生成AI・LLMプロダクト開発 年収350万円以上のITエンジニア求人・転職情報

●業務の概要 ナウキャストでは、従来の経済指標や市場調査では捉えきれない「多様でユニークなデータ」を活用し、不動産・流通・金融など幅広い業界でクライアントの意思決定を支援しています。 アナリティクスエンジニアは、単なる分析に留まらず、データ分析、データ基盤の整備、プロダクト開発から導入支援までを一気通貫で担うポジションです。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします ①商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト(DataLensHubシリーズ) 2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。 今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。 https://nowcast.co.jp/news/20250205/ ・DataLens店舗開発 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・DataLensオフィス営業 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ②機関投資家・パブリックセクター向けの指数開発/分析・生成AI活用ソリューション POSデータやクレジットカードデータ等を用い、機関投資家向けの個別銘柄の売上動向指数、パブリックセクター向けの民間統計の開発のほか、生成AIの活用やデータ分析に関する官公庁の調査分析事業にてデータ分析のスペシャリストとして参画いただきます。 また、地方自治体向けのオルタナティブデータを活用した経済動向の把握、観光・消費分析などを主導いただきます。 ③金融機関向け法人与信DXソリューション 金融機関の「法人与信業務」を高度化するプロジェクトです。 既存システムで分断された情報を法人番号をキーに統合し、3rdパーティデータと組み合わせることで「限度額引き上げサジェスト」等の能動的な途上与信を実現するデータ基盤・アルゴリズムを構築します。 【具体的な業務内容】 ・不動産企業から官公庁・自治体まで、幅広い業界の課題に対しデータ分析を通じて課題解決を支援 ・不動産領域では、需要予測・商圏分析・営業リスト作成などの分析を実施し、「DataLens店舗開発」などプロダクトへ知見を実装 ・データマート開発やバックエンド実装を担い、エンジニア・デザイナーと連携したUI設計も推進 ・官公庁・自治体では、データドリブンな意思決定支援や施策提案を実施し、課題解決に向けたインサイトを提供 ●社員インタビュー ・「DataLens店舗開発」が特許を取得 ──AIで店舗出店の常識を変える挑戦の裏側 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ・“ 分析×エンジニアリング ”で新規プロダクトを「創って、育てる」アナリティクスエンジニアの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ・【入社エントリー】データアナリストからデータエンジニアへの挑戦 　https://finatext.com/recruit/finalog/entry_yamamoto ●事例 ・DataLens店舗開発 ナウキャストの「DataLens店舗開発」、RIZAPがコンビニジム「chocoZAP」などの出店加速に向けて導入 https://nowcast.co.jp/news/20260410/ ゴーゴーカレーグループ、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、AIによる物件情報の自動取り込み機能で物件選定の作業効率を約3割向上 https://nowcast.co.jp/news/20251211/ ファーストキッチン、ナウキャストの店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入し、「ウェンディーズ・ファーストキッチン」の新規出店戦略に活用 https://nowcast.co.jp/news/20251029/ ・DataLensオフィス営業 総合不動産デベロッパーのDXを支えるカスタマイズ性。「オフィス営業」×「サードパーティデータ」が開いた可能性 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 徹底した企業研究の仕組み化に取り組む住友不動産のオフィス営業哲学 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826-2

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」を行っていただきます。 ・顧客に対する特定のユースケースに対応した独自のAIプロトタイプ開発 ・SaaSプロダクトへの生成AI機能の開発〜実装 ・モデル選定から、RAG/ファインチューニングをマルチモーダルで実装 ・PoCの結果を受けたアジャイル開発 ・RAGの精度改善(LLM実装) ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 案件例 <選考環境構築:地方銀行様> 生成AIの最大限活用のため、「オフライン業務環境で生成AIと自社データを連携」「導入ハードルの軽減」を目的に自社専用環境の構築 ●実施内容 ・導入・活用のための伴走支援(アドバイス&コンサルティング) ・自社専用環境AIアシスタントの構築 ●得られた成果 ・年間約12億円の削減見込み 技術顧問・アドバイザー ・東京大学名誉教授　竹内 郁雄(技術顧問) ・東京大学大学院教授　江崎 浩(技術アドバイザー) ・東京工業大学大学院教授　岡崎 直観(技術顧問) 使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です ・フロントエンド:TypeScript, React ・バックエンド:Python ・データベース:PostgreSQL(RDS), MySQL ・フレームワーク:Flask ・インフラ:Azure, AWS, GCP 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 キャリアパス/支給PC ●キャリアパス ・エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます ・入社から半年で役員登用になった方もいます! ●支給PC Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです!

●具体的な業務内容 ・金融インフラ(証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」/ 保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」/ クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」)もしくは生成AI×データ活用のSaaSプロダクト(投資・不動産・業務支援領域)でのサーバー/インフラサイドの開発 ・上記プラットフォーム上に乗せるアプリのサーバー/インフラサイドの仕様設計、開発、運用・保守 ●開発チームについて ・https://finatext.notion.site/finatext/Finatext-cd4ff36fb8bd4aa78a7835565c655396 ●使用技術 Amazon Web Services Google Cloud Microsoft Azure Terraform Docker Alpine Linux, Amazon Linux Go / Python MySQL (Aurora) Airflow Snowflake OpenAI API ●使用サービス Google Workspace Slack Kibela 1Password GitHub Bitrise Backlog Datadog Opsgenie

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 昨今の生成AI技術の発展に伴い、MUFGにおいても生成AIを用いたアプリケーション開発の需要が急速に高まっていることから、MUITではAI・ML技術を用いたアプリケーションの開発および保守を所掌として組織・ユーザの課題を解決するチームを立ち上げました。 本募集は、このチームでAI・ML技術を用いたシステム開発を上流から下流まで一貫して担えるアプリケーションエンジニアおよびアプリケーションアーキテクトを募集します。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・当社で開発している主にAI・MLを用いたアプリケーションの開発(要件定義～リリースまでの全工程)と保守 ・技術負債の解消、新しいアーキテクチャの検討、あるべきアーキテクチャの策定 ・チームビルディングとプロジェクト管理 ・新しい技術の標準化、製品選定および評価 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 ■組織(MUFGグループ各社および当社)全体に対する役割・責任 -AIテクノロジーを用いたアプリケーション開発を行うために関係者をリードし、組織内ルール・ガイド等を整備 -AI関連、クラウドネィティブな観点等、アプリケーション開発関連の動向を常に把握しアセットへ反映、現場へフィードバックする -組織内のアプリケーション開発に関するコミュニティやAI関連組織に案件を通じて得られたベストプラクティスをフィードバックする -開発環境を整備、継続的に高度化することで開発生産性を向上させる ■開発案件における役割・責任 -アプリケーションエンジニアとして主体的に開発を担う -(上位の方)プロジェクトマネージャ/スクラムマスターとして開発チームをリード、案件のQCDに責任を持つ -他エンジニアやアーキテクト等関係者と協業して、開発案件の予定通りのリリースに貢献する -課題解決のため、様々なレベルの異なるステークホルダーと調整・折衝を行う -常に最新のテクノロジーに関する情報を収集、自らの知識経験を周囲に伝播し、組織および後進の育成に貢献する 【配属想定部署】 グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下の各部 【配属想定部署概要】 分散系業務開発の標準化および機能集約の企画・推進・管理・運営を担う部署。具体的な業務は以下のとおり。 ■生成AIやデータ分析システムの開発 【配属想定部署の人員構成】 約150名 ※銀行等からの出向者を含む 【おもな関係者】 各業務を所管する三菱UFJ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。 【想定担当案件(例)】 2025年度以降、AI領域で数多くの開発案件が予定されている。アプリケーションエンジニアとして特定の案件に参画いただき、アプリ開発保守およびプロジェクト管理を実施頂きます。以下は開発案件の例です。 ■行内チャットアプリ開発 三菱UFJ銀行向けのChatGPTライクな行内チャットアプリの開発、次期アプリのグランドデザイン策定、Graph-RAGなど最先端技術の提案やプロトタイピング ■Visual Studio Code 拡張機能 VSCodeのプラグインとして生成AIを用いたテストコード自動作成機能を開発、社内での普及促進やOSS化の推進

以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。 ●ABEJA Platform / ABEJA LLM Series / ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施 ・AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施 ●プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施 ・以下一例、スキルに応じて ・LLM/生成AIに関する技術検証 ・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証 ・新しいIoTデバイスの価値検証 ●各種スクラムイベントへの参加 ・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加 ・開発進行に関する議論に参加 ●サービスレベル改善と運用効率化業務(SRE業務)の実施 ・KAIZEN DAY(週1回)に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現 ●その他の業務 ・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加 ・技術スタック一覧(StackShare)に基づいた開発や技術の選択と活用 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、大規模言語モデル(視覚言語モデルを含む)の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・大規模言語モデル(LLM)の開発・改善・研究 　-モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装 　-継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上 　-長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討 　-日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立 ・評価・ベンチマーク設計 　-日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用 　-オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知 　-ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策 ・開発基盤・データ基盤の整備 　-学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築 　-データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用 　-コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備 ・プロダクト/ソリューションへの接続 　-PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定 　-エンジニアと連携した商用実装(API化、周辺機能、運用設計)、クライアント環境での導入支援(オンプレミス含む) 　-業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善 　-再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　-技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　-メンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　-技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

生成AIを活用したプロダクト・機能開発、および社内向けツールの設計・実装をお任せします。 プロトタイピングから実運用まで幅広く携わることが可能です。 プロダクト開発の最前線で生成AIを活用した新しい価値創出に取り組んでいます。 単なる業務効率化ではなく、プロダクトそのものにAIをどう組み込むか・プロダクト開発プロセスをどう進化させるかという視点から、技術とクリエイティブの交差点でチャレンジしています。 本ポジションでは、会社としてもまだ正解が見えていないテーマに対し、「ゼロイチ」で考え、形にする」フェーズから関わっていただきます。 また他クリエイターと同じく、実際のプロジェクトに携わって頂く等、ご自身の専門領域にとどまらず、さまざまなことにチャレンジできるポジションです。 ●具体的な業務内容: ・AIエージェントのプロトタイピング・運用 ・社内外向けダッシュボード・ツールの開発 ・アンケートや定量データを用いた分析・提案 ・ LangChainを用いたLLMワークフローの設計と実装 ・実プロジェクトでのAI活用(プロダクト開発の効率化・プロダクト自体のAI導入) ※技術スタック ▼バックエンド Python系 ・FastAPI(REST API設計) ・LangChain / LangGraph(AIエージェント構築) ・OpenCV(画像処理) ・pandas / numpy(数値計算・データ操作) ・matplotlib / seaborn(データ可視化) Node.js系 ・express(軽量なREST APIフレームワーク) ▼フロントエンド ・JavaScript / TypeScript ・Next.js(Reactベースのフレームワーク) ▼インフラ / クラウド AWS ・ EC2(仮想サーバー) ・S3(オブジェクトストレージ) ・ Lambda(サーバーレス関数) ・ECS / ECR(コンテナ実行・管理) ・DocumentDB(MongoDB互換のNoSQLデータベース) その他クラウドサービス ・ Pinecone(ベクトルデータベース / 類似検索) ・Snowflake(DWH / ビッグデータ分析基盤) ▼AI実行環境・LLM連携 クラウドLLMプロバイダー ・OpenAI(GPT系) ・Anthropic(Claude) ・Gemini(旧Bard / Google AI) ローカルLLM実行 ・ Ollama(ローカルでの軽量LLM推論) ▼その他ツール ・ Figma / Slack / Cursor / MCP ※CursorはAIペアプログラミングツールとして社内導入中

当社は創業以来、DXコンサルティングを通じて企業の変革を支援してきました。 次のステージとして、生成AIを活用したプロダクト開発に注力しています。 その中心となるのが 「AIプロダクトエンジニア」 です。 単なるモデル実装やデータ分析に留まらず、Web開発の実装力 × ビジネス理解 × CX(顧客体験) × AI活用 を掛け合わせ、価値あるAIプロダクトを共に作り上げる仲間を募集しています。 ●業務内容 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)やLangChain等を用いた生成AIアプリケーション開発 ・フロントエンド/バックエンドを含むWebアプリケーションの設計・実装 ・PJにおける要件定義・設計・開発・テストといった一連の工程への参画 ・チームメンバーやコンサルタントと連携したプロダクト開発 ●主なプロジェクト事例 ・保険業向けAIクローンPoC支援 ・情報通信業向けRAG活用ローカルLLM開発 ・インフラ業向けローカルLLM導入・構築 ●従事すべき業務の変更の範囲 ・雇入れ直後:配属先に関する業務一般 ・変更の範囲:会社が定める業務 ●当事業の目指す姿 当社は「CxO firm 1000人のCxOを輩出する企業へ」をVISIONに掲げ、「個の能力を徹底的に磨け」というコアバリューのもとマインド・能力開発できる環境作りを追及し、既に数名のCxOを輩出してきました。 Technology領域においても、技術軸のCxO(CTO、CIO、CDO…)や、社会的にインパクトのあるプロダクト開発、市場トップレベルの技術的な強みの獲得・発揮など、本人の志向に合わせた成長機会を創出していきます。 ●当事業の成長ステップ STEP1:既存顧客へのオポチュニティ開拓・外部リソース含めた体制構築 STEP2:主要サービスラインを確定し、営業戦略再策定・採用強化 STEP3:デリバリーリソースの内製化・当事業起点での案件創出 ●当社クライアントの特徴 Forbes500/Nikkei225を始めとする大手エンタープライズ企業と100%プライム(一次請け)を実現しております。

●このポジションについて GROWTH VERSEのテックリードは、自社プロダクトの課題に向き合い、的確なテクニカルロードマップを描き、それを遂行する役割です。 特定の言語や技術への習熟よりも、設計・アーキテクチャへの造詣の深さを大切にしています。 私たちが大切にしているのは、言われたものを作ることではありません。 顧客がプロダクトを使ったうえで、どのような状態にたどり着きたいのかを自分たちで考え抜き、その先にある感動(Wow)を体験として届けることです。 プロダクトは、顧客が実現したいビジネス活動の一部です。 その中で、私たちのプロダクトが欠かせない役割を担っている状態を、私たちが主導してつくりにいきます。 このポジションで担うこと プロダクトと、その利用者の業務を深く理解する プロダクトが使われる現場の業務に入り込み、業務の流れと課題の構造を理解する 業種が変わっても、相手よりも深く理解することを目指す プロダクトのテクニカルロードマップを描く 事業の目標から逆算して、プロダクトのテクニカルロードマップを描く 設計・アーキテクチャの観点から、何をどの順で進めるかを判断する ロードマップをチームで遂行する 描いたロードマップを、計画で終わらせずにチームを率いて遂行する 進めながら状況を見て、設計・アーキテクチャの判断を重ねる キャリアパス プロダクトのテックリードとして経験を積んだ先に、事業の現場へ入り込む2つの道があります。 M&A先の企業に入り込む道:グループに加わった企業のシステムと開発体制を統合し(PMI)、自社のAI Agentやプロダクトを組み込んで、事業の価値を引き上げる クライアントに入り込む道(FDE):クライアントの現場に入り込み、AI Agentを設計・実装して、業務の成果につなげる また、テックリードマネージャー(Tech Lead Manager)へと役割を広げ、その先にM&Aで加わった事業を担う事業部CTOという選択肢も検討できます。 いずれも決まったものではありません。 ご本人の志向を伺いながら、一緒に検討します。 技術スタック クラウド: AWSがメイン(ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions) データ基盤: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 AI/LLM: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク 開発文化: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 AI駆動開発: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。 いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 #### 成長環境:DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。 重点は 事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか 教材は空想上のアプリではなく、実際の開発現場に近い課題を扱います 設計しているのは現役の技術責任者(VP of Technology)です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 Phase 1 プレイヤー:自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 Phase 2 マネージャー:複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 Phase 3 事業部CTO:AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 学び合いと、アウトプットの文化 TGIF(月次) — Tech部全体で集まるLT会。 2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。 1人5分。 オンライン参加もできます 社内勉強会 — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 ここで話したことが、そのまま社外での登壇のネタになる導線があります 外部イベントへの登壇・共同運営 — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GROWTH VERSEのエンジニアが登壇しました 働き方(正直にお伝えします) 出社を基本としつつ、リモートワークも可能です(基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます) 専門業務型裁量労働制(労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です) 成果責任型の文化。 時間管理より成果で評価します 必須の対面イベントがあります 全社集会・懇親会(半期/四半期に1回) エンジニアTGIF等(月1回程度)

機械学習領域の技術方針・技術判断 ・事業課題・プロダクト要件を踏まえた機械学習の活用方針の検討 ・機械学習を使用する/使用しない判断を含む技術的な実現方法の選定 ・モデル・アルゴリズム・特徴量等の選定と技術的な妥当性の検証 ・複数の機械学習テーマを見据えた技術方針・開発優先順位の検討 ・精度、開発工数、運用負荷、保守性、コストを考慮した技術的な意思決定 大規模LLMとの連携・活用に向けた技術設計・開発 ・業務要件やユースケースに応じた大規模MLMの選定・評価および技術的な活用方針の策定 ・大規模LLMとのAPI連携や既存システムへの組み込みを見据えたアーキテクチャの設計・実装 ・Pythonを用いたモデル連携機能の開発および推論処理・データ連携の最適化 ・出力精度・応答速度・コストなどの評価指標の設計および検証結果に基づく継続的な改善 ・大規模LLMのプロダクション環境への導入・運用における技術的課題の解決や難易度の高い開発テーマのリード システム設計・MLOpsの推進 ・機械学習モデルをプロダクトに組み込むためのAPI・バッチ処理・推論基盤の設計 ・データ処理・学習・推論パイプラインの設計・構築 ・モデルの本番環境への導入、監視、運用改善 ・精度低下やデータ変化を踏まえた再学習・改善プロセスの設計 ・再現性、可観測性、保守性、運用コストを考慮したMLシステムの改善 開発品質・技術基盤の整備 ・モデル・コード・実験結果・評価設計に関する技術レビュー ・モデルの評価方法や開発手順の標準化 ・技術的負債や運用課題の可視化、改善方針の策定 ・実験管理、CI/CD、モデル監視等を含む開発・運用環境の改善 ・機械学習領域における技術知見のドキュメント化・共有 関係部門との連携・技術支援 ・PdMや事業側と連携した課題整理、技術的な実現可能性の検討 ・アプリケーションエンジニア等との連携によるプロダクトへの機械学習機能の実装 ・AIデータ品質担当との連携による学習・評価データの品質向上 ・開発メンバーへの技術レビューや設計・実装面での支援 ・技術選定の理由、評価結果、リスク等の関係者への説明 ※人員管理や組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションでは機械学習領域の技術的な意思決定と開発・運用品質を中心に担っていただきます。 課題や事業上の優先順位はPdM等と連携し、AIデータ品質担当とはデータ品質に関する役割を分担します。

●業務概要 顧客企業と伴走しながら、生成AIや機械学習を組み込んだアプリケーションの設計〜開発〜運用までを担当します。 ●<主な業務例> ・生成AIを組み込んだAIエージェントアプリケーションの開発 ・生成AIアプリケーション/システムのLLMOps/AgentOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発 ・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証 ※詳細は面接時に説明します。 ●プロジェクト事例 AI自動発注システム 未来型無人化店舗「SECURE AI STORE LAB」開発　 ●技術スタック 言語:Python、SQL、Scala、Java DWH:Snowflake、BigQuery、Redshift データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop BIツール:Tableau、Looker、PowerBI、Datorama、DOMOなど クラウド:AWS、GCP、Azure ETL/ELTツール: dbt、Fivetran、trocco、Airbyte、Talend、AWS Glue AIフレームワーク:VertexAI、SageMaker、AzureML IaCツール:Terraform、CloudFormation、Ansible

【職務概要】 保険・共済業界向けの自社DXソリューションについて、実現方法の検討、及び提案・設計・開発作業において、チームを牽引いただきます。アプリケーション開発のスペシャリスト(有識者・技術者)として参画し、市場・お客さまの共通課題を捉え、クラウド、API、マイクロサービス、AI等の技術を組み合わせながら、再利用性・拡張性・可用性・セキュリティ等を考慮したアプリケーションの定義、PoC、提案、設計・開発、サービスの継続的な高度化まで技術面から牽引していただきます。 【職務詳細】 ●自社ソリューション/サービスの企画・アーキテクチャ設計 ・保険・共済業界の業務課題やお客さまニーズを踏まえ、新たなサービス・機能を構想 ・非機能要件、拡張性、再利用性、運用性、セキュリティ等を踏まえたアプリケーションアーキテクチャの策定 ・クラウド、OSS、API、マイクロサービス、AI等の技術選定、実現性検証、PoCの推進 ●サービス開発・顧客導入のテクニカルリード ・自社ソリューションを顧客環境・業務へ適用する際の方式設計、お客さま・社内関係者との技術面の合意形成 ・設計・開発における技術課題の解決、設計レビュー、品質確保 ・開発チームやパートナーを技術面からリードし、必要に応じて大規模システム開発にも参画 ●サービスの継続的な高度化 ・導入案件で得た知見や新たなお客さまニーズを共通機能へフィードバックし、横展開可能なソリューションへ進化 ・研究開発部門や社内専門組織と連携し、新技術のサービス適用を推進 ※プロジェクト管理のみを担うPMではなく、「技術・アーキテクチャ」を軸に事業と開発をつなぐ役割を期待しています。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 ●携わる事業 保険・共済事業者向けDX領域において展開する自社サービス/ソリューションの企画・設計・開発・高度化を担います。単にお客さまからの要件に沿ってシステムを構築するだけでなく、複数社に共通する業務課題を捉え、共通化・サービス化を前提としたアーキテクチャを設計し、継続的に機能拡張していくことが特徴です。 ●ソリューション例 ①生命保険申込時マイページサービス 生命保険の申込から契約後の契約者マイページ登録までをシームレスにつなぎ、書面の電子化、契約者とのデジタル接点強化、業務効率化を支援するSaaSサービスです。AWSのマネージドサービスを活用した疎結合なマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。 https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/common/life-insurance-mypage/index.html ②仕事と介護の両立推進サービス 働きながら家族の介護に従事する本人やその周囲の従業員などに対して、仕事と介護の両立に必要な情報提供と相談・伴走支援を行うポータルサービスです。職場全体のリテラシー向上と早期の当事者意識の醸成、社内外の制度の活用を促し、従業員の誰もが仕事と介護を両立できる環境づくりを支援します。 https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/common/working-caregivers/index.html ③生命保険契約管理プラットフォーム 本ソリューションは、生命保険契約管理システムの中でも比較的差別化の少ないバックシステムを対象に、低コスト・短期間で開発を可能とするソリューションです。また、通常のパッケージ製品とは異なり、保険会社ごとに異なる固有の要件にも柔軟に対応可能です。 https://www.hitachi.co.jp/products/it/finance/solutions/application/insurance/insurance-contract-pf/index.html ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

生成AI(LLM)を活用したWEBアプリケーションや社内業務改善ツールの要件定義、PoC検証、設計、開発、性能評価をご担当いただきます。 <具体的な業務例> ・LangChain / LlamaIndex 等を活用した RAG(検索拡張生成)システムのアーキテクチャ設計・開発 ・LLM API(OpenAI, Claude等)を活用したプロンプトエンジニアリングおよび AI Agent 構築 ・FastAPI / Django 等を用いた AI連携バックエンドAPIの基本設計・開発・テスト ・生成AI出力結果の評価・精度改善・性能チューニング(性能評価) ・データ前処理(Python, SQL)およびベクトルデータベース連携基盤の構築 ・Docker や CI/CD ツールを用いたコンテナ環境・自動テスト環境の構築 【就業と成長に関するサポート】 <引越し費用補助> 入社に伴う引越し費用を補助いたします。 (要領収書実費精算) <AWS資格取得お祝い金> AWSプレミアティアサービスパートナー認定を目指している当社では、部署や職位に関係なく資格取得をされた社員全員にお祝い金を支給いたします。 ・AWS認定クラウドプラクティショナー　50,000円 ・AWS認定AIプラクティショナー　50,000円 ・AWS認定ソリューションアーキテクトアソシエイト　100,000円 ・AWS認定デベロッパーアソシエイト　100,000円 ・AWS認定ソリューションアーキテクトプロフェッショナル　200,000円 ・AWS認定DevOpsエンジニアプロフェッショナル　200,000円 ・AWS認定アドバンスドネットワーキングスペシャリティ　200,000円 ・AWS認定セキュリティスペシャリティ　200,000円 【実績】 ・テレビ配信サービス(TVer、DMM TV) ・決済サービス(楽天ペイメント) ・資産運用サービス(ウェルスナビ) ・求人サービスのUI/UX改善(dip,マイナビ) ・マンション居住者向けDX支援(三菱UFJ信託銀行) ・3Dアバター接客サービス開発(トランスコスモス) ・ECサイト構築(セブン&アイ,au PAYマーケット,ヨドバシカメラ,カクヤス) ・オンデマンド映像配信サービス開発(NTT docomo) ・業務管理システム開発(at home) ・iOS版POSレジアプリ開発(RECRUIT) ・DMM TV ・eスポーツ運営のDX対応 ・富裕層向け人間ドックサービス開発

●このポジションの3つの特徴 01　「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02　AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03　仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成もリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 ●あえてお伝えしたい「厳しいリアル」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。一方で、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、事業の責任者・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

●ミッション・役割 グループ全体の生産性向上・業務変革を、DXの企画から実装・運用まで一貫して推進します。 生成AI・各種SaaS・API連携を活用し、グループ各社の業務支援ツール・業務アプリケーションの開発を業務改善・標準化によって生産性向上を目的に推進します。 アプリケーション開発の規模によって外部ベンダーに依頼する前段のPOCや、情報提供依頼用やユーザ確認用のアプリケーションイメージを自ら内製開発し、スピードとコストの両面からDXを加速する。 ●具体的なミッションとしては以下を想定しています。 ・業務課題の解決と可視化 現場の業務課題を仕組みに落とし込み、意思決定に使えるダッシュボード等を実現する ・全社最適の実現 単なるツール開発・運用にとどまらず、「どの業務を、どう変えるべきか」を構想し、関係者を巻き込みながら推進する 将来的には、経験や適性に応じて企画・要件定義・導入推進・運用改善など以下の様な上流工程も担って頂くことを想定しています。 ・各部門へのヒアリングを通じた業務整理、課題抽出、要件定義、運用設計 ・業務効率化・品質向上を目的としたDX施策・AI活用施策の企画立案 ・業務部門や関係者と連携した導入推進・定着支援 担当する業務内容 ・DX施策の企画立案(業務課題の抽出、優先順位づけ、施策設計) ・生成AIを活用した業務支援ツール・分析機能・業務アプリケーションの設計・開発 ・API連携、スクリプト開発、SaaS活用による業務自動化・システム連携の設計・実装 ・データの収集・加工・分析・可視化、ダッシュボードの構築 ・POCの企画・開発・検証、RFI用等のアプリケーションイメージの内製 ・基幹システムなど社内システムの自動化 ・導入後の保守・運用改善・活用促進

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 Web系システム開発、組込み開発、アプリ開発などの開発分野で、toC領域からtoB領域まで、Webアプリケーション開発、基幹システム開発を中心に 官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、大手アパレル企業といったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダーの案件に参画いただきます。 お客様の声を直に聞きながら、企画を含めた要件定義～設計～実装～リリース～保守/運用～継続開発までを自社社員中心のチームにおける開発案件の進行をしていただきます。 ●具体的な仕事内容 ・要件定義からアーキテクチャ設計、実装、テスト、リリースまでの一貫した技術的リード ・生成AI等の最新技術を活用したシステム設計、技術選定、およびプロトタイプ開発 ・顧客のビジネス課題に踏み込んだITソリューションの提案活動(プリセールス支援含む) ・自社社員を中心とした開発チームのマネジメント、品質管理、プロジェクトのPL管理 ・若手エンジニアの育成・評価、および組織構築への貢献 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 プロジェクト事例 ・ 数千万ユーザー規模のSaaSプラットフォーム新規開発 使用技術:TypeScript、Go、Next.js、AWS (ECS, Aurora)、Docker等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース、プロジェクト管理(PM) 働き方:リモート50% 出社50% ・ 大規模基幹システムのクラウドネイティブ化およびマイグレーション 使用技術:Java、Spring Boot、PostgreSQL、Google Cloud (GCP)、Kubernetes等 担当工程:要件定義、アーキテクチャ設計、詳細設計、実装、テスト、移行推進、顧客折衝 働き方:リモート50% 出社50% ●技術・環境スタック例 ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems (ローコード), Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 この変革期において、顧客のビジネス課題に直結する技術提案を行い、自社組織の成長をともに牽引していただける方を募集しています。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 上級エンジニアとして、技術主導によるプロジェクト全体のリード、またはPM/PLとしてのチーム統括をお任せします。 特に現在は、生成AI(LLM)の導入やRAGを用いた精度向上など、最新技術を実際のビジネス現場に実装するプロジェクトが加速しています。 これらの技術選定やアーキテクチャ設計から携わり、自社メンバーを中心とした「次代に通用するチームビルド」を実現することが最大のミッションです。 ●業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

選考を通じてご希望や適性を確認し、下記の業務をお任せする予定です。 ・AIエージェントの企画および要件定義:生成AIや大規模データを活用した自動化エージェントの企画・設計 ・エンジニア/リサーチャーと連携した開発推進、進捗管理 ・リリース後の活用推進、効果検証、改善サイクルの設計 ・経営層および関連部署への提案・合意形成 【部署概要】 AIオペレーションテクノロジー本部は、サイバーエージェントのインターネット広告事業において、AIを活用したサービスを企画・開発している組織です。 ・広告効果を上げるためのAIサービス ・業務効率を改善するためのAIサービス AIを駆使して、インターネット広告事業の価値となる新しい事業・サービスを創ることをミッションとしています。約700〜1,500名の営業・スタッフが関わる組織が対象領域となるため、一つの改善が事業全体に波及するスケールが特徴です。 ※変更の範囲:会社の定める業務

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 担当していただくのは、Web系システムやアプリ開発など多岐にわたる開発業務です。 toC/toB両方の領域で、Webアプリケーションや基幹システムの開発を中心にご参画いただきます。 ●具体的な仕事内容 ・詳細設計、実装、テスト、リリース等の開発業務全般 (ご経験に応じて基本設計からお任せします) ・モダンな技術スタックやマルチクラウド(AWS/Azure/GCP)環境でのシステム開発 ・プロジェクト内でのコードレビュー、品質向上のための技術的アプローチ ・将来的な技術選定や生成AI等の最新技術検証への参画(アサインプロジェクトによる) ・後輩メンバーのサポートや業務を通じたチーム貢献 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●プロジェクト事例 ・システム設計、開発 ・PoC ・SaaSプラットフォーム開発 ・システムクラウド化 ・マイグレーション ・Web、モバイル開発 ・生成AI(LLM)を活用した顧客対応自動化システムの設計、開発 ●技術・環境スタック例 ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems, Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 開発チームのコアメンバーとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど幅広いプロジェクトにおいて、設計から実装・テスト・リリースまでを行い、高品質なシステムをデリバリーしていただきます。 ゆくゆくは要件定義等の上流工程や、生成AI(LLM)等を用いた最新技術の実装、あるいはチームを牽引するリーダーへとステップアップしていくことが期待されるポジションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

本ポジションのミッション AIを活用した新機能および新規プロダクトの企画から、要件定義・設計、開発チームのディレクション、リリース後のKPI運用までを一貫して担い、「求職者・企業・エージェント」三者の体験(UX)と事業成果を最大化することがミッションです。 AIを活用したプロダクトあるいはJoBinsプラットフォーム上の既存プロダクトの改善や新規プロダクトの企画・開発を担っていただきます。 決められた仕様を実装するのではなく、ユーザーの行動データから課題そのものを定義し、プロダクトをどう価値に変えるかを構想するところから携わっていただきます。 仕事内容 ・既存プロダクトの改善やAIを活用した新規プロダクトの企画・要件定義・改善など ・ユーザー(求職者・企業・エージェント)の行動データ分析および課題特定 ・開発チーム(エンジニア・QA・UI/UXデザイナー)へのディレクション ・ワイヤーフレームの設計 ・開発ロードマップの策定およびプロジェクト全体の進捗管理 ・経営陣やビジネスサイドとのすり合わせ ・KPI設計・運用

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 担当していただくのは、Web系システムやアプリ開発など多岐にわたる開発業務です。 toC/toB両方の領域で、Webアプリケーションや基幹システムの開発を中心にご参画いただきます。 ●具体的な仕事内容 ・詳細設計、実装、テスト、リリース等の開発業務全般 (ご経験に応じて基本設計からお任せします) ・モダンな技術スタックやマルチクラウド(AWS/Azure/GCP)環境でのシステム開発 ・プロジェクト内でのコードレビュー、品質向上のための技術的アプローチ ・将来的な技術選定や生成AI等の最新技術検証への参画(アサインプロジェクトによる) ・後輩メンバーのサポートや業務を通じたチーム貢献 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●プロジェクト事例 ・システム設計、開発 ・PoC ・SaaSプラットフォーム開発 ・システムクラウド化 ・マイグレーション ・Web、モバイル開発 ・生成AI(LLM)を活用した顧客対応自動化システムの設計、開発 ●技術・環境スタック例 ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems, Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 開発チームのコアメンバーとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど幅広いプロジェクトにおいて、設計から実装・テスト・リリースまでを行い、高品質なシステムをデリバリーしていただきます。 ゆくゆくは要件定義等の上流工程や、生成AI(LLM)等を用いた最新技術の実装、あるいはチームを牽引するリーダーへとステップアップしていくことが期待されるポジションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 Web系システム開発、組込み開発、アプリ開発などの開発分野で、toC領域からtoB領域まで、Webアプリケーション開発、基幹システム開発を中心に官公庁やメガバンク、大手通信キャリア、大手アパレル企業といったビッグユーザー案件、ユーザー系のプライム案件、大手ベンダーの案件に参画いただきます。 お客様の声を直に聞きながら、企画を含めた要件定義～設計～実装～リリース～保守/運用～継続開発までを自社社員中心のチームにおける開発案件の進行をしていただきます。 ●具体的な仕事内容 ・要件定義からアーキテクチャ設計、実装、テスト、リリースまでの一貫した技術的リード ・生成AI等の最新技術を活用したシステム設計、技術選定、およびプロトタイプ開発 ・顧客のビジネス課題に踏み込んだITソリューションの提案活動(プリセールス支援含む) ・自社社員を中心とした開発チームのマネジメント、品質管理、プロジェクトのPL管理 ・若手エンジニアの育成・評価、および組織構築への貢献 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●数千万ユーザー規模のSaaSプラットフォーム新規開発 使用技術:TypeScript、Go、Next.js、AWS (ECS, Aurora)、Docker等 担当工程:要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース、プロジェクト管理(PM) 働き方:リモート50% 出社50% ●大規模基幹システムのクラウドネイティブ化およびマイグレーション 使用技術:Java、Spring Boot、PostgreSQL、Google Cloud (GCP)、Kubernetes等 担当工程:要件定義、アーキテクチャ設計、詳細設計、実装、テスト、移行推進、顧客折衝 働き方:リモート50% 出社50% ●技術・環境スタック例 ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems (ローコード), Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 この変革期において、顧客のビジネス課題に直結する技術提案を行い、自社組織の成長をともに牽引していただける方を募集しています。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 上級エンジニアとして、技術主導によるプロジェクト全体のリード、またはPM/PLとしてのチーム統括をお任せします。 特に現在は、生成AI(LLM)の導入やRAGを用いた精度向上など、最新技術を実際のビジネス現場に実装するプロジェクトが加速しています。 これらの技術選定やアーキテクチャ設計から携わり、自社メンバーを中心とした「次代に通用するチームビルド」を実現することが最大のミッションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

企業のDX化が進む中で、技術選択の幅はますます広がり、プロジェクトの難易度も高まっています。 ALHでは、そうしたお客様の変革を支援するため、サービス領域を拡大しており、なかでもシステム開発分野は高いニーズをいただいています。 担当していただくのは、Web系システムやアプリ開発など多岐にわたる開発業務です。 toC/toB両方の領域で、Webアプリケーションや基幹システムの開発を中心にご参画いただきます。 ●具体的な仕事内容 ・詳細設計、実装、テスト、リリース等の開発業務全般 (ご経験に応じて基本設計からお任せします) ・モダンな技術スタックやマルチクラウド(AWS/Azure/GCP)環境でのシステム開発 ・プロジェクト内でのコードレビュー、品質向上のための技術的アプローチ ・将来的な技術選定や生成AI等の最新技術検証への参画(アサインプロジェクトによる) ・後輩メンバーのサポートや業務を通じたチーム貢献 ●顧客の業界例 金融/福祉/通信/EC/流通/商社/官公庁/モビリティ/SAP/飲食/航空 ●プロジェクト事例 ・システム設計、開発 ・PoC ・SaaSプラットフォーム開発 ・システムクラウド化 ・マイグレーション ・Web、モバイル開発 ・生成AI(LLM)を活用した顧客対応自動化システムの設計、開発 ●技術・環境スタック例 ・開発言語 :Java, Python, TypeScript, JavaScript, Go, PHP ・フレームワーク :Spring Boot, React, Vue.js, Node.js, Next.js, Django ・プラットフォーム/ツール :OutSystems, Docker, Kubernetes ・クラウドサービス :AWS, Azure, Google Cloud (GCP) ・データベース :PostgreSQL, MySQL, Oracle, NoSQL (DynamoDB等) ・AI関連技術 :LLM (GPT-4等) のAPI利用, LangChain, RAG (検索拡張生成) ・開発支援/管理 :GitHub, GitLab, Backlog, Slack, CI/CDツール ●事業部について ALHは現在、ブランドリニューアルを実施し、「技術で変化をつくる主体者」として、顧客の事業課題解決に伴走する存在へと進化しています。 2025年9月のカンパニー型組織体制の導入に伴い、カンパニー単位で大きな裁量を持ち、採用・育成・営業推進・組織運営まで一貫して意思決定できる仕組みになりました。 選考を通じたご志向性を鑑み、自身の技術力を最も発揮し、成長を加速できる最適なカンパニーへ配属させていただきます。 ●関東のカンパニー 情報通信/金融/産業・流通・サービス/公共・社会インフラ/基盤ソリューション ●役割・ミッション 開発チームのコアメンバーとして、toC/toB領域、基幹システム、Webアプリケーションなど幅広いプロジェクトにおいて、設計から実装・テスト・リリースまでを行い、高品質なシステムをデリバリーしていただきます。 ゆくゆくは要件定義等の上流工程や、生成AI(LLM)等を用いた最新技術の実装、あるいはチームを牽引するリーダーへとステップアップしていくことが期待されるポジションです。 業務変更の範囲:会社の定める業務の範囲

AIを使う会社ではなく、AIで会社そのものをつくる。 SENXYAのTechnology領域の中心として、業務・データ基盤「SENXYA DB」のProduct Ownershipを担い、AI Nativeな開発体制そのものを0→1でつくるポジションです。 ●このポジションのミッション 一般的な「要望整理→エンジニアへ依頼→仕様策定→開発→納品」という開発方法そのものを変えます。 目指すのは、現場 → Product Owner → AI → 仕様・設計 → AI Coding → 自動テスト → 社員が利用 → データ・フィードバック → AIと人が改善、という開発Loopです。 人間のエンジニアがすべてのコードを書くことを前提とせず、 AI Coding Agent・LLM・Low-Code / No-Code・Workflow Automationなどを組み合わせ、少人数でも高い開発速度を持つ「AI Nativeな開発組織」を構築します。 開発の主体はあくまで社内とAIに置きながら、外部の専門家は、Security Review・Architecture Review・大規模Migration・障害対応など専門性が必要な領域で活用します。 現場・AI・社内メンバー・外部専門家をつなぎ、要件や優先順位を整理しながら、開発プロジェクト全体を推進していただきます。 ●最初に取り組んでいただきたいこと まずは現在開発中のSENXYA DBを理解し、「既存システムを活かすのか、SENXYA DB 2.0として再構築するのか」を含め、今後の技術方針を整理していただきます。 ・Source Code / GitHub・Database Schema・Infrastructure / Cloud環境の把握 ・Data Dictionaryの整備、API / 認証まわりの整理 ・未実装機能・Bug・Technical Debt・Security / Permission / RLS等の確認 ・Migration方法の検討、外部開発会社への依存関係の整理 これらをもとに「残す / 改善する / 捨てる / AIで作り直す」を判断していきます。 技術構成はPostgreSQL / Supabase・GitHub・AI Coding Agent・n8n・LLM API・RAG等を検討していますが、ツールありきではなく「今、何を使うべきか」を継続的に判断することもこの役割です。 ●主な業務内容 ①SENXYA DBのProduct Ownership 社内各部署へのヒアリング、業務フローの整理・再設計、Product Roadmap策定、Requirement / Specification作成、UI / UX設計、Data Model設計、開発優先順位の決定。 「言われたものをつくる」のではなく、「そもそもその業務は必要か」「AI時代にはどうあるべきか」から考えます。 ②AI Native Development AI Coding Agentを利用した開発、LLMによる仕様作成、Prototype開発、Test生成・自動化、Documentation生成、Code Review、Workflow Automation。 人間がコードを書く量を増やすのではなく、AIを活用して開発生産性そのものを高めます。 ③Data Infrastructure 案件・顧客・見積・原価・機材・在庫・発注・人工・請求・粗利・施工など日々蓄積されるデータを、AIが利用できる形へ構造化。 「会社で起きた出来事が、次の案件の知能になる仕組み」を目指します。 ④SENXYA AI / AI Agent 見積AI・原価予測AI・発注Agent・在庫最適化Agent・施工計画AI・Knowledge Agent・経営分析AIなどの開発。 将来的には「この会場で、この規模のライブをつくりたい」という情報から、過去案件検索・機材選定・見積作成・施工計画・発注までAIが支援する世界を目指します。 ⑤Digital Twin 3D・CAD / BIM・点群データ・Unreal Engine・Computer VisionなどとSENXYA DBを接続し、Physical WorldとDataをつなぐ基盤へ発展させます。 ⑥Physical AI / Robotics その先に見据えるのがPhysical AIです。Robot Forklift・AMR・墨出しRobot・Drone・ROS / ROS2・IoT・Autonomous Constructionなどにより、フィジカルなライブ施工産業も変わっていくと考えています。 このポジションは、SENXYA DBから将来のPhysical AIまでつながる入口です。

まずご一緒すること 具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。 1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用 ● マルチLLM(OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等) や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発 ● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント(Agentic Workflow)の構築・評価 ● Vector DB や RAG(検索拡張生成) パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化 2. コンピュータビジョン(CV)・機械学習モデルの最適化&開発 ● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル(CNN / Swin Transformer / YOLO等)の開発・精度向上および推論高速化 ● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化(能動学習/BaaL等)の仕組み化 ● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定(scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで)と精度検証 3. MLOps基盤構築・API化・本番運用(PoCからプロダクト化へ) ● FastAPI や Docker、各種クラウド(AWS / Azure / GCP)を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築 ● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD(GitHub Actions等) による継続的学習(Continuous Training)環境の自動化 ● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ(レガシーからの移植やコード変換支援)の推進 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと Almondoではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。 ・AIソリューション企画〜提案メニューの作成〜実提案 ・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション ・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 ・事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 ・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

まずご一緒すること クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! オンボーディングを経て、一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進)にも力を入れています。 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。 各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想 要件定義・実装・大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション 実装・動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 本ポジションは、これまで募集してきたエンジニア/PMポジションと比べて、業務内容そのものが大きく変わるわけではありません。 一方で、裁量の渡り方や成長スピードが異なります。 早い段階から「プロジェクトの軸」として意思決定に関わることを想定しています! 経験に応じ、通常よりも早くプロジェクト全体の設計・推進・難しい論点整理をご一緒できればと考えております! 将来的に次の中核として事業企画ロールへの成長を想定しています 中長期でご一緒したいこと 少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています! ソリューション企画・実提案(すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中) より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 AIネイティブな組織づくり働く環境 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace

エンジニアが、課題の定義から実装まで一気通貫で関わります。 クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で行います。 最初は、ソフトウェアエンジニア/AIエンジニア/PMの3つの参画形態を想定しています! オンボーディングを経て、一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進)にも力を入れています。 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。 各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品(日清食品さん他)、エネルギー・インフラ(東京ガスさん・明電舎さん他)、製造業(トヨタさん系列会社、日産さん系列会社他)、人材(Openworkさん他)、SI(CTCさん他)など幅広い業界でのご一緒の実績があります。 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 - プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 - 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 - 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 - 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと FDEとしての活躍の先にある「自ら事業をつくる側」へのキャリアパスが開かれています。 少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています! ソリューション企画・実提案(すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中) - より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション - AI/ソフトウェア/DX領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 - 事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 - AIネイティブな組織づくり 技術スタック(一部) - AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith - バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React - データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB - クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase - DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform - ツール :Slack, Notion, Google Workspace

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのプロダクトエンジニアとして、担当範囲内の業務テーマや機能について、現場の課題理解から設計・実装、本番運用、効果検証、改善までを一貫して担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・業務担当者へのヒアリング、業務観察、利用データの分析を通じた課題の整理 ・担当機能における業務フロー、UI、データモデル、業務ルールの提案 ・フロントエンドからバックエンドまでを含むWebアプリケーションの設計・開発 ・生成AIを組み込んだ機能や業務自動化のプロトタイプ開発、精度検証 ・候補者、求人、選考などのコアデータの品質・信頼性を高めるための機能開発 ・コードレビュー、テスト、リリース、モニタリングを含む継続的な運用 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのシニアプロダクトエンジニアとして、事業インパクトの大きい課題の特定から、ソリューションの設計・実装、現場定着、効果検証までを主導していただきます。 【具体的な業務内容】 ・事業KPI、利用データ、業務担当者へのヒアリングをもとにした、優先して解くべき課題の特定 ・複雑な業務プロセスの整理と、人とAIの役割分担を含む業務全体の再設計 ・業務責任者、プロダクトオーナー、デザイナーなどとの合意形成とプロジェクトの推進 ・Webアプリケーションのアーキテクチャ設計、技術選定、データモデル設計、フルスタックな開発の主導 ・生成AIを組み込んだ機能における、精度、品質、コスト、速度、運用方法の設計と改善 ・設計レビュー、コードレビュー、技術的なフィードバックを通じたメンバーの支援 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのソフトウェアエンジニアとして、担当する機能やシステム領域について、要件定義・設計・実装・テスト・リリース・運用・改善までを一貫して担当していただきます。 【具体的な業務内容】 ・フロントエンドからバックエンド、インフラまで含むWebアプリケーションの設計・開発 ・既存コードやデータ構造の分析、技術負債の特定と段階的な改善 ・事業やプロダクトの将来的な変化を見据えた、保守性・拡張性の高いアーキテクチャやデータモデルの提案 ・パフォーマンス、可用性、セキュリティ、データ品質、障害耐性の向上 ・生成AIを組み込んだ機能や業務自動化の設計・開発・運用 ・コードレビューや設計レビューを通じた、チーム全体のソフトウェア品質の向上 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・仮説の検証が進み、次の意思決定につながっているか ・営業生産性や粗利などの数値に変化を生み出せているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのシニアソフトウェアエンジニアとして、事業・プロダクト上の課題を技術課題へ落とし込み、重要機能の開発とシステム全体の継続的な進化をリードしていただきます。 【具体的な業務内容】 ・プロダクト戦略を踏まえた技術課題の整理、実現方針の策定 ・システム全体を見据えたアーキテクチャ、API、データモデルの設計・改善 ・重要度または難易度の高い機能の設計・実装および技術的なリード ・生成AIを活用した機能の技術検証、設計、プロダクト導入 ・性能、可用性、障害耐性、セキュリティ、監視・運用性を含む非機能要件の設計・改善 ・設計レビュー、コードレビュー、テスト戦略を通じた開発品質の向上 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。