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●顧客折衝、提案 ●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●プロジェクトマネジメント業務 ●設計、構築をリード ●メンバー育成　等 【主な案件事例】 ①全社クラウド基幹システム刷新 <案件背景> 老朽化した基幹システムやレガシー環境により保守・運用コストが増加。また、制度改正や新サービス展開への対応にも時間を要しており、ビジネス変化に迅速に対応できるIT基盤への刷新が求められていました。 <技術領域・役割> 本案件は単なるクラウド移行ではありません。クラウド、セキュリティ、アプリケーション、オンプレ基盤を横断しながら、全社クラウド基幹システムの実現を推進しています。 ・オンプレ・クラウド・セキュリティ・アプリケーションを横断する大規模DX案件 ・顧客と近い立場で課題整理や技術提案にも参画 ・システム刷新後も継続的な改善・高度化を推進 <経験できること> 約100名規模の大規模案件の中で、専門領域を深めながら幅広い技術領域に携わることができます。また、設計・構築だけでなく顧客提案や改善活動にも関与し、システム全体を俯瞰できるエンジニアへ成長できます。 加えて、インフラチームとアプリチームの双方が自社エンジニアで構成されているため、プロジェクトを通じた領域横断での情報共有や連携が活発です。そのため、専門性を高めながら他領域の知見も習得し、システム全体を俯瞰できるキャリア形成が可能です。 ②AI時代を支えるIT基盤・セキュリティ高度化 <案件背景> クラウド活用の拡大やAI技術の進化に伴い、お客様では従来以上に高度なセキュリティ対策が求められていました。また、安定したシステム運営を維持しながら、ゼロトラスト推進や情報漏洩対策の強化、継続的な環境改善を進める必要がありました。 <技術領域・役割> 本案件では、オンプレミスからクラウドまで幅広い環境を対象に、IT基盤の安定運営とセキュリティ高度化を推進しています。オンプレ、クラウド、ネットワーク、セキュリティなど複数領域の専門チームが連携しながら、お客様のIT基盤全体を支えています。 <経験できること> 安定稼働を支えるだけでなく、ゼロトラストや情報漏洩対策などのセキュリティ強化施策にも携わることができます。また、AI技術の進化に伴う新たなリスクへの対応や継続的な環境改善を通じて、インフラ全体を俯瞰した視点を身につけることができます。 【技術環境の例】 ・OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ・クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ・仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ・コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ・IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ・CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ・DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

当社が展開するクラウドネイティブサービスのアプリケーション開発において、主に設計・実装・テスト・運用などを担当していただきます。 モダンなクラウド技術を活用し、先進的なシステム開発に携われる環境です。 ・ AWS、Azure、Oracle Cloudなどのクラウド環境上でのアプリケーション設計・開発・運用 ・ Docker、Kubernetesなどコンテナ技術を用いたシステム構築 ・ CI/CDパイプラインの設計・構築・運用(GitHub Actions、CodePipelineなど) ・ AWS Lambda等を用いたサーバーレスアーキテクチャの開発 ・ Databricks、Snowflakeなどのクラウドデータ基盤と連携したアプリケーション開発 ・ インフラエンジニアやセキュリティエンジニアと連携し、安定性・セキュリティを考慮した開発の実施 【プロジェクト例】 1.防災減災サービス構築 環境:AWS、GoogleCloud 内容:サーバレスアーキテクチャによるデータ連携基盤構築 範囲:設計～リリース 2.金融業界向け、社内システム環境構築 環境:Azure 内容:社内システムのクラウド化移行 工程:企画/設計～リリース/保守 3.小売業向け、データ基盤構築 環境:AWS 内容:ECサイトのデータ基盤構築 工程:企画/設計～リリース/保守 4.IPO準備企業向け、WEBサイトクラウドシフト 環境:OCI(Oracle Cloud Infrastructure) 内容:公開WEBサイトのクラウドシフト 工程:要件定義～リリース/保守

●顧客折衝、提案 ●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●プロジェクトマネジメント業務 ●プロジェクトメンバ管理 ●リーダーの育成 【プロジェクト例】 ●製造業界クラウドリフト案件:提案、影響分析、要件定義、AWS設計、構築 ●保険業界ハイブリット基盤構築案件:要件定義、オンプレ+Azure環境の設計・構築 ●金融業界インフラ刷新案件:要件定義、設計、仮想化基盤構築、構成管理ツール自動化 【技術環境の例】 ●OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ●クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ●仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ●コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ●IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ●CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ●DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

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

<具体的な想定業務> 100万台規模のクライアントが接続するクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの構築・運用 サーバーコストを抑えるための各種最適化 サービス・システムの監視やチューニング等の運用 など <チャレンジポイント> 2,000台以上のサーバーを無停止で常時稼働させるための、高可用性が要求されるクラウドインフラの構築・安定運営 技術負債の解消とプラットフォーム全体の最適化 サーバー台数増加に伴うトイルの増加やメンテナンス工数増加への対応と削減 次世代技術の導入と新領域への挑戦 トランザクションの増加に伴うDBレイヤーの複雑性解消を目的とした、データベース技術の検証・導入 ●リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引いただくテックリードとは異なり、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 <業務イメージ> 5名〜6名程のチームメンバーの育成‧教育 100万台規模のクライアントが接続するクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計‧開発の推進 クラウドコストを抑えるための各種最適化の推進 サービス‧システムの監視やチューニング等の運⽤の推進 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア・テックリード、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。 また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 ●使っている技術・ツール 開発言語:Python、 ShellScript インフラ:AWS データベース:MySQL、 Redis、PostgreSQL、TiDB (検証中) 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD:GitHub Actions その他:GitHub、 Docker、 Fluent Bit、Redash ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

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

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

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

組織概要 本ポジションは、AI事業本部 AIオペレーションテクノロジーカンパニー(以下、オペテク)に所属します。 インターネット広告事業本部(以下、広告本部)のセキュリティ局と連携し、広告本部内の各事業部に対するシステム開発支援とITガバナンス推進を技術面から担う、新チームの立ち上げメンバーです。 広告本部では、新規事業の立ち上げや業務効率化に伴い、新しいシステム開発が継続的に生まれています。 その中でセキュリティ局としては、広告本部が管理するプロダクトに対してセキュリティガバナンスを満たしているかの確認や外部パートナーへ発注する際のセキュリティチェック等を行っています。 一方、個々のプロダクトの仕様や既存環境を踏まえ、セキュリティ要求を具体的なシステム設計へ落とし込むことや、納品された設計・実装を技術的に評価することには、案件に近い立場でのエンジニアリング支援が必要です。 最終的な案件責任は各事業部が担いますが、専任エンジニアや技術責任者が置かれていない案件では、その判断を支える技術的な支援機能が不足しているという課題があります。 業務内容 そこでオペテクとして、セキュリティ局と連携しながらセキュリティ要求と実際のシステム実装の間を技術でつなぐ、専任のエンジニアリングチームを立ち上げることとしました。 主な業務として、広告本部が新しく開発を行うシステムについて、ビジネスメンバーや外部パートナーへセキュリティに関するテクニカルな内容のディレクションを行っていただきます。 具体的には以下を想定しています。 ・対象システムの特性やリスクを踏まえたセキュリティ非機能要件の具体化 ・クラウドアーキテクチャや認証・認可、ネットワーク、ログ・監視などの設計支援 ・設計書、クラウド設定、ソースコード、テスト結果などに対する技術レビュー ・ビジネスメンバーや外部パートナーへの技術的なディレクション ・案件責任者が行う検収判断に対する、技術面からの支援 ※案件の状況に応じて、技術検証やPoC、重要部分の設計・実装を自ら担う場合もあります。 ※広告本部システムのセキュリティ標準として、他の案件に展開していくことも想定しています。 上記の通り「セキュリティ要求とシステム実装の間を技術でつなぐ」というミッションは明確です。一方で、案件への関与方法、直接実装する範囲、各事業部や外部パートナーとの役割分担、共通化・標準化する対象については、これから設計していく段階です。実際の案件を支援しながら、そこで得た知見を再現可能な支援モデルや技術標準へ落とし込み、チームの役割や仕事の進め方を形にしていただきます。 【開発環境】 ●クラウド:AWS / Google Cloud ●ソースコード管理:GitHub ●CI/CD:GitHub Actions ●監視:Datadog ●データ基盤:BigQuery / Snowflake ●AI開発支援:Claude Code / ChatGPT Enterprise※プロジェクトに応じて利用技術は変動します 【配属先】 AI事業本部 オペレーションテクノロジーカンパニー ※本ポジションはAI事業本部所属となりますが、インターネット広告事業本部 セキュリティ局および広告本部内の各事業部と連携しながらプロジェクトを推進します。 ※特定事業部専属ではなく、事業横断で技術支援・ITガバナンス推進を行うポジションです。

●具体的実例(入社後のイメージ) 【キャリア実例】24時間監視からのスタート。8年でデータ基盤の要件定義・プリセールスへ ネットワーク機器の24時間365日監視からキャリアをスタートしたメンバーがいます。仮想PC基盤8,000台の運用保守を経て、IaCによる基盤構築、Snowflakeを用いたデータ基盤構築へと領域を広げ、8年目で上流工程へと到達しました。 転機となったのは、運用の枠にとどまらず「リリース管理・構成管理の設計」を自ら取りにいったこと。「手順を設計する」「作業をコード化する」「改善を提案する」——日々の運用の中で発揮した主体性こそが、上流エンジニアへ突き抜けるための確かな土台です。 【スピード昇進】年功序列なし。微経験入社から2年でリーダー、翌期にはマネージャーへ 当社に年功序列の壁はありません。 微経験で中途入社したあるメンバーは、1年目から大手ガバメントクラウド案件(6名体制)の要件定義へ参画。2年目で同チームのリーダーへ昇格し、翌期には組織を率いるマネージャーへの昇格が決定しています。年齢や社歴に関係なく、成果と意欲に応じたスピード感のあるキャリアアップが可能です。 ●職務内容 【上流×マルチクラウド】AWSの「その先」へ。要件定義からマルチクラウドを設計する“希少エンジニア”へ 【上流工程】どこまで深く関われるか ゼロベースでの基本設計 既存システムへの単純な機能追加ではなく、顧客の要件をもとにゼロからアーキテクチャを設計します。 技術選定・アーキテクチャ設計への主体的な参与 「AWSやAzureの採用」といった大枠方針に対し、その内部構成や技術スタックの選定は自ら決定・提案。「なぜその構成なのか」を説得し、形にする裁量があります。 非機能要件の全体設計 セキュリティ・可用性・パフォーマンスをはじめとする、システム全体の堅牢性を担保する非機能要件定義・設計を自ら担います。 技術提案からプリセールスまで 単なる設計担当にとどまらず、顧客との技術ディスカッションやプリセールスまで領域を広げていける環境です。 【先端技術】AIが動く基盤を“設計する側”へ AIエージェントが自律的に動く時代において、最大の課題となるのが「セキュリティ」と「堅牢な基盤」です。 生成AIと連携するアーキテクチャ設計、データレイク/データマートの構築、AI推論環境の整備など、クラウドを単なる「システムの土台」ではなく、ビジネス価値を生み出す仕組みとして自ら設計・構築できます。 ●キャリア伴走体制 【放置されないアサイン体制|希望のキャリアへ進むための「3ステップ伴走システム」】 1. キャリアカウンセリング: 上長が個人のキャリア希望をヒアリングし、必要な準備・スキルを明確化します。 2. 案件開拓・アサイン: 準備完了のタイミングに合わせて、営業チームがご希望のプロジェクトを獲得し、エンジニアに提案をします。 3. 成果還元(昇給): 案件が変わるタイミングで、担える役割とお客様への提供価値が広がります。その成果は、半期ごとの評価(賞与)と、再現性のある成長の評価(給与改定・昇格)に反映されます。 ●働き方･育成環境 【働き方×育成】成果を出す最適な環境で働き、豊富な学習機会で市場価値を高める ● 働き方:成果と貢献を最優先にする柔軟なスタンス リモートワークを併用するプロジェクトがメイン ですが、顧客やプロジェクトの状況に応じて客先でのフル出社となる場合もあります。 私たちは「リモートの割合」にこだわること以上に、プロジェクトや顧客にとって「必要な場所で最大限の成果を出すこと」を大切にできる、プロフェッショナルな姿勢をお持ちの方を求めています。 ● 育成環境:成長の機会は全社で最大限提供(自ら掴む文化) エンジニアの成長を後押しする豊富なサポート体制を全社平等に提供しています。 ●資格取得支援制度 : 270種類以上が対象(AWS関連多数)。前期は221名が利用し、さらに33種を追加指定。 ●豊富な学習コンテンツ : 約460コンテンツを学べる「AMBL PANEL」の利用や、社外研修費の全額会社負担。 ●ビジネススキル研修 : 社内アカデミーにて、マネジメントやクリティカルシンキングなどの講義も整備。 チャンスや環境は最大限に用意しています。その機会を自らの成長へ活かしていく主体性のある方を歓迎します。 ●具体的なプロジェクト例 大手金融・医療からガバメントクラウドまで|要件定義から挑む多彩な実績 1.医療・介護領域|業務改善データ分析基盤の構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 保守 チーム体制: 4名(PM + 3名) 主要技術: AWS(EC2, Lambda, Glue, RDS) 2.大手金融|住宅ローンアプリ基盤の構築 担当フェーズ: 要件定義 〜 保守 チーム体制: 7名(PM + メンバー6名/うちインフラ2名) 主要技術: AWS(EC2, EKS, RDS) 3.大手サービス|店舗入退店・売上分析基盤の構築 担当フェーズ: データ蓄積・分析基盤の構築 チーム体制: 20名規模の大規模プロジェクト 特徴: 自社AIプロダクトを活用した高度なデータ基盤構築 4.公共・行政|クラウドリフト&ガバメントクラウド案件 概要: オンプレミス環境(Oracle)からのクラウドリフト(全面移行)、およびガバメントクラウドの要件定義〜基盤構築

●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 ●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

●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 ●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

【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 ●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 【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。

●主な業務内容 ・映像プラットフォームのTechPdM業務 AIを利用して顧客の課題を解決するプロダクトの開発および改善項目の提案、プロジェクトマネジメント(例:AI-App 人物検索) 映像閲覧アプリケーションの開発および改善項目の提案、プロジェクトマネジメント ビジネスサイドやPdMと連携ならびに、顧客からの声・フィードバックを踏まえたプロダクト価値向上の推進 ●開発プロジェクトの推進・技術リード ビジネスゴールの明確化、技術検証項目の定義、クイックな仮説検証の実現 チームの設計レビュー・コードレビューを通じたメンバーの技術的成長支援 メンバー育成を目的とした仕組みづくり(月次フィードバックMTG、スキルマップ作成、成長タスクのアサイン計画など) 次期TechPdMの育成・教育 ●開発環境 使っている技術・ツール 開発言語、フレームワーク React、Angular、TypeScript、Python、Java、Go、C++ インフラ AWS データベース MySQL、 Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール Ansible、 Terraform 監視 Prometheus、 Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD GitHub Actions その他 GitHub、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 開発効率の向上:レガシーフレームワークからReactへのリプレイスを機能追加と並行して推進中です。少人数でも圧倒的な開発スピードを実現するための共通基盤の抜本的な強化をしていきます。 長期にわたる人材育成:システムの複雑化に伴い、既存システムの構造・歴史的背景を的確に理解した上で新機能を最適な形で統合できる人材の育成が急務です。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

【お任せする業務】 ●Embedded SRE 担当サービスに入り込み、サービスの成長を支える信頼性・インフラ基盤を構築します。 ・担当サービスの信頼性維持・向上 ・SLI/SLOの定義・運用 ・インフラ設計・キャパシティプランニング ・アラート設計・障害対応・オンコール対応 ・運用業務・トイルの自動化 ●Platform SRE / Platform Engineering 個別サービスで得た知見を横展開し、10以上のサービスで利用できる共通基盤・仕組みを構築します。 ・インフラの標準化・共通基盤化 ・CI/CDパイプライン・リリース方式の改善 ・セキュリティ・ガバナンスの全体最適化 ・開発生産性・Developer Experienceの向上 ・監視・オブザーバビリティ、クラウドコストの可視化・改善 ・画像処理・ロギングなどの横断基盤アプリケーション開発 ・組織横断のAIコーディングエージェント基盤の構築 ・AIを活用した運用自動化・AI Opsの推進 【開発スタイル】 AIエージェントを日常的な開発・運用プロセスに組み込んでいます。 Issueの要件整理から設計・実装までAIエージェントを活用し、複雑な設計や重要な意思決定はエンジニア同士で議論したうえで、人が設計方針や品質を判断します。 また、繰り返し発生する運用業務(トイル)は可能な限りAgent Skill化・自動化する方針です。 これにより、エンジニアが定型的な運用作業だけに時間を使うのではなく、共通基盤の設計や信頼性向上など、よりレバレッジの大きな課題に集中できる環境を目指しています。 【開発環境】 ・クラウド AWS ・コンテナ / IaC / CI/CD Docker / Kubernetes / Terraform / GitHub Actions ・データベース・分析 MySQL / Redis / Redash / BigQuery ・基盤アプリケーション・スクリプト TypeScript / Go / Python / Shell Script ・ソースコード・プロジェクト管理 Git / GitHub / GitHub Projects ・AI開発支援 Claude Code / Codex その他

●配信基盤グループのミッション 本グループは、セーフィーのコア機能であるクラウド映像プラットフォームの根幹とも言える、「映像の録画/配信基盤」の開発と安定運用、および定常的な近代化をメインで担っています。 日々、ビジネスの拡大に伴い急増し続けるデバイスやユーザー、比例するデータ量に対応するため、Go言語ベースのモダンな構成(HLSやWebRTC)を用いた、可用性の高い映像録画/配信基盤システムの運用・改善を追求しています。 また、カメラをはじめとする各種IoTデバイスとプラットフォームとの連携機能をプロダクトへ提供するほか、映像データの特性上、支配的になりやすいクラウドコストを最適化すべく、次世代のコーデック対応等、映像技術・新技術への継続的キャッチアップ・導入にも随時、積極的に挑戦しています。 録画欠損を生じさせないというミッションクリティカルな環境下で、日本国内のインターネット上り帯域の約3%をも占めるトラフィックが走る大規模なクラウドインフラを運用/改善し、ハイパフォーマンス(*)なアプリケーション開発を通じて、プラットフォームの競争力を高めることが、私たちの最高にチャレンジングなミッションであり、最大の醍醐味です。 (*)Web APIサーバー比較 <具体的な業務内容> 既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 100万台規模のクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計‧開発 サーバーコストを抑えるための各種最適化 ライブ再⽣時の遅延を⼩さくするためのチューニングや新しいコーデックへの対応 サーバー間連携のための各種配信プロトコルへの対応 カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) ●リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとして働くことに加えて、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 <具体の業務イメージ> 既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント 5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。 また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 ●使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS データベース:MySQL、Redis、PostgreSQL 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD:GitHub Actions その他:GitHub、Docker、Fluent Bit、Redash 【部署全体の今後の目標‧現在の課題】 ●クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。 カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 ●上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。 様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 ●オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。 この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画することで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。 このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 ●開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

●概要 弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるシステムエンジニア)としてご活躍いただきます。 ・Webアプリケーション、業務システム、モバイルアプリ等の設計・開発・運用 ・クライアントとの要件定義、仕様調整、提案 ・チーム内ミーティング、アジャイル開発推進 ・システム保守・運用・改善 ・新技術の調査・導入や開発プロセス改善 【プロジェクト例】 ・大手企業向け業務システム開発(Java, Spring, AWS) ・スタートアップ新規サービスの立ち上げ(React, Node.js, GCP) ・モバイルアプリ開発(Swift, Kotlin) ・ChatGPTをはじめとする生成AIの実装や、DXソリューションの技術選定 ●開発環境・技術スタック ・言語:Java/Python/JavaScript(TypeScript)/C#/Swift/Kotlin など ・フレームワーク:Spring Boot/React/Angular/Django など ・インフラ:AWS/GCP/Azure ・その他:Git/CI/CD(Jenkins, GitHub Actions等)/Docker/Kubernetes など ・開発手法:アジャイル/スクラム/ウォーターフォール

【ミッション】 独自開発のLLM基盤「LTM」や最新の生成AI技術を組み込んだAIエージェント・業務アプリケーションの設計/開発を主導します。 システム企画チームや業務現場と連携しながら、運用データのフィードバックに基づく自律学習メカニズムを構築し、通信オペレーションの自動化・高度化・自律化を推進します。 【主な業務】 LTMを活用したAIエージェントおよび業務アプリケーションの開発と、社内業務への適用の推進 ●具体的な業務 【AIエージェント・ワークフロー開発】 ・LTMおよび各種LLMを組み込んだAIエージェント(Multi-Agentなど)やAIワークフローの設計/実装/コード化 【要素技術・外部連携の実装】 ・RAG、プロンプトエンジニアリング、ベクトルDB、外部API/ツール連携機能の実装/高度化 【アジャイルなPoC・アプリ実装】 ・システム企画担当と連携し、現場の要件/課題に応じた実効性の高いAIアプリケーションの迅速な試作(PoC)/本番実装 【自律学習基盤・LLMOps構築】 ・実行ログ、評価データ、ユーザーフィードバックを収集/活用し、AIエージェントの精度を継続的に向上させる「自律学習ループ」の仕組みづくり/LLMOpsの構築 【モダン開発手法の推進】 ・AI駆動開発ツール(GitHub Copilotなど)や最新ツールを活用した、効率的かつ機動的な開発サイクルの実践

●システムの設計開発(要件定義～総合試験・リリース) ●サーバ構築、性能改善 ●システム基盤の方式設計、技術調査、環境構築　等 【主な案件事例】 ①全社クラウド基幹システム刷新 <案件背景> 老朽化した基幹システムやレガシー環境により保守・運用コストが増加。また、制度改正や新サービス展開への対応にも時間を要しており、ビジネス変化に迅速に対応できるIT基盤への刷新が求められていました。 <技術領域・役割> 本案件は単なるクラウド移行ではありません。クラウド、セキュリティ、アプリケーション、オンプレ基盤を横断しながら、全社クラウド基幹システムの実現を推進しています。 ・オンプレ・クラウド・セキュリティ・アプリケーションを横断する大規模DX案件 ・顧客と近い立場で課題整理や技術提案にも参画 ・システム刷新後も継続的な改善・高度化を推進 <経験できること> 約100名規模の大規模案件の中で、専門領域を深めながら幅広い技術領域に携わることができます。また、設計・構築だけでなく顧客提案や改善活動にも関与し、システム全体を俯瞰できるエンジニアへ成長できます。 加えて、インフラチームとアプリチームの双方が自社エンジニアで構成されているため、プロジェクトを通じた領域横断での情報共有や連携が活発です。そのため、専門性を高めながら他領域の知見も習得し、システム全体を俯瞰できるキャリア形成が可能です。 ②AI時代を支えるIT基盤・セキュリティ高度化 <案件背景> クラウド活用の拡大やAI技術の進化に伴い、お客様では従来以上に高度なセキュリティ対策が求められていました。また、安定したシステム運営を維持しながら、ゼロトラスト推進や情報漏洩対策の強化、継続的な環境改善を進める必要がありました。 <技術領域・役割> 本案件では、オンプレミスからクラウドまで幅広い環境を対象に、IT基盤の安定運営とセキュリティ高度化を推進しています。オンプレ、クラウド、ネットワーク、セキュリティなど複数領域の専門チームが連携しながら、お客様のIT基盤全体を支えています。 <経験できること> 安定稼働を支えるだけでなく、ゼロトラストや情報漏洩対策などのセキュリティ強化施策にも携わることができます。また、AI技術の進化に伴う新たなリスクへの対応や継続的な環境改善を通じて、インフラ全体を俯瞰した視点を身につけることができます。 【技術環境の例】 ・OS:Linux(RHEL、CentOS、Ubuntu)、Windows Server ・クラウド:AWS(EC2、S3、VPC、CloudFormation)、Azure(VM、Blob Storage、Virtual Network、ARM Templates) ・仮想化:VMware vSphere、Hyper-V ・コンテナ・オーケストレーション:Docker、Kubernetes(EKS、AKS、GKE) ・IaC(Infrastructure as Code):CloudFormation ・CI/CD:GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins ・DB:Oracle, PostgreSQL, MySQL

【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

【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)

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

●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

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

日本を代表するナショナルクライアントのWebアプリケーションの新規開発やWebサービスなど、 受託開発や客先常駐型開発におけるWebアプリケーションのサーバーサイド開発をお任せします。 プロジェクトマネージャー、インフラエンジニア、プログラマーなどと連携を取りながら、 スキルに応じて要件定義から設計・開発・テストまで一貫して担当いただきます。 具体的な業務内容 ・仕様理解(要件定義書、基本設計書、UMLから仕様理解を行います) ・テスト仕様書などのドキュメント作成 ・試験実施(結合試験、総合試験) ・リリース対応 ・リリース後の運用フォロー、改善提案 ・UIテスト自動化(TypeScript) ・時計業界のAPIシステムのリプレイスの開発、保守運用業務 クライアント:大手時計企業 期間:3ヶ月(最短) 規模:1500万程度(1年) 体制:プロジェクトマネージャー、開発チーム(5名程度) 【主な開発環境】 言語:Go 主なフレームワーク:Gin、Gorm、gomock、wire等 DB:MySQL サーバー:Azure、Linux その他:Docker、GitHub、GitHub Actions 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル開発 ※一例となります。 プロジェクトや状況に応じて、PHPやJavaなど、Go言語以外の技術を用いていただく可能性もございます。

●主な業務内容 映像プラットフォーム・プロダクトのTechPdM 業務 ・Webプロダクト群の新規機能開発における技術仕様面でのリードおよびバックエンド開発 ・ビジネスサイドやPdMと連携ならびに、顧客からの声・フィードバックを踏まえたプロダクト価値向上の推進 ・プロダクトアウト(技術的な視点)でのロードマップ策定と遂行 例:技術負債の返済計画の組み込みなど ・100万台を目指す規模感でクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計・開発 ●開発環境 ・使っている技術・ツール 開発言語:Python、Go、Java インフラ:AWS、Kubernetes データベース:MySQL、Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール:Terraform、Ansible、Packer 監視:Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD:GitHub Actions その他:GitHub、Docker、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 クラウド録画サービスの品質向上:35万台を超えるデバイスへの対応と、更なるスケールに向けた高品質・ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発・運用 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 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 開発プロセスの標準化や再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」の整備 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

●主な業務内容 ・ソリューション開発のTechPdM 業務 顧客・市場の課題を理解し、ビジネスゴールの明確化・検証項目の定義・クイックな仮説検証の実現 映像プラットフォーム(API/SDK等)を利用した新規ソリューションのPoC企画・設計・実行 API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発 新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行 システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション ●プロセス・基盤整備 業務 プロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討 他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化 開発プロセスや技術基盤の整備・改善 次期TechPdMの育成・教育 ●使っている技術・ツール 開発言語、フレームワーク Python、Go、Java、C++、React、Angular、TypeScript インフラ AWS、Kubernetes データベース MySQL、Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール Terraform、Ansible 監視 Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry CI/CD GitHub Actions その他 GitHub、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 ソリューション開発部では、個別の顧客課題を解決するだけでなく、そこから得られた知見を汎用化しプラットフォーム全体に還元できる「高付加価値ソリューションの型」を確立することを目指しています。映像データを中心にAIや外部APIを組み合わせる開発を、単発の取り組みに止めず、事業の柱へと成長させていくことが大きな目標です。 一方で、新設されたばかりの組織であるため乗り越えるべき課題も多く存在します。現在は各プロジェクトで技術検証から実装までを迅速に進めることを優先していますが、今後は開発プロセスの標準化や再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」を整えていく必要があります。 そうした未完成なプロセスや設計上の課題に対して、仕組みそのものを形作っていくことに価値を感じていただける方をお待ちしています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

●概要 弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるシステムエンジニア)としてご活躍いただきます。 ・Webアプリケーション、業務システム、モバイルアプリ等の設計・開発・運用 ・クライアントとの要件定義、仕様調整、提案 ・チーム内ミーティング、アジャイル開発推進 ・システム保守・運用・改善 ・新技術の調査・導入や開発プロセス改善 【プロジェクト例】 ・大手企業向け業務システム開発(Java, Spring, AWS) ・スタートアップ新規サービスの立ち上げ(React, Node.js, GCP) ・モバイルアプリ開発(Swift, Kotlin) ・ChatGPTをはじめとする生成AIの実装や、DXソリューションの技術選定 ●開発環境・技術スタック ・言語:Java/Python/JavaScript(TypeScript)/C#/Swift/Kotlin など ・フレームワーク:Spring Boot/React/Angular/Django など ・インフラ:AWS/GCP/Azure ・その他:Git/CI/CD(Jenkins, GitHub Actions等)/Docker/Kubernetes など ・開発手法:アジャイル/スクラム/ウォーターフォール

Next.jsを用いた堅牢なビジュアル管理コンソールの開発を牽引するとともに、Figma等のデザインデータから実コードへシームレスに連携する、デザイントークン/デザインシステムの仕組みを強固に設計・実装していただきます。 構造的な課題と向き合うポイント ・ビジュアル画面エディタの構築: コンポーネントをパズルのように配置し、入力バリデーション(Zod等)を噛ませて正しいJSONスキーマを生成・保存する、高度な対話型管理ツールの設計。 ・拡張性の高いマルチテナント・テーマ設計: クライアント企業のブランド変更やダークモード対応、さらにはデバイス別(iPad/スマホ等)の出し分けやアクセシビリティ担保を容易にするトークンシステムの開発。 ・境界を越えた開発への関与: UI/UXデザイナーと強固に連携し、Figmaの設計変更からコードへのデプロイまでを半自動化する、開発者体験(Developer Experience)の最適化。 ●具体的な業務 ・Next.js / React を用いた管理コンソールのビジュアルフロントエンドおよびエディタ機能の開発。 ・デザイナーと連携した、全プラットフォーム共通のデザインシステムおよびデザイントークンの策定と設計。 ・Zod等のスキーマ検証ライブラリを用いた、動的入力の整合性担保と堅牢なバリデーションの実装。 ・各種CRUD、テナントごとの詳細なロール/招待権限、編集変更履歴(監査ログ用)の設計・開発。 ・BFF(Node.js)やAWS、CI/CD周りなどの技術領域(インフラ二番手)への自発的な越境。 ●開発環境 ・Frontend: React, Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Storybook, Zod / Hook Form ・Design Integration: Figma Variables, Style Dictionary (Design Tokens) ・Monorepo / Build: Turbo / Yarn Workspaces, Vite ・Infrastructure: AWS (BFF連携), GitHub Actions ・AI & Collaboration: Claude Code, Cursor, Figma, Slack, Notion ●最初の6〜12ヶ月で期待すること ・最初の3ヶ月: プラットフォーム内のデザインシステム定義とNext.js管理ツールの構造をキャッチアップし、既存コンポーネントのUI品質改善や、エディタへの新機能追加を単独で遂行できる。 ・6ヶ月時点: デザインシステムから各デバイスへのトークン配信を自動化し、Figmaとの連携を強固にする仕組みの設計・リリースをリードしている。 ・12ヶ月時点: テナント管理者向けの「直感的に操作できる管理コンソール」のUI設計およびコンポーネント構造の刷新案を提示し、Next.js・BFFをまたいだ機能変更をオーナーシップを持って牽引している。 ●変更の範囲 会社の定める業務

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