してサービスを提供しています。 ユーザーが登録から短い時間で求人にエントリーすることができ、働き終わったらすぐに相互評価を終えて給与支払いまで完了するような、なめらかなスポットワーク体験を実現するための機能開発や改善に携わっていただきます。 今後の事業成長に向けたユーザー体験向上の実現と更なる事業スケールに向けた中長期的な技術課題の解決を共に推進し、エンジニア組織の技術力を共に向上させていく方を求めています。 具体的な業務内容 ●Ruby on Railsを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース ●チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 ●担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応 ●エンジニアリングマネージャーやスクラムマスターと連携したプロジェクト進行 ●各種スクラムイベントへの参加 開発環境 ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 フレームワーク: Ruby on Rails 8.0系、RSpec アーキテクチャ: Modular Monolith データストア:MySQL8.0系、Redis ツール: Docker、OpenAPI、CircleCI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、 Sentry ●Infrastructure AWS(ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc...) Elasticsearch(AWS Marketplace)を利用 一部のサービスでGoogle Cloudを利用 IaC: Terraform ログ: Datadog Logs, S3 ●Monitoring Datadog, Sentry ●CI/CD CircleCI, GitHub Actions, Dependabo, ecspresso ●その他 ・AIエージェント・LLMツール： - 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code - 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability - その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理：GitHub ・ コミュニケーションツール：Slack, Notion ・その他：Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… 開発組織の特徴 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 既存事業領域 タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 新規事業領域 スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 プラットフォーム領域 タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」——そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

事業の急拡大期を迎えているタイミーの事業戦略や組織のスケールに伴う、エンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上に貢献する専任エンジニアリングマネージャーをお任せいたします。 エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決に取り組む役割です。組織化されたエンジニアリングマネージャーチームに所属して横断的に動きつつ、担当する機能領域に関してマネージャーとしてお任せしてリードいただくことを期待しております。組織の評価はFourKeysとエンゲージメントを用いており、開発組織のパフォーマンスとチームの精神的なコンディションの変化を指標として観測しています。 また、担当する開発チームのアサインや評価権限を持ってエンジニアやチームに働きかけることで、エンジニア個人のポテンシャルを最大化し、エンジニア組織が変化を観測、状況に合わせてケイパビリティを再構成できるように支援します。 具体的な業務 ●持続可能な状態でスケールできるエンジニアリング組織の設計・構築・運用 ・プロダクト・技術戦略を実現できる組織となるための戦略の立案支援・遂行 ・組織へのアサインメントや役割の創出、フレームの作成 ・開発組織を横断的に見渡し、プロダクトロードマップを実現するために必要な技術やリソースに関する意思決定 ●エンジニア及びエンジニア組織の成長を支援し、成果の最大化を目指したピープルマネジメント ・1on1などによるコンディションチェック、課題の吸い上げ・解決のサポート ・キャリアデザイン支援 ・人事評価制度の改善・運用 ●エンジニア採用活動 ・中途・新卒問わず効率的かつミスマッチの少ない採用プロセスの設計、運用 ・カジュアル面談、面接の実施、改善 ●学習する組織文化の醸成 ・タイミーのエンジニアリング組織のプレゼンスを高め、伝えていくための技術広報 ・社内の学習コミュニティの運営 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile（iOS） 開発言語: Swift ●Mobile（Android） 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud（一部サービス） IaC：Terraform ログ：Datadog LogsとS3に集約 ●その他 ・AIエージェント・LLMツール： - 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code - 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability - その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理：GitHub ・ コミュニケーションツール：Slack, Notion

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

ログラスが掲げる「良い景気を作ろう。」の実現に向けて、複数プロダクトを横断してお客様の継続的な価値提供を支える共通基盤を構築・推進していただきます。このポジションは、各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保するアーキテクチャ設計と実装、運用をリードします。 ●想定される開発テーマ: ・マルチプロダクト化に対応した認証・認可・SSO・ユーザー管理などの認証認可基盤 ・複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピングの機構や契約管理、フィーチャー制御といった機能制御基盤 ・外部サービスとセキュアに連携するための M2M認証・認可、リミット制御、IP アドレス制限などの連携基盤 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務 ●技術スタック/ツール アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog AIツール: Claude Code / Codex / Gemini コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion

事業内容 Eコマースの豊富な知見を有する専門家集団が、自社開発フレームワークを活用して企業のビジネスドリブンを実現する、大規模Eコマースシステム開発事業 ミッション Eコマースシステム開発のプロジェクト推進 クライアント・案件例 ・大手不動産会社のテナント企業向け会員制施設・サービスの予約、決済システムの開発 仕事内容(想定) ・社内や外部ベンダーと連携したプロジェクト管理 ・プロジェクトメンバーの管理、デリバリー品質の担保 ※将来的に管理職や経営層へのキャリアパスを想定しています. ※1　業務変更の範囲:会社内でのすべての業務 開発環境 ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript、Vue.js、Nuxt.js ・バックエンド:Java、Spring Boot ・データベース:Microsoft SQL Server、MySQL、Redis ・コンテナ:Docker、Amazon ECS ・インフラ:AWS (EC2、ECS、Fargate、Lambda、ELB、RDS、ElastiCache、CloudFront、S3) ・構成管理:AWS CDK (CloudFormation), Packer ・監視:Datadog ・ログ:Elasticsearch、Kibana ・CI/CD:Jenkins, CodePipeline/CodeBuild/CodeDeploy ・バージョン管理:Git (Bitbucket) ・タスク管理:Jira、Confluence ・コミュニケーション:Slack ・ツール:Swagger、Storybook ・開発手法:アジャイル、スクラム、ウォーターフォール 開発実績 エスキュービズムグループでは過去1000社以上の導入実績を誇り、単なるEC開発だけではない複合的な大規模案件を豊富に抱えています. 実績例 ・某大手不動産会社のテナント企業向け会員制施設・サービスの予約、決済システムの開発・リリース ・某大手商業施設でのRFIDの商用化プロジェクト ・EC売上だけで100億をこえるお客様からの、カートイン2,000回/秒を超える大規模ECサイト構築 ・空港での海外用Wi-Fiルーターピックアップ用IoTロッカー ・某大手小売チェーンの1,000店舗、4,000台超の大規模POS導入 … 等 その他、GMS、CVSチェーンなどの非公開事例も多数ございます. 詳細は導入事例(https://client.s-cubism.com/)からご確認ください.

≪DAP市場シェアNo.1プロダクトに「生成AI」を実装し、解のない問いに最適解を定義する≫ テックタッチは、「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」をミッションに、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)を開発・提供しています。 現在、国内DAP市場で5年連続シェアNo.1を誇り、事業・組織ともに急成長フェーズにあります。 この強固な顧客基盤と技術力を活かし、私たちは新たな柱となるプロダクト「Techtouch AI Hub」の開発を推進しています。 本ポジションでは、この AI Hub の中核機能である RAG(Retrieval-Augmented Generation)システム の開発をリードするAIアプリケーションエンジニア(LLM/RAG)を募集します。 ● Techtouch AI Hub とは DAP(Digital Adoption Platform)を拡張し、既存の業務システムと生成AIをシームレスに連携させることで、エンタープライズのお客様に新しい業務体験を届けることを目指す 企業向け生成AI活用プラットフォームです。 ● 担当する機能:テックタッチナレッジベース(RAG機能) 企業が保有するドキュメントを安全に取り込み、その情報と生成AIを組み合わせることで、独自のコンテクストを踏まえた回答を実現します。 テックタッチの強みであるDAP機能と連携し、画面上で「迷わず・間違わずに」業務ができる状態を実現することを狙ったプロダクトです。 現在はファーストリリース直後であり、実際の顧客への有用性を確認しつつPMF(プロダクト・マーケット・フィット)を目指すフェーズにあります ． RAG の応答品質・レイテンシ・スケーラビリティ・セキュリティ・コストをバランスさせながら、MVP(Minimum Viable Product) から 1→10 へと伸ばしていくための機能・非機能の両面に取り組んでいます。 ● チームの開発スタイル 少数精鋭のチームで、以下の通りプロダクト志向かつオーナーシップ高く開発を進めています。 PdM(Product Manager)・エンジニアが同じテーブルでロードマップを議論 仕様検討〜設計〜実装〜運用までを一気通貫で担当 ● 直近の技術的な取り組み 現在は PMFの達成に向け、主に次のような技術課題に取り組んでいます。 回答精度の追求:ユーザーの期待値を満たす回答精度と、実用的なレスポンス速度の両立 非構造化データの処理:様々なフォーマットの文書を適切にチャンク化・ベクトル化するパイプラインの構築 エンタープライズ品質の担保:マルチテナント環境におけるデータ分離とセキュリティの徹底 スケーラビリティ:複数組織からの同時アクセスを安定して捌けるアーキテクチャへの進化 言語/フレームワーク:Python, FastAPI, LangChain, React インフラAWS(CDK, ECS Fargate, Lambda, Step Function, OpenSearch, MySQL) その他:Open API, Datadog, GitHub, Slack, Linear

【プロダクトビジョン】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供する、AI型Digital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数900万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) 【主な業務内容】 ・データパイプラインの設計/構築/実装/運用 ・CDK/ CloudFormationを利用したインフラの構築/CI/CDの自動化 ・データ基盤監視設計/運用 ・社内向けのデータプロダクトの開発運用 ・テックタッチにおけるデータを活用した機能開発 <使用技術> ・開発言語: Python / Typescript ・クラウド: AWS ・コンテナ: Docker / ECS Fargate ・Data Warehouse: Snowflake ・オーケストレーションツール:Dagster Cloud ・ETL: dbt / dlt / Trocco ・ログコレクタ: Amazon Data Firehose ・データベース: MySQL / PostgreSQL ・構成管理: CloudFormation / CDK / Serverless framework ・CI / CD: CircleCI ・監視: Cloudwatch, Elementary, DataDog ・BI: Tableau / Redash / QuickSight 【チームミッション】 正しい価値・正しい数値の提供 DAP(Dagital Adaption Platform)のデータ活用を主軸とするチームです。 「どのような価値が顧客に提供できたのか?」「サービスがどの程度利用され、生産性が改善されたのか?」を正しく届けることが責務です。 Data Enabling 顧客にデータを届けると同時に、会社全体のデータ活用の促進も責務としています。 必要なときに必要な人がデータの活用を思い浮かぶことができ、それが実行できるように掲げています。 データ活用の深化・進化 「今あるデータ」だけで事業が必要なことが必ずしもできるとは限りません。 本当に今必要なデータとは何であるのか?どのように活用すれば良いのか?もちろんいまの活用を深めることも大事ですが、いまできていない活用へと進めることも重要な責務です。 ※会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するDigital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1,000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 このような「大規模なDAP基盤の信頼性・スケーラビリティ」と「AI連携という先端技術」の両方に向き合う開発に挑戦しませんか。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) 【主な業務内容】 • LLMやAIエージェントを活用した新機能の企画・設計・実装・運用 • 既存プロダクト機能のAI活用によるアップデート・体験の再設計 • プロトタイプの迅速な構築と仮説検証サイクルの推進 • AI機能の設計・開発・パフォーマンス最適化 • エンジニアやプロダクトマネージャとの協業を通じた継続的なプロダクト改善

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

freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発（メインミッション） ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識（OCR）、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python（マイクロサービス・開発環境）、Ruby on Rails, Go（アプリケーション） 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

データサイエンティストやAIエンジニアと連携し、下記の業務を担当いただきます。 ●ML基盤の設計・構築・運用 ・AWS,GCP,Azure等を用いたMLインフラの設計・運用 ・PythonコードやMLモデルのDockerイメージ作成、最適化 ・Kubernetes (EKS/GKE/AKS)による本番環境のコンテナオーケストレーション ・Terraform/CloudFormationによるインフラ構成管理 ・コスト見積もり・最適 ●MLOpsパイプライン構築・運用 ・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)設計・運用 ・Airflow, Kubeflow, VertexAI/SageMaker Pipelines等によるMLパイプライン自動化 ・MLflow等による実験管理・モデルレジストリ運用 ●モデルデプロイ・監視 ・ KServe, SageMaker Endpoint等によるモデルAPIデプロイ ・prometheus, Grafana, Datadog等を活用したシステム・モデルのモニタリング ・モデル性能(レイテンシ、精度等)の監視・ロギング・アラート設計 ・再学習サイクルの自動化と改善提案 【主なクライアント】 ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

・グループの展開する金融インフラ(資産運用、保険、その他)の開発もしくは、そのプラットフォーム上で稼働するアプリケーションの設計、開発、運用 ・新規金融インフラビジネスの立ち上げ、開発、運用 ・開発チームにおける技術検証・技術選定・技術的問題解決等のリード ・チームメンバーへの技術面でのサポート 【使用技術】 <サーバーサイド> Amazon Web Services Terraform / Packer Docker Go MySQL (Aurora) <フロントエンド> TypeScript (Vue.js / React.js) Webpack 5 【使用サービス】 Google Workspace Slack 1Password GitHub Kibela Backlog Datadog Opsgenie Bitrise

<期待する役割> ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。その後は、経営・CTO・各開発責任者と連携し、その時々で解決すべき「最も解きごたえのある壁」に向き合っていただきます。 <想定される業務例> ●戦略的プロダクト開発・刷新への参画 ・成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定からアーキテクチャの再設計、難易度の高い実装までを牽引する。 ●全社横断的な「技術的突破口」の作成 ・特定のチームだけでは解決できない共通基盤(認証、データ連携、CI/CD等)の課題に対し、全社最適なソリューションを構築・展開する。 ●技術的意思決定のリードと品質の担保 ・複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューや、セキュリティ・スケーラビリティ等の高い基準の策定と実行。 ●技術組織の成熟化への寄与 ・課題解決を通じて、次世代のリードエンジニアを育成し、組織全体の「壁を乗り越える力」を底上げする。 <開発環境> ●フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ●バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ●機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ●インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ●Event Bus:Cloud Pub/Sub ●DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ●Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ●API:GraphQL,REST,gRPC ●認証: Auth0 ●開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ●コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

・プロダクト基幹機能のアーキテクチャ設計 ・システム設計 ・フロントエンド及びサーバーサイド実装 ・自動テスト設計/実装 etc 【使用技術】 Go gRPC+Connect TypeScript React Vue PostgreSQL (Aurora) Terraform Docker 【使用サービス】 GitHub GitHub Copilot Slack Amazon Web Services Datadog Google Workspace 1Password Kibela

プラットフォームエンジニアリングの実践により、社内の各プロダクト開発がより円滑で安全に進められる状況の実現を目指していただきます。 具体的には、クラウドや自社プロダクトの利用に関するガードレールやガイドラインの作成や基盤の構築・複数のプロダクトを横断して利用するツールやサービスの開発運用・OSSのホスティングなどを行っていただきます。 【主な使用サービス】 ・AWS ・Terraform ・Atlantis ・Conftest ・GitHub ・Datadog ・Sentry ・Cloudflare Zero Trust

●具体的な業務内容 ・金融インフラ(証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」/ 保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」/ クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」)もしくは生成AI×データ活用のSaaSプロダクト(投資・不動産・業務支援領域)でのサーバー/インフラサイドの開発 ・上記プラットフォーム上に乗せるアプリのサーバー/インフラサイドの仕様設計、開発、運用・保守 ●開発チームについて ・https://finatext.notion.site/finatext/Finatext-cd4ff36fb8bd4aa78a7835565c655396 ●使用技術 Amazon Web Services Google Cloud Microsoft Azure Terraform Docker Alpine Linux, Amazon Linux Go / Python MySQL (Aurora) Airflow Snowflake OpenAI API ●使用サービス Google Workspace Slack Kibela 1Password GitHub Bitrise Backlog Datadog Opsgenie

●品質管理/改善に関する業務 └テストプロセス全般の管理、改善。 その上で効率的かつ効果的なテスト手法を確立 └開発エンジニア、PdM、ビジネス部門とも密接に協力し、製品の品質に関する期待やリスクの把握 └各種製品リリースにおけるリスク評価と品質リスクを最小限に抑える戦略を策定 ●リードに関する業務 └エンジニアやプロダクトマネージャー等周囲と連携してのプロダクト全体の品質基準と品質維持プロセスの設計と推進 └上記プロセスの実現のためのメンバー育成計画の立案と推進 └上記プロセスの実現のための各種の制度設計、改善、運用 └QA同士の横の繋がりの強化(エンゲージメント強化)の推進 └目標設定、評価のフィードバック <変更の範囲> 本社及び全てのオフィス、自宅、その他就業場所(会社の許可した就業に適した場所)、出向先・転籍先会社の全てのオフィス 開発環境 開発言語:PHP, Go, JavaScript, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter 開発/運用環境:Docker, GoLand, PHPStorm, Swagger, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, TestCafe 構成管理:Ansible, Terraform, CloudFormation ミドルウェア:MySQL, Apache, Nginx, Redis インフラ環境:AWS (EC2, RDS, ElastiCache, S3, CloudFront, Step Functions, Batch, Lambda, ECS, Fargate, ECR, ...) 監視, モニタリング, 運用ツール:Mackerel, Datadog, PagerDuty, Statuspage 社内ツール:Confluence, Redmine, JIRA, Slack, Zoom その他:Yarn, webpack, Atomic Design, Redux, React Hooks, PHPUnit, Redux Toolkit

●ポジションについて 「ソフトウェアアーキテクチャ」としての基盤開発へ。 プラットフォームエンジニアと聞くと、インフラ運用やSRE寄りの業務を想像するかもしれません。当社の共通基盤エンジニアが担うのは、それとは別の仕事です。複数プロダクトそれぞれの異なる業務ドメインを横断し、そこに共通する構造を見出して変更に強いモデルへと抽象化し、その設計を実装・運用まで担う仕事です。この抽象化の土台になるのが、1つのプロダクトで業務ドメインと向き合い、データベース構造やドメインモデルを設計してきた経験です。 ログラスは今、単一プロダクトからマルチプロダクト戦略へと大きく舵を切る転換点にあり、認証・契約管理・外部連携といった共通機能をゼロから設計・構築している最中です。まだ誰も答えを出していない抽象化に、立ち上げの段階から関わることができます。 アプリ開発の知見を、複数プロダクトを支える基盤の設計に生かしてみませんか。 ●チームについて ・所属:技術基盤部 プロダクト基盤チーム 構成: └開発責任者(部長)兼 PdM(基盤領域PdM) └エンジニアリングマネージャー、エンジニア複数名 ●仕事内容 各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保する設計・実装・運用をリードします。 ・認証認可基盤の構築 : マルチプロダクト化に対応した認証・認可(OIDC/OAuth2)、SSO、特権管理、ユーザー管理機能のマイクロサービス化 ・機能制御・契約管理基盤の構築 : 複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピング機構、フィーチャーフラグ制御基盤の設計 ・外部連携基盤の構築 : 外部サービスとセキュアに連携するためのM2M認証・認可、リミット制御、IPアドレス制限などの共通API実装 ・内部開発者プラットフォーム(IDP)の整備: 開発者がセルフサービスでインフラや共通機能を活用できる仕組み(DevEx)の推進 ●技術スタック/ツール ・アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust ・データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 ・インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog ・AIツール: Claude Code / Codex / Gemini ・コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

●仕事概要 Park Directの開発組織では、開発アジリティをあげてアウトカムの最大化を目的に、小規模な複数の開発チームを組成しています。 プロダクトエンジニアの方には、Park Directを圧倒的なモビリティSaaSへとグロースさせていくための新サービス追加や機能追加などの開発をチームで推進していただきます。 また新規プロダクトの初期開発にも携わっていただくこともあります。 ・CTO 三宅: [事業成長を加速させる!ニーリーにおけるプロダクトエンジニアとは─](https://note.nealle.com/n/nf393a60364dd) ・プロダクト開発リード 大友:[ニーリーには今、エンジニアとしてのキャリアを賭ける価値がある 〜実際に 30 代を Bet している僕の在籍エントリ〜](https://nealle-dev.hatenablog.com/entry/2025/10/21/100000) ●具体的な仕事内容 ・サービス仕様の設計および検討 ・既存、新規機能のコーディング及びテスト ・自身の所属チームの担当領域における他部署との連携 ・障害発生の監視と原因調査 ●技術環境 ・バックエンド:Python, Kotlin, (Django) ・フロントエンド:TypeScript, Angular, React ・インフラ:AWS ・データベース:PostgreSQL, Aurora ・ミドルウェア:Redis, Nginx ・モニタリング:CloudWatch, Datadog ・ダッシュボード:Redash ・CI/CD:GitHub Actions ・プロジェクト管理:JIRA ・品質保証:Autify ・チャット:Slack ・ナレッジツール:Confluence ●抱えている課題・一緒にやりたいこと ・プロダクト開発のアジリティの向上 ・データモデルの再設計・リファクタ ・バックエンドのアーキテクチャーのリファクタ、再構築 ・フロント再構築の完遂(Angular→Next.js) ・トイル(開発手動作業)の撲滅および自動化 ・カスタマー部門(ToC領域)、クライアント部門(ToB領域)などの各部門、決済・経理部門の業務効率化 ・テックタッチ施策の組み込み ●組織体制 ニーリーの開発組織は大きく3つのグループに分かれており、そこから更にミッションによって細分化されます。 【プラットフォーム開発G】 ミッション:Park Directにおけるプロダクト戦略検討・開発計画の策定・実行をし、安定・高品質なサービス提供を実現する ・参考記事:[発足!事業成長のスピードを支えるプラットフォームチーム 〜プラットフォーム開発チームの紹介～](https://note.nealle.com/n/n4efe81224755) 【プロダクト開発G】 ミッション:プロダクトの提供価値を上げるため、新機能実装やPark Direct周辺サービスの開発を行い、売り上げUPに貢献する ・参考記事:[事業成長を加速させる!ニーリーにおけるプロダクトエンジニアとは─](https://note.nealle.com/n/nf393a60364dd) 【マーケティングG】 ミッション:新規CL・CS獲得のため広告運用やSEO改善、各種データ分析ほか、手段に限定されずあらゆる手段を用いて顧客獲得に努め売り上げUPに貢献する ●当社で働くエンジニア・ご参考リンク ・人事制度 └[ニーリーの能力開発と人事ポリシー/人事制度を公開します](https://note.nealle.com/n/n51a0eb84e805) ・働き方 └[ニーリーは「フルリモート/フルフレックス」を継続しています 〜従業員の選択肢を増やすというポリシー〜](https://note.nealle.com/n/n543a6890ee34) ・当社で働くエンジニア └プロダクト1部 部長 西村:[難しいから面白い、エンジニアの成長環境 〜急成長SaaS企業で事業成長を担う高難度な開発をしませんか?〜](https://nealle-dev.hatenablog.com/entry/2025/11/12/092653) └プロダクト開発リード 鈴木:[『10年働いた会社を離れ、ニーリーで次の10年をワクワクしながら働く理由』](https://note.nealle.com/n/n92171e400124) ・生成AI活用 └[生成AI、実際どう? - ニーリーの場合](https://speakerdeck.com/nealle/sheng-cheng-ai-shi-ji-dou-nirinochang-he) └[職種の境界を染み出しあう品質保証 〜PdEがテストへ、QAが上流へ、AIとともに〜](https://speakerdeck.com/nealle/product-engineering-with-qa) 業務内容 雇入れ直後:上記記載の通り 変更の範囲:自社事業の推進および付随するすべての業務

SREチームは、“サイトの信頼性”と“開発組織の生産性”の両立をミッションに、主力プロダクト「モチベーションクラウド」を中心とした複数のサービス基盤を横断的に支えています。 ご入社後は、シニアSREとして、プロダクトの信頼性向上と、AIエージェントを活用した開発・運用を安全かつスケーラブルに進めるための環境整備を担っていただきます。 マネジメントではなく技術面でSREチームを支えるシニアICとして、担当領域では自ら課題を設定し、技術的な判断から実装・改善まで一貫して推進いただくことを期待しています。 入社後は、下記のような領域を中心にご活躍いただきたいと考えています。 ●業務内容 プロダクトの信頼性向上 AWS・Terraformを中心としたインフラの設計・構築・運用 モニタリングやインシデント対応を通じた継続的な信頼性改善 AI駆動開発を支える環境整備 AIエージェントを安全に活用するための実行環境の設計・改善 権限設計やガードレールの整備・標準化 開発・運用プロセスの自動化 AIを活用したSRE業務・開発プロセスの自動化・効率化 SRE領域の技術課題の解決 信頼性・セキュリティ・コスト・パフォーマンス等の課題設定から、技術選定・設計・実装・改善までを推進 チームへの技術支援 設計・コードレビューや技術的な知見の共有を通じた、SREチーム・開発チームへの支援 ### 入社後に期待すること まずは担当するセキュリティ・信頼性領域の課題を自ら設定し、改善まで一貫して推進いただきます。 半年程度を目安に、AIエージェントの権限・ガードレール等の仕組みを整備し、人の承認や作業を必要とせず安全に自律実行できる領域を広げていただくことを期待しています。

●現在向き合っている課題 これまでのAI活用によって、実装以降の工程を中心に、新規プロダクトの開発期間を短縮してきました。 一方で、複数の新規プロダクトを継続的に立ち上げるためには、まだ次のような課題があります。 顧客課題や事業構想を、短期間でプロダクト要件・システム設計へ落とし込むプロセスの確立 AI による実装を前提に、そのコード品質を担保するアーキテクチャやガードレールの整備 高いプロダクト品質を低コストで実現するための AI を用いたレビューやテストプロセスの改善・自動化 個人の経験や工夫に依存しているAI駆動開発の知見を、再現可能なプロセスとして標準化すること 新規プロダクト開発における「生産性」と「生み出した顧客価値」を可視化する指標・仕組みの確立 そのため、一つのプロダクトを開発するだけでなく、その経験を次のプロダクトへ展開し、AI時代の新規プロダクト開発の進め方そのものを形にしていただける方を求めています。 少人数チームで新規プロダクトの企画からリリース、その後の改善までを一貫して推進していただきます。 主な業務 ●プロダクトの構想・仮説検証 顧客課題や事業構想を踏まえたプロダクト要件の整理 PdMと連携した仮説検証、ユーザーヒアリング モックアップ・プロトタイプを用いた提供価値の検証 UX・画面設計を含むプロダクト設計 ●設計・実装・リリース フロントエンド・バックエンド双方の設計・実装 アーキテクチャ設計、技術選定 コードレビュー、テスト設計、品質基準の策定 CI/CDを含むリリースプロセスの構築・改善 ●AI駆動開発プロセスの構築 Claude Code等を活用したAI駆動開発の実践・改善 AIによる実装・レビュー・テストを安全に活用するためのガードレール設計 開発で得られた知見の言語化・標準化・他プロダクトへの展開 開発生産性および提供価値を可視化する指標・仕組みの設計 入社後に期待する役割 ●入社～半年程度 入社後はAI駆動開発推進グループに参画し、新規プロダクトの開発を担っていただきます。 PdMやチームと連携しながら、当社の顧客課題、組織・人事領域、既存プロダクトのデータやシステム構造への理解を深め、構想・技術検証から開発に取り組みます。 ※担当領域と初期の取り組みは、ご経験や新規プロダクトの進捗を踏まえて決定します。 顧客課題や業務ドメインの理解 モチベーションクラウドシリーズのデータ・システム構造の理解 AI駆動開発プロセスへの参画・改善提案 次期プロダクトの構想・技術検証への参画 ●半年以降 新規プロダクトの立ち上げチームへ中核メンバーとして参画し、PdMとともに、企画・要件整理から本番リリースまでを一貫してリードいただく想定です。 一つのプロダクトを完成させることに加え、そこで得られた知見や開発プロセスを型化し、次のプロダクトをより短期間で立ち上げられる状態をつくることまでを期待しています。 ※具体的な参画時期や担当領域については、ご経験やご志向、新規プロダクトの進捗を踏まえ、相談のうえ決定します。 ▍開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI　※Claude Codeなどの生成AIツールは標準配布 OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilot、Gemini、Claude、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

CTO直下のポジションとして、フロントエンド領域の横断的な技術課題の解消、および基盤の整備を推進して頂きます。 プロダクト開発チームと伴奏し、共に課題を特定・解消。 React/TypeScriptを中心とした最新技術への移行戦略の策定や既存コードのモダン化。 組織全体が迷いなく高品質な開発を行えるよう、共通ライブラリの整備や設計指針の言語化、およびその浸透。 CTOやエキスパートと共に、次世代アーキテクチャの選定や、AIを活用した開発プロセスの効率化施策の立案と導入。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社内での全ての業務、および出向先・転籍先会社での全ての業務 【開発環境】 ・開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart ・フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter ・コード管理:GitLab ・DB:MySQL ・インフラ:AWS, Terraform, Docker ・監視ツール:Mackerel, Datadog ・内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma ・開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code ・AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

●業務内容 Node.js(TypeScript)を用いた超高速・高セキュアなBFF開発、データ構造設計(GraphQL/RDB)、およびIaCによる信頼性の高いAWSインフラ構築・本番移行をオーナーシップを持って牽引していただきます。 構造的な課題と向き合うポイント ・マルチテナント&スキーマバージョニング設計: テナントごとに異なるUI定義やパーソナライズ要件を安全に分離し、APIやUIスキーマのバージョン不一致による障害をゼロにする、柔軟かつ型安全な配信スキーマを設計します。 ・エンタープライズ基準のセキュリティ&接続性: 大規模企業の厳格なセキュリティ監査に耐えうる、認可制御、APIゲートウェイ構成、および安全なバックエンドシステムとの統合(GraphQLフェデレーション等)を主導します。 ・検証から本番(AWS)へのシームレスな移行設計: 動作確認用のステージング環境から、超可用性が担保されたAWS(Fargate/Aurora)環境へのゼロダウンタイム移行・監視体制(可観測性)の整備を行います。 ●具体的な業務 ・Node.js / TypeScriptを用いたBFF(Backend for Frontend)のAPI設計・開発。 ・UIスキーマ配信、キャッシュ戦略、データモデリングの設計。 ・AWS上へのセキュアかつスケーラブルなコンテナ/データサーバー基盤(Fargate, Aurora PostgreSQL等)の構築。 ・Terraform等を用いたInfrastructure as Code (IaC)の整備とCI/CDの自動化。 ・ログ、メトリクス、分散トレースを通じたシステムの可観測性(Datadog等)の向上。 ●開発環境 ・Backend / API: Node.js, TypeScript, GraphQL / REST, Express / NestJS ・Infrastructure: AWS (ECS/Fargate, Lambda, API Gateway, Aurora PostgreSQL, RDS, IAM) ・Provisioning / CI/CD: Terraform, GitHub Actions ・Database: PostgreSQL ・Monitoring: Datadog / OpenTelemetry, CloudWatch ・AI & Collaboration: Claude Code, Cursor, Figma, Slack, Notion ●最初の6〜12ヶ月で期待すること ・最初の3ヶ月: プラットフォーム全体のBFF設計とデータフローを把握し、既存のAPIエンドポイント追加やスキーマ修正を自ら設計してリリースできる。 ・6ヶ月時点: 1つ以上の重要モジュール(認可、外部接続など)のアーキテクチャ設計をリードし、AWS上で可用性とスケーラビリティを担保したインフラを独力で再構成・自動化できる。 ・12ヶ月時点: クライアントとのセキュリティ監査を主導し、プラットフォームの移行・ロードマップ策定、チームの技術力引き上げに影響を与えるコアメンバーとして活躍している。 ●変更の範囲 会社の定める業務

ミッションと向き合う課題 「MEDIXS 薬歴」は薬剤師の声に基づいた使いやすいUI/UXを武器に、契約継続率99%を誇る調剤薬局向けの基幹システムとして導入されておりますが、今後さらに医療体験の質を向上させるため大きな転換期を迎えています。 ●医療DXの推進と国策への準拠 国の推進する「オンライン資格確認」への準拠や、医師の診断情報と薬歴を統合する「電子カルテ連携」など、難易度の高い開発を推進中です。これまで分断されていた医療情報をテクノロジーで繋ぐことで、薬剤師がより正確な情報に基づいた服薬指導を行える環境を構築し、医療体験の質を向上させることを目指しています。 ●技術的負債の解消とモダンな基盤構築 Vue.jsからReactへのフロントエンド刷新プロジェクトが進行中であり、レガシーコードと共存させながら段階的にモダン化を進める戦略的な実装が求められています。 また、プライベートクラウド(エクイニクス)からパブリッククラウド(AWS)環境への移行といったインフラのクラウド移行プロジェクトも進行中で、技術的負債の解消とモダンな基盤構築を並行して進めています。 ●組織の技術レベル底上げとリーダー負荷の軽減 新規プロダクトへのリソース集中や若手メンバーが増加する一方で、主力プロダクトである「MEDIXS 薬歴」チームにおいては、高度な技術課題を自律的に解決し、周囲を牽引できるシニア層の人材が不足しており、設計指針の提示やコードレビューを通じて、チーム全体の技術レベルを底上げできる方が必要となっております。 このような背景のもと難易度の高い課題を自律的に解決し、設計指針の提示やジュニアメンバーの育成を通じて、チーム全体の技術レベルを底上げしていただける方を切実に求めております。 社会的意義の大きなプロダクトにおいて、事業を加速させる手応えと技術的な成長の両方を実感できる、非常にやりがいのあるポジションです。 周囲を巻き込みながらプロジェクトを成功へ導けるエンジニアをお待ちしております。 ### 職務内容 シニアエンジニアとして、これまで培った高度な開発スキルと知識を活かしながらメンバーの技術的課題を解決し、チーム全体の開発スピードとアウトプット品質を引き上げる役割をお任せします。 具体的には、実装・設計レビューを通じた品質保証、ペアプログラミングや技術相談による育成支援、さらに定期的な勉強会や技術記事の発信を通じて社内外に知見を共有し、組織の技術レベル底上げに寄与していただきます。 ●具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。 テクニカルリード(設計指針提示・ボトルネック解消) 既存のVue.js環境からReactへのフロントエンド刷新における技術選定および実装方針の策定など コードレビュー/品質管理(テスト戦略・リファクタリング推進) 定常的な改善業務の中で、レガシーコードの計画的な刷新とテスト自動化の推進 AWS移行(S3へのデータ移行等)に伴う、ファイルアクセス手法の変更などインフラ移行に同期したアプリ側改修のリード メンタリング・育成(ペアプロ/勉強会企画・実施) ジュニアメンバーへの技術フォローを通じた、チーム全体の底上げとリーダー負荷の軽減 ナレッジシェア/発信(社内技術ブログ、登壇、OSSコントリビュート) モダンな開発フローの実装や、大規模リプレイスの知見を言語化し組織内外へ共有 <主な技術スタック> ●開発言語:PHP, TypeScript, JavaScript ●フレームワーク:Laravel, React, Vue.js ●データベース:MySQL ●インフラ監視:Mackerel, Datadog ●エラー監視:Sentry ●リポジトリ管理:GitHub ●CI/CD:GitHub Actions ・業務の変更の範囲:会社の定める業務