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中～大規模のシステムインテグレーションプロジェクトにおいて、PMと連携しながら、開発チームとプロジェクト推進の双方をリードするPLとしてご活躍いただきます。 設計・開発における技術的なリードに加え、プロジェクト計画や進捗・品質・課題管理、クライアントとの調整などにも携わります。 開発現場に軸足を置きながら、PMとともにプロジェクト全体を俯瞰し、デリバリーを成功へ導く役割です。 業務詳細 クライアントの要望・課題の整理、PMと連携した要件定義 システム設計、開発方針・技術的な検討 プロジェクト計画、体制・スケジュール設計のサポート 開発プロジェクトの進捗・品質・課題・リスク管理 開発チームのリード、メンバーマネジメント、チームビルディング PMと連携したクライアントとの折衝・各種調整 リリースに向けた各種管理・推進 リリース後の保守・改善対応 案件実績 ・ヘルス系システムの大規模リプレイス案件 ・大規模ファッションECモールシステム構築 ・音楽ダウンロードサイト構築 ・大手鉄道会社様向け異常時対応システム ・学習関連LMS構築 ・購買・資産管理システム開発 ・トラッキング解析システム開発 ・ファンクラブサイト開発　等 開発環境 言語 : PHP / Java / TypeScript / JavaScript / HTML / CSS / Swift / Kotlin / Python / Ruby ※一番多く使用されている言語はPHPです DB : MySQL / PostgreSQL / SQLite / MongoDB / DynamoDB / Redis OS・ミドルウェア・インフラ関連 : Linux / nginx / Apache / Tomcat / Firebase / Docker / Kubernetes / AWS / Azure / GCP フレームワーク・ライブラリ : Laravel / FuelPHP / SpringBoot / Bootstrap / jQuery / Vue.js / Node.js / Next.js サードパーティツール : JUST.DB / GMOクラウドEC / EC-CUBE

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

中～大規模のシステムインテグレーションプロジェクトにおいて、提案段階からリリース・保守まで一貫してプロジェクトをリードするPMとしてご活躍いただきます。 単なる進捗管理にとどまらず、クライアントの業務や課題を理解し、技術的な知見を活かして解決策を具体化。プロジェクトの立ち上げから開発チームを率いたデリバリー、その後の継続的な改善提案まで幅広く携わっていただきます。 業務詳細 クライアントの業務・課題のヒアリング、改善提案 提案内容の具体化、システム構想・見積作成 新規プロジェクトにおける顧客折衝、要件定義 プロジェクト計画、体制・スケジュールの設計 開発プロジェクトの進捗・品質・コスト・課題・リスク管理 プロジェクトメンバーのマネジメント、チームビルディング リリース後の保守・改善提案、継続的な顧客支援 案件実績 ・ヘルス系システムの大規模リプレイス案件 ・大規模ファッションECモールシステム構築 ・音楽ダウンロードサイト構築 ・大手鉄道会社様向け異常時対応システム ・学習関連LMS構築 ・購買・資産管理システム開発 ・トラッキング解析システム開発 ・ファンクラブサイト開発　等 開発環境 言語 : PHP / Java / TypeScript / JavaScript / HTML / CSS / Swift / Kotlin / Python / Ruby ※一番多く使用されている言語はPHPです DB : MySQL / PostgreSQL / SQLite / MongoDB / DynamoDB / Redis OS・ミドルウェア・インフラ関連 : Linux / nginx / Apache / Tomcat / Firebase / Docker / Kubernetes / AWS / Azure / GCP フレームワーク・ライブラリ : Laravel / FuelPHP / SpringBoot / Bootstrap / jQuery / Vue.js / Node.js / Next.js サードパーティツール : JUST.DB / GMOクラウドEC / EC-CUBE

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

プロジェクトの例 業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあり、各業界をリードするエンタープライズ企業さ んと多くご一緒しています。 大手プロダクト・SaaSにおけるデータ分析基盤・自社用データマートのゼロからの設計・ 構築 Webサービス・ゲーム等のログデータ/取引データを対象としたDWH・マート構築および Redash/TableauでのKPI可視化 全社横断データマネジメントグループでのデータ定義統一、ドキュメント化、クエリチュー ニング Claude Code等の生成AIツールを活用した定型抽出・分析タスクの自動化・効率化推進 技術スタック(一部) AI/機械学習・自動化: Claude, OpenAI, Gemini, Claude Code, PyTorch データ/DWH/ETL: BigQuery, Redshift, AWS (S3, Lambda), GCP (Dataform), Azure Databricks, dbt, digdag 分析/BI/ツール: Tableau, Looker Studio, Redash, Adobe Analytics, Salesforce 言語/DB: SQL, Python, PostgreSQL, MySQL DevOps/環境: GitHub, Docker, Windows, Mac, Linux ツール: Slack, Notion, Google Workspace

・AI(LLM)を含む、アプリケーション基盤の設計・構築および運用設計 ∟アプリケーションの高速化や高可用性を実現するためのインフラアーキテクチャ設計 ∟運用におけるパフォーマンス監視およびトラブルシューティング体制の構築 ・クラウド環境(AWS、Azure、GCPなど)の導入・最適化 ∟クラウドプロバイダーのサービスを効果的に活用したインフラ設計とコスト最適化 ∟クラウド間のデータ移行やハイブリッドクラウド環境の設定 ∟セキュリティ要件を満たすIAMや監視ツールの構築 ・クライアント様との折衝、パートナーとの調整およびプロジェクト進行管理 1人目のクラウドインフラ専任としてジョインいただきますので、はじめはパートナー様とチームを組み、案件を進めていただきます。 既存クライアント様から案件のお引き合いをいただいているため、ご入社後スムーズにプロジェクトに着手いただける状況です。 中長期的なキャリアパス ご入社後1年程度、PMの実務をご担当いただきながら、2年目以降からは徐々にクラウドインフラの事業化にも着手いただきたいと考えています。 新たなパートナー様の開拓やプロパーエンジニアの増員をしながら、徐々に事業としての体制・基盤を整備していく想定です。 配属組織 DXソリューション事業　DX開発統括部 WEB系のSIを提供している組織です。80名程の開発エンジニアが在籍しています。

テンダが推進する「TRAN-DX」において、クライアントの課題をDXプロジェクトとして具体化し、その立ち上げから実現までをリードするPMポジションです。 すでに決められたプロジェクトの進行管理だけではなく、クライアントとの対話を通じた課題整理や解決策の具体化、提案、プロジェクト設計から、開発チームを率いた推進、導入・定着まで一貫して携わっていただきます。 TRAN-DXについて TRAN-DXは、 「現場主導型」のDXソリューション です。 RPA・AI・ノーコード/ローコードなどのデジタル技術を組み合わせ、クライアントの業務課題に応じた業務改善・DXを支援しています。 「誰でも、すぐに、簡単に」 をコンセプトに、単なる業務の自動化やツール導入にとどまらず、現場とデジタルを融合させ、そこで働く人自身が継続的に業務改善を進められる仕組みをつくることを目指しています。 課題の整理から企画・設計、開発、導入、その後の定着まで一貫して支援し、DXが実際の業務に根づくところまでクライアントに伴走 することを大切にしています。 ※『TRAN-DX』は株式会社テンダの登録商標です。 業務詳細 - クライアントへのヒアリング、業務分析・課題整理 - 顧客課題を起点としたDX施策・ソリューションの企画、具体化 - AI、RPA、ノーコード/ローコードなどを活用した解決策の設計・提案 - プロジェクト計画・体制の設計、立ち上げ - 開発チームを率いたプロジェクトマネジメント(進捗・品質・課題・リスク管理など) - クライアントとの継続的なコミュニケーション、導入・定着支援 - 導入後の新たな課題・ニーズの把握、さらなる業務改善の提案 - TRAN-DXのサービス・提案手法・プロジェクト推進方法の改善、標準化 ※新規顧客の開拓やリード獲得は営業部門が担当します。PMに新規営業活動をお任せすることはありません。 配属先について DXソリューション事業本部　TRAN-DX推進統括部(約30名) TRAN-DXのチームは、スピード感と柔軟性を重視する組織です。 部署横断で連携しながら、アイデアをすぐに形にするカルチャーがあります。 スタートアップ的な自走力と、上場企業という安定基盤を兼ねそなえたバランスの良い環境でキャリアアップができます。 20代の若手メンバーもリーダーや顧客折衝において活躍しています。

くすりの窓口の医薬品事業開発では、全国の調剤薬局向けに、医薬品の発注・在庫管理・棚卸を行う「e-オーダー」と、調剤監査アプリ「KPICK」を開発・運用しています。 いずれも薬局の毎日の業務を支えるシステムで、薬局間で余った在庫を融通しあう「みんなのお薬箱」や物流(倉庫)ともつながり、医薬品の供給を支える役割を担っています。 本ポジションは、e-オーダーまたはKPICKのどちらかの開発チームを率いるPM/PL(リーダー候補)です。 事業部や現場から上がる要望・問い合わせを、事業として何を優先すべきかの視点で整理し、要件に落とし込み、AI駆動開発で素早く形にして、リリース後の運用まで責任を持っていただきます。 Claude Codeを使ったAI駆動開発を組織的に進めており、設計書づくり・実装・テスト設計の一部をAIに任せ、人は判断・レビュー・上流工程に集中する体制を作っています。 ●所属チーム 医薬品事業開発(e-オーダー/KPICK) チーム構成:エンジニア16名 ●正社員 6名 ●SES 10名 ●入社後すぐにアサインするプロダクト名 以下のいずれか1つ ① e-オーダー(調剤薬局向け 医薬品の発注・在庫管理システム) 発注・在庫管理・棚卸・薬局間の在庫共有などを扱う、薬局の日々の業務を支えるWebシステムです。 ② KPICK(調剤監査アプリ) 処方箋の監査・調剤前の監査・予製の監査など、薬局の調剤業務の安全を支えるアプリです。 ●AIツール Claude Code、Copilot ●入社後に使う可能性のある技術 ●Claude Code を使ったAI駆動開発(AIエージェントによる設計書作成・実装・テスト設計・レビュー支援) ●PHP(FuelPHP/Laravel)、TypeScript(Next.js)、Java ●MySQL を使ったデータ調査・性能改善 ●AWS 環境で稼働するシステムの理解 ●タスク管理:Backlog ●コミュニケーション:Slack ●開発課題 ●事業拡大にともない、要望・問い合わせの量が増えており、開発の優先順位づけとスピードの両立が必要 ●AI駆動開発の仕組み(設計書・テスト・レビュー)をチーム全体に定着させること ●データ量の増加にともなう画面・バッチの性能改善 ●技術負債 ●長年運用しているシステムのため、古いフレームワーク(FuelPHP)の部分が残っており、Laravel への移行を進めている ●仕様が人に依存している(属人化している)領域があり、設計書の整備を進めている ●このポジションのミッション 担当プロダクト(e-オーダーまたはKPICK)の開発チームをリードし、事業の成長に直結する開発を推進することがミッションです。 ●事業部の要望を「言われたものを作る」のではなく、事業として何が必要かを理解した上で要件に落とし込む ●AI駆動開発を使って、少ない人数でも速く・確実に届けられるチームを作る ●メンバーを育て、チームとして自走できる状態を作る ●入社後3ヶ月でやること 1ヶ月目: ●担当プロダクトの業務(薬局の発注・在庫管理、または調剤監査)と事業の全体像の理解 ●チームの体制、メンバー、開発フロー、AI駆動開発の進め方の把握 ●既存の設計書・問い合わせ対応を通じた現状の課題の把握 2ヶ月目: ●案件の優先度整理、開発スケジュールの作成 ●事業部・CSとの定例運用、課題管理への参加 ●AIを使った設計〜実装〜テストを自ら1案件回す 3ヶ月目: ●メンバーのタスク管理・進捗管理・レビューをリード ●事業部との要件調整、リリース判断に関与 ●売上貢献・業務効率化・品質改善につながる開発テーマの提案 ●3〜5年後のキャリアパス 入社後の成果・志向に応じて、 ●e-オーダー/KPICK 両プロダクトを横断する開発マネージャー ●テクニカルマネージャー、またはエキスパート上位職 を目指していただけます。 みんなのお薬箱(薬局間の在庫共有)や物流など、医薬品事業の周辺領域へ担当を広げることも可能です。

●複数プロダクトの開発統括・チームマネジメント ・複数サービスの開発計画・ロードマップ策定 ・複数チーム(エンジニア、QA、デザイナー、保守要員等:全体40〜50名規模)の進捗・リスク管理と意思決定 ・開発体制の最適化・外部パートナーディレクション・開発プロセス(アジャイル/スクラム等)の改善 ●顧客折衝・要件定義・プロダクト企画 ・顧客(大手企業)や事業責任者からの要求ヒアリング、業務/システム要件・仕様への落とし込み ・顧客との仕様調整・合意形成、非機能要件(性能・セキュリティ等)の整理 ・ワイヤーフレーム・画面仕様・業務フロー等の策定および管理 ●技術・アーキテクチャ・開発方針の意思決定 ・エンジニアと対等に議論を行い、技術的フィージビリティやアーキテクチャ・技術選定を判断 ・技術的負債の解消方針や、複数プロダクト間における共通基盤・機能の統合方針策定 ●品質管理・リリースマネジメント ・テスト計画/品質基準の策定と品質リスクのコントロール ・リリース判定、本番リリース後の障害・インシデント分析および再発防止策の推進 ●仮説検証(PoC・プロトタイピング)と継続改善 ・AI/ノーコード/ローコード等を活用したPoC・MVP・プロトタイプの検証 ・定量/定性データ(KPI・利用状況)の分析に基づくプロダクトのPDCA推進 詳しくは面接でお話させていただきますので是非お気軽にご応募ください。

Microsoft Power Platformの開発から運用保守まで、一貫した体制でお客様のご支援を行っていただきます。 ローコード ツールを使用することで、お客様のコスト負荷軽減や業務効率化に寄与することができます。 詳細はスキルやご経験に合わせてお任せいたします。 業務詳細 ・クライアントとの要件整理、業務ヒアリング ・数名チームのタスク・進捗管理 ・メンバーへの作業指示、フォロー ・設計や成果物のレビュー ※必要に応じて一部ご自身でも設計・開発業務を行っていただく可能性があります。 案件例 案件①(実績) :生保向けのPowerApps導入支援 業務内容:PowerApps/PowerAutomate/SharePointでの開発作業 業務場所:東京・神奈川・千葉、在宅 案件② :官公庁様向け案件管理システムの更改プロジェクト 業務内容:PowerPlatformを利用した開発作業 業務場所:神奈川、在宅 配属組織 ●システムソリューション統括部　(70名程度) 組織内訳 ・統括部長:1名 ・エンジニア:約60名 ・営業:7名 ・営業事務:1名 組織構成 ・男女比　9:1 ・平均年齢38歳 チーム人数は案件により異なりますが、2、3名～5名程度のチームとなる想定です。

電力系統システム技術部では、電力系統網を監視制御するシステムの開発を行っています。 今後、益々拡大する新エネルギーの活用、新規事業者参入、電力業務の効率化に対応するために「電力系統制御システム」のソフトウェア開発に従事頂きます。 また将来のシステム開発に向けた次世代の電力系統システムのフレームワークの検討およびプロト開発・検証作業も実施頂きます。 社会インフラのシステム開発の中でも特に基盤に近いソフトウェア(OS/ミドルウェア/セキュリティ)の設計・製作・試験を担当しており、専門的な知識・知見を得ることができます。 <働き方> ・残業時間:月平均30時間程度(状況に応じ変動) ・フレックスタイムを導入しており、生活スタイルにあわせたフレキシブルな働き方が可能) ・リモートワークの柔軟性:課内社員の一部は、週1～2回のリモートワークをしています。 また、試験作業もリモートワークに対応する環境を整備しており、リモート実施可です。 ただし、会社で定められたリモートワーク月別上限回数があります。 ※実機でのシステム試験の都合上でリモートで実施できない項目もあります。 出張:あり 【変更の範囲】会社の定める業務※ ※業務の都合によっては会社外の職務に従事させるため出向又は転任を命じることがある。

●Java (Spring Boot) を用いたバックエンドの設計・開発 ●Next.js / TypeScript を用いたフロントエンドの設計・開発 バックエンドを主軸としつつ、必要に応じてフロントエンドも担当いただきます。フロントエンドの実務経験は必須ではありません。 ●対応業務領域の拡大に向けた機能追加とアーキテクチャの進化 ●実運用データにもとづくパフォーマンス改善と、継続的なリファクタリング ●監視・障害対応の仕組みづくりと、運用の自動化 ●プロジェクト全体を通じ、これまで培った経験を存分に発揮していただき、開発チームのリード、社内外との調整やリードをお任せします。 【開発環境・使用ツール】 「一度作って終わり」のシステムではなく、常に最新の技術進化を取り込み続けることを目指しています。言語、フレームワークともに、常に最新安定版への追従・バージョンアップを開発サイクルに組み込んでいます。技術の新しさ自体を目的とはせず、お客様に価値を届けることを最優先に判断します。お客様の資産をお預かりしている以上、大胆な作り替えよりも確実な前進を選びます。 バックエンド: Java (Spring Boot) 新しい言語機能も活用し、冗長な記述を排した見通しの良いコードベースを維持します。 フロントエンド: TypeScript, Next.js AIによるコード生成・プロトタイピング: UIコンポーネントの雛形作成やロジックの実装において、AIツールをフル活用しています。 データベース: PostgreSQL (Amazon Aurora) CI/CD: GitHub Actions ドキュメント/コミュニケーション: Jira, Notion, Slack, Zoom AI: GitHub Copilot, Notion AI,etc コード補完・生成、プロトタイピング、ドキュメント作成など、開発の各場面でAIツールを活用しています。 【証券未経験を歓迎する「バックアップ体制」】 証券ドメインの知識がないことを不安に思う必要はありません。チーム内には、大手証券会社で数々のプロジェクトを成功させてきたドメインのスペシャリスト(企画・PM)が複数名在籍しています。複雑な業務ロジックや要件は彼らと議論しながら固めていくため、証券知識ゼロからでも十分にキャッチアップできる環境です。 一方で、業務を理解しようとする姿勢と、業務担当者や他チームと自ら対話していく力は求められます。「言われたものを作る」のではなく、業務とシステムの両面から最適解を一緒に探せる方を歓迎します。 【担っていただく役割】 今回募集するのは、この基盤を本物の事業インフラへと育てていく、技術面の中心を担うメンバーです。実際のお客様の資産とお金が動き始めた今、求められるのは「動くもの」ではなく「止まらないもの・伸び続けるもの」です。構想ではなく、実データとお客様の反応を根拠に判断できる立場です。 ●設計・実装: バックエンドを中心に、自ら手を動かして機能を形にする ●技術的な意思決定とアーキテクチャの進化: 技術選定と方向づけを担い、業務スペシャリストと対等に議論しながら、将来の10倍規模のデータ量・取引量に耐える構造へ作り替えていく ●信頼性への責任: 可用性・監視・障害対応の設計を通じて、止まらないシステムを保つ ●開発の進め方づくり: 設計・コードレビューの基準づくりと、品質と開発速度を両立させるプロセスの設計 ●チーム全体の底上げ: 設計レビューや技術的な議論を通じて、チームとしての開発力を引き上げる 日々の実装から離れるポジションではありません。 ご自身で設計し、実装する立場のまま、技術的な判断にも踏み込んでいただくイメージです。自分の担当範囲を作り切るだけでなく、システム全体とチーム全体を見渡して動いていただくことを期待しています。 要員計画や評価といったマネジメント業務は、ご志向次第です。まずは技術面に集中していただけます。チームは今後拡大していくため、開発チームの文化づくりや採用・育成をリードする道も選べます。「プロフェッショナル」と「マネジメント」のどちらの道も、自ら切り拓ける環境です。

Tech Lead としての仕事 ●音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計 ・ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか — その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。 ●プロダクト機能の設計・実装リード ・会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。 例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。 ●チームの技術リード ・設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。 ●チーム体制 約60名がエンジニア組織に在籍しています。 全社256名、エンジニアの外国籍比率は44%です。 Speech チームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。 【開発環境】 ●言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX ●AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker ●データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ●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 【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, Cursor, ChatGPT, 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】 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

mondとは mondは、「問」と「回答」を通じてコミュニケーションを楽しむ、2021年に誕生したQ&Aプラットフォームです。 月間コンテンツ(問答)数は、YoY5,000%超の急成長を遂げ、直近は質問箱サービスとして、国内No1のユーザー数を誇ります。 今後、20億人が利用するグローバル対話プラットフォーム(SNS) へと成長させるため、直近米国拠点を設立し、日米2拠点でグローバル展開を加速しています。 AIが浸透する時代の中、人々がつながり、価値ある問や答、対話の機会を生み出し、楽しみながらも成長していける、創造的なプラットフォームの構築を目指しています。 ミッション mondのプロダクト戦略、ビジョン、および実行全体を主導していただきます。 日本マーケットで拡大しているサービスを活かしながら、米国を含むグローバル市場でのPMFと拡大を推進し、中長期のロードマップ策定や開発チームの目標設定もいただきます。 事業目標と市場ニーズの把握から、プロダクト設計を行い、グローバル企業としての成長を牽引いただきます。 中長期プロダクトビジョン、ロードマップ、OKRの策定 日本のmondを基板に、グローバル展開のためのプロダクト設計 市場調査、競合分析、ユーザーニーズ評価を主導し、モバイルとウェブプラットフォームの構想構築 開発チームと高速なPDCAの実行 日本と米国のエンジニアリングチーム、デザイン、マーケティング、事業開発チームと効率的な連携 Customer Journey Map、ユーザーストーリー、Wireframeの定義 プロダクトマネージャ、デザイナーなどの採用、育成 ※レポートラインはCEO or COOを想定しています

顧客の業務分析を行い業務フロー改善提案とZoho製品を活用した、あるべき業務システムの設計、導入推進を行います。 ・要件定義・顧客折衝・プロジェクトマネジメント ・ Zoho CRM/Creatorを中心とした業務アプリケーションの設計・構築 ・現行業務ヒアリング、業務分析、データモデリング ・カスタムスクリプトやZoho APIを用いた機能拡張・外部サービス連携 ・運用後の改善提案、保守・トラブルシューティング対応 ・社内/顧客向けドキュメントやマニュアルの作成 ・新規・既存顧客への提案活動、見積作成 ＜プロジェクトについて＞ ●開発領域 規模は1億円以上の大規模案件から、数百万〜数千万円規模案件まで多数あります。 ＜クライアント先一部＞ 株式会社NTTドコモ 株式会社ぐるなび ANAシステムズ株式会社 株式会社東京証券取引所 株式会社読売新聞 株式会社ビックカメラ カシオ計算機株式会社 全日本空輸株式会社 ＜開発事例一部＞ 株式会社NTTドコモ　しゃべってコンシェル(意図解釈サーバ開発) 第一生命株式会社　健康第一(アプリ開発/アジャイル) カシオ計算機株式会社　G-SHOCK Connected(腕時計G-SHOCK連携アプリ) エフコープ生活協同組合　コープのれいちゃん(冷蔵庫食材管理アプリ) 大正製薬株式会社　RAIZIN(WEBプロモーション、キャンペーンアプリ) 株式会社SBI証券　取引サイト(サイトリニューアル) ＜開発に使っている主なツール＞ 言語:Java、Swift、PHP、JavaScript、Objective-C、kotlin バージョン管理:Git、Subversion フレームワーク:Spring、Spring MVC、CakePHP、React.js、jQuery インフラ:AWS(ELB、EC2、RDS、S3、lambda、DynamoDB) CI: Jenkins、SonarQube DB:MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle 開発スタイル:アジャイルやウォーターフォールなどPOCなども

インフラの実務経験と知識をベースに、「社内インフラエンジニア」として、上流工程を担当いただきたいと考えています。 ●具体的には ・社内インフラ(ネットワーク・サーバー・クラウド・PC環境等)の運用・改善・管理 ・各部署からの相談・依頼・業務課題のヒアリング ・ヒアリングをもとにした課題・目的・要件の整理 ・課題解決に向けた対応方針、改善策の検討・提案 ・外部ベンダーへの見積依頼、調整、進捗確認 ・外部ベンダーからの提案内容の精査(設計・作業・成果物など) ・情報システム部内及び社内関係部署との調整業務 ・社内IT環境の中長期的なグランドデザインの検討・立案 ・情報セキュリティ対策、BCP対策、新規サービスの導入の企画・推進 ・社内プロジェクトにおけるITインフラ領域の支援・調整

<組織のビジョン・ミッション/活動方針> 我々は、ソフトウエア開発における「プロジェクト管理」、「テスト」、「プロジェクト品質分析」の支援を対応する部門となります。現在は、主に「プロジェクト管理」を支援する部隊となります。 お客様からのニーズ増加を受け、今後も持続的な事業の維持、拡大に向け組織力の強化・対応力強化を推進しています。 <業務概要> 今回の募集はソフトウェア開発プロジェクトのプロジェクト管理支援業務となります。 三菱電機のソフトウェア開発全般における全行程(上位設計から詳細設計、開発、試験、出荷)のPMO業務支援を行っております。 メインで電力系統システム(神戸)の案件を扱っており、その他今後受注案件や領域が拡大見込みです。 <業務詳細> ソフトウェア開発プロジェクト全般の定型業務(進捗報告や各開発フェーズ支援)や改善業務(業務効率化)に対応いただきます。 <キャリア> 組織のマネジメント層、または技術のエキスパート層へのパスがございます。 プロジェクト内では、まずは一つの領域の担当として参画して頂き、 システム全体の仕様や担当領域の詳細を覚えながら、将来的には担当領域のリーダーとして 成長頂くことを期待します。 <働き方> 残業時間:約20h/月 (繁忙期に応じて変動有) 出張:対面による対応も大事にしており、神戸(和田岬)へ週に1,2回程度発生いたします。 リモート対応:可 (週2～3日程度) 【変更の範囲】会社の定める業務※ ※業務の都合によっては会社外の職務に従事させるため出向又は転任を命じることがある。

●Summary マルチプロダクト戦略のもと、当社では会計・人事労務をはじめとする業務データが数万以上のテーブルに蓄積されています。 しかし、社内の活用しやすいデータモデル、コンテキスト等の整備、データ配信システムは発展途上にあります。 また、社内のデータエコシステムの状況を理解していないと、これらのデータからお客様へ提供する価値を引き出すことは困難です。 プロダクトやビジネスを担うメンバーとデータの中間で、企画の概念実証、要求の具体化、関係者間の合意形成を一貫してリードする役割が必要です。 本ポジションでは、ステークホルダーとデータ組織をつなぎ、顧客価値・ビジネス価値の提供を実現するとともに、データ・システム面の整備を進め、freeeにおける筋肉質なデータ活用を実現していく方を募集します。 ●課題 freeeに蓄積されている幅・量ともに豊富な業務データを活用することで、お客様の業務効率化や意思決定の高度化に資する機能の提供など、様々な価値を創出できる可能性があります。 しかし、プロダクトマネージャーやビジネスサイドの企画者は、必ずしも社内に存在するデータの種類、在り処、分析環境からアプリケーションへのデータ提供のための仕組みを把握していません。 プロダクト開発とデータエンジニアリング・データアナリティクスの間の専門性の違いによる分断を埋め、双方の言語に通暁しながら関係者間の調整を図り、種々の制約条件の中で実現可能な解を導き、合意形成をしていくことが、データを活用した業務課題の解決には必要不可欠となります。 ●今後取り組みたいこと 個別のデータ活用企画を成功に導き、顧客への価値提供、ビジネス的な価値の実現を取り仕切りきると同時、その過程で得られた知見や成果物が雲散霧消することなく、積み上げ式での再利用可能な資産としての蓄積も同時に行いたいことです。個々のドメインにおける施策実現というレーンと中央的なデータ資産の蓄積の両輪を回し続け、単発的な施策実行に終始することなく、筋肉質なデータ活用ができる組織を目指しています。本ポジションでは、個別のデータ活用施策に対するデータ組織サイドのプロジェクトリード・プロダクトマネジメントと、その施策で得られた知見の資産化のリードの両面を担っていただきます。 ●業務内容詳細(ミッション) ●データ利活用企画のプロジェクトマネジメント・プロダクトマネジメント データ分析やデータ利活用企画の実行にあたり、データ加工環境、データそのもの、およびデータ提供のためのシステム面での要求を具体化する。あるいは自らデータプロダクトの企画を担い、要求を具体化する。 社内で活用可能なデータ、あるいは社外から収集するべきデータの探索や、実データの分析を行い、実現可能性を検証したうえで企画スコープを調整する。社内のデータアセットを踏まえ、データ面での開発プロジェクト化を担い、リリース・運用までプロジェクトを推進する。 ●データ利活用企画の基盤となるデータ資産の整備 freeeプロダクトに由来するデータを利用した営み、あるいはfreeeが保有するデータをプロダクトで利用するための企画を先回りして把握し、勘所を押さえた整備するべきデータ資産の整備を計画する。 個別の取組過程での成果物を全社的な基盤データモデル・カタログ・セマンティックレイヤー等のアセットとして還元し、freeeが蓄積している幅広いデータを有用なデータ資産へと整備していく。 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

●Summary マルチプロダクト戦略のもと、当社では会計・人事労務をはじめとする業務データが数万以上のテーブルに蓄積されています。 しかし、社内の活用しやすいデータモデル、コンテキスト等の整備、データ配信システムは発展途上にあります。 特に社内での新しいビジネスモデルとなる事業や、新規プロダクト・新規事業の場合は、ステークホルダーと要件を作りながら、データ収集から活用まで一気通貫でデザイン・実装できる役割が必要です。 また、個別の新規事業における0→1の取り組みを実現しつつ、そこから得られた知見を全社の資産として還元していくことも、筋肉質なデータ組織のために重要となります。 本ポジションでは個別領域のデータ活用に深く入り込み、課題解決に向き合いつつ全社アセットへの還元までを担う方を募集します。 ●課題 freeeには幅・量ともに豊富な業務データが蓄積されています。 一方で、新規の取り組みにおいては、データを用いた分析から活動へどう接続させていくか。分析のインプットとなるとなるデータ自体の収集や、メトリクスの設計など、データ収集から活用まで全体を設計しつつ、パイプライン・ダッシュボードの開発を行うことになります。また、このような取り組みによって得られた知見を構造化し、本流である業務データの活用へどう接続するか、プロセス改善に活かし、資産としての蓄積も同時に行う必要があります。 ●今後取り組みたいこと 個別のデータ活用企画を成功に導き、顧客への価値提供、ビジネス的な価値の実現を取り仕切りきると同時、その過程で得られた知見や成果物が雲散霧消することなく、積み上げ式での再利用可能な資産としての蓄積も同時に行いたいことです。個々のドメインにおける施策実現というレーンと中央的なデータ資産の蓄積の両輪を回し続け、単発的な施策実行に終始することなく、筋肉質なデータ活用ができる組織を目指しています。本ポジションでは、ステークホルダーやデータアナリストと協働しながら、個別のデータ分析・活用施策を実現するとともに、全社データモデルやセマンティックレイヤー、コンテキストレイヤーやデータ活用のプロセスへの知見の還元をお任せしたいと考えています。 ●業務内容詳細(ミッション) ・担当領域におけるデータ活用の企画・推進 freeeプロダクトやBPaaS領域のオペレーションに深く入り込み、PM・サクセス・データアナリスト等のステークホルダーと協働しながら、プロダクトKPIやオペレーション計測・改善上の課題、データ活用機会を発見・定義する。実データを用いて実現可能性を検証し、必要なデータソース、メトリクス、データ提供方法を設計したうえで、取り組みの優先順位やロードマップを具体化する。データアナリストと協働しながら、データパイプライン、データモデル、セマンティックレイヤー、ダッシュボード等を設計・開発し、分析・意思決定やプロダクト・業務上のアクションにつながるところまで推進する。リリース後の安定運用や利用状況を踏まえた改善、利用者がセルフサービスでデータを活用するための環境整備・イネーブルメントまで継続して担う。 ・データパイプライン・データ提供機能の設計・開発・運用 dbt等を用いて、担当領域に必要なデータの収集・統合・変換・提供に関わる仕組みを設計・開発・運用する。 Google Cloud上の既存のIaCコードやモジュールを理解し、担当領域に必要なインフラ変更を安全に設計・実装・運用する。 テスト、データ品質管理、モニタリング、ドキュメンテーション等を整備し、利便性の高いデータを安定的・継続的に提供できる状態をつくる。Reverse ETLやAPI等を通じたWebアプリケーションへのデータサービングについても、チームのエンジニアと協働して設計・実装する。 ・全社で再利用可能なデータアセットへの還元 個別領域で生まれたデータモデル、加工ロジック、インタフェース、ドメイン知識を構造化・汎用化し、全社で再利用可能なデータアセットへ還元する。全社データモデル、セマンティックレイヤー、コンテキストレイヤー、データカタログ、ドキュメント等の整備を、データ基盤・データマネジメント等の関係チームと協働して進める。個別の取り組みで得た成果や学びを継続的に蓄積・再利用できるよう、データ活用のプロセスやアーキテクチャの改善を提言し、定着まで推進する。 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合がありま

配属先・ポジション 開発部インフラチーム 管理職1名、エンジニア3名、合計4名の構成。 仕事内容 セキュリティ・監視・スケーラビリティなど幅広いインフラテーマに触れながら、汎用的かつ専門性の高いスキルを身につけ、長期的なキャリアを構築します。 ・自社AIプロダクト『Esplat』の運用基盤構築・改善(クラウド/オンプレ両対応) ・AWS(・EC2, Lambda, S3, RDS など)を中心としたクラウド環境の設計・構築・運用 ・製品導入に伴う要件定義・構成設計・初期構築・技術支援(ポストセールス含む) ・Zabbix, Grafana等を用いた監視システムの設計・導入・運用　 ・障害発生時の切り分け・原因分析・恒久対策の立案と実施　 ・セキュリティ要件の整理と対応(アクセス制御/ファイアウォール設定/脆弱性対策など) ・顧客ヒアリングに基づくインフラ提案、技術面での導入支援/折衝　 ・社内ネットワーク、PC資産管理、Microsoft365などのIT運用業務 ・ISMS・Pマーク運用(監査対応、ドキュメント整備、社内ルール策定等) インフラチームの技術スタック ・基盤:AWS, Proxmox, Azure, Microsoft365 ・使用言語:CloudFormation ・ツール類:WSL, Docker, クライアントHyper-V, WireShark

AIBC(AI Business Center)の創設期メンバーとして、以下いずれかの業務を中心に、能力・志向に応じてお任せします。 マネージャ/サブマネージャ ・AIBCの立ち上げおよび業務プロセス設計 ・自社AIプロダクトの運用支援体制の構築・マネジメント ・オペレーション業務の標準化・効率化推進(マニュアル化、ナレッジ整備など) ・業務分析に基づいたプロダクト改善提案 ・チームマネジメント(業務KPI設計・評価・人材育成) メンバー ・クライアント企業への自社AIアプリ導入支援(サポート窓口/マスタ整備/業務代行) ・オペレーション業務(テストケース整理・生成/ログ集計/各種設定支援など) ・FAQ整備や業務フローの改善活動 ・顧客との定期接点や問い合わせ対応

配属先・ポジション 【AI研究部/アソシエイトマネージャー】 AI技術に先行研究および自社プロダクトの開発を担う部門。管理職1名、エンジニア5名の構成。博士号を持つアソシエイトプロフェッサーが在籍し、産学連携を推進。 仕事内容 生成AI/大規模言語モデル(LLM)を活用したシステム開発プロジェクトへの参画・FastAPIを用いた品質重視のREST API設計・実装・運用。　 ・生成AI/LLMを活用した新機能の企画・開発・改善　 ・pytestやPlaywrightを使ったユニットテスト・E2Eテストの設計/実装　 ・mypy・ruff などによる型チェック/Lint/静的解析によるコードクオリティ維持　 ・AWS(EC2・Lambda・S3・RDSなど)を活用したクラウドインフラ設計・構築・運用 ・生成AIによる業務自動化システム(電話応対・チャット応答・議事録など)構築 ・言語:Python3 ・フレームワーク:FastAPI ・開発ツール:mypy、ruff、uv、VSCode、GitHub Copilot ・バージョン管理:Git / GitHub ・テスト:pytest、Playwright など ・CI/CD:GitHub Actions、AWS CodePipeline ・インフラ:AWS(EC2 / Lambda / S3 / RDS …)

配属先・ポジション 開発部/アソシエイトプロッフェッサー(高度専門職候補) 自社プロダクトの開発・提供、新規プロダクト開発を担う部門。管理職2名、エンジニア10名の構成。スペシャリストに位置付けられ、以下の役割を担います。 仕事内容 自社開発プロダクトの技術進化をスペシャリストとしてリードし、中核機能を自らの技術で実現化します。 ・Rust/Reactを用いた自社プロダクトの中核機能の設計・開発・改善 ・LLM・エッジAI・クラウド連携などの先端領域でのPoCや技術検証 ・深い技術専門性でプロダクトにコミットし、仕様提案から設計・実装・改善まで一貫関与を通じ、自己の技術をプロダクトへ反映 ・ドメイン理解にもとづいた仕様提案と要件整理 ・顧客業務やコンサルチームとの連携を通じたプロダクトの現場適応性の向上 ・アーキテクチャ/技術方針の見直し提案・実装 ・クラウド・インフラとの統合的な設計/CI・CD環境の整備 開発部の技術スタック ・言語:Rust, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク:React, Electron, actix-web ・データベース:PostgreSQL, Redis ・プロジェクト管理:GitHub, Wrike ・その他:クラウド(AWS/GCP), CI/CD, Docker など

配属先・ポジション 【開発部/アソシエイトマネージャー(管理職候補)】 自社プロダクトの開発・提供、新規プロダクト開発を担う部門。管理職2名、エンジニア10名の構成。 仕事内容 当社プロダクト『Esplat』は日進月歩で進化し、顧客の課題や利用環境も変化します。担当顧客、社内のエンジニアやコンサルタントと協働し、Esplatの安定稼働と収益確保を担います。 ・顧客に導入したEsplatの品質、コスト、改修事項のデリバリー ・Esplatに関する技術・品質向上のための課題抽出と改善活動への参画 ・顧客の改修要望やフィードバックに関する社内エンジニア、コンサルタントとの連携 ・経験や事業の成長ステージに応じ、チーム内でのリーダーシップ発揮やメンバーの技術支援、次期後継者の育成 開発部の技術スタック ・言語:Rust, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク:React, Electron, actix-web ・データベース:PostgreSQL, Redis ・プロジェクト管理:GitHub, Wrike ・その他:クラウド(AWS/GCP)、CI/CD、Docker など

●配属先 AI･セキュリティサービス事業本部 Zscaler、Cato Networks、CrowdStrike を中心としたSASE・EDR ソリューションの導入・運用を担うエンジニアを募集しています。 事業拡大に向け、即戦力となるエンジニアを求めています。 <具体的な業務内容> 〇メーカからのご紹介や社内インサイドセールスから引き継いだクライアントを担当 〇2～3名のチームで対応 〇要件ヒアリング、仕様策定、工数・納期の見積もり 〇SASE・EDRソリューションの要件定義、設計、構築、テスト、導入支援 〇メーカーやディストリビュータとの連携によるプリセールス・技術支援・プロモーション活動 ★今後セキュリティ分野にチャレンジしたい方大歓迎! 未経験でも技術を習得できる環境は整っており、学びながら成長いただけます!

プロダクトセキュリティを中心に、BuySell Technologiesおよびグループ会社が抱えるセキュリティ課題に取り組んでいただきます。 Platform Engineering Teamに所属し、各プロダクト開発チーム、情報システム部門、リスク・コンプライアンス部門と優先順位を決めながら、次の3領域を推進していただきます。 ●プロダクトセキュリティ戦略と脆弱性管理 ・事業とプロダクトの状況を踏まえたセキュリティ戦略およびロードマップの策定と推進 ・プロダクトやシステムを横断した脆弱性の把握、評価、優先順位付けから、改善計画の策定支援、実行状況の確認までを継続的に行う仕組みの構築 ●開発プロセスとAIエージェントへのセキュリティの組み込み ・設計段階におけるセキュリティレビュー、脅威モデリング、認証認可、データ保護に関する設計支援 ・SAST、SCA、シークレット検知などのセキュリティツールの選定とCI/CDへの組み込み、および検出結果のトリアージ、例外管理、継続的な改善 ・AIエージェントを活用したプロダクト開発およびAIエージェント自体の開発に向けた、権限設計、データの取り扱い、安全性評価、操作ログと監査に関する基準の策定および導入支援 ●事業全体のセキュリティ体制とインシデント対応 ・情報システム部門やグループ各社と連携した、IT資産とサービスの把握、セキュリティ基準の整備、改善活動の推進 ・全社、各部門、グループ会社を対象としたセキュリティ教育と啓発施策の企画、実施、継続的な改善 ・セキュリティインシデントに必要な監視と検知の要件整理、報告から初動、影響調査、復旧、再発防止までの対応手順の整備、および訓練と振り返りによる継続的な改善 ・リスク・コンプライアンス部門が推進する全社的なリスク管理への技術面からの参画と、セキュリティ課題の評価および対応支援 ＜組織/配属先の特徴＞ ・本部長(プロダクト責任者)や事業部と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM・AIエンジニア・SREと協働し、事業課題に直結する開発を推進 ・開発生産性への意識が高く、フルスタックな働き方が好まれる ・仕様がトップダウンで降りることはなく、エンジニアが「なぜつくるか」を理解して開発 ・業務を通して得た知見をtech blogや外部登壇で発表することを推奨 ・1プロダクトあたり10人未満のチーム構成 ＜プロダクト開発環境＞ ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

●このポジションの3つの特徴 ①AIツールが「例外」ではなく「標準」の開発環境 Cursor・Claude Code・GitHub Copilot・Codex・Dify などを日常の開発プロセスに組み込んでいます。 「使ってもいい」ではなく「使うことが前提」の現場です。 ②スキルレベルに応じて上流から下流まで幅広く活躍できる環境 PM・PL・SE・PGまで、これまでのご経験に応じたポジションをご用意。 初級者は下流工程からスタートし、段階的に上流へとステップアップしていくことも可能です。 ③先端技術を駆使したマルチテック人材キャリアを用意 AI駆動開発を含む多岐にわたる先端技術を習得いただき、マルチテックな人材を目指していただきます。 ●お任せしたいこと AI駆動を前提としたWebシステムやモバイルアプリ開発に携わっていただきます。 「言われた通りのコードを書く」のではなく、AIツールを使いこなしながら、ご自身のスキルレベルに応じて上流の課題整理から設計、実装、運用改善まで幅広く担当します。 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Codexなどを活用して、上流～下流までを担当し、AI駆動開発のノウハウ・経験やナレッジを積み上げ、組織内に共有いただきます。 ●あなたのこれまでの経験が活きる理由 これまで培ってきたシステム開発の経験は、AI駆動開発の環境下でさらに大きな価値を持ちます。 AIが生成したコードの妥当性を判断し、設計の誤りを見抜けるのは、システムが動く仕組みを実務で理解している方だからです。 さらに、すでにお持ちのAI駆動開発の経験を活かし、チームを牽引する、あるいは幅広いフェーズでご活躍いただくことを期待しています。 ●この経験が、これからの市場でどう効くか 生成AIが要件定義・設計・コード生成・テストの広い範囲を担うようになり、「言われたものを実装する力」だけでは市場価値を保ちにくい局面に入っています。 一方で、AIの出力を設計の観点から評価・統制できる人材はまだ絶対数が少ないため、あなたがすでに持っている開発経験とAIツールの知見をさらに磨き上げ、市場価値を確固たるものにするためのポジションです。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →変更の範囲　会社の定める業務

●配属予定チーム・体制 ・入社後はまず客先常駐からのスタートを想定 入社当初の配属先はお客様先のプロジェクトです。 そのため、CI/CD基盤や技術スタックの選定、開発プロセスの改廃について、最終的な決裁権がお客様側にある場合があります。 並行して自社内での受託・ラボ型案件の新規開拓を進めており、体制が整い次第そちらへの展開も想定していますが、着任時点で配属をお約束できるものではありません。 ・自動化の社内標準を整備 共通ライブラリ、テスト設計ガイドライン、フレームワーク選定基準といった組織としての資産を整備します。 参照できる前例が少ない中で、自ら判断して形にしていく必要があります。 ・生成AI活用の社内標準化を推進 生成AIのテスト業務への活用は、配属プロジェクト単位では実績があり、お客様からのご相談も増えています。 一方で社内標準としての整備はこれからです。 適用範囲の見極め、実用性の評価、適用基準の策定までを担っていただきます。 ・制約のある環境での実現力を重視 常駐先ごとに使用技術も開発プロセスも異なります。 理想形をそのまま持ち込むのではなく、その現場で実行可能な打ち手に翻訳できることを、本ポジションの中核的な能力と位置づけています。 ●業務内容 ●配属プロジェクトでのテスト自動化の実装・改善 ・仕様・要件からのテストケース導出と、コードベースでのテスト実装 ・CI/CDパイプライン(GitHub Actions等)と連携した自動テストの組み込み・運用改善 ・Flaky Testの原因分析と、待機処理・テスト設計の見直しによる安定化 ・既存のテスト運用プロセスに対する課題抽出と改善提案 ●自動化ノウハウの標準化・組織資産化 ・プロジェクトを跨いで再利用できる共通ライブラリ・テンプレートの設計と整備 ・フレームワーク選定基準、テスト設計ガイドラインの策定 ・個人に蓄積されている実装ノウハウの言語化・ドキュメント化 ・SQA部門メンバーへの技術共有・コードレビュー ●生成AIを活用した自動化の推進・標準化 ・生成AIによるテストケース生成・テストコード生成の実装と、実用性の評価 ・既存のテスト仕様書・手順書から自動化対象を抽出し、テストコードへ変換する仕組みづくり ・画面変更への追従やFlaky Test対応など、テストコード保守工程へのAI活用 ・AIエージェントによるテスト実行(Agentic Testing)関連ツールの調査・適用可否の判断 ・活用ノウハウの適用基準への落とし込みと、2の社内標準への組み込み ※配属プロジェクトでの活用実績はありますが、社内標準としての整備はこれから着手する段階です。 ●技術環境 ※すべての経験は必要ありません。 プロジェクトにより使用技術・活用範囲は異なります。 テストフレームワーク :Playwright, Selenium, Appium 等(プロジェクトにより採用状況は異なり、全社標準は未確定です) 開発言語 :Python, Java, JavaScript, TypeScript 等 インフラ・CI/CD :GitHub Actions, Docker, Kubernetes 等 生成AI・LLM活用 :LLM API、生成AIコーディング支援ツール、RAG、Agentic Testing関連ツール 等 (テストケース生成、テストコード生成・保守、ログ解析等に活用。 プロジェクトにより適用範囲は異なります) ●従事すべき業務の変更の範囲 →変更の範囲　会社の定める業務

●入社後のステップと育成体制 まずはご自身の得意領域(開発や上流工程)からプロジェクトに参画していただきます。 その後、早期に以下のFDEフェーズへステップアップしていただきます。 ●FDEの支援フェーズ(実戦で鍛える) ・顧客理解 ・課題構造化(業務フロー・オントロジー化) ・解決策設計(AI統合・RAG・エージェント) ・プロト導入・開発 ・PoC設計・精度検証 ・トライアル評価 ・本番導入・開発 ・運用設計 → ・システム運用保守 ・業務運用改善 一連の流れを実戦で経験することで、「課題構造化・AI統合・PoC設計」の確固たる型を習得できます。 ●この仕事で解決いただく課題(プロジェクト例) 顧客の現場に入り込み、属人化している業務を生成AIやSaaS、自動化技術を用いて根本から再構築します。 ・大手通信業界の事例 問い合わせ業務をAIによる要約と自動分類で半減させるプロジェクトや、RAGと業務データを組み合わせたPoC設計・精度検証、AIエージェントを用いた業務フローの自動化から運用までの支援など。 ・自治体DXの事例 文書管理業務のオントロジー構造化、AI検索基盤の構築からPoC・本番導入、さらに業務運用改善までの伴走支援など。 ※直近の具体的な案件詳細は、選考時に詳しくお伝えいたします。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →変更の範囲　会社の定める業務

当社グループの事業 ・当社は「システム」「リサーチ」「コンサルティング」の3つの分野を柱に、社会に対して新たな価値を創出する総合シンクタンクです。 ・高い専門性と豊富な経験、さらに3つの機能の相互連携をもとにした付加価値の高い情報サービスを、国内外を問わず幅広い社会、業界、企業に提供しています。 採用部門 採用部門概要 当社グループ内及びグループ外の金融業のクライアント向けITソリューションの企画、コンサルティング、情報システムの企画提案/設計・開発/保守を担う事業本部です。製販一体の組織で、顧客が抱える課題に対するソリューションの提案とサービスの提供を一体的に実行します。また、金融機関共通のニーズに対応するプラットフォームソリューションの企画/開発も行います。事業本部全体で600名の社員が在籍しています。 採用部門のミッション 大和証券グループ各社とグループ外の証券・銀行業のクライアント向けに、分散系システムインフラに関する企画、提案、設計、開発、導入を行います。金融システムを支える高品質なインフラの企画・提案～開発・導入がミッションです。 業務詳細 大和証券グループ会社向けのリテール、ホールセール、ミドル・バックシステムの分散インフラや、グループ外の金融機関の分散インフラの要件定義や設計業務、プロジェクトのリーディングをご担当いただきます。設計に特化した部署で、保守運用については社内の別組織に引継ぎを行います。 案件規模は数人月～数十億規模の案件まで幅広く、スキルや経験に応じてプロジェクトアサインを決定いたします。 大和証券グループ内・グループ外どちらの案件にもチャレンジが可能です。 プロジェクト例 ・オンプレミス環境からAWS、Azure、OCI等のパブリッククラウド環境へのマイグレーション ・ハイブリッドクラウド環境の構築 ・プライベートクラウドを活用したシステム構築、 等 利用技術・環境 システム基盤:クラウド(AWS、Azure、OCI等)、オンプレミス OS/ミドルウェア:Redhat EnterpriseLinux、Oracle、IBM MQ、HULFT 等