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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)

株式会社WiseVine

●募集背景 我々の事業は、官公庁や地方自治体向けにSaaSプロダクトを提供しています。 セキュリティに対しての期待値は、どの業界よりも高く、弊社としても今後より一層注力していきたい分野です。 弊社では、ユーザーに向けた高品質なプロダクトの開発と同じか、それ以上にセキュリティ面への投資が重要と考えています。 短期的なインシデントの軽減やリスク軽減だけではなく、中長期的に見た会社としてのセキュリティ戦略およびそれらを会社の強みの一つとして、永続的な成長を維持していきたいと考えています。 ●ミッション 行政向けの経営管理システムとして、「ユーザーである官公庁・地方自治体」と「当社の社員」が安心して使える・提供できるWiseVineのセキュリティを実現していただきます。 情報セキュリティマネジメントチームメンバーの一員、もしくはリーダーとして、社内セキュリティ基盤の企画、構築、運用までを主担当として業務に従事いただきます。 また、今後の会社としての経営戦略に基づいたセキュリティ戦略の立案や実行まで、ご希望に応じてご経験を活かしていただける場を提供できる環境です。 ●業務内容 ・ISMAP取得、運用、その監査対応 ・社内情報セキュリティ、個人情報保護マネジメントシステムの管理・戦略立案、運用 ・規制コンプライアンスを効率的に管理 ・情報セキュリティ組織の立ち上げ 具体的には、 ・行政向けの基幹システムとして、高い基準のセキュリティの担保 ・WiseVineで働く一人ひとりに高いセキュリティ意識を持ってもらえるような取り組み ・制度や仕組み、チームワークでセキュリティの担保ができる仕組みづくり ・業務効率を考えたセキュリティ対策の実行

株式会社SmartHR

本ポジションではタレントマネジメント領域における既存・新規プロダクトを担当し、新たな事業の柱を創り出す変革を期待しています。 プロダクトマネージャーとして、次の成長につながる顧客体験を発見し、新規プロダクトの立ち上げから成長戦略の策定までをリードしていただきます。 PMMと協力して市場を分析し、自ら立てた戦略や仮説を検証しながら、開発チームと共にユーザーに価値を届けます。 将来的には、担当領域の拡大に伴い、チームのマネジメントや採用も担っていただくことを想定しています。 具体的な業務は以下のとおりです。 ・新しい成長領域や顧客体験を発見するためのディスカバリー、戦略策定 ・プロダクトビジョン・目標・ロードマップの策定 ・開発アイテムの企画・優先順位付け ・ユーザーインタビューと課題設定 ・課題解決の要件定義・投資対効果の判断 ・指標設計・データ分析 ・メンバーのマネジメント業務など ※業務内容変更範囲:会社の定める業務

株式会社Lagomliv

●仕事概要 キャリアのSNSをゼロから創り、技術で事業を牽引する。 Lagomlivの本丸となる「キャリアテック(ビジネスSNS/マッチングプラットフォーム)」のリードエンジニアとして、0→1の開発を統括していただきます。 個人のパーソナルデータをどう取得し、どうマッチングさせるかの設計を一気通貫で担当。 代表(PMM側)の構想をエンジニアリング(PDM側)に変換し、自ら手を動かしながらチームを指揮する、技術部門のトップ候補です。 ●具体的な業務内容 01.コアプロダクトの開発・アーキテクチャ設計 ・ビジネスSNS・マッチングプラットフォームのゼロからの設計、開発 ・マッチングアルゴリズムの構築とデータ信憑性の担保 02.開発チームのマネジメント ・業務委託エンジニアへの指示出し、コードレビュー、進捗管理 ・技術選定および、将来的な正社員エンジニア採用の技術評価 03.仮説検証のサイクル回し ・プロトタイプを爆速で作り、ユーザーフィードバックを受けて作り直す、シード期特有の開発推進

株式会社クーリエ

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

株式会社ギブリー

Trackプラットフォーム上のスキルデータ基盤「Skill Data Cloud」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです 。 スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。 ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、Skill Intelligence Lab全体の技術・運用標準をリードしていただきます 。 ●スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します 。 ●Skill Data Cloudの設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します 。 ●スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します 。 ●ML/生成AIモデルの設計・実装・評価; スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します 。 ●MLOps基盤の設計・構築・運用:セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。 ●モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。 ●運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します 。 ●プロジェクトマネジメント:プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします 。 ※業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 ●開発環境・ツール ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる技術です ※支給PC:Windows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ・プログラミング・スクリプト言語:Python ・クラウド・インフラ・コンテナ基盤:パブリッククラウド全般 、Kubernetes ・CI/CD・認証:CI/CD環境 、IAM (Identity and Access Management) ・MLOps・MLプラットフォーム:MLflow 、モデルレジストリ 、Feature Store 、実験管理ツール ・データ基盤:DWH (データウェアハウス) 、データパイプライン構築・運用

株式会社クーリエ

ミッション ヘルスケア領域プラットフォームの製品戦略を主導し、革新的なプロダクト開発を通じて事業成長と社会課題解決を実現することがミッションです。ユーザーニーズと技術トレンドを的確に捉え、顧客価値を最大化する製品ビジョンを描き、実行に移していただきます。 業務概要 プロダクト戦略の立案から実行までを主導し、ヘルスケア領域における業界トップクラスのプラットフォームサービスの進化を推進します。データドリブンなアプローチでユーザー体験を最適化し、AI活用やDXを通じて社会課題解決に貢献していただきます。 具体的な業務内容 ・プロダクト戦略立案と中長期ロードマップ策定 ・KPI設計とデータドリブンな意思決定プロセス確立 ・ユーザー体験最適化のためのUI/UX改善施策立案 ・新規機能の要件定義と開発チームとの連携推進 ・プロダクトビジョン策定とステークホルダーへの共有 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

株式会社クーリエ

ミッション デジタル戦略を統括し、テクノロジーとデータを駆使して介護領域のプラットフォーム変革を推進。社会課題解決と事業成長の両立を実現し、新たな価値創造を牽引することがミッションです。 業務概要 介護領域を軸にヘルスケア業界におけるトップクラスのプラットフォームサービスを運営する当社で、全社のデジタル戦略を牽引していただきます。データドリブン経営の実現に向けて、AIやクラウド技術を活用したDX推進や、データ基盤の構築を推進していただきます。 具体的な業務内容 ・全社DX戦略の立案と推進 ・データドリブン経営の実現に向けたKPI設計と運用 ・AIを活用した新規ビジネスモデルの構築 ・クラウドインフラ活用によるデータ基盤の整備 ・デジタル人材の育成と組織構造の最適化 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

株式会社クーリエ

CIO(Chief Information Officer)のミッション 経営戦略とIT戦略を高度に融合させ、攻めと守りの両輪を回すことで企業価値を最大化します。テクノロジーを単なるインフラとしてではなく競争優位の源泉と定義し、全社的なDX推進とガバナンス強化を通じて、事業の非連続な成長と社会課題解決の基盤を構築します。 CIO(Chief Information Officer)の業務の概要 CEOやCFOの戦略パートナーとして、中長期的なITロードマップの策定から実行まで全責任を負います。ビジネスOSの設計者として、事業拡大に耐えうる強固なインフラ構築と、イノベーションを生むための組織変革を同時に推進します。 CIO(Chief Information Officer)の具体的な内容 経営とITの融合: 経営戦略に基づいたIT中期経営計画の策定およびROIの最大化 ●IT推進/統括 ・全社的なDX推進の旗振り役(レガシー刷新、業務プロセス改革) ・データドリブン経営を支える基盤構築(BigQuery等を用いた分析基盤の統合) ・生成AI等の新技術導入による生産性向上と競争優位性の確立 ・ITガバナンスの構築および内部統制の強化 ・情報セキュリティ戦略の立案とCISOと連携したリスク管理体制の構築 ・クラウド移行戦略(AWS等)の策定とインフラコストの最適化 ●組織マネジメント ・エンジニア組織および情報システム部門の統括・評価・採用 ・外部ベンダー/パートナーの戦略的ソーシングとコントロール ・大規模アジャイル(SAFe)導入などによる開発組織の生産性向上 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

株式会社クーリエ

【業務概要】 VPoE(Vice President of Engineering)として、開発組織のパフォーマンスを定量的に可視化し、エンジニアへの組織・事業ミッションの落とし込みを行います。また、CDO(Chief Digital Officer)をはじめとした経営陣と共に、全社のエンジニアリングについて意思決定を行い、事業成長を推進します。 【具体的な業務内容】 ・経営の意思決定を促進するための技術・組織戦略の立案と実行 ・中期的な視点から、開発組織における生産性の最大化を目指し「事業」を拡大するチームの構築 ・開発組織の永続的な成長を実現するため、チームビルディングとリーダー候補の育成 ・生産性と生産価値(アウトプット、アウトカム)の可視化と最大化 ・エンジニアサイドとビジネスサイドの共通言語を生み出し、事業目標の達成を推進 ・開発効率に関わる仕様や実装に関する効果的なドキュメント化とドキュメント文化の形成 ・自社の開発組織の魅力を社外に伝えるための広報活動 【ミッション】 開発組織のエンゲージメントを高め、事業成長を加速させることがミッションです。一人ひとりのエンジニアが成長実感を持てる環境をつくり、組織や事業に対して積極的な関わりを持てる組織体制を構築していただきます。 【開発環境】 ・フロントエンド:HTML / Sass / JavaScript(TypeScript) / React / webpack ・モバイルアプリ:React Native / Firebase ・サーバーサイド:PHP(Laravel / FuelPHP)、一部Goを導入 ・サーバ環境:AWS(EC2 / S3 / RDS / ElastiCache/ Elasticsearch、Lambda等) ・データベース:Aurora (MySQL)/Redshift/BigQuery ・プロジェクト管理:Redmine / GitLab ・コミュニケーションツール:Slack / Chatwork ・BIツール:Tableau

株式会社クーリエ

ミッション CTOとしてテクノロジーの力を最大限に活用し、介護・ヘルスケア領域のプラットフォーム事業において革新的なソリューションを生み出すことがあなたのミッションです。ビジネス戦略と技術戦略を融合させ、当社のプラットフォームビジネスを次のステージへと導くことを期待しています。また、技術部門の変革を主導し、最先端のテクノロジーとベストプラクティスを組織に浸透させることで、持続可能な競争優位性を確立していただきます。 業務概要 CTOとして、当社のテクノロジー戦略の立案・実行を主導していただきます。既存サービスの強化と新規プロダクトの開発を通じて、介護・ヘルスケア領域におけるデジタルトランスフォーメーションを推進します。また、技術部門のリーダーとして、エンジニアチームの育成・強化にも携わっていただきます。 具体的な業務内容 ・事業戦略と連動した中長期的な技術戦略の策定とロードマップの作成 ・新規プロダクトの技術選定、アーキテクチャ設計、および構築の指揮 ・既存プロダクトのスケーラビリティ向上とパフォーマンス最適化 ・AI/機械学習技術の導入による、データドリブンな意思決定プロセスの確立 ・事業成長のスピードを維持しながら技術的負債の解消への実現 ・クラウドインフラストラクチャの設計・運用・最適化 ・アジャイル開発手法の導入・改善によるプロダクト開発プロセスの効率化 ・技術部門の組織設計、人材採用、および育成プランの策定・実行 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

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 2〜5名規模の開発ユニットを率いるプレイングマネージャー(チーフ)として、AIを起点として要件定義からリリースまでを推進します。PMと協働してチーム戦略を開発計画に落とし込むことや、スクラム開発の運営やプロダクトの品質・技術負債の改善などをリードします。合わせて、メンバーのマネジメントや採用を担い、チームとして継続的に成果を出せる体制づくりもお任せします。 入社時点ではメンバーとして参画し、事業戦略・ロードマップ・開発プロセス・アーキテクチャを理解しながらチーム開発に入っていただきます。プレイングマネージャー(チーフ)への任命は、業務上のパフォーマンスや、チームと組織の状況に応じて判断しています。 ●具体的な業務 開発面では、新機能・機能改善の要件定義・設計・実装・テストを主体的に進めながら、品質・パフォーマンス・スケーラビリティの改善に携わっていただきます。 はじめはプレイヤーとして参画いただきますが、プレイングマネージャー(チーフ)への任命後は、マネジメントとしてメンバーの目標設定・評価・1on1を通じた育成支援に加え、スクラムイベントのファシリテーションやプロセス改善をリードをお任せします。コードを書く比率は、目安として3〜8割で、チームや開発状況に応じて調整できます。 ●開発規模・開発体制 <キャリア台帳> ・開発チーム:1チーム(バックエンド3名 / フロントエンド1名) ・PM / デザイナー / QAエンジニアと協働 <人事評価> ・開発チーム: 3チーム(各チームにバックエンド・フロントエンド合わせて3〜4名) ・PM / デザイナー / QAエンジニアと協働 ●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。 <タレントマネジメントプロダクト開発本部 / 人事評価> ・[評価業務を効率化し、集めたデータで組織改善をスムーズに - サービスサイト](https://smarthr.jp/talent-management/function/evaluation/) ・[「タレントマネジメントができるプロダクト」へ〜人事評価PMの4年間の軌跡とこれから〜 SLO運用の実践 —— 開発と信頼性担保の両立](https://tech.smarthr.jp/entry/2025/05/12/100000) <タレントマネジメントプロダクト開発本部 / キャリア台帳> ・[キャリア台帳 - サービスサイト](https://smarthr.jp/talent-management/function/career/) ・[事業戦略を日々の開発につなぐチームキックオフの実践](https://tech.smarthr.jp/entry/2026/03/25/153116) ●現在取り組んでいる課題 <AIを前提にした開発プロセスへの移行> AI活用で開発速度を高めつつ、その恩恵を最大化するため、チケット管理・仕様の詳細化・レビュー・品質保証・ドキュメント管理といった開発プロセス全体を整備しています。PdM・デザイナー・QAエンジニアとの協働の質もチーム全体で高めています。 <人事評価> 人事評価は、企業規模や業種を問わずあらゆる組織で行われる普遍的な業務です。一方で、評価制度は企業ごとに千差万別で、ルールが複雑になりやすく、Excelや紙の運用が根強く残り、DX化が進みにくい領域でもあります。私たちは、この「複雑だからこそ手をつけられてこなかった」評価業務そのものを、プロダクトの力で再設計しようとしています。 (1) 業務プロセス全体を一気通貫で再設計する 評価準備から対象者・評価者の設定、評価実施、結果の可視化、給与・賞与への連携まで、煩雑なプロセス全体を複数チームで連携しながら支えています。評価業務の自動化・省人化により、人事担当者を煩雑な作業から解放し、人と組織の成長に時間を使える状態をつくります。導入企業の生産性・業績に影響を与えられるプロダクトです。 (2) 大規模・繁忙期に耐えるパフォーマンスと信頼性 評価業務には明確な繁忙期があり、特定期間にアクセスが集中します。大企業でも安定稼働するよう、負荷試験・インフラ構成の見直し・CI/CDやQA改善に継続的に取り組んでいます。数百万人規模のサービスを支える経験を通じて、インフラやパフォーマンスの知見を活かしながら学び続けられます。 <キャリア台帳> キャリア台帳は、従業員一人ひとりの情報を一画面に集約し、面談記録やタグと紐づけることで「従業員のことがパッとわかる」を実現するプロダクトです。人事だけでなく現場の管理職が、評価・面談・異動・育成といった日々の判断に使える状態を目指しています。 (1) タレントマネジメント領域のハブならではのドメインの難しさ 評価・サーベイ・スキル管理など複数プロダクトのデータが集まる基盤であるため、単独で完結しない機能連携や、人事・経営・現場管理職・本人まで幅広い利用者へのきめ細かな権限制御に向き合うおもしろさがあります。 (2) 大規模テナントでのパフォーマンスと信頼性 数千〜数万人規模の大規模テナントでも安定して使えるよう、検索やデータ参照に起因するパフォーマンス課題の解消、SLOの定義・運用といった非機能品質の向上に継続的に取り組んでいます。 ●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

Ｗ２株式会社（ダブルツーカブシキガイシャ）

●業務内容詳細 当社の最大の強みとなる製品サービスにおいて、アジャイル組織の構築、製品開発を推進いただき、成果を創出いただくポジションとなります。 ●アジャイル組織転換の企画・推進・チームの運営 ●スクラムリーダーとしてのチーム推進 ※エンジニアリング本部は、3つの部で構成されており、 ①R&D部 ②製品開発部 ③品質管理部 その中で、とくに「製品開発部」の中でアジャイルチームを牽引し、 仕様策定から設計、開発からテストまで、スピーディに質高く 少数精鋭でパフォーマンスを上げます。

株式会社ギブリー

当社のエンジニアリングマネージャーは、開発チームの成果を最大化し、組織の成長を支える役割を担います。 エンジニアが安心して挑戦できる環境を整え、プロダクト開発を円滑に推進することで、事業の継続的な成長に貢献いただきます。 ・エンジニアチームの採用・育成・評価、1on1を通じたキャリア支援 ・開発プロセスの改善と生産性向上(スクラム・アジャイル導入推進) ・技術的負債や品質課題の管理、改善施策の実行 ・プロダクトマネージャーやデザイナーとの連携による開発推進 ・経営陣との調整を通じた組織戦略やリソース配分の最適化 ●業務の変更の範囲:会社内での全ての業務 キャリアパス エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます 入社から半年で役員登用になった方もいます! 組織データ ・平均年齢31歳 ・新卒3割、中途7割 ・外国籍22%、出身国20カ国以上 ・開発職約30% ・女性執行役員在籍 ・育児中社員在籍 備考 支給PCはWindows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです! ●技術顧問・アドバイザー 東京大学名誉教授 竹内 郁雄(技術顧問) 東京大学大学院教授 江崎 浩(技術アドバイザー) 東京工業大学大学院教授 岡崎 直観(技術顧問)

Ｗ２株式会社（ダブルツーカブシキガイシャ）

●業務内容詳細 ECシステム国内トップクラスの実績を持つ当社にて、経営戦略に紐づく、エンジニアリング本部の戦略策定と推進をリードして、エンジニアリング本部全体のKPIの高度化と達成を牽引頂きます。 【メインミッション】 社員の最大数のメンバーが属する「エンジニアリング本部」において、3つの核となる部署である、「R&D部」「製品開発部」「品質管理部」を統括し各部署の高度化/マネジメントを通してパフォーマンスの創出、また本部間連携を確立し組織全体の成長に貢献いただく事を期待します。 【手がける製品・サービス】 ●大手含む900社以上の企業に導入されている自社ECプラットフォーム ●業界最高水準の1,000以上の機能を持ち、独自カスタマイズ可能 ●目指すは、最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させること ●EC事業者として高い評価。 ・最も売上UPが期待できるECプラットフォーム　第1位　　※1 ※2 ・生涯パートナーとして選びたいECプラットフォーム　第1位　　※1 ※2 ・セキュリティが安心できるに強いECプラットフォーム　第1位　　※1 ※2 ・ユニファイドコマースでEC事業成長が最も期待できるECプラットフォーム　第1位　　※1 ※3 ・ユニファイドコマースを推進していると】思う EC構築支援企業　第1位　　※1 ※3 ※1　日本マーケティングリサーチ機構調べ ※2　調査期間: 2022年10月12日～11月21日 ※3　調査期間:2024年2月16日～2024年3月19日 【開発環境・業務範囲】 技術スタック 言語:C#, Vue.js フレームワーク:ASP.NET Web Forms, ASP.NET MVC ライブラリ:自社ライブラリ含む多数 統合開発環境:Visual Studio データベース管理:SQL Server バージョン管理:Team Foundation Server, Git 使用PC:Windows10

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

株式会社カナリー

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のモバイルアプリエンジニアとしてサービスの開発をリードして頂きます。 各プロダクトにはプロダクト全体のエンジニアリングを統括するプロダクトリードエンジニアがおり、テックリードは各技術領域における技術マネジメントを担っています。モバイルアプリのテックリードの方には モバイルアプリの領域に関して技術的意思決定、品質担保のための設計レビュー、生産性の向上、採用活動などを担って頂きます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

株式会社カナリー

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のWebフロントエンドのテックリードとしてサービスの開発をリードして頂きます。 各プロダクトにはプロダクト全体のエンジニアリングを統括するプロダクトリードエンジニアがおり、テックリードは各技術領域における技術マネジメントを担っています。Webフロントエンドのテックリードの方には Webフロントエンドの領域に関して技術的意思決定、品質担保のための設計レビュー、生産性の向上、採用活動などを担って頂きます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのWebフロントエンドの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

株式会社カナリー

toC 不動産マーケットプレイス「カナリー」、toB 不動産仲介業者向けSaaS「カナリークラウド」、その他新規事業のバックエンドのテックリードとしてサービスの開発や、弊社が独自に整備してきた不動産データベースを基軸とした一連の開発(DBの改善/管理/運用、物件コンテンツの拡充など)などをリードして頂きます。 各プロダクトにはプロダクト全体のエンジニアリングを統括するプロダクトリードエンジニアがおり、テックリードは各技術領域における技術マネジメントを担っています。バックエンドのテックリードの方にはバックエンドの領域に関して技術的意思決定、品質担保のための設計レビュー、生産性の向上、採用活動などを担って頂きます。 ※配属先については、カジュアル面談や選考を通じ、ご本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定させていただきます。 職務内容 ●ユーザー向けのモバイルアプリ、不動産仲介業者向けシステムのバックエンドの開発 ●アーキテクチャの設計 ●開発効率の管理 ●サービスの運用 開発環境 [モバイルアプリ] ・Expoのライブラリを取り入れたReact Nativeによる開発 ・TypeScriptを用いた型のIntegrityを整備 ・状態管理はRedux Toolkitを使用 ・APIはgRPC-Webで構築 ・E2Eテストを整備中 [Webフロントエンド] ・TypeScript / React / Next.jsによるCSR, SSR開発 ・TanStack Query / SWRを用いたデータフェッチ ・アプリケーションはDockerコンテナ化してGKEへデプロイ ・APIはgRPCで構築 ・dependabotによるライブラリアップデート環境を整備 ・GoogleAnalytics, Search Consoleを用いたSEO対策 ・その他, GitHub Actions, ESLint, Redux, ChakraUI, Sentryなどを使用 [バックエンド] ・Go言語 / Cloud Spanner / Elasticsearchなどを使用 ・API仕様の明確化、 インターフェースの型保証などを目的にgRPCを早期から採用 [インフラ] ・クラウドサービスはGCPを利用 ・Webサーバや各種のJobは、ほぼ全てGoogle Kubernetes Engine上にて動作 ・Terraformによるインフラのコード管理 ・その他、GitHub Actions、PipeCD、Datadogなどを使用

燈株式会社

●課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design) 顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル(機械学習、数理最適化、シミュレーション等)への定式化を行います。 類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文(SOTA)から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約(コスト、計算リソース、リアルタイム性)を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。 ●高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation) 既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。 ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。 ●アーキテクチャ設計と技術品質の統制 (Engineering) 個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。 全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。 ●事業価値への接続と期待値コントロール (Communication) 技術的なアプローチが、顧客のPL(売上向上・コスト削減)にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。 技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないか(技術的限界)を明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。 【開発例】 ●画像認識による非構造化データの自動整理 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装 ●点群データを活用した幾何学的シミュレーション 3Dスキャンデータ(点群)を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装 ●動画解析によるインフラ異常検知システム 車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発 ●ドメイン特化の大規模言語モデル 建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築 ●ロボット行動学習 VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築 ● RAGを用いた会社独自のエージェント 社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発 【技術スタック(一例)】 ●AI:Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV ●AI開発ツール:Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

燈株式会社

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

燈株式会社

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

燈株式会社

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

燈株式会社

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