年収450万円以上 TypeScriptのITエンジニア求人・転職情報

JAPAN AI株式会社

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

JAPAN AI株式会社

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

GO株式会社

仕事概要 タクシー配車サービス『GO』の実現に欠かせない車載アプリ(タクシー車内で動いているAndroidアプリ)の開発と継続的な改善をします。 GO Inc.は技術力を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではなくプロダクトに向き合うことを大切にしています。 ユーザーの課題やニーズを理解し、より良い体験を追求しながら開発を進めていきます。 今後はタクシー配車にとどまらず、社会課題解決に向けてより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 [「日本の"移動"を止めない」──GO IoT本部が挑む、車載システムの統合と品質の裏側](https://go-on.goinc.jp/n/n03b4732753f9?gs=29fb937a7559) 業務内容 タクシー車両内で動く車載システムがあります。 車載システムは、Androidアプリがいくつかの機器と連携して動くことで機能を実現しています。車載システムは次世代のモビリティ体験を支える新規開発が継続しています。 本ポジションでは、従来のアプリ単体のテストにとどまらず、ハードウェア・ソフトウェアが連携する車載システムの品質向上に向けたテストエンジニアリングをリードしていただきます。不具合の検出だけではなく、開発初期から「品質を作り込む」ための計画づくりと実行がミッションです 解決したい課題 ●ハードウェアエンジニア、ソフトウェアエンジニア、QA、PdMなど各専門領域の知見を統合して品質を作り込むプロセスの構築 ●CI基盤と運用フローの構築・改善 ●テスト自動化によるリリースサイクル低下の防止と向上 開発環境 プログラミング言語 :Kotlin, TypeScript, SQL ライブラリ類等 :Android Jetpack, Kotlin coroutines, Appium, Firebase, GCP, BigQuery, etc. CI/CD :Github Actions、Bitrise 所属組織 ソフトウェアエンジニア4名のチームです。カンバンでタスクの状況を把握できるようにしています。コミュニケーションはSlackとGoogle Meetを使っています。 2名がテストエンジニアとして業務をしています。残りの2名はAndroidアプリエンジニアで内部品質の向上を担っています。

株式会社ログラス

ログラスが掲げる「良い景気を作ろう。」の実現に向けて、複数プロダクトを横断してお客様の継続的な価値提供を支える共通基盤を構築・推進していただきます。このポジションは、各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保するアーキテクチャ設計と実装、運用をリードします。 ●想定される開発テーマ: ・マルチプロダクト化に対応した認証・認可・SSO・ユーザー管理などの認証認可基盤 ・複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピングの機構や契約管理、フィーチャー制御といった機能制御基盤 ・外部サービスとセキュアに連携するための M2M認証・認可、リミット制御、IP アドレス制限などの連携基盤 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務 ●技術スタック/ツール アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog AIツール: Claude Code / Codex / Gemini コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion

パーソルキャリア株式会社

新規・グロースフェーズのサービス開発エンジニアとして、ご経験に応じて下記業務を担当いただきます。 ●アプリケーション開発、API開発 ●アーキテクチャの設計、ミドルウェアの選定 ●ユーザーの行動ログなどの定量・定性的な分析による施策効果測定、サービス改善 ●AWSを中心としたクラウドリフト/シフト、新規構築のインフラの設計、検証、構築、運用 ●パーソルキャリアの各事業(doda、doda Xなどの人材紹介事業)に対して、アプリケーションの実行基盤の整備 「はたらく」を取り巻く環境が多様化する中、Mission 達成に向けて、既存のdodaを主軸とする転職支援以外の新しい領域のサービスを企画・開発中です。 ●doda 業界最大級の求人数、豊富なサポート実績を誇る転職サービスです。 登録者数:約934万人(2024年12月末時点)。 エージェントサービスの他には求人情報サービスや転職イベントなど様々なサービスを運営。 ●dodaダイレクト doda/doda Xのデータベースにアクセスし、企業からスカウトを送れるサービス ●doda X 年収600万円以上の方向けのハイクラス転職サービスです。 業界や企業動向に精通したヘッドハンターからスカウトを受け取れます。 ●dodaキャンパス 学生の就職活動を支えるダイレクトリクルーティングサービスです。 大手~ベンチャー企業まで累計契約企業10,000社以上(2024年6月時点)。 オリコン顧客満足度調査にて4年連続学生満足度、総合1位に選出。 ●MIRAIZ キャリアに役立つスキルの習得、プロによるキャリア相談がすべて無料。 学び×JOBをつなげ、転職に留まらず、一人一人に合わせたはたらくを一生涯サポートするサービスです。 ●HR Analyst 最新のテクノロジーで競り負けない採用を実現する人材分析サービス ●HR forecaster 転職マーケットに即した求人要件を作成できるサービスです。 HR アワード 優秀賞受賞、HR テクノロジー大賞 イノベーション賞 受賞。 ●HR Spanner 中途入社者が入社後スムーズに職場環境に馴染み、早期に即戦力として立ち上がれるようにコンディションチェックやコミュニケーションのサポートをするオンボーディングサービス。 簡単な操作と最小限の工数で、中途入社者の不安や悩みを検知し、現場でのコミュニケーションを促進します。

パーソルキャリア株式会社

新規・グロースフェーズのサービス開発エンジニアとして、ご経験に応じて下記業務を担当いただきます。 ●アプリケーション開発、API開発 ●アーキテクチャの設計、ミドルウェアの選定 ●ユーザーの行動ログなどの定量・定性的な分析による施策効果測定、サービス改善 ●AWSを中心としたクラウドリフト/シフト、新規構築のインフラの設計、検証、構築、運用 ●パーソルキャリアの各事業(doda、doda Xなどの人材紹介事業)に対して、アプリケーションの実行基盤の整備 Webサービスについて 「はたらく」を取り巻く環境が多様化する中、Mission 達成に向けて、既存のdodaを主軸とする転職支援以外の新しい領域のサービスを企画・開発中です。 ●doda 業界最大級の求人数、豊富なサポート実績を誇る転職サービスです。登録者数:約934万人(2024年12月末時点)。 エージェントサービスの他には求人情報サービスや転職イベントなど様々なサービスを運営。 ●dodaダイレクト doda/doda Xのデータベースにアクセスし、企業からスカウトを送れるサービス ●doda X 年収600万円以上の方向けのハイクラス転職サービスです。業界や企業動向に精通したヘッドハンターからスカウトを受け取れます。 ●dodaキャンパス 学生の就職活動を支えるダイレクトリクルーティングサービスです。 大手~ベンチャー企業まで累計契約企業10,000社以上(2024年6月時点)。 オリコン顧客満足度調査にて4年連続学生満足度、総合1位に選出。 ●MIRAIZ キャリアに役立つスキルの習得、プロによるキャリア相談がすべて無料。 学び×JOBをつなげ、転職に留まらず、一人一人に合わせたはたらくを一生涯サポートするサービスです。 ●HR Analyst 最新のテクノロジーで競り負けない採用を実現する人材分析サービス ●HR forecaster 転職マーケットに即した求人要件を作成できるサービスです。HR アワード 優秀賞受賞、HR テクノロジー大賞 イノベーション賞 受賞。 ●HR Spanner 中途入社者が入社後スムーズに職場環境に馴染み、早期に即戦力として立ち上がれるようにコンディションチェックやコミュニケーションのサポートをするオンボーディングサービス。簡単な操作と最小限の工数で、中途入社者の不安や悩みを検知し、現場でのコミュニケーションを促進します。 使用技術(一例) 言語: Java,C#,JavaScript, TypeScript, Dart, Python, ShellScript, HDL フレームワーク:Vue, Echo, Flutter ミドルウェア: Terraform, Kubernetes, Docker, クラウドサービス:AWS,Azure,Google Cloud Platform 実行環境: Kubernetes Engine, App Engine, Cloud Function, Cloud Run データベース・ストレージ: BigQuery, CloudSQL, Cloud Firesore, Cloud Storage その他: Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Trace, Cloud Pub/Sub, Google Tag Manager アクセス集計: Google Analytics はたらく環境 PC: Windows ノート (標準支給), MacBook Pro 15/16 インチモデル エディター: JetBrains IntelliJ IDEA 等のお好きな IDE, エディター ナレッジサービス: esa コミュニケーションツール: Slack, Zoom, Google Meet グループウェア: Microsoft Offi ce 365, Google Workspace 開発向けサービス: GitHub, ZenHub

株式会社ログラス

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド 　Kotlin / Python ・フロントエンド 　React / Next.js / TypeScript ・インフラ 　AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB 　Aurora PostgreSQL ・テストツール 　Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他 　Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務

GO株式会社

現在、GO事業では法人事業向け機能開発ニーズが高まっています。 順調に成長を遂げるタクシーアプリ『GO』において、今後の成長をより強力に推進する鍵となるのが、業務でタクシーを多く利用する企業をターゲットとする法人向けサービス『GO BUSINESS』の成長と考えています。 ●GO BUSINESS タクシーアプリ『GO』の法人向けサービスである『GO BUSINESS』(https://go.goinc.jp/business/)　では、法人向け管理画面や法人向け管理画面をはじめとするWebプロダクト群の開発だけでなく、タクシーアプリ『GO』を構成する多くのプロダクトに対する機能開発も含めて、複数のプロダクトを跨いだ開発を行っています。 今後の成長ドライバーである『GO BUSINESS』にて様々な開発ニーズが発生しており、それに伴い本ポジションでは、『GO BUSINESS』に関連した開発に携わっていただきます。 『GO BUSINESS』は業務でタクシーを利用する企業にとって便利な機能が揃っている、いわゆるBtoBのSaaSです。 例えばタクシー料金を請求書払いにすることができるので、煩雑な領収書処理の手間が省けたり、社員の乗車履歴がWeb画面で一括管理できたりといったサービスです。 またGO BUSINESS契約企業は『GOチケット』という電子版タクシーチケットを発行できたり、役員やお客様のために代理でタクシーを呼ぶ機能も使えます。 [開発環境] バックエンド(APIサーバ) -言語:Go -Webフレームワーク:Echo -データストア:MySQL/Redis -インフラ:AWS/Kubernetes/Docker -CI/CD: GitHub Actions フロントエンド -言語:TypeScript, Dart -ライブラリ:React, Flutter -CSSフレームワーク:MUI -インフラ:S3/CloudFront -CI/CD: GitHub Actions ●解決したい課題 『GO BUSINESS』は、タクシーアプリGOの成長と相まって利用企業数や問い合わせ数が急増しており、それに伴い既存顧客向けの機能改修を行いながら新規顧客向けの魅力的な新機能を高速に開発し続ける必要があります。 特にグローバルにビジネス展開しているような大手企業では、企業統制やセキュリティを重要視しており、そのようなニーズに合致するような機能群の開発は、今後の『GO BUSINESS』の顧客獲得において非常に重要となります。これらの機能の開発には、『GO BUSINESS』が提供しているプロダクトの開発にとどまらず、タクシーアプリGOのバックエンドやユーザーアプリの開発も必要になります。多くのプロダクトに跨る開発は当然ですが難易度も高くなります。様々なプロダクト開発チームと連携しながら、これらの難しい課題を解決したいと考えています。

株式会社NTTデータ

・約1億ユーザの社会インフラとなる携帯サービスの根幹を支える 　大規模ミッションクリティカルシステムの機能追加および維持管理業務を実施し、サービスの安定提供を担っていただきます。 ・大規模ミッションクリティカルシステムにおけるアプリケーション開発の　設計～試験・リリース～維持管理までのトータルな業務内容に加え、 　数年後に求められるシステムのあるべき姿をデザインし、　それに必要となる新たな基盤の提案を実施し、付加価値の高いシステムの具現化に貢献できる仕事です。 業務詳細 ・フロントエンド開発(React等を使用)やバックエンド開発(GraphQL・API・RDB・NoSQL等を使用)を支える複数のチームがあり、通信業界の大規模社会インフラサービスに関わるシステム開発を担当いただきます。 ・開発環境は AWS 等のクラウドや、Kubernetes・仮想VMを活用したクラウドネイティブ基盤。要件に応じて最適なアーキテクチャ選定にも携わります。 ・開発言語は C言語・Java を基盤に、TypeScript・Go 言語といったモダン技術も活用。幅広い技術スタックを経験でき、最新技術に挑戦できる環境です。 ・生成AI を活用し、既存システムのモダナイズや運用改善にも取り組みます。具体的には、従来の言語資産をモダン言語へ効率的に移行する支援や、 運用時のログ分析・インシデント自動解析を通じて品質と安定性の向上を実現します。 　安定稼働と品質向上を担うミッションクリティカルシステムに関わりながら、技術者として大きく成長できるポジションです。 組織情報 モバイル業界は高品質な通信サービスを提供し続けると同時に、コンテンツやサービスといった非通信サービスも拡充しており、その提供するサービスはますます拡がりを見せています。我々は通信サービスを支える大規模ミッションクリティカルシステムを構築・維持管理するとともに、昨今はアジャイル、AI、IoT、クラウドなどを駆使したコンシューマサービス領域のシステムを提供しており、SI力およびIT技術の活用力を武器に大きく成長しています。事業環境および我々自身が変革期にあり、様々なチャレンジ領域と機会があるなかで、大きなやりがいをもって自己成長を図ることができる職場です。

株式会社ブリッジワン

●概要 3月にスタートした社内システム開発プロジェクトの中核メンバーとして、要件定義から実装まで幅広く携わっていただきます。 少数精鋭のチームで、高い裁量を持って活躍できる環境です! 「No brilliant Jerks」をテーマに掲げ、個人の技術力よりもチームパフォーマンスの最大化を重視しています。 様々なバックグラウンドを持つメンバーが協力し合い、お互いに高め合いながら成長できる環境をご用意しています ●主な業務内容 <自社の成長を加速させる次世代社内システムの開発> ・これまでkintoneで管理していた社内システムの内製化に携わっていただきます。 ・React / Next.js を用いたフロントエンド開発を中心に担当していただきます。 ・AIエージェント(Claude Code / Cursor)と協働しながら、仕様策定から実装・テストまでを一貫して推進していただきます。 ・フロントエンドを軸足としつつ、バックエンド(Go)にも領域を広げ、フルスタックエンジニアとして成長できる環境です。 ・また、必要に応じて周囲を巻き込みながら開発工程のディレクションを担当していただきます。 ●開発の特徴 ・スクラム開発による迅速な意思決定 ・チームメンバー全員でプロダクトに参加 ・迅速な意思決定とプロダクト反映の高速サイクル ・ユーザー中心の開発アプローチ ・社内の力を120%引き出すプロダクト開発 ・事業部門と密接に連携し、要件定義から実装まで一貫して担当 ・AI駆動の開発スタイル ・Claude Code Skills を活用したCI/CDレビュー自動化、仕様書と実装の差分チェック、テスト自動生成 ・デザインから実装への自動変換(バイブコーディング)をフロント・バックエンド問わず実践 ・Cursor / Claude Code(Max Plan)/ Anthropic API を会社経費で全額負担 ・Claude 認定資格の取得補助サポートあり ●学べるスキル ・バイブコーディング ─ 仕様が決まった状態からフロント・バックエンド問わず実装・テストまでを一貫して完遂するスキル ・開発工程の自動化 ─ CI/CDレビュー、仕様と実装の差分チェック、テスト生成など、AIで開発プロセスそのものを自動化する設計力 ・バイブコーディングのための設計 ─ Claudeが最大限力を発揮できる仕様書・プロンプト・アーキテクチャの設計スキル ・上流工程への参画 ─ 慣れてきたら要件定義、バイブデザイン(デザイン工程のAI活用)、プロジェクトマネジメントにも携われる ・AI環境整備の経験 ─ Claude が無双できる開発環境・ワークフローを構築するノウハウ ●開発組織について 従来、営業組織中心だった弊社ですが、2025年にテクノロジー事業部を立ち上げ、IT関連の業務を全て担う約20名の組織にまで急成長しました。 大きく分けて以下の2つの領域で構成されており、同じチームとして密に連携しながら業務を進めています。 <システム開発(社内向け)> 社内オペレーションの改善と、自社システムの内製化を推進。 営業活動や日々の業務の中で得られる会社の知見・社内情報を過不足なく蓄積できるデータ基盤を構築しています。 <DXコンサル(社外向け)> クライアント向けの開発案件を少数精鋭で複数並列に推進。 React / Next.js + BaaS を活用したスピード感のある開発が特徴です。 <情シス(コーポレートエンジニア)> 社内IT基盤の設計・構築、SaaS連携・業務自動化、セキュリティ基盤の整備など、急成長する組織の情シス機能を担っています。 本求人はシステム開発チームへの配属を想定しています。 希望や適性に応じて、情シスやDXコンサル案件にも携わる機会があります。

株式会社ブリッジワン

●概要 3月にスタートした社内システム開発プロジェクトの中核メンバーとして、要件定義から実装まで幅広く携わっていただきます。 少数精鋭のチームで、高い裁量を持って活躍できる環境です! 「No brilliant Jerks」をテーマに掲げ、個人の技術力よりもチームパフォーマンスの最大化を重視しています。 様々なバックグラウンドを持つメンバーが協力し合い、お互いに高め合いながら成長できる環境をご用意しています。 ●主な業務内容 <自社の成長を加速させる次世代社内システムの開発> ・これまでkintoneで管理していた社内システムの内製化に携わっていただきます。 ・Go を用いたバックエンドAPIの設計・開発を中心に担当していただきます。 ・AIエージェント(Claude Code / Cursor)と協働しながら、仕様策定から実装・テストまでを一貫して推進していただきます。 ・バックエンドを軸足としつつ、フロントエンド(React / Next.js)にも領域を広げ、フルスタックエンジニアとして成長できる環境です。 ・また、必要に応じて周囲を巻き込みながら開発工程のディレクションを担当していただきます。 ●開発の特徴 ・スクラム開発による迅速な意思決定 ・チームメンバー全員でプロダクトに参加 ・迅速な意思決定とプロダクト反映の高速サイクル ・ユーザー中心の開発アプローチ ・社内の力を120%引き出すプロダクト開発 ・事業部門と密接に連携し、要件定義から実装まで一貫して担当 ・AI駆動の開発スタイル ・Claude Code Skills を活用したCI/CDレビュー自動化、仕様書と実装の差分チェック、テスト自動生成 ・デザインから実装への自動変換(バイブコーディング)をフロント・バックエンド問わず実践 ・Cursor / Claude Code(Max Plan)/ Anthropic API を会社経費で全額負担 ・Claude 認定資格の取得補助サポートあり ●学べるスキル ・バイブコーディング ─ 仕様が決まった状態からフロント・バックエンド問わず実装・テストまでを一貫して完遂するスキル ・開発工程の自動化 ─ CI/CDレビュー、仕様と実装の差分チェック、テスト生成など、AIで開発プロセスそのものを自動化する設計力 ・バイブコーディングのための設計 ─ Claudeが最大限力を発揮できる仕様書・プロンプト・アーキテクチャの設計スキル ・上流工程への参画 ─ 慣れてきたら要件定義、バイブデザイン(デザイン工程のAI活用)、プロジェクトマネジメントにも携われる ・AI環境整備の経験 ─ Claude が無双できる開発環境・ワークフローを構築するノウハウ ●開発組織について 従来、営業組織中心だった弊社ですが、2025年にテクノロジー事業部を立ち上げ、IT関連の業務を全て担う約20名の組織にまで急成長しました。 大きく分けて以下の2つの領域で構成されており、同じチームとして密に連携しながら業務を進めています。 <システム開発(社内向け)> 社内オペレーションの改善と、自社システムの内製化を推進。 営業活動や日々の業務の中で得られる会社の知見・社内情報を過不足なく蓄積できるデータ基盤を構築しています。 <DXコンサル(社外向け)> クライアント向けの開発案件を少数精鋭で複数並列に推進。 React / Next.js + BaaS を活用したスピード感のある開発が特徴です。 <情シス(コーポレートエンジニア)> 社内IT基盤の設計・構築、SaaS連携・業務自動化、セキュリティ基盤の整備など、急成長する組織の情シス機能を担っています。 本求人はシステム開発チームへの配属を想定しています。 希望や適性に応じて、システム開発やDXコンサル案件にも携わる機会があります。

株式会社日本M&Aセンター

●メイン業務 • 新しい技術の調査/検証 • 新規サービスの技術選定、開発、デリバリー • 既存サービスへの機能追加開発やエンハンス • パートナー企業への開発依頼、成果物のレビュー ●サブ業務 • 障害対応(24時間365日対応は無し) • サービス安定稼働のための保守業務 ●携わる予定のサービス例 • M&Aマッチング業務支援サービス • 簡易企業評価サービス • ディールマネジメントサービス • ソーシングサポートサービス ●開発環境 Node.js, TypeScript, JavaScript, Vue.js, Nuxt.js, React.js, Java, Spring Boot, Ruby, Ruby on Rails, AWS

ケースワイズコンサルティング株式会社

●仕事内容 クライアント企業のネットワークインフラプロジェクトに参画し、設計・構築・運用業務を担当していただきます。本人の希望・スキル・キャリアプランを考慮してプロジェクトを決定します。 ●担当工程 ・ネットワーク設計 ・ネットワーク構築 ・運用・保守 ・障害対応 ・構成管理・ドキュメント作成 ●エンジニアファーストの取り組み ①案件選択制 　エンジニアの希望をもとに案件を提示し、本人の合意のもとで参画先を決定します。 ②単価UPで給与UP 　案件単価をベースに昇給を決定し、スキルアップに応じて収入アップが可能です。 ③待機時給与100%保証 　待機期間が発生した場合も給与は全額支給されます。 ④キャリア支援 　定期的なキャリア面談を実施し、スキルアップにつながる案件を優先的に提案します。

株式会社イングリウッド

私たちは小売市場の課題を解決するための技術・仕組みを提供しています。 日本の小売市場は150兆円の巨大産業ですが年間で3,000社ほどの企業が倒産・廃業しています。 素晴らしい商品を持っている企業がどうすれば顧客に届けれらるかや商品の売り方を理解できていないのが現状です。 クライアントや社内から課題について担当者からヒアリングを行い、内容からPoCを作成し検証・実施しています。 ビジネス的な要件にエンジニアの観点を加えアプローチを考えています。 エンジニア向け会社説明資料:https://inglewood.app.box.com/s/kpa3ydfmvwjlw2l8ffa2musebbaecqtc 課題からPoCの検証・実施を素早く行うために新たなメンバーを募集します。 PoCの結果が良ければそのまま新システムの構築を担当していただきます。 APIなどバックエンドを中心とした開発 要件定義段階でのミドルウェアやフレームワーク等の技術選定と技術検証 API、並列分散処理などアプリケーションアーキテクチャ全体の設計、実装 コーディングルール策定、先行開発〈共通処理部分など〉、コードレビュー 社内外の最新技術やベストプラクティスのキャッチアップとチーム横断のセクション組織内での技術共有 他の職種とのコミュニケーションを取り、要件を整理/決定しながらプロダクトを完成まで導く

キヤノンITソリューションズ株式会社

【対象】 ・半導体製造装置向けWebアプリ開発(SE)|半導体業界向けシステム開発・リモート可(30名規模プロジェクト) 【役割】 ・SE 【内容】 ・半導体製造装置の監視・制御・データ可視化を行うWebアプリケーションの開発 ・装置データ連携APIの設計・実装、およびフロントエンド画面開発 ・要件定義から設計・テストまで一連の工程を担当 ・装置メーカーおよび関連部門との仕様調整、品質改善対応 ・週3日程度のリモートワーク可能

株式会社エクストリーム

あなたにお任せしたいお仕事は、WEBサイトやアプリケーション、サービスやパッケージなどのフロントエンド開発、改修、改善、運用・保守業務のお仕事になります。 JavaScriptもしくはTypeScriptを用いたフロントエンド開発がメインになります。 ・WEBサイト開発 ・ECサイト開発 ・LP制作 ・アプリケーション開発 リクルートグループ、楽天グループ、サイバーエージェントグループなど、WEB業界を牽引するトップ企業含め様々な企業と安定的な取引を行っております。 当社社員は、プロダクションカンパニーの一員として各社クライアントのプロジェクトに参画し、1つの会社に長年いては実現できない多彩なスキルやノウハウを身に付けることができます!

UUUM株式会社

●プロダクトマネージャーや事業部とダイレクトにコミュニケーションし、PoCを行うための技術的アプローチの決定 ●必要応じて特にMVPの開発を最速で行い、実際のマーケットへ投入 ●PoCの検証結果をプロダクト開発チームメンバーへフィードバックし、よりスケールするプロダクトの基本設計を実施 ●ユーザー行動データやA/Bテストの結果を分析し、仮説検証の精度向上と改善提案を実施 【開発環境・使用技術】 ▪アプリケーション:TypeScript メイン ▪インフラ : AWS / GCP / Terraform/ GitHub Action / Sentry ▪ドキュメント / Issue 管理:Github Issues / Github Projects / Notion ▪コミュニケーション:Slack / Google Meet ▪AI/LLM:Open AI / Vertex AI 【生成AI活用状況】 当社では開発生産性の飛躍的な向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。 GitHub Copilot、CodeRabbit、Geminiを活用し、コードの自動補完・生成からレビュー支援、デバッグまで、開発フロー全体の効率化に取り組んでいます。 また、直近ではClaude Codeの導入検証も進めており、さらなる生産性向上に向けて前向きに取り組んでいます。 私たちは常に最新技術にアンテナを張り、積極的に取り入れることで、技術的な挑戦を続けたいエンジニアにとって最適な環境を提供したいと考えています。 【働き方について】 本社への出社が週3日以上必須となります。 ※本ポジションはPdMをはじめ、他部署と密な連携を取りながら、仮説検証をスピーディに進める必要があります。 そのため、対面でのコミュニケーションを重視しており、週3日以上の出社をお願いしております。 【変更の範囲】 会社の定める業務

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●PROEVERとは MSOLがプロジェクトマネジメント専門会社として培ってきたノウハウと経験を結集し、「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」としてSaaS展開しているのが PROEVER です。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も活用することで、マネジメント層の意思決定を支援し、プロジェクトの成功とプロジェクトマネジメント成熟度の向上を実現します。 主なお客さまは、全社横断で多数のプロジェクトを推進するマネジメント層(PM含む)です。プロジェクトの状況をリアルタイムかつ正確に把握し、迅速な意思決定が可能になります。一般的なPMツールがタスクや課題管理に主眼を置くのに対し、PROEVERは複数プロジェクトを俯瞰的・横断的に可視化できる点を大きな特長としています。 ※[PROEVERのサービス概要はこちら](https://proever.com/) ※[事業部の紹介対談はこちら](https://note.msols.com/n/n1472dff92988?gs=6f6dff9594a4) ●仕事内容 プロダクトの急拡大に伴い、PROEVERのバックエンド基盤を「セキュリティを後付けにしない(Security by Design)」形で設計し直すフェーズに入ります。 専任のセキュリティ担当としてではなく、「セキュリティや高いパフォーマンスを、自身の設計責務としてシステム構造に組み込める」バックエンドエンジニアとして、自ら手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ※ すぐにすべてをお任せすることはありません。まずは現状を把握し、優先順位を決めて取り組んでいきます。 ・本番環境のボトルネック解消: パフォーマンス課題(ネットワーク、データベース、コンテナリソースなど)の調査と改善 ・セキュリティの現状可視化: 認証認可・データ保護まわりの現状整理と、横断観点の言語化 ・技術負債のロードマップ策定: コードベースに潜む技術課題の洗い出しと優先順位付け ・アーキテクチャの最適化: Azure / データベース構成の見直しと、必要に応じた選定変更 ・コア認証基盤の刷新: 堅牢かつ柔軟な認証認可基盤の設計と実装 ・技術組織のリード: 設計レビュー・ドキュメント整備・メンタリングを通じたチーム全体の設計力向上 ●技術環境 OS: Windows Server, Linux フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド:TypeScript / Next.js / (Python) データベース:PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ:Azure / Docker CI/CD:GitHub Actions バージョン管理:GitHub プロジェクト管理:PROEVER デザイン管理:Figma / Storybook コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」 ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名)

INTLOOP株式会社

業務概要 業界を問わず、要件定義、設計、実装、テストといった開発各工程の技術分野を担っていただきます。 ご経験次第では、弊社ラインマネジメントも含むプレイングマネージャーとしてご活躍いただきたく考えております。 職種としては下記の様な業務系se/クラウド/qaコンサルタントといった枠でご案内いたします。 上流工程やプロジェクト推進(pm/pl)を担える方には、ご経験とご希望に応じて要件定義〜推進・品質管理までをリードいただく役割も想定しています。 ※その後、ご経験に合わせて「it director/it architect/se/pg」に振り分け、業務をお任せします。 it directorの定義:システム構築にあたり採用する技術を選定し指針を定め推進することができるスキルを持つ人 it architectの定義: システム構築にあたり効率性あるいは発展性を担保するにはどういう設計にしたら良いか考え推進することができるスキルを持つ人 ・システム全体に関する設計やディレクション ・アプリ設計やapi設計 ・プログラム実装(オブジェクト指向世代以降の各種言語) ・クラウドインフラ設計 ・インフラ構築(iac等) ・ミドルウェアパッケージ展開および構築 ・各種テスト推進 ・その他諸々の関連作業、リーダーとしてのとりまとめ、など 職務詳細 下記のような職種/プロジェクト例がございます。 業務系システムエンジニアの場合 ●販売管理システム刷新に伴うシステム領域の要件定義支援 マネジメント業務領域のtobe業務に基づくシステム機能設計、システム要件及び機能設計の支援 併せてそれに付随するインターフェース・データ基盤の設計とマスターへの落とし込みの支援 ●クレジットカード決済システム開発業務支援 社内業務システムの新規/保守開発プロジェクトにおけるエンドユーザ支援 ユーザサイドに立った、要件定義/運用構築等の支援や開発ベンダー管理/社内調整等のコミュニケーション管理を支援 クラウドエンジニアの場合 ●製造業におけるiotプラットフォーム事業推進支援 iotプラットフォームを稼働させるクラウド基盤の構築検討支援 業務要件定義やクラウドの選定から構築までを一貫して支援 ●オンプレ環境からawsへの移行支援 現行のオンプレ環境での機能調査・要件調整とaws移行後の適応試験の支援 aws移行においては、移行計画の策定から基盤構築までを一貫して支援 qaコンサルタントの場合 ●テスト業務全般支援 テスト計画から設計、実施、結果検証レポートの作成、報告 テスト自動実行ツールの実行準備と結果検証、専用設計書の作成、ツールの実行結果検証 上記プロジェクト推進のための管理ポジションとしてpmの枠もございます。

SALESCORE株式会社（セールスコア）

●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。

SALESCORE株式会社（セールスコア）

<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

イーソリューションズ株式会社

●トータルフューチャーヘルスケアとは 2023年4月にイーソリューションズからスピンオフしたトータルフューチャーヘルスケア株式会社(TFH)は、最先端且つ複数のデジタル技術を用いて「体の異変」や「病気のリスク」を早期発見、治療に繋げる一気通貫ヘルスケアソリューションの確立を目指し発足。 「技術パートナー企業(国内外スタートアップ複数社)との協働技術開発」と「事業パートナー企業(日本のリーディングカンパニー複数社)の新規事業創出支援」を通じ、革新的なヘルスケアソリューションの社会実装を目指すプラットフォームとしての役割を担っています。 高齢化の進行や独居世帯の増加等の社会変化に伴い、本人やご家族が気づかない内に健康が損なわれている状況を日本の社会課題と捉えています。私たちのプラットフォーム事業に多くの企業が賛同し、社会実装することで、日本の健康寿命を延伸し、国が抱える医療費/介護費削減にも繋げていきます。 トータルフューチャーヘルスケアHP https://www.total-future-healthcare.com/ 共同プレスリリース(2024/10/4) https://www.e-solutions.co.jp/news/total-future-healthcare/ ●業務内容 ・事業会社(NTTドコモ、YKKAP、中部電力、大東建託、他)各社新規事業チームとの各種アプリケーション開発方針策定 ・システムに必要となる技術要件の抽出(セキュリティ要件、パフォーマンス要件　など) ・予算および契約条件の交渉 ・モバイルアプリ及びWEB管理アプリ(主にFlutter)を使った複数のモックアップアプリケーションの開発(要件定義、設計、テスト) ・業務委託エンジニア及び業務委託先(SIer)に依頼しているシステム開発の進捗管理及び品質管理 ・自社が利用する販売管理システム等の導入に向けたプロジェクトマネジメント ●開発環境について ・チーム:4名(PdM、PM、アプリケーションエンジニア、サーバサイドエンジニア、PM補佐) ・開発手法:アジャイル ・コミュニケーションツール:Microsoft Teams　※フル出社のため対面MTGが基本 〈システム構成※一例〉 一定の共通化をしつつ、事業会社各社が利用する技術に合わせてシステムが必要となり、連続的にアプリ/システム開発を行っています。以下はその一例として現状構築中のシステム構成となります。 ・言語/FW: Dart, Flutter 　 ・DB: PostgreSQL 　 ・インフラ: AWS 　 ・OS: iOS, Android 　 ・その他: Node.js, Django, Flask, TypeScript (プロジェクト全体で使用)

paiza株式会社

ミッション 国内最大規模の会員数を誇るITエンジニア向け転職・就職・学習プラットフォーム「paiza」において、VPoE、エンジニアリングマネージャー、エンジニアメンバーと協力し、ご担当いただくプロダクト/ビジネスにおける開発マネジメントを担っていただきます。 2013年のサービスローンチ以降、ユーザー・企業双方のフィードバックを細かく反映し、スクラム方式での開発を行ってきた結果、様々なサービス・機能が実装され、またローンチ当初からは考えられないほど多くのユーザー様にpaizaを活用いただいております。 ミッション・ビジョンの実現、ユーザー・企業双方のニーズを満たすサービス・UIの追求に向けて、今後さらなるプロダクト開発を進めていく予定です。急成長フェーズの事業におけるプロダクト開発を高いパフォーマンスで実現すべく、担当チームをまとめ、技術面でメンバーを牽引するポジションとなります。 ●システムの技術選定と規約整備 ●システム横断の要件整理と実現 ●担当チームのマネジメント ●要件の取りまとめから開発、リリースまでの業務 ※業務の変更範囲:会社の定める業務 技術環境 言語・フレームワーク: Ruby on Rails(Ruby), jQuery(JavaScript), React(TypeScript) 環境: Linux, nginx, Unicorn, AWS, Docker, CircleCI データベース: MySQL プロジェクト管理: GitHub, Jira 支給マシン: MacBook Pro (サイズ選択可。 USキーボードに変更可) 開発手法: アジャイル、スクラム

paiza株式会社

ミッション 国内最大規模の会員数を誇るITエンジニア向け転職・就職・学習プラットフォーム「paiza」において、VPoE、テックリード、エンジニアメンバーと協力し、ご担当いただくプロダクト/ビジネスにおける開発マネジメントを担っていただきます。 2013年のサービスローンチ以降、ユーザー・企業双方のフィードバックを細かく反映し、スクラム方式での開発を行ってきた結果、様々なサービス・機能が実装され、またローンチ当初からは考えられないほど多くのユーザー様にpaizaを活用いただいております。 ミッション・ビジョンの実現、ユーザー・企業双方のニーズを満たすサービス・UIの追求に向けて、今後さらなるプロダクト開発を進めていく予定です。 急成長フェーズの事業におけるプロダクト開発を高いパフォーマンスで実現すべく、担当チームをまとめ、メンバーの成長と事業の成長を実現させるポジションとなっています。 業務内容 ●システム開発体制の構築 ●担当チームメンバーのマネジメント(1on1、評価、チームビルディング) ●要件の取りまとめから開発、リリースまでの業務 ※業務の変更範囲:会社の定める業務 技術環境 言語・フレームワーク: Ruby on Rails(Ruby), jQuery(JavaScript), React(TypeScript) 環境: Linux, nginx, Unicorn, AWS, Docker, CircleCI データベース: MySQL プロジェクト管理: GitHub, Jira 支給マシン: MacBook Pro (サイズ選択可。USキーボードに変更可) 開発手法: アジャイル、スクラム

株式会社マネジメントソリューションズ（MSOL）

●仕事内容 ・次世代プロダクトの技術戦略の策定と実行 ・プロダクト全体アーキテクチャ設計、技術スタック選定 ・コードの品質と一貫性を保つためのコードレビューやペアプロの実施 ・技術的課題の発見/解決、パフォーマンス最適化 ・チームの技術的な底上げに向けたコーチング、メンタリング ・定常的に新しい技術やツールを評価し、プロダクトに取り入れるべきか判断 ●技術環境 ・OS: Windows Server, Linux ・フロントエンド:TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui ・バックエンド:TypeScript / Python ・データベース:PostgreSQL / GraphQL ・インフラ:Azure / Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・バージョン管理:GitHub ・プロジェクト管理:PROEVER ・デザイン管理:Figma / Storybook ・コミュニケーション:Slack / Notion / GoogleWS / MS365 ・その他:GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Keeper ●人数規模(2026年1月現在) ・計27名(カスタマーG:11名、プロダクトG:12名、その他:4名) ●業務の変更範囲について 「変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般 」

株式会社マイクロニティ

当社は、後継者不足などで事業継続に課題のある国内ソフトウェアを次世代へ繋ぐ「AI駆動型ソフトウェア事業承継プラットフォーム」を運営しています。 生成AIをはじめとする先端技術の社会実装・研究を担う専門組織「M-Lab」では、単なるAIツールの導入に留まらず、承継するプロダクトのソースコード解析から経営判断の自動化まで、「AIエージェントが事業を自律運営する世界」の実装に挑んでいます。 業務内容 ●プロダクトのAIモダナイゼーション コード解析・変換: LLMを用いた大規模なレガシーコードの解析、およびモダンスタックへの自動リファクタリング・移行パイプラインの構築。 ドキュメント自動生成: 既存資産からの仕様書・設計図の自動復元と、継続的なドキュメント更新の自動化。 ●知識資産の集約とRAG構築 高精度RAGの開発: 現場の暗黙知(非構造化データ)を構造化し、GraphRAGやHybrid Searchを用いた高精度な知識検索基盤の設計・実装。 業務特化型Agentの開発: 特定ドメインに最適化したプロンプトエンジニアリング、およびLLMのFine-tuningによる業務自動化ツールの開発。 ●AIによる事業運営・経営の自律化 マルチエージェントシステムの構築: 意思決定から実行までを自律的に行うAIエージェント群のアーキテクチャ設計。 ●AI活用・教育支援 技術レクチャー・導入支援: 最新AI技術のトレンド共有、および各部署の課題に応じたAI活用手法のレクチャーと導入コンサルティング。

株式会社NTTデータ

● 職務内容 当ポジションでは、AIを単なる効率化ツールとして扱うのではなく、要件定義・設計・実装・テスト・運用のすべての工程に組み込んだ「AIネイティブ開発」 を実践しています。 対象は、マイナンバー制度を支える公共性・社会性の高いシステムです。 品質・説明責任・再現性が強く求められる領域において、AIエージェントを前提とした開発プロセスそのものを設計・改善しています。 従来のSI開発で求められてきた「要件を正しく理解し、設計し、実装に落とし込む力」があることは前提の上で、AIを開発パートナーとして活用するスタイルです。 主な業務内容 ・ お客様要望のヒアリングおよび要件の構造化・ドキュメント化 ・ AI活用を前提としたアーキテクチャ(基盤・処理・運用方式)の設計 ・ 設計～実装～試験までの一連のシステム開発作業 ・ AIエージェントの出力を踏まえたレビュー、妥当性検証、再設計 ・ 新規技術・生成AI関連技術の調査および検証 これらの業務を、人が主役となり、AIエージェントを“開発パートナー”として活用しながら遂行します。 将来的には、志向や適性に応じて、サブリーダ/リーダとしてプロジェクトを牽引していただくことも期待しています。 ● チーム・開発スタイルについて 当部署では、AIネイティブ開発に特化した内製チームを組成しています。 ・ PoCや検証止まりではなく、本番システムへの適用を前提 ・ スライド上のAI活用ではなく、コードと成果物で評価 ・ 完成された方法論はなく、仮説 → 実装 → 失敗 → 改善を繰り返す文化 なぜそうなるのかを説明できる設計・実装が常に求められますので、AIエージェントの出力をそのまま採用することはありません。 参考情報 ● 利用技術(一例) ・ 言語:Java, Kotlin, JavaScript/TypeScript ・ FW:Spring Boot, Thymeleaf, MyBatis ・ DB:PostgreSQL, Oracle ・ インフラ:AWS ・ その他:Redis, GitHub, IntelliJ, VS Code, AWS CDK, Jenkins, Ansible, Teams, Azure DevOps

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化。 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache Pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、Dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 シニアソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。また、運用性・安全性の向上、技術課題の解決や支援を通じてチームの発展と顧客への高付加価値なソリューション提供を実現します。

株式会社フライウィール

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 ●パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 ●データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 ●バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 ●収集したデータ、処理済みデータを保存●活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 ●センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 ●インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。 開発環境 ●クラウド:AWS ●開発言語:Kotlin、Python、TypeScript ●フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform ●SaaS:Auth0、Vercel

株式会社フライウィール

●チームのエンジニアの評価を通じたパフォーマンス向上とキャリア成長の支援 ●プロジェクト遂行に向けたリソースの調節 ●チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署との調整 ●効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ●下記のような業務における支援やレビュー ・Conataを構成するレコメンド・検索・広告配信エンジンや、プロフェッショナルサービスの各プロジェクトにおけるシステムの新コンポーネント・機能開発、継続的なパフォーマンス改善 ・効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ・負荷試験、セキュリティー対策 ・データベース設計 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS Backend:Kotlin, Redis, Elasticsearch, Micronaut, gRPC Frontend:TypeScript, React, Next.js, MySQL, Auth0 Data Platform:Python, Dagster, dbt, Airflow, Snowflake, Amazon Athena Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions