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燈株式会社

DX Solution事業本部では、製造業・建設業・物流業など多様な産業においてシミュレーション環境の構築・ロボティクスの導入・活用を推進しています。 本ロールでは、シミュレーション環境上の最適化アルゴリズムの実装、「Sim2Real」などのシミュレーション基盤の構築を担います。 具体的には - C++の独自シミュレーション基盤を用いたロボット開発 - 経路最適化や土木設計のための探索アルゴリズムの実施 - 点群やGSなどの大規模データセットの処理 - 剛体、流体シミュレーションの開発とロボット制御への転用 - OpenCascadeを使用した3Dmodelの解析の開発 技術スタック - プログラミング言語 - C++ - Python - フレームワーク - ROS2 - OpenGL - OpenCV - Isaac Sim AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

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AIおよびLLMを活用したAIアルゴリズム・AIエージェントの開発・評価を担当し、サービスへの実装まで一貫して関わっていただきます。LLMOpsなどのLLM運用の改善も担当していただきます。 ●具体的には ・LLMを用いた情報検索・情報抽出アルゴリズムの開発・評価 ・LLMを用いたAIエージェントの開発・評価 ・LLM・AIエージェントを活用したサービス開発 ・Languse, WeaveといったLLMOpsツールの活用推進 ●技術スタック(一例) ・フロントエンド 　Typescript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド 　Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ 　Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI 　Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

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主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。サービス累計700社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。ローンチ1年で200社の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Antares(図面領域) 設計図面を3Dモデルに変換するプロセスの自動化を実現するアプリケーション プレス例(設計図書のダッシュボードシステム):https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2022/220509_8718.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

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入社後は、ご本人の適性や希望に応じて「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。 詳細な業務内容 【タスク例】 ・仕様策定・設計: PdMが描いた要件のラフ案をもとに、DB設計・API設計・UI/UXの挙動を具体化し、関係者と合意形成を行う。 ・ドメイン連携: 建設業界特有の複雑な商習慣を理解し、現場で本当に使えるロジックをコードに落とし込む。 ・品質向上: 複雑な仕様に対するテスト設計、リファクタリング、技術的負債の解消提案。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上 〇開発例 ・建設業特化の生成AI AIコンストシェルジュ「光/Hikari」:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 ・製造業特化の生成AIエージェント「工/Takumi」:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。 累積データの検索・分析が可能。 ・物流業特化の生成AIエージェント「運/Hakobi」:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。 配送・輸送コストの見直しが可能。 ・卸売・小売業特化の生成AIエージェント「商/Akinai」:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。 仕入れ・販売計画の作成が可能。

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業界特化型生成AIエージェントの開発(AI SaaS事業部への配属)において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。 【ミッション】 ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。 詳細な業務内容 【業務例】 ・要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。 ・タスク分解と采配(ディスパッチ): 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ(1〜3日程度)」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。 ・アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。 ・組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール(Devin/Claude Code等)の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。 【技術スタック】 ・フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ・AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV 【AI開発支援ツールの導入】 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

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燈のDX Solution事業本部では多様なプロジェクトが進行しており、部門全体として共通した品質基準を確立・向上させていくことが重要です。 QAエンジニアは、その実現に向けて横断的に関わり、各プロジェクトにおける品質保証の仕組みづくりやプロセス改善を担います。 ●お任せしたい業務について ・リリースに向けたQA項目の洗い出し、スケジュールの策定を含めた戦略の立案 ・効率良く品質の高いQAを実施するための自動化ツールの導入・運用 ・全員QAを実現させるための必要な仕組みの導入

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主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。 配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計1,000社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。 ローンチ1年強で400社以上の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

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DX Solution事業本部では、製造業・建設業・物流業など多様な産業においてシミュレーション環境の構築・ロボティクスの導入・活用を推進しています。 本ロールでは、シミュレーション環境上の最適化アルゴリズムの実装、「Sim2Real」などのシミュレーション基盤の構築を担います。 具体的には - C++の独自シミュレーション基盤を用いたロボット開発 - 経路最適化や土木設計のための探索アルゴリズムの実施 - 点群やGSなどの大規模データセットの処理 - 剛体、流体シミュレーションの開発とロボット制御への転用 - OpenCascadeを使用した3Dmodelの解析の開発 技術スタック - プログラミング言語 - C++ - Python - フレームワーク - ROS2 - OpenGL - OpenCV - Isaac Sim

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建設・製造・物流といった日本の巨大産業において、燈(Akari)は「下請け」ではなく「DXパートナー」として、最上流から課題解決に取り組んでいます。 現在、大手クライアントからの「難易度が高く、前例のない開発依頼」が急増しています。しかし、仕様が決まりきっていない抽象度の高い課題を、技術的な解(アーキテクチャ・コード)に落とし込めるエンジニアが不足しています。 「仕様書通りの実装には飽きた」「より上流から関わりたい」という方に、裁量と責任ある環境をお渡ししたいと考えています。 【業務例】 ・ コア機能の設計・実装リード :複雑なビジネスロジックを伴う機能開発において、DBスキーマ設計からAPI設計、フロントエンド実装までを一貫して担当、またはリードします。 ・ アーキテクチャの強化 :「動けばいい」コードではなく、保守性と拡張性を考慮した設計(DDD、クリーンアーキテクチャ等)を導入し、技術的負債を未然に防ぎます。 ・ ジュニアメンバーの育成 :コードレビューやペアプログラミングを通じて、ポテンシャル層(ジュニア)の技術力底上げを行い、チーム全体の生産性を最大化します。 ※PMと共にクライアントミーティングに参加し、技術的な観点から実現可能性の提示や代替案の提案を行うこともあります。 【開発例】 ・ 画像認識による非構造化データの自動整理: 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ・ 点群データを活用した幾何学的シミュレーション :3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックを実施する大規模3DWebアプリケーションの開発 ・ 動画解析を活用したインフラ管理プラットフォーム :車載カメラ等の動画データから変状箇所を特定する解析エンジンをバックエンドに統合し、解析結果を地図上で可視化・管理できるWebアプリケーションの開発 ・ ドメイン特化型LLMを搭載した業務支援アプリケーション :建設・製造業向けにチューニングされたLLMを組み込み、専門的な質疑応答やドキュメント生成を行う対話型AIツールのAPI設計・チャットUI実装 ・ ロボット遠隔操作・モニタリングシステム :VLA・VLM(視覚言語モデル)を用いたロボット制御AIと連携し、行動ログの可視化やタスク指示を行う管理ダッシュボードおよび、推論サーバーとの通信基盤の構築 ・ AIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発 :1千万件規模の技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示するAIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発 【技術スタック(一例)】 ・フロントエンド:Typescript/Node.js/React/Next.js ・バックエンド:Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ・インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP ・AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ・AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini ●ソフトウェアエンジニアポジションの特徴 ・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。会社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。 ・燈でないと解けない産業の難題がある。燈は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。 ・燈のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。 ・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

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DX Solution事業本部では、製造業・建設業・物流業など多様な産業においてロボティクスの導入・活用を推進しています。 現実環境におけるロボットの活用は、物理的制約や安全性の課題から実機だけでの開発が困難であり、シミュレーションを活用した検証や学習が不可欠です。 本ロールでは、ロボットのシミュレーション環境を構築・整備し、制御アルゴリズムやAIによる学習を効率的に進められる基盤を担います。 さらに、シミュレーションと実機をシームレスにつなぐ「Sim-to-Real」技術を推進し、研究開発から実運用までを加速させます。 これにより、プロジェクトごとの用途(自律移動、マニピュレーション、協働作業など)に合わせたロボットシステムを迅速に開発・展開し、産業現場における生産性向上や安全性確保を実現します。 【具体的には】 ・ロボットのシミュレーション環境の構築とカスタマイズ ・シミュレーション上での制御アルゴリズムやタスク遂行の実装・検証 ・シミュレーションを活用した強化学習・模倣学習などによるロボット制御の高度化 ・シミュレーションで得られた学習結果を実機ロボットへ適用し、実環境での動作検証・改善

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DX Solution事業本部では、多様なプロジェクトが並行して進行しており、それぞれで必要とされるインフラ要件は異なります。 しかし、全体として統一されたセキュリティ水準と品質を備えたクラウド基盤を整備し、横断的に展開していくことは不可欠です。 本ロールでは、クラウド環境の設計・構築・運用に加え、CI/CD パイプラインやIaC(Infrastructure as Code)の整備、監視・ログ基盤の標準化など、DevOpsプラクティスを取り入れた基盤の構築と運用を担います。 これにより、各プロジェクトがスピーディかつ安心して開発・運用できる環境を実現します。 【具体的には】 ・IaCを用いたクラウドインフラの構築 ・Github Actionを用いたCI/CDパイプラインの構築 ・エンジニア全体の開発効率化のためのツールの導入 ●AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ・Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ・Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ・v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ・GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ・Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

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急成長する自社プロダクトを技術で支える SRE を募集します。 最先端の LLM 技術を活用したプロダクトでは、ユーザー体験の根幹となる「サービスの信頼性」を追求します。 もう一方のプロダクトでは、将来の事業拡大を見据えた「インフラ刷新とコスト最適化」を、大きな裁量のもとリードしていただきます。 安定稼働と事業成長の両輪を支える、非常に重要なポジションです。 あなたの技術力で、プロダクトの未来を支えてください。 ●具体的には ・プロダクトの特性に合わせたSLI/SLOの策定と、モニタリング環境の設計・構築 ・外部API(LLM)連携部分の安定稼働に向けた、継続的な監視とプロアクティブなパフォーマンス改善 ・将来的なアクセス増加に耐えうる、スケーラブルなインフラ基盤の再設計と技術選定のリード ・クラウド利用料の継続的なモニタリングと分析に基づいた、インフラコストの最適化 ※これまでのご経験領域やお持ちの知識に応じて、可能な業務からご対応いただき、徐々に対応範囲を広げていただきます。 最初からすべての業務を担う必要はありません。 知識・技術をキャッチアップしながらバリューを発揮いただける方に、本ポジションをお任せしたいと考えています。 ●自社プロダクト紹介 [建設業特化のバックオフィスDXサービス「Digital Billderシリーズ」](https://www.lp.digitalbillder.com/) ・建設業に特化したバックオフィスDXサービス。 ・Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。 サービス累計700社以上が導入。 [建設業特化の生成AIサービス「AIコンストシェルジュ 光/Hikari」](https://hikari.akariinc.co.jp/) ・建設業特化のAIエージェント。 ・ローンチ1年で300社の契約を達成 [製造業特化の生成AIサービス「製造業AIエージェント 工/Takumi」](https://takumi.akariinc.co.jp/) ・製造業特化のAIエージェント。 ・2025年ローンチの新プロダクト ●技術スタック(一例) フロントエンド Typescript Node.js React Next.js バックエンド Typescript Node.js Python NestJS FastAPI GraphQL Hasura gRPC インフラ Terraform Kubernetes AWS Microsoft Azure AI Python Numpy Pandas Pytorch OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新の AI 開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。 主な活用例は以下の通りです。 ●Devin :自動タスク実行により、同時並行での実装数を向上 ●Claude Code :自然言語から高度なコード提案・改善を行い、実装スピードおよび同時並行実装数を向上 ●v0.dev :高速な UI モックアップ生成により、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot :日常的なコーディング補助により、作業効率を底上げ ●Gemini :Deep Research や Python 実行を活用した情報検索・解析で、調査および設計の精度を向上

株式会社estie

具体的な業務内容 Whole Productの実現に向けて、主に以下の技術issueを解決頂く想定です。 プロダクト間でのリアルタイムデータ連携を実現する技術設計 不動産ドメイン知識をデータベース構築へ反映するモデリングと運用 複数プロダクトが依存関係少なくリリースできるデプロイプロセス・システムの構築 仮説検証を並行して高速で立ち上げるプロダクト開発

株式会社estie

具体的な業務内容 ・ビジネス価値を最大化するための開発チームリーディング ・高品質なコーディング及びチーム全体のコード品質の担保 ・担当チームプロダクトが最大の事業価値を生み出すために必要な技術的方針の決定 ・プロダクトマネージャーやデザイナーが優れたソリューションを発見するための技術面からのサポート ※ご経験やご志向を基に実際に担当するチームを決定します 開発環境 [フロントエンド] Next.js, React, TypeScript [バックエンド] バックエンドは、以下の3つの環境があり、プロダクトによって異なります。 共通コンポーネントはマイクロサービスとして切り出されていて、言語間の差異による不便さはほぼありません。 フロントエンドとのインターフェイスには GraphQL を使っています。 ・Rust + actix-web + async-graphql ・Ruby on Rails ・TypeScript + Node.js + NestJS また、社内向け分析ツールとしては Python + Streamlit が用いられています。 [開発ツール] ・コード管理: GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ・運用監視: Sentry, Datadog ・タスク管理: JIRA ・コミュニケーションツール: Slack ・開発支援: GitHub Copilot, Claude Codeなど

株式会社GA technologies

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。 ●AI不動産投資サービス「RENOSY」をはじめとした自社プロダクトにおける新機能開発の主導 ●新規システムのアーキテクチャリング、および既存システムのリアーキテクチャ推進 ●チームやプロダクトを横断する技術的課題の発見と解決 ●パフォーマンスチューニング、モニタリング体制の強化、信頼性向上 ●開発プロセスの改善や生産性向上のためのツール選定から導入、自動化の推進 ●エンジニアのメンタリングを行い、学習・品質・継続的改善の文化を醸成 【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

株式会社ホープス

アジャイル／スクラム開発のチームにて、顧客の基幹システムやアプリケーションの開発業務をお任せします。 ＜プロジェクトの一例＞ 大手生命保険会社向け基幹システム開発・更改 ・概要：保険システムのリニューアル ・言語：Java、PL/SQL、TypeScript、Next.js、そのほかローコード・ノーコード ・インフラ環境：AWS、またはAzure ・ツール：Miro・JIRA・Confluence・Slack・Teamt・SalesForce・Unqork ※使用する技術スタックはプロジェクトによって異なります 昨今、アジャイル開発案件が多くなっており、様々なプロジェクトでご活躍いただけます。 しかしながら案件のマネジメントや技術面をリードできる人材がまだまだ不足しているため、主体性をもってチームを引っ張り、体制の強化・拡大をぜひお願いしたいと考えております。 ※従事すべき業務の変更の範囲：IT開発関連業務