生成AI開発ツール導入 年収450万円以上のITエンジニア求人・転職情報

株式会社ハッカズーク

●サービス概要 『退職で終わらない企業と個人の新しい関係を実現して、退職による損失を無くす』をサービスミッションに、アルムナイに特化したサービスを提供しています。 アルムナイとは「卒業生」を意味し、従来は大学の卒業生を表す言葉として使われていますが、人事領域では「企業の卒業生」や「OB/OG」「退職者」を意味し、人事領域で注目を集めています。 ハッカズークは、日本におけるアルムナイ(退職者)ネットワークの先駆けとして、企業と「アルムナイ」との関係性に着目しています。これまで「退職者=裏切り者」というネガティブなイメージを持たれがちであった日本の雇用慣行を、「別れを資産」へと変革していくことを目指しています。 アルムナイ専用のクラウドシステム提供などを通じて、企業が円滑かつ継続的に退職者の方々と良好な関係を築けるようにサポートしています。 提供サービス 「オフィシャル・アルムナイ」※大手企業様が100社以上導入しているシステムです(https://official-alumni.com/) 提供メディア「アルムナビ」(https://official-alumni.com/alumnavi) [PIVOTに代表が出演「アルムナイとは何か」(https://www.youtube.com/watch?v=yFfUOjXI08Y) 毎日新聞に大阪拠点開設の記事が掲載 スキルや経験に合わせ、各フェーズのミッションを推進していただきます。 【業務例】 ・老朽化したフロントエンドのUI/UXアップデートおよびモダン化 ・バックエンド(PHP/Laravel)やサーバーインフラのアーキテクチャ見直し、新旧APIのバージョン管理・移行 ・既存サービスへの機能追加・追加開発 ・生成AI(CursorやGitHub Copilotなど)を活用した、既存仕様の紐解きとMarkdown形式の設計書の作成・整備 ・AIに任せるコンポーネントテストやリグレッションテストコードの生成・量産化 ・AIを活用したコードレビューやプロンプトの整備など、品質向上のための仕組みづくり ・プロダクトチームやCS(カスタマーサクセス)チームと連携した最上流からの仕様検討 【技術スタック】 ・フロントエンド: JavaScript / TypeScript, React ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ: AWS (EC2, Aurora など) ・開発環境: VSCode, 各種最新AIツール(GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude など)

株式会社ハッカズーク

●サービス概要 『退職で終わらない企業と個人の新しい関係を実現して、退職による損失を無くす』をサービスミッションに、アルムナイに特化したサービスを提供しています。 アルムナイとは「卒業生」を意味し、従来は大学の卒業生を表す言葉として使われていますが、人事領域では「企業の卒業生」や「OB/OG」「退職者」を意味し、人事領域で注目を集めています。 ハッカズークは、日本におけるアルムナイ(退職者)ネットワークの先駆けとして、企業と「アルムナイ」との関係性に着目しています。これまで「退職者=裏切り者」というネガティブなイメージを持たれがちであった日本の雇用慣行を、「別れを資産」へと変革していくことを目指しています。 アルムナイ専用のクラウドシステム提供などを通じて、企業が円滑かつ継続的に退職者の方々と良好な関係を築けるようにサポートしています。 提供サービス 「オフィシャル・アルムナイ」※大手企業様が100社以上導入しているシステムです(https://official-alumni.com/) 提供メディア「アルムナビ」(https://official-alumni.com/alumnavi) PIVOTに代表が出演「アルムナイとは何か」(https://www.youtube.com/watch?v=yFfUOjXI08Y) 毎日新聞に大阪拠点開設の記事が掲載 業務内容 スキルや経験に合わせ、各フェーズのミッションを推進していただきます。 【業務例】 ・老朽化したフロントエンドのUI/UXアップデートおよびモダン化 ・バックエンド(PHP/Laravel)やサーバーインフラのアーキテクチャ見直し、新旧APIのバージョン管理・移行 ・既存サービスへの機能追加・追加開発 ・生成AI(CursorやGitHub Copilotなど)を活用した、既存仕様の紐解きとMarkdown形式の設計書の作成・整備 ・AIに任せるコンポーネントテストやリグレッションテストコードの生成・量産化 ・AIを活用したコードレビューやプロンプトの整備など、品質向上のための仕組みづくり ・プロダクトチームやCS(カスタマーサクセス)チームと連携した最上流からの仕様検討 【技術スタック】 ・フロントエンド: JavaScript / TypeScript, React ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ: AWS (EC2, Aurora など) ・開発環境: VSCode, 各種最新AIツール(GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude など) 【技術スタック】 ・フロントエンド: JavaScript / TypeScript, React ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ: AWS (EC2, Aurora など) ・開発環境: VSCode, 各種最新AIツール(GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, Claude など)

株式会社ユーザベース

日本の大手企業に対して、個社別の開発プロジェクトをリードしていただきます。お客様の業務と保有データを理解し、Speedaの経済情報と組み合わせて顧客環境に実装することで、日々の意思決定に使われる状態を作ります。 - 顧客との実現可能性の検討、スコープ・成功基準の定義および合意形成 - 顧客環境の制約を踏まえたシステムアーキテクチャの設計 - 企業財務・ニュース・開示情報などのデータを顧客環境へ連携するデータパイプラインの設計・構築 - 顧客が保有するデータとの名寄せ・突合、および分析・検索に適したデータモデリング - 開発の推進および実装、本番導入、および導入後の運用・保守 - 顧客側の複数部門にまたがる調整、社内審査・稟議への対応 ※案件のフェーズや規模により、担当範囲は変動します 業務の変更の範囲 会社の指定する全ての業務 技術スタック 社内標準は以下です。ただし顧客環境の制約を受けるため、案件ごとに変動します。 - バックエンド: Kotlin / SpringBoot - フロントエンド: TypeScript / Next.js - インフラ: Google Cloud / AWS(顧客テナントを含む) - データストア: PostgreSQL / Snowflake - データ基盤: ワークフロー管理ツール、データ転送ツールを用いたパイプライン構築 ※ 採用するツールは顧客環境の制約に応じて案件ごとに選定します 開発ツール - Slack, Google Workspace, Notion, Figma - GitHub, Docker, Datadog - Claude Code, Codex, Devin ※ 顧客環境では持ち込み可否が審査の対象になるため、案件によっては利用できません

燈株式会社

Poincaréを大規模マルチテナントSaaS基盤へ成長させるために、必要なアーキテクチャ設計・実装リードをしていただきます。 【業務例】 ・スケーラビリティの担保:複数ワークフローの並列実行や、タスクの依存関係・実行順序を管理するジョブオーケストレーションを設計し、利用拡大に耐えるアーキテクチャを構築。 ・エンタープライズ基盤の構築:エンタープライズ企業への提供に向けて、権限分離などのセキュリティを担保する基盤の設計・実装。 ・ワークフローエンジンの構築:ノーコードUIで構築されたワークフローを、実行基盤上で確実に動かすためのエンジンロジックを開発。 【技術スタック】 フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js/React Flow バックエンド:Python/FastAPI インフラ:AWS/Terraform ワークフロー基盤:Prefect MLOps/評価:Weights & Biases 検索:OpenSearch AI:PyTorch/OpenCV/AWS Bedrock AI開発支援ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

株式会社Finatext

●業務の概要 このポジションでは、自社の保険事業を実際のユーザーとして活用しながら(ドッグフーディング)、保険会社・金融機関向けのAIプロダクトの開発を軸に、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 ●InsurTech事業メンバー ・河端 一寛(InsurTech事業責任者) 東京大学経済学部卒業。博報堂(途中、博報堂コンサルティングに出向)、ボストンコンサルティンググループ(BCG)を経て、Finatextに入社。 博報堂では、消費財・機械、小売等のマーケティング戦略立案・実行支援業務に従事。 BCGでは、複数の新規事業・新サービス立ち上げ支援業務に従事。 紹介ページ:https://finatext.com/recruit/about/insurtech ・山崎 蓮馬(テックリード) 2018年にFinatextに入社。STREAMの口座開設、セゾンポケット、InsurTech事業のWebフロント開発やInspireの基礎設計をリード。現在はInspireの開発リーダーを担当。 インタビュー記事はこちら:https://note.com/finatext/n/ndd0a14e2ebf0 ・今中 公紀(テックリード) 新卒で大手旅行会社のシステム部に配属。社内開発チームやオフショア拠点の立ち上げに従事。2021年にFinatextにジョインし、保険事業のバックエンド開発を担当。 インタビュー記事はこちら:https://finatext.com/recruit/finalog/interview_imanaka ・河又 翔平(InsurAI リードAIエンジニア) ITエンジニア、フィンテック企業のデジタルマーケティング責任者を経て、(株)ビヘイビアを創業。保険相談AI「ほけんのAI」の開発・運営を3年間行ったのち、2025年10月にM&AにてFinatextグループ入り。現在は保険会社・金融機関向けAI開発をリード。担当領域はAI保険相談、AI募集文書作成・審査、AIロープレ、AI引受査定、AI支払査定、AI不正検知など。 M&Aプレスリリースはこちら:https://finatext.com/fn/news/20250902 ●使用技術 言語 / フレームワーク ・Go (主軸)、TypeScript(Vue, React, Next.js)、Python (FastAPI) インフラ / クラウド ・AWS (主軸)、Azure、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 (主軸)、Bedrock Agents、Azure OpenAI、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:自社MCPゲートウェイ経由で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

GO株式会社

タクシーアプリ『GO』は、全国47都道府県に1,100社以上のネットワークを持ち、4,000万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●仕事内容 タクシーアプリ『GO』を支える支払請求・売上を管理する基盤開発をお任せします。 基盤には大規模な集計処理を担うサービスから業務オペレーションを支える管理画面、仕訳、レポーティングなどのサービスがあります。 日々成長するサービスを支える新機能・新サービスの企画・設計・開発がメインの業務となります。 ゼロから作る機会が多くチャレンジングな日々を楽しめる方をお待ちしています。 ●解決したい課題 ・大量のトランザクションデータの高速な集計処理 ・会計処理の精緻化・早期化 ・社内外ユーザーの業務負荷軽減 ●開発環境 ・バックエンド (マイクロサービス) └言語: Go └サービス間通信: gRPC, GraphQL └データストア: PostgreSQL, MySQL, Redis, BigQuery └インフラ: AWS (EKS, S3, SNS, SQS), Kubernetes, Docker └ワークフローエンジン: Apache Airflow └モニタリング: Grafana, Sentry └AI: Claude Code, GitHub Copilot, Gemini etc. └IDE: GoLand, Visual Studio Code └CI / CD: GitHub Actions └VCS: GitHub ・フロントエンド (管理画面) └言語: TypeScript └フレームワーク: Vue.js (Vue3), React (Next.js) └インタフェース定義: OpenAPI (Swagger) ・その他 (関わる可能性があるもの) └インフラ: GCP ●所属組織 支払請求基盤チーム 7名前後 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

株式会社PKSHA Technology

PKSHA Technologyは自然言語処理を中心とするAIを活用して、チャットや電話を含む幅広いチャネルでの問い合わせ応答を自動化・支援するプロダクトや、昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトをSaaS形式で提供しており、エンタープライズ企業のコンタクトセンターやバックオフィスなど様々な対話シーンに導入されています。 このポジションでは、弊社のSaaSに最新のAI技術を用いた新機能を加えることで新たなユーザー体験を与え、SaaS としての提供価値を増幅することがミッションになります。ユーザー課題を根本的に解決するAIを、最新技術をいち早く取り入れながら提案・実験・検証し、プロダクションレベルのコードに仕上げてSaaS に組み込むところまで一気通貫でご担当いただきます。「ユーザーの課題解決」には広範なスキルセットが必要となるため、自分一人だけで進めるのではなく、プロダクトマネージャーやカスタマーサクセスといった他職種と密に連携し、それぞれの得意領域を活かしながらチームとして仕事を進めて、プロダクトの価値を継続的に高め続けることが求められます。自社プロダクトのさらなる起爆剤となる機能を生み出し、未来のSaaSとしてAIの価値を広く社会に届けていきたいエンジニアを募集します。 AI + SaaSという新しい分野のエンジニアポジションとなるため、AIの社会実装経験をお持ちの方のみにとどまらず、AIプロダクト開発未経験でも以下のような今後のキャリアを志望される方々を歓迎します。 ・フロントエンド/バックエンドのソフトウェア設計・実装スキルにとどまらず、自分のケイパビリティに新たにAIの設計・実装スキルを加えたいエンジニアの方。 ・生成AIに関するアカデミアの研究成果がいよいよ社会実装できる段階になったと感じており、みずからプロダクトを開発して社会に直接価値を届けたい研究者の方

株式会社デイトナ・インターナショナル

商品、在庫、顧客を統合するデジタルプラットフォームの構築全般 (会社が定めた業務に変更する場合がある) 【このポジションのサマリ】 ・FREAK'S STORE を運営するデイトナ・インターナショナルで、商品・在庫・顧客を統合するデジタルプラットフォームのクラウド基盤を、構築から運用・監視まで一貫して担うポジションです。 ・AWS CDK / Terraform(TypeScript)によるIaC、Observability as Code、AIOpsを活用した運用自動化、SREの推進が主要テーマです。手作業の運用を仕組みに置き換えていく裁量があります。 ・Claude Code・Cursor・ChatGPT・Devin・AWS Bedrock を全員が有料プランで利用でき、生成AIを前提とした構築・運用に会社として投資しています。 【ミッション】 会社のコアとなる商品、在庫、顧客の各システムの立ち上げ・継続的な成長をさせる 【仕事内容】 ・自社EC並びにデジタルプラットフォーム、周辺システムの構築・運用・監視 ・生成AIを活用した会社全体の生産性の向上 ・新技術の積極的な検証 ・情報セキュリティや不正アクセスの対策 ・SREの推進 ・IaCによるインフラ管理 ・AIOpsを活用した運用自動化の推進 (会社が定めた業務に変更する場合がある) 【開発手法】 ・Infrastructure as Code(IaC)、Observability as Code(OaC)によるインフラ設計・構築 ・ペアプロ、モブプロによる設計・構築 ・コードレビューによる品質担保 【開発環境】 ●使用言語・フレームワーク ・AWS CDK(TypeScript) ・Terraform(TypeScript) ●OS ・Amazon Linux ・Redhat Enterprise ・Windows Server ●ミドルウェア ・Nginx ・Docker ●クラウド ・AWS(WAF、SES、Lattice、ELB、S3、EC2、RDS、Lambda、CloudFront、ECS(Fargate)、StepFunctions、EventBridge、inspector、Control Tower、Route53他) ●支援ツール ・コード管理: GitHub ・IDE: VSCode、Cursor、その他(個人の好みに合わせて選択可能) ・生成AI: ChatGPT Team Plan、Claude Code、Devin、OpenAI API、AWS Bedrock、Genspark ・CI/CD: GitHub Actions、AWS CodePipeline ・課題管理: GitHub issues、Backlog ・コミュニケーション: Slack ・ドキュメント管理: OpenAPI、SchemaSpy ・オブザーバビリティ: New Relic、Sentry ・インシデント管理ツール:PagerDuty 【その他開発環境】 ・ハイエンドモデルのノートPCを支給(Mac/Windows) ・モニタ2枚支給 ・Claude Code、Cursor有料プラン利用可能 ・ChatGPT有料プラン利用可能 ・メンター制度

大和財託株式会社

業務システム開発・業務自動化・AI活用で会社の変革を推進 kintone・Power Automate・Copilotを活用した開発のスペシャリストへ! 創業以来増収増益を続ける当社のDX戦略課にて、 業務改善・DX推進のプロフェッショナルとしてご活躍いただきます! 現場へのヒアリングから業務設計、システム企画・開発、AI活用まで一気通貫で担当し、 全社の生産性向上と事業成長をリードしていただくポジションです。 ♦♦♦♦ 具体的な仕事内容 ♦♦♦♦ ● 業務改善・DX推進 各部門へのヒアリングを通じた業務課題の把握・現状分析 業務改善に向けた要件定義、業務フロー設計、システム化の企画立案 ● システム開発・業務自動化 kintoneを活用した業務アプリの設計・開発・運用保守 Power Automateを活用した業務自動化の推進 Teamsへの通知・リマインド配信 DM自動送付 契約書類の自動登録　など ● システム導入・基盤構築 既存システムのリプレイス・再構築プロジェクトの推進 freee → 勘定奉行 Dropbox → Box　など ETL・データ連携ツールを活用したシステム間連携およびデータ活用基盤の構築 新規SaaSやシステムの調査・選定・導入支援 ● AI活用推進 Copilot Studioを活用したAIエージェントの企画・開発 見積書読取りエージェント ETC利用明細の自動整理 アンケート自動集計　など AI・RPA・自動化技術を活用した業務プロセス改革の推進 生成AI・DXに関する最新技術の調査・検証および社内展開 ● プロジェクト推進・定着支援 ベンダーコントロール、プロジェクトマネジメント、進捗管理 利用部門への導入支援、説明会実施、運用定着サポート ♦♦♦♦ 社内導入システム ♦♦♦♦ Microsoft365、PowerAutomate、kintone、Box、コラボフロー、CLOUDSIGN、Sansan、クラウドPBX など ◎最新のMicrosoft Surface Laptop+外部モニタを全社員に貸与 ◎社用携帯としてiPhoneを貸与

Sansan株式会社

●サービスについて 取引管理サービス「Contract One」を担当します。 ●組織のミッション プロダクトの提供価値を最大化し、Contract Oneを事業として継続的に成長させることが目的です。 顧客の課題を起点に「何を作るか」を見極め、プロダクトを通じて顧客の業務変革と事業成長の両方を実現していくことを目指しています。 ●具体的な業務 取引管理サービス「Contract One」のプロダクトマネジャーとして、以下の業務を担当します。 【組織の業務】 プロダクト戦略・ロードマップの策定から、課題発見・企画・要求定義・開発推進・リリース・効果検証までを一貫して担います。 【業務の流れ(一例)】 1.課題の洗い出し:プロダクトに関するフィードバック、データ、ユーザーリサーチから、ユーザーの課題を洗い出します。 2.改善案・新機能案の企画:解くべき課題に対し、モックアップなどを使ったユーザーインタビューで企画が課題を解決できているかを検証しながら、デザイナーと共に改善案・新機能案を企画します。 3.開発〜リリース対応:なぜそれをするのか・なぜ必要なのかを開発メンバーに説明しながら合意形成し、開発の優先順位を決めてリリースまで対応します。 4.ユーザーとのコミュニケーション:リリースする機能やプロダクトをどう認知させ使ってもらうかを考えながら利用を促進し、営業やCSが行う顧客への提案やPoC推進にもつなげます。 【入社後に担当する業務】 まずは特定の機能領域を担当します。顧客・社内ユーザーへのヒアリングやデータ分析から課題を定義し、デザイナー・エンジニアと共に企画〜リリースを推進する役割です。 【将来的に担当する業務(キャリアパス)】 プロダクト全体の戦略・中長期ロードマップの策定、商品設計から売り方(Go-to-Market)までを含むプロダクトの価値最大化など、担当範囲を広げることを想定しています。 ●組織構成 Contract One事業部 プロダクト室は少数精鋭の組織で、以下の組織で構成されています。 ・プロダクトマネジャーが所属するプロダクト開発グループ ・デザイナーが所属するプロダクトデザイナーグループ ・プロダクトマーケティングマネジャーが所属するプロダクトマーケティンググループ ●開発環境、使用するツールなど ・ドキュメント:Notion, Slack, Figma ・AI/開発支援:Claude, Claude Code, ・NotionAI, ChatGPT, Geminiなど ・データ分析:BigQuery, Looker Studio ・バージョン管理:GitHub ・その他:Salesforceなど ※ SalesforceはSalesforce, Inc.の商標であり、許可のもとで使用しています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

MNTSQ株式会社

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・バックエンドやフロントエンドにおける要件定義～設計～実装 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・データ分析、ユーザー調査 ・技術選定、実装標準化立案と実施、コードレビュー ・他部門とのコラボレーション 　└知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション 　└slackや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客商談やヒアリングへの同席機会あり ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

MNTSQ株式会社

●業務の概要 このポジションは、プロダクトのフロントエンド領域において中長期ロードマップの開発をリードし、新規機能や重要機能の技術設計(アーキテクチャを含む)から実装推進までを担います。 フロントエンドの技術的負債の解消や、必要に応じたリアーキテクチャを推進し、開発の継続性と品質を高めることに加えて、デザインやバックエンドなど他職種と密に連携しながら、ユーザーにとって使いやすい体験を実現するための論点整理、意思決定、合意形成を行い、全体最適の観点で開発を前に進めることを期待しています。 ●業務の詳細 ・アーキテクチャ刷新の計画立案と実行 　└既存のフロントエンドを刷新していくための方針策定 　└リスクや移行パスを設計し、開発の優先度と順序を整理して進行 ・設計リード(技術選定・設計レビュー・品質担保) 　└技術選定、設計方針、コンポーネント設計、状態管理などの意思決定 　└実装の品質(保守性、パフォーマンス、セキュリティ)を担保するためのレビュー観点整備 ・技術的負債の解消 　└既存コードや設計の課題を棚卸しし、開発速度と品質を上げる改善 ・クロスファンクショナルな推進 　└デザインとフロントエンド双方に一定以上の理解を持ち、仕様や体験の論点整理 　└バックエンドや他チームと連携した全体最適の推進 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割担当 　開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】[デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

MNTSQ株式会社

●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。 本募集では、以下プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://info.mntsq.com/aicontract-assistant) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・既存プロダクトの既存機能の改善や新機能の開発 ・新プロダクトの開発 ・パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス ・フロントエンド領域の技術的なリード 　└技術的な課題発見および解決策の提案・実行 　└コードレビューを通じた知見の共有 　└要件定義・設計・実装 　└最新技術の検証と導入の検討 　└新規プロダクトを生み出すための社内基盤の構築 ・他部門とのコラボレーション 　└デザイナーや PdM と共に UI/UX デザインの検討 　└知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション 　└Slackチャンネルや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客との商談やヒアリングに同席する機会あり 【参考記事】 [「フロントエンド」の枠を超えて、事業価値を最大化する。MNTSQエンジニアの“越境”思考とは](https://note.mntsq.co.jp/n/nb414778ed30d) ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

MNTSQ株式会社

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割 　アーキテクチャー設計 　全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割 　担当開発アイテムのリード 　技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

MNTSQ株式会社

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・テックリードとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定～推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて <テックリードの役割> ・アーキテクチャー設計 ・全体最適をふまえた技術意思決定 <リードエンジニアの役割> ・担当開発アイテムのリード ・技術的意思決定・テックリード補佐 ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】 [MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

Dress Code株式会社

生成AIの進化によりエンジニアのキャリアが不透明になる中、AIツールへの投資を惜しまず、フルスタックかつフルサイクルの思考でプロダクトを育てる経験ができる環境です。 具体的には、以下のような業務をご担当いただきます。 イベントストーミング・ドメインモデリングを通じた業務課題の構造化と価値定義 DDD・クリーンアーキテクチャに基づいたシステム設計と実装(フロントからバックエンドまで) コンパウンドプロダクト間のデータ連携・共通基盤の設計 スケーラビリティ・保守性に関する中長期的な技術課題の特定と解決 ペアプロ・モブプロを通じた設計思想の共有と開発文化の醸成 PdM・Bizサイドとの密な連携による、プロダクト戦略や優先度の議論への参加 開発チーム・組織の仕組みづくり(開発プロセス設計、採用、オンボーディング等) 学び・文化 学びと発信の文化が根付いています。 仕様駆動開発、ADR、輪読会、活発なテックブログ・登壇など、知見を蓄積・共有する土壌があります。 以下のような設計判断のなぜを言語化し、発信する取り組みが日常的に行われています。 権限設計(Default Deny / Default Allow) 拡張性の設計(誰が何を変えるか) 状態設計(Event Sourcing 的発想) 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環境 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。

株式会社タイミー

<<業務内容>> ●サマリー 共通基盤(認証基盤を含む)における中長期のアーキテクチャ設計を担い、上流工程を一貫して主導 いただきます。既存システムの状況と今後のプロダクトロードマップを踏まえたデータ設計・リソースサーバー分解の方針策定から、要求仕様の整理、各チームへの分解・進行管理、ステークホルダーとの調整までがスコープです。 特定の実装タスクに閉じず、「何を・どの順序で・どう分解して実現するか」という技術的な意思決定そのものをリードしていただきます。 ●具体的な業務内容 ・既存システム(モノリス)から共通基盤・認証基盤を切り出すためのデータ構造の再設計 ・マルチプロダクトを前提としたリソースサーバーの分解設計、および要求仕様の策定 ・設計をもとにした各チームへのタスク分解・進行管理、上流工程の主導 ・法務・セキュリティ・コンプライアンスを含む各ステークホルダーとの調整、および設計判断に関する説明責任の遂行 ・組織・要件に応じた技術選定、設計判断に関する意思決定およびドキュメンテーション ・AIを積極的に活用し、少人数で大規模基盤を前に進める開発スタイルの推進 <<開発組織の特徴>> タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 ●既存事業領域 タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 ●新規事業領域 スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 ●プラットフォーム領域 タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」——そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 <<開発環境>> ●Backend ・開発言語: Ruby (Ruby on Rails)(Timee) / Go (IdP) ・アーキテクチャ: Modular Monolith ・データストア: MySQL8.0系 ・ツール: Docker、OpenAPI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、Sentry ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●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 　└その他:Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc…

JAPAN AI株式会社

ミッション ソフトウェアエンジニアリングとAIを駆使して、テストの自動化とテストケースのライフサイクル全体の質を高め、プロダクト品質とリリース速度を両立させる現在、QA業務のうち約50〜60%はすでに自動化されており、基盤としては一定の水準に達しています。このポジションで問われるのは自動化率を積み増すことだけでなく、未自動化領域の自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル管理を仕組み化し、改善が自走するサイクルを作ることです。 期待する役割について テストの自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル運用の3方向をリードし、AIを活用しながらQAプロセス全体が継続的に良くなる仕組みを構築・運用していただきます。 ・自動化できていない領域を見極め、優先度をつけて自動化する ・既存の自動化されたテストの品質(網羅性・保守性・シグナルの信頼性)を継続的に改善する ・テストケースのライフサイクル(作成・実行・評価・棚卸し・廃止)を設計し、改善が回る仕組みを構築・運用する ・AI/LLMを用いたテストケース生成・改善エージェントを構築する ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CSとの橋渡しを行う ・約400社が本番利用するプロダクトの品質を、自動化・品質改善・仕組み運用の3方向から担保する 業務内容 ●未自動化領域の自動化 ・自動化できていない箇所を洗い出し、優先度をつけて自動化する ・AI/LLMを活用したテストケース生成エージェントの構築 ・CI/CDへの自動テスト組み込み・回帰テストの整備 ●既存テストの品質改善 ・既存テストケースの品質(重複・カバレッジ・保守コスト・シグナルの信頼性)を精査し、改善する ・Flakyテストの検知・修正、形骸化したテストの棚卸し ・テスト設計・品質基準の策定、良いテストケースの記述 ●テストケースのライフサイクル設計・運用 ・テストケースの作成〜実行〜評価〜棚卸し〜廃止までのライフサイクルを設計する ・改善が継続的に回る仕組み(レビュー体制・メトリクス・運用フロー)を構築・運用する ・JAPAN AI STUDIOを活用したQA・テスト業務の仕組み化 ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CS/非エンジニアとの橋渡しを行う チーム体制 約150名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX 評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks データ : BigQuery, Spark, Pandas インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform CI/CD : GitHub Actions 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 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

GO株式会社

●仕事概要 『GO』は、全国に1,100社以上のネットワークを持ち、3,500万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。 今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。 技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●業務内容 GO Inc.ではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、サービスの根幹となる多数のデータベースを運用しています。 社会インフラを支えるGOのサービスにおいて、データベースは信頼性・可用性の要です。 Database Reliability Engineerは、多様な開発チームと連携しながら、これらのデータベースを安定的かつ効率的に運用するための仕組みを設計・構築・改善していく役割を担います。 GOでは個々のサービス単位で最適化された運用にとどまらず、全社的に標準化されたプラットフォームとしてのデータベース運用を目指しています。 このポジションでは、実運用を支えながら標準化を進め、組織全体の生産性と信頼性を高めるための基盤づくりに取り組みます。 ●具体的には以下のような取り組みを行います。 マイクロサービス間で構成差異を生まないための標準化 性能限界を早期に検知するためのオブザーバビリティ向上 スロークエリの検知と対処を支援する仕組みの整備 効率的な負荷試験を実現するための環境整備 バージョンアップオペレーションの自動化・効率化 安全なスキーマ変更を支援するツール開発 次世代データベースの技術検証・評価 データの安全性を高めるバックアップ運用の仕組みづくり ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 生成AIの活用方針 セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。 一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。 生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。 ● 利用可能な主なAIツール・サービス 開発業務向けに GitHub Copilot / Claude Codeを定額制で、 一般業務向けには Google Gemini / NotebookLM / Atlassian Rovo 等を常用しています。 Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini/Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。 ● 主な活用状況 日常業務の効率化(障害対応支援Bot、ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など) ソフトウェア開発支援(コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど) サービス・プロダクトへの応用(自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など) ● 学習・コミュニティ活動や利用支援制度 有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与 有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり 生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施 開発環境 インフラ AWS GCP コンテナ実行環境 Kubernetes (EKS, GKE) Istio 監視 Grafana (Mimir, Loki, Tempo) データベース MySQL PostgreSQL IaC Terraform CI/CD GitHub Actions ArgoCD 所属組織 技術戦略部SREグループにてDBREとしてSREのメンバーと協力しながら全社的なインフラ基盤におけるデータベース運用と仕組み化を推進していただきます。 将来的にはSREグループと並列の独立したグループに移行する予定です。

JAPAN AI株式会社

期待する役割 プロジェクトマネージャーのサポート役として、プロジェクトマネージャーのサポート業務を通じて、プロジェクトの円滑な推進に貢献していただきます。 ドキュメント作成、スケジュール管理、顧客とのコミュニケーションなど、プロジェクト管理の基礎業務を担当しながら、プロジェクトマネジメントのスキルを習得することが期待されます。 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロジェクト管理サポート業務 プロジェクトマネージャーのサポート業務全般 基本的なドキュメント作成 (議事録・進捗報告書等) スケジュール管理・タスク管理 プロジェクトの進捗状況の整理と報告 ●顧客対応・調整業務 顧客とのコミュニケーション チーム内での調整・連携 エンジニアとのコミュニケーション 業務ヒアリングシートの作成および活用 ●その他業務 業務フロー図・プロセス図の作成 Notion/Slack/Googleスプレッドシート等のツール活用 プロジェクト改善提案のサポート チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約70名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 【PMチーム構成 (配属先)】 本ポジションは「PjM(プロジェクトマネージャー)チーム」への配属となります。 ●自社AI SaaS PdMチーム PMF達成済みプロダクトの機能拡充・顧客基盤拡大を担当 ●AI AGENT PMFチーム 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案・実行 ●PjMチーム 自社SaaS・AGENTを顧客向けソリューションとして開発・提供 クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 【協働メンバー】 ●プロジェクトマネージャー(直属の上司) ●エンジニア(フロントエンド、バックエンド、AI/ML) ●デザイナー、QAエンジニア ●クライアント企業の担当者 学習と開発の支援 ●AIツール利用サポート JAPAN AI SaaS サービス, Curosor, CharGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 ●開発ツール支援 利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) ●書籍購入補助 技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) ●語学学習 / 資格取得支援 日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 ●リフレッシュ手当 ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 ●家賃手当 該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 働き方 業務に慣れるまでの間は基本出社いただいての勤務/その後おおよそ週2回のリモート勤務が可能です。 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

株式会社フォーデジット

テクノロジーランドスケープが急速に変化する今、その変化を新たなものづくりへの挑戦機会として捉え、技術の力でプロジェクトのコアをつくり上げていける方を求めています。 本ポジションでは、「何をつくるのか」「どう実現するのか」という本質的な問いに向き合いながら、プロジェクトの構想段階から技術的な意思決定を担っていただきます。 クライアントやUXデザイナー、デザイナー、海外オフィスのメンバーとともに、リサーチや構想などの上流工程からプロジェクトに参画。 実現したい体験を理解し、技術的な実現可能性を検討しながら、技術選定やアーキテクチャ設計をリードします。 利用者が直接触れるフロントエンドやアプリケーションはもちろん、バックエンド、インフラ、外部サービス連携なども含め、プロジェクト全体を見渡しながら必要なものをつくり上げていきます。 また、プロジェクトのコアとなる部分や難易度の高い領域の設計・実装を担い、チームを技術面からリードしていただきます。 「もっと上流からプロジェクトに関わりたい」 「技術だけでなく、何をつくるかという本質的な部分から考えたい」 「これまでの経験を活かしながら、より大きな裁量で新しいチャレンジをしたい」 そんな方に向けたポジションです。 ●直近プロジェクト例 ※敬称略、順不同、一部のみ ・イオンフィナンシャルサービス |AEON WALLET:総合金融アプリ次のカタチ ・NTTデータ|D-Resilio:激甚・頻発化する災害へ向き合うために ・NTTドコモ|ahamo:ユーザーに向き合い続ける新しいモバイル通信サービス 【使用言語】 開発環境はプロジェクトの特性やスコープによって都度最適な技術選定を行うため、現在よく使っているものをピックアップいたします。 上記以外の言語を得意とする方に関してもご相談頂ければと思います。 使用技術: Claude Code, Codex Node.js, TypeScript / JavaScript ・CSS(SCSS / PostCSS / CSS Modules を利用) React / Vue.js / Vanilla JS Webpack / Vite / Next.js / Remix Open API 3.0 / Orval AWS / Google Cloud / Azure / Cloudflare

株式会社カカクコム

月間ユニークユーザー数約9,800万人のグルメサービス(2026年3月現在)、【食べログ】のAndroidアプリ開発のテックリードとして、開発チームの技術・プロセス面を支援・牽引していただきます。 テックリードとしての最重要ミッションは、AI駆動開発の推進を技術面でリードすることです。これに加えて、開発チームの技術・プロセス面を支援・推進する役割を担っていただきます。 具体的には、大きく二つの役割を期待しています。 最も重要なのは、Claude CodeやDevinなど最新のAIツールを実務に取り入れ、設計、コーディング・レビュー・テスト・リファクタリングといった開発プロセス全体をAI前提のプロセスに設計し直し、チーム全体へ展開していくことです。AI駆動の開発フローを自ら設計・実践し、開発生産性を非連続に引き上げます。 もう一つは、開発チームが事業にインパクトを与える開発をスムーズに進められるよう、技術面・プロセス面から支援・推進することです。各プロダクトの開発チームと連携しながら、チームが高い品質と速度で開発できる環境をつくっていただきます。 どちらも、サービス成長を推し進めるために、ビジネスを念頭においた技術リーダーシップの一環として取り組んでいただきます。 【具体的な業務内容】 ・AIツール(Claude Code, Devin 等)を活用した開発プロセス変革の推進・リード ・各プロダクトの技術的意思決定のリード・サポート ・テスト自動化や CI/CD 改善による開発効率の向上 ・各プロダクトの機能開発 ・開発における課題分析と改善提案 ・開発メンバーの技術力向上支援・育成 【業務の進め方】 チームのミッションに基づいて、各プロダクトの開発チームと連携しながら技術面・プロセス面の支援・推進を進めていきます。 開発環境 ・Androidアプリ: Kotlin, Jetpack Compose, Clean Architecture, MVP, Coroutines, Room, Bitrise, Danger, Fastlane ・ソースコード管理: Git, GitHub ・AIツール: Claude Code, Devin, Google Gemini ・開発支援ツール: Google Workspace, Slack, Asana, Miro, Confluence 想定キャリアパス テックリードとして技術・チームの両面で成果を出していただいた後、技術スペシャリストやエンジニアリングマネージャーなど、強みを活かしたキャリアを歩んでいただきます。

JAPAN AI株式会社

自社サービスであるJAPAN AI STUDIOを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行う PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定を行う 具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。 ●AIアプリケーションの実装 ・JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成(プロンプト設計、パラメータ調整) ・ワークフロー設計と構築(業務フローの可視化と自動化) ・PAGE機能を使ったUI/UX調整(ユーザーインターフェースの最適化) ・AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 ・データ構造の定義(AIエージェントの補助を活用) ・JSON/Webhook等を使った外部システムとの連携設定 ●品質保証と継続的改善 ・実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ・ユーザーフィードバックの収集と分析 ・課題の特定と改善案の提案・実装 ・パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ●ドキュメント作成とナレッジ共有 ・実装結果の仕様書・手順書作成 ・成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 ・チーム内での知見共有(勉強会、レビュー会等) ・再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ●ステークホルダーとの連携 ・顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング ・顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 ・開発チームとの技術的な調整と連携 ●プロジェクトの進捗報告と課題共有 ・自社プロダクトの開発優先目標の策定 ・自社プロダクトの開発優先度の検討・策定 ・開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク <チーム体制> エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ・自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ・AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ・PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF HR Domainチームへの配属となります。 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

株式会社NTTデータ

【組織概要】 中央省庁の労働領域のシステム(OA系・情報系・基幹系)に関する提案、システム開発(アプリ開発、プロジェクト管理)、サービス開始後の運用保守業務を通じて、行政事務の効率化や行政サービスの高度化に貢献しています。 約160名が所属している組織で、国のデジタル化を支える社会的意義の高いプロジェクトにおいて、長期的な視点で公共DXを推進しております。 【募集背景】 近年、中央省庁では行政事務の効率化や行政サービスの高度化に向けた取り組みが加速しており、生成AIやクラウド技術などの先進テクノロジーを活用した行政DXへの期待が高まっています。 特に社会的影響の大きい労働行政領域では、大規模システムの安定運用に加え、制度改正や業務変化に対応した継続的な改善・高度化が求められています。 当組織では、こうしたお客様ニーズに応え、より高い価値を提供していくため、システム開発やプロジェクト推進を担う人財の体制強化を進めています。 また、全社方針として推進している生成AIを活用した開発プロセスの変革や生産性向上にも取り組んでおり、新たな技術を取り入れながら行政DXの推進に挑戦する仲間を募集しています。 【担当業務】 本ポジションは、以下①～②の領域に分かれており、ご経験やご志向に応じて配属領域を決定します。 ①中央省庁向け大規模システム開発・保守 中央省庁システム(行政職員向け、一般国民向け)の開発/保守を担う、機能追加案件やサブシステム開発を担うリーダ、アプリケーション構築の担当者に加え、将来構想の構築や提案活動に関わるメンバを募集しています。 ご希望とタイミング次第では、提案～開発～保守と、全工程に一気通貫で携わって頂くことも可能です。 <主な業務内容> ・制度改正や政策動向を踏まえたシステム開発、改修の実現案検討および提案活動に係る業務 ・開発計画の立案および実行管理等のプロジェクトマネジメントに係る業務 ・業務アプリケーションの要件定義から総合試験までの工程全般に渡る開発業務 ・サービス開始後の不具合対処や機能改善等の保守業務および運用統制 日々の業務イメージは以下の通りです。 ・顧客(システム部門、業務部門)の要望ヒアリングや提案、要件調整や報告等の打ち合わせ、会議への参加 ・メンバ(先輩、同僚、再委託先要員)のタスク管理等、チームリーダ業務 ・進捗報告や課題検討等の社内打ち合わせ、会議への参加 ・テスト環境、商用環境でのテスト実施や不具合解析等のマシン操作作業 ・その他間接業務(職場改善やイベント開催に関する作業、社内施策、組織施策への参加、社内資格取得等) <技術環境> 開発言語:Java、C# フレームワーク:Spring、SpringBoot OS:Windows、Linux データベース:SAP ASE、Oracle、symfoware クラウド:AWS、Azure 構成管理・運用:JP1、Ansible、Systemwalker コミュニケーションツール:Microsoft Teams その他:Weblogic、Tomcat、Interstage Application Server、Interstage List Creator ②生成AI活用による開発生産性向上推進 生成AIを活用した開発生産性向上を目的に、既存のAIアセットを評価・検証し、受託案件のシステム開発プロセスへ導入・定着させる役割を担います。 現場での開発業務理解をもとに、AIツールやアセットの有効性を検証し、実業務への適用を推進していくポジションです。 <主な業務内容> ・開発工程(提案～設計～製造～テスト～運用)におけるAI活用領域の検討 ・各種生成AIアセット(Copilot、SmartCopilot、RAGchat 等)の選定・検証・評価 ・有効なアセットの導入支援および定着化に向けた課題整理・改善提案 ・検証結果のドキュメンテーション、社内共有・展開支援 ・検証作業メンバ(協力会社含む)の統制、各種管理(進捗、品質等) ・関係部門(開発・社内技術組織・品質管理・企画)との連携、推進支援 <技術環境> 生成AI:GitHub Copilot、Codex、ClaudeCode、ChatGPT 開発言語・FW:Java、C#、JavaScript、TypeScript、COBOL、Spring、SpringBoot クラウド:Azure、AWS コミュニケーションツール:Microsoft Teams、SharePoint

株式会社ログラス

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

株式会社ログラス

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

株式会社ログラス

本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 ●顧客課題の探索とプロダクト設計 顧客へのヒアリングや業務観察を通じた課題・業務フローの理解 PdM、デザイナー、ドメインエキスパートと連携したプロダクト体験の設計 顧客課題と技術的な実現可能性を踏まえた機能要件・仕様の策定 プロトタイプを用いた仮説検証と顧客フィードバックの収集 ●LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発 LLMを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装 プロンプトエンジニアリング、コンテキスト設計、RAG等を活用した機能開発 AIエージェントを活用した業務フロー・ユーザー体験の設計 モデルの出力品質を評価する仕組みや評価指標の設計 精度・速度・コスト・再現性を踏まえた継続的な改善 新しいモデルやAI技術の検証とプロダクトへの適用 ●PMFに向けた高速な開発・改善 新規プロダクトや機能のプロトタイピング 顧客利用を通じて得られたフィードバックを踏まえた改善 利用状況や定性・定量データに基づく優先順位の判断 PdM・デザイナー・ビジネスメンバーと連携した開発計画の策定 技術的な知見を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップへの提案 ●プロダクトの成長を支える技術基盤の構築 プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャ設計 可用性・拡張性・セキュリティ・パフォーマンスの改善 コードレビュー、テスト設計、自動化による開発品質の向上 AIコーディングツールを活用した開発プロセスの改善 複数のAIプロダクトで再利用できる知見・技術基盤の整備 ※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。 ●開発環境 サーバーサイド:Go フロントエンド:React / Next.js / TypeScript インフラ:AWS / Terraform / Fargate / ECR データベース:Aurora PostgreSQL テストツール:Datadog Synthetics / Playwright コミュニケーション・設計・開発支援:Slack Gather Figma Findy Team+ Notion Miro diagrams.net Cursor Claude Code Gemini ※参画プロダクトによって、一部の技術構成が異なる場合があります。 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

JAPAN AI株式会社

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略 ・会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 ・市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 ・プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 ・KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 ●プロダクト開発 ・開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定をリード ・ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 ・プロダクトのリリース計画の策定および実行 ・最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ●ステークホルダーとの連携 ・営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 ・顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 ・経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 ・多国籍チームとの効果的なコミュニケーションの構築 <チーム体制> エンジニアおよびPM含め、約65名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ・自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ・AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ・PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 <期待する役割> 当ポジションでは、急速に成長するAIプロダクトを適切にハンドリングし、プロジェクトを成功に導くリーダーシップを発揮していただきます。具体的には以下の役割を担っていただきます。 ①プロダクト戦略の策定と実行 ・会社のビジョンと事業戦略に基づいた中長期プロダクトロードマップの策定 ・市場調査・競合分析を通じた差別化戦略の立案 ・データドリブンな意思決定によるプロダクト優先順位の設定 ②プロダクト開発のリード ・エンジニアリングチームと連携した要件定義・仕様策定 ・ユーザーインタビューやデータ分析に基づくプロダクト改善の推進 ・最新AI技術の理解と実用化への橋渡し ③クロスファンクショナルな連携 ・営業・カスタマーサクセスチームとの協働による顧客ニーズの把握 ・経営層への報告と戦略的提案 ・多国籍・多職種チームのマネジメントとモチベーション向上 ・従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

JAPAN AI株式会社

期待する役割 本ポジションでは、JAPAN AI STUDIOを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。 具体的には、以下のような成果を期待しています。 ●顧客価値の迅速な提供 ・ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。 ●プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速 ・実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。 ●ナレッジの蓄積と組織全体への展開 ・実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。 ●顧客とエンジニアリングチームの架け橋 ・顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。 業務内容 自社サービスであるJAPAN AI STUDIOを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行う PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定 具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。 ●AIアプリケーションの実装 ・JAPAN AI STUDIO上でのAIエージェント作成(プロンプト設計、パラメータ調整) ・ワークフロー設計と構築(業務フローの可視化と自動化) ・PAGE機能を使ったUI/UX調整(ユーザーインターフェースの最適化) ・AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正 ・データ構造の定義(AIエージェントの補助を活用) ・JSON/Webhook等を使った外部システムとの連携設定 ●品質保証と継続的改善 ・実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト ・ユーザーフィードバックの収集と分析 ・課題の特定と改善案の提案・実装 ・パフォーマンスやユーザビリティの最適化 ●ドキュメント作成とナレッジ共有 ・実装結果の仕様書・手順書作成 ・成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化 ・チーム内での知見共有(勉強会、レビュー会等) ・再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備 ●ステークホルダーとの連携 ・顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング ・顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義 ・開発チームとの技術的な調整と連携 ・プロジェクトの進捗報告と課題共有 ●自社プロダクトの開発優先目標の策定 ・自社プロダクトの開発優先度の検討・策定 ・開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約99名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 本ポジションはPMF Knowledge チームへの配属となります。 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

株式会社日立製作所

職務概要 社内IT統括部門やR&D部門と連携しながら、(CI)セクター共通の「Agentic Enterprise基盤」の設計・構築・検証を担っていただきます。 AI Agent開発環境やクラウド基盤の技術検証・選定に加え、データ連携およびAI活用に向けたデータ整備(構造化、セマンティック定義等)を一貫して担当いただきます。 次世代の社内業務基盤を実装・構築し、各事業部門の業務改革を技術面から支えるポジションです。 職務詳細 ・各種AI Agent開発環境・ツール(Vertex AI Agent Engine、Dify、Copilot Studio等)の技術検証・評価 ・クラウド基盤(Azure、GCP等)上でのAI Agent実行環境・連携基盤の設計・構築 ・既存システム(ERP等)のデータをAIで活用するためのデータ連携およびデータ整備の設計・実装(構造化、セマンティックレイヤー定義、データディレクトリ整備等) ・AI Agentプール/カタログ機能の設計・構築 ・AIガバナンス(ガイドライン・ガードレール)の技術的な調査・検証 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など (CI)セクター(ビル、家電、水・環境など)全体が利用する、AIエージェントを活用した次世代の社内基幹系・業務基盤(Agentic Enterprise基盤)の構築に携わります。 配属組織名 コネクティブインダストリーズセクター Enterprise Architecture Office　第一部 配属組織について(概要・ミッション) コネクティブインダストリーズセクター(以下(CI)セクター)全体のAI変革を牽引する「『One CI』を体現する 『One Team』の中核となる組織」として新たに発足した、(CI)セクター直轄の新組織です。 本組織のミッションは、(CI)セクター全体最適の「Agentic AI Enterprise Architecture(AEA)」を策定し、AI Agentの現場実装を根底から支える強固な「Agentic Enterprise基盤」を提供し、各事業体のAI活用を技術面から直接支えるエコシステムの中核を担います。 全体像を示す「道標」、共通基盤を築く「礎」、現場と共に進む「伴走者」として、(CI)セクター全体を「AI Ready」な状態へとリードします。