年俸制（12分割） TypeScriptのITエンジニア求人・転職情報

●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://info.mntsq.com/aicontract-assistant) 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。 ・既存プロダクトの既存機能の改善や新機能の開発 ・新プロダクトの開発 ・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 ・フロントエンド領域の技術的なリード 　└技術的な課題発見および解決策の提案・実行 　└コードレビューを通じた知見の共有 　└要件定義・設計・実装 　└最新技術の検証と導入の検討 　└新規プロダクトを生み出すための社内基盤の構築 ・他部門とのコラボレーション 　└デザイナーや PdM と共に UI/UX デザインの検討 　└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チャンネルや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客との商談やヒアリングに同席する機会あり 【参考記事】 [「フロントエンド」の枠を超えて、事業価値を最大化する。MNTSQエンジニアの“越境”思考とは](https://note.mntsq.co.jp/n/nb414778ed30d) ※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。 ●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。

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。

<<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)

<<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)

・現在抱えている課題 60,000名以上の受講生が利用する「GFS」のデリバリーを止めることなく、新旧のシステムを並行稼働させながら、段階的にReact/Next.jsへと安全に載せ替えていくミッションが課題です。 現状、チーフデザイナーが策定するデザインシステムの実装への落とし込みなど、開発生産性を最大化するためのフロントエンド共通基盤がまだ十分に整備されていません。 また、AIエージェント(CursorやClaude Code等)がフロントエンドのコードを正確かつ高速に自動生成しやすいよう、コンテキストの整備やコンポーネントの疎結合化、ユニットテストやE2Eテストの整備を進める仕組みづくりが急務となっています。 フロントエンド領域を主軸としつつ、将来的にはフルスタックにプロダクト全体に関わりながら、要件定義から実装、運用まで一気通貫で担当していただきます。 ・フロントエンドの刷新・実装 「GFS」および「シゴトAI」における、React/Next.js/TypeScriptを用いたWebプロダクトの設計・開発、既存UI/UXの刷新や新機能の実装 ・未来のフロントエンドアーキテクチャ設計 マルチプロダクト展開を見据えた技術選定、およびスケーラブルで保守性の高いフロントエンド全体の共通設計・運用の主導 ・共通基盤・UIライブラリの構築 デザインシステムと連動した共通コンポーネントの設計や、Storybook、Playwright等を用いた開発プロセスの標準化 ・AI駆動開発の最適化 AIツールがフロントエンドコードを生成しやすいコンポーネント設計・ドキュメント整備、およびAIと協働するレビュープロセスの設計 チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織となります。 迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持ってフロントエンドのアーキテクチャ設計や移行戦略を推進していただけます。 現在はバックエンドとフロントエンドで役割を分けていますが、長期的には境界をなくしていく方針です。 エンジニアは決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計にいたるまでプロダクト全体を見ながら改善提案を行える、非常にオープンな環境です。 AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

60,000名以上の受講生を抱える日本一のスクールである「GFS」において、日々発生するサービス改善案件(生徒用サイト、裏側の管理システム、配信システム等)のデリバリーを停止させることなく、既存機能の刷新・新機能の実装と、次世代基盤への安全な移行を両立させる新旧システムの並行稼働が直近の最大の課題です。 新機能開発・UI/UX刷新とリプレイス・技術的負債の解消の両面を同時に推進したい一方で、それを技術的に牽引するリード層が不足しています。 また、立ち上がったばかりの「シゴトAI」を含め、複数プロダクトを横断する次世代アーキテクチャの構想・実現を牽引し、AI活用を前提とした新たな開発プロセスへと進化させていくための技術的・組織的な基盤づくりも急務となっています。 バックエンド・フロントエンドの境界をなくし、Webプロダクトの要件定義から設計・開発・運用まで一気通貫でお任せします。 単なるマネジメントではなく、自ら現場で手を動かしながらプロジェクトを牽引していただきます。 ・jアーキテクチャ設計:マルチプロダクト展開や事業の急拡大を見据えた、技術選定およびスケーラブルな全体システム設計の主導 ・既存機能の刷新と新規機能の実装: 学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどにおける、継続的なUI/UX改善および機能追加・リニューアル開発 ・次世代基盤への移行: 現行のPHP/Laravel環境から、Kotlin/Spring Boot・React/Next.jsを用いた次世代モダン環境への段階的かつ安全なリプレイスの推進 ・AI駆動開発の推進: AIエージェントが開発を進めやすい仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューライン・品質管理・開発プロセスの設計と継続的改善 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織への配属となります。 現在の開発業務をすべて停止させるわけではなく、並行して新基盤へ移行するという難易度の高いミッションに携わり、迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持って未来のアーキテクチャ設計や実装を推進していただけます。 現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。 決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計、インフラなどプロダクト全体を見渡しながら、自らチームとプロセスを作り上げていくオープンなカルチャーです。 巨大プロダクトのリプレイスを主導しながら、次々と立ち上がる新規事業の0→1フェーズに関わるチャンスも豊富にあります。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

＜現在抱えている課題＞ 急成長を続ける「シゴトAI」において、ユーザーごとに最適化された個別学習支援や対話型のシミュレーションツールなど、高度なAI機能を高速でPDCAを回しながら実装していく必要があります。 しかし、単なる外部AIのAPI呼び出しにとどまらず、プロンプトエンジニアリングの最適化、RAGの精度向上、自律型AIエージェントのプロダクトへの組み込みなど、ビジネス価値に直結するブレイクスルーを生み出すためのAI実装リソースや専門知見がまだ不足しています。 また、社内の「AI駆動開発」をさらに自動化・効率化させるための社内専用ツールの開発やレビュープロセスの仕組み化も課題となっています。 ＜業務内容＞ 「シゴトAI」をはじめとする自社プロダクトへのAI機能の実装や、社内の開発生産性を向上させるAI基盤の開発・運用をお任せします。 ＜AI/LLM機能の設計・実装＞ プロダクトにおけるLLMを活用した新規機能(学習管理、シミュレーション、対話エージェント等)の開発・実装 ＜AI駆動開発の高度化＞ 社内エンジニアがCursorやClaude Code等のAIエージェントを活用しやすくするための、自社専用AIツールや自動レビュー、検証システムの構築・仕組み化 ＜精度向上と最適化＞ プロンプトエンジニアリング、RAGの設計・チューニング、およびAIの出力精度やレスポンス速度の継続的な改善 ＜最新技術のキャッチアップと還元＞ 先進的なAI技術や論文、新たなLLMモデルの迅速な調査・検証、およびプロダクトや社内開発プロセスへの還元 ＜チームや組織に関して＞ CTO直下のフラットな組織であり、最新のAI技術をどこよりも早くビジネスやプロダクトの価値へと転換させることを重視するチームです。 月10万円のAI利用手当を活用し、コストを気にせず最新の有料モデルやエージェントツールを使い倒せるため、技術的な探究心を存分に満たせる環境です。 決められた役割にとらわれず、AIの力でプロダクトや組織全体をアップデートしていきたい方に最適な組織です。 ＜AI活用・開発生産性について＞ Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ＜開発環境＞ ＜次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)＞ 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook ＜現行の開発環境(GFS事業)＞ 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery ＜インフラ・共通基盤＞ クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル ＜デザイン・プロトタイピング＞ デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

●業務内容 AWSを中心としたクラウド基盤の設計・運用および最適化を牽引していただきます。 ・AWS等のクラウド基盤の設計・運用・最適化 ・Terraform、Pulumi等を用いたIaCによるクラウド基盤の標準化・自動化推進 ・CI/CD基盤(GitHub Actions等)の設計・構築・運用および継続的改善 ・Datadog、CloudWatch等を用いた監視・可観測性(Observability)基盤の設計・運用 ・マルチアカウント環境におけるガバナンス・セキュリティベースラインの整備 ・開発チームの生産性向上に向けたプラットフォーム整備および技術支援 ●チームや組織に関して インフラ・セキュリティの専任者がいないからこそ、ご自身の理想的な設計でクラウド環境をリビルドしていける圧倒的な裁量と影響力を持てるポジションです。CTO直下のフラットな組織であるため、意思決定のスピードが非常に早く、プロダクト開発チームと密に連携しながら「攻めと守り」のプラットフォームをゼロから創り上げる経験を積むことができます。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

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

●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

●現在抱えている課題 60,000名以上の受講生が利用する「GFS」のデリバリーを止めることなく、新旧のシステムを並行稼働させながら、段階的にReact/Next.jsへと安全に載せ替えていくミッションが課題です。 現状、チーフデザイナーが策定するデザインシステムの実装への落とし込みなど、開発生産性を最大化するためのフロントエンド共通基盤がまだ十分に整備されていません。また、AIエージェント(CursorやClaude Code等)がフロントエンドのコードを正確かつ高速に自動生成しやすいよう、コンテキストの整備やコンポーネントの疎結合化、ユニットテストやE2Eテストの整備を進める仕組みづくりが急務となっています。 ●業務内容 バックエンド・フロントエンドの境界をなくし、Webプロダクトの要件定義から設計・開発・運用まで一気通貫でお任せします。単なるマネジメントではなく、自ら現場で手を動かしながらプロジェクトを牽引していただきます。 ・jアーキテクチャ設計:マルチプロダクト展開や事業の急拡大を見据えた、技術選定およびスケーラブルな全体システム設計の主導 ・既存機能の刷新と新規機能の実装: 学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどにおける、継続的なUI/UX改善および機能追加・リニューアル開発 ・次世代基盤への移行: 現行のPHP/Laravel環境から、Kotlin/Spring Boot・React/Next.jsを用いた次世代モダン環境への段階的かつ安全なリプレイスの推進 ・AI駆動開発の推進: AIエージェントが開発を進めやすい仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューライン・品質管理・開発プロセスの設計と継続的改善 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織への配属となります。現在の開発業務をすべて停止させるわけではなく、並行して新基盤へ移行するという難易度の高いミッションに携わり、迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持って未来のアーキテクチャ設計や実装を推進していただけます。 現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計、インフラなどプロダクト全体を見渡しながら、自らチームとプロセスを作り上げていくオープンなカルチャーです。巨大プロダクトのリプレイスを主導しながら、次々と立ち上がる新規事業の0→1フェーズに関わるチャンスも豊富にあります。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> ・言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> ・言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> ・クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) ・データベース:PostgreSQL ・インフラ管理:Pulumi ・その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack ・AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code ・OS:Windows / Mac(選択可) ・開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> ・デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

●現在抱えている課題 60,000名以上の受講生が利用する「GFS」のデリバリーを止めることなく、新旧のシステムを並行稼働させながら、段階的にReact/Next.jsへと安全に載せ替えていくミッションが課題です。 現状、チーフデザイナーが策定するデザインシステムの実装への落とし込みなど、開発生産性を最大化するためのフロントエンド共通基盤がまだ十分に整備されていません。また、AIエージェント(CursorやClaude Code等)がフロントエンドのコードを正確かつ高速に自動生成しやすいよう、コンテキストの整備やコンポーネントの疎結合化、ユニットテストやE2Eテストの整備を進める仕組みづくりが急務となっています。 ●業務内容 フロントエンド領域を主軸としつつ、将来的にはフルスタックにプロダクト全体に関わりながら、要件定義から実装、運用まで一気通貫で担当していただきます。 ・フロントエンドの刷新・実装 「GFS」および「シゴトAI」における、React/Next.js/TypeScriptを用いたWebプロダクトの設計・開発、既存UI/UXの刷新や新機能の実装 ・未来のフロントエンドアーキテクチャ設計 マルチプロダクト展開を見据えた技術選定、およびスケーラブルで保守性の高いフロントエンド全体の共通設計・運用の主導 ・共通基盤・UIライブラリの構築 デザインシステムと連動した共通コンポーネントの設計や、Storybook、Playwright等を用いた開発プロセスの標準化 ・AI駆動開発の最適化 AIツールがフロントエンドコードを生成しやすいコンポーネント設計・ドキュメント整備、およびAIと協働するレビュープロセスの設計 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織となります。迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持ってフロントエンドのアーキテクチャ設計や移行戦略を推進していただけます。 現在はバックエンドとフロントエンドで役割を分けていますが、長期的には境界をなくしていく方針です。エンジニアは決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計にいたるまでプロダクト全体を見ながら改善提案を行える、非常にオープンな環境です。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> ・言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> ・言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> ・クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) ・データベース:PostgreSQL ・インフラ管理:Pulumi ・その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack ・AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code ・OS:Windows / Mac(選択可) ・開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> ・デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

●期待する役割 デジタルバンクを支えるGoogle Cloudを中心とした各種パブリッククラウド(AWS, Azure等)上のインフラ/コンテナ基盤の設計・構築・運用および各種改善施策の推進をお任せいたします。 高可用性・セキュリティ・スケーラビリティを兼ね備えたクラウドプラットフォームの実現に向けて、KubernetesやInfrastructure as Code(IaC)を活用し、開発生産性と安定運用の両立を図っていただくことを期待しています。 ●業務内容 Google Cloud 上でのクラウド基盤設計・構築・運用(GKE, Spanner, CloudSQL, GCE, IAM等) Kubernetes / コンテナ基盤の運用・最適化、自動スケーリング設計 IaC(Terraform、Helm 等)による構成管理・自動化 クラウドコスト管理、キャパシティプランニング アプリ開発チームへの基盤利用支援(権限設計、セキュリティレビュー、ベストプラクティス提供) インシデント対応、障害分析のSRE運用 ●技術スタック バックエンド:Go,Java フロントエンド:Dart/Flutter,TypeScript/Angular フレームワーク:Spring Boot/MyBatis,Cloud Dataflow,Spring Batch,Kafka インフラ:Google Cloud DB:Google Spanner その他:Slack, Jira,Zephyr,Confluence,JP1

●期待する役割 デジタルバンク内の大型システム開発を統括・推進するPMOをご担当いただきます。 システム開発のQCD管理・品質管理体制の構築、テスト・移行の計画・実行まで、横断的に推進していただくことを期待しています。 アプリ開発チームやシステム開発ベンダーと連携しながら、企画と実行の両面に関与していただく想定です。 ●業務内容 システム開発プロジェクトに関する横断マネジメント プロジェクトタスクの進捗管理/課題管理/QCD管理 開発品質分析、リリース判定基準の設定等、品質管理体制の構築とモニタリング テスト/移行方針策定、実行など領域横断タスクの推進 ●技術スタック バックエンド：Go,Java フロントエンド：Dart/Flutter,TypeScript/Angular フレームワーク：Spring Boot/MyBatis,Cloud Dataflow,Spring Batch,Kafka インフラ：Google Cloud DB：Google Spanner その他：Slack, Jira,Zephyr,Confluence,JP1

●期待する役割 2026年度後半のリリースを目指すデジタルバンクは、各機能を分担する複数のスクラムチームが並行してモバイルアプリの開発を進める「エンタープライズ・アジャイル」体制をとっています。 内製開発体制に中長期で移行していく全体方針のもと、モバイル領域においては先行して内製化を進めていく計画です。 本求人では、モバイル領域の内製化を担うエンジニアリングマネージャーとして、現状の設計・開発実態の把握、内製化に向けたモバイル開発体制の立案、内製化に向けたチームビルディングを推進していただける方を募集いたします。 ●業務内容 モバイル領域における中長期的な技術ロードマップの策定 複数チーム横断でのモバイルアプリ・アーキテクチャの標準化および統制 モバイル組織立ち上げと採用・育成 クロスプラットフォームを用いたモバイルアプリの画面機能の設計・開発・テスト セキュリティ要件の実装や開発基盤の検討・構築 ●技術スタック バックエンド:Go,Java フロントエンド:Dart/Flutter,TypeScript/Angular フレームワーク:Spring Boot/MyBatis,Cloud Dataflow,Spring Batch,Kafka インフラ:Google Cloud DB:Google Spanner その他:Slack, Jira,Zephyr,Confluence,JP1

●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

企業の DXを支援するために様々なツールや技術を生かしスクラッチでの開発をご支援いたします。 最近のトレンドはクラウド( AWS、Azure等)が前提となりますが、その際は Vue.js,React,Python,TypeScript,Java,C#,スマホ対応言語などを用いて開発します。 お客様のPJの背景(ゴール、予算、期間)を理解しそれに適合した仕様をお客様と合意します。 また仕様調整では利用する技術や方式を予め意識しつつ決定していきます。 なお自らがドキュメント、共通部品、ソースのサンプルを用意し配下にそのパイロット版を配って品質を安定させます。 ●インフラ(クラウドサービス):AWS、Azure など ●OS:Windows 系、Linux 系 ●ミドルウェア(DB):SQLServer、Oracle、PostgreSQL ●開発環境: GitHub、Slack、Teams、BackLog ●使用言語:java、JavaScript、C#、.NET、Vue.js、React、Python、TypeScript、スマホ対応言語 DX事業では、約３か月のスパンで新規機能をリリースするようなサイクルを採用し、市場のご要望を迅速に反映するスピードを重視しています。また、開発では様々なご提案を実施しており、クラウドにはAWSを利用し、クライアントアプリにはVue.jsとJavaScriptを使用し、サーバアプリにはJavaを用いて開発を行っています。

●API基盤、認証・認可、アプリケーションフレームワーク、共通ライブラリ等のアーキテクチャ検討、設計・実装 ●FAPI（Financial-grade API）に準拠した外部公開向けAPI／認証方式の実装 ●モバイル／フロントエンド向け共通機能の提供 ●開発チームへの技術支援・ガイドライン整備 ●チームメンバーの育成・マネジメント、関連部門との連携推進 技術スタック バックエンド：Go,Java フロントエンド：Dart/Flutter,TypeScript/Angular フレームワーク：Spring Boot/MyBatis,Cloud Dataflow,Spring Batch,Kafka インフラ：Google Cloud DB：Google Spanner その他：Slack, Jira,Zephyr,Confluence,JP1 期待する役割 アプリケーションアーキテクトとして、デジタルバンクのアーキテクチャ戦略立案及び設計・開発・運用を技術面からリードしていただきます。 本ポジションでは、API基盤、認証・認可、アプリケーションフレームワーク、モバイル向け共通機能、マイクロサービスアーキテクチャといった複数のプロダクト・チームが横断的に利用する共通機能群の中核を担って頂くことを想定しています。

既存システムの枠組みを超えたデジタル変革を伴走型でご支援 目まぐるしく移り変わるデジタル時代を生き残るためには、「AI技術の発展」、「働き方の変化」、「労働可能人口の減少」、「クラウド技術の進歩」などの外部要因を考慮した上で、顧客価値を最大化するソリューションを提供する必要があります。 DX(デジタルトランスフォーメーション)事業部では、顧客のデジタル課題解決に重点を置き、お客様のビジネス価値を最大限に引き出すためのデータ活用コンサルティングサービスとデジタルソリューションを提供しています。 単なるSIビジネスではなく、発注者側の視点でシステム化構想からお客様のデジタル変革に寄与するのが最大の強み システム開発は手段であって目的ではありません。 お客様によって置かれている状況や要求、予算も様々です。特に、これまでのビジネスでは行われていなかったようなデータ集約、デジタル化、プラットフォーム化などの新規投資に対して、お客様が慎重になるのは当然のことです。 DX事業部は、そういったお客様のご事情や目的、そしてやりたいことを丁寧にヒアリングし、ビジネスモデルを深く理解した上で、超上流のビジネス・システム化構想からお客様のデジタル変革に寄与します。支援内容は多岐に渡り、スクラッチで１からシステムを開発することを得意としています。 世に無い新しいモノを生み出すには不可欠のスクラッチ開発が得意領域 DX事業部は、発注者側の視点で世にない新しいモノを生み出すご支援をしていますので、スクラッチでの開発がほとんどです。 お客様のニーズ（予算、やりたいこと、目的等）を因数分解し、最適なシステム開発を推進することによって、スクラッチ開発のデメリットといわれている開発期間やコストが無駄に膨張することを防ぎ、お客様のご要望を十分に満たすシステムを提供します。 組織・環境 プロジェクトを通じた成⾧を続ける精鋭組織 DX事業部は、プロパ社員が約30名、協力会社様が約20名で構成されています。 開発チームはクラウドWebアプリ開発が約20名、RPA開発が約15名、Dynamics 365の導入/開発が約15名となっております。 さらに、案件の特徴や社員の成⾧を考慮して、チーム間の異動を柔軟に実施しております。これにより、プロジェクトに適したスキルを持つ社員を適切に配置し、効率的な業務遂行を図っております。 経営状況や技術情報の共有を目的とした事業部会の開催 全ての源は社員のスキルアップとなります。 PJ管理、コンサルスキル、クラウド技術、言語開発、DBMSなど、これらのスキルを向上させない限り、組織の成⾧は見込めません。そのため、豆蔵では社内の『目標管理シート（社内制度）』を利用してスキルアップ計画を実施しています。 また、毎月第三金曜日には事業部会を開催し、以下のような共有・学習を実施しています。 ①経営状況の可視化 ②クラウド比較表の作成と理解 ③Automation Anywhereの特徴と開発のコツ ④基本設計と詳細設計の現場の進め方と改善のコツ ⑤Dynamics 365 Customer Engagement (Dynamics365 CE)の最近の動向と開発する上での要点 これらの共有・学習の場を通じて、社員のスキル向上と知識の共有を促進し、組織全体の成⾧を推進しています。 今後の展望 先進技術を用いて、企業のデジタル競争力強化、ビジネス課題の解決を行う データ活用は研究や概念検証から実際のビジネス課題や社会課題の解決に向けて、DXの推進リソースへと進化してきました。DX事業部のミッションは、先進技術を活用して、あらゆる企業のデジタル競争力を強化し、ビジネス課題を解決することです。技術の進化により主流となる技法やソリューションは変化しても、お客様の課題を解決する姿勢と先進技術のトップランナーであり続けることは変わりません。 事業伴奏、内製のご支援 私たちはお客様のデジタル戦略に応じて、最適なデジタル技術を採用し、課題解決を内製化によって協創で実現します。単にお客様のご要望に応じて開発する「開発者」ではなく、共に事業を成⾧させる「事業伴走者」として、強力に事業を支え続けてまいります。 業務内容 企業のDXを支援するために様々なツールや技術を生かしスクラッチでの開発をご支援いたします。 発注側視点で常にビジネスの底上げを実施します。 分かりやすく表現すると顧客ビジネスにおけるCTO(ITを含めた企業の技術全般に対して幅広く管轄を行う役職)のような役割となります。 以下のようなことを実施し顧客ビジネスを一緒に育てます。 ●顧客ビジネスを技術面で伴奏 ●開発する機能の優位性をご提案 ●開発~運用保守サイクルの最適化 ●技術面からのコストカットを提言 ●トレンド技術の調査/提言(ChatGPT等) <開発環境> ●インフラ(クラウドサービス):AWS、Azure など ●OS:Windows 系、Linux 系 ●ミドルウェア(DB):SQLServer、Oracle、PostgreSQL ●開発環境:GitHub、Slack、Teams、BackLog ●使用言語:java、JavaScript、C#、.NET、Vue.js、React、Python、TypeScript、スマホ対応言語 <プロジェクト事例> 全行程にわたって内製化を支援「大手部品メーカ/営業管理システムの開発」 お客様は旧システムをMS社/Dynamics 365に切り替えることを決定し、これにより営業管理システムもDynamics 365 Customer Engagement (Dynamics CE)で実現しようとしております。 本事業は市民開発により、「社員のスキルアップ」と「開発のコストダウン」を目的としており、 全工程にわたってその内製をご支援しております。 教育時には、お客様の業務に合わせた教材をご用意し、分かりやすさを追求しました。また、要件定義では現行業務とDynamics CEのフィット＆ギャップをお客様と共に検討し、要件定義書を作成しております。 開発時には、お客様と豆蔵が開発する範囲を両社で考慮し、お客様にとって無理のない役割分担を行い、内製支援を行っております。 なお、保守時にはメールとWeb会議をベースにした技術サポートも行っております。 経営の見える化、売上/機会損失の大幅削減に寄与「有名お菓子屋/データ統合によるWebアプリの開発」 お客様はシステムの全面的な刷新を考えていたが、ヒアリングの結果、数億円以上かかるERPの導入は予算的に難しい状況であることがわかりました。 そこで、AsIs＆ToBe業務フローを作成し、既存システムを有効活用する考え方の元、以下の２つの提案をし、採用していただきました。 ① 経営の見える化（データ統合、加工、表示） ② 売上/機会損失の大幅削減（新業務） 本件は会社全体のDX化を意識したステップ論の提案から始まります。 データの活用が勝負の分かれ目と考え、まずはデータを統合し、その後次のフェーズからは予算に基づいて『需要予測』を実施するような提案を行い、お客様に喜んでいただいています。 また、Webアプリの開発・運用コストを削減するためにAWSサービスを積極的に活用しています。 具体的には、クライアント側の処理はVue.js、TypeScript、JavaScriptで開発し、サーバ側はデータ保管的にJavaで開発するなどしてAWSの運用コストを削減しています。 板金加工業界のデジタル変革に寄与「板金加工様向け見積りアプリの開発」 新規事業発足時からサポートしている製造業のお客様から、業務DX化のご相談をいただきました。 見積依頼への対応が属人化しすぎており、対応できる社員がいないと見積が出せず困っている、機会損失にもつながっており対応は喫緊の課題とのこと。 そこで、専門知識がない方でも、誰でも簡単・迅速に見積もりが行えるWebアプリを提案、お客様からの了承を得た後は、スピーディーに開発を進め、事業課題の解決に貢献しました。 DX事業では、約３か月のスパンで新規機能をリリースするようなサイクルを採用し、市場のご要望を迅速に反映するスピードを重視しています。また、開発では様々なご提案を実施しており、クラウドにはAWSを利用し、クライアントアプリにはVue.jsとJavaScriptを使用し、サーバアプリにはJavaを用いて開発を行っています。

●仕事概要 弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、 日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンス の掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションでは、デジタルソリューション事業におけるパッケージプロダクト開発を、技術面から主導いただきます。 ●主な業務内容 デジタルソリューション事業におけるパッケージプロダクト開発を、技術面から主導いただきます。 • 複数顧客への展開を前提としたパッケージ製品のアーキテクチャ設計 • 事業要件・業務要件を踏まえた技術設計および実装推進 • 要件が不完全な状況下での論点整理・仕様具体化 • 将来的な機能追加・顧客拡張を見据えた技術選定 • 保守性・拡張性・信頼性を考慮した設計方針策定 • 設計レビュー/コードレビューによる品質担保 • 技術標準・開発プロセス整備 • チームの技術的意思決定およびピープルマネジメント 単なる実装リーダーではなく、 事業成長を見据えた技術基盤の設計責任者としての役割を期待します。

【フロントエンドエンジニア】 クラウドを用いたシステム開発プロジェクトにおいて、経験やスキル・適正、希望を踏まえてお任せする職務の幅や深さを決めていきます。 ◎業務内容変更の範囲:雇入れ直後 【短期的な業務内容】 ●要件定義/上流工程 ●基本設計以降の設計 ●実装/テスト ●詳細設計から開発業務 ●メンバー品質担保/各種レビュー ※プロジェクト人数:約10~200名 【長期的な業務内容】 ●エンジニア組織のマネジメント ￫まずは現場の技術者として実際に手を動かしていただきながら即戦力としてご活躍いただきます。 ゆくゆくはエンジニアのマネジメント業務もお任せしたいと考えています。 ◎変更の範囲:会社の定める業務 【主要開発環境】 ◎開発言語…JavaScript、Typescript、Java、Ruby、SQL ◎フレームワーク…Spring、Node.js、React、Vue.js、Next.js ◎クラウドプラットフォーム…AWS、Microsoft Azure ◎データベース…Oracle

●このポジションの位置付け Ridge-iの技術職ポジションの中でも、本ポジションは「生成AI・LLM・AIエージェント領域」に特化した専門職です。 AIソリューションアーキテクトとパートナー関係を組み、顧客の経営課題に対するAIソリューションを、上流設計から実装・運用まで一気通貫で担います。 業務内容 AIエージェントソリューション開発エンジニアとして、生成AI・LLMを活用したAIエージェントの設計・実装をリードいただきます。 「研究レベルの先端技術」を「実際の現場で使われるシステム」に落とし込む、技術実装の中核を担うポジションです。 【担当いただく技術領域】 ●AIエージェント/LLMアプリケーション開発 LLM(Claude、GPT、Gemini等)を活用したAIエージェントの設計・実装。 TypeScript環境では Mastra、Python環境では LangChain / LangGraph 等のフレームワークを活用し、ReAct、Tool Use、Multi-Agent、MCPなどのエージェント設計パターンを用いた業務自動化・意思決定支援ソリューションを開発します。 ●RAG・ナレッジ基盤の構築 検索拡張生成(RAG)システムの設計・実装。 ベクトル検索、ハイブリッド検索、メタデータフィルタリング、評価・チューニングまでを含む、信頼性の高いRAG基盤の構築。 ●ワークフロー自動化・ツール連携 外部API・SaaS・社内システムとのツール連携設計。 エージェントが実業務を遂行するための認可・ガードレール・監査ログ設計を含む、本番運用可能なワークフローの構築。 ●LLMOps・評価基盤の構築 LLMOpsパイプライン、観測性(Langfuse等)、評価(LLM-as-a-Judge、オフライン評価、A/Bテスト)の設計・実装。

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

●デジタルバンクの業務アプリケーションの設計・開発・テスト ●アジャイル/スクラムに基づくチーム開発体制の推進 ●開発プロセスや開発体制の検討 ●チームメンバーのマネジメントおよび育成 期待する役割 預金・送金・口座管理などのデジタルバンクの業務アプリケーション開発にて、スクラムチームに属する開発リードとしてエンジニアメンバー牽引いただきます。 Google Cloud上で稼働するフルクラウド型の銀行システムにおいて、マイクロサービス&APIアーキテクチャなどの特徴を活かしたアジャイル開発手法を通じて、金融サービスに求められる高品質なアプリケーション構築をスピーディに実現していただきます。 銀行開業に向けた初期構築フェーズから参画していただき、開発プロセスの見直しや最適な開発体制の構築にもリーダーシップを発揮していただくことを期待しています。 技術スタック バックエンド:Go,Java フロントエンド:Dart/Flutter,TypeScript/Angular フレームワーク:Spring Boot/MyBatis,Cloud Dataflow,Spring Batch,Kafka インフラ:Google Cloud DB:Google Spanner その他:Slack, Jira,Zephyr,Confluence,JP1

●期待する役割 預金・送金・口座管理などのデジタルバンクの業務アプリケーション開発にて、スクラムチームに属する開発リードとしてエンジニアメンバー牽引いただきます。 Google Cloud上で稼働するフルクラウド型の銀行システムにおいて、マイクロサービス&APIアーキテクチャなどの特徴を活かしたアジャイル開発手法を通じて、金融サービスに求められる高品質なアプリケーション構築をスピーディに実現していただきます。 銀行開業に向けた初期構築フェーズから参画していただき、開発プロセスの見直しや最適な開発体制の構築にもリーダーシップを発揮していただくことを期待しています。 ●業務内容 デジタルバンクの業務アプリケーションの設計・開発・テスト アジャイル/スクラムに基づくチーム開発体制の推進 開発プロセスや開発体制の検討 ●技術スタック バックエンド:Go,Java フロントエンド:Dart/Flutter,TypeScript/Angular フレームワーク:Spring Boot/MyBatis,Cloud Dataflow,Spring Batch,Kafka インフラ:Google Cloud DB:Google Spanner その他:Slack, Jira,Zephyr,Confluence,JP1

メディア事業の中でも、WINTICKET、Amebaマンガ、スタコミュ(FANBASEなど)、 WRESTLE UNIVERSE(CyberFight) ではスピード感をもって品質の高い実装を行うために、少人数でアプリ開発を行うことを念頭に置きクロスプラットフォームフレームワークとしてFlutterの採用を決めました。 既存アプリへのクロスプラットフォームフレームワークの導入の障壁は決して低くはありませんが、新規サービスだからこそできるこのタイミングでUIからこだわることのできるFlutterを使った開発を進めています。 今後のアプリ開発でも、Flutterを始めとしたクロスプラットフォーム開発に力を入れて、よりスピーディーにより品質の高いアプリを提供していきます。 面談・面接を通して、志向性などを考慮しながら、一番ご活躍頂けそうなサービスに配属頂きます。 配属について サイバーエージェント メディア事業の中で現在はWINTICKETにてFlutterエンジニアを募集しております! 尚、入社後の異動、ミッション変更については、柔軟に対応する仕組みがあります。 ※但し契約社員の場合、正社員登用するまでは同一の部署の配属を原則としています。 Flutterを使用しているサービス例 WINTICKET:https://www.winticket.jp/ Amebaマンガ:https://dokusho-ojikan.jp/ スタコミュ:https://www.stacommu.jp/ CyberFight:https://cyber-fight.co.jp/

入社後は、広告代理事業部向けの開発チームにて、以下のような業務に携わっていただきます。 ・課題の構造化と解決策の具現化:ビジネスサイドのメンバーと密に連携し、社内でボトルネックとなっている本質的な課題を特定。 ・企画・設計・実装:特定した課題に対し、新機能や機能改善の企画立案・設計・実装を主体的に進めます。 ・システム構築・運用:開発したプロダクトのサーバー構築・運用までを担当。 ●弊社プロダクト開発内容 ・注力プロダクト: 広告代理事業部マンガチームの武器!「MANGA CRESTRA」 CyberZのマンガ広告チームは国内トップクラスのシェアを誇り、弊社の中核となっている精鋭チームです。マンガ市場は国内だけでなく、グローバルでも伸び続けている市場であり、2032年には250億ドルを超える市場になると予測されています。 弊社のマンガ広告チームは市場の伸び以上の成長を続けており、今後も中核として広告代理事業部を支えていくことを期待されています。 マンガ広告の領域では、作品の選定が広告効果の肝となっており、どのマンガ作品を広告利用すれば広告効果が高くなるかを分析し、選定するために日々人的作業により膨大な時間を要しています。 MANGA CRESTRAでは、SNSでのトレンドや広告データから、次に広告で当たる可能性が高いマンガ作品の推薦や人が分析するための深い洞察を提供します。 ・生成AI活用: 生成AIを活用した広告運用サポート&分析ツール「AI CRESTRA」 生成AIが登場して以降、様々な業界・職種でパラダイムシフトが起こっています。 データの価値は更に高まり、生成AIを使えて当たり前の時代が到来しています。 そんな中、広告代理事業の業務において、まだまだ人力に頼った運用は少なくありません。 AI CRESTRAは広告運用業務全般の効率化・広告効果向上のために、CyberZが持つ広告運用の知見と生成AIと組み合わせることで、広告運用をサポートするツールです。 エンジニアも非エンジニアのメンバーと連携して業務理解を進めるつつ、より深いレベルで生成AI・LLMの理解を深めることで、業務で活用できるレベルの高度な生成AI活用を進めています。 ・新規事業: エンタメ領域・IPビジネスの最大化のための新規事業 CyberZでは次々に新しい市場を開拓しており、新規事業のサービス開発に関わりたい方も歓迎しています。 現在に至るまで下記のような、様々な市場でプロダクト開発を行ってきました。 ・広告効果計測ツール「F.O.X」 ・ゲーム実況プラットフォーム「OPENREC.tv」 ・アニメやゲームのグッズ販売事業「eStream」 ・医療領域事業 ・エンタメ系投稿プラットフォーム事業 など

入社後は、広告代理事業部向けの開発チームにて、以下のような業務に携わっていただきます。 ・課題の構造化と解決策の具現化:ビジネスサイドのメンバーと密に連携し、社内でボトルネックとなっている本質的な課題を特定。 ・企画・設計・実装:特定した課題に対し、新機能や機能改善の企画立案・設計・実装を主体的に進めます。 ・システム構築・運用:開発したプロダクトのサーバー構築・運用までを担当。 ●弊社プロダクト開発内容 ・注力プロダクト: 広告代理事業部マンガチームの武器!「MANGA CRESTRA」 CyberZのマンガ広告チームは国内トップクラスのシェアを誇り、弊社の中核となっている精鋭チームです。マンガ市場は国内だけでなく、グローバルでも伸び続けている市場であり、2032年には250億ドルを超える市場になると予測されています。 弊社のマンガ広告チームは市場の伸び以上の成長を続けており、今後も中核として広告代理事業部を支えていくことを期待されています。 マンガ広告の領域では、作品の選定が広告効果の肝となっており、どのマンガ作品を広告利用すれば広告効果が高くなるかを分析し、選定するために日々人的作業により膨大な時間を要しています。 MANGA CRESTRAでは、SNSでのトレンドや広告データから、次に広告で当たる可能性が高いマンガ作品の推薦や人が分析するための深い洞察を提供します。 ・生成AI活用: 生成AIを活用した広告運用サポート&分析ツール「AI CRESTRA」 生成AIが登場して以降、様々な業界・職種でパラダイムシフトが起こっています。 データの価値は更に高まり、生成AIを使えて当たり前の時代が到来しています。 そんな中、広告代理事業の業務において、まだまだ人力に頼った運用は少なくありません。 AI CRESTRAは広告運用業務全般の効率化・広告効果向上のために、CyberZが持つ広告運用の知見と生成AIと組み合わせることで、広告運用をサポートするツールです。 エンジニアも非エンジニアのメンバーと連携して業務理解を進めるつつ、より深いレベルで生成AI・LLMの理解を深めることで、業務で活用できるレベルの高度な生成AI活用を進めています。 ・新規事業: エンタメ領域・IPビジネスの最大化のための新規事業 CyberZでは次々に新しい市場を開拓しており、新規事業のサービス開発に関わりたい方も歓迎しています。 現在に至るまで下記のような、様々な市場でプロダクト開発を行ってきました。 ・広告効果計測ツール「F.O.X」 ・ゲーム実況プラットフォーム「OPENREC.tv」 ・アニメやゲームのグッズ販売事業「eStream」 ・医療領域事業 ・エンタメ系投稿プラットフォーム事業 など