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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

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

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

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

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

株式会社Works Human Intelligence

【役割】 配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。 企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。 【主な職務内容】 自社パッケージソフト「COMPANY」の企画・設計・開発・運用業務 基本的にはサブシステムの単位で企画～運用まですべてのフェーズをチームで担当していただきます。 ・(AI活用も含めた)既存プロダクトの機能強化/改善案件 ・当社コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援 ・新規サービス(マイクロサービス)の企画開発 ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。 具体的には、5~10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計～テストのサイクルを繰り返します。 ・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装 ・堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理など)の設計・開発 ・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計(UIUXチームと連携) ・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング ・サービス企画の立案 ・要件定義、詳細設計、レビュー等 ・UIUXデザイン(UIUXチームとの連携)、レビュー等 ・実装、レビュー等 ・テスト設計、テスト実施(自動化)、レビュー等 ・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応 ・チームメンバーのマネジメント業務(スクラム、1on1、各種面談含)※必要や役職に応じて 【職種について】 変更の範囲:入社後は本職種に従事いただきます。その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。 ●技術スタック ・Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL ・Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ・CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild ・Build automation tools: Gradle, Maven, Ant ・Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion ・Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac ・IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ ・Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet ・Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB ・Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere ・Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog ・Design: Figma, Adobe Creative Cloud ・Front-end Framework: React, Vue ・Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery ・AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●部門説明 【配属組織】2026年6月現在 製品開発部門 約600名 └ 各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └ モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●チームについて 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームはだいたい5～10名程度で構成されています。 テレワークが前提となるため事業所の垣根を越えてチームが形成されています。 そこにエンジニアマネージャー、シニアエンジニア、若手エンジニアなど様々なエンジニアメンバーで構成されています。 各チームは一つないし複数のサブシステムを担当する形で構成されており、お互いにフォローできる関係性にあります。 ひとつのチームが企画からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

ハコベル株式会社

物流DXプロダクトである「トラック簿」の開発をお任せします。 物流業界に対する高い解像度をもとに、現場の課題やニーズを的確に捉え、それらを技術的な最適解へと昇華していくことが求められます。 また、単なる機能開発にとどまらず、ユーザー体験や業務変革の視点を持ち、プロダクトを通じて業界全体にインパクトを与えていく役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・BizやPdMメンバーと連携し、プロダクトのビジョン、目標達成に向けての開発および運用 ・プロダクトがユーザーに提供する価値を理解し、その実現方法を検討・実践 ・TLと連携したプログラミング言語やフレームワーク、ライブラリの技術調査・選択 ・プロダクトの安定した運用と定期的な改善サイクルの実現 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 ・開発言語/フレームワーク等: 　-Backend: Kotlin, Java 　-DB: PostgreSQL 　-Frontend: TypeScript, React 　-Mobile App: Flutter, Dart ・インフラ: AWS,Firebase,GCP ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace ●作業環境 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 <キャリア事例> ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 配属されるシステム開発部トラック簿システムGは、9名のメンバーが在籍しています。 <在籍メンバー例> ・[EM田中](https://note.com/hacobell/n/n0f6e2e0c9500) エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ●AI活用状況 【開発プロセスそのものをAIで作り替えている組織です】 ハコベルにとってAI活用は、個人の生産性ツールではなく経営アジェンダです。プロダクト戦略と対になる「Tech戦略」の中で「AI自律開発による開発生産性10x」を経営レベルの方針として定義し、開発組織のファーストプライオリティに位置づけています。 私たちが取り組んでいるのは、コーディングをAIに委託することではありません。 ・要件定義: 開発マイルストーン→PBI→SBIへの分割・プランニングをAIが担い、NotionをSSoTとして運用 ・設計: 実装前にAIとdesign.md/ADRを作成し、設計判断は組織の資産として蓄積 ・実装: 複数サブエージェントによる並列実装を含め、AI主体の実装が全チームで稼働 ・レビュー: design.mdとの差分ベースのレビューや、観点別レビューエージェントの整備 ・QA: ケース自動生成、Gherkin×PlaywrightによるE2E自動化 といったように開発フローの全工程をAIが自律的に駆動できる形に再設計している最中です。AIが安全かつ有効に動ける環境・コードベース・ワークフローそのものを設計する「ハーネスエンジニアリング」に組織として取り組んでおり、「AI活用推進会」で各チームの知見を集約・横展開しています。成果・進捗はDORAメトリクス(デプロイ頻度・リードタイムなど)や実装量で計測し組織的に前進させています。 しかし、正直に言えばまだまだ道半ばです。実装のAI化が進んだ結果、レビューとQAが新たなボトルネックとして顕在化しており、まさに今この構造問題を解いているフェーズです。「完成されたAI開発環境を使う」のではなく、「AI時代の開発のあり方を自分の手で定義する」ことに面白さを感じる方に入社いただき、試行錯誤も含めてチャレンジしていきたいと考えています。

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

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

GO株式会社

●GOについて [3分でわかるGO株式会社 会社紹介資料](https://speakerdeck.com/mobilitytechnologies/about-go-inc) [GO Inc. Entrance Book for Engineer](https://fuzzy-margin-4d6.notion.site/GO-Inc-Entrance-Book-for-Engineer-e3e916579fc64696bef64488f4c7e73c) ●仕事概要 タクシー配車サービス『GO』の実現に欠かせない車載アプリ(タクシー車内で動いているAndroidアプリ)の開発と継続的な改善をします。 GO Inc.は技術力を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではなくプロダクトに向き合うことを大切にしています。 ユーザーの課題やニーズを理解し、より良い体験を追求しながら開発を進めていきます。 今後はタクシー配車にとどまらず、社会課題解決に向けてより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 ●参考記事 タクシーアプリ「JapanTaxi」と「MOV」をわずか5ヶ月で統合―― 開発責任者が語る、新タクシーアプリ「GO」誕生秘話 https://now.mo-t.com/n/nb27de673a061 エンジニア向けイベント「GO Tech Talk」 https://jtx.connpass.com/ ●業務内容 タクシー車内で利用するAndroidアプリの開発をお任せします。 現在開発中の車載アプリは、大きく2つあります。これらの車載アプリは、Bluetoothやシリアル通信といったIoTならではの技術や工夫があります。 ・タクシー業務アプリ タクシー乗務員の日々の営業をサポートするためAndroidアプリを開発しています。このアプリは、ナビのような車を利用する業務で一般的に利用する機能を備えていることはもちろん、タクシー配車アプリ『GO』の注文を受け付ける役割も担っています。『GO』で注文いただいたお客様を、快適に目的地までお送りできるようサポートしています。 ・後部座席設置タブレット向けアプリ タクシー後部座席に設置したAndroid端末向けアプリの開発です。本タブレットは、デジタルサイネージの機能の他、「GO Pay」をはじめとした各種QR決済、クレカや電子マネーによる決済など、乗車いただいたお客様にタクシーをより快適にご利用いただくための機能を提供しています。 ●開発環境 プログラミング言語:Kotlin ライブラリ類等:Android Jetpack, Kotlin coroutines, Firebase, AWS etc. CI/CD:CircleCI, Bitrise, GitHub Actions ●所属組織 各プロダクトごとにAndroidエンジニア5人程度のチームです。プロダクトマネージャーやデザイナー、営業の方など、様々な部門の方と日々一緒に議論を重ねながら開発を進めます。 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

GO株式会社

現在、GO事業では法人事業向け機能開発ニーズが高まっています。 順調に成長を遂げるタクシーアプリ『GO』において、今後の成長をより強力に推進する鍵となるのが、業務でタクシーを多く利用する企業をターゲットとする法人向けサービス『GO BUSINESS』の成長と考えています。 ●GO BUSINESS タクシーアプリ『GO』の法人向けサービスである『GO BUSINESS』(https://go.goinc.jp/business/)　では、法人向け管理画面や法人向け管理画面をはじめとするWebプロダクト群の開発だけでなく、タクシーアプリ『GO』を構成する多くのプロダクトに対する機能開発も含めて、複数のプロダクトを跨いだ開発を行っています。 今後の成長ドライバーである『GO BUSINESS』にて様々な開発ニーズが発生しており、それに伴い本ポジションでは、『GO BUSINESS』に関連した開発に携わっていただきます。 『GO BUSINESS』は業務でタクシーを利用する企業にとって便利な機能が揃っている、いわゆるBtoBのSaaSです。 例えばタクシー料金を請求書払いにすることができるので、煩雑な領収書処理の手間が省けたり、社員の乗車履歴がWeb画面で一括管理できたりといったサービスです。 またGO BUSINESS契約企業は『GOチケット』という電子版タクシーチケットを発行できたり、役員やお客様のために代理でタクシーを呼ぶ機能も使えます。 [開発環境] バックエンド(APIサーバ) -言語:Go -Webフレームワーク:Echo -データストア:MySQL/Redis -インフラ:AWS/Kubernetes/Docker -CI/CD: GitHub Actions フロントエンド -言語:TypeScript, Dart -ライブラリ:React, Flutter -CSSフレームワーク:MUI -インフラ:S3/CloudFront -CI/CD: GitHub Actions ●解決したい課題 『GO BUSINESS』は、タクシーアプリGOの成長と相まって利用企業数や問い合わせ数が急増しており、それに伴い既存顧客向けの機能改修を行いながら新規顧客向けの魅力的な新機能を高速に開発し続ける必要があります。 特にグローバルにビジネス展開しているような大手企業では、企業統制やセキュリティを重要視しており、そのようなニーズに合致するような機能群の開発は、今後の『GO BUSINESS』の顧客獲得において非常に重要となります。これらの機能の開発には、『GO BUSINESS』が提供しているプロダクトの開発にとどまらず、タクシーアプリGOのバックエンドやユーザーアプリの開発も必要になります。多くのプロダクトに跨る開発は当然ですが難易度も高くなります。様々なプロダクト開発チームと連携しながら、これらの難しい課題を解決したいと考えています。

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 当本部は三菱UFJ銀行並びにMUFGグループのデータドリブン経営を支える情報系システムを企画構想から設計・開発・リリース・保守まで一貫してリードしています。 経営のスピード改革が加速する中、グループ各社で日々発生する膨大な取引データを巨大DWHに集約し、意思決定に直結する“使える情報”へと磨き上げて提供。 ITの力で経営の高度化と迅速化を推進しています。 あらゆる意思決定へのデータ利活用のニーズの高まりを受けた旺盛な開発需要に応えるため、以下のポジションで即戦力となる人材を募集します。 クラウド、ERP、SaaS、データレイク/DWH/BI、データパイプライン、生成AI開発など先進技術を横断し、ペタバイト級の金融データから意思決定の質と速度を引き上げる、社会的インパクトの大きい仕事です。 ①アプリケーション開発やデータベースの最適化を主導するITスペシャリスト(アプリケーションスペシャリスト) ②大小並行する複数のプロジェクトを牽引・マネジメントするPMエキスパート ③適切なデータ配置、機能配置、適用技術の選定、テクニカルレビューを担えるアーキテクト・テクニカルリード(ITアーキテクト、ITスペシャリスト) 【業務内容】 (雇入れ直後) 三菱UFJ銀行及びMUFGグループのデータドリブン経営を支える以下いずれかの業務システムの企画・開発・保守をご担当頂きます。 ●ビッグデータ基盤、経営情報システム(企業管理会計) ●財務会計 ●リスク・コンプライアンス管理、人事(従業員・組織管理、給与、勤怠、福利厚生) ●マーケティング、顧客提案支援 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 業務内容欄に記載したシステムの開発・保守に於いて、ご経験・適性に応じて以下3ついずれかの役割を担っていただきます。 ①ITスペシャリスト:アプリケーション開発の技術領域における専門性を活かし、主に設計・開発・構築・テスト・運用を主導 ②PMエキスパート:大小並行する複数のプロジェクトの牽引・マネジメント(ユーザー調整・コスト・進捗・品質マネジメント) ③ITアーキテクト・スペシャリスト:適切な機能配置、適用技術の選定・導入支援、テクニカルレビューを主導 【配属想定部署】 情報本部 【配属想定部署概要】 情報本部内の各部に於いて以下の業務システムの開発保守を担う。 ・データエンジニアリング第一部、第二部:ビッグデータ基盤、BI基盤(Tableau)、経営情報システム ・財務データ戦略第一部、財務データ戦略第二部:財務会計、決算ERP ・リスク管理データ戦略部:リスクコンプライアンス管理、信用リスク管理 ・人事データ戦略部:人事システム ・セールスデータ戦略部:マーケティング、顧客提案支援 【配属想定部署の人員構成】 情報本部全体で社員:約220名(ビジネスパートナー約700名)、大規模ですが風通しはよく、若手のうちから様々なことにチャレンジできる風土です。 【おもな関係者】 三菱UFJ銀行の経営基盤業務(経営情報管理・活用、与信、会計、人事、リスク・コンプライアンス、マーケティング等)の業務・企画部門担当者。 システム開発・保守に於いて関係する他システムを所管する当社社員。 当部に在籍し、開発作業の一部をご担当頂くビジネスパートナー各社。 【想定担当案件(例)】 ●ビッグデータ基盤の拡張・刷新 ・AIデータ分析など高まるデータ利活用ニーズに応えるためのデータ収集・加工・管理・配信などのデータエンジニアリング案件 ・業務部門の大規模データの参照、集計・加工等の利便性向上等の多様なニーズに対応する為のビッグデータ基盤、BIツールなどのモダナイズ案件。 ・20年来稼働してきた現行DWH(メインフレーム)中心とした情報系アーキテクチャの更改案件。 (DWHからビッグデータ基盤への移行など) ●財務会計システム更改(連結決算の次世代化) ・グループ横断で決算情報をシームレス集約・統合し、決算早期化と精度向上を両立。 ERPパッケージを軸に、IFRS(国際会計基準)対応や管理会計強化、ワークフロー/統制の高度化を推進する案件。 ●コンプライアンス管理システム刷新 ・M&Aやプロジェクトファイナンス、O&D等、インサイダー情報管理や利益相反管理が重要且つ複雑である領域のビジネス拡大が見込まれる中、企業コンプライアンス管理関連システムの抜本的変更を目的としたシステム更改案件。 ●人事システム更改 構築から35年を経過したメインフレーム/EUCからの脱却。 人事マスタ再設計、権限・セキュリティの最新化、クラウド/SaaS活用、データ連携の再編成で、持続性と拡張性を備えた次世代HR基盤へタレント・勤怠・給与の一気通貫を目指した再構築案件。 ●営業支援システムのレベルアップ 営業力強化をサポートする基盤として銀行営業店が使うアプリケーションを集約する顧客業務統合プラットフォーム上で稼働する営業支援システムのレベルアップ案件。 AIエージェント導入による次アクション提案、リードスコアリング、ドキュメント要約、音声メモ自動化など、現場効率と成果を劇的に高める機能の実装など。

UUUM株式会社

●クリエイターへ価値を届けるプロダクト、またはクリエイターの価値を広告主へ届けるプロダクト、いずれかのプロダクト開発 ●多様な要件を深く理解した上での整理、あるべき仕様への落とし込み ●開発しているシステムの運用と保守 ●さらなる新規プロダクトの開発 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション ・バックエンド:Ruby on Rails ・フロントエンド : TypeScript / React(Next.js) ・インフラ : AWS / Vercel ▪データ基盤 ・インフラ : GCP(BigQuery / Cloud Composer / Dataflow / VertexAI) ・Python ▪CI/CD:CircleCI / GitHub Actions ▪ツール系:Docker / Terraform ▪モニタリング:CloudWatch / Sentry ▪ドキュメント/Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【変更の範囲】 会社の定める業務

UUUM株式会社

●プロダクトマネージャーや事業部とダイレクトにコミュニケーションし、PoCを行うための技術的アプローチの決定 ●必要応じて特にMVPの開発を最速で行い、実際のマーケットへ投入 ●PoCの検証結果をプロダクト開発チームメンバーへフィードバックし、よりスケールするプロダクトの基本設計を実施 ●ユーザー行動データやA/Bテストの結果を分析し、仮説検証の精度向上と改善提案を実施 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション:TypeScript メイン ▪インフラ : AWS / GCP / Terraform/ GitHub Action / Sentry ▪ドキュメント / Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet ▪AI/LLM:Open AI / Vertex AI 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【働き方について】 本社への出社が週3日以上必須となります。 ※本ポジションはPdMをはじめ、他部署と密な連携を取りながら、仮説検証をスピーディに進める必要があります。 そのため、対面でのコミュニケーションを重視しており、週3日以上の出社をお願いしております。 【変更の範囲】 会社の定める業務

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)

デロイト トーマツ ノード合同会社（D.Node）

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? DTCグループの一員として企業のDX戦略実現支援を担っています。 社会全体におけるDXがグローバル規模でさらに進展し、テクノロジーの成長スピードも加速する中で、日々変化する経営環境に適応した仕組みづくりの実現を行っています。 エンタープライズの領域で、技術力・人材・実績を有しており、企業のクラウド・デジタル変革をEnd to Endで支援しています。デジタル変革に関する実績が多数あり、インダストリー・オペレーション・エンタープライズシステムの知見が必要となる、難易度の高い案件を手掛けている、それがD.Nodeです。 ● 業務内容 大企業のレガシーなオンプレミスシステムをクラウド環境へ段階的に移行(マイグレーション)し、さらにクラウドネイティブなアーキテクチャへと刷新(モダナイズ)する業務をお任せします。 ● 具体的な業務内容 ①現行システムの分析と移行戦略の策定(最上流) ・レガシーシステム(オープン系、メインフレーム等)のソースコードや現行アーキテクチャの分析・設計の紐解き ・ビジネスの継続性を担保した、段階的かつ最適なマイグレーションプラン(移行計画)の策定 ②クラウド化・モダナイズに向けた要件定義・方式設計 ・クラウド化に必要な要件定義、およびオンプレからクラウド移行に向けた方式設計 ・クラウドネイティブ(マイクロサービス、サーバーレス等)を見据えた次世代システムアーキテクチャの設計 ③マイグレーションの実行・テスト・検証 ・クラウド上でのインフラ環境構築、データの移行、およびアプリケーションのクラウド適合化(リプラットフォーム) ・移行フェーズにおける各種テスト・検証の計画と実行 ④クラウド環境での開発・継続的な運用改善 ・クラウド上に移行したアプリケーションの開発・チューニング、およびCI/CDパイプラインを活用した運用効率化・セキュリティの担保 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2　 2025年12月時点 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

デロイト トーマツ ノード合同会社（D.Node）

● D.Node(デロイト トーマツ ノード合同会社)とは? デロイト トーマツ コンサルティング(DTC)グループの一員として、日本を代表する大企業(エンタープライズ)のDX(デジタルトランスフォーメーション)戦略の実現を担うテクノロジー集団です。 単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End(一気通貫)」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。 ● 業務内容 AI/生成AIやデータ基盤といった変化のスピードが極めて早い技術領域において、不確実性の高い最先端プロジェクトをクライアントと共に強力に推進する「プロジェクトマネージャー(PM)またはPM候補」としてご活躍いただきます。 技術的な前提や制約(API利用、モデル特性、コスト・セキュリティ観点など)をしっかりと理解した上で、チームビルディングから顧客折衝、戦略策定まで、プロジェクトの全責任を担う非常に裁量の大きいポジションです。 ● 具体的な業務 ①プロジェクト全体のマネジメント プロジェクト推進における「チームビルディング」「タスク・課題管理」「スケジュール管理」「品質管理」の徹底 ②最上流の顧客折衝・戦略策定 クライアントとの要件調整、期待値調整、課題整理、および「そもそも何をどう作るか」という戦略策定のリード ③技術とプロジェクトの両面でのチームリード 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、プロジェクトのゴールに向けてチームを牽引・サポート ④複数・大規模案件のハンドリング ご経験や志向性に応じ、様々な規模の案件や、複数案件を跨いだ全体統括(マルチプロジェクトマネジメント)の実施 ● 案件事例 ※本求人だけではなくD.Nodeでの過去案件を一部記載させていただきます※ ・自動車業界クライアント向け:複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築 ・自動車業界クライアント向け:車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築 ・電気通信事業クライアント向け:デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築 ・小売業クライアント向け:オンプレミスのクラウド移行 ・電気ガス事業クライアント向け:生成AIアプリケーション(RAG/AIエージェント)のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応 ・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー ●取り扱うソリューション ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。 開発手法: アジャイル(スクラム開発) ※クライアントや案件属性によって変更あり。 Cloud: ・AWS,Azure,Google Cloud,OCI AI/ML: ・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc ・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc ・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc ・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks データ基盤/活用: ・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc ・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc ・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc ・Databricks,Snowflake ローコード/ノーコード: ・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere ・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio EMTech: ・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4 プログラミング言語/FW: ・Python,Java,TypeScript,Node.js ・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js ・LangChain/LangGraph,MLflow ・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen ・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2 ・★A2A,★AP2 laC/CI: ・Terraform,CloudFormation,Ansible ・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins AIツール: ・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク) ・GitHubCopilot,★Devin,★v0 AIロボティクス: ・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル データベース: ・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB 監視/評価/セキュリティ: ・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk ※1　★印以外:D.Nodeに組織としてノウハウがあるもの ※2　 2025年12月時点 ●キャリアについて D.Nodeでは、メンバーの志向性や強みに応じて柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。 ①エバンジェリスト ・社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度(エミネンス)を持ち、SMEロールを担います。 ②シニアマネージャー ・複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性(P&L)の責任や、次なる投資(新規事業や大規模案件)の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。 ● 働き方 全メンバーフルリモートワークとなり、チャットやビデオ会議でコミュニケーションをとっています。 また、フレックス勤務制を導入しており、ご家庭の都合により中抜け等にも対応しています。 さらなる業務推進のために下記施策も実施しております。 ①社内イベント参加時などの宿泊費・交通費の補助 ②バディ制度・コーチ制度などによる入社後の立ち上がりサポート ③LT会やPool単位での技術情報共有会の開催 ④全体会議でのインタラクティブなセッションの実施 ⑤地方での懇親会開催 ※状況により、出社・顧客先への訪問の可能性あり。

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 」

株式会社フライウィール

●全社システムの設計・構築・運用 ・クラウド上のサービスやOSSを組み合わせた基盤システムの設計、構築・運用 ・クラウド上での Kubernetes クラスタの構築と運用 ・データベース・データウェアハウスの運用 ・システムメトリクスの可視化、監視、障害対応 ・負荷試験、セキュリティー対策、ボトルネック調査、アーキテクチャの改善、クラウドコスト削減 ●社内エンジニアの生産性向上に関するシステムの設計・構築・運用 ・CI/CD パイプラインの構築 ・データパイプラインのテストシステム設計 ・社内認証基盤の設計 ●他のエンジニア職と共通の業務 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 ※従事すべき業務の変更の範囲:なし ポジションについて 膨大なデータを扱っている フライウィールのプロダクト及びクライアントにとって、データをエネルギーとしたビジネスインパクト実現のために欠かせない技術的要件として、日々の安定したシステム稼働が求められています。 そのために、クラウドサービスとOSSをフル活用し、複数のクライアントへ効率的、安定的にサービス提供が可能なシステムインフラの構築や、マルチテナントに対して様々なソリューションを効率的に提供できるフライウィール共通基盤の構築に取り組んでいます。 今まで、検索、レコメンド、広告配信、クーポン配信、店頭在庫最適化、チラシの最適化等々、主に機械学習の技術を実世界に適用してきました。 さまざまな顧客に効率よく、素早く結果を出すためには、顧客のビジネスモデルをデータで把握した上で、やるべきことのどこまでを顧客にカスタマイズした手法で届け、どこまでを共通モジュールで行うかのバランスが重要なポイントになります。そのためにはソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、そしてビジネスチームと連携を取りながら進めることが必須となります。 上記のようなフライウィールのビジネスならではの要求に対して、柔軟で拡張可能、かつ安定的に稼働する「持続可能なシステム」の構築がインフラチームのミッションになります。 開発環境 ●クラウド:AWS ●Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana ●DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

株式会社フライウィール

●チームのエンジニアの評価を通じたパフォーマンス向上とキャリア成長の支援 ●プロジェクト遂行に向けたリソースの調節 ●チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署との調整 ●効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ●下記のような業務における支援やレビュー ・Conataを構成するレコメンド・検索・広告配信エンジンや、プロフェッショナルサービスの各プロジェクトにおけるシステムの新コンポーネント・機能開発、継続的なパフォーマンス改善 ・効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ・負荷試験、セキュリティー対策 ・データベース設計 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS Backend:Kotlin, Redis, Elasticsearch, Micronaut, gRPC Frontend:TypeScript, React, Next.js, MySQL, Auth0 Data Platform:Python, Dagster, dbt, Airflow, Snowflake, Amazon Athena Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

ハコベル株式会社

このポジションでは、VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。 具体的には、以下のような業務に携わっていただきます: ・技術POCと新規領域の実装 　-各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断 ・データ基盤・基盤システムの企画・構築 　-複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進 ・認証・アカウント基盤の統一化 　-既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築 ・プロダクト間連携の中間システム開発 　-複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築 ・技術スタック・ライブラリの選定・導入 　-不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開 ・VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応 　-技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案 こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 POCの開発や特定のプロダクトに限らない開発を行うため使用する言語やフレームワークは多岐にわたります。ここでは一例を記載します。 ・開発言語/フレームワーク等: 　-Backend: Ruby on Rails、Kotlin、Java、Go 　-Frontend: TypeScript、React、Vue.js 　-特性: 特定の言語・フレームワークに限定せず、プロダクトやチームの最適な技術選択に対応する横断開発ポジション 　-DB: PostgreSQL、MySQL ・インフラ: AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CodeBuild等)、GCP(Firebase, BigQuery, Cloud Functions等) ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions、Jenkins、CircleCI、AWS CodeBuild ・AI開発支援ツール: Claude(Claude API、Claude Code)、GitHub Copilot、Gemini、Devin ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace 【作業環境】 ・Mac Book Pro / Air (機種・キーボードレイアウト選択可)支給 ・外付けモニター: フリーアドレスで利用可能 ・フリーアドレス制なので、気分に合わせて好きな場所で作業可能 ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 横断開発という特殊なポジションは、通常のチーム開発では得られない成長機会を提供します。複数プロダクトの技術スタックやアーキテクチャを経験しトレードオフの判断力が養われるほか、基盤層の開発知見をプロダクト開発へ展開する循環が生まれます。VPoTと共に部全体の技術戦略を策定し、他チームをリードする立場へのキャリアも開かれています。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 本ポジションはシステム開発部直下に配属されます。通常のチームベースの組織構成とは異なり、部直下のエンジニアとしてVPoTとともにdev全体に横断的に関わる責務を担当します。 エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。 ▶︎[開発組織の体制について/VPoE・VPoTのインタビューはこちら](https://note.com/hacobell/n/n77ab6e3a81fe) ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・積極的なペアプロやモブプロ ・週次でチーム横断のエンジニア定例 ・自発的な勉強会やハッカソンの開催 ・VPoEやEMとの1on1 ・メンター役が伴走するオンボード支援 ・生成AIをフルに活用した開発スタイルを全社的に推進。チーム内での学習・議論を常に行い、技術の進化に合わせて開発スタイルを進化させ続けている

ハコベル株式会社

物流DXプロダクトである「トラック簿」の開発をお任せします。 物流業界に対する高い解像度をもとに、現場の課題やニーズを的確に捉え、それらを技術的な最適解へと昇華していくことが求められます。 また、単なる機能開発にとどまらず、ユーザー体験や業務変革の視点を持ち、プロダクトを通じて業界全体にインパクトを与えていく役割を担っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・BizやPdMメンバーと連携し、プロダクトのビジョン、目標達成に向けての開発および運用 ・プロダクトがユーザーに提供する価値を理解し、その実現方法を検討・実践 ・TLと連携したプログラミング言語やフレームワーク、ライブラリの技術調査・選択 ・プロダクトの安定した運用と定期的な改善サイクルの実現 【業務内容】 雇入れ直後:システム開発部 変更の範囲:会社の定める業務 ●開発環境 ・開発言語/フレームワーク等: ‐Backend: Kotlin, Java ‐DB: PostgreSQL ‐Frontend: TypeScript, React ‐Mobile App: Flutter, Dart ・インフラ: AWS,Firebase,GCP ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace ●キャリアパス 領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。 ▼キャリア事例 ・入社5年目でVPoTにキャリアアップ ・20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ ・新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー ・エンジニアからPdMへキャリアチェンジ 等 年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています! ●配属組織 配属されるシステム開発部トラック簿システムGは、9名のメンバーが在籍しています。 ▼在籍メンバー例 ・[EM田中](https://note.com/hacobell/n/n0f6e2e0c9500) エンジニアチームだけでなく、PdM、セールス、CS、それぞれのチームと関わり、一緒に協力して取り組むことを大切にしています。

株式会社アーキベース

# 募集ポジション ●働く環境/特徴/雰囲気 プロダクトの垣根なく相互にノウハウの共有やレビューをし、お互いを高め合うことを重視しています。 また、業務の役割を明確に分けず、技術的なチャレンジを推奨しています。 技術の幅を広げて、エンジニアとしての価値を着実に高めていける環境です。 ●チーム体制 ・テックチームメンバー　2名 ・業務委託メンバー　6名 ●プロジェクト例 ・業務効率化を促進するSaaS型クラウドサービスの開発 ・業界を変革する新規webプロダクトのプロトタイプ開発 ・転職支援サービスのサイト開発 ・マッチングプラットフォームの開発　など ## 業務内容 ●概要 新規プロダクトの立ち上げや、既存サービスの機能開発、テックチームのマネジメントに携わって頂くポジションです。 具体的には、1→10フェーズのリクルーティングサービスや、0→1フェーズの業務効率化を促進するクラウドサービス、さらには社内システムに至るまで、上流工程における要件定義や仕様設計から一気通貫にお任せしたいと考えております。 自社サービスを用いて業界を変革することに強く興味のある方、より裁量を持ってマネジメントの経験を積んできたい方はぜひご応募下さい。 ●技術 使用する言語・フレームワーク -Ruby -Ruby on rails -vue/react/javascript/jquery -HTML/CSS/SCSS 開発環境 -Docker -Vagrant -Git ※PC指定はございません デプロイ -AWS 　EC2, ECS, elastic beanstalk, cloudwatch, cloudfront -Ansible -Github action コミュニケーション ・Github ・Slack ・Google meet その他 -Lambda（API開発・分析等） -Fargate -Python -Google App Script ●求める人物像 ・新規事業を創ること・ベンチャーでの仕事に強い興味がある方 ・建設 × テクノロジーで実現できる事の可能性にワクワクする方 ・チームと自身の成長を楽しめる方 ・自ら考え、自律的に仕事ができる方

株式会社アーキベース

●概要 新規プロダクトの立ち上げや、既存サービスの機能開発、テックチームのマネジメントに携わって頂くポジションです。 具体的には、1→10フェーズのリクルーティングサービスや、0→1フェーズの業務効率化を促進するクラウドサービス、さらには社内システムに至るまで、上流工程における要件定義や仕様設計から一気通貫にお任せしたいと考えております。 自社サービスを用いて業界を変革することに強く興味のある方、より裁量を持ってマネジメントの経験を積んできたい方はぜひご応募下さい。

Japan Digital Design 株式会社

三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤とクラウド技術を活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。 今回募集するQAエンジニアはプロジェクトのメンバーとして、社内の体験設計チームや開発チームと協働しつつ、AIアプリケーション(RAG/AI Agent等)開発プロジェクトのQA領域を担当して頂きます。 またQA組織の整備も期待する役割の一つです。 ●主な業務内容 ・プロジェクト計画における品質管理やテスト領域に関する立案もしくはそのレビュー ・要件、システム設計書を把握し、テスト計画書/テスト設計書の作成 ・テスト計画書/テスト設計書のレビューを行い、適切なテストを実行できるようにリードする ・テスト結果について分析を行いテストプロセスや開発プロセスを改善する ・ソフトウェアテストツールの選定やテスト技法の調査 ・プロジェクトメンバーとの調整及びコミュニケーション ・JDDとしてのあるべきQA組織の立案検討、及び運営 ・QAプロセスの標準化の推進や整備への参画 ・複数のプロジェクトを並行して担当し、横断的に品質活動を推進する役割 ●使用ツール・技術スタック Postman、Burp Suite、Playwright(Playwright MCP & Playwright Agent)、 Locust 等(言語は TypeScript / Python を推奨)、テスト管理ツール testmo、AWSサービス(Coginito、CloudFront、dynamoDB等)、Github Actions、Azure Load Test ●カルチャー ・柔軟な働き方を支える制度・オフィス・IT基盤が充実 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 ・UX勉強会、先端分野学習の機会が豊富(Fintech、AI等) ●変更の範囲 会社の定める業務