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土日祝日休み 年収600万円以上のITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 1492 件

931~960件を表示

NEW

【オルタナエクス】プロジェクトリーダー(マネージャー)候補

プロジェクトリーダー(PL)

正社員

本ポジションでは開発の上流工程から下流工程まで主体的にご担当いただき、 パートナー人材の管理やチームメンバーのフォローを実施します。 ●プロジェクト推進・クライアント折衝 システム要件定義、基本・詳細設計、実装、コードレビュー 進捗・課題・品質管理、クライアント担当者との定例ミーティング対応 案件の状況に応じた追加要員(自社メンバー)の提案・ヒアリング ●チームマネジメント・メンバー育成 現場に配属されている自社およびパートナー企業のメンバーのタスク割り振りと技術支援 自社営業担当との連携(現場状況の共有、契約更新や増員に関するすり合わせ) 【開発環境】 参画するプロジェクトにより異なるため、以下は一例となります。 ご自身のこれまでの経験と、今後磨いていきたい・身に付けたいスキルをお伺いした上で、 各プロジェクトにご参画いただきます。 【開発言語】Java/JavaScript/HTML/CSS/PHP/C♯/Go/Python 【F W】Spring Boot/Spring/Laravel 等 【環境】AWS/Oracle/MySQL/Windows/Linux/Azure/GCP/Docker/Kubernetes ※業種は人材サービス、小売業、出版業、EC関連、ロボットメーカーなど多岐にわたります。 「客先単価が高い案件に入った人が得をする」仕組みではなく、「現場のリーダーとしてどれだけ周囲に良い影響を与えたか」を重視する評価制度です。 案件の単価相場や契約形態による給与のブレがなく、長期的に安定したキャリアを築けます。 リーダー職から先は、「特定分野を極めるスペシャリスト」と「組織マネジメントを深めるマネージャー」の複線のキャリアを用意しています。 【ミッション】 現場での開発業務を進めつつ、メンバーのタスク管理・技術フォロー、および顧客との折衝を通じて「信頼関係の深化」と「チーム体制の維持・拡大」を実現していただきます。

600~850万円

東京都(新宿区)

CSS

Spring

Docker

HTML

Oracle

JavaScript

Java

Microsoft Azure

Kubernetes

Windows

Linux

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

PHP

Spring Boot

MySQL

AWS

Laravel

C#

フレックス勤務

401k(確定拠出年金)あり

持ち株会制度あり

管理職・マネージャー候補

年間休日120日以上

土日祝日休み

株式会社オルタナエクス

株式会社オルタナエクス

NEW

リードQAエンジニア

QAエンジニア

正社員

●本ポジションは GRIDの開発は、社会インフラ事業者向けのエンタープライズシステムを、要件定義から運用まで一貫して手がける受託・共創型のソフトウェア開発です。中核となる技術は数理最適化であり、本ポジションが担う品質保証の対象も、その開発プロセスとシステム品質です。 担当いただくプロジェクトそのものが数理最適化・AI技術を用いたソリューションであるため、業務を通じてその領域に触れることができます。全社の制度としてAIキャッチアッププログラムもございます。 今回募集しているのは、ソフトウェア開発における品質保証(QA)のプロフェッショナルです。AI・機械学習に関する専門知識は、入社時点では必須としておりません。 ●体制と権限 1人目のポジションであるため、権限と役割分担は下記を想定しております。 ・レポートライン └事業管掌取締役の直下。開発部門の内側ではなく、全社の品質機能として置きます。 ・リリース可否 └リリース判定ゲートの設計と、その運用における品質面の判断を本ポジションが担います。 ・対象範囲 └並行する主要プロジェクトのソフトウェア品質 ・役割分担 └アルゴリズムの妥当性評価:データサイエンティストが担当 └テストの実施:各プロジェクトの開発メンバーおよび外部委託が担当 └本ポジション:上流の品質設計、テスト戦略、プロセス標準、リリース判定 ・チーム └立ち上げ期は1名。2人目以降の要員計画は、ご自身で設計いただくことが可能です。 ※対象は「ソフトウェア品質」となります。蓄電池・データセンター等のインフラアセット事業における設備・運用・安全品質は、本ポジションの業務対象には含みません。 ●仕事内容 次の3つを担っていただきます。立ち上げ期は、①と③に比重を置きながら②を並行して進めるイメージです。また立ち上げ期は、ご自身でテスト設計やレビューに手を動かしていただく想定もしております。 ① 上流品質・開発プロセスの設計(シフトレフト) ・要件定義・基本設計の段階での品質判定 ─ 要件の検証可能性、非機能要件、受け入れ基準の明確化 ・テスト戦略・テスト計画の策定と、開発プロセスへの組み込み ・品質メトリクスの定義と可視化 ─ 不具合の発生工程・原因分析、収束予測、手戻り工数の把握 ・レビュー基準・テスト設計テンプレートの整備と、開発メンバーへの浸透 ② QA体制の立ち上げ ・GRID版QA標準(プロセス・成果物・判定基準)の策定と社内展開 ・必要に応じて、テスト自動化(CI/CD、API、E2E)の方針策定と推進 ─ 対象範囲の設計、投資判断、導入の段取りまでを担っていただきます。パイプラインの実装そのものは開発チームまたは外部委託が担うため、ご自身がコードを書いて構築することまでは求めません。 ・将来のQAチーム組成に向けた要員計画・育成設計・採用要件の設計 ③ 顧客案件の納品品質ガバナンス ・顧客共創・受託プロジェクトにおけるリリース判定ゲートの設計と運用 ・エンタープライズ顧客への品質報告、および不具合が発生した際の説明・折衝。プロジェクトマネージャーと連携しつつ、品質面の窓口として主体的に担っていただきます。 ・不具合分析と是正・予防措置 ・プロジェクトを横断した品質リスクの検知と、開発部門・経営への共有 ●入社後の立ち上がり(想定) 〜3ヶ月 : 主要プロジェクトへの同席と現状把握。不具合・手戻り工数の実態をデータで計測し、ベースラインを置く(最初はこちらからお任せします)。 〜6ヶ月 : 上流レビューへの参画を開始。テスト戦略・受け入れ基準のテンプレートを1〜2プロジェクトで試行し、型を固める。並行して、担当プロジェクトを通じて事業ドメインの知識をキャッチアップいただきます。 〜12ヶ月 : GRID版QA標準として全開発プロジェクトへ展開。リリース判定ゲートの運用開始、テスト自動化の方針策定、QA体制のロードマップ提示。

800~1,300万円

東京都(港区)

Slack

月平均残業20時間以内

フルフレックス

フレックス勤務

生成AI開発ツール導入

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

NEW

【CP】情報システム部門 リーダー【正社員】

コーポレートIT

正社員

JDSCは、AIやデータサイエンスを活用してインパクトの大きな業界全体のアップグレードに取り組んでいます。本ポジションは、JDSCおよびグループ各社の情報システムチーム(PIT)の実務をリードし、ご自身も手を動かしながらチームを牽引していただく役割です。情シス実務そのものの高いスキルとチーム運営に必要なマネジメントスキルが求められます。 ●業務内容 ・チームマネジメント:メンバー育成・評価、業務配分。日々発生する業務の優先順位判断、勤務シフト・アサイン調整、対応品質のコントロール、エスカレーション対応の受け皿 ・情シス実務のリード:ヘルプデスク・PCキッティング・デバイス管理・SaaS運用など、情シス業務全般の遂行状況を管理 ・ITサービスデスク運用:JDSCおよびグループ各社の従業員からのITリクエスト対応チームの運営、対応品質・スピードの管理 ・デバイス管理・SaaS運用のリード:Windows/Mac端末の選定・キッティング・配送回収ロジスティクス、Google Workspace・Microsoft 365・Slack・Netskope等の運用管理 ・権限管理・一次審査:新規SaaS・ソフトウェア導入時の一次審査、権限付与の実務対応 ・予算・ベンダー管理:ITベンダーとの契約交渉、コスト最適化 ・部署間連携:他部門・グループ会社との調整、チームの業務方針の実行

600~800万円

東京都(文京区)

Slack

AWS

生成AI・LLM

Windows

JavaScript

macOS

フレックス勤務

育児支援制度あり

土日祝日休み

NEW

サービス開発リード(AI×情報システム)

プロダクトマネージャー(PdM)

正社員

担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。 出発点は「1. 捉える」で、経営の構想を売れるサービスに落とし込む「3. 形にする」も同じ比重です。サービスとして最も大切なのは「5. 型にする」です。 【1. 捉える ― 技術トレンドを誰よりも早くキャッチし、自社での実践につなげる】 ・AIエージェント・生成AI・データ基盤の新しい技術・サービス・トピックスを、国内外の情報源から誰よりも早くキャッチし、何が変わるのか、いまの仕組みを置き換えられるのか、判断の軸を整理します。 ・見極めた技術を、立ち上げリーダーとともに自社の情報システム部門・問い合わせ対応などの社内の環境で実践し、効果と課題を確かめます。 ・AIの中核は先端企業の進化に任せ、当社はその周辺のどこで価値を出すか。 その切り分けと、サービスのアーキテクチャを考えます。 【2. けん引する ― 立ち上げリーダーを、技術でリードする】 ・キャッチした情報と判断の軸、実践の結果をチームに広げ、メンバーそれぞれの情報収集を、チームの知見と技術の標準に変えます。 ・立ち上げリーダーの相談相手として、技術の選定・組み合わせ、セキュリティ・権限・運用のしやすさを含めた要となる判断をリードします。 ・相談相手として関わる範囲は、立ち上げリーダー層に絞ります。 メンバーのマネジメントは立ち上げリーダーが担い、顧客先に分かれて働く多数のエンジニアを直接管理することは求めません。 【3. 形にする ― 経営の構想と顧客の課題を、売れるサービスに設計する】 ・経営トップや顧客の構想・要望の意図をくみ取り、誰のどの課題を解くか、どの範囲で、どの順番で出すかを決め、優先順位をつけてエンジニアが動ける単位に落とし込みます。 ・経営トップの構想や新しい提案について、技術と市場の両面から実現性を確かめて優先順位をつけ、「いま何をやるか」を決めて、チームが迷わず進める状態をつくります。 ・価値(工数削減・期間短縮などの効果を数字で示す)、段階別のメニューと対象範囲、成果物、価格と契約の形、収支と体制を設計します。 ・段階ごとの計画と、進めるかどうかの判断の基準を決め、経営層とすり合わせながら進めます。 出発点は技術ではなく顧客の課題で、最新の技術はそれを解く手段として選びます。 【4. 出して磨く ― 自社・既存顧客で試行し、事業として育てる】 ・自社・既存顧客での試行で効果を測り、本格的な提供へ広げるかを経営と判断します。 ・入り口となる提案メニュー(診断・アセスメントなど)、提案書、導入事例、価格表を整え、営業担当と組んで顧客の前に立ち、技術を語れるプリセールスとして提案と最初の提供を担います。 ・提供を始めたあとも、粗利・受注件数・継続率などの指標を追い、顧客の声をサービスに組み込み、メニュー・提供方法・価格を見直し続けます。 【5. 型にする ― 誰が提供しても同じ品質で届けられる状態にする】 ・提供の手順、成果物のテンプレート、規模別の見積りの算定表、品質の基準、AIの仕組みの構築・運用手順を「型」として整え、立ち上げリーダーとともに現場に広げます。 ・案件ごとの学びを型に戻し、提供するたびにサービスが強くなる仕組みをつくります。 【入社後のロードマップ】 【入社〜3ヶ月】 進行中のサービス(AIの利用ルールの運用支援、AIヘルプデスクなど)と経営の構想をつかみ、使っている技術を棚卸しします。 技術の最新の動向を捉え、自社の環境での実践につなげながら、最初に出すサービスの対象・範囲・優先順位を経営層とすり合わせて決めます。 【3〜6ヶ月】 自社・既存顧客で試行し、効果を測ります。 価値・メニュー・価格・提案書を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。 技術の判断の軸をチームに広げ、立ち上げリーダーの技術の標準をそろえます。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。 提供の手順・見積り・品質の型を整え、指標を追いながら、メニュー・価格を改善します。 【1年〜】 サービスの責任者(オファリングオーナー)として、サービスとチームを育てていただきます。 技術の先端を取り込み、AI導入の伴走など次のサービスの立ち上げもリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。 どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 【あえてお伝えしたい「厳しいリアル」】 【最新の技術を追い続けることが、仕事そのものです】 AIエージェント・データ基盤の領域は、数か月で前提が変わります。 業務の中で情報を集め、見極め続けることが仕事の一部です。 それを楽しめる方には面白く、そうでない方には負担の大きい環境です。 【サービスの形は、これから一緒につくります】 どのサービスを、どの範囲で、どの順番で出すかは、経営と議論しながら具体化している段階です。 決まった計画をなぞる仕事ではなく、経営の構想と市場の動きを踏まえて、目的に立ち返りながら優先順位をつけ、前に進める力が求められます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人がほとんどです】 運用・ヘルプデスクのエンジニアの多くは、顧客の情報システム部門の現場で日々の業務を担っています。 サービスづくりに関わる時間は、事業の責任者と調整しながら確保します。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。 一方で、試行の段階の提案と最初の提供では、ご自身が技術を語れる立場として顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、経営層・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 【担当していただくサービス】 【サービスの方向性】 情報システム部門の業務を、生成AIを組み込んだ「型のある商品(オファリング)」として届ける(人月の支援からの転換) 【サービスの中身(例)】 ① AIの利用ルールの運用支援:当社のAI活用の知見をもとに、生成AIの利用規程の策定と運用を、実際に動く画面とあわせて提供(顧問・研修へも展開) ② AIヘルプデスク:社内の問い合わせ対応へのAIの組み込み。 対応記録の蓄積と分析、ナレッジ(RAG)・AIエージェントを使った回答の自動化 ③ 情報システム部門の運用の標準メニュー:既存の顧客の業務を棚卸しし、標準メニュー・運用手順・サービスレベル・価格にまとめる 【立ち上げの進め方】 課題の発見 → 対象と提供範囲の絞り込み → 事業計画(価値・価格・収支・体制)→ 型づくり(手順・テンプレート・ツール)→ 自社・既存顧客での試行と効果測定 → 販売開始と改善。 段階ごとに、経営と「進めるか、直すか」を判断しながら進めます。 【いまの進み方】 立ち上げリーダーが自ら手を動かして、サービスの形をつくっています。 自社の情報システム部門・人事の問い合わせ対応と、その記録の蓄積も進めています。 サービスの形は経営と議論しながら具体化している段階で、顧客に出してフィードバックを得るサイクルは、これからつくります。 【一緒に動くメンバー】 サービスの立ち上げリーダー、営業担当、経営層。 必要に応じて、顧客の情報システム部門で運用・ヘルプデスクを担う社内のエンジニア、システム開発のエンジニア ※ どのサービスから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 将来は、AI導入の伴走など、次のサービスの立ち上げにも広げていきます。 【技術環境】 【生成AI】 Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI、Dify(LLM/RAG/AIエージェント) 【データ】 Databricks、問い合わせ対応の記録を蓄積・分析するデータ分析基盤 【Microsoft 365】 Microsoft 365、Entra ID、Intune、Exchange Online、SharePoint、Teams 【自動化】 Power Automate、Power Apps、PowerShell 【運用】 ITサービスマネジメント(ITSM)、AIOps 【AI開発ツール】 Cursor、Claude Code ※ 上記にとらわれず、新しい技術・サービスを試し、取り入れることを歓迎します。 従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務

800~1,250万円

東京都(品川区)

Confluence

React

Snowflake

FastAPI

RAG

GitHub

Python

生成AI・LLM

AWS

Node.js

Vue.js

自社プロダクト・サービス開発

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

生成AI・LLMプロダクト開発

機械学習・データ活用

BtoB向けサービス

女性エンジニア活躍

NEW

中途_SI事業部_テックリード(2026/10/23~)

ネットワークエンジニア

正社員

本ポジションでは、プロジェクトおよび組織全体の「技術的な意思決定」と「標準化」を主導していただきます。 また詳細な実装や各種テスト等の実務については、メンバーや若手・ミドル層のエンジニアを主導しながら実施していただきます。 ●大規模・ミッションクリティカルなシステムの要件定義・設計 数千万人が利用する通信サービスや公共インフラの基幹NW、データセンターNWの最上流工程を担当。 最新のプロトコルや仮想化技術を駆使し、安定性と拡張性を両立した次世代アーキテクチャをデザインします。 ●アーキテクチャ設計および技術選定の最終意思決定 プロジェクト要件に応じたフレームワークやOSS、各種インフラ・ネットワーク機器の調査・評価を行い、最適な技術を選定・導入。 潜在的な技術的課題やリスクを基本・詳細設計の段階で特定し、プロジェクトマネージャーと連携して解決策を構築。 ●クオリティコントロール チーム全体のコードクオリティを担保するための設計レビュー・コードレビュー方針の策定。 テスト - 品質保証(開発クオリティの確認) ●実装 システムのパフォーマンス・堅牢性を左右するコアモジュール ●自社プロダクト創出への貢献(インキュベーション機能) 大手クライアントの最先端ネットワーク環境で得られた知見や共通の課題を抽出し、使い捨てにしない自社資産(新規プロダクトや機能)へと昇華させるための技術的なアプローチ・検討。 ●チーム全体の技術底上げ(メンター・リード) 若手~ミドル層エンジニア(別募集のジュニア~ミドルポジション等)への具体的な技術指導、技術的なベストプラクティスの共有によるチームの生産性向上。 ●開発環境 開発言語 Typescript / Python / Java フレームワーク React, Flask, FastAPI, SQLAlchemy, Spring プロジェクト管理, CI/CD Redmine, Jenkins 情報共有ツール Slack, Google Meet, Microsoft Teams OS Linux/Unix データベース PostgreSQL, mySQL, MariaDB, ElasticSearch 仮想化技術 OpenStack, Docker, Podman バージョン管理 Git クラウド AWS, Azure, GCP AI Claude Code, ChatGPT/Codex, Gemini その他 OSS 全般

1,000~1,300万円

東京都(港区)

Linux

FastAPI

Microsoft Azure

Java

JavaScript

React

OpenStack

Docker

Elasticsearch

Flask

Unix

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Jenkins

PHP

Spring Boot

MySQL

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

C#

受託開発(プライム案件メイン)

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

転勤なし

大規模トラフィック環境

従業員数100名未満

NEW

中途_SI事業部_テックリード候補

テックリード

正社員

本ポジションでは、プロジェクトおよび組織全体の「技術的な意思決定」と「標準化」を主導していただきます。 また詳細な実装や各種テスト等の実務については、メンバーや若手・ミドル層のエンジニアを主導しながら実施していただきます。 ●大規模・ミッションクリティカルなシステムの要件定義・設計 数千万人が利用する通信サービスや公共インフラの基幹NW、データセンターNWの最上流工程を担当。 最新のプロトコルや仮想化技術を駆使し、安定性と拡張性を両立した次世代アーキテクチャをデザインします。 ●アーキテクチャ設計および技術選定の最終意思決定 プロジェクト要件に応じたフレームワークやOSS、各種インフラ・ネットワーク機器の調査・評価を行い、最適な技術を選定・導入。 潜在的な技術的課題やリスクを基本・詳細設計の段階で特定し、プロジェクトマネージャーと連携して解決策を構築。 ●クオリティコントロール チーム全体のコードクオリティを担保するための設計レビュー・コードレビュー方針の策定。 テスト - 品質保証(開発クオリティの確認) ●実装 システムのパフォーマンス・堅牢性を左右するコアモジュール ●自社プロダクト創出への貢献(インキュベーション機能) 大手クライアントの最先端ネットワーク環境で得られた知見や共通の課題を抽出し、使い捨てにしない自社資産(新規プロダクトや機能)へと昇華させるための技術的なアプローチ・検討。 ●チーム全体の技術底上げ(メンター・リード) 若手~ミドル層エンジニア(別募集のジュニア~ミドルポジション等)への具体的な技術指導、技術的なベストプラクティスの共有によるチームの生産性向上。 ●開発環境 開発言語 Typescript / Python / Java フレームワーク React, Flask, FastAPI, SQLAlchemy, Spring プロジェクト管理, CI/CD Redmine, Jenkins 情報共有ツール Slack, Google Meet, Microsoft Teams OS Linux / Unix データベース PostgreSQL, mySQL, MariaDB, ElasticSearch 仮想化技術 OpenStack, Docker, Podman バージョン管理 Git クラウド AWS, Azure, GCP AI Claude Code, ChatGPT/Codex, Gemini その他 OSS 全般

800~1,000万円

東京都(港区)

Unix

Flask

Elasticsearch

Docker

PostgreSQL

OpenStack

React

Java

Microsoft Azure

FastAPI

Windows

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

Python

Jenkins

Spring Boot

MySQL

TypeScript

AWS

Slack

受託開発(プライム案件メイン)

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

フルリモート(出社なし)

年間休日120日以上

土日祝日休み

転勤なし

大規模トラフィック環境

従業員数100名未満

NEW

エンジニアリングマネージャー(EM)

クラウドエンジニア

正社員

会員数約25万人以上、累計成約件数5000件以上と業界No.1サービス(※)として急成長するM&Aプラットフォーム「BATONZ」や金融機関向けM&A支援SaaS「B MASS」を展開しています。 当社の開発組織では「誰もが簡単に使えるM&Aプラットフォームを提供し、より多くの方にM&Aの成功体験を届ける」をミッションに掲げています。本ポジションでは、以下の役割を期待しております。 ①各エンジニアリンググループのピープルマネジメント ②開発ロードマップに沿ったプロダクト戦略の立案/実装 CTOに伴走する形で実施していただきます。 <業務詳細> ・Ruby on Rails等のフレームワーク、ライブラリのメジャーバージョンアップ計画の策定と実行 ・アプリケーションのコンテナ化推進および最適化(Docker/AWS Fargate等) ・DB(PostgreSQL)やミドルウェアのバージョンアップおよびパフォーマンスチューニング ・レガシーコードのリファクタリングおよび技術的負債の解消 ・開発組織の開発生産性やDevEx(Developer Experience)向上に向けたCI/CD環境の整備 ・機能開発チームに対する技術的な技術選定のサポートやコードレビュー ・エンジニア採用や育成計画の立案・実行経験 ・複数チームを横断した開発ロードマップの策定経験 <開発プロセス> ・プロジェクトごとにビジネスチームと週次〜隔週程度の頻度で行う定例で目線合わせを行いつつ、プロダクト開発を行っています。 ・日々の小規模な機能開発や改善は個々のエンジニアが裁量を持ってアジャイルに開発を行っています。 ・数ヶ月など一定規模のある機能開発はリードエンジニアクラスのメンバーが中心となってプロジェクトマネジメントを担い、ウォーターフォール的に開発を行っています。 <開発カルチャー> ・DX(開発者体験)改善カルチャーがあり、情報の共有、仕組みの改善、自動化などを自律的に行っています。 ・「フロントエンド改善」「ドキュメント管理改善」「UI/UX改善」などをテーマにした各論の技術課題解消に向けた分科会がメンバー主導で自律的に立ち上がり、改善が進んでいます。 ・エンドポイント単位でRspecなどで単体テストを記述しており、カバレッジは80%程度の水準です。専任QAチームがMagicPodを採用してE2Eテストを推進しており、リグレッションテストの強化に取り組んでいます。 ・マージリクエストの際はコードレビューを必須としています。ランダムで2名アサインされ、アサインされたメンバーが滞っているとリマインドする仕組みがあり、開発フローが何らかのボトルネックで停滞することを防ぐ仕組みを運用しています。 <開発環境> ●開発 ・バックエンド:Ruby/Ruby on Rails ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript/Nuxt.js/Vue.js ・OS:Linux/Mac OS/Windows ・DB:PostgreSQL ・AI活用: GitHub Copilot/AWS Bedrock/Python/LangChain/OpenAI API/D-ID ・テスト: MagicPod, Rspec ●インフラ ・クラウド:AWS(Fargate/Aurora/OpenSearch/QuickSight等)/Google Cloud ・IaC:Ansible, Terraform ・監視:NewRelic/Sentry ●その他 ・コード管理:GitLab/GitLab CI ・タスク管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack/Zoom ※開発機のOSは選択可能です。 ※貸与機のスペック一例:Macbook Pro M2 Max 32GB 500GB

900~1,100万円

東京都(港区)

Laravel

Terraform

AWS

Rails

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

土日祝日休み

NEW

【PG】プロジェクトリーダー(基幹システムや業務システムの導入/リプレイス)数十~数百億円規模のプロジェクトに最上流から挑戦

プロジェクトリーダー(PL)

正社員

●業務概要 基幹システムや業務システムの導入・リプレイスに関するプロジェクトリーダーをお任せします。 業務内容は以下のとおりです。 (1)システムの新規開発・リプレイス (2)システム保守、主管部門のシステム業務支援 (3)その他会社の命ずる業務 など ●業務内容詳細 ・既存システムの課題抽出と改善策の検討 ・クラウドリプレイスや基幹システム刷新などのプロジェクト推進 ・部門課題のヒアリング、業務部門と連携した構想・要件整理 ・IT投資の費用対効果算出、経営層へのプレゼン ・ベンダー管理、進捗・品質の統括(PMO業務) ・効果測定、保守・更改までのトータルマネジメント ・稼働中システムの保守対応・運用改善 ・ユーザー部門との定期的な接点によるIT活用支援・改善提案 ●プロジェクト事例 ・配電系システム刷新プロジェクト ・顧客管理システム刷新プロジェクト ・電力設備管理システム刷新プロジェクト ・需給管理業務システム刷新プロジェクト 中部電力パワーグリッドはグループ3社の中でも業務システムの保有量が最も多く、数億円以上のシステムが100システム程度稼働しています。 100億円超の大規模プロジェクト例は下記です。 ・配電業務総合支援システム再開発プロジェクト ・CIS物理分割プロジェクト 100億円超の大規模プロジェクトの他にも、数億円~10億円超の開発案件が20件程度並走しています。 ●配属組織のミッション 中部電力3社(中部電力、中部電力パワーグリッド、中部電力ミライズ)は、「電気事業の強靭化」、「カーボンニュートラルへの貢献」、「新しい収益の柱の確立と地域社会への価値提供」の実現に向けて取り組んでいます。 その中でシステム部は、パワーグリッド社全体のシステムを俯瞰し、DX戦略に基づいた基幹業務システムの企画・開発を推進してます。デジタル技術を活用したシステム刷新と業務変革により、達成感を感じながら自律的な働き方、ライフ・ワーク・バランスの実現に注力しています。

650~1,200万円

愛知県(名古屋市)

退職金制度あり

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

社宅・家賃補助制度あり

育児支援制度あり

オンライン面接完結

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

中部電力パワーグリッド株式会社

NEW

クラウドソリューションエンジニア_リーダー/PL(生成AI × クラウドで未来を創造するシステムエンジニア募集)

クラウドエンジニア

正社員

クラウドエースで、未来を創造するエンジニアになりませんか? Google Cloud のエキスパート集団であるクラウドエースは、お客様のビジネスを成功に導く、クラウドネイティブなシステム開発を数多く手掛けてきました。 Google Cloud の最高位パートナーとして、Google Cloud 認定トレーナーを多数輩出している私たちだからこそできる、質の高いエンジニアリングを提供しています。 しかし、私たちは現状に満足していません。 これまで培ってきた「高い技術知見」を活かし、お客様の真のニーズに応える「課題解決」へと進化を遂げるため、生成AIをはじめとした先端技術を積極的に活用していきます。 業務内容 ク ラウドエースでは、お客様のビジネスニーズに合わせて、幅広い開発業務に携わっていただきます。 簡単に言うと、「クラウド」と「AI」を駆使して、お客様のビジネスを成功に導くのが、あなたのミッションです。 具体的には、以下業務内容になります。 1.クラウドでシステムを作る お客様に合うクラウド環境(Google Cloudを中心に、AWSやAzureなども必要に応じて)を設計・構築・運用します。 大量のデータを扱うシステムやAIを使ったシステムも作り、セキュリティ対策もしっかり行い安全で快適なシステムを提供します。 2.AIで新しいサービスを生み出す 最新の生成AI技術を使って、今までにない新しいサービスやコンテンツを開発します。 例えば、AIで画像や動画を生成したり、文章を自動で作成したりするシステムも作れます。 3.お客様の視点に立って、システム開発を行う お客様の要望を丁寧にヒアリングし、どんなシステムを作るのかを一緒に考えます。 要件定義から設計、開発、テスト、運用まで、システム開発の全工程に携わることができます。 プロジェクトマネージャーと協力して、プロジェクトを成功に導きます。 4.常に新しい技術に挑戦する クラウドやAIの技術は常に進化しています。 最新技術やノウハウを学び、常にスキルアップを目指します。 配属部署 会社名:クラウドエース株式会社 本部:技術本部 部署:第一開発部~第四開発部 組織体制 クラウドエースの開発部は、インダストリー(業界)ごとに4つの事業部に分かれています。 選考を通じて、経験やスキル、そして希望を考慮し、最適な配属先を決定します。 ・第1開発部(小売り・製造業) 小売業や製造業のお客様に対し、クラウド技術を活用した業務効率化やDX推進を支援します。 サプライチェーン最適化、在庫管理、顧客体験向上など、幅広い分野のシステム開発に携わることができます。 ・第2開発部(ゲーム・メディア) ゲーム業界やメディア業界のお客様に対し、クラウドネイティブなシステム開発や、データ分析、AI活用を支援します。 大規模オンラインゲームのインフラ構築、動画配信プラットフォームの開発、AIを活用したコンテンツ生成など、最先端の技術に触れることができます。 ・第3開発部(情報通信・金融) 情報通信業界や金融業界のお客様に対し、セキュリティや信頼性の高いクラウドシステムを構築します。 通信インフラのクラウド化、金融システムのモダナイゼーション、FinTechサービスの開発など、社会インフラを支える重要なプロジェクトに携わることができます。 ・第4開発部(公共・医療・文教) 公共機関、医療機関、教育機関のお客様に対し、クラウド技術を活用した効率化やサービス向上を支援します。 行政サービスのデジタル化、医療情報のクラウド管理、オンライン教育プラットフォームの開発など、社会貢献性の高いプロジェクトに携わることができます。 開発関連情報 開発言語:Go, Java, Python, Kotlin, TypeScript データベース:Cloud SQL(MySQL等), BigQuery, Cloud Spanner, Cloud Datastore, Firestore CI/CD:Cloud Build エディタ:Cursor, Visual Studio Code, JetBrains IDE(ライセンス利用可), Vim, v0など 環境構築:コンテナ, Terraform ソースコード管理:GitHub など プロジェクト(タスク)管理:Backlog, GitHub issue クラウドエースは、エンジニアの創造性を最大限に引き出すため、最新のAI技術を積極的に取り入れた開発環境を提供します。 Geminiで要件をまとめ、v0でプロトタイピングを行い、Cursorでプロダクトを作り、Devinに仕事を任せる。 ・社員全員が利用できるGemini Advanced:コーディング、ドキュメント作成、情報検索など、開発のあらゆる場面を強力にサポート。 ・AIを活用したUI生成ツール「v0」:テキストによる指示から、洗練されたUIを瞬時に生成。 ・AIコーディングツール「Cursor」: AIがあなたの思考を加速させ、コード生成を強力にサポート。 ・次世代AI開発エージェント「Devin」: AIが自律的にタスクをこなし、開発プロセスをサポート。

600~900万円

東京都(千代田区大手町)

Express

Docker

React

Java

Kubernetes

Kaggle

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Python

BigQuery

生成AI・LLM

MySQL

Firebase Firestore

AWS

Access

Vue.js

Google Spanner

受託開発(プライム案件メイン)

フレックス勤務

生成AI開発ツール導入

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

オンライン面接完結

フルリモート(出社なし)

年間休日120日以上

土日祝日休み

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

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NEW

【PG】プロジェクトマネージャー(大規模システムの企画/開発)数十~数百億円規模のインフラDXを最上流からリード

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

●業務概要 基幹システムや業務システム等、大規模システムの導入・リプレイスに関するプロジェクトマネージャーをお任せします。 (1)システムの新規開発・リプレイス (2)システム保守、主管部門のシステム業務支援 (3)その他会社の命ずる業務 など ●業務内容詳細 ・既存システムの課題抽出と改善策の検討 ・クラウドリプレイスや基幹システム刷新などのプロジェクト推進 ・部門課題のヒアリング、業務部門と連携した構想・要件整理 ・IT投資の費用対効果算出、経営層へのプレゼン ・ベンダー管理、進捗・品質の統括(PMO業務) ・効果測定、保守・更改までのトータルマネジメント ・稼働中システムの保守対応・運用改善 ・ユーザー部門との定期的な接点によるIT活用支援・改善提案 ●プロジェクト事例 ・配電業務総合支援システム再開発プロジェクト ・CIS(顧客管理)物理分割プロジェクト ・地中線/架空線設計支援システム 等の電力設備管理関連プロジェクト ・需給調整市場対応等の需給管理業務システム刷新プロジェクト 中部電力パワーグリッドはグループ3社の中でも業務システムの保有量が最も多く、数億円以上のシステムが100システム程度稼働しています。 100億円超の大規模プロジェクト例は下記です。 ・配電業務総合支援システム再開発プロジェクト ・CIS物理分割プロジェクト 100億円超の大規模プロジェクトの他にも、数億円~10億円超の開発案件が20件程度並走しています。 ●配属組織のミッション 中部電力3社(中部電力、中部電力パワーグリッド、中部電力ミライズ)は、「電気事業の強靭化」、「カーボンニュートラルへの貢献」、「新しい収益の柱の確立と地域社会への価値提供」の実現に向けて取り組んでいます。 その中でシステム部は、パワーグリッド社全体のシステムを俯瞰し、DX戦略に基づいた基幹業務システムの企画・開発を推進してます。デジタル技術を活用したシステム刷新と業務変革により、達成感を感じながら自律的な働き方、ライフ・ワーク・バランスの実現に注力しています。

700~1,200万円

愛知県(名古屋市)

フレックス勤務

退職金制度あり

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

社宅・家賃補助制度あり

育児支援制度あり

管理職・マネージャー候補

オンライン面接完結

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

NEW

テックリード(Tech Lead)

テックリード

正社員

●このポジションについて GROWTH VERSEのテックリードは、自社プロダクトの課題に向き合い、的確なテクニカルロードマップを描き、それを遂行する役割です。 特定の言語や技術への習熟よりも、設計・アーキテクチャへの造詣の深さを大切にしています。 私たちが大切にしているのは、言われたものを作ることではありません。 顧客がプロダクトを使ったうえで、どのような状態にたどり着きたいのかを自分たちで考え抜き、その先にある感動(Wow)を体験として届けることです。 プロダクトは、顧客が実現したいビジネス活動の一部です。 その中で、私たちのプロダクトが欠かせない役割を担っている状態を、私たちが主導してつくりにいきます。 このポジションで担うこと プロダクトと、その利用者の業務を深く理解する プロダクトが使われる現場の業務に入り込み、業務の流れと課題の構造を理解する 業種が変わっても、相手よりも深く理解することを目指す プロダクトのテクニカルロードマップを描く 事業の目標から逆算して、プロダクトのテクニカルロードマップを描く 設計・アーキテクチャの観点から、何をどの順で進めるかを判断する ロードマップをチームで遂行する 描いたロードマップを、計画で終わらせずにチームを率いて遂行する 進めながら状況を見て、設計・アーキテクチャの判断を重ねる キャリアパス プロダクトのテックリードとして経験を積んだ先に、事業の現場へ入り込む2つの道があります。 M&A先の企業に入り込む道:グループに加わった企業のシステムと開発体制を統合し(PMI)、自社のAI Agentやプロダクトを組み込んで、事業の価値を引き上げる クライアントに入り込む道(FDE):クライアントの現場に入り込み、AI Agentを設計・実装して、業務の成果につなげる また、テックリードマネージャー(Tech Lead Manager)へと役割を広げ、その先にM&Aで加わった事業を担う事業部CTOという選択肢も検討できます。 いずれも決まったものではありません。 ご本人の志向を伺いながら、一緒に検討します。 技術スタック クラウド: AWSがメイン(ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions) データ基盤: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 AI/LLM: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク 開発文化: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 AI駆動開発: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。 いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 #### 成長環境:DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。 重点は 事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか 教材は空想上のアプリではなく、実際の開発現場に近い課題を扱います 設計しているのは現役の技術責任者(VP of Technology)です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 Phase 1 プレイヤー:自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 Phase 2 マネージャー:複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 Phase 3 事業部CTO:AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 学び合いと、アウトプットの文化 TGIF(月次) — Tech部全体で集まるLT会。 2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。 1人5分。 オンライン参加もできます 社内勉強会 — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 ここで話したことが、そのまま社外での登壇のネタになる導線があります 外部イベントへの登壇・共同運営 — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GROWTH VERSEのエンジニアが登壇しました 働き方(正直にお伝えします) 出社を基本としつつ、リモートワークも可能です(基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます) 専門業務型裁量労働制(労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です) 成果責任型の文化。 時間管理より成果で評価します 必須の対面イベントがあります 全社集会・懇親会(半期/四半期に1回) エンジニアTGIF等(月1回程度)

1,000~1,350万円

東京都(港区)

Terraform

AWS

Python

GitHub Actions

Snowflake

自社プロダクト・サービス開発

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

カジュアル面談可

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

生成AI・LLMプロダクト開発

BtoB向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

NEW

社内SE|セキュリティリード

セキュリティエンジニア(インフラ)

正社員

全社・グループ横断のセキュリティ方針を踏まえ、セキュリティ施策の設計・実行、アーキテクチャや基盤の改善、組織マネジメント、インシデント対応まで幅広く担っていただきます。 当ポジションでは、まず技術・アーキテクチャの視点から現場や既存の仕組みを深く理解し、関係部門と連携しながらセキュリティ課題の解決をリードしていただきます。そのうえで、組織マネジメントや全社・グループ横断のセキュリティ戦略・ガバナンスへと段階的に責任範囲を広げ、将来的にはCISOを含むセキュリティリーダーとしての役割を担っていただくことを期待しています。 【具体的な業務】 ●セキュリティ戦略・ロードマップの具体化と実行 ・全社方針に基づいた施策の設計・優先順位付け・実行リード ・プロダクト・コーポレートIT・事業部門等と連携した、組織横断でのセキュリティ課題の解決 ・経営層(CISO・事業責任者を含む)に対する、リスク分析に基づく提言および意思決定支援 ●セキュリティアーキテクチャ・基盤の設計・改善 ・複数プロダクト・IT環境を俯瞰したセキュリティアーキテクチャ、ガイドラインの設計・改善 ・セキュリティソリューション・ツールの選定、技術評価、導入および運用改善のリード ・開発・SRE・コーポレートIT等と連携した、実効性のあるセキュリティ対策の設計・実装推進 ●インシデントレスポンス・CSIRT運用の高度化 ・インシデント発生時の調査・封じ込め・復旧リードおよび再発防止策の推進 ・関係部門・外部パートナーと連携したインシデント対応のリード ・重大インシデント発生時の状況整理、エスカレーションおよびCISO・経営の意思決定支援 ・CSIRTの運用プロセスやインシデント対応体制の継続的な強化 ●チーム・組織マネジメント ・セキュリティチームの目標設定、採用、評価、育成等のピープルマネジメント ・組織構造や業務プロセスの最適化と改善 ・外部パートナー・専門家・監査法人等との折衝・連携 ・業務の変更の範囲:会社の指定する全ての業務

1,100~1,300万円

東京都(千代田区)

時短勤務可

英語活用

リモート可

土日祝日休み

従業員数1000名以上

NEW

テックリード(機械学習/ML)|ML技術方針・モデル開発・MLOpsをリード

テックリード

正社員

機械学習領域の技術方針・技術判断 ・事業課題・プロダクト要件を踏まえた機械学習の活用方針の検討 ・機械学習を使用する/使用しない判断を含む技術的な実現方法の選定 ・モデル・アルゴリズム・特徴量等の選定と技術的な妥当性の検証 ・複数の機械学習テーマを見据えた技術方針・開発優先順位の検討 ・精度、開発工数、運用負荷、保守性、コストを考慮した技術的な意思決定 大規模LLMとの連携・活用に向けた技術設計・開発 ・業務要件やユースケースに応じた大規模MLMの選定・評価および技術的な活用方針の策定 ・大規模LLMとのAPI連携や既存システムへの組み込みを見据えたアーキテクチャの設計・実装 ・Pythonを用いたモデル連携機能の開発および推論処理・データ連携の最適化 ・出力精度・応答速度・コストなどの評価指標の設計および検証結果に基づく継続的な改善 ・大規模LLMのプロダクション環境への導入・運用における技術的課題の解決や難易度の高い開発テーマのリード システム設計・MLOpsの推進 ・機械学習モデルをプロダクトに組み込むためのAPI・バッチ処理・推論基盤の設計 ・データ処理・学習・推論パイプラインの設計・構築 ・モデルの本番環境への導入、監視、運用改善 ・精度低下やデータ変化を踏まえた再学習・改善プロセスの設計 ・再現性、可観測性、保守性、運用コストを考慮したMLシステムの改善 開発品質・技術基盤の整備 ・モデル・コード・実験結果・評価設計に関する技術レビュー ・モデルの評価方法や開発手順の標準化 ・技術的負債や運用課題の可視化、改善方針の策定 ・実験管理、CI/CD、モデル監視等を含む開発・運用環境の改善 ・機械学習領域における技術知見のドキュメント化・共有 関係部門との連携・技術支援 ・PdMや事業側と連携した課題整理、技術的な実現可能性の検討 ・アプリケーションエンジニア等との連携によるプロダクトへの機械学習機能の実装 ・AIデータ品質担当との連携による学習・評価データの品質向上 ・開発メンバーへの技術レビューや設計・実装面での支援 ・技術選定の理由、評価結果、リスク等の関係者への説明 ※人員管理や組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションでは機械学習領域の技術的な意思決定と開発・運用品質を中心に担っていただきます。 課題や事業上の優先順位はPdM等と連携し、AIデータ品質担当とはデータ品質に関する役割を分担します。

700~1,000万円

東京都(千代田区平河町)

Node.js

生成AI・LLM

機械学習

Python

MLOps

フルフレックス

フレックス勤務

育児支援制度あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

土日祝日休み

生成AI・LLMプロダクト開発

機械学習・データ活用

NEW

テックリード(アプリケーション)|プロダクト開発・技術方針・アーキテクチャをリード

テックリード

正社員

・アプリケーション開発・技術設計 ・PdM・ITPMと連携した要件整理、仕様検討、技術的な実現方法の提案 ・Ruby on Rails、React、TypeScript等を用いたアプリケーション開発 ・API、データモデル、権限管理、バッチ処理等の設計・実装 ・難易度の高い機能や重要な開発テーマの設計・実装リード ・テスト、リリース、本番運用、障害対応を含む継続的な改善 ・技術方針・アーキテクチャの策定 ・事業・プロダクトの成長を踏まえた中長期的な技術方針の策定 ・新規プロダクトや重要機能におけるアーキテクチャ設計 ・技術選定、既存システムの刷新、段階的な移行方針の検討・判断 ・複数プロダクト間の共通化や、システム間の依存関係を踏まえた設計 ・性能、可用性、セキュリティ、拡張性、運用コスト等を考慮した技術設計 開発品質・生産性の向上 ・設計レビュー・コードレビューの実施および品質基準の整備 ・技術的負債や開発上の課題の可視化、改善方針の策定 ・テスト自動化、CI/CD、監視等の開発環境・運用基盤の改善 ・AIエージェントを活用した開発環境や開発プロセスの整備・改善 ・開発速度と中長期的な保守性を両立するための技術的な意思決定 開発チームへの技術的な支援 ・エンジニアへの設計・実装面でのレビューや技術支援 ・技術的な判断基準や設計方針のドキュメント化・共有 ・PdM・事業側への技術的な制約や実現可能性の説明 ・技術知見の共有や開発標準化を通じたチーム全体の技術力向上 ※人員管理や評価などの組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションではアプリケーション領域の技術的な意思決定と開発品質を中心に担っていただきます。 ●組織名/体制 エンジニア部門:11名(業務委託含む) マネジメントレイヤー:1名 フルスタック:7名 フロントエンド:2名 インフラ:1名 ※PdM、ITPM、EMおよび各領域のエンジニアと連携していただきます。 ●開発体制 ドキュメント整備を重視し、プロダクトの責任者・マネージャー・エンジニアが双方向で議論しながら開発を進めています。 本ポジションでは実装にも関わりながら、要件検討、設計方針の策定、レビュー、開発フローの改善などを技術面からリードしていただきます。 ●技術スタック 言語・フレームワーク:Ruby、Ruby on Rails、Python、React、TypeScript データベース:MySQL インフラ・開発環境:AWS、SageMaker、Vercel、Docker その他:GitHub、Sentry、Slack、Notion

700~1,000万円

東京都(千代田区平河町)

Terraform

Slack

AWS

TypeScript

Notion

MySQL

Ruby

Python

GitHub

React

Docker

育児支援制度あり

フルリモート(出社なし)

土日祝日休み

NEW

【バックエンドエンジニア歓迎】アプリ開発の知見を活かし、全社の基盤を創るPlatform Engineer

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

●ポジションについて 「ソフトウェアアーキテクチャ」としての基盤開発へ。 プラットフォームエンジニアと聞くと、インフラ運用やSRE寄りの業務を想像するかもしれません。当社の共通基盤エンジニアが担うのは、それとは別の仕事です。複数プロダクトそれぞれの異なる業務ドメインを横断し、そこに共通する構造を見出して変更に強いモデルへと抽象化し、その設計を実装・運用まで担う仕事です。この抽象化の土台になるのが、1つのプロダクトで業務ドメインと向き合い、データベース構造やドメインモデルを設計してきた経験です。 ログラスは今、単一プロダクトからマルチプロダクト戦略へと大きく舵を切る転換点にあり、認証・契約管理・外部連携といった共通機能をゼロから設計・構築している最中です。まだ誰も答えを出していない抽象化に、立ち上げの段階から関わることができます。 アプリ開発の知見を、複数プロダクトを支える基盤の設計に生かしてみませんか。 ●チームについて ・所属:技術基盤部 プロダクト基盤チーム 構成: └開発責任者(部長)兼 PdM(基盤領域PdM) └エンジニアリングマネージャー、エンジニア複数名 ●仕事内容 各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保する設計・実装・運用をリードします。 ・認証認可基盤の構築 : マルチプロダクト化に対応した認証・認可(OIDC/OAuth2)、SSO、特権管理、ユーザー管理機能のマイクロサービス化 ・機能制御・契約管理基盤の構築 : 複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピング機構、フィーチャーフラグ制御基盤の設計 ・外部連携基盤の構築 : 外部サービスとセキュアに連携するためのM2M認証・認可、リミット制御、IPアドレス制限などの共通API実装 ・内部開発者プラットフォーム(IDP)の整備: 開発者がセルフサービスでインフラや共通機能を活用できる仕組み(DevEx)の推進 ●技術スタック/ツール ・アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust ・データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 ・インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog ・AIツール: Claude Code / Codex / Gemini ・コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

700~2,000万円

東京都(港区)

Kotlin

Node.js

Slack

AWS

TypeScript

生成AI・LLM

BigQuery

Python

Go

Kubernetes

PostgreSQL

Rust

Datadog

Notion

Terraform

フレックス勤務

生成AI開発ツール導入

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

土日祝日休み

BtoB向けサービス

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

NEW

松尾研発AI企業|上場準備中【CTO直下のPMOポジション】PM組織を統括し、AI開発プロジェクトの品質・収益性を向上させるPMO責任者候補

PMO

正社員

企業ごとの課題に合わせた完全オーダーメイドのAI開発を手掛ける当社にて、複数のAI開発プロジェクトを横断して統括し、デリバリー組織全体の成長と事業拡大を牽引するPMOをお任せします。 各プロジェクトの進捗・品質・リスク・収益状況を管理しながら、各PMと連携してプロジェクトを推進し、顧客への提供価値と事業成果の最大化を目指していただきます。 単なる進捗管理やPMの支援にとどまらず、プロジェクトの状況に応じて自ら課題を発見し、必要に応じて業務を巻き取りながら、プロジェクトを前に進めていただくポジションです。 また、各プロジェクトを通じて得られたSCM領域の業務知識やAI開発のノウハウを組織の資産として蓄積し、デリバリー組織の技術的・組織的な強みの拡張や、今後の事業開発・新たなユースケースの創出につなげていただきます。 「プロジェクトを成功させる」だけでなく、「プロジェクトを通じて、より強いデリバリー組織と事業をつくる」ことが本ポジションのミッションです。 【具体的な業務内容】 ・複数のAI開発プロジェクトにおける進捗・課題・リスク・品質・収益状況の横断管理 ・各プロジェクトPMとの連携およびプロジェクト全体の推進 ・プロジェクトの状況に応じた課題解決やPM業務の巻き取り ・プロジェクト計画、進行管理プロセスの標準化・改善 ・PM向けのプロジェクトマネジメントルール・ガイドラインの策定 ・プロジェクトの品質・リスク管理および改善施策の立案・実行 ・プロジェクトの工数・原価・収支等の管理・改善 ・プロジェクトにおける課題・リスクの早期発見および解決支援 ・顧客との重要な折衝・合意形成への参画 ・PM、エンジニア、データサイエンティスト等のチーム間連携の改善 ・プロジェクトを通じたAI開発プロセス・技術ノウハウの蓄積 ・SCM領域におけるAI活用ユースケースの発掘・体系化 ・プロジェクトで得られた業務知識・技術知見の社内ノウハウ化 ・蓄積した知見を活用した新たなソリューション・事業の創出 ・プロジェクトの振り返り、ナレッジの蓄積・組織への展開 ・PMメンバーの育成・オンボーディング・マネジメント ・経営陣へのプロジェクト状況・リスク・収益状況等のレポーティング ・PM組織およびデリバリー組織のKPI設計・モニタリング ・デリバリー組織の競争力向上に向けた施策の企画・実行 現在は組織拡大フェーズにあり、PMOとしての仕組みやルール自体をこれから構築していく段階です。 個々のPMの経験や力量に依存するのではなく、組織として高い品質でプロジェクトを成功させるための仕組みを構築していただきます。 また、プロジェクトを通じて蓄積したSCM領域の知見やAI開発ノウハウを組織全体に還元し、デリバリー組織の技術的・組織的な強みを拡張していただきます。 プロジェクトの成功や収益性の向上に責任を持ちながら、顧客への価値提供を最大化し、事業を前に進めることが期待されるポジションです。 ●配属先 経営・開発組織と連携しながら、複数のPM・エンジニアを横断してプロジェクトを統括し、デリバリー組織全体の成長を推進するポジションです。 現在はPM組織およびデリバリー組織そのものを拡大・強化しているフェーズであり、PMOとしてプロジェクトマネジメントの仕組みづくりから、プロジェクトの推進、組織の競争力向上まで幅広く携わっていただきます。

800~1,400万円

東京都(千代田区神田小川町)

生成AI・LLM

年俸制(12分割)

管理職・マネージャー候補

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

転勤なし

NEW

CTO直下【Forward Deployed Engineer】創業3年で大手企業とのプロジェクト実績65件以上/技術も顧客もわかる、AIエージェント開発をリードするFDE候補|松尾研発AIスタートアップ

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

企業ごとの課題に合わせた完全オーダーメイドのAI開発を手掛ける当社にて、Forward Deployed Engineer(フォワード・デプロイド・エンジニア)をお任せします。 クライアントの課題整理から要件定義、開発計画策定、プロジェクト推進、リリースまで一貫して担当いただきます。 単なる進行管理ではなく、技術理解を武器にプロジェクトを成功へ導くポジションです。 【具体的な業務内容】 ・クライアントへのヒアリング、課題抽出 ・要件定義、開発計画の策定 ・プロジェクト全体の進捗管理・品質管理 ・技術的背景を踏まえたスコープ設計 ・Python等を用いた技術検証および一部実装 ・提案資料作成、顧客折衝 技術とビジネスの橋渡し役として、顧客の曖昧な課題を整理し、「実際に使われるAI」の実現を推進していただきます。 ●配属先 CTO直下の少数精鋭チームへの配属となります。 エンジニア・データサイエンティストと連携しながら、プロジェクトを推進していただきます。

800~1,200万円

東京都(千代田区神田小川町)

生成AI・LLM

Python

機械学習

年俸制(12分割)

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

転勤なし

NEW

機械学習エンジニア/人材プラットフォーム本部

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【まずお任せしたいこと】 入社後まず注力いただくのは、ジョブメドレーにおけるレコメンド・検索領域の ML システム開発と MLOps 基盤整備です。 データ基盤の構築整備が急ピッチで進んでおり、内部のデータ分析だけでなくプロダクト機能としての価値提供に差し掛かる中で、以下の取り組みに着手しています。 -レコメンドエンジンの設計・開発・改善(協調フィルタリング、コンテンツベース、深層学習ベースなど) -検索ランキングの最適化・パーソナライゼーション -Google Cloud(BigQuery, Vertex AI, Cloud Run 等)を中心としたMLインフラ(特徴量ストア・モデルレジストリ・実験管理基盤等)の設計・開発・運用 -学習・推論パイプラインの設計・構築・自動化(CI/CD) 例えば、レコメンドエンジンに関しては基盤の刷新を進めていることもあり、アーキテクチャの設計段階から携わることができます。 【バックグラウンドや志向に応じた広がり】 上記を中心としつつ、ご経験や志向に応じて以下のような領域にも携わっていただけます。 ●データサイエンス寄りの方には: -ジョブメドレーが保持する様々なデータを活用した新たなマッチングモデルの検証・開発 -事業指標予測、LTV 予測など事業課題に直結する予測モデルの構築と改善 -A/B テストの設計・実施・効果検証によるプロダクト改善サイクルの推進 ●データエンジニア寄りの方には: -dbt を用いた特徴量生成・分析用データモデルの設計・開発 -KPI設計・効果測定のための分析基盤・BI 環境(Metabase x 生成 AI)整備 -プロダクト開発を始めとする他部署と連携した仮説検証のためのデータ整備 -いずれの志向であっても、事業課題の発見・具体化から成果の創出まで一貫して関わることを期待しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

800~1,200万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

機械学習

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Kaggle

Spark

MLOps

自社プロダクト・サービス開発

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

機械学習・データ活用

大規模トラフィック環境

従業員数1000名以上

上場企業

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NEW

Azure エンジニア(インフラ)

クラウドエンジニア

正社員

主な業務内容 具体的には以下の業務を、共通インフラチームの一員として担当いただきます。 ① インフラ設計・構築 • Azure 上での中〜大規模なインフラ設計・構築・運用・更改業務のリード • Bicep を用いた IaC(Infrastructure as Code)による環境構築・モジュール管理・設計最適化 • CI/CD パイプライン(GitHub Actions / Azure Pipelines 等)の構築・改善 • 非機能要件(可用性・性能・セキュリティ・拡張性)に基づくインフラ設計 • セキュリティポリシーに準拠したネットワーク・ID・アクセス管理の実装(Microsoft Entra ID、Private Endpoint、Key Vault 等) • クラウドコストの可視化・最適化 ② 信頼性向上 • 各プロジェクトにおける SLI/SLO の設計支援、SLO モニタリングの仕組みづくりと運用 • 各プロジェクトの運用体制構築の支援(エスカレーションフロー、Runbook 整備 等) • ポストモーテム(振り返り)による再発防止策の立案・推進 ③ 運用基盤の構築 • プロジェクトで利用する監視基盤の設計・構築(Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights, Azure Dashboard 等) • アラート設計・通知基盤の整備(ノイズ削減、重要度・緊急度設計、通知連携) • インシデント・問い合わせ等のチケット管理基盤の構築・運用(Azure DevOps Boards) • 監視・チケット・チャットツール等の連携による運用フローの自動化 ④協働・ナレッジ共有 • AI コーディングエージェントを活用した開発支援、およびチームへの展開 • 開発チーム・プロダクトマネージャー・CTO との協働によるシステム全体最適化 • チームメンバーや他部門への技術的ナレッジ共有(勉強会開催、ドキュメント整備)

800~1,500万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

JIRA

Terraform

Microsoft Azure

GitHub Actions

フルフレックス

フレックス勤務

生成AI開発ツール導入

研修・勉強会あり

社宅・家賃補助制度あり

育児支援制度あり

英語活用

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

NEW

セキュリティエンジニア

セキュリティエンジニア(インフラ)

正社員

当社のアグリゲーション事業とデジタルソリューション事業(以下、DS事業)の両方を対象に、サイバー攻撃への対策を軸としたセキュリティ基準の策定と運用を担うセキュリティエンジニアを募集します。 全社のセキュリティ方針・基準・ガイドラインをゼロから設計・整備し、開発・インフラ・コーポレートの各部門に浸透させる役割です。 <主な業務内容> アグリゲーション事業・DS事業の両方を対象に、以下の業務を担当いただきます。 経験や状況に応じて、優先度や比重は調整します。 ① セキュリティ基準・ポリシーの策定と運用 • 全社セキュリティ方針、各種基準、ガイドライン、運用ルールの策定と改訂 • リスクアセスメントの実施と、対策の優先順位付け • アグリゲーション事業・DS事業それぞれの特性を踏まえた、事業別のセキュリティ要件の整理 • 策定したルールの社内への浸透と、遵守状況のモニタリング ② クラウド(Azure)環境のセキュリティ設計・改善 • ID・アクセス管理(権限設計、最小権限、特権アクセスの管理) • ネットワーク・データ保護(Azure SQL Databaseを含む暗号化、アクセス制御、バックアップ方針) • クラウド設定の継続的な点検と、設定不備の是正 • インフラエンジニアと連携した、セキュリティを組み込んだ基盤設計のレビュー ③ プロダクトセキュリティ(アプリケーション・開発プロセス) • 脅威モデリングとセキュリティレビュー(設計段階から実施) • DS事業における、複数顧客に展開するパッケージプロダクトのセキュリティ設計(顧客データの分離、認証・認可など) • GitHub Enterprise・Azure DevOps上のCI/CDパイプラインのセキュリティ対策(脆弱性・依存ライブラリ・シークレット管理) • AIコーディングエージェントの活用を前提とした、セキュアな開発ルール・ガイドラインの整備 ④ 脆弱性管理 • 脆弱性情報の収集・分析と、対処の推進 • 脆弱性診断・ペネトレーションテストの計画、外部ベンダーの選定、指摘事項への対応管理 ⑤ 監視・インシデント対応 • セキュリティ監視(ログ収集・検知)の仕組みづくりと運用 • インシデント対応フロー・体制の整備と、発生時の対応リード • 事後分析と再発防止策の立案 ⑥ 顧客対応・認証取得・監査 • 大手企業の顧客からのセキュリティ要件・チェックシート・問い合わせへの対応 • ISMS等のセキュリティ認証取得・監査対応の推進 ⑦ 教育・啓発 • 従業員・開発者向けのセキュリティ教育、啓発活動 • セキュリティに関する社内の相談窓口対応 <開発環境・技術スタック> クラウド:Microsoft Azure/Azure SQL Database アプリケーション:C#/ASP.NET Core/Entity Framework Core/TypeScript/React 開発・運用:GitHub Enterprise/Azure DevOps/Microsoft Teams AI開発環境:Claude Code Max(5x)を全エンジニアに支給。 OpenAI Codex Proも会社負担で利用可能

800~1,500万円

東京都(港区)

React

C#

生成AI・LLM

Terraform

Microsoft Azure

TypeScript

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

フルフレックス

フレックス勤務

生成AI開発ツール導入

社宅・家賃補助制度あり

育児支援制度あり

年俸制(12分割)

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

スタートアップ

NEW

プロダクトエンジニア

フルスタックエンジニア

正社員

プロダクトの成長と堅牢なシステム基盤の構築に向け、フルスタックエンジニアとして以下の業務を主導していただきます。 ● 技術リーダーシップ・アーキテクチャ設計 ・将来の拡張性やパフォーマンスを見据えたアーキテクチャ設計および技術選定 ・コードレビューや技術的な意思決定を通じた、プロダクト品質・開発効率の継続的向上 ・開発体制・チーム編成の改善提案や実行(アジャイル・スクラムの高度化など) ● ビジネス視点をもったプロダクト推進 ・PO(プロダクトオーナー)やビジネスサイドと密に連携し、ビジネス要件やドメイン知識を深く理解した上でのシステム要件定義 ・事業上の優先度やロードマップに対する、技術的観点からの提言と推進 ● 実装リード(フルスタック開発) ・バックエンド(Ruby on Rails)、フロントエンド(React/TypeScript)を用いたフルスタックな機能開発の牽引 ・複雑な業務ロジックの解析とシステムへの落とし込み ・AI活用の推進、QAやSRE、DevExなどプロダクト全体の信頼性や生産性向上のリード ● インフラ構築・セキュリティ担保 ・AWSやTerraformを用いたスケーラブルなインフラ基盤の設計・構築・運用改善 ・エンタープライズ企業等の利用にも耐えうるセキュリティ要件の策定・実装

800~1,500万円

東京都(渋谷区)

AWS

生成AI・LLM

Rails

Ruby

React

Terraform

TypeScript

フレックス勤務

育児支援制度あり

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

Microsoft Azure

C#

GitHub

TypeScript

生成AI・LLM

React

自社プロダクト・サービス開発

フルフレックス

生成AI開発ツール導入

社宅・家賃補助制度あり

育児支援制度あり

英語活用

リモート可

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

スタートアップ

NEW

CARTA HOLDINGS ICT本部 セキュリティエンジニア(Webエンジニア出身者向け)

セキュリティエンジニア(インフラ)

正社員

各事業子会社やバックオフィスの担当者と連携しながら、事業・プロダクトごとに異なるセキュリティリスクを把握し、対策の設計・実装から、実際の開発・業務プロセスへの定着、継続的な改善まで一貫して担います。 入社後はこれまでの経験や専門性を踏まえ、Webアプリケーションにおける脆弱性対策やセキュリティレビュー、DevSecOpsの推進など、プロダクトセキュリティ領域を中心にセキュリティ施策の企画・実行を担っていただきます。 その後は、クラウドセキュリティやインシデント対応、コーポレートセキュリティなどにも領域を広げながら、各事業会社のセキュリティリスクマネジメントを横断的に支援していただくことを想定しています。 プロダクトセキュリティ 各事業子会社の開発チームからのセキュリティ相談対応 Webアプリケーションにおける脆弱性対策 開発工程におけるセキュリティレビュー DevSecOpsの推進 静的コードスキャン等のCI/CDパイプラインへの組み込み Dependabot、Baseline等を活用した脆弱性検知・改善支援 プロダクトにおけるセキュリティインシデント対応支援 コーポレートセキュリティ 貸与端末のセキュリティ Microsoft Defender等を活用した監視・改善 SOC対応、アラート対応 インシデント対応 認証・ID管理を含む各種セキュリティ施策 セキュリティリスクマネジメント 各事業子会社におけるセキュリティ課題の把握 技術的なリスクの整理・評価 事業状況を踏まえたセキュリティ対策の提案 各事業会社が自律的にリスク判断できるための仕組みづくり 利用している主なサービス・基盤 IaaS:Amazon Web Services、Google Cloud 認証基盤/SSO:Microsoft Entra ID 端末管理:Microsoft Intune エンドポイント監視:Microsoft Defender for Endpoint/Cloud Apps 業務基盤:Google Workspace コミュニケーション:Slack ログ管理:Sumo Logic 脆弱性検知:Dependabot、Baseline など

600~1,200万円

東京都(港区)

Slack

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

フルフレックス

フレックス勤務

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

従業員数1000名以上

NEW

《東京》社内SE(AI活用推進)~AI・自動化技術を活用し全社の生産性向上をリード!~

社内SE

正社員

要件定義など上流から携わり成長企業の業務効率化を推進! 自律型エージェント・AIアプリ開発のスペシャリストを募集! 創業以来増収増益を続ける当社のDX戦略課にて、業務改善・AI活用推進のプロフェッショナルとしてご活躍いただきます! 現場へのヒアリングから業務設計、システム企画・開発、AI活用まで一気通貫で担当し、全社の生産性向上と事業成長をリードしていただくポジションです。 <具体的な仕事内容> ● 業務改善・DX推進 各部門へのヒアリングを通じた業務課題の把握・現状分析 業務改善に向けた要件定義、業務フロー設計、システム化の企画立案 ● AI活用推進 Copilot Studioを活用したAIエージェントの企画・開発 自律型エージェントの開発 AIアプリ開発 見積書読取りエージェント ETC利用明細の自動整理 アンケート自動集計 など AI・RPA・自動化技術を活用した業務プロセス改革の推進 生成AI・DXに関する最新技術の調査・検証および社内展開 ● プロジェクト推進・定着支援 ベンダーコントロール、プロジェクトマネジメント、進捗管理 利用部門への導入支援、説明会実施、運用定着サポート <社内導入システム> Microsoft365、PowerAutomate、kintone、Box、コラボフロー、CLOUDSIGN、Sansan、クラウドPBX など ・最新のMicrosoft Surface Laptop+外部モニタを全社員に貸与 ・社用携帯としてiPhoneを貸与

684~924万円

東京都(渋谷区)

生成AI・LLM

機械学習

Python

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

転勤なし

NEW

《大阪》社内SE(AI活用推進)~AI・自動化技術を活用し全社の生産性向上をリード!~

社内SE

正社員

要件定義など上流から携わり成長企業の業務効率化を推進! 自律型エージェント・AIアプリ開発のスペシャリストを募集! 創業以来増収増益を続ける当社のDX戦略課にて、業務改善・AI活用推進のプロフェッショナルとしてご活躍いただきます! 現場へのヒアリングから業務設計、システム企画・開発、AI活用まで一気通貫で担当し、全社の生産性向上と事業成長をリードしていただくポジションです。 <具体的な仕事内容> ● 業務改善・DX推進 各部門へのヒアリングを通じた業務課題の把握・現状分析 業務改善に向けた要件定義、業務フロー設計、システム化の企画立案 ● AI活用推進 Copilot Studioを活用したAIエージェントの企画・開発 自律型エージェントの開発 AIアプリ開発 見積書読取りエージェント ETC利用明細の自動整理 アンケート自動集計 など AI・RPA・自動化技術を活用した業務プロセス改革の推進 生成AI・DXに関する最新技術の調査・検証および社内展開 ● プロジェクト推進・定着支援 ベンダーコントロール、プロジェクトマネジメント、進捗管理 利用部門への導入支援、説明会実施、運用定着サポート <社内導入システム> Microsoft365、PowerAutomate、kintone、Box、コラボフロー、CLOUDSIGN、Sansan、クラウドPBX など ・最新のMicrosoft Surface Laptop+外部モニタを全社員に貸与 ・社用携帯としてiPhoneを貸与

648~894万円

大阪府(大阪市)

生成AI・LLM

機械学習

生成AI開発ツール導入

退職金制度あり

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

転勤なし

NEW

CARTA HOLDINGS ICT本部 セキュリティエンジニア(インフラエンジニア出身者向け)

セキュリティエンジニア(インフラ)

正社員

各事業子会社やバックオフィスの担当者と連携しながら、事業・プロダクトごとに異なるセキュリティリスクを捉え、必要な対策を自ら考え、実装・定着まで一貫して担います。 入社後はこれまでの経験や専門性を土台に、リスクの把握・評価から、対策の設計・実装、運用・継続的な改善まで、幅広いセキュリティ業務に携わっていただきます。 例えば、以下のような業務があります。 ●クラウド・プロダクトセキュリティ ●AWS/Google Cloud環境におけるセキュリティ課題の把握・改善支援 ●各事業子会社からのクラウド・インフラに関するセキュリティ相談 ●開発・インフラ環境におけるリスク評価 ●DevSecOpsの推進 ●CI/CDパイプラインへのセキュリティツール組み込み ●脆弱性対策 ●セキュリティインシデント対応支援 ●コーポレートセキュリティ ●Microsoft Entra IDを利用した認証・ID管理 ●Microsoft Intuneを利用した端末管理 ●Microsoft Defender for Endpoint/Cloud Appsを利用した監視・改善 ●Sumo Logic等を利用したログ分析 ●SOCアラート対応 ●社内セキュリティインシデント対応 ●セキュリティリスクマネジメント ●各事業会社におけるセキュリティ課題の把握 ●技術的なリスク評価 ●事業状況を踏まえた対策の設計 ●各事業会社との合意形成 ●全社で再利用可能なセキュリティ施策・仕組みの整備 利用している主なサービス・基盤 IaaS:Amazon Web Services、Google Cloud 認証基盤/SSO:Microsoft Entra ID 端末管理:Microsoft Intune エンドポイント監視:Microsoft Defender for Endpoint/Cloud Apps 業務基盤:Google Workspace コミュニケーション:Slack ログ管理:Sumo Logic 脆弱性検知:Dependabot、Baseline など

700~1,200万円

東京都(港区)

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Slack

フルフレックス

フレックス勤務

研修・勉強会あり

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

従業員数1000名以上

NEW

CARTA ZERO ビジネス・エグゼキューション・エンジニアリング局 スタッフエンジニア

スタッフエンジニア

正社員

顧客に直接価値を届けているプロダクトの現場へ深く入り込み、各領域のテックリード・エンジニアとともに手を動かし、事業やコード、アーキテクチャを理解しながら、難易度の高い技術課題を解決していただきます。 その上で、徐々にプロダクト間やデータ基盤との接続へとスコープを広げ、DX管轄全体の技術的な進化につなげていくことを期待しています。 ●Phase 1|4つのプロダクト領域に入り込み、技術課題を解く まずは、 コンテンツメディア・EC・LINE・ソーシャル領域を担う4プロダクト を中心に、それぞれのプロダクト・エンジニアリングチームと伴走していただきます。 事業や顧客課題、既存のコード・アーキテクチャを理解したうえで、例えば以下のようなテーマに取り組みます。 難易度の高い技術課題に対する設計・実装 中長期の技術方針・アーキテクチャ設計 技術選定や、個別実装/共通化の境界に関する意思決定 技術的負債やスケーラビリティを踏まえた改善 PoC・プロトタイプを通じた新しい技術的アプローチの検証 レビューやアドバイスに留まらず、自らコードを書き、難易度の高い技術課題を解くことで、 現場を牽引し、周囲のエンジニアに新たな技術的視点や選択肢を示していくこと を期待しています。 ●Phase 2|プロダクトを横断し、データ・技術をつなぐ 各プロダクトへの理解を深めた後は、個々のプロダクトに閉じているデータや技術を、DX管轄全体の事業価値へつなげていきます。 例えば、 プロダクトに蓄積されたデータと内製データ基盤を接続し、他のプロダクトや営業・プランニング、AIを活用した新しい機能・業務へ展開する こともテーマの一つです。 また、各プロダクトで個別に持つべきものと、共通機能・共通基盤として持つべきものを見極め、プロダクトを横断したアーキテクチャや仕組みを設計していきます。 ●その先|DX管轄全体の技術的な進化へ さらに将来的には、コアプラットフォーム・エンジニアリング局やコーポレートITガバナンス局とも連携し、単一プロダクトでは解決できないDX管轄横断の技術課題へと影響範囲を広げていただきます。 一つのプロダクトで得た技術的な知見や設計思想を他領域へ展開したり、プロダクト・データ・共通基盤をつなぐ新しいアーキテクチャを構想・実装したりすることで、 個々のプロダクトの改善に留まらず、CARTA ZEROの事業活動そのものを技術で進化させていくこと を目指します。 ピープルマネジメントを主務とするポジションではありません。 スタッフエンジニアとして技術に深く入りながら、 プロダクトからプロダクト横断、そしてDX管轄全体へと技術的な影響範囲を広げていくポジション です。 ●変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

750~1,500万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

フルフレックス

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

1
31
32
33
50

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ソフトウェア開発

フロントエンドエンジニアバックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)フルスタックエンジニアWebプログラマーモバイルアプリエンジニアマークアップエンジニアシステムエンジニア(Web)システムエンジニア(業務系)フィールドアプリケーションエンジニア(FAE)パッケージ導入・システム導入ERPエンジニアSAPエンジニアプログラマー(PG)SalesforceエンジニアServiceNowエンジニアローコードエンジニアノーコードエンジニアRPAエンジニア

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