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株式会社タイミー

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

株式会社NTTデータ

当部署では日本を代表する国内最大のキャッシュレス決済総合プラットフォームである「CAFIS(キャフィス)」や、その周辺の様々なキャッシュレス関連サービスを世の中に提供しています。 CAFISでは、ますます加速化する環境やビジネスの変化にスピーディに対応していくため、お客様と価値を創造しながら継続的にビジネスを成長させるための取り組みを行う場として、東京都渋谷区に CAFIS Payment Innovation Labを設立し、Digital CAFISの取り組みを進めています。 こちらでは大規模アジャイル開発フレームワーク「SAFe」を適用し、スピーディかつフラットなサービスの開発を実現しています。 Digital CAFISではこれまでのビジネスプロセスを全面的に見直し「価値創造組織」への変革を進めるため、自らの能力変革を目的とした取り組みを開始しています。マネジメントスタイル・社内環境・人材育成をゼロベースで再考した上で「デジタルプラットフォーム」の上に一から再構築し、現在も継続的な機能拡充を続けています。 デジタルプラットフォーム上でマイクロサービスアーキテクチャで新しい決済システムを開発しています。 本ポストにおける具体的な職務内容は下記の通りです。 ・SREという立場から組織横断的に複数サービスの安定的なサービス提供をサポートする ・デジタルプラットフォーム全体のアーキテクチャの設計と統制業務 ・デジタルプラットフォームを利用サービスとの連携業務 ・デジタルプラットフォームの障害対応業務

アデコ株式会社

本ポジションは、Salesforceベースの業務システムにおいて、業務要望を構造的に理解し、システム要件へ翻訳したうえで、Salesforce標準を活かした設計・改修・保守判断を行うFunctional Leadを担う。 「要件の質」「設計の方向性」「保守時の判断」を担保し、業務とITDの間に立って設計判断をリードする。 ●Position Summary 本ロールは、ビジネスからの要望や保守・障害対応を、単なる依頼や事象として扱うのではなく、業務プロセス・データ構造・システム挙動として捉え直し、冷静かつ持続可能な判断につなげることを主な責務とする。 Salesforceの技術等、業務に必要な技術を自ら学び、実際に手を動かして検証することで、机上の検討に留まらない現実的な判断を行う。 雇い入れ時：以下に記載の業務 変更の範囲：会社の定める業務

株式会社NTTデータ

【主な業務内容】 ・新旧のクラウド技術を対象とし、各プロジェクトからの支援要請に基づき、下記の業務を遂行します -クラウドコンサルティング(各種提案、グランドデザイン/ロードマップ作成、最適化検討、等) -クラウドアーキテクチャの立案・設計・導入 -クラウドインテグレーション ②クラウドエンジニアリングマネージャー クラウドトップエンジニアをはじめとするクラウド技術プロフェッショナルをリード / 管理職候補<388> 【主な業務内容】 ・①のエンジニアリングマネージャー(管理職)として下記の業務遂行 -メンバーレベルでは対応が難しい業務の担当 -社員の評価、育成等のラインマネジメント -プロジェクトマネジメント ③プライベートクラウドコンサル/エンジニア<775> 【主な業務内容】 ・当社クラウドサービス「OpenCanvas」のサービス企画、開発、導入支援、運用 ・「Oracle Alloy」サービスの立ち上げと推進 ④デジタルワークスペース構築/新規ソリューション開発におけるプロジェクトリーダー<1023> 【主な業務内容】 ・AWS/Azure等のパブリッククラウド環境開発 ・OCI(Oracle Alloy)を活用したクラウド環境開発 ・お客様ワークスペース環境のDXを進める大規模プロジェクト提案、開発 ⑤クラウド・インフラ領域全般をリードするPM/PL候補(ハイブリッドクラウド/大規模プロジェクト推進)<1361> 【主な業務内容】 ・AWS/Azure等のパブリッククラウド環境開発プロジェクトのPM/PL ・OCI(Oracle Alloy)を活用したクラウド環境開発プロジェクトのPM/PL ・お客様ワークスペース環境のDXを進める大規模プロジェクトのPM/PL ⑥AWS/GCPを用いた自社地図系クラウドサービスの基盤構築・運用保守エンジニア<1268> 【主な業務内容】 ・当社地図・空間情報クラウドサービス「BizXaasMaP」の基盤開発

株式会社NTTデータ

◆本ポストは、AWSやOCI、Google Workspace等のクラウド技術や各種サーバ・ネットワーク製品・仮想化基盤など様々な技術を活用し、公共、金融、法人といった幅広い顧客の最適なインフラ環境を提供する「本部門の中核組織」として高難易度プロジェクトや最先端技術への対応を担っています。 ◆現在、組織体制のさらなる強化を図っており、ご入社いただく方には、これまでのご経験を活かしながら、クラウド・インフラ領域での専門性を一層高めていただける環境をご用意しています。 【ポジション】 本ポジションは、以下①~③の領域に分かれており、ご経験やご志向に応じて配属領域を決定します。 入社後も希望に応じたポジション変更や、チームを横断した柔軟な連携が可能な環境です。 【各ポジションの職務内容】 ①AWS/Azure等のパブリッククラウド環境開発 製造・流通・金融など幅広い業種のお客様に対し、クラウド基盤のコンサルから構築・運用までを担っており、AWS、Azure、Google Cloud など複数のクラウドに対応した提案・支援を行います。将来的にはパブリッククラウドに限らず社内外の他組織では実現しにくい領域に挑戦し競合優位性の高いクラウドソリューションの提供を目指しているため、クラウド技術を軸に、多様な経験を積みながらスキルを広げることができます。 (業務内容) ・顧客、プロジェクトの要件からクラウド方式設計(パブリック、ハイブリット等)や利用サービスの選定~システム設計・構築 ・プライベートクラウドからパブリッククラウドへの移行・新規開発 ・DevOps、SRE等のアプローチによる継続的なインフラ設計・構築・運用支援 ②お客様ワークスペース環境のDXを進める大規模プロジェクト 顧客の働き方改革を支援するため、理想とするオフィスIT環境(OAインフラ)に合わせたインフラの提案・構築を担当していただきます。仮想基盤の構築を軸に、ゼロトラストやGoogle Workspace等の各種クラウド製品を組み合わせ、柔軟かつ最適なソリューションを提供します。また、単なるITインフラの導入にとどまらず、顧客の事業戦略や将来的なビジョンも踏まえて提案を行うため、技術とビジネスの両面から価値提供ができるポジションです。 (業務内容) ・顧客ニーズをヒアリングし、最新の技術状況も踏まえてソリューション選定、提案書執筆、工数見積もり等 ・OAインフラ環境の開発(プロジェクト計画の策定から要件定義、設計、構築) ③マルチドメインインフラPM サーバ・ネットワーク・セキュリティ・パブリッククラウド・SaaSなど、多岐に渡るインフラ領域技術を統合し、クライアントの複雑な経営・事業課題を解決するハイクラスPMとしてご活躍いただきます。顧客ニーズに応じて複数の技術要素を最適に組み合わせ、システムのグランドデザイン・提案から、デリバリーの統括までを一貫して推進していただくポジションです。 (業務内容) ・顧客ニーズのヒアリングおよびシステムの構想検討・提案 ・多角型インフラプロジェクトの統括、マネジメント

株式会社NTTデータ

・公共・社会基盤分野(中央省庁および関連団体、地方自治体、公益法人等)のプロジェクトに参画し、オープン系基盤リーダ/エンジニアとして、 　提案・設計・構築を担当します。" (1)国内有数の大規模システムのインフラ、HW/MWの調達・設計・構築・試験 (2)オンプレ・クラウドを問わずシステム基盤の提案支援、システムアーキテクチャ設計支援、グランドデザイン策定 (3)各社製品・サービス等のソリューション調査、技術動向調査、技術検証、社内外講演等 ・公共・社会基盤分野の技術集約組織として、様々な公共系案件を技術面で支援します。

株式会社NTTデータ

「OpenCanvas」の企画・エンジニアとして、主に以下業務をご担当いただきます。 ・ソリューション企画/機能追加・開発:お客様のニーズや市場の動向を把握し、新たな機能の企画・開発を行う ・提案・導入支援:豊富なコンテンツやツールを活用し、既存のオンプレミスシステムをクラウド環境へ移行 ・維持・運用:クラウドシステムの運用のサポート、トラブルシューティングや技術支援の実施 ②「Oracle Alloy」サービスの立ち上げと推進 <サービス概要> 2025年12月より、自社クラウドサービス「OpenCanvas」にOracle Alloyを組み込み、ソブリン要件に対応した新たなクラウドサービスの提供を開始します。昨今、データの保護や法令遵守の観点から「自国でデータを管理・運用する」という“ソブリン要件”の重要性が高まっており、高いセキュリティ性を持つクラウド環境へのニーズが急速に拡大しています。一方で、企業はAIをはじめとする先端技術の活用や、柔軟性のある開発・運用環境も求めています。こうした背景のもと、当社では高セキュリティかつ拡張性に優れたクラウドサービスの開発を推進。日本国内の法制度やセキュリティ要件に準拠しながら、クラウドネイティブな技術の活用も可能な”第三のクラウド”として注目を集めています。 <業務内容> 「Oracle Alloy」のサービス提供者として、サービスの立ち上げ・推進に携わっていただきます。 ・障害時やメンテナンス時のサービス利用者とOracle社との仲介、対応方針の策定 ・記を含めたOracle社との調整、機能拡張リクエスト ・Alloyリソースのキャパシティ管理 ・監査対応(ISO27017、ISMAP、FISCなど) ・閉域網引き込みの調整 ・当社Alloyとしての独自サービスの検討・開発 ※年に1回程度、US Oracleとの対面調整ということで海外出張の可能性あり

株式会社NTTデータ

◆本ポストは、AWSやGoogle Workspace等のクラウド技術や各種サーバ・ネットワーク製品・仮想化基盤など様々な技術を活用し、公共、金融、法人といった幅広い顧客の最適なインフラ環境を提供する「本部門の中核組織」として高難易度プロジェクトや最先端技術への対応を担っています。 ◆現在、組織体制のさらなる強化を図っており、ご入社いただく方には、これまでのご経験を活かしながら、クラウド・インフラ領域での専門性を一層高めていただける環境をご用意しています。 【ポジション】 本ポジションは、以下①~③の領域に分かれており、ご経験やご志向に応じて配属領域を決定します。 入社後も希望に応じたポジション変更や、チームを横断した柔軟な連携が可能な環境です。 【各ポジションの職務内容】 ①AWS/Azure等のパブリッククラウド環境開発 製造・流通・金融など幅広い業種のお客様に対し、クラウド基盤のコンサルから構築・運用までを担っており、AWS、Azure、Google Cloud など複数のクラウドに対応した提案・支援を行います。将来的にはパブリッククラウドに限らず社内外の他組織では実現しにくい領域に挑戦し競合優位性の高いクラウドソリューションの提供を目指しているため、クラウド技術を軸に、多様な経験を積みながらスキルを広げることができます。 (業務内容) ・顧客、プロジェクトの要件からクラウド方式設計(パブリック、ハイブリット等)や利用サービスの選定~システム設計・構築 ・プライベートクラウドからパブリッククラウドへの移行・新規開発 ・DevOps、SRE等のアプローチによる継続的なインフラ設計・構築・運用支援 ②お客様ワークスペース環境のDXを進める大規模プロジェクト 顧客の働き方改革を支援するため、理想とするオフィスIT環境(OAインフラ)に合わせたインフラの提案・構築を担当していただきます。仮想基盤の構築を軸に、ゼロトラストやGoogle Workspace等の各種クラウド製品を組み合わせ、柔軟かつ最適なソリューションを提供します。また、単なるITインフラの導入にとどまらず、顧客の事業戦略や将来的なビジョンも踏まえて提案を行うため、技術とビジネスの両面から価値提供ができるポジションです。 (業務内容) ・顧客ニーズをヒアリングし、最新の技術状況も踏まえてソリューション選定、提案書執筆、工数見積もり等 ・OAインフラ環境の開発(プロジェクト計画の策定から要件定義、設計、構築) ③OCI(Oracle Alloy)を活用したクラウド環境開発 当社では2025年12月より、自社プライベートクラウドサービス「OpenCanvas」にOracle Alloyを組み込み、ソブリン要件に対応した新たなクラウドサービスの提供を開始します。昨今、データの保護や法令遵守の観点から「自国でデータを管理・運用する」という“ソブリン要件”の重要性が高まっており、高いセキュリティ性を持つクラウド環境へのニーズが急速に拡大しています。一方で、企業はAIをはじめとする先端技術の活用や、柔軟性のある開発・運用環境も求めています。こうした背景のもと、当社では高セキュリティかつ拡張性に優れたクラウドサービスの開発を推進。日本国内の法制度やセキュリティ要件に準拠しながら、クラウドネイティブな技術の活用も可能な”第三のクラウド”として注目を集めています。 (業務内容) 本サービスの利用を検討する大手企業を中心に、クラウド環境への移行支援(クラウドリフト)や実装支援を担当していただきます。 ・IaaSからPaaSへのクラウドリフト提案・実行 ・オンプレ/プライベートクラウド環境の課題整理・移行方式検討・提案~構築 ・クラウド移行後の運用スキームの確立 ・リフト完了後のクラウドネイティブ化(クラウドシフト)支援

株式会社日立ハイテク

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

株式会社NTTデータ

・OSSビジネス推進室は、Apache、Tomcat, PostgreSQLなどよく使われているオープンソースソフトウェア(OSS)や、Hadoop,、Spark、Kafkaなどの大規模データを処理するために使われるOSSのサポートサービスや高難易度のプロジェクトへの適用や、課題解決、案件支援を行っています。また、最近では、KVMを活用した仮想化基盤ソリューションを開発し、今後お客様に提供していく予定です。 ・本ポジションでは、事業部門と連携し、先進的/重要/高難易度のお客様プロジェクトに対し、OSSの提案を行い、プロジェクト計画策定までサポートを行います。また、世の中の動向をキャッチし、OSSを活用したソフト、ソリューションを自ら企画し、お客様にご提案します。

株式会社NTTデータ

OSSビジネス推進室は、Apache、Tomcat,、PostgreSQLなどよく使われているオープンソースソフトウェア(OSS)や、Hadoop,、Spark、Kafkaなどの大規模データを処理するために使われるOSSのサポートサービスや高難易度のプロジェクトへの適用や、課題解決、案件支援を行っています。 また、最近では、KVMを活用した仮想化基盤ソリューションを開発し、今後お客様に提供していく予定です。 本ポジションでは、事業部門と連携し、先進的/重要/高難易度のお客様プロジェクトに対し、OSSの提案を行い、プロジェクト計画策定までサポートを行います。 また、世の中の動向をキャッチし、OSSを活用したソフト、ソリューションを自ら企画し、お客様にご提案します。 市場・技術・顧客の変化に応じてマネージャーとして求められる役割も変化するが、メンバの採用から育成、メンバが担当する案件での直接のマネージメント、または技術戦略構想・マーケティング・ビジネスモデルの設計業務に従事する。 マネージメント対象となるメンバは下記業務に従事している。 事業部門と連携し、先進的/重要/高難易度のお客様プロジェクトに対し、OSSの提案を行い、プロジェクト計画策定までサポートを行う。 また、世の中の動向をキャッチし、OSSを活用したソフト、ソリューションを自ら企画し、お客様に提案する。

株式会社Works Human Intelligence

●役割 大手企業向け統合HRパッケージソフト「COMPANY」における、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。 特定の開発チーム(人事/給与/勤怠など)における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。 ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ(メンタリング)を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。 ●主な職務内容 担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。 ● アーキテクチャ設計・技術選定 ・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定 ・AI特有の課題(レイテンシー、ハルシネーション等)を吸収するための、堅牢なバックエンド処理(非同期キュー、ストリーミング処理等)およびフロントエンド設計の主導 ・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計 ● 開発リード・品質担保 ・PoC(概念実証)の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装(ハンズオン) ・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード ・コードレビュー、テスト戦略(テスト自動化等)の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保 ・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善 ● 技術メンタリング・チーム支援 ・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援 ・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性(Feasibility)の検証と要件定義へのフィードバック ・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行 ●部門説明 【配属組織】2026年6月現在 製品開発部門 約600名 └ 各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └ モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●チームについて 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームはだいたい5～10名程度で構成されています。 テレワークが前提となるため事業所の垣根を越えてチームが形成されています。 そこにエンジニアマネージャー、シニアエンジニア、若手エンジニアなど様々なエンジニアメンバーで構成されています。 各チームは一つないし複数のサブシステムを担当する形で構成されており、お互いにフォローできる関係性にあります。 ひとつのチームが企画からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ●技術スタック Main development languages: Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Delphi, COBOL Cloud Service: Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure CI/CD: GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI, AWS CodeBuild Build automation tools: Gradle, Maven, Ant Source code control: GitHub, GitLab, AWS CodeCommit, Subversion Task management: GitHub issues, Redmine, Jira Software, Trac IDE: Visual Studio Code, Eclipse, IntelliJ Communication: Slack, Google Workspace, Zoom/Google meet Data store: Oracle Database, PostgreSQL, DynamoDB Middleware: Nginx, Apache Tomcat, IBM WebSphere Monitoring: CloudWatch, AppDynamics, Datadog Design: Figma, Adobe Creative Cloud Front-end Framework: React, Vue Front-end Library: MUI, Vuetify, Bootstrap, jQuery AI tool: Devin, GitHub Copilot, Gemini

株式会社Works Human Intelligence

担当プロダクト(モジュール単位のグループ)に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。 ● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計 ・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計 ・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング ・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導 ・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証 ● デザインシステム・文化の組織実装 ・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用 ・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援 ・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進 ・UI/UXの定量評価(データによる体験の可視化)の指標づくりと実行 ・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援 ●配属組織 ※2026年6月時点 ・製品開発部門約600名 ※協力会社社員含む └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●技術スタック ・デザインツール:　Adobe XD, Figma ・開発ツール:　Git ・言語:　HTML, CSS, JavaScript(Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Gsuite ・AIツール:　GitHub Copilot, Gemini ●デザイン環境 ・デザインツール:　Figma ・言語:　HTML、CSS、JavaScript (Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace

株式会社Works Human Intelligence

担当プロダクト(モジュール単位のグループ)に所属し、画面設計からデザインシステムの運用、AI体験の検証までをお任せします。 ● 次世代プロダクトおよびAI機能のUI/UX設計 ・AIチャットボットやAIサジェスト機能を組み込んだ、次世代HRテックのUXリサーチおよび画面設計 ・新規機能のオブジェクト指向UIに基づく画面モデリング、および既存の機能過多な業務画面のSaaS型リファクタリング ・労務・給与計算担当者へのデプスヒアリング、および社内営業・コンサルタント経由でのUXリサーチの主導 ・ワイヤーフレーム、およびインタラクションプロトタイプの作成・検証 ● デザインシステム・文化の組織実装 ・プロダクト横断のUI/UXデザインガイドラインの確立・運用 ・大規模のプロダクトエンジニアに対するUI/UXデザインレビュー、および実装支援 ・既存製品へウェブアクセシビリティの観点を組み込む全社的推進 ・UI/UXの定量評価(データによる体験の可視化)の指標づくりと実行 ・グループ内の若手デザイナーに対するメンタリング・育成支援 ●配属組織 ※2026年6月時点 ・製品開発部門約600名 ※協力会社社員含む └各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数⼗名程度在籍 └モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍 ●技術スタック ・デザインツール:　Adobe XD, Figma ・開発ツール:　Git ・言語:　HTML, CSS, JavaScript(Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Gsuite ・AIツール:　GitHub Copilot, Gemini ●デザイン環境 ・デザインツール:　Figma ・言語:　HTML、CSS、JavaScript (Vue, React, jQuery) ・コミュニケーションツール:　Slack, Google Workspace

キリンビジネスシステム株式会社

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)

株式会社NTTデータ

本ポストでは、公共分野（知的財産・司法法務）を中心とした大規模～中小規模システムのITインフラを設計・構築するインフラエンジニアとしてご活躍いただきます。 クラウド・AI・コンテナ・オンプレミスなど幅広い技術を活用し、最適な基盤を提案・実現することが主なミッションです。 ご入社後は、ご本人の経験や希望を考慮し、以下のいずれかの業務を担当いただきます。案件やキャリア志向に応じてプロジェクト配置やチーム間連携も柔軟に行いますので、専門知識の幅を広げながら成長いただけます。 公共分野の知識がなくても、入社後にしっかりとフォローいたします。 ＜業務例＞ ①クラウド基盤の設計・構築 （例：AWS/Azure/GCP/OCIなどを用いた新規サービス基盤の導入、オンプレからクラウドへの移行） ②コンテナ基盤の設計・構築 （例：KubernetesやOpenShiftを活用したマイクロサービス基盤の導入） ③AI・データ分析基盤の構築 （例：MLOps環境の整備、AIモデル運用のための基盤構築） ④仮想化基盤・プライベートクラウドの構築 （例：VMwareやOpenShiftVirtualizationなどを活用した既存システムの仮想化・統合） ⑤大規模～中小規模オンプレシステムの更改対応 （例：既存ハードウェアのリプレース、インフラのモダナイズ検討） いずれの業務も、設計から実装・運用まで幅広く関与でき、インフラエンジニアとしてキャリアを積みながら、リーダーやサブリーダーとしてチームを率いる経験を積むことができます。さらに、経験に応じてアーキテクチャ設計や技術選定に意見を反映させられるため、技術者としての成長と影響力の拡大を実感できるポジションです。

株式会社NTTデータ

主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS(MuleSoftなど)の構築、A2A(※3)やMCP(※4)などの技術プロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。 また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定しており、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。 NTTデータグループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。 ※3 A2A : Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携(通信・協調)するためのオープン規格 ※4 MCP : Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム(データベース、API、ファイルシステム等)を標準化された方法で接続するオープン規格 【AIに関連するプロジェクト事例】 ・大手通信会社:複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ ・大手製造業:データ活用基盤アーキテクチャ検討　データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制

株式会社NTTデータ

昨今、世界情勢の変化やテクノロジーの急速な進展により、ビジネス環境が大きく変化しています。 その変化に業務・ITを迅速に対応させるため、システム導入と高度化のスピードを上げていくことが急務となっていますが、ビジネスにフィットするパッケージが存在しなかったり、フルスクラッチだと完成までが長くアジリティが損なわれてしまったりといった問題が発生しています。 この問題に対する有効な解決手段として注目を集めているのがローコードプラットフォームです。ローコードプラットフォームを活用して前例のないシステムを高速かつ高品質で提供し、圧倒的な生産性向上とDXのスピーディーな実現を可能とします。 また、ビジネスのスピードアップを図るべく、内製化を進めるお客様も増えています。ここでもローコードプラットフォームが採用されるケースが増えていますが、ITリテラシーの不足やIT人材不足が問題となっているため、お客様の内製化や人材育成もサポートしています。 【主な業務内容】 1.システム化検討、製品選定、PoC ひとくちにローコードプラットフォームといっても様々な製品があり、導入目的によってそれぞれ向き不向きがあります。そのため、システム化検討フェーズから参画し、ローコードプラットフォームのメリットやデメリット、製品の選択肢とそれぞれの特徴、導入時の注意点などをお客様に説明します。また、システムグランドデザインの策定や製品選定を支援したり、PoCを支援したりもします。お客様の状況次第で、当社で実行まで行うこともあります。 2.顧客提案・開発支援 公共・金融・法人といった当社の各事業部からの要請を受けて、提案支援や開発体制の構築支援、プロジェクト実行支援などを行います。ローコードプラットフォーム特有の管理プロセスや開発体制などがあるため、当部で開発したメソドロジー(方法論)を有識者として各現場に展開し、生産性向上に貢献します。 3.メソドロジー開発および社内外への展開 ガートナーのハイプサイクルをはじめ、生産性向上に関連する技術トレンドは常にウォッチしており、将来予測や市場動向を踏まえつつ、各技術に利用価値があるかを調査・検討・検証します。また、顧客への提案やプロジェクトへの展開を見据えて当社独自のメソドロジーを開発・整備し、社内に広報したり教育したりします。時に、成功したプロジェクトの事例を対外発表する役割を担うこともあります。 4.顧客内製化支援 自らDXを進めたい、内製化を進めたいというお客様の要望に応じて、CoE構築や内製化体制構築を支援します。また、ローコードプラットフォーム導入ステップの指導やプロジェクト推進支援、技術者育成の仕組みづくりや市民開発を進めるための教育研修なども行います。 5.アライアンス対応 Outsystems、Microsoft、Pegaをはじめとする各ベンダーと業務提携をしており、定例会議を含めて日常的に密に連携をしています。各ベンダーの最上位ソリューションアーキテクトが当社の担当に就くことから、最新情報が入手できるだけでなく、高度な技術支援を随時得ることができます。 【プロジェクト事例】 ○NTT東日本様　ビジネスを加速させる!ローコードプラットフォームを活用した内製化の成功事例 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2023/0414/ ○日本政策公庫様　日本政策金融公庫が挑むローコード活用と共創での変革 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0906/ 【組織情報】 ●AIテクノロジー事業部 当社の各事業部が手掛ける多数のプロジェクトを業界横断的に技術面で支援する技術専門部門です。クラウド、AI、ブロックチェーン、セキュリティ、ローコードプラットフォームといった先進領域の高度な専門性を有する人材が多数在籍しており、各プロジェクトに対して技術的なリード、アドバイザリー、及び実行支援を行っています。

株式会社IHI

原子力機器の製造に必要とされる品質保証システム(ASME等)および品質マネジメントシステム(ISO等)の確立とその実施体制の整備を行なうとともに、担当工事における品質関連活動の管理･推進、製品品質の検証、品質状況の監視･モニタリングや、その改善のための指示･指導･勧告等を行い、お客様の求める品質レベルの製品の提供を実現するための活動を行います。 具体的には、以下のような業務内容を想定しております。 ・品質システムにかかわる基本計画の策定 ・品質システムの確立および品質システムに関する外部機関等との調整 ・各工事･お客さまに対応した品質システムの確立ならびに品質活動に関するお客さまおよび外部機関との折衝 ・社内各部門における品質活動の推進およびとりまとめ ・社内各部門における品質活動状況の検証,監査、モニタリングおよび改善のための指導･勧告の実施 ・品質にかかわるマネジメントレビューのとりまとめ ・不適合品処置を含む品質不適合の処置業務のとりまとめ ・重大不適合およびその他の重大な品質問題に対する是正処置･予防処置の実施の指示･指導、実施状況の検証およびフォローアップ ・品質システムに関する記録および資料の作成･維持 ・原子力安全にかかわる教育およびそれらの向上に向けた活動の立案･推進 ・品質改善活動の推進事務局 ・購入品調達先および役務外注先の品質システムの指導、審査･監査および認定の実施 【役割】 品質保証担当者 【変更の範囲】会社の定める業務

株式会社NTTデータ

●職務内容:パフォーマンスエンジニア 当組織は、先進技術を活用し変革を狙うお客様とともに、日々進化するテクノロジに挑戦し続けており、日本および世界のITシステムの「性能」の課題を解決する専門集団です。 職務として、社内の様々なテクノロジを活用したプロジェクトにおいて、自身が得意とする技術領域(※)においてその知見を発揮し、要件定義・設計・試験・チューニングを通して、パフォーマンス(性能)を中心とした問題/課題解決やアーキテクチャ設計等の技術支援を行います。 (※) 技術領域例: クラウドアーキテクチャ設計、アプリケーション処理方式設計、データベースやアプリケーションのチューニング、パフォーマンス・テスティング 等 ●対象業種 社内で開発する公共・金融・法人の全システムが支援対象となり、様々な業種のシステムに携わることが可能です。 海外グループ会社向けにも支援を多数行っており、グローバル案件対応も可能です。 ●組織のミッション 当組織は、「パフォーマンスクリエーター」という価値観のもと、様々なテクノロジを活用したシステムへ「性能」を中心に要件定義、設計、試験、運用といった全行程を「技術」的な観点で支援しています。 専門的なスキルを有するアーキテクト、専門家を含むメンバー200名超のノウハウ等を結集することで、年間で400超の案件を対応し、年間20%の成長を続けています。

jinjer株式会社

顧客と市場にディープダイブし、新規・既存プロダクトの成長機会を深く掘り下げ、プロダクト開発チームとビジネスサイドと 共に顧客価値と企業価値の最大化を通じて事業成長を牽引することがミッションです。 市場調査、競合分析、ターゲット設定を起点とし、プロダクトのポジショニング、メッセージング、GTM戦略までを一気通貫で 主導し、「ターゲット市場に最も適合するジンジャーのプロダクト・サービス」ビジョンを描き、その実現を担います。 具体的には以下のような業務を担当します。 ・事業戦略に基づいた、中長期的なプロダクトビジョンおよびロードマップの策定と実行 ・経営会議等でのプロダクトに関する意思決定支援、およびレポーティング ・機能改善・新機能の企画:顧客要求・ポジショニングなどをPdMに共有 ・ユーザー要望管理/スコアリング ・各種タスクのスケジュール管理と成果物作成 ・マーケティング、セールス、カスタマーサクセスなどの各部門と連携した施策の推進 ・メンバーの育成、目標設定、評価、採用活動

株式会社NTTデータ

・当社のプロジェクト横断型の技術支援組織である技術革新統括本部の中で、様々な分野・業種のシステム開発プロジェクトをターゲットとして、品質・生産性向上に貢献する技術支援を担当いただきます。 ・ソフトウェア開発プロセス、ソフトウェアアーキテクチャ、さらには品質・生産性向上に資するソリューションの各側面から、プロジェクトが手掛けるシステム全体の課題を手早く顕在化させ、品質確保の視点から解決へつなげていく業務です。 ・時には自らプロジェクトに参画し、システムのグランドデザイン策定から共通化・標準化などの指針策定、開発プロセス策定などシステムエンジニア/ITアーキテクトとして対応いただきます。 ●組織情報 当社においてソフトウェア開発技術を統括する部署であり、同分野における調査研究からソリューション開発・標準化、普及展開までを手がけています。 また、同分野の専門性を活かして社内への技術支援も展開しており、当社事業本部での開発プロジェクトが作成した設計書やソースコードを対象としたレビューや、時にはプロジェクトにアーキテクトとして参画するなど、現場対応も幅広く実施しています。

株式会社NTTデータ

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/

株式会社NTTデータ

業務概要 当事業部のサービスの特徴は、お客様の現実に即した技術面で実効性の高いITグランドデザインを提案できることにあります。AIだ!全面刷新だ!という提案は魅力的ではありますが、高コストになりがちで、プロジェクトリスクも高くなりがちです。お客様は、コストとリスクを最小化しつつDXを実現する「部分的・段階的な再構築」を本当は求めています。ITアーキテクチャやITモダナイゼーションに強みのある当事業部と連携することにより、お客様の要望を叶えられるご提案を実現します。 ●業務内容 お客様の経営戦略・IT戦略を踏まえたITグランドデザインの策定、およびロードマップの策定を行います。公共・金融・法人等、当社の全事業部からの要請を受け、お客様の持つ超巨大なシステム群をリデザインし、プログラムデザインのためのロードマップを策定します。約2～3か月のプロジェクトが多く、事業部のプロジェクトリーダーの右腕として協力会社とともに参画します。プロジェクトは(1)アセスメント、(2)コンサルティング、(3)プランニングの3つのステップで進めます。 (1)アセスメント アーキテクチャ・開発プロセス・開発組織の3つの観点でお客様の現状を調査し、問題点を可視化します。主管事業部と連携してお客様が持つシステムの全体像やIT組織の現状をあらかじめ把握し、問題点の洗い出しと改革ポイントの仮説を策定したうえでアセスメントに臨みます。お客様を熟知している事業部と連携することにより、お客様との関係性の薄い第三者では実現できない精度の高いアセスメントを実行することが可能です。 (2)コンサルティング IT改革コンセプト、ITグランドデザイン、実行組織の改革案を策定します。当社にはあらゆるシステム開発・運用に適用できる総合ソリューション「TERASOLUNA」をはじめ、ROI算出ナレッジなど、豊富な実績により磨き抜かれた成功方法論があります。長年IT業界をリードし、数多くのシステム導入を成功に導いてきたてきた当社ならではの方法論をもとに、実効性の高い提案を行うことが可能です。 【IT改革コンセプト策定】 アセスメントの結果とお客様経営層の悩みをインプットとし、施策の貢献度や独自性の要否などをシステムごとに検討してIT改革のコンセプトを策定します。 【ITグランドデザイン策定】 IT改革コンセプトをもとに各システムのROIを算出して投資領域/非投資領域を明らかにし、最終的にどのシステムに投資すべきかを判断できるようにします。また、投資領域に該当する各システムのITアーキテクチャの策定をはじめ、システム統合、基盤共通化、クラウド化、システム間連携といったお客様のシステム群全体をリデザインし、AIやiPaaSといった実績のある最新技術も取り入れたITグランドデザインを策定します。 (3)プランニング ITグランドデザインや組織改革を実現するためのロードマップを策定します。その多くがプログラムマネジメントが必要な大規模改革になることから、プロジェクトの分割や各プロジェクトの実行順序、予算・人員・開発環境等のリソース割り当てなどを、シミュレーションを重ねて精緻に定義します。 ●プロジェクト参画スタイル プロジェクトへは、以下の3つのスタイルで参画します。コラボレーションスタイルでの参画がメインですが、他のスタイルでの参画も増えてきています。 ・コラボレーションスタイル 事業部を強力にバックアップするスタイルで、各成果物の作成における方向性の検討から骨子作成、レビューまでを主導します。顧客との会議にも参加し、ファシリテーションやディスカッションも積極的に行います。参画密度が一番高いスタイルです。 ・コーチングスタイル 顧客対応は基本的に事業部に任せ、内部でのディスカッションや成果物作成をコーチングスタイルで支援します。内部での業務はコラボレーションスタイルとほぼ同じですが、最終成果物を事業部が作成することが特徴で、レビュープロセスを通じて事業部メンバーを育成します。顧客との会議には必要に応じて参加します。 ・アドバイザリースタイル プロジェクトには参画せず、プロジェクトへのアドバイスをメインとします。プロジェクト初期において方向性の検討に参画したのちは、プロジェクトリーダーの依頼に応じて各成果物の作成やタスク遂行に対しする助言を行います。

株式会社NTTデータ

今後更なる発展が期待される生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。 各分野と連携を図り、当社グループが関わる各システムの開発プロセスのあるべき姿(ToBe)を描き、海外・国内で開発したアセットの開発・導入(検証・提案・技術支援)を検討します。 また、導入の結果はフィードバックを行い、次の導入に向けた改善を図ります。 (1)検証・アセット開発 最新の生成AI(LLM)のソフトウェア領域への適用性を評価するとともに、海外・国内に適用可能な生成AIアセットの開発を行います。 (2)提案・コンサルティング 当社グループが関わる各システムの開発プロジェクトの現状(AsIs)とあるべき姿(ToBe)を明確にし、GAPを捉え、最適な生成AIアセットの提案を行います。 (3)技術支援 提案した生成AIアセットの確実な展開を図ると共に、当社グループのスキル底上げを目指し、人材育成も合わせて実施します。 (4)フィードバック 技術支援の結果を確実にフィードバックし、今後新たな技術支援先に向けてブラシュアップを図ります。

株式会社NTTデータ

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

株式会社NTTデータ

職務内容:グローバルITアーキテクト NTTデータ全体のグローバル各国におけるシステム開発を対象に、性能・非機能に関するあらゆる課題を解決する専門組織です。4,500を超えるプロジェクトで培った技術力を駆使し、「止まらないシステム」「成長するビジネス」をグローバルに支えます。 担当業務 グローバル各国のメンバーと協働し、性能/非機能の課題解決を現場から主体的にリードするアーキテクトを募集します。アーキテクチャ設計から性能検証・チューニング、さらにはSREやObservability、FinOpsといった領域まで、システムの最適化と品質向上を自らの手で実現するポジションです。国内で培った経験を、今度は“世界基準”へ。技術で世界を支える次世代アーキテクトを目指しませんか? 組織のミッション 当組織は「顧客の性能・非機能問題を解決するだけでなくビジネス価値向上につなげる高度ITアーキテクト&スペシャリストのトップチーム」を目指して、国内・海外のお客様に対する性能・非機能面を中心とする技術支援やプロジェクトリードを行います。専門的なスキルを有するアーキテクト、専門家を含むメンバー200名超のノウハウ等を結集することで、年間で400超の案件を対応し、年間20%の成長を続けています。 特に、「AI-Driven性能エンジニアリングの確立と普及展開」「国内海外の重要プロジェクトに対するアーキテクトとしての価値提供」「ITアーキテクト領域のスケール拡大」を注力領域の柱と位置付けており、グローバルでも活躍できるアーキテクトの仲間を募集しています。

GO株式会社

GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、活用しています。 データの主な活用方法は二つあります。 一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。 もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。 本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。 仕事内容 データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。 ●データ基盤 ・大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集 ・3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集 ・地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集 ・データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現 ・StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング ・100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール ●データプロダクト実行基盤 ・タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用 ・データサイエンティストの開発支援 ・AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング ・高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用 ・24/365のオンコール体制(待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応) ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般 開発環境 ●データ基盤 ・データストア: BigQuery ・ETL: Dataflow, 独自開発(Python) ・SQLフレームワーク: Dataform ・ワークフローエンジン: Cloud Composer(Airflow) + GKE ・メタデータ管理:Dataplex ・その他ツール: Streamlit, Kepler.gl, Kubeflow ・言語: Python ●データプロダクト実行基盤 ・データストア:Redis, AWS Aurora(MySQL, PostgreSQL) ・実行基盤:AWS:AKE etc ・言語: Go, Python ・モニタリング: Grafana, Sentry ・その他ツール:Feast ●開発環境 ・LLM: Github Copilot, Claude code, gemini, MCPs etc ・IDE: VS Code etc ・CI / CD: GitHub Action ・VCS: GitHub ・その他 Google Workspace, Slack 所属組織 AI技術開発部 データプラットフォームグループ:4名 ※関連チーム ・データサイエンティスト:20名 ・データアナリスト:8名 ・データアーキテクト:5名

JAPAN AI株式会社

・顧客課題の発見・設計 顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定 AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する 利害関係者 (経営層〜現場担当者) との関係構築・調整 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案 ・ワークフロー構築・PoC の高速実装 JAPAN AI STUDIO を活用した業務ワークフローの構築 (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) LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装 顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合 フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) ・本番導入・伴走 本番導入の技術支援・運用設計 セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 導入後の利用定着支援・改善提案 ・プロダクトフィードバック 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元 新規ユースケースの発見・提案 プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化 【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 : 製造業の「SaaS 疲れ」を解消する企業の脳の構築 従業員 500名の製造業の顧客。 SmartHR / 楽々精算 / kintone / Salesforce を個別に運用しており、部門間のデータ連携は手作業で行われている。 現場ヒアリングで「月末の経費精算に 1人あたり 2時間かかっている」「営業が受注情報を 3つのシステムに手入力している」という課題を発見。 JAPAN AI STUDIO で各 SaaS を API 連携し、経費精算の自動承認ワークフローと受注データの自動連携エージェントを 2週間で構築。 月間 400時間の業務削減を実現し、他部署への展開 (アップセル) に繋げる。 ● シナリオ 2 : 金融機関の 24時間見込み顧客探索エージェント 地方銀行の法人営業部門。 営業担当者が手動で企業情報を調査し、アプローチリストを作成している。 1件あたり 30分かかり、1日 10件が限界。 JAPAN AI STUDIO で企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AI エージェントが 24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリングするワークフローを構築。 営業担当者は毎朝、AI が優先順位付けしたアプローチリストを受け取るだけの状態に。 アプローチ数が 3倍に増加し、受注率が 15% 向上。 ● シナリオ 3 : 小売業の稟議承認プロセスの AI 化 全国 50店舗を展開する小売業の顧客。 店舗からの発注稟議が紙ベースで、本部での承認に平均 5営業日かかっている。 現場観察で「承認者が出張中に稟議が滞留する」「過去の類似稟議を参照できない」という課題を特定。 JAPAN AI STUDIO で稟議データを構造化し、AI が過去の承認パターンを学習して一次判断を行うワークフローを構築。 承認リードタイムを 5営業日から 1営業日に短縮。 この成功事例をプロダクトチームにフィードバックし、JAPAN AI AGENT の標準テンプレートとして全顧客に展開。 ●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。 ●AI ソリューションエンジニアについて AI ソリューションエンジニアは、Palantir 社が確立した FDE (Forward Deployed Engineer) を、AI エージェント時代にアップデートしたポジションです。 顧客の最も困難な業務課題を、AI と自社プロダクトを武器に解決します。 ・SIer / SES でのエンジニア 受け取った仕様書通りに実装する 客先常駐で開発リソースを提供する 多重下請け構造の中で顧客と距離がある 特定領域・特定技術の深掘り ・本ポジション 顧客と直接対話し、課題を発見して仕様を自ら定義する 自社オフィスを拠点に、自社プロダクトで顧客課題を解決する 経営層から現場担当者まで、顧客と直接信頼関係を築く フルスタック × AI × ビジネス理解 受託開発でも客先常駐でもありません。 顧客現場で課題を発見し、軽量な PoC を高速実装し、本番導入まで伴走する。 その過程で得た知見がプロダクトを進化させます。 ●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120名が開発組織に在籍しています。 チームは現在6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

JAPAN AI株式会社

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