エンジニア・プログラマ、事業会社の転職求人

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データエンジニアリングにおける先進的な分析技術を駆使し、クライアントのビジネスを支援します。
顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースにしたデータプラットフォームソリューション導入コンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。先進的なテクノロジーを活かした、難易度の高い案件が多いのが当社の特徴です。
ミッションは製品の販売ではなく顧客の経営課題に対し、ソリューションを活用して解決すること。
製品を軸とせず、顧客のビジネスやワークスタイルを軸としたソリューションを提供するためには、 い技術 だけではなく顧客にコミットする ビジネスマインド、信頼を得られるヒューマンスキルが求められる仕事です。
※プロジェクトにより国内・海外出張有

【職務内容】顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースにしたデータプラットフォームソリューション導入コンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。

【特徴】先進的なテクノロジーを活かした、難易度の高い案件が多いのが当社の特徴です。

【ミッション】ミッションは製品の販売ではなく顧客の経営課題に対し、ソリューションを活用して解決すること。製品を軸とせず、顧客のビジネスやワークスタイルを軸としたソリューションを提供するためには、 い技術 だけではなく顧客にコミットするビジネスマインド、信頼を得られるヒューマンスキルが求められる仕事です。※プロジェクトにより国内・海外出張有

半導体市場において世界トップクラスの技術を誇る環境で、最先端の検査装置と検査データに関わるデータ解析、および自動化スクリプト開発をお任せします。

手作業になりがちなログ統合やシミュレーションをスクリプトで自動化し、開発プロセス全体の効率化（DX）にダイレクトに貢献できるポジションです。半導体業界の最先端プロジェクトで、エンジニアとしての市場価値をさらに高めてみませんか？

【具体的な業務内容】
データ解析業務
データ前処理・加工：検査装置から出力されるログデータ等のクレンジング、特徴量抽出など、データ分析やAIモデル投入のためのデータエンジニアリング業務全般を担います。

開発・自動化（スクリプト作成）業務
ログデータの統合・自動化：大量に生成されるExcelログデータを、Pythonスクリプトを用いて効率的に統合・再構成するシステムを構築します。
光学シミュレーションの効率化：光学シミュレーションソフトのAPIを利用し、シミュレーション実行やデータ抽出の自動化スクリプト開発を行います。

【このポジションの魅力・やりがい】
・最先端技術への挑戦：半導体業界の最先端検査装置に関わるプロジェクトで、市場価値の高い経験を積むことができます。
・DX・効率化の推進：手作業を自動化し、開発プロセス全体の効率化に貢献する大きな手応えを感じられます。最新ツール（GitHub Copilot等）を活用したモダンな開発環境も魅力です。

業務概要:
大手モバイル通信事業会社が展開する通信・金融・決済・EC・エンターテイメント・ヘルスケアなど、多様なサービスから日々生成される膨大なデータを活用するデータプラットフォームの設計・構築・運用を担当します。
このプラットフォームは約1億規模の会員基盤を支え、マーケティング施策の高度化、サービス改善、新規事業創出、経営意思決定など、クライアントのデータドリブン経営を支える中核システムです。
近年は生成AIや機械学習の活用拡大により、データ基盤は単なる情報の保管場所ではなく、企業の競争力を支える重要な経営基盤へと進化しています。
本ポジションでは、国内最大級規模のデータプラットフォームを支えるエンジニアとして、データ活用のみならず、今後のAI活用を支える基盤づくりにも携わります。単なる開発・運用に留まらず、アーキテクチャ設計、新技術の評価・導入、運用高度化など、技術的な意思決定にも深く関与できる環境です。

具体的な業務:
データプラットフォーム構築・運用全般を対応している大規模プロジェクトのため、幅広い職務が存在します。以下に職務例を記載します。
・AWS、Snowflakeを活用したデータプラットフォームの設計・構築・運用
・大規模データの収集、蓄積、加工、連携パイプラインの設計・実装
・データ活用およびAI活用を見据えたアーキテクチャ設計
・性能、可用性、運用性を考慮した基盤設計・改善
・運用自動化、監視高度化などの運用改善推進
・新技術、新サービスの技術検証および商用適用
・既存システムのモダナイゼーション、継続的改善
・クライアント課題に対する技術提案および改善提案
今現在はAWS及びSnowflakeが中心ですが、今後のクライアントのニーズに応じてより多くのクラウドプラットフォームやデータプラットフォームに携わる可能性もあります。

ポジション・部門の魅力:
1. 大規模データプラットフォームへの従事
約1億規模の会員データと、多様なサービスから生成される膨大なデータを支える基盤開発に携わります。一般的なシステム開発では経験できないスケールで、性能・可用性・運用性を考慮したアーキテクチャ設計や大規模データ処理に挑戦できます。
2. AI時代の競争力を支えるデータプラットフォームへの従事
生成AIや機械学習の活用が急速に進む中、企業の競争力はデータの質と活用基盤によって大きく左右される時代になっています。 AIが十分な価値を発揮するためには、信頼できるデータを収集・統合・管理できる基盤が不可欠です。 本ポジションでは、従来の分析・マーケティング用途だけでなく、今後拡大するAI活用を支える基盤づくりに携わることができ、AI時代に求められるデータエンジニアリングの専門性を身につけることができます。
3. 「データをためる」だけでなく、「ビジネス価値を生み出す」基盤の構築
構築した基盤は、マーケティング施策、顧客体験向上、新規サービス創出、経営判断など、事業そのものに直結する形で活用されます。自らの技術がどのように事業価値へつながるのかを実感しながら働くことができます。
4. アーキテクチャ設計への従事・挑戦
担当範囲を限定された開発ではなく、以下の業務にも従事・挑戦できます。
・新技術の評価・導入
・アーキテクチャ検討・設計・実装
・運用改善
・技術標準化 など
SIerにありがちなパートナーへの指示だし主体の業務ではなく、自らが手を動かし積極的に設計・構築（実装）・動作検証に携わることも可能です。
積極的なAI活用や海外カンファレンスも含むイベント参加も組織として推奨しており、エンジニアとして技術的な意思決定に挑戦したい方・そのための能力を身に着けたい方に適した環境です。
5. 専門性を深めながら市場価値を高められる
データ基盤開発に加え、クラウドアーキテクチャ・データエンジニアリング・SRE／運用自動化・データガバナンス・AI活用を支えるデータマネジメントなど幅広い領域に携わることができます。特定製品の運用担当ではなく、データプラットフォーム全体を俯瞰できるエンジニアとして成長できます。

具体的な業務:
Snowflakeを中心としたデータ基盤の開発・運用に加え、DataOpsの実践とAI活用に向けたパイプライン構築を担当します。
1. モダンデータスタック（Snowflake, dbtなど）を用いた基盤開発・運用
・全社の事業データ、プロダクトデータの統合・モデリング・パイプライン構築
・dbt、Dagster等を活用したデータモデルおよびデータオーケストレーションの開発および安定運用のための最適化
2. DataOpsの実践とデータ品質（Data Reliability）の担保
・データ品質を継続的に監視・担保するためのテスト自動化、アラート設計やガバナンスを強化する仕組みの提供
・プラットフォームエンジニアリング体制の整備など、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを用いたデータ運用体制の構築
3. AI/LLM活用に向けたデータ基盤の拡張
・プロダクトや業務に、AIを組み込むためのAI ReadyなDataOpsの設計・構築
・アナリティクスエンジニア・データサイエンティストやプロダクトチームと連携した、機械学習モデル・AIアプリケーション向けのデータセット提供
入社後は以下のミッションに取り組みます。
1. DataOpsのさらなる高度化: スケーラビリティの壁や技術的負債を、エンジニアリング（DataOps）で根本解決し、堅牢でスケーラブルな基盤へ進化させます。
2. 「BIのための基盤」から「AIのための基盤」へのパラダイムシフト: 事業価値につながるデータ利活用にAIの力を最大限に活かせるようデータを整備し、データドリブンな意思決定を全社に浸透させます。前例の少ないAIデータ基盤のベストプラクティスを自ら模索し、形にしていきます。
3. データ民主化とガバナンスの両立: AIによる分析支援が浸透した結果として全社員がデータにアクセスできる環境が進む一方で、セキュリティやコスト管理、データサイロ化の防止など、ガバナンスの強化が急務となっています。活用と統制のバランスを取ることができるアーキテクチャ設計を進めます。
※部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

ポジション・部門の魅力:
大規模で複雑性の高い「リアリティあるデータ」に向き合える面白さがあります。多数の企業に導入されている主力製品の膨大なログデータと、急成長するBPaaS事業の複合的なデータを扱います。教科書通りの綺麗なデータではなく、歴史あるプロダクト特有の複雑さや、リアルなビジネス課題を含んだデータを、「分析可能な価値ある情報」へと昇華させる取り組みが必要であることから、高い対応力と設計力を身につけることができます。AI × データエンジニアリングの最先端を実践する開発環境です。Snowflakeやdbtを用いたモダンデータスタック（MDS）の構築・運用に加え、AIエディタ（Cursor等）やAIエージェントを開発プロセス自体に積極的に取り入れています。データエンジニアリングはAIの進化によりパラダイムシフトが起きています。単にSQLを書くだけではなく、「AIといかに協働し、生産性と品質を劇的に高めるか」という、次世代のエンジニアに必須となるスキルセットを実務の中で磨ける環境です。AI × BPaaSによる新たな価値創出への挑戦が可能です。同社が注力するBPaaS事業や、将来的なAI Agentの台頭を見据え、これまでのSaaSの常識にとらわれないデータ活用の形を模索しています。Snowflakeやdbtを用いたモダンな基盤構築に加え、AI時代に即した「Outcome（成果）」そのものを提供するサービスモデルへの変革を、データ基盤の側面からリードしていくチャレンジングな機会があります。ビジネスの成長を牽引する「RevOps」の中核を担うことができます。単にデータを整備するだけでなく、マーケティング・セールス・カスタマーサクセスを横断して収益最大化を目指す「RevOps（Revenue Operations）」の文脈でデータ基盤を構築・運用できる環境です。部門間のサイロ化をデータによって解消し、事業の意思決定やユニットエコノミクスの健全化にダイレクトに貢献できるため、エンジニアリングとビジネスの両面で高い視座を養うことができます。

主力事業のビジネスチャットの拡大に加え、BPaaS（Business Process as a Service）事業など新たな領域へと事業の多角化を進める企業でのポジションです。
同社のビジネスチャットを中心としたプロジェクト推進、ピープルマネジメント、組織マネジメント及び技術戦略の推進を包括的にお任せいたします。

ミッション:
バックエンドエンジニア組織の生産性最大化とエンジニアの継続的な成長・キャリア構築支援。
事業責任者やPdMと連携した、プロダクト戦略に基づく中長期的なロードマップの策定と実行。
心理的安全性と挑戦（Playful Challenge）を両立し、技術的探求を推奨するエンジニアリングカルチャーの醸成。

魅力:
大規模トラフィックと社会貢献: 登録ID数数百万規模を誇り、社会インフラとして機能するSaaSのバックエンドを支える大規模組織のマネジメントを経験できます。
システム分割の推進: システムの安定運用並びにデリバリー高速化を目的とし、アーキテクチャのシステム分割を目指しています。高難易度なPJにおいて、マネジメントという裁量ある立場で牽引できます。
巨大サービスならではの技術的負債解消: 長年稼働してきた歴史ある巨大サービスだからこそ、蓄積された技術的負債は非常に複雑化しています。サービスを止めずにこの難題を紐解き、抜本的な改善をリードする経験は、EMとしての圧倒的な成長と実績に繋がります。
経営・事業との距離: CTOやプロダクトマネージャーと密に連携し、組織横断的な課題解決、評価制度のアップデート、採用戦略の立案など、全社的な組織開発にも深く関与することが可能です。

具体的な業務:
ピープルマネジメント
- メンバーとの定期的な1on1の実施を通じたコンディションマネジメント
- 個人の目標設定・評価、およびWILLに基づいたキャリアパスの形成支援
- チーム内の心理的安全性の担保と開発者体験の継続的な向上
組織マネジメント
- バックエンドエンジニアの採用要件定義、面接対応、オンボーディングの最適化
- スクラムやアジャイル開発プロセスの改善を通じたチーム生産性の向上
- 他部門（フロントエンド、モバイル、PdM、QA等）のマネージャー層との連携・調整
技術戦略・横断的課題解決
- アーキテクトやテックリードと協働した技術的負債の解消と中長期的なアーキテクチャ設計の推進
- 新規技術の検証・導入支援、及び組織内での技術スタックの標準化
- （志向性に応じて）組織横断的なプロジェクトマネジメントや、一部プレイングマネージャーとしての開発業務

AI活用環境・取り組みについて:
同社では、AIを事業の主軸に置くとともに、社内での積極活用を推進しております。
1. 多数のAIサービスを利用可能
高品質且つ最先端なAIサービスを活用できる環境を整えております。現在は、Claude Code MaxプランやGeminiを導入しており、その他のサービスもプロダクトの成長や個人の生産性に寄与するツールであれば活用可能となっております。
2. AI推進プロジェクトチームの立ち上げ
AIを積極活用して、開発生産性の向上、開発環境の整備を進めるためにAI推進プロジェクトチームを立ち上げております。現在では、AIによるコードレビューへの取り組み他、様々な施策を進めています。
3. グループを跨いだAI活用に関する情報交換
毎週、AI活用事例の共有や相談などを気軽におこなうことができる機会をグループ横断で実施しています。良い取り組みはシェアしあうことで、組織全体の開発生産性の向上に繋げています。
※変更の範囲: 部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）。

コミュニケーションプラットフォームの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担います。

【ポジションのミッション・魅力】
1. 「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
導入社数、アカウント数ともに巨大な主力コミュニケーションプラットフォームは、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。
（例）プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など
大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています。
圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です。

2. グループ会社の事業戦略推進の支援
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます。

コミュニケーションプラットフォーム戦略
主力コミュニケーションプラットフォームのユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
BPaaS戦略
業務プロセス代行サービスをはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
インキュベーション戦略
R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。

3. クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。
プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます。
データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です。

【業務内容】
シニアデータアナリストは、ビジネスサイドと深く連携し、データの力によって意思決定を支援する役割を担います。同社では主力製品を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。これらのデータを活用し、事業KPIの可視化や分析、インサイトの提供を通じて、迅速かつ的確な意思決定を支援します。また、アナリティクスエンジニアリングの領域にも携わりながら、データマートやデータモデルの設計・構築をリードすることで、組織全体におけるデータ利活用の促進を目指していただきます。

＜具体的には＞
1. アナリティクスエンジニアとしてのデータマートとデータモデルの設計・構築
- メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築
- dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化
- 横断セールス/マーケティングデータマートの構築
- 事業管理・IR向けトラストデータの整備

2. データ分析とインサイト提供
- ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、プロアクティブに分析テーマを提案・実行
- 戦略的示唆の抽出による意思決定支援
- ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
- 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析
- 失注要因分析、ユーザー転換分析などの深掘り分析

3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
- Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
- 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
- レポーティング業務の効率化と自動化

4. チーム協業とステークホルダー連携
- ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進と啓蒙
- ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援
- データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携
- データパイプライン構築やデータガバナンス策定におけるデータエンジニアやセキュリティエンジニアとの協業
- クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング

【変更の範囲】
・部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

【今後のキャリアパス】
●テックリード・スペシャリストへの道
- アナリティクスエンジニアリング/データアナリティクス領域のテックリード
- 複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計
- 組織全体のデータ戦略策定への参画
- 若手メンバーの育成とメンタリング

●マネジメントへの道
- チーム構築、採用、組織運営
- 事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント

●事業リードへの道
- エンベッド配置による特定事業のデータ責任者
- 事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任
- 事業戦略とデータ戦略の統合リード

●クロスドメインへの拡張
- データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張
- MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦
- データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進

PdMやデザイナーと協力しながらBPaaSプロダクトのフルスタックエンジニアとして、フロントエンドからバックエンド、インフラ・監視体制の構築まで幅広くオーナーシップを発揮していただきます。

具体的な業務:
・短期的な注力ミッションである事業拡張（新機能「バリューチャージ」など）に向けた上流工程（業務プロセス、データモデル、全体アーキテクチャ設計）からの開発
・既存システムの運用保守における課題解決および、SRE的観点からのシステム安定化・監視体制の強化（インシデント調査の迅速化など）
・本質的なDXを実現するための既存プロダクトへの新機能追加、運用
・新規プロダクトの技術選定、全体アーキテクチャ設計
・ユーザーやオペレーションクルーの要望・課題を深く理解した仕様策定や設計
・プログラム全体を俯瞰し、フロントからバックエンド、インフラまで横断したトラブルシューティングと根本対応

技術スタック:
開発言語：TypeScript
フレームワーク/ライブラリ：Next.js, NestJS, Tailwind CSS, Storybook, Vitest, Playwright, Zod
インフラ：Amazon Web Services, Amplify, ECS, Aurora など
分析基盤：Treasure Data, Snowflake
コード管理：GitHub
タスク管理：JIRA
情報共有：Confluence, Miro
コミュニケーションツール：主力ビジネスチャット

プロダクト組織体制:
PdM、UIUXデザイナー、フロントエンジニア、バックエンドエンジニア、SRE、QAなどプロダクト作りに必要なメンバーが集まっています。事業組織に伴走しながら価値の高いプロダクトを素早く実現することを目指しています。

AI活用環境・取り組みについて:
同社では、AIを事業の主軸に置くとともに、社内での積極活用を推進しております。
1. 多数のAIサービスを利用可能: 高品質且つ最先端なAIサービスを活用できる環境を整えております。現在は、Claude Code MaxプランやGeminiを導入しており、その他のサービスもプロダクトの成長や個人の生産性に寄与するツールであれば活用可能となっております。
2. AI推進プロジェクトチームの立ち上げ: AIを積極活用して、開発生産性の向上、開発環境の整備を進めるためにAI推進プロジェクトチームを立ち上げております。現在では、AIによるコードレビューへの取り組み他、様々な施策を進めています。
3. グループを跨いだAI活用に関する情報交換: 毎週、AI活用事例の共有や相談などを気軽におこなうことができる機会をグループ横断で実施しています。良い取り組みはシェアしあうことで、組織全体の開発生産性の向上に繋げています。

ポジション・部門の魅力:
国産で最大級のビジネスチャットをもつ企業だからこそできる事業展開、今後の可能性。ビジネスチャットの潜在市場規模は6,455億円といわれている一方で、国内普及率は23.7%とまだまだ低いため、ビジネスチャットは成長余地が極めて大きな高成長マーケットです。さらに、同社の主力サービスは国内利用者数はNo.1、導入社数は97万社を突破し、全業種・全職種の従業員が業務時間中、常に使い続けるため他SaaSと比較して圧倒的なユーザー接点を持っています。チャットという強力なタッチポイントを有しているため、顧客課題に対して効果的なアプローチやサービス提供が可能となり、今後も更に事業を拡大することが可能です。
PdMと対等に議論し、技術駆動で事業を牽引する環境。BPaaSの開発組織では、エンジニアがPdMやデザイナーと対等にディスカッションしながら開発を進めるカルチャーが根付いています。エンジニアからの技術的なプッシュや技術選定に直接携わる機会が豊富にあります。
「守り」と「攻め」を両立するチャレンジングなフェーズ。既存プロダクトのアーキテクチャ改善やシステムの安定化（守り）を進めながら、全く新しい機能拡張（攻め）を行っていくフェーズです。技術的負債や運用課題に向き合いながらも、事業の大きな成長をダイレクトに感じることができる、エンジニアとして非常にエキサイティングな環境です。

ビジネスチャットサービスは、長年の歴史を持ちます。多くの中小・非IT企業に利用されており、中小企業のオンラインコミュニケーションのスタンダードサービスを目指し日々改善を重ねています。この成長を続けるビジネスチャットサービスは、主にPHPとScalaという二つのプログラミング言語によって開発・運用されています。サービス開始当初から利用されているPHPは、現在も多くの基幹機能やビジネスロジックを支えており、プロダクト主導の成長戦略に基づいた機能拡張も活発に行われています。一方で、特に高い非機能要件、例えば大規模なスループットへの対応や、ミッションクリティカルなサービスとして不可欠な高い耐障害性・信頼性が求められるシステムにおいてはScalaが採用され、サービスの安定稼働と信頼性の基盤を支えています。このように、多くのユーザーに利用され、日々進化を続ける大規模なサービスを安定的に運用し、さらに成長させていくためには、技術的な挑戦が不可欠です。同時に、長年の歴史の中で積み重なってきた技術的負債も存在しており、これに真摯に向き合い、システムの改善や部分的なリプレイスも視野に入れながら、より良いサービス基盤を構築していく必要があると考えています。こうした背景から、同社はビジネスチャットサービスの未来を共に創っていく新たな仲間を求めています。PHPまたはScalaいずれかの技術を軸に、プロダクトの機能開発、大規模システムの安定運用、そして技術的負債の解消やアーキテクチャの進化といった課題解決に、情熱と当事者意識を持って取り組んでいただけるバックエンドエンジニアを募集します。

ビジネスチャットサービスのバックエンドの開発と運用保守を担っていただきます。ビジネスチャットというサービスの特性上、非常に大量のトラフィックを低レイテンシで処理すること、かつ高い信頼性を両立すると言う技術的にチャレンジングなポジションです。同社の事業戦略であるプロダクト主導の成長戦略によるサービス成長を実践するため、既存システムの運用保守のみならず、変化する市場のニーズに対応したスピード感のある機能開発や、新しい事業に適応するためのリアーキテクティングなども行っていきます。現場においては同社の行動指針の体現が求められます。
・Take Ownership（自分ごとでやりきる）
・Playful Challenge（遊び心を持ってチャレンジ）
・Beyond Boundaries（越境し共に高めあう）
・Integrity Driven（チーム・顧客・社会に対して誠実に）
簡単ではありませんが、その分エンジニアひとりひとりのアイデアや思いを実現するチャンスがあります。

同社が提供しているクラウド型ビジネスチャットツールの開発運用保守を担当していただきます。機能開発では機能、非機能要求をどのように達成するかはもちろん、よりユーザーにとって価値のあるサービスとなるにはどのような物を作ればよいかしっかり議論して開発していきます。運用保守では安定したアプリケーションを維持しながら、いかに素早くユーザーに価値を届けるための土台を作るかや、チームが効率的に開発運用保守していくための改善を追求していきます。
・ビジネスチャットサービスで利用している内部APIの設計・開発・運用
・組織管理者向けの管理機能の設計・開発・運用
・非同期処理系の設計・開発・運用
・テクニカルサポート（主にカスタマーサポートとのやり取りになります）
・開発・運用プロセスの継続的な改善（CI/CD の改善 等）
・技術的負債の解消に向けた検討・実施
【変更の範囲】
・部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

【今後のキャリアパス】
・チーム内外の生産性を高めていくためのエンジニアリングマネージャー
・システム全体の技術的戦略の立案や推進を担うアーキテクト／テックリード
・プロダクトの運用と機能開発をマネジメントしていくプロダクトマネージャー

【AI活用環境・取り組みについて】
同社では、AIを事業の主軸に置くとともに、社内での積極活用を推進しています。
1. 多数のAIサービスを利用可能
高品質かつ最先端なAIサービスを活用できる環境を整えています。現在は、特定のAIサービスを導入しており、その他のサービスもプロダクトの成長や個人の生産性に寄与するツールであれば活用可能となっています。
2. AI推進プロジェクトチームの立ち上げ
AIを積極活用して、開発生産性の向上、開発環境の整備を進めるためにAI推進プロジェクトチームを立ち上げています。現在では、AIによるコードレビューへの取り組み他、様々な施策を進めています。
3. グループを跨いだAI活用に関する情報交換
毎週、AI活用事例の共有や相談などを気軽に行うことができる機会をグループ横断で実施しています。良い取り組みはシェアしあうことで、組織全体の開発生産性の向上に繋げています。

業務概要
主力サービスのバックエンドの開発と運用保守を担っていただきます。
ビジネスチャットというサービスの特性上、非常に大量のトラフィックを低レイテンシで処理すること、かつ高い信頼性を両立すると言う技術的にチャレンジングなポジションです。
プロダクト主導の成長戦略によるサービス成長を実践するため、既存システムの運用保守のみならず、変化する市場のニーズに対応したスピード感のある機能開発や、新しい事業に適応するためのリアーキテテクティングなども行っていきます。
現場においては同社のバリューの体現が求められます。
1. Take Ownership（自分ごとでやりきる）
2. Playful Challenge（遊び心を持ってチャレンジ）
3. Beyond Boundaries（越境し共に高めあう）
4. Integrity Driven（チーム・顧客・社会に対して誠実に）
簡単ではありませんが、その分エンジニアひとりひとりのアイデアや思いを実現するチャンスがあります。

具体的な業務
同社が提供しているクラウド型ビジネスチャットツールの開発運用保守を担当していただきます。機能開発では機能、非機能要求をどのように達成するかはもちろん、よりユーザーにとって価値のあるサービスとなるにはどのような物を作ればよいかしっかり議論して開発していきます。運用保守では安定したアプリケーションを維持しながら、いかに素早くユーザーに価値を届けるための土台を作るかや、チームが効率的に開発運用保守していくための改善を追求していきます。
・主力サービスで利用している内部APIの設計・開発・運用
・組織管理者向けの管理機能の設計・開発・運用
・非同期処理系の設計・開発・運用
・テクニカルサポート（主にカスタマーサポートとのやり取りになります）
・開発・運用プロセスの継続的な改善（CI/CD の改善 等）
・技術的負債の解消に向けた検討・実施

ポジション・部門の魅力
今後のキャリアパス
・チーム内外の生産性を高めていくためのエンジニアリングマネージャー
・システム全体の技術的戦略の立案や推進を担うアーキテクト／テックリード
・プロダクトの運用と機能開発をマネジメントしていくプロダクトマネージャー

開発環境
・開発言語：Scala, PHP, Goなど （Java、C#の経験者も歓迎）
・ミドルウェア：AWS マネージドサービス(Aurora MySQL, DynamoDB, ElastiCache, SQS, SNS, OpenSearch), Docker, Kubernetes, Kafka, HBaseなど
・ライブラリ：Akka, Cats Effect, fs2など
・インフラ：Amazon Web Services(すべてのサービスシステム), Google Cloud Platform(ログ等の一部分析基盤)
・構成管理ツール：Terraform
・分析基盤：Arm Treasure Data, Redash, BigQuery
・コード管理：GitHub
・タスク管理：Jira Software Cloud
・情報共有：Confluence, Miro
・CI/CD：CircleCI, GitHub Actions
・AIエージェント：Claude Code

AI活用環境・取り組みについて
同社では、AIを事業の主軸に置くとともに、社内での積極活用を推進しております。
1. 多数のAIサービスを利用可能
高品質且つ最先端なAIサービスを活用できる環境を整えております。現在は、Claude Code MaxプランやGeminiを導入しており、その他のサービスもプロダクトの成長や個人の生産性に寄与するツールであれば活用可能となっております。
2. AI推進プロジェクトチームの立ち上げ
AIを積極活用して、開発生産性の向上、開発環境の整備を進めるためにAI推進プロジェクトチームを立ち上げております。現在では、AIによるコードレビューへの取り組み他、様々な施策を進めています。
3. グループを跨いだAI活用に関する情報交換
毎週、AI活用事例の共有や相談などを気軽におこなうことができる機会をグループ横断で実施しています。良い取り組みはシェアしあうことで、組織全体の開発生産性の向上に繋げています。

【業務概要】
主力製品を継続的に運用し、加速的かつ中長期的にプロダクトの進化を推進できるチーム作りを担うシニアフロントエンドエンジニアを募集しています。フロントエンド開発グループは、プロダクトの特性として非機能要件が高く一般的なWebアプリケーションではあまり表面化しないような課題（メモリリーク、セッションの再開、バックグラウンドでの状態管理など）に取り組むスキルを備えたチームです。本チームでは、プロダクトの歴史の長さによるユーザー数の多さや技術的考慮事項の多さを解消し、運用し続けられる持続力のある技術を備えたエンジニアを求めています。また、チームとして毎年新卒エンジニアを迎え、プロダクトの成長とともに強力なチームとなるため、メンバーの成長も重要視しており、メンバーの成長を後押ししチームの成長を牽引できるリードエンジニアの役割を担っていただける方も募集しています。

【具体的な業務】
●チームリーダー領域
チーム内において施策の推進・メンバーへのピープルマネジメント等を通しチームの成果の最大化を担います。
・ステークホルダーとの意思疎通、情報整理を通しアウトカムの最大化
・より価値を生むことのできる強いチームになるための学習・成長環境構築
・メンバーへのピープルマネジメントを通しメンバーの成長をサポート

●アーキテクト領域
サービス価値の向上を容易にし、加速するユーザー拡大に耐えるべく、Webアプリケーション領域のリアーキテクティングを担います。
・SoE: System of Engagement の視座に基づく、Webアプリケーションの要求・要件分析
・大規模なアーキテクチャ変更を含む、継続的なコードベース改善とそのための設計・プロトタイピング
・チーム内外問わずスピーディに開発を行うための、Webアプリケーション構成の分解・整理
・アーキテクチャ刷新に伴うマイグレーション計画の立案

●開発体験領域
複数チームでプロダクトを開発するにあたっての、保守性や開発速度に寄与するような基盤整備を主に担います。
・状態管理や UI の設計指針の検討・検証
・プロダクト品質を向上するための、テスト拡充や監視基盤構築
・技術負債を抑制するための型検査や Linter などを用いた静的検証の整備
・etc ...

●デザインエンジニアリング領域
主力製品の機能開発、およびユーザー体験の最適化を主に担います。
・PM やデザイナーと伴走した、既存機能の改善、および新規機能の開発
・デザインシステムの検討、システム整備
・UI に関わるユビキタス言語の検討、社内広報
・etc ...

【AI活用環境・取り組みについて】
同社では、AIを事業の主軸に置くとともに、社内での積極活用を推進しています。
1. 多数のAIサービスを利用可能
高品質且つ最先端なAIサービスを活用できる環境を整えております。現在は、Claude Code MaxプランやGeminiを導入しており、その他のサービスもプロダクトの成長や個人の生産性に寄与するツールであれば活用可能となっております。
2. AI推進プロジェクトチームの立ち上げ
AIを積極活用して、開発生産性の向上、開発環境の整備を進めるためにAI推進プロジェクトチームを立ち上げております。現在では、AIによるコードレビューへの取り組み他、様々な施策を進めています。
3. グループを跨いだAI活用に関する情報交換
毎週、AI活用事例の共有や相談などを気軽におこなうことができる機会をグループ横断で実施しています。良い取り組みはシェアしあうことで、組織全体の開発生産性の向上に繋げています。

【開発環境】
開発言語：TypeScript, Scala.js など
フレームワーク：React, Redux, Relay(GraphQL), styled-components, Storybook など
インフラ：Amazon Web Services, Firebase
分析基盤：Arm Treasure Data, Snowflake
コード管理：GitHub
タスク管理：JIRA
情報共有：Confluence, Miro
CI / CD：GitHub Actions

【ポジション・部門の魅力】
・国内でも有数の巨大なSPAに携わることができます。
・多くのユーザーにダイレクトに成果が伝わるポジションです。

【変更の範囲】
部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）。

業務概要
同社の主力プロダクトである「主力ストレージ製品」は、お客様のデータ管理基盤を支え、事業成長に大きく貢献しています。近年、市場からの需要が急速に拡大しており、それに伴いプロダクトの機能拡張や性能向上への期待も高まっています。この成長をさらに加速させるため、現在の開発体制を一層強化し、より迅速かつ高品質なプロダクト提供が喫緊の課題となっています。このダイナミックな環境において、主力ストレージ製品の開発スピードを飛躍的に向上させるため、新たな仲間を求めています。組織強化を進めることで、開発ロードマップの実現を早め、お客様への価値提供を最大化したいと考えています。

主力ストレージ製品の開発を推進するミドルエンジニアとして、ストレージシステムの設計、開発、テスト、運用まで一貫して担当いただきます。開発体制強化と事業拡大に伴う開発スピードの加速がミッションであり、チームの中核メンバーとして、高品質なストレージ機能の実現に貢献していただきます。技術的な課題解決に積極的に取り組み、コード品質の向上や開発プロセスの改善にも寄与することを期待します。将来的には、ストレージ技術の深化や新たな機能開発において、設計段階から深く関与し、事業成長を技術面から力強く牽引していただくことを期待しています。

具体的な業務
・オンライストレージの設計、開発、運用
・PdMと共に新機能の企画設計
・テクニカルサポート（主にカスタマーサポートとのやり取りになります）
・開発・運用プロセスの継続的な改善（CI/CD の改善 等）
・技術的負債の解消に向けた検討・実施
※変更の範囲
・部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

ポジション・部門の魅力
・少数精鋭の開発のチームのため、PdMと密に連携し機能の立案から実装まで推進いただけます
・各機能に対して、顧客に提供する価値があるかまで関連メンバーと議論しながら推進いただけます
・フロント、サーバー、インフラ、アプリなどご興味がある分野を柔軟にお任せいたします

ビジネス版スーパーアプリ構想実現のため、新規事業の立ち上げやM&Aを通して事業拡大を目指しています。「働くをもっと楽しく、創造的に」そのような世の中を実現するために必要な新規プロダクト開発に興味はありませんか？同社は国産で最大級のビジネスチャットを展開し、国内利用者数はNo. 1、導入社数は93万社を突破しました。さらに、中小企業の本質的なDXを実現しうる新たなビジネスモデルとしてBPaaSという新規事業の立ち上げに注力しています。このポジションでは、BPaaS事業における、新規プロダクトの要件定義・機能開発の部分に、オーナーシップを発揮していただきます。新規サービスの立ち上げからグロースまで幅広く経験できる機会があり、0→1で立ち上げる新規プロダクトの技術選定や全体設計に関わることが可能です。BPaaS（Business Process as a Service）とは、業務プロセスそのものをクラウド経由でアウトソースできるサービスのことを言います。従来の労働集約的なBPOに加え、SaaSやRPA等のITを活用しBPOを高度化することで大きな効果に繋げることができ、近年注目されています。BPaaSにおけるプロダクト開発の魅力をより深く知っていただけるよう、独自のBPaaSプロダクト組織紹介資料（採用ピッチ）をご用意しました。ぜひご覧ください！

国産で最大級のビジネスチャットをもつ同社だからこそできる事業展開、今後の可能性についてです。ビジネスチャットの潜在市場規模は大きいといわれている一方で、国内普及率はまだまだ低いため、ビジネスチャットは成長余地が極めて大きな高成長マーケットです。さらに、同社の主力サービスは国内利用者数はNo. 1、導入社数は93万社を突破し、全業種・全職種の従業員が業務時間中、常に使い続けるため他SaaSと比較して圧倒的なユーザー接点を持ちます。チャットという強力なタッチポイントを有しているため、顧客課題に対して効果的なアプローチやサービス提供が可能となり、今後も更に事業を拡大することが可能です。新規事業に挑戦できるタイミング・フェーズです。プロダクト開発の部署が立ち上がったばかりです。内製でゼロベースから立ち上げたり、M&Aによってプロダクトを拡充したりするため、新規だけでなく既存プロダクトとそのアーキテクチャの改善もあり、さまざまなフェーズのアーキテクチャに関わることができます。また、各プロダクト開発組織は、それぞれの事業領域やプロダクト特性に応じた最適な開発体制と技術スタックを必要としている為、バックエンドエンジニアとして組織をリードしていただきたいです。

BPaaSプロダクトのエンジニアとして、バックエンドを中心にPdMやデザイナーと協力しながらオーナーシップを発揮していただきます。具体的な業務内容は以下の通りです。
* PdMやデザイナーと協力し新規プロダクトの機能開発を行う
* アーキテクチャの設計、技術選定
* AWSなどを活用したインフラ構築
* 品質を担保するための改善や運用保守

プロダクト組織体制は、PdM、UIUXデザイナ、フロントエンジニア、バックエンドエンジニア、SRE、QAなどプロダクト作りに必要なメンバーが集まっています。事業組織に伴走しながら価値の高いプロダクトを素早く実現することを目指しています。技術スタックは以下の通りです。
* 開発言語：TypeScript
* フレームワーク/ライブラリ：Next.js, NestJS, Tailwind CSS, Storybook, Vitest, Playwright, Zod
* インフラ：Amazon Web Services, Amplify, ECS, Aurora など
* 分析基盤：Treasure Data, Snowflake
* コード管理：GitHub
* タスク管理：JIRA
* 情報共有：Confluence, Miro
* コミュニケーションツール：ビジネスチャット

部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）。

同社では、AIを事業の主軸に置くとともに、社内での積極活用を推進しています。
1. 多数のAIサービスを利用可能。高品質且つ最先端なAIサービスを活用できる環境を整えています。現在は、Claude Code MaxプランやGeminiを導入しており、その他のサービスもプロダクトの成長や個人の生産性に寄与するツールであれば活用可能となっています。
2. AI推進プロジェクトチームの立ち上げ。AIを積極活用して、開発生産性の向上、開発環境の整備を進めるためにAI推進プロジェクトチームを立ち上げています。現在では、AIによるコードレビューへの取り組み他、様々な施策を進めています。
3. グループを跨いだAI活用に関する情報交換。毎週、AI活用事例の共有や相談などを気軽におこなうことができる機会をグループ横断で実施しています。良い取り組みはシェアしあうことで、組織全体の開発生産性の向上に繋げています。

「コミュニケーションプラットフォーム」の戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割です。

ポジションのミッション・魅力:
1. 「BtoB」と「BtoC」の両面を持つ豊富な事業データ
巨大なコミュニケーションプラットフォームは、一般的なBtoB企業では持ち合わせない事業特性と、そこから多種多様なデータを保有しています。
（例）プロダクトデータ、ユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動、新規事業、オウンドメディア、グループ会社など。
大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています。
圧倒的なデータ量に加え、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です。

2. グループの事業戦略推進支援
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得られます。

コミュニケーションプラットフォーム戦略:
ビジネスチャットのユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支えます。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォーム確立に貢献できます。

BPaaS戦略:
業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化します。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できます。

インキュベーション戦略:
R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援します。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られます。

3. クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。
プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます。
データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です。

具体的な業務:
同社では主力サービスを中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。
データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。
また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わります。
ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進する役割です。

具体的には:
1. データマートとデータモデルの設計・構築
- メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築（シニアメンバーとの連携・協働）
- dbtを用いたデータモデリングの実装
- 横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援
- 事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援

2. データ分析とインサイト提供
- ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行
- 戦略的示唆の抽出による意思決定支援
- ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
- 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析

3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
- Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
- 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
- レポーティング業務の効率化と自動化

4. チーム協業とステークホルダー連携
- ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進
- ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援
- データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携
- クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング

【変更の範囲】
・部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）。

今後のキャリアパス:
● スペシャリストへの道
- 特定領域（プロダクト分析、マーケティング分析など）の専門性を高める
- データモデリングや分析基盤構築などのエンジニアリングスキルを深める
- 新技術（AI/LLMなど）を活用した高度な分析スキルを習得する

● マネジメントへの道
- 小規模チームのリーダーシップ経験
- メンターとしての後輩育成
- プロジェクトマネジメントスキルの向上

● 事業への拡張
- 事業部門と密に連携し、ビジネスのドメイン知識を深める
- データ起点の施策立案から実行までをリードする

使用技術・ツール:
＜プログラミング言語＞
・SQL（Hive、Presto、など）
・Python

＜インフラ＞
・Snowflake
・TreasureData

＜ツール＞
・データエンジニアリング：dbt
・コード管理：GitHub
・BI：Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等

＜タスク管理＞
・JIRA

＜情報共有＞
・コミュニケーションプラットフォーム
・Confluence
・Miro
・Slack

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）

一緒に働く「人」と「技術文化」:
* 直属上司：執行役員CTO 池松 恭平
東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。2020年から複業として参画していた同社に翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。

* 同僚：エンジニアリングマネージャー 市島 慎吾
1991年大阪生まれ。大学・大学院では機械工学を専攻し半導体領域を研究する。新卒で複合機器メーカーに入社し、エンジニアとしてのキャリアをスタート。2023年2月同社にバックエンドエンジニアとして参画。2024年4月からバックエンド・webフロントエンドチームのエンジニアリングマネージャーを担当。Principalとは車の両輪として、ピープル面・技術面の双方からバックエンド組織を強くしていきます。

* 技術文化
- メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した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
- 1人あたりのデイリーPR...

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。

本ポジションのミッション
当ポジションは、単なる「機能を実装するエンジニア」ではなく、「自らの技術で事業部の課題解決に邁進し、社会に価値を刻みながら、フルスタックエンジニアとして経験を積み、やがてチームを率いるリーダーへと成長するエンジニア」です。
まずは現場のエンジニアとして、AI前提の開発環境にて経験を積みながら、主力プロダクトの価値向上に全力で取り組んでいただきます。そこで積み上げた経験と信頼をもとに、チームリードやプロジェクト推進へと役割を広げ、将来的にはEMやテックリードなど、技術組織を牽引するポジションへの成長を期待しています。

具体的な業務
採用支援カンパニーが展開する主力就活プラットフォームや選抜コミュニティなどのプロダクト開発・運用・保守を担いながら、将来的には新規プロダクト開発にも携わります。プロダクトを通じてユーザーと社会に価値を届けることが中心的な役割です。
1. プロダクト開発・運用・保守
主力就活プラットフォームや選抜コミュニティをはじめとする採用支援カンパニーのプロダクトの機能開発・運用・保守を一貫して担当します。Python / Djangoを中心に、バックエンドからフロントエンド、インフラまでフルスタックに携わり、AIを前提とした開発実務の中心的な役割を担います。
2. 新規プロダクト開発
採用支援領域における新たな顧客課題を解決するための新規プロダクト開発にも参画します。設計・技術検証から本番実装まで、スピード感を持って価値を届けるプロセスを経験できます。

ポジションの魅力
1. 旧帝早慶以上の学生が集まるプロダクトで、社会的インパクトのある開発ができる
主力就活プラットフォームは旧帝早慶以上の学生に利用され、就活人気上位企業の多くが活用するプラットフォームです。選抜コミュニティは外資系投資銀行・外資戦略ファームの内定者を毎年多数輩出する選抜コミュニティです。開発が、日本のトップ人材のキャリア形成に直接影響を与え、また日本経済の更なる成長へと繋がります。
2. EMもテックリードも。自分の志向に合わせてキャリアを選べる
フルスタックエンジニアやリーダーとして経験を積んだ後は、マネジメントに軸足を置くEMへの道、技術のスペシャリストとしてのテックリードへの道など、ご自身の志向に合わせた多様なキャリアパスが開かれています。「自分がどうなりたいか」を一緒に考えながら成長を支援する環境です。
3. IPOフェーズのスタートアップで、事業成長と共に自分も成長できる
急成長を遂げ、いよいよIPOへと向かうフェーズです。急成長する組織の中で、採用支援カンパニーのプロダクトを担う中核メンバーとして、事業の成長を肌で感じながらエンジニアとしての市場価値を高められます。
4. 開発生産性が高く、強いチームカルチャーがすでにある組織をさらにスケールさせられる
Findy Team+ Award Frontier Awardを受賞したエンジニア組織で、すでに高い開発生産性と健全な組織文化が確立されており、優れた環境にて、エンジニアとしてキャリア構築が可能です。
5. 新規プロダクトの0→1開発に携われる
既存プロダクトの開発・改善だけでなく、新規プロダクトの立ち上げにも参画できます。要件定義・設計・実装・リリースまで、プロダクトが生まれる瞬間を最前線で経験できる環境です。「自分が作ったプロダクトが、顧客やユーザーの課題を解決する瞬間」を、早いうちから経験できます。

期待する役割
プロダクトエンジニア（リーダー候補）として、自らの技術でプロダクトを動かし、社会に価値を刻みながら、フルスタックエンジニアとして経験を積んでいただくことを期待します。
まずは現場のエンジニアとして実装に向き合い、プロダクトとユーザーへの理解を深めてください。その上で徐々にチームリードやプロジェクト推進へと役割を広げ、将来的には技術組織を牽引するリーダーへと成長することを期待しています。

【業務概要】コネクテッドカーの普及に伴い、自動車のサイバーセキュリティ対策の重要性が高まっています。自動車とIT/セキュリティの双方の知見を持つエンジニアが不足している状況です。車が好きで、社会の安心・安全を守りたい、セキュリティに興味がある方に、この新しい領域でのキャリアを築いていただきたいポジションです。
同社ではモノづくりの領域で車載システム開発の実績が豊富で、完成車メーカーやサプライヤーとの取引も多数あります。自動車セキュリティの専門家として市場価値を高められる環境で、最新技術に常に触れることができます。運転者や歩行者の安全を守る、社会貢献性の高い仕事です。
【具体的な業務】車載ネットワーク（CAN、Ethernetなど）やECU（電子制御ユニット）の脆弱性評価・ペネトレーションテストを実施し、リスクを特定・対策を提案します。また、セキュアな設計・開発を実現するためのガイドライン策定や、ISO/SAE 21434に準拠したサイバーセキュリティ対策の実装、SOCと連携した車両のインシデント監視・解析業務も担当します。
【研修内容】入社後は、ITやサイバーセキュリティの知識がない方でも安心してスタートできるよう、eラーニングによる基礎研修や車載セキュリティの導入研修が用意されています。整備士として培った自動車の構造や制御システムに関する知識を活かしながら、自動車業界で今後ますます重要となる「車載サイバーセキュリティ」の基礎から学べます。
研修カリキュラム例：
・実際の事例から学ぶサイバー攻撃の原因と対策
・自動車に求められるセキュリティ確保と安全性の考え方
・脅威分析・脆弱性分析の基礎と実践事例
・車載セキュリティ活動の進め方と業務理解
整備士から専門性の高い車載サイバーセキュリティエンジニアを目指せる環境です。
※研修内容は、経験・スキル・配属プロジェクトに応じて一部変更となる場合があります。
【身につくスキル／キャリアパス】
●身につくスキル
・自動車をはじめとしたモビリティに関するサイバーセキュリティ知識
・車載ネットワークやECUの脆弱性の知見
・各種規定（ISO/SAE 21434やUNECE WP.29など）
・暗号技術等の専門知識
・セキュアな設計・実装、SOCと連携したインシデント対応の経験
●キャリアパス
・車載セキュリティスペシャリスト・セキュリティアーキテクトとして、より高度な設計やリスク管理を担う。
・セキュリティコンサルタントとして、自動車メーカーやサプライヤーに対し車両のセキュリティ対策の支援を行う。
・セキュリティマネージャー・CISOとして、企業全体のサイバーセキュリティ戦略をリードする。
【プロジェクト例】
1. 車両サイバーセキュリティ開発（完成車メーカー）
・開発プロセス推進、検証、各種設計
・サプライヤとの折衝、プロセスの改善検討、品質検証
・UN-R155 / R156、ISO/SAE 21434などの国際規格準拠活動
2. セキュリティアーキテクチャ設計（完成車メーカー）
・車両全体およびECU単位のセキュリティ設計（例：セキュアブート、セキュア通信、アクセス制御）
・セキュリティ機能の割り当て（Firewall、IDS/IPS、HSMなど）
・CAN・Ethernet・OTAなどの通信に対するセキュリティ対策設計

ご入社時点のスキル・経験に応じて、以下いずれかのポジションでご活躍いただきます。
年齢は問わず、スキル・経験に応じて判断します。将来的には他ポジションへのキャリアアップも想定しています。

1. 運用エンジニアとして(SRE志向のクラウド運用エンジニア)
・クラウド/オンプレを問わず、既存の運用フローをAIと自動化で改善
・ログ収集・分析の自動化パイプラインの構築
・機械学習ライブラリを用いた、時系列データからのシステム障害予兆検知の検証(PoC)
・ITILのインシデント管理プロセスに準拠した上で、生成AI(ChatGPT API等)を活用した障害アラートの一次切り分け・チケット起票の自動化

2. 運用マネージャーとして(運用プロセス高度化)
・運用チームのマネジメント、運用プロセス全体の高度化をリード
・SaaS/AIツールの選定と業務プロセスへの導入・定着推進
・監視基盤(Datadog等)の導入・監視項目の最適化
・インシデント対応にLLMを活用し解決策を提案する仕組みの構築
・定常作業の自動化推進による対応時間短縮・残業削減の実現

3. AI戦略ディレクターとして(事業部横断)
・事業部横断でのAI戦略・ガバナンスの推進
・組織全体のAI活用を見据えたルール・ガバナンス体制の構築
・ベンダーマネジメントを含む高度な運用設計
・社内向けAI利用ガイドラインの策定、セキュリティリスク評価
・ベンダー折衝、エンタープライズ向けAI運用支援ソリューションの要件定義・導入統括
・レガシー運用チームのリスキリングプログラムの企画・実行


●挑戦できること
本ポジションでは、目の前の運用課題を解決することそのものが、将来のプロダクトや事業の種になります。

・日々の運用保守で見えてくる“なんとかしたい”を、AIで解決する仕組みに変えていく
・その積み重ねが、外部の運用受託企業にも展開できるパッケージ・事業の柱に育っていく
・生成AI/LLMなどの最新ツールは基本的に制限を設けず、必要なものは積極的に試せる環境
・自分の技術的なアイデアを、まず自分たちの現場で検証し、形にしていける裁量がある


●このポジションの魅力
・当社の次の収益の柱となるプロダクトを、企画段階から“0→1”で創り上げる当事者になれる
・現場で磨いた運用改善のノウハウが、そのまま事業としてマネタイズされていく、手応えのある環境
・生成AI/LLM等の最新技術を、日々の運用効率化にも新規プロダクト開発にも存分に使える
・運用エンジニア→運用マネージャー→AI戦略ディレクターと、技術から組織・事業へと裁量の大きさが広がっていく明確なキャリアパス
・絵に描いた餅ではなく、事業として本気で磨き上げていくフェーズに、企画段階から参画できる

【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。

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


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

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


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

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


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


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


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

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


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


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


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

【ミッション】
当社内ネットワークの運用設計、および運用／保守対応


【主な業務】
1.ネットワークの運用保全業務（プライベートクラウド基盤、全国支社事業所）
2.新しい運用サービスの設計、計画策定、実行
3.運用業務のプロセス改善、品質の改善活動


【具体的な業務】
・ネットワークの運用保全業務（障害時の迅速な原因切り分けおよび復旧対処）
・新規ネットワークの運用サービス設計
・運用プロセスの改善活動（品質向上、効率化）
・OSSを活用した運用システムの開発（Zabbix、Elasticsearchなど）
・NWセキュリティへの対応（設計、計画策定、実行）


●仕事の魅力
・大規模なオンプレミス環境から最新の生成AI向け計算基盤まで幅広い範囲のネットワーク機器およびインフラ設備に携わることができます。
・データセンターファシリティ／サーバー／ネットワークだけではなく、DevOps／AIOps／国内最大規模のAIインフラ基盤などトレンドの技術も扱っております。
・運用部門でありながら、新技術の導入提案や検証なども行っておりますので、最新技術を学びたい方、触りたい方などもご活躍いただけます。
・大手法人企業や5000万人を超えるコンシューマーのお客さまを支える大規模システムの安心・安全な運用の実現に向けて、ご参加いただける方をお待ちしております。

【業務詳細】
新しい価値を提供する新サービスのプロトタイプ作成
・利用するサービス・ツールなどの技術選定
・目的をチームで共有して目的に合わせたシステム設計
・アジャイルでのバックエンド開発
・エンジニア視点でのサービスデザイン

【採用背景】
企業の事業活動を支えるネットワークは、今や社会インフラの一部です。IoT・クラウド・リモートワークの拡大に伴い、企業がネットワークに求める要件は年々複雑化しています。一方で、日本は人口減少・労働力不足という構造的課題を抱えており、限られたリソースで高品質なサービスを顧客に提供する仕組みづくりが急務となっています。そこで当社は、既存の運用品質をさらに高めるために、生成AIを活用した業務プロセス改善に取り組んでいます。「現場の知識×AIスキル」を融合し、施策の導入によって月200時間の工数削減に繋げるなど、サービスデスクの業務効率化を進めています。

【業務内容】
当社は、大手通信会社が展開する約200名規模のネットワークオペレーションセンターを一社で運営しており、顧客から運用そのものを任せられる体制を構築しています。
本ポジションでは、ネットワーク障害発生時の切り分けから復旧までを担い、サービス影響を最小限に抑える役割を担います。
一方で、この仕事の本質は単なるトラブル対応ではありません。
日々の運用で得られる対応履歴や気づきをもとに、「なぜ起きたのか」「どうすれば防げるか」といった観点で課題を捉え、運用プロセスの改善につなげていくことが重要な役割となります。
現場の知見を活かしながら、業務の進め方や仕組みを見直し、再発防止や品質向上を実現していく ―― そうした改善活動に段階的に関わっていくことができます。
また、これらの取り組みをさらに加速させる手段として、生成AIなども活用しながら、運用の効率化・高度化にも取り組んでいます。

【ポジションの魅力】
ネットワーク運用の世界では、構成や機器が企業ごとに異なり、1万パターン以上の組み合わせが存在します。
通常であれば10年かかるような知識・経験の蓄積を、当社では独自のナレッジ運用とチーム連携によって、3年で体得できる環境を整えています。また、部分業務の請負ではなく、運用センター全体の運営責任を担うことで、生成AI利活用・組織マネジメント・品質管理・改善提案まで含めた業務知識や視点を養えます。

担当職種の変更の範囲：会社の定める職種（出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

【求人概要】
・中部地区の大手製造業グループ向けに、セキュリティ運用、セキュリティサービス導入支援、問い合わせ対応、関係者調整などを担うポジションです。
・CSPM等のクラウドセキュリティ管理ツールを用いたログ/アラート確認、設定状況確認、リスク内容の一次整理、関係部門への確認などに関わります。
・インフラ、ネットワーク、サーバー、クラウド等のIT経験を活かし、セキュリティ領域へキャリアを広げられます。
・名古屋エリアでの勤務を想定しており、名古屋で長期的に働きたい方、または1 2年以内にU/Iターンを考えている方を歓迎します。

【募集概要】
当社の中部エリア向けセキュリティ支援では、大手製造業グループを中心に、セキュリティ運用、セキュリティサービス導入支援、問い合わせ対応、環境確認、関係者調整など幅広い業務を担っています。

主な業務領域は以下です。

・CSPM等のクラウドセキュリティ管理ツールを用いた運用
・ログ/アラート確認
・クラウド環境の設定状況、権限設定、外部公開設定などの確認
・セキュリティデバイスや脆弱性管理ソフト等の運用
・セキュリティサービス利用開始に向けた事前調整
・ネットワーク/セキュリティ環境の確認
・問い合わせ対応、関係部門への確認
・運用手順、ガイドライン、資料の作成・更新
・セキュリティ環境導入に伴う設計、PoC、設定確認
・顧客や関係者との調整、説明対応
・運用設計、業務整理、改善支援

業務範囲は案件により異なります。
選考の中で、ご経験・適性・ご希望を確認しながら、担当業務を相談します。

セキュリティ専任経験は必須ではありません。
ITインフラ、ネットワーク、サーバー、クラウド、運用保守など、いずれかの実務経験をお持ちで、今後セキュリティ領域へキャリアを広げたい方を想定しています。

特に、インフラ/NWの設計・構築経験、運用保守経験、運用設計、問い合わせ対応、関係者調整、資料作成などの経験をお持ちの方は、これまでの経験を活かしやすいポジションです。

一方で、完全未経験向けの求人ではありません。
基本的なIT知識や、何らかのIT実務経験を土台に、セキュリティ領域へキャッチアップしていただく想定です。

【想定業務内容】
本ポジションでは、以下のような業務を想定しています。
※選考の中で、ご経験・適性・ご希望を確認しながら担当業務を相談します。

●セキュリティ運用・クラウドセキュリティ管理
・CSPM等のクラウドセキュリティ管理ツールを用いた運用
・クラウド環境の設定状況、権限設定、外部公開設定などの確認
・セキュリティツールのログ/アラート確認
・セキュリティデバイス、脆弱性管理ソフト等の運用
・アラート内容の確認、一次切り分け
・リスク内容の一次整理、関係部門への確認
・改善対応状況の確認、管理
・運用手順書、ナレッジ、作業記録の作成・更新

●セキュリティサービス導入支援
・セキュリティサービス利用開始に向けた準備事項の整理
・ネットワーク/セキュリティ環境の確認
・セキュリティ環境導入に伴う各種アプリケーションの設計、PoC対応
・設定内容、利用条件、運用ルールの確認
・サービス導入前後の問い合わせ対応、関係者調整
・導入に向けた課題整理、対応方針の確認

●ガイドライン運用・セキュリティ推進
・準拠すべきガイドラインの運用支援
・セキュリティルール、運用ルールの確認
・セキュリティ推進に関する資料作成
・関係部門への説明、確認、調整
・運用改善、標準化、ナレッジ整備

●顧客・関係者対応
・顧客や関係部門からの問い合わせ対応
・依頼内容の確認、一次整理
・関係者への確認、調整、エスカレーション
・メール、報告書、説明資料の作成
・打ち合わせ参加、議事整理、タスク管理

●一部発生する可能性のある業務
・セキュリティ製品/サービスに関する提案支援
・プリセールス支援
・導入前の技術確認、製品/サービス説明補助
・運用設計、運用改善
・変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

【本ポジションの魅力】
・名古屋/中部エリアで、セキュリティ領域の実務経験を積めます。
・大手製造業グループ向けのセキュリティ運用、導入支援、関係者調整に関われます。
・インフラ/NW/サーバー経験を活かして、セキュリティ領域へキャリアを広げられます。
・単なる監視や手順作業だけではなく、顧客調整、資料作成、サービス導入支援、運用設計にも関われます。
・名古屋現地で中長期的に働きたい方、U/Iターンを考えている方にも選択肢となる可能性があります。
・技術だけでなく、関係者調整力、資料作成力、説明力を伸ばせる環境です。

【ミッション】
当社の基幹事業である国内通信事業（移動体通信事業や固定通信事業）を支えるITサービスシステムを運用し安定稼働させることです。運用業務のシステム化・自動化を推進し、ITサービスの品質向上・効率化に取り組んでいます。

【主な業務】
・ITシステムの運用業務全般、品質低下時のシステム構成設計や対応
・新規システム構築時やシステムリプレイス時の環境や運用の設計・構築

【具体的な業務】
・ショップ店員が利用するエントリーシステム
・お客様が利用するオンラインシステム
・顧客情報を管理するシステム
・課金／請求システム
・コールセンターシステム

●仕事の魅力
当社のシステム群は、新しいアーキテクチャのシステムやレガシーシステムなど、多種多様のため、みなさまの経験や知識はいずれかのシステムで必ず役に立ちます。
AI、Big Dataなど、比較的新しいサービスや技術、レガシーシステムの効率化や自動化を行う方が多数在籍しており、活躍の場は広く、ご自身の知識や経験にとらわれず、与えられた業務で常に問題意識をもって改善提案ができる方を募集しております。

【ミッション】
当社の基幹事業である国内通信事業（移動体通信事業や固定通信事業）を支えるITサービスシステムを運用し安定稼働させることです。
運用業務のシステム化・自動化を推進し、ITサービスの品質向上・効率化に取り組んでいます。

【主な業務】
・ITシステムの運用業務全般、品質低下時のシステム構成設計や対応
・新規システム構築時やシステムリプレイス時の環境や運用の設計・構築

【具体的な業務】
・ショップ店員が利用するエントリーシステム
・お客様が利用するオンラインシステム
・上記に付随するモバイル関連顧客管理システム

●仕事の魅力
当社のシステム群は、新しいアーキテクチャのシステムやレガシーシステムなど、多種多様のため、みなさまの経験や知識はいずれかのシステムで必ず役に立ちます。
AI、Big Dataなど、比較的新しいサービスや技術、レガシーシステムの効率化や自動化を行う方が多数在籍しており、活躍の場は広く、ご自身の知識や経験にとらわれず、与えられた業務で常に問題意識をもって改善提案ができる方を募集しております。

店舗向け Web アプリケーション、エンドユーザ向け Web アプリケーション等の開発、主に Golang / echo で構築されたシステムへの機能追加・運用保守行なっていただきます。

開発はスクラムで2週間のスプリントでリリースするサイクルとなっています。2024年5月にシステム刷新をおこないましたが、一部システムは Java / Python / 他の Golang のフレームワーク等で構築されたシステムも残っており、これらをリプレイスしていく仕事も担当いただきます。

上記のような機能開発を続けながら、プロダクトの成長・生産性向上をふまえた設計やリファクタリング等の推進も行い、開発をリードしていただくお仕事です。

ebica は常に高いトラフィックがかかるシステムではありませんが、季節的な需要の増加、店舗開店時間によるトラフィックの増加などある程度予測できるものに加え、キャンペーンやメディア露出等による予測が難しいトラフィックの増加などがあり、これらの要求に耐えられるシステムを構築する必要があります。また一方で、利用されていない時期・時間帯にいかにコストを抑えたアーキテクチャを設計できるかも重要なファクターになっています。

今後、プロダクトが成長するにつれ、バックエンドのサービスのスケーラビリティ、信頼性、またコスト面も考慮した設計・実装がより重要になってきます。これらの課題を解決し、顧客に安定してサービスを提供することに強い関心のある方を私達は探しています。

現在、開発体制にスクラムを導入しプロダクト開発を行ってます。小さい組織のため、バックエンドを軸足にしてフロントエンド開発も担当することもでき、今後フルスタックエンジニアとして経験を重ねていきたいという方も歓迎します。

【具体的な業務】
・Golang を用いたバックエンド開発（API / Lambda / Batch）：実装、ユニットテスト実装、コードレビュー、動作検証、リリース作業
・Terraform による AWS のインフラ構築（一部）：機能実装に関連した AWS リソースの定義、動作検証
・仕様検討・設計：チームで実施する仕様検討に主体的に参加し、基本設計・DB 設計・アーキテクチャ設計・リファクタリング方針検討・パフォーマンスチューニング等のアウトプット
・スクラムイベントを踏まえた開発スケジュールの検討と調整・プロセス改善
・問合せ対応：問合せ/障害の原因調査・特定により関係者と協力した問題解決

【採用活動】
・カジュアル面談・面接等の選考への参加

【開発環境】
開発フロー
・スクラム開発
AI 開発支援
・Github Copilot Enterprise / Claude Code 等

言語
・バックエンド：Golang / JavaScrip / Python
・フロントエンド：Vue.js / Nuxt.js / React / Next / TypeScript

インフラ
・AWS：SageMaker / Redshift / RDS（PostgreSQL） / DynamoDB / ALB / ECS / Fargate / CodeBuild / CodeDeploy / etc
・Terraform
・GitHub Actions
・ドキュメント管理：Confluence
・チケット管理: Jira / Backlog

【ミッション】
当社のプライベートクラウド基盤／生成AI開発向け計算基盤における、データベースに関する運用高度化を実現し、新技術新領域へのリソース確保に貢献する

【主な業務】
データベース関連の運用保全業務（プライベートクラウド基盤、生成AI計算基盤）

【具体的な業務】
データベースに関する以下の業務を行っていただきます。
・障害発生時における迅速な問題切り分け、問題解決
・高負荷事象における性能調査および問題切り分け、問題解決
・業務効率化・自動化（プログラミングによる業務用ツールの開発など）
・業務フロー、手順書などの運用ドキュメント作成
・ベンダーとの折衝
・障害対応のコントロール、他部署との折衝（一部担当）

＜リーダー候補には「ここまで任せます」＞
上記メンバークラスの業務に加え、以下の役割を主導していただきます。
・障害対応のコントロール、他部署との折衝
・人材育成
・社内のエンジニア、外部パートナーを巻き込んだプロジェクトチームの組成とマネジメント（最大10名規模を想定）

●仕事の魅力
・当社の国内通信事業全般を支える役割を担っています。大手法人企業や5000万人を超えるコンシューマーのお客さまを支える大規模システムの安全・安心な運用の実現に向けて、ご参加いただける方をお待ちしております。
・大規模なオンプレミス環境（プライベートクラウド基盤）から最新の生成AI開発向けの計算基盤まで幅広いインフラ設備に携わり、最新の技術に触れていただけます。
・データセンターファシリティ／サーバー／ストレージ／データベースだけではなく、AIOpsなどトレンドの技術向上にも力を入れており、新技術の導入提案や検証なども行っておりますので、最新技術を学びたい方、触りたい方などもご活躍いただけます。

今回募集するバックエンドエンジニアは、プラットフォームチームの一員として、グループ全体で利用される共通決済基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。

・既存のサービスで稼働中の決済機能の分析・理解
・共通基盤化を前提に再設計・再構築 を実施
・各事業（ebica / Japanticket / PRESTIGE）の利用形態や要件をヒアリングし、グループ全体で利用可能な決済アーキテクチャ／サービスインターフェースを設計
・プラットフォームチームマネージャやPdM、各事業責任者と連携し、機能設計・API仕様策定
・決済処理（課金、返金、トランザクション管理など）の機能実装および運用改善
・モニタリング、ログ管理、障害対応、セキュリティレビュー
・将来的には、認証・通知機能などの共通基盤開発にも関与

＜開発環境＞
開発フロー
・アジャイル開発
・GitHubを用いたPull Requestベース開発
・Backlog / Jira 等を利用したチケットベース開発
AI 開発支援
・Github Copilot Enterprise / Codex / Claude Code 等
言語
・バックエンド：Golang / (既存サービス: Kotlin / Spring Boot)
・フロントエンド：Vue.js / Nuxt.js / React / Next / TypeScript
インフラ
・AWS：RDS（PostgreSQL） / DynamoDB / ALB / ECS / Fargate / CodeBuild / CodeDeploy / etc
・Terraform
・GitHub Actions
・ドキュメント管理：Confluence / Growi

店舗向け Web アプリケーション、エンドユーザ向け Web アプリケーション等の開発を担当していただきます。

主に Vue3 で構築されたシステムへの機能追加・運用保守おこないます。開発はスクラムで2週間のスプリントでリリースするサイクルとなっています。

店舗スタッフ向けの Web アプリケーションでは業務の複雑な UI をいかにシンプルに、使いやすく、操作しやすくしていくかが重要になります。単に、入力・参照ができるといった業務システムとは異なり、操作性やパフォーマンスも要求される難易度の高いシステムとなっているため、これまでの技術力を活かし課題解決できる方を探しています。

上記のように、機能開発を続けながら、プロダクトの成長・生産性向上をふまえた設計やリファクタリング等の開発をおこなっていただきたいと考えています。

現在、開発体制にスクラムを導入しプロダクト開発をおこなっています。小さい組織のため、フロントエンドを軸足にしてバックエンド開発も担当することも可能です。今後フルスタックエンジニアとして経験を積んでいきたい方も歓迎しています。

【具体的な業務】
・HTML / TypeScript / JavaScript / Vue.js / Nuxt.js 等を用いたフロントエンド開発：実装、ユニットテスト実装、コードレビュー、動作検証、リリース作業
・仕様検討・設計：チームで実施する仕様検討に主体的に参加し、基本設計・画面設計・アーキテクチャ設計・リファクタリング方針検討・パフォーマンスチューニング等のアウトプットへの貢献
・Terraform による AWS のインフラ構築（一部）：機能実装に関連した AWS リソースの定義、動作検証
・スクラムイベントを踏まえた開発スケジュールの検討と調整・プロセス改善への貢献
・問い合わせ対応：問い合わせ/障害の原因調査・特定をおこない関係者と協力して問題解決への貢献

【採用活動】
・カジュアル面談・面接等の選考への参加

【ミッション】
社内ネットワークの運用設計、および運用／保守対応

【主な業務】
・ネットワークの運用保全業務（プライベートクラウド基盤、全国支社事業所）
・新しい運用サービスの設計、計画策定、実行
・運用業務のプロセス改善、品質の改善活動

【具体的な業務】
・ネットワークの運用保全業務（障害時の迅速な原因切り分けおよび復旧対処）
・新規ネットワークの運用サービス設計
・運用プロセスの改善活動（品質向上、効率化）
・OSSを活用した運用システムの開発（Zabbix、Elasticsearchなど）
・NWセキュリティへの対応（設計、計画策定、実行）

●仕事の魅力
・大規模なオンプレミス環境から最新の生成AI向け計算基盤まで幅広い範囲のネットワーク機器およびインフラ設備に携わることができます。
・データセンターファシリティ／サーバー／ネットワークだけではなく、DevOps／AIOps／国内最大規模のAIインフラ基盤などトレンドの技術も扱っております。
・運用部門でありながら、新技術の導入提案や検証なども行っておりますので、最新技術を学びたい方、触りたい方などもご活躍いただけます。
・大手法人企業や5000万人を超えるコンシューマーのお客さまを支える大規模システムの安心・安全な運用の実現に向けて、ご参加いただける方をお待ちしております。

今回募集するデータ基盤エンジニアは、データ基盤チームの一員として、ジャパンチケットグループ全体で利用される データメッシュ型データ基盤の設計・開発・運用 を担当していただきます。

・各事業が保持する既存データ構造の分析・理解
・データメッシュ方針に基づき、事業ごとのデータを「データプロダクト」として再設計・整備
・各事業の利用形態や分析ニーズをヒアリングし、ドメインに適したデータスキーマ／提供インターフェースを設計
・データ基盤チーム内の PM・メンバー、各事業のエンジニア・PMと連携し、データガバナンス基準やメタデータ管理の仕様を策定
・データパイプライン（ETL/ELT）、データ品質チェック、メタデータ管理、アクセス制御などの基盤コンポーネントの実装および運用改善
・モニタリング、品質指標（SLO）策定、ログ管理、障害対応、セキュリティ・プライバシーレビュー
・将来的には、イベントストリーミング基盤やデータ共有 API など、グループ横断データ活用を支える新コンポーネント開発にも関与

＜開発環境＞
開発フロー
・アジャイル開発
・GitHubを用いたPull Requestベース開発
・Backlog / Jira 等を利用したチケットベース開発
AI 開発支援
・Github Copilot Enterprise / Codex / Claude Code 等
言語
・バックエンド：Golang / (既存サービス: Kotlin / Spring Boot)
・フロントエンド：Vue.js / Nuxt.js / React / Next / TypeScript
インフラ
・AWS：RDS（PostgreSQL） / DynamoDB / ALB / ECS / Fargate / CodeBuild / CodeDeploy / etc
・Terraform
・GitHub Actions
・ドキュメント管理：Confluence / Growi

店舗向け iPad アプリケーションの開発を担当していただきます。
単なる機能追加や保守にとどまらず、プロダクトの将来を見据えたアーキテクチャ設計・改善を主導する役割を担っていただくポジションです。

アプリは Swift / SwiftUI を用いて構築されており、開発はスクラム（2週間スプリント）で進めています。2024年5月に Objective-C から Swift / SwiftUI への刷新は完了しましたが、現在は 内部アーキテクチャの再設計フェーズ にあります。

特に、保守性・拡張性・テスト容易性を高めるため、The Composable Architecture（TCA）を採用した段階的なリアーキテクチャを進めており、この方針策定から実装、チームへの浸透までをリードしていただくことを期待しています。

本ポジションでは、
・目指すべきアーキテクチャのゴール設定
・既存コードとの共存を考慮したリファクタリング戦略の立案
・機能開発と並行した段階的な改善ロードマップの策定・実行

といった 中長期視点での技術的意思決定 に深く関与していただきます。

また、ebica の iPad アプリは現場オペレーションを支える中核プロダクトであり、
操作性・信頼性・パフォーマンスは事業価値に直結します。
アプリ単体に閉じず、必要に応じて バックエンドとの責務分担や API 設計の提案、課題解決に取り組んでいただきます。

【具体的な業務】
・Swift / SwiftUI を用いた iPad アプリケーションの設計・実装・レビュー
・TCA（The Composable Architecture）を用いたアーキテクチャ設計および既存コードの段階的なリファクタリング推進
・アプリの保守性・拡張性・テスト容易性を高めるための設計方針検討と技術的意思決定
・パフォーマンス改善、操作性向上、安定性向上に向けた継続的な改善
・プロダクトマネージャやデザイナー、バックエンドエンジニアと連携した仕様検討・設計
・スクラムイベント（スプリントプランニング、レビュー、レトロスペクティブ等）への参加および開発プロセス改善への貢献
・障害・問い合わせ対応における原因分析、再発防止策の検討と実装
・パートナーエンジニアや若手メンバーと協力しながら、iPad アプリ開発を技術面でリード

【採用活動】
・カジュアル面談・面接等の選考への参加

当社の提供する飲食店向け予約管理システムや、グループ会社のインフラの構築、各種自動化への取り組み、運用保守を担当いただきます。

創業期から現在まで13年にわたる長い歴史の中で様々なシステムの増改築がおこなわれてきました。2024年5月、大規模なシステムの刷新をおこない多くの技術的負債を取り除くことができました。しかし、まだまだ改善する余地は多くあり、パフォーマンスの改善、インフラコストの削減、プロダクト品質の向上、開発生産性向上のための取り組みなどにより、様々な課題を解決することでプロダクトの成長に貢献することができます。

今後はSRE を実践していくチームの構築を目指しており、チームの立ち上げフェーズから参画頂くことが可能です。

【具体的な業務】
開発チームと協力しながら以下の業務を担当していただきます
・Terraform による AWS のインフラ構築：実装、テスト実装、コードレビュー、動作検証、リリース作業
・仕様検討・設計：チームで実施する仕様検討に主体的に参加し、サービス構築提案、リファクタリング方針検討・パフォーマンスチューニング等のアウトプット
・各種インフラの運用保守、リファクタリング：サーバ・ミドルウェアバージョンアップ対応、セキュリティパッチ適用
・スクラムイベントを踏まえた開発チームとのミーティングへの参加
・問合せ対応：問合せ/障害の原因調査・特定により関係者と協力した問題解決

【採用活動】
・カジュアル面談・面接等の選考への参加

【開発環境】
開発フロー
・スパイラルモデル / アジャイル開発　（アジャイル開発にシフトしていく予定）
・GitHubを用いた Pull Request ベース開発
・Backlog を利用したチケットベース開発

言語等
・ フロントエンド： Vue.js / Nuxt.js / TypeScript / JavaScript
・ バックエンド： Golang / Java / Kotlin

インフラ
・AWS： RDS (PostgreSQL) / DynamoDB / ALB / ECS / Fargate / CodeBuild / CodeDeploy/ etc
・Terraform
・GitHub Actions
・ドキュメント管理： Confluence / Growi

半導体・電子部品業界向け検査装置の開発・事業拡大を進めている企業でのポジションです。近年、半導体パッケージや電子基板の高密度化・複雑化が進み、検査装置に求められる性能・品質・開発スピードは年々高まっています。当該部門では次世代検査装置の開発を推進しており、開発テーマの増加やグローバル顧客対応の拡大に伴い、ハードウェア開発を牽引できるマネジメント人材の強化が必要とされています。メカ・電気・X線関連技術者を取りまとめながら、製品開発を推進するハードウェア開発マネージャー（候補）を募集します。

ハードウェア開発マネージャーとして、メカ・電気・X線関連技術者を束ねながら開発テーマを推進します。主な業務は以下の通りです。
・ハードウェア開発チームのマネジメント
・開発計画立案および進捗管理
・技術課題の整理と解決推進
・メカ・電気・X線技術の取りまとめ
・開発リソース管理
・品質・コスト・スケジュール管理
・関係部門との調整
・顧客要求に基づく仕様検討

具体的な仕事内容に対して期待される成果は以下の通りです。
・ハードウェア開発テーマの着実な推進
・開発QCDの向上
・開発組織の生産性向上
・若手技術者の育成
・関係部門との円滑な連携
・将来製品につながる技術テーマの創出

この仕事の魅力は、世界最先端の半導体・電子部品向け検査装置開発に携わることが可能である点です。メカ、電気、X線など幅広い技術領域に関わることができ、北米・台湾・ASEANを含むグローバル案件に参画できます。製品開発の上流から量産まで一貫して関与でき、将来的に部門運営や事業運営を担うキャリアも目指せます。

生成AI向け半導体の急拡大により、先端半導体パッケージおよび高密度実装基板の品質保証要求は急速に高まっています。同社の検査装置事業は、半導体／先端パッケージング／AI/HPC関連デバイス／高機能電子基板を対象にグローバル展開しており、3D X線CT・高速画像処理・AI画像解析・自動検査アルゴリズムを組み合わせた検査ソリューションを提供しています。顧客との共同開発案件も多く、最先端の実装技術に直接関わりながら製品開発を進められることが特徴です。

当該部門では、検査装置の製品開発および要素技術開発を担当しています。メカ設計／電気設計／X線関連技術／画像取得系ハードウェアなどの開発を担当しており、製品性能向上と品質向上に向けた開発を行います。また、営業・SE・品質保証部門と連携しながら、グローバル顧客向け案件にも対応します。

教育・就労・福祉を中心とした多様な領域で事業を展開する企業でのポジションです。事業は、大きく分けて以下の2つの柱で構成されており、これらを相互に連携させている点が強みです。
1. 店舗（直接）サービス（toC）
発達障害のあるお子さまへの学習支援や、働くことに障害のある大人の方への就労支援などを行っています。全国で400拠点以上のリアル事業所を運営しており、コアとなる事業です。
2. プラットフォーム事業（toB・toC）
現場での直接支援を通じて培った実践的なノウハウやデータをテクノロジーの力でプロダクト化し、業界向けSaaSやプラットフォームとして提供しています。当事者やご家族、福祉事業所、学校、企業、従事者など、多様な顧客へ広く普及させています。

障害福祉や児童福祉、学校教育などを中心に事業展開する同社では、この5 6年間でテクノロジーを用いた事業検証を急速に進めてきました。各プロダクトや組織のリーダーを中心として「個別最適」に技術や開発プロセスの意思決定を行い、スピードを重視してきた結果、現在ではBtoB/BtoCサービスの展開や自社店舗事業のDX化など、多種多様なプロダクトやシステムが立ち上がっています。エンジニア組織への投資も加速しており、組織規模は拡大しています。このように事業が急成長を遂げ、周辺分野へも事業領域を拡張している現在、今後さらなる飛躍を目指す上で「テクノロジー領域への注力」がより一層不可欠なフェーズに突入しています。実際に作るべきプロダクトやシステムの構想を練っていく中で、システム開発やデータ活用の重要性も高まっており、今後さらなる組織の拡大と共に、組織そのものも強化・進化させていく必要があると考えています。グローバルで見てもトップクラスに貴重なデータを持つ企業でのポジションです。業界全体のさらなる進化に向けて、その中心的な立場を担い、全社データ活用のシステム設計・データ分析を共に推進するデータエンジニアを募集しています。

福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有する企業です。データ統括部は、現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。データ統括部BizOpsグループには10名所属しており、データ基盤担当が兼任2名、R&Dグループにも2名所属しています。今後の体制拡大に応じて、専門グループ化する構想です。DXとAIの波が到来する今、既存事業の枠に留まらず、顧客の理想を追求する価値創出を小さく高速に積み上げていく組織です。全社において、データを用いて自ら考え、事業と現場と対話し、ビジョンを実現するプロダクトを生み出す役割を担っています。

現在、多岐にわたる事業を展開しており、直接支援事業からプラットフォーム事業まで事業モデルも事業規模も顧客も多岐に渡ります。各事業でのデータ活用を推進しつつ、全社横断でのデータ統合により価値創出を行います。また、データ専任組織の立ち上げやマネジメントを担うことも想定されます。業務の進め方としては、プロダクトやマーケティング部門との協働、あるいはエンジニアリング部門におけるインフラ/セキュリティの部署やプロダクトのバックエンドのエンジニアと協力して進めます。

具体的な業務内容:
エンジニアリング
- AWS / Google Cloud上でのデータ基盤(BigQuery)の設計・構築・運用
- 支援DB、SaaS、顧客情報、ユーザー行動ログなどの各種データを取り込むパイプラインの設計・実装・運用
- IaCを活用したデータインフラ構築・運用のコード化および CI/CD 基盤の整備

基盤整備
- データパイプラインの監視、異常検知の自動化、テスト追加によるデータ品質の担保
- 個人情報・要配慮個人情報などのセンシティブデータに対するアクセス制限、暗号化、マスキングなどのガバナンス設計
・データカタログの導入・整備、開発標準の整備による脱属人化・運用の標準化推進
- コンピュート・ストレージリソース管理およびコスト最適化
- テキスト・画像などの非構造化データ管理基盤の整備およびデータパイプライン拡張

アナリティクス、サイエンス
- データモデリングおよび各種分析・プロダクト用データマートの設計・開発
- 全社・事業部で利用する主要 KPI やビジネスロジックの定義・標準化と、再利用性の高い共通データモデルの構築
- ステークホルダーとの要件整理、PdM、データアナリスト、ビジネスサイド（BizOps）と密に連携したデータ活用要件の定義・仕様策定
- BIツール（Looker、Tableau 等）や分析環境の整備を通じた、社内メンバーの自律的なデータ活用支援

AI Ops
- AI / LLM 向けデータパイプライン構築
- AI エージェントや LLM/RAG 活用に必要なデータ連携基盤の設計・開発

本ポジションの魅力/やりがい:
現場と近い距離で、業界トップクラスのアセットを活用し「支援」を進化させる挑戦ができます。データが生み出される支援現場に直接関わる機会が豊富にあります。業界トップクラスを誇る支援事例、支援データ、支援ノウハウ、そして優秀な人材という圧倒的なアセットを有しており、これらを駆使してテクノロジーの力で「支援」そのものを進化させていくチャレンジングな環境です。

「支援データ×AI」の最前線に取り組める機会があります。直接支援事業で、データ基盤整備と同時に業務効率化と支援品質向上に繋がるプロダクト作りを同時並行で手掛けており、攻めのデータエンジニアリングを実践する機会が豊富にあります。

多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける横断的なデータ基盤構築ができます。スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルのデータ基盤構築およびデータ活用に携わることができます。幅広い事業フェーズの課題解決を通じて、データエンジニアとしての専門性と事業へ貢献できる幅を大きく広げられます。

組織・技術の本格的な立ち上げと、全社への「データ文化」の浸透に貢献できます。技術的なデータ基盤の構築にとどまらず、組織的にも本格的な立ち上げを行っていく非常にエキサイティングなフェーズです。全社にデータ文化を浸透させ、データドリブンな意思決定を根付かせていくという、組織づくりの根幹から携わる貴重で裁量の大きい経験を積むことができます。ドメイン特性上、データの安全性および保守性をしっかり担保したいとも考えており、そこのガードレースも同時に整備しています。

事業概要
同社は教育・就労・福祉を中心とした多様な領域で事業を展開しています。事業は、大きく分けて以下の2つの柱で構成されており、これらを相互に連携させている点が最大の強みです。

1. 店舗（直接）サービス（toC）
発達障害のあるお子さまへの学習支援や、働くことに障害のある大人の方への就労支援などを行っています。全国で400拠点以上のリアル事業所を自社運営しており、同社のコアとなる事業です。

2. プラットフォーム事業（toB・toC）
現場での直接支援を通じて培った実践的なノウハウやデータをテクノロジーの力でプロダクト化し、業界向けSaaSやプラットフォームとして提供しています。当事者やご家族、福祉事業所、学校、企業、従事者など、多様なお客様へ広く普及させています。

募集部門について
ミッション・組織の役割
同社は、福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有しており、データ統括部は、現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。
データ統括部BizOpsグループには10名が所属しており、各事業・プロジェクトを複数兼務し、都度優先度を判断しながら実行していく運営をしています。
直接支援領域およびプラットフォーム領域のセールス、マーケティングおよび事業管理領域を中心にDXおよび業務オペレーションの効率化に取り組んでいます。それぞれのDXの機会と組み合わせて、データおよびAIの全社展開も実施しています。

業務内容
ビジネス課題の特定と要件定義
現場および専門組織と協働し、業務フローのボトルネックや課題を構造的に整理し、企画を立案

AI / 自動化ソリューションの企画・開発
生成AI（LLM）やローコード/ノーコードツール、社内向けアプリを用いて、ワークフローの自動化やAIエージェントの設計・実装

システム間連携とデータ統合
複数のSaaS（CRMやSFAなど）や社内データ基盤を繋ぎ、ビジネスプロセス全体を最適化する基盤を構築

高速なプロトタイピングと価値検証
構想を素早く形（プロトタイプ）にし、現場の業務に組み込みながら繰り返し実証・改善を実行

具体的な業務例
- 社内業務で利用するSaaS間のデータ連携機能の設計、開発（GCP環境、Zapierなど）
- データ分析基盤のデータモデリング設計、開発
- GoogleWorkspaceのGASなどの開発
- SalesforceやkintoneなどのCRM製品の設計、開発・設定、検証
- 生成AIを利用して業務効率化するための自動化・システム化の設計・開発
- 上記案件の開発リリース後の保守運用

開発環境
技術的合理性を確かめた上で、各事業の文脈に沿った新技術にチャレンジしています。事業特性により、高負荷・高可用性寄りではなく、事業ドメインの複雑性への適応と長期的改善、もしくは変化とスピードへの対応を重視して選定するケースが多いです。

- 開発言語：Python / TypeScript / Google Apps Script (GAS)
- クラウド・データ基盤：Google Cloud / BigQuery
- AI・開発支援ツール：Gemini / Claude Code / Codex / GitHub Copilot
- SaaS・業務システム：Salesforce / kintone / Google Workspace
- ローコード・自動化ツール：AppSheet / Zapier
- コミュニケーションツール：Slack / Google Chat

本ポジションの魅力/やりがい
1. アジャイル型で問題解決に取り組む
事業目線で企画に着手し、ヒアリングを重ねてプロトタイプを開発し、トライアル導入しフィードバックを得て改善するという開発スタイルです。
2. 実際の現場を肌で感じられる
対話を積み重ね、現状と事実を整理しながら、本当に役に立つものづくりをするために、ドメイン知識および人との繋がりを大切にしています。
3. 多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける問題解決に携われる
スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルに対して取り組む事ができ、幅広い経験が積めます。
4. 世界にインパクトを与えるサービス
ターゲットとなる市場は、年々社会的なニーズが高まっており、国の障害福祉予算は年間4兆円が割かれるなど、今後も成長が期待されているマーケットです。

“Human Empowerment Technology（テクノロジーで人の可能性を拡げる）”をビジョンに掲げ、同社はナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営しています。
瞬時に画面を共有し、コミュニケーションを加速する画像共有ツール、アイデアと知識を自由に記録して共有する知的生産Wikiシステム、企業のAIを強くするAIナレッジデータプラットフォームを提供しています。
生成AIの進化により、企業におけるAI活用は急速に広がっています。一方で、「人間向けに作られたデータをそのままAIに渡しても、期待した性能が出ない」という課題も明らかになっています。AIが正しく機能するには、データをAIにとって理解・活用しやすい“AI Ready”な状態、すなわちナレッジとして整える必要があります。
同社は、この「ナレッジ整備」と、それを最大限に活用する「AIアプリケーションの提供」の2軸で事業を展開し、企業や自治体、医療機関、教育機関などのAI活用を支える情報インフラの構築に取り組んでいます。
代表プロダクトは、iPhoneの日本語入力システムを開発した同社テクニカルフェロー・増井俊之が発明した「意図予測検索」技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する研究・プロダクト開発を進めており、導入実績は累計900サイトを突破しています。
本ポジションは、プロダクト品質を技術面から支えるSET（Software Engineer in Test）の募集です。
自動テストの設計・実装を自ら行うだけでなく、開発チームが継続的に品質を作り込めるよう、テスト基盤やCI/CD上のテスト実行環境、テスト方針の整備にも取り組んでいただきます。
すでに多くのお客様に使われているプロダクトを、より安全に、より速く改善し続けるために、テスト自動化を前提とした開発体制をチームに根づかせていく役割です。品質保証を開発の後工程に閉じず、設計・実装の段階から関わり、開発者が安心して変更を加えられる状態をつくっていただきます。

【業務内容】
●自動テストの設計・実装
・E2Eテストの拡充・安定化：Playwrightを活用したE2Eテストの拡充・安定化、継続的なリグレッション検知のための自動化カバレッジ向上
・テストピラミッドを意識した自動テストの改善：ユニットテスト・インテグレーションテスト・E2Eテストの適切なバランス設計と、テスト全体の信頼性・実行速度の最適化
・仕様に対して必要な自動テストの提案：新機能開発や仕様変更に対し、テスト設計の観点からレビュー・提案を実施。開発チームと協働し、設計・実装段階から品質を作り込むプロセスを推進
・自動テストを前提としたテスト戦略の策定：自動化の費用対効果を見極め、自動テストでカバーすべき範囲と探索的テストで補完すべき範囲を切り分ける

●テスト基盤の改善
・自動テスト基盤の改善：CI/CDパイプラインにおけるテスト実行環境の最適化、テスト実行速度の改善、フレイキーテストの削減・安定化

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援: ESLint, Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 同社製品
・タスク管理: 同社製品
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・同社製品
・同社製品

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表するプロダクトは、iPhoneの日本語入力システムを開発したテクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

同社は独自の検索技術を開発しており、より精度を高めるために検索エンジニアを募集しています。独自アルゴリズムの調整、検索エンジンそのものの評価や最新の検索アルゴリズムについてのキャッチアップ、社内展開などをお任せします。

【業務内容】
・プロダクトの検索エンジンの評価とチューニング
・PdMと連携しながら、必要な施策を立案および実装

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援: ESLint, Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 同社製品Cosense
・タスク管理: 同社製品Cosense
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・同社製品
・Gyazo

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが、AIの判断の根拠となる「ナレッジ」です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、""何をもとに答えを導き出すか""、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。

同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など、幅広い企業や組織のAI活用を支える""情報インフラ""の構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表する主力プロダクトは、iPhoneの日本語入力システムを開発した同社テクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

プロダクトの成功のためには、データに基づく意思決定支援の仕組みが必要です。主力プロダクトの導入により実際に成果が向上していることを証明するため、あるいはデータの活用そのものを競争優位性に繋げるためには、信頼でき、スケーラブルに利用可能であり、拡張可能性の高いデータ分析基盤が必要です。
本ポジションでは、アナリティクスエンジニアとして、蓄積されたデータをニーズに沿った形で活用するため、社内・社外のユーザーとの対話を通じて要件を設計し、信頼のある形でデータを利用する仕組みを作るアナリティクスエンジニア業務をお任せします。

【業務内容】
・データを利用する社外ユーザーや社内ユーザーに対するヒアリング、要件の設計、コンテキストエンジニアリング
・コンテキストを踏まえた最適なデータ提供経路の選定
・データ提供の実装、BIの構築、業務で利用するためのAgent Skillsの実装と提供
・テーブルの作成、テストの実施、ドキュメンテーションの整備
・既存のTransform Layerの維持、機能拡張、トラブルシューティング

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援：ESLint, Renovate

【データエンジニアリング環境の技術要素】
・BI：Looker Studio, Tableau
・Transform Layer：dbt, MetricFlow
・DWH: Google BigQuery
・データソース：Google Analytics 4, Google Spreadsheet, Salesforce, MongoDB Atlas,Google Cloud Logging
・タスク管理：GitHub Projects, GitHubのIssue

【AIの利用環境】
データエンジニアリング領域では、AIの存在を前提とした開発フローの再構築を実施しています。主な実施内容は以下のとおりです。

・Agent Skillsの活用による手続的ワークフローの自動化。現在、リポジトリ内には30個以上のAgent Skillsが実装されています。
・MCP Serverを利用したAIによるデータアクセスの拡大。BigQuery MCP Serverやdbt MCP Serverの導入により、AIによる自然言語を通じたデータアクセスが可能となっています。
・Claude CodeやDevinなどのAIの力を最大限に活かすためのハーネスエンジニアリングの実施。
ドキュメンテーションやタスク管理など、コーディングの周辺分野も含めてAIに向けた最適化を進め、AIが真に活躍できる環境を整備しています。
・AIにとって扱いやすい技術スタックの選定

既存のワークフローを前提とした単なる「AIの導入」ではなく、「AIが存在することを前提としたワークフローの再構築」を実施し、高いスピード感を持って結果を出し、スケーラブルな形で運用できるようにすることを目指しています。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供しています。
同社を代表するプロダクトは、独自の検索技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
今回ご案内するポジションは、同社のスケーラビリティエンジニアとしての業務をお任せします。
同社はインフラにPaaSを積極的に活用しており、PaaSで実装したアプリケーションは、アプリケーションのコード自体がインフラです。そのため、サービス成長に伴う将来的なアクセス増加に備えて準備しつつ、アプリケーション側の改善とインフラ構成・設計を同等に考え、柔軟に対処していけるアプリケーション開発者を求めています。
業務の流れとしてはまず、通常のWebアプリケーションエンジニアとして開発に従事いただき、同時に、スケーラビリティを確保する活動をしていただく予定です。具体的にはDBやアプリケーションサーバー、クラウドインフラのメトリクスやアラートを見て、将来的なボトルネックを想像することや、DBやアプリケーション、クラウドインフラへの関心を持ち、未来に備えた調査・学習をしていただきます。
別事業のサービスでは、上記のような業務を担うメンバーがおり、今回同社の主力サービスでも募集をすることになりました。

【具体的な業務内容】
1. Webアプリケーションエンジニアとしての主力サービス開発
平常時に、半分程度のリソースを他のエンジニアと同様に主力サービスの開発に従事します。自ら開発する事を通して主力サービスのシステム構成の土地勘を獲得するのが目的です。

2. スケーラビリティエンジニアとしての開発/提案
残り半分程度のリソースでスケーラビリティを維持する業務に従事します。急にアクセス数が3倍になった場合でも、サーバーの台数を3倍にすれば対処できる状態を維持できるのが目安です。全ての性能改善業務を1人で完遂する必要はありません。まずはメトリクスやアラートから将来的な危機を察知・リストアップし、開発チーム内で共有する、第一声を上げる役割を期待しています。危機を共有した後は、その機能を実装したエンジニアと協力してシステムを改良します。（なお、同社には自分の開発した機能についての責任感が強いエンジニアが多く在籍しているため、協力を得ながら推進することができます。）

3. その他
・CI/CD環境の維持・改善
・適切な範囲のテスト網羅
・実行時エラーなどのアラート改善
・サーバーやライブラリのバージョン更新

【業務概要】
“Human Empowerment Technology（テクノロジーで人の可能性を拡げる）”をビジョンに掲げ、同社はナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営しています。
同社の画像共有ツールは、瞬時に画面を共有し、コミュニケーションを加速します。
同社の知的生産Wikiシステムは、アイデアと知識を自由に記録して共有します。
同社のAIナレッジデータプラットフォームは、企業のAIを強くします。
生成AIの進化により、企業におけるAI活用は急速に広がっています。一方で、「人間向けに作られたデータをそのままAIに渡しても、期待した性能が出ない」という課題も明らかになっています。AIが正しく機能するには、データをAIにとって理解・活用しやすい“AI Ready”な状態、すなわちナレッジとして整える必要があります。
同社は、この「ナレッジ整備」と、それを最大限に活用する「AIアプリケーションの提供」の2軸で事業を展開し、企業や自治体、医療機関、教育機関などのAI活用を支える情報インフラの構築に取り組んでいます。
代表プロダクトの「同社の製品」は、iPhoneの日本語入力システムを開発したテクニカルフェロー・増井俊之が発明した「意図予測検索」技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する研究・プロダクト開発を進めており、導入実績は累計900サイトを突破しています。

本ポジションでは、同社が展開する複数プロダクトを横断して支える、プラットフォーム基盤の開発を担うエンジニアを募集します。
これまで各プロダクトで個別最適化されてきた基盤機能を、マルチプロダクトで利用できる共通プラットフォームとして再設計・改善していく中で、設計方針を踏まえたバックエンド実装・既存機能の改善・移行対応を主に担っていただきます。対象となる領域は、認証認可、組織・権限管理、組織ワークフロー、AIトークンの利用管理、課金・請求連携を見据えた仕組みなど多岐にわたります。
各プロダクトの既存仕様や運用上の制約を理解しながら、アーキテクトや各プロダクトチームと連携し、共通化すべき機能を実装可能な形に落とし込んでいく役割です。
単一の機能開発に閉じるのではなく、複数プロダクトの成長を支えるプラットフォーム全体を見渡しながら、バックエンドを中心とした実装・改善・移行を推進していただきます。

【具体的な業務】
・同社の複数プロダクトを横断するプラットフォーム基盤のバックエンド設計・実装・改善
・アーキテクトや各プロダクトチームと連携しながら、API・データモデル・バッチ処理・管理機能などの設計方針を具体化し、実装・改善する
・認証・認可、組織・権限管理、ワークフローなど、複数領域をまたぐプラットフォーム機能の開発
・マルチプロダクト / マルチテナント前提の組織・ユーザー・権限モデルに関する実装・改善
・OAuth 2.0 / OpenID Connect / SAML 2.0 / SCIM などを用いたID連携、SSO、ユーザープロビジョニング機能の実装・改善
・RBAC / ABAC などを用いた権限モデルの実装、およびAI・検索機能におけるアクセス制御への組み込み
・組織・ユーザー・権限管理に関わるワークフロー機能の実装・改善
・AIトークンの利用管理や、課金・請求連携を見据えた機能の実装・改善
・既存プロダクトにおける認証・認可、組織・権限管理まわりの課題整理と、共通プラットフォームへの段階的な移行対応
・既存システムの制約や運用実態を踏まえた実装方針の検討、技術的な論点整理
・Terraform を用いたInfrastructure as Codeによるインフラ管理・改善
・コードレビュー、テスト、リファクタリングを通じたプラットフォーム基盤の品質向上

AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業でのポジションです。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表するプロダクトは、意図予測検索技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

本ポジションでは、エンジニアとして下記の業務をお任せします。成長期のプロダクトにおいて、設計から実装まで幅広く関わりながらプロダクトの進化を共に推進してくださる方を募集しています。将来的にチームマネジメントを担うマネージャー候補としてのキャリアを志向される方に加え、特定領域の技術的専門性を高めながらプロダクト開発をリードしていきたい方も歓迎しています。ご志向や強みに応じて、技術スペシャリスト／マネジメントの双方のキャリアを描ける環境です。

【業務内容】
・開発・運営するSaaSサービスの開発
・セールスやカスタマーサクセスと連携しながら、必要な機能を立案および実装
・フロントエンドとバックエンド両方での開発
新機能の提案や企画、実装、統計処理や分析など多岐にわたります。

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援: ESLint, Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 同社情報共有ツール
・タスク管理: 同社タスク管理ツール
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・主力サービス
・Gyazo

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが、AIの判断の根拠となる「ナレッジ」です。 AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、""何をもとに答えを導き出すか""、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。

同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など、幅広い企業や組織のAI活用を支える""情報インフラ""の構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表するプロダクトは、同社のテクニカルフェローが発明した「独自の検索技術」（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

プロダクトの成功のためには、データに基づく意思決定支援の仕組みが必要です。同社プロダクトの導入により実際に成果が向上していることを証明するため、あるいはデータの活用そのものを競争優位性に繋げるためには、信頼でき、スケーラブルに利用可能であり、拡張可能性の高いデータ分析基盤が必要です。
データエンジニアとして、ニーズに沿ったデータ収集を行うため、社内・社外のユーザーとの対話を通じて要件を設計し、信頼のある形でデータを収集する仕組みを作るデータエンジニア業務をお任せします。

【具体的な業務】
・データ基盤のアーキテクチャ設計・構築・運用
・Terraform/IaCによるインフラの構成管理
・Cloud Composer（Apache Airflow）によるデータパイプラインのオーケストレーション設計・運用
・データパイプラインの信頼性・可観測性の向上
・データ基盤のセキュリティ・アクセス管理
・アナリティクスエンジニアと連携したデータモデリング基盤の整備
・CI/CDパイプラインの構築・改善
・データ収集の実装、エラー対応

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援：ESLint, Renovate

【データエンジニアリング環境の技術要素】
・BI：Looker Studio, Tableau
・Transform Layer：dbt, MetricFlow
・DWH: Google BigQuery
・データソース：Google Analytics 4, Google Spreadsheet, Salesforce, MongoDB Atlas, Google Cloud Logging
・タスク管理：GitHub Projects, GitHubのIssue

【AIの利用環境】
データエンジニアリング領域では、AIの存在を前提とした開発フローの再構築を実施しています。主な実施内容は以下のとおりです。

・Agent Skillsの活用による手続的ワークフローの自動化。リポジトリ内には多数のAgent Skillsが実装されています。
・MCP Serverを利用したAIによるデータアクセスの拡大。MCP Serverの導入により、AIによる自然言語を通じたデータアクセスが可能となっています。
・Claude CodeやDevinなどのAIの力を最大限に活かすためのハーネスエンジニアリングの実施。
ドキュメンテーションやタスク管理など、コーディングの周辺分野も含めてAIに向けた最適化を進め、AIが真に活躍できる環境を整備しています。
・AIにとって扱いやすい技術スタックの選定

既存のワークフローを前提とした単なる「AIの導入」ではなく、「AIが存在することを前提としたワークフローの再構築」を実施し、高いスピード感を持って結果を出し、スケーラブルな形で運用できるようにすることを目指しています。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。
同社の主力製品は、情報をその場で素早く残せるキャプチャツールです。見た瞬間を直感的に記録し、あとから必要なときにすぐ見つけ出し、誰にでも簡単に伝えることができます。Web、Windows、macOS、iOS、Android、ブラウザ拡張など多様なプラットフォームで展開され、日常のメモやアイデア整理から、チームでの開発・業務コミュニケーションまで、幅広い用途で活用されています。
このポジションでは、主力製品のエンジニアとしてWebアプリケーションをメインにプロダクトの開発・改善に携わります。多くのユーザーが日常的に使うプロダクトとして、優れたUXと高度な機能を両立したアプリケーションの開発にチャレンジできる環境です。
【業務内容】
同社が開発・運営する主力サービス「同社製品」の開発を担当いただきます。
主にWebアプリケーションのフロントエンド開発を中心に、PdM・デザイナー・バックエンドエンジニアなどの他職種と密に連携しながら、ユーザー体験の向上に取り組みます。
また、既存機能の改善にとどまらず、新機能の提案・企画から実装、さらには利用状況の統計処理や分析まで、プロダクト成長に関わる幅広い業務に携わっていただきます。
EM候補として、将来的にプレイングマネージャーとして活躍できる方を募集しています。
【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Ruby on Rails, Go
・インフラ: Google Cloud, MongoDB, Kubernetes (GKE)
・開発支援: ESLint, Renovate
【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 情報共有ツール
・タスク管理: GitHub, 情報共有ツール
・オフィスアプリケーション: Google Workspace
【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Sentry
・Newrelic
・同社製品
・同社製品

“Human Empowerment Technology（テクノロジーで人の可能性を拡げる）”をビジョンに掲げ、ナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営する企業でのポジションです。

生成AIの進化により、企業におけるAI活用は急速に広がっています。一方で、「人間向けに作られたデータをそのままAIに渡しても、期待した性能が出ない」という課題も明らかになっています。AIが正しく機能するには、データをAIにとって理解・活用しやすい“AI Ready”な状態、すなわちナレッジとして整える必要があります。
同社は、この「ナレッジ整備」と、それを最大限に活用する「AIアプリケーションの提供」の2軸で事業を展開し、企業や自治体、医療機関、教育機関などのAI活用を支える情報インフラの構築に取り組んでいます。
代表プロダクトは、意図予測検索技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する研究・プロダクト開発を進めています。

【ポジション概要】
本ポジションでは、同社が展開する複数プロダクトを横断して支える、プラットフォーム基盤のアーキテクトを募集します。
これまで各プロダクトで個別最適化されてきた基盤機能を、マルチプロダクトで利用できる共通プラットフォームとして再設計・統合していくことが主なミッションです。対象となる領域は、認証認可、組織・権限管理、組織ワークフロー、AIトークンの利用管理、課金・請求連携を見据えた仕組みなど多岐にわたります。
各プロダクトの既存仕様や運用上の制約を踏まえながら、どこを共通化し、どこをプロダクトごとに残すべきかを見極め、長期的に使えるアーキテクチャへ整えていく役割です。
単一の機能や基盤に閉じるのではなく、複数プロダクトの成長を支えるプラットフォーム全体を見渡し、技術的な意思決定から設計・実装方針・移行までをリードしていただきます。

【業務内容】
・主力プロダクトを横断するプラットフォーム基盤のアーキテクチャ設計・実装方針の策定
・認証・認可、組織・権限管理、ワークフローなど、複数領域をまたぐプラットフォーム設計
・マルチプロダクト / マルチテナント前提の組織・ユーザー・権限モデルの設計・改善
・OAuth 2.0 / OpenID Connect / SAML 2.0 / SCIM などを用いたID連携、SSO、ユーザープロビジョニングの設計・実装・改善
・RBAC / ABAC などを用いた権限モデルの設計、およびAI・検索機能におけるアクセス制御への統合
・組織・ユーザー・権限管理に関わるワークフローの整理・設計
・AIトークンの利用管理や、課金・請求連携を見据えたシステム設計
・既存プロダクトにおける認証・認可、組織・権限管理まわりの課題整理と、共通プラットフォームへの段階的な移行計画の策定・推進
・既存システムの制約や運用実態を踏まえた技術選定、実装方針の意思決定、関係者との合意形成
・Terraform を用いたInfrastructure as Codeによるインフラ管理・改善
・コードレビュー、設計レビュー、技術的な論点整理を通じた開発チームへの技術支援

【技術スタック・インフラ】
・バックエンド：Node.js, TypeScript, Python
・フロントエンド：React, TypeScript
・インフラ：Google Cloud（Cloud Run / Pub/Sub / BigQuery）, Heroku, MongoDB Atlas
・IaC：Terraform
・認証関連：SAML 2.0, OpenID Connect, OAuth 2.0, SCIM
※ Kubernetesを前提としないマネージドサービス構成です

【開発環境】
・ソースコード管理：GitHub
・情報共有：Slack, 主力プロダクト
・タスク管理：主力プロダクト
・オフィスアプリケーション：Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・主力プロダクト
・主力プロダクト