持ち株会制度あり 年収600万円以上のITエンジニア求人・転職情報

パーソルキャリアにおけるデータサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア、機械学習エンジニアの各職種の中から、ご経験にマッチするポジションをご提案いたします。 データ・AI領域にご関心をお持ちで、「どのポジションが適しているかわからない」「経験を活かせる環境で選考に進みたい」とお考えの方は、ぜひご応募ください。 ご応募後、社内にてポジションサーチを行い、書類選考を通過したポジションについて改めてご案内いたします。 ●募集ポジション例(※下記以外をご提案する場合があります) 【データサイエンティスト】 転職サービス「doda」(会員登録数 約1,039万人/2025年12月末時点)を中心に、全社横断でAI・機械学習モデルの設計・開発・チューニングをリードしていただきます。 人材マッチングの高度化を主軸に、LLMや生成AIなどの最新技術を取り入れながら、再利用可能なマッチングロジックやAIモデルの開発から本番導入・運用まで一貫して推進し、事業成長に貢献していただきます。 ・生成AI、機械学習における新規技術の検証・開発 ・Python/PySparkを用いたデータ分析・モデル開発 ・提案に向けたデモ開発/PoC開発 ・業務効率改善に向けた分析/自動化・AI化 ・データ設計および前処理の開発・実装 ・インフラ/データ基盤部門との連携 ・社内外でのセミナー講演や論文・資料作成 【データエンジニア/データアーキテクト】 全社最適の観点からデータ活用基盤の整備を推進し、あるべき分析基盤の実現を担っていただきます。 ・データ基盤構想の検討/ロードマップ策定/技術選定 ・現状課題の整理および改善方針の策定・実行 ・データマネジメント方針の策定とプロセス整備 ・基盤構築および活用プロジェクトの推進 ・パイプライン構築やバッチ処理開発 【データエンジニア/アナリティクスエンジニア】 データドリブンな事業運営の実現に向け、データによる意思決定を支援し、可視化とPDCAの高速化を推進します。 「doda」「doda X」において以下を担っていただきます。 ・データマート構築(要件定義～設計～実装～テスト) ・データ収集・加工・集計業務 ・バッチ基盤の運用保守 ・DMBOKに基づくデータマネジメントおよび利活用支援 ・dbtを用いたデータ変換・モデル開発 【AIエンジニア(バックエンド・インフラ)】 LLMやAIエージェントを活用した機能開発に加え、安定・安全かつスケーラブルに活用可能なAI基盤の設計・構築を担っていただきます。 ・AI前提のシステムアーキテクチャ設計 ・API設計/非同期処理/キャッシュ/キュー設計 ・マルチクラウド環境(AWS/GCP/Azure)の構成設計 ・バックエンド開発および外部サービス連携設計 ・データ基盤(DWH/Vector DB等)との接続設計 ・スケーリング/レイテンシ/コスト最適化 ・監視・セキュリティ・ガバナンス設計 【機械学習エンジニア】 「doda」「doda X」において、ユーザー一人ひとりに最適な求人・情報を届けるためのレコメンド/マッチング機能の開発・運用を担っていただきます。 当社が保有するデータと機械学習・生成AI技術を活用し、マッチング精度や応募率向上などのKPI改善に直結するアルゴリズム開発から運用・改善まで一貫して取り組んでいただきます。 ・レコメンド/マッチング機能の設計・開発・運用 ・機械学習モデルや推論ロジックを用いたサーバーサイド開発 ・データ活用施策の運用・改善 ・Python/SQLを用いた分析・モデル開発・検証 ・データサイエンティストやPdMとの連携による施策推進 ・技術リード/プロジェクト推進

●Webアプリケーションの設計・開発・テスト・運用 ●モバイルアプリ(iOS/Android)の開発支援 ●フロントエンド(React, Vue.js等)とバックエンド(Node.js, Python, Java等)の両方を担当 ●CI/CDパイプラインの設計・構築 ●UI/UX改善提案と実装 ●テスト設計・実施(QAチームとの連携) 開発環境 言語:JavaScript(TypeScript)、PHP、Python、Java、C、C++、C#、VB.NET、Ruby、Kotlin、Swift、Objective-c、Delphi フレームワーク:React、Next.js、Vue.js、Laravel、Spring Boot、Django インフラ:AWS(EC2, S3, RDS, Lambda, CloudFront)、GCP、Docker、Terraform CI/CD:GitHub Actions、CircleCI、Jenkins、Docker DB:MySQL、PostgreSQL、MongoDB、DynamoDB、Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Azure SQL Database、Azure Cosmos DB その他:Figma、Slack、Notion、Jira、Confluence、GitHub、GitLab

●AWS等を用いたクラウド環境の構築・運用を担当し、効率的なインフラを実現します。具体的にはApacheやNginx、Tomcatなどのサーバー構築やDockerなどによるアプリケーションプラットフォームの構築、それらを動作させるクラウド上でのネットワーク設計・構築を行います。 ●クラウド環境の最適化を図るため、ネットワーク構築や設計においてAWS等の最新のサービスを活用し、パフォーマンスを最大化します。 ●構築だけに止まらず、結合テストや障害テストの設計から実施し、品質向上に向けた改善策を提案・実行します。 ●日常的な運用保守業務として、サーバー監視や障害分析を行い、問題の早期発見と解決を図ります。また改善提案も行います。 具体的な業務 ■設計:クラウド設計・運用設計 ■実装テスト:ネットワーク構築・サーバー構築・クラウド構築 ■テスト:結合テスト・障害テスト・性能評価・運用テスト ■運用保守:サーバー監視・障害分析 開発環境 クラウド:AWS、Azure、GCP 仮想化:VMware、Hyper-V、Xen、Horizon View、KVM OS:Windows、Linux ネットワーク:Cisco、NEC、日立、APRESIA、YAMAHA、AlaxalA セキュリティ:FortiGate、Juniper、Fortinet、Cisco ASA、ブルーコート、CheckPoint ロードバランサー:F5 BIG-IP、Fortinet、Juniper 認証:ActiveDirectory、Open LDAP、OpenAM、Radius 冗長化:MSCS、MSFC、CLUSTERPRO、LifeKeeper 開発言語:node.js、Python、Ruby、Shell その他:VMware Horizon、Citrix、Window Server

クライアント企業の課題、新たな事業内容のヒアリングを実施し、その結果から導く解決策として、必要となるIT構築を提案。受注後はプロジェクト計画の策定、体制組成を実施しお客様と並走してプロジェクトの成功まで導いていただきます。 コンテンツデザイン、テスト工程においては、グループ会社のメンバーと連携していただく場合がございます。 多岐にわたった開発のご相談をいただくため、ご希望によっては幅広い開発プロジェクトに携わっていただくことが可能です。 先進技術を使った引き合いもありますので、チャレンジングな技術領域で活躍することも可能です! 具体的な業務 ●PJ計画/キックオフ:プロジェクト計画書の策定、計画の顧客説明と合意(PJの目標・体制・スケジュール・プロセス・完成基準・品質基準等の共有) ●要件定義:要件定義フェーズの推進、要件定義書のレビューと承認 ●設計:基本設計書・詳細設計書のレビューと承認 ●プリセールス活動:営業同行による顧客ヒアリング、受領RFPをもとに提案書作成と顧客説明(プレゼン)、システム構成・体制案・スケジュール案・成果物・契約条件などを定義 ●プロジェクト推進:タスク抽出とスケジュール化、進捗管理、リスク管理、課題管理、記録管理、各種レビューなど、プロジェクト全般の推進業務と顧客折衝 ●統括マネジメント:開発チーム以外にもインフラチーム、コンテンツチーム、テストチームを配下に据えたマネジメント ●調達と収支管理:要員や資源の調達とプロジェクト収支の管理 開発環境 クラウド:AWS、Azure、GCP 仮想化:VMware、Hyper-V、Xen、Horizon View、KVM OS:Windows、Linux ネットワーク:Cisco、NEC、日立、APRESIA、YAMAHA、AlaxalA セキュリティ:FortiGate、Juniper、Fortinet、Cisco ASA、ブルーコート、CheckPoint ロードバランサー:F5 BIG-IP、Fortinet、Juniper 認証:ActiveDirectory、Open LDAP、OpenAM、Radius 冗長化:MSCS、MSFC、CLUSTERPRO、LifeKeeper 開発言語:HTML/CSS、JAVA、Python、PHP、Ruby、JAVA Script、SQL、C、C++、C#、VB.NET、Kotlin、Swift、Objective-c、Delphi その他:VMware Horizon、Citrix、Window Server

【具体的な業務】 ●プリセールス活動:顧客ヒヤリングから提案資料作成、営業同行などの提案活動 ●プロジェクトの推進:PJ計画書策定、スケジュール・タスク管理、リスク管理、課題管理、TODO管理など、プロジェクト全般の推進業務 ●要件定義とりまとめ:アプリチームと連携し、主に非機能要件のヒヤリングと作成の実施 【開発環境】 クラウド:AWS、Azure、GCP 仮想化:VMware、Hyper-V、Xen、Horizon View、KVM OS:Windows、Linux ネットワーク:Cisco、NEC、日立、APRESIA、YAMAHA、AlaxalA セキュリティ:FortiGate、Juniper、Fortinet、Cisco ASA、ブルーコート、CheckPoint ロードバランサー:F5 BIG-IP、Fortinet、Juniper 認証:ActiveDirectory、Open LDAP、OpenAM、Radius 冗長化:MSCS、MSFC、CLUSTERPRO、LifeKeeper 開発言語:node.js、Python、Ruby、Shell その他:VMware Horizon、Citrix、Window Server 働く環境 ・リモート勤務可能(案件により異なりますが、週4～5程度) ・残業時間　:20時間程度/月　※時間外手当100%支給 ・フレックス:コアタイム導入(10:00~15:00) ・休日　　　:土日祝、完全週休2日制(年4回土曜日出勤あり)、夏季休暇・年末年始休暇、慶弔休暇等あり

●役割と期待内容 デクセリアルズの新規事業創出を担う中核メンバーとして、調査活動および新規事業テーマの探索・具体化から、将来的には事業創出までの一連のプロセスに携わっていただきます。 具体的には、市場・技術・競合動向の調査、新規事業テーマの抽出、フィージビリティスタディ(技術的・市場的実現可能性の検証)、プロジェクト推進などを担当します。将来的には、自ら発案した新規事業の開発リーダーとして、プロジェクトを推進し、事業化まで導くことが期待されます。チームメンバーと連携しながら、部署全体の目標達成に貢献し、新規事業創出の中核を担う存在として活躍していただくことを期待しております。フィージビリティスタディ後は、開発部門へテーマを引き渡すことを基本としつつ、ご本人の志向や適性に応じて、そのまま開発フェーズまで関与することも可能です。 ・新規事業創出のための調査活動の実施 ・調査結果に基づく新規事業テーマの抽出およびフィージビリティスタディの実施 ・データやデジタルツールを活用した調査・分析業務の効率化 ・社内関連部署や社外パートナーとの連携・調整 ●働き方のイメージ ・組織で求めるポジション 　係長・リーダークラス ・出張頻度・出張先 　海外0～1回/年 　国内2回/月 ・部署の平均残業時間 　10時間程度/月 ・リモートワーク・フレックス制度の活用度合い 　リモートワーク:週1回程度 　フレックス制度:あり。柔軟な働き方ができる環境です。 ●身に付くスキル 新規事業創出、技術・市場調査力、フィージビリティスタディ、英会話力、データ活用スキル、etc. ●入社後のキャリアプラン 新規事業創出の方向性決定、テーマアップの調査活動から、将来的にはその領域の中で実際の開発まで行い、事業創出につなげていただきたいと考えております。 ●従事すべき業務の変更の範囲 変更の範囲:会社の定めるすべての業務

1.Si-Photoによるコヒーレント方式TxRx PICの設計 Lumericalや電磁界シミュレータ、Tanner等のCADを用いて、Si-Photo PICの構造/レイアウト設計を行う。回路シミュレーションやSパラメータ解析等の手法を用いてPIC全体の動作予測や性能試算を行い、PICの仕様を作成する。 2.PICの評価 VNAやAWGを用いてSi-Photoウェハ/PICの性能評価/動作実証を行う。得られた結果を解析し、PIC設計最適化と仕様策定にフィードバックする。また、試作開発と量産に適したSi-Photoウェハ/PICの評価系を構築し、評価手法を確立する。 ※従事すべき業務の変更の範囲 変更の範囲:会社の定めるすべての業務

OTセキュリティに関する新規製品・サービスの企画に伴う、以下のような業務を担当していただきます。 ・市場調査/競合分析(OTセキュリティおよびSaaS領域)と顧客インサイト収集 ・ビジネスケース(収益モデル、価格戦略、KPI)作成 ・製品・サービスビジョンとロードマップの策定(海外展開戦略含む) ・顧客ユースケース検討 ・MVPの作成および顧客検証 (プロダクトマネージャー、UX/プロダクトデザイナー、ソリューションアーキテクト等の各役割のうち、ご本人の希望と適正に応じて業務を担当いただきます。) 【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するため出向又は転属を命じることがあります

OTセキュリティに関する新規製品・サービスの企画に伴う、以下のような業務を主体的にリードしていただきます。 ・市場調査/競合分析(OTセキュリティおよびSaaS領域)と顧客インサイト収集 ・ビジネスケース(収益モデル、価格戦略、KPI)作成 ・製品・サービスビジョンとロードマップの策定(海外展開戦略含む) ・顧客ユースケース検討 ・MVPの作成および顧客検証 (プロダクトマネージャー、UX/プロダクトデザイナー、ソリューションアーキテクト等の各役割のうち、ご本人の希望と適正に応じて業務を担当いただきます。) 【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するため出向又は転属を命じることがあります

本ポジションでは、様々な事業フェーズにおけるサービス・プロダクト開発の中で主にUI/UXデザインを担当していただきます。 クライアントである大手企業やスタートアップの新規事業立ち上げ〜グロース期におけるパートナーとして、BtoB・BtoCなど事業ドメインを問わずさまざまなクライアントと共に、サービス・プロダクトを創り上げていきます。 今回はその中でも組織牽引を含めたリードデザイナーとしてジョインいただきます。 ・クライアントの課題ヒアリングからの要求分析・要件定義 ・情報設計・画面設計・ビジュアルデザイン ・開発チームへの実装ディレクション ・ステークホルダーへの提案や合意形成 ・プロジェクト内でのデザイン領域のリーディングやメンバーマネジメント ・UX/UI設計に関わるプロジェクト全体のプランニング、進行管理 ・toC / toBの様々な事業ドメインやフェーズにおけるUI/UX設計 > 新規サービスの構想段階に伴走しデザイン方針の策定 > 新規サービスのUI/UX設計 > 既存サービスのUI/UX改善 ・デザイナーチーム作りと運営

【プロジェクト概要】 ●新規事業のサービスデザイン*(こちらが案件の多くを占めています) ●既存サービスのコンセプト再設計やUI/UXリデザイン ●クライアントへのデザイン研修やワークショップ支援　など *ここでのサービスデザインとは、顧客・技術・事業の視点からサービスの成功確率をあげるための仮説構築・検証の営みのことを指します 【業務詳細】 ●クライアントの課題・ビジョン抽出のワークショップ設計およびファシリテーション ●事業テーマ選定や事業分析 ●ユーザーの課題を探索するユーザーリサーチ ●新規事業サービスのコンセプトメイキングや体験設計 ●デザインプロトタイプやビジュアルコンセプトの作成と受容性検証 ●ユーザーストーリーマップ作成とMVP定義 ●上記各業務におけるビジネスデザイナーやエンジニアとの連携 【顧客イメージ】 新規事業立ち上げ部門・DX推進部・事業企画部・各種事業部など (中小企業やスタートアップへの支援もありますが、主に大手企業が中心です) ●プロジェクト事例 ■遠藤紙店 昭和8年創業の老舗壁紙商社によるポストコロナ時代の事業再構築を支援。サービスコンセプトの再設計からMVP開発、ECへの開発実装までを一気通貫で伴走 (紹介資料:https://lp.sun-asterisk.com/hubfs/pdf/Sun*_company-profile2024Q1.pdf　p80) ■elgana ユーザー中心設計での共創により、ビジネスチャットサービス「elgana」の可能性を広げるUI/UXを提供。ブランドアイデンティティーの再定義のプロジェクトも実施 ■尾道市役所 / NTT西日本 地方自治体によるデザインシンキングを活用した新規事業アイデア創出をNTT西日本と伴走 (紹介資料:https://lp.sun-asterisk.com/hubfs/pdf/Sun*_company-profile2024Q1.pdf 　p73)

エンタープライズ企業(主に東証プライム上場企業)のDX・業務改革を支援する直請けSIerとして、顧客の「0次DX」を実現するためのプロジェクトマネジメントを担っていただきます。 単なるシステム構築や基盤整備に留まらず、顧客の隣でビジネス要求を言語化し、データ活用や最新技術を用いて「顧客のビジネスをどう変えるか」まで踏み込んだ企画・リードがミッションです。 【業務詳細】 ●戦略立案・要件定義:顧客の業務課題を深く理解し、ビジネス判断の根拠となる「データの使いどころ」の整理や、開発を考慮したプロジェクト設計(現状調査、ロードマップ策定など)を行います。 ●全体設計・進行管理:データ収集から分析・活用までを横断した全体設計、およびアジャイル(スクラム)を用いた柔軟なプロジェクト推進・品質管理を担当します。 ●ステークホルダー調整(橋渡し):ビジネス部門・IT部門・エンジニア間の「翻訳」を行い、顧客と対等なパートナーとして意思決定に関与します。 ●チームビルディング・組織成長:自社のエンジニアや専門チーム(インフラ、AI、データエンジニア等)を統率し、組織の成長に向けたチームビルディングや若手育成を行います。 ●新規案件獲得サポート:営業と連携し、見積もり検討や客先訪問を通じて新規案件獲得や案件拡大のサポートを行います 。 【技術スタック・使用ツール】 クラウド: AWS / Azure / GCP など バックエンド: Java (Spring Framework), Go, Python, PHP (Laravel) 手法・ツール: アジャイル/スクラム, Git, Jira, Slack, 生成AIツール (ChatGPT, Claude等)

データサイエンスグループでは主に「マッチング体験の向上」「プラットフォームの信頼性・安全性向上」「それらを支えるML/LLM基盤の構築・運用」の3つの領域に注力しています。 本ポジションの主戦場は、マッチング領域およびTrust & Safety(信頼性・安全性)領域におけるAI/MLのプロダクト実装・運用です。社内のML/LLM基盤を活用しながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアなどと連携し、課題設定から実装、リリース後の改善までを推進していただきます。 課題設定や改善テーマの探索はデータサイエンティストや事業・プロダクト側と連携しながら進め、プロダクトへの実装はソフトウェアエンジニアと協働して推進します。MLOpsエンジニアはML/LLM基盤・推論基盤・開発環境の構築・運用を担い、本ポジションはそれらを活用しながら、マッチング機能やTrust & Safety機能の価値実装、評価、運用設計を担います。将来的には、事業課題に応じて担当領域を広げていただくことを期待しています。 シニアポジションでは、加えて技術方針の策定、重要テーマの優先順位付け、四半期単位の重要テーマのリード、複数職種をまたいだ推進まで担っていただくことを期待しています。 1.マッチング体験の向上 ●マッチング機能の技術リード ワーカーと求人の最適なマッチングを実現するために、マッチングに必要なモデル・ロジック・業務ルールをプロダクト要件に合わせて設計・実装し、安定運用と継続的な改善をリードする ●マッチングに必要なデータ・特徴量・Feature Store改善の設計と推進 マッチング機能の精度と運用を支えるために、特徴量やモデル入力データを設計し、Feature Store等の基盤も活用しながら、改善方針の設計から実装・運用までを推進する ●ML基盤近接領域の機能実装・改善 Vertex AI Pipelines等の基盤を活用し、マッチング機能に必要なモデル・ロジックの実装、評価、運用に加え、Recommend API周辺を含む基盤近接領域のプロダクト実装・安定運用をリードする ●LLMを活用した自律的な改善ループの設計・推進 LLMを活用し、マッチング機能における評価、改善候補の生成、モデリングの見直し、比較検証までを含む継続的な改善ループを設計・推進する 2.プラットフォームの信頼性・安全性向上 ●AI機能の安全性設計・実装のリード LLM等の基盤モデルを活用し、事実整合性の確保、防御的プロンプト設計、ガードレール実装などを通じて、安全性に配慮したAI機能の設計・実装・改善をリードする ●運用を踏まえたリスク制御の設計 AI/MLによる判定だけでなく、業務ルールや現場オペレーション、人による確認フローも組み合わせながら、実運用で機能する安全性担保の仕組みを設計・運用する ●リスク予測・異常検知モデルの開発リード 構造化データから、プラットフォームの信頼性を損なうパターンを特定する分類・回帰・異常検知モデルの設計、実装、評価、運用をリードする ●データセット設計・品質改善の主導 多様なリスクを網羅するデータの設計・収集、高度なアノテーション管理、合成データの生成を通じて、評価・学習データセットの品質改善を主導する 3.共通基盤を活用した実装・改善 ●LLMOps/評価基盤の活用と改善提案のリード 実験の追跡と管理、プロンプトのバージョン管理、「AI as a Judge」等を用いた自動評価パイプラインの活用・改善を主導する ●品質・コスト・レイテンシーの継続的な可視化と最適化 モデルやAI機能の品質、レイテンシー、コストを継続的に計測し、ユーザー行動やモデル挙動の変化を捉えながら改善サイクルを回す ●重要テーマの推進 マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマについて、技術方針の設計、関係者との合意形成、実行計画の具体化、推進管理まで担う 入社後の期待イメージ 入社後3ヶ月 :担当テーマの1つで、モデル・AI機能・業務ロジック・評価設計の改善を本番に反映し、周辺の関係者を巻き込みながら改善サイクルをリードし始めている状態 入社後6ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域における重要テーマの1つを自走して前進させ、課題設定、技術方針、評価設計、実装、運用までを一貫して推進しながら、周辺関係者の意思決定にも影響を与え始めている状態 入社後12ヶ月 :マッチングまたはTrust & Safety領域において、複数の重要テーマを横断的にリードし、技術方針・評価設計・運用設計の基準を形にしながら、データサイエンティスト・ソフトウェアエンジニア・MLOpsエンジニアの意思決定と実行を前進させ、領域全体の改善速度と意思決定の質向上に明確に貢献している状態 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 ●クラウド Google Cloud ●開発言語 Python ●データ基盤 BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール Looker / Looker Studio ●IaC Terraform ●開発環境・ツール Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 【扱っているデータ】 以下のようなデータを扱っています ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ

タイミーのプロダクト組織におけるプロダクトマネジメントチームの運営を担い、その有効性と効率性を最大限に高めることがミッションになります。具体的には、プロダクト戦略をプロダクト開発の現場に浸透させ、実行される体制を構築・推進をお任せします。 プロダクトマネージャーチームの育成やコーチング、部門横断での連携強化、そしてプロダクトマネジメントプロセスの最適化を通じて、プロダクト組織全体の生産性とアウトカムの向上に責任を持っていただきます。また、プロダクト開発の運用プロセスを最適化し、プロダクトマネージャーが戦略的な価値創造に集中できる環境を整えることで、プロダクト組織の生産性向上と事業目標達成に貢献していただきます。 具体的な業務内容 ●プロダクト組織の強化と人材育成 ・プロダクトマネージャーなど、プロダクト関連職種の採用、オンボーディング、育成の支援 ・プロダクトゴールと主要KPIの策定をサポートし、トラッキングを通じて適切なコーチングの実施 ・プロダクト戦略とその意図をメンバーやステークホルダーに伝達し、円滑なコミュニケーションと目標設定の実現 ●データドリブンな意思決定の支援 ・プロダクトの主要KPIの仕組み構築、データ分析(トレンドや変動要因の特定)、プロダクトパフォーマンスに関する明確なレポートの作成、関係者への報告 ・プロダクトチームの目標(OKRなど)や成果の進捗を効率的に可視化する仕組みを設計・実装、リソース配分や計画策定に役立つレポートの作成 ・プロダクト分析プラットフォームを整備・運用に責任を持ち、組織全体のデータに基づいた意思決定の促進 ●プロダクトマネジメントプロセスの設計・運用と最適化 ・意思決定の質を向上を目的としたプロダクト戦略の展開やロードマップレビューなど、重要な会議体の設計・運営 ・プロダクトチーム横断で必要な戦略実行のプロセスを標準化、必要なツール群を整備・最適化 ・円滑な連携の実現のためのプロダクト、エンジニアリング、デザインなど多様なチーム間のコミュニケーションハブとして機能 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend ・言語: Ruby 3.4系 ・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend ・開発言語: TypeScript ・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) ・開発言語: Swift ●Mobile(Android) ・開発言語: Kotlin ●Infrastructure ・AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ・Google Cloud(一部サービス) ・IaC:Terraform ・ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●Monitoring ・Datadog, Sentry ●CI/CD ・GitHub Actions, Dependabot ●その他 ・コード管理: GitHub ・コミュニケーションツール: Slack, Notion ・その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ・AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code

社内のセールス領域におけるSalesforceを中心としたシステムの要件定義〜設計〜構築〜プロジェクト進行(PM)を一気通貫でお任せします。 【具体的な業務詳細】 ・ビジネスサイドからの要望整理、WBSやスケジュールの策定、および関係者を巻き込んだプロジェクト推進 ・現状の業務プロセスの前提を問い直し、Salesforceの標準機能やフロー等を駆使した最適な仕組みの再設計・構築 ・既存の複雑化したフローの解読・整理など、技術的負債の解消および効率化 ・事業成長を見据えたデータモデルの設計やガバナンス強化、セールスイネーブルメントの推進 ・外部企業や業務委託とやり取りする際のディレクション等 【キャリアパス】 セールスシステム領域のスペシャリストとして全社システム戦略をリードする役割や、SalesOps・営業企画組織のマネジメント職など、ご志向に合わせて様々なキャリアパスにチャレンジすることができます

タイミーのQAエンジニアは、開発チームとともにプロダクト品質に向き合いながら、AIを前提に品質管理プロセスそのものを見直し、チームが自律的に品質を作り込める仕組みを設計・実装する役割を担います。 事業フェーズやプロダクトのリスクに応じて、必要なQAの強度を見極めながら、品質基準、AI向けのルール、評価モデル、テスト戦略を整備し、それらをCI/CD、自動テスト、テスト実行環境、監視・フィードバックの仕組みに接続していきます。単なるテスト工程の自動化ではなく、要求整理、レビュー、リスク分析、検証計画、フィードバックまで含めた開発プロセス全体を改善していきます。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 ●品質基準・QAプロセスの設計と構造化 QA Handbook、QA Skills、テスト戦略、品質基準を整備し、チームが再現性をもって品質を担保できる状態をつくります。 要求仕様、AC、DoD、テスト観点を開発チームやAIが扱いやすい形に構造化し、開発プロセスの中で活用できるようにします。 ●リスクベースの品質設計 プロダクトや機能の特性を踏まえて品質リスクを整理し、どこに重点を置いて検証すべきかを設計します。 事業フェーズやリスクの大きさに応じてQA強度を調整し、人による判断と自動化のバランスを見極めます。 ●AI駆動開発に対応した品質ルール・評価の設計 AIエージェントが品質判断に活用できるよう、品質ルール、プロンプト、レビュー観点、評価基準を設計します。 AI生成物に対する品質ゲートやフィードバックの仕組みを整備し、AIを活用した開発でも品質を継続的に担保できる状態をつくります。 ●自動検証・テスト基盤の構築 プロダクトのテスタビリティ向上を主軸に、テストしやすい設計・テストデータ・実行環境・検証観点の整備を進めます。 自動テストやCI/CDと接続し、開発チームが継続的かつ効率的に品質を確認できるテスト基盤を構築・改善します。 ●セルフQA基盤の導入・展開 開発チームが自律的に品質を確認・改善できるよう、品質ガードレールや標準プロセスを設計・導入します。 品質基準を開発プロセスや自動検証の仕組みに接続し、品質保証を人手に閉じないスケーラブルな仕組みへ進化させます。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code ●組織的な品質文化の醸成 サイクルタイム(要件定義からリリースまでの完了時間) やFour Keysなどのメトリクスを活用し、「フィードバックサイクルの短縮」が「品質改善スピード」に直結するという考え方を浸透させます。 ポストモーテムのファシリテーションや、テスト設計技法のレクチャーなどを通じて、チーム全体の品質意識とスキルを高め、自律的な改善サイクルを回せるように支援します。 開発環境(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 7.2系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile(iOS) 開発言語: Swift ●Mobile(Android) 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud(一部サービス) IaC:Terraform ログ:Datadog LogsとS3に集約 ●その他 コード管理: GitHub コミュニケーションツール: Slack, Notion その他:Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 組織カルチャー ●開発組織のカルチャー タイミーの開発組織は個々人の志向や特性の多様性を「許容」するのではなく「歓迎」する組織です。 各メンバーの多様性を彩りとして捉えて決して否定せず、強みとして重ね合わせて、同じチーム、プロダクトの目標を達成を実現できる組織を目指しています。 また、チームトポロジーの考えを活用した組織構造を採用していることも特徴です。例えば、顧客価値に基づいて領域ごとに組織を分割したり、専任のエンジニアリングマネージャーやアジャイルコーチ、スクラムマスターなどマネジメント専門職メンバーを各チームに配置しています。 https://www.youtube.com/live/uJL3M7R8MLc?feature=share&t=3057 ●技術コミュニティ活動 社内の所属チームを超えたiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 また、RubyKaigi や Kaigi on Railsを始めとしたカンファレンスのスポンサー活動やイベント登壇、記事の発信など技術コミュニティへの貢献や広報にも力を入れています。 ●オンボーディング メンバー一人ひとりが能力を発揮して、チームで活躍できる環境を目指して様々なオンボーディングプログラムを実施しています。 例えば、入社後チームや技術領域が近いメンバーがメンターとして伴走するオンボーディングの実施や、現職のスクラムマスターからスクラムに関する考え方や手法などをインプットするスクラムオンボーディング、配属直後にマネジメント層とのWelcome 1on1を実施しています。これからの取り組みによって、会社への不明点を早期に解決することで、新メンバーがタイミーで活躍しやすい環境を整えています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n46122cd3ec6b ●働き方 フルリモート・フレックスの働き方が浸透しており、NotionやSlackを活用したテキストコミュニケーション、ハドルやMeetを使った同期的なコミュニケーションなどによって職種問わずコミュニケーションが活発な環境になっています。 また、所属チームを超えてiOSやAndroidなど専門的な技術テーマごとに取り扱うコミュニティ活動も活発で、組織図を超えたオープンなコミュニケーションが行われています。 https://productpr.timee.co.jp/n/n2dcb5475e249 ●DevEnable室の取り組み エンジニアの市場価値向上につながる成長支援、学習支援、機会提供、生産性向上を行う専門チームDevEnable室を設置しています。 具体的な制度の一部をご紹介します。 ・在宅環境を自分好みに整えられるリモートHQ制度 ・技術コミュニティ発展への貢献を後押しするOSSボーナス制度 ・世界中のカンファレンス参加を支援するKaigi Pass制度 ・最大300万円、勤務年数に応じて返済不要のエンジニア奨学金制度 ・DevEnable室に込めた思いについても記載していますので、よろしければぜひ下記URLもご覧ください。 https://product-recruit.timee.co.jp/tde10

当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 中核事業 タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます ▼分析を通した事業貢献 ・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 ・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し ・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 ・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 新規事業 タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 ▼分析を通した事業貢献 ・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 ・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋(ビジネスレバー)を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード ・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 扱っているデータ ●アプリユーザーのアクセスログ ●募集内容やマッチングに関する各種データ ●地理空間データ ●レビュー情報や評価データ ●広告データ ●SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ ●アンケートやサーベイデータ

当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。 中核事業 タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます ▼分析を通した事業貢献 ・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献 ・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し ・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進 ・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化 新規事業 タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。 ▼分析を通した事業貢献 ・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引 ・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋（ビジネスレバー）を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード ・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献 ▼データを用いた仕組みづくり ・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築 ・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 扱っているデータ ●アプリユーザーのアクセスログ ●募集内容やマッチングに関する各種データ ●地理空間データ ●レビュー情報や評価データ ●広告データ ●カスタマーサポートへの問い合わせデータ ●SFA/CRMツールによる営業活動に関するデータ ●アンケートやサーベイデータ ●人事データ

本ポジションは、OpenID Connect 準拠のアカウント基盤を核とした横断プロジェクトを牽引し、企画・設計からリリース・運用までを一気通貫でドライブする役割です。エンジニアリング、セキュリティ、プロダクト、カスタマーサポートなど多様なステークホルダーと協働しながら、最適なロードマップ策定と開発プロセスの標準化をリードしていただきます。 【具体的な業務】 ●プログラム・ロードマップ・マイルストーン策定とシニアステークホルダーへのレポーティング ●技術トレードオフのファシリテーションと合意形成 ●人員・予算・外部パートナーの最適化によるリソースマネジメント ●KPI/OKR設定とデータドリブンなパフォーマンス改善 ●新規プロセス・ツール定義とベストプラクティスの組織展開 【技術スタック(主要な部分の抜粋)】 <Backend> ●開発言語: Ruby 4.0系 ●アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec <Frontend> ●開発言語: TypeScript ●アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR <Mobile(iOS)> ●開発言語: Swift <Mobile(Android)> ●開発言語: Kotlin <Infrastructure> ●AWS:ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…Elasticsearch(AWS Marketplace) ●Google Cloud(一部サービス) ●IaC:Terraform ●ログ:Datadog LogsとS3に集約 <Monitoring> ●Datadog, Sentry <CI/CD> ●GitHub Actions, Dependabot <その他> ●コード管理: GitHub ●コミュニケーションツール: Slack, Notion ●その他: Firebase, twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… ●AIエージェント・LLMツール: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code 【開発組織の特徴】 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 <既存事業領域> タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 <新規事業領域> スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 <プラットフォーム領域> タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。 この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」--そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

タイミーが提供するスポットワークの根幹である、ユーザー(クライアント・ワーカー)のマッチングや労務管理を支えるスポットワークシステムのバックエンド開発や技術課題解決をお任せします。 スキマバイトサービス「タイミー」は数万件に及ぶ求人とワーカーのマッチングから勤務実績に対する評価、スポットワークにおける雇用契約から給与計算や勤怠管理など労務管理まで、顧客が体験するすべてのプロセスに対してサービスを提供しています。 ユーザーが登録から短い時間で求人にエントリーすることができ、働き終わったらすぐに相互評価を終えて給与支払いまで完了するような、なめらかなスポットワーク体験を実現するための機能開発や改善に携わっていただきます。 今後の事業成長に向けたユーザー体験向上の実現と更なる事業スケールに向けた中長期的な技術課題の解決を共に推進し、エンジニア組織の技術力を共に向上させていく方を求めています。 具体的な業務内容 ●Ruby on Railsを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース ●チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行 ●担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応 ●エンジニアリングマネージャーやスクラムマスターと連携したプロジェクト進行 ●各種スクラムイベントへの参加 開発環境 ●Backend 開発言語: Ruby 4.0系 フレームワーク: Ruby on Rails 8.0系、RSpec アーキテクチャ: Modular Monolith データストア:MySQL8.0系、Redis ツール: Docker、OpenAPI、CircleCI、GitHub Actions、AWS、Terraform、Datadog、 Sentry ●Infrastructure AWS(ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc...) Elasticsearch(AWS Marketplace)を利用 一部のサービスでGoogle Cloudを利用 IaC: Terraform ログ: Datadog Logs, S3 ●Monitoring Datadog, Sentry ●CI/CD CircleCI, GitHub Actions, Dependabo, ecspresso ●その他 ・AIエージェント・LLMツール： - 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code - 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability - その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理：GitHub ・ コミュニケーションツール：Slack, Notion ・その他：Twilio, ImageFlux, OneSignal, Figma etc… 開発組織の特徴 タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。 既存事業領域 タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。 新規事業領域 スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業(タイミーキャリアプラス)や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。 プラットフォーム領域 タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。 私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。 単なるシステムの共通化(ID管理・決済・本人確認など)に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」——そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

事業の急拡大期を迎えているタイミーの事業戦略や組織のスケールに伴う、エンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上に貢献する専任エンジニアリングマネージャーをお任せいたします。 エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決に取り組む役割です。組織化されたエンジニアリングマネージャーチームに所属して横断的に動きつつ、担当する機能領域に関してマネージャーとしてお任せしてリードいただくことを期待しております。組織の評価はFourKeysとエンゲージメントを用いており、開発組織のパフォーマンスとチームの精神的なコンディションの変化を指標として観測しています。 また、担当する開発チームのアサインや評価権限を持ってエンジニアやチームに働きかけることで、エンジニア個人のポテンシャルを最大化し、エンジニア組織が変化を観測、状況に合わせてケイパビリティを再構成できるように支援します。 具体的な業務 ●持続可能な状態でスケールできるエンジニアリング組織の設計・構築・運用 ・プロダクト・技術戦略を実現できる組織となるための戦略の立案支援・遂行 ・組織へのアサインメントや役割の創出、フレームの作成 ・開発組織を横断的に見渡し、プロダクトロードマップを実現するために必要な技術やリソースに関する意思決定 ●エンジニア及びエンジニア組織の成長を支援し、成果の最大化を目指したピープルマネジメント ・1on1などによるコンディションチェック、課題の吸い上げ・解決のサポート ・キャリアデザイン支援 ・人事評価制度の改善・運用 ●エンジニア採用活動 ・中途・新卒問わず効率的かつミスマッチの少ない採用プロセスの設計、運用 ・カジュアル面談、面接の実施、改善 ●学習する組織文化の醸成 ・タイミーのエンジニアリング組織のプレゼンスを高め、伝えていくための技術広報 ・社内の学習コミュニティの運営 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●Backend 開発言語: Ruby 3.4系 アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec ●Frontend 開発言語: TypeScript アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR ●Mobile（iOS） 開発言語: Swift ●Mobile（Android） 開発言語: Kotlin ●Infrastructure AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc… Elasticsearch(AWS Marketplace) Google Cloud（一部サービス） IaC：Terraform ログ：Datadog LogsとS3に集約 ●その他 ・AIエージェント・LLMツール： - 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code - 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability - その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI ・コード管理：GitHub ・ コミュニケーションツール：Slack, Notion

CMP装置をはじめ、ドライ真空ポンプ、排ガス処理装置などの半導体製造装置およびコンポーネント製品から取得されるデータを活用した自社プラットフォーム(「X-bility」および「EBANET3」等)の開発・強化業務を担当いただきます。 開発チーム/プロジェクトリーダーとして、装置予知保全やデータ基板・アプリケーションの事業化・顧客への価値提供を推進頂けます。 ・装置・コンポーネント群から収集される各種センサーデータ(高頻度時系列データ)の収集・蓄積・解析・可視化を一体としたデータ基盤・アプリケーションのシステム設計および開発リード ・Chamber間・装置間・コンポーネント間のデータ比較・解析による予防保全機能やパフォーマンス最適化機能、故障予知アルゴリズムの組込み ・収集データを活用した新たなデジタルサービスの企画・アーキテクチャ構築およびグローバル展開の推進 ※変更の範囲:会社の定める業務

マッチング領域やTrust & Safety領域などにおけるAI/ML機能のプロダクト実装・評価・改善は、主にデータサイエンティストやプロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが担います。本ポジションでは、それらのAI/ML機能がプロダクト上で安全かつ継続的に価値提供できるよう、社内のML/LLM基盤、推論基盤、開発・運用環境、標準パターンを設計・開発・運用していただきます。 ML基盤を、社内のAI/ML活用を支える重要な技術基盤であると同時に、データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが安全かつ再現性高くAI/MLを本番活用するためのプラットフォームとして捉え、標準化・セルフサービス化・Developer Experienceの向上にも取り組んでいただきます。 ●機械学習の学習・評価・予測・デプロイ・監視を効率的に実現するためのML基盤の設計・開発・保守・運用 ・機械学習APIサーバー、オンライン推論基盤、バッチ推論基盤の設計・開発・運用 ・機械学習システムのためのデータパイプライン、特徴量管理、Feature Store等の設計・開発・運用 ・機械学習ワークフロー、実験管理、モデル管理、評価・検証プロセスの設計・開発・運用 ・ML関連の開発業務を効率化する社内ライブラリ、テンプレート、サンプル実装、開発環境の整備 ●プロダクトAI/MLエンジニアやデータサイエンティストが、AI/ML機能を本番環境で安全に実装・運用するためのProduction Readinessの整備 ・モデル精度、データ品質、ドリフト、レイテンシー、エラー率、コストなどの監視・可視化の仕組みづくり ・モデル更新、ロールバック、障害対応、インシデント対応、Runbook整備などの運用標準化 ・個別プロダクト機能の要件を踏まえた、基盤側の非機能要件・運用要件・責務分界の整理 ●生成AI/LLMを複数チームで安全に活用するためのLLMOps基盤・AIガバナンスの設計・開発・運用 ・プロンプト管理、評価データセット、出力品質評価、LLM as a Judge、リグレッションテスト等の共通基盤づくり ・LLMアプリケーションの監視、コスト管理、Fallback、ガードレール、セキュリティ・利用ポリシー整備 ・個別ユースケース実装を担うチームが、安全に生成AI/LLMを利用するためのルール・テンプレート・レビュー観点の整備 ●データサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニアが迷わずAI/ML機能を開発・運用できるゴールデンパスの整備 ・CI/CD、IaC、コンテナ、クラウド、権限管理、Secret管理、監査ログ等を組み込んだ標準パターンの設計・運用 ・テンプレート、ドキュメント、チェックリスト、オンボーディング資料、開発者向けガードレールの整備 ・個別案件から共通パターンを抽出し、セルフサービス化・自動化・再利用可能な形へ昇華 ●上記を実現するための非機能要件・運用品質の継続的な改善 ・IaCによるインフラ構築・管理 ・CI/CDによるテスト・デプロイ自動化 ・サービス監視、ログ、メトリクス、トレース、アラートの設計・運用 ・パフォーマンス、可用性・信頼性、セキュリティ、コスト効率を考慮した設計・実装および継続的な改善 ●社内のデータサイエンティスト、プロダクトAI/MLエンジニア、ソフトウェアエンジニア等への教育・スキルトランスファー、技術支援 ●ML/LLM基盤活用戦略の作成・推進、全社的なAI/ML活用の環境整備・啓蒙活動 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 上記のようなデータを扱っております。

AI・データを活用した複数のプロジェクトをプログラムとして束ね、事業・プロダクト・エンジニアリング・データ専門組織を横断しながら、構想から成果創出・定着までを推進していただきます。 ●事業・プロダクト課題を構造化し、AI・データ戦略、活用テーマ、実行ロードマップを策定 ●複数プロジェクトの優先順位・依存関係・リスクを統合し、組織横断の推進体制と意思決定プロセスを設計 ●PoC・MVPから本番展開、定着、成果検証までを推進し、得られた学びを他領域へ展開 扱っているデータ ・アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報 ・マッチングに関する情報 ・レビューや評価情報や、アプリインストールなどの広告効果に関わるデータ ・問い合わせに関するデータ ・営業活動情報のデータ 技術スタック(主要な部分の抜粋) ●クラウド ・Google Cloud ●開発言語 ・Python / SQL ●データ基盤 ・BigQuery / Fivetran / dbt Cloud ●ML / LLM基盤 ・Vertex AI / MLflow / LiteLLM / Datadog LLM Observability ●BIツール ・Looker / Looker Studio ●IaC ・Terraform ●開発環境・ツール ・Visual Studio Code / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Devin / GAS etc

世界トップクラスの半導体製造・検査製品から得られるデータと技術を活用し、半導体製造の高度化・効率化を支えるデジタルソリューション開発をご担当いただきます。 本ポジションでは、開発業務にも関わりながら、チームマネジメントおよびプロジェクト推進を担っていただきます。 <具体的な業務内容> ・半導体装置データを活用したソリューション開発(設計・開発・評価) ・プロジェクトの進捗管理、課題管理、関係部門との調整 ・チームメンバーの育成、レビュー、業務支援 ・顧客課題の理解とソリューションへの落とし込み ・国内外顧客先や協創施設での評価・検証支援 ※役割・責任範囲はご経験に応じて段階的にお任せします。 ●ポジションの位置づけ 本ポジションは、開発に携わりながらチームをマネジメントし、プロジェクトを推進していただく課長候補ポジションです。 技術と事業の両面から意思決定に関わり、組織やプロジェクトに影響を与えていくことが期待されます。 開発方針や進め方についても主体的に意思決定いただけます。 入社後は、業務状況やご志向を踏まえ、役割や期待値を丁寧にすり合わせながら進めていきます。 チーム規模やプロジェクト範囲についても、ご経験に応じて無理のない範囲から段階的に広げていきます。 ●開発環境 ・言語:Python、Java、JavaScript、SQL、HTML、CSS ・OS:Linux、Windows ・ツール:GitHub、Docker

社内外向けWEBアプリケーション開発業務をご担当頂きます。 WEBアプリケーションは全て自社開発しており、新規の開発依頼が多いのでフルスクラッチで開発頂きます。 また、依頼された内容をそのままシステム化するのではなく利用者の利便性を考え、提案しながら開発することが求められます。 ユーザーからのリクエストを元に要望を聞き、要件定義/基本設計/詳細設計等に時間をかけずにプログラミングしてある程度形になったタイミングで運用開始、問題があったら都度直して完成度を上げていくという開発スタイルが多いです。 新しい技術や言語を用いて開発に携わることが可能です。 【具体的には】 ・要件定義 ・基本設計/詳細設計 ・開発/テスト ・運用/保守 ・サーバー環境設定 ・設計書/手順書作成 ・システム入れ替え検討 等 ※上流(業務提案、業務設計など)から下流(実開発など)まで幅広くご担当頂きます 【開発環境】 ・OS Windows、Linux ・言語 PHP、Java、JavaScript、Python ・DB MySql、PostgreSQL 【業務内容についての補足】 入社当初:各求人票内の業務内容欄記載の業務内容 変更の範囲:弊社就業規則に基づき、異動を命じることがある

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)

グループ各社の中長期計画を踏まえ、グループ各社が利用する情報システムのインフラ基盤の構築・運用業務について、リーダーもしくはメンバーとして参画いただき、インフラの維持運用および改善活動を関係者とコミュニケーションと取りながら推進いただきます。 インフラ基盤の構築・運用業務については原則アウトソースしています。 委託先等のベンダーコントロールを主体として、事業会社への貢献度の最大化が図れるように各案件のQCDを意識した管理を行っていただきます。 下記のいずれかの領域について担当いただきます。 ・インフラ関連プロジェクトの計画策定と推進支援 ・オンプレミス基盤/クラウド基盤の運用管理 ・オンプレミス基盤からクラウド基盤へのリフト/シフトの要件整理および推進支援 ・Microsoft365等のグループウェアの運用管理 ・PC/タブレット/IP電話等の端末更改における選定・評価やユーザー展開 ・事業会社の課題/ニーズの理解とインフラ環境の構築における要件の整理 ・委託先等のベンダーコントロール

ミッション "AI の出力品質を科学する — 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する" LLM / AIエージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。本ポジションは「テストする人」ではなく、 「何をもって良いAIとするかを定義し、測定する科学者」 です。 期待する役割について AI Evaluation Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 — LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します ●自動評価パイプラインの設計・構築 — 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します ●レッドチーミング・安全性検証 — adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します ●統計的実験計画に基づく品質改善 — A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します ●評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック — モデル改善の複利ループを構築します 約 200 社が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します 業務内容 AI Evaluation Scientistとして、 AIエージェントの評価基盤 (Evaluation Infrastructure) の設計・構築・運用をリードしていただきます。 ●評価メトリクスの研究開発 ・LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules) ・評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection) ・報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究 ・評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection) ・評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス ●自動評価パイプラインの設計・構築 ・スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装 ・CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築 ・エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応) ・評価パイプラインの再現性・信頼性の担保 ●安全性・品質検証 ・自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装 ・安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築 ・ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装 ・プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行 ●統計分析・実験設計 ・統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析 ・品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化 ・品質レポート作成と改善提案 ・評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック 業務シナリオ ※以下は想定される業務シナリオの例です ●シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証 新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを 80% 削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。 ●シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが3%低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。 ●シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証 金融機関向けにJAPAN AI AGENTを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ(機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等)を網羅的にテストします。ポリシー準拠率99%以上を達成します。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務 成果責任 (KR/メトリクス) ●評価カバレッジ率(テストケース網羅率) ●回帰検出率(リリース前の品質劣化検出率 ≥ 95%) ●評価パイプライン実行時間(CI/CD内で完了) ●LLM-as-Judge と人間評価の一致率 ●False Positive / Negative 率 ●安全性インシデント発生率(リリース後) チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 AI Evaluation Scientistは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します: ●密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 ●言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ●評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks ●データ : BigQuery, Spark, Pandas ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform ●CI/CD : GitHub Actions ●ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion ●AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin ●作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応

エージェント体験 (AX) の設計 エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計 不確実性の可視化・信頼度表示の UI 設計 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与 UI の設計 エージェント行動のトレーサビリティ表示設計 Human-in-the-Loop 評価 UI・フィードバックループの設計 エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計 ユーザーリサーチ ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テストの設計・実施 定性・定量データに基づくデザイン判断 ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新 AI エージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定 デザインシステム・プロトタイピング AI プロダクト向けデザインシステムの構築・運用 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等) 情報アーキテクチャ (IA) 設計 デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有 【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 : 稟議承認 AI の信頼度表示 UI 設計 JAPAN AI STUDIO の稟議承認ワークフローで、AI エージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できる UI を設計。 信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。 「AI が参照したデータソース (楽々精算の金額データ + SmartHR の部門予算データ)」を可視化することで、エージェント信頼度スコアが 20% 向上。 ● シナリオ 2 : SaaS 横断ワークフローの可逆操作 UI 設計 JAPAN AI STUDIO で AI エージェントが楽々精算 → SmartHR → Salesforce を横断して自律的に実行したアクション (経費承認、人事データ更新、CRM 記録更新) に対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できる UI を設計。 複数の SaaS にまたがるアクションの Undo / Redo のインタラクションパターンを定義し、「どの SaaS のどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。 エラー回復成功率が 35% 向上。 ● シナリオ 3 : 「企業の脳」のデザインシステム構築 9 つのプロダクトで一貫した「企業の脳」体験を提供するため、エージェント対話コンポーネント (チャットバブル、ツール呼び出し表示、SaaS 連携進捗インジケーター、信頼度バッジ、可逆操作ボタン等) を標準化したデザインシステムを構築。 コンポーネント再利用率が 60% 向上し、新機能のデザイン工数を 40% 削減。 ●ミッション 「企業の脳」を信頼できる存在にする 人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。 ●Human-AI Collaboration Architect とは Human-AI Collaboration Architect は「人と Agent の信頼を設計する人」です。 従来の UX デザイナーとは以下の点で根本的に異なります。 従来のUXデザイン ユーザーの操作に対して確定的な結果を返す UIの動作は予測可能 エラーは明確 (404、入力ミス等) ユーザーが操作する 一貫した UI で信頼を構築 ・Human-AI Collaboration Architect AI の出力は確率的で、毎回異なる可能性がある エージェントの行動は不確実で、説明が必要 エラーは曖昧 (「回答が不正確かもしれない」) エージェントが自律的に行動し、ユーザーが監督する 透明性・可逆性・説明可能性で信頼を構築 ●期待する役割について Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) における AI エージェント体験の設計をリードしていただきます。 エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーが AI を信頼して業務に活用できる体験を実現する 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI 特有の UX 課題を解決する ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う AI プロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する エンジニア・PM・AI 研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする ●成果責任 (KR/メトリクス) ユーザータスク完了率 エージェント信頼度スコア (ユーザーサーベイ) エラー回復成功率 (ユーザーが自力で修正できた割合) ユーザーリテンション率 デザインシステムコンポーネント再利用率 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: Product Manager — プロダクト設計・要件定義 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 品質評価・ユーザビリティ Research Engineer — AI 技術の最新動向・制約の理解 ●開発環境 デザイン : Figma, FigJam プロトタイピング : Figma Prototyping, Framer リサーチ : Maze, Hotjar, Google Analytics コラボレーション : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, 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