フレックス勤務 年収350万円以上のITエンジニア求人・転職情報

長年にわたりお付き合いのある日本を代表する大手製造業とそのグループ会社の顧客をご担当いただきます。 具体的には以下の職務をご担当いただきます。 ●顧客の設計・生産領域における業務分析、課題抽出を実施、システム化計画立案 ●システム化計画に沿って、以下いずれかの役割(プロジェクト規模によっては兼任もあり)をご担当頂きます。 ①プロジェクトマネージャーまたはリーダーとして、構想検討・要件定義・仕様定義〜開発〜テストの推進 ②アーキテクトリーダとして、実現に向けたアーキテクチャの検討・インフラ構成の検討を実施、開発方針を決定。 ③ご経験が不足する場合は、当初はメンバとして上記2点に関わっていただき、1年後にはリーダー、3年後にはPMになっていただくことを期待します。 ※上記プロジェクトは1年〜2年の工期を想定する。 ※ご経験ご希望に応じてアサインいたします。 不足している知識については指導いたします。 変更の範囲:当面の間は本職務に従事いただく予定です。 適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

【組織ミッション】 当社注力領域「リテール」業界において、食品SMやドラッグストアなどの小売店舗をメインターゲットとしたAI発注予測サービスを提供しています。 深刻な人手不足(長期労働)や属人化した熟練スキルの継承課題を、店舗DXによる社会課題解決に取り組んでいます。 【サービス規模】既存顧客8社・新規4社、年間数社の新規獲得を推進中。 【プロジェクト概要】 2026年度時点で既存顧客8社、新規導入4社にてサービスを提供しており、今後も年間数社の新規獲得と既存顧客でのサービス拡大を推進予定です。 今まで少数精鋭部隊で運営してきましたが、事業拡大に伴いプロパー要員数も増強し体制強化しております。 ◇現在のフェーズ 既存顧客へのサービス提供と、新規導入・サービス拡大を並行して進めています。 ◇今後の予定 年間数社の新規導入、既存顧客での対象商品・店舗の拡大、機能改善を推進します。 ◇プロジェクト規模 1案件4～6名程度。 サービス全体で既存8社・新規4社を支援しています。 【入社後想定する業務】 PM候補として、まずは新規顧客へのサービス導入・適用を中心に、パートナー要員と協働しながらプロジェクトを牽引いただきます。 実開発を自ら担う場面は多くありませんが、開発知識を活かしてパートナーへの指示出しや成果物レビューを行う、プレイングマネージャーに近い役割です。 ●顧客課題解決/需要予測精度向上による店舗DX推進 ●新規サービス適用/要求整理、要件定義の作成・レビュー、サービス適用 ●顧客接点DX/予測値改善提案、品群拡大(予測商品拡大)・店舗拡大の企画推進 ●主管部機能改造/改造要求整理、改造計画策定、設計～開発～テスト推進 ※入社後は導入・適用業務を主軸とし、将来的にはローテーションにより主管機能の改造にも携わる想定です。 【キャリアの広がり】 ◇短期(入社後1〜2年) 入社後1年程度はPM候補として、先輩メンバーの支援を受けながらサービス内容と導入・適用プロセスを習得いただきます。 その後はPMとして主体的に案件を推進し、リテール業界や顧客業務への理解を深めながら、複数案件を牽引いただくことを期待しています。 ◇中長期(3〜5年/その先) 3～5年で、当社プロジェクトマネージャとしての知識・経験も積んでいただき、サービスのプロダクトマネージャとして事業運営を牽引いただくことを期待しています。 将来的には組織マネージメントのポジションも目指せます。 【チーム・体制】 ◇参画予定チーム人数 4～6名程度 ◇チーム内訳 当社2～3名、パートナー企業2～3名。 ◇担当範囲(工程) 要求整理、要件定義、サービス導入、改善提案、パートナーへの指示、成果物レビューを担当します。 将来は機能改造の設計・開発・テスト推進にも携わります。 ◇担当内訳(プロパー/パートナー) 当社:顧客折衝、要件定義、プロジェクト推進、成果物レビュー パートナー企業:実装、テスト ◇リード規模の目安(PL,PMの場合) 4～6名程度。 PM経験は不問で、リーダー・サブリーダー経験またはリーダーシップを重視します。 ◇開発環境(例) 開発言語:C# DB:SQL Server、PostgreSQL 【組織構成】 インダストリーサービス第一本部 関西リテールサービス部:28名 三室:6名(配属予定組織/全員関東勤務) 男性:4名、女性:2名 20代:3名、30代:1名、40代:1名、50代:1名 うちキャリア入社:2名 ※2026年4月時点 【メッセージ】 当社メンバーと協力会社の仲間が協働し、お客様と同じ目線で日々自動予測値の精度向上を追求している現場です。 先輩メンバーの支援を受けながら若手が活躍しており、経験者採用のメンバーも在籍しているため、中途入社でも馴染みやすい職場です。 需要予測・自動発注サービスや店舗DXに関心を持ち、中長期でサービスを育てていきたい方をお待ちしています。 変更の範囲:当面の間は本職務に従事いただく予定です。 配置転換により当社拠点全般に異動の可能性があります。

主に地銀・信金における　国際勘定系システムのインフラ基盤の設計・構築・保守をご担当いただきます。 開発経験を土台に、外為(国際業務)に関する知識は入社後にOJTで習得しながら、まずはメンバーとして基盤案件に参画いただきます。 具体的には、以下の職務のうち1つまたは複数をリーダー指示のもとメンバーとしてご担当いただきます。 ●国際勘定系システムの主管部として制度変更になった際のインフラ基盤の設計・構築 ●既存ユーザーからの要望に対するインフラ基盤の設計・構築 ●既存ユーザーへの機器更改におけるインフラ基盤の構築・保守 ●新規ユーザーへのパッケージ適用におけるインフラ基盤の設計・構築・導入 　※案件によっては、設計から関わるケースもあります。 　※慣れてきたらリーダー・サブリーダーという立場で、プロジェクトをリードしていただくことを期待しています。 インフラ基盤案件では、パートナー企業の経験豊富なメンバー5～6名と協働しながらプロジェクトを進めます。 入社後は先輩社員やチームメンバーのサポートのもとで業務を習得いただけます。 また、当社では先進的な技術へ率先して取り組んでおり、業務にクラウド(Azure)や生成AIを利用しています。 業務内容(保守作業等)によっては、テレワーク併用可能ですが、金融機関向けシステムを扱うため、実態としては出社中心の勤務となります。客先常駐は基本ありません。 ※変更の範囲:当面の間は本職務に従事いただく予定です。適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

流通業界向けEC事業拡張に伴い、ecbeing領域のPM・リーダー候補を募集します。 既存顧客BtoCサイトの運用保守を基盤としながら、ECを起点としたCX向上・売上成長を実現するプロジェクトを推進いただきます。単なる運用担当ではなく、顧客課題に応じた提案、要件定義から開発・運用までを一貫してリードいただくポジションです。 入社後想定する業務 ・顧客問い合わせ対応および課題整理 ・見積作成、プロジェクト計画立案 ・設計・開発・テスト・リリース推進 ・営業・パートナーと連携したEC提案活動 ・ecbeingを活用したBtoC/BtoBサイト構築・改善提案 変更の範囲:当面の間は本職務に従事いただく予定です。適性により当社業務全般に変更の可能性があります。 案件・プロジェクトの特徴 ・既存顧客BtoC通販ECサイトの運用・改善(追加開発/改修)が中心 ・運用保守と追加開発の比率は概ね1:9で、改善・機能追加の比重が高い点が特徴 ・年間の追加開発(改善・改修)案件は概ね20件程度 ・改善例:定期購入に関する顧客体験を高めるための、マイページ機能(定期情報の変更等)の改修、デザインリニューアル など チーム・体制 ・参画予定チーム:4名程度(当社社員+パートナー2〜3名を想定) ・当社社員は上流(要件定義・設計、顧客折衝、全体推進)を中心に担い、実装・テストはパートナーと協働する進め方が多い想定です。 ・追加開発の規模に応じて、体制を拡張(メンバーを増員)する場合があります。 主な開発環境 言語:.NET (C#、VB.NET) /DB:SQL Server/OS:Windows/クラウド:Azure、AWS 部署の業務概要 健食・化粧品通販事業者を中心とした顧客企業に対し、ECプラットフォーム「ecbeing」を活用したCX向上および事業成長支援を担当しています。 既存ECサイトの運用保守・エンハンス開発を基盤としながら、顧客課題に応じた改善提案・見積提案を行い、要件定義から開発・運用までプロジェクトを推進します。

主に下記業務をお任せしたいと考えております。 ●弊社新規サービスの開発/管理・チーム構築/採用 ●弊社既存サービスの開発・管理 ●サービス、プロダクトのエンジニアリング業務 現在の利用技術/ツール ・Slack/Github ・Docker ・AWS ・Golang ・Angular/TypeScript ただし、新規サービスにおいては、上記以外も採用可能。

【役割・ミッション】 デジタル本部コーポレートIT課に所属し、ヤマシタグループ全体の情報セキュリティマネジメントを統括するポジションです。 セキュリティポリシーの策定からゼロトラスト環境の設計、AI基盤のセキュリティ確保まで、経営に近い立場で幅広く担っていただきます。 他部門やチームとも連携しながら、守りと攻めの両面からセキュリティ体制を築いていただきたいです。 【業務内容】 ・情報セキュリティマネジメントの統括(ISO 27001認証の維持・運用、リスク評価、ポリシーの策定・更新) ・ゼロトラストネットワークやAI基盤を含む次世代インフラにおけるセキュリティ設計の推進 ・人・モノ・プロセス・技術の観点からのリスク評価と改善策の実行 ・AI利用に伴うプライバシー・倫理リスクへの対応 ・インシデント対応フローの構築、BCP/DR訓練の実施 ・DLPや暗号化等のセキュリティ技術の選定と運用 ・社内教育・訓練の企画と実施 ・サプライヤ管理および法規制対応の推進 【責任】 ・セキュリティガバナンスの確立 ・次世代インフラのセキュリティ設計の主導 ・インシデント対応体制・セキュリティ文化の定着 【業務内容の変更範囲】当社業務全般

ミッション/期待する役割・責任 100年に一度と言われる大きな変革期を迎えている自動車メーカー様に対して、「CASE」を代表とするグローバルでの新たな潮流への対応に向け、お客様の変革をリードするSEキーマンを担当して頂きます。 日立が有する、IT(コンサルティング、システムインテグレーション、ERP導入)、OT(設備インフラ、ロボティクス)、プロダクト(ハードウェア、ソフトウェア製品)といったアセットやお客様との共創の枠組みを最大限に活用し、激動の自動車業界をフィールドに日立がめざす社会イノベーションを具現化する、エキサイティングなビジネスを一緒に推進していきましょう。 職務概要 ・自動車メーカーでのコネクティッド領域の事業構想策定、コンサル、システム構築、運用を支えるSE活動 ・中長期且つグローバル視点での、アカウント戦略の立案・実行 ・社内外の多くのステークホルダを結びつけ、新たな価値や大きなビジネスを創出 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ・IT(戦略構想支援コンサルティング、大規模基幹システム開発、運用) ・プロダクト(SaaSを中心とした各種クラウドサービス、ハードウェア、ソフトウェア製品、など) ・DX、価値協創の取組み(当社研究所やデザイナーなどとの協創活動) 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(エンタープライズソリューション) デジタルサービスビジネスユニット エンタープライズソリューション事業部 自動車システム本部 第三システム部 配属組織について(概要・ミッション) ・大きな変革期にある自動車メーカー様の新たな取り組みとなるコネクティッド領域を支えるエンジニアとして事業を推進。 ・IT(コンサルティング、システムインテグレーションなど)、OT(設備インフラ、ロボティクスなど)、プロダクト(ハードウェア、ソフトウェア製品など)、日立ならではの価値提供目指す組織。 ・計35名の組織。

世界シェアNo.1のHonda二輪の次世代コネクティッドサービスにおいて、今後開発していくクラウドを活用したサービス・Webプラットフォームの設計構想とアーキテクチャー構築を担当します。 ●クラウドを活用したコネクテッドサービスプラットフォームの設計構想とアーキテクチャー構築(バックエンド・スマートフォン・車両システム含めた全体設計) ※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。 想定ポジション トップガン人材でグローバルコネクテッドプラットフォームのシニアアーキテクト(Tech Lead) 開発ツール プロジェクト管理ツール(Jira/Slack/Teams/Confluence等) クラウド開発環境:AWS、GCP等 データベース:RDB、NoSQL等 言語:Python・Javascript等

社内およびお客様が利用する様々なwebアプリケーション(※1)の開発業務を担当していただきます。 Microsoft365のアプリケーションと連携したOfficeアドインや、SharePoint Frameworkを用いたサイトのカスタマイズにも携わっていただきます。 ※1 アプリケーションの例 勤怠管理アプリ、業務管理アプリ、プロジェクト管理アプリ、建物管理アプリ、社内向け生成AI　等 ※組織上隣接する「運用サポートチーム」のフォローとして、稀にヘルプデスクをお願いすることがあります ●研修/キャリア支援 MicrosoftユニファイドサポートやAIコンサル会社と有償契約を結んで、技術支援(指導)をしてもらっています。「コンテナ技術Dockerを使った開発方法」や「GithubCopilotの活用事例」など、開発メンバーの発案で勉強会を行うこともあります。 また、セミナーや展示会へ参加して自ら知識の幅を広げたり、知り得た情報を展開してチームの知識レベル向上に貢献するなど、当部門ではLearning&Sharingの考え方が根づいています。 ★入社後の働き方★ 入社時に貸与されるノートPCとiPhoneを使って、どこでも業務ができるセキュリティ環境を整えています。「出社は週1回以上」「お客様のプロジェクト最優先」というルールのもと、働く場所としてオフィス・自宅をその都度選択でき、時にはシェアオフィスも活用しながら効率よく働くことができる会社です。1日に出社している人数は全体の2割程度と、十分にテレワークが定着している会社です。お客様先で対面の打合せが必要な場合は多々ありますので、職種によっては週の半分以上外出している社員もいます。 コミュニケーションツールはteamsです。チームやプロジェクトごとのチャットで情報共有が行われていて、リモート会議や1on1も頻繁に行われています。入社後すぐテレワークになることを心配されるお声をたまにいただきますが、試用期間中は出社中心となるためOJT担当者が対面でサポートしてくれます。またお客様先に行くときは必ず複数の社員が集まりますので、上司や先輩社員と直接会って会話をする機会は適度にある環境とお考えください。 ★育児をする社員への支援策★ ・出産や育児を機に退職の道を選ぶ女性社員はゼロです。また、男性社員の育児休業取得率は過去5年(2020-2024)で43.9%でした。 ・フレックスタイム制度と働く場所の選択制を活用しながら、社員一人ひとりが業務の効率化を徹底し、ON/OFFのバランスを実現させています。 ・当社は仕事と子育てを両立する社員が多いことから、子の看護休暇を充実させています。 ∟対象になる子の範囲:中学校卒業まで(法令は小学校3年生修了まで) ∟取得事由:子育て(法令は病気・けが、予防接種・健康診断、感染症に伴う学級閉鎖等、入園(入学)式・卒園式に限定) ∟使用単位:15分(法令は1時間)

配属部署 経営管理本部経営インフラ部 ITインフラサービスグループへの配属を想定しております。 少数精鋭の組織となっており、それぞれが各PJをリードしつつ、連携をしながら全社に関わるプロジェクトを推進しています。 ミッション 「テクノロジーで従業員のポテンシャルを最大化する」 従業員の生産性向上と安定的なIT環境の提供を通じ、全員が本質的な業務に集中できる基盤を構築することがミッションです。 プロジェクトの成功や施策を通じて、会社・事業の成長を間接的に牽引します。 概要 プロジェクト推進担当として、全社横断の重要プロジェクトをリードしていただきます。 特に「生成AIの利活用」と「コミュニケーションインフラ(音声・クラウド)の再構築」に注力しています。 本ポジションの醍醐味は、抽象度の高い課題(Issue)を構造化し、多種多様なステークホルダーを巻き込みながら、現場の実装・成果創出まで一貫して担える点になります。 「提言して終わり」のコンサルティングスタイルではなく、事業の解像度を高め、行動・実行し、変化を生み出す動きが求められます。 業務内容/プロジェクト例 コーポレートや事業部門、エンジニアと密に連携し、以下のようなプロジェクトを推進していただきます。 1.生成AI推進プロジェクト ・全社活用基盤の展開: 新機能の社内アナウンス、利用モニタリング、リテラシー向上施策 ・各部署への仕組み導入: コーポレート部門および各事業部門の業務プロセスに入り込み、生成AIを活用した具体的な業務改善の実行、AIエージェントの導入等 2.コミュニケーションインフラの最適化 ・音声環境(固定電話・携帯・クラウド電話)の整理・統合 ・音声データと生成AIを連携させた、新たな業務効率化施策の企画・実装 3.プロジェクトマネジメント・共通業務 ・ビジネスプロセスとデータフローを紐解いた本質的なIssueの特定 ・実装後の運用を見据えた管理ポリシー、ガイドラインの策定 ・関連部署(法務・セキュリティ・現場)との調整および橋渡し ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある その他環境 ・出社／リモートワークのハイブリッド型です。 とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。 実際にはリモートでの勤務が多くなる想定です。（もちろん出社いただいても問題ないです） ・残業時間はチーム平均で20~30時間／月ほどで、施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。 将来のキャリアパス 当社は一人ひとりの志向や適性を重視して共にキャリアを築くことを目指しており、専門職から管理職、さらには異業種への挑戦まで、多様なキャリアプランを実現することが可能です。 ＜キャリアイメージ＞ ・現場での経験を活かし、特定分野で専門性を高める ・リーダーシップを発揮し、マネジメントスキルを磨く ・セキュリティ領域、社内IT、BPRといった異なる領域や職務を経験し、スキルを拡張する ・部門や領域を横断して、事業全体の責任を担う 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。

【職務概要】 SEQSENSEが開発する自律移動型ロボットを管理・運用するためのWebシステムのフロントエンド開発を担当いただきます。 ロボットが現場で安全かつ効率的に稼働するためには、運用者や管理者が直感的に操作できる管理システムが不可欠です。本ポジションでは、ロボットの状態監視や遠隔操作、データ可視化などを担うユーザー向け・管理者向けシステムの設計・開発を推進していただきます。 単なる画面開発に留まらず、UI/UX設計からアーキテクチャ改善、インフラ構築、品質向上まで幅広く携わることができるポジションです。 【具体的には】 フロントエンド開発 自律移動ロボット管理システムのフロントエンド開発 ユーザー向け管理画面の設計・開発 管理者向け運用システムの設計・開発 ロボット状態の可視化機能開発 リアルタイムデータ表示機能の開発 UI/UXデザイン ユーザー体験を考慮した画面設計 操作性向上のためのUI改善 プロダクト全体のUX設計 デザインシステムの構築・運用 開発基盤・インフラ改善 AWSを用いたフロントエンド関連インフラ構築・運用 GitHub Actionsを活用したCI/CD環境整備 パフォーマンス改善 開発生産性向上のための環境改善 品質向上・技術改善 Pull Requestレビュー テスト環境の整備 ライブラリ・フレームワークの継続的アップデート Renovateを活用した依存関係管理

「Oracle Alloy」を用いたシステム開発を支援・請け負う要員として、 Oracle Alloyの価値訴求、競合分析、現行システム分析(サイジングや課題抽出など)、見積作成、提案書作成、システム開発(設計・構築・試験)といった工程に一貫して携わっていただきます。 ・上記の各工程における実作業者(メンバー)・サブチームリーダー・チームリーダーとしての対応 ・障害、メンテナンス発生時の、利用者とOracle社との技術的な窓口・調整および対応 ・Oracle社との各種調整(お客様からの機能拡張・改善リクエストの取りまとめと実現に向けた交渉、メンテナンス実施時のタイミング調整、サービス入れ替えに伴うお客様サービスへの影響の極小化) ・お客様オンプレミス環境やハイパースケーラー環境との閉域網接続に向けた要件整理・設計・関係者調整 ・US Oracle を含むグローバルチームとの定例コミュニケーション(年数回程度の海外出張の可能性あり) ※ご経験・志向に応じて、上記の「サービス開発」寄りのチームの他、「サービス企画・Oracle連携」寄りなど、担当領域は調整可能です。 ●組織情報 Oracle Alloyを活用し、ソブリン性の高いクラウドサービスを提供するシステム基盤の提案・設計・構築サービスを担う組織。 参考情報 ●当ポジションの関連記事 ・AWSのその次へ(Oracle Alloyチーム インタビュー動画) https://youtu.be/RtMmGFURNC8 ・NTTデータとオラクル、日本市場におけるソブリンクラウドのサービス強化に向け協業 https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2024/102300/ ・Oracle Alloyを活用したソブリンクラウドサービス提供開始(ニュースリリース) https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2025/121800/ ・NTTデータの「Oracle Alloy」採用、背景には「ソブリンニーズの変化」 https://ascii.jp/elem/000/004/230/4230813/ ・国産クラウド+メガクラウドの“いいとこ取り”実現　NRI/NTTデータ/富士通のソブリン戦略 https://ascii.jp/elem/000/004/252/4252554/3/ ●組織・事業全体の理解に役立つ関連記事 ・クラウドサービスとデータセンタを、新たなビジネスの柱へ https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/5746/ ・クラウドの最適活用により、お客様の事業成長に貢献する https://www.nttdata.com/global/ja/recruit/uptodata/articles/1268/

本事業の中心を担う「経営支援プラットフォーム」SaaSの次の中核となる新規サービスのリリースに際し、プロダクトマーケティングマネージャーとしてビジネスサイドからプロダクト事業を牽引して頂きます。 プロダクトの戦略や思想を正しく理解し、より多くのユーザーに正しくプロダクトを広めるために、セールス、マーケティング、カスタマーサクセスなどの各ビジネス部門と連携、協力の上で、効果的な販売促進施策の立案から実行までをリードして頂きます。また、マーケットの声を背景や目的まで含めてプロダクトマネジメントチームに正しく届けることで、プロダクトの成長にも貢献頂き、プロダクトマネージャーと密に連携しながら、一緒にプロダクトの成功にコミットして頂きます。 【今回募集する職種の、具体的な業務】 ・プロダクトビジョン、事業戦略の立案・統合 ・新規サービスのプロダクト戦略、事業戦略を元にした Go To Market 戦略の策定 ・マーケティング・セールスと協働して、プロモーション戦略・プライシング設計・営業戦略の策定 ・ユーザーからのフィードバックやマーケットリサーチを元にPdMと協働してロードマップの策定 ・ステークホルダーとの調整(各事業部責任者、管理/コーポレート部門など) ・横断的プロジェクトのプロジェクトマネジメント ・その他、部署横断的な発生するあらゆるプロジェクト ※事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。

●主にAWSを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用 ●情報発信(ブログなど)

BtoBtoC向けのWebシステム・アプリ開発案件で、これまでのご経験を活かしながら、ライフスタイルに合わせた働き方が可能です。 仕事と家庭を無理なく両立しつつ、エンジニアとしてのキャリアも着実に伸ばしていける環境が整っています。 担当いただく領域は、バックエンド・フロントエンド・インフラまで多岐にわたるため、得意分野を深めたい方はもちろん、新たな技術に挑戦したい方や、将来的にフルスタックエンジニアを目指したい方にも最適です。 お任せしたい業務内容 ・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝 ・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー ・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決 ・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整 ※ご経験とご希望に合わせてアサイン工程を決定いたします。 働く環境について 当社では、社員の約半数が既婚者であり、子育てをしながら働くパパ・ママ社員も多数在籍しています。 そのため、急なお子さまの体調不良やお迎えによる一時的な離席にも理解があり、役員も自身のカレンダーにお子さまの予定を入れているほどです。 また、年に一度「ファミリーデー」という社内イベントを開催しており、その際にはお子さまにも会社へお越しいただき、親子で楽しめるコンテンツをご用意しています。 (実績) ・育児休業取得率 女性:100% 男性:50% ※男性の育児休業は最高9ヶ月取得実績有り ・育休復帰率100% ※社内チャットには「パパママチャンネル」を活用して、育児に関する悩みを相談するコミュニティもあります。 部署について 部署内では「コンサル一年目の教科書」を活用した教育プログラムを実施しております。 この取り組みは、顧客対応やチームでの協働において「何を大切にし、どう優先すべきか」といった共通認識を育むことが目的です。 表面的なやりとりにとどまらず、相手の意図をくみ取り、期待を超える行動ができるようなコミュニケーション力を磨くことができます。 教育体制 当社では、自社オリジナルのコンテンツを用いて技術研修を実施しています。各分野におけるプロフェッショナルメンバーにてそのノウハウや過去の事例等を紹介、技術の理解だけではなく、テックファームにおける開発の考え方・ルール等について理解を深めることができます。 ※オリジナルコンテンツは、総計50本、35時間以上の研修動画が用意されており、現在も追加制作中です。 ●研修例(エンジニア向け) ・ソフトウェアアーキテクチャ設計 性能や保守性を考慮した、言語・フレームワーク選定を含むアーキテクチャ設計の方法を解説します。 ・フロントエンドWebアプリ設計 イベントモデルやコンポーネント設計など、Webアプリの設計手法と実践的ノウハウを紹介します。 ・スマホアプリ設計 データの種類に応じた保存領域の選定など、利便性とセキュリティを両立する設計を解説します。 ・DBテーブル設計 これまでのシステム開発経験で得られた知見をベースに、現実的なDBテーブル設計手法を学びます。 ・セキュリティ設計 攻撃への防御、インシデント対応・復旧など、セキュリティ全般の設計ポイントを解説します。 ・運用設計 運用作業の役割分担や体制、サービスレベルを満たす設計と運用準備の方法を説明します。 ・AI研修(社内) ●上流工程編 ・講義 LLMの基礎知識・プロンプト作成のコツやAI利用時の注意点を紹介します。 ・入門編 AIによる議事録・打ち合わせメモの自動要約と論点整理と既存システム仕様書からの必要情報抽出のやり方についてワーク形式で学びます。 ・応用編 要件定義フェーズでのヒアリング項目作成支援、業務フロー・業務一覧のドラフト自動生成の仕方についてワーク形式で学びます。 ・発展編 AIによる要件定義書・設計書のレビュー支援についてワーク形式で学びます。 ●下流工程編 ・プロンプト入力の基礎 プロンプトに必要な要素や指示を明確にすることの大切さ、コンテキストの考え方などを理解し、適切なプロンプトを入力できるようにします。 ・AIエージェントIDE入門 AI エージェントIDEの操作方法や実際の課題に対して、どのような利用方法が適切かを知り、実際の業務で活用できるようにします。 ・各種ハンズオン 開発や保守運用で生成AIツールを使うことでどのようなメリットがあるのか、気をつける点は何なのかを実際のハンズオンを通して学びます。 ・AI研修(外部) 上流工程から下流工程までAIツールを活用し、プロンプト操作を行いながらアウトプットを作成していく実践に近い内容を想定しています。 目指せるキャリアパス ・PL /PM ・上級SE ・アーキテクト(スペシャリスト) ・管理職 ・フルスタックエンジニア

BtoBtoC向けWEBシステム/アプリ案件でご自身のご経験を活かしながら、スキルを伸ばすことができます。 お任せするメインの技術は【React、Vue、TypeScript】ですが、ご希望があればバックエンドに携わることも可能です。 ●配属部署について ・組織とPJが横断しているマトリクス組織 ・アジャイル開発のPJが多い ・スペシャリストが4人所属している ・要求整理、要件定義ができるテックリードがいる ・様々な資格取得者がいる(AWS系、Azureなど) ・AI駆動開発に取り組んでいる ● お任せしたい業務内容 ・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝 ・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー ・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決 ・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整 ※ご経験とご希望に合わせてアサイン工程を決定いたします。 教育体制について 当社では、自社オリジナルのコンテンツを用いて技術研修を実施しています。各分野におけるプロフェッショナルメンバーにてそのノウハウや過去の事例等を紹介、技術の理解だけではなく、テックファームにおける開発の考え方・ルール等について理解を深めることができます。 ※オリジナルコンテンツは、総計50本、35時間以上の研修動画が用意されており、現在も追加制作中です。 ●研修例(エンジニア向け) ・ソフトウェアアーキテクチャ設計 性能や保守性を考慮した、言語・フレームワーク選定を含むアーキテクチャ設計の方法を解説します。 ・フロントエンドWebアプリ設計 イベントモデルやコンポーネント設計など、Webアプリの設計手法と実践的ノウハウを紹介します。 ・スマホアプリ設計 データの種類に応じた保存領域の選定など、利便性とセキュリティを両立する設計を解説します。 ・DBテーブル設計 これまでのシステム開発経験で得られた知見をベースに、現実的なDBテーブル設計手法を学びます。 ・セキュリティ設計 攻撃への防御、インシデント対応・復旧など、セキュリティ全般の設計ポイントを解説します。 ・運用設計 運用作業の役割分担や体制、サービスレベルを満たす設計と運用準備の方法を説明します。 ・AI研修(社内) ●上流工程編 ・講義 LLMの基礎知識・プロンプト作成のコツやAI利用時の注意点を紹介します。 ・入門編 AIによる議事録・打ち合わせメモの自動要約と論点整理と既存システム仕様書からの必要情報抽出のやり方についてワーク形式で学びます。 ・応用編 要件定義フェーズでのヒアリング項目作成支援、業務フロー・業務一覧のドラフト自動生成の仕方についてワーク形式で学びます。 ・発展編 AIによる要件定義書・設計書のレビュー支援についてワーク形式で学びます。 ●下流工程編 ・プロンプト入力の基礎 プロンプトに必要な要素や指示を明確にすることの大切さ、コンテキストの考え方などを理解し、適切なプロンプトを入力できるようにします。 ・AIエージェントIDE入門 AI エージェントIDEの操作方法や実際の課題に対して、どのような利用方法が適切かを知り、実際の業務で活用できるようにします。 ・各種ハンズオン 開発や保守運用で生成AIツールを使うことでどのようなメリットがあるのか、気をつける点は何なのかを実際のハンズオンを通して学びます。 ・AI研修(外部) 上流工程から下流工程までAIツールを活用し、プロンプト操作を行いながらアウトプットを作成していく実践に近い内容を想定しています。 ※昨年実績 ・スクラム開発研修(外部) 合計5日間でスクラム開発の基礎〜実際にスプリント体験するところまで実施し、体系的に学ぶことができます。 目指せるキャリアパス ・上級SE ・アーキテクト(スペシャリスト) ・管理職 ・フルスタックエンジニア

大規模WEBシステム(全体100人)と連携する予約システムの開発/運用保守案件となります。 現在のプロジェクト規模は約10名で、要件定義や上流設計において顧客対応も含めた業務をお任せしたいと考えています。 常にサービスを拡張するための開発案件が動いており、様々な案件規模の要件定義～リリースに携われます。 使用言語は主にJavaとなります。開発環境はAWSを使用しております。 まずは慣れるところから まずは業務内容の把握から始めて頂き、その後は日々の固定作業から手を動かしてもらいます。業務に慣れるまではチームメンバーとタッグで行ってもらいますので安心して下さい。 どのようなメンバーがいるか 30代のメンバーが多いチームです。WEBエンジニアの経験が多いリーダーや技術力のカバー範囲が広いメンバーがいるため、フォローがしやすい環境です。分からないことがあったときはいつでも相談に乗ってくれる、頼もしい人ばかりです。 顧客の特徴 業界最大級のサービス運営会社として、サービス向上に積極的な顧客です。 IT投資にも積極的で、開発会社とも一緒にサービスを創っていきたいという想いを持たれています。 部門で取り組んでいること ・サービスを支える一員として、顧客のビジネスや全体サービスを理解して開発を進めるための勉強会実施 ・生産性向上に向けた分析や改善、AI駆動開発の推進、その他生産性向上施策(技術面、コミュニケーション面)の実施

当社は、福岡エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、2025年7月に福岡オフィスを開設いたしました。 本ポジションでは、データ基盤構築やAI活用基盤構築に関する企画や基盤設計、構築に関するプロジェクトにおいて、その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。大手金融機関やそのHD様の案件がメインとなっており、そのような金融機関様のデータ活用の基礎となる大規模なデータ基盤構築に関わることができます。企画、設計、基盤普及を中心とした様々なフェーズに参画することができます。 具体的な案件例として以下のようなものがあります。当社が扱う案件のほとんどが直請の大手金融機関様との案件となっており、日本を代表する様々な企業様でのデータ分析・基盤構築の経験をすることができます。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤およびAI活用基盤構築プロジェクトにおける、設計・開発・運用支援の実行 ・データ収集・加工・集計・クレンジングなど、分析・AI活用に向けたデータ整備処理の実装 ・PythonやSQL、Spark、Airflowなどを用いたデータパイプライン構築および運用 ・AWS/GCP/Azureなどクラウド環境上でのDWH/データレイク構築支援 ・Snowflake、Databricksなどを活用した基盤構築・性能チューニングの実施 ・データ品質向上やガバナンス観点からのモニタリング設定、改善対応 ・AI・データサイエンティストやアーキテクトと連携した分析基盤の整備 ・自社プロダクト(Trust GenGA/Trust TLanP)におけるデータ連携・検証支援 プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革(当社プロダクトTrust GenGAを活用) ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援(当社プロダクトTrust TLanPを活用 ) ※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

本ポジションでは、金融機関向けの高度なAI・データサイエンス案件のデリバリーを担いながら、自ら設定した研究テーマに取り組み、論文発表までを行うリサーチサイエンティストとしてご活躍いただきます。 Trustは「金融×データサイエンス」に特化し、大手金融機関に対して高度な分析・モデリング・AI活用支援を提供しています。本ポジションでは、技術力の高さが求められる案件において、先端的な手法の設計・実装・検証をリードしていただきます。 業務時間の約6割は、金融機関向けプロジェクトにおける高度な技術課題の解決に従事いただきます。 残りの約4割は、ご自身が設定した研究テーマに取り組み、論文化・学会発表までを目指していただく時間として確保しています。 実務と研究を往復しながら、金融ドメインにおける実課題に根差した研究を推進できるポジションです。 具体的な業務内容 ●金融機関向け高度案件のデリバリー(60%) ・金融データを用いた高度分析・モデリング設計 ・LLM/生成AI/機械学習を活用したアルゴリズム設計・検証 ・技術的難度の高いPoC設計・実装 ・研究的アプローチを用いた課題解決および顧客への技術提案 ・プロジェクトにおける技術的リード ●研究活動(40%) ・自身で設定した研究テーマの推進 ・学会投稿論文の執筆 ・国内外カンファレンスでの発表 ・研究成果のプロダクト/案件への還元 研究テーマ例 ・金融×LLM ・金融業務自動化 ・エージェント活用 など ※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

本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます 職務概要 本ポジションでは、シニアデータサイエンティストと連携し、金融業界の多様な現場でデータ分析・モデル構築・運用設計(MLOps)など技術面の支援を担当いただきます。 AIコンサルタントと協働しながら、分析ニーズの整理や技術的提案の支援にも関与。実務を通じて得た知見を活かし、自社の中核技術やソリューションの創出にも貢献していただきます プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析プロジェクトにおける技術支援(シニアDSと協働) ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価 ・Pythonによるデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価指標設計 ・本番運用を見据えたモデル設計・実装(MLOps観点を含む) ・AIコンサルタントと連携し、技術的観点から分析ニーズや課題の整理・提案支援 ・自社の再利用可能な分析パターン・モデル群の設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC) ※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

当社は、大阪エリアの金融機関向けにITコンサルティングおよびAI活用支援をより強化すべく、新たに大阪オフィスを開設いたしました。 立ち上げのフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードしていただける方を募集しています。 職務概要 本ポジションでは、プロジェクトマネージャーとしてデータ分析・AI活用案件をリードし、金融業界の多様な顧客に対してデータサイエンスを起点とした価値提供を担っていただきます。 ジュニア〜ミドルクラスのデータサイエンティストとチームを組みながら、分析戦略の設計・提案から、モデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して主導。さらに、実務を通じて得た知見や技術資産を基に、当社独自の技術パッケージや自社プロダクトの創出にも関わっていただきます。 金融業界の幅広い業種・領域に触れながら、分析×ビジネスを結ぶ上流工程から現場実装までを横断的に担えるポジションです。 プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング 具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ分析・AIプロジェクトにおける技術リードおよびプロジェクトマネジメント ・テーブルデータを中心とした機械学習モデルの設計・構築・評価の全体統括 ・Pythonを用いたデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計の高度化・標準化 ・本番運用を見据えたMLOps設計、モデルの継続的改善と運用支援 ・AIコンサルタントや顧客と連携した、分析方針の策定・技術提案・要件定義 ・ジュニア・ミドル層のデータサイエンティストへの技術的支援・コードレビュー・育成 ・社内外で再利用可能な分析パターン・技術資産・プロダクトの企画・設計・蓄積 プロジェクト事例 ・銀行における市場分析モデルの開発・運用支援 ・銀行におけるAutoMLツールの評価・導入に向けた技術検証 ・金融事務の効率化を目的とした生成AIの業務適用支援 ・金融機関における機械学習モデル開発に向けたデータ前処理・分析支援 ・データ分析基盤構想におけるモデル実装・評価フローの設計・技術検討 ・金融グループ横断でのデータ活用に向けたモデリング実証(PoC)支援 ※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

お任せしたい業務内容 ・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝 ・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー ・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決 ・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整 ※ご経験とご希望に合わせてアサイン工程を決定いたします。 目指せるキャリアパス ・上級SE ・アーキテクト(スペシャリスト) ・管理職 ・フルスタックエンジニア 教育体制について 当社では、自社オリジナルのコンテンツを用いて技術研修を実施しています。各分野におけるプロフェッショナルメンバーにてそのノウハウや過去の事例等を紹介、技術の理解だけではなく、テックファームにおける開発の考え方・ルール等について理解を深めることができます。 ※オリジナルコンテンツは、総計50本、35時間以上の研修動画が用意されており、現在も追加制作中です。 研修例(エンジニア向け) ●ソフトウェアアーキテクチャ設計 性能や保守性を考慮した、言語・フレームワーク選定を含むアーキテクチャ設計の方法を解説します。 ●フロントエンドWebアプリ設計 イベントモデルやコンポーネント設計など、Webアプリの設計手法と実践的ノウハウを紹介します。 ●スマホアプリ設計 データの種類に応じた保存領域の選定など、利便性とセキュリティを両立する設計を解説します。 ●DBテーブル設計 これまでのシステム開発経験で得られた知見をベースに、現実的なDBテーブル設計手法を学びます。 ●セキュリティ設計 攻撃への防御、インシデント対応・復旧など、セキュリティ全般の設計ポイントを解説します。 ●運用設計 運用作業の役割分担や体制、サービスレベルを満たす設計と運用準備の方法を説明します。 ●AI研修(社内) 上流工程編 ●講義 LLMの基礎知識・プロンプト作成のコツやAI利用時の注意点を紹介します。 ●入門編 AIによる議事録・打ち合わせメモの自動要約と論点整理と既存システム仕様書からの必要情報抽出のやり方についてワーク形式で学びます。 ●応用編 要件定義フェーズでのヒアリング項目作成支援、業務フロー・業務一覧のドラフト自動生成の仕方についてワーク形式で学びます。 ●発展編 AIによる要件定義書・設計書のレビュー支援についてワーク形式で学びます。 下流工程編 ●プロンプト入力の基礎 プロンプトに必要な要素や指示を明確にすることの大切さ、コンテキストの考え方などを理解し、適切なプロンプトを入力できるようにします。 ●AIエージェントIDE入門 AI エージェントIDEの操作方法や実際の課題に対して、どのような利用方法が適切かを知り、実際の業務で活用できるようにします。 ●各種ハンズオン 開発や保守運用で生成AIツールを使うことでどのようなメリットがあるのか、気をつける点は何なのかを実際のハンズオンを通して学びます。 ●AI研修(外部) 上流工程から下流工程までAIツールを活用し、プロンプト操作を行いながらアウトプットを作成していく実践に近い内容を想定しています。

「開発のプロフェッショナル」として顧客のビジネスに深く入り込み、要求事項の整理から技術提案、実装までを一貫してリードしていただきます。 サービスをグロースさせる技術提案・顧客折衝 顧客(事業主)の要求に対し、技術的な実現可否の判断や代替案の提示を行い、最適な着地点を合意形成する「パートナー」としての役割。既存システムの制約を踏まえつつ、ビジネスの成長を止めないための段階的な機能追加や改善案のプレゼンテーション。 大規模プラットフォームの設計・開発の主導 月間数億PVを支えるインフラ構成を考慮した、スケーラブルな基本設計および詳細設計。PHP5系をメインとした巨大な既存資産を、WindsurfやClaude Code等のAIエージェントを駆使して効率的に解析・進化させる開発プロセス。 【技術スタック】 バックエンド: PHP (5系/8系), Java, ColdFusion フレームワーク: Zend, Smarty, Phalcon, 独自FW データベース: Oracle (11g/19c), MySQL インフラ: オンプレミス (RHEL 400台超), AWS, JP1, nginx, Apache 開発環境: Windsurf, Rancher Desktop, Git, Claude Code等のAIツール

・要件定義(ビジネス及び業務要件の把握と機能要件への翻訳、要件の優先順位付けなど)の実施及び顧客折衝 ・基本設計(DB設計、運用設計、移行設計、試験設計など)の実施及びレビュー ・開発フェーズにおける進捗管理と品質管理・発生した問題に対する対応と解決 ・試験フェーズにおける試験計画の策定、不具合の分析と対策、各種試験の準備と顧客との調整 目指せるキャリアパス ・上級SE ・アーキテクト(スペシャリスト) ・管理職 ・フルスタックエンジニア

AI駆動開発(仕様駆動開発)という最先端の武器を駆使し、幅広い業種・業態のWEBシステム開発における上流工程からリリース、品質管理までを一気通貫でお任せします。 ●要件定義・顧客折衝 顧客との直接の会話を通じて、ビジネス要件・業務要件を深く把握 顧客の課題をWEBシステムの機能要件へ翻訳し、優先順位付けを実施 ●基本設計 DB設計、運用設計、移行設計、試験設計の実施 仕様駆動開発の核となる、高精度な設計・レビュー ●開発 AI駆動開発環境下における進捗管理、品質管理 発生したテクニカルな問題に対する対応と解決 ●試験 試験計画の策定、各種試験の準備、顧客との調整 不具合の分析と対策によるWEBシステムの品質担保 使用ツール: ●Windsurf ●PR-Agent ●Claude Code ●Devin

●職務概要 本ポジションでは、データ基盤およびAI活用基盤の構築プロジェクトにおいて、専門性を発揮するスペシャリストとして参画いただきます。主なクライアントは、大手金融機関およびそのグループ会社(HD)であり、日本を代表する企業の基幹データ環境の構築・刷新に関わることができます。 プロジェクトは、企画・構想、設計、実装、基盤の社内展開・普及まで多岐にわたり、上流から下流まで幅広いフェーズでの参画が可能です。これにより、技術的視点だけでなく、戦略的・全社的なデータ活用設計にも携わることができる貴重なポジションです。また、当社のプロジェクトはほぼ全てが直請けであり、エンドクライアントと密に連携しながら、高い裁量と信頼関係のもとで実行できます。 ●プロジェクト体制 2名～6名程度でチーミング ●具体的な業務内容 ・金融機関向けのデータ基盤・AI活用基盤の構築プロジェクトにおけるアーキテクチャ設計および全体推進 ・顧客要件の整理、現行環境の分析、技術選定を含む最適なデータアーキテクチャ設計のリード ・データ基盤構築フェーズにおけるETL設計、データモデリング、ガバナンス方針策定 ・クラウド環境(AWS/GCP/Azure)を活用したDWH・Datalake設計および導入支援 ・Snowflake、Databricksなどの主要基盤技術を活用した設計方針の策定および開発チームへの技術支援 ・AI・データサイエンス領域との連携による分析基盤整備、AIガバナンス・セキュリティ設計の推進 ・複数プロジェクトを横断したアーキテクチャ標準化およびナレッジ共有の促進 ●プロジェクト事例 ・証券会社様におけるデジタルマーケティング基盤の構築支援 ・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援 ・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織 ・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援 ・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援 ・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援開発支援 ・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革 ・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援 ●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

人材紹介領域のマッチング基盤のプロダクトマネジメントをご担当いただきます。 エス・エム・エスのミッションを体現するために、医療・介護・福祉業界における「働き手の不足解消」に向かって、お客様・ユーザーに新たな価値を提供していきます。 これまでの20年間はプロセス・オペレーションの設計を通じて事業成長してきましたが、さらなる成長のためにはユーザーに受け入れられるプロダクトに今後変容させていく必要があります。 「人によるマッチング」の限界を超え、テクノロジーと生成AIを駆使した「プロダクト起点のマッチング基盤」へ進化させるため、事業の核となるプロダクトをリードするPdMを募集します。 医療・介護・福祉業界向け人材紹介事業における、マッチング基盤の戦略立案から実行までをリードしていただきます。 ・転職体験の再定義: ユーザー(求職者)がより自分らしく働ける場を見つけられるよう、UI/UXの抜本的な改善と体験設計。 ・生成AIを活用した業務変革: キャリアパートナーの業務フローの一部をAIで効率化・自動化し、より”人”が価値を出せる意思決定や行動の時間を創出します ・ステークホルダーとの連携: 開発チーム、事業責任者、マーケター、キャリアパートナー等と連携した、全社横断的なプロジェクト推進。 具体的な業務内容は下記です。 ●ユーザーリサーチ ・顧客理解を通した問題の見極めと課題設定 ・医療・介護を中心とした業界、市場動向の分析 ・既存事業やプロダクトのデータ分析 ●プロダクト(toC、toBサービス)開発のリード ・プロダクト戦略 / ロードマップ / 仕様作成 ・課題を解決するアイデアの創出と、プロダクトの要求/要件決め ●プロジェクト管理 / ステークホルダー調整 ・他チーム(開発,CS,セールス,マーケ等)と連携したプロダクト価値向上の為の施策立案と実行 ※職務内容 ・事業や所属部門の状況の変化等により、会社の指示する職務内容へ変更することがある 入社後の流れ 入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。 その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。 即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。

AIプロダクトソリューション部は、会社全体の成長を支えるAIソリューション開発を担う部門です。 転職希望者と求人企業のマッチング精度向上や応募率・成約率の改善など、事業の根幹に関わるテーマを扱っており、その実現に向けて研究開発から事業実装までを一貫して推進しています。 現在、生成AIやLLMの進化によって、人材サービスの在り方は大きな変化の可能性を迎えています。 一方で、人材マッチングの領域には依然として多くの未解決課題が存在しています。 たとえば、 ・転職希望者の経験・スキル・志向性の理解 ・求人企業の期待や組織特性の構造化 ・複雑なキャリアパスの予測 ・膨大な非構造化データの活用 ・マッチング精度と説明可能性の両立 ・継続的なモデル改善と運用高度化 などは、依然として高い技術的難易度を持つテーマです。 今回のポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、全社のAIモデルおよび機械学習モデルの設計・開発・チューニングを技術的にリードし、人材マッチングの高度化に向けた新規マッチングロジックを自ら企画・設計・実装したうえで、応募率や成約率などの重要KPI改善まで推進いただきます。 また、ビジネス課題を自ら構造化し、事業責任者やPdM、エンジニアと密に連携しながら仮説検証を進めるだけでなく、新技術や新たなデータ活用を全社へ展開し、標準モデルや共通コンポーネントとして浸透させていくことも期待しています。 担当業務例 具体的には下記の様な業務・プロジェクトを牽引いただくことを想定しております。 ●全社共通AIモデル・マッチングロジックの企画・アーキテクチャ設計 -「doda」をはじめとする複数プロダクトで横断利用される標準AIモデル・アルゴリズムの全体設計および技術選定 -単一のレコメンドにとどまらない、全社的なマッチング精度向上に向けた基盤・コンポーネント化の推進 ●事業課題の構造化とAIソリューションロードマップの策定 -事業責任者・PdMと対等に議論し、抽象度の高いビジネス課題やユーザー体験上の課題を「解くべきAI技術課題」へ構造化 -KPI(応募率・成約率・CVR・マッチング品質等)向上に直結する仮説検証(PoC)の設計と、本番適用までのプロジェクトリード ●最先端技術(生成AI・LLM等)の調査・検証および事業実装の主導 -生成AI、大規模言語モデル(LLM)、マルチモーダルAI等の最新論文・技術動向のキャッチアップ -実務適用に向けたプロトタイプ(PoC)開発、費用対効果・技術的実現性の評価、および本番システムへの実装推進 ●データサイエンスチーム全体の技術向上・標準化推進 -チーム内メンバー(ミドル〜ジュニアDS)への技術指導、コードレビュー、モデリング手法のナレッジ共有 -データ基盤・MLOps部門と連携した、実験・開発・運用プロセスの効率化および標準化の牽引 ●社内外への技術発信・ブランディング活動 -社内外でのセミナー講演、技術ブログの執筆、学会発表・論文制作等を通じた技術的プレゼンスの向上 【主な技術テーマ例】 ●大規模言語モデル(LLM)&エージェンティックAI活用 -LLM(API利用 / ファインチューニング / MCP / Agentic AI 等)を活用した、求職者の経験・志向性分析および求人情報の構造化・高度解析 ●高度な推薦システム(RecSys)&マッチングアルゴリズム開発 -双方向マッチング(求職者×求人企業双方の意向・相性を考慮した推薦)の最適化 -テキスト埋め込み(Embedding)やグラフニューラルネットワーク(GNN)等を活用した高精度類似度算出・レコメンドエンジンの開発 ●マルチモーダルデータ&非構造化データの活用 -職務経歴書・求人票などのテキストデータに加え、行動ログ・スカウト文面・選考結果などの定性・定量的データの統合モデリング ●AIアプリケーション・プロトタイプの高速検証・社会実装 -LLM/SLMを用いたAIエージェントやインタラクティブなマッチングアシスタント機能のPoCシステム構築 ●MLOps&全社AIプロダクト基盤の最適化 -Databricks、BigQuery、AWS/Google Cloud環境におけるモデルの継続的学習・評価・デプロイパイプライン(MLOps)の構築・運用推進 技術環境 【プログラミング言語】Python、SQL、Java、Scala、C 【データベース/データ基盤】Oracle Database、PostgreSQL、MySQL、Amazon Redshift、Google BigQuery、Databricks 【クラウドプラットフォーム】Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 【ソースコード管理】GitHub、GitLab 【プロジェクト・タスク管理】Backlog、Microsoft Loop、Microsoft Planner、Jira、Confluence 【コミュニケーションツール】Slack、Microsoft Teams ●所属組織について AIプロダクトソリューション部には、マネージャー2名、エキスパート3名、メンバー16名のデータサイエンティストが在籍しています。 データをもとにマーケット状況、カスタマーニーズ、テクノロジーの変化などを総合的に判断し、事業を成長させていきます。 私たちは単に精度の高いモデルを開発する組織ではありません。 「人と仕事のより良い出会いをテクノロジーで支援する」という共通の目的を持ち、事業とテクノロジーの両面から課題解決に取り組んでいます。 技術議論やナレッジ共有も活発で、学び続けながら挑戦できる環境です。 働き方 ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。 ・有給休暇の積極的な取得が推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。 ・裁量労働制を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です。 ・大半のメンバーが在宅勤務をしています。リモート勤務手当の支給といったサポートがあります。 ・データサイエンティストとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。 ・書籍購入、学会やイベントの出張参加、クラウドを使った技術検証、AI関連サービスを実際に利用しての検証等の業務活動に対し、会社が費用を負担しています。

QAエンジニアとして、Assuredクラウド評価の品質管理に携わっていただきます。プロダクトの品質向上にオーナーシップを発揮し、品質保証を軸としたプロセス改善・仕組みづくりを推進していただきます。 ●主な業務 <プロダクトの品質保証> ・テスト戦略の立案から計画・設計・実施までを一貫して担当 ・機能要件・非機能要件のレビューを通じた、不具合の未然防止と手戻りの低減 ・障害・不具合の分析を通じた開発チームへのフィードバックと改善提案 ・ユーザーからの不具合問い合わせの確認・課題管理 <品質保証プロセスの改善・仕組みづくり> ・開発プロセス・テストプロセスの課題分析と改善の推進 ・テスト自動化の戦略立案・設計・運用・保守 ・AIを活用した品質保証プロセスの構築・改善 ・品質を定量的に測定・可視化する仕組みの構築 ・開発チームとの連携体制の設計・構築 ※ご志向や適性、組織状況に応じて役割を調整させていただきます。 ●業務の変更範囲 会社の定める業務(出向等を含む)

CREとして、Assuredクラウド評価のお問い合わせに対する技術サポートやプロダクトの改善を担当していただきます。 ●具体的な業務内容 CREとして、Assuredクラウド評価の顧客信頼性向上に責任を持ちます。 <短期的に取り組む業務> -お客様からの技術的な問い合わせの調査・回答 -セキュリティチェックシートの対応 -お客様対応や社内オペレーションを支援する小〜中規模システムの実装と運用改善(Google Apps Script / Python / サーバーレス構成など、軽量な手段を機動的に選ぶ) -お客様の要望・不具合に関する、要求 / 要件 / 受け入れ条件の整理と、エンジニアリングチームへの橋渡し -比較的小規模な機能改善・不具合修正については、自身で設計・実装・テスト・リリース -複雑なプロダクト仕様の整理、ドキュメント化 <中長期で設計・推進していく業務> -顧客信頼性を測るKPIの設計と、計測基盤(BigQuery / dbt / Lightdash)の構築 -KPIから見えた阻害要因に対する施策設計と実行(CS組織内に閉じず、セールス・運用組織の業務改善や、プロダクトの構造的改善まで射程) -セルフサービス化の優先順位設計と、機能としての実装 -問い合わせ対応フロー・エスカレーション設計・チェックシート運用などの再設計 -CREグループとしての中長期ロードマップの策定と、リードとの並走 これらの中で、何から着手すべきか・どこにレバレッジがあるかの判断自体も、入社後に一緒に設計するテーマです。 ▽インターネット、そして社会をより良くするために。未知のプロダクトづくりへの挑戦。 https://note.com/assuredjp/n/ndcb0b069ca9c ▽次世代に残るプロダクトをつくりたい。サイバーエージェント→AWSを経て感じるAssuredの社会的意義と奥深さ。 https://note.com/assuredjp/n/n0f79b6983d89 ▽Assuredに関わる人への感謝を胸に。課題解決の範囲を広げることで世の中の価値提供に繋げていく。 https://note.com/assuredjp/n/nbc562d71517c ●チームについて CREは立ち上がったばかりの組織で、現在は1名のマネージャーと1名の専属エンジニアの2名体制です。顧客、営業、CS、プロダクトと連携し、技術とデータを活用して顧客の信頼性を向上させ、事業成長を加速させることを目指しています。 現在は、お問い合わせ対応・顧客要望対応を通じてお客様からのフィードバックを迅速に取り入れ、改善につなげることを行っています。同時に、中長期的にどういう価値を出していくべきか絵を描き、計画しているフェーズです。 将来目指しているのは、データと技術を使って顧客の状態を可視化し、よりプロアクティブに顧客信頼性を向上させることです。そのためにCREが担っていきたい観点は以下の通りです。 ・プロダクト各機能が潜在的に持っている価値をお客様の課題と結びつけ、価値を最大化する ・お問い合わせをゼロにする ・お客様自身で問題を解決できるセルフサービス化の推進 ・お客様が困ったときの体験の向上/エフォートレス化 ●このポジションで、一緒に作る未来 CREが扱う「顧客信頼性」は、お客様のビジネスと我々のビジネスを同時に伸ばすための重要な要素だと思っています。 お客様が安心して『Assuredクラウド評価』を使い続け、その上で本来やりたいDXや事業判断を進められること。それがお客様の事業成果になり、同時に我々の成長にもなります。CREのミッションは、そのベースとなる「顧客信頼性」を最大化することです。 その実現のために、立ち上げ期ではまず以下3つのスコープを設計・推進します。 1.プロダクト改善・実装 お客様の声を一次情報として受け取り、不具合修正・機能改善・セルフサービス化できる機能をプロダクトに反映していきます。 2.KPI・計測基盤の設計 「顧客信頼性が向上している」と言える状態を、データで定義します。問い合わせ削減率・セルフサービス到達率・お客様の利用熟達度など、何を測るべきかから設計し、BigQuery / dbt / Lightdashの基盤上で計測・可視化を立ち上げます。 3.CREプロセス・運用設計 問い合わせ対応フロー、セキュリティチェックシート対応、エスカレーション設計、技術調査の標準化など、現在は属人的に回っている運用を、再現可能なプロセスとして組み立て直します。 ●そして、その先に取りに行く未来 スコープ2のKPI基盤が立ち上がり、「顧客信頼性を阻害している要因」がデータで見えてきた段階から、CREの射程は、プロダクト単体に閉じません。 阻害要因がセールスの提案プロセスにあれば、営業組織の業務の改善に取り組みます。運用組織のオペレーションに起因していれば、その自動化やシステム化も取り扱いたいと思っています。プロダクトの構造的な改善が必要であれば、PdMと一緒に上流から設計します。 一般的にCREはお問い合わせ対応やCS組織内の改善に役割が限定されがちですが、私たちはそこに留まるつもりはありません。顧客信頼性向上のレバーがある場所に、エンジニアリングの力で踏み込んでいくことを目指しています。 ●技術スタック ・インフラ: Google Cloud ・バックエンド: Scala, Python, Go(ScalaからGo/TypeScriptへの移行中です) ・フロントエンド: TypeScript, React ・データベース: PostgreSQL, Firestore, BigQuery ・コンテナ/仮想化: Docker, Google Kubernetes Engine, CloudRun ・構成管理: Terraform, Kubernetes ・CI/CD: CloudBuild, GitHub Actions ・その他API等: ChatGPT, Algolia, SendGrid ・監視: Sentry, DataDog ・ツール: GitHub, Slack, Notion, Figma 他 ●業務の変更範囲 会社の定める業務(出向等を含む)