バックエンドエンジニア（マネージャー候補）

【仕事概要】
私たちはAI技術を駆使して、国内外の多様な業界のDX推進をサポートしています。バックエンドエンジニアマネージャーとして、AIの社会実装をリードし、組織およびプロジェクトの両面での成功を支える重要な役割を担っていただきます。

本ポジションでは、開発業務にとどまらず、チーム全体のマネジメントやプロジェクトの上流工程からの参画、技術的な意思決定、さらには社内外のステークホルダーとの調整を含む業務をお任せします。HEROZが蓄積してきたAI技術とデータ活用のノウハウを活かし、バックエンド開発の中核を担いながら、未来志向のサービス開発を推進いただきます。

【具体的な業務内容】
（雇入れ直後）

▼システム設計・開発
・AIシステムのバックエンド開発および既存システムとの連携実装
・AIモデルの前処理・後処理ロジックの実装

▼プロジェクトリード
・AIモデルや最適化ロジックなどを含むソフトウェアの開発プロジェクトをリード
・チームメンバーの技術的サポート、進捗管理

▼技術的な課題解決
・AIモデル、最適化ロジックのリファクタリング
・継続的な運用における機能拡張および改善活動

クライアントが「使えるAI」を提供できるのがHEROZの最大の強みです。
業界トップクラスのエンジニアが所属し、ワンチームでフレキシブルに応えるモノづくりができます。

※ご経験やご希望に応じて、担当する業務は調整可能です。

【開発環境・ツールについて】
▼インフラ
計算機（GPUサーバ、CPUサーバ）
AWS（EC2、S3、Lambda、ECS、ECS Fargate、API Gateway、Bedrock、CloudFormation、など）
Azure （Virtual Machines、Blob Storage、Functions、Container Apps、Machine Learning、Azure OpenAI、API Management、Application Gateway、AI Search、IaCツール、など）

▼仮想環境
Docker

▼その他
Google Workspace
Microsoft Office 365
GitLab
Backlog
Slack
GitHub

【プロジェクト事例】
当社が手がけたAI社会実装の具体例をご紹介します

▼建設業界
株式会社竹中工務店様：構造設計AIシステム「BRAIN」のデータを「HEROZ Kishin」が学習し、設計業務を支援

▼金融業界
・SMBC日興証券株式会社様：株式ポートフォリオ診断AIや株価見守りサービスを提供
・静銀信用保証株式会社様：住宅ローン不正検知AIシステムを開発

▼エンタメ業界
・株式会社ポケモン様：AIを活用した戦況可視化ツール「Pokémon Battle Scope」を共同開発
・株式会社バンダイ様：デジタルカードバトルゲーム『ゼノンザード』を開発

【その他業界】
・アイリスオーヤマ株式会社様：販売予測AIを提供し、国内外のDX化を支援
・日本工学院様：産学連携で、AIを搭載したクレーンゲームの開発を技術支援。要件定義の策定やゲームフローの作成、LLMの適用方法などで協力
・日本科学未来館様：AIスーツケース音声対話機能開発、2025年大阪万博より運用を開始

【なぜ募集しているか？】
当社は「AI革命を起こし、未来を創る」というビジョンのもと、様々な業界のクライアントへAI技術による価値を創出。生成AIを活用した「HEROZ ASK」やルート最適化、MLOps基盤構築など、具体的なソリューションを開発・提供しています。これらのプロジェクトを成功させるためには、バックエンドエンジニアリングをリードし、プロジェクト全体を牽引するマネージャーが必要不可欠です。

【社内アンケート（HEROZで働く魅力について）】
・小さい会社なので、自立したスタイルで業務が進められると思います。人数が少ないことによる大変さもありますが、充実感を感じる環境だと思います。（ビジネス職）
・課題解決の方法をエンジニアの裁量で決めて試すことができる。計算リソースが豊富なため手法の選択肢が計算リソースで制限されない。（エンジニア職）
・裁量を持って働ける環境
・AIの社会実装自体が不確かな道のりで、迷うことも多いですが、業界の実業務を楽にしてくれる可能性を信じて、日々取り組んでいます（ビジネス職）
・「AI企業として」という観点ですと、AIの情報が日々流れ、日進月歩でテクノロジーの進化が進んでおり、AIに真正面からぶつかることで得られる面白さ（反面苦しさも）を最大化できるのは今だと思います。そういう意味では非常に面白い社会人生活を送れるのではないかと感じます。 「他社のAI企業と比較して」という観点ですと、金融・建設・エンタメを重点領域としつつ、産業横断的なPJにも携われるAIの企業は、そう多くないのではと思います。私自身がHEROZを選んだキッカケも、金融以外の建設とエンタメ領域で事業企画やコンサルティングの経験があったためです。 「純粋な1企業として」という観点ですと、会社メンバー間での繋がりに特徴があるように思います。懇親するときは思いっきり打ち解けあいつつ、仕事モードの時は結構ピリッとする雰囲気になることも多いので、オンオフをしっかり分け、仲良しごっこではなくお互いを高めあえる存在を築けると思います。（ビジネス職）
・比較的小さい組織で大きいことをやろうとしている。自分の能力次第でかなり自由に役割を担える。（エンジニア職）
・マネジャー以上は特に個々人が個性的で優秀。技術的な知見をエンジニア以外も多かれ少なかれ持っている。
・優れたエンジニアの技術力を背景に、お客様に価値遡及をしていくことに魅力を感じます。競合が多い中、競争力をもてる源泉（技術者）がしっかりと社内にあること、またそれを維持する経営陣の努力がすばらしいことだと思います。（セールス職）

【AIプロジェクト推進の流れと本ポジションの役割】
▼STEP1：構想策定フェーズ
AI導入コンサルティング（課題整理やテーマの絞り込み）やプロジェクト目的・ゴール定義、サンプルデータの受領などを行うフェーズ

本ポジションの役割：
・システムグランドデザイン
・開発ボリューム算出
※構想策定に入る前の、セールスサポートとしてデモ画面開発やプロトタイプアプリ開発を担当する場合もあります。

▼STEP2：PoC・AI開発フェーズ
データアセスメント、機械学習のモデル構築、AIパフォーマンス評価などを行うフェーズ

本ポジションの役割：
・システム要件定義
　- 機能・非機能要件／アーキテクチャ策定／処理方式設計
・開発工数見積もり

▼STEP3：AI導入フェーズ
AI導入の定義、AIエンジンと既存システムへの接続を行うフェーズ

本ポジションの役割：
・基本設計
・システム開発
　- UI・AP開発
　- 前処理・後処理開発
　- AIリファクタリング
　- インフラ・運用構築
　- 各種結合テスト

▼STEP4：AI運用フェーズ
AIの継続利用・運用（KPIモニタリング）、継続的な機械学習による性能向上（再学習・モデルのチューニング）などを行うフェーズ

本ポジションの役割：
・トラブルシューティング
・各種運用作業
・機能レベルアップ提案

【過去のプロジェクト例】
▼案件（1）
プロジェクト概要：
不正検知AIシステムの開発および運用保守

業務内容：
・システム要件定義、アーキテクチャ設計
・基本設計
・API実装
・AIモデル前処理、後処理のロジック実装
・AWSクラウドインフラ構築
・AWSクラウド運用構築
・運用フェーズにおけるトラブルシューティング
・機能レベルアップ提案

実績・取り組み：
AWSクラウドにおいて、オールサーバーレス構成により短納期、低コスト、低運用コストのシステムを構築。

言語・フレームワーク：
python、Flask

環境・OS：
AWSクラウド、AWS Lambda、Docker

▼案件（2）
プロジェクト概要：
MLOps基盤の開発および運用保守

業務内容：
・システム要件定義、アーキテクチャ設計
・基本設計
・AIモデル前処理、後処理のロジック実装
・Azureクラウドインフラ構築
・Azureクラウド運用構築
・運用フェーズにおけるトラブルシューティング
・機能レベルアップ提案

実績・取り組み：
Azureクラウドのマネージドサービスを活用した効率的な推論、学習基盤を構築

言語・フレームワーク：
python、Azure SDK

環境・OS：
Azure Machine learning

▼案件（3）
プロジェクト概要：
生成AIを用いた対話機能開発

業務内容：
・アーキテクチャ設計
・基本設計
・プロトタイプ開発
・Azureクラウドインフラ構築

実績・取り組み：
・Streamlit、LangChainを利用して、単期間・低コストでのプロトタイプ開発を実現
・Azureクラウドのマネージドサービスを活用した低運用コストのシステムを構築

言語・フレームワーク：
python、Streamlit、LangChain、Langfuse

環境・OS：
Azure Container Apps、Azure OpenAI

▼案件（4）
プロジェクト概要：
ルート最適化計算システムの開発および運用保守

業務内容：
・システム要件定義、アーキテクチャ設計
・基本設計
・API実装
・最適化前処理、後処理実装
・最適化ロジックのリファクタリング
・AWSクラウドインフラ構築
・AWSクラウド運用構築
・運用フェーズにおけるトラブルシューティング

実績・取り組み：
サーバーレス構成による低運用コストのシステムを構築

言語・フレームワーク：
C++、python、FastAPI、AWS Cloud Formation

環境・OS：
AWS Lambda、AWS ECS Fargate

▼案件（5）
プロジェクト概要：
音声対話機能システムの開発

業務内容：
・システム要件定義、アーキテクチャ設計
・基本設計
・対話制御API実装
・RAG構築
・RAG登録用エディタ開発
・Azureクラウドインフラ構築

実績・取り組み：
Azureクラウドのマネージドサービスを活用した拡張性高い生成AIアプリケーションを構築

言語・フレームワーク：
python、FastAPI、Rangchain、typescript、react

環境・OS：
Azure Container Apps、Azure OpenAI、Azure API Mangement、Azure Application Gateway、Azure AI Search