エンジニア・プログラマ、1600〜1800万の転職求人

92 件

具体的には、以下を横断して担当していただきます。

1. 要件からのテスト設計とトレーサビリティ

顧客金融機関と合意した要件に対する、要件、期待結果、テストの対応関係（トレーサビリティ）の構築と管理
顧客側の業務担当と連携した、業務規程や運用ルールの期待結果への落とし込み
権限、状態遷移、会計処理などの業務ルールを網羅するテスト設計
仕様の曖昧さや要件の抜けの早期発見と、論点の整理
2. 実装から独立した受入テストの設計と運用

実装を参照せず、要件だけから導く受入テストの設計。AIの実装依存や、開発時と同じ誤読によるテスト生成リスクの排除
受入テストのオーナーとしての変更承認、CIでの自動実行、失敗の切り分け
AIツールを活用したテスト生成と、その妥当性のレビュー
3. 障害試験・性能試験

設計段階で整理された障害モードに基づく、障害注入試験の設計と実施
障害時の検証。RTO／RPOの実測、系切替時に処理が二重に実行されないことの確認
決済トランザクションにおける原子性（データ整合性）など、システムの不変条件のテストによる担保
鍵管理やアクセス制御まわりのネガティブテスト
変異テストなどによる、テストそのものの有効性の検証
4. 品質の見える化と証跡の整備

日々の開発から自動生成される証跡の仕組みの構築。チーム向けに常時更新される証跡サイトと、フェーズごとの品質報告の両方
「どの経路をテストしたか」「なぜ安全と言えるか」「特定の個人による単独操作を排除できるか」「属人化せず引き継ぎ可能な状態か」の可視化
未テストの経路を理由とともに明示する運用
監査、検査、システム監査で、数年後の第三者も追跡できる形での証跡の維持
5. 受入試験とリリース判定の支援

顧客金融機関と共同で行う受入試験（UAT）のシナリオ作成、実施、証跡収集
リリース前に行う社内の別チームや外部監査、脆弱性診断によるレビューへの資料提供と、指摘事項の解消までの追跡
フェーズごとの品質判定と、本番稼働判定に向けた材料の整備
6. QAの仕組みづくりと外部との協働

新設ユニットにおける、QAプロセス、テスト方針、品質基準のゼロからの設計
複数プロジェクトで共通化できるテスト基盤と証跡の仕組みの整備
大手SIerを含む外部パートナーや、顧客側の業務担当との協働


このポジションの魅力
前例のない領域でのチャレンジに参画可能：日本の金融規制の下でこの規模のオンチェーン金融基盤を作っているチームはほとんどありません。当社でのチャレンジが日本の金融業界に大きな変革をもたらす第一歩となります。
「量」から「構造」へ。AI時代の次世代QAの設計：大量のドキュメントや打鍵証跡に依存する労働集約的なテストではなく、AI時代に相応しい「論理的構造とトレーサビリティ」による新しい品質の示し方をゼロから設計できます。
要件定義からリリース判定まで一気通貫のオーナーシップ：テスト工程だけの担当ではなく、要件の合意形成から受入試験、本番稼働の最終判定まで、品質の責任者として上流から深く関与できます。
POCでなくマーケットでチャレンジ可能：PoCではなく、実際の金融機関向け大型プロジェクトが複数稼働中。トップティアのパートナーと協働し、本番システムを世に送り出す実戦的な業務です。
新設ユニットにおける「QA組織の立ち上げ」：規制対応金融領域の専任ユニット（新設）における1人目のQAリードとして、体制と仕組みをゼロから構築し、複数プロジェクトへ横断的に展開していただきます。
AIツール・働く環境：積極的にAIツールを使いながら業務を進めていただきます。また、年1回の全社ワーケーション、裁量休暇制度もあります。

具体的には、以下を横断して担当していただきます。

1. 規制要件からのシステム設計
金商法、投信法、信託業法、資金決済法などの条文および関連ガイドラインの読解
法的要件からシステム要件、データモデル、権限設計へのトレーサビリティ構築
法定帳簿とオンチェーン記録の関係整理、およびその実装
商品要項、約款、契約書に定められた譲渡制限や資格要件のルール化
その他必要な金融機関からの要件ヒアリングおよびシステム連携対応

2. オンチェーンとオフチェーンの統合設計
規制準拠を前提としたトークン規格を用いたスマートコントラクト設計
オンチェーン残高とオフチェーン原簿の整合性設計、および不整合検知と訂正フロー
約定、決済、精算のワークフロー設計。補償トランザクションを含む長時間処理の設計
カストディおよび鍵管理の設計。ノンカストディアル要件を満たす構成の維持

3. ミッションクリティカルなクラウド基盤の構築
可用性、RTO／RPO、障害試験、災害復旧の設計と実証
監査ログ、権限分離、変更管理、アクセス制御の設計と実装
金融機関の水準に耐える非機能要件の定義と、その根拠の文書化

4. 監査・検査に耐えるドキュメント整備
設計書、ADR（意思決定記録）、権限マトリクス、データモデル定義の作成と維持
監督官庁への登録申請、検査対応、システム監査、外部委託管理に必要な資料の整備
「なぜこの設計にしたか」を、数年後の第三者が追跡できる形で残す

5. 外部パートナーとの協働
大手SIerを含む外部パートナーと共同でのチーム運営
アーキテクチャの一貫性と品質基準の維持

このポジションの魅力
前例のない領域でのチャレンジに参画：日本の金融規制の下でこの規模のオンチェーン金融基盤を作っているチームはほとんどありません。当社でのチャレンジが日本の金融業界に大きな変革をもたらす第一歩となります。
法令、業務、技術を一気通貫で担当：法令は法務担当、技術開発は設計担当と分断体制ではなく、一気通貫で業務を担っていただけます。
POC でなくマーケットでチャレンジ可能：実際に金融機関向けの大型プロジェクトが複数同時に動いており、パートナーと協働しマーケット状況を鑑みながら業務を進めていただけます。
新設ユニットへの参画：日本マーケットの拡大に合わせ、エンジニアリング組織の中に新設された、規制対応金融領域の専任ユニットです。1から業務組織づくりに携わっていただけます。
AIツール・働く環境：積極的にAIツールを使いながら業務を進めていただきます。また、裁量休暇制度もあります。

【業務概要】
大手エンタープライズクライアントに対し、Microsoft Azure／Microsoft 365を中心としたセキュリティアーキテクチャの設計・導入を担当します。同社ではセキュリティ領域の案件拡大に伴い、セキュリティ課題の整理からZero Trustをはじめとするセキュリティ戦略の策定、アーキテクチャ設計、製品選定、導入・定着化まで一貫して携わる人材を募集しています。

【具体的な業務】
・顧客のセキュリティ課題・リスク・現行環境のアセスメント
・セキュリティ戦略・ロードマップの策定
・セキュリティ製品・サービスの選定および導入計画策定
・Microsoft Securityを中心としたセキュリティアーキテクチャ設計・導入支援
・Azure／Microsoft 365とオンプレミス環境を組み合わせたハイブリッドセキュリティ設計・構築支援
・プロジェクトマネージャー、エンジニア、セキュリティ専門家との連携
・セキュリティ運用設計・改善支援

【ポジション・部門の魅力】
・Microsoft Securityの最先端領域に携わることができ、担当製品の制約なく幅広い製品・サービスを扱うことができます。
・顧客の現状分析からセキュリティ戦略、製品選定、アーキテクチャ設計、導入まで、上流から一貫して携わることができます。

【ミッション】
ソフトウェアデモプラットフォームを展開し、SaaS・IT業界の流通構造変革を目指す当社において、
CHRO（最高人事責任者）として採用・組織設計・評価制度運用を一気通貫で主導し、グローバル展開やプラットフォーム化を見据えた強力な組織基盤を構築していただきます。

【具体的な業務内容】
・全社事業戦略に基づく組織グランドデザインの策定および人員計画の立案・実行
・ビジネス（Sales/Marketing/CS）およびプロダクト（Engineers/PdM）各部門の採用戦略立案・実行・クロージング主導
・急成長スタートアップの拡大フェーズに応じた評価・等級・報酬制度の0→1での立ち上げおよび実効性の高い運用
・オンボーディングプログラムの構築、次世代リーダー/マネージャー層の育成体系の設計
・企業文化（バリュー）の浸透・定着化施策の推進、組織コンディションの可視化と改善
・労務体制の整備およびHR組織のマネジメント

【ポジションの魅力・やりがい】
・freeeやSansan等の出身者が集まる質の高い組織において、事業成長を支える組織戦略全般を主導できます。
・国内マーケットでの独占的ポジション構築からグローバル展開へのステップにおいて、組織文化の形成から制度構築まで大きな裁量を持って取り組めます。

本ポジションでは、AI を活用した品質保証プロセスの設計と改善を担います。
単にテストを実行するのではなく、
・品質リスクの分析
・テスト戦略の設計
・テスト自動化
・AI を活用した品質改善
などを通して、プロダクトの品質を継続的に向上させます。
QA は開発プロセスの最後の工程ではなく、品質を作るエンジニアリング領域であると考えています。

【主な業務】
・AI を活用したテスト設計・テスト生成
・E2E / Integration / Unit テストの自動化
・CI/CD パイプラインへのテスト統合
・品質メトリクスの設計・分析
・品質リスク分析とテスト戦略設計
・バグトラッキングと品質改善プロセスの設計
・QA プロセスの継続的改善
・開発チームとの品質文化の構築
※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

【使用技術・ツール】
・Playwright（E2E テスト）
・GitHub / GitHub Actions（CI/CD）
・Datadog（監視・エラー分析）
・Claude / Claude Code / Cursor ※今後変更になる可能性がございます
・MCP ツール
・AWS / GCP

プロダクト基盤全体の信頼性を技術的にリードする立場として、SLO/SLI 設計から可観測性基盤の構築、インシデント対応プロセスの整備、インフラの IaC 化まで、信頼性に関わるあらゆる領域を主導していただきます。AI 協働を前提に、運用の自動化・効率化も推進します。

【業務範囲】
・SLO/SLI の設計・運用・エラーバジェットに基づくリリース判断の仕組み化
・可観測性基盤（メトリクス、ログ、トレース）の設計・構築・継続改善
・IaC（Terraform 等）によるインフラのコード管理と再現可能なプロビジョニング
・AWS を中心としたクラウドアーキテクチャの設計・最適化
・CI/CD パイプラインの信頼性・速度の向上
・インシデント対応フロー・オンコール体制・ポストモーテム文化の確立
・キャパシティプランニング・コスト最適化・パフォーマンスチューニング
・セキュリティベースラインの策定と脆弱性管理の仕組み化
・AIを活用したインフラ運用の自動化・効率化
・開発チームへの信頼性プラクティスの浸透とガイドライン整備
※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

【利用するツール】
・AWS（メイン：ECS/EKS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等）/ GCP（一部利用）
・Terraform / AWS CDK
・Docker / コンテナオーケストレーション
・Datadog（APM、Logs、Monitors、Synthetics）
・GitHub / GitHub Actions
・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール　※今後変更になる可能性がございます
・PagerDuty 等のインシデント管理ツール

【資質（自律性・信頼性志向・構築力）】
・専任 SRE 不在の組織で、信頼性の文化・プロセス・技術基盤を自ら設計し確立できる自律性
・「落ちないシステム」ではなく「障害から素早く回復するシステム」を志向する信頼性思考
・未整備な領域を構造化し、再現可能な仕組みとして定着させる構築力

【具体スキル】
・ Linux/UNIX 系 OS のシステム管理・トラブルシューティングの深い知見
・AWS のマネージドサービスを活用したプロダクション環境の設計・構築・運用
・IaC（Terraform、CloudFormation、AWS CDK 等）によるインフラ管理
・可観測性の3本柱（メトリクス、ログ、分散トレース）の設計・実装
・SLO/SLI 設計とエラーバジェットに基づく運用判断
・コンテナ技術（Docker）とオーケストレーション（ECS/EKS 等）の実践
・ネットワーク設計（VPC、DNS、ロードバランサ、CDN、WAF）の理解と運用
・CI/CD パイプラインの設計・改善とデプロイ戦略（Blue-Green、Canary 等）

Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。

【業務範囲】
・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化
・Next.js（React）または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装
・データベース設計・クエリ最適化（RDS、DynamoDB 等）
・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計
・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装
・CI/CD パイプラインの構築・改善
・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善
・AIを活用した開発フロー改善・自動化
・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上
※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

【利用するツール】
・Go（バックエンド主要言語）
・TypeScript / Next.js / React（Web フロントエンド）
・Dart / Flutter（モバイル/Web）
・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis
・Docker / GitHub Actions
・AWS（ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等）/ GCP（一部利用）
・Datadog / Sentry
・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール　※今後変更になる可能性がございます

【資質（自律性・全体最適志向・実装力）】
・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向
・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性
・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力

【具体スキル】
・Go によるバックエンド開発（API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理）
・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発
・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略（Redis 等）
・REST API / GraphQL の設計と実装
・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ
・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計
・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善
・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

AI を活用した高速な開発ループの中で、Flutter を主軸としつつ、必要に応じてネイティブ層（Swift/Kotlin）も活用し、モバイルアプリの体験設計・実装・品質向上をリードしていただきます。

【業務範囲】
・Flutter（Dart）によるアプリ設計・実装・CI/CD 構築
・パフォーマンス最適化（起動時間、描画、Jank、メモリ）と計測の仕組み化
・ネイティブ機能ブリッジ（BLE、Push、カメラ、位置情報、バックグラウンド処理 等）の設計・実装
・オフライン対応、状態管理、エラーハンドリングの堅牢化
・AI/LLM APIを用いたアプリ機能の実装と検証
・デザインシステム/アクセシビリティの整備と運用
・ストア配信、リリース運用、クラッシュ解析（Firebase Crashlytics 等）
・AIを活用した開発フロー改善・自動化
※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

【利用するツール】
・Flutter / Dart
・Swift / Kotlin（必要に応じて）
・Firebase（Crashlytics, Analytics, Remote Config 等）/ Sentry
・GitHub / GitHub Actions / Fastlane
・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール　※今後変更になる可能性がございます
・Datadog / Sentry / 各種計測基盤
・AWS / GCP / Vercel 等のバックエンド基盤

【資質（自律性・品質志向・適応性）】
・AI 協働を前提に、仮説検証を迅速に回す自律性
・体験品質（滑らかさ、応答性、安定性）への強い執着
・未確立な領域（AI×モバイル）でも構造化して前進できる柔軟性

【具体スキル】
・Flutter（Dart）による商用開発と状態管理（Riverpod/Bloc 等）の経験
・ネイティブ機能ブリッジ（MethodChannel、FFI、プラグイン開発）の実践
・CI/CD（Fastlane、GitHub Actions）とリリース運用（TestFlight/Play）
・モバイルパフォーマンス計測・最適化（フレームタイム、メモリ、電力）
・クラッシュ解析/ログ収集（Crashlytics、Sentry 等）と MTTR 改善
・セキュアなストレージ/認証/ネットワーク（TLS/証明書ピンニング 等）の理解
・API 設計・エラーハンドリング・リトライ/バックオフ制御

当社のサイバーセキュリティ担当として管理業務をお任せします。2025年4月に既存のIT部門から独立して設置された「サイバーセキュリティ推進室」での業務です。現在、企画・リスク管理・施策・監視の4つのラインで業務を行っています。(1つまたは2つのラインに属して業務を行います。）

●担当業務例：
・【リスク管理】国内外のガイドライン（CRI Profile等）を用いたアセスメントやサードパーティリスクへの対応など。
・【施策】　開発部署や持株会社と連携したサイバー施策推進やツール導入、事案対応。脆弱性収集、TLPT、 EDR等。
・【監視】　セキュリティアラート監視、ログ分析、脆弱性診断等。

●やりがい・魅力：
・金融機関として高度なサイバーセキュリティ対策が求められており、海外の金融機関やグループ内各社と連携して最先端の取り組みに携わることができます。
・全社的な目線でセキュリティ設計を担うため、多数の部署や先端技術に関わり、幅広い人脈や専門的な知見を習得することができます。
・2025年4月に新設された、経営陣の注目度の高い部署になります。

●事業部詳細
当社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、AI・データを活用し、実際に現場で使われ、ビジネス価値を生み出すことにこだわっています。
メガバンクをはじめとする金融機関のクライアントに対し、データ分析・AI活用、データ基盤構築、AI・データ組織の立ち上げ、育成、ガバナンス構築など、構想から実行・定着まで幅広く支援しています。
こうした金融業界での支援を通じて培ってきた知見やノウハウを活かし、現在は他業種へも支援領域を拡大しています。
さらに、クライアントごとの課題解決にとどまらず、自社プロダクトにも知見を還元し、より多くの企業・業界へ価値を届ける取り組みを進めています。

また当社は、創業3年目で社員数300名を超え、IPOに向けた準備を進めるとともに、大阪・福岡への拠点展開や、ニューヨーク・シンガポールでのグローバル展開に向けた準備も進めています。
会社の成長に伴い、AI・データ事業においても、関わる業界やテーマはさらに広がっています。
社内には、AI・データ組織の立ち上げやAI・機械学習モデルの開発、大規模アプリケーション開発など、多様な経験を持つメンバーが在籍しています。
金融で培った専門性を軸に、他業種、グローバル、自社プロダクトへと事業の可能性を広げていくフェーズだからこそ、AI・データを活用した新たな価値創出を一緒に推進する仲間を募集しています。

●仕事内容
【職務概要】
本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア」の募集です。
フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。
PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。

【開発規模】
10〜15名

【具体的な業務内容】
・金融向け自社プロダクトの開発・技術リード

【自社プロダクト開発例】
・AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール

●魅力ポイント
プロジェクトの魅力
・大手金融機関への導入実績があり、社会的影響力のあるプロダクトに携われる
・生成AIを活用し、業務変革を支える新規ソリューションを創出
・自社資本による独立性の高いプロダクト開発体制
・金融業界に強いネットワークを活かし、高難度な業務課題に深く関与できる

組織とカルチャー
・CTO自らがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

成長環境
・東京大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

働きやすさと安定性
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、協会けんぽ加入、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当（月1万円まで）や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

●技術スタック
・バックエンド
TypeScript
Python
Node.js

・Webフロントエンド
React
Next.js
Tailwind CSS

・インフラ・CI/CD
Google Cloud
Terraform
GitHub Actions

・AI開発ツール
Claude Code
Codex

・コラボレーション
Slack
Jira
Confluence
GitHub Wiki
Figma

●業務変更の範囲
すべての業務への配置転換あり

【業務概要】
同社の主要事業の1つであるAI・データ事業では、AI・データを活用し、実際に現場で使われ、ビジネス価値を生み出すことにこだわっています。
金融機関のクライアントに対し、データ分析・AI活用、データ基盤構築、AI・データ組織の立ち上げ、育成、ガバナンス構築など、構想から実行・定着まで幅広く支援しています。
こうした金融業界での支援を通じて培ってきた知見やノウハウを活かし、現在は他業種へも支援領域を拡大しています。
さらに、クライアントごとの課題解決にとどまらず、同社のプロダクトにも知見を還元し、より多くの企業・業界へ価値を届ける取り組みを進めています。
会社の成長に伴い、AI・データ事業においても、関わる業界やテーマはさらに広がっています。
社内には、AI・データ組織の立ち上げやAI・機械学習モデルの開発、大規模アプリケーション開発など、多様な経験を持つメンバーが在籍しています。
金融で培った専門性を軸に、他業種、グローバル、自社プロダクトへと事業の可能性を広げていくフェーズだからこそ、AI・データを活用した新たな価値創出を一緒に推進する仲間を募集しています。

【具体的な業務内容】
本ポジションは、金融機関向けの同社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア（セキュリティ領域）」の募集です。
一般的なセキュリティエンジニアとして自社システムのセキュリティ対策や監査のみを担当するのではなく、セキュリティ領域の知見を活かし、顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能を企画・設計・開発するポジションです。
金融機関が抱える高度なセキュリティ課題を理解し、ソースコードやシステム構成、ライブラリ、設定情報などを分析することで、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発に取り組んでいただきます。
セキュリティの専門知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・生成AI・AIエージェントなどを活用してプロダクトへ落とし込み、専門家による判断をソフトウェアによって高度化・自動化していくことを目指します。
フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。
PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。
開発規模：10〜15名

・金融機関向け同社プロダクトの設計・開発・技術リード
・金融機関におけるセキュリティ課題・業務要件の整理とプロダクト要件への落とし込み
・顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能の企画・設計・開発
・ソースコード、システム構成、ライブラリ、設定情報などを解析し、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発
・セキュリティに関する知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・AIなどを用いてソフトウェアとして実装するための設計・開発
・顧客やセキュリティ専門家、コンサルタント、プロダクトマネージャー、デザイナーと連携した課題探索・仮説検証
・生成AI・AIエージェントを活用したセキュリティ分析・診断機能の高度化

同社プロダクト開発例：
・主力プロダクト（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）

【魅力ポイント】
プロジェクトの魅力
・大手金融機関への導入実績があり、社会的影響力のあるプロダクトに携われる
・金融機関が抱える高度なセキュリティ課題を、ソフトウェア・AIによって解決するプロダクト開発に携われる
・脆弱性診断やセキュリティ分析といった専門知識を、再利用可能なプロダクト機能へ落とし込む経験ができる
・生成AIを活用し、業務変革を支える新規ソリューションを創出
・自社資本による独立性の高いプロダクト開発体制
・金融業界に強いネットワークを活かし、高難度な業務・セキュリティ課題に深く関与できる

組織とカルチャー
・CTOがAI・データ事業部長を兼任、役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

成長環境
・大学との共同研究・輪読会、社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・生成AIアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・データ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

大手企業向け基幹システム導入・更改プロジェクトにおけるインフラ領域のリーダーとして、提案から設計・構築・導入までプロジェクト全体を推進いただきます。
主に製造業・製薬業を中心とした大手企業の基幹システム導入・更改案件において、お客様や複数のベンダーと連携しながら、プロジェクトの成功に向けたマネジメントを担っていただきます。
基幹システムの経験は入社後に習得いただくことも可能なため、これまで培ったプロジェクト推進力・リーダーシップ・テクニカルスキルを活かし、より上流かつ大規模なプロジェクトに挑戦したい方を歓迎しています。

<具体的には>
・基幹システム導入・更改プロジェクトにおけるインフラ領域のプロジェクト推進
・顧客との折衝、要件整理、各種提案活動
・プロジェクト計画策定および進捗・課題・品質管理
・サーバー、ネットワーク、クラウド基盤の設計・構築推進
・社内外メンバーおよび協力会社のマネジメント（数名〜10名程度）
・設計書や各種ドキュメントのレビュー
・システム移行・カットオーバー計画の策定および推進
・各種クラウドサービス（AWS、Azure等）や基幹システム基盤を活用したプロジェクトの推進
・導入後の安定稼働に向けた改善提案や運用設計支援
※担当プロジェクト・役割は、ご経験・ご希望を踏まえて決定します。上記業務のすべてをお任せするわけではなく、ご経験を活かせる領域から参画いただくことを想定しています。

職務の魅力
・これまでのインフラプロジェクト経験を活かしながら、国内有数の導入実績を持つ環境で基幹システム構築に関する知見を習得できます。教育環境やノウハウも整備されており、インフラリーダーとしての経験を活かしながら、より市場価値の高い領域へキャリアをステップアップすることができます。
・大手企業向けの大規模プロジェクトをリードできる環境です。提案・要件定義から構築、カットオーバーまで一貫して携わり、顧客や協力会社を巻き込みながらプロジェクトを推進するため、リーダーシップやマネジメント力を存分に発揮できます。
・近年はクラウドを活用した基幹システム導入・更改案件が増加しており、AWS・Azureなどのクラウド基盤に加え、システム連携基盤やジョブ管理基盤など、多様な技術領域に携わることが可能です。

大手企業向け基幹システム導入・更改プロジェクトにおけるインフラ領域のリーダーとして、提案から設計・構築・導入までプロジェクト全体を推進します。
主に製造業・製薬業を中心とした大手企業の基幹システム導入・更改案件において、顧客や複数のベンダーと連携しながら、プロジェクトの成功に向けたマネジメントを担います。
基幹システムの経験は入社後に習得することも可能なため、これまで培ったプロジェクト推進力・リーダーシップ・テクニカルスキルを活かし、より上流かつ大規模なプロジェクトに挑戦したい方を歓迎しています。

具体的な業務:
・基幹システム導入・更改プロジェクトにおけるインフラ領域のプロジェクト推進
・顧客との折衝、要件整理、各種提案活動
・プロジェクト計画策定および進捗・課題・品質管理
・サーバー、ネットワーク、クラウド基盤の設計・構築推進
・社内外メンバーおよび協力会社のマネジメント（数名〜10名程度）
・設計書や各種ドキュメントのレビュー
・システム移行・カットオーバー計画の策定および推進
・各種クラウドサービス（AWS、Azure等）や基幹システム基盤を活用したプロジェクトの推進
・導入後の安定稼働に向けた改善提案や運用設計支援
※担当プロジェクト・役割は、ご経験・ご希望を踏まえて決定します。上記業務のすべてをお任せするわけではなく、ご経験を活かせる領域から参画することを想定しています。

ポジション・部門の魅力:
これまでのインフラプロジェクト経験を活かしながら、国内有数の導入実績を持つ環境で基幹システム構築に関する知見を習得できます。教育環境やノウハウも整備されており、インフラリーダーとしての経験を活かしながら、より市場価値の高い領域へキャリアをステップアップすることができます。
大手企業向けの大規模プロジェクトをリードできる環境です。提案・要件定義から構築、カットオーバーまで一貫して携わり、顧客や協力会社を巻き込みながらプロジェクトを推進するため、リーダーシップやマネジメント力を存分に発揮できます。
近年はクラウドを活用した基幹システム導入・更改案件が増加しており、AWS・Azureなどのクラウド基盤に加え、システム連携基盤やジョブ管理基盤など、多様な技術領域に携わることが可能です。

本ポジションでは、開発組織のマネジメント、プロセス整備、技術的刷新、チームビルディングをリードします。

担当する領域は複数の選択肢があり、
選考を通じて希望や経験を踏まえ、最適なチーム・領域を提案します。希望があれば、応募時にお知らせください。

【具体的な業務】
● 開発組織・プロセスの設計と改善
開発プロセスやプロジェクトマネジメント手法の設計・改善
品質保証プロセス、ドキュメント文化の整備
技術的負債解消・リファクタリングへの投資判断
AIを活用した開発プロセス最適化（AI-Driven Devなど）

● チームマネジメント・成果最大化
1 4チーム（3 4名／チーム）の目標設定（OKRなど）と成果管理
生産性向上・プロダクト価値向上に向けた優先順位判断と実行支援
リリーススピードと品質のバランス最適化

● ピープルマネジメント
エンジニアの育成計画、1on1、評価、キャリア開発支援
採用活動（候補者評価／面接など）
メンバーのテクニカルスキル向上のサポート

● クロスファンクショナルなリーダーシップ
プロダクトマネジャー、QA、UX、BizDevなどとの連携
組織横断での課題解決、プロダクトの成功に向けた意思決定
ステークホルダーとのコミュニケーション・調整

【本ポジションの魅力】
・国内最大級規模を目指して成長するSaaSの開発・組織づくりに携わることができる
・新領域 × AIなど未踏ドメインを開拓するプロダクト開発を経験できる
・技術と組織の意思決定をリードするマネジメント・戦略スキル
・フロントエンド バックエンド インフラまでフルスタックに関わる実践知識が身につく
・継続的なリファクタリング・運用改善による品質改善スキルが身につく
・事業戦略・プロダクト価値・ユーザー価値に近い距離で意思決定に関わる経験が積める

【主な技術スタック】
▼ 開発言語・フレームワーク・ライブラリ
【フロントエンド】
-TypeScript／React／Vite／Storybook／HTML／CSS

【サーバーサイド】
-TypeScript（Express）/Kotlin（Ktor／Spring Boot）
-Gradle

▼ データベース・検索基盤
-PostgreSQL（Cloud SQL）
-Cloud Spanner／Elasticsearch

▼ インフラ / プラットフォーム
-Google Cloud（Cloud Run／App Engine／Cloud Functions／Cloud Tasks 等）
-Cloudflare

▼ CI/CD
-GitHub Actions／Cloud Build

▼ 運用・監視
-Cloud Logging／Splunk

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域を中心に担当します。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

● 具体的な業務
データプラットフォーム管理／データマネジメント／オントロジー管理／コーポレート分析の4領域を統括し、マルチプロダクトを支える共通データ基盤と、その上に立つ意味づけ（オントロジー）の設計・運用をリードしていただきます。セキュアにデータを扱い、断面（スナップショット）を残しながら品質とガバナンスを担保する“堅牢なデータマネジメント”と、グラフ構造でデータ間の意味を紐づける“オントロジー設計”──この両輪を束ね、事業と経営の意思決定を支えるデータの最高責任者として、将来的にはChief Data／Platformに準ずる器としてご活躍いただくことを期待しています。

【1】データプラットフォーム管理
・データ基盤の運用・モデリング方針の策定
・セキュリティ設計、データの安全な取り扱い体制の構築
・マルチプロダクトを横断する共通データ基盤のアーキテクチャ設計

【2】データマネジメント
・複数ソースからのデータ収集・統合の設計と運用
・データ品質・ガバナンス基準の策定と運用徹底
・旧来型のデータマネジメントの堅実な整備と、再現性ある運用モデルの確立

【3】オントロジー管理
・データ間の意味づけ・紐付け（ナレッジ／グラフ構造）の設計・運用
・エージェンティックな全社基盤を支えるオントロジーの構築と継続的な拡張
・AI開発チーム・MLチームと連携した、オントロジー高度化サイクルの整備

【4】コーポレート分析
・事業・オペレーションの意思決定を支えるデータ分析体制の構築
・経営アジェンダに直結する分析基盤の整備とインサイトの還流

● ポジション・部門の魅力
同社は今、従来のSaaS的な「既存プロダクト周辺への機能拡張」から、エンタープライズ各社の社内システムをAIエージェントで再構築する「実装の深さ」を重視するフェーズへと移行しています。その中核を担うのが、全社の意思決定基盤となるデータプラットフォームです。本ポジションは、単なるデータ基盤の運用責任者ではありません。複数プロダクトを貫く共通データ基盤を設計し、そのデータに意味と関係性を与えるオントロジー（ナレッジ／グラフ構造）を中核に据えて、「人事OS」そのものの土台を築く役割です。データプラットフォームは将来的に独立した本部として組成していく構想であり、その初代の統括者を担っていただきます。

AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するため、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクトです。日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを2024年に切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、2025年3月にはトップティアVCからシリーズAにて6億円を調達しています。

事業概要:
同社は主力プロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。

ポジションの魅力:
主力AI評価プロダクトが、日本を代表する大手企業へ導入される中で、「AIが人を評価する時代」にふさわしい公平性・透明性の基準を確立することが求められています。AI倫理・公平性に関する社内外への発信を通じ、社会的信頼を構築し、AIの技術的進化と人間的判断のあいだで、「何が公平で、何が正義なのか」を科学的に定義し続ける要職です。

ミッション:
本ポジションでは、教育測定や心理統計の知見を生かしながら、日本を代表する大手企業の採用・評価の仕組みに導入されている主力プロダクトを中心に、AI評価の公平性・透明性・倫理性を維持・向上させるための社内基準を確立し、技術倫理ガバナンスを統括していただきます。AIモデルの設計・データ運用・アルゴリズム改善の各フェーズにおいて、バイアス検証・説明責任・監査プロセスを科学的に整備し、社会的にも説明可能な“AI評価の正義”を体現する組織をつくります。

業務詳細:
【1】AI評価の公平性・透明性基準の策定・運用
・評価ロジックに関する公平性・説明可能性の基準設計
・AI面接データの統計的モニタリングと基準維持
・評価結果の分布・標準化・項目特性分析（IRT等）の設計・監修
・定期的なAIモデル監査（内部／外部）体制の構築・運用

【2】バイアス検証と評価ロジック介入
・学歴・性別・出身地など属性によるバイアスの検知・分析
・評価基準やロジックに偏りが見られた場合の介入・修正指揮
・データチーム・AI開発チームと連携し、公平性を担保する再設計の主導
・社内AI監査委員会の設計・運営

【3】AI倫理・透明性に関する全社ガバナンスの確立
・技術倫理ガイドライン・AIリスクポリシーの策定・更新各部門（開発／Biz／CS）への倫理教育・浸透・実装支援
・倫理審査プロセス・第三者評価委員会の立ち上げ・運営
・外部監査・学会発表・プレス等を通じた社会的説明責任の遂行

【4】評価品質の維持・検証基盤の整備
・AIモデルの精度指標・妥当性指標の定義と定期レビュー
・テスト開発・標準化理論（CTT／IRT／構成概念妥当性）に基づく品質保証
・統計的検証プロセスの設計・監督
・公平性報告書（Fairness Report）・AI透明性レポートの監修・発行

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

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

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

【ミッション】
当社のクラウド事業において、企業のDXやAI活用を支える次世代クラウドプラットフォームを開発し、日本のデジタルインフラの進化を牽引します。
私たちはKubernetesを中核としたKaaS（Kubernetes as a Service）の開発を通じて、企業が迅速かつ安全にアプリケーションやAIワークロードを展開できる環境を提供しています。
通信事業で培った大規模インフラ運用の知見と最先端クラウド技術を融合し、日本発のネオクラウド事業を創造することがミッションです。

【主な業務】
・KaaSサービスの保守運用
・Kubernetesプラットフォームの機能追加や性能向上
・システムの信頼性向上（SRE）

【具体的な業務】
＜KaaSサービスにおけるSRE業務＞
・Infrastructure as Codeの推進
・可観測性基盤の整備
・GPUの利用状況分析および性能向上施策の設計・開発・検証

【ミッション】
開発者や運用担当者がより効率的かつ安全にサービスを提供できる環境を実現し、当社全体の開発生産性向上に貢献すること。


【主な業務】
共通プラットフォームにおける自動化・オーケストレーション機能やPaaSサービスの企画・設計・開発推進および運用改善


【具体的な業務】
・PaaSサービス（DBaaS、IAM、KMS、STaaS等）の企画／開発／運用設計を推進
・関係部署の課題／要望を整理し、実現方法の検討／合意形成を推進


●仕事の魅力
・当社の多様な事業を支える共通プラットフォームに携わり、組織を越えて多くのエンジニアが利用する基盤をつくれます。
・専門知識や経験をを土台に、サービス企画、課題整理、関係者との合意形成、仕組みづくりへと活躍の幅を広げられます。
・インフラ、クラウド、アプリケーションなど多様な専門性を持つメンバーと協働し、技術的な知見を広げることができます。
・ポジションや年齢、性別、国籍に関わらず意見を発信しやすく、チームで議論しながらより良いサービスづくりを進める風土があります。
・企画や技術検討の段階から関わることができ、自ら提案したアイデアをサービスや機能として形にできる環境があります。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

このポジションで向き合う難題

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

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

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

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

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

仕事の魅力

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

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

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

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

入社後3ヶ月の期待値（オンボーディング）

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

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

【ミッション】
当社のクラウド事業において、企業のDXやAI活用を支える次世代クラウドプラットフォームを開発し、日本のデジタルインフラの進化を牽引します。
私たちはKubernetesを中核としたKaaS（Kubernetes as a Service）の開発を通じて、企業が迅速かつ安全にアプリケーションやAIワークロードを展開できる環境を提供しています。
通信事業で培った大規模インフラ運用の知見と最先端クラウド技術を融合し、日本発のネオクラウド事業を創造することがミッションです。

【主な業務】
・KaaSサービスの企画・設計・開発・検証、運用への引継ぎ
・Kubernetesプラットフォームの機能開発および高度化

【具体的な業務】
＜KaaSサービスにおける開発業務＞
・Kubernetesのクラスタ管理機能の設計・開発・検証
・コンテナ実行基盤の設計・開発・検証
・マルチテナント環境の設計・開発・検証
・ネットワーク、ストレージ、セキュリティ機能の設計・開発・検証

仕事の魅力
・日本有数の大規模なクラウド基盤開発に挑戦
当社が保有する大規模ネットワークおよびデータセンター基盤を活用し、社会インフラレベルのクラウドサービス開発に携わることができます。
・AI時代を支えるインフラ創り
生成AIや大規模AIモデルの普及に伴い需要が拡大するGPUクラウドやAIプラットフォームの開発に関わることができます。
・企画から運用まで一気通貫
単なる受託開発や保守運用ではなく、サービスの戦略・企画・設計・開発・運用まで主体的に携わることができます。
・日本のクラウド競争力への貢献
海外のIT企業に依存しない日本発のクラウドサービスを提供することで、国内企業の成長・デジタル競争力向上に貢献できます。

【業務概要】
西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。その中でも同社は、グループ会社の各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。

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

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

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

“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。

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

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

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

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

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

エンタープライズ顧客に対し、オンプレミス環境からAWS/GCP等へのクラウド移行に加え、クラウドネイティブおよび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。

【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

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。

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。

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。

【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。

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。

● 担っていただきたい役割
AX（AIトランスフォーメーション）を「構想」ではなく「現場で機能する仕組み」として実装するために、フォワードデプロイドエンジニア（FDE）として尽力していただきます。
FDE は、顧客企業の業務現場に深く入り込み、課題発見から設計・実装・運用改善までを高い裁量をもってリードするポジションです。
要件が完全に固まっていない状態から、顧客と対話しながら「何を作るべきか」「どこまで作るべきか」を決め、AI／LLM を活用したソリューションを実際の業務に定着させることがミッションとなります。

具体的には以下のような業務に携わっていただきます。
・顧客企業の業務現場に入り込み、業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと連携し、AI／LLM 活用の方針・優先度を現場視点で整理
・顧客業務に最適化された AI ソリューションの構想・PoC 開発を主導
・プロトタイプを迅速に現場へ持ち込み、フィードバックを反映しながら本番実装まで推進
・導入後も継続的に顧客と向き合い、業務変化や利用状況に応じた改善・高度化をリード

● キャリアアップの上での特長
・顧客の最前線で技術的意思決定を担うことで、「作るだけで終わらない」エンジニア経験を積むことができます。
・技術選定やアーキテクチャ設計において、現場判断を尊重する文化があり、高い裁量を持って取り組めます。
・資格取得や書籍購入など、自己成長投資を支援する制度があります。
・ChatGPT、Claude などの LLM や AI 駆動開発ツールを業務で積極的に活用できる環境と補助があります。
・フレックスタイム制度や育休制度など、柔軟な働き方を支援しています。

●働き方
当社では、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます
現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。創業時代から「まずはやってみる」ということを大切にしている人が多くの結果として以下が実現されています
・書籍購入認証
・オライリーオンライン
・Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助
・インディングエージェントの補助
・Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援
・社会人修士・社会人博士支援制度

当社は日本の産業をアップグレードすることをミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業です。本ポジションではエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードしていただきます。

● 担っていただきたい役割
最先端AIとシミュレーション技術、そしてパートナーとの提携によりこれまで自動化が困難であったクライアントの現場(工場・倉庫等)における非定型タスクの知能化・自律化を進めます。
ハードウェアの製造・保守はパートナーと協業し、当社はAI・制御・デジタルツインの構築に特化して価値を提供していきます。

●主な業務内容
・クライアント課題のヒアリングと技術要求の明確化：クライアントとの密なコミュニケーションを通じて課題を理解し、解決のために必要な技術を明らかにします
・AIソリューションの設計とPoCの主導：強化学習/模倣学習/基盤モデルのようなAIとロボティクス技術を組み合わせたアーキテクチャを設計・実装します。IsaacSim, Gazebo等のシミュレータを活用しながら、迅速なPoCを計画・実行します
・ソリューションのデプロイ：ROS 2システムへ統合し、導入後の改善サイクルを回す
・ステークホルダー連携：LLM/VLMを活用した次世代UX（自然言語指示等）を非技術者(クライアント、営業、経営層)にも分かりやすく説明し、合意形成を図ります

●開発環境
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

●キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています

【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。

【業務概要】
当社Technology本部は、当社が掲げる”Fintechシフト”を実現すべく、新規事業開発・先端技術の社会実装をミッションとする組織です。当社全体の技術導入、システム開発に責任を持ち、各プロジェクトに対して主に技術サイドからマネージメントしていく部署として設立されました。
当社フィナンシャルテクノロジーでは企業が 社でクレジットカードをはじめ様々な決済 手段を 社で導 するよりもスムーズかつ効率的に決済サービスを利 できるよう幅広い決済 手段に対応しています。キャッシュレスの社会への普及に合わせ、決済数の 幅な増加・決済 手段の多様化が継続して続く環境化で当社も規模およびサービス増加に合わせた決済インフラ基盤に求められる信頼性、機能拡充に対応していくための技術部 の成 は必須となっており、本ポジションを募集することとなりました。

【具体的な業務】
本ポジションは、次世代決済システムの立ち上げにおいて、開発を技術面からリードし、プロジェクトマネジメントとプロダクトデリバリーに責任を持つ役割です。技術選定や設計方針の意思決定、品質保証の仕組み化、リリースマネジメント、他部門との連携、既存ビジネスロジックの再構築に加え、運用を見据えた設計や体制づくりまで、開発の中核を担っていただきます。
単に設計を行うだけでなく、実際に動くものを作り切ること、そのために開発の進め方を設計し、周囲を巻き込みながら前進させることが期待されるポジションです。アーキテクチャや実装方針を考えるだけでなく、プロジェクト全体を前に進め、成果としてリリースに結びつけ、その後の安定運用まで見据えて責任を持てる点が、この役割の大きな魅力です。
業務内容詳細:
1. 次世代決済システムのアーキテクチャ実装推進
2. 技術選定および設計方針の具体化
3. 既存決済基盤のビジネスロジックの分析、再設計、再実装方針の策定
4. 開発計画、進行管理、課題管理を含むプロジェクトマネジメント
5. 開発プロセス、品質保証、テスト戦略、リリース運用の設計
6. CI/CD、Observability、標準化された開発・運用プロセスの整備
7. PdM、事業部門、関連システム担当、外部パートナー等との連携
8. 段階的リリースおよび新旧システム共存を前提とした移行計画の推進
9. プロダクトデリバリーに対する責任を持った開発推進
10. リリース後の安定運用を見据えた監視、障害対応、運用設計の具体化
11. プロジェクトにおける技術的な論点整理と意思決定支援

【ポジション・部門の魅力】
このプロジェクトの大きな特徴は、技術的な難しさと事業インパクトが高いレベルで両立していることです。既存の大規模決済を支える責任がある一方で、新しい基盤にはクレジットカードやQR決済だけでなく、今後のAgentic AI対応や自社サービスのような新たな決済体験、さらには将来的なステーブルコイン活用も見据えています。過去の資産と向き合いながら、未来の決済を形にしていく希少性の高いフェーズであり、Engineering Leadとして開発の意思決定、プロジェクト推進、デリバリーに深く関われる点がこのポジションの魅力です。
また、本プロジェクトでは、当社のChief Architectと近い距離で連携しながら仕事を進められます。高い視座で描かれたアーキテクチャやシステム構想に直接触れ、それを現実のプロダクトとして実装し、リリースへつなげていくことができる点は、このポジションならではの魅力です。優れた構想に触れながら、その実装、開発全体の推進、そして事業に届く形でのデリバリーに責任を持てる環境があります。
技術的なチャレンジ:
本プロジェクトでは、長年の改修によって複雑化したカード決済のビジネスロジックを再構築する必要があります。ブランドごとの差異、異常系やタイムアウトを含む膨大な分岐、PCI DSSをはじめとする高いセキュリティ・コンプライアンス要件を満たしながら、現行の価値を損なわずに再実装していくことが求められます。
そのため、表面的なモダナイゼーションではなく、本質的な設計力、複雑な要件を整理する力、現実的に着地させる推進力が必要です。一方で、単一APIゲートウェイ配下での新旧システム共存、段階的導入、開発標準化、テスト戦略、運用設計まで含めた全体像に責任を持って関われる機会は多くありません。開発だけでなく、リリース後の運用まで視野に入れてシステムを成立させる経験を積める点も、このポジションの特徴です。

業務概要
自社プラットフォーム上のスキルデータ基盤「自社スキルデータ基盤」およびスキルオントロジーレイヤーを設計・構築・運用し、AIフレンドリーなデータ/ML基盤として高度に整備していくリードポジションです。スキルタクソノミーのメンテナンスとスキルデータ分析、ML/生成AIを活用したデータパイプライン・MLOps基盤構築を通じて、プロジェクト実績・学習履歴・アセスメント等の多様なデータの信頼性・関連性をデータドリブンに担保します。ビジネスサイドと連携しつつ、データサイエンティストチームへの指示出しやプロジェクトディレクションを担い、当組織全体の技術・運用標準をリードしていただきます。

具体的な業務
1. スキルタクソノミー・オントロジーの設計・メンテナンス: スキル同士の関連性のモデル化や変更履歴管理プロセスを設計し、組織全体での利用ルールや品質指標を確立します。
2. 自社スキルデータ基盤の設計・構築・運用: 複数データソースを統合する基盤設計をリードし、AIフレンドリーなデータ基盤の実現に向けたアーキテクチャ指針やロードマップを策定します。
3. スキルデータ分析基盤の構築: スキル関連性を分析するモデルの選定・実装を行い、プロダクト改善や事業戦略に繋がる指標体系を標準化します。
4. ML/生成AIモデルの設計・実装・評価: スキルデータ活用に向けたML機能の設計方針をリードし、モデルアーキテクチャの方向性や品質・リスク管理基準を定義します。
5. MLOps基盤の設計・構築・運用: セキュリティとスケーラビリティを踏まえた最適なMLパイプライン構造を設計し、Feature Storeやモデルレジストリの導入を主導します。
6. モデルの本番デプロイと推論基盤構築: Kubernetes上でのモデル推論基盤の構成を設計し、CI/CDを用いたデプロイパイプラインの標準を定めます。
7. 運用監視・品質管理: モデル監視指標の標準化やA/Bテストの設計をリードし、組織横断の品質管理フレームワークを策定します。
8. プロジェクトマネジメント: プロジェクト計画の策定、データサイエンティストチームへのディレクション、ビジネスサイドとの要件調整をリードします。

ポジション・部門の魅力
●経営・事業戦略へのダイレクトな貢献
経営層や事業責任者と直接ディスカッションを行い、全社的なデータ戦略と整合した中長期構想の策定をリードできます。技術戦略と事業戦略の結びつきを担い、大規模プロジェクトの方向性や投資判断に直接的な影響を与えることができる、非常にインパクトの大きなポジションです。
●大規模かつ高度なML/データ基盤の構想・立ち上げ
複数事業やサービスにまたがる「自社スキルデータ基盤」において、AIフレンドリーなデータ基盤や、大規模なMLOps基盤の構想・立ち上げを統括できます。外部データ連携やパートナーシップを含めたエコシステム戦略の推進など、単なるシステム開発に留まらないスケールの大きな技術的挑戦が可能です。
●専門組織のカルチャー形成とチームビルディング
当組織全体の技術・運用標準をゼロから定義し、組織の技術的土台作りに貢献できます。また、データサイエンティストチームのディレクションを行うだけでなく、組織設計や採用方針にも関与し、ご自身の手でチームの成長戦略を描いていける点も大きなやりがいです。

●仕事内容
世界46カ国・250拠点に展開し、35万社以上の顧客にサービスを提供する当社の事業基盤を支えるインフラに携わります。
グローバルに展開するWebサービスから社内業務システムまで、各種システム基盤のサーバー、DBの構築・運用をはじめ、各種ミドルウェアの導入・チューニング、システムのセキュリティ対策、CI/CD環境構築・運用、Infrastructure as Code（IaC）によるインフラ管理など、幅広い業務をお任せします。

パートナー企業との連携による運用体制のもと、インフラの設計・技術選定などの上流業務を中心に担いつつ、障害時には自ら技術的な問題解決にあたるポジションです。
IaCによるインフラ標準化やObservability基盤の高度化を推進しており、SREプラクティスの確立・拡充に取り組んでいます。

●やりがい
世界46カ国・35万社以上の顧客を支える事業基盤のインフラに、上流から下流まで一貫して携わることができます。
マルチクラウド環境の統合管理や基盤最適化、IaCによるインフラ自動化、Observability基盤の整備、生成AIを活用した運用効率化など、事業規模に見合った技術的チャレンジと先進的な技術への挑戦が両立する環境です。

SREプラクティスの確立・拡充を推進するフェーズにあり、インフラのあるべき姿をアプリケーションチームと連携しながら提案・推進していくことができます。
将来のインフラ基盤のあるべき姿を自ら描き、推進していくことができるポジションです。

本ポジションでは、AI駆動によるエンタープライズ開発全般に関わるアーキテクトの設計、構築。
※AI開発へのご経験に関わらず、ネットワーク領域へお強みのある方は歓迎いたします。

本ポジションでは、AI駆動によるエンタープライズ開発全般をお任せします。
業務要件を踏まえ、AI支援を前提とした実装を行っていただきます。
GitHubとの連携、テスト自動化、運用自動化を通じて、生産性および品質の向上を推進します。
AI活用を前提とした開発プロセスの最適化や、新技術の導入にも積極的に関与いただきます。

【業務概要】
当社グループは、地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。
その中でも当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために取り組んでいます。
モビリティ・観光領域のデータ活用を牽引する「データ活用リーダー（マネージャー）」を募集します。ご経験に応じて「データ基盤の高度化」または「プロダクト成長の分析支援」のいずれかを主軸に、組織のマネジメントを担っていただきます。

【具体的な業務内容】
1. データ利活用プロジェクトのリード
基盤整備から分析設計、施策提言までの一連のプロセスの監督。
2. ピープルマネジメント
エンジニア・サイエンティストの混成チームのマネジメント、育成、評価。
3. 組織のプロセス標準化
案件管理、工数管理、評価指標の策定など、組織運営の仕組み作り。
4. 当グループ内のステークホルダー調整
複雑な商流を理解した上での、円滑な連携体制の構築。

【ポジション・部門の魅力】
・「モビリティ・観光領域」という独自性の高い大規模データに基づいたDXを、組織の立ち上げ期からリードできます。
・マネジメントに軸足を置きつつ、最新技術の社会実装に関与し続けることができます。

【選考フロー】
書類選考の後、面接を予定しております。
通常、ご応募いただいてから内定までを想定しております。
記入事項と一般に公開されている情報をもって採用活動を行います。
※個別の活動状況に応じて、可能な範囲で最短スケジュールをご提案致しますので、お気軽にご相談ください。
※面接はオンライン実施を想定しています。
※リファレンスチェックを行う場合もございます。

業務概要
当社グループは、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、当グループ一体となって取り組んでいます。
その中でも当社は、当グループの各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現しています。
当グループ全体のデータ駆動型経営（DX）を技術面から支える、横断組織のマネージャーを募集します。
本ポジションは、特定の事業部を支援するのではなく、全社で利用する「データの土台（基盤）」や「分析のルール・標準」を整備し、組織全体のデータ活用レベルを引き上げる「技術のハブ」としての役割を担っていただきます。

具体的な業務
「攻め（技術開発・先行導入）」と「守り（品質管理・標準化）」の両面から、以下の業務を遂行いただきます。
1. 技術戦略の策定・推進: 全社的なデータ活用の理想像（TOBE）を描き、実現に向けたロードマップの策定と進捗管理。
2. データマネジメントの主導: データカタログの導入、データクレンジングのルール化、プロジェクト品質の底上げ。
3. 組織・ピープルマネジメント: 技術志向の強いデータサイエンティストやエンジニアの育成、キャリア支援、チームビルディング。
4. 大規模ステークホルダー調整: 当社本体、IT子会社、外部SIベンダーとの間に立ち、システム開発やデータ利用に関する合意形成。
5. 技術文化の醸成: 生成AI等の先端技術の選別・導入支援や、社内への技術知見の共有・標準化。

ポジション・部門の魅力
1. 「全社基盤」を作る手応え: 特定の案件に留まらず、当グループ全体のデータ活用の「当たり前」を設計・構築する大きな裁量があります。
2. 高度な調整スキルの獲得: 大規模組織特有の力学を理解し、多くの関係者を巻き込んでプロジェクトを完遂させる、一段上のマネジメント経験を積むことができます。
3. 技術への投資: 技術志向のメンバーが集まっており、最新技術をいかに実務に落とし込むかという戦略的な議論が日常的に行われる環境です。

業務概要:IT部門のミッションはITサービス提供力を最大化し、当社ビジネスを加速させることです。
ITプラットフォーム部はクラウド活用を前提としたインフラ／ネットワークの導入
・構築を所管しています。
主な役割は、プロジェクト計画、基本構想の策定、ソリューション選定、ITアーキテクチャ検討などの上流工程、ITプロジェクト全体のマネジメント、設計書、テスト計画、移行計画など各種成果物のレビューです。
開発工程はシステム会社に委託し、当社は進捗管理やレビューを行います。
具体的な業務:クラウド活用を前提としたインフラ導入
・構築を推進します。
AWSやAzureをはじめとする先進的なクラウドサービスの活用を前提とした、銀行システムおよび社内システムのインフラ
・ネットワーク導入／構築の推進（クラウドサービス
・製品の選定、システム構成や運用方法の検討、プロジェクト全体のマネジメント等）。
当グループ各社との協業による、基盤
・運用領域の高度化
・効率化に向けたグループ横断の検討
・推進業務。
ポジション
・部門の魅力:メガバンク等では担当業務が細分化されがちですが、当社では上流から一貫して関わることができ、幅広くかつ深いスキルを身につけることが可能です。
銀行として求められる高い信頼性
・安全性を大前提としつつ、ロジカルに考え、柔軟かつスピーディに物事を進める文化があります。
クラウドを前提としたシステム環境で、新しい技術やチャレンジに取り組めます。
当グループ各社との協業も活発化しており、金融の枠を超えた取り組みを可能にする、一般的な銀行では得難い経験ができます。

【仕事内容】
LLMを活用したAIエージェント／サービスの設計・開発・運用の中核を担っていただきます。
・自社サービスを含むLLM活用プロダクトの設計／実装／運用
・お客様のPoCの研究・開発・推進、および本番サービスへの実装・運用
・顧客課題に紐づくLLM活用ソリューション設計
・AIガバナンスや業務設計まで含めた実装支援

【想定テーマ例】
・顧客価値再定義・サービス価値強化支援
・業務プロセスのAI効率化（PMO、開発、保守など）
・提案力向上・ナレッジ活用基盤の構築
・AIガバナンス診断・ルール策定支援
・新事業・AIプラットフォームの設計・開発・運用

【弊社の魅力】
1.AIを社会実装する“実装の最前線”
PoCで終わらせず、業務へ実装し、成果を生み出すところまで責任を持ちます。
2.コンサル知見をプロダクトに還元
現場で得た知見を自社AIエージェントに反映し、事業の資産化を進めています。
3.少数精鋭で裁量が大きい
意思決定が速く、設計から実装まで一気通貫で関われます。
4.働き方の柔軟性
裁量労働制（フルフレックス・コアタイム無し）で、成果に集中できる環境です。

エンタープライズ企業の業務変革を技術・業務の両面から解決へ導く、セールスエンジニアリング機能の最大化 および 組織マネジメント

- 戦略的プリセールス活動
・営業組織と連携したアカウントプランニングの推進
・顧客の業務プロセス可視化・課題特定
・顧客の業務変革を実現するソリューションアーキテクチャ設計
・顧客の経営・事業インパクトを踏まえた提案ストーリー構築
・マーケティング/プロダクト部門との連携による価値訴求の高度化

- 提案・デモンストレーション
・ストーリー性のあるデモシナリオ設計・実施
・ROI / ビジネスインパクトの定量提示
・エンタープライズ企業向けの提案書作成
・RFP / RFI対応
・PoCの企画・推進

- 組織マネジメント全般

●業務の変更の範囲
会社の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

メガバンク向けのシステム開発プロジェクトにおけるアプリケーションエンジニアとして、新規システムの開発、既存システムの更改、クラウドリフト等の多様な案件において、当社社員としてリーダーシップを発揮し、プロジェクトを牽引頂きます。
(APアーキテクト・処理方式設計、開発、テスト設計・実施、等)

当事業組織においては、以下のような多様なシステムを開発・運用しており、新規システム構築PJから大規模な更改PJまで複数のプロジェクトが動いていますが、本ポストに応募いただいた方の意向・キャリア・スキルを尊重しつつ、各プロジェクトの状況を踏まえ、アサインするポスト・システムを検討します。
パブリッククラウドを利用したシステムが多く、特にクラウド上での開発経験を持つ方はそのスキルを活かすとともにスキルアップが図れます。また、クラウド上での開発経験がない方にとっては多様な経験の場を提供できます。

これらのプロジェクトにおいて、リーダまたはメンバーとしてプロジェクトの一員となって、アプリケーションエンジニアとしてご活躍頂きます。

【プロジェクト例】
1.キャッシュレス決済システム（パブクラ、Java、API）
2.法人企業向けグローバル資金管理Webシステム（パブクラ＋独自基盤、Webフロント、スマホアプリ）
3.法人企業向けデジタルチャネルシステム（ポータル）（パブクラ＋独自基盤、Webフロント、API、アジャイル）
4.デジタルマーケテイングシステム（パブクラ、DWH）
5.超高トランザクションECシステム（パブクラ、Java、スマホアプリ）
6.信託業務ワークフローシステム、情報系システム（独自基盤、Java、C）
7.中小サブシステムのクラウド化（パブクラ）

【アピールポイント（職務の魅力）】
金融業界において、そのデジタルトランスフォーメーションをリードするメガバンクを主要顧客とし、職務内容に記載したような多様なプロジェクトにおいて、先進的な技術・アーキテクチャを活用したビジネス・システムにアプリケーションエンジニアとして参画機会があり、またグローバルでの活躍機会もあり、デジタル＆グローバルで多様・高度な成長機会が得られます。