ITエンジニア × フルリモート可 × 一部リモート可 の求人一覧

・自社SaaS「e-dash」の機能改善・新機能開発、および新規プロダクトの企画開発 ・PdMと連携、もしくはPdMの代わりに、バックログ・仕様を整理する ・「この業務の目的は何か」「AIがある前提で設計し直したら、どの工程が残り、どの工程が消えるか」──設計レベルの問いを立て、業務そのものを再構築する ・Claude Code をはじめとするAIエージェントを前提とした設計・実装・レビュー ・QAメンバと連携したテスト仕様の策定 ・職種の境界を越えた活動（お客さまとの直接対話、業務フロー再設計への関与、PM／デザイン領域への越境など） ・輪読会、技術ブログ発信など、組織的なAI活用アップデートへの貢献

- マイクロサービス開発における設計・実装 - Go, gRPC を用いたAPI開発 - DDD に基づくドメイン設計、コード設計 - DB設計、負荷見積もり - GraphQL / Connect 等を用いたBFF開発 - GKE/Terraformを用いたインフラ構築 - 各種外部システムとの連携の実装 - 横断的に利用されるモジュールの共通化 - 全社の技術方針の議論への参加・提案 - DataDogを用いたモニタリング環境の整備（ｗ/SRE） - CI/CD整備（ｗ/SRE） - （マネジメント希望の場合）開発チームのマネジメント - ピープルマネジメント（1on1、評価、採用） - 技術マネジメント - プロジェクトマネジメント

1. クラウドセキュリティ基盤の設計・確立 2. インシデントを未然に防ぎ、起きても即応できる検知・対応体制の構築 3. DevSecOps文化の浸透によるプロダクト全体のセキュリティ底上げ

・自社SaaS「e-dash」の機能改善・新機能開発、および新規プロダクトの企画開発 ・PdMと連携、もしくはPdMの代わりに、バックログ・仕様を整理する ・「この業務の目的は何か」「AIがある前提で設計し直したら、どの工程が残り、どの工程が消えるか」──設計レベルの問いを立て、業務そのものを再構築する ・Claude Code をはじめとするAIエージェントを前提とした設計・実装・レビュー ・QAメンバと連携したテスト仕様の策定 ・職種の境界を越えた活動（お客さまとの直接対話、業務フロー再設計への関与、PM／デザイン領域への越境など） ・輪読会、技術ブログ発信など、組織的なAI活用アップデートへの貢献 ・技術選定・アーキテクチャ設計のリード ・AIテックリードとして、AI活用と開発プロセス変革を推進し、各メンバーが自らの業務を設計し直せる状態を作る

・自社SaaS「e-dash」の機能改善・新機能開発、および新規プロダクトの企画開発 ・PdMと連携、もしくはPdMの代わりに、バックログ・仕様を整理する ・「この業務の目的は何か」「AIがある前提で設計し直したら、どの工程が残り、どの工程が消えるか」──設計レベルの問いを立て、業務そのものを再構築する ・Claude Code をはじめとするAIエージェントを前提とした設計・実装・レビュー ・QAメンバと連携したテスト仕様の策定 ・職種の境界を越えた活動（お客さまとの直接対話、業務フロー再設計への関与、PM／デザイン領域への越境など） ・輪読会、技術ブログ発信など、組織的なAI活用アップデートへの貢献 技術選定・アーキテクチャ設計のリード ・AIテックリードとして、AI活用と開発プロセス変革を推進し、各メンバーが自らの業務を設計し直せる状態を作る

・SaaSプロダクト『e-dash』の品質保証活動のリード ・AIを活用したQAプロセスの高度化・仕組み化 ・チームの技術的方向性の提案と推進 ・開発チームに入り込むインプロセスQAと、チーム横断的に品質改善を推進するイネーブリングQAの両軸での活動 ＜具体的な業務内容＞ ・テストプロセスの推進: 受入条件定義からテスト設計・実装までの一貫したプロセス構築 ・テスト戦略の立案: プロダクトのリスク分析に基づくテスト優先順位・範囲の設計、開発チームとの品質目標定義 ・品質可視化・分析: 品質メトリクスの設計・運用、定量・定性の品質傾向レポートと改善提案 ・AIの導入・活用推進: AIエージェントを活用した業務効率化を推進 ・テスト自動化アーキテクチャの設計・推進: CI/CDパイプラインへの統合、自動化率向上のリード ・チームの育成・スキル底上げ: QAメンバーの育成と、組織全体のQAスキル向上施策の企画・推進

本ポジションはSalesforceを中心とした業務オペレーション領域において、チーム横断での業務設計・実装を推進していただきます。 チームとしてはAIを前提とした新しいオペレーションのあり方に挑戦していきたいと考えています。例えば社員がSalesforceの画面にログインすることなく情報の入力・取得ができるようなHeadless CRMの運用という世界線を目指して日々模索しています。 特定領域に閉じず、全体最適を意識した設計・意思決定を期待しています。 ＜業務詳細＞ ・Salesforceを中心とした業務システムの設計・実装・運用 　　- 標準設定／Flow／軽微なApexを含む実装および改善 　　- データモデル設計・権限設計・運用ルールの最適化 　　- データ連携・APIを活用した外部システムとの接続 ・AIを前提としたAdmin業務の再設計 　　- Claude を活用した業務・運用プロセスの自動化設計 　　- 人手入力を前提としない仕組み（API / MCP / CLIベース）の構築 　　- Admin業務自体の効率化・標準化（"運用しない運用"の設計）

バックエンドを主軸にしつつ、フロントエンドまで一気通貫で開発できるフルスタックエンジニアとして、プロダクトの中核機能の設計・実装・運用を担っていただきます。 - enechainのプロダクト (Marketplace / SaaS) の開発・保守・運用 (バックエンド中心 / フロントエンドまで横断) - Go/gRPC、NestJS/GraphQL を用いたAPI・ドメインロジックの設計と実装 - React/TypeScript を用いたフロントエンド開発、および gRPC によるフロントエンド・バックエンド間インターフェース設計 - 要件に応じた技術選定、アーキテクチャ設計 - PdM、デザイナー、他エンジニアと協業しながら行うチーム開発 (仕様・設計・実装・テスト・リリース) - (経験に応じて) プロダクト開発チームのリードやメンバー支援、機能開発・運用、および新規プロダクトの立ち上げ

下記をリードしていただきつつ、ご志向性によっては採用・育成・ロードマップ策定・横断プロジェクトといったマネジメント業務もお任せしたいと考えています。バランスは相談させてください。 - 人力でのインシデント検知比率をゼロに近づけていく上で必要になる、プラットフォームレベルの横断監視の強化と全サービスへの標準監視構成の実装 - プロダクト個別に最適化された監視実装のAIによる効率化 - パフォーマンス関連メトリクスレビュー及びパフォーマンスチューニングのAIによる自動化 - インシデント復旧速度を飛躍的に高めるためのAIインシデント対応ツールの導入や周辺ワークフローの自動化 - 監査対応や外部認証取得に必要となる各種の証跡収集・管理の自動化ワークフロー構築 - SDLC全体を安全に高速化するためのエージェントハーネスの整備、特にコードレビューとQAの品質・生産性が自律的に改善される環境の構築 - Production Readiness Review (PRR) のチェック観点の改善とAIによるチェック作業の自動化 - Chaos Engineering 環境の整備と障害対応訓練の企画運営

自社プロダクトのセキュリティ強化に貢献していただきます。 ・セキュリティ要件の定義 ・セキュリティ強化に関する計画の立案、実施 ・ペネトレーションテスト等のセキュリティチェックの実施（或いは外注マネジメント） ・アプリケーションコード内のバグやセキュリティホールを発見するためのコードレビュー ・攻撃の検知、対策。それらの自動化

- enechainのプロダクト (Marketplace / Saas) 開発・保守・運用 - 機能開発・運用、および新規プロダクトの立ち上げ - (経験に応じて) プロダクト開発チームのリードやメンバー支援 ■ 技術スタック https://techblog.enechain.com/entry/technology-stack-2023-summer ・フロントエンド：React、TypeScript ・バックエンド：Go/gRPC、NestJS/GraphQL ・データベース：PostgreSQL ・データエンジニアリング/分析：Python ・モバイル：Flutter ・インフラ：GCP, GKE, Argo Workflows, BigQuery, Pub/Sub, Dataflow, etc ・IaC：Terraform ・分析ツール：Looker Studio, Tableau, Google Analytics ・CI/CD：Cloud Build, GitHub Actions, Argo CD ・ロギング/モニタリング：Datadog ■ AI環境 ・NotionAI ・OpenAI ・Claude ・Gemini ・NotebookLM ・CURSOR ・Devin

テックリードとして、エネルギー市場における新規プロダクト開発の技術牽引をお任せします。 ＜業務詳細＞ ・フロントエンドからバックエンドにかけての技術選定 ・DB設計、API設計、アーキテクチャ設計 ・開発、コードレビュー ・CI/CD整備 ・開発ドキュメント、運用ドキュメント整備 ・デザインシステム構築、コンポーネント設計、Figmaを用いた画面設計（ご経験に応じて） ・ビジネスサイドとの要件定義 、ユーザーインタビューやログ分析を通じたUX改善（ご経験に応じて）

・自社SaaS「e-dash」の機能改善・新機能開発、および新規プロダクトの企画開発 ・PdMと連携、もしくはPdMの代わりに、バックログ・仕様を整理する ・「この業務の目的は何か」「AIがある前提で設計し直したら、どの工程が残り、どの工程が消えるか」──設計レベルの問いを立て、業務そのものを再構築する ・Claude Code をはじめとするAIエージェントを前提とした設計・実装・レビュー ・QAメンバと連携したテスト仕様の策定 ・職種の境界を越えた活動（お客さまとの直接対話、業務フロー再設計への関与、PM／デザイン領域への越境など） ・輪読会、技術ブログ発信など、組織的なAI活用アップデートへの貢献

- フロントエンド領域の技術面のリード - アーキテクチャ設計 - 要件に応じた技術選定 - Reactを用いたフロントエンド開発 - gRPCを用いたフロントエンド・バックエンド間のAPIインターフェース設計 - PdM、デザイナー、バックエンドエンジニアと協業しながら行うチーム開発 (仕様・設計・実装・テスト・リリース)

エンジニアリングマネジャーとして、プロジェクト/ピープル/テクノロジマネジメントをお任せします。事業に近い領域を担当するか、横断的に利用される基盤に近い領域を担当するか (あるいはその両方をバランスよく担当するか) は候補者様の希望に沿って決めたいと考えています。 ＜業務詳細＞ - プロジェクトマネジメント業務 - ロードマップ策定、予算策定 - メンバーを介したプロジェクト推進 - ピープルマネジメント業務 - 採用（人員計画立案、実施） - メンバーの育成ならびに評価 - テクノロジマネジメント業務 - 各種レビュー - 技術の方針決定

エンジニアリングマネジャーとして、プロジェクト/ピープル/テクノロジマネジメントをお任せします。事業に近い領域を担当するか、横断的に利用される基盤に近い領域を担当するか (あるいはその両方をバランスよく担当するか) は候補者様の希望に沿って決めたいと考えています。 ＜業務詳細＞ - Application Platformチームのプロジェクトマネジメント業務 - ロードマップ策定 - EMを介したプロジェクト推進 - 予算策定 - ピープルマネジメント業務 - メンバーとの1on1 - 採用（人員計画立案、実施） - 評価 - テクノロジマネジメント業務 - 各種レビュー - 技術の方針決定

- コーポレートセキュリティ戦略の立案・実行 - 全社の情報セキュリティ戦略をマネジャーと共に描き、推進をリード - 情報セキュリティガバナンス構築・運用 - 情報セキュリティポリシー・規程（ISMS認証取得を含む）、各種コンプライアンス要件対応フレームワークの策定・運用・監査対応 - ゼロトラスト環境の設計・構築・運用 - SASE/SSEモデルやOkta、Intune、Jamf 等を活用したID・デバイス管理、ネットワーク／クラウド／EDR／MDM などの設計・導入・保守 - リスク管理とインシデント対応 - セキュリティリスクの特定・評価から低減策の実装・管理、監視／検知体制の構築、インシデント対応計画の策定・実行およびフォレンジック調査 - 社内セキュリティ文化醸成 - 教育プログラム（訓練）の企画・運営による啓蒙活動

プロダクト横断的な視座を持ち、プロダクトの品質向上と顧客への価値提供スピードを高度に両立させるための戦略の実行をリードしていただきます。 施策の実現にあたっては、QAチーム内に留まらず、EM、PdM、ソフトウェアエンジニア、ドメインエキスパートなどのステークホルダーを巻き込み、組織全体の品質文化を醸成しながら協働することが求められます。 これまでのスキルや経験に応じて、以下の領域の一部、またはすべてを担当いただきます。 1. Generative AI × QAの最先端実践 - 生成AIを前提としたソフトウェアテストプロセスの再設計と、品質・生産性指標の飛躍的な向上 - 属人化を排除し、チーム全員が再現性高くAIを活用できるパイプラインの構築 - AI-readableなテストベースやテストウェアのデータ構造化と管理基盤の整備 2. テストポートフォリオ戦略の再構築と推進 - 現状のテスト構成（アイスクリームコーン型）から、理想的なテストピラミッド型への移行に向けた、自社コンテキストに即したテストポートフォリオ戦略の策定 - 開発組織全体を巻き込んだ、静的解析・ユニット・インテグレーション・E2E各層における自動テストの設計と実装推進、DevOpsパイプラインへの組み込み 3. 複雑な数値計算領域における品質保証モデルの確立 - 金融工学・リスク計算などの複雑なアルゴリズムに対し、数学的整合性やプロパティベーステスト等を用いた高度な検証手法の確立 4. 組織戦略への参画 - QAマネージャーの戦略パートナーとして、enechainが目指すべきQAビジョン策定と、それを実現するロードマップの作成・推進

自社プロダクトの開発マネジメントをお任せします。 ・ビジネスサイドとの事業戦略すり合わせ、要件定義 ・事業優先度判断、アサイン ・採用/カルチャー構築を含めた組織づくり ・配下のマネジャー陣のピープルマネジメント また、能力に応じて 技術マネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメントもご担当頂きます。 ■ 技術スタック ・フロントエンド：React、TypeScript ・バックエンド：Go/gRPC、NestJS/GraphQL ・インフラ: GKE, Argo Workflow ・データベース: PostgreSQL ・CI/CD: GitHub Actions, Cloud Build ・モニタリング：Datadog 詳細は Tech Blog記事 (https://tech.enechain.com/technology-stack-2023-summer-e8b1e0ee53a2) を参照 ■ AI環境 ・NotionAI ・OpenAI ・Claude ・Gemini ・NotebookLM ・CURSOR ・Devin

SREとして、マーケットプレイスとして求められる高い信頼性と、スタートアップとしての開発速度を両立するための仕組みづくりを担っていただきます。 現状では監視まわりの設計・実装と監査対応に必要な運用ポリシーの整備・運用作業の自動化が主な業務になっていますが、チーム拡大と共に業務スコープは大いに見直していく予定です。 ・サービス全体の信頼性向上に向けた戦略検討、ロードマップ策定 ・プロダクトチームと対話しながらの監視ダッシュボードやアラートの設定 ・インシデント検知、一次調査、復旧支援の仕組み化・自動化 ・障害復旧能力向上に向けたRunbook、ポストモーテム、障害対応訓練の整備 ・GitHub Actions等を用いたCI/CDパイプラインの改善 ・Production Readiness Review（PRR）など、リリース前の運用品質チェックの仕組み化 ・セキュリティ、可用性、運用性を踏まえたアーキテクチャレビュー ・監査対応や証跡管理に必要な運用業務の自動化 ・SRE業務ナレッジベースの整備 ・AIエージェントを活用したSRE業務の効率化・自動化

本ポジションは、事業サイドの要件を技術仕様へ落とし込み、開発チーム全体の判断と実装を前に進める役割を担うポジションです。 現在は、国内エンジニア4名、海外（ベトナム・フィリピン）約16名の体制で開発を進めており、複数のプロダクト・改善案件が並行して動いています。 ◆具体的な業務内容 役割の中心は「要件整理 → 技術要件化 → ソリューション提案」です。 PdM寄りの動きもありつつ、エンジニアとして必要に応じて自ら開発でも手を動かしていただきます。 ＜主なミッション＞ ・ビジネス要件を技術仕様に落とし込み、開発チームへ展開 ・技術的な解決策の提示、仕様上の判断、課題の切り分け ・国内4名・オフショア16名の開発体制と連携したプロジェクト推進 ・運用フェーズに入った既存プロダクトの改善要件整理 ・農家向け業務支援システムやカーボンクレジット関連システムの改善 ・CS・ビジネスサイドからの課題を技術視点で再構造化し、解決に導く ▼詳細 ＜要件整理・仕様策定＞ ・事業サイドからの要求をヒアリングし、技術要件に分解 ・要件の優先度付け、開発計画作成 ・オフショアチームが実装できる粒度への要件化 ＜技術的な問題解決＞ ・不具合・仕様調整・運用変更などの技術的判断 ・DBやシステム構造を踏まえた実現方式設計 ・既存仕様の棚卸し・リファクタリング判断 ＜開発推進・進捗管理＞ ・国内/海外チームとの定例・レビュー ・要件の認識合わせ・技術的指示出し ・PM・PdMとの協働によるプロジェクトの推進 ＜必要に応じた開発＞ ・小規模機能の実装 ・技術的なハンズオン支援 （※実装専任ではなく、あくまで課題解決の一部としての開発）

・プロダクトの信頼性向上のための自動化、効率化、開発、環境構築、セキュリティ強化など ・自社SaaS「e-dash」の機能改善・新機能開発、および新規プロダクトの企画開発 ・PdMと連携、もしくはPdMの代わりに、バックログ・仕様を整理する ・「この業務の目的は何か」「AIがある前提で設計し直したら、どの工程が残り、どの工程が消えるか」──設計レベルの問いを立て、業務そのものを再構築する ・Claude Code をはじめとするAIエージェントを前提とした設計・実装・レビュー ・QAメンバと連携したテスト仕様の策定 ・職種の境界を越えた活動（お客さまとの直接対話、業務フロー再設計への関与、PM／デザイン領域への越境など） ・輪読会、技術ブログ発信など、組織的なAI活用アップデートへの貢献 技術選定・アーキテクチャ設計のリード ・AIテックリードとして、AI活用と開発プロセス変革を推進し、各メンバーが自らの業務を設計し直せる状態を作る

■ プロダクト 1/ eSquare: トレーディングプラットフォーム 国内初のオンラインでエネルギーを自由に売買できる本格的なトレーディングプラットフォーム (経産省による許認可事業) 2/ eCompass: マーケットデータプラットフォーム 電力取引に必要な、電力価格や燃料価格の市況データなど、エネルギーに関するあらゆるデータ・マーケット情報を提供するデータプラットフォーム 3/ eScan: マーケットのリスク管理ツール 取引状況や市況データから事業上のリスク量を可視化する日本電力に特化したETRＭ(Energy Trading Risk Management System) 4/ JCEX: 環境価値取引のマーケットプレイス 気候変動の緩和や日本におけるカーボンニュートラルの実現を後押しする、国内の環境価値や海外ボランタリークレジットをオンライン上で売り買いできるマーケットプレイス -> プロダクト情報: https://enechain.co.jp/services

バックエンドを主軸にしつつ、フロントエンドまで一気通貫で開発できるフルスタックエンジニアとして、プロダクトの中核機能の設計・実装・運用を担っていただきます。 - enechainのプロダクト (Marketplace / SaaS) の開発・保守・運用 (バックエンド中心 / フロントエンドまで横断) - Go/gRPC、NestJS/GraphQL を用いたAPI・ドメインロジックの設計と実装 - React/TypeScript を用いたフロントエンド開発、および gRPC によるフロントエンド・バックエンド間インターフェース設計 - 要件に応じた技術選定、アーキテクチャ設計 - PdM、デザイナー、他エンジニアと協業しながら行うチーム開発 (仕様・設計・実装・テスト・リリース) - (経験に応じて) プロダクト開発チームのリードやメンバー支援、機能開発・運用、および新規プロダクトの立ち上げ

・PHP、MySQL、JavaScript等を使ったWebアプリケーション開発 ・クラウドサービスの構築、改善、運用、保守、監視業務 ・システム設計、開発、導入、メンテナンス ・社内機器管理

・PHP、MySQL、JavaScript等を使ったWebアプリケーション開発 ・クラウドサービスの構築、改善、運用、保守、監視業務 ・システム設計、開発、導入、メンテナンス ・社内機器管理

本ポジションでは、フロントエンド(React)を中心としたソフトウェア開発のプロフェッショナルとして活動し、当社製品群におけるフロントエンド開発や運用を担当します。フロントエンドに関する優れた専門性、および中規模以上のソフトウェアの開発・運用に関する素養を必要とします。 具体的には、以下のような業務を担当する可能性があります。 - 新規機能開発 - デザイナーとコミュニケーションを取りながらUI/UXの継続的な改善 - フロントエンドの設計、継続的なメンテナンス - フロントエンドのテスト設計と実施 - バックエンドのスキーマ設計（GraphQL） - 新規技術、コア技術、ライブラリに関する調査

本ポジションでは、フロントエンドスペシャリストとして活動し、当社製品群における開発や運用を担当します。フロントエンドに関する優れた専門性、中規模以上のソフトウェアの開発・運用に関する素養を必要とします。 具体的には、以下のような業務を担当する可能性があります。 - フロントエンド開発 - 新機能の設計・開発 - 既存機能の改善・保守 - 新規技術、コア技術、ライブラリに関する調査

本ポジションでは、Webバックエンドエンジニアとして、自然言語処理技術を活用したプロダクトの開発・運用を担当します。自然言語処理の専門家と協力し、アイデアを具現化し、プロダクトの安定稼働を支える役割を担います。LLM等の機械学習技術を利用したソフトウェアの開発・運用に関する素養を必要とします。 具体的には、以下のような業務を担当する可能性があります。 - ESG評価を支援するAIベンチマーク分析システムのバックエンド開発・運用 - API開発、データパイプライン構築、データベース設計・運用 - システム監視、パフォーマンス改善、セキュリティ対策 - ESG業務を自動化するための分析・生成技術を支えるバックエンド開発・運用 - 社内ソフトウェア開発基盤の構築・運用 - 自然言語処理エンジニアと連携した機能開発・改善 ＜エンジニアとしての仕事の魅力＞ - ESG領域への機械学習適用はまだ発展途上の領域のため、マーケットを引っ張るポジション - ESGコンサルが複数在籍しており、経験値の高いドメインエキスパートと協業できる - 元GoogleのNLPエンジニアが在籍しており、実務でのNLPを学ぶのに適した環境

本ポジションでは、バックエンドスペシャリストとして活動し、当社製品群におけるバックエンド開発や運用を担当します。バックエンドに関する優れた専門性、中規模以上のソフトウェアの開発・運用に関する素養を必要とします。 具体的には、以下のような業務を担当する可能性があります。 - バックエンド開発、データモデリング - 新機能の設計・開発 - 既存機能の改善・保守 - 新規技術、コア技術、ライブラリに関する調査