該当求人数 617 件
151~180件を表示

株式会社NTTデータ
システムアーキテクト
550~1,100万円
正社員
豊洲センタービル
【事業・ミッションについて】 当組織では、マイナンバー制度を軸として、誰もが、いつでも、どこでも、ライフスタイルに応じたサービスをスピーディに受けられるデジタル社会を実現することをミッションとし、デジタル庁及び地方公共団体の外郭団体を顧客としたマイナンバー関連システムの企画・開発・運用保守を提供しており、社会インフラの一つとなったマイナンバーの仕組みを発展させることに寄与しています。 マイナンバーの仕組みを支える既存システムの刷新・高度化と並行して、マイナンバーの仕組みを利活用し、金融等、公共以外の分野とも連携した当社ならではの新たな仕組みを提供しています。 【主な業務内容】 当組織で構築する複数のシステムについて、組織のアーキテクトとして下記活動の推進をご担当頂きます。 ・活用する技術(ツール・サービス等)の選定・評価、検証活動 ・ソフトウェアアーキテクチャ、処理方式、フレームワーク等の選定および非機能要件に配慮したシステム設計のサポート ・性能設計、性能検証活動の推進 ・内外の最新ソリューションの技術検証および事業部内展開と普及の促進
AWS
生成AI・LLM
Google Cloud Platform(GCP)
Java
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
英語活用
システムアーキテクト
正社員
【事業・ミッションについて】 当組織では、マイナンバー制度を軸として、誰もが、いつでも、どこでも、ライフスタイルに応じたサービスをスピーディに受けられるデジタル社会を実現することをミッションとし、デジタル庁及び地方公共団体の外郭団体を顧客としたマイナンバー関連システムの企画・開発・運用保守を提供しており、社会インフラの一つとなったマイナンバーの仕組みを発展させることに寄与しています。 マイナンバーの仕組みを支える既存システムの刷新・高度化と並行して、マイナンバーの仕組みを利活用し、金融等、公共以外の分野とも連携した当社ならではの新たな仕組みを提供しています。 【主な業務内容】 当組織で構築する複数のシステムについて、組織のアーキテクトとして下記活動の推進をご担当頂きます。 ・活用する技術(ツール・サービス等)の選定・評価、検証活動 ・ソフトウェアアーキテクチャ、処理方式、フレームワーク等の選定および非機能要件に配慮したシステム設計のサポート ・性能設計、性能検証活動の推進 ・内外の最新ソリューションの技術検証および事業部内展開と普及の促進
550~1,100万円
豊洲センタービル
AWS
生成AI・LLM
Google Cloud Platform(GCP)
Java
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
英語活用

株式会社NTTデータ

株式会社NTTデータ
クラウドエンジニア
550~1,100万円
正社員
東京都
未来の日本社会を支えるITシステムをソフトウェア面から具現化する仲間を募集します。 ●職務内容について● デジタルガバメントからスマートシティまで、社会を支えるITシステムを提供している公共・社会基盤分野の中で、ソフトウェアエンジニア/ソフトウェアアーキテクトとして広く活躍する職務です。分野全体のプロジェクトにかかわるため、業種は公共分野(中央省庁および関連団体、地方自治体等)から通信・ユーティリティ分野まで幅広く活躍できます。 【開発系】 ・提案書執筆/要件定義(利用者の利便性を高め、ITシステムの肝となるソフトウェアアーキテクチャ/処理方式/アプリケーションフレームワーク/プロダクトの検討) ・設計(業務処理を支えるアプリケーション処理方式設計/構造化設計/共通化設計等を先導) ・製造(自チームが設計した共通部品の実装に加え、プロジェクトメンバーを指導しつつ、採用したソフトウェアアーキテクチャに基づいて実際にソフトウェアを構築) ・テスト(単体テスト/結合テスト/システムテストに向けた準備や構成管理等を実施) 【施策系】 ・生成AIによる生産性向上、ガバメントクラウドやスマホアプリ等の技術要望に対応する技術開発の実施 ●技術戦略組織について● フレームワークなどのソフトウェア・クラウド等の基盤技術者の集約組織で、現在は約170名の技術者を体制として維持し、常時約30プロジェクトに対して現場支援を実施しています。現場支援チームだけでなく、先進的な技術や生産性向上に関わる技術を取り入れ、確立する施策系のチームも存在します。在籍する技術者の約1/3が本募集となるソフトウェアエンジニア・アーキテクトです。 担務に関しては、プロジェクトごとの有期的なものが多く、本人の希望やスキルセット、現場からの要望を総合的に判断・相談して、決定しています。現場支援においては、わからないことは所属チームや総勢170名の技術者によるサポートがあります。また、全員が社会を支えるシステムに最適な構成を提案でき、品質高く、効率的に実現できるよう、スキルアップの側面も重視しています。
Docker
React
.NET Framework
Java
Flutter
Microsoft Azure
Kubernetes
Google Cloud Platform(GCP)
React Native
Python
Spring Boot
AWS
Swift
Node.js
Vue.js
C#
Kotlin
英語活用
フレックス勤務
クラウドエンジニア
正社員
未来の日本社会を支えるITシステムをソフトウェア面から具現化する仲間を募集します。 ●職務内容について● デジタルガバメントからスマートシティまで、社会を支えるITシステムを提供している公共・社会基盤分野の中で、ソフトウェアエンジニア/ソフトウェアアーキテクトとして広く活躍する職務です。分野全体のプロジェクトにかかわるため、業種は公共分野(中央省庁および関連団体、地方自治体等)から通信・ユーティリティ分野まで幅広く活躍できます。 【開発系】 ・提案書執筆/要件定義(利用者の利便性を高め、ITシステムの肝となるソフトウェアアーキテクチャ/処理方式/アプリケーションフレームワーク/プロダクトの検討) ・設計(業務処理を支えるアプリケーション処理方式設計/構造化設計/共通化設計等を先導) ・製造(自チームが設計した共通部品の実装に加え、プロジェクトメンバーを指導しつつ、採用したソフトウェアアーキテクチャに基づいて実際にソフトウェアを構築) ・テスト(単体テスト/結合テスト/システムテストに向けた準備や構成管理等を実施) 【施策系】 ・生成AIによる生産性向上、ガバメントクラウドやスマホアプリ等の技術要望に対応する技術開発の実施 ●技術戦略組織について● フレームワークなどのソフトウェア・クラウド等の基盤技術者の集約組織で、現在は約170名の技術者を体制として維持し、常時約30プロジェクトに対して現場支援を実施しています。現場支援チームだけでなく、先進的な技術や生産性向上に関わる技術を取り入れ、確立する施策系のチームも存在します。在籍する技術者の約1/3が本募集となるソフトウェアエンジニア・アーキテクトです。 担務に関しては、プロジェクトごとの有期的なものが多く、本人の希望やスキルセット、現場からの要望を総合的に判断・相談して、決定しています。現場支援においては、わからないことは所属チームや総勢170名の技術者によるサポートがあります。また、全員が社会を支えるシステムに最適な構成を提案でき、品質高く、効率的に実現できるよう、スキルアップの側面も重視しています。
550~1,100万円
東京都
Docker
React
.NET Framework
Java
Flutter
Microsoft Azure
Kubernetes
Google Cloud Platform(GCP)
React Native
Python
Spring Boot
AWS
Swift
Node.js
Vue.js
C#
Kotlin
英語活用
フレックス勤務

株式会社NTTデータ
キリンビジネスシステム株式会社
セキュリティエンジニア(インフラ)
930~1,095万円
正社員
東京都(中野区)
グループの中長期計画をふまえ、海外グループ会社を含む施策の立案~実行やリスク評価・アセスメントなどの業務を関係者とコミュニケーションを取りながら推進いただきます。 ●具体的な業務内容 担当部長(課長職相当)としてセキュリティオペレーションのチームを率い、国内のグループ会社を中心に、セキュリティ施策の開発および運用対応を実施し、関係者とコミュニケーションを取りながらグループのリスク低減を推進いただきます。 【担当する工程】 ・セキュリティ施策実行の企画・運営フェーズ ・インシデントの初動対応、原因追求 【業務内容】 ・セキュリティのマニュアル・ガイドライン等の作成・更新作業の実施、及び、利用者への周知 ・インシデント発生時の対応、リスクの取りまとめ ・セキュリティ施策の企画・計画・設計・開発・導入 ・セキュリティツールを使った監視・アラート検知(SOC)の管理 ・リテラシ向上施策(研修・訓練など)の企画・運営 ・各システム導入時のセキュリティ面の支援 【技術ワード】 ・リスク管理・分析ツール ・セキュリティツール: SIEM、IPS、EDR、SASE、CASB、アンチウイルス、ASM等 ・リスク管理ツール(GRC) ・攻撃表面管理ツール(ASM)
AWS
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
退職金制度あり
管理職・マネージャー候補
英語活用
リモート可
フルフレックス
年間休日120日以上
従業員数100名〜1000名未満
セキュリティエンジニア(インフラ)
正社員
グループの中長期計画をふまえ、海外グループ会社を含む施策の立案~実行やリスク評価・アセスメントなどの業務を関係者とコミュニケーションを取りながら推進いただきます。 ●具体的な業務内容 担当部長(課長職相当)としてセキュリティオペレーションのチームを率い、国内のグループ会社を中心に、セキュリティ施策の開発および運用対応を実施し、関係者とコミュニケーションを取りながらグループのリスク低減を推進いただきます。 【担当する工程】 ・セキュリティ施策実行の企画・運営フェーズ ・インシデントの初動対応、原因追求 【業務内容】 ・セキュリティのマニュアル・ガイドライン等の作成・更新作業の実施、及び、利用者への周知 ・インシデント発生時の対応、リスクの取りまとめ ・セキュリティ施策の企画・計画・設計・開発・導入 ・セキュリティツールを使った監視・アラート検知(SOC)の管理 ・リテラシ向上施策(研修・訓練など)の企画・運営 ・各システム導入時のセキュリティ面の支援 【技術ワード】 ・リスク管理・分析ツール ・セキュリティツール: SIEM、IPS、EDR、SASE、CASB、アンチウイルス、ASM等 ・リスク管理ツール(GRC) ・攻撃表面管理ツール(ASM)
930~1,095万円
東京都(中野区)
AWS
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
退職金制度あり
管理職・マネージャー候補
英語活用
リモート可
フルフレックス
年間休日120日以上
従業員数100名〜1000名未満
キリンビジネスシステム株式会社
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株式会社NTTデータ
社内SE
550~1,100万円
正社員
東京都(江東区)
NTTデータおよびNTTデータ国内グループ会社に対して、ゼロトラスト技術に基づく新たなIT環境の構想立案・ 企画から、設計・開発、導入推進、維持管理までを実践。 ・当社経営幹部層への提案、関連部署への意見照会を行いながらの、ITインフラの改革推進 ・10万人を超える国内グループ会社ユーザーに向けた導入推進、維持運用 ・当社ビジネスチームとの連携、外販に向けたアセット化 ・ベンダコントロール、課題検討 ・テレワーク可能
海外勤務・出張あり
英語活用
リモート可
フレックス勤務
月平均残業20時間以内
社内SE
正社員
NTTデータおよびNTTデータ国内グループ会社に対して、ゼロトラスト技術に基づく新たなIT環境の構想立案・ 企画から、設計・開発、導入推進、維持管理までを実践。 ・当社経営幹部層への提案、関連部署への意見照会を行いながらの、ITインフラの改革推進 ・10万人を超える国内グループ会社ユーザーに向けた導入推進、維持運用 ・当社ビジネスチームとの連携、外販に向けたアセット化 ・ベンダコントロール、課題検討 ・テレワーク可能
550~1,100万円
東京都(江東区)
海外勤務・出張あり
英語活用
リモート可
フレックス勤務
月平均残業20時間以内

株式会社NTTデータ

株式会社NTTデータ
AI・機械学習(LLM)エンジニア
700~1,400万円
正社員
東京都(江東区)
近年、社会全体でAI活用が加速する中、AI開発を支えるGPU基盤へのニーズが急速に高まっています。NTTデータではこのような社会的ニーズに応えるべく、最新技術を活用したGPU基盤サービスの開発を強化しており、2024年度に自社の大規模GPUサービスの企画・提供を開始しました。現在はファースト顧客向けの開発を進めており、今後さらなる需要拡大が見込まれています。 これに伴い、GPU基盤開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーやリーダーとして活躍いただけるエンジニアの採用を強化しています。 ●主な業務内容は以下の通りです。 [顧客への提案] お客様のニーズや市場動向を把握し、営業担当者と一緒にGPU基盤の提案を行います。 ・新技術のリサーチ ・導入提案 [設計・開発] お客様のご要望をくみ取り、お客様とコミュニケーションをとりながらGPU基盤に関するサービス仕様検討から設計、開発を行います。 ・GPUを利用した高性能コンピューティング基盤の設計、構築、運用 ・クラウド環境上でのGPUリソースの最適化と自動化 ・AI、ディープラーニング等のアプリケーションに向けたインフラの提供とチューニング ・パフォーマンス分析と最適化に関する技術支援 [主な技術環境] ・GPU:NVIDIA ・GPUサーバ:NVIDIA、Dell、HPE、Super Micro等 ・ネットワーク:プロトコルとしてはInfiniBand、Ethernet(RoCE) ・ストレージ:NetApp、VAST、DDN、PowerScale、Pure Storage等 ・ジョブスケジューラ:Slurm、Kubernetes ・コミュニケーションツール:Teams等
AWS
PyTorch
Google Cloud Platform(GCP)
Kubernetes
Microsoft Azure
OpenStack
Ansible
生成AI・LLM
管理職・マネージャー候補
英語活用
フレックス勤務
自社プロダクト・サービス開発
機械学習・データ活用
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
近年、社会全体でAI活用が加速する中、AI開発を支えるGPU基盤へのニーズが急速に高まっています。NTTデータではこのような社会的ニーズに応えるべく、最新技術を活用したGPU基盤サービスの開発を強化しており、2024年度に自社の大規模GPUサービスの企画・提供を開始しました。現在はファースト顧客向けの開発を進めており、今後さらなる需要拡大が見込まれています。 これに伴い、GPU基盤開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネージャーやリーダーとして活躍いただけるエンジニアの採用を強化しています。 ●主な業務内容は以下の通りです。 [顧客への提案] お客様のニーズや市場動向を把握し、営業担当者と一緒にGPU基盤の提案を行います。 ・新技術のリサーチ ・導入提案 [設計・開発] お客様のご要望をくみ取り、お客様とコミュニケーションをとりながらGPU基盤に関するサービス仕様検討から設計、開発を行います。 ・GPUを利用した高性能コンピューティング基盤の設計、構築、運用 ・クラウド環境上でのGPUリソースの最適化と自動化 ・AI、ディープラーニング等のアプリケーションに向けたインフラの提供とチューニング ・パフォーマンス分析と最適化に関する技術支援 [主な技術環境] ・GPU:NVIDIA ・GPUサーバ:NVIDIA、Dell、HPE、Super Micro等 ・ネットワーク:プロトコルとしてはInfiniBand、Ethernet(RoCE) ・ストレージ:NetApp、VAST、DDN、PowerScale、Pure Storage等 ・ジョブスケジューラ:Slurm、Kubernetes ・コミュニケーションツール:Teams等
700~1,400万円
東京都(江東区)
AWS
PyTorch
Google Cloud Platform(GCP)
Kubernetes
Microsoft Azure
OpenStack
Ansible
生成AI・LLM
管理職・マネージャー候補
英語活用
フレックス勤務
自社プロダクト・サービス開発
機械学習・データ活用

株式会社NTTデータ

FPTコンサルティングジャパン株式会社
システムアーキテクト
600~1,000万円
正社員
東京都(港区)
製造業向けローコード開発ツール「Tulip」の開発スケーラビリティを担保するため、テーブル構造やアプリ間連携、外部システムとの接続設計など、ロジック・アーキテクト業務を担っていただきます。 ●担当業務 ・テーブル設計(物理・論理アーティファクトのモデリング) ・コネクター/外部API連携設計 ・トリガ・変数・集計等の技術指導 ・データ標準化/命名規約の整備 ・開発ガイドラインの作成 ●導入事例 ・大手工作機器メーカー 組み立て工程手順書のデジタル化
401k(確定拠出年金)あり
退職金制度あり
年俸制(12分割)
英語活用
年間休日120日以上
土日祝日休み
従業員数100名〜1000名未満
外資系企業
システムアーキテクト
正社員
製造業向けローコード開発ツール「Tulip」の開発スケーラビリティを担保するため、テーブル構造やアプリ間連携、外部システムとの接続設計など、ロジック・アーキテクト業務を担っていただきます。 ●担当業務 ・テーブル設計(物理・論理アーティファクトのモデリング) ・コネクター/外部API連携設計 ・トリガ・変数・集計等の技術指導 ・データ標準化/命名規約の整備 ・開発ガイドラインの作成 ●導入事例 ・大手工作機器メーカー 組み立て工程手順書のデジタル化
600~1,000万円
東京都(港区)
401k(確定拠出年金)あり
退職金制度あり
年俸制(12分割)
英語活用
年間休日120日以上
土日祝日休み
従業員数100名〜1000名未満
外資系企業

FPTコンサルティングジャパン株式会社

株式会社NTTデータ
AI・機械学習(LLM)エンジニア
700~1,100万円
正社員
東京都(江東区)
我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う ●AI、特にAIエージェントの要件定義から運用における全工程を技術的にサポート ●AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装 ●チームメンバーの指導・育成
生成AI・LLM
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
英語活用
生成AI・LLMプロダクト開発
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う ●AI、特にAIエージェントの要件定義から運用における全工程を技術的にサポート ●AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装 ●チームメンバーの指導・育成
700~1,100万円
東京都(江東区)
生成AI・LLM
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud Platform(GCP)
英語活用
生成AI・LLMプロダクト開発

株式会社NTTデータ
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株式会社NTTデータ
AI・機械学習(LLM)エンジニア
700~1,100万円
正社員
東京都(江東区)
我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装 -AIエージェント(AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等)の特徴 -データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴 -データパイプライン -AIモデルの継続的改善(LLMOps/FMOps) -セキュリティやガバナンス ・上記を実現するための最新技術調査、検証 ・チームメンバーの指導・育成
AWS
生成AI・LLM
Google Cloud Platform(GCP)
Microsoft Azure
Snowflake
英語活用
リモート可
機械学習・データ活用
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。 ●以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装 -AIエージェント(AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等)の特徴 -データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴 -データパイプライン -AIモデルの継続的改善(LLMOps/FMOps) -セキュリティやガバナンス ・上記を実現するための最新技術調査、検証 ・チームメンバーの指導・育成
700~1,100万円
東京都(江東区)
AWS
生成AI・LLM
Google Cloud Platform(GCP)
Microsoft Azure
Snowflake
英語活用
リモート可
機械学習・データ活用

株式会社NTTデータ

JAPAN AI株式会社
プロダクトマネージャー(PdM)
1,200~2,000万円
正社員
東京都(新宿区)
プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。 市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。 RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ● シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。 コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。 エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ● シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。 可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。 エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 ●ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 ●期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 ●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, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform 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
Terraform
macOS
Docker
Confluence
React
Microsoft Azure
Kubernetes
RAG
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
生成AI・LLM
Slack
Next.js
Notion
TypeScript
AWS
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
ストックオプション(信託型等)あり
生成AI開発ツール導入
英語活用
リモート可
土日祝日休み
生成AI・LLMプロダクト開発
プロダクトマネージャー(PdM)
正社員
プロダクト要件・アーキテクチャ設計 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳 機能境界・ドメイン設計、データ契約、API 仕様の策定 RFC 駆動の設計レビュー・意思決定プロセスの運営 LLM / 生成 AI を活用したプロダクト設計 (RAG、tool-use、guardrails 等) 技術選定・トレードオフ判断 買う / 作る / 統合 (Build vs Buy vs Integrate) の技術選定 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) の設計と品質属性トレードオフ判断 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 横断的協働・ロードマップ エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働 プロダクトロードマップの策定・推進 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップ策定 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: 新プロダクトラインの立ち上げ エンタープライズ顧客から「AI エージェントによる社内ナレッジ検索」の強いニーズを発見。 市場調査・顧客インタビュー・技術検証を経て、プロダクト要件を定義。 RAG アーキテクチャの設計、データパイプラインの技術選定、MVP のスコープ定義までをリードし、3 ヶ月でベータリリースを実現。 ● シナリオ 2: Build vs Buy のアーキテクチャ判断 音声 AI 機能の拡張にあたり、自社開発 vs 外部 API 統合の判断が必要に。 コスト・品質・開発速度・カスタマイズ性の 4 軸で比較分析を行い、RFC を起票。 エンジニアリングチームとの設計レビューを経て、ハイブリッドアプローチ (コア機能は自社開発、周辺機能は外部 API) を決定。 ● シナリオ 3: 品質属性のトレードオフ判断 JAPAN AI AGENT のレイテンシ P95 が目標値を超過。 可用性・コスト・レイテンシのトレードオフを分析し、推論キャッシュの導入とモデルルーティングの最適化を提案。 エンジニアリングチームと協働して実装し、レイテンシを 30% 改善しつつコスト増を 5% 以内に抑制。 ●ミッション 何を作るかを決める プロダクトの「何を・なぜ・どう作るか」を技術とビジネスの両面から定義し、AI プロダクトの成功確率を最大化する。 ●期待する役割について Product Manager として、JAPAN AI のプロダクト群全体のアーキテクチャ設計と技術戦略をリードしていただきます。 ビジネス目標・顧客課題からプロダクト要件を体系化し、技術アーキテクチャへ翻訳する 機能境界・ドメイン設計・API 仕様の策定をリードする Build vs Buy vs Integrate の技術選定を行い、最適な投資判断を導く 非機能要件 (可用性・拡張性・セキュリティ・コスト) のトレードオフ判断を行う エンジニアリングチーム・PdM・デザイナーとの横断的協働を通じて、プロダクトの方向性そのものを決定する 技術的負債の可視化と計画的解消のロードマップを策定する ●成果責任 (KR/メトリクス) プロダクトロードマップ達成率 アーキテクチャレビュー起因の手戻り率 新機能リリースサイクル短縮 プロダクト品質属性 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Product Architectは以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 Human-AI Collaboration Architect — エージェント体験設計 FDE — 顧客要件・フィードバック 経営層 — 事業戦略・投資判断 ●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, RAG, Agent Framework インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform 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
1,200~2,000万円
東京都(新宿区)
Terraform
macOS
Docker
Confluence
React
Microsoft Azure
Kubernetes
RAG
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
生成AI・LLM
Slack
Next.js
Notion
TypeScript
AWS
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
ストックオプション(信託型等)あり
生成AI開発ツール導入
英語活用
リモート可
土日祝日休み
生成AI・LLMプロダクト開発

JAPAN AI株式会社

JAPAN AI株式会社
AI・機械学習(LLM)エンジニア
700~2,000万円
正社員
東京都(新宿区)
●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー(稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)を構築します。顧客の既存SaaS(Salesforce / SmartHR / kintone 等)とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例:全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●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
Notion
TypeScript
Slack
macOS
Docker
PostgreSQL
Confluence
React
Microsoft Azure
Kubernetes
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
BigQuery
AWS
生成AI・LLM
Next.js
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
ストックオプション(信託型等)あり
生成AI開発ツール導入
英語活用
リモート可
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
SaaSプロダクト開発
生成AI・LLMプロダクト開発
AI・機械学習(LLM)エンジニア
正社員
●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー(稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)を構築します。顧客の既存SaaS(Salesforce / SmartHR / kintone 等)とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例:全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●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
700~2,000万円
東京都(新宿区)
Notion
TypeScript
Slack
macOS
Docker
PostgreSQL
Confluence
React
Microsoft Azure
Kubernetes
GitHub
Google Cloud Platform(GCP)
Python
BigQuery
AWS
生成AI・LLM
Next.js
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
ストックオプション(信託型等)あり
生成AI開発ツール導入
英語活用
リモート可
土日祝日休み
自社プロダクト・サービス開発
BtoB向けサービス
SaaSプロダクト開発
生成AI・LLMプロダクト開発

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