年間休日120日以上 年収800万円以上のITエンジニア求人・転職情報

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニア/サイエンティストとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 <具体的には> 小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。 クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。 ・クラウド環境(AWS, GCP)でのデータパイプライン設計・構築・運用 ・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装 ・各種API連携、データ統合処理の開発 ・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション(日本語・英語) ※ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。 <選考事業部について> デジタル流通事業本部は、流通・物流を中心に、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

・OEMおよびシステムハードウェア仕様からソフトウェア仕様の要求分析および要件定義を行う。 ・クライアントとの調整を通じて仕様の調整と解決策の提案を行う。 ・下流工程に対して仕様を提示し、説明し、発生する技術的課題の解決を図る。 ・将来的には要件整理チームを立ち上げ、人材育成を行いながら、ビジネスを拡大していくことを目指す

・OEMおよびシステムハードウェア仕様からソフトウェア仕様の要求分析および要件定義を行う。 ・クライアントとの調整を通じて仕様の調整と解決策の提案を行う。 ・下流工程に対して仕様を提示し、説明し、発生する技術的課題の解決を図る。 ・将来的には要件整理チームを立ち上げ、人材育成を行いながら、ビジネスを拡大していくことを目指す

デジタル流通事業本部におけるデータエンジニアとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。小売、航空宇宙など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 <具体的には> 小売・eコマースクライアント向けにデータパイプラインを構築・運用するデータエンジニアとしてご活躍いただきます。クライアントのデータ活用を加速させるための堅牢かつ柔軟なデータインフラを構築します。 ・クラウド環境(AWS, GCP)でのデータパイプライン設計・構築・運用 ・データストレージ、ETL処理、スケジューリングの設計・実装 ・各種API連携、データ統合処理の開発 ・クライアント、社内メンバーとのコミュニケーション(日本語・英語) ベトナムをはじめとしたグローバルメンバーとONE TEAMで協力しながら開発・運営を進めていきます。 <選考事業部について> デジタル流通事業本部は、流通・物流を中心に、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

日本市場におけるAI製品のビジネス展開を牽引する重要な役割を担います。 戦略立案から実行、そして成功までを担当し、市場調査や競合分析に基づき、顧客ニーズを捉えた製品戦略を立案いただきます。 また、開発チームと連携して製品開発の推進、マーケティング戦略の立案･実行、顧客との関係構築、市場動向の分析など、多岐にわたる業務を通して、日本市場におけるAI製品の成長をリードしていただきます。 このポジションは、AI技術とビジネスの両面から社会にインパクトを与える製品を創出し、市場を創造していく、やりがいと挑戦に満ちた役割となっております。

業務内容 データプラットフォーム導入・構築の引き合い増加に対応するためのアカウント営業の体制強化に伴う増員です。 ●要約 DX推進を検討している企業に対して、DX取り組みの中心を担うデータ活用プラットフォーム、データ分析に関するソリューションを提案いただきます。競合他社に類を見ないマルチベンダーの特性を活かしながら、幅広い提案を通じて、長期的にクライアントのデータ活用・DX推進を担っていただきます。 ●詳細 ・主に大手企業様に対する顧客課題の抽出と解決策の提案を行うアカウント営業となります。 まずは現場に慣れていただくために現場業務をお願いしつつも、適切なタイミングでプレイングマネージャーもしくはマネージャー専属業務に移行いただく予定です。 ・提案内容としては、DXを実現するためのデータプラットフォーム(分析基盤)導入・構築に関するソリューションが中心で、データ連携・データベース・データ分析/可視化やAIなどデータ活用に関する領域について、提案活動を実施いただきます。 ・提案活動の進め方の特徴として、クライアントはもちろんですが、パートナー各社、自社のプリセールス、インサイドセールス、エンジニアと 関係者が多い中で、スピーディに連携、調整をしながら案件をリードしていく役割が求められます。 ・DXの取り組みは顧客も手探りなケースが多く、営業においては性急にソリューション提案をするのではなく、顧客の声を傾聴して真の課題を引き出す力が求められます。 ●組織体系 営業管掌役員のもとに営業系の部門として4部門が並列しており、各部門内では少人数の集団であるチームを構成しています。

事業領域の機会発見から、提供価値設計、ビジネスモデル設計、収益計画成長性検討、事業性検証、デジタルプロダクトのデザイン定義といった、上流のデザインワーク・コンセプトワーク・ビジネスデザインワークをご担当いただきます。 デザインとビジネスの知見を融合させながらチームと共創し、新規事業立ち上げを支援しプロダクトを作り上げていただきます。 プロジェクトへは複数人でチームを編成してご参加いただくので、足りないスキルは仲間と補いながら学べる環境です。 【業務内容例】 ●デザインリサーチを設計・実施し、結果からインサイトを発見 ●ワークショップの設計、運営からの成果の統合 ●サービス・プロダクトのコンセプト策定から顧客体験・サービスフローなどをデザイン ●デザイナーやコンサルタントやエンジニアなど各種専門家、クライアントと共創 ●メンバーとの連携・共創・社内外の最新事例や専門知識を把握し、デザインプロセスやサービス自体に組み込む 等 ●業務内容の変更範囲:当社業務全般 <期待する成果> ●デザインリサーチを設計・実施し、結果からインサイトを発見 ●ワークショップの設計、運営からの成果の統合 ●サービス・プロダクトのコンセプト策定から顧客体験・サービスフローなどをデザイン ●デザイナーやコンサルタントやエンジニアなど各種専門家、クライアントと共創 ●メンバーとの連携・共創・社内外の最新事例や専門知識を把握し、デザインプロセスやサービス自体に組み込む　等 <顧客イメージ> 大手企業の新規事業立ち上げ部署・経営企画部・事業企画部・社長室・事業部など

ITクラウドアーキテクトとして下記業務に携わっていただきます。 ●顧客への提案 └現行システムの評価とギャップ分析 └最適なインフラストラクチャソリューションの設計と提案 └プロジェクト提案書の作成とレビュー └顧客への技術的なディスカッションとワークショップの実施 └コスト削減や効率化のためのアドバイス提供 └顧客へのプレゼンテーションおよび技術的な提案の説明 ●プロジェクト実施フェーズ └AWS、Azure、GCPなどのクラウドプラットフォームを利用したシステム構築を主導 └クラウドネイティブアプリケーションの設計と管理を主導 └技術ドキュメントの作成と更新を主導 └トラブルシューティングと問題解決の指導 └プロジェクトの進行管理とステークホルダーとの調整 ●運用保守 └顧客・社内からのフィードバック収集と改善提案 └トラブルシューティングと問題解決の指導 ●インフラ作業の標準化 └アーキテクトの標準化 └標準化されたアーキテクトの更新と維持 └新規技術の収集とメンバーへの周知 ●インフラサービスのメニュー化 └サービスカタログの作成と維持 └サービス提供の品質と効率の向上 選考事業部について エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

インフラクラウド領域おけるプロジェクトマネージャー(PM)として下記業務に携わっていただきます。 ●顧客への提案 └プロジェクト提案書の作成とレビュー └顧客の要件収集と分析 └プロジェクト見積もりとスケジュールの策定 └顧客へのプレゼンテーションと提案内容の説明 ●プロジェクト実施フェーズ └プロジェクト計画と戦略策定 └プロジェクト実行と管理 └顧客とのコミュニケーション └ステークホルダー管理 └品質管理と改善 ●運用保守 └導入後の運用サポート計画の策定 └トラブルシューティングと問題解決の指導 └運用効率の最適化とコスト削減の推進 ●インフラ作業の標準化 └高品質なインフラ作業手順の標準化と文書化 └標準化されたプロセスの実行と維持 └継続的な改善と最適化の推進 ●インフラサービスのメニュー化 └サービスカタログの作成と維持 └サービス提供の品質と効率の向上 ※提案(プリセールス)活動や組織運営を担っていただく可能性がございます。 【選考事業部について】 エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

ITクラウドアーキテクトとして下記業務に携わっていただきます。 ●顧客への提案 └現行システムの評価とギャップ分析 └最適なインフラストラクチャソリューションの設計と提案 └プロジェクト提案書の作成とレビュー └顧客への技術的なディスカッションとワークショップの実施 └コスト削減や効率化のためのアドバイス提供 └顧客へのプレゼンテーションおよび技術的な提案の説明 ●プロジェクト実施フェーズ └AWS、Azure、GCPなどのクラウドプラットフォームを利用したシステム構築を主導 └クラウドネイティブアプリケーションの設計と管理を主導 └技術ドキュメントの作成と更新を主導 └トラブルシューティングと問題解決の指導 └プロジェクトの進行管理とステークホルダーとの調整 ●運用保守 └顧客・社内からのフィードバック収集と改善提案 └トラブルシューティングと問題解決の指導 ●インフラ作業の標準化 └アーキテクトの標準化 └標準化されたアーキテクトの更新と維持 └新規技術の収集とメンバーへの周知 ●インフラサービスのメニュー化 └サービスカタログの作成と維持 └サービス提供の品質と効率の向上 選考事業部について エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

エンタープライズモダナイゼーション部(EM)におけるデータサイエンティストとして、幅広い業界のお客様に対し、技術的視点から最適なソリューションを提案いただきます。 など多岐にわたる領域に関わる機会があり、ご自身の業界知見や技術力を活かして、ビジネス成功へ導く重要な役割を担います。 ●データサイエンティスト 航空系クライアント向けにデータ分析を行うデータサイエンティストとしてご活躍いただきます。 業界特有のデータ特性を理解し、分析結果をビジネス価値へと転換します。 ・航空関連データの分析・可視化・インサイト抽出 ・予測モデル、最適化アルゴリズムの設計・実装 ・クライアントへのレポーティング・提案活動 ・日本語・英語でのステークホルダーとのコミュニケーション ●選考事業部について エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

インフラクラウド領域おける上流SEとして下記業務に携わっていただきます。 ● 要件定義・設計 顧客の業務課題・システム要件のヒアリング 要件分析から基本設計・詳細設計への落とし込み クラウド技術を活用した最適なシステムアーキテクチャの設計 セキュリティ要件や非機能要件(可用性・パフォーマンス等)の定義 顧客・関係者との仕様調整、設計レビューの実施 ● 技術提案 最新クラウドサービス(AWS、Azure、GCP等)を活用した技術的提案 PoC(概念実証)の実施・技術検証 ソリューション選定や構成案の作成 技術観点からの見積もり・工数算出 顧客への技術プレゼンテーション ● プロジェクト推進 設計～開発～テストの技術的リード 開発チームへの技術指導、設計方針の伝達 品質管理(設計レビュー、テスト設計、コードレビュー等) 技術課題の抽出と解決策の提示 ● 運用設計・改善 クラウドインフラの運用設計(監視・バックアップ・DR等) 運用フェーズでの技術的サポート・改善提案 運用効率化・自動化(IaC、DevOps等)の推進 ● ドキュメント作成・標準化 設計書・運用手順書等の技術ドキュメント作成 標準化された設計・運用プロセスの策定と展開 継続的な技術プロセス改善活動 ● 技術動向のキャッチアップ・教育 クラウド技術の最新動向の調査・社内展開 社内外への技術教育・ナレッジ共有 <選考事業部について> エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

インフラクラウド領域おける上流SE/PMとして下記業務に携わっていただきます。 ● 要件定義・設計 顧客の業務課題・システム要件のヒアリング 要件分析から基本設計・詳細設計への落とし込み クラウド技術を活用した最適なシステムアーキテクチャの設計 セキュリティ要件や非機能要件(可用性・パフォーマンス等)の定義 顧客・関係者との仕様調整、設計レビューの実施 ● 技術提案 最新クラウドサービス(AWS、Azure、GCP等)を活用した技術的提案 PoC(概念実証)の実施・技術検証 ソリューション選定や構成案の作成 技術観点からの見積もり・工数算出 顧客への技術プレゼンテーション ● プロジェクト推進 設計～開発～テストの技術的リード 開発チームへの技術指導、設計方針の伝達 品質管理(設計レビュー、テスト設計、コードレビュー等) 技術課題の抽出と解決策の提示 ● 運用設計・改善 クラウドインフラの運用設計(監視・バックアップ・DR等) 運用フェーズでの技術的サポート・改善提案 運用効率化・自動化(IaC、DevOps等)の推進 ● ドキュメント作成・標準化 設計書・運用手順書等の技術ドキュメント作成 標準化された設計・運用プロセスの策定と展開 継続的な技術プロセス改善活動 ● 技術動向のキャッチアップ・教育 クラウド技術の最新動向の調査・社内展開 社内外への技術教育・ナレッジ共有 選考部署について=== デジタル流通事業本部(DLG)は、流通・物流をはじめ、小売、航空港湾、公共、エネルギーなど幅広い領域に対して、上流工程から開発、保守運用までエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。 近年は顧客からインフラクラウド領域の要望も多いため、活躍いただける人材を募集しています。

●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。 また、太陽光発電所や蓄熱式エナジーストレージ等の分散エネルギー資源を統合管理する Energy Aggregation Platform を開発・運用しています。 本ポジションは、製品の品質保証活動をリードし、中規模の検証を計画・設計・実施・評価まで完遂するとともに、開発チームが継続的に高品質を出荷できるしくみを作る役割を担います。 スクラムチームの一員として、主に以下を担当します。 ●主な業務内容 ◆品質戦略と計画 当社プロダクトのQAリードとして、品質戦略・テスト計画の策定と実行 ・開発プロダクトに対する新機能テストの計画、設計、実施 ・複数プロダクト間の統合テスト設計・運用 ・非機能テストの設計・実施 ・リリースサイクルにあわせた自動E2Eテストの運用 ・PdM、エンジニア、デザイナー等を含む開発チームの一員としてPJを進行 各プロダクトを担当するQAエンジニアのリード QAチームメンバーの育成・リード、ナレッジ共有の推進 迅速でホスピタリティのある顧客対応のためのカスタマーサクセスや営業との連携 組織全体への品質意識の啓蒙活動 テストプロセスの評価や改善活動 ●開発環境・技術スタック ・バックエンド 言語:C# フレームワーク:ASP.NET Core ORM:Entity Framework Core API:REST(FastEndpoints、MediatR) テスト:xUnit ・フロントエンド 言語:TypeScript フレームワーク:React(Carbon React) ビルドツール:Vite テスト:Vitest、React Testing Library インフラ クラウド:Microsoft Azure データベース:Azure SQL Database ・開発・運用ツール プロジェクト管理/ソース管理/CI/CD:GitHub Enterprise, Azure DevOps(Azure Boards) IDE:Visual Studio 2026(JetBrains ReSharper) コミュニケーション:Microsoft Teams ●チーム体制 所属:テクノロジー本部 本部長(CTO)1名 / テックリード2名 / メンバー6名

インフラクラウド領域おけるプロジェクトマネージャー(PM)として下記業務に携わっていただきます。 ●顧客への提案 └プロジェクト提案書の作成とレビュー └顧客の要件収集と分析 └プロジェクト見積もりとスケジュールの策定 └顧客へのプレゼンテーションと提案内容の説明 ●プロジェクト実施フェーズ └プロジェクト計画と戦略策定 └プロジェクト実行と管理 └顧客とのコミュニケーション └ステークホルダー管理 └品質管理と改善 ●運用保守 └導入後の運用サポート計画の策定 └トラブルシューティングと問題解決の指導 └運用効率の最適化とコスト削減の推進 ●インフラ作業の標準化 └高品質なインフラ作業手順の標準化と文書化 └標準化されたプロセスの実行と維持 └継続的な改善と最適化の推進 ●インフラサービスのメニュー化 └サービスカタログの作成と維持 └サービス提供の品質と効率の向上 ※提案(プリセールス)活動や組織運営を担っていただく可能性がございます。 選考事業部について エンタープライズモダナイゼーション部(EM)は、小売、航空宇宙、公共、エネルギーなど多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革(DX)を強力にサポートしてきました。

●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。

アグリゲーション事業・DS事業の開発チームを対象に、以下の業務を担当いただきます。 事業・チームの状況に応じて、優先度や比重は調整します。 ① 開発マネジメント・プロセス改善 • スクラムを中心とした開発プロセスの運営と改善(スプリント計画、見積もり、進捗・リスク管理) • 品質担保の仕組みづくり(設計レビュー・コードレビューの運用、テスト方針、リリースプロセス) • 開発生産性の可視化と改善(開発メトリクスの計測・分析) • 技術的負債の把握と、返済計画の立案・実行 • 障害・インシデント発生時の対応リードと、再発防止策の推進 ② 事業・プロダクトとの連携 • CTO・プロダクトマネージャー・事業部門と連携した、開発ロードマップの策定と優先順位付け • アグリゲーション事業・DS事業それぞれの要件を踏まえた、開発リソースの配分と調整 • 要件が固まりきらない状況での論点整理と、実現可能性・工数の見立て • DS事業における、複数顧客への展開を前提としたパッケージプロダクトの開発推進 • 両事業のチーム間の連携促進、ナレッジ・開発基盤の共有による重複の削減 ③ 技術・アーキテクチャへの関与 • CTO・テックリードと連携した、アーキテクチャ・技術選定への関与 • 技術標準・開発ルールの整備と浸透 • 必要に応じた設計レビュー・コードレビュー ④ピープルマネジメント・組織づくり • 組織拡大に向けた、チーム構成・役割分担の設計 • 将来のマネージャー候補・リードの育成 • メンバーの目標設定、1on1、評価、フィードバック • エンジニア採用への参画(採用要件の定義、面接、候補者へのアトラクト) • メンバーの育成とキャリア支援(技術面・行動面の両方) • チームの心理的安全性の醸成と、エンジニアリング文化の構築 • メンバーの稼働状況・負荷の把握と、適切なアサインメント ⑤AI活用の推進 • AIコーディングエージェント(Claude Code 等)を活用した開発スタイルの定着(全エンジニアにClaude Code Max(5x)を会社負担で支給) • AI導入による生産性メトリクスの計測・可視化と、改善の推進 ＜開発環境・技術スタック＞ バックエンド:C#/ASP.NET Core/Entity Framework Core/REST API フロントエンド:TypeScript/React インフラ:Microsoft Azure/Azure SQL Database 開発・運用:GitHub Enterprise/Azure DevOps(Azure Boards)/Microsoft Teams AI開発環境:Claude Code Max(5x)を全エンジニアに支給。 必要に応じてClaude Code Max(20x)やOpenAI Codex Proも会社負担で利用可能

●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

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

●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)

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

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。

主な業務内容 具体的には以下の業務を、共通インフラチームの一員として担当いただきます。 ① インフラ設計・構築 • Azure 上での中〜大規模なインフラ設計・構築・運用・更改業務のリード • Bicep を用いた IaC(Infrastructure as Code)による環境構築・モジュール管理・設計最適化 • CI/CD パイプライン(GitHub Actions / Azure Pipelines 等)の構築・改善 • 非機能要件(可用性・性能・セキュリティ・拡張性)に基づくインフラ設計 • セキュリティポリシーに準拠したネットワーク・ID・アクセス管理の実装(Microsoft Entra ID、Private Endpoint、Key Vault 等) • クラウドコストの可視化・最適化 ② 信頼性向上 • 各プロジェクトにおける SLI/SLO の設計支援、SLO モニタリングの仕組みづくりと運用 • 各プロジェクトの運用体制構築の支援(エスカレーションフロー、Runbook 整備 等) • ポストモーテム(振り返り)による再発防止策の立案・推進 ③ 運用基盤の構築 • プロジェクトで利用する監視基盤の設計・構築(Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights, Azure Dashboard 等) • アラート設計・通知基盤の整備(ノイズ削減、重要度・緊急度設計、通知連携) • インシデント・問い合わせ等のチケット管理基盤の構築・運用(Azure DevOps Boards) • 監視・チケット・チャットツール等の連携による運用フローの自動化 ④協働・ナレッジ共有 • AI コーディングエージェントを活用した開発支援、およびチームへの展開 • 開発チーム・プロダクトマネージャー・CTO との協働によるシステム全体最適化 • チームメンバーや他部門への技術的ナレッジ共有(勉強会開催、ドキュメント整備)

当社のアグリゲーション事業とデジタルソリューション事業(以下、DS事業)の両方を対象に、サイバー攻撃への対策を軸としたセキュリティ基準の策定と運用を担うセキュリティエンジニアを募集します。 全社のセキュリティ方針・基準・ガイドラインをゼロから設計・整備し、開発・インフラ・コーポレートの各部門に浸透させる役割です。 ＜主な業務内容＞ アグリゲーション事業・DS事業の両方を対象に、以下の業務を担当いただきます。 経験や状況に応じて、優先度や比重は調整します。 ① セキュリティ基準・ポリシーの策定と運用 • 全社セキュリティ方針、各種基準、ガイドライン、運用ルールの策定と改訂 • リスクアセスメントの実施と、対策の優先順位付け • アグリゲーション事業・DS事業それぞれの特性を踏まえた、事業別のセキュリティ要件の整理 • 策定したルールの社内への浸透と、遵守状況のモニタリング ② クラウド(Azure)環境のセキュリティ設計・改善 • ID・アクセス管理(権限設計、最小権限、特権アクセスの管理) • ネットワーク・データ保護(Azure SQL Databaseを含む暗号化、アクセス制御、バックアップ方針) • クラウド設定の継続的な点検と、設定不備の是正 • インフラエンジニアと連携した、セキュリティを組み込んだ基盤設計のレビュー ③ プロダクトセキュリティ(アプリケーション・開発プロセス) • 脅威モデリングとセキュリティレビュー(設計段階から実施) • DS事業における、複数顧客に展開するパッケージプロダクトのセキュリティ設計(顧客データの分離、認証・認可など) • GitHub Enterprise・Azure DevOps上のCI/CDパイプラインのセキュリティ対策(脆弱性・依存ライブラリ・シークレット管理) • AIコーディングエージェントの活用を前提とした、セキュアな開発ルール・ガイドラインの整備 ④ 脆弱性管理 • 脆弱性情報の収集・分析と、対処の推進 • 脆弱性診断・ペネトレーションテストの計画、外部ベンダーの選定、指摘事項への対応管理 ⑤ 監視・インシデント対応 • セキュリティ監視(ログ収集・検知)の仕組みづくりと運用 • インシデント対応フロー・体制の整備と、発生時の対応リード • 事後分析と再発防止策の立案 ⑥ 顧客対応・認証取得・監査 • 大手企業の顧客からのセキュリティ要件・チェックシート・問い合わせへの対応 • ISMS等のセキュリティ認証取得・監査対応の推進 ⑦ 教育・啓発 • 従業員・開発者向けのセキュリティ教育、啓発活動 • セキュリティに関する社内の相談窓口対応 ＜開発環境・技術スタック＞ クラウド:Microsoft Azure/Azure SQL Database アプリケーション:C#/ASP.NET Core/Entity Framework Core/TypeScript/React 開発・運用:GitHub Enterprise/Azure DevOps/Microsoft Teams AI開発環境:Claude Code Max(5x)を全エンジニアに支給。 OpenAI Codex Proも会社負担で利用可能

●このポジションの3つの特徴 01　「本番で信頼できるAIエージェント」をサービスにします LLM・RAGを使ったAIエージェントを作るだけでなく、評価・品質の担保まで含めて顧客に届けます。作る側(AI開発)と確かめる側(品質保証)が同じ組織にあるからこそできるサービスです。 02　AI開発・品質保証のエンジニアを率いて、サービスをつくります 一人で作り込む仕事ではありません。社内のエンジニアでチームを組み、役割を分け、設計とレビューを担い、技術の判断をしながら開発を進めます。ご自身も手を動かし、チームに見本を示します。 03　仕事のキモは「チームで提供できる」状態をつくることです 作って終わりではありません。開発の型(AI駆動開発の標準・品質ゲート)と評価の型に落とし、誰が作っても品質を落とさずに提供できるチームをつくることが、このポジションの成果です。 ●このポジションで得られるもの ・AIエージェント×品質保証という、まだ勝者の決まっていない領域で、サービスを立ち上げる経験。 ・作る(AI開発)・確かめる(品質保証)・直すがひとつの組織にそろった環境で、チームを率いて開発できること。 ・自分たちがつくった型に価格がつき、チームで顧客に届く経験。 ・サービスの責任者として、サービスとチームを育てていく道。 ## 業務内容 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。どれも切り離せない仕事ですが、最も大切にしていただきたいのは「4. チームで提供できるようにする」です。作って終わりではなく、ご自身がいなくても、チームが同じ品質で提供できる状態をつくることが、このポジションの成果です。 【1. 決める ― サービスの中身と、提供の形を決める】 ・顧客の業務と課題から、AIエージェントで何を解き、どの水準の品質を約束するかを決めます。 ・提供メニュー・手順・品質基準・価格の考え方を、事業の責任者と相談しながら決めます。 【2. 作る ― 自らも手を動かし、技術の判断を担う】 ・AIエージェントの設計、RAG・データ基盤との連携、評価の仕組みなど、要となる部分はご自身でも作り、試します。 ・担当する範囲のアーキテクチャ・技術選定・品質の基準について、技術の判断を担います。 【3. 率いる ― AI開発・品質保証のエンジニアを動かして開発する】 ・社内のAI開発・品質保証のエンジニアでチームを組み、役割を分け、開発を進めます。 ・設計・コードのレビュー、評価結果の確認を通じて、チームの成果物の品質に責任を持ちます。 【4. チームで提供できるようにする ― 型にして、誰が作っても品質を落とさない状態にする】 ・開発の手順、AI駆動開発の標準、品質ゲート、評価の設計を「型」として書き起こし、チームで使える状態にします。 ・型をメンバーに教え、ご自身がいなくても、チームが同じ品質でサービスを作り、提供できるようにします。 【5. 届ける ― 顧客の前に立ち、最初の提供をやり切る】 ・営業担当と組み、技術面の提案を担います。 ・最初の案件では、チームを率いて導入・提供をやり切り、社外の実績をつくります。 #### ●技術環境 【言語 / フレームワーク】 React、TypeScript(フロントエンド)/Python、C#(バックエンド) 【クラウド】 Azure(AWS・GCPのご経験も歓迎) 【データベース / 基盤】 PostgreSQL、Databricks 【AI領域】 生成AI(LLM/RAG/AIエージェント)を活用したAI駆動開発 【AI開発ツール】 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex、CodeRabbit 【品質保証・評価】 テスト設計、テスト自動化、CIの品質ゲート、AIの評価設計(評価データセット・自動評価・回帰評価) ●入社後のロードマップ 【入社〜3ヶ月】 進行中のAIエージェント基盤・品質担保の型づくりに加わり、チームと技術の現状をつかみます。あわせて、自社の業務を題材にしたAIエージェントの開発を、評価の設計まで含めてリードし、サービスの原型を1つ形にしていただきます(例:営業支援のAIを、品質の基準まで含めて自社で使える状態にする)。 【3〜6ヶ月】 自社で確かめた結果をもとに、提供メニュー・品質基準・価格の案を固め、営業担当とともに既存の顧客に提案します。開発と評価の手順を、チームの型として書き起こします。 【6ヶ月〜1年】 社外の顧客への提供実績をつくります。チームのメンバーが型に沿って、品質を落とさずに作れる状態にします。 【1年〜】 サービスの責任者として、サービスとチームを育てていただきます。次のサービスの立ち上げや、型を使えるエンジニアの育成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」 【サービスはまだ「売れる形」になっていません】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中で、何を型にするかを決めるところから関わっていただきます。 【チームのメンバーは、顧客の案件と兼務の人もいます】 サービス開発に関わるエンジニアの稼働は、事業の責任者と調整しながら確保します。限られた時間の中で、役割を分け、成果につなげるリードが求められます。 【立ち上げの段階は、ご自身が手を動かす場面も多くあります】 チームを率いる役割ですが、型ができるまでは、要となる部分をご自身で作り、見本を示す場面が多くなります。 【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、技術面の提案や最初の提供では、ご自身が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、事業の責任者・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。 ●このポジションではないこと ミスマッチを防ぐため、あらかじめお伝えします。 ・全社のDX・変革を企画し、推進する役割ではありません。担っていただくのは、AIエージェント×品質保証のサービスです。 ・資料づくりや取りまとめが中心の、PMO・企画の役割ではありません。技術の判断と、ご自身が手を動かすことが欠かせません。 ・一人で作り込むスペシャリストの役割でもありません。エンジニアのチームを動かし、チームで提供できる状態をつくることが仕事の中心です。 ●担当していただくサービス 【サービスの方向性】 本番で信頼できると担保されたAIエージェントを、顧客に届けるサービス 【サービスの中身(例)】 ① AIエージェントの構築:業務の分解から、AIエージェント・ワークフロー型AIの設計・構築、既存システム・データとの連携(LLM・RAG、AIエージェントを支えるデータ基盤を含む)、運用まで ② 品質の担保:正確性・タスクの完了・権限・安定性・安全性・業務への適合の観点での評価設計、評価データセットと自動評価、モデル更新時の回帰評価 ③ 作り方の型:AI駆動開発で、速く、品質を落とさずに作るための開発標準・レビュー基準・品質ゲート 【いまの進み方】 複数のチームが並行して、AIエージェント基盤と品質担保の型づくりを進めています。自社の業務(営業支援のAIなど)を題材に作り、まず自社で効果を確かめてから社外へ届けます。大手SIerのプロジェクトにはチームで参画し、AIエージェントを支えるデータ基盤の開発も進めています。 【一緒に動くメンバー】 社内のAIソリューション開発のエンジニア、品質保証(QA・テスト)のエンジニア、営業担当 【いまの状態】 社外への提供は、最初の1件をつくる段階です。提供メニュー・価格・品質基準は整備の途中です。 ※ どこから担っていただくか、サービスの中身をどう広げるか、社内のリードエンジニアとどう役割を分けるかは、ご経験と得意な領域をうかがったうえで一緒に決めます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 →会社の定める業務