ストックオプション（信託型等）あり TypeScriptのITエンジニア求人・転職情報

「ハコベル運送手配」の軽貨物・一般貨物領域における、要件定義からバックエンドの実装まで、チームメンバーと協業しながら一気通貫で担当していただきます。 ハコベルではエンジニアも、PdMやCSと共にユーザーヒアリングやオンボードに参加し、ドメイン理解を深めることを重視しています。「言われたものを作る」ではなく、課題の構造を理解した上で何を作るか・どう作るかを一緒に考えられる方を求めています。 具体的には・・・ ・BizやPdMと連携した、プロダクトビジョン・目標達成に向けた開発と運用 ・ユーザーが受け取る価値を起点とした、機能設計と実装方針の検討・実践 ・TLと連携した技術選定(言語・フレームワーク・ライブラリ) ・プロダクトの安定運用と改善サイクルの推進 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 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●配属組織 配属されるシステム開発部 運送手配システムGは、10名のメンバーが在籍しています。 ▼在籍メンバー例 ・[EM赤川](https://note.com/hacobell/n/n307bfd7ca39f) ・[TL池松](https://note.com/hacobell/n/n5e644b2abd8b) 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。 ●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 ●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

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。業務は大きく2つの側面があります。 【1. 全社基盤・未解決領域の実現】 ・技術POCと新規領域の実装 — 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 ・プロダクト横断基盤の企画・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、認証基盤などの整備・運用 ・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 【2. プロダクトチームの支援・能力向上】 ・複雑度の高い技術課題(アーキテクチャ分離、信頼性改善等)への、設計リード・並走 ・設計レビュー・壁打ち・モブプログラミングを通じた、各チームのテックリード・エンジニアへの技術支援 ・生成AI活用の全社推進 — ハンズオン実施、スキル・ワークフローの整備、エンジニア以外の部門への活用展開 ・チームの開発プロセス改善支援(スクラムイベントのファシリテート等) 支援においては「人手の貸し出し」ではなく、関与が終わった後にチームに高まった能力が残ることを大切にしていきます。2つの側面の配分は固定せず、組織の状況に応じて優先度を判断しながら取り組みます。 【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代の若手メンバーも多く活躍しています! また横断組織は今後も継続的に拡大していく計画です。組織の成長に伴い、プラットフォーム機能やイネイブリング機能の専門チーム化を見込んでおり、その立ち上げをリードするポジションへの道が開かれています。初期メンバーとして入ることで、組織設計そのものに関与する機会があります。 ●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 ●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。

事業・プロダクト ●AIMSTAR LTV向上に必要なCDP・MA・分析・AIを搭載したAll in Oneマーケティングツール ●ミセシル 3000万人規模の行動データで自店/自施設・競合・商圏を分析する人流分析AI Agent ●Zero 紙運用が中心だったテナントの売上管理業務をデジタル化する売上管理AI Agent ●DHK CANVAS IVRを中心としたコールセンター業務自動化AI Agent ●Agent Platform FDE・SREが使う共通基盤 加えて、まだプロダクトがない事業ドメインへのトライも進んでいます。 プロダクト化される前の"意思決定の最前線"に立てる場所があります。 ●5つのバリュー ・INTEGRITY(誠実さ) 誠実に行動し言行一致。 オープンであること、自分の言動に責任を持つこと、倫理的な判断 ・DEEP DIVE(徹底的な探究) 本質を捉え、深く掘り下げて問題解決する。 お客様以上にお客様を理解する ・OURS(自分の責任で行動する) 目の前のタスク・問題を「自分ごと」として責任を持って行動する ・WILD SPEED(スピード感を持った行動) 完璧主義に陥らず、柔軟・迅速に最速最高のアウトプットを出す ・LASTMANSHIP(最後までやり抜く姿勢) 責任を持って最後の仕上げまでやり遂げ、目標を達成する 3つの道 どれが上・下ではありません。 それぞれ違うチャレンジができる3つのルートです。 ① プロダクトエンジニアの道 多くの顧客に届けるSaaS/BtoBプロダクトを、設計・実装・改善する。 プロダクトエンジニア — 長期運用されるプロダクトを育てる AIエンジニア — プロダクトへのAI機能組み込みを中心に担う ② FDEの道(Forward Deployed Engineer) まだ解のない現場に入り込み、ゼロからAIの解を作る。 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agentで構築できる形に分解・再設計します。 課題定義から要件定義、技術説明、定例MTGのファシリテーション、ハンズオン研修、障害対応まで。 PoCで終わらせず、本番運用・定着までを1つのチーム(2〜3名)で一貫して担当します。 少人数の体制なので、1人が受け持つ範囲は自然と広くなります。 言われたものを作る受託開発ではありません。 要望をそのまま受け取るのではなく、データと 現場の業務そのものに踏み込み、相手の理解度を引き上げながらAI Agentを提案し、実際に使われる 状態まで持っていきます。 入り込む先は、経営の意思決定に近いところです。 そこで得た知見は、納品して終わりにせず自社のアセットとして残します。 FDEは、社員として入ることを前提にした職種です。 再委託に制約のある領域では、外から手を 貸すのではなく、内側に入って責任を持つことが求められます。 案件と顧客の広がりに合わせて、 この体制を広げていく方針です。 客先の曖昧な要望を要件に落とし込み、進む方向を決める仕事です。 技術力よりも、自分で課題を見つけて動きたい人に向いています。 (TypeScript/Python等が主流ですが、二の次で構いません。 キャッチアップする意欲があれば十分です) ③ Agentic Enabling Engineer の傘 開発と運用そのものを、AI Agentで作り変える。 SRE — 信頼性・可用性を守りながら、AI Agentによる運用の自動化と進化(Agentic SRE) プラットフォームエンジニア — 安全・高速なAI Agent開発基盤を支えるEnabling Team QAエンジニア — 品質保証のAgentic化。 テスト自動化・継続的品質担保 インフラエンジニア — クラウド/オンプレ基盤運用 技術スタック クラウド: AWSがメイン(ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions) データ基盤: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 AI/LLM: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク 開発文化: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 AI駆動開発: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。 いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 成長環境:DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。 重点は 事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか 教材は空想上のアプリではなく、実際の開発現場に近い課題を扱います 設計しているのは現役の技術責任者(VP of Technology 稲田)です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 ●Phase 1 プレイヤー 自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 ●Phase 2 マネージャー 複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 ●Phase 3 事業部CTO AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 学び合いと、アウトプットの文化 TGIF(月次) — Tech部全体で集まるLT会。 2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。 1人5分。 オンライン参加もできます 社内勉強会 — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 ここで話したことが、そのまま社外向けのテックブログ・登壇のネタになる導線があります 外部イベントへの登壇・共同運営 — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GVのエンジニアが登壇しました 働き方(正直にお伝えします) 出社を基本としつつ、リモートワークも可能です(基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます) 専門業務型裁量労働制(労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です) 成果責任型の文化。 時間管理より成果で評価します 必須の対面イベントがあります 全社集会・懇親会(半期/四半期に1回) エンジニアTGIF等(月1回程度)

運送会社向けクラウド業務支援システム「トラックマネージャー」の開発・保守をお任せします。 ハコベルではエンジニアも、プロダクトマネジャーやカスタマーサポートと共にヒアリング、オンボードなどを通した理解を大事にしています。 良い品質のプロダクト開発とユーザーの理解両方を通してユーザーの体験、提供できる価値を最大化できるようなアクションに共感できるような方を募集しています。 具体例 ・新機能の設計・実装(バックエンド / フロントエンド) ・GraphQL APIの設計・実装 ・既存機能の改善・バグ修正 ・コードレビュー、テスト整備 ・PMI(事業譲渡後の統合)に伴うシステム改善 ●開発環境 フレームワーク : Ruby 3.2 / Rails 7.1 フロントエンド : React 18 / TypeScript 5.1 / Apollo Client (GraphQL) デザインツール:Figma など データベース : Amazon RDS インフラ : AWS (ECS) バージョン管理 : Git/GitHub コミュニケーション/タスク管理 : Slack, Google Meet, Notion ●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 配属されるトラックマネージャーシステムGは、4名のメンバーが在籍しています。 EM含むエンジニア3名とPdMの体制で開発をおこなっており、開発領域は区切らずにフルスタックエンジニアとして全ての領域に全員でチャレンジをしております。 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。 ▼在籍メンバー例 ・EM坂東 ・TL北川 ●カルチャー ・スクラム開発を推進 ・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 ●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 【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

「ハコベル運送手配」(軽貨物・一般貨物)のフロントエンド領域において、技術方針の策定からアーキテクチャ設計・実装までをリードしていただきます。 現在のフロントエンドはVue.jsで構成されていますが、システムリプレイスプロジェクトが進行中で、React.js + TypeScriptへの移行を進めています。既存コードベースの保守と新アーキテクチャの設計・実装を並行して推進するフェーズであり、中長期の開発速度と品質を両立させるための技術的な意思決定が求められるポジションです。 フロントエンドが主軸ですが、Ruby on Railsで構成されたバックエンドにも拾える範囲で踏み込み、機能開発をフロント〜API層まで一気通貫で完結させることも歓迎しています。PdMやデザイナーとの仕様策定にも深く関わりながら、チーム全体のフロントエンド開発力を底上げする役割を期待しています。 具体的には・・・ ・フロントエンドのアーキテクチャ設計・技術選定・方針策定 ・React.js / TypeScriptを用いた新規設計・実装 ・Vue.jsからReact.jsへのリプレイス計画の推進・実行 ・コードレビューや設計レビューを通じたチームの技術力の底上げ ・パフォーマンス改善、テスト戦略の策定と推進(Jest, Playwright等) ・PdM・デザイナーと連携したUI/UX仕様の検討・フィードバック ・API設計やバックエンドの実装など、フロントエンドに閉じない領域への挑戦 【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 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js, React.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●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。 ハコベルでは複数プロダクトを展開しており、プロダクトごとに使用する言語が異なります。 ご希望やポジション状況によって、他言語のプロダクト開発に領域を広げていくことも選択肢としてございます。 ▼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!

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。 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。また、技術的な意思決定やチームの開発推進をリードし、メンバーを牽引する存在としての活躍を期待しています。 【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 ・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 ・技術的な意思決定やアーキテクチャ設計をリードし、開発チームを牽引 ・メンバーへの技術支援や、AIの開発プロセスへの導入・定着を主導し、チーム全体の開発力を底上げ 【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 ●キャリアパス例 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!

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

複数のデジタルツールで建設業界を支援してきた弊社が2019年から取り組んできた「建設 DX Platform」構想。 具体的にいうと、BtoBオンラインマッチングプラットフォームとCMSツールに、新たなSaaSツールを組み合わせることで「建設業がデジタルトランスフォーメーションに舵を切りやすくするための環境」を構築していこう!という取り組みです。 今回、入社していただく方に期待しているのは、以下の3点です。 ①経営層との調整、および経営戦略に紐づいた技術的な方向性の設計と推進 ②社内のエンジニアチームの技術的なマネジメントや制度設計 ③自社サービスのアーキテクチャの設計や構築、またはその運用 弊社のミッションは「スモールビジネスを前進させるブレークスルーカンパニー」。 ビジョンは「建設をテクノロジーでアップデートする」。 日本巨大産業のひとつである建設業界の変革は、他社で経験を積まれた方にとって、とても刺激的かつチャレンジングな仕事になるでしょう。 また社内のエンジニアの技術的なサポートも業務として発生します。 積極的にアウトプットをしながらチーム全体のスキルアップ変化を進められる方を募集します。 開発環境 フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド:Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース:MySQL, Redis iOS / Android:Dart, Flutter インフラ:Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール:GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント:Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視:Sentry, Redash デザインツール:Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です! https://branu.jp/news/page/230518/

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。

「ハコベル運送手配」の軽貨物・一般貨物領域における、要件定義からバックエンド・フロントエンドの実装まで、チームメンバーと協業しながら一気通貫で担当していただきます。 ハコベルではエンジニアも、PdMやCSと共にユーザーヒアリングやオンボードに参加し、ドメイン理解を深めることを重視しています。「言われたものを作る」ではなく、課題の構造を理解した上で何を作るか・どう作るかを一緒に考えられる方を求めています。 <具体的には…> ・BizやPdMと連携した、プロダクトビジョン・目標達成に向けた開発と運用 ・ユーザーが受け取る価値を起点とした、機能設計と実装方針の検討・実践 ・TLと連携した技術選定(言語・フレームワーク・ライブラリ) ・プロダクトの安定運用と改善サイクルの推進 ●開発環境 ・バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Docker ・インフラストラクチャ: AWS(EC2, S3, RDS + Aurora, etc), 　GCP(Firebase, BigQuery, CloudFunctions, etc) ・フロントエンド: TypeScript, Vue.js ・テスト環境: Rspec, Jest, Playwright ・バージョン管理: Git/GitHub ・CI/CD: Jenkins, CodeBuild, CircleCI ・開発・運用支援: Sentry, Datadog, GitHub Copilot ・コミュニケーション: Slack, Notion, Google Meet ●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 ●配属組織 配属されるシステム開発部 運送手配システムGは、10名のメンバーが在籍しています。 <在籍メンバー例> ・[EM赤川](https://note.com/hacobell/n/n307bfd7ca39f) ・[TL池松](https://note.com/hacobell/n/n5e644b2abd8b) 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。 ●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 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

・プロダクト開発 JAPAN AI STUDIO を活用した業務ワークフローの実装 (稟議承認、リソース最適配置、見込み 顧客探索、データ連携 等) LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装 各種 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合 フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) ・本番導入のための実装・改善 シニアエンジニアの設計に基づく本番導入向け実装 パフォーマンス・信頼性の改善 セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 (シニアのサポート下) ・プロダクトフィードバック 実装過程で気づいた改善ポイントのプロダクトチームへの還元 再利用可能なコンポーネント・パターンの抽出と提案 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。 JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。 その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について シニアエンジニアと協働しながら、以下を段階的に担っていただきます。 ・Phase 1 (入社〜3ヶ月): 実装担当 シニアエンジニアが設計したワークフロー / PoC の実装担当 JAPAN AI STUDIO の操作・SDK の習熟 各種 SaaS (Salesforce / SmartHR / kintone 等) との API 連携実装 ・Phase 2 (3〜6ヶ月): 実装リード 小規模ワークフローの設計〜実装を単独で担当 実装方針のドキュメント化・チーム内共有 プロダクトチームへのフィードバック起票 ・Phase 3 (6〜12ヶ月): 中規模機能のリード 中規模機能の設計・実装のリード 技術選定・アーキテクチャ判断への参加 後続のポテンシャル枠メンバーの OJT サポート ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 本ポジションが所属する FDE チームは現在 7名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース 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

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

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●開発環境 言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース 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

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry 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

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker 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

●技術基盤の構築・開発プロセスの進化 LLM活用型の開発プロセス設計・推進(Devin等のAIペアプログラミングツールの導入・運用最適化) アーキテクチャ設計・技術選定のリード(新規プロダクト・既存プロダクト横断) 開発基盤の整備(CI/CD、モノレポ構成の最適化、コードの内部品質向上) セキュリティ・ガバナンス基盤の構築(クラウドインフラの権限管理、アカウント統制、セキュリティチェック対応) DevOps/SREの仕組みづくり(監視、障害対応フロー、インシデント管理) ●プロダクト開発 新規プロダクト「Value Intelligence(VI)」の機能開発(LLM × 商談解析 × ナレッジグラフ) 既存プロダクト(Sync/Visualize)の機能開発・パフォーマンス改善・技術的負債解消 フロントエンド〜バックエンド〜インフラまでフルスタックでの開発実務 コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体のコード品質向上 ●組織設計・チームビルディング エンジニア採用への関与(技術面接、候補者の魅力付け) ビジネスサイド(CEO/PdM/セールス等)との要件調整・技術的な翻訳 開発チームの運営改善 将来的な評価制度・育成の仕組みづくりへの関与 ●ミッション エンジニアとして高い実装力を発揮しながら、開発プロセス・インフラ基盤・セキュリティの仕組みづくりをリードする。 CEO直下のポジションで、技術戦略からアーキテクチャ設計、チーム体制の進化まで幅広い裁量を持って推進する。

<担当プロダクトについて> 会話解析AI「Value Intelligence (VI)」 商談録画やメモをAIが解析し、顧客の購買ロジックを特許出願中の独自フレーム「Value Map」に基づいて可視化・価値提供するSaaSプロダクトです。 このValue Mapという強力な基盤の上に、営業組織の課題を解決する様々なアプリケーションを開発していきます。 ●商談のブラックボックス化を解消: マネージャーは商談動画を全て視聴せずとも、Value Mapを見るだけで「誰が、なぜ、どこで躓いているか」を即座に把握できます。これにより、工数をかけずに的確なフィードバックが可能になり、育成の属人性を解消します。 ●「勝ち筋」の可視化と再現: これまでトップセールスの暗黙知だった「受注に繋がる商談パターン」をValue Mapとして言語化・可視化します。これにより、メンバーは再現性を持って成果を出せるようになり、自律的な成長を促します。 ●商談品質の向上: Value Mapを商談時のガイドとして活用することで、メンバーは顧客の課題解決に向けた提案型のコミュニケーションを実践できるようになります。 顧客インタビュー https://www.salescore.jp/case/labbase_vi <業務内容> 会話解析AI「Value Intelligence (VI)」のフルスタックエンジニアとして、企画、設計、開発、運用まで一気通貫でプロダクト開発を担っていただきます。 CEOやPdM、コンサルタントや営業といったビジネスサイドの担当者と密に連携し、顧客の生の声をダイレクトに開発へ活かしていく役割です。 ●新規アプリケーション開発 ・VIの「Value Map」が持つコンテキストを活用し、営業担当者へのフィードバック機能やガイド機能といった、新たな価値を提供するアプリケーションをゼロから開発します。 ・基本的には、一つの新機能を独立して担当していただきます。担当領域は、LLM機能の仕様検討からフロントエンド、バックエンド、インフラまで、開発の全工程に及びます。 ●既存アプリケーションの改修・改善 ・自身が開発した新規アプリケーションの継続的な機能改善や、顧客やCEO、営業、コンサルタントなどビジネスサイドの声に基づいた既存アプリケーションの改修を担当します。 ●AIネイティブな開発プロセスの推進 ・Claude Code, GitHub Copilot等の活用、Devinによる自動化やコンテキストエンジニアリング環境の整備など、チーム全体の生産性向上をリードしていただきます。 <技術スタック> ・フロントエンド: TypeScript, Next.js, TailwindCSS ・バックエンド: TypeScript, Node.js, PostgreSQL, BigQuery ・インフラ: GCP, Firebase ・AI: ClaudeCode, Codex, Devin, OpenAI, Claude, Gemini

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。

ミッション(優先度順) クライアント事業変革の技術的な主体となる クライアント(主に金融・規制産業の大手企業)の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。 AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証(PoC)で終わらせない。 クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する 単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。 FDEとしての知見を組織に還元する クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。 主な業務内容 [顧客業務のAI Agent化・Platform構築] ・顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計 ・GV の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用 ・LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計(PoC ではなく本番実装) ・予測・最適化モデル(需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等)の設計・社会実装 ・運用定着KPIの設定とモニタリング(活用率・業務インパクトの数値化) [顧客への伴走・定着] ・課題定義・要件定義・提案(技術担当者〜経営層まで幅広いオーディエンスへの説明) ・定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理 ・顧客担当者(非エンジニア含む)へのハンズオン・研修設計 ・障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり [セキュリティ・コンプライアンス対応] ・金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件(ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等)への対応 ・クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠 活用する技術スタック(例) AIエージェント:OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装 言語:Python / TypeScript が中心(実装言語は案件により異なります) クラウド:AWS 等(クラウド種別は顧客環境により異なります) Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用 LLM / RAG を活用した本番システム開発(PoC ではなく本番実装) ※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。 チーム構成 FDEは、案件ごとに4〜5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

ご経験と志向性に合わせて、プレイングリードからマネジメント、技術選定まで流動的に役割を担っていただく想定です。 ＜具体例＞ ・技術組織の牽引: レビュアーとしてコード品質を担保し、若手エンジニア育成や開発文化醸成へ関与 ・バックエンド開発: Go言語での信頼性・可用性を重視したシステム開発・運用 ・リアーキテクチャの推進: 将来的なスケールを見据えた、拡張性の高いシステム設計および実装 ・インフラ最適化: GCPの運用管理、コスト改善 ■ 技術スタック ・フロントエンド: React、TypeScript ・バックエンド: Go、Echo、Python ・インフラ: GCP (Cloud Run、Cloud SQL等) ・データベース: Cloud SQL(PostgreSQL) ・開発環境: GitHub、Docker、GitHub Actions、Cloud Build、Terraform、Cursor、Claude Code ■ 開発スタイル/働き方 ・フルリモート、フレックスで柔軟な働き方 ・1週間スプリントでのアジャイル/スクラム開発 ・Cursorなどの生成AIを活用した効率的な開発

業務内容 【お任せしたいこと】 ショッピングアシストアプリ『PLUG』の開発をリードいただきたいです。 PLUGはユーザーから見ると拡張機能アプリの1つですが、開発領域が広い且つ複雑性も高く、開発難易度が非常に高いです。 プロダクトのURLドメイン内だけが機能の提供領域ではなく、様々なサイトにも表示されて使われる奥深さがあるため、プロダクトの開発領域はインターネット全般になっていきます。 その分、ユーザーとの接点が増えるため、インタフェースがより重要になります。 高度な技術を駆使しつつ最高のインタフェース作りに一緒に挑戦していきたい方からのご応募をお待ちしております。 【具体的な業務内容】 ●プロダクト開発の全体的な技術リード ●システムアーキテクチャの設計・改善 ●システム開発・運用 └フロントエンド開発 └バックエンド開発 └クラウドインフラの管理・運用 ●新しい技術の導入・評価 └コードレビューと品質管理 └データ収集・分析によるグロースハックの推進 └今後のエンジニアチームの構築とマネジメント └エンジニアリング文化の醸成と推進 以下記事に直近開発チームが取り組んできたことをまとめていますので、よろしければご参照ください。 https://note.com/stract/n/n494994a6292b #開発環境 ・TypeScriptの全面採用 弊社は、主要言語としてTypeScriptを全面採用しており、フロントエンド・バックエンド・インフラ定義において全面的にTypeScriptを用いています。 monorepoで基本的にすべてのpackageを一つのリポジトリで管理しており、コードの共通化ができております。 ・テクノロジースタック iOSアプリは、Web Componentで記述されているので、基本的にはReactを書いているのと感覚は同じです。他は、Next.js + Tailwind CSS + Vercel の組み合わせがメインとなっています。

私たちは今、大きな転換期を迎えています。 当社は、2025年12月に東証マザーズへの上場が決定しました。 上場によって得た資本を開発部門へ重点投資することで、 サービスラインナップを大幅に拡大し「CAREECON Platform」を 業界全体を支える建設DXプラットフォームへと進化させていく段階であり 現在は、複数プロダクトを横断して共通基盤を整備し、 アーキテクチャを刷新しながらスケールする仕組みを構築しています。 本ポジションでは、この変革を支えるテックリードとして 技術的な意思決定をリードし、チームを導くコアメンバーとして活躍していただきます。 ・「設計から運用まで」を横断的にリード ・若手エンジニアの技術支援・レビュー・教育 ・プロダクト横断の技術課題を自ら発見・解決 ・EM/PdMと連携し、技術面から事業戦略を推進 変革期の中心でこれらのミッションをリードいただくため、 「どう作るか」を超えて「なぜ・何を作るか」まで踏み込みながら、 技術と事業の両輪でリーダーシップを発揮できるポジションです。 具体的な業務内容 バックエンドAPI/サーバーサイドアプリケーションの設計・開発・運用 プロダクト横断のアーキテクチャ設計、技術選定 技術的負債の解消・リファクタリング・品質向上施策の実行 コードレビュー・技術指導・育成 EM・PdMとの協働による開発ロードマップ策定 新規機能開発における要件定義〜リリースまでの技術推進 プロダクト全体のパフォーマンス最適化・セキュリティ改善 開発プロセス・テスト・CI/CD環境の整備・改善 開発環境 フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド:Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース:MySQL, Redis iOS / Android:Dart, Flutter インフラ:Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール:GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント:Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視:Sentry, Redash デザインツール:Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です! https://branu.jp/news/page/230518/

建設業界の課題を解消するため、以下の機能をもつ「CAREECON Plus」というプロダクトを展開しています。 ●施工現場の業務改善・工数削減にて人手不足を解決する「施工管理機能」 ●集客力やブランド力不足を解決するノーコードWebサイト管理ツール「 マーケティング機能」 ●建設業の採用課題を解決する採用管理ツール「採用機能」 ●クラウド型の建設業社間マッチングツール「マッチング機能」 ●データを一元管理し経営改善に寄与する「経営管理機能」 現在弊社では各プロダクトを一元化することでプロダクト間の相乗効果を創り、唯一無二のプラットフォームとして成長させていく方向に、大きく舵を切っていきます。 また、建設業者だけでなく、商社・建材メーカーなど建設関連ユーザも増やしていき、ネットワーク効果を高め、業界構造の変革に取り組んでいく予定です。 各プロダクトの単体価値を追求した上で、プロダクト間のシナジーを考慮したPlatform構築の戦略立案~マネジメントを実行できる方、横断的な思考ができる方を求めています。 ●ユーザ課題の調査、新機能の企画・設計 ●計測データ、ユーザーの声を元にUXUI改善 その他プロダクトづくりに関係する業務を幅広く実施いただきます。 ●開発環境 フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド：Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース：MySQL, Redis iOS / Android：Dart, Flutter インフラ：Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール：GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント：Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視：Sentry, Redash デザインツール：Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です！ https://branu.jp/news/page/230518/

・グループの展開する金融インフラ(資産運用、保険、その他)の開発もしくは、そのプラットフォーム上で稼働するアプリケーションの設計、開発、運用 ・新規金融インフラビジネスの立ち上げ、開発、運用 ・開発チームにおける技術検証・技術選定・技術的問題解決等のリード ・チームメンバーへの技術面でのサポート 【使用技術】 <サーバーサイド> Amazon Web Services Terraform / Packer Docker Go MySQL (Aurora) <フロントエンド> TypeScript (Vue.js / React.js) Webpack 5 【使用サービス】 Google Workspace Slack 1Password GitHub Kibela Backlog Datadog Opsgenie Bitrise

<期待する役割> ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。その後は、経営・CTO・各開発責任者と連携し、その時々で解決すべき「最も解きごたえのある壁」に向き合っていただきます。 <想定される業務例> ●戦略的プロダクト開発・刷新への参画 ・成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定からアーキテクチャの再設計、難易度の高い実装までを牽引する。 ●全社横断的な「技術的突破口」の作成 ・特定のチームだけでは解決できない共通基盤(認証、データ連携、CI/CD等)の課題に対し、全社最適なソリューションを構築・展開する。 ●技術的意思決定のリードと品質の担保 ・複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューや、セキュリティ・スケーラビリティ等の高い基準の策定と実行。 ●技術組織の成熟化への寄与 ・課題解決を通じて、次世代のリードエンジニアを育成し、組織全体の「壁を乗り越える力」を底上げする。 <開発環境> ●フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ●バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ●機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ●インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ●Event Bus:Cloud Pub/Sub ●DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ●Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ●API:GraphQL,REST,gRPC ●認証: Auth0 ●開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ●コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

●ミッション 国内No.1の連結会計SaaSの信頼性(Reliability)、可用性(Availability)、パフォーマンスを最大化し、開発チームの生産性を高めるプラットフォームを構築・運用します。 ●配属先(2025年7月期初時点) プロダクト開発本部:約110名のエンジニアが所属しており、少数精鋭部隊で開発を行っております。 ●業務(イメージ) ・AWSを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用と、既存オンプレミス環境の信頼性向上の推進 ・New Relic等の監視ツールを活用し、メトリクス整備、アラート設計、および障害対応・インシデント管理リード ・連結会計SaaSのパフォーマンスを継続的に評価し、ボトルネック特定から恒久的な最適化の仕組み作り ・サービスの信頼性向上を目的としたSLI/SLOの定義と運用サイクルを確立と継続的な改善 ・インフラ全般のセキュリティ運用と、連結会計SaaS特有の金融規制要件への対応 ・開発チームのボトルネック解消と生産性の最大化のため、CI/CDパイプラインや開発環境など、信頼性の高いプラットフォームを設計・構築・運用 ・新規リリースや設計段階から可用性・信頼性レビューを実施し、障害を未然に防ぐ仕組み作り ※技術スタックを標準化することで、チームを超えた知識共有とエンジニアの水平異動を可能にする組織体制です。 ●自社開発における環境利点 ・安定した基盤と進化への投資: 期初に売上の大半が担保されるストック型ビジネスモデルにより、プロダクトの改良や進化に腰を据えて前向きに取り組める環境です。 ・顧客視点でのプロダクト開発: 会計実務BPO事業も展開しているため、プロダクトを活用する“顧客(エンドユーザー)”が社内に存在します。これにより、現場の生の声に直接向き合い、真に価値のあるプロダクトの追求ができる環境です。 ▶技術スタック 言語 : C++ / C# / Go / Java / TypeScript (Angular)/ Python インフラ : AWS / オンプレミス (Windows Server) データベース : Oracle / SQL Server / PostgreSQL ミドルウェア : Terraform / New Relic ▶クラウドシフトフェーズ 当社はオンプレミス環境での長年の運用基盤から発展しており、現在、事業継続性を最優先しながら段階的なクラウドシフトを推進中です。 そのため、技術スタックとしては AWSとオンプレミスが混在するハイブリッドな環境 を統制・自動化することに注力しています。 まずは既存システムを安全にクラウドへ移行・運用しつつ、インフラの自動化・効率化という本質的な技術課題に対して、深くコミットできる環境がここにあります。

・プロダクト基幹機能のアーキテクチャ設計 ・システム設計 ・フロントエンド及びサーバーサイド実装 ・自動テスト設計/実装 etc 【使用技術】 Go gRPC+Connect TypeScript React Vue PostgreSQL (Aurora) Terraform Docker 【使用サービス】 GitHub GitHub Copilot Slack Amazon Web Services Datadog Google Workspace 1Password Kibela

・SPA, MPA, SSRなどによるWebアプリケーションの設計・実装・リリース ・バックエンドエンジニアとの設計議論、APIのIF設計 ・ディレクター・デザイナーとのUI/UX設計議論 ・業務メンバーからの業務要件聴取 【開発環境】 ・Amazon Web Services ・Terraform ・TypeScript (Vue.js / React.js) ・Webpack 5 【開発組織】 ・裁量権と自由度が高く、その分、責任も大きい ・開発関連の情報がオープン。他のチームのコードや設計資料などは原則自由に見ることができる ・主体性の高いメンバーが多い ・技術に関する議論が活発。議論にオープンなカルチャーがあり、シビアな議論になってもネガティブな雰囲気にならない

・SPA, MPA, SSRなどによるWebアプリケーションの設計・実装・リリース ・バックエンドエンジニアとの設計議論、APIのIF設計 ・ディレクター・デザイナーとのUI/UX設計議論 ・業務メンバーからの業務要件聴取 【使用技術】 Amazon Web Services Terraform TypeScript (Vue.js / React.js) Webpack 5 【使用サービス】 Google Workspace Slack 1Password GitHub Kibela Backlog Datadog Opsgenie Bitrise

・Scrumチームの1メンバーとして、開発/運用の両方を担っていただきます。 ・1週間のリリースサイクルの中で、投入した案件については、リリースまでに必要な全工程を実施します。 ・バックログの一覧に記載された粗い内容から、実現したい成果を定義し、手段を考え、開発し、リリースまで漕ぎつけます。 ・状況に応じて、コイン、ペア、モブなどの作業スタイルの使い分け、各々の知識/スキルに応じて、相互にスキルアップしながら作業を進めます。 【ミッション】 わたしたちのミッションは、 金融/Fintech分野において、レガシーなディーリング業務をデジタル化(DX化)し、あらゆるサービスに金融機能を付与できる世界を実現していくこと です。 【大切にしている価値観】 私たちは以下3点にこだわりを持っています。 1.プロダクト(事業)の成功にコミットする 2.全権を持ったリーダーは置かず、各々のロールを信頼する 3.各自のモチベーションとミッションを結びつけることでOutputを最大化する 【開発体制・環境】 ●フロント ・React ・Typescript/JavaScript ●バックエンド ・Java×SpringBoot ・Java×独自FW(性能、耐障害性を意識する専門性の高い領域) ●インフラ ・AWS 開発手法 ・Agile/Scrum ●その他 ・Slack、GitHub 【開発メンバーの裁量】 ・OS やエディタ、IDE といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使うことができる 企画を決定する場に、実装を担当する開発メンバーが参加している ・タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行う ・全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行う ・プロダクトの開発言語やフレームワークなど主要な構成技術は、基本的に最新版より1年以上ビハインドしていない 【コード品質向上のための取り組み】 ・本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施している ・「リファクタリングは随時行われるべき」という価値観をメンバー全員が共有しており、日常的に実施している ・何らかのコーディング規約をチーム全体で遵守するようにしている ・提出されたコードには自動的にリグレッションテストが実行される環境が構築されている ・コード品質評価ツールを導入して、メンバーが常に確認できるようにしている 【テストの実施度】 ・ほとんどのプロダクトコードに単体テストを記述、実施している ・ほとんどの機能に受け入れテストを記述、実施している ・機能の実装と同時にテストコードを記述している ・想定される複数環境での品質チェックを義務づけている 【アジャイル実践状況】 ・1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している ・デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っている ・イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングを行っている ・タスク見積もりの単位には絶対量(人日など)ではなく相対ポイントを用い、極力複数人の意見を調整する形で行っている ・継続的なデプロイ(デリバリー)を行っている 【ワークフローの整備】 ・全てのコードをバージョン管理ツールで管理している ・各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースで行われる ・自動(=システム化され、1コマンドで実行できる)ビルド、自動デプロイ環境が整備されている ・コードによるインフラ構成管理(Infrastructure as Code)の環境が整備されている 【オープンな情報共有】 ・開発に必要な全ての資料やデータ(個人情報を除く)は、実装を担当するメンバーなら誰でも、上長その他の許可の必要なく自由に閲覧できる ・KPI などチームの目標・実績値について、メンバーの誰もがいつでも閲覧可能になっている ・チャットツールを導入しており、チームのためのチャットルームがある ・専用の情報共有ツールを使って、ノウハウや議事録、日報などの情報共有を行っている ・特定の人だけしかできない業務が存在しない(属人性をなくす取り組みをしている) 【労働環境の自由度】 ・仕事中、イヤホンの装着が許容されている ・フレックスタイム制または裁量労働制を採用している ・リモート勤務を行うことができる(要相談) 【メンバーの多様性】 ・外国籍の開発メンバーがいる ・育児中の開発メンバーが在籍している ・開発メンバーの新卒採用を実施している 【技術カルチャー】 ・CTO またはそれに準じる、技術やワークフローの標準化を行う役割の人・部門が存在する ・取締役(社内)または執行役員として、エンジニアリング部門の人間が経営に参加している ・経営トップがエンジニア出身、または現役のエンジニアである ・エンジニアの人事評価にエンジニアが関わっている ・エンジニアを対象にした勉強会(Simplex Tech Day)、カンファレンスを主催したことがある (雇入れ直後)システムの開発及びコンサルティング (変更の範囲)会社の定める業務 ※雇い入れ直後の業務内容は求人によって異なります。