育児支援制度あり 年収700万円以上のITエンジニア求人・転職情報

同社は、エンジニアが100%案件を選択できるSES企業です。 一次請け案件が60%以上あり、還元率は80%～95%と高水準です。レコチョクやゼクシィ、Cygames、横浜銀行などの取引実績があります。 同社では、エンジニアのステップアップを重視しており、野心や成長意欲のある方を歓迎しています。 具体的には 2024年に上場グループ入りを果たし、Web系、システム構築、ネットワーク・サーバのインフラ設計など、多彩な案件紹介が可能です。 Go言語、Python、C#、Ruby、インフラ系言語(AWS・Kubernetes)を用いた案件もございます。

「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するラクスにおいて、インフラ組織のマネジメントを行っていただきます。 ●仕事内容(詳細) 自社で開発しているクラウドサービスのシステム管理・運用/保守を行うインフラチームのマネージャー(課長)としてご活躍頂くことを期待しています。 (自社内で運用体制、環境構築、保守･運用を全て行っています。) ・チーム管理:チームの方針決定、プロジェクトマネジメント、リソースマネジメント (技術的戦略にのっとり、部下への戦術の落とし込み、達成支援による人材育成をしていただきます。) ・メンバー管理:人事考課、リーダー/メンバー育成、1on1ミーティング、文化/マインドの熟成 ・自社で採用する技術の検討　(IT業界で勝ち残るための新技術の調査、戦術の実行をしていただきます。) ・自社システムの運用改善、セキュリティ管理等の日々の改善促進 (日々刻々と変わるシステムの状態をデータ分析を元にプロアクティブ対応を実践して頂きます。) ●配属組織 ▼開発本部 インフラ開発部 インフラ開発部には東西合わせて以下4つの課があります。 各課、メンバー5～10名程が在籍しており、今回は東京インフラ開発1～3課いずれかの配属を予定しています。 ※また別の部ではありますが、SRE課もありますのでKubernetesの構築のフォローや、全課横ぐしでの共通施策PJの推進(Grafanaの導入運用、バックエンド基盤の構築など)も協力しながら進めていくことができます。 東京インフラ開発1課 東京インフラ開発2課 東京インフラ開発3課 大阪インフラ開発課 ●技術環境 ・OS:Linux ・Web:Apache、tomcat ・DB:Mysql、PostgreSQL ・NW:Firewall(メーカは問わず)、ロードバランサ(メーカは問わず)、Cisco ・クラウド:AWS ※オンプレミスとのハイブリッド構成 ・DevOps/IaC:Ansible、Terraform、Github ・OSS設計:Elastic Search、Kibana、fluentd、nginx、qmail、postfix ・仮想化:VMWare ・コンテナ:Kubernetes ・ストレージ:Everpure、VMWare VSAN ・生成AI:ChatGPT、Gemini、Devin、Github Copilot、Claude Code 等 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

社内情報システム部門にて、サーバー・ネットワーク分野を中心としたインフラ構築・運用の担当を行うIT基盤課のマネージャーとして社内システムに広く携わって頂きます。 子会社含めたグループ全体の社内ITインフラの構築・設計・運用を行うメンバーのプロジェクトフォローをはじめ、組織MVVと紐づけたプロジェクトの推進、メンバーの育成など広く取り組んでいただきます。 当社は事業拡大に向けて積極的に増員採用をしており、オフィスの増床・移転が比較的多く、新規の機器選定など0→1で環境構築する場面もあるため非常に裁量が大きい状況です。 マネージャーとして、既存運用だけでなく新たな施策の提案や全体戦略を主体的に考えていただけるポジションです。 【担当業務】 新プロジェクトや既存システム改善プロジェクトのPM業務 例えば… ・レガシーな機器のリプレイスやサーバーのリプレイス ・セキュアノートPCの新組織への展開PJT(ソフトウェアのインストールや管理運用) ・3000人規模のITインフラ環境の設計・構築・運用(サーバー/ネットワーク) ・オフィス新規開設・移転時におけるITインフラ環境対応 ・社内外全般のLAN/WAN、VPN等の設計・構築・運用 ・ユーザーサポート、トラブルシューティング対応(一部の業務となります) ●組織運営 ・チームメンバー(4名)のプロジェクト進行支援 ・メンバーマネジメント(目標管理、評価、メンバー育成、採用等) ・組織運営(予算管理、購買申請他) 【利用機器・システム環境】 サーバーOS:Windows、Linux　※サーバーはWindowsがメインです サービス:AD、DNS、DHCP、Syslog、Azure ADなど クラウドサービス:AWS、Azure ネットワーク機器:Cisco、Meraki、FortiGate、YAMAHA、DELL、APRESIA セキュリティ:Netskope 監視:Zabbix ●配属組織 コーポレートIT統括部 情報セキュリティ部 ―セキュリティシステム課 ―セキュリティマネジメント課 情報システム部 ―クラウドサービス課 ―IT基盤課　★こちらでの配属予定です ―ITデバイス管理課 業務システム部 ―業務システム推進課1課 ―業務システム推進課2課 ―AX推進課 ―データ活用推進課 ※従事すべき業務の変更の範囲 本人の能力・適性および事業運営上の必要性に応じ、会社の定める業務に変更する場合があります。

●本ポジションで関わる事業・プロダクト このポジションでは、以下2つの事業のいずれかへの配属を想定しています。 ①Data AI Service事業 主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。 独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。 不動産領域のAI×データプロダクト「DataLensオフィス営業」「DataLens店舗開発」のエンタープライズ向けカスタマイズ開発の推進をお任せいたします。 「DataLens オフィス営業 」 AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス https://lp.datalenshub.com/office https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 「DataLens 店舗開発」 人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール https://lp.datalenshub.com/property https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ②Data AI Solution事業 データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。 Snowflakeを活用したデータ基盤構築、AIエージェントのガバナンス基盤(MCPass)、AI協働プラットフォーム(Finstage Cowork)などを展開しています。 「MCPass」(新規立ち上げ) 組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発 金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 「Finstage Cowork」(企業向けAI協働プラットフォーム) 企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 https://finatext.com/finstage/cowork 「NorthCast」 データクラウド「Snowflake(スノーフレイク)」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。 https://nowcast.co.jp/news/20250530/ ●事業チーム 社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。 ≪チームの雰囲気≫ 大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20〜30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。 ≪働き方≫ フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。 ≪キャリアパス≫ テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。 ≪社員インタビュー≫ AIを駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創る 少人数チーム https://finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sumita_atsushi https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ●業務の概要 このポジションでは、自社プロダクト(MCPass・Finstage Cowork)の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●使用技術 言語 / フレームワーク Python(FastAPI)、TypeScript(React)、Terraform インフラ / クラウド AWS(主軸)、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB データ基盤 Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash 認証 / セキュリティ Amazon Cognito、OAuth 2.1 AI / LLM AWS Bedrock(AgentCore)、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) 開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス エージェント開発:MCPass(自社MCP Gateway)経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

ソフトウェアエンジニアとしてデータ基盤・データパイプライン・データ品質を中心に、自社プロダクトおよび顧客向けソリューションを支える開発に関わっていただきます。 実装(バッチ/ワークフロー/IaC)、テストと CI、監視・インシデント対応、スキーマやパフォーマンスの設計などデータエンジニアリングのアウトカムをエンジニアリングの作法で追求する役割です。 データ分析、プロダクト開発、生成AI関連など志向・経験に応じて幅を持たせることも可能です。 ※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします 【具体的な業務内容】 ・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用(コードレビュー・リリースプロセスを含む) ・自社プロダクト/分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用 ・生成AI導入における顧客支援(データ接続・ガバナンス・評価基盤など、実装に近い領域) ●事例 ・自社開発したデータ分析基盤のアセスメントと高度化(三菱地所株式会社) https://nowcast.co.jp/case-studies/20240710/ https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ・ナウキャスト、「Snowflake」を活用し、野村フィデューシャリー・リサーチ&コンサルティングの新たなデータ基盤を構築 https://nowcast.co.jp/news/20241021/ ・Finatextグループのナウキャスト、ファイナンシャルアドバイザリー業務の効率化を生成AIで支援する「Finatext Advisory Assist」を提供開始 https://nowcast.co.jp/news/20240419/ ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、デジタルガレージのグループ横断データ基盤の構築を支援 https://nowcast.co.jp/news/20260217/ ・ナウキャスト、AIエージェント統制基盤「MCPass」β版を開発 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ ●こんな経験を活かせます ①データインフラの「ソフトウェア製品化」という潮流の中でソフトウェアエンジニアを通じて培ってこられたのシステム設計・開発スキルが直接活かせる ②マイクロサービス設計の知見をデータメッシュやレイクハウス設計に応用可能 ③TDD/CI/CDの経験をデータパイプラインの自動テスト・品質保証に展開可能 ④DBチューニング経験を活かし、大規模DWH・クエリ最適化・パフォーマンス改善で活躍可能 ③ソフトウェアエンジニア経験で培った論理的思考や可読性・保守性へのこだわりがデータ品質・再現性・スキーマ設計にも直結 ●参考記事 ・ソフトウェアエンジニアからデータエンジニアへ転身して分かった「楽しさ」と「活きるスキル」 https://zenn.dev/finatext/articles/software-engineer-to-data-engineer ・ソフトウェアエンジニアとデータエンジニアの違い・キャリアチェンジ https://speakerdeck.com/mtpooh/swe-vs-de-lt ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure

事業運営(事業計画立案/推進、業績達成にむけた営業活動、人員調達(採用・BP活用)、プロセス改善、労務管理) ・ 組織育成/チームビルディング、メンバー育成(人事考課、キャリア支援、組織風土醸成、エンゲージメント向上) ・ プロジェクトマネジメント(要件定義、計画策定、進捗管理、品質管理、リスク管理) ・ 顧客折衝・技術提案(顧客の技術部門との仕様調整、改善提案) ・ 技術的リード(システム設計、レビュー、技術選定) ・ 複数プロジェクトの横断管理(要員管理、リソース最適化、課題共有、ナレッジ蓄積) 想定されるプロジェクト 社会インフラを支える高信頼性システムの開発や事業運営に関するシステム全般 ・ 航空機向け フライトコントロールシステム の組み込みソフト開発 ・ 自動車向け ADAS(先進運転支援)ECU の制御ソフト開発 ・ EV向け バッテリーマネジメントシステム(BMS) の制御ロジック開発 ・ 防衛・宇宙分野の リアルタイムOS上での制御アプリケーション ・ モデルベース開発(MATLAB/Simulink)による制御設計・検証 ・ セーフティ規格(ISO 26262)に準拠した開発プロセス構築

【検索基盤エンジニアとして、求人ボックスの成長を支える】 全文検索エンジニアとして、サイトの成長に合わせた全文検索のスケール(性能向上・規模の拡大)を担当します。 検索への新しい要件に対して、全文検索エンジン側での対応を行い、ベクトル検索やLTR(Learning to Rank)の開発においてはデータサイエンティストや開発チームと連携して最適化を進めます。 アプリケーションチームと協力しながら、サイトに最適な全文検索エンジン環境の設計と運用も行います。 ユーザーが本当に求めている仕事との出会いを作るため、最新の検索技術を積極的に取り入れて検証・導入を行います。 技術を駆使してユーザーや事業の課題解決に取り組み、より良い検索体験の提供を目指します。 【具体的な業務内容】 ■検索基盤の開発・運用(メイン業務) ・検索案件におけるリリースから保守運用に至るまで一貫した検索基盤の開発 ・Apache Solr の構築・運用・パフォーマンスチューニング ・全文検索エンジンへのデータ投入システムと検索APIの開発・運用 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用システムの構築 ・Apache Solr以外の全文検索エンジン(Elasticsearch、Vespaなど)の検証・導入 ■検索システムの安定運用と改善 ・検索システムの性能監視とボトルネック解析 ・検索精度向上のための継続的な改善活動 ・大量データ・高トラフィック環境での検索システム最適化 ・検索基盤のCI/CD、モニタリングなど運用自動化システムの構築 ■最新検索技術の調査・検証・導入 ・新たな検索技術やツールの技術調査 ・ユーザー検索体験向上のための新技術導入 ・データサイエンティストとの協働による検索アルゴリズム改善 【チームでの協働】 求人ボックスSREチームでは、開発チームやシステムプラットフォーム部と密に協力しながら業務を進めます。 システム基盤の設計から構築、運用まで、システムの安定稼働を支える重要な役割を担います。 急成長を続ける求人ボックスでは、トラフィックやデータが右肩上がりで増加しています。 この成長に対応するため、既存システムの改善だけでなく、新しいアーキテクチャの提案も積極的に行っています。 セキュリティを確保しながらシステムをスケールさせる計画を立案し、その実現に向けて技術選定から構築、運用まで、開発チームと協力しながら取り組んでいます。 クラウド環境についても、開発基盤の構築から本番稼働後の運用まで、SREチームが中心となってサービスの成長を支えています。 【より良い仕事探し体験を目指して】 私たちが目指すのは、単なる検索機能の改善ではありません。 ユーザーが「本当に探している仕事」により出会いやすくするため、検索精度の向上や使いやすさの改善など、仕事を探す体験そのものをより良くする取り組みを行っています。 新しい技術にも積極的にチャレンジしており、AIを活用した検索体験の向上にも取り組んでいます。 技術的な専門性を活かしながら、ユーザーが求めるものを先回りして提供できるサービス作りに参加していただけます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』：2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円（前年比+43%）を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発1部/SREチームのミッション】 カカクコムにおいて新たな分野での成長を期待される、求人ボックスの開発をおこなっています。成長期を迎えたサービスで、新たなユーザ獲得のため、新規コンテンツ開発から大規模トラフィックのためのインフラ整備まで、様々な視点でシステムを構築します。技術を駆使し、ユーザや事業の課題を解決することを目指します。 私たちは月間1,200万人を超えるユーザーに価値を届けており、膨大な求人データと高トラフィック環境において、検索システムの高速化と最適化に取り組んでいます。常にユーザー本位の開発を行い、一人ひとりにとって最適な求人との出会いを提供するプラットフォームを構築しています。 技術面では、価格.comや食べログで培った大規模システム運用の知見を活用しながら、求人検索に特化した新たな技術領域に挑戦しています。データサイエンティストやアプリケーション開発チームと密に連携し、検索精度向上のためのベクトル検索やLTR（Learning to Rank）、そして生成AIを活用した次世代の求人マッチング技術の開発を進めています。 私たちのチームは、単なるシステム運用ではなく、一人ひとりの求職活動をより良いものにするためのプラットフォームの実現に向けて、情熱を持ってとことん追求し続けます。 開発環境 ●求人ボックス アプリケーション開発はLAMP環境です。 端末はMacbookProを支給しています。 Apache Solr PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Envoy Ansible, Terraform Kubernetes, Apache Kafka Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS 入社後のイメージ 入社直後は専任のサポートメンバーをつけ、PCセットアップや開発環境構築、チームメンバーとの顔合わせを通じて職場に馴染んでいただきます。求人ボックスのシステム基盤全体を理解していただきながら、検索エンジンの運用やインフラ管理など、SREチームの幅広い業務に携わっていただきます。システムの安定運用と改善に取り組んでいただくことで、着実にスキルアップしていけます。 検索基盤については先輩エンジニアから詳しい説明を受け、リスクの少ない改善案件から段階的に参加していただく流れを想定しています。能力に応じて徐々に重要な案件を担当いただきますが、業務はチーム全体でサポートしていきますので、チャットや対面で気軽に相談できる環境です。 想定キャリアパス 【検索技術とSRE領域の両軸で成長する】 あなたには検索エンジンのスペシャリストとして、Apache Solrを中心とした検索システムの設計・運用・改善をお任せします。検索精度の向上、パフォーマンス最適化、ベクトル検索やLTR（Learning to Rank）といった最新技術の検証・導入が主な業務です。 【成長するサービスと共に新しい技術にチャレンジ】 求人ボックスは求人数2,000万件以上、検索数1日2500万リクエストを超える成長サービスです。トラフィックやデータ量の増加に合わせて、新しいシステムアーキテクチャの検討や、ベクトル検索、LTR（Learning to Rank）、生成AIといった最新技術の導入検証も重要な業務になります。 技術の進歩とサービスの成長に合わせて、常に新しいことを学び、実践できる環境があります。将来的には以下のような役割を担っていただくことも可能です。 ・システム基盤の技術リーダーとして、新技術導入プロジェクトの推進 ・大規模システムの設計・運用における中心的な役割 ・開発チームやデータサイエンティストとの連携強化 ・SREチーム全体の業務にも幅広く関わり、両軸で成長する ・チームメンバーの技術的成長をサポートする役割 ・求人ボックスの技術戦略策定への参画 【自分らしいキャリアを一緒に考える】 私たちは決められたキャリアパスを用意するのではなく、1on1や目標・評価面談を通じて、あなたの関心や将来への想いを聞かせていただきながら、一緒にキャリアを考えていきます。 専門技術を深めたい方、マネジメントに挑戦したい方、新しい技術領域を開拓したい方など、それぞれの志向に合わせて成長の機会を提供します。業務の中で興味が湧いた分野があれば、積極的にチャレンジしていただける環境です。

HRカンパニーのアナリティクスエンジニアとして、ビジネスやプロダクトの成長を加速させるため、「データ分析による課題解決」と「信頼性の高いデータ基盤の構築」の両輪を担っていただきます。 「求人ボックス」と「エンゲージ」のデータを横断的に活用し、カカクコムグループ全体のデータシナジーを生み出すことがミッションです。 ・KPI・管理指標の設計・策定、およびビジネス課題の特定と解決に向けた分析 ・BigQuery・Databricks等を活用したELT/ETLパイプラインの設計・実装・自動化 ・データモデリング・データマートの設計・構築・運用 ・ダッシュボード構築および施策のパフォーマンス管理(Looker Studio / Tableau / Redash等) ・統計的手法を用いた仮説検証・効果測定・ネクストアクションの提言 ・データ品質のモニタリング・テスト実装・アラート設計 ・DWHアーキテクチャ・データレイクハウスの設計・運用への参画 ・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストとの協働による分析支援 ・データガバナンスの策定・推進 ・チームの技術的方向性への意見出し・合意形成 ・メンバーのタスク整理・優先度調整のサポート ・メンバーのコードレビュー・スキルアップ支援 ●利用ツール 【業務環境】 プロジェクト管理:Confluence / Jira　ソースコード管理:GitHub Enterprise　生成AIツール:Cursor / Dify コミュニケーション:Slack コラボレーション:Miro Officeツール:Google Workspace / Box / Microsoft365 端末:Windows(MacBook Proも選択可) 【開発環境・技術スタック】 データプラットフォーム:BigQuery / Databricks クラウド:Google Cloud / AWS DWH・ストレージ:BigQuery / Amazon Redshift / Amazon S3 ETL/データ連携:AWS Glue / TROCCO 言語:SQL / Python BI:Looker Studio / Tableau / Redash 他:Vertex AI / Cloud Run / GCE / Workflows / KARTE / Adjust / Google Tag Manager 等 1か月目 ・担当サービスのビジネスモデル・データ基盤の理解 ・既存の分析プロジェクト・データパイプラインの把握 ・チームメンバーとの関係構築 2か月目以降 ・新規プロジェクトの担当(小規模案件から) ・チーム内での知見共有やメンバーの育成・指導 3か月目以降 チームの中核として技術課題の整理・提言、メンバー育成・レビューを主導

全社AI領域のチームリーダーとして、AIを活用した新機能・新サービスの企画から開発推進、チームづくりまで一貫してお任せします。 開発リードにとどまらず、技術戦略の策定/開発優先順位の判断/関係部門との調整/メンバーマネジメントを通じて、AI開発組織全体の推進力を高めていただくポジションです。 【具体的な業務内容】 ・AI新機能・サービスのロードマップ策定と優先順位付け ・マルチモーダルAI(画像・音声・テキスト)を活用した高度な機能開発のリード ・他部門(事業部・PM)との要件調整および折衝 ・チームメンバーの育成、評価、技術指導 事業部門と密に連携しながら、PoCから本番導入、その後の改善定着までをスピード感を持ってリードしていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●入社後のイメージ 最初は既存プロジェクトの技術スタックや取り組みを把握して、自身のプロジェクトを実行しつつチームのパフォーマンス向上に向けた組織課題の特定と改善に着手いただきます。 ●主な開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

システムの変更容易性・変更安全性を高めるための、モダンなシステム基盤を開発・導入することがミッションになります。 ・新たに必要になるシステム基盤開発の検証・導入・運用 ・既存のシステム基盤の導入拡大 これまで導入してきた基盤には以下のようなものがあります。 ・メッセージング基盤 + 非同期処理基盤 (Kafka) ・分散トレーシング (OpenTelemetry) ・Change Data Capture (Debezium) ・GraphQL (Apollo) 【ミッションへの道のり】 食べログは2007年に Ruby on Rails でリプレイスして以来、約15年の長期に渡り抜本的なアーキテクチャ刷新なしに開発と運用を継続しており、モノリシックで巨大なコード、かつ巨大なデータを持つ状態になっています。 この巨大なシステムを以下のステップで改善しています。 1.システムをKubernetesなどモダンなインフラ基盤に刷新して変更安全性と変更容易性を高める 2.設計変更や不要なコード削除などの大胆な改修を小さく速く繰り返し、疎結合・高凝集なモノリスに作り変える 3.組織構造やビジネスファンクション・ドメインモデル・ユースケース等より、マイクロサービスの境界を考察し、定義し、分割する (詳細は「食べログの大規模なレガシーシステムを段階的に改善していく取り組み - https://qiita.com/tkyowa/items/6417b0a7895399f8f9be 」で公開されています。) 【食べログ開発本部技術部マイクロサービス化チーム】 ＜食べログの事業・食べログシステム本部のミッション＞ 2005年にスタートした「食べログ」は、口コミとランキングで探せるレストラン検索・予約サイトです。 「失敗しないお店選び」という課題に向き合い続け、現在、月間約9,600万人 (※1)を超えるユーザーが利用する日本最大級の飲食店検索サービスに成長しました。 目まぐるしく変化する外食産業を盛り上げるべく、近年は飲食店や卸売業者など外食を支える人たちの課題を解決するDXプロダクトにも挑戦しています。 これらのサービスを通して人々とレストランをつなぐプラットフォームになるべく世の中に貢献していきます。 ※1 2023年3月現在。 PC、スマートフォンブラウザ/アプリ等で同じユーザが閲覧している場合には重複カウント 私たちは市場や事業の変化に素早く対応できるシステムと、それを実現させる開発組織を作る事を責務としています。 システムが事業成長のボトルネックにならないよう、モノを作るだけでなく作ったモノの健全性を保ち続けることやビジネス理解もそのための大事な手段の一つと考えています。 サービス開発のように組織の改善を行うべくFourKeysの計測とアクショナブルな指標への落とし込みや、よりインパクトの大きな成果を出すべく、1プロジェクト1チャレンジすること、人同士のつながりを大事にすること、部署やプロダクトの垣根を超えていくことを大切にしに日々の業務にあたっています。 ＜マイクロサービス化チームのミッション＞ 技術部マイクロサービス化チームは巨大なモノリシックサービスにおける開発の辛さを解消し、少人数のチームが自律的に意思決定しながら開発するためのシステム基盤を作る事をミッションとしています。 【開発環境】 ・プラットフォーム: オンプレ DC / GCP / AWS ・AIエージェント: Claude Code / Devin / Gemini ・仮想化基盤: VMWare / Proxmox / Kubernetes ・OS・ミドルウェア: Linux / Ruby on Rails / MySQL / Nginx / Apache Kafka ・コード管理・CI: GitHub / CircleCI ・監視: NewRelic / Prometheus / Sentry ・コミュニケーション・プロジェクト管理: Slack / Google Workspace / Miro / Asana ・データ基盤: BigQuery / Tableau 【入社後のイメージ】 <オンボーディング> 食べログのRailsアプリケーション設計、基本的なシステム基盤(例えばサーバミドルウェア)、業務の概要をドキュメントと先輩社員のレクチャーを併用して学習していただきます。 並行して開発・リリースワークフローを理解していただきます。 <最初の業務> メッセージング基盤や非同期処理基盤など既存のシステム基盤の導入拡大と、開発エンジニアに対する導入支援を担当していただくことになると思います。 <近い将来> 既存のシステム基盤の主担当、新規のシステム基盤のPoCと技術選定を担当していただきます。

QA業務をAIエージェントが自律実行できるハーネスを設計・実装します。 【具体的な業務内容】 ・ハーネスエンジニアリングの実践 └ハーネスエンジニアリングの枠組みの中で、QA業務を担う各工程のAIエージェントを設計、構築します。 ・リスク分析/テスト分析/テスト設計エージェント └仕様書を分析し、その後の実装や自動テストコーディングへの入力を生成するQAの上流工程を担当するAIエージェントを設計、実装します。 ・自動テストコーディング、自動テスト実行エージェント └テスト設計結果を自動テストとして実装し実行するQA業務の中核となるAIエージェントを設計実装します。 ・CQフィードバックパイプラインの設計・実装 ・不具合/障害情報の集積、分析基盤の構築 └エラーログ/AIエージェント実行ログ/不具合レポート/障害レポートなどを集積し、後続の分析や再発防止策の策定を実施するための基盤を整備します。 ・障害分析や再発防止策実施エージェントの設計、実装 └AIや人間のミスの結果である障害情報を分析し、それらをAIエージェントから利用可能なコンテキストやSKILLの形に実装するAIエージェントの設計、実装をします。 ・外部AI動向の追跡と発信 ・Harness Engineering等のAI分野の最新動向を追跡し、業務設計に落とし込む ・社内の実践と学びを技術ブログ・カンファレンス等で外部発信する 【開発環境】 ●AIエージェント:Claude Code(SKILL / Sub-agent / Hooks / Agent Teams)/ Devin / MCP Server ●テスト自動化:Selenium, Appium, Cucumber, Playwright ●CI/CD:CircleCI, Bitrise ●データ基盤:BigQuery, Tableau ●タスク管理・分析:Asana ●コミュニケーション:Slack, Teams, GitHub, Confluence, Miro ●開発技術スタック:Ruby on Rails, React.js, Next.js, Swift/SwiftUI, Kotlin 【所属部門】 食べログカンパニー 開発本部 品質管理部 【ミッション】 品質管理部は「QA業務をAIが一貫して担う」ことを目指す長期ビジョン Continuous Quality by AI(CQ by AI) を推進するチームです。 そのAIが正しく品質を判断できるよう、QAの知識と基準をAIに渡すエキスパートとして参画していただきます。 単にテストを効率化するのではなく、「リリース前のチェックポイント」だったQAを、開発プロセスそのものに埋め込まれた自律的な仕組みへと変える取り組みです。 月間数千万人が使う食べログで、AIエージェントがコードレビュー・リスク分析・E2Eテストを担い、最終承認のみ人間が行う品質保証の実現を目指しています。 すでに自動テストコーディングでコード生成精度97%・テスト実行工数52%削減・自動化率64%の実績を上げており、その先のフェーズを共に作る段階にあります。 このポジションは AIが正しく品質判断できるようにQAドメインのナレッジをハーネスエンジニアリングの枠組みの中でガードレールやチェックリスト、基準などとして整備する役割 です。 従来のQAエンジニアが「自分でテストを設計・実行し、品質を判断する」のに対し、このポジションは「AIが判断するための基準を設計・検証し、AIの判断結果をレビューする」へと役割が変わります。 QAエンジニアとしての専門知識を活かしながら、業界でもまだ先例の少ない「AIに品質を教える仕事」を担っていただきます。

全社の開発文化変革を担うポジションとして、AI駆動開発の導入方針策定から制度設計、現場への定着推進までを一貫してお任せします。 単なるツール導入ではなく、開発の進め方そのものを見直し、全社の生産性向上につなげていく役割です。 【具体的な業務内容】 ・全社の開発工数削減目標の策定と進捗管理 ・AI駆動開発における評価制度やガイドラインの設計 ・AI Agent導入に伴う組織変更のチェンジマネジメント CTO直下のプロジェクトとして、全社の各開発チームと連携しながら、トップダウンで方針を示しつつ、現場の実態も踏まえた形で改革を前に進めていただくことを期待しています。 ●部署説明 2026年4月、当社はAIを単なる「補助ツール」ではなく「プロダクト開発の核」として全社的に統合するため、AI開発を専門とする新組織を設立しました。 これまでの実験的な活用フェーズを超え、サービスのユーザー体験(UX)、エンジニアのコーディングプロセス、そして意思決定の源泉となるデータ基盤にいたるまで、AIを実装レベルで徹底的に組み込んでいくことが私たちのミッションです。 「AIプロダクト」「AIシステム改革」「AIデータ基盤」という3つの専門チームが密に連携し、2026年というAIの進化が加速する転換点において、世界で最もAIを使いこなし、価値を創出し続ける組織を目指しています。 この新たな挑戦のスターティングメンバーとして、未来の開発のスタンダードを共に創る仲間を募集します。 ●開発環境 社内ツール: Slack, Confluence, Google Workspace AIツール: Claude Code, Codex, Gemini, Devin, Cursor

求人ボックスでは現在PHP/Symfonyの環境で広告配信システムを構築しており、1000万件以上の大規模な広告データを扱っています。 広告事業の成長・急拡大に伴って、その成長を支える次世代の広告基盤システムが必要となっている背景があります。 次世代広告配信システムでは既存の仕組みに囚われない技術スタックも含めた、大規模広告配信システムのアーキテクチャ設計・開発をおこなっていただきます。 【具体的な業務内容】 ・次世代広告配信システムの設計・開発 ・求職者と求人票のマッチング精度向上のための検索・レコメンドシステム構築 ・入札処理と配信ロジックを中心としたバックエンド開発 ・リアルタイム性を重視した大規模データの管理・更新反映システムの設計・開発 ・オンプレ・クラウドの両領域で最適化された大規模トラフィックに対応する長期運用可能なシステム基盤の構築 ・プロジェクトマネジメント(進捗管理、アサイン、各種調整など) ・少数精鋭チームでのテクニカルリーダーシップ ・チームメンバーに対する広告配信技術のイネイブリング・育成 【業務の進め方】 ・リスティング広告領域のプロダクトオーナーチームと少数精鋭のエンジニアチームの中でプロダクト開発していただきます。 要件定義、開発、テスト、リリース、運用までをワンストップで担当します。 ・半年以上のスパンでどのようなシステムや組織にするのかの方針・目標を設定し、それを達成するためにチーム一丸となって取り組みます。 部署説明 ■求人情報サイト『求人ボックス』:2015年より展開する求人情報の一括検索サービスです。全国の転職サイトや求人サイトから、正社員・アルバイト・パート・契約社員、さらに在宅ワークや新卒採用など、求人情報を集約してわかりやすく提供しています。求人ボックスは、カカクコムグループの中で最も成長が著しい事業セグメントです。2025年3月期通期では売上133億円(前年比+43%)を達成し、月間利用者数1,200万人を突破しました。 【プロダクト開発2部/アーキテクトチームのミッション】 私たちの部署は、プロダクト開発組織が本質的な価値創造に集中できるよう、高難度の技術的課題の解決と開発生産性の向上に取り組むことがミッションです。 急成長する事業を支える技術基盤の構築と、開発者が効率的に働ける環境の整備を通じて、組織全体の開発生産性向上に貢献します。 アーキテクトチームは、求人ボックスのリスティング広告・課金計測システムの中核メンバーが集まって、年間売上数百億円を支える高可用性システムの設計・運用、1000万件以上の大規模な広告求人データの管理・活用といった技術的挑戦に取り組んでいます。 技術力でプロダクトの成長とビジネス戦略の実現を支援し、エンジニアとしての専門性を最大限発揮できる環境です。 入社後のイメージ 入社後はまず、小規模な開発タスクやペアワーク、関連会議への参加を通じて、当社の開発プロセスに慣れていただきながら、チームの一員としての関係構築を進めていただきます。現行のリスティング広告システムについては、概要や課題を共有しますが、細部に深入りすることが目的ではありません。これまで培ってきた広告配信領域での知見を活かし、機能要件・非機能要件の両面から次世代の広告配信システムに求められる設計を構想いただくことを重視しています。 過去に、広告配信システムの設計・改善、入札ロジックや配信戦略の実装、または大規模データ処理基盤の構築・運用などに携わった経験がある方は、特にその知見を活かして、構想段階から技術的な主導権を取っていただけることを期待しています。 そうして描いた要件定義や設計構想をもとに、現行システムとのギャップや技術的課題を整理し、改善方針をチケット化しながら、段階的に開発への関与を深めていくイメージです。特に、入札処理・配信ロジック、レコメンド精度向上、リアルタイム性のある大規模データ管理といった領域において、実装にも関わっていただきます。 開発環境 端末はMacbookPro、IDEはCursor, PHPStormを利用します。 現行システムはLAMP環境で開発されていますが、次世代広告配信システムでは必要に応じて新しい技術スタックを検討しています。 ■求人ボックス PHP, Symfony, Vue.js MySQL, Redis, MongoDB Apache Solr Kubernetes, Apache Kafka Envoy, Terraform Jenkins, Deployer Datadog, Prometheus, Grafana, Kibana, ElasticSearch Puppeteer GitHub, Gitlab JIRA / Confluence 一部クラウド利用もあり GCP, AWS

【職務概要】 プロジェクトの各領域のチームリーダーまたはサブリーダーとして、設計・構築・実装まで一気通貫でプロジェクトを推進していただきます。 案件としては半年～1年規模の中・小規模の案件が多数立ち上がっており、ご経験に応じ案件の専任者としてチームや協力会社さんを取りまとめていただき、プロジェクトリードをしていただきます。 【職務詳細】 具体的には以下の業務をお任せいたします。 ・受注後のシステム設計・構築を推進 リーダーまたはサブリーダーとして、担当業務の遂行に加え、チーム(小規模)の品質・コスト・スケジュールの計画、実行、管理をリードします。 ・プレ受注活動への参画 顧客ニーズを踏まえた提案書の作成、各種見積り、社内関連部署と連携した技術的フィジビリティ調査を担当します。 ・顧客および社内外関係者との調整 顧客、日立社内、グループ会社との各種調整事項を円滑に推進し、プロジェクトの成功に貢献します。

【ポジション概要】 MUFGは国内外の膨大な顧客基盤に対し様々な金融商品・サービスを提供しており、そうしたサービスを支えるITは人々の暮らしの中で社会インフラとして根付き、常に安心・安全・安定の確保が求められています。 分散系オンプレミスの統合基盤上で稼働する多くの重要な銀行業務システムの安定稼働を支える業務となるため、社会に大きく貢献できるポジションです。 【業務内容】 (雇入れ直後) MUFGグループ各社から受託した基盤システムに関わる以下の業務を担当頂きます。 ・分散系統合システム(サーバー、ストレージ)の企画・開発・保守・管理 (変更の範囲) 会社の定める業務 【役割・責任】 MUFGの金融システムを支える分散系オンプレミス基盤の企画・設計・構築・保守を担って頂きます。 ** MUIT関連部署や銀行システム企画部門、MUFGシステム関係者と協働しながらプロジェクトを推進頂きますが、経験・スキルに応じて適切な役割を任命します。 【配属想定部署】 グループ共通基盤本部　インフラサービス部 【配属想定部署概要】 MUFGグループ各社から受託したシステム開発のうち分散系統合システム基盤(サーバー、ストレージ、仮想基盤等)の企画・開発・保守・管理を行う部署です。 【配属想定部署の人員構成】 全体で約80名(社員:約30名、常駐ビジネスパートナー:約50名)の組織です。 中野、関西BCの2拠点に在籍しており、それぞれ以下の通りです。 ・中野　　　・・・　約60名(社員:約20名、常駐ビジネスパートナー:約40名) ・関西BC　・・・　約20名(社員:約10名、常駐ビジネスパートナー:約10名) 【おもな関係者】 ベンダー各社・外部団体に加え、社内各部署、三菱UFJ銀行をはじめとするグループ会社等と広く関わります。 トップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで幅広く関わっていただく機会があります。 【想定担当案件(例)】 ・IA(Intel Architecture)サーバ、ストレージ、仮想基盤(Vmware)で構成される分散系統合サーバ(IA統合基盤)の設計、構築、保守 ・AIXサーバ、ストレージで構成される分散系統合サーバ(AIX統合基盤)の設計、構築、保守 等々

業務詳細 グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化やグループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。 具体的な担当業務 各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。 ・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ※を選定 ※LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど ・AIシステム/AIプロダクトの設計・開発 (バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code) ・AIモデル/パイプラインの設計・実装 ・推論基盤の最適化(レイテンシ、スケーラビリティ、コスト管理) ・モデル評価・精度改善、プロンプト設計/改善、オフライン/オンライン評価 ・モデル品質のモニタリングおよびドリフト検知 ・プロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化 配属組織 ●グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室 デジタル化を推進することで、パーソルグループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で150名ほどの組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。 データサイエンス室は現在メンバー8名程度で、30代前半～40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。 コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター/管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20～30時間程度です。 ※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。 担当職種の変更範囲 会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

【プライム市場・売上高1.4兆円のホールディングス/ホールディングスの監査部門としてグループ全体の監査(国内外)に関わることができます】 弊グループは、グループ会社約150社、従業員約7万人を有する人材グループです。 今回募集するグループ監査本部では、グループ全体の監査および内部統制業務を行っています。 経営目標達成に貢献できる組織を目指し、海外含むグループ全体の監査レベルを向上させることがミッションです。 今回の募集ポジションでは、そのうち国内各社におけるJ-SOXのIT領域(IT全般統制、IT業務処理統制)、システム監査、およびマネジメントをご担当いただきます。 ●詳細 内部統制に関する構築支援や評価、監査対象会社/部門がグループ戦略や経営方針に則り業務を行っていること、リスクを適切にコントロールしていること等をモニタリングし、アシュアランスならびに提言を行います。 具体的には以下の業務を想定しています。 これまでのご経験を活かしながら専門性高くご活躍いただく想定です。 ・J-SOXのIT領域(IT全般統制、IT業務処理統制)の構築支援及び整備・運用状況評価、評価結果報告書の作成 ・システム監査の個別計画策定、監査手続き作成、実施、内部監査報告書の作成、結果講評 ・指摘事項改善フォローアップ ・監査法人、各社関連部門との連携 ・所属組織のマネジメント、メンバーの育成及び指導 ●組織構成 グループ監査本部は、国内14名、海外13名の計28名で構成されています

●業務内容詳細 ECシステム国内トップクラスの実績を持つ当社にて、経営戦略に紐づく、エンジニアリング本部の戦略策定と推進をリードして、エンジニアリング本部全体のKPIの高度化と達成を牽引頂きます。 【メインミッション】 社員の最大数のメンバーが属する「エンジニアリング本部」において、3つの核となる部署である、「R&D部」「製品開発部」「品質管理部」を統括し各部署の高度化/マネジメントを通してパフォーマンスの創出、また本部間連携を確立し組織全体の成長に貢献いただく事を期待します。 【手がける製品・サービス】 ●大手含む900社以上の企業に導入されている自社ECプラットフォーム ●業界最高水準の1,000以上の機能を持ち、独自カスタマイズ可能 ●目指すは、最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させること ●EC事業者として高い評価。 ・最も売上UPが期待できるECプラットフォーム　第1位　　※1 ※2 ・生涯パートナーとして選びたいECプラットフォーム　第1位　　※1 ※2 ・セキュリティが安心できるに強いECプラットフォーム　第1位　　※1 ※2 ・ユニファイドコマースでEC事業成長が最も期待できるECプラットフォーム　第1位　　※1 ※3 ・ユニファイドコマースを推進していると】思う EC構築支援企業　第1位　　※1 ※3 ※1　日本マーケティングリサーチ機構調べ ※2　調査期間: 2022年10月12日～11月21日 ※3　調査期間:2024年2月16日～2024年3月19日 【開発環境・業務範囲】 技術スタック 言語:C#, Vue.js フレームワーク:ASP.NET Web Forms, ASP.NET MVC ライブラリ:自社ライブラリ含む多数 統合開発環境:Visual Studio データベース管理:SQL Server バージョン管理:Team Foundation Server, Git 使用PC:Windows10

Cloud Solution部　Data&AIグループのエンジニアとして、以下のような業務を担当してくださることを想定しています。 ●具体的な仕事内容 ・PJ推進(計画策定、要件定義、設計、テスト、ユーザー教育) ・PJ管理(定例会議運営、メンバー配置最適化等) ・顧客提案(提案資料作成、情報収集、社内調整) ・ナレッジ活用(収集、整理、蓄積、活用施策支援) ・本部、部門運営(本部PJ参画、契約書レビュー支援、サービス企画PJ参画、採用・育成) 想定されるプロジェクト ●プロジェクト事例 ・大手製造業:エンジニアが持つ暗黙知化されたノウハウのデータ化による技術情報の公開

Cloud Solution部　Cloud Platformグループのエンジニアとして、以下のような業務を担当してくださることを想定しています。 ●具体的な仕事内容 ・PJ推進(計画策定、要件定義、設計、テスト、ユーザー教育) ・PJ管理(定例会議運営、メンバー配置最適化等) ・顧客提案(提案資料作成、情報収集、社内調整) ・ナレッジ活用(収集、整理、蓄積、活用施策支援) ・本部、部門運営(本部PJ参画、契約書レビュー支援、サービス企画PJ参画、採用・育成) ●プロジェクト事例 ・大手通信事業:ミッションクリティカルなシステムのEOLに伴う短納期でのクラウド移行 (サーバー台数 100 台規模)

エンタープライズ企業に対する、受注までのプリセールス活動全般を技術面からリードします。 1.テクニカル・コンサルテーション(商談リード) アカウント営業を担うマネージャー以上のコンサルタントと連携し、顧客の事業責任者やIT部門責任者に対し、技術的なプレゼンテーションおよびデモンストレーションを実行。「ecforce」を中核としつつも先方既存システムとの連携や個別要望を満たすSaaSとSIのハイブリッド構成でのシステムアーキテクチャの全体像を提示し、顧客の技術的懸念を払拭します。 2.Fit&Gap分析とソリューション設計 エンタープライズ顧客の複雑な業務/システム要件をヒアリングし、SaaS標準機能とのFit&Gap分析を実施。SaaS標準機能でカバーできない領域に対し、SaaSの有線アップデート、個別カスタマイズ、外部システム連携などを駆使したモダンなソリューションを構成・提案。RFI/RFP(提案依頼書)に対する回答作成および、システム構成図・非機能要件などの定義も行います。 3.PoC(概念実証)の計画と推進 導入後の実現性を証明するためのPoCを設計し、技術的な成功基準を定義。開発部門やプロダクトチームと連携し、デリバリー部門へスムーズに引き継ぐための導入ドキュメント作成します。 4.市場フィードバック 提案活動を通じて得た顧客要望をSaaSプロダクトチームへフィードバックし、弊社のSaaSがエンタープライズ顧客に向けて競争力を持ち続けるための機能ロードマップ策定に寄与します。 【変更の範囲】 会社の定める業務

●グループAI事業戦略の検討・実行 ・執行役員およびAI推進チーム ディレクターと連携し、グループ全体のAI事業戦略の立案・推進を技術面からリード ・最新のAI技術動向(LLM/生成AI、エージェント、RAG等)のリサーチおよび事業適用の検討 ・グループ各社の事業課題に対するAI活用方針の策定・技術検証 ・AI関連の業務提携における技術デューデリジェンスおよび技術評価 ・ナレッジ共有活動への貢献・推進 ●AIソリューションの企画・実行(テックリード) ・グループ各社と協働し、顧客課題を解決するAIソリューションの企画・設計・開発をリード ・グループ会社に所属するエンジニアの育成指導、必要に応じた採用活動への関与 ・パートナー企業との技術連携・協業の推進

～開発サイドとビジネスサイドのハブとなりプロダクトのグロース最大化がミッション～ 当社のコミュニケーションサービス「MEET」のプロダクトマネジメントの責任者候補を募集します。 まずはプロダクトの責任者としてプロダクトマネジメントにコミットいただきます。 ゆくゆくはプロダクト全体を管掌する開発責任者(VPoE)としてプロダクトおよび開発組織の成長を促進するため基盤作りもお任せします。 ●具体的には ・プロダクトロードマップの策定、管理 ・プロダクトKGI/KPIの策定、モニタリング ・プロダクトに関する経営陣とのコミュニケーション 　(プロダクト戦略のヒアリング、チームへの共有) ・開発における設計のリード ・開発チームの方針策定 ・開発チームのメンバー採用

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●開発環境 フロントエンド: TypeScript, React, Next.js バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express, Fastify, NestJS) 機械学習・アルゴリズム: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, TorchServe, Elasticsearch, Vertex AI インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC 認証: Auth0 開発ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

本ポジションは、Sansanの人事領域におけるデータプラットフォームを整備し、採用・配置・評価といったあらゆる意思決定をデータドリブンに進化させる役割を担います。 HCM(人事基盤)やATS(採用管理システム)などのHRツールを軸に、散在する定性データや非構造化データを整備・統合。単なる「データの可視化」に留まらず、AI活用やピープルアナリティクスを支える次世代型基盤への刷新を主導し、「攻めの人事DX」を実現します。 〔具体的な業務〕 ●HRデータプラットフォームの拡張・最適化 ・採用・配置・評価等の意思決定に最適化された統一データモデルの策定 ・BigQuery、GCS、dbt等を用いたスケーラブルなDWHおよびデータマートの設計・構築 ・各種人事ソースシステムからのETL/ELTパイプラインの設計・実装 ●人事業務の再設計(BPR) ・既存業務の自動化にとどまらず、業務プロセス自体の再設計・AIなどのシステムを用いた完全自動化フローを構築 ・AI/LLMを活用したオペレーションの高度化・自動化 ・人事担当者や経営陣のニーズをくみ取り、人事メンバーが本来の業務に向き合う環境を実装 ●データ活用の民主化とガバナンス設計 ・セキュアな権限管理とセルフサービスBI環境の構築 ・非エンジニアでも意思決定にデータを活用できる仕組みの実装 ●開発環境、使用するツールなど ・言語:Python, SQL, Google Apps Script ・データベース・DWH:BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud SQL ・インフラ・プラットフォーム:GCP(Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Workflows など) ・CI/CD・運用・監視:GitHub Actions, Terraform, Cloud Logging など ※従事すべき業務の変更の範囲:会社の定める業務

●不動産の取引、運用、管理をよりなめらかにするための新規Webサービスもしくはモバイルアプリの開発 ●10以上存在する既存プロダクトの運用および継続的な品質向上 ●若手中心の開発組織における、開発力 / 技術力 / 組織力の強化 ●PdMと協力する形での事業部門からの要望の整理、あるべき仕様への落とし込み ●開発力を向上させるためのエンジニア組織のマネジメント、育成、評価 【技術スタック詳細】 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 主要言語:Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin ライブラリ/フレームワーク:Ruby on Rails, React, Vue.js インフラ/監視:AWS, Terraform, Datadog その他:Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence チケット/バージョン管理:GitHub, GitHub Issue, Backlog 継続的インテグレーション:CircleCI 生成AIツール:Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT 【開発手法・文化】 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入/活用(Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など) ・技術ブログの執筆(Zenn:https://zenn.dev/p/gatechnologies ) 【開発組織についてさらに知る】 ▼Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ▼公式テックブログ(Zenn) https://zenn.dev/p/gatechnologies ▼GA technologies エンジニア採用情報 https://ga-technologies-engineering.notion.site/GA-technologies-9794c78bc56c4011a03f7f3dcf91a18f ▼採用に関するFAQ 『GAテクノロジーズの採用チームが「よくある質問」にお答えします』 https://note.ga-tech.co.jp/n/n1a5cc3982295

●以下のような業務に、共に取り組んでいただきたいと考えています。 ・経営戦略と連携する形での、グループ全体の技術的な方針や、短期・中長期の技術戦略の策定・実行 ・複数プロダクトにまたがるエンジニアリング組織全体のマネジメント（目標設定、評価、育成、採用 など） ・事業の成長スピードに対応できる、スケーラブルで効率的な開発体制・プロセスの設計と継続的な改善のリード ・技術的負債の解消を目指した長期的な視点での計画策定・実行 ・未来の事業成長を見据えた技術選定やR&Dの推進 ・経営会議等における技術的な観点からの事業戦略の意思決定への貢献 開発環境 ●技術スタック詳細 当社では最新技術の積極的な採用と、開発生産性の向上に注力しています。 ・主要言語：Ruby, JavaScript, Swift, Kotlin ・ライブラリ/フレームワーク：Ruby on Rails, React, Vue.js ・インフラ/監視：AWS, Terraform, Datadog ・その他：Docker, Datadog Synthetic, Postman, Confluence ・チケット/バージョン管理：GitHub, GitHub Issue, Backlog ・継続的インテグレーション：CircleCI ・生成AIツール：Github Copilot, Cursor, Dify, ChatGPT ●開発手法・文化 チームごとに、状況に応じて以下のような工夫を取り入れています。 ・週1回の技術勉強会の開催 ・カンファレンス費用や書籍購入費用の補助 ・リファクタリングや技術的負債解消への取り組み ・生成AIツールの積極的な導入／活用（Claude, Cursor, Codex, Gemini, Copilot など） ・技術ブログの執筆（Zenn：https://zenn.dev/p/gatechnologies ） 開発組織についてさらに知る ●Forbes 後藤 正徳CTO 記事 「ビッグ・テックのマップアプリから次なる挑戦へ。GA technologies CTOが描くテクノロジーで巨大産業を変革する未来」 https://forbesjapan.com/articles/detail/83729 ●公式テックブログ（Zenn） https://zenn.dev/p/gatechnologies

RENOSYのプロダクトマネージャーは、65兆円もの巨大な不動産投資マーケットにおいて、「誰でも、当たり前に、不動産での資産形成ができる社会」を目指し、業界が抱える課題にDXを起点とし正面から取り組んでいます。 【業務内容】 ●プロダクトビジョンの策定 ●ユーザ調査・分析 ●サービス・プロダクトの課題特定 ●優先度管理(Backlog management) ●MVPの特定 ●リリースまでのプロセス管理 ●プロダクト戦略・ロードマップの作成 ●プロダクト啓蒙活動 ●プロダクトKPI管理 ●マーケティング戦略の立案 RENOSYのプロダクト ▼toCプロダクト(Web/App) 不動産の取引に、これまでにない新しい顧客体験を提供する ●主なプロダクト:RENOSYのWEBやアプリ ●対象ユーザー:不動産投資の購入・売却に興味のある方 ●主なKPI:会員登録率、成約率、LTV ▼toB、社内プロダクト 単なるIT化やシステム改善ではなく、オペレーションそのものの変革も含めた本質的なDXに取り組む ●主なプロダクト:仕入れ管理システム、売買セールス管理システム、会計管理システム、賃貸管理システム ●対象ユーザー:不動産取引に関わる実務を行なっている社員、その先にいる顧客 ●主なKPI:生産性(1人あたり処理件数、デリバリー期間短縮など)、規模の拡張 ▼基盤プロダクト 急拡大するRENOSY事業において、安全性とスケーラビリティに貢献する ●主なプロダクト:顧客基盤システム、建物基盤システム ●主なKPI:規模拡大への対応、保守性、完全性、機密性 ※どのプロダクトをご担当頂くかは選考を通じて判断いたします 経営状況、配属先の状況等を総合的に勘案し、会社の指定する部署への配置転換及び会社が指定する業務内容へ変更する場合がある(グループ会社等への出向及び転籍を含む)

●事業内容 日本企業のIT人材不足に対し、ITのプロフェッショナルとしてクライアントのビジネスに大きく貢献する企業として年々存在感を強めるbitA。当方はbitAの中核であるデジタルパートナー事業部です。 デジタルパートナー事業部では、クライアントビジネスの検討段階から伴走し、課題の見極めからプロダクトのサービス設計、技術の選定、制作から運用、グロース支援まで一貫してソリューションを展開することで、クリエイティブ側からビジネス課題解決を行うボトムアップ型のビジネスモデルを実行しています。 ユーザーに本質的な価値を届け、サービスをグロースさせるところに特化しており、”クライアントに言われたものを作るのが仕事ではなく、クライアントの事業/Webサービスの成長を実現するのが我々の仕事である”という考えのもと、事業責任者/サービス責任者と共に膝を突き合わせながらコンセプトや施策を考え、実行・運用に落とし込む体制を提供することで評価を得てきました。 デジタルパートナー事業部の”エンジニアリングマネジャー”として、エンジニア組織を強化するためのマネジメント全般をお任せいたします。 ※変更範囲:全ての業務への配置転換あり 仕事内容の例 ・エンジニアメンバーのマネジメント、エンゲージメント向上 ・エンジニアとして設計・開発・テストなど ・エンジニアの採用・育成 など 主な取引先　※全体の9割が直案件 エイベックス / 三菱電機 /トラストバンク / キヤノンマーケティングジャパン / ユニクロ / パナソニック / カシオ計算機 /電通グループ / KADOKAWA / パーソルキャリア / デルフィス /日本経済新聞社 / 博報堂グループ / LINE 他、多数 働く環境について ・リモートワーク可 ・資格取得支援制度 ・書籍購入制度 ・マネジャーとの定期面談 ・セミナー参加の費用負担 ・社内勉強会『ENGINE』(現在50回以上開催) ・PCや周辺機器の支給 PC:Mac 、Winの希望する方を支給 大型モニター支給　など

DX Solution事業部のAIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。 ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。 【具体的なタスク例】 ●課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design) 顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク(分類、回帰、生成、最適化等)に落とし込みます。 関連する最新論文(NeurIPS, CVPR, KDD等)を調査し、ビジネス制約(推論速度、コスト、データ量)に合わせた最適な手法を選定します。 ●SOTAモデルの実装と検証 (Implementation) 選定した論文の手法(Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等)を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。 実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。 ●プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering) 再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。 Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。 推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。 ●ステークホルダーへの技術説明 (Communication) アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini