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従業員数100名〜1000名未満 年収800万円以上のITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 173 件

91~120件を表示

NEW

バックエンドエンジニア/リードメンバー(基幹システム)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

●Java (Spring Boot) を用いたバックエンドの設計・開発 ●Next.js / TypeScript を用いたフロントエンドの設計・開発 バックエンドを主軸としつつ、必要に応じてフロントエンドも担当いただきます。フロントエンドの実務経験は必須ではありません。 ●対応業務領域の拡大に向けた機能追加とアーキテクチャの進化 ●実運用データにもとづくパフォーマンス改善と、継続的なリファクタリング ●監視・障害対応の仕組みづくりと、運用の自動化 ●プロジェクト全体を通じ、これまで培った経験を存分に発揮していただき、開発チームのリード、社内外との調整やリードをお任せします。 【開発環境・使用ツール】 「一度作って終わり」のシステムではなく、常に最新の技術進化を取り込み続けることを目指しています。言語、フレームワークともに、常に最新安定版への追従・バージョンアップを開発サイクルに組み込んでいます。技術の新しさ自体を目的とはせず、お客様に価値を届けることを最優先に判断します。お客様の資産をお預かりしている以上、大胆な作り替えよりも確実な前進を選びます。 バックエンド: Java (Spring Boot) 新しい言語機能も活用し、冗長な記述を排した見通しの良いコードベースを維持します。 フロントエンド: TypeScript, Next.js AIによるコード生成・プロトタイピング: UIコンポーネントの雛形作成やロジックの実装において、AIツールをフル活用しています。 データベース: PostgreSQL (Amazon Aurora) CI/CD: GitHub Actions ドキュメント/コミュニケーション: Jira, Notion, Slack, Zoom AI: GitHub Copilot, Notion AI,etc コード補完・生成、プロトタイピング、ドキュメント作成など、開発の各場面でAIツールを活用しています。 【証券未経験を歓迎する「バックアップ体制」】 証券ドメインの知識がないことを不安に思う必要はありません。チーム内には、大手証券会社で数々のプロジェクトを成功させてきたドメインのスペシャリスト(企画・PM)が複数名在籍しています。複雑な業務ロジックや要件は彼らと議論しながら固めていくため、証券知識ゼロからでも十分にキャッチアップできる環境です。 一方で、業務を理解しようとする姿勢と、業務担当者や他チームと自ら対話していく力は求められます。「言われたものを作る」のではなく、業務とシステムの両面から最適解を一緒に探せる方を歓迎します。 【担っていただく役割】 今回募集するのは、この基盤を本物の事業インフラへと育てていく、技術面の中心を担うメンバーです。実際のお客様の資産とお金が動き始めた今、求められるのは「動くもの」ではなく「止まらないもの・伸び続けるもの」です。構想ではなく、実データとお客様の反応を根拠に判断できる立場です。 ●設計・実装: バックエンドを中心に、自ら手を動かして機能を形にする ●技術的な意思決定とアーキテクチャの進化: 技術選定と方向づけを担い、業務スペシャリストと対等に議論しながら、将来の10倍規模のデータ量・取引量に耐える構造へ作り替えていく ●信頼性への責任: 可用性・監視・障害対応の設計を通じて、止まらないシステムを保つ ●開発の進め方づくり: 設計・コードレビューの基準づくりと、品質と開発速度を両立させるプロセスの設計 ●チーム全体の底上げ: 設計レビューや技術的な議論を通じて、チームとしての開発力を引き上げる 日々の実装から離れるポジションではありません。 ご自身で設計し、実装する立場のまま、技術的な判断にも踏み込んでいただくイメージです。自分の担当範囲を作り切るだけでなく、システム全体とチーム全体を見渡して動いていただくことを期待しています。 要員計画や評価といったマネジメント業務は、ご志向次第です。まずは技術面に集中していただけます。チームは今後拡大していくため、開発チームの文化づくりや採用・育成をリードする道も選べます。「プロフェッショナル」と「マネジメント」のどちらの道も、自ら切り拓ける環境です。

800~1,350万円

東京都(品川区)

PostgreSQL

Java

GitHub Actions

GitHub

Next.js

Spring Boot

Notion

TypeScript

AWS

Slack

JIRA

Amazon Aurora

生成AI開発ツール導入

資格取得支援制度あり

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

大規模トラフィック環境

従業員数100名〜1000名未満

ウェルスナビ株式会社

ウェルスナビ株式会社

NEW

シニアSRE

SREエンジニア

正社員

SREチームは、“サイトの信頼性”と“開発組織の生産性”の両立をミッションに、主力プロダクト「モチベーションクラウド」を中心とした複数のサービス基盤を横断的に支えています。 ご入社後は、シニアSREとして、プロダクトの信頼性向上と、AIエージェントを活用した開発・運用を安全かつスケーラブルに進めるための環境整備を担っていただきます。 マネジメントではなく技術面でSREチームを支えるシニアICとして、担当領域では自ら課題を設定し、技術的な判断から実装・改善まで一貫して推進いただくことを期待しています。 入社後は、下記のような領域を中心にご活躍いただきたいと考えています。 ●業務内容 プロダクトの信頼性向上 AWS・Terraformを中心としたインフラの設計・構築・運用 モニタリングやインシデント対応を通じた継続的な信頼性改善 AI駆動開発を支える環境整備 AIエージェントを安全に活用するための実行環境の設計・改善 権限設計やガードレールの整備・標準化 開発・運用プロセスの自動化 AIを活用したSRE業務・開発プロセスの自動化・効率化 SRE領域の技術課題の解決 信頼性・セキュリティ・コスト・パフォーマンス等の課題設定から、技術選定・設計・実装・改善までを推進 チームへの技術支援 設計・コードレビューや技術的な知見の共有を通じた、SREチーム・開発チームへの支援 ### 入社後に期待すること まずは担当するセキュリティ・信頼性領域の課題を自ら設定し、改善まで一貫して推進いただきます。 半年程度を目安に、AIエージェントの権限・ガードレール等の仕組みを整備し、人の承認や作業を必要とせず安全に自律実行できる領域を広げていただくことを期待しています。

800~1,200万円

東京都(中央区)

Vue.js

Docker

生成AI・LLM

Kubernetes

Datadog

Rails

TypeScript

GitHub Actions

Slack

Python

Next.js

Nuxt.js

Figma

Terraform

GitHub

Backlog

JIRA

Microsoft Azure

AWS

生成AI開発ツール導入

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

リモート可

年間休日120日以上

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

NEW

ソリューションアーキテクト(インフラアーキ)

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

【業務概要】 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社として内側から支援し、クラウド / データ / AIを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出を実現します。 今回募集するソリューションアーキテクト(インフラアーキ)は、MUFGグループ各社に対してアーキテクチャの検討、企画・提案活動を行い、プロジェクトにおける技術リードを担当するポジションです。特に、組織内にAIツール / AIエージェント / LLMプロダクトを構築・展開するためのAIプラットフォームの全体設計を専門とします。また、AI / LLM領域に限らず、クラウドプラットフォーム全般の全体設計や個別プロダクトのクラウドアーキテクチャ策定も担当します。 ※異業界出身者歓迎(これまでのご経験をぜひ金融領域で活かしてください) 【職務内容】 ・AIプラットフォーム / クラウドインフラの全体設計を専門とするインフラアーキテクト ・要件が柔らかい構想段階からMUFGグループ各社・各部における検討に参画。ビジネス特性を踏まえたシステム要求・制約事項を整理(状況に応じて、JDDのDXコンサルタント等と協働) ・最新の技術動向を踏まえた初期的な全体アーキテクチャの策定・提案、開発規模見積による案件立ち上げの推進 ・金融グレードの統制・セキュリティ要件を満たすアーキテクチャを策定し、セキュリティ所管部等への技術面の説明責任も担う ・案件立ち上げ後はアーキテクトとして設計指針を策定、インフラエンジニア等とともにアーキテクチャの決定と実装をリード 【会社とメンバー】 Japan Digital Design(以下、JDD)は、MUFGグループ各社に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心・安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAIエージェントの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AIエージェントを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融業界の経験者に限らず、大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたスタートアップからも経験豊富な人材が集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、Tech PM、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の専門人材でプロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 【カルチャー】 ・フルフレックス・フルリモート可能な柔軟な働き方(地方からの勤務も可能ですが、対面が有効な場面ではJDDやMUFG各社のオフィスにスポットで出社することはあります) ・職種横断でプロダクトや業務課題に向き合うチーム開発文化 ・新しい技術を実際の金融業務・金融サービスに適用するチャレンジを歓迎 ・AI、クラウドなど先端領域に自由に触れながら実務で成長できるIT環境 ・コーポレートカルチャー推進のためのプログラムが充実 【技術スタック】 クラウドインフラ/IaC ・Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure ・Databricks ・Terraform / AWS CDK コミュニケーションツール / 開発ツール / AIツール ・Slack / Microsoft 365 など ・GitHub Enterprise Cloud / JIRA / Confluence など ・Claude Enterprise(Claude Code)/ ChatGPT(Codex)など ※既存プロジェクトにおける主な利用技術だけを記載しており、プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します ※変更の範囲 業務:会社の定める業務

1,000~1,600万円

東京都(中央区日本橋本石町)

Confluence

GitHub

機械学習

生成AI・LLM

AWS

Slack

JIRA

Terraform

Microsoft Azure

フルフレックス

フレックス勤務

生成AI開発ツール導入

社宅・家賃補助制度あり

年俸制(12分割)

業界未経験歓迎

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

新規プロダクト開発エンジニア(AI駆動開発フルスタックエンジニア)

フルスタックエンジニア

正社員

●現在向き合っている課題 これまでのAI活用によって、実装以降の工程を中心に、新規プロダクトの開発期間を短縮してきました。 一方で、複数の新規プロダクトを継続的に立ち上げるためには、まだ次のような課題があります。 顧客課題や事業構想を、短期間でプロダクト要件・システム設計へ落とし込むプロセスの確立 AI による実装を前提に、そのコード品質を担保するアーキテクチャやガードレールの整備 高いプロダクト品質を低コストで実現するための AI を用いたレビューやテストプロセスの改善・自動化 個人の経験や工夫に依存しているAI駆動開発の知見を、再現可能なプロセスとして標準化すること 新規プロダクト開発における「生産性」と「生み出した顧客価値」を可視化する指標・仕組みの確立 そのため、一つのプロダクトを開発するだけでなく、その経験を次のプロダクトへ展開し、AI時代の新規プロダクト開発の進め方そのものを形にしていただける方を求めています。 少人数チームで新規プロダクトの企画からリリース、その後の改善までを一貫して推進していただきます。 主な業務 ●プロダクトの構想・仮説検証 顧客課題や事業構想を踏まえたプロダクト要件の整理 PdMと連携した仮説検証、ユーザーヒアリング モックアップ・プロトタイプを用いた提供価値の検証 UX・画面設計を含むプロダクト設計 ●設計・実装・リリース フロントエンド・バックエンド双方の設計・実装 アーキテクチャ設計、技術選定 コードレビュー、テスト設計、品質基準の策定 CI/CDを含むリリースプロセスの構築・改善 ●AI駆動開発プロセスの構築 Claude Code等を活用したAI駆動開発の実践・改善 AIによる実装・レビュー・テストを安全に活用するためのガードレール設計 開発で得られた知見の言語化・標準化・他プロダクトへの展開 開発生産性および提供価値を可視化する指標・仕組みの設計 入社後に期待する役割 ●入社~半年程度 入社後はAI駆動開発推進グループに参画し、新規プロダクトの開発を担っていただきます。 PdMやチームと連携しながら、当社の顧客課題、組織・人事領域、既存プロダクトのデータやシステム構造への理解を深め、構想・技術検証から開発に取り組みます。 ※担当領域と初期の取り組みは、ご経験や新規プロダクトの進捗を踏まえて決定します。 顧客課題や業務ドメインの理解 モチベーションクラウドシリーズのデータ・システム構造の理解 AI駆動開発プロセスへの参画・改善提案 次期プロダクトの構想・技術検証への参画 ●半年以降 新規プロダクトの立ち上げチームへ中核メンバーとして参画し、PdMとともに、企画・要件整理から本番リリースまでを一貫してリードいただく想定です。 一つのプロダクトを完成させることに加え、そこで得られた知見や開発プロセスを型化し、次のプロダクトをより短期間で立ち上げられる状態をつくることまでを期待しています。 ※具体的な参画時期や担当領域については、ご経験やご志向、新規プロダクトの進捗を踏まえ、相談のうえ決定します。 ▍開発環境 ▼バックエンド Rails、Python、TypeScript、Sorbet ▼フロントエンド Vue.js、TypeScript、Next.js、Nuxt、Storybook、Chromatic、Figma ▼インフラ・CI/CD AWS、k8s、Terraform、Datadog、Sentry、Autify、Github Actions、Azure、Docker、Codecov ▼生成AI ※Claude Codeなどの生成AIツールは標準配布 OpenAI、Cursor、Dify、n8n、AWS Bedrock、GitHub Copilot、Gemini、Claude、Claude Code、Devin、Cognitive Search、Streamlit、Azure AI Search ▼コミュニケーション GitHub、Jira & Confluence、Slack、Google WP、Qiita Team、Gather

800~1,200万円

東京都(中央区)

Terraform

Vue.js

Docker

Microsoft Azure

Figma

TypeScript

Ruby

Datadog

AWS

React

JIRA

Next.js

Nuxt.js

Rails

Python

生成AI・LLM

GitHub

Confluence

Slack

GitHub Actions

生成AI開発ツール導入

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

リモート可

年間休日120日以上

新規開発(0→1)メイン

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

開発プロジェクトマネージャー(チーム責任者候補)

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

開発プロジェクトの計画策定および進行管理 ビジネス要求に基づく開発要件・仕様等の整理 品質、セキュリティ、運用等を含む課題・リスク管理 PdM、QA、その他の関連部門との合意形成 リリース後の効果検証・課題整理 (ご経験に応じて)組織マネジメント・人材採用 期待する役割 ビジネス要求を整理し、設計・開発手法・セキュリティ・QA・運用面などの論点を踏まえた実行可能な計画・仕様の策定を主導し、開発メンバーと共にリリースまで推進する役割です。PdM・デザイナー・コンプラ等の関係者と協力しながら、顧客価値にもとづく技術的判断および合意形成をリードしていただきます。 なお、顧客価値の定義と体験設計はPdMが、アーキテクチャ設計はテックリードやシニアエンジニアが主導しています。仕様を自ら書き切ることも、コードを自ら書くことも必須ではありません。ただし役割の境界をきっちり分けているわけではなく、実際にPdMと並走して仕様を詰めているマネージャーも、アーキテクチャ設計や実装まで自ら踏み込んでいるマネージャーもいます。ご自身の得意な領域や志向に合わせて、関わり方を決めていただければと考えています。 また、ご経験やご希望に応じて、開発チームのマネジメントをお任せする可能性もございます。 開発環境・使用ツール 言語・FW(バックエンド):Java, Spring Boot 言語・FW(フロントエンド):TypeScript, JavaScript, Next.js, HTML, CSS インフラ    :AWS(ECS, EKS, Lambda, API Gateway.etc) DB       :Aurora MySQL バージョン管理 :GitHub プロジェクト管理:Notion, Jira ドキュメント管理:Notion, Confluence その他     :Figma CI環境     :GitHub Actions 生成AIの活用  :Claude Code, GitHub Copilot, Gemini, Notion AI 所属先(候補) ロボアド開発グループ ロボアドバイザーの口座開設・顧客管理、トレーディング・入出金、サービス機能、モバイルアプリ等の開発を担当 MAP開発グループ MAP AI、生命保険、年金など、新規事業の開発を担当 サービス基盤グループ 開発組織横断のパフォーマンス改善や技術的負債の解消、ID認証基盤やデータ基盤などの開発を担当

900~1,600万円

東京都(品川区)

CSS

HTML

Figma

JavaScript

GitHub Actions

GitHub

Next.js

Spring Boot

Notion

TypeScript

AWS

JIRA

Java

Confluence

MySQL

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

従業員数100名〜1000名未満

プロジェクトマネージャー/PM(大手企業向け デジタルマーケティング・インハウス化支援)

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

担当プロジェクト A:国内大手金融グループ(複数の事業会社を横断)のマーケティング・インハウス化プロジェクト B:大手通信キャリアにおける同種の取り組み ※ご経験・志向に応じて、いずれか、または双方を担当していただきます。 具体的な業務 まずは担当を1~2社に絞り、先輩PMおよびCOOの伴走のもとで上記業務を経験。半年~1年を目安に、プロジェクト全体のPMをお任せします。 -クライアントの現状棚卸し(既存代理店・媒体・計測環境・KPIの整理)と、インハウス化に向けた移行計画の策定 -自社ASP「SLVRbullet」を用いた計測基盤の導入・移管設計、および既存ASP/代理店からのリプレイス推進 -事業会社ごとのKPI設計、獲得計画の策定と進捗管理 -媒体・アフィリエイターの選定、条件交渉、優先度(Tier)設計とポートフォリオ管理 -クライアント経営層~実務担当までのステークホルダーマネジメント(定例運営、論点整理、課題・リスク管理、意思決定の取り付け) -複数社・複数ワークストリームを同時並行で走らせるプロジェクト全体の進行管理 -社内の運用/技術/レポーティングメンバーのディレクション -実績レポーティングと、数値に基づく改善提案の立案・提示

900~1,200万円

東京都(新宿区西新宿1-26-2 新宿野村)

従業員数100名〜1000名未満

【リモート可】AI・データ基盤アーキテクト

データアーキテクト

正社員

・顧客技術対話 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。 ・チームマネジメント クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自分自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。 ・AI実装品質の設計監督 データ基盤(スキーマ・ETL・品質管理)・AIアーキテクチャ(品質ゲート・評価基準)・AI駆動開発(コンテキスト設計)の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。 ・顧客内製化支援 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。 ・実装ノウハウの標準化 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。 ・AI・データ動向の事業反映 クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。 ●仕事についての詳細 この事業領域の公開情報 事業説明 メインサイト(https://www.mamezou.com/services/strategic) note記事(活動報告、インタビュー記事、等)(https://note.com/mamezou_info/m/mb5c4d71c8358)

800~1,200万円

東京都(新宿区)

生成AI・LLM

BigQuery

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

MLOps

AWS

Snowflake

Amazon Redshift

RAG

Kubernetes

従業員数100名〜1000名未満

エンジニアリングマネージャー(モバイルアプリ開発チーム)

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

●入社後の期待役割 エンジニアリングマネージャーとして、モバイルアプリ特有の技術的制約やライフサイクルを深く理解し、ビジネス要求と開発現場のバランスを最適化する役割を担っていただきます。 単なる進捗管理ではなく、iOS/Android両プラットフォームの特性を考慮したリリース戦略の立案、およびステークホルダーとの合意形成を通じて、プロダクトの価値最大化にコミットしていただきます。 ●業務内容 ▽リリース・プロセス管理 期日、品質、コスト、スコープの4要素を適切にコントロールし、確実なデリバリーを実現するプロセスの構築・運用 ▽ロードマップ策定 OSアップデートやストアガイドラインの変更等の外部要因を織り込み、ビジネスサイドと連携した中長期的な開発ロードマップの策定 ▽ステークホルダー・マネジメント モバイルアプリ特有の「お作法」や制約(審査、OS差分、配布フロー等)を非エンジニアにも分かりやすく言語化し、期待値を調整 ▽マルチプラットフォームの最適化 iOS/Androidのデザインガイドラインや実装差異を把握し、共通化すべき点とプラットフォーム毎に最適化すべき点の意思決定 ▽チームビルディング サービス拡大に伴うチーム体制の強化やピープルマネジメント ●技術スタック 言語      :Swift(SwiftUI , UIKit ) / Kotlin(Jetpack Compose , Android View) バージョン管理 :Git, GitHub プロジェクト管理:Jira その他     :Figma, Firebase, Google BigQuery, AWS CI環境     :Bitrise, GitHub Actions 生成AI     :GitHub Copilot ※サーバサイド開発言語はJava(Kotlin) + SpringBoot、インフラはAWSやGoogle BigQueryなどクラウドをフル活用しています。

800~1,200万円

東京都(品川区)

iOS

Android

Figma

Java

Windows

GitHub Actions

GitHub

BigQuery

Spring Boot

AWS

JIRA

Firebase

Kotlin

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

リモート可

従業員数100名〜1000名未満

シニアバックエンドエンジニア(ロボアドバイザー)

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)

正社員

●解決したい課題 今後デジタルバンクの立ち上げや新会社設立に伴いユーザーの急増が見込まれる中、技術基盤の刷新が追いついていない壁に直面しています。 サービスが急拡大する中、社内業務システムのスケーラブル化が急務です。 弊社の強みである充実したサポート体制を支え、CSや事務・経理メンバーが顧客体験の向上に100%集中できる環境を、システム面から守り抜く必要があります。 現在のシステムはフルスクラッチの内製開発しており、メニュー数180超の大規模なシングルモノリスとなっています。 今後のビジネス全体の成長を加速させるため、現在はマイクロサービス化などを見据えた次世代の基盤づくりに着手するフェーズを迎えています。 正解のない不確実な状況において、既存の枠組みに縛られず、最適なシステム構造・アーキテクチャの選定・設計から実装まで牽引していただける方を求めています。 ●お任せしたいこと 1.アーキテクチャ設計〜実装までの一貫した開発 ・100以上のメニューを持つモノリシックなシステムの改善計画、およびスケーラブルなアーキテクチャの選定・設計および実装 ・移行期における新旧システムの並行稼働戦略の立案・実行 2.他部門との協業リード ・ビジネスサイド・インフラ・セキュリティ等を巻き込み、全体最適を踏まえたプロジェクトの推進 ・顧客獲得や継続利用の向上に直結する施策を、技術的なアプローチから実現可能にするための要件定義〜実装 3.エンジニアリングと開発文化の底上げ ・開発メンバーへの技術的フォロー、設計レビュー、コードクオリティの担保 ・複雑なビジネスドメインを整理し、チーム全体が迷わず開発できる基盤の構築 ・ベストプラクティスや専門知識を自発的にチームへ発信・共有し、メンバーの成長支援やチーム全体の技術水準の向上 ●技術スタック 言語:Java, Kotlin フレームワーク:Spring Boot インフラ:AWS, Datadog DB:MySQL (Aurora) IDE: IntelliJ

800~1,050万円

東京都(品川区)

Kotlin

AWS

MySQL

Spring Boot

生成AI・LLM

Java

Datadog

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

自社内開発メイン

従業員数100名〜1000名未満

\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /

エンジニア専門のアドバイザーがあなたの技術スタックに合わせた求人を個別にピックアップして提案します。

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
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リスク管理リーダー(AI領域)

ITセールス・セールスエンジニア

正社員

●期待する役割 顧客規模の拡大やマルチプロダクト化を背景として、規模拡大を可能とする業務効率化と複数サービスを考慮した顧客体験の向上が今まで以上に重要になってきています。業務効率化と顧客体験の向上のためには、自動化やパーソナライズを可能にするAI技術が非常に重要です。 社内AI利活用の浸透とともに、リスク管理・法規制対応・社員教育・ツール導入など、AIガバナンスに関わる業務領域は急速に拡大しています。現場に寄り添いながら「使われるガバナンス」を設計・推進し、プロジェクトをリードできる人材を求めています。 組織横断でAIガバナンスを設計・推進し、現場への浸透を担うリードポジションです。ポリシー策定からツール導入・社員教育・現場伴走まで、一気通貫で担当いただきます。 ●業務内容 【AIガバナンスフレームワークの設計・運用】 ・AIの安全な利用に向けたガイドライン・ポリシーの策定・改定 ・AIリスクアセスメントプロセスの構築・維持 ・AI関連法規制・ガイドラインのモニタリングおよび社内対応 ・セキュリティ・法務部門と連携した継続的なガバナンス強化 【AI利活用の推進・統制】 ・全社的なAIツールの選定・導入・運用 ・AIツール・機能のリスク評価・リスク棚卸し ・全社員を対象としたAI活用の相談対応・伴走支援 ・現場社員向けのAI活用勉強会・リテラシー向上研修の企画・実施 ・ボトムアップのAI活用エコシステム構築(個人利用と組織利用の良いサイクル構築等) 【AI人材育成・教育基盤の整備】 ・社員のAIスキル定義・測定の仕組み構築 ・全社員・管理職向けAI教育コンテンツの企画・制作・展開 ・AIリテラシートレーニングの実施とモニタリング 【ステークホルダー連携・プロジェクトマネジメント】 ・経営層・法務・セキュリティ・人事・現場部門との横断的な連携・調整 ・AIガバナンス関連プロジェクトの計画立案から推進・報告まで一気通貫での管理

800~1,350万円

東京都(品川区)

機械学習

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

カジュアル面談可

リモート可

フレックス勤務

従業員数100名〜1000名未満

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

プロダクト開発マネージャー(新規事業) / チーム責任者候補

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

●期待する役割 年金領域などの新規事業において、PdMと対当なパートナーとして伴走し、開発計画の立案からリリースまでのQCD(品質・コスト・納期)を守り抜く役割です。最初から完成されたマネージャーである必要はありません。主に以下の業務において自ら手を動かし、周囲を巻き込みながらチームを牽引していただきます。 【PdMと伴走した仮説検証の推進】 仕様が完全に固まるのを待つのではなく、PdMと「今本当に必要な機能は何か」を議論し、不要な仕様を削ぎ落とす決断を行います。最速でビジネス検証を回せる構成・アジリティを追求します。 【QCDの遂行とリソースの確保】 目標とするQCDから逆算して現実的な開発計画を立案し、進行を管理します。リソースが不足していれば、自ら求人票の作成や採用活動にも主体的に関わり、チーム体制を強化します。 【オープンな巻き込みと適切な相談】 課題やマネジメントの悩みを一人で抱え込まず、上長やチームメンバー、専門部署(法務・コンプライアンス等)と素直に相談しながら、フラットに最適解を見つけ出します。 なお、顧客価値定義と体験設計はPdMが、アーキテクチャ設計はテックリードやシニアエンジニアが主導しています。仕様を自ら書き切ることも、コードを自ら書くことも必須ではありませんが、境界をきっちり分けているわけではなく、実際に自ら設計や実装に踏み込んでいるマネージャーもいます。ご自身の得意な領域や志向に合わせて、関わり方を決めていただければと考えています。 ●業務内容 【事業・プロダクト開発の推進】 ・PdMと協働した仕様の具体化、MVPの定義と優先度判断 ・開発プロジェクトの計画立案、マイルストーン管理、QCDのコントロール ・外部パートナーや社内関係部署との連携仕様の調整・合意形成 【チームビルディング・採用活動】 ・チームに必要なリソースの特定、求人票作成と選考活動への参画 ・抱え込まずに上長や周囲を巻き込む、透明性の高いチーム運営 ・メンバーの目標設定・1:1・育成(経験に応じてお任せします) 【技術・設計判断のリード】 ・将来の拡張性と現時点の検証スピードのバランスを考慮した技術・設計判断 ●技術スタック 言語・FW(バックエンド):Java, Spring Boot 言語・FW(フロントエンド):TypeScript, JavaScript, Next.js, HTML, CSS インフラ    :AWS(ECS, EKS, Lambda, API Gateway.etc) DB       :Aurora MySQL バージョン管理 :GitHub プロジェクト管理:Notion, Jira ドキュメント管理:Notion, Confluence その他     :Figma CI環境     :GitHub Actions 生成AIの活用  :GitHub Copilot, Gemini, Notion AI ●開発組織の特徴 約300名の社員のうち半数がエンジニアで構成される「ものづくりする金融機関」です。社内業務システムを含め、大部分を内製で開発しています。 新規事業チームは10〜15名規模で、エンジニア・PdM・ビジネスサイドが同じ目線で議論しています。「綺麗すぎるコードを書くこと」よりも「お客様にとって価値のあるプロダクトを最速で届けること」を重視するカルチャーです。経験の浅いマネジメント領域があっても、上長や周囲のマネージャー陣がしっかりフォローする体制が整っています。

900~1,600万円

東京都(品川区)

CSS

Amazon RDS

HTML

Figma

JavaScript

GitHub Actions

GitHub

Next.js

Spring Boot

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

自社内開発メイン

新規開発(0→1)メイン

従業員数100名〜1000名未満

バックエンドエンジニア(ID認証基盤) / リードメンバー

テックリード

正社員

●ウェルスナビのID基盤開発で実現したいこと ~顧客体験の起点となり、マルチプロダクト成長を加速させる「技術的”要”」~ 「総合アドバイザリー・プラットフォーム(MAP)」構想の実現、そして三菱UFJ eスマート証券との統合や新デジタルバンクの立ち上げにおいて、あらゆるサービスの起点・基盤となるのが「ウェルスナビID」です。 単一サービスのための認証機能を超えて、グループ全体のマルチプロダクト展開および顧客体験(UX)の革新を強力に後押しする役割を担っています。 ① 境界のないシームレスな顧客体験(UX)の提供 資産運用、保険、証券取引、デジタルバンクなど、急速に拡大する多角的な金融サービスへ「ひとつのID」で安全かつシームレスにアクセスできる環境を構築します。複雑な金融手続きのハードルを下げ、直感的でストレスのないユーザー体験を実現します。 ② 顧客データプラットフォームの起点・拡張 「ウェルスナビID」は、横断的な顧客理解を深めるためのデータプラットフォームとしての起点でもあります。複数サービスにまたがるデータをID軸で安全に接続・統合することで、顧客一人ひとりのライフステージや志向性に合わせた「最適なお金の提案(パーソナライズ)」を可能にします。 ③ 統合・拡大に耐えうる高トラフィック&堅牢なセキュリティ基盤の確立 三菱UFJ eスマート証券との統合によるシステム・データ連携や、MUFGの6,000万人スケールへの対応、さらにパスキーをはじめとする最新認証技術の導入など、最高水準のセキュリティと拡張性を両立させた「社会的責任の大きい金融インフラの認証基盤」をゼロから設計・進化させていきます。 ▽参考記事 [【ID認証基盤のしごと】次なる展開「複数事業化」を導くには](https://note.com/wealthnavi_hr/n/n323875e0c7a0) ●チームのミッション 事業拡大に伴うマルチプロダクト化に加え、2027年度中の三菱UFJ eスマート証券との統合を予定しており、共通ID基盤「ウェルスナビID」が担う役割と責任の範囲は、現在急速な広がりを見せています。この経営における最重要課題を完遂すべく、2026年7月、ID基盤に特化した専門組織が新設されました。 当チームでは、Auth0やAWSといったモダンな技術を駆使し、多岐にわたる事業・サービス間のセキュアかつ円滑なID統合・データ連携を実現するアーキテクチャ設計、および既存システムの刷新(リアーキテクチャ)を強力に推進します。事業成長の根幹を支える技術基盤に対し、深い責任感を持って開発を主導いただけるメンバーを募集しています。 ※プロダクト概要は「事業概要」の欄をご参照ください。 ●期待する役割 新組織の技術リードとして、エンジニアリングマネージャー(チーム責任者)やPdMやプロダクト開発チームと密に連携しながら、ID基盤構築・保守・運用を牽引していただきます。 統合に伴う複数事業者・サービス間のID・データ連携といった大規模な技術的課題に対し、事業成長の根幹を支える技術的意思決定とアーキテクチャ設計を主導していただきます。経営上の重要ミッションに対して深い責任感を持ち、技術面からビジネスの拡大を強力に牽引いただくことを期待しています。 ●業務内容 ・Auth0を中心とした「ウェルスナビID」の機能拡張、および統合に伴う他社・周辺システム間での複雑なデータ連携アーキテクチャの設計・実装 ・パスキーをはじめとする最新の認証技術・セキュリティ動向のキャッチアップと技術検証・導入推進、および統合時における安全で円滑な顧客体験の実現 ・事業成長を技術面から牽引するリードメンバーとしての技術選定、コード品質の担保、開発プロセスのリード、およびエンジニアリング文化の構築 ●開発環境 ・開発言語/FW  認証基盤: Auth0  バックエンド: Java/Spring Boot  フロントエンド: TypeScript/Node.js/React ・インフラ: AWS  コンテナ環境: ECS  モニタリング: Datadog  DB: Aurora(MySQL) / DynamoDB ・コミュニケーション/ドキュメンテーション  GitHub  Slack  Notion  Google Docs ・生成AI  Gemini  Github Copilot  Claude Code ▽参考記事 [複数事業を支える共通ID基盤の設計とデータ・ID連携のアーキテクチャ](https://www.docswell.com/s/WN_Tech-PR/KPG18L-2025-11-20-154347#p1)

800~1,200万円

東京都(品川区)

DynamoDB

Datadog

React

Java

GitHub

Spring Boot

MySQL

Notion

TypeScript

AWS

Slack

Node.js

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

自社プロダクト・サービス開発

BtoC向けサービス

大規模トラフィック環境

従業員数100名〜1000名未満

【SWX_SS】PdM

セキュリティエンジニア(インフラ)

正社員

事業内容 「クラウドで、世界を、もっと、はたらきやすく」 私たちはAWS(Amazon Web Services)に特化したインテグレーション事業とサービスの提供を行っている、クラウドインテグレーターです。 2009年よりAWSに特化したインテグレーション事業を開始し、 日本国内には現在15社しかない「AWS プレミアティアサービスパートナー」に認定されるなど、 この分野で先進的な取り組みを行っている企業として知られる存在になりつつあります。 ビジョンの実現のために、以下3本を軸にクラウド事業に取り組んでいます。 1. クラウドコンピューティングを活用したシステム企画・開発及び運用 2. インターネット関連システムの企画・開発及び運用 3. Saas/ASPサービス/IT商品の企画・開発及び運用 コンピューターの場所にしばられず、所有による制限にしばられず、 自由にコンピューターを使いこなす「クラウドというアイディア」をもっと世の中に広めたい。 そして、より多くの企業がクラウドによって競争力が増し、 そこではたらく社員のみなさんが「はたらきやすい環境になった」と喜んでいただける社会にしたい。 そんな思いを持ち、日々取り組みを続けています。 具体的な業務内容 セキュリティサービス部におけるプロダクトマネージャーとして、自社サービスおよびサードパーティ製品を用いたセキュリティプロダクトの企画・開発から、ベンダーリレーション、セールス支援までを広くリードしていただきます。 《具体的な役割・業務内容》 サービス企画・開発・戦略立案 「サバソック」やサードパーティ製品を組み合わせたサービスのロードマップ策定および新規企画。 「AI for Security」「Security for AI」の両面から、新たなAIセキュリティサービスの企画・開発を含むプロダクトマネジメント業務全般。 ベンダーリレーション CrowdStrikeやWiz等のベンダーや、マクニカ、C&Sなどのディストリビューターとのパートナーシップ強化。 最新製品情報の獲得・社内展開や、営業・マーケティング部門と連携した販売促進活動のリードなど。 営業推進・セールス支援 フロントの営業部門に対するサービス内容のレクチャー(社内勉強会の実施など)、提案シナリオの策定、大型案件における営業同行、および顧客への技術的な価値訴求やクロージングの支援。 (雇入れ直後)マネージドサービス業務、および関連付随業務 (変更の範囲)会社の定める業務 取扱製品・サービス サードパーティ製品:CrowdStrike, Wiz, Cloudbase 自社サービス:サバソック、セキュリティ診断(AWS環境診断・アクセスキー棚卸) 配属部署 セキュリティサービス部 チーム構成部長:1名 課長:2名(営業課、マネージドセキュリティ課) メンバー:14名 主にセキュリティに関連するサービスを提案する課が集約されており、製販一体型の部門です。

1,000~1,200万円

東京都(新宿区揚場町)

AWS

生成AI・LLM

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

リモート可

フレックス勤務

月平均残業20時間以内

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

テクニカルプロジェクトマネージャー

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

業務概要 三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のデジタルトランスフォーメーション(DX)推進を、グループ会社としてグループ内から支援し、金融基盤・クラウド技術・生成AI/AI Agentを活用した次世代金融ユーザー体験の創出を実現します。 今回募集するテクニカルプロジェクトマネージャーは、AIアプリケーションや次世代金融プロダクトを開発対象とするプロジェクトのゴール達成に向けた役割を担います。 通常のプロジェクトマネジメントに加え、技術的な知見をもとに、金融機関に求められるセキュリティ・信頼性の要件とモダンな技術スタックを両立させながら、プロジェクトのデリバリーに責任を持つロールです。 職務内容 ・スコープの定義、要件定義・仕様策定 ・スケジュールやリソース面のプランニング ・技術的な難易度の評価、課題のハンドリング ・金融機関のセキュリティ基準を考慮した設計・開発の推進とその説明責任 ・プロジェクトのファシリテート、情報の整理、優先順位決め ・プロジェクト推進におけるエンジニアメンバのサポート、メンタリング、フォローアップ 会社とメンバー Japan Digital Design(以下、JDD)は、三菱UFJフィナンシャル・グループ(以下、MUFG)のグループ企業として、MUFGグループ各社を始め金融機関に対して金融ソリューション事業を展開しています。 JDDのミッションは、「金融の新しいあたりまえを創る」です。JDDの考える「金融の新しいあたりまえ」は、「データと顧客価値の循環」と定義しています。安心安全な環境でデータを収集・学習し、顧客の需要を知り、使いやすいデザインでサービスを届け、その効果をデータで測る。これら一連の循環を素早く行うことがJDDの目指す価値創出です。 生成AIやAI Agentの進化により、金融業務・顧客接点・社内オペレーションのあり方は大きく変わりつつあります。JDDでは、金融機関に求められる安全性・信頼性・説明可能性を重視しながら、AI Agentを活用した新しい業務体験・顧客体験の創出に取り組んでいます。 メンバーとしては、金融機関からの出向者に加え、これまで銀行組織にはいなかった大手IT企業やクラウドサービス事業者、優れたStartupから経験豊富なメンバーが集まっています。ビジネス開発、データサイエンティスト、UXデザイナー、ITアーキテクト、インフラエンジニア、ソフトウェアエンジニア、セキュリティエンジニア等の領域の専門人材を、プロジェクトごとにチーム編成し、金融機関の各種課題を解決していきます。 開発言語・技術スタック・フレームワーク ※プロジェクト特性・システム特性に応じて最適な技術スタックを選定します。近年はTypeScriptをメインの開発言語に据えつつ、AI/LLM領域ではPythonも活用しています。 ●フロントエンド ・TypeScript, Next.js, React, Vite, Storybook ●バックエンド ・TypeScript, Next.js, Express ・Python, Fast API ●インフラ ・AWS (ECS, Fargate, Amplify, Lambda, StepFunctions, S3, etc..) ・Google Cloud (Cloud Run, Cloud Pub/Sub, Identity platform, Cloud SQL, Cloud Functions, Terraform) ●AI / LLM / Agent ・OpenAI API / Azure OpenAI Service / Anthropic / Gemini等のLLM API ・LangChain / LangGraph / LlamaIndex 等のLLMアプリケーションフレームワーク ・RAG、Tool Calling、Function Calling、Multi-Agent Workflow ・Vector Database / Embedding / Semantic Search ・Prompt Engineering / Context Engineering ●開発ツール ・Slack, GitHub (GitHub Copilot), Claude Code などの AI コーディングアシスタントツール / 各種 LLM ツール, JIRA, Confluence, Microsoft Teams 変更の範囲 会社の定める業務

800~1,600万円

東京都(中央区日本橋本石町)

RAG

AWS Lambda

FastAPI

JIRA

Confluence

Terraform

React

Next.js

Slack

GitHub

AWS

生成AI・LLM

Python

TypeScript

社宅・家賃補助制度あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

Snowflake

研修・勉強会あり

資格取得支援制度あり

持ち株会制度あり

管理職・マネージャー候補

フレックス勤務

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

10_【マネージャー】EM / エンジニアリングマネージャー

エンジニアリングマネージャー(EM)

正社員

【仕事概要】 ROXXの開発組織全体を見渡し、複数のスクワット(開発チーム)を横断してマネジメントしていただくポジションです。特定の1チーム専任ではなく、「ROXXのEM」として全社視点で組織づくり・メンバーケア・採用・育成・事業サイドとの連携を担っていただきます。 業務内容 開発組織全体を対象に、メンバーが力を発揮できる環境づくりと、事業成果から逆算した組織設計をリードしていただきます。 ●役割 ・全社視点での開発組織マネジメント ・特定スクワット専任ではなく、外販スクワットを中心に複数スクワットを横断して統括 ・メンバーの1on1・評価・育成・キャリア支援、メンバーケア ・チーム間の横の繋がりづくり(サイロ化の解消、ナレッジ・体制の共通化) ・事業サイド・顧客との並走 ・商談・顧客折衝への同席、提案資料の作成・レビュー ・「何をAIに任せ、どこを人に残すか」を含む、技術と事業をまたいだ意思決定の支援 ・組織拡大の設計と実行 ・組織成長を見据えたスクワット増設・人員増強の体制設計 ・採用計画・面接設計への関与 ・経営・CTOとの接続 ・開発組織の状況を経営に接続し、組織戦略の言語化・実行に関わる ●具体的なミッション例 ・外販スクワットを起点に、複数スクワットを横断して組織全体の成果に責任を持つ ・メンバーの稼働・コンディション・成長を可視化し、1on1や体制改善を通じてチームのパフォーマンスを引き上げる ・顧客との責務分解・実現範囲のすり合わせに同席し、現場の意思決定を後押しする ・組織拡大に向けた体制案・採用要件を整理し、経営と合意形成する ●関わる開発領域・技術スタック(一例) ご自身がすべてを実装する必要はありませんが、AIを活用して自らコード・挙動を追い、技術的意思決定に踏み込める理解を求めます。着任時点での全領域の網羅は問わず、領域を越えて学び続ける姿勢を重視します。 ・Backend:Python / FastAPI / Hono ・Frontend:TypeScript / Remix / React ・AI:OpenAI / Gemini / Claude(AI駆動開発を前提とした開発プロセス) ・Infra:GCP / Docker / Terraform ※技術選定は固定ではなく、課題に応じて更新します。

804~1,200万円

東京都(新宿区)

TypeScript

Google Cloud Platform(GCP)

FastAPI

React

Docker

Python

Terraform

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

上場企業

リードエンジニア(フロントエンド)

フロントエンドエンジニア

正社員

●業務の概要 このポジションは、プロダクトのフロントエンド領域において中長期ロードマップの開発をリードし、新規機能や重要機能の技術設計(アーキテクチャを含む)から実装推進までを担います。 フロントエンドの技術的負債の解消や、必要に応じたリアーキテクチャを推進し、開発の継続性と品質を高めることに加えて、デザインやバックエンドなど他職種と密に連携しながら、ユーザーにとって使いやすい体験を実現するための論点整理、意思決定、合意形成を行い、全体最適の観点で開発を前に進めることを期待しています。 ●業務の詳細 ・アーキテクチャ刷新の計画立案と実行  └既存のフロントエンドを刷新していくための方針策定  └リスクや移行パスを設計し、開発の優先度と順序を整理して進行 ・設計リード(技術選定・設計レビュー・品質担保)  └技術選定、設計方針、コンポーネント設計、状態管理などの意思決定  └実装の品質(保守性、パフォーマンス、セキュリティ)を担保するためのレビュー観点整備 ・技術的負債の解消  └既存コードや設計の課題を棚卸しし、開発速度と品質を上げる改善 ・クロスファンクショナルな推進  └デザインとフロントエンド双方に一定以上の理解を持ち、仕様や体験の論点整理  └バックエンドや他チームと連携した全体最適の推進 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 開発環境と体制 ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割  アーキテクチャー設計  全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割担当  開発アイテムのリード  技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】[デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】[AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】[MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】[「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) 入社受入の体制 ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】[個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

900~1,300万円

東京都(中央区)

Docker

Elasticsearch

TypeScript

JavaScript

Datadog

MySQL

Amazon Aurora

FastAPI

React

Python

Terraform

Ruby

Vue.js

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

副業OK

従業員数100名〜1000名未満

AI(NLP)エンジニア

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●募集概要 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ●担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 ●技術スタック ・言語: Python, TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch ・クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud ・データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ・ツール: GitHub, Docker ●プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●入社受入の体制 <前提となる働き方> コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 <3ヵ月のオンボーディングプログラム> MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

800~1,500万円

東京都(中央区)

AWS

TypeScript

MySQL

PyTorch

Python

GitHub

FastAPI

Docker

生成AI・LLM

Elasticsearch

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

リモート可

フルフレックス

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

機械学習・データ活用

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

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生成AI・LLM

機械学習

ストックオプション(信託型等)あり

管理職・マネージャー候補

リモート可

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

DHK:インフラ/SREエンジニア

SREエンジニア

正社員

DHK(電話放送局)事業と本ポジションの位置づけ 「電話放送局(DHK)」は、長年コールセンター/電話業務の領域でサービスを提供してきた実績のある事業です。GVグループにジョイン以降はAI Agent「DHK CANVAS」をリリースし、コールセンター向け音声AI Agentとしての価値提供を広げています。 一方で、電話放送局時代から続くサービスも変わらず継続・稼働しており、現在も多くの顧客に使われ続けています。こうした経緯から、DHKのサービス群は現在オンプレ環境とクラウド環境の両方で稼働しています。 本ポジションが担当するオンプレ環境で稼働しているサービスは、まさにこの長年続いてきた事業の土台にあたります。安定運用があってこそ、DHK CANVASのようなAI Agentによる新しい価値提供も広がっていく——本ポジションは、この両輪を支える重要な役割です。 所属:株式会社GROWTH VERSE Technology部。同部からDHK(電話放送局)へ出向し、DHKサービス開発課・GVのDHKチームと協働する体制で稼働します。 レポートライン:VP of Technology(Technology部を統括)直下。 雇用形態の位置づけ:GROWTH VERSE正社員としての採用・雇用契約です。所属はGROWTH VERSE Technology部で、DHKへの出向という形でDHKの基盤運用に従事します。 主な業務内容 DHKのサービス群はオンプレ環境とクラウド環境が混在しており、本ポジションが担当するのはオンプレ環境で稼働しているサービスの運用・監視・改善です。 オンプレサーバー基盤の運用監視:データセンターに構築されたオンプレサーバーの日常監視・ヘルスチェック・キャパシティ管理 障害対応:一次切り分け、復旧対応、恒久対策の検討・実装 保守・メンテナンス:定期メンテナンス、パッチ適用、機器更改対応(通信交換機・PBX等、音声基盤特有の専用機器に触れる可能性があります) 運用自動化・トイル削減:Python・Goを用いた運用スクリプト・ツールの開発による定型作業の自動化 属人化解消のための体制構築:運用手順・障害対応ノウハウのドキュメント化、引き継ぎ体制の整備 (将来的な発展領域):基盤の安定運用を土台に、クラウド活用や基盤刷新の検討に関わる可能性があります 技術・環境 インフラ オンプレミスインフラ(データセンター基盤) 言語 Python Go(主に運用自動化・ツール開発) その他 音声基盤特有の専用機器(通信交換機・PBX等)を含む場合あり ※DHKの技術基盤はオンプレ環境とクラウド環境が混在しており、本ポジションが担当するのはオンプレ環境で稼働しているサービスです。実際の技術構成・業務範囲は基盤の状況により変動します。 キャリアパス GVのエンジニア像は、技術領域別の分業(フロントエンド/バックエンド/SRE/QA等)から、技術領域を超えて「フルサイクル(要件定義から運用まで一気通貫)+AI Agentのマネジメント」へと変化している過渡期にあります。 GVは入社時の職種・専門性を"入口"として尊重しつつ、育成・リスキリングを積極支援します(書籍・カンファレンス・社内勉強会・ローテーション等)。 短期的な成長の方向性: オンプレ基盤運用のプロフェッショナルとして、属人化のない安定運用体制を確立します。 中長期的な成長の方向性: オンプレ基盤の知見を土台に、クラウド活用・基盤刷新のリード、あるいは技術領域を横断するフルサイクル能力の獲得へと成長の方向性が広がっています。

800~1,500万円

東京都

生成AI・LLM

MLOps

Laravel

PHP

AWS

Go

Google Cloud Platform(GCP)

Terraform

Python

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

リードエンジニア(バックエンド)

テックリード

正社員

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・リードエンジニアとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定~推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて ・テックリードの役割  アーキテクチャー設計  全体最適をふまえた技術意思決定 ・リードエンジニアの役割  担当開発アイテムのリード  技術的意思決定・テックリード補佐 【参考記事】 [デリバリーを担保するリードエンジニア](https://tech.mntsq.co.jp/entry/2025/10/17/173401) ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】[ MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

900~1,300万円

東京都(中央区)

Tailwind CSS

Elasticsearch

Docker

自然言語処理

JavaScript

Rails

Snowflake

FastAPI

RAG

Python

機械学習

生成AI・LLM

Amazon CloudWatch

PHP

TypeScript

AWS

Vue.js

Google Spanner

Photoshop

Terraform

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

テックリード

テックリード

正社員

<<業務内容>> ●業務の概要 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。 本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。 ・[MNTSQ 案件管理](https://mntsq.co.jp/product/casemanage) ・[MNTSQ 契約管理](https://mntsq.co.jp/product/contractmanage) ・[データベース](https://mntsq.co.jp/product/databasemanage) ・[契約レビュー](https://mntsq.co.jp/news/release/ai_keiyakureview) ・[AI契約アシスタント](https://lp.mntsq.co.jp/ai-agent) 基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。 ●業務の詳細 具体的にご担当いただく業務は以下となります。 ・テックリードとしての技術的意思決定(技術選定、アーキテクチャ設計) ・プロダクト開発における生産性向上 ・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定~推進 ・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成 ・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<開発環境と体制>> ●技術スタック ・言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript ・Webフレームワーク:Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js ・CSSフレームワーク:ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook ・プラットフォーム:Amazon Web Services, Google Cloud ・データベース:Aurora MySQL ・検索エンジン:Elasticsearch, OpenSearch ・監視ツール:CloudWatch, Datadog ・コンテナ基盤:Docker, Docker Compose, ECS/Fargate ・構成管理:Terraform, Itamae ●エンジニア組織の概要 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 ・CLMチーム ・法務エージェントチーム ・事業部向けチーム ・イネーブリングチーム 今回の募集である、サービス開発を担う組織はイネーブリングチーム以外の3つのチームです。 ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります(2026年8月時点)。 各チームはそれぞれ6-10名程度の構成となっています。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて <テックリードの役割> ・アーキテクチャー設計 ・全体最適をふまえた技術意思決定 <リードエンジニアの役割> ・担当開発アイテムのリード ・技術的意思決定・テックリード補佐 ●26年度のエンジニア組織のテーマは「開発の高速化」 AI活用はもはや前提です。 26年度は開発スピードのギアを上げ、すでに新機能の立ち上げは加速しはじめています。 組織が拡大し、AIで開発のあり方が急速に変わる中で、自律的に課題を拾い、組織全体で解決していく。自走する人材・牽引する人材で組織力も高めるフェーズにはいっています。 AI活用への積極投資は引き続き行っています(Claude Code、Cursorなど)。 【参考記事】 [AIで変わる開発プロセス。MNTSQのエンジニアが実践する”AI前提”の開発環境について](https://note.mntsq.co.jp/n/n781c05a95daa) 【参考記事】 [MNTSQがAI活用を加速する理由と目指す未来](https://note.mntsq.co.jp/n/ndccc7f6ed56c) 【参考記事】 [「AIにできること/できないこと」を理解し、共に進化する。MNTSQエンジニアのAI活用最前線](https://note.mntsq.co.jp/n/na266148b8d69) <<入社受入の体制>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 【参考記事】 [MNTSQエンジニアの1日に密着!](https://note.mntsq.co.jp/n/n4d1c895ea9eb) ●3ヵ月のオンボーディングプログラム MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。 【参考記事】 [個を見て、伴走し、後押しする。個に向き合うオンボーディングと成長支援文化](https://note.mntsq.co.jp/n/nf1accf0660ae)

1,100~1,500万円

東京都(中央区)

Datadog

Tailwind CSS

Elasticsearch

Docker

自然言語処理

JavaScript

FastAPI

RAG

Python

機械学習

Ruby

Amazon CloudWatch

MySQL

TypeScript

AWS

Vue.js

Terraform

Laravel

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

CRE / アカウントサポート〈マネジャー候補〉

セキュリティエンジニア(インフラ)

正社員

<<業務内容>> アカウントサポートチームを率い、顧客のIT・セキュリティ担当とも技術的に渡り合いながら、サポート・運用基盤そのものを設計・構築し、全ユーザーの問い合わせ・システム対応を統括すること。 下記はその主要な手段の例です。 ●顧客のシステム・セキュリティ対応(プレイヤーとして) ・顧客のIT・セキュリティ担当との技術折衝(要件説明・基準見直しの提案) ・商談・チャーン阻止・アップセルの局面での技術的な説明・支援 ・不具合・インシデント発生時の対応統括と再発防止の仕組み化 ●サポート・運用基盤の構築(エンジニアリング・マネジメントとして) ・サポート/運用に必要な機能・基盤の要件定義と、エンジニア(SRE等)を動かした実現 ・導入支援・利活用・システム作業・問い合わせ対応の巻き取りとオペレーション化 ・定型化された運用ではカバーできない領域の運用設計・自動化 ●問い合わせ対応の設計・運営・品質管理 ・対顧客/対社内の問い合わせ対応(導入フェーズ・利活用フェーズ問わず) ・一次対応〜エスカレーションのフロー設計、SLA・品質基準の整備 ●ヘルプセンター/情報発信・セルフオンボーディング ・ヘルプサイト運営(ヘルプ記事作成・メンテナンス) ・顧客説明資料の拡充やリリースノート配信 ・ユーザーが自走できるよう、セルフオンボーディング実現に向けた仕組み化 ●チームのマネジメント ・メンバー(5名規模、エンジニアを含む想定)のマネジメント・育成、目標設定・進捗管理 ・サポート関連指標(問い合わせ件数・解決時間・自己解決率等)の可視化・改善 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<業務のリアル>> ●対応対象 導入フェーズ/利活用フェーズの双方の全ユーザー(対顧客・対社内) ●導入企業の企業規模 売上高1,000億円以上のエンタープライズ企業が中心です ●チーム規 約5名のチームで、アカウントマネジメント部の一チームとして運営します ●問い合わせの規模感 月100件超の問い合わせを受け、内容はエラー調査から作業依頼まで多岐にわたります 迅速な対応に対して、お客様から感謝の声をいただくことも増えています ●ヘルプセンターの広がり 記事の閲覧数・検索数はいずれも前月比で大きく伸びています 検索キーワードを起点に「次に作るべき記事」を逆算し、コンテンツを磨いています ●リリースノートの段取り ヘルプ記事・告知メール・関連設定のタイミングを部門横断で調整します 新機能リリースのたびに、ユーザーへ正確に情報を届けます ●技術・インシデント対応 不具合・システム障害・セキュリティ照会など、技術的な調査対応が日常的に発生します エンジニア・SRE・プロダクト側と連携し、必要なら自分たちで機能をつくります ●顧客の最前線 商談・チャーン阻止・アップセルの局面で、IT・セキュリティ担当と技術的に折衝します ●AIを実務に組み込む 一次調査や記事・レポート作成など、ClaudeをはじめとするAIを日常的に活用しています セキュリティチェックへの回答対応にも活用しています ●チームが目指す方向 「同じトラブルを二度起こさない」仕組みと、ユーザーが自走できる状態をつくります インシデントや技術照会にも一次対応できる、サービスの"運用インフラ"を担います <<業務で使用するツール>> ・Zendesk:顧客からの問い合わせ対応 ・Slack:社内コミュニケーション ・Gmail:主に顧客とのコミュニケーション ・Google スライド:顧客提示用・ヘルプ用の資料作成 ・Google スプレッドシート:データ集計・計数管理 ・Backlog:導入プロジェクト等のタスク管理 ・Salesforce:顧客のアップセル・チャーン等の管理 ・Sansan:顧客の連絡先登録・確認 ※その他、日常的にClaudeやGeminiなどのAIツールを活用しています。 <<組織について>> アカウントサポートチームの部署内での位置づけ アカウントマネジメント部は、オンボーディングから利活用まで一気通貫で支援します。 アカウントサポートチーム(2026年7月より改称。旧称:CSO/Customer Support Operation)は、その全ユーザーの問い合わせ対応・サポート基盤を担う約5名のチームです。 本ポジションは、このチームを牽引するマネジャー候補です。 <<受入後のキャッチアップイメージ>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスで、リモートと出社のハイブリッドワークです。 出社は月5日以上となります。 ●組織オンボーディング(全職種共通) MNTSQはバリューとして「自由と責任の文化」を掲げています。 バリューの理解を深めながら、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます(約3か月)。 ●業務オンボーディング(部独自) ドメイン理解・プロダクト理解・サポート業務とオペレーションの把握を進めた上で、チームマネジメントへ徐々に移行いただきます。 <<入社後のキャリア>> ●制度面 人事制度上、SpecialistコースとManagerコースに分かれます Managerコースは、部長やチームマネジャーはもちろん、経営陣の一角を目指す形となります ●実態面 前提:MNTSQのこのポジションは、組織・期待役割ともに今後も変化する可能性があります 今後:各人に求められる役割は短いスパンで変わる可能性があり、新たな職種や期待役割が生まれる可能性もあります

800~1,200万円

東京都(中央区)

Slack

Salesforce

Backlog

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

管理職・マネージャー候補

フルフレックス

副業OK

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

Senior Software Engineer(シニアソフトウェアエンジニア)

テックリード

正社員

※アーキテクチャ設計から開発の推進、チーム育成、ステークホルダーとの折衝まで、幅広い業務範囲を担当します。 アーキテクチャ設計・技術選定の主導 トレードオフを理解した上で、大規模かつ複雑なシステムの設計(バックエンド・フロントエンド・インフラ全般)を主導し、技術選定における最終的な意思決定を行う。 クラウドネイティブな環境(AWS, GCP, Azure)を前提としたインフラ設計・構築を主導する。 開発のリードと推進 自ら手を動かし、難易度の高い開発タスクを担当する。 アジャイル開発プロセス(Scrum, Kanbanなど)を深く理解し、プロジェクトのスケジュールと品質の維持に責任を持つ。 機能的に優れたシステム、データベース、アプリケーションの開発と管理。 技術標準の策定と浸透 開発ガイドライン、コーディング規約、テスト戦略などの技術標準を策定・整備し、チーム全体に浸透させる。 メンタリングとコーチング 若手・ミドルエンジニアに対するOJT、技術的なレビュー(コード、設計)、およびキャリア開発のサポートを行う。 関係者との折衝 プロダクトマネージャーや他部署(ビジネス側)、および顧客の開発メンバーと連携し、技術的な実現可能性やトレードオフについて、明確かつプロフェッショナルなコミュニケーションを行う。

900~1,500万円

東京都(港区)

Terraform

Vue.js

Nuxt.js

AWS

Spring Boot

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

Go

.NET Framework

.NET

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

英語活用

リモート可

フルフレックス

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

BizOps/SalesOps

正社員

●プロダクト概要 「Loglass 経営管理」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。 「Loglass 経営管理」を2020年から提供開始した後、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト/サービスを提供するまでに至りました。 また、プロダクトビジョンである「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。 ●ミッション 事業に資する仕組みとして強固なオペレーションを構築・定着すること。 事業意思決定を支えるBizOpsの設計・運用の中核を担うこと。 ●具体的な業務内容 事業運営に必要な情報設計・各種データのモニタリング環境の構築 広範囲にまたがる業務フロー/Opsの設計・標準化・定着 Salesforce等の業務システム要件整理と、開発/他部門へのディレクション プロダクトの拡張・増加・組織再編に伴うOpsの再設計 将来のBizOps組織拡大を見据えた仕組みづくりと、チーム牽引 ●弊社BizOpsチームで扱っているサービス例 Salesforce(SalesCloud) Account Engagement Zoom Phone スピーダ Sansan 等

800~1,500万円

東京都(港区)

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

生成AI・LLM

Python

社宅・家賃補助制度あり

401k(確定拠出年金)あり

リモート可

フレックス勤務

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

【部長候補】自律型ネットワークアーキテクト/デジタルツイン・AI Agent活用

SREエンジニア

正社員

●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

1,049~1,300万円

東京都(港区)

AWS

SASS・SCSS

Heroku

生成AI・LLM

Python

GitHub

Microsoft Azure

React

Docker

研修・勉強会あり

401k(確定拠出年金)あり

転勤なし

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

土日祝日休み

大規模トラフィック環境

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

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