ストックオプション（信託型等）あり 年収400万円以上のITエンジニア求人・転職情報

株式会社ディーバ

連結決算・開示のプロダクト(自社製品)の企画・開発・機能改善を行うプロダクト開発本部に所属の上、品質管理スペシャリストとして、オンプレミスからSaaSに進化させるプロダクト品質基準の見直し、再設計、推進・改善を担い、製品開発エンジニアと共に“ものづくり”に携わっていただきます。 ※具体的な取り組みとしては、世界基準の品質特性(ISO/IEC25010)を採用した品質管理体制を目指してまいります。 これまでの品質管理体制の現状を踏まえ、まずは簡易プロセスを導入し、その上でリリース基準づくり、フェーズ毎の判断導入、第三者テストの強化、出荷判定の判断基準強化、トラブル時の基準導入と、徐々に進化させていく予定です。 機能改善:BPOで得たノウハウや会計ルール改正を仕組みや既存製品に反映 機能拡大:業務の自動化に繋がるシステムや新製品の開発 サービス向上:オンプレ→クラウド化などを推進して顧客の利便性を高める 開発環境 言語 : C# / Go / Java / TypeScript (Angular) インフラ : AWS / オンプレミス (Windows Server) データベース : Oracle / SQL Server / PostgreSQL ミドルウェア : Terraform / PowerShell / New Relic

キャディ株式会社

CTO直下の戦略的技術組織に所属し、組織内で発生する様々な技術課題の解決に取り組むテックリードのポジションです。 部門横断の課題解決や技術施策の推進を通じて、事業成長の最大化に貢献します。 以下は一例ですが、裁量と共に枠にとらわれない横断的な活躍を期待しています。 ・部門横断の技術課題の特定と解決 ・CTOや各事業部・プロダクトチームと連携し、技術課題の抽出および解決のリード ・課題に対する技術的なアプローチの設計・実装・評価 ・技術戦略の立案・推進 ・技術組織全体の戦略やロードマップの策定に貢献 ・課題の優先度の決定と施策の推進 ・アーキテクチャ設計と技術的意思決定の支援 ・複数プロダクトにまたがる共通基盤やマイクロサービスの方針整理 ・技術的なベストプラクティスの策定と社内展開 ・組織設計やアーキテクチャのレビューと改善のリード ・品質・パフォーマンスの向上施策の推進 ・コード品質、テスト自動化、CI/CDの改善方針の整理 ・組織への発信と浸透 ・ステークホルダーとの連携・調整 ・開発組織内各部門との協働による課題解決 ・技術的な観点からの意思決定支援と説明責任の遂行 ・チームづくりや採用 ・横断的な施策を推進するチームのマネジメント ・必要に応じて採用にも関与 ●キャディの開発組織の雰囲気がわかる参考資料 [キャディによる挑戦の本気度(VPoE藤倉のnote)](https://note.com/sigemoto/n/n8eb9dc477794) [600人でも「0.1合目」の異次元な挑戦──“3年で数十個”のハイグロースなプロダクト開発に挑むキャディの開発組織](https://www.fastgrow.jp/articles/caddi-tech-session) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●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

キャディ株式会社

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●開発環境 言語 フロントエンド:TypeScript バックエンド:Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド:React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド:Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ:*Google Cloud*, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス:CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore,* BigQuery* API:GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング:Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証:Auth0 開発ツール:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

キャディ株式会社

●期待する役割 経営ボードやCTO、各VPと連携し、事業のPLや中長期的な経営戦略と連動した全社横断的な技術戦略の策定、および技術投資の意思決定を技術専門職のトップランナーとして主導・実行していただきます。 ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも深い専門性を発揮して手を動かしながら、技術の力で「日本発のグローバルテックカンパニー」となるための強固なアーキテクチャとエンジニアリング基盤を創り上げる役割です。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・グローバル技術戦略の策定とアーキテクチャ設計のリード 事業の非連続な成長(事業の数倍〜数十倍へのスケール)を牽引するための技術ロードマップ策定 複数プロダクトが有機的に連携しつつ独立して進化できる「次世代プラットフォームアーキテクチャ」の設計・主導 ・パラダイムシフトを伴う全社技術基盤の刷新 「AIネイティブ組織」への全社変革や開発生産性のデッドロック解消など、既存のシステムやアーキテクチャの枠組みを根底から変える設計と完遂 ・技術的意思決定のリードと品質ガバナンスの構築 全社的なセキュリティ・パフォーマンス・スケーラビリティのグローバル基準の策定と実行 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と技術的支援 ・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の課題に対し、全社最適なソリューションを自ら構築・展開する ●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

株式会社ディーバ

ミッション アプリケーションレイヤーの技術的方針の提案・策定・推進など、SaaSの成長を支えるコアな機能開発と、開発プロセス全体の品質・生産性向上を牽引していただきます。 ▶配属先(2025年7月期初時点) プロダクト開発本部:約110名のエンジニアが所属しており、少数精鋭部隊で開発を行っております。 ▶共通リーダーシップ 要件定義・基本設計の作成を主体的に担い、チームメンバー(BP含む)の設計・製造活動に対する技術的なリード(指導・支援)を行います。 また、CI/CDを含む開発プロセス全般の技術的な改善提案と実行を担い、チーム全体の生産性向上にも主体的に取り組んでいただきます。 ・バックエンド領域(システム基盤・コアロジック) コア機能のアプリケーション設計・製造をリードし、SaaS化に伴うシステム基盤の進化に貢献します。 将来を見据えたスケーラブルな設計に対し、技術的ロードマップに準じて、実現を推進します。 ・フロントエンド領域(ユーザー体験・操作性) 会計業務特有の複雑性を解消するUI/UXの設計・実装をリードし、ユーザーが直感的に操作できるアプリケーション体験の品質を担保します。 ※技術スタックを標準化することで、チームを超えた知識共有とエンジニアの水平異動を可能にする組織体制です。 ～自社開発における環境利点～ ・安定した基盤と進化への投資: 期初に売上の大半が担保されるストック型ビジネスモデルにより、プロダクトの改良や進化に腰を据えて前向きに取り組める環境です。 ・顧客視点でのプロダクト開発: 会計実務BPO事業も展開しているため、プロダクトを活用する“顧客(エンドユーザー)”が社内に存在します。 これにより、現場の生の声に直接向き合い、真に価値のあるプロダクトの追求ができる環境です。 開発環境 言語 : C++ / C# / Go / Java / TypeScript (Angular)/ Python インフラ : AWS / オンプレミス (Windows Server) データベース : Oracle / SQL Server / PostgreSQL ミドルウェア : Terraform / New Relic クラウドシフトフェーズ 当社はオンプレミス環境での長年の運用基盤から発展しており、現在、事業継続性を最優先しながら段階的なクラウドシフトを推進中です。 そのため、技術スタックとしては AWSとオンプレミスが混在するハイブリッドな環境 を統制・自動化することに注力しています。 まずは既存システムを安全にクラウドへ移行・運用しつつ、インフラの自動化・効率化という本質的な技術課題に対して、深くコミットできる環境がここにあります。

株式会社Finatext

●募集事業(Insurtech事業)について 主に以下3つの事業を展開しています。 ・保険会社様のDXならびに、webベースの保険商品販売サービスの開発・顧客接点強化の支援 ・保険会社向けAIサービス(AIロープレなど)の開発 ・自社グループ保険会社にて保険商品を販売 ●主な業務内容 企画・要件定義フェーズから、デザイン、開発、テスト、リリース、グロースフェーズまで幅広くご経験いただけるポジションです。 ・自社グループで販売しているデジタル保険の企画・グロース ・パートナー企業からの要求ヒアリング、顧客折衝 ・UXを考慮したワイヤーフレームの作成 ・デザイン作成時のディレクション ・エンジニア等の関係者を巻き込み、施策内容の技術的な実現可能性、スケジュール面の調整 ※担当プロジェクトにより業務内容は異なります ※金融・保険業界に関するご経験は必須ではありません

株式会社ディーバ

所属 プロダクト開発本部 【開発チーム概要】 自社内の会計実務チーム(BPOサービス事業)にて蓄積した連結決算業務のノウハウをアルゴリズムに落とし込み、自動で連結決算業務を行う自社RPA(Robotic Process Automation)プロダクトを開発しています。 ※将来的には自動化システムのパッケージ化と外販を視野に入れています。 決算BPO以外の収益チャネルを増やすことで、ビジネスモデルの変革を実現します。 ◇事業特徴・提供価値◇ 弊社は連結決算開示領域に専門特化し、プロダクト開発と実務サービスの2つの事業軸から『実行→改善→開発』のサイクルを生み出せることにあります。 『ソフトウエア∞BPO』のアップサイクルを繰り返せるビジネスの特徴・強みの中でも、同チームは開発現場と実務現場を繋ぎ、作業の自動化を促進・強化を行っていく非常に重要なポジションです。 【業務特徴】 DevOpsを推進しているため、RPAプロダクトの開発・機能改善だけでなく、利用者であるBPOサービス事業の方々との企画・要件定義・運用支援なども一気通貫でお任せしています。 【詳細】 会計業務RPAシステムを始め以下のような業務にアサインされます。 ※募集形態はバックエンドエンジニアとなっていますが、新規プロダクトの企画開発も計画しており、フルスタックに活躍することが可能です。 RPAシステムを支える自社ライブラリの開発・保守 RPAシステムの開発全般 PdMと協働し、技術的負債の返済戦略を策定 新規プロダクトの技術選定や調査 組織の設計・実装レベルの維持と向上 エンジニア向けオンボーディングの設計と改善 ※また、プロジェクト間の共通フローは自社ライブラリとして集積・開発やUI/UXの向上を実現する共通インターフェースの開発を並行して行っています。 ●開発環境 - 開発言語: python - ソースコード管理:git - プロジェクト管理:github,jira - その他使用技術: 言語:go,typescrpt フレームワーク:django その他:sqlite ●自社プロダクト 国内市場シェアNo.1:Diva System LCA - 出典 株式会社富士キメラ総研 2025年7月発行 市場調査レポート「ソフトウェアビジネス新市場 2025年版」調べ - 2012年版よりNo.1を継続中

株式会社HERP

●HERPの採用企業向けプロダクトのプロダクトマネジメント業務全般 ●中長期のビジョンの具体化 ●HERP Hire/HERP AI Recruiterのプロダクト価値向上に向けたディスカバリー業務 ・プロトタイピング ・ユーザーヒアリングの設計・実行とインサイトマネジメント ・エンジニアとの壁打ちを通じた開発要件への落とし込み ●デリバリー後の効果検証の設計と実行 ●社内外のステークホルダーマネジメント ※事業状況と適性を加味して決めていきます。上記は一例です ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 ●使用ツール ・HERP Hire(採用管理システム) ・Slack(コミュニケーション) ・Linear(チケット管理) ・Notion, Helpfeel Cosense(ドキュメンテーション) ・Google Workspace(グループウェア) ・Salesforce(SFA・MA) ・チャネルトーク(カスタマーサポート)

株式会社Medical Shift

【ミッション】 当社のエンジニアリング組織をリードし、成長させる役割を担っていただきます。 現在2名のエンジニアチームを、1年後に5名、3年後に15名規模まで拡大することを目指しています。 技術的な指導とマネジメントの両面から、チームの成長と製品の品質向上に貢献していただきます。 【業務内容】 当社のプロダクト開発は、要件定義・設計・実装・テスト・運用までを一貫して行う"フルサイクルエンジニアリング"を採用しています。 単なる実装担当ではなく、プロダクトオーナーやデザイナーと連携しながら、仕様策定から改善提案まで主体的に携わっていただきます。 <開発> ・開発プロジェクトにおけるビジネス要件のヒアリング、フィードバック、開発方針の決定 ・システム開発におけるアーキテクチャ設計・技術導入・開発業務 ・プロジェクトにおけるビジネス側との連携、エンジニアチームのリード ・コードレビューを通じた品質の向上とメンバー育成 ・ベストプラクティスの導入・徹底による、エンジニアリング文化の醸成 <マネジメント> ・エンジニアリング組織の目標設定と達成に向けたリード ・エンジニアの採用、育成、評価 ・エンジニアリングプロセスの改善 【開発環境】 ・バックエンド:Ruby / Python / JavaScript / TypeScript / Ruby on Rails / Next.js ・フロントエンド:JavaScript / Vue.js / React　 　-1サービスのみVue.jsを利用していますが今後は基本的にReactを利用していく想定です ・インフラ:AWS / Heroku ・データベース:PostgreSQL ・構成管理:Terraform ・その他:GitHub / Slack 【その他】 ・『開発チームの基本姿勢ガイドライン 』の短縮・抜粋版(代表兼エンジニア/堀) 　https://note.com/medical_shift/n/n3b70419320e2

株式会社ナウキャスト

●本ポジションで関わる事業・プロダクト このポジションでは、以下2つの事業のいずれかへの配属を想定しています。 ①Data AI Service事業 主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。 独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。 不動産領域のAI×データプロダクト「DataLensオフィス営業」「DataLens店舗開発」のエンタープライズ向けカスタマイズ開発の推進をお任せいたします。 「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 https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 「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/property https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ②Data AI Solution事業 データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。 Snowflakeを活用したデータ基盤構築、AIエージェントのガバナンス基盤(MCPass)、AI協働プラットフォーム(Finstage Cowork)などを展開しています。 「MCPass」(新規立ち上げ) 組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発 金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 「Finstage Cowork」(企業向けAI協働プラットフォーム) 企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 https://finatext.com/finstage/cowork 「NorthCast」 データクラウド「Snowflake(スノーフレイク)」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。 https://nowcast.co.jp/news/20250530/ ●事業チーム 社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。 ≪チームの雰囲気≫ 大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20〜30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。 ≪働き方≫ フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。 ≪キャリアパス≫ テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。 ≪社員インタビュー≫ AIを駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創る 少人数チーム https://finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sumita_atsushi https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ●業務の概要 このポジションでは、自社プロダクト(MCPass・Finstage Cowork)の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●使用技術 言語 / フレームワーク Python(FastAPI)、TypeScript(React)、Terraform インフラ / クラウド AWS(主軸)、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB データ基盤 Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash 認証 / セキュリティ Amazon Cognito、OAuth 2.1 AI / LLM AWS Bedrock(AgentCore)、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) 開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス エージェント開発:MCPass(自社MCP Gateway)経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

株式会社ナウキャスト

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※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 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

株式会社Medical Shift

機能実装や改修はもちろん、開発プロジェクト全体の改善にも携わっていただきます。 ・既存サービスの成長KPI(ユーザー獲得/オンボーディング/リテンション等)を分析し、改善施策を企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫して担当。 ・Webアプリケーションの新規機能開発および改善、リファクタリング、AB/多変量テスト設計・実行。 ・データ分析やBIツールを活用したログ分析・可視化・インサイト抽出。 ・開発チーム・プロダクトチーム・マーケティングチームと連携し、グロースエンジニアリング文化を社内に根付かせる。 ※グロースエンジニアとは分析・企画・仕様策定・設計・実装・効果測定まで一貫で担当するエンジニアです。 【使用技術】 ・バックエンド 　-Ruby, Python, JavaScript, TypeScript,Ruby on Rails, Next.js ・フロントエンド 　-JavaScript, Vue.js, React 　-1サービスのみVue.jsを利用していますが、今後は基本的にReactを利用していく想定です ・インフラ 　-AWS, Heroku ・データベース 　-PostgreSQL ・構成管理 　-Terraform ・その他 　-GitHub,Slack 【参考資料】 ・『開発チームの基本姿勢ガイドライン 』の短縮・抜粋版(代表兼エンジニア/堀) 　https://note.com/medical_shift/n/n3b70419320e2 ・チームメンバーのnoteご紹介 　https://note.com/medical_shift/n/n7513eef1018e

株式会社Medical Shift

業務内容 ●このポジションの役割 現場ヒアリングから業務フロー設計・AIツール実装・定着支援まで一貫して担います。「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった」「生産性が変わった」という成果にコミットするロールです。 ●主な仕事内容 ①業務分析・課題の特定 ・現場ヒアリング・業務観察による非効率ポイントの特定 ・As-Is / To-Beプロセスの設計と改善インパクトの定量試算 ・改善施策の優先順位付けとロードマップ策定 ②AI・自動化技術の実装 ・LLM(OpenAI API・Anthropic API等)を活用した業務自動化ツールの開発 ・AI Agentの設計・実装(LangChain・LangGraph等) ・n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールを活用したワークフロー自動化 ・社内ダッシュボード・BIツール(Redash・Metabase等)の構築 ③推進・定着支援 ・現場メンバーへのAIリテラシー研修・ツール導入支援 ・効果測定・KPI設計と継続的な改善サイクルの確立 ・ナレッジの体系化と横展開 ●よくある懸念 Q. 歯科に興味がなくても大丈夫? 大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。 Q. スタートアップは不安定では? 全事業黒字化済み。毎年平均2倍超成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。 Q. 事業会社の経験がなくて通用しますか? 多様なバックグラウンドのメンバーが活躍中です。足りないのはスキルではなく現場経験であり、それはここで積めます。 ●参考資料 テックブログ:https://medicalshift-dev.hatenablog.com/ ●働く環境 ・勤務スタイル フレックスタイム(コアタイム 9:45〜15:00) ・出社 月・水・金 出社基本(エンジニア) ・家賃補助 飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円/引越し費用7万円補助 ・その他 月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中

株式会社ITSO

AIやLCAPなどのハイパーオートメーション技術を活用し、クライアント企業の業務効率化・高度化を支援していただきます。 ●クライアントの業務課題に対するヒアリング・要件定義・構造化 ●AI・LLM・RAG・AIエージェントを活用したソリューション設計・開発 ●AI駆動開発による業務アプリケーション構築 ●RPA、Salesforce、Power Platform等を活用した業務自動化支援 ●PoC実施、検証、フィードバック反映による改善・ブラッシュアップ ●業務プロセス最適化・BPR・プロセスマイニング支援 ●クライアント向けAI/RPA研修、運用保守体制構築 ●マクロ・スクリプト・DB解析などを用いた業務改善 クライアントの業務選定やツール選定などの上流コンサルティングから、設計・開発・運用・保守まで、一貫して携わることができます。 【開発環境・業務範囲】 ◆AI関連:AIエージェント、生成AI、RAG、LLM、AIチャットボット、AIヘルプデスク等 ◆LCAP:UiPath、Power Automate、Automation Anywhere、AWS、AZURE等 ◆プラットフォーム:Salesforce、Power Platform等 ◆その他:プロセスマイニング、業務整理、BPR、マクロ・スクリプト開発、DB解析 【プロジェクト例】 ●大手エネルギー企業様 物件登録業務を自動化。 紙ベースの資料をデータ化したことで生産性が向上し、業務効率化に貢献。 ●大手アパレルメーカー様 これまで手作業で行っていた精算レポートの作成業務、与信管理業務における事務作業を自動化し、業務効率化に成功。 ●大手エンタメ企業様 各店舗からの受発注業務百貨店、各店舗への商品卸しに伴う、出荷・在庫管理を自動化し、情報共有を円滑化。 ●大手ホテルグループ様 OCRを用いた配送伝票の取込みおよび、管理システムへの登録作業の自動化。 人為的なミスを無くし、業務時間の削減に貢献。 上記はほんの一例です。 他にもさまざまなプロジェクトがございます。

株式会社ITSO

企業のDX・AX(AI Transformation)推進に向け、生成AI・LLM・AIエージェント等を活用したシステム開発・業務変革プロジェクトを担当いただきます。 ITSOでは、単なるAI技術検証ではなく、「企業業務へAIを実装し、実際の業務変革まで実現すること」を重視しています。 本ポジションでは、AI活用構想策定からアーキテクチャ設計、LLMアプリケーション開発、運用定着まで、一気通貫で携わっていただきます。 【具体的な仕事内容】 ● AI/生成AIソリューション開発 ・生成AI/LLMを活用した業務変革ソリューションの企画・開発 ・ChatGPT API / Azure OpenAI Service / Gemini / Claude等を活用したAIシステム開発 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)環境構築 ・AIエージェント設計・開発 ・社内システムとLLMの連携開発 ・AIチャットボット/ナレッジ検索システム開発 ・AI-OCR/ドキュメント解析システム開発 ・TypeScript/Python等によるAIアプリケーション開発 ● AIアーキテクチャ設計 ・エンタープライズ向けAIシステムアーキテクチャ設計 ・オンプレミス/閉域環境におけるLLM活用設計 ・セキュリティ/ガバナンスを考慮したAI基盤構築 ・Azure/AWS/GCPを活用したAI基盤設計 ・大規模データ活用基盤設計 ● AIコンサルティング・技術支援 ・顧客企業におけるAI活用戦略策定支援 ・生成AI導入PoC企画/推進 ・AI導入ロードマップ策定 ・最新AI技術トレンドの調査/ナレッジ提供 ・顧客向け技術提案/技術検証 ● 自社AIプロダクト開発 ・自社AIサービスの企画・開発 ・新規AIプロダクト立ち上げ ・AI活用サービス改善/機能追加 ・プロダクトグロース支援 【開発環境・業務範囲】 開発環境は、プロジェクトの必要に応じて会社にて準備させていただきます。 顧客先への常駐/出張の可能性もありますが、 基本的には弊社オフィスへの出社/リモートでの勤務が中心です。

株式会社enableX

AI・データ/SaaSを中心としたDX・事業変革プロジェクトにおいて、要件定義〜設計〜開発〜リリース・グロースまでのプロジェクトマネジメントを担うポジション。 ビジネスとテクノロジーの橋渡し役として、スコープ・品質・予算・スケジュール・リスクを統合管理し、クライアントの価値創出にコミットする。 具体的な業務内容 ・AI/データ利活用を中心としたDX・プロダクト開発プロジェクトの全体PM ・要件定義(ビジネス要件/システム要件)およびスコープコントロール ・WBS/進捗・リスク・課題管理、ステークホルダーマネジメント ・LLM/機械学習・データ基盤・アプリケーション開発を含む技術要素の全体構造把握と意思決定支援 ・ベンダー/パートナーマネジメント、工数・コスト管理 ・リリース後のグロースプラン策定、プロジェクトアップセルの機会創出 ・CxO〜現場レイヤーまでを巻き込んだ合意形成ファシリテーション ・AI・データ・アプリケーションを含むシステム全体アーキテクチャの理解と、設計レビュー ・LLM/MLモデル、データ基盤、フロント/バックエンドなどの実装フェーズにおける進行管理 ・品質基準の設計、受け入れ条件の定義、テスト計画の策定・実行管理 ・セキュリティ・ガバナンス・法務観点の論点整理と関係部署との調整 ※変更の範囲:会社の定める業務

キャディ株式会社

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 開発環境 言語 フロントエンド: TypeScript バックエンド: Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, *BigQuery* API: GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング: Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証: Auth0 開発ツール: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

キャディ株式会社

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●開発環境 フロントエンド: TypeScript, React, Next.js バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express, Fastify, NestJS) 機械学習・アルゴリズム: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, TorchServe, Elasticsearch, Vertex AI インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC 認証: Auth0 開発ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

株式会社カナリー

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のバックエンドエンジニアとしてのサービスの開発や、 弊社が独自に整備してきた不動産データベースを基軸とした一連の開発(DBの改善/管理/運用、物件コンテンツの拡充など)などに携わっていただきます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 弊社では特定の職能に閉じず課題解決を行う“ソフトウェアエンジニア”を理想としているため、将来的には他領域含めてフルスタックでの開発・運用を行っていただくことも可能です。また、将来的なキャリアとしてはテックリードとして技術マネジメント(設計・実装レビュー、運用方針の決定、開発の効率化など)、あるいはプロダクト全体のエンジニアリングマネジメントを目指すという選択肢もあります。 【職務内容】 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのバックエンドの開発 ●サービスの運用 【開発環境】 [モバイルアプリ] ●Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ●TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ●状態管理はRedux Toolkitを使用 ●APIはgRPC-Webで構築 ●E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ●TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ●TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ●アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ●APIはgRPCで構築 ●dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ●GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ●その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ●Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ●API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ●クラウドサービスはGCPを利用 ●Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ●Terraformによるインフラのコード管理 ●その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

株式会社estie

具体的な業務内容 Whole Productの実現に向けて、主に以下の技術issueを解決頂く想定です。 プロダクト間でのリアルタイムデータ連携を実現する技術設計 不動産ドメイン知識をデータベース構築へ反映するモデリングと運用 複数プロダクトが依存関係少なくリリースできるデプロイプロセス・システムの構築 仮説検証を並行して高速で立ち上げるプロダクト開発