リモート可 RustのITエンジニア求人・転職情報

つながるクルマで、さらなる安心・快適をお届けするため、コネクテッドカーのソフトウェアエンジニア をお任せします。 【具体的には】 ※以下業務の中から、ご経験やご志向性に応じてお任せする業務を決定させていただきます。 ●IVIシステムの大規模ソフトウェアにおけるプラットフォーム開発(アーキテクチャ設計/機能開発) ●要求仕様およびテスト仕様作成/管理、変更管理 ●商品仕様企画、システム/ソフトウェア要件分析 ●上記を基にした新規システム/新規機能の開発 ●システムセキュリティ開発・運用・保全 ●アプリ・サービス開発 ●新技術調査、方針作成、リファクタリング検討 ※他部門や開発協力会社、研究機関など様々な関係者とコミュニケーションをとりながら開発業務を進めていきます。 海外出張など発生する可能性も大いにございます。 【担当システム例】 ソフトウェアプラットフォーム、ナビゲーションシステム、Alexa連携、CarPlay、Android Auto、コネクテッドサービスの車載側機能、音声アシスタント、車両連携アプリ、インキャビンカメラ 【開発ツール】 ●構成管理ツール:Git(Gerrit), SVN ●開発言語: Java, C/C++, JavaScript, Python, Perl,Rust ●インフラ: Amazon Web Service, On-Premises ●開発手法: Waterfall, Agile (Scrum, Kanban) ●コミュニケーションツール: Slack ,Teams ●プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence等 ●データ分析ツール: Qlik, Amplitude等 ●その他: Docker, k8s, Jenkins, Linux Test Project (LTP),Linaro Automated Validation Architecture (LAVA), Fuego

【担当業務】 ※ご経験や強みに応じて、お任せできる業務から担当いただきます。 以下のいずれかの領域を中心にご担当いただきます。 1.テレマティクスシステム企画・要求仕様…テレマティクスシステムや車載通信モジュールの要件抽出・要求定義から仕様策定まで。 サービス(eCall/OTA/デジタルキー等)と車両・サーバ間インターフェースの一貫した設計を担います。 2.コネクテッドサービス開発・検証…eCall、OTA、デジタルキー、車内Wi-Fi、遠隔操作・診断、ADAS連携などの機能開発と品質確保を担います。 3.車載データ収集システム…車両から取得する各種データの収集システムについて、要求仕様の策定・検証・テスト、データの収集・活用を担います。 4.通信技術・先行開発…4G/5G/NTN/Wi-Fi等の通信技術やスマートフォン連携技術の市場分析・動向調査・戦略構築、POCによる新技術の実現性検証を担います。 5.車載通信機能の開発…セルラー(4G/5G/6G/NTN)やWi-Fi等の無線通信機能の設計・実装・評価。 アンテナ/RF、通信プロトコルスタック、各国の通信事業者・電波法認証への対応、通信品質と接続セキュリティの確保を担います。 ※他部門や国内外のベンダー、研究機関など様々な関係者と連携しながら開発を進めます。 各種団体の会議・イベントに出席いただく可能性もあります。 ※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。 【開発ツール】 プロジェクト管理ツール(JIRA等)、Linux、Android系のソフト開発環境 等 OS:LinuxOS、AndroidOS、iOS、QNX、RTOS 等 DB・サ-バ:Oracle、MySQL、Hadoop、AWS/CICD/Git/Docker等 言語:Python・Javascript・Java・Rust・C/C++・C#・Swift・Objective-C等 通信:LTE,4G,5G,6G,NTN,Wi-fi,Bluetooth,NFC, CAN,MOST,Ethernet 等

※以下業務の中から、ご経験やご志向性に応じてお任せする業務を決定させていただきます。 ●IVIシステムの大規模ソフトウェアにおけるプラットフォーム開発(アーキテクチャ設計/機能開発) ●要求仕様およびテスト仕様作成/管理、変更管理 ●商品仕様企画、システム/ソフトウェア要件分析 ●上記を基にした新規システム/新規機能の開発 ●システムセキュリティ開発・運用・保全 ●アプリ・サービス開発 ●新技術調査、方針作成、リファクタリング検討 ※他部門や開発協力会社、研究機関など様々な関係者とコミュニケーションをとりながら開発業務を進めていきます。 海外出張など発生する可能性も大いにございます。 【担当システム例】 ソフトウェアプラットフォーム、ナビゲーションシステム、Alexa連携、CarPlay、Android Auto、コネクテッドサービスの車載側機能、音声アシスタント、車両連携アプリ、インキャビンカメラ 【開発ツール】 ●構成管理ツール:Git(Gerrit), SVN ●開発言語: Java, C/C++, JavaScript, Python, Perl,Rust ●インフラ: Amazon Web Service, On-Premises ●開発手法: Waterfall, Agile (Scrum, Kanban) ●コミュニケーションツール: Slack ,Teams ●プロジェクト管理ツール: JIRA, Confluence等 ●データ分析ツール: Qlik, Amplitude等 ●その他: Docker, k8s, Jenkins, Linux Test Project (LTP), Linaro Automated Validation Architecture (LAVA), Fuego

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●機械学習エンジニアが担当する技術領域 弊社の機械学習エンジニアは、特定の技術領域に特化して業務を行っていただくのではなく、主に以下3つの技術領域から自身が望むキャリアや案件の状況に応じて選んでいただく方法を取っています。 ・最適化、強化学習 ・推論型AI(画像、音声、時系列データ、統計系など) ・LLM、NLP ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

【組織ミッション】 オープンソースのLinuxと、高速起動技術、リアルタイム技術などの独自技術を組み合わせたシステムソフトウェアを開発し、ソニーの商品群へ貢献します。 【事業フェーズ】 発売済商品に対するセキュリティ対応などの支援と、新規カテゴリ商品の立ち上げ支援のどちらも行っています。 すでに十分なスキル/経験を保有されている方だけでなく、それらのスキルをまわりから吸収することに強い意欲のある方も募集しています。 【担当予定の業務内容】 システムソフトウェアに必要不可欠なオープンソースソフトウェアの選定とソニー基準に準拠させるためのカスタマイズ Linux kernelを核とするシステムソフトウェアは、オープンソースソフトウェアの利用が必要不可欠です。 しかし、オープンソースソフトウェアの品質がソニー基準を満たしているかは千差万別であり、選定の段階からプロフェッショナルな判断が必要です。 本業務においては、組織内要件や、貢献先事業部からの具体的要求を達成するために、数多くのオープンソースソフトウェアから、機能性や性能だけでなく、信頼性、セキュリティ、OSSライセンス(使用条件)など、多くの品質基準についてソニー基準を満たすものを選出します。 そのままではすべてのソニー基準を満たすことが難しい場合には、カスタマイズも行います。 ソニー基準を満たすことの確認においては、パッケージそのものではなく、パッケージが依存する別パッケージも確認する必要があるため、そのための専用ツールを開発することも行います。 これらの工程は、最終的には、内部のCI/CD環境に統合します。 カスタマイズ結果や、開発した専用ツールは、内容に応じて、OSSコミュニティへの還元を行っていただきます。 【ポジションの役割】 オープンソースソフトウェアの選定とカスタマイズ、品質基準確認を行っているチームに所属していただきます。 チームは7人前後の規模ですが、経験豊富なメンバが多く、選定方法やカスタマイズ方法、品質基準確認方法を一から学び吸収することが可能です。 経験・スキルに応じて、チームをリードする立場になっていただくこともあります。 業務委託先として、ソニーグループ内の海外の部署と連携しており、日常の会議やメールにおいて英語での会話やコミュニケーションが必要です。 ※本求人はジェネラル・エンプロイメント・コントラクト社員での採用となるため将来的に別の職務領域や技術領域に異動の可能性がございます。 合わせて、全国の支社、工場、営業所への転勤可能性がございます。

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ●マッチング機能の技術リード ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする ●運用を踏まえたリスク制御の設計 AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ●リスク予測・異常検知モデルの開発リード 構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 3.共通基盤を活用した実装・改善 ●LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード 実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ・マッチングロジックの実装・運用 :ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて実装し、安定運用と継続的な改善を担う ・マッチングに必要なデータ・特徴量の設計と実装 :マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら実装・運用する ・ML基盤上での機能実装・運用 :Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用、およびRecommend API周辺のプロダクト実装・安定運用を担う ・LLMを活用した自律的な改善ループの構築 :LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを構築する 2. プラットフォームの信頼性・安全性向上 ・AI機能の安全性実装 :LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能を実装・改善する ・運用を踏まえたリスク制御の設計 :AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ・リスク予測・異常検知モデルの開発 :構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する高精度な分類・回帰モデルの構築、および特徴量エンジニアリング ・データセット設計・品質改善 :多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成によるモデルの堅牢性強化 3. 共通基盤を活用した実装・改善 ・LLMOps/評価基盤の活用と改善提案:実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善 ・品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化:モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

デバイス管理、アカウント管理、SaaS管理、セキュリティ対応といったITガバナンスに必要な要素の運用や、社内の各種サービス間連携、自部門および全社における業務課題への対応を通じて、従業員が安心かつ効率的に業務を遂行できる環境を構築していただきます。 【具体的な業務内容例】 ・ゼロトラストアーキテクチャに基づくセキュリティ基盤(Entra ID、Intune、Jamf、Microsoft Defender for Endpoint等)の設計、構築、運用・改善 ・ID管理、アクセス制御、認証方式(SAMLおよびOIDCによるSSO、PlatfomSSO、WHfB、証明書など)の深い知識に基づく対応 ・各種デバイス (Mac、Windows、iOS、Android) の管理におけるMDM(Intune、Jamf、Google MDM等)活用や運用・改善(特にモダンな管理手法の推進とキッティング等の自動化) ・Microsoft365、Google Workspace、SlackなどのSaaS運用・改善、および各種システム連携や運用・改善 ・ITインフラ案件におけるベンダーコントロール(要件定義、設計、構築、運用全フェーズでの技術的なリードと調整) ・トラブルシューティングや運用保守・改善(ヘルプデスクはBPOに委託中) ・オフィスネットワークの構築・運用(L3スイッチ、FW、VPN等の設計・構築におけるベンダー連携のリードおよびOSI参照モデル、TCP/IPの理解に基づくトラブルシューティング) ・既存・新規サービスやツールの導入検証、ライセンス管理・コスト見直し、リプレイスのリード 【キャリアパス例】 ご志向性等に応じて様々なパスを検討できる環境です。シニアメンバーとしてご活躍いただいた後、以下のようなキャリアを広げていくことを期待しています。 ・マネジメント志向: 組織マネジメントを担うGM(グループマネージャー)へのステップアップ ・ゼネラリスト志向: コーポレートITの枠を超えた全社的なIT戦略企画や事業課題の解決 ・スペシャリスト志向: IT・セキュリティ領域における高度な専門性の追求 <所属組織> ●IT戦略本部　サービスマネジメントグループ 現在5名程度の組織で、プロジェクトは1〜2名のチームで担当します。 自分の担当領域に線を引かず、テクノロジーを武器に泥臭く課題解決を推進しています。 <参考サイト> ・[3分でわかるGO株式会社](https://speakerdeck.com/mobilitytechnologies/about-go-inc)(会社紹介資料) ・[トライアルタクシー制度](https://go-on.goinc.jp/n/ne45562990510) (タクシー乗車費用を会社が一部補助する制度) ※業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

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

● 募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

●募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。 また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様) ・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス ・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ●このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。 1.機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方 弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。 技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。 2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方 弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発 　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革 　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●キャリアパスについて 右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長) 一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。 今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。 そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。 ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...) 　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策 　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施 ● 業務の変更範囲:なし

評価ソリューション開発部において半導体用計測検査装置のアプリケーションソフトウェア開発を担っていただきます。主に検査・計測装置が出力する画像やデータを活用し、顧客に価値を提供するソフトウェアの開発を行います。顧客の業務を理解して課題を推定し、顧客と共にスピーディーに課題解決を行うやりがいのある仕事です。 顧客の製品開発のために当社製品でどのようなことができるか、どのようなアプリケーションを搭載したら顧客ニーズにマッチするのか等、顧客の開発プロセスに合わせたソリューション開発、創生や技術の方向性の見極めを行います。 【職務詳細】 米国、中国、台湾、韓国をはじめとした大手半導体メーカーやパワーデバイスメーカー等で稼働している当社装置が顧客の課題解決に貢献できるよう、 ソフトウェアの開発を行います。担当する業務によって、ニーズ・課題を顧客にヒアリングし、課題解決に向けたアプリケーションの創生を行う場合と、画像や計測データを用いた測長やパターン認識等のアルゴリズム設計・実装を中心に業務を行う間合いがあります。 【開発環境】 言語: C, C++, C#, Python, Rust, TypeScript 環境: Linux、Windows 【開発の流れ/棲み分け】 顧客となる半導体メーカーや、自社現地法人からの要求やニーズを聞き取り、要件定義、仕様レビューを行い設計仕様書を仕上げます。 実装、単体テスト、実機テストを行い、品質保証部門による認定を受けて製品化します。 新製品開発の過程では、顧客との共同開発を行い場合が多く、短期間でプロトタイプを実装、提供して評価とフィードバックを受けながら仕様を固めていくアジャイル開発手法も適用します。 【プロジェクトに関して】 1回納入して終わりではなく、継続サポート型のソフトウェアである特性上、機能追加を順次行っていきます。 また、提供サイクルについては短いもので1か月、大半は半年～1年ほどとなります。 【補足/先端技術導入に関して】 画像処理、データ処理については、AIや深層学習などの先端技術の導入を積極的に推進しております。 開発業務の生産性向上、業務効率改善を目的として、生成AIなどの技術導入も進めております。

評価ソリューション開発部において半導体用計測検査装置のアプリケーションソフトウェア開発を担っていただきます。主に検査・計測装置が出力する画像やデータを活用し、顧客に価値を提供するソフトウェアの開発を行います。顧客の業務を理解して課題を推定し、顧客と共にスピーディーに課題解決を行うやりがいのある仕事です。 顧客の製品開発のために当社製品でどのようなことができるか、どのようなアプリケーションを搭載したら顧客ニーズにマッチするのか等、顧客の開発プロセスに合わせたソリューション開発、創生や技術の方向性の見極めを行います。実際に顧客課題を解決するアプリケーションソフトウェアの開発を行います。 【職務詳細】 米国、中国、台湾、韓国をはじめとした大手半導体メーカーやパワーデバイスメーカー等で稼働している当社装置が顧客の課題解決に貢献できるよう、 ソフトウェアの開発を行います。担当する業務によって、ニーズ・課題を顧客にでヒアリングし、課題解決に向けたアプリケーションの創生を行う場合と、 画像や計測データを用いた測長やパターン認識等のアルゴリズム設計・実装を中心に業務を行う間合いがあります。 【開発環境】 言語: C, C++, C#, Python, Rust, TypeScript 環境: Linux、Windows 開発手法:ウォーターフォール、アジャイル 【開発の流れ/棲み分け】 顧客となる半導体メーカーや、自社現地法人からの要求やニーズを聞き取り、要件定義、仕様レビューを行い設計仕様書を仕上げます。 実装、単体テスト、実機テストを行い、品質保証部門による認定を受けて製品化します。 新製品開発の過程では、顧客との共同開発を行い場合が多く、短期間でプロトタイプを実装、提供して評価とフィードバックを受けながら仕様を固めていくアジャイル開発手法も適用します。 【プロジェクトに関して】 1回納入して終わりではなく、継続サポート型のソフトウェアである特性上、機能追加を順次行っていきます。 また、提供サイクルについては短いもので1か月、大半は半年～1年ほどとなります。 【補足/先端技術導入に関して】 画像処理、データ処理については、AIや深層学習などの先端技術の導入を積極的に推進しております。 開発業務の生産性向上、業務効率改善を目的として、生成AIなどの技術導入も進めております。

●ポジションについて 「ソフトウェアアーキテクチャ」としての基盤開発へ。 プラットフォームエンジニアと聞くと、インフラ運用やSRE寄りの業務を想像するかもしれません。当社の共通基盤エンジニアが担うのは、それとは別の仕事です。複数プロダクトそれぞれの異なる業務ドメインを横断し、そこに共通する構造を見出して変更に強いモデルへと抽象化し、その設計を実装・運用まで担う仕事です。この抽象化の土台になるのが、1つのプロダクトで業務ドメインと向き合い、データベース構造やドメインモデルを設計してきた経験です。 ログラスは今、単一プロダクトからマルチプロダクト戦略へと大きく舵を切る転換点にあり、認証・契約管理・外部連携といった共通機能をゼロから設計・構築している最中です。まだ誰も答えを出していない抽象化に、立ち上げの段階から関わることができます。 アプリ開発の知見を、複数プロダクトを支える基盤の設計に生かしてみませんか。 ●チームについて ・所属:技術基盤部 プロダクト基盤チーム 構成: └開発責任者(部長)兼 PdM(基盤領域PdM) └エンジニアリングマネージャー、エンジニア複数名 ●仕事内容 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設計・実装・運用をリードします。 ・認証認可基盤の構築 : マルチプロダクト化に対応した認証・認可(OIDC/OAuth2)、SSO、特権管理、ユーザー管理機能のマイクロサービス化 ・機能制御・契約管理基盤の構築 : 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機構、フィーチャーフラグ制御基盤の設計 ・外部連携基盤の構築 : 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共通API実装 ・内部開発者プラットフォーム(IDP)の整備: 開発者がセルフサービスでインフラや共通機能を活用できる仕組み(DevEx)の推進 ●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 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

●私たちについて 昨今、日本は生産年齢人口の急減に直面し、黒字廃業リスクを抱える企業が約62万社にのぼる現実があります。 私たちは、M&Aという手段を通じて、この社会的課題を解決しようとしています。 fundbookは2024年12月、東証プライム上場のチェンジホールディングス(CHD)にグループインしました。 「すべての人に、正しく価値のあるM&Aを。 」というミッションのもと、テクノロジーと人の力でM&Aの当たり前をアップデートし、日本の生産性向上と地方創生を実装することを目的にしています。 ●Team Culture 私たちテクノロジー戦略部では、個人の成果にとどまらずチーム全体の力を最大化するために、知見を積極的に共有し合う文化を根付かせています。 特に、後輩育成や未経験領域への挑戦を歓迎し、互いにサポートしながら共に技術レベルを高めていく姿勢を大切にしています。 ●業務内容 自社M&Aプラットフォーム『fundbook cloud』およびCRMや新規AIプロダクトのフロントエンド開発をリードしていただきます。 既存のPage Router環境と、新規のApp Router環境が共存するフェーズにおいて、最適なコンポーネント設計やパフォーマンスチューニングを担っていただきます。 ・Next.jsを用いた機能開発(FBC: Page Router / CRM: App Router) ・スキーマ駆動開発に基づいた型安全な実装 ・Atomic DesignやFeature-basedなコンポーネント設計の推進 ・メンバーのコードレビューおよび技術指導(育成) ●開発環境 ●サーバサイド -Kotlin (Quarkus) -PHP (Laravel) -Rust (一部機能にて利用) ●フロントエンド -TypeScript -Next.js (App Router / Page Router) ●インフラ -AWS Cloud -Aurora MySQL / PostgreSQL -ECS (Fargate) / EC2 -S3 / ECR -CloudFront / WAF -Cognito -Vercel / AWS Amplify ●システム連携・ツール -Docker -jOOQ / Flyway -GitHub Actions -SendGrid -Notion

●私たちについて 昨今、日本は生産年齢人口の急減に直面し、黒字廃業リスクを抱える企業が約62万社にのぼる現実があります。 私たちは、M&Aという手段を通じて、この社会的課題を解決しようとしています。 fundbookは2024年12月、東証プライム上場のチェンジホールディングス(CHD)にグループインしました。 「すべての人に、正しく価値のあるM&Aを。 」というミッションのもと、テクノロジーと人の力でM&Aの当たり前をアップデートし、日本の生産性向上と地方創生を実装することを目的にしています。 ●Team Culture 私たちテクノロジー戦略部では、個人の成果にとどまらずチーム全体の力を最大化するために、知見を積極的に共有し合う文化を根付かせています。 特に、後輩育成や未経験領域への挑戦を歓迎し、互いにサポートしながら共に技術レベルを高めていく姿勢を大切にしています。 ●業務内容 fundbook cloudおよびCRM、新規AIプロダクトのインフラ構築・運用を担当します。 AWSをベースとした一般的なWebアプリケーション構成の構築に加え、CI/CDの高速化やセキュリティ強化など、開発チームが走りやすい環境作りを推進していただきます。 ・AWSを用いたインフラ設計・構築・運用(ECS, RDS, CloudFront, WAF等) ・障害時の問題切り分け(レイヤーごとの調査・特定)と恒久対策の実施 ・CI/CD環境の改善による開発生産性の向上 ・アプリケーションレイヤー(BE/FE)と連携したトラブルシューティング ●開発環境 ・サーバサイド -Kotlin (Quarkus) -PHP (Laravel) -Rust (一部機能にて利用) ・フロントエンド -TypeScript -Next.js (App Router / Page Router) ・インフラ -AWS Cloud -Aurora MySQL / PostgreSQL -ECS (Fargate) / EC2 -S3 / ECR -CloudFront / WAF -Cognito -Vercel / AWS Amplify ・システム連携・ツール -Docker -jOOQ / Flyway -GitHub Actions -SendGrid -Notion

●私たちについて 昨今、日本は生産年齢人口の急減に直面し、黒字廃業リスクを抱える企業が約62万社にのぼる現実があります。 私たちは、M&Aという手段を通じて、この社会的課題を解決しようとしています。 fundbookは2024年12月、東証プライム上場のチェンジホールディングス(CHD)にグループインしました。 「すべての人に、正しく価値のあるM&Aを。 」というミッションのもと、テクノロジーと人の力でM&Aの当たり前をアップデートし、日本の生産性向上と地方創生を実装することを目的にしています。 ●Team Culture 私たちテクノロジー戦略部では、個人の成果にとどまらずチーム全体の力を最大化するために、知見を積極的に共有し合う文化を根付かせています。 特に、後輩育成や未経験領域への挑戦を歓迎し、互いにサポートしながら共に技術レベルを高めていく姿勢を大切にしています。 ●業務内容 開発チームのマネジメントおよび組織課題の解決をお任せします。 技術的なバックグラウンドを活かしつつ、メンバーのキャリア形成支援や、生産性向上のためのプロセス改善にコミットしていただきます。 ・エンジニアチームのピープルマネジメント(目標設定、評価、1on1) ・開発プロセス(CI/CD、品質管理など)における課題発見と解決策の実行 ・チームの生産性を向上させるための施策立案・実行 ・エンジニア採用活動(要件定義、面接、魅力付け) ●開発環境 ・サーバサイド -Kotlin (Quarkus) -PHP (Laravel) -Rust (一部機能にて利用) 　 ・フロントエンド -TypeScript -Next.js (App Router / Page Router) ・インフラ -AWS Cloud -Aurora MySQL / PostgreSQL -ECS (Fargate) / EC2 -S3 / ECR -CloudFront / WAF -Cognito -Vercel / AWS Amplify ・システム連携・ツール -Docker -jOOQ / Flyway -GitHub Actions -SendGrid -Notion

M&A仲介業界売上No.1企業で、AWSインフラを全体最適に再設計。会社と一緒に成長を目指す仲間を募集。 株式会社日本M&Aセンターは、中堅・中小企業M&A仲介業界のリーディングカンパニーです。 グループの収益性は極めて高く、日本M&Aセンターホールディングスの2026年3月期連結業績は売上高502億円、経常利益191億円(過去最高)、経常利益率38%。 上場企業の中でもトップクラスの水準です。この安定した収益基盤があるからこそ、エンジニアリングへの本格投資が可能になっています。 日本M&Aセンターでは大小合わせて10を超えるサービスがAWS上で稼働しています。 しかし、サービスごとに個別最適化された結果、全体としてのアーキテクチャの一貫性やガバナンスの統一が追いついていません。 本格的なAWS活用が2020年頃から始まったため他の大手企業ほどレガシーの制約はありませんが、整理すべき課題が存在します。 第二創業に向けて、ITの活用が今まで以上に求められており、本格的な内製化組織への移行、インフラの全体最適化が急務となっています。 ●仕事内容 【1】個別最適化されたAWSインフラの全体再設計 大小合わせて10を超えるサービスのアカウント構成・ネットワーク設計・セキュリティ方針のばらつきを、全体最適に再設計します。 マルチアカウント戦略の推進 / 改善も行います。 【2】セキュリティ・コンプライアンスポリシーの全体設計 単に技術的な設計だけではなく、その前段のセキュリティ方針の見直し・設計を行います。 【3】アプリケーションチームへのAWSアーキテクチャ支援 新機能構築時のインフラ設計支援を行い、チームの生産性を支えます。 技術スタッフ サービスごとに最適な技術を選定しており、主に以下を利用しています。 ●フロントエンド: TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, React.js ●バックエンド: Ruby on Rails, Java, Spring Boot, TypeScript, Rust ●インフラストラクチャ: Amazon ECS, AWS Lambda, Amazon Aurora, Amazon RDS, Amazon ElastiCache, Amazon CloudFront ●CI/CD: GitHub Actions / AWS CodePipeline ●その他: AWS Control Tower, Amazon Cognito, Amazon Bedrock, AWS Step Functions ※上記すべての経験は必須ではありません。 Web開発の基礎があればキャッチアップ可能な環境です。 ●リンク集 当社のより詳しい情報は下記をご確認ください。 <IR情報> https://www.nihon-ma.co.jp/ir/ <企業理念/パーパス/フィロソフィー> https://www.nihon-ma.co.jp/groups/sustainability/philosophy.html <社員紹介> https://recruit.nihon-ma.co.jp/member/ <採用HP> https://recruit.nihon-ma.co.jp/

次世代プロダクトのチームに所属し、以下の 2 つの役割を担っていただきます。 1.エンジニアリングスキル・AI スキルを駆使して「サービス品質」「プロダクト品質」を高める テスト自動化の実装・運用、生成 AI を用いたテスト生成・テスト探索、プロダクトに組み込まれる AI 機能の品質保証など、エンジニアリングと AI を武器に、プロダクトの品質水準そのものを直接引き上げる活動をリードしていただきます。 仕様レビューやテスト設計といった従来の QA 業務に閉じず、コードを書き、ツールを構築し、AI を使い倒して、品質を作り込むことを期待します。 2.リードエンジニア・プロダクトマネージャーと相対して「プロセス品質」をリードする 要求・仕様レビューの質を高めるシフトレフト、リリース・デプロイプロセスの改善、インシデント対応と再発防止のループ設計など、開発プロセスそのものの品質をリードエンジニア・プロダクトマネージャーと協働しながら改善していただきます。 プロダクトチームの中核として、品質に関わる意思決定を主導するポジションです。 ●具体的な業務内容 担当プロダクトの品質戦略の立案と実行 開発チームと密接に連携した要求整理、仕様策定、UX レビュー アジャイル開発プロセスにおけるテストプロセスの改善提案・実行 テスト計画策定から分析、設計、実行、不具合報告、リリース後確認まで テスト自動化(E2E / API / 単体)の実装・運用・監視 品質メトリクスの設定と分析 AI を活用したテスト生成・テスト探索の実践と、社内へのナレッジ展開 プロダクトに組み込まれる AI 機能(LLM ベースの構築支援・分析機能等)の品質保証(プロンプト評価、出力品質検証、ハルシネーション検知など) プロダクトチームへの QA 知見の共有・浸透 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

次世代プロダクトのチームに所属し、以下の 2 つの役割を担っていただきます。 1.エンジニアリングスキル・AI スキルを駆使して「サービス品質」「プロダクト品質」を高める テスト自動化の実装・運用、生成 AI を用いたテスト生成・テスト探索、プロダクトに組み込まれる AI 機能の品質保証など、エンジニアリングと AI を武器に、プロダクトの品質水準そのものを直接引き上げる活動をリードしていただきます。 仕様レビューやテスト設計といった従来の QA 業務に閉じず、コードを書き、ツールを構築し、AI を使い倒して、品質を作り込むことを期待します。 2.リードエンジニア・プロダクトマネージャーと相対して「プロセス品質」をリードする 要求・仕様レビューの質を高めるシフトレフト、リリース・デプロイプロセスの改善、インシデント対応と再発防止のループ設計など、開発プロセスそのものの品質をリードエンジニア・プロダクトマネージャーと協働しながら改善していただきます。 プロダクトチームの中核として、品質に関わる意思決定を主導するポジションです。 ●具体的な業務内容 担当プロダクトの品質戦略の立案と実行 開発チームと密接に連携した要求整理、仕様策定、UX レビュー アジャイル開発プロセスにおけるテストプロセスの改善提案・実行 テスト計画策定から分析、設計、実行、不具合報告、リリース後確認まで テスト自動化(E2E / API / 単体)の実装・運用・監視 品質メトリクスの設定と分析 AI を活用したテスト生成・テスト探索の実践と、社内へのナレッジ展開 プロダクトに組み込まれる AI 機能(LLM ベースの構築支援・分析機能等)の品質保証(プロンプト評価、出力品質検証、ハルシネーション検知など) プロダクトチームへの QA 知見の共有・浸透 ●開発に使っている主なツール サーバーサイド Kotlin / Go / Rust 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 AI 開発環境 Cursor / Claude Code ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

本ポジションでは、プロジェクトおよび組織全体の「技術的な意思決定」と「標準化」を主導していただきます。(※詳細な実装や各種テスト等の実務は、メンバーや若手～ミドル層のエンジニアが中心となって担当します) ①大規模・ミッションクリティカルなシステムの要件定義・設計 数千万人が利用する通信サービスや公共インフラの基幹NW、データセンターNWの最上流工程を担当。最新のプロトコルや仮想化技術を駆使し、安定性と拡張性を両立した次世代アーキテクチャをデザインします。 ②アーキテクチャ設計および技術選定の最終意思決定 プロジェクト要件に応じたフレームワークやOSS、各種インフラ・ネットワーク機器の調査・評価を行い、最適な技術を選定・導入。 潜在的な技術的課題やリスクを基本・詳細設計の段階で特定し、プロジェクトマネージャーと連携して解決策を構築。 ③クオリティコントロール チーム全体のコードクオリティを担保するための設計レビュー・コードレビュー方針の策定。 テスト - 品質保証(開発クオリティの確認) ④実装 システムのパフォーマンス・堅牢性を左右するコアモジュール ⑤自社プロダクト創出への貢献(インキュベーション機能) 大手クライアントの最先端ネットワーク環境で得られた知見や共通の課題を抽出し、使い捨てにしない自社資産(新規プロダクトや機能)へと昇華させるための技術的なアプローチ・検討。 ⑥チーム全体の技術底上げ(メンター・リード) 若手～ミドル層エンジニア(別募集のジュニア～ミドルポジション等)への具体的な技術指導、技術的なベストプラクティスの共有によるチームの生産性向上。 ●開発環境 ・プロジェクト管理 　Redmine ・情報共有ツール 　Slack 　Google Meet 　Microsoft Teams ・OS 　Linux など ・ネットワーク 　TCP/IP, Ethernet 　HTTP/HTTPS ・システム 　データベース(RDB、ElasticSearchなど) 　仮想化技術(コンテナなど) ・その他 　オープンソース

【プロジェクト例】 ●画像認証システムの開発 ●生成AIに対する攻撃の対策・検証 ●生成AIを活用したアプリケーション開発 ●案件分類および自動マッチングシステム(RAG活用)の構築 ●採用支援システムでのスカウト文章自動生成ツールの開発 ●ChatGPTやClaudeなどLLMを活用したチャットポットや情報要約システムの構築 ●Rust/Java/Go/C#などを用いたAI自動テストアプリケーション開発 ●動画配信におけるAIサービス開発など ※状況によっては、これまでの経験を活かせる開発プロジェクトから参加していただく場合もございます。 ※リモートワーク可能なプロジェクトが多く、最先端の技術に触れることができます。 ※ご経験・スキル・希望に応じて最適な案件をご紹介します。 ※ご経験に応じて段階的に上流工程へとステップアップしていただけます。 ※ご経験やスキル・プロジェクトの状況によっては一例以外のプロジェクトをご案内させていただく可能性がございます。 ●職務内容の変更の範囲 (雇入れ直後)情報処理・通信技術に関わる業務 (変更の範囲)会社の定める業務

●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

AI/Techコンサルタントが描いたビジネスソリューションの構想を、技術的に実現可能な、スケーラビリティと品質を担保したシステムアーキテクチャへと落とし込む技術的ポジションです。フルスタックの幅広い技術基盤を背景に、設計から開発、運用保守まで責任を持ち、システムデリバリー全体を牽引します。 ●経営・事業を支えるシステムアーキテクチャの方向性検討と設計 ●AI/MLを活用したシステムの技術選定、プロトタイピング、実装リード ●開発チームのリーダーとして、コードレビューや技術指導を実施 ●システムデリバリー経験を活かし、開発プロセス全体の生産性向上を主導 使用技術詳細 ●言語・FW・バックエンド: Python / Java / Rust / Go 等 ●フロント・バック: React / Next.js / Nuxt.js / Node.js / Express.js / Django / Spring Boot 等 ●AI/ML/RAG: TensorFlow / PyTorch / Hugging Face / LangChain / OpenAI API / Vertex AI / SageMaker / Elasticsearch ●インフラ: AWS / GCP / Azure / IaC (Terraform 等) ●その他: Docker / Kubernetes / GitHub / CI/CD (GitHub Actions 等) / 生成AIツール (ChatGPT / Copilot / Cursor / Claude 等) / その他データ処理・分析、メッセージング、ワークフロー、監視、セキュリティ等の各種ソフトウェア プロジェクト例 ・ヘルスケア業界: 社内基幹プロセスを担うWebシステム構築 ・エネルギー業界: 臓器システム刷新プロジェクト ・自治体: 警察システム刷新プロジェクト ・石油業界: 保全管理システム開発プロジェクト

自動運転/自動駐車/自動バレー駐車/社室内監視システムにおける、ミドルウェア開発及びデバイスドライバ開発をご担当頂きます。 ●具体的な業務内容 ・画像系SoC/FPGAを活用したADASソフトウェアミドルウェア開発 ・新規採用SoC/McuでのOS選定からミドルウェア開発 ・カメラ、ADASセンサなどのデバイスドライバ開発 ・C, C++,Python ・JIRA,Redmine,Bitbucket,MATLAB,Simulink,CarSim,EA 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

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

ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます ●不動産に関する情報の収集システム(入力システムや連携API、バッチ処理)の構築 ●収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング ●収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤(データ加工パイプライン)の実装・運用 (Python, dbt, Terraform) ●上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー(ジオコーディング、機械学習、データ配信)の実装・運用 (Python, Rust) ●社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python) 【業務内容の変更の範囲】 (入社時)ソフトウェア開発・保守業務 (変更の範囲)当社の定める業務(出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務)

具体的な業務内容 ・ビジネス価値を最大化するための開発チームリーディング ・高品質なコーディング及びチーム全体のコード品質の担保 ・担当チームプロダクトが最大の事業価値を生み出すために必要な技術的方針の決定 ・プロダクトマネージャーやデザイナーが優れたソリューションを発見するための技術面からのサポート ※ご経験やご志向を基に実際に担当するチームを決定します 開発環境 [フロントエンド] Next.js, React, TypeScript [バックエンド] バックエンドは、以下の3つの環境があり、プロダクトによって異なります。 共通コンポーネントはマイクロサービスとして切り出されていて、言語間の差異による不便さはほぼありません。 フロントエンドとのインターフェイスには GraphQL を使っています。 ・Rust + actix-web + async-graphql ・Ruby on Rails ・TypeScript + Node.js + NestJS また、社内向け分析ツールとしては Python + Streamlit が用いられています。 [開発ツール] ・コード管理: GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ・運用監視: Sentry, Datadog ・タスク管理: JIRA ・コミュニケーションツール: Slack ・開発支援: GitHub Copilot, Claude Codeなど