社宅・家賃補助制度あり GitHub ActionsのITエンジニア求人・転職情報

●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。

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ●仕事内容 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 銀行、保険、証券、クレジットカード会社などの金融機関向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント(PM)や複数プロジェクトの統括、または組織マネジメント(係長～課長職)をお任せします。 ・金融機関向け大規模Webシステム開発におけるプロジェクトマネジメント(PM)または大規模プロジェクトリーダー(PL)業務 ・顧客(金融機関の経営層、IT部門、業務部門責任者)とのハイレベルな折衝、課題抽出、および中長期的なシステム提案・DX推進 ・プロジェクト全体の工程管理、品質管理、コスト管理(収益管理)、およびリスクマネジメント ・複数チーム(計20名～50名規模、パートナー企業含む)の統括、リソース調整 ・部門内の開発標準や技術選定、設計・開発プロセスの策定、および品質レビュー体制の確立 ・メンバー(チーフ、サブチーフ含む)の指導・育成、キャリア支援、および人事評価(組織マネジメント) ●プロジェクト事例 保険向けシステム: ・代理店システム、団体保険Web募集プラットフォームの新規構築 ・契約者向けマイページ、保険見積システムのUI/UX刷新・高度化 ・データ活用基盤となるテレマティクス保険特約システム ・外航貨物海上保険システム、企業年金システムのモダナイゼーション 銀行他、金融系システム: ・モダンアーキテクチャによるインターネットバンキング、銀行口座開設システムの構築 ・API駆動型でのBaaSプラットフォーム、オープンAPIの開発 ・ユーザー体験を重視したバーコード決済アプリ、クレジットカード向けモバイルアプリ開発 Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提とした次世代金融プラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した金融業務(引受審査やバックオフィス業務など)の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、高度なマルチエージェントシステムの開発

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ●仕事内容 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 生命保険・損害保険をはじめとする保険業界向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメント(PM)や複数プロジェクトの統括、または組織マネジメント(係長～課長職)をお任せします。 ・保険会社、代理店向け業務システム開発におけるプロジェクトマネジメント(PM)または大規模プロジェクトリーダー(PL)業務 ・顧客(保険企業の経営層、IT部門、業務部門責任者)とのハイレベルな折衝、課題抽出、および中長期的なシステム提案・DX推進 ・プロジェクト全体の工程管理、品質管理、コスト管理(収益管理)、およびリスクマネジメント ・複数チーム(計20名～50名規模、パートナー企業含む)の統括、リソース調整 ・部門内の開発標準や技術選定、設計・開発プロセスの策定、および品質レビュー体制の確立 ・メンバー(チーフ、サブチーフ含む)の指導・育成、キャリア支援、および人事評価(組織マネジメント) ●プロジェクト事例 保険向けシステム: ・代理店システム、団体保険Web募集プラットフォームの新規構築 ・契約者向けマイページ、保険見積システムのUI/UX刷新・高度化 ・データ活用基盤となるテレマティクス保険特約システム ・外航貨物海上保険システム、企業年金システムのモダナイゼーション Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提とした次世代金融プラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した金融業務(引受審査やバックオフィス業務など)の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、高度なマルチエージェントシステムの開発

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ●職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 銀行、保険、証券、クレジットカード会社などの金融機関向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、技術的なリーダーシップを発揮しつつ、プロジェクトやチームの運営をお任せします。 これまで培ったWebシステム開発経験と金融システム業務知識を活かし、設計からリリース、さらにはチームマネジメントまでを幅広く担当していただきます。 ・金融機関向け業務システムの要件定義・基本設計・詳細設計 ・顧客(業務部門/情報システム部門)との折衝・課題ヒアリング・改善提案 ・金融業務知識を活用した業務改善・DX推進 ・担当領域またはチーム(数名～10名規模)の進捗/品質管理 ・技術選定・設計方針の策定およびレビュー ・メンバー指導・育成、コードレビュー ●プロジェクト事例 保険向けシステム: ・代理店システム、団体保険Web募集プラットフォームの新規構築 ・契約者向けマイページ、保険見積システムのUI/UX刷新・高度化 ・データ活用基盤となるテレマティクス保険特約システム ・外航貨物海上保険システム、企業年金システムのモダナイゼーション 銀行他、金融系システム: ・モダンアーキテクチャによるインターネットバンキング、銀行口座開設システムの構築 ・API駆動型でのBaaSプラットフォーム、オープンAPIの開発 ・ユーザー体験を重視したバーコード決済アプリ、クレジットカード向けモバイルアプリ開発 Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提とした次世代金融プラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した金融業務(引受審査やバックオフィス業務など)の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、高度なマルチエージェントシステムの開発

●配属予定部署: クライアント・システム開発事業本部 ●配属予定部署の特色・PR 事業部設立より右肩上がりで成長を続けており、優秀な人材が多く在籍しております。 現在の業務領域としてメーカーなどの製造業の案件が多くを占めておりますが、今後は金融業や小売業、流通、物流、デベロッパーなどの製造業以外の業界も拡大を進めていく方針です。 開発案件の多くがプライム案件となり、お客様と直接折衝する機会も多く、要件定義や基本設計など、開発工程の上流から対応する業務が多く、PM、PL、SMも多く在籍しております。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 銀行、保険、証券、クレジットカード会社などの金融機関向けWebシステム開発プロジェクトにおいて、技術的なリーダーシップを発揮しつつ、プロジェクトやチームの運営をお任せします。 これまで培ったWebシステム開発経験と金融システム業務知識を活かし、設計からリリース、さらにはチームマネジメントまでを幅広く担当していただきます。 ・金融機関向け業務システムの要件定義・基本設計・詳細設計 ・顧客(業務部門/情報システム部門)との折衝・課題ヒアリング・改善提案 ・金融業務知識を活用した業務改善・DX推進 ・担当領域またはチーム(数名～10名規模)の進捗/品質管理 ・技術選定・設計方針の策定およびレビュー ・メンバー指導・育成、コードレビュー ●プロジェクト事例 保険向けシステム: ・代理店システム、団体保険Web募集プラットフォームの新規構築 ・契約者向けマイページ、保険見積システムのUI/UX刷新・高度化 ・データ活用基盤となるテレマティクス保険特約システム ・外航貨物海上保険システム、企業年金システムのモダナイゼーション 銀行他、金融系システム: ・モダンアーキテクチャによるインターネットバンキング、銀行口座開設システムの構築 ・API駆動型でのBaaSプラットフォーム、オープンAPIの開発 ・ユーザー体験を重視したバーコード決済アプリ、クレジットカード向けモバイルアプリ開発 Webフロントエンド / バックエンド開発: ・パブリッククラウドのマネージドサービスを前提とした次世代金融プラットフォームの構築 ・CI/CDパイプラインによる自動化など、モダンなDevOps環境下での開発 AIエージェント開発: ・生成AIを活用した金融業務(引受審査やバックオフィス業務など)の効率化 ・社内データと連携するRAG環境の構築、高度なマルチエージェントシステムの開発

●プロダクト概要 本プロダクトは、サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームです。CRM・SFAの概念を取り入れ、広告実績・配信データのリアルタイム可視化と案件管理を一元化した社内システムとして構築しています。 社内の開発者・依頼者・利用者が一体となってプロダクトを育てられる環境で、国内取扱高No.1のインターネット広告事業をシステムの側面から直接支えるポジションです。 ●業務内容 サイバーエージェントのインターネット広告事業を支える営業支援プラットフォームの開発を担当していただきます。 広告実績・配信データの可視化や案件管理を一元化する社内システムにおいて、Python(FastAPI)を用いたバックエンド開発を中心に、要件整理から設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わっていただきます。 また、SnowflakeやAWSなどを活用しながら、大規模な広告事業を支えるデータ連携・システム基盤の整備や、新規機能開発、既存機能の改善にも取り組んでいただきます。 ●開発環境 ・言語:Python(Fastapi) ・FW : Next.js ・データ基盤:Snowflake ・インフラ : AWS, GitHub Actions, Datadog ・その他 : Claude Code

特定の開発チームにEM職として所属し、組織成果の最大化のためのあらゆる業務を担当して頂きます。 サイバーエージェントではEMに求める3つの主要素として ●チームビルディング ●開発責任 ●事業へのシンクロ を掲げております。 具体的には、以下を通し、事業に競争力を与える強い開発チームを創り上げることがメインミッションとなります。 ・事業に期待される品質とスピードに応えること ・ボトルネックを解消し、高い生産性を保つこと ・個々のメンバーの成功と成長に向き合うこと ・チームの能力を引き出し、持続的に成果を出せる状態を創ること 今までのご経験を鑑みて、面談や選考時に対話を重ね、ご希望を伺いながら最初のミッションを決定します。 例①:3~5名程度のチームのテックリードご経験者 半年後のミッション:チームメンバーとして実装しながら組織や開発環境に慣れていただきます。 またシニアEMのマネージメント業務のサポートを通じてマネージメントについて学んでいただきます。 1年後のミッション:シニアEMのフォローとともにマネージメント業務に従事いただきます。 例➁:エンジニアリングマネージャーご経験者 半年後のミッション:配属チームのマネージメント業務に従事していただきます。 必要に応じて他のEMがサポートいたします。 配属予定プロダクト/主な利用技術、開発環境など ※一部抜粋 ●AmebaLIFE https://amebalife.jp/ AmebaLIFEは、Amebaブランドとそのアセットを活用し、事業部内で新たな事業を立ち上げ、運営する多角化事業を展開しています。この多角化事業により、BtoB、BtoCの両方を対象とした幅広い事業展開を行い、さまざまなユーザー層にプロダクトを提供しています。 開発環境 Swift / RxSwift・RxCocoa / Nimble / Quick / RxDataSources / Firebase/ BigQuery / GoogleDataStudio / Bitrise / GitHub Actions / Kotlin Multiplatform Mobile プロダクトごとに開発チームがあり、使用技術や進め方も違いますが、共通するポイントとしては以下です。 会社概要 サイバーエージェントは「21世紀を代表する会社をつくる」というビジョンのもと、インターネットを軸に、「メディア事業」「インターネット広告事業」「ゲーム事業」と主に3つの事業を展開しています。 中でもメディア事業では、世の中に新しい価値を提供し続け、ユーザーから求められるサービスを創るために、主にtoCサービスで約20個以上もの事業やサービスを展開しています。 これまで、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供してきました。 これからも人々の心を動かし、世界を変えるようなクオリティの高いサービスを創り続ける仲間を心からお待ちしております!

サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。 横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。 具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。 ●Dataformを中心としたデータパイプライン / CICD の整備 ●データ品質モニタリング、アラート、コスト最適化の実装 ●BIツールによるレポート・ダッシュボードの運用統制 ●属人性を排除した行動ログ設計、データ仕様整備の仕組み化 ●上記に限らない、事業全体のデータ活用における課題発見と解決 なぜデータマネジメントなのか? データは「作って終わり」ではなく、長く・広く使われ続ける資産です。 WINTICKETではユーザーのアプリ内行動、売上、広告、キャンペーンなど多様なデータが日々生まれています。 これらのデータを分析・活用するためには、利用者が迷わず使えるデータ分析基盤の継続的な改善が必要不可欠です。データマネジメントは単なるETL開発ではなく、プロダクトと組織全体の意思決定インフラを育てていく重要な役割です。 また、現在見えている具体的な課題としては以下のようなものがあります。 ・品質の高い行動ログデータの設計・管理 ・生成AI活用を前提としたデータマート開発やメタデータ拡充ルールの策定 ・新規事業のデータモデリングに必要なドメイン知識とリソース不足 上記の課題以外にも様々な課題がありますが、将来に遭遇しうるデータに纏わる課題を先回りして見つけ出し、一緒に解決できるメンバーを求めています。 このプロジェクトで経験できること ・GCPを使ったデータ基盤の整備 ・データアーキテクチャの設計・実装 ・ETL開発、BI/レポーティング環境の整理 主な利用技術 新規に開発する際には技術選定からリードしていただくことを期待していますが、現状多く使われている技術をご紹介します。 ・言語:SQL, Python, JavaScript ・インフラ:Google Cloud, Terraform ・CICD:GitHub Actions ・モニタリング:Grafana, Dataplex ・ツール:GitHub, Slack, Notion ・DWH: BigQuery ・レポート:Tableau , Google Sheets ・AI:Cursor, Claude Code 会社概要 1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。 メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。 アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています! WINTICKETについて ●WINTICKETにおけるAI-Readyなデータ分析基盤の構築 https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/59626/ ●WINTICKET_佐野代表取締役インタビュー https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=29734 ●競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術 https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=30240

新規機能開発、インフラ保守・運用管理、CSサポートなど1サービスのバックエンドに関連するすべての事柄を受け持っています。 基本的にはGoアプリケーション開発を行いながら、機能実装する上で必要な様々な分野の技術・インフラを用いた作業を行います。 バックエンドアーキテクチャは当初から変わっておらず、マイクロサービス、クリーンアーキテクチャ、DDD、モノレポを採用しています。 少数精鋭チームで開発を行なっており、API開発はもとより、インフラ構築含めた外部連携、CSサポート、運用まで、バックエンドに関係する工程は全てチーム内で一気通貫で管理しています。 ●チームの文化や体制 現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程になります。各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。 また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。 ●環境 ・原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可) ・コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用 ・定期的な1on1 ・交流ランチ 【チーム体制】 ・サーバーサイドエンジニア: 10名+α 【開発環境関連】 ・GCP, Kubernetes, Cloud Spanner ・AWS(映像関連) ・GitHub, Go, gRPC, envoy, Terraform, Docker ・モノレポ, クリーンアーキテクチャ, マイクロサービス 【チームの雰囲気】 ・少人数(10名程度)ながらも幅広い分野を受け持ち様々なことに挑戦しています。 ・年齢層は若手から中堅まで幅広いです。 ・フリーアドレス制度を採用しているため、出社時は他職種との連携も盛んに行われています。 ・リモート作業時は夕方頃にオフィスアワー時間をとり疑問や相談事の解消に利用しています。 ・チーム活性化を目的とした月イチ懇親会、合宿の実施や、スキルのボトムアップを目的としたドメイン知識の勉強会、実装コードのディスカッション、モブプロを実施しています。 会社概要 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 株式会社WinTicketでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。WINTICKETのFlutterアプリが技術力でコミュニティを牽引できるよう、Flutter関連のカンファレンスへの積極的な登壇や、日々新しい技術的な取り組みに挑戦しています。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!

Flutterを使用した開発・運用・保守を行っています。 事業成長を支えるために必要なスピード感を重視しつつも、様々な状況や背景を持ったお客様でも競輪・オートレースを最大限楽しめるよう、パフォーマンスとユーザービリティにも注力しています。 また、事業目線を持ってビジネスサイドともコミュニケーションを取りながら日々の開発を進めています。 ●具体的には以下のような内容の業務を行っていただきます。 ・新機能の開発とリード ・運用の改善 ・CS対応 ・デプロイ作業(CI/CD整備やリリース) 新規性のある取り組みを歓迎する文化のため、スピード感の実現、品質の担保に必要な技術検証、ライブラリ導入も積極的に行っていただける環境です。 機能開発体制例 ・各職域エンジニア(Mobile、Web、Backend) 各1,2名 ・ディレクター 1名 ・スクラムをベースとした週1のスプリント開発 注力領域 ・自動テスト (Unit Test, Visual Regression Testing, Integration Test(E2E)) ・QA・QC ・SRE ・トランクベース開発 ・UI・UX (パフォーマンス・操作性・デザインシステム) ・セキュリティ ・動画・映像 開発環境・ツール ●利用サービス Slack, Linear, Kibela, Github, Figma CI/CD GithubActions, Fastlane Package riverpod, freezed, flutter_hooks, build_runner, custom_lint, very_good_analysis, Melos, flutter_gen, dio, protobuf, retrofit, auto_route, Sentry 会社概要 2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。 株式会社WinTicketでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。 現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。WINTICKETのFlutterアプリが技術力でコミュニティを牽引できるよう、Flutter関連のカンファレンスへの積極的な登壇や、日々新しい技術的な取り組みに挑戦しています。 これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!

●配属部署 マーケティング本部　マーケティングユニット ●概要 全社横断のデータ利活用を推進するため、キャッシュレス決済データ(取扱高58.9兆円、会員数3893万人、月間数億件のトランザクション)に代表される社内外の膨大なデータを扱う、モダンかつスケーラブルな次世代データ基盤の構築・運用をお任せします。 ●仕事内容 具体的には、以下の業務を通じて、ビジネス部門や顧客向けのデータ利活用をエンジニアリングの側面からリードしていただきます。 ・データ基盤の設計/構築/運用:AWS、Snowflake、Databricksを用いた、スケーラブルで堅牢な全社向けデータプラットフォームのエンジニアリング ・データパイプラインの開発:dbtを用いたデータ変換(モデリング)の高度化、およびGitHub ActionsによるCI/CD環境の構築・自動化 ・データマネジメントの実装:メタデータ管理、データ品質、ガバナンスを担保したデータモデリングの実践 ・データ利活用の支援:Lightdash等のBIツールを用いたデータ可視化や、顧客向けデータ提供サービスのバックエンド実装支援 ・内製開発文化の醸成:技術選定や開発プロセスの改善を通じ、モダンな技術スタックを用いたアジャイルな内製開発チームのリード ●開発チームの環境・カルチャー 内製化を強力に推進するにあたり、エンジニアがパフォーマンスを最大限に発揮し、自律的に改善を行えるモダンな開発環境の整備を進めています。 ・コミュニケーションとナレッジ:Slackを用いたスピーディーなコミュニケーションと、Notionへのドキュメント集約による、透明性の高いナレッジ共有を徹底しています。 ・開発生産性の可視化/継続的改善:Findy Team+を導入してチームの開発パフォーマンス(Four Keysなど)を定量的に計測し、データに基づいた開発プロセス改善に取り組んでいます。 ・AIエージェントによる開発の加速: Claude Codeを活用したエージェントコーディングを導入開始しており、エンジニアがより本質的な設計やデータモデリングに注力できる環境づくりを進めています。

大手ネット証券の業務系システム(勘定系)における開発をお任せします。プライム案件として、要件定義から設計・実装・テスト・運用まで一貫して対応しています。 ・株式・投資信託・FX等の証券取引システムの開発/改修 ・外部サービスとのAPI連携設計・実装 ・大量データを扱うバッチ処理の設計・実装・運用 ・パフォーマンスチューニング、システム負荷分散の設計 プロジェクトの特徴 ・大規模証券プラットフォームに参画:日本を代表するネット証券の中核システムに関与し、日々の取引を安定運用する基盤を支えます ・高トラフィック・高可用性の開発環境:リアルタイム性・信頼性が求められるため、冗長構成・フェイルオーバー・スケーラビリティ設計の経験が得られます ・リアルタイム×バッチ処理の両立:日中のリアルタイム取引と、夜間の大量バッチ処理の共存を実現する高度なアーキテクチャに携わります 開発環境 言語:PL/SQL(Oracle)、VB.NET、C++、C# OS:Linux(Unix系) FW:Spring、Struts、Struts2 IDE:Eclipse、Visual Studio、Android Studio、Xcode その他:SVN、Git、JP1、HULFT、Apache、Tomcat、WebLogic DB:Oracle、MySQL、SQL Server、solidDB DevOps関連:Docker、CI/CD(GitHub Actions等)

●配属予定部署 クライアント・システム開発事業本部 ※ご経験に応じて下記配属部門のいずれかを検討させていただき、メンバー管理やプレーイングマネージャーとしてご活躍いただきます ・業務系開発部門 ・組込み制御系開発部門 ●配属予定部署の特色 ・業務系開発部門 大手企業を中心に、さまざまな業界の業務系システムやWebアプリケーション開発をお任せします。上流工程から開発まで、一貫して担当いただきます。 トップクラスのSIerを目指して課題解決に取り組んでおり、日々改善を重ねています。商売力のあるメンバーと共に、常に組織としての強みを追求し続ける、活気あふれるチームです。 ・組込み制御系開発部門 カーナビゲーション、車載ECU、医療機器、複合機など、さまざまなターゲット機器のソフトウェア開発を受託しています。また、昨今需要が拡大しているIoTでは組込み・制御系のエッジ側の技術だけでなく、Webフロントエンドやサーバーアプリケーション、AI / 画像認識など多岐にわたる技術を持ったエンジニアを必要としています。まずは経験を生かせる業務を担当いただき、実績に合わせて上流工程や窓口業務も担っていただきます。 ※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務

駐車場機器メーカーであるグループ会社のアイテックと共に、PKSHA Technology の高度なアルゴリズムやソフトウェア技術を活用して「AI x IoT x ソフトウエア」による駐車場業界及び MaaS 領域の DX を担っていただきます。 従来、駐車場機器メーカーとしてハードウェアである駐車場機器を運営会社に販売するだけに留まっていたところから、駐車場機器をクラウドにつなげ、ソフトウエア・AIの技術を活用することで、駐車場のアナログ体験の解消、駐車場情報を API 化し外部サービスと連携した新しいサービス体験を創造しています。 プロダクト ● ソフトウエアサービス ・駐車場検索・予約・スマホ精算・車番認識によるハンズフリーな自動精算ができるプラットフォーム及び mobile app『QT-net』 ・駐車場の遠隔管理及び、AI による高度な分析を運営会社に提供する webapp『i-Barms』 ● 駐車場機器 ・車番認識により従来のロック板やチケット管理をなくし、インターネットとつなげ精算機情報を API 化することで外部サービス連携を可能にした精算機『ロックレス』・『チケットレス』 技術スタック ●利用言語 ・Golang ・Flutter ・Next.js ●クラウド ・GCP ・AWS ●バージョン管理 ・Git (GitHub) ●CI/CD ・CircleCI ・Github Actions ・CodeDeploy ●インフラ ・kubernetes(GKE) ・Terraform ・AWS CDK ●ドキュメント管理 ・Notion ●コミュニケーション ・Slack / MS Teams ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップいただけると感じていただける方であれば問題ありません

PKSHA Technologyは、エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理/機械学習/ディープラーニングを活用したテキスト・音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトを提供しています。 このポジションでは、エンジニアマネージャー候補として各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を自ら手を動かしながら解決していただきます。 ・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みづくりの設計と実行 ・法人向けに提供している既存対話エンジンサービス開発のマネジメント ・機械学習モデルをコアとした新アプリケーション開発のマネジメント ・自社サービス間連携の促進 技術スタック ●利用言語 ・Python ・Ruby (Ruby on Rails) ・Golang ・JavaScript/TypeScript ●クラウド ・AWS ・Azure ●バージョン管理 ・Git (GitHub) ●CI/CD ・CircleCI ・CodeDeploy ・Github Actions ●タスク/ドキュメント管理 ・Notion ・Linear ●コミュニケーション ・Slack / MS Teams ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップしてもらえれば問題ありません。

・PjM(プロジェクトマネージャ)と連携したアプリケーションの設計・開発 ・サービス開発に必要なアーキテクチャ設計および実装・開発チームにおける技術的リード ・適切な技術の選択・最適な設計と実装 ・既存サービス/新サービスの新機能の要件定義・設計・開発・テスト ・開発環境の整備や開発プロセスなどの改善による生産性向上 ・リリースの立ち合い/リリース後のテスト ・ログを用いた確認や調査(速度改善や機能の動作テスト) 【具体的な業務内容】 Step1 入社～1か月 〇実際の開発体制に慣れるため軽微な案件にアサイン ・対象環境で軽微な修正/リリースまでを通じて流れの確認 ・ユーザーからの問い合わせや案件を共有するMTGへの参加、他部署からの依頼への対応を通じてシステムへの理解を深める ・同ポジションのエンジニアとコミュニケーションをとり、各環境での開発フロー、既存の機能、設計思想などの認識をすり合わせる Step2 2か月～半年 〇要件のヒヤリングからリリースまでを担当 ・案件内容によっては他部署とコミュニケーションをとり、開発、リリースまで担当する ・不明点がある場合や案件規模が大きい場合には、上長や同ポジションのエンジニアと協力しながら進行する Step3 半年～1年以降 〇担当案件に加え、運用業務や技術面でのリードに貢献 ・お問い合わせへの調査、回答 ・バッチ改修 ・FWや外部サービスの導入など、技術面で品質向上につながる提案

●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

・上流工程から品質面で開発チームを牽引 ・品質戦略の策定 ・複数のプロダクト開発の一員として、初期段階である要件定義から積極的に関与し、プロジェクト全体の品質目標の策定や品質基準の定義、テスト計画・設計から実行までを担当 ・リスクベースドテスト、アジャイルテストといった効率的・効果的なテスト技術の導入・推進をリード ・継続的な品質改善のための欠陥データ収集・測定・分析およびソリューションの検討 ・新機能の要件定義・設計段階から参画し、品質リスクを早期に特定・解決 ・自身の知見を積極的にチームに還元し、QA組織全体の底上げに貢献 ・AIによる開発加速に伴う品質のボトルネックの解消と、再現性の高い「品質基盤」の構築・推進 ●主な担当プロダクト freee会計 freee申告 freee販売 他 ●開発環境 テスト管理:Zephyr Scale 自動テスト:Postman / Playwright / GitHub Actions / runn 生成AI:Claude Code / Devin / Gemini / NotebookLM その他:JIRA / GitHub / Slack 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

●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

本ポジションでは、自然言語処理や生成AIを活用したタレントマネジメントソリューションの開発を担当いただきます。社内の人材情報(スキル・人事データなど)を活用し、個人・組織のスキル可視化や育成支援に繋がる仕組みを構築します。 ●具体的には、以下の業務をアジャイル開発体制のもとで推進していただきます スキルアセスメント入力機能、スキルDBの構築 スキルカルテで組織ケイパビリティのダッシュボード開発 育成支援モデル、スキル判定エンジンの設計・実装 自然言語処理・生成AI(LLM等)を活用した機能開発 Webアプリケーション(React+FastAPI)によるフロント・バックエンド開発 AWS/Azureなどクラウド環境での実装・運用 モブプロやスクラムを活用したチーム開発 社内実践を通じて得た知見を活かし、将来的には社外展開も視野に入れたソリューション開発に携わっていただきます。 ※変更の範囲:会社の定める業務

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

●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

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

・ソフトウェアプロセス改廃 ソフトウェア品質保証基準の策定、開発プロセス定義、運用管理環境の構築(課題分析、運用定着、継続的改善) ・ソフトウェア開発環境基盤構築 ツールチェーンを活用した開発のデジタル化戦略策定、構築、展開、ソフトウェアテスト・開発支援環境の構築(CI/CD環境、バーチャル検証環境、自動テスト) ・シミュレーション環境導入による早期検証の実現/開発サイクル短縮(フィードバックループ高速化) ※経験や希望に応じ、担当業務を決定いたします <業務での使用ツール> C/C++、Python、VBA、Redmine、JIRA/Confluence、Git、SVN、Jenkins、WinAMS、MATLAB/Simulink、PolySpace、QA-C、WinAMS、Doors、EnterpriseArchitect、UnderStand、LATIX、FOSSID、HILS/MILS

●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

freeeにおけるAIラボのミッションは、機械学習や統計処理を用いてユーザーに本質的価値（マジ価値）を届けきる事です。「ルーチンワークを自動化して経営状況をリアルタイムにモニタリングする」、「データドリブンな意思決定と経営のアクションをサポートする」など、freeeが提供するサービスにとって必要不可欠なコア技術を一から考えて実現し、継続的な進化を支えています。 本ポジションでは、従来の機械学習技術に加え、LLM, AI Agentを活用したプロダクトへの新しい価値提供や、AI時代のデータストアをリードするエンジニアとして、LLM, AIAgent領域の開発および評価を牽引していただきます。 ●業務内容詳細 freeeの全サービスにまたがる機械学習技術を活用したプロダクト開発、および新規技術分野の研究・調査をお任せします。 ・LLM, AI Agent関連の評価・開発（メインミッション） ・LLMやAI Agentを活用した新規プロダクトの企画・開発、およびモデルやエージェントの精度評価・検証・改善。 ・全社向けに、LLMを活用した業務効率化基盤の構築と運用、プロダクトへのLLM組み込み基盤の構築。 ・機械学習モデルの評価・開発 ・画像認識（OCR）、異常検知などのアルゴリズム開発。 ・MLOps / データ処理パイプライン ・プロダクトの継続運用、効率的な開発を支援するデータ処理パイプライン・学習・評価基盤の構築。 ・継続的改善の為のモニタリングパイプラインの構築と運用。 ●開発環境 AIラボでは、サービスの企画段階から実際の運用に至るまで、ワンチームで行っているという特徴があります。刻々と変化する業界トレンドに合わせて環境も柔軟にアップデートしています。 開発言語: Python（マイクロサービス・開発環境）、Ruby on Rails, Go（アプリケーション） 開発リソース: EKS上のJupyter notebook server on Kubeflow, コンテナ内部で開発, Visual Studio Code Remote MLライブラリ: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, その他状況に応じて選定 フレームワーク: vLLM, strands agent sdk 運用環境: EKS with GitOps CI/CD: Github Actions, Argo CD その他: Datadog, Slack, GitHub, MLFlow, Argo workflows, dbt, langfuse, Looker, Claude Code, terraform etc 業務内容の変更範囲：会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

データサイエンティストやAIエンジニアと連携し、下記の業務を担当いただきます。 ●ML基盤の設計・構築・運用 ・AWS,GCP,Azure等を用いたMLインフラの設計・運用 ・PythonコードやMLモデルのDockerイメージ作成、最適化 ・Kubernetes (EKS/GKE/AKS)による本番環境のコンテナオーケストレーション ・Terraform/CloudFormationによるインフラ構成管理 ・コスト見積もり・最適 ●MLOpsパイプライン構築・運用 ・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)設計・運用 ・Airflow, Kubeflow, VertexAI/SageMaker Pipelines等によるMLパイプライン自動化 ・MLflow等による実験管理・モデルレジストリ運用 ●モデルデプロイ・監視 ・ KServe, SageMaker Endpoint等によるモデルAPIデプロイ ・prometheus, Grafana, Datadog等を活用したシステム・モデルのモニタリング ・モデル性能(レイテンシ、精度等)の監視・ロギング・アラート設計 ・再学習サイクルの自動化と改善提案 【主なクライアント】 ・国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。 ・大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

主な業務内容 具体的には以下の業務を、共通インフラチームの一員として担当いただきます。 ① インフラ設計・構築 • Azure 上での中〜大規模なインフラ設計・構築・運用・更改業務のリード • Bicep を用いた IaC(Infrastructure as Code)による環境構築・モジュール管理・設計最適化 • CI/CD パイプライン(GitHub Actions / Azure Pipelines 等)の構築・改善 • 非機能要件(可用性・性能・セキュリティ・拡張性)に基づくインフラ設計 • セキュリティポリシーに準拠したネットワーク・ID・アクセス管理の実装(Microsoft Entra ID、Private Endpoint、Key Vault 等) • クラウドコストの可視化・最適化 ② 信頼性向上 • 各プロジェクトにおける SLI/SLO の設計支援、SLO モニタリングの仕組みづくりと運用 • 各プロジェクトの運用体制構築の支援(エスカレーションフロー、Runbook 整備 等) • ポストモーテム(振り返り)による再発防止策の立案・推進 ③ 運用基盤の構築 • プロジェクトで利用する監視基盤の設計・構築(Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights, Azure Dashboard 等) • アラート設計・通知基盤の整備(ノイズ削減、重要度・緊急度設計、通知連携) • インシデント・問い合わせ等のチケット管理基盤の構築・運用(Azure DevOps Boards) • 監視・チケット・チャットツール等の連携による運用フローの自動化 ④協働・ナレッジ共有 • AI コーディングエージェントを活用した開発支援、およびチームへの展開 • 開発チーム・プロダクトマネージャー・CTO との協働によるシステム全体最適化 • チームメンバーや他部門への技術的ナレッジ共有(勉強会開催、ドキュメント整備)

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのシニアプロダクトエンジニアとして、事業インパクトの大きい課題の特定から、ソリューションの設計・実装、現場定着、効果検証までを主導していただきます。 【具体的な業務内容】 ・事業KPI、利用データ、業務担当者へのヒアリングをもとにした、優先して解くべき課題の特定 ・複雑な業務プロセスの整理と、人とAIの役割分担を含む業務全体の再設計 ・業務責任者、プロダクトオーナー、デザイナーなどとの合意形成とプロジェクトの推進 ・Webアプリケーションのアーキテクチャ設計、技術選定、データモデル設計、フルスタックな開発の主導 ・生成AIを組み込んだ機能における、精度、品質、コスト、速度、運用方法の設計と改善 ・設計レビュー、コードレビュー、技術的なフィードバックを通じたメンバーの支援 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。