【募集要項】
LLM専属のエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ（顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当）と連携しながら、データ分析、LLMモデルの検証／開発／改善、結果のレポーティング、LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。（プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。）

またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発などをお任せする予定です。

上記に加え、他プロジェクトのLLMエンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。

▼具体的な業務内容
・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発
・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開
・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング
・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ
・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務（採用、評価、育成等）

【ポジションの魅力】
・常に新しいLLM技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業／ビジネス上の課題をLLM技術で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つLLM技術応用やLLMシステム開発に携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる

【このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。】
（1）機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。

（2）自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。

（3）自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。

弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI／機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。

【カスタムAIソリューション事業とは？】
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
　- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
　- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。

【プロジェクトの開発フロー】
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。

【チーム構成・支援制度】
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ／エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ／エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV（スーパーバイザー）がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。

【裁量の大きさについて】
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。

AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること

【技術スタック】
使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。
・データ分析全般（NumPy、pandas、Matplotlib、seaborn、plotly、Streamlit）
・機械学習（sckit-learn、statsmodelsm、OPTUNA、SHAP、LightGBM）
・Deep Learning（PyTorch、TensorFlow、Hugging Face、OpenAI、LangChain）
・実験管理（Kedro、mlflow、Kubeflow）
・開発言語（Python、Rust、Javascript）
・インフラ（AWS、Azure、Google Cloud、社内GCPサーバ）
・開発ツール（Visual Studio、GitHub）
・その他ツール（Slack、Backlog、Cacoo、Google Meet）

【社内活動】
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...）
・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...）
　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3／4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成／予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

※リモートワークあり（フルリモート可）
※転勤の有無：なし

【概要】
AIによるデータの利活用を実現する高度なデータ連携基盤の社会実装を目指す

【採用企業】
ソフトバンク株式会社

【採用部門】
テクノロジーユニット統括 データ基盤戦略本部 デジタルインフラ研究開発統括部

【採用部門 概要】
次世代デジタルインフラを構成する超分散コンピューティング基盤やデータスペース＋AIを研究開発しています。

【職務内容】
▼ミッション
AI研究開発チームやデータサイエンス部門が生み出す成果を、実際の業務やサービスで活用できる「基盤システム」として実装していくポジションです。
生成AI、LLM、マルチモーダルデータ、分散データ基盤などの最先端技術を理解し、社会実装に求められる品質／スケーラビリティ／セキュリティを備えたアプリケーションやプラットフォームを構築します。
研究成果を「技術」から「価値」へと変える、実装現場のリーダーを求めています。

▼主な業務
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤の設計および実装

▼具体的な業務
・AI要素技術（LLM、Embedding、Rerankなど）の成果を理解し、基盤システムへ実装
・クラウド上でのAI／データ連携基盤およびアプリケーションの設計／開発／運用リード
・LLMや生成AI APIを活用したアプリケーションや業務支援ツールの開発
・データパイプライン、API、コンテナ環境（Kubernetesなど）の設計／構築
・PoCから本番導入までの技術検証、性能最適化、信頼性設計
・研究部門やビジネス部門との要件調整、プロトタイプ開発および改善のリード

【仕事の魅力】
AIが自律的にデータと連携する新しい世界を自らの技術で創り上げることができます。
生成AI、計算基盤、多種多様なデータの全てを揃えるソフトバンクだからこそ実現できる、次世代の基盤をぜひ一緒に開発しましょう！

【勤務地】
竹芝本社（東京都港区海岸）／リモートワークも可（在宅勤務・サテライトオフィスなど）

【募集背景】
私達は、「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」をミッションに、データ&マーケティングプラットフォーム組織として、このミッション実現に向けて行動しています。
私達の長年にわたる事業のデータをデータ基盤として蓄積し、利活用を進めてきました。
ただ、これまでのデータを可視化したり分析したりする業務から、AIや最新のデータ基盤技術を取り入れ、データドリブンな事業活動、マーケティング活動への進化が求められるフェーズにあります。
そのためにもデータ基盤エンジニアとして、データの民主化の推進・AI-Readyなデータ基盤の構築といった活動が必要になってきております。
長年の事業運営で複雑化された業務とデータを紐解き、整理し、ヒトとAIが使える状態に整備し、可用性とガバナンスを両立した堅牢なデータ基盤の運用と、日々目まぐるしく進化が進んでいくデータエンジニアリングのテックリードとして活躍できる方を募集しております。

【配属部署】
▼BPR推進部のミッションと目指す姿
私たちBPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。
従来は社内メンバーの業務支援を中心に担ってきましたが、事業や市場環境の変化が加速し、より複雑性が増す中で、真に価値ある業務プロセスを設計するためには、顧客の課題解決に焦点を当てることが不可欠であると考え、価値提供の軸足を「社内」から「顧客」へと移しています。
現在は正社員、契約社員、派遣社員を合わせて90名ほどの体制となっており、今後も事業／会社の成長に伴って規模拡大・増員を予定しています。

【仕事内容】
▼ミッション
「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」ことがミッションです。
これまではミッションを達成するために、事業にかかわる社員がデータを持って価値提供を最大化できるような”データの民主化”を実現することをコンセプトに活動をしてきました。
これからはヒトに対する""データの民主化""の推進のみではなく、ヒトがAIを用いてデータを利活用を実現できる、""AI-Readyなデータ基盤""の実現も必要になってきます。
その実現に向かい、長年運用してきたデータの整備、再モデリング、定義付け、カタログ整備、ガバナンス整備といった活動も進めていきます。

▼業務詳細
データの民主化とAI-Readyなデータ基盤の実現に向けて、データ基盤チーム内のアーキテクトとして、主に以下の業務を中心に担っていただきます。
・既存のデータ基盤から、AI-Readyなデータ基盤への進化に向けたアーキテクチャ設計・実行
・事業部門やマーケターの業務からの課題抽出
・データの整備、再モデリング、品質管理
・IaCを用いたインフラ構成管理
・データガバナンス整備

また、チーム開発の定常業務である以下の業務も担っていただき、業務とデータの理解を務めていただきます。
・基幹システムや各種業務システムからデータ分析基盤へのデータパイプライン開発・運用
・事業部門やマーケターの分析・AI活用を支援するためのデータ整備・検証
・事業の意思決定に資するデータマートやレポートの作成・提供

業務を通してシステムやデータの構造と、事業の課題の理解に努めていただき、事業部門・マーケター・データサイエンティスト・他部署のエンジニアとコミュニケーションをとりながらデータ基盤のアーキテクトとしてのご活躍を期待しています。

▼データ活用の事例
・マーケターの広告、SEO、メールやLINE配信の効果検証・分析
・営業部門の成果集計のためのダッシュボードの提供
・営業部門の自然言語データを生成AIで分析し、営業活動のパフォーマンスを測定
・開発部門の生産性可視化のための分析データの作成

【仕事のやりがい・働く魅力】
▼得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤開発からデータ活用推進まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダンな開発環境内でのデータ基盤開発の経験

▼やりがい
（1）BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。

（2）「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。

（3）目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。

（4）技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。

【将来のキャリアパス】
SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。
そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。

▼キャリア例
・マネジメントを目指すキャリア
・データの分析を極め、データサイエンティストやデータアナリストを目指すキャリア

【入社後の流れ】
入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。
その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。
即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。

【開発環境・利用ツール】
▼データ基盤
・Google Cloud
　- Cloud Composer（Apache Airflow）
　- BigQuery
　- Vertex AI
等
・Databricks
・dbt core

▼社内システム
Salesforce／AWS／Google Cloud／他

▼開発言語／ツール
Python／SQL／JavaScript／Google Apps Script／Docker／Terraform 等

▼BIツール
Tableau Cloud／AWS Quick Suite／Looker Studio

▼その他利用ツール
Google Workspace／Slack／GitHub Copilot／Backlog／Miro 等

【その他環境】
・出社／リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。
（とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。）
・残業時間はチーム平均で20時間／月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。
・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

【勤務状況】
出社とリモートワークのハイブリッド体制となっており、出社頻度は部署等によって異なります。

【配属先部門について】
▼マーケティングイノベーション統括部
デジタルマーケティングの戦略立案から運用までを一貫して担い、企業の顧客体験（CX）向上を推進。
オンラインとオフラインを融合したOMO戦略や、データ統合・AI活用による最適化の実現をミッションとしています

＜サービス概要＞
・デジタルマーケティング戦略立案・運用
　- 顧客体験の向上を目的としたマーケティング施策の企画・実行
・データ統合・分析
Google Analytics、Adobe Analytics、Tableauなどを活用したユーザー行動分析、売上向上のための改善提案
　- Treasure Data、DataCloudなどのCDPを活用したデータ基盤構築、運用
・マーケティングオートメーション（MA）導入・運用
　- MAプランナーやエンジニアとして、施策の自動化・最適化を推進

【業務内容】
・クライアント企業のWebサイトやアプリ、SNSからのアクセスやユーザー行動データの解析（Google Analytics、Adobe Analyticsなど）
・ダッシュボードを活用したデータ可視化と分析レポートの作成・報告
・クライアントのマーケティング施策やUI／UX改善施策の提案・実行・効果検証（KPI達成度、CVR改善）
・分析結果に基づいて仮説を立て、改善提案および新たな分析指標（KPI）の設計
・データドリブンな施策立案から実行・検証までのPDCA運用
・クライアントとの定期ミーティング、折衝、提案資料作成、改善施策のプレゼンテーション
・顧客とエンドユーザーのコミュニケーションポイント設計（Web導線、メール配信、アプリ通知など）

【キャリアパス】
ナショナルクライアントを中心とした大手企業様の、データを活用した事業支援や課題解決を行っています。
戦略設計、施策立案から、オウンドメディアやSNSの運用、データ分析やレポーティングなど、顧客の抱えている課題に対して適切なソリューションを提供し、課題解決と顧客事業の発展に貢献する業務です。

データに関する知識やソリューションの知見が深まるのはもちろんのこと、ウェブマーケティングに関する幅広い知見が求められるため、スケールの大きい業務でスキルアップしていただけます。
また、リード役としてプロジェクトを推進したり、マネジメント業務への挑戦も可能です。

【魅力～働きやすい職場環境】
・東証プライム企業として安心して働ける環境
当社は創業から50年以上続く、東証プライム企業です。そのため安定した基盤があり、業務に集中していただける環境があります。
上場以来、いまだ成長し続けている企業で、福利厚生も東証プライム企業に恥じない、社員一人ひとりが能力を最大限に発揮できる職場環境が揃っています。

・リモートワークなど"今"にあった働き方が可能
原則作業は自宅中心のリモートワークを取り入れています。しかしチームビルディングやメンバーとの関係性構築、ブレストなどで出社も可能といった、柔軟な働き方ができるハイブリッドワークを採用しています。
常に移り変わる"今"にあった働き方を実現できる環境が整っています。

・2,700人の集合知により、さらにスキルを伸ばせる環境
約2,700名が在籍するWeb業界の中でもトップクラスの組織です。Web業界を代表するプロジェクトを成功させてきたスペシャリストも多く、彼らと業務を行うことで、今以上の経験やスキルを習得することが可能です。

【募集背景】
私達は、「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」をミッションに、データ&マーケティングプラットフォーム組織として、このミッション実現に向けて行動しています。
私達の長年にわたる事業のデータをデータ基盤として蓄積し、利活用を進めてきました。
ただ、これまでのデータを可視化したり分析したりする業務から、AIや最新のデータ基盤技術を取り入れ、データドリブンな事業活動、マーケティング活動への進化が求められるフェーズにあります。
そのためにもマーケティングエンジニアとして、大量のデータという資産を武器に、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム設計といった活動が求められます。
このデータ資産を元にマーケターやデータエンジニアと連携し、マーケティング活動においてデータの価値を最大化できる方を求めています。

【配属部署】
▼BPR推進部のミッションと目指す姿
私たちBPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。
従来は社内メンバーの業務支援を中心に担ってきましたが、事業や市場環境の変化が加速し、より複雑性が増す中で、真に価値ある業務プロセスを設計するためには、顧客の課題解決に焦点を当てることが不可欠であると考え、価値提供の軸足を「社内」から「顧客」へと移しています。
現在は正社員、契約社員、派遣社員を合わせて90名ほどの体制となっており、今後も事業／会社の成長に伴って規模拡大・増員を予定しています。

【仕事内容】
▼ミッション
「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。
このミッションはデータ＆マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという２つのチームがぶら下がる構造となっています。
この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。
当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。
マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。

▼業務詳細
データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。
・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用（Reverse ETL）
・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携
・マーケティング活動のデータ利活用・分析の支援
・マーケターやビジネスアーキテクトと連携してのマーケティング業務におけるツールやアーキテクチャの選定

【仕事のやりがい・働く魅力】
▼得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤・業務システムの開発からマーケティングへの活用まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダン環境内でのデータ・マーケティングに関連する開発の経験

▼やりがい
（1）BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。

（1）「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。

（3）目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。

（4）技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。

【将来のキャリアパス】
SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。
そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。

▼キャリア例
・開発組織のマネジメントを目指すキャリア
・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア

【入社後の流れ】
入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。
その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。
即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。

【開発環境・利用ツール】
▼データ&マーケティングプラットフォーム
・Google Cloud
　- Cloud Composer（Apache Airflow）
　- BigQuery
　- Vertex AI
等
・Databricks
・dbt core

▼社内システム
Salesforce／AWS／Google Cloud／他

▼マーケティングツール（主要なもの）
Braze／Treasure

▼開発言語／ツール
Python／SQL／JavaScript／Google Apps Script 等

▼その他利用ツール
Google Workspace／Slack／GitHub Copilot／Backlog／Miro 等

【その他環境】
・出社／リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。
（とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。）
・残業時間はチーム平均で20時間／月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。
・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

【勤務状況】
出社とリモートワークのハイブリッド体制となっており、出社頻度は部署等によって異なります。

【募集背景】
▼現在の課題と採用にかける想い
私たちは医療・介護・保育領域において数百万件の専門職（求職者）データを保有しています。しかし、Web上の行動ログ、LINEでの対話、キャリアパートナーによる面談記録など、多岐にわたる顧客接点が「点」で存在しており、一人の求職者の生涯にわたるキャリア遷移を構造的に捉えきれていないという大きな課題があります。
本ポジションでは、この膨大な「行動」と「声」のデータを、ビジネスの勝ち筋に直結する「論理的なデータ構造」へと昇華させる設計のプロフェッショナルを募集します。データを通じて求職者一人ひとりに最適な価値提供を実現し、人材紹介・広告ビジネスの次世代モデルを共に構築していただきたいと考えています。

▼採用背景
現在、マーケティング・営業プロセスの刷新（BPR）を全社的に推進しており、その心臓部となる「統合データ基盤」の構築が急務です。特に足元では、散在する求職者データを統合し、MA（Braze等）を用いた高度なパーソナライズを実現するためのデータ設計が最優先事項となっています。
エンジニアの実装力と、ビジネスサイドの要求を高い次元で繋ぎ合わせ、信頼できるデータモデル（SSoT）を定義できる専門人材を新たに迎え、データドリブンな変革を加速させたいと考えています

【配属部署】
BPR推進部への配属を予定しています。
BPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。
部内でのデータエンジニアとの連携はもちろん、各事業のオーナーやマーケター、セールス等、部門を超えて多くの方とコミュニケーションを取りながら業務を推進いただきます。

【仕事内容】
▼ミッション
ビジネスサイドの戦略を、開発チームが実装可能な論理モデルへと翻訳し、マーケティングオートメーションや意思決定支援におけるデータの信頼性と活用精度を最大化することがミッションです。
数百万の求職者の属性、行動、および面談等から得られるインテント（意図）データを深く理解し、それらを統合的な属性／行動のモデルとして定義、設計していく一連のプロセスをお任せします。

▼具体的な業務内容
（1）求職者のデータモデリングとセマンティック定義
事業責任者やマーケターと対話し、求職者の「状態」「意欲」「LTV」といった重要指標の算出ロジックを確定。dbt等での実装を前提とした、一貫性のある論理データモデルの設計および仕様策定を行います。

（2）マルチチャネルにおけるID統合と行動ログの構造化
Webサイト、アプリ、LINE、基幹システム等に散在する求職者接点を統合し、時系列でのキャリアライフサイクルを可視化するためのデータ構造を設計。名寄せロジックや属性付与のルールを定義します。

（3）非構造化データを活用したインテント抽出の論理設計
キャリアパートナーによる面談音声や対話テキストから抽出される「悩み」や「希望条件」等のインテントデータを、どのように属性化し施策に活用するか、その分類体系と活用フローを設計します。

（4）データ品質管理体制（ガバナンス）の構築
膨大な求職者関連カラムの中から、マーケティング施策（Braze連携等）に不可欠な項目を厳選し、品質基準（SLO）を策定。現場が100%信頼して活用できる「認証済みデータセット」の運用をリードします。

（5）事業所・法人データとの統合設計（将来像の構築）
求職者データと、医療法人や事業所のデータを掛け合わせ、最適なマッチングを実現するためのリレーション設計を行い、キャリア事業の統合データ利活用基盤のグランドデザインを支えます。

【仕事のやりがい・働く魅力】
（1）日本最大級の資産を動かすダイナミズム
数百万規模のデータを保有するビジネスだからこそ、一つの施策が大きなインパクトを生み出します。
小規模なリストへのアプローチとは異なる、大規模データベースならではのマーケティング経験が積めます。

（2）最先端のマーケティング変革をリード
DatabricksによるAI×BIを活用した分析やBrazeによるリアルタイム連携など、最新スタックを用いた「インテリジェンス・サイクル」の構築を、設計の核心から主導できます。

（3）フェーズの転換期をリードする経験
事業のさらなる成長に向けた変革期です。
従来手法での分析や活用を行ってきていますが、AI活用が進む中で非構造化データの分析なども可能になり、できることが広がってきています。
定型業務を回すのではなく、新しい勝ちパターンをご自身の手で作り上げていく面白さがあります。

【将来のキャリアパス】
SMS全体として、定型化したキャリアステップはなく、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。
弊社は現在、医療／介護キャリア・介護障害福祉事業者SaaS・ヘルスケア・シニアライフ・海外領域に対し、BtoB・BtoCと様々事業を展開しており、事業数は40以上を超えます。
そのため、転職なしで異なるビジネスモデル／異なる事業フェーズのキャリアを開発することも可能です。

【入社後の流れ】
入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。
その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。
即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。

【開発環境・利用ツール】
▼マーケティングツール（主要なもの）
Braze／Treasure

▼データ&マーケティングプラットフォーム
・Google Cloud
　- Cloud Composer（Apache Airflow）
　- BigQuery
　- Vertex AI
等
・Databricks
・dbt core

▼社内システム
Salesforce／AWS／Google Cloud／他

▼開発言語／ツール
Python／SQL／JavaScript／Google Apps Script 等

▼その他利用ツール
Google Workspace／Slack／GitHub Copilot／Backlog／Miro 等

【その他環境】
・出社／リモートワークのハイブリッド型です。
・とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。
・残業時間はチーム平均で20～30時間／月ほどで、リリース前の繁忙などは少し上振れる場合もあります。
・基本の業務時間は9：00～18：00ですが、ユーザーの業務後にリリース作業がある場合などで、9時前や19時以降の業務となる場合があります。

【勤務状況】
出社とリモートワークのハイブリッド体制となっており、出社頻度は部署等によって異なります。

【募集背景】
私達は、「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」をミッションに、データ&マーケティングプラットフォーム組織として、このミッション実現に向けて行動しています。
私達の長年にわたる事業のデータをデータ基盤として蓄積し、利活用を進めてきました。
ただ、これまでのデータを可視化したり分析したりする業務から、AIや最新のデータ基盤技術を取り入れ、データドリブンな事業活動、マーケティング活動への進化が求められるフェーズにあります。
そのためにもマーケティングエンジニアとして、大量のデータという資産を武器に、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム設計といった活動が求められます。
このデータ資産を元にマーケターやデータエンジニアと連携し、マーケティング活動においてデータの価値を最大化できる方を求めています。

【配属部署】
▼BPR推進部のミッションと目指す姿
私たちBPR推進部は、事業やサービスをご利用いただく顧客・ユーザーへの価値提供を最大化することを目指し、業務プロセスの最適化・効率化、オペレーション設計を推進する部門です。
従来は社内メンバーの業務支援を中心に担ってきましたが、事業や市場環境の変化が加速し、より複雑性が増す中で、真に価値ある業務プロセスを設計するためには、顧客の課題解決に焦点を当てることが不可欠であると考え、価値提供の軸足を「社内」から「顧客」へと移しています。
現在は正社員、契約社員、派遣社員を合わせて90名ほどの体制となっており、今後も事業／会社の成長に伴って規模拡大・増員を予定しています。

【仕事内容】
▼ミッション
「信頼性の高いデータ基盤を元に、キャリア事業の”データとAIの民主化”を実現し、全社の持続的な事業成長とイノベーションを加速させる」がミッションです。
このミッションはデータ＆マーケティングプラットフォーム機能というのミッションで、その配下にデータ基盤チーム、マーケティング関連のチームという２つのチームがぶら下がる構造となっています。
この求人で募集するポジションはマーケティング関連のチームのエンジニアです。
当社のキャリア事業では、12の自社サービスを扱っています。12のサービスがそれぞれのエンドユーザーの属性に合わせて最適なツールや基盤を選定し、価値の最大化の実現を目指しています。
マーケティングエンジニアとして、データ基盤チームが整備してきたデータという資産を武器に、マーケターやデータエンジニアと連携し、新たなマーケティング活動へと転換していくための業務設計・システム開発を行い、マーケティング活動においての新たな価値創造に貢献をしていきます。

▼業務詳細
データドリブンなマーケティング活動を実現するためのマーケティングエンジニアとしてのロールを担っていただきます。
・データ基盤からMAやCDPといったマーケティング基盤へのデータパイプライン開発・運用（Reverse ETL）
・マーケティング活動からデータ基盤へのデータ連携
・レガシーなETLツールで構築されたアプローチリスト生成処理のリファクタリング

【仕事のやりがい・働く魅力】
▼得られる経験
・事業に近い立ち位置で、データ基盤・業務システムの開発からマーケティングへの活用まで一貫して携わる経験
・多様な事業ドメインのデータを扱い、スキルアップできる機会
・データドリブンな組織文化の醸成に貢献する経験
・モダン環境内でのデータ・マーケティングに関連する開発の経験

▼やりがい
（1）BPRの変革期を当事者として推進できる
BPR推進部は今、従来の社内業務改善支援から「顧客への価値提供」へとミッションを進化させる、重要な変革期の真っ只中にあります。
完成された組織ではなく、これからのBPRを自ら創り上げていく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。

（2）「事業成長への貢献」と「社内からの感謝」の両方を実感することができる
担当する事業の成長や最終的な顧客への価値提供といった大きな目標に向き合いながらも、
同時に、開発・導入したシステムを実際に利用する社内メンバーから、ダイレクトなフィードバックをもらうことができる環境です。この両方のやりがいを実感できるのが、BPRで働く大きな魅力の一つです。

（3）目的に応じた最適なテクノロジーを柔軟に活用し、ビジネス課題の解決に貢献ができる
私たちは、技術は目的を果たすための手段だと考えています。
目的を実現するための最適な技術やアーキテクチャを選択し、導入や実装までを担うことが可能です。

（4）技術の幅を広げられる
各サービスの課題に向き合う中で、レガシーからモダンアーキテクチャまで、幅広い技術スタックに触れることができ、技術者としての幅と専門性を高められる環境です。

【将来のキャリアパス】
SMS全体のキャリアの考え方として、こうあるべきと定めているものはなく、個人の考えや適性に応じて、共にキャリアを形成していくべきだと考えています。
そのため、ご自身のキャリア志向次第でどのようなキャリアプランも実現可能性がございます。

▼キャリア例
・開発組織のマネジメントを目指すキャリア
・開発チームによる問題解決の経験を活かし、ビジネスアーキテクトを目指すキャリア
・テックリードを目指すキャリア

【入社後の流れ】
入社後は全体研修を実施し、会社の理念や事業内容、各種制度について説明します。
その後は、配属部署にて実務を通じたOJTでキャッチアップを進めていただきます。
即戦力としてご活躍いただけるよう、必要に応じてサポートしますので、不明点や困りごとは気軽に相談できる環境です。

【開発環境・利用ツール】
▼データ&マーケティングプラットフォーム
・Google Cloud
　- Cloud Composer（Apache Airflow）
　- BigQuery
　- Vertex AI
 等
・Databricks
・dbt core

▼社内システム
Salesforce／AWS／Google Cloud／他

▼マーケティングツール（主要なもの)
Braze／Treasure

▼開発言語／ツール
Python／SQL／JavaScript／Google Apps Script 等

▼その他利用ツール
Google Workspace／Slack／GitHub Copilot／Backlog／Miro 等

【その他環境】
・出社／リモートワークのハイブリッド型です。実態としては、多くの社員がリモート中心で勤務しております。
（とくに出社日等は設けておらず、自身の成果を最大化するにあたって、その時々で最適だと思う選択をしていただく、というポリシーとなっています。）
・残業時間はチーム平均で20時間／月ほどです。施策の状況やインシデント対応が発生しているときは少し上振れる場合もあります。
・フレックスタイム制となっており、メリハリをつけて働ける環境です。

【勤務状況】
出社とリモートワークのハイブリッド体制となっており、出社頻度は部署等によって異なります。

【フォーデジットの「エンジニア」とは？】
フォーデジットは、大手企業と共に新しいサービスや事業をつくるデザイン会社です。
クライアントの「こうしたい」という想いを、ユーザーが「これいいね」と感じる体験へと変えていくことが私たちの仕事です。
企画・デザイン・開発までをワンチームで推進し、ビジネスを前に進めていきます。
本ポジションでは、UXデザイナーやデザイナーと連携しながら、構想段階からデリバリーまで一気通貫でプロダクトづくりに携わっていただきます。

▼具体的には、
・クライアントとのコミュニケーション
・アンケートやインタビューなどでユーザーの環境を理解する
・サービスやソリューションを検討する
・詳細計画を提案をする
・技術設計、実装方針策定を行い、関係者と折衝する
・UXデザイナーやデザイナーと一緒に形にする
・QCDの管理、公開後の改善

フォーデジットは「Webサイトやアプリのみを作る会社」と思われがちですが、実際にはクライアントのビジネス構想やサービス立ち上げの段階から関わるため、作るものは非常に多様です。

▼例えば、
・店舗などリアルな場でユーザー行動を計測するハードウェアの設計・開発
・取得したデータを分析するデータ基盤や仕組みづくり
・データを活用した新しい体験のプロダクト開発

このように、デジタルとリアルを横断したものづくりに携わることができます。
開発では主に、JavaScript／TypeScript／Pythonを中心に利用します。
また、市場にあるAIツールは積極的に活用しており、社内のカスタムツールも含めて、開発の効率化・高度化に取り組んでいます。

【一緒に働くメンバー】
▼代表取締役CTO／フォーデジットベトナム代表
中学生の頃から独学でプログラミングをスタート。2005年にフォーデジットにエンジニアとして入社し、toBの大規模業務アプリケーションのフロントエンドアーキテクチャ設計や、toCのインターフェース・インタラクション設計実装など幅広いプロジェクトで開発を経験。現在は主に技術コンサルティング、テクノロジー設計などを担当している。

【代表からのメッセージ】
ものづくりが好きで、「なんでも作れますよ！」くらいのテンションの人と一緒に働きたいと思っています。趣味でものづくりをしている人だと、なお嬉しいです。フォーデジットでは、世の中にインパクトを与えるものも作りますし、まだ世の中にない未知のものに挑戦することもあります。既存の枠にとらわれず、クライアントと一緒にビジネスの根幹となるものをつくっていくことが、この仕事の魅力です。
日々、試行錯誤しながら、わちゃわちゃとものづくりをしています。
好奇心旺盛で、「まず作ってみる」ことを楽しめる方と一緒に働けたら嬉しいです。

【当事業部の役割】
「SUBARU Lab」は、SUBARUの車のあらゆる道路での安全性を高めていく事を目的に、2020年12月に新たに渋谷の地にオープンしました。
SUBARUのコアテクノロジーであるアイサイトのステレオカメラの画像認識に、AIをはじめとした最先端技術を融合していく事で新たな技術革新を生み出していきます。
新しい技術を世の中に役立てたいといった方、技術を進化させることに喜びを感じられるような方に、チームに加わっていただけることを期待しております。

【事業部のビジョン】
リアルワールドの視点でクルマをつくり「2030年死亡交通事故ゼロ※」を目指し、新時代でも安心と愉しさで選ばれる存在となることを目指しております。
※SUBARU車乗車中の死亡交通事故およびSUBARU車との衝突による歩行者・自転車等の死亡交通事故ゼロを目指す。

【職務内容】
車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支えるMLOps基盤の構築・運用をお任せいたします。

▼具体的には
膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、MLエンジニア／MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。

【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】
・クラウド／オンプレミス上における学習・評価パイプライン（MLOps）の設計・構築および保守・運用
・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行
・データセットのキュレーション（バランス設計、データリーク防止、品質管理）およびデータセット生成パイプラインの構築
・データやモデル評価指標を統合的に可視化するBIツール環境の設計・構築

【使用するツール】
※状況により柔軟に変わります
・開発言語／データ操作言語：Python、SQL
・クラウド：GCP、AWS
・OS：Linux、Windows
・深層学習フレームワーク：TensorFlow（Keras）、PyTorch
・実験管理／設定／可視化：MLflow、Hydra、TensorBoard
・MLプラットフォーム／パイプライン：Vertex AI、SageMaker
・CI／CD：GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline
・データETL／分散処理：Dataflow、EMR（Spark／Hadoop）
・データ分析：BigQuery、Amazon Redshift
・BIツール：Looker Studio、Amazon QuickSight
・オーケストレーション：Apache Airflow、Amazon MWAA
・コンテナ：Docker
・その他：GitLab、Confluence、Jira、Teams

【働く環境について】
▼研究に必要な物は基本的に自由に利用できます。
・ハイスペックデスクトップ環境（例：GeForce RTX 4080搭載PC、5Kモニタ）
・オンプレミス計算環境（例：NVIDIA H200搭載マルチGPUサーバーなど）
・自動運転用の試験車両および、シミュレーション環境、

海外主要学会への発表／聴講、海外サプライヤやメーカとの協議、世界中の環境での評価など、グローバルに活躍する機会があります。
そのほかにも「SUBARU Lab」はエンジニアの方が集中してアウトプットを高められるよう、エンジニアファーストの環境を目指し続けています。

【勤務地】
リモートワークあり

【当社と事業について】
ヴァリューズは、ビッグデータ分析を強みとしたマーケティング支援事業を主軸に、今期で18期目を迎えます。
現在、さらなる事業成長の柱として「AI×セールスイネーブルメント」領域の新規事業に注力しており、弊チームのvision、mission、大事にしたい価値観に共感し、プロダクト開発をリードしてくださる人材を募集しています。
セールスイネーブルメント領域のサービスはまだ日本市場では数少なく、弊社にとっても既存事業とは異なる大きなチャレンジです。

【新規事業チームのvision、missionと大事にしたい価値観】
vision：成功体験を、働く人の「当たり前」にする
mission：テクノロジーの力で、人と組織の進化を加速させる

▼大事にしたい価値観
・個人プレイではなくチームプレイ
・当事者意識を持ち、成果にコミットする
・お客さんを最も大事にする

【募集背景】
「AI×セールスイネーブルメント」領域の新規事業を立ち上げて3年目を迎え、0→1フェーズから1→10フェーズに向けて、さらにプロダクト開発を加速させていきたい状況です。
現在は「ナレッジシェア」のプロダクト開発に注力していますが、今後マルチプロダクト展開を予定しており、各プロダクトの開発を牽引いただけるリーダーポジションを担って下さる方にジョインいただきたいと考えております。

【仕事内容】
SaaSの開発におけるリーダー（サブリーダー）ポジションをお任せします。
ビジネス要件やデザイン設計をインプットに、最適なアプリケーション設計を行い、実装・運用までを担当いただきます。
単にコードを書くことに留まらず、ビジネス要件やデザイン設計の段階から積極的に関与し、サービスの成長にコミットできる点が魅力であり、自分の技術を活かしてサービスの進化に直接影響を与えるチャンスがあります。

▼本ポジションで得られるもの
・ECSやAurora Serverlessなどのモダンなインフラ、TypeScriptやRustといった最新技術を活用し、技術的な挑戦ができます。
・MVPリリース済みですが、新機能開発の機会も多く、幅広い経験を積むことができます。
・これまでのWebサービス開発のスキルを活かしながら、まだ経験が浅い分野も無理なくキャッチアップできます。

▼組織風土や環境
・制約の少ない自由で合理的な環境で開発に取り組めます。
・エンジニアチームに閉じず、ビジネス側やCS、クライアントと直接関わりながら、サービスの成長に貢献できます。
・幅広い業務を経験できる機会があり、多様なキャリアパスを選択できます。役割に縛られすぎず、希望するキャリアがあれば積極的に相談していただけます。
・リモートワークや中抜け制度などを導入して働きやすい環境を作っています。子育てや通院など、プライベートとのバランスも取りやすいです。

【開発環境】
▼モダンな技術スタックを使用し、新機能を設計・実装をしていただけます。
・開発PC：Windows／MacOS（任意に選定可能）
・インフラ：AWSメイン、部分的にGoogleCloud
・言語：フロントエンドはTypeScript（React）、バックエンドはRust、Python、Java等
・グループウェア：Google Workspace
・タスク管理ツール：自由（Notion利用可）
・コミュニケーションツール：Slack
・AI活用：GitHub Copilot、ChatGPT、Claude Code等各種利用可
・その他：AWSやGCP等、個人単位で検証環境を利用可

※ハイブリッド勤務推奨（リモートワークと出社を併用しています）

【募集背景】
他部門と協力しながら、課題の抽出からプロジェクト企画・実行・運用と、AI活用における一連の流れをお任せします。完全内製型での開発のため、技術選定から運用まで、プロジェクトに一貫して携わっていただくことが可能です。今回、社内需要の高まりから、増員のため募集いたします。

【組織ミッション】
「楽楽精算」や「楽楽明細」など企業の業務効率化を推進するクラウドサービスを展開するラクスグループの情報システム部門において、全社員の業務効率化を促進することをミッションとし、生成AIの構築を中心に行っていただきます。このミッションを通じて、既存業務をAIに置き換えることで、社員がコア業務に集中できる環境を整備します。

【仕事内容】
▼新規構築フェーズ
当社内に蓄積されているデータ基盤をベースに、AIプラットフォームを新規構築いただきます。
・社内データ基盤とMLOps／LLMOpsによる継続的な機械学習モデルの設計・構築・運用
・大量のデータ処理能力や増加するユーザー数に対応できるインフラストラクチャ構築
・Googleプラットフォーム上へのアプリケーション搭載
・Googleプラットフォームを活用したデータ処理パイプラインの設計、開発、運用
・利用技術の選定

▼実装／運用フェーズ
・生成AIを必要とする部門（社内）への課題抽出／ヒアリング、Fit＆Gap分析
・追加（アドオン）開発の概要設計
・生成AI導入後の運用設計、導入効果検証、追加打ち手の策定
・必要に応じたサポート対応

【配属組織】
▼コーポレートIT統括部
・情報セキュリティ部
　- セキュリティシステム課
　- セキュリティマネジメント課

・情報システム部
　- クラウドサービス課（大阪）
　- IT基盤課（大阪）
　- IT基盤課（東京）　
　- ITデバイス管理課

・業務システム部
　- 業務システム推進課1課
　- 業務システム推進課2課
　- AI推進課　※こちらでの配属予定です
　- データ基盤課

【ポジションの魅力】
▼IT投資を積極的に行っている環境で、プロジェクトの最上流からサイクルを経験出来る
業務効率化において、企画～導入～運用～保守まで幅広く携わる事ができます。
また、代表がエンジニア出身であることから、システム投資を積極的に行っており、今回の生成AIプロジェクトに関しても、今期よりチームを立ち上げ、取り組んでおります。プラットフォームを構築する技術の選定から検討することができ、費用対効果を意識しながら、ボトムアップ型で企画立案を進める事ができます。

▼業務改善意識が高く、協働しやすい企業風土
各事業部のニーズを汲み取り、生成AI構築の企画・推進を担います。
生成AIを必要とする事業部の課題抽出から携わる中で、他部門との連携頻度も高い部署となります。社内の関係部署は業務改善への意識が高く、企画・実行に理解が得られ、建設的な議論が出来る風土です。

▼成長中企業で「財務基盤安定×キャリアアップ」を両立
当社は創業以来増収増益となっており、安定した財務基盤でありながら、今後も事業成長のため、投資・体制強化を進めています。社員数の増加に伴い、情報システム面もタイムリーに拡大・運用の最適化をしていくことが必要です。そのため、既存の方法にとらわれず、新しいチャレンジを推奨しています。

【現状の課題】
弊社の新規事業「SAT」は、国産LLMと高精度Agentic RAGを活用したAI実装基盤を軸に、大手製造業等のエンタープライズ企業へ導入を推進しています。
SATは標準基盤でありながら、顧客ごとの業務要件や既存環境に応じたカスタマイズを前提としています。現在、PoCから本番導入、RAG高度化、AIエージェント構築を含むプロジェクトが急増中です。
プロダクトとしての再現性と各社固有の複雑な業務環境に適合させる高度な技術的判断が求められており、提案から本番稼働まで一気通貫でリードできる体制強化が急務です。その中核を担うForward Deployed Engineerを募集します。

【業務内容】
・顧客のビジネス課題解決をミッションとし、当社の強みである「国産LLM」と「高精度RAG」を核としたプロフェッショナル向け業務AI実装支援プラットフォームであるSATなどを活用したAI時代のDX戦略を技術側面から牽引する
・プロジェクトの提案フェーズから参画し、技術的妥当性の評価、アーキテクチャの骨子策定、中長期ロードマップの立案および技術コンサルティング、および技術的なプロジェクトマネジメントを一気通貫で主導する
・コンサルメンバーおよび開発チームなど多角的なステークホルダーと連携し、顧客の技術要件を具体化。複雑な業務ドメインを迅速に構造化した上で、技術選定の最終意思決定を担う。社内エンジニアリソースを統括・最適化しつつ、自らも難易度の高いコア実装をリードし、プロジェクトを完遂へと導く

▼具体的な業務内容
・顧客への新規提案への技術的支援と技術コンサルティング
・プロジェクト提案、POC、受託プロジェクトにおける技術的な妥当性の判断とロードマップ策定
・顧客の技術要件・システム要件に対する実現可能性の判断（受諾の可否、必要な工数見積もりを含む）
・プロジェクトに必要な技術を分解し、適切な担当エンジニアを定義
・技術的側面からプロジェクトをリード・サポート（技術的なPM）
・アーキテクチャ図の読解に基づき、システム的な制約や条件を明確化
・顧客の業務理解・要件定義・実装・運用、そしてプロダクト改善へのフィードバックまでの一気通貫での伴走
　
【チーム構成】
▼PaaS SAT Devision
ビジネスサイド：13名
開発サイド：19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をPoCで終わらせず、エンタープライズ環境で業務インフラとして成立させる技術設計を主導できます。前例の少ない領域でアーキテクチャ設計と実装責任を担う、難易度の高いポジションです。
・国内大手製造業をはじめとする企業の複雑な業務基盤に直接入り込み、技術的意思決定をリードできます。自身の判断が企業活動に直結する、高い影響力を持つ役割です。
・個別プロジェクトに閉じることなく、得られた知見を抽象化し、SAT基盤の進化に反映できます。デリバリーに留まらず、プロダクトの技術思想や方向性にも関与できる立場です。
・提案・設計・実装・運用までを横断し、生成AIの社会実装を推進する中核を担えます。上流とハンズオンの双方を高次元で求められる、国内でも希少なポジションです。

【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
・本社への出社について
　- 弊社の定める通勤圏（一都三県）居住者は、リモート／出社を回数制限なく自由に使い分けながら勤務可能です。
　- 一都三県以外の居住者は、月1回業務とは関係なく自由に出社可能です。

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。

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。

【仕事内容】
現在、数千億円規模のテレビメディア市場はいまだアナログなプロセスが中心です。私たちは、電通グループ独自の「生活者データ」と「AI・数理最適化」を武器に、この巨大なマーケットの仕組みを根本から変えようとしています。
本ポジションは、AIプロダクトの開発PLとして、単なる開発にとどまらず、ビジネス課題をどう技術で解くかの意思決定から携わります。現在、チームは組織力の向上と内製化の強化という過渡期にあり、「自分の意思決定が電通デジタルの技術スタンダードを構築する」という、極めて裁量と影響力の大きいフェーズでの参画となります。

▼業務詳細
・技術選定・アーキテクチャ設計：顧客課題やデータ特性に基づき、機械学習・数理最適化・LLM等の最適な技術手法を検討・導入。他プロダクトとの連携やインフラ構成を含め、広範な技術裁量を持って推進します。
・開発プロジェクトのリード：技術検証（PoC）からシステム開発までのタスク管理・指示。
・顧客・現場との折衝：クライアントの経営層（CMO等）や、テレビ局・エンタメ業界のドメインエキスパートと直接議論し、技術的実現性を軸にプロジェクトをリードします。

▼具体案件
・SHAREST（シェアレスト）：高精度な視聴率予測システム
・RICHFLOW（リッチフロー）：テレビCM出稿枠の数理最適化システム
・AI for MSE Growth：メディア・スポーツ・エンタメ各局の業務高度化支援
・STADIA：国内最大級のオンオフ統合マーケティングプラットフォームの基盤開発

▼このポジションで得られるもの
・圧倒的な社会的インパクト：年間数千億円が動く市場の仕組みをアップデートする手応え
・技術選定の裁量：新しいライブラリやLLM活用など、最適解であれば自身の判断で導入が可能
・キャリア：技術に閉じず、ビジネス・経営層・現場のと対峙し、コンサルティング能力も備えた人材へのキャリアップが可能
・組織創りへの参画：これから内製化を進めていくフェーズで、組織の型そのものを創る経験を積める

【勤務地】
組織パフォーマンスを最大化させるために、ワークプレイスの選択肢を幅広く用意しています。
・オフィス
・在宅勤務（リモート勤務手当：4,000円／月）
・シェアオフィス
▼勤務地に関する備考
業務上必要または当人の事情により大阪へ転勤の可能性あり

★正社員登用あり
ゲーム開発・CG制作におけるテクニカルアーティスト業務をお任せします。

■具体的な想定業務内容（例）
＜セットアップ＞モデルへのJoint配置設計、スキニング、ウェイト調整、セカンダリー、補助骨等の設定、リグ設計、構築
＜モーション＞Maya,MotionBuilder上でのアニメーターの補助ツール制作
＜モデリング＞モデラーが作業に使う全てのソフト上のモデラー用ツール作成
＜描画＞ゲームエンジンにて、キャラクター、マップの環境設定（見た目設定）、ライトの設定の補助ツールの作成、シェーダーとDCCツールのシェーダーの同期
＜パイプライン＞全作業者が円滑に各作業を行えるように包括的な環境整備、メンテナンス、サポート
＜プログラミング＞DCCツール内やスタンドアロンアプリケーションでの作業効率化用ツール作成
＜VFX＞ゲームエンジン内でエフェクトツールの改良、シェーダーでのエフェクト作成のサポート
＜2D＞Photoshopなどのアプリケーション内作業効率化ツールの作成、スプライトのパッキング等、実装用データ効率化ツール作成

※特定分野に限定せず、ご経験に合わせて幅広い領域でご活躍いただけます。

想定案件はコンシューマー／ソーシャル、フォトリアル／アニメ調など幅広く、 また、クライアント企業もパブリッシャーや大手デベロッパーなど様々です。
ご自身の志向に応じて、スキルアップできるチャンスのある環境です。

【ミッション】
世界の人々の自己を実現したいという欲求に対して、社会の仕組みをDesignすることで、大きく・有益なImpactを与えます

これが私たちリーディングマークのミッションです。

背景には、「日本人で仕事にやりがいを感じている人はわずか18％しかいない」と言われていることへの問題意識があります。私たちは、人生の中で大きな割合を占める「仕事の時間」にやりがいを感じられていないのは非常にもったいないことだと考えています。
そんな現状に対して、リーディングマークでは、AI×心理学を活用したマルチSaaSプラットフォームを展開し、「採用、配属、マネジメントなどあらゆる人事業務の質を向上させる」ことで、「一人ひとりが個性を活かし、イキイキと働ける社会の実現」を目指しています。
多種多様なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しており、高い技術力と革新的なアイデアを持つ人材が、ミッションの実現に向けて本気で取り組んでいます。
このミッションを成し遂げるために、働く人の自己実現を支援する「ミキワメAI」シリーズのプロダクトを展開しています。「ミキワメAI」シリーズでは、AI×心理学を活用した多様なSaaSソリューションを提供しており、累計ユーザー数は100万人を突破、売上高も3年間で2倍以上に成長しています。その速さと多くの企業への導入数において、HR Techの中でもトップクラスの成長を遂げています。

【募集背景】
より多くの方の自己実現を支援していくために「ミキワメAI」シリーズのサービス範囲を更に広げていきたいと考えています。具体的には、最新のテクノロジーを活用したプロダクト開発や、年間2つの新規事業立ち上げなどを想定しています。
このフェーズにおいては、個人の技術力に加えて、チームで成果を創出する力が求められます。開発を推進しながらプロジェクト全体をリードし、メンバーと協働しながら価値を届けられる人材が必要です。
このような背景から、自ら手を動かしながらチームをリードできるエンジニアを募集しています！

【ポジション概要】
開発もチームの牽引も。両方やりながら、キャリアの階段を一段ずつ登りたいエンジニアを募集！

「ミキワメAI」シリーズの開発において、開発実務とチームをリードする両面で活躍いただけるリーダー候補を募集しています。
プレイングリーダーとして、実装に携わりながら小規模チームのリード・プロジェクト管理を担当していただきます。開発者としてのスキルを磨きつつ、リーダーシップやプロジェクト推進力を実践で身につけられるポジションです。
将来的にはエンジニアリングマネージャーやテックリードなど、技術組織を牽引するポジションへの成長を期待しています。ご自身の志向や適性に応じて、キャリアパスを柔軟に描いていける環境です。

【業務内容】
▼プロダクト開発全般
「ミキワメAI」シリーズ各プロダクトの機能開発・改善を企画段階からリリースまで一貫して担当します。バックエンドからフロントエンドまでフルスタックに携わり、実装の中心的な役割を担います。

▼プロジェクト推進・管理
小規模チーム（3～7名程度）のリード役として、スプリント計画や進捗管理、タスクの優先順位付けを行います。プロジェクト進捗のモニタリングと関係者への報告、リソース計画の立案、リスク管理と問題解決に携わります。また、社外ステークホルダーとの調整や契約関連の確認サポート、ミーティング設定・運営など、プロジェクト全体を円滑に推進するための業務にも取り組みます。

▼技術的意思決定への関与
アーキテクチャ設計や技術選定の場面で、意見提案や意思決定に参加します。コードレビューを通じた品質向上や、技術的な課題解決にも主体的に取り組みます。

▼メンバーサポート・ユーザー価値向上
ジュニアメンバーの技術的な相談対応やペアプログラミングなど、チーム内での知識共有やスキル向上をサポートします。また、ユーザーフィードバックやデータに基づく改善や提案・実装を通じて、プロダクトの継続的な価値向上に貢献します。

【組織カルチャー・ポジションの魅力】
▼技術スタック・開発文化
モダンな技術を積極採用しており、必要とあらば新しい言語やフレームワーク導入も検討できます。アジャイル（各チームでスクラムまたはカンバンを採用）で素早く価値を提供します。エンジニア主導のボトムアップな開発文化が根付いており、現場発の技術改善提案を歓迎する風土です。

▼生産性向上への投資
Findy Team+やGitHub Copilotなどを活用し、開発者体験と生産性向上に積極投資しています。特に今後10年の鍵となるAI技術には本気でBetしており、生成系AIも開発に取り入れる文化です。

▼裁量とリーダーシップの発揮
チーム運営やプロジェクト推進において、一定の裁量を持って自律的に判断できます。意思決定スピードも速く、提案が通りやすい環境です。リーダーとしてチームを牽引しながら、メンバーの主体性を尊重するマネジメントを実践できます。

▼成長を支援する環境
定期的な1on1や社内勉強会等を通じて、リーダーシップスキルやコーチング力を磨けます。失敗から学ぶ文化が根付き、チャレンジを後押しする心理的安全性の高い職場です。社内外の勉強会参加や技術情報発信も会社として支援しています。

＜AI活用状況＞
株式会社リーディングマークではAIツールを積極活用し、次世代の開発環境を構築しています。

▼プロダクト開発
AI技術をプロダクト開発のコアに据え、日々の業務効率化と付加価値の向上に取り組んでいます。
直近では、生成AIを活用したマネジメント支援機能をリリースいたしました。

▼全エンジニアにCursorアカウント付与×AI特化チーム立ち上げ
AIコーディングアシスタント「Cursor」を全エンジニアの標準開発環境として採用し、AIペアプログラミングアシスタント「GitHub Copilot」「Claude Code」を導入、さらにはAIソフトウェアエンジニア「Devin」の導入も開始するなど、AIを活かした開発スタイルをいち早く実践しています。
また生成AIの活用による開発生産性の向上を目指し、ナレッジ共有や業務効率化のスピードを加速しています。

【成長機会・キャリアパス】
▼学習支援
業務時間中のカンファレンス・勉強会参加を奨励しており、継続的な学習・成長機会を提供しています。社内勉強会やハッカソンも定期開催し、最新技術や知見を共有する文化です。技術とマネジメント両面での成長をサポートします。

▼技術発信推奨
技術ブログ執筆や技術カンファレンスでの登壇を会社として推奨・支援しています。アウトプットを評価に組み込み、エンジニアの発信力向上をバックアップします。

▼技術とリーダーシップの両立
リーダーとしてチームをマネジメントしながらも、技術から離れる必要はありません。開発に携わり続けることで、最新技術スキルも維持・向上できます。技術力と組織マネジメント力の双方を発揮しながら、事業成果を継続的に生み出す貴重な経験を積めます。

▼キャリアパス
プレイングリーダーとして経験を積んだ後は、技術のスペシャリスト（シニアエンジニア、アーキテクト等）やテックリードへの道、またはエンジニアリングマネージャーとして複数チームを統括する道など、ご自身の志向に合わせた多様なキャリアパスがあります。将来的にはVPoEや経営に近いポジションへのキャリアパスも開かれています。

【技術スタック】
・言語：Ruby、Python、TypeScript、JavaScript、R
・フレームワーク：Ruby on Rails、Django、Remix、hono、React、Hasura
・クラウド：AWS、GCP、Azure
・基盤：ECS、Elastic Beanstalk
・DB：Aurora Serverless（PostgreSQL）、ElastiCache（Redis）
・CI／CD：GitHub Actions、CircleCI
・モニタリング：New Relic、CloudWatch
・IaC：CDK、Terraform
・ドキュメント管理：GitHub、Notion、Jira
・コミュニケーション：Slack
・AIツール：Github Copilot、Cursor、Devin、Claude Code

【チーム体制】
組織図上のチームはプロダクトごとに6名前後をベースとしています目安：正社員4名、業務委託2名
スクラムチームは8名程度の構成をベースとしています目安：PdM、エンジニア（正社員4名、業務委託2名）、デザイナー

【リモート勤務について】
エンジニア職・デザイナー職は週3回までのリモートワークを基本としていますが、一部社員は毎日出社となる場合がございます。
出社曜日はチーム毎に固定としています。

【募集要項】
「ジョブカン」は、バックオフィス業務を効率化するクラウドサービス群です。
2010年の勤怠管理を皮切りに、経費精算・ワークフロー・採用管理・労務HR・給与計算・会計・見積／請求書・BPOと現在9サービスを展開しています。サービス開発当初は中小企業のバックオフィスの効率化を目的としていましたが、これまで積み重ねてきた機能・実績からエンタープライズ企業をはじめ、様々な業界から声が掛かるまでに成長しました。
現在は、エンタープライズ領域をターゲットにプロダクトの最適化を実現、「ジョブカン」の更なる成長を実現すべく計画を策定しています。直近では導入社数が25万社から30万社に増えるなど、セールス面では大変好調な事業となっています。
一方で当事業の課題としては、最もユーザーを抱えており、ジョブカンの核となる勤怠管理がリリースから14年経過し、アーキテクチャが劣化していることです。ユーザーの要望や法令対応など度重なる追加開発により、開発のアジリティは低下し、安定稼働に割く時間が多くなっています。
その他「サービス間の連携強化」「ジョブカンAPIのバージョンアップ」「データ基盤の整備」など様々な施策を実施するために、エンジニア組織100名体制（45名弱：2025年1月時点）を目指しています。
上記は「ジョブカン」の更なる成長に必要不可欠な要素であり、その課題感は代表・事業責任者含めての共通認識となっています。
この課題解決に取り組む仲間として、ジョブカンでは、プロダクト横断で技術開発・商品開発を担っていただける方を求めています。
同事業のシニア・ソフトウェアエンジニアとしてご参画頂き、ジョブカンというプロダクトのさらなる進化を牽引してください。

▼想定ポジション
シニア・ソフトウェアエンジニア（プロダクト横断）
ジョブカンには、勤怠、ワークフロー、採用管理などの10を超えるプロダクトが存在します。開発方針、基盤整備、新プロダクトの方針策定などをシニアエンジニアとして、プロダクト横断で関わっていただくポジションです。

▼想定業務内容
・技術選定・統合などの技術戦略の策定、実施
・プロダクト開発全体の戦略・ロードマップ策定、実施
・プロセス改善・技術負債解消などの推進
・新規機能、プロダクトの開発リード

▼主な開発言語／環境
・言語：Ruby、Python、Go、PHP
・フレームワーク：Ruby on Rails、Django、Zend Framework、Angular
・ライブラリ：React
・DBサーバー：MySQL
・クラウド：AWS、GCP
・その他ツール：Git、Slack

【働き方】
※週1在宅勤務可能

【仕事についての詳細】
自社開発タイトルにおいて、アニメーション制御の技術面を中心に、アーティストやエンジニアと連携し、ゲームプレイや演出に直結する高品質なアニメーション表現の実現を支えるポジションです。

【業務内容】
・Unreal Engine 5におけるControl RigやAnimation Blueprintを活用したIK／FullBody IK等のアニメーション制御設計・実装
・Gameplayに必要なアニメーション表現の要件整理および実装支援（演出と技術のバランス設計）
・アニメーター・キャラクターアーティスト・エンジニアと協力したアニメーション制作パイプラインの構築・改善
・プロシージャルアニメーションの設計および技術検証
・アニメーション技術に関する業界動向や技術進展のリサーチと社内展開の検討

▼雇入れ直後
テクニカルアニメーター業務及び付随する関連業務

【ハイブリッド勤務について】
※基本的には週2回は出社。
具体的な出社日や出社回数はプロジェクトやプロジェクトの状況に応じ柔軟に対応いたします。

【勤務地】
東京都千代田区神田駿河台4-2-5 トライエッジ御茶ノ水 12階
大阪府大阪市北区大淀中 梅田スカイビルタワーウエスト 8階

▼雇入れ直後
応募時に希望勤務地を選択いただきます。
選考を通じて勤務地を決定いたします。

【募集背景】
当社では2030年までに売上高3,000億円を目標に「AIネイティブなSIカンパニー」を目指し、AIを中核に据えた事業推進に取り組んでおります。

現在、AIを取り巻く市場環境は急速に変化しており、技術を「試す」段階から「実装し、価値を生み出す」段階へと移行しています。当社では導入して終わりではなくお客さまの環境に「定着」するソリューションの提供を重要視し、AIエージェントを活用した実運用型のAIソリューションを、これまでにないスピードと規模で展開しています。
こうした取り組みをさらに加速させるため、これまでお客さまの課題の解決に向き合ってきたエンジニアのみなさまとともに、AI時代の新しい価値創出に挑戦したいと考え、本ポジションの採用を開始しました。

【仕事内容】
AIソリューションエンジニアとして、クライアントが抱える業務課題に対し、AIコンサルタントと連携しながら、 AI技術を活用したソリューションの企画／開発支援 を行っていただきます。
単なる開発支援に留まらず、課題整理からPoC、実運用を見据えたプロダクト開発まで一貫して関わることができるポジションです。

・生成AI／既存AIモデル（LLMなど）を活用したPoCの実施
・クラウド環境上でのAIシステム構成設計および実装／導入支援
・特定業務（例：開発、テスト、運用、バックオフィス業務など）に特化したAIソリューションの改善／高度化
・お客さまと共同で開発したAIソリューションを、他案件／他業界へ展開するための技術基盤づくり
・AI活用による業務プロセスの効率化／自動化、品質や精度の向上に向けた改善提案
・プロジェクト単位でのタスク管理／進行管理、および社内外ステークホルダーとの調整
※ご経験に応じて、技術リードや小規模チームのリードをお任せします。

【配属部署】
AI本部 AI統括部 AIサービス部

【当部署で働く魅力】
▼Web開発経験を最大限活かしつつ、AI技術で次のキャリアへ飛躍
これまで培ってきたWebアプリケーション開発の知識／設計力を土台に、生成AIやAIソリューションを実務で活用しながら、エンジニアとしての専門性を次のステージへと広げていける環境です。

▼「PoCで終わらない」実運用を見据えたAI開発に携われる
検証止まりではなく、実際にお客様の業務に組み込まれ、使われつづけるAIソリューションの開発／導入まで関わることができます。
現場実装の経験を積むことで、市場価値の高い実践的なスキルが身につきます。

▼ビジネス視点をもった幅広い活躍
職種による役割など既存の枠組みにとらわれず、お強みに合わせたキャリアパスが描けます。お客さまのビジネス課題に沿った提案を重視しており、コンサルティング力も身につきます。

▼積極的な技術投資環境
全社的にもAIは事業成長の要としている技術であり、積極的な技術投資を行っています。AIソフトウエアエンジニア「Devin」を提供するCognition AI, Inc.と戦略的パートナシップ契約を締結するなど社外のノウハウも積極的に活用しております。

【使用言語】
特に指定はありませんが、下記が案件でよく使用される言語です

バックエンド：Go、TypeScript、Python、Next.js、GraphQL etc...
インフラ：AWS（Amazon CloudFront、AWS ECS、AWS ECR、Amazon S3）、GCP、Azure、Docker、etc...
DB：Supabase、 Azure AI Search、etc...
サーバー：Vercel、 etc...
言語モデル：GPT、Claude、Gemini、etc...
画像生成：DALL-E、Stable Diffusion、Imagen3、etc...
開発支援系AIツール：Devin、Cursor、Claude Code、Cline、Dify、Jinba、Copilot Studio、Vercel v0、etc...

【勤務地】
※一部リモートワーク、在宅勤務可能ですのでご相談ください。
出社と在宅のハイブリッド勤務を中心に業務を行える環境です。一部配属プロジェクトによっては、常時お客様先や会社での就業の可能性がございます。詳細な就業場所については入社後に決定します。

【お任せしたい業務内容】
ブロックチェーンゲーム開発のサーバーエンジニアとしての仕事となります。
裁量が大きいので、企画を含めて自分の考えが大きく反映されます。

【メイン業務】
▼ブロックチェーンゲーム開発エンジニア
・ブロックチェーンゲームのアプリケーション開発

【サブ業務】
▼ディレクティング
・ブロックチェーンゲームの新企画立案
・開発・運営チーム全体の進行管理および対外折衝

▼企画
・ブロックチェーンゲームの新企画立案
・運用中のブロックチェーンゲームの企画・運用業務
・ユーザーが楽しめるようなイベントの企画・立案

【環境】
言語：Go、PHP、Python
OS：Linux
フレームワーク：社内独自Framework、Gin、Django
インフラ：AWS（フルクラウド）
タスク管理：Redmine
バージョン管理：Github
CI／CD：CircleCI、Jenkins、Docker
PC：Windows、Mac

【業務環境】
・メール／カレンダー／リモート会議：Google Workspace各種（G-mail、Google Calendar、Goodle Drive、Meet、等）
・ドキュメント：Google Workspace各種（Google Docs、Google スプレッドシート、等）
・コミュニケーションツール：Slack、メタライフ、等

【魅力・やりがい】
・成長期の会社で、一緒に会社を作る経験を得られます
・ご自身の意欲／意向次第で、開発も採用も、外部スタッフのマネジメントもどんどんお任せしていきたいと考えていますので、領域にとらわれず様々なことにチャレンジしていただけます
・経営に近い部分を経験したい人や、将来的に独立したいと考えている人には、非常に力を発揮しやすい環境です

【企業のミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」

【チームのミッション】
FDEのミッションは技術と自社プロダクトを深く理解したプロフェッショナルとして、顧客の現場の課題をエンジニアリングで解決することです。また、課題解決の中で得た知見をプロダクトにフィードバックする事もFDEの重要な役割です。

当社は自社プロダクト「Actcast」やアプリ群、R&Dアセットなど強い武器を有していますが、物理世界の難解・複雑な課題に対して出来合いのソリューションを単純に適用するだけでは本質的な課題解決を実現することは難しいです。FDEはそうした自社のアセットを最大限活用しつつ、本質的な課題解決のために必要なエンジニアリングを行う事です。顧客の課題を深く理解し、解決方法を提案する活動も行っていただきます。

【募集背景】
大規模エンタープライズ顧客への導入が決定し、展開スピードの加速に伴い、導入～本番運用までを担う技術体制の強化が急務となっています。現在、提案・受注は既存メンバーとパートナーで推進できていますが、導入・活用フェーズを担うリソースが不足しており、組織体制の整備を進めている段階です。そこで今回、FDE組織の立ち上げメンバーとして、プロダクト導入・実装・活用支援をリードいただける方を募集します。

【業務概要】
FDEは、当社プロダクトの本番導入～運用定着～成果創出までを技術面からリードするポジションです。要件が固まったものを実装するだけでなく、顧客の課題を理解し、導入・運用の設計／実装／改善提案を通じてプロダクト価値を最大化し、利用継続・利用拡大につなげます。

【具体的な業務】
・顧客環境への導入（PoC～本番）設計・実装・リリース
・技術要件定義（顧客ヒアリング、前提整理、制約把握、構成設計）
・API連携／周辺システム連携の設計・実装・運用
・本番運用に乗せるための改善（監視／運用フロー／障害対応設計など）
・導入後の活用・成果創出に向けた伴走（技術的な課題解決、改善提案）
・社内（PdM／Bizdev／パートナー）との連携による案件推進

【他社にはないこの仕事の魅力・得られる経験】
▼現場の課題解決に直結するプロジェクト経験
現場のデータと技術をつなぎ、IoT／AIを活用したDXを推進することで、効率化や製品／サービス品質の向上といった具体的な成果を創出します。実装から改善まで一貫して関わることで、技術的手触りと社会的価値を実感できる仕事です。

▼実際の現場で使われるプロダクトづくり
関わったものがそのまま工場や現場で稼働し、成果を直接目にできるポジションです。

▼ユーザーと共に要件を整理する経験
現場の声を直接聞きながら要件を定義し、解決策を設計・実装していく力が身につきます。

▼運用・実用フェーズまで伴走できる開発プロセス
開発だけでなく、導入後の運用・改善まで一貫して関わり、実用性の高いプロダクトを育てていく経験が得られます。

【プロダクト】
▼Actcast（アクトキャスト）
エッジAI技術を用いて、様々な現場から大規模・リアルタイムにプライバシーに配慮したデータ収集を実現するプラットフォームサービスです。ファミリーマートの店内サイネージ広告事業など、大規模なサービスのインフラとして利用されています。

【ソリューション例】
▼Family Mart Vision
ファミリーマート店内のサイネージをAIカメラで解析し、どれだけの人が広告を見たかを可視化するソリューションです。人・顔検出、顔の向き、年齢・性別推定などのAI分析により、広告枠の価値を定量的に算定します。

▼Phonoscape（フォノスケープ）
Phonoscapeは、大手企業の対面接客現場で、顧客と店員の会話をリアルタイムに分析するAIマイクソリューションです。現在、さまざまな店舗・接客現場で導入が拡大しています。
エッジAIによる話者分離や会話解析を通じて、接客状況の可視化、カスタマーハラスメントの検知、接客品質の向上を可能にします。

▼TAKANAWA GATEWAY CITYの「Real×Tech LAWSON」（KDDI・ローソンと連携）
KDDIとの次世代コンビニに関するAIカメラを活用したプロジェクト

【研究開発一例】
▼ai cast（アイキャスト）
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。

▼自動バレー駐車システム
車にAIカメラ・駐車場内にActcast連携エッジAIカメラを設置し、人を介在せず周囲を確認して自動走行して車を空きスペースに駐車するシステム。
本システムを普及させることで、住みやすい都市の実現や事故の低減などを目指しています。

▼マルチモーダルエージェント“Saya”
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
自動バレー駐車システムの受付や、自動運転バスなどでの利用を想定しています。

【Ideinの強み】
▼大規模運用を支える自社プロダクト「Actcast」
数千・数万のエッジデバイス（Raspberry Pi）を、エンタープライズ水準の品質・安定性・セキュリティで遠隔運用できる強力な自社プラットフォームを有していること

▼リソース制約の強いデバイスへのAIの実装技術
安価な汎用チップやリソースの限られたチップ上でも、高度なAIを高速に動作させるAIそのものの設計・開発ノウハウに加え、深層学習に特化した最適化コンパイラを有していること

▼大規模社会実装の実績と、そこで培ったノウハウ
高い品質での開発・運用が求められる大規模システムを立ち上げ、長年に渡って運用してきた実績、その中で獲得したノウハウを有していること

【入社後イメージ・期待】
▼入社後3ヶ月
・プロダクト理解と顧客課題の理解を揃える
・先輩同席で提案～導入の型を掴む
・1案件で「導入～成果が出るまで」を一通り経験する（運用伴走も含む）

▼6ヶ月以降
・提案～導入～成果までを自走して回す
・勝ちパターンを型化して横展開する（提案・導入・運用）
・収益（利用拡大・継続）に繋がる動きまで責任を持つ

【勤務地】
基本はリモート勤務
※客先常駐前提ではありません（必要に応じて出社・訪問・出張が発生する可能性あり）

当社が運営するWebサイトのシステム開発案件です。
システムエンジニアとして開発案件のハンドリングや技術調査、
ときにはプログラマーとして新規や既存システムの改修、不具合の調査をお任せします。

基本的にはチームを組んでPL（社員）の指示のもと作業を行っていただきます。
また、ドキュメント作成・設計だけでなく、ご自身で手を動かして開発する業務も含まれています。
その他、チームを組んでプログラマーへの指示出しを行うこともあります。

【開発言語】
必須スキル：Java / SQL / Git
歓迎スキル：Python / TypeScript / PHP / C# / JavaScript

【募集背景】
主力のスキマバイトサービス「タイミー」は、リリースからわずか約6年で、ワーカー数1,190万人（※2025年7月時点）を突破し、導入事業者数200,000社（※2025年7月時点）企業超という驚異的な成長を遂げました。しかしながら、私たちの目標はさらに高く、社会インフラとしての地位を確立することにあります。現在、労働人口のごく一部にしか利用されていないタイミーですが、その可能性は計り知れません。社会インフラとしての役割を果たすための挑戦は、これからが本番です。

この大きなビジョンを実現するためには、データが中心となる事業基盤の構築が不可欠です。私たちは、社内のデータ駆動型意思決定を推進し、ビジネス各方面に対し、データ分析を通した事業成長に貢献することを目標に掲げ、日々の取り組みを進めています。

現在、タイミーでは、これらの目標を達成し、スポットワークを新しい社会インフラにしていくための核となる、データアナリストを募集しています。

【業務内容】
当社のデータアナリティクス部門にて、データアナリストとしてご活躍いただきます。ご本人の志向性やこれまでのご経験を考慮し、以下「中核事業」または「新規事業」のいずれかの領域へ配属となります。

【中核事業】
タイミーの中核である「スポットワーク領域」において、ToB・ToCの膨大なデータを武器に事業を牽引。抽出したインサイトをもとに、プロダクトからビジネス展開まで全方位の意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます

▼分析を通した事業貢献
・各種データから事業課題を特定し、データに基づいた サービス改善による顧客体験の向上に貢献
・分析から事業成長の鍵となるビジネスレバーを導き出し、より 確度の高い事業戦略の実行を後押し
・定性情報からユーザーへの深い理解を促し、ユーザーに刺さる プロダクト開発・マーケティング施策の創出に貢献

▼データを用いた仕組みづくり
・既存機能や施策に対する効果検証の設計、および検証業務の推進
・大規模データを活用した、継続的な事業モニタリングや意思決定の標準化

【新規事業】
タイミーの次なる柱となる「新規事業領域全般」を担当。既存事業の膨大なデータ資産と分析知見を武器に、ゼロからの事業立ち上げに挑戦。不確実性の高い環境下でも精緻な仮説検証と高速なPDCAを回し、事業のスケールを力強く牽引します。

▼分析を通した事業貢献
・新規事業の立ち上げ・初期フェーズにおける事業課題をデータから特定し、 ゼロからの事業創出と早期のトラクション獲得を牽引
・不確実性の高い環境下での分析から勝ち筋（ビジネスレバー）を発見し、 新規事業の早期マネタイズやスケールをリード
・限られた初期データからインサイトを抽出し、 不確実な事業の方向性を決定づける、精度の高い戦略策定に貢献

▼データを用いた仕組みづくり
・事業の立ち上げフェーズに適した、データ収集・検証・意思決定の仕組みのゼロからの構築
・新規施策に対するスピード感を持ったA/Bテスト等の効果検証の設計と検証 

【組織構成】
▼SpotWork1G／SpotWork2G
中核事業をデータドリブンに進化させ、顧客価値を最大化する  
タイミーの祖業であり、現在の中核事業である「スポットワーク領域」を牽引するグループです。ToB（事業者）・ToC（ワーカー）双方の膨大な行動データからインサイトを抽出し、新たなユーザー価値の創出に向けた機会の探索から提案、実行までを推進します。プロダクト開発、マーケティング戦略、ビジネス展開の全方位においてデータに基づいた意思決定を支援し、顧客への提供価値を最大化し続けます。

▼New-BusinessG
データ資産を武器に、タイミーの「次なる成長の柱」を創り出す
スポットワーク領域に留まらない、新規事業領域全般を担うグループです。既存事業で培ってきたデータ資産と分析の知見を最大限に活用し、ゼロからの事業立ち上げや未知の市場開拓に挑みます。不確実性の高い環境下においても、データに基づいた精緻な仮説検証と高速なPDCAを回すことで、新たなビジネス価値の創造と事業のスケールを力強くドライブし続けます。

【扱っているデータ】
・アプリユーザーのアクセスログ
・募集内容やマッチングに関する各種データ
・地理空間データ
・レビュー情報や評価データ
・広告データ
・カスタマーサポートへの問い合わせデータ
・SFA／CRMツールによる営業活動に関するデータ
・アンケートやサーベイデータ
・人事データ

【データアナリティクス部の特徴】
・向上心のあるメンバーが多く、データアナリティクス部全体で週に約2〜3回の勉強会が実施されています。部を越えた勉強会も実施されており、自由に参加することができるため、自分の興味がある分野について学べる機会が多く存在しています。
・一人ひとりが自律的に技術力向上に取り組めるように成長をサポートする制度があります。
・フレックス×リモートでの勤務が可能なため、自分自身が集中して働ける環境を選べます。　※各自の在宅環境をリモートワークに最適化することを支援する制度があります。
・心理的安全性が高い組織を目指しており、意見の言いやすい環境が整っています。
・データ基盤上に、データウェアハウスが整備されており、データの品質についてはデータエンジニアチームが管理をしているため、データアナリストが分析に集中できる環境が整っております。
・経営陣を含め、データの重要性を理解している社員が多く、業務に対して非常に協力的です。
・課題背景を十分に理解し、課題解決のために必要な分析を明確にしつつ、分析結果を元にどのようなアクションに繋がるのかを大事にしています。

【タイミーのデータアナリストとして働く魅力】
・会社のコアな課題にアクセスすることが出来るため、経営課題に対しての直接的な分析提案が可能です。また、経営陣とディスカッションする事もあり、経営に近い立ち位置で分析提案が可能です。
・サービス・組織が成長し続けており、多岐にわたり、数多くの分析のテーマが存在しています。
・ステークホルダーを巻き込み、データアナリスト主体で課題特定から分析、アクションの提案までを行うことが可能です。
・社会貢献性の高いサービスだからこそ、単なるデータ分析にとどまらず、『どうすれば社会をより良くできるか』という大きな視点を持って働くことができます。
・分析ツール、データ基盤が整備されているため、分析業務に集中することができます。

【勤務地】
フルリモート勤務可

【ミッション】
因果推論・機械学習の深い専門知識を武器に、価格・クーポン最適化の「最適解」を追求することが本ポジションのミッションです。  
モデル設計、実装、オフライン・オンラインでの検証、改善までを高精度にやり切り、分析・アルゴリズムの品質を継続的に高めていただきます。  

【本ポジションの役割】
価格エージェントのコアとなる分析・アルゴリズム開発を担うデータサイエンティストを募集します。  
本ポジションは、因果推論・機械学習を用いて価格・クーポン最適化の「最適解」を導き、モデル設計から検証・改善までを高精度にやり切るスペシャリストです。  
プロジェクト全体の推進やクライアントコミュニケーションはアナリティクスコンサルタントが担い、本ポジションは分析・モデル面の品質、精度、再現性に責任を持ちます。

▼PHASE 1：要件定義・課題設計（協働）
・アナリティクスコンサルタントやビジネスメンバーと連携しながら、分析観点から課題設計・KPI設計に参画する
・クライアント課題を踏まえ、どのような因果推論・機械学習アプローチが有効かを技術観点から整理する

▼PHASE 2：モデル開発（主担当）
・価格・クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
・顧客データに対する探索的データ分析（EDA）および特徴量設計・前処理
・既存モデルのチューニングに加え、必要に応じて新規アルゴリズムの研究・開発を行う

▼PHASE 3：オフライン／オンライン検証（主担当）
・最適化結果に基づくシミュレーション設計・実施、およびKPI試算
・本番環境でのA／Bテストにおける検証設計、評価指標の設計、効果検証
・検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを継続的に回す

【プロジェクトの進め方】
1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、アナリティクスコンサルタント・エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。  
本ポジションは、モデルの品質・精度・再現性に責任を持ち、アナリティクスコンサルタントと役割分担しながら分析・検証を主導する役割です。  

【本ポジションの魅力】
▼AI × 経済学の先端領域に挑戦できる
因果推論・機械学習・経済学モデルを組み合わせ、価格・クーポン最適化という意思決定問題に向き合います。リアルなビジネスデータを扱いながら、先端的な手法を実装・検証できる環境です。  
  
▼研究知見を実務に落とし込める 
AI Labでは、計量経済学分野の国際ジャーナル「Econometric Reviews」や、機械学習分野のトップカンファレンス「NeurIPS 2025」などで研究成果を継続的に発信しています。そうした知見を、価格最適化・クーポン最適化の実務に落とし込み、事業成果につなげる経験ができます。  
  
▼モデル品質が、そのまま顧客成果と事業成果につながる
価格エージェントは成果報酬型のビジネスモデルであるため、モデルの精度や分析アウトプットの質が高まるほど、クライアントの成果も自社の成果も大きくなります。クーポン原資の削減や購買人数の増加といった形で、技術的な改善がそのまま経営インパクトとして返ってくるポジションです。  

【チームの雰囲気】
データサイエンティストが主体的に仮説構築・モデル設計・検証に関わり、分析品質を高め続けることを重視しています。  
研究者やビジネスメンバーとも議論しながら、技術と事業成果の両立を目指すチームです。職種を越えてフラットに意見を交わせる、オープンなコミュニケーションが根付いています。

※原則東京本社オフィスでの勤務となります。

【本ポジションの役割】
・ビジネス要件／KPIに沿って課題を定義し、解決策と評価指標を設計
・その解決策を検証する新機能のアルゴリズムを開発→実装→オフライン／オンラインで検証

【本ポジションの魅力】
AIと経済学の組み合わせは世界的にも新しい技術です。よって、ビジネスの状況を理解し、それに対応させるようにさまざまな創意工夫を凝らしていく必要があります。

そのためにAI・機械学習や因果推論などの理論的知識を持ちつつ、それを実際のビジネス現場課題に対してリアルなデータを活用して解決し、ビジネス成果に直結させることに興味がある方はぜひ検討いただきたいです。
単なる技術的興味にとどまらず、分析やモデルの成果を経営インパクト（売上改善・コスト削減）にまでつなげる意識を持っていることが重要になります。
そして課題発見や解決策の立案を能動的に進め、主体性と柔軟性を併せ持つ方におすすめです。
※入社時に因果推論の実務経験・知見は必要ございません。（入社後にキャッチアップいただける環境があります。）

【チームの雰囲気】
・データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わりながら、プロダクト価値を最大化することを重視しています。
・メンバー同士の距離が近く、技術的な議論も活発で、役職や職種を問わず、フラットかつオープンなコミュニケーションが根付いています。
・常に最先端の技術開発を行うため、東京大学、神戸大学、早稲田大学、慶応大学の経済学の教授陣を含めたR&D定例MTGが週次で開催されています。

※原則東京本社オフィスでの勤務となります。

【ミッション】
現場の課題に深く入り込み、課題設定からモデル開発、検証、改善、プロダクト化までを自ら一気通貫で推進しながら、価格エージェントをより汎用的で再現性のあるプロダクトへ進化させることが本ポジションのミッションです。 分業された一工程を担うのではなく、事業と技術を往復しながら全体を握り、自ら価値をつくり切ることを期待しています。

【本ポジションの役割】
価格エージェントの価値の中核を担い、事業と技術をつなぎながらプロダクト開発を推進するPdM/データサイエンティストを募集します。 クライアント課題の構造化、分析設計、アルゴリズム開発、効果検証、改善、プロダクト化までを一気通貫で担い、事業と技術の両面からプロダクトを前進させる役割です。

▼PHASE 1：要件定義・課題設計
・クライアントの経営課題（原資削減・売上向上等）をヒアリングし、分析・検証で解くべき問題に整理する
・使用データ・システム連携・スコープ・期間を整理し、KPIと評価指標を設計する
・提案資料の分析パート（効果試算・ケイパビリティ説明）を作成し、必要に応じて営業提案を支援する

▼PHASE 2：モデル開発
・価格・クーポン最適化アルゴリズムの設計・実装
・顧客データに対する探索的データ分析（EDA）および特徴量設計・前処理
・既存モデルのチューニングに加え、必要に応じて新規アルゴリズムの研究・開発を行う

▼PHASE 3：オフライン／オンライン検証
・最適化結果に基づくシミュレーション設計・実施、およびKPI試算
・本番環境でのA／Bテストにおける検証設計、評価指標の設計、効果検証
・検証結果をチーム内にフィードバックし、モデル改善サイクルを継続的に回す

▼PHASE 4：プロダクト化・横展開
・プロジェクトを通じて磨いた分析手法・アルゴリズムを、汎用的なプロダクト機能として体系化する
・新たな差別化要素の研究開発
・知財保護のためのシステム構成設計（CA環境でのモデル構築・BQ連携等）や特許出願にも関与

【プロジェクトの進め方】
ビジネスチームがクライアントの課題をヒアリングし、データサイエンティストが技術選定・分析設計を主導します。1案件あたりデータサイエンティスト1〜2名がアサインされ、エンジニア・ビジネスメンバーと密に連携しながら進行します。上記フェーズを繰り返す中で、汎用化・プロダクト化を常に意識して取り組みます。

【本ポジションの魅力】
▼世界的にも新しい「AI × 経済学」領域
因果推論・機械学習・経済学モデルを統合する技術は国内でも数少ない取り組みです。リアルなビジネスデータを扱いながら、最先端の手法を実装・検証できます。

▼トップクラスの研究者との協業
東京大学・神戸大学・早稲田大学・慶應大学の経済学教授陣を含めたR&D定例MTGを週次で開催。最新の学術知見を事業に応用する機会があります。特許出願にも積極的に取り組んでおり、すでに特許取得済みの技術もあります。

▼プロダクト化を通じた技術的成長
目の前の課題を解くだけでなく、その過程で培った技術をプロダクトとして形にする経験ができます。自分が開発したアルゴリズムが多くの企業の価格戦略を支えるプロダクトになる過程に携われます。

▼経営インパクトに直結
分析やモデルの成果が、クーポン原資の削減（最大70%）や購買人数の大幅増加といった形でクライアントの経営に直接反映されます。技術力とビジネス成果の両立を実感できるポジションです。

【チームの雰囲気】
データサイエンティストが主体的に技術選定・設計に関わり、プロダクト価値を最大化することを重視しています。メンバー同士の距離が近く、役職・職種を問わずフラットかつオープンなコミュニケーションが根付いたチームです。

※原則東京本社オフィスでの勤務となります。

【組織とポジションについて】
▼配属予定組織
Product Architectチーム
大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。

ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

【業務内容】
ソフトウェアエンジニアは、専門性およびプロジェクトのニーズに合わせて幅広い業務を行っております。以下に一例を示します。

・Conataの製品群を操作・閲覧するWebフロントエンドおよびそのバックエンド（BFF）について、共通部分・ライブラリの開発および改善、各案件向けカスタマイズのサポート
・上記業務プロダクトのUI／UX設計
・データ収集
　- パートナー・クライアントとのデータの受け渡しをするためのインテグレーションシステムの構築
・データ処理
　- データのETL／ELT処理の開発。また安定的に動作させるためのデータ処理パイプラインの構築
　- バッチ／ストリーミングベースのシナリオに対応したシステムの開発と運用
・データ管理
　- 収集したデータ、処理済みデータを保存・活用するためのデータウェアハウスの設計と構築
　- センシティブなデータを安全に処理可能にするためのシステム設計・構築
・負荷試験、セキュリティー対策
・データベース設計
・サービスの安定提供を24時間365日、維持するためのシステム運用
・開発環境や運用の整備・改善
　- インフラ、開発ツールチェイン、社内情報管理ツール開発・最適化

【ソフトウェアエンジニアの魅力】
・パートナー・クライアントと一緒にソリューション開発・改善を行うことで、実際のビジネス課題を直に解決することが可能です。
・開発・提供したソリューションをもとに自社プロダクトであるデータ活用プラットフォームConataの製品開発にも貢献ができます。
・さまざまな顧客企業が抱えるデータに関する共通の課題を見出し、それらを解決する技術や機能に落とし込む、というフィードバックループから、さらなるプロダクトの改良・拡張を担うことができます。
・新しい技術へチャレンジすることを恐れない文化があります。
・データ、インフラ、サービング等それぞれの専門家である優秀なエンジニアと協業しプロダクト開発をできるためインフラからサービング・データエンジニアリング領域までメンバーのサポートを得ながら学び、高め合える環境です。
・高いAvailabilityが求められるサービスに対する、技術選定・監視・デプロイ・テストにおける設計、運用経験を積むことができます。

【開発環境】
・クラウド：AWS
・開発言語：Kotlin、Python、TypeScript
・フレームワーク・ミドルウェア等：React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS（Kubernetes）、Terraform
・SaaS：Auth0、Vercel

【勤務地】
・勤務形態：在宅勤務選択可
・転勤：当面想定はしていません。

【組織とポジションについて】
▼配属予定組織
Product Architectチーム
大規模商用化に適したプロダクトの基幹設計・開発・保守を担います。

ソフトウェアエンジニアは、顧客のデータ活用における課題解決をメインミッションとして、日々拡大しているデータの量・種類に技術をもって対応しながら、安定した価値提供に取り組んでいます。

【業務内容】
・FLYWHEELのプロダクト（Conata）における管理画面の設計、技術選定を含む開発・テスト・およびデプロイ
・上記業務プロダクトのUI／UX設計
・プロジェクトにおけるお客様とのコミュニケーション
・システムの技術的な問題の発見と解決
・エンジニアリング自体の支援
　- 運用を自動化あるいは低コストにするためのツールの開発
　- システムの技術的な問題の発見と解決
　- テスト環境構築

【ソフトウェアエンジニアの魅力】
・パートナー・クライアントと一緒にソリューション開発・改善を行うことで、実際のビジネス課題を直に解決することが可能です。
・開発・提供したソリューションをもとに自社プロダクトであるデータ活用プラットフォームConataの製品開発にも貢献ができます。
・さまざまな顧客企業が抱えるデータに関する共通の課題を見出し、それらを解決する技術や機能に落とし込む、というフィードバックループから、さらなるプロダクトの改良・拡張を担うことができます。
・新しい技術へチャレンジすることを恐れない文化があります。
・データ、インフラ、サービング等それぞれの専門家である優秀なエンジニアと協業しプロダクト開発をできるためインフラからサービング・データエンジニアリング領域までメンバーのサポートを得ながら学び、高め合える環境です。
・高いAvailabilityが求められるサービスに対する、技術選定・監視・デプロイ・テストにおける設計、運用経験を積むことができます。

【開発環境】
・クラウド：AWS
・開発言語：Kotlin、Python、TypeScript
・フレームワーク・ミドルウェア等：React、Next.js、MySQL、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Micronaut、gRPC、Apache pulsar、Amazon S3、Amazon Athena、dagster、Bazel、Amazon EKS（Kubernetes）、Terraform
・SaaS：Auth0、Vercel

【勤務地】
・勤務形態：在宅勤務選択可
・転勤：当面想定はしていません。

【募集部門】
開発部門 技術戦略室 Data Science G

【職務内容】
ぐるなびのデータサイエンスチームにて、生成AIを活用した飲食店検索サービス「UMAME!（うまみー！）」のAI機能開発を担当していただきます。
「UMAME!」は、従来のキーワード検索ではなく、ユーザーとの対話から潜在的なニーズ（気分やシチュエーション）を汲み取り、最適なお店を提案するAIエージェントです。
本ポジションでは、このサービスの頭脳となる「AI Agent（自律型エージェント）」および「RAG（検索拡張生成）」システムの設計・実装・精度改善を担います。ぐるなびが保有する膨大な飲食店・メニューデータを武器に、最先端のLLM技術を用いて、全く新しい検索体験を創り上げる業務です。

▼AI Agentの設計・実装
Agent Development Kit等を用い、ユーザーの意図理解、条件整理、検索実行、提案を自律的に行うマルチエージェントシステムの構築

▼RAG（検索拡張生成）システムの高度化
・飲食店データ、メニュー情報などをVector Database化し、高精度な検索基盤を構築、運用
・回答の正確性を担保するための検索ロジックの改善

▼プロンプトエンジニアリング・モデル検証
GPT、Gemini、Claude 等の最新モデルの検証およびプロダクトへの適用

▼評価パイプラインの構築
LLM-as-a-Judge 等を用いたAI回答精度の自動評価、継続的な改善サイクルの確立

【本ポジションの魅力】
▼「日本最大級の食データ」×「最新AI技術」
他社にはない、構造化された詳細な飲食店データやメニューデータをアセットとして、RAGやAgent開発にフル活用できる環境です。データが豊富なため、AIの回答精度や提案力を追求する面白さがあります。

▼0→1の新規サービス開発
既存サービスの保守ではなく、新規サービス「UMAME!」の立ち上げ期において、最新の技術スタックを用いた実装に集中できます。

▼社会実装への手応え
多くのユーザーが利用するサービスへのAI導入を通じ、自分の書いたコードが世の中の「食の体験」や「お店探し」を変えるインパクトを実感できます。

【正規雇用労働者の中途採用比率】
2022年度：38％
2023年度：89％
2024年度：100％

公表日：2025年6月1日

【配属チーム：AIリサーチ＆イノベーション室（AIRI室）について】
「今夜どの店に行くか」「次の旅行先をどう決めるか」——日常のあらゆる選択において、人々の情報収集の仕方が根本から変わろうとしています。検索してリンクをたどる時代から、AIが文脈を読んで最適解を直接届ける時代へ。この変化の中で、「どんな情報が・どんなタイミングで・どんな形で届けば、ユーザーの意思決定を本当に支援できるか」という問いに、Speeeはプロダクト、データとAIで向き合っています。
AIリサーチ＆イノベーション室は、そのプロダクトを構築するチームです。リサーチメンバーが解明した「AIがどう情報を判断するか」「ユーザーはどう行動を変えるか」という知見を、実際に動くプロダクトとして実装し、磨き込んでいきます。自分たちが作ったシステムが、日常の消費行動から人生の大きな選択まで、何万人もの意思決定を支えていく——それがこのポジションのスケール感です。

【お任せしたい業務】
▼AIマーケティング基盤の設計・開発・進化
BizチームとリサーチチームがAIで発見した知見を、継続的に使えるシステムとして実装します。「どう作るか」ではなく「どう事業に届けるか」を起点に設計するため、技術とビジネス両方の視点が自然と身につきます。

・AIマーケティング・アプリケーションの0→1立ち上げから、稼働中システムの改善・進化まで一貫して担当
・データパイプライン、ワークフローシステム、分析・レポーティング基盤など、事業を支えるインフラを設計・実装
・AWS／IaC（Terraform／AWS CDK）による堅牢なクラウド基盤の構築・運用
・AI駆動型開発を全工程で実践（仕様検討〜実装〜ドキュメント生成をAIと協働しながら進行）

▼Biz／リサーチとの事業・技術の仮説検証
整った要件書が渡されるのを待つのではなく、事業の仮説そのものをエンジニアの視点から一緒に磨きます。「何を作るべきか」の議論から参加できるため、技術がどう事業に貢献しているかを肌で感じながら働けます。

・BizチームとリサーチチームとともにAIマーケティング施策の仮説検証に参加し、必要なシステム機能を共に定義
・得られた知見や再現性のある成果を、業務・サービスに継続的に組み込むための設計・実装

【開発環境】
▼言語
Python／TypeScript／Ruby／Go

▼インフラ・クラウド
Amazon Web Services（AWS）
Infrastructure as Code（Terraform／AWS CDK）

▼AI・LLM関連
LLM（OpenAI API等）／RAG構築／AIワークフロー基盤

▼データベース
RDB（MySQL等）

▼ソースコード管理
GitHub／Git

▼その他
Linux／Docker／GitHub Actions／Datadog

【こんな環境・働き方です】
・現在4名の少数精鋭チームで、エンタープライズ開発経験豊富なシニアエンジニアと連携しながら、設計思想から実装まで一貫して学べます
・開発プロセス自体もAI前提で進化させています。仕様検討からコード実装、ドキュメント生成まで「AI駆動型開発」を全員で実践
・BizチームやリサーチチームとOne Teamで動くため、技術が事業成果に直結する手応えを日常的に感じられます
・書籍購入費負担あり（月1万円まで）
・個人利用のクラウド環境利用費を月1万まで会社負担あり

【リモートワーク】
一部リモートワーク可（チームの状況に応じて相談）

【募集背景】
みずほフィナンシャルグループでは、中期的に1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタルを軸とした変革を推進しています。
この取り組みは、みずほフィナンシャルグループのデジタル戦略・AI活用推進を担う《デジタル戦略部デジタル・AI推進室》が全社レベルで牽引しており、重点AIプロジェクトの旗振り役として推進する体制を敷いています。
常時30～40件のプロジェクトが同時並行で進行しており、すでにリリースと運用フェーズに入ったプロダクトも増えています。次の成長段階では、こうした取り組みをグループ全体へ広げ、業務改革と顧客価値につなげていくことが重要です。

その実現に向けて、金融業務で求められる信頼性・安全性を満たすため、汎用LLMの活用に留まらず独自LLM（みずほLLM）の開発を進めています。オープンウェイトモデルをベースに社内ナレッジを活用し、学習・チューニングを組み合わせて継続的に性能を高めています。今後の展開を加速するため、データ設計から学習実装・評価・改善までを一気通貫で担うLLMエンジニアを募集します。

【ポジションの魅力】
（1）金融特化LLM「みずほLLM」の開発推進
汎用LLMの活用に留まらず、金融業務で求められる専門性・信頼性を満たす独自LLM「みずほLLM」の開発を推進しています。社内ナレッジを活用した学習データ設計から、学習手法の検討、チューニングの実装・実行、性能分析までを一気通貫で担い、モデルを継続的に高度化できる点が魅力です。実務テストを前提に、より専門的な業務領域への展開につなげていくフェーズに参画できます。

（2）品質と監査性を担保するLLMOps
金融機関でLLMを業務に組み込むには、モデル精度だけでなく、実務テスト設計、誤答検知、ログ設計、アクセス制御など運用面の統制が欠かせません。本ポジションでは、学習・評価に加えて運用ルール整備まで踏み込み、品質と監査性を満たした形でLLMを成立させます。技術とガバナンスの両面で意思決定し、運用に落とし込む経験が得られます。

（3）適用先検討とプロダクト連携をリード
LLM開発は、モデルを作るだけでは価値になりません。本ポジションは評価結果を踏まえた適用先の検討まで担い、業務支援アプリなどのプロダクトチームと連携しながら、LLMを業務価値へ接続します。モデル特性と業務要件を踏まえて適用方針を定め、現場で使われる形へつなげられる点が魅力です。

【職務内容】
生成AI／LLM（大規模言語モデル）の業務活用に向けて、データ整備からLLMの選定・構築、学習（チューニング）実装、技術評価、適用検討までを担い、業務改善につながるAIプロダクトを推進するポジションです。

【具体的な業務内容】
・生成AIの利活用に向けたデータの構造化・加工・分析などのデータエンジニアリング
・モデル開発に必要なデータの特定、およびデータベース設計
・LLM（大規模言語モデル）の選定、独自LLM（みずほLLM）のセットアップ
・学習手法の検討を含む、チューニング（学習）の実装・実行および性能分析（技術評価）
・LLMOpsとして、実務テスト設計と誤答検知、ログ・アクセス制御を含む運用ルール整備
・評価結果を踏まえた適用先の検討と、プロダクトチームとの連携推進

【プロジェクト例】
・独自LLM（みずほLLM）の構築に向けた、社内ナレッジの整備・学習データ設計
・継続事前学習／ファインチューニング／RAG等の手法比較と、最適な組み合わせの技術検証
・金融特化LLMの継続的な精度向上とデプロイ・評価（銀行実務テスト［預金・融資・外為・財務分析等］にて評価実施中）
・現場部署と連携しながら実務課題を特定し、独自学習の有効性を見極めつつ、要件整理からデータ収集、評価設計、学習試行までを実践
・大規模学習を効率的に実行するため、AWS等での分散計算環境（クラスター）構築および運用に向けた技術検証

【プロダクト例】
▼面談記録・議事録作成支援「めんきくん」
対面／オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS／Webアプリケーション

▼スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」
作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成

▼営業ノウハウ形式知化「みずほAIインタビュアー」
AIがRMにインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化。整理した知見はRAGの知識DBや独自LLMの学習データとして活用予定。

▼社内手続き検索支援「Wiz Search」
事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成。

【技術情報（一部）】
開発言語：TypeScript、Python
フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、FastAPI、Streamlit、FastAPI
AI関連ライブラリ：Assistants API、Agents SDK、Strands Agents SDK、LangChain、LangGraph、Vertex AI
インフラ・ミドルウェア：AWS、S3、ECS、ElastiCache、Terraform、CDK、Bedrock、Bedrock Agentcore
テスト：Jest、Pytest、Playwright
ツール：GitHub、Teams、Slack、Jira、Confluence
AIツール：Anthrpic ClaudeCode、AWS Kiro、OpenAI Codex、Amazon Q Developer、Devin、Dify、v0

【働き方】
▼支給デバイス
業務用端末に加えて開発用端末、iPad、業務用スマホを支給しています。開発用端末はMacbook Airを貸与しますので、スムーズな開発が可能です。

▼リモート勤務
出社・リモートのハイブリット勤務となり、柔軟な働き方が可能です。

▼オフィス環境
フリーアドレスとなり、席替えで気分転換できます。コミュニケーションが生まれやすいよう工夫しています。

▼休暇
積極的な休暇取得を推奨しています。有給休暇はもちろんのこと、スポット休暇（上期・下期に分けた連続休暇）、看護休暇（時間単位で取得可）、リフレッシュ休暇等があります。

【業務内容】
本求人にて配属される部室店における業務

【勤務地】
本求人勤務地欄参照

【会社名】
株式会社みずほフィナンシャルグループ

【仕事内容／Work Description】
▼お任せしたいミッション
（1）日本最大規模・最高レベルの精度の膨大な位置情報データ（数百万ユーザー／1日2億レコード／データ取得間隔1分）を元にした来店者数推定モデル／歩行者・自転車・自動車交通量推定モデルの開発・改善
（2）解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発
（3）1を元にした、新規出店時の売上予測モデル開発・AIバスの路線選択アルゴリズム開発

▼日本を代表する人流分析サービスのアルゴリズムを開発する「データサイエンティスト」
データワイズは、2019年に日本の人流ビッグデータを活用するサービス開発のために設立された、データサービス開発企業です。
優秀なデータサイエンティスト、エンジニアを集め、他社では実現できていない位置情報データに対応した独自機械学習モデルをコアとする高精度な人流分析サービス Datawise Area Marketer 国内居住者版 を2021年3月1日にリリース。三井不動産様、大和リース様、タリーズコーヒージャパン様、プロントコーポレーション様、マルエツ様、徳島市役所様、岸和田市様といった、日本を代表する企業・団体に導入され、人流分析のリーディングカンパニーとなりました。2024年8月にはDatawise Area Marketer インバウンド版をリリース。今では100社を超える日本を代表する企業・自治体がDatawise Area Marketer 国内居住者版・インバウンド版を導入・活用しています。
これからさらに、売上予測、位置情報広告等の機能を追加、人流ビッグデータを活用する分析基盤・マーケティング基盤を作っていきます。データサイエンティストは、そのコアとなるアルゴリズムを開発・改善していくポジションです。

▼機会学習モデルと位置情報データの組み合わせによる新しいマーケティングSaaSサービス
弊社が展開するSaaS「Datawise Area Marketer」は、日本最大規模の膨大な位置情報データ（数百万ユーザー／1日2億レコード）と属性データ（性／年代のみならず年収・職業など14属性）を活用し、ある店舗・施設・地点へ来訪された方の分析を行うことができるマーケティングサービスです。
このSaaSサービスにより、店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。
他の人流分析サービスとの違いは、データサイエンスの活用により精度の大幅な向上がなされていることです。位置情報データの特性に対応した独自の機械学習アルゴリズムを開発、導入しています。

▼開発環境
・言語：Python、JavaScript、SQL
・データ処理：BigQuery、Airflow、その他GCP全般

【やりがい／Worthwhile to work】
▼日本最大級の位置情報ビックデータへアクセス
・国内居住者のデータでいえば、数百万アクティブユーザー／1日2億レコード／データ取得間隔1分の日本最大級・最高レベルの精度の位置情報ビッグデータにアクセスすることができます。
・このほか、インバウンドデータ、クライアントからお預かりしている各種データを扱う環境です。

▼日本最先端の位置情報アルゴリズム開発に参画
・たとえばGPSデータを用いた階層判別など、他社で実現できていない、データサイエンスの位置情報データへの適用の最新事例に触れることができます。
・「このデータとアルゴリズムの組み合わせで、AIバスの路線選択アルゴリズムができるのではないか」といった、自分のアイデアを日本でいち早く製品化できるデータと環境と仲間がここにはあります。

▼クライアントの近さ
・日々、日本を代表する企業・自治体から、（時としてまだ市場にはない）サービス開発・改善要望が上がってくる環境です。
・自分の作った機能に対して「これほしかったんだよね」と言っていただける環境です。

▼最新の開発環境
・クラウドベース、サーバレスな開発環境で最新技術の採用を志向しています。
・技術選定、仕様検討も含め、ご自身で実施いただけます。

▼キャリア形成で誇れるプロダクト
「自ら開発のリードを取ったプロダクトが何百社、何千社の利用となった」と将来誇れるフェーズです。

【募集背景／Recruitment background】
業務拡大による増員

【勤務地／Work location】
本社（虎ノ門ヒルズ）※フルリモート

【概要】
当社では、お客様の要求を元に、コア技術であるニューラルネットワークの圧縮技術など最先端の技術を活用したエッジAIを用いて、お客様の課題を解決するAIアプリケーションおよびAI組み込みシステムの開発を行っています。

お客様の使用環境に応じて、筐体の設計及び筐体内に適切に基板・冷却用の付帯部品・電源などを配置し、PCを製品として開発したり、開発したPCとカメラなど他の付帯部品を連携させシステムとして完結するハードウェアの開発を行っています。

【業務内容】
主に筐体設計やシステム設計などハードウェアの開発のため、適切な部品の選定から、レイアウト設計、図面化から組み立て評価まで、社内のAIエンジニアチームとも密に連携し、開発を行っていただきます。

【具体的な職務内容】
・ハードウェアの仕様から、部品選定、筐体・システム設計および図面化
・具体化した製品の組み立て評価
・エッジAIシステム全体の組み込みに関わる協業業務

【プロジェクトのやりがい】
当社のHW開発チームは、少数精鋭で裁量の大きい環境です。
開発環境の提案から、手法・プロセスの提案まで、主体的に活躍できる方を歓迎します。

※出社前提 （ハイブリッド勤務調整可）

【仕事についての詳細】
▼SGE AI戦略本部概要
ゲーム・エンターテイメント事業部（SGE）として新時代の「ゲーム×AI」開発を推進する専門組織を創設！

ゲーム開発を行う9社のグループ各社と連携しAIを活用した開発・運用支援を横断的に実行していきます。

▼ゲーム・エンターテイメント事業部（SGE）
「インターネットの可能性とチームの力で新しい時代のエンターテイメントを創る」  
というビジョンを掲げ、スマートフォンゲームの新規開発・運用を中心に、  
グッズなどの周辺領域やグローバル事業、マンガ事業、DX事業にも積極的に展開しています。  
  
約8社の子会社が独自の強みを活かしたプロダクト開発を行う一方で、  
各職種毎のボードやワーキンググループといった横断組織を通じて  
各社が持つ技術・ノウハウや成功・失敗事例を共有し合い強く連携し合いながら  
グローバル規模でヒットタイトル創出を目指す、業界内でも稀有な特徴を持つ事業組織です。

非公開の新規開発中タイトルも複数。 
豊富なジャンルのタイトルを運用、新規開発することで、
開発や制作に関わる社員としても特定ジャンルに限定されない
多様なチャレンジができる点が魅力の1つです。

【業務内容】
機械学習モデルの構築・運用
（機械学習アルゴリズムの実装や実データを用いた開発、Python、Unityなど使用）
技術調査・研究成果の発信（学会発表、イベント登壇、SNS・広報サイト発信等）

【プロジェクト（一例）】
複数の非公開プロジェクトも推進中。経験・スキルに応じて柔軟に検討します。
ご自身の経験を活かした開発を進められたい方も歓迎！面談時にご教示ください。

・AIによるレベルデザイン支援プロジェクト
・自然言語処理を応用したオンラインゲームの運用支援プロジェクト
・パズルゲームのレベル生成（ステージ生成）
・大規模言語モデルのキャラクターへの応用プロジェクト　等（他非公開プロジェクト多数）

【ポジションの魅力】
技術検証のみならず実運用まで一気通貫して携わっていただけます。

【担当業務】
ISC（Integrated Solution Centre）は人事部（Human Capital）内において経営目線、スタッフ・ユーザ目線、高度化・効率化の3つの視点からPwCグループに最適なサービス提供及び人、組織、プロセスを最新化／最良化を徹底的に行う組織です。
今回ISCのサブチームの1つであるData&Analyticsで人材募集いたします。
Data&AnalyticsではPwCグループの人事領域におけるデータの管理、プロセス改善と最適化に伴うデータ管理の企画と実施、関係者へのレポート、データ分析そしてインサイト提供の業務を行っています。

【担当領域】
Data&Analyticsでは、3名のマネージャーと17名のメンバー（兼務含む）及び業務委託、派遣社員で構成され、以下のような業務を実施しています。
Managerとしてメンバー育成やチームの日常業務の品質管理、課題解決や対外折衝、希望やスキルに応じ各種チーム内外のプロジェクトへの参画など行っていただきます。

・人事関連データ管理基盤の運用（影響分析、要件定義、関係者との調整と折衝、スケジュール策定、実装・テスト、設定変更、運用改善）
・経営陣、社内外に向けたレポートの作成（ビジネス課題の仮説検証や解決のためのデータの抽出、処理、集計、分析そしてインサイトの提供）
・人事内外各種施策企画～推進（業務改善、DX推進含）

【部門からのメッセージ】
・経営において人事データが果たす役割がますます重要になる中、人が財産である当社で人事×Tech、システムとデータの両方の経験を高め、幅広い人事関連データ及びその分析において活躍できるポジションです。
・ご自身が担当される定常業務以外にも、新技術の勉強、随時プロジェクトや業務改善の取り組み、チーム内の改善活動などチーム内外のいろいろな業務・関係者と関わることができます。

【キャリアパス】
▼入社後下記のようなキャリアパスが想定されます。
・人事内チームのマネジメント、人事戦略、組織設計への関与
・人事データの専門家としてのDX推進リード、人事部内外のアドバイザー
・ISC内の別業務への従事、別チームとの協同による専門性の多様化
・人事部内／IT部などの他部署へのキャリアチェンジ

【教育・研修】
・人事部による人事領域に特化したトレーニング（人材管理、法制度関連など）
・社内のトレーニング（ロジカルシンキングやプレゼンテーションなどのビジネススキル、英語、コーチング）
・社外のトレーニング（システムトレーニング、英語、法制度、セミナーなど）
・オンラインオンデマンド学習コンテンツ、語学学習などの環境提供、費用補助
・その他人事業務チームへの留学（1日～数カ月の実務体験）
・PwC Firm内の人事コンサルティング部門の勉強会や共有会への参加

【勤務地備考】
リモートワークあり

【仕事概要】
GOのデータ基盤では、全国47都道府県で使用され3,500万DLのサービスアプリの中で生み出されるユーザーとタクシーを結ぶ大量データを収集し、活用しています。

データの主な活用方法は二つあります。
一つはデータプロダクトの開発であり、データをもとにAIや高度なアルゴリズムを開発しタクシーアプリ『GO』に機能として組み込んでいます。
もう一つは意思決定支援であり、約30名のデータアナリストやデータサイエンティストがデータ分析し、その結果を元にビジネス担当やプロダクトマネージャがプロジェクトの効果測定や意思決定をしています。

本ポジションは、このデータ基盤を支えるデータエンジニアです。

【仕事内容】
▼データ基盤とデータプロダクトの実行基盤を担当いただきます。
・データ基盤
　- 大規模な車両データをDataflow等を用いてBigQueryに収集
　- 3,500万ダウンロードのアプリケーションのDBとログのデータをBigQueryに収集
　- 地図を始めとした外部データをデータ基盤に収集
　- データ加工バッチの開発・運用、Google Cloudの様々なサービスを用いて実現
　- StreamlitやLookerなど分析ツールのホスティング
　- 100人規模の利用者の管理、セキュリティコントロール
・データプロダクト実行基盤
　- タクシーアプリ『GO』でAIや高度なアルゴリズムを用いたデータプロダクトの実行基盤を設計・開発・運用
　- データサイエンティストの開発支援
　- AIモデルの学習バッチや、本番での推論サービング
　- 高性能かつ高可用性を担保するための設計・実装・システム運用
　- 24/365のオンコール体制（待機なし・システム障害時に当番順にコールがあり対応）

【募集背景】
タクシーアプリ『GO』では、日々プロダクトの磨き込みを継続しています。
プロダクトの磨き込みには緻密なデータ分析やAI活用が必須であり、そのためにデータアナリストやデータサイエンティストが数多く所属しています。
ですが、データアナリストやデータサイエンティストに良質なデータや環境を提供できる人が不足しています。

【本ポジションの魅力】
・高大規模アプリケーションを支えるデータ基盤での実務経験がつめます。
・高トラフィックな本番環境で、AIやアルゴリズムの実行基盤の運用経験がつめます。
・全てクラウド上で完結し、オンプレミスとは無縁であり、生産性高く開発できます。

【開発環境】
・データ基盤
　- データストア：BigQuery
　- ETL：Dataflow、独自開発（Python）
　- SQLフレームワーク：Dataform
　- ワークフローエンジン：Cloud Composer（Airflow） + GKE
　- メタデータ管理：Dataplex
　- その他ツール：Streamlit、Kepler .gl、Kubeflow
　- 言語：Python
・データプロダクト実行基盤
　- データストア：Redis、AWS Aurora（MySQL、PostgreSQL）
　- 実行基盤：AWS：AKE etc
　- 言語：Go、Python
　- モニタリング：Grafana、Sentry
　- その他ツール：Feast
・開発環境
　- LLM：Github Copilot、Claude code、gemini、MCPs etc
　- IDE：VS Code etc
　- CI／CD：GitHub Action
　- VCS：GitHub
　- その他 Google Workspace、Slack

【所属組織】
AI技術開発部 データプラットフォームグループ：4名

※関連チーム
・データサイエンティスト：20名
・データアナリスト：8名
・データアーキテクト：5名

【生成AIの活用方針】
セキュリティやコスト等のリスクを抑えつつ、開発業務から一般業務まで全社員・全エンジニアが活用しています。

一部のプロダクトでは生成AIを使った機能を提供しています。生成AIの早い変化に対応するため、エンジニア向けおよび全社員向けの生成AI活用推進チームが手順やツール利用環境を日々整備し、新しい有用なツールが利用できるようにしています。

▼利用可能な主なAIツール・サービス
Google Gemini／Google NotebookLM／Azure OpenAI／GitHub Copilot／Cursor／Claude Code／Bedrock／OpenAI API

▼主な活用状況
・日常業務の効率化（ドキュメント作成、翻訳、議事録要約、メール作成など）
・ソフトウェア開発支援（コーディング支援、コードレビュー、テストコード生成、デバッグなど）
・サービス・プロダクトへの応用（自社サービスへのAIチャットボット導入、要約機能の実装、コンテンツ生成など）

▼学習・コミュニティ活動や利用支援制度
・有償AIツールのアカウントを全社／部署単位で付与
・有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり
・高性能なPCやGPU環境の提供あり
・業務内外問わず、個人のツール利用に対する費用補助制度あり
・生成AIに限らず様々な補助制度、環境の提供あり
・生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施

【組織風土】
▼オンボーディング
GO Inc.では入社いただいた皆様が、新しい環境でつまづくことなく、成長し活躍いただけるように、会社・事業・組織・人を知るプログラムを様々設けています。
業務ツールや社内ルールのオリエンテーションはもちろん、各事業責任者に直接事業について質問できる事業理解プログラム、実際にタクシーに搭載されている機器と配車の仕組みを目の前で体感するフィールドエンジニア体験会、両代表とのコミュニケーションを目的とした社長&会長と話す会、カスタマーサポートの最前線をリアルに体験するプログラム等、GOの多岐にわたる事業や組織を理解できるように構成されています。
配属先上長との1on1はもちろん、入社1ヶ月・3ヶ月のタイミングにおいては事業部担当のHRBPとの面談も実施します。インプット中心の1ヶ月目から、アウトプット中心にしつつ立ち上がりをスムーズにしていく3ヶ月目まで、配属先のトレーナーやメンター、HRBPと幅広くサポートできる環境を揃えています。

▼エンジニア組織風土
エンジニア組織では、技術のインプット・アウトプットを積極的に行っています。
テックブログや、YouTubeでの月1回のTechTalk配信 、様々な社内勉強会、そしてiOSDCやDroidkaigi、技術書展等のスポンサー、情報処理学会など学会での発表等、幅広く技術情報発信に取り組んでいます。 また、エンジニアのスキルアップを促進するために『Engineer Challenge Week』という、2週間を新たな知識や技術の習得に充てることができる取り組みも行っています。

GO Inc.にはパパママ世代も多いことから、子育てをしながら働くエンジニアが多く、またオフィスフリー制度を活用して、地方から働くエンジニアもいます。
それぞれのライフスタイルに合った働き方をしながらチーム開発を行っているため、チームが集まるミーティングでは業務以外にも積極的に雑談の時間を設けたり、日帰りワーケーションでチーム外のメンバーとの交流を図ったりと、コミュニケーションを大事にします。

【勤務地】
・本ポジションはフルリモートワークOKです！（ただし国内のみ）出社日数の指定はありません。
・会社より指定があった場合は、出社していただく必要がございます。（入社日や退職日等）

【職務内容】
AI開発が加速化し、コンタクトセンターおよびBPO業界の変革期が訪れている中、モビルスがこれからも業界のリーディングカンパニーとしてソリューションを提供して顧客の様々な課題を解決するために、エンジニアリング部門の体制強化を考えています。

生成AI時代のエンジニアリングを最大化するべく、当社のエンジニアリング組織（アプリケーション開発、QA、SRE／インフラ、DevOps／FinOpsなど）を横断し、複数の全社的・部門横断的プロジェクトを推進するメンバーを募集します。
本ポジションは、組織横断の推進力／技術基盤の理解／プロセス改善力を中心とするロールであり、メンバーの評価やピープルマネージメントは含みません。
代わりに、各チームと連携しながら 「変革の実行力」 を発揮していただきます。

【主な業務内容】
・技術横断プロジェクトの企画・推進
・開発プロセス・品質向上の仕組み作り（生成AIの使い方含む）
・クラウドコストの可視化・最適化施策のリード（AWS、SaaS各種）
・横断ワークフローへのAI導入と効果測定の推進
・全社プロジェクトの課題／進捗レポート
・不具合、インシデント発生時の対応全般（原因特定、不具合改修、再発防止等）

【開発環境】
・言語：React、TypeScript、Golang、Python
・データベース：MongoDB
・インフラ：AWS
※開発業務を担当するわけではありません

【募集背景】
▼開発組織体制強化における募集
当社では現在、開発組織の体制強化を進めています。
複数サービスを跨いだリファクタリングや新サービスの開発を進めるにあたって、成長フェーズならではの組織を超えた課題解決が急務になってきました。
生成AI時代のエンジニアリングを一緒に考えていきましょう。

【部署構成】
Engineering Division直下所属

【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

【仕事内容】
私たちはデジタル上のファンビジネスにおいて、一人ひとりのファンを徹底的にパーソナライズしていきます。ファンを一人ひとり個別化し、最適なファンサービスを提供するために、ファンが自らの行動を記録・可視化・発信化できる仕組みを取り入れ、ファンにとってもコンテンツホルダーにとっても最大の価値を得られるようなプロダクトを作っていきます。

【本ポジションについて】
データアナリストとして、分析業務を主にご担当いただきます。必要に応じて、BI・データエンジニア業務を一部ご担当いただきます。

▼分析業務
プロ野球球団、芸能事務所などの大手IPコンテンツの電子トレカを運用するサービスのデータ可視化・分析・施策の提案を担っていただきます。

▼BI・データエンジニア業務
分析や可視化を行っていく中で、定期的にモニタリングすべき指標があれば、分析ダッシュボードへのクエリ実装や必要なデータ基盤の整備を担っていただきます。

【募集の背景】
弊社ではデータアナリスト2名、データエンジニア1名のチーム体制でデータ活用を推進しています。
サービスの急成長により、社内外からデータ活用への要望が増加する中で、一緒にデータ活用を推進するメンバーを募集しています。

【具体的な業務内容】
・プロ野球球団、芸能事務所などの大手IPコンテンツを担当する社内担当者からの要望に基づいたデータの可視化・分析・施策の提案
・日々のKPI・商材・機能別の数値管理のダッシュボードへの可視化

【開発環境】
使用言語：Python、SQL
データベース：BigQuery、MySQL
インフラ：AWS／Google Cloud
使用ツール／FW：Argo Workflows、embulk、Redash、Google Spreadsheet

【勤務地】
週1出社、週4回リモートワーク可能

【仕事内容】
私たちはデジタル上のファンビジネスにおいて、一人ひとりのファンを徹底的にパーソナライズしていきます。ファンを一人ひとり個別化し、最適なファンサービスを提供するために、ファンが自らの行動を記録・可視化・発信化できる仕組みを取り入れ、ファンにとってもコンテンツホルダーにとっても最大の価値を得られるようなプロダクトを作っていきます。

本ポジションでは、弊社で二人目のデータエンジニアとして、プロ野球球団や大手コンテンツの電子トレカを運用するサービスにて、KPI管理・データ可視化・分析のためのデータパイプライン構築から、集計やダッシュボード構築までデータに関する業務を一気通貫して担っていただきます。

▼具体的な業務内容
・自社開発の電子トレカプロダクトのRDBMSから、データ基盤（BigQuery）へのデータロード処理の実装
・データ基盤上のDataLake／DataWarehouse／DataMartの設計
・日々のKPI・商材・機能別の数値管理のダッシュボードへの可視化
・上記の処理を管理するデータパイプライン構築
・事業からの要望に応じてデータ基盤からSQL等を用いたデータの集計・可視化

集計要件や分析設計は別の担当者が行うためアナリストの経験や能力は問いません。志向に応じて、アナリスト領域へのチャレンジも歓迎します。

【募集の背景】
事業の成長に伴い、データチームへの機能要望や開発要望が増加しています。チーム増強のために、新たなメンバーを募集しています。

【チーム構成】
現在は、データ基盤を整備するデータチームと、データ分析を各プロダクト担当者向けに提供するグロースチームでデータの活用を進めています。

データチームは、データエンジニアとアナリストの数名で構成されています。

【仕事の魅力・キャリアプラン】
▼0→1フェーズのデータ基盤構築に携われる
データ分析を提供するために必要なデータ基盤は構築できているものの、まだまだ初期の段階です。二人目のデータエンジニアとして、データ基盤の設計から関わることができ、技術選定やアーキテクチャ設計にも携わることができます。

▼キャリアプラン
まずはデータチームのメンバーとして、既存データ基盤の改善・拡張、新規データソースの追加を担当していただきます。
中期的には、データチームを技術面でリードするテックリードや、ご志向に応じて、データ活用組織のマネージャーも目指していただくことができます。

【開発環境】
使用言語：Python、SQL
データベース：BigQuery、MySQL
インフラ：AWS／Google Cloud
使用ツール／FW：Argo Workflows、embulk、Redash、Google Spreadsheet

【勤務地】
週1出社、週4回リモートワーク可能

【仕事概要】
当社は創業以来、オーガニックな成長のみならず、12社のM&Aを行い成長を続けてきました。
創業12年目を迎え、更なる成長を目指す中で、PMIにおけるIT統制・ルール策定および課題解決を行うことがミッションとなっております。
現場施策が十分に発揮され、経営拡大がスムーズに機能するよう、課題解決に向け主体性を持って自走できる方を募集しております。

【具体的な業務内容】
▼ITを活用した業務効率化、生産性の向上
・システム導入、改善
・新規システムの選定・評価・検証・運用検討
・業務改善、運用改善
・システムプログラミング
・サービスの連携、自動化等

▼具体例
・入社関連業務の運用フロー改善
・入退室管理システムと勤怠システムの連携
・入社に伴うアカウントの一括登録（自動化）
など

【募集背景】
私たちキャディは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を展開しています。
「製造業AIデータプラットフォーム」は製造業に眠る膨大な知識・経験を、誰もが活用できる資産へと変えるプロダクトです。
2022年のローンチ後、既に国内の大手製造業から加工会社のお客様にまで活用いただいており、T2D3を大きく上回るスピードで成長しています。現在はアメリカ・タイ・ベトナムにも進出し、グローバル展開も加速させています。

このプラットフォーム上に構築されたプロダクトの一つが、製造業AI見積もりクラウド「CADDi Quote」です。見積もり業務という製造業の根幹をAIで変革するプロダクトであり、現在グローバルへの本格展開フェーズにあります。
この挑戦を推進するため、日本とベトナムの開発拠点をまたいでチームを率いるエンジニアリングマネージャーを募集します。

【キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは】
・担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。
・向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。
・EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。
・テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。

【業務内容】
▼製造業AI見積もりクラウド「CADDi Quote」
データプラットフォーム上に構築されるプロダクトであるCADDi Quoteの開発マネジメント（目標設定～達成に向けた各種マネジメント業務）をお任せします。
単なるチーム管理に留まらず、事業責任者やプロダクトマネージャーと密に連携し、プロダクトの成長に責任を持つポジションです。

※以下、1人のマネージャーが一度に全てを担当する訳ではなく、担当領域、その時々の重点課題や個々人の強み・志向性に応じて担当します。

・開発チームのピープルマネジメント（採用・育成・評価・組織設計など）
・技術的な意思決定やアーキテクチャ設計のリード
・プロダクトマネージャーと連携した開発ロードマップの策定と遂行
・プロダクトの成長フェーズに応じた、スピーディかつ品質の高い開発プロセスの構築
・CADDi Quoteの海外市場展開に向けた、多国・多言語対応を含むプロダクト開発の推進
・日本・ベトナムにまたがる多国籍チームのマネジメント。仕様の認識合わせやコードレビュー、品質基準の統一など、拠点間の開発連携をリード
・ベトナム開発拠点との協働体制の設計・運用（タイムゾーンを考慮した開発フロー構築、定例ミーティングの運営など）

※入社後数ヶ月程度は、開発の実務を行いながら、プロダクト理解やステークホルダーとの関係作りを行っていただき徐々にマネジメント業務に携わっていただくといった入り方も可能です。

【開発組織について】
Apple米国本社出身のCTO、元SansanCTOのVPoEなど、国内トップクラスの技術リーダーたちが集結しています。
我々が挑むのは、一つの産業のあり方を根本から変革する、前人未到のミッションです。当然、一朝一夕に成し遂げられるものではありません。だからこそ、未完成であることを楽しみ、誰も想像したことのない未来へ挑戦するカルチャーが根付いています。個々のポテンシャル解放を重視し、互いに刺激し合いながら、より早く大きな価値を顧客に届けるための開発組織を全員で創り上げています。

【このポジションの面白さ・得られる経験】
▼世界を変えるプロダクトを、中心で創る実感
私達は日本発のソフトウェアとして、グローバルな巨大産業の変革に挑んでいます。アメリカや東南アジアでも手応えを感じており、開発の最前線で世界を感じられる稀有な環境です。

▼事業家としての視座とインパクト
担当プロダクトの開発責任者として、ビジネスインパクトに直結する意思決定をリードできます。単なる機能開発ではなく、顧客のコスト構造を変え、業界の常識を覆すような価値創造のプロセスを、牽引する経験が得られます。

▼拠点横断の開発チームを自ら設計する経験
日本・ベトナムにまたがる開発チームの協働のあり方を、自ら設計し運用できるポジションです。拠点間の開発プロセス構築や異文化チームのマネジメントなど、グローバル開発組織のリーダーとしてのスキルを実践的に磨くことができます。

▼製造業の根幹を変革する手触り感
見積もりは製造業のあらゆる取引の起点となる業務です。この領域をAIで変革するCADDi Quoteを通じて、産業構造そのものにインパクトを与える実感を得られます。

【開発環境】
・フロントエンド：TypeScript、React、Next.js
・バックエンド：Rust（axum）、TypeScript、Node.js（Express、Fastify、NestJS）
・機械学習・アルゴリズム：Rust、Python、OpenCV、PyTorch、TorchServe、Elasticsearch、Vertex AI
・インフラ：Google Cloud、Google Kubernetes Engine、Anthos Service Mesh、Istio、Cloudflare、Argo Workflows
・Event Bus：Cloud Pub／Sub
・DevOps：GitHub、GitHub Actions、ArgoCD、Kustomize、Helm、Terraform、Datadog、MixPanel、Sentry
・Data：CloudSQL（PostgreSQL）、AlloyDB、BigQuery、dbt、trocco
・API：GraphQL、REST、gRPC
・認証： Auth0
・開発ツール：GitHub Copilot、Figma、Storybook
・コミュニケーションツール：Slack、Discord、JIRA、Miro、Confluence

【働き方】
▼働く場所について
・リモートワークをベースとしています。
　- メンバー同士の交流を目的として、週1回程度の出社推奨日や四半期に1～2回程度のオフサイトミーティングを設けています。
　- 詳細はチームにより多少異なりますので、面談や面接にてご質問ください。
・中部・関西・九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数名活躍しています。
・出社を希望される場合、いつでもオフィスを使っていただくことも可能です。
※働き方にするご質問がございましたら、採用プロセスの中でお気軽にご相談ください。

【業務内容】
GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクト、または尖った技術領域において、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。

▼主な事業領域
・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド・レンタルサーバー［ホスティング］、インターネット接続［プロバイダー］、決済、EC支援、セキュリティ）
・インターネット広告・メディア事業（メディア、広告支援、クーポン・ポイント）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・インターネットセキュリティ事業（暗号セキュリティ、サイバーセキュリティ、ブランドセキュリティ）
・暗号資産事業（交換所、ステーブルコイン発行）

また、GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、ロボティクスおよびフィジカルAI分野における研究開発・事業化にも取り組んでいます。

最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。

【プロジェクト業務】
GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、フィジカルAI技術を活用した動作制御の研究開発を行います。

▼シミュレーション環境の構築・整備
Isaac Sim／Isaac Gym／MuJoCo等のシミュレーション環境を構築し、ロボットの動作学習に必要なシミュレーションパイプラインを整備します。

▼深層強化学習・模倣学習による動作制御の開発
シミュレーション環境における深層強化学習や模倣学習を用いて、ヒューマノイドおよび四脚ロボット等の動作制御モデルを開発します。

▼Sim-to-Realパイプラインの構築
シミュレーションで学習した制御ポリシーを実機ロボットへ適用するためのSim-to-Realパイプラインを構築・改善します。

▼フィジカルAIモデルの実装・検証
最新の論文・技術動向を踏まえ、フィジカルAIモデルの実装および実機での検証を行います。

フィジカルAI以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。

【研究開発業務】
・個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。
・四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。

【ポジションの魅力】
フィジカルAIという最先端の技術領域において、シミュレーションから実機ロボットへの応用まで一貫して携わることができます。GMOグループのGPUリソースやクラウド基盤を活用し、大規模な学習環境を用いた研究開発が可能です。
開発したフィジカルAIモデルは、GMO AIRを通じて実際のお客様へ提供されるため、研究成果が事業に直結するやりがいのあるポジションです。

【利用技術】
・Python
・PyTorch
・Isaac Sim／Isaac Gym／MuJoCo等のシミュレーション環境
・Linux
・CUDA
・ROS／ROS2（DDS）
・Docker

【働く環境】
▼開発環境
Macbook、Windows
2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。

▼GMOすごいエンジニア支援制度
エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。

▼オフィス環境
当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。

▼福利厚生
様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕組みや環境づくりに力を入れています。

▼社内制度
入社後に、早く当社に馴染んでいただけるよう1年を一つの区切りとして、入社後定期的にフォローアップ研修とヒアリングを実施しています。その他、イベントが多数ございます。

【Specific Information（External）】​
当チームは、サイバーセキュリティ領域のコンサルティング業務をデジタルサービスで支援し、そこで蓄積される知見をAIで再活用することで、デリバリーの継続的な高度化を目指しています。
現在、複数のサービス・アクセラレーターがリリース済みまたは開発中であり、今後もサービス群は拡張していく想定です。

本ポジションは、これらデジタルサービス群の開発を横断的に統括するEngineering Leadです。ソリューションアーキテクトが策定した全体の設計・技術戦略に基づき、UX／UIデザイナーや外部開発パートナーとの連携を主導し、高品質なプロダクトを迅速に届けるための技術的な実行管理全般を担います。
サイバーセキュリティとコンサルティング、デジタルが交差する領域において、構想と実装の間に立ち、それを現実の仕組みとして着実に成立させていくポジションです。

【主な職務内容】
・新規サービスの開発推進
・既存サービスの整理・リファクタリングとサービス間連携の強化
・外注・パートナー企業を含む開発体制の構築・統制
・品質・進捗・技術的リスクを常に把握し、仕様変更や優先順位判断について、背景とトレードオフを説明可能な形で開発を進める

▼1．複数サービスの開発統括
・リリース済みサービス、開発中アクセラレーターを横断した開発の推進
・グループ内開発リソース・パートナー企業・UX／UIデザイナーを含む開発体制の構築と統制
・仕様の具体化、タスク分解、優先順位付け
・進捗・品質・技術的リスクの可視化と是正

▼2．既存サービスの整理・リファクタリングとサービス間連携の強化
・既存サービスの段階的な整理・リファクタリングの計画立案と推進
・サービス間連携（オーケストレーション）の実装・管理
・短期のデリバリーと中長期の拡張性を両立させるための実装順序・対応範囲に関するトレードオフの整理と合意形成

▼3．開発プロセスの改善・高度化
・アジャイル開発を前提とした開発プロセスの改善と運用
・タスク管理や進捗可視化を通じた、課題の早期把握と解決
・CI／CD、コードレビュー、テスト、リリースプロセスの高度化・運用
・品質担保・受け入れ基準の見直しと運用の定着
・障害・不具合に対する再発防止策の強化

▼4．UX／UIデザイナーとの協働
・デザイン仕様の実装への落とし込みと、実装上の制約に基づくフィードバック
・デザインと実装の間の仕様齟齬を防ぐためのプロセス整備
・デザインレビューへの参加と、技術的観点からの実現可能性の判断

▼5．外部パートナー・ステークホルダー対応
・外部開発パートナーの選定・関係構築
・開発タスクの指示、進捗管理、技術的なQ&A対応
・品質基準の設定とレビュー・受け入れテストの運用
・API仕様の整合性確認や結合テストの主導
・技術的判断・進捗・課題を非エンジニアにも説明
・判断理由や経緯を組織として共有できる、透明性の高い開発運営の維持

【技術環境（参考）】
・バックエンド：Python
・フロントエンド：React など
・クラウド基盤：Google Cloud Platform（App Engine、Cloud SQL、Cloud Functions 等）
※特定技術の深い実装経験よりも、これらを前提とした開発全体の統制・改善を重視します。

【このポジションで得られる経験】
・複数プロダクトを横断した開発統括の経験
・コンサルティングとプロダクト開発を融合させた新しいビジネスモデルへの関与
・開発体制の設計から関われる裁量の大きさ
・サイバーセキュリティ領域のドメイン知識

【勤務地備考】
リモートワークあり

【業務内容】
弊社は「APPBOX」や「FANSHIP」といった自社SaaSを展開し、1億MAU／月間数十〜数百億リクエスト／120億件以上のデータ処理を支える基盤を開発しており、これまでに300社を超える企業のアプリ開発を手がけ、誰もが利用する身近なサービスの裏側を支えてきました。

以下はその一例です
・小売・流通：ファミリーマート（ファミペイ）、ブックオフ、コーナン
・インテリア・生活用品：ニトリ
・エネルギー：ENEOS
・交通・鉄道：小田急電鉄、京王電鉄（その他、流通・小売・鉄道・金融・外食・エンタメなど多数の実績あり）

今回募集するポジションには、こうした大規模かつ社会に浸透したサービスを支える自社プロダクトの開発・運用保守業務を担っていただきます。スクラムチームにおいてPdM／POと密に連携しながら、ユーザーに価値ある製品を届けるための開発に携わることができます。
「自分の技術で大規模サービスを動かしたい」「裁量を持ってプロダクト開発に関わり、より良いプロダクトをつくりたい」という方にとって最適な環境であると同時に、チームメンバーと一体となり、ご自身を含めた成長を支えるチーム運営にも関わっていただけます。

【業務詳細】
自社プロダクトの開発・運用保守等の業務全般に携わっていただきます。
・フロントエンド、バックエンド、クラウドインフラの開発、構築、運用保守業務
・社内のステークホルダー（プロダクトマネージャー／サポート・ヘルプデスク担当等）との要件の整理、調整
・サポート・ヘルプデスク担当からエスカレーションされた問い合わせ対応
・障害時の対応

【開発手法】
・アジャイル開発をベースとしたプロセスを採用しています
・GitLabによるMerge Requestベースの開発フローで日々の作業を進めています

【開発環境】
・開発言語／フレームワーク：Python（FastAPI／Django）、Go、Vue.js、TypeScript
・インフラ
　- AWS：ECS、EC2、RDS、S3、ElastiCache、Lambda、batch、Route53、cloudfrontなど
　- GoogleCloud：Cloud Run、GCE、GAE、GKE、BigQuery、Cloud SQL、Cloud Storage、Pub／Subなど
・その他：Docker、Terraform、CDK、Fluentd、fluent-bit、ansible、nginx、uWSGI、Gunicorn、Uvicorn、yarn、chromatic、vite

使用PC：Mac／Windows／Linuxなど選択可
定番技術から新規テクノロジーまで、要件に合わせて幅広く技術選定の上で設計・開発を行っています。

・ソースコード管理：GitLab
・CI／CD：GitLabCI／CD
・運用・監視：Datadog、PagerDuty
・コミュニケーション：Slack、Jira、Google Meet
・ドキュメンテーション：Notion、Google Document
・デザインスペック：Figma
・AI：Gemini、Cursorなど

【募集背景】
事業拡大に合わせ、開発を推進していただけるエンジニアを募集いたします。
新規開発、運用保守をよりスピード感を持って推進するための増員となります。

【このポジションの魅力／キャリアイメージ】
・「APPBOX」および「FANSHIP」は、1億MAUを超えるスマートフォンアプリユーザー向けのSaaSプラットフォームを提供しています。ミリ秒単位で月間数十億～数百億のリクエストを処理し、120億件を超えるアプリのトラッキングデータを蓄積・分析している大規模なシステムに触れることができます。
・「APPBOX」は成長フェーズにつき、多数の要望に対してユースケースを考えながらプロダクトとしての機能に落とし込んでいく経験を積めます。・フロントエンドからバックエンド、インフラまでフルスタック領域の経験を積め、成長の機会があります。・自社プロダクトの企画段階から携わることで、ビジネス領域の知見・経験を得る機会があります。
・EM（エンジニアリングマネージャー）・エキスパートなどのエンジニア向けキャリアパスが用意されており、ご自身の強みを活かしてご活躍いただけます。

【プロダクトサービス部が大切にしていること】
▼部署では以下の考え方を重視しています。
・バックキャスティング
　- 常に理想形を定義し、その上で現時点でできることを考える
・アップデート
　- より良いやり方を常に探求し、現状を正とせず必要に応じてやり方・考え方をアップデートする
・決断力
　- 決断力を発揮し、頭の中の余力をつくり、本来向かうべき仕事にエネルギーを集中させる
・ユーザー視点
　- 良いプロダクトをつくるために、お客様や他部門との会話を大切にする

【募集要項】	
現在弊社ではカスタムAI事業部に並ぶ新たな事業の柱として、AIエージェントサービス「未来リサーチ（※）」の開発を進めています。
画一的なパッケージ型AIでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決を手がけてきた弊社が初めて取り組むパッケージ型のサービスであり、今後の事業拡大に向け非常に重要なプロダクトです。
現在はカスタムAI事業に取り組むエンジニアが並行して本プロダクトの開発を進めてきましたが、今後の開発を加速させるべく専任のエンジニアを採用することを決定しました。

弊社のプロダクトマネージャーや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、機械学習を用いた本プロダクトの開発を推進して頂きます。

▼（※）未来リサーチとは
未来リサーチとは、市場規模2,725億円（対前年105%の成長市場）の消費者調査業界において、「AIシミュレーション調査」によるイノベーションを起こすことを企図したプロダクトです。

インターネットが普及した2000年頃、郵送/訪問/電話といった従来型手法に対して、インターネット調査がイノベーションを起こしました。
生成AI/AIエージェントが普及した今、インターネット調査に対して、「AIシミュレーション調査」によるイノベーションが起こるタイミングだと考えています。

未来リサーチは、クライアント企業がこれまでより10倍早く安く、かつ意思決定に必要な調査結果を得られるプロダクトです。

現在、最先端のAI技術力と、業界を代表する大手企業との共同研究開発によって、プロダクトのコア価値（特許出願準備中）が形になりつつあるフェーズです。

【具体的な業務内容】
▼機械学習を活用したシステムの要件定義、設計、実装、テスト、保守等の一貫した開発業務
現状まだ世に出ていないプロダクトであるため、要件定義～テストのフェーズが中心となる見込みです。

▼ポジションの魅力
・AIエージェントサービスをほぼ0の状態から開発する経験を得られる
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる

▼このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1．機械学習を用いたシステム開発に挑戦したい方
2．機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
3．自分が携わるプロダクトに愛情を持って仕事をしたいと思われる方

弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
また現在、新たな事業の柱を作るべくAIエージェントサービス「未来リサーチ」の開発に取り組んでいます。

【チーム構成】
・プロダクトマネージャー：1名
・リードエンジニア（マネージャークラス）：1名
・エンジニア（メンバークラス）：1名

※本ポジションはリードエンジニアとエンジニアの間の役割での採用となります。
※リードエンジニアはカスタムAI事業部のシステム開発も同時にマネジメントしているため、冒頭お伝えした通り、プロダクト開発におけるエンジニアリーダーとしての立ち位置でご活躍いただくことを期待しています。

【裁量の大きさについて】
本ポジションは「未来リサーチ」専属のエンジニアとしてご活躍いただく予定です。
弊社のプロダクトマネージャーとともに本プロダクトの未来を想像し、具体的にどのようなプロダクトであれば世の中に浸透するAIエージェントサービスになり得るのかを検討し、具現化していただきたいと考えています。
そのため、関係者との合意形成を前提とはしますが、0から1つのプロダクトを作り上げるというかなり大きな裁量のもと業務を行うことができると自負しております。

【キャリアパスについて】
将来的には以下の2点を期待しております。
・プロダクト事業視点から、プロダクト事業成長に合わせて拡大するエンジニア組織のマネジメント
・第2第3のプロダクト事業を立ち上げていくこと

一方で弊社のエンジニア組織は50名程度とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスが完全に決まりきっている部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。

そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。

【技術スタック】
使用する技術はプロジェクトにより異なりますが、主に以下の技術スタックを用いて開発を行っています。
・開発言語（Python、Rust、Javascript）
・インフラ（AWS、Azure、Google Cloud、社内GCPサーバ）
・開発ツール（Visual Studio、GitHub）
・その他ツール（Slack、Backlog、Jira、Cacoo、Google Meet）

【社内活動】
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催（数理最適化、強化学習 etc...）
・最新技術勉強会の開催（マルチエージェント etc...）
　- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3／4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
　- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成／予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施

※転勤の有無：なし
※フルリモート可

【募集背景】
当社は2012年に創業し、ディープラーニングの黎明期からAI技術の発展に貢献してきました。高度な機械学習技術、統計モデリング、数理最適化などを駆使し、300社以上の顧客のデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現してきました。

ABEJA Platformは社内外の事業拡大の基盤に位置づけられており、更なる研究開発に力を注いでいます。現在は、少数精鋭の開発・保守運用チームが活躍しているのですが、今後の事業計画に応じて組織を強化するため、バックエンドエンジニアを募集しています。

【ミッション】
「顧客企業を未来に必要とされる存在へ変える」
ABEJAのデジタルプラットフォーム事業である「ABEJA Platform」の開発を通じて、ABEJA LLM Series／ABEJA Insight for Retail などのサービスで顧客企業や業界の変革を牽引します。

▼ABEJA Platformとは
デジタルトランスフォーメーションの実行に必要なデータ生成からデータ収集、データの加工、データ分析、AIモデリングまでのプロセスを提供し、継続的かつ安定的な運用を行うソフトウェア群です。

【業務内容】
以下の中から個々のスキルや事業状況に応じた業務を担当いただきます。

▼ABEJA Platform／ABEJA LLM Series／ABEJA Insight for Retail などのプロダクトに関連する開発・運用業務の実施
AIパイプライン基盤、LLMOps基盤、数千台のカメラ・センサーデバイス等のデータ分析・可視化 B2B SaaS プロダクトなどの強化活動にバックエンドエンジニアとして参画し、提供価値を最大化、定期的なメンテナンス活動を実施

▼プロダクト研究・開発に必要な技術検証業務の実施
以下一例、スキルに応じて
・LLM／生成AIに関する技術検証
・新しいフレームワーク、新しい基盤の技術検証
・新しいIoTデバイスの価値検証

▼各種スクラムイベントへの参加
・スプリントレビュー、レトロスペクティブ、スプリントプランニングの定例会議への参加
・開発進行に関する議論に参加

▼サービスレベル改善と運用効率化業務（SRE業務）の実施
KAIZEN DAY（週1回）に参加し、デプロイ頻度の向上、変更リードタイムの短縮、変更障害率の低減を実現

▼その他の業務
・エンジニアチームの強化のための採用活動や勉強会登壇などに積極的に参加
・技術スタック一覧（StackShare）に基づいた開発や技術の選択と活用

【募集背景】
『自社開発クラウドサービスのさらなるパワーアップを見据えた開発体制強化』
当社は2007年の創業以来、導入企業10,000社を突破した電子マニフェストサービス「e-reverse .com」の提供から始まり、その後も複数の自社サービスをリリースし、建設業界特化型SaaSを展開する企業として成長を遂げてきました。
サービス強化にあたり、開発メンバーを増員します。

【仕事内容】
バックエンドエンジニアとして、ご経験や志向性に合わせて以下いずれかのプロダクトを担当頂きます。

・業界トップクラスを誇る電子マニフェスト「e-reverse .com」
建設工事の産廃処理業務で発生するマニフェスト伝票（産業廃棄物管理票）を電子化するサービス。産廃処理にまつわる煩雑な伝票業務をクラウドで完結させます。

・業界最大級の施工管理領域クラウドサービス「Buildee」
調整会議、入退場管理など現場の生産性向上させるDXプロダクト。建設現場の安全を守り、計画通りに建設を進めるとともに、建設現場のDX化を推進する施工管理サービスです。

・建設業界の担い手にアプローチ「GENBATOＮ」
建設現場の業務標準化や施工管理業務におけるノウハウを集約し、経験の浅い社員がいち早く即戦力となれる環境を支援。

▼具体的な主業務
少人数（3～5名程度）のチーム体制です。一つのサービスに限らず、複数のサービスの案件に携わります。業界に与えるインパクトが大きいサービスの開発に、コアメンバーとして携われるポジションです。
・担当機能の設計、実装、テスト
・自身の進捗管理、TLへの報告
・可能と判断した場合は要件定義もお任せします。

▼入社後の流れ
（1）（入社後～1週間程度）
参画されるプロジェクトによってトレーニング課題の実施 or 資料と動画で業務に関する知識を習得していただきます。
（2）（その後2か月程度）
5名程度のチームに配属、簡単な改修作業を実際に担当いただき、開発の進め方やスケジュール感を理解していただきます。
（3）（以降）
ご本人の目指すキャリアパスをお聞きし、プロジェクトの業務の中で可能な範囲でご意向に沿ったポジション・業務を調整していくことになります。

▼こんな経験・業界からの転職者が活躍しています
・建設業界未経験（問題なし）
・ひとつの言語を長く経験
・自社パッケージのカスタマイズ開発経験
・研究系の開発業務経験

【魅力・やりがい】
約20あるサブシステムで様々なアーキテクチャに触れたり、AWSが提供している新しいサービスを利用した開発を経験することができます。TLやチームメンバーやパートナーとコミュニケーションを取ってタスクを進めることができ、個人で問題を抱えることなく開発を進めることができます。
また、建設業界のDXを進めていくための様々なエンハンス開発や外部サービス連携の案件の推進に関わることが可能です。

（1）大手ゼネコン様に既に多く導入されており、知名度がある
（2）利用者数が多いので、データも多い
（3）新しいサービスを積極的に取り入れる予定であり、様々なチャレンジができる。スキルアップのチャンス
（4）今後、画像解析などＡＩの領域への拡大もあり（現時点ではBuildee）

【システム・開発環境】
・サーバーサイド：C#、.NET Core、Ruby on Rails、Python
・フロントエンド：React、JavaScript（jQuery）
・DB：Amazon Aurora（MySQL）、DocumentDB
・テストツール：RSpec、JMeter、Selenium、NUnit
・CI／CDツール：CodePipeline（AWS）
・インフラ：AWS
・仮想化環境：Docker（ECS（AWS）、Fargate（AWS）、Batch（AWS））
・バージョン管理：Git（Backlog）
・プロジェクト管理：Backlog
・チャットツール：Slack、Teams

※当社では「在宅勤務制度」「フレックスタイム制」を導入するなど、会社全体として残業を減らす取り組みを積極的に行っています。

【募集背景】
APTOでは、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。

近年、AIの中でも特にコンピュータービジョン領域においては、
・物体検知・セグメンテーション・トラッキングなどモデルの高度化
・実運用を前提としたデータ量・品質要件の急激な引き上げ
・製造・検査・図面解析など産業領域特有のデータ課題の顕在化
・Physical AI（ロボティクス）におけるビジョンデータの処理、シミュレーション（Data augmentation）
が同時に進み、モデル性能を左右する要因はアルゴリズム以上に 「どのようなデータを設計し続けられるか」 に移行しています。

特に現在は、
・学習データの品質が属人的に管理されている
・評価指標と実運用性能が乖離している
・データ改善の方法論が体系化されていない
という課題があり、コンピュータービジョンモデルの性能をデータの観点から継続的に引き上げられるメンバーが求められています。

そこで今回、CV領域におけるデータ設計と評価ループを担うResearch Engineerを募集します。

【コンピュータービジョン領域における課題】
コンピュータービジョンとは、コンピュータに人間の「目」と「認識能力」を持たせる技術です。

画像や映像から特徴を抽出し、
・物体が何かを識別し
・どこにあるかを特定し
・どのように動くかを理解する
ことを可能にします。

▼主な技術領域には以下があります。
・画像分類
画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術
・物体検知
画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術
・セグメンテーション
画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術
・トラッキング
動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術
・シミュレーション
Nvidia Cosmos、Issac sim等を使ったデータの増強

【本ポジションの本質】
コンピュータービジョンモデルが正しく学習され、実環境で安定して動作し、課題を解決できる状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです。

扱う対象は単なる画像データではなく、
・ノイズを含む実世界データ
・クラス不均衡の激しいデータ
・長尾分布を持つ例外ケース
といった、CV特有の難しさを持つデータです。

【主な役割】
・物体検知・セグメンテーションモデル向けデータ設計
・画像・動画データの前処理・品質管理
・アノテーション方針およびガイドライン設計
・モデル評価指標の設計および評価分析
・学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築
・モデル開発チームとの連携による性能改善

【研究・応用テーマ例】
本ポジションでは以下の一例のようなテーマに取り組みます。

▼CVデータ設計
・モデル性能を最大化するデータ分布設計
・少量データ環境におけるデータ効率化
・長尾クラス問題への対応

▼評価設計
・実運用性能を反映する評価指標設計
・誤検知・未検知の原因分析
・アノテーション品質評価手法

▼産業応用
・製造ラインにおける異常検知データ設計
・図面画像の構造理解・3D化に向けたデータ設計
・マシンビジョンにおける実環境適応

【主軸（最も期待する領域）】
・CVモデル向けデータ設計・品質管理
・モデル評価とデータ改善ループ構築
・Pythonを用いた画像データ処理・分析
・データ視点からのモデル性能改善

【このポジションで得られるもの】
・CVモデル性能を左右するデータ設計の実務経験
・実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験
・研究とプロダクト開発を横断したキャリア
・AIの社会実装を支える基盤設計への関与

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

【募集背景】
APTOでは、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。

近年、AIモデルの進化に伴い、競争力の源泉はモデル構造そのものから、「どのようなデータを、どのように設計し、評価し、改善し続けられるか」へと急速にシフトしています。

特に、
・LLM／VLM／マルチモーダルモデルの高度化
・本番運用を前提とした大規模データ要求
・データ品質がモデル性能を直接左右する構造
が同時に進み、AI開発におけるボトルネックは完全に「データ側」に移行しています。

さらに現在は、
・有害データの混入
・バイアスの増幅
・誤学習によるリスク
・評価指標と実運用性能の乖離
といった AIの安全性・信頼性に関わる課題 が顕在化しており、データ設計は単なる精度改善の問題ではなく、AIの社会実装における責任領域へと拡張しています。

APTOでは現在、
・データ設計や評価が属人的に行われている
・モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが体系化されていない
・安全性・品質・性能を統合した設計思想が未確立
という課題を抱えており、AIモデル性能と安全性を「データの観点から」引き上げられるResearch Engineerを募集します。

【このポジションの本質】
AIモデルが正しく学習され、安全性・信頼性を担保し、本番環境で信頼できる性能を発揮する状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです。

扱う対象は単なる学習データではなく、
・モデルの挙動を規定する訓練信号
・評価基準を形作るテストデータ
・安全性を担保するガードレールデータ
といった、AIのモデルの出力特性と性能を規定する要素です。

そのため本ポジションでは、
・どのデータがモデルの意思決定に影響するのか
・どの評価が本番性能を適切に測定できるのか
・どのようなデータ設計が安全性を担保するのか
といった問いに対し、研究的視点と実装視点の両方から取り組むことが求められます。

【主な役割】
・LLM／VLM／マルチモーダルモデル向けの学習データ設計
・データ前処理・アノテーション方針の設計と改善
・モデル評価指標の設計および評価結果の分析
・学習 → 評価 → データ改善 のフィードバックループ構築
・モデル開発チームとの連携による性能改善
・データ品質・バイアス・安全性に関する設計指針の確立

【研究テーマとしての領域】
本ポジションでは、以下のような研究的テーマに取り組んでいただく想定です。

▼データ設計領域
・モデル性能を最大化するデータ分布設計
・データカバレッジと一般化性能の関係
・少量データ環境での効率的データ生成

▼評価領域
・モデルの実運用性能を反映する評価指標の設計
・評価データセットの品質設計
・自動評価と人手評価の統合設計

▼AI安全性領域
・有害出力を抑制する訓練データ設計
・バイアス・公平性に関するデータ分析
・安全性評価データセット（ベンチマーク）の設計
・データガバナンス・トレーサビリティ設計
・SFT、RLHFによるモデルの性能向上

【主軸（最も期待する領域）】
・AIモデル向けデータ設計・品質管理
・モデル評価とデータ改善ループの設計
・Pythonを用いたデータ処理・分析
・データ視点からのモデル性能改善

【扱う対象例】
・LLM／VLM 向けテキスト・画像・動画データ
・物体検知・画像認識モデル向けデータ
・アノテーションデータ・メタデータ
・安全性評価用データセット

【このポジションで得られるもの】
・AIモデル性能を左右するデータ設計の実務経験
・最新のLLM／VLM を実運用レベルで扱う希少な機会
・AIの安全性・信頼性に関わる最前線の課題に取り組む経験
・研究とプロダクト開発を横断したキャリア

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

【募集背景】
現在のAI開発において、最も重要でありながら、最も未整備な領域はモデルではなく「データ」にあります。

実際、AIプロジェクトの開発工数の大半は、データ収集・整形・アノテーション・品質管理・運用設計といったデータ準備工程に費やされており、多くの企業がこの領域の難易度の高さによってAIを実運用まで到達させることができていません。

APTOは、この構造的な課題に対し、AIデータ生成・管理プラットフォームを提供すると同時に、顧客ごとのAI開発におけるデータ基盤設計・運用設計までを担うことで、企業がAIを実用化できる状態をつくることをミッションとしています。

現在はプロダクトの本番利用拡大に加え、LLM・画像認識・業務自動化など多様な領域でのAI開発支援プロジェクトが急増しており、
・顧客課題に応じたアーキテクチャ設計
・プロダクトの進化を見据えた技術判断
を横断的に担えるエンジニアが不足しています。

そこで今回、AIデータ基盤の設計責任を担いながら、顧客AIプロジェクトの技術パートナーとして関わるリードエンジニアを募集します。
顧客の業務構造やAI活用の目的を理解し、最適なソリューションを共に設計していくことが求められます。

【具体的な業務内容】
・大規模データ運用を前提としたアーキテクチャ設計
・顧客AIプロジェクトにおける技術提案およびPoCの実装
・顧客との技術ディスカッションおよび要件整理
・クラウド環境におけるソリューションの設計・運用
・プロダクトのスケールに伴う技術的ボトルネックの解消

【このポジションの難易度と面白さ】
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します。

例えば、
・顧客ごとに異なるAI開発プロセスへの適応
・Computer vision、LLMなどの領域で最先端研究へのキャッチアップ
・自律運転、LLM(VLM、RAG)、Phycial AI（ロボティクス）などの幅広い課題
といった、AI開発特有の複雑な問題に向き合うことになります。

一方で、それらを解決することで、AIが実際に社会で使われる状態を技術的に支えることができるという極めて大きなインパクトを持つポジションです。

【このポジションで得られるもの】
・プロダクト開発と顧客プロジェクトの両面における技術判断経験
・技術選定やアーキテクチャ設計を主導する裁量
・将来的にTech Leadやアーキテクトとして成長できる環境

※ハイブリッド勤務（リモートと出社の併用）

【募集背景】
私たちキャディは「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに、「製造業AIデータプラットフォーム CADDi」を展開しています。図面データ活用クラウド『CADDi Drawer』やAI見積クラウド『CADDi Quote』は、国内のみならずグローバルでも急速にシェアを拡大しており、T2D3を上回るスピードで成長を続けています。

現在、キャディの開発組織は、これら複数のプロダクトが互いに連携し合い、巨大なデータプラットフォームとして進化するフェーズにあります。それに伴い、単一プロダクトの品質保証を超えた、システム全体の整合性やプラットフォームとしての信頼性（Reliability）の担保が、事業成長の鍵を握る最重要課題となっています。

このような背景から、CADDi Core／Reliability部門では、本部横断で品質戦略をリードするQAチームの体制強化を決定しました。

本ポジションは、CADDiの共通基盤である「CADDi Core」のテスト自動化の環境を構築していくことで、CADDi全体の品質とスピードをエンジニアリングの力で両立させる役割を期待しています。

製造業という広大で深いドメインにおいて、グローバル水準の品質基盤をゼロから形にするチャレンジをしてみませんか？

【業務内容】
「CADDi Core」本部のテスト自動化の戦略策定や実行のリードを担っていただきます。
単にテストを自動化するにとどまらず、「何を、どこまで自動化することが、開発生産性とプロダクトの信頼性にとって最適なのか」という本質的な問いを立てることが重要です。エンジニアリングの専門性を持ってプロダクトチームを技術的にリードし、継続的な価値提供を支える堅牢な仕組みを構築することで、お客様からの信頼を獲得することがミッションです。

▼具体的な業務例は以下を想定していますが、業務内容はこれに限定されるものではありません。
・テスト自動化の設計・導入・運用
・品質データの収集・分析を通じた品質改善活動
・プロダクトビジョン・事業戦略・組織状況を踏まえたあるべき品質の定義
・ミッション達成のためのQAの仕組みの構築
・プロダクト仕様の品質観点でのレビューや改善提案
・その他、品質に関する課題提起や施策の企画・推進

【チームについて】
CADDi Core／Reliability Group／QA Teamへの配属を想定しています。
・QAチームはQA Managerに加え、QA専任の社員2名が在籍しています。
・QA Managerはソフトウェア開発者からQAに転じた経歴の持ち主であり、「QAをエンジニアリングと呼べるレベルに昇華したい」という想いを持って活動しています。
・品質をはじめとした非機能要件の向上は、QA／SREチームだけでなく開発組織全体・事業の重点目標となっています。開発チームやプロダクトマネージャーも総じて品質への関心が高いメンバーが多く、協力して品質向上に取り組みやすい環境です。

【このポジションで得られる経験】
・急成長するプロダクトにおける品質向上の中心的役割を担う経験
・グローバルでビジネス展開を行う組織におけるQA業務経験
・QA組織の立ち上げ・強化を担う経験
・熱量の高いメンバーと共に、難易度の高い課題に挑む経験
・AIや自動化を積極的に取り入れた次世代のQA業務の経験

【開発環境】
・フロントエンド：TypeScript、React、Next.js
・バックエンド：Rust（axum）、TypeScript、Node.js（Express、Fastify、NestJS）
・機械学習・アルゴリズム：Rust、Python、OpenCV、PyTorch、TorchServe、Elasticsearch、Vertex AI
・インフラ：Google Cloud、Google Kubernetes Engine、Anthos Service Mesh、Istio、Cloudflare、Argo Workflows
・Event Bus：Cloud Pub／Sub
・DevOps：GitHub、GitHub Actions、ArgoCD、Kustomize、Helm、Terraform、Datadog、MixPanel、Sentry
・Data：CloudSQL（PostgreSQL）、AlloyDB、BigQuery、dbt、trocco
・API：GraphQL、REST、gRPC
・認証：Auth0
・開発ツール：GitHub Copilot、Figma、Storybook
・コミュニケーションツール：Slack、Discord、JIRA、Miro、Confluence

【働き方】
▼働く場所について
・リモートワークをベースとしています。
　- メンバー同士の交流を目的として、週1回程度の出社推奨日や四半期に1～2回程度のオフサイトミーティングを設けています。
　- 詳細はチームにより多少異なりますので、面談や面接にてご質問ください。
・中部・関西・九州など、首都圏以外在住のメンバーも複数名活躍しています。
・出社を希望される場合、いつでもオフィスを使っていただくことも可能です。
※働き方にするご質問がございましたら、採用プロセスの中でお気軽にご相談ください。