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フレックス勤務 年収500万円以上のITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 1315

421~450件を表示

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

Engineering Manager

エンジニアリングマネージャー(EM)

900~1,600万円

正社員

東京都(千代田区)

●チームのエンジニアの評価を通じたパフォーマンス向上とキャリア成長の支援 ●プロジェクト遂行に向けたリソースの調節 ●チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署との調整 ●効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ●下記のような業務における支援やレビュー ・Conataを構成するレコメンド・検索・広告配信エンジンや、プロフェッショナルサービスの各プロジェクトにおけるシステムの新コンポーネント・機能開発、継続的なパフォーマンス改善 ・効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ・負荷試験、セキュリティー対策 ・データベース設計 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS Backend:Kotlin, Redis, Elasticsearch, Micronaut, gRPC Frontend:TypeScript, React, Next.js, MySQL, Auth0 Data Platform:Python, Dagster, dbt, Airflow, Snowflake, Amazon Athena Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

Elasticsearch

Docker

React

自然言語処理

Snowflake

Microsoft Azure

GitHub Actions

Linux

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

Next.js

TypeScript

AWS

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

Engineering Manager

エンジニアリングマネージャー(EM)

正社員

●チームのエンジニアの評価を通じたパフォーマンス向上とキャリア成長の支援 ●プロジェクト遂行に向けたリソースの調節 ●チームの課題を解決するために社内の他チームや他部署との調整 ●効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ●下記のような業務における支援やレビュー ・Conataを構成するレコメンド・検索・広告配信エンジンや、プロフェッショナルサービスの各プロジェクトにおけるシステムの新コンポーネント・機能開発、継続的なパフォーマンス改善 ・効率的なデプロイや情報共有環境の整備などの開発効率向上のための施策 ・負荷試験、セキュリティー対策 ・データベース設計 ・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ・システムの技術的な問題の発見と解決 ・運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS Backend:Kotlin, Redis, Elasticsearch, Micronaut, gRPC Frontend:TypeScript, React, Next.js, MySQL, Auth0 Data Platform:Python, Dagster, dbt, Airflow, Snowflake, Amazon Athena Infrustructure:Amazon EKS(Kubernetes), Terraform, Prometheus, Grafana DevOps:Bazel, GitHub, GitHub Actions

900~1,600万円

東京都(千代田区)

Elasticsearch

Docker

React

自然言語処理

Snowflake

Microsoft Azure

GitHub Actions

Linux

GitHub

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

Next.js

TypeScript

AWS

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

Software Engineer

MLopsエンジニア

500~1,000万円

正社員

東京都(千代田区)

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

Elasticsearch

Docker

React

Snowflake

Kubernetes

Python

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Apache

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

Software Engineer

MLopsエンジニア

正社員

ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。 ●Conata の製品群を操作・閲覧する Web フロントエンドおよびそのバックエンド (BFF)について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート ●上記業務プロダクトのUI/UX設計 ●データ収集 └パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築 ●データ処理 └データの ETL/ELT 処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築 └バッチ / ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用 ●データ管理 └収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築 └センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築 ●負荷試験、セキュリティー対策 ●データベース設計 ●サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用 ●開発環境や運用の整備・改善 └インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化 従事すべき業務の変更の範囲:なし 開発環境 クラウド:AWS 開発言語:Kotlin、Python、TypeScript フレームワーク・ミドルウェア等:React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS(Kubernetes)、Terraform SaaS:Auth0、Vercel 組織とポジションについて ●配属予定組織 ・Product Architectチーム 大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。 ・Core Technologyチーム エンジニアリングチームを横断し、技術の一貫性・効率・革新を促進します。 ・Technical Planning & Enablement チーム 開発プランニング(プロダクト開発計画の策定)、チーム連携(各チーム間のブリッジ役)、プロダクトのデリバリー支援・活用、プロダクトの品質評価や改善等を担います。 ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

500~1,000万円

東京都(千代田区)

Elasticsearch

Docker

React

Snowflake

Kubernetes

Python

Next.js

MySQL

TypeScript

AWS

Apache

Terraform

Redis

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

IPO準備中

従業員数100名未満

株式会社フライウィール

株式会社フライウィール

通信sol_Project Manager

プロジェクトマネージャー(PM)

800万円~

正社員

東京都(千代田区)

概要 本ポジションは親会社である大手通信会社やグループ会社内のDX推進やAIを用いたプロジェクトに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、KDDIグループのシナジーの最大化/DX推進の横展開を目指していくポジションです。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン・戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・ QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 【開発環境】 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド:AWS, GCP, Azure 【プロジェクトマネジメントツール】 Jira / Confluence / Google Workspace / Miro / Looker Studio / Slack

Spring

DynamoDB

Docker

Java

Kubernetes

FastAPI

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

AWS

Slack

JIRA

Redis

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

IPO準備中

従業員数100名未満

通信sol_Project Manager

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

概要 本ポジションは親会社である大手通信会社やグループ会社内のDX推進やAIを用いたプロジェクトに対し、プロジェクトの遂行に留まらず、データを活用した事業変革パートナーとして戦略的な視点をもって、プロジェクトのQCDを守り、KDDIグループのシナジーの最大化/DX推進の横展開を目指していくポジションです。 さらにPjMの役割は、ビジネス価値提供のみならず、社内外のステークホルダーと連携し、プロジェクトメンバーのエンゲージメントを高く維持しながら、チーム一丸となってデータドリブンな変革を牽引することにあります。 テクノロジーとビジネスを繋ぐ架け橋となり、クライアントと共に未来を創り上げるリーダーシップが求められます。 私たちは、データとAIの力を最大限に活用し、意思決定を進化させ、社会全体にインパクトをもたらすプロジェクトを共に推進する仲間を求めています。 データがもたらす新たな可能性を解き放ち、企業と社会の未来を創造する挑戦に、あなたも参加しませんか? 【戦略的なデータ活用の推進とクライアントの変革支援】 ・クライアントの事業課題を深く理解し、データとAIを活用した新たなビジネス価値創出の戦略を描く ・組織横断的な視点を持ち、社内外のステークホルダーと協力しながら、単なるデータ活用に留まらず、経営レベルでの変革を支援 ・会社のビジョン・戦略を踏まえ、Conata™ を活用した 業界標準となるデータドリブンなソリューションの提供をリード 【複雑で大規模なプロジェクトのマネジメントと成功の牽引】 ・複数の大規模 / 複雑なプロジェクトを横断的にマネジメントし、成果の最大化を図る ・プロジェクトの 計画 / 実行 / 監視 / 改善 の各フェーズを主導し、組織の戦略目標に貢献 ・ QCD(品質・コスト・納期)管理を徹底 し、プロジェクトのリスクマネジメントを推進 ・技術動向や最新のベストプラクティスを取り入れ、プロジェクトの成功確率を向上 【組織全体に影響を与える意思決定とガバナンス強化】 ・会社のミッション / 目標を深く理解し、事業の成長を加速させるデータ活用戦略の策定 / 実行を主導 ・組織内のリソース配分を最適化 し、事業価値を最大化するプロジェクト推進を実現 ・経営層や他の部門と連携し、重要な意思決定に対する戦略的な提言を行う ・組織の標準化、プロジェクト管理手法の確立に貢献し、持続可能な成長を支える基盤を構築 【テクノロジーの進化を取り入れたデータドリブンな変革の実践】 ・生成AI、RAG(Retrieval-Augmented Generation)、需要予測、レコメンドエンジンなどの最新技術を活用 し、企業のデータ活用を進化させる ・クラウド環境(AWS, GCP, Azure)やデータプラットフォームを活用し、最先端のデータエコシステムの導入を推進 ・プロダクトチーム、エンジニアリングチームと連携し、プロジェクトの技術的な成功要因を確立 【チーム / 組織の成長を牽引し、影響力を拡大】 ・社内外のエンジニア、データコンサルタント、プロダクトチームと連携し、プロジェクト成功のための最適なチームを構築 ・チームメンバーのエンゲージメントを高く維持し、組織全体の生産性と品質を向上させるリーダーシップを発揮 ・マネージャー、メンバーの採用 / 育成に貢献し、次世代リーダーの育成を推進 【開発環境】 開発言語:Java, Python フレームワーク:Micronaut Framework, Spring Framework, flask, gRPC, OpenAPI モニタリング:Prometheus ミドルウェア/インフラ:MySQL, Redis, Docker, Kubernetes, fluentd, Pulsar, bazel, github クラウド:AWS, GCP, Azure 【プロジェクトマネジメントツール】 Jira / Confluence / Google Workspace / Miro / Looker Studio / Slack

800万円~

東京都(千代田区)

Spring

DynamoDB

Docker

Java

Kubernetes

FastAPI

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Spring Boot

MySQL

AWS

Slack

JIRA

Redis

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

リモート可

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

IPO準備中

従業員数100名未満

株式会社Works Human Intelligence

株式会社Works Human Intelligence

フルスタックエンジニア(福岡)(テックリード候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

800~1,200万円

正社員

福岡市(博多区)

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

DynamoDB

Figma

React

Oracle

Java

RAG

GitHub

Python

Spring Boot

MySQL

TypeScript

AWS

JIRA

Vue.js

Amazon Aurora

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

BtoB向けサービス

大規模トラフィック環境

生成AI・LLMプロダクト開発

フルスタックエンジニア(福岡)(テックリード候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

800~1,200万円

福岡市(博多区)

DynamoDB

Figma

React

Oracle

Java

RAG

GitHub

Python

Spring Boot

MySQL

TypeScript

AWS

JIRA

Vue.js

Amazon Aurora

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

BtoB向けサービス

大規模トラフィック環境

生成AI・LLMプロダクト開発

株式会社Works Human Intelligence

株式会社Works Human Intelligence

フルスタックエンジニア(大阪)(マネージャー候補)

エンジニアリングマネージャー(EM)

800~1,200万円

正社員

大阪府(大阪市)

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

RAG

Microsoft Azure

Java

Oracle

React

Figma

DynamoDB

生成AI・LLM

PHP

Spring Boot

MySQL

TypeScript

AWS

JIRA

Vue.js

Amazon Aurora

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

フルスタックエンジニア(大阪)(マネージャー候補)

エンジニアリングマネージャー(EM)

正社員

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

800~1,200万円

大阪府(大阪市)

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

RAG

Microsoft Azure

Java

Oracle

React

Figma

DynamoDB

生成AI・LLM

PHP

Spring Boot

MySQL

TypeScript

AWS

JIRA

Vue.js

Amazon Aurora

Kotlin

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

株式会社Works Human Intelligence

株式会社Works Human Intelligence

フルスタックエンジニア(広島)(テックリード候補)

テックリード

800~1,200万円

正社員

広島県(広島市)

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

Go

GitHub

RAG

Flutter

Java

React

Figma

DynamoDB

InDesign

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Google Cloud Platform(GCP)

Python

生成AI・LLM

Next.js

TypeScript

AWS

JIRA

Node.js

Vue.js

Firebase

Angular

Kotlin

PostgreSQL

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育児支援制度あり

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

副業OK

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

フルスタックエンジニア(広島)(テックリード候補)

テックリード

正社員

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

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401k(確定拠出年金)あり

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土日祝日休み

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機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

株式会社Works Human Intelligence

株式会社Works Human Intelligence

フルスタックエンジニア(名古屋)(テックリード候補)

テックリード

800~1,200万円

正社員

愛知県(名古屋市)

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

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正社員

【役割】 圧倒的な実装力を活かし、「自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発」や「他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤」のコアロジック実装(プレイングの先頭)を担っていただきます。 その後、半年〜1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。 ・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現 ・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定 ・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR(アーキテクチャ決定記録)の主導 ※ピープルマネジメント(評価・労務管理)の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。 【職務内容】 ●基盤アーキテクチャの設計・技術選定 ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン ・非機能要件(レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ)を担保するクラウドインフラ(AWS等)およびバックエンドの設計 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案 ・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化 ●コアコンポーネントの実装・品質担保 ・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装 ・PoC(仮説検証)コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導 ・厳格な自動テスト(Unit, E2E, 負荷テスト等)の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現 ・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

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機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

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株式会社Works Human Intelligence

フルスタックエンジニア(広島)(マネージャー候補)

データアーキテクト

800~1,200万円

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【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

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土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

フルスタックエンジニア(広島)(マネージャー候補)

データアーキテクト

正社員

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

800~1,200万円

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リモート可

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大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

株式会社Works Human Intelligence

株式会社Works Human Intelligence

フルスタックエンジニア(名古屋)(マネージャー候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

800~1,200万円

正社員

愛知県(名古屋市)

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

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機械学習・データ活用

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生成AI・LLMプロダクト開発

フルスタックエンジニア(名古屋)(マネージャー候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【役割】 高いエンジニアリング力を活かし、自社製AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。 基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年〜1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。 ・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮 ・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定 ・メンバー(5〜10名規模)の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導 ※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM(プレイングマネージャー)」としての活躍を期待しています。 【職務内容】 ●共通AI/Webアプリケーション基盤の開発リード ・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発 ・各種LLM(OpenAI, Anthropic, Bedrock等)のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築 ・エンタープライズ要件(マルチテナント性、強固なデータ分離)を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築 ・PoC(仮説検証)から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング ●プロジェクト及びピープルマネジメント ・プロダクトマネージャー(PdM)と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定 ・開発チーム(5〜10名規模)のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理 ・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ ・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援(1on1)、および新規エンジニアの採用面接 ●部門説明 【所属部署・配属組織】2026年6月現在 アドバンスドテクノロジー部門 約80名※協力会社社員含む └先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門(立ち上げ当初30名から倍以上に成長) └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ(チーム)が存在 【特徴・チームワーク】 ・エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態 ・「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがい ・チーム内での技術の情報共有が積極的、デイリーミーティングによるサポート体制、アットホームな雰囲気 ●技術スタック ・チームによって異なるため、以下のいずれか(参考まで) ・言語:Java/TypeScript/Kotlin/Python ・Cloud: AWS/Google Cloud/Azure/OCI ・DB: PostgreSQL/Oracle DB/Amazon Aurora/Amazon DynamoDB ・FW: SpringBoot/Severless Framework/React/Vue3/Svelte/Kotlin Multiplatform ・開発インフラ: GitHub/Sonarqube/Jira/Redmine/Zenhub/Figma ・生成AI: GitHub Copilot/Gemini for Google Workspaces/Azure OpenAI Service/AWS Bedrock/Google VertexAI/AWS KIRO/Claude Cowork

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希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
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Astemo株式会社

1450_TOPPAKO S4/HANAシステム導入・CPMシステム導入専任者 (CPM:Corporate Performance Management)【東京】

パッケージ導入・システム導入

640~920万円

正社員

東京都(中央区)

・詳細設計フェーズ:Global各サイトへの導入にあたり、標準テンプレートとのGAP分析、追加アドオン検討を社内関係者と相談しながら確定させる ・展開フェーズ:各拠点への導入サポート(インプリベンダーと共同で)、問題・課題の吸い上げと社内関係者と対応案の協議、実施、及びマスタ管理などの保守対応 ●入社後すぐの業務: ・入社後すぐは、S4またはCPMの業務フローとシステムのGT(Global Template)確認と習得を行います。 ・平行して、プロジェクト会議に参加いただき、課題の整理と対策の日程管理を行います。 ●入社1ヶ月以降: ・入社後1ヶ月以降は、プロジェクトのうちの各項目の分担を決定し、対応にあたっていただきます。 (例)新規導入会社の各種マスタ設定、各業務GTに対する適合調査と対応検討、周辺システムとの結合調査と対応検討、勘定科目設定、本番稼働に向けた業務部門との連携・課題検討 など ●2030年以降の業務: ・TOPPAKOプロジェクト完遂後は、財務部門の他の実務担当となるか、或いはシステム保守運用にあたっていただきます。 ●リモートワーク頻度/平均残業時間/出張頻度: ・主体はリモートワークとなります。週1回、本社に出社し、チームメンバーとF2Fの打合せを実施します。 ・平均残業時間は30時間/月程度が目安ですが、システム導入時のテスト時期や、海外会社との打合せがある場合、時間外が増加します。その場合は、フレックス勤務や代休などで対応いただきます。 ・今後、出張は導入拠点への説明や検討会議のための出張が時折発生することが想定されます。 【業務内容についての補足】 ・雇入れ直後:「求人内容」において、会社の定めた業務 ・変更後の範囲:会社の定める業務

育児支援制度あり

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

従業員数1000名以上

グローバル展開・海外拠点あり

1450_TOPPAKO S4/HANAシステム導入・CPMシステム導入専任者 (CPM:Corporate Performance Management)【東京】

パッケージ導入・システム導入

正社員

・詳細設計フェーズ:Global各サイトへの導入にあたり、標準テンプレートとのGAP分析、追加アドオン検討を社内関係者と相談しながら確定させる ・展開フェーズ:各拠点への導入サポート(インプリベンダーと共同で)、問題・課題の吸い上げと社内関係者と対応案の協議、実施、及びマスタ管理などの保守対応 ●入社後すぐの業務: ・入社後すぐは、S4またはCPMの業務フローとシステムのGT(Global Template)確認と習得を行います。 ・平行して、プロジェクト会議に参加いただき、課題の整理と対策の日程管理を行います。 ●入社1ヶ月以降: ・入社後1ヶ月以降は、プロジェクトのうちの各項目の分担を決定し、対応にあたっていただきます。 (例)新規導入会社の各種マスタ設定、各業務GTに対する適合調査と対応検討、周辺システムとの結合調査と対応検討、勘定科目設定、本番稼働に向けた業務部門との連携・課題検討 など ●2030年以降の業務: ・TOPPAKOプロジェクト完遂後は、財務部門の他の実務担当となるか、或いはシステム保守運用にあたっていただきます。 ●リモートワーク頻度/平均残業時間/出張頻度: ・主体はリモートワークとなります。週1回、本社に出社し、チームメンバーとF2Fの打合せを実施します。 ・平均残業時間は30時間/月程度が目安ですが、システム導入時のテスト時期や、海外会社との打合せがある場合、時間外が増加します。その場合は、フレックス勤務や代休などで対応いただきます。 ・今後、出張は導入拠点への説明や検討会議のための出張が時折発生することが想定されます。 【業務内容についての補足】 ・雇入れ直後:「求人内容」において、会社の定めた業務 ・変更後の範囲:会社の定める業務

640~920万円

東京都(中央区)

育児支援制度あり

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

従業員数1000名以上

グローバル展開・海外拠点あり

Astemo株式会社

株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AI

システム開発エンジニア(リーダー候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

600~900万円

正社員

東京都(中央区)

●募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

AWS

Python

GitHub

Rust

JavaScript

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Slack

Backlog

MLOps

研修・勉強会あり

フルリモート(出社なし)

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

システム開発エンジニア(リーダー候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●募集ポジション pocから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。 弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。 具体的には、poc後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの一貫したフェーズをご担当いただきます。 <具体的な業務内容> ・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画 機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。 入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。 ーーーーーーーーーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・開発言語(python, rust, javascript) ・インフラ(aws, azure, google cloud, 社内gcpサーバ) ・開発ツール(visual studio, github) ・その他ツール(slack, backlog, cacoo, google meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

600~900万円

東京都(中央区)

AWS

Python

GitHub

Rust

JavaScript

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

Slack

Backlog

MLOps

研修・勉強会あり

フルリモート(出社なし)

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AI

機械学習エンジニア(リーダー候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

600~900万円

正社員

東京都(中央区)

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

AWS

TensorFlow

PyTorch

機械学習

GitHub

Docker

C++

Go

Rust

Microsoft Azure

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

転勤なし

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

機械学習エンジニア(リーダー候補)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます) <具体的な業務内容> ・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発 ・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発 ・機械学習技術を用いたシステムの開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ●業務の変更範囲:なし ーーーーーーーー 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

600~900万円

東京都(中央区)

AWS

TensorFlow

PyTorch

機械学習

GitHub

Docker

C++

Go

Rust

Microsoft Azure

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

転勤なし

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

BtoB向けサービス

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社 Laboro.AI

株式会社 Laboro.AI

リード機械学習エンジニア(LLM専任担当)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

900~1,300万円

正社員

東京都(中央区)

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

GitLab

Rust

Docker

自然言語処理

JavaScript

Microsoft Azure

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

生成AI・LLM

Backlog

PyTorch

TensorFlow

AWS

Slack

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

転勤なし

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

リード機械学習エンジニア(LLM専任担当)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。) またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。 上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。 ●具体的な業務内容 ・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発 ・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開 ・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発 ・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明 ・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング ・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ ・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等) ● 業務の変更範囲:なし 弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。 高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。 ●カスタムAIソリューション事業とは? 弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。 ・オーダーメイドによるAI開発  - アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発 ・企業のコア業務をAIで変革  - 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献 また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。 ●プロジェクトの開発フロー 弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。 顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。 ●チーム構成・支援制度 基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。 またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。 一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。 ●裁量の大きさについて 弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。 AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。 ・技術者がお客様に対して直接提案をすること ・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること ・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること ・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること ●技術スタック 使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。 ・データ分析全般(NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, Streamlit) ・機械学習(sckit-learn, statsmodelsm, OPTUNA, SHAP, LightGBM) ・Deep Learning(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, OpenAI, LangChain) ・実験管理(Kedro, mlflow, Kubeflow) ・開発言語(Python, Rust, Javascript) ・インフラ(AWS, Azure, Google Cloud, 社内GCPサーバ) ・開発ツール(Visual Studio, GitHub) ・その他ツール(Slack, Backlog, Cacoo, Google Meet) ●社内活動 エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。 ・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...) ・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)  - 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。 ・チームビルディング施策  - “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

900~1,300万円

東京都(中央区)

GitLab

Rust

Docker

自然言語処理

JavaScript

Microsoft Azure

RAG

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

機械学習

生成AI・LLM

Backlog

PyTorch

TensorFlow

AWS

Slack

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

フルリモート(出社なし)

転勤なし

英語活用

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社FLUX

株式会社FLUX

e_DV221 プロダクトマネージャー(Head of Product候補)

プロダクトマネージャー(PdM)

1,200~2,500万円

正社員

東京都(港区)

PdMとして、以下のような業務に幅広く携わっていただきます。 ▼短期的に任せたい業務(立ち上げフェーズ) ・FLUXのプロダクト、事業環境を踏まえたプロダクト戦略の設計 ・現場メンバーへの業務課題ヒアリング └ 実務フローやペインポイントの把握 ・ プロダクト構想・コンセプト設計(どの課題をどう解くか) └ 解決すべき優先課題の明確化 ・プロトタイピングや仕様策定(要件定義・画面設計など) └ 開発初期フェーズにおける仮説設計・ユーザーストーリーの作成・Coding Agentによる実装 ▼中長期的に任せたい業務(成長・改善フェーズ) ・プロダクトKPIの設計と改善サイクル推進 └ ユーザーデータや業務指標に基づいた仮説検証と改善活動 ・ 現場・事業部門との中長期的な連携を通じた、プロダクト戦略の立案と実行 └ 将来的なSaaS化の可能性も含めた、プロダクトの進化をリード ・開発、現場、経営層など、異なる専門性やバックグラウンドを持つステークホルダーのハブとなり、共通のゴールに向けてチームを牽引・結束させる役割 ・全業務AI Agent化の責任者

生成AI・LLM

自然言語処理

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

e_DV221 プロダクトマネージャー(Head of Product候補)

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

PdMとして、以下のような業務に幅広く携わっていただきます。 ▼短期的に任せたい業務(立ち上げフェーズ) ・FLUXのプロダクト、事業環境を踏まえたプロダクト戦略の設計 ・現場メンバーへの業務課題ヒアリング └ 実務フローやペインポイントの把握 ・ プロダクト構想・コンセプト設計(どの課題をどう解くか) └ 解決すべき優先課題の明確化 ・プロトタイピングや仕様策定(要件定義・画面設計など) └ 開発初期フェーズにおける仮説設計・ユーザーストーリーの作成・Coding Agentによる実装 ▼中長期的に任せたい業務(成長・改善フェーズ) ・プロダクトKPIの設計と改善サイクル推進 └ ユーザーデータや業務指標に基づいた仮説検証と改善活動 ・ 現場・事業部門との中長期的な連携を通じた、プロダクト戦略の立案と実行 └ 将来的なSaaS化の可能性も含めた、プロダクトの進化をリード ・開発、現場、経営層など、異なる専門性やバックグラウンドを持つステークホルダーのハブとなり、共通のゴールに向けてチームを牽引・結束させる役割 ・全業務AI Agent化の責任者

1,200~2,500万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

自然言語処理

管理職・マネージャー候補

リモート可

フレックス勤務

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

NSW株式会社

NSW株式会社

【PLMエンジニアのPL候補募集|大阪】大手製造業のDXを推進|Windchill・Teamcenter経験を活かす|上流工程・一気通貫開発

プロジェクトリーダー(PL)

600~900万円

正社員

大阪府(大阪市)

PLMを用いて製造業DXを実現するために、顧客の業務改善、3Dデータや設計データの活用、周辺システム(ERPやMES)との連携、PLMシステムの構築など、PLとしてプロジェクトをリードしていただきます。 特にWindchill(PTC)を用いたアドオン開発および導入経験のある方を歓迎します。 将来的にはプロジェクトリーダーの立場で案件を推進していただきます。 開発期間は3カ月程度のものから1年以上継続するものがございます。 <具体的な業務内容> PLMシステムの導入・カスタマイズ開発において、以下のような業務をご担当いただきます ・顧客との要件定義、仕様設計、開発スコープの明確化 ・新規PLMシステムの導入 ・新規/導入済PLMシステムのカスタマイズ開発 ・運用/改善フェーズにおける継続的な改善提案・開発 ・アプリ・インフラ・運用における各種アーキテクチャ設計への技術支援 ・プロジェクトの進行管理(品質・コスト・納期) ・開発メンバーへの指示・レビュー・調整 ●配属先 サービスソリューション事業本部 ビジネスイノベーション事業部 マニュファクチャリングソリューション部 【業務の変更範囲】 すべての業務への配置転換あり(在籍出向を含む)

AWS

CAD

JavaScript

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

上場企業

【PLMエンジニアのPL候補募集|大阪】大手製造業のDXを推進|Windchill・Teamcenter経験を活かす|上流工程・一気通貫開発

プロジェクトリーダー(PL)

正社員

PLMを用いて製造業DXを実現するために、顧客の業務改善、3Dデータや設計データの活用、周辺システム(ERPやMES)との連携、PLMシステムの構築など、PLとしてプロジェクトをリードしていただきます。 特にWindchill(PTC)を用いたアドオン開発および導入経験のある方を歓迎します。 将来的にはプロジェクトリーダーの立場で案件を推進していただきます。 開発期間は3カ月程度のものから1年以上継続するものがございます。 <具体的な業務内容> PLMシステムの導入・カスタマイズ開発において、以下のような業務をご担当いただきます ・顧客との要件定義、仕様設計、開発スコープの明確化 ・新規PLMシステムの導入 ・新規/導入済PLMシステムのカスタマイズ開発 ・運用/改善フェーズにおける継続的な改善提案・開発 ・アプリ・インフラ・運用における各種アーキテクチャ設計への技術支援 ・プロジェクトの進行管理(品質・コスト・納期) ・開発メンバーへの指示・レビュー・調整 ●配属先 サービスソリューション事業本部 ビジネスイノベーション事業部 マニュファクチャリングソリューション部 【業務の変更範囲】 すべての業務への配置転換あり(在籍出向を含む)

600~900万円

大阪府(大阪市)

AWS

CAD

JavaScript

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

上場企業

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NSW株式会社

NSW株式会社

スマートプロダクト(IoTアプリ開発/PL)

IoTエンジニア

600~800万円

正社員

東京都(渋谷区南平台町)

IoT・M2Mを通した製造業DXを実現するために、データの蓄積・見える化からデータと機械学習・統計的手法ソリューションの連携、IoTプラットフォームの構築まで、PLとしてプロジェクトをリードしていただきます。 当社では、IoT・M2M領域における「スマートプロダクト」を通した顧客企業のDX推進に注力しています。 具体的には、顧客の実態に即したIoT・M2Mプラットフォームのカスタマイズ導入(既存の機械や機器にIoT技術を導入することで、遠隔監視やデータ収集を可能にし、付加価値を高めるソリューション※例えば監視体制のDX化やモニタリングプロセスの自動化・稼働率改善に向けた自動化)を様々な業界に対し提供しています)等を実現することで、大手顧客の顧客企業のDXを支援していきます。 本ポジションでは、IoTプラットフォーム開発のプロジェクトリーダー(PL)として、要件定義から開発・運用フェーズまで一貫してプロジェクトを牽引していただける方を募集します。 具体的な業務内容 スマートプロダクトにおけるIoTアプリ(Web/モバイル)の開発PLとして、以下の業務をご担当いただきます: ・顧客との要件定義、仕様設計、開発スコープの明確化 ・アプリ開発におけるクラウド基盤(AWS・Azure)構築に伴うアーキテクチャの設計 ・プロジェクト全体の進行管理(品質・コスト・納期) ・開発メンバー(社内・パートナー含む)への指示・レビュー・調整 ・UI/UXやアーキテクチャ設計への技術的アドバイス ・運用・改善フェーズにおける継続的な機能提案・改善 体制規模 東京拠点は40名体制のセクション、各プロジェクトは数千万~1億程度の規模となり、PM・PL・メンバーにて組成されます。 PL候補メンバーは案件規模の小さいPJからご参画いただき、OJTベースでPLとしてのいろはをキャッチアップいただく想定です。 ※福岡・広島・大阪拠点もございます。 顧客について 大手~中堅企業様を中心として、プライムのお取引企業になります。

AWS

機械学習

Microsoft Azure

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

上場企業

スマートプロダクト(IoTアプリ開発/PL)

IoTエンジニア

正社員

IoT・M2Mを通した製造業DXを実現するために、データの蓄積・見える化からデータと機械学習・統計的手法ソリューションの連携、IoTプラットフォームの構築まで、PLとしてプロジェクトをリードしていただきます。 当社では、IoT・M2M領域における「スマートプロダクト」を通した顧客企業のDX推進に注力しています。 具体的には、顧客の実態に即したIoT・M2Mプラットフォームのカスタマイズ導入(既存の機械や機器にIoT技術を導入することで、遠隔監視やデータ収集を可能にし、付加価値を高めるソリューション※例えば監視体制のDX化やモニタリングプロセスの自動化・稼働率改善に向けた自動化)を様々な業界に対し提供しています)等を実現することで、大手顧客の顧客企業のDXを支援していきます。 本ポジションでは、IoTプラットフォーム開発のプロジェクトリーダー(PL)として、要件定義から開発・運用フェーズまで一貫してプロジェクトを牽引していただける方を募集します。 具体的な業務内容 スマートプロダクトにおけるIoTアプリ(Web/モバイル)の開発PLとして、以下の業務をご担当いただきます: ・顧客との要件定義、仕様設計、開発スコープの明確化 ・アプリ開発におけるクラウド基盤(AWS・Azure)構築に伴うアーキテクチャの設計 ・プロジェクト全体の進行管理(品質・コスト・納期) ・開発メンバー(社内・パートナー含む)への指示・レビュー・調整 ・UI/UXやアーキテクチャ設計への技術的アドバイス ・運用・改善フェーズにおける継続的な機能提案・改善 体制規模 東京拠点は40名体制のセクション、各プロジェクトは数千万~1億程度の規模となり、PM・PL・メンバーにて組成されます。 PL候補メンバーは案件規模の小さいPJからご参画いただき、OJTベースでPLとしてのいろはをキャッチアップいただく想定です。 ※福岡・広島・大阪拠点もございます。 顧客について 大手~中堅企業様を中心として、プライムのお取引企業になります。

600~800万円

東京都(渋谷区南平台町)

AWS

機械学習

Microsoft Azure

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

上場企業

NSW株式会社

NSW株式会社

【PLMエンジニアのPL候補募集|東京】大手製造業のDXを推進|Windchill・Teamcenter経験を活かす|上流工程・一気通貫開発

プロジェクトリーダー(PL)

600~900万円

正社員

東京都(渋谷区南平台町)

PLMを用いて製造業DXを実現するために、顧客の業務改善、3Dデータや設計データの活用、周辺システム(ERPやMES)との連携、PLMシステムの構築など、PLとしてプロジェクトをリードしていただきます。 特にWindchill(PTC)を用いたアドオン開発および導入経験のある方を歓迎します。 将来的にはプロジェクトリーダーの立場で案件を推進していただきます。 開発期間は3カ月程度のものから1年以上継続するものがございます。 <具体的な業務内容> PLMシステムの導入・カスタマイズ開発において、以下のような業務をご担当いただきます ・顧客との要件定義、仕様設計、開発スコープの明確化 ・新規PLMシステムの導入 ・新規/導入済PLMシステムのカスタマイズ開発 ・運用/改善フェーズにおける継続的な改善提案・開発 ・アプリ・インフラ・運用における各種アーキテクチャ設計への技術支援 ・プロジェクトの進行管理(品質・コスト・納期) ・開発メンバーへの指示・レビュー・調整 ●配属先 サービスソリューション事業本部 ビジネスイノベーション事業部 マニュファクチャリングソリューション部 【業務の変更範囲】 すべての業務への配置転換あり(在籍出向を含む)

AWS

CAD

HTML

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

上場企業

【PLMエンジニアのPL候補募集|東京】大手製造業のDXを推進|Windchill・Teamcenter経験を活かす|上流工程・一気通貫開発

プロジェクトリーダー(PL)

正社員

PLMを用いて製造業DXを実現するために、顧客の業務改善、3Dデータや設計データの活用、周辺システム(ERPやMES)との連携、PLMシステムの構築など、PLとしてプロジェクトをリードしていただきます。 特にWindchill(PTC)を用いたアドオン開発および導入経験のある方を歓迎します。 将来的にはプロジェクトリーダーの立場で案件を推進していただきます。 開発期間は3カ月程度のものから1年以上継続するものがございます。 <具体的な業務内容> PLMシステムの導入・カスタマイズ開発において、以下のような業務をご担当いただきます ・顧客との要件定義、仕様設計、開発スコープの明確化 ・新規PLMシステムの導入 ・新規/導入済PLMシステムのカスタマイズ開発 ・運用/改善フェーズにおける継続的な改善提案・開発 ・アプリ・インフラ・運用における各種アーキテクチャ設計への技術支援 ・プロジェクトの進行管理(品質・コスト・納期) ・開発メンバーへの指示・レビュー・調整 ●配属先 サービスソリューション事業本部 ビジネスイノベーション事業部 マニュファクチャリングソリューション部 【業務の変更範囲】 すべての業務への配置転換あり(在籍出向を含む)

600~900万円

東京都(渋谷区南平台町)

AWS

CAD

HTML

社宅・家賃補助制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

退職金制度あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

上場企業

株式会社kubell

株式会社kubell

1023_シニアデータアナリスト

データアナリスト

800~1,500万円

正社員

東京都(港区)

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) dbtを用いたデータモデリングの実装 横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 戦略的示唆の抽出による意思決定支援 ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

JIRA

Slack

AWS

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Snowflake

Confluence

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

1023_シニアデータアナリスト

データアナリスト

正社員

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) dbtを用いたデータモデリングの実装 横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 戦略的示唆の抽出による意思決定支援 ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

800~1,500万円

東京都(港区)

JIRA

Slack

AWS

生成AI・LLM

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Snowflake

Confluence

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社kubell

株式会社kubell

1022_データアナリスト

データアナリスト

550~800万円

正社員

東京都(港区)

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 -メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) -dbtを用いたデータモデリングの実装 -横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 -事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 -ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 -戦略的示唆の抽出による意思決定支援 -ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 -事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 -Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 -事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 -レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 -ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 -ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 -データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 -クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

Confluence

React

Snowflake

GitHub

Python

生成AI・LLM

Next.js

SASS・SCSS

MySQL

Notion

Salesforce

Slack

JIRA

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

1022_データアナリスト

データアナリスト

正社員

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 -メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) -dbtを用いたデータモデリングの実装 -横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 -事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 -ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 -戦略的示唆の抽出による意思決定支援 -ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 -事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 -Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 -事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 -レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 -ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 -ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 -データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 -クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

550~800万円

東京都(港区)

Confluence

React

Snowflake

GitHub

Python

生成AI・LLM

Next.js

SASS・SCSS

MySQL

Notion

Salesforce

Slack

JIRA

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

株式会社エスキュービズム

株式会社エスキュービズム

プロジェクトマネージャー(スクラッチフレームワーク)

プロジェクトマネージャー(PM)

800~1,500万円

正社員

東京都(港区)

事業内容 Eコマースの豊富な知見を有する専門家集団が、自社開発フレームワークを活用して企業のビジネスドリブンを実現する、大規模Eコマースシステム開発事業 ミッション Eコマースシステム開発のプロジェクト推進 クライアント・案件例 ・大手不動産会社のテナント企業向け会員制施設・サービスの予約、決済システムの開発 仕事内容(想定) ・社内や外部ベンダーと連携したプロジェクト管理 ・プロジェクトメンバーの管理、デリバリー品質の担保 ※将来的に管理職や経営層へのキャリアパスを想定しています. ※1 業務変更の範囲:会社内でのすべての業務 開発環境 ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript、Vue.js、Nuxt.js ・バックエンド:Java、Spring Boot ・データベース:Microsoft SQL Server、MySQL、Redis ・コンテナ:Docker、Amazon ECS ・インフラ:AWS (EC2、ECS、Fargate、Lambda、ELB、RDS、ElastiCache、CloudFront、S3) ・構成管理:AWS CDK (CloudFormation), Packer ・監視:Datadog ・ログ:Elasticsearch、Kibana ・CI/CD:Jenkins, CodePipeline/CodeBuild/CodeDeploy ・バージョン管理:Git (Bitbucket) ・タスク管理:Jira、Confluence ・コミュニケーション:Slack ・ツール:Swagger、Storybook ・開発手法:アジャイル、スクラム、ウォーターフォール 開発実績 エスキュービズムグループでは過去1000社以上の導入実績を誇り、単なるEC開発だけではない複合的な大規模案件を豊富に抱えています. 実績例 ・某大手不動産会社のテナント企業向け会員制施設・サービスの予約、決済システムの開発・リリース ・某大手商業施設でのRFIDの商用化プロジェクト ・EC売上だけで100億をこえるお客様からの、カートイン2,000回/秒を超える大規模ECサイト構築 ・空港での海外用Wi-Fiルーターピックアップ用IoTロッカー ・某大手小売チェーンの1,000店舗、4,000台超の大規模POS導入 … 等 その他、GMS、CVSチェーンなどの非公開事例も多数ございます. 詳細は導入事例(https://client.s-cubism.com/)からご確認ください.

MySQL

Redis

Confluence

JIRA

JavaScript

Nuxt.js

Amazon RDS

Amazon ElastiCache

TypeScript

Docker

AWS Lambda

Datadog

Elasticsearch

GitHub

GitLab

Vue.js

AWS

Jenkins

Java

Spring Boot

SQL Server

Slack

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

フレックス勤務

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

アジャイル・スクラム開発環境

プロジェクトマネージャー(スクラッチフレームワーク)

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

事業内容 Eコマースの豊富な知見を有する専門家集団が、自社開発フレームワークを活用して企業のビジネスドリブンを実現する、大規模Eコマースシステム開発事業 ミッション Eコマースシステム開発のプロジェクト推進 クライアント・案件例 ・大手不動産会社のテナント企業向け会員制施設・サービスの予約、決済システムの開発 仕事内容(想定) ・社内や外部ベンダーと連携したプロジェクト管理 ・プロジェクトメンバーの管理、デリバリー品質の担保 ※将来的に管理職や経営層へのキャリアパスを想定しています. ※1 業務変更の範囲:会社内でのすべての業務 開発環境 ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript、Vue.js、Nuxt.js ・バックエンド:Java、Spring Boot ・データベース:Microsoft SQL Server、MySQL、Redis ・コンテナ:Docker、Amazon ECS ・インフラ:AWS (EC2、ECS、Fargate、Lambda、ELB、RDS、ElastiCache、CloudFront、S3) ・構成管理:AWS CDK (CloudFormation), Packer ・監視:Datadog ・ログ:Elasticsearch、Kibana ・CI/CD:Jenkins, CodePipeline/CodeBuild/CodeDeploy ・バージョン管理:Git (Bitbucket) ・タスク管理:Jira、Confluence ・コミュニケーション:Slack ・ツール:Swagger、Storybook ・開発手法:アジャイル、スクラム、ウォーターフォール 開発実績 エスキュービズムグループでは過去1000社以上の導入実績を誇り、単なるEC開発だけではない複合的な大規模案件を豊富に抱えています. 実績例 ・某大手不動産会社のテナント企業向け会員制施設・サービスの予約、決済システムの開発・リリース ・某大手商業施設でのRFIDの商用化プロジェクト ・EC売上だけで100億をこえるお客様からの、カートイン2,000回/秒を超える大規模ECサイト構築 ・空港での海外用Wi-Fiルーターピックアップ用IoTロッカー ・某大手小売チェーンの1,000店舗、4,000台超の大規模POS導入 … 等 その他、GMS、CVSチェーンなどの非公開事例も多数ございます. 詳細は導入事例(https://client.s-cubism.com/)からご確認ください.

800~1,500万円

東京都(港区)

MySQL

Redis

Confluence

JIRA

JavaScript

Nuxt.js

Amazon RDS

Amazon ElastiCache

TypeScript

Docker

AWS Lambda

Datadog

Elasticsearch

GitHub

GitLab

Vue.js

AWS

Jenkins

Java

Spring Boot

SQL Server

Slack

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

フレックス勤務

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

アジャイル・スクラム開発環境

株式会社ドリームキャリア

株式会社ドリームキャリア

Webエンジニア ※実務経験3年~

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

500~800万円

正社員

東京都(渋谷区)

・クライアント企業に対し、様々な技術(Java/PHP/Ruby/AWS/Azure等)を用いてソリューションを提供します。 ・技術選定や設計、構築から携わることができ上流工程からチャレンジ可能です! ・ご経験やご志向次第では、社内エンジニアに向けた研修等のサポートやフォローもお願いいたします。 入社後の流れに関して ・案件参画前や参画後に、営業担当との面談の場を設けております。 ご本人のご希望やスキルを考慮し、希望に沿った案件やスキルアップできるPJに参画します。 案件の特徴 ・大手企業のプロジェクトが中心で、プライム案件がメイン!上流工程から参画することが多いです。 ・Web案件をメインに多彩なプロジェクトを豊富に持っており、ご本人の志向やスキルによってプロジェクトを選べます。 ※本人のスキルと案件状況によって変わります。 案件例 ●クラウド会計ソフト開発 クラウド会計ソフトの拡張開発・新規機能開発PJにて、機能実装やAPI対応、テストまで幅広く担当。 Ruby、Go、Seleniumuの技術習得やスクラム開発を経験。 ●大手写真用品店向け商品作成/発注システムの保守/開発 業務アプリケーションの開発及び保守を担当。 実装から店舗へのリリース、リモートを含めた保守対応まで行い、OS毎に動作するよう実装も加えた。 ●テレビ局のWebディレクション 番組担当者へヒアリングをし、要件定義を担当。 他にも進行管理やテスト仕様書の作成、集計分析も実施しサイトの制作と運営を実施。

AWS

PHP

Ruby

Microsoft Azure

Java

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

従業員数100名〜1000名未満

Webエンジニア ※実務経験3年~

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

・クライアント企業に対し、様々な技術(Java/PHP/Ruby/AWS/Azure等)を用いてソリューションを提供します。 ・技術選定や設計、構築から携わることができ上流工程からチャレンジ可能です! ・ご経験やご志向次第では、社内エンジニアに向けた研修等のサポートやフォローもお願いいたします。 入社後の流れに関して ・案件参画前や参画後に、営業担当との面談の場を設けております。 ご本人のご希望やスキルを考慮し、希望に沿った案件やスキルアップできるPJに参画します。 案件の特徴 ・大手企業のプロジェクトが中心で、プライム案件がメイン!上流工程から参画することが多いです。 ・Web案件をメインに多彩なプロジェクトを豊富に持っており、ご本人の志向やスキルによってプロジェクトを選べます。 ※本人のスキルと案件状況によって変わります。 案件例 ●クラウド会計ソフト開発 クラウド会計ソフトの拡張開発・新規機能開発PJにて、機能実装やAPI対応、テストまで幅広く担当。 Ruby、Go、Seleniumuの技術習得やスクラム開発を経験。 ●大手写真用品店向け商品作成/発注システムの保守/開発 業務アプリケーションの開発及び保守を担当。 実装から店舗へのリリース、リモートを含めた保守対応まで行い、OS毎に動作するよう実装も加えた。 ●テレビ局のWebディレクション 番組担当者へヒアリングをし、要件定義を担当。 他にも進行管理やテスト仕様書の作成、集計分析も実施しサイトの制作と運営を実施。

500~800万円

東京都(渋谷区)

AWS

PHP

Ruby

Microsoft Azure

Java

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

従業員数100名〜1000名未満

株式会社ドリームキャリア

株式会社ドリームキャリア

シニアエンジニア+PM

プロジェクトマネージャー(PM)

600~1,000万円

正社員

東京都(渋谷区)

【概要】 ●クライアント企業に対し、様々な技術を用いてソリューションを提供 ●技術選定や設計、構築から携わることが可能 ●希望次第で、エンジニア育成に向けたサポートやフォローも ●ポジションによっては、新規、既存クライアントとのプロジェクトにおける事業責任者や営業責任者と連携しながら事業推進/事業部全体の予算を考慮し、利益の最大化を目指した現場のマネジメントや中堅、若手社員のポジション構築もおまかせいたします 【案件例】 ●レッスン予約システム構築 ●美術館の予約システム構築/美術館内の物理扉の開錠を連携させるシステム開発 ●Go+RESTFull APIを利用したサーバレスな管理画面のAPI設計・開発 【業務の特徴】 一次請け案件の為、上流工程の開発案件がメインです。 リーダーとして他メンバーを引っ張り、プロジェクトを牽引していただける方をお待ちしております。 ※常駐勤務の求人です。

PHP

Ruby

Go

Java

育児支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

従業員数100名〜1000名未満

シニアエンジニア+PM

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

【概要】 ●クライアント企業に対し、様々な技術を用いてソリューションを提供 ●技術選定や設計、構築から携わることが可能 ●希望次第で、エンジニア育成に向けたサポートやフォローも ●ポジションによっては、新規、既存クライアントとのプロジェクトにおける事業責任者や営業責任者と連携しながら事業推進/事業部全体の予算を考慮し、利益の最大化を目指した現場のマネジメントや中堅、若手社員のポジション構築もおまかせいたします 【案件例】 ●レッスン予約システム構築 ●美術館の予約システム構築/美術館内の物理扉の開錠を連携させるシステム開発 ●Go+RESTFull APIを利用したサーバレスな管理画面のAPI設計・開発 【業務の特徴】 一次請け案件の為、上流工程の開発案件がメインです。 リーダーとして他メンバーを引っ張り、プロジェクトを牽引していただける方をお待ちしております。 ※常駐勤務の求人です。

600~1,000万円

東京都(渋谷区)

PHP

Ruby

Go

Java

育児支援制度あり

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

従業員数100名〜1000名未満

Japan Digital Design 株式会社

Japan Digital Design 株式会社

QAエンジニア

QAエンジニア

600~1,200万円

正社員

〒103-0021 東京都中央区日本橋本石町3-3-5 日本橋トークビル7~9階

三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤とクラウド技術を活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。 今回募集するQAエンジニアはプロジェクトのメンバーとして、社内の体験設計チームや開発チームと協働しつつ、AIアプリケーション(RAG/AI Agent等)開発プロジェクトのQA領域を担当して頂きます。 またQA組織の整備も期待する役割の一つです。 ●主な業務内容 ・プロジェクト計画における品質管理やテスト領域に関する立案もしくはそのレビュー ・要件、システム設計書を把握し、テスト計画書/テスト設計書の作成 ・テスト計画書/テスト設計書のレビューを行い、適切なテストを実行できるようにリードする ・テスト結果について分析を行いテストプロセスや開発プロセスを改善する ・ソフトウェアテストツールの選定やテスト技法の調査 ・プロジェクトメンバーとの調整及びコミュニケーション ・JDDとしてのあるべきQA組織の立案検討、及び運営 ・QAプロセスの標準化の推進や整備への参画 ・複数のプロジェクトを並行して担当し、横断的に品質活動を推進する役割 ●使用ツール・技術スタック Postman、Burp Suite、Playwright(Playwright MCP & Playwright Agent)、 Locust 等(言語は TypeScript / Python を推奨)、テスト管理ツール testmo、AWSサービス(Coginito、CloudFront、dynamoDB等)、Github Actions、Azure Load Test ●カルチャー ・柔軟な働き方を支える制度・オフィス・IT基盤が充実 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 ・UX勉強会、先端分野学習の機会が豊富(Fintech、AI等) ●変更の範囲 会社の定める業務

AWS

TypeScript

Amazon CloudFront

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

Windows

Microsoft Azure

macOS

DynamoDB

iOS

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

年俸制(12分割)

業界未経験歓迎

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

QAエンジニア

QAエンジニア

正社員

三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤とクラウド技術を活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。 今回募集するQAエンジニアはプロジェクトのメンバーとして、社内の体験設計チームや開発チームと協働しつつ、AIアプリケーション(RAG/AI Agent等)開発プロジェクトのQA領域を担当して頂きます。 またQA組織の整備も期待する役割の一つです。 ●主な業務内容 ・プロジェクト計画における品質管理やテスト領域に関する立案もしくはそのレビュー ・要件、システム設計書を把握し、テスト計画書/テスト設計書の作成 ・テスト計画書/テスト設計書のレビューを行い、適切なテストを実行できるようにリードする ・テスト結果について分析を行いテストプロセスや開発プロセスを改善する ・ソフトウェアテストツールの選定やテスト技法の調査 ・プロジェクトメンバーとの調整及びコミュニケーション ・JDDとしてのあるべきQA組織の立案検討、及び運営 ・QAプロセスの標準化の推進や整備への参画 ・複数のプロジェクトを並行して担当し、横断的に品質活動を推進する役割 ●使用ツール・技術スタック Postman、Burp Suite、Playwright(Playwright MCP & Playwright Agent)、 Locust 等(言語は TypeScript / Python を推奨)、テスト管理ツール testmo、AWSサービス(Coginito、CloudFront、dynamoDB等)、Github Actions、Azure Load Test ●カルチャー ・柔軟な働き方を支える制度・オフィス・IT基盤が充実 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 ・UX勉強会、先端分野学習の機会が豊富(Fintech、AI等) ●変更の範囲 会社の定める業務

600~1,200万円

〒103-0021 東京都中央区日本橋本石町3-3-5 日本橋トークビル7~9階

AWS

TypeScript

Amazon CloudFront

Python

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub Actions

Windows

Microsoft Azure

macOS

DynamoDB

iOS

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

年俸制(12分割)

業界未経験歓迎

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

Japan Digital Design 株式会社

Japan Digital Design 株式会社

セキュリティエンジニア(AIセキュリティ)

セキュリティエンジニア(インフラ)

700~1,600万円

正社員

東京都(中央区日本橋本石町)

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)を、グループ会社として内側から支援します。JDDでは、クラウド・データ・AIを活用したプロジェクトが急速に拡大しており、それに伴いセキュアな開発・運用を前提としたAI活用がこれまで以上に重要になっています。今回募集するセキュリティエンジニア(AIセキュリティ)は、開発チーム・インフラチーム・AIプロジェクトと密に連携しながら、JDDの開発プラットフォームおよびAI活用プロジェクトにおけるセキュリティ・ガバナンスの強化を実践的に推進するポジションです。 ※異業界出身者歓迎 (これまでの開発・インフラ・AI経験を、金融×セキュリティ領域で活かせます) 【具体的な業務】 ご自身の得意領域に応じて以下のすべてあるいは一部を担っていただきます。 ・開発チームと協働したセキュア開発の実践  -Webサービスやデータ・AI関連システムにおけるセキュア開発の推進  -設計レビュー、実装レビュー、開発プロセスへのセキュリティ観点の組み込み  -開発チームと並走しながら、実装レベルでのセキュリティ品質向上を支援 ・Cloud Platformのセキュア化推進  -インフラチームと協働し、MUFG向けに提供しているソリューションのインフラ基盤(パブリッククラウド環境)のセキュリティ強化を推進  -ID管理、権限設計、ログ・監視、クラウド設定等の観点での設計・改善・レビュー  -開発・運用のスピードを損なわない、実用的なセキュリティアーキテクチャの検討・導入 ・AIプロジェクトへの伴走とセキュリティ・ガバナンス強化  -AI活用プロジェクトに初期段階から関与し、ガバナンス・セキュリティ観点での助言・実装支援  -データ利用、モデル開発・運用、外部サービス連携等におけるリスク整理と対策検討  -AIプロジェクトが継続的に安心して運用できる仕組みづくりの支援  -MUFGのセキュリティ基準に対する説明責任の担保 【技術スタック】 ・クラウド/AI関連  -Amazon Web Services  -Google Cloud  -Microsoft Azure  -Databricks(データ・AI基盤) ・セキュリティ領域(例)  -セキュア開発プロセス  -クラウドセキュリティ(IAM、ログ・監視、設定管理)  -AI/データ活用におけるガバナンス・リスク管理  -セキュリティ業務でのAI活用 ・利用ツール  -Slack, GitHub, JIRA, Confluence, Microsoft Teams  -導入済みのAIツールについてはこちらの「AIツールの活用」もご覧ください ※特定技術への深い専門特化よりも、開発・AIプロジェクトに伴走できる実践力を重視します。 ●変更の範囲 業務:会社の定める業務

JIRA

Slack

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Windows

Microsoft Azure

Confluence

macOS

iOS

社宅・家賃補助制度あり

年俸制(12分割)

業界未経験歓迎

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

セキュリティエンジニア(AIセキュリティ)

セキュリティエンジニア(インフラ)

正社員

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)を、グループ会社として内側から支援します。JDDでは、クラウド・データ・AIを活用したプロジェクトが急速に拡大しており、それに伴いセキュアな開発・運用を前提としたAI活用がこれまで以上に重要になっています。今回募集するセキュリティエンジニア(AIセキュリティ)は、開発チーム・インフラチーム・AIプロジェクトと密に連携しながら、JDDの開発プラットフォームおよびAI活用プロジェクトにおけるセキュリティ・ガバナンスの強化を実践的に推進するポジションです。 ※異業界出身者歓迎 (これまでの開発・インフラ・AI経験を、金融×セキュリティ領域で活かせます) 【具体的な業務】 ご自身の得意領域に応じて以下のすべてあるいは一部を担っていただきます。 ・開発チームと協働したセキュア開発の実践  -Webサービスやデータ・AI関連システムにおけるセキュア開発の推進  -設計レビュー、実装レビュー、開発プロセスへのセキュリティ観点の組み込み  -開発チームと並走しながら、実装レベルでのセキュリティ品質向上を支援 ・Cloud Platformのセキュア化推進  -インフラチームと協働し、MUFG向けに提供しているソリューションのインフラ基盤(パブリッククラウド環境)のセキュリティ強化を推進  -ID管理、権限設計、ログ・監視、クラウド設定等の観点での設計・改善・レビュー  -開発・運用のスピードを損なわない、実用的なセキュリティアーキテクチャの検討・導入 ・AIプロジェクトへの伴走とセキュリティ・ガバナンス強化  -AI活用プロジェクトに初期段階から関与し、ガバナンス・セキュリティ観点での助言・実装支援  -データ利用、モデル開発・運用、外部サービス連携等におけるリスク整理と対策検討  -AIプロジェクトが継続的に安心して運用できる仕組みづくりの支援  -MUFGのセキュリティ基準に対する説明責任の担保 【技術スタック】 ・クラウド/AI関連  -Amazon Web Services  -Google Cloud  -Microsoft Azure  -Databricks(データ・AI基盤) ・セキュリティ領域(例)  -セキュア開発プロセス  -クラウドセキュリティ(IAM、ログ・監視、設定管理)  -AI/データ活用におけるガバナンス・リスク管理  -セキュリティ業務でのAI活用 ・利用ツール  -Slack, GitHub, JIRA, Confluence, Microsoft Teams  -導入済みのAIツールについてはこちらの「AIツールの活用」もご覧ください ※特定技術への深い専門特化よりも、開発・AIプロジェクトに伴走できる実践力を重視します。 ●変更の範囲 業務:会社の定める業務

700~1,600万円

東京都(中央区日本橋本石町)

JIRA

Slack

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

GitHub

Windows

Microsoft Azure

Confluence

macOS

iOS

社宅・家賃補助制度あり

年俸制(12分割)

業界未経験歓迎

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

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