<募集背景> 【コンサル力×技術力】を武器に、ハイパーオートメーション領域にフォーカスした技術支援を展開し、さらにDX化を先取りした多彩なITソリューションまで事業を拡大。 RPAに限らず、AIやセールスフォース、Power Platformなどを使用しサービスを展開しています。
IPOに向けて成長をさらに前進させるべく、新たなメンバーを募集します。

未来を創造するAI/LLMOpsエンジニアとして、IPO直前の当社で共に歴史を刻みませんか?年収400万〜800万円、柔軟な働き方で、ハイパーオートメーション領域のDXを牽引。生成AIを駆使し、顧客のビジネス変革から自社AIサービスの開発まで、コンサル力と技術力で社会に革新をもたらします。Python経験2年以上、統計学やLLM知識を持つ方、フルスタックなAIエンジニアとして最先端技術でキャリアを飛躍させたいあなたを歓迎。精鋭チームと共に、あなたの専門性を最大限に活かし、この挑戦が人生と未来を大きく変えるでしょう。
給与・報酬 | 年収 400万円 ~ 800万円 |
|---|---|
稼働時間 | 裁量労働制 |
雇用形態 | 正社員 |
出社頻度 | 週4日出社 |
勤務地 | 東京都港区虎ノ門3丁目5番1号虎ノ門37森ビル12F |
<募集背景> 【コンサル力×技術力】を武器に、ハイパーオートメーション領域にフォーカスした技術支援を展開し、さらにDX化を先取りした多彩なITソリューションまで事業を拡大。 RPAに限らず、AIやセールスフォース、Power Platformなどを使用しサービスを展開しています。
IPOに向けて成長をさらに前進させるべく、新たなメンバーを募集します。
ハイパーオートメーション領域における以下の業務を担当していただきます はじめは先輩社員があなたをサポートしながら、できることから徐々にお任せしていきます。
【具体的な仕事内容】 ・顧客企業におけるAI活用方針の策定支援 ・生成AI技術を活用したDXの推進計画策定 ・Azure OpenAI Serviceを活用した独自サービス開発に向けたアーキテクチャ設計 ・ChatGPT APIを利用した社内システムとAIの連携機能開発 ・TypeScript/Python等によるAIサービスの機能開発 ・閉鎖環境においてセキュリティを担保しながらAIを活用するシステムアーキテクチャの考案/提案 ・最新AI技術の動向にあわせた顧客企業へのナレッジ提供 ・弊社自社内における独自AIサービスの開発
お客様の業務選定やツール策定などコンサルティング領域から、仕様設計・構築・運用・保守などの開発領域まで、一貫して担当します。
【仕事の魅力】 ■ 「コンサル×技術」の業務変革経験 戦略・構想に留まらず、実装・定着まで責任を持つ業務コンサルとして、成果に直結する経験を積めます。
■ ハイパーオートメーション領域の深い理解が身につく 複雑な業務・組織を対象に、業務設計力、論点整理力、合意形成力を高いレベルで磨けます。
■ AI プロダクト進化への直接的な関与 顧客業務から得た示唆をAI プロダクトに還元し、機能改善・新機能企画にも関与可能です。
雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
給与・報酬 | 年収 400万円 ~ 800万円 |
稼働時間 | 裁量労働制(プロジェクトにより異なるが基本9:00~18:00) |
出社頻度 | 週4日出社 |
勤務地 | 東京都港区虎ノ門3丁目5番1号虎ノ門37森ビル12F |
休日・休暇 | 〈休日休暇〉
|
社内制度 | 〈福利厚生・諸手当〉
|
Pythonの開発経験と以下いずれか一つ該当 ■統計学について学習されている方(統計検定・G検定保有者歓迎) ■ITシステム設計、開発、試験経験 いずれかの実務経験2年以上 ■LLM関連各専門⽤語が理解できる ■C++での開発経験 実務経験2年以上
■生成AI技術に関する深い知識と経験 ■システムアーキテクチャ設計の経験 ■Azure OpenAI Serviceを含むAzureサービスの使用経験 ■AIモデルのチューニング/データクレンジングに関する知見 ■セキュリティを考慮したシステム設計の経験 ■チームリーディングやプロジェクトマネジメントの経験 ■Vertex AIを含むGCPサービスの使用経験 ■大規模プロジェクトでのリーダーシップ/プロジェクトマネジメント経験 ■コミュニケーション能力および問題解決スキル
スキル名 | 経験年数 | 種別 |
|---|---|---|
| Python | 2年以上 | 必須 |
▍SERVICE 01 DXコンサルティング 当社のDXコンサルティングサービスでは、お客様のビジネスに合わせた最適なDX戦略を策定し、実行支援まで一貫して提供します。DX技術やプラットフォームを活用したイノベーションの実現を目指します。
02 システム開発支援 最新の技術を駆使して、お客様のビジネスにフィットするカスタマイズされたシステム開発を実現します。あらゆる複雑な課題に対応可能なフレキシブルでスケーラブルな支援をお届けします。
03 ソフトウェアサポート お客様のシステムが常に最高のパフォーマンスを発揮するよう支援します。技術や機能に関する問題や疑問が発生した場合には迅速な回答と解決策を提供する有能なパートナーの存在が重要です。お客様がビジネスに集中できるよう、信頼性の高いサポート体制を提供します。
04 トレーニングサービス 新しいテクノロジーやツールを効率的に使用できるようにするための総合的なプログラムを提供します。カスタマイズ可能なカリキュラムで、従業員一人ひとりのスキルアップを促進し、組織全体のデジタル変革を加速させます。専門的な知識と実践的なスキルの両方を兼ね備えたトレーニングにより、チームの自己効力感を高め、ビジネス成果に直結するスキルを育成します。
▍SOLUTION AI(人工知能) 私たちの提供する多様なAIソリューションは、ビジネスの各面で革新をもたらします。これにより、お客様は市場動向を先読みし、革新的なサービスを迅速に市場に投入できます。先進技術により、日々の業務を劇的に進化させることができ、競争優位を築くことが可能になります。
RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション) RPAは、定型的な業務プロセスを自動化するソフトウェア技術です。人間が行う単純作業を模倣し、効率化を図ります。データ入力やファイル管理などの繰り返し作業が主な対象で、作業の速度と正確性を高め、コスト削減に貢献します。
LCAP(ローコードアプリケーションプラットフォーム) ローコードアプリケーションプラットフォーム(LCAP、Low-Code Application Platform)とは、簡単な操作でアプリケーション開発ができるプラットフォームです。プログラミングスキルが少ない人でも迅速にアプリケーションを構築できることから、開発時間を大幅に短縮し、イノベーションを促進します。
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

給与・報酬:
年収 400万円 ~ 800万円
稼働時間:
裁量労働制
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週4日出社

給与・報酬:
年収 400万円 ~ 800万円
稼働時間:
裁量労働制
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週4日出社

給与・報酬:
年収 400万円 ~ 800万円
稼働時間:
裁量労働制
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週4日出社

給与・報酬:
年収 786万円 ~ 1,270万円
稼働時間:
10:00 ~ 19:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週2-3日出社

給与・報酬:
年収 750万円 ~ 3,000万円
稼働時間:
裁量労働制
雇用形態:
正社員
出社頻度:
相談の上決定する

給与・報酬:
時給 4,000円 ~ 5,000円
稼働時間:
140時間 ~ 180時間(週35 ~ 45時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週2-3日出社

開催終了
昨今、AIエージェントの活用が一般的になってきたことで、「プロジェクト全体のコードを横断的に理解させるには、コードベースが一つにまとまっている方が適しているのではないか」という議論が増えています。 一方で、モノレポにはCIのパフォーマンスやコンテキストの絞り方など運用上の課題も存在し、組織規模やプロダクトのフェーズ、チーム体制などによって最適解は異なります。「どちらが正解か」を一概に難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、iOSやKotlinを含む複数言語のコードを一つのリポジトリに集約して運用されているカウシェと、バックエンド・フロントエンドともにモノレポ化を進めてきたLayerXの2社をお迎えし、それぞれのリポジトリ構成の実例をもとに、モノレポの実際を紐解きます。 前半のLTでは、カウシェからはモノレポになった歴史や複数言語を集約したメリット・デメリットを、LayerXからはリポジトリ統合プロジェクトの進め方や意思決定の裏側をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、両社を交え、モノレポにするタイミングや、CI・IDEとい開発体験に関する課題の課題、AIとの親和性を上げるための工夫やスコープの絞り方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 モノレポへの移行を検討している方から、すでにモノレポ運用で課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年6月11日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月28日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月20日(水)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、バックエンドにTypeScriptを導入する事例は一般的になり、フロントエンドとバックエンドで型を共有することで開発効率を高めるさまざまなソリューションが登場しています。中でも「RPC(Remote Procedure Call)」を活用したアプローチは注目を集めており、tRPC・oRPC・Hono RPCなど複数の選択肢が存在します。 一方で、「そもそもRPCとは何か」「tRPC・oRPC・Hono RPCはそれぞれ何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。名前は聞いたことがあるけれど違いがわからない、どれを選べばいいのか判断がつかない、という声も少なくありません。 そこで本イベントでは、tRPCを実務で導入・運用されている海老原氏、oRPCやElysiaを活用されている柿氏、Hono RPCでマルチクライアント対応を実践されているよだか氏の3名をお迎えし、RPCの基本から各ソリューションの特徴・選定の考え方までを紐解きます。 前半のLTでは、柿氏、海老原氏、よだか氏の3名にそれぞれの視点からお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、3名を交え、各RPCの推しポイントや課題、モバイル・Webの対応可能性を見据えた技術選定など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 RPCという概念自体をこれから理解したい方から、すでに使っていて他の選択肢と比較したい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年4月23日(木)19:00~20:30

アーカイブ公開中
昨今、Next.jsの急速な進化に伴い、そのブラックボックス的な実装に疑問を感じ、新たな選択肢を模索するエンジニアの声が増え始めています。そうした中、TanStack Queryをはじめとする「TanStack系ライブラリ」や、新たなフルスタックフレームワーク「TanStack Start」への注目が高まっています。 しかし、実際の運用において「Next.jsと比べて何がどこまで変わるのか」「TanStack系ライブラリを採用する具体的なメリットは何か」を明確にイメージできている方はまだ少ないのが現状です。 そこで本イベントでは、TanStack QueryやTanStack Routerを実務で活用されている寺嶋氏と、TanStack Startをプロダクション環境で実際に採用されている池内氏をお迎えし、Next.js経験者の視点からTanStack系ライブラリ・TanStack Startの実際を紐解きます。 前半のLTでは、まず寺嶋氏よりTanStack Startの全体像やViteエコシステムにおけるポジション、Next.jsとの比較を交えた概要を解説いただきます。続いて池内氏より、TanStack Startプロダクトにおける実践的な側面(デプロイ環境、認証基盤、データベース連携など)について、現時点での整備状況をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、お二人を交え、チーム開発での採用やAIコーディングとの親和性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 TanStackが気になり始めた方から、Next.jsからの移行を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年4月9日(木)19:00~20:00