【仕事内容】
当社の社内業務システムやWebアプリケーションの開発・保守・運用を担当していただきます。
システムをゼロから構築するだけでなく、既存システムが安定して動作するよう管理・改善を行い、社内の業務効率化や安定したシステム運用を支える中核的なポジションです。

【具体的な業務内容】
・新しい機能や改善のための開発業務
・既存システムの障害対応やパフォーマンス改善
・サーバーやデータベースなどのシステム環境の安定運用
・権限・承認・帳票など業務アプリの設計・改善
・複数台構成やバックアップなどの冗長化・データ保護の基本設計

※転勤なし

【募集要項】
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、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、モデル開発／改善、結果のレポーティング等を実施していただきます（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます）

【具体的な業務内容】
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発
・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発
・機械学習技術を用いたシステムの開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明

【ポジションの魅力】
・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。

【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

【キャリアパスについて】
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。（スタッフ→リーダー→マネージャー→部長）
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。

▼リーダーの役割
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー）
　- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
　- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
　- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
　- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。

一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは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。
・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）

【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

【就業場所の変更】
変更の可能性なし

 【業務の変更範囲】
なし

※リモートワークあり（フルリモート可）
※転勤の有無：なし

【募集要項】
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、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、モデル開発／改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。
また、それに加え、他プロジェクトの機械学習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】
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発（機械学習エンジニアと同様）
・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス
・機械学習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。

【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

【キャリアパスについて】
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。（スタッフ→リーダー→マネージャー→部長）
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは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。
・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）

【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

【就業場所の変更】
変更の可能性なし

【業務の変更範囲】
なし

※リモートワークあり（フルリモート可）
※転勤の有無：なし

【募集要項】
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、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、モデル開発／改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。（プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます）

【具体的な業務内容】
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発
・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発
・機械学習技術を用いたシステムの開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明

【ポジションの魅力】
・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。

【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

【キャリアパスについて】
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。（スタッフ→リーダー→マネージャー→部長）
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。

▼リーダーの役割
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV（スーパーバイザー）
　- SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
　- メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
　- 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
　- 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。

一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、キャリアパスは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。
・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）

【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

【就業場所の変更】
変更の可能性なし

【業務の変更範囲】
なし

※リモートワークあり（フルリモート可）
※転勤の有無：なし

【募集背景】
ELYZAは「未踏の領域で、あたりまえを創る」というミッションのもと、大規模言語モデル（LLM）を中心とした先端技術を、顧客の実課題を起点に社会実装することに挑戦しています。
私たちが目指すのは、技術ありきの開発ではなく、顧客や社会のシグナルを読み解き”課題ドリブン”で先端技術をエンタープライズ領域にカスタマイズし、世の中に前例のない社会実装を実現することです。クライアントとともに、現場に根付き、実際に価値を生み続けるソリューションを届けることを使命としています。
先端技術を追求する深さと、本質的な課題に向き合う泥臭さ。その両面を併せ持ち、顧客の課題を現場で動く「解」へと導いていくプロセスに魅力を感じる方に最適な環境です。

【求める期待・役割】
・顧客の本質的な課題を深く理解し、LLMなどの先端技術を活用した最適なソリューションを設計・検証する
・論文や最新技術動向を追いながら、エンタープライズ領域の実課題に適用可能な形に翻訳・カスタマイズする
・大手企業のパートナーとともに、現場に根付く社会実装を実現し、新たな価値を生み出す
・コンサルタントやソフトウェアエンジニアと協働し、ユーザー体験に直結するアプリケーションを構築する
・チーム横断的に知見共有や仕組み化を進め、再現性のある社会実装の加速に貢献する

【本ポジションの魅力】
「研究と社会実装の狭間で、LLMを含む先端技術を価値ある形に開発できる環境」
・論文・研究成果をそのまま適用するのではなく、社会実装に繋げる「Applied Research」の最前線
・PoC止まりではなく、導入・運用まで走り切れる裁量と責任
・大手企業との協働を通じて、社会的インパクトの大きい課題に取り組める
・Lab（研究）・実装プロジェクトを横断する体制の中で、多様なキャリア形成が可能
・KDDIグループのアセットとスタートアップの俊敏性を兼ね備えた独自の環境

【就業場所】
本社または自宅（変更の範囲なし）
※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
　‐ フルリモートでの就業場所は、日本国内に限ります。
・リモート／出社自由選択（出社回数規定／制限なし）
　- メンバーのコミュニケーション促進のため、出社推奨日を設けていますが、各々の負担のない範囲でメンバー同士の交流を深めています。

北海道・沖縄・愛知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、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。
・ご自身の業務状況に合わせ、勤務時間の調整や中抜けなど子育てや介護との両立もしやすい環境です。

【募集背景】
～テクノロジーと人で作る、受発注の新しい当たり前～
当社は「受発注を変革するインフラを創る」をVisionに掲げ、経営の本丸である「受発注」領域にDX改革を進めるITベンチャーです。
受注や発注の体験をより良くする、と聞いてもその業務に日頃触れることがない方は、ピンと来ないかもしれません。
特に中小企業では非常に非効率、かつ情報格差がある業務のひとつが「受発注業務」であると言われています。
当社のエンジニアの中には過去、地方企業向けサービスの開発をしていたメンバーもいます。そのメンバーは「情報がないだけで不利な状況になる会社が多いこと」「情報も使い方、捉え方が人によるので、不利な体験が行われていること」「非効率的に行われており、非常に時間がかかること」に負がある、と体感したことがあるそうです。
世の中の非効率、かつ、非誠実な受発注業務のDXを推進したい、そう考えています。

【業務内容／環境】
BtoB受発注プラットフォーム「PRONIアイミツ」を中心に、プロダクトの成長を技術・戦略の両面から牽引していただきます。
シニアエンジニアとして、単なる実装に留まらず、複雑なビジネスドメインの整理やアーキテクチャの選定、AIを活用した次世代の開発プロセスの構築など、エンジニアリングの力で事業をグロースさせる役割を期待しています。

▼主な業務
・技術戦略とアーキテクチャ設計
　‐ 0→1フェーズにおける技術選定や、既存プロダクトのリプレイス・モダン化を主導
・AIネイティブな開発生産性の再定義
　‐ Devin、Cursor、Claude Code等のAIツールを実務に組み込み、開発フローそのものを変革してチーム全体の生産性を最大化させる
・経営レイヤーとの連携
　‐ 取締役やCTOと密に連携し、ビジネスの「不」を解消するためのプロダクト企画・要件定義から実行までを一気通貫で担当
・バックエンド・フロントエンド開発
　‐ API設計からリリース後の運用まで、サーバーサイドに関わる全工程のリード。デザイナーやプロダクトオーナーと連携した最適なUI／UX設計も担当
・チームへの技術貢献
　‐ コードレビューやペアプログラミングを通じたメンバーへの技術支援、ナレッジ共有や勉強会などを通じたチーム全体の技術力底上げ、リファクタリングや自動化など技術的負債の継続的な解消
・基盤インフラの構築・運用・改善

【チーム・環境】
▼組織構成
配属部署：プロダクト開発部（在籍人数：約30名）
・プロダクトごとの少数精鋭チーム
　‐ エンジニアが、プロダクトごとに数名ずつのコンパクトなチームに分かれて活動しています。
・多様なバックグラウンド
　‐ 大手IT企業（アイスタイル、ぐるなび等）出身のシニア層や、ベンチャーでのプロダクト立ち上げ経験者が在籍しており、知見を還元できる環境です。
・フラットな協力体制
　‐ 上司・部下の垣根はなく、全員が「同じ船に乗るメンバー」として、営業ともワンチームで議論しながらプロダクトを創り上げます。

▼開発組織について
PRONIの開発組織は「正しいものを正しくつくる」ことを大切にしています。
単にコードを書くだけでなく、ユーザーへ本質的な価値を届けるための仕組みが整っています。

（1）仮説検証を回す「アジャイル開発」
・1週間スプリント
　- 1週間単位で情報共有と調整を行い、状況が変わっても素早く軌道修正しながら、最速で意思決定とリリースを繰り返します。
・デイリースクラム
　- 毎日チームで状況を同期。困りごとがあればその場で相談・解決できる、風通しの良い環境です。
・チーム一体の開発
　- プロダクトごとに数名のコンパクトなチームを構成。職種の垣根を超え、全員が「同じ船に乗るメンバー」としてプロダクトファーストで議論します。

（2）「AIネイティブ」な環境
・AI活用の常態化
　- Devin、Cursor、Claude code等のツール活用を全社で推進。コーディングやレビューの一部をAIに任せることで、人間は「何を作るか」という本質的な思考に時間を割いています。
・ユーザー価値の追求
　- AI活用により向上した生産性を、ユーザー価値に向き合う時間へとシフトさせる「AIネイティブ」な業務再設計を行っています。

（3）技術力を磨き、品質を担保する「レビュー文化」
・プルリクエストベース
　- 本番にデプロイされる全てのコードに対して、GitHub上で徹底したレビューを実施しています。
・Good／More形式のフィードバック
　- レビューは「良い点を褒める（Good）」と「より良くするための提案（More）」で行われ、シニアエンジニアとしての知見・設計思想をチームに伝播させやすい環境です。
・着手前の設計レビュー
　- 実装前に「どう解決するか」をチームで考えるフェーズを設けており、シニアエンジニアがアーキテクチャ観点からチームを牽引できる場面が多くあります。

▼利用中の技術スタック
・言語：PHP、TypeScript
・フレームワーク：Laravel、React、Nextjs
・データベース：PostgreSQL
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Notion、Github issue
・コミュニケーションツール：Slack、miro、figma
・ドキュメンテーション：Notion
・インフラ：AWS（CodeBuild、CodeDeploy、CodePipeline、Lambda、CloudFront、CloudWatch、Aurora、CloudFormation、ECS、S3）
・開発環境：Docker

※在宅勤務制度あり（事前申請制）
日数の制限はありません。
※定期的な出社の機会があるため、全日在宅勤務ではございません。

【募集背景】
～テクノロジーと人で作る、受発注の新しい当たり前～
当社は「受発注を変革するインフラを創る」をVisionに掲げ、経営の本丸である「受発注」領域にDX改革を進めるITベンチャーです。
受注や発注の体験をより良くする、と聞いてもその業務に日頃触れることがない方は、ピンと来ないかもしれません。
特に中小企業では非常に非効率、かつ情報格差がある業務のひとつが「受発注業務」であると言われています。
当社のエンジニアの中には過去、地方企業向けサービスの開発をしていたメンバーもいます。
そのメンバーは「情報がないだけで不利な状況になる会社が多いこと」「情報も使い方、捉え方が人によるので、不利な体験が行われていること」「非効率的に行われており、非常に時間がかかること」に負がある、と体感したことがあるそうです。
世の中の非効率、かつ、非誠実な受発注業務のDXを推進したい、そう考えています。

【業務内容／環境】
Visionの実現に向け、日本最大級のBtoB受発注プラットフォーム「PRONIアイミツ」を中心にプロダクトの開発業務をご担当いただきます。単なる実装に留まらず、プロダクトの成長をリードする役割を期待しています。

▼主な業務
・バックエンド開発
　- フロントエンドへのAPI設計／バックエンド開発／リリース後の運用など、サーバーサイドに関わる全工程
　- CIツール連携による開発の効率化
　- パフォーマンス改善などの継続的なシステムの信頼性向上
・フロントエンド開発
　- UX提供のための適切なAPI／コンポーネント設計、フロントエンド開発に関わる全工程
　- デザイナーやプロダクトオーナーと協力して、最適なUI／UX設計
・プロダクト／チームへの貢献
　- ご経験に応じて、開発要件定義、開発優先度の決定、メンバーマネジメント、開発方針の策定、スクラムマスターなどの役割も期待します

【チーム・環境】
▼組織構成
配属部署：プロダクト開発部（在籍人数：約30名）
・プロダクトごとの少数精鋭チーム
　- エンジニアが、プロダクトごとに数名ずつのコンパクトなチームに分かれて活動しています。
・多様なバックグラウンド
　- 大手IT企業（アイスタイル、ぐるなび等）出身のシニア層や、ベンチャーでのプロダクト立ち上げ経験者が在籍しており、高い技術力を持つメンバーに囲まれて成長できる環境です。
・フラットな協力体制
　- 上司・部下の垣根はなく、全員が「同じ船に乗るメンバー」として、営業ともワンチームで議論しながらプロダクトを創り上げます。

▼開発組織について
PRONIの開発組織は「正しいものを正しくつくる」ことを大切にしています。
単にコードを書くだけでなく、ユーザーへ本質的な価値を届けるための仕組みが整っています。

（1）仮説検証を回す「アジャイル開発」
・1週間スプリント
　- 1週間単位で情報共有と調整を行い、状況が変わっても素早く軌道修正しながら、最速で意思決定とリリースを繰り返します。
・デイリースクラム
　- 毎日チームで状況を同期。困りごとがあればその場で相談・解決できる、風通しの良い環境です。
・チーム一体の開発
　- プロダクトごとに数名のコンパクトなチームを構成。職種の垣根を超え、全員が「同じ船に乗るメンバー」としてプロダクトファーストで議論します。

（2）「AIネイティブ」な環境
・AI活用の常態化
　- Devin、Cursor、Claude code 等のツール活用を全社で推進。
　‐ コーディングやレビューの一部をAIに任せることで、人間は「何を作るか」という本質的な思考に時間を割いています。
・ユーザー価値の追求
　- AI活用により向上した生産性を、ユーザー価値に向き合う時間へとシフトさせる「AIネイティブ」な業務再設計を行っています。

（3）技術力を磨き、品質を担保する「レビュー文化」
・プルリクエストベース
　- 本番にデプロイされる全てのコードに対して、GitHub上で徹底したレビューを実施しています。
・Good／More形式のフィードバック
　- レビューは「良い点を褒める（Good）」と「より良くするための提案（More）」で行われます。先輩エンジニアの知見を吸収しながら成長できる環境です。
・着手前の設計レビュー
　- 実装を始める前に「どう解決するか」をチームで考えるフェーズを設けており、設計思想から学ぶことが可能です。

▼サポート体制
・メンター制度と週次振り返り
　- ご入社後はメンターがつき、週次での振り返り会などを通じて、技術面・キャリア面の両方から成長をサポートします。
・「なぜこの方法か」を学ぶ設計レビュー
　- プログラミング着手前に「設計レビュー」のフェーズを設けています。タスクの解決策をチームで議論することで、先輩エンジニアの思考プロセスや判断基準をダイレクトに吸収できます。
・実戦的なドメイン知識の習得
　- ペアプロやコードレビューを主体とした開発環境により、複雑なBtoBビジネスのドメイン知識もスムーズにキャッチアップできる体制です。
・スキルアップ支援制度
　- 資格取得補助制度（年間上限10万円）や書籍購入費負担制度、副業可（許可制）など、個人の「学び」を会社が全力でバックアップします。

▼利用中の技術スタック
・言語：PHP、TypeScript
・フレームワーク：Laravel、React、Nextjs
・データベース：PostgreSQL
・ソースコード管理：GitHub
・プロジェクト管理：Notion、Github issue
・コミュニケーションツール：Slack、miro、figma
・ドキュメンテーション：Notion
・インフラ：AWS（CodeBuild、CodeDeploy、CodePipeline、Lambda、CloudFront、CloudWatch、Aurora、CloudFormation、ECS、S3）
・開発環境：Docker

※在宅勤務制度あり（事前申請制）
日数の制限はありません。
※定期的な出社の機会があるため、全日在宅勤務ではございません。

【募集背景】
自動X線検査装置（AXI）事業は、車載業界をはじめ、EVや半導体、生成AIといった先端領域においてもニーズが拡大しており、今後さらなる成長が期待される分野です。特に、“非破壊で目に見えない不良を捉える”という独自の技術は、顧客の製品品質を支える重要な役割を果たしています。AXIの開発は、画像処理／AI・CT再構成・制御技術・X線コアデバイス選定・アプリケーション開発など、多岐にわたる専門技術の連携が不可欠であり、ベンチャーマインドを持って新しい価値を創出し続けています。こうした背景のもと、私たちは現在開発体制のさらなる強化を図っており、新たな仲間を広く募集しています。これまで培ってこられた経験や技術を活かし、枠にとらわれないモノづくりに挑戦したいという意欲ある方のご応募をお待ちしています。私たちと共に、次世代の検査技術で社会課題の解決に貢献してみませんか。

【担っていただきたい具体的な仕事内容】
・AIを用いたユーザ向け操作支援機能の開発（自動機のユーザーティーチング効率化機能の開発）
・AIを用いた画像処理開発
・プロジェクトリーダ

【具体的な仕事内容に対しての期待する成果】
・AIを活用し既存処理とは異なる角度から解決を図る
・AIだけにとらわれず、様々な角度から最適手法を模索できる
・間違いが許されない、検査という分野におけるAIのあり方を理解できる
・プロジェクトリーダーとして、メンバを巻き込み推進できる

【使用する開発言語・ソフト・装置／機器等】
・コーディングツール：Visual Studio C++（その他：C#、CUDA、Python）
・SW管理ツール：Redmine、GitHub Copilot

【この仕事の魅力】
AXI事業は今まさに拡大期にあり、装置設計としての関与範囲も非常に広く、自らのアイデアを形にしやすい環境です。多様な先端技術を取り込みつつ、企画・販売（国内外含む）・製造と連携しながら、単なる構造物の設計・開発に留まらず、「見せ方」「動かし方」「使われ方」「伝え方」といった視点から顧客起点での付加価値を生み出す、開発の本質に深く関わることができます。また、ベンチャーマインドにあふれたチーム体制のもと、裁量をもってチャレンジできる風土が整っており、自身の成長と事業成長を同時に実感できる魅力的なポジションです。

【業界動向と自社事業の特徴】
▼業界動向
生成AI、自動運転、IoT機器の普及拡大により、高密度実装品の非破壊検査ニーズが急増
外観検査では発見困難な内部不良（ボイド、不濡れ等）への対応手段として、X線検査の重要性が高まっている
半導体製造分野においても、品質確保のためのX線信頼性検査が不可欠な工程として位置づけられつつある

▼自社事業の特徴
高速・高精度な制御技術により、インライン工程に対応可能な検査速度を実現
AI技術や高度なCT撮像技術を活用することで、複雑な検査対象に対しても高い画像認識力と判断精度を保持

【部・チームの業務概要】
AXIの開発部門構成は、SW開発機能、HW開発機能、半導体業界特化開発機能、顧客対応開発機能の4つの機能から構成されます。それぞれ、アプリケーションに応じたX線検査装置をSW技術軸、HW技術軸、業界技術軸、顧客軸で統括しているため、複数のX線検査装置に携わることができます。どの開発機能も、ベンチャマインドにあふれ、顧客との議論や、顧客課題を解決する技術構築を自社だけでなくオープンイノベーションで実施しています。

【配属先の課・チームの人数や雰囲気】
社員：8名　その他：パートナ（派遣、委託）10名
雰囲気：各人が専門性を尊重し、多種多様なコミュニケーションによって、自身の創造性を膨らませ具体化させられる環境になります。

【その他】
勤務地は草津となります。
週2日まで在宅勤務が可能（特別事情は応相談、就業規則に準ずる）
短期の国内外出張あり（国内：すべて、海外：主要国）

※在宅勤務制度あり

【本ポジションの魅力】
（1）自社サービスに深く携わることが出来、提案が受け入れやすい社風です。
SES出身者や、トップダウンな環境からの転職者が当社で活躍しているケースが多いです。
（2）リーガルメディアという分野はまだブルーオーシャンの市場です。
その分野のリーディングカンパニーとして自社サービスの開発に携わることが出来ます。

【ミッション・業務内容】
当社各事業部が運営するWebサービス基盤の安定運用・改善がメインミッションです。

▼入社後に任せたい基本的な仕事内容
・AWSを用いたインフラ基盤の設計・構築・運用
・Infrastructure as Code（Terraform、AWS CloudFormation等）によるインフラ構成管理の推進
・CI／CDパイプラインの構築・改善（GitHub Actions等）
・監視基盤の設計・運用（CloudWatch、Grafana等）
・セキュリティ対策の実施（WAF設定、脆弱性対応等）
・パフォーマンスチューニング（DB最適化、キャッシュ戦略等）
・障害対応およびインシデント対応フローの整備
・開発チームと連携したインフラ要件の整理・実装

【開発環境】
・AWS（EC2、ECS、EKS、RDS、CloudFront、Lambda、DynamoDB、S3等）
・Cloudflare
・Ruby on Rails／TypeScript／Python
・MySQL／PostgreSQL
・Docker
・GitHub／GitHub Actions
・Terraform
・Linux
・Slack／Google Workspace／Backlog
・VSCode／Claude Code
・タスク管理：Backlog
・情報共有ツール：Slack、Chatwork
・PC：MacBook Proを支給
ディスプレイ機種は指定可能

【1日のタイムスケジュール】
※あくまで一例となります
10：00～　メールチェック、タスク確認
10：30～　担当案件技作業（セキュリティ対応、パフォーマンスチューニング、IaC対応、CI／CD改善等）
12：00～　ミーティング
13：00～　昼休憩
14：00～　担当案件の作業（セキュリティ対応、パフォーマンスチューニング、IaC対応、CI／CD改善等）
18：00～　翌日以降のタスク整理、業務終了

【勤務地】
※2026年11月より以下へ移転予定です
〒160-0023
東京都新宿区西新宿7-22-12泉ホシイチビル

▼アクセス
東京メトロ丸ノ内線 西新宿駅から徒歩5分
JR中央本線 大久保駅から徒歩7分
各線 新宿駅から徒歩8分
都営地下鉄大江戸線 都庁前駅から徒歩10分

※週3日のリモート可能です

【仕事内容】
2,000万人にリーチするメール広告サービスの専任バックエンドエンジニアとして、システムの根幹を支え、進化させることがミッションです。
現在、3名のエンジニアチームで運用していますが、既存メンバーは他業務を兼務しているため、本プロダクトの開発にコミットし、技術的なリードを取っていただける方を募集しています。
膨大なデータを遅延なく処理し、高い安定性を保つための「パフォーマンス最適化」や「スケーラブルなデータベース設計（MySQL等）」は、まさにエンジニアリングの醍醐味です。GoやNode.jsなどを駆使し、大規模システムの複雑性と向き合いながら、スペシャリストとしてご活躍いただける環境です。

▼メール広告サービス
Yahoo!ダイレクトオファー

▼業務の進め方・期待する役割
単に仕様書通りにコードを書くのではなく、「プロダクトを成長させるためにどうすべきか」を開発チームとビジネスチームで連携して考え、要件定義から運用保守まで一貫して携わっていただきます。
また、CI／CDの改善やテスト自動化などの開発プロセス効率化、セキュリティ品質の向上など、チーム全体の生産性を高めるアクションも大歓迎です。新しい技術への学習意欲を活かし、チームの技術力向上にも貢献していただくことを期待しています。

【具体的な業務内容】
・バックエンド開発・保守業務（設計・実装・コーディング）
・PM／PdM支援（要件定義、技術要件定義）
・システム設計（基本設計・詳細設計）
・システム基盤構築・保守業務（クラウド環境構築を含む）
・テスト全般（単体テスト・結合テスト等）
・システム導入・運用サポート
・保守・トラブルシューティング・問題解決
・品質を向上させる活動（CI／CD改善、テスト自動化など）
・脆弱性対応・セキュリティ管理
・（経験に応じて）システムアーキテクチャ設計・技術選定への参画
・（シニア層の場合）若手への技術指導・メンタリング
・生成AIによる開発支援などの環境構築

【開発環境・利用ツール】
・コミュニケーションツール：Slack、Google Meet
・AIツール：Gemini（Google WorkSpace）、Github Copilot
・IDE：VSCode
・バージョン管理：GitHub
・コンテナ：Docker、Kubernetes
・その他：Jira、Confluence

【入社者の声】
当社で活躍するエンジニアの多くは、SESやSIerといった異なる環境からの転職者です。
「入社してどう変わったか」、リアルな声をご紹介します。

▼「単価」ではなく、「価値創出」に向き合える喜びを。（SES出身／Aさん）
『前職では案件ごとに顧客を転々としていましたが、今は1つのプロダクトに腰を据えて継続的な改善に取り組めています。単価計算ベースの働き方から解放され、自分たちの判断で技術選定やプロセス改善ができる環境になり、エンジニアとしてのモチベーションが劇的に上がりました。』

▼「部分最適」から抜け出し、視野の広いフルスタックへ。（SIer出身／Bさん）
『以前はアプリ領域の詳細設計〜リリースまでという「限定されたフェーズ・領域」しか担当できませんでした。入社後はインフラからアプリまで一貫して携わるフルスタックな経験ができ、システム全体を多角的に捉えられるように。エンジニアとしての視座とレベルが一段上がったと実感しています。』

▼裁量と責任が、ビジネスパーソンとしての自分を育ててくれた。（SES出身／」Cさん）
『前職は保守メインで実装経験も少なかったのですが、当社ではOJTを経て開発リーダー、そして現在はGM（プレイングマネージャー）を任されています。自分で意思決定し、お客様のフィードバックを直接もらえる環境は責任も伴いますが、エンジニアとしてだけでなくビジネスパーソンとして大きく成長できました。』

▼その他、転職してきたメンバーからよく挙がる「自社の推しポイント」
「経営層が技術的な意思決定を心から尊重してくれる」
「ビジネス判断と技術判断のバランスが非常に良く、無理なデスマーチが起きない」
「マネジメント一択ではなく、スペシャリストとして現場で技術を極めるキャリアパスも選べる」

【得られるキャリアパス・経験】
・ジェネラリスト志向：（EM：エンジニアリングマネージャー）
・スペシャリスト志向：（TL：テックリード）

【やりがい・魅力】
▼2,000万人規模のユーザー行動履歴などのデータを扱う、国内トップクラスの規模の環境の醍醐味
大規模のデータを遅延なく処理し、安定稼働させるミッションに携わり、
パフォーマンスチューニングやスケーラブルなDB設計など、技術の深淵に触れる経験が積めます。

▼「専任」だからこそ持てる、技術選定の自由度と裁量
他業務との兼務ではなく本プロダクトに100%コミットできるため、アーキテクチャ設計や技術選定（GoやNode.js等）においてリーダーシップを発揮できます。あなたの技術的決定が、プロダクトの進化を直接左右します。

▼スペシャリストとして技術を探求し続けられる環境
マネジメントラインに進むだけでなく、生涯プレイングマネージャーやテックリードとして、コードを書き、技術を極め続けるキャリアパスを歓迎・評価するカルチャーがあります。

【まずは今の技術課題やアーキテクチャについて、エンジニア同士でざっくばらんに話してみませんか？】
私たちの開発現場には、大規模SaaSならではの面白い技術的負債や、これから挑戦したいモダン化の構想がたくさん転がっています。
面接のような堅苦しい志望動機は一切不要です。
あなたがこれまで経験してきた「泥臭い課題解決のエピソード」や「今後深掘りしていきたい技術」について、ぜひ情報交換させてください。
お話しできるのを楽しみにしています！

【組織構成】
・チーム構成：3名のエンジニア（既存メンバーは他業務も兼務）
・リリース頻度：案件・状況に応じて柔軟に対応
・勤務形態：リモート勤務可（週1回出社）
・残業時間：月10時間程度

【仕事内容】
2,000万人にリーチするメール広告サービスの専任バックエンドエンジニアとして、システムの根幹を支え、進化させることがミッションです。
現在、3名のエンジニアチームで運用していますが、既存メンバーは他業務を兼務しているため、本プロダクトの開発にコミットし、技術的なリードを取っていただける方を募集しています。
膨大なデータを遅延なく処理し、高い安定性を保つための「パフォーマンス最適化」や「スケーラブルなデータベース設計（MySQL等）」は、まさにエンジニアリングの醍醐味です。GoやNode.jsなどを駆使し、大規模システムの複雑性と向き合いながら、スペシャリストとしてご活躍いただける環境です。

▼メール広告サービス
Yahoo!ダイレクトオファー

▼業務の進め方・期待する役割
単に仕様書通りにコードを書くのではなく、「プロダクトを成長させるためにどうすべきか」を開発チームとビジネスチームで連携して考え、要件定義から運用保守まで一貫して携わっていただきます。
また、CI／CDの改善やテスト自動化などの開発プロセス効率化、セキュリティ品質の向上など、チーム全体の生産性を高めるアクションも大歓迎です。新しい技術への学習意欲を活かし、チームの技術力向上にも貢献していただくことを期待しています。

【具体的な業務内容】
・バックエンド開発・保守業務（設計・実装・コーディング）
・PM／PdM支援（要件定義、技術要件定義）
・システム設計（基本設計・詳細設計）
・システム基盤構築・保守業務（クラウド環境構築を含む）
・テスト全般（単体テスト・結合テスト等）
・システム導入・運用サポート
・保守・トラブルシューティング・問題解決
・品質を向上させる活動（CI／CD改善、テスト自動化など）
・脆弱性対応・セキュリティ管理
・（経験に応じて）システムアーキテクチャ設計・技術選定への参画
・（シニア層の場合）若手への技術指導・メンタリング
・生成AIによる開発支援などの環境構築

【開発環境・利用ツール】
・コミュニケーションツール：Slack、Google Meet
・AIツール：Gemini（Google WorkSpace）、Github Copilot
・IDE：VSCode
・バージョン管理：GitHub
・コンテナ：Docker、Kubernetes
・その他：Jira、Confluence

【入社者の声】
当社で活躍するエンジニアの多くは、SESやSIerといった異なる環境からの転職者です。
「入社してどう変わったか」、リアルな声をご紹介します。

▼「単価」ではなく、「価値創出」に向き合える喜びを。（SES出身／Aさん）
『前職では案件ごとに顧客を転々としていましたが、今は1つのプロダクトに腰を据えて継続的な改善に取り組めています。単価計算ベースの働き方から解放され、自分たちの判断で技術選定やプロセス改善ができる環境になり、エンジニアとしてのモチベーションが劇的に上がりました。』

▼「部分最適」から抜け出し、視野の広いフルスタックへ。（SIer出身／Bさん）
『以前はアプリ領域の詳細設計〜リリースまでという「限定されたフェーズ・領域」しか担当できませんでした。入社後はインフラからアプリまで一貫して携わるフルスタックな経験ができ、システム全体を多角的に捉えられるように。エンジニアとしての視座とレベルが一段上がったと実感しています。』

▼裁量と責任が、ビジネスパーソンとしての自分を育ててくれた。（SES出身／」Cさん）
『前職は保守メインで実装経験も少なかったのですが、当社ではOJTを経て開発リーダー、そして現在はGM（プレイングマネージャー）を任されています。自分で意思決定し、お客様のフィードバックを直接もらえる環境は責任も伴いますが、エンジニアとしてだけでなくビジネスパーソンとして大きく成長できました。』

▼その他、転職してきたメンバーからよく挙がる「自社の推しポイント」
「経営層が技術的な意思決定を心から尊重してくれる」
「ビジネス判断と技術判断のバランスが非常に良く、無理なデスマーチが起きない」
「マネジメント一択ではなく、スペシャリストとして現場で技術を極めるキャリアパスも選べる」

【得られるキャリアパス・経験】
・ジェネラリスト志向：（EM：エンジニアリングマネージャー）
・スペシャリスト志向：（TL：テックリード）

【やりがい・魅力】
▼2,000万人規模のユーザー行動履歴などのデータを扱う、国内トップクラスの規模の環境の醍醐味
大規模のデータを遅延なく処理し、安定稼働させるミッションに携わり、
パフォーマンスチューニングやスケーラブルなDB設計など、技術の深淵に触れる経験が積めます。

▼「専任」だからこそ持てる、技術選定の自由度と裁量
他業務との兼務ではなく本プロダクトに100%コミットできるため、アーキテクチャ設計や技術選定（GoやNode.js等）においてリーダーシップを発揮できます。あなたの技術的決定が、プロダクトの進化を直接左右します。

▼スペシャリストとして技術を探求し続けられる環境
マネジメントラインに進むだけでなく、生涯プレイングマネージャーやテックリードとして、コードを書き、技術を極め続けるキャリアパスを歓迎・評価するカルチャーがあります。

【まずは今の技術課題やアーキテクチャについて、エンジニア同士でざっくばらんに話してみませんか？】
私たちの開発現場には、大規模SaaSならではの面白い技術的負債や、これから挑戦したいモダン化の構想がたくさん転がっています。
面接のような堅苦しい志望動機は一切不要です。
あなたがこれまで経験してきた「泥臭い課題解決のエピソード」や「今後深掘りしていきたい技術」について、ぜひ情報交換させてください。
お話しできるのを楽しみにしています！

【組織構成】
・チーム構成：3名のエンジニア（既存メンバーは他業務も兼務）
・リリース頻度：案件・状況に応じて柔軟に対応
・勤務形態：リモート勤務可（週1回出社）
・残業時間：月10時間程度

【備考】
本ポジションは、株式会社CARTA HOLDINGSで雇用、株式会社テレシーへ出向となります。

【募集背景】
テレシーは2021年の創業以来、2025年には取扱高165億円を達成するなど急成長を遂げています。さらなる提供価値の最大化のため、「ビジネスプロデューサーが顧客と向き合う時間」を最大化することが不可欠です。
そのために業務タスクをAIで効率化・プロダクト化し、事業をエンジニアリングできるAIエンジニア組織を構築するため、新たなメンバーを募集します。
テレシーが目指しているのは、AIを一部業務の効率化ツールとして使うことではありません。BPの提案活動、意思決定、顧客価値提供のプロセスにAIを組み込み、事業運営そのものをAIネイティブに進化させることです。
PoCで終わるAI活用ではなく、実際の業務に入り、使われ続け、事業の競争力になるAI基盤をつくる。その中核を担っていただくポジションです。

【実際の業務進行について】
社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供します。
テレシーでは、ビジネスプロデューサー（BP）が顧客課題や提案活動の最前線に立っています。AIエンジニアは、そのBPと近い距離で業務を理解し、どの業務をAIに任せるべきか、どの判断は人間が担うべきかを共に設計します。
ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積していきます。
単発の便利ツールを作る仕事ではありません。現場の業務課題を理解し、実装し、使われる状態まで運用し、さらに組織の資産として再利用できる形に変えていく仕事です。

【業務内容】
▼お任せする業務
まずお任せしたいのは、テレシーのビジネスプロデューサーが顧客に向き合う時間を最大化するための、社内AIエージェント基盤の設計・開発・運用です。

・AIエージェント基盤の設計・開発・運用：LLMプラットフォーム（Bedrock、Vertex AI等）やエージェント基盤（LangGraph、CrewAI等）を活用したシステムの構築
・評価・改善サイクルの設計：AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定
・運用基盤の構築 : MCP（Model Context Protocol）や外部APIを統合し、認証・権限管理・監査ログ・ガードレールを含む、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計
・可観測性の確保 : エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決
・業務ヒアリング・要件定義 : BPや社内メンバーの業務課題を理解し、「何をAI化すべきか」「どこに人の判断を残すべきか」を整理・設計
・実業務への組み込み : AIエージェントを実際の情報収集・分析・資料作成・提案準備フローへ組み込み、運用・改善まで推進
・標準化・プロダクト化 : 個別案件で得られた解決策を抽象化し、複数業務で再利用可能な標準機能・共通アーキテクチャへ展開

▼直近で取り組んでいること
・セキュアなAI基盤の構築 : 広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備
・BP業務へのAI実装 : 情報収集、資料作成、分析、提案準備など、顧客提案前後に発生する業務をAIで支援し、提案のスピードと質を高める仕組みづくり

▼将来的に取り組みたいこと
・ライトニングMMMのAIエージェント化：WebUIによる複雑な設定ではなく、自然言語での問いかけから意思決定サマリや推奨アクションを即時生成するUXの提供
・マーケティングAIエージェントの提供：現在、社内メンバーが行っている情報収集、情報整理、分析、戦略立案等の業務をAIエージェント化
・Human in the loop設計の高度化：AIによる自動化と、人間による最終判断・ディレクションが最適に融合する業務プロセスの構築
・AI活用の標準化・プロダクト化 : 個別の業務改善に留めず、うまくいった仕組みを共通化し、複数のBP・案件・プロダクトに展開できる状態をつくる

【実際の業務進行について】
社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供します。ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積していきます。

【やりがい・魅力】
▼やりがい：何が面白いか・熱くなれるか
・実社会へのAI実装 : AIを単なる検証に留めず、実際のビジネスの意思決定基盤として運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。
・PoCで終わらないAI活用 : 実験や検証だけではなく、実際の営業・提案・分析・意思決定フローにAIを組み込み、使われ続ける状態まで運用・改善できます。
・BPの意思決定を支援できる : 単なる業務効率化ではなく、ビジネスプロデューサーの提案活動や意思決定そのものに入り込み、「人とAIの役割分担」を再設計できます。

▼魅力：この環境だから得られるもの・できること
・最先端技術への挑戦 : ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど、常に進化するAIテクノロジーを、実際の業務やプロダクトへ組み込む挑戦が可能です。
・AIネイティブな組織作り : 開発だけでなく運用までを見据えた品質評価や安全性の担保など、AI活用の「中核」を担う仕組みづくりに関われます。
・事業に近い開発環境 : 技術単体ではなく、BPや事業責任者と近い距離で、AIをどの業務に入れれば価値になるのかを考えながら開発できます。
・AI × 事業実装 × プロダクト化の経験 : AIエージェント基盤の立ち上げ、ローカルLLMやBedrockを活用した実運用、非エンジニア業務へのAI実装、標準化・再利用まで、今後市場価値が高まる経験を横断的に積むことができます。
・まだ型がないフェーズ : 完成されたAI組織に入るのではなく、テレシーにおけるAIエンジニアの役割や正解を、自ら作る側に回れます。
・豊富なアセット : パートナー、グループの独自アセット等を活用して、顧客課題解決に向けたマーケティングソリューションを創出できます。

【開発環境】
・LLMエンジニアリング ： vLLM、 OSS LLM（Llama ／ Qwen ／ gpt-oss）、 LiteLLM、 RouteLLM、 Semantic Router、 LangGraph、 CrewAI、 NeMo Guardrails、 Guardrails AI、 Promptfoo、 Ragas、 PostgreSQL （pgvector）、 Langfuse （Self-hosted）、 Prometheus、 Grafana、 Ray 等
・MLエンジニアリング ： JAX、 NumPyro、 statsmodels、 Dagster、 Python、 MLflow 等
・データエンジニアリング ： Snowflake、 dbt cloud、 Adverity、 fivetran 等
・インフラ（AI） ： AWS、 GCP （Amazon Bedrock、 Google Vertex AI）
・共通 ： Docker、 Terraform、 GitHub、 Slack

単に特定技術を使うだけではなく、AIエージェントを安全に、継続的に、業務の中で使える状態にするための評価・監視・権限管理・ログ設計・ガードレール設計まで含めて取り組みます。

【テクノロジストのミッション】
STUDIO DETAILSのテクノロジストは、ブランドの文脈を深く読み解き、エンジニアリングの専門性を軸に、ブランド体験の構想から実装までを担うプロフェッショナルです。

技術的観点からブランド課題や事業目標に対する解を構想し、高精度なプロトタイプで体験を可視化。ステークホルダーの意思決定を支え、プロジェクトを前進させる推進力を担う。
戦略を体験へ、体験を仕組みへとつなぎ、技術を通じてブランド価値を高めていく。これが、テクノロジストのミッションです。

【業務内容】
プロジェクトの初期段階から関わり、事業背景やブランドの課題を読み解きながら、技術的な視点から体験や構造の可能性を構想します。

描いた構想をプロトタイプとして具体化し、ステークホルダーが議論し、判断できる材料を提示することでプロジェクトの意思決定を推進。
選ばれた構想を実際の体験として成立させるために、設計・実装・ローンチまで責任を持って推進します。

【事例紹介】
▼事例1．企業の節目を「記念」で終わらせず、「体験」に変える
全社員が参加する創業50周年式典。1,000人が集まっても、一人ひとりが傍観者のままでは組織は変わらない。技術で「自分ごと」をどう生み出すか？
エンジニアリングの知見を活かし、体験構造の設計・検証・実装を担っています。
・カメラによるリアルタイムデータ取得と、参加者の動きがライブビジュアライゼーションで反映される演出を技術視点から設計
・デザイナー・ディレクターと表現の方向性を共にデザインし、プロトタイプで実現可能性を検証
・組織の一体感や価値観を、説明ではなく体験として共有し、未来をつくる主体として関与する転換点を技術で具現化

TouchDesignerでOptical Flowによる人流データを取得し、PythonサーバーがWebSocket経由でブラウザへリレー。Three.jsでリアルタイムのビジュアライゼーションとして描画する構成を設計・実装しています。あわせて、会場マイク音声をWhisperで文字起こしし、Claude APIでキーワード抽出→AI画像生成までをリアルタイムパイプラインとして統合しています。
　
▼事例2．依頼の背後にある課題を、エンジニアが定義する
国内外に複数店舗を展開する飲食ブランドのリブランディングプロジェクトの出口のひとつとして、Webサイトのリニューアルを手がける中、依頼の枠を超えた打ち手をエンジニアから提案しました。
・クライアントの事業状況を把握し、依頼には含まれていなかった課題領域を発見
・現場負荷・店舗ごとの差異・ブランド体験との整合性を横断的に整理し、モバイルオーダーの体験構造を設計
・予算別の複数パターンをプロトタイプとして制作し、技術・体験・運用それぞれの論点を可視化してクライアントへ提案

AIを活用しながらプロトタイプを短期間で制作し、クライアントが実際に触れる状態で技術・体験・運用の論点を可視化して提案しています。
　
▼事例3．行動指針を「掲げるもの」から「使われるもの」へ
抽象的な価値観を、具体的な行動へ。その間をつなぐ構造を、エンジニアリングでどう設計するか。
「組織の行動指針をグラフィックで浸透させたい」という依頼を、システム設計・プロトタイピングを通じて整理し、組織文化という目に見えにくい領域に技術で介入しました。
・行動指針の浸透は、視覚的な共有にとどまるものでなく、「日常的に参照・実践される仕組み」が必要であると課題を再定義
・理解→内省→実践のサイクルを生む構造を技術視点から提案し、コンセプトをプロトタイプで具体化
・デザイナーの決めたビジュアル表現と統合しながら要件整理・スケジュール策定を行い、提案通過後は設計から実装まで推進

TypeScript + Cloudflare WorkersによるSlack Botが内省テキストを収集・AIでスコアリングし、ビジュアルサイト側がそのスコアをAPIで取得。Astro + Three.jsで構築したサイトにリアルタイムで反映しています。

【このポジションの魅力】
▼戦略から実装まで、思想を貫くブランディング
私たちは、すべてのタッチポイントを分断された点ではなく、地続きのブランド体験として捉えます。
戦略の解像度を落とすことなく実装まで繋ぎ込む。プロセスが途切れないからこそ、質・量・一貫性が高次元で共存した純度の高いブランド体験を社会に提示できる。この完遂へのこだわりこそが、ブランドファームとしての私たちの本質であり、他に類を見ない力です。

▼職能を越境し、ブランドの未来を構築する
ブランド価値向上のためなら、職能の境界を越え、あらゆる提案を行うオーナーシップが求められます。
ディレクター、デザイナー、エンジニアの誰もがブランド体験やサービス構造そのものに介入し、各領域のプロフェッショナルとチームを組み、最適解を導き出す。事業の転換点を動かし、ブランドの未来に寄与する。その手応えを味わえることが、このポジションの魅力です。

▼正解のない問いに向き合い、エンジニアの定義を拡張する
エンジニアが対峙する領域は、もはやオンスクリーンに留まりません。
空間、プロダクト、あるいは体験を支えるシステム構造。それがブランドの価値を最大化させる最適解であるならば、既存のスキルセットに固執せず、新しい領域にも挑戦していく機会があります。
正解のない問いに対し、構造から体験を組み上げるプロセスは、チームと個人に専門知の深化と視座の転換を絶えず要求します。この挑戦の繰り返しが、プロフェッショナルとしての地平を押し広げ、エンジニアという職能が持つ可能性そのものを切り拓いていきます。

【作業環境／技術スタック】
プロジェクトの性質・規模・運用体制に応じて最適な構成、技術を選択します。
・Languages：Node.js／TypeScript
・Frameworks：Astro／Next.js
・Infrastructure：Cloudflare／GCP／AWS
・CMS：microCMS／WordPress
・Collaboration：GitHub／Slack／Notion
・Design：Figma／Adobe Creative Cloud

【勤務地】
名古屋・東京・大阪の三拠点から、希望や適性を考慮し勤務地を決定します。

▼東京オフィスの場合
〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷3-54-11 コア原宿3F
東京メトロ副都心線 北参道駅から徒歩6分
JR山手線 原宿駅から徒歩6分
東京メトロ各線 明治神宮前〈原宿〉駅から徒歩9分

▼名古屋本社の場合
〒460-0012 愛知県名古屋市中区千代田1-1-20 グリーンハイツ千代田1F
名古屋市営地下鉄名城線 矢場町駅から徒歩5分
名古屋市営地下鉄各線 上前津駅から徒歩7分

▼大阪オフィスの場合
〒530-0011 大阪府大阪市北区大深町6-38 グラングリーン大阪北館 JAMBASE7F
JR各線 大阪駅から徒歩6分
大阪メトロ御堂筋線 梅田駅から徒歩7分

【仕事内容】
多様なデジタル広告関連データを取り扱い、企業のマーケティング高度化や意思決定を支えるデータウェアハウス基盤とデータマートの構築・運用をご担当いただきます。
大規模な広告配信データ・マーケティングデータの統合、分析基盤の設計を通じて、データドリブンなビジネス推進を技術面で支援していただきます。

▼職務内容詳細
・各種デジタル広告プラットフォーム／マーケティング施策等のデータソースからのデータ収集、整理、データウェアハウスへの格納
・データパイプラインの設計・実装・運用、効率的なデータ活用基盤の整備
・データ分析に必要なデータセットの準備および、データサイエンティスト・ビジネスユーザーへの支援
・データインフラの構築・運用・監視および、データのセキュリティや信頼性の確保
・提供データの運用保守・日々の障害対応・ユーザーサポート
・パートナー企業や社内関係者との連携・コミュニケーション

【配属先情報】
所属部門：パフォーマンスマネジメント部門

150名を超えるメンバーで、各プラットフォームの専門性を武器に電通デジタルのパフォーマンスマーケティングの強化にコミットします。大型案件の立上に寄与するとともに、マーケティングコミュニケーション領域全体のパフォーマンスクオリティマネジメントを担います。
また、BPOを含めた領域全体のデータ基盤構築及び業務効率化の推進も行います。

【組織・風土】
・本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。
・5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。
・最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。
・定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。
・資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

【勤務地】
出社とリモートワークを融合させたワークスタイルを採用しています。
・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

【当社について】
「なりたい自分で、生きていく。」
それが私たちREALITY株式会社のビジョンです。

誰もがアバターを持ち"なりたい自分で生きていく"ことのできるメタバースの世界の実現を目指して、スマホ向けメタバース「REALITY」を運営しています。
「REALITY」は海外ユーザーの割合が80%を占めていて、日本発のメタバースサービスとして業界をリードしていく貴重な経験を積めるなど、キャリアアップや成長につながる機会が豊富です。

【仕事内容】
REALITY株式会社が提供するアバターライブ配信サービス「REALITY」において、テクニカルアーティストとして3Dアセットに深く関わる機能開発、制作効率化ツールの開発、アーティストへの技術支援、アセット運用・管理、バーチャルライブ関連の開発を幅広く担当していただきます。

REALITYのテクニカルアーティストは、アーティストの表現力とエンジニアリングの技術力をつなぐ架け橋として、プロダクト品質の向上と制作フローの最適化をリードするポジションです。扱う技術領域は多岐にわたりますが、すべてを一人で網羅する必要はありません。
自身の強みを軸にしながら、必要な領域に前向きにチャレンジし、チームとともに技術と表現の可能性を広げていける方を歓迎します。

【業務内容】
▼テクニカルアーティストとして次の業務を担当していただきます。
・Maya／Photoshop などDCCツールのプラグイン開発
・アセット運用・改善に関わる業務全般
・アセットに関連する機能や施策の開発
・バーチャルキャラクターライブ制作に関わる開発
・アーティストと他職種とのコミュニケーション仲介

【開発環境】
プラットフォーム：Unity、Maya、Photoshop、GitHub Actions、Box、Flow Production Tracking など
言語／フレームワーク：C#、Python、C++、TypeScript など
コミュニケーション／タスク管理：Slack、Notion など

【仕事の魅力】
・テクニカルアートは担当領域が広く、REALITYのTAチームとしても「できること」を拡張していくフェーズのため、新しい技術習得や興味ある分野に業務として挑戦できる環境です。
・自身が担当した機能開発に対するユーザー反応をSNS等で観測しやすく、ユーザーからのフィードバックを直接感じられることも大きな魅力です。
・SNS性のあるライブ配信サービスという、中長期的に成長が期待される領域の開発・運用に携われます。

【勤務地】	
※原則として月・水・金の週3回オフィス出社

【働き方】
在宅勤務と出社を併用した就業形態をとっております。（原則として週3日は出社、週2日は在宅勤務）
※入社当初は、業務や会社のカルチャーに慣れていただくことを目的として、一定期間は出社いただくことを想定しております。
詳細は面接の際にご確認ください。

【職種／募集ポジション】
Market Foresight（主任～課長代理）

【ROLES & RESPONSIBILITIES】
マーケティング本部内のブランド、メディア、リサーチ、アテンダンス（来場者数）や価格戦略を担うチームと連携し、マネージャーの監督のもとパークのシーズンごとのビジネス状況の理解と、今後の戦略についての定性的および定量的な分析をすることで、ビジネス機会の発掘・提案を行う。

1．シーズンごとのビジネス状況のトラッキングおよびレビュー
集客の状況や、ゲスト満足度、コミュニケーションの効果などの調査データと、外部要因のデータなどを組み合わせ、財務的な結果も組み入れながら、ビジネスレビューをリードし、将来に生かせるラーニングと提案を行う。

2．将来のシーズンに向けての方向性の提案およびターゲット設定
将来のシーズンにおける注力すべきゲスト層や地域、どういった施策を実施すべきかといった戦略を、様々なデータや社内の状況をとらえて提案する。イベントなどの投資に関しての需要予測をリードする。

3．ゲストコーホート別の将来に向けた戦略提案
デモグラフィックやゲストタイプ別に、当社テーマパークの魅力度や集客と収益を向上するための中長期戦略の提案

【募集部門】
性能計画実験部

【部概要】
運転支援・自動運転支援システム（e-Assist、Mi-Pilot）の量産開発として、性能評価、適合実験を担当しています。

【採用背景・目的】
自動車業界において、100年に1度の大変革期にあり、CASE（コネクト、自動運転、シェアリング、電動車両）への対応を推進していく中で、お客様に安心で快適な移動を提供するための運転支援・自動運転システムを開発し、より多くのお客様に届けることを目指しています。
少しでも早くお客様に届けられるように、運転支援・自動運転システムの基盤技術開発および商品化開発を促進するため、技術開発から品質造りこみまで一連の業務を担当する仲間を必要としています。

【部　Vision&Mission】
▼Vision
世界トップレベルの技術者集団となり、三菱らしい魅力ある車を、お客様に提供すること

▼Mission
ADAS基盤技術を高め、お客様に安心で快適な移動を提供すること

【部署の役割】
▼予防安全・運転支援、自動運転システムの技術開発および量産開発
・車両目標性能の設定（世界の最新機能の調査など）
・各機能の性能評価および適合実験の計画、実行、まとめ
・世界各国における市場情報の調査（道路環境も含む）
・最先端実験設備の計画／導入／運用
・xILS（MILS／SILS／HILS／VILS）の技術開発／運用／試験結果解析

【入社後の担当領域】
運転支援・自動運転システム開発における性能実験、またはHILSなどバーチャルテスト環境の開発を担当していただきます。

▼具体的には
・EuroNCAP2029バーチャルテスティングに向けた技術構築
・ACC制御のバーチャルテスト環境構築
・FullAutoParking制御のバーチャルテスト環境構築

【使用ツール】
CANデータ解析ツール、GPS計測装置、ステアリング／ペダルロボット、Matlab／Simulink、dSPACE ControlDesk、CarSim等

【やりがい・成長できる点】
・運転支援・自動運転技術は、今後も技術が進化していく領域であり、型にとらわれず、新しい事にチャレンジできる業務です。
・商品化開発の業務を通じて、自身で開発担当した技術／商品がお客様へ届けることで社会貢献できていることを実感できます。

【勤務地備考】
十勝配属の場合も、将来的に岡崎市への転勤の可能性があります。

【募集背景】
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、セミヒューマノイド、四脚ロボット、産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としており、その実現には実機を用いた評価検証、動作制御の調整、現地環境への適応、導入後の改善までを一貫して担えるハードウェアエンジニアの存在が不可欠です。

大学院やロボットメーカー、ロボットSIerなどで実機開発や導入に携わってきた経験を活かしつつ、基盤モデルという不確実性の高い新しい技術領域にも前向きに向き合い探究を積み重ねていける方を募集しています。

【ミッション】
本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。
制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。

【業務内容】
本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。

実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。
・ロボットの実機の評価計画立案および検証実施
・センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価
・PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修
・ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整
・移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング
・試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整
・顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート
・トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善
・ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック

【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】
本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。

また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。

【募集背景】
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。

本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。

【ミッション】
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。
ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。

【業務内容】
・既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
・ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
・各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
・ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
・実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
・顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
・ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務

【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。

また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。

さらに、Vision Language Action などの基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。

【募集背景】
ABEJAでは、Vision-Language-Action（VLA）をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。
その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。
ロボットからのデータ収集基盤、学習・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。

【ミッション】
本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。
ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。

【業務内容】
・ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務
・ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務
・学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務
・ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務
・クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務
・顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務
・実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務
・ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務

【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】
・Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験
・単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境
・ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計・実装する実践的な経験
・技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点
・実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験

【仕事内容】
電通デジタルのソフトウェアエンジニア職は、クライアント企業に大きな価値を提供するためのプロダクトを開発します。

具体的には、インターネット広告配信に関わる業務サポート系Webアプリケーションの開発・運用、電通グループが持つ広告配信データを活かした広告のプランニングツールなどを担当する一方で、 私達のチームでは新しい価値創出のため新規プロダクト開発にも複数着手しています。

これらを内製の開発組織で行っており、設計・実装・テスト・リリース・運用・ユーザーヒアリング・改善といったプロダクト開発サイクルを最初から最後まで一気通貫で担当します。

▼開発環境／技術スタック
・言語：Go、Python、TypeScript
・フレームワーク：gRPC、Apache Airflow、React
・アーキテクチャ：マイクロサービス
・インフラ：AWS、GCP
・構成管理：Terraform、CloudFormation
・データベース：Amazon Aurora（PostgreSQL／MySQL）、DynamoDB、Redis、Google BigQuery
・CI／CD：GitHub Actions、AWS CodePipeline／CodeBuild
・コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams、Google Meet
・バージョン管理システム：GitHub
・開発手法：スクラムを中心としたアジャイル開発
・プロジェクト管理：Jira

【配属先情報】
所属部門：パフォーマンスマネジメント部門

150名を超えるメンバーで、各プラットフォームの専門性を武器に電通デジタルのパフォーマンスマーケティングの強化にコミットします。大型案件の立上に寄与するとともに、マーケティングコミュニケーション領域全体のパフォーマンスクオリティマネジメントを担います。
また、BPOを含めた領域全体のデータ基盤構築及び業務効率化の推進も行います。

【組織・風土】
・本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。
・5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。
・最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。
・定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。
・資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

【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

【仕事内容】
電通デジタルでの広告運用アプリケーションの構築、運用に役立つプログラム可能なAPIやデータ基盤の開発を行います。

電通デジタルでは広告主情報や出稿情報などデータを有しており、社内の広告関連業務（プランニングや広告主へのレポーティング、マーケティング戦略立案など）に活用されています。これらのデータを集約・蓄積するデータ基盤を構築、運用します。また、これらの広告関連業務をサポートするアプリケーションが広告主等マスタデータを安全に利用できるようにAPIを開発、提供しています。

主に担当していただく業務は以下の通りです。
・GoによるAPI開発・運用
・Airflowによるデータパイプライン開発・運用
・データ蓄積基盤の開発・運用
・監視方式の設計・開発
・インフラ （AWS／GCP）の構築・運用
・データ利用者との仕様調整

▼開発環境／技術スタック
・言語：Go、Python（主にAirflowで利用しています）
・フレームワーク：gRPC
・アーキテクチャ：マイクロサービス
・インフラ：AWS（ECS、EventBridge、Lambda、Athena、etc.）、GCP（Storage、Pub／Sub、etc.）
・構成管理：Terraform、CloudFormation
・ワークフロー：Apache Airflow（MWAA）
・データベース：DynamoDB、RDS、BigQuery
・ロギング、モニタリング：CloudWatch、Logging、Datadog
・CI／CD：CodePipeline、GitHubActions
・コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams、Google Meet
・バージョン管理システム：GitHub
・開発手法：スクラム
・プロジェクト管理：Jira

【配属先情報】
所属部門：パフォーマンスマネジメント部門

150名を超えるメンバーで、各プラットフォームの専門性を武器に電通デジタルのパフォーマンスマーケティングの強化にコミットします。大型案件の立上に寄与するとともに、マーケティングコミュニケーション領域全体のパフォーマンスクオリティマネジメントを担います。
また、BPOを含めた領域全体のデータ基盤構築及び業務効率化の推進も行います。

【組織・風土】
・本人の志向性を重視しプロジェクトへアサイン、キャリア開発を支援する風土です。
・5割が中途入社。代理店、コンサルファーム、事業会社など様々なバックグラウンドのメンバーが所属しております。
・最先端の技術や知識に興味のある方が多く、ナレッジ共有も盛んです。
・定期的な1on1のミーティングを実施しており、上長と連携しながら部門全体でのキャリア開発を支援しております。
・資格取得や外部研修のための費用支援制度があります。

【勤務地】
出社とリモートワークを融合させたワークスタイルを採用しています。
・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

【募集部門】
プロダクト開発統括部 dodaグロース開発部

【部門概要】
パーソルキャリアのdodaサービスと連携し、カスタマーに対して適切な求人情報を送るためにIT側の面で力を発揮し貢献している部署です。企画組織と協業してプロダクト戦略の実現につながる各種IT施策の推進やITサービスの維持・向上に取り組んでおります。

【職務内容】
dodaおよび関連サービスのプロダクト開発を行っている部門において、システム開発全般をお任せします。
dodaは登録者数約1059万人（2026年2月時点）の国内最大規模の転職支援サービスです。
国内最大規模の転職支援サービス「doda」における、メールを中心としたのPush施策のシステム開発、システム改善をミッションとする開発チームにおいて、各案件の主体的な推進、開発、チーム運営をお任せします。

▼担当業務
・システム開発全般（開発方針の策定、要件定義（方式設計等）／設計～リリースまで一連の作業）
・開発チームのチーム運営（開発案件のアサイン、進捗状況確認、課題調整、開発メンバーの技術サポート等）
・開発メンバーの設計＆ソースコード等各種成果物レビューの実施（最終品質チェック）
・システムアーキテクチャの改善活動の定義＆推進
・開発プロセス改善活動の定義＆推進（手作業を廃止し自動化の推進、開発生産性の向上、開発標準化の推進）
・業務企画担当からのシステム化実現の相談対応

▼プロジェクト体制
Web開発チームとバックエンド開発チームがそれぞれ3～5名で形成されており、今回はバックエンド開発チームの技術リードを担っていただく予定です。
PMと連携しながらエンジニアリードをしていただく、もしくはPMとしてプロジェクトを推進いただくなど、ご希望に応じて業務をお任せいたします。

▼開発環境：内製MAツール
・『言語など』Next.js／React／TypeScript（Front）
・Node.js／TypeScript ※ES2021準拠（Api）
・Python／シェルスクリプト（バックエンド）
・『フレームワーク』NestJS（Api）
・『DB』PostgreSQL／AWS Redshift
・『環境など』AWS（主にEC2、Redshift、Redshift Spectrum、RDS、ECS、Fargate、S3、Cloud Watch、Elastic Search、SecretManager、apigateway、lambda、dynamodb、sqs、sns）
・『主要利用ライブラリ・ツール』Prisma（ORMapper）／Bunyan（Log）／Nginx
・『ローカル開発環境・ツール』Eclipse／IntelliJ IDEA
・VSCode／Docker／CodeCommit
・CD（AWS Cloud Development K）
・『課題管理、コミュニケーション』Backlog、Teams、Slack

【特徴／魅力】
▼チームワーク重視
企画とともに一丸となって取り組んでいます。協力し合いながら進める風土があり、チームワークを大切にする方にお勧めです。

▼自由度の高い環境
dodaサイトと独自の環境を活用しています。これにより、アーキテクチャの検討や改善において自由度が高まり、柔軟なシステム構築が可能です。

▼CRM領域の開拓
CRMはまだまだ可能性のある領域です。弊社では、この領域の開拓に取り組んでおり、積極的なチャレンジができる環境です。

▼ワークライフバランスの実現
リモートワークをメインとして働くことが可能です。さらに、フレックスタイム制度（コアタイム有）を導入しており、子育てや個人のライフスタイルとの両立が柔軟に行えます。

▼多様なキャリアパスの提供
組織マネジメントだけでなく、技術エキスパート、プロジェクトマネージャー、サービス企画など、様々なポジションを目指すことができます。キャリアの選択肢が豊富であり、個々の能力や興味に合わせたキャリアパスを築くことができます。

【勤務地備考】
・日本全国どこでも勤務可能
・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　※週1～2日出社／ワークスタイルC:フルリモート勤務　※原則出社なし

【ワークスタイル（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）

【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

【就業場所の変更】
変更の可能性なし

【業務の変更範囲】
なし

※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】
次世代サービス基盤本部 基盤アーキテクチャ統括部　データ流通システム部

【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。

【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。

【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】
出社とリモートワークを融合させたワークスタイルを採用しています。
・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

【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。

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

【ミッション】
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、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 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

▼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

【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。

【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。

【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》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

▼暗黙知の形式知化「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）

【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。

本ポジションは、PwC Japan グループにおける数万人規模の人事データを対象に、レポーティング業務を主軸としながら、人事データ基盤の安定運用をリードするマネージャーポジションです。
データ管理およびレポーティングの専門性を軸に、プロジェクト対応、ベンダーマネジメント、チーム育成を含むチーム運営を担っていただきます。

【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、ベンダーマネジメント、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と提供（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）
・チーム運営とメンバーの育成

【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

【業務内容の変更】
変更の可能性なし

【仕事概要】
GOのデータ基盤では、3,500万ダウンロードのタクシーアプリ『GO』のデータなど、1日に10億レコード規模のデータを収集し、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】
・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
開発業務向けに GitHub Copilot ／ Claude Codeを定額制で、 一般業務向けには Google Gemini ／ NotebookLM ／ Atlassian Rovo 等を常用しています。Cursor等のその他の開発ツール、OpenAI Platform、Gemini／Vertex、AWS Bedrock等のAPIも利用可能です。

▼主な活用状況
・日常業務の効率化（障害対応支援Bot、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
・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）

【募集背景】
M&Aによるグループ企業の急拡大に伴い、業務効率とセキュリティを高い次元で両立する統合的なIT環境の実現が急務となっています。
現在、事業成長を支えてきた既存のシステムやプロセスには、急激な規模拡大に起因する技術的負債も存在しています。
全社システムを止めることなく、モダンでスケーラブルな環境（ゼロトラストなど）へとリファクタリングしていくため、定型業務を回すオペレーターではなく、自ら課題を発見しテクノロジーで根本解決を図る新たなメンバーを募集しています。

【仕事概要】
当組織は、「最高のEmployee ExperienceとなるIT環境を実現する」をミッションに掲げ、安心・簡単・最適の3つの価値観を体現する社内ITプラットフォームを最前線で創り出すポジションです。2,000人規模の全社基盤を少数精鋭のチームで支えるため、私たちが重視するのは高度で属人的なスキルで維持するシステムではなく、「無理なく運用でき、安定してスケール可能なシステム」です。システムの選定・導入に留まらず、SaaS間のAPI連携開発や自動化、ゼロトラストアーキテクチャの推進、M&Aに伴うIT環境の統合（PMI）まで、幅広い領域で全社の課題解決に取り組んでいただきます。まずは既存プロジェクトにバディとして参画していただき、将来的にはご志向に合わせて技術リードやPMO、アーキテクトとしてのご活躍を期待しています。

▼ 具体的な業務内容
ご経験や志向性に合わせて、以下の領域のいずれかもしくは複数において、設計・構築を主導していただきます。

・拠点ネットワーク（ルーター、スイッチ等）の設計・構築・運用、Wi-Fi環境の最適化。（FortiGate、Meraki など）
・PCのキッティング自動化、迅速な脆弱性・アップデート対応。（Jamf）
・SaaSの統制、生成AIのガバナンス策定と全社への活用支援。（Google Workspace、Slack、Claude、ChatGPTなど）
・ゼロトラストの推進、社内システムやプロダクトと連携したセキュリティ設計・運用（CrowdStrike、Google Workspaceなど）
・M&Aに伴うIT環境のスムーズな統合や、複数部門にまたがるITシステムの統合および最適化の推進

▼ 技術スタック／ツール
・ID・デバイス管理：Google Workspace、Jamf Pro
・ネットワーク：FortiGate、Cisco Meraki
・セキュリティ：CrowdStrike、Netskope、Exabeam
・開発・自動化環境：Google Apps Script、Slack ワークフロー

【組織体制】
当組織は2,000人規模の全社基盤を少数精鋭で運営しています。
2週間のスプリントによるアジャイル開発を採用し、属人化を防ぐバディ制により、チーム全体で技術水準を高め合う文化を大切にしています。

【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

【業務内容の変更】
変更の可能性なし

【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
現在はプロダクトのコアとなるAIの精度を高める価値検証（R&D）フェーズにあり、今後は本格的なシステムアーキテクチャ設計および開発フェーズへと移行していく見込みです。

▽現在のフェーズ（価値検証・R&D）での具体的なタスク
・LLMやAIエージェントを活用した、仮説検証プロセス自体の自動化（LLMOpsの構築、並列実行による精度検証パイプラインの作成など）
・調査のドメイン知識をAIモデルやプロンプトへ落とし込み、マクロな予測精度を向上させるための技術探索
・MLエンジニアやPMと垣根なく連携し、互いの知見を持ち寄った「正解のない課題」に対するアプローチの策定

▽今後のフェーズ（本格開発）での具体的なタスク
・ゼロベースでのシステムアーキテクチャ設計、インフラ構成、セキュリティ要件の策定
・人間（専門家）の業務とAIの自律的な処理をどこで切り分けるか等、AIとの最適な協働プロセスのシステム化

【ポジションの魅力】
・これまでの「SaaS開発」や「持続的イノベーション」とは異なる、アンケート業界の構造そのものを変える「破壊的イノベーション」を目指す面白さがある
・コストや手間の壁をなくすことで、クライアント企業の奇抜なアイデアやマイナーな施策の高速な価値検証を可能にし、世の中の挑戦の総量を増やす社会貢献性が高い
・PMやMLエンジニア等、異なる専門性を持つメンバーと「全ての産業の新たな姿を作る」という共通のベクトルのもと、フラットに議論し合いながらプロダクトの方向性を決められる環境
・正解も前例もない技術課題に対して、自らの手で仮説検証と実装を行い、「自分がこのプロダクトを作った」と心から言える圧倒的な裁量と責任の大きさ

【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

【就業場所の変更】
変更の可能性なし

【業務の変更範囲】
なし

※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のエンタープライズ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。