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育児支援制度あり 年収900万円以上のITエンジニア求人・転職情報

該当求人数 159 件

121~150件を表示

リードエンジニア(バックエンド)

テックリード

正社員

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

900~1,300万円

東京都(中央区)

Tailwind CSS

Elasticsearch

Docker

自然言語処理

JavaScript

Rails

Snowflake

FastAPI

RAG

Python

機械学習

生成AI・LLM

Amazon CloudWatch

PHP

TypeScript

AWS

Vue.js

Google Spanner

Photoshop

Terraform

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

MNTSQ株式会社

MNTSQ株式会社

テックリード

テックリード

正社員

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

1,100~1,500万円

東京都(中央区)

Datadog

Tailwind CSS

Elasticsearch

Docker

自然言語処理

JavaScript

FastAPI

RAG

Python

機械学習

Ruby

Amazon CloudWatch

MySQL

TypeScript

AWS

Vue.js

Terraform

Laravel

育児支援制度あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

副業OK

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

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

テックリード

正社員

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

900~1,500万円

東京都(港区)

Terraform

Vue.js

Nuxt.js

AWS

Spring Boot

生成AI・LLM

Google Cloud Platform(GCP)

Go

.NET Framework

.NET

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

カジュアル面談可

英語活用

リモート可

フルフレックス

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

データ活用推進マネージャー(西日本最大のインフラデータ利活用)

データサイエンティスト

正社員

●事業説明 当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。 その中でも弊社は、JR西日本グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。 ●募集概要 JR西日本グループの鉄道事業におけるデータ活用を牽引する「データサイエンティスト・マネージャー」を募集します。顧客のニーズが抽象的な段階から対話し、課題設定・案件組成からプロジェクト完遂までを一気通貫でリードする役割を担っていただきます。 ●具体的な業務内容 ・分析戦略の策定 クライアントのビジネス課題を分析課題として定義し、分析プロジェクトととして組成 ・プロジェクトリード メンバーへの分析タスクの指示、進捗管理、成果物のレビューおよび品質の担保 ・チームビルディング 組織としてのアセット蓄積、組織開発への積極的関与 【プロジェクト例】 ・オペレーションの高度化: 運行や駅業務の各種アセットデータを分析し、混雑緩和やアセット利用の最適化による生産性向上 ・KPIの変動要因分析と、次の一手を導くデータドリブンな戦略提案 ・効率的なデータ利活用のためのパイプライン整備と、分析プロセスの自動化・高速化 【本ポジションでメインに扱うデータ例】 ・駅、路線の時間帯別・属性別「人流・移動ログデータ」 ・運行アセットおよび駅周辺の「リアルタイム混雑・バイタルデータ」 ・MaaSアプリや定期券利用に伴う「移動経路のライフサイクルデータ」 ・新幹線や在来線特急等の予約・購入トランザクション、改札通過ログ

900~1,740万円

東京都(港区)

Python

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

副業OK

土日祝日休み

従業員数100名未満

マテリアル領域AI事業推進リード(プロジェクト管理)/マネージャー/東京勤務

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

●配属先 配属先はLumadaソリューション開発部(25年度秋に新設)で、日立製作所からの出向者や兼務者を含めて約15名のチームです。 【Lumadaについて】 Lumadaとは、お客さまのデータから価値を創出し、デジタルイノベーションを加速するための、日立の先進的なデジタル技術を活用したソリューション/サービス/テクノロジーの総称であり、「Illuminate(照らす・解明する・輝かせる)」と「Data(データ)」を組み合わせた造語です。お客さまのデータに光をあて、輝かせることで、新たな知見を引き出し、お客さまの経営課題の解決や事業の成長に貢献していく、という思いを込めています。 Lumada事業推進本部 Lumadaソリューション開発部(25年度秋に新設)にて、生成AI/AIを利用した材料開発支援用デジタルシステム開発のプロジェクト管理をお任せします。Lumada事業推進本部は日立ハイテクの解析・分析装置などのOT領域の強みと、日立のデジタル領域を融合させた事業の推進をミッションとしており、今後事業の中核に育てていく方針です。現在は、特に材料開発支援用デジタルシステム開発を進めており、こちらのプロジェクト管理をお任せしますが、将来的には他のデジタルプロジェクト・事業にも幅広く関与いただくことを想定しています。 ●業務内容 今回のポジションでは、材料開発支援用デジタルシステム開発のプロジェクト全体管理(事業企画、開発管理、予算策定、スケジュール策定、進捗管理、リスク管理等)がミッションとなります。※システム開発における、実装・コーディングは行わない役割です。 日立ハイテクグループは、半導体、ヘルスケア、環境、材料、産業・社会インフラなど、人々の生活を支える幅広い領域において、グローバルに事業を展開しており、各業界ごとで統括部を分けて活動しています。顧客フロントはこれら統括部や営業が担っており、システム自体の開発(実装・コーディングなど)は日立製作所の開発部隊(開発部隊のとりまとめ担当も存在)が担う体制でプロジェクトを進めています。そのため、統括部や営業が顧客から持ち帰った要求を受け取り、日立製作所の開発部隊に連携するなど、複数の関連部門と折衝しながらとりまとめとしてプロジェクトを推進する役割となります。 ●開発システムについて [Process Improvement Support AI(PISAI)](https://www.hitachi-hightech.com/jp/ja/products/ict-solution/randd/discoverer/pisai.html) [フィジカルAIに関するイベントでの発表事例](https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/hmax/physical_ai/events/260520/report3/index.html) ●働き方 現在は週1日出社日を設けており、基本的にはリモート主体での業務となります。 ●出張に関して 顧客への訪問などで大阪・名古屋・東京近辺への出張が発生する可能性がございます。 ●変更の範囲 会社の定める業務

1,123~1,453万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

持ち株会制度あり

退職金制度あり

マイカー・バイク通勤可

管理職・マネージャー候補

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

年間休日120日以上

土日祝日休み

従業員数1000名以上

CARTA ZERO デジタルマーケティングプロデューサー(新設局・部長候補)

ITセールス・セールスエンジニア

正社員

概要 国内最大級の通信会社をメインクライアントとし、マーケティング課題の抽出からダイレクトレスポンス戦略の立案・実行をリードしていただきます。 既存の広告枠売りに留まらず、LTV最大化に向けたプロジェクトの司令塔として、組織強化やメンバー育成も担っていただきます。 詳細 ・広告主の課題抽出・KPI(CPA/ROAS/LTV)の設定 ・ダイレクトマーケティングを主軸とした戦略立案・提案 ・クリエイティブ/LPの制作ディレクション(CVR向上のためのデータ分析含む) ・メディアプランニング・運用型広告の全体ディレクション ・電通グループ及び自社開発のデータソリューションを活用した効果検証 ・新設チームの強化、メンバーの育成、ナレッジの型化 案件規模感 ・1キャンペーン数億円~ ・年間数十億円 業務効率化について 入稿やレポーティングなどのオペレーティブな業務をグループ会社 CARTA KNOTと連携することで省力化し、クライアントの課題解決に向き合うための本質的な時間を確保しています。 キャリアイメージ ・シニアデジタルマーケティングプロデューサー→局長・局次長 ・シニアデジタルマーケティングプロデューサー→新設局の責任者(局長・事業部長等) ・シニアデジタルマーケティングプロデューサー→新規事業開発・経営参画 取り扱い媒体 ・プラットフォームの広告管理ツール:Google/Yahoo!/Meta/X/LINE/等の主要プラットフォーム ・サイト分析に用いるアナリティクスツール:GA4/Adobe Analytics/等 ・LP制作/改善に用いるLPOツール:Clarity/Optimize Next/ミエルカヒートマップ/等 ・クリエイティブ制作関連ツール:Canva/Photoshop/Figma/等 ・メディアプランニングに用いる市場分析ツール:Similarweb/Knowns/ ・オンオフ統合プランニングに用いるプランニングツール※電通グループ独自で保有しているツール等 他、多数 ※変更の範囲:会社の定める業務(出向先会社での業務を含む)

1,000~1,500万円

東京都(港区)

生成AI・LLM

育児支援制度あり

401k(確定拠出年金)あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

フルフレックス

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数1000名以上

【営業マネージャー/東京拠点立ち上げ】 年収1,280万円スタート◎前年比800%成長のHRTechベンチャー!

ITセールス・セールスエンジニア

正社員

入社後まずはプレイヤーとして「JoBins」の営業プロセスを習得いただき、成果を上げていただきます。 早期に成果を出した後は、メンバーの育成やKPI管理、組織基盤の構築へと役割を広げていただきます。 【業務内容】 1.プレイヤー・立ち上げフェーズ(入社直後〜) ・圧倒的な行動量による新規開拓 ・架電・商談を通じた「JoBins」の新規導入提案 ・既存顧客に向けた「事業成長に向けた採用成功」を実現させるためのコンサルティング活動 2.マネジメントフェーズ(成果に応じて移行) ・事業部戦略の立案及び遂行 ・予実管理およびKPIマネジメント ・チーム目標達成に向けた数値分析とボトルネックの特定 ・高い行動量を維持するためのモチベーション管理とメンタルケア ・営業組織の型化・育成 ・トップパフォーマーの動きを再現するための教育プログラム運用 ・商談ロープレの実施、同席によるフィードバックとクロージング支援 ・開発部門へのフィードバック(顧客要望・失注理由の言語化) ・自社営業メンバーの採用面接・アトラクト 【JoBinsとは】 人材紹介エージェントと採用企業をつなぐ、ジョブエージェントネットワークプラットフォーム 「JoBins」 を開発・運営しています。

1,280~2,000万円

東京都(新宿区)

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

持ち株会制度あり

管理職・マネージャー候補

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

\ 条件に合う求人が見つかりませんか? /

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

希望条件を伝えて、求人を提案してもらう
希望条件を伝えて、求人を提案してもらう

Director of Engineering, オープンポジション

エンジニアリングマネージャー(EM)

正社員

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

1,400~1,800万円

東京都(台東区)

PostgreSQL

Kubernetes

機械学習

生成AI・LLM

PyTorch

Python

BigQuery

Next.js

React

Discord

Slack

Figma

TypeScript

NestJS

Node.js

Rust

Confluence

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

英語活用

フレックス勤務

土日祝日休み

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Staff Software Engineer, Global Product Team

事業企画・新規事業開発

正社員

●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

1,200~1,800万円

6th Floor, D'sVARIE Asakusa Building, 4-2-2 Asakusabashi, Taito-Ku, Tokyo, Japan

Confluence

Discord

Slack

Figma

PostgreSQL

MySQL

Kubernetes

Google Cloud Platform(GCP)

Docker

NestJS

Node.js

Rust

Next.js

BigQuery

React

TypeScript

Datadog

Terraform

JIRA

GitHub Actions

GitHub

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

英語活用

リモート可

フレックス勤務

自社プロダクト・サービス開発

新規開発(0→1)メイン

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Staff Forward Deployed Engineer

データサイエンティスト

正社員

【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

1,400~3,000万円

東京都(台東区)

Node.js

Python

Shell

Java

Go

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud Platform(GCP)

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

英語活用

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Technical PdM - Enterprise Solution -

データサイエンティスト

正社員

●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

900~1,400万円

東京都(台東区)

JIRA

Discord

Slack

生成AI・LLM

Confluence

Apache

PostgreSQL

Datadog

Terraform

GitHub Actions

GitHub

Kubernetes

Google Cloud Platform(GCP)

AWS

Python

Java

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

新規開発(0→1)メイン

BtoB向けサービス

生成AI・LLMプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Staff Product Designer

UI・UXデザイナー

正社員

●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)

1,000~1,800万円

東京都(台東区)

Figma

Slack

JIRA

生成AI・LLM

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

英語活用

フレックス勤務

土日祝日休み

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

従業員数1000名以上

スタートアップ

メガベンチャー

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

生成AI・LLM

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

【チーム立ち上げ|責任者採用】データサイエンティスト

データサイエンティスト

正社員

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

1,200~1,800万円

東京都( 渋谷区南平台町)

生成AI・LLM

Python

Kubernetes

React

MLOps

Docker

Windows

AWS

機械学習

Google Cloud Platform(GCP)

macOS

育児支援制度あり

資格取得支援制度あり

フルリモート(出社なし)

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

スタートアップ

生成AI・LLM

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

リモート可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

AWS

Google Cloud Platform(GCP)

Microsoft Azure

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

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2512【Corporate Headquarters||-||CIO(Chief Information Officer)】 CIO(Chief Information Officer)

コーポレートIT

正社員

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

1,500~3,000万円

東京都(渋谷区)

生成AI・LLM

BigQuery

AWS

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

2512【Product Development||Engineering Leadership||VP of Engineering】 VP of Engineering

エンジニアリングマネージャー(EM)

正社員

【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

1,200~2,000万円

渋谷区恵比寿4-20-3恵比寿ガーデンプレイスタワー9階

Amazon RDS

GitLab

Elasticsearch

HTML

React

Amazon Redshift

JavaScript

Go

React Native

BigQuery

PHP

SASS・SCSS

MySQL

AWS

Slack

Firebase

Laravel

Amazon ElastiCache

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

Forward Deployed Engineer(FDE)|技術共創室

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●本ポジションの役割 Forward Deployed Engineer(FDE)は、顧客の現場とGRIDの技術をつなぐポジションです。 顧客の業務現場や意思決定の場に入り込み、現場責任者・業務担当者・経営層と対話しながら、業務の構造、制約条件、意思決定の難しさを理解します。そのうえで、数理最適化・AI・データ分析・システム開発の知見を用いて、解決すべき課題を定義し、解決策の仮説をプロトタイプとして形にしていきます。 受注前は、顧客理解、課題仮説の構築、簡易プロトタイプやデモの作成、PoCテーマの設計を担います。受注後は、プロジェクトチームと連携しながら、本開発・プロダクト化・運用定着に向けた橋渡しを担います。 ●仕事内容 技術共創室のForward Deployed Engineerとして、以下の業務を担当いただきます。 ・顧客企業の現場責任者、業務担当者、経営層とのディスカッション ・顧客の業務プロセス、意思決定プロセス、制約条件、現場課題の理解 ・顧客自身がまだ言語化できていない課題や改善余地の発見 ・顧客業務を数理最適化、AI、システム開発の観点から構造化 ・Python等を用いた簡易プロトタイプ、デモ、モックアップの作成 ・PoCテーマの設計、検証観点、成功条件の整理 ・エンジニア、PM、コンサルタント、営業と連携した本開発・プロダクト化への橋渡し ●働き方 ・CTO直下の技術共創室に所属いただきます。 ・リモートワークを基本としつつ、顧客訪問、現場理解のために出張が発生する場合があります。 ・顧客の現場に深く入り込むポジションですが、常駐型の働き方ではありません。 ・顧客理解、課題発見、プロトタイプ開発、PoC設計、本開発への橋渡しを、社内外のメンバーと連携しながら進めます。 ・裁量労働制またはフレックスタイム制を想定しています。

1,000万円~

東京都(港区)

Slack

生成AI・LLM

機械学習

Python

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

生成AI開発ツール導入

英語活用

リモート可

フルフレックス

年間休日120日以上

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

2512【Product Development||-||CTO(Chief Technology Officer)】 CTO(Chief Technology Officer)

CTO

正社員

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

1,800~3,000万円

東京都(渋谷区)

生成AI・LLM

PHP

機械学習

社内ベンチャー制度あり

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

研修・勉強会あり

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

副業OK

年間休日120日以上

土日祝日休み

服装・髪型自由

自社プロダクト・サービス開発

大規模トラフィック環境

機械学習・データ活用

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名〜1000名未満

スタートアップ

開発head

プロジェクトマネージャー(PM)

正社員

新規事業の開発部門責任者を募集!/プロダクトの新規立ち上げからスケールアップまで 【概要】 これまでインターネットメディアの『比較.com』や宿泊業界向けSaaSの『宿泊予約サイトコントローラー「TEMAIRZU」シリーズ』、マーケティングツールである『手間なしマーケティング』などを自社で開発・提供してきた当社。 今後、新たなプロダクト開発に挑戦していきたいと考えており、その立ち上げに伴い開発部門のheadを募集します。プロダクトの企画部分や方針決定、実際の開発工程のマネジメントや必要であればプレイングもしていただくような形で、プロダクトの開発責任者として業務に取り組んでいただきます。 経営層とのコミュニケーションやビジネスサイドとのコミュニケーション、自身の開発部門のメンバーのマネジメント等も発生しますので、プロダクトの開発に責任を持って取り組んでいただける環境です。 CTO経験者や将来的にCTOを目指している方、エンジニアリングだけではなく経営戦略にも積極的に携わりたいという方と積極的にお会いしたいと考えています。 【具体的な業務内容】 ●エンジニアをはじめとした新規事業に特化した開発部門の立ち上げ ●プロダクト選定に関する経営層とのコミュニケーション ●プロダクト開発(実装作業等、実務的な開発業務もお願いしたいと考えています) ●既存事業や事業体系の把握 【入社後に期待するミッション】 ●新規事業の立ち上げ ∟プロダクト選定や戦略などを経営層と一緒になって推進していただきたいと考えています ●新規事業の組織体制強化 ∟既存メンバーのアサインだけではなく、新規採用も行いたいと考えているので、人事と一緒に推進をお願いします ●既存事業スケールに向けたメンバーの意識改革 ∟スクラム開発を実践しているものの、まだマーケット意識が弱いため、その点の強化 【オンボーディング】 入社直後は経営層とのコミュニケーションだけではなく、実際の当社の強みとなる開発環境を把握していただくため、既存事業部の開発メンバーの推進もお願いしたいと考えています。 詳細は面接などでも改めてご説明いたします。

1,000~1,500万円

東京都(渋谷区)

AWS

育児支援制度あり

社宅・家賃補助制度あり

管理職・マネージャー候補

年間休日120日以上

土日祝日休み

自社プロダクト・サービス開発

新規開発(0→1)メイン

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数100名未満

Staff Research Engineer, 2D/3D Vision & Multimodal Understanding

AI・機械学習(LLM)エンジニア

正社員

●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

1,200~2,500万円

東京都(台東区)

GitHub Actions

PostgreSQL

Datadog

Terraform

TypeScript

Rust

React

Next.js

Google Cloud Platform(GCP)

Kubernetes

Python

BigQuery

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

年俸制(12分割)

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

フレックス勤務

土日祝日休み

機械学習・データ活用

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

Senior Staff Software Engineer, オープンポジション

スタッフエンジニア

正社員

●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

1,500~2,500万円

東京都(台東区)

BigQuery

PostgreSQL

GitHub

TypeScript

JIRA

Confluence

Discord

Python

Google Cloud Platform(GCP)

Slack

機械学習

React

Rust

Next.js

Kubernetes

Figma

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

ストックオプション(信託型等)あり

生成AI開発ツール導入

カジュアル面談可

英語活用

フレックス勤務

土日祝日休み

従業員数100名〜1000名未満

グローバル展開・海外拠点あり

スタートアップ

AIテックリード【AIトランスフォーメーション推進部】

CI・CDエンジニア

正社員

AX推進チームが進める先行成果創出プロジェクトや共通ソリューション開発において、AIエージェント開発の技術リードを担当いただきます。 プレイヤーとして難易度の高い案件に自ら入り込み、AIエージェント開発の難所を突破しながら実装パターンを確立し、 技術責任者としてLLM選定やアーキテクチャ設計、品質保証基盤の構築、実装ガイドライン策定など、AX部全体に影響する技術判断を担います。 ●最重要・高難度案件におけるAIエージェント開発の技術リード(難所の実装、設計レビュー、アーキテクチャ設計) ●AIプロダクトの品質ハーネス設計(Pre-commit、CI/CD、LLM出力検証、リグレッションテスト基盤の構築) ●AX部全体の技術標準・実装ガイドラインの策定(LLM選定、アーキテクチャパターン設計、コーディング規約、アンチパターン集の整備) ●Claude、Gemini、GPTなどのLLM活用方針および技術評価 ●AIエージェント開発における品質保証・評価基盤の設計 ●AIエージェントビルダーへのアーキテクチャレビューおよび技術メンタリング ●新技術や新モデルの評価および実務適用判断 ●AX部全体の開発環境・CI/CD基盤の設計と改善 ●開発環境・社内ツール AI開発 :Claude Code、Cursor、Gemini Advanced LLM API:Claude API(Anthropic)、Gemini(Vertex AI)、OpenAI GPT AIフレームワーク:LangChain、LlamaIndex 自動化:Playwright、GitHub Actions、Cloud Scheduler バックエンド:TypeScript(Hono)、Python(FastAPI) データベース:PostgreSQL、Firestore、BigQuery インフラ:GCP(Cloud Run、Cloud Functions、BigQuery) プロジェクト管理:Confluence、Jira、GitHub Enterprise

1,000~1,500万円

東京都(渋谷区宇田川町)

BigQuery

PostgreSQL

Python

Confluence

Microsoft Azure

FastAPI

GitHub

Google Cloud Platform(GCP)

TypeScript

AWS

JIRA

育児支援制度あり

持ち株会制度あり

401k(確定拠出年金)あり

生成AI開発ツール導入

リモート可

フレックス勤務

時短勤務可

土日祝日休み

生成AI・LLMプロダクト開発

【事業領域】ウェブアプリケーションエンジニア(プレイングマネージャー候補)

フルスタックエンジニア

正社員

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

950~1,500万円

全国

育児支援制度あり

研修・勉強会あり

フルリモート(出社なし)

管理職・マネージャー候補

カジュアル面談可

リモート可

フルフレックス

フレックス勤務

自社プロダクト・サービス開発

BtoB向けサービス

SaaSプロダクト開発

大規模トラフィック環境

アジャイル・スクラム開発環境

従業員数1000名以上

スタートアップ

メガベンチャー

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ソフトウェア開発

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