Job offer curation - ⁨サーバ⁩

GMOインターネットグループの事業領域で力を入れているスタートアップやグループ横断のプロジェクト、または尖った技術領域において、技術支援・開発・解析などを行い、ビジネスの成功を支援する部署です。 主な事業領域 ・インターネットインフラ事業（ドメイン、クラウド・レンタルサーバー（ホスティング）、インターネット接続（プロバイダー）、決済、EC支援、セキュリティ） ・インターネット広告・メディア事業（メディア、広告支援、クーポン・ポイント） ・インターネット金融事業（証券、銀行） ・インターネットセキュリティ事業（暗号セキュリティ、サイバーセキュリティ、ブランドセキュリティ） ・暗号資産事業（交換所、ステーブルコイン発行） また、GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）と連携し、ロボティクスおよびフィジカルAI分野における研究開発・事業化にも取り組んでいます。 https://ai-robotics.gmo(https://ai-robotics.gmo) 最新のテクノロジーを常に研究開発し、いち早くビジネスに投入し結果に繋げます。 【プロジェクト業務】 GMO AI&ロボティクス商事株式会社（GMO AIR）にて取り扱う最先端ヒューマノイド及び四脚ロボット等において、フィジカルAI技術を活用した動作制御の研究開発を行います。 シミュレーション環境の構築・整備 Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境を構築し、ロボットの動作学習に必要なシミュレーションパイプラインを整備します。 深層強化学習・模倣学習による動作制御の開発 シミュレーション環境における深層強化学習や模倣学習を用いて、ヒューマノイドおよび四脚ロボット等の動作制御モデルを開発します。 Sim-to-Realパイプラインの構築 シミュレーションで学習した制御ポリシーを実機ロボットへ適用するためのSim-to-Realパイプラインを構築・改善します。 フィジカルAIモデルの実装・検証 最新の論文・技術動向を踏まえ、フィジカルAIモデルの実装および実機での検証を行います。 フィジカルAI以外にも、本人の適正や希望に応じてWebサービス・システム開発のプロジェクトに携わることも可能です。事業領域は多岐にわたり、利用技術・プロセスも様々なため、本人の意欲に応じて多くの事業および開発を経験することができます。 【研究開発業務】 個々に着目する技術領域や業務利用に関連する技術において調査・探求し、四半期ごとにその成果をエンジニアブログにて公開します。 四半期ごとに選任されたメンバーは重点的に研究開発を行い、期末の発表会でその成果をプレゼンテーションします。研究テーマはAI・LLM、Blockchain、クラウド、ロボティクスなど数年でビジネスへの応用が見込まれる新たな技術領域、またはネットサービス事業として押さえておくべきトレンドの技術を対象としています。 【ポジションの魅力】 フィジカルAIという最先端の技術領域において、シミュレーションから実機ロボットへの応用まで一貫して携わることができます。GMOグループのGPUリソースやクラウド基盤を活用し、大規模な学習環境を用いた研究開発が可能です。 開発したフィジカルAIモデルは、GMO AIRを通じて実際のお客様へ提供されるため、研究成果が事業に直結するやりがいのあるポジションです。 【利用技術】 Python PyTorch Isaac Sim / Isaac Gym / MuJoCo等のシミュレーション環境 Linux CUDA ROS/ROS2（DDS） Docker 【働く環境】 ■開発環境 Macbook、Windows 2年に1度、PCを最新の物に切り替え、開発環境の劣化を防いでいます。また、全員に携帯端末を貸与（必要に応じて機種変更可）。 ■GMOすごいエンジニア支援制度 エンジニア・クリエイター一人ひとりに「スペシャリスト」として、モチベーション高く技術力向上に励み、優れたサービスの開発に努めていただくことを目的とする、複数の支援プログラムで構成される制度です。 https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/(https://www.gmo.jp/csr/partners/engineer/) ■オフィス環境 当社の本社オフィスは渋谷駅前のセルリアンタワー、および渋谷フクラスです。大阪オフィスは大阪駅前のグランフロント大阪になります。 https://recruit.gmo.jp/office/(https://recruit.gmo.jp/office/) ■福利厚生 様々な福利厚生制度を用意し、仲間一人ひとりが安心して業務に集中し、その能力を十分発揮しながら働き続けることができるように、さまざまな仕

1. PLAINERが目指している世界 PLAINERは、「伝わるはずの価値が伝わらない」 という、ソフトウェアが持つ根本的な課題に挑んでいます。 どれだけ優れたプロダクトでも、「何に効くのか」「なぜ自分に必要なのか」 が正しく届かなければ、その価値は埋もれてしまう。 AIが進化しても、この“もったいなさ”は自然には解決しません。むしろLLMのような汎用技術が広がることで、プロダクトとユーザーの関係はさらに複雑になり、「どう伝わるか」 がますます重要になります。 私たちは、「伝える」ではなく「伝わる」体験を設計することを使命としています。Intent（意図）を出発点に、体験そのものを組み立て、ユーザーが自然に「理解できる・活用できる・価値を感じられる」世界をつくりたい。その結果として、 SaaSやAIプロダクトの本当の価値が、世界中のユーザーに届く 企業と顧客が誤解なくつながり、双方にとって成果を出せる 新しいプロダクトが、もっと速く、もっと広く社会に浸透していく──そんな未来をPLAINERは本気で目指しています。 2. ポジションに期待する役割 PLAINERは多くの大手SaaSへ導入が進んでおります。一方現在正社員エンジニアが4名であり、これからエンジニア組織を作っているフェーズです。まだまだ開発人員自体も足りないため、コード実装だけでなく、仮説検証や機能設計にも十分な人手が足りていません。また現在のスタートアップ立ち上げフェーズにおいては、開発を中心にしながら、プロダクトの未来や新しい機能を協業・議論できるエンジニアにお越しいただき、事業成長を加速化・安定化させていきたいと考えております。 3. 業務内容 サーバーサイド・フロントエンド・Chrome拡張の実装 新機能の要件定義、仕様策定、仮説立案、リサーチ 他チームの生産性を高める社内ツール開発 開発・検証環境の整備、CIやテスト効率化 PdMや他メンバーと議論しながら、未来のプロダクトを形にする ※変更の範囲：自社プロダクトの開発・営業・サポートおよび会社運営にかかわる一切の業務 4. 開発環境 構成 顧客向けWebアプリ（SPA） 運営向けWebアプリ（MPA） Chrome拡張 技術スタック バックエンド：Kotlin（Ktor）、PostgreSQL、Redis フロントエンド：TypeScript、React、Chakra UI Chrome拡張：TypeScript、React インフラ：Google Cloud（Cloud Run中心） その他：Claudeなど生成AIを活用した開発体制へ移行中 5. 開発チームのコミュニケーションサイクル 開発スタイルとしてはAI-DLCを一部採用しています。チーム内には以下のようなコミュニーケーションの場があります。 隔週プロダクト会：PLAINERというプロダクトに関する情報共有の場です。ビジネス・エンジニアサイド共同で実施されます。お客様からの声や今後リリース予定の機能などをそれぞれの観点から自由に共有していきます。 週次開発定例：開発全般のトピックスをメンバーそれぞれが持ち寄り、技術的な改善やチームコミュニーケーションの円滑化を図る場になっています。 設計会：随時実施。新たな機能等を実装するにあたり必要となるアーキテクチャーやテーブル設計、ビジネスロジックの検討などをチームメンバーとともにディスカッションします。 6. 選考フロー ①カジュアル面談 選考要素等ゼロでPLAINERのことをお話させて頂く機会です。「選考に進むか分からない」「とりあえず情報収集したい」など転職のご意思が固まっていなくても問題ございません。 ②面接 (2~3回) カルチャーやスキルのフィットを相互にすり合わせるための機会です。現場のエンジニアや経営陣とオンラインで面接させて頂きます。 ③会食 気になる点やコミュニケーションを相互にすり合わせるための機会です。選考の場ではありますが、よりPLAINERで働くイメージを膨らませて頂くために少しカジュアルな形式を取っています。 ④その他 内定受諾前に副業での業務体験などフレキシブルにご対応が可能ですので、担当者にご相談ください。

1. PLAINERが目指している世界 PLAINERは、「伝わるはずの価値が伝わらない」 という、ソフトウェアが持つ根本的な課題に挑んでいます。 どれだけ優れたプロダクトでも、「何に効くのか」「なぜ自分に必要なのか」 が正しく届かなければ、その価値は埋もれてしまう。 AIが進化しても、この“もったいなさ”は自然には解決しません。むしろLLMのような汎用技術が広がることで、プロダクトとユーザーの関係はさらに複雑になり、「どう伝わるか」 がますます重要になります。 私たちは、「伝える」ではなく「伝わる」体験を設計することを使命としています。Intent（意図）を出発点に、体験そのものを組み立て、ユーザーが自然に「理解できる・活用できる・価値を感じられる」世界をつくりたい。その結果として、 SaaSやAIプロダクトの本当の価値が、世界中のユーザーに届く 企業と顧客が誤解なくつながり、双方にとって成果を出せる 新しいプロダクトが、もっと速く、もっと広く社会に浸透していく──そんな未来をPLAINERは本気で目指しています。 2. ポジションに期待する役割 ― Product-Focused Engineer に期待すること PLAINERは現在、多くの大手SaaSに導入が進む一方で、正社員エンジニアはまだ4名。プロダクトも組織も、これから一緒につくっていくフェーズです。 私たちが求めているのは、「仕様を実装するエンジニア」ではなく、「プロダクトの価値と成果に責任を持つエンジニア」です。 なぜこの機能が必要なのか ユーザーにどんな行動変化を起こしたいのか 今作るべき最小の価値は何か そうした問いをPdMやチームと議論しながら、仮説 → 実装 → 検証 → 改善 を回していく。 コードを書くことは手段であり、ゴールは プロダクトが正しく使われ、成果を出すこと。 Product-Focused Engineer として、PLAINERのプロダクトと事業成長を一緒に前に進めてくれる方を探しています。 3. 業務内容 Product-Focused Engineer として、以下を担っていただきます。 サーバーサイド・フロントエンド・Chrome拡張の設計／実装 新機能における要件定義・仕様策定・仮説立案・ユーザーリサーチ PdMや他メンバーと議論しながら、プロダクトの方向性を具体化 生成AIを中心とした最先端技術を用いた開発生産性の向上や開発プロセス改善 開発・検証環境の整備、CI／CD改善、テスト効率化 「何を作るか」「なぜ作るか」から関わり、作った後の成果までを見ることを期待している役割です。 ※変更の範囲：自社プロダクトの開発・営業・サポートおよび会社運営にかかわる一切の業務 4. 開発環境 構成 顧客向けWebアプリ（SPA） 運営向けWebアプリ（MPA） Chrome拡張 技術スタック バックエンド：Kotlin（Ktor）、PostgreSQL、Redis フロントエンド：TypeScript、React、Chakra UI Chrome拡張：TypeScript、React インフラ：Google Cloud（Cloud Run中心） その他：Claudeなど生成AIを活用した開発体制へ移行中 5. 開発チームのコミュニケーションサイクル 開発スタイルとしてはAI-DLCを一部採用しています。チーム内には以下のようなコミュニーケーションの場があります。 隔週プロダクト会：PLAINERというプロダクトに関する情報共有の場です。ビジネス・エンジニアサイド共同で実施されます。お客様からの声や今後リリース予定の機能などをそれぞれの観点から自由に共有していきます。 週次開発定例：開発全般のトピックスをメンバーそれぞれが持ち寄り、技術的な改善やチームコミュニーケーションの円滑化を図る場になっています。 設計会：随時実施。新たな機能等を実装するにあたり必要となるアーキテクチャーやテーブル設計、ビジネスロジックの検討などをチームメンバーとともにディスカッションします。 6. 選考フロー ①カジュアル面談選考要素等ゼロでPLAINERのことをお話させて頂く機会です。「選考に進むか分からない」「とりあえず情報収集したい」など転職のご意思が固まっていなくても問題ございません。 ②面接 (3回)カルチャーやスキルのフィットを相互にすり合わせるための機会です。現場のエンジニアや経営陣とオンラインで面接させて頂きます。 ③会食気になる点やコミュニケーションを相互にすり合わせるための機会です。選考の場ではありますが、よりPLAINERで働くイメージを膨らませて頂くために少しカジュアルな形式を取っています。 ④その他内定受諾前に副業での業務体験などフレキシブルにご対応が可能ですので、担当者にご相談ください。