ストックオプション（信託型等）あり 年収900万円以上のITエンジニア求人・転職情報

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

株式会社STRACT

【事業概要】 STRACTは「AIショッピングアプリ『PLUG(プラグ)』」を提供しています。国内2,200以上のECサイトと提携し、最安値比較やクーポン自動オファーなどを実現。300万ダウンロードを達成し、年間流通総額は100億円を突破しました。ブラウザ拡張機能から「ショッピング版AIエージェント」へと展開し、検索比較から購入・決済自動化まで、購買ファネル全体をカバーするプロダクトへと拡大を続けています。 業務内容 【具体的な業務内容】 -ビジネス部門(toB向き合いの業務チーム)・コーポレート部門のメンバーと一緒に日々の業務を行いながら、業務フロー・課題・ボトルネックを深く理解する -現場から得たインプットをもとに、オペレーション改善・業務効率化のための仕組み(ツール・自動化・社内システムなど)を設計・開発する -生成AI・LLMなどを活用し、定型業務や情報処理の自動化・省力化を企画〜実装〜運用まで一気通貫で担う -リリース後も現場に張り付き、実際の利用状況や反応を見ながら改善サイクルを回す(「作って終わり」にしない) -開発を通じて得た知見を、属人化させずに仕組み化・ドキュメント化し、他メンバーにも展開する -常時プロダクト開発チームとも連携し、汎用化できる要素はプロダクト側にフィードバックする -ビジネス部門・コーポレート部門メンバーのオペレーション業務をAIで巻き取り・削減し、削減できた時間をより事業成長に直結する提案活動へ再投資できる状態をつくる -必要に応じてお客様とのコミュニケーションにも入り、現場のオペレーションを熟知した立場から提案設計を技術面で後押しすることで、ビジネス部門がよりアグレッシブな提案に安心して踏み出せる環境を構築する 【業務における技術チャレンジ例】 ・業務理解と実装の両立: 非エンジニアである現場メンバーの暗黙知や運用・手作業のフローを分解し、要件として言語化した上で、実際に動くソリューションに落とし込む ・スピード重視の開発: 現場のフィードバックを得ながら素早く反復改善する ・AI活用の実装力: LLM APIやAIエージェント、ノーコード/ローコードツールなどを適材適所で使い分け、最短距離で業務改善を実現する

MNTSQ株式会社

業務の概要 「契約業務の未来をつくる」ため、プロダクトを通じた事業成長の牽引をお任せします。 以下の4軸でのリーダーシップとコミュニケーションを期待しています。 ・対 経営陣:事業計画にリンクした開発計画立案と課題解決 ・対 事業本部:イネーブルメントとコラボレーション ・対 開発本部:顧客理解に基づき「Why」を語る ・対 PdMメンバー:良き師であり良き理解者 事業をリードしていくうえで、適正とご志向によっては新部門の立ち上げなど、プロダクト責任者とは異なるポジションをお任せする可能性もございます。 業務の詳細 ● プロダクト進化のリード ・プロダクトポートフォリオ・ビジョン・戦略・ロードマップの立案・管理 ・プロダクトバックログアイテムの優先順位付けと内容承認 ● GTM部門とのコラボレーション ・プロダクトリリースに関する情報連携 ・プロダクトマーケティング支援(カンファレンス登壇、PR用マテリアル提供、取材対応等) ・プロダクトセリング支援(セールスマテリアル提供、ハイクラスの商談同席等) ● ディスカバリー・デリバリー ・ユーザー・ビジネス課題の仮説立案と検証(業務の約6割) ・エンジニア・デザイナーと協働した仕様策定・要件定義(業務の約4割) ※メンバーとの関係構築・信頼感醸成のため、経営陣からもフルサポートいたします。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 プロダクトの方向性 下記のうち、MNTSQではPhase1とPhase2を展開中です。 既存シェアを伸ばす領域では「業界標準として磨くべき機能要望」を、新規領域からは「まだ存在しない機能の仮説」を磨きあげることによって今だからこそ 複数フェーズのプロダクトの進化に同時に携わる ことができます。 ●Phase1(10→100フェーズ): エンタープライズ企業の法務部向けプロダクトとして、MNTSQ CLMを展開。同プロダクトは大手法律事務所の豊富な実務知見とAI技術を融合した、企業の契約業務を一元管理・支援するクラウドプラットフォーム(CLM:契約ライフサイクルマネジメント)です。相談受付から契約書の作成・審査、締結後の管理やナレッジ活用までを 一気通貫 でサポートします。 ●Phase2(1→10フェーズ): エンタープライズ企業の法務部門のみに閉じず、契約を推進する現場である営業組織などの事業部サイドが活用できる契約AIエージェントをリリースしています。一般解のアウトプットに終わらず、エンタープライズ個社独自の膨大な過去データ/交渉経緯/文脈などを踏まえた法務判断が再現可能なAIとなっています。 将来的にはPhase3として、エンタープライズ企業をハブとして、取引先の中小企業を含むすべての企業との契約交渉プラットフォームを展開予定です。 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。 ・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?gs=8d29a52ede3c) ・[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、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。 ●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。

MNTSQ株式会社

●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)

MNTSQ株式会社

<<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)

MNTSQ株式会社

<<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)

JAPAN AI株式会社

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略 ・会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 ・市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 ・プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 ・KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 ●ハンズオンでのプロダクト開発 ・開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定を直接リード ・ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 ・プロダクトのリリース計画の策定および実行 ・最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ●チームマネジメント ・10名規模のプロダクトマネージャーチームの育成・評価 ●チーム全体のパフォーマンス向上を目的とした組織改善 ・メンバーが自律的に成長できる環境の構築およびモチベーション管理 ・多国籍チームにおけるバイリンガルコミュニケーションの推進 ●ステークホルダーとの連携 ・営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 ・顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 ・経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 ・グローバル展開を見据えた英語でのコミュニケーション ●開発言語 : TypeScript, Python ●作業環境 : Mac (Appleシリコン)、モニター2台まで利用可能 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

JAPAN AI株式会社

経営陣直下のポジションとして、採用戦略の立案から実行統括、採用組織のマネジメントまでを網羅的にお任せします。 ●タレントアクイジション戦略の策定と統括 経営戦略・事業計画から逆算した、全社採用戦略(年間100名規模)の立案とロードマップの策定 各部門責任者(エンジニアリング、ビジネス、コーポレート等)との目線合わせと要員計画の実行推進 ●採用チーム(社員・業務委託を含む)のマネジメント、目標管理、メンバー育成 採用ブランディング・マーケティングの牽引 EVP(Employer Value Proposition)の再定義: ターゲット人材に向けたコアメッセージとストーリーテリングの構築 マルチチャネルでの認知形成: 採用サイト、オウンドメディア、SNS(LinkedIn等)、動画コンテンツを統合したデジタルマーケティングの展開 コミュニティ・リレーション: エンジニア向けテックトーク、ミートアップの企画運営、業界カンファレンスへのスポンサードを通じた技術広報 社内巻き込み: 社員が自発的に発信するアンバサダープログラムやリファラル採用の仕組み化と定着 ●ハイクラス・グローバル人材のダイレクトソーシング 経営層・事業責任者クラス(エグゼクティブ)のタレントプールの構築と直接アプローチ 海外の優秀なエンジニア獲得に向けた、グローバル採用戦略の立案と多言語対応プロセスの実装 ●採用オペレーションの高度化(データドリブン・テクノロジー活用) ファネルごとの歩留まり分析、歩留まり改善施策の立案、KPIダッシュボードの構築 AI技術や最新のHRテック(ATS自動化、AIスクリーニング等)を自ら検証・導入し、採用プロセスを圧倒的に効率化 期待する成果(入社後1年間のイメージ) 「JAPAN AI」の採用ブランド認知の大幅な向上(有効な応募比率の増加など) 年間採用目標(100名規模)の達成、およびキーポジション(マネジメント層/ハイクラスエンジニア)の充足 データに基づき再現性高く採用目標を達成できるTA組織・オペレーションの確立 配属予定部署 【JAPAN AIコーポレート本部|計28名] CHRO 人事マネージャー 経営企画グループ|4名 財務経理グループ|3名 法務グループ|2名 広報グループ|3名 人事グループ(組織開発・労務)|8名 採用グループ|7名← 配属先 エンジニアリクルーター|3名(業務委託) ビジネス,コーポレートリクルーター|2名(業務委託) 採用オペレーション担当|2名(業務委託) ジョイン後は、ジーニー側の人事部門と連携しつつ、経営陣と密にやり取りを行いながら、上記業務委託のリクルーターと一緒に採用活動を推進頂きます。 ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

JAPAN AI株式会社

このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロダクト戦略 ・会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定 ・市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定 ・プロダクトロードマップの作成および優先順位の設定 ・KPIの設定と追跡、データに基づく意思決定の推進 ●プロダクト開発 ・開発チームと連携し、プロダクトの要件定義や仕様策定をリード ・ユーザーインタビューやデータ分析を通じたプロダクト改善の推進 ・プロダクトのリリース計画の策定および実行 ・最新のAI技術動向の把握と自社プロダクトへの応用検討 ●ステークホルダーとの連携 ・営業やカスタマーサクセスチームとの連携を通じた顧客ニーズの把握とプロダクト改善 ・顧客との直接的なコミュニケーションを通じたフィードバックの収集 ・経営層や他部門との連携を通じたプロダクト戦略の共有と調整 ・多国籍チームとの効果的なコミュニケーションの構築 <チーム体制> エンジニアおよびPM含め、約65名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 ・自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力 ・AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行 ・PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供 <期待する役割> 当ポジションでは、急速に成長するAIプロダクトを適切にハンドリングし、プロジェクトを成功に導くリーダーシップを発揮していただきます。具体的には以下の役割を担っていただきます。 ①プロダクト戦略の策定と実行 ・会社のビジョンと事業戦略に基づいた中長期プロダクトロードマップの策定 ・市場調査・競合分析を通じた差別化戦略の立案 ・データドリブンな意思決定によるプロダクト優先順位の設定 ②プロダクト開発のリード ・エンジニアリングチームと連携した要件定義・仕様策定 ・ユーザーインタビューやデータ分析に基づくプロダクト改善の推進 ・最新AI技術の理解と実用化への橋渡し ③クロスファンクショナルな連携 ・営業・カスタマーサクセスチームとの協働による顧客ニーズの把握 ・経営層への報告と戦略的提案 ・多国籍・多職種チームのマネジメントとモチベーション向上 ・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Finatextホールディングス

●募集ドメインについて 現在以下の事業部にて募集しております ・Brokerage(証券) ●Brokerage(証券)が提供しているプロダクト事例 ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・地域金融機関やIFA向けの包括的な投資一任ビジネスプラットフォーム「Digital Wealth Manager」 ●業務の概要 証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」の開発強化に向けたプロダクトマネージャー(開発PM)を募集します。 BaaSは、証券業界に必要な業務アプリケーション群をモジュラーモノリス構成で提供する自社プラットフォームです。パートナー企業の証券サービスを当社プラットフォーム上に構築・運用するBtoBtoCモデルで、国内の大手金融機関をはじめ導入が拡大しています。 本ポジションは、クライアントフェイシング中心の既存PjM(100,101求人)とは異なり、プラットフォーム(プロダクト)そのものの開発ロードマップ策定・機能設計・技術的意思決定を主導する「開発に強いPM」です。エンジニアチームと密に連携し、BaaSの標準機能を拡充しプロダクトの競争力を高めることがミッションです。 ●具体的な業務内容 ・プロダクトロードマップ策定・優先順位決定 └BaaSプラットフォームの中長期ロードマップを策定し、ビジネス要件と技術的負債のバランスをとりながら機能開発の優先順位を決定。複数パートナー案件の共通化要件を抽出し、プラットフォームの標準機能として設計 ・機能設計・仕様策定 └エンジニアと協働してAPI仕様・データモデル・画面仕様を策定。モジュラーモノリスのアーキテクチャを理解し、拡張性・保守性を考慮した仕様判断。個別パートナー要望と標準機能のバランス調整(「作らない判断」を含む) ・開発プロセスのリード └スプリント計画・バックログ管理・リリース計画の策定と実行。エンジニア・QA・デザイナーとの日常的なコミュニケーションを通じた開発推進。技術的課題の早期検知とエスカレーション判断 ・プロダクト品質・運用 └リリース後のプロダクト品質指標のモニタリングと改善施策の立案。インシデント発生時のトリアージと恒久対策の推進。技術的負債の可視化と計画的な解消 ・社内連携 └BizDev/セールスチームからのパートナー要件のヒアリングと技術的実現性の判断。既存PjM(クライアントフェイシング側)との連携による顧客要望のプロダクトへの反映。経営層への開発状況報告とリソース配分の提案 ●補足:BaaSプラットフォームについて ・証券業界に必要な業務アプリケーション群(口座管理、注文約定、ポートフォリオ、コンプライアンス等)をモジュラーモノリス構成で提供 ・パートナー企業は自社ブランドの証券サービスをBaaS上に構築・運用 ・技術スタック: Go / AWS / Terraform 等 ・開発チーム: 内製エンジニアチーム(+グループ会社オフショア連携あり)

キャディ株式会社

●CADDiのミッションと本ポジションの役割(Why) 製造業は最大の産業でありながら、IT化や構造改革が進みにくい領域でもあります。 SalesEngineerマネージャーは、そんな産業構造の課題に正面から向き合い、経営と現場の間をつなぎ、変革の共創をリードする役割です。 営業の前線ではなく、顧客と共に未来の業務像を描く起点となります。 <具体的な職務内容> ・顧客の中長期的な経営課題を踏まえた業務構造の再設計 ・トライアル設計やアップセル戦略の全体構築と牽引 ・メンバーの育成・提案プロセスの型化と標準化推進 ・FSやPdMなどと連携し、製品ロードマップや導入自動化へフィードバック ・他部門や外部パートナーと連携し、大規模案件の推進リード

キャディ株式会社

テクノロジー組織が最大限に価値発揮をするための組織マネジメント活動や、事業戦略上の意思決定プロセスへの関与をお任せします。 ※ご経験やご志向を踏まえ、単一チームまたは複数チームのマネジメントを担っていただく想定です。 ・事業戦略やプロダクトビジョンにアラインした目標設定と目標達成マネジメント ・1on1や評価フィードバック等を通じたチームリーダーやマネージャー層の育成 ・事業・プロダクトのスケールを見据えた組織設計 ・日本語/英語の2言語を用いる組織において、生産性を向上させるための情報流通の企画・推進 ・エンジニア採用活動・社外広報活動の推進 ・CADDi Techカルチャーの浸透 ・その他、エンジニアリング組織の価値発揮を最大化するための問題提起や施策の企画・実行 開発環境 ・フロントエンド:TypeScript,React,Next.js ・バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) ・機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI ・インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows ・Event Bus:Cloud Pub/Sub ・DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry ・Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco ・API:GraphQL,REST,gRPC ・認証: Auth0 ・開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook ・コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

キャディ株式会社

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Engineering Management 全般の役割を担っていただきます。 技術専門家として顧客とのコミュニケーション・要件定義・仕様策定を行い、プロジェクトマネジメント・デリバリーマネジメント・運用マネジメントまでを一気通貫で推進していただきます。 また、事業戦略にアラインしたチームの目標設定・育成・評価を通じて、組織としての成果を最大化する役割も期待します。 さらに、ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流を意識し、他部署の PdM らと協働することで、全社レベルでの技術的な価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) 顧客の経営課題に基づくソリューション提供に関わるプロジェクトマネジメント(要件定義〜デリバリー〜運用) PoC フェーズのプロトタイプを AWS 上の本番アプリケーションとしてプロダクション化するための設計・開発マネジメント 事業戦略にアラインした目標設定と達成マネジメント 1on1や評価フィードバックを通じたチームメンバーの育成 顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ソリューション開発で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 エンジニア採用活動の推進 ●所属組織について Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ●開発環境 フロントエンド:TypeScript,React,Next.js バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI インフラ:Amazon Web Services,Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows Event Bus:Cloud Pub/Sub DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco API:GraphQL,REST,gRPC 認証: Auth0 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

キャディ株式会社

●Mission The Incubation Team operates as a "startup within a startup." We go far beyond routine feature development, acting as an autonomous engine to build new businesses from the ground up. Our mission is built on three strategic pillars: 1.Forge New Products: We don’t just build; we innovate. We continuously launch and iterate on high-impact products that solve our customers' most complex, high-value problems. 2.Architect High-Performance Teams: We believe that great products come from great organizations. We focus on building and scaling elite engineering teams capable of owning product growth independently. 3.Institutionalize Speed: We don't just move fast by accident. We design the repeatable frameworks and playbooks that turn the "zero-to-one" creation process into a streamlined, scalable science. ●Job Responsibilities Technical Strategy & Architecture: Own the end-to-end architectural roadmap for core backend services. You will make the high stakes decisions on tech stacks, data modeling, and system design that will define our platform for years to come. Engineering Leadership: Act as a technical authority across multiple squads. You will mentor senior engineers, conduct deep dive code reviews, and raise the collective "bar" for engineering excellence. Product Incubation: Drive the technical execution of 0 to 1 product launches, ensuring that speed of delivery never compromises long-term system integrity. System Modernization: Identify and eliminate critical technical debt. You will lead the transition from legacy structures to a modern, distributed architecture optimized for global scale. ●Development Environment Frontend: TypeScript, React, Next.js Backend: TypeScript, Rust(axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS) Infrastructure: Docker, Google Cloud, Kubernetes, Istio, Cloudflare Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL (PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC Authentication: Auth0 Other tools: GitHub Copilot, Figma, Storybook Communication: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

キャディ株式会社

【職種概要】 Forward Deployed Engineer (FDE)は、CADDiのソリューションを導入・活用いただくお客様に対し、技術的な専門家として最も近い立場で伴走し、ビジネス成果の創出をリードするポジションです。 単なる導入作業や技術サポートに留まらず、顧客のビジネス課題や技術的な制約を深く理解し、CADDiのプロダクト群のポテンシャルを最大限に引き出すためのソリューションを設計・実装します。プリセールス段階での技術的な検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの実行、導入後の技術的なコンサルティング、アップセル・クロスセルのための技術提案まで、顧客のライフサイクル全体に関わります。また、現場で得た顧客のニーズや課題を社内のプロダクト開発チームにフィードバックし、プロダクトの進化に貢献することも重要なミッションです。 【期待する役割】 このポジションでは、CADDiの技術的な専門家としてお客様に最も近い立場で伴走し、そのビジネス成果創出に技術面からコミットすることが求められます。 単なる製品導入やサポートに留まらず、エンタープライズ顧客特有の複雑なビジネス課題や既存システム環境を深く理解した上で、CADDi製品のポテンシャルを最大限に引き出すソリューション(API連携、データ移行、カスタマイズ開発を含む)を設計・実装します。 プリセールス段階の技術検証(PoC)支援から、導入プロジェクトの技術的リード、導入後の活用支援・コンサルティング、アップセル・クロスセルの技術提案まで、顧客のビジネス変革を実現する「真の技術的パートナー」として、そのライフサイクル全体を技術でリードしていただきます。 また、顧客の最前線で得た深いニーズや課題をプロダクト開発チームへ的確にフィードバックし、プロダクトの進化や新たなソリューション開発を牽引する「架け橋」としての役割も期待されます。 【想定される業務例】 (以下に限定されるものではありません) ●営業担当と連携し、技術的な観点からの提案支援、デモンストレーション、PoC(概念実証)の設計・実行 ●顧客の要件ヒアリング、課題特定、およびCADDiプロダクトを用いたソリューションのアーキテクチャ設計 ●導入プロジェクトの実行リード(例: 環境構築、API連携、データ移行、カスタマイズのためのスクリプト開発など) ●導入後の技術サポート、トラブルシューティング、パフォーマンスチューニング ●顧客のプロダクト習熟度向上支援、活用状況のモニタリングと、更なる活用のための技術的提案 ●顧客からの技術的な要望やフィードバックを収集・分析し、プロダクト開発チームへ連携・提言 開発環境 ●バックエンド: Java, Python ●インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ●Event Bus: Cloud Pub/Sub ●DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ●Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ●開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ●コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

キャディ株式会社

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定 　-プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ・Event Bus: Cloud Pub/Sub ・DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ・Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ・開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

キャディ株式会社

●期待する役割 ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。 その後は、経営・CPO・プロダクトマネージャーと連携し、その時々で解くべき「最も手応えのある壁」に向き合っていただきます。 ●想定される業務例 ・戦略的プロダクトデザインへの推進　 成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定から情報設計・インタラクション設計・UI設計まで、難易度の高い課題をリードする。 ・組織全体へのデザインの浸透 セールス・カスタマーサクセスなど社内の様々なチームと連携し、ユーザー中心の視点を広げるとともに、各部門の顧客理解や現場知見をプロダクトに還元する。 部門横断のステークホルダーマネジメントを通じ、デザインの視点をプロダクト単体にとどまらない事業判断にも反映させる。 ・リサーチ主導のプロダクト戦略への貢献 ユーザーリサーチ・定性定量分析を自ら設計・主導してプロダクト課題を構造化し、プロダクトマネージャー・エンジニアと対等に議論しながらプロダクト戦略・ロードマップの意思決定に関与する。 ・デザイン組織の成熟化への寄与 課題解決を通じて次世代デザイナーを育成するとともに、デザインプロセス・意思決定フレームワークを整備し、チームの生産性とアウトプットの質を高める。 ●使用ツール デザイン:Figma コラボレーション:Slack、miro、Jira AIツール:Figma Make、Claude Design、Claude、Devin、Cursor、Deep Research(Gemini)

キャディ株式会社

CTO直下の戦略的技術組織に所属し、組織内で発生する様々な技術課題の解決に取り組むテックリードのポジションです。 部門横断の課題解決や技術施策の推進を通じて、事業成長の最大化に貢献します。 以下は一例ですが、裁量と共に枠にとらわれない横断的な活躍を期待しています。 ・部門横断の技術課題の特定と解決 ・CTOや各事業部・プロダクトチームと連携し、技術課題の抽出および解決のリード ・課題に対する技術的なアプローチの設計・実装・評価 ・技術戦略の立案・推進 ・技術組織全体の戦略やロードマップの策定に貢献 ・課題の優先度の決定と施策の推進 ・アーキテクチャ設計と技術的意思決定の支援 ・複数プロダクトにまたがる共通基盤やマイクロサービスの方針整理 ・技術的なベストプラクティスの策定と社内展開 ・組織設計やアーキテクチャのレビューと改善のリード ・品質・パフォーマンスの向上施策の推進 ・コード品質、テスト自動化、CI/CDの改善方針の整理 ・組織への発信と浸透 ・ステークホルダーとの連携・調整 ・開発組織内各部門との協働による課題解決 ・技術的な観点からの意思決定支援と説明責任の遂行 ・チームづくりや採用 ・横断的な施策を推進するチームのマネジメント ・必要に応じて採用にも関与 ●キャディの開発組織の雰囲気がわかる参考資料 [キャディによる挑戦の本気度(VPoE藤倉のnote)](https://note.com/sigemoto/n/n8eb9dc477794) [600人でも「0.1合目」の異次元な挑戦──“3年で数十個”のハイグロースなプロダクト開発に挑むキャディの開発組織](https://www.fastgrow.jp/articles/caddi-tech-session) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●開発環境 フロントエンド:TypeScript,React,Next.js バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows Event Bus:Cloud Pub/Sub DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco API:GraphQL,REST,gRPC 認証: Auth0 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

キャディ株式会社

●このポジションのミッション 「図面・3D CAD・テキスト等の多種多様な製造業データを統合的に理解・対応付けできる独自のAI基盤を研究・実装し、設計レビューや品質判断といった顧客の重要な意思決定の質を劇的に向上させること」 ※半年〜1年程度の研究開発計画における意思決定と成果責任を担い、要素技術の開発にとどまらず、自ら適切な研究のスコープを定義し、プロトタイプ実装、PoC、実データ上での価値検証までを一気通貫でリードしていただきます。アウトプットの一形態として論文執筆等の学術的貢献も推奨しますが、本ポジションにおける最大のミッションは「生み出した研究成果を、PdMやエンジニアとの連携を通じて事業価値へ接続すること」にあります。 ●このポジションの業務例 以下に業務例を示します。実際の業務はこれに限定されるものではありません。入社後の業務内容は、技術や専門知識、経験等を考慮のうえ決定します。 【業務例1】3D幾何形状の詳細な認識と2D/3D統合モデリング 汎用AIでは捉えきれない、製造業特有の複雑な幾何情報(2D/3D)の深い理解と表現学習に取り組みます。3Dデータから製造・設計上意味を持つ局所的な特徴を抽出し、幾何的・意味的側面を統合するモデリングや 、図面上の多様な要件(寸法、公差、注記等)を3D空間の要素と高度に対応付けるための基盤技術の研究開発をリードしていただきます 。 【業務例2】製造業特化のVLM改善とマルチモーダル基盤構築 図面や3D CAD、テキスト(仕様書や不具合報告等)を横断して検索・推論するためのマルチモーダル埋め込みモデルを開発します。また、既存の汎用VLMが抱える言語偏重のバイアスを解消し、図面上の微細な記号や空間的な配置を正確に推論するための独自ベンチマークの継続拡張や、類似図面検索・寸法漏れ検出モデルの継続的な性能改善(Post pre-training等を含む)を担当します。 【業務例3】研究成果の事業実装とPoC検証による価値創出 開発した2D/3D認識技術を活用し、実際の業務課題(例:特定の局所形状に起因する不具合リスクの予測や、コスト増加箇所の特定など)に対するモデル学習とPoCを推進します 。PM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートと密に連携し、「モデルの精度検証」にとどまらず、顧客の意思決定の質向上や業務時間短縮といった具体的な事業価値へと繋げる製品化の橋渡しを行います。その際、推論やデータ作成にかかるコスト・予算を考慮した費用対効果の高い技術選定や、研究開発におけるリスクマネジメント(代替プランの検討等)も主導します。 ●参考資料 [製造業×AIの最前線:キャディが挑む研究課題と、CV・AIの「いま」が交わる場所](https://caddi.tech/2026/03/10/110057) [製造業の課題解決に向けた機械学習の活用と、製造業特化LLM開発への挑戦](https://speakerdeck.com/knt44kw/zhi-zao-ye-noke-ti-jie-jue-nixiang-ketaji-jie-xue-xi-no-huo-yong-to-zhi-zao-ye-te-hua-llmkai-fa-henotiao-zhan) [CADDi Tech ](https://caddi.tech/) [企業向けソフトウェアの新しいバンドルとアンバンドル(AIの台頭を受けたプロダクト戦略)](https://note.com/yosukeshirai/n/nc993ecff8c13) [AI時代を生き残る、次世代のエンジニアに必要なこと](https://newspicks.com/news/14438945/body/?ref=book_4394) ●会社の雰囲気を知るために: [【第1回】キャディ赤裸々会!(CEO加藤, CHRO幸松出演)](https://www.youtube.com/watch?v=xAkk2x7o288) [【キャディCPO×VPoE対談】グローバルに挑むプロダクト/組織づくりのあれこれ](https://www.youtube.com/watch?v=ywnYuwhlVZo) 開発組織全体では、エンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャーが機能開発(図面活用・検索・見積等)、データ基盤、機械学習/MLOps、Enablingなどのチームに分かれて活動しています。チームトポロジーの考え方を取り入れ、「各チームの裁量とスピード感」と「全体最適」の両立を目指しています。 Research Engineerが所属するResearchチームは、これら既存の組織に対して、高度なAI技術に対する専門性から中長期的な影響を与え、全社の技術的優位性(Moat)構築を牽引するためのチームです。 ●開発環境 言語 フロントエンド:TypeScript バックエンド:Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド:React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド:Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ:*Google Cloud*, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス:CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore,* BigQuery* API:GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング:Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証:Auth0 開発ツール:*Claude Code, GitHub, GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール:*Slack*, Discord, *JIRA, Miro, Confluence* ※特に関係するものを太字にしています

キャディ株式会社

●期待する役割 経営ボードやCTO、各VPと連携し、事業のPLや中長期的な経営戦略と連動した全社横断的な技術戦略の策定、および技術投資の意思決定を技術専門職のトップランナーとして主導・実行していただきます。 ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも深い専門性を発揮して手を動かしながら、技術の力で「日本発のグローバルテックカンパニー」となるための強固なアーキテクチャとエンジニアリング基盤を創り上げる役割です。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・グローバル技術戦略の策定とアーキテクチャ設計のリード 事業の非連続な成長(事業の数倍〜数十倍へのスケール)を牽引するための技術ロードマップ策定 複数プロダクトが有機的に連携しつつ独立して進化できる「次世代プラットフォームアーキテクチャ」の設計・主導 ・パラダイムシフトを伴う全社技術基盤の刷新 「AIネイティブ組織」への全社変革や開発生産性のデッドロック解消など、既存のシステムやアーキテクチャの枠組みを根底から変える設計と完遂 ・技術的意思決定のリードと品質ガバナンスの構築 全社的なセキュリティ・パフォーマンス・スケーラビリティのグローバル基準の策定と実行 複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューと技術的支援 ・全社横断的な「技術的突破口」の作成 特定のチームだけでは解決できない共通基盤の課題に対し、全社最適なソリューションを自ら構築・展開する ●開発環境 フロントエンド:TypeScript,React,Next.js バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows Event Bus:Cloud Pub/Sub DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco API:GraphQL,REST,gRPC 認証: Auth0 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

株式会社ナウキャスト

●本ポジションで関わる事業・プロダクト このポジションでは、以下2つの事業のいずれかへの配属を想定しています。 ①Data AI Service事業 主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。 独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。 不動産領域のAI×データプロダクト「DataLensオフィス営業」「DataLens店舗開発」のエンタープライズ向けカスタマイズ開発の推進をお任せいたします。 「DataLens オフィス営業 」 AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス https://lp.datalenshub.com/office https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 「DataLens 店舗開発」 人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール https://lp.datalenshub.com/property https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ②Data AI Solution事業 データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。 Snowflakeを活用したデータ基盤構築、AIエージェントのガバナンス基盤(MCPass)、AI協働プラットフォーム(Finstage Cowork)などを展開しています。 「MCPass」(新規立ち上げ) 組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発 金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 「Finstage Cowork」(企業向けAI協働プラットフォーム) 企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 https://finatext.com/finstage/cowork 「NorthCast」 データクラウド「Snowflake(スノーフレイク)」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。 https://nowcast.co.jp/news/20250530/ ●事業チーム 社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。 ≪チームの雰囲気≫ 大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20〜30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。 ≪働き方≫ フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。 ≪キャリアパス≫ テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。 ≪社員インタビュー≫ AIを駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創る 少人数チーム https://finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sumita_atsushi https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ●業務の概要 このポジションでは、自社プロダクト(MCPass・Finstage Cowork)の開発を軸にしながら、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 ●使用技術 言語 / フレームワーク Python(FastAPI)、TypeScript(React)、Terraform インフラ / クラウド AWS(主軸)、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(AgentCore)、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:MCPass(自社MCP Gateway)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

株式会社enableX

AI・データ/SaaSを中心としたDX・事業変革プロジェクトにおいて、要件定義〜設計〜開発〜リリース・グロースまでのプロジェクトマネジメントを担うポジション。 ビジネスとテクノロジーの橋渡し役として、スコープ・品質・予算・スケジュール・リスクを統合管理し、クライアントの価値創出にコミットする。 具体的な業務内容 ・AI/データ利活用を中心としたDX・プロダクト開発プロジェクトの全体PM ・要件定義(ビジネス要件/システム要件)およびスコープコントロール ・WBS/進捗・リスク・課題管理、ステークホルダーマネジメント ・LLM/機械学習・データ基盤・アプリケーション開発を含む技術要素の全体構造把握と意思決定支援 ・ベンダー/パートナーマネジメント、工数・コスト管理 ・リリース後のグロースプラン策定、プロジェクトアップセルの機会創出 ・CxO〜現場レイヤーまでを巻き込んだ合意形成ファシリテーション ・AI・データ・アプリケーションを含むシステム全体アーキテクチャの理解と、設計レビュー ・LLM/MLモデル、データ基盤、フロント/バックエンドなどの実装フェーズにおける進行管理 ・品質基準の設計、受け入れ条件の定義、テスト計画の策定・実行管理 ・セキュリティ・ガバナンス・法務観点の論点整理と関係部署との調整 ※変更の範囲:会社の定める業務

キャディ株式会社

Data Analysis部 Analysis Groupのリーダーとして、プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担当 ※担当する組織規模は3チーム10数名 Analysis Groupのミッションと現在地 製造業で生じる生データ(図面・CAD・文書・テーブルデータなど)を解析し、価値あるデータを生み出すことに責任を持つ。 具体的にはデータの収集・加工、MLモデル開発、MLモデルのデプロイ後の価値化などを担当。 現在はData Analysis部長がグループリーダーを兼務しており、グループのマネジメントを専門で担っていただける方を探しています。 ※Data&Analysis部は30数名、うちAnalysis Groupには10数名が所属しています。 一部はベトナム拠点のメンバーです。 Analysis部以外にも、解析基盤の開発を担うAnalysis Platform Group、AIを用いたプロダクトの価値向上を担うAI for Application Group、Agent基盤の開発を行うAgent Groupがあります。 (2025年10月時点) ※AI for Applicationチームでもマネージャーを募集しています キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは 担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 開発環境 言語 フロントエンド: TypeScript バックエンド: Rust, TypeScript, *Python* フレームワーク・ライブラリ フロントエンド: React, Next.js, WebGL, WebAssembly バックエンド: Rust (axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS), *PyTorch* インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh データベース・データウェアハウス: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, Firestore, *BigQuery* API: GraphQL, *REST*, gRPC 監視・モニタリング: Datadog, Sentry, *Cloud Monitoring* 環境構築:*Terraform* CI/CD:*Github Actions* 認証: Auth0 開発ツール: *GitHub*, *GitHub Copilot*, Figma, Storybook コミュニケーションツール: *Slack*, Discord, *JIRA*, *Miro*, *Confluence* ※特にAnalysis Groupに関係するものを太字にしています

キャディ株式会社

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●開発環境 フロントエンド: TypeScript, React, Next.js バックエンド: Rust(axum), TypeScript, Node.js(Express, Fastify, NestJS) 機械学習・アルゴリズム: Rust, Python, OpenCV, PyTorch, TorchServe, Elasticsearch, Vertex AI インフラ: Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL(PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC 認証: Auth0 開発ツール: GitHub Copilot, Figma, Storybook コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

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