エンジニア・プログラマ、1200〜1400万の転職求人

684 件

●ミッション
顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する

顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。企業向けプラットフォームを活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。

顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。

●業務内容
課題を定義する
顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。

爆速で作る
社内で、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。

本番に載せ、プロダクトに還す
本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。

【業務概要】
システム開発部では、現在複数のクラウドプラットフォームに分散しているインフラ環境をGCPへ集約・一元管理する全社プロジェクトを今後推進する予定です。これに伴い、各開発グループに分散していたインフラ運用や外部委託領域の可視化を進め、部全体を横断するSRE機能をゼロから立ち上げる方針です。本番環境アクセス権限の最小化・監査ログ整備、IaC化、モニタリング・可観測性の標準化などより高度なDevOps/SRE基盤を構築するため、インフラ・SREを専任で担うスペシャリストを新たに募集します。
システム開発部全体のインフラ基盤およびサービス信頼性の向上をリードしていただきます。GCPへの集約やIaCの標準化、マネージドサービス活用による運用負荷低減とコスト最適化を推進。さらにSLO/SLIに基づく可観測性（Observability）基盤の構築、トイルの削減、将来的なコンテナ化やPlatform Engineeringの立ち上げまで見据え、開発チームが安全・高速に価値を提供できる先進的なプラットフォームを裁量を持って構築することがミッションです。

【具体的な業務】
クラウド基盤・IaC・マネージドサービス活用
・GCPもしくはAWSへの集約に向けた全社実行計画の策定・推進
・Terraform等によるIaC基盤の標準化（現状評価・基準設定・計画策定、全グループへの展開）
・DB・キャッシュ・実行基盤等の棚卸しと、マネージドサービスへの移行推進
・FinOps観点に基づくクラウドコストの可視化・適正サイジングおよびコスト構造の見直し

速度改善・信頼性・可観測性（オブザーバビリティ）
・サービス構造・障害点の可視化、メトリクス・ログ・トレースを統合した可観測性基盤の設計・導入
・SLO/SLI・エラーバジェットの設計と運用の立ち上げ（現状、指標自体が存在しない状態からのゼロベース構築）
・インフラ・ミドルウェア観点でのボトルネック分析とパフォーマンスチューニングによる、レスポンスタイム・ページ表示速度等のサービス速度改善
・キャパシティプランニングによる安定運用の実現

アクセス管理・インフラセキュリティ
・最小権限の原則に基づく本番環境アクセス権限の適正化および監査ログ整備
・IAM・認証基盤の再設計、シークレット管理や脆弱性パッチ適用の自動化

インシデントマネジメント・トイル削減
・外部委託領域の可視化と内製化に向けた把握体制の確立
・オンコール体制・障害対応フローの設計、MTTR短縮に向けた自動化・一次対応の仕組み化（AI活用含む）
・ポストモーテム（Blameless Postmortem）文化の導入・運用、トイルの特定と自動化による継続的な削減
・デプロイ基盤・ロールバック機構の設計（テックリード・技術戦略Gと連携したCI/CD基盤標準化）

将来的なチャレンジ領域（ご経験・意向に応じて段階的に拡大）
・コンテナ化・Kubernetes等、モダンな実行基盤への刷新検討
・Platform Engineering（開発者向けセルフサービス基盤・ゴールデンパスの整備）の立ち上げ
・マルチクラウド構成やDR/BCP設計など、事業継続性を高めるアーキテクチャ検討

【ポジション・部門の魅力】
開発組織全体において、監視・IaC・SLO運用といったSREプラクティスをまさにゼロから立ち上げるフェーズです。既存のルールやレガシーな型に縛られることなく、可観測性（Observability）基盤の構築やSLO運用をはじめ、将来的なコンテナ化・PlatformEngineeringの立ち上げまで、大きな裁量を持ってゼロからデザインできます。

本ポジションでは、複数プロダクトを横断する基盤領域、または特定プロダクトのインフラ・信頼性向上領域において、技術基盤の整備、非機能要件の改善、開発者体験向上などに携わります。

【具体的な業務】
● インフラ設計・構築・運用
クラウド（主に GCP／AWS）を用いたシステムインフラの設計・構築・運用・保守
Kubernetes（GKE／EKSなど）を用いたプラットフォーム構築・運用
監視基盤の設計・運用（例：Datadog／CloudWatch／Cloud Monitoring など）
サービスの高可用性・拡張性を担保するアーキテクチャー設計

● SRE としての継続改善
SLI／SLO設計と、サービス信頼性の継続的運用
パフォーマンス、スケーラビリティ改善の提案・実装
障害対応の仕組み化、インシデント対応の改善
強固なセキュリティと利便性の両立に向けた施策の推進

● 運用効率化・Developer Experience 向上
Operationの自動化（Infrastructure as Code、運用バッチ、各種ツール開発）
CI/CD の改善、デリバリー速度と品質の最適化
開発者体験（DX）向上を目的とした基盤改善・技術選定の推進

● プロダクト横断での基盤づくり
複数サービスに共通するプラットフォームの設計・運用
マルチクラウド、マルチプロダクト構成におけるコスト最適化・運用標準化
組織横断プロジェクトのリード、およびチーム支援

● プロダクト固有領域の技術
（志向・配属に応じて以下の領域にも関わる可能性があります。）
文書データ／名刺データなど、大規模データ処理基盤の運用
データ化システム（OCR／チェック体制／自動化基盤）の機能改善
イベントプラットフォームや認証基盤などの横断システム開発
高トラフィックサービスの負荷対策・リアーキテクチャ

【本ポジションの魅力】
・事業成長に直結するインフラ／信頼性改善の経験が得られる
・最新クラウド技術・Kubernetesを活用した基盤づくりの経験が得られる
・SLI／SLO など信頼性を数値で管理するSREプラクティスの実践経験が得られる
・大規模データ・高負荷環境での設計・最適化経験が得られる
・開発チームと一体となった運用改善・DX向上の経験が得られる
・新規サービスのゼロからの設計や基盤刷新に関わる経験が得られる
・事業側・ユーザー側の反応が見える環境での技術判断力が身に着く

【主な技術スタック】
▼ 開発言語
-Python／Ruby／Go／Shell Script／PowerShell

▼ データベース
-PostgreSQL／MySQL
-DynamoDB／Redis／Memcached
-OpenSearch／Elasticsearch
-Redshift／BigQuery／MongoDB

▼ インフラ・プラットフォーム
-Google Cloud（Cloud Run／App Engine／Cloud Functions／Cloud Tasks／GKE など）
-AWS（EC2／ECS／Lambda／S3／RDS／Route53／SQS／SNS など）
-Azure（App Service／Functions／Cosmos DB など）
-Cloudflare
-Argo CD／Argo Workflows
-Helm

▼ コンテナ・構成管理
-Kubernetes（GKE）
-Docker（含：ECS 上での運用）
-Terraform（含：HCP Terraform）
-Ansible／Chef
-Packer／Serverspec

▼ CI/CD
-GitHub Actions
（補足：Cloud Build／AWS CodeBuild 等を扱うチームもあり）

▼ 運用・監視
-Cloud Monitoring／Cloud Logging／Cloud Trace
-Datadog／New Relic／Zabbix／CloudWatch
-Fluentd／td-agent／NXLog

▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
-GitHub
-Notion／Cacoo／GitHub Projects

経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域を中心に担当します。

1. データ基盤・アーキテクチャー設計（データエンジニア）
・全社横断データ基盤または次世代データ統合基盤のアーキテクチャー設計・構築
・大規模データパイプライン（ETL/ELT）の開発・運用（Dataform, dbt, Airflowなど）
・データ品質管理、ガバナンス策定、技術的負債の解消
2. データ活用推進・BI構築（データディレクター／エンジニア）
・顧客や社内ユーザーの課題解決に向けたダッシュボード設計・実装（Looker, BigQuery）
・データモデリング（スタースキーマなど）およびSQLによるデータマート構築
・顧客へのBI導入支援、要件定義、活用定着までのプロジェクトマネジメント
3. データマネジメント・組織貢献
・各プロダクトチームへのデータ活用支援、ナレッジ共有、教育
・新技術（生成AI、最新DWH機能など）の検証・導入推進

●本ポジションの魅力
・国内最大級のビジネスデータを扱う大規模データ基盤の設計・構築経験が得られる
・全社または顧客の意思決定を支える、影響力の大きいデータ活用プロジェクトのリード経験が得られる
・クラウドネイティブ（Google Cloud, AWS）な環境でのモダンなデータエンジニアリングスキルが身につく
・顧客や社内ステークホルダーと直接対話し、データをビジネス価値に変換するコンサルティング・プロジェクトマネジメントスキルが身につく

●主な技術スタック
▼ 開発言語
-Python, SQL, Ruby, TypeScript, Rust

▼ データベース・検索基盤
-BigQuery, Aurora MySQL, Redshift, OpenSearch
-Dataform, dbt, Cloud Composer, Airflow
-Looker, Tableau

▼ インフラ
-Google Cloud, AWS, Terraform, Docker

▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
-GitHub

当社グループクラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。

＜具体的な業務内容＞
(1)クラウド環境のプラットフォーム最適化（要件定義・設計・構築・運用・テスト）
・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応
・サーバーレス／コンテナ／マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装
(2)マルチクラウドソリューションの企画・推進
・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案
・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進
(3)クラウド環境上の生成AI環境構築
・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証
・トラストモデルの検証
・技術強化部門へPoC環境提供
(4)プロジェクト運営
・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード
・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等
・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等

＜現状推進しているプロジェクト＞
・マルチクラウド間データ連携基盤の構築
・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化

●ビジョン／ミッション
知る力を高めるため、最新のテクノロジーを活用して社員にパワーを与えること、データの活用をベースに経営基盤の強化／競争力の強化を行うことをミッションに業務を推進しています。

●組織の強み／魅力
・サーバーレスやコンテナなどクラウドネイティブ最新技術を現場で推進することができます。
・ChatGPT・Geminiなど生成AIをクラウド環境に統合する先進的な取り組みに関わることができます。
・SAP(Joule)、SFDC(Agent Force)などクラウドアプリケーションのAI活用推進の取り組みに関わることができます。
・最新テクノロジーで社員の生産性を高め、経営基盤を強化するというダイレクトな成果を実感できます。
・技術評価を積極的に行っており、最先端の技術を先導的に試せるフィールドがあります
・当社グループのスケールと信頼性をバックボーンに、クラウド戦略の立案から構築・運営までを主体的にリードできる環境があります。グループ共通の基盤やガバナンスを活かしながらも、高い裁量のもとで企画・推進を行うことができ、メンバー一人ひとりの発想や提案が新たな取り組みにつながります。自らのアイデアをスピード感を持って形にし、その成果がグループ全体の変革へと波及を実感できる仕事です。

＜お任せする仕事内容＞
●求人企業・店舗向け管理サイトの開発
●求職者向けサイトの開発
●業界特化型のマッチング・差別化機能の開発
●新規事業フェーズにおけるプロダクト開発の推進
・PdM、デザイナー、ビジネス側と連携した要件定義
・抽象度の高い業界課題・事業課題を、具体的な仕様・データモデル・UI・APIに落とし込む

全社のデータ活用をリードするアナリティクスエンジニアとして、膨大なキャッシュレス決済データにもとづき、データドリブン経営および事業部門の自律的なデータ活用（データの民主化）を実現するため、データエンジニアが構築したデータ基盤（DWH）上の生データを、ビジネス価値を生むデータモデルへと変換・管理するアナリティクスエンジニアのポジションです。
本ポジションは、事業のドメイン知識を深く理解し、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティス（dbtなどを活用したバージョン管理やテスト）を用いて、データの信頼性と利便性を圧倒的に高める、データ組織の要となる役割です。

【職務詳細】
・ビジネス要件に基づき、各部門のニーズを的確に把握した上での、データのモデリングや効率的なデータ構造の設計・構築
・dbt（Data Build Tool）を活用した、DWH上のデータ変換（ELTの""T""の部分）の設計・開発
・複数のデータソースからのデータ収集、クレンジング、統合、およびユーザーが簡単に活用できるデータマートの構築
・データマートのクエリ応答速度向上やシステム全体のパフォーマンス維持のための最適化手法の実装
・データの正確性、一貫性、信頼性を確保するためのプロセス設計および品質管理
・データ活用ニーズのヒアリング、合意形成、およびデータ提供プロセスの改善の推進

【本ポジションの魅力】
・信頼性の高い顧客属性データと月間数億件に上る決済データを中心としたデータ資産（ファーストパーティデータ）に触れ、大規模なデータ処理スキルを身に着けることができます。
・国内最大級の会員・加盟店基盤を活かし、先進的な決済サービスや大手企業を含む様々な業界のビジネス課題に関わることができます。
・希少なデータエンジニアリングの旗手として、社内外の重要な案件に従事することが可能です。

※入社後、まずはアプリケーションエンジニアとして1〜2件程度の案件で主担当をご経験いただき、その後はキャッチアップ状況やご希望等に応じてテックリードとしてご活躍いただくことを想定しています。

【ポジションの魅力】
* 入社直後はプレイヤーとして経験を積んだうえで、企画・技術選定からローンチ後の運用改善まで、日常生活に不可欠な決済プロダクトのライフサイクル全体を技術面からリードしていきたい方
* 国内最大級の決済基盤で、サービス無停止・低レイテンシー・大量トランザクションの高速処理といった、難易度の高い技術要件に挑戦したい方
* 営業職等のビジネスサイドと連携しながら、技術者として企画段階から参画し、サービスを育てていきたい方
* AI駆動による新たな開発スタイルの確立をリードしていきたい方

【企業について】
決済を起点としたサービスを提供する東証プライム市場上場企業です。毎年20〜25％の営業利益成長を目標に、上場以来増収増益を継続しています。EC事業者を中心に、銀行や公的機関など多数の店舗で導入されており、年間決済処理金額は多額にのぼります。身近なところでは、以下のようなサービスの裏側を支えています。
* ECサイト・ネット通販
* 公共料金、税金収納
* 銀行のキャッシュレス決済基盤
* 飲食店のモバイルオーダー
* 動画配信のサブスクリプション課金
* ライブ／コンサートチケット販売、ファンクラブ会費

【チーム体制・開発の進め方】
プロダクトに対する責任を全員で持ち、サービスを成長させていくことが、開発の特徴です。
* 1チーム6 10名程度。プロダクト単位でチームを組成し、企画・要件定義から開発・運用まで一貫して担当。
* 営業/企画/カスタマーサポートなどのビジネスサイドと連携しながらプロダクトを進化させる。
* 企画や技術選定をはじめ、将来的にはテックリードとしてチームの技術的な意思決定を牽引する役割が期待されます。

【業務内容】
1. 決済サービスの企画・開発・システムデザイン
* 事業部とのプロダクト企画、要件定義への技術的観点からの参画
* 技術選定およびアーキテクチャ設計（API設計、インフラ設計）の主導
* フロントエンド／バックエンドの開発、テスト、コードレビュー、技術標準化の推進
2. セキュリティ強化（※セキュリティエンジニアと協働）
* PCI DSS／ISO 27001に準拠した設計・実装
* 脆弱性診断結果の分析・修正対応
3. 開発プロセスの最適化・自動化
* CI/CDパイプラインの高度化やテスト自動化の導入・自律的な推進
* 開発チーム全体の生産性を向上させるためのツール選定や、新たな開発手法の検証・導入
4. 運用・保守（パフォーマンス最適化・可用性向上）
* アラート設計、アクセス集中時の監視・リカバリ対応時の方針策定／判断
* APMを活用した負荷分析、チューニングの方針策定
* サービスの成長に合わせたシステム増強計画策定

【配属後の流れ】
基本的には以下のような流れで担当範囲を広げていきますが、ご経験や志向、担当プロダクトの状況に応じて柔軟に調整しています。配属先は、ご経験やご志向性をふまえて内定までに決定します。
* 入社直後: 周囲のサポートを受けながら、小規模な機能追加/改修や運用保守から入り、担当プロダクトの仕様・業務知識・開発プロセスへの理解を深めていきます。あわせて、社内の品質基準や承認プロセス、関係部署との連携/進め方も身につけていきます。
* 数カ月〜半年程度: 中規模 大規模案件の設計・開発をリード、あるいは既存プロダクトにおける品質向上や運用改善などの具体的な技術課題（開発プロセスの自動化など）に対し、提案から実行までを主導していただきます。
* その後: ご本人の適性や志向をふまえ、プロダクト横断での技術選定や各種方針の策定・判断のほか、コードレビューや技術指導・技術知見の共有・オンボーディング支援などチーム全体の技術レベルを引き上げる活動をリードしていただきます。

【オンボーディング・キャッチアップ支援】
* アドバイザー制度: 入社後半年間アドバイザーをアサインし、業務面・組織面のキャッチアップをサポート。
* キャリア入社者向けサービス勉強会: 各プロダクトの担当者が講師を務め、システム構成や開発の背景、決済領域の技術/ノウハウを紹介する勉強会を定期開催。
* 社内技術イベント: 高い専門性を持つエンジニア組織であり続けるため、テーマに沿ったトークディスカッション・LT等を通じて技術交流と知見共有を促進。

【ミッション】
AI領域、IT領域、OT領域のセキュリティ分野での顧客要望へ寄り添ったセキュリティソリューションのコンサルティング、提案・設計・構築・導入を行うこと。

【主な業務】
下記ソリューションにおける技術支援（提案、設計、構築、導入）およびそれらに関わる上流工程（コンサルティング、要件定義、プロジェクトマネジメント）業務。
希望や能力、キャリアパスに応じて、以下の中の1つの領域、または複数領域についてご担当いただきます。
また、AIからの攻撃への対策、AI自体を守るセキュリティ対策、AIを活用した業務効率化などのAI領域について、弊社として積極的に市場獲得を目指しており多くの経験を積むことが可能です。
・ネットワークセキュリティ（SASE）
・デバイスセキュリティ（EDR・EPP）
・IDセキュリティ（IDaaS、ITDR）
・データセキュリティ（DLP）
・OTセキュリティ
・クラウドセキュリティ（CNAPP、CSPM、CWPP）
・MSS・SIEM・XDR（セキュリティ監視・運用）
・AIセキュリティ（Security for AI(SfAI)、AI for Security(AIfS)）
・その他セキュリティ全般

【具体的な業務】
下記ソリューションにおけるコンサルティング、提案、要件定義、設計、構築、導入、プロジェクトマネジメント業務。
お客さまに合った製品を選定しコンサルティング提案〜構築までを実施。主体的にプロジェクトを推進いただき、セキュリティを通じてお客さまのビジネスへ貢献していただきます。
また、新規商材や技術要素の研究や調査検証なども対応いただき、各種メーカーのイベントやセミナーへ登壇することも可能です。
・ネットワークセキュリティ（Zscaler、Prisma Access、Netskope、Catoなど）
・デバイスセキュリティ（CrowdStrike、Cybereason、Microsoft Defender for Endpoint、Cortexなど）
・IDセキュリティ（Okta、Entra ID、Idira(旧CyberArk)、CrowdStrikeなど）
・データセキュリティ（Proofpoint ITM、Netskope、Microsoft Defender for Cloud Apps、Microsoft Purviewなど）
・OTセキュリティ（Nozomiなど）
・クラウドセキュリティ（Wiz、Cortex Cloud、Microsoft Defender for Cloudなど）
・AIセキュリティ（Security for AI、AI for Securityなどの各種製品）
・MSS・SIEM・XDR（自社サービス、Microsoft Sentinel、Cybereason、CrowdStrike、Cortex XDRなど）
・その他セキュリティ全般（Intuneなど）

仕事の魅力
DXの加速化やワークスタイル・コミュニケーションの変化により、顧客企業においてAIやクラウドサービスを積極的に活用する一方で、外部からの脅威にさらされるこれらの環境へのセキュリティ対策が重要な経営課題となってきています。
上記の背景もあり、通信事業者としての顧客接点を生かしながら、顧客のセキュリティ課題をコンサルティングし、それに合わせたセキュリティソリューションの提案から導入までを提供することにより、顧客のゼロトラストやAIからの防御（SfAI、AIfS）の実現へ貢献することができます。
また、顧客のDXやビジネスへの貢献につながるとともに、エンジニアとして自身のさらなる上流スキルやテクニカルスキルの拡張・向上、プロジェクトマネジメントスキルの向上、ビジネス観点での視野・視座の拡張を実現することができます。
さらに、案件の規模も数億円から数十億円規模まで大小さまざまであり、対象とするセキュリティ領域も広範にわたるため、ご自身の経験値や志向性に合わせた最適なステージで、多種多様な経験を積みながら活躍の幅を広げていくことができます。

データとテクノロジーの力で不動産データベースを構築する企業でのポジションです。データを活用することで都市の秘めた価値を可視化し、本来の価値が発揮され、そこに住む人々の生活が豊かになることを目指しています。商業用不動産市場世界第1位である東京において、データが埋没していることで、より良い街作りを行う障壁になっていることはあまり知られていません。同社は都市のデータ分析基盤である「マーケット調査」をリリースし、それに続くプロダクトも各社から好評を得ているものの、目指すべきところには十分とは言えず、「日本の都市が世界に通用する未来」を実現するためにはまだ仲間も能力も足りていません。そのため、データマネジメントグループはこの課題を一緒に解決してくれる仲間を募集しています。

データマネジメントグループは、同社のプロダクトで提供する不動産データを、ソフトウェアの力でつくり、育てる組織です。不動産情報は断片的に存在し、表記揺れや欠損も多いため、そのままでは分析や意思決定に活用できません。当チームでは、こうした複雑な情報を、変更履歴を含めて扱えるデータモデルへ落とし込み、収集・正規化・名寄せ・配信を自動化するパイプラインやAPI、品質を継続的に改善する社内システムまで設計・開発しています。エンジニアとデータオペレーターが協働し、機械処理と人の判断を組み合わせながら、業界にまだ存在しない信頼性の高いデータを商品として生み出すことが役割です。事業部や顧客とも直接対話し、必要なデータの定義からプロダクトへの実装・提供までを一貫して担います。データ基盤を支えるだけでなく、データそのものによって同社の事業と不動産業界の可能性を広げるチームです。

ソフトウェア開発・保守業務を担当します。（変更の範囲として、同社の定める業務（出向を命じることがあり、その場合は出向先の業務）があります。）
ソフトウェアエンジニアとして、ユーザに提供する不動産データを生成するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行います。
1. 不動産に関する情報の収集システム（入力システムや連携API、バッチ処理）の構築
2. 収集した不動産データを共通データ基盤に繋ぎ込むためのモデリング
3. 収集した不動産データのETLや正規化・名寄せ処理を行い、時系列データとして利用できるようにするための加工基盤（データ加工パイプライン）の実装・運用 (Python, dbt, Terraform)
4. 上記データ加工パイプラインに必要なバックエンドAPIサーバー（ジオコーディング、機械学習、データ配信）の実装・運用 (Python, Rust)
5. 社内で利用するデータ修正用システムの構築・運用 (Rust, React, Python)
6. 経営層やビジネスメンバーが利用する、売上などの経営指標やプロダクトの利用状況を可視化するデータパイプライン、および、BIダッシュボードの構築、運用
7. SnowflakeのCortex AI機能などを活用した、AI-Readyなデータ基盤の構築、運用

このポジションで得られる経験は以下の通りです。
1. 現実世界の複雑な不動産の情報をデータの表現に落とし込む面白さ
2. 品質の高いデータそのものを商品として提供し、事業価値に貢献していく経験
3. 提供するデータの種類拡大や品質向上により、顧客の業務を支える経験
4. 事業背景から複雑な処理が必要な中で、それらの処理の長期を見据えた技術的な提案により価値向上に貢献する経験
5. OSSコミッターや競技プログラミング上位ランカーといった優秀なエンジニアとともに難しい課題を解いていき成長していける経験
6. 前例のない不確実性の高い事業をデータドリブンで支援する社内データ基盤の開発やデータ活用に携われる経験

【具体的な業務内容】

与信・審査領域におけるデータパイプライン構築から、機械学習モデルの推論基盤・MLOps構築、モデルの業務適用・運用までを一貫して担当いただきます。データサイエンティストや事業部門と連携しながら、モデルの実装と安定運用を技術面からリードしていただきます。

・機械学習モデルの本番実装・MLOps推進
分析モデル（与信スコアリング等）の本番環境への組み込み・推論パイプライン構築
モデルの精度モニタリング、再学習・運用の自動化（DataRobot / Vertex AI / Sagemaker等の活用）
・データ基盤・パイプライン構築
DWH（BigQuery等）におけるデータモデル設計・パイプライン構築
データの集計・処理パフォーマンス最適化
・プロジェクト推進
データサイエンティストと連携したデータ・システム要件の整理
モデルの業務適用（運用設計）および導入後の効果検証サポート

技術環境

DWH：GCP（BigQuery等）
機械学習ツール：DataRobot 等
ドキュメンテーション：Googleスライド / PowerPoint 等
※自動化や精度向上に向けた最新技術も積極的に活用しています。

▼本ポジションの魅力

大規模データを支えるエンジニアリング：
大規模データを扱い、与信・審査という事業の中核領域でデータ基盤構築・MLOpsに携われます。多くのお客さまの審査・与信判断に活用される仕組みを構築し、分析成果を実際のサービス価値へと直接つなげられる手応えがあります。

多様なキャリアパス：
自身の意欲やスキル向上に応じ、MLOpsスペシャリストとしての専門性を極める道や、プロジェクトリーダー・マネージャーとして組織を牽引する道など、柔軟なキャリア拡張・転換が可能です。

【ミッション】
クラウド・AI・データ活用を軸に、法人顧客の経営課題・業務課題を技術で解決し、顧客価値と当社事業成長の最大化に貢献すること。
AI時代に求められる標準化・自動化・高品質なデリバリーを推進し、営業から運用までの一気通貫体制の中で、提案・要件定義・設計・構築・改善をリードすること。

【主な業務】
・AIを活用したアプリケーション開発、顧客要求に沿ったAI Agent開発
・生成AIパッケージ、LLM活用、AIエージェント、データ基盤、分析基盤、Data／AI Opsなどの導入・活用支援
・AI活用による業務効率化、設計・構築・テスト工程の品質向上、ナレッジ化・テンプレート化の推進
・Azure／AWS／Google Cloud／自社クラウドなどを活用したクラウド基盤の提案、要件定義、設計、構築、運用設計
・顧客課題のヒアリング、課題整理、仮説提案、技術検証、PoC、本番導入までのプロジェクト推進
・営業、コンサル、開発、運用、パートナー企業と連携した案件創出・提案支援・デリバリー推進

【具体的な業務】
・FDEとしての案件推進、ステークホルダー調整、品質・進捗・リスク管理
・生成AIプロダクト、LLM Ops、回答精度向上、AI活用支援
・AI for Security／AIガバナンス、クラウドセキュリティ設計
・マルチクラウド共通基盤、セルフサービス化、PlatformOps／DevOps導入支援
・Databricks／Microsoft Fabricなどを活用したデータ基盤・分析基盤の設計・導入
・データマネジメント、データガバナンス、セキュリティ、メダリオンアーキテクチャ設計

仕事の魅力
・クラウド、AI、データ活用が企業競争力の源泉となる中で、当社法人顧客の経営・業務課題に近い領域から、技術による価値創出に深く関われるポジションです。
・単なる設計・構築にとどまらず、提案、要件定義、アーキテクチャ設計、PoC、本番導入、運用改善まで一気通貫で携わることができます。
・Platform Engineering、生成AI、AIエージェント、データ基盤、Data／AI Opsなど、今後の成長領域に挑戦できる環境があります。
・AIを活用した標準化・自動化・品質向上にも取り組みながら、人とAIが共創する次世代のデリバリー組織づくりに参画できます。

【ミッション】
AI・クラウド事業の中核サービスにおいて、クラウドサービスの企画、開発、事業推進、技術提案をリードし、お客さまの重要システムや機密性の高いデータ活用を支える安全・高信頼なクラウド基盤を社会実装していただくこと。
国内データセンターを活用したソブリン性の高いクラウドサービスとして、データ主権、セキュリティ、可用性、マルチクラウド連携、AI活用基盤といった市場ニーズを捉え、Cloud PF Type Aの価値最大化と事業成長を牽引すること。

【主な業務】
当サービスに関するプロダクト企画、サービス開発、事業推進、プリセールスまで、クラウドサービス事業に必要な幅広い業務を担当いただきます。
特に、AWS、Azure、Google Cloud、OCIなどのパブリッククラウドに関する知見を生かしながら、お客さまの課題に応じたクラウド活用方針の策定、提案、設計支援、導入推進を行っていただきます。
また、生成AI、AI基盤、ソブリンクラウド、マルチクラウド、セキュリティ、ネットワークなどの技術動向を踏まえ、当サービスの競争力向上に向けたサービス企画や機能改善にも関与していただきます。

【具体的な業務】
・サービスの市場ニーズ、顧客課題、競合サービスの調査・分析
・生成AI、データ活用、基幹システム移行、セキュリティ強化などのユースケース企画
・販売戦略、拡販施策、パートナー戦略の企画・実行
・売上、案件パイプライン、導入状況、利用状況などのKPI管理
・営業部門、技術部門、運用部門、マーケティング部門との連携
・パートナー企業、SIer、アプリケーションベンダーとの協業推進
・重要顧客向けの提案方針策定、案件推進、課題解決支援
・顧客課題のヒアリングおよびクラウド活用方針の整理
・オンプレミスからクラウドへの移行、既存クラウドからの移行、ハイブリッドクラウド構成の提案
・顧客の経営層、情報システム部門、アプリケーション部門に向けた説明・合意形成
・PoC、技術検証、導入計画策定の支援

仕事の魅力
単なるクラウド販売や個別案件の技術支援にとどまらず、当社の次世代クラウド事業そのものを作り、事業拡大と自己成長を肌で感じることができる魅力的なポジションです。
パブリッククラウドの知識を生かしながら、ソブリンクラウド、AI基盤、マルチクラウド、国内データセンター、閉域ネットワーク、MSPなど、今後さらに重要性が高まる領域に横断的に関わることができます。

主な業務内容
映像プラットフォーム・プロダクトのTechPdM 業務

Webプロダクト群の新規機能開発における技術仕様面でのリードおよびバックエンド開発
ビジネスサイドやPdMと連携ならびに、顧客からの声・フィードバックを踏まえたプロダクト価値向上の推進
プロダクトアウト（技術的な視点）でのロードマップ策定と遂行
例：技術負債の返済計画の組み込みなど
100万台を目指す規模感でクラウド録画サービスを安定して提供できるアーキテクチャの設計・開発

業務の魅力
技術検証 ソリューション構築まで一気通貫で裁量を持ち、経験を積むことができる
数十ペタバイト・35万台規模のリアルワールドデータを扱うプロダクト開発に携わることができる
ハードウェアからクラウド／AIのサービス実装・API・認証基盤・映像系技術など、多様な技術に触れられる稀有な環境
生成AIをプロダクトのみならず開発活動にも積極的に取り入れられる
社内外問わず他チームと密に連携し、幅広い業界での技術×ビジネスの接続を学ぶことができる
裁量労働制を活用した柔軟な働き方（子育て中のメンバーも多数活躍中）

本職種のミッション
当社の事業戦略およびプロダクト戦略を実現するために、PdMと連携して主にシステム開発フェーズをリードし、必要に応じて実際に手も動かしながら技術とビジネスを接続するハブとして活躍いただきます。

本ポジションでは、35万台を超えるカメラが常時接続される大規模バックエンドシステムを扱うプロダクトグループにて、サーバーサイドのTechPdMとして牽引していただきます。「遠隔で映像を見る」という枠を超え、業種・業態をターゲットとして現場課題を解決するソリューションとしてのプロダクト開発を、技術面からリードするポジションです。

特定の技術領域に閉じることなく、ユーザーの課題を起点とした、社会で実際に機能する価値あるプロダクトをつくりたい方、AIを含む新しい技術を適切に取り入れながら開発と向き合いたい方に存分にご活躍いただける環境です。

本職種のミッション
当社の事業戦略およびプロダクト戦略を実現するために、PdMと連携して主にシステム開発フェーズをリードし、必要に応じて実際に手も動かしながら技術とビジネスを接続するハブとして活躍いただきます。

本ポジションでは、エンタープライズ向けカメラ映像管理システムやAI開発者向けMLOpsプラットフォームなど、実際にエンドユーザーが日々使うWebプロダクトのフロントエンド開発をTechPdMとしてリードしていただきます。フロントエンドの実装にとどまらず、要件定義・仕様策定といった上流工程にも深く関わり、ユーザーの課題を起点としたプロダクト価値の向上を牽引する役割です。

Canvas API・WebGLを用いたリッチなUI/UX表現から、UIライブラリ・ローコード基盤の整備まで、フロントエンド技術の幅広い領域でチャレンジしていただける環境です。

主な業務内容
●映像プラットフォームのTechPdM業務

AIを利用して顧客の課題を解決するプロダクトの開発および改善項目の提案、プロジェクトマネジメント（例：AI-App 人物検索）
映像閲覧アプリケーションの開発および改善項目の提案、プロジェクトマネジメント
ビジネスサイドやPdMと連携ならびに、顧客からの声・フィードバックを踏まえたプロダクト価値向上の推進

●開発プロジェクトの推進・技術リード

ビジネスゴールの明確化、技術検証項目の定義、クイックな仮説検証の実現
チームの設計レビュー・コードレビューを通じたメンバーの技術的成長支援
メンバー育成を目的とした仕組みづくり（月次フィードバックMTG、スキルマップ作成、成長タスクのアサイン計画など）
次期TechPdMの育成・教育

●業務の魅力
組織の中核を担うフロントエンドTechPdMとして、大きな裁量を持って開発に携わることができる
技術面はもちろん、事業や組織の課題解決にも深く関わることができる
AI・機械学習領域、エッジAIデバイス、映像配信技術、Canvas API/WebGLなど、幅広い技術領域でのチャレンジングなプロジェクトが進行中
生成AIをプロダクトのみならず開発活動にも積極的に取り入れられる
数百 数千台のカメラを管理するユーザーが、必要な映像やデバイスへ迷わずアクセスできる情報設計、大量データを扱っても快適に操作できるパフォーマンス設計、デザイナーと連携したUIライブラリの整備など、エンタープライズ向けプロダクトならではの課題に取り組みます。
裁量労働制を活用した柔軟な働き方（子育て中のメンバーも多数活躍中）

【ミッション】
ネットワークの継続的な進化と品質向上のために、最新技術の導入や機能の改善、効率的なネットワーク展開および計画的な設備更新を行う。

【主な業務】
モバイル・インターネット・法人データサービスなどに関するIP／伝送ネットワーク・アクセスネットワーク・関連システムの設計・開発・検証・構築および品質管理を行う。
担当するネットワークは配属部署による。
具体的に担当いただくネットワークは配属部門によって決まります。

【具体的な業務】
・IP／伝送ネットワークの機能開発、アーキテクチャ設計、機能／単体／構成検証、商用ネットワークへの導入
・IP／伝送／モバイル設備の設備計画、構築推進
・AI／自動化技術を活用した開発／設計／検証／構築業務の自動化／業務効率化推進
・開発・設計・検証・構築業務における自動化システムの開発および業務効率化推進
・大規模なネットワークの開発導入におけるプロジェクトマネジメント業務
・次世代社会インフラを支える新規ネットワークサービス／技術の企画立案


●仕事の魅力
・当社の成長戦略を支える次世代ネットワークの開発／設計／構築に携わり、国内最大級の通信基盤を対象に、社会や産業のデジタル化を支える大規模通信インフラの進化を最前線でリードすることができるミッションです。
・最新技術の検証など、通信事業者として上流の企画から商用導入まで一貫して関わることで、自ら設計したネットワークが社会実装される大きな達成感を得ることができます。
・IP、伝送、アクセスネットワーク、自動化技術など幅広い領域を経験しながら、通信業界の未来を担うネットワーク技術者として成長できる環境です。

【ミッション】
AI-RAN／Open RAN基地局ソフトウエアの開発を通じて、5G Advancedおよび将来の6G時代を支える高性能・高品質な無線アクセスネットワークの実現に貢献していただきます。


【主な業務】
・AI-RAN／Open RAN基地局ソフトウエア（Layer1〜Layer3）の設計・実装
・GPU／CUDAを活用したアクセラレーション技術の開発
・RANソフトウエアの性能最適化および機能拡張
・AI-RANを含む次世代RANアーキテクチャの設計・実装


【具体的な業務】
・Layer1（PHY）またはLayer2/3（MAC、RLC、PDCP、RRC）のソフトウエア開発
・C／C++を用いた基地局ソフトウエアの設計・実装
・3GPP仕様に基づく無線通信機能の設計・実装・性能最適化
・GPU／CUDAを活用したアクセラレーション技術の実装・最適化


●仕事の魅力
・AI-RAN／Open RANの商用化を支える基地局ソフトウエア開発に携わることができます。
・Layer1〜Layer3まで幅広いRANソフトウエア開発を通じて、高い専門性を身につけることができます。
・GPUやAIなど最先端技術を活用したソフトウエア開発に挑戦できます。
・次世代モバイルネットワークを支える社会インフラの開発に携わることができます。

同社は、累計4,400万DLの主力レシピ動画プラットフォームを運営する企業です。
SNSフォロワー数1,200万人、約50,000件のレシピ動画を抱える国内最大級のレシピサービスとして、多くのユーザーの「料理を作る」という日常を支えてきました。
レシピを通じて関われるのはユーザーの生活のごく一部であるため、料理の前後にある「買い物」という、より生活の中核を占める領域に踏み込むことで、生活インフラ全体をカバーするサービスへ進化することを目指しています。
2022年に節約・お買い物サポートアプリを立ち上げ、リリース以降、累計1,500万DLを突破し、toCサービスとしては稀有な伸び率でPMFを達成し、10→100のスケールフェーズに入っています。
節約アプリにとどまらず、レシート投稿で集まる購買データをマーケティング変革に活用することで、156兆円規模の購買市場における「産業の再構築」に挑戦しているサービスです。
オフライン購買におけるデータ資産の利活用を進める支援をしています。
「レシピ動画の会社」から「販促・購買データを動かす会社」へ、さらに「日本のサプライチェーンをAI-Nativeに置き換える会社」へ進化することを目指しています。

Androidチームの技術リーダーとして、アーキテクチャ設計・技術選定とAI駆動開発の推進を担います。
技術のリーダーシップを中心に、少数チームのマネジメントも付随的に担います。

1. 技術戦略・アーキテクチャ設計
- Androidチームのアーキテクチャ方針の策定、技術選定の意思決定
- 起動時間・ビルド時間などAndroid特有のパフォーマンス課題への計画的な改善

2. AI駆動開発の推進
- AIツールを開発フローに組み込んだ、実装計画の策定・コード生成・レビューの効率化
- 個人利用にとどまっているAI活用の、チーム全体の標準的な開発プロセスへの定着

3. チームマネジメント（付随的に担う領域）
- 少数チームのメンバーへの1on1・フィードバック・技術育成
- 採用活動（技術面接・選考プロセスへのフィードバック等）への関与

1. 生活インフラとして数千万人の日常を支える
累計4,400万DLの主力レシピ動画プラットフォーム、累計1,500万DLの節約・お買い物サポートアプリ。「料理を作る」「買い物をする」という生活の中核体験を支えるサービスで、自身の判断と実装が数千万人の日常に届く実感を得られます。

2. アナログ業界をデジタル化する社会的インパクト
日本の年間購買消費額のうち約9割がオフライン購買で、デジタル化・データ利活用が遅れている領域です。節約・お買い物サポートアプリは、メーカー・小売の業務フローをAI-Nativeに刷新する取り組みとして社会的インパクトの大きなサービスです。

3. AI駆動開発をモバイル現場で標準化するフェーズ
月10万円のAI手当・全社AI駆動開発推進など個別の取り組みが進行中で、高度なレベルでAI活用中です。テックリードとして、これをチーム全体の標準として体系化し、モバイル領域でAI駆動開発フローを完成させる先行事例を作れるポジションです。

4. Jetpack Compose・Kotlin Coroutinesなどモダンなスタックでの実践
マルチモジュールビルド改善など、Androidのモダン化に継続的に取り組んでいる環境です。

5. 技術のリーダーシップから、EMやアプリ開発責任者へ広がるキャリアパス
モバイルEMというキャリアパスはまだロールモデルが少なく、定型化されていない領域です。技術のリーダーシップで実績を積みながら、将来的にはEMやアプリ開発責任者へと役割を広げていく成長パスがあります。

6. 経営に近い裁量と意思決定スピード
意思決定原則は「最も詳しい人が決める」で、1週間Sprint・毎日朝会・Working Out Loudの文化が高速サイクルを支えています。技術のリーダーシップを発揮すればするほど、経営層に近い距離で意思決定に関わっていけるポジションです。

iOSチームの技術リーダーとして、アーキテクチャ設計・技術選定とAI駆動開発の推進を担います。技術のリーダーシップを中心に、少数チームのマネジメントも付随的に担当します。

1. 技術戦略・アーキテクチャ設計
- iOSチームのアーキテクチャ方針の策定、技術選定の意思決定
- 起動時間・ビルド時間などiOS特有のパフォーマンス課題への計画的な改善

2. AI駆動開発の推進
- AIツールを開発フローに組み込んだ、実装計画の策定・コード生成・レビューの効率化
- 個人利用にとどまっているAI活用の、チーム全体の標準的な開発プロセスへの定着

3. チームマネジメント（付随的に担う領域）
- 少数チームのメンバーへの1on1・フィードバック・技術育成
- 採用活動（技術面接・選考プロセスへのフィードバック等）への関与

【ポジション・部門の魅力】
1. 生活インフラとして数千万人の日常を支える
累計DL数のサービス、累計DL数のレシート投稿サービス。「料理を作る」「買い物をする」という生活の中核体験を支えるサービスで、自身の判断と実装が数千万人の日常に届く実感を得られます。

2. アナログ業界をデジタル化する社会的インパクト
日本の年間購買消費額のうち約9割がオフライン購買で、デジタル化・データ利活用が遅れている領域。レシート投稿サービスは、メーカー・小売の業務フローをAI-Nativeに刷新する取り組みとして社会的インパクトの大きなサービスです。

3. AI駆動開発をモバイル現場で標準化するフェーズ
AI手当・全社AI駆動開発推進など個別の取り組みが進行中で、高度なレベルでAI活用中。テックリードとして、これをチーム全体の標準として体系化し、モバイル領域でAI駆動開発フローを完成させる先行事例を作れるポジションです。

4. SwiftUI・Swift Concurrencyなどモダンなスタックでの実践
Swift 6対応やマルチモジュールビルド改善など、iOSのモダン化に継続的に取り組んでいる環境です。

5. 技術のリーダーシップから、EMやアプリ開発責任者へ広がるキャリアパス
モバイルEMというキャリアパスはまだロールモデルが少なく、定型化されていない領域。技術のリーダーシップで実績を積みながら、将来的にはEMやアプリ開発責任者へと役割を広げていく成長パスがあります。

6. 経営に近い裁量と意思決定スピード
意思決定原則は「最も詳しい人が決める」で、1週間Sprint・毎日朝会・Working Out Loudの文化が高速サイクルを支えています。技術のリーダーシップを発揮すればするほど、経営層に近い距離で意思決定に関わっていけるポジションです。

## 業務概要
同社は、累計4,400万DLのレシピ動画プラットフォーム「主力サービス」を運営する企業です。SNSフォロワー数1,200万人、約50,000件のレシピ動画を抱える国内No.1のレシピサービスとして、多くのユーザーの「料理を作る」という日常を支えてきました。

レシピを通じて関われるのはユーザーの生活のごく一部であるため、料理の前後にある「買い物」という、より生活の中核を占める領域に踏み込むことで、生活インフラ全体をカバーするサービスへ進化することを目指し、2022年に「お買い物サポートアプリ」を立ち上げました。

お買い物サポートアプリはレシート投稿でポイントを獲得できる節約・お買い物サポートアプリです。リリース以降、累計1,000万DL・月刊アクティブユーザー数は300万を突破。toCサービスとしては稀有な伸び率でPMFを達成し、スケールフェーズに入っています。

お買い物サポートアプリが取り組んでいるのは、消費者向けの節約アプリにとどまりません。レシート投稿で集まる購買データをマーケティング変革に活用することで、156兆円規模の購買市場における「産業の再構築」に挑戦しているサービスです。

日本の年間購買消費額は約156兆円。そのうち約9割がオフライン（実店舗）での購買ですが、この領域はデジタル化・データ利活用が大きく遅れています。

- メーカー・小売業界では、需要予測の不足による一斉値下げが常態化
- 年間約15兆円の販促費に対して、効果測定・ターゲティングの精度が不十分

お買い物サポートアプリはレシートを通じて実購買データを蓄積できる希少な手段です。これを活かして、オフライン購買におけるデータ資産の利活用を進める支援をしています。

毎日投稿される大量のレシートOCRデータ、デモグラ情報、レシピ閲覧履歴。このデータ資産が、同社の次の事業ステップを支える基盤になっています。

「レシピ動画の会社」から「販促・購買データを動かす会社」へ、さらに「日本のサプライチェーンをAI-Nativeに置き換える会社」へ。これが同社の目指している姿です。

同社が投資年として大きく動くこのフェーズで、エンジニアリング組織もまた、事業の成長を技術と組織の両面から支える体制へと進化させていきます。

このポジションでは、モバイルセクションを中心に、技術投資・組織マネジメントの方向性をOwnershipを持って定め、経営層と合意したアクションを推進していくことを期待しています。

同社のEMは、以下の3つを同時に担う存在と定義しています。

1. プレイングマネージャーであること
- 開発7割、マネジメント3割で、コードを書き続けながら、約10名のモバイルセクションを率います。
- 技術・組織・事業の3軸でリーダーシップを発揮するポジションです。
※ 経験に応じて任せるマネジメント規模は変動する予定です。
※ 入社時点で iOS と Android 両方に精通している必要はありません。片方のプラットフォームへの深い理解と、チームを俯瞰して動かす力を重視します。もう片方は基礎レベルの理解があれば、既存チームがサポートできる体制です。

2. 経営に接着すること
- 経営陣や事業責任者、CPOと直接議論し、エンジニアリング組織の活動を事業戦略に直結させることがミッションです。
- 機能開発・技術負債解消・技術投資のバランスを自ら判断し、開発ロードマップを策定・推進します。

3. AI駆動で開発をリードすること
- 全開発者にAI手当として月10万円を支給するなど、同社は AI駆動開発を全社方針として掲げています。
- EM は AI ツールを自ら使い倒し、プロダクト開発の速度と品質を引き上げるリーダーであることを求めています。

## 具体的な業務
下記3つの業務領域があります。経験やご志向に合わせて、具体的にどの業務をお任せするかを面談・面接を通してすり合わせていきます。

A. 技術戦略・基盤構築
- iOS / Android 横断のアーキテクチャ方針・技術選定
- お買い物サポートアプリのコア体験を支えるモバイル基盤の磨き込み
- 起動時間・ビルド時間などモバイル特有のパフォーマンス改善
- 境界づけ（Bounded Context / モジュール分割）の戦略策定

B. 組織・開発プロセス改善
- 採用活動のリード（面接・選考プロセス設計・採用広報への関与）
- 1on1・フィードバック・キャリアラダー・評価制度の運用と改善
- AI駆動開発をチームの開発プロセスとして標準化

C. プロダクト価値向上・データ活用
- レコメンドロジック改善・オンボーディング最適化
- 領域をまたいだデータ分析・検証の高度化（主力サービス × お買い物サポートアプリの横断分析）
- AI 利活用の信頼性向上（プロダクト機能・社内開発プロセス双方）

## ポジション・部門の魅力
1. 生活インフラとして数千万人の日常を支える
累計4,400万DLの主力サービス、累計1,000万DLのお買い物サポートアプリ。「料理を作る」「買い物をする」という生活の中核体験を支えるサービスで、自分の判断と実装が数千万人の日常に届く実感を得られます。

2. アナログ業界をデジタル化する社会的インパクト
日本の年間購買消費額156兆円のうち約9割がオフライン購買で、デジタル化・データ利活用が遅れている領域。お買い物サポートアプリや AI Supply Chain OS は、メーカー・小売の業務フローを AI-Native に刷新する取り組みとして社会的インパクトの大きなサービスです。

3. 国内最大級の1st Party Data × AI
レシピ閲覧 × レシート購買 × 位置情報 × アプリ内行動を掛け合わせられる1st Partyデータセットは国内でも稀有。モバイルアプリは、このデータを取得・活用する体験の最前線にあるポジションです。

4. AI駆動開発を組織標準として完成させるフェーズ
月10万円のAI手当・全社 AI 駆動開発推進など個別の取り組みが進行中で、高度なレベルでAI活用中。EM として、これらをチーム全体の標準として体系化し、AI駆動開発フローを組織として完成させる先行事例を作れるポジションです。

5. 「モバイルEMの型」を自分の手で作る
モバイル EM というキャリアパスはバックエンドの EM と比べてロールモデルが少なく、まだ定型化されていない領域。累計4,400万DL規模のtoCサービスで、モバイル領域の技術投資・組織マネジメントを EM 起点で定義する。自分の意思決定が組織の標準になっていきます。

6. 経営に近い裁量と意思決定スピード
経営層（CPO・開発責任者）と直接議論できる距離のポジション。意思決定原則は「最も詳しい人が決める」で、1週間 Sprint・毎日朝会・Working Out Loud の文化が高速サイクルを支えています。

累計4,400万DLのレシピ動画プラットフォームを運営する企業でのポジションです。SNSフォロワー数1,200万人、約50,000件のレシピ動画を抱える国内最大級のレシピサービスとして、多くのユーザーの「料理を作る」という日常を支えてきました。
レシピを通じて関われるのはユーザーの生活のごく一部です。料理の前後にある「買い物」という、より生活の中核を占める領域に踏み込むことで、生活インフラ全体をカバーするサービスへ進化する。そう考え、2022年に新たなサービスを立ち上げました。このサービスはレシート投稿でポイントを獲得できる節約・お買い物サポートアプリです。リリース以降、累計1,500万DLを突破し、toCサービスとしては稀有な伸び率で成長し、スケールフェーズに入っています。

同サービスが取り組んでいるのは、消費者向けの節約アプリにとどまりません。レシート投稿で集まる購買データをマーケティング変革に活用することで、購買市場における「産業の再構築」に挑戦しているサービスです。
日本の年間購買消費額のうち約9割がオフライン（実店舗）での購買ですが、この領域はデジタル化・データ利活用が大きく遅れています。
メーカー・小売業界では、需要予測の不足による一斉値下げが常態化し、販促費に対して効果測定・ターゲティングの精度が不十分な状況です。
同サービスはレシートを通じて実購買データを蓄積できる希少な手段です。これを活かして、オフライン購買におけるデータ資産の利活用を進める支援をしています。
毎日投稿される大量のレシートOCRデータ、デモグラ情報、レシピ閲覧履歴。このデータ資産が、同社の次の事業ステップを支える基盤になっています。
「レシピ動画の企業」から「販促・購買データを動かす企業」へ、さらに「日本のサプライチェーンをAI-Nativeに置き換える企業」へ。これが同社の目指している姿です。

同サービスの成長フェーズにおいて、モバイル開発チームもまた、事業の成長を技術面から支える体制へと進化させていきます。このポジションでは、iOS/Android両OSを見渡す技術リーダーとして、アーキテクチャ方針・技術選定を主導することが期待されています。
モバイルテックリードは、技術とAI駆動開発の2軸でリーダーシップを発揮する存在と定義されています。

#### 具体的な業務
iOS/Androidを横断する技術リーダーとして、アーキテクチャ設計・技術選定とAI駆動開発の推進を担います。技術のリーダーシップを中心に、少数チームのマネジメントも付随的に担当します。

1. 技術戦略・アーキテクチャ設計
- iOS/Android横断のアーキテクチャ方針の策定、技術選定の意思決定
- 起動時間・ビルド時間などモバイル特有のパフォーマンス課題への計画的な改善

2. AI駆動開発の推進
- AIツールを開発フローに組み込んだ、実装計画の策定・コード生成・レビューの効率化
- 個人利用にとどまっているAI活用の、チーム全体の標準的な開発プロセスへの定着

3. チームマネジメント（付随的に担う領域）
- 少数チームのメンバーへの1on1・フィードバック・技術育成
- 採用活動（技術面接・選考プロセスへのフィードバック等）への関与

#### ポジション・部門の魅力
1. 生活インフラとして数千万人の日常を支える
累計4,400万DLのレシピサービス、累計1,500万DLの節約・お買い物サポートアプリ。「料理を作る」「買い物をする」という生活の中核体験を支えるサービスで、自身の判断と実装が数千万人の日常に届く実感を得られます。

2. アナログ業界をデジタル化する社会的インパクト
日本の年間購買消費額のうち約9割がオフライン購買で、デジタル化・データ利活用が遅れている領域です。同サービスは、メーカー・小売の業務フローをAI-Nativeに刷新する取り組みとして社会的インパクトの大きなサービスです。

3. AI駆動開発をモバイル現場で標準化するフェーズ
AI手当・全社AI駆動開発推進など個別の取り組みが進行中で、高度なレベルでAI活用中です。テックリードとして、これをチーム全体の標準として体系化し、モバイル領域でAI駆動開発フローを完成させる先行事例を作れるポジションです。

4. 技術のリーダーシップから、EMやアプリ開発責任者へ広がるキャリアパス
モバイルEMというキャリアパスはまだロールモデルが少なく、定型化されていない領域です。技術のリーダーシップで実績を積みながら、将来的にはEMやアプリ開発責任者へと役割を広げていく成長パスがあります。

5. 経営に近い裁量と意思決定スピード
意思決定原則は「最も詳しい人が決める」で、1週間Sprint・毎日朝会・Working Out Loudの文化が高速サイクルを支えています。技術のリーダーシップを発揮すればするほど、経営層に近い距離で意思決定に関わっていけるポジションです。

同社は、レシピ動画プラットフォームを運営しています。
主力サービスはレシピ動画を起点に、利用基盤と食・料理に関する膨大なデータを築いてきました。しかし「料理」だけではユーザーの生活のごく一部にしか関われません。料理の前後にある「買い物」領域に踏み込むことで、生活インフラ全体をカバーするサービスへと進化する これが同社のサービス立ち上げの原点です。
リリース以降、同社のサービスは急成長を遂げています。toCサービスでは稀有な伸び率でPMFを果たし、まさにスケールフェーズに入っています。

同社のサービス急成長の背景として、日本の年間購買消費額の大部分がオフライン（実店舗）での購買ですが、この領域ではデジタル化・データ利活用が大幅に遅れています。
- メーカーや小売業界では需要予測の不足による一斉値下げの常態化
- 販促費における効果測定・ターゲティングの精度不足
物価高・節約志向の高まりのなか、同社のサービスはレシート投稿でポイントを獲得できる仕組みで消費者の支持を集めています。レシート投稿により蓄積される膨大な購買データを活用したマーケティング変革により、購買市場における「産業の再構築」に挑戦しています。

同社のサービスを通じて取得・資産化している膨大なレシートデータ（購買データ）は、国内最大級の1st Party Dataです。利用基盤に加え、レシート・購買行動というユニークな一次データを保有しています。
現在、Snowflake/dbtを用いたモダンなデータ基盤の整備を進めながら、この購買領域の1st Party DataとAIを掛け合わせた事業開発に本格的に着手しています。データドリブンな環境で機能リリース→翌日評価→朝会で見直し→次の一手というサイクルを高速で回しながら、ユーザーに新たな価値を届けていくことを目指しています。

同社のサービスは急成長し、スケールフェーズに入っています。この成長に伴い、バックエンドでは複数のドメイン・機能が単一のRailsモノリスに集約された状態になっており、今後のサービス成長を見据えたリアーキテクチャの判断やAI駆動開発の組織的な推進が課題になっています。
一方で、日々の機能開発・仮説検証のサイクルは止めるわけにはいきません。「プロダクトを前に進めながら、システムの土台を作り直す」 この両立を技術的にリードできる人材が、現在の同社に最も必要なポジションです。現在のチームにはこの役割を担うメンバーが不足しており、設計・アーキテクチャの意思決定を主導できる方の参画を求めています。

レシチャレのバックエンドアーキテクトとして、システム設計・技術的意思決定を主導し、同社のサービス機能開発を推進します。

アーキテクト領域
- バックエンドシステムの現状課題の診断とリアーキテクチャ方針の策定・推進
- 設計レビュー・技術選定・非機能要件の定義など技術的意思決定の主体
- ジュニア ミドル層への技術的判断基準の浸透と底上げ

開発領域
- Ruby on Rails を用いた新機能の設計・開発
- 既存機能の改善・リファクタリング
- APIエンドポイントのパフォーマンス改善
- IaCを用いたインフラ変更
- CI/CD環境の整備・自動化による開発効率の向上
- コードレビュー、設計レビューによるコード品質の向上
- ジュニア ミドルエンジニアへのメンタリング・技術支援

入社後数ヶ月はシステム・仕様・チームへの理解を深めるインプット期間として位置づけています。その後、課題定義からリアーキテクチャの設計主導を担っていただくことを期待しています。

開発の進め方
エンジニアは言われた要件をただ実装するだけの役割ではありません。4 6名前後の少数で構成されるチームがそれぞれ改善対象のKPIを持ち、エンジニア、デザイナー、PdM、BizDevなど職種横断メンバーで目標達成に向けて日々議論しながら開発をしていくスクラム体制になっています。
エンジニアであっても技術だけに閉じずに、プロダクトをグロースするための施策・仮説検証に深く関与していただくことができます。
設計・アーキテクチャの判断はエンジニア同士で議論を重ねて決めていく文化があります。「なぜこの設計にするか」を言語化し、コードレビュー・設計レビューでフィードバックしあいながらチームとして最適解を探していくプロセスが日常的にあります。一人で技術判断を抱え込まず、対話を通じて正解に近づける環境です。

同社で働く魅力
1. 国内最大級のtoCサービス
主力サービスは多くの人に利用されるサービスです。同社のサービスも急成長中です。多くの人が日常的に利用しているサービスの開発に携われるので、ユーザーの声を聞いてサービスに反映させたり、自分の開発したサービスの価値を手触り感持って感じることができる環境です。

2. スピードに拘り、仮説検証を高速で回す開発組織
ToCプロダクトは、「やってみないとわからない」不確実性の塊であるため、実際に試して、反応を見て、そこから学んだことを次の施策に活かすことを重視。リリース頻度にこだわり、ミニマムな改善を「リリース → 翌日評価 → 朝会で見直し → 次の一手」というサイクルで何度も回していくことで、結果的に、数ヶ月 数年単位で長期のユーザー価値に近づいていく体制を採っています。

3. 国内最大級の1st Party Data × AI-Nativeな開発
利用基盤に加え、レシート・購買行動というユニークな一次データを保有。Snowflake/dbtを用いたモダンなデータ基盤に加え、AI組み込み開発も推進しながらプロダクト品質を高め本質的な価値創出に集中できる環境です。
全エンジニアにAI活用予算を支給しており、AIツールなどを各自の判断で利用しています。「AIをどう開発プロセスに組み込むか」を個人とチームで試行錯誤しながら知見を共有する文化があり、社内AIワークショップの開催、知見共有目的の専門Slackチャンネルの運用などを行っています。

4. 「攻め」のDevOpsと持続可能な開発文化
単なる機能開発に留まらず、IaC化やCI/CD整備、SREローテーションなどを通じて「トイルを減らし、開発に集中する」文化を作っています。技術的負債の解消も計画的に行い、持続可能な開発体制の構築自体をエンジニアの重要なミッションとしています。

5. 技術的意思決定を「自分が主導する」経験
既存サービスのグロースだけでなく、新規プロダクトや外部プラットフォーム連携を前提としたシステム統合・API設計など、ビジネスの複雑性を技術で解決する難易度の高い設計経験を積むことができます。自分が最上位の技術判断者として、設計の意思決定をやり切る環境です。

同社はレシピ動画を起点に、利用基盤と食・料理に関する膨大なデータを築いてきました。しかし「料理」だけではユーザーの生活のごく一部にしか関われません。料理の前後にある「買い物」領域に踏み込むことで、生活インフラ全体をカバーするサービスへと進化する これが同サービス立ち上げの原点です。

リリース以降、同サービスは累計ダウンロード数を突破し、月間アクティブユーザー数、年間成長率と急成長を遂げています。toCサービスでは稀有な伸び率でPMFを果たし、まさにスケールフェーズに入っています。

同サービスが取り組んでいるのは、消費者向けの節約アプリにとどまりません。レシート投稿で集まる購買データをマーケティング変革に活用することで、購買市場における「産業の再構築」に挑戦しているサービスです。

日本の年間購買消費額のうち約9割がオフライン（実店舗）での購買ですが、この領域はデジタル化・データ利活用が大きく遅れています。

- メーカー・小売業界では、需要予測の不足による一斉値下げが常態化
- 年間販促費に対して、効果測定・ターゲティングの精度が不十分

同サービスはレシートを通じて実購買データを蓄積できる希少な手段です。これを活かして、オフライン購買におけるデータ資産の利活用を進める支援をしています。

毎日投稿される大量のレシートOCRデータ、デモグラ情報、レシピ閲覧履歴。このデータ資産が、同社の次の事業ステップを支える基盤になっています。

「レシピ動画の提供企業」から「販促・購買データを動かす企業」へ、さらに「日本のサプライチェーンをAI-Nativeに置き換える企業」へ。これが同社の目指している姿です。

テックリードとして、同社サービスバックエンドの技術戦略・アーキテクチャ設計・基盤改善をリードしていただきます。特定領域に閉じず、プロダクトの成長段階に応じて事業横断的な技術課題に関わっていただくポジションです。

- 担当領域の技術選定・設計レビューの主導
- リファクタリング・技術的負債解消の計画的な推進
- SmartNews・Yahoo! JAPANとの連携拡大に伴うトラフィック増への対応、非機能要件を踏まえた設計判断
- 既存サービスを止めない段階移行でのリアーキテクチャ推進
- ジュニア ミドルエンジニアへの技術支援・コードレビュー・設計レビュー
- AI駆動開発をチームの開発フローとして浸透させる取り組み
- 中長期でのバックエンドセクション全体の技術・組織両面での牽引

▽ 開発の進め方

エンジニアは言われた要件をただ実装するだけの役割ではありません。4 6名前後の少数で構成されるチームがそれぞれ改善対象のKPIを持ち、エンジニア、デザイナー、PdM、BizDevなど職種横断メンバーで目標達成に向けて日々議論しながら開発をしていくスクラム体制になっています。

設計・アーキテクチャの判断はエンジニア同士で議論を重ねて決めていく文化があります。「なぜこの設計にするか」を言語化し、コードレビュー・設計レビューでフィードバックしあいながらチームとして最適解を探していくプロセスが日常的にあります。一人で技術判断を抱え込まず、対話を通じて正解に近づける環境です。

本ポジションの魅力

1. 生活インフラとして数千万人の日常を支える

累計ダウンロード数の主力サービス、累計ダウンロード数の別サービス。「料理を作る」「買い物をする」という生活の中核体験を支えるサービスで、自分の判断と実装が数千万人の日常に届く実感を得られます。

2. アナログ業界をデジタル化する社会的インパクト

日本の年間購買消費額のうち約9割がオフライン購買で、デジタル化・データ利活用が遅れている領域。同サービスは、メーカー・小売の業務フローをAI-Nativeに刷新する取り組みとして社会的インパクトの大きなサービスです。

3. 国内最大級の1st Party Data × AI

レシピ閲覧×レシート購買×位置情報×アプリ内行動を掛け合わせられる1st Partyデータセットは国内でも稀有。Snowflake/dbtを用いたモダンなデータ基盤を前提に、担当領域の機能開発を通じてこのデータを活かす設計に関われます。

4. AI駆動開発を組織標準として推進するフェーズ

AI手当・全社AI駆動開発推進など個別の取り組みが進行中で、高度なレベルでAI活用中。テックリードとして、担当チームの開発フローにAI活用を組み込み、標準化を推進する先行事例を作れるポジションです。

【ミッション】
モバイルネットワークを進化させ、新たな価値と未来を創造することをミッションとしています。
5G／5G SAの高度化、次世代RAN、ネットワーク品質向上、災害に強い社会インフラづくり、AI・自動化を活用した業務変革を通じて、より快適で信頼性の高い通信サービスの実現を目指しています。

【主な業務】
主な業務領域は以下のとおりです。

【具体的な業務】
・5G／5G SA、次世代RAN、無線アクセスネットワークの技術企画・開発・導入
・無線ネットワーク品質の改善、安定稼働に向けた技術検討・対策推進
・新たな周波数帯、Massive MIMO、mmWave、RedCap、VoNR、Private 5G、sXGPなどの技術検討
・vRAN／Open RAN、AI-RAN、6Gを見据えた次世代ネットワーク技術の検証・導入検討
・ラボ環境における検証、商用導入前評価、品質課題の分析・改善
・災害／大規模障害に備えたネットワーク強靭化、BCP対策の検討
・生成AI／自動化ツールを活用した業務効率化、検証自動化、プロセス改革
・ネットワーク設備・システムのモダナイズ、コスト構造改革、OPEX削減施策の推進
【具体的な業務】ご経験・スキルに応じて、以下のような業務をお任せします。

無線ネットワークの技術開発・導入
5G／5G SAのさらなる高度化に向け、無線装置、ソフトウエア、ネットワーク機能、基地局関連ソリューションの開発・評価・導入を推進します。新機能や新装置の導入にあたっては、ベンダーや社内関連部門と連携し、技術検証、課題整理、導入方針策定、商用展開までをリードします。

ネットワーク品質向上・安定稼働への取り組み
お客さまの体感品質向上を目的に、エリア品質、接続品質、通信品質、音声品質などの分析・改善を行います。ログ分析、フィールドデータ、検証結果をもとに課題を特定し、設計改善、パラメータ最適化、機器・ソフトウエア改善などを通じて品質向上を図ります。

次世代ネットワーク技術の検討・実証
vRAN／Open RAN、AI-RAN、6G、RedCap、mmWave、Private 5G、IoT向けネットワークなど、将来の社会インフラを支える新技術の検討・実証を担当します。国内外の技術動向を踏まえ、商用ネットワークへの適用可能性や導入ロードマップを検討します。

ラボ検証・商用導入前評価
商用ネットワークへ新技術・新機能を安全に導入するため、ラボ環境での検証計画策定、試験実施、評価、課題管理を行います。開発・検証・導入の各フェーズを横断し、品質とスピードを両立した導入体制づくりにも携わります。

ネットワーク強靭化・災害対策
通信ネットワークは社会インフラであるという前提のもと、災害や大規模障害に強いネットワーク設計・設備構成・運用方針を検討します。基地局設備、電源対策、冗長化、障害時対応など、信頼性・可用性向上に向けた施策を推進します。

AI・自動化による業務構造改革
生成AI、検証自動化、設計・品質業務の自動化などを活用し、従来の業務プロセスを変革します。単なる効率化にとどまらず、エンジニアがより高度な技術検討や価値創造に集中できる環境づくりを目指します。


●仕事の魅力
ご入社後、まずは「5G／5G SAの高度化」などの業務経験からお任せいたしますが、将来的には以下に記載されているような次世代の幅広い技術に携わることができる環境です。
・5G／5G SAの高度化や次世代RAN、Open RAN、AI-RAN、6Gなど、最先端のモバイルネットワーク技術の開発／検証／導入に携わることができます。
・他社では機能ごとに分散されることの多い開発／検証／導入／品質改善を統括部全体として横断的に担うため、技術者として特定領域に閉じない幅広い視野と経験を得ることができます。
・数千万のお客さまが利用する当社の商用ネットワークを対象に、通信品質向上や新サービス実現に直接貢献することができます。
・vRAN／Open RAN、AI-RAN、Private 5G、RedCap、mmWaveなど、新たな技術の商用適用を検討し、次世代モバイルネットワークの未来を自ら形づくることができます。
・ラボ検証、フィールドデータ分析、品質改善、災害対策など幅広い領域に携わることで、ネットワークアーキテクトとしての専門性を高めることができます。
・生成AIや自動化技術を活用した業務変革にも積極的に取り組んでおり、通信技術とDXの双方のスキルを磨くことができます。
・通信インフラを社会基盤として支える立場から、災害対策やネットワーク強靭化など社会的インパクトの大きな取り組みに挑戦できます。
・国内外のベンダーや技術パートナーと連携しながら、業界最前線の技術動向に触れ、自ら技術戦略を描く経験を積むことができます。

【ミッション】
屋内基地局の構築および通信品質の向上を通じて、高品質なモバイル通信環境を提供するとともに、社内外の関係者を巻き込みながら、施設や利用環境に応じた最適なネットワークソリューションを実現します。
また、既存の手法や業務プロセスにとらわれず、新たなソリューションの開発や構築スキームの検討、業務改善にも主体的に取り組み、屋内ネットワーク構築業務の高度化・効率化を推進します。

【主な業務】
屋内基地局構築プロジェクトにおいて、対策要否の判断、ソリューション選定、設計、構築、品質改善までを一貫して担当します。
社内関係部門、建物オーナー、施工会社など、多くの関係者と連携しながら、通信品質、コスト、工期、施工条件などを総合的に考慮し、施設ごとに最適な屋内ネットワーク対策を企画・推進します。

【具体的な業務】
屋内基地局の構築／運用に関する業務全般をお任せいたします。
・商業施設、オフィスビル、スタジアムなどにおける屋内ネットワークソリューションの企画／導入
・屋内基地局の設計（簡易設計／RF設計）および構築計画の策定
・建物オーナー、施工会社、社内関係部門を巻き込んだプロジェクト推進
・屋内外無線設備の品質／KPI分析、改善による通信品質向上
・新たな屋内ネットワーク技術や構築手法の企画／導入
・業務プロセスの改善／自動化による生産性向上


●仕事の魅力
・屋内基地局の設計／構築だけでなく、対策要否の判断、ソリューション選定、オーナーとの折衝、案件推進、品質改善まで、屋内ネットワーク構築を上流から一気通貫で担当できます。
・通信品質、コスト、工期、施工条件など複数の観点を踏まえ、施設ごとに最適なネットワークソリューションを自ら企画／実現できる高い裁量があります。
・RF設計や無線品質分析に加え、交渉力、企画力、課題解決力、プロジェクトマネジメント力など、幅広いスキルを身に付けることができます。
・インフラシェアリングや新たな屋内ネットワークソリューションの企画／導入など、業界の構造変化をリードする先進的な取り組みに携わることができます。
・他社キャリアでは地域子会社などへ分散されることの多い屋内対策業務を、当社では本社組織が全国横断で統括しており、事業全体を俯瞰しながら技術／戦略両面の経験を積むことができます。

【ポジション概要】
グループでは積極的なIT投資を行っており（年間2000億円以上の規模）、そのIT部門である同社はその旺盛な需要に応えていく必要があります。そのため、関東を中心とした拠点だけではなく、関西ビジネスセンター（京都）でも開発組織を強化しています。その中で、今回募集を行う関西預為部（仮）の組織を関西ビジネスセンター内で立ち上げ、開発力を強化し、今後も重要な社会インフラを支えていくため、募集が行われます。

【業務内容】
（雇入れ直後）
グループ銀行の投資銀行系システム（案件管理、収益管理などのシステム群）や、センターや社内ユーザー向けシステムのアプリケーション開発・保守を担当いただきます。具体的には、以下の業務を担当いただきます。
1. 投資銀行業務関連システム（IBBIS）のリニューアル案件（AI駆動開発を想定）、IBBIS以外のシステムの開発・保守案件
2. 事務センター関連システムや不動産担保評価システムの開発・保守案件

なお、入社後、数か月程度は、業務・システムのキャッチアップのため、東京（中野）に長期出張していただく予定です。その後も業務部門のユーザーとの打ち合わせや人脈形成のため、東京（中野・麹町、等）や師勝センター（名古屋（西春））、淀屋橋センター（大阪）への出張も四半期や半年周期で予定されています。

（変更の範囲）
会社の定める業務

【役割・責任】
業務内容欄に記載したグループ向けシステムの開発・保守を、経験・適性に応じて以下の3つのいずれかの役割を担っていただきます。
PMエキスパート：大小並行する複数のプロジェクトを牽引・コントロールします。
ITスペシャリスト：APL開発の技術領域における専門性を活かし、主に設計・開発・構築・テスト・運用を主導します。
システムエンジニア：広範囲な専門性を一定レベルで備え、プロジェクトの規模・難易度に応じて様々な役割を遂行します。

【成長機会】
グループ銀行において収益貢献も大きな投資銀行系業務を支えるシステムのリニューアルを、AI駆動開発にて取り組みます。新たな開発スタイルの社内でのフロントランナーとして、関連部署との連携を通し多くの知見を得られる機会となり、その経験知を本部内や社内にも展開できる挑戦しがいのある取り組みです。住宅ローン業務を支えるシステムや、事務センターの効率化に資するシステム群を、業務ユーザーと一体となり、現場起点の改善にも取り組めるため、自身の手掛ける開発の効果実感を得ることのできる開発領域で、研鑽を積み、開発や保守における多くの”引き出し”を獲得できます。

【想定キャリアパス】
基本的には、同社の関西拠点で継続して勤務いただく予定です。本人の志向や能力を踏まえ、SEとしてのエキスパートとして成長する方向や、複数の部下を配下にラインをマネージする方向など、複数のキャリアパスが用意されています。また、同社では大小さまざまなプロジェクトを経験することができ、部署間の異動等でも幅広いスキルを身に着けることができます。

同社は「複雑な世の中をシンプルに」をミッションに、企業のDXを軸とした総合コンサルティングおよびBPO支援を行うプロフェッショナル企業です。クライアントが抱える、業務効率化や生産性向上などの課題やニーズに応じた戦略立案からシステム開発・導入、運用支援までワンストップで支援しています。

【具体的な業務】
当ポジションでは、データ利活用・データ基盤構築領域において、顧客企業の課題解決を支援していただきます。企業ごとに異なる課題や状況に応じて、データ活用の企画・推進、要件整理、情報設計、可視化、データ基盤整備、運用支援など、幅広い領域に関わることができます。「データを整える」だけでなく、「データをどう活かすか」まで含めて伴走し、企業が継続的に意思決定や業務改善にデータを活用できる状態をつくることが、このポジションの役割です。プロジェクトによって、上流の構想整理や要件定義から、基盤整備・活用支援・運用定着まで関わる領域はさまざまです。特定の領域に閉じず、データを軸に企業変革を支えていきたい方にご活躍いただけるポジションです。

＜案件事例＞
1. Databricks環境構築支援: Databricksの活用推進に向け、現行業務の整理からデータ構造把握、分析環境構築、ダッシュボード作成までを一貫して支援。短期間での成果創出に加え、改善を重ねながら活用定着と社内展開の拡大に貢献しました。
2. データ基盤リプレイス・可視化支援: 日本法人分離に伴うSalesforce環境の分離から、Snowflakeを用いたデータ統合基盤の構築、Tableauによるダッシュボード整備までを一貫して支援。安定した業務運営と、データドリブンな経営判断を支える可視化環境の実現に貢献しました。

【ポジションの魅力】
1. ITコンサルタントを目指せる: 同社では、社員全員が業界や業種問わず幅広い領域の専門知識を究める「ワンプール制」を導入しており、仕事を通して様々な事業ドメインに対する知見や経験を身につけることが可能です。さらに、少数精鋭のチームで戦略立案から実行、運用まで一気通貫で支援しているため、PMに限らずIT領域のコンサルティングやシステム開発における、幅広い実践的なスキルアップが期待できます。
2. 圧倒的急成長が期待できる環境: 代表と近い距離で仕事ができ、直接フィードバックをもらえるので、高速でPDCAを回しながら成長できます。平均年齢は比較的若く、入社直後から大規模プロジェクトを任されたり、入社後短期間で重要なポジションを任されたりなど、年次問わず自分次第で活躍できる環境です。
3. 個人の裁量が大きくやりがいを感じやすい: 同社では、プライム案件が多数を占めており、クライアントと近い距離で手触り感を持って仕事ができます。また、1つのプロジェクトに対して関わる人数が少ないため、クライアントの声を直接聞くことができ自身の貢献が感じやすく、成長実感が持ちやすい環境です。まさに、大手とスタートアップの良いとこ取りである点が、同社の大きな特徴として挙げられます。

1. 技術戦略・アーキテクチャ設計
iOS/Android横断のアーキテクチャ方針の策定、技術選定の意思決定
起動時間・ビルド時間などモバイル特有のパフォーマンス課題への計画的な改善


2. AI駆動開発の推進
AIツールを開発フローに組み込んだ、実装計画の策定・コード生成・レビューの効率化
個人利用にとどまっているAI活用の、チーム全体の標準的な開発プロセスへの定着


3. チームマネジメント（付随的に担う領域）
少数チームのメンバーへの1on1・フィードバック・技術育成
採用活動（技術面接・選考プロセスへのフィードバック等）への関与


●開発環境
▽ iOS
言語：Swift
アーキテクチャ：MVVM / MVI
Core：SwiftUI / Swift Concurrency
CI/CD：XcodeCloud / GitHub Actions
ライブラリ管理：Swift Package Manager / Cocoapods
ツール：SwiftLint / SwiftGen / Sourcery / Mockolo / Mint / fastlane
その他：Slack / Figma / Notion / Redash / スクラム開発
▽ Android
言語：Kotlin
アーキテクチャ：MVI / MVVM
CI/CD：AWS CodeBuild / GitHub Actions / DeployGate
ライブラリ：Jetpack Compose / ViewBinding / Kotlin Coroutines / RxJava / Dagger Hilt / Toothpick / OkHttp / Retrofit / Moshi / Room / Kotest / Detekt
ツール：Slack / Figma / Notion / Firebase / KARTE / Redash
▽ AI駆動開発の推進
当社はAI駆動開発を全社方針として掲げ、開発者がAIを最大限に活用できる環境を整えています。
月10万円のAI手当を全開発者に支給。各開発者が自分の業務に合ったAIツールを自由に組み合わせて利用
ビジネス職を含めた全社でもAI活用が広がっており、組織全体でAIを前提とした業務プロセスを模索・実践している
個別の取り組みから一歩進めて、チーム・組織としてAI駆動開発を標準化することがモバイルテックリードのテーマの一つ
▽ 技術発信・成長支援
テックブログの運営（https://zenn.dev/p/dely_jp）
カンファレンス登壇の奨励・登壇支援
社内勉強会・技術知見共有の文化
▽ 支給機材・オフィス環境
MacBook Pro M4MAX（メモリ64GB・ストレージ1TB）、2年ごとに最新モデルへ更新
キーボード配列：JIS/USから選択、画面：16インチ/14インチから選択
オフィス環境：27インチ 4Kモニター

iOSチームの技術リーダーとして、アーキテクチャ設計・技術選定とAI駆動開発の推進を担っていただきます。
技術のリーダーシップを中心に、少数チームのマネジメントも付随的に担っていただきます。

1. 技術戦略・アーキテクチャ設計
iOSチームのアーキテクチャ方針の策定、技術選定の意思決定
起動時間・ビルド時間などiOS特有のパフォーマンス課題への計画的な改善
2. AI駆動開発の推進
AIツールを開発フローに組み込んだ、実装計画の策定・コード生成・レビューの効率化
個人利用にとどまっているAI活用の、チーム全体の標準的な開発プロセスへの定着
3. チームマネジメント（付随的に担う領域）
少数チームのメンバーへの1on1・フィードバック・技術育成
採用活動（技術面接・選考プロセスへのフィードバック等）への関与


●開発環境
▽ iOS
言語：Swift
アーキテクチャ：MVVM / MVI
Core：SwiftUI / Swift Concurrency
CI/CD：XcodeCloud / GitHub Actions
ライブラリ管理：Swift Package Manager / Cocoapods
ツール：SwiftLint / SwiftGen / Sourcery / Mockolo / Mint / fastlane
その他：Slack / Figma / Notion / Redash / スクラム開発
▽ AI駆動開発の推進
当社はAI駆動開発を全社方針として掲げ、開発者がAIを最大限に活用できる環境を整えています。

月10万円のAI手当を全開発者に支給。各開発者が自分の業務に合ったAIツールを自由に組み合わせて利用
ビジネス職を含めた全社でもAI活用が広がっており、組織全体でAIを前提とした業務プロセスを模索・実践している
個別の取り組みから一歩進めて、チーム・組織としてAI駆動開発を標準化することがiOSテックリードのテーマの一つ
▽ 技術発信・成長支援
テックブログの運営（https://zenn.dev/p/dely_jp）
カンファレンス登壇の奨励・登壇支援
社内勉強会・技術知見共有の文化
▽ 支給機材・オフィス環境
MacBook Pro M4MAX（メモリ64GB・ストレージ1TB）、2年ごとに最新モデルへ更新
キーボード配列：JIS/USから選択、画面：16インチ/14インチから選択
オフィス環境：27インチ 4Kモニター

Androidチームの技術リーダーとして、アーキテクチャ設計・技術選定とAI駆動開発の推進を担っていただきます。
技術のリーダーシップを中心に、少数チームのマネジメントも付随的に担っていただきます。

1. 技術戦略・アーキテクチャ設計
Androidチームのアーキテクチャ方針の策定、技術選定の意思決定
起動時間・ビルド時間などAndroid特有のパフォーマンス課題への計画的な改善
2. AI駆動開発の推進
AIツールを開発フローに組み込んだ、実装計画の策定・コード生成・レビューの効率化
個人利用にとどまっているAI活用の、チーム全体の標準的な開発プロセスへの定着
3. チームマネジメント（付随的に担う領域）
少数チームのメンバーへの1on1・フィードバック・技術育成
採用活動（技術面接・選考プロセスへのフィードバック等）への関与


●開発環境
▽ Android
言語：Kotlin
アーキテクチャ：MVI / MVVM
CI/CD：AWS CodeBuild / GitHub Actions / DeployGate
ライブラリ：Jetpack Compose / ViewBinding / Kotlin Coroutines / RxJava / Dagger Hilt / Toothpick / OkHttp / Retrofit / Moshi / Room / Kotest / Detekt
ツール：Slack / Figma / Notion / Firebase / KARTE / Redash
▽ AI駆動開発の推進
当社はAI駆動開発を全社方針として掲げ、開発者がAIを最大限に活用できる環境を整えています。

月10万円のAI手当を全開発者に支給。各開発者が自分の業務に合ったAIツールを自由に組み合わせて利用
ビジネス職を含めた全社でもAI活用が広がっており、組織全体でAIを前提とした業務プロセスを模索・実践している
個別の取り組みから一歩進めて、チーム・組織としてAI駆動開発を標準化することがAndroidテックリードのテーマの一つ
▽ 技術発信・成長支援
テックブログの運営（https://zenn.dev/p/dely_jp）
カンファレンス登壇の奨励・登壇支援
社内勉強会・技術知見共有の文化
▽ 支給機材・オフィス環境
MacBook Pro M4MAX（メモリ64GB・ストレージ1TB）、2年ごとに最新モデルへ更新
キーボード配列：JIS/USから選択、画面：16インチ/14インチから選択
オフィス環境：27インチ 4Kモニター

【ミッション】
プロジェクト全体のオペレーション安定化、課題解消、および技術的なステークホルダー間における横断調整を担う。

【主な業務】
2028年度のAIサーバー基盤運用開始に向けて、サーバーやファームウェアに関する技術的知見を活かし、社内外の幅広いステークホルダーと密に連携しながら、プロジェクト進捗・リスク・意思決定・重要業績指標の統合管理を遂行いただきます。
また将来的には、本プロジェクトをベースとしたビジネス拡張にも取り組んでいただく予定です。

【具体的な業務】
・進捗／リスク／課題管理、会議体設計・運営
・役割・責任分担の整理、意思決定論点の整理、経営・関係部門向け報告
・主要パートナー、製造委託先、AI基盤運用部門、データセンター運用部門等との横断調整
・運用準備、重要業績指標の管理、障害時のエスカレーション設計
・量産開始・運用開始に向けたマイルストーン管理
・AIサーバーを制御するBIOS、BMC、Firmware、Linux Kernel等の技術理解を基に、主要GPUメーカーや海外製造委託先（ODM）のエンジニアと同じ目線で技術的議論をリードし、製造／運用プロセスにおける課題解決や技術的妥当性の検証を行う


●仕事の魅力
国内最大級のAIインフラ／データセンター運用開始に向け、グローバルな技術・製造パートナーと連携しながら、当社として新たな製造・運用機能の立ち上げに深く関与いただけます。
新設組織の立ち上げフェーズに参画するため、裁量をもって組織づくりに携われるとともに、本プロジェクトを基盤としたビジネス拡張にも取り組めます。
最終的にはサーバー製造のサプライチェーンを国内で完結させることを目指しており、中長期にわたって影響力を発揮いただけます。
加えて、役員との距離も近く、多様な経歴／知見を持つメンバーと高い視座で課題に向き合える環境です。

＜お任せする仕事内容＞
ご経験やご志向に応じてお任せする業務を決定いたします。

・toCサービス基盤（FitFits）の場合
　Auth0 を中心とした会員基盤の構築、運用、改善
　IaC (Terraform + Terragrunt) による AWS / Auth0 リソースの管理
　K8s 基盤上に構築された会員向けアプリケーションの構築、運用、改善
　利用プロダクトチームとの要件調整等の連携
　アラート通知の仕組み作り、オブザーバビリティ整備、インシデント対応
・共通基盤の場合
　Kubernetes 基盤の運用・改善・利用領域の拡大
　プラットフォームエンジニアリングを活用したプロダクト開発速度のさらなる向上
　ガードレールを用いた AI ベースで開発を行うための基盤構築

アーキテクトの場合
・プロダクト横断のアーキテクチャ戦略の策定と推進
　マルチプロダクト時代を見据えたアーキテクチャパターンの選定（マイクロサービス、DDDなど）
　レガシーシステムのモダナイゼーション計画立案・実装指針の策定
　インフラ・ソフトウェア・開発プロセス・監視・CI/CD・オペレーション・データ基盤の非機能要件設計
・新技術・新ツールの調査・導入リード
　既存プロダクトへのインパクト評価・導入方針の策定
　技術的負債の解消プラン策定・推進
・開発チームへの技術リードおよび支援
　コードレビュー、技術的課題の解決サポート、メンバーの技術育成
　CI/CDパイプラインや運用プロセスの設計・改善
・ステークホルダーとの連携・技術的プロジェクト推進
　経営陣・PdM・SRE・データ基盤チームなどとの要件定義・ロードマップ策定
　大規模プロジェクトの技術的リスク管理・アーキテクチャ決定

＜お任せする仕事内容＞
テックリード、もしくはプロダクトマネージャーというロールとして意思決定を行う
採用計画の立案と調整
予算管理
バックログの管理、課題の優先度付け、取捨選択
チームメンバーとの 1on1 を通じた課題のヒアリング
プラットフォームサービスの利用者となる各開発部門やビジネス部門との調整
テックリードやステークホルダーとコミュニケーションを取り、意思決定を促す

＜やりがい・魅力＞
BtoB 、BtoC 、 IoT 、 公共ビジネスといった要件をすべて満たしていく必要がある
toC 向け要件 → 高トラフィック、スパイク
IoT 要件 → 可用性（24/365）
エンタープライズ企業や公共ビジネスで求められる信頼性の確保
数千テナントのマルチテナントを支えるアーキテクチャ
非連続な事業成長を支えるための開発・運用基盤の提供
マルチプロダクト → メニープロダクトを支える為の基盤
高速・安価にPoC、PMF、事業撤退を繰り返すことが出来る基盤

＜お任せする仕事内容＞
バックログの管理、課題の優先度付け、取捨選択
チームメンバーとの 1on1 を通じた課題のヒアリング
プラットフォームサービスの利用者となる各開発部門やビジネス部門との調整
テックリードやステークホルダーとコミュニケーションを取り、意思決定を促す

＜やりがい・魅力＞
BtoB 、BtoC 、 IoT 、 公共ビジネスといった要件をすべて満たしていく必要がある
toC 向け要件 → 高トラフィック、スパイク
IoT 要件 → 可用性（24/365）
エンタープライズ企業や公共ビジネスで求められる信頼性の確保
数千テナントのマルチテナントを支えるアーキテクチャ
非連続な事業成長を支えるための開発・運用基盤の提供
マルチプロダクト → メニープロダクトを支える為の基盤
高速・安価にPoC、PMF、事業撤退を繰り返すことが出来る基盤

●職務目的
の主要商品を取り扱うPolicy Administration System（契約管理システム）を中心とした周辺システムも含めたシステムの品質向上に寄与する役割を担います。各システム担当と連携し、Application目線での最適な設計を提案、開発プロセスや移行資源の品質向上に努めます。


●職務内容
システム全体を俯瞰した最適な設計の提案
関係システムの品質を高く維持することを共通の観点でサポートすること
環境共通機能の品質の維持
関係システム間/共通機能を効率的、将来性を考慮したものにすること
開発環境構築サポート
本番環境パフォーマンス改善サポート


関係者 Key Relationships
社内関係者
Internal Interactions

ビジネス部門、ITメンバー
社外関係者
External Interactions
SI実装パートナー

【ミッション】
PHR、EMRなどの医療データを活用した疾患特化AIサービスの技術戦略とアーキテクチャ設計をリードする。医療品質、安全性、拡張性を考慮したAI基盤を構築し、ヘルスケア領域のAI活用を推進する。


【主な業務】
医療・健康データを活用したAIサービスについて、技術戦略策定、アーキテクチャ設計、技術選定、AI基盤構築までを一貫してリードする。


【具体的な業務】
・医療・健康データを活用したAIサービスのアーキテクチャ設計、技術選定
・LLM、RAG、機械学習モデル、データ基盤を組み合わせたシステム設計
・AIエンジニア、データサイエンティスト、医療専門家と連携した疾患特化AI開発のリード
・AI品質評価、セキュリティ、ガバナンスを考慮した持続可能なAI基盤の構築


●仕事の魅力
・医療データを活用したAIサービスを構想から設計できる
・LLM・RAG・機械学習など複数技術を組み合わせたアーキテクチャ設計に携われる
・PoCではなく、医療品質・安全性を考慮した実サービスの社会実装を担える

事業がお客様との深い連携（FDE）や複数プロダクトへと広がっていく中で、事業責任者が担ってきた「攻めと守りのバランスをどう取るか」という戦略的な意思決定に、共に関わる役割です。また、実質3名という体制から今後チームが拡大していく局面において、メンバー層のデータエンジニアやインターン・外部パートナーを含めたチーム全体の育成・組織づくりも、このポジションが担う領域です。

1年後の理想は、FDEをはじめとする攻めの挑戦と、エンタープライズ水準のガバナンスという守りが両立し、かつチームとして次のメンバーを育てられる体制になっている状態です。個人の実行力だけでなく、事業とチームの両方を前に進める意思決定に関わるポジションです。

具体的な業務内容
1.データ戦略・組織づくり（約35%）
事業責任者と連携したデータ活用戦略・投資配分（攻め/守り）の立案、中長期ロードマップの策定
メンバー層データエンジニア・インターン・外部パートナーの育成、コードレビュー、アウトプットの底上げ
採用活動や組織作りへの参画
研究開発（オントロジー等）の事業活用における優先順位付け・投資判断

2.データ活用・顧客展開（攻め）（約35%）
FDE：金融機関のお客様先システムへのデータ・プロダクト組み込み、要件調整・システム設計のリード
複数データを掛け合わせることで、単独のデータでは見えないリスクの予兆を可視化する取り組み（審査ログ等のネットワークデータ活用）の企画・推進

3.データ品質・ガバナンス整備（守り）（約30%）
データ品質のKPI設計・可視化、権限設計
機微情報のマスキング、AIエージェント活用におけるガードレール設計
エンタープライズ・金融機関向けの高いセキュリティ水準に対応した権限管理・監査体制の構築

●技術スタック
【DWH / インフラ】
・Snowflake
・AWS

【データ変換】
・dbt

【BI】
・Redash（LightdashやBIとdbtの連携も検討中）

【その他】
・AIエージェント基盤
・セマンティック層・社内コンテキスト基盤
・データアプリケーション基盤

●ポジション・業務のやりがい
・データ・プロダクト・コンサルティングが1つのチームで完結する環境
多くのデータエンジニアリング組織では、データ基盤とお客様の間に営業やコンサルタントが挟まり、距離を感じることが少なくありません。
私たちはデータもプロダクトもコンサルティング機能も同じチームの中にあり、自分の関わったデータ・システムが、お客様の意思決定に直結する瞬間を間近で見ることができます

・ 「この国の審査統合基盤」という構想の中核を担える
一企業のプロダクト改善にとどまらず、行政や他業界にも染み出していく可能性を持つ基盤づくりに、初期段階から関わることができます。
データは当社の事業における中核です

・技術的にも意欲的なテーマに触れられる
オントロジーなど次世代データ基盤の研究開発、複数金融機関を横断してはじめて見えるネットワークデータの分析など、取り組んでいる企業が少ないR&D領域のテーマに触れられます

・エンタープライズ水準のセキュリティ・権限設計という高難度領域に挑める
大手金融機関を相手にするからこそ求められる高い水準の設計は、キャリアの差別化要素になります

・少人数の組織であること
実質3名という組織規模のため、担当領域における意思決定に早い段階から関わることができます

【ミッション】
当社の商用モバイルコアネットワークの構築・運用を行うこと。

【主な業務】
・当社の商用モバイルコアネットワークの構築・運用業務
・上記に関わる社内外との調整、交渉、各種申請業務

【具体的な業務】
モバイルコアネットワークの設計、開発（機器選定、評価）、試験、導入・運用に関する業務
（携わる可能性のある領域）
・4G／5G SAネットワーク
・法人向けネットワーク
・海外ローミング、eSIM管理プラットフォーム
など


●仕事の魅力
当社全ユーザーの通信基盤となるモバイルコアネットワークの構築を通じて、技術力を発揮することができます。
・「世界初」などを含め、先進的な技術に他社に先駆けて取り組んでいます。
・将来的には、既存の4G／5Gだけではなく、6Gを含めた通信キャリアのコアネットワークにおける「大規模」かつ「最先端」な環境でご自身の専門領域を広げながらキャリアを積み重ねることができます。

【ミッション】
当社の音声・メール・メッセージプラットフォームの企画・設計・開発・運用を行うこと。


【主な業務】
音声通信・メール・SMS・RCSに関する設備の企画・設計・開発・運用。


【具体的な業務】
音声通信に関する設備の導入のみならず、クラウドPBXやSaaS事業者との接続に関する検討や設計をリードしていただきます。
レガシーな交換機／音声基盤／メール基盤を、クラウド・コンテナ技術などを用いて、クラウドネイティブな運用へモダナイズ化していきます。
・メール／メッセージに関する製品ソフトウエア、分散データベース、分散オブジェクトストレージを活用したシステム設計
・OSSを用いたCI／CD、自動化、監視機能の開発や検証
・メール／メッセージに関する業界コミュニティへの参加や講演活動、他事業者との連携
・上記に関する運用監視業務


●仕事の魅力
・キャリアグレードの大規模なモバイルおよび固定音声通信全体のネットワーク開発／メール／メッセージプラットフォーム構築に携わることができます。
・若手や中堅の方でも、プロジェクトのプランニングから遂行までを自らリードいただける環境です。
・誰もが使うインフラ（音声／メール）を支えており、社会的影響力を実感できるミッションです。
・レガシーからモダナイズ化への投資を明確に行っているため、自動化／コンテナ化／CI／CDパイプラインの構築などの経験を積み重ねることができます。

データガバナンス部門データ品質チームの中核メンバーとして、同社における重要データの品質向上、データ定義/管理ルールの整備、データリスク管理の高度化を担います。
経営管理/リスク管理/対外報告等に用いられるデータを中心に、関係部署と連携しながら、データを「正しく/説明可能に/安心して使える状態」にするための仕組みづくりを推進します。
ご経験/強みに応じて、データ品質評価/改善、データガバナンスルール整備、全社横断のデータ整備/業務改善プロジェクト等をご担当いただきます。
また、ご経験・適性・キャリア志向等を踏まえ、将来的にはデータ品質領域に限らず、データマネジメント領域全般や全社横断の企画・推進業務等をご担当いただく可能性があります。

＜業務詳細＞
・経営管理/リスク管理/対外報告等に用いられる重要データの品質評価、課題整理、改善推進
・データ定義、データ品質、データオーナー、証跡/説明可能性等に関するルール/ガイドラインの整備支援
・関係部署と連携したデータ品質改善、データ整備、業務プロセス見直しの企画/推進
・データガバナンスに関する会議体運営、課題/対応状況/残リスク等の整理および報告
・データリテラシー向上に向けた社内啓発、研修、ガイドライン整備等の支援
・ご経験・適性・志向に応じて、データマネジメント施策全般の企画・推進や、全社横断の業務改善プロジェクト等への参画

＜本ポジションの魅力＞
・新設フェーズのデータガバナンス部門で、全社のデータ管理態勢づくりに中核メンバーとして関与可能です。
・経営管理、リスク管理、財務/経理、IT、各業務部門など多様な関係者と協働し、全社横断の課題解決に携われます。
・データ品質、データリスク管理、内部統制、データ活用をつなぐ専門性を高められる環境です。
・将来的には、データ品質領域のリードや全社データガバナンス施策の企画/推進を担うことが可能です。

知見をシェアする事業を展開する企業でのポジションです。これまでは対面でのコンサルティング事業が中心でしたが、新たにWebサービスを展開し、新しい働き方を広げ、地方創生を加速することを目指しています。今後いくつかのWebサービスを立ち上げる予定であり、最初のサービスとして、副業/フリーランスを管理するSaaSをリリースしました。本格的なグロースのため、開発組織のマネジメントをお任せします。また、最高技術責任者として、全社の10年後を見据えたIT戦略を経営陣と共に策定いただきます。

●具体的な業務
・テクノロジー活用観点での経営への提案
・DX/技術/開発組織/データロードマップ、投資計画の策定
・テクノロジー軸でのWEBサービス企画、新規事業開発
・セキュリティ、ITガバナンスの方針、設計、運用
・提供サービスに沿った最適な技術選定、アーキテクチャ設計
・開発組織設計（web＋IT推進）
・想定開発工数の見積もり
・開発マネジメント

●ポジション・部門の魅力
・経営陣と共に事業推進を行う、非常にチャレンジングな立場です。
・既存事業で蓄積された新しい働き方のノウハウやデータを活用できます。
・数名のチームが急成長していく様子を経験でき、事業やチームの成長に合わせて自身の成長も期待できます。
・少数精鋭の組織のため仕事の守備範囲が広く、幅広い職種の経験が可能です。

●組織構成
開発チーム：11名（事業統括：1名、プロダクトマネジャー兼デザイナー1名、エンジニア：6名（うち業務委託4名）、カスタマーサクセス：2名、営業：1名）

セキュリティビジネスの戦略的なリーダーとして、プロジェクト全体の成功とチームの成長、および組織的なインパクトを最大化させる。プロジェクトの健全性を維持しながら、顧客の真の課題を解決するアドバイザーとして、次なるビジネス機会を創出する責任を担う。

●主な業務・実績
複数のプロジェクトにおけるKPI（収益性、品質、納期）の総括管理と、組織リソースの最適化。
C-Levelを含むクライアントへの戦略的な提言、およびMicrosoftセキュリティを核とした高度な提案活動の主導。
メンバーのキャリア開発を支援する文化を醸成し、パフォーマンスを最大化させるチームビルディングの実行。

●セキュリティソリューション領域（一例）
Cyber Defense：ネットワークやサーバー機器、端末等各エンドポイントおけるシステム情報やユーザのアクティビティを収集および分析し、対策を行うためのソリューションを提供します。
Digital Identity：情報システム利用におけるデジタルアイデンティティの登録や変更などのライフサイクル管理や、本人であることを確認する認証を行うためのソリューションを提供します。
Data Protection：ユーザが利用するドキュメントやアプリケーションのセキュリティ対策及びコンプライアンス対策など、主にエンドポイントのセキュリティ対策を行うためのソリューションを提供します。
Cloud Security：クラウド基盤 (IaaS、PaaS、コンテナ等) におけるシステム環境の堅牢化や、不審なアクティビティを検知するためのソリューションを提供します。

●使用技術・製品（一例）
Microsoft 365 E5
Entra ID(Azure AD)
Entra SSE
Microsoft Defender for Endpoint
Microsoft Defender for Identity
Microsoft Defender for Cloud
Azure Application Proxy
Azure FirewallAzure Policy
MPIP (Microsoft Purview Information Protection)
Microsoft Intune
Microsoft Sentinel
Copilot for Security

職務概要
大手企業を中心とするお客様に対し、業務やサービスへの理解を深めながら、データを起点とした事業・サービス・業務の改善を推進する仕事です。
担当するお客様の業界は、大手モバイルキャリアを中心に、エネルギー、総合商社をはじめとする複数業界にわたります。お客様は、通信・金融・EC・エネルギーなど幅広い事業領域から生成される大規模かつ多様なデータを保有しており、そのデータを活用した意思決定の高度化や業務変革、現場部門のデータ活用浸透（データ活用の民主化）が重要な経営テーマとなっています。
お客様のビジネス部門と密接に連携し、AI、DWH、BIツール、同社のデータ活用アセットなどを案件に応じて使い分けながら、お客様の意思決定・施策実行・サービス改善を推進します。BIやAIはあくまで手段であり、お客様のKPIとビジネス課題を起点に価値を出すことを重視しています。
データ活用を分析だけで終わらせず、お客様の業務やサービスに実装し定着させるため、同社はデータの整備や活用基盤の構築、育成支援などフルスタックで提供しています。データ活用を軸に据えながら、ご自身の希望に応じて、周辺のIT領域等へもスキルを広げていただける環境です。

職務内容
お客様の業務・サービスを理解し、データを武器に課題を発見し、解決策の企画から実行・定着までを主体的に推進します。担当するお客様の業界は多岐にわたり、案件ごとに異なる業務領域・データ特性に触れながら経験を積める環境です。ご経験に応じて、以下の業務に従事していただきます。
・お客様の業務やサービスを理解し、課題・ニーズの整理、データ活用要件の整理、改善施策の提案
・お客様が提供するサービスの成長に向け、データに基づくターゲティング、施策立案、効果検証、改善提案
・DWHに蓄積されたデータを活用した、SQL・Pythonによるデータ抽出・分析
・BIツールを活用した、分析・可視化のためのダッシュボードの設計・構築、レポーティング
・お客様の現場部門が自律的にデータを活用できる状態を目指した、研修・オンボーディング支援
・生成AIなどの新技術を活用した分析・業務改善施策の検証

ポジション・部門の魅力
●大規模かつ多様なデータ活用への従事
担当するお客様は、モバイル通信・金融・EC・エネルギーなど、多様な事業ドメインで大規模なデータを保有しています。一般的な業務では経験できない規模・種類のデータを扱いながら、意思決定支援や事業・サービス変革に挑戦できます。代表例として、大手モバイルキャリアにおける会員データ活用など、国内でも有数のスケールの案件に携わる機会があります。
●分析×エンジニアリングを組み合わせた価値提供
AIの進化により、単なる分析作業のみの価値は限定的になっていくことが予想されます。その状況に対し、データからビジネスの成果を生み出すためには、顧客ビジネスの理解、課題設定から分析、施策の実行評価など、分析の前後/周辺のプロセスを一気通貫で担うことが重要であると考えられます。この前後のプロセスを支えるのが、データ基盤やデータモデリングといったエンジニアリング領域です。同社の担当は大規模プロジェクトで培われたエンジニアリングのケイパビリティを持っており、チーム内で有機的に連携することでチームとして分析からその先までを顧客に提供することができます。またご自身のスキルもエンジニアリング領域に広げ、AI時代に求められる分析人材へと成長いただける環境となります。
●顧客課題を起点としたアセット開発・新規ビジネス創出への挑戦
案件で得られた知見を単発の成果に終わらせず、他のお客様にも展開できるアセットとして磨き込み、新規案件・新規顧客の開拓につなげる取り組みを進めています。まずは目の前の案件でデータ活用による価値創出を経験いただきますが、その先のステップとして、顧客課題から逆算したアセット化、新規ビジネス提案、新規顧客開拓など、事業をつくる側のキャリアにも挑戦できます。

Salesforceを中核とした大規模・複雑な開発プロジェクトにおいて、技術面のリードをお任せします。

・Salesforce開発における設計方針・開発方針の策定
・Salesforce標準機能、Apex、LWCなどを踏まえた実装方式の検討・判断
・システム全体のアーキテクチャ設計
・基本設計、詳細設計および設計内容のレビュー
・コードレビューおよび開発成果物の品質確認
・ソースコード、設定情報、リリース資材などの構成管理
・設計ドキュメントの作成およびレビュー
・技術的な課題、リスク、制約の整理
・技術的な実現方法や代替案の検討・提案
・PMや顧客に対する技術的な説明
・開発メンバーへの技術支援、レビュー、育成
・外部システム連携やインテグレーションを含む技術検討
・新規技術や複雑な機能を導入する際の技術判断

▼担当するプロジェクトの特徴
Consulting本部では、5,000万円以上の大規模・長期プロジェクトを中心に担当しています。
Salesforceの標準機能のみで完結する案件ではなく、プロコード開発やフルスクラッチ要素を含む開発、基幹システムとの連携、複数クラウドを組み合わせたシステム構成など、技術的な複雑性の高いプロジェクトが中心です。
プライム案件を中心に、顧客の業務課題や要件を直接理解しながら、構想・要件定義から設計・開発、リリース後の活用まで一気通貫で支援しています。
テックリードは、設計・開発工程だけに閉じるのではなく、プロジェクトの上流段階からPMと連携し、顧客要件を実現するための技術方針やアーキテクチャを検討します。
実装担当として個別機能を開発するだけではなく、設計・開発方針、技術的な実現性、保守性、拡張性、開発品質に責任を持ち、技術を軸にプロジェクト全体をリードしていただきます。

業務概要:
同社は、AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業です。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担う主力プロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、トップティアVCから資金調達を実現しています。
事業概要: 同社は主力プロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。

具体的な業務:
1. サイト信頼性エンジニアリング（SRE）の実装:
- SLI/SLOの定義と、Datadog等を用いた可観測性（Observability）基盤の刷新
- エラーバジェットに基づくリリース判定プロセスの構築と運用
- ポストモーテム（障害後の振り返り）文化の醸成と、再発防止策の徹底
2. インフラ・プラットフォームの自動化（IaC）:
- Azure / AWSにおける全リソースのTerraform等によるコード管理
- マルチプロダクト展開を支えるための共通インフラ基盤の設計・提供
3. デリバリーパイプラインの高度化:
- CI/CDツールの整備によるビルド・テスト・デプロイの完全自動化
- カナリアリリースやブルーグリーンデプロイ等の安全なリリース手法の導入
4. スケーラビリティ＆パフォーマンス最適化:
- 大規模なスパイクアクセスに耐えうるDB・ストレージのチューニングとスケーリング
- AI推論基盤のコストパフォーマンス最大化に向けたAIチームとの協業
5. セキュリティ・ガバナンスの仕組み化:
- エンタープライズ企業の要求に応える権限管理、ログ監査、脆弱性診断の自動化
6. インフラ経営・予算管理:
- インフラ予算の執行責任者として、コスト最適化（リザーブドインスタンス活用等）の意思決定
- 経営陣に対するインフラ投資対効果のレポーティング
権限/意思決定範囲:
- リリース判定権：信頼性指標が基準を下回った際、新機能のリリースを停止し改善を優先させる判断権
- 予算執行権：事業計画に基づいたインフラ予算の管理・執行およびツール選定の最終決定権
- アーキテクチャ選定の主導：信頼性と運用効率の観点から、基盤となる技術選定をリードする
開発・運用環境:
- クラウド基盤：Azure / AWS

ポジションの魅力:
単なる「保守・運用」ではなく、大規模な同時受検に耐えうる強靭なスケーラビリティの構築、マルチプロダクト化を見据えたプラットフォームの共通化、そしてインフラ予算の執行権限とコスト最適化までを、経営・開発のハブとなってリードするポジションです。資金調達を実現し、開発・運用体制への投資を強化しています。安定性とスケーラビリティを両立させる次のフェーズを一緒に築いていただきます。
ポジションのミッション:
資金調達を経て、日本を代表する大手企業への導入が加速する中、主力プロダクトの信頼性を社会インフラ級へと引き上げることがミッションです。単なる「保守・運用」ではなく、大規模な同時受検に耐えうる強靭なスケーラビリティの構築、マルチプロダクト化を見据えたプラットフォームの共通化、そしてインフラ予算の執行権限とコスト最適化までを、経営・開発のハブとなってリードするポジションです。

業務概要:
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩が、AIが面接官の役割を担う主力プロダクトです。日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを切り拓きました。大手企業で続々と導入され、高い実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて資金調達を行っています。
主力プロダクトを提供する単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。
プロダクトは累計多数の受検データと、共通の評価軸で一貫して蓄積されたデータ基盤の上に成立しています。複数のAIエージェントがブレずに連動し、大手企業などの厳格なガバナンス要件下で稼働し続けられるのは、この堅牢なデータ基盤があるからこそです。マルチプロダクト化と「人事OS」構想の本格化に伴い、データの収集・統合・品質・ガバナンスを担い、さらにデータ間の意味づけ（オントロジー／グラフ構造）にまで踏み込めるデータエンジニアを募集します。

具体的な業務:
1. データ基盤の構築・運用
- 複数ソースからのデータ収集・統合パイプラインの設計・実装
- RDB／Snowflake等を用いたデータ基盤の運用、モデリング方針への参画
- スナップショット（断面）管理を含む、セキュアで再現性あるデータ取り扱いの実装
2. データ品質・ガバナンスの担保
- データ品質基準の策定と運用、ガバナンス要件への対応
- エンタープライズ要件（説明責任・安全性）を満たすデータ管理の実装
3. オントロジー／グラフ構造への関与
- データ間の意味づけ・紐付け（ナレッジ／グラフ構造）の設計・運用への参画
- エージェンティックな全社基盤を支えるデータ構造の高度化
4. 設計・改善のリード
- 「なぜそのデータ設計か」を議論し、最適解を提示する設計力の発揮
- データ整備・活用に関わる仕組み化・標準化の推進

ポジションの魅力:
本ポジションは、単にデータパイプラインを組む役割ではありません。複数ソースからのデータを統合し、セキュアに・再現性高く整備する“堅牢なデータマネジメント”と、データ間の関係性をグラフ構造で表現する“オントロジー設計”の両面に関わることができます。将来的に独立本部化を構想するデータプラットフォーム領域の中核メンバーとして、基盤の設計思想から関与いただきます。

業務概要: 当グループの生命保険ビジネスとその他グループ会社が利用するのCloud環境を統括し、標準化とガバナンスを推進する管理職のポジションです。また、当社のテクノロジーチームとの連携を通して、日本国内のクラウド利用環境の改善やプロジェクト推進を担います。
具体的な業務:
・当グループ全体におけるCloud環境の標準化を推進
・日本のCloud環境におけるセキュリティ強靭化、自動化、コスト最適化を実現
・Cloud環境における共通サービスやツールの導入/運用
・自動化ソリューションやコスト管理ツール等の提供
・クラウドシステム構築における技術的アドバイスの提供
・開発プロジェクト支援を通じたビジネスニーズへの対応
・当社のテクノロジーチームと協力し、クロスリージョンでの仕組みを導入
・チームメンバー育成、パフォーマンス管理、タスク管理などのマネジメント

ポジション・部門の魅力:
・当社のテクノロジーチームと密接に連携し、日本国内のみならず国際的なプロジェクトや標準化に関与できるため、グローバルな視点や経験を培うことが可能
・日本におけるAWS環境全般の標準化やガバナンスを主導するため、組織全体に影響を与える戦略的な意思決定に関与可能
・AWSを中心としたクラウド技術の深い知識習得と実践。
・全社的なIT戦略を支える中核的な役割を通じたビジネススキルの向上。
・多様なバックグラウンドを持つチームの管理・育成経験。

【ミッション】
法人顧客ならびに公共機関（官公庁／自治体）向け個社サービスに関わる運用エンジニアリングを行うこと。

【主な業務】
・法人顧客ならびに公共機関（官公庁／自治体）向けインフラ基盤（ネットワーク・クラウド）の運用業務
・重要顧客のサービスマネージャー業務

【具体的な業務】
・物理／仮想含むオンプレサーバー、ネットワークの運用業務
・SASEソリューションの運用業務
・パブリッククラウド（Azure、AWSなど）を利用したシステムの運用業務
・サービスマネージャー業務（運用提案、改善活動含む）

仕事の魅力
・法人顧客ならびに公共機関（官公庁／自治体）向けのサービス運用を一手に担う部隊であり、各種ネットワークを中心にクラウド・セキュリティと幅広い技術領域が経験でき、将来のキャリアパスにおける基盤（土台）ができる。
・お客さまのビジネスを支えるインフラ基盤を運用することで、提供しているサービスがさまざまなお客さまの役に立っていることを実感できる。
・プライムベンダーとしてお客さまにシステムを導入している立場で責任あるポジションを経験することができる。

業務概要
事業の急拡大期を迎えている企業において、事業戦略や組織のスケールに伴うエンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上を目指していただきます。
エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決をリードしていただく役割です。
組織横断的に動きつつ、担当する機能領域をリードいただくことを期待しております。

具体的な業務
・Ruby on Railsを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース
・チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行
・担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応
・各種スクラムイベントへの参加

開発環境（配属先により一部異なります）
Backend
・開発言語: Ruby 3.4系
・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec
Frontend
・開発言語: TypeScript
・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR
Mobile（iOS）
・開発言語: Swift
Mobile（Android）
・開発言語: Kotlin
Infrastructure
・AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…
・Elasticsearch(AWS Marketplace)
・Google Cloud（一部サービス）
・IaC：Terraform
・ログ：Datadog LogsとS3に集約
その他
・AIエージェント・LLMツール：
- 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code
- 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability
- その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI
・コード管理：GitHub
・コミュニケーションツール：Slack, Notion

開発組織の特徴
開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。

既存事業領域
同社の主力サービスを支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。

新規事業領域
スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、同社が持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。

プラットフォーム領域
同社が「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。
同社は現在、既存の主力サービスに加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。
単なるシステムの共通化（ID管理・決済・本人確認など）に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「同社のサービスではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」 そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

当ポジションの魅力
同社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」ことをミッションに掲げ、潜在労働力を喚起し、ひいては社会課題の解決を実現していきます。
大きな社会課題に真摯に向き合い続けるためには、これまで以上に戦略だった事業のスケールと、組織・システムが持続可能な状態になることが求められます。そういった、次の飛躍に向けたシステム・プロセス・組織づくりを裁量をもってリードできることが同社で働く魅力であると考えています。
組織エンジニアリングの観点としては、""持続可能な状態""を目指しているため会社・事業のスケールに対して組織・技術的負債をいかに肥大化させないかというところに意志があることは難しさでもあり魅力でもあると考えています。