生成AI開発ツール導入 年収1000万円以上のITエンジニア求人・転職情報

本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア(セキュリティ領域)」の募集です。 一般的なセキュリティエンジニアとして自社システムのセキュリティ対策や監査のみを担当するのではなく、セキュリティ領域の知見を活かし、顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能を企画・設計・開発するポジションです。 金融機関が抱える高度なセキュリティ課題を理解し、ソースコードやシステム構成、ライブラリ、設定情報などを分析することで、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発に取り組んでいただきます。 セキュリティの専門知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・生成AI・AIエージェントなどを活用してプロダクトへ落とし込み、専門家による判断をソフトウェアによって高度化・自動化していくことを目指します。 フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。 PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。 ●開発規模 10～15名 ●具体的な業務内容 ・金融機関向け自社プロダクトの設計・開発・技術リード ・金融機関におけるセキュリティ課題・業務要件の整理とプロダクト要件への落とし込み ・顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能の企画・設計・開発 ・ソースコード、システム構成、ライブラリ、設定情報などを解析し、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発 ・セキュリティに関する知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・AIなどを用いてソフトウェアとして実装するための設計・開発 ・顧客やセキュリティ専門家、コンサルタント、プロダクトマネージャー、デザイナーと連携した課題探索・仮説検証 ・生成AI・AIエージェントを活用したセキュリティ分析・診断機能の高度化 ●自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://tlanp.jp/ ●技術スタック ・バックエンド ・TypeScript ・Python ・Node.js ・Webフロントエンド ・React ・Next.js ・Tailwind CSS ・インフラ・CI/CD ・Google Cloud ・Terraform ・GitHub Actions ・AI開発ツール ・Claude Code ・Codex ・コラボレーション ・Slack ・Jira ・Confluence ・GitHub Wiki ・Figma ※業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり 【業務変更の範囲】 (雇入れ直後) |IT専門職 (変更の範囲) |すべての業務への配置転換あり

●職務概要 本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア」の募集です。フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。 PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。 ●開発規模 10～15名 ●具体的な業務内容 ・金融向け自社プロダクトの開発・技術リード ・Trust TLanPなどのプロダクト開発 ●自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://tlanp.jp/ ●技術スタック ・バックエンド ・TypeScript ・Python ・Node.js ・Webフロントエンド ・React ・Next.js ・Tailwind CSS ・インフラ・CI/CD ・Google Cloud ・Terraform ・GitHub Actions ・AI開発ツール ・Claude Code ・Codex ・コラボレーション ・Slack ・Jira ・Confluence ・GitHub Wiki ・Figma ※業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり 【業務変更の範囲】 (雇入れ直後) |IT専門職 (変更の範囲) |すべての業務への配置転換あり

PROEVERとは プロジェクトマネジメント専門会社としてのノウハウ、経験を結集させた「プロジェクトマネジメントプラットフォーム」をSaaSとして事業展開しています。プロジェクトデータを一元的に集約し、AI技術も用いてお客さまの意思決定を支援することで、プロジェクト成功およびプロジェクトマネジメント成熟度の向上を支援しております。 主なお客さまは全社横断で多くのプロジェクトを推進しているマネジメント層(PM含む)で、プロジェクトの状況をリアルタイムで正しく把握し意思決定を行うことができます。他社PMツールとは異なり、タスクや課題管理に留まらず、関連する複数のプロジェクトを俯瞰的、横断的に状況把握できることが特徴です。 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、AI技術の実装推進 - エンジニア組織の立ち上げ・技術文化形成 - 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 ※将来的なCTO/VPoE候補として、徐々に業務に慣れて頂く形を想定しております。 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 ※変更の範囲:当社及び出向(転籍)先における各種業務全般

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。経営課題を技術で解決するためのデータアーキテクトのグランドデザインおよびデータモデリングを主導するスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・日本を代表するエンタープライズ企業をメインクライアントとするDX支援、AI実装、および中長期的なデータ利活用戦略の立案とアーキテクチャ設計支援 ・AWS、Azure、GCPなどのクラウド環境を活用したデータ基盤・分析基盤の設計 ・分析チームやビジネス部門と連携したデータ活用環境の高度化 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。機械学習モデルの実装から推論最適化、MLOpsの構築、実運用における保守・改善までを主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。 ・顧客のビジネス課題に基づいたAIシステムの設計・開発・運用 ・機械学習・深層学習を用いたAIモデル実装、および推論パイプラインの構築・最適化 ・MLOps基盤の構築、およびモデルのデプロイ・監視・継続的な精度改善フローの運用 ・生成AI(LLM等)を含む先端技術の調査・検証、および実務プロジェクトへの実装 ・データサイエンティストと連携したPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立 ●参考資料 https://note.com/flux_inc/m/mdcbaafdd8d84 ●業務の変更の範囲 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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。 【使用ツール】 AUTOSAR Adaptive/Classic, C/C++, Python, Javascript, シェルスクリプト, Doors, EnterpriseArchitect, CAMEO/PREEvision, JIRA/Confluence, Git, SVN, Jenkins, GoogleTest framework, Docker, Claude/Claude Code etc.

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

【具体的には】　※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 【想定業務内容】 ※以下領域における、管理職としての組織マネジメント業務を中心にご対応いただきます。 1.AIプロダクトの開発計画策定と推進 ・サービス企画に基づき、開発スケジュール、リソース計画、マイルストーンを策定 ・AI特有の「学習データ調達→学習→評価→実装」のサイクルを、サービス開発のタイムラインに統合・管理 ・AIサービス企画開発の推進管理 2.開発ディレクションと品質管理 ・AIエンジニア、ソフトウェア開発者、検証チーム等へのタスク割り当てと進捗管理 ・「AIの精度指標(KPI)」と「サービスとしての品質要件」の整合性をとり、リリース判定基準を管理 3.部門間・パートナー企業との調整 ・車両開発部門や関連ITシステム開発部門とのインターフェース(API仕様等)の調整 ・ビジネスオーナー部門と調整しながら、ビジネス要求をベースにシステム企画・設計を推進 ・ベンダーやクラウド事業者等の協力会社様との実務レベルでの交渉・進捗同期 ※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: Azure Boards、Teams、MS Loop等 ●開発言語: Python、Java、TypeScript、HTML、CSS、Kotlin等 ●データベース:MySQL、Oracle等 ●使用ツール:ChatGPT、Gemini、BigQuery、TensorFlow、PyTorch、Tableau等 ●開発環境: Azure、GCP、AWS、Android Studio等

1.SDVアーキテクチャの全体設計方針立案 ビジネス戦略・商品企画・技術戦略を踏まえ、 車両内外(クラウド・モバイル含む)を横断した システム全体としてのアーキテクチャ方針を構想・定義します。 個別領域最適ではなく、車一台の価値最大化を前提とした全体設計が求められます。 2.アーキテクチャ統制・ガバナンスの構築 各開発部門・機種・世代を跨いだ数百名規模の開発組織に対し、 設計原則・ルール・意思決定プロセスを定義し、 開発全体を統制するガバナンスモデルを構築・定着させます。 単なるルール整備ではなく、実行させ、定着させるところまで責任を持つポジションです。 3.重要開発テーマへの参画・意思決定リード アーキテクチャに大きな影響を与える重要プロジェクトに自ら参画し、 基本方針の意思決定を主導します。 4.技術リーダーシップおよびメンバー育成 アーキテクト・エンジニアに対して、設計思想や技術判断の指針を示し、 組織全体のアーキテクチャ設計力の底上げを担います。 ・設計レビューやディスカッションを通じた技術指導 ・アーキテクト人材の育成・輩出 ・複雑な技術課題に対する意思決定支援 自らの専門性をもってチームを率い、技術で牽引するリーダーシップが求められます。 ※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

次世代の四輪EVバッテリーシステム開発リーダーとして、技術およびメンバーのマネジメントを担当して頂きます。 【目指すべきミッション】 カーボンニュートラルの実現というチャレンジングな目標に向け、今後、進化拡大してゆく電動車および、その先のエコロジーな社会のキーコンポーネントである、エネルギーストレージシステム用リチウムイオンバッテリーシステムの研究開発を行っています。我々は信頼性と商品魅力を高次元で両立させ、日々変化するお客様のニーズを具現化し、高効率なバッテリーシステムの開発を推進することでカーボンニュートラルな社会の実現を目指していきます。 【具体的には】 ●車載用リチウムイオンバッテリーの開発 ・バッテリーサプライヤとの要求仕様書およびSPECのとりまとめ・管理・検証 ・バッテリー適用技術(材料・機構部品・製造技術)の探索・開発 ●リチウムイオンバッテリー制御開発(状態推定・入出力管理・故障検知) ・仕様書および適用技術のとりまとめ・管理・検証 ・制御アルゴリズム開発と制御設定 ・セルおよび組電池、バッテリーパックシステム、実車による制御検証 ●各種CAE・シミュレーションツールを用いた性能・耐久性予測技術の開発 ●電池リサイクル技術の開発 ●リチウムイオンバッテリー関連サプライヤーとの部品開発 ●関連技術調査・探索および将来戦略・コンセプト立案 ●グループメンバーのマネジメント業務 (1on1によるコーチングやメンタリングを通した育成支援および人事評価を通した成長促進やキャリア支援等) ※社内関連部門(栃木/大阪拠点バッテリー開発メンバー)や社外(材料部品メーカー・バッテリー評価機関・お取引様企業)と連携して業務を推進いただきます。 ※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】 ※ミッションにより異なります ・AI/DXツール:Copilot、Claude Code、Gemini 等 ・設計/解析ツール:CATIA V5/V6、各種CAEツール 等 ・分析/シミュレーションツール:SEM系/X線系の分析装置、一般的な電気/機械系の計測器、MATLAB、Simulink、Labview 等 ・データ分析プログラミング:Python、VBA 等 ・評価/計測ツール:温度、応力、騒音測定等の試験機器、EMC評価設備 等

プロダクト基盤全体の信頼性を技術的にリードする立場として、SLO/SLI 設計から可観測性基盤の構築、インシデント対応プロセスの整備、インフラの IaC 化まで、信頼性に関わるあらゆる領域を主導していただきます。 AI 協働を前提に、運用の自動化・効率化も推進します。 【業務範囲】 ・SLO/SLI の設計・運用・エラーバジェットに基づくリリース判断の仕組み化 ・可観測性基盤(メトリクス、ログ、トレース)の設計・構築・継続改善 ・IaC(Terraform 等)によるインフラのコード管理と再現可能なプロビジョニング ・AWS を中心としたクラウドアーキテクチャの設計・最適化 ・CI/CD パイプラインの信頼性・速度の向上 ・インシデント対応フロー・オンコール体制・ポストモーテム文化の確立 ・キャパシティプランニング・コスト最適化・パフォーマンスチューニング ・セキュリティベースラインの策定と脆弱性管理の仕組み化 ・AIを活用したインフラ運用の自動化・効率化 ・開発チームへの信頼性プラクティスの浸透とガイドライン整備 【利用するツール】 ・AWS(メイン:ECS/EKS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Terraform / AWS CDK ・Docker / コンテナオーケストレーション ・Datadog(APM、Logs、Monitors、Synthetics) ・GitHub / GitHub Actions ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール※今後変更になる可能性がございます ・PagerDuty 等のインシデント管理ツール 【資質(自律性・信頼性志向・構築力)】 ・専任 SRE 不在の組織で、信頼性の文化・プロセス・技術基盤を自ら設計し確立できる自律性 ・「落ちないシステム」ではなく「障害から素早く回復するシステム」を志向する信頼性思考 ・未整備な領域を構造化し、再現可能な仕組みとして定着させる構築力 【具体スキル】 ・ Linux/UNIX 系 OS のシステム管理・トラブルシューティングの深い知見 ・AWS のマネージドサービスを活用したプロダクション環境の設計・構築・運用 ・IaC(Terraform、CloudFormation、AWS CDK 等)によるインフラ管理 ・可観測性の3本柱(メトリクス、ログ、分散トレース)の設計・実装 ・SLO/SLI 設計とエラーバジェットに基づく運用判断 ・コンテナ技術(Docker)とオーケストレーション(ECS/EKS 等)の実践 ・ネットワーク設計(VPC、DNS、ロードバランサ、CDN、WAF)の理解と運用 ・CI/CD パイプラインの設計・改善とデプロイ戦略(Blue-Green、Canary 等)

ユーザーリサーチからUI/UXデザイン、プロトタイピング、デザインシステムの構築・運用まで、プロダクト体験に関わるデザイン業務全般を担当していただきます。 AI ツールを活用した高速な検証サイクルの中で、定量・定性の両面からユーザー体験を磨き上げていく役割です。 【業務範囲】 ・ユーザーリサーチ(インタビュー、アンケート、行動分析)の設計・実施・分析 ・ユーザージャーニーマップ、ペルソナ、シナリオの作成・更新 ・Web・モバイルアプリの UI/UX デザイン(Figma を中心としたツールで制作) ・ワイヤーフレーム、インタラクティブプロトタイプの作成と検証 ・A/B テスト、ユーザビリティテストの設計・実施・改善提案 ・デザインシステム(コンポーネント、トークン、ガイドライン)の構築・運用 ・エンジニア・PdM との協働による仕様策定とデザインレビュー ・AI ツールを活用したデザインワークフローの効率化 ・デザイン品質基準の策定とチームへの浸透 【利用するツール】 ・Figma / FigJam(デザイン・プロトタイピング・コラボレーション) ・Claude / ChatGPT / Midjourney / DALL-E 等の生成 AI ツール ・Cursor / 各種 MCP ツール(AI 支援によるデザイン資産管理・ドキュメント生成) ・Notion / Slack(ドキュメント・コミュニケーション) ・Amplitude / Google Analytics / Hotjar 等の分析ツール ・GitHub(デザインレビュー・エンジニア連携)/ Storybook(コンポーネントカタログ) 【資質(ユーザー志向・構造化力・探索性)】 ・ユーザーの行動・感情を深く理解し、体験価値を最大化することへの強い執着 ・曖昧なビジネス要件やユーザー課題を構造化し、デザインで解決策を提示できる論理的思考力 ・AI 活用という未確立な領域において、新しい手法を積極的に試し、失敗から学べる探究心と柔軟性 ・完璧を求めすぎず、素早くプロトタイプを作って検証する「まずやってみる」姿勢 【具体スキル】 ・Figma を用いた UI デザイン・コンポーネント設計・プロトタイピングの実務経験 ・ユーザーリサーチ手法(インタビュー、ユーザビリティテスト、サーベイ等)の実践 ・デザインシステムの構築・運用経験(トークン設計、コンポーネント管理、ドキュメント整備) ・レスポンシブデザイン・モバイルファーストのデザイン思考 ・デザインの意図・根拠を言語化し、ステークホルダーに説明できるプレゼンテーション力 ・定量データ(KPI、コンバージョン、離脱率等)に基づく改善提案力 ・基礎的な HTML/CSS/JavaScript の理解(実装は不要、エンジニアとの円滑な連携のため) ・意欲的に AI ファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

生成AIの能力を最大限に引き出すプロダクト設計・要件定義を行い、ユーザー要求を言語的に解釈・構造化しながら、AIを活用して自律的に開発プロセスを進めていただきます。 【業務範囲】 ・中長期ロードマップ策定から具体アクションの落とし込み、事業グロースまで ・ユーザー課題・要求の把握と構造化 ・AIを活用したプロンプト設計・検証・調整 ・要件定義からAIによるコード生成、GitHub上でのPR作成までの一連の推進(ただし自ら手書きでコードは書かない) ・各種MCP(Model Context Protocol)ツールを活用した効率的な開発フロー構築 ・他職能(AIエンジニア、プロンプト担当、デザイナー等)との連携と仕様策定 ・AI出力結果の品質評価と改善サイクルの運用 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Claude / Claude Code / Cursor　※今後変更になる可能性がございます ・GitHub(AIを介したPR作成) ・GitHub Copilot ・各種MCPツール(codebase search、terminal操作、ファイル管理等) ・Notion / Figma / Slack ・GCP / AWS / Vercel など 【資質(自律性・構造化力・探索性)】 ・自律的に仮説を立てて実行・検証まで自走できる行動力 ・曖昧な要求を言語化し、要件へ落とし込む構造的思考力 ・AI活用という未確立な領域に対して探究心を持ち、カオスを楽しめる柔軟性と胆力 【具体スキル】 ・要件定義・仕様設計に関する実務経験 ・GitHubを用いた開発フロー理解(PR作成・レビューなど。 自らコードを書く必要はありません) ・プロダクト企画・ユーザーストーリー作成の経験 ・データ分析・KPI設計の基礎知識 ・意欲的にAIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

【概要】 AI を活用した高速な開発ループの中で、Flutter を主軸としつつ、必要に応じてネイティブ層(Swift/Kotlin)も活用し、モバイルアプリの体験設計・実装・品質向上をリードしていただきます。 【業務範囲】 ・Flutter(Dart)によるアプリ設計・実装・CI/CD 構築 ・パフォーマンス最適化(起動時間、描画、Jank、メモリ)と計測の仕組み化 ・ネイティブ機能ブリッジ(BLE、Push、カメラ、位置情報、バックグラウンド処理 等)の設計・実装 ・オフライン対応、状態管理、エラーハンドリングの堅牢化 ・AI/LLM APIを用いたアプリ機能の実装と検証 ・デザインシステム/アクセシビリティの整備と運用 ・ストア配信、リリース運用、クラッシュ解析(Firebase Crashlytics 等) ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Flutter / Dart ・Swift / Kotlin(必要に応じて) ・Firebase(Crashlytics, Analytics, Remote Config 等)/ Sentry ・GitHub / GitHub Actions / Fastlane ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール※今後変更になる可能性がございます ・Datadog / Sentry / 各種計測基盤 ・AWS / GCP / Vercel 等のバックエンド基盤 【資質(自律性・品質志向・適応性)】 ・AI 協働を前提に、仮説検証を迅速に回す自律性 ・体験品質(滑らかさ、応答性、安定性)への強い執着 ・未確立な領域(AI×モバイル)でも構造化して前進できる柔軟性 【具体スキル】 ・Flutter(Dart)による商用開発と状態管理(Riverpod/Bloc 等)の経験 ・ネイティブ機能ブリッジ(MethodChannel、FFI、プラグイン開発)の実践 ・CI/CD(Fastlane、GitHub Actions)とリリース運用(TestFlight/Play) ・モバイルパフォーマンス計測・最適化(フレームタイム、メモリ、電力) ・クラッシュ解析/ログ収集(Crashlytics、Sentry 等)と MTTR 改善 ・セキュアなストレージ/認証/ネットワーク(TLS/証明書ピンニング 等)の理解 ・API 設計・エラーハンドリング・リトライ/バックオフ制御

【このポジションの役割】 本ポジションでは、AI を活用した品質保証プロセスの設計と改善を担います。 単にテストを実行するのではなく、 ・品質リスクの分析 ・テスト戦略の設計 ・テスト自動化 ・AI を活用した品質改善 などを通して、プロダクトの品質を継続的に向上させます。 QA は開発プロセスの最後の工程ではなく、品質を作るエンジニアリング領域であると考えています。 【主な業務】 ・AI を活用したテスト設計・テスト生成 ・E2E / Integration / Unit テストの自動化 ・CI/CD パイプラインへのテスト統合 ・品質メトリクスの設計・分析 ・品質リスク分析とテスト戦略設計 ・バグトラッキングと品質改善プロセスの設計 ・QA プロセスの継続的改善 ・開発チームとの品質文化の構築 【使用技術・ツール】 ・Playwright(E2E テスト) ・GitHub / GitHub Actions(CI/CD) ・Datadog(監視・エラー分析) ・Claude / Claude Code / Cursor ※今後変更になる可能性がございます ・MCP ツール ・AWS / GCP

【ミッション】 -事業戦略に整合した技術戦略とアーキテクチャの策定・実行 -スケーラブルで信頼性・セキュリティの高いプラットフォームの構築 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提とした開発生産性・品質の最大化 -エンジニアリング組織の体制構築・採用・育成・評価 -技術ガバナンス(セキュリティ/プライバシー/コンプライアンス)の徹底 【概要】 技術戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 将来を見据えたアーキテクチャ設計とAI ファーストな開発標準を確立します。 信頼性・セキュリティ・開発速度のトレードオフを適切に設計し、成果の再現性を高めます。 【業務範囲】 -技術戦略・技術ロードマップの策定と合意形成 -技術選定・アーキテクチャ設計(マイクロサービス/イベント駆動/データ駆動等) -プラットフォーム/SRE/Observability(可用性・パフォーマンス・コスト最適化) -セキュリティ/プライバシー/リスク管理(ゼロトラスト、インシデント対応) -データ/ML 基盤の設計・運用(ストリーミング、Feature Store、Vector DB、RAG 基盤) -開発標準の整備(AI ツール/MCP 活用、CI/CD、テスト自動化、変更管理) -採用・評価・育成/キャリア設計、組織デザインとカルチャー醸成 -重大障害の指揮/問題管理/BCP、外部パートナー連携 【利用するツール】 -GitHub / GitHub Copilot -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -AWS / GCP / Vercel / Kubernetes / Docker / Terraform -Datadog / Cloud Monitoring / OpenTelemetry -Notion / Slack / Figma

【ミッション】 -事業戦略に整合したプロダクトロードマップの策定と達成 -AI 協働(生成 AI / MCP)を前提にした開発生産性・品質の最大化 -ユーザー価値を起点とした高速な検証・学習ループの確立 -プロダクト組織(PdM/Eng/Design)の体制構築・採用・育成 【概要】 プロダクト戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、 AI を活用した設計・開発・運用の標準を確立します。プロダクトポートフォリオ全体の成果責任を担います。 【業務範囲】 -中長期のプロダクト戦略・ロードマップの策定と合意形成 -開発組織の採用・評価と組織マネジメント -技術選定・アーキテクチャ設計(将来を見据えたスケーラブルな設計) -プロダクト KPI の設計・レビューと意思決定のリズム設計 -AI ファーストな開発標準(テンプレート/スキーマ/レビュー/自動化)の設計・運用 -資源配分(人材/予算/時間)の最適化と投資判断 -組織デザイン(採用・育成・評価)とカルチャー醸成 -ステークホルダーコミュニケーション(経営/事業/コーポレート) 【利用するツール】 -GitHub / Notion / 各種開発・デザインツール(Figma など) -Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール -GCP / AWS / Vercel など

【概要】 Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。 【業務範囲】 ・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化 ・Next.js(React)または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装 ・データベース設計・クエリ最適化(RDS、DynamoDB 等) ・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計 ・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善 ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Go(バックエンド主要言語) ・TypeScript / Next.js / React(Web フロントエンド) ・Dart / Flutter(モバイル/Web) ・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis ・Docker / GitHub Actions ・AWS(ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Datadog / Sentry ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール 【資質(自律性・全体最適志向・実装力)】 ・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向 ・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性 ・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力 【具体スキル】 ・Go によるバックエンド開発(API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理) ・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発 ・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略(Redis 等) ・REST API / GraphQL の設計と実装 ・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ ・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計 ・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善 ・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

本ポジションではプロダクトマネジメントや組織開発における一連の業務をお任せします。プロダクトマネジメントチームの責任者を担っていただくポジションのため、経営陣や各現場責任者と協働しながら、プロダクト戦略や組織戦略を描いていただき、実行いただくことを期待しています。 主な業務は以下となります。 ●プロダクト戦略策定業務 ・新規プロダクトの企画立案や既存プロダクトの機能改善方針の検討 ・プロダクトロードマップ策定やKGI/KPIなど達成すべき数値目標の検討 ●プロダクトマネジメント業務 ・定性・定量リサーチ(ユーザー調査・ログ分析・問い合わせ分析・VOEやVOC分析) ・CS部門やセールス部門との連携による要求整理、改善アイデアの検討 ・開発要件整理、開発プロジェクトの進捗管理、リスク管理、納期管理 ●組織マネジメント業務 ・プロダクト戦略に紐づく、組織戦略の策定や人員計画の検討 ・チームが円滑に活動するための組織活性化施策の検討と実行 ・メンバーの意欲と能力向上を目指した各種メンバーマネジメント業務 【直近過去事例】 新機能「クリエイティブマップ」β版を提供開始 カオナビが、申請業務を効率化する新機能「ワークフロー」の提供開始 現在、他社との連携も進行中です。 【開発環境】 開発言語:PHP, Go, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter コード管理:GitLab DB:MySQL インフラ:AWS, Terraform, Docker 監視ツール:Mackerel, Datadog 社内ツール:Confluence, Jira, Redmine, Slack, Miro, Figma 開発環境: JetBrains IDE, Visual Studio Code AI開発環境:Github Copilot, Claude Code

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

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

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

【具体的な業務】 ●プロジェクト担当として ・主要プロジェクトにインフラ担当として参画し、領域全体をリード ・開発チームと初期段階から協働し、アーキテクチャ設計・技術選定・構築方針を検討 ・金融水準のセキュリティ・可用性・運用性を踏まえたクラウドインフラの設計・構築(AWS/Google Cloud等) ・PoCから本番運用まで一貫して担い、IaC・監視・運用設計を整備 ●チーム横断・改善活動として(並行して) ・各プロジェクトで個別に対応している部分のうち、共通化できるものを見極めて仕組みに落とし込む ・クラウドアカウントの払い出しや統制環境の改善、IaCテンプレートやナレッジの整備など、チームで使える土台をつくる ・Claude Code等の生成AIツールを活用し、IaC作成・レビューや定型作業の自動化・ドキュメント整備をチーム全体に広げる 【プロジェクト例】 ・[産業情報検索AIシステム](https://japan-d2.com/projects/industrial-search) ・[そうぞくガイド](https://japan-d2.com/projects/inheritance) ・[EUDクラウドサービス](https://japan-d2.com/projects/eudcloud) ・[三菱UFJ銀行への生成AI×RAGによる「手続検索支援システム」の提供を開始](https://japan-d2.com/news/20250731-001) ・[生成AIを活用した「AI社内手続ナビゲーター(旧称:手続検索支援システム)」利用ユーザーを国内全営業店へ拡大](https://japan-d2.com/news/20260331_001) 【カルチャー】 ・フルフレックス・フルリモート可能な柔軟な働き方 ・職種を超えて協働する文化(開発・インフラ・セキュリティ・データ/AI) ・技術選定はJDDが主導し、クラウドのベストプラクティスに沿った活用をMUFGと対等な立場で提案・実践しています ・AI、クラウドなど先端領域に自由に触れながら実務で成長できる環境 ※SIer・大手IT企業・クラウドサービス事業者・スタートアップなど、様々な経歴を持つメンバーが集まっています。これまでの環境を問わず、裁量を持ってインフラに一気通貫で向き合いたい方に向いている環境です。 【技術スタック】 ●クラウドインフラ・IaC ・Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure(主にEntraやOpenAI) ・Databricks(データ分析基盤で利用) ・Terraform(標準として利用)/ AWS CDK / AWS CloudFormation ●ツール・生成AI ・Slack / GitHub Enterprise Cloud / JIRA / Confluence / Microsoft 365 E5 ・Claude Enterprise(Claude Code)/ ChatGPT(Codex) / Microsoft Copilot など ※変更の範囲 業務:会社の定める業務

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

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。 また詳細な実装や各種テスト等の実務については、メンバーや若手・ミドル層のエンジニアを主導しながら実施していただきます。 ●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。 ●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。 ●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) ●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 ●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。 ●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 開発言語 Typescript / Python / Java フレームワーク React, Flask, FastAPI, SQLAlchemy, Spring プロジェクト管理, CI/CD Redmine, Jenkins 情報共有ツール Slack, Google Meet, Microsoft Teams OS Linux/Unix データベース PostgreSQL, mySQL, MariaDB, ElasticSearch 仮想化技術 OpenStack, Docker, Podman バージョン管理 Git クラウド AWS, Azure, GCP AI Claude Code, ChatGPT/Codex, Gemini その他 OSS 全般

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社として内側から支援し、クラウド / データ / AIを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出を実現します。 今回募集するソリューションアーキテクト(インフラアーキ)は、MUFGグループ各社に対してアーキテクチャの検討、企画・提案活動を行い、プロジェクトにおける技術リードを担当するポジションです。特に、組織内にAIツール / AIエージェント / LLMプロダクトを構築・展開するためのAIプラットフォームの全体設計を専門とします。また、AI / LLM領域に限らず、クラウドプラットフォーム全般の全体設計や個別プロダクトのクラウドアーキテクチャ策定も担当します。 ※異業界出身者歓迎(これまでのご経験をぜひ金融領域で活かしてください) 【職務内容】 ・AIプラットフォーム / クラウドインフラの全体設計を専門とするインフラアーキテクト ・要件が柔らかい構想段階からMUFGグループ各社・各部における検討に参画。ビジネス特性を踏まえたシステム要求・制約事項を整理(状況に応じて、JDDのDXコンサルタント等と協働) ・最新の技術動向を踏まえた初期的な全体アーキテクチャの策定・提案、開発規模見積による案件立ち上げの推進 ・金融グレードの統制・セキュリティ要件を満たすアーキテクチャを策定し、セキュリティ所管部等への技術面の説明責任も担う ・案件立ち上げ後はアーキテクトとして設計指針を策定、インフラエンジニア等とともにアーキテクチャの決定と実装をリード 【会社とメンバー】 Japan Digital Design(以下、JDD)は、MUFGグループ各社に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心・安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAIエージェントの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AIエージェントを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融業界の経験者に限らず、大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたスタートアップからも経験豊富な人材が集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、Tech PM、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の専門人材でプロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 【カルチャー】 ・フルフレックス・フルリモート可能な柔軟な働き方(地方からの勤務も可能ですが、対面が有効な場面ではJDDやMUFG各社のオフィスにスポットで出社することはあります) ・職種横断でプロダクトや業務課題に向き合うチーム開発文化 ・新しい技術を実際の金融業務・金融サービスに適用するチャレンジを歓迎 ・AI、クラウドなど先端領域に自由に触れながら実務で成長できるIT環境 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 【技術スタック】 クラウドインフラ/IaC ・Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure ・Databricks ・Terraform / AWS CDK コミュニケーションツール / 開発ツール / AIツール ・Slack / Microsoft 365 など ・GitHub Enterprise Cloud / JIRA / Confluence など ・Claude Enterprise(Claude Code)/ ChatGPT(Codex)など ※既存プロジェクトにおける主な利用技術だけを記載しており、プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します ※変更の範囲 業務:会社の定める業務

FDEチームの一員として、エンジニア/DS/AIエンジニアと一体で以下を担っていただきます。 ● ドメイン没入と課題設定 ・現場(買取現場・コールセンター・物流倉庫・コーポレート部門)への同行・観察・1次情報収集 ・業務プロセス/顧客/市場の構造を解像度高く理解し、AI/データで解くべき課題を自ら定義 ● 事業KPIに対する仮説オーナーシップ ・担当ドメインKPI(成果向上・生産性改善)に対する仮説立案、優先順位付け、結果の解釈と次手の設計 ・他領域への波及効果も含めた全体最適視点での意思決定 ● AIプロダクトの企画〜実装リード ・AI/データ活用プロダクト(需要予測、査定モデル、業務自動化、レコメンド 等)の企画〜要件定義〜プロダクト実装ディレクション ・AIモデル開発の要件整理(学習データ要件、評価指標、MLOps連携、モニタリング設計) ● AIネイティブ開発プロセスの推進 ・AIエージェントによる高スピード開発を前提とした要件整理・仮説検証・ナレッジベース構築 ・スピード重視で「未完成のものを早期に実験する」プロトタイピング/PoCの設計と運用 ● エンジニアと一体のプロダクト設計 ・「何を作るか」をエンジニア/DS/AIエンジニアと協働で決定 ・Cosmosを中心とした新機能開発/業務標準化プロジェクトの企画〜要件整理〜現場接続 ● ステークホルダーマネジメント ・事業責任者・現場リーダーとの合意形成 ・グループ企業(TL/RGT/NKD)への横展開設計 ● データ/ユーザーインタビューを通じた継続的改善 【組織/配属先の特徴】 ・3層構造の技術組織:FDE層(事業ドメイン没入)/プラットフォームエンジニアリング層(FDEの生産性向上)/コアドメイン層(共通API基盤)の3層に再編し、AIネイティブ前提の組織を構築中 ・配属:データ・AI戦略推進部に所属/いずれかのドメインのFDEチームにジョイン ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 ・規模:PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど約 80名規模 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js (Next.js), TypeScript, Python(AI/ML) ・インフラ:GCP (Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL, Vertex AI...), Terraform, Docker ・CI/CD:GitHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry/APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira/ドキュメント管理:Confluence ・AI活用:Claude Code, Cursor, GitHub Copilot ほか(AIエージェント前提のワークフローを推進中) ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

事業の急拡大期を迎えているタイミーの事業戦略や組織のスケールに伴う、エンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上を目指していただきます。 エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決をリードしていただく役割です。 組織横断的に動きつつ、担当する機能領域をリードいただくことを期待しております。 業務例 ・Ruby on Railsを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース ・チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 ・担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応 ・各種スクラムイベントへの参加 ●開発環境(配属先により一部異なります) Backend ・開発言語: Ruby 3.4系 ・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec Frontend ・開発言語: TypeScript ・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR Mobile(iOS) ・開発言語: Swift Mobile(Android) ・開発言語: Kotlin Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… └Elasticsearch(AWS Marketplace) ・Google Cloud(一部サービス) ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 その他 ・AIエージェント・LLMツール: 　-開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 　-開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability 　-その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理:GitHub ・ コミュニケーションツール:Slack, Notion

開発案件の「受注確度の向上」と「デリバリーの仕組み化」の双方に責任を持ちます。 単なるエンジニアリングマネージャーではなく、AIツールを前提とした「新しい開発プロセスの標準」を作ることを期待しています。 「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。 具体的な仕事内容 ① 案件提案への技術参画 商談への同席、AI活用のフィジビリティスタディ(実現可否判断) 数千万〜億単位の案件における開発見積もりの作成・技術的妥当性の担保 「AIで内製するか、外部と協業するか」の判断と座組みの設計 ② 案件のデリバリーリード ・Claude Code / Cursor等を活用したAI駆動開発プロセスの先導 プロジェクト横断での技術選定、要件定義、QA(品質保証)の統括 デザイナー・PMと連携した、Agentic UX(AIエージェント時代のUI)の実装 ③ AI駆動開発の仕組み化・体制構築 ・AI駆動開発を前提とした開発フローの標準化(ドキュメント化・仕組み化) 外部パートナーの開拓や業務委託メンバーの採用・評価・チーム組成 組織全体で受けられる開発案件のキャパシティ拡大 ●業務内容の変更の範囲 雇入れ直後:上記参照 変更の範囲:当社における各種業務全般