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ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 業務内容 プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。 ●データ分析、モデル作成データ要件の整理、技術スタック選定 ・データの前処理、EDA、可視化 ・最適な手法の調査・選定 ・モデルの作成、精度・性能評価 ・ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ) ・大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む) ・統計解析・因果推論などの統計モデリング ・数理最適化などの数理モデリング ●エンジニアと連携したモデルの商用実装 ・定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops) ●提案活動、提案内容レビュー ・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理 ・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断 ・提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし ●技術の横展開・技術ブランディング ・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化 ・技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、大規模言語モデル(視覚言語モデルを含む)の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・大規模言語モデル(LLM)の開発・改善・研究 　-モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装 　-継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上 　-長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討 　-日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立 ・評価・ベンチマーク設計 　-日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用 　-オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知 　-ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策 ・開発基盤・データ基盤の整備 　-学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築 　-データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用 　-コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備 ・プロダクト/ソリューションへの接続 　-PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定 　-エンジニアと連携した商用実装(API化、周辺機能、運用設計)、クライアント環境での導入支援(オンプレミス含む) 　-業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善 　-再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　-技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　-メンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　-技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

主な業務(部門SREとして) ●モニタリング/オブザーバビリティの設計・標準化 ・メトリクス、ログ、アラート、ダッシュボード設計の共通化 ・プロジェクトごとに分断された監視の整理・統合 ●インシデント管理プロセスの設計・改善 ・対応フロー、役割分担、ポストモーテムの型づくり ・属人化しない判断・振り返りの仕組み化 ●運用ルール・設計思想の標準化と浸透 ・既存ドキュメントの整理・再設計 ・現場で「使われる」ことを前提とした改善 ●将来の24/365運用・オンコール体制に向けた設計・検討 ・現時点で常設オンコールを担うことはありません ・将来を見据えた体制・ルールの整理、提案 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●大規模・高難度プロジェクトに対するSRE観点での支援 ・初期設計レビュー ・運用・モニタリング設計の支援 ●本人の志向や状況に応じて、プロジェクトのデリバリーに一定期間関与する選択肢もあります ・ただし、SREとしての主軸が疎かにならない範囲に限ります ※ 個別プロジェクトの納期・品質の最終責任は負いません

ミッション エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、 プロジェクトを安定的に前進させること がミッションです。 ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。 主な業務 ●顧客案件におけるプロジェクトマネジメント ・スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理 ・技術的前提を踏まえた進行判断・調整 ●技術観点でのデリバリーコントロール ・技術的論点の整理 ・実装・設計を前提としたリスク判断 ●ビジネスサイドPMとの協働 ・案件ごとの役割分担や進め方の設計 ・技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します ・リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り ・プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整 ●プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り ・技術的な判断が滞らないための意思決定支援 ・実装方針や品質に関するレビュー・フォロー ●必要に応じたハンズオンでの開発への関与 ・リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応 ・コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援(基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています)

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。 プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・Embodied AI / VLAの研究開発 　ｰEmbodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装 　ｰ模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価 　ｰ実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性) ・学習データ収集・データ基盤整備 　ｰ実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新 　ｰデータ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計) 　ｰ合成データの作成戦略作りおよび活用 ・シミュレーション環境構築 　ｰ物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む) ・評価・ベンチマーク設計 　ｰタスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計 　ｰオフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング 　ｰデータ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化 ・プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫) プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み 　ｰプロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進 　ｰ導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　ｰ技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　ｰメンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　ｰ技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

ミッション 多様なステークホルダーとの関係構築を行いながら、政府系プロジェクトをリードして成果を創出することがミッションとなります。 政府系プロジェクトでは大学、企業、独立行政法人など多岐にわたる機関が参画しており、多くの関係者とコミュニケーションを行いながらプロジェクトを推進していく必要があります。 また、技術開発・研究開発に関する未踏領域を探索するプロジェクトであるため不確実性が高く、見通しが立たない中でプロジェクトを推進しながら成果を創出を実現していただきたいと考えております。 業務内容 ABEJAプロジェクト推進責任者として政府系プロジェクトを推進 関係者とのコミュニケーション 会議資料作成(スライド)、ファシリテーション スケジュール管理、タスク設計、進捗管理 その他、仮説作成、対象業務の理解・改善提案、データ分析など、プロジェクトごとに必要な業務を社内メンバー(データサイエンティストやエンジニアを含む)と連携して積極的にご担当いただきます。 その他 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

ミッション 開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。 個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。 主な業務(開発オペレーションリードとして) ●ドキュメントオペレーションの設計・標準化 ・開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計 ・「何を書くか/書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化 ・生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計 ●部門間連携のインターフェース設計 ・ 開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理 ・役割分担・責任分界点・判断フローの明確化 ・人に依存しない連携・調整の仕組み化 ●開発・運用オペレーションのリファクタリング ・ 開発・運用プロセス全体の可視化と見直し ・不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止 ・最小限で回る設計への再構築と定着 ●共通機能・開発アセットの設計と循環 ・各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理 ・共通アセットとして整備すべき対象の判断(作る/作らないの見極め) ・作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり ・利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善 ※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●プロジェクト現場への関与(理解・改善目的) ・実運用を踏まえた課題抽出 ・個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理 ●プロジェクトデリバリーへの協力 ・開発オペレーション改善につながる範囲での関与 ・単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします ※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません

・フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する ・当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する ・実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ・チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード ・開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行 ・メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与 ・将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ(入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

AIで「改善」から「革新」へ!最先端技術で社会を動かすプロジェクトをリードしませんか? AI技術の進化は、あらゆる業界に革新をもたらしています。AMBLでは、その最前線でクライアントのビジネス変革を牽引するAI開発プロジェクトマネージャーを募集しています。 単なる改善に留まらない、真の「革新」を生み出すプロジェクトをまるごと牽引していただきます。トレンドの 生成AI 、 画像AI 、 数理最適化 、 AIエージェント といった最先端技術を駆使し、顧客の抱える複雑な課題をAIで解決に導く、非常にダイナミックな役割です。 具体的には ●プリセールス支援 :営業と共にAI技術の専門家として顧客の課題を深く理解し、最適なソリューションを提案。案件獲得の鍵を握ります。 ●受託PoC・受託案件のプロジェクトマネジメント: 要件定義から設計・開発、テスト、そして納品後のサポートまで、プロジェクトの全工程を統括。スケジュール、品質、コスト、リスクを徹底管理し、プロジェクトを成功に導きます。 ●チームマネジメント: 開発メンバー、営業、そして顧客といった多様なステークホルダーを巻き込み、円滑なコミュニケーションと最適な連携を実現。プロジェクト推進のハブとなり、チームを勝利へ導く司令塔です。 ●顧客との関係構築: 顧客の期待を超える成果を追求し、深い信頼関係を構築。継続的なビジネスチャンスへと繋げます。 ●予算・進捗管理: 限られたリソースの中で最大の成果を生み出すため、予算と進捗を綿密に管理し、常に最適な調整を行います。 組織のミッション AI開発事業部:未来を創造し、社会を動かすAIのプロフェッショナル集団 私たちは、「AIの社会実装を構想・実現する力」と「人を育成する力」をミッションに掲げ、お客様の課題解決とAI活用推進を使命とするAI開発事業部です。めまぐるしく進化するAI領域において、常に最先端を走り続けます。 トレンドの速いAI領域において、 画像解析 、 数理最適化 、 生成AI 、そして AIエージェント といった「使えるAI技術」を常に追求し、社会実装を推進。 20以上の自社サービス開発と300件以上のAIプロジェクト支援実績があります。お客様の課題に合わせたAIソリューション提案から実装、そして内製化支援・教育まで一貫してサポートし、真に活用できるAIを提供します。AIによる効率化、生産性向上、新規ビジネス創出で、社会全体のDXを推進します。 キャリアパス ●専門性の深化と最新技術への挑戦 AI技術の進化は目覚ましく、私たちは常に最先端の技術動向を追い、それを実案件に導入しています。LLMや生成AI、数理最適化など、最新技術を駆使したプロジェクトを通じて、あなたの専門性をさらに深化させることができます。社内外の勉強会や、資格取得支援制度を活用し、常にスキルをアップデートできる環境です。 ●新規事業・サービス開発への参画 あなたのアイデアが、新たなAIソリューションやサービスとして具現化される可能性も大いにあります。顧客のニーズを捉え、AIで社会に新たな価値を生み出す新規事業やサービス開発に、企画段階から参画できるチャンスがあります。 ●組織の中核を担う存在へ AI事業部の拡大に伴い、組織体制も常に進化しています。プロジェクトマネージャーとしての経験を積んだ後は、チームリーダーやマネージャーとして、組織の中核を担い、若手メンバーの育成や組織体制の強化に貢献していただくことも期待しています。

●品質管理/改善に関する業務 └テストプロセス全般の管理、改善。 その上で効率的かつ効果的なテスト手法を確立 └開発エンジニア、PdM、ビジネス部門とも密接に協力し、製品の品質に関する期待やリスクの把握 └各種製品リリースにおけるリスク評価と品質リスクを最小限に抑える戦略を策定 ●リードに関する業務 └エンジニアやプロダクトマネージャー等周囲と連携してのプロダクト全体の品質基準と品質維持プロセスの設計と推進 └上記プロセスの実現のためのメンバー育成計画の立案と推進 └上記プロセスの実現のための各種の制度設計、改善、運用 └QA同士の横の繋がりの強化(エンゲージメント強化)の推進 └目標設定、評価のフィードバック <変更の範囲> 本社及び全てのオフィス、自宅、その他就業場所(会社の許可した就業に適した場所)、出向先・転籍先会社の全てのオフィス 開発環境 開発言語:PHP, Go, JavaScript, TypeScript, Dart フレームワーク:Laravel, Gin, React, Flutter 開発/運用環境:Docker, GoLand, PHPStorm, Swagger, Storybook, Figma, GitLab, GitLab CI, TestCafe 構成管理:Ansible, Terraform, CloudFormation ミドルウェア:MySQL, Apache, Nginx, Redis インフラ環境:AWS (EC2, RDS, ElastiCache, S3, CloudFront, Step Functions, Batch, Lambda, ECS, Fargate, ECR, ...) 監視, モニタリング, 運用ツール:Mackerel, Datadog, PagerDuty, Statuspage 社内ツール:Confluence, Redmine, JIRA, Slack, Zoom その他:Yarn, webpack, Atomic Design, Redux, React Hooks, PHPUnit, Redux Toolkit

昨今の日本の安全保障環境を背景に、継続的な事業拡大と働き方改革の両立を目指すべく、ソフトウェアエンジニアの増員・開発体制の強化を図ります。 国防に寄与する非常にスケールの大きな領域であり、社会貢献性の高い分野です。 護衛艦の武器やセンサーを統括する戦術情報処理システムの開発リーダーを募集します。 防衛省、三菱電機鎌倉製作所からの要求を受け、新造艦艇向けのソフトウェア開発、及び既存艦艇のソフトウェア機能改修を担います。 業務詳細: ・顧客とソフトウェア要件定義等を実施する上流工程 ・ソフトウェア基本設計、詳細設計、製造(言語 C++など)、単体/結合試験 ・工場内システム試験・海上自衛隊施設での陸上試験、造船所におけるぎ装支援作業 ※規模に応じ数名〜数十名のチームの開発リードをお任せします。 【変更の範囲】会社の定める業務※ ※業務の都合によっては会社外の職務に従事させるため出向又は転任を命じることがある。

本組織は、防衛・宇宙関連システムのIT基盤に関するシステムライフサイクル(提案・設計・構築・維持管理)全般を担っています。 国家の防衛事業投資の拡大から、高可用性/高性能でありながら、高まるセキュリティリスクに対応する堅牢性を実装したIT基盤の構築が近々の課題となっており、組織強化のために新たな人材を募集します。 ●業務内容: 防衛・宇宙といったセキュリティを担保した大規模プロジェクトのPaas環境の設計を担って頂く予定です。 (オンプレミスのプライベートクラウド(Paas)の設計・構築) プロジェクトは30名～100名ほどの規模感で、新技術のフィジビリや検証を担うこともございます。 ※仮想化基盤:VMware Hyper-V、OS:Windows,Linux <補足> ・全体のうち、7割が既存システムの維持管理やシステム更改で、3割が新システム構築関連のプロジェクトです。 ・プロジェクトにより、三菱電機社と共に要件定義から参画することもございます。 【変更の範囲】会社の定める業務※ ※業務の都合によっては会社外の職務に従事させるため出向又は転任を命じることがある。

三菱電機鎌倉製作所からの要求を受け、ミサイル(誘導弾)及び地上システム、各種試験装置に搭載される組込ソフトウエアの開発をご担当いただきます。 次期、プロジェクトリーダ・プロジェクトマネージャとしてのご活躍を期待します。 業務詳細: ・顧客と共にソフトウェア要件定義 ・ソフトウェア基本設計、詳細設計、製造(言語 Ada、C++、C#など)、単体/結合試験 ・工場内システム試験・陸上自衛隊施設での陸上試験への参画 ソフトウェア開発は、規模に応じ数名〜数十名のチームで推進しており時期により繁閑はありますが、残業平均は月25時間/月です。 入社後一定期間、指導役の社員によるOJTにて、ソフトウェア開発プロセス、開発環境及び開発手法を身に着けていただくほか、必要に応じて技術講座による教育を実施します。 国防に寄与する非常にスケールが大きい業務であり、社会貢献性の高い分野です。 【変更の範囲】会社の定める業務※ ※業務の都合によっては会社外の職務に従事させるため出向又は転任を命じることがある。

官公庁では国民の多様な行政サービスに対するニーズに応えるために、中央省庁から、自治体まで、ITシステムの導入を今もなお進めています。 紙ベースの業務オペレーションから、システムを活用した業務への変革を叶えていく中で、業務オペレーションの変革=ITシステムの導入は切り離せない関係です。 私たちは、要件定義フェーズから入り、顧客の成し得たいことの具現化をする、ソフトウェア開発の立場で設計、開発、評価までの一連の工程を担いますので、開発マネジメントをリードいただくプロジェクトリーダーを募集しています。 ・業務変革をソフトウェアで実現したい方 ・要件定義、設計、品質管理、コスト管理などプロジェクトを成功に導くために顧客と直接折衝するポジションでキャリアアップを叶えたい方 ・課題が多く伸びしろがある領域でご自身の経験を発揮されたい方 ・PMPの資格を取得され、これから実務でプロジェクトマネジメントの経験を積みたい方 にはマッチする業務ですので是非ご応募ください。 【役割】 ・メインミッションは、要件定義ならびに仕様調整、伴うコストや人員管理、評価工程における品質管理となります。 ・案件は全てお客様から直接受注しますので、お客様との仕様調整の折衝があります。 ・案件として扱う工程は要件定義～テストまで、V字工程一通りです。 ・アプリケーション開発(サーバサイド・フロントエンド)、クラウド環境構築、テストのマネジメントに関わっていただきます。 ※案件の業務ドメイン知識習得期間を設ける等、業務キャッチアップまでのステップを踏んで進みます。 【開発環境】 プロジェクト人数:5～10名 使用言語:Java、PHP、Python、JavaScript、TypeScript Webフレームワーク:Spring、Laravel、Django、FastAPI、Angular、React 使用環境:AWS、Azure、Oracle Cloud、Docker DB:PostgreSQL、Oracle、SQL Server、MongoDB OS:Linux、Windows 【開発手法】 ウォーターフォール、アジャイル(スクラム) 【変更の範囲】会社の定める業務※ ※業務の都合によっては会社外の職務に従事させるため出向又は転任を命じることがある。

当社の開発部門の内勤マネージャー・部長候補の募集です。 まずは弊社の社風や各種提案サービスの内容を理解して頂いた後、部門運営や事業計画など、ご経験やご希望に応じてご担当を頂く想定です。 ●事業計画の立案、KGI達成のためのKPI設定、推進 ●売上管理、予算管理 ●営業支援(カスタマーサクセス) ●配下管理職マネジメント ●管掌部門のチームビルディング ●組織マネジメント(ガバナンスや内部統制など) ※ご経験やプロジェクト状況に応じて、可能な箇所からご担当頂く想定です。

配属先 品質サービス事業本部 【ミッション】 脆弱性診断事業の立ち上げおよび事業拡大への貢献 診断を「作業」で終わらせず、事業として成立させる仕組みの構築 将来的な事業拡大を担う中核人材としての役割 【業務内容】 本ポジションでは、近い将来の業務比率として診断業務:事業推進=5:5を想定しています。 ・脆弱性診断業務全般 ・脆弱性診断事業の事業拡大に必要な活動(プリセールス、提案、コンサルティングなど) ・将来的に内製受託を支えるエンジニアの育成 まずは環境構築とコンサルティング・プリセールス業務から開始し、最終的に事業責任者としてのポジションを以下のスキルを獲得しつつ、目指していただきます 【技術スキル】 ・Webアプリケーション脆弱性診断(手動・高度化) ・診断環境・ツール設計 ・クラウド/プラットフォームセキュリティ理解 【ビジネス・事業スキル】 ・セキュリティサービス設計 ・プリセールス・技術提案 ・価格設計・品質基準策定 【マネジメントスキル】 ・エンジニア育成・レビュー ・小規模チームのリード

【ミッション】 ソフトウェア品質サービス事業の一部門を率いる責任者として、事業目標の達成と人材育成の両立を担っていただきます。 自身の成功よりも、若いエンジニアや管理職候補の成長を通じて事業を拡大させることを使命とし、持続的に成果を生み出す組織づくりを実現していただきます。 【業務内容】 部門責任者として、ピープルマネジメントを軸に、社員エンゲージメント向上や離職防止、次世代管理職・エンジニアの育成を推進します。 また、現場に根差した営業支援(プリセールス)を通じて、顧客との信頼関係構築や案件拡大にも関与します。 売上達成を前提としながら、人と現場の両面から事業成長を牽引する役割です。

社内のプロダクトマネージャーやデジタルマーケティング責任者とともに、プロダクトグロースに向けた業務に取り組んでいただきます。 具体的な内容は以下のとおりです。 ・テクニカルな施策の立案、実装、分析 ・タグの最適な実装方法の提示、実装、運用 ・BigQuery に蓄積したデータやを活用した企画立案、新たなデジタル広告の導入 ・Cookie の取り扱いに関する情報収集と未来予測 ※ Google Analytics 360 , Tag Manager , BigQueryなどを活用しています。 ※業務の変更の範囲:会社の定める業務

●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)

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

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。

・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

●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

社内外のコミュニティ活動を企画・推進し、当社セキュリティ活動の認知向上およびコミュニティエコシステムの形成を担っていただきます。 具体的には以下の業務を担当していただきます。 1:コミュニティ戦略の企画・推進 ・年間活動計画の策定 ・KPIの設計および効果測定 2:コミュニティイベントの企画・運営 ・勉強会、Meetup、カンファレンス等の企画・開催 ・登壇者や協賛企業との調整 3:エヴァンジェリズム活動 ・ブログ、SNS、動画等を活用した情報発信 ・セキュリティに関する啓発活動 4:社外コミュニティとの連携 ・業界団体や技術コミュニティとの関係構築 ・他社や有識者とのネットワーク形成 5:社内外の橋渡し ・コネクションを活かしたリードの創出 ・顧客やコミュニティからのフィードバック収集 ・社内のセキュリティ施策やサービス改善への提言

【入社後想定する業務】 ・大規模サービスを支えるクラウド/インフラ基盤の企画・要件定義・設計 ・ネットワークや外接システムの導入・切替を上流工程からリード ・セキュリティ強化やSaaS・CI/CD活用によるインフラ運用の高度化 ・ 協力会社を含むプロジェクトマネジメント 【キャリアの広がり】 ●短期(入社後1〜2年) 案件を通じてご経験を積み、プロジェクトのリーダー・リーダー候補として、プロジェクトを牽引頂く人材としての活躍を期待しております。 ●中長期(3〜5年/その先) 3〜5年後には、チームの中核メンバーとして複数の顧客・案件をリードし、後輩の育成にも携わって頂くことを期待しております。 将来的には、組織リーダー候補としてチームを牽引するポジションも目指せます。 【組織ミッション】 入社後は、当社の関連会社であるキャナルペイメントサービス株式会社にて勤務いただきます。 キャナルペイメントサービス株式会社は、当社と株式会社ジェーシービーの合弁会社となります。2017年に日本ユニシス株式会社(現 BIPROGY株式会社)の決済関連事業の一部を分社化し、2018年に株式会社ジェーシービーとの業務資本提携を通じて事業を拡大してきました。現在では、国内QRコード決済市場において年間約3兆円のトランザクションを処理する規模へと成長しています。 また、急速に拡大するコード決済市場において、加盟店と決済サービス事業者(イシュア各社)をつなぐネットワークサービスを提供しており、日本市場におけるQRコード決済の黎明期から事業を展開し、現在では全国180万店以上の加盟店、国内外50種類以上のコード決済事業者と接続。年間取扱高は3兆円規模でクラウドネイティブな基盤をAWS100%で運用し、稼働率99.99%以上を維持。急速に拡大するキャッシュレス市場で、新サービス・新機能開発に挑戦できる環境です。業界トップクラスの規模を誇ります。 詳細は以下をご参照ください。 ●キャナルペイメントサービス株式会社 　https://www.canalpayment.co.jp/aboutus/ ●コード決済サービス 　https://www.canalpayment.co.jp/service/payment2/ ●働き方 　https://www.canalpayment.co.jp/recruit/ 【プロジェクト概要】 全国180万店舗以上で利用され、年間3兆円超の取引を支えるCPSの決済ネットワークは、業界をリードする社会インフラです。今後のさらなる成長に向け、本サービスに関するインフラ環境のエンハンス活動やセキュリティ対策の強化を担い、事業拡大とキャッシュレス社会の未来を共に創っていただきます。 変更の範囲:当面の間は本職務に従事いただく予定です。 適性により当社業務全般に変更の可能性があります。

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。

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。

データセンターを主とした事業領域をターゲットに、お客様との共創活動(PoC等)や当社グループ関連部門が保有する技術・情報を収集、連携体制を構築することで新規ソリューションの創出と事業化に向けたプロジェクトの推進を担当いただきます。 ●具体的な仕事内容 ・顧客訪問、コンサル活用による顧客課題のヒアリング、顧客価値となるソリューション案の具現化 ・ソリューション案の事業化を見据えたビジネス企画 ・顧客との共創によるソリューション案のPoC開発・実行 ・製品開発に向けた要件定義、設計、運用、販売、カスタマーサクセスまでの一連のプロセスのリーディング ・AIを活用した業務の生産性改善・新たな価値創出 【変更の範囲】 会社の定める業務(※) (※)業務の都合によって会社外の職務に従事するため出向または転属を命じることがあります。 ●使用言語、環境、ツール、資格等 ・使用言語:不問 ・環境:Windows、Web業務システム環境 等 ・ツール:Excel、PowerPoint、Teams、Confluence、Jira など ・資格等:海外ビジネス経験があれば望ましい。

【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

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)