Web バックエンドエンジニア（地理空間データも含む）／アークエッジ・スペース社

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  アルゴリズム開発エンジニア／アークエッジ・スペース社

  750~1250万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

  アルゴリズム開発エンジニア／アークエッジ・スペース社気になる

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  仕事内容

  ・フィルタを用いた軌道時刻決定・姿勢決定等、推定アルゴリズムの設計・開発 ・アルゴリズムのシミュレーションおよび精度評価 ・仕様策定およびソフトウェア設計 ・FPGA上での実装および最適化 ・外注管理（必要に応じて） 【使用ツール】 ・OS：Windows, Linux ・コード管理：GitHub ・タスク管理：GitHub Projects V2・GitHub（Issue） ・バージョン管理：Git ・使用言語：C, C++ (組み込み開発), Python, MATLAB (シミュレーション・アルゴリズム検証), VHDL, Verilog (FPGA実装) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給

  求める能力・経験

  必須スキル ・カルマンフィルタの理論と応用に関する知見 ・FPGA開発の実務経験（VHDL / Verilog） ・組み込みシステム開発の経験 ・数値シミュレーションの経験（MATLAB, Python等） 歓迎スキル ・衛星軌道力学や摂動の知識 ・衛星の姿勢制御系における知識 ・FPGAの高位合成（HLS）経験 ・衛星搭載機器の開発経験 ・プロジェクトマネジメントの経験

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  信号データ処理エンジニア／アークエッジ・スペース社

  600~1200万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

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  仕事内容

  ・衛星が受信する電波の信号処理技術の研究・開発 ・電波の発信源を特定するためのアルゴリズム開発・最適化 ・位置推定技術（TDOA, FDOA, AOA など）の設計および実装 ・受信データの解析および評価システムの開発 ・シミュレーション環境の構築および性能評価 ・ハードウェア・ソフトウェアの統合テストおよび性能向上のための改良 ・他部門（衛星開発、運用チーム等）との連携、技術的なサポート ※使用ツール ・OS：Windows, Linux ・コード管理：GitHub ・タスク管理：GitHub Projects V2・GitHub（Issue） ・プロジェクト管理：Redmine ・バージョン管理：Git ・使用言語：C, C++, Python, MATLAB等 ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給

  求める能力・経験

  必須スキル ・信号処理・通信工学の基礎知識 ・MATLAB、Python、C++ などを用いたデータ解析およびアルゴリズム実装経験 ・TDOA, FDOA, AOA などの位置推定技術の理解 ・GNSS、レーダー、無線通信などの技術に関する知識 ・チームでの開発経験およびコミュニケーション能力 歓迎スキル ・衛星通信に関する基本的な理解 ・SDR（Software Defined Radio）の開発経験 ・機械学習を用いた信号解析・異常検知の知識・経験 ・FPGA / DSP による信号処理の経験 ・カルマンフィルタやベイズ推定などの確率的アルゴリズムの実装経験 ・大規模データの処理・解析の経験 ・宇宙工学・衛星システムの知識 ・英語論文の読解力および技術資料作成能力 求める人物像 ・スタートアップ環境下で、周囲と協力しながら自発的に活躍いただける方 ・基礎や泥臭い業務を疎かにせず、難しい目標にも果敢に挑戦し、それを達成することに喜びを感じられる方 ・人やシステムをとりまとめ、成功に導くことに強くモチベーションを感じる方

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  機械学習エンジニア（画像処理）／アークエッジ・スペース社

  800~1200万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

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  仕事内容

  【具体的な仕事内容】 ・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発 ・衛星画像の前処理や品質向上 ・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築 ※ 使用ツール ・主な使用言語: Python, (Rust, TypeScript) ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給 ・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む) ・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom ・コード管理: GitHub ・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues, Redmine ・バージョン管理: Git ・CI/CD: GitHub Actions ・Infrastructure as Code: Terraform

  求める能力・経験

  必須スキル ・機械学習を含む画像処理の知識 ・画像を対象とした Python による機械学習モデル・画像処理アルゴリズムの実装経験 歓迎スキル ・リモートセンシングデータや地理空間データを扱った経験 ・機械学習を活用したコア機能をもつサービスの開発に携わった経験、MLOps の知見 ・英語の論文や技術文書を読んで理解し、業務に反映できること ・AWSの使用経験

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  信号データ処理エンジニア(未経験者)／アークエッジ・スペース社

  600~900万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

  信号データ処理エンジニア(未経験者)／アークエッジ・スペース社気になる

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  仕事内容

  【具体的な業務】 ・衛星搭載地球観測センサのデジタル信号処理アルゴリズムの設計・実装 ・データ解析および可視化手法の開発、機械学習を用いた信号の識別 ・実験・シミュレーションによるアルゴリズムの検証 ・機器開発チームや衛星システムチームとの連携 【開発環境・使用ツール】 コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom Office：Microsoft Word、Excel、Powerpoint、Google Workplace ファイル共有：Google Drive バージョン管理: Git CI/CD: GitHub Actions パブリッククラウドサービス: AWS 開発ツール：Python、Matlab 等

  求める能力・経験

  必須スキル ・大学院修士課程以上の理数系の研究開発の経験 ・Python, Matlab等による数値解析、物理シミュレータの開発経験 ・数学的・論理的思考に基づくアルゴリズム設計能力 ・自発的にキャッチアップし、課題解決に向けて取り組める姿勢 ・泥臭い実験・実装作業を実施する熱意 ・英語での技術文書作成・読解スキル 歓迎スキル ・レーダー、マイクロ波観測等の信号処理経験 ・衛星観測、リモートセンシング、気象・海洋分野の知識 ・機械学習や統計処理によるデータ解析の経験

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  Web フロントエンドエンジニア（地理空間データも含む）／アークエッジ・スペース社

  600~800万

  株式会社アークエッジ・スペース東京都江東区

  Web フロントエンドエンジニア（地理空間データも含む）／アークエッジ・スペース社気になる

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  仕事内容

  【具体的な仕事内容】 ・Webフロントエンド開発（画面設計、実装、品質改善、パフォーマンス最適化） ・地図・可視化 UI の実装（MapLibre 等を用いた表示、レイヤ制御、インタラクション設計） ・API と連携したデータ表示・検索・フィルタ・ダッシュボード等の実装 デザイナー/PM/バックエンドと協働した要件整理・プロトタイピング（PoC含む） 【使用ツール】 ・主な使用言語: TypeScript、Python（必要に応じて Rust） ・主な使用ライブラリ: React、可視化/地図ライブラリ（例：MapLibre GL JS） ・支給PC: 会社指定PCから本人希望に応じて支給 ・開発環境: macOS or Linux (WSL2含む) ・コミュニケーション: GitHub, Slack, Zoom ・コード管理: GitHub ・タスク管理: GitHub Projects V2, GitHub Issues ・バージョン管理: Git ・CI/CD: GitHub Actions ・パブリッククラウドサービス: AWS ・Infrastructure as Code: Terraform ・モニタリング: Amazon CloudWatch, Grafana, Sentry ・データベース: PostGIS, Amazon Aurora DSQL

  求める能力・経験

  必須スキル ・Web バックエンドアプリケーションの開発経験 ・コンテナ技術を用いたサービスの設計・開発経験 ・チームでのプロダクト開発経験（toB、toC、受託など形態問わず） 歓迎スキル ・AWS を用いたサービスの設計経験 ・Web GIS バックエンドの開発経験 ・分散システムの設計経験 ・リモートセンシングデータ、または、地理空間データを扱った経験 ・英語の技術文書を読んで理解し、設計等に反映した経験 ・ルーチンワークを自動化する能力・自動化したいという強い気持ち

  事業内容

  ・超小型衛星の設計・製作及び運用サービスの提供 ・超小型衛星によるコンステレーション構築 ・超小型衛星関連のコンポーネント・ソフトウェアの提供 ・衛星管制用地上局の運用サービスの提供 ・教育・コンサルティング業務 等

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  弁護士ドットコム_Forward Deployed Engineer (Internal)

  1003~1805万

  • プロジェクト
  • Slack
  • プロダクト開発
  • 開発
  • AWS
  • Go
  • Python
  • デプロイ
  • 技術開発
  • 開発プロジェクト
  • システム設計
  • スクラムマスター
  • マネージャー
  • 機械学習
  • プロジェクトマネージャー
  • プロダクトマネージャー
  • GCP
  • ソフトウェア
  • クラウド
  • 自然言語処理

  弁護士ドットコム株式会社東京都港区

  弁護士ドットコム_Forward Deployed Engineer (Internal)気になる

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  仕事内容

  ■募集背景 これまで弁護士ドットコムでは、リーガル領域に特化したAIエージェント「LegalBrain エージェント」の開発・運用を通じて、多くの技術的資産と知見を蓄積してきました。2026年1月に発足したAI技術開発部では、これらの資産を共通基盤化し、「クラウドサイン」をはじめとする社内の各プロダクトへ積極的に展開して具体的なビジネス成果へと繋げるフェーズにあります。単なる共通基盤の提供に留まらず、各プロダクトの現場に深く入り込み、AI基盤技術を武器に具体的な顧客価値を連続的に創出していくForward Deployed Engineer (Internal) を募集します。 ■職務詳細 ＜プロダクトへのAI技術基盤導入・伴走支援＞ クラウドサインやLegalBrain エージェント等のプロダクトへのAI技術基盤の導入と、各プロダクト特有の課題解決 ・プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた具体的機能の実装と最適化 ＜精度評価・改善サイクルの構築と運用＞ プロダクトの特性に合わせた評価方法の設計と継続的な精度向上プロセスの確立 ＜共通基盤でカバーできない部分の基盤へのフィードバック＞ ■開発環境 ＜言語・フレームワーク＞ バックエンド: Go 機械学習: Python / scikit-learn など LLM: LangChain / LangGraph / Langfuse ＜技術基盤＞ インフラ: AWS / Google Cloud データベース: Aurora / BigQuery AI/検索: Bedrock / Gemini / SageMaker / Vertex AI / OpenSearch ＜プロジェクト管理・ソースコード管理＞ プロジェクト管理: JIRA ソースコード管理: GitHub CI/CD: GitHub Actions ＜情報共有・開発支援＞ 情報共有: Slack / Google Workspace / esa.io 開発支援: Claude Code / Cursor / Devin など ■ポジションの魅力 ・開発したモデルや行なった精度改善がプロダクトの価値に直結し、ユーザーへの提供価値や事業の成長をダイレクトに感じることができる環境 ・リーガルや電子契約といった専門領域での日本最大級のデータを、実際のプロダクト上で活用できる稀有な環境 ・AI技術基盤を複数のプロダクトに新たにデプロイしていくという基盤の立ち上げ・拡大のフェーズを経験できること ■サービス／事業部について ＜Legal Brain（AI基盤）＞ 弁護士ドットコム独自のデータベース「Legal Graph（リーガルグラフ）」に、生成AIを組み込んだコアテクノロジーが「リーガルブレイン」です。「Legal Graph」とは、法令、ガイドラインの膨大な情報群に対して、弁護士ドットコムグループがこれまで蓄積してきた判例データや法律専門書籍の情報、法律相談の記録や弁護士からの情報といった膨大なリーガルデータを加え、それぞれのデータ同士の関係性をグラフ化して構築した独自のデータベースです。これを用いることで、今までにない利便性を持ったリーガルサービスの実現が可能になります。 ■募集部門の紹介 ＜データ本部AI技術開発部＞ 弁護士ドットコム内の各事業部が、AI技術の試行錯誤に時間を取られることなく、最速で顧客価値の創出に集中できる状態を作ることが我々のミッションです。そのための手段として、「LegalBrain エージェント」や「クラウドサイン」などのプロダクト開発チームへ深く入り込み、AI/MLに関する実験・精度評価・改善を共に実行する「伴走型の技術支援」を行っています。また、支援を通じて得られた共通課題を解決するためにAI基盤技術を構築し、複数のプロダクトで成果を横展開することで、会社全体のプロダクト競争力を最大化させています。

  求める能力・経験

  ■MUST要件 ・機械学習、自然言語処理、検索技術いずれかの分野において、評価・改善サイクルの実務経験3年以上 ・プロダクト開発チームと協働し、AI/MLの機能をリリースまで導いた経験 ・Pythonを用いたソフトウェア開発の実務経験 ・機械学習、エンジニアリング、データサイエンスの基礎的な知識 ■歓迎条件 ・サービスKPIに紐づいた機械学習モデルの評価・改善の経験 ・大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングやRAGの最適化経験 ・クラウドインフラ（AWSまたはGCP）を用いたシステム設計経験 ・プロジェクトマネージャーやスクラムマスターとして開発プロジェクトを推進した経験 ■求める人物像 ・プロダクト・ファーストの思考を持てる方。技術はあくまで手段であり、目的は「顧客への価値提供」であると割り切れる方。泥臭い改善を厭わない方。華やかなモデル構築だけでなく、地道なデータ整備や評価の高度化が価値に直結することを理解している方。 ・越境するコミュニケーションができる方。エンジニアの枠を超えて、事業責任者、プロダクトマネージャー等のステークホルダーと対等に議論し、最適なAI体験を追求できる方。

  事業内容

  弁護士ドットコムの開発・運営 弁護士ドットコムニュースの運営 税理士ドットコムの開発・運営 クラウドサインの開発・提供 BUSINESS LAWYERSの運営 キャリア支援サービスの運営 Legal Brainの開発・提供

• エージェント求人

  弁護士ドットコム_バックエンドエンジニア（AI/ML基盤）

  1003~1805万

  • プロダクト開発
  • Slack
  • Gemini
  • プロジェクト
  • 開発
  • 機械学習
  • AWS
  • モニタリング
  • Go
  • Python
  • デプロイ
  • CD
  • GitHub Actions
  • 技術開発
  • Docker
  • ソフトウェア
  • GCP
  • クラウド
  • Datadog

  弁護士ドットコム株式会社東京都港区

  弁護士ドットコム_バックエンドエンジニア（AI/ML基盤）気になる

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  仕事内容

  ■募集背景 2026年1月に発足した当部署では、「Legal Brain エージェント」や「クラウドサイン」など、複数のプロダクトでAI活用を急加速させています。AI/MLの価値は、モデルを作って終わりではなく、いかに高い精度を維持したまま安定して動かし続け、継続的に改善できるかにかかっています。特にLLM活用の普及に伴い、評価手法の複雑化やデータの鮮度管理が極めて重要な課題となっています。プロダクトの現場に寄り添い、MLライフサイクル（開発・評価・デプロイ・モニタリング）の自動化・高度化を通じて、具体的なビジネス成果を最大化させるバックエンドエンジニアを募集します。 ■ポジションについて ＜職務詳細＞ ・プロダクトへのMLライフサイクル実装各プロダクトチームと連携し、AI/ML機能のデプロイパイプラインおよび推論インフラの設計・構築 ・現場のニーズに合わせた、LLMアプリケーション（RAG等）の継続的改善を支える仕組みの実装 ・高度な評価・モニタリング基盤の開発 ・複雑化するAI出力に対する評価パイプライン（LLM-as-a-judge等）の自動化 ・RAGや検索機能の精度評価を継続的に行うためのパイプライン構築 ・推論精度、レイテンシ、コスト、およびデータドリフトの監視・可視化体制の構築 ・全社共通のAI基盤コンポーネントの提供 ・プロダクト横断で利用可能なLLMオーケストレーションや、検索基盤の運用 ・開発環境の標準化を通じた、機械学習エンジニアおよびプロダクト開発者のリードタイム短縮 ・SRE・インフラチームとの連携 ・全社インフラ方針に基づいた、セキュアかつスケーラブルなAI/MLシステム・検索システムの構築 ・コスト最適化やパフォーマンスチューニングの実行 ＜開発環境言語・フレームワーク＞ ・バックエンド: Go ・機械学習: Python / scikit-learn など ・LLM: LangChain, LangGraph, Langfuse ＜技術基盤＞ ・インフラ: AWS / Google Cloud ・データベース: Aurora / BigQuery ・AI/検索: Bedrock / Gemini / SageMaker / Vertex AI / OpenSearch ＜プロジェクト管理・ソースコード管理＞ ・プロジェクト管理: JIRA ・ソースコード管理: GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ＜情報共有・開発支援＞ ・情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io ・開発支援: Claude Code, Cursor, Devin など ■ポジションの魅力 自分が構築したシステムが、クラウドサインのような大規模プロダクトの安定稼働と、Legal Brain エージェントのような先端機能の高速改善を直接支えている実感を得られます。従来の機械学習領域に加え、LLM特有の評価の難しさや、データの流れ（RAGのインデックス更新など）をいかに自動化するかという、答えの定まっていない領域に挑戦できます。個別のプロダクトで起きた問題を基盤へと昇華させ、全社の開発スピードを数倍に引き上げるという、組織的インパクトの大きい仕事ができます。 ■サービス／事業部について ＜Legal Brain（AI基盤）＞ 弁護士ドットコム独自のデータベース「Legal Graph（リーガルグラフ）」に、生成AIを組み込んだコアテクノロジーが「リーガルブレイン」です。「Legal Graph」とは、法令、ガイドラインの膨大な情報群に対して、弁護士ドットコムグループがこれまで蓄積してきた判例データや法律専門書籍の情報、法律相談の記録や弁護士からの情報といった膨大なリーガルデータを加え、それぞれのデータ同士の関係性をグラフ化して構築した独自のデータベースです。これを用いることで、今までにない利便性を持ったリーガルサービスの実現が可能になります。 ■募集部門の紹介 データ本部AI技術開発部弁護士ドットコム内の各事業部が、AI技術の試行錯誤に時間を取られることなく、最速で顧客価値の創出に集中できる状態を作ることが我々のミッションです。そのための手段として、「Legal Brain エージェント」や「クラウドサイン」などのプロダクト開発チームへ深く入り込み、AI/MLに関する実験・精度評価・改善を共に実行する「伴走型の技術支援」を行っています。また、支援を通じて得られた共通課題を解決するためにAI基盤技術を構築し、複数のプロダクトで成果を横展開することで、会社全体のプロダクト競争力を最大化させています。

  求める能力・経験

  ■MUST要件 ・パブリッククラウド（AWS/GCP/Azure）を用いたインフラやサービスの構築・運用経験 ・機械学習システムのライフサイクル（学習・評価・推論）に対する基礎知識 ・CI/CDツール（GitHub Actions, CircleCI等）を用いた開発プロセスの自動化経験 ・Docker / Kubernetes 等のコンテナ技術の実務経験 ・Python または Go 等を用いたソフトウェア開発経験 ■歓迎要件 ・データ基盤、ML基盤等の開発・運用経験 ・LLMアプリケーションの運用、および評価パイプラインの構築経験 ・Terraform / CloudFormation 等の IaC によるインフラ管理経験 ・サービスKPI監視や分散トレーシング（Datadog, OpenTelemetry等）の導入経験 ・大規模トラフィックに耐えうるマイクロサービスの設計・運用経験 ■求める人物像 ・現場の痛みに対する想像力がある方プロダクトチームが何に困っているかを察知し、技術で解決することを楽しめる方。 ・「自動化」への執着心がある方手作業によるミスや遅延を嫌い、徹底的に仕組み化を進めたい方。 ・越境するマインドセットを持つ方インフラの知識を持ちつつ、機械学習エンジニアのドメイン（モデル評価やデータ処理）にも深く関心を持ち、チームを繋ぐ役割を担える方。

  事業内容

  弁護士ドットコムの開発・運営 弁護士ドットコムニュースの運営 税理士ドットコムの開発・運営 クラウドサインの開発・提供 BUSINESS LAWYERSの運営 キャリア支援サービスの運営 Legal Brainの開発・提供

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  弁護士ドットコム_AIエンジニア

  1003~1805万

  • Google Vertex A...
  • Gemini
  • DB設計
  • Slack
  • プロダクト開発
  • 開発
  • 機械学習
  • AWS
  • データベース
  • 提案
  • Go
  • Python
  • 検証
  • CD
  • GitHub Actions
  • 技術開発
  • マネージャー
  • ソフトウェア
  • システム設計
  • GCP
  • プロダクトマネージャー
  • クラウド
  • 執筆
  • 自然言語処理

  弁護士ドットコム株式会社東京都港区

  弁護士ドットコム_AIエンジニア気になる

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  仕事内容

  ■募集背景 これまで弁護士ドットコムでは、リーガル領域に特化したAIエージェント「Legal Brain エージェント」の開発・運用を通じて、多くの技術的資産と知見を蓄積してきました。2026年1月に発足したAI技術開発部では、これらの資産を「クラウドサイン」をはじめとする社内の各プロダクトへ積極的に注入し、具体的なビジネス成果へと繋げるフェーズにあります。単なる共通基盤の提供に留まらず、各プロダクトの現場に深く入り込み、AI基盤技術を武器に具体的な顧客価値を連続的に創出していく機械学習エンジニアを募集します。 ■ポジションについて ＜職務詳細＞ ・プロダクトへのAI/ML導入・伴走支援クラウドサインやLegal Brain エージェント等のプロダクトチームと密に連携した、ドメイン特化型の課題解決（例）プロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を用いた具体的機能の実装と最適化 ・精度評価・改善サイクルの構築と運用プロダクトの特性に合わせた評価方法の設計と継続的な精度向上プロセスの確立 ・プロダクト横断的なAI基盤・共通コンポーネントの設計・開発 ・R&D活動最新論文の調査・検証に基づいた、プロダクトへの新機能提案大学との共同研究を通じた、実務難度の高い課題に対するブレイクスルーの創出研究成果の論文や学会での発表 ＜開発環境＞ 言語・フレームワーク ・バックエンド: Go ・機械学習: Python / scikit-learn など ・LLM: LangChain / LangGraph / Langfuse 技術基盤 ・インフラ: AWS / Google Cloud ・データベース: Aurora / BigQuery ・AI/検索: Bedrock / Gemini / SageMaker / Vertex AI / OpenSearch プロジェクト管理・ソースコード管理 ・プロジェクト管理: JIRA ・ソースコード管理: GitHub ・CI/CD: GitHub Actions 情報共有・開発支援 ・情報共有: Slack / Google Workspace / esa.io ・開発支援: Claude Code / Cursor / Devin など ■ポジションの魅力 ・開発したモデルや行なった精度改善がプロダクトの価値に直結し、ユーザーへの提供価値や事業の成長をダイレクトに感じることができる環境 ・リーガルや電子契約といった専門領域での日本最大級のデータを、実際のプロダクト上で活用できる稀有な環境 ・プロダクト開発のスピード感を重視しながらも、論文の執筆や共同研究などのアカデミックな活動も推奨していること ■サービス／事業部について ＜Legal Brain（AI基盤）＞ 弁護士ドットコム独自のデータベース「Legal Graph（リーガルグラフ）」に、生成AIを組み込んだコアテクノロジーが「リーガルブレイン」です。「Legal Graph」とは、法令、ガイドラインの膨大な情報群に対して、弁護士ドットコムグループがこれまで蓄積してきた判例データや法律専門書籍の情報、法律相談の記録や弁護士からの情報といった膨大なリーガルデータを加え、それぞれのデータ同士の関係性をグラフ化して構築した独自のデータベースです。これを用いることで、今までにない利便性を持ったリーガルサービスの実現が可能になります。 ■募集部門の紹介 データ本部AI技術開発部 弁護士ドットコム内の各事業部が、AI技術の試行錯誤に時間を取られることなく、最速で顧客価値の創出に集中できる状態を作ることが我々のミッションです。そのための手段として、「Legal Brain エージェント」や「クラウドサイン」などのプロダクト開発チームへ深く入り込み、AI/MLに関する実験・精度評価・改善を共に実行する「伴走型の技術支援」を行っています。また、支援を通じて得られた共通課題を解決するためにAI基盤技術を構築し、複数のプロダクトで成果を横展開することで、会社全体のプロダクト競争力を最大化させています。

  求める能力・経験

  ■MUST要件 ・機械学習、自然言語処理、検索技術いずれかの分野において、評価・改善サイクルの実務経験3年以上 ・プロダクト開発チームと協働し、AI/MLの機能をリリースまで導いた経験 ・Pythonを用いたソフトウェア開発の実務経験 ・機械学習、エンジニアリング、データサイエンスの基礎的な知識 ■歓迎条件 ・サービスKPIに紐づいた機械学習モデルの評価・改善の経験 ・大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングやRAGの最適化経験 ・クラウドインフラ（AWSまたはGCP）を用いたシステム設計経験 ・自然言語処理（NLP）やAIエージェント分野での論文執筆、または学会発表の経験 ■求める人物像 ＜プロダクト・ファーストの思考を持てる方＞ 技術はあくまで手段であり、目的は「顧客への価値提供」であると割り切れる方。泥臭い改善を厭わない方 ＜華やかなモデル構築だけでなく、地道なデータ整備や評価の高度化が価値に直結することを理解している方＞ ＜越境するコミュニケーションができる方＞ エンジニアの枠を超えて、事業責任者、プロダクトマネージャー等のステークホルダーと対等に議論し、最適なAI体験を追求できる方。

  事業内容

  弁護士ドットコムの開発・運営 弁護士ドットコムニュースの運営 税理士ドットコムの開発・運営 クラウドサインの開発・提供 BUSINESS LAWYERSの運営 キャリア支援サービスの運営 Legal Brainの開発・提供

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  シンプレクス・ホールディングス株式会社★システムエンジニア（D2/金融キャピタルマーケット配属想定）

  年収非公開

  シンプレクス・ホールディングス株式会社東京都港区

  シンプレクス・ホールディングス株式会社★システムエンジニア（D2/金融キャピタルマーケット配属想定）気になる

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  仕事内容

  ◇募集背景◇ 『シンプレクス株式会社のコアビジネスであるキャピタルマーケット領域にてシステムエンジニアを募集しています』 当社は創業から27年以上にわたり、日本の金融業界をテクノロジーで支えてきました。また、近年では金融領域に留まらず、保険業、建設業、製造業、エンターテインメント業など非金融領域にも進出しており、戦略コンサルティングから設計、開発、運用保守まで、DXのトータルソリューションを一貫して提供しています。最近は官公庁領域も強化しており、デジタル庁のマイナポータル刷新プロジェクトや港区の行政手続きのデジタル化などにも取り組んでいます。 我々の事業が多角化する中で、コアビジネスである金融領域では今後も堅調な成長が求められます。今回募集を行っているキャピタルマーケット領域では、創業時からお付き合いのある顧客が大半であり、社内には顧客ビジネスとテクノロジーの両方に精通したプロフェッショナルが多数在籍しているため、中途採用の方でもキャッチアップしやすい環境が整っています。 こうした領域において、これまでのご経験を活かして活躍し、今後のご自身の成長につながるキャッチアップを志す方を求めています。既に経験豊富な方であれば、組織拡大に伴い若手も増えている中で、ご自身の経験を通じて組織力の向上に貢献していただくことを期待しています。また、これからキャリアアップを実現したい方やご自身の成長にコミットしたい方であれば、我々が抱えるプロフェッショナルの知見を活用しながら、新しい役割や新しい技術に挑戦していただくことが可能です。 これまでの経験とスキルを活かしつつ、一緒に成長していける仲間を募集しています。 ◇組織体制◇ シンプレクス株式会社は、インダストリーごとに区切られた4つの部門（＝Division）で構成されています。 ・D1：リテール金融 ・D2：キャピタルマーケット ・D3：生損保領域 ・D4：非金融/インフラクラウド 本求人はD2のアサインを想定しています。 ◇仕事内容◇ 大手金融機関向けシステム開発PJにて導入または運用保守フェーズにおける機能追加開発やコードレビューをお任せします。 中長期的には配下メンバーの育成をお任せしたいという期待値があります。 【開発体制】 - メンバー：5〜6名（導入時は〜10名程度） - レビュワー：1名 【技術環境】 - 言語：Java, JavaScript, C#, Python - DB：Oracle, PostgreSQL, MySQL - その他：クラウド（AWS, Azure等） ※（雇入れ直後）システムの開発及びコンサルティング（変更の範囲）会社の定める業務 ◇魅力◇ ・高度な金融技術と市場知識を持つ専門家が多数在籍しており、業界未経験でもそうしたメンバーとのシナジーを持って案件を推進することが可能です。 組織やプロジェクト体制が盤石であり、ステップバイステップでキャッチアップ・成長を実現することが可能です。 ・プライムかつ一気通貫のプロジェクト運営であり、顧客との距離が近いため、開発者として一作業員ではなく、各人が当事者意識を持つことが求められる環境です。そのため、顧客に対する価値提供や貢献の実感を持つことが可能です。 ・キャリアの方向性を幅広い選択肢から選ぶことができます。早期の立ち上がり、スピード感のある成長を求める方には、ご本人に応じたチャレンジ環境と支援を提供しています。着実な立ち上がりを求める方には、安定したプロジェクトへのアサインによる育成を実施しています。当然、前職で金融や開発経験をお持ちの方は、そのままご活躍いただくこともできます。 ・会社として「プレイヤーたれ」という考え方を持っており、「キャリアアップした後は管理だけ」といった固定観念はありません。技術一本でもPMやコンサル同等の給与テーブルに沿ってキャリアアップを実現いただけます。 ◇働き方◇ ・会社のルールでは、週1の出社を必須としています。 ・対面のコミュニケーションを好む社風があり、全体の6～7割のメンバーが出社しています。 ・プライベートなご事情による中抜け等、フレキシブルな働き方が可能です。 ・一定の職位以上は、ご自身で働き方を選択できるコミットメントスタイルが適用されます。

  求める能力・経験

  【必須経験】 ・Javaでの開発経験 ・開発の各工程の経験（設計、コーディング、テスト） 【歓迎経験】 ・3名以上の開発プロジェクトにおけるリード経験 ・データベース周りなどのインフラ関連の知識 ・大規模プロジェクトの保守・エンハンスメント経験 ・金融知識や銀行/証券領域での経験

  事業内容

  -

• エージェント求人

  株式会社マネジメントソリューションズ【PROEVER】プロダクトエンジニア｜リーダークラス

  年収非公開

  株式会社マネジメントソリューションズ東京都港区

  株式会社マネジメントソリューションズ【PROEVER】プロダクトエンジニア｜リーダークラス気になる

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  仕事内容

  ◇募集背景/人数体制◇ ■募集背景 MSOLは、2030年に向けた中期経営計画「Beyond1000」を発表し、その重点戦略の一つとしてPROEVER事業を位置付けています。2025年には現行プロダクトを刷新した新バージョンのβ版をリリースし、既存顧客からのフィードバックを反映。2026年より正式版の提供を開始しました。 現在は事業拡大フェーズにあり、顧客対応からプロダクト開発まで、全体的な体制強化を進めています。 エンタープライズ顧客の厳しい要求に応え続けるため、PROEVERのバックエンド基盤を、セキュリティを後付けにしない形で設計し直す重要なフェーズを迎えています。バックエンドエンジニアとして自ら設計・実装に手を動かしながら、チーム全体の設計力底上げにも関わっていただくリーダークラスを募集します。 ■人数規模（2026年1月現在） ・計27名（カスタマーG：11名、プロダクトG：12名、その他：4名） ◇仕事内容◇ プロダクトの急拡大に伴い、PROEVERのバックエンド基盤を「セキュリティを後付けにしない（Security by Design）」形で設計し直すフェーズに入ります。 専任のセキュリティ担当としてではなく、「セキュリティや高いパフォーマンスを、自身の設計責務としてシステム構造に組み込める」バックエンドエンジニアとして、自ら手を動かしながらチームをリードしていただきます。 ※ すぐにすべてをお任せすることはありません。まずは現状を把握し、優先順位を決めて取り組んでいきます。 本番環境のボトルネック解消： パフォーマンス課題（ネットワーク、データベース、コンテナリソースなど）の調査と改善 セキュリティの現状可視化： 認証認可・データ保護まわりの現状整理と、横断観点の言語化 技術負債のロードマップ策定： コードベースに潜む技術課題の洗い出しと優先順位付け アーキテクチャの最適化： Azure / データベース構成の見直しと、必要に応じた選定変更 コア認証基盤の刷新： 堅牢かつ柔軟な認証認可基盤の設計と実装 技術組織のリード： 設計レビュー・ドキュメント整備・メンタリングを通じたチーム全体の設計力向上 ◇技術環境◇ OS: Windows Server, Linux フロントエンド：TypeScript / Next.js / TailwindCSS / shadcn/ui バックエンド：TypeScript / Next.js / （Python） データベース：PostgreSQL / GraphQL (Hasura) インフラ：Azure / Docker CI/CD：GitHub Actions バージョン管理：GitHub プロジェクト管理：PROEVER デザイン管理：Figma / Storybook コミュニケーション：Slack / Notion / GoogleWS / MS365 その他：GitHub Copilot / GitHub Codespaces / Claude Code / Keeper

  求める能力・経験

  【必須条件】 Webアプリケーションにおけるバックエンド開発経験（3年以上） └TypeScript、Java、Pythonのいずれかを用いた、要件定義からテストまでの一連の経験 パブリッククラウド及び、アジャイル環境での開発経験 チームのリード経験(人数や規模感不問) 【歓迎条件】 パブリッククラウドの設計・構築経験 DBや認証認可基盤（OAuth / OIDC等）の設計経験 Webアプリケーションのセキュリティ（認証認可、データ保護、脆弱性対策）に関する何かしらの知見 or 経験 レビュー文化づくりや設計ドキュメント整備等チーム単位での技術力底上げに関わった経験

  事業内容

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