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エンジニア・プログラマ、1400〜1600万の転職求人
343 件
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エンジニア・プログラマ、1400〜1600万の転職求人一覧
バックエンドエンジニア（テックリード）/お買い物アプリ運営企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1560万円
ポジション
テックリード
仕事内容
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。
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。
【東京都】データエンジニア/お買い物アプリ運営企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1560万円
ポジション
データエンジニアスペシャリスト
仕事内容
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。
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。
プライベートクラウド開発エンジニア（IaaS／KaaS）/大手通信サービス会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1410万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【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
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
【茨城】アプリケーションエンジニア/マネージャ候補（半導体計測検査製品）/商社×メーカーの先端テクノロジー企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1,120万円〜1,700万円
ポジション
マネージャ候補
仕事内容
“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。
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。
セキュリティエンジニア（AI・クラウド領域）/デジタル化サービス事業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
900万円〜1500万円
ポジション
セキュリティエキスパート
仕事内容
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。
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。
【東京/大阪/愛知】クラウドDXサービス運営企業でのPlatformエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2910万円 ※経験、能力等に応じて個別に決定します。
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
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
【東京都】クラウドエンジニア（リードアーキテクト）/大手総合商社系ICT領域のグループ企業を統括する持株会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1700万円
ポジション
リードアーキテクト
仕事内容
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およびAI活用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。
顧客現場で課題を発見し、生成AI・AIエージェントを活用したプロトタイプから本番導入まで担う、FDE的な役割です。
新規立ち上げとなるクラウド・AI技術チームの中核人材として、AI/MLサービスの活用を視野に入れた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、技術標準化などを主導します。
まずはERPまたは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、将来的には顧客に深く伴走し、AIを活用して業務プロセスそのものを変革するような、より大規模な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、アジャイル、AI活用を取り入れた次世代の開発スタイルへの変革を、技術の力で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。
顧客現場で課題を発見し、生成AI・AIエージェントを活用したプロトタイプから本番導入まで担う、FDE的な役割です。
新規立ち上げとなるクラウド・AI技術チームの中核人材として、AI/MLサービスの活用を視野に入れた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、技術標準化などを主導します。
まずはERPまたは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、将来的には顧客に深く伴走し、AIを活用して業務プロセスそのものを変革するような、より大規模な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、アジャイル、AI活用を取り入れた次世代の開発スタイルへの変革を、技術の力で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。
プロダクト開発エンジニア・アーキテクト/大手総合商社系ICT領域のグループ企業を統括する持株会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1700万円
ポジション
開発エンジニア/アーキテクト
仕事内容
【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。音声認識・音声テキスト化・要約、感情分析等の機能を含むクラウドネイティブなコンタクトセンターシステムにおいて、生成AI・RAG技術を活用し、大規模顧客向けにスケーラブルかつ高可用なシステムを設計・リードします。
【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。
・Google Cloud Platform上でのクラウドネイティブアーキテクチャ設計
・マイクロサービス / コンテナ(Kubernetes) / サーバーレス(Cloud Functions / Cloud Run等) を前提とした設計
・生成AI・RAGを用いた音声／テキスト処理機能のアーキテクチャ設計・技術選定
・非機能要件（セキュリティ、可用性、性能、スケーラビリティ、監視、課金・コスト）を踏まえた全体設計
・CI/CDパイプライン（GitHub Actions / Cloud Build等）の設計・実装方針の策定
・コンテナオーケストレーション基盤、IaC（Terraform等）を用いた環境構築標準の策定
・大手企業向け導入時のカスタマイズ開発を見据えた拡張性の高いプロダクトアーキテクチャの設計
・ビジネス要件を技術要件に落とし込み、プロダクトオーナー・事業側との技術折衝・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
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。音声認識・音声テキスト化・要約、感情分析等の機能を含むクラウドネイティブなコンタクトセンターシステムにおいて、生成AI・RAG技術を活用し、大規模顧客向けにスケーラブルかつ高可用なシステムを設計・リードします。
【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。
・Google Cloud Platform上でのクラウドネイティブアーキテクチャ設計
・マイクロサービス / コンテナ(Kubernetes) / サーバーレス(Cloud Functions / Cloud Run等) を前提とした設計
・生成AI・RAGを用いた音声／テキスト処理機能のアーキテクチャ設計・技術選定
・非機能要件（セキュリティ、可用性、性能、スケーラビリティ、監視、課金・コスト）を踏まえた全体設計
・CI/CDパイプライン（GitHub Actions / Cloud Build等）の設計・実装方針の策定
・コンテナオーケストレーション基盤、IaC（Terraform等）を用いた環境構築標準の策定
・大手企業向け導入時のカスタマイズ開発を見据えた拡張性の高いプロダクトアーキテクチャの設計
・ビジネス要件を技術要件に落とし込み、プロダクトオーナー・事業側との技術折衝・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
クラウドPM/クラウドネイティブ化牽引チーム立ち上げ/大手総合商社系ICT領域のグループ企業を統括する持株会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1700万円
ポジション
プロジェクトマネージャー
仕事内容
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およびAI活用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のプロジェクトマネジメントを担っていただきます。
新設するクラウド・AI技術牽引チームの中核人材として、AI活用による業務変革プロジェクトの計画・推進、予算・品質・納期管理、ステークホルダーとの調整、メンバー育成などをリードいただきます。
まずはERPまたは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、将来的には顧客に深く伴走し、AIを活用して業務プロセスそのものを変革するような、より大規模な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、アジャイル、AI活用を取り入れた次世代の開発スタイルへの変革を、プロジェクト推進の立場から牽引いただくポジションです。
顧客現場で課題を発見し、生成AI・AIエージェントを活用したプロトタイプから本番導入まで担う、FDE的な役割です。
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。
新設するクラウド・AI技術牽引チームの中核人材として、AI活用による業務変革プロジェクトの計画・推進、予算・品質・納期管理、ステークホルダーとの調整、メンバー育成などをリードいただきます。
まずはERPまたは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、将来的には顧客に深く伴走し、AIを活用して業務プロセスそのものを変革するような、より大規模な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、アジャイル、AI活用を取り入れた次世代の開発スタイルへの変革を、プロジェクト推進の立場から牽引いただくポジションです。
顧客現場で課題を発見し、生成AI・AIエージェントを活用したプロトタイプから本番導入まで担う、FDE的な役割です。
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。
グローバル執行サービス技術部門長/大手証券会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ：1000万円〜1600万円（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）
ポジション
部門長
仕事内容
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:
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。
【大阪府/東京都】インフラ/SREエンジニア/AIプラットフォームカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
SRE
仕事内容
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。
【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。
データストラテジスト・アナリスト/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
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。
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。
クラウドエンジニア/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
担当者
仕事内容
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。
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。
脆弱性診断領域における技術責任者/DXの総合サービスを提供する成長中IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜2000万円程度
ポジション
技術責任者
仕事内容
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。
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。
テックリード/Fintech Startup企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円
ポジション
テックリード
仕事内容
【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。
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。
セキュリティ プリセールス【法人事業】/大手通信サービス会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1410万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【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。
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。
プロダクトQAリード/次世代型経営管理クラウド企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
リード
仕事内容
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。
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。
プロダクトQAエンジニア/次世代型経営管理クラウド企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
【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。
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。
ソフトウェア開発【デジタルツイン基盤】/大手通信サービス会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
670万円〜1,410万円 賞与、特別加算賞与は会社業績、個人別評価に応じて変動します
ポジション
担当者〜
仕事内容
【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などを支える、将来的な商用化を見据えた高品質なバックエンドシステムを構築する。
【主な業務】
・デジタルツインシステムにおけるバックエンドシステムの設計・開発
・既存APIの拡充・改修、新規コンポーネントの設計・実装
・ログ・例外処理・認証などの共通機能を含む、アプリケーション基盤の新規構築（必要に応じてゼロからの設計・実装）
・自ら設計・実装を行いながら、設計・実装方針の策定、コードレビュー、技術課題の解決などを通じてバックエンド開発チームを技術面からリードする
【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REST APIおよび業務ロジックの設計・開発
・gRPCを用いたマイクロサービス間連携の設計・実装
・WebSocketなどを用いたリアルタイム通信機能の設計・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）
・3D地理空間データを取得・配信するサーバーサイド機能の設計・実装
・認証・認可、入力検証、例外処理、ログ、データアクセス、外部サービス連携などの共通機能の設計・改善
・コードレビュー、設計レビューを通じた開発メンバーの技術支援
・単体・結合テスト、自動テストなどによる品質担保
●仕事の魅力
・デジタルツインという先進領域において、研究開発・PoCで培った技術や成果をデジタルツイン基盤へ実装し、将来的な社会実装・商用化を見据えた開発に携わることができます。
・マネジメント業務を中心とするのではなく、自ら設計・実装・レビューに携わりながら、技術的な意思決定や課題解決を担い、バックエンド開発を技術面からリードできます。
・既存システムの機能追加にとどまらず、新しいコンポーネントや機能について、技術調査・設計から実装まで一貫して関わることができます。
・3D地理空間データ、時空間データ、リアルタイム処理など、専門性・技術的難易度の高いバックエンド開発に取り組むことができます。
・要件が固まり切っていない段階から、デジタルツイン基盤として必要となる機能や技術的な改善を自ら検討・提案し、プロダクトの方向性づくりにも関わることができます。
・バックエンド開発を主軸としながら、経験や志向に応じて、クラウド・インフラなど周辺技術の知見も広げることができます。
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などを支える、将来的な商用化を見据えた高品質なバックエンドシステムを構築する。
【主な業務】
・デジタルツインシステムにおけるバックエンドシステムの設計・開発
・既存APIの拡充・改修、新規コンポーネントの設計・実装
・ログ・例外処理・認証などの共通機能を含む、アプリケーション基盤の新規構築（必要に応じてゼロからの設計・実装）
・自ら設計・実装を行いながら、設計・実装方針の策定、コードレビュー、技術課題の解決などを通じてバックエンド開発チームを技術面からリードする
【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REST APIおよび業務ロジックの設計・開発
・gRPCを用いたマイクロサービス間連携の設計・実装
・WebSocketなどを用いたリアルタイム通信機能の設計・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）
・3D地理空間データを取得・配信するサーバーサイド機能の設計・実装
・認証・認可、入力検証、例外処理、ログ、データアクセス、外部サービス連携などの共通機能の設計・改善
・コードレビュー、設計レビューを通じた開発メンバーの技術支援
・単体・結合テスト、自動テストなどによる品質担保
●仕事の魅力
・デジタルツインという先進領域において、研究開発・PoCで培った技術や成果をデジタルツイン基盤へ実装し、将来的な社会実装・商用化を見据えた開発に携わることができます。
・マネジメント業務を中心とするのではなく、自ら設計・実装・レビューに携わりながら、技術的な意思決定や課題解決を担い、バックエンド開発を技術面からリードできます。
・既存システムの機能追加にとどまらず、新しいコンポーネントや機能について、技術調査・設計から実装まで一貫して関わることができます。
・3D地理空間データ、時空間データ、リアルタイム処理など、専門性・技術的難易度の高いバックエンド開発に取り組むことができます。
・要件が固まり切っていない段階から、デジタルツイン基盤として必要となる機能や技術的な改善を自ら検討・提案し、プロダクトの方向性づくりにも関わることができます。
・バックエンド開発を主軸としながら、経験や志向に応じて、クラウド・インフラなど周辺技術の知見も広げることができます。
Data Architecture Lead/外資系生命保険会社グループ
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1200万円〜1750万円
ポジション
データアーキテクチャリード
仕事内容
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。
・ 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。
クラウドエンジニア（IaaS／PaaS）/大手通信サービス会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
810万円〜1580万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【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
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
PMエキスパート、システムエンジニア、ビジネスデザイナー（市場リスク）/大手銀行系システム開発会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1550万円
ポジション
PMエキスパート
仕事内容
【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。
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。
プロダクト開発エンジニア（モバイル）/不動産会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
960万円〜1440万円
ポジション
担当者
仕事内容
【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)
「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)
自律型ネットワークアーキテクト（部長候補）／デジタルツイン・AI Agent活用/大手通信会社と大手外資系コンサルを基盤とするデータ分析企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1040万円〜1650万円
ポジション
部長（候補）
仕事内容
業務概要:
ネットワーク設計・設定・監視・運用に関わる業務を対象に、データとAIを活用した業務自律化を支える基盤の構想・要件定義・アーキテクチャ設計・導入推進を担っていただきます。
具体的な業務:
1. ネットワーク業務(企画・開発・運用・品質最適化のE2E)のAs-Is整理、課題抽出、To-Be業務・システム構想の策定
2. OSS/BSS(*注)、ServiceNow等の業務基盤、デジタルツイン、生成AI/AI Agentを組み合わせた自動化アーキテクチャの設計
3. 業務部門、開発部門、外部パートナーとの要件定義・合意形成・プロジェクト推進
4. PoCから本番導入、運用定着、効果測定までの一気通貫支援
5. 同社のデータサイエンティスト、AIエンジニア、データエンジニアと連携したソリューション化
*注: OSS：Operation Support System BSS：Business Support System
ポジション・部門の魅力:
数千万人規模の利用者が24時間365日、常に安定したサービスを利用することに貢献する通信インフラ。サービス品質を維持しつつ生成AIも活用し、よりリーンなオペレーションの実現にチャレンジできる社会的インパクトの大きい仕事です。
1. 大規模通信インフラを舞台とした自律型ネットワーク実現、という希少なテーマ性: 通信ネットワークデータを活用してAutonomous Networkという希少性の高いテーマへ初期から携わることができます。
2. 多様な技術を横断するアーキテクト経験の獲得: NW、OSS、SaaS、クラウド、生成AI、データ基盤を横断するアーキテクト経験を積むことができます。
3. 提案だけでなく、実装・定着までの一気通貫の支援: 現場・企画・開発部門と近い距離で、机上の提案ではなく実装・定着まで踏み込むことができます。
ネットワーク設計・設定・監視・運用に関わる業務を対象に、データとAIを活用した業務自律化を支える基盤の構想・要件定義・アーキテクチャ設計・導入推進を担っていただきます。
具体的な業務:
1. ネットワーク業務(企画・開発・運用・品質最適化のE2E)のAs-Is整理、課題抽出、To-Be業務・システム構想の策定
2. OSS/BSS(*注)、ServiceNow等の業務基盤、デジタルツイン、生成AI/AI Agentを組み合わせた自動化アーキテクチャの設計
3. 業務部門、開発部門、外部パートナーとの要件定義・合意形成・プロジェクト推進
4. PoCから本番導入、運用定着、効果測定までの一気通貫支援
5. 同社のデータサイエンティスト、AIエンジニア、データエンジニアと連携したソリューション化
*注: OSS：Operation Support System BSS：Business Support System
ポジション・部門の魅力:
数千万人規模の利用者が24時間365日、常に安定したサービスを利用することに貢献する通信インフラ。サービス品質を維持しつつ生成AIも活用し、よりリーンなオペレーションの実現にチャレンジできる社会的インパクトの大きい仕事です。
1. 大規模通信インフラを舞台とした自律型ネットワーク実現、という希少なテーマ性: 通信ネットワークデータを活用してAutonomous Networkという希少性の高いテーマへ初期から携わることができます。
2. 多様な技術を横断するアーキテクト経験の獲得: NW、OSS、SaaS、クラウド、生成AI、データ基盤を横断するアーキテクト経験を積むことができます。
3. 提案だけでなく、実装・定着までの一気通貫の支援: 現場・企画・開発部門と近い距離で、机上の提案ではなく実装・定着まで踏み込むことができます。
Machine Learning Engineer（Global Business）／プラットフォーム企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ：〜1600万円（経験・能力を考慮の上当社規定により決定）
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
- 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
Senior AI Engineer（AIエージェント／プロダクト開発）/国内シェアトップクラス会計システム、CFO意思決定支援企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1500万円〜2000万円
ポジション
Senior AI Engineer
仕事内容
【募集背景】
AIエージェントが、ソフトウェアを書く時代に入りました。エンジニアの仕事は、コードを打つことから、何を作るかを決め、エージェントを設計し、その仕事を統括することへ移っています。適切な道具を使いこなす少数のエンジニアが、従来の大規模な開発組織を上回る成果を出せる時代です。
グループ会社は「経営の大衆化」をミッションに掲げ、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、グループ会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。スタートアップのようなスピードと裁量で動き、決めて、作って、届けることを繰り返します。
この組織で、プロダクトとエージェントを一緒につくる最初期のソフトウェアエンジニアを募集します。
【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。
【仕事内容】
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います。開発するエージェントは三つあります。
1. プロダクトをつくる：顧客の経営判断を支えるプラットフォームの基盤と、複数の顧客に展開できる共通モジュールを開発します。
2. プロダクトの中で動く、エージェントをつくる：顧客の業務を実際に担うAIエージェントを、プロダクトの中核機能として設計・実装・評価します。
3. コーディングエージェントを育てる：実装を担うコーディングエージェント群の指示、ガード、評価、ふるまいの改善を担い、開発組織そのものをエンジニアリングします。
【この仕事が面白い理由】
経営管理の未来を、プロダクトでつくる：
これまで専門家が時間をかけて担ってきた経営の仕事を、AIエージェントが担う。その新しい形を、自分たちの手でプロダクトにします。まだ誰も見たことのないプロダクトをゼロから形にしていく、つくり手としての楽しさがあります。
一人で、チームの何倍もの速さで作る：
複数のコーディングエージェントを並走させ、朝に任せた仕事が夕方には動いています。アイデアから出荷までのループが、週単位から日単位、時間単位へ縮みます。
まだ正解のない問いに、毎日向き合う：
エージェントをどこまで信頼して任せるか、どう評価するか、どう失敗から学ばせるか。世界中のエンジニアがいま試行錯誤している問いを、自分の仕事として解きます。
自分の道具を、自分でつくる：
開発基盤そのものが担当領域です。使いにくければ作り変え、同じ失敗は仕組みで二度と起こさない。作り手であり、一番のユーザーでもあります。
つくったものが、企業の意思決定を変える：つくったエージェントが、実際の企業の経営判断の場で使われ、経営の進め方そのものが変わっていくのを目の前で見られます。
【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・評価
・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、設計・タスク分解・レビューを通じて統括する
・エージェントの失敗を原因まで遡り、指示・ガイドライン・自動テスト・評価の形で恒久的に直す
・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。コーディングエージェントには主にClaude Codeを用い、タスク管理・レビュー・マージまでを自動化した開発基盤の上で働きます。
【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、ソフトウェアエンジニアが一つのチームとして、課題 of 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。リモート勤務については面談時に応相談
【レポートライン】
プロダクトエンジニアリング組織の責任者（Group CTO）
【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、プラットフォームとエージェント基盤全体を技術で牽引する立場へ進めます。
AIエージェントが、ソフトウェアを書く時代に入りました。エンジニアの仕事は、コードを打つことから、何を作るかを決め、エージェントを設計し、その仕事を統括することへ移っています。適切な道具を使いこなす少数のエンジニアが、従来の大規模な開発組織を上回る成果を出せる時代です。
グループ会社は「経営の大衆化」をミッションに掲げ、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、グループ会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。スタートアップのようなスピードと裁量で動き、決めて、作って、届けることを繰り返します。
この組織で、プロダクトとエージェントを一緒につくる最初期のソフトウェアエンジニアを募集します。
【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。
【仕事内容】
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います。開発するエージェントは三つあります。
1. プロダクトをつくる：顧客の経営判断を支えるプラットフォームの基盤と、複数の顧客に展開できる共通モジュールを開発します。
2. プロダクトの中で動く、エージェントをつくる：顧客の業務を実際に担うAIエージェントを、プロダクトの中核機能として設計・実装・評価します。
3. コーディングエージェントを育てる：実装を担うコーディングエージェント群の指示、ガード、評価、ふるまいの改善を担い、開発組織そのものをエンジニアリングします。
【この仕事が面白い理由】
経営管理の未来を、プロダクトでつくる：
これまで専門家が時間をかけて担ってきた経営の仕事を、AIエージェントが担う。その新しい形を、自分たちの手でプロダクトにします。まだ誰も見たことのないプロダクトをゼロから形にしていく、つくり手としての楽しさがあります。
一人で、チームの何倍もの速さで作る：
複数のコーディングエージェントを並走させ、朝に任せた仕事が夕方には動いています。アイデアから出荷までのループが、週単位から日単位、時間単位へ縮みます。
まだ正解のない問いに、毎日向き合う：
エージェントをどこまで信頼して任せるか、どう評価するか、どう失敗から学ばせるか。世界中のエンジニアがいま試行錯誤している問いを、自分の仕事として解きます。
自分の道具を、自分でつくる：
開発基盤そのものが担当領域です。使いにくければ作り変え、同じ失敗は仕組みで二度と起こさない。作り手であり、一番のユーザーでもあります。
つくったものが、企業の意思決定を変える：つくったエージェントが、実際の企業の経営判断の場で使われ、経営の進め方そのものが変わっていくのを目の前で見られます。
【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・評価
・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、設計・タスク分解・レビューを通じて統括する
・エージェントの失敗を原因まで遡り、指示・ガイドライン・自動テスト・評価の形で恒久的に直す
・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。コーディングエージェントには主にClaude Codeを用い、タスク管理・レビュー・マージまでを自動化した開発基盤の上で働きます。
【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、ソフトウェアエンジニアが一つのチームとして、課題 of 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。リモート勤務については面談時に応相談
【レポートライン】
プロダクトエンジニアリング組織の責任者（Group CTO）
【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、プラットフォームとエージェント基盤全体を技術で牽引する立場へ進めます。
プリンシパルエンジニア/メディカルプラットフォーム事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
850万円〜1200万円
ポジション
プリンシパルエンジニア
仕事内容
●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
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
ソリューションアーキテクト/DXの総合サービスを提供する成長中IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1200万円〜2000万円
ポジション
ソリューションアーキテクト
仕事内容
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。
●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。
データサイエンティスト（シニア）/大手金融機関系リスクマネジメント会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
シニア
仕事内容
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。
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。
自然災害リスク評価に関する研究開発職【気象災害分野】/大手金融機関系リスクマネジメント会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
研究開発担当者
仕事内容
【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。
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。
データエンジニア（マネージャー候補）/アプリケーションの企画・開発・運営
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1100万円〜1900万円
ポジション
マネージャー（候補）
仕事内容
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
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
データエンジニア/メガバンク
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
担当者
仕事内容
【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。
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。
IRスレットエキスパート/DXの総合サービスを提供する成長中IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
900万円〜1500万円
ポジション
セキュリティスペシャリスト（チームリーダー候補）
仕事内容
【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。
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。
データエンジニア（マネージャー候補）/アプリケーションの企画・開発・運営
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
マネージャー候補
仕事内容
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。
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。
デリバティブ商品のシステム開発／企画業務/大手銀行
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
担当者
仕事内容
お客さま向けデリバティブ商品（金利や為替のリスクヘッジを目的とした金利スワップや通貨オプション、資金運用目的のデリバティブ内蔵型の預金・ローン商品 等）のシステムエンジニアリング業務です。
具体的な業務内容は以下の通りです。
・デリバティブ商品のセールス・ディーラー向けシステムツールの開発・保守
・新商品（通貨オプション等）のプロジェクトにおけるマーケットフロント部門の主担当者
・その他業務フローに関する合理化・堅確化アイデアの検討
ポジション・部門の魅力：
希望される方は、マーケットの他のフロント部署やミドル・IT部門でのジョブローテーションが可能です。入社後はプロジェクトマネージャーのもとで、各案件を通じて幅広く同社のデリバティブ商品・システムを習得でき、将来的にはマネージャーとしてのキャリアアップのプランもあります。
具体的な業務内容は以下の通りです。
・デリバティブ商品のセールス・ディーラー向けシステムツールの開発・保守
・新商品（通貨オプション等）のプロジェクトにおけるマーケットフロント部門の主担当者
・その他業務フローに関する合理化・堅確化アイデアの検討
ポジション・部門の魅力：
希望される方は、マーケットの他のフロント部署やミドル・IT部門でのジョブローテーションが可能です。入社後はプロジェクトマネージャーのもとで、各案件を通じて幅広く同社のデリバティブ商品・システムを習得でき、将来的にはマネージャーとしてのキャリアアップのプランもあります。
プロデューサー（マネージャー候補）/大手Webプラットフォーム企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
マネージャー（候補）
仕事内容
【具体的な業務】
自社サービスのプラットフォームApp Store、Google Play向けソーシャルゲーム・ブラウザゲームのプロダクトプロデュースおよび開発・グロース推進をリードしていただきます。
・プロダクトの追加開発・内製開発の企画および実行
・数値データ（KPI）に基づく改善施策の立案・PDCAの推進
・収益構造の最適化および事業売上構築
・大型コラボレーション案件や新規施策のプロデュース
※ご自身のスキルやキャリア志向、チームの状況に応じた役割・施策を遂行していただきます。
※一般向け・成人向けコンテンツ双方のゲーム制作・開発に携わっていただきます。
【ポジションの魅力・やりがい】
・パートナー企業との共同開発にとどまらず、自社内での企画・開発も行うため、自らのアイデアをスピーディーにプロダクトへ反映できます。
・単なるクオリティ追求だけでなく、1つの事業責任者として売上・利益（P/L）に直結する意思決定を行うダイナミズムがあります。
・4,000万人超の会員基盤を持つ当社のオンラインゲームプラットフォームのアセットを活かし、複数のタイトルで大規模な予算と影響力を動かす経験が得られます。
自社サービスのプラットフォームApp Store、Google Play向けソーシャルゲーム・ブラウザゲームのプロダクトプロデュースおよび開発・グロース推進をリードしていただきます。
・プロダクトの追加開発・内製開発の企画および実行
・数値データ（KPI）に基づく改善施策の立案・PDCAの推進
・収益構造の最適化および事業売上構築
・大型コラボレーション案件や新規施策のプロデュース
※ご自身のスキルやキャリア志向、チームの状況に応じた役割・施策を遂行していただきます。
※一般向け・成人向けコンテンツ双方のゲーム制作・開発に携わっていただきます。
【ポジションの魅力・やりがい】
・パートナー企業との共同開発にとどまらず、自社内での企画・開発も行うため、自らのアイデアをスピーディーにプロダクトへ反映できます。
・単なるクオリティ追求だけでなく、1つの事業責任者として売上・利益（P/L）に直結する意思決定を行うダイナミズムがあります。
・4,000万人超の会員基盤を持つ当社のオンラインゲームプラットフォームのアセットを活かし、複数のタイトルで大規模な予算と影響力を動かす経験が得られます。
メインフレーム基盤エンジニア/メガバンク
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
担当者
仕事内容
【業務概要】IT投資を続ける当グループのシステム部門の求人。約3人に1人が中途採用。システム基盤開発から銀行全体のシステムアーキテクチャ戦略立案まで、基盤開発者として多様なキャリアパスあり。
【具体的な業務】当グループのIBMメインフレーム基盤開発・構築の全工程（企画・要件定義 移行・保守）、およびプロジェクトの推進・マネジメントを担います。当グループ各社の基幹システムを支えるIBMホスト領域において、企画・設計・開発・運用まで一貫して担当いただきます。内製開発を前提に、zハードウェア、z/OSやミドルウェア、対外接続、オンライン連携、運用基盤領域で開発および高度化・標準化をリードしていただきます。
【ポジション・部門の魅力】当社でのメインフレーム開発関連業務を担当頂くことで以下の成長機会がございます。
1. ミッションクリティカルな金融システムを支えるための企画、設計スキルの習得。
2. 内製開発を主体としているため、実装レベルでベンダーSEと対等に渡り合えるレベルのスキル習得。
【想定キャリアパス】開発業務経験を積んだ後、ご志向に応じて勘定系アプリ開発、分散系ミッションクリティカル基盤の設計・構築、またはシステム基盤・運用に関する企画・推進など幅広いキャリアパスを描くことが可能です。
【具体的な業務】当グループのIBMメインフレーム基盤開発・構築の全工程（企画・要件定義 移行・保守）、およびプロジェクトの推進・マネジメントを担います。当グループ各社の基幹システムを支えるIBMホスト領域において、企画・設計・開発・運用まで一貫して担当いただきます。内製開発を前提に、zハードウェア、z/OSやミドルウェア、対外接続、オンライン連携、運用基盤領域で開発および高度化・標準化をリードしていただきます。
【ポジション・部門の魅力】当社でのメインフレーム開発関連業務を担当頂くことで以下の成長機会がございます。
1. ミッションクリティカルな金融システムを支えるための企画、設計スキルの習得。
2. 内製開発を主体としているため、実装レベルでベンダーSEと対等に渡り合えるレベルのスキル習得。
【想定キャリアパス】開発業務経験を積んだ後、ご志向に応じて勘定系アプリ開発、分散系ミッションクリティカル基盤の設計・構築、またはシステム基盤・運用に関する企画・推進など幅広いキャリアパスを描くことが可能です。
【神奈川県】テックリード/空間情報ソリューション提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円
ポジション
テックリード
仕事内容
ミッション
国内GIS（地図情報システム）エンジンのパイオニア／空間情報イノベーションカンパニーである当社にて、GIS分野における高度で専門性の高い技術・研究・分析成果を、実運用に耐えるプロダクトとして実装し、事業および社会に継続的な価値を提供することが本ポジションのミッションです。
テックリードは、研究・分析・PoC段階に留まりがちな成果を、信頼性・再現性・運用性を備えたデータプロダクト／システムへと昇華させる役割を担います。そのために、アーキテクチャ設計や技術選定、データ品質の定義・評価を主導し、センシティブなデータを扱う前提で、安全かつ説明可能な設計判断を行います。
また、技術的な判断にとどまらず、設計思想や品質基準、判断の背景を言語化し、開発チームに共有・浸透させることも重要な役割です。必要に応じて自ら手を動かしながら、チーム全体の成果を最大化することが期待されます。
さらに、顧客や社内外のステークホルダーに対して、「なぜこの技術・設計を採用したのか」「どのような制約やリスクがあり、どのように対処しているのか」を技術的根拠をもって説明し、円滑な合意形成をリードします。
技術の正しさ、プロダクトとしての実用性、そして社会的・事業的要請のバランスを踏まえた判断を行い、技術面での最終責任者としてプロダクトの信頼性を支えること。それが、このテックリードに期待される最大のミッションです。
CAD/GISが一般に使われ始めて40年以上が経った今、当社ではGIS及び空間情報が秘める価値の再定義を行っています。「AI」「クラウド」「準天頂衛星システム」「IoT」「ドローン」「5G」「自動運転」「GX（グリーン・トランスフォーメーション）」「ジオマーケティング」「XR」「NFT」「ブロックチェーン」「メタバース」等、様々な産業や先端技術が台頭し、時代が大きく変遷する中、GISは無限の進化の可能性を秘めています。
他分野とのテクノロジーやビッグデータと融合をし、toB/toC領域問わず新たなUX（顧客体験）を実現し、今まで以上にあらゆる社会課題の解決をしていきたいと考えています。
具体的な業務内容
・ GIS／空間情報分野における技術・アーキテクチャの設計および意思決定
・ データプロダクトの品質担保・改善
・ 開発チームの技術的リード（技術方針の言語化とチーム浸透）
・ ステークホルダーとの技術的調整・説明
・ プロダクトの技術的責任の担保
組織構成
マネージャー1名、メンバー9名、他BP
開発環境
・OS：Linux（WSL上にインストール）
・言語：Node.js, TypeScript, SQL
・フレームワーク：Express
・ライブラリ：React
・DB：PostgreSQL, SQLite等
・サーバ：AWS（Lambda, API Gateway, CloudFront, S3, Aurora, Cognito）, 一部オンプレミスやAzureあり
・エディタ：Visual Studio Code
・その他：Github Copilot, Terraform, OpenAPI
ポジションの魅力
・安定した経営基盤
当社が出資しており、官公庁や自治体をコア・クライアントとしているため、取引基盤は盤石で、創業以来45期連続で黒字経営の実現が出来ています。
・社会インフラに貢献
GISは、地理情報システムのことで、「地理情報および付加情報をコンピュータ上で作成・保存・利用・管理・表示・検索」等を可能にするシステムになります。私たちの生活に必要不可欠な存在で、社会インフラ／ビジネス／オートモーティブ／製造・建築／気象予測／危機管理／保健医療／天然資源／行政／教育／エンターテインメント等、様々な分野で活用されています。
・最上流工程
プライム案件中心で、上流から下流まで一貫した開発を行っています。また、自社プロダクトをベースとしたシステム開発のため自社内での開発が可能です。
・テクノロジー・ドリブン
国内GISエンジンのパイオニアとして、一貫してテクノロジー・ドリブンの思想を追及してきました。社員の約70％は技術職で、今までに多数のプロダクトを開発して参りました。
・挑戦を推奨するカルチャー
カルチャーは、自由で風通しが良く、自主性は求められますが、上層部への提案もウェルカムで、手をあげれば委ねる・任せる・挑戦できる環境です。事業変革期である今、今まで以上に改善提案を通りやすいと感じております。また、開発部門責任者直下のポジションのため、意思決定がスピーディで、調整業務や根回しは不要のため、ストレスなく取り組むことが可能です。
・ワークライフバランス
働き方制度も充実しており、実働7.5時間／月の平均残業時間20H程度／週1日以上の出勤での在宅勤務が可能／フリーアドレス・フレックスにより、働く場所と時間の融通が利く等、ワークライフバランスを重視した就業が可能です。女性マネージャーも活躍しており、出産後に復職する女性社員も多い環境です。
・中長期的なキャリア形成
安定した経営基盤の上、離職率：3％以下／平均勤務年数：13.45年、と大手並みで、退職金や財形貯蓄制度もあり、中長期的に腰を据えながら長く働くことが出来ます。また、研修制度が充実しており、ご自身の志向性や経験を考慮の上で、多様なキャリア形成が可能です。
国内GIS（地図情報システム）エンジンのパイオニア／空間情報イノベーションカンパニーである当社にて、GIS分野における高度で専門性の高い技術・研究・分析成果を、実運用に耐えるプロダクトとして実装し、事業および社会に継続的な価値を提供することが本ポジションのミッションです。
テックリードは、研究・分析・PoC段階に留まりがちな成果を、信頼性・再現性・運用性を備えたデータプロダクト／システムへと昇華させる役割を担います。そのために、アーキテクチャ設計や技術選定、データ品質の定義・評価を主導し、センシティブなデータを扱う前提で、安全かつ説明可能な設計判断を行います。
また、技術的な判断にとどまらず、設計思想や品質基準、判断の背景を言語化し、開発チームに共有・浸透させることも重要な役割です。必要に応じて自ら手を動かしながら、チーム全体の成果を最大化することが期待されます。
さらに、顧客や社内外のステークホルダーに対して、「なぜこの技術・設計を採用したのか」「どのような制約やリスクがあり、どのように対処しているのか」を技術的根拠をもって説明し、円滑な合意形成をリードします。
技術の正しさ、プロダクトとしての実用性、そして社会的・事業的要請のバランスを踏まえた判断を行い、技術面での最終責任者としてプロダクトの信頼性を支えること。それが、このテックリードに期待される最大のミッションです。
CAD/GISが一般に使われ始めて40年以上が経った今、当社ではGIS及び空間情報が秘める価値の再定義を行っています。「AI」「クラウド」「準天頂衛星システム」「IoT」「ドローン」「5G」「自動運転」「GX（グリーン・トランスフォーメーション）」「ジオマーケティング」「XR」「NFT」「ブロックチェーン」「メタバース」等、様々な産業や先端技術が台頭し、時代が大きく変遷する中、GISは無限の進化の可能性を秘めています。
他分野とのテクノロジーやビッグデータと融合をし、toB/toC領域問わず新たなUX（顧客体験）を実現し、今まで以上にあらゆる社会課題の解決をしていきたいと考えています。
具体的な業務内容
・ GIS／空間情報分野における技術・アーキテクチャの設計および意思決定
・ データプロダクトの品質担保・改善
・ 開発チームの技術的リード（技術方針の言語化とチーム浸透）
・ ステークホルダーとの技術的調整・説明
・ プロダクトの技術的責任の担保
組織構成
マネージャー1名、メンバー9名、他BP
開発環境
・OS：Linux（WSL上にインストール）
・言語：Node.js, TypeScript, SQL
・フレームワーク：Express
・ライブラリ：React
・DB：PostgreSQL, SQLite等
・サーバ：AWS（Lambda, API Gateway, CloudFront, S3, Aurora, Cognito）, 一部オンプレミスやAzureあり
・エディタ：Visual Studio Code
・その他：Github Copilot, Terraform, OpenAPI
ポジションの魅力
・安定した経営基盤
当社が出資しており、官公庁や自治体をコア・クライアントとしているため、取引基盤は盤石で、創業以来45期連続で黒字経営の実現が出来ています。
・社会インフラに貢献
GISは、地理情報システムのことで、「地理情報および付加情報をコンピュータ上で作成・保存・利用・管理・表示・検索」等を可能にするシステムになります。私たちの生活に必要不可欠な存在で、社会インフラ／ビジネス／オートモーティブ／製造・建築／気象予測／危機管理／保健医療／天然資源／行政／教育／エンターテインメント等、様々な分野で活用されています。
・最上流工程
プライム案件中心で、上流から下流まで一貫した開発を行っています。また、自社プロダクトをベースとしたシステム開発のため自社内での開発が可能です。
・テクノロジー・ドリブン
国内GISエンジンのパイオニアとして、一貫してテクノロジー・ドリブンの思想を追及してきました。社員の約70％は技術職で、今までに多数のプロダクトを開発して参りました。
・挑戦を推奨するカルチャー
カルチャーは、自由で風通しが良く、自主性は求められますが、上層部への提案もウェルカムで、手をあげれば委ねる・任せる・挑戦できる環境です。事業変革期である今、今まで以上に改善提案を通りやすいと感じております。また、開発部門責任者直下のポジションのため、意思決定がスピーディで、調整業務や根回しは不要のため、ストレスなく取り組むことが可能です。
・ワークライフバランス
働き方制度も充実しており、実働7.5時間／月の平均残業時間20H程度／週1日以上の出勤での在宅勤務が可能／フリーアドレス・フレックスにより、働く場所と時間の融通が利く等、ワークライフバランスを重視した就業が可能です。女性マネージャーも活躍しており、出産後に復職する女性社員も多い環境です。
・中長期的なキャリア形成
安定した経営基盤の上、離職率：3％以下／平均勤務年数：13.45年、と大手並みで、退職金や財形貯蓄制度もあり、中長期的に腰を据えながら長く働くことが出来ます。また、研修制度が充実しており、ご自身の志向性や経験を考慮の上で、多様なキャリア形成が可能です。
ソフトウェアエンジニア（テックリード）/グループの経営管理企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2400万円
ポジション
テックリード
仕事内容
【募集背景】
当社では現在、AI活用を前提とした新しい開発スタイルを構築するソフトウェアエンジニアのテックリードを募集しています。
Copilot / Cursor / Codex などのAIコーディングエージェントを、単なる補助ツールではなく 開発の実行主体として活用する開発環境 を整備しながら、プロダクト開発を進めています。
AIがコードを書く時代において重要なのは、AIが迷わず、安全に、再現性高く成果を出せる開発環境を設計することです。
仕様・ドキュメント・コンテキストの整備、自動検証・レビューラインの設計など、人とAIが協働する開発プロセスそのものを進化させる取り組みを進めています。
まだ業界の標準が存在しないこの領域で、エンジニアの開発スタイルのスタンダードを作るフェーズに関われるポジションです。
当社のパーパスは 「Empower Japan」 です。停滞する日本を復活させ、日本を再び世界に誇れる国にするため、様々な事業に取り組んでいます。
また、私たちは売上達成を目標に掲げています。
当社では マルチスタートアップ戦略 を掲げ、多数の事業展開 を目指しています。
オンリーワンでナンバーワンのサービスしかリリースしないという理念のもと、ビジネスづくりを徹底しています。
現在、各事業のユーザー数・売上ともに右肩上がりで成長を続けており、今回はつの事業においてソフトウェアエンジニアを募集しています。
配属については、面接を通して最終的にご提案いたします。ご希望の事業がある場合はぜひお聞かせください。
【自社サービス事業部】
現在、オンライン金融スクール 自社サービスのシステム刷新を進めています。
自社サービスは受講生を抱え、毎月名以上が新たに入学するオンライン金融スクールです。
将来への不安が高まる現代において、若い世代を中心に「投資・資産運用・お金の知識」を学ぶニーズが急速に高まっています。
現在この既存サービスの大幅リニューアルを進めており、React + Next.js を用いた新基盤の構築を推進しています。
既存システムからの移行だけでなく、スケーラブルなアーキテクチャ設計、AI活用を前提とした開発プロセス整備、開発効率を高める技術基盤の構築など、次世代の開発環境づくりにも携わっていただきます。
【AI教育事業部】
オンラインAI教育サービス自社サービスをローンチしました。
まだ立ち上がったばかりのサービスですが、業界No.1を目指して急速にプロダクト開発を進めているフェーズです。
ユーザー体験、UI、システム基盤に至るまで高速でPDCAを回しながらチーム一丸となって開発を進めています。
本事業ではReact / React Router v7を中心としたフロントエンド開発に加え、Kotlin / Spring Bootを用いたバックエンド開発も行っています。
サービス立ち上げフェーズのため、テスト環境の整備、設計パターンの標準化、AI活用前提の開発プロセス整備など、プロダクト開発と並行して開発基盤を進化させている段階です。
【当社の目指す方向】
当社の目標は、単なる業界トップの維持ではありません。「各事業を通じた社会課題の解決」です。
事業ごとに社会全体にインパクトを与えるミッションを担い、より豊かな未来を築くことを目指しています。
【具体的な業務内容】
・Webプロダクトの設計・開発・運用（フルスタック）
・学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどの開発
・事業成長を加速させる要件定義・システム設計
・要件定義 設計 開発 運用まで一気通貫でプロダクト開発に関与
・AIエージェントが開発を進めやすいよう仕様書・ドキュメント・コンテキストを整備
・AI活用を前提としたレビュー・品質管理・開発プロセスの設計
・AIと人が協働する開発環境の継続的な改善
【ポジションの魅力】
● AI時代の開発スタイルを自ら作れる
Copilot / Cursor / Codex などのAIコーディングエージェントを単なる補助ツールではなく、開発の実行主体として活かす開発環境づくりに取り組んでいます。
AIにコードを書かせること自体が目的ではありません。
AIが迷わず、安全に、再現性高く成果を出せるように仕様やドキュメントの整備、コンテキスト設計、制約ルールの設計、自動検証フローの構築といった AIと人が協働する開発基盤の設計 を進めています。
まだ標準が存在しない領域だからこそ、エンジニアの開発スタイルを作る挑戦に関わることができます。
● フルスタックでプロダクト開発に関われる
現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。一気通貫で開発に携わりたい、という志向をお持ちの方を歓迎します。
エンジニアはUI / UX、API設計、データ設計、インフラ、開発プロセスなど、プロダクト全体に関わりながら開発を進めています。
● 新規事業にも関われる
マルチスタートアップ戦略を採用しているため、新規事業立ち上げフェーズに関われるチャンスもあります。
AIがコードを書く時代において、エンジニアの役割は 「実装」だけではなくなりつつあります。
AIと人が協働しながらプロダクトと開発基盤の両方を進化させていく。そんな開発に興味のある方のご応募をお待ちしています。
当社では現在、AI活用を前提とした新しい開発スタイルを構築するソフトウェアエンジニアのテックリードを募集しています。
Copilot / Cursor / Codex などのAIコーディングエージェントを、単なる補助ツールではなく 開発の実行主体として活用する開発環境 を整備しながら、プロダクト開発を進めています。
AIがコードを書く時代において重要なのは、AIが迷わず、安全に、再現性高く成果を出せる開発環境を設計することです。
仕様・ドキュメント・コンテキストの整備、自動検証・レビューラインの設計など、人とAIが協働する開発プロセスそのものを進化させる取り組みを進めています。
まだ業界の標準が存在しないこの領域で、エンジニアの開発スタイルのスタンダードを作るフェーズに関われるポジションです。
当社のパーパスは 「Empower Japan」 です。停滞する日本を復活させ、日本を再び世界に誇れる国にするため、様々な事業に取り組んでいます。
また、私たちは売上達成を目標に掲げています。
当社では マルチスタートアップ戦略 を掲げ、多数の事業展開 を目指しています。
オンリーワンでナンバーワンのサービスしかリリースしないという理念のもと、ビジネスづくりを徹底しています。
現在、各事業のユーザー数・売上ともに右肩上がりで成長を続けており、今回はつの事業においてソフトウェアエンジニアを募集しています。
配属については、面接を通して最終的にご提案いたします。ご希望の事業がある場合はぜひお聞かせください。
【自社サービス事業部】
現在、オンライン金融スクール 自社サービスのシステム刷新を進めています。
自社サービスは受講生を抱え、毎月名以上が新たに入学するオンライン金融スクールです。
将来への不安が高まる現代において、若い世代を中心に「投資・資産運用・お金の知識」を学ぶニーズが急速に高まっています。
現在この既存サービスの大幅リニューアルを進めており、React + Next.js を用いた新基盤の構築を推進しています。
既存システムからの移行だけでなく、スケーラブルなアーキテクチャ設計、AI活用を前提とした開発プロセス整備、開発効率を高める技術基盤の構築など、次世代の開発環境づくりにも携わっていただきます。
【AI教育事業部】
オンラインAI教育サービス自社サービスをローンチしました。
まだ立ち上がったばかりのサービスですが、業界No.1を目指して急速にプロダクト開発を進めているフェーズです。
ユーザー体験、UI、システム基盤に至るまで高速でPDCAを回しながらチーム一丸となって開発を進めています。
本事業ではReact / React Router v7を中心としたフロントエンド開発に加え、Kotlin / Spring Bootを用いたバックエンド開発も行っています。
サービス立ち上げフェーズのため、テスト環境の整備、設計パターンの標準化、AI活用前提の開発プロセス整備など、プロダクト開発と並行して開発基盤を進化させている段階です。
【当社の目指す方向】
当社の目標は、単なる業界トップの維持ではありません。「各事業を通じた社会課題の解決」です。
事業ごとに社会全体にインパクトを与えるミッションを担い、より豊かな未来を築くことを目指しています。
【具体的な業務内容】
・Webプロダクトの設計・開発・運用（フルスタック）
・学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどの開発
・事業成長を加速させる要件定義・システム設計
・要件定義 設計 開発 運用まで一気通貫でプロダクト開発に関与
・AIエージェントが開発を進めやすいよう仕様書・ドキュメント・コンテキストを整備
・AI活用を前提としたレビュー・品質管理・開発プロセスの設計
・AIと人が協働する開発環境の継続的な改善
【ポジションの魅力】
● AI時代の開発スタイルを自ら作れる
Copilot / Cursor / Codex などのAIコーディングエージェントを単なる補助ツールではなく、開発の実行主体として活かす開発環境づくりに取り組んでいます。
AIにコードを書かせること自体が目的ではありません。
AIが迷わず、安全に、再現性高く成果を出せるように仕様やドキュメントの整備、コンテキスト設計、制約ルールの設計、自動検証フローの構築といった AIと人が協働する開発基盤の設計 を進めています。
まだ標準が存在しない領域だからこそ、エンジニアの開発スタイルを作る挑戦に関わることができます。
● フルスタックでプロダクト開発に関われる
現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。一気通貫で開発に携わりたい、という志向をお持ちの方を歓迎します。
エンジニアはUI / UX、API設計、データ設計、インフラ、開発プロセスなど、プロダクト全体に関わりながら開発を進めています。
● 新規事業にも関われる
マルチスタートアップ戦略を採用しているため、新規事業立ち上げフェーズに関われるチャンスもあります。
AIがコードを書く時代において、エンジニアの役割は 「実装」だけではなくなりつつあります。
AIと人が協働しながらプロダクトと開発基盤の両方を進化させていく。そんな開発に興味のある方のご応募をお待ちしています。
Robotics Simulation Engineer（Physical AI / Synthetic Data）/AI開発プラットフォーム提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円（応相談）
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
● 業務内容
・Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
・ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
・実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
・学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
・MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証
● 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
・単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
・Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる
・Isaac Sim、MuJoCo等を用いたシミュレーション環境の構築
・ロボティクス・Physical AI向けの合成データ生成パイプラインの設計・実装
・実環境データとシミュレーションデータの差分分析、品質改善
・学習データ・評価データとして利用可能なデータセット設計
・MLエンジニア、リサーチエンジニア、BizDevと連携した顧客課題の技術検証
● 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、シミュレーション・データ・AIを横断した開発ができる
・単なるシミュレーション構築ではなく、「AIを賢くするためのデータ生成」に深く関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIモデル学習やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、技術選定・アーキテクチャ・環境設計などに大きな裁量を持てる
・Physical AI × Synthetic Dataという、国内でも希少なテーマに挑戦できる
QAエンジニア/エネルギーCISパッケージ導入・DX事業会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
QAリード
仕事内容
業務概要
当社はエネルギーテック企業です。
また、太陽光発電所や蓄熱式エナジーストレージ等の分散エネルギー資源を統合管理する自社サービスを開発・運用しています。
本ポジションは、製品の品質保証活動をリードし、中規模の検証を計画・設計・実施・評価まで完遂するとともに、開発チームが継続的に高品質を出荷できるしくみを作る役割を担います。
スクラムチームの一員として、主に以下を担当します。
具体的な業務
◆品質戦略と計画
・当社プロダクトのQAリードとして、品質戦略・テスト計画の策定と実行
・開発プロダクトに対する新機能テストの計画、設計、実施
・複数プロダクト間の統合テスト設計・運用
・非機能テストの設計・実施
・リリースサイクルにあわせた自動E2Eテストの運用
・PdM、エンジニア、デザイナー等を含む開発チームの一員としてPJを進行
・各プロダクトを担当するQAエンジニアのリード
・QAチームメンバーの育成・リード、ナレッジ共有の推進
・迅速でホスピタリティのある顧客対応のためのカスタマーサクセスや営業との連携
・組織全体への品質意識の啓蒙活動
・テストプロセスの評価や改善活動
開発環境・技術スタック
・バックエンド
言語：C#
フレームワーク：ASP.NET Core
ORM：Entity Framework Core
API：REST（FastEndpoints、MediatR）
テスト：xUnit
・フロントエンド
言語：TypeScript
フレームワーク：React（Carbon React）
ビルドツール：Vite
テスト：Vitest、React Testing Library
・インフラ
クラウド：Microsoft Azure
データベース：Azure SQL Database
・開発・運用ツール
プロジェクト管理／ソース管理／CI/CD：GitHub Enterprise, Azure DevOps（Azure Boards）
IDE：Visual Studio（JetBrains ReSharper）
コミュニケーション：Microsoft Teams
チーム体制
所属：テクノロジー本部
本部長（CTO） / テックリード / メンバー
ポジション・部門の魅力
1. 電力市場を支える「品質基盤」を設計できる
規制・金融・リアルアセットが絡む高難度な事業領域において、社会インフラを支えるプロダクトの信頼性を担保する中核ポジションです。
2. 開発チームと伴走しながら、現実的に品質改善を進めるポジション
現在の開発プロセスやテストの進め方を理解したうえで、今の体制で実行可能な品質改善を、開発メンバーと一体となって推進するポジションです。
レビュー観点の整理、テスト設計や手動テストの改善など、まずは足元の品質課題に向き合いながら、将来的な自動化・標準化につながる品質基盤の土台づくりに関わっていただきます
3. 創業フェーズで裁量を持ち、将来的な技術責任者ポジションも視野に
創業フェーズで経営に近い距離で意思決定に関与可能。品質領域のリードとして組織設計・標準化を担い、将来的にはQA責任者・技術組織幹部へのキャリア拡張も目指せます。
当社はエネルギーテック企業です。
また、太陽光発電所や蓄熱式エナジーストレージ等の分散エネルギー資源を統合管理する自社サービスを開発・運用しています。
本ポジションは、製品の品質保証活動をリードし、中規模の検証を計画・設計・実施・評価まで完遂するとともに、開発チームが継続的に高品質を出荷できるしくみを作る役割を担います。
スクラムチームの一員として、主に以下を担当します。
具体的な業務
◆品質戦略と計画
・当社プロダクトのQAリードとして、品質戦略・テスト計画の策定と実行
・開発プロダクトに対する新機能テストの計画、設計、実施
・複数プロダクト間の統合テスト設計・運用
・非機能テストの設計・実施
・リリースサイクルにあわせた自動E2Eテストの運用
・PdM、エンジニア、デザイナー等を含む開発チームの一員としてPJを進行
・各プロダクトを担当するQAエンジニアのリード
・QAチームメンバーの育成・リード、ナレッジ共有の推進
・迅速でホスピタリティのある顧客対応のためのカスタマーサクセスや営業との連携
・組織全体への品質意識の啓蒙活動
・テストプロセスの評価や改善活動
開発環境・技術スタック
・バックエンド
言語：C#
フレームワーク：ASP.NET Core
ORM：Entity Framework Core
API：REST（FastEndpoints、MediatR）
テスト：xUnit
・フロントエンド
言語：TypeScript
フレームワーク：React（Carbon React）
ビルドツール：Vite
テスト：Vitest、React Testing Library
・インフラ
クラウド：Microsoft Azure
データベース：Azure SQL Database
・開発・運用ツール
プロジェクト管理／ソース管理／CI/CD：GitHub Enterprise, Azure DevOps（Azure Boards）
IDE：Visual Studio（JetBrains ReSharper）
コミュニケーション：Microsoft Teams
チーム体制
所属：テクノロジー本部
本部長（CTO） / テックリード / メンバー
ポジション・部門の魅力
1. 電力市場を支える「品質基盤」を設計できる
規制・金融・リアルアセットが絡む高難度な事業領域において、社会インフラを支えるプロダクトの信頼性を担保する中核ポジションです。
2. 開発チームと伴走しながら、現実的に品質改善を進めるポジション
現在の開発プロセスやテストの進め方を理解したうえで、今の体制で実行可能な品質改善を、開発メンバーと一体となって推進するポジションです。
レビュー観点の整理、テスト設計や手動テストの改善など、まずは足元の品質課題に向き合いながら、将来的な自動化・標準化につながる品質基盤の土台づくりに関わっていただきます
3. 創業フェーズで裁量を持ち、将来的な技術責任者ポジションも視野に
創業フェーズで経営に近い距離で意思決定に関与可能。品質領域のリードとして組織設計・標準化を担い、将来的にはQA責任者・技術組織幹部へのキャリア拡張も目指せます。
デジタルフォレンジックエンジニア/総合セキュリティサービス企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜2000万円
ポジション
デジタルフォレンジックエンジニア
仕事内容
顧客にセキュリティインシデントが発生した場合の緊急対応を支援するサービスを提供します。
具体的には、顧客からの事故発生の連絡を受け、コンピュータやデジタル記録媒体、メッセージ、通信ログ/パケットといった、さまざまな観点から残された証拠を特定し、専門的見地による事故発生の原因、被害範囲の特定を行うための、セキュリティインシデント対応における初動対応を支援します。
セキュリティエンジニアのトップガンとしてご活躍できる分野で、市場価値が飛躍的に高まります。
【この仕事の魅力】
緊急対応の内容は毎回異なるため、様々な環境に対するスキル・経験が積めます。そのため、市場における希少な人材となることが出来ます。
具体的には、顧客からの事故発生の連絡を受け、コンピュータやデジタル記録媒体、メッセージ、通信ログ/パケットといった、さまざまな観点から残された証拠を特定し、専門的見地による事故発生の原因、被害範囲の特定を行うための、セキュリティインシデント対応における初動対応を支援します。
セキュリティエンジニアのトップガンとしてご活躍できる分野で、市場価値が飛躍的に高まります。
【この仕事の魅力】
緊急対応の内容は毎回異なるため、様々な環境に対するスキル・経験が積めます。そのため、市場における希少な人材となることが出来ます。
ITインフラコンサルタント（オープンポジション）/ SRE Unitマネージャー/経営戦略コンサルティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1600万円
ポジション
SRE Unitマネージャー
仕事内容
【業務概要】
クラウドサービスの普及により、企業のITインフラは高度化・複雑化が進んでいます。SRE Unitでは、その市場ニーズに応えるため、ITインフラの企画やそれに関するソリューション導入を担う専門部隊を強化し、クライアントのIT基盤を戦略的に支える体制を強化していきます。そのため、ITインフラを軸にキャリアを築いてきた方を積極的に募集します。「技術者として培ってきた経験を、お客様の上流の意思決定に活かしたい」「単なる構築者ではなく、課題の整理から関わりたい」そんな思いを持った方にとって、挑戦・活躍できるフィールドが多い環境です。クライアント企業のITインフラに関する構想策定から設計、導入、構築支援までを担当していただきます。企業の事業方針や中長期のビジネス計画を踏まえ、技術者ならではの視点であるべきインフラ像を検討し、実現までを推進していただきます。設計思想・構成の妥当性・運用のしやすさなどを重視した次期IT基盤デザインの検討が中心となるため、インフラ領域のご経験を発揮していただけるポジションです。技術の深さをベースに、クライアントのビジネスと結びついた『正しい設計』を導くことが当ポジションの特徴です。
【具体的な業務】
1. インフラ/クラウド領域における企画・上流検討
- 次期IT基盤デザインの検討（クラウド、SaaSなど）
- 既存環境の調査・課題抽出
- 中長期的な視点でのインフラロードマップ策定（企業・事業方針を踏まえた検討）
2. ITインフラアーキテクチャ設計
- 全体アーキテクチャ設計（クラウド、SaaSの構成検討）
- Microsoft社のクラウドサービス（Azure、M365）やAWS、GCPなどのパブリッククラウドサービス等を活用した設計方針策定
3. プロジェクト推進・設計業務
- システム基盤の要件定義・設計・構築
- システム運用のアウトソーシングやシステム部の運用支援
4. メンバーの中長期的な育成
- プロジェクトワークを通した育成
- メンバー評価やフィードバック 等
【ポジション・部門の魅力】
- 技術の理解を前提に、設計判断や方針策定に関わることができ、専門性を広げられる環境
単発の実装ではなく、技術的な背景を踏まえた構成判断や中長期の基盤検討が中心となります。インフラ/クラウドの実務経験がそのまま設計判断に反映され、技術を軸にしながらアーキテクチャ設計や方針策定など上流領域へ経験を広げていくことができます。
- クライアントの状況や意図を踏まえた『本質的な提案』が可能
クライアントに近い立場で進めるため、状況、背景や意図を理解したうえで現実的な判断ができ、技術者として本質に向き合った提案ができます。
クラウドサービスの普及により、企業のITインフラは高度化・複雑化が進んでいます。SRE Unitでは、その市場ニーズに応えるため、ITインフラの企画やそれに関するソリューション導入を担う専門部隊を強化し、クライアントのIT基盤を戦略的に支える体制を強化していきます。そのため、ITインフラを軸にキャリアを築いてきた方を積極的に募集します。「技術者として培ってきた経験を、お客様の上流の意思決定に活かしたい」「単なる構築者ではなく、課題の整理から関わりたい」そんな思いを持った方にとって、挑戦・活躍できるフィールドが多い環境です。クライアント企業のITインフラに関する構想策定から設計、導入、構築支援までを担当していただきます。企業の事業方針や中長期のビジネス計画を踏まえ、技術者ならではの視点であるべきインフラ像を検討し、実現までを推進していただきます。設計思想・構成の妥当性・運用のしやすさなどを重視した次期IT基盤デザインの検討が中心となるため、インフラ領域のご経験を発揮していただけるポジションです。技術の深さをベースに、クライアントのビジネスと結びついた『正しい設計』を導くことが当ポジションの特徴です。
【具体的な業務】
1. インフラ/クラウド領域における企画・上流検討
- 次期IT基盤デザインの検討（クラウド、SaaSなど）
- 既存環境の調査・課題抽出
- 中長期的な視点でのインフラロードマップ策定（企業・事業方針を踏まえた検討）
2. ITインフラアーキテクチャ設計
- 全体アーキテクチャ設計（クラウド、SaaSの構成検討）
- Microsoft社のクラウドサービス（Azure、M365）やAWS、GCPなどのパブリッククラウドサービス等を活用した設計方針策定
3. プロジェクト推進・設計業務
- システム基盤の要件定義・設計・構築
- システム運用のアウトソーシングやシステム部の運用支援
4. メンバーの中長期的な育成
- プロジェクトワークを通した育成
- メンバー評価やフィードバック 等
【ポジション・部門の魅力】
- 技術の理解を前提に、設計判断や方針策定に関わることができ、専門性を広げられる環境
単発の実装ではなく、技術的な背景を踏まえた構成判断や中長期の基盤検討が中心となります。インフラ/クラウドの実務経験がそのまま設計判断に反映され、技術を軸にしながらアーキテクチャ設計や方針策定など上流領域へ経験を広げていくことができます。
- クライアントの状況や意図を踏まえた『本質的な提案』が可能
クライアントに近い立場で進めるため、状況、背景や意図を理解したうえで現実的な判断ができ、技術者として本質に向き合った提案ができます。
データ・AI基盤 セキュリティエンジニア/人材大手グループ持株会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
メンバー〜エキスパート
仕事内容
【業務概要】
当グループのテクノロジー部門として、サービスの進化、当グループの生産性・競争力向上、社員の働く環境の良化をITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
当グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、当グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
具体的な担当業務は以下の通りです。
・データ基盤・AI基盤全体のセキュリティ設計
・AWS環境におけるIAM、権限管理、ネットワーク設計
・機微データを扱うためのアクセス制御・データ保護設計
・DevSecOpsの設計とCI/CDへのセキュリティ組み込み
・脆弱性管理、ログ監視、インシデント対応体制の構築
・開発・インフラチームへのセキュリティレビュー・支援
・セキュリティポリシー・ガイドラインの策定と定着
・セキュリティバイデザインの推進（開発初期からの組み込み）
・生成AIにおけるリスク管理（プロンプトインジェクション、出力制御等）
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
●配属組織：当グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で構成される組織です。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在メンバーで構成され、データサイエンティスト、AIエンジニアが中心です。
コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター／管理職との定期的な1on1を行っています。
※場合よっては当グループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
●魅力/やりがい
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
当グループのテクノロジー部門として、サービスの進化、当グループの生産性・競争力向上、社員の働く環境の良化をITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
当グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、当グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
具体的な担当業務は以下の通りです。
・データ基盤・AI基盤全体のセキュリティ設計
・AWS環境におけるIAM、権限管理、ネットワーク設計
・機微データを扱うためのアクセス制御・データ保護設計
・DevSecOpsの設計とCI/CDへのセキュリティ組み込み
・脆弱性管理、ログ監視、インシデント対応体制の構築
・開発・インフラチームへのセキュリティレビュー・支援
・セキュリティポリシー・ガイドラインの策定と定着
・セキュリティバイデザインの推進（開発初期からの組み込み）
・生成AIにおけるリスク管理（プロンプトインジェクション、出力制御等）
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
●配属組織：当グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で構成される組織です。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在メンバーで構成され、データサイエンティスト、AIエンジニアが中心です。
コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター／管理職との定期的な1on1を行っています。
※場合よっては当グループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
●魅力/やりがい
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
データ・AI基盤 インフラエンジニア/人材大手グループ持株会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
エキスパート
仕事内容
【業務概要】
当グループにおいて、テクノロジーの力でビジョンを実現することをミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
当グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化や当グループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、当グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。
・クラウド上でのデータ基盤および実行基盤のアーキテクチャ設計・構築
・データガバナンスを考慮した基盤設計
・CI/CD, IaCによる構築・運用自動化の設計・推進
・コンテナ基盤（Kubernetes等）の整備
・SLI/SLOに基づく信頼性向上
・可用性、パフォーマンス、コストのトレードオフ設計
・再利用可能な共通基盤の設計（マルチテナント設計）
・クラウドコスト最適化（FinOps）の設計・運用
・内部開発者向けプラットフォームの設計・提供と開発者体験の向上
・技術選定、アーキテクチャ方針の策定、構成レビューの主導
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
【配属組織】
データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在データサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。
コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター／管理職との定期的な1on1を行っています。
※場合よっては当グループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
当グループにおいて、テクノロジーの力でビジョンを実現することをミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
当グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、マッチング迅速化や当グループ共通業務の効率化など、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、当グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めています。このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
各ポジションは専門領域を持ちながらも、横断的に連携しながらプロジェクトを推進します。具体的には、下記のような業務を、チームで連携しながら取り組んでいただきます。
・クラウド上でのデータ基盤および実行基盤のアーキテクチャ設計・構築
・データガバナンスを考慮した基盤設計
・CI/CD, IaCによる構築・運用自動化の設計・推進
・コンテナ基盤（Kubernetes等）の整備
・SLI/SLOに基づく信頼性向上
・可用性、パフォーマンス、コストのトレードオフ設計
・再利用可能な共通基盤の設計（マルチテナント設計）
・クラウドコスト最適化（FinOps）の設計・運用
・内部開発者向けプラットフォームの設計・提供と開発者体験の向上
・技術選定、アーキテクチャ方針の策定、構成レビューの主導
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
【配属組織】
データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在データサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。
コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター／管理職との定期的な1on1を行っています。
※場合よっては当グループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
アナリティクスエンジニア/人材大手グループ持株会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
メンバー〜エキスパート
仕事内容
【業務概要】
当グループにおいて、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めており、このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
具体的な担当業務は以下の通りです。
・事業課題に基づくデータ要件定義
・データモデリング（DWH設計）およびデータマート整備（dbt等）
・データ品質管理（テスト・監視）
・機械学習・レコメンド向け特徴量データの整備
・事業KPI（粗利/人、生産性、成約率等）に紐づくデータ設計
・定義した指標に基づく分析および事業改善の推進
・セキュリティやガバナンスを考慮したデータ管理ルールの整備
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
【配属組織】
グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在メンバーで、30代前半〜40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター／管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20〜30時間程度です。
※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
当グループにおいて、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発をお任せします。
【具体的な業務】
グループ各社の事業価値向上や業務生産性の向上をめざし、AI・データを活用した施策の支援をご担当いただきます。また、グループ内で保持するデータを事業価値につなげていくために、データ基盤の構築を進めており、このデータ基盤の構築や、API/アプリケーション開発などをご担当いただきます。デジタル企画、データサイエンス、エンジニアリング、ガバナンスなどの専門知識を持つメンバーと、プロジェクトごとにチームを編成して活動します。
具体的な担当業務は以下の通りです。
・事業課題に基づくデータ要件定義
・データモデリング（DWH設計）およびデータマート整備（dbt等）
・データ品質管理（テスト・監視）
・機械学習・レコメンド向け特徴量データの整備
・事業KPI（粗利/人、生産性、成約率等）に紐づくデータ設計
・定義した指標に基づく分析および事業改善の推進
・セキュリティやガバナンスを考慮したデータ管理ルールの整備
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。
【配属組織】
グループAI本部 データソリューション部 データサイエンス室
デジタル化を推進することで、当グループ全体の業務効率化や生産性向上、データ利活用に寄与する部門です。本部全体で組織になります。立場に関わらず意見を伝え合う風通しの良い社風です。また、主体的な言動や意志を尊重し裁量ある働き方ができる環境であり、成長意欲がある方には組織として全面的にバックアップする環境です。
データサイエンス室は現在メンバーで、30代前半〜40代のデータサイエンティスト、AIエンジニアが中心で構成されます。コミュニケーションを大切にし、部を跨いだ定期的なイベントや、メンター／管理職との定期的な1on1を行っています。残業時間は20〜30時間程度です。
※場合よってはグループ内で一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。
【ポジション・部門の魅力】
・当グループ中期経営計画の柱となる“テクノロジーを武器にする”の一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。
サイバーセキュリティエンジニア/DXの総合サービスを提供する成長中IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
業務概要
サイバー攻撃や国家レベルのセキュリティ脅威が増加する中、セキュリティ事業強化のため、ネットワーク・インフラレベルから国家安全保障領域まで幅広く技術・コンサル支援を提供しています。本ポジションでは、両分野を横断して活躍できるエンジニアを募集し、事業拡大に向けた体制構築を進めます。
具体的な業務
ご経験・希望に応じて、下記いずれか、あるいは複数をご担当いただきます。
・セキュリティソリューションの設計・構築（例：SIEM導入支援、SOC運用支援、特権ID管理、SASE など）
・ネットワーク／クラウド／エンドポイントを対象としたゼロトラストアーキテクチャの評価・導入・運用支援
・セキュリティポリシー策定、パラメーター設計、施策の推進／運用改善
・セキュリティインシデントの分析・対応および、その知見を基にした改善施策立案
・プロジェクトマネジメント／リーダー業務（ソリューション構築案件）
ポジション・部門の魅力
1. 社会的インパクトの大きいプロジェクトに携われる
防衛案件・大手民間企業・インフラ事業者など、社会の根幹を支える領域でセキュリティ課題の解決をリードします。国家レベルのセキュリティ対策や、社会インフラの安全性確保など、「日本の安心・安全を守る」ミッションに直結するプロジェクトに携わることができます。
2. 幅広い技術領域でキャリアを広げられる
ネットワーク、ゼロトラスト、SASE、SOC／SIEM、特権ID管理、クラウドなど、最新技術を横断的に扱い、お客様の業種も幅広いです。また、当社では案件の上流工程から運用まで幅広く関わることができることも魅力なポイントです。
3. ナレッジの共有・スキル習得に適した環境
社内全体での勉強会や、社内でのナレッジシェアの場や勉強会を開催しております。業界やさまざまな経験をもった従業員が在籍しているだけでなく、これまでの経験を活かした基礎知識習得のための教材も整備しており、技術スキルの習得が可能です。また、社内の有志にてCapture The Flag（旗取りゲーム）イベントを社内全体向けに開催しており、社内外で成果発表や表彰うけるチャンスがあることは魅力です。そのほかにも業界をリードするセキュリティベンダーとのリレーションやコミュニティーへの参加も積極的に推進しているため、多方面からの知識・情報習得の機会が多いのも魅力です。
4. 今後のキャリア
本ポジションは、将来的にエンジニアからプロジェクトリーダー・マネジャー、スペシャリストへのキャリアアップが可能です。また、ご経験や目指したいキャリアによってはセキュリティコンサルタントとして、下記のような業務へのキャリアチェンジも可能となっております。
・セキュリティコンサル：戦略立案／統括支援、ポリシー策定、アプリケーション開発セキュリティ、クラウドセキュリティ、他 CSIRT／PSIRT／DSIRT設計・構築
・セキュリティ運用支援：CSIRT／PSIRT／DSIRT運用支援
5. Risk Management Framework（RMF)への対応
リスク分析、セキュリティ計画、継続監視計画、将来対応計画など、RMFで必要となる各種ドキュメントの理解やセキュリティバイデザインやDevSecOpsなどの知見を活用した設計への落し込みなどが身に付きます。
サイバー攻撃や国家レベルのセキュリティ脅威が増加する中、セキュリティ事業強化のため、ネットワーク・インフラレベルから国家安全保障領域まで幅広く技術・コンサル支援を提供しています。本ポジションでは、両分野を横断して活躍できるエンジニアを募集し、事業拡大に向けた体制構築を進めます。
具体的な業務
ご経験・希望に応じて、下記いずれか、あるいは複数をご担当いただきます。
・セキュリティソリューションの設計・構築（例：SIEM導入支援、SOC運用支援、特権ID管理、SASE など）
・ネットワーク／クラウド／エンドポイントを対象としたゼロトラストアーキテクチャの評価・導入・運用支援
・セキュリティポリシー策定、パラメーター設計、施策の推進／運用改善
・セキュリティインシデントの分析・対応および、その知見を基にした改善施策立案
・プロジェクトマネジメント／リーダー業務（ソリューション構築案件）
ポジション・部門の魅力
1. 社会的インパクトの大きいプロジェクトに携われる
防衛案件・大手民間企業・インフラ事業者など、社会の根幹を支える領域でセキュリティ課題の解決をリードします。国家レベルのセキュリティ対策や、社会インフラの安全性確保など、「日本の安心・安全を守る」ミッションに直結するプロジェクトに携わることができます。
2. 幅広い技術領域でキャリアを広げられる
ネットワーク、ゼロトラスト、SASE、SOC／SIEM、特権ID管理、クラウドなど、最新技術を横断的に扱い、お客様の業種も幅広いです。また、当社では案件の上流工程から運用まで幅広く関わることができることも魅力なポイントです。
3. ナレッジの共有・スキル習得に適した環境
社内全体での勉強会や、社内でのナレッジシェアの場や勉強会を開催しております。業界やさまざまな経験をもった従業員が在籍しているだけでなく、これまでの経験を活かした基礎知識習得のための教材も整備しており、技術スキルの習得が可能です。また、社内の有志にてCapture The Flag（旗取りゲーム）イベントを社内全体向けに開催しており、社内外で成果発表や表彰うけるチャンスがあることは魅力です。そのほかにも業界をリードするセキュリティベンダーとのリレーションやコミュニティーへの参加も積極的に推進しているため、多方面からの知識・情報習得の機会が多いのも魅力です。
4. 今後のキャリア
本ポジションは、将来的にエンジニアからプロジェクトリーダー・マネジャー、スペシャリストへのキャリアアップが可能です。また、ご経験や目指したいキャリアによってはセキュリティコンサルタントとして、下記のような業務へのキャリアチェンジも可能となっております。
・セキュリティコンサル：戦略立案／統括支援、ポリシー策定、アプリケーション開発セキュリティ、クラウドセキュリティ、他 CSIRT／PSIRT／DSIRT設計・構築
・セキュリティ運用支援：CSIRT／PSIRT／DSIRT運用支援
5. Risk Management Framework（RMF)への対応
リスク分析、セキュリティ計画、継続監視計画、将来対応計画など、RMFで必要となる各種ドキュメントの理解やセキュリティバイデザインやDevSecOpsなどの知見を活用した設計への落し込みなどが身に付きます。
ソフトウェアエンジニア / AI AgentPF・LLMOps/大手総合インターネット企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1600万円 経験・能力を考慮の上当社規定により決定
ポジション
担当者〜
仕事内容
主な業務内容
下記領域を横断し各サービスの戦略を踏まえ、共通して必要となる機能の抽象化およびプラットフォーム化の推進を担当していただきます。具体的には以下の業務を想定しています。
●LLM活用基盤・LLMOps
Agentのトレーシングや評価、プロンプトの管理を行うための基盤の開発・運用
AIガードレール機能を提供する基盤の開発・運用
全社のLLMアクセスを一元管理して、予算管理等を行うためのGatewayの開発・運用
オープンウェイトモデルをAPIとして提供する基盤の開発・運用
●AI Agentプラットフォーム
Agentがユーザとの対話を通じて得た情報を蓄積・活用し、継続的に高度化していくための記憶基盤（Agent Memory）の設計・開発・運用
複数のAgentが役割分担しながら協調してタスクを実行する仕組み（Multi Agent）のアーキテクチャ設計・および開発・運用
Agentを効率的に構築・運用するためのAgent Builder / Runtimeなどのプラットフォームの設計・開発・運用
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり
下記領域を横断し各サービスの戦略を踏まえ、共通して必要となる機能の抽象化およびプラットフォーム化の推進を担当していただきます。具体的には以下の業務を想定しています。
●LLM活用基盤・LLMOps
Agentのトレーシングや評価、プロンプトの管理を行うための基盤の開発・運用
AIガードレール機能を提供する基盤の開発・運用
全社のLLMアクセスを一元管理して、予算管理等を行うためのGatewayの開発・運用
オープンウェイトモデルをAPIとして提供する基盤の開発・運用
●AI Agentプラットフォーム
Agentがユーザとの対話を通じて得た情報を蓄積・活用し、継続的に高度化していくための記憶基盤（Agent Memory）の設計・開発・運用
複数のAgentが役割分担しながら協調してタスクを実行する仕組み（Multi Agent）のアーキテクチャ設計・および開発・運用
Agentを効率的に構築・運用するためのAgent Builder / Runtimeなどのプラットフォームの設計・開発・運用
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり
Robotics Engineer（Physical AI）/AI開発プラットフォーム提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
● 当社について
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。主力自社サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できる自社サービス、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。
● 募集背景
当社では現在、Physical AI・ロボティクス領域への投資を本格化しています。その中で、AIモデル開発だけでなく、実世界データを取得・制御・運用するためのハードウェア設計能力が重要になっています。今回募集するポジションでは、CADを用いた機構設計、試作、センサー/デバイス組み込み、筐体設計、実機検証、シミュレーションなどを中心に、AIチーム・ソフトウェアチームと連携しながら、Physical AIを支える実機開発を推進いただきます。単なる受託的な設計ではなく、「AI時代に必要なハードウェアとは何か」から考え、0→1で形にしていくフェーズです。
● 具体的な業務
・CADを用いた機構/筐体設計
・試作機開発、組み立て、評価
・センサー/カメラ等を含むHW構成検討
・ロボティクス関連機材の設計/改善
・AIデータ取得を目的としたデバイス開発
・ソフトウェア/AIチームとの仕様調整
・部材選定、発注、ベンダー折衝
・量産を見据えた設計改善
・PoC〜実運用に向けたHW改善
・データ拡張
● 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、ソフトウェアと実機を横断した開発ができる
・単なるCAD設計ではなく、試作・組み立て・改善・運用まで一気通貫で関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIデータ取得やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、仕様策定・技術選定・HW構成などに大きな裁量を持てる
AI開発において多くの企業が直面する「データ準備の課題」を解決するために設立されたスタートアップです。クラウド型のデータ収集・アノテーションプラットフォームを提供し、AIモデルの開発・運用に必要な高品質データの整備を効率化しています。主力自社サービスには、社内外の作業者によるデータ作成を一元管理できる自社サービス、幅広い領域に対応した学習用データセットの提供、AIモデル開発を支援する受託ソリューションなどがあり、大手企業を中心に導入が進んでいます。また、スマートフォンアプリによるクラウドワーカーの活用や、多言語・多地域でのデータ収集ネットワークの構築を通じて、グローバルなAI活用にも対応できる体制を整えています。
● 募集背景
当社では現在、Physical AI・ロボティクス領域への投資を本格化しています。その中で、AIモデル開発だけでなく、実世界データを取得・制御・運用するためのハードウェア設計能力が重要になっています。今回募集するポジションでは、CADを用いた機構設計、試作、センサー/デバイス組み込み、筐体設計、実機検証、シミュレーションなどを中心に、AIチーム・ソフトウェアチームと連携しながら、Physical AIを支える実機開発を推進いただきます。単なる受託的な設計ではなく、「AI時代に必要なハードウェアとは何か」から考え、0→1で形にしていくフェーズです。
● 具体的な業務
・CADを用いた機構/筐体設計
・試作機開発、組み立て、評価
・センサー/カメラ等を含むHW構成検討
・ロボティクス関連機材の設計/改善
・AIデータ取得を目的としたデバイス開発
・ソフトウェア/AIチームとの仕様調整
・部材選定、発注、ベンダー折衝
・量産を見据えた設計改善
・PoC〜実運用に向けたHW改善
・データ拡張
● 本ポジションの魅力
・生成AIの次のテーマとして注目される「Physical AI」領域の立ち上げフェーズに関われる
・AI/MLエンジニアと密に連携しながら、ソフトウェアと実機を横断した開発ができる
・単なるCAD設計ではなく、試作・組み立て・改善・運用まで一気通貫で関われる
・PoC止まりではなく、実際のAIデータ取得やロボティクス活用を前提とした開発に携われる
・0→1フェーズのため、仕様策定・技術選定・HW構成などに大きな裁量を持てる
バックエンドエンジニア/大手総合インターネット企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
850万円〜1,500万円
ポジション
バックエンドエンジニア
仕事内容
ポジション概要
当社のバックエンド開発を通じて、日常的に利用されるサービス体験を継続的に進化させるポジションです。数千万人のユーザーに対して安定的・継続的にサービスを提供するためのシステムの技術選定やアーキテクチャ設計、パフォーマンス改善や技術的負債の解消などをリードし、プロダクトの中長期的な品質と価値の向上を担っていただきます。
実装だけでなく、要件定義・設計から保守運用まで一貫して関わり、状況に応じてデザイナーや企画など他職種と密に連携しながら開発を推進することが求められます。
スケーラビリティやパフォーマンス最適化など、大規模ユーザー向けプロダクトならでは高度な技術課題に取り組む機会があり、エンジニアとして成長につながる開発経験を積むことができます。
将来的には、志向や強みに応じて、サーバサイド以外の領域（WebフロントエンドやiOS・Androidネイティブアプリなど）へ関与する機会もあります。
現状の課題と実現したいこと
当社では、長年のサービス運用を通じた機能追加に伴ってシステムが複雑化し、設計・実装の変更コストやシステムの運用負荷がボトルネックとなっています。それによって、ユーザーへの新機能のリリース・機能改善の提供スピードに課題が生じており、継続的な改善が求められる状況です。
これらの課題を解決し、ユーザーへ価値をスピーディーに届けられる状態を作ることが、プロダクトとして中長期的な成長を続けるための基盤になると考えています。
本ポジションでは、そのために必要な適切な技術選定・アーキテクチャ設計による持続可能なシステムの構築と、技術的負債の計画的な解消の意思決定をシステム全体を俯瞰しながらリードしていただきます。
主な業務内容
数千万人のユーザーに利用される当社アプリのバックエンド開発をご担当いただきます。組織・プロダクトとして目指す方向性や解決すべき課題について認識を合わせたうえで、具体的な技術的アプローチについては、自ら考え、提案し、実行まで責任を持って推進いただきます。具体的には以下の業務を想定しています。
新規機能の開発および既存機能の改善
要件定義・設計・実装・テスト・リリース・運用までの一連の開発プロセスへの関与
パフォーマンス、品質、開発生産性に関する課題を特定し、技術的な改善施策を立案・実行
技術選定や設計方針について、チーム内外と議論しながら意思決定をリード
デザイナーや企画担当と協働し、ユーザー体験向上に向けた仕様検討・改善提案
レビューやナレッジ共有を通じた、チーム全体の技術力向上への貢献
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり
当社のバックエンド開発を通じて、日常的に利用されるサービス体験を継続的に進化させるポジションです。数千万人のユーザーに対して安定的・継続的にサービスを提供するためのシステムの技術選定やアーキテクチャ設計、パフォーマンス改善や技術的負債の解消などをリードし、プロダクトの中長期的な品質と価値の向上を担っていただきます。
実装だけでなく、要件定義・設計から保守運用まで一貫して関わり、状況に応じてデザイナーや企画など他職種と密に連携しながら開発を推進することが求められます。
スケーラビリティやパフォーマンス最適化など、大規模ユーザー向けプロダクトならでは高度な技術課題に取り組む機会があり、エンジニアとして成長につながる開発経験を積むことができます。
将来的には、志向や強みに応じて、サーバサイド以外の領域（WebフロントエンドやiOS・Androidネイティブアプリなど）へ関与する機会もあります。
現状の課題と実現したいこと
当社では、長年のサービス運用を通じた機能追加に伴ってシステムが複雑化し、設計・実装の変更コストやシステムの運用負荷がボトルネックとなっています。それによって、ユーザーへの新機能のリリース・機能改善の提供スピードに課題が生じており、継続的な改善が求められる状況です。
これらの課題を解決し、ユーザーへ価値をスピーディーに届けられる状態を作ることが、プロダクトとして中長期的な成長を続けるための基盤になると考えています。
本ポジションでは、そのために必要な適切な技術選定・アーキテクチャ設計による持続可能なシステムの構築と、技術的負債の計画的な解消の意思決定をシステム全体を俯瞰しながらリードしていただきます。
主な業務内容
数千万人のユーザーに利用される当社アプリのバックエンド開発をご担当いただきます。組織・プロダクトとして目指す方向性や解決すべき課題について認識を合わせたうえで、具体的な技術的アプローチについては、自ら考え、提案し、実行まで責任を持って推進いただきます。具体的には以下の業務を想定しています。
新規機能の開発および既存機能の改善
要件定義・設計・実装・テスト・リリース・運用までの一連の開発プロセスへの関与
パフォーマンス、品質、開発生産性に関する課題を特定し、技術的な改善施策を立案・実行
技術選定や設計方針について、チーム内外と議論しながら意思決定をリード
デザイナーや企画担当と協働し、ユーザー体験向上に向けた仕様検討・改善提案
レビューやナレッジ共有を通じた、チーム全体の技術力向上への貢献
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり