「ジンジャー」Androidアプリの新機能開発および既存機能回収、テックリードとして技術指針の策定・チームリードをお任せします。 【具体的な業務】 ■Kotlinによるアプリ開発： ”勤怠”などの複雑なドメインを、使いやすいUI/UXへ落とし込む実装 ■AI駆動開発の体現：GitHub CopilotやClaude Codeなどをフル活用し、コード生成からリファクタリング、テストまでを圧倒的スピードで実行 ■チーム内レビュー：互いにコードを読み合い、技術を高め合う文化の醸成 ※iOSアプリ開発も可能な方はお任せしたいと考えております。 ※ご経験によってお願いする業務内容は変わることがございます。

クラウド型人事労務システム「ジンジャー」において、バックエンドおよびフロントエンドの両面からプロダクト開発を牽引していただきます。 【具体的な業務】 ■フルスタック開発 　┗バックエンド：PHP (Laravel) または Ruby (Ruby on Rails) を用いたAPI開発・ビジネスロジックの実装 　┗フロントエンド：Vue.js / React を用いた、高いUI/UXを実現するシングルページアプリケーションの開発 ■AI駆動開発（AI-Driven Development） GitHub Copilot, Claude Code, Cline などの最新AIツールをフル活用し、設計・実装・テストの各工程を圧倒的に効率化 ■設計・技術選定：新機能におけるアーキテクチャ設計、最適なライブラリ・技術選定 　┗スケーラビリティやメンテナンス性を考慮したリファクタリング ※ご経験によってお願いする業務内容は変わることがございます。

■案件選択制 大部分が元請け、1次請けの開発支援案件（客先勤務）にて、Web系、アプリ開発系、インフラ系等の多彩な案件の中から、ご希望（給与、キャリア、リモート、勤務地等）にマッチしたプロジェクトをお任せします。 幅広いジャンルのプロジェクトの中から、ご自身の優先度に応じて自由に選択していただきます。 また、今回入社される方には、マネジメントもお願いします。 ご経験やご希望に合わせて、PL・PMなど幅広いキャリアを形成していくことが可能です。 ■ワークライフバランス ・リモート案件率90％（フルリモート：30%、リモートと出勤併用：60%、出勤のみ：10%） ・残業月平均8h ・完全週休2日制＆年間休日128日 ・帰社日は月1回のみ（1h程度） ■開発環境 ・バックエンド：Java、Python、PHP、.NET（C#/VB）他 ・フロントエンド：TypeScript、JavaScript（React、Vue.js、Angular）他 ・OS：WindowsServer 、Linux 他 ・クラウド：AWS、Oracle 他 ■プロジェクト例 ＜自動車会社向け・製造管理システム開発＞ ・開発環境：Java、Javascript、css、OracleDB、AWS他 ・担当工程：要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、リリース ＜高速道路会社向け・ワークフロー開発＞ ・開発言語：Java(intra-mart)、JSP、OracleDB ・担当工程：基本設計、詳細設計、実装、テスト、保守 ■取引先企業（一部抜粋） ・アイリスオーヤマ株式会社 ・アディダスジャパン株式会社 ・伊藤忠商事株式会社 ・株式会社大塚製薬工場 ・ソフトバンク株式会社 ・株式会社電通 ・株式会社ニトリホールディングス ・ヤマト運輸株式会社 ・株式会社日立製作所 ・富士通株式会社 ・特許庁 ・農水省 ・国立研究開発法人理化学研究所 ・千葉大学医学部附属病院 ・慶應義塾大学 ・名古屋大学　他

クラウド型人事労務システム「ジンジャー」のフロントエンド開発を担当していただきます。 フロントエンドはReactおよびVueで開発しており、プロダクトごとにスクラム方式で開発を進めています。 社内の内製チームやベンダーを効果的にコントロールしながら、スクラム開発を推進していただきます。 ■主な業務内容 ・モダンフレームワークを用いたUI/UXやロジックの実装・テスト ・コンポーネント設計および共通ライブラリの整備 ・バックエンドと連携したAPI設計・仕様策定　など

■依頼業務 ユーザー視点に立ったWebサービスのUI設計およびプロトタイプ作成 ・Webアプリ／ネイティブアプリのUI/UXデザイン設計 ・LP／コーポレートサイト等のWebデザイン ・広告用バナー／デジタルクリエイティブの制作 ・サービス資料や営業資料内のグラフィックデザイン制作 ・デザインガイドラインおよびコンポーネントライブラリの作成と運用 ・ユーザーテストやデータ分析を踏まえたUI改善提案

■ 具体的にお任せしやすいこと（映像制作の司令塔としてのミッション） Unity Timelineの各トラックを「キャンバス」とし、FPSならではの緊迫感をPrefabとしてパッケージ化していただきます。 1. 「視点」を操るカメラ・アニメーションの構築 ◎ プレイヤーの目線となるカメラの挙動をTimeline上に配置。 -発砲時のリコイル、疾走時の手ブレ、衝撃を受けた際のシェイクなど、FPSの「手触り」を左右するカメラワークを微細に調整し、デモシーンとしての完成度を高めます。 2. キャラクターと「世界」の同期 ◎ キャラクターのモーション（リロード、近接攻撃、スクリプトイベント等）を適切なトラックに配置。 -周囲の環境や物語の進行とミリ秒単位で同期させ、キャラクターがその世界で「生きている」瞬間を演出します。 3. 小物・プロップスへのディテール付与 ◎ 銃器のパーツの動き、空薬莢の排出、投げ捨てられるマガジンなど、小物のトラックに命を吹き込みます。 -些細な動きの積み重ねが、FPSにおける圧倒的なリアリティを支えます。 4. エフェクト（VFX）によるトドメの演出 ◎ マズルフラッシュ、着弾火花、砂埃などのエフェクトをTimeline上で最適化。 -音や動きと完璧にリンクさせることで、視覚的なインパクトを最大化させたデモシーンPrefabを仕上げます。 ■ プロジェクト環境・チームの魅力 ・主要ツール: Unity (Timeline機能、Prefabシステムをフル活用) ・ジャンル: FPS (First Person Shooter) ・魅力: 「映像制作」と「ゲーム開発」の境界線上で、演出のプロとして裁量を持って働けます。自分が構成したTimelineがそのままゲームの「顔」となるデモシーンになるため、成果が非常に分かりやすく、達成感の大きい現場です。 ■ この案件で手に入る「一生モノの武器」 ・Unity Timelineのスペシャリストとしての実績: 複雑な複数トラックを管理・統合し、Prefab化まで完結させるスキルは、今後のハイエンドゲーム開発において極めて高い需要があります。 ・FPSドメインの演出知見: カメラ、モーション、VFXをどう組み合わせれば「気持ちいい」体験になるかという感覚的な資産を言語化・数値化する経験。 ・テクニカルアーティストへのステップアップ: アセットを統合し、最適なデータ構造（Prefab）で提供する経験は、技術と表現を繋ぐ架け橋としてのキャリアを強固にします。

■ 具体的にお任せしたいこと あなたのエンジニアリングスキルを社内の「不便」を「感動」に変えるために使ってください。 1. PowerApps：SVGを駆使した「魅せる」UI/UXの実装 ● 既存のPowerAppsアプリの仕様を読み解き、新機能を追加します。 - 特に「標準機能では手が届かないデザイン」を実現するため、SVGを用いた動的なUIパーツの作成や凝ったアニメーション/レイアウト変更など、デザイナー視点を持った高度なカスタマイズを担当いただきます。 2. kintone × Customine：ノーコードの枠を超えるロジック構築 ● 単なるデータ管理に留まらず、Customine（カスタマイン）を活用して、JavaScriptを書かずに（あるいはJavaScriptに近い柔軟さで）複雑な業務フローを自動化します。 -「kintone単体ではできなかったあの機能」をCustomineのプラグインを組み合わせて形にしていくパズル的な面白さがあります。 3. 現場と並走する「一貫した開発体験」 ● 自身のスキルに応じ、「現場の困りごと」をヒアリングする要件定義から設計・実装・テスト、さらにはリリース後の微調整まで一貫して携われます。 - ユーザー（社員）の声がダイレクトに届く環境のため、「自分の作った機能が今日からみんなの仕事を楽にしている」という確かな手応えが得られます。 ■ 開発環境・チーム体制 ・主要ツール: Power Apps, kintone, Customine ・技術要素: SVG, DAX関数, CSS的アプローチによるUI調整 ・募集背景: 案件増加とアプリの高機能化に伴う体制の底上げ。あなたの参画が、チーム全体の開発力アップに直結します。 ・働き方: DX推進企業らしく、柔軟かつ効率的なコミュニケーションを重視する文化です。 ■ この案件で手に入る「最強のキャリア」 ・「ローコード・スペシャリスト」としての地位: 市場価値が急騰しているPowerAppsとkintoneの両輪を、実務レベルで極められます。 ・UX/UIデザインの知見: SVG活用など、標準機能を超えたカスタマイズ経験は、他のローコードエンジニアと大きな差をつける武器になります。 ・「BtoE（社内向け）」開発の深い実績: 社内ポータルのグロース経験は、企業のDXコンサルタントへのステップアップにも最適です。

ユーザー数1900万人超の自社プロダクト「YYC」のUI/UXデザイナーとして、スキルアップしたい方を募集します。 今回、「見た目を整えるUI」ではなく「なぜこのデザインなのか」を説明できるUI/UXを、一緒に作ってくださる方を探しています。 ・フルフレックス / リモート勤務 自律的な働き方を学ぶことができます。 ・ユーザー起点の高速開発 スクラムを採用し、1週間単位の短いサイクルで開発を進行しているため、スピード感を持って成長できる環境です。 ・「ユーザーが何を求めているか」をチーム全体で考え、それをテクノロジーでどのように解決するかを考える文化 定期的なユーザーインタビューを通じてユーザー理解を深め、職種を超えて議論しているため、実装だけではなく上流部分も学ぶことができます。 ・反応がすぐ返ってくるプロダクト 長年運営しユーザー数の多いサービスのため、機能改善や新機能の成果をユーザーの反応としてすぐに実感できます。 ・AIを積極的に取り入れている 良いものはスピード感をもって積極的に取り入れる文化があります。 当社では、デザイナーは仕様を受け取るだけの存在ではありません。 ・PdM・エンジニアと一体となって企画段階からディスカッション ・デザイナー起案で施策が進むことも ・「なぜこのUIなのか」を言語化し、共有する文化 上流から関わり、プロダクトの意思決定に影響を与える立場で働くことができます。 ・UI/UX設計 ・アニメーションやインタラクションの作成 ・プロダクトの課題の特定と仮説立案 ・デザインレビュー ・チームメンバー(PdMやPjM、エンジニアなど)と連携を取りながらのデザイン ・ユーザー理解のための定性・定量調査 当社はデザインを重視しており、実際にクリエイティブスタジオにデザイン顧問として参加いただいてもいます。 またその他にも、 ・週1回のデザインレビューで、メンバー同士で背景や意図を共有 ・定期的なワークショップでスキルアップを支援 アウトプットだけでなく思考プロセスを大切にするカルチャーです。 ・フルフレックスタイム制（コアタイムなし） ・リモート勤務可（ハイブリッド） ・副業可（申請不要） ・有休が取りやすく、残業の強制なし ・AIツールの活用も積極的 〈具体的にはこちら〉 https://speakerdeck.com/diverse/diverse-design-team-deck

司令塔としてPJTを牽引◎コアメンバー／特化型LLM（大規模言語モデル）の開発やAIソリューションの開発／事業と組織の創造に関われるフェーズ 大手製造業クライアントの課題解決プロジェクト全体の責任者として、プロジェクトを成功に導きます。クライアント、コンサルタント、AIエンジニアと密に連携し、課題の定義、要件定義、開発スケジュールの管理、リソース調整、進捗管理などを担当。プロジェクトのスムーズな進行と、クライアントの期待を超える価値提供を実現する司令塔となります。 ◎日本の未来を創る、スケールの大きな挑戦ができる 私たちが対峙するのは、日本のものづくりを支える巨大な製造業です。「失われた30年」からの再生の鍵を握るこの領域で、AIという最先端の技術を用いて、業界の未来を根本から変革する挑戦に当事者として関わることができます。 ◎前例のない、最先端の技術開発に携われる 経済産業省の国家プロジェクト「GENIAC」にも採択された、自社独自の「製造業特化型LLM」の開発が事業の核となります。まだ誰も正解を知らない領域で、業界の未来を定義する技術を自らの手でつくりあげていく、エンジニアとしてこの上なく刺激的な経験ができます。 ◎事業と組織を創るコアメンバーになれる 東大発のAIスタートアップの初期メンバーとして、開発だけでなく事業戦略や組織文化の創造にも深く関与できます。CEOとも近い距離で議論しながら、会社とともに急成長していく実感を得られる、貴重なフェーズです。 【具体的な職務内容】 自社開発の製造業特化型LLMや、それを用いたAIソリューションの開発を担当。 大手メーカーをクライアントに、図面解析・予知保全・需要予測といった案件を通じ、設計から製造まで分断されたデータをつなぎ、ものづくり全体の変革を目指します。 《技術課題／組織課題》 ◼︎技術課題 図面や3Dモデル、過去のトラブル記録など、形式の異なる膨大なデータを統合し、価値を引き出すこと。専門領域に特化したLLMの開発も、前例の少ない挑戦です。 ◼︎組織課題 スタートアップとして、開発プロセスや組織の仕組み自体を、主体的につくりあげていく必要があります。

司令塔としてPJTを牽引◎コアメンバー／特化型LLM（大規模言語モデル）の開発やAIソリューションの開発／事業と組織の創造に関われるフェーズ 大手製造業クライアントの課題解決プロジェクト全体の責任者として、プロジェクトを成功に導きます。クライアント、コンサルタント、AIエンジニアと密に連携し、課題の定義、要件定義、開発スケジュールの管理、リソース調整、進捗管理などを担当。プロジェクトのスムーズな進行と、クライアントの期待を超える価値提供を実現する司令塔となります。 ◎日本の未来を創る、スケールの大きな挑戦ができる 私たちが対峙するのは、日本のものづくりを支える巨大な製造業です。「失われた30年」からの再生の鍵を握るこの領域で、AIという最先端の技術を用いて、業界の未来を根本から変革する挑戦に当事者として関わることができます。 ◎前例のない、最先端の技術開発に携われる 経済産業省の国家プロジェクト「GENIAC」にも採択された、自社独自の「製造業特化型LLM」の開発が事業の核となります。まだ誰も正解を知らない領域で、業界の未来を定義する技術を自らの手でつくりあげていく、エンジニアとしてこの上なく刺激的な経験ができます。 ◎事業と組織を創るコアメンバーになれる 東大発のAIスタートアップの初期メンバーとして、開発だけでなく事業戦略や組織文化の創造にも深く関与できます。CEOとも近い距離で議論しながら、会社とともに急成長していく実感を得られる、貴重なフェーズです。 【具体的な職務内容】 自社開発の製造業特化型LLMや、それを用いたAIソリューションの開発を担当。 大手メーカーをクライアントに、図面解析・予知保全・需要予測といった案件を通じ、設計から製造まで分断されたデータをつなぎ、ものづくり全体の変革を目指します。 《技術課題／組織課題》 ◼︎技術課題 図面や3Dモデル、過去のトラブル記録など、形式の異なる膨大なデータを統合し、価値を引き出すこと。専門領域に特化したLLMの開発も、前例の少ない挑戦です。 ◼︎組織課題 スタートアップとして、開発プロセスや組織の仕組み自体を、主体的につくりあげていく必要があります。

▼業務内容 ・TV業界向けの開発案件をリードするPMを担当いただきます 　 -技術検証からシステム構築までのプロジェクトを主導 　 -解決策やシステム案の取りまとめ 　 -顧客課題解決にコミットし、チームを牽引 　 -目的・スコープ・スケジュール・コストを遵守してプロジェクトを完遂 　 -プロジェクトメンバーのマネジメントおよび育成 ▼開発環境 クラウド：Google Cloud, Amazon Web Services バックエンド：TypeScript / Python(FastAPI) ツール: Terraform Cloud, GitHub Actions

▼業務内容 ・TV業界向けの開発案件をリードするPMを担当いただきます 　 -技術検証からシステム構築までのプロジェクトを主導 　 -解決策やシステム案の取りまとめ 　 -顧客課題解決にコミットし、チームを牽引 　 -目的・スコープ・スケジュール・コストを遵守してプロジェクトを完遂 　 -プロジェクトメンバーのマネジメントおよび育成 ▼開発環境 クラウド：Google Cloud, Amazon Web Services バックエンド：TypeScript / Python(FastAPI) ツール: Terraform Cloud, GitHub Actions

📝 職務内容：あなたのエンジニアリングが「世界の標準」になる 「指示されたコードを書く」場所ではありません。あなたが設計したプロセスが、グローバルチームの新たなスタンダードになります。 1. Terraformによる「コードによる統治」（IaC） └ 権限管理（IAM）や暗号化設定を徹底的にコード化。誰が・いつ・何をしても、グローバル基準でセキュアな環境が自動的にプロビジョニングされる基盤を設計・実装します。 2. Python/Goを駆使した高可用性パイプラインの構築 └ Pub/Sub等を用いたリアルタイムログ転送の最適化。大規模データ抽出のアルゴリズムをゼロから見直し、低レイテンシかつ低コストなクエリ発行を実現するデータエンジニアリングを主導します。 3. AIコーディングエージェントの「エバンジェリスト」 └ GitHub Copilot EnterpriseやCursorをチーム全体に定着させるためのポリシー策定。「AIに何をさせ、人間が何をレビューすべきか」という、AI時代の次世代開発フローをあなたがデザインしてください。 4. テクニカルレビューと技術選定 └ データパイプラインの安定稼働を支える監視システムの構築。常に最新の技術動向をキャッチアップし、「今の自分たちにとって最適なアーキテクチャは何か」を常に問い続け、チームに還元します。 ✨ この案件で得られる「エンジニアとしての圧倒的優位性」 ・「AIを組織に導入する側」の視点： ツールを使うだけでなく「AIを組織の武器として統合するプロセス」を主導した経験は、今後の市場で最強の武器になります。 ・グローバル基準のセキュリティ知見： 「法規制×技術」という、今後さらに需要が高まる専門領域でのキャリア実績。 ・超大規模インフラの掌握能力： 数億レコード規模のBigQuery運用とTerraformによる高度なIaC実践経験は、インフラ/データエンジニアとしての市場価値を天井知らずに引き上げます。

■ 具体的にお任せしたいこと 単なる「作業」ではなく、データエンジニアリングの「最適解」を定義していただく仕事です。 1. 技術選定からレビューまでを統括する「アーキテクト」の役割 ◎ 既存の仕組みに縛られず、グローバル展開に最適な技術スタックを選定。設計から構築までをリードし、成果物の技術的妥当性を担保するためのコードレビューを徹底します。 2. 機械学習・分析を「民主化」するための環境整備 ◎ データサイエンティストが「データの準備」に時間を取られる不毛な時間をゼロにします。機械学習モデルのデプロイや定常的な分析がスムーズに実行できる堅牢なMLOps基盤の構築を推進します。 3. 「プライバシー・バイ・デザイン」の徹底した実装 ◎ 法律関連の機密データを扱うため、セキュアな管理体制の設計は最優先事項です。 各国の規制を踏まえ、権限管理や匿名化・暗号化などのセキュリティ機能をインフラレベルで実装し、「攻め」と「守り」が共存する基盤を創ります。 4. 止まらない「データパイプライン」の追求 ◎ 定常的に実行される大規模なデータ抽出ロジックやアルゴリズムを開発。 要件に基づき、一瞬の停滞も許されない実行環境の運用・保守を行い、ビジネスの血流を支え続けます。 ■ プロジェクト環境・チームの魅力 ・スケール: 国内完結では決して味わえない、グローバル規模のトラフィックとデータボリューム。 ・裁量: 技術選定から深く関与でき、あなたの提案がグローバルの標準となる可能性があります。 ・複雑性: 各国の法規制という「制約」の中で、いかにクリエイティブな技術解決策を提示できるかという知的な挑戦。 ■ この案件で手に入る「最強のキャリア」 ・グローバル・データガバナンスの実績: 世界水準の法規制（GDPR等）に対応した基盤構築経験は、市場において極めて希少価値の高いスキルになります。 ・技術選定の主導権: 決まったものを作るのではなく、自ら選んだ技術で課題を解決したという成功体験。 ・データサイエンス×エンジニアリングの融合: ML基盤の整備を通じて、データ活用側の視点を備えた「ビジネスに強いデータエンジニア」としての地位。

株式会社松尾研究所は、東京大学 松尾・岩澤研究室を母体とするAIスタートアップです。研究で培った最先端の知見を社会実装し、産業・行政・社会課題にAIを適用するプロジェクトを推進しています。 本ポジションでは、AI開発プロジェクトのPMとして、課題定義から設計・実装までをリードしていただきます。JTCクラスのクライアント企業や社内の研究者・エンジニアと連携し、AIを活用した新しい価値創出を担うポジションです。 高いレベルのエンジニアリング力と常に最新の技術をキャッチアップする強い向学心に加え、プロジェクトマネジメントのスキルやクライアントとのビジネスコミュニケーション能力も求められる、チャレンジングなポジションです。 人工知能技術を社会実装することで、産業界に革新をもたらし、且つ最高の環境で、自らの知識・スキルもハックできます。 - 経営・事業課題のヒアリングとAI活用テーマの企画・要件定義 - 手法調査、論文サーベイ（松尾研以外の技術シーズも調査、論文実装します） - データ分析・モデル設計・評価方針の策定、および開発ロードマップの設計 - 自然言語処理、画像生成・認識、音声認識、強化学習、ロボット関連など最先端AI技術を用いたPoC（コーディング含む）・アプリモック作成 - エンジニア／インターン生などとのチームビルディング、進行管理、品質管理、人材育成 - クライアントとの折衝・リレーション構築、成果報告資料の作成＆報告 - 建設現場におけるPhysical AI活用支援：大手ハウスメーカー - Physical AIのデモ作成支援：大手重工メーカー - 特化型LLM開発を活用した性格獲得：大手完成車メーカー - 行政特化型LLM開発：行政 - マルチモーダルAI（テキスト×画像×音声）による新規サービス創出：大手メーカー - LLMを活用した空調制御システムの最適化：大手電機メーカー - 世界モデルによる自動運転の認識・予測精度向上：ソフトウェア企業 - マルチモーダルデータを用いた生産性分析：大手オフィス機器メーカー - リモート主体（出社も勿論自由） - 松尾・岩澤研究室の基礎研究チームとの連携により、AI技術の最新情報が常に入ってくる環境 - 書籍購入自由 - 国内外のAI研究機関との連携や学会参加、人材交流も盛ん - AI技術の最新論文読み放題 - 日本のAI第一人者の松尾教授から直接FBが得られる - 最先端の技術を扱うプロジェクト多数 - Sandbox環境充実 - 業務外の自己研鑽用にA100が８台利用可能 - 各種生成AIツールなどの月額利用料の会社負担あり - Kaggleに自主的にチャレンジしているメンバー多数（Grandmaster1名、Master4名、Expert4名） - 論文の輪読会やライトな勉強会など活発に開催 - 副業可 共同研究チームに所属いただきます。 当該組織には、下記3つのチームがあり、連携しながらプロジェクトを推進しています。 ①AIコンサル（営業担当） ②**データサイエンス** ※今回お声がけしているポジション ③MLシステム開発 ①最先端技術 × 難易度の高い課題 本ポジションでは、LLMやコンピュータビジョン、Physical AIなどの最先端技術を活用しながら、抽象度が高く前例のない課題に向き合います。「技術を使うこと」が目的ではなく、「本質的な課題を解くこと」が求められる環境です。 ② 少数精鋭・エース級人材の環境 各プロジェクトは少数精鋭で構成され、メンバー一人ひとりが高い専門性を持ちながら意思決定を行います。 外部のエージェントの方からも、「一人一人がエース級で、環境のレベルが想像以上だった」という声をいただくこともあり、優秀なメンバーと切磋琢磨できる環境です。 ③ 研究と実装の橋渡し 論文レベルの最先端技術を扱いながら、それを実際のビジネス・プロダクトに落とし込むまで一貫して関わります。 研究と実装の両方に関わることで、技術を“使われる形”に昇華させる経験が得られます。 ④ 知的好奇心が満たされ続ける環境 社内には学習意欲の高いメンバーが多く、日常的に技術や課題について深い議論が行われています。 「難しい問いに向き合い続けたい」「常に成長し続けたい」という方にとって、非常にフィットする環境です。

データサイエンティストとして、深層学習技術を活用したAIソリューションの開発業務を担当していただきます。 主に、自然言語処理（NLP）、画像生成・認識、音声認識、強化学習、ロボット関連などのプロジェクトに携わり、様々なモデルの構築・学習・最適化を中心に実装業務を行います。 また、シニアデータサイエンティストやプロジェクトメンバーと協力しながら、最新の研究動向をキャッチアップし、モデルの精度向上や実運用に向けた改善にも取り組んでいただきます。 中長期的には、プロジェクトマネジメントやクライアントとの連携にも関与し、AI開発全体をリードできるよう成長していただくポジションです。 - 適宜クライアント企業とのヒアリングを通じた課題の抽出 - AIモデルやアルゴリズムの設計/開発/最適化 - 継続的な運用と改善 - クライアントとのビジネスコミュニケーション - 最新AI技術のキャッチアップと適用 - インターンメンバーのマネジメント/育成におけるPMのサポート - 建設現場におけるPhysical AI活用支援：大手ハウスメーカー - Physical AIのデモ作成支援：大手重工メーカー - 特化型LLM開発を活用した性格獲得：大手完成車メーカー - 行政特化型LLM開発：行政 - マルチモーダルAI（テキスト×画像×音声）による新規サービス創出：大手メーカー - LLMを活用した空調制御システムの最適化：大手電機メーカー - 世界モデルによる自動運転の認識・予測精度向上：ソフトウェア企業 - マルチモーダルデータを用いた生産性分析：大手オフィス機器メーカー - リモート主体（出社も勿論自由） - 松尾・岩澤研究室の基礎研究チームとの連携により、AI技術の最新情報が常に入ってくる環境 - 書籍購入自由 - 国内外のAI研究機関との連携や学会参加、人材交流も盛ん - AI技術の最新論文読み放題 - 日本のAI第一人者の松尾教授から直接FBが得られる - 最先端の技術を扱うプロジェクト多数 - Sandbox環境充実 - 業務外の自己研鑽用にA100が８台利用可能 - 各種生成AIツールなどの月額利用料の会社負担あり - Kaggleに自主的にチャレンジしているメンバー多数（Grandmaster1名、Master4名、Expert4名） - 論文の輪読会やライトな勉強会など活発に開催 - 副業可 共同研究チームに所属いただきます。 当該組織には、下記3つのチームがあり、連携しながらプロジェクトを推進しています。 ①AIコンサル（営業担当） ②**データサイエンス** ※今回お声がけしているポジション ③MLシステム開発 ①最先端技術 × 難易度の高い課題 本ポジションでは、LLMやコンピュータビジョン、Physical AIなどの最先端技術を活用しながら、抽象度が高く前例のない課題に向き合います。「技術を使うこと」が目的ではなく、「本質的な課題を解くこと」が求められる環境です。 ② 少数精鋭・エース級人材の環境 各プロジェクトは少数精鋭で構成され、メンバー一人ひとりが高い専門性を持ちながら意思決定を行います。 外部のエージェントの方からも、「一人一人がエース級で、環境のレベルが想像以上だった」という声をいただくこともあり、優秀なメンバーと切磋琢磨できる環境です。 ③ 研究と実装の橋渡し 論文レベルの最先端技術を扱いながら、それを実際のビジネス・プロダクトに落とし込むまで一貫して関わります。 研究と実装の両方に関わることで、技術を“使われる形”に昇華させる経験が得られます。 ④ 知的好奇心が満たされ続ける環境 社内には学習意欲の高いメンバーが多く、日常的に技術や課題について深い議論が行われています。 「難しい問いに向き合い続けたい」「常に成長し続けたい」という方にとって、非常にフィットする環境です。

エンジニアリングマネージャー候補として、国内最大級のメッセージングプラットフォームにおける「大量配信・高スループット基盤の進化」と、それを支えるチームの技術戦略・組織運営をリードしていただきます。 入社後は、既存技術や運用のキャッチアップ、主要なステークホルダーとの関係構築からスタートし、**2〜3ヶ月を目安に、配信基盤の進化に向けたロードマップの優先順位付けや、技術×事業の意思決定を主導いただく**想定です。 月間1〜2億通規模の配信において、遅延、再送・重複排除、スパイク耐性、キュー詰まり、コスト最適化といった論点に向き合いながら、重要インフラとしての信頼性を高めつつ、**新機能開発や事業拡大に向けたロードマップ策定・推進**を担っていただきます。 - **配信スループットの最適化**：配信量増加を見据え、ボトルネックの特定と、スケーラブルな配信基盤（非同期処理、キューイング戦略等）へのリプレイス・改善計画の策定。 - **技術選定の最終意思決定**：メンバーの提案を尊重しつつ、プロダクトの中長期的成長、保守性、コスト効率の観点から最適な技術スタックへの投資判断。 - **SLO/監視・アラート・障害対応フローの整備・改善**：重要インフラとしての可用性を担保するための、監視体制の高度化のリード。 - **ロードマップの策定**：事業責任者や顧客と密に連携し、ビジネスインパクトと開発工数のバランスを考慮した開発優先順位の決定。 - **要件定義への技術的な意思決定**：営業が顧客から吸い上げたニーズに対し「技術的に最短で価値を届けるための代替案」や「将来的な拡張性を損なわない実装方針」の提案。 - **メンバーのキャリア支援と成長促進**：1on1等を通じてより高難易度な技術課題への挑戦や、キャリアパスの構築を支援。 - **開発体験の向上**：チームがより本質的な開発に集中できるよう、CI/CDの改善やデプロイフローの最適化、技術負債の返済計画をマネジメントの立場からバックアップ。 - **採用実行**：組織拡大に向けたエンジニアの採用要件定義や面接などを通じたチームブランディング。 - **フロントエンド**：TypeScript、React - **サーバーサイド**：Go、Echo、GraphQL - **DB**：AmazonRDS(PostgreSQL)、Valkey、AmazonMQ等 - **インフラ**：AWS(Fargate、各種ManagedService等) ※実装に関して、エンジニア裁量を重視している環境です。習得していきたい技術、チャレンジしたい技術を軸に選定しています。

エンタープライズ企業のAI導入プロジェクトにおいて、要件整理からPoC、本開発までのプロジェクト推進を担当していただきます。 単なる進行管理ではなく、技術理解を前提としたプロジェクト設計・推進を担うポジションです。 具体的には以下の業務を想定しています。 ・顧客ヒアリングを通じた課題整理 ・AI活用を前提とした要件定義 ・PoCの設計および推進 ・開発チームとの技術ディスカッション ・プロジェクトスコープ・ロードマップの設計 ・開発進行管理（品質・スケジュール管理） プロジェクトによっては、実装レビューや技術選定に関わるケースもあります。

将来的にVPoEとなっていただくことを見据えて開発と組織の両面から課題解決に取り組んでいただきます。 - 開発生産性の最大化（Developer Experienceの向上） - 既存の開発フロー（GitHub Flow等）の見直しと改善 - 開発生産性を高めるためのDevOps推進、リファクタリング計画の策定・推進 - 「シンプルで使いやすいUX」と「機能拡張」を両立させるためのアーキテクチャ設計支援 - プロダクト開発・技術リード - PHPによるWebアプリケーション開発、API開発 - パフォーマンスチューニング - 技術的負債の解消に向けたロードマップ策定 - ビジネスサイド（PdM、セールス）と連携した仕様策定のサポート - エンジニア組織の拡大・強化 - 採用戦略の立案と実行（採用面談の実施、選考フローの改善） - エンジニアの評価制度設計、キャリアラダーの構築・運用 - オンボーディングプロセスの整備 フルリモート・非同期で稼働することを前提とした開発体制をつくっています。 タスクの詳細は GitHub の issue に記載し、タスク管理は JIRA で実施します。 GitHub に仕様のやり取りを集約しているため、機能の経緯などが追えるようにしています。 報告・連絡・相談がある際は、 Slack で実施します。 - 開発言語: PHP, Kotlin, Swift, TypeScript, Go - フレームワーク: CakePHP, Vue.js, PHPUnit - 環境: Docker Compose, GitHub, GitHub Actions, BugBug - IDE: PHPStorm, Cursor, Android Studio, Xcode - 構成管理: Terraform, Ansible, Packer - ミドルウェア: Apache, MySQL, Valkey - インフラ: AWS(EC2, RDS, ElastiCache, S3, SNS, SES), Cloudflare, GCP(Firebase), Twilio - 監視/モニタリング: New Relic, CloudWatch - 社内ツール: Slack, Miro, Jira, Zoom, DocBase, Poe, Figma, MetaLife, NotebookLM - 開発フロー: git-flow, GitHub Flow - データ分析: Redash - AI/LLM: Claude Code, Roo Code, OpenAI Codex 完全フルリモート環境のcocoでは、いわばSlackがオフィスです。コミュニケーションに関するガイドラインやルールがあり、非同期コミュニケーションの仕組みが整っています。Slack上では、事業の進捗やプロダクトのリリース状況、社内トピックス、MVPなどが定期的に共有されたり、ピアボーナスの制度も運用されていたりします。 なお、業務委託の方は、同期的なミーティングはありません。 一方で、リアルタイムの交流会 (任意参加) も毎月開催しています。月次の振り返りを行った後は雑談を含めたコミュニケーションも取れる場も用意されています。

本人の経験・適正に応じて以下のような業務を担当していただきます。 - 生成AIを活用した開発プロセスの設計・導入 - AIツールの効果的な活用ガイドラインの策定とチームへの展開 - AI技術の最新動向キャッチアップと開発への適用検討 - 数十万以上の規模のユーザー拡張を見据えたアーキテクチャ設計 - 既存システムの技術的負債の可視化・計画的な解消 - パフォーマンス最適化、可用性向上に向けた基盤整備 - マイクロサービス化・API設計の標準化推進 - 3省2ガイドラインに準拠したシステム設計 - 要配慮個人情報の適切な管理体制の構築・運用 - 認証・認可基盤の設計、アクセス制御ポリシーの策定 - セキュリティ要件の開発プロセスへの組み込み - プロダクトの技術選定・アーキテクチャ設計・開発方針の策定をCTOと共に主導 - 開発基盤（CI/CD、テスト自動化、監視等）の整備による開発効率・品質の向上 - 障害対応・インシデント管理体制の整備 - メンバーの技術・設計レビューを通じた技術力向上の支援 - チームの技術ナレッジ共有や設計方針の標準化の促進 - 開発プロセス・ツール・文化の継続的改善 - オープンな技術議論と意思決定のリード - PdMやデザイナーと連携しながら、ユーザー視点での仕様検討と技術実装の橋渡し - 事業要件や開発スピードを踏まえた実装方針の調整と合意形成 ＜変更の範囲＞会社の定める業務 私たちのチームは、医療機関や顧客企業とのパートナーシップ構築を担う事業開発メンバー、Ph.D.（工学・医学博士）が中心の研究開発チーム、品質管理、そしてプロダクト開発の専門家が一体となって連携しています。 この製販一体の体制により、顧客中心の製品開発を実現し、現場のニーズに即したプロダクトを迅速に市場へ届けることが可能です。 私たちは、顧客の課題や導入後のフィードバックをリアルタイムで企画・開発に反映させることで、機動力の高い組織を目指しています。 また、コア技術、ブランド、知財を統合し、プロダクトロードマップを戦略的に展開する。中長期的な事業価値の最大化を実現しています。 - Python - TypeScript - Scala（http4s, scalatra）※変更予定 - TypeScript - React - Material UI - Svelte - Remix - Python（pytorch, numpy, scipy, pandas, matplotlib など） 個人の選択に応じて R, Matlab を利用しているメンバーもいます - GCP（Cloud Run, Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Firebase, Cloud SQL, BigQuery, Cloud Storage など） - Kubernetes - PostgreSQL - 本番環境の運用は Cloud Run や Kubernetes などのコンテナベース - App Engine・Firebase などのマネージドホスティングサービスも併用 - GitHub - Slack - Notion