フルフレックス 年収800万円以上のITエンジニア求人・転職情報

●概要 KDDIのネットワーク設計・設定・監視・運用に関わる業務を対象に、データとAIを活用した業務自律化を支える基盤の構想・要件定義・アーキテクチャ設計・導入推進を担っていただきます。 ●詳細 ・ネットワーク業務(企画・開発・運用・品質最適化のE2E)のAs-Is整理、課題抽出、To-Be業務・システム構想の策定 ・OSS/BSS(*注)、ServiceNow等の業務基盤、デジタルツイン、生成AI/AI Agentを組み合わせた自動化アーキテクチャの設計 ・KDDI業務部門、開発部門、外部パートナーとの要件定義・合意形成・プロジェクト推進 ・PoCから本番導入、運用定着、効果測定までの一気通貫支援 ・社内のデータサイエンティスト、AIエンジニア、データエンジニアと連携したソリューション化 *注: OSS:Operation Support System BSS:Business Support System ●キャリアパスの一例 ・1〜2年目:チームリードとして複数プロジェクトを安定運営し、成果の再現性を確立して顧客の信頼を獲得する ・3年目以降:チーム横断でのマネジメントを強化し、後進の育成・採算管理・案件ポートフォリオ設計に取り組む ・その後:部門全体の戦略立案・売上/利益責任を担うUnit Leadとして、数十名規模の組織を統括する

アンモニアおよびLNGを貯蔵する大型平底円筒タンクの新規設計プロジェクトにおけるリードエンジニアとして3～4名のチームを率いていただき、設計の取りまとめやステークホルダーとの協議等をお任せいたします。 案件はFSから参画し、世界をリードするIHIの技術を活かした高クオリティかつコストミニマムなタンクの設計提案を顧客に対して行い、その後は基本設計～詳細設計(組立図)までを取りまとめていただきます。 数千トンの鋼材を用いて直径100m、容量は23万kl規模にもなる非常に大きな構造物の設計に携わる業務となります。 《業務詳細》 ●大型LNGタンク(海外案件が主)/大型アンモニアタンク(国内案件が主)いずれかの新規設計プロジェクトに初期段階から参画し、顧客やプロジェクトマネージャーとの協議を通じて仕様を決定 ●各大型低温貯槽の基本設計・詳細設計(約1.5年間程度の設計期間となり、基本的には1案件を担当)※組立図まで作成し、その後は関係会社へ設計外注。 ●エンジニアリングマネジメント(マイルストーン・設計スケジュール等の管理) ●ステークホルダー(顧客、調達部門、建設部門など)とのコミュニケーション ※海外案件では、顧客先へ月1回程度のマンスリーミーティングが発生します。また、設計不具合等があった場合はスポットでサイトへ出張することがあります。

アプリケーションとAI(機械学習、生成AI、数理最適化、アルゴリズムなど)を融合し、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。 ●AIとシームレスに連携するアプリケーションの全体設計、およびそのコンセプト策定を主導 ●AIモデルの特性を最大限に引き出すための、AIモデル内のアーキテクチャ設計と実装 ●AIとアプリケーション間の最適なインターフェース設計と、その継続的な改善・最適化を主導 ●LLMやAI-Agentの活用を前提とした、次世代の開発プロセスの構築 ●技術選定、設計方針の策定、コードレビューなど、チーム全体の技術力向上に貢献する役割 ●組織の成長戦略に基づき、技術的なロードマップ策定にも参画いただけます。 インフラ+LIFE+イノベーション インフラと社会を、その先へ グリッドは、サプライチェーン、電力、スマートシティといった社会インフラに対し、AI技術を用いて企業のデジタル化を支援する、日本国内では希有なテクノロジース上場企業です。国内でも数少ない独自プラットフォームの開発や、社会インフラ分野を中心に機械学習・強化学習などの最先端技術を用いたソリューションを提供することで、企業の様々な課題を解決してまいりました。 ▼インタビュー『CTOが語るGRIDの強みと展望 』 https://www.youtube.com/watch?v=3JSD_OU--dk AI系のスタートアップは今や様々な企業が多方面でビジネスを展開しておりますが、弊社が挑戦している領域は、人間が既にできることをAIに置き換えるのではなく、人間では容易に思いつくことができずに多くの時間を費やしてしまう計画業務を対象に、企業の事業全体に関わるような課題に対してAIを活用することで、顧客の課題解決を支援しています。 産業界のほとんどでは、需要供給、設備能力、天候その他の外的な要因も含む様々な要素を考慮した複雑な計画が組まれ、計画作成担当者はとても労力がいる作業を行っています。そこで、人間が策定するには非常に困難で複雑な計画業務をAIが瞬時に導き出し、社会インフラ分野の計画業務最適化に取り組んでいます。 2015年にAI事業を本格的に開始して以降、有り難いことに多方面から評価を頂いており、大手インフラ企業との協業プロジェクトを多数抱えるなど、国内外での注目度も高い企業として成長を遂げております。 ※プロジェクト例(一部紹介) ●グリッドが北海道電力と協業、AI・デジタルツインで火力・水力発電運転計画最適化へ https://ascii.jp/elem/000/004/085/4085443/ ●四国電力とAIベンチャー、発電計画を｢デジタルツイン｣で最適化するAI https://www.businessinsider.jp/post-255802 ●お客様事例:四国電力様_電力需給計画の最適化システム(動画) https://www.youtube.com/watch?v=9nc7oNDue4w ●“超アナログ”のタンカー配船計画、出光はどうやってデジタルツイン化したのか https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2009/28/news013.html グリッドの行動指針 ●高い人間性と高い専門性を両立した魅力的な人を目指す ●驚くような高い価値を提供することにチャレンジする ●One for all, All for one. 一人はみんなのために、みんなは一つの目標のために

本ポジションではタレントマネジメント領域における既存・新規プロダクトを担当し、新たな事業の柱を創り出す変革を期待しています。 プロダクトマネージャーとして、次の成長につながる顧客体験を発見し、新規プロダクトの立ち上げから成長戦略の策定までをリードしていただきます。 PMMと協力して市場を分析し、自ら立てた戦略や仮説を検証しながら、開発チームと共にユーザーに価値を届けます。 将来的には、担当領域の拡大に伴い、チームのマネジメントや採用も担っていただくことを想定しています。 具体的な業務は以下のとおりです。 ・新しい成長領域や顧客体験を発見するためのディスカバリー、戦略策定 ・プロダクトビジョン・目標・ロードマップの策定 ・開発アイテムの企画・優先順位付け ・ユーザーインタビューと課題設定 ・課題解決の要件定義・投資対効果の判断 ・指標設計・データ分析 ・メンバーのマネジメント業務など ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

CTO直下のAI Labチームに所属し、各事業及び経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。 仕事の進め方 プロジェクト化以前の段階で、CARTAの事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。 ▼基盤整備 ・全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する ・新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める ・社内外に知見を発信し、CARTAとしての開発生産性とプレゼンスを高める ・AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する ▼事業適用 CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。 以下のようなプロセスで取り組みを進めます。 ●ヒアリング・要求分析 ・優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す ●何をどのように進めるのかを決める ・どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する ●検証する ・高速なフィードバックサイクルを回し、"やらない"手段も含めて評価・学習戦略を検証する ●継続して改善する ・モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む ●成果を横展開する ・成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です 開発環境・利用しているツール ●LLM基盤・ツール ・OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など ・LangChain, Langfuse ●プログラミング言語・フレームワーク ・Python (pandas, scikit-learn など) ・必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用) ●インフラ・MLOps ・AWS, GCP ・Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用 ●コミュニケーション ・GitHub, Slack, Google Meet ●業務内容備考 変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

マネージャーとして、チームとパートナーの力を活かしてプロジェクトを前に動かす業務です。 ●複数のIT整備プロジェクト(アーキテクチャ整理、ID・Endpoint管理、ITガバナンス・監査対応、AI活用の業務プロセス設計、ライセンス最適化)の全体PM ●プロジェクトの設計(WBS/RACI等)・社内ステークホルダー調整・パートナーとの協働マネジメント ●全社の情報資産・ID・ライセンス・デバイス・ファイル等の単一情報源(SSOT)のデータ整備 ●情報セキュリティポリシーの運用管理、および外部監査対応の実務指揮 ●IT予算の策定・執行管理、SaaSライセンスの採算管理・コスト最適化 ●整備成果物(設計書・ポリシー文書・運用手順)の標準化と組織ナレッジ化 ●チームメンバーのマネジメント・育成(目標設定・1on1・スキル開発支援・評価)、教育計画の設計と実行 ※各領域は上長・専門メンバー・外部パートナーと連携しながら推進いただきます 【ポジションのミッション】 情シスの変革プロジェクトを束ねるPMとして、経営と現場の間に立ち、IT基盤の整備を計画から定着まで一気通貫で推進するポジションです。 情シスチームのラインマネジメントを行い、経営層やエンドユーザーに価値を届けられる情シスの体制を目指します。

●本ポジションの役割 Forward Deployed Engineer(FDE)は、顧客の現場とGRIDの技術をつなぐポジションです。 顧客の業務現場や意思決定の場に入り込み、現場責任者・業務担当者・経営層と対話しながら、業務の構造、制約条件、意思決定の難しさを理解します。そのうえで、数理最適化・AI・データ分析・システム開発の知見を用いて、解決すべき課題を定義し、解決策の仮説をプロトタイプとして形にしていきます。 受注前は、顧客理解、課題仮説の構築、簡易プロトタイプやデモの作成、PoCテーマの設計を担います。受注後は、プロジェクトチームと連携しながら、本開発・プロダクト化・運用定着に向けた橋渡しを担います。 ●仕事内容 技術共創室のForward Deployed Engineerとして、以下の業務を担当いただきます。 ・顧客企業の現場責任者、業務担当者、経営層とのディスカッション ・顧客の業務プロセス、意思決定プロセス、制約条件、現場課題の理解 ・顧客自身がまだ言語化できていない課題や改善余地の発見 ・顧客業務を数理最適化、AI、システム開発の観点から構造化 ・Python等を用いた簡易プロトタイプ、デモ、モックアップの作成 ・PoCテーマの設計、検証観点、成功条件の整理 ・エンジニア、PM、コンサルタント、営業と連携した本開発・プロダクト化への橋渡し ●働き方 ・CTO直下の技術共創室に所属いただきます。 ・リモートワークを基本としつつ、顧客訪問、現場理解のために出張が発生する場合があります。 ・顧客の現場に深く入り込むポジションですが、常駐型の働き方ではありません。 ・顧客理解、課題発見、プロトタイプ開発、PoC設計、本開発への橋渡しを、社内外のメンバーと連携しながら進めます。 ・裁量労働制またはフレックスタイム制を想定しています。

当社は大企業のDXを支援する「SmartDB」「Shopらん」「InsuiteX」などのSaaS事業を展開しています。 それらのプロダクトの責任者として、ステークホルダーと連携しながらサービスの開発・運営をリードする役割です。 ●主な業務 ・製品開発の方針やロードマップの策定 ・新機能や改善の企画、優先度整理 ・顧客インタビューと課題発見 ・主要KPIの設定と改善活動の推進 ・マーケティング・営業部門と、事業拡大やサービス品質向上に向けた施策を推進 ・デザイナーや開発チームと連携し、新機能の企画や既存機能改善の企画・設計を推進 ・サポートチームと連携し、問い合わせ対応の品質改善に向けた取り組みを推進 ・QAエンジニア・SREとともに、品質や生産性改善のための仕組みづくりを推進 ・開発組織のマネジメント、開発チームのリーダー陣の統括、メンバーの育成・評価 ・トラブル発生時の問題解決に向けた陣頭指揮 <開発体制> ・プロダクトの開発組織は100名程度です。 ・プロダクト別のチームと、プロダクトを横断したSREチームとデザイナーのチームが存在します。 ・大きなプロダクトについては、プロダクトチーム内に複数のサブチームが存在し、チームリーダーがいます。 <利用技術> 以下のように多様な技術を経験できます。 品質と生産性の両立に向けて、積極的に技術への投資をおこなっています。 バックエンド: Java, Node.js, Go, MySQL, Oracle, NoSQL, Redis フロントエンド: React, Angular モバイルアプリ(iOS/Android): Swift, Java クラウド運用: Azure, AWS, Google Cloud, Docker, Kubernetes, Linux, Datadog, New Relic CI/CD: GitHub Actions, CodeArtifact, codecov, Storybook, happo.io, browser stack 開発環境: GitHub, Copilot, IntelliJ IDEA, GoLand, Visual Studio Code 製品やチームによって、利用技術が異なるため、全てを経験している必要はありません。

※ご経験と志向性に応じて、以下の役割の中から適切な領域をお任せします。 ・品質戦略・QA計画の策定と推進 複数プロダクト(データ基盤PJ、原価管理システムPJ、生産管理システムPJ等)を横断的に見渡し、品質目標の設定からQA計画の策定までをリードします。プロジェクトの特性やリスクに応じて優先順位付けを行い、限られたリソースで最大の品質効果を生み出す戦略を立案・推進します。 ・品質プロセスの設計とレビュー体制の構築 開発の上流工程から品質観点でレビューに参加し、要件/基本設計/詳細設計の各フェーズでテスト観点を定義します。PdM/POや開発エンジニアと連携し、不具合の早期発見・早期解決ができる品質プロセスを構築します。 ・非機能品質(性能・信頼性・運用性)の保証 複数システム間のデータ連携部分において、障害発生時の復旧検証やデータ整合性の確認など、複雑なシナリオの設計・実行をリードします。特に、特定システムの障害時に他システムへの影響を最小化できるかどうかの検証が重要なミッションとなります。 ・テスト自動化による品質の安定化 自動化テストツール等を活用し、回帰テストの効率化と品質の安定化を推進します。CI/CD上での自動テスト実行環境を整備し、リリースサイクルの短縮と品質担保の両立を実現します。 ・外部パートナーとの連携によるQA体制の拡充 外部委託先との連携窓口として、テスト計画の立案、進行管理、成果物レビューを担当します。社内開発チームと外部パートナーの橋渡し役として、品質基準の統一と効率的なQA運用を実現します。 ・品質メトリクスの設計・可視化と改善サイクル運用 カバレッジ、欠陥密度、Lead?Time等の品質指標を設計し、ダッシュボードによる可視化を行います。データに基づいた改善提案を行い、継続的な品質向上サイクルを確立します。 【組織体制】 システム開発部には約20名が在籍しており、複数のプロダクトチームに分かれて開発を進めています。QAリードは各チームを横断的に支援しながら、PdM/POやエンジニアと密に連携いただきながら品質向上をお任せします。外部パートナーも活用しつつ、社内外のリソースを組み合わせたQA体制を構築していただきたいと考えています。 【組織体制】 ・E2E:Playwright/Cypress ・負荷テスト:k6 ・CI/CD:GitHub Actions ・コラボレーション:Notion、Issueトラッカー、各種ドキュメント基盤 ・AIエージェント:Claude Code、AWS DevOps Agent、その他オープンソースで提供されているQAエンジニア向けSub Agent 【ワークスタイル】 ・自ら動き、相手に働きかける、重要な活動を人任せにしない。(ハンズオンを最も大事にしています) ・社員のやりがいを尊重し、仲間と高め合う。(社員の仕事のやりがいを大事にしています) ・自分はフェアであろうとしているか?自分や他者を豊かにしているか?と問う(正しく生きる、豊かに生きる) 【業務内容の変更範囲】当社業務全般

具体的な技術に関する情報は[「歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう」](https://hello-world.smarthr.co.jp/)をご覧ください。 ●役割 2〜5名規模の開発ユニットを率いるプレイングマネージャー(チーフ)として、AIを起点として要件定義からリリースまでを推進します。PMと協働してチーム戦略を開発計画に落とし込むことや、スクラム開発の運営やプロダクトの品質・技術負債の改善などをリードします。合わせて、メンバーのマネジメントや採用を担い、チームとして継続的に成果を出せる体制づくりもお任せします。 入社時点ではメンバーとして参画し、事業戦略・ロードマップ・開発プロセス・アーキテクチャを理解しながらチーム開発に入っていただきます。プレイングマネージャー(チーフ)への任命は、業務上のパフォーマンスや、チームと組織の状況に応じて判断しています。 ●具体的な業務 開発面では、新機能・機能改善の要件定義・設計・実装・テストを主体的に進めながら、品質・パフォーマンス・スケーラビリティの改善に携わっていただきます。 はじめはプレイヤーとして参画いただきますが、プレイングマネージャー(チーフ)への任命後は、マネジメントとしてメンバーの目標設定・評価・1on1を通じた育成支援に加え、スクラムイベントのファシリテーションやプロセス改善をリードをお任せします。コードを書く比率は、目安として3〜8割で、チームや開発状況に応じて調整できます。 ●開発規模・開発体制 <キャリア台帳> ・開発チーム:1チーム(バックエンド3名 / フロントエンド1名) ・PM / デザイナー / QAエンジニアと協働 <人事評価> ・開発チーム: 3チーム(各チームにバックエンド・フロントエンド合わせて3〜4名) ・PM / デザイナー / QAエンジニアと協働 ●配属先 選考を通して、経験や志向性などをもとに配属先を決定しています。現在募集している配属先は以下です。 <タレントマネジメントプロダクト開発本部 / 人事評価> ・[評価業務を効率化し、集めたデータで組織改善をスムーズに - サービスサイト](https://smarthr.jp/talent-management/function/evaluation/) ・[「タレントマネジメントができるプロダクト」へ〜人事評価PMの4年間の軌跡とこれから〜 SLO運用の実践 —— 開発と信頼性担保の両立](https://tech.smarthr.jp/entry/2025/05/12/100000) <タレントマネジメントプロダクト開発本部 / キャリア台帳> ・[キャリア台帳 - サービスサイト](https://smarthr.jp/talent-management/function/career/) ・[事業戦略を日々の開発につなぐチームキックオフの実践](https://tech.smarthr.jp/entry/2026/03/25/153116) ●現在取り組んでいる課題 <AIを前提にした開発プロセスへの移行> AI活用で開発速度を高めつつ、その恩恵を最大化するため、チケット管理・仕様の詳細化・レビュー・品質保証・ドキュメント管理といった開発プロセス全体を整備しています。PdM・デザイナー・QAエンジニアとの協働の質もチーム全体で高めています。 <人事評価> 人事評価は、企業規模や業種を問わずあらゆる組織で行われる普遍的な業務です。一方で、評価制度は企業ごとに千差万別で、ルールが複雑になりやすく、Excelや紙の運用が根強く残り、DX化が進みにくい領域でもあります。私たちは、この「複雑だからこそ手をつけられてこなかった」評価業務そのものを、プロダクトの力で再設計しようとしています。 (1) 業務プロセス全体を一気通貫で再設計する 評価準備から対象者・評価者の設定、評価実施、結果の可視化、給与・賞与への連携まで、煩雑なプロセス全体を複数チームで連携しながら支えています。評価業務の自動化・省人化により、人事担当者を煩雑な作業から解放し、人と組織の成長に時間を使える状態をつくります。導入企業の生産性・業績に影響を与えられるプロダクトです。 (2) 大規模・繁忙期に耐えるパフォーマンスと信頼性 評価業務には明確な繁忙期があり、特定期間にアクセスが集中します。大企業でも安定稼働するよう、負荷試験・インフラ構成の見直し・CI/CDやQA改善に継続的に取り組んでいます。数百万人規模のサービスを支える経験を通じて、インフラやパフォーマンスの知見を活かしながら学び続けられます。 <キャリア台帳> キャリア台帳は、従業員一人ひとりの情報を一画面に集約し、面談記録やタグと紐づけることで「従業員のことがパッとわかる」を実現するプロダクトです。人事だけでなく現場の管理職が、評価・面談・異動・育成といった日々の判断に使える状態を目指しています。 (1) タレントマネジメント領域のハブならではのドメインの難しさ 評価・サーベイ・スキル管理など複数プロダクトのデータが集まる基盤であるため、単独で完結しない機能連携や、人事・経営・現場管理職・本人まで幅広い利用者へのきめ細かな権限制御に向き合うおもしろさがあります。 (2) 大規模テナントでのパフォーマンスと信頼性 数千〜数万人規模の大規模テナントでも安定して使えるよう、検索やデータ参照に起因するパフォーマンス課題の解消、SLOの定義・運用といった非機能品質の向上に継続的に取り組んでいます。 ●参考資料 ・[SmartHR 会社紹介資料 / We are hiring](https://speakerdeck.com/smarthr_pr/smarthr-company-introduction1) ・[エンジニア採用サイト](https://hello-world.smarthr.co.jp/) ・[SmartHR Tech Blog](https://tech.smarthr.jp/) ・[SmartHR プロダクトデザイン](https://note.com/smarthr_co/m/m0b87dcc52cb0) ・[SmartHR note](https://note.com/smarthr_co) ・[GPTW Japanの「働きがい認定企業」に選出](https://smarthr.co.jp/news/press/27057/) ●業務内容変更範囲 会社の定める業務

●仕事概要 弊社は「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに、 日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業です。 私たちの強みはテクノロジー×エネルギー×ファイナンス の掛け算。 従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。 本ポジションでは、デジタルソリューション事業におけるパッケージプロダクト開発を、技術面から主導いただきます。 ●主な業務内容 デジタルソリューション事業におけるパッケージプロダクト開発を、技術面から主導いただきます。 • 複数顧客への展開を前提としたパッケージ製品のアーキテクチャ設計 • 事業要件・業務要件を踏まえた技術設計および実装推進 • 要件が不完全な状況下での論点整理・仕様具体化 • 将来的な機能追加・顧客拡張を見据えた技術選定 • 保守性・拡張性・信頼性を考慮した設計方針策定 • 設計レビュー/コードレビューによる品質担保 • 技術標準・開発プロセス整備 • チームの技術的意思決定およびピープルマネジメント 単なる実装リーダーではなく、 事業成長を見据えた技術基盤の設計責任者としての役割を期待します。

プロジェクトの技術方針をリードする「数理最適化エンジニア」のポジションです。弊社では、数理最適化のソリューションを提供しており、数理最適化を用いたアルゴリズム開発メンバーを増強する一環として新しいメンバーを募集しております。 お客様の様々な課題をAIと数理最適化手法を用いて解決する業務全般をリードしていただきます。\n《案件例》\n●鉄道・交通分野における様々な計画の最適化ソリューション開発\n●電力需供計画の最適化ソリューション開発\n●配船計画の最適化ソリューション開発\n具体的には、以下のような業務を担当してもらいます（能力と希望ベースで担当領域を相談）。\n●最適化エンジン/ソルバーのプログラム設計、実装、結果レポーティング\n●業務システムとの結合\n●SaaSプロダクトの開発における最適化アルゴリズムの設計・実装\n●顧客への結果の説明や、要件のヒアリング\n●社内のデータサイエンティストを対象にした技術力向上のための教育活動

# 募集ポジション 私たちは、AI技術を活用して社会インフラの巨大な課題を解決するテックカンパニーです。 今回、単なる設計・開発者としてではなく、プロジェクトの心臓部として、最先端のAIがもたらす価値を現実のシステムへと昇華させる、その全工程をリードしていただけるシニア開発エンジニアを募集します。 AIモデルを「作る」のはデータサイエンティストの役割。 あなたにお任せしたいのは、そのAIを「どう使うか」を定義し、顧客、そして社会にとって本当に価値あるシステムを創り上げることです。 これまでのご経験と技術的な知見を武器に、プロジェクトの成功を自らの手でデザインできる、挑戦と成長に満ちたポジションです。 ## 業務内容 <具体的な業務内容> ●顧客との対話を通じた本質的な課題発見と要件定義 ●システム全体のアーキテクチャ設計、技術選定、実現可能性の検証 ●データサイエンティストと連携し、AIの価値を最大化する要件・仕様への落とし込み ●開発ロードマップの策定と進行管理(WBS、リソース、マイルストーン、QCD管理) ●顧客との合意形成の推進(優先度・納期・品質)と変更管理(評価、再見積、契約調整) ●チームメンバー(若手・ベテラン)のソースコードレビューや技術的指導 <私たちが社会に提供してきた価値(開発実績例)> ●大手石油メーカー/大手船舶会社向け:大型貨物船舶の運行計画自動立案システム ●主要電力会社向け:発電計画最適化システム ●主要高速道路管理会社向け:高速道路渋滞予測システム ●大手メーカー向け:需要予測/生産計画自動立案システム ●自社SaaSプラットフォーム:ReNom Appsの企画・設計・開発(https://gridpredict.jp/service/industrysaas) ●開発環境 ・言語:TypeScript(React)、Python、SQL ・インフラ:AWS(ECS/ECR, EC2, RDS(MySQL/PostgreSQL)など) ・IDE:Microsoft VSCode(+Cursor) ・その他:Git、Docker

●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

【Divisionのミッション・ビジョン】 先端技術・アジャイルを用いた、KDDIグループのData×AI領域への貢献 【Unitのミッション・ビジョン】 最先端 Data × AI 基盤の継続的な提供・高度化 【募集背景】 Data × AI 活用が高度化/事業貢献が求められる中、 大規模データ基盤の要件定義〜設計〜実装推進を担えるリーダー人材を拡充するため 【業務内容】 ■ 案件イメージ ◆分析基盤構築:KDDIの約4,000万人規模のお客様から得られるテラバイト級のデータをもとに、分析や機械学習によって示唆を出し、業務改善、マーケティング等に活用するための基盤構築。利用者:ARISE社内分析者、KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆アクセスログ収集基盤構築:KDDIの各種サービスにおけるテラバイト級のアクセスログをニアリアルタイムで収集、蓄積、加工し、分析・BI・他システムへ連携する基盤構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当/分析担当など ◆配信基盤構築:KDDIのお客様に対して、個々のニーズに合わせつつ、大量配信を実現するマーケティングオートメーション基盤の構築。利用者:KDDIのマーケティング施策担当など ■ ポジションの期待役割 ※以下のいずれかの業務をリーダーとしてご担当頂きます。​ ・データ分析基盤及びデータ処理連携システムの要件定義/設計/開発/運用​ ・顧客の課題解決に向けたソリューションコンセプトやシステムブループリント検討​ ・アジャイル開発/ウォーターフォール開発におけるプロジェクト推進​ ・顧客との折衝/リレーションの確立​ ■ 具体的な業務内容 ・要件定義、基本設計、アーキ設計 ・ETL/ELT 設計・実装 ・Spark / Databricks / BigQuery / Snowflake ・CI/CD 〜運用 ・技術選定/PoC ・ドキュメンテーション ■ 1日の流れ(例) AM:顧客定例 → 要件深掘り/設計レビュー PM:実装レビュー/PM 連携 → Doc整備