関東 GitHub ActionsのITエンジニア求人・転職情報

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

●このポジションの位置付け Ridge-iの技術職ポジションの中でも、本ポジションは「顧客の特定業務に特化したAIエージェントアプリ」をフロントエンドからバックエンドまで一気通貫で開発する専門職です。 AIエージェントソリューション開発エンジニア(AI基盤・RAG・LLMOps担当)とパートナー関係を組み、顧客が直接触るUI/UXから、業務ロジック、LLM統合までを横断的に担当します。 業務内容 AIエージェントアプリケーション開発エンジニアとして、顧客の特定業務に特化したAIアプリを、フロントエンドからバックエンドまでフルスタックで開発いただきます。 要件のヒアリングから、UI設計、API実装、LLM統合、デプロイ、運用まで、「顧客が実業務で使い続けるAIアプリ」を作り切ることに責任を持つ、顧客接点の最前線を担うポジションです。 【担当いただく技術領域】 ●AIエージェントアプリケーションのフロントエンド開発 TypeScript / React / Next.js 等を用いた、AIエージェント対話UI、ダッシュボード、業務画面の設計・実装。 LLMストリーミング表示(Server-Sent Events)、リアルタイム更新、ユーザー体験を最適化するインタラクション設計。 ●バックエンドAPI・統合レイヤーの開発 Node.js / TypeScript等を用いた、LLM統合API、業務ロジック、認証・認可、外部システム連携の実装。 TypeScript環境では Mastra、Python環境では LangChain / LangGraph 等のフレームワークを活用し、本番運用可能なAIエージェント機能を構築します。 ●業務要件の理解とソリューションへの反映 顧客の業務フロー、エンドユーザーの使い方を深く理解し、AIアプリケーションのUI/UX・機能設計に反映します。 ソリューション開発エンジニアと連携しながら、基盤から業務画面までを一貫して構築します。 ●本番運用・改善サイクルの実行 デプロイ、運用監視、利用状況分析、改善提案までを担当。 顧客と一緒にアプリを育てていくことに責任を持ちます。

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

募集背景 近年AI技術の急速な進展とともに、クライアントからのプロジェクト要請が増加しております。 エンジニアとして機械学習/ディープラーニング/最適化等の最先端技術のことを理解しながら、クライアントのビジネス課題を引き出し、理解し、それに最適な技術を考案、提案、合意形成、実装、デリバリーをリードしていただけるメンバーを募集しております。 事業領域について 事業領域 カスタムAIソリューション事業内でいずれかのプロジェクトマネジメントに関わっていただきます。 クライアントやプロジェクト内容によって領域を横断することもあります。 *AI活用コンサルティング・AI開発サービス* ●DX、AI活用アドバイザリー ●AIシステム提案 ・AI PoC、プロトタイプ作成 ●AIシステム開発 *人工衛星データ・AI解析サービス* ●衛星活用アドバイザリー契約 ●GRASP EARTH Forestレポートの提供 ●AI解析エンジンの開発 ●AI解析レポートの提供 *MLOps・継続学習・AIライセンス提供サービス* ●AIの使用量、利用台数に応じたライセンスフィー ●パートナー企業の事業収益に応じたレベニューシェア ●継続学習環境の提供と追加学習支援 成長市場であるAI分野において、大規模プロジェクトを牽引し、ビジネスへのインパクトを生み出すチームメンバーとして役割を担っていただきます。 主な業務内容 ●クライアントが抱える課題に対して、統計的・機械学習的手法によるソリューションを調査研究及び考案、実装、評価 ●AIシステム設計・開発・テスト ●クライアントとの打ち合わせにおいて、技術的な面での進捗報告や議論 ●ソリューションアーキテクトと一体になってプロジェクトを推進

フリー株式会社

●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

キャディ株式会社

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

キャディ株式会社

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 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っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) 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 フロントエンド: TypeScript, React, Next.js バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express, Fastify, NestJS) 機械学習・アルゴリズム: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, TorchServe, Elasticsearch, Vertex AI インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC 認証: Auth0 開発ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

Sansan株式会社

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

H.R.I 株式会社

以下のいずれか、または両方を希望やスキルに応じてお任せします。 ●クラウドインフラ(AWS, GCPなど)の設計、構築、運用 ●データベース、ネットワーク、セキュリティの設計、運用 ●監視・運用の自動化、CI/CD環境の構築 ●大規模なトラフィックに耐えうるシステム基盤の構築と改善 ■就業場所変更の有無:有 ■就業場所の変更の範囲:会社の定める範囲で変更の可能性あり ■業務内容変更の有無:有 ■業務内容の変更の範囲:会社の定める範囲で変更の可能性あり

株式会社GA technologies

● 本ポジションにおけるミッション グループ横断のデータ利活用を支える、堅牢かつ柔軟なデータプラットフォームの構築・推進がミッションです。 DMBOK(Data Management Body of Knowledge)の知識体系を基盤とし、データパイプライン構築からデータモデリング、権限・ガバナンス設計、品質管理、運用の標準化まで広範に担っていただきます。 単なるパイプラインの実装に留まらず、再現性・保守性・安全性を兼ね備えた「組織の資産」となる仕組みを構築し、全社が迷いなくデータを活用できる状態を実現することを期待しています。 ● 仕事概要 国内外のグループ会社含めたデータマネジメント業務をお任せします。 ・データ基盤の設計・構築・運用 ・データパイプラインの設計、開発、改善 ・データモデリング、履歴管理、品質管理の設計 ・権限設計、セキュリティ設計、データガバナンス整備 ・CI/CDやコード管理を前提とした、再現性の高い基盤運用の整備 ・属人化した運用や手作業の多いフローの標準化、自動化 ・各部門・各グループ会社におけるデータ基盤立ち上げ支援 ・AI活用や分析活用の前提となるデータ整備、運用設計 ※経営状況、配属先の状況等を総合的に勘案し、会社の指定する部署への配置転換及び会社が指定する業務内容へ変更する場合がございます。 (グループ会社等への出向及び転籍を含む) ● 開発環境 主要:Snowflake x dbt x dagster x Terraform 詳細:Snowflake, Apache Iceberg, dbt, Dagster, Python, dlt, TROCCO, Airbyte, Treasure Data, Terraform, Terragrunt, GitHub Actions, Docker, OpenMetadata, Tableau, Prometheus, Grafana, AWS(ECR, ECS Fargate, S3, DMS) ● Data Managementチームについて 当チームは、高品質で安全なデータ基盤の整備・提供に留まらず、データを武器に事業や業務課題の解決を加速させるプロフェッショナル集団です。 これまでは、意思決定を支えるデータ基盤の構築、品質向上、ガバナンス推進といった「土台作り」に注力してきました。 今後はその基盤を活かし、各事業組織の課題に対して、AI活用や業務支援の仕組みづくりまで踏み込み、データによる直接的な価値創出を担う役割を強化していきます。 ● 私たちが大切にしている価値観 ・高品質で安全なデータ提供を大前提とする ・属人化を排除し、再現性のある仕組み・運用を構築する ・手作業やトイル(作業的負荷)を放置せず、エンジニアリングで解消する ・基盤整備をゴールとせず、常に「現場の価値」に結びつける ・技術的な理想を追求しつつ、現場で機能する「現実的な解」を出す

株式会社エイジレス

【ポジション概要】 当社の「ミドル～シニア層向け人材サービス」のバックエンド開発(プロダクト&社内業務システム)を担うポジションです。 プロダクト面では、人材紹介とダイレクトリクルーティングサービスを一体化し、求職者・企業・エージェントがシームレスにつながる新しい転職体験を実現するための基盤構築をお任せします。年齢ではなくスキルベースで人材情報を可視化し、「エージェントによる支援」と「企業からの直接スカウト」を組み合わせ、ミドル・シニア層の活躍機会最大化を目指しています。 また社内向けには、CA・RAの業務をAIで自動化・効率化する業務システム/ワークフロー開発にも携わっていただきます。すでに初回面談動画や職務経歴書から候補者のスコアリング・スキルタグ等の情報を内製CRMに自動反映する仕組みが稼働中。今後は求人側も含めAIによる情報取得を拡張し、マッチング精度向上と業務の自動化を推進していくフェーズです。 【お任せしたい仕事】 ●TypeScript(Node.js)およびRuby on Railsを用いたWebアプリケーション/API開発 ●各種サービスや社内システムとのAPI連携機能の設計・実装 ●候補者・求人・スキル情報のスコアリング、診断、マッチングアルゴリズムの開発 ●AIを活用した業務自動化やデータ処理基盤の構築 ●PdM・デザイナーと連携した仕様策定、技術選定、改善提案 ●必要に応じたアーキテクチャ設計・リファクタリング ※単一機能にとどまらず、ユーザー体験と社内生産性の両面を支える広範な領域を担当いただきます。 【開発環境】 ●フロントエンド:Next.js/TypeScript ●バックエンド:Ruby on Rails ●DB:PostgreSQL ●インフラ:AWS(Fargate/ECR/S3/RDS)/Vercel ●その他:GithubAction/Docker/Slack/GoogleWorkspace/Notion ●開発プロセス:アジャイル、スクラム 【開発組織のカルチャー】 ●スタートアップならではのスピード感で、余計な承認フローがないため意思決定が早い。生成AIを積極的に活用して開発効率を高めている。 ●プロダクトへの改善提案が盛んで、軽度な仕様変更はデスク上でエンジニアとデザイナーがディスカッションしてその場で実装される。 ●お互いリスペクトし合って建設的な議論が行える。コードレビューで褒める文化がある。 ●1週間単位のスプリントサイクルで、目標を決めてチケットをやり切る文化。一人が機能単位でバック/フロントをフルスタックに実装する。 ●経営陣のITリテラシーが高く、リファクタリングなど開発都合のアクションへも理解がある。 ●オープンな文化で、他チームのやりとりやドキュメントが見れたり、経営の透明性が高く全社の業績などをメンバーでも見ることができる。

株式会社カナリー

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。モバイルアプリのテックリードの方には モバイルアプリ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

株式会社カナリー

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

株式会社カナリー

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

株式会社カナリー

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

株式会社カナリー

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

株式会社カナリー

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エンジニアとしてのサービスの開発や、 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)などに携わっていただきます。 ※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。 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バックエンドの開発 ●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

株式会社カナリー

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

株式会社カナリー

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

株式会社リンクアンドモチベーション

プラットフォームチームは、 「データを中心に据えたプロダクト群の価値創出」と「開発スピードと運用安定性の両立」をテーマに、 複数のプロダクトを横断しながら、新規連携や共通機能の整備・最適化を推進しています。 ご入社後は、当社のマルチプロダクト体制を支えるチームの一員として、 プラットフォームの設計・改善を通じて、事業成長を支える開発に取り組んでいただきます。 中長期的には、マルチアーキテクチャ環境下での共通基盤設計や、権限管理・アカウント連携などの仕組みづくりにも関わっていただきます。 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。 ※昇格などの役割変更に伴い、担って頂く業務内容が変動する場合があります ●プラットフォーム設計・構築 複数プロダクト間で共通利用されるAPI・認証・アカウント管理基盤の設計・実装 内部・外部サービス連携を想定した認可基盤の整備 マイクロサービス環境を前提に高い信頼性を目的としたアーキテクチャ設計 ●モニタリング・自動化/運用効率化 CI/CD環境の整備(GitHub Actions 等)および開発フローの改善 障害対応フロー ●共通基盤の最適化/スケーラビリティ向上 複数プロダクトで共通利用するストレージ・メッセージキュー・認証機構の整備 キャパシティプランニングやリソース最適化の設計・実行 将来的なグローバル展開を見据えた拡張性設計(API整合性管理など) ●チーム連携・改善推進 各プロダクト開発チームとの技術連携・課題抽出・改善提案 プラットフォーム品質向上に向けた技術検証、PoC、コードレビュー 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 Copilo、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

燈株式会社

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

株式会社estie

具体的な業務内容 ・ビジネス価値を最大化するための開発チームリーディング ・高品質なコーディング及びチーム全体のコード品質の担保 ・担当チームプロダクトが最大の事業価値を生み出すために必要な技術的方針の決定 ・プロダクトマネージャーやデザイナーが優れたソリューションを発見するための技術面からのサポート ※ご経験やご志向を基に実際に担当するチームを決定します 開発環境 [フロントエンド] Next.js, React, TypeScript [バックエンド] バックエンドは、以下の3つの環境があり、プロダクトによって異なります。 共通コンポーネントはマイクロサービスとして切り出されていて、言語間の差異による不便さはほぼありません。 フロントエンドとのインターフェイスには GraphQL を使っています。 ・Rust + actix-web + async-graphql ・Ruby on Rails ・TypeScript + Node.js + NestJS また、社内向け分析ツールとしては Python + Streamlit が用いられています。 [開発ツール] ・コード管理: GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ・運用監視: Sentry, Datadog ・タスク管理: JIRA ・コミュニケーションツール: Slack ・開発支援: GitHub Copilot, Claude Codeなど

セーフィー株式会社

サーバーサイド部署について サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 <カルチャー> ●コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています ●フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています ●個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります AIプラットフォームグループのミッション セーフィーは、映像プラットフォームを実現するべく、映像を視聴するだけではなく機械学習などの技術と連携して「新しい付加価値を提供する開発」にも注⼒しています。 具体的には、API提供を進め、AI企業がセーフィーの映像データを利⽤して画像解析などの仕組みを構築したり、作成された学習モデルをセーフィークラウド上で駆動させる解析システムの構築を⾏っています。 本グループでは、上記の事業に関連して、 AIソリューションプラットフォームの外部公開を目指し、以下のような機能を担う基盤開発を推進しています。 データ収集/アノテーション 学習 エンドユーザーへのAIアプリ提供 また、上記基盤上にホストされるAIアプリケーションの開発自体も行っています。 ※参考:[AIソリューションプラットフォームの紹介](https://engineers.safie.link/entry/20241225/ai_solution_platform) 具体的な業務内容 AIソリューションプラットフォームの開発 画像‧動画の解析システムの設計および開発 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 外部向けAPIおよび開発者向けサイト(SafieDevelopers)の開発 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 ＜具体の業務イメージ＞ 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。 また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD:Github Actions その他:Github、 Docker、Fluentd, Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。 カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。 様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。 この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。 このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

セーフィー株式会社

●本職種のミッション 映像プラットフォームの強みを活かし、映像活用の可能性を実用的なソリューションへと変換することで新しい事業領域を切り拓いていくことが、このチームのミッションです。 Safieプラットフォームを通じたソリューション開発を広げていくための中心的な役割を担い、事業領域ごとに必要とされる価値を具現化してプロダクトに落とし込むフェーズに携わっていただけます。 新部署での取り組みであるため、既にある仕様通りに実装するのではなく、技術検証や要件整理の段階から主体となって関わり、ゼロから最適なアーキテクチャやアプローチを検討することにチャレンジしていただけます。 特定の技術領域に閉じることなく、ユーザーの課題を起点とした社会で実際に機能する価値あるプロダクトをつくりたい方、AIを含む新しい技術も適切に取り入れながら開発に向き合いたい方に適した環境です。 【取り組み事例】 [車両管理・物流現場DX](https://safie.co.jp/news/4660/):AI搭載のクラウド録画カメラを用いたナンバープレート認証システムを、物流拠点や建設現場のゲート管理と統合。 高価な専用センサーや現地サーバーを必要とせず、クラウド上での車両識別・入退場ログの自動化を実現。 [小売・店舗DX](https://safie.jp/article/post_4362/):POSレジのデータと映像を同期させることで、不正検知やレジ待ち解消など、ロス対策といった店舗課題を解決し、現場のオペレーション最適化を支援する商用ソリューションの検討・提供。 [現場コミュニケーションDX](https://safie.jp/article/post_26106/):外部サービスを連携することで、現場の「声」と「映像」を統合し、遠隔地からでも的確な指示や状況把握を可能にするシステムを構築。 [公共・社会インフラ](https://safie.jp/survey/): 人流分析AIを用いた公共空間の利用状況可視化や、都市開発における実態調査など、行政や自治体と連携した社会課題解決をデータドリブンに実装。 その他:最新のLLM(大規模言語モデル)を用いた「映像×〇〇」ソリューションの創出など、自社プラットフォームが持つ膨大なアセットをベースに、次世代のサービスを定義から実装までを推進するプロジェクトが多数進行中。 ●主な業務内容 顧客・市場の課題を理解し、最適な技術アプローチを検討 API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発 新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行 システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション 利用者のフィードバックを踏まえた改善や運用サポート プロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討 他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化 開発プロセスや技術基盤の整備・改善 ●部署の今後の目標・現在の目標 ソリューション開発部では、今後の展望として個別の顧客課題を解決するだけでなく、そこから得られた知見を汎用化しプラットフォーム全体に還元できる「高付加価値ソリューションの型」を確立することを目指しています。 映像データを中心にAIや外部APIを組み合わせる開発は可能性が広がっていますが、それを単発の取り組みに止めず、事業の柱へと成長させていくことが大きな目標です。 一方で、新設されたばかりの組織であるため、乗り越えるべき課題も多く存在します。 現在は、各プロジェクトにおいて技術検証から実装までを迅速に進めることを優先していますが、今後は開発プロセスの標準化や、再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」を整えていく必要があります。 また、多様化するニーズに対して技術的な実現可能性をどう担保し、プラットフォームとしての堅牢性と柔軟性をどう両立させるかといった難易度の高い問いに向き合っている段階です。 そうした未完成なプロセスや設計上の課題に対して、仕組みそのものを形作っていくことに価値を感じていただける方をお待ちしています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

セーフィー株式会社

●主に担当する業務内容 画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発 調査テーマの提案 アルゴリズム・モデルの調査・評価 アルゴリズム・モデルの改善・軽量化 PoCの実施 プロダクトの開発 ●プロダクトの利用事例 [AI-App人数カウント・AI-App人物検索](https://safie.jp/ai-app/people-count/) カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う 利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。 肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化 [Safie AI Studio](https://safie.jp/ai-studio/) 物体検出アプリ 利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。 (建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠ 重機近接アプリ 利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。 ⁠ ショッピングカート検知アプリ 利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。 ●技術・開発環境について 開発言語 Python、C++ ディープラーニング PyTorch AWS EC2、S3、ECR、SageMaker CI/CD GitHub Actions コミュニケーション Slack GitHub Google Workspace Backlog Notion ●生成AIツール利用 Amazon Bedrock/Gemini/GitHub Copilot/Notion AI/Claude Code ●部署の今後の目標・目下の取り組み 目標 多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。 AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。 取り組み 顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。 画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。 AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

セーフィー株式会社

サーバーサイド部署について サーバーサイドチームは2025年現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約 5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 日々、多数上がってくる、カメラやそれらを管理するアプリケーション、セキュリティに対する要望を基に、新規プロダクト開発および、ベースとなるクラウドカメラの機能開発・改善をビジネスサイドと連携し進めていくのが、全体としての主要なミッションです。 また、ビジネスの拡⼤に⽐例して増加するカメラ/ユーザー/データ量にも対応できるよう、基盤となるサーバーシステムの改善を継続的に実施し、新しい技術の導⼊による運⽤の改善などを行っています。 メインの技術スタックは、Python、Java、Goを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 プロダクトグループのミッション 本グループでは、セーフィーの主要なWEBプロダクトの開発をメインに担当しています。 「プロダクト」は実際にエンドユーザーにご利用いただく部分であり、サーバーサイドとしてもUI/UXを意識した開発(主にAPI開発)を行います。 また、プロダクトマネージャー等の他職種と連携し、プロダクト価値を最大化するべく、エンジニアから機能仕様だけではなく全方位的な提案がなされ、かつそれらが実行されることが期待されています。 近年では、「映像を見る」だけではなくもう一歩踏み込み、エンドユーザーの業務の全部ないし一部を代替する(課題を解決する)ソリューションとしてのプロダクト開発に注力しています。なお、お客様個別の開発ではなく、業種・業態をターゲットとしてプロダクト開発を推進中です。 具体的な業務内容 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) 新規プロダクト開発における技術仕様面でのリードおよびバックエンド開発 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 パートナー向け管理アプリケーションの機能開発 100万台規模のクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計‧開発 サーバコストを抑えるための各種最適化 リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 ＜具体の業務イメージ＞ 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD:Github Actions その他:Github、 Docker、Fluentd, Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画ですることで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

株式会社GA technologies

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。 ●AI不動産投資サービス「RENOSY」をはじめとした自社プロダクトにおける新機能開発の主導 ●新規システムのアーキテクチャリング、および既存システムのリアーキテクチャ推進 ●チームやプロダクトを横断する技術的課題の発見と解決 ●パフォーマンスチューニング、モニタリング体制の強化、信頼性向上 ●開発プロセスの改善や生産性向上のためのツール選定から導入、自動化の推進 ●エンジニアのメンタリングを行い、学習・品質・継続的改善の文化を醸成 【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

株式会社サイバーエージェント

メディア事業の中でも、WINTICKET、Amebaマンガ、スタコミュ(FANBASEなど)、 WRESTLE UNIVERSE(CyberFight) ではスピード感をもって品質の高い実装を行うために、少人数でアプリ開発を行うことを念頭に置きクロスプラットフォームフレームワークとしてFlutterの採用を決めました。 既存アプリへのクロスプラットフォームフレームワークの導入の障壁は決して低くはありませんが、新規サービスだからこそできるこのタイミングでUIからこだわることのできるFlutterを使った開発を進めています。 今後のアプリ開発でも、Flutterを始めとしたクロスプラットフォーム開発に力を入れて、よりスピーディーにより品質の高いアプリを提供していきます。 面談・面接を通して、志向性などを考慮しながら、一番ご活躍頂けそうなサービスに配属頂きます。 配属について サイバーエージェント メディア事業の中で現在はWINTICKETにてFlutterエンジニアを募集しております! 尚、入社後の異動、ミッション変更については、柔軟に対応する仕組みがあります。 ※但し契約社員の場合、正社員登用するまでは同一の部署の配属を原則としています。 Flutterを使用しているサービス例 WINTICKET:https://www.winticket.jp/ Amebaマンガ:https://dokusho-ojikan.jp/ スタコミュ:https://www.stacommu.jp/ CyberFight:https://cyber-fight.co.jp/

株式会社サイバーエージェント

新規機能開発、インフラ保守・運用管理、CSサポートなど1サービスのバックエンドに関連するすべての事柄を受け持っています。 基本的にはGoアプリケーション開発を行いながら、機能実装する上で必要な様々な分野の技術・インフラを用いた作業を行います。 バックエンドアーキテクチャは当初から変わっておらず、マイクロサービス、クリーンアーキテクチャ、DDD、モノレポを採用しています。 少数精鋭チームで開発を行なっており、API開発はもとより、インフラ構築含めた外部連携、CSサポート、運用まで、バックエンドに関係する工程は全てチーム内で一気通貫で管理しています。 ●チームの文化や体制 現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程になります。各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。 また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。 ●環境 ・原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可) ・コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用 ・定期的な1on1 ・交流ランチ 【チーム体制】 ・サーバーサイドエンジニア: 10名+α 【開発環境関連】 ・GCP, Kubernetes, Cloud Spanner ・AWS(映像関連) ・GitHub, Go, gRPC, envoy, Terraform, Docker ・モノレポ, クリーンアーキテクチャ, マイクロサービス 【チームの雰囲気】 ・少人数(10名程度)ながらも幅広い分野を受け持ち様々なことに挑戦しています。 ・年齢層は若手から中堅まで幅広いです。 ・フリーアドレス制度を採用しているため、出社時は他職種との連携も盛んに行われています。 ・リモート作業時は夕方頃にオフィスアワー時間をとり疑問や相談事の解消に利用しています。 ・チーム活性化を目的とした月イチ懇親会、合宿の実施や、スキルのボトムアップを目的としたドメイン知識の勉強会、実装コードのディスカッション、モブプロを実施しています。

株式会社サイバーエージェント

●INTECHとは 私たちINTECHは、2024年10月に結成された新しい組織です。 これまで外部に委託していた開発案件や、エンジニア不足のために開発できなかった案件を内製化することを目的としています。 組織名は「Inhouse(内製)」と「Innovation(革新)」、そして「技術(Tech)」を組み合わせた造語で、内製化を通じて革新を推進することを目指しています。 ●INTECHの現在 私たちは現在、DX事業の拡大に向けて動き始めています。 INTECHは、各案件の品質向上と内製化による利益創出を担い、事業は立ち上げ期から拡大期に移行しています。 今後5年で売上を4倍にする計画を立てており、それに伴いエンジニアの体制も現在の10人から2年後には60人に拡大する予定です。 組織の成長に合わせて、より大きく幅広い仕事を任される機会が増えていくでしょう。 ●INTECHが実現すること 私たちは、事業への貢献と技術的な挑戦に目標を置き、価値の創造に取り組んでいます。 ・外注案件の内製化を進め、DX事業の品質向上と利益創出に貢献 ・生成AIを活用し、開発生産性を飛躍的に向上 ・エンジニアに成長機会を提供し、組織全体の技術力を強化 ●業務内容 DX事業パートナー様のグロース案件において、プロダクトの成長にエンジニアとして貢献していただきます。 案件ごとに技術要件や状況が異なり、アプリ開発に従事するエンジニアや、品質管理責任者として社内外で活動するエンジニアなど、新しい挑戦が満載で機会に溢れています。 ●使用している技術 Flutter (Dart) iOS (Swift) / Android (Kotlin, Java) GitHub / GitHub Actions Bitrise Firebase

株式会社サイバーエージェント

Flutterを使用した開発・運用・保守を行っています。 事業成長を支えるために必要なスピード感を重視しつつも、様々な状況や背景を持ったお客様でも競輪・オートレースを最大限楽しめるよう、パフォーマンスとユーザービリティにも注力しています。 また、事業目線を持ってビジネスサイドともコミュニケーションを取りながら日々の開発を進めています。 ●具体的には以下のような内容の業務を行っていただきます。 ・新機能の開発とリード ・運用の改善 ・CS対応 ・デプロイ作業(CI/CD整備やリリース) 新規性のある取り組みを歓迎する文化のため、スピード感の実現、品質の担保に必要な技術検証、ライブラリ導入も積極的に行っていただける環境です。 機能開発体制例 ・各職域エンジニア(Mobile、Web、Backend) 各1,2名 ・ディレクター 1名 ・スクラムをベースとした週1のスプリント開発 注力領域 ・自動テスト (Unit Test, Visual Regression Testing, Integration Test(E2E)) ・QA・QC ・SRE ・トランクベース開発 ・UI・UX (パフォーマンス・操作性・デザインシステム) ・セキュリティ ・動画・映像 開発環境・ツール ●利用サービス Slack, Linear, Kibela, Github, Figma CI/CD GithubActions, Fastlane Package riverpod, freezed, flutter_hooks, build_runner, custom_lint, very_good_analysis, Melos, flutter_gen, dio, protobuf, retrofit, auto_route, Sentry

株式会社サイバーエージェント

サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。 横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。 具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。 ●Dataformを中心としたデータパイプライン / CICD の整備 ●データ品質モニタリング、アラート、コスト最適化の実装 ●BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制 ●属人性を排除した行動ログ設計、データ仕様整備の仕組み化 ●上記に限らない、事業全体のデータ活用における課題発見と解決 なぜデータマネジメントなのか? データは「作って終わり」ではなく、長く・広く使われ続ける資産です。 WINTICKETではユーザーのアプリ内行動、売上、広告、キャンペーンなど多様なデータが日々生まれています。 これらのデータを分析・活用するためには、利用者が迷わず使えるデータ分析基盤の継続的な改善が必要不可欠です。データマネジメントは単なるETL開発ではなく、プロダクトと組織全体の意思決定インフラを育てていく重要な役割です。 また、現在見えている具体的な課題としては以下のようなものがあります。 ・品質の高い行動ログデータの設計・管理 ・生成AI活用を前提としたデータマート開発やメタデータ拡充ルールの策定 ・新規事業のデータモデリングに必要なドメイン知識とリソース不足 上記の課題以外にも様々な課題がありますが、将来に遭遇しうるデータに纏わる課題を先回りして見つけ出し、一緒に解決できるメンバーを求めています。 このプロジェクトで経験できること ・GCPを使ったデータ基盤の整備 ・データアーキテクチャの設計・実装 ・ETL開発、BI/レポーティング環境の整理 主な利用技術 新規に開発する際には技術選定からリードしていただくことを期待していますが、現状多く使われている技術をご紹介します。 ・言語:SQL, Python, JavaScript ・インフラ:Google Cloud, Terraform ・CICD:GitHub Actions ・モニタリング:Grafana, Dataplex ・ツール:GitHub, Slack, Notion ・DWH: BigQuery ・レポート:Tableau , Google Sheets ・AI:Cursor, Claude Code