1600〜1800万の転職求人

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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。

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、人の理解が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からシリーズAにて資金調達をしています。
同社は上記の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することにあります。

本ポジションは、いわゆる「画面を作るUIデザイナー」ではありません。情報アーキテクチャ（IA）の理論を理解した上で、UX/UI設計からフロントエンド実装までを一気通貫で担い、ヘッドレス／ジェネレーティブUIという次世代の体験設計をリードする役割です。API設計やプロンプト設計にも関与し、オントロジーを核とした全社基盤の体験面を形づくる、重要度の高いリードポジションです。

1. 情報アーキテクチャ（IA）設計
- IA理論に基づく情報構造の設計と、プロダクト全体への一貫した適用
- オントロジー／データ構造と、ユーザー体験の接続設計
2. UX/UI設計 フロントエンド実装の一気通貫
- UX/UI設計から、フロントエンド実装までの責任ある遂行（コードを書くことを前提とします）
- レビュー可能なレベルの実装力をもって、設計と実装の品質を担保
3. ヘッドレス／ジェネレーティブUIへの対応
- 旧来SaaSの硬質なUI/体験を保持しつつ、次世代UIへと進化させるメタ視点での設計
- ヘッドレス／ジェネレーティブUIを見据えたAPI設計・プロンプト設計への関与
4. リードとしての推進
- デザインエンジニアリング領域の設計思想・標準の確立
- 関連チーム（プロダクト／AI／データ）との連携による全体最適の推進

● 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月には投資会社からシリーズAにて6億円を調達しています。
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。同社の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。
こうした課題意識から、同社は「面接・評価」という、人事の中でも最も判断の影響が大きい領域から変革に取り組んでいます。採用や評価は、本来、事業成長や組織づくりの意思決定と直結する重要なプロセスである一方、現場では属人性が強く、判断の根拠が可視化されないまま運用されてきました。
面接・評価のプロセスで生まれる一次データを単なる選考結果として終わらせるのではなく、経営や事業の意思決定に耐えうる形で蓄積・活用することで、採用を起点に、新たな「人事OS」を実装していきます。同社の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することです。
シリーズAの資金調達を経て、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。

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
- 数万人規模の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

ポジション・部門の魅力:
単なる「保守・運用」ではなく、数十万人規模の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を持ったコスト最適化までを、経営・開発のハブとなってリードいただきます。
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。
同社では、SREの役割を「開発のトイル削減・信頼性担保」に留めず、AIを活用して組織全体の生産性・品質を向上させる領域へ拡張していく構想があります。インフラ・アプリケーションに閉じない、より広い視点での価値発揮が求められます。

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

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

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

【業務概要】
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、人の理解が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。
その第一歩として、AIが面接官の役割を担うプロダクトを提供しています。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、高い実績を上げています。
同社は上記の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することにあります。

【具体的な業務】
1. AIモデル基盤の設計・構築
* AI面接・評価ロジックを支えるモデルの設計・開発・運用
* LLMを中核とした推論パイプラインの構築と高度化
* モデルの品質・再現性・パフォーマンスを担保する基盤整備
2. 強化学習・学習サイクルの設計
* オントロジー構築や評価精度向上に向けた強化学習サイクルの研究・適用
* フィードバックを学習へ還元する仕組みの設計と検証
* データ基盤と連携した、継続的なモデル改善プロセスの構築
3. 公平性・アラインメントへの取り組み
* 評価AIの公平性・説明責任・安全性を担保する仕組みへの関与
* モデル／エージェントのアラインメント設計と検証
* ガバナンス要件を満たすモデル運用の実装
4. 研究知見のプロダクト実装
* 研究的な探索結果を、実プロダクトへ実装可能な形へ落とし込み
* AIエージェント基盤（マルチエージェント構成）への組み込みと検証
* 知見の体系化・標準化による再現性の確立

【ポジションの魅力】
* 共通の評価軸で一貫して蓄積された希少なデータ資産を扱える
* 採用・評価という社会的影響の大きい領域で、公平性・アラインメントに正面から向き合える
* 研究的な探索と、実プロダクトへの実装・運用が地続きになっている環境
* オントロジーを核としたエージェンティックな全社基盤の中核に関与できる

同社について
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からシリーズAにて調達しています。

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「組織基盤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することにあります。

募集の背景
同社は、個社ごとの深い実装を担う開発組織（ラボ）と、そこで生まれた価値をSaaSとして汎用化する開発組織（ファクトリー）の二層モデルで開発を進めています。Forward Deployed Engineerはこの二層をつなぐ中核ポジションであり、大手企業アカウントに対しては顧客のCTOとして、社内に対してはプラットフォームのCTOとして、双方向にコミットメントを持って動いていただきます。

Forward Deployed Engineerは“実装の下請け”ではありません。顧客の課題解決と価値創出に対してオーナーシップを持ち、課題定義から設計・実装・スケールまでを一気通貫で担う。さらに「この実装をどう汎用化しプラットフォームへ還元するか」までを主体的に考え、プロダクトそのものを進化させることが期待されます。ユースケース開拓のフロントラインとして、複数名体制の組成を進めています。

ポジションの魅力
- 顧客のCTOとしてアカウントに深く入り、同時にプラットフォームのCTOとして全社基盤の進化を牽引できる、稀有な二面性のあるポジション
- 個社実装で終わらせず、汎用化・プラットフォーム還元まで設計に織り込む「もう一段上」の価値創出にコミットできる
- 導入・立ち上げフェーズに集中できる設計（安定運用フェーズはプラットフォーム側のテックリードへ引き継ぐ、常駐しない出入り型）
- オントロジーを核としたエージェンティックな全社基盤という、技術的に希少な題材に最前線で触れられる

業務内容
【1】顧客の課題解決・価値創出へのコミットメント
- 大手企業アカウントにおける課題定義と、AIエージェントで解くべき価値の設計
- Deployment Strategist（CPO役）と二人三脚での要件スコーピング・優先度設計
- 顧客の意思決定層・現場双方との折衝と、事業成果への接続

【2】設計・実装・スケール
- 個社の粒度がバラバラなデータの繋ぎこみ・構造化と、オントロジーへの接続
- AIエージェントの設計・実装・チューニングと本番品質でのデリバリー
- 不確実な技術領域を自らキャッチアップし、動くものとして作り切る

【3】プラットフォームへの汎用化・還元
- 個社実装の中から汎用化可能なパターンを抽出し、プラットフォームCTOとしてプロダクトへ還元
- 「なぜこの作り方か」を言語化し、全社基盤の設計思想として体系化
- 安定運用フェーズのプラットフォーム側テックリードへの引き継ぎ設計

組織のミッション
契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。取引管理サービスのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。

具体的な業務
取引管理サービスにおいて、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI／UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。

検索体験の向上 サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善
評価指標の設計 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善
可観測性の向上 パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築
AIエージェント ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用

本ポジションの魅力
日本有数の規模の企業情報・契約データを相手に最先端技術やアルゴリズムの実務経験が得られます
画像認識、自然言語処理、情報検索などの領域の専門家が多く在籍しており、レベルの高い環境で働くことができます
生成AI・検索基盤をデータ構造から設計する経験が得られます
作って終わりではない生成AI・検索精度の改善サイクルを回す経験が得られます

開発環境、使用するツールなど
フロントエンド：TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS
サーバーサイド：Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python
データベース：Cloud SQL（PostgreSQL）, Elasticsearch
運用・監視：Splunk, Cloud Logging
CI：GitHub Actions, Cloud Build
バージョン管理・コラボレーションツール：GitHub, Notion, Gather
インフラ：Google Cloud（Cloud Run／Cloud Functions／Cloud Tasksなど）, Cloudflare

当社は「AIを活用し、一人ひとりの生産性を飛躍的に高める組織」を目指しています。
社内業務のAI化・DX推進だけでなく、投資用不動産業界の課題を解決する新たなサービス・プロダクトの開発にも挑戦していきます。
将来的には開発組織を立ち上げ、テクノロジーを競争優位性の中心に据えた企業へ進化させる構想です。
その中核を担うCTO候補を募集します。
本ポジションは代表取締役直轄となります。
社長と直接議論しながら、社内DXと新規事業開発の両方を推進していただきます。

【ミッション】
・当社内の業務効率化・AI化推進
・営業・仕入・賃貸管理・契約管理業務のDX推進
・経営陣と連携し、投資用不動産業界の課題を解決する新規サービス・新規プロダクトの企画・開発
・AIとテクノロジーを活用した新たな事業・プロダクトを創出する
・将来的な開発組織の立ち上げおよびCTOとしての経営参画

【職務概要】
ヘルスケア事業本部が新たに立ち上げる「Enterprise IT事業」の事業責任者として、部門の立ち上げから体制構築、事業運営までを牽引いただきます。
同事業本部は医療機器・デジタルヘルス・製薬領域で20年近い実績を持ち、国内大手医療機器メーカー・製薬企業等を顧客に、多数のヘルスケア専門エンジニアとともにエンドツーエンドの開発サービスを提供してきました。今後はこの医療領域での信頼・実績・顧客基盤を足がかりに、ヘルスケア業界の企業（製薬・医薬品卸・医療機器メーカー等）が投資する基幹システム刷新、レガシーモダナイゼーション、クラウド、データ基盤、SCMといった全社IT領域（Enterprise IT）へ事業を拡大します。
想定する案件例:
1. 基幹システム（ERP）刷新（パッケージERP・独自ERPの刷新／導入 等）
2. COBOL等レガシーシステムのマイグレーション・モダナイゼーション
3. 大規模クラウドリフト／クラウドシフト（Azure・AWS移行）
4. 全社データ基盤構築（DWH、BI統合 等）
5. SCM／WMS（物流センター）刷新
6. M&A後のシステム統合（PMI）
選考事業部について＝＝＝＝＝＝
ヘルスケア事業本部(GHC)は、医療ヘルスケアを中心に、デジタルヘルス、医療機器、製薬関連など多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、顧客のビジネス変革（DX）を強力にサポートしてきました。
JOB事例:
1. 大手医療機器メーカーにて体温、血圧、血糖値等の計測医療機器からバイタルデータを一括でネットワーク経由取得し、センターシステムにて可視化・管理するSaaSシステムを開発。
2. IoTデバイスからヘルスケアデータ取得に加え、医療データの分析・予測機能を持ったシステムを開発。
3. 超音波画像診断装置のタッチパネル部分やバックエンド部分に対して提案フェーズから、設計、実装、テストまで全ステージを担当

【求められる役割・ミッション】
この事業拡大戦略の中核を担う新部門を「創り、運用する」役割です。
1. Enterprise IT部門の立ち上げと事業運営（事業計画の策定・実行、KPI・損益管理）
2. 大型案件（数百人月 数千人月規模）を遂行できるデリバリー体制の構築（上流人材の採用・育成、多数の開発部門および社内専門部門〈ERP・クラウド・データ・モダナイゼーション〉との連携体制の設計）
3. 重点アカウント（製薬・医薬品卸・医療機器メーカー等）に対するアカウント戦略の策定と、営業・プリセールスと一体となった案件獲得の推進
4. 大型Enterprise IT案件の提案からデリバリーまでの統括
加えて、ご自身の業界ネットワークを活かした案件創出や、顧客の意思決定層とのリレーション構築を担っていただけることを期待します。

【想定する職務内容】
1. Enterprise IT事業の事業戦略・事業計画の策定、本部長・経営層への提言
2. 重点アカウントの選定、アカウントプラン（IT投資マップ・3年戦略）の策定・実行統括
3. 大型Enterprise IT案件の受注・遂行の統括
4. 組織構築：採用計画の立案・実行、上流人材（リード・コンサルタント）の育成、評価
5. 社内連携：営業部門・プリセールス・グループ内専門部門（ERP／クラウド／データ／モダナイゼーション）との協業スキームの構築・運用
6. 事業運営：予実管理、リスクマネジメント、品質・デリバリーの最終責任

【ポジションの魅力】
ヘルスケア事業本部の中核成長戦略「Healthcare Core＋Enterprise IT」を担う新部門を、事業責任者としてゼロから設計・構築できるポジションです。
完全な新規開拓ではなく、20年近い医療領域の実績により築いた大手ヘルスケア企業との既存リレーションが存在します。
新設部門ですが、同グループにはERP・クラウド・データ基盤・レガシーモダナイゼーションを専門とする部門が既に存在し、豊富な導入実績を有しています。これらの専門部門と多数のヘルスケア専門エンジニアを、事業リソースとして最初から活用できます。
ヘルスケア事業本部本部長直下で、部長 事業部長相当の裁量を持って事業を推進できます。

【会社、仕事の魅力】
設立当初から急成長を続けるテクノロジーカンパニーの日本法人です。国内9拠点を展開しています。
システム提案、ビジネス分析、RFP策定、要件定義、開発から運用までの全フェーズのサービスを提供し、自動車・製造・流通・金融・小売などほぼ全ての業界のプライム案件で実績を積み重ねています。業界知識と先端技術を組み合わせ、構想から実行まで一気通貫で顧客のビジネス変革を支援しています。

【顧客に選ばれる理由】
グローバルへの強み：国内からグローバル展開していきたい企業にとって、全世界30か国に拠点を構える同社は実績と共に安心感があります。
先端技術を用いたDXの実績：全世界のDXノウハウを集約し、サービス展開もしている同社だからこその幅広い実績があります。
豊富な人材リソースがクイックに集まる：多数の豊富で優秀な人材プールを持っている点は他社にはない大きな強みです。

プロダクトエンジニアリング本部の責任者候補として、グロース／ビッグデータの2グループを統括するポジションです。
開発組織の責任者にとどまらず、経営チームの一員となり、事業・組織・技術の3軸で意思決定を担い、IPO準備フェーズにある企業の次なる成長フェーズを牽引していただきます。

◆プロダクト詳細
AIコマースプラットフォームのサービスを展開し、販売チャネルの構築・強化からデータの取得・統合管理・分析・活用まで、コマースビジネスに特化した各プロダクトを提供しており、顧客のビジネスや目的に合わせてアジャイルにデータを活用しながら事業を成長させる為の環境構築を目指しています。
大手企業からSMB・スタートアップ、化粧品・健康食品・食品など多岐に渡るジャンルでご利用いただいています。導入ショップや自社D2C事業運営部門から、モノを売るために必要な機能に関するフィードバックを直接受け、インハウスの開発部門がアジャイル開発で迅速に実装するサイクルが構築されています。

◆ポジションの位置づけ／期待役割
本ポジションは、2グループを統括する責任者候補として、以下の役割を担っていただきます。
1. 経営の一員としての意思決定: 開発本部を代表し、全社の中期経営計画・IPO戦略に対して開発・プロダクトの観点から経営意思決定に参画する
2. 2グループの統括: グロース／ビッグデータの事業・組織・技術を横断的に統括し、0→1の新規事業と10→100のスケール事業を全体最適のポートフォリオとして同時にドライブする
3. 事業成長へのコミット: 各グループのPL・事業計画に責任を持ち、複数プロダクトの成長を事業数値として牽引
4. 組織開発・人材戦略: 約40-50名規模の組織を率い、採用・育成・抜擢・体制設計を通じて自走する組織を構築する
5. 技術・プロダクト戦略の最終意思決定: 技術選定・アーキテクチャ方針・AI駆動開発の推進など、中長期の技術戦略をリードする
6. AI駆動開発を前提とした、業界トップクラスの生産性を実現する開発組織へ変革する

◆組織体制
開発本部はCTOの管掌となり、5つのグループから構成されています。本求人は、グロースグループ・ビッグデータグループの2グループを統括する責任者候補のポジションです。
開発本部（CTO管掌）
- グロースグループ
- ビッグデータグループ
- ソリューションエンジニアリンググループ
- SREグループ
- ソフトウェアデベロップメントグループ

▼統括する2グループとミッション
1. グロースグループ
MISSION: 10→50フェーズに到達したプロダクト群をスケールさせる
- 主力サービス以外の周辺サービス（オムニチャネル領域・新規プロダクト等）のグロース戦略立案と実行
- プロダクトロードマップ策定およびPdM／PMM／CXとの連携
- 技術スタック: Java、ECS（EC2からのコンテナ移行完了）、CircleCI（Jenkinsから移行中）
- 責任者候補としての期待役割：
- スケールフェーズの事業をPLごと牽引し、グロース投資の意思決定とプロダクトポートフォリオ全体の優先順位付けを担う

2. ビッグデータグループ
MISSION: データソリューション領域（主力サービス ma / 主力サービス bi / 主力サービス cdp / 主力サービス AIdp）の事業成長を牽引
- データソリューション群4プロダクトのGTM戦略実行と組織構築
- 新規プロダクト（CDP、AI領域）の立ち上げから収益化までの一貫したリード
- データ基盤・AI／MLエンジニアリング組織の拡張
- 技術スタック: Go、Python、React + Vercel、ECS／Kubernetes、Kafka、Iceberg、Trino、ArgoCD
- 責任者候補としての期待役割：
- データ×AIを軸とした新規事業の0→1立ち上げと収益化に経営責任を持ち、全社のAI戦略と連動させる

◆開発本部が目指す将来像
開発本部は、AIコマースプラットフォームを進化させることをミッションに掲げています。
- データ × AIを中核に据えた次世代コマース基盤の確立
- エンタープライズ顧客の業務を一気通貫で支えるソリューション群の拡張
- AI駆動開発を前提とした、業界トップクラスの生産性を実現する開発組織への変革
- IPO後も継続的にスケールする、自走型のプロダクト組織カルチャーの醸成
本ポジションは、上記将来像の実現に向けて 2グループ（グロース／ビッグデータ）を統括し、責任者候補として事業・組織・技術の3軸で意思決定を行うキーロールです。

◆具体的な業務内容
- 約40-50名規模（正社員＋業務委託）の組織マネジメントおよび体制設計
- マネージャー・リーダー層の育成・抜擢、後継者育成
- 2グループ横断での半期／通期の事業計画・PL策定と人員計画立案
- 採用戦略の策定および選考の実施
- 業務委託も含めたリソースの全体最適化
- AI駆動開発の本格活用推進と全社展開
- IPO審査に向けた組織体制・内部統制の整備
- プロダクト戦略・技術選定・アーキテクチャ方針に関する最終意思決定
- 経営会議・取締役会等での開発・プロダクト領域の報告と意思決定への参画

◆ポジションのやりがい
- IPO準備フェーズの上場直前企業で、複数プロダクト・複数グループを横断する裁量の大きいポジション
- AIコマースプラットフォーム戦略という同社の中期経営計画の中核領域をリードできる
- フェーズの異なる事業領域を横断的で経験できる
- 経営層との距離が近く、経営に直接コミットできる環境
- AI駆動開発が浸透し、生産性を最大化できる開発環境

会計ファイナンス人材の豊かな人生を支援する企業でのポジションです。「学びの支援」「キャリア支援」「人材交流支援」の総合的なサポートにより、すべての会計ファイナンス人材の可能性を広げていくことを目指しています。特徴は、「点ではなく面」のサービスであることです。一般的に、教育事業は「資格試験合格」、人材事業は「就職・転職」という「点」のサポートに終わることが多いですが、同社は学びとキャリアの支援に、実務教育や人材交流といったサポートを加え、会計ファイナンス人材を生涯にわたって「面」で支援するプラットフォームを今後構築していきます。

コーポレートIT部門の責任者として、以下の4領域を統括いただきます。（着任当初はプレイングマネージャーとして手を動かしていただく場面もあります。）

A. 社内IT運用・情報システム機能（社内ITサポート）
・社内ITヘルプデスク／サポート体制の設計・運用・改善
・IT資産管理（ハードウェア・ソフトウェア・ライセンス）
・アカウント・権限管理（入退社に伴うプロビジョニング／デプロビジョニング）
・情報システム部門の予算策定・コスト最適化
・定型業務のアウトソーシング化による運用プロセスの最適化と、業務効率化の推進
・ベンダー・アウトソーサーの選定およびマネジメント

B. IT内部統制
・IT全般統制（ITGC）の設計・整備・運用
− アクセス管理、変更管理、運用管理、外部委託管理
・IT業務処理統制（ITAC）の整備、業務システムとの連携
・監査法人・外部専門家との折衝、指摘事項への対応
・統制ドキュメント（RCM、業務記述書、フローチャート等）の整備・維持
・内部監査部門・管理部門と連携した是正・改善サイクルの運用

C. 情報セキュリティ・ISMS
・ISMS（ISO/IEC 27001）取得プロジェクトの主導（適用範囲定義 認証取得 維持運用）
・情報セキュリティ関連規程・ポリシー・ガイドラインの体系的整備
・情報資産の分類・管理体制の構築（機密度に応じたデータ取扱いルール）
・セキュリティ対策の仕組み選定・導入（IdP／SSO、EDR、MDM、ログ管理、DLP等）
・セキュリティインシデント対応体制（CSIRT機能）の構築・運用
・個人情報保護（APPI）対応、越境データ移転を含むデータガバナンスの整備
・全社セキュリティ教育・啓発の企画・実施

D. 組織マネジメント
・コーポレートIT／情報システム部門の組織設計・強化、拡大
・メンバーの採用・育成・評価
・経営層・各事業部門との調整、IT戦略の策定への参画

【このポジションの魅力】
・次の成長ステージに向けた重要な局面で、IT統制・セキュリティ体制をゼロから設計・構築できる裁量の大きさ
・情報システム機能の再構築から関われる、キャリアの資産になる経験
・全社的にAI活用を推進する組織で、「攻めのIT」と「守りの統制」の両立に取り組める
・CTO／執行役員直下として、経営層・管理部門・監査法人と直接やり取りし、経営に近い立場で意思決定に関与できる

【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】
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】
・顧客ニーズを踏まえた新機能の企画立案
・社内外ステークホルダーとの連携によるサービス推進

【具体的な業務】
＜KaaSサービスにおける事業推進業務＞
・顧客課題に基づく新機能の企画
・利用状況分析によるサービス改善
・技術標準策定および社内展開

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】
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
・プロジェクトマネージメント業務

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、全社規模の開発・運用基盤の進化に貢献できます。
・専門知識や経験を活かした新たな業務に挑戦する機会があるなど、積極的な挑戦を後押しする環境があります。
・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。

【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】
オーケストレーション機能(IaaS／KaaS／NW)の企画・設計・開発（フロントエンド／バックエンド）

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、全社規模の開発・運用基盤の進化に貢献できます。
・専門知識や経験を活かした新たな業務に挑戦する機会があるなど、積極的な挑戦を後押しする環境があります。
・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。

【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】
・自動化機能の企画・設計・開発（フロントエンド／バックエンド）
・監視・ログ分析・可視化（Observability）などのプラットフォーム機能の開発・運用

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、全社規模の開発・運用基盤の進化に貢献できます。
・専門知識や経験を活かした新たな業務に挑戦する機会があるなど、積極的な挑戦を後押しする環境があります。
・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
一人目のMLエンジニアの募集です。同社は急成長を遂げており、成長を支えるコア技術がレコメンデーションです。複数のMLモデルが本番稼働しており、導入以来KPIを大きく改善しています。モデルの実装・改善・プロダクション化を専任でリードできるMLエンジニアが求められています。現在はData Science / ML領域を業務委託1名体制で運用されており、仮説構築から実装・効果検証まで分業できる体制が求められています。今後はUGC（口コミ投稿）と顧客とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、MLを活用できる領域は大きく広がっています。モデルの設計・実装からプロダクション化・効果検証まで、一気通貫でリードするMLエンジニアの募集です。

具体的な業務
MLモデルの設計・実装・改善を通じて、プロダクトの体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備だけで終わらず、モデルそのものをプロダクションレベルで動かすことに責任を持つポジションです。
- レコメンドモデルの設計・実装・チューニング（Two-Tower / LightGBM等）
- 特徴量エンジニアリングの実装と、オフライン/オンライン評価の設計
- A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCA
- モデルのプロダクション化（Cloud Run等への実装・最適化）
- ML施策の技術的意思決定とPdM等との連携
今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。

ポジション・部門の魅力
書いたモデルが、翌日のKPIに直結します。同社のレコメンドはプロダクトの中核です。実装したモデルの改善が売上・滞在時間・継続率に直接反映される、解像度の高いフィードバックループの中で開発できます。
現行モデルの次を自分で設計できます。既存モデルはすでに本番稼働中ですが、アーキテクチャの進化余地は大きく残っています。「次世代のレコメンドエンジンをどう設計するか」を自分の技術判断でリードできる環境です。
独自のゲーム要素を持つ設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
レコメンドにとどまらず、ML活用の今後を自分で描けます。現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、同社におけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。
AIフル活用が前提の職場です。DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

業務概要
データ戦略の構築と定量責任を担うChief Data Officerを募集します。同社は事業転換以降、急成長を続けており、レコメンデーション技術がその成長を支えています。今後はUGC（口コミ投稿）とお客様とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、ML/LLMを活用できる領域が大きく広がっています。滞在時間あたりの利益、LTVの最大化、モデルの改善等をKPIとし、経営に直接インパクトのあるデータ戦略の立案・実行を担うポジションです。
同社は発見型ソーシャルECアプリを運営しており、従来の検索型ECとは異なり、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」体験を提供します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。ユーザーは全国に広がり、これまでECをほとんど使ったことがない層にも多く利用されています。ゲーム機能や投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあり、高い頻度で利用されているユーザーが多く、これまでのECユーザーとは異なる行動が生まれています。
同社は「日常に楽しさを」をミッションに、新しい生活圏の創造を目指しています。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。少数精鋭で大きな目標に挑戦し、将来の生活インフラを切り拓くことを目指しています。

具体的な業務
ML/LLM/データサイエンスを経営・事業戦略に接続し、投資対効果のあるテーマに集中させ、組織的に遂行する責任者です。技術ありきではなく、経営課題の解決方法としてデータ/技術を捉えて戦略的に推進します。
- 重点課題に対するAI技術選定、フィージビリティ評価、期待効果に基づく優先順位付け
- 学習構造/技術ロードマップの策定および技術投資方針の立案
- ロードマップ実行に必要な組織・体制の設計、採用戦略の策定
- データ基盤、MLOps/LLMOps、プロダクト実装・運用まで見据えた長期アーキテクチャ方針の主導
- ML/LLM/データサイエンスの知見・経験に基づく立案、組織構築、マネジメントを中心としたリーダーシップの発揮
- 上記戦略の実行のためのデータ組織の確立

このポジションで向き合う難題
- レコメンドモデルのアーキテクチャ進化: 現在稼働中のTwo-Towerモデルをベースに、精度・速度・スケーラビリティを高める設計・実装。次世代アーキテクチャの提案とプロダクションでの検証。
- コールドスタート問題: 新規お客様の初期利用期間における購買データ不足に対し、ゲーム内行動やアプリ内行動など、同社固有のシグナルから嗜好を推定するモデルの設計・実装。
- リアルタイム性の向上: レコメンドユースケースにおけるリアルタイム性向上が事業インパクトに大きく影響するため、モデル側の最適化に取り組む。
- 短期CVR vs 長期LTV: 短期的な購入率と長期的なお客様価値の両立をモデルに組み込む構造的な問いへの実装レベルでの対応。
- 新たなML/LLM活用領域への展開: UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、事業インパクトの大きい順に新しいモデルを設計・実装。

ポジション・部門の魅力
開発環境・技術スタック:
- データ基盤・分析: BigQuery, Dataform, Python, Looker Studio
- ML基盤: Google Cloud (Vertex AI, Vertex AI Experiments, Cloud Spanner, etc)
- AI/LLMツール: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot（全員分予算あり）
- その他: GitHub, Slack, Notion

仕事の魅力:
- ECとしては異例の高密度データが武器になる: ゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
- レコメンドにとどまらないデータ戦略全体の構築: 現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、データ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる裁量があります。

入社後3ヶ月のマイルストーン:
- 1ヶ月目：現状把握と課題定義: 既存レコメンドモデルのアーキテクチャ・特徴量・評価指標を理解。ユーザー行動データ・購買データを探索し、全体像や顧客像を把握。
- 2ヶ月目：データ戦略仮説構築の自走: お客様の滞在時間あたりの利益・LTV最大化のためのデータ取得・活用戦略についてCOO・CXO・CBOと連携しながら仮説構築。
- 3ヶ月目：ロードマップ策定と実行プランの構築: AI・データ施策の優先順位づけとロードマップを策定。効果検証の仕組みを整え、施策のPDCAを自走で回す。

データから事業課題を構造化し、仮説を立て、施策の設計・検証までリードしていただきます。モデルの検討・実装・改善までトータルで関わっていただくポジションです。
- ユーザー行動データ・購買データの分析を通じた事業課題の発見と構造化
- 課題に対する施策仮説の構築と、検証可能な実験（A/Bテスト等）の設計
- 特徴量の設計・選定と、レコメンドモデルの実装・チューニング
- オフライン評価とオンライン結果の乖離分析、施策の効果検証
- 分析結果に基づく施策の優先順位づけ。PdM等と連携した意思決定

今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。

このポジションで向き合う難題:
ユーザー行動の構造化と施策設計
お客様は「買いたいもの」が決まっていない状態で商品に出会います。閲覧→クリック→購入のファネルをセグメント別に分解し、どこにインパクトの大きい改善余地があるかを特定する 曖昧な課題を自ら構造化する力が問われます。

レコメンド精度の改善
カテゴリ別購入傾向・行動タイムスタンプ・価格感度などの特徴量設計を通じて、パーソナライズ精度を向上させます。モデルの実装・チューニングからオフライン/オンライン評価の設計まで、一気通貫で担います。

コールドスタート問題
新規お客様の初期利用期間は購買データが基本的にありません。独自の機能内行動やアプリ内行動など、同社固有のシグナルから嗜好を推定するモデルを設計・実装します。

短期CVR vs 長期LTV
レコメンドが短期的な購入率に最適化されすぎていないか、長期的なお客様価値との両立をどう設計するかという構造的な問いに、データで仮説を作って検証していきます。

新たなML活用領域の探索
UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、「何のデータをインプットに、何をアウトプットするか」の新しい組み合わせを事業インパクトの大きい順に検証していきます。

仕事の魅力:
「買いたいものが決まっていない」という、ECにしかない難問に向き合える
検索型ECなら「何が売れるか」はある程度予測できます。しかし同社では、お客様自身も来店時点では何を買うか決まっていません。この独自の行動パターンをデータで解き明かし、レコメンドに変えていくという、他のECプラットフォームでは経験できない、発見型ECならではの知的挑戦があります。

ECとしては異例の高密度データが武器になる
一般的なECアプリの滞在時間は数分程度です。同社はゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高い特徴量設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。

レコメンドにとどまらずデータ活用の今後を自分で描ける
現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、同社におけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。

分析して終わりではなく、施策の実行まで責任を持てる環境
同社では、データサイエンティストが仮説構築からモデル実装・効果検証まで一気通貫で担います。「レポートを作って渡すだけ」ではなく、自分の分析がKPIに直結するフィードバックループの中で、DSとしての腕を磨ける環境です。

AIフル活用が前提の職場
DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。AIツールを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

開発スタイル:
- 1チームあたり4 10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。
- 要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。
「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。

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。

技術文化:
- 業界トップクラスのエンジニアが集結
- 正社員・業務委託メンバー共に、メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験したシニアメンバーが多数在籍しています。
- グループ会社との技術連携により、ML領域のアドバイザリーを受けながら開発を進めています。
- AI Nativeな開発スタイル
- コードの大半をAI経由で生成、Pull Requestの80%をAIレビューのみでDeployする、などを実践中。少数でスピードと品質を両立しています。
- 事業とお客様に近い距離で開発する文化
- PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やチームで追っているKPIの状況、対応方針などを深くSyncして開発を行っています。
- 定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビューなど）を重視し、お客様の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴です。

キャリアパス:
同社のData Scientistポジションは、「分析だけ」でも「実装だけ」でもなく、データ起点で事業全体を動かす希少なポジションです。
実績を積んだ後は、Data Science・ML領域のテックリード・チームビルディングを担うマネージャー、さらにはData Science・MLチーム全体を率いるCDO（Chief Data Officer）などへのキャリアパスを想定しています。レコメンド・パーソナライズ・広告最適化という複数ドメインを横断した経験は、市場における希少価値に直結します。

●プロダクトの特徴
当社が提供しているサービスは「発見型ソーシャルECアプリ」です。
発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。
セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。

2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。
特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。
作物育成ゲームや、投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

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

変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。
目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。

●業務内容
事業成長を加速させる技術組織の経営者の一人として、エンジニアリング組織全体を統括していただきます。

▼技術戦略の策定と実行
・経営陣と連携し、グループ全体の技術的な方針や、中長期的な技術戦略の策定・実行を担います。
・未来の事業成長を見据えた技術選定やR&Dを推進し、AIネイティブな事業を技術でリードします。
・プロダクト開発におけるアーキテクチャ設計に深く関与し、技術的負債の解消に向けた長期的な計画を策定・実行します。
・エンジニアリング組織のマネジメント
・エンジニアリング組織全体のマネジメントを担い、チームの生産性と健全性を高めます。
・エンジニアの採用、育成、評価、目標設定を支援し、キャリアパスを設計します。
・事業の成長スピードに対応できる、スケーラブルで効率的な開発体制・プロセスの設計と継続的な改善をリードします。
・プロジェクトの全体統括と事業への貢献
・CTOや各事業部と連携し、プロダクトロードマップの実現を技術面から支援します。
・適切な人員配置とチーム内外の関係者との円滑なコミュニケーションを促進し、大規模なプロジェクトを成功に導きます。
・必要に応じて、自ら手を動かし、設計や開発、コードレビューなども行い、現場の技術課題に深く向き合っていただきます。
・経営会議等における技術的な観点からの事業戦略の意思決定に貢献します。

●開発環境
◎Backend Engineer
・言語：Go
・API：Protocol Buffers, gRPC
・インフラ： Google Cloud (Cloud Run, Cloud Firestore, Cloud Spanner, etc.)
・CI/CD：GitHub Actions, Cloud Build
・構成管理： Terraform
・モニタリング：Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace

◎iOS Engineer
・開発環境：Xcode
・開発言語：Swift
・UI：SwiftUI / UIKit
・API通信：Protocol Buffers / SwiftProtobuf
・アーキテクチャ：MVVM
・モニタリング：Crashlytics
・CI/CD：Bitrise, GitHub Actions

◎Android Engineer
・IDE: Android Studio
・開発言語: Kotlin
・ビルドツール: Gradle
・API通信: Protocol Buffers
　・主なライブラリ/SDK: Kotlin Coroutines, Android Architecture Components, Jetpack Compose, Accompanist, etc
　・分析基盤: BigQuery, Looker Studio
　・モニタリング: Crashlytics
　・CI/CD: Bitrise, GitHub Actions

▼ML Engineer
・開発言語: Python
・インフラ: Google Cloud（Vertex AI, BigQuery, Spanner, etc）, Terraform

▼共通
・分析基盤: BigQuery, Looker Studio
・その他: GitHub, Slack, Notion, Figma

【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。

2010年4月に設立された企業です。設立から7年で上場し、その後も収益と利益を増やし続けている成長企業です。
マーケティングテクノロジー企業として、広告プラットフォーム事業、マーケティングSaaS事業、デジタルPR事業を展開しています。アドテクノロジーとマーケティングテクノロジーの両製品を持つ稀有な企業であり、成長を続けています。
2020年にはFinancial Timesの「High-Growth Companies Asia-Pacific」ランキングに選出されました。2023年には、最先端のAIビジネスに注力するため、グループ会社を設立しました。このグループ会社の技術は既存製品との相乗効果を生み出し、グループ全体で高い成長を遂げています。最先端のソリューションを提供することで、顧客の効率と生産性向上を支援しています。
補足: 「High-Growth Companies Asia-Pacific 2020」ランキングは、アジア太平洋地域の12カ国にある5000万以上の企業を対象に調査を実施しました。2015年から2018年までの収益成長に基づき500社を選出。同社は総合で357位、日本のテクノロジー企業では11位にランクインしました。

広告プラットフォーム事業において技術的なオーナーシップを持ち、SSPおよびDSPの両ドメインを統括し、プラットフォームの更新を提案・推進できるシニアエンジニアを募集しています。技術的な観点から広告プラットフォーム事業を戦略的に発展させる重要な役割です。技術設計やアーキテクチャに関する議論を主導し、複雑な技術課題を解決し、チームの技術レベルを向上させ、業界トレンドやデータを捉えて競合に打ち勝つことで事業成長を支援します。

高トラフィック環境での技術的リーダーシップ
1日あたり30億インプレッションを100ミリ秒以内に処理する国内規模のプラットフォームにおいて、LinuxとCPUに関する深い知識を活用し、パフォーマンス最適化とインシデント対応を主導します。
業界の変化への対応と近代化を主導
急速に変化するアドテック業界のトレンドに迅速に対応し、チームの競争力を維持します。機能開発にとどまらず、市場機会を迅速に捉え、検証、実装、リリースの迅速なサイクルを推進します。
製品品質の向上と継続的な改善
大規模製品における既知および潜在的な問題を積極的に発見・修正し、改善に責任を持ちます。
検証/テスト環境の構築と品質保証
本番環境でのインシデントを最小限に抑えるため、機能開発と並行して、本番環境と同等の規模と複雑さを持つ検証/テスト環境の構築と維持を支援します。
長期運用製品の段階的な最新技術への移行
レガシーな長期運用製品を安定性を維持しながら段階的に最新技術へ移行するためのフレームワークとプロセスの確立を支援します。

主にオフィス勤務ですが、週2日まで在宅勤務が可能です。状況により将来的に変更される可能性があります。

同社はマーケティングテクノロジーを専門とする企業として、広告プラットフォーム事業やマーケティングSaaS事業、デジタルPR事業などを展開しており、アドテクノロジーとマーケティングテクノロジーの両プロダクトを保有する希少な企業として成長を続けています。
また、グループ会社として、最先端市場であるAI事業を主軸に事業展開を行う、AI事業会社を設立いたしました。グループ会社の技術は、既存のプロダクトとシナジーを生み出し、グループ全体で高成長を遂げています。

募集背景:
同社は、国内トップクラスのアドプラットフォーム事業を展開しており、月間数百億リクエストを処理するSSP/DSP事業を運営しています。
この度、急成長するDOOH（デジタル屋外広告）市場において、配信管理プロダクトを0→1で構築し、事業を技術面から牽引するフルスタックエンジニアを募集します。
DOOH市場は年率20 30%で成長しており、プログラマティック広告の普及により今後さらなる拡大が見込まれています。現在純広の代理販売を行っていますが、自社プロダクトを構築することで、配信管理の自動化・効率化を実現し、事業を大きくスケールさせることを目指しています。
このポジションでは、配信管理プロダクトの設計・開発から、デジタルサイネージ用アプリの開発、外部媒体との連携まで、DOOH事業の技術基盤を一気通貫で構築していただきます。

業務内容:
● 配信管理プロダクト開発
1. 商品管理、在庫管理、発注管理、配信設定、レポート、権限管理機能の設計・実装
2. 業務フロー（発注 → 確認 → 承認 → 配信設定 → 配信開始）のプロダクト化
3. バックエンド（API設計、データベース設計）からフロントエンド（管理画面UI/UX）まで一気通貫で開発
4. ワークフロー設計、テンプレート化、自動化による運用効率化
5. MVP（Minimum Viable Product）開発とユーザーフィードバックに基づく改善

● 専用機材/Androidアプリの開発
1. デジタルサイネージ用Androidアプリの設計・開発
2. クリエイティブ（動画、画像）の再生制御、配信スケジュール管理
3. ハード機材（デジタルサイネージ）との連携（リモート制御、ステータス監視）
4. ログ収集（Imp数、再生回数等）とサーバーへの送信
5. パフォーマンス最適化（メモリ管理、バッテリー消費、ネットワーク通信）

● 外部連携の設計・実装
1. 外部映像媒体とのAPI連携
2. 非同期処理、リトライ機構、エラーハンドリングの実装
3. 監査ログ、追跡性の担保
4. 外部媒体向けSDKの開発、ドキュメント整備
5. 認証・認可、レート制限の実装

● オペレーション設計
1. 配信設定のテンプレート化（よく使う設定を保存・再利用）
2. 在庫の自動更新、配信スケジュールの自動設定
3. レポートの自動生成、通知機能（Slack、メール等）
4. 運用者が回せる配信設定/在庫/レポートUIの設計

● 技術的リーダーシップ
1. 技術選定、アーキテクチャ設計（バックエンド、フロントエンド、Android、インフラ）
2. コードレビュー、設計レビュー
3. 技術的負債の解消、リファクタリング
4. 若手エンジニアの技術指導
5. 技術ドキュメントの整備、ナレッジ共有

ポジションの魅力:
1. 急成長するDOOH市場で0→1プロダクト開発
1. DOOH市場は年率20 30%で成長中
2. 配信管理プロダクトを0から作り上げる経験
3. 自身の技術で事業を大きくスケールさせる実感
2. フルスタックで技術的裁量が大きい
1. バックエンド、フロントエンド、Android、インフラまで一気通貫
2. 少数精鋭チームで意思決定が速い
3. 最新技術・専門技術にチャレンジできる
1. デジタルサイネージ × Android × ハード機材連携
2. プログラマティックDOOH、リアルタイム配信
3. 広告業界の知識 × エンジニアリング
4. 将来的なキャリアアップ
1. DOOH開発部のテックリード → マネージャー
2. アドプラ事業全体の技術リード
3. 将来的なCTO候補
5. 充実した開発環境
1. 最新の技術スタック（クラウド、モダンフレームワーク等）
2. 書籍購入補助、資格取得支援、カンファレンス参加支援
3. Tech Blog、技術発信の推奨

データサイエンス＆ML統括として、以下の業務を担当いただきます。

1. アルゴリズム開発
* 配信最適化アルゴリズムの開発
* 改善フロアプライス自動最適化ロジックの開発・改善
* ターゲティング精度向上アルゴリズムの設計・実装
* Video広告のRPM最適化
* RTB配信ロジックの最新化（入札最適化、ペーシング、在庫配分等）
* 統計分析・モデリング
* eCPM分解分析（Fill rate × Win rate × Bid rate）
* 価格弾性モデリング
* 因果推論の実務応用
* Bid landscapeの可視化・分析
* 競合分析（広告プラットフォーム別パフォーマンスの構造理解）
* A/Bテスト・効果検証
* A/Bテスト設計・実施
* 統計的有意性判断
* 効果検証レポート作成
* オークション設計
* First/Second Priceオークションの最適化
* Bid Shadingアルゴリズムの開発
* オークションメカニズムの改善

2. 経営層・事業部門との連携
* 経営層への技術説明・提案（データドリブンな意思決定支援）
* 事業KPI（RPM、CPM、CTR、CVR等）への貢献
* ステークホルダーマネジメント
* 技術投資判断とROI説明

3. 組織マネジメント
* データサイエンスチームの構築・育成
* データサイエンティスト・MLエンジニアの採用・育成
* PdM/エンジニア/ビジネスサイドとの協業推進
* チームの技術力向上施策の立案・実行

アドプラットフォーム事業全体を技術的観点から戦略的に展開するため、SSPとDSP両領域を俯瞰し、プロダクトにオーナーシップを持ちプラットフォームのアップデートを起案・推進できるシニアエンジニアの募集です。競合に勝つための業界トレンドやデータをキャッチし、技術設計やアーキテクチャの議論をリードし、複雑な技術課題の解決、チームの技術力の底上げなど、事業成長を支える技術面の中核を担う重要なポジションです。

【具体的な業務】
・高トラフィック環境での技術リード: 毎日30億Impressionを100msec以内で処理する国内最大規模のプラットフォームに対し、LinuxやCPUに深い知識を使用して性能最適化とトラブル対処をリードします。
・技術の最新化、業界の変化についていける体制に向けたリード: 急速に変化するアドテク業界において、競争力強化のため最新動向をキャッチアップし、トレンドに追随できるチームを牽引します。単なる機能開発ではなく、市場機会を素早くキャッチし、検証・実装・リリースを高速で回すことが必須です。
・プロダクト品質向上と継続的改善: 大規模プロダクトは既知の問題だけでなく、潜在的な課題が多く存在します。自らが問題を発見し、改修するオーナーシップが求められます。
・検証・テスト環境の同時構築と品質保証体制の整備: 本番環境での問題を最小化するには、検証・テスト環境が本番環境と同等の規模・複雑性を持つ必要があります。機能開発と並行して、これらの環境を構築・維持する体制作りに貢献します。
・長期のプロダクトをモダンな技術に置き換えながらアップデート: 長年運用されてきたプロダクトに対し、既存の安定性を保ちながら最新技術へ段階的に移行することが重要です。それが実現可能な体制作りに貢献します。

グループ会社（東証プライム市場上場）の一員として、システム開発・ITインフラ・DX支援により顧客の課題解決を牽引しています。同社の役員陣は全員がエンジニア出身。「技術者が現場で力を発揮するだけでなく、顧客や事業に直接向き合い、自らキャリアと仕事をつくっていける会社」を目指しています。現在、長年培ったSES事業の基盤を活かし、受託開発・ITコンサルティング・生成AI支援へと事業領域を急速に拡大する変革期を迎えています。

顧客課題を起点とした「案件のゼロイチ創出」と「商流転換の牽引」を担当します。決まったプロジェクトの管理にとどまらず、顧客との関係構築から課題発掘、企画・提案、受託案件の創出、デリバリーまでを一気通貫でリードをお願いいたします。個別案件の成功だけでなく、既存顧客との関係深耕を通じてより上流へ直接関与できる体制をつくり、受託事業拡大のキーパーソンとしてご活躍いただきます。

事業・案件開発：経営/業務/システム課題のヒアリング、受託・プライム案件の企画・提案・獲得
上流コンサルティング：システム化構想、DXロードマップ策定、生成AIを活用したPoC企画・業務改善推進
プロジェクト統括：要件定義 リリースまでの推進、QCD・リスク管理、各ステークホルダーとの合意形成
組織・基盤づくり：提案 デリバリーの標準プロセス構築、PM・コンサル・エンジニアの育成・組織化
※上記業務のすべてを一人で担っていただくわけではありません。これまでのご経験やスキル、専門性、今後のキャリア志向を踏まえ、担当領域や役割を決定します。

《 想定プロジェクト 》
新規サービス・業務システムの企画・開発 / 基幹システム刷新 / DX戦略・IT戦略の策定支援 / クラウド移行・自動化 / 生成AIを活用した社内ナレッジ活用 など
※実装すべてを自ら行うポジションではありませんが、技術的な実現性や品質を適切にジャッジできる知見が求められます。

このポジションの特徴:
案件を「管理」するのではなく「つくる」：受注後の管理だけでなく、顧客課題の発掘・提案といった最上流のビジネス創出から携われます。
高い裁量と一気通貫のデリバリー：営業・コンサル・PMと細かく分業せず、自ら提案したプロジェクトを最後まで責任を持って推進できます。
事業・組織づくりの手触り感：完成された組織に加わるのではなく、受託事業の進め方やサービス設計、チームを自らの手でつくるフェーズを経験できます。
経営陣との近い距離：経営層・事業責任者とダイレクトに連携し、事業戦略や組織づくりへの意見をスピーディに反映できます。
最新技術（AI）の積極活用：生成AIを情報収集ツールにとどめず、顧客提案や開発、プロジェクト運営の実務に組み込む次世代型のコンサルティングを体現できます。

入社後に期待すること:
まずは、ご経験や専門性を活かせるプロジェクトに入り、顧客提案やプロジェクト推進を担当していただきます。その後は、案件創出からデリバリーまでの一連のプロセスをリードしながら、受託事業のサービス設計、提案の型化、チームづくり、人材育成にも関わっていただくことを期待しています。将来的には、複数のプロジェクトやサービスを統括する事業責任者、デリバリー責任者、コンサルティング部門責任者などへのキャリアも想定しています。

グループ会社のグローバルネットワークによってもたらされる海外案件を中心に、AI／DXプロジェクトを推進するグローバル案件の責任者を募集しています。
海外出張や、将来的に海外駐在の可能性もあるポジションです。

【概要】
グループ会社が展開する多様な業界において、データドリブンなイノベーションを推進するデータサイエンティストを募集しています。本ポジションでは、クライアントと直接対話しながらビジネス課題を特定し、戦略的なソリューションを立案・提案するとともに、機械学習・統計モデルを開発して実用的なインサイトを提供していただきます。また、ソフトウェアエンジニアと連携しながら、モデルの構想段階から本番システム・AI SaaSとしての提供までを推進します。
主に、英語圏のクライアントとの対面でのエンゲージメントが求められ、要件定義からソリューション提供までのライフサイクル全体を管理していただきます。

【主な業務内容】
・クライアントエンゲージメント： 英語圏のクライアントとの対面での折衝をリードし、ビジネス課題を特定・理解する。
・戦略的問題解決： ビジネスニーズを数理的・データドリブンな問題へと落とし込み、テーラーメイドのソリューションを立案・提案する。
・高度な分析： 詳細なデータ分析と予測モデリングを通じてビジネスインサイトを提供する。
・モデル開発： 本番環境向けの機械学習モデルの設計・構築・実装・チューニングを行う。
・事業開発： クライアントデータを分析し、新たな事業機会を特定して戦略的なコンサルティング案件を提案する。

【過去の実績例】
・LNGプラントにおける予知保全モデリング
・Physical AI PoC：倉庫内におけるヒューマノイド型ロボットによる荷物搬送
・ドローン競技会向け自律航行の開発
・珪砂輸送における船舶配船最適化
・大手国内コンビニエンスストアチェーン向けデータ分析
・トレーディング業務のAI駆動自動化
・BESS（電池エネルギー貯蔵システム）の収益最適化およびMLOpsパイプライン開発

【利用フレームワーク・ツール】
・機械学習： PyTorch、LightGBM、Optuna など
・強化学習： Stable Baselines、RLlib など
・ML基盤： Luigi、Kubeflow Pipelines
・最適化： OR-Tools、Gurobi など
・クラウド基盤： Google Cloud Platform（Compute Engine、Cloud Storage、BigQuery、Vertex AI）
・コラボレーション： Slack、GitHub、Confluence

【プロジェクト実績のある国・地域】
アメリカ
カナダ
イギリス
オランダ
香港
フィリピン
インド
インドネシア
オーストラリア
チリ など多数

業務概要:
グループ会社向けのアプリケーション開発における大規模（目安1億円以上）プロジェクトマネジメントを担当いただきます。ご経験とご志向を鑑み、最適な案件にアサインされます。

具体的な業務:
1. 数億〜数十億円規模の大型基幹システムプロジェクトの計画・統括
2. ビジネスパートナーを含めた大規模チームのマネジメントや進捗・課題管理
3. 顧客役員層との要件調整、関係構築
4. 2桁億円規模案件の獲得に向けた提案推進
5. インフラチームと連携したサーバーリプレイス案件等
経験に応じて徐々により大型プロジェクト等へ携わっていただきます。

ポジションの魅力:
1. 管理上の制約が少なく、予算内であればビジネスパートナーの選択やアサイン人数など裁量をもって決定できます。
2. 大規模な環境でのPM経験を積むことが可能です。
3. 同セグメントはプロジェクト管理を徹底しており、炎上案件はほとんどありません。

グループ会社のビジネス基盤や信頼性によりスクラッチ開発案件が増加しています。それに伴い、契約管理や会計システムなどの大規模スクラッチ開発プロジェクトマネジメントを担当いただきます。

●数億〜数十億円規模の大型基幹システムプロジェクトの計画・統括
●パートナーを含めた大規模チームのマネジメントや進捗・課題管理
●顧客役員層との要件調整、関係構築
●2桁億円規模案件の獲得に向けた提案推進
●インフラチームと連携したサーバーリプレイス案件等も担当
経験に応じて徐々により大型プロジェクト等へ携わっていただきます。

【魅力】
◆管理上の制約が少なく、予算内であればBPの選択やアサイン人数など裁量をもって決定できます。
◆大規模な環境でのPM経験を積むことが可能です。
◆プロジェクト管理を徹底しており炎上案件はほとんどありません。

プロジェクトマネジメント経験を活かし、SAPを中心としたERP導入を担当いただきます。ご志向性やスキルに応じてグループ内外の案件から最適な部署・案件にアサインされます。

●具体的な業務
・数億〜数十億円規模の大型基幹システムプロジェクトの計画・統括
・パートナーを含めた大規模チームのマネジメントや進捗・課題管理
・顧客役員層との要件調整、関係構築
・2桁億円規模案件の獲得に向けた提案推進
・インフラチームと連携したサーバーリプレイス案件等も有り
・経験に応じて徐々により大型プロジェクト等へ携わっていただきます。

●ポジションの魅力
・管理上の制約が少なく、予算内であればBPの選択やアサイン人数など裁量をもって決定できます。
・グループ会社などの大規模な環境でのPMを経験をすることが可能です。
・当セグメントはプロジェクト管理を徹底しており炎上案件はほとんどありません。

“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。

当ポジションは、複数プロダクトを横断する共通基盤の構想や推進まで主体的リードいただきます。

具体的な業務内容
1. 各プロダクトのPdMやエンジニアと連携し、共通基盤導入における要件調整や課題解決
2. 複数プロダクトを横断する基盤の要件定義、ロードマップ策定、プロジェクトマネジメント
3. 横断的なセキュリティ対策、コンプライアンス対応の企画・実行

当ポジションの魅力
「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」ことをミッションに掲げ、潜在労働力を喚起し、社会課題の解決を実現していく企業でのポジションです。
マルチプロダクト戦略を実現するための基盤そのものを企画・設計し、事業の根幹に直接関わる重要なポジションです。複数プロダクトの成長を加速させる基盤の構築に主メンバーとして貢献いただけます。
各プロダクトチーム、エンジニア組織、経営層と連携し、組織全体の技術戦略やプロダクト戦略の意思決定に関与できます。
急成長するプロダクト企業の変革期において、影響力を発揮できるポジションです。大きな社会課題に真摯に向き合い続けるためには、これまで以上に戦略的な事業のスケールと、組織・システムが持続可能な状態になることが求められます。そういった、次の飛躍に向けたプロダクト開発に裁量をもってリードできることが、このポジションで働く魅力であると考えています。

得られる経験
1. 圧倒的な事業成長フェーズにおいて、プロダクトを通じた価値拡大を牽引できる経験
2. ダイナミックな組織拡大期において、顧客に向き合い成果を出し続ける組織や文化を一緒に作り上げていく経験
3. マルチプロダクト化の構想・推進を通じた、スケールする組織・システム作りの経験
4. 次世代のインフラを支える共通基盤をつくる意思決定を主導できる経験
5. 急成長するプロダクト企業における、技術戦略とプロダクト戦略の融合を実現する経験

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

募集背景
マルチプロダクト化に向けて、同社は主力サービスを長年支えてきたモノリシックなシステムから、認証をはじめとする共通機能と複数プロダクトで共有すべき情報を切り出し、独立したリソースサーバー群へと再構成していくフェーズに入りました。
この領域では、既存システムの制約と今後のプロダクトロードマップの双方を見据えたデータ構造の再設計、分解点の見極めと設計方針の定義、要求仕様への落とし込み、そして複数チーム・ステークホルダーとの合意形成まで、極めて広範かつ難度の高い意思決定が連続します。まさに「正解のない問い」に技術で答えを出していく、アーキテクトとしての真価が問われる領域です。一方で、これら上流工程の設計・推進は現状ごく一部のメンバーに集中しており、ロードマップを着実に前進させるうえでの制約にもなっています。そこで今回、自らの意思でアーキテクチャの絵を描き、組織を横断してその実現を主導できるリードエンジニアを新たに迎えたいと考えています。

業務内容
サマリー
共通基盤（認証基盤を含む）における中長期のアーキテクチャ設計を担い、上流工程を一貫して主導いただきます。既存システムの状況と今後のプロダクトロードマップを踏まえたデータ設計・リソースサーバー分解の方針策定から、要求仕様の整理、各チームへの分解・進行管理、ステークホルダーとの調整までがスコープです。
特定の実装タスクに閉じず、「何を・どの順序で・どう分解して実現するか」という技術的な意思決定そのものをリードしていただきます。

具体的な業務内容
1. 既存システム（モノリス）から共通基盤・認証基盤を切り出すためのデータ構造の再設計
2. マルチプロダクトを前提としたリソースサーバーの分解設計、および要求仕様の策定
3. 設計をもとにした各チームへのタスク分解・進行管理、上流工程の主導
4. 法務・セキュリティ・コンプライアンスを含む各ステークホルダーとの調整、および設計判断に関する説明責任の遂行
5. 組織・要件に応じた技術選定、設計判断に関する意思決定およびドキュメンテーション
6. AIを積極的に活用し、少人数で大規模基盤を前に進める開発スタイルの推進

当ポジションの魅力
1. 国内最大級のスキマバイトサービスのマルチプロダクト化という、事業のターニングポイントで要となる基盤構築を、ゼロから設計しリードできる
2. データ設計から要求仕様、進行管理、ステークホルダー調整まで、上流工程をフルスコープで担える希少なポジション
3. CTO直下の横断ポジションとして、経営・プロダクト・各エンジニアリングチームと連携しながら、自らの意思で技術的方向性を決定できる裁量
4. 高難度かつ大規模な意思決定を、これまで培った専門性と引き出しを最大限に活かして推進できる環境

【業務内容】
●暗号資産ウォレットの管理に使用するサービスの開発および保守(サイバー脅威に対するセキュリティプロトコルやベストプラクティスの実装を含む)
●新しいブロックチェーン技術の既存システムへの統合
●チームの成果物の有効性・整合性・正確性を担保する品質テストの作成
●ブロックチェーン関連の最新動向および今後のプロトコルアップデートのキャッチアップ
●新規開発・提案に関するドキュメントの作成

変更の範囲:全ての業務への配置転換あり

プロジェクト全体のスケジュール策定、進捗管理
プロジェクト予算、コストの管理および見積内容の確認
プロジェクトリスクの抽出、分析、対策立案
設計者、施工会社、行政機関、社内外関係者との調整／折衝
設計会社、施工会社等の選定支援および発注業務のサポート
各種許認可、行政手続き、契約関連業務の進捗管理
定例会議の運営、議事録作成、プロジェクト状況のレポーティングおよび経営層への報告資料作成

大手企業のソフトウェア開発組織に対して、生成AI・LLM・AIエージェントを活用した開発プロセス変革ソリューションの企画・提案・導入・定着をリードしていただきます。
具体的には、以下の業務を想定しています。
* 顧客の開発プロセス、システム構成、開発体制、品質管理、ナレッジ管理の現状把握
* 要件定義、設計、実装、テスト、レビュー、保守運用におけるAI活用ユースケースの設計
* 生成AI、RAG、AIエージェント、開発ツール、CI/CD、Git、チケット管理ツールなどを組み合わせたソリューション企画
* PoCテーマの選定、効果指標設計、検証計画、顧客折衝、プロジェクト推進
* AIエンジニア・ソフトウェアエンジニアとの連携によるプロトタイプ開発・本番導入支援
* 生成AI活用におけるセキュリティ、品質、監査、運用、利用ルールの設計
* 成功事例の横展開、ソリューションの型化・パッケージ化、新規事業化

プロジェクト例:
* 生成AIを活用した要件定義・設計レビュー支援ソリューションの企画・導入
* 大手企業の社内開発ナレッジ、設計書、チケット、コードを活用したRAG型開発支援基盤の構築
* コードレビュー、テストケース作成、テストコード生成を支援するAIエージェントの導入
* レガシーシステムの仕様理解、影響調査、移行計画を支援するAIソリューションの企画
* 開発組織における生成AI活用ルール、品質評価、セキュリティ、ガバナンス設計
* 金融・通信・小売・製造など、大手企業の開発生産性向上に向けたAI活用PoCおよび本番導入

ポジションの魅力:
* SIerで培った要件定義、設計、開発、テスト、品質管理、PM/PL経験を、AI時代の開発プロセス変革に活かせる
* AI/機械学習の専門家と協働しながら、開発現場に本当に使われるAIソリューションを作る経験が積める
* 単なるPoCではなく、顧客の開発標準、既存システム、セキュリティ、運用体制まで踏み込んだ実装・定着に関われる
* 生成AI・AIエージェント・RAG・DevOps・開発者体験改善など、今後ニーズが拡大する領域の専門性を身につけられる
* 将来的に、AIソリューションアーキテクト、AI駆動開発コンサルタント、プロダクトマネージャー、事業開発責任者など多様なキャリアに展開できる

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

●概要
Google Cloudを基盤とした主力SaaSの開発プロジェクトを技術面から統括。生成AI・クラウドネイティブ技術を活用し、ビジネス価値とQCDを両立するアジャイル開発体制を構築・推進します。
●詳細
【具体的には】※現状は導入時にカスタマイズ開発を前提としています
1. 生成AI・クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の技術統括
2. アジャイル開発プロセスの実装・推進
3. ビジネス要件をアプリケーションへ具体化し提案・合意形成
4. CI/CDを含むモダンな開発プロセスの実装
5. 開発チーム（5-10名規模）のマネジメント
6. 顧客ニーズを確認しながら先端技術を活用する開発体制の構築

【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
・Google Cloud Platformでの最新AI技術開発経験を積める
・Gemini等の生成AI技術を活用したRAG・Bot系開発に携われる

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

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

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

【具体的な業務】
本ポジションはForward Deployed Engineer（FDE）として、顧客の現場に深く入り込み、当社AIプロダクトを活用した業務変革をリードする役割を担います。
顧客の業務フローやデータフローを理解した上で、AI エージェントの導入設計から実装・定着までワンストップで推進します。

具体的には以下の業務を担当します。
●顧客の業務理解とソリューション設計
・顧客の営業プロセス・データフローをヒアリングし、課題を構造化する
・当社AIプロダクト導入後の業務フローを設計し、成功指標（KPI）を定義する
・AI エージェントが業務フローのどこに介入すべきかを見極め、最適な活用シナリオを提案する
●AI エージェントの導入設計と活用シナリオの構築
・プロダクトの標準機能で顧客課題をどこまで解決できるかを見極め、最適な活用シナリオを設計する
・当社が持つ接点データ・企業データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせ、AI エージェントが最大限の価値を発揮する導入パターンを構築する
・導入パターンの型化を推進し、再現性のある成功モデルをつくる
・必要に応じてデータモデリング（BigQuery）やダッシュボード構築（Looker）を組み合わせた分析環境を整備する
●プロダクトの定着支援と顧客フィードバックの還元
・導入後の利用状況をモニタリングし、活用度を高めるための改善を提案・実行する
・顧客の課題やフィードバックを収集し、プロダクトチームに還元する
・顧客から得た知見を型化し、CS（カスタマーサクセス）が自律的に支援できるドキュメント・プロセスを整備する
●社内のプロジェクト推進
・エンジニア・デザイナー・PdM など関係者との円滑な情報共有を促進する
・データ基盤を開発するエンジニアと連携し、顧客要件を実現するための技術的課題を解決する
・顧客の課題やフィードバックを基に、当社AIプロダクトとして追加すべき機能要件を定義し、ロードマップに反映させる

【本ポジションの魅力】
顧客と直接対話しながら、AIとデータの力でビジネス価値を創出する役割です。顧客の課題発見から、AI エージェントの導入設計、実際にインパクトをもたらすプロダクトの定着までワンストップで携わることができます。
プロダクトが立ち上げフェーズにあるため、ご自身の働きによりプロダクト自体を成長させていくことができます。
当社は「ビジネスインフラになる」というビジョンを掲げており、当社AIプロダクトはマルチプロダクトのハブとなります。当社が持つ多様なサービスのデータを横断的に活用でき、インパクトの大きなプロジェクトをリードできます。

開発環境、使用するツールなど
開発言語：Python、SQL
データベース・DWH：BigQuery
ETL/ELT：Cloud Composer、Cloud Workflows、dbt
BIツール：Looker
インフラ：Google Cloud、AWS
構成管理：Terraform
バージョン管理、コラボレーションツール：GitHub、Slack、Notionなど

業務概要:
同社は、約30の国と地域に統合されたネットワークを持つグローバルな金融サービスグループです。市場を東西に繋ぎ、ウェルスマネジメント、アセットマネジメント、ホールセール（グローバルマーケッツおよび投資銀行業務）の3つの事業部門を通じて、個人、機関投資家、法人、政府のニーズに応えています。1925年に設立された同社は、規律ある起業家精神の伝統に基づいて構築されており、創造的なソリューションと熟考されたソートリーダーシップで顧客にサービスを提供しています。

Chief Transformation Office (CTO)内のInternational Change部門は、同社のホールセールビジネスおよびコーポレートファンクション全体で戦略的変革を推進しています。同部門は、プロジェクト実行と投資ガバナンスの卓越性、ビジネス、テクノロジー、コーポレートステークホルダーとの深い連携、国際部門と日本部門間のシームレスな協業を通じて、同社の未来を形作る全社的なイニシアチブを提供します。深いドメイン専門知識、強力な実行能力、実践的な変革経験を組み合わせ、戦略的ビジョンを測定可能な成果に変換します。規律ある投資管理、ガバナンス、変革リーダーシップを通じて、同社の変革アジェンダを加速し、企業全体で持続可能な価値を創造します。

このポジションは、同社のグローバル財務機能全体で戦略的変革アジェンダを推進する責任を負います。財務変革ポートフォリオを担当し、財務部門が後援する投資の効果的なデリバリー、組織能力の強化、財務オペレーティングモデルの近代化、測定可能なビジネス成果の推進を確実にします。グローバルな財務部門のシニアリーダーシップと密接に連携し、戦略的優先事項を実行可能なロードマップと具体的な結果に変換します。変革戦略責任者と協力し、財務機能の将来の方向性を形成し、変革投資が長期的なビジネス目標、規制要件、業務効率目標、および新たなテクノロジー機会と整合していることを確実にします。

並行して、この役割は東京を拠点とする最もシニアなInternational Changeリーダーとして機能し、International Change責任者の主要な代表を務め、日本と国際部門の変革アジェンダ間の連携を強化します。このエグゼクティブディレクターレベルの役割は、International Change部門内でグローバル財務変革機能をリードします。戦略と実行の交差点で機能し、財務マネジメント、テクノロジー、コーポレートファンクション、およびChief Transformation Office全体と連携して、財務組織全体に変革的な変化を推進します。候補者は、財務変革投資のポートフォリオ管理、ミッションクリティカルなプログラムの監督、ビジネスケース開発と利益実現の推進、財務部門が後援するイニシアチブの堅牢なガバナンスの確保を担当します。

具体的な業務:
グローバル財務変革機能をリードすることに加え、この役割はInternational Change部門内の東京を拠点とする主要なリーダーシップポジションとして、以下の責任を負います。
* 日本におけるInternational Change責任者のシニア代表を務める
* 財務、テクノロジー、コーポレートファンクション、およびエグゼクティブマネジメント全体のシニアステークホルダーとの信頼関係を構築・維持する
* 日本と国際部門の変革優先事項間の整合性を強化する
* 東京を拠点とするリソースおよびデリバリーチームの管理において、他のInternational Change機能責任者をサポートする
* CTO本社組織の主要なエンゲージメントポイントとして機能する
* 国内および国際的な変革イニシアチブ全体で活動を調整する
* 地域間のデリバリー課題およびステークホルダーの問題解決を支援する
* ベストプラクティス、一貫したガバナンス基準、および地域間の強力な協業を促進する
* 東京を拠点とするInternational Change部門の人材育成とリーダーシップ能力をサポートする
* 日本におけるInternational Changeのアンバサダーとして機能する

●財務変革リーダーシップ
* ミッションクリティカルな財務変革イニシアチブおよびビジネス/全社的なイニシアチブの財務コンポーネントのグローバルなデリバリーをリードする
* ビジネス戦略に沿った複数年の財務変革ロードマップを定義し実行する
* 戦略的目標を実行可能なプログラムと測定可能なビジネス成果に変換する
* 変革優先事項、組織の有効性、オペレーティングモデルの進化、戦略的投資決定に関して、財務リーダーシップの信頼できるアドバイザーとして機能する
* 財務組織全体の効率性、生産性、簡素化を推進する
* 財務ドメインの専門知識と変革リーダーシップを組み合わせることで、財務機能の長期的な方向性に影響を与える

●ポートフォリオ管理とガバナンス
* 投資およびイニシアチブのグローバル財務変革ポートフォリオを管理および最適化する
* 財務投資支出委員会の議長を務め、効果的な投資ガバナンスを確保する
* ビジネスケース開発、投資優先順位付け、および利益実現を推進する
* 財務変革投資が測定可能なビジネス、運用、財務、および規制上の成果をもたらすことを確実にする
* デリバリーパフォーマンスと価値創造を測定するKPIおよびOKRを定義および維持する
* 関連する投資ガバナンスフォーラムおよび基準をサポートする

●戦略と変革のパートナーシップ
* 変革戦略責任者と密接に連携し、財務戦略の優先事項を一貫した変革ロードマップに変換する
* 将来のオペレーティングモデル、組織能力、および戦略的投資優先事項の定義において財務リーダーシップをサポートする
* 変革優先事項および新たな機会に関する戦略的思考に挑戦し、影響を与える
* プロセスの近代化、オペレーティングモデルの簡素化、組織の有効性向上機会を特定する
* 財務イニシアチブ、ビジネス戦略、および規制要件間の強力な整合性を確保する

●テクノロジー、データ、AI
* 財務全体でのAI、自動化、データ、および高度な分析能力の採用を推進する
* テクノロジーを活用して、生産性、効率性、洞察生成、および意思決定を向上させる
* データ駆動型管理アプローチとパフォーマンス測定を促進する
* 財務プロセス、システム、およびオペレーティングモデルの近代化をサポートする
* 適切なガバナンスとコントロールを維持しながらイノベーションを推進する

業務概要:
日本の巨大産業を、AI Agent で作り変える。金融をはじめとする日本の巨大産業の現場に深く入り込み、業務そのものを AI Agent で構築し直す まだ世にない解をゼロから作るのが同社のForward Deployed Engineer（FDE）です。「提案して終わり」のコンサルでも、「実装して終わり」の受託でもない。課題を定義し、作り、動かし、顧客にとっての成果を出す その全部に責任を持ちます。（Palantir・OpenAI が切り拓いた Forward Deployed Engineer という職種を、後追いではなく、日本の産業変革のために独自に実践します。）

FDEは、顧客に深く入り込み、顧客先の業務を AI Agent で構築できるように分解し、同社の Agent Platform を土台に解をゼロから構築する役割です。いわゆる客先常駐のクライアントワークとは本質的に異なります。

この職種の出自は、Palantir・OpenAI など世界トップクラスの AI 企業が確立した Forward Deployed Engineer モデルにあります。同社はこれを、日本の巨大産業の Agent 化という独自の文脈で実践します。

FDEは、プロダクトという完成された武器を持たない領域で、課題そのものの発見から同社の Agent Platform を土台にした AI Agent の実装・定着までを担います。

ミッション（優先度順）
1. クライアント事業変革の技術的な主体となる
クライアント（主に金融・規制産業の大手企業）の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。
2. AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する
プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証（PoC）で終わらせない。
3. クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する
単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。
4. FDEとしての知見を組織に還元する
クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。

具体的な業務:
［顧客業務のAI Agent化・Platform構築］
- 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計
- 同社の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用
- LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計（PoC ではなく本番実装）
- 予測・最適化モデル（需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等）の設計・社会実装
- 運用定着KPIの設定とモニタリング（活用率・業務インパクトの数値化）

［顧客への伴走・定着］
- 課題定義・要件定義・提案（技術担当者 経営層まで幅広いオーディエンスへの説明）
- 定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理
- 顧客担当者（非エンジニア含む）へのハンズオン・研修設計
- 障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり

［セキュリティ・コンプライアンス対応］
- 金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件（ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等）への対応
- クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠

活用する技術スタック（例）
- AIエージェント：OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装
- 言語：Python / TypeScript が中心（実装言語は案件により異なります）
- クラウド：AWS 等（クラウド種別は顧客環境により異なります）
- Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用
- LLM / RAG を活用した本番システム開発（PoC ではなく本番実装）

※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。

チーム構成
FDEは、案件ごとに4 5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

ポジション・部門の魅力:
同社には「プロダクトエンジニア」「FDE」「Agentic Enabling Engineer」という3つのエンジニアの在り方があり、それぞれに異なるチャレンジがあります。プロダクトエンジニアには、同社プロダクトを磨き込み、多くの顧客に長く価値を届ける面白さがあります。FDEには、まだ解の存在しない領域に飛び込み、ゼロから設計して事業インパクトを生み出す面白さがあります。Agentic Enabling Engineer には、AI Agent の信頼性・品質・開発基盤（Agentic SRE／Agentic QA／Agentic Platform Engineering）を設計し、組織全体の""AI Agent を作り・動かす力""そのものを底上げする面白さがあります。本人の志向や成長に応じて、これらの挑戦機会にアクセスできることが、同社のエンジニアキャリアの大きな魅力です。

キャリアパス:
同社のエンジニア像は、技術領域別の分業（フロントエンド／バックエンド／SRE／QA等）から、技術領域を超えて「フルサイクル（要件定義から運用まで一気通貫）＋AI Agentのマネジメント」へと変化している過渡期にあります。

同社は入社時の職種・専門性を""入口""として尊重しつつ、育成・リスキリングを積極支援します（書籍・カンファレンス・社内勉強会・ローテーション等）。

短期的な成長の方向性： FDEとして、まだ解のない領域でのゼロイチ設計を繰り返し経験し、日本のAI社会実装における確かな実績を積みます。

中長期的な成長の方向性： 技術領域を横断するフルサイクル能力と、AI Agent群を設計・運用するマネジメント能力を獲得していきます。本人の志向に応じてリード職・マネジメント・新規プロダクト立ち上げ等への道が開かれています。顧客企業の現場に深く入り、他社環境で事業変革を主導する専門性を深める方向性も広がっています。