育児支援制度あり 年収800万円以上のITエンジニア求人・転職情報

三菱UFJインフォメーションテクノロジー株式会社

【ポジション概要】 世界有数の金融グループであるMUFG(S&Pグローバル,2020年4月)は、3,400万人の個人、100万社の法人のお客さま(MUFGレポート,2024年)のお取引情報をはじめとする膨大なデータを活用し、店舗におけるお客様対応・事務、本部バックオフィス業務も含めた多岐にわたる業務の高度化・効率化のため、画像・音声認識、自然言語処理、ロジック処理などあらゆる形態でAI・MLを活用しています。 三菱UFJ銀行をはじめとする事業部門と至近距離で協働し、ビジネス理解及びデータ分析タスクの設定、モデル構築を主体的に推進し、MUFGのビジネス変革・デジタライゼーション(DX)に大きく貢献いただける方を募集しています。 【業務内容】 (雇入れ直後) ・データ分析テーマの選定、データ分析プロジェクトの企画・推進 ・データ分析業務(設計・構築、データ解析、可視化、データ分析結果の評価等)を通じた業務革新・効率化 ・AIや機械学習を用いたモデル実装、運用を通じた銀行業務高度化 ・データの構造化・加工・分析処理等のデータエンジニアリング ・生成系AIの活用推進・分析への活用 (変更の範囲) 会社の定める業務 【業務内容】※補足 ・データ分析・AIモデル開発に加え、企画〜運用まで一貫して関与 ・ビジネス部門と連携し、課題設定から価値創出まで担うプロジェクト推進 ・不正検知、マーケティング、業務効率化など多様なテーマに対応 ・大規模データ(数千万件規模)を活用した分析・開発 ・MLOps等を用いたモデル運用・改善の高度化 【役割・責任】 ・MUFG事業部門と協働し、ビジネス課題からデータ分析タスクの抽出、評価基準を設定 ・データの前処理、モデル構築、モデル評価 ・業務特性を鑑みてモデルの運用、評価基準を設定および最適なシステムアーキテクチャを検討する ・当該領域の高い知識とスキルを持つプロフェッショナルとして、組織全体のデータサイエンスやデータエンジニアリングに関するスキル・知識の啓蒙・伝搬を担う。 ・開発エンジニアチームに対する技術的なリーダーシップ提供(ツール・インフラ整備・利用指南・コードレビュー・設計等)、およびコーチング・メンタリング。 【配属想定部署】 データサイエンス部(グループ事業部門・デジタルイノベーション本部配下) 【配属想定部署概要】 ・AI/データサイエンス推進に係る企画・推進・管理・取り纏め(※銀行と協働) ・AI/データサイエンスの人材開発、体制整備 ・データ分析業務 【配属想定部署の人員構成】 約50名が在籍。 若手社員から中堅社員まで幅広く在籍。 ・20代-30代のメンバーが大半 【おもな関係者】 各業務を所管するMUFG事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、連携いただきます。 また、社内やMUFG全体に対する啓蒙活動や情報発信等を担っていただくため、社内マネジメントとの連携やレポーティング機会も多くあります。 学術機関、外部コミュニティ等との連携も積極的に実施いただきます。 【想定担当案件(例)】 銀行各部門の様々な業務に関連するデータ分析を行っていただきますが、以下のようなプロジェクトに携わっていただきます。 ・セールス部署への顧客動向分析、レコメンデーション提供 ・自然言語処理等を活用した銀行業務高度化 ・生成系AI活用案件 ・金融サービスに係わる不正検知 【インタビュー記事】 https://www.it.mufg.jp/recruiting/career/work/projects.html ・データサイエンス部：[データサイエンスで推進するMUFGのビジネス変革](https://www.bizreach.jp/job-feed/public-advertising/rgpw7g8/)

株式会社ABEJA

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、大規模言語モデル(視覚言語モデルを含む)の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・大規模言語モデル(LLM)の開発・改善・研究 　-モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装 　-継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上 　-長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討 　-日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立 ・評価・ベンチマーク設計 　-日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用 　-オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知 　-ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策 ・開発基盤・データ基盤の整備 　-学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築 　-データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用 　-コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備 ・プロダクト/ソリューションへの接続 　-PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定 　-エンジニアと連携した商用実装(API化、周辺機能、運用設計)、クライアント環境での導入支援(オンプレミス含む) 　-業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善 　-再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　-技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　-メンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　-技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社ABEJA

ミッション エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、 プロジェクトを安定的に前進させること がミッションです。 ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。 主な業務 ●顧客案件におけるプロジェクトマネジメント ・スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理 ・技術的前提を踏まえた進行判断・調整 ●技術観点でのデリバリーコントロール ・技術的論点の整理 ・実装・設計を前提としたリスク判断 ●ビジネスサイドPMとの協働 ・案件ごとの役割分担や進め方の設計 ・技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します ・リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り ・プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整 ●プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り ・技術的な判断が滞らないための意思決定支援 ・実装方針や品質に関するレビュー・フォロー ●必要に応じたハンズオンでの開発への関与 ・リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応 ・コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援(基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています)

株式会社ABEJA

●ミッション 「テクノロジーの力で産業構造を変革する」 フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。 そのために本ポジションでは、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。 プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。 また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。 ●業務内容 大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。 ・Embodied AI / VLAの研究開発 　ｰEmbodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装 　ｰ模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価 　ｰ実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性) ・学習データ収集・データ基盤整備 　ｰ実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新 　ｰデータ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計) 　ｰ合成データの作成戦略作りおよび活用 ・シミュレーション環境構築 　ｰ物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む) ・評価・ベンチマーク設計 　ｰタスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計 　ｰオフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング 　ｰデータ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化 ・プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫) プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み 　ｰプロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進 　ｰ導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開 ・チームリーディング、技術横展開・技術発信 　ｰ技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上 　ｰメンバー育成やカルチャー醸成への貢献 　ｰ技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等) 【変更の範囲】 会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

株式会社ABEJA

①プロダクト企画の提案業務 ・市場調査やヒアリングを実施し、ビジネスモデルや事業計画など、提案するプロダクト事業の戦略を定義 ・Figmaなどのデザインや簡易なプロトタイプを開発し、顧客説明や提案を実施 ②新規プロダクトの開発支援業務 ・プロダクトのビジョンや戦略、ロードマップを定義 ・顧客仮説からUI/UXを検討し、FigmaやMVPを開発し企画提案 ・必要に応じて外部ベンダー/エンジニアマネジメント及び、要求仕様を要件定義に落とし込む等の支援 ③既存プロダクトのビジネス支援業務データの加工やBIツールを活用した分析 ・分析軸に沿ってデータを取り揃え、蓄積データのクレンジング ・データからインサイトを発見し、事業計画やプロダクト改善への貢献 ・一連のインサイトを構造化し、顧客折衝や改善提案 その他 変更の範囲:会社の定める業務へ配置転換の可能性あり

AMBL株式会社

AIで「改善」から「革新」へ!最先端技術で社会を動かすプロジェクトをリードしませんか? AI技術の進化は、あらゆる業界に革新をもたらしています。AMBLでは、その最前線でクライアントのビジネス変革を牽引するAI開発プロジェクトマネージャーを募集しています。 単なる改善に留まらない、真の「革新」を生み出すプロジェクトをまるごと牽引していただきます。トレンドの 生成AI 、 画像AI 、 数理最適化 、 AIエージェント といった最先端技術を駆使し、顧客の抱える複雑な課題をAIで解決に導く、非常にダイナミックな役割です。 具体的には ●プリセールス支援 :営業と共にAI技術の専門家として顧客の課題を深く理解し、最適なソリューションを提案。案件獲得の鍵を握ります。 ●受託PoC・受託案件のプロジェクトマネジメント: 要件定義から設計・開発、テスト、そして納品後のサポートまで、プロジェクトの全工程を統括。スケジュール、品質、コスト、リスクを徹底管理し、プロジェクトを成功に導きます。 ●チームマネジメント: 開発メンバー、営業、そして顧客といった多様なステークホルダーを巻き込み、円滑なコミュニケーションと最適な連携を実現。プロジェクト推進のハブとなり、チームを勝利へ導く司令塔です。 ●顧客との関係構築: 顧客の期待を超える成果を追求し、深い信頼関係を構築。継続的なビジネスチャンスへと繋げます。 ●予算・進捗管理: 限られたリソースの中で最大の成果を生み出すため、予算と進捗を綿密に管理し、常に最適な調整を行います。 組織のミッション AI開発事業部:未来を創造し、社会を動かすAIのプロフェッショナル集団 私たちは、「AIの社会実装を構想・実現する力」と「人を育成する力」をミッションに掲げ、お客様の課題解決とAI活用推進を使命とするAI開発事業部です。めまぐるしく進化するAI領域において、常に最先端を走り続けます。 トレンドの速いAI領域において、 画像解析 、 数理最適化 、 生成AI 、そして AIエージェント といった「使えるAI技術」を常に追求し、社会実装を推進。 20以上の自社サービス開発と300件以上のAIプロジェクト支援実績があります。お客様の課題に合わせたAIソリューション提案から実装、そして内製化支援・教育まで一貫してサポートし、真に活用できるAIを提供します。AIによる効率化、生産性向上、新規ビジネス創出で、社会全体のDXを推進します。 キャリアパス ●専門性の深化と最新技術への挑戦 AI技術の進化は目覚ましく、私たちは常に最先端の技術動向を追い、それを実案件に導入しています。LLMや生成AI、数理最適化など、最新技術を駆使したプロジェクトを通じて、あなたの専門性をさらに深化させることができます。社内外の勉強会や、資格取得支援制度を活用し、常にスキルをアップデートできる環境です。 ●新規事業・サービス開発への参画 あなたのアイデアが、新たなAIソリューションやサービスとして具現化される可能性も大いにあります。顧客のニーズを捉え、AIで社会に新たな価値を生み出す新規事業やサービス開発に、企画段階から参画できるチャンスがあります。 ●組織の中核を担う存在へ AI事業部の拡大に伴い、組織体制も常に進化しています。プロジェクトマネージャーとしての経験を積んだ後は、チームリーダーやマネージャーとして、組織の中核を担い、若手メンバーの育成や組織体制の強化に貢献していただくことも期待しています。

株式会社ギークリー

・Web領域での中長期戦略の策定と予算策定 ・KGI、KPI設計 ・定量/定性データをもとにしたユーザー視点での仮説検証と課題発見 ・UI/UXの施策立案と仕様策定

株式会社BuySell Technologies

【ご入社後に期待する成果】 ～6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、課題の全体像を把握している状態を期待しています。その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。 ～1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。 【職務内容】 ・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画 ・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計 ・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進 ・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開 ・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善 【組織/配属先の特徴】 ・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携 ・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織 ・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中 【あなたに提供できる価値】 ・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験 ・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境 ・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会 【キャリアパス】 ・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア ・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード ・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション 【プロダクト開発環境】 ・開発言語:Golang, React.js(Next.js), TypeScript ・インフラ:GCP(Cloud Run, BigQuery, Cloud SQL...), Terraform, Docker ・CI/CD:GItHub Actions ・テスト:MagicPod, Storybook ・バージョン管理:GitHub ・エラー管理:Sentry ・APM:NewRelic ・開発生産性管理:Findy Team+ ・課題管理:Jira ・ドキュメント管理:Confluence ・その他:Elastic Cloud, Terraform Cloud, Chromatic

ランスタッド株式会社

●受託開発モデルの確立と標準化 ・リソース提供型から「受託開発モデル」への転換に向けた体制構築 -開発・運用プロセスの標準化(標準ドキュメント、見積手法の確立等) ●プロジェクト管理全般(PJT実行責任者) ・ネットワークPJTにおける計画策定、進捗、品質、予算、リソース管理 ・プロジェクトにおける技術的なリスクおよび課題の特定と、解決に向けた実行管理 ●顧客・協力会社との折衝 ・顧客のITインフラ部門との技術的な要件や設計内容に関する調整および合意形成 ・協力会社を含む開発パートナーとの連携・管理 ●チームマネジメントとマインドセット醸成 ・設計・構築チームのリード、タスク管理、技術的な方向性の提示 ・部門のデリバリマネージャーへの定期的な進捗報告と連携 【プロジェクト事例】 ●コード化技術支援 ・仮想化及びWindows/Linuxサーバー設計・構築・維持管理技術支援 ●ネットワーク領域におけるWAN/LANの設計、ルータ、FW、SWの設定・構築及び維持管理業務 ●オンプレミスからクラウド(AWS/Azure)へのリフト&シフト技術支援 ●Ansible/Terraform/CloudFormation/Python/Jenkinsなど利用した自動化

パーソルホールディングス株式会社

パーソルグループ各事業会社の経営戦略・事業課題に対し、生成AI・AI技術を中核に据えたプロダクト/システムの構想・企画から、設計・開発推進・リリースまでを一気通貫で担っていただきます。 AIを単なるツールとして扱うのではなく、AIを前提に業務やサービスを再設計し、構想を具体化し、設計・意思決定を前に進める役割を期待しています。 単一プロダクトに閉じない横断的な全体俯瞰、経営層・各SBU・関係部門との交渉、複数ステークホルダー間の合意形成を主導いただきます。 (ご担当頂く業務例) ・事業課題の可視化・言語化・整理・分析、構想立案〜開発推進〜リリースまでを担当 ・グループ横断・事業横断テーマの選定、複数プロダクトを俯瞰したプロダクト戦略・ロードマップ統括 ・複数プロダクト間の共通化/個別化の裁定、標準プロセス(PoC→評価→投資承認→本番化)の設計 ・テックリード/システムアーキテクトと並走した、全体アーキ方針・非機能要件レベルでの俯瞰的意思決定 ・経営層向け投資判断資料(役員向け稟議)の作成・説明、投資承認取得のリード ・各SBU(事業会社)との役割分担・費用負担・スコープに関する交渉 ・情報セキュリティ/法務/財務/社内審査部門との調整・交渉、稟議プロセスを通じた企画推進 ・PO組織における意思決定・優先度付け・品質/リスク管理ガバナンスの運用 ●プロジェクト事例 各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよび、グループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。 事例: ・営業AIロープレ(営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援) ・営業サポートAI(商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上) ・AIプロダクト開発共通基盤(複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現) ※担当職種の変更範囲:会社の定める職種(出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種)

Sansan株式会社

●サービスについて AI契約データベースである、取引管理サービス「Contract One」は、企業の契約に関わるあらゆる意思決定を支援するデータソースとして機能します。契約データの活用は企業によりさまざまであり、あらゆるユースケースに対応するデータ表現、および検索インターフェースが「Contract One」の根幹となります。当社が長年培ってきたデータ化技術やオペレーション体制と、最先端AI技術や高度な情報検索領域のエンジニアリングを組み合わせることにより、他社では実現できない多くの機能がエンジニアの手によって開発されています。 ●組織のミッション 契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。Contract OneのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。 ●具体的な業務 取引管理サービス「Contract One」において、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI/UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。 ・検索体験の向上 — サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善 ・評価指標の設計 — 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善 ・可観測性の向上 — パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築 ・AIエージェント — ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用 ●開発環境、使用するツールなど ・フロントエンド:TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS ・サーバーサイド:Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python ・データベース:Cloud SQL(PostgreSQL), Elasticsearch ・運用・監視:Splunk, Cloud Logging ・CI:GitHub Actions, Cloud Build ・バージョン管理・コラボレーションツール:GitHub, Notion, Gather ・インフラ:Google Cloud(Cloud Run/Cloud Functions/Cloud Tasksなど), Cloudflare ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

フリー株式会社

●現状の課題/今後取り組みたいこと freee のデータ活用は長らくデータ分析が主軸でした。 しかし生成 AI の台頭により、データを資源とした活用ニーズは多様化・複雑化し、マルチプロダクト戦略のもとプロダクトを横断したデータ活用ニーズも急増しています。 私たちは 「AI Ready の正体はデータマネジメントである」 と考えています。 AI Ready とは、LLM に収まるコンテクストかつ解釈可能なレベルまで、高品質なデータが構造化・管理されている状態を指します。 これは AI 技術だけの問題ではなく、データマネジメントそのものの問題です。 freee は現在、ハブ・アンド・スポーク型のデータメッシュ(Provider / Hub / Consumer)への変革期にあり、メダリオン 2.0(Bronze / Silver / Gold + Platinum)を共通言語に、全社プロジェクトを同時並行で推進しています。 本ポジションは、その中でも 「データを人とエージェントに届ける最終区間(ラストワンマイル)」 を担い、以下を推進します。 ・指標・ディメンションの一元管理とガバナンス LookML、BigQuery、dbtを用いて定義の一元化と変更管理を行う。 ・AI向けコンテキストの構造化 エージェントが参照可能なビジネス用語やメタデータを「AI-ready」な状態に整備する。 ・リモートMCPの設計・運用 社内外のAIクライアントに対し、セマンティックレイヤーやコンテキスト基盤を開放する仕組みを構築する。 ・回答品質の評価と改善サイクルの確立 正答率や解決率をロギングし、それを起点とした継続的な改善を行う。 ・評価駆動開発へのシフト 評価駆動開発への移行が進み、品質改善が人手の勘ではなくデータ(評価)で回るようになっている ・データプロダクトマネジメント 部門からの要望をインテークし、優先度付けや「作らない」判断を含めた製品マネジメントを担う。 ●業務内容詳細 freee の全社員が、エージェントとの対話だけで信頼できるデータに到達できる状態をつくる。 セマンティックレイヤーとコンテキスト基盤をユーザー需要から逆算して設計し、その回答品質をロギング・評価で計測しながら、分析エージェントとして届けきる。 具体的には以下を担っていただきます。 ・セマンティックレイヤー / コンテキスト基盤の整備 ・分析エージェント / リモートMCPの開発・運用 ・ ロギング・評価基盤の設計・運用 ・データプロダクトマネジメント ・ファシリテーション / 全社への浸透 ※会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります 業務内容の変更範囲:会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

株式会社SmartHR

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 プロダクト基盤チームにて、プロダクト横断で共通に使われる基盤の開発・運用を担当していただきます。 このチームにおけるエンジニアの役割は、マルチプロダクト戦略における将来のビジョンとロードマップを描き、プロダクト横断の意思決定をリードしながらアーキテクチャ設計から実装・運用までを牽引することで、マルチプロダクトの価値を継続的に最大化していくことです。 また、基盤の提供に加えて、社内の各プロダクト開発チームと協働し、プロダクト横断で一貫性のあるプロダクト提供の仕組みを整備・普及させることで、各チームがそれぞれのドメインでの課題解決に集中できる状態を広げていきます。 ●具体的な業務内容 以下の基盤プロダクトの開発・運用 権限基盤 課金基盤 タスク基盤 各プロダクトに散在するデータの集約と活用API プロダクト間のイベント連携基盤 外部サービスとのデータ連携基盤 など 各プロダクトチームと協働し、プロダクト横断で一貫性のある「プロダクト提供の仕組み」を設計し、段階的に整備・普及させる 共通基盤・共通コンポーネントや連携機能を企画・設計し、実装・運用する 既存基盤やAPIを複数プロダクトで安全に使える形へと漸進的に進化させるための、アーキテクチャ設計、モデリング、機能実装、リファクタリング、互換性を意識した移行計画の策定・実行 プロダクト間データ連携・イベント連携・外部サービス連携における設計レビュー、技術相談、実装支援を行い、各チームが自走できる状態を作る トレードオフ検討のための技術検証や、意思決定に必要なデータ分析を行う 採用活動 面談・面接等の選考への参加 テックブログや登壇などの発信活動 各プロダクトのアプリケーション実行環境、CI/CDの整備については各プロダクトチームが責務を持っており、プロダクト基盤チームでは運用している基盤プロダクトの実行環境・CI/CD整備のみの責務を持っています。 ●開発規模・開発体制 チーム構成 エンジニア:6名(うちプレイングマネージャー1名、業務委託1名) PdM:1名 QA:1名 開発スタイル 1週間スプリントのスクラム チームで設計・レビューを行いながら、継続的に改善 ●事業概要 SmartHRは「well-working 労働にまつわる社会課題をなくし、誰もがその人らしく働ける社会を作る。 」をミッションに掲げ、クラウド人事労務ソフト「SmartHR」を開発・提供しています。 今後、SmartHRが目指すのは「人事労務の効率化ツール」ではなく、日本の働き方そのものを変える社会インフラです。 給与・勤怠・タレントマネジメントを横断する「人的資本経営プラットフォーム」への進化を挑戦し、企業が「人」に投資できる社会の実現を目指しています。 数百万人のユーザーに支えられるプロダクトがすでにありながら、日本全法人へのカバー率はまだ数パーセント。 解くべき課題の広さは、市場の広さそのものです。 2030年に売上1,000億円を目標に掲げ、「日本全体の企業とそこで働く人々の当たり前を変える」という大きな挑戦に挑んでいます。 ●現在取り組んでいる課題 プロダクト基盤チームの活動によって生み出される事業価値には以下のようなものがあります。 連携や共通化が、アップセルやクロスセルにつながる 複数領域のプロダクトを提供することで、多くのエントリーポイントが設けられる 連携や共通化による価値ある体験が競合優位性となる 言い換えれば、いかにしてこれらの価値を生み出すかが、私たちの関心事の中心です。 そして価値を生み出すために SmartHRユーザーとプロダクトエンジニアという2種類のユーザーにいかにして価値を提供するか 各プロダクトからの短期的な要求と、数年先を見据えたプラットフォームとしてのあり方とをどのようにバランスとり、価値の最大化を図るか といった難しい課題に挑み続けることが、プロダクト基盤開発の面白さでもあり難しさでもあります。 すでに稼働している環境でプロダクト基盤を改善、構築していくのは、決して簡単なものではありませんが、今後のSmartHRの成長をつくるとても重要でやりがいのあるポジションです。 ●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。 プロダクト基盤開発本部 / プロダクト基盤開発2部 / サブスクリプション管理 (https://tech.smarthr.jp/entry/2025/11/14/132527) (https://tech.smarthr.jp/entry/2024/11/05/155836) ●参考情報 AIでSaaSは死なないし、業務システムをAIで内製化してはいけない(https://real.smarthr.co.jp/articles/times_serizawa_0008) 「人的資本経営プラットフォーム」へ進化。 2030年売上1000億円を目指し、新たな事業戦略を発表(https://smarthr.co.jp/news/press/20250603_jigyousenryaku/) 2030年に向けた事業戦略─CEOが語る「働く人を支えるインフラ」への挑戦 - YouTube(https://www.youtube.com/watch?v=isrl9YdOjgQ) ●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

株式会社日本M&Aセンター

M&A仲介業界売上No.1企業で、AWSインフラを全体最適に再設計。会社と一緒に成長を目指す仲間を募集。 株式会社日本M&Aセンターは、中堅・中小企業M&A仲介業界のリーディングカンパニーです。 グループの収益性は極めて高く、日本M&Aセンターホールディングスの2026年3月期連結業績は売上高502億円、経常利益191億円(過去最高)、経常利益率38%。 上場企業の中でもトップクラスの水準です。この安定した収益基盤があるからこそ、エンジニアリングへの本格投資が可能になっています。 日本M&Aセンターでは大小合わせて10を超えるサービスがAWS上で稼働しています。 しかし、サービスごとに個別最適化された結果、全体としてのアーキテクチャの一貫性やガバナンスの統一が追いついていません。 本格的なAWS活用が2020年頃から始まったため他の大手企業ほどレガシーの制約はありませんが、整理すべき課題が存在します。 第二創業に向けて、ITの活用が今まで以上に求められており、本格的な内製化組織への移行、インフラの全体最適化が急務となっています。 ●仕事内容 【1】個別最適化されたAWSインフラの全体再設計 大小合わせて10を超えるサービスのアカウント構成・ネットワーク設計・セキュリティ方針のばらつきを、全体最適に再設計します。 マルチアカウント戦略の推進 / 改善も行います。 【2】セキュリティ・コンプライアンスポリシーの全体設計 単に技術的な設計だけではなく、その前段のセキュリティ方針の見直し・設計を行います。 【3】アプリケーションチームへのAWSアーキテクチャ支援 新機能構築時のインフラ設計支援を行い、チームの生産性を支えます。 技術スタッフ サービスごとに最適な技術を選定しており、主に以下を利用しています。 ●フロントエンド: TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, React.js ●バックエンド: Ruby on Rails, Java, Spring Boot, TypeScript, Rust ●インフラストラクチャ: Amazon ECS, AWS Lambda, Amazon Aurora, Amazon RDS, Amazon ElastiCache, Amazon CloudFront ●CI/CD: GitHub Actions / AWS CodePipeline ●その他: AWS Control Tower, Amazon Cognito, Amazon Bedrock, AWS Step Functions ※上記すべての経験は必須ではありません。 Web開発の基礎があればキャッチアップ可能な環境です。 ●リンク集 当社のより詳しい情報は下記をご確認ください。 <IR情報> https://www.nihon-ma.co.jp/ir/ <企業理念/パーパス/フィロソフィー> https://www.nihon-ma.co.jp/groups/sustainability/philosophy.html <社員紹介> https://recruit.nihon-ma.co.jp/member/ <採用HP> https://recruit.nihon-ma.co.jp/

さくらインターネット株式会社

テクノロジーやマーケットを把握、技術的な視点で案件をリーディングし、お客様の課題を製品・サービスを通じて解決していくことがミッションになります。 当社のサービスを中心とした解決策の提案はもちろん、グループ企業やパートナー企業のプロダクトも含めた総合的なソリューションで、お客様の期待に応えていきます。 プリセールスという役割を担い、社内外に対して積極的に知識や技術を駆使した調整を行い、お客様の課題解決をサポートする、という活動が基本となります。 そのため社内関係者と一緒になってお客様に提案することはもちろん、サービスをより魅力のあるものにしていくために、お客様や市場の声をフィードバックし改善したり、お客様向けの技術ドキュメント作成や自社サービスに関するハンズオン実施なども担当していただきます。 【具体的には】 ①お客様の現状・要望をヒアリングし、課題として取りまとめ、技術知識を活かして解決策を作り出す。 ②サービス構成案や提案資料の作成、製品・サービス導入時の技術支援の実施。 ③自社サービスだけではお客様の課題解決ができない場合のステークホルダーの選定と企業コラボレーションの実施。 ④案件を取り纏めてリーディングする。 ⑤サービス開発・改善のためにマーケット情報やお客様の声を社内にフィードバック。 ⑥お客様向けの技術ドキュメント作成やハンズオンの実施。 【期待する将来像】 ・ご自身が得意とされる領域における経験値を活かして即戦力として活躍いただきつつ、当社の製品・サービスに関する知識や技術的知識を身に着け、当社のメインプレイヤーになっていただくことを期待しています。

Sansan株式会社

プロジェクト横断の障害を先回りして排除し、ステークホルダー間の合意形成を主導して、プログラム全体を完遂に導きます。 【主な業務内容】 ●大規模・複数チーム横断プログラムの推進 ∟複数チーム・複数プロダクトにまたがるプログラムの計画策定、進行管理、デリバリーの統括 ∟マイルストーン・依存関係・クリティカルパスの設計と可視化 ●リスク・障害のマネジメント ∟リスクの洗い出しと先回りした対処、ボトルネック・遅延予兆の早期検知と排除 ∟課題・Issue・依存関係のトラッキングと、解消に向けた推進 ●ステークホルダーマネジメント・合意形成 ∟開発・デザイン・ビジネスサイド・経営層など多様なステークホルダー間の利害調整と合意形成の主導 ∟透明性の高い情報共有(進捗・リスク・意思決定ログ)の運用 ●デリバリープロセスの最適化 ∟開発手法(アジャイルなど)に依存しない進行管理と、スコープ・期日のコントロール ∟複数チームにまたがるプロセスの標準化・改善、デリバリー品質の底上げ ●意思決定の促進 ∟意思決定を早める会議設計・ドキュメンテーション、論点整理とエスカレーションの設計 【入社後に担当する業務】 すでに整備されつつあるプロダクト推進・職能定義のフレームワークを引き継ぎ、PgM(プログラムマネジメント)領域の運用・改善を自律的に担います。 ●進行中の大規模プログラムの進行管理・リスクマネジメントの引き継ぎ ●複数チーム横断のリリース統括と、依存関係マネジメントの定着 ●プログラム進捗・リスクの可視化と、定例・レポーティングの仕組み化 ●ステークホルダー間の合意形成プロセスの整備 【将来的に担当する業務】 ●プロダクト組織全体のデリバリープロセス改革(大規模アジャイル/バリューストリームの最適化) ●複数プログラムを束ねるポートフォリオレベルの進行統括 ●PgM機能の組織化・チームビルディングと、PgM人材の育成 ●AIを活用したプロジェクト管理・リスク検知の高度化の推進 【組織構成】 Sansan事業部 プロダクト開発組織に所属します。 本ポジションはVPoP配下でPgM領域を担い、複数の開発チーム・関連部門を横断して連携します。 ※従事すべき業務の変更の範囲：会社の定める業務

株式会社日立製作所

職務概要 クラウド技術を活用し、鉄道車両や各種設備から収集される膨大なデータを価値へと変換するシステムの設計・開発に携わっていただきます。 適性に応じて、以下いずれかの業務をご担当いただきます。 ① 鉄道車両データ活用クラウドシステムの案件のシステムエンジニアリング ② 鉄道車両データ活用クラウドシステムの全体設計・プロジェクトマネジメント ③ 鉄道車両データ活用クラウドシステムの開発・構築作業とりまとめ 職務詳細 ① 鉄道車両データ活用クラウドシステム案件におけるシステムエンジニア/業務取り纏め者として、チームを率いながらプロジェクトを推進していただきます。チーム内外の調整を行い、以下の設計・実現に責任を持ちます。 ・システムアーキテクチャの設計 ・装置間インターフェースの設計 ・システム機能仕様の策定 ② 鉄道車両データ活用クラウドシステム全体設計および社内関係者との折衝を担い、プロジェクト取り纏め者としてプロジェクトを牽引していただきます。 ・システム詳細設計(機能・非機能) ・品質・セキュリティ要件の策定、実現 ・各種規格・ルール・法令等の準拠に関するマネジメント ③ 鉄道車両データ活用クラウドシステム開発・構築作業のとりまとめと実務を担当していただきます。 ・システム詳細設計(機能・非機能)に基づくクラウドの構築・ソフトウェアの設計 ・セキュリティ対応として必要となる機能の実装やツール適用による実装結果の確認 ・Webアプリケーションを活用した画面の設計と実装 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 「東武鉄道と日立、車両メンテナンス分野のDXに向けた協創を開始」 日立プレスリリース:https://www.hitachi.com/ja-jp/press/articles/2025/11/1111a/ 配属組織名 鉄道ビジネスユニット Japan LoB Signalling and Rail Solutions,Control Command & Signalling, Competence Center Autonomous Train Operation 配属組織について(概要・ミッション) 人口減少時代においても鉄道運行の利便性および持続性を確保するため、当社では鉄道車両の情報をリモートで地上からモニタリングするシステムの設計・開発・構築に取り組んでいます。 鉄道車両には、インバータなどの電機品やドア、ブレーキ、空調など多様な装備が艤装されており、リアルタイム/過去の稼働状態や異常発生をリモートで地上システムからモニタリング可能とすることで、異常発生時の対応迅速化や業務負担の軽減ができます。また、保守作業の省力化や、運転士の運転結果の振り返りなどへの活用も期待されています。 鉄道分野において車両・信号・運行管理・ITといった幅広いソリューションを有する当社は、システム全体を統合したデータ活用システムを構想し、社会の変化に対応したソリューションを提供することが期待されています。 本部署では、こうした期待に応えるべく、システム構築に向けた顧客・関係部門とのフロント活動をはじめ、システム全体の構想設計・インテグレーション、ならびに具体的な開発までを一貫して担っています。 働く環境 <配属組織について> ●約30名から構成される部門です。主に20代～40代の社員が活躍しています。 ●ソフト、ハード、物理、情報、など多岐にわたる専門性を有する技術者が集まっています。 <働き方について> ●作業内容に応じて、在宅勤務も臨機応変に実施可能です。 ●社内関係者との折衝や試験を行う時は、本社地区(秋葉原ダイビル)への出社、生産本部(水戸事業所:茨城県ひたちなか市)等への出張が必要となります。 ●組合せ試験や不具合対応では、生産本部等への出張が週単位になる場合があります。 ●システム変更や現地作業の際には、休日や夜間に作業がある場合があります(年2~3回程度) ※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

株式会社グッドパッチ

このプロダクトの信頼性は、裏側の基盤の強さで決まります。 ユーザーがつくった業務アプリが、安全に・止まらずに動き続ける。 その当たり前を支える基盤を、あなたに任せたいと考えています。 現状は立ち上げに携わったエンジニアがフロントエンドからバックエンドまで担当しているため、新しくバックエンド・インフラをメインで担当いただける2人目のコアメンバーをお迎えしたいと考えています。 指示を待って手を動かすのではなく、ビジネスサイドや開発メンバーと一緒に「何をつくるべきか」から考え、つくったものの知見をチームに残していく。 その動き方ができる方と、プロダクトの初期を一緒につくりたいと考えています。 ●具体的な仕事内容 AIが生成した業務アプリを安全に実行できる基盤(実行環境・データ基盤)の設計・実装・運用 GCP(Cloud Run / Cloud SQL 等)上でのバックエンド開発、非同期処理の構築 業務システムとして求められるセキュリティ・信頼性の担保 ビジネスサイド・開発メンバーと連携した要件定義からの開発(仕様が固まる前から参加します) 開発の知見・設計判断をドキュメントとして残し、チームの開発力を底上げする動き 入社後はまず既存の基盤を把握し、コアメンバーと役割を分けながらバックエンド・インフラ領域全般の主担当として関わっていただきたいと考えています。 プロダクトの成長に合わせて、スケールへの対応も担っていただきます。 ●チーム体制 新規プロダクトの開発チームとなるため、現在はビジネス、デザイン、エンジニアリング各領域のプロフェッショナルを集めたコアメンバーのみの少人数体制です。 AIを活用した開発を前提として進めています。 事業責任者1名 BXデザイナー1名 UIデザイナー1名 プロダクトエンジニア1名 ●使用ツール・開発環境 バックエンド: TypeScript, Node.js, Hono, Drizzle フロントエンド: TypeScript, React, Next.js, Tailwind データベース: PostgreSQL (Google Cloud SQL) LLM: Anthropic API, OpenAI API, Google Gemini API, Vercel AI SDK インフラ: Google Cloud Platform (Cloud Run, Cloud SQL, GCS), Terraform バックログ管理: Notion コード管理: GitHub ●業務内容の変更の範囲 雇入れ直後:上記参照 変更の範囲:当社における各種業務全般

株式会社グッドパッチ

開発案件の「受注確度の向上」と「デリバリーの仕組み化」の双方に責任を持ちます。 単なるエンジニアリングマネージャーではなく、AIツールを前提とした「新しい開発プロセスの標準」を作ることを期待しています。 「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。 具体的な仕事内容 ① 案件提案への技術参画 商談への同席、AI活用のフィジビリティスタディ(実現可否判断) 数千万〜億単位の案件における開発見積もりの作成・技術的妥当性の担保 「AIで内製するか、外部と協業するか」の判断と座組みの設計 ② 案件のデリバリーリード ・Claude Code / Cursor等を活用したAI駆動開発プロセスの先導 プロジェクト横断での技術選定、要件定義、QA(品質保証)の統括 デザイナー・PMと連携した、Agentic UX(AIエージェント時代のUI)の実装 ③ AI駆動開発の仕組み化・体制構築 ・AI駆動開発を前提とした開発フローの標準化(ドキュメント化・仕組み化) 外部パートナーの開拓や業務委託メンバーの採用・評価・チーム組成 組織全体で受けられる開発案件のキャパシティ拡大 ●業務内容の変更の範囲 雇入れ直後:上記参照 変更の範囲:当社における各種業務全般

株式会社グッドパッチ

Goodpatch Anywhereのプロデューサーは、プロジェクトが生まれる起点です。 クライアントの相談を受けて課題を解きほぐして提案に落とし込み、600名を超える人材プールから課題を解決するのに最適な人材を選定しチームを組む。 受注して終わりではなく、プロジェクト統括としてクライアントとチームの両方に向き合い続け、次の展開につなげる。 この一連の流れを自分の裁量で動かし、予算達成とプロジェクトの質の両方に責任を持ち、事業を前進させていただけることを期待しています。 本ポジションでは特に、Webサービス・アプリなどデジタルプロダクトの開発・改善プロジェクトのご相談に対しての提案を主に担っていただきます。 ものづくりの現場を知る人がプロジェクトの入口に立つと、クライアントの課題の解像度が上がり、チームへの敬意あるアサインが生まれます。 ご自身の開発・デザイン経験を、提案とチーム組成に活かす役割です。 ●具体的な仕事内容 商談対応: グッドパッチへの相談・リードを起点にした商談への参加、クライアントの課題整理 提案・見積もり :課題に対するプロジェクト設計、提案書・見積もりの作成、クライアントとの折衝 チーム組成 :メンバーのケイパビリティを把握し、コミュニティマネージャーと連携したアサイン設計 契約調整 :案件ごとにメンバーと個別の契約を結びます。 条件をまとめ、バックオフィスと連携して締結まで進めます プロジェクト統括 :デリバリーの品質管理はクオリティマネージャー(QM)が担うため、統括として定期的に状況を把握し、クライアントとの関係を深め、継続・拡大の提案につなげます 入社後はまず、進行中プロジェクトの統括や継続提案からスタートし、Anywhereのプロジェクトの進め方とメンバーの顔ぶれを掴んでいただきます。 その後、新規の商談をお任せする想定です。 将来的には、プロデューサーチームのマネジメントや事業運営への参画といったキャリアパスもあります。 ●Goodpatch Anywhereについて Goodpatch Anywhereは、場所や所属にとらわれない「越境するデザイン組織」です。 フリーランスは一人で戦うことが多く、フィードバックや学びの機会を得にくい働き方でもあります。 また、育児や介護、地方在住など、通勤前提の働き方を選べない方もいます。 Goodpatch Anywhereは、そういった事情を抱えるプロ人材に対してグッドパッチにお寄せ頂ける第一線のプロジェクトで力を発揮する場を提供し、クライアントに対しては、地域や組織の枠を超えて「その課題に最適なチーム」が手に入るという価値を提供しています。 デザイナーの働き方の選択肢を広げ、共創関係を生む仕組みが整っている、両方の価値を成立させているのがこの事業です。 ●チーム体制 Goodpatch Anywhere事業部への配属です。 事業責任者、シニアマネージャー、プロデューサー、バックオフィスチーム、コミュニティマネージャーで構成され、プロジェクトには毎月数十名のメンバーが稼働しています。 ●業務内容の変更の範囲 雇入れ直後:上記参照 変更の範囲:当社における各種業務全般

株式会社日立製作所

職務概要 事業監査室は、日立グループ向けITサービスの信頼性と健全性を支える独立した監査組織です。 事業運営に必要な基本業務やJ-SOX法をはじめとする各種基準・ルールへの準拠状況を評価・保証し、ITサービス提供部門と連携しながら業務改善を推進します。 基本業務監査のPDCAサイクルを通じて、ITガバナンスの高度化、リスクマネジメントの強化をリードし、日立グループ全体の事業基盤強化に貢献します。 また、監査業務の標準化やデジタル活用、人財育成を推進し、監査知識・ノウハウの蓄積・継承と、自律的かつ持続可能な監査体制の構築を担います。 職務詳細 監査業務の高度化・標準化を推進する変革リーダーとして、業務プロセス、ルール、システムの整備を牽引いただきます。監査ダッシュボードやAI等のデジタル技術を活用しながら、属人化に依存しない持続可能な監査運営モデルの構築を担います。 <担当業務> ・監査業務プロセスの再設計・標準化 ・ガイドライン・評価基準・手順書の整備 ・業務移行および定着化の推進 ・監査品質向上に向けた改善活動 ・監査ダッシュボード構築プロジェクトの推進・委託管理 ・AI・デジタル技術を活用した監査高度化の推進[ 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 日立グループ向けITサービスに対する基本業務監査及び内部統制監査による、ITガバナンス高度化・IT定常コスト削減 配属組織名 ITデジタル統括本部 事業監査室 配属組織について(概要・ミッション) ITデジタル統括本部は、全世界30万人以上のユーザーに向けてITサービスを開発・提供し、日立グループの成長を支えています。 事業監査室は、第三者の立場から業務プロセスの適正性を評価し、リスクの早期発見と改善提案を通じて組織の健全な運営を支援するとともに、ITサービスの品質確保と安定稼働の実現に貢献しています。

株式会社日立製作所

職務概要 脆弱性管理・資産管理システム構築プロジェクトにおいて、各機能開発のリーダとして企画・開発業務を推進いただきます。 PJの中で、全体機能を支える各機能のうちの一つの開発実装、サービス化の推進をしていただきます。 また、システム構築後は、各種要望に対応したシステムのエンハンス・グローバルにおける展開を推進いただきます。 職務詳細 ・プログラムの中で自身の担当分野に求められるケイパビリティを理解し、その具現化、実装に向けて、プロジェクトチームを率いていただきます。 ・大きなプログラムとなるため、自身の担当範囲はもちろん、関連する機能に影響のある事象や、関連機能開発チームが見落としているような事象がある場合はその指摘、フォローを実施いただくことを期待いたします。 ・ビジネスパートナーの支援をいただくことを前提としているため、社外メンバーとも円滑なコミュニケーションを取り、プロジェクトのミッションを各メンバーに落とし込み成功に導くことを期待します。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 事業概要 https://www.hitachi.co.jp/recruit/newgraduate/jm-navi/corporate_it/index.html 携わる製品 https://www.servicenow.com/ 配属組織名 ITデジタル統括本部 エンプロイーエクスペリエンス本部 ユニファイドシェアードサービス部 配属組織について(概要・ミッション) ITデジタル統括本部は、全世界30万人以上のユーザーに対し、ITソリューションの開発と提供を通じて、日立グループの成長を支えています。 その中でユニファイドシェアードサービス部は、OneHitachiを実現するために、セキュリティ、コスト低減、高品質、アジリティなどユーザ価値の高いグローバルなシェアードサービスを確立、展開する部署となります。 キャリアパス ・プロジェクトマネージャー、ITアーキテクト、プラットフォームオーナなど様々なキャリアパスをめざすことができます。 ・また、ServiceNow社製品の多数のコンポーネントを活用するため、各ドメインにおける製品知識を深く習得し、エキスパートをめざすことができます。

株式会社日立製作所

職務概要 日立グループのIT戦略に基づき、主要クラウドサービス(AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、OCI など)の活用・運用最適化を担うポジションです。 プロジェクトマネージャー(PM)/プロジェクトリーダー(PL)として、企画・構想から推進、運用定着まで一貫して携わります。 ●企画:IT変革を俯瞰する広い視野で課題を捉え、ビジネス創出やサービス企画を推進 ●推進:関連部門・製品ベンダー・システムインテグレーターと連携し、製品導入検討からプロジェクトマネジメント、運用改善までをリード ●改善:新技術・新製品の活用による業務変革と、クラウド基盤の最適化・高付加価値化 職務詳細 日立製作所およびグループ各社に対し、先進的なクラウド・ITサービスの導入や運用最適化を担っていただきます。 担っていただく3つの役割 ●企画・構想策定 グループのIT課題を起点にクラウド・セキュリティ領域の施策を立案し、効果とロードマップを整理して社内上層部や関係部門へ提案します。 ●プロジェクト推進(PM/PL) 製品選定・PoC(実証検証)から本番展開まで、品質・納期・コストを管理し、社内メンバー、パートナー企業、外部ベンダーと協働してプロジェクトをリードします。 ●運用定着・改善 導入後の運用設計、自動化、可視化を通じて、サービス価値の最大化を図ります。 担当いただくテーマの例 ・AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、OCI など主要クラウドサービスの機能強化・運用最適化 ・Terraform(Infrastructure as Code)やPythonを活用したクラウド基盤の構築・運用自動化、および定型業務の削減による運用コスト最適化 ・クラウド利用状況の可視化とリソース最適化(FinOps)による、グループ全体のITコスト削減 ・Datadog などオブザーバビリティ製品を活用した監視設計の最適化と、ダッシュボード拡充によるシステム稼働状況の可視化推進、および障害検知・対応の効率化 ・Jira Service Management を活用したITサービスマネジメント業務フローの設計・自動化 ・Wiz(CNAPP)のアラート運用、ポリシーチューニング、レポーティング、運用自動化 ・Equinix Fabric を活用したマルチクラウド・グローバル拠点間のセキュアな通信基盤の構築 ・他本部と連携した生成AIサービスの構築、クラウド移行支援、新規ビジネスの創出 入社後の進め方 ・上記は職務内容の一例です。ご経験に応じていずれかの領域をご担当いただく想定であり、ご経験やアイデアに応じて職務内容を最適な形に調整いただくことも可能です。 ・入社後は既存メンバーによるオンボーディング支援のもと、早期にプロジェクトをリードいただけます。 ・新しい技術や分野へのチャレンジも積極的に支援します。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ・Microsoft Azure ・AWS(Amazon Web Services) ・Google Cloud ・OCI(Oracle Cloud Infrastructure) ・Terraform(Infrastructure as Code/構成自動化) ・Python、PowerShell(運用自動化スクリプト) ・Wiz(CNAPP:クラウドセキュリティ基盤) ・Jira Service Management(ITサービスマネジメントツール) ・Datadog(オブザーバビリティツール) ・Equinix Fabric(マルチクラウド間ネットワーク接続基盤) ・Splunk(ログ分析基盤) 配属組織名 ITデジタル統括本部 エンプロイーエクスペリエンス本部 モダンプラットフォームソリューション部 配属組織について(概要・ミッション) ITデジタル統括本部は、全世界30万人以上のユーザーに対しITソリューションを開発・提供し、日立グループの持続的な成長を支えています。 その中核を担うモダンプラットフォームソリューション部では、AWS(Amazon Web Services)、Microsoft Azure、Google Cloud、OCI(Oracle Cloud Infrastructure)などのパブリッククラウドを活用し、グローバル戦略の推進に向けた日立のクラウド基盤の企画・開発・運用を一貫して担っています。 企画、プロジェクトリード、プロジェクトマネジメントを担う多様なバックグラウンドのメンバーが在籍し、国内外の多様なベンダーと直接連携しながら業務を進めています。 想定されるキャリアパス ・入社2～3年:より大規模・全社横断のプロジェクトをPM/PLとしてリード ・その後:クラウドアーキテクト、ITサービスマネージャー、プロジェクトマネージャー、セキュリティリーダー、IT戦略企画など、志向に応じた多彩なキャリアパスが広がっています。

株式会社Finatext

●業務の概要 このポジションでは、自社の保険事業を実際のユーザーとして活用しながら(ドッグフーディング)、保険会社・金融機関向けのAIプロダクトの開発を軸に、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。 プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●InsurTech事業メンバー ・河端 一寛(InsurTech事業責任者) 東京大学経済学部卒業。博報堂(途中、博報堂コンサルティングに出向)、ボストンコンサルティンググループ(BCG)を経て、Finatextに入社。 博報堂では、消費財・機械、小売等のマーケティング戦略立案・実行支援業務に従事。 BCGでは、複数の新規事業・新サービス立ち上げ支援業務に従事。 紹介ページ:https://finatext.com/recruit/about/insurtech ・山崎 蓮馬(テックリード) 2018年にFinatextに入社。STREAMの口座開設、セゾンポケット、InsurTech事業のWebフロント開発やInspireの基礎設計をリード。現在はInspireの開発リーダーを担当。 インタビュー記事はこちら:https://note.com/finatext/n/ndd0a14e2ebf0 ・今中 公紀(テックリード) 新卒で大手旅行会社のシステム部に配属。社内開発チームやオフショア拠点の立ち上げに従事。2021年にFinatextにジョインし、保険事業のバックエンド開発を担当。 インタビュー記事はこちら:https://finatext.com/recruit/finalog/interview_imanaka ・河又 翔平(InsurAI リードAIエンジニア) ITエンジニア、フィンテック企業のデジタルマーケティング責任者を経て、(株)ビヘイビアを創業。保険相談AI「ほけんのAI」の開発・運営を3年間行ったのち、2025年10月にM&AにてFinatextグループ入り。現在は保険会社・金融機関向けAI開発をリード。担当領域はAI保険相談、AI募集文書作成・審査、AIロープレ、AI引受査定、AI支払査定、AI不正検知など。 M&Aプレスリリースはこちら:https://finatext.com/fn/news/20250902 ●使用技術 言語 / フレームワーク ・Go (主軸)、TypeScript(Vue, React, Next.js)、Python (FastAPI) インフラ / クラウド ・AWS (主軸)、Azure、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB <データ基盤> ・Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash <認証 / セキュリティ> ・Amazon Cognito、OAuth 2.1 <AI / LLM> AWS Bedrock (主軸)、Bedrock Agents、Azure OpenAI、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) ●開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) ・コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 ・コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス ・エージェント開発:自社MCPゲートウェイ経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 ・AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

GO株式会社

タクシーアプリ『GO』は、全国47都道府県に1,100社以上のネットワークを持ち、4,000万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●仕事内容 タクシーアプリ『GO』を支える支払請求・売上を管理する基盤開発をお任せします。 基盤には大規模な集計処理を担うサービスから業務オペレーションを支える管理画面、仕訳、レポーティングなどのサービスがあります。 日々成長するサービスを支える新機能・新サービスの企画・設計・開発がメインの業務となります。 ゼロから作る機会が多くチャレンジングな日々を楽しめる方をお待ちしています。 ●解決したい課題 ・大量のトランザクションデータの高速な集計処理 ・会計処理の精緻化・早期化 ・社内外ユーザーの業務負荷軽減 ●開発環境 ・バックエンド (マイクロサービス) └言語: Go └サービス間通信: gRPC, GraphQL └データストア: PostgreSQL, MySQL, Redis, BigQuery └インフラ: AWS (EKS, S3, SNS, SQS), Kubernetes, Docker └ワークフローエンジン: Apache Airflow └モニタリング: Grafana, Sentry └AI: Claude Code, GitHub Copilot, Gemini etc. └IDE: GoLand, Visual Studio Code └CI / CD: GitHub Actions └VCS: GitHub ・フロントエンド (管理画面) └言語: TypeScript └フレームワーク: Vue.js (Vue3), React (Next.js) └インタフェース定義: OpenAPI (Swagger) ・その他 (関わる可能性があるもの) └インフラ: GCP ●所属組織 支払請求基盤チーム 7名前後 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 会社の通信事業をさらに成長させるため、最先端の通信インフラを企画・提案し、新たなビジネスチャンスを生み出すことがミッションです。 【主な業務】 クラウドの専門知識を活かして関連部署と連携し、通信インフラ向けクラウドの価値を高め、新しいビジネスソリューションを創出します。 【具体的な業務】 <次世代通信インフラにおける下記業務> ・企画・設計・導入・運用までの高度化を推進し、エコシステム構築や社内標準を実現 ・モバイル事業の成長を促す戦略の提案 ・ネットワーク機能のクラウドネイティブ化と自動化の実現 ・継続的な機能改善や新規機能に向けた対応 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

Trust株式会社（トラスト）

● TrustのAI･データ事業部詳細 私たちは、金融業界に特化したDXコンサルティング企業で「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションに、金融業界を本気で変革しようとしております。AI・データ業界横断の課題解決に取り組む金融データ活用推進協会や金融IT協会といったコミュニティ活動に積極的に参加しながら業界の課題を解決したり、さらに当社として汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発をしており、それらから生まれた当社としてのノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っております。コミュニティー運営を基盤とする我々だからこそできる、テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しております。 当社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた経験が豊富なメンバーが、金融機関様向けのデータ活用支援(分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など)と自社プロダクトの開発・提供を行っております。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、日本の全ての金融機関のデータ分析組織(CoE)にとっての羅針盤「CoE of CoE」になり、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。なお、当社が自社開発をしている生成AIを活用したプロダクトが評価され日本経済新聞「活躍が期待されるAIスタートアップ」に選定されました。 ● 職務概要 本ポジションでは、金融機関が抱える業務・システム上の課題に対し、生成AIをはじめとする先端技術と当社の自社プロダクト Trust TLanP を活用し、技術面から課題解決をリードする「Forward Deployed Engineer(FDE)」としてご活躍いただきます。 Trust TLanPは、レガシーシステムのモダナイゼーションや、生成AIを活用した業務プロセスの効率化・高度化など、金融機関における幅広い業務・システム変革を支援するプロダクトです。 FDEは、単なるコンサルティングや技術提案にとどまらず、クライアントの業務や現行システムを深く理解した上で、課題整理・技術検証から、アーキテクチャ設計、実装、検証、本番導入までを一貫して担当します。Trust TLanPの活用、新たなAIソリューションのPoC、クライアント固有の機能開発など、顧客の課題に応じて柔軟に技術的な解決を実現していくポジションです。 ● 具体的な業務内容 ・顧客の業務・システム課題を踏まえた、Trust TLanPの技術的な導入設計および実装推進 ・顧客や社内関係者と連携した、レガシーシステムのモダナイゼーションや生成AIを活用した業務効率化・高度化に関する企画、技術検証、PoC推進 ・PoCや技術検証の結果を踏まえた、本格開発・本番導入に向けたアーキテクチャ設計、技術検討および実装推進 ・顧客固有の課題に応じた、AIソリューションや機能の設計・開発 ・プロジェクトや顧客導入で得られた知見の、自社プロダクトの機能改善・プロダクト戦略へのフィードバック ● 業務変更の範囲 (雇入れ直後) IT専門職 (変更の範囲) すべての業務への配置転換あり

ソフトバンク株式会社

【ミッション】 主にSaaS領域に対して事業を推進するとともに、Microsoft365、Google Workspaceの2大グループウェア導入に関わる技術支援 【主な業務】 ・Microsoft365、Google Workspaceおよびそれらに付随するシステムにおける技術支援(提案、要件定義、設計・構築) ・上記に関わるプロジェクトマネジメント業務 【具体的な業務】 下記ソリューションにおける提案、設計・構築、プロジェクトマネジメント業務 ・Microsoft365 E3/E5/E7(Exchange Online、SharePoint Online、Teams、OneDrive、Entra ID、Entra Suite、Intune、Power Platform、各種Defender、Purview、Agent 365、Information Protection)、Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Copilot Cowork、Power Platform ・Google Workspace、Google Workspace with Gemini、Chrome Enterprise、Gemini Enterprise ・LINE WORKS ・上記に付随するサードパーティーソリューション(Okta、HENNGE、GluegentGate、ActiveGate、CloudGate、Migration Wiz、Fly、Cloud Governanceなど) ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務

株式会社ディーバ

単なるルールの策定・ドキュメント作成にとどまらず、自ら手を動かして技術基盤の構築や実装判断までリードしていただきます。「設計して終わり」ではなく、コードレベルでの一気通貫で担当するスタイルです。 1.クラウドセキュリティアーキテクチャの設計・導入 AWSのセキュリティガードレールをTerraformで記述し、自らデプロイ・運用まで完結させます。要件定義から実装までを一貫して持ち、実効性の高い基盤を構築します。 2.DevSecOpsの具現化 GitHub Actions等のパイプラインにTrivy/Snykを自ら組み込み、脆弱性検知の自動化を実装します。開発チームが実運用できる状態まで落とし込み、必要に応じてPRを出し、技術的な解決をリードします。 3.セキュアコーディング文化の醸成・実装 ガイドラインを作るだけではなく、レビュープロセスに自ら介入し、指摘だけでなくLintルール化まで落とし込むことで、再発防止の仕組みをコードレベルで実装します。 4.リスクアセスメントと技術対応 機密情報を扱うシステムのリスクを評価し、ポリシー策定だけでなく、それを担保するための技術的な対抗策(エンジニアリング)を実行します。

Sansan株式会社

研究開発部門のPlatformエンジニアとして、40名超の研究員・エンジニアが利用するCDE(Cloud Development Environment)/Job基盤と、100以上のサービスが稼働するマイクロサービス基盤の設計・構築・運用を担います。 「OSSを入れるか、自前で作るか、Enablementで開発者に委ねるか」「どこに複雑さを置くか」という意思決定を日常的に行います。その意思決定を通して、生産性と信頼性の向上に貢献している状態まで責任を持つポジションです。 ●主な仕事 ・EKS・CI/CD・可観測性基盤・FinOpsなど、研究開発部全体の基盤を設計・構築・運用する ・CDE/Job基盤(Coder + Kueue)の設計・運用を通じて、研究員・エンジニアが安全かつ効率的にGPU/MLワークロードを実行できる環境を提供する ・SLO設計・インシデント対応・アラート設計を通じて、サービスの安定稼働を維持する ・IaCパターンの横展開・設計レビューを通じて、開発チームが自律的に動ける状態を作る ・必要に応じてML基盤・機械学習領域に踏み込み、機械学習エンジニア・ML Architectと協働する ●開発環境、使用するツールなど 【共通】 ・言語: Python,Go ・構成管理: Terraform ・CI/CD: GitHub Actions, Argo CD ・可観測性: New Relic ・IdP: Okta 【マイクロサービス基盤】 ・Managed K8s: EKS ・ノード管理: Karpenter, NVIDIA GPU Operator ・可観測性: OpenTelemetry, New Relic, Prometheus (AMP), Grafana (AMG), Fluent Bit ・Service Mesh: Istio ・スケーリング: KEDA 【CDE/Job基盤】 ・Managed K8s: EKS ・ノード管理: Karpenter, NVIDIA GPU Operator ・可観測性: New Relic, Fluent Bit, Tetragon ・CDE: Coder ・ジョブ管理: Kueue, Kubeflow Trainer ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務