東京都 GitHub ActionsのITエンジニア求人・転職情報

株式会社ラクス

楽楽シリーズ(楽楽精算、楽楽明細、楽楽勤怠)の何れかのクラウドサービス製品における 新機能追加、パフォーマンス向上、技術的改善や刷新などのWebアプリケーション開発、プロジェクトマネジメントを行っていただきます。 【例】 1.開発プロジェクト管理 ・開発工程における進捗管理/課題管理を中心とした開発のとりまとめと推進 ・問い合わせや作業依頼の対応指示、トラブルシューティングや不具合調査の指示 2.開発成果物レビューや確認 ・仕様書のレビュー ・設計書の確認 3.メンバーフォロー ・開発進捗管理や1on1等のフォロー ・チームメンバーの育成(技術面や行動面など) 下記、何れかでの組み合わせとなります。 ・使用言語:Java、PHP、JavaScript ・ミドルウェア:Apache、Tomcat ・フレームワーク・ライブラリ:Spring Boot、SAStruts、jQuery、React/Redux、Vue.js ・データベース:PostgreSQL ・IDE:eclipse、IntelliJ ・コードレビュー:Pull Request ベース(GitLabのMergeRequest使用)でのコードレビュー ・手法:アジャイル、ウォーターフォール ・バージョン管理システム:GitLab ・チケット管理システム:Redmine、Trello ・CI、テスト:GitLab CI、Jenkins、gradle、Selenium/Selenide ・その他ツール:Flyway、Docker ・PC:ノートPC(Windows or Mac選択可能) ・ディスプレイ:ワイドディスプレイ2台支給 ・各サービスごとに1チーム5-10名程度でのチーム開発となり、殆どが正社員の内製開発 ・基本構成:管理職/ マネジメント系リーダー /技術スペシャリスト系リーダー/開発メンバー (当社ではマネジメント系とスペシャリスト系で業務を分担しています) ・役割の例 ・プロジェクトマネージャー ・プロダクトマネージャー ・他に他部署となるデザイナー、インフラエンジニア、プロダクトマーケティングマネージャー、カスタマーサポート等と連携します。 ※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。

株式会社ラクス

楽楽精算・楽楽明細開発における技術リードを担っていただきます。 1.アーキテクチャー/開発プロセスの刷新/改善(モダナイズ) ・既存のアーキテクチャーや開発プロセスの刷新ないし改善 ・新たな方式や対応方針の検討主導、推進 2.開発現場・開発手法へのアプローチ ・最適な技術選定、方式設計を実施し、メンバーの成果物のレビュー、フォローアップ ・開発効率向上のための整備や実装、リファクタリング ・メンバーの開発能力の引き上げや新しい知識・技術の導入を支援 3.技術課題への対応、技術ガイドラインの策定 ・顕在化/潜在化している技術課題の抽出、改善策の立案の主導 ・開発全体を俯瞰して、効率化・自動化を推進する 15,000社に導入頂いている国内累計導入社数No.1クラウド型経費精算システムです。 会社規模や業種を問わず、幅広い企業の経費精算を効率化します。 電子請求書発行システム『楽楽明細』は、請求書、納品書、支払明細などの帳票をWEB上で発行するクラウド型のシステムで、経理業務の効率化をすすめる企業様に多くご利用いただいており、売上シェアNo.1の製品となります。 https://www.rakurakumeisai.jp/ ・顧客数増大や大量データに対応する、システム基盤・アーキテクチャの段階的な進化 ・顧客に安定した基盤を提供しつつ、既存のアーキテクチャーを最適化し、運用業務の削減や自動化を目指す ・開発生産性を上げるための、プロセスの見直し・新技術の導入 ・顧客に更に早く価値を届けるために、品質を保ちつつも、更に開発のスピードアップを目指す ・利用言語:Java、JavaScript、TypeScript ・ミドルウェア:Apache、Tomcat ・フレームワーク・ライブラリ:Spring Boot、SAStruts、jQuery、Vue.js(3.x系)、React ・データベース:PostgreSQL ・IDE:IntelliJ ・コードレビュー:Pull Request ベースでのコードレビュー ・手法:ウォーターフォール、アジャイル(スクラム) ・バージョン管理システム:GitHub ・チケット管理システム:GitHub Projects、Redmine ・CI、テスト:GitHub Actions、Playwright、Jest、Vitest ・その他ツール:ChatGPT Teams、GitHub Copilot、VSCode、Swagger ・PC: ノートPC(Windows or Mac選択可能)、ワイドディスプレイ2台 or 4Kディスプレイ支給 各サービスごとに1チーム5-10名程度でのチーム開発となり、殆どが正社員の内製開発 基本構成:管理職/マネジメント系リーダー/技術スペシャリスト系リーダー/開発メンバー 役割の例 ・プロジェクトマネージャー ・プロダクトマネージャー ・★テックリード(技術スペシャリスト) ・サーバーサイドエンジニア ・フロントエンドエンジニア 他に他部署となるデザイナー、インフラエンジニア、プロダクトマーケティングマネージャー、カスタマーサポート等と連携 当社では、マネジメント系とスペシャリスト系で業務を分担 マネジメント系:PM/PdM業務(進捗管理、リソース管理、メンバー育成、改善活動等) スペシャリスト系:開発技術リードや技術育成、技術発信など 各サービス部門は事業部制を採用していますが、開発本部はエンジニアが所属する技術専門組織としてサービスを横断して存在しています。 エンジニアたちが大切にする価値観やエンジニアたち自身が作るカルチャーを重視した組織を作った方が、エンジニアがビジネスに貢献できると信じ、事業部には属さない技術専門組織として、エンジニアが生き生きと活躍できて働きやすい、楽しい環境を作ることを目指しています。 Mission:顧客をカスタマーサクセスに導く 圧倒的に使いやすいクラウドサービスを創る Vision:日本を代表するクラウドサービス開発エンジニア集団となる ・日本中のエンジニアにクラウドサービス開発の第一人者として認められている ・自分達がNo.1技術者集団であるという自信と誇りを持って働いている ●ラクス開発本部紹介ページ https://career-recruit.rakus.co.jp/career_engineer/ 当社ではエンジニア/デザイナー向けの会社説明会及び勉強会イベントを定期開催しております。 エンジニア/デザイナー組織の雰囲気など知りたいという方はお気軽にご参加下さい! ●会社説明会・勉強会イベントページ https://career-recruit.rakus.co.jp/event/ ・エンジニアリングマネージャー https://career-recruit.rakus.co.jp/stories/people-059/ ・CTO https://career-recruit.rakus.co.jp/interviews/leader002/ ※イベントでも雰囲気を確認いただけますのでオンラインでお気軽にご参加ください! https://rakus.connpass.com/ ※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。

株式会社豆蔵

<「AIを導入したい」だけで、本当に業務は変わるのでしょうか。> 現在、多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入検討が進んでいます。 一方で現実には、「何から始めればいいのか分からない」「PoCは実施したが業務へ定着しない」「現場で使われない」といった課題が数多く発生しています。 AIは、導入するだけでは価値になりません。 業務を理解し、課題を整理し、適切なプロセスへ組み込み、現場で使われ続ける状態まで設計してはじめて、事業価値へつながります。 豆蔵のAIエンジニアは、単なる“AIツール導入支援”を行うポジションではありません。 顧客の業務課題へ深く入り込み、AI・データ・業務プロセス・システム構造を整理しながら、「AIをどう使うべきか」から実装・定着までを一気通貫で支援します。 また、ITエンジニアとしてのバックグラウンドを活かしながら、顧客との対話・課題整理・提案・設計へと役割を広げていけることも特徴です。 「実装するだけ」から次のステージへ進みたい。 「技術」と「業務」の両方を理解できる人材になりたい。 そんな想いを持つエンジニアを歓迎しています。 <このポジションの位置づけ> ●“AIを使う”ではなく、“AIで業務を変える” 豆蔵は、AIツールの導入だけを行う会社ではありません。 顧客の経営・業務課題へ入り込み、AI戦略・業務設計・AIアーキテクチャ・システム実装・内製化支援までを一気通貫で伴走しています。 単なるPoCやデモ開発ではなく、「実際に現場で使われる状態」を作ることを重視しています。 ●業務とAIをつなぐ 当組織では、以下のようなテーマに取り組んでいます。 ・生成AI活用支援 　LLM・AIエージェントを活用し、業務プロセスを再設計する ・AI業務改善支援 　BPR・業務分析を通じて、AI活用余地を整理し業務へ落とし込む ・AIアーキテクチャ設計 　RAG・ナレッジ活用・AIエージェント等を含め、信頼できるAIシステムを構造から設計する ・PoC〜実装支援 　ローコード・ノーコードも活用しながら、スピード感を持って業務実装まで伴走する ●専門性の異なるメンバーとチームで戦う 豆蔵のコンサルタントは、“PowerPointだけ作るコンサルタント”ではありません。 エンジニアとしての理解を持ちながら、顧客課題を整理し、業務・AI・システムの橋渡しを行うポジションです。 ITエンジニアから、より上流の課題解決やコンサルティングへ挑戦したい方に適した環境です。 <主な業務内容> ●顧客課題整理・業務分析 顧客の業務課題や現状プロセスを整理し、AI活用可能性を分析します。 「何をAIで解決すべきか」というテーマ設定から担います。 ●AI活用提案・PoC支援 生成AI・AIエージェント・RAG等を活用し、業務改善や新業務フローの提案を行います。 ローコード・ノーコードツール等も活用しながら、迅速なPoC支援を実施します。 ●要件整理・AI設計支援 顧客要件を整理し、AIシステム・業務プロセス・データ構造を踏まえた設計支援を行います。 ●開発チーム連携 AIエンジニア・クラウドエンジニア・データエンジニア等と連携し、顧客要件を実装へ落とし込みます。 ●内製化・定着支援 AIを“導入して終わり”にせず、顧客組織が継続活用できる状態まで伴走します。 <AIネイティブ開発グループの主な実績> 〇 AIネイティブ開発支援サービスの提供 概要:クライアント企業における生成AI・AIエージェント関連の新規事業や研究開発(R&D)において、「内製化」および「自走」に向けたAI人材育成からシステム企画、システム開発まで、フルスタックでの支援サービスを提供。現在はさらなるサービス拡大に向け、仕様駆動開発(SDD)を自動化する自社AIエージェントを鋭意開発中。 技術・ツール:Dify, Copilot Studio, Gemini Enterprise 等 主要顧客:大手生命保険会社様、大手自動車メーカー様、大手商社様 など 〇 AIエージェントシステム開発 概要:ChatGPTをはじめとするLLMを活用し、社内データ検索(RAG)アプローチを実現する高度なAIエージェントシステムを開発。 技術・ツール:Dify, LangChain, Copilot Studio 等 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手損害保険会社様 〇 生成AI・AIエージェント実践トレーニングコース開発 概要:生成AIの基礎知識から、生成AIを活用した成果物(ソースコード、コーディング規約、アーキテクチャ図、テストケース、プロンプト設計書等)の効率的な作成手法までを網羅した、実践的な総合研修サービスを開発・提供。 技術・ツール:主要LLM(ChatGPT, Gemini等)、各種AIノーコードツール 主要顧客:大手生命保険会社様、大手SIer様 〇 生成AI開発ガイドライン策定支援 概要:OpenAI APIを活用したシステム開発を想定し、安全かつ効率的な開発手順や具体的なシステム開発事例をまとめた、実践的な開発者向けガイドライン・規約を作成。 技術・ツール:Azure OpenAI Service, ChatGPT,　Claude 等 主要顧客:大手自動車部品メーカー様 〇 要求開発モデリングサービス『おしごとモデルズ®』の提供 概要:生成AIを活用し、業務改革(DX)やシステム開発の上流工程において必須となる各種モデル図(UML等)を自動生成する独自の自社サービス。 主要顧客:大手通信キャリア様、大手商社様 など 〇 対話型AIエンジン『MZbot®』の提供 概要:自社開発のチャットボット製品『MZbot』の販売、および生成AI(ChatGPT、ローカルLLM等)連携機能の実装・導入支援。 主要顧客:大手総合電機メーカー様、大手自動車部品メーカー様、大手商社様、官公庁をはじめ、累計40社以上へ導入 <技術領域・活用例> 顧客環境に応じて、以下のようなクラウド・データ・AI関連技術を活用しています。 ●クラウド AWS / Azure / Google Cloud ●データ基盤 Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift 等 ●データエンジニアリング dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理 ●AI/LLM関連 OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計 ●MLOps / LLMOps MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes 等 ●AI駆動開発 GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用 ※特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。 また、AWSをはじめとしたクラウドベンダーとの連携や最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、クラウドネイティブ・AI時代を前提としたアーキテクチャ設計に取り組んでいます。

株式会社ラクス

フロントエンド専門の横断組織「フロントエンド開発課」でフロントエンド開発を行っていただきます。 ラクスでは各サービスの開発チームと、フロントエンド開発課が協力してサービス開発を行っています。 フロントエンド開発課ではサービス開発における新機能追加、パフォーマンス向上、技術的改善や刷新などのフロントエンド実装を行っています。 【開発に関わる主なサービス】 ・楽楽精算 ・楽楽明細 【主な業務】 ご経験やキャリア志向性に応じて、下記の一部または全ての業務をお任せします。 ・サービスのフロントエンド開発・運用 ・設計レビューやコードレビューなどを通じたメンバーの指導 ・開発フローおよび開発プロセスの改善 ・新技術の導入支援 ・改善に向けた提案、サービスの開発チームと連携して実現に向けた推進 ・開発プロセスやガイドラインの整備など、組織共通の課題に対する取り組み 開発環境 ・利用言語:HTML5、CSS3、JavaScript、TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ:Vue.js(3.x系)、React、MUI、RHF、zod、Tanstack Quey、zustand、jotai、axios、Sass、npm、Vite、webpack、ESLint、Prettier、Storybook、msw ・バージョン管理システム:GitHub ・チケット管理システム:GitHub Projects、Redmine ・CI、テスト:GitHub Actions、Playwright、Jest、Vitest ・その他ツール:ChatGPT Teams、GitHub Copilot、VSCode、Swagger、Figma ・PC: ノートPC(Windows or Mac選択可能)、ワイドディスプレイ2台 or 4Kディスプレイ支給 取り組みたい技術課題 ・レガシーフロントエンドのモダナイゼーション ・Webパフォーマンス向上 ・アクセシビリティに配慮した設計/実装 ・共通UIコンポーネント開発 組織構成 フロントエンド開発課(13名) ┗管理職1名、マネジメントリーダー1名、スペシャリスト1名、開発メンバー10名 ※サービスによりメンバー構成は異なります ※他部署となるデザイナー、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、プロダクトマーケティングマネージャー、カスタマーサポート等と連携して業務をしています。 参考URL ・勉強会・イベントページ https://career-recruit.rakus.co.jp/event/ ・エンジニアブログ https://tech-blog.rakus.co.jp/ ・フロントエンドチーム Note https://note.com/rakus_fe/m/m653605948abe 開発組織 各サービス部門は事業部制を採用していますが、開発本部はエンジニアが所属する技術専門組織としてサービスを横断して存在しています。 エンジニアたちが大切にする価値観やエンジニアたち自身が作るカルチャーを重視した組織を作った方が、エンジニアがビジネスに貢献できると信じ、事業部には属さない技術専門組織として、エンジニアが生き生きと活躍できて働きやすい、楽しい環境を作ることを目指しています。 Mission:顧客をカスタマーサクセスに導く 圧倒的に使いやすいクラウドサービスを創る Vision:日本を代表するクラウドサービス開発エンジニア集団となる ・日本中のエンジニアにクラウドサービス開発の第一人者として認められている ・自分達がNo.1技術者集団であるという自信と誇りを持って働いている ●ラクス開発本部紹介ページ https://career-recruit.rakus.co.jp/career_engineer/ 当社ではエンジニア/デザイナー向けの会社説明会及び勉強会イベントを定期開催しております。 エンジニア/デザイナー組織の雰囲気など知りたいという方はお気軽にご参加下さい! ●会社説明会・勉強会イベントページ https://career-recruit.rakus.co.jp/event/ 社員情報 ・CodeZineインタビュー https://codezine.jp/article/detail/13181 ・フロントエンドエンジニア https://career-recruit.rakus.co.jp/stories/people-006/ ・CTO https://career-recruit.rakus.co.jp/interviews/leader002/ ※イベントでも雰囲気を確認いただけますのでオンラインでお気軽にご参加ください! https://rakus.connpass.com/ その他 ※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。

株式会社ナウキャスト

●本ポジションで関わる事業・プロダクト このポジションでは、以下2つの事業のいずれかへの配属を想定しています。 ①Data AI Service事業 主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。 独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。 不動産領域のAI×データプロダクト「DataLensオフィス営業」「DataLens店舗開発」のエンタープライズ向けカスタマイズ開発の推進をお任せいたします。 「DataLens オフィス営業 」 AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス https://lp.datalenshub.com/office https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 「DataLens 店舗開発」 人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール https://lp.datalenshub.com/property https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ②Data AI Solution事業 データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。 Snowflakeを活用したデータ基盤構築、AIエージェントのガバナンス基盤(MCPass)、AI協働プラットフォーム(Finstage Cowork)などを展開しています。 「MCPass」(新規立ち上げ) 組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発 金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 「Finstage Cowork」(企業向けAI協働プラットフォーム) 企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 https://finatext.com/finstage/cowork 「NorthCast」 データクラウド「Snowflake(スノーフレイク)」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。 https://nowcast.co.jp/news/20250530/ ●事業チーム 社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。 ≪チームの雰囲気≫ 大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20〜30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。 ≪働き方≫ フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。 ≪キャリアパス≫ テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。 ≪社員インタビュー≫ AIを駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創る 少人数チーム https://finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sumita_atsushi https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ●業務の概要 このポジションでは、自社プロダクト(MCPass・Finstage Cowork)の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●使用技術 言語 / フレームワーク Python(FastAPI)、TypeScript(React)、Terraform インフラ / クラウド AWS(主軸)、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB データ基盤 Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash 認証 / セキュリティ Amazon Cognito、OAuth 2.1 AI / LLM AWS Bedrock(AgentCore)、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) 開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス エージェント開発:MCPass(自社MCP Gateway)経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

株式会社システムアイ

●具体的な仕事内容 端的にいえば、「クライアントの最前線に深く入り込み、技術的な専門性とビジネスの洞察力を駆使して、複雑な課題を『解ける形』に再定義し、その場で実装・解決すること」をお任せしたいと考えております。 一般的なエンジニアが「何を作るか(What)」が決まった後に動くのに対し、FDEは「何を作るべきか(Why/How)」を顧客の現場から導き出し、プロトタイプを爆速で組み上げるのがミッションです。 ・現場での課題抽出とモデリング:クライアントのドメイン(業界)知識を吸収し、散在するデータ構造を理解して、技術的に解決可能な課題へと翻訳する。 ・高速なプロトタイピング:現場で得たフィードバックをもとに、その日のうちにコードを書き換え、実運用に耐えうるソリューションを構築・デプロイする。 ・データパイプラインの設計・構築:複雑で「汚い」実データを、分析や意思決定に活用できるクリーンな状態へと統合する。 ・ステークホルダーとの技術的対話:現場の担当者から経営層まで、技術的なポテンシャルを非エンジニアにも分かりやすく伝え、プロジェクトを推進する。 【採用技術/フレームワークサンプル】 フロントエンド層:　TypeScript /JavaScript 　　　　　　　　　　Next/React/Vue/Angular/Astro アプリ層:　　　　　Java/PHP/C#/C/Python/Go/Ruby/Haskell 　　　　　　　　　　SpringBoot/Spring/Laravel/Django/Nest 　　　　　　　　　　API Gateway(Kong / APIGW ) 　　　　　　　　　　gRPC / Protocol Buffers 　　　　　　　　　　SDD(Spec Driven Development) モバイル:　　　　　Flutter/Kotlin/swift/React Native/Dart/Firebase インフラ層:　　　　AWS/Azure/Google Cloud 　　　　　　　　　 Kubernetes(EKS / GKE) 　　　　　　　　　　IaC(Terraform / CDK / Pulumi) 　　　　　　　　　　GitOps(ArgoCD / FluxCD) 　　　　　　　　　　サーバーレス(Lambda / Cloudflare Workers) 　　　　　　　　　 デプロイ基盤(Vercel / Cloud Run など) 　　　　　　　　　　SREプラクティス SaaS/OSS活用:　　 Slack/Teams 　　　　　　　　　　GoogleWorkspace/Backlog/Box 　　　　　　　　　　Auth0 / Firebase Auth 　　　　　　　　　　GitHub Actions / GitLab CI 　　　　　　　　　　Cloudflare/Datadog データ/AI層:　　　 Gemini/ChatGPT/ClaudCode/ 　　　　　　　　　　Devin/cursor/Antigravity 　　　　　　　　　　Vector Database(Milvus / Weaviate / Chroma) 　　　　　　　　　　RAG基盤(Retrieval Augmented Generation) 　　　　　　　　　　Feature Store(Feast / Vertex AI Feature Store) 　　　　　　　　　　BigQuery / Snowflake 　　　　　　　　　　MLOps(MLflow / VertexAI / Kubeflow) 　　　　　　　　　　オブザーバビリティ 　　　　　　　　　　(OpenTelemetry/Prometheus/Grafana/Sentry) etc... ●システムアイの特徴 ・積極的に生成AIやツールを導入可能 当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。 ・ストリスフリーな環境をできる限り提供 ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。 一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。 社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。 品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。 ・フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能 コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、今後もこの環境は推進していく予定です。

株式会社サイバーエージェント

ゲーム領域における機械学習・AI活用を支えるためのML基盤、MLOps環境、データパイプライン、モデル運用基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。 モデルやアルゴリズムを、再現性・拡張性・保守性の高い形で実運用へ接続する役割です。 研究開発とプロダクト運用の間にある技術的なギャップを埋め、ML活用を継続的にスケールさせるための基盤づくりを推進していただきます。 ●業務例 ・機械学習パイプラインの設計・構築・運用 ・モデル学習、評価、デプロイ、監視を行うMLOps基盤の整備 ・実験管理、モデル管理、特徴量管理、データバージョニングの仕組みづくり ・ゲーム内データ・ログデータ・シミュレーションデータの処理基盤構築 ・バッチ推論・オンライン推論・社内ツール向け推論APIの設計・運用 ・モデル性能、データ品質、推論結果のモニタリング・アラート設計 ・GPU・クラウド・コンテナ環境を活用した学習・推論環境の最適化 ・MLエンジニア・リサーチャーが効率よく開発できる社内開発環境の整備 ・セキュリティ、権限管理、コスト管理を考慮したML基盤運用 ●プロジェクト例 ・ゲームAI開発向けの学習・評価パイプライン構築 ・運営型ゲームにおけるバランス調整支援システムの基盤開発 ・生成AI・LLMを活用した社内制作支援ツールのバックエンド基盤 ・複数プロジェクト横断で利用可能なML実験・モデル管理基盤 ・非公開プロジェクトにおけるAI開発基盤の設計・構築

株式会社サイバーエージェント

サイバーエージェントのインターネット広告事業を支えるAIエージェント開発をご担当いただきます。Pythonを用いたバックエンド開発、AIエージェント開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。 また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、 ●広告運用を支えるAIエージェントの新機能開発 ●既存機能・内部ロジックの改善 ●AIエージェントと社内基盤の接続 ●AIエージェント実行に必要なデータパイプラインの構築 ●AIエージェント実行ログを可視化するためのデータパイプラインの構築 といった幅広い領域で活躍できるフィールドがあります。 <開発環境> ●言語:Python, TypeScript ●FW : React, dbt ●データ基盤:Snowflake ●インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog ●その他 : Claude Code

株式会社サイバーエージェント

●プロダクト概要 「極予測やりとりAI」は、AIを活用したクリエイティブ確認サポートシステムです。広告クリエイティブの制作・入稿・配信における社内および広告主との確認作業を効率化し、承認後最短5分での入稿・配信を実現しています。 従来、Google検索広告における制作から配信までのプロセスには平均14日を要していましたが、計測パラメータの自動生成・付与や媒体APIを経由した自動入稿などの機能実装により、このリードタイムを劇的に短縮しました。 現在はMicrosoft広告・TikTok広告への対応拡大を進めており、今後もYahoo!・Google・LINE・X など主要媒体への実装完了を目指しています。 ●業務内容 新機能追加開発(広告媒体ごとの自動入稿機能)に必要な以下業務を担当いただきます。 ・ビジネスとの要件定義と意思決定 ・広告媒体の仕様と、媒体が提供しているAPIの仕様の調査・把握 ・連携している他プロダクトチームとのインターフェース協議 ・テーブル設計・アーキテクチャ設計・バッチフロー設計・API設計 ・プロジェクトマネジメント ・コードレビューリリース後の保守運用 ・AIを活用した開発フロー全体のプロセス改善 ●開発環境 言語:Golang FW : Echo インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog その他 : Claude Code ●参考URL [AIによるクリエイティブ確認サポートシステム「極予測やりとりAI」に、Google検索広告向けの自動入稿・配信機能を実装](https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=32287)

株式会社カカクコム

食べログノートの新機能開発,機能改善に取り組みます。 要件定義からリリースまで一貫して担当します。 企画職との要件すり合わせ、設計、実装、テストケース作成などフロントエンド開発の全ての作業をチーム内で担当します。 【具体的な業務内容】 ・React/TypeScript, Next.jsとその関連技術を使用した新機能開発/機能改善開発 ・フロントエンド開発のDX向上への取り組み ・WEBのUI/UX設計に対するコンサルティング(企画段階から参画) ・エンジニア、デザイナーのフロントエンド開発支援 【仕事のやりがい、成長できるポイント】 ・企画はもちろん、飲食店へのオンボーディング担当、カスタマーサポート、営業など直接レストランの方と関わる部門からフィードバックを受けられます。自ら開発した機能がどのように役立つのか、飲食店の利益となっているのかを実感をもって取り組めます。 ・大規模サービスならではのフロントエンドの課題に取り組むことができ、フロントエンドエンジニアとしてのスキルを高める事ができます。 ・長期運用を見越したメンテナンス性が求められるため、高い設計能力が身につきます。 ・食べログノートは食べログサービスの一部であるため、開発範囲によってステークホルダーも多岐にわたります。大人数が関わるため、プロジェクトマネジメント能力も身についていきます。 ・予約台帳は飲食店のオペレーションと密着しています。食べログノート新規機能開発、UIUXの改善、パフォーマンス改善を通して、店舗運営の効率化、コスト削減に寄与する活動を行っています。 【業務の進め方】 ・中長期計画に沿って、期ごとにプロダクトの目標が設定されます ・目標に沿って、どのような施策が有効か企画段階からエンジニアが関わります。 ・開発の概要が決まると、1週間でスプリントを計画,実施していきます ●部署説明 食べログはレストラン検索・予約サイトとして、月間ユニークユーザ数約9,600万人 (※1)を超える規模に成長してきました。今後も常に変化する世の中のニーズを踏まえてサービス展開していくための開発が必要です。 食べログでは、ユーザーの外食体験を豊かにするためにお店探し体験の改善を進めるだけでなく、飲食店支援や飲食店事業の業務を最適化するDXの取り組みを進めています。 飲食店を取り巻く状況を見ると、原材料費の高騰や人材不足など厳しい課題を抱えています。食べログではオンライン予約台帳「食べログノート」を展開することで、飲食店の予約業務について効率化やコスト削減に貢献していきます。 食べログノートは2023/02に本格展開を開始しすでに多くの店舗に導入されており、今後も拡大予定です。 食べログノートの利用店舗拡大は、飲食店の業務効率化だけではありません。多くのお店が食べログのネット予約に対応することにより、多くのユーザーに対してよりスマートな外食体験を提供することができます。 ※1 2023年3月現在。PC、スマートフォンブラウザ・アプリ等で同じユーザーが閲覧している場合には重複カウントとなります ●入社後のイメージ 比較的小規模なフロントエンド設計/実装から担当いただき、徐々に業務範囲を広げていきます。 オンボーディング中かどうかにかかわらず、複雑な仕様や今後の大きな方針が決める場合は、チームで設計レビューやペアプロに取り組んでいます。 ●開発環境 ・サーバサイド: Ruby, Ruby on Rails ・フロントエンド: jQuery, React, TypeScript, Nextなど(jQueryベースからReact/TypeScriptへ移行中) ・DB: MySQL ・データ処理基盤:GCP BigQuery ・ソースコード管理: Git, GitHub ・開発支援ツール: Asana, Confluence, Github, Circle CI, Qiita:Team

パーソルホールディングス株式会社

業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・プロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 配属組織 ●グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 担当職種の変更範囲 会社の定める職種(出向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職種)

株式会社アプリボット

●配属先 エンタメ開発本部 エンタメ事業の競争力を、開発から創るバックエンドエンジニアを募集しています。 SGE にてゲーム以外を主軸としたエンタメ管轄が発足し、新規立ち上げが多い環境において、エンタメ事業の競争力を作る開発を組織的に推進するタイミングです。 より進化した生産性で次のエンタメ開発を体現すべく、AI 活用の推進にも力を入れています。 マンガ事業(ジャンプ TOON)をはじめとした IP クリエイション事業と、トレーディングカード事業や MD 事業といった IP マネタイズ事業を展開しており、新規事業も多数進行中です。 こうした多様な事業を少人数チームでスピーディに立ち上げていくスタイルで、バックエンドエンジニアとして設計・開発・リリースから運用・改善まで一貫して担っていただきます。 技術選定やアーキテクチャ設計にも主体的に関わっていける環境です。 ●開発環境 事業特性やフェーズに応じて、エンジニア主導で技術選定を行っています。 新規開発が多く、スピードと拡張性のバランスを重視した構成です。 ・言語 FW:Go / Node.js(TypeScript)/ Next.js / React ・インフラ:AWS / Google Cloud / Terraform / Atlantis / Docker / Datadog ・DB / ミドルウェア:Aurora(MySQL)/ Spanner / Redis / ElasticSearch ・その他:GitHub Actions / OpenAI / cue / Orval / Storybook ・AI ツール:Claude Code / Codex / Devin / Cursor

CTCテクノロジー株式会社

●配属部署 クラウドソリューション部 ●担当業務 CTC クラウドサービス利用顧客(業界業種問わず)向けにパブリッククラウド/プライベートクラウドのシステム要件定義から設計構築、構築後の保守運用を一貫して担当頂きます。 また、案件により、IaC実装、標準ガイドライン作成、クラウド移行支援等コンサル領域にも携わって頂きます。 ●案件事例 製造業向けクラウドガイドライン作成、製造業向けデータマネジメント基盤構築、IaCを用いたCCoE支援 等 ●主要プロダクト・取扱製品 等 パブリッククラウド:AWS/Azure/GoogleCloud ※プライベートクラウド等、案件によりオンプレに携わる場合もあります。 ●入社後の流れ 若手:OJTによる実務経験を積みながら、半年～1年後には独力で顧客対応できるレベルを目指します。 即戦力:プロジェクトに参画しチームの一員としてシステム設計構築や保守運用を行いながら、徐々に対応範囲を拡大していきます。 ※上記と並行してプロジェクトで取り扱う技術領域/製品に関するトレーニング受講等、技術習得もして頂きます。

Cloud Solution部　Data&AIグループのエンジニアとして、以下のような業務を担当してくださることを想定しています。 ●具体的な仕事内容 ・PJ推進(計画策定、要件定義、設計、テスト、ユーザー教育) ・PJ管理(定例会議運営、メンバー配置最適化等) ・顧客提案(提案資料作成、情報収集、社内調整) ・ナレッジ活用(収集、整理、蓄積、活用施策支援) ・本部、部門運営(本部PJ参画、契約書レビュー支援、サービス企画PJ参画、採用・育成) 想定されるプロジェクト ●プロジェクト事例 ・大手製造業:エンジニアが持つ暗黙知化されたノウハウのデータ化による技術情報の公開

●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) 大手通信会社および関連会社のプロジェクトメンバーとして参画し、サービスデザイン(サービス仕様、システム要件)を策定し、提案から設計、構築、実装、運用保守まで一貫した業務をプロジェクトマネージャーやプロジェクトリーダーとして推進して頂きます。 大規模顧客、大規模システムを扱うことが多く、最先端技術研究からサービス企画・要件定義・設計・ベンダー管理など上流工程のポジションをスキルとキャリアビジョンに応じてお任せします。 また、ソフト開発エンジニアの経験をベースにITコンサルやアドバイザーとして、お客様と一緒に組織横断的なプロジェクトを運営するポジションをお任せします。 【業務内容】 ・サービス/システム開発(スマホアプリ開発を含む)における要件定義、設計、開発(ベンダー委託管理)、試験、運用支援 ・通信キャリアが展開する決済・広告サービスなど各種アプリケーションにおける企画、要件定義、設計、開発 ・各種災害時における速報配信サービスの要件定義、設計、開発 ・API開発業務 ・独自環境(パブリッククラウド互換環境)へのAPIゲートウェイ・データベース環境の構築・設定業務 ・データ分析基盤の開発業務 ・ソリューションに係わる方式及びクラウドシステムの開発、運用業務 ・新規運用設計及び実機を用いての確認作業やシステム監視 (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 ・官公庁向け審査システムの設計・開発 ・通信業界向け支払システムのインフラ基盤設計・開発 ・金融機関向けポイントシステムの要件定義・基本設計 ・金融金融向け送金システムのクラウド設計・構築 ・法人向け生成AI導入に向けたPoC開発

株式会社システナ

パブリッククラウド(AWS/Azure/GCP等)を活用したシステム基盤の設計・構築を軸に、プレイングマネージャーとしてプロジェクト推進およびチーム運営を担当します。公共サービスを支える大規模システムやミッションクリティカルな金融システム、スピード感を重視したECサイト基盤など、多様なプロジェクトにおいて、要件定義から運用・保守まで一貫して携わります。 【主な業務内容】 ・インフラ構築・プロジェクトリード: システムインフラ構築における要件定義、設計、構築、テストおよびプロジェクト管理(進捗・品質管理) ・クラウド・技術アーキテクチャ選定: クラウド導入に伴う技術支援、最適なアーキテクチャの検討・提案。 ・高度技術支援: セキュリティソリューション導入や仮想化基盤の設計、コンテナ技術の活用支援。 ・DevOps推進・運用設計: CI/CD環境の構築やIaC(Infrastructure as Code)の導入支援、運用設計による自動化・効率化の推進。 ・チームマネジメント: メンバーの育成・指導、目標設定、評価などの組織運営業務。 ●キャリアパス デジタルインテグレーション本部(社員550名+協力会社社員430名)配下の部門に配属となります。各部門には、スペシャリストと呼べるテクニカルな部分を担う役割の他、主任、係長、課長、部長、事業部長といったラインマネジメントの職責もございます。 一人ひとりのご要望とご経験に応じたキャリアマップの作成が可能となっています。 同社のキャリアパスは、一般的なSE→PL→PMといった様な1本道ではありません。大きく分けて3つのパスがあります。 1.プロジェクトマネージャー: メンバーやプロジェクトを束ね、プロジェクトのQCDに責任を持つ役割 2.スペシャリスト: 高度な業務知識や技術知識を有し、新規技術の研究や導入、レベルの高い仕様書や設計書を書ける技術者としての役割 3.ラインマネジメント: 組織管理・運営ならびに売上・利益に責任を持つ役割 ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇い入れ直後:システムエンジニア業務 ・変更の範囲:本人の適性により当社業務全般に変更の可能性がございます。

株式会社 Ridge-i(リッジアイ)

このポジションは TSA(テクニカルソリューションアーキテクト)と組みながら、顧客現場で AI モデルの設計・実装・システム化を一気通貫で担うエンジニアポジションです。ML もできる、かつ顧客の目の前でディスカッションしながら主にPythonベースのコードで、手を動かして実装できる人を求めています。 ●このポジションのメンバーがやること ・TSA と一緒に顧客と議論しながら、プロトタイプを組み・動かし・調整する ・AI モデルの設計・学習・評価を担当し、そのまま顧客のワークフローに組み込む ・顧客環境まで、自分の手で届ける ML モデル開発と現場実装の両方を手掛けるエンジニアに向けたポジションです。TSA が「何を作るか」を顧客と定義する役割であるのに対し、このポジションは「モデルも含めて、技術的な知見を加味してどう動くものにするか」を顧客と会話しながら形にします。 ●業務内容 1.顧客現場での実装伴走 ・TSA とペアで顧客との打ち合わせに入り、プロトタイプ要件を定義したうえで実装する ・顧客のフィードバックを受けて、仕様と実装を並行して調整する ・閉域網・顧客施設内での開発・デプロイに対応する ・データを見ながらシステム要件などを微修正する 2.AI モデルの設計・開発・組み込み ・衛星画像解析モデルや生成 AI システムの設計・学習・評価を行う ・既存の社内モデル資産を組み合わせつつ、現場要件に合わせたカスタマイズや追加学習を行う ・学習 / 推論パイプライン、前後処理、API 化、運用監視まで一気通貫で実装する ・現場で得た情報(使われ方、制約、エッジケース)をそのままモデル改善に反映する 3.セキュアな環境でのシステム構築 ・セキュリティ要件を満たすクラウド構成(AWS / GCP / Azure)、必要に応じてオンプレ環境での実装 ・IaC、コンテナ、CI/CD を用いた運用可能なシステムの構築 ・顧客環境の制約を前提にした現実的なアーキテクチャ設計 ●入社後の流れ 〜3ヶ月: 既存案件に TSA とペアでサブ参画。並行して GIS・衛星画像処理・安全保障ドメインのオンボードプログラムを受講 4ヶ月〜: 実際に現場で顧客と話しながら運用を担当(徐々にカバー範囲を広げていただきます)

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