年収700万円以上のITエンジニア求人・転職情報

当社の大手企業向け人事・給与システムの「Combosite」の開発・CI/CD構築保守・インフラ整備保守 ・webサービスの開発設計を横断的に行っていただきます。 【具体的な業務】 ●playingマネージャーとして、メンバーと同じように実装する ●メンバーの成果物に対するレビュー ●他部門や他チームとの各種調整 ●開発物の決定と見積もり 【開発の詳細】 <Combosite部分> 開発速度の向上・軽量化を目的に、TypeScript、Augular、FireStoreを用いたサーバーレス開発を行っています。 ●技術スタック 使用言語:TypeScript(Node.js) フレームワーク:Angular 開発環境:Cursor データベース:firestore,Elasticsearch 開発ツール:GitHub,Cypress,Figma,storybook,Flagxs,Notion,slack,firefoo" <共創DB部分> TypeScript、Angular、Auroraを用いたサーバーレス開発を行っています。 CI/CDの環境構築 webインフラ整備保守 ●技術スタック 使用言語:TypeScript(Node.js) 開発環境:Cursor(DevContainer) データベース:Aurora RDS(Postgres SQL) クラウドサービス:AWS

【プロダクトについて】 導入支援の中心となるのは、自社開発のHR共創プラットフォーム「Pathoslogos」です。 このプロダクトは、申請・承認・人事情報連携などを司る共通基盤として機能し、他社SaaS(給与、労務、勤怠、評価など)と柔軟に連携。 単なるSaaS導入ではなく、企業ごとに異なる人事業務全体を“つなぎ直す”という発想で設計されています。 【期待される役割】 ●顧客・社内・パートナーを横断的に巻き込み、プロジェクト全体の成功に責任を持つ“司令塔”としての推進 ●単なるプロダクト導入にとどまらず、業務改革(BPR)・人事DXの伴走者として価値を発揮 ●テクノロジーと業務視点の両軸で、顧客の「あるべき人事体制」の実現を支援 【業務内容】 ●自社プロダクト+外部SaaSを組み合わせた業務ソリューション導入プロジェクトの総合管理 ●顧客の人事課題・業務要件・運用方針のヒアリングと業務要件定義 ●導入スコープ設計、ロードマップ策定、導入ステップ設計 ●社内開発チーム・外部SaaSベンダー・クライアントとの調整/進捗管理/リスク管理 ●導入フェーズごとの課題抽出、優先順位付け、アクションプラン立案 ●システム連携・初期運用支援・サポート体制の設計 ●プロジェクトで得られたフィードバックの社内共有/プロダクト改善への提案/営業チームへの知見還元 【立ち上がり方】 入社当初は、先輩PMがリードする複数案件の中に「サブ担当」としてジョインし、プロジェクトの進め方や自社プロダクトの設計思想、顧客業務の捉え方などを実務を通じてキャッチアップいただきます。 並行して、当社が扱う外部SaaS群の連携特性や制約、現場で起こりがちなオペレーション課題などを把握いただき、早ければ数ヶ月以内に1〜2件の案件を主担当としてお任せしていきます。 中長期的には、導入プロセスの標準化/他PMへのナレッジ展開/改善提案など、組織全体への影響力を持った役割も期待しています。 「いきなり全部1人で回す」体制ではなく、必ずチームで進めていく文化ですので、SaaS導入未経験の方でも安心して成長していただけます。

Combositeや共創プラットフォームで対応できない顧客の個別要件に対しての解決策として、BaaS(Backend as a Service)のようなアプリケーションの開発をしています。 【具体的な業務】 ●営業、導入コンサルとの仕様調整(要件定義) ●機能開発(設計、開発、テスト) ●リリース作業 【業務対象範囲】 ●バックエンド(Combositeとの連携処理なども含む) ●フロントエンド ●インフラ(インフラチームに協力して進めることが基本) 【技術スタック】 使用言語:TypeScript(Node.js) フレームワーク:Angular 開発環境:Cursor データベース:firestore,Elasticsearch 開発ツール:GitHub,Cypress,Figma,storybook,Flagxs,Notion,slack,firefoo

人事給与システムであるCombositeの開発をしており、新規実装や既存機能拡張と保守対応の両方をしています。 【具体的な業務内容】 ●「要件定義→設計→実装→テスト」の全工程を対応し、実装する ●メンバーの成果物に対するレビュー(マネージャー業務) ●他部門や他チームとの各種調整(マネージャー業務) ●開発物の決定と見積もり(マネージャー業務) 【業務詳細】 ●フロントエンド:バックエンドが7:3の割合で開発が進んでいます。(将来的にはフロントエンドの開発のみになる予定です。) ●ユーザーが使うときの使いやすさや画面の利便性の向上が大きなミッションであり、UI/UXに対する一般論的な解決策だけでなく、人事担当者の実際の業務内容から最適なUXを考えて開発を進めていきます。 【技術スタック】 使用言語:TypeScript フレームワーク:Angular 開発環境:Cursor データベース:firestore,Elasticsearch 開発ツール:GitHub,Cypress,Figma,storybook,Flagxs,Notion,slack,firefoo

共創プラットフォームと共創パートナーを接続する基盤を構築しています。 共創パートナーの業務やAPI仕様を理解した上で、お客様の業務フローに沿ってAPI連携の開発を行っています。 【具体的な業務内容】 ●機能の企画検討・設計・機能開発・テスト ●既存機能の拡張開発・不具合修正 ●SaaSのAPI仕様調査 ●Workatoでのレシピ設計 ●連携仕様のドキュメンテーション ●仕様調整 ●社内外折衝(社外は主にSaaSとの折衝) 【技術スタック】 使用言語:Ruby, TypeScript, Terraform(AWS) 開発環境:Workato フレームワーク:Angular クラウドサービス:AWS

人事給与システムであるCombositeの開発をしており、新規実装や既存機能拡張と保守対応の両方をしています。 【具体的な業務内容】 ●「要件定義→設計→実装→テスト」の全工程を対応し、実装する ●メンバーの成果物に対するレビュー(マネージャー業務) ●他部門や他チームとの各種調整(マネージャー業務) ●開発物の決定と見積もり(マネージャー業務) 【業務詳細】 ●共創プラットフォームとの連携部分の開発がメインとなります。 ●Combositeは共創プラットフォームから見たときに核を担う立場のSaaSであるため、他共創プラットフォームに接続しているSaaSへの影響等ありとあらゆる要因を理解しながら進める必要があります。 ●共創プラットフォームや他SaaSへの理解およびCombositeにおいても連携部分の理解だけでなく、人事側や給与側への機能理解をキャッチアップしながら進めていく業務です。 【技術スタック】 使用言語:TypeScript(Node.js) フレームワーク:Angular 開発環境:Cursor データベース:firestore,Elasticsearch 開発ツール:GitHub,Cypress,Figma,storybook,Flagxs,Notion,slack,firefoo

共創プラットフォームに蓄積されたデータを利用したデータ分析基盤の提供を行っています。 BIツール上でデータを可視化するために、共創プラットフォームのデータをETL処理(抽出・変換・読込)を実施する機能の開発ならびに、標準サービスとして提供しているAWSのBIツール(QuickSight)の保守を行っています。 【具体的な業務内容】 ●新機能の企画検討・設計・機能開発・テスト ●既存機能の機能拡張開発・不具合修正 ●営業/導入コンサルタントとの仕様調整 ●設計・開発成果物のレビュー対応 ●リリース作業 ●運用保守対応 【技術スタック】 使用言語:TypeScript 開発環境:Cursor(DevContainer) クラウドサービス:AWS データベース:Aurora RDS(Postgres SQL) データ処理:StepFunctions、ECS(Fargate)、AWS Glue、Athena、Lambda、S3 データ可視化:QuickSight

人事給与システムであるCombositeの開発をしており、新規実装や既存機能拡張と保守対応の両方をしています。 【具体的な業務内容】 ●「要件定義→設計→実装→テスト」の全工程を対応し、実装する ●メンバーの成果物に対するレビュー(マネージャー業務) ●他部門や他チームとの各種調整(マネージャー業務) ●開発物の決定と見積もり(マネージャー業務) 【業務詳細】 ●計算ロジックの新規機能開発や機能拡張が中心であり、金額にかかわる部分のため特に品質が重要な領域です。 ●多くのユーザーに喜ばれる機能性を考え尽くし、「人事給与SaaSとして最も良い機能とは何か」を追及していただきます。 ●バックエンド実装がメインではありますが、一部フロントエンド開発にも関わっていただきます。 ●現在は非機能にもこだわっており、最新のクラウド技術を利用して高い速度かつ高可用性のシステム構築にも取り組んでいます。 【技術スタック】 使用言語:TypeScript(Node.js) フレームワーク:Angular 開発環境:Cursor データベース:firestore,Elasticsearch 開発ツール:GitHub,Cypress,Figma,storybook,Flagxs,Notion,slack,firefoo

主に、外部システムとの連携機能の開発や共創プラットフォームの管理機能のバックエンド開発を主としたサービス全般の開発・管理を行っています。 【具体的な業務内容】 ●外部システムとの連携機能と共創プラットフォームの管理機能の仕様検討・設計・開発・テスト →ユーザーのニーズに基づき、新しい機能の企画・設計から開発・テストまでを一貫して担当します。 ●導入コンサルタントとの仕様調整 →顧客やビジネスサイドの要望を受けて、仕様のすり合わせを行い、プロダクトに適切に反映させます。 ●ユーザーからの問い合わせ対応 →ユーザーの質問や問題解決に対応し、安定した運用保守を実現します。 ●リリース作業 →開発した機能のリリース準備、デプロイ作業を行い、安定した運用につなげます。 【技術スタック】 使用言語:TypeScript(Node.js) 開発環境:Cursor(DevContainer) データベース:Aurora RDS(Postgres SQL) クラウドサービス:AWS API:GraphQL

●IT戦略の策定・実行 ・全社IT戦略・情シスロードマップの策定とアップデート ・IT投資計画/予算策定/ベンダーマネジメント ・経営陣・各事業部門と連携した、業務プロセス変革・DX推進 ●パブリッククラウド・SaaS のガバナンス ・AWS / Google Cloud / Azure を含むパブリッククラウドの全社統制(権限・監査・コスト・セキュリティ) ・Google Workspace、Microsoft 365、Slack、Notion などの SaaS ガバナンス設計 ・IDaaS(Okta / Entra ID / Google など)を中核としたシングルサインオン・ゼロトラスト設計 ・デバイス管理(MDM/EDR)、ネットワーク、VPN/ZTNA の設計運用 ●生成AI/Claude などの全社活用とガバナンス ・Claude をはじめとした生成AIツールの全社導入・運用設計 ・生成AI利用ポリシー、データ取扱いガイドライン、監査・ログ統制の設計 ・社員が安心して『触りに行ける』環境作り(過度な制限ではなく、賢いガードレール設計) ・AI起点での社内業務自動化、生産性向上施策のリード ●情報セキュリティ・コンプライアンス ・ISMS / Pマーク / SOC2 などの認証・監査対応(必要に応じて) ・インシデント対応体制、ログ・監視基盤の設計運用 ・リスクベースでの統制設計(『何を厳しく、何を緩く』のメリハリ)

●具体的な仕事内容 配属事業部の部長orグループ長として、エンジニアやPM、PLを束ね、開発プロジェクトまたは運用・インフラ領域の統括をお任せします。プロジェクトの成功とメンバー育成をリーディングいただきます。 <事業成長への貢献> 既存事業の運用改善・収益性向上、新規案件の創出・アップセル、採用・組織拡大への貢献 <プロジェクト管理> 進捗・品質・予算管理、および顧客との折衝(超上流工程から参画)、アップセル <技術選定・アーキテクチャ設計> 現場のテックリードと連携した最適なソリューションの提案 <組織マネジメント> メンバーの評価、1on1、キャリア開発支援 【配属想定】 事業部長と連携し、事業推進いただく部長orグループ長として、下記いずれかの部門への配属を想定しております。 ・フィナンシャルソリューション事業部 創業時からの金融開発や大規模開発 PJ が多数。Java による Web アプリケーション開発を得意とし、500 人月以上の大規模開発実績も遂行可能。銀行向け Web システム・営業店システムをフルスタックで担当する部、システムアーキテクチャを一から提案できる部、プライム案件で LLM を用いたシステム開発に取り組む部など、部ごとに特色があります。大型 PJ が多く、マネジメント経験を積める点も魅力です。 ・フューチャーリンク事業部 業界問わずコンシューマ向け案件が多く、PHP・TypeScript 等での Web アプリケーション開発を得意とします。1 名〜10 名程度まで大小さまざまな案件があり、大規模システムの構築やパブリッククラウドの活用を学べる部、業務アプリケーションを中心にミドルウェア設定・運用保守・移行まで幅広く経験できる部など、部ごとに強みが異なります。今後はスマホアプリ開発領域の拡大も予定しています。 ・アドバンストテクノロジー事業部 プライム案件を中心に、モダンなものからマイナーな技術まで幅広く対応。Web フロントエンド(React/Vue.js)、バックエンド(Go/Node.js/Python)、クラウド(AWS/GCP)を活用し、AI を活用した SDD(仕様駆動開発)など開発効率と品質を高める新しい手法を積極的に取り入れています。デイリーユーザー 100 万人超のモバイルアプリ開発など大企業の重要案件も複数担当し、勉強会もエンジニア主体で盛んに開催しています。 ・ビジネスプロセスアウトソーシング事業部 運用専門部隊として、障害対応をはじめ様々な IT 運用管理をアウトソーシング。開発から運用までトータルで提案できる組織を目指しています。AI の進化により運用保守費用は中長期的に低下していくと見据え、それだけに依存しない新たな収益の柱を自ら生み出すべく、AIOps プロダクト開発にも注力していく予定です。 ・RGA 事業部 AWS/GCP/Azure 等のパブリッククラウドに加え、オンプレミス・プライベートクラウド環境(2 拠点→1 拠点への移行等を含む)の設計・構築・運用も担当。SRE、CI/CD 構築・改善、監視の自動化まで、上流から下流までワンストップで経験でき、アプリケーション側の自動化アーキテクト業務を通じて DevOps 文化にも触れられます。エネルギー企業のサーバーレス基盤や社会インフラ企業の一般ユーザー向けサービス基盤など、様々な案件がございます。

●本ポジションは GRIDの開発は、社会インフラ事業者向けのエンタープライズシステムを、要件定義から運用まで一貫して手がける受託・共創型のソフトウェア開発です。中核となる技術は数理最適化であり、本ポジションが担う品質保証の対象も、その開発プロセスとシステム品質です。 担当いただくプロジェクトそのものが数理最適化・AI技術を用いたソリューションであるため、業務を通じてその領域に触れることができます。全社の制度としてAIキャッチアッププログラムもございます。 今回募集しているのは、ソフトウェア開発における品質保証(QA)のプロフェッショナルです。AI・機械学習に関する専門知識は、入社時点では必須としておりません。 ●体制と権限 1人目のポジションであるため、権限と役割分担は下記を想定しております。 ・レポートライン └事業管掌取締役の直下。開発部門の内側ではなく、全社の品質機能として置きます。 ・リリース可否 └リリース判定ゲートの設計と、その運用における品質面の判断を本ポジションが担います。 ・対象範囲 └並行する主要プロジェクトのソフトウェア品質 ・役割分担 └アルゴリズムの妥当性評価:データサイエンティストが担当 └テストの実施:各プロジェクトの開発メンバーおよび外部委託が担当 └本ポジション:上流の品質設計、テスト戦略、プロセス標準、リリース判定 ・チーム └立ち上げ期は1名。2人目以降の要員計画は、ご自身で設計いただくことが可能です。 ※対象は「ソフトウェア品質」となります。蓄電池・データセンター等のインフラアセット事業における設備・運用・安全品質は、本ポジションの業務対象には含みません。 ●仕事内容 次の3つを担っていただきます。立ち上げ期は、①と③に比重を置きながら②を並行して進めるイメージです。また立ち上げ期は、ご自身でテスト設計やレビューに手を動かしていただく想定もしております。 ① 上流品質・開発プロセスの設計(シフトレフト) ・要件定義・基本設計の段階での品質判定 ─ 要件の検証可能性、非機能要件、受け入れ基準の明確化 ・テスト戦略・テスト計画の策定と、開発プロセスへの組み込み ・品質メトリクスの定義と可視化 ─ 不具合の発生工程・原因分析、収束予測、手戻り工数の把握 ・レビュー基準・テスト設計テンプレートの整備と、開発メンバーへの浸透 ② QA体制の立ち上げ ・GRID版QA標準(プロセス・成果物・判定基準)の策定と社内展開 ・必要に応じて、テスト自動化(CI/CD、API、E2E)の方針策定と推進 ─ 対象範囲の設計、投資判断、導入の段取りまでを担っていただきます。パイプラインの実装そのものは開発チームまたは外部委託が担うため、ご自身がコードを書いて構築することまでは求めません。 ・将来のQAチーム組成に向けた要員計画・育成設計・採用要件の設計 ③ 顧客案件の納品品質ガバナンス ・顧客共創・受託プロジェクトにおけるリリース判定ゲートの設計と運用 ・エンタープライズ顧客への品質報告、および不具合が発生した際の説明・折衝。プロジェクトマネージャーと連携しつつ、品質面の窓口として主体的に担っていただきます。 ・不具合分析と是正・予防措置 ・プロジェクトを横断した品質リスクの検知と、開発部門・経営への共有 ●入社後の立ち上がり(想定) 〜3ヶ月 : 主要プロジェクトへの同席と現状把握。不具合・手戻り工数の実態をデータで計測し、ベースラインを置く(最初はこちらからお任せします)。 〜6ヶ月 : 上流レビューへの参画を開始。テスト戦略・受け入れ基準のテンプレートを1〜2プロジェクトで試行し、型を固める。並行して、担当プロジェクトを通じて事業ドメインの知識をキャッチアップいただきます。 〜12ヶ月 : GRID版QA標準として全開発プロジェクトへ展開。リリース判定ゲートの運用開始、テスト自動化の方針策定、QA体制のロードマップ提示。

担当するサービスについて、次の5つを担っていただきます。 出発点は「1. 捉える」で、経営の構想を売れるサービスに落とし込む「3. 形にする」も同じ比重です。サービスとして最も大切なのは「5. 型にする」です。 【1. 捉える ― 技術トレンドを誰よりも早くキャッチし、自社での実践につなげる】 ・AIエージェント・生成AI・データ基盤の新しい技術・サービス・トピックスを、国内外の情報源から誰よりも早くキャッチし、何が変わるのか、いまの仕組みを置き換えられるのか、判断の軸を整理します。 ・見極めた技術を、立ち上げリーダーとともに自社の情報システム部門・問い合わせ対応などの社内の環境で実践し、効果と課題を確かめます。 ・AIの中核は先端企業の進化に任せ、当社はその周辺のどこで価値を出すか。 その切り分けと、サービスのアーキテクチャを考えます。 【2. けん引する ― 立ち上げリーダーを、技術でリードする】 ・キャッチした情報と判断の軸、実践の結果をチームに広げ、メンバーそれぞれの情報収集を、チームの知見と技術の標準に変えます。 ・立ち上げリーダーの相談相手として、技術の選定・組み合わせ、セキュリティ・権限・運用のしやすさを含めた要となる判断をリードします。 ・相談相手として関わる範囲は、立ち上げリーダー層に絞ります。 メンバーのマネジメントは立ち上げリーダーが担い、顧客先に分かれて働く多数のエンジニアを直接管理することは求めません。 【3. 形にする ― 経営の構想と顧客の課題を、売れるサービスに設計する】 ・経営トップや顧客の構想・要望の意図をくみ取り、誰のどの課題を解くか、どの範囲で、どの順番で出すかを決め、優先順位をつけてエンジニアが動ける単位に落とし込みます。 ・経営トップの構想や新しい提案について、技術と市場の両面から実現性を確かめて優先順位をつけ、「いま何をやるか」を決めて、チームが迷わず進める状態をつくります。 ・価値(工数削減・期間短縮などの効果を数字で示す)、段階別のメニューと対象範囲、成果物、価格と契約の形、収支と体制を設計します。 ・段階ごとの計画と、進めるかどうかの判断の基準を決め、経営層とすり合わせながら進めます。 出発点は技術ではなく顧客の課題で、最新の技術はそれを解く手段として選びます。 【4. 出して磨く ― 自社・既存顧客で試行し、事業として育てる】 ・自社・既存顧客での試行で効果を測り、本格的な提供へ広げるかを経営と判断します。 ・入り口となる提案メニュー(診断・アセスメントなど)、提案書、導入事例、価格表を整え、営業担当と組んで顧客の前に立ち、技術を語れるプリセールスとして提案と最初の提供を担います。 ・提供を始めたあとも、粗利・受注件数・継続率などの指標を追い、顧客の声をサービスに組み込み、メニュー・提供方法・価格を見直し続けます。 【5. 型にする ― 誰が提供しても同じ品質で届けられる状態にする】 ・提供の手順、成果物のテンプレート、規模別の見積りの算定表、品質の基準、AIの仕組みの構築・運用手順を「型」として整え、立ち上げリーダーとともに現場に広げます。 ・案件ごとの学びを型に戻し、提供するたびにサービスが強くなる仕組みをつくります。 【入社後のロードマップ】 【入社〜3ヶ月】 進行中のサービス(AIの利用ルールの運用支援、AIヘルプデスクなど)と経営の構想をつかみ、使っている技術を棚卸しします。 技術の最新の動向を捉え、自社の環境での実践につなげながら、最初に出すサービスの対象・範囲・優先順位を経営層とすり合わせて決めます。 【3〜6ヶ月】 自社・既存顧客で試行し、効果を測ります。 価値・メニュー・価格・提案書を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。 技術の判断の軸をチームに広げ、立ち上げリーダーの技術の標準をそろえます。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。 提供の手順・見積り・品質の型を整え、指標を追いながら、メニュー・価格を改善します。 【1年〜】 サービスの責任者(オファリングオーナー)として、サービスとチームを育てていただきます。 技術の先端を取り込み、AI導入の伴走など次のサービスの立ち上げもリードいただきます。 ※ 進む速さはご経験と成果によって変わります。 どこから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 【あえてお伝えしたい「厳しいリアル」】 【最新の技術を追い続けることが、仕事そのものです】 AIエージェント・データ基盤の領域は、数か月で前提が変わります。 業務の中で情報を集め、見極め続けることが仕事の一部です。 それを楽しめる方には面白く、そうでない方には負担の大きい環境です。 【サービスの形は、これから一緒につくります】 どのサービスを、どの範囲で、どの順番で出すかは、経営と議論しながら具体化している段階です。 決まった計画をなぞる仕事ではなく、経営の構想と市場の動きを踏まえて、目的に立ち返りながら優先順位をつけ、前に進める力が求められます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人がほとんどです】 運用・ヘルプデスクのエンジニアの多くは、顧客の情報システム部門の現場で日々の業務を担っています。 サービスづくりに関わる時間は、事業の責任者と調整しながら確保します。 【営業を一人で背負う必要はありませんが、顧客の前には立っていただきます】 営業担当と組む体制で進めます。 一方で、試行の段階の提案と最初の提供では、ご自身が技術を語れる立場として顧客と直接向き合います。 【原則「出社」の環境です(リモートワーク不可)】 立ち上げの段階は、経営層・チームのエンジニアとの密なコミュニケーションと、速い意思決定が欠かせないと考えているためです。 【担当していただくサービス】 【サービスの方向性】 情報システム部門の業務を、生成AIを組み込んだ「型のある商品(オファリング)」として届ける(人月の支援からの転換) 【サービスの中身(例)】 ① AIの利用ルールの運用支援:当社のAI活用の知見をもとに、生成AIの利用規程の策定と運用を、実際に動く画面とあわせて提供(顧問・研修へも展開) ② AIヘルプデスク:社内の問い合わせ対応へのAIの組み込み。 対応記録の蓄積と分析、ナレッジ(RAG)・AIエージェントを使った回答の自動化 ③ 情報システム部門の運用の標準メニュー:既存の顧客の業務を棚卸しし、標準メニュー・運用手順・サービスレベル・価格にまとめる 【立ち上げの進め方】 課題の発見 → 対象と提供範囲の絞り込み → 事業計画(価値・価格・収支・体制)→ 型づくり(手順・テンプレート・ツール)→ 自社・既存顧客での試行と効果測定 → 販売開始と改善。 段階ごとに、経営と「進めるか、直すか」を判断しながら進めます。 【いまの進み方】 立ち上げリーダーが自ら手を動かして、サービスの形をつくっています。 自社の情報システム部門・人事の問い合わせ対応と、その記録の蓄積も進めています。 サービスの形は経営と議論しながら具体化している段階で、顧客に出してフィードバックを得るサイクルは、これからつくります。 【一緒に動くメンバー】 サービスの立ち上げリーダー、営業担当、経営層。 必要に応じて、顧客の情報システム部門で運用・ヘルプデスクを担う社内のエンジニア、システム開発のエンジニア ※ どのサービスから担っていただくかは、ご経験をうかがったうえで一緒に決めます。 将来は、AI導入の伴走など、次のサービスの立ち上げにも広げていきます。 【技術環境】 【生成AI】 Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Azure OpenAI、Dify(LLM/RAG/AIエージェント) 【データ】 Databricks、問い合わせ対応の記録を蓄積・分析するデータ分析基盤 【Microsoft 365】 Microsoft 365、Entra ID、Intune、Exchange Online、SharePoint、Teams 【自動化】 Power Automate、Power Apps、PowerShell 【運用】 ITサービスマネジメント(ITSM)、AIOps 【AI開発ツール】 Cursor、Claude Code ※ 上記にとらわれず、新しい技術・サービスを試し、取り入れることを歓迎します。 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】 本ポジションでは、金融機関向け自社プロダクト「Trust TLanP」におけるQA業務を担当いただきます。 Trust TLanPは、AIを活用してレガシーシステム刷新を支援するB2B SaaSです。エンタープライズ企業への提供拡大に伴い、安定したプロダクト品質を継続的に担保できるQA体制を強化していきます。 PdM、エンジニア、デザイナー等と連携しながら、日々のQA業務に加え、テスト自動化やQAプロセスの改善にも取り組んでいただきます。 【具体的な業務内容】 • Trust TLanPの品質保証に関する一連の業務 新機能・機能改修に対するテスト観点の整理、テスト設計、検証 リリース前後における品質確認および回帰テスト E2E/APIテストの自動化、継続的なメンテナンス 不具合の再現確認、整理、開発チームとの連携 • PdM、エンジニア、デザイナーと連携した開発プロセスへの参加 • プロダクト利用時に発生した品質課題について、カスタマーサクセスや営業と連携した調査・改善 • テスト効率や品質向上に向けたQAプロセスの改善 業務変更の範囲 (雇入れ直後) |IT専門職 (変更の範囲) |すべての業務への配置転換あり

本ポジションでは、プロジェクトおよび組織全体の「技術的な意思決定」と「標準化」を主導していただきます。 また詳細な実装や各種テスト等の実務については、メンバーや若手・ミドル層のエンジニアを主導しながら実施していただきます。 ●大規模・ミッションクリティカルなシステムの要件定義・設計 数千万人が利用する通信サービスや公共インフラの基幹NW、データセンターNWの最上流工程を担当。 最新のプロトコルや仮想化技術を駆使し、安定性と拡張性を両立した次世代アーキテクチャをデザインします。 ●アーキテクチャ設計および技術選定の最終意思決定 プロジェクト要件に応じたフレームワークやOSS、各種インフラ・ネットワーク機器の調査・評価を行い、最適な技術を選定・導入。 潜在的な技術的課題やリスクを基本・詳細設計の段階で特定し、プロジェクトマネージャーと連携して解決策を構築。 ●クオリティコントロール チーム全体のコードクオリティを担保するための設計レビュー・コードレビュー方針の策定。 テスト - 品質保証(開発クオリティの確認) ●実装 システムのパフォーマンス・堅牢性を左右するコアモジュール ●自社プロダクト創出への貢献(インキュベーション機能) 大手クライアントの最先端ネットワーク環境で得られた知見や共通の課題を抽出し、使い捨てにしない自社資産(新規プロダクトや機能)へと昇華させるための技術的なアプローチ・検討。 ●チーム全体の技術底上げ(メンター・リード) 若手～ミドル層エンジニア(別募集のジュニア～ミドルポジション等)への具体的な技術指導、技術的なベストプラクティスの共有によるチームの生産性向上。 ●開発環境 開発言語 Typescript / Python / Java フレームワーク React, Flask, FastAPI, SQLAlchemy, Spring プロジェクト管理, CI/CD Redmine, Jenkins 情報共有ツール Slack, Google Meet, Microsoft Teams OS Linux/Unix データベース PostgreSQL, mySQL, MariaDB, ElasticSearch 仮想化技術 OpenStack, Docker, Podman バージョン管理 Git クラウド AWS, Azure, GCP AI Claude Code, ChatGPT/Codex, Gemini その他 OSS 全般

本ポジションでは、プロジェクトおよび組織全体の「技術的な意思決定」と「標準化」を主導していただきます。 また詳細な実装や各種テスト等の実務については、メンバーや若手・ミドル層のエンジニアを主導しながら実施していただきます。 ●大規模・ミッションクリティカルなシステムの要件定義・設計 数千万人が利用する通信サービスや公共インフラの基幹NW、データセンターNWの最上流工程を担当。 最新のプロトコルや仮想化技術を駆使し、安定性と拡張性を両立した次世代アーキテクチャをデザインします。 ●アーキテクチャ設計および技術選定の最終意思決定 プロジェクト要件に応じたフレームワークやOSS、各種インフラ・ネットワーク機器の調査・評価を行い、最適な技術を選定・導入。 潜在的な技術的課題やリスクを基本・詳細設計の段階で特定し、プロジェクトマネージャーと連携して解決策を構築。 ●クオリティコントロール チーム全体のコードクオリティを担保するための設計レビュー・コードレビュー方針の策定。 テスト - 品質保証(開発クオリティの確認) ●実装 システムのパフォーマンス・堅牢性を左右するコアモジュール ●自社プロダクト創出への貢献(インキュベーション機能) 大手クライアントの最先端ネットワーク環境で得られた知見や共通の課題を抽出し、使い捨てにしない自社資産(新規プロダクトや機能)へと昇華させるための技術的なアプローチ・検討。 ●チーム全体の技術底上げ(メンター・リード) 若手～ミドル層エンジニア(別募集のジュニア～ミドルポジション等)への具体的な技術指導、技術的なベストプラクティスの共有によるチームの生産性向上。 ●開発環境 開発言語 Typescript / Python / Java フレームワーク React, Flask, FastAPI, SQLAlchemy, Spring プロジェクト管理, CI/CD Redmine, Jenkins 情報共有ツール Slack, Google Meet, Microsoft Teams OS Linux / Unix データベース PostgreSQL, mySQL, MariaDB, ElasticSearch 仮想化技術 OpenStack, Docker, Podman バージョン管理 Git クラウド AWS, Azure, GCP AI Claude Code, ChatGPT/Codex, Gemini その他 OSS 全般

会員数約25万人以上、累計成約件数5000件以上と業界No.1サービス(※)として急成長するM&Aプラットフォーム「BATONZ」や金融機関向けM&A支援SaaS「B MASS」を展開しています。 当社の開発組織では「誰もが簡単に使えるM&Aプラットフォームを提供し、より多くの方にM&Aの成功体験を届ける」をミッションに掲げています。本ポジションでは、以下の役割を期待しております。 ①各エンジニアリンググループのピープルマネジメント ②開発ロードマップに沿ったプロダクト戦略の立案/実装 CTOに伴走する形で実施していただきます。 <業務詳細> ・Ruby on Rails等のフレームワーク、ライブラリのメジャーバージョンアップ計画の策定と実行 ・アプリケーションのコンテナ化推進および最適化(Docker/AWS Fargate等) ・DB(PostgreSQL)やミドルウェアのバージョンアップおよびパフォーマンスチューニング ・レガシーコードのリファクタリングおよび技術的負債の解消 ・開発組織の開発生産性やDevEx(Developer Experience)向上に向けたCI/CD環境の整備 ・機能開発チームに対する技術的な技術選定のサポートやコードレビュー ・エンジニア採用や育成計画の立案・実行経験 ・複数チームを横断した開発ロードマップの策定経験 <開発プロセス> ・プロジェクトごとにビジネスチームと週次〜隔週程度の頻度で行う定例で目線合わせを行いつつ、プロダクト開発を行っています。 ・日々の小規模な機能開発や改善は個々のエンジニアが裁量を持ってアジャイルに開発を行っています。 ・数ヶ月など一定規模のある機能開発はリードエンジニアクラスのメンバーが中心となってプロジェクトマネジメントを担い、ウォーターフォール的に開発を行っています。 <開発カルチャー> ・DX(開発者体験)改善カルチャーがあり、情報の共有、仕組みの改善、自動化などを自律的に行っています。 ・「フロントエンド改善」「ドキュメント管理改善」「UI/UX改善」などをテーマにした各論の技術課題解消に向けた分科会がメンバー主導で自律的に立ち上がり、改善が進んでいます。 ・エンドポイント単位でRspecなどで単体テストを記述しており、カバレッジは80%程度の水準です。専任QAチームがMagicPodを採用してE2Eテストを推進しており、リグレッションテストの強化に取り組んでいます。 ・マージリクエストの際はコードレビューを必須としています。ランダムで2名アサインされ、アサインされたメンバーが滞っているとリマインドする仕組みがあり、開発フローが何らかのボトルネックで停滞することを防ぐ仕組みを運用しています。 <開発環境> ●開発 ・バックエンド:Ruby/Ruby on Rails ・フロントエンド:JavaScript/TypeScript/Nuxt.js/Vue.js ・OS:Linux/Mac OS/Windows ・DB:PostgreSQL ・AI活用: GitHub Copilot/AWS Bedrock/Python/LangChain/OpenAI API/D-ID ・テスト: MagicPod, Rspec ●インフラ ・クラウド:AWS(Fargate/Aurora/OpenSearch/QuickSight等)/Google Cloud ・IaC:Ansible, Terraform ・監視:NewRelic/Sentry ●その他 ・コード管理:GitLab/GitLab CI ・タスク管理:Backlog ・コミュニケーション:Slack/Zoom ※開発機のOSは選択可能です。 ※貸与機のスペック一例:Macbook Pro M2 Max 32GB 500GB

●業務概要 基幹システムや業務システム等、大規模システムの導入・リプレイスに関するプロジェクトマネージャーをお任せします。 (1)システムの新規開発・リプレイス (2)システム保守、主管部門のシステム業務支援 (3)その他会社の命ずる業務　など ●業務内容詳細 ・既存システムの課題抽出と改善策の検討 ・クラウドリプレイスや基幹システム刷新などのプロジェクト推進 ・部門課題のヒアリング、業務部門と連携した構想・要件整理 ・IT投資の費用対効果算出、経営層へのプレゼン ・ベンダー管理、進捗・品質の統括(PMO業務) ・効果測定、保守・更改までのトータルマネジメント ・稼働中システムの保守対応・運用改善 ・ユーザー部門との定期的な接点によるIT活用支援・改善提案 ●プロジェクト事例 ・配電業務総合支援システム再開発プロジェクト ・CIS(顧客管理)物理分割プロジェクト ・地中線/架空線設計支援システム 等の電力設備管理関連プロジェクト ・需給調整市場対応等の需給管理業務システム刷新プロジェクト 中部電力パワーグリッドはグループ3社の中でも業務システムの保有量が最も多く、数億円以上のシステムが100システム程度稼働しています。 100億円超の大規模プロジェクト例は下記です。 ・配電業務総合支援システム再開発プロジェクト ・CIS物理分割プロジェクト 100億円超の大規模プロジェクトの他にも、数億円～10億円超の開発案件が20件程度並走しています。 ●配属組織のミッション 中部電力3社(中部電力、中部電力パワーグリッド、中部電力ミライズ)は、「電気事業の強靭化」、「カーボンニュートラルへの貢献」、「新しい収益の柱の確立と地域社会への価値提供」の実現に向けて取り組んでいます。 その中でシステム部は、パワーグリッド社全体のシステムを俯瞰し、DX戦略に基づいた基幹業務システムの企画・開発を推進してます。デジタル技術を活用したシステム刷新と業務変革により、達成感を感じながら自律的な働き方、ライフ・ワーク・バランスの実現に注力しています。

●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

当ポジションのミッション 当ポジションのミッションは、GTNの多国籍なエンジニア組織を牽引し、 技術組織の成長、次世代リーダーの育成、開発プロセスの高度化を通じて、 事業成長を支える開発体制を構築することです。 GTNでは、住まい・通信・金融・就労支援など、 外国人の暮らしを支える複数プロダクトを展開しています。 今後さらに事業を拡大していくためには、 個々の開発力に依存するのではなく、 チームとして再現性高く成果を出せる組織へ進化していくことが重要です。 本ポジションでは、VPoE候補として、エンジニア組織のピープルマネジメント、リーダー育成、 開発プロセス設計、技術的意思決定の支援を担っていただきます。 単に技術判断を行うだけではなく、 経営・事業サイドの要求を技術組織に翻訳し、 同時に技術的制約・リスク・負債を経営陣に伝えることで、 事業成長とシステムの健全性を両立させることが、このポジションの重要な役割です。 業務内容 ●ピープルマネジメント&リーダー育成 ・メンバーの相談役・メンターとして、個々の技術的・キャリア的成長を強固に支援 ・ビジネスサイドの要求の反映力や、現場のキャッチアップ力など、 個々の強み・課題に応じた個別最適な育成プランの実行 ●技術的合意形成とアーキテクチャ判断 ・自ら全コードを書く必要はなく、「3年後に技術的負債にならないか」という 中長期的視点での技術選定・設計の妥当性評価 ・SLA・可用性・コスト・保守性のトレードオフを論理的に言語化し、意思決定を行う ●データ駆動型の品質・プロセス管理 ・システムの信頼性・パフォーマンス・品質を定量指標(メトリクス)で定義・計測設計 ・ログや計測値を鵜呑みにせず、「真実の指標(Source of Truth)」を構造的に設計・検証 ●AI前提の開発プロセス・生成物評価の設計 ・AIを前提とした開発プロセスそのものの再構築 (自動化領域と人の判断・レビュー領域の切り分け) ・AI生成物のロジック、品質、セキュリティ、ライセンスの検証/評価フローの確立 (静的な品質劣化の防止) ●技術的負債のマネジメント ・リソースの最適配分のための優先順位付け(今やる/後回し/やらないの線引き) ・技術的負債の放置と返済のコストを事業インパクトとして天秤にかけ、 経営陣へ明快に説明・起案 ※変更の範囲:当社で発生するすべての業務

当ポジションのミッションは、GTNが展開する複数事業の課題やユーザー行動データをもとに、 「次に何を作るべきか」を定義し、プロダクトを通じて事業成長を実現することです。 GTNでは、外国人が日本で安心して暮らすための「信頼創造プラットフォーム」の構築を目指し、 住まい・金融・通信・生活支援など、外国人の暮らしに関わる複数領域でサービスを展開しています。 今後さらに事業を拡大していくためには、事業部から上がってくる要望をそのまま開発に渡すのではなく、 ユーザー価値、事業インパクト、開発コスト、緊急度を踏まえ、 何を優先して作るべきかを見極めるプロダクトマネジメント機能が重要になります。 本ポジションでは、経営層・事業責任者・開発チーム・デザイナーと連携しながら、 事業KPIやユーザー行動データを読み解き、プロダクトの方向性、 優先度、仕様、ロードマップを設計していただきます。 単なる要件整理や進行管理ではなく、「言われたものを作る」のではなく、 「事業成長とユーザー価値のために何を作るべきか」を意思決定するポジションです。 ●プロダクト戦略・ロードマップの設計 ・複数事業・複数チームから上がる課題や要望の整理 ・事業KPI、ユーザー行動データ、現場課題を踏まえたプロダクト課題の特定 ・事業インパクト、ユーザー価値、開発コスト、緊急度を踏まえた優先度設計 ・経営層・事業責任者・開発責任者との合意形成 ●仮説検証・データ分析・グロース企画 ・CVR、LTV、契約数、利用率などの事業KPIをもとにした課題分析 ・SQL、GA等を活用したデータ確認、分析 ・プロダクト主導での事業KPI改善に向けた施策立案 ●要件定義・仕様策定 ・抽象的な事業要望を、ユーザー価値とビジネスインパクトの両面から整理 ・実装すべき機能、対象ユーザー、提供価値、期待効果の定義 ・ワイヤーフレーム、プロトタイプ、機能要件の作成 ・リリース後の効果測定を見据えた要件設計 ●ステークホルダーとの合意形成 ・経営層、事業責任者、ビジネスサイドとの優先度調整 ・開発チーム、デザイナー、PjMとの連携 ・優先度のトレードオフ設計 ・プロダクト方針やロードマップに関する社内説明 ●プロダクト品質・UXへの関与 ・ユーザー体験を踏まえたプロダクト改善提案 ・リリース前の仕様確認、品質確認 ・サービス利用者・社内利用者双方にとって使いやすいプロダクト設計の推進 ※変更の範囲:当社で発生するすべての業務

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

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。

【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

想定業務 大手証券会社における日本株に関するバックオフィス・システムの刷新プロジェクトにて、国内ビジネス部門と海外開発チームを繋ぐ役割や、新システムの仕様書・設計書作成、またテストの実行やレビューを行い、プロジェクトをまとめる役割としてご活躍いただきます。 金融業界の高度なドメイン知識を身につけながら、グローバルな開発体制における「英語×IT上流工程」のスペシャリストとしての実績を作ることができます。 ●現行業務・システムの調査・分析 ∟現行のバックオフィス業務フローおよびシステム機能の調査・構造化・ドキュメント化 ●グローバルチームとのブリッジ・コミュニケーション(英語) ∟海外開発エンジニアに対する業務要件・仕様の説明および質疑応答の主導 ∟調査・検討内容の資料化およびステークホルダーへの共有 ●新システムの仕様策定・インターフェース設計(英語) ∟新システムの仕様書作成(特に上流・下流システムとのデータ連携・IF設計を担当) ●品質管理(テスト工程)の推進 ∟テスト計画に基づくテストケースの作成、テスト実行、不具合管理および結果の検証