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

株式会社Finatext

・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

株式会社ハッカズーク

●サービス概要 『退職で終わらない企業と個人の新しい関係を実現して、退職による損失を無くす』をサービスミッションに、アルムナイに特化したサービスを提供しています。 アルムナイとは「卒業生」を意味し、従来は大学の卒業生を表す言葉として使われていますが、人事領域では「企業の卒業生」や「OB/OG」「退職者」を意味し、人事領域で注目を集めています。 ハッカズークは、日本におけるアルムナイ(退職者)ネットワークの先駆けとして、企業と「アルムナイ」との関係性に着目しています。これまで「退職者=裏切り者」というネガティブなイメージを持たれがちであった日本の雇用慣行を、「別れを資産」へと変革していくことを目指しています。 アルムナイ専用のクラウドシステム提供などを通じて、企業が円滑かつ継続的に退職者の方々と良好な関係を築けるようにサポートしています。 提供サービス 「オフィシャル・アルムナイ」※大手企業様が100社以上導入しているシステムです(https://official-alumni.com/) 提供メディア「アルムナビ」(https://alumnavi.com/) PIVOTに代表が出演「アルムナイとは何か」(https://www.youtube.com/watch?v=yFfUOjXI08Y) 毎日新聞に大阪拠点開設の記事が掲載 スキルや経験に合わせ、各フェーズのミッションを推進していただきます。 【業務例】 ・老朽化したフロントエンドのUI/UXアップデートおよびモダン化 ・バックエンド(PHP/Laravel)やサーバーインフラのアーキテクチャ見直し、新旧APIのバージョン管理・移行 ・既存サービスへの機能追加・追加開発 ・生成AI(CursorやGitHub Copilotなど)を活用した、既存仕様の紐解きとMarkdown形式の設計書の作成・整備 ・AIに任せるコンポーネントテストやリグレッションテストコードの生成・量産化 ・AIを活用したコードレビューやプロンプトの整備など、品質向上のための仕組みづくり ・プロダクトチームやCS(カスタマーサクセス)チームと連携した最上流からの仕様検討 【技術スタック】 ・フロントエンド: JavaScript / TypeScript, React ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ: AWS (EC2, Aurora など) ・開発環境: VSCode, 各種最新AIツール(GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude など)

株式会社ハッカズーク

●サービス概要 『退職で終わらない企業と個人の新しい関係を実現して、退職による損失を無くす』をサービスミッションに、アルムナイに特化したサービスを提供しています。 アルムナイとは「卒業生」を意味し、従来は大学の卒業生を表す言葉として使われていますが、人事領域では「企業の卒業生」や「OB/OG」「退職者」を意味し、人事領域で注目を集めています。 ハッカズークは、日本におけるアルムナイ(退職者)ネットワークの先駆けとして、企業と「アルムナイ」との関係性に着目しています。これまで「退職者=裏切り者」というネガティブなイメージを持たれがちであった日本の雇用慣行を、「別れを資産」へと変革していくことを目指しています。 アルムナイ専用のクラウドシステム提供などを通じて、企業が円滑かつ継続的に退職者の方々と良好な関係を築けるようにサポートしています。 提供サービス 「オフィシャル・アルムナイ」※大手企業様が100社以上導入しているシステムです(https://official-alumni.com/) 提供メディア「アルムナビ」(https://official-alumni.com/alumnavi) [PIVOTに代表が出演「アルムナイとは何か」(https://www.youtube.com/watch?v=yFfUOjXI08Y) 毎日新聞に大阪拠点開設の記事が掲載 スキルや経験に合わせ、各フェーズのミッションを推進していただきます。 【業務例】 ・老朽化したフロントエンドのUI/UXアップデートおよびモダン化 ・バックエンド(PHP/Laravel)やサーバーインフラのアーキテクチャ見直し、新旧APIのバージョン管理・移行 ・既存サービスへの機能追加・追加開発 ・生成AI(CursorやGitHub Copilotなど)を活用した、既存仕様の紐解きとMarkdown形式の設計書の作成・整備 ・AIに任せるコンポーネントテストやリグレッションテストコードの生成・量産化 ・AIを活用したコードレビューやプロンプトの整備など、品質向上のための仕組みづくり ・プロダクトチームやCS(カスタマーサクセス)チームと連携した最上流からの仕様検討 【技術スタック】 ・フロントエンド: JavaScript / TypeScript, React ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ: AWS (EC2, Aurora など) ・開発環境: VSCode, 各種最新AIツール(GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude など)

株式会社ハッカズーク

●サービス概要 『退職で終わらない企業と個人の新しい関係を実現して、退職による損失を無くす』をサービスミッションに、アルムナイに特化したサービスを提供しています。 アルムナイとは「卒業生」を意味し、従来は大学の卒業生を表す言葉として使われていますが、人事領域では「企業の卒業生」や「OB/OG」「退職者」を意味し、人事領域で注目を集めています。 ハッカズークは、日本におけるアルムナイ(退職者)ネットワークの先駆けとして、企業と「アルムナイ」との関係性に着目しています。これまで「退職者=裏切り者」というネガティブなイメージを持たれがちであった日本の雇用慣行を、「別れを資産」へと変革していくことを目指しています。 アルムナイ専用のクラウドシステム提供などを通じて、企業が円滑かつ継続的に退職者の方々と良好な関係を築けるようにサポートしています。 提供サービス 「オフィシャル・アルムナイ」※大手企業様が100社以上導入しているシステムです(https://official-alumni.com/) 提供メディア「アルムナビ」(https://official-alumni.com/alumnavi) PIVOTに代表が出演「アルムナイとは何か」(https://www.youtube.com/watch?v=yFfUOjXI08Y) 毎日新聞に大阪拠点開設の記事が掲載 業務内容 スキルや経験に合わせ、各フェーズのミッションを推進していただきます。 【業務例】 ・老朽化したフロントエンドのUI/UXアップデートおよびモダン化 ・バックエンド(PHP/Laravel)やサーバーインフラのアーキテクチャ見直し、新旧APIのバージョン管理・移行 ・既存サービスへの機能追加・追加開発 ・生成AI(CursorやGitHub Copilotなど)を活用した、既存仕様の紐解きとMarkdown形式の設計書の作成・整備 ・AIに任せるコンポーネントテストやリグレッションテストコードの生成・量産化 ・AIを活用したコードレビューやプロンプトの整備など、品質向上のための仕組みづくり ・プロダクトチームやCS(カスタマーサクセス)チームと連携した最上流からの仕様検討 【技術スタック】 ・フロントエンド: JavaScript / TypeScript, React ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ: AWS (EC2, Aurora など) ・開発環境: VSCode, 各種最新AIツール(GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude など) 【技術スタック】 ・フロントエンド: JavaScript / TypeScript, React ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ: AWS (EC2, Aurora など) ・開発環境: VSCode, 各種最新AIツール(GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude など)

株式会社GROWTH VERSE

ご経験と志向性に合わせて、下記のような役割をお任せいたします。 【概要】 2024年にM&Aで獲得した「ミセシル」事業のエンジニアを募集しています。 ミセシルは3,000万人規模の位置情報データを扱う人流分析AI Agentです。 上記のデータを活用した分析プロダクトの開発を進めており、一緒に手を動かして事業を前に進めるメンバーを新たに迎えたいと考えています。 【主な業務内容】 3,000万人規模の位置情報データを活用し、商業施設向けの分析プロダクトを開発しています。今までのミセシルのダッシュボードを刷新していく開発と、新たに進めているPoC向けの新規開発の両方に携わります。 担当領域を技術で固定することはなく、プロダクトの状況に応じて、アプリケーション開発からデータ基盤の構築まで横断的に手を動かします。 並行して、稼働中の既存システムの安定運用・改善も担います。 ・ダッシュボードの刷新に向けた開発 ・PoC向けの新規開発 ・位置情報データを用いたデータ基盤の開発 ・稼働中の既存システムの安定化・改善 【技術スタック】 ・バックエンド:Python、FastAPI ・フロントエンド:TypeScript、React、Vite ・データ基盤:Snowflake、dbt ・データ取り込み:S3、Snowpipe、Snowflake Tasks ・データベース:Aurora PostgreSQL Serverless v2 ・インフラ:AWS(ECS、ECR、S3、Aurora)、Terraform、Valkey ・開発環境:GitHub、GitHub Actions、Docker、Claude Code

株式会社Finatext

●業務の概要 このポジションでは、自社の保険事業を実際のユーザーとして活用しながら(ドッグフーディング)、保険会社・金融機関向けのAIプロダクトの開発を軸に、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。 プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●InsurTech事業メンバー ・河端 一寛(InsurTech事業責任者) 東京大学経済学部卒業。博報堂(途中、博報堂コンサルティングに出向)、ボストンコンサルティンググループ(BCG)を経て、Finatextに入社。 博報堂では、消費財・機械、小売等のマーケティング戦略立案・実行支援業務に従事。 BCGでは、複数の新規事業・新サービス立ち上げ支援業務に従事。 紹介ページ:https://finatext.com/recruit/about/insurtech ・山崎 蓮馬(テックリード) 2018年にFinatextに入社。STREAMの口座開設、セゾンポケット、InsurTech事業のWebフロント開発やInspireの基礎設計をリード。現在はInspireの開発リーダーを担当。 インタビュー記事はこちら:https://note.com/finatext/n/ndd0a14e2ebf0 ・今中 公紀(テックリード) 新卒で大手旅行会社のシステム部に配属。社内開発チームやオフショア拠点の立ち上げに従事。2021年にFinatextにジョインし、保険事業のバックエンド開発を担当。 インタビュー記事はこちら:https://finatext.com/recruit/finalog/interview_imanaka ・河又 翔平(InsurAI リードAIエンジニア) ITエンジニア、フィンテック企業のデジタルマーケティング責任者を経て、(株)ビヘイビアを創業。保険相談AI「ほけんのAI」の開発・運営を3年間行ったのち、2025年10月にM&AにてFinatextグループ入り。現在は保険会社・金融機関向けAI開発をリード。担当領域はAI保険相談、AI募集文書作成・審査、AIロープレ、AI引受査定、AI支払査定、AI不正検知など。 M&Aプレスリリースはこちら:https://finatext.com/fn/news/20250902 ●使用技術 言語 / フレームワーク ・Go (主軸)、TypeScript(Vue, React, Next.js)、Python (FastAPI) インフラ / クラウド ・AWS (主軸)、Azure、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB <データ基盤> ・Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash <認証 / セキュリティ> ・Amazon Cognito、OAuth 2.1 <AI / LLM> AWS Bedrock (主軸)、Bedrock Agents、Azure OpenAI、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) ●開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) ・コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 ・コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス ・エージェント開発:自社MCPゲートウェイ経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 ・AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

secondz digital株式会社

ポジション概要 クライアントの経営課題を起点に、AIを軸とした変革シナリオとアーキテクチャを設計し、実装までリードする役割です。 AIの全レイヤーに自分の設計思想を落とし込むことができます。 主な業務内容 戦略・構想フェーズ - 経営層と直接議論しながら、AI前提の事業・組織モデルをゼロから設計 - RevOps 観点で KPI・業務プロセス・データ構造の“再定義” - AI導入ロードマップ/優先度を、2〜3年後の未来から逆算して設計 - ROI・KPI などの成果指標を、AIが継続稼働できる構造に最適化 “AIが企業の中枢で動き続けるための未来図を描くフェーズです” アーキテクチャ設計・PoC - LLM選定/RAG構成/Vector DB/ETL/ELT基盤/マルチエージェント構成など 企業ごとに異なる“AIエコシステム”をゼロから設計 - 既存データのアセスメントから、取得すべき新しいデータの定義 - Agentic Workflow × UI/UX による、“自律的に動くAIワークフロー” の構築 - 技術 PoC・プロトタイプ開発リード “技術的な最適解を探りつつ、実際に動くAIの原型をつくるフェーズです” 実装・定着フェーズ - スプリントを設計し、AIが安定稼働するための プロダクトレベルの開発管理 - 戦略コンサルタント・AIエンジニアと協働し、アーキテクチャ→コード→運用をシームレスにレビュー・改善 - 現場で使われ続けるための運用プロセス・トレーニングを設計 “導入して終わりではなく、AIが“使われ続ける”仕組みまで責任を持てます”

MNTSQ株式会社

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・バックエンドやフロントエンドにおける要件定義～設計～実装 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・データ分析、ユーザー調査 ・技術選定、実装標準化立案と実施、コードレビュー ・他部門とのコラボレーション 　└知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション 　└slackや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客商談やヒアリングへの同席機会あり ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

MNTSQ株式会社

●業務の概要 このポジションは、プロダクトのフロントエンド領域において中長期ロードマップの開発をリードし、新規機能や重要機能の技術設計(アーキテクチャを含む)から実装推進までを担います。 フロントエンドの技術的負債の解消や、必要に応じたリアーキテクチャを推進し、開発の継続性と品質を高めることに加えて、デザインやバックエンドなど他職種と密に連携しながら、ユーザーにとって使いやすい体験を実現するための論点整理、意思決定、合意形成を行い、全体最適の観点で開発を前に進めることを期待しています。 ●業務の詳細 ・アーキテクチャ刷新の計画立案と実行 　└既存のフロントエンドを刷新していくための方針策定 　└リスクや移行パスを設計し、開発の優先度と順序を整理して進行 ・設計リード(技術選定・設計レビュー・品質担保) 　└技術選定、設計方針、コンポーネント設計、状態管理などの意思決定 　└実装の品質(保守性、パフォーマンス、セキュリティ)を担保するためのレビュー観点整備 ・技術的負債の解消 　└既存コードや設計の課題を棚卸しし、開発速度と品質を上げる改善 ・クロスファンクショナルな推進 　└デザインとフロントエンド双方に一定以上の理解を持ち、仕様や体験の論点整理 　└バックエンドや他チームと連携した全体最適の推進 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割担当 　開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】[デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

MNTSQ株式会社

●募集概要 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ●担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 ●技術スタック ・言語: Python, TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch ・クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud ・データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ・ツール: GitHub, Docker ●プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●入社受入の体制 <前提となる働き方> コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 <3ヵ月のオンボーディングプログラム> MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

MNTSQ株式会社

UIに関する高い専門性を活かし、プロダクトデザインエンジニアは、プロダクトのUI品質と一貫性を高めるために、デザインシステムの拡充と既存アプリケーションへの適用をリードします。デザインをコードとして再現しきる実装力を前提に、複雑なUIの設計から実装までを担い、プロダクト全体の体験向上につながるUI基盤を整備します。デザイン・フロントエンド開発を担当いただくポジションです。 ●業務詳細 ・デザインシステムの拡充 　└コンポーネントやスタイルの整備 　└再利用性・保守性を高める設計(UIの標準化、ガイド整備) ・既存アプリケーションへの適用推進 　└既存画面への段階的な適用計画の策定 　└既存実装との整合を取りながらの移行・改善 ・複雑なUIの設計と実装 　└仕様やデザイン意図を踏まえたUI設計 　└UIの統一性、操作性、拡張性を意識した実装 ・関係者連携 　└デザイナー、フロントエンド/バックエンド、プロダクトマネジャーなどと連携し、UIの論点整理と実装方針の進行 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●デザインエンジニア・フロントエンドエンジニア・プロダクトデザイナーの役割の違い <プロダクトデザイナー> ・UX・体験設計の起点を担う:情報設計・UIデザイン・プロトタイピングを通じて「何をどう見せるか」を定義する ・PdM・エンジニアと要件定義フェーズから連携し、ユーザー課題を解決するデザインを主導する ・デザインシステムの構築・運用やプロセス標準化など、デザイン組織の基盤づくりにも携わる <デザインエンジニア> ・UIに責務を持つスペシャリストとして品質と一貫性を担う:デザインシステムの拡充・既存プロダクトへの適用をリードする ・デザインをコードとして再現しきる実装力を前提に、複雑なUIの設計から実装までを一気通貫で担う(UI専門職) ・デザイナー・フロントエンド・バックエンド・PdMと横断的に連携し、UI基盤の整備を推進することで他職種の開発生産性に貢献する <ソフトウェアエンジニア(フロントエンド)> ・アプリケーションのロジックとバックエンド連携に責務を持つ:UIにも携わるポジションですが、比重はロジック・設計・アーキテクチャが高い ・既存プロダクトの改善から新プロダクトの立ち上げまで、フロントエンド全体の技術的課題発見・解決を担う ・複雑な契約業務をユーザーが直感的に操作できる体験へ落とし込む 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

MNTSQ株式会社

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割 　担当開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

MNTSQ株式会社

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・テックリードとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて <テックリードの役割> ・アーキテクチャー設計 ・全体最適をふまえた技術意思決定 <リードエンジニアの役割> ・担当開発アイテムのリード ・技術的意思決定・テックリード補佐 ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】 [MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

JAPAN AI株式会社

ミッション ソフトウェアエンジニアリングとAIを駆使して、テストの自動化とテストケースのライフサイクル全体の質を高め、プロダクト品質とリリース速度を両立させる現在、QA業務のうち約50〜60%はすでに自動化されており、基盤としては一定の水準に達しています。このポジションで問われるのは自動化率を積み増すことだけでなく、未自動化領域の自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル管理を仕組み化し、改善が自走するサイクルを作ることです。 期待する役割について テストの自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル運用の3方向をリードし、AIを活用しながらQAプロセス全体が継続的に良くなる仕組みを構築・運用していただきます。 ・自動化できていない領域を見極め、優先度をつけて自動化する ・既存の自動化されたテストの品質(網羅性・保守性・シグナルの信頼性)を継続的に改善する ・テストケースのライフサイクル(作成・実行・評価・棚卸し・廃止)を設計し、改善が回る仕組みを構築・運用する ・AI/LLMを用いたテストケース生成・改善エージェントを構築する ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CSとの橋渡しを行う ・約400社が本番利用するプロダクトの品質を、自動化・品質改善・仕組み運用の3方向から担保する 業務内容 ●未自動化領域の自動化 ・自動化できていない箇所を洗い出し、優先度をつけて自動化する ・AI/LLMを活用したテストケース生成エージェントの構築 ・CI/CDへの自動テスト組み込み・回帰テストの整備 ●既存テストの品質改善 ・既存テストケースの品質(重複・カバレッジ・保守コスト・シグナルの信頼性)を精査し、改善する ・Flakyテストの検知・修正、形骸化したテストの棚卸し ・テスト設計・品質基準の策定、良いテストケースの記述 ●テストケースのライフサイクル設計・運用 ・テストケースの作成〜実行〜評価〜棚卸し〜廃止までのライフサイクルを設計する ・改善が継続的に回る仕組み(レビュー体制・メトリクス・運用フロー)を構築・運用する ・JAPAN AI STUDIOを活用したQA・テスト業務の仕組み化 ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CS/非エンジニアとの橋渡しを行う チーム体制 約150名が開発組織に在籍しています。 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 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

JAPAN AI株式会社

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略 ・会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 ・市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 ・プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 ・KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 ●ハンズオンでのプロダクト開発 ・開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定を直接リード ・ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 ・プロダクトのリリース計画の策定および実行 ・最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ●チームマネジメント ・10名規模のプロダクトマネージャーチームの育成・評価 ●チーム全体のパフォーマンス向上を目的とした組織改善 ・メンバーが自律的に成長できる環境の構築およびモチベーション管理 ・多国籍チームにおけるバイリンガルコミュニケーションの推進 ●ステークホルダーとの連携 ・営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 ・顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 ・経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 ・グローバル展開を見据えた英語でのコミュニケーション ●開発言語 : TypeScript, Python ●作業環境 : Mac (Appleシリコン)、モニター2台まで利用可能 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

キャディ株式会社

テクノロジー組織が最大限に価値発揮をするための組織マネジメント活動や、事業戦略上の意思決定プロセスへの関与をお任せします。 ※ご経験やご志向を踏まえ、単一チームまたは複数チームのマネジメントを担っていただく想定です。 ・事業戦略やプロダクトビジョンにアラインした目標設定と目標達成マネジメント ・1on1や評価フィードバック等を通じたチームリーダーやマネージャー層の育成 ・事業・プロダクトのスケールを見据えた組織設計 ・日本語/英語の2言語を用いる組織において、生産性を向上させるための情報流通の企画・推進 ・エンジニア採用活動・社外広報活動の推進 ・CADDi Techカルチャーの浸透 ・その他、エンジニアリング組織の価値発揮を最大化するための問題提起や施策の企画・実行 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

キャディ株式会社

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Engineering Management 全般の役割を担っていただきます。 技術専門家として顧客とのコミュニケーション・要件定義・仕様策定を行い、プロジェクトマネジメント・デリバリーマネジメント・運用マネジメントまでを一気通貫で推進していただきます。 また、事業戦略にアラインしたチームの目標設定・育成・評価を通じて、組織としての成果を最大化する役割も期待します。 さらに、ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流を意識し、他部署の PdM らと協働することで、全社レベルでの技術的な価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) 顧客の経営課題に基づくソリューション提供に関わるプロジェクトマネジメント(要件定義〜デリバリー〜運用) PoC フェーズのプロトタイプを AWS 上の本番アプリケーションとしてプロダクション化するための設計・開発マネジメント 事業戦略にアラインした目標設定と達成マネジメント 1on1や評価フィードバックを通じたチームメンバーの育成 顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ソリューション開発で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 エンジニア採用活動の推進 ●所属組織について Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ●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:Amazon Web Services,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

キャディ株式会社

●Mission The Incubation Team operates as a "startup within a startup." We go far beyond routine feature development, acting as an autonomous engine to build new businesses from the ground up. Our mission is built on three strategic pillars: 1.Forge New Products: We don’t just build; we innovate. We continuously launch and iterate on high-impact products that solve our customers' most complex, high-value problems. 2.Architect High-Performance Teams: We believe that great products come from great organizations. We focus on building and scaling elite engineering teams capable of owning product growth independently. 3.Institutionalize Speed: We don't just move fast by accident. We design the repeatable frameworks and playbooks that turn the "zero-to-one" creation process into a streamlined, scalable science. ●Job Responsibilities Technical Strategy & Architecture: Own the end-to-end architectural roadmap for core backend services. You will make the high stakes decisions on tech stacks, data modeling, and system design that will define our platform for years to come. Engineering Leadership: Act as a technical authority across multiple squads. You will mentor senior engineers, conduct deep dive code reviews, and raise the collective "bar" for engineering excellence. Product Incubation: Drive the technical execution of 0 to 1 product launches, ensuring that speed of delivery never compromises long-term system integrity. System Modernization: Identify and eliminate critical technical debt. You will lead the transition from legacy structures to a modern, distributed architecture optimized for global scale. ●Development Environment Frontend: TypeScript, React, Next.js Backend: TypeScript, Rust(axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS) Infrastructure: Docker, Google Cloud, Kubernetes, Istio, Cloudflare 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 Authentication: Auth0 Other tools: GitHub Copilot, Figma, Storybook Communication: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

株式会社ディーバ

連結決算・開示のプロダクト(自社製品)の企画・開発・機能改善を行うプロダクト開発本部に所属の上、品質管理スペシャリストとして、オンプレミスからSaaSに進化させるプロダクト品質基準の見直し、再設計、推進・改善を担い、製品開発エンジニアと共に“ものづくり”に携わっていただきます。 ※具体的な取り組みとしては、世界基準の品質特性(ISO/IEC25010)を採用した品質管理体制を目指してまいります。 これまでの品質管理体制の現状を踏まえ、まずは簡易プロセスを導入し、その上でリリース基準づくり、フェーズ毎の判断導入、第三者テストの強化、出荷判定の判断基準強化、トラブル時の基準導入と、徐々に進化させていく予定です。 機能改善:BPOで得たノウハウや会計ルール改正を仕組みや既存製品に反映 機能拡大:業務の自動化に繋がるシステムや新製品の開発 サービス向上:オンプレ→クラウド化などを推進して顧客の利便性を高める 開発環境 言語 : C# / Go / Java / TypeScript (Angular) 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 / PowerShell / New Relic

キャディ株式会社

CTO直下の戦略的技術組織に所属し、組織内で発生する様々な技術課題の解決に取り組むテックリードのポジションです。 部門横断の課題解決や技術施策の推進を通じて、事業成長の最大化に貢献します。 以下は一例ですが、裁量と共に枠にとらわれない横断的な活躍を期待しています。 ・部門横断の技術課題の特定と解決 ・CTOや各事業部・プロダクトチームと連携し、技術課題の抽出および解決のリード ・課題に対する技術的なアプローチの設計・実装・評価 ・技術戦略の立案・推進 ・技術組織全体の戦略やロードマップの策定に貢献 ・課題の優先度の決定と施策の推進 ・アーキテクチャ設計と技術的意思決定の支援 ・複数プロダクトにまたがる共通基盤やマイクロサービスの方針整理 ・技術的なベストプラクティスの策定と社内展開 ・組織設計やアーキテクチャのレビューと改善のリード ・品質・パフォーマンスの向上施策の推進 ・コード品質、テスト自動化、CI/CDの改善方針の整理 ・組織への発信と浸透 ・ステークホルダーとの連携・調整 ・開発組織内各部門との協働による課題解決 ・技術的な観点からの意思決定支援と説明責任の遂行 ・チームづくりや採用 ・横断的な施策を推進するチームのマネジメント ・必要に応じて採用にも関与 ●キャディの開発組織の雰囲気がわかる参考資料 [キャディによる挑戦の本気度(VPoE藤倉のnote)](https://note.com/sigemoto/n/n8eb9dc477794) [600人でも「0.1合目」の異次元な挑戦──“3年で数十個”のハイグロースなプロダクト開発に挑むキャディの開発組織](https://www.fastgrow.jp/articles/caddi-tech-session) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●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

キャディ株式会社

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●開発環境 言語 フロントエンド:TypeScript バックエンド:Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド:React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド:Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ:*Google Cloud*, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス:CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore,* BigQuery* API:GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング:Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証:Auth0 開発ツール:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

キャディ株式会社

●期待する役割 経営ボードやCTO、各VPと連携し、事業のPLや中長期的な経営戦略と連動した全社横断的な技術戦略の策定、および技術投資の意思決定を技術専門職のトップランナーとして主導・実行していただきます。 ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも深い専門性を発揮して手を動かしながら、技術の力で「日本発のグローバルテックカンパニー」となるための強固なアーキテクチャとエンジニアリング基盤を創り上げる役割です。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・グローバル技術戦略の策定とアーキテクチャ設計のリード 事業の非連続な成長(事業の数倍〜数十倍へのスケール)を牽引するための技術ロードマップ策定 複数プロダクトが有機的に連携しつつ独立して進化できる「次世代プラットフォームアーキテクチャ」の設計・主導 ・パラダイムシフトを伴う全社技術基盤の刷新 「AIネイティブ組織」への全社変革や開発生産性のデッドロック解消など、既存のシステムやアーキテクチャの枠組みを根底から変える設計と完遂 ・技術的意思決定のリードと品質ガバナンスの構築 全社的なセキュリティ・パフォーマンス・スケーラビリティのグローバル基準の策定と実行 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と技術的支援 ・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の課題に対し、全社最適なソリューションを自ら構築・展開する ●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

株式会社ディーバ

ミッション アプリケーションレイヤーの技術的方針の提案・策定・推進など、SaaSの成長を支えるコアな機能開発と、開発プロセス全体の品質・生産性向上を牽引していただきます。 ▶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。 ▶共通リーダーシップ 要件定義・基本設計の作成を主体的に担い、チームメンバー(BP含む)の設計・製造活動に対する技術的なリード(指導・支援)を行います。 また、CI/CDを含む開発プロセス全般の技術的な改善提案と実行を担い、チーム全体の生産性向上にも主体的に取り組んでいただきます。 ・バックエンド領域(システム基盤・コアロジック) コア機能のアプリケーション設計・製造をリードし、SaaS化に伴うシステム基盤の進化に貢献します。 将来を見据えたスケーラブルな設計に対し、技術的ロードマップに準じて、実現を推進します。 ・フロントエンド領域(ユーザー体験・操作性) 会計業務特有の複雑性を解消するUI/UXの設計・実装をリードし、ユーザーが直感的に操作できるアプリケーション体験の品質を担保します。 ※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。 開発環境 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。

株式会社ディーバ

所属 プロダクト開発本部 【開発チーム概要】 自社内の会計実務チーム(BPOサービス事業)にて蓄積した連結決算業務のノウハウをアルゴリズムに落とし込み、自動で連結決算業務を行う自社RPA(Robotic Process Automation)プロダクトを開発しています。 ※将来的には自動化システムのパッケージ化と外販を視野に入れています。 決算BPO以外の収益チャネルを増やすことで、ビジネスモデルの変革を実現します。 ◇事業特徴・提供価値◇ 弊社は連結決算開示領域に専門特化し、プロダクト開発と実務サービスの2つの事業軸から『実行→改善→開発』のサイクルを生み出せることにあります。 『ソフトウエア∞BPO』のアップサイクルを繰り返せるビジネスの特徴・強みの中でも、同チームは開発現場と実務現場を繋ぎ、作業の自動化を促進・強化を行っていく非常に重要なポジションです。 【業務特徴】 DevOpsを推進しているため、RPAプロダクトの開発・機能改善だけでなく、利用者であるBPOサービス事業の方々との企画・要件定義・運用支援なども一気通貫でお任せしています。 【詳細】 会計業務RPAシステムを始め以下のような業務にアサインされます。 ※募集形態はバックエンドエンジニアとなっていますが、新規プロダクトの企画開発も計画しており、フルスタックに活躍することが可能です。 RPAシステムを支える自社ライブラリの開発・保守 RPAシステムの開発全般 PdMと協働し、技術的負債の返済戦略を策定 新規プロダクトの技術選定や調査 組織の設計・実装レベルの維持と向上 エンジニア向けオンボーディングの設計と改善 ※また、プロジェクト間の共通フローは自社ライブラリとして集積・開発やUI/UXの向上を実現する共通インターフェースの開発を並行して行っています。 ●開発環境 - 開発言語: python - ソースコード管理:git - プロジェクト管理:github,jira - その他使用技術: 言語:go,typescrpt フレームワーク:django その他:sqlite ●自社プロダクト 国内市場シェアNo.1:Diva System LCA - 出典 株式会社富士キメラ総研 2025年7月発行 市場調査レポート「ソフトウェアビジネス新市場 2025年版」調べ - 2012年版よりNo.1を継続中

株式会社Medical Shift

【ミッション】 当社のエンジニアリング組織をリードし、成長させる役割を担っていただきます。 現在2名のエンジニアチームを、1年後に5名、3年後に15名規模まで拡大することを目指しています。 技術的な指導とマネジメントの両面から、チームの成長と製品の品質向上に貢献していただきます。 【業務内容】 当社のプロダクト開発は、要件定義・設計・実装・テスト・運用までを一貫して行う"フルサイクルエンジニアリング"を採用しています。 単なる実装担当ではなく、プロダクトオーナーやデザイナーと連携しながら、仕様策定から改善提案まで主体的に携わっていただきます。 <開発> ・開発プロジェクトにおけるビジネス要件のヒアリング、フィードバック、開発方針の決定 ・システム開発におけるアーキテクチャ設計・技術導入・開発業務 ・プロジェクトにおけるビジネス側との連携、エンジニアチームのリード ・コードレビューを通じた品質の向上とメンバー育成 ・ベストプラクティスの導入・徹底による、エンジニアリング文化の醸成 <マネジメント> ・エンジニアリング組織の目標設定と達成に向けたリード ・エンジニアの採用、育成、評価 ・エンジニアリングプロセスの改善 【開発環境】 ・バックエンド:Ruby / Python / JavaScript / TypeScript / Ruby on Rails / Next.js ・フロントエンド:JavaScript / Vue.js / React　 　-1サービスのみVue.jsを利用していますが今後は基本的にReactを利用していく想定です ・インフラ:AWS / Heroku ・データベース:PostgreSQL ・構成管理:Terraform ・その他:GitHub / Slack 【その他】 ・『開発チームの基本姿勢ガイドライン 』の短縮・抜粋版(代表兼エンジニア/堀) 　https://note.com/medical_shift/n/n3b70419320e2

株式会社ナウキャスト

●本ポジションで関わる事業・プロダクト このポジションでは、以下2つの事業のいずれかへの配属を想定しています。 ①Data AI Service事業 主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。 独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。 不動産領域のAI×データプロダクト「DataLensオフィス営業」「DataLens店舗開発」のエンタープライズ向けカスタマイズ開発の推進をお任せいたします。 「DataLens オフィス営業 」 AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス https://lp.datalenshub.com/office https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 「DataLens 店舗開発」 人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール https://lp.datalenshub.com/property https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ②Data AI Solution事業 データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。 Snowflakeを活用したデータ基盤構築、AIエージェントのガバナンス基盤(MCPass)、AI協働プラットフォーム(Finstage Cowork)などを展開しています。 「MCPass」(新規立ち上げ) 組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発 金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 「Finstage Cowork」(企業向けAI協働プラットフォーム) 企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 https://finatext.com/finstage/cowork 「NorthCast」 データクラウド「Snowflake(スノーフレイク)」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。 https://nowcast.co.jp/news/20250530/ ●事業チーム 社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。 ≪チームの雰囲気≫ 大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20〜30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。 ≪働き方≫ フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。 ≪キャリアパス≫ テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。 ≪社員インタビュー≫ AIを駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創る 少人数チーム https://finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sumita_atsushi https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ●業務の概要 このポジションでは、自社プロダクト(MCPass・Finstage Cowork)の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●使用技術 言語 / フレームワーク Python(FastAPI)、TypeScript(React)、Terraform インフラ / クラウド AWS(主軸)、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB データ基盤 Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash 認証 / セキュリティ Amazon Cognito、OAuth 2.1 AI / LLM AWS Bedrock(AgentCore)、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) 開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス エージェント開発:MCPass(自社MCP Gateway)経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

株式会社Medical Shift

機能実装や改修はもちろん、開発プロジェクト全体の改善にも携わっていただきます。 ・既存サービスの成長KPI(ユーザー獲得/オンボーディング/リテンション等)を分析し、改善施策を企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫して担当。 ・Webアプリケーションの新規機能開発および改善、リファクタリング、AB/多変量テスト設計・実行。 ・データ分析やBIツールを活用したログ分析・可視化・インサイト抽出。 ・開発チーム・プロダクトチーム・マーケティングチームと連携し、グロースエンジニアリング文化を社内に根付かせる。 ※グロースエンジニアとは分析・企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫で担当するエンジニアです。 【使用技術】 ・バックエンド 　-Ruby, Python, JavaScript, TypeScript,Ruby on Rails, Next.js ・フロントエンド 　-JavaScript, Vue.js, React 　-1サービスのみVue.jsを利用していますが、今後は基本的にReactを利用していく想定です ・インフラ 　-AWS, Heroku ・データベース 　-PostgreSQL ・構成管理 　-Terraform ・その他 　-GitHub,Slack 【参考資料】 ・『開発チームの基本姿勢ガイドライン 』の短縮・抜粋版(代表兼エンジニア/堀) 　https://note.com/medical_shift/n/n3b70419320e2 ・チームメンバーのnoteご紹介 　https://note.com/medical_shift/n/n7513eef1018e

株式会社ITSO

企業のDX・AX(AI Transformation)推進に向け、生成AI・LLM・AIエージェント等を活用したシステム開発・業務変革プロジェクトを担当いただきます。 ITSOでは、単なるAI技術検証ではなく、「企業業務へAIを実装し、実際の業務変革まで実現すること」を重視しています。 本ポジションでは、AI活用構想策定からアーキテクチャ設計、LLMアプリケーション開発、運用定着まで、一気通貫で携わっていただきます。 【具体的な仕事内容】 ● AI/生成AIソリューション開発 ・生成AI/LLMを活用した業務変革ソリューションの企画・開発 ・ChatGPT API / Azure OpenAI Service / Gemini / Claude等を活用したAIシステム開発 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)環境構築 ・AIエージェント設計・開発 ・社内システムとLLMの連携開発 ・AIチャットボット/ナレッジ検索システム開発 ・AI-OCR/ドキュメント解析システム開発 ・TypeScript/Python等によるAIアプリケーション開発 ● AIアーキテクチャ設計 ・エンタープライズ向けAIシステムアーキテクチャ設計 ・オンプレミス/閉域環境におけるLLM活用設計 ・セキュリティ/ガバナンスを考慮したAI基盤構築 ・Azure/AWS/GCPを活用したAI基盤設計 ・大規模データ活用基盤設計 ● AIコンサルティング・技術支援 ・顧客企業におけるAI活用戦略策定支援 ・生成AI導入PoC企画/推進 ・AI導入ロードマップ策定 ・最新AI技術トレンドの調査/ナレッジ提供 ・顧客向け技術提案/技術検証 ● 自社AIプロダクト開発 ・自社AIサービスの企画・開発 ・新規AIプロダクト立ち上げ ・AI活用サービス改善/機能追加 ・プロダクトグロース支援 【開発環境・業務範囲】 開発環境は、プロジェクトの必要に応じて会社にて準備させていただきます。 顧客先への常駐/出張の可能性もありますが、 基本的には弊社オフィスへの出社/リモートでの勤務が中心です。

キャディ株式会社

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 開発環境 言語 フロントエンド: TypeScript バックエンド: Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, *BigQuery* API: GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング: Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証: Auth0 開発ツール: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

キャディ株式会社

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●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