担当領域に境界はありません。ご自身のスキル・経験・志向性に合わせて、以下の領域から最適なバランスでお任せしていきます。1人ですべてを担う必要はなく、強みのある領域を軸に、徐々に担当範囲を広げていただきます。 バックエンド開発 ・Go / Python / Kotlin / Node.js 等を用いたスケーラブルなシステム設計・実装 ・API設計、データモデリング、DB（MySQL等）のパフォーマンス最適化 ・AIを活用した実装・レビュー・テスト・調査の高速化 クライアント導入 ・納品・技術サポート ・クライアント導入時の技術支援（タグ／SDK導入の手順整備・実装サポート・つまずき解消） ・クライアントからの技術問い合わせ対応（仕様確認、不具合の切り分け、回答） ・納品対応（受領データの精査・検証、DBへのデータ登録・マスタ管理、システム連携の要否判断） ・営業・CSチームと連携した導入／納品スケジュールの調整 データエンジニアリング／データ活用 ・AWS（S3, Glue, Lambda等）を用いたETL/ELTパイプラインの構築・運用 ・Amazon Redshiftのデータマネジメント、QuickSight等を用いたBI環境の整備 ・データの状態を能動的に観察し、不具合の兆候やユーザー・商品データのトレンド変化を先回りで検知し、担当エンジニアやPdMへ連携 運用の自動化（仕組み化） ・属人化・ブラックボックス化しているクライアントへのデータ導入フローの言語化

担当領域に境界はありません。ご自身のスキル・経験・志向性に合わせて、以下の領域から最適なバランスでお任せしていきます。1人ですべてを担う必要はなく、強みのある領域を軸に、徐々に担当範囲を広げていただきます。 バックエンド開発 ・Go / Python / Kotlin / Node.js 等を用いたスケーラブルなシステム設計・実装 ・API設計、データモデリング、DB（MySQL等）のパフォーマンス最適化 ・AIを活用した実装・レビュー・テスト・調査の高速化 クライアント導入 ・納品・技術サポート ・クライアント導入時の技術支援（タグ／SDK導入の手順整備・実装サポート・つまずき解消） ・クライアントからの技術問い合わせ対応（仕様確認、不具合の切り分け、回答） ・納品対応（受領データの精査・検証、DBへのデータ登録・マスタ管理、システム連携の要否判断） ・営業・CSチームと連携した導入／納品スケジュールの調整 データエンジニアリング／データ活用 ・AWS（S3, Glue, Lambda等）を用いたETL/ELTパイプラインの構築・運用 ・Amazon Redshiftのデータマネジメント、QuickSight等を用いたBI環境の整備 ・データの状態を能動的に観察し、不具合の兆候やユーザー・商品データのトレンド変化を先回りで検知し、担当エンジニアやPdMへ連携 運用の自動化（仕組み化） ・属人化・ブラックボックス化しているクライアントへのデータ導入フローの言語化

AIを前提とした銀行業務アプリケーションを、フロントエンドからバックエンド、ワークフロー設計まで一気通貫でつくる役割です。創業初期のテックリードとして、技術選定・設計判断・採用文化づくりまで踏み込んで関わっていただきます。 - 顧客・接触・案件・提案を扱う業務アプリケーションを、フロントエンドからバックエンドまで一気通貫で設計・実装する。 - 明示的なワークフローの中にAI（要約・抽出・ドラフト生成・根拠提示）を組み込み、銀行員が確認・承認できるプロダクト体験として実装する。 - 顧客理解を時間軸で蓄積する仕組み（長期メモリ＋関係グラフ）と、出力の根拠・参照元・承認を追跡する仕組みを、最初から設計に織り込む。 - エンタープライズ品質（データ保全・権限設計・監査ログ・外部送信の最小化）を、銀行員と金融機関の情シスが安心して使える形で設計・実装する。 - プロダクト・基盤・開発文化の意思決定に、創業メンバーとして深く関わる。 まだ数人の創業期です。最初から大きな技術スタックを抱え込むのではなく、各領域で選択肢を絞り、実装しながら学び、必要なものを見極めていきます。 **AI-native** AIを後から足すのではなく、AIを前提に業務フローを設計する。 **Workflow-first** 万能エージェントに任せきりにせず、明示的なワークフローの中にAIを部品として組み込む。最終判断は人に残す。 **Context engineering** 業務判断に必要な文脈を、適切な粒度・権限・根拠付きでAIに渡すことを、設計の中心に置く。 **Trust by design** 根拠・承認・監査を、後付けではなく最初から組み込む。 目的に応じて、速く検証する領域と、信頼性を重視して設計する領域を分けています。コーポレートサイトは配信速度と運用の軽さを重視し、プロダクト本体はAIワークフロー、業務ドメイン、説明責任に耐える設計を重視しています。 ツールを選ぶ前に、どう設計するかを決めています。業務ドメインを軸に、AIの出力を構造化し、人の判断を組み込む。 DDD / Hexagonal-oriented / Structured LLM Output / Human-in-the-loop 目的に応じて、プロダクト本体とコーポレートサイトで技術を分けています。 **Product プロダクト本体** React 19 / TypeScript (strict) / Vite / React Router / Tailwind CSS / Claude API / Voyage AI **Corporate Site コーポレートサイト** Next.js 15 (App Router) / React 19 / TypeScript / Design Tokens / CSS Variables / Resend / Vercel **Shared 共通** GitHub / Vercel 変化の速い領域は、実装の段階で一次情報にあたって選定します。 Workflow / Search & Relationship Graph / Long-term Memory / Production Data Layer / Evaluation & Observability

弊社は事業が急成長中しているため、1人のエンジニアが複数案件、複数プロダクトを抱え、様々な顧客、部署のニーズを汲み取りながら、プロジェクトに従事する点が特徴です。 バックエンドエンジニアとして、具体的には以下のような業務を担当いただきます。 【担当業務】 ・自社モデルを活用したWebアプリケーションの実装 ・AWS/GCPを活用したインフラ構築 ・仕様設計、要件定義、技術選定 ・チームでの開発推進 【技術スタック】 ・プログラミング言語: TypeScript, Next.js, React, Python, Go, Rustなど ・インフラ: AWS（ECS, EKS, Amplify）, GCP（Cloud Run）, Terraformを用いたIaC ・データベース：PostgreSQL(Supabase), TiDB ・ツール/環境: GitHub, Slack, Notion, Jira, Backlogなど ※開発業務のためのAIコーディングエージェント、無制限で使い放題！ ※スキルによって、適切なポジション、タスクにアサインいたします。

ユーザーの課題を達成できる理想の姿を考え、プロダクトにおけるインターフェースの品質を担保していくことがミッションです。 他のメンバーと協力・分担しながら、jinjer製品のデザインを担当していただきます。 - プロダクトの要件定義 - プロダクトの UI / UXデザイン - プロトタイピング - デザインシステムの構築および運用 - デザインにまつわる各種ガイドラインの策定および運用 - PdMやエンジニアとの協働および意思決定への関与 - プロジェクト推進 - ユーザーリサーチ 【利用ツール】 - Figma - Slack - Confluence / JIRA

💻 職務内容 あなたには「UI/UXデザイナー」および「ディレクター」の視点を持って、社内発注システムの画面設計と要件整理をお任せします。 ・Figmaを使用した画面設計およびUI/UXデザイン ・現場担当者へのワークフローのヒアリング ・PMと共に進めるシステム要件の整理 ・フロントエンドエンジニアとの連携・実装すり合わせ ・プロジェクトに関わる各種資料作成 🚀 参画後の具体的なステップ ご参画後は、現在のデザイナー兼ディレクターからの引き継ぎを経て、以下のようにフェーズに合わせて役割を広げていただきます。 1. 直近（5月後半～）：第1弾リリースに向けて、先行利用しているユーザーからの要望の取りまとめや、リリース後の質問対応など、ディレクションに近い業務から入っていただきます。 2. 中長期（～冬頃）：第2弾（WEB上での支出管理システム）に向けて、デザイナーおよびディレクターとして、ワークフローのヒアリングから画面設計の全容をお任せします。 🤝 開発チームの組織構成 非常に風通しが良く、アジャイルに動ける少数精鋭のチームです！ ・PM兼実装者（1名） ・バックエンドエンジニア（1名） ・フロントエンドエンジニア（1名） ・UI/UXデザイナー兼ディレクター（★あなたです！） 🌟 この案件で得られる3つのメリット 1. ユーザーの反響が直接聞ける「社内システム」の醍醐味 └ BtoCサービスとは異なり、実際にシステムを使う現場担当者から「ここが使いやすくなった！」という生の声がダイレクトに届く環境です。 2. デザイン×ディレクションの希少なハイブリッド人材へ └ 画面を作るだけでなくPMと肩を並べて要件整理を行い、現場のヒアリングから携わるため、市場価値の高い「上流から入れるデザイナー」としての実績が積めます。 3. 少数精鋭チームでの裁量の大きさ └ 分業化されすぎた大組織ではなく、各技術のスペシャリストが集まる4名体制のため、あなたの提案やデザインがシステム全体に直接的なインパクトを与えます。

📝 具体的な業務内容：あなたの手でブランドの世界観を統一する プロジェクト担当者と密に連携し、以下の業務を主導していただきます。 1. ビジュアルコンセプト設計 └ ブランド戦略と制作ブリーフを深く理解し、生成AIの活用を前提とした革新的かつ本質的なビジュアルコンセプトを立案します。 2. マルチチャネルでのビジュアル展開＆トーン統一 └ 広告、SNS、EC、Webサイトなど、異なるタッチポイントにおいても、ブランドの世界観（ビジュアルトーン）がブレないよう強固なガイドラインを策定・運用します。 3. 生成AIを活用した制作ディレクション＆品質管理 └ AI生成ツールの特性を理解し、思い描いたコンセプト通りのアウトプットを出すための指示（プロンプト等）や生成された素材のレタッチ・編集のディレクションを行います。 └ 「ガイドラインは守れているか？」「ブランドの品位を保てているか？」という厳しい視点で最終的なクリエイティブの品質を担保します。 ★キャリアアップのチャンス！ スキルやご経験に応じて、さらに上流のコンセプト設計やブランドガイドラインの策定そのものからお任せする可能性もあります。 ✨ この業務から得られる「圧倒的なキャリアメリット」 この案件を経験することで、あなたのアートディレクターとしての市場価値は飛躍的に高まります。 1. 「生成AIの実践活用スキル」という最強の武器 └ ただAIを使うだけでなく、「グローバルブランドの商業制作」という厳しい現場で、AIをどうコントロールし、高品質なアウトプットに繋げるかという実戦経験は、今の市場で最も求められるスキルの一つです。 2. グローバルブランド＆大規模プロジェクトのディレクション実績 └ 世界中で展開されるクリエイティブを統括した経験は、あなたのポートフォリオにおいて、これ以上ない強力な実績となります。 3. 「規制産業×最先端技術」の専門性 └ 製薬という「表現の制約」が多い業界で、AIを使って最高のアウトプットを出した経験は、他の追随を許さない独自の専門性（エッジ）となります。

📝 職務内容：Timelineの多重トラックを操る「映像の演出家」 UnityのTimelineをフル活用し、各Trackに「命」を配置していく作業です。 1. カメラアニメーションの配置と演出 └ プレイヤーの視点（FPS）そのものをデザイン。リコイル（反動）の揺れやドラマチックなカットインなど、没入感を最大化するカメラワークを構築。 2. キャラクターアニメーションの最適化 └ 武器を構える、走る、倒れる。キャラクターの躍動感をTimelineに配置し、シーンの緊張感を演出。 3. 小道具（小物）のアニメーション制御 └ 銃器のパーツの動き、飛散する薬莢、崩壊するオブジェクト。細部まで徹底的にこだわった動きを配置。 4. エフェクト（VFX）のタイミング制御 └ マズルフラッシュ、爆発、火花。アクションの最高潮に合わせてエフェクトを叩き込み、視覚的インパクトを爆発させる。 5. デモシーンPrefabのパッケージング └ 上記すべてが完璧に同期し、そのままゲームに組み込める状態のPrefabとして完成させる。 ✨ この案件で得られる「クリエイターとしての勲章」 ・「FPS特化」という希少なポートフォリオ： 世界的に人気なFPSジャンルでTimelineを使い倒したデモシーン制作経験は、あなたの市場価値を爆発的に高めます。 ・Unity Timelineの極限までの習熟： マルチトラックで複雑なアセットを同期させるスキルは、あらゆるハイエンドゲーム開発において「即戦力」として重宝されます。 ・「演出のプロ」としてのキャリア： 単なる「配置」ではなく「演出（Direction）」の視点が養われるため、将来的にシネマティックディレクターやテクニカルアーティストへの道が拓けます。

▼業務内容 AI・DX案件の提案からプロジェクト推進まで幅広くお任せします。 ・顧客との課題ヒアリング・要件定義 ・提案資料作成・提案支援 ・プロジェクト計画策定 ・開発進行管理 ・エンジニアとの連携 ・顧客折衝 ・AI/DX案件の推進

大手半導体商社のSCM領域における業務標準化プロジェクトで、IT/業務のグランドデザイン・構想策定をリードいただきます。 ・IT/業務の全体構想・グランドデザインの策定 ・業務プロセスのAs-Is整理、To-Be定義、標準化方針の検討 ・業務とシステムの全体感整理・マッピング ・標準化運用に向けた実現方法・優先順位付けの検討 ・関係部門・経営層との調整、合意形成 ・プロジェクト全体のリード

外資系大手IT企業で進行中のプロジェクトにおいて、PMとしてプロジェクト全体を統括いただきます。 ・プロジェクトの進捗管理・課題管理 ・顧客窓口対応（英語含む） ・チームマネジメント、メンバーの稼働調整 ・関係各所との調整、レポーティング ・プロジェクト推進に関わるPM業務全般

顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。 - VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計 - LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計 - バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化 - PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み 顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。 - 顧客課題の抽出、構造化、パターン化 - 開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成 - 問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理 - 顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計 AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。 - 優先順位付けの判断軸設計 - 事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計 - AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計 - ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込み LLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。 - PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計 - AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計 - 誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計 - AI ワークフローの継続改善 AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。 - What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計 - CTO・Engineering との投資対効果レビュー - プロダクト改善テーマの言語化 - 短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続 - 所属：開発組織（CTO直下） - コラボレーション環境：Notion・Slack・GitHub

Snowflake環境の設計・構築・運用 データウェアハウス（DWH）の設計・最適化 ETL／ELT処理の設計・開発 データパイプラインの構築・運用 SQLを用いたデータ加工・分析支援 クラウド環境とのデータ連携 パフォーマンスチューニングおよび運用改善 関係部署との要件整理・技術支援

一般的な**Data Engineer業務に留まらず、分析・BI・意思決定支援まで横断的に担っていただくこと**を想定しています。 AI Central事業部ではBizチームとProductチームが連携しながら、新しいAI技術を検証し、顧客サービスの活用を推進しています。 単なる基盤構築やダッシュボード作成ではなく、「どのデータを持つべきか」「どの分析が意思決定につながるか」まで踏み込み、BizDevメンバーやクライアントと共に価値を創出していただきます。 まずは以下の領域から解像度を高めていただくことを想定しています。 - データ基盤（DWH / データマート）の設計・構築 - KPI設計・ログ設計・データモデリング - BIの設計・標準化 - データ分析・改善提案 - 顧客向け分析・PoC支援 また、ご経験や志向性に合わせて上記に加え、以下についても柔軟に調整しチャレンジいただきたいと考えております。 - 基盤設計〜分析〜改善提案までを一気通貫で推進できる体制構築 - AI分析機能・定性分析基盤の強化 - DWH / DM / KPI定義の標準化とデータ品質向上 - BIの民主化（Biz / CSが自らデータを活用できる状態へ） - プロダクトのデータ品質向上・計測基盤整備 - KPI / ログ設計を含めたデータ品質改善 - 分析精度を支えるデータ品質・ガバナンス強化 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 - API - OpenAI API, Anthropic API, Gemini API - 開発ツール - Github Copilot, Cursor Business, Devin - 生成AIサービス - ChatGPT Team/Enterprise, Azure OpenAI Service, Claude Team/Enterprise, Gemini Advanced/Gemini for GWS, Perplexity Enterprise Pro, NotebookLM Plus, Zoom AI Companion

💻 職務内容 システムの「要」であるデータベース領域を中心に、保守から新規開発、移行まで幅広いフェーズに深く入り込んでいただきます。 ⚪︎ 既存基幹システム（Oracle／PL/SQL）の調査、改修対応 └ まずは既存のコードを読み解き、現行システムの仕様やデータの流れを正確にキャッチアップしていただきます。 ⚪︎ 業務要件に基づくMySQL（ストアドプロシージャ）での新規開発 └ 現行の仕様を理解した上で、新しい環境のビジネスロジックをMySQLのストアドプロシージャを用いてゴリゴリと組んでいただきます。 ⚪︎ データ移行に伴う設計、テスト、検証作業 └ 本プロジェクトの最重要ミッション！膨大なデータを安全に引っ越しさせるためのシナリオ設計から、綿密なテスト・検証までを主導していただきます。 ⚪︎ 本番稼働後の障害対応および原因調査 └ 移行して終わりではなく、自分が手掛けたシステムの安定稼働を最後まで見届け、トラブル時にはいち早く原因を特定していただきます。 🌟 この案件で得られる3つのメリット 1. 「脱Oracle・オープンソース移行」の市場価値の高い実績 └ ライセンス費用削減などの背景から、OracleからMySQL等への移行ニーズは市場で爆増しています。この「異種DB間の移行経験」は、今後のキャリアにおいて間違いなく強力な武器になります。 2. 既存解読から新規構築までの一気通貫した経験 └ 上流の移行設計から開発、テスト、リリース後の運用保守まで、システム刷新の全フェーズを経験できるため、エンジニアとしての総合力が格段に上がります。 3. エンタメ業界の大規模データに触れる面白さ └ トラフィックやデータ量が膨大なエンタメ業界ならではのダイナミックで責任あるDBエンジニアリングを体感できます。

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。

AI Central事業部では、その名の通り、AI Centralな事業運営を志しており、BizチームとProductチームが協働しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客サービスの活用に勤しんでおります。 本ポジションでは、組織におけるAI活用による生産性の改善にも注力しつつ、主に以下を通じて事業をドライブいただきます。 - CPOや他の経営陣と直接連携しながら事業の方向性を決定 - プロダクトの基盤となる技術選定や開発環境の構築 - コアとなる機能の設計・実装を自ら手を動かしながら推進 - 組織規模の拡大に伴う開発体制の確立とチームビルディング - エンタープライズ向けプロダクトとしての品質・セキュリティの強化 - 事業成長に向けた技術戦略の策定とロードマップの実現 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 - API - OpenAI API, Anthropic API, Gemini API - 開発ツール - Github Copilot, Cursor Business, Devin - 生成AIサービス - ChatGPT Team/Enterprise, Azure OpenAI Service, Claude Team/Enterprise, Gemini Advanced/Gemini for GWS, Perplexity Enterprise Pro, NotebookLM Plus, Zoom AI Companion

AI Central事業部では、BizチームとProductチームが協働しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客サービスの活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい業務の例は以下の通りです。 - React Router、TypeScriptを活用したWebアプリケーションの設計・実装 - Cloudflare Pages & Workersを活用したサーバーレスアプリケーションの構築と運用 - ユーザー体験を重視したUI/UXデザインの実装と改善 - フロントエンドのテスト戦略の策定と実装 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 - API - OpenAI API, Anthropic API, Gemini API - 開発ツール - Github Copilot, Cursor Business, Devin - 生成AIサービス - ChatGPT Team/Enterprise, Azure OpenAI Service, Claude Team/Enterprise, Gemini Advanced/Gemini for GWS, Perplexity Enterprise Pro, NotebookLM Plus, Zoom AI Companion

AI Central事業部では、BizチームとProductチームが協働しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客サービスの活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 - 生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 - LLM（OpenAI, Claude等）と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 - 実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 - 可観測性（logging / metrics / tracing）やアラート設計による運用負荷の最小化 - プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 - API - OpenAI API, Anthropic API, Gemini API - 開発ツール - Github Copilot, Cursor Business, Devin - 生成AIサービス - ChatGPT Team/Enterprise, Azure OpenAI Service, Claude Team/Enterprise, Gemini Advanced/Gemini for GWS, Perplexity Enterprise Pro, NotebookLM Plus, Zoom AI Companion

【職務概要】 技術組織の中核として、AI大転換を現場で実質的にリードします。事業戦略と技術を整合させながら、チームの働き方そのものを再設計し、技術による事業価値の最大化を担います。 【コア・ミッション】 ・AIでチームの開発文化を再設計する Copilot・Claude Code・Codex・Cursorなどの AI開発ツールをチーム全体へ実践導入 し、「AIで当たり前に働く」文化をゼロから構築します。 ・技術と事業を繋ぐ意思決定のリード サービスの技術方向性を事業戦略と整合させ、マイルストーンを設計・推進。C-levelと対等にプロダクト戦略を議論し、開発チームの文脈を翻訳するブリッジ役を担います。 ・AIネイティブな共通基盤の推進 AIエージェント・マルチエージェント基盤を前提とした拡張性の高いアーキテクチャを推進し、グループ全体の生産性を底上げします。 ・次世代テックリーダーの育成 開発チーム（20〜50名規模）の技術リードとして、AI時代に求められるエンジニアリングスキルの習得と、自律的な組織文化の構築を支援します。