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KDDI Biz Edge株式会社

●国内におけるボイスコミュニケーション領域の課題 ①クラウド化 働き方のDX化が進みリモートワークを導入する企業が増える一方、事業柄リモートワークを実現出来ない企業も存在し、主たる原因は電話の発信/取次です。 弊社ではそのような課題を抱える経営層に対し、クラウドPBX(Cisco Webex, Microsoft Teams, Zoom Phone等)を用いた課題解決を行っています。 ②オンプレミス 主装置(PBX)の老朽化、回線変更、公衆PHSサービス終了に伴う構内PHSの影響等オンプレミス環境における企業課題は多く発生しています。 KDDIを母体とし通信領域に強みを持つ弊社ならではの課題解決を行っています。 クラウド化、オンプレミス双方を持ち、お客さまの課題解決を行えるのは弊社の強みであると言えます。 ●携わることができる分野 KDDIサービスを中心としたボイスコミュニケーションソリューション └KDDI音声電話サービス └IP電話/PBX └クラウドPBX(Cisco webex、Microsoft Teams、Zoom Phoneなど) └周辺機器(受付システム、録音サーバーなど) └インターネット(KDDIインターネットサービス、Starlink等) ●業務内容|お客さまへの貢献を直接感じ、自分の技術も磨いていく ニーズを正しく捉えた本質的な課題解決に向けて、営業担当者とともにお客さま企業の経営層やさまざまな部門へ直接ヒアリングを行い、提案を行います。提案(プリセールス)から構築・納品(インテグレーション)まで一貫して携わることで、技術力や専門的なスキルのほか、対話力や交渉力、プロジェクト管理能力、調整力が身につきます。 ⚫︎プリセールス 営業担当者に同行し、お客さまのお困りごとを技術的な側面から深堀りした上でご提案を行います。 ご提案にあたり導入までの流れや期間の設計を併せて行い、受注を目指します。 ⚫︎インテグレーション　 案件受注後、プロジェクトリーダーとして、パートナー企業からの協力を得ながら予算・納期・品質が満たされているかを管理し、お客さまと密に連携しサービスインへと導きます。 <詳細> ・商談(ヒアリング～提案設計～提案) 　└要件定義、提案書など 　└商談は訪問とweb、対面訪問は週2～3回程度 　　社内業務の割合は全体の7～8割程度 ・受注案件の構築:プロジェクトリーダーとして案件管理 　└基本・詳細設計書、導入計画書など ・納品後、お客さまに利用感などをお聞きし、更なる顧客貢献のためのヒアリングを行っていただきます。 ●研修制度|専門性を磨き、最新の技術にも触れられる環境 ・月1回ほど、商材や最新技術に関する社内勉強会を実施 ・研修ビデオがあり、自主学習として自由に閲覧が可能 ・IT関連をはじめ、AIやビジネススキルなど約200種類の資格が取得補助金対象 ●入社後の流れ ・入社後は8営業日の集合型研修の後に、現場配属予定です。 ・配属後は先輩社員と顧客訪問に同行する形でOJTを実施いたします。 ・定期的な1on1など、チームリーダーやグループリーダーのフォロー体制があります。 ・情報セキュリティに強い組織を目指し、体制強化と教育を行っています。 ●配属先組織について 配属先のチームでは30～60代の社員が活躍しており、ベテランが若手を育成しながらチームづくりをしています。 即戦力としてこれまでの経験を活かしながら、新分野でのスキルやプロジェクトマネジメント力を習得できる環境です。 ●キャリアパス 「プロフェッショナル」と「マネジメント」の2つのキャリアステップがあります。 ・プロフェッショナル プリセールス/インテグレーションのスペシャリストとして、より大規模、複雑性の高い案件を担当して頂きます。 ・マネジメント 管理職として、SE組織のマネジメントを担って頂きます。 あくまでも一例ですが、入社後1年~3年目は一般メンバーとしての案件対応、3年目~5年目にはチームを牽引するリーダー、リーダーを数年経験後はプロフェッショナルorマネジメントとして組織全体を牽引する人材としてご活躍頂きたいと考えています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 (変更の範囲)会社の定める業務

パーソルキャリア株式会社

●当社・組織概要 パーソルキャリアでは、「はたらいて、笑おう。 」をビジョンに掲げ、転職支援サービス「doda」「doda X」をはじめとしたさまざまなキャリア支援サービスを展開しています。 約1000万人ユーザー規模の行動ログや法人求人データ・スカウトデータを活用し、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届けるため、AI・機械学習を活用したレコメンド・マッチング機能の高度化を推進しています。 プロダクトサイエンス部は、転職支援サービス「doda」「doda X」を中心に、プロダクトにおけるデータ活用・AI活用を推進する組織です。 データサイエンスとプロダクト開発を融合し、レコメンド・マッチングを通じて継続的にユーザーへ価値を届けられるプロダクトへ進化させることでユーザーの転職活動体験の向上と事業成果の最大化を目指しています。 ●本ポジションのミッション 転職という人生における大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチング機能の価値をさらに高め、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける。 その基盤となるレコメンドプラットフォームの改善と進化を推進することが本ポジションのミッションです。 現在は、既存レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用に取り組むとともに、他部署で開発が進む「全社データ活用基盤」との連携を見据えたデータ基盤の刷新を進めています。 単なる運用改善に留まらず、パーソルキャリアが長年蓄積してきたAI・機械学習の資産や知見を全社で活用できる仕組みへと昇華し、多様な利用者やユースケースに対応できる形で提供することで、全社のAI活用を加速させ、事業価値創出に貢献していただくことを期待しています。 ●職務概要 本ポジションでは、レコメンドプラットフォームのさらなる進化に向けて、システム基盤・データ基盤の改善や新たなプラットフォーム技術の検証・導入を担っていただきます。 短期的には、可用性・レイテンシ・セキュリティ・コスト最適化など、レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用を推進していただきます。 中長期的には、ワークフローエンジンのモダナイズやデータモデル・データパイプラインの刷新に加え、次世代データプラットフォームの技術選定や導入にも携わっていただきます。 また、AI・機械学習資産を全社で活用しやすい形へと展開するための共通基盤づくりにも参画いただき、将来的には技術戦略や基盤アーキテクチャの検討にも関わっていただくことを期待しています。 ●担当業務:ご経験・ご志向性に応じて担当いただく領域を決定します。 <機械学習基盤・プラットフォーム領域> 機械学習基盤(AWS)の運用・保守および改善 共通コンポーネントの設計・開発・改善 監視・アラート基盤の整備・運用 SLI/SLOの設計・運用 可観測性向上に向けた監視基盤の改善 中長期的な基盤アーキテクチャの検討および技術検証 クラウド利用料を含むインフラコストの最適化 <データエンジニアリング領域> データマートの要件定義、設計、開発、運用 ETL/ELTパイプラインの設計・開発・改善 dbtを活用したデータ変換処理およびデータモデルの設計・開発 データ品質向上に向けたテスト設計、監視、改善 <データマネジメント領域> メタデータ管理の推進 データカタログの整備・運用 DMBOKの考え方を踏まえたデータマネジメントの推進 <技術改善・技術戦略領域> 生成AIを活用した開発プロセスの改善 新技術・新ツールの調査、検証、導入 開発生産性向上に向けた継続的な改善活動 将来を見据えた技術戦略やアーキテクチャの検討 ●技術環境 【言語】Python、SQL 【データベース】Amazon Redshift、Amazon RDS for PostgreSQL、Redis 【クラウドサービス】AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP) 【ソースコード管理】GitHub 【プロジェクト管理】Backlog、Confluence、Jira 【課題管理・コミュニケーション】Slack、Microsoft Teams ●チーム・開発スタイル 私たちは、転職支援サービスのレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の進化を担う組織です。 日々の改善活動から大規模な基盤刷新まで幅広いテーマに取り組み、サービス価値の向上を技術面から支えています。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストと密接に連携しながら、インフラ運用に留まらず、MLOpsの高度化やデータ活用推進、開発生産性向上など、事業価値につながる課題解決を推進しています。 また、職域に縛られず、インフラ、データエンジニアリング、MLOps、SRE、データマネジメントなど幅広い領域に挑戦できることも特徴です。 新しい技術や改善施策の提案を歓迎する文化があり、自らのアイデアを実際のサービスや基盤へ反映できる機会も豊富にあります。 課題発見から企画、設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わりながら、ユーザー体験の向上や事業成長へ直接貢献できる環境です。

株式会社インフキュリオン

・当社側プロジェクト管理(進捗・課題・リスク・品質)実務 ・クライアント(システム部門・業務部門)および社内開発チームとのブリッジ実務 ・MTGやSlack等における会話から能動的にPJ状況をとらえタスク化/課題化 ・各チームのタスクフォローと必要に応じたコミュニケーション機会の設置 ・現場の状況を確実に捉え、必要な情報をエスカレーション 【組織について】 ・スタートアップ、SIer、金融事業会社など様々なバックグラウンド・専門性を持つメンバーが在籍しています。 ・プロジェクト毎に最適なメンバーが集まりチームを組成しています。 ・コミュニケーションは基本オンラインで、定例MTG以外でもmeet、ハドル、Slackなどで適宜相談している環境です。 【技術スタック】 ※本事業における技術スタックは未定となります。 当社技術スタック一覧は以下よりご確認ください。 https://whatweuse.dev/company/infcurion ●Wallet Station 言語/フレームワーク └バックエンド :Java(SpringBoot),Kotlin └フロントエンド :TypeScript(Vue.js) └モバイル :Dart(Flutter),Swift, Kotlin データベース :SQL Server, Google BigQuery インフラ　　　 :AWS,Azure CI/CD :Github Actions テストツール　　 :JUnit, Cypress,Storybook,Postman デザイン　　　　 :Figma ソースコード管理 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 :Jira 情報共有ツール　 :Slack,Confluence ●Xard 言語 └バックエンド :Go └フロントエンド :React, TypeScript データベース 　:MySQL, DynamoDB インフラ 　　　　:AWS 環境構築 :Terraform,Docker,AWS Fargate CI/CD :CircleCI ソースコード管理 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 :JIRA 情報共有ツール :Slack,Confluence その他 :Datadog ●Anywhere 言語　　　　　　 :Java, Kotlin, Swift, Objective・C, Flutter(Dart),C#, C++, C, Python, PHP インフラ　　　　 :AWS, オンプレミス ミドルウェア　　 :Apache, NGINX, AWS Lambda, Hashicorp Vault, HAProxy, Corosync, Pacemaker, Redis, HULFT, Athena, QuickSight DB　　　　　　　:AWS Aurora, PostgreSQL, MySQL Monitoring 　　 :CloudWatch, PagerDuty, Crashlytics 環境　　　 　　 :Terraform, Docker, AWS CodePipeline, Github, Firebase

株式会社ジール

SREエンジニアとして、大手製造業、金融機関などのサービス基盤の改善活動をリードいただきます。 SREシニアエンジニアとして、下記の業務の推進をお任せいたします。 ●クラウドコンサルティング ●AWS、GCP、Azureなどの設計、構築 ●コンテナ、Kubernetes環境への移行設計、構築 ●IaC、CI/CD、Observabilityのコンサル・導入、改善活動 ●チームビルディング ●セミナー講演 技術利用 パブリッククラウド:AWS、Azure、GCP 構成管理:Terraform、Ansible、CloudFormation コンテナオーケストレーション:Kubernetes(EKS)、ECS CI / CD:GitHubActions 監視:NewRelic、DataDog、Dynatrace、Cloudwatch、Zabbix DB:RDS、Aurora、PostgreSQL インシデント管理:PagerDuty その他:Lamda、WAF、CloudFront、Vault

株式会社ウィルズ

IR×IT領域の中核プロダクトを“技術”と”組織力”で進化させるエンジニア [このポジションのインタビュー記事はこちらから!](https://www.wills-net.co.jp/recruit/interview/4) これまでのご経験に応じて業務をお任せします。 現行システムはJAVAをコアとしつつ、旧来の Java 7 ベースのモジュール(IR-navi 連携)が混在するレガシー+モダンのハイブリッド構成。今後のプロダクトリニューアル・Docker化・マイクロサービス化を見据えた設計力が求められます。 ●主な業務例 ・要件定義・基本設計・詳細設計など上流工程の主導 ・プレミアム優待倶楽部のバックエンド実装・機能拡張・リファクタリング ・レガシー Java 7 モジュールのモダン JAVA への段階的移行設計 ・コードレビュー・技術的意思決定・アーキテクチャ改善提案 ・5名程度のチームメンバーのタスク管理・育成・評価支援 ・非機能要件(パフォーマンス・セキュリティ・可用性)の設計と担保 ・Docker化・マイクロサービス化への中長期設計参画 ※ご志向や適性に応じて、将来的にエンジニアリングマネージャーやプリンシパルエンジニアへステップアップしていただくことも可能です。 ●技術スタック例 ・言語(メイン):JAVA ・言語(レガシー):Java 7(旧モジュール、段階的移行中) ・フレームワーク:Spring Boot / Spring Framework ・DB:MySQL / PostgreSQL ・インフラ:AWS / Azure ・コンテナ:Docker / Docker Compose ・OS:Linux、Windows ・その他:Git、CI/CD 等 ●キャリアパス例 ・入社～1年:チーム・プロダクトへのオンボーディング、担当領域の設計リード ・1～3年:テックリード / アーキテクトとしてレガシー移行・Docker化を主導 ・3年目以降:エンジニアリングマネージャー(EM)またはプリンシパルエンジニアへ ●システム部の取り組み 当社の技術情報を外部へ発信するため、技術ブログの公開を準備中です。現在はその前段階として、社内の技術やノウハウを蓄積し、新入社員の入社時や他の人の業務を代理で行う際などに役立てています。 また、出社とリモートを組み合わせたハイブリットワークでメリハリをつけた働き方をしています。 ※他、入社前に開発マシンの希望スペックをお聞きして、ご希望をすり合わせたPCをご準備しています。

Sansan株式会社

●組織ミッション 当社の研究開発部門は、事業部から独立した組織として、事業成長を加速させることをミッションとしています。イノベーション創出のための研究開発から、あらゆる事業へのアプリケーション提供・運用までを手がけます。 ●具体的な業務 研究員と協力しながらプロダクトを開発します。モデル開発以外のほぼすべてを担当します。mlopsやplatform engineeringの領域において、強みに応じて業務を決定します。 ・研究成果を組み込む際の、開発設計リード、実装、ベストプラクティスの共有 ・AWS(Amazon Web Services)やGoogle Cloudなどのクラウド上でのシステム構築、運用、改善 ・研究開発の生産性・運用性を高め、かつコストを抑えた環境の整備(Amazon Elastic Kubernetes Serviceを使用したKubernetesクラスタ「Circuit」やマネージドリソースの構築運用) ・ソフトウエア開発サイクル全体を支援する基盤とツールの設計、開発、運用 ・基盤のセキュリティーと信頼性の向上 ●開発環境、使用するツールなど - 開発言語:go, python, shell script, c#, c++ - データベース:amazon aurora, amazon dynamodb, amazon redshift, opensearch, - bigquery, google cloud sql - 構成管理:kubernetes(kustomize、helm), terraform - ci・cd:github actions, argo cd - マネージドmlサービス:amazon sagemaker, vertex ai - 管理ツール:github, notion - インフラ:aws, kubernetes(eks), google cloud - 運用・監視:datadog, aws cloudwatch logs, google cloud monitoring ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

ソフトバンク株式会社

【ミッション】次世代社会インフラを支えるソブリンクラウドの技術企画、設計開発、構築を推進する。 【主な業務】ソブリンAI、ソブリンクラウドのプラットフォームの検討～導入を行います。 社外のお客さまに提供するべく、データ・運用・技術・法的主権の4主権を確保したソブリンクラウドプラットフォームと、それに付随するポータルやセキュリティ基盤を開発します。 ※ご経験/スキルや、ご入社タイミングに応じてアサインを決定いたします。 【具体的な業務】・TerraformやCloudFormationなどIaCツールを活用したインフラのプロビジョニング・自動化 ・AI案件向けアプリケーションのCI/CDパイプラインの構築(GitHub Actions, GitLab CIなど) ・Kubernetesなどのコンテナ技術を用いた基盤の設計・構築 ・顧客環境へのAI基盤構築支援、設計・構築

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 ヘルスケアテクノロジーズが展開するヘルスケア・医療関連プロダクトの新規開発や既存プロダクトの改善を実施し、利用者の健康維持、増進に寄与します。 【主な業務】 自社アプリケーションのフロントエンドの新規機能の追加や改善を行います。 【具体的な業務】 ●要件定義～設計～React.jsによる開発～テスト、UX改善提案・実装 ●ソースコードの相互ビュー ●チーム内連携、社内外の関係各所との調整業務 ●開発に関連する提案業務 ■業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務 ■就業場所の変更の範囲:本社および国内外の支社、営業所、グループ内外の出向先事業所(テレワークを行う場所を含む)

バルテス・イノベーションズ株式会社

●Webアプリケーションの設計・開発・テスト・運用 ●モバイルアプリ(iOS/Android)の開発支援 ●フロントエンド(React, Vue.js等)とバックエンド(Node.js, Python, Java等)の両方を担当 ●CI/CDパイプラインの設計・構築 ●UI/UX改善提案と実装 ●テスト設計・実施(QAチームとの連携) 開発環境 言語:JavaScript(TypeScript)、PHP、Python、Java、C、C++、C#、VB.NET、Ruby、Kotlin、Swift、Objective-c、Delphi フレームワーク:React、Next.js、Vue.js、Laravel、Spring Boot、Django インフラ:AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CloudFront)、GCP、Docker、Terraform CI/CD:GitHub Actions、CircleCI、Jenkins、Docker DB:MySQL、PostgreSQL、MongoDB、DynamoDB、Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Azure SQL Database、Azure Cosmos DB その他:Figma、Slack、Notion、Jira、Confluence、GitHub、GitLab

株式会社情報戦略テクノロジー

東証グロース上場企業として、エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)の「0次DX」を推進するリードエンジニアとしてご活躍いただきます 。 単なる実装作業の請負ではなく、顧客の隣で「ビジネス要求の言語化」から「最適なアーキテクチャ設計・実装」までを一貫して担い、技術的な意思決定をリードする役割を期待しています 。 【業務詳細】 技術リード・設計: プロジェクトにおける技術的指針(ビジョン)を提示し、静的型付け言語を用いた高度な実装および詳細設計による品質管理を主導します 。 モダン開発の推進: 生成AI(LLM等)の活用やクラウドネイティブな構成への移行など、最新技術を用いたPoC・新規サービス立ち上げを牽引します 。 チームマネジメント(技術面): コーディング規約の策定、コードレビュー、開発プロセスの標準化を通じてチーム全体のアウトプットを最大化します 。 顧客折衝・提案: 顧客のビジネス課題を技術的視点から分析し、実現可能な解決策を提案・実装へと落とし込みます 。 若手育成: 技術責任者として、主体的に若手エンジニアの教育・メンタリングを行い、組織全体の底上げに貢献します 。 【技術スタック・使用ツール】 言語: Java, PHP, Go, Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, SQL, HTML/CSS など フレームワーク: Spring Boot, Laravel, Vue.js, React.js, Angular, Node.js, echo など クラウド: AWS, Azure, GCP インフラ: Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions など データベース: MySQL, PostgreSQL, Aurora, Oracle, SQL Server, BigQuery, DynamoDB など ツール: Git, GitLab, GitHub, Slack, Jira, Confluence, Backlog, Looker, Figma など その他: 生成AI (Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, GitHub Copilot), ローコード (Pega, Outsystems), BPM (Bonita) など

株式会社タイミー

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

株式会社タイミー

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 ●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 ●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:MySQL 8.0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) Google Cloud（一部サービス） IaC：Terraform ログ：Datadog LogsとS3に集約 ●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…

株式会社タイミー

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。

株式会社タイミー

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 ●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。

株式会社タイミー

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

パーク２４株式会社　（登記上　パーク二四株式会社）

●概要 タイムズパーキング事業の“心臓部”を支える、直接価値創出部隊です。 ・24時間365日止まらない駐車場サービスを支える安定したIT基盤を守り切ること ・その基盤の上で、ITを活用した新たなサービス・機能の武器を生み出すこと の両立により、事業の差別化と成長を支える部署です。 ●詳細 サーバサイド開発Tは、精算機・発券機・車路管制システムなどの現地端末群と、 運営・利用者・社内システムをつなぐ バックエンドシステム全般を担当しています。 バックエンドシステムに関わる開発・運用・保守・障害対応 ・現地端末・外部連携API開発 ・駐車場運営を支えるバックエンドWeb開発 ・駐車場データの集計・補正・連携を行うバッチ/非同期処理の開発 ・開発ベンダーの技術調整・コントロール 職務内容の変更範囲:会社が定める業務

JAPAN AI株式会社

ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AIエージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。本ポジションは「テストする人」ではなく、 「何をもって良いAIとするかを定義し、測定する科学者」 です。 期待する役割について AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します ●自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します ●レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します ●統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します ●評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します 業務内容 AI Evaluation Scientistとして、 AIエージェントの評価基盤 (Evaluation Infrastructure) の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 ・LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) ・評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) ・報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 ・評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) ・評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス ●自動評価パイプラインの設計・構築 ・スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 ・CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 ・エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) ・評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 ●安全性・品質検証 ・自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 ・安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ・ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 ・プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 ●統計分析・実験設計 ・統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 ・品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 ・品質レポート作成と改善提案 ・評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です ●シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 ●シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 ●シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 成果責任 (KR/メトリクス) ●評価カバレッジ率(テストケース網羅率) ●回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%) ●評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了) ●LLM-as-Judge と人間評価の一致率 ●False Positive / Negative 率 ●安全性インシデント発生率(リリース後) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Evaluation Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します: ●密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 ●言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ●評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks ●データ : BigQuery, Spark, Pandas ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform ●CI/CD : GitHub Actions ●ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion ●AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin ●作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

日本ビジネスシステムズ株式会社

業務内容 近年、企業では CoE(Center of Excellence)や DX(デジタルトランスフォーメーション)を軸とした、ビジネススピードと柔軟性の向上が求められています。 特に、マルチベンダー環境での開発やクラウド移行を契機として、全社的な最適化を推進する動きが加速しています。 こうした市場環境の変化により、Web・クラウド・モバイルなどの多様な領域を横断的に担えるフルスタックエンジニアに加え、幅広い技術知識を活かして計画立案やガイドライン策定をリードできるエンジニアのニーズが高まっています。 このため、当部門ではナレッジや人的リソースの拡充を目的として、採用体制を強化し、開発および支援体制のさらなる充実を図っています。 【仕事概要】 ① メディア・エンターテインメント業界向けフルスタックエンジニア メディア・エンターテインメント業界向けのシステムやサービスの開発において、要件定義から設計・開発・テスト・運用まで、一貫して携わります。フロントエンドからバックエンド、クラウドインフラまで幅広い技術領域を担当し、プロジェクトの技術的な中核を担います。 ② CoE 領域フルスタックエンジニア 業界を問わず相談を受ける中で、内製化やマルチベンダー開発における環境・プロセスの整備を支援します。 具体的には、お客さまの状況に応じて現状整理とゴール設定を行い、クラウド環境における標準ドキュメントの整備や、それを実現する共通基盤(インフラ、アプリケーション、CI / CD 環境など)の構築を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・お客さま要件のヒアリングおよび技術的な課題の整理・調査・提案 ・システムやサービス開発におけるプロジェクトマネージャー、プロジェクトリーダー、チームメンバーとの協働による開発推進(アジャイル / スクラムマスターなど) ・Web アプリケーションの設計・開発(React、Next.js、Vue.js など) ・サーバーサイド開発(Node.js、Python、Java、C#、Go など) ・クラウド環境(AWS、Azure、GCP など)でのインフラ設計・構築 ・データベース(PostgreSQL、MySQL、Microsoft SQL Server、Aurora、Cosmos DB、MongoDB など)の設計・構築 ・データ基盤やデータパイプライン(ETL / ELT 処理など)の設計・構築 ・CI / CD パイプラインの構築・運用(GitHub Actions など) ・技術選定やアーキテクチャ設計への参画 ＜プロジェクト例＞ ①メディア・エンターテインメント業界向けフルスタックエンジニア ・営業放送システム ・ネット局番組情報連携システム ・コンテンツ販売・Web 番版 ・メディアアセットマネジメント(MAM) ・広報情報連携システム ・スポット自動作案 ・視聴率分析システム ・ニュース情報システム ・選挙システム ・日経サステナブルリンク ・コミックス情報管理システム ・新世代ゲーム開発環境のクラウド化 ・放送設備系システムの端末セキュリティ対策 ・エンタメ企業向け Google Identity 導入支援 ②CoE 領域フルスタックエンジニア ・Azureクラウドにおける環境払い出し整備および自動化 ・API開発向け標準アプリケーション払い出し整備および自動化 ・Azureクラウドにおける社内ポリシー考慮したセキュリティ・ガバナンス向上施策 ・GitHub環境導入およびオンボーディング支援 ・GitHub環境移行支援 ・開発プロジェクト伴走によるプロジェクト標準定着化および育成支援 ・開発系ガイド検討およびドキュメント作成 ・社内システム連携用APIハブ環境構築 ・UI/UXプロセス検討および環境構築

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 プロダクトの急拡大に伴い、PROEVERのバックエンド基盤を「セキュリティを後付けにしない(Security by Design)」形で設計し直すフェーズに入ります。 専任のセキュリティ担当としてではなく、「セキュリティや高いパフォーマンスを、自身の設計責務としてシステム構造に組み込める」バックエンドエンジニアとして、自ら手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ※ すぐにすべてをお任せすることはありません。まずは現状を把握し、優先順位を決めて取り組んでいきます。 ・本番環境のボトルネック解消: パフォーマンス課題(ネットワーク、データベース、コンテナリソースなど)の調査と改善 ・セキュリティの現状可視化: 認証認可・データ保護まわりの現状整理と、横断観点の言語化 ・技術負債のロードマップ策定: コードベースに潜む技術課題の洗い出しと優先順位付け ・アーキテクチャの最適化: Azure / データベース構成の見直しと、必要に応じた選定変更 ・コア認証基盤の刷新: 堅牢かつ柔軟な認証認可基盤の設計と実装 ・技術組織のリード: 設計レビュー・ドキュメント整備・メンタリングを通じたチーム全体の設計力向上 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●仕事内容 ・次世代プロダクトの技術戦略の策定と実行 ・プロダクト全体アーキテクチャ設計、技術スタック選定 ・コードの品質と一貫性を保つためのコードレビューやペアプロの実施 ・技術的課題の発見/解決、パフォーマンス最適化 ・チームの技術的な底上げに向けたコーチング、メンタリング ・定常的に新しい技術やツールを評価し、プロダクトに取り入れるべきか判断 ●技術環境 ・OS: Windows Server, Linux ・フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui ・バックエンド:TypeScript / Python ・データベース:PostgreSQL / GraphQL ・インフラ:Azure / Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・バージョン管理:GitHub ・プロジェクト管理:PROEVER ・デザイン管理:Figma / Storybook ・コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 ・その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Keeper ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名) ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」

株式会社日立製作所

ミッション ●業界/企業の課題把握及びその課題解決のためのHMAXソリューションの創生、サービス化、リカーリング ●新たな顧客の獲得や、既存顧客への新たな価値の提供により、スケールアップ/N倍化 ●HMAXソリューションを体現するサービスにおける、AI・MI活用を前提としたデータ及びアプリケーション基盤の設計・構築・運用 お任せしたい業務 ●日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリの設計・開発・テスト・リリース・サポート ●化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータ基盤構築・DevOpsパイプライン構築・バックエンド開発 ●顧客のデータマネジメント支援(データ定義、活用ルール検討、品質課題対応)及びPoC推進 ※ ご経験・志向に応じて、DevOps/バックエンド中心、またはデータエンジニアリング/データマネジメント支援中心の役割設計を行います。 (サービス開発事例) ・材料開発ソリューション 　材料の高機能化や環境配慮要求の高度化、開発期間の短縮などにより、従来の「経験と試行錯誤」に依存した材料開発には限界がきている。本ソリューションでは、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)及び生成AI技術を搭載したアプリケーション群を中核に、実験条件の提案、材料配合・プロセス条件の最適化、開発スピードと成功確率の向上を実現し、材料開発の競争力強化と持続的成長を支援している。 ・再生材マーケットプレイス 　欧州や日本で再生材利用を促進する法規制の強化を背景に、再生材需要は拡大する一方、品質や供給の不確実性や取引の非効率、静脈産業の投資余力不足が課題となっている。本ソリューションでは、売り手(リサイクラ等)と買い手(製品・素材メーカー)を結ぶマーケットプレイスを中核に、AI/MIによる材料提案、データ基盤、品質分析、金融連携を組み合わせ、再生材取引の高度化と規模拡大を実現し、環境素材事業の持続的成長と資源循環の加速に貢献している。 ●職務詳細 (1)化学・バイオなど素材産業全般のサービス開発案件のデータエンジニア(DE)及びDevOpsエンジニアを担当していただきます。　 データエンジニアとしての専門性を軸に、DevOps/ソフトウェア開発の2つの観点でサービス開発に携わっていただきます。 DevOpsの観点: ・AWS / Azure 等のクラウド環境上におけるアプリケーション実行基盤のアーキテクチャ設計・構築 ・CI/CDパイプラインの設計・構築を通じたビルド・テスト・デプロイの自動化 ・IaCの開発、既存IaCコードの負債解消 ・DORAメトリクスの追跡・DevOpsサイクル改善 ソフトウェア開発の観点: ・バックエンドを中心としつつ、必要に応じてフロントエンドも含めたWebアプリケーションの設計・実装・テスト・リリース対応 ・自ら手を動かして実装を行うプレイングマネージャーとして、 チームと同じ目線で開発に参加すること ・プルリクエストを起点としたコードレビュー・マージを通じたコード品質の継続的な向上への寄与 ・レビューを通じたコーディング規約・設計方針の浸透によるチーム全体の技術ベースの底上げ ・顧客のデータマネジメント支援やPoCの推進 実力、経験に応じて、将来的には多様な分野(産業、流通、社会、金融等)におけるサービスやデータ基盤の構築に携わっていただく可能性があります。 (担当となる主な業務・プロジェクト分野) ・日立のMI・AIツールを直感的に使えるWebアプリのの設計・開発・テスト・リリース・サポート 代表候補のアプリケーション:材料データ分析環境、実験/製造自動化プラットフォーム、再生材マーケットプレイス ・材料開発(研究開発から製造)における生産性向上実現のためのMI/PIを用いた分析環境の実現 ・計測装置と連動して実験/製造データの収集からMI/PIを用いた意思決定までを自動化したプラットフォームの実現 ・再生材の売り手と買い手のマッチングをMI/PI/生成AIを用いて実現するマーケットプレイスの実現 (対象となるアプリケーション) ・AWSやAzureなどクラウドベースのアプリケーション ・機械学習、生成AIなどAIベースのアプリケーション ・eコマースアプリケーション (2)代表的な使用する技術は以下の通りです。 ・クラウド: AWS/Azure ・言語: Java/TypeScript/Python ・フレームワーク: Spring Boot/React ・ソースコード管理: GitHub ・DB: PostgreSQL/MySQL ・プロジェクト管理: Jira ・コミュニケーション: Microsoft Teams 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(フロントサービス) デジタルサービスビジネスユニット　フロントサービス事業統括本部　サービス事業創生本部 配属組織について(概要・ミッション) ●組織のミッション:顧客の経営課題にリーチし、IT×OTプロダクトの知見を結合させたHMAXをコアとするAIソリューション群を開発し、デジタルサービス事業としてリカーリングし、新たな顧客の獲得や、既存顧客への新たな価値の提供により、スケールアップ/N倍化を図ること ●担当業界:化学・バイオなどの素材産業全般を中心とした民間企業のR&D部門 ●組織構成:上位マネージャ2名、マネジャー3名、データサイエンティスト18名、データエンジニア12名、ITエンジニア2名 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●ビジネス・サービス・製品 ・HMAXソリューション 　HMAXは、AIで社会インフラを革新する次世代ソリューション群です。　フィジカル・デジタル両方のアセットから得られる膨大なデータを活用し、先進的なAIを日立ならではの深いドメインナレッジで強化することで、社会インフラが抱える最も複雑な課題に挑み、お客さまと社会に最大の成果と価値を提供します。これらのソリューションは、体系化された構成要素に基づいており、先進的な技術を組み込み、強固なパートナーエコシステムを活用することで、現場システムの信頼性とパフォーマンスを向上させます。HMAXは、産業設備・機器など物理的なアセットやデジタルアセットから収集されるデータと、日立が長年にわたり運用・保守システムの展開を通じて培ってきたドメインナレッジを組み合わせ、 Perception AI(認識AI)や生成AI、Agentic AI、フィジカルAIなど先進的なAI技術で、世界中に新たな価値をもたらす強力なソリューションを提供します。 ・参考URL https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/index.html ●材料開発ソリューション 　従来、研究者の勘や経験、膨大な実験回数で築かれてきた材料開発を、多様な材料データから材料開発の指針を見いだすMIという手法が大きく変えようとしています。 国内外で素材産業のR&D部門がMI導入を本格的に進めており、新規市場形成および成長が進行しています。 日立は、グローバルな材料開発競争の激化を見越し、MIを用いた材料開発の導入をめざす素材産業に対して、MIを適用した「材料開発ソリューション」を2017年11月から提供開始しています。 ・参考URL https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/ ●関連ニュースリリース・記事など ・材料開発ソリューション関連ニュースリリース https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/newstopics.html ・日立評論:マテリアルズインフォマティクスを適用した材料開発ソリューションと今後の展望 https://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2020s/2020/03/03b03/index.html

株式会社カオナビ

2025年8月に新設された「AI推進室」の立ち上げに関わっていただきます。 直近は以下の開発が予定されています。 ●企画・開発支援業務へのAI技術の組み込み ●AI機能の探索・試作・検証・実装 ●機能のPoC支援やユーザーテスト、効果検証のサポート 主力のカオナビ、新規サービスのロウムメイト、ヨジツティクスに続くマルチプロダクト化を推進していただくことを期待しています。 開発環境 開発言語:Go, JavaScript, TypeScript, Python フレームワーク:Gin, React, Next.js 開発/運用環境:Rancher Desktop, GoLand, Protocol Buffers, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, GitHub Copilot, Claude Code 構成管理:Terraform インフラ環境:AWS (EC2, RDS, S3, CloudFront, Step Functions, ECS, Fargate, ECR, SystemManager, EventBrigte, GlobalAccelerator...), Auth0, SendGrid 監視, モニタリング, 運用ツール:AWS CloudWatch 社内ツール:Confluence, JIRA, Slack, Zoom その他:Yarn, webpack, Jotai, TanstackQuery, React Hooks, gRPC

株式会社GA technologies

●ミッションと課題 当社のデータプラットフォームは構築フェーズから、グループ全体をカバーする大規模スケールと極めて高い信頼性の両立フェーズへとシフトしています。 ・データパイプラインをプロダクトとして扱い、SLI/SLO(サービスレベル目標)の策定、可観測性インフラ(IaC/CI/CD)の徹底的なコード化によって、手作業や属人化したトイルをゼロに近づける。 ・ビジネスの実行スピードを落とさずに、個人情報保護や機密性を保つガバナンス体制を、DMBOKなどのフレームワークに則ってアーキテクチャレベルで実装。 ・GAグループ横断的なデータ基盤・データマネジメントシステムの構築・運用。 ●仕事概要 国内外のグループ会社を含めた全社共通のデータマネジメントおよびデータプラットフォームの進化をリードしていただきます。 CDO直下組織のもと、単なるデータ連携の実装にとどまらず、プロダクトとしての強固なデータプラットフォームのアーキテクチャ設計、高いサービスレベルの担保(SLM)、およびセキュアなガバナンス構築を推進する役割を担っていただきます。 ・Snowflake × dbt × Dagsterを主軸としたデータプラットフォームのアーキテクチャ設計・移行・最適化 ・TerraformおよびTerragruntを用いた、再現性が高く、複数部門・複数会社へ迅速に横展開可能なIaCプラクティスの整備 ・SRE観点に基づくパフォーマンスチューニング、データレイクハウス(Apache Iceberg等)の評価・検証および実運用 ・データモデリング(履歴管理、コンテキストモデリング)およびデータ品質テスト自動化システムの構築 ・権限設計、アクセスコントロール、マスキングルール構築を包括するデータガバナンス標準化の主導 ・ADR(Architecture Decision Records)を用いた技術選定プロセスの明確化と、メンバーに対するコードレビューやメンターシップの実施 ●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) ※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)

株式会社日立ハイテク

●職務内容 本ポジションは、半導体製造装置・計測検査装置から生み出される膨大なデータを活用したAI・デジタルソリューション開発を支えるDevOpsエンジニアです。 AI画像処理・データ解析エンジニアが開発するモデルやソリューションを、 「安定して・安全に・継続的に使える形で現場に届ける」ための基盤づくり・運用を担っていただきます。 クラウド前提のDevOpsとは異なり、オンプレミス/GPUサーバー環境を中心とした、半導体業界特有の制約下でのAI基盤整備が特徴です。 ●職務詳細 以下の業務を、AIソリューション開発チームと密に連携しながらご担当いただきます。 1.インフラ・基盤設計/運用 ・オンプレミス環境におけるLinuxサーバーやGPUサーバーの設計・構築・運用 ・半導体製造装置・計測検査装置向け機械学習/AI開発基盤の整備・最適化 ・セキュリティ・性能・運用性を考慮した基盤構成の検討 2.開発支援・DevOps領域 ・AI開発チームが効率的に利用できるCI/CD環境の構築・改善・運用支援 ・コンテナ環境の構築・運用(開発～検証フェーズ中心) ・開発・検証プロセスの標準化、運用ルール整備 3.横断的な役割・改善活動 ・複数のAI開発チーム(約4チーム)を横断し、 ・基盤・運用面から支援 ・社内のAI開発者・サーバー管理担当と協働し、開発環境の共通化やベストプラクティスの整理・展開 ・新技術・新ツールの調査・評価・導入によるシステム全体の信頼性・パフォーマンス・ユーザビリティ向上 ※AIモデル開発そのものが主業務ではありませんが、AI開発プロセスに日常的に関わる立場となります。 ●開発環境 ・OS/インフラ: Linuxサーバー、GPUサーバー ・CI/CD: GitHub Actions ・コンテナ技術: Kubernetes、Docker ・IaC (Infrastructure as Code): 該当ツール ・監視・可観測性: Prometheus、Grafana ・ML基盤: PyTorch、TensorFlowを用いた環境

セーフィー株式会社

当ポジションのミッションは、客観的視点とクライアント/顧客の視点、その両方に立って、品質を測定し、担保することです。 計画〜実施までの一連のテスト業務や、製品の要件定義からの品質管理業務など、プロジェクトの上流から下流までの品質管理を担っていただきます。 <配属先部門紹介> 現在クオリティマネジメントオフィスには、20名弱が在籍しており(業務委託含む)、以下のMission・Vision・Valuesを指針に、日々業務を行っています。 ●Mission 高品質・適正価格の「映像ソリューション」を提供し、あらゆる産業の現場DXを実現する ●Vision 創る組織である「開発本部」において、全開発における品質課題に目を向け、品質文化に根ざした改善活動を行えるようにする ●Values より良い品質にしていくために「品質とは何か」を定義し、開発本部全体に広げる その拡大のためにも日々開発プロセスの改善を行う 品質改善をし続けるために新しい技術やプロセスを取り入れ、1人1人が成長する <詳細の業務内容> プロダクトごとに若干の差異はありますが、開発序盤からプロジェクトに参画し、テスト業務に留まらず、プロダクトの品質ならびにその価値を向上させ、保証できるような活動全般に取り組んでいます。 Webアプリケーションおよびネイティブアプリのテスト計画、設計、実行 上記に対する自動テストの実装 要件定義～リリースまでを含む製品の品質向上施策の策定、シフトレフトの推進 継続的な品質改善を行うための欠陥データ収集、測定、分析、プロダクトへのフィードバック　 開発プロセス全体に関する改善および品質向上施策の推進 ●使っている技術・ツール テスト管理 TestRail、Backlog テスト自動化 Magicpod、Playwright 開発言語 Python、 Java、Go、C++ インフラ AWS、Kubernates データベース MySQL、 Redis、PostgreSQL、DynamoDB 構成管理ツール Terraform、Ansible 監視 Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、DataDog CI/CD Github Actions その他 Github、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash、Postman ●開発組織の目標 ・クラウド録画サービスの品質向上 カメラ出荷数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 従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>サービス運営・営業・サポート、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

Sansan株式会社

サービスについて 本ポジションでは、プロダクト開発チームまたは横断的な技術組織において、サービス価値の向上を担う役割を担います。 担当する領域は複数の選択肢があり、選考を通じて希望や経験を踏まえ、最適なチーム・領域を提案します。希望があれば、応募時にお知らせください。 担当プロダクト・領域例 ・Sansan:名刺や企業情報、営業履歴を一元管理して全社で共有できるようにすることで、売上拡大とコスト削減を同時に実現するビジネスデータベース ・Eight:価値ある出会いをつなぐ、ビジネスのための名刺アプリ ・Bill One:請求書受領、経費精算、債権管理といった、さまざまな業務領域の課題を解決する、経理AXサービス ・Contract One:契約書をはじめとする取引書類をデータ化し、取引の条件や変遷を可視化することで、機会の損失や信用の低下を防ぎ、企業の利益を守る、取引管理サービス ・データ基盤/統合領域:企業内外のデータを統合し、ビジネスデータベースとして活用するための基盤サービス いずれの領域も事業成長にあわせて組織規模が急拡大しており、新機能開発、スケールに耐えるアーキテクチャ設計、技術的負債の解消、グローバル展開など、大きな技術課題・組織課題に取り組むフェーズにあります。 具体的な業務 テックリード/アーキテクトとしてプロダクト価値を最速かつ高品質で届けるための技術戦略・アーキテクチャー設計・基盤改善をリードします。 新機能開発から長期的な技術課題解決まで、プロダクトの成長と組織の技術力向上に幅広く関わるポジションです。 ・プロダクトの新機能開発・既存機能の改善および運用 ・重要プロジェクトにおける技術リード/アーキテクチャー設計 ・開発効率・スケーラビリティを高めるための基盤改善・技術刷新の推進 ・技術的負債の可視化と解消、将来を見据えたアーキテクチャー最適化 ・各チームへの技術支援、レビュー、設計・実装の伴走、メンバー育成 ・プロダクト横断の技術課題の発見と解決、技術スタック選定のリード ・パフォーマンス改善、マイクロサービス化、機械学習/LLM 活用基盤の整備などの推進 ・中長期視点での技術戦略立案および重要な技術意思決定 ・エンジニア発の企画・改善アイデアの立案および実行 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 主な技術スタック ●開発言語・フレームワーク・ライブラリ 【フロントエンド】 -TypeScript/React/Vite/Storybook/HTML/CSS 【サーバーサイド】 -TypeScript(Express.js/Node.js) -Kotlin(Ktor/Spring Boot) -Go/Ruby(Ruby on Rails)/C# ●データベース・検索基盤 -PostgreSQL/Cloud SQL -Aurora MySQL/Aurora PostgreSQL -DynamoDB/Elasticsearch/OpenSearch -Redshift/BigQuery/Cloud Spanner/Cloud Firestore ●インフラ / プラットフォーム -Google Cloud(Cloud Run/App Engine/Cloud Functions/Cloud Tasks/GKE など) -AWS(EC2/ECS/Fargate/Lambda/S3/SQS/Kinesis/Athena など) -Azure(App Service/Functions/Service Bus/Cosmos DB など) -Cloudflare ●コンテナ・IaC・構成管理 -Docker/Kubernetes/GKE Autopilot -Terraform(HCP Terraform)/Ansible/Chef/Bicep/Packer ●CI/CD・テスト -GitHub Actions/CircleCI/Azure DevOps/Argo CD/Cloud Build/Jenkins ●運用・監視 -Datadog/Grafana/New Relic/Zabbix -Cloud Monitoring/Cloud Logging/Cloud Trace -Splunk/Fluentd/Application Insights/Opsgenie/Sentry ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

Sansan株式会社

・サービスについて 本ポジションでは、開発組織のマネジメント、プロセス整備、技術的刷新、チームビルディングをリードします。 担当する領域は複数の選択肢があり、 選考を通じて希望や経験を踏まえ、最適なチーム・領域を提案します。希望があれば、応募時にお知らせください。 担当プロダクト・領域例 Bill One:請求書受領、経費精算、債権管理といった、さまざまな業務領域の課題を解決する、経理AXサービス Contract One:契約書をはじめとする取引書類をデータ化し、取引の条件や変遷を可視化することで、機会の損失や信用の低下を防ぎ、企業の利益を守る、取引管理サービス データ基盤/統合領域:企業内外のデータを統合し、ビジネスデータベースとして活用するための基盤サービス いずれの領域も事業成長に伴いユーザー規模・機能要件・組織体制が急拡大しており、 プロダクト価値の最大化と、スケールに耐えうる開発組織づくりが重要なテーマとなっています。 詳細な業務内容 ●開発組織・プロセスの設計と改善 ・開発プロセスやプロジェクトマネジメント手法の設計・改善 ・品質保証プロセス、ドキュメント文化の整備 ・技術的負債解消・リファクタリングへの投資判断 ・AIを活用した開発プロセス最適化(AI-Driven Devなど) ●チームマネジメント・成果最大化 ・1〜4チーム(3〜4名/チーム)の目標設定(OKRなど)と成果管理 ・生産性向上・プロダクト価値向上に向けた優先順位判断と実行支援 ・リリーススピードと品質のバランス最適化 ●ピープルマネジメント ・エンジニアの育成計画、1on1、評価、キャリア開発支援 ・採用活動(候補者評価/面接など) ・メンバーのテクニカルスキル向上のサポート ●クロスファンクショナルなリーダーシップ ・プロダクトマネジャー、QA、UX、BizDevなどとの連携 ・組織横断での課題解決、プロダクトの成功に向けた意思決定 ・ステークホルダーとのコミュニケーション・調整 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 主な技術スタック ●開発言語・フレームワーク・ライブラリ 【フロントエンド】 -TypeScript/React/Vite/Storybook/HTML/CSS 【サーバーサイド】 -TypeScript(Express)/Kotlin(Ktor/Spring Boot) -Gradle ●データベース・検索基盤 -PostgreSQL(Cloud SQL) -Cloud Spanner/Elasticsearch ●インフラ / プラットフォーム -Google Cloud(Cloud Run/App Engine/Cloud Functions/Cloud Tasks 等) -Cloudflare ●CI/CD -GitHub Actions/Cloud Build ●運用・監視 -Cloud Logging/Splunk ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

Sansan株式会社

「Sansan」「Eight」のいずれかを担当します。 上記サービスのモバイル利用が年々増加しており、両サービスの事業成長においてモバイルアプリ開発は重要な役割を担っています。 選考を通じて希望や経験を踏まえ、最適なチーム・領域を検討します。希望があれば、応募時にお知らせください。 「Sansan」 名刺や企業情報、営業履歴を一元管理して全社で共有できるようにすることで、売上拡大とコスト削減を同時に実現するビジネスデータベースです。 「Eight」 価値ある出会いをつなぐ、ビジネスのための名刺アプリです。 名刺管理だけでなく、スマートフォンで誰にでも簡単にデジタル名刺を渡すことができます。 Eightで交換したデジタル名刺は、昇進・異動・転職などの情報が自動で更新されるので、相手の近況をスマートに把握できます。 詳細な業務内容 モバイルアプリの要件定義から実装・運用まで、プロダクト価値を高める開発を一貫して担当します。 通常の開発業務に加え、重要プロジェクトや組織の技術的リードも担います。 ●モバイルアプリ(Android/iOS)の開発・運用 ●新機能や改善施策の提案および実現性調査 ●プロダクトマネジャーやデザイナーとの仕様・UI/UX検討 ●内部品質向上に向けた設計改善や新技術導入の検討 ●技術的な意思決定や開発基盤改善のリード ●チームメンバーへの技術サポート、レビュー ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 主な技術スタック ●開発言語・フレームワーク・ライブラリ -Kotlin -Swift(一部 Objective-C) -Jetpack Compose -Retrofit / Dagger / Hilt -Kotlin Coroutines / RxJava -Alamofire / Realm / RxSwift ●CI/CD・テスト -GitHub Actions -CircleCI -JUnit / XCTest ●運用・監視 -Firebase Crashlytics ●その他(ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc) -GitHub -Figma ●記載内容に関する注意事項 本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

株式会社ラクス

楽楽シリーズ(楽楽勤怠、楽楽精算、楽楽明細、楽楽電子保存)の何れかの製品、もしくは新規プロダクトにおける機能追加、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に携わって頂きます。 【例】 1.機能開発 要件定義-設計-開発-テスト-リリース業務まで 2.開発成果物の作成およびレビュー 仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー コードレビュー 3メンバーのフォロー チームメンバーのフォロー(技術面および行動面) など また、経験豊富な方の場合、ラクス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。 マネジメント系:プロジェクトマネジメント業務(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:技術リードや技術育成、技術発信など ●開発環境 (下記、何れかでの組み合わせ) ●利用言語: ・Java/PHP　(※他言語を利用いただく可能性もございます) ・TypeScript (※フロントエンド) ●MW / DB / インフラ: ・Docker ・Kubernetes、Argo CD ・AWS(Lambda、DynamoDB、S3、SQS、SES) ・Linux ●フレームワーク・ライブラリ: ・Spring Boot/Flow ・React/Vue.js(※フロントエンド) ●開発ツール: ・IntelliJ IDEA ・VSCode(主にフロントエンド) ●AIツール: ・汎用AIツール:ChatGPT、Gemini ・AIコーディング支援:GitHub Copilot、Claude Code、Codex、Devin　など ●コードレビュー: ・Pull Request ベースでのコードレビュー ●バージョン管理: ・Git(GitHub) ●課題・プロジェクト管理: ・GitHub Issues / GitHub Projects ●CI / テスト: ・GitHub Actions ・Gradle ・JUnit ・Cypress ●その他: ・Grafana ・OpenAPI ・Flyway ●開発環境備品: ・PC:ノートPC(Windows または Mac を選択可能) ・ディスプレイ:ワイドディスプレイ2台支給　または 43インチモニタ ●開発体制 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します。 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。 ・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 ●事業内容 ラクスは、クラウドやITの技術で仕事の効率を上げ、人や時間が不足している社会課題の一助になることを目指しています。 特に代表サービスのひとつである楽楽シリーズはバックオフィス(経理、財務、人事、営業事務等)業務を支援する複数のサービス展開を得意としています。 ●特徴 複数のクラウドサービスを提供しており各製品をそれぞれ強化することにより幅広く使われる製品開発を進めています。 製品の一例ですが、中堅企業向けバックオフィス業務改善に注力し、特定顧客のカスタマイズは行わず、広く使われる製品づくりを目指しています。 多くのお客様の痛みを解決できる領域に力を注いで拡げていき、製品単位においてはそれぞれひとつでも十分に業務に役立つような機能や使い勝手の強みを持たせていきます。 ラクスの役員はエンジニア経験者が多く、製品開発を重要な経営の中心の一つと捉えています。 ●サービス例 https://www.rakurakukintai.jp/ 出退勤や残業、休暇取得などの勤怠情報を一元管理し、給与計算に必要なデータを1クリックで出力します。 インターネットに接続可能なパソコンやスマートフォンがあれば外出時や在宅ワーク時にも利用可能です。 企業ごと独自のルールや複雑な設定にも対応できる豊富な機能により、現状運用にあわせた課題解決や業務効率化を実現します。 クラウドサービス累計導入社数 83,000社以上(※2024年3月末現在)への導入実績で培ったノウハウをもとに、最適な運用方法や、業務フローをご提案します。 オンライン会議ツールや電話、メールでサポートを受けることができて安心です。 https://www.rakurakuseisan.jp/ 19,000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。 https://www.rakurakumeisai.jp/ 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。 電子帳簿保存システム「楽楽電子保存」は、売上・導入社数シェアNo.1の電子請求書発行システム「楽楽明細」で受け取った電子請求書などの帳票を一元管理できる無料サービスです。 電子帳簿保存法の要件(検索や、訂正削除に関する要件など)にも対応しています。 有料版では「楽楽明細」以外のシステムやメール添付やWEBなど電子で受け取った請求書などの帳票を、電子保存・一元管理できるサービスです。 ●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 ●私たちの課題 ビジネスサイド(営業/企画/CS等)と共に市場のニーズ/シーズを満たすものは「何か」から考えていくこと 製品同様に人も成長している最中なので仕事も人も大事にしながらチームを作っていくこと まだ世の中にない新しい機能や有効となりえる新しい技術を取り込んで共存させていくこと リリースした後も顧客からのフィードバックを得てより良い開発や運用を進めていくこと ※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。

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 当社SaaSプロダクト「PROEVER」のプロダクトエンジニア(AI・アプリケーション基盤)として、競争優位性の核となるAIエージェント機能の開発と、それを支えるバックエンド基盤の実装をリードしていただきます。 現在は少数精鋭の体制のため、定型的な管理業務ではなく、自ら手を動かして未知の技術課題をブレイクスルーしていく役割です。 ・AIエージェント基盤構築: Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。 ・RAG(検索拡張生成)の最適化: Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。 ・LLMの品質・ガバナンス担保: AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール(安全性・セキュリティ)の仕組みづくり。 ・データアクセス&パイプラインの構築: 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。 ・技術組織への還元: コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ。 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数体制(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)