エンジニア・プログラマ、1400〜1600万の転職求人

319 件

Principal Backend Engineerとして、コードを書く最前線に立ち続けながら、バックエンド領域で最も難易度の高い技術課題の解決を牽引していただきます。

1. バックエンド領域の高度な技術課題の解決（メイン）
数億規模のトランザクションへの対応、スケールと品質を両立する基盤設計、信頼性の追求など、難易度の最も高い課題に対して自ら手を動かし技術で答えを出します。

2. EC基盤・コンポーネントの設計・刷新
高度な技術課題の一つとして、急成長で複雑性を増すEC基盤やゲーム機能のドメイン分割・疎結合化を推進します。EC基盤の内製化ロードマップの中核も担います。

3. 全社/複数チームに影響する技術判断・技術選定
特定チームに閉じず、バックエンド領域全体の技術選定・設計標準・品質基準を定義し、組織に浸透させます。

4. Platform Engineering / SRE領域の強化
Observabilityの向上・自動化基盤整備・SLI/SLO運用の本格化など、インフラと開発の境界を越えた高度な課題を技術面からリードします。

5. AI Native開発プロセスの高度化と、技術による組織全体の引き上げ
デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績をさらに伸ばす仕組みと文化を自ら体現し、設計レビュー・技術標準・ナレッジ共有を通じて、技術力そのものでチーム全体のアウトプットを底上げします。

このポジションで向き合う難題:
* 数億規模のトランザクションを支える設計・実装
急成長に伴い、EC基盤やゲーム機能の複雑性が増しています。大規模なトランザクションに対応しながら、スケールと品質を両立する技術的な解を出す必要があります。

* EC基盤の内製化・刷新
EC基盤を将来的に内製化するロードマップが進行中です。現行資産を止めずに、スケールと品質を両立した設計・実装へ移行させる、難易度の高い課題に向き合います。

* Platform Engineering / SRE領域の強化
Observabilityの向上・自動化基盤整備・SLI/SLO運用の本格化など、インフラと開発の境界を越えた取り組みを技術面からリードします。

* AI Native開発プロセスのさらなる進化
デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績をさらに伸ばすための仕組みと文化を、自分自身が体現しながらつくっていきます。

* 少人数で大規模な規模を支え続ける技術判断
潤沢な人員や整った分業体制に頼らず、少数精鋭で大規模なトラフィックと複雑性に立ち向かうための、現実的かつ大胆な技術判断が求められます。

仕事の魅力:
* 「技術」で組織を最大化できる
最上位のプレイヤー（IC）として技術で組織全体のアウトプットを引き上げるキャリアです。「手を動かし続けたいが、影響範囲は組織全体に広げたい」 その両立ができる希少なポジションです。

* 少数精鋭で大規模な成長を支えた技術基盤で、最難関の課題に挑める
20名程度のチームで大規模な成長を支えてきた技術基盤に対し、大規模トランザクション・基盤刷新・SREといった最も難しい課題を、自ら手を動かして解決できます。大規模組織の分業では得られない、全社レベルの裁量があります。

* AI Native開発の全社設計をリードできる
デイリーPR数4倍超・全PRの83%をAIレビューのみでマージという実績をさらに伸ばす AI時代のバックエンド開発のあるべき姿を、実践しながら自分で定義できる環境です。

* 「人数に依存しない企業価値」の技術的中核を担える
人数に依存しない非労働集約型の組織で、技術がそのままレバレッジになります。個の技術力が事業の非連続な成長に直結する手触りを、最上位の立場で味わえます。

開発スタイル:
* 1チームあたり4〜10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。
* 要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。
* バックエンドエンジニアは1チームに2 3名で、現在正社員・業務委託合わせて約20名が在籍しています。
* GoとGoogle Cloudを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。

開発環境・技術スタック:
モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています。
* 言語：Go
* インフラ：Google Cloud（Cloud Run、Cloud Spanner、Pub/Sub等）
* 通信：gRPC、Protocol Buffers
* CI/CD：GitHub Actions、Cloud Build
* 構成管理：Terraform
* モニタリング：Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Trace
* 分析基盤：BigQuery、Looker Studio
* AI/LLMツール：Claude、Codex、Cursor、Gemini、GitHub Copilot（全員分予算あり）
* その他：GitHub、Slack、Notion、Figma
* 開発スタイル：アジャイル開発（1日5 8回のデプロイ、月間12回の施策リリース）

Principal Mobile Engineerとして、コードを書く最前線に立ち続けながら、モバイル領域で最も難易度の高い技術課題の解決を牽引していただきます。

1. モバイル領域の高度な技術課題の解決（メイン）
大規模トラフィック下のパフォーマンス最適化・信頼性向上、「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理など、難易度の最も高い課題に対して自ら手を動かし技術で答えを出します。

2. アーキテクチャの設計・刷新
高度な技術課題の一つとして、ドメイン分離・開発並列性・認知負荷低減を実現するモバイルアーキテクチャの改善を、iOS/Android両OSを横断して推進します。

3. 両OS横断の技術判断・技術選定
特定のOSやチームに閉じず、モバイル領域全体の技術選定・設計標準・品質基準を定義し、組織に浸透させます。

4. AI Nativeなモバイル開発プロセスの高度化
1名で両OSを担う「二刀流」開発を、AIを前提に再設計します。「AIを使う個人」ではなく「AIで開発プロセスそのものを再設計する組織」を技術面からリードします。

5. 技術による組織全体の引き上げ
設計レビュー・技術標準・ナレッジ共有を通じて、ピープルマネジメントではなく技術力そのものでチーム全体のアウトプットの質と速度を底上げします。

このポジションで向き合う難題

大規模・高頻度利用下のパフォーマンスと信頼性
1日平均38分以上の高い滞在時間を支えるため、アプリの不落化・高速化・メモリ最適化など「信頼性の高いアプリ」を、大規模トラフィックを前提に追求し続けます。

「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理
作物育成ゲーム機能の育成状況・ソーシャル連携・ECの購買データがリアルタイムに絡み合うUI/UXを、両OSで整合性を保ちながら破綻なく実装し続ける、難易度の高い課題があります。

組織スケールを見据えたアーキテクチャの刷新
チーム数の増加に合わせ、各チームが独立して高速デプロイできる疎結合で認知負荷の低いモバイルアーキテクチャへ 現行の資産を活かしながら、止めずに刷新します。

AI Nativeな「二刀流」開発プロセスの確立
1名のエンジニアがiOS・Android両OSを開発するスタイルにおいて、AIを活用した認知負荷の低減と両OSの品質最大化を両立する次世代ワークフローを、全社標準として構築します。

少人数で大規模DL規模を支え続ける技術判断
潤沢な人員や整った分業体制に頼らず、少数精鋭で大規模なトラフィックと複雑性に立ち向かうための、現実的かつ大胆な技術判断が求められます。

仕事の魅力

「技術」で組織を最大化できる
最上位のプレイヤー（IC）として技術で組織全体のアウトプットを引き上げるキャリアです。「手を動かし続けたいが、影響範囲は組織全体に広げたい」 その両立ができる希少なポジションです。

モバイル領域で最も難しい技術課題に、自分の手で答えを出せる
少数精鋭チームだからこそ、パフォーマンス・信頼性・複雑な状態管理・アーキテクチャ刷新といった最難関の課題を、一人の技術者が構想し実装まで落とし込めます。大人数チームの分業では得られない、技術への深い関与と全社レベルの裁量があります。

AI Native開発の全社設計をリードできる
AI時代のモバイル開発のあるべき姿を、実践しながら自分で定義できる環境です。

技術的中核を担える
人数に依存しない非労働集約型の組織で、技術がそのままレバレッジになります。個の技術力が事業の非連続な成長に直結する手触りを、最上位の立場で味わえます。

入社後3ヶ月の期待値（オンボーディング）

入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。

1ヶ月目：現状把握と信頼構築：既存のアーキテクチャ・開発フロー・技術的負債の全体像を掴み、得意なOSを起点に手を動かしながら、モバイル領域の技術課題を自分の言葉で語れる状態を目指します。
2ヶ月目：最難関課題への着手：最も優先度・難易度の高い技術課題を1つ選び、解決の方針を描いて実装を主導します。AIを活用しながらもう一方のOSへのキャッチアップも並行して進めます。
3ヶ月目：技術方針のドライブ：両OSを貫く技術課題の解決方針やAI Native開発の方針を提示し、組織全体の技術的意思決定をリードし始めることを期待しています。

【ミッション】
ソブリンクラウド環境において、生成AI／LLMを活用したAIアプリケーションを安全・効率的・継続的に開発、導入、運用するためのAIプラットフォームを設計・開発・運用します。
AIエージェント、ワークフロー自動化、モデル評価、データ連携、認証認可、監視、CI／CD、LLMOps／MLOpsなどの共通基盤を整備し、社内外の開発者や事業部門がAIソリューションを再現性高く構築できる環境を提供します。
また、個社・個別業務への導入支援を通じて得られた要件をプラットフォーム機能に還元し、AI活用の高度化とスケールを実現します。


【主な業務】
・生成AI／LLMアプリケーション開発・導入
・顧客・事業部門ごとの要件に応じた技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援
・個社対応で得られた要件や成功パターンを、共通コンポーネントとしてプラットフォームへ還元
・必要に応じた共通基盤、API、SDK、テンプレート、管理機能の設計・開発

【具体的な業務】
・ソブリンクラウド上での生成AI／LLM活用に向けた、AIプラットフォームの設計・開発・運用
・AIエージェント、ワークフロー自動化、外部システム連携など、生成AIアプリケーション開発に必要な共通機能の設計・開発
モデル、AIアプリケーション、データパイプラインのデプロイ、監視、ログ管理、CI／CD、運用自動化を包括するLLMOps／MLOps／DevOps基盤の整備
・個社・個別業務へのAI導入における技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援、および得られた要件の共通基盤・テンプレートへの還元
・社内外の開発者・事業部門によるAIソリューションの効率的な開発・導入に向けた、API、SDK、ドキュメント、サンプル実装、開発ガイドラインの整備


●仕事の魅力
ソブリンクラウド上で生成AI／AIソリューションの導入を推進する新設チームの立ち上げフェーズに参画し、事業部門への導入支援で得られた知見を共通コンポーネントやテンプレートとしてAIプラットフォームへ還元することで、個別開発に留まらないAI活用の仕組みづくりに携わっていただけます。
また、比較的若手も多い組織であることから、オープンな技術選定のもと、前身組織の基盤を活かしながら新しい技術や手法にも積極的に挑戦できるほか、技術知見が豊富なマネージャーやメンバーと直接議論を交えながら成長できる環境です。

【ミッション】
次世代社会インフラを支えるソブリンクラウドの技術企画、設計開発、構築を推進する。


【主な業務】
ソブリンAI、ソブリンクラウドのプラットフォームの検討〜導入を行います。
社外のお客さまに提供するべく、データ・運用・技術・法的主権の4主権を確保したソブリンクラウドプラットフォームと、それに付随するポータルやセキュリティ基盤を開発します。
※ご経験／スキルや、ご入社タイミングに応じてアサインを決定いたします。


【具体的な業務】
・ソブリンクラウドプラットフォームの設計、開発、構築
・ソブリンクラウドポータルの開発（フロント、SSO認証、Oracle Alloy連携）
・独自PaaS用プラットフォームの開発（Oracle Alloy上で独自サービスを稼働させるための共同開発）
・KMS（鍵管理）サービスの開発・導入（独自の鍵サービスを提供し、ソブリン性を高める）


●仕事の魅力
国内最大規模の生成AI・GPUインフラを支える国家レベルの大規模基盤から構成されるソブリンクラウドの構築に、エンジニアとして直接関与できるポジションです。
ソブリンクラウド基盤を活用しながら、当社独自の付加価値となるポータルやセキュリティ基盤、各種サービス連携機能の企画・開発にも携わることができ、クラウドサービスそのものを創り上げていく面白さがあります。
また、KMSやIAM設計をはじめとする高度なセキュリティ設計・アーキテクチャ検討に携わることができるほか、国内外の主要クラウドベンダーや先進的なパートナー企業との協業を通じて、技術折衝やアライアンス推進など、技術領域に留まらない幅広い経験を積むことが可能です。

【ミッション】
ソブリンクラウド・ソブリンAI領域における技術戦略の立案およびサービス企画を通じて、次世代社会インフラの実現を推進する。


【主な業務】
・次世代クラウド・AI基盤に関する技術戦略／ロードマップ策定
・法人事業部門や関連部門と連携したサービス企画・推進
・パートナー企業との協業推進およびプロダクトマネジメント
・部門横断プロジェクトの推進・PMO
※ご経験／スキルや、ご入社タイミングに応じて期待する役割を設定させていただきます。


【具体的な業務】
・ソブリンクラウド・AIに関する新規技術企画、PoC推進
・技術・市場動向の調査分析および戦略立案
・パートナー企業とのアライアンス推進
・社内外関係者との要件整理・調整・推進
・技術投資評価、事業計画策定支援
・経営向け資料・技術資料の作成
・標準化動向調査、エコシステム検討


●仕事の魅力
中期経営計画に直結する次世代クラウド・AI基盤領域において、技術戦略の立案〜サービス企画、プロジェクト推進まで幅広く携われるポジションです。経営視点を持ちながら、関係部門やパートナー企業と連携し、スピード感をもって事業を形にしていくダイナミックさを感じられます。
また、本領域はセグメント利益倍増のカギを握る重要テーマであり、関連法人顧客3,000社以上、重要インフラ15分野を対象に、企業経営そのものに変革をもたらす可能性を持つ領域です。
技術・事業・パートナーを横断し、多様なステークホルダーと協力しながら、次世代の社会インフラを創り上げていく面白さがございます。

本ポジションでは、モバイルエンジニアリング組織のマネジメントと技術戦略の推進を一気通貫で担います。

### エンジニアリング組織のマネジメント
採用・育成・評価・目標設定を通じて、モバイルチームのケイパビリティを引き上げます。メンバーのキャリア志向と事業のニーズを接続し、「このチームにいれば成長できる」という環境をつくります。

### iOS・Androidの技術戦略立案と推進
二刀流スタイルを維持しながら、ドメイン分離・アーキテクチャ進化・AI Native開発といった中長期の技術投資の優先度判断と実行をリードします。技術的な意思決定において、エンジニアが納得できる根拠を示せることが求められます。

### チーム生産性の継続的な改善
開発フローのボトルネックを特定し、解決策を実行します。「品質を上げるからこそ速く作れる」という開発文化を体現・発展させます。

### プロジェクト推進・ステークホルダーマネジメント
PdM・デザイナー・QA・バックエンドエンジニアと連携し、プロジェクトの人員配置と進捗管理を担います。CTOや経営陣へのエスカレーション・報告も適切に行います。

### 開発文化の醸成
勉強会・輪読会・技術発表などのコミュニティ活動をリードし、エンジニアリング文化を外にも発信していきます。

### このポジションで向き合う難題
**「二刀流」チームのスケーリング**
全モバイルエンジニアがiOS・Android両方を担う体制は開発の柔軟性を高める一方、育成コストが高い構造でもあります。「二刀流の強さを維持しながら人を増やす」ための採用・オンボーディング設計が問われます。

**技術投資と機能開発スピードのバランス**
急成長中のプロダクトでは、技術的負債の解消よりも機能開発が優先されがちです。ドメイン分離やアーキテクチャ改善をどのタイミングでどの粒度で進めるか、事業サイドを説得しながら進める構想力が必要です。

**AI Native開発プロセスの確立**
AIツールを個人のスキルに留めず、チーム全体の開発フローに組み込む仕組みをつくることが求められます。「AIを使える人」から「AIを組み込んだチーム」への変革を主導できるかが問われます。

### 仕事の魅力
**モバイルが事業の主戦場**
お客様接点がモバイルアプリであるため、EMとしての意思決定が事業指標に直接反映されます。「技術判断が数字に出る」環境でEMとしての腕を試せます。

**iOS・Android両方を見渡せる、希少な経験**
一般的にモバイルエンジニアはどちらか一方のOSが専門になりがちですが、同社では両OSを束ねるEMとしての経験を積めます。プラットフォームを横断した技術判断力は、市場での希少価値につながります。

**CTOと近い距離で、技術戦略に関与できる**
小規模組織のため、CTOと直接議論しながら技術戦略を描ける環境があります。「上から降ってくる」のではなく、自分が戦略の起点になれます。

**AIフル活用が前提の職場**
全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。AIを活用したモバイル開発の最前線を、チームとして追求できる環境です。

### 開発スタイル
1チームあたり4 10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。
要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。
モバイルエンジニアは1チームに1 2名で、現在約5名が在籍しています。
SwiftとKotlinを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。

### 開発環境・技術スタック
比較的モダンな技術選定をしています。
言語：Swift, Kotlin, Go
UIフレームワーク：SwiftUI, Jetpack Compose
アーキテクチャ・設計：Android Architecture Components, MVVM
開発環境：Xcode, Android Studio
インフラ：Google Cloud (Cloud Run, Cloud Spanner, Pub/Sub, etc)
通信：gRPC, Protocol Buffers (SwiftProtobuf)
CI/CD：Bitrise, GitHub Actions, Cloud Build
構成管理：Terraform
モニタリング：Crashlytics, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
分析基盤：BigQuery, Looker Studio
QA自動化ツール：Autify
AI/LLMツール：Claude, Codex, Cursor, Gemini, GitHub Copilot, etc（全員分予算あり）
その他：GitHub, Slack, Notion, Figma
開発スタイル：アジャイル開発（1日5 9回のデプロイ、月間12回の施策リリース）

### 一緒に働く「人」と「技術文化」
直属上司：執行役員 CTO
技術文化:
メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験したシニアメンバーが多数在籍。全モバイルエンジニアがiOS・Android両OSの開発を担う「二刀流」スタイルで、高速かつ柔軟な開発体制を実現しています。
バックエンドエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。
「品質を上げるからこそ速く作れる」
スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。
技術移行の例
事業と顧客に近い距離で開発する文化:
PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やチームで追っているKPIの状況、対応方針などを深くSyncして開発を行っています。
定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビューなど）を重視し、顧客の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴です。

### キャリアパス
入社後はモバイルEMとしてチームを牽引しながら、事業フェーズに応じてVPoEや技術責任者へのステップを想定しています。
iOS・Android両軸のEM経験に加え、急成長スタートアップでの組織設計・採用・技術戦略の実績は、エンジニアリングリーダーとして高い市場価値につながります。

### 入社後3ヶ月の期待値（オンボーディング）
入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。
1ヶ月目：チームと技術の現状を把握する
全モバイルメンバーとの1on1を通じてチームの状態・課題・志向を把握します。既存コードベース・アーキテクチャ・開発フローをキャッチアップし、「何が課題...

【業務概要】
職能混合チーム（PdM・デザイナー・エンジニア・QA）に加わり、仕様検討からリリース・効果分析まで一貫して担当します。入社後はiOSエンジニアとして強みを発揮しながら、AI活用でAndroid開発にも領域を広げ、将来的には両OSを担当する「二刀流」スタイルでの活躍を期待しています。

【具体的な業務】
1. Swiftを用いたiOSアプリの設計・開発・保守・運用
SwiftUIによるUI実装を中心に、アーキテクチャ設計から実装・運用まで全般を担当します。
2. Kotlinを用いたAndroidアプリ開発
Jetpack ComposeによるUI実装を含む、iOS側の知見を活かしたAndroid開発にも関与します。
3. AIを活用した両OS開発の最適化
Claude等のAIツールを活用し、実装計画策定・コード生成・レビューを効率化します。
4. モバイルアーキテクチャの設計・推進
ドメイン分離や開発並列性向上に向けたアーキテクチャ刷新を主導します。技術選定・設計判断をオーナーシップ高く推進します。
5. 要件定義からリリース・効果分析までのプロダクト開発全般
PdM・デザイナーと密に連携しながら、事業数値とKPIに基づいた開発を進めます。

【このポジションで向き合う難題】
・「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理
同社のゲーム機能の育成状況・ソーシャル連携・ECの購買データがリアルタイムに絡み合うUI/UXを、SwiftUIで整合性を保ちながら実装する高難度課題があります。
・ドメイン分離による開発並列性の向上
チーム数の増加に合わせ、各チームが独立して高速デプロイできる疎結合で認知負荷の低いモバイルアーキテクチャへの刷新を推進中です。
・AI Nativeな「二刀流」開発プロセスの確立
1名のエンジニアがiOS・Android両OSを開発するスタイルにおいて、AIを活用した認知負荷の低減と両OSの品質最大化を両立する次世代ワークフローを構築します。
・大規模トラフィック下でのパフォーマンス最適化
高い滞在時間を支えるため、アプリが落ちる原因の特定や動作の高速化、メモリの最適化など「信頼性の高いアプリ」を追求し続けます。

【仕事の魅力】
・モバイルアーキテクチャを自分の手で設計できる
少数精鋭チームだからこそ、「自分が設計したアーキテクチャの上でプロダクトが動いている」という手触り感を持って開発できます。大人数チームでの分業では得られない、技術設計への深い関与と裁量がある環境です。
・AI Nativeな「二刀流」開発の最前線に立てる
全エンジニア・PdMへのAIフル活用を義務化している組織で、iOS・Android両OSをAIで効率化しながら担当する そのワークフロー自体を自分で設計できます。「AI時代のモバイル開発はどうあるべきか」を実践しながら問い続けられる環境は希少です。
・EC×ゲーム×ソーシャルという複雑なドメインで技術を磨ける
購買・ゲーム・SNS投稿・AIレコメンドが一つのアプリの中で絡み合う複雑な状態管理は、従来のECアプリとは次元の異なる技術的面白さがあります。高難度の課題を高速リリースサイクルの中で解き続けることで、エンジニアとしての地力が上がります。

同社は発見型ソーシャルECアプリです。従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。ユーザーは全国にまんべんなく広がっており、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用いただいています。「ファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

同社は「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。事業転換以降、急成長を達成。変化を力に変えてきた同社は、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。

新設される新規サービス開発室にて、同社の新規プロダクト領域の立ち上げ・開発全般を担当します。フルスタック開発を中心に、既存の基盤と連携しながら、ミニアプリをはじめとする新たなお客様接点とプロダクト体験を創り出すポジションです。

### チーム構成
CXOがPdMを兼務し、フルスタックのSeniorエンジニアがリードする少数精鋭チーム（2 4名規模でスタート）です。PRDからコード実装までAIネイティブな開発を行い、少数のエンジニアが一気通貫で開発を完結させるフルスタックスタイルを志向しています。

### 特徴
CXO直下のチームとして、プロダクトの方向性議論から設計、実装、リリースまで一気通貫で関わります。AIツールを全面活用したAIネイティブ開発が前提です。要件定義、デザイン、設計、実装のあらゆる工程でAIツールを中心としたAIを活用し、開発を進めていきます。

## 具体的な業務内容
1. 新規プロダクト領域の0→1開発
* 同社アプリ内に搭載する新たな新規サービスの設計・開発
* 新たなお客様接点やチャネルの技術検証・プロトタイピング・本開発
* ゲーミフィケーション×ECの強みを拡張する新機能の企画・実装
2. AIネイティブな開発プロセスの実践・進化
* AIツールを起点とした開発プロセスを磨き上げ、PRDから一気通貫でAIに委任するプロセスの構築
* PRDをバージョン管理システム上で管理し、詳細仕様・実装コードを高精度で自動生成するフローの確立・改善
* デモを更新しながら仕様の実現度を確認するイテレーティブな開発サイクルの運用
* 少人数で最大のアウトプットを生み出す開発基盤の整備
3. 既存基盤との連携設計
* 既存のバックエンドAPI（Go / gRPC）との接続設計
* 認証・アカウント連携の設計
* 分析基盤の整備（イベントログ設計、KPI計測）

## この仕事で得られるもの
### CXO直下で新規プロダクトの0→1を経験
累計ダウンロード数・滞在時間トップクラスのユーザー基盤の上で、新規プロダクトをゼロから立ち上げる稀有な機会。CXOが直接チームを率い、意思決定が極めて速い環境で、プロダクトの方向性議論から実装まで一気通貫で携われます。

### AIネイティブな開発スタイルの最前線
AIツールを中心としたAI駆動の開発が標準。設計から実装まで一貫してAIを活用し、従来の数倍の速度でプロダクトを生み出す体験ができます。「実装計画」を策定しAIに委任する新しい開発プロセスの構築にも関わります。

### 新たなチャネル・プロダクトの技術的チャレンジ
既存のネイティブアプリに閉じず、Webアプリや外部プラットフォームとの連携を通じた新たなお客様接点の構築に取り組めます。ゲーミフィケーション×ECの独自性を活かしたバイラル設計や成長戦略に技術面から関わります。

### メガベンチャー出身の優秀なメンバーとの協業
開発組織は少数精鋭で、複数の大手IT企業やTechスタートアップ出身の経験豊富なシニアエンジニアが多く在籍。技術的に高いレベルのメンバーと協業できます。

## 開発環境・技術スタック
* 言語：TypeScript（フロントエンド）、Go（バックエンド / 既存基盤）
* フロントエンド：React / Next.js
* API：Protocol Buffers、gRPC（既存基盤との連携）
* インフラ：Google Cloud（Cloud Run、Cloud Firestore、Cloud Spanner等）
* モニタリング：New Relic、Cloud Monitoring、Cloud Logging
* 分析：Google Analytics、Firebase Analytics、BigQuery
* CI/CD：バージョン管理システム Actions、Cloud Build
* AI開発ツール：AIツール
* その他：バージョン管理システム、Notion、Figma、Slack
* 開発スタイル: アジャイル開発（1日5 9回のデプロイ、月間12回の施策リリース）

## 一緒に働く「人」と「技術文化」
* 業界トップクラスのエンジニアが集結
* 正社員・業務委託メンバー共に、大手IT企業やTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代のシニアメンバーが多数在籍しています。
* 「品質を上げるからこそ速く作れる」
* スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。
* 事業と顧客に近い距離で開発する文化
* PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やチームで追っているKPIの状況、対応方針などを深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビューなど）を重視し、顧客の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴です。

同社のバックエンドチームは、正社員・業務委託合わせて20名程度の少数精鋭で、APIトラフィック565倍・GMV35倍・DAU81倍という急成長を支えてきました。1日5 8回のデプロイ、月間12回の施策リリースという高頻度な開発サイクルを、小さなチームで回し続けています。グロースの角度をさらに上げ、より多くのお客様に価値を届けていくために、仕組みと体験の大幅なアップデートを続けている真っ只中です。事業が大きくなるにつれ、バックエンドチームへの要求も変わってきました。EC基盤の拡張・コンポーネント設計・Platform Engineering強化といった中長期の技術投資を進めながら、同時に走らせたい施策の数も増えています。この状況を打開するために、組織を段階的にスケールさせていくフェーズを迎えています。加えて、AI Native開発への移行が本格化しています。1人あたりのデイリーPR数は約1年間で1.1本から4.6本へ4倍超に増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージする状態となっており、この開発文化をチーム全体でさらに進化させるエンジニアリングマネージャーが必要なフェーズに来ています。システムアーキテクチャと組織の両方を次のフェーズへ引き上げる、技術と事業への熱量を持ったエンジニアリングマネージャーを募集しています。

同社サービスは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。累計ダウンロード数を突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっています。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用されている点です。同社独自の育成ゲームや投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、高い頻度で利用されているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた同社は、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、生活インフラです。同社は、小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。

開発組織の成果を最大化させることをミッションに、エンジニアリングマネージャーとして幅広い業務を担当します。特にバックエンド領域のエンジニアリングマネジメントを担当します。

エンジニアリング組織のマネジメント:
採用・育成・評価・目標設定を通じて、バックエンドチームのケイパビリティを引き上げます。メンバーのキャリア志向と事業のニーズを接続し、成長できる環境をつくります。

バックエンドの技術戦略立案と推進:
EC基盤のさらなる拡張・マイクロサービス化・Platform Engineering / SRE領域の強化といった中長期の技術投資の優先度判断と実行をリードします。技術的な意思決定において、エンジニアが納得できる根拠を示せることが求められます。

チーム生産性の継続的な改善:
開発フローのボトルネックを特定し、解決策を実行します。「品質を上げるからこそ速く作れる」という開発文化を体現・発展させます。

プロジェクト推進・ステークホルダーマネジメント:
PdM・デザイナー・QA・モバイルエンジニアと連携し、プロジェクトの人員配置と進捗管理を担います。CTOや経営陣へのエスカレーション・報告も適切に行います。

開発文化の醸成:
勉強会・輪読会・技術発表などのコミュニティ活動をリードし、エンジニアリング文化を外にも発信していきます。

このポジションで向き合う難題:
技術投資と機能開発スピードのバランス: 1日5 8回デプロイ・月12回施策リリースという開発サイクルをより向上させていくために、Platform Engineering強化や技術的負債の解消をどのタイミングでどの粒度で進めるか、事業サイドを説得しながら構想する力が必要です。

コンポーネント・サービス設計:
急成長に伴い、EC基盤や同社サービスの複雑性が増しています。大量のトランザクションに対応しながら、ドメイン分割・疎結合化を進める設計判断と推進力が問われます。

AI Native開発プロセスのチーム展開:
1人あたりのデイリーPR数が約1年で1.1→4.6本へ増加し、全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しました。これをさらに進化させ、AIを個人のスキルに留めずチーム全体の開発フローに組み込む仕組みをつくることが求められます。

仕事の魅力:
少数精鋭でトラフィック565倍を支えた技術基盤のEMになれる: わずか20名程度のチームでAPIトラフィック565倍の成長を支えてきた技術基盤をリードできます。「小さいチームでも大きな技術課題に向き合える」環境でEMとしての腕を試せます。

AI Native開発の最前線:
デイリーPR数4倍超・全PRの83%がAIレビューのみでマージという実績は、業界でも最先端の開発環境です。AI活用をチーム文化に根付かせる取り組みを、EMとして主導できます。

CTOと近い距離で、技術戦略に関与できる:
小規模組織のため、CTOと直接議論しながら技術戦略を描ける環境があります。戦略の起点となれるポジションです。

AIフル活用が前提の職場:
全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。AI活用したバックエンド開発の最前線を、チームとして追求できる環境です。

開発スタイル:
1チームあたり4 10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。バックエンドエンジニアは1チームに2 3名で、現在正社員・業務委託合わせて約20名が在籍しています。GoとGoogle Cloudを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。

開発環境・技術スタック:
モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています。
言語：Go...

## 業務概要
お買い物アプリを運営する企業でのポジションです。同社は発見型ソーシャルECアプリを提供しており、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは異なり、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供しています。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場を創造しています。

累計ダウンロード数を突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっています。特に、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用されている点が特徴です。作物育成ゲーム機能や投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、高い頻度で利用しているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

同社は「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」を創造する企業です。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことを目指しています。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。

変化を力に変えてきた同社は、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。

## 具体的な業務
職能混合チーム（PdM・デザイナー・エンジニア・QA）に加わり、仕様検討からリリース・効果分析まで一貫して担当します。入社後はAndroidエンジニアとして強みを発揮しながら、AI活用でiOS開発にも領域を広げ、将来的には両OSを担当する「二刀流」スタイルでの活躍を期待しています。

1. Kotlinを用いたAndroidアプリの設計・開発・保守・運用
Jetpack ComposeによるUI実装を中心に、アーキテクチャ設計から実装・運用まで全般を担当します。
2. Swiftを用いたiOSアプリ開発
SwiftUIによるUI実装を含む、Android側の知見を活かしたiOS開発にも関与します。
3. AIを活用した両OS開発の最適化
Claude等のAIツールを活用し、実装計画策定・コード生成・レビューを効率化します。
4. モバイルアーキテクチャの設計・推進
ドメイン分離や開発並列性向上に向けたアーキテクチャ刷新を主導します。技術選定・設計判断をオーナーシップ高く推進します。
5. 要件定義からリリース・効果分析までのプロダクト開発全般
PdM・デザイナーと密に連携しながら、事業数値とKPIに基づいた開発を進めます。

## このポジションで向き合う難題
* **「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理**
作物育成ゲーム機能の育成状況・ソーシャル連携・ECの購買データがリアルタイムに絡み合うUI/UXを、Jetpack Composeで整合性を保ちながら実装する高難度課題があります。
* **ドメイン分離による開発並列性の向上**
チーム数の増加に合わせ、各チームが独立して高速デプロイできる疎結合で認知負荷の低いモバイルアーキテクチャへの刷新を推進中です。
* **AI Nativeな「二刀流」開発プロセスの確立**
1名のエンジニアがiOS・Android両OSを開発するスタイルにおいて、AIを活用した認知負荷の低減と両OSの品質最大化を両立する次世代ワークフローを構築します。
* **大規模トラフィック下でのパフォーマンス最適化**
高い滞在時間を支えるため、アプリが落ちる原因の特定や動作の高速化、メモリの最適化など「信頼性の高いアプリ」を追求し続けます。

## ポジションの魅力
* **モバイルアーキテクチャを自分の手で設計できる**
少数精鋭チームだからこそ、「自分が設計したアーキテクチャの上でプロダクトが動いている」という手触り感を持って開発できます。大人数チームでの分業では得られない、技術設計への深い関与と裁量がある環境です。
* **AI Nativeな「二刀流」開発の最前線に立てる**
全エンジニア・PdMへのAIフル活用を義務化している組織で、iOS・Android両OSをAIで効率化しながら担当する そのワークフロー自体を自分で設計できます。「AI時代のモバイル開発はどうあるべきか」を実践しながら問い続けられる環境は希少です。
* **EC×ゲーム×ソーシャルという複雑なドメインで技術を磨ける**
購買・ゲーム・SNS投稿・AIレコメンドが一つのアプリの中で絡み合う複雑な状態管理は、従来のECアプリとは次元の異なる技術的面白さがあります。高難度の課題を高速リリースサイクルの中で解き続けることで、エンジニアとしての地力が上がります。

Go/Google Cloud(Cloud Run,Cloud Spanner, etc)を用いた、同社サービスのサーバーサイド開発全般を担当いただきます。1チーム4 7名の職能混合チーム（PM、デザイナー、エンジニア、QAなど）の一員として、要件定義・設計・実装・リリース・運用まで一気通貫で担当いただきます。

機能開発
PdM・デザイナー・モバイルエンジニア・QAと連携し、新機能の設計から実装・リリースまでをオーナーシップを持って推進します。

技術基盤の改善
ドメイン分割・コンポーネント設計・Platform Engineering / SRE強化といった技術課題にも積極的に関わります。コードを書くだけでなく、チームの開発生産性を上げる仕組みづくりにも貢献が期待されます。

AI Native開発の実践
Cursor・Claude・Codex等のAIツールをフル活用し、設計・実装・レビューのすべてにAIを組み込んだ開発スタイルを体現します。「AIを使える個人」ではなく「AIを組み込んだチーム」を一緒につくります。

このポジションで向き合う難題

コンポーネント・サービス設計
急成長に伴い、EC基盤や同社サービスの複雑性が増しています。数億規模のトランザクションに対応しながら、ドメイン分割・疎結合化を進める設計判断が求められます。

基盤の刷新
EC基盤を将来的に内製化するロードマップが進行中です。スケールと品質を両立した設計・実装力が問われます。

Platform Engineering / SRE領域の強化
Observabilityの向上・自動化基盤整備・SLI/SLO運用の本格化など、インフラと開発の境界を越えた取り組みが求められます。

AI Native開発プロセスのさらなる進化
AIレビューのみでマージする実績をさらに伸ばすための仕組みと文化を、自身が体現しながらつくります。

仕事の魅力

少数精鋭で急成長を支えた技術基盤で働ける
少数精鋭のチームで急成長を支えてきた技術基盤に、エンジニアとして直接関われます。「小さいチームでも大きな技術課題に向き合える」環境です。

AI Native開発の最前線
AIレビューのみでマージする実績は、業界でも最先端の開発環境です。AIを道具として使うのではなく、開発文化として根付かせているチームで働けます。

AIフル活用が前提の職場
全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も同社が負担します。AIを使った開発の最前線を、チームとして追求できる環境です。

開発スタイル

1チームあたり4 10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。
要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。
バックエンドエンジニアは1チームに2 3名で、現在正社員・業務委託合わせて約20名が在籍しています。
GoとGoogle Cloudを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。

開発環境・技術スタック
モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています。
言語：Go
インフラ：Google Cloud（Cloud Run、Cloud Spanner、Pub/Sub等）
通信：gRPC、Protocol Buffers
CI/CD：GitHub Actions、Cloud Build
構成管理：Terraform
モニタリング：Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Trace
分析基盤：BigQuery、Looker Studio
AI/LLMツール：Claude、Codex、Cursor、Gemini、GitHub Copilot（全員分予算あり）
その他：GitHub、Slack、Notion、Figma
開発スタイル：アジャイル開発（高頻度なデプロイ、月間多数の施策リリース）

一緒に働く「人」と「技術文化」

直属上司：エンジニアリングマネージャー
メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代シニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。
モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。
「品質を上げるからこそ速く作れる」
スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。
AI Native開発の実践
AIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。
事業と顧客に近い距離で開発する文化
PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー）を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。

キャリアパス
入社後はバックエンドエンジニアとして機能開発・技術基盤の両輪を担いながら、テックリード・エンジニアリングマネージャーなどへステップアップできる可能性がございます。
急成長スタートアップでのEC基盤開発・AI Native開発の実績は、エンジニアとして高い市場価値につながります。

入社後3ヶ月の期待値（オンボーディング）
入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。
1ヶ月目：環境適応と小さな成果
チームや周辺組織にとにかく慣れていただきます。
既存のGoコードベースとアーキテクチャのキャッチアップをしていただき、軽微な機能追加やバグ修正を通じて、リリースフローを回せるようになっていただきます。
終盤には、徐々に大きめの機能開発や技術課題に携わっていただきます。
2ヶ月目：機能開発のオーナーシップ
特定の大きめの機能開発の、仕様検討から実装・リリースまでを自主的にリードしていくことにチャレンジいただきます
3ヶ月目：技術課題など、より大きな課題への対応
チームや組織全体の開発効率を上げるには？技術的な課題で優先するべきものは？など、開発文化や技術に関する意思決定に関わっていただくことを期待しています。

データ活用ニーズの明確化から、パイプライン設計・構築、BIツール整備、運用保守まで、データエンジニアリング領域を一気通貫で担当します。

1. データ基盤の設計・構築
収集データの仕様決定、データモデリング、ETL/ELTパイプラインの設計・構築を担います。リアルタイム性・正確性・セキュリティ・ガバナンスなど非機能要件の定義と実装も含みます。

2. 全社のデータ活用支援
PdM・マーケ・CSなど各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、BIツール（Looker Studio等）の設計・構築や、分析業務の一部も担当します。「データを使いたいが使えない」を組織から減らす役割です。

3. 運用・監視基盤の整備
モニタリング・アラート設計など、安定したデータ基盤を維持するための運用体制を構築・実運用します。

4. ML基盤の整備
AIレコメンドエンジンをはじめとした機械学習の活用に向けたデータ基盤整備も担当します。MLエンジニア・データサイエンティストと連携し、特徴量基盤やデータパイプラインを設計します。

このポジションで向き合う難題:
* 利用者が増えるほど複雑化するガバナンス設計
PdM・マーケ・CS・エンジニアなど、データを使う職種と用途が増え続けています。誰もが正しくデータを使える状態を維持するガバナンス設計と、基盤のスケーリングを同時に進める必要があります。
* 一人目として「標準」を自分でつくる責任
専任のデータエンジニアがいなかった組織に、最初に入るポジションです。正解がない状態から、データ基盤の設計思想・命名規則・品質基準・運用ルールを自分で定義していくことが求められます。
* AI時代ならではの基盤構築
AI時代ならではの基盤の保守・運用方法、データ分析手法の検討とそれをささえる基盤の構築などが求められます。

仕事の魅力:
* 基盤設計の全権を持てる「一人目」の醍醐味
既存の設計に縛られることなく、データ基盤のアーキテクチャを自分で描けます。急成長プロダクトのデータ基盤を「最初の専任者」として設計した実績は、キャリアの強力な資産になります。
* リアル購買データを扱える
EC・ゲーミフィケーション・ソーシャル・広告・AIレコメンドが交差するプロダクトが生み出す、多種多様なデータを扱えます。購買・行動・在庫・マーケ効果など、学術的にも希少なデータセットへの関与経験が積めます。
* データ活用が文化として根付いている組織
各職種が自分でSQLを書いてデータを分析するカルチャーが既にあります。「基盤を作っても誰も使わない」問題とは無縁で、作ったものがすぐ組織の意思決定に直結します。
* CTOと直接議論できる距離感
直属上司はCTOです。データ基盤の技術選定・投資判断を、経営に近い立場で議論できます。

【ミッション】
当社の中核事業を支える「クラウドサービス」を提供します。

【主な業務】
IaaS／KaaSのスペシャリストとして、関連部署と連携し、ガバナンスの効いた自社プライベートクラウドの開発・運用をリードします。

【具体的な業務】
＜当社の社内インフラにおけるプライベートクラウドに関する下記業務＞
・企画・設計・導入・運用高度化を推進し、エコシステム構築や社内標準を実現
・社内向け事業の成長を促す戦略の提案
・継続的な機能改善や新規機能に向けた対応

【業務概要】
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。その中でも同社は、グループ会社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。

グループ全体のデータマネジメント健全化を技術面から下支えする、プレイング主体のデータエンジニアのポジションです。本ポジションは、マネジメントに特化するのではなく、高い専門性を活かして自ら手を動かし、データ分析基盤の構築やデータの整備をリードする役割です。社内のインフラエンジニアやデータサイエンティストと連携するだけでなく、グループ側のデータマネジメント組織とも直接コミュニケーションを取りながら、理想的なデータ環境を実装していただきます。

【具体的な業務内容】
データエンジニアリングおよびアナリティクスエンジニアリングのスペシャリストとして、以下の業務をプレイングの軸として遂行いただきます。
1. 独自のR&D環境・データ分析基盤の構築と運用：
* モダンデータスタックを活用したELT基盤の設計・実装
* ロール設計、権限設計、セキュリティ設定などのデータガバナンス整備
2. データ整備とパイプライン実装：
* 実データの探索やデータオーナーへのヒアリングを通じた、データ仕様の解明・整理
* 上流の仕様変更に耐え得るデータ構造への再設計、およびdbt等を用いたELTパイプラインへの実装と運用・監視
3. グループ側データ基盤の整理と上流調整：
* グループ側のDMO組織と連携した、データデリバリーに関する課題への対処
* 上流システムの改修情報からデータリネージを辿り、影響範囲を自ら特定・文書化
* 分析側とシステム側双方の言語を理解した、データオーナー組織との仕様確認や調整の主導
4. 分析プロセスの標準化実行
* DevOps、DataOpsの観点からデータ分析組織における技術標準・推進フローの設計とチームへの浸透

【ポジションの魅力】
* 社会的影響力の大きい大規模データを扱う手応え
* 西日本最大級のインフラを持つグループの膨大なデータを対象に、自らの技術力で価値を生み出す仕組みを作ることができます。
* モダンデータスタックを駆使した基盤構築の裁量
* 自由度の高い独自のR&D環境において、Snowflakeやdatabricks, open table format, dbt-fusionなどのモダンな技術を用いた理想的な基盤を技術スタックの選定やアーキテクチャ設計などのレイヤから関わることができる環境です。
* 技術とビジネスをつなぐハイブリッドな経験
* 開発だけを切り出して請け負うのではなく、事業の背景を理解から上流調整、実装、運用まで一気通貫で担当します。分析組織とシステム組織の間をつなぐ経験を積めるポジションです。

【ミッション】
主にSaaS領域に対して事業を推進するとともに、Microsoft365、Google Workspaceの2大グループウェア導入に関わる技術支援

【主な業務】
・Microsoft365、Google Workspaceおよびそれらに付随するシステムにおける技術支援（提案、要件定義、設計・構築）
・上記に関わるプロジェクトマネジメント業務

【具体的な業務】
下記ソリューションにおける提案、設計・構築、プロジェクトマネジメント業務
・Microsoft365 E3／E5／E7（Exchange Online、SharePoint Online、Teams、OneDrive、Entra ID、Entra Suite、Intune、Power Platform、各種Defender、Purview、Agent 365、Information Protection）、Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Copilot Cowork、Power Platform
・Google Workspace、Google Workspace with Gemini、Chrome Enterprise、Gemini Enterprise
・LINE WORKS
・上記に付随するサードパーティーソリューション（Okta、HENNGE、GluegentGate、ActiveGate、CloudGate、Migration Wiz、Fly、Cloud Governanceなど）

仕事の魅力
・通信領域の安定した事業／収益基盤があり、そのうえでソリューション事業となるMicrosoft365、Google Workspaceを一貫して提供することが可能
・提案から設計・構築まで一気通貫での業務経験を積むことができる
・ベンダーロックインではなく、顧客にとってより最適なサービスやソリューションを弊社が選択しお客様へ提供できる
・顧客企業規模としてはSMB（500ID）以下〜大規模（100,000ID）まで、幅広い顧客層にリーチでき、個々のレベルに応じたスキル／知識の醸成が可能
・Microsoft、Googleの技術者との綿密な交流を通じて、最新の技術に触れる機会も数多くあり、特にAIに関するサービスに触れる機会も多い

社内コンサルタントと国内最大級のフリーランス人材基盤を戦略的に活用し、クライアント企業の高度な課題に対応するコンサルティングファームでのポジションです。コンサルタント/エンジニアとフリーランスを組み合わせた機動的なチームを組成してクライアントの経営課題を解決する独自の事業モデルで急成長を続けており、グループ連結で急速な売上成長を継続しています。

セキュリティ案件におけるマネージャーとして、案件に主体的に参画しながら、プロジェクト推進、顧客対応、品質確保、チームとしての再現性向上を担うポジションです。単なる組織運営・進捗管理に留まらず、プロジェクトマネジメントやPMOの立場での案件推進、あるいは専門性を活かしたコンサルティング支援を通じて、主力領域や取り扱い製品の拡大、チーム体制の組成や案件価値向上に貢献いただくことを期待します。

・主力領域の導入案件・運用保守案件における案件リード、提案活動
・主力領域に関連した顧客要件の整理、提案支援、設計方針の整理、体制・進行計画の策定などのプリセールス・技術支援活動
・主力領域の製品導入案件におけるプロジェクトマネージャー/リーダーとしてプロジェクト推進、顧客対応、課題整理、進捗管理
・主力領域の製品導入案件におけるPMOの立場での案件参画を通じた、全体推進、課題管理、関係者調整、報告支援
・主力領域に関連した運用保守案件における運用監視マネージャーとして運用整理、手順・フロー整備、課題管理、改善提案
・専門性を活かしたコンサルティング支援、顧客課題整理、技術・運用観点からの改善提案
・若手・中堅エンジニアの育成、レビュー、アサイン支援
・標準成果物、テンプレート、ナレッジの整備・横展開
・必要に応じて、インフラ/NW系を含む関連案件への参画や周辺領域との橋渡し

“世界の半導体メーカーとの共創でソリューションを提供するチームを牽引してみませんか？”
先端半導体の研究開発から生産を牽引している世界的企業のパートナーとなり、最先端デバイス・パワーデバイスに対する計測ニーズの探索、顧客の要求するアプリケーションの創出、学会発表等の企業プレゼンスの向上など対応頂く業務は幅広いです。今までのご経験を活かし、半導体業界を牽引する人財になりたい方を募集しております。

【職務内容】
評価ソリューション開発部にて、半導体ウェーハ向け電子ビーム計測検査装置、光学式ウェーハ検査装置のアプリケーションエンジニアチームのマネージメントを担当いただきます。
顧客の製品開発のために当社製品でどのようなことができるか、どのようなアプリケーションを搭載したら顧客ニーズにマッチするのか等、顧客の開発プロセスに合わせたソリューション開発、創生や技術の方向性の見極めを行います。

【具体的ミッション】
マネージャーのミッションは以下の様に多岐に渡りダイナミックです。
・ワールドワイドの大手半導体メーカーで稼働している当社装置が顧客の課題解決に貢献できるよう、顧客のニーズ・課題をタイムリーに理解し、そのニーズ・課題を社内の開発側に伝え開発にフィードバックします。
・大手半導体メーカーとのアーリーコラボレーションのマネージメントを行います。
・営業、現地法人等関係部署と折衝しソリューションを最適な提供時期に落とし込みます。
・顧客とソリューション提供について交渉も行い、開発スケジュールへのインパクトを防ぎます。
・技術の方向性を見定めたうえでのロードマップの策定します。
・テクニカルレビューミーティングも主管として運営し、顧客のニーズや課題を会社幹部、開発部門、現地法人などへの橋渡しの中心的役割を担います。

【アプリケーションエンジニアへの期待】
今後どのような機能・装置が必要になるのかといったR&Dの方向性を明示するためには、顧客現場の情報・要望を正確かつスピーディに掴むことが重要です。そのため、顧客との直接接点を持つアプリケーションエンジニアへの期待は非常に大きく、顧客の課題を発掘することにより当社装置の価値向上・技術進歩へと導く重要なポジションです。まずは入社2〜3年後、顧客アカウント（アプリケーションエンジニア）チームもしくはソフトウェア開発チーム のリーダーとしてチームを取り纏めていただき、将来的には管理職として組織を牽引する存在へと成長していただきたいと考えています。

【アプリケーションエンジニアマネージャーへの期待】
今後どのような機能・装置が必要になるのかといったR&Dの方向性を明示するためには、顧客現場の情報・要望を正確かつスピーディに理解することが重要です。そのため、顧客との直接接点を持つアカウント（アプリケーションエンジニア）チームのマネージャーは当社装置の価値向上・技術進歩へと導く非常に重要な職務と言えます。将来的には複数のアカウント（アプリケーションエンジニア）チームをまとめる管理職として組織を牽引する存在へと成長していただきたいと考えています。

【仕事の魅力】
当社の半導体用計測検査装置（CD-SEM）は世界No.1シェアを獲得しています。これは常に次世代を見つめ、顧客価値を創造し新たな技術に取り組んでいる証だと考えています。トップシェア企業だけが持つ最先端技術のプロフェッショナルとして、世界中の優秀な技術者とコミュニケーションを取りながら、業務を推進することができます。
一方で、ウェーハ検査装置チームは世界No.1シェアを目指し、更なる技術革新を追求するチャレンジングなチームです。常に攻めの姿勢で斬新な技術やアイデアを積極的に採用し、トップシェア企業からシェア奪取に挑戦しており、エンジニアとしてのやりがいがあります。
また、当社はハイテク・ソリューション事業におけるグローバルトップをめざすため、最先端・最前線の技術を創造し、顧客および市場ニーズにスピードを持って応えることを目標としています。顧客から選ばれ続けるため、あくなき技術革新を追求する気概にあふれたチームをマネージメントする魅力にあふれた仕事です。

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品】
ナノテクノロジーソリューション事業統括本部は、『未来を、ともに創り、ともに変えていく』を事業ビジョンとし、知る力と最先端のテクノロジー、データの力を駆使し、顧客・パートナーと共に未来を創り、変えていきます。
半導体技術革新に貢献し、持続可能な社会を実現することで、全ての人々のWell-beingを高め、よりよい未来を子どもたちに残します。

【グローバル展開】
顧客が世界大手半導体メーカーため、活躍の舞台はグローバルに拡がっています。
部署には外国籍の社員が2割程度在籍し、そのうち管理職も複数名で多様性が高い職場です。
また、コロナによる渡航制限がない場合、主にアジア圏、欧米で年に4~10回の海外出張があります。
そのため、グローバルに活躍するエンジニアになりたい方にとっては最高の環境です。

【働き方】
勤務はハイブリッド勤務を前提にしており、業務・グループに応じて出勤率は様々です。在宅勤務も可能です。

AIを活用した開発が急速に広がる中で、セキュリティに求められる役割も大きく変わり始めています。同社は、生成AIを開発の前提に据え、開発生産性の向上だけでなく、AIを組み込んだアプリケーションや新たなサービスの開発に取り組んでいます。一方で、AIの活用領域が広がるほど、情報管理やアクセス制御、クラウド環境の保護、AI特有のリスクへの対応など、これまで以上に高度なセキュリティが求められます。セキュリティを開発の最後に確認するのではなく、企画や構想、アーキテクチャ設計の段階から組み込み、安心してAIを活用できる環境をつくることが重要だと考えています。
そこで今回、先端技術の研究とクライアントワークの両面に携わりながら、同社のセキュリティ領域を牽引していただけるセキュリティエンジニアを募集します。決められた対策を実行するだけではなく、「これからのAI・クラウド時代に、セキュリティはどうあるべきか」を考え、自ら方針を示し、周囲を巻き込みながら形にしていただくポジションです。まだ完成された環境ではありません。しかし、AI活用はすでに本格的に動き始めています。この変化の中心で、同社およびお客様のAI活用をセキュリティの側面から支え、新たなセキュリティのあり方を一緒につくっていただける方を募集します。

先端技術を扱う組織のセキュリティエキスパートとして、AI・クラウドを活用したシステムやサービスのセキュリティ強化を推進していただきます。社内における技術調査や研究、セキュリティ方針の検討に加え、クライアントワークでは、お客様の課題整理、セキュリティ要件の策定、アーキテクチャ設計、対策の提案・実装支援まで幅広く携わります。特定の製品や決められた手順に沿って対応するだけではなく、お客様の事業やシステムの特性を踏まえ、リスクと利便性のバランスを考えながら、最適なセキュリティのあり方を設計していただきます。また、生成AIの業務活用やAIを組み込んだアプリケーション開発が広がる中で、データの取り扱い、アクセス制御、プロンプトインジェクション、機密情報の漏えいなど、AI特有のセキュリティリスクについても調査・検討を進めます。本ポジションには、セキュリティに関する専門性を発揮するだけでなく、エンジニアやプロジェクトマネージャー、コンサルタント、お客様と連携しながら、セキュリティを開発やプロジェクトの中に定着させていくことを期待しています。

【主な業務】
* AI・クラウドを活用したシステムにおけるセキュリティ方針、要件、アーキテクチャの検討
* お客様の事業やシステム環境を踏まえたセキュリティ課題の整理、リスク評価、改善提案
* クラウド環境における認証・認可、アクセス制御、ネットワーク、ログ管理などの設計・レビュー
* Webアプリケーション、クラウド基盤に対するセキュリティレビュー、脅威分析、脆弱性対策
* 企画、要件定義、設計、開発、運用の各工程におけるセキュリティ支援
* DevSecOpsやセキュア・バイ・デザインの考え方を取り入れた開発プロセスの整備
* 生成AI、AIエージェント、AIを組み込んだアプリケーションに関するセキュリティリスクの調査・研究
* AI活用におけるデータ管理、権限管理、ガードレールなどの設計・検討
* セキュリティに関するガイドライン、標準、ナレッジの整備
* 社内エンジニアやプロジェクトメンバーに対するセキュリティ面での助言、教育、技術支援
* セキュリティ関連サービスやソリューションの企画、提案

【利用技術】
* 生成AI・AIコーディングツール
* AWS / Microsoft Azure / Google Cloudなどのクラウドサービス
* IAM、認証・認可、暗号化、鍵管理、ログ管理などのクラウドセキュリティ技術
* Docker / Kubernetesなどのコンテナ・クラウドネイティブ技術
* Git / GitHub、CI/CDなどの開発・運用環境
* Java / Python / TypeScriptなどを用いたWebアプリケーション開発環境
* セキュリティ診断、脆弱性管理、監視・分析に関する各種ツール
※特定の製品や技術に限定せず、プロジェクトや課題に応じて必要な技術を柔軟に取り入れる方針です。

【ポジションの魅力】
* AI・クラウド時代のセキュリティを上流から設計できる
* 企画や要件定義、アーキテクチャ設計の段階から関わります。セキュリティを後付けではなく、システムやサービスの前提として組み込めます。
* 研究とクライアントワークの両面に携われる
* 最新のセキュリティ動向を調査・研究しながら、実際のお客様の課題解決にも取り組みます。技術を実践につなげ、専門性を高められる環境です。
* 多様なセキュリティ課題に向き合える
* 業界を限定せず、クラウド、Webアプリケーション、生成AIなど、幅広いテーマに携わります。多様な案件を通じて経験を積み上げられます。
* 全社をあげてAI活用に取り組んでいる
* 全社員に生成AIツールを配布し、経営主導でAI活用を推進しています。AI活用が広がる環境で、AIセキュリティに本格的に取り組めます。
* セキュリティ領域の中核として組織づくりに関われる
* 完成されたルールを運用するのではなく、セキュリティ方針やガイドライン、開発標準を自ら考え、組織やプロジェクトに反映できます。

具体的な業務
研究開発部門のPlatformエンジニアとして、40名超の研究員・エンジニアが利用するCDE（Cloud Development Environment）／Job基盤と、100以上のサービスが稼働するマイクロサービス基盤の設計・構築・運用を担います。

「OSSを入れるか、自前で作るか、Enablementで開発者に委ねるか」「どこに複雑さを置くか」という意思決定を日常的に行います。その意思決定を通して、生産性と信頼性の向上に貢献している状態まで責任を持つポジションです。

主な仕事
EKS・CI／CD・可観測性基盤・FinOpsなど、研究開発部全体の基盤を設計・構築・運用する
CDE／Job基盤（Coder + Kueue）の設計・運用を通じて、研究員・エンジニアが安全かつ効率的にGPU／MLワークロードを実行できる環境を提供する
SLO設計・インシデント対応・アラート設計を通じて、サービスの安定稼働を維持する
IaCパターンの横展開・設計レビューを通じて、開発チームが自律的に動ける状態を作る
必要に応じてML基盤・機械学習領域に踏み込み、機械学習エンジニア・ML Architectと協働する

本ポジションの魅力
このポジションで積める経験
100以上のサービスが稼働するマイクロサービス基盤と、研究開発組織向けのCDE／Job基盤という、性質の異なる二つのプラットフォームを同時に扱う経験
GPUワークロード、マルチテナント分離、コスト最適化など、研究開発組織特有の課題に取り組む経験
機械学習エンジニア・研究員と日常的に協働し、MLの文脈にもキャッチアップできる環境

こんな方に向いています
自分の意思決定が、組織のアウトプットに反映される環境で働きたい方
信頼性だけでなく、プロダクトの成果に近い場所で基盤に向き合いたい方
インフラだけでなく、MLの文脈にも関わっていきたい方
CDE／Job基盤やマイクロサービス基盤を、責任を持って育てたい方

エンタープライズ顧客に対し、オンプレミス環境からAWS/GCP等へのクラウド移行に加え、クラウドネイティブなアーキテクチャを前提としたアプリケーション開発・モダナイゼーションを技術面からリードします。
新規立ち上げとなるクラウド技術チームの中核人材として、アーキテクチャ設計、開発基盤の整備、アプリケーション開発方針の策定、CI/CD環境構築、技術標準化などを担当します。
まずはERP周辺のサブシステムを対象としたクラウド移行・導入案件から着手し、将来的には大規模なクラウド活用・アプリケーションモダナイゼーション案件へ領域を広げます。
オンプレミス中心のSIから、クラウドネイティブ技術、アジャイル開発、AI活用を取り入れた開発スタイルへの変革を、技術面から牽引するポジションです。
グループ全体のクラウド技術を牽引するアーキテクト集団の中核として、顧客の事業課題を解決に導くFDE（Forward Deployed Engineer）やPMなど、多様なキャリアパスが描けます。

【業務概要】
Google Cloudを基盤とした主力SaaSのアプリケーションアーキテクチャ設計・技術選定を担当します。生成AI・RAG技術を活用し導入顧客に最適なスケーラブルで高性能なクラウドネイティブシステムを構築します。
【具体的な業務】
※現状は導入時にカスタマイズ開発を前提としています。
・生成AI・クラウドネイティブなアプリケーションアーキテクチャ設計
・セキュリティ・課金・キャパシティ等の非機能要件を俯瞰した技術選定
・CI/CDを含むモダンな開発プロセスの実装
・大規模運用を見据えた安定稼働システムの実現
・ビジネス要件をアプリケーションへ具体化し技術提案
【ポジションの魅力】
・グループ会社ならではの安定した経営基盤
・リモート週3回、フルフレックスの働きやすい環境
・最新のクラウドAI技術開発経験を積める
・生成AI技術を活用したRAG・Bot系開発に携われる

エンタープライズ顧客に対し、オンプレミス環境からAWS/GCP等へのクラウド移行に加え、クラウドネイティブなアーキテクチャを前提としたアプリケーション開発・モダナイゼーション案件を推進するポジションです。
新設するクラウド技術牽引チームの中核人材として、プロジェクトマネジメント、アーキテクチャ設計、技術標準化、メンバー育成などをお任せします。
まずはERP周辺のサブシステムを対象としたクラウド移行・導入案件からお任せし、将来的には大規模なクラウド活用・アプリケーションモダナイゼーション案件へ領域を広げていただきます。
オンプレミス中心のSIから、クラウドネイティブ技術、アジャイル開発、AI活用を取り入れた開発スタイルへの変革を牽引いただくポジションです。

安定した経営基盤のもと、オンプレミス中心のSIからクラウドネイティブ開発への変革を推進する新規チーム立ち上げポジションです。
既存案件のクラウド移行に留まらず、技術標準の策定、アーキテクチャ設計、メンバー育成など、組織づくりにも関与できます。リモートワークやフルフレックスを活用しながら、裁量を持って働ける環境です。

同社は30カ国以上に広がる統合されたグローバルネットワークを持つ金融サービスグループです。日本のIT部門は25以上の国籍の従業員が働く多様な環境であり、グローバルホールセール（グローバルマーケットおよび投資銀行業務）と日本のウェルスマネジメントビジネス向けの技術サポート、アプリケーション開発、システム変更の実装を行っています。同社は競争力のある従業員福利厚生、トレーニング、スキルアップの機会を提供し、多様性、公平性、インクルージョン、従業員の健康と幸福の促進にコミットしています。

業務概要:
グローバル執行サービス技術部門は、同社のホールセールITとして、世界65以上の市場のクライアントにブローカレッジサービスソリューションを提供しています。高度な電子取引戦略、経験豊富なハイタッチ取引グループ、トップランクのコミッション管理サービス、受賞歴のあるデスクトップ取引プラットフォーム、そして洞察に満ちた分析、コンテンツ、独自の流動性への比類ないアクセスを通じて、機関投資家が全体的な取引コストを削減し、最終的に投資パフォーマンスを向上させるのを支援しています。
同社独自のアルゴリズム取引システムは、クライアントの多様な取引スタイルと目標に対応します。このプラットフォームは、グローバルで1日あたりクライアントの注文フローの大部分を取引し、同社にとってビジネス上重要なシステムです。グローバルでイベント駆動型のマルチアセット取引戦略のコアセットを提供し、行動を洗練するための定期的に更新されるコンポーネント戦術と広範な制御のライブラリを展開しています。クライアントは特定の目標に合わせて戦略を容易に調整できます。
チームはクオンツと密接に連携し、新しい戦略を市場に投入し、同社のアルゴリズム提供ポートフォリオを常に進化させています。この役割には、ミッションクリティカルで高度に進化するシステムにおける深い経験を持つ優れた技術者が求められます。

具体的な業務:
日本におけるGESテクノロジーの地域責任者として、GESに関連するすべての地域技術要件の主要な連絡窓口を務めます。
低遅延執行取引分野で新しい機能を構築・提供する開発チームを率います。
取引プラットフォーム全体の設計とアーキテクチャに関与します。
グローバルな投資銀行または同様に複雑な取引環境におけるセルサイドの経験は高く評価され、マルチアセットクラスへの露出は特に有利です。FXまたは低遅延ソリューションを必要とするその他の電子取引ビジネスのサポート経験は特に関連性が高いです。
規制された企業ガバナンスフレームワーク内で運用し、インフラストラクチャがサイバーセキュリティ、回復力、運用リスク基準に準拠していることを確認する実証された経験。
日本の金融業界フォーラムに参加し、東京証券取引所の技術的方向性に影響を与えます。
日本の金融業界規制当局であるJFSAと連携します。
グローバルに分散したエンジニアリングチームを率い、組織の変革、近代化、運用モデルの進化を導く実証された能力。

ポジション・部門の魅力:
グローバルな金融サービスグループの一員として、多様な国籍の従業員と共に、グローバルなビジネスに貢献できます。ミッションクリティカルで高度に進化する電子取引システムに携わり、最先端の技術と戦略開発に貢献する機会があります。また、日本の金融業界の方向性に影響を与え、規制当局との連携を通じて、業界全体に貢献できるやりがいのあるポジションです。

業務概要:
金融機関などから受注した暗号資産の売買に関して、ポストトレード業務（コンファメーション、約定照合、決済指図、仕訳）のオペレーション企画・設計を行います。
信託銀行との業務委託に関する協議・交渉の窓口（業務方法書記載事項への対応、報告体制の設計等）を担当します。
アセットマネジメント会社・信託銀行等、関係各社間の業務フロー全体の設計・調整を行います。
規制要件（信託業法、資金決済法、犯罪収益移転防止法等）を踏まえた業務プロセスの構築を行います。
上記業務の将来的なシステム化に向けた要件定義・業務要件の整理を行います。

ポジションの魅力:
暗号資産と信託実務という新領域をゼロから設計できます。暗号資産を組み入れた金融商品は日本においてまだ黎明期であり、信託銀行での受託資産管理の経験を活かし、新しいアセットクラスに対応したカストディの「あるべき姿」をゼロから設計できます。
信託銀行・アセットマネジメント会社との対話の最前線に立てます。大手信託銀行やアセットマネジメント会社との協議において、暗号資産トレード実務の専門家として同社を代表する役割を担います。暗号資産業界と伝統的金融業界の橋渡しとなる希少なポジションです。
オペレーション設計からシステム化まで一貫して携われます。業務フローの設計からシステム要件の定義まで、オペレーションの全体像を描くことができます。将来的にはチームの立ち上げ・拡大にも関与できます。
暗号資産と伝統金融の融合領域で専門性を築けます。信託実務の知見と暗号資産の技術的特性を組み合わせた、国内でもほとんど前例のない専門領域でキャリアを構築できます。

同社の音声AI Agentを支える基盤を、自分の手で立て直すポジションです。コールセンター向け音声AI Agentのサービス群は、オンプレ環境とクラウド環境の両方で稼働しています。本ポジションはこのうち、データセンターに構築されたオンプレサーバー基盤の上で動くサービスの運用を担います。これまで特定の担当者に支えられてきたこの基盤運用を引き継ぎ、属人化を解消し、誰もが安心して運用できる体制へと立て直すことがミッションです。派手さより、確かさ。日々の安定稼働を守り抜く仕事に、正面から向き合える方を求めています。

【具体的な業務】
同サービスのサービス群はオンプレ環境とクラウド環境が混在しており、本ポジションが担当するのはオンプレ環境で稼働しているサービスの運用・監視・改善です。
1. オンプレサーバー基盤の運用監視: データセンターに構築されたオンプレサーバーの日常監視・ヘルスチェック・キャパシティ管理
2. 障害対応: 一次切り分け、復旧対応、恒久対策の検討・実装
3. 保守・メンテナンス: 定期メンテナンス、パッチ適用、機器更改対応（通信交換機・PBX等、音声基盤特有の専用機器に触れる可能性があります）
4. 運用自動化・トイル削減: Python・Goを用いた運用スクリプト・ツールの開発による定型作業の自動化
5. 属人化解消のための体制構築: 運用手順・障害対応ノウハウのドキュメント化、引き継ぎ体制の整備
6. （将来的な発展領域）: 基盤の安定運用を土台に、クラウド活用や基盤刷新の検討に関わる可能性があります

【ポジションの魅力】
長年運用されてきたことで属人化しているオンプレ運用環境を、Agentic SRE（AIエージェントを活用したSRE）の形にトライ・刷新していけることが、本ポジションならではの挑戦です。手作業・暗黙知に頼ってきた運用を、形式知化から一歩進めて、AIエージェントによる自動化・省力化された運用体制へと作り変えていくプロセスを、自分の裁量で推進できます。同社はAI Agentを本業とする企業です。SRE・運用領域でAgenticなアプローチに踏み込めるのは、その技術・知見・文化を自分の現場に持ち込める同社ならではの環境です。Python・Goでの運用自動化はもちろん、生成AI・AIエージェントを運用に組み込んでいく実践の場として、このポジションに裁量を持って取り組めます（Agentic SREの実務経験は必須ではなく、意欲・適性があれば挑戦できる領域です）。そのうえで、長年多くの顧客に使われ続けてきた同事業の土台を、直接支える重要なポジションであることは変わりません。この安定運用があってこそ、同社のAI Agentによる新しい価値提供も広がっていきます。

データ活用戦略の立案から分析設計、示唆抽出までを担い、意思決定を支援する職種です。グループ会社のデータアセットと最新テクノロジーを駆使し、クライアントのマーケティング戦略立案から実行までを一気通貫で支援します。ご経験や専門性に応じて、以下のいずれかの領域を主導していただきます。

1. UXアナリティクス領域：GA4/Adobe Analyticsを用いた計測設計、サイト/アプリのCX改善。
2. アドアナリティクス領域：大規模ログ解析（SQL/Python）による広告ROIの最適化。
3. データソリューション領域：プラットフォーマー連携による新規分析手法・ツールの企画・開発。

本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

クラウド基盤の設計・構築・運用を担い、安定したシステム実行環境を支えるエンジニア職です。AI開発プロジェクトにおいて、インフラチームとしてパブリッククラウド環境の設計から構築、運用を行います。

具体的な業務内容は以下の通りです。
・AWS/Google Cloudを利用したシステム構築・運用
・監視、障害対応、障害原因の調査、改善策の実施
・性能改善・チューニング
・問題解決に向けたAWS/Google Cloudの技術検証
・Infrastructure as Codeの導入・改善推進
・Cloud Run/Fargateを活用したWebApp/Batchのコンテナ基盤の設計、構築
アプリケーションの言語はPythonを利用することが多いです。

本ポジションの魅力は以下の通りです。
本人の志向性を重視しプロジェクトへアサインされ、キャリア開発を支援する風土があります。中途入社のメンバーが多く、代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドを持つメンバーが所属しています。最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。定期的な1on1ミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しています。資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

ご経験にあわせて、以下業務をお任せいたします。

1. 技術領域における最終判断およびテクニカルリード
-診断現場で解決が困難な高度な脆弱性や未知挙動に対する、技術的最終判断および解析、解決方針の提示
-診断チーム全体に対する技術的リードの実施

2. 診断結果の技術的精査／適正化および最終承認
-診断プロセス各工程および各種ツール出力に対する、チェックポイント単位での妥当性精査、判断
-CVSSやASVSなどのスコアリングの機械的適用ではなく、攻撃実現性／ビジネス影響を踏まえた技術評価によるリスクレベルの適正化
-最終納品物である「脆弱性診断結果報告書」に対するレビューおよび承認

3.診断手法の標準化および品質向上施策の推進
-診断ガイドライン／マニュアル整備およびプロセス標準化の推進
-均一品質の担保に向けたベストプラクティス策定および展開の推進

4.最新技術動向の調査および実務への適用
-最新の脆弱性動向、攻撃手法、OWASPなどの業界標準の継続的キャッチアップ
-新規脅威に対する技術検証および診断サービス／業務プロセスへの反映推進

働く魅力
●「技術責任者」として最前線に立ち続け、技術貢献がダイレクトに評価される環境

本ポジションは社内調整など内向きの管理業務がメインではなく、「技術責任者」という役割を期待しています。大きな裁量をもち、広範な技術課題の解決や組織の技術力底上げにフルコミットしていただけます。当社の脆弱性診断事業のフェーズにおいて、ご自身の技術的な成果や事業へのインパクトがしっかりと評価として反映しますので、技術者としてキャリアを高め続けられる環境があります。

●次世代のセキュリティエンジニアを育成するテクニカルメンターとしての役割

当社の脆弱性診断チームには、約200名規模の診断エンジニアが在籍しております。技術向上に意欲的なメンバーが多く集まっており、次世代の技術的なリーダーの育成も行っていきたいと考えています。これまで培われた高度な知見を次世代へ継承し、未来のセキュリティ人材育成にもダイレクトに寄与していただけます。

●200名規模の組織における「診断品質の標準化」を牽引

個人の技術提供にとどまらず、ツールによる機械的なスコアを実用的なリスク評価へ落とし込むノウハウや、最新の攻撃手法に対する検証結果を、組織全体のプロセスやガイドラインに反映していただきます。大規模なエンジニア組織の技術レベルを底上げし、品質の標準化を推進することは、当社が提供するセキュリティサービスの価値向上に直結する重要なミッションです。

【業務概要】
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップでのポジションです。クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用し、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。

本ポジションが所属するFinancial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。

関連サービスとして、POSデータやクレジットカードデータを用いた機関投資家向けの分析サービス、JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標、日経POSデータを用いた日次物価指数、求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数を提供しています。

Financial Research事業のテックリードとして、データプロダクトの提供プラットフォームへの各種データサービスの集約と、技術負債解消のロードマップ策定・推進をリードします。単なるアーキテクチャ刷新にとどまらず、Claude Code / Cursor 等を活用したAI駆動開発への移行とチームへの普及を、事業横断のプラットフォームチームである DSPU（Data Service Platform Unit）と協力しながら、Financial Research事業サイドの推進役として進めることが期待されます。事業ドメイン全体での技術的な取り組みを牽引し、周囲を巻き込みながらチーム全体の技術力と開発体制を底上げする、ドメインワイドな技術リーダーシップ（周囲を巻き込む高いコミュニケーション力と推進力）を担うポジションです。

【具体的な業務内容】
- 技術負債の解消とプロダクトプラットフォームへの統合
各種データプロダクト（主力サービス等）を共通のプラットフォームへと集約するにあたり、技術的な課題を整理し、解消のロードマップを描いて推進します（具体的には、後述の「解決していただきたい課題」が対象）。
- AI駆動開発への移行とチームへの普及
チームのリポジトリをClaude Code / Cursor で開発しやすい形に整えます。現在、チームやプロジェクト間でAI活用の度合いにバラつきがあるため、グループ全体の動きを見据えながら、誰もが効果的に使える環境の整備やチームへの普及・導入を推進します。加えて、Claude Code / Cursor から Snowflake に接続して問い合わせへの回答ドラフトを自動生成する仕組みづくりや、既存の認証基盤の導入なども行います。
- チーム全体の技術力アップ（ドメインワイド）
自身の担当領域にとどまらず、周囲のエンジニアを巻き込みながらチーム・事業全体の技術力と開発体制を底上げします。

【解決していただきたい課題の例】
- CI/CDパイプラインとリリースプロセスの高速化・安定化
現状、プルリクエストの検証時とデプロイ時で異なるテストスイートが実行される不整合があり、リリースの後半で問題が検出されるリスクや、デプロイの長時間化（ログの可視性不足によるトラブルシューティングの難しさ）が生じています。これらの一連の検証・デプロイフローを一貫性のあるものに見直し、開発者がより安全かつ高速に価値を届けられる堅牢なパイプラインへと再構築・高速化を行います。
- 複数リポジトリにまたがるアーキテクチャの整理・統合
事業成長に伴い、相互に依存するコードベースが時間とともに異なる進化を遂げ、複雑化しています。メンテナンスコストを下げ、今後の変更の実装をスムーズにするために、複雑化したコードベースを整理・統合し、将来の開発アジリティを高めるためのリアーキテクチャを推進します。
- データパイプラインとAPI間のデータモデル統合
現在、データモデルや同期の不整合が発生しており、これが追加の開発やメンテナンスのオーバーヘッドに繋がっています。一部のAPIとデータパイプラインをセットで改修するなど、複雑なデータ連携における同期の不整合を解消し、メンテナンスコストを下げるためのデータモデリングとアーキテクチャの見直しを行います。

【本ポジションの魅力】
1. 幅広い技術領域への挑戦
バックエンドの枠にとらわれず、PdM、テックリード、エンジニアのような動きを取り、他ポジションに染み出せる環境です。API、DB、インフラなどサーバーサイドとその周辺領域の開発経験を積むことができます。
2. バラエティ豊富なデータ
クレジットカードやPOSデータなど機密性の高いデータを扱え、プロダクトを通じて機関投資家・官公庁の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。
3. AI駆動開発とガードレールの両立
金融・Fintech水準のガードレールにより、Claude Code・Cursor等を安心して活用できる環境です。Harness Engineering（生成AIのコード品質担保・仕様の形式管理）にも取り組んでいます。
4. フルサイクル・裁量
エンジニアが直接顧客と対話し、要件定義から技術選定・実装までリードする文化です。また、技術選定からロードマップ策定まで描くことができます。単なる現状の改善にとどまらず、データやレポートを提供するプラットフォームの将来像（MCP：Model Context Protocol などの新たな提供形式を含む）を見据えたアーキテクチャ設計から携わっていただけます。

【ミッション】
法人向けセキュリティサービス全般の提案によりお客さまのセキュリティを強固にすること。

【主な業務】
法人向けセキュリティサービスを習熟し、お客さまの課題をヒアリングして最適な提案を進めていくこと。

【具体的な業務】
法人向けセキュリティのプリセールスとして、提案資料作成、顧客情報の調査、初回ヒアリング〜要件定義〜構成設計〜PoC〜見積／提案までセキュリティ案件を主導いただきます。
常時約10〜20案件を担当し、社内の製品担当、営業社員、SE、およびベンダーと連携しながら提案を進めていただきます。
ご経験に応じますが、まずは単一商材のご提案、小規模〜中規模案件をご担当いただく想定です。
複数製品の最適構成提案、中堅・大手案件の対応、セキュリティグランドデザイン提案、大規模・戦略案件の対応に至るまで携わっていただけます。

取り扱うソリューションの幅が広く、新領域にも積極投資を行う当社だからこそ、最新の技術を吸収しながらキャリアアップを目指していただけます。

仕事の魅力
・法人向けセキュリティサービス全般の提案、ヒアリングを担う組織の一員としての活動を通じ、速やかな成長が期待できます。
・メーカー、社内有識者などとの接点が非常に多く、またAI、クラウド、ネットワーク事業との連携が密なので、最新情報を取得しセキュリティスペシャリストとしてのキャリアが獲得できます。
特に弊社はAIの活用およびお客さまへのご紹介に積極的であり、そのAIを守るセキュリティ、AIによるセキュリティ強化を強く推進しています。
・顧客規模は大手エンタープライズから中小企業全般まで幅広く、また製造、金融を中心にあらゆる業種のお客さまに対して活動しています。

業務概要
同社はプロダクトビジョンの実現に向け、次世代の経営管理プラットフォームの開発を進めています。このプロダクトは、計画策定から実績把握、意思決定、学習までの経営管理サイクル全体を組織横断でシステムに載せる EPM（Enterprise Performance Management）プラットフォームでありながら、コンサル不要でユーザー自身が構築・運用・変更できるという、世界的にも未開拓のポジションを目指すものです。
このプロダクトの本質的価値は、「経営管理の仕組みを、お客様が自分たちの手で変え続けられること」にあります。多次元データモデル・配賦・連結・フォーミュラ・シナリオが複雑に絡み合うシステムでありながら、その全体が安全に変更可能で、計算結果の根拠を常に追跡でき、設定の意図が引き継がれていく この状態を維持することは、QAの責任領域そのものです。
加えて、このプロダクトは、AI の存在を前提とした「AI ネイティブ SaaS」をゼロから設計しています。プロダクト内部に組み込まれる AI 機能（構築支援・分析の自動化等）の品質、そして AI 駆動で開発されたコードの品質 どちらも従来の QA手法では太刀打ちできない、新しい品質基準を定義していく必要があります。
今回は、エンジニアリングと AI を駆使してサービス品質・プロダクト品質を高めつつ、プロセス品質の改善をリードできるシニアレベルのプロダクトQAを募集します。

具体的な業務内容
次世代プロダクトのチームに所属し、以下の2つの役割を担います。
1. エンジニアリングスキル・AI スキルを駆使して「サービス品質」「プロダクト品質」を高める
テスト自動化の実装・運用、生成 AI を用いたテスト生成・テスト探索、プロダクトに組み込まれる AI 機能の品質保証など、エンジニアリングと AI を武器に、プロダクトの品質水準そのものを直接引き上げる活動をリードしていただきます。仕様レビューやテスト設計といった従来の QA 業務に閉じず、コードを書き、ツールを構築し、AI を使い倒して、品質を作り込むことが期待されます。
2. リードエンジニア・プロダクトマネージャーと相対して「プロセス品質」をリードする
要求・仕様レビューの質を高めるシフトレフト、リリース・デプロイプロセスの改善、インシデント対応と再発防止のループ設計など、開発プロセスそのものの品質をリードエンジニア・プロダクトマネージャーと協働しながら改善していただきます。プロダクトチームの中核として、品質に関わる意思決定を主導するポジションです。

具体的な業務内容
* 担当プロダクトの品質戦略の立案と実行
* 開発チームと密接に連携した要求整理、仕様策定、UX レビュー
* アジャイル開発プロセスにおけるテストプロセスの改善提案・実行
* テスト計画策定から分析、設計、実行、不具合報告、リリース後確認まで
* テスト自動化（E2E / API / 単体）の実装・運用・監視
* 品質メトリクスの設定と分析
* AI を活用したテスト生成・テスト探索の実践と、社内へのナレッジ展開
* プロダクトに組み込まれる AI 機能（LLM ベースの構築支援・分析機能等）の品質保証（プロンプト評価、出力品質検証、ハルシネーション検知など）
* プロダクトチームへの QA 知見の共有・浸透

開発に使っている主なツール
* サーバーサイドKotlin / Go / Rust
* フロントエンドReact / Next.js / TypeScript
* インフラAWS / Terraform / Fargate / ECR
* DBAurora PostgreSQL
* テストツールDatadog Synthetics / Playwright
* AI 開発環境Cursor / Claude Code

ポジション・部門の魅力
AI ネイティブ SaaS における品質基準の新しい定義
このプロダクトは、AI の存在を前提に設計される「AI ネイティブ SaaS」です。プロダクトに組み込まれる AI 機能の出力をどう評価・保証するか、AI 駆動で書かれたコードをどう品質保証するか これらに対する確立された答えはまだ存在しません。新しい品質基準を定義し、プロダクトの実例として確立していくという、QA エンジニアにとって極めて挑戦的な経験を得られます。

「変化のしやすさ」を品質保証で支える挑戦
このプロダクトの本質的価値は、お客様が経営管理の仕組みを自分たちの手で変え続けられることにあります。お客様が変更を恐れずプロダクトを触れる状態は、変更の影響範囲が明確であり、計算結果の根拠が常に追跡でき、設定の意図が読み解ける状態が保たれて初めて成立します。この「変化を支える品質」を設計・保証することは、プロダクトの中核価値に直結する、QA 固有の腕の見せ所です。

複雑な多次元データモデルと計算ロジックの正しさを保証する難しさ
多次元データモデル、ドライバー分解、配賦、連結、フォーミュラ、シナリオ管理 このプロダクトが扱う計算ロジックは、業務 SaaS の中でも屈指の複雑性を持ちます。これらが組み合わさった結果としてお客様の経営判断を支える数字が生まれる以上、その正しさを保証する責任は重く、解きごたえもあります。業務システムと分析データベースシステムが交差する領域で、品質の最前線に立つ経験を得られます。

【業務概要】
次世代の経営管理プラットフォームの開発を進める企業でのポジションです。このプロダクトは、計画策定から実績把握、意思決定、学習までの経営管理サイクル全体を組織横断でシステムに載せる EPM（Enterprise Performance Management）プラットフォームでありながら、コンサル不要で利用者が自身で構築・運用・変更できるという、世界的にも未開拓のポジションを目指すプロダクトです。
このプロダクトの本質的価値は、「経営管理の仕組みを、利用者が自身の力で変え続けられること」にあります。多次元データモデル・配賦・連結・フォーミュラ・シナリオが複雑に絡み合うシステムでありながら、その全体が安全に変更可能で、計算結果の根拠を常に追跡でき、設定の意図が引き継がれていく この状態を維持することは、QAの責任領域そのものです。
加えて、このプロダクトは、AI の存在を前提とした「AI ネイティブ SaaS」をゼロから設計しています。プロダクト内部に組み込まれる AI 機能（構築支援・分析の自動化等）の品質、そして AI 駆動で開発されたコードの品質 どちらも従来の QA手法では太刀打ちできない、新しい品質基準を定義していく必要があります。
エンジニアリングと AI を駆使してサービス品質・プロダクト品質を高めつつ、プロセス品質の改善をリードできるシニアレベルのプロダクトQAの募集です。

【具体的な業務】
次世代プロダクトのチームに所属し、以下の 2 つの役割を担います。
1. エンジニアリングスキル・AI スキルを駆使して「サービス品質」「プロダクト品質」を高める
テスト自動化の実装・運用、生成 AI を用いたテスト生成・テスト探索、プロダクトに組み込まれる AI 機能の品質保証など、エンジニアリングと AI を武器に、プロダクトの品質水準そのものを直接引き上げる活動をリードします。仕様レビューやテスト設計といった従来の QA 業務に閉じず、コードを書き、ツールを構築し、AI を使い倒して、品質を作り込むことが期待されます。
2. リードエンジニア・プロダクトマネージャーと相対して「プロセス品質」をリードする
要求・仕様レビューの質を高めるシフトレフト、リリース・デプロイプロセスの改善、インシデント対応と再発防止のループ設計など、開発プロセスそのものの品質をリードエンジニア・プロダクトマネージャーと協働しながら改善します。プロダクトチームの中核として、品質に関わる意思決定を主導するポジションです。

具体的な業務内容:
・担当プロダクトの品質戦略の立案と実行
・開発チームと密接に連携した要求整理、仕様策定、UX レビュー
・アジャイル開発プロセスにおけるテストプロセスの改善提案・実行
・テスト計画策定から分析、設計、実行、不具合報告、リリース後確認まで
・テスト自動化（E2E / API / 単体）の実装・運用・監視
・品質メトリクスの設定と分析
・AI を活用したテスト生成・テスト探索の実践と、社内へのナレッジ展開
・プロダクトに組み込まれる AI 機能（LLM ベースの構築支援・分析機能等）の品質保証（プロンプト評価、出力品質検証、ハルシネーション検知など）
・プロダクトチームへの QA 知見の共有・浸透

【ポジション・部門の魅力】
AI ネイティブ SaaS における品質基準の新しい定義
このプロダクトは、AI の存在を前提に設計される「AI ネイティブ SaaS」です。プロダクトに組み込まれる AI 機能の出力をどう評価・保証するか、AI 駆動で書かれたコードをどう品質保証するか これらに対する確立された答えはまだ存在しません。新しい品質基準を自身の力で定義し、プロダクトの実例として確立していくという、QA エンジニアにとって極めて挑戦的な経験を得られます。
「変化のしやすさ」を品質保証で支える挑戦
このプロダクトの本質的価値は、利用者が経営管理の仕組みを自身の力で変え続けられることにあります。利用者が変更を恐れずプロダクトを触れる状態は、変更の影響範囲が明確であり、計算結果の根拠が常に追跡でき、設定の意図が読み解ける状態が保たれて初めて成立します。この「変化を支える品質」を設計・保証することは、プロダクトの中核価値に直結する、QA 固有の腕の見せ所です。
複雑な多次元データモデルと計算ロジックの正しさを保証する難しさ
多次元データモデル、ドライバー分解、配賦、連結、フォーミュラ、シナリオ管理 このプロダクトが扱う計算ロジックは、業務 SaaS の中でも屈指の複雑性を持ちます。これらが組み合わさった結果として利用者の経営判断を支える数字が生まれる以上、その正しさを保証する責任は重く、解きごたえもあります。業務システムと分析データベースシステムが交差する領域で、品質の最前線に立つ経験を得られます。

【ミッション】
デジタルツイン領域において、3D可視化やリアルタイムデータ処理を支える高品質なバックエンドシステムを構築し、クラウドネイティブなアーキテクチャによって拡張性・可用性の高いシステム基盤を実現する ／実用的な最先端技術を活用したAI向けのデータエコシステム基盤および関連システムの開発・整備および導入支援

【主な業務】
・デジタルツインシステムの開発において、クラウド環境上で動作するバックエンドシステムの設計・開発・運用を一貫して担当する
・AI向けデータエコシステム基盤および関連システムの設計・構築・運用・自動化を担当する

【具体的な業務】
＜デジタルツイン開発 バックエンド＞
・Java ／ Spring BootによるAPIおよび業務ロジックの設計・開発
・gRPC通信を用いたマイクロサービス間連携の実装
・PostgreSQLを用いたデータ設計およびクエリ最適化
（特に時空間データのモデリング・最適な保持設計）
・CZML（Cesium Language）などを用いた3D地理空間データ配信のサーバサイド実装

＜デジタルツイン開発 クラウド／インフラ＞
・AWS（ECS ／ Fargate ／ EKS ／ S3 ／ RDS ／ CloudFrontなど）を活用したシステム基盤の設計・構築
・Dockerコンテナ環境の構築および運用
・CI ／ CDパイプラインの整備・運用（CodePipeline ／ CodeBuild など）
・CloudFormationによるInfrastructure as Codeの推進

＜データエコシステム開発＞
・AI向けデータエコシステム基盤および関連システムの設計・構築・運用
・データ収集・蓄積・配信を支えるデータパイプラインの設計および自動化
・データ基盤および関連システムの企画・導入支援

＜運用・品質・改善＞
・セキュリティ設計（WAF ／ IAM ／ KMS ／ACMなど）およびネットワーク設計（VPC ／ ALB ／ NLBなど）
・フロントエンド／インフラチームと連携したアプリケーション実行環境の最適化
・コードレビュー、自動テスト実装、リリース支援による品質担保
・コスト最適化、パフォーマンス改善、運用効率化の推進

●仕事の魅力
・デジタルツインという先進領域において、3D×リアルタイムデータ処理を支える中核システムの開発に携わり、社会実装まで関われるポジションです
・当社の中でもデジタルツインおよびデータ基盤の開発を担う中核組織として、高い技術力と責任を持ってプロダクト開発に取り組めます
・バックエンドを主軸に、クラウド・インフラ・データ基盤まで横断して関与できるため、システム全体を俯瞰した設計力を磨けます
・3D地理空間データや時空間データといった専門性の高い領域に携わり、希少性の高い技術スキルを習得できます
・リアルタイム処理や分散システムなど、技術的難易度の高い課題に継続的に挑戦できる環境です
・自社サービスとしてシステムを開発・運用するため、技術選定から改善まで一貫して関与できる裁量があります
・クラウドネイティブな環境において、マイクロサービスやCI／CD、IaCなどモダンな開発手法を実践できます
・AI活用を見据えたデータエコシステム基盤の構築にも関与でき、データ×AI領域の知見を広げることができます
・社会インフラや産業の高度化に直結するプロダクトを通じて、大きな事業インパクトを実感できます
・次世代のデータ活用基盤を自ら設計・実装し、将来の当たり前を形作る経験ができるポジションです

データアーキテクトの役割は、社内およびグループ内の全てのステークホルダーから注目される非常に重要な役割です。データアーキテクトはアーキテクチャチームに所属し、アーキテクチャ原則、アーキテクチャパターン、スタンダード、参照モデルの開発をリードします。これにより、新規/既存プラットフォーム上で複数のビジネスおよびコーポレートをサポートし、豊富なデータ分析、データサイエンスの機能を構築できるようにします。日本とグローバルのアーキテクチャをリードするコアメンバーとして、以下の同僚と密に協力して仕事を遂行します。
・ 日本/USを含むグローバルのアーキテクチャチーム
・ 各ドメインのアーキテクト（例: データ、アプリケーション/ソリューション、テクノロジー/インフラ、セキュリティ、アーキテクチャプラン）
・ 日本のビジネス関係者（例: データサイエンティストチーム、デジタルチーム、ビジネスユーザー、アプリケーション開発チーム、CIO、ビジネスエグゼクティブ）
・ グループ内の関連組織（例: Data & AI Office）、デジタル/マーケティング、BISO/ISO）

[役割とミッション]
・ エンタープライズ全体の共通ゴールを見据え、各事業会社にまたがるサイロ化されたデータをグループ全体にわたって最適化し、変化に即応しながらビジネス戦略を実現するための最適かつセキュアなデータ基盤を設計・構築します。
・ アプリケーションアーキテクトやビジネス部門と密に連携しながら、ビジネス変革と継続的な運営のバランスを取り、データドリブンな意思決定を支えるエンタープライズデータアーキテクチャのあるべき姿を定義・推進します。
・ データ管理、データ分析、データサイエンスの最新パターンや実践を取り込み、組織横断で活用可能なデータケイパビリティを確立することで、ビジネスの競争優位性と上位の統合戦略とのシナジー創出に貢献します。

[主な職責・業務内容]
この役割には、複数領域に渡る独自の経験・スキルが求められます。
・ エンタープライズデータアーキテクチャの全体設計と標準化
　└エンタープライズ全体のデータモデル（概念/論理）の設計・管理
　└ビジネスプロセス、アプリケーション連携、データフロー、データライフサイクルを考慮した総合的なデータアーキテクチャの設計
　└エンタープライズデータソースの作成・利用方針、データアーキテクチャモデル、ターゲットデータアーキテクチャの定義
　└リファレンスアーキテクチャ、アーキテクチャ原則、標準、参照モデルの策定
・ データ基盤・データ連携アーキテクチャの設計
　└データレイク、データウェアハウス、データマート、データパイプラインのアーキテクチャ選定と設計
　└ETL、データストリーミング、API等を活用したデータ連携方式の設計
　└AI/ML、生成AI、クラウド、API等の技術トレンドを取り込み、スケーラブルで持続可能なデータ基盤を設計します。
・ アーキテクチャガバナンスと設計レビュー
　└新規のデータ関連イニシアチブや関連プロジェクトについて、主要な設計ドキュメントをレビューし、ターゲットアーキテクチャとの整合性を担保します。
　└技術データ標準の定義・レビューを行い、必要に応じて例外を承認します。
　└データ品質改善に伴う重要なアーキテクチャ変更をレビュー・承認します。
・ データガバナンス、セキュリティ、品質管理の推進
　└金融機関に求められるガバナンス要件（個人情報保護、監査対応等）に基づくデータガバナンスポリシー、データアクセス/利用ガイドラインの策定
　└データの品質、正確性、信頼性、セキュリティ、プライバシーの確保
　└データのセキュリティ、アクセス、プロビジョニングに関する企業全体方針の策定
・ 開発・業務部門へのアーキテクチャ支援
　└様々なイニシアチブやプロダクトチームに対するソリューションアーキテクチャ支援
　└モダンな開発手法（DDD、マイクロサービス等）を採用する開発チームと連携し、ドメイン境界に沿ったデータ配置とシステム間データ整合性を担保します。
　└日本/USのアーキテクチャチーム、データ関連組織、ビジネス部門と連携し、組織横断のデータ要求を満たすケイパビリティを構成します。
・ データマネジメントの普及・育成
　└データマネジメントのベストプラクティス共有
　└データ品質管理、メタデータ管理、データライフサイクル管理に関するガイドラインやトレーニングの提供
　└データエンジニアや若手アーキテクトへの技術的指導
職務変更の範囲：会社の定める職務（2024年4月の職安法施行規則改正に伴う追記）

エンタープライズアーキテクチャ（EA）と全社変革の推進を所管する戦略組織でのポジションです。主に全社横断のIT／ビジネス統合戦略の企画立案と実行を担います。部署全体は少数精鋭のアーキテクトチームにより構成され、グローバル・ローカル双方と密に連携しながら変革を推進する点が大きな特徴です。組織ミッションはグループ全体のターゲットアーキテクチャ（To Be）の実現と、それを支える統合環境の構築であり、スピードと協働性を重視した組織運営を行っています。今後は事業戦略の高度化に伴い、データ・アプリケーション・テクノロジー領域を含むエンタープライズ全体の最適化をさらに加速し、持続的成長につながる変革をリードしていきます。

[Positionの魅力]
・全社横断の変革を司る“グループの中核ポジション”として、戦略 実行まで一気通貫でリードできます。
・グローバルアーキテクチャチームと日常的に連携し、最先端のテクノロジー戦略に触れながら変革を推進できます。
・特定領域に閉じず、ビジネス・アプリ・データ・インフラすべてに関与できる高い裁量と影響力があります。
・組織の意思決定層（CIO、エグゼクティブ）と直接議論しながら、企業の未来像を形づくる経験が得られます。
・レガシー脱却とデジタル化の両輪を担うため、変革リーダーとしてのキャリア価値が大きく向上します。

マッチングサービス（軽貨物・一般貨物）のフロントエンド領域において、技術方針の策定からアーキテクチャ設計・実装までをリードするポジションです。
現在のフロントエンドはVue.jsで構成されていますが、システムリプレイスプロジェクトが進行中で、React.js + TypeScriptへの移行を進めています。既存コードベースの保守と新アーキテクチャの設計・実装を並行して推進するフェーズであり、中長期の開発速度と品質を両立させるための技術的な意思決定が求められます。
フロントエンドが主軸ですが、Ruby on Railsで構成されたバックエンドにも拾える範囲で踏み込み、機能開発をフロント API層まで一気通貫で完結させることも歓迎しています。PdMやデザイナーとの仕様策定にも深く関わりながら、チーム全体のフロントエンド開発力を底上げする役割を期待しています。

具体的には...
・フロントエンドのアーキテクチャ設計・技術選定・方針策定
・React.js / TypeScriptを用いた新規設計・実装
・Vue.jsからReact.jsへのリプレイス計画の推進・実行
・コードレビューや設計レビューを通じたチームの技術力の底上げ
・パフォーマンス改善、テスト戦略の策定と推進（Jest, Playwright等）
・PdM・デザイナーと連携したUI/UX仕様の検討・フィードバック
・API設計やバックエンドの実装など、フロントエンドに閉じない領域への挑戦

【ポジションの魅力】
・ビジネスロジックが複雑なマッチングプロダクトの設計 デリバリーまでを一気通貫で経験できる
・エンジニアが要件定義・仕様策定からBizサイドやPdMと直接議論し、意思決定に関わる裁量の大きいチームで動ける
・設計方針のディスカッションや開発プロセスの改善を、チーム主導で回していくカルチャーがある
・軽貨物・一般貨物の両ドメインに関わるため、物流マッチング全体の業務知識とシステム設計の引き出しが広がる
・フロントエンドに閉じず、API設計やバックエンドにも越境できるため、技術的な守備範囲を広げながらリードできる

【ミッション】
主にIaaS／PaaSおよびDaaS領域に対して事業を推進するとともに、Azure（Azure Virtual Desktop、Azure OpenAI Service含む）、AWS、GCPを中心としたメジャークラウド導入に関わる技術支援

【主な業務】
IaaS／PaaSおよびDaaS領域における技術支援（提案、要件定義、設計・構築）およびそれらに関わるプロジェクトマネジメント業務

【具体的な業務】
下記ソリューションにおける提案、設計・構築、プロジェクトマネジメント業務
・Azure、AVD（Azure Virtual Desktop）、Azure OpenAI Service ほか
・AWS、Amazon WorkSpaces
・GCP
・IBM Cloud
・Alibaba Cloud
・Cloud PF Type A（自社クラウド）
・IDCFクラウド Type S（自社クラウド）

仕事の魅力
・通信領域の安定した事業および収益基盤があり、そのうえでソリューション事業の中心となるパブリッククラウドを一貫して提供が可能
・パブリッククラウドに関してはAzure、AWS、GCPのほか、IBM Cloud、Alibaba Cloudまでメジャークラウドのすべてを取り扱うことができます
・IaaS／PaaSの提供だけでなく、DaaSやOpenAIなど付加価値のあるソリューションをお客さまに提供できるチャンスがあります
・さらに、Microsoft、Amazon、Google、IBMなどの技術者と綿密な交流を通じて、最新の技術に触れる機会も多数
・テクニカルブログの投稿や外部セミナーへの登壇を通じて、対外に自ら技術情報を発信できる環境があります

【ポジション概要】
世界各国にグローバル展開している金融機関では、各種市場商品の金融サービス(為替/資金/金利デリバティブ等)もまたグローバルに活用されています。顧客向けの市場金融サービス、ポジション・収益管理、商品横断のリスク管理、各国の規制・報告やコンプライアンス順守等、同社の市場業務もまた多岐にわたり、その広範な業務を支えるシステムソリューションへのニーズは年々増加傾向にあります。そんな背景の中、激動の金融市場を勝ち抜いていくためのシステム創りで、同社の市場業務を共に支えていく仲間を募集しています。

【業務内容】
（雇入れ直後）
グループ会社の市場リスク管理業務を支える以下システムのプロジェクトマネジメント、AI活用、企画、設計、開発をご担当頂きます。
・市場リスク管理システム（市場リスク、市場性信用リスク、CVA、与信管理 等）
（変更の範囲）
会社の定める業務

【役割・責任】
経験・適性に応じた役割をアサインし、プロジェクトマネジメント、AI活用、システム化の企画検討や、要件定義からシステムリリースまで一貫したシステム開発によるソリューション実現、大小並行するグローバルに推進するプロジェクトの牽引・コントロールなどを行っていただきます。ユーザーと近い距離で、その期待に応えていく為、得られる達成感、やりがいも大きな仕事です。

【想定担当案件（例）】
＜市場リスク管理システム（市場リスク、市場性信用リスク、CVA、与信管理 等）＞
・クラウドを活用した大規模分散リスク計算機構の構築
・海外拠点展開
・新商品対応（全世界グローバル）
・与信管理高度化
・各国規制対応
・AI活用、アジャイル開発推進

【成長機会】
この仕事を通じて以下のような成長機会があります。
・ミッションクリティカルなシステムをデザインし、品質を作りこみ、それをしっかりおさえていく、高度なソフトウェアエンジニアリングスキルを習得できる。
・市場業務は特にユーザーと近い関係で仕事ができ、自身の強みとできる差別化しやすい業務知識が身につく。
・業界の各種規制や、アーキテクチャーの更新サイクルに対応していく中で、大規模プロジェクトをマネージできるようになる。
・金融機関における最先端のAI、アジャイル推進に注力。

【想定キャリアパス】
システムエンジニアとして様々な開発・保守業務を経験していく中で基礎力をつけた後は、システムエンジニアとして更に活躍の幅を広げながら、より高度なスキル、知識を身につけるパス、若しくはビジネスデザイナーや、PMエキスパートといった専門ロールを担いながら専門性を高めるパス等、本人のキャリア志向を尊重し多様な領域・役割での活躍を目指します。また、本人の希望によっては、ユーザー部へ出向してユーザーの立場でPM・BA経験をすることで業務知識を深めたり、海外拠点へ海外赴任して経験を積むことで、グローバル対応力を高める経験ができる可能性もあります。

【業務概要】
「いい不動産取引は、いいエージェントから。」を当たり前にするプラットフォームを構築することで、中古物件の取引数が増加する住宅市場において、より多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。
不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。
そういった古い商習慣を変えるべく、不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら年間2〜3つの新規プロダクトを開発しています。

【具体的な業務】
新規プロダクトまたはグロースフェーズのプロダクトの開発を行うチームに所属し、モバイルアプリケーションの新規開発プロジェクトで設計・開発・運用保守まで一貫して関わっていただきます。単に仕様通りに実装するのではなく、技術選定やアーキテクチャ設計から関与し、現場で使われるモバイル体験をプロダクトとして成立させることに役割を担っていただきます。

- 技術選定をはじめとするアーキテクチャ設計
- 機能要件に基づいたWebアプリケーションの設計、実装、テスト、デプロイ
- 技術調査やナレッジ共有を通じて、エンジニアメンバー相互のスキル向上を図る
- テクノロジードリブンな開発効率向上施策の提案と実践
- iOS / Android 向けアプリのストアリリースおよび運用

【主な技術スタック】
- フロントエンド: TypeScript / React.js / Next.js
- バックエンド: TypeScript / Node.js / (Python)
- インフラ: Google Cloud Platform / Terraform
- モバイル: React Native (Expo)

【主な利用ツール】
- Slack
- Notion
- Github
- Google Workspace(meet, calendar, gmail)

Responsibilities
- Collaborating with global English-speaking engineering team in Japan, US and Europe

- Designing, implementing, and validating machine learning models and AI agents across multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google) to ensure cost-optimization and system resilience

- Promoting CI/CD pipelines, training, model monitoring, and version control based on MLOps best practices

- Optimizing machine learning model performance and scalability

- Fine-tuning large language models (LLMs) and designing/implementing training

- Stay current with the latest trends in machine learning, MLOps, and LLMs; researching and proposing new technologies and methodologies


Highlights of the Role
- End-to-End Ownership: Work closely with the business side throughout the entire lifecycle, from initial problem-solving and specification design to release and continuous iteration.

- Proactive Innovation: We don’t just hand you tickets; engineers are expected and encouraged to propose their own ideas and shape the product roadmap from the planning stage.

- Global Mobility: Depending on your performance and preferences, there are opportunities to work at our New York development hub to accelerate your global career.


Technical Environment
- Languages: Python, SQL
- AI/ML & Orchestration: Azure OpenAI, Gemini, Anthropic, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, Transformers
- Backend & Web: FastAPI, Streamlit, SQLAlchemy
- Data & Search: Azure Cognitive Search, Elasticsearch, Redis, CosmosDB, PostgreSQL
- Infrastructure & DevOps: Docker, Kubernetes, Azure Functions, Azure DevOps

【業務概要】
ソフトウェア開発はこの数年で大きく変わり、コードの多くをAIエージェントが書く時代に入りました。エンジニアの仕事の中心は、設計、エージェントへの指示、レビューへと移っています。優れたエンジニアが適切な道具を使いこなせば、少人数でも従来の大規模な開発組織を上回る成果を出せます。

グループ会社は、企業価値経営(EVM)を支えるソフトウェアプラットフォームをゼロから立ち上げます。そのための新しい開発組織を同社直下に新設します。AIを前提とした働き方を最初から組み込んだ、少数精鋭の組織です。

その立ち上げの中核を担うプロダクトエンジニアを募集します。何を作るかの判断から実装・運用までを一貫して引き受け、複数の顧客に展開できる共通基盤とエージェントを育てていく役割です。

EVMプラットフォームの中核を、設計から実装・運用まで一貫して担っていただきます。AIエージェントが実装の多くを引き受けるため、あなたの時間は「何を、どう作るか」という判断に集中します。

【具体的な業務】
・プラットフォームの基盤となるプリミティブと、その上で動くAIエージェントの設計・実装
・複数の顧客で繰り返し現れた機能を、共通モジュールとして汎用化する判断
・複数のコーディングエージェントを並行して走らせ、それぞれの実装を統括する
・フロントエンドからバックエンド、インフラ、CI/CDまでエンドツーエンドで所有する
・顧客の業務に深く入り込み、根本にある課題を見つけ、汎用化できる機会を発見する

【技術環境】
TypeScript／Node.jsを中心に、AWSとVercel上で開発します。

【チームと働き方】
プロダクトマネージャー、プロダクトデザイナー、プロダクトエンジニアの三者が一つのチームとして、課題の発見から実装・運用までを協働で進めます。開発の全工程をAIエージェントが支えるため、一人ひとりが担当領域に広くオーナーシップを持って動きます。

【キャリア】
組織の最初期メンバーとして、プラットフォームと組織の両方を形づくる立場です。担当領域を広げ、複数領域をリードする立場や、プラットフォーム全体を技術で牽引する立場へ進めます。

●業務概要
ファンドによる友好的TOBを経て非上場化し、全社的な体制・事業・組織の見直しを進めている企業でのポジションです。Tech組織においても、既存サービスの技術的負債、部門ごとの技術選定・開発プロセスのばらつき、開発体験の改善、DevOps推進、採用力・技術プレゼンスの強化が重要テーマになっています。
本ポジションは、特定の開発部門に閉じず、技術戦略チームの横断的な立場から各開発チームを支援し、全社の技術水準と開発生産性を引き上げる役割です。

●ミッション
複数の開発グループ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・コードレビュー・技術的負債の解消を牽引し、サービス価値とシステム信頼性を最大化する技術基盤を構築することがミッションです。
各グループマネージャーから技術的な意思決定や設計リードを巻き取り、開発プロセスの標準化（コーディング規約の整備やテスト自動化など）を推進し、技術戦略チームおよびシステム開発部長と密に連携しながら、部全体の技術方針・ロードマップの策定と実行を強力にリードすることが期待されます。

●主な職務内容
・各開発グループが抱える技術課題の把握・優先順位付け・改善計画の策定、各開発グループマネージャーへの技術面での助言
・各開発グループ共通のコーディング規約の策定、設計レビュー工程の導入
・リリース判定基準の明文化と全グループへの展開
・技術的負債の可視化と返済計画の策定
・テスト自動化・TDD（テスト駆動開発）環境の導入および品質目標（カバレッジ60%目安）の標準化
・アーキテクチャレビュー・コードレビュー・重要設計へのハンズオン支援
・ドキュメント整備の仕組み化（API仕様書・DB定義書・システム構成図等の棚卸・標準化、AI活用による自動生成の検討）
・外部委託に向けた準備の技術面支援（属人化解消とノウハウ移転）
・生成AI活用ガイドラインの現場浸透、AI活用による品質ばらつきの是正
・CI/CD基盤・IaC基盤の標準化に向けて、インフラエンジニア（SRE）・技術戦略Gと連携
・各グループマネージャー・技術戦略チーム・システム開発部長との合意形成、部全体の技術水準・開発生産性向上への貢献
・生成AIを活用した開発効率化の推進（1. AIツールの利用状況可視化と活用高度化 2. 各開発グループにおける AI 活用ベストプラクティスの策定とトレーニング施策の設計 3. プロダクト開発における AI エージェント活用 (仕様自動化、テスト生成、PR レビュー等) の実証と定着 4. グループ共通の AI 活用戦略と各種ツールの評価・導入支援）
・データ部門との連携による全社データ活用の加速(1. プロダクト・マーケ・経営の意思決定につながるデータパイプラインの構築 2. 機械学習・パーソナライゼーションの基盤設計と展開支援 )
・エンジニアNPS、開発者体験、開発生産性などの定期的な把握と改善活動
・テックブログ、登壇、イベント協賛、勉強会、採用広報など、技術プレゼンス向上施策の企画・実行
・採用活動における技術面接、候補者アトラクト、技術ブランディング支援

【利用技術】
●開発言語: PHP（Laravel／FuelPHP）、Python（独自フレームワーク含む）、Node.js、TypeScript／JavaScript、Rust、Vue3／Svelte、Java／Kotlin、Swift
●開発フレームワーク: React, Vue3, Node, PyTorch, CatBoost / LGBM
●クラウド: AWS（CDK, Aurora Serverless, ECS, SageMaker等）、Google Cloud（Cloud Run, BigQuery, Vertex AI等）、IDCFクラウド、さくらのクラウド
●開発ツール: GitHub Copilot, Devin, Docker Desktop, Gemini for Google Workspace, ChatGPT Plus, Snyk、Selenium、phpunit 等

業務内容
●このポジションの役割
今回募集するポジションは、
AIを活用して既存システムを解析し、
次のシステムの構造と設計方針を定義する役割です。

場当たり的な改修を重ねた結果、複雑化してしまったシステムを、
構造から整理し直し、理解しやすく、変化に強い形へとつくり替えていきます。

●このポジションで得られるもの
・「なぜこの設計にするのか」を自ら決められる
・AIを活用して現状解析 設計まで一貫して担える
・設計と実装が乖離しない開発に関われる
・技術を手放さずに上流の意思決定に関われる

●業務内容
・リバースエンジニアリングによる既存システムの構造解析
・AIを活用したシステム可視化／構造理解
・新システムのアーキテクチャ設計
・モダナイゼーション方針策定（リビルド／リライトなど）
・AI前提の設計／実装／テストプロセス設計
・AI生成コードのレビュー方針／品質担保設計
・案件立ち上げへの参画

●なぜこのポジションが必要か
近年、開発現場では以下のような課題が顕在化しています。

・要件定義／設計が属人化
・大規模化する一方でプロセスは旧来のまま
・PM／エンジニアが調整や管理に追われ、本来の価値創出に集中しづらい

私たちは、こうした課題に対しモダナイゼーションを
単なる刷新ではなく、 構造の再設計 と捉えています。

この事業の強み
多くの企業は、
「構想」または「開発」のどちらかに強みをもっています。

一方でSHIFTは、以下を 一気通貫で担います 。

・構造可視化（リバースエンジニアリング）
・戦略設計
・開発実行
・品質保証（AI生成コード含む）

私たちは、お客様ファーストで、
最後まで責任をもつパートナーであること を大事にしております。

また、これらを支える基盤として、
独自のフレームワーク「DQS」を活用しています。

DQSは、開発フェーズだけでなく、
リバースエンジニアリングによる構造理解から、設計／実装／テストまでを一貫して支える仕組みです。

これにより

・構想した内容を、設計／実装までそのままつなげることができる
・分析結果を活かした、 根拠のある設計 ができる
・AI活用を含めた開発プロセスを、再現性高く進めることができる

といった、構造理解から実行まで分断しない開発を実現しています。

データドリブン経営を実現するべく、データ活用に関わるプロジェクトが適切に進行していくよう、企画・提案から実際の分析までを担当します。

グループ会社は、各商品部のデータドリブン推進部隊や全社的なDX推進部隊と一体となって、データ分析/モデル開発に基づく商品・ビジネスの企画・開発、業務効率化などに関するプロジェクトの組成から実施まで一気通貫にデータドリブンな意思決定を推進しています。

具体的な業務内容:
・商品部門が保有するデータと支払部門が保有するデータを連携し、料率改定のための分析サービスの提供
・外部データやオルタナティブデータを組み合わせた新商品企画、開発
・データ分析/モデル開発の結果を組み込んだ業務効率化ツールの企画、開発
・BIツールを用いた意思決定支援ツール企画、開発
・データ関連人材の育成及び支援
・データを用いたビジネス課題の解決支援
上記のような企画業務をメインで実施することを想定しています。

プロジェクト例:
・保険引受/保険金支払データ等を活用した、アンダーライティングの自動化
・自然言語処理・テキストマイニング技術を活用した、オペレーションの変革
・自動車走行データを活用した安全運転診断スコアの開発
・顧客ターゲティングなど社内外データのマーケティング活用
・財務データを活用した企業の各種リスクスコア開発
・ヘルスケア・介護データの分析

入社後の流れ:
・入社初日：入社オリエンテーション、顔合わせ
・1〜2週間：採用者の業務に合わせたオンボーディング、社内基礎研修（社内知識、社内ツール利用方法など）
・その後はOJTを中心に、配属部署の業務内容、チームメンバー、グループの事業について理解を深めていただきます。配属部署の先輩社員がメンターとなり、日々の業務やキャリア形成についてサポートします。
・経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
・研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。

ポジションの魅力:
同社は、グループ会社のリスクコンサルティング会社ですが、所属部署となるデジタル事業本部は、同社に在籍しながら、グループ会社に深く入り込み、一体となり、業務を進めております。
そのため、大手損害保険会社における、データ分析・モデル開発技術を活用したプロジェクトを事業会社側の立場として、主体的に進めることが可能です。単に、データを分析するだけではなく、課題把握から、実行、運用、課題解決に至るまで、大規模事業会社のプロジェクト案件に一貫して携わることができます。
また、グループ会社では、損害保険、生命保険、介護など、様々な事業を展開しているため、扱うデータの種類・量ともに豊富であり、アナリティクスの活用領域は、急速に拡大しています。
働き方としては、ワークライフバランスの実現を目指して、全社員がフレックスタイム制や在宅勤務を積極的に活用しています。
ほぼ100％がキャリア採用のため、フラットな組織で、自主性を重んじながらも、必要時にはメンバーに分からない点を相談し、アイディアを出しあうなど、お互いに補完し合あいながら、プロジェクトを推進しています。

【業務概要】
同部門は、風水災を中心とした気象災害や天候リスクの定量化に関する技術（リスク評価モデル）開発を行うとともに、その技術を用いたリスクファイナンス（保険や天候デリバティブ）商品の開発支援や関連する新たなビジネス・サービス開発を推進する部門で、それらに取組む専門性高いメンバーが所属しています。

【具体的な業務内容】
気象災害リスクモデルの開発者、データアナリストとして、以下のような業務を担当いただきます。
1. 国内外の気象災害シミュレーションモデル開発（台風、洪水、高潮、雪害など気象災害全般）
2. 建物・設備などの物的損害、事業停止・サプライチェーン停止に関する脆弱性モデルの開発
3. 地理空間情報やセンシング技術を用いた気象災害・天候リスク定量化手法の開発
4. 再生可能エネルギーや発送電に関連する気象災害・天候リスク定量化手法の開発
5. 保険商品、天候デリバティブ商品の開発設計支援 など

【入社後の流れ】
・入社初日：入社オリエンテーション、顔合わせ
・1〜2週間：採用者の業務に合わせたオンボーディング、社内基礎研修（社内知識、社内ツール利用方法など）
・その後はOJTを中心に、配属部署の業務内容、チームメンバー、グループの事業について理解を深めていただきます。配属部署の先輩社員がメンターとなり、日々の業務やキャリア形成についてサポートします。
・経験豊富なメンバーが多数在籍しているため、保険やリスクマネジメント業界の知識がなくても安心して業務に取り組めます。
・研修制度も充実しており、スキルアップを全面的に支援します。

【ポジション・部門の魅力】
本ポジションでは、主に保険会社や企業が抱える気象災害リスクを業務の対象とし、リスクを特定・定量化するモデル・分析技術の開発、そしてその分析手法を用いたリスク計測業務を中心に携わって頂きます。そして、モデル開発やリスク分析業務を通じて、リスクファイナンスの設計支援にも携わって頂きます。
また、課題解決のためには最新の気象災害（気候変動も含む）リスクに関する予測分析・センシング技術を積極的に取り入れる必要があり、同部門では大学等の研究機関との共同研究を積極的に実施しています。本ポジションでは、大学・研究機関や他業種との連携プロジェクトも担当して頂き、同社の技術・ノウハウの向上にも関与して頂きます。
リスクを特定・定量化するモデル・分析技術の開発、リスク計測業務・リスクファイナンスの設計などを経験することができます。また、大学・研究機関や他業種との連携プロジェクトを通した最新知見・技術も習得することができます。

データマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案にあります。

具体的な業務:
・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング)
・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ
・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割)
・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進
・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進)
・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備
・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案

ポジションの魅力:
・国内最大級のスポットワークプラットフォームを支える、大規模かつ多様なデータに関われます
・「データ活用が当たり前」のカルチャーが既に確立されているため、活用促進よりも使いやすさ・信頼性の向上にフォーカスして仕事ができます
・dbt / BigQuery / Looker / Terraform / Fivetran / Cloud Composer / Cloud Run などを活用し、モダンなデータスタックでの開発に携われます
・データを「使う」だけでなく「データ × 生成AI のプロダクトを自分たちで作る」立場で関われます。社内ユーザー向けの AI アシスタントやデータカタログなど、生成AI を前提とした次世代のデータ基盤・データプロダクトを当事者として設計・開発できます
・開発プロセスそのものにも生成AI を積極活用しており、Cursor / GitHub Copilot / Claude Code などを日常的に使いながら、生産性と品質の両立を追求できます
・各グループにプロダクトオーナー(PO) が在籍しており、ロードマップに基づく戦略的な開発と、新規技術調査・PoC をバランスよく進められます
・データマネジメント部および全社で、たくさんの勉強会・LT が行われており、学習・発信の機会が豊富です
・急成長フェーズのデータ組織を自ら設計・拡大する立場で関われます (採用 / 組織設計 / ロードマップを自分の意思決定で進められます)
・データ × 生成AI 領域でマネジメントキャリアを積める数少ない機会です。技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせます
・フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています

【業務概要】
大規模金融グループのシステム部門でのポジションです。中途採用者が多く活躍しています。
グループ会社の膨大な情報資産をAI・BI活用につなげ、大規模データ基盤の刷新とビジネス変革をリードする役割を担います。
同社およびグループ会社のデータ利活用・AI活用を支えるデータ基盤領域において、企画・要件定義から開発、データマネジメント、基盤更改プロジェクトの推進まで一連の工程を担当します。

【具体的な業務】
・グループ各社の膨大なデータを集約・加工し、AI・BI活用に向けたデータパイプラインの企画・開発。
・DWH、データレイク、マーケットプレイス等のデータプラットフォーム企画・推進。
・データガバナンス、データアーキテクチャ設計、生成AI活用検討。
・超大規模なデータ基盤の更改をはじめとした大中小の開発プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメント。

【ポジション・部門の魅力】
同社およびグループ会社のデータ利活用・AI活用を支える情報系システム領域を担う組織です。膨大なデータをビジネス価値につなげるため、データ基盤やDWH/データレイクの企画・開発・保守、AI・BI活用に向けた基盤高度化、大規模更改やモダナイズを推進します。業務・企画部門や外部パートナーとも連携し、要件整理やアーキテクチャ検討など上流工程から関与しながら、技術と業務の両面から同社の変革を支えています。
大規模金融グループが保有する膨大なデータを活用し、AI・BIの高度化や大規模データ基盤更改に上流から関われます。データ品質が事業競争力を左右する環境で、アーキテクチャ検討から実装・改善、海外製品や先進技術の導入検討まで幅広く担当し、同社のビジネス変革に直結する貴重な経験を得られます。

【想定キャリアパス】
入行後数年はシステム開発現場で活躍いただきます。プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー等、役割・担当プロジェクト数を拡大しつつ開発現場で活躍を続けることも可能ですし、銀行に帰任し銀行・グループ会社全体のアーキテクチャ戦略の企画・推進などに従事することも可能です。

【募集背景】
近年、サイバー攻撃や国家レベルのセキュリティ脅威が増加しており、セキュリティ全般の需要が非常に高まっています。このような背景から、セキュリティ事業の強化を行っています。
また、昨今、ランサムウェアやサプライチェーン攻撃など、企業を脅かすサイバー攻撃は高度化および巧妙化の一途を辿っています。「侵入されることを前提とした対策」が求められる現代において、インシデント発生時に被害を可能な限り抑え、迅速に事業を復旧させる「インシデントレスポンス（IR）」の重要性がかつてなく高まっています。
こうした市場の追い風を受け、同社ではさらなる事業拡大と組織体制の強化を急務としており、これからの同社の成長を牽引し、組織のコアメンバーとしてご活躍いただける新たな仲間を募集しています。

【業務概要】
クライアント企業で発生したサイバーインシデントに対する初動対応から原因究明、再発防止策の立案までをリードします。
具体的な業務は以下の通りです。
1. 初動対応（トリアージ）、デジタルフォレンジック、インシデント調査および分析報告
2. 技術判断の最終責任者としてのチームリードおよびお客様折衝
将来的な組織拡大を見据え、ご志向によってはプレイングマネージャーとして技術面、組織マネジメント面双方の牽引を期待されています。

【ポジションの魅力】
1. コアメンバーとして「チームの立ち上げ」に携わるやりがい:
IR専門チームの体制をこれから本格的に整えていくフェーズでの募集です。チームの運用ルールやプレイブック（対応手順書）の整備、使用するツールの選定など、日々のインシデント対応に加えて、組織づくりにも関わっていただけます。これまでのご経験や知見を活かしながら、チームの基盤づくりに携われる点は、このフェーズならではの魅力です。
2. 企業の危機を救い、デジタル社会を守り抜く「高い社会的意義」:
当チームの重要なミッションは、サイバー攻撃の被害に遭い、混乱の渦中にある企業や組織の早期復旧を支援することです。有事の際には、被害の封じ込めと原因究明に迅速に対応し、システムの安定化と事業継続の確保に貢献していただきます。サイバー攻撃が社会インフラにも影響を及ぼし得る現代において、インシデント対応の最前線で被害拡大を防ぐ本ポジションの役割は、単なる技術職の枠にとどまりません。企業活動を支える基盤の維持を通じて、日本のデジタル社会の安全に寄与する、高い社会的意義とやりがいを感じていただける役割です。
3. 「多種多様なケース」に対応できる圧倒的成長環境:
幅広い業界のお客様のインシデントに対応するため、さまざまな攻撃手法やインシデント事例に触れながら、実践的な対応力を高めていくことができます。原因究明や被害範囲の特定には、ネットワーク、OS（カーネル層）、クラウドインフラ、アプリケーション、認証基盤、攻撃コードの解析など、幅広い技術領域の知見が求められます。複数の技術領域を横断しながら課題解決に取り組むことで、セキュリティエンジニアとしての視野と専門性をさらに広げられる環境です。

データマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。
現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案にあります。
DRE, AEの2つのロールは、データマネジメント部内で連携しながら、信頼できるデータ基盤の構築・運用からビジネスで使えるデータモデル / Data Martの整備、さらにデータ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発までを一連で支えるロールです。
DRE(Data Reliability Engineer / データエンジニア)は、SREの考え方をデータ領域に適用し、「信頼できるデータ」を提供するための基盤を設計・構築・運用するロールです。社内外の様々なデータソース(アプリ/サービス DB、SaaS、ログ など)から BigQuery へデータを収集・蓄積するパイプラインを構築し、SLO/SLI やモニタリング、IaC によってスケーラブルかつ鮮度・品質の高いデータを維持します。近年は基盤の運用にとどまらず、社内データ活用を加速するためのデータ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発・運用も中核テーマとして担っています。
AE(Analytics Engineer / アナリティクスエンジニア)は、データエンジニアとデータアナリストの間をつなぐロールで、収集された生データを dbt を中心にビジネスで使いやすいデータモデル / Data Martへと設計・開発します。ディメンショナルモデリングやセマンティックレイヤーの整備、Looker など BI ツール上でのモデリングを通じて、「誰でも同じ定義でデータを読める状態」を作ります。ビジネスサイドと会話しながらデータを「価値」に変換する層を担うポジションです。
両ロールはスコープが重なる部分も多く、本ポジションでは DRE / AE 両ロールのメンバーが在籍するグループをマネジメントいただく前提です。

【具体的な業務】
担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング)
グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ
DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担う役割)
データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進
採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進)
組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備
部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案

【ポジション・部門の魅力】
企業は「『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、社会課題の解決を目指しています。事業のスケールに伴い、データ基盤・データ組織にも「次の飛躍に向けた進化」が求められており、その当事者として関わっていただけることが本ポジションの魅力です。
国内最大級のスポットワーカープラットフォームを支える、大規模かつ多様なデータに関われます。
「データ活用が当たり前」のカルチャーが既に確立されているため、活用促進よりも使いやすさ・信頼性の向上にフォーカスして仕事ができます。
dbt / BigQuery / Looker / Terraform / Fivetran / Cloud Composer / Cloud Run などを活用し、モダンなデータスタックでの開発に携われます。
データを「使う」だけでなく「データ × 生成AIのプロダクトを自分たちで作る」立場で関われます。社内ユーザー向けの AI アシスタントやデータカタログなど、生成AIを前提とした次世代のデータ基盤・データプロダクトを当事者として設計・開発できます。
開発プロセスそのものにも生成AIを積極活用しており、Cursor / GitHub Copilot / Claude Codeなどを日常的に使いながら、生産性と品質の両立を追求できます。
各グループにプロダクトオーナー(PO)が在籍しており、ロードマップに基づく戦略的な開発と、新規技術調査・PoCをバランスよく進められます。
データマネジメント部および全社で、たくさんの勉強会・LTが行われており、学習・発信の機会が豊富です。
急成長フェーズのデータ組織を自ら設計・拡大する立場で関われます(採用 / 組織設計 / ロードマップを自分の意思決定で進められます)。
データ × 生成AI領域でマネジメントキャリアを積める数少ない機会です。技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせます。
フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています。
扱っているデータ: アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報、マッチング・勤怠に関する情報、レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ、問い合わせに関するデータ、営業活動情報・各種マスタデータなど。

◆ミッション
社内インフラの専任担当（テックリード）として、課題の特定、設計・構築からトラブルシューティング、新技術の導入までを一貫して担当します。
プレイングマネージャーとしてリアーキテクチャ、運用、トラブル対応も含めて組織体制や中長期的な戦略を含めて根本解決を主導していただきます。

◆業務内容
1.ゼロトラスト、高可用性の実現
・本社および国内12拠点以上のオフィスネットワークの運用
・脱VPN、レガシーNWのリアーキテクト
・ゼロトラストの全社への適用と運用

2.運用改善・信頼性向上
・AIOpsによる運用改善
・障害発生時の原因切り分け、恒久対策の実施

3.クラウド・サーバー領域との連携
・オンプレからAWS/クラウドへの移行
・ADの運用管理、クラウド移行の検討

●仕事のやりがい・働く魅力
1.課題抽出の最上流から企画〜運用まで、一貫して携われる
決められた仕様書に基づいて構築するだけではありません。
課題抽出や企画段階からプロジェクトに参画し、自ら設計・構築したシステムを、その後の運用改善まで責任を持って担当できます。
また、社内で運用しているため、自分たちで検証し、機器を選定し、設定を行うことができ、「自分が作ったインフラ」という確かな手触り感を持てます。

2.多拠点×4000名規模のインフラに裁量をもって挑める環境
数百名規模で物足りない、数万名規模でルールがガチガチで動けない、といったことが起こりません。
大部分が内製化しており、4000名・全国展開の規模感は、技術的な複雑さと裁量のバランスが取れた「一番面白いフェーズ」だと考えています。
また、更改・最適化・標準化の余地が多く、自身の課題発見力と技術力を生かし、全社員のインフラに貢献ができます。

3.豊富なキャリアパス
インフラを軸として専門性を高めるのももちろん歓迎です。セキュリティ、自動化（IaC、AIOps）など、インフラ全般のスキルを身につけ、フルスタックなエンジニアを目指せる環境です。
また、BPR（業務プロセス改革）など、よりビジネスやユーザに近い領域での業務改善に挑戦することもできます。

4.経営に対し提案が可能であり、IT投資も積極的な環境
新技術の採用によるセキュリティ強化など、費用対効果を明確に示せる提案は歓迎します。
全社で有料版AIツールを導入するなど、生産性向上に繋がるIT投資は積極的に行います。

●将来のキャリアパス
当社は一人ひとりの志向や適性を重視して共にキャリアを築くことを目指しており、
専門職から管理職、さらには異業種への挑戦まで、多様なキャリアプランを実現することが可能です。
また、介護・障害福祉事業者向けのSaaS、ヘルスケア、シニアライフ、海外事業など、
幅広い領域でBtoB/BtoCの事業を展開しており、その数は40を超えます。
そのため、転職せずに多様なビジネスモデルや事業フェーズに挑戦し、自分らしいキャリアを築くことができます。

＜キャリアイメージ＞
インフラ領域でプロフェッショナルを発揮しながら、セキュリティ、事業改善（BPR）など隣接領域へのキャリア拡張していく
キャリアパスの正解は一つではありません。
あなたが描きたい成長曲線を、私たちと一緒に形にしていきましょう。

●入社後の流れ
入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。
その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。
即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。