▼担っていただきたい役割
・各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進

▼主な開発環境
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence

▼主な業務内容
当社では多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。

物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。

・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階

【データエンジニア部門長候補 〜SI・アーキテクチャに強いリーダー求む〜】
D4cテクノロジーでは、システムインテグレーション（SI）およびアーキテクチャ設計に強みを持つデータエンジニア部門の責任者候補を募集しています。本ポジションでは、大規模データプラットフォームの設計・構築や、最新のクラウドアーキテクチャを活用したデータ基盤の最適化を推進し、エンジニアチームの成長と技術的な方向性を牽引していただきます。

また、技術リーダーとしての役割だけでなく、プリセールスや営業活動にも関与し、クライアントへの技術提案・プレゼンテーションを通じてビジネス拡大にも貢献していただきます。

◆具体的な業務内容
・プリセールス活動（技術提案、プレゼンテーション、顧客折衝）
・最新技術のリサーチおよびアーキテクチャへの適用
・データ基盤（DWH、データレイク、ETLパイプライン）の設計・構築・運用
・クラウドネイティブなデータアーキテクチャの最適化
・クライアントのDX推進に向けた技術戦略の策定と提案
・データエンジニアチームのマネジメント（採用・育成・評価）
・部門予算の策定

仕事概要
私たちは、AI分野における高度な技術力と法律・契約の専門知識を兼ね備えたグローバルリーガルAIカンパニーです。
2017年の設立当初から、AIを活用したリーガルAIサービスの開発に注力し、累計ラウンド総額約286億円の達成や、海外展開を加速するべく2022年に米国にグループ会社を設立するなど、驚異的なスピードで成長を続けています。
現在は主力プロダクトとして、「LegalOn: World Leading Legal AI」を提供し、日本国内だけでなく米国と英国でリリースしました。また、複数の新規事業領域にも果敢に挑戦し、2025年1月には事業領域をコーポレート全体に拡大。AIカウンセル 「CorporateOn」をリリースしました。
自然言語処理分野における機械学習アルゴリズムや、大規模言語モデル（LLM）に加え、蓄積された情報を体系的に整理する"リーガルドキュメントグラフ"や自律的に計画・タスクを実行するAIエージェントなどの、AIを積極的に活用した機能を搭載しています。さらに、OpenAI, Inc.と戦略的連携を開始し、リーガルAIのリーダーとして先進的なユーザー体験と高度なソリューションの提供を実現していきます。

▼会社や製品、開発組織について詳しくはこちらをご覧ください！
https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-3e114a8aecfb410a96424e34a0ed8bd6
▼弊社SREの取り組み内容を、ブログで紹介しております！
https://tech.legalforce.co.jp/entry/2022/12/27/174607

【仕事内容】
当社のSRE は以下 2つの役割に分類されています。
- 特定の開発チームに深く入り込み、一緒にチームやプロダクトの改善に取り組む「Embedded SRE」
- 組織横断でSREプラクティスの普及促進や共通基盤の開発・提供を行う「Dedicated SRE」
このポジションでは、新規プロダクトの「Embedded SRE」として、事業ドメインや事業フェーズに合わせた品質とスピードを備えたプラットフォームの構築と可観測性の担保を担います。

■どういう使命や課題に取り組むのか
- 新規事業のドメインや事業フェーズを深く理解し、事業発展に必要な信頼性と可観測性を備えたプラットフォームを提供する

■どういう業務に取り組むのか
具体的には以下のような業務を担当していただく想定です。
- ビジネスロードマップに即したプラットフォームの設計・構築
- システムの運用、監視、管理を自動化するためのツールやプロセスの構築と保守
- 開発生産性を高めるツールセットやプラットフォームの設計・構築
- ビジネス特性に合わせたSLI/SLOの検討
- プロダクトを継続的に改善できる可観測性の検討・計装
- トイルを減らすためのスクリプトの作成と自動化の構築
- パフォーマンスボトルネックの特定と対処、システムアーキテクチャの最適化

【開発環境/使用ツール】
新規事業における開発環境や使用ツールについては、ご参加いただく皆さんとこれから決定していきます。
▼当社の他製品の開発環境や使用ツールをNotionにまとめています。
https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-f5ebe38a6009428ab0fb1714efd3c90a

仕事概要
私たちは、AI分野における高度な技術力と法律・契約の専門知識を兼ね備えたグローバルリーガルAIカンパニーです。
2017年の設立当初から、AIを活用したリーガルAIサービスの開発に注力し、累計ラウンド総額約286億円の達成や、海外展開を加速するべく2022年に米国にグループ会社を設立するなど、驚異的なスピードで成長を続けています。
現在は主力プロダクトとして、「LegalOn: World Leading Legal AI」を提供し、日本国内だけでなく米国と英国でリリースしました。また、複数の新規事業領域にも果敢に挑戦し、2025年1月には事業領域をコーポレート全体に拡大。AIカウンセル 「CorporateOn」をリリースしました。
自然言語処理分野における機械学習アルゴリズムや、大規模言語モデル（LLM）に加え、蓄積された情報を体系的に整理する"リーガルドキュメントグラフ"や自律的に計画・タスクを実行するAIエージェントなどの、AIを積極的に活用した機能を搭載しています。さらに、OpenAI, Inc.と戦略的連携を開始し、リーガルAIのリーダーとして先進的なユーザー体験と高度なソリューションの提供を実現していきます。


▼会社や製品、開発組織について詳しくはこちらをご覧ください！
https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-3e114a8aecfb410a96424e34a0ed8bd6
▼弊社SREの取り組み内容を、ブログで紹介しております！
- https://tech.legalforce.co.jp/archive/category/SRE
- https://legalontech.jp/7920/

このポジションでは、LegalOn Technologies のサイト信頼性エンジニア（SRE）またはPlatform Engineerとして、当社のシステムの信頼性や開発者体験に対する責任を担っています。

- SREとして、運用上の問題を解決し、変化に強く、スケーラブルで信頼性の高いシステムを構築します。SREは更に2つの役割に分割されます
- 組織横断的にSREのプラクティスを導入する「Core SRE」
- 特定の開発チームに深く入り込み、一緒にチームやプロダクトの改善に取り組む「Embedded SRE」
- Platform Engineeringとして、組織横断で共通基盤を通じて開発のライフサイクルに対してゴールデンパスを提供し、開発者体験を向上させます

【仕事内容】
■どういう使命や課題に取り組むのか
- プロダクトの信頼性を技術的側面から担保し、安定したサービス提供を実現する
- 可用性、レイテンシー、パフォーマンス、および容量に焦点を当てることにより、LegalOn Technologies のサービスの高い信頼性を確保する
- LegalOn Technologies のサービスの迅速なソフトウェア開発と円滑な運用をサポートするため、低レイテンシー、コスト効率、柔軟性に優れたインフラを提供する
- セキュリティチームと連携し、プロダクトセキュリティの向上のための設計と実装、ISMSやSOC2などのレギュレーション対応を支援する

■どういう業務に取り組むのか
具体的には以下のような業務を担当していただく想定です。
- システムの運用、監視、管理を自動化するためのツールやプロセスの構築と保守
- アラートシステムやモニタリングシステムの設計と実装、オンコール
- トイルを減らすためのスクリプトの作成と自動化の構築
- 開発チームと連携し、パフォーマンスボトルネックの特定と対処、システムアーキテクチャの最適化、障害対応
- システムの信頼性と拡張性を向上させるためのソリューションの設計と実装

また、以下のチームと協力します。
- カスタマー向けの製品開発を担当する「LegalOn」等の製品開発チーム
- AI プロジェクトを活性化させる全社共通のAI技術の開発チーム
- 各プロダクトのセキュリティ向上のためのサイバーセキュリティ・情報セキュリティを統括するチーム

【開発環境/使用ツール】
▼以下Notionにまとめています。
https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-f5ebe38a6009428ab0fb1714efd3c90a

仕事概要
We are a global legal AI company that combines advanced expertise in artificial intelligence with deep knowledge of law and contracts.

Since our founding in 2017, we have been focused on building AI-powered legal services. We have raised a total of approximately $200 million across multiple funding rounds and are growing at an extraordinary pace. In 2022, we established a U.S. headquarters to accelerate our global expansion.

Today, our flagship product, LegalOn: World Leading Legal AI, is available not only in Japan, but also in the U.S. and the U.K. We are also boldly exploring new business areas. In January 2025, we expanded our scope across the corporate domain with the launch of CorporateOn, our AI Counsel product.

Our solutions incorporate cutting-edge technologies in natural language processing and machine learning, including large language models (LLMs), a structured Legal Document Graph for organizing legal information, and autonomous AI agents capable of planning and executing legal tasks. In addition, we have formed a strategic partnership with OpenAI, enabling us to deliver advanced user experiences and innovative legal solutions as a leader in the legal AI space.


For more details about our company, products, and development organization:
https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-3e114a8aecfb410a96424e34a0ed8bd6

We are currently building a new product from the ground up that centers around AI Agents, delivering a radically new user experience.
AI Agents are intelligent tools that understand users' natural language, create plans, and autonomously execute tasks to completion on their behalf.
This product is being built from scratch, and the backend plays a critical role in orchestrating LLMs, tools(MCP), custom workflows, agent's long/short term memory, and user data with reliability and flexibility.

To succeed, we need backend engineers who are not only technically strong but also product-minded and eager to tackle ambitious challenges alongside a cross-functional team.
If you’re excited about shaping the backend of intelligent, task-completing agents - while balancing speed, scale, and safety - we’d love to hear from you.

【Key Responsibilities】
You will take ownership of designing and developing the backend architecture for our AI Agent product.
This includes implementing APIs that interface with agent engine, managing session storage, message queues, database and other backend components, ensuring robustness of task execution, and designing data models that reflect real-world agent behavior.As an early team member, you'll also be deeply involved in architecture design, technology selection, and team culture.
This is not a “build to spec” role—you’ll collaborate closely with designers, product managers, and AI engineers to iterate quickly and deliver user-impactful features.

■What Mission and Challenges you’ll take on
- Designing and developing core features to realize AI agents that can complete real-world tasks—not just engage in conversation
- Designing and building a backend foundation from scratch, free from existing constraints and with a clear vision for the product’s future

■What You’ll Do
- Design and develop backend systems for a new AI Agent product from the ground up
- Build APIs, task orchestration systems, and data models that support dynamic, goal-driven agent behavior
- Integrate external tools and internal components (LLMs, workflow engines, etc.)
- Ensure reliability, observability, performance, and scalability in production environments
- Contribute to automation, testing, documentation, and engineering process improvement
- Mentor junior engineers and contribute to team growth

■What Makes This Job Rewarding
- Collaborate as equals with product managers and business stakeholders as part of a unified team
- Gain valuable decision-making experience in a fast-growing company where you will be trusted with significant ownership and influence over business, technical, and process direction

【Development Environment / Tools】
Backend：Python, Go

▼We have compiled information about development environments and tools for our other products on Notion.
https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-f5ebe38a6009428ab0fb1714efd3c90a

仕事概要
私たちは、AI分野における高度な技術力と法律・契約の専門知識を兼ね備えたグローバルリーガルAIカンパニーです。
2017年の設立当初から、AIを活用したリーガルAIサービスの開発に注力し、累計ラウンド総額約286億円の達成や、海外展開を加速するべく2022年に米国にグループ会社を設立するなど、驚異的なスピードで成長を続けています。
現在は主力プロダクトとして、「LegalOn: World Leading Legal AI」を提供し、日本国内だけでなく米国と英国でリリースしました。また、複数の新規事業領域にも果敢に挑戦し、2025年1月には事業領域をコーポレート全体に拡大。AIカウンセル 「CorporateOn」をリリースしました。
自然言語処理分野における機械学習アルゴリズムや、大規模言語モデル（LLM）に加え、蓄積された情報を体系的に整理する"リーガルドキュメントグラフ"や自律的に計画・タスクを実行するAIエージェントなどの、AIを積極的に活用した機能を搭載しています。さらに、OpenAI, Inc.と戦略的連携を開始し、リーガルAIのリーダーとして先進的なユーザー体験と高度なソリューションの提供を実現していきます。

▼会社や製品、開発組織について詳しくはこちらをご覧ください！
https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-3e114a8aecfb410a96424e34a0ed8bd6

現在、私たちは「AIエージェント」を核としたまったく新しいユーザー体験を創出する新規プロダクトをゼロから立ち上げています。
AIエージェントとは、ユーザーの自然言語を理解し、計画を立て、タスクを代行して完了する知的なツールです。
本プロダクトはゼロベースで開発しており、バックエンドは、LLM、各種ツール(MCP等)、カスタムワークフロー、エージェントの長期/短期記憶、ユーザーデータを信頼性高く柔軟に連携させる中心的な役割を担います。

そのため、単に技術に強いだけでなく、プロダクト志向を持ち、クロスファンクショナルなチームと共に野心的な課題に挑戦できるバックエンドエンジニアが必要です。
「スピード・スケーラビリティ・安全性」のバランスをとりながら、知的かつ実行力のあるAIエージェントのバックエンドをつくりあげることにワクワクする方、ぜひ一度お話ししましょう。

【仕事内容】
このポジションでは、AIエージェントプロダクトにおけるバックエンドアーキテクチャの設計・開発を主導していただきます。
Backend APIの実装、セッション管理、メッセージキューやデータベースなどのバックエンドコンポーネントの構築、タスク実行の堅牢性の確保、そして実際のエージェント動作を反映するデータモデルの設計などが含まれます。初期メンバーとして、アーキテクチャ設計、技術選定、チーム文化の形成にも深く関与していただきます。

このポジションは、仕様通りにただ作るだけの仕事ではありません。デザイナー、プロダクトマネージャー、AIエンジニアと密に連携しながら、素早く試行錯誤を重ね、ユーザーにインパクトを与える機能を届けていくポジションです。

■どういう使命や課題に取り組むのか
- 単なる会話ではなく、実際にタスクを完遂できるAIエージェントを実現するための中核機能を設計・開発する
- 既存の制約にとらわれず、プロダクトの将来を見据えたバックエンド基盤をゼロから構想・構築する

■どういう業務に取り組むのか
- 新規AIエージェントプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発（ゼロからの立ち上げ）
- 動的かつ目的指向のエージェント挙動を支えるAPI、タスクオーケストレーション、データモデルの構築
- 外部ツールや社内コンポーネント（LLM、ワークフローエンジンなど）との統合
- 本番環境における信頼性・可観測性・パフォーマンス・スケーラビリティの担保
- 自動化・テスト・ドキュメント整備や開発プロセスの改善への貢献
- ジュニアメンバーのメンタリングやチーム成長への貢献

■仕事のやりがい
- ビジネスサイドとエンジニアサイドが1つのチームとして同じ目標を追い、対等な立場で議論・開発できる
- 急成長企業で高い裁量を持ち、事業成長・技術的投資・負債解消のバランスを考慮しながら、高度な意思決定の経験を積むことができる

【開発環境/使用ツール】
バックエンド：Python, Go

▼当社の他製品の開発環境や使用ツールをNotionにまとめています。
https://legalforce-recruit.notion.site/LegalOn-Technologies-f5ebe38a6009428ab0fb1714efd3c90a

部門横断組織(クロスイノベーション本部)の一員として電通総研のクラウドビジネスをクラウドアーキテクトの立場で推進いただきます。

●具体的な職務内容
※下記のいずれかに適性に応じてアサインいたします
①クラウドの新規ビジネスに向けたソリューション開発（主にAWS、Azure、OCI）
　各クラウドの最新技術をビジネスに活かすために、研究開発を行い、
　技術力向上と新規ビジネス創出に取り組んでいます。
　主にクラウドリファレンスの新規開発やクラウドマネージドサービスの開発に従事して
　経験を積んでいただきます。
②事業部門クラウド案件にクラウドアーキテクトとして参画
　AWS、Azure、OCIを活用したクラウド案件にクラウドアーキテクトとして
　技術支援していただきます。
　　例1：クラウド基盤
　　　　- プリセールスエンジニア活動: 営業段階における顧客技術課題ヒアリング
　　　　　アーキテクチャ検討、提案技術支援
　　　 - 構築/デリバリー時の基盤設計支援、知見提供
　　　 - クラウド基盤領域の技術アセット、社内標準構築リファレンス編さん
　　例2：スマートシティソリューションの製品開発、提案、案件支援
　　　　- CIVILIOS (https://smart-society.dentsusoken.com/solution/CIVILIOS)
　　　　- スマートシティ関連のソリューションをAWSを活用したモダンアーキテクチャで
　　　　　構築しています。
　　　　- 製品の機能追加、保守運用、新規案件獲得のための提案、案件支援に従事して
　　　　　経験を積んでいただきます。
③クラウドCoE関連業務（主にAWS、Azure）
　・社内外の関係者を巻き込み、ベンダーとのイベント、サービス企画立案、
　　社内関連部署との連携を推進していただきます。
　　 例：AWS MSPプログラム、AWS Migrationコンピテンシー、MS Specializationの
　　　　 取得及び関連ビジネスの企画/推進

●仕事のやりがい・目指す姿
・業種にとらわれず多様なクラウド案件に携わり、アーキテクトとして経験・実績を積むことが可能です。
・電通総研が推進するスーパーシティ、スマートシティ、行政DXなどの先進的なプロジェクトに関わることができます。
・Kubernetes、IaC、DevOpsなどのモダンアーキテクチャの構築運用経験を積むことが可能です。
・クラウドCoEとしてAWSやMSと連携を取り、電通総研のクラウドビジネスをリードすることが可能です。
●働き方
・当社ではテレワーク制度を日数などの制限なく利用可能です。
・メンバー平均で月1回程度の出社頻度です(出社率5%以下)。
・在宅での勤務のほか、会社が契約しているサテライトオフィスが多数あり、利用可能です。

●キャリア入社者紹介
・Aさん（キャリア入社2年目／30歳）
　前職は、大手SIerで金融クラウド案件に従事
　当社入社後は、スマートシティ製品開発と研究開発に従事
・スマートシティ製品開発では、AWS EKSのデータ連携基盤の開発を行いつつ、
　IaCとしてTerraformを活用
・研究開発では、オブザーバビリティの研究を実施し、AWS、Azure、Datadog、New Relic
　の利活用を検証

<部門・ユニット>
データプロダクション部は、弊社独自の小型SAR（合成開口レーダ）衛星である「StriX」シリーズの衛星運用、画像データ生産、配信を行っています。本ユニットは衛星運用するためのミッションコントロールシステム（管制システム）の開発・運用を行っております。

<担当業務>
自社SAR（合成開口レーダ）衛星である「StriX」シリーズを運用するミッションコントロールシステムの開発・運用が主な業務になります。本ポジションにおいてはGCP上に構築されるWebベースシステム（ミッションコントロールシステム）の開発において、フロントエンドとバックエンド双方を牽引できるシニアレベルのフルスタックエンジニアを募集します。

具体的には：
・衛星管制（ミッションコントロール）システムの開発・運用
・社内チーム（衛星開発・衛星運用・地上試験）との調整

■DevOps / インフラエンジニアの仕事概要
DevOps / インフラエンジニアは、アポロにおける開発・運用の安定性とスピードを支える技術基盤の整備・運用を担うポジションです。

クラウドインフラの構築・運用から、CI/CDパイプラインの設計、監視・ログの整備、セキュリティ強化まで、開発チーム全体を横断的に支援する役割となります。

また、生成AIや機械学習基盤との連携も多く、MLOps環境の整備や推論APIの実行環境構築、GPU活用のための環境整備などにも関与いただきます。

安定性と柔軟性を両立した技術基盤の構築に挑戦したい方を歓迎します。

■ 主な業務内容　★「どうやって」やるのか

・AWS / GCP などのクラウドインフラ構築・運用（EC2, S3, Lambda, IAM等）
・CI/CDパイプラインの構築・整備（GitHub Actions）
・Docker / Kubernetes などを用いた環境構築・デプロイ
・IaC（Terraform, CloudFormation等）による環境管理
・ログ管理・監視基盤の整備（Datadog / Sentry / Prometheus 等）
・セキュリティ設定やネットワーク設計（VPC, IAM, Firewall等）
・MLOps環境の整備（モデルのデプロイ、バージョン管理、推論環境設計）
・アラート設計・障害対応・可用性設計

■具体的な開発業務
・要件定義から実装、顧客の課題を解決する自動化構築
・プロジェクト推進
・コンサルタントを交えた提案・設計

■この仕事で得られる「やりがい」
上流工程から実装まで一気通貫でプロジェクトに深く関わることができます。
プロジェクトの大半は2〜3ヶ月程度の案件で、常にメンバーと連携しながら、スピーディーに開発を進められる環境です。
プライム案件が中心のため、クライアントの課題解決にダイレクトに関わることができます。

業務内容
* 携わるプロジェクトにより技術スタックは変わりますが以下のような業務を想定しています。
1. 開発中の秘密計算の自社プロダクトおよび受託プロジェクトにおけるWebサービス基盤の実装
2. React/TypeScript フロントエンド開発、FastAPI/Python バックエンド開発
3. PostgreSQL・Qdrant・OpenSearch を用いたデータモデリング／検索基盤構築
4. OpenAI・Azure OpenAI エコシステムを活用した LLM/RAG システム設計・運用
5. 同型暗号ライブラリ（CKKS/TFHE 等）を用いたプライバシー保護 ML 推論パイプラインの実装
6. Docker/Kubernetes によるマイクロサービス運用、GitHub Actions + Terraform による CI/CD
7. メンバーコードレビュー、テスト自動化、パフォーマンスモニタリング

■技術スタック（EAGLYS 標準）
＜カテゴリ＞ ＜採用技術＞ 　 　　　　　　　　　　　
1. フロントエンド: React / TypeScript / Vue.js
2. バックエンド: Python (FastAPI, Flask)
3. データベース: PostgreSQL / Qdrant / Redis
4. 検索・分析: OpenSearch
5. インフラ: AWS (EKS, ECS Fargate, Lambda, RDS, S3,
CloudFront) / Docker / Terraform
6. ML / AI: OpenAI / Azure OpenAI / Hugging Face
Transformers / 同型暗号ライブラリ
7. CI/CD: GitHub Actions / Argo CD

■その他
暗号のコア技術に関しては、OSSもしくは内製のライブラリを利用します。利用方法に関しては専門のエンジニアと連携し、開発を進めます。

＜業務の概要＞

車両や街から収集されるエクサバイト級のデータを処理する自社サービス基盤の実現のため、インフラ系の研究者／エンジニアとして、上位アプリケーションの研究開発を行うチームと協力して研究開発を行います。

組織としての所掌範囲は、ハードウェア～ソフトウェア、またコンピュート・ネットワーク・ストレージのインフラ全般にわたり、専門性の高いメンバと役割分担しながら要素技術の研究開発を行うとともに、IT基盤全体のアーキテクチャを具体化・最適化していきます。

本件ではファシリティやハードウェアの視点からIT基盤全体の最適化やカーボンニュートラルにつながる技術の研究開発に興味のある方を募集します。

■職種のご紹介は
こちら

【特色】先端技術の粋を集めるコネクティッドカー・自動運転車、次に目指すはクラウド基盤との効率的な連携です。
価値あるモビリティ・サービスを私たちと一緒に創造しませんか。

【職場イメージ・職場ミッション】■配属先部署情報

中途社員で構成されたチームで、IT系企業やWeb系企業のようなカルチャーで業務をしていますので製造業以外から転職される方も比較的ギャップを感じない職場です。

各自自分の得意な領域をベースに自身の研究開発活動を推進していますが、特許や論文を自分の成果としない人もいますので研究畑の方もそうでない方も馴染めるかと思います。

自分の興味と希望次第で低いレイヤも高いレイヤにも活動の幅を広げることができる人材育成を意識した職場です。

■配属先部署のミッションと今後の方向性

将来のコネクティッドカーや自動運転車にリッチかつ安全な機能を提供するにあたってICTインフラの観点から各種技術課題の解消やコスト最適化に有効な技術を先回りして研究し、トヨタ自動車が困る前に解決策を用意しておくことがミッションです。

また、上述のミッションを果たしつつCO2排出量削減に貢献する事も求められていますので、アーキテクチャの最適化やコスト最適化だけでなくカーボンニュートラルも成り立たせなければなりません。

■職場イメージ

トヨタ大手町

■社員インタビュー

よりよい世界の実現に向けて──根っからのシステムアーキテクトが挑むトヨタの内製化

■ASCII.jp インタビュー

「トヨタが試す液浸冷却サーバーはなぜ石狩データセンターに行ったのか？」

【やりがい・PR】■やりがい

将来の自動車向けのICTインフラ基盤には推し測れないくらい膨大な技術課題があります。

そういったリアルな技術課題に対して自分の経験を存分に発揮してプロジェクトをより良い方向に誘導していくのは大きな達成感に繋がります。

また、未発表なものも含め、世界中のさまざまな技術に触れる事ができますのでいつまでも自分の興味が満たされることはないと思います。

■PR

製造業や自動車業界と聞くとITの観点からは最先端でないイメージを持ったり特殊なカルチャーを持っている印象があるかと思いますが、チームは全員キャリア採用ですのでIT系やWeb系企業のカルチャーに近い感じで仕事をしています。

トヨタ自動車は「現地現物」を大事にする企業ですので未発表の技術やハードウェアを購入してテストする事も支持されます。

他社では「無償で試せないのならこの技術は今はためせないか・・・」とか「テストのためだけに予算は出ないからな・・・」という話を耳にする事もありますが、会社に有用となる技術である限りそういう事には至りません。

また、自身の活動を社外に発表(公演、論文、特許など)する事も推奨されていますので、ご自身のキャリア形成にも条件の整った職場と考えています。

【採用の背景】将来のより良いITインフラ環境を考えると未発表のハードウェアや最新技術に設計の段階から参画したり、高度な冷却技術を駆使して高エネルギー効率なファシリティを構える必要があり、ハードウェアもしくはファシリティに精通された方を募集します。

より多くの企業様や学術機関様と会話をし、より多くの技術を試すためにより多くの人材が欲しい状況です。

ご自身のバックグラウンドを軸に得意な領域をベースにご活躍いただくことも、誰かにサポートしてもらいながら希望する領域のスキルを伸ばすことも可能です。

【ミッション】
ソフトバンクのオンラインショップにおいてシステムを迅速且つ安定的に提供することで事業収益に貢献する

【主な業務】
ソフトバンクのオンラインショップにおいてアジャイル開発のメンバーとしてシステム開発に従事

【具体的な業務】
・新規サービス、新機種販売、法廷対応などの案件に対して、システム開発の要件定義から商用リリースまでを対応
・EOSL、セキュリティ対応に伴うシステム維持
・業務委託先のベンダー管理
・生成AIを活用した開発生産性／品質向上への取り組み

創業以来黒字経営！盤石な経営基盤のもと従業員数は1800人を超え取引先から引き合いも多く、事業拡大に向けた積極採用です!!

ご志向／ご希望に応じて、プロジェクトを決定しますので、是非面接でお話しください！

◆取引業界
　製造メーカー、通信キャリア、金融、流通、官公庁　等

◆設計・構築
OS：Windows、Linux、Unix
ツール・機器：Windows Server、RHL、kubernetes、Docer、VMWare、Hyper-V、JP1、Zabbix　等
クラウド：AWS、Azure

◆プロジェクト例
　・　要件定義・設計・構築（上流）
　・　運用・保守（下流）
　※ご志向・ご希望に応じて、プロジェクトを決定します
　※地元密着主義のため、地元の大手企業でのプロジェクトを前提としています。

Job content
* The technical stack will vary depending on the project you are involved in, but the following tasks are expected.
1. Implementation of the web service infrastructure for the company's own secret computation products and contracted projects under development
2. Development of React/TypeScript front-end and FastAPI/Python back-end
3. Data modeling/search infrastructure development using PostgreSQL, Qdrant, and OpenSearch
4. Design and operation of LLM/RAG system using OpenAI and Azure OpenAI ecosystem
5. Implementation of privacy-preserving ML inference pipeline using homomorphic cryptography libraries (CKKS/TFHE, etc.)
6. Microservice operation with Docker/Kubernetes, CI/CD with GitHub Actions + Terraform
7. Member code review, test automation, performance monitoring

【ミッション】
研究開発した技術と既存技術を組み合わせ、仮想的な一つのシステムとして統合するための機能の設計や開発＜研究開発の概要＞ソフトバンクは、国立研究開発法人産業技術総合研究所（以下「産総研」）と共同で超分散コンピューティング基盤の超分散処理技術やデータ連携基盤技術に関する研究（以下「本研究」）を開始しました。

本研究の概要としては以下になります。
①データが広域に分散している環境で、一定の時間内に処理を完了する確度を高める技術
②現実世界から多種多様かつ大量のデータを取り込み、処理する技術
③複数の場所から生み出されるデータを一定時間内に安全に連携する技術
④ポスト5Gを生かす①～③の技術を適切に組み合わせて、提供するモデルの構築と実装
⑤研究開発の成果を広く普及させるための戦略の立案と推進

本研究によって、超分散コンピューティング基盤が実用化されることで、企業や組織ごとに分散しているデータを共通の基盤で連携させ、さまざまな分野のデジタル化を実現することが可能になるほか、分散した計算資源やネットワーク資源を一体で扱うことで、データを利用したいユーザーの近くで処理するなど、最適な場所で最適なデータ処理を行うことが可能になります。＜参考＞超デジタル社会の実現に向けて、次世代デジタルインフラに関する研究開発を開始https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2023/20230323_02/

【主な業務】
超分散コンピューティング基盤のために研究開発される各種コンポーネントの統合およびプラットフォーム共通機能の設計／開発

【具体的な業務】
・超分散コンピューティング基盤の提供および運用に必要とされる共通機能の設計、開発、検証
・研究開発された各種コンポーネントを統合するための機能の設計、開発、検証
・分散システムをアジャイルに開発、運用していくためのアーキテクチャ設計

【開発環境】言語：Go言語／Java／Java ScriptDB：PostgreSQL、MySQL、NewSQL（yugabyteDB、TiDB、CockroachDBなど）その他ツール：Kubernetes／Rancher、各種OSS（基盤の構築、運用に必要な要素技術）

【概要】
データ分析環境の設計・構築・運用およびデータ分析ソフトウェア開発

フィックスターズでは、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、
自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、大規模データ分析環境の設計から構築・運用、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。
機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、
他社にはない高い価値をお客様に提供しています。

【具体的な職務内容】
・自律走行に関わる分析基盤の設計・構築・運用
・データ前処理アルゴリズムの検討・高速化
・データ分析ソフトウェアの開発・高速化
・実データを用いた分析

【案件例】
・大規模データ取り込みパイプラインの設計・実装
・データ抽出から可視化までをシームレスに行うアプリケーションの開発

【開発環境】
開発環境：Ubuntu
フレームワーク：PyTorch・OpenCV
データベース：PostgreSQL・MySQL・DynamoDB・Snowflake・Databricks
開発支援ツール：JIRA・Confluence・Git・GitHub・GitHub Actions・GitLab・Apache Airflow・SageMaker AI
開発手法：Agile
開発内容タイプ：B2B・リサーチ・SaaS・解析・機械学習・AI・インフラ設計・データベース設計・チューニング・モビリティ（自動運転・交通関連）
クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service・Microsoft Azure・Google Cloud Platform
インフラ管理：Terraform・AWS CloudFormation・Ansible・Docker・Kubernetes・Amazon ECS
AI・データ分析：Apache Spark・Amazon Athena・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・Plotly・NumPy・Streamlit・Apache Iceberg

【概要】
フィックスターズでは、機械学習や数値演算の性能向上など様々な課題を持つお客様向けに、データ転送、機械学習処理などにFPGAをアクセラレータとして活用する開発プロジェクトを行っています。FPGAに限定された部分最適だけではなく、ディープラーニングや数値処理のエンジニアと共に、顧客のシステム全体の最適化を実現しています。

【具体的な職務内容】
・高品質、高性能、高エネルギー効率の RTL 設計・実装
・数値演算や機械学習などのアルゴリズムの並列化設計
・C/C++ コードの FPGA ポーティング

【開発環境】
開発環境：C・C++・Verilog HDL・VHDL
その他開発環境：Linux・Windows・Vim・Emacs
開発支援ツール：Git・GitHub・Github Actions・GitLab
開発手法：プロジェクトごとに選択・アジャイル・チケット駆動開発・プロトタイピング・コーディング規約あり
開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・数値演算・画像処理・AI・ネットワーク設計・ハードウェア制御・組込み・動画（ストリーミング、エンコード）
インフラ管理：Docker・Kubernetes

プロダクト思考を持ち、技術的視点からプロジェクトを管理・推進するテクニカルプロジェクトマネージャーとして、
開発チームと協力しながらプロジェクトの成功を導きます。

【プロジェクト概要】
Fixstars AI Boosterは、ハードウェアリソースを継続的に監視し、AIモデルの学習・推論処理を高速化することで、
コスト効率の高いAI開発・運用を実現するアクセラレーションプラットフォームです。
1台のノードから大規模クラスタまで、多様なハードウェア環境にスケーラブルに対応します。

以下のようなコンポーネントの開発をリードする、テクニカルプロジェクトマネージャーを募集します。

・Performance Observability (PO): システム性能情報を非侵襲的に収集・分析するソフトウェア
・Performance Intelligence (PI): アプリケーション処理を高速化するフレームワークおよびプロフェッショナルサービス

【具体的な職務内容】
・開発プロジェクトの計画立案と進捗管理
・技術的課題の特定と解決策の検討・実行
・開発チームとプロダクトオーナー間のコミュニケーション橋渡し
・顧客要件の技術的解釈と開発タスクへの落とし込み
・リリース計画の策定と実行管理
・プロジェクトの技術リスク管理

【開発環境】
・基盤: Linux、AWS/GCP/オンプレミス環境
・言語: C/C++、Python、Go、BPF
・ツール: Git、GitLab、Docker、Kubernetes、Grafana、Prometheus
・開発タイプ: B2B、SaaS、オンプレミスソフトウェア

【概要】
LLMなどの機械学習モデルの開発を促進する、MLOpsツールのための研究開発業務

Fixstars AI Boosterは、ハードウェアリソースを継続的に監視し、AIモデルの学習・推論処理を高速化することで、コスト効率の高いAI開発・運用を実現する、パフォーマンスエンジニアリングプラットフォームです。

以下のような幅広い技術領域に深い造詣を持ち、プロダクトへの開発へ貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集しています。

・低レイヤー（Linuxカーネル、プロファイリング、トレーサー、eBPF、GPUプログラミング）
・クラウド（AWS/Azure/GCP、Kubernetes、OpenTelemetry、OLAPデータベース）
・機械学習（LLM、エージェントAI、分散学習/推論）

【具体的な職務内容】
・技術的課題の特定と解決策の実行
・プロジェクトの技術リスク管理
・先端技術のリサーチ
・概念実証のためのプロトタイピング
・プロダクトコードの実装

【開発環境】
・基盤: Linux、AWS/GCP/オンプレミス環境
・言語: C/C++、Python、Go、eBPF
・ツール: Git、GitLab、Docker、Kubernetes、Grafana、Prometheus
・開発タイプ: B2B、SaaS、オンプレミスソフトウェア

【採用背景】
弊社では、リアルワールドの視点でクルマをつくり「2030年交通死亡交通事故ゼロ」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。あらゆる道路での安全性を高めていくために、コアテクノロジーであるステレオカメラの画像認識に、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。ステレオカメラの画像認識のソフトウェアは内製で開発しており、このソフトウェアに実装する障害物や走行経路等を検出する画像認識アルゴリズムの開発を弊社のエンジニアが行っております。
このソフトウェアの検証、設計改善、開発プロセス構築など、ソフト技術を駆使して品質向上に関わる業務も、全て自前で行っております。
年々、画像認識ソフトウェアの開発規模が大きくなっていることから、ソフトウェアの品質向上に関わるチームの体制強化が急務となっております。内製開発のため、最新のソフトウェアのテスト手法を調査し、最適なテスト手法を取り入れることができるためソフトウェアのテストスキルを向上することができます。ソフトウェアのテストスキル向上に意欲を持ち、ソフトウェアの品質向上を一緒に進めれる方を探しております。
【配属先ミッション】
弊社ADAS開発部では、世界最先端の先進安全技術を導入し、安全運転を支援するクルマづくりを行っております。具体的には、クルマに搭載する、センサーの設計、ソフトウェア開発、車両実験など予防安全領域における全ての業務を担っております。
その中でも当ポジションでは、アイサイトのステレオカメラの画像認識ソフトウェアの品質確認を担当。具体的には、最先端のIT技術を活用したソフトウェアの検証環境構築、独自のソフトウェア開発プロセスの構築、ソフトウェア管理やソフトウェアのアーキテクチャ設計品質改善など、ソフトウェア開発で必要な開発環境などを全て担当しております。
※ソフトウェア開発は同部署の別の課が担当しています。
【取り扱っていただくプロダクト/技術】
・アイサイトのステレオカメラの画像認識ソフトウェア
当社が実現する「予防安全」は国内外の安全性評価において常にトップクラスの評価をいただいていますが、リアルワールドで安心して使える技術を追及して、2030年に死亡交通事故ゼロを実現していきます。
アイサイトは、ステレオカメラを搭載することで、人の目と同じように、あらゆる物体に対する高い認識性能を実現しつつ、高精度な物体の位置・速度を測ることができ、多様な検知情報を組み合わせることで、高度な運転支援機能を実現する事が出来ます。これらの一部を（画像認識）ソフトウェアにて実現しています。
【概要】
アイサイトの画像認識ソフトウェアを対象とした、
・オンプレミスやクラウドのインフラ上でのCI/CD・テスト自動化プラットフォーム構築
・CI/CD・テスト自動化プラットフォームの設計や利用するツール群の選定
<具体的には>
画像認識ソフトウェアを対象とした、
①ソフトウェア構成管理ツール（Git）を活用した、CI/CDシステムの構築。
※：GitのCI/CDの機能を使った、CI/CDシステムの構築。
②オンプレミスとクラウドのテスト自動化プラットフォームの構築。
※：オンプレミスとクラウドの両方を活用した、テスト自動化環境のプラットフォーム設計と構築。
③CI/CD・テスト自動化プラットフォームで利用するツール群の選定
※：オープンソースソフトウェアや有償ツールなどのCI/CDやテスト自動化プラットフォームを構築する上で必要なツール群を選定する。
<使用言語/環境/ツール/資格等>
・開発言語：C/C++
・リポジトリ管理ツール：GitLab , GitHub
・OS：Linux、Windows
・コンテナ：Docker、Kubernetes
・クラウドサービス：AWS
■業務のやりがい/魅力/優位性
・ソフトウェアの開発からテストまでのプロセスを自前で考え構築・運用して仕上げたまさに、自分たちが携わったソフトウェアを100万台以上の規模で世界に送り出すことができます。
最新のソフトウェアのテスト手法を調査しご自身の経験を活かしながら、最適なテスト手法を取り入れることができるためソフトウェアのテストスキルを向上することができます。
・SUBARUは完成車メーカーであるため、直接商品をお届けするエンドユーザーを意識した開発を行っています。CI/CD・テスト自動化プラットフォームについても最終的には商品として車両ハードウェアに搭載されるまでを意識したプラットフォームに関するスキルを身に着けることが出来ます。
■入社後キャリアパス
2～3年程度、リーダ指導の下、指示に基づく業務を遂行。
その後、担当（係長）として部下を持ち、1つのプロジェクトを推進してもらいます。ご自身のこれまでの経歴や経験を元に、課題形成を行い、様々な課題解決手段で画像認識ソフトの品質向上を実施してもらいたいと考えています。
■職場環境
・残業時間 ：月平均30時間
・出張：無
・リモートワーク：有 (週3～4日程度利用可能)
・フレックス活用実績：有
職場雰囲気：
当部署は30代中盤の比較的若いメンバーで構成されているため、非常にフランクにメンバーと会話できる雰囲気がございます。ビジネスパートナーの方も多く在籍しており、社会人経験豊富なエンジニアもいることから、幅広い業務の話や様々な雑談話もできます。出社と在宅をハイブリットで活用している社員も多く、出社時のメンバー間コミュニケーションはもちろん、リモート勤務時でもオンライン会議等でのコミュニケーションを図りながら業務を進めております。

■採用背景
弊社では、リアルワールドの視点でクルマをつくり「2030年交通死亡交通事故ゼロ」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。
自動車の開発では、複数のECUを統合化する流れが進んでおり、ソフトウェアを効率よく開発する手法としてCI/CD(Continuous Integration/Continuous Delivery 継続的インテグレーション/継続的デリバリー)の役割が重要になっています。ADASの開発に留まらず、SUBARU車全体のソフトウェア開発の将来像を検討し、組織全体に開発プロセスを定着できる方を探しております。
■配属先ミッション
弊社ADAS開発部では、世界最先端の先進安全技術を導入し、安全運転を支援するクルマづくりを行っております。具体的には、クルマに搭載する、センサーの設計、ソフトウェア開発、車両実験など予防安全領域における全ての業務を担っております。
その中でも当ポジションではADAS・車両制御システムのソフトウェアのCI/CDシステム・テスト自動化プラットフォームの構築、ソフトウェア管理と開発プロセス構築を担当しております。
■取り扱っていただくプロダクト/技術
ステレオカメラを中心としたADASシステム（アイサイトと呼ばれる運転支援システム）や車両制御システム。
ADASシステムは、SUBARUの総合安全の内、予防安全を実現するシステムです。自動ブレーキ機能や全車速追従コントロール、自動操舵などといった運転支援機能を実現しています。
車両制御システムは、SUBARUの総合安全の内、走行安全を実現するシステムの1つです。
■職務内容
・内製ソフトウェア開発におけるCI/CDシステムやテスト自動化などによる開発速度向上・品質向上を、部署横断的に働きかけていく推進活動
・CI/CD・テスト自動化プラットフォームの設計や利用するツール群の選定
・オンプレミスやクラウドのインフラ上でのCI/CD・テスト自動化プラットフォーム構築
<具体的には>
① 内製ソフトウェアを対象とした、CI/CDシステムとテスト自動化を活用した開発速度向上と品質向上を、様々な部署を横断し、開発プロセスを根付かせる推進活動を行う。
②ソフトウェア構成管理ツール（Git）を活用した、CI/CDシステムの構築。
※：GitのCI/CDの機能を使った、CI/CDシステムの構築。
③オンプレミスとクラウドのテスト自動化プラットフォームの構築。
※：オンプレミスとクラウドの両方を活用した、テスト自動化環境のプラットフォーム設計と構築。
④CI/CD・テスト自動化プラットフォームで利用するツール群の選定
※：オープンソースソフトウェアや有償ツールなどのCI/CDやテスト自動化プラットフォームを構築する上で必要なツール群を選定する。
<使用言語/環境/ツール/資格等>
・開発言語：C/C++
・モデル開発ツール：MATLAB, Simulink
・リポジトリ管理ツール：GitLab , GitHub
・OS：Linux、Windows
・コンテナ：Docker、Kubernetes
・クラウドサービス：AWS
■業務のやりがい/魅力/優位性
・ソフトウェアの開発からテストまでのプロセスを自前で考え構築・運用して仕上げたまさに、自分たちが携わったソフトウェアを100万台以上の規模で世界に送り出すことができます。
最新のソフトウェアのテスト手法を調査しご自身の経験を活かしながら、最適なテスト手法を取り入れることができるためソフトウェアのテストスキルを向上することができます。
・SUBARUは完成車メーカーであるため、直接商品をお届けするエンドユーザーを意識した開発を行っています。CI/CD・テスト自動化についても最終的には商品として車両ハードウェアに搭載されるまでを意識したプラットフォームに関するスキルを身に着けることが出来ます。
■入社後キャリアパス
1年程度、リーダ指導の下、指示に基づく業務を遂行。
その後、担当（係長）として部下を持ち、1つのプロジェクトを推進してもらいます。ご自身のこれまでの経歴や経験を元に、SUBARU車全体のソフトウェア開発の将来像を検討し、組織全体に開発プロセスが定着できるようにしていただきたいと考えています。
■職場環境
残業時間：月平均30時間
出張：無
リモートワーク：有 (週3～4日程度利用可能)
フレックス活用実績：有
職場雰囲気：
当部署は30代中盤の比較的若いメンバーで構成されているため、非常にフランクにメンバーと会話できる雰囲気がございます。ビジネスパートナーの方も多く在籍しており、社会人経験豊富なエンジニアもいることから、幅広い業務の話や様々な雑談話もできます。出社と在宅をハイブリットで活用している社員も多く、出社時のメンバー間コミュニケーションはもちろん、リモート勤務時でもオンライン会議等でのコミュニケーションを図りながら業務を進めております。

【職務内容】
システムエンジニアとして、メガバンク系フィナンシャルグループをクライアントとした業務をご担当いただきます。具体的な業務は以下の通りです。

- メガバンク系クレジットカード会社のシステム開発(基幹系システムのモダナイズ案件）の業務SEリーダーとして、プロジェクトを主導します。
- メガバンク系大手ファイナンシャルグループの多種多様なシステムの業務システム開発において、オフショアを活用してプロジェクトをリードします。
- 開発グループのリーダーもしくはサブリーダーとして、大手クレジットカード会社システム部のシステム化ニーズの把握、システム上の問題点の把握を行い、新規サービスや既存システムのモダナイズを営業担当とともに提案します。

GMOインターネットグループの事業領域において、直近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への技術提案・開発支援などを行い、技術の力でビジネスの成功を実現する部門です。

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、決済、EC）
・インターネット広告・メディア事業（SSP、DSP）
・インターネット金融事業（証券、銀行）
・仮想通貨事業（交換所、マイニング）

最新のテクノロジーを研究開発し、いち早くビジネスに投入することで、お客様の発展と成功に貢献することを主要なミッションとしています。
業務内容 ベトナムと日本の開発チームの間をつなぐブリッジエンジニアを募集いたします。Webアプリケーション開発業務に従事していただきます。

【プロジェクト開発業務】
開発チームは日本とベトナムでハイブリッドなチームを構成しており、その間に立つ日本側のブリッジエンジニアとして業務を担当いただきます。ご自身で開発を担当していただきながら、ベトナム側のチームへシステム仕様を伝え、コードをレビューし、受け入れのテストを実施する業務をリードしていただきます。（チーム内の言語は日本語をメインにしております）
また、ブリッジの業務以外にもWebアプリケーション開発の全工程を担当いただく機会がございます。具体的には、要件定義、システム仕様の策定、フレームワークやライブラリの選定、インフラの設定など、サービスの成功につながるあらゆるパートでご活躍いただくことが期待されています。

プロジェクトは下記のGMOインターネットグループのいずれかのものに参加していただきます。

◆大規模システムの開発
GMOインターネットグループ内でも最大規模のユーザ数とトラフィック量を扱うサービスにてスケーラビリティや低レイテンシーが求められるシステムの開発を行っていただきます。
グループ共通ログインID基盤API
GMOインターネットグループの複数サービスと連携するプラットフォーム基盤の開発です。APIのプログラム開発と、インフラとしてKubernetesなどのコンテナ技術・クラウド基盤の安定化が担当領域となります。

◆スタートアップ事業におけるサービス開発
GMOインターネットグループにて毎年のように立ち上がる新規事業の成長を支援するため、スピード感のある開発を行っていただきます。要件定義やスケジュール策定から参加し、フロントエンド、API、管理画面、スマートフォンアプリ、AWS・GCP等のインフラ設定など開発全般が担当範囲となります。
フリーランサーの請求書買い取りサービス
フリーランスの方が企業と取引をする際に金銭のやり取りを保証するフィンテックのサービスです。リピート率が高く、より多くのに利用してもらえるよう新たな機能開発を目指して対応いただきます。
NFTを利用したコンテンツ販売・取引サービス
ブロックチェーンのNFTを利用したデジタルコンテンツの販売・取引サービスの開発を行っていただきます。日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極める知見が求められます。

◆データ解析・機械学習のプロジェクト
ベトナム側のデータサイエンティストとともにデータ解析とAIの開発を担当するプロジェクトがございます。この業務を担当する方にはデータサイエンティストとしての充分な実務経験が求められます。

上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり適性に応じてアサインが検討されるため、非常に多くのチャンスがあります。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。

【ベトナム側チームの運営サポート】
現在日本側にベトナム人のエンジニアが数名所属しており、一緒に協力してプロジェクトの業務とベトナム側のチームの運営サポートに当たっていただきます。内容は技術指導、四半期評価、日本語コミュニケーションサポートなどです。年に数回ベトナム現地（ハノイ、ホーチミン、ダナン）への出張があるため、同行いただく可能性がございます。（現在はコロナの影響で見合わせ中）

【研究開発業務】
業務の10%＋αを新規技術の調査・検証に充てることで実践的な技術力を向上させています。研究テーマはAI、Blockchain、AWS・GCPを中心に今後さらに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。
・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。

【利用技術】
開発技術/環境/ツール
Java PHP Python Scala Ruby Golang Node.js TypeScript Vue.js React Native
自社クラウド GCP AWS
Office 365 Google Workspace
MySQL PostgreSQL Oracle
ElasticSearch BigQuery Hadoop
GitHub Trello Jira Confluence
他業種からのご転職の場合、最低限のレベル感として以下の弊社の新人研修のプロダクト開発力が前提となります。これらに類する業務経験や自己研鑽のアウトプットのご準備をお願いいたします。
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/anonymous-chat-lively/
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/translate-engineering-terms-by-enginingual/
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/prevent-forget-something-by-prepasy/
開発プロセス
スクラム（もしくはカンバン）

グループ研究開発本部は、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。
その中にAI研究開発室があり、データ解析やAIに関する支援を行っています。また、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。

以下のいずれかにまず参加して頂きます。専門性を高めて実績をあげたら、幾つかのプロジェクトでプロジェクトマネジメントの経験を積んでいただき、将来は部署のマネージャーとなっていただきます。

◆フィンテック(Fintech)のプロジェクト
GMOインターネットグループが展開する金融サービスの本質を理解し、数理モデルや機械学習などのデータサイエンス技術を駆使しながら、予測が難しい金融データをうまく扱って収益を改善させます

◆アドテク(Adtech)のプロジェクト
インターネット広告の主な仕組みの一つであるRTB(リアルタイム入札)において、広告出稿する側の費用対効果を最適化するDSP(Demand-Side Platform)の機械学習モデルの設計開発、効果測定などをメインに行います

◆アプリのプロジェクト
フリーWiFi接続を容易にするアプリの新機能や施策の効果測定を因果推論の技術を駆使して行い、データドリブンに経営判断するための仕組みを整えて、サービスのKPIを改善させます

◆その他のプロジェクト
暗号資産取引、不正検知などに関して、データ解析や機械学習の技術を応用して支援します

【研究開発業務】
・プロジェクト業務を行いながら、一定の時間、全員で最先端の機械学習手法や新たな機械学習の応用を研究します
・さらに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ます

【ポジションの魅力】
GMOインターネットグループの多岐に渡るサービスについて、データ解析およびAI技術によって様々な課題を解決するプロジェクトをゼロから立ち上げる機会があります
世界 No.1 規模の金融データや、数百テラバイト規模のアドテクデータなど様々な領域のデータを直接扱うことができ、ビッグデータを解析する技術（BigQuery・PySparkなど）も習得できます
時系列データ、ユーザー行動データ、記事といった様々な種類のデータを解析することができます
フィンテック、アドテクといった担当する領域のビジネスを学び、最先端の機械学習・深層学習・統計手法などを常に学べます
重要な３つのスキル（ビジネス課題解決・データサイエンス・エンジニアリング）を身につけ、一つ以上強みを大きく伸ばせます
別のプロジェクトを担当する部署のデータサイエンティストと勉強会などで交流する機会も多く、データサイエンススキルを高められます
グループ研究開発本部配下のエンジニア精鋭部隊である次世代システム研究室のメンバーと一緒に業務することが多く、エンジニアリングスキルが伸ばせます
グループCTO直轄の部署であり、技術の選定は現場に一任されているため、最先端の技術を自ら検証・導入することができます
全て自社サービスのため、事業部と一緒に自ら課題を設定し解決方法を考え、データサイエンスに基づいた改善サイクルを行うことができます
本人の実績と意欲に応じて、チームの重点テーマについて自由に研究開発する業務に挑戦することができます
アカデミックな分野で活躍してきた博士やエンジニア出身者などでチームが構成され、多様性のあるチームです

【利用技術】
◆解析手法
機械学習：
Transformer系（大規模言語モデル他）、グラフニューラルネットワーク（GNN）、多層パーセプトロン（MLP）、アンサンブル学習/勾配ブースティング（Gradient Boost Tree + LR, Random Forest, ExtraTree , Ada Boost, XGBoost, LightGBM）、PCA、FP-Growth、Word2Vec、Doc2Vec、協調フィルタリング、ベイズ推定、HMMモデル（隠れマルコフモデル）

統計分析：
t検定、カイ二乗検定、F検定、二項検定、コルモゴロフ・スミルノフ検定、シャピロウィルク検定、サンプリング（MCMC,ブートストラップ法など)、分散分析、因果推論（差分の差分法など）

◆開発技術/環境
プログラミング/フレームワーク
Python、PyData（numpy、scipy、pandasなど）、Streamlit
PyTorch、TensorFlow、LangChain、Spark（PySpark）
クラウド/オンプレ（ミドルウェア）
Google Cloud（GCS、BigQuery、VertexAI、Dataflowなど）
AWS（S3、Athena、EMR/Serverless、StepFunction、SageMaker、Bedrockなど）
MySQL、MariaDB、Percona Server、PostgreSQL、Galera Cluster、Oracle、Hive、Hadoop/HDFS
ConoHa（GPUサーバー）
大規模言語モデル（LLM）関連
OpenAI API、Llama3、LangChain、HuggingFace

◆開発ツール
Atlassian（Jira、Confluence）、Trello
VS Code、PyCharm、Jupyter
GitHub（Copilot）
Tableau、Looker Studio、metabase
ChatGPT、Gemini、Claude

◆開発手法
アジャイル開発（scrumベース）

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大阪オフィスの部署にてアプリケーションの開発およびマネジメントをご担当いただきます。

【具体的な業務内容】

【新卒および中途の若手エンジニアの指導・育成】
管理職として、新卒および中途の若手エンジニアにWeb開発業務で求められる全般的な技術スキルの指導をしていただきます。

【システム開発業務】
ご経験・強みに応じて下記のいずれかのプロジェクトに参加していただきます。
Webアプリケーション開発を軸としつつ、要件定義、アーキテクチャ設計、プログラム開発、テスト、サービスKPIの計測と分析、効率的な運用自動化など、サービスの成功につながるあらゆるパートでご活躍いただくことを期待しております。

■大規模システムの開発
GMOインターネットグループ内でも最大規模のユーザ数とトラフィック量を扱うサービスにてスケーラビリティや低レイテンシーが求められるシステムの開発を行っていただきます。
【GMO ID】GMOインターネットグループの複数サービスと連携するログインとAPIのプラットフォームの開発。
　画面まわりの設計・開発に加え、 Kubernetes を用いたコンテナの効率的な運用も担当領域となります。
【ReeMo】インターネット広告プラットフォームの開発。
　高負荷のトラフィックをクラウドと NoSQL を駆使して処理するシステムを拡張する開発を行います。

■スタートアップ事業におけるサービス開発
毎年のように立ち上がる新規事業の成長を支援するため、ゼロベースもしくは立ち上げ直後のシステムを拡張する開発を担当していただきます。
フロントエンド、API、管理画面、スマートフォンアプリ等の開発全般が担当範囲となります。

【FREENANCE】フリーランスの方と企業の金銭取引を補償するフィンテックサービスの開発。
リピート率が高く、より多くのフリーランサーに利用してもらえるよう新たな機能開発に取り組んでおります。

【タウンWifi by GMO】フリーWiFiに自動接続できるスマートフォン向けサービスの開発。
スマートフォンアプリ関連のシステム以外に、WiFiを設置する店舗向けや広告サービスとの連携に関する管理画面やAPIのシステムの開発をサポートしております。

■新規専門技術の検証と社会実装
→ 高度に専門的な知識を要する技術領域について調査・検証し、サービスへ応用するポジションを担当していただきます。
日々進化する技術領域をキャッチアップし、最適な手法を見極める知見が求められます。
【Adam byGMO】ブロックチェーンのNFTを利用したデジタルコンテンツの売買を行うサイトの開発
【GYEN】ステーブルコインの管理運営プラットフォームの開発

上記以外にも不定期で新たなプロジェクトが立ち上がり適性に応じてアサインが検討されるため、非常に多くのチャンスがございます。
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】
業務の10%＋αを新規技術の調査・検証に充てることで実践的な技術力を向上させています。研究テーマはAI、Blockchain、AWS・GCPを中心に今後さらに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。
・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。

▼詳しくはこちらのページをご覧ください。
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/entry/osaka-engineer-manager/

【開発ツール】

■開発技術/環境/ツール
PHP Node.js TypeScript Java Python Golang Scala Ruby
NestJS Next.js React Vue.js
GCP AWS 自社クラウドサービス
Microsoft 365 Google Workspace
MySQL PostgreSQL Oracle
ElasticSearch Redis Bigtable BigQuery Hadoop
GitHub Trello Jira Confluence
■開発プロセス
スクラム（もしくはカンバン）
■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）

主な業務内容は以下の通りです。

[顧客への提案]
お客様のニーズや市場動向を把握し、営業担当者と一緒にGPU基盤の提案を行います。
・新技術のリサーチ
・導入提案

[設計・開発]
お客様のご要望をくみ取り、お客様とコミュニケーションをとりながらGPU基盤に関するサービス仕様検討から設計、開発を行います。
・GPUを利用した高性能コンピューティング基盤の設計、構築、運用
・クラウド環境上でのGPUリソースの最適化と自動化
・AI、ディープラーニング等のアプリケーションに向けたインフラの提供とチューニング
・パフォーマンス分析と最適化に関する技術支援

主に以下のような技術を扱います。
GPUハードウェア（NVIDIAなど）、ネットワーク、ストレージ、クラウド（AWS、Azure、GCPなど）、コンテナ（Docker、Kubernetesなど）等

担当業務（詳細）
データ基盤のシステムアーキテクチャ検討
データの取得/加工方法の検討
テーブル設計
データ加工ロジックの実装
データ処理フローの実装

●下記のいずれかサービスのバックエンドシステムの設計および実装
　・ 設計業務を独自の最適化アルゴリズムで効率化するサービス
　・ CADファイルを画像処理アルゴリズムで構造化する社内サービス
　・ 上記のアルゴリズムの結果を修正する社内サービス
　・ 運転管理業務のコミュニケーションを改善するサービス
●アルゴリズム、フロントエンドとのインターフェース設計
●バックエンドアーキテクチャ設計
●各種フレームワークの技術選定および検証
●不正アクセスや脆弱性対応などのセキュリティ対策
サービスのパフォーマンス改善

【職務内容】
・当事業部ではアジア域内での決済代行事業の更なる拡大のため、香港、マレーシア、ベトナム、インド といった国々で事業展開している現地子会社とのサービスやシステム連携を進めてきています。
・連携スピードを加速させ、シナジーを高めていくため、各社個別に構築されているシステムのインフラレベルでのリファクタリングや共通化に関する取り組みが急務となっています。これらの全体戦略立案と施策遂行を最終的にはリードしていただくことを期待しています。
・当面はいずれかの現地子会社のインフラ開発・維持(決済代行システム)に参画いただき、インフラレベルでの最適化を現地メンバとともにリードいただくことで経験を積んでいただきたいと考えています。"
【アピールポイント（職務の魅力）】
・アジアを主戦場とした、グローバルでダイナミックな事業に裁量を持って取り組むことができる職務、自由かつフラットな職場です。現地従業員との協業が前提であるため、常に多種多様なメンバに囲まれ、熱気にあふれています。
・変化の早いアジア市場で、決済ビジネスを取り巻く最先端の動向に直接触れることがでます。
・かつアジャイル、クラウド、オフショアベースの開発スタイルで、企画からデリバリまでを高速で回しています。アジアならではのモノ作りのプロセスを体感、自らリードできるようになることで、グローバルで通用するスキルセットを身に付け、市場価値の高い人財への成長が見込めます。

N予備校をはじめとしたドワンゴのWebサービスの開発を支える、サーバーサイドエンジニアを募集します。

＜サービスの紹介＞
N予備校は、多くの生徒が在籍するN高等学校の学びの場として、また大学受験やプログラミング学習に励むユーザーのみなさんの学びの場として多くの方々にご利用いただいています。 ユーザーのみなさんが効率的に学習できるように、私たちは以下のような機能を提供しています。

・リアルタイムに先生や仲間の生徒とコミュニケーションを取ることで理解を深める「生授業」
・自分のペースで学習を進めることができて一目で進捗率がわかる「教材」
・わからない部分を質問するとその分野に詳しい人が答えてくれる「フォーラム」

＜具体的な業務内容＞
アプリケーションの実装だけでなく、要件定義やアーキテクチャの設計など、開発に関わる作業に幅広く関わっていただきます。

■ご担当いただく業務例
・アプリケーションの設計
　 - 要件のヒアリング、提案
　 - 要件をもとに、安全で効率的にサービス提供するためのアーキテクチャ設計
・サーバーサイドアプリケーションの開発、改善
　 - 新規サービスや機能追加に対応するアプリケーションの実装、運用
　 - 変化する需要に対し、適切にサービス提供を行うためのチューニング、ボトルネックの改善
　 - リソースを効率的に活用するための改善
・サービスの運用
　 - インシデント対応
　　　- サービス障害の暫定対処の立案、実施
　　　- インシデントの根本原因解消

■技術スタック
使用言語: Ruby, Node.js
インフラ: AWS, kubernetes
データストア: PostgreSQL, Redis, ElasticSearch
モニタリング：Prometheus, CloudWatch, Zabbix...
バージョン管理：git / GitHub Enterprise
CI：Jenkins, CodeBuild
コミュニケーション： Slack, JIRA, Confluence, Gsuite