【募集背景】
正社員・業務委託合わせて20名程度の少数精鋭で、APIトラフィック565倍・GMV35倍・DAU81倍という急成長を支えてきました。
1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリースという高頻度な開発サイクルを、小さなチームで回し続けています。
グロースの角度をさらに上げ、より多くのお客様に価値を届けていくために、仕組みと体験の大幅なアップデートを続けている真っ只中です。
EC基盤の拡張・コンポーネント設計・Platform Engineering強化といった中長期の技術投資を進めながら、同時に走らせたい施策の数も増えています。
この状況を打開するために、組織を段階的にスケールさせていくフェーズを迎えています。

加えて、AI Native開発への移行が本格化しています。1人あたりのデイリーPR数は2025年1月から2026年2月の約1年間で1.1本から4.6本へ4倍超に増加。
全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、「AIを使う」ではなく「AIで開発プロセスを再設計する」ことを実践し続けているチームです。
事業とプロダクトへの熱量を持ちながら、AIと共に生産性の常識を塗り替えるバックエンドエンジニアを募集しております。


【業務内容】

Go/Google Cloud(Cloud Run,Cloud Spanner, etc)を用いた、発見型ソーシャルECアプリのサーバーサイド開発全般をお任せいたします。
1チーム4〜7名の職能混合チーム（PM、デザイナー、エンジニア、QAなど）の一員として、要件定義・設計・実装・リリース・運用まで一気通貫で担っていただきます。

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

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

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


【開発環境】
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）

【所属部署と職種】
viviONのブランド・コミュニケーション部のミッションは、「ユーザーとクリエイターが楽しみながら、幸せに生きていける社会にする」というパーパス達成のために、当社が提供する多角的なサービスの価値を定義し、正しく届け、社会全体へ広げていくことです。
受け身にならず、各事業部の戦略パートナーとして企画初期から入り込み、並走していくことを目指しています。

『ブランドチーム』 は、DLsite、viviON GAMES、ASMR、VTuberなど多角的な二次元コンテンツ事業群を横断し、「当社とは何者か」という価値を定義しながら、ブランド施策の企画・実行や当社ブランドの立ち上げ・浸透を牽引していくポジションです。事業部・PdM・PR・制作チームなどの架け橋となり、ブランド観点で目的・ターゲット・メッセージを整理す『』る独自のフレームワークといった「型」を活用しながら、ブランド観点での目的・ターゲット・メッセージの整理から制作物への接続、効果検証までを自走して担っていただきます。

【採用背景】
当社は事業拡大と組織の急増に伴い、全社ブランドの本格的な立ち上げや、インナーブランディング、新規事業のブランディングなど、ブランド領域における重要案件が急増しています。 現在、ブランドチームは立ち上げ期にあり、型やフレームワークを組織に根付かせ、チームとして回せる体制を強化するための増員が急務となっています。事業部からのブランド相談や各種施策を円滑に回すための推進力を高め、フレームワークや運用の「型」を社内に根付かせることで、全社の成長スピードをさらに加速させるための増員募集です。

【業務内容】
・ブランド施策の企画・実行サポート（インナーブランディング、社内浸透施策、ガイドライン運用など）
・ブランド観点で目的・ターゲット・メッセージを整理する独自のフレームワークなど、ブランディングの「型」の運用および改善・整備
・事業部からのブランド相談対応、および目的・ターゲット・メッセージの整理
・コミュニケーションデザイン（Web、グラフィック、映像）やPRなどクリエイティブ領域への接続・ディレクション
・ブランドKPI（指名検索数、社内ブランド理解度など）の計測およびレポーティング
・関係部署との調整、ドキュメンテーション（議事録・提案資料の作成など）

【このポジションの魅力】
・立ち上げ期から全社ブランドをつくれる環境 ：DLsiteやVTuberなど多彩な事業群を横断し、価値の定義から社内外への発信まで一貫して関わることができます。会社全体のブランドを立ち上げ期から作っていくことに携われるのは今だけの貴重なフェーズです。
・事業の根幹に深く関わる手応え ：制作物を単に作るだけでなく、事業の企画初期から戦略パートナーとして参画できます。クリエイターとユーザーの「好き」を支えるプラットフォームとしての価値を定義し、社会へ広げていくダイナミズムを実感できます。
・自走と挑戦が歓迎されるカルチャー ：用意された業務をこなすだけでなく、自ら機会を見つけて施策を仕掛けられる自由度があります。部全体でAIツールの積極活用を推進するなど、新しい手法を取り入れながら効率的に業務を進めることができます。

【サービスについて】
Eightは価値ある出会いをつなぐ、ビジネスのための名刺アプリです。
名刺管理だけでなく、スマートフォンで誰にでも簡単にデジタル名刺を渡すことができます。
Eightで交換したデジタル名刺は、昇進・異動・転職などの情報が自動で更新されるので、相手の近況をスマートに把握できます。

【組織のミッション】
Event Business部のPurpose（存在目的）は、「イベント×テクノロジーで、唯一無二の出会いの場を創り出し、世界中の人と企業に「ビジネスの起点」を提供し続ける」です。仲間と共に大規模イベントをゼロから創り上げる、ユニークな仕事です。

【具体的な業務】
400万人を超えるユーザーが利用する「Eight」を運営する事業部で、企業や人を結ぶ「BtoB領域のイベント事業」を手がけます。
その中で本ポジションは、主催するビジネスイベントの事務局業務を担当します。
Eight事業部が手掛けるイベント事業は、競合他社が主催するイベントと異なり、AIやEight独自のレコメンドエンジンなどの最新テクノロジーを使って唯一無二の出会いの場を創り出し、世界中の人と企業に「ビジネスの起点」を提供し続け、急成長を遂げています。出展企業一社一社に寄り添いながら、テクノロジーを活用した出展準備の提案を行うなど、イベントの成功を通して高い価値を提供します。

▼具体的な業務内容
（1）出展社の展示会の準備サポート
出展効果を最大化するため、伴走型のサポートを提供します。先を読んだ提案と丁寧なコミュニケーションで、出展社の期待を超える成果を実現します。
・出展準備サポートと実践的なアドバイスを提供（コミュニケーション戦略の立案と実行、各種提出物の依頼、協力会社のディレクション）
・タイムリーな情報発信とフォロー（案内メールの作成・配信）
・出展社マニュアルの作成（協力会社と連携）とナレッジの整備
・出展社説明会・セミナーの企画・開催（営業・運営担当・協力会社との連携）
（2）出展社情報の回収・管理
・出展社管理システムの設計・改善・フォーム作成
・効率的で正確な出展社情報の管理（スプレッドシート・Notion）
（3）会期中～会期後の対応と次回に向けた改善
・出展社の課題を臨機応変にスピード感を持って解決
・イベントレポート、出展社アンケートを営業と連携して作成し出展社に配信
・次回に向けた改善提案と実行

【募集背景】
事業拡大に伴う人員体制強化、組織強化のため

【本ポジションの魅力】
▼やりがい
イベントの成功に欠かせない役割を担えるのがこのポジションの魅力です。
・テクノロジーを駆使し「出会い」に特化した当社ならではのビジネスイベントで、BtoB領域のイベント市場に新しい価値を作る醍醐味を実感できます。
・主催会社として新たなイベントをゼロから企画し、立ち上げに携わる可能性もあります。
・イベント開催時に多くの方からの反響を感じられ、Win-Win-Win（参加者-顧客-主催者）を感じられる稀有なビジネスモデルです。
・1回のイベントで100社以上の出展社と深く関われる機会があり、関係性を構築できます。
・経験豊富な仲間のサポートを受けながら、イベントビジネスの専門性を高められます。

【組織構成】
所属予定の部門は約100名超のメンバーが在籍し、イベントごとに四つのグループで構成されています。
将来的には10グループ体制へと成長させることを目指しています。

【開発環境、使用するツールなど】
コラボレーションツール：Slack、Notion

【働き方（出社・リモートについて）】
週3日以上出社

【記載内容に関する注意事項】
本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

【所属部署と職種】
viviONのブランド・コミュニケーション部 WEBグループは、「ユーザーとクリエイターが、楽しみながら生きていける社会にする」というパーパス達成のために、viviONと作品・クリエイターの価値をWeb上の体験に翻訳し、ユーザーや社会へ届けて広げるチームです。自社サービスの作品LP、キャンペーンLP、企画系LPから公式サイトまで、企画・デザイン・コーディングを内製で対応しています。単に依頼を受けてつくるオペレーターにとどまらず、事業成果とブランド体験に貢献する提案型デザイナーチームへの転換を進めています。

『WEBデザイナー（リーダー候補）』 は、Webデザイン領域の品質管理やチームマネジメントを担い、提案型組織への変革を牽引するポジションです。作品LPやキャンペーンLP、公式サイトなどのデザインレビュー、制作プロセスの標準化・型化、AI活用による業務効率化を推進していただきます。また、メンバーの育成やディレクション支援を通じて頼られるパートナー関係を築き、次期マネージャー候補として組織設計や採用にも関わることが期待されます。

【採用背景】
当社は事業拡大に伴い、Web制作におけるリソース確保にとどまらず、チーム全体を牽引するリーダー層の強化を最優先課題として掲げています。
現在、Web LP領域の責任や負荷が特定リーダーに集中しているため、体制の再設計を進めています。企画から携わっていくためのプロセスの構築、品質基準の設定、開発環境のモダナイズなどを進め、チームの運営体制を強固にする必要があります。職能と事業軸が交差する組織において、品質管理と育成を主導し、組織全体の成長を支えていただくリーダーを募集します。

【業務内容】
・LPやWebサイト、バナー等のデザインレビューおよび品質管理
・企画の型づくり、制作フローの標準化、AI駆動開発等の業務効率化推進
・メンバーのマネジメント、育成、OJT設計および1on1の実施
・他部署や事業部との連携、依頼の要件整理および提案
・外注・パートナー企業のディレクションおよび品質チェック体制の整備

【このポジションの魅力】
・大規模サービスや二次元コンテンツに上流から関与： 自社サービスや人気コンテンツの魅力を届ける制作において、企画や上流工程から直接携わることができます。
・組織や仕組みづくりの中心を担う面白さ： 体制移行の真っ最中であるため、ルールや型の構築、AI活用の推進など、リーダーとして組織づくりを主導できます。
・ダイレクトな成果実感： ブランド、PR、事業部など多岐にわたるチームと連携し、ユーザーやクリエイターへ届ける体験づくりを通じて成果を実感できます。

【募集背景】
タイミーのエンジニアリング組織は今後の事業基盤を作るための開発組織の拡大期を迎えています。

そこで、エンジニアリング組織の拡大と生産性の向上を両立の実現を目指して、エンジニアリング組織をリードいただくリードエンジニア／エンジニアリングマネージャー候補を募集しています。

選考を通じて、これまでのご経験・今後のキャリアのご希望／志向を伺いながら、リードエンジニアとしてのミッション（技術リード／技術課題解決の推進）や、エンジニアリングマネージャーとしてのミッション、または組み合わせを含めて、ポジションのご提案をさせていただきます。

【業務内容】
事業の急拡大期を迎えているタイミーの事業戦略や組織のスケールに伴う、エンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上を目指していただきます。

エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO／VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決をリードしていただく役割です。

組織横断的に動きつつ、担当する機能領域をリードいただくことを期待しております。

▼業務例
・Ruby on Railsを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース
・チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行
・担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応
・各種スクラムイベントへの参加

【開発環境（配属先により一部異なります）】
▼Backend
・開発言語：Ruby 3.4系
・アーキテクチャ：Ruby on Rails 8.0系、RSpec

▼Frontend
・開発言語：TypeScript
・アーキテクチャ：Next.js CSR（SPA）、React Hooks、SWR

▼Mobile（iOS）
開発言語：Swift

▼Mobile（Android）
開発言語：Kotlin

▼Infrastructure
・AWS：ECS Fargate、Aurora、RDS、S3、ElastiCache、CloudFront、etc…
　- Elasticsearch（AWS Marketplace）
・Google Cloud（一部サービス）
・IaC：Terraform
・ログ：Datadog LogsとS3に集約

▼その他
・AIエージェント・LLMツール
　- 開発支援：GitHub Copilot Coding Agent、Devin、Cursor、Claude Code
　- 開発基盤・運用：Vertex AI、LiteLLM、MLflow、Datadog LLM Observability
　- その他：Gemini、NotebookLM、NotionAI
・コード管理：GitHub
・コミュニケーションツール：Slack、Notion

【開発組織の特徴】
タイミーの開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。 エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。

▼既存事業領域
タイミーの圧倒的なシェアと収益基盤を支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。 現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。私たちは、クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。 今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。

▼新規事業領域
スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業（タイミーキャリアプラス）や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、タイミーが持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。

▼プラットフォーム領域
タイミーが「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。

私たちは現在、既存の「タイミー」に加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。

単なるシステムの共通化（ID管理・決済・本人確認など）に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「タイミーではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」――そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

【当ポジションの魅力】
タイミーは「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」ことをミッションに掲げ、潜在労働力を喚起し、ひいては社会課題の解決を実現していきます。

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だった事業のスケールと、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、次の飛躍に向けたシステム・プロセス・組織づくりを裁量をもってリードできることがタイミーで働く魅力であると考えています。

組織エンジニアリングの観点としては、"持続可能な状態"を目指しているため会社・事業のスケールに対して組織・技術的負債をいかに肥大化させないかというところに意志があることは難しさでもあり魅力でもあると考えています。

※フルリモート勤務可

【変更の有無（業務内容）】
変更の可能性なし

【現状の課題】
2024年に新規事業としてリリースしたStockmark A Technology（SAT）は、製造業を中心としたエンタープライズ企業における生成AI活用を支援するAIプロダクトとして、導入企業・利用規模ともに拡大しています。

一方で、事業成長に伴い、エンタープライズ企業が求める高いセキュリティ要件や多様な利用環境に対応しながら、安定的にサービスを提供するためのインフラ基盤強化が重要な課題となっています。

現在、以下のような技術課題に取り組んでいます。

・エンタープライズ企業のセキュリティポリシーや運用要件に対応したインフラ設計・提供体制の強化
・複数クラウド環境やオンプレミス環境を含む多様な提供形態を見据えたサービスアーキテクチャの設計・改善
・サービス規模拡大に伴う可用性・性能・運用効率を高めるためのインフラ基盤づくり
・開発チームがより高速にプロダクト改善を進められるための開発環境・運用プロセスの改善

これらの課題に向き合い、生成AI時代の企業向けプロダクトを支えるインフラ基盤を共に作っていただけるインフラエンジニアを募集しています。

【業務内容】
生成AIプロダクトを支えるインフラエンジニアとして、以下の業務を担当いただきます。

【具体的な業務内容】
▼AI導入プロジェクトにおけるインフラ設計・構築
・エンタープライズ企業向けAI導入プロジェクトにおけるインフラ設計・構築
・AWSを中心としたクラウド環境の設計・運用
・Terraform等を用いたInfrastructure as Codeの推進
・プロジェクト初期における技術的な打ち合わせや要件整理への参加
・開発チームと連携した環境構築・改善

▼自社AIプロダクトのインフラ改善・運用
・クラウドインフラの設計・構築・運用
・システムの可用性・性能・セキュリティ向上に向けた改善
・CI／CD環境の改善・自動化
・監視・ログ基盤など可観測性向上への取り組み
・障害対応や原因分析、再発防止に向けた改善活動
・開発チームと協働した開発体験・生産性向上
※事業状況やプロジェクトフェーズに応じて、AI導入プロジェクトと自社プロダクト双方の領域に柔軟に関わっていただきます。

【チーム構成】
▼PaaS Unit
・事業責任者（CEO）1名
・開発責任者 1名
・プロダクトエンジニア 7名
・RAGバックエンドエンジニア 5名
・機械学習エンジニア 3名
・プロダクトマネージャー 1名
・リサーチャー 1名
・CS 1名
・Biz 3名
・新規事業企画 5名

【開発環境】
・使用言語／フレームワーク
　- TypeScript、Vue.js、Node.js、Python
・コンテナ
　- Docker
・IaC
　- Terraform
・クラウド
　- AWS、Azure

【ポジションの魅力】
▼生成AI時代のプロダクト基盤づくりに携われる
LLM・RAG・AIエージェントなど、急速に進化するAI技術を活用したプロダクトのインフラ基盤づくりに携われます。

▼幅広いインフラ領域に挑戦できる
AI導入プロジェクトの環境構築から、自社プロダクトの継続的な改善まで、クラウドインフラに関する幅広い経験を積むことができます。

▼技術的な改善活動に主体的に取り組める
安定運用だけではなく、自動化・効率化・アーキテクチャ改善など、より良いプロダクト基盤をつくるための取り組みを主体的に推進できます。

【勤務体系】
リモートワークと合わせて、時間や場所に縛られない柔軟な働き方が可能です。
勤務時間の調整や中抜けなどで、子育てや介護との両立もしやすい環境です。

【勤務地】
▼就業場所
※フルリモートワーク可

▼リモートワークについて
基本的にはフルリモート体制

仙台・京都・大阪などからフルリモートで働いている人、ワーケーションを楽しみながら働いている人、母国に数週間帰国して働いている外国籍社員、また出社メインの人など多様な働き方を実現しています

【勤務地（変更の範囲）】
変更の範囲なし

【募集概要】
本ポジションでは、鉄道や観光といった社会的インフラを支えるクライアント（マーケティング担当者から部門長・幹部クラスまで）の課題整理から案件化、プロジェクトのデリバリー管理、さらには経営・現場の意思決定に繋げる提案までを幅広く牽引していただきます。
自らハンズオンでデータ分析を行う必要はありません。プロジェクトマネジメントと事業企画の視点を持ち、分析結果をビジネス言語に翻訳して価値へと還元できる方を求めています。

【募集背景】
案件の拡大およびプロジェクトの多様化に伴い、データアナリティクス領域全体を統括し、さらなる価値提供を目指すための体制強化募集です。
現在、鉄道事業の収益分析や需要予測、運行計画検討など、経営の根幹に関わる高度な分析プロジェクトが多数進行しています。これらを推進するだけでなく、ITチームの立ち上げや状態基準保全（CBM）、サービスシステムの統一化など、チーム横断的な新規領域へのコンサルティング・マネジメントまでを幅広く主導していただけるリーダーを求めています。

【具体的な業務内容】
データ分析プロジェクトのマネジメントおよび複数サブプロジェクトの統括を行っていただきます。

▼マーケティングアナリティクス・インテリジェンス業務
鉄道事業に関するデータを多角的に分析し、経営・事業の意思決定を支援します。

・鉄道事業の新幹線の運輸収入収益分析、需要予測、運行計画など運賃改定に向けたシミュレーションや施策検討の推進
・マーケティング本部等の管理者クラスと連携した、経営層向けレポートおよび施策提言の作成

▼チーム横断プロジェクトのマネジメントおよびコンサルティング
分析チームの案件全体を統括しつつ、領域を超えたプロジェクトを牽引します。

・分析メンバー（データサイエンティスト等）のタスク管理、品質管理、稼働最適化
・状態基準保全（CBM）や予防保全といった新規領域へのデータ活用推進
・分析結果をビジネス言語に翻訳し、顧客の幹部クラス（本部長・事業部長等）へ意思決定を支援する提言を実施

【ポジションの魅力】
▼大規模かつ社会影響度の高いプロジェクトへ参画可能
鉄道や交通、観光といった社会的インパクトの大きい領域で、経営の意思決定にダイレクトに影響を与えるデータ活用プロジェクトを牽引できます。

▼ハンズオン不要で「PM×事業企画」のスキルを極められる
自らコードを書く・分析をする必要はなく、課題設定、クライアント折衝、戦略策定といった上位フェーズに集中してキャリアを磨くことができます。

▼新規領域の立ち上げや組織づくりに関われる
単一プロジェクトの推進にとどまらず、ITチームの立ち上げや複数サービスのシステム統一など、事業や組織の変革に直接携わることができます。

【勤務地】
※リモート勤務可
※業務事由等による出張あり

【募集背景】
当社では、事業成長に耐えうる効率的かつ正確な業務基盤の構築を目指し、申請・契約・売上・請求・会計などのバックオフィス業務を横断したDXプロジェクトを推進しています。
現在の業務には、手作業や部門ごとに個別最適化された運用、特定の担当者に依存するプロセスが残っており、単純に既存業務をシステム化するだけではなく、業務フローそのものを見直す必要があります。

そのなかでも、現在の重要テーマの一つが、全社ERPシステムの刷新に伴う対応です。事業側で管理している契約・売上・請求などのデータを、新たな会計・計上ルールに適合する形へ整備し、事業システムと全社の経営管理・会計システムを接続する必要があります。今後もERP刷新対応にとどまらず、申請・請求業務の効率化やデータ活用、業務オペレーションの標準化など、バックオフィス領域全体の継続的な改善を進めていきます。

こうした取り組みを推進するためには、決められた仕様を実装するだけではなく、事業部門や経営管理部門と連携し、業務課題の整理から業務設計、システム設計・開発、リリース後の改善までを一気通貫で担えるエンジニアが必要です。
そのため、業務とシステムの両面から課題を捉え、バックオフィス領域の変革を技術でリードするチームの一員として、共に取り組んでいただける方を募集しています。

【プロジェクト概要・開発体制】
申請・契約・売上・請求・会計など、レバテック事業のバックオフィス領域を対象に、業務プロセスとシステムの両面から改善を進めるDXプロジェクトです。
既存機能の改修や新規機能の開発だけではなく、業務上の課題を整理し、業務フローそのものを見直したうえで、より効率的かつ正確な業務オペレーションを実現するための仕組みを設計・開発しています。
現在は、全社ERPシステムの刷新に伴い、レバテック事業で管理している会計関連データと、全社の会計・経営管理領域を接続する取り組みを重点的に進めています。
契約・売上・請求などのデータを新たな会計・計上ルールに合わせて整備するとともに、既存の申請・請求業務を見直し、事業システムから全社会計システムまで、一貫性のある業務・データ・システム構造を構築していきます。
プロジェクトには、以下のメンバーが参画しています。
・エンジニア：10名
・事業側：20名
・全社経営管理部門：約2名

エンジニアだけで完結するプロジェクトではなく、事業部門や経営管理部門と密に連携しながら、全社および事業全体の業務・データ・システムを横断して設計していくことが特徴です。

【業務内容】
レバテック事業の成長を支える業務システムについて、内製開発チームのソフトウェアエンジニアとして、設計・実装・テスト・リリース・運用改善までを担当していただきます。
主な開発対象は、社内向けSFAを中心とした申請・契約・売上・請求・会計領域のシステムです。事業部門から寄せられた要望を整理してエンジニア自身が業務課題を理解し、システムの構成やデータモデルを検討したうえで、PHP／Laravelを用いて実際に設計・開発します。
現在は全社ERPシステムの刷新に伴い、契約・売上・請求・会計に関わるデータ整備やシステム連携、申請・請求業務のプロセス改善を進めています。ERP刷新対応後も、バックオフィス業務全体の効率化・標準化に向けて、継続的な機能開発やシステム改善に取り組んでいただきます。
単に仕様書どおりにコードを書くのではなく、ビジネスサイドと連携しながら、業務課題の特定、要件定義、アーキテクチャ・データ設計、実装、リリース後の効果検証まで一気通貫で担当していただきます。

・PHP／Laravelを用いた既存機能の改善および新規機能開発
・SFAを中心としたバックオフィス領域の設計・実装・テスト・リリース
・契約・売上・請求・会計領域におけるデータモデルおよびシステム構成の設計
・ERPシステムと連携するためのAPI、バッチ、データ連携機能の開発
・POや企画職、事業部門、経営管理部門との対話を通じた業務課題の特定
・業務要件の整理およびシステム要件への落とし込み
・既存の申請・契約・売上・請求業務における業務フローの整理・見直し
・リファクタリングや技術的負債の解消を含む、既存システムの継続的な改善
・設計レビュー、コードレビューを通じた開発品質の向上
・リリース後の効果検証および運用改善
・経験や志向に応じた、技術的な意思決定やプロジェクト推進、メンバー支援

技術的な視点から、「既存業務をそのままシステム化するべきか」「業務自体をなくしたり簡素化したりできないか」「どのようなデータモデルやシステム構成が適切か」といった問いを立て、業務設計とソフトウェア設計の両面から解決策を形にしていくポジションです。

【キャリアパス】
入社後はソフトウェアエンジニアとして、業務理解や要件定義、設計・開発、改善まで幅広く経験していただきます。
その後は、本人の志向や強みに応じて、複数のキャリアパスを選択できます。
・ソフトウェアエンジニアとして、設計・開発力や技術的専門性を高める
・テックリード／チームリーダーとして、技術的な意思決定やチーム開発をリードする
・プロジェクトマネージャーとして、複数部門を巻き込みながらプロジェクト全体を推進する
マネジメント職への一方向のキャリアだけではなく、技術を軸に専門性を深めることも、プロジェクトや組織を牽引する役割へ進むことも可能です。

【当ポジションの魅力】
（1）業務課題の発見から、設計・開発・改善まで一気通貫で携われる
POや企画職、事業部門、経営管理部門と直接対話しながら、業務上の課題を整理し、システム要件へ落とし込んでいきます。
決められた仕様を実装するだけではなく、「既存業務をそのままシステム化するべきか」「より効率的で正確な業務プロセスにできないか」といった問いから考え、業務フローやシステムの設計に関与できます。
AIなどの技術が発展するなかでも重要となる、課題発見力、業務設計力、複数部門を巻き込んで意思決定する力を、実際のプロジェクトを通じて身につけられる環境です。

（2）全社規模の業務・データ・システム設計に携われる
レバテック事業内のシステム改善にとどまらず、全社ERPや経営管理・会計システムとの接続を含む、全社横断のプロジェクトに参画します。
契約・売上・請求などの重要なデータが、事業活動から会計・経営管理へどのようにつながるべきかを考え、部門やシステムを横断した業務・データ設計を経験できます。

（3）技術とマネジメントの両面でキャリアを広げられる
入社後は、ソフトウェアエンジニアとして設計・開発力を高めながら、経験や志向に応じて、技術的な意思決定、プロジェクト推進、メンバー支援などにも携われます。
将来的には、技術的専門性を高めるソフトウェアエンジニア、チームの技術方針を担うテックリード、複数部門を巻き込むプロジェクトマネージャーなど、自身の強みや志向に合わせてキャリアを選択できます。

【開発組織について】
▼想定配属先
・レバテック開発部
ITエンジニアと開発組織の挑戦と成長を加速させるプラットフォームとなるべく、「レバテック」ブランドとして様々なサービス開発を行っています。
ITフリーランス・求職者向け、企業担当者向け、社内営業担当向けなどユーザも多岐に渡りますが、他職種と協働して機能検討・設計・開発・運用しています。
また今後の事業展開を見据えて、データやプロダクトの観点から全体のアーキテクチャ改善に向けた大規模プロジェクトなどが進行しています。
※レバテック開発部への配属を想定しています。

【開発環境】
・開発言語：TypeScript、PHP、JavaScript
・フレームワーク：Next.js、Laravel、Hono
・インフラストラクチャ：
　- AWS：EC2、ECS、S3、ElastiCache、Lambda
・ミドルウェア：nginx、Node.js
・DB、検索エンジン：TiDB
・OS：Linux
・構成管理ツール：Terraform、Ansible
・CI／CD：GitHub Actions、Code Pipeline
・監視ツール：NewRelic
・その他ツール、サービス：Docker、gRPC

【テクノプロ・デザイン社について】
当社はグループの中核企業として、幅広い産業の800社を顧客にビジネスを行っております。
常時1000件を超えるプロジェクトから、技術力や志向、市場のニーズに合わせたプロジェクトに参画していただきます。
当社の事業はプロジェクト参画型の「技術サービスビジネス（請負・派遣）」や自社開発センターでの「受託」だけでなく、「技術コンサルティング」や最先端技術を持つ企業との「協業」で生まれる「ソリューションビジネス」も展開しております。
顧客の課題解決を中心とした事業を推し進め、エンジニアが常に最先端・高付加価値領域で活躍できる環境を整えています。

〈働く環境〉
テクノプロ・デザイン社はエンジニアの市場価値とやりがい・働きがいにこだわっています。
エンジニアの選択肢が多く、働きやすい職場環境を作る為に、様々な取り組みを行っています。
例えば、コンサルティングビジネスのさらなる強化。これにより課題解決能力を発揮してより上流の工程で市場価値高く活躍いただけます。
また当社はエンジニアの成長を支援するため、400以上の研修カリキュラムを設け、スキルアップや資格取得を応援しています。
当社独自のキャリアデザインアドバイザー（CDA）によるキャリアカウンセリングや、能力やスキルを最大限引き出すプロジェクトにアサインするマネージャ（VEM）が、実務を通じて成長を実感できるサポートを行っています。

〈社風〉
当社が最も大切にしていることの1つが、エンジニアの成長です。
技術の重要性や将来のニーズを可視化した「技術戦略マップ」を作成し、エンジニアが常に価値の高い技術を持ち最適なプロジェクトでスキルを駆使できるようにしています。
先端技術を集中的に学べる「戦略研修」や社員の夢を実現まで支援する「自己実現委員会」などの取り組みを基にエンジニアと対話しながら、一人ひとり異なるキャリアを描く仕組みと文化があります。


◆研修内容詳細（変更の可能性があります）
・Pythonプログラミング
・SQL基礎
・Linux、ネットワークセキュリティ、AWS基礎
・Pyhtonデータ分析
・AI駆動開発

◆入社時期：10/1
◆研修期間：2.5～3ヶ月

※研修内容・期間は変更になる可能性がございます。
※研修用ノートパソコンとWiFiを貸与します。

※転勤の有無：あり／ただし、希望を考慮します

【仕事内容】
機械設計エンジニアとして、製造業向けAI・IoTソリューションのうち、検査自動化のための装置設計、開発、現場立上げ業務をご担当頂きます。

▼プロジェクト事例
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
・大手食品企業向け異物混入検査システム

▼具体的な業務内容
仕様検討、構想設計、機械設計、図面作成、外注業務、部品購入、工程管理、組立、納品立上げ対応

【雇入れ直後】
システム導入・運用・保守に関する業務全般
勤務地：広島営業所

【仕事内容】
機械設計エンジニアとして、製造業向けAI・IoTソリューションのうち、検査自動化のための装置設計、開発、現場立上げ業務をご担当頂きます。

▼プロジェクト事例
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
・大手食品企業向け異物混入検査システム

▼具体的な業務内容
仕様検討、構想設計、機械設計、図面作成、外注業務、部品購入、工程管理、組立、納品立上げ対応

【雇入れ直後】
システム導入・運用・保守に関する業務全般
勤務地：札幌営業所

【仕事内容】
機械設計エンジニアとして、製造業向けAI・IoTソリューションのうち、検査自動化のための装置設計、開発、現場立上げ業務をご担当頂きます。

▼プロジェクト事例
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
・大手食品企業向け異物混入検査システム

▼具体的な業務内容
仕様検討、構想設計、機械設計、図面作成、外注業務、部品購入、工程管理、組立、納品立上げ対応

【雇入れ直後】
システム導入・運用・保守に関する業務全般
勤務地：大阪営業所

【仕事内容】
機械設計エンジニアとして、製造業向けAI・IoTソリューションのうち、検査自動化のための装置設計、開発、現場立上げ業務をご担当頂きます。

▼プロジェクト事例
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
・大手食品企業向け異物混入検査システム

▼具体的な業務内容
仕様検討、構想設計、機械設計、図面作成、外注業務、部品購入、工程管理、組立、納品立上げ対応

【雇入れ直後】
システム導入・運用・保守に関する業務全般
勤務地：仙台営業所

【仕事内容】
機械設計エンジニアとして、製造業向けAI・IoTソリューションのうち、検査自動化のための装置設計、開発、現場立上げ業務をご担当頂きます。

▼プロジェクト事例
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
・大手食品企業向け異物混入検査システム

▼具体的な業務内容
仕様検討、構想設計、機械設計、図面作成、外注業務、部品購入、工程管理、組立、納品立上げ対応

【雇入れ直後】
システム導入・運用・保守に関する業務全般
勤務地：宇都宮営業所

【仕事内容】
機械設計エンジニアとして、製造業向けAI・IoTソリューションのうち、検査自動化のための装置設計、開発、現場立上げ業務をご担当頂きます。

▼プロジェクト事例
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
・大手食品企業向け異物混入検査システム

▼具体的な業務内容
仕様検討、構想設計、機械設計、図面作成、外注業務、部品購入、工程管理、組立、納品立上げ対応

【雇入れ直後】
システム導入・運用・保守に関する業務全般
勤務地：名古屋営業所

【業務内容】
▼AIのためのデータセット構築・維持管理
・ロボットから収集されたデータ（画像・動画）に対して、半自動データアノテーションシステムを構築する
・LLM／VLMのトレーニング・ファインチューニング・プロンプト最適化向けに、データセットをキュレーション・維持するデータパイプラインの構築
・多様なデータソースからのデータ取り込みおよび前処理を行うAWSベースのパイプラインを設計する

【業務内容】
▼警備ロボサービスにおける、AI（VLM）を活用した新機能の開発統括
・アプリケーション全体の方向性決定
　- ユーザーニーズ・市場動向を踏まえた機能ロードマップの策定
　- プロダクトオーナーおよびステークホルダーとの要件合意
・アーキテクチャの統括
　- クラウド（AWS／GCP）とエッジデバイスを組み合わせたシステム設計
　- スケーラビリティ・セキュリティ・可用性を考慮したインフラ設計
　- VLMを活用したリアルタイム映像解析基盤の設計・レビュー
・開発チームのリード
　- エンジニアへの技術方針の展開・レビュー
　- 外部ベンダー・研究機関との連携マネジメント

【具体的な業務内容】
（1）Figma×生成AIによる「ブランド準拠クリエイティブ量産パイプライン」の構築
FigmaのVariables・Auto Layout・Component Propertiesをデザインシステムのベースとして運用し、Figma REST／Plugin API、MCP（Model Context Protocol）サーバー、Headless CMS、Cloudflare Workers／AEM Edge Delivery Services等を組み合わせ、テキスト、画像、コピーをAPI経由で流し込んでバナー／LP／SNSクリエイティブを数百～数千パターン自動生成する仕組みを設計・運用する

（2）画像・動画・コピー生成AIのプロンプト／モデル運用と品質統制
・画像：gpt-image2／DALL・E、Stable Diffusion（SDXL・SD3系、ComfyUIによる本番ノード運用、LoRA／ControlNet／IP-Adapter）、Midjourney、Ideogram、FLUX 等
・動画：Veo3、Runway Gen-3／Gen-4、Kling、Pika等
・コピー：GPT-5系／Claude／Gemini等のLLMをプロンプトテンプレート＋few-shot＋構造化出力（JSON Schema／Pydantic／Outlines 等）で制御
・いずれも、シード固定、参照画像、スタイル統一、ガードレールにより、SaaSプロダクトの世界観とブランドガイドラインに沿った“事故らないアウトプット”を再現性高く出せる状態にする

（3）CreativeOps（エージェンティック、ワークフロー）の推進
・Marketing AI Architectと連携し、GA4／各広告プラットフォーム／Salesforce／Databricks 等の成果データを、ベースに「データ取得→仮説生成（LLM）→クリエイティブ自動生成（Figma変数＋生成AI）→配信→効果計測→学習」のフィードバックループを設計、運用する
・Slack／Notion等の社内ツールへの通知・承認フローも自動化する

（4）クリエイティブ品質の自動・人手ハイブリッド評価
・LLM-as-Judge（マルチモーダル）／VLM評価器（ブランドカラー逸脱・禁則レイアウト・コピーのトーン＆マナー違反などをルーブリック判定）を内製し、機械チェックでフィルタしたうえで、人手の最終レビュー工数を最小化する評価パイプラインを構築する
・NGパターンはFigma Variablesやプロンプトテンプレートに即時フィードバックし、ブランドの一貫性を担保する

（5）AIネイティブな制作環境の整備
Cursor／Claude Code／Codex CLI 等のエージェント型ツールを前提に、デザイナー・編集者・マーケターが「自然言語とFigmaだけで生成AIを動かせる」社内向けPlugin／MCPサーバー／内製ツールを提供し、組織全体の制作スループットを段階的に引き上げる

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
・Figma API、MCP、画像／動画／コピー生成AI、データ基盤を縦に貫いて、BtoB SaaS（会計／業務ソフト領域）の高品質クリエイティブをデータドリブンに大規模生成する仕組みを0→1で設計できるポジション
・生成AIが依然抱える「ブランドセーフティの欠如」「レイアウトの破綻」「コピーの空虚さ」「動画の事故」を、デザイン知見、エンジニアリング、評価設計の三方から解決する役割
・国内BtoB SaaSで本格的にCreativeOps×生成AIを運用しているチームは多くなく、デザイナー×エンジニア×AIの越境キャリアを業界先行例として築ける
・自社プロダクト（会計、業務ソフト）とSMB顧客という、長期で向き合う価値のあるドメインで、生成AIを“バズワード”でなく“事業の生産性”に落とし込める

【使用技術・開発環境】
・Design Tools：Figma（Auto Layout、Advanced Variables、Figma API、MCP Integration）
・Generative AI & LLM：Gemini、OpenAI GPT／Claude、Stable Diffusion、Midjourney、Grok（X API）
・Cloud：AWS／GCP

【採用背景】
弥生では現在、従来の外部代理店依存の制作プロセスから脱却し、最新の生成AIテクノロジーをコアに据えた「マーケティングクリエイティブの完全インハウス・自動最適化エンジン」の構築を重要戦略として進めています。
確定申告、会計、給与、販売など、多様なニーズを持つ個人事業主・中小企業のユーザーに対して「最適な訴求クリエイティブ・LP」を大規模かつ圧倒的スピードで届けるため、デザイン量産パイプラインを自ら実装・リードできる極めて稀有な存在（Creative Technologist）を募集します。

【配属先チームの特徴】
・全社横断組織：弥生のAIエンジニア全体を統括する「AI・データ戦略部」に所属
DX・インテリジェンスチームとして、ビジネスサイドと技術の架け橋となり、ビジネス要件定義からUX・データの設計実装までを担います
・多様なプロフェッショナル：30名弱のデータエンジニア、データサイエンティスト、R&Dメンバーが在籍。フルスタックエンジニアやMLエンジニアと連携してプロジェクトを進めます

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
・CreativeOps Director／Head of Marketing Technology
　- クリエイティブ組織全体の完全なシステム化、自動化を率いるテックリード
・AI Product Manager（Marketing & Creative）
　- 自社で構築した自動生成パイプラインを他組織や外部プロダクトへ応用、事業化するプロダクト責任者
・Full-Stack Design Engineer
　- デザインとエンジニアリングの双方で最先端の生成AIスタック（Next.js 15、Tailwind v4、LLM／Diffusion API、MCP）を使いこなす国内で他に例のないスペシャリスト

※リモート勤務可（週1での出社想定）、業務都合によって出張有

【募集部門】
カスタマープロダクト本部 プロダクト開発統括部 プロダクトサイエンス部　サイエンスインフラグループ

【募集背景・現在の課題】
転職支援サービスにおけるAI・機械学習の活用は年々拡大しており、レコメンドやマッチング機能は、一人ひとりに最適な仕事との出会いを生み出す中核的な役割を担っています。
サイエンスインフラグループでは、こうしたレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の構築および運用を担っています。
パーソルキャリアではこれまで、長年にわたりAI・機械学習領域における知見や技術資産を蓄積してきました。一方で、事業やサービスの拡大に伴い、基盤の可用性向上や運用効率化、データ品質の向上、MLOpsの高度化など、より高いレベルでの基盤整備が求められるフェーズに入っています。
また今後は、一部の専門家のみが活用できる仕組みではなく、さまざまなプロダクトや組織がAI・機械学習を安全かつ効率的に活用できるプラットフォームへと進化させていく必要があります。
そこで今回、レコメンドプラットフォームの品質向上やモダナイズを推進しながら、将来的には全社のAI・機械学習活用を支える基盤づくりを担うエンジニアを募集します。

【本ポジションのミッション】
転職という人生における大きな意思決定を支えるレコメンド・マッチング機能の価値をさらに高め、一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける。その基盤となるレコメンドプラットフォームの改善と進化を推進することが本ポジションのミッションです。
現在は、既存レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用に取り組むとともに、他部署で開発が進む「全社データ活用基盤」との連携を見据えたデータ基盤の刷新を進めています。
単なる運用改善に留まらず、パーソルキャリアが長年蓄積してきたAI・機械学習の資産や知見を全社で活用できる仕組みへと昇華し、多様な利用者やユースケースに対応できる形で提供することで、全社のAI活用を加速させ、事業価値創出に貢献していただくことを期待しています。

【職務概要】
本ポジションでは、レコメンドプラットフォームのさらなる進化に向けて、システム基盤・データ基盤の改善や新たなプラットフォーム技術の検証・導入を担っていただきます。
短期的には、可用性・レイテンシ・セキュリティ・コスト最適化など、レコメンドプラットフォームの品質向上と安定運用を推進していただきます。
中長期的には、ワークフローエンジンのモダナイズやデータモデル・データパイプラインの刷新に加え、次世代データプラットフォームの技術選定や導入にも携わっていただきます。
また、AI・機械学習資産を全社で活用しやすい形へと展開するための共通基盤づくりにも参画いただき、将来的には技術戦略や基盤アーキテクチャの検討にも関わっていただくことを期待しています。

　【担当業務】
ご経験・ご志向性に応じて担当いただく領域を決定します。

▼機械学習基盤・プラットフォーム領域
・機械学習基盤（AWS）の運用・保守および改善
・共通コンポーネントの設計・開発・改善
・監視・アラート基盤の整備・運用
・SLI／SLOの設計・運用
・可観測性向上に向けた監視基盤の改善
・中長期的な基盤アーキテクチャの検討および技術検証
・クラウド利用料を含むインフラコストの最適化

▼データエンジニアリング領域
・データマートの要件定義、設計、開発、運用
・ETL／ELTパイプラインの設計・開発・改善
・dbtを活用したデータ変換処理およびデータモデルの設計・開発
・データ品質向上に向けたテスト設計、監視、改善

▼データマネジメント領域
・メタデータ管理の推進
・データカタログの整備・運用
・DMBOKの考え方を踏まえたデータマネジメントの推進

▼技術改善・技術戦略領域
・生成AIを活用した開発プロセスの改善
・新技術・新ツールの調査、検証、導入
・開発生産性向上に向けた継続的な改善活動
・将来を見据えた技術戦略やアーキテクチャの検討

【技術環境】
言語：Python、SQL
データベース：Amazon Redshift、Amazon RDS for PostgreSQL、Redis
クラウドサービス：AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）
ソースコード管理：GitHub
プロジェクト管理：Backlog、Confluence、Jira
課題管理・コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams

【チーム・開発スタイル】
私たちは、転職支援サービスのレコメンド・マッチング機能を支える機械学習基盤・データ基盤の進化を担う組織です。日々の改善活動から大規模な基盤刷新まで幅広いテーマに取り組み、サービス価値の向上を技術面から支えています。
機械学習エンジニアやデータサイエンティストと密接に連携しながら、インフラ運用に留まらず、MLOpsの高度化やデータ活用推進、開発生産性向上など、事業価値につながる課題解決を推進しています。
また、職域に縛られず、インフラ、データエンジニアリング、MLOps、SRE、データマネジメントなど幅広い領域に挑戦できることも特徴です。新しい技術や改善施策の提案を歓迎する文化があり、自らのアイデアを実際のサービスや基盤へ反映できる機会も豊富にあります。課題発見から企画、設計、実装、運用改善まで一気通貫で携わりながら、ユーザー体験の向上や事業成長へ直接貢献できる環境です。

【本ポジションの特徴・魅力】
・転職支援サービスの中核を担うレコメンド・マッチング基盤の進化に携われる
　‐ 「一人ひとりに最適な仕事との出会いを届ける」というサービスの根幹を支えながら、大規模サービスならではの課題解決やスケールへの挑戦ができます。
・AI／機械学習活用を支えるプラットフォームづくりに携われる
　‐ AI／機械学習を継続的かつ安全に活用するための基盤や仕組みづくりを通じて、事業全体のAI／機械学習活用を支える重要な役割を担うことができます。
・変革フェーズならではの基盤刷新を経験できる
　‐ 既存基盤の運用改善だけでなく、ワークフローエンジンのモダナイズやデータ基盤刷新、アーキテクチャ改善など、大規模な変革フェーズに主体的に関わることができます。
・大きな裁量を持ち、主体的に課題解決を推進できる
　‐ 課題発見から改善提案、設計、実装まで一貫して担当し、自らのアイデアや技術的な提案をサービスや基盤へ反映できる環境があります。
・インフラ・データ・MLOpsを横断した経験を積める
　‐ インフラ、データエンジニアリング、MLOps、SREなど複数の専門領域を横断しながら経験を積むことができ、AI時代に求められる市場価値の高いスキルを身につけることが可能です。

【働き方】
ライフステージや価値観に合わせて、自分らしい働き方を実現したい方にマッチする環境です。
・フレックスタイム制度を導入しており、育児と仕事を両立している社員や副業に取り組む社員も在籍しています。
・多くのメンバーがリモートワークを活用しており、遠方にお住まいの方はフルリモート勤務の相談も可能です。また、ワークスタイルに応じたリモート勤務手当を支給しています。
・エンジニアとして市場価値を高めることを推奨しており、研修受講や技術イベントへの登壇、副業などに積極的に取り組んでいる社員もいます。
・自己研鑽を支援するため、書籍購入補助やオンライン学習コンテンツの提供など、継続的な学習を後押しする制度を整えています。

【勤務地備考】
▼日本全国どこでも勤務可能
拠点：麻布台本社
・在宅勤務／リモートワーク可（出社頻度は通勤スタイルにより異なります）
・通勤スタイル：ワークスタイルB・C いずれかを提示
　‐ ワークスタイルB：リモート勤務メイン（月平均月4日以上～週3日未満出社）勤務回数に応じて実費支給※翌月支給（定期代支給無）+リモートワーク手当（3,000円／月）
　‐ ワークスタイルC：フルリモート勤務、原則出社なし+リモートワーク手当（3,000円／月）※やむを得ず出社する場合は月1回まで実費支給（交通手段問わず）

【業務内容】
・AI を活用した新機能とシステムの実行基盤の設計・開発・運用
　- 画像認識など検知機能の開発、対話AI による自動応答機能の開発と実行
・基盤の設計／構築
　- 将来的なAI 機能拡張に向けた技術選定とアーキテクチャ設計

【部署説明】
技術部アプリ基盤チームは食べログのiOS／Androidアプリ開発環境の最新化・自動化を支援し、ユーザー本位の価値提供を技術面から支えるチームです。
チームとして最優先で取り組んでいるのが、AI活用による開発生産性の変革です。
Claude CodeやDevinなどのAIエージェントをいち早く実務に取り入れ、開発プロセス全体をAI駆動に設計し直し、チーム・組織全体へ展開し、開発スピードと品質を高めることを目指しています。
食べログのiOSアプリは2008年の提供開始以来、画面数150・API数130超の大規模サービスに成長しましたが、いまだ多くがUIKit／Storyboardで構成され、SwiftUI化などモダナイズの余地が大きく残っています。この大規模なレガシー資産の刷新においても、AIを駆使したリファクタリングを軸に据えることで、開発スピードを上げながら機能開発を並行して進めています。

【業務内容】
月間ユニークユーザー数約9,800万人のグルメサービス（2026年3月現在）、『食べログ』のiOSアプリ開発のテックリードとして、開発チームの技術・プロセス面を支援・牽引していただきます。
テックリードとしての最重要ミッションは、AI駆動開発の推進を技術面でリードすることです。これに加えて、開発チームの技術・プロセス面を支援・推進する役割を担っていただきます。

▼具体的には、大きく二つの役割を期待しています。
最も重要なのは、Claude CodeやDevinなど最新のAIツールを実務に取り入れ、設計、コーディング・レビュー・テスト・リファクタリングといった開発プロセス全体をAI前提のプロセスに設計し直し、チーム全体へ展開していくことです。AI駆動の開発フローを自ら設計・実践し、開発生産性を非連続に引き上げます。
もう一つは、開発チームが事業にインパクトを与える開発をスムーズに進められるよう、技術面・プロセス面から支援・推進することです。各プロダクトの開発チームと連携しながら、チームが高い品質と速度で開発できる環境をつくっていただきます。
どちらも、サービス成長を推し進めるために、ビジネスを念頭においた技術リーダーシップの一環として取り組んでいただきます。

【具体的な業務内容】
・AIツール（Claude Code、Devin 等）を活用した開発プロセス変革の推進・リード
・各プロダクトの技術的意思決定のリード・サポート
・テスト自動化や CI／CD 改善による開発効率の向上
・各プロダクトの機能開発
・開発における課題分析と改善提案
・開発メンバーの技術力向上支援・育成

【業務の進め方】
チームのミッションに基づいて、各プロダクトの開発チームと連携しながら技術面・プロセス面の支援・推進を進めていきます。

【開発環境】
・iOSアプリ：Swift、SwiftUI、Clean Architecture、MVP、SwiftPackage、Realm、Bitrise、Danger、Fastlane、SwiftTesting
・ソースコード管理：Git、GitHub
・AIツール：Claude Code、Devin、Google Gemini
・開発支援ツール：Google Workspace、Slack、Asana、Miro、Confluence

【キャリアパス】
テックリードとして技術・チームの両面で成果を出していただいた後、技術スペシャリストやエンジニアリングマネージャーなど、強みを活かしたキャリアを歩んでいただきます。

【仕事の面白み】
▼ビジネスを理解できる環境
・目標や実績を数値化しダッシュボードで確認できる仕組みが確立されており、事業の成長を肌で感じることができます。
・飲食業界の最先端を進んでいるため、自身の開発が業界にどのような影響を与えたか知ることができます。

▼大規模アプリの開発運用を習得できる
・大規模サービスならではのアプリ開発の課題に取り組むことができ、テックリードとしての経験・スキルを高めることができます。
・iOSアプリ開発に加えてサーバーサイド・CI／CD・AI活用など幅広い領域を横断的に見渡すポジションであるため、エンジニアとしての技術視野を広げることができます。

▼最先端AIツールを活用した開発体験
・AI活用による開発プロセス変革を、現場のリードエンジニアとして実践・推進できます。
・Claude CodeやDevinなど、最新のAI開発支援ツールをいち早く実務に取り入れ、チームへの展開をリードする機会があります。

▼対外活動
食べログは、iOS・Android関連技術をコアのテーマとした技術者のためのカンファレンス「iOSDC Japan」「DroidKaigi」などへの協賛・参加を積極的に行なっております。
また、複数社のテック企業との合同勉強会も定期的に主催しております。

【Tabelog Tech Blogについて】
Tabelog Tech Blog は、食べログの開発者が技術的課題に対する取り組みやプロダクト開発の試行錯誤で得た学びなど、食べログの開発にまつわる様々な情報を発信するブログです。
食べログのエンジニアがどのように業務を進めているかもわかるコンテンツですので、ぜひともご覧ください。

【勤務地】
本社
※エンジニアとして就業する社員の多くは在宅勤務を行っています。
※在宅と出社の両方を活用したハイブリッド型のスタイルを会社としても推奨しています。

【募集部署】
技術部アプリ基盤チームは食べログのiOS／Androidアプリ開発環境の最新化・自動化を支援し、ユーザー本位の価値提供を技術面から支えるチームです。
チームとして最優先で取り組んでいるのが、AI活用による開発生産性の変革です。
Claude CodeやDevinなどのAIエージェントをいち早く実務に取り入れ、開発プロセス全体をAI駆動に設計し直し、チーム・組織全体へ展開し、開発スピードと品質を高めることを目指しています。
食べログのAndroidアプリは2011年の提供開始以来、画面数150・API数130超の大規模サービスに成長しました。この大規模なアプリの開発スピードを上げ、品質を高めるためにも、AIを駆使したリアーキテクティング・リファクタリングを軸に据えることで、機能開発を並行して進めています。

【業務内容】
月間ユニークユーザー数約9,800万人のグルメサービス（2026年3月現在）、『食べログ』のAndroidアプリ開発のテックリードとして、開発チームの技術・プロセス面を支援・牽引していただきます。
テックリードとしての最重要ミッションは、AI駆動開発の推進を技術面でリードすることです。これに加えて、開発チームの技術・プロセス面を支援・推進する役割を担っていただきます。

▼具体的には、大きく二つの役割を期待しています。
最も重要なのは、Claude CodeやDevinなど最新のAIツールを実務に取り入れ、設計、コーディング・レビュー・テスト・リファクタリングといった開発プロセス全体をAI前提のプロセスに設計し直し、チーム全体へ展開していくことです。AI駆動の開発フローを自ら設計・実践し、開発生産性を非連続に引き上げます。
もう一つは、開発チームが事業にインパクトを与える開発をスムーズに進められるよう、技術面・プロセス面から支援・推進することです。各プロダクトの開発チームと連携しながら、チームが高い品質と速度で開発できる環境をつくっていただきます。
どちらも、サービス成長を推し進めるために、ビジネスを念頭においた技術リーダーシップの一環として取り組んでいただきます。

▼具体的な業務内容
・AIツール（Claude Code、Devin 等）を活用した開発プロセス変革の推進・リード
・各プロダクトの技術的意思決定のリード・サポート
・テスト自動化や CI／CD 改善による開発効率の向上
・各プロダクトの機能開発
・開発における課題分析と改善提案
・開発メンバーの技術力向上支援・育成

▼業務の進め方
チームのミッションに基づいて、各プロダクトの開発チームと連携しながら技術面・プロセス面の支援・推進を進めていきます。

【開発環境】
・Androidアプリ：Kotlin、Jetpack Compose、Clean Architecture、MVP、Coroutines、Room、Bitrise、Danger、Fastlane
・ソースコード管理：Git、GitHub
・AIツール：Claude Code、Devin、Google Gemini
・開発支援ツール：Google Workspace、Slack、Asana、Miro、Confluence

【想定キャリアパス】
テックリードとして技術・チームの両面で成果を出していただいた後、技術スペシャリストやエンジニアリングマネージャーなど、強みを活かしたキャリアを歩んでいただきます。

【仕事の面白み】
▼ビジネスを理解できる環境
・目標や実績を数値化しダッシュボードで確認できる仕組みが確立されており、事業の成長を肌で感じることができます。
・飲食業界の最先端を進んでいるため、自身の開発が業界にどのような影響を与えたか知ることができます。

▼大規模アプリの開発運用を習得できる
・大規模サービスならではのアプリ開発の課題に取り組むことができ、テックリードとしての経験・スキルを高めることができます。
・Androidアプリ開発に加えてサーバーサイド・CI／CD・AI活用など幅広い領域を横断的に見渡すポジションであるため、エンジニアとしての技術視野を広げることができます。

▼最先端AIツールを活用した開発体験
・Claude CodeやDevinなど、最新のAI開発支援ツールをいち早く実務に取り入れ、チームへの展開をリードする機会があります。
・AI活用による開発プロセス変革を、現場のリードエンジニアとして実践・推進できます。

▼対外活動
食べログは、iOS・Android関連技術をコアのテーマとした技術者のためのカンファレンス「iOSDC Japan」「DroidKaigi」などへの協賛・参加を積極的に行なっております。
また、複数社のテック企業との合同勉強会も定期的に主催しております。

【Tabelog Tech Blogについて】
Tabelog Tech Blog は、食べログの開発者が技術的課題に対する取り組みやプロダクト開発の試行錯誤で得た学びなど、食べログの開発にまつわる様々な情報を発信するブログです。
食べログのエンジニアがどのように業務を進めているかもわかるコンテンツですので、ぜひともご覧ください。

【勤務地】
本社
※エンジニアとして就業する社員の多くは在宅勤務を行っています。
※在宅と出社の両方を活用したハイブリッド型のスタイルを会社としても推奨しています。

【募集背景】
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LITALICO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、20近くの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、5年前には80名程度だった組織が今では250名規模にまで拡大しました。

事業の種類および規模の急速な拡大に伴い、人員も増え続けており、それを支えるエンジニアリングにおいても、質と量の両面で視聴を加速させる戦略をとっております。事業拡大と新たな技術への投資に伴い、組織として以下の課題解決に注力しています。

・複雑なドメインに向き合う設計力の強化：業務ルールや法令が入り組む「業界特化型SaaS」において、複雑な要件を紐解き、拡張性の高いシステムに落とし込む高度な設計力が必要です。
・AI領域の開拓と組織力強化：新たな価値提供のため、AIプロダクトの開発を牽引できる新領域のメンバー拡充が急務です。
・AI開発におけるプロセス構築：AI技術を用いた開発において、最適なQCDS（品質・コスト・納期・スコープ）を実現できる新しい開発プロセスの確立が求められています。
・急成長を支える組織・人材の拡充：事業の成長スピードに対し、それを技術で牽引するエンジニア人材がまだまだ不足しています。

【募集部門について】
プラットフォームエンジニアリング部では、福祉・介護の事業所や、学校・自治体などの公共施設で働くスタッフや先生方に向けた「業界特化型の中規模SaaS群」の開発・運用を担っています。

要求分析から開発・運用・モニタリングまで一気通貫で関わる「フルサイクル体制」をとっており、現場の課題や市場動向をチームで共有しながら着実にプロダクトを磨き上げています。
1つのプロダクトは300～500機能ほどで、全体像を把握するのに「ちょうど良いサイズ感」のためプロダクト全体を把握しながら開発を行っています。10人前後の規模のプロダクトチームでPdMやQA等のエンジニアとシステム全体の設計を議論しながら手触り感を持って開発を進めることができます。

現場のDX・ICT化を推進する業務システムであるため、福祉・教育領域の法令や制度の変化を日々キャッチアップすることが求められます。福祉・介護・教育の現場にプロダクトを提供することによって、障害がある方の選択が、より広がる事を願ってプロダクトを作っています。

【業務内容】
本ポジションでは、BtoB（プラットフォーム事業）領域において、各エンジニアリンググループのマネージャおよびそれに準ずる役割を担っていただきます。（細かい配置や役割については、面接内で調整します）

事業・組織・エンジニアリング・プロダクトが直面する多面的な課題に対し、様々なスキルを掛け合わせて総合力で解決していくことが求められるフェーズです。プロダクトや組織の課題定義を行い、時にハンズオンでの問題解決から、日常的な組織運営、中長期を見据えた組織施策を行ってもらいます。 ご経験を活かしてもらいながらチームを作りますので、組織成果の最大化を目指していただきます。

スパイラルモデルです。数人日で終わる改善開発は、月に数十件のチケットを消化して最低1月に1回リリースがあります。長期開発が必要になるものはプロジェクト化して進めます。

ピープルマネジメントや組織活性化、プロジェクトマネジメント、スクラムマスター、特定の技術など、ご自身の強みと経験を活かしながら、将来的には専門外の領域においても、オーナーシップをもって、組織内のエキスパートをリードしながら事業をエンジニアリングしていくことを期待します。

【具体的な業務内容】
・1チーム5人～10人規模の開発チームでの開発業務
・PdMやUXデザイナー、QA、SREなど専門ロールのメンバーとチームで企画／設計開発／リリース／運用までを一気通貫して実施
・福祉領域のドメイン知識について研修・勉強会を通じてプロダクト理解の推進
・プロダクトの保守性を高める取り組みの戦略や計画を継続的に作成、推進
・企画ごとのPDCA型検証およびデータ分析
・ストーリーマップや、ワイヤーなどを使って議論や課題設定を実施
・プロダクトの見積もりやスケジュールを作成し報告

【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。

・Frontend：Vue.js、Nuxt.js、react.js
・Backend：PHP、Laravel、Ruby on Rails、Nest.js
・Infra：AWS（ALB、Fargate、Aurora、S3、SQS、Lambda、CloudFront、CloudFormation、etc.．）、Docker、Ansible、Fabric
・Database：MySQL、Redis、Oracle
・AI：Github Copilot、Claude Code
・その他：Github、CircleCI／Jenkins、Slack、Datadog、OpenAPI

【本ポジションの魅力／やりがい】
ターゲット市場は社会的なニーズが年々高まっており、国の障害福祉予算が年間2兆円を占めるなど、今後も成長が見込まれる分野です。 弊社では、新規プロダクトへの投資判断が活発に行われており、新しいプロダクト開発の機会が豊富にあります。エンジニアリング技術の向上に加えて、教育・福祉領域における社会課題解決の専門性を習得できる環境です。

【働いている社員】
▼社員の特徴
・性別から年齢（20代～50代）まで幅広いメンバーが在籍
・多様なバックグラウンド（SIer／ゲーム／金融／教育／行政等）を持った社員の存在

▼入社理由
・社員の想いの強さや良い人が多く、一緒に働きたいと感じた
・店舗事業を軸に、顧客の資産やデータが豊富あり、技術的挑戦や可能性への面白みを感じた
・自身に子どもが産まれたことをきっかけに、福祉や教育領域に貢献したいという気持ちが強くなった
・今まではあまり知らない領域で遠くに感じていたが、改めて領域の課題や目指す世界観を聞いて、非常に意義が高くやりがいある仕事だと共感した

【出社頻度やリモートワークについて】
当求人におけるリモートワークとは、自宅・または自宅に準ずる場所（実家など）での在宅勤務を想定しています。サテライトオフィスはなく、カフェなど公共スペースでの勤務はできないためご了承ください。
働き方の点でご質問やご相談がありましたら、応募時にお気軽に採用担当までご相談ください。

【シニアVFXエンジニア／Senior VFX Engineer】
映像制作を技術面から支える、シニアVFXエンジニアを募集しています。
本ポジションでは、After Effects、Blender、Unreal Engineなどを利用する制作現場に対して、制作ツールの開発、ワークフローの自動化、シェーダー開発、制作環境の構築および技術的な問題の改善を行います。
クリエイターが効率的かつ安定して制作できる環境や仕組みを、ソフトウェアエンジニアリングによって構築することが、本ポジションの中心的な役割です。
既存の制作工程にとらわれず、自動化や新しい技術を取り入れながら、制作ワークフローを継続的に改善していただくことを期待します。

【主な業務内容】
・最新のAI支援開発ワークフローを活用した開発経験
・After Effects、Blender、Unreal Engineを利用した制作ワークフローの設計および改善
・制作工程を効率化するプラグイン、スクリプト、アドオン、社内ツールの設計・開発
・定型作業、データ変換、書き出し、レンダリング、検証工程などの自動化
・シェーダー、マテリアルおよび映像エフェクトに関する技術開発
・アセット管理、バージョン管理、レンダリングなどを含む制作パイプラインの構築
・制作環境で発生するパフォーマンス、安定性、互換性などの問題の調査・改善
・制作ツールや制作環境の導入、更新および運用支援
・デザイナーや映像クリエイターへの技術支援および要件整理
・ソフトウェアエンジニアやインフラエンジニアと連携した制作基盤の開発
・新しい映像技術、制作ツールおよび自動化手法の調査・検証

【勤務地】
職場への通勤とリモート勤務が日々選択可能です。一部例外はございます。

【追記】
2024年1月以降におけるU-NEXTの勤務状況・採用ポリシーは以下の通りです。
・オフィス出社とリモートワークいずれか、またはそのハイブリッドかを、部門単位で選択
　- 8割以上の部門はリモートワークが中心。必要に応じて出社する働き方を適用
　- 一部の部門は原則オフィス出社を適用

【仕事概要】
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。

Helpfeel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。

Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」はiPhoneの日本語入力システムを開発した弊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。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

こちらのポジションは、Helpfeelのシニアプロダクトエンジニアとして下記の業務をお任せします。プロダクトの成長を支える社員エンジニアとして設計から実装までリードしてくださる方とご一緒したいと考えております。

【業務内容】
・他のエンジニア／PdMと協力し、相互依存のある課題を解決しチーム・プロダクトに貢献
・技術選定やアーキテクチャ設計などの技術的意思決定とそこに至る合意形成
・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成
・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション

【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、Helpfeel Cosense
・タスク管理：Helpfeel Cosense
・オフィスアプリケーション：Google Workspace
   
【利用ツール】
・GitHub
・CircleCI
・Autify
・Datadog
・Sentry
・Logentries
・Helpfeel
・Gyazo

【仕事概要】
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。

Helpfeel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。

Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」はiPhoneの日本語入力システムを開発した弊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。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

Helpfeel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いたします。
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】
・Helpfeel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、Helpfeel Cosense
・タスク管理：Helpfeel 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
・Helpfeel
・Gyazo

【仕事概要】
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。

Helpfeel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。

Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」は、iPhoneの日本語入力システムを開発した弊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。

※特許番号 第7112155号、第7112156号

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。Helpfeel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。
当ポジションでは、Helpfeelの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。

【業務内容】
・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】
Helpfeelの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。

【仕事概要】
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。

Helpfeel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。

Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」はiPhoneの日本語入力システムを開発した弊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。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

Helpfeelでは生成AIを活用したプロダクトの開発やAIエージェントの開発などさまざまな形でAIの技術を利用しています。
このポジションではAIを活用したHelpfeelの新規ソリューション開発をリードいただけるエンジニアを募集しております。

【業務内容】
・AIを活用した新規プロダクトの開発
・既存プロダクトへのAI機能の追加
・セールスやカスタマーサクセスと連携しながら、AI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

【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、Helpfeel Cosense
・タスク管理：Helpfeel 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
・Helpfeel
・Gyazo

【仕事概要】
株式会社Helpfeelでは"テクノロジーの発明により、人の可能性を拡張する" をビジョンに掲げ、
・スクリーンショット共有ツール「Gyazo」
・知的生産共有ノート「Helpfeel Cosense」
・どんな質問にも答えることが出来るAIナレッジデータプラットフォーム「Helpfeel」
という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おります。

その中でもユーザー数40万人以上、総ページ数1500万ページ以上という大型のサービスである「Cosense」の開発エンジニアを募集いたします。

【業務内容】
下記のような業務をお任せします。
最初から全てを担当いただくのではなく、ご経験に合わせてタスクをお渡しいたします。

（1）スケーラビリティの強化
・Cosenseの突発的な不具合の改善・システム運用
・DBのメンテナンス
・想定していない使い方をしているユーザーの発見、対応など

（2）コンタクトセンター向けの新機能開発
・コールログとナレッジの記録画面
 （UI／音声入力／ベクトル検索など）
・運用指標のmetrics dashboardの開発

（3）Business Enterprise planの新機能開発
支払い、メンバー管理、アカウント認証、IdPとの連携など

【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
・インフラ：Heroku、Google Cloud Platform、MongoDB Atlas、Elastic Cloud、Azure OpenAI
・開発支援：ESLint、Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理：GitHub
・情報共有：Slack、Helpfeel Cosense
・タスク管理：Helpfeel Cosense
・オフィスアプリケーション：Google Workspace
   
【利用ツール】
・GitHub
・Kubernetes
・GitHub Actions
・Helpfeel
・Gyazo

【仕事概要】
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。

Helpfeel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。

Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」はiPhoneの日本語入力システムを開発した弊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。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

今回ご案内するポジションは、Helpfeel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。

弊社はインフラに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をすることや、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。
※別事業であるGyazoとHelpfeel Cosenseでは、上記のような業務をやってるメンバーがおり、今回Helpfeel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Helpfeelの開発
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Helpfeelの開発に従事いただきます。自ら開発する事を通してHelpfeelのシステム構成の土地勘を獲得していただくのが目的です。

（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ていただきます。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ていただきます。（なお、弊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ると考えております。）
 
（3）その他
その他下記の業務にも従事いただきます。
 ・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割れ窓の改善
 ・サーバーやライブラリのバージョン更新

【仕事概要】
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。

Helpfeel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。

Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」はiPhoneの日本語入力システムを開発した弊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。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

こちらのポジションでは、Helpfeelの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エンジニアの方を募集しています。
また、本ポジションでは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いていただける環境です。

【業務内容】
・弊社が開発・運営するSaaSサービスHelpfeel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、Helpfeel Cosense
・タスク管理：Helpfeel 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
・Helpfeel
・Gyazo

【職種】
技術

【業務内容】
・先端AI研究チームのリーダ、マネジメント
・最新AI技術の調査・研究および最新の生成AI・AIエージェントの開発
・社内外のステークホルダーと協議しながら課題の要件定義を行い、AIプロトタイプ開発プロジェクトをリードすること

【仕事のやりがい】
・最先端のAI技術を活用し、実際の業務・ビジネス課題を解決するAIを自ら設計、開発できる
・自身の開発成果がプロジェクトに直接反映され、成果が可視化されやすい環境。プロジェクトを前進させるためのリーダーシップ・推進力が身に付く。
・企画・設計・開発・運用まで幅広く関与し、技術者としての視点を意思決定に活かせる。

【業務は何名くらいで連携して行うのか】	
プロジェクトによって異なるが、通常は5～6名での連携となる　

【どのような能力が身につくのか】
・生成AIに関する最新スキル
・外国人研究者とのコミュニケーション能力（外国人のAI研究者が仲間になりますので、自然と英語が身に付きます）
・Udemyなどで最新の生成AI技術やクラウド関連のスキルを学びながら、実務に応用できます。
・プロジェクトを推進するリーダーシップスキル

【キャリアパス】	
リーダー→マネージャー ・また、マネジメントだけでなく、技術スペシャリストとして、AIモデルの精度向上や新技術導入をリードし、AI分野の第一人者として、社内外の技術発表にも携われます。

【配属先】
先端AI研究開発グループ
※適性に応じて、他の課に配属となる可能性あり

【課内のメンバー構成（役職・年齢・性別など）】
▼組織全体
約50名（男性：女性　80%：20%）
年齢層：20代50%、30代20%、40代20%、50代10%
※組織内に6つの課があり、各課管理職5名を含む

【課内の雰囲気】	
・20代のメンバーが多く、若手でも裁量を持ってチャレンジできる雰囲気
・未経験分野や新しい技術領域にも前向きに取り組み、失敗を恐れず挑戦する文化
・生成AIやデータサイエンスなど、最新技術への関心が高く、学び合いながら成長できる環境
・職種や部門を越えて相談しやすく、チームで課題解決に取り組む風土
・一人ひとりのアイデアや提案を尊重し、スピード感を持って実行に移せる組織

【在宅勤務の有無】
可（要相談／週1日）ただし、会社状況により変動あり

【転勤の有無】
当面なし

【仕事についての詳細】
★モビリティ事業に関するサービス企画開発・推進業務
＃モビリティ事業　#MaaS　#企画開発
◎リモート／出社併用　◎標準就業時間：7時間15分

【仕事内容】
モビリティ事業のプロジェクトメンバーとして従事していただきます。
チームのプロジェクトマネージャーの元で、アライアンスパートナーであるシステム開発会社と協業しながら以下の業務を推進いただきます。

（1）MaaS・配車アプリ等のシステム開発・保守管理業務
社内利用向けに開発した既存のアプリのアップデートや、新規事業用アプリの開発、及び保守管理を担当いただきます

（2）お客さま向け／自治体・法人向けモビリティサービス事業パッケージ企画開発・運営・推進業務
JCOMの地域のお客さま、または自治体・法人向けに販売するモビリティサービスを企画開発中であるため、事業企画の段階から入っていただき、事業化後は運営・推進の業務を担当いただきます

【募集背景】
MaaS事業立ち上げによりモビリティ事業に関する知識・経験を持つ人材が不足しているため、今後本社の対応要員の増加に向けて、対応いただける方を募集いたします。

【部署構成】
部長1名、副部長1名、管理監督者／管理職5名、メンバー10名、業務委託2名
年齢層：20代 2名／30代 4名／40代 6名／50代 5名　※業務委託除く

【この仕事の魅力】
グループ全体で15,000名を超える従業員を誇っており売上高も8000億円程度と上場企業と同等の規模を有しております。ケーブルテレビ・通信・電力・ガス・保険・IoT等の幅広い事業展開しており、2027年に一兆円以上の売上を見込んでおり事業伸長の中で経験を積んでいただけます。
その中で、新規事業としてモビリティ事業の立ち上げを検討しております。将来的に「地域のお客さまの足」となるモビリティサービスを地域で展開することを目指し、2020年より営業活動に最新のAIオンデマンド配車システムを導入し、乗合「J：COM MaaS」を運用しています。
今では全国約50のエリアで車両300台・利用者（営業員）1,200人の規模まで拡大、日本最大級のAIオンデマンド乗合配車サービスとなります。この「J：COM MaaS」で開発した高精度のアプリと運用ノウハウを活用して、自治体・法人・地域のお客様向けサービスの開発を行っています。これら事業を推進するにあたり、サービス企画・開発を担っていただく人材の増強が必要であり、モビリティサービス事業の経験のある人材、または取り組む意欲がある人材を募集するものです。

【キャリアパス】
プロジェクトマネージャーの下でスキルを磨いて頂き、将来的にはリーダー・管理職としてプロジェクトマネージャーへのキャリアアップも可能です。

【勤務地】
転勤：当面無し

※本社移転予定あり

1．移転先
住所　　：東京都港区虎ノ門一丁目17番1号　虎ノ門ヒルズビジネスタワー
アクセス：日比谷線 虎ノ門ヒルズ駅 直結
　　　　　銀座線 虎ノ門駅 直結
　　　　　JR 新橋駅 徒歩10分

2．移転時期
2026年9月（予定）

3．移転の目的
当社は、「2030年の目指す姿」の実現にむけて、2024年より新たな中期経営計画をスタートさせました。
中期経営計画の基本方針の一つに経営基盤強化を掲げ、サステナビリティ経営の推進と成長を意識した経営基盤の整備に着手しています。その一環として多様な働き方を支援し、従業員が能力を最大限発揮できる環境を構築することにより、生産性とエンゲージメント向上を通じて、当社の更なる成長を目指してまいります。
移転先の虎ノ門ヒルズは、多様なビジネスが集積し、グローバルプレイヤーが集まり、そこから新しいアイディアや価値が発信される国際新都心・グローバルビジネスセンターをコンセプトとし、事業継続性を考慮した高い耐震性能や防災機能も有しています。このような環境において、当社グループの従業員一人ひとりが自分らしく能力を発揮していくことで、社会の発展に貢献してまいります。

【職種】
技術

【業務内容】
▼AIによるビジネス課題の解決
経営方針を深く理解し、顕在化するビジネス課題を抽出する。その解決策として、最新技術を実装したサービスを企画・開発する。

▼開発サイクルの高速化と効率化
顧客への価値提供スピードを最優先し、開発サイクルを継続的に短縮する。

▼エンジニアリング基盤の強化
アジャイル開発を支えるCI／CD基盤を高度化し、AI駆動開発（AI-Driven Development）を導入することで、開発プロセスのさらなる効率化を追求する。

【仕事のやりがい】
（1）高度な知的興奮
混沌とした難題に対し、最適で美しい設計によって秩序をもたらすプロセス自体が、高度な知的を要求するハイレベルな仕事をこなすことができます。

（2）大きな達成感
技術の最適化により、組織や事業の構造を根本から変革し、具体的な成果を生み出すことに最大の達成感を得る。

（3）未踏への挑戦
最先端技術を駆使し、誰も解いたことのない領域を切り拓くことで、エンジニアとして常に自己をアップデートし続ける。

（4）メンバーからの知的刺激と尊敬
優れた技術者同士で議論を戦わせ、組織全体の技術レベルを牽引するリーダーシップを通じて、プロフェッショナルとしての信頼を構築する。

【業務は何名くらいで連携して行うのか】	
チームは8名社員、外部パートナー4名で現在はプロジェクトを推進しています。メンバーはAIエンジニアのほか、UX設計者やデザイナーがおります。　

【どのような能力が身につくのか】
▼AI・サービス設計力
フロントエンドからLLM活用基盤まで、ビジネス要求をシステムへ落とし込むエンドツーエンド（E2E）のアーキテクチャ設計能力

▼AIエンジニアリング
RAG構築やエージェント実装を通じ、AIを実業務に深く組み込む高度な実装力

▼DevOps・高速開発基盤
CI／CDの高度化や自動化パイプラインの構築により、価値提供サイクルを極限まで短縮するエンジニアリングスキル

▼ビジネスと技術の翻訳力
経営方針を技術戦略へ変換し、開発チームを牽引しながらビジネス成果へ結びつけるプロジェクトマネジメント能力

【キャリアパス】	
リーダー→マネージャー ・また、マネジメントだけでなく、技術スペシャリストとして、AIモデルの精度向上や新技術導入をリードし、AI分野の第一人者として、社内外の技術発表にも携われます。

【配属先】
AIブレイン共創グループ
※適性に応じて、他の課に配属となる可能性あり

【課内のメンバー構成（役職・年齢・性別など）】
▼組織全体
約50名（男性：女性　80%：20%）
年齢層：20代50%、30代20%、40代20%、50代10%
※組織内に6つの課があり、各課管理職5名を含む

【課内の雰囲気】	
・20代のメンバーが多く、若手でも裁量を持ってチャレンジできる雰囲気
・未経験分野や新しい技術領域にも前向きに取り組み、失敗を恐れず挑戦する文化
・生成AIやデータサイエンスなど、最新技術への関心が高く、学び合いながら成長できる環境
・職種や部門を越えて相談しやすく、チームで課題解決に取り組む風土
・一人ひとりのアイデアや提案を尊重し、スピード感を持って実行に移せる組織

【在宅勤務の有無】
可（要相談／週1日）ただし、会社状況により変動あり

【転勤の有無】
当面なし

【職種】
技術

【業務内容】
・顧客・商品・購買・営業・マーケティング等のデータを活用した高度分析、予測・レコメンドモデルの設計・構築
・社内DX領域における、生成AI／LLM／RAG／AIエージェントを活用した業務高度化・自動化・意思決定支援の推進
・エージェンティックコマース領域における、商品探索・比較・選定・発注・承認支援など次世代購買体験の企画・検証・実装
・AIエージェントが業務データを安全かつ適切に活用するためのMCP活用・設計、オントロジー／セマンティックレイヤー設計
・事業部門、EC部門、営業部門、IT・データ基盤部門と連携した課題定義、PoC、効果検証、経営層への提案

【仕事のやりがい】
・大規模な実ビジネスデータを活用し、営業・マーケティング施策、EC改善、経営判断に直接貢献できる
・生成AIやAIエージェントを活用し、社内業務の高度化・自動化・意思決定支援に取り組める
・業務効率化だけでなく、ナレッジ活用や部門横断の業務変革を推進できる
・AIエージェントによる商品提案・発注支援など、未来の購買体験を設計できる
・データ・AI・業務プロセス・顧客体験をつなぎ、社内DXと次世代コマースの両方に挑戦できる

【業務は何名くらいで連携して行うのか】	
・通常は少人数チームでプロジェクトを推進
・データサイエンティスト、データエンジニア、機械学習エンジニアと連携
・EC・商品企画、営業、マーケティング、IT、UX／UIなど各部門と連携
・テーマに応じて、社内DXやエージェンティックコマース領域の横断プロジェクトとして推進
・プロジェクト規模によっては、10名以上の関係者と連携する場合あり

【どのような能力が身につくのか】
・大規模データを活用した分析設計力
・機械学習、予測、レコメンド、需要予測の実装力
・生成AI／LLM／RAG／AIエージェントの実務活用力
・MCP、オントロジー、セマンティックレイヤーを活用したAIエージェント基盤設計力
・社内DXにおける業務プロセス分析・業務変革推進力
・エージェンティックコマースにおける購買行動・顧客文脈の分析力
・Databricks、SQL、Python、dbtを用いたデータ活用スキル
・MLOps／DataOps／LLMOpsを含むAI・データプロダクト運用力
・経営層・事業部門への提案力、プロジェクト推進力

【キャリアパス】	
・キャリアパスは、スペシャリストコースとマネジメントコースの2軸を想定
・スペシャリストとして、シニアデータサイエンティストへステップアップ
・さらに上位の専門職として、リードデータサイエンティストを目指すことが可能
・志向や適性に応じて、管理職としてチームをマネジメントするキャリアも選択可能
・専門性の深化と組織運営の両面でキャリア形成が可能

【配属先】
データ価値創出グループ
※適性に応じて、他の課に配属となる可能性あり

【課内のメンバー構成（役職・年齢・性別など）】
▼組織全体
約50名（男性：女性　80%：20%）
年齢層：20代50%、30代20%、40代20%、50代10%
※組織内に5つの課があり、各課管理職4名を含む

【課内の雰囲気】	
・20代のメンバーが多く、若手でも裁量を持ってチャレンジできる雰囲気
・未経験分野や新しい技術領域にも前向きに取り組み、失敗を恐れず挑戦する文化
・生成AIやデータサイエンスなど、最新技術への関心が高く、学び合いながら成長できる環境
・職種や部門を越えて相談しやすく、チームで課題解決に取り組む風土
・一人ひとりのアイデアや提案を尊重し、スピード感を持って実行に移せる組織

【在宅勤務の有無】
可能（週1日程度）
※ただし、事情により応相談

【転勤の有無】
当面なし

【募集要項】
一般的な動画広告の制作はもちろん、生成AIを活用した映像制作・最先端のクリエイティブ表現を追求いただくポジションです。
今後の事業成長に向けて、クライアント案件・自社案件両方のクリエイティブ領域に幅広く携わっていただきます。

▼具体的には
・動画広告の企画提案／演出／ディレクション／撮影／デザイン／編集
・AI技術と人間の創造性を掛け合わせた企画演出／シナリオ作成／動画編集
・生成AIツールを活用したクリエイティブワークフローの整理・効率化の推進

【この仕事で得られるもの】
・映像制作における全工程の実践スキル
・ビジネス価値を高めるためのスキルとマインド
・AI映像制作の最先端スキルと専門性

「変化を愉しみ、新しい技術やアイデアに挑戦する」これが当社のバリューです。
AIの進化は著しく、技術は常にアップデートされ続けています。
この劇的な変化を愉しむマインドと、現状に満足せず未知の領域に飛び込める挑戦心のある方を探しています。
技術力と創造力を活かし、デジタルの力で世界のスタンダードを塗り替えるような価値創造に、ともに挑戦できればと思います。

【募集背景】
Webマーケティングソリューションを提供する当社。
そのサービスの中で必要となる広告クリエイティブの内製化を目指し、2022年にクリエイティブチームを発足。

本ポジションでは、このチームにおいて、動画クリエイティブのディレクションを担当いただくディレクターを募集しています。

【募集背景と実現したい事】
サービスが順調にグロースする傍ら、プロダクトの信頼性やスケーラビリティ向上をはじめ、サービス規模に対して組織として強化すべき部分として、2024年SREチームの立ち上げをおこないました。
少数精鋭を前提とした組織構成ではありますが、
・SLI／SLOを用いたサービスレベル管理やオブザーバビリティの強化
・自動化によるトイル削減
・セキュリティを加味したアーキテクチャの最適化、およびコストの最適化など、
サービスのスケールやSRE組織の拡大を見据え、チームとして取り組むべき課題が山積みの状況です。そこで、ファインディのSRE組織の一員として将来を見据えたミッションを推進していただける方を募集します。

【SREチームのミッション】
「SRE文化を組織全体に根付かせ、開発チームが自律的に信頼性向上を実践できるよう支援すること」をミッションに掲げています。
具体的には、共通基盤や自動化ツールの提供を通じて開発の「道」を整え、プロダクト横断でシステムの複雑性や認知負荷を解消します。
また、SLOに基づく客観的な意思決定を支えつつ、AIを活用したトイル削減やセキュリティ強化にも取り組んでおります。
他にも、新規プロダクトにおいて開発チームへの支援もおこない、単なる運用保守ではなく、全メンバーが事業成長に専念できる仕組みを構築し、ビジネスの加速を支えることを目標に取り組んでいます。

【業務内容】
・SLI／SLOに基づく計測とサイト信頼性に関わる運用
・システムのモニタリング、オブザーバビリティーの改善
・ポストモーテムへの参加と、インシデントからシステムを改善するための分析・学習
・CI／CDパイプラインの運用と、自動化ツールの開発
・トイルの特定とソフトウェアエンジニアリングによる自動化
・リソースの可視化、セキュリティ要件に沿ったクラウド運用のサポート

【魅力】
・成長フェーズのSREチームの文化／組織づくりから携わることができる
・変化を歓迎するチームの中で、議論しながらベストプラクティスを探求し続ける環境
・日々拡大するサービス、フェーズの異なるプロダクトが存在している
・全社で開発者体験、生産性向上に関心の高いメンバーが集う環境
・AIを積極的に取り入れ、運用効率化や課題解決に挑戦できる環境
・新しい技術やツールを積極的に試せる文化

【開発環境】
・インフラ・ミドルウェア：AWS、Google Cloud、MySQL、PostgreSQL、Elasticsearch、Redis／Valkey、Docker
・CI／CD：GitHub Actions
・ツール：GitHub、Datadog、Sentry、Renovate、Dependabot、Slack
・開発言語：Terraform、Python、TypeScript、Ruby
・フレームワーク：Ruby on Rails、Next.js、React、FastAPI

【AIの取り組み】
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、ファインディ全社でもほぼ全てのエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しており、Claude CodeやCodexなどを開発で利用するのは当たり前になっています。
また、AnthropicやOpenAIやなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
SREチームでは、SRE x AIを推進しており、トイルの削減やオブザーバビリティ、セキュリティならびにIaCのコード生成などAIを活用した業務効率化に取り組んでいます。

【職種】
技術

【業務内容】
▼仕事の内容
（1）担当してもらいたい業務やその範囲　など
当社は中小企業を中心として、年間約25万社を超えるお客様と共に成長できるビジネス、サービス、付加価値の提供を、その時代に合わせて作り出しながら成長を続けています。DXにしても、なんにしても、まだまだ成長余地の大きいお客様。この成長プロセスをサポートする仕組みを、これまでとは違う形で提供、開発するプロジェクトを進めています。そして、この取り組みは、今後も継続して進めていく予定です。
お客様と共に、今後の成長ビジネスの一端を担うシステムの開発を、Azureを中心としたクラウド基盤や、プライベートクラウドとの組み合わせで行っていただきます。AzureのPaaS環境は、新しい技術採用の検討、技術選定のプロセスまで行いながら、最適なシステムを組み上げていくことを目標としており、その一端を担っていいただきます。

（2）誰に対して仕事をするのか（お客様の特徴等）
当社が保守サポートを提供する多くの顧客に対して、機能やサポートするための土台となるシステムを提供します。
主に中小のお客様を中心とした、数万単位の顧客が対象となる見込みです。

（3）仕事のやりがい
・新プロジェクトの立ち上げとなるため、これからのビジネスを一緒に作っていくことができます。
・クラウド環境（Azure）を中心とし、PaaSと実装の組み合わせなど、従来の技術だけでなく、新要素と組み合わせて対応していくことができます。
・Azureのパートナー企業として、最新の情報と環境を利用することもできます。
・ビックデータを活用して、ＡＩ分析なども今後の検討課題となっており、新しい取り組みへのチャレンジや技術選定などもする機会があります。
・技術選定プロセスから行うため、自分で選んだ技術が採用されるケースや、自由度の高い設計を行うこともできます。

（4）業務は何名くらいで連携して行うのか
10～20名程度

（5）キャリアパス
社内評価制度に基づき、役職及び職務ランク評価により将来MGRへの登用もあり

（6）どのような能力が身につくのか
・クラウド環境を中心に、新しい技術分野にトライすることができます。
・多くの顧客に対し、大量のデータを扱うシステムの運用を行うための、規模に応じた非機能設計やその実現方法などを含むスキルが身につきます。
・メンバー、もしくは外部協力会社の連携など、リーダーやマネジメントスキルが身につきます。

【配属先】	
TMSC　クラウドサービス課　※飯田橋ビル

▼配属先について
＜課内のメンバー構成＞
　管理職　次長：1名（50代）
　専門職　課長：5名（4～50代）係長：5名（3～40代）主任：5名（2～30代）一般：5名（20代）
　女性比率：20％

【転勤の有無】
当面無

【仕事概要】
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。

Gyazo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。
現在では、累計2,300万人のユーザーに利用され、242の国と地域で使われており、累計アップロード数は31億件を超えています。
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。
今回ご案内するポジションでは、Gyazo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・改善に携わっていただきます。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】
・弊社が開発・運営するSaaSサービス「Gyazo」の開発を担当していただきます。
・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ご活躍いただけ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、Helpfeel Cosense
・タスク管理：GitHub、Helpfeel Cosense
・オフィスアプリケーション：Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Sentry
・Newrelic
・Helpfeel
・Gyazo

本デジタル広告事業では、インハウス化支援サービスの提供にあたり、複数の支援ツールを内製で開発しています（準備度診断ツール、ROIシミュレーター 等）。
そこで、運用実務の知見を、そのままツールの仕様に落とし込めるアドバイザーを募集いたします。

【具体的な業務内容】
① ツールの企画・課題定義（メイン）
- 広告運用の実務プロセスを棚卸しし、**どこに時間が溶けているか／どこでミスが起きるか**を特定する
- ツール化すべき業務・すべきでない業務の線引きと、優先順位づけ
- 「誰が・どの場面で・何のために使うか」の利用シーンの言語化

 ② 要件定義・仕様への落とし込み
- 実装担当（社内）に渡せる粒度での要件整理（機能要件・画面イメージ・入出力・想定データ）
- 判断ロジック・計算ロジックの設計（例：スコアリング基準、試算モデルの前提値）
- 実装担当との仕様Q&A対応

 ③ 検証・改善への関与
- 出来上がったツールを**運用実務の目線でレビュー**し、実際に使えるかを判定
- 社内利用者・顧客の利用状況を踏まえた改善要望の整理と次バージョンへの反映

【仕事概要】
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。

Gyazo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。
現在では、累計2,300万人のユーザーに利用され、242の国と地域で使われており、累計アップロード数は31億件を超えています。
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。

今回ご案内するポジションでは、Gyazo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・改善に携わっていただきます。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】
・弊社が開発・運営するSaaSサービス「Gyazo」の開発を担当していただきます。
・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。

【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、Helpfeel Cosense
・タスク管理：GitHub、Helpfeel Cosense
・オフィスアプリケーション：Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Sentry
・Newrelic
・Helpfeel
・Gyazo

【仕事概要】
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。

Helpfeel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。

Helpfeelを代表するプロダクトの「Helpfeel」は、iPhoneの日本語入力システムを開発した弊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。

※特許番号 第7112155号、第7112156号

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。Helpfeel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。
当ポジションでは、Helpfeelの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】
Helpfeelの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。

【仕事概要】
taskeyでは、自社で原作開発からマンガ制作・出版・販売までを一貫して手掛けています。
企画開発・漫画脚本制作・表紙デザインなどを含めて内製化したマンガ制作に取り組んでおり、昨年度からは新規レーベルを立ち上げ幅広いジャンルを展開し、さらなる広がりを見せています。
本ポジションでは、モノクロ電子コミック（横読み）の企画・編集・制作・プロデュースに加え、育成、組織づくりなどのマネジメント業務を担う編集長候補をお任せしていく想定です。
編集部は現在約30名体制ですが、来年には40名規模への拡大を予定しています。組織拡大フェーズにおいて、ヒット作品の創出と編集組織のマネジメント・育成の両面を担い、次世代の編集部を牽引していただける方を募集しています。

【具体的な業務内容】
▼編集業務
・新規企画の立案・実行：市場調査を行い、読者に響く新規マンガ企画の立案
・クリエイターとの協業：企画に最適な漫画家／クリエイターの選定、スカウト、条件交渉
・クオリティコントロール：密な執筆打ち合わせを通じ、ネームや原稿のクオリティを最大化するための的確なフィードバック
・プロジェクトマネジメント：入稿までのスケジュール管理、全体の進捗管理
・マーケティング連携：担当作品をヒットさせるための宣伝・販促企画の立案と実行
・新規コンテンツ開発：オリジナル漫画企画の立案など、0→1でのコンテンツ開発

▼マネジメント業務
・編集者の育成・フィードバック
・編集方針・作品戦略の策定
・担当作品レビュー
・編集体制の構築・改善
・編集KPI設計
・制作フロー改善
・編集ナレッジの体系化

【このポジションの魅力】
（1）編集長として組織をつくれる
現在編集者は約30名。今後50名規模まで拡大予定であり、編集長候補として組織づくりから携わっていただきます。

（2）作品だけでなく編集組織の成果を最大化できる
担当作品だけでなく、編集体制の構築や編集者育成、ヒット作品を継続的に生み出す仕組みづくりまで裁量を持って取り組むことができます。

（3）デジタル特化だからこそ、市場の反応を作品づくりへ活かせる
taskeyは自社で電子コミックの出版・販売まで手掛けています。
読者データや販売実績をもとに、編集・マーケティング・販売戦略まで一体となって作品を育てられる環境です。

（4）原作開発のノウハウを持つ強み
ストーリー・脚本制作に特化した編集者やシナリオライターが在籍しており、自社サービスpeepの運営から培われた「脚本作り」のノウハウを積み立てています。
原作開発チームと密に連携しながら企画を磨き込み、ヒットにつながるIPをゼロから生み出せる環境があります。

（5）急成長フェーズだからこそ、編集部の未来をつくれる
事業・組織ともに拡大フェーズにあり、編集部の体制や役割そのものを設計できるタイミングです。既存組織の運営ではなく、これからの編集部を一緒につくっていく醍醐味があります。

【配属】
スタジオ事業部マンガ編集チーム

▼taskeyとは
マンガ・ノベルアプリ『peep』を運営する当社では、掲載作品である原作シナリオ（マンガ脚本・チャットノベル）の開発から、マンガ（モノクロデジタルコミック）等さまざまなデジタルコンテンツの編集・制作を行っています。
peepだけではなく、さまざまな電子書籍アプリ・サービスでも配信しており、日々たくさんの読者・ファンの方々に応援いただいております。

▼働く環境について
入社後は、会社の事業方針説明・業界知識・編集業務の基礎・シナリオ講座等、さまざまな独自の社内研修を実施。
チームでヒット作を創出することを大切にしているため、定期的に編集者で共有や振り返りのミーティングを開催しています。
また、現状の業務進捗やキャパシティを確認し、メンバー全員が各々の仕事状況を把握できるように定期的な面談やすり合わせを行い、状況に応じたフォローアップができる体制をとっています。

※原則は出社勤務となりますが、緊急事態宣言下や災害時等においてはシフト制によるリモート勤務の場合があります。

【仕事概要】
『Aimy（アイミー）』は、自分が設定したキャラクターと自由にチャット・着せ替え・シチュエーションの擬似体験などで楽しめる生成AI活用型スマホゲームです。
ユーザーとの日々の会話や体験を記憶し、唯一無二の存在へと成長していくキャラクターの魅力が特徴です。

【募集背景】
Aimyは、AI×キャラクター×ゲーム体験を掛け合わせたプロダクトとして、ユーザーとの継続的な関係性を重視した設計を行っています。
2Dアニメーションの品質が、プロダクト体験を大きく左右しています。
プロダクト・マーケット・フィット（PMF）直後のフェーズにある『Aimy（アイミー）』のプロダクト体験をより向上させていくために、開発チーム・企画チームと連携しながら、Aimyの世界観とキャラクター表現を進化させていただける2Dアニメーターを募集します。

【主な業務内容】
・着せ替え機能効率化の設計
・spineアニメーションの技術調査
・アニメーターチームの管理
・spineを活用したアニメーション作成

【ポジションの魅力】
・PMF達成済プロダクトの「表現クオリティ」を担える
・AI×キャラクターという新しい表現領域
・成長フェーズならではの裁量

【部署概要】
AbemaTV・WINTICKET・Amebaなど大規模規模のユーザーを持つメディアサービスを展開するメディア＆IP事業部（MIU）に配置される技術職採用人事のポジションです。
機械学習エンジニア・データサイエンティストの採用を起点に、データエンジニア・サーバーサイド・フロントエンド・iOSなど幅広い技術職の採用を担い、「技術で勝てるメディア事業部」の組織づくりに直接貢献します。
AI事業本部と連携しながら、MIU内で自律的に採用活動を推進することをメインミッションとする、事業部初の専任ポジションです。

【業務内容】
・スカウト・媒体運用：採用媒体を活用したダイレクトリクルーティング
・人材紹介企業との折衝：採用成功に向けたエージェントとの良好な関係構築
・採用広報：技術ブログ・登壇・イベント等を通じた候補者接点の創出
・候補者面談・選考管理：カジュアル面談から内定まで一気通貫で担当
・採用戦略立案：事業部エンジニア組織のロードマップと連動した採用計画の策定
・ノウハウ構築：技術職採用の最適アプローチを自ら検証・体系化

【ポジションの魅力】
・事業拡大フェーズにあるMIUの技術職採用を中核で担えます
・AI事業本部と連携しながら、事業部内で自律的に採用活動を推進できます
・事業部初の専任ポジションとして、採用の型づくりから携われます
・エンジニア組織づくりに直接貢献できる、影響範囲の大きいポジションです

【チームの文化・働く環境】
▼チームの文化
事業部のエンジニアと日常的に接しながら、採用課題に本気で向き合う環境です。人事としての型にこだわらず、「何がベストか」を常に問い直せる姿勢を重視しています。

▼自律的な実行
指示を待つのではなく、自ら課題を見つけ動ける人が活躍しています

▼フラットな関係
年次・職種を問わず意見を出しやすく、エンジニアとも対等に連携します

▼AI人事室との連携
他事業部の技術採用ノウハウにアクセスしながら、孤立せずに動ける体制です

▼AIツールなどの積極的な活用
claudeやchatGPTなど業務効率化に必要なツールを積極的に利用できる環境です。

▼働く環境
勤務体制：原則週3日出社・週2日リモート

経理の日常業務を行いながら、プロジェクト業務に関与して頂きます。

【募集背景】
現在、当社は業容拡大に伴い、会社の規模が急速に大きくなっている転換期を迎えています。
会社の規模が大きくなる今だからこそ、最新技術を駆使した省人化が最大の効果を発揮する事ができます。 
全社的なテクノロジー推進の機運の中で、これまでの信頼や歴史を大切に継承しつつ、AI活用を前提とした少数精鋭の次世代型組織へと再設計していただけるリーダーを募集します。

【具体的な業務】
日次仕訳、月次・期末決算対応
子会社経理・決算
連結決算
債権管理
債務管理
税務対応
各事業部（他拠点）との連携業務
プロジェクト業務

AI等を業務への活用
経理から事業部への貢献（管理会計）
その他、全社を俯瞰し、課題を抽出し、自らプロジェクトを創出

【募集背景と実現したい事】
サービスが順調にグロースする傍ら、インフラ環境の整備をはじめ、サービス規模に対して組織として強化すべき部分として、今年SREチームの立ち上げを行いました。少数精鋭を前提とした組織構成ではありますが、
・サーバ構成改善
・パフォーマンスの向上やCI／CD
・セキュリティを加味したAWS構成の最適化、およびコストの最適化
などサービスのスケールやSRE組織の拡大を見据えチームとして取り組むべき課題が山積みの状況です。そこで、ファインディのSRE組織の一員として将来を見据えたミッションを推進していただける方を募集します。

【SREチームのミッション】
「SRE文化を組織全体に根付かせ、開発チームが自律的に信頼性向上を実践できるよう支援すること」をミッションに掲げています。
具体的には、共通基盤や自動化ツールの提供を通じて開発の「道」を整え、プロダクト横断でインフラの複雑性を解消します。
また、SLOに基づく客観的な意思決定を支えつつ、AIを活用したトイル削減やセキュリティ強化にも取り組みたいと考えています。
他にも、Embedded SREと連携し、初期プロダクトへの教育・支援も行い、単なる運用保守ではなく、全メンバーが事業成長に専念できる仕組みを構築し、ビジネスの加速を支えることを目標に取り組んでいます。

【業務内容】
・システムのパフォーマンス、スケーラビリティーの向上
・システムのモニタリング、オブザーバビリティーの向上
・SLI／SLOを用いたサービスレベル管理と、エラーバジェットによる信頼性の確保
・開発効率化を見据えたDeveloper Experienceの向上
・セキュリティ／コストの最適化
・CI／CD 環境の向上
・ポストモーテム／プレモーテム
・SRE文化の醸成　etc....

【魅力】
・立ち上げフェーズのSREチームの文化／組織づくりから携わることができる
・経験の深いメンバーで構成されたチームの中で、議論しながらベストプラクティスを探求し続ける環境
・日々拡大するサービス、フェーズの異なるプロダクトが存在している
・全社で開発者体験、生産性向上に関心の高いメンバーが集う環境
・AIを積極的に取り入れ、運用効率化や課題解決に挑戦できる環境
・新しい技術やツールを積極的に試せる、変化を歓迎する文化 

【開発環境】
インフラ・ミドルウェア：AWS（ECS Fargate、Aurora、S3、ElastiCache、CloudFront、WAF、SecurityHub、etc...）、Terraform、MySQL、Elasticsearch、Nginx、Redis、Docker
CI／CD：GitHub Actions
ツール：GitHub、Slack、Sentry、Datadog、Dependabot、Just
開発言語：Ruby、TypeScript
フレームワーク：Ruby on Rails、Next.js、React、Redux、Apollo Client
テスト：RSpec、Jest、Chromatic、Autify

【AIの取り組み】
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。

【職務内容】
▼サービスについて
Sansan株式会社は、「出会いからイノベーションを生み出す」をミッションに、企業や個人のビジネス課題を解決し、業務効率化・生産性向上に寄与する働き方を変えるAXサービスを提供しています。
担当する領域は複数の選択肢があり、選考を通じて希望や経験を踏まえ、最適なチーム・領域を提案します。希望があれば、応募時にお知らせください。

・「Sansan」
名刺や企業情報、営業履歴を一元管理して全社で共有できるようにすることで、売上拡大とコスト削減を同時に実現するビジネスデータベースです。

・「Eight」
価値ある出会いをつなぐ、ビジネスのための名刺アプリです。
名刺管理だけでなく、スマートフォンで誰にでも簡単にデジタル名刺を渡すことができます。
Eightで交換したデジタル名刺は、昇進・異動・転職などの情報が自動で更新されるので、相手の近況をスマートに把握できます。

・「Bill One」
請求書受領、経費精算、債権管理といった、さまざまな業務領域の課題を解決する、経理AXサービスです。

・「Contract One」
契約書をはじめとする取引書類をデータ化し、取引の条件や変遷を可視化することで、機会の損失や信用の低下を防ぎ、企業の利益を守る、取引管理サービスです。

・「Sansan Data Hub」
ビジネスデータベース「Sansan」と、CRM／MAツールなど社内システムを連携し、散在するデータを正しく統合するためのデータ連携プラットフォームです。
顧客データ活用の基盤となる機能を提供し、将来的には企業のデータ活用に不可欠な存在となることを目指しています。

・「Sansan Data Intelligence」
企業が保有する 取引先データ（CRM／SFA／基幹システムデータなど）を、Sansanの独自企業・事業所データベースと突合し、継続的に高品質なマスターデータに整備するデータクオリティマネジメントサービスです。
取引先データに存在しがちな重複・表記揺れ・更新漏れを補正し、DXやAI活用に適した整合性の高いデータ基盤の実現を後押しします。

・「Sansan データ戦略」
名刺情報に加え、企業情報や接点情報を掛け合わせることで、「名刺管理」を超えた新しいビジネスデータベースを構築する部門です。
Sansanを“ビジネスインフラ”とするための中核となるデータ基盤づくりを担っています。

・「デジタル名刺メーカー」
「Sansan」のオプションとして提供する名刺作成サービスです。
創業以来、名刺を起点としたビジネスを展開してきた当社にとって成長基盤となり得るサービスです。

・「データ化（Digitization）」
Digitization部は、Sansanの各プロダクトを支える「データ化」を担い、共通の基盤機能を提供する組織です。
名刺・請求書・契約書などのアナログな情報を、正確で構造化されたデータへ変換すること自体が、事業の競争優位の源泉となっています。

・「認証・認可基盤（Identity Platform）」
Sansanの複数プロダクトを横断的に支える認証・認可の共通基盤を担う組織です。
高可用性・高機密性が求められる認証基盤の開発・運用を通じて、プロダクトのセキュリティーと利便性を両立させ、全社プロダクトの成長を支えています。

・「AI Agent基盤・データ統合」
生成AIを活用したWebアプリケーション機能の開発を行う部門です。
Webアプリケーションだけでなく、Agent自体の開発、Agentがアクセスするデータのモデリング／パイプライン、認証認可まで一貫して開発を行っています。

▼具体的な業務
プロダクトの価値を高めるための開発業務をお任せします。
担当領域はプロダクトや役割により異なりますが、主な業務は以下の通りです。
・Webアプリケーション（フロントエンド／バックエンド）の設計・開発
・外部サービスやデータ基盤と連携した、データやロジックを活用する機能開発
・新機能に向けた要件整理や技術検討
・既存機能の改善、パフォーマンス最適化、安定稼働に向けた運用
・技術的負債の解消や開発プロセスの改善
・利用状況やユーザー行動を踏まえた改善施策の検討・実行
・プロダクトマネジャーやデザインチーム、関連開発チームとの協働
・スプリント運営（計画・振り返り・リファインメント）への参加

【本ポジションの魅力】
・企画から運用改善まで、プロダクト開発の全フェーズに関わる経験ができる
・ビジネス課題を技術的に再定義し、アーキテクチャや実装方針を設計するスキルが身につく
・新規プロダクトの立ち上げや既存サービスのスケールを支える開発を経験できる
・バックエンド・フロントエンド・クラウド・データ基盤など、多様な技術領域への挑戦機会が得られる
・専門性を深める個別スキルの習得から、技術リード／チームビルディングに関する経験まで、柔軟なキャリアを築ける

【主な技術スタック】
▼開発言語・フレームワーク
＜サーバーサイド＞
・Kotlin／Go／TypeScript／Ruby／Java／C#
・Spring Boot／Ktor／Node.js（Express）／Ruby on Rails

＜フロントエンド＞
・TypeScript
・React／Next.js／Vue
・Storybook／Vite／Tailwind CSS

▼データベース・検索基盤
・PostgreSQL／MySQL／Aurora
・DynamoDB／BigQuery／Cloud SQL／Cloud Spanner
・Elasticsearch／OpenSearch／Redshift

▼インフラ・プラットフォーム
・AWS（ECS／Fargate、Lambda、SQS、Athena、Glue など）
・GCP（Cloud Run、Cloud Functions、App Engine、Cloud Tasks など）
・Cloudflare
・Docker／Serverless アーキテクチャ

▼CI／CD・運用・監視
・Terraform／CDK
・GitHub Actions／Cloud Build／CircleCI
・Datadog／Sentry／Grafana／Cloud Logging

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

【記載内容に関する注意事項】
本求人票に記載の内容は、会社の方針によって変更になる可能性があります。

【職務内容】
当社は「すべてのビジネスに、一歩先行くCXを。」をミッションに掲げ、カスタマーエクスペリエンスを向上させるためのコンタクトセンター向けSaaSプロダクトを展開しています。
既に大手企業を中心に500社以上の導入実績を誇り、7年連続チャットボット市場売上トップクラスのシェアを獲得するなど、お客様からの高い評価を裏付けに業界内で高いポジションを確立しています。

今回は、開発エンジニア（第二新卒枠）を募集いたします。

【配属部門】
▼Engineering Division
7つある自社製品の開発を担当する部門です。
フロントエンドエンジニア、サーバーサイドエンジニア、リードエンジニア、インフラエンジニア、QAエンジニアが所属しています。
今回はバックエンドエンジニアとして募集を進めており、以下のようなバックエンドを中心とした開発業務をお任せする予定です。

・サーバーサイドにおけるSaaSプロダクトの仕様策定
・機能開発の設計、および実装と保守
・データベースの設計・開発、各種データ処理に係る業務
・バッチシステムの開発・運用
・クラウドサービスを使用したインフラ・アーキテクチャの設計

【開発環境】
・フロントエンド言語／フレームワーク：TypeScript、React、Next.js、Remixほか
・バックエンド言語／フレームワーク：Go、Pythonほか
・インフラストラクチャー： AWS
・データベース：MongoDB Atlasほか
・CI／CD：Github Actions、CircleCI
・タスク管理：Backlog、Jira
・コード管理：Github、Bitbucket
・コミュニケーション：Slack

【出社・在宅頻度】
週3日出社（チーム毎に出社日固定）※残り2日在宅勤務可

“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、Helpfeel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。
『Gyazo』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
『Helpfeel Cosense』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
『Helpfeel』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

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。
Helpfeel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「Helpfeel」は、iPhoneの日本語入力システムを開発した弊社テクニカルフェローが発明した「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。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

・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、Helpfeel Cosense
・タスク管理：Helpfeel 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
・Helpfeel
・Gyazo