社宅・家賃補助制度あり 年収600万円以上のITエンジニア求人・転職情報

複数のデジタルツールで建設業界を支援してきた弊社が2019年から取り組んできた「建設 DX Platform」構想。 具体的にいうと、BtoBオンラインマッチングプラットフォームとCMSツールに、新たなSaaSツールを組み合わせることで「建設業がデジタルトランスフォーメーションに舵を切りやすくするための環境」を構築していこう!という取り組みです。 今回、入社していただく方に期待しているのは、以下の3点です。 ①経営層との調整、および経営戦略に紐づいた技術的な方向性の設計と推進 ②社内のエンジニアチームの技術的なマネジメントや制度設計 ③自社サービスのアーキテクチャの設計や構築、またはその運用 弊社のミッションは「スモールビジネスを前進させるブレークスルーカンパニー」。 ビジョンは「建設をテクノロジーでアップデートする」。 日本巨大産業のひとつである建設業界の変革は、他社で経験を積まれた方にとって、とても刺激的かつチャレンジングな仕事になるでしょう。 また社内のエンジニアの技術的なサポートも業務として発生します。 積極的にアウトプットをしながらチーム全体のスキルアップ変化を進められる方を募集します。 開発環境 フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド:Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース:MySQL, Redis iOS / Android:Dart, Flutter インフラ:Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール:GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント:Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視:Sentry, Redash デザインツール:Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です! https://branu.jp/news/page/230518/

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

CTO直下の先進開発チームにて、AI駆動によるiOSアプリ群の圧倒的な生産性向上戦略の立案・実行 Web領域におけるAI活用成功事例を応用した、iOS特有の課題解決に向けたアーキテクチャ設計 AIが意図を正確に汲み取り、高品質なコードを生成するための開発環境・プロセスの整備 iOS領域のシニアテックリードとして、複数プロダクトを横断した技術選定および意思決定 中長期的な目線での、AIを活用した「ユーザーの煩雑な業務を代行する」次世代モバイルアプリ体験のリード 経営層や各プロダクト責任者と連携した、技術投資対効果の最大化 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

「freee人事労務」におけるプロダクトの仕様選定、およびスケーラブルなアーキテクチャの設計・実装 Claude Codeをはじめとする最新のLLM・AIエージェントツールを開発プロセスへ自発的に組み込み、チームおよび個人の開発生産性を最大化する取り組みの推進 プロダクトマネージャー(PM)、デザイナー、QAエンジニアとフラットに議論を交わし、仕様のスコープ絞り込みやユーザー価値の定義を主導 データベースの最適化(負荷低減)、自動テストの高速化、CI/CDの改善など、大規模サービスにおける技術的負債の解消とパフォーマンス・チューニングの実行 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

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

当社の中核プロダクトである「freee人事労務」にて新設された関西チームの募集となります。 技術的挑戦に加え、まだ数名程度の組織の基盤構築やカルチャー形成そのものを当事者として楽しめる方を求めています。 多くの地方拠点で起こりがちな「本社からの切り出し業務」ではなく、近い将来には関西チーム単体で機能開発を上流からリードできる自立した組織を目指す方針です。 地方にいながら、仕事のスケール、裁量、年収水準、成長環境において、妥協のないキャリアを築ける環境がここにはあります。 あえて現在の課題を共有し、この複雑でエキサイティングな壁を共に乗り越える仲間を募集します。 業務内容詳細 「freee人事労務」におけるプロダクトの仕様選定、およびスケーラブルなアーキテクチャの設計・実装 Claude Codeをはじめとする最新のLLM・AIエージェントツールを開発プロセスへ自発的に組み込み、チームおよび個人の開発生産性を最大化する取り組みの推進 プロダクトマネージャー（PM）、デザイナー、QAエンジニアとフラットに議論を交わし、仕様のスコープ絞り込みやユーザー価値の定義を主導 データベースの最適化（負荷低減）、自動テストの高速化、CI/CDの改善など、大規模サービスにおける技術的負債の解消とパフォーマンス・チューニングの実行 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

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

CX変革の戦略策定から実行・成果創出までを一貫して支援する「伴走支援チーム」において、生成AIを活用した開発プロジェクトの基本構想～リリース、当社プロダクトの技術構想立案～構築をリードします。 コンサルタント/デザイナー/データサイエンティスト/エンジニア等の多様な専門家と連携しながら、チーム一体でお客様のビジネス成果創出という共通の目標に向かってプロジェクトを推進します。 ●プロジェクト例 ・生成AI等を用いた抜本的なCX変革/業務効率化オファリングの企画・サービス化、顧客への提案・導入・成果創出支援(PoC～本格展開) ・顧客の事業課題、経営目標を踏まえたあるべき業務プロセスの策定とシステム機能実装 ●参考情報 AIエージェントを活用した新たな生成AIサービスを提供開始～「SmartAgent™」の実現により、オフィスワーカーの生産性向上、付加価値業務のシフトへ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2024/102401/ OpenAIとのグローバルでの戦略的提携を開始～日本初の販売代理店として、OpenAI関連事業で2027年度末までに累計1,000億円規模の売り上げへ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2025/042400/ マーケティング業務を最大6割削減する新たなAIエージェントサービスを提供開始～「LITRON® Marketing」の提供により、マーケティングの戦略・施策の企画から実行・評価まで一気通貫で支援～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/release/2025/051900/ 生成AIを活用した営業生産性向上PoCをテプコカスタマーサービスと実施～太陽光設備サービスにおける営業活動の効率化と業務品質向上の実現へ～ https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2025/052601/

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

●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

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【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: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry 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

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●顧客対応・提案業務 営業チームと連携した顧客の技術的課題のヒアリング 顧客の課題に対する最適なソリューション提案 技術検証(PoC)の企画・実施・評価 提案資料・技術提案書の作成 デモンストレーション・プレゼンテーションの実施 ●技術支援業務 システム要件の理解とスコープ定義 RFP対応・技術提案書作成 顧客の業務理解と課題の構造化 営業チームへの技術的サポート ●その他業務 プロダクトの技術的知見の蓄積と共有 顧客フィードバックのプロダクト開発への反映 技術トレンドの調査と社内共有

ログラスが掲げる「良い景気を作ろう。」の実現に向けて、複数プロダクトを横断してお客様の継続的な価値提供を支える共通基盤を構築・推進していただきます。このポジションは、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アーキテクチャ設計と実装、運用をリードします。 ●想定される開発テーマ: ・マルチプロダクト化に対応した認証・認可・SSO・ユーザー管理などの認証認可基盤 ・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の機構や契約管理、フィーチャー制御といった機能制御基盤 ・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連携基盤 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務 ●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

期待する役割 事業横断での全社AX/DX推進をリードしていただきます。 ●AI活用による事業変革の推進 ・AIを核とした既存事業の再構築、新規事業創出の企画・実行 ●全社横断プロジェクトのリード ・経営層・事業部門・エンジニアを巻き込み、部門横断的なAI活用プロジェクトを推進 ●戦略立案と実行 ・AI活用戦略の策定から、データ基盤構築、AIエージェント導入まで一貫してリード ●業務自律化の実現 ・AIエージェントによる業務プロセスの自動化・自律化を推進し、生産性・実績UPを実現 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●AI活用戦略の立案・推進 ・経営層と連携し、AI活用による事業変革戦略を策定 ・既存事業の課題分析とAI活用による解決策の企画・実行 ・全社的なAI活用ロードマップの策定と進捗管理 ●AIエージェントによる業務自律化の推進 ・業務プロセス全体を俯瞰し、AI活用による自律化領域を特定 ・AIエージェントの企画・構築・導入を推進 ・全社AI内製化体制の構築とトレーニング実施 ●AIデータ基盤の設計・構築 ・データモデル設計とアーキテクチャ最適化 ・AIを最大に活かしたデータ連携基盤の構築推進 ・データ統合・クレンジング方針策定 ●データガバナンス・運用体制の構築 ・データ品質管理、セキュリティポリシーの策定 ・アクセス制御、監査ログ管理、バックアップ体制の確立 ・運用マニュアル整備とモニタリング体制の構築 チーム体制 AXDX担当:現在3名(コンサル含む)在籍しています。 AXDX推進PJ:事業含め約30名 ※AXDX担当は、事業メンバーを取りまとめ、推進していく役割を担います。 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

【仕事内容】 生成AIが進化をし続けている今、プロダクトの開発プロセスが大きく変わってきています。 ログラスの描く未来のために必要となる高いプロダクト品質水準の実現と、それを直結する開発の生産性向上に向けて、開発組織全体の思想に基づいたQA技術・組織戦略の立場からQA技術基盤の整備までリードする戦略QA業務をお任せいたします。 ログラスは主力プロダクトである「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、マルチプロダクト展開にも注力し、現在では生成AIの進化を最大限に活かせる経営データベース・プラットフォームの開発を行っています。Loglassは経営データを中心に扱っている以上、数値上のミスは許されません。確率論的な生成AIと不確実性も伴う経営意思決定、そこにミスの許されない数値データを組み合わせていくなんとも面白いチャレンジが待ち受けております。 そこで、現在のログラスのプロダクト開発は仕様策定から実装まで多くのフローでAIが活用されています。品質保証フローの全体もAI前提で作っていくことも必須であり、その牽引をお任せいたします。 また、開発スピードと品質を両立させる仕組みとして、高質なプロダクトをスケーラブルかつ再現可能な形で提供するための品質保証プロセスの設計によるガバナンス最適化、プロダクト品質の可視化と計測、テスト自動化基盤の構築など、組織横断テーマをオーナーシップを持って推進していただくことを期待しています。 【具体的な業務内容】 プロダクト戦略に沿った課題設定、QA戦略立案、技術選定、導入の推進 生成AIを前提とした品質保証フローの設計、構築とその後の展開 QA技術基盤構築における課題の整理、優先順位の設計 顧客価値に基づくプロダクト品質の計測観点の整理、手法の検討、仕組みの構築 QA組織の体制強化に向けた採用、ブランディング活動 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務 開発に使っている主なツール インフラ Terraform, Fargate, ECR DB Aurora PostgreSQL サーバーサイド Kotlin, SpringBoot フロントエンド React, Next.js, TypeScript テストツール Datadog synthetics , Playwright

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド 　Kotlin / Python ・フロントエンド 　React / Next.js / TypeScript ・インフラ 　AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB 　Aurora PostgreSQL ・テストツール 　Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他 　Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務

【具体的な業務内容・ミッション】 ユーザーの課題を達成できる理想の姿を考え、追求いただくために多くのステークホルダーと協業いただきます。 ・2026年までに新規事業10本の立ち上げ成功の一部を担うこと ・PdM、エンジニア、CSを中心とした他部門と連携し顧客の課題解決策の検討と実装 ・新機能開発のプロジェクトメンバーとして、実現性とUXを兼ね備えた緻密なUIデザイン ・プロダクトの将来像・ロードマップを描くこと ・不確実性の高いプロジェクトに対し、デザインスプリントなどのフレームワークを活用した課題の解像度を高めるアクションの実行 ●業務内容の変更範囲:会社の定める業務

事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。 テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。 コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。 AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。 ●ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案 ●ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装 ●クライアントに対する分析結果等のレポーティング ●ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み ●最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D ●自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み ※過去事例:クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る

【チームの目標/ミッション】 当社は、「一企業に一つオリジナルのAIを持つ時代を創る。そしてAIは働く人をサポートし、圧倒的な生産性を実現する。」というビジョンを掲げ、日々事業運営をしております。 本ポジションのミッションは、パートナー経由で受注した顧客の成功を実現し、パートナー企業とエンドユーザー顧客のWin-Win-Winの協業体制を強化することです。 具体的には、以下3つの役割を担います： 1.パートナー経由顧客へのカスタマーサクセス支援：導入・活用支援、技術サポート、成果創出 2.パートナー企業への提言・支援：技術情報の共有、課題解決支援 3.パートナーサクセスの仕組み構築：0→1でオペレーション・プロセスを設計し、再現性ある支援体制を確立 【業務内容】 『～日本一になりたい方へ～AIで日本に革命を起こしませんか？』 現在トレンド真っ只中のAI産業。生成AIの台頭により、何十年に一度の産業革命が起こると言われており、何百社もの生成AIスタートアップが誕生しています。 その中で当社こそがAI革命を起こす企業だと確信し、全社一丸となって日々業務に取り組んでいます。 本ポジションは、パートナー経由で受注した顧客の成功を支援しながら、パートナー企業との協業を強化する、新設ポジションです。 ●パートナー経由顧客へのカスタマーサクセス支援 ・パートナー経由で受注した顧客の導入支援、オンボーディング ・AIエージェントの活用方法のトレーニング、ベストプラクティスの共有 ・技術的な問い合わせ対応（生成AIサービス特有のテクニカルサポート） ・顧客のニーズに応じたカスタマイズされたプロンプトの作成や設計を代行 ・顧客の成功事例の創出、導入効果の可視化 ●パートナー企業への提言・支援 ・パートナー企業への技術情報、活用提案の提供、勉強会の実施 ・パートナー企業との期待値調整、座組・商流の最適化 ●パートナーサクセスの仕組み構築（0→1） ・パートナーサクセスのオペレーション・プロセス設計 ・パートナー向けマニュアル・資料の作成 ・パートナーサクセスのKPI設計、効果測定 ・プロダクトチームへのフィードバック、改善提案 ●描けるキャリアパス ・入社後、半年～1年後：成果次第で、リーダー～マネージャーへ昇格 パートナーサクセスの仕組み構築（0→1）をリードし、実績を創出 パートナー企業との信頼関係を構築し、協業を拡大 パートナー経由顧客の成功事例を創出 →成果・ 実力次第で、入社後1年でマネージャーへの昇格も可能です。 ※全社として大幅な増員計画があり、パートナーサクセスは立ち上げフェーズで今後増員の可能性が高いため、チームの細分化に伴いポストがどんどん空きます。実力次第で、圧倒的なスピードでキャリアアップが可能です。 ●配属予定部署 【カスタマーサクセス部 20名】 ・事業本部長:1名 ・エンタープライズチーム:6名 ・Opsチーム:2名 ・アダプションチーム:6名 ・オンボーディングチーム:5名 【連携部門】 ・セールス部門(エンタープライズセールス、インサイドセールス) ・プロダクト開発部門(PdM、エンジニア) ・マーケティング部門 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

『～日本一になりたい方へ～AIで日本に革命を起こしませんか?』 現在トレンド真っ只中のAI産業。 生成AIの台頭により、何十年に一度の産業革命が起こると言われており、何百社もの生成AIスタートアップが誕生しています。 その中で当社こそがAI革命を起こす企業だと確信し、全社一丸となって日々業務に取り組んでいます。 カスタマーサクセス部は、当社のサービスにご期待いただいた顧客が最大限の価値を受け取れるよう支援する重要な役割を担っています。 カスタマーサクセス担当として、以下業務をお任せいたします。 ●顧客オンボーディング 新規顧客の導入支援を担当します。プロダクトの使い方や機能の説明にとどまらず、顧客側のAI導入プロジェクト責任者や推進担当者を巻き込み、導入プロジェクトそのものを推進します。プロジェクトのゴール設定や推進体制づくりを顧客と共に行い、利用開始から社内定着までを伴走します。 ●顧客の成功のための戦略立案 顧客のビジネス目標や課題を深く理解し、全社的なAI活用・AIDXの推進を支援します。ツールの導入を目的とするのではなく、顧客の事業課題の解決を起点に、AIをどう活用すれば成果につながるかを設計・提案します。 ●エクスパンション (アップセル / クロスセル) の機会の特定と提案 顧客の利用状況やニーズを分析し、ライセンス(ID)拡大に向けた活用提案を行います。汎用型のAIツールから業界・業種特化型のツールまで、顧客の業務を最も理解しているCSの立場から、最適なプランを提案し、顧客の事業成長と当社の収益拡大の双方を実現します。 ●顧客向けプロンプトの作成代行と設計 必要に応じて、顧客の業務フローを理解した上で、ニーズに合わせたプロンプトの作成・設計を代行します。求める成果を出せるプロンプトを具体的な設計に落とし込みます。 ●技術サポート 生成AIやプロダクトの仕様に関する質問に対応します。プロダクトチームやカスタマーサポート部門と連携しながら、顧客が製品を効果的に活用できるよう支援します。 ●CSの各種仕組みづくりや企画 CSプロセスの改善や、顧客エンゲージメントを高めるためのイベント・セミナーの企画など、顧客の成功を支援する仕組みづくりに携わります。 ●配属予定部署 【カスタマーサクセス部 20名】 ・事業本部長:1名 ・エンタープライズチーム:6名 ・Opsチーム:2名 ・アダプションチーム:6名 ・オンボーディングチーム:5名 【連携部門】 ・セールス部門(エンタープライズセールス、インサイドセールス) ・プロダクト開発部門(PdM、エンジニア) ・マーケティング部門

私たちは小売市場の課題を解決するための技術・仕組みを提供しています。 日本の小売市場は150兆円の巨大産業ですが年間で3,000社ほどの企業が倒産・廃業しています。 素晴らしい商品を持っている企業がどうすれば顧客に届けれらるかや商品の売り方を理解できていないのが現状です。 クライアントや社内から課題について担当者からヒアリングを行い、内容からPoCを作成し検証・実施しています。 ビジネス的な要件にエンジニアの観点を加えアプローチを考えています。 エンジニア向け会社説明資料:https://inglewood.app.box.com/s/kpa3ydfmvwjlw2l8ffa2musebbaecqtc 課題からPoCの検証・実施を素早く行うために新たなメンバーを募集します。 PoCの結果が良ければそのまま新システムの構築を担当していただきます。 APIなどバックエンドを中心とした開発 要件定義段階でのミドルウェアやフレームワーク等の技術選定と技術検証 API、並列分散処理などアプリケーションアーキテクチャ全体の設計、実装 コーディングルール策定、先行開発〈共通処理部分など〉、コードレビュー 社内外の最新技術やベストプラクティスのキャッチアップとチーム横断のセクション組織内での技術共有 他の職種とのコミュニケーションを取り、要件を整理/決定しながらプロダクトを完成まで導く

JBS が担当するプロジェクトの大規模化、複雑化にともない、部門をまたがるプロジェクトが増えており、その中で、QCD を守ってプロジェクトを成功に導くプロジェクトマネージャーの重要性はますます高まっています。プロジェクトを推進できる人材を強化しノウハウを共有することで、プロジェクト全体の品質向上を目指したいと考えています。 JBS には、プロジェクトマネージャーの経験豊富なメンバーを集めた組織があり、営業や各デリバリー部門と協力してプロジェクトを推進し、プロジェクトマネジメントのプロとしてのキャリアを築いていただきます。 【仕事概要】 ・プロジェクト推進(PM) ・提案活動における顧客調整、および社内の各ソリューションチームの取りまとめ ＜プロジェクト例＞ ◆Microsoft 365、Azure、AWS をはじめとしたクラウド活用、移行プロジェクト、マイクロソフト系の最新技術を用いた案件 ◆VMware、Xen、Hyper-V などの仮想化技術を活かしたソリューション案件 ◆シンクライアント、次世代端末(iPad・iPhone など)の導入案件 ◆Microsoft 365認証基盤更改プロジェクト(グローバル案件) ◆そのほか　Windows 10展開プロジェクト、インフラ基盤刷新プロジェクトなど 【入社後のイメージ】 OJT で JBS のプロジェクトの進め方を学んでいただきながら、豊富な社内研修(PMP(Project Management Professional)取得支援や技術力向上)を利用し、必要な知識を習得いただきます。

国内の労働人口減少や近年の物価高といった社会情勢に対して、企業は DX による解決を求め、IT 投資を増加させています。 また、JBS は 2023 年の上場以来、市場からの期待が高まり、それにともない、ご相談をいただくプロジェクトの規模はさらに大きくなり、複雑性も増しています。 より一層、高度なプロジェクトマネジメント能力を有する人材を必要としており、このハイクラス募集枠を設けました。 クラウドインテグレーションは JBS の重要な事業の柱であり、「大企業のお客さま向けクラウドインテグレーションのプロジェクトマネージャー(ハイクラス)」は、その中でも最重要な役割です。 プライムベンダーとしてお客さまと直接折衝し、プロジェクトチームを適切にマネジメントしたうえでプロジェクトを成功に導くことは、お客さまからもチームからも評価される、大変やりがいのあるうえに達成感を得られる仕事です。 ・プロジェクトチーム 20～30 人(案件規模 2 億円程度以上)のプロジェクトマネージャーを担っていただきます。(ラインマネージャー業務は必須ではありません) ・Microsoft を中心とした複数のクラウドサービスのインテグレーションプロジェクトが主な対象です。 ・主に扱うソリューション例:Microsoft Azure / Microsoft 365 / Entra ID / Microsoft 365 Copilot / クライアントデバイス / MDM など ・新規または継続 SI プロジェクトの提案対応をすることもあります。 ・プロジェクトマネージャー育成チームでの PM ナレッジ還元や若手指導、コミュニティ活動などにもご協力ください。 ＜プロジェクト例＞ 金融・製造・通信・流通・サービス・メディア・エンターテインメント・公共など、さまざまな分野です。 大手製造業 新会社向けシステム環境構築(役務 17 億円、150 名体制)、大手メーカーの Microsoft 365 テナント分離(役務 4 億円、30 名体制)、大手地銀 Microsoft 365 導入(役務 5 億円、30 名体制) ※ いずれも JBS がプライムベンダーです。

今後、労働生産人口の減少や嗜好の多様化にともない、さらにDXへの意識が高くなっていくことが予想されます。JBSも言われたものをただ作るだけでなく、顧客のビジネス成長に向けてともに考え、遂行していく必要があります。そのために、業務アプリケーションやデータ基盤構築経験といったIT知見を持つ人材を採用し、体制強化を図りたいと考えています。 【仕事概要】 ビジネスアーキテクトとして、以下の業務をお任せします。 ・お客さまの経営課題や事業課題を紐解き、IT / DX 戦略の立案を担う ・IT導入やDX推進に伴うBPRとして、業務自体の見直しと改革を推進する ・データドリブン経営に向けたデータ利活用企画やPoCを担う 【具体的な業務内容】 従来のSIサービスを軸とし収益獲得する労働集約型から、ビジネスおよび技術の変化の把握をとらえながら、 お客さまの売上向上とコスト削減に向けた企画提案を能動的に実施し収益獲得する知識集約型へのシフトを推進していきます。 ■実施内容 ・各提案活動 - 業界分析から課題(仮説)および解決策案をもって、JBSから提案を行います。 ・各プロジェクト実施 - システム化構想策定プロジェクト 売上向上、コスト削減の課題を経営者および現場、システムの課題を明確化しシステム化による解決策を策定します。 また解決策を実施した際の定量的な効果を算出し、システム化におけるスケジュール・リソースなどの計画を策定します。 - BPRプロジェクト ツール導入以前に業務の在り方から無理・無駄を整理しながら、ツール・システム導入の価値を最大化させます。 - データ利活用企画・PoC クラウドに依存しないデータ領域を軸として、PaaSを中心としたクラウドネイティブ化のためのサービス開発、コンサルティングを実施します。 ＜プロジェクト例＞ ・間接業務効率化に向けたBPR ・SCM改革に向けたデータ利活用 ・システム化構想案件 【組織構成】 8 名の組織です。過去に IT / DX 戦略立案・開発経験、コンサルティング・提案営業経験、業務アプリケーションやデータ基盤の構築・運用・保守などを経験したメンバーで構成されています。

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

デジタル推進統括本部 クロスドメインプラットフォーム本部 クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。 <具体的な業務内容> ①クラウド環境のプラットフォーム最適化(要件定義・設計・構築・運用・テスト) ・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応 ・サーバーレス/コンテナ/マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装 ②マルチクラウドソリューションの企画・推進 ・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案 ・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進 ③クラウド環境上の生成AI環境構築 ・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証 ・トラストモデルの検証 ・技術強化部門へPoC環境提供 ④プロジェクト運営 ・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード ・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等 ・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等 <現状推進しているプロジェクト> ・マルチクラウド間データ連携基盤の構築 ・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化 <対象クラウドについて> 日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤、もしくは日立グループを対象にしたクラウド基盤となります。 ボリュームとしては日立ハイテクグループを対象にしたクラウド基盤が多くを占めており、こちらの基盤構築・管理がメインとなります。 日立グループ全体を対象にしたクラウドを使用する場合は、日立製作所や他グループ会社とも連携をとりながら業務を進めていくため、大規模なプロジェクトの推進経験をすることができ、与えるインパクトが大きくやりがいを感じることができます。 ※業務の変更範囲※ 会社の定める業務 ※転勤:茨城県勝田市、および山口県下松市の工場にデジタル推進統括本部のIT部門があるため、ローテションによる転勤の可能性があります。

・電気デバイスのシステム仕様策定・要件定義(マイコン選定含む) ・C,C++等によるマイコン制御・通信制御等のファームウェア開発 ・ファームウェアデバッグおよび製品機能評価・解析 ・システム設計仕様書作成 ・詳細設計外部委託時の仕様書作成および付随する各種調整業務 ・電気デバイスとの連携アプリケーション開発 ・デバイスの付加価値向上に資する技術の探索、活用プランの企画・検証 JTグループは、グローバルたばこカンパニーとして世界中で事業を展開しています。 日本のみならず海外でも市場規模が急速に拡大している加熱式/電子たばこ(Ploom等)を紙巻たばこに続く主力商品として成長させるべく、自社開発技術を採用した独自性の高いイノベーティブな製品の開発に挑戦しています。 製品開発においては、味・香りを実現する技術や物質移動の制御などのたばこ関連技術に加え、小型電気デバイスに関連する技術が必要不可欠であり、電気・電子・機械系エンジニアの皆様の力を必要としています。 ※JTグループでは、「加熱式/電子たばこ」をRRP(Reduced-Risk Products): 喫煙に伴う健康へのリスクを低減させる可能性のある製品と定義付けております。 加熱式/電子たばこ(Ploom等)のデバイス開発に関する下記業務(組込みソフトウェア開発における一連の業務)※経験スキルに応じて業務内容は調整いたします。 業務内容の変更の範囲:会社の定める業務全般

たばこ会社の品質保証部における分析機能を担う、ラボの運営・管理ポジションです。 製品品質の担保に向け、分析業務そのものにとどまらず、データの信頼性確保やラボ全体の運営にも幅広く関わる役割を担っていただきます。 ・たばこ製品の分析およびISO等の規格要求に基づく妥当性確認試験 ・分析ラボの運営・管理(IT、委託先管理、予算管理等) ・ISO17025に基づく技術管理および品質マネジメント対応 ・社内外ステークホルダー(製造、R&D、外部機関)との連携・調整を 単一の専門領域に閉じるのではなく、品質・データ・組織を横断して最適化を担う業務です。 ※対象はデバイスではなく、紙巻きたばこおよび加熱式たばこ用スティック等です。