5月21日(木)19:00~【オンラインセミナー/AIエージェント開発】応募意思不問
601~1200万
株式会社SIGNATE
東京都中央区
601~1200万
株式会社SIGNATE
東京都中央区
フロントエンドエンジニア
社内システムエンジニア
サーバーサイドエンジニア
AIを武器に、エンジニアとしての専門性をさらに広げたい経験者の皆様へ、特別なキャリアイベント(採用セミナー)の参加者の募集です。 (選考応募の意思は不問)募集ポジションについては下部に記載。 【開催日時】2026年5月21日(木) 19:00~20:00 【 会 場 】オンライン開催(Zoom) 【申込締切】5月21日(木) 10:00 【登 壇 者】DX推進部 部長、SIGNATE Cloud 開発部 部長、現場エンジニア ※リアルタイムでのQ&Aも行います。
【必須】PdM、PjM/PM、Web開発エンジニア、ITコンサルタントなど 「AI領域への関心がある」「従来の開発の枠を超えたい」という意欲があればお気軽に応募ください! 【プログラム】1.SIGNATEの現在地とビジョン:私たちが今、本気で取り組んでいる「AI駆動型開発」のリアル 2.現場エンジニアによる座談会:「今、何をどう進めているのか?」試行錯誤のプロセスを公開。 制度としての裁量ではなく、自ら道を切り拓く「SIGNATEの文化」について。 3.私たちが「今」一緒に働きたい方とは?:求めるエンジニア像と、今このフェーズで参画する面白さ。
高校、専修、短大、高専、大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 3ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
601万円~1,200万円 年俸制(分割回数12回) 年俸 6,010,000円~ 年俸¥6,010,000~ 基本給¥400,000~ 固定残業代¥101,250~を含む/月
会社規定に基づき支給
07時間30分 休憩60分
有 コアタイム 有 (コアタイム:有 11:00~16:00)
有 平均残業時間:10時間
有 固定残業代制 超過分別途支給 固定残業代の相当時間:30.0時間/月
年間124日 内訳:完全週休二日制、土曜 日曜 祝日、年末年始9日
入社直後10日 最高付与日数15日 入社して1年を迎える毎に20日付与
その他(その他当社が指定する日)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
フレックスタイム制(清算期間:1ヶ月) (コアタイム11:00~16:00、フレキシブルタイム 始業5:00~11:00、終業16:00~22:00) 標準労働時間:7.5時間/日、150時間/月 休憩:1時間/日(労働時間が6時間以上の場合) ※9:30~18:00に勤務する方が多い 業務内容(雇入れ直後):配属先にかかる一切の業務 業務内容(変更の範囲):・適性や業務上の必要性により、当社の全部署(具体的な部署名は組織図等により別途示す)・当社が将来、新規事業を開始した場合等は、これらに関する業務内容への変更も含む 就業場所(雇入れ直後):本社及び 自宅その他会社が指定する場所 就業場所(変更の範囲):業務上の必要性により、国内を含む全地域 ※本社が移転した場合は、移転先の本社所在地
当面無
東京都中央区築地2丁目1番4号銀座PREX East 2階
東京メトロ有楽町線新富町駅 徒歩1分
敷地内禁煙(屋内喫煙可能場所あり)
在宅勤務(全従業員利用可) リモートワーク可(全従業員利用可) 時短制度(全従業員利用可) 服装自由(全従業員利用可) 出産・育児支援制度(一部従業員利用可) 資格取得支援制度(全従業員利用可) 研修支援制度(一部従業員利用可)
無
無
【募集ポジション概要】 1. AIエンジニア(DX推進部) ●大手企業や社内のビジネス課題に対し、最新の生成AIやエージェント技術を、エンジニアリングの側面から最適に適用 ●要件定義から設計、実装、運用まで、AI活用の最前線をリード 2. プロダクトエンジニア(SIGNATE Cloud開発部) ●自社プロダクト「SIGNATE Cloud」の機能開発から運用までを一貫して担当 ●組織の仕組みとしてAI駆動型の開発スタイルを確立する次世代のプロダクト開発をリード ★プライバシーポリシー/個人情報保護について★ 本求人への応募をもって、株式会社SIGNATEのプライバシーポリシー( https://signate.co.jp/privacy )に同意したものとみなします
10名
2~3回
筆記試験:無
国内最大100,000人の会員基盤を活用し、官公庁や企業のDX課題に対し、データ分析人材によるAI開発を支援する「SIGNATE Competition」とeラーニング形式の法人向け社内DX人材育成SaaS「SIGNATE Cloud」が最注力自社プロダクト。
【ミッション】技術で人の可能性を解き放ち、すべての組織に革新をもたらす 「少子高齢化に伴う労働人口の減少」という構造的な課題に直面する日本において、持続可能な社会を実現するためには、人とAIが融合した新しい働き方による飛躍的な生産性向上が不可欠です。 その実現のため、私たちはすべての組織に対して、AI活用スキル&意欲の醸成を促し、業務・事業・組織そのものの変革、すなわちAX(AI transformation)を支援しています。※AX(AI transformation)とは・・・AIを活用したDX推進のことを指し、SIGNATEの造語です 【独自プロダクト】 ◆SIGNATE WorkAI:経営視点で生成AI活用を推進するための戦略立案AIエージェント ◆SIGNATE Cloud:全社員を生成AI武装させるオンライン実践型学習サービス ◆SIGNATE Competition:国内最大10万人超の会員が参加するAI開発競技プラットフォーム
〒104-0045 東京都中央区築地2丁目1番4号銀座PREX East 2階
【AI総合コンサルティング】 AI活用の戦略策定から実行、人材育成に伴走し、AX(AI transformation)を支援する「AIソリューションカンパニー」です。
非公開
東大IPC 株式会社デジタルホールディングス
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | - | - | - |
| 前期 | - | - | - |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※単体決算
最終更新日:
400~600万
【業務内容】 サーバーエンジニアとして、オンプレミスの環境やAWS、Azureなどのクラウド環境でのITインフラの設計業務から構築・運用業務などを担当頂きます。 ・Linux/Windowsサーバの設計・構築及び運用保守業務。 ・パブリッククラウド(AWS・Azure等)の環境での基本設計・詳細設計・構築などの一貫した業務 <具体的には> ①Linux/Windowsサーバの設計・構築・運用改善 標準化テンプレートを活用しつつ、要件に応じたチューニングや高可用性設計(冗長化、バックアップ、DR)をリード。 監視・ログ基盤の整備、パフォーマンスボトルネックの可視化、キャパシティ計画まで担当。IaC(Ansible、PowerShell DSC)による構成のコード化を推進。 ②パブリッククラウド(AWS・Azure)の環境構築 VPC/ネットワーク、IAM/セキュリティ、ストレージ、コンピュートの設計・構築から、運用設計(アラート、バックアップ、コスト最適化)まで一貫対応。 TerraformやBicepを用いたIaC、CI/CDによる環境の継続的デリバリー、コンテナ/Kubernetes基盤の設計にも挑戦可能。 【当ポジションの魅力】 ・専任組織による最適なプロジェクトへのアサイン 経験豊富なメンバーで構成された専門部署が、顧客情報や業界トレンドを踏まえて最適なプロジェクトアサインを実現。更に計画的なローテーションを実施し、キャリアを加速させます。 ・理想と現実をつなぐキャリア支援 「エンジニアとしての理想」と「市場・案件の現実」を両面から見据え、最適なバランスを探る仕組み。希望を尊重しつつ、確実に成長できるプロジェクトを選定し、理想のキャリア形成を後押しします。 ・徹底した深掘りと能動的サポート 丁寧なヒアリングを通じて、潜在的なスキルや強みを発掘。時にはお客さまや現場エンジニアと連携して最適な機会を創出し、プロジェクトへの入場まで一貫してサポート。 自分の魅力を最大限に引き出せます。 ・多様なキャリアパスと成長機会 未経験領域への挑戦、専門分野の深化、プロジェクトリーダーやマネジメントなど、多様なキャリアパスを実現。人事制度として、専門性を深め技術や知識を極めるエキスパートコース、組織運営を担いリーダーとしてチームを牽引するマネジメントコースがあります。 【プロジェクト例】 <プロジェクト例①> ■概要:大手SI企業 クラウド環境(AWS)の保守運用 ■詳細:サーバーのパッチ適応・インスタンス構築等 ■使用する技術:AWS、CloudWatch、EC2、S3、IAM <プロジェクト例②> ■概要:大手SI企業向けサーバーの運用、運用設計 ■業務内容:サーバ運用保守及び構築支援 ■工程:構築~運用保守 ■使用する技術:オンプレミス ・OS:WindowsServer、Linux ・データベース:MySQL、SQLServer 【描けるキャリアパス】 オンプレとクラウドの双方で構築〜運用まで一気通貫の経験を積めます。 入社後は今までのご経験を活かしてスキル基盤の構築、プロジェクトの中核を担って頂くよう、段階的にスキルアップを望むことができます。 当社は運用自動化・AI領域への挑戦機会なども充実しており、認定資格取得やIaC・SRE・仮想基盤等新領域の技術取得を研修面でもサポートが充実しているため、研修や自己研鑽を通して沢山の幅広いキャリアへ目を向ける事ができます。 さらに将来的には運用だけに留まらず、「アーキテクト/SRE/プロジェクトリーダー」として設計構築などの上流工程を担当するポジションやAIのなどの領域で、技術者として基盤知識を身に着け成長できる環境です。
【必須要件】 ・Linux・Windowsサーバの運用保守業務の運用2次経験3年、設計構築2年以上の経験 【歓迎要件】 ・LPIC Level1あるいはCCNAの保有 ・サーバ/ネットワークの障害原因解析、トラブルシュートの経験 ・手順書に沿ったサーバOSセットアップの経験 ・スイッチ・ルータへのConfig投入の経験 【求める人物像】 ・挑戦する意欲を持ち続けられる人 ・目的思考で動ける人 ・チームで成果を高められる人 ・長期的なキャリア形成を考えられる人
テクノロジーソリューション事業 自動車・航空宇宙関連機器・家電・ロボットなどの設計・開発・実験における請負・派遣サービス ITシステムやアプリケーションのシステム開発・インフラ設計・運用における派遣・準委任・フリーランスサービス AIやDXを活用したIoT、モビリティサービスの導入支援
600~1200万
【概要】 スマートフォン決済サービス「メルペイ」における、プロダクトおよびサービス全体の品質保証(QA)業務全般をリードしていただきます。従来のQA手法に加え、最新のAIツールを積極的に駆使した「AI駆動型」のテスト計画・設計・自動化を推進し、プロダクトの品質向上とプロセス最適化を担うポジションです。 【具体的な業務内容】 ・Webアプリケーション、モバイルアプリケーション(iOS/Android)、およびバックエンドシステムを対象としたQA業務 ・AI活用を前提としたテスト計画の設計、AIによるテストケース ・コード生成、およびテスト自動化の推進 ・最新のAIツール・技術の継続的な評価・検証と、QAプロセスへの組み込み・テスト活動全般の推進(テスト計画・設計・実施・終了作業) ・プロダクトマネージャー(PM)や開発者との仕様レビュー、仕様改善の提案・APIテスト、リグレッションテストの設計、実装、および運用保守 ・複数のサービスやチームにまたがるQA業務の調整、不具合管理、チームメンバーの管理 【開発環境・使用ツール】 ・テスト・開発関連:GitHub, Jetpack Compose, XCUITest, Playwright, TestRail, Jira, Confluence, BigQuery, Looker, Datadog, Postman ・AI支援ツール:Google Gemini, Cursor, ChatGPT, Claude Code ・開発手法:Agile (Scrum, Kanbanなど)【当ポジションの魅力とチャレンジ】 ・AIを単なる効率化手段に留めず、テスト計画から開発・実施・分析までQAプロセス全体に組み込む、AI時代の先進的な品質保証のあり方をゼロから模索・実践できます。 ・現在チームは少人数の体制をとっているため、メンバーそれぞれが主体性を持ってQAプロセスや仕組みをゼロから作り上げていける大きな意思決定権があります。 ・複雑な金融・決済サービスの品質保証を担当し、QAの枠を超えてメルペイ全体の施策や将来像についての議論に深く関わることができます。
【必須要件】 ・3年以上のソフトウェアQAとしての実務経験 ・ソフトウェアテストに関する確かな知識・経験 ・モバイルアプリ(iOS/Android)、またはWebアプリのQA実務経験 ・優れた分析力と課題に対する問題解決能力 ・テスト自動化フレームワークの経験、およびAIを活用した自動化技術を積極的に学びたいという意欲 ・AIのコンセプトを理解し、それをソフトウェアQAへ応用することへの強い興味関心 ・プロジェクトにおけるプロセス改善の知識や経験 ・他職種やステークホルダーと円滑に折衝できる高いプロジェクトコミュニケーション能力 ・ビジネスレベルの日本語コミュニケーション能力 【歓迎要件】 ・ソフトウェア開発経験 ・AIツールやプラットフォームに関する知識 ・マイクロサービスで開発されたサービスのQA経験 ・一からテスト計画を立案した経験 ・金融業界や決済業界のQA経験 ・機械学習モデルに関する経験
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700~1000万
DX Suite等の開発・改善 ビジョン策定〜リリースまで一気通貫 ロードマップ策定 技術選定 マイクロサービス設計 サービス設計 開発・テスト チーム構築 リリース改善
■必要スキル Web開発経験3年以上 【歓迎】 アーキ設計 ミドルウェア設計 マイクロサービス経験 ■人物像 技術で社会貢献志向 上昇志向 変化適応 会社視点 地道な継続力
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800~1100万
▍本ポジションの特徴  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ●グループ全体のDX・IT戦略を牽引 ⇒「DX推進本部」にて、ITシステム企画や 新規業務構築を主導 ⇒グループ全体のシナジー強化を見据えた 影響力の大きい中核ポジション ●自ら企画立案・推進できる高い裁量 ⇒予算・実績管理を含む施策立案から 外部委託先の管理まで一気通貫 ⇒PMOや要件定義の経験を活かし、 自ら仕組みを創り上げる面白さ ●充実の待遇×柔軟な働き方 ⇒フレックスタイム制 ⇒想定年収:760~1,100万円 ▍募集ポジション(配属部門)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ご経験や適性に応じて、DX推進本部にて 以下の業務を中心にお任せします。 ・ITシステム企画(DX・新規業務構築) ・業務計画・施策立案、および資料作成 ・外部委託先の管理 ・プロジェクトマネジメント(PMO)
・ITシステムに関する経験 ・ITコンサル経験 ・システム保守、運用経験 など
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1000~1100万
▍本ポジションの特徴  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ●グループ全体のDX・IT戦略を牽引 ⇒「DX推進本部」にて、ITシステム企画や 新規業務構築を主導 ⇒グループ全体のシナジー強化を見据えた 影響力の大きい中核ポジション ●自ら企画立案・推進できる高い裁量 ⇒予算・実績管理を含む施策立案から 外部委託先の管理まで一気通貫 ⇒PMOや要件定義の経験を活かし、 自ら仕組みを創り上げる面白さ ●充実の待遇×柔軟な働き方 ⇒フレックスタイム制 ⇒想定年収:760~1,100万円 ▍募集ポジション(配属部門)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ご経験や適性に応じて、DX推進本部にて 以下の業務を中心にお任せします。 ・ITシステム企画(DX・新規業務構築) ・業務計画・施策立案、および資料作成 ・外部委託先の管理 ・プロジェクトマネジメント(PMO)
・ITシステムに関する経験 ・ITコンサル経験 ・システム保守、運用経験 など
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600~1000万
【仕事内容】 〇具体的なプロジェクト例 ・大規模レコメンドエンジンの刷新: 数十万〜数百万ユーザー規模のEC・HRアプリにおいて、機械学習モデルをAPI化し、AWS/GCP環境でのバッチ処理・リアルタイム推論基盤を構築。 ・次世代AIエージェントの企画・開発: 総合商社のDXプロジェクトにて、LLM(ChatGPT/Claude等)を活用した意思決定支援ツールのプロトタイピングから本実装まで。 ・技術的意思決定のリード: アルゴリズムの選定から、MLOps(継続的学習・デプロイ)の体制構築、ビジネスサイドへの技術的フィードバックまでを主導。 【この仕事の魅力】 ・「フルスタックなMLE」への深化: モデル構築(DS領域)とシステム実装(エンジニアリング領域)の両輪を回すため、極めて市場価値の高いキャリアを築けます。 ・上流からの参画: 曖昧な要件から「どの技術を使い、どう解くか」を定義する、テックリードとしての裁量があります。 【当社の特徴】 1. 圧倒的な背景:グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、あなたの「次に伸ばしたいスキル」に合致する案件をプロの視点でマッチング。この「選択肢の広さ」が、あなたのキャリアの自由度を支えます。 2. エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。
【必須】 ・Pythonを用いた開発実務経験(5年以上) ・機械学習モデル(回帰・分類・レコメンド等)のプロダクト実装・運用経験 ・クラウド(AWS/GCP)を用いたアーキテクチャ設計・API開発経験 ・Docker等を用いたコンテナ開発環境の構築経験 【あれば尚可】 ・数十万人規模のユーザーを抱えるプロダクトでの開発・運用経験 ・自然言語処理(LLM)の実務活用、またはMLOpsの推進経験 ・チームリードや技術選定の主導経験
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550~900万
【仕事内容】 企業の膨大な暗黙知をAIが扱える形式に変換し、 自律的に動く「AIエージェント」を実装する高度なプロジェクトが増えています。 ・次世代RAG・ナレッジグラフ構築: 建設・土木・損保等の専門ドメインにおいて、非構造化データをグラフDBやセマンティック技術(RDF/OWL)を用いて構造化。 ・AIエージェントの導入・展開: Claude CodeやMCP(Model Context Protocol)を活用した、開発プロセスや見積・提案業務の抜本的な自動化。 ・LLMチューニング: 大手キャリア等の大規模データを活用した応答精度の極大化。 ・テックリード業務: 非IT層へのAI利活用提案から、プロトタイプの実装、技術選定までを主導。 【この仕事の魅力】 ・「最先端プロトコル」への挑戦: MCP(Model Context Protocol)など、リリースされたばかりの技術を実務に投入できる、SESならではのスピード感があります。 ・「データモデリング」の権威へ: AIの精度を左右するのはモデル以上に「データ」です。複雑なドメイン知識を構造化する経験は、今後10年食いっぱぐれないスキルになります。 【当社の特徴】 ・グループ累計90万社超の顧客基盤 大手企業の基幹システムから最先端のDXプロジェクトまで、グループが持つ膨大なネットワークの中から、自分の志向やライフステージに合わせて選択。 ・エンジニアファーストの体現:アサインへのこだわり 「会社がアサインを決める」のではなく、「あなたのキャリアから逆算してプロジェクトを選ぶ」。エンジニア一人ひとりが「会社都合の案件」に縛られることなく、自らの意志でキャリアを切り拓ける環境を大切にしています。
【必須】 ・Pythonを用いたWebアプリ開発経験(5年以上) ・AWS/Azure/GCPいずれかでのAI基盤(RAG等)の設計・構築経験 ・データモデリング、または大規模データパイプラインの設計経験 ・クライアントや非IT層に対する要件定義・技術提案スキル 【あれば尚可】 ・Claude Code / AIエージェントツールの実務利用経験 ・グラフDB(Neo4j等)やセマンティック技術の知見 ・テックリードとしてチームを牽引した経験
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600~1100万
【概要】 暗号資産・ブロックチェーンサービス「メルコイン」における、プロダクトおよびサービス全体の品質保証(QA)業務全般をリードしていただきます。 従来のQA手法に加え、最新のAIツールを積極的に駆使した「AI駆動型」のテスト計画・設計・自動化を推進し、プロダクトの品質向上とプロセス最適化を担うポジションです。 【具体的な業務内容】 ・Webアプリケーション、モバイルアプリケーション(iOS/Android)、およびバックエンドシステムを対象としたQA業務 ・AI活用を前提としたテスト計画の設計、AIによるテストケース・コード生成、およびテスト自動化の推進 ・最新 paces のAIツール・技術の継続的な評価・検証と、QAプロセスへの組み込み ・テスト活動全般の推進(テスト計画・設計・実施・終了作業) ・プロダクトマネージャー(PM)や開発者との仕様レビュー、仕様改善の提案 ・APIテスト、リグレッションテストの設計、実装、および運用保守 ・複数のサービスやチームにまたがるQA業務の調整、不具合管理、チームメンバーの管理 【開発環境・使用ツール】 ・テスト・開発関連:GitHub, XCode, Android Studio, Playwright, TestRail, Jira, Confluence, BigQuery, Looker, Datadog ・AI支援ツール:Google Gemini, Cursor, ChatGPT, Notion AI, NotebookLM, Claude, Claude Code ・開発手法:Agile (Scrum, Kanbanなど) 【当ポジションの魅力】 ・AIを単なる効率化手段に留めず、テスト計画から開発・実施・分析までQAプロセス全体に組み込む、AI時代の先進的な品質保証のあり方をゼロから模索・実践できます。 ・現在チームは少人数の体制をとっているため、自ら課題を見つけ、役割や仕組みをゼロから作り上げていける大きな裁量と責任があります。 ・QAの枠を超え、メルコイン全体の施策や将来像についての議論・意思決定に深く関わることができます。
【必須要件】 ・システム開発プロジェクトでの実務経験 ・ソフトウェアテストに関する基本的な知識 ・課題を発見し、改善提案から解決まで自走できる能力 ・プロダクトチームや開発者と円滑に折衝できる高いコミュニケーションスキル ・AIツールの利活用に対する強い興味関心と、自発的に学ぶ意欲 ・ビジネスレベルの日本語コミュニケーション能力 【歓迎要件】 ・暗号資産、ブロックチェーン、金融領域に関する知見・興味 ・アジャイル(Scrum、Kanbanなど)開発環境でのQA実務経験 ・モバイルアプリ(iOS/Android)またはWebアプリのQA経験 ・マイクロサービスで構築されたバックエンドシステムのQA経験 ・テスト自動化フレームワークの利用、ツールの選定・導入・運用経験 ・複数メンバーのマネジメントやリード経験
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