社宅・家賃補助制度あり 年収700万円以上のITエンジニア求人・転職情報

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共システム開発統括本部 システム開発技術統括部 【配属組織について(概要・ミッション)】 公共システム事業部は官公庁、自治体、外郭団体等公共分野のお客さまを、ITの側面から50年以上にわたって支援しております。公共システム開発統括本部は、公共システム事業部および社会ビジネスユニットの開発力と収益性の向上をシステムエンジニアリングでリードすることをミッションとし、アプリケーション開発の専門知識、スペシャリスト、技術資産のシナジーを最大限に活用し、事業への貢献を行っております。直近は生成AIなどの技術適用と拡大を推進することで、収益力の向上に貢献しています。 今回の募集対象は公共システム事業部の①～⑤の事業分野におけるシステム開発プロジェクトに対して、横断的に活躍するシステムアーキテクト・アプリケーションスペシャリストとなります。 ①官公庁分野 Society5.0で実現する社会のための情報連携基盤構築といった国家的スケールの情報システムを提供し、国家戦略と国民の生活を見えないところで支えています。 ②自治体分野 住民情報管理や介護、地域包括ケアサービスに加え、デジタルガバメントに対する取り組みや、自治体を中心としたスマートシティの取り組みにより社会を豊かにする取り組みを進めています。 ③社会保障分野 国、または都道府県、その他保険者様と一緒に、社会保障分におけるビッグデータの利活用や予防AI等を活用することで、人々の安心・安全な暮らしを支えています。 ④社会基盤分野 警察・消防および道路分野において、住民の生命・財産を守る通信指令システムを始めとしたミッションクリティカルなシステムに加え、映像解析・AIを活用した予測システムの提案・構築を行っています。 ⑤ソリューション分野 監視・防災・ドローン等パブリックセーフティ関連のシステム提案や、映像解析・生体認証等セキュリティ関連のシステム提案、先端基盤・クラウド・プラットフォームの構築を行っています。 【参考資料】 ・幹部インタビュー映像:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介ページ:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 【職務概要】 複雑な情報システム、アプリケーションなどの課題に対して技術支援を行います。 ・システム要件の実現のため、システムアーキテクチャを設計 ・幅広い技術に関する専門知識を持って、システム開発における機能面および非機能面の課題を解決 ・システム生産技術を活用し、開発効率の向上と高品質なシステム開発を実現 【職務詳細】 システム開発における技術のスペシャリストとして、オンプレミスやクラウドのシステム開発において以下のような業務を担当します。 ▼システム開発の上流工程におけるアーキテクチャ設計(機能性/信頼性/使用性/効率性/保守性/移植性等) プロジェクトに参画し、専門知識を持つ有識者として、社会インフラを担う重要システム/アプリケーションを設計します。 ▼アプリケーション開発を中心とした技術支援 アプリケーション開発のプロフェッショナルとして、様々なプロジェクトへの技術支援を行います。 ▼ソフトウェア生産技術の開発・適用支援 ソフトウェアエンジニアリングによる生産技術(生成AI含む)に関して、研究・開発・プロジェクトへの適用支援まで行います。 ▼設計・開発の標準化 ・プロジェクトでの適用に先行して最新技術を試行評価し、生産技術へ活用を図る他、ナレッジ化を推進します。 【働く環境】 配属先:60名規模、20代～30代が中心であり若手から活躍、女性比率20%、スペシャリスト中心 働き方:在宅勤務とオフィス勤務を組み合わせたハイブリッド型、通常時のオフィス出社は週1～2日程度、プロジェクトの拠点などへの出張対応あり。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

●業務内容(概要) 製造業を中心としたクライアントのDX推進を支援し、業務改善・データ活用・工場立ち上げを通じて課題解決を推進します。 ●業務内容(具体的に) クライアント企業のデータを活用し、課題抽出から分析、モデル構築、可視化・レポーティングまでを担当 SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理 統計解析や機械学習モデルの設計・評価 ダッシュボード開発(Tableau、Power BI) PoCから本番導入までの支援 業務改善・工場立ち上げ推進 アジャイル(スクラム)開発の推進 PL候補として、プロジェクトのQCDS管理、顧客折衝、技術選定を担当 ●使用ツール・技術 言語:Python、SQL ライブラリ:Pandas、NumPy、scikit-learn 機械学習:TensorFlow、PyTorch BI:Tableau、Power BI バージョン管理:Git、GitHub クラウド:AWS、Azure 開発管理:Redmine、Backlog、Jira ※変更の範囲:会社の定める業務

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 プラットフォームソリューション第二部 【配属組織について(概要・ミッション)】 最先端の技術を活用して公共分野におけるインフラプラットフォームに携わり、様々な公共システムの基盤を支える業務。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 【職務概要】 ITアーキテクトとして、最新技術をいち早く検証し、顧客にとって最適な技術の組合せを検討・提案し、ソリューション構築を担当していただきます。 そのため、顧客にとって価値の高い業務/システムの企画から構築までを担うために、常に最新技術を貪欲に追い求めることを期待します。 【職務詳細】 企画・プレ段階～構築、稼働、保守までトータルで活動をしていただきます。 どのような技術を用いたアーキテクチャとするかは、お客様の要求をベースに最適な形を検討していただきます。 具体的な職務の概要(流れ)は以下になります。 (1)企画・プレ段階 顧客要求に応じた最新アーキテクチャの検討・提案を行います。 ・製品、サービスを活用検討。 ・セキュリティ等顧客の心配事項に応じた説明 ・社内/社外のサービスとの組合せに関する検討・協議 (2)構築段階～本番稼働以降 実証段階の評価を踏まえ環境等の構築を行い、ノウハウ蓄積を行います。 ・オンプレ、クラウド環境の設計・構築 ・効率的な保守を実現するための設計・実施 ・最新技術の適用事例化(社内発表) 【働く環境】 ・社員と協力会社のチームにより業務遂行します。 ・チームサイズは大規模PJでは数十人、小規模PJでは数名から構成されます。 ・在宅勤務と拠点勤務を適宜組み合わせた勤務体系です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。 予めご了承ください。

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 プラットフォームソリューション第一部 【配属組織について(概要・ミッション)】 日立製作所　公共システム事業部では、官公庁、自治体、研究・教育機関など、公共分野におけるお客様を中心に、ITの側面から支える事業を展開しています。 その中で、プラットフォームソリューション第一部では、従来のオンプレミスやクラウドといったITプラットフォームの専門集団として、公共システム事業部における中～大規模の各種プロジェクトにおいて、最新かつ最適なITプラットフォームの提案、導入、運用を担い、様々なお客様の事業を支えています。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 【職務概要】 ITプラットフォームの専門集団として、公共システム事業部におけるさまざまなプロジェクトにおいて、最適なITプラットフォーム全般の運用・保守を推進する。 【職務詳細】 運用・保守プロジェクト全体またはプロジェクト内チームメンバを推進する。プロジェクト全体の状況を管理、報告するとともに、期待される納期、予算、および対象スコープを守る。 【働く環境】 ①配属組織/チームについて ・配属組織の人数規模:約50名 ・配属チームの人数規模:協力会社メンバ含め総勢数名～数十名規模のプロジェクト 　　※当組織では複数のプロジェクトを対応しているため、その状況により変動。 ・年齢層: 　　20代～50代(30～40代が中心) ・②働き方について 　・基本的に週2～3回の出社。出社以外は在宅勤務可能。但し、プロジェクト状況に応じて、出社回数の増減あり。 　・様々な顧客に対応するため、短期出張(数日～数か月)もプロジェクト状況に応じて有り。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

【職務概要】 ●ミッションクリティカルな情報システムのアプリケーション基盤・ミドルウエアの設計・開発・保守を取りまとめる(プラットフォームエンジニア/アプリケーション基盤アーキテクト) ●上記を推進していく上で、顧客との密なコミュニケーション(協創の精神)をとり、社内ステークホルダ(研究所・製品事業部・協力会社)を取りまとめ、リーダーシップを持って提案～設計構築～保守までを推進する。 【職務詳細】 ●ITインフラ基盤環境(Web/DB/サーバ/ネットワーク/ストレージ/仮想化)について、アーキテクチャ設計やミドルウェア構成の方針を主導し、性能等もふまえた技術的な判断をおこなう。最新技術の導入やトラブル時の技術的な判断・顧客含む関係者との主体的な調整もおこなう。 ●公共調達(入札)のプロジェクトであることから、RFI・RFC・RFPの仕様書の内容を把握し、これに沿って社内における各チームの設計まとめ、顧客や社外マルチベンダとの調整、必要に応じて製品サポート部署との連携をおこなう。 ●顧客のニーズや変化するビジネス要件をいち早く捉え、情報技術の進化やその活用方法を踏まえながら、顧客課題解決に向けた検討・提案をおこなう。

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 医療保険分野において、制度運営を行う基幹システム事業と、データを利活用して国民のQOL向上に貢献するソリューション事業 (モダナイズやクラウド化、次世代システム化、医療DX(マイナンバーカードと保険証の一体化等)、データヘルス等を対応) 希望する事業分野等について、面接時に是非お聞かせください。 【職務概要】 プロジェクトのチームリーダー/サブリーダーとして、お客様等とのコミュニケーションや、チームメンバを牽引して、要件整理や新規事業への提案、システム構築の取り纏めを行います。 【職務詳細】 職務は次の通りです。希望する職務詳細・キャリアプラン等について、面接時に是非お聞かせください。 (1)提案 ・お客様の制度・システムの検討支援、RFI・RFP等への対応 (2)構築 ・お客様・官公庁のステークホルダーと協創し、制度方針の検討 ・検討結果を踏まえたシステム設計 ・設計段階でのシステム利用者からの意見収集、意見の設計への反映 ・設計内容をもとに協力会社への開発作業指示、品質管理、進捗確認 ・お客様・各ステークホルダーと課題調整やリスク管理

【配属組織名】 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 官公ソリューション第二本部 官公システム第九部 【配属組織について(概要・ミッション)】 公共システム事業部は官公庁、自治体、外郭団体等公共分野のお客様を、ITの側面から50年以上にわたって支援しております。具体的には、少子高齢化や環境問題、格差の拡大等、国家規模～地域の課題に対し、「大規模プロジェクトのマネジメントをはじめとしたノウハウ」と「AIやIoT等の新たなデジタルソリューション・モノづくり(設計・開発)」を組合せて答えを導き、人々の安心・安全で住みよい暮らしの実現に貢献しています。 その中で、当部では公共の社会保障分野のシステムに対する提案活動から設計・構築、保守の領域を実施することを通して、国民の生活と直結する社会保障制度をITで支えています。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 【職務概要】 お客様の事業が成功するためのソリューションを提供するために、プロジェクトマネージャーの元、担当プロジェクトの責任者の一人として業務を推進していただきます。 プロジェクトのビジョンと計画書の作成に重点を置き、プロジェクト全体の推進、報告、およびパフォーマンスを管理するとともに、期待される品質、納期、予算、および対象範囲を守る。 【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】 社会保障制度の一つである政府管掌年金事業に対して、業務運営を担っている公的機関が管理する大規模システムの提案から開発・運用保守までをワンストップで実行し、お客様への価値を提供しています。 【職務詳細】 ●プロジェクト計画 プロジェクト計画を作成し全ての活動を特定する。プロジェクトの目標を達成するよう適切に整理し、組織のプロジェクト管理フレームワークに遵守するようにする。 ●プロジェクトのリソース管理 プロジェクト費用を管理し、予測を提供し、適切な時点で予実差異を説明とともに報告することで、プロジェクトリソースの配分を管理し効果的に活用する。 ●プロジェクトのリスク管理 リスク、問題、依存関係、および制約事項を特定、評価して、必要に応じて、それらを上長に報告する。必要な場合は、これらを打開するための解決策を策定、合意し、実施する。 ●要件管理 要件を引き出して、特定することを計画し調整する。プロジェクト期間中は随時、要件を文書化した上で管理し、最終成果物の検証結果をまとめる。要件の変更が発生した場合には、プロジェクトマネージャ、開発チームと連携して変更内容を文書化して顧客の承認を得る手続きを行う。 ●プロジェクトの報告と見直し 重要な情報、コメント、および提言を含むプロジェクトレビューレポートとプレゼンテーションを作成して、レビュープロセスを支援する。利害関係者が、進捗状況を評価し、変更について合意できるようにする。 ●品質保証 プロジェクト内で保証レビューを実施し、第三者による保証レビューの実施を促進する。適切な措置を講じて指摘された問題を解決することで、プロジェクトの納期、予算、品質が守られることを幹部レベルの利害関係者が確信を持てるようにする。 ●プロジェクトチームの管理 要求される成果と、成果を達成するための方向性を伝える。プロジェクトの業務におけるチームの作業を調整する。必要に応じて、チームメンバーの追加支援を要請する。トレーニング、コーチング、およびメンタリングを活用して、チームの能力強化が必要となる改善分野を特定する。 ●利害関係者の管理 ステークホルダーエンゲージメントの活動を実施し、プロジェクト業務での効果的な関係を構築する。利害関係者のニーズおよび懸念事項を確認し、対応できるようにする。 【働く環境】 ●環境 固定席がなく、自由な働き方ができるようにリフォームされた建屋にて好きな座席で作業することが可能です。 ●働き方 リモートワーク可、週1日以上は出社を推奨しています(プロジェクトの状況により変動あり) ※上記内容は、変更となる場合がございます。

【職務概要】 官庁等のお客様向けプロジェクトにおける業務の取り纏め(プロジェクトリーダやチームリーダ)として、お客様の課題を解決するシステムやアプリケーション、ソリューションの設計・開発や運用に従事していただきます。 プロジェクトやチームのリーダとして、お客様のみならず社内を含めた関係者との調整や、担当する範囲のプロジェクト管理も担当していただきます。 【職務詳細】 参画時期によってプロジェクトのフェーズは異なりますが、具体的には以下のとおり上流から下流まで幅広いフェーズに従事していただきます。 ①要件定義・設計フェーズ お客様の課題を解決するソリューションについて、要件の確認や外部仕様、内部仕様を設計し、結果を文書化します。 ・機能要件/非機能要件に対する実現方式や手段、開発手法の具体化 ・設計計画や設計基準、設計標準などの策定 ・アプリケーション/インフラ/運用それぞれの領域に関する仕様調整、設計レビュー ・お客様や社内関係者との各種調整 ②製造・構築・試験 お客様と合意した設計に基づき、ソリューションやシステムを実装し、設計との一致を確認します。 ・実装計画やテスト計画、実装基準の策定 ・実装時に生じる課題への対策や対応方針検討、推進 ・品質状況を監視し、必要に応じた品質確保施策の検討、実施 ・試験結果に基づく定量的、定性的品質評価の実施 ・総合試験、受入試験等システム全体に関わる試験の取り纏め ③運用保守 お客様と合意した運用設計に基づき、システムや業務の運用と保守を実施します。 ・運用保守業務における各種管理(作業管理、課題管理、インシデント管理など) ・必要に応じお客様への改善提案

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

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

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)

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

【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

職務概要 ●新規領域獲得に向けた顧客課題の深堀、企画提案等の活動、要件調整 ●上記を推進していく上で、顧客との密なコミュニケーション(協創の精神)と社内ステークホルダ(研究所・製品事業部・協力会社)を取り纏めるリーダーシップを持って、新しいサービス・ソリューションを提案・推進 ●案件獲得後のシステム構築のリーダとしてプロジェクトを推進 職務詳細 ●超上流を担うSEとして顧客のニーズや変化するビジネス要件をいち早く捉え、情報技術の進化やその活用方法を踏まえながら、顧客課題解決に向けた提案活動を行います。 ●面談、文書分析、ワークフロー分析など、さまざまな方法を使用してビジネス要件を収集し、ターゲットユーザーの役割と課題解決の観点から具体的に要件を規定します。 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 官公ソリューション第二本部 官公システム第二部 配属組織について(概要・ミッション) 官公庁向けのシステムソリューションを提供する組織の中で大規模アカウントを担当。 公共性の高い国民サービスの提供を行うことを主要ミッションとし、大規模プロジェクトのマネジメント力や業務・システム開発ノウハウをコアバリューとして、官公庁関連のお客様へシステム提案～構築～保守までのシステムライフサイクルを一環で推進しています。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8 キャリアパス: ・プロジェクトの提案から開発まで、サブリーダからリーダ、マネージャへキャリアアップしていくキャリアパスとサブリーダ、リーダを経て業務や技術面など専門性の高い職にキャリア変遷するキャリアパスあり

職務概要 パートナー会社を統率し、上記システムの提案や構築において以下の業務に従事していただきます。 官公庁システムにおける提案から設計、構築、運用保守、稼動維持までを一貫して対応することで、幅広い知識と経験を得ることができ、これまでのシステムエンジニアとしてのスキルを最大限に活かしながら、プロジェクトマネジメントの経験も積むことができます。 ●提案 ・顧客の制度検討支援、調査研究、実証実験等の受託 ・各種案件のRFI/RFP対応(ヒアリング、提案検討、費用対効果の検証、資料作成) ・システム構想(DXやモダナイゼーション案件、パッケージ製品との連携案件を含む)の提案や見積り支援 ●構築 ・プロジェクト管理として、開発計画の策定と推進 ・上流設計として、開発方式、生産技術、アーキテクチャ設計等の選定及び適用 ・顧客との仕様調整を含む業務・アプリケーション設計 ・構築作業におけるベンダコントロール等の工程・品質マネジメント業務 ・社内外のステークホルダーを含む仕様調整、テストの推進 職務詳細 具体的な業務は①～⑤に記載の内容で、PM/PLの指導の下、プロジェクトに従事していただきます。 提案から設計、構築、運用保守、稼動維持までを一貫して対応し、顧客のニーズに応えています。さらに、顧客との良好な関係を築くことを大切にし、信頼されるパートナーとして共に成長していきます。この組織の一員として、私たちのミッションに参加していただきます。 ①受注前活動(フロント対応) 　・受注前のシステム提案活動(見積、提案書執筆など) ②プロジェクトの立ち上げ～要件定義、概要設計 　・上流設計工程における顧客・ベンダーとの仕様調整 　・開発手法、アーキテクチャ、前提となるプラットフォーム等の検討、提案 ③設計・プログラミング・テスト 　・品質、コスト、スケジュール等の各種マネジメント ④総合テスト、フィールドテスト 　・日立/顧客内のみならず、社内外の連携先機関とのステークホルダー間での調整、課題解決、総合テストの実施 ⑤システム移行・運用 　・顧客のシステム移行、運用支援に係る作業管理、インシデント対応 ※ポジションについては、アプリケーション開発、ハードウェア・ソフトウェア・ネットワーク等のインフラ構築・運用保守等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。 働く環境 ①配属組織/チーム 　組織規模は社員6名程度(外注先を含めると、50名超)です。 　入社2年目～20年目の人財がバランスよく配置され、若くてフレッシュな方からスキルが高いベテラン層まで配置されています。また、組織内のメンバーからのフォローや知見を得られやすく、風通しが良い環境です。 　経験者採用で入社された方もおり、様々な価値観やバックグラウンドを持つメンバーが切磋琢磨しながら事業を推進しています。 ②働き方について 　顧客先への常駐、PJルーム等の分散拠点はありません。 　在宅勤務を効果的に活用し、一人一人が最も生産性を上げて働ける場所を各人が選んで勤務しています(出社頻度は概ね週2～3日程度)。また、必要に応じて出社日を合わせて対面でコミュニケーションを取ることも心掛けています。 　※年2回(1回につき2日程度)西日本への出張があります。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 社会ビジネスユニット 公共システム事業部 公共ソリューション推進第一本部 公共ソリューション推進第二部 配属組織について(概要・ミッション) 公共システム事業部は官公庁、自治体、外郭団体等公共分野のお客さまを、ITの側面から50年以上にわたって支援しております。 具体的には、少子高齢化や環境問題、テロの脅威、格差の拡大等、国家規模～地域の課題に対し、「大規模プロジェクトのマネジメントをはじめとしたノウハウ」と「AIやIoT等の新たなデジタルソリューション・モノづくり(設計・開発)」を組合せて答えを導き、人々の安心・安全で住みよい暮らしの実現に貢献しています。 公共システム事業部には下記①~⑥の分野があり、今回の募集は③の分野におけるリーダとなります。 ①官公庁分野 　国家的スケールの情報システムを提供し、国家戦略と国民の生活を見えないところで支えています。 ②自治体分野 　住民情報管理や介護保険サービスの情報システムを提供し、住民の安心で健康な暮らしを支えています。 ③社会保障分野 　社会保障分野、マイナンバー制度に係る中央省庁及び外郭団体のお客様に向け、制度・システムの両側面から政府の基盤整備事業を支え、「環境」「レジリエンス」「安心・安全」の価値を社会に提供します。 　お客様の特性から、従前の新技術に加え、ビッグデータ、サービスメッシュやマイグレーション/資産分析等の「システムモダナイゼーション」に係る技術に積極的に取り組んでいます。 ④社会基盤分野 　警察・消防・道路関連のシステム提案・構築を行い、人々の安心・安全な暮らしを支えています。 ⑤ソリューション分野 　監視・防災・ドローン等パブリックセーフティ関連のシステム提案や、映像解析・生体認証等セキュリティ関連のシステム提案、先端基盤・クラウド・プラットフォームの構築を行っています。 ⑥開発分野 　公共システム事業部内、上述の事業分野におけるシステム開発を組織横断的に支えています。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8

職務概要 ・アカウント顧客を担当し、上司やチームリーダの指示を仰ぎながら、顧客の課題やニーズを把握するために必要な情報を収集・分析し、顧客に最適な自事業部門のソリューション(IT・OT・プロダクト)と世の中にある最適なソリューションを組み合わせて提案、受注に繋げる業務です。 ・営業部門のみならず自事業部門で広く人的ネットワークを構築し、自事業部門のソリューションに関する知識・技術動向を理解しながら、既存ビジネスの事業拡大に貢献する活動を行っていただきます。 ・担当市場(政府関連機関)での政策動向を把握し、アカウント市場におけるビジネス領域の拡大に注力することを主体的に実施していただききます。また、日立の営業として最前線で各政策官庁の先端テーマに取り組んでいる自覚とプライドを持ちデジタルガバメントの実現に貢献することを目標とします。 ・チームで連携しながら、業界のトレンドやニーズ等、価値起点も視野に入れた情報収集・分析を通じて社会イノベーション事業に貢献いただきます。 ・業務はお客様と社内とのコミュニケーションを密に行い、情報共有と活発な情報発信を心掛け、チーム一丸となって営業活動を推進いただきます。 職務詳細 ①アカウントマネジメント: ・アカウントとの関係深化のため、新たな製品・サービスソリューションに関する提案計画を策定および実施する。 ・顧客からの問い合わせ等を受付け、これらを解決する最初の窓口として機能する。 ・問題が複雑な場合は、上司に相談し、必要な場合には他部門にも相談したうえで、顧客が適切な対応を受けられるようにする。 ②顧客ニーズの明確化: ・顧客訪問や打合せ毎に明確な目標を設定する。 ・顧客の関心事・ニーズ・課題・懸案事項に沿って情報を提供する。 ・関連する質問をして情報を収集し顧客の関心度合いを量って、更に情報や説明が必要な分野を特定して対応する。 ③営業提案: ・顧客のニーズに最適な製品・サービスソリューションを検討し、顧客に適正価格、条件での案件獲得に努める。 ④継続的改善: ・自身の業務分野における既存業務の見直しに貢献し、継続的な改善点の特定に役立つ新たなアイデアを創出する。 ⑤コンプライアンス: ・組織の方針、手順、関連する規制規範および行動規範についての理解と知識を深め、常にこれらの基準に従って自分の業務を遂行する。 働く環境 ●配属組織構成 組織では20数名が在籍し、20代～50代の幅広い年齢層の社員が活躍しています。経験者採用も含めて様々な経験やバックグラウンドを持ったメンバーが集まっており、数名のTeam単位で共同で戦略立案、提案活動を担当しています。職場では明るくオープンな雰囲気の中で、皆が真摯に業務に取り組んでいます。 ●働き方 配属後は、課長や指導員の下で、業務の進め方を学んでいただきます。 又、長期で継続的に教育カリキュラムが組まれており、年次にあった研修制度によりスキル向上を図ります。 若手を中心に経験者採用で活躍しているメンバーも多く、在宅勤務と出社勤務もフレキシブルに組み合わせながら仕事を進めていただけます。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ●携わる事業・ビジネス・サービス・製品 　中央省庁における基幹システム/DXプロジェクトの受注に向けた、企画提案営業を実施しています。 　特にサイバーセキュリティ分野においては多様な提案活動強化が急務であり、自社商材、他社商材を組み合わせる等による自由な発想を持った課題解決支援を行っています。 ●参考資料 ・社会ビジネスユニット 紹介映像:https://www.youtube.com/watch?v=OH2VzfM7u7U 　→社会ビジネスユニットおよび公共システム部門の事業概要について紹介しています。 ・公共ITソリューションHP:https://www.hitachi.co.jp/Div/jkk/ 　→公共システム部門のソリューション・製品や導入事例について掲載しています。 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共システム営業統括本部 第三営業本部 第十営業部 配属組織について(概要・ミッション) ●組織概要 第十営業部は、「政策官庁の政策・施策」を、アカウントに限らない日立事業(人財・技術)とのマッチング(新結合)に注力し、国プロ参画から社会実装活動、従来SI事業まで幅広に取り組みます。 特に、他BUとの連携も積極的に推進し、新事業発展を目標に全体コーディネートにも挑みます。 ●担当顧客・ミッション 各政府機関に対して、4グループ体制と各ミッションの元で営業活動を推進しています。 第1G:サイバーセキュリティを基軸とした社会基盤案件の獲得 第2G:社会課題起点による新たな社会インフラの創出 第3G:未開拓領域への積極的リーチによる市場拡大 第4G:政府DX施策の司令塔であるデジタル庁における各種案件獲得 キャリアパス ・課長クラスのもとで、OJTにて基礎知識・スキルを身に付けます。経験豊かな上長、同僚と共に、早期に担当顧客のメイン営業を担っていただきたいと考えています。 ・配属と同時に担当顧客を持ち、前職での経験・ノウハウに加えて日立の製品・サービスや社内業務を習得しながら即戦力として活躍いただきます。また、継続的に日立社内の豊富な教育カリキュラムを受講することにより常に最新のビジネススキルを身に着けることができます。 ・日立での社歴に関係なく能力や経験、資格が求められるポジションと合致すれば、上位職への登用の可能性もあります。

職務概要 ●ITアーキテクトとして下記の3点を期待しています。 (1)顧客要求に応じた最適なアーキテクチャの検討を行い、提案することができる。 (2)検討・提案したソリューションの設計・構築をチームを率いて担当することができる。 (3)常に最新技術を貪欲に追い求めることができる。 職務詳細 企画・プレ段階、設計・構築段階、保守・運用段階までトータルで活動をしていただきます。 具体的な職務は下記の通り。 (1)企画・プレ段階 ●顧客の要求に応じた最適なアーキテクチャの検討・提案を行います。 ・顧客の要求事項や課題の整理 ・自社/他社の製品やサービスの適用検討 ・PoCや検証による評価 ・顧客への提案やプレゼン (2)設計・構築段階、保守・運用段階 ●製品やサービスの導入、ITインフラの保守・運用、得られた技術のノウハウ蓄積を行います。 ・自社/他社の製品やサービスの設計・構築 ・データ移行や顧客への研修・教育 ・安定的・効率的な保守・運用を実現するための設計・オペレーション ・最新技術の適用事例化(社内外での発表) 働く環境 ・社員と協力会社でチームを構成して業務を遂行します。 ・チームは大規模プロジェクトでは数十人、小規模プロジェクトでは数名で構成されます。 ・在宅勤務と拠点勤務を適宜組み合わせた勤務体系です。 ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(公共システム) 公共基盤ソリューション本部 プラットフォームソリューション第三部 配属組織について(概要・ミッション) 公共分野において顧客のニーズに合わせた最適なアーキテクチャの選定・導入・運用を行い、効率的かつ安全なITインフラを提供する業務です。 【参考資料】 ・SEトップメッセージ:https://youtu.be/Nbqq3aqnRag ・事業部紹介映像:https://youtu.be/QJrlX_UvWS8

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。

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。