【フルリモート可|〜1200万円】【iOSエンジニア】2400万DL突破のタクシーアプリ『GO』
600~1000万
GO株式会社
東京都港区
600~1000万
GO株式会社
東京都港区
フロントエンドエンジニア
DevOpsエンジニア
サーバーサイドエンジニア
業務内容 タクシーアプリ『GO』の iOS アプリ開発を行っていただきます。 PdM, デザイナー, QA, エンジニアを含めて 10 名程度を 1 つのチームとして構成しています。 日々 Scrum を行い UX を考えながら、複数のチームで『GO』の開発に携わっています。 また、チームの中にプロダクト開発に必要な全ての職種がいるため、Why, What, How をチーム内で効果的に結論づけることができます。 ・ユーザの移動体験を向上させるための機能改善 ・アプリ開発体験をよくするための仕組み化、自動化 ・iOS の新機能を生かした機能提案 ・「相乗り」や「乗合い」などタクシーの枠にとらわれない、モビリティ分野における新しい体験や新機能の開発 ・ユーザのペインの調査やそれを解消するための機能開発 解決したい課題 これまで多くの新機能をリリースし、多くのユーザーに親しまれるアプリになってきたと実感しております。 これは、ユーザー数だけではなく、例えば、ユーザー、タクシーの乗務員、タクシー会社など、ステークホルダー自体も多いアプリになるため、全てのステークホルダーを幸せにするための仕様作りを丁寧に行なってきたからだと考えています。 しかしながら、急速にユーザー基盤が大きくなるに従って、色々な属性のユーザーのペインが見えてくるようになりました。 私たちは集中渋滞・交通事故・車いす利用者など交通弱者の増加、都市化/過疎化といった交通・社会課題の解決を目指している企業です。 更に多くのユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方を探しています。 本ポジションの魅力 タクシーアプリの開発は難しくもあり楽しくもあります。 タクシーアプリのビジネスロジックは非常に複雑でエンジニアとしても挑戦しがいのある課題です。 どのようにすれば保守性が高く長期的に開発し続けられる設計にできるのか、常に試行錯誤しています。 また、モビリティ分野とスマートフォンの相性はよく、スマートフォンの機能をフル活用してアプリの開発をしています。 たとえば、リアルタイムにユーザに情報を届けるために Push 通知を利用したり、タクシーの乗務員との通話をするために音声通話機能を利用したり。他にも、カメラで QR コードを読み取ってタクシー車内で支払いを済ませられる機能や、位置情報や地図の活用も挙げられます。Web だけでは実現できないことがたくさんあり、ネイティブアプリで開発する価値が非常に高いアプリです。 Live Activities や App Clips など iOS アプリの新機能との相性もよく、アプリエンジニアにとって新技術を試せる機会も多いです。 以下は新しい新技術をタクシーアプリ「GO」で試した内容になりますので、是非ご覧ください。 ▼参考記事 「GO」のiOSアプリにLive Activitiesを追加してみた話 https://lab.mo-t.com/blog/ios-live-activities 『GO』のiOSアプリにロック画面Widgetを追加してみた話 https://lab.mo-t.com/blog/ios-lock-screen-widget 開発環境 IDE: Xcode プログラミング言語: Swift アーキテクチャ: RIBs CI/CD: Bitrise, GitHub Actions, TestFlight Tools: SPM, XcodeGen, fastlane UI framework: SwiftUI, UIKit 所属組織 ■プロダクト開発チームについて 現在は、LeSS Frameworkをベースに、部署横断のプロダクト開発チームに分かれ開発しています。 [プロダクト開発チームの主なイベント] 隔週月曜日:スプリントプランニング 月曜日 ~ 金曜日:Daily Scrumで進捗確認 隔週金曜日:スプリントレビュー、レトロスペクティブ 都度:仕様の確認や実装の相談 ■iOSチームについて 木曜日:iOSチームで直近のリリースの確認や、実装や運用面での課題の相談、iOS関連の LT 発表 都度:Google Meet を利用して実装の相談や作業タスクの調整 ▼インタビュー記事 やめずに続けることには価値がある。開発本部 iOSエンジニア 久利のキャリアデザイン https://go-on.goinc.jp/n/n34c15810bf11 「転職する気になれない」 経験豊富な iOSエンジニアに選ばれる、タクシーアプリ『GO』の開発現場 https://go-on.goinc.jp/n/n44ef63ebc3e8
応募資格 ■必須の経験/能力 ・Swiftを利用したiOSアプリの開発、運用経験 ・リアクティブプログラミングの実装経験 ・ヒューマンインタフェースガイドラインの理解 ・UIKitなどiOSの標準フレームワークの理解 ・コードレビューをする文化への理解 ・Gitを用いたチーム開発の経験 ・複数人でのiOSアプリ開発の経験 ■望ましい経験/能力 ・RIBsアーキテクチャや Clean Architecture を利用した実装経験 ・SwiftUI を利用した UI 構築経験 ・CI/CDを活用した環境での開発経験 ・位置情報やGoogle Mapsを用いたアプリの開発経験 ■求める人物像 ・モビリティ領域の進化や社会貢献に共感し、技術だけではなくサービスそのものにコミットできる方 ・「広い視野」と「長い視点」と「柔軟性」を持って自ら行動できる方 ・お互いを刺激し合い、スキル向上に努め、相手を尊重したコミュニケーションが取れる方
大学院(修士)、6年制大学、専門職大学、専門職短期大学、4年制大学、専門学校、短期大学、高等専門学校
600万円〜1,000万円
有
条件が非常にマッチする方には1200万円まで実績がございます。
東京都港区
リモートワーク可 ストックオプション
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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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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500~1000万
Salesforce、AWS、MuleSoft、Oktaを用いたアプリ開発 Amazon Connectを利用した開発 MuleSoftによるAPI連携・公開API開発 コンシューマWebサービスのAWS設計~構築 ミドルウェア(Webサーバ/DB)の設計~構築
【必須】 Webアプリ開発3年以上(Java/C#/Ruby/Python/Scala等) クラウド開発で企業成長支援したい志向 【歓迎】 AI知識 Amazon Connect経験 アーキテクト経験 コンサル経験 業務系/ERP経験 AWS/Salesforce/MuleSoft資格 ■人物像 主体性・オーナーシップ クラウドで顧客成長に貢献したい志向
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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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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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600~1000万
【仕事内容】 どれだけ優れたAIモデルも、安定したインフラと高品質なデータ基盤がなければ「ただの箱」です。 あなたには、生成AIや機械学習が24時間365日、高速かつ安全に動き続けるためのインフラ・プラットフォーム構築をお任せします。 【具体的なプロジェクト例】 ・MLOps基盤の構築(Amazon SageMaker / Vertex AI): モデルの学習からデプロイ、監視までを自動化するCI/CDパイプラインの構築。 ・大規模データレイク・DWHの設計(Snowflake / BigQuery / Databricks): 数億レコード規模の非構造化データをAIが即座に読み込めるよう、パーティショニングやクラスタリングを最適化。 ・GPUリソースの最適化とスケーリング: LLM(大規模言語モデル)の推論環境における負荷分散、オートスケーリング、コストマネジメント。 ・データガバナンス・セキュリティ設計: 企業の機密データをAIに学習させる際のアクセス制御(IAM)、PII(個人情報)保護、暗号化の実装。 【この仕事の魅力】 ・「インフラの真価」を証明できる: AI特有の激しい負荷変動や巨大なデータトラフィックを捌く経験は、従来のWebインフラとは一線を画す高度なスキルセットとなります。 ・技術選定のフロントランナー: TerraformやAnsibleを用いたIaC(Infrastructure as Code)はもちろん、最新のベクトルデータベース(Pinecone, Milvus等)の選定・導入にも携われます。 ・「枯れた技術」×「先端技術」の融合: 堅牢なネットワーク・DB設計という「既存の強み」を、AIという「新領域」でどう活かすかという、ベテランにしかできない挑戦が可能です。 【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。 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】 ・クラウド環境(AWS / GCP / Azure)でのインフラ設計・構築経験(5年以上) ・RDBまたはNoSQLデータベースの深い設計・チューニング経験 ・コンテナ技術(Docker / Kubernetes)の実務経験 ・IaC(Terraform / CloudFormation等)を用いた構成管理の経験 【あれば尚可】 ・大規模なデータ分析基盤(DWH / データレイク)の構築経験 ・ネットワーク、セキュリティに関する深い知見(VPC設計、WAF、IDS/IPS等) ・MLOpsツールの利用経験、またはデータサイエンティストとの協業経験
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