⁨NoSQL⁩関連の求人⁨21⁩選

オープンエイトは、自然言語処理とコンピュータービジョンを中心とする独自のAI技術を開発し、アルゴリズム・ソフトウェアモジュール群からなる “OPEN8 CORE TECHNOLOGY” を保有するコンテンツテクノロジーカンパニーです。 「あらゆる企業の情報活用をサポートするリッチコンテンツプラットフォームの実現」をコンセプトに、OPEN8 Platformとして、誰でも簡単にクオリティが高い動画を制作できるAIビジネス動画編集クラウド「Video BRAIN」や、人的資本経営の推進における施策実行を支援するクラウド「Open BRAIN」、それらの情報を簡単に分析・データ化できる「Insight BRAIN」を提供しています。 累計で1000社以上の企業が、OPEN8 Platformの活用を通じて人材開発や業務平準化、社員エンゲージメントの向上、効果的な新卒採用などを実現しています。特に日経225に採択されている企業の約40%が弊社サービスを利用しており大企業での導入が進んでおります。 創業して10年。これからの10年に向けて、さらに社会にとって本当に価値のある情報のかたちを一緒に追求し続けませんか。 プロダクト ビジネス動画編集SaaS「Video BRAIN」 あらゆるシーンにおける「伝わらないを、なくす」ためのビジネス動画制作を可能にする法人向けNo1動画編集クラウドのサービスです。 広告・プロモーション、商品・サービス紹介、人事・採用、社内外マニュアル作成、施設紹介など、用途を問わず企業の動画活用をサポートしています。 ＜プロダクトの特徴＞ パワーポイントを作成するかのような手軽さで本格的な動画作成 オーディオ編集を可能とするMA(Multi Audio)機能 最大60分までの長尺動画編集に対応するなど幅広い用途に対応 用途に適した豊富なテンプレートを活用した簡単な動画制作も可能 カスタマーサクセスによる動画活用知見注入で動画活用の拡大/深化をサポート ビジネスポータルクラウド「Open BRAIN」 誰でも・簡単にコンテンツを置ける・届けられる情報流通ポータルサービスです。 Video BRAINとの連携は勿論、動画だけでなくPDFやパワーポイント等あらゆるコンテンツの活用を支援します 求人内容 現在OPEN8は、プロダクトの欄で紹介した通り、2つのSaaSプロダクトの開発に分けられます。 「Video BRAIN」のフロントエンドは、ReactとTypeScriptで開発されたSPAです。 動画編集の部分は、OSSをベースとした独自レンダリングエンジンを作成しています。 一方、新サービスの「Open BRAIN」のフロントエンドは、Next.jsとTypeScriptで開発されたSPAです。 フロントエンドプラットフォームはVercelを採用しています。 バックエンドとの通信箇所はProtocol Buffersで管理しており、フロントエンドとバックエンドのコードを自動生成しています。 いずれの開発においても、フロントエンドに軸足を置きつつバックエンド（Ruby/RoR/一部golang）の実装も行なっています。 フロントエンドやバックエンドなどの垣根を超え、必要に応じて役割・職域を超えて拡張することで、顧客価値の提供やプロダクトの成長の実現に向かうことができると考えているためです。 手段を問わず、プロダクト開発にコミットしたいエンジニアからのご応募をお待ちしています。 開発チームの特徴 アジャイルソフトウェア開発（Scrumベース） ペアプログラミングを積極的に実施 テストやリファクタリングを推進する文化 バックエンド・フロントエンド開発に一貫して携わる動きを推奨 新しい技術や取り組みに挑戦的な風土で、プロダクトや機能最適で技術採択 CTOへの技術提案や議論等もフラットに行われる

お知らせ：入社祝い金について こちらの採用ページより直接ご応募・ご入社いただいた方へ入社祝い金をご用意しています。 対象者：当社採用ページから直接応募し、正社員としてご入社された方 ※以下の方は対象外となります ・すでに転職エージェント、求人媒体、スカウト媒体、社員紹介経由でご応募いただいた方 ・契約社員、アルバイト、業務委託でご入社いただいた方 ・現在／過去に当社と雇用契約のある方 ・新卒採用の対象となる方 ・その他、当社にて対象外と判断する方 支給額　：20万円 支給時期：試用期間終了後の初回の賞与日に支給（課税対象となります） 支給条件：支給日に在籍しており、退職予定がないこと 仕事内容 顧客対応クラウド『Re:lation（リレーション）』の信頼性と安定性を支え、成長を加速させるSRE（Site Reliability Engineering）業務全般をお任せします。 当社では現在、体制強化のため、即戦力のスペシャリストはもちろん、これからSREとしてのキャリアを築きたいポテンシャル層の方まで、幅広く募集しています。 【具体的な業務内容】 ・インフラ基盤の設計・構築・運用：AWSを用いたスケーラブルな基盤構築 ・Infrastructure as Code (IaC)：Terraform による構成管理・自動化 ・コンテナオーケストレーション：コンテナ環境を使ったサービスの設計、構築、改善 ・オブザーバビリティの推進：SLI/SLO/エラーバジェットの設計、運用 ・パフォーマンス最適化：トランザクション数やデータ量の増加に伴うボトルネック解消 ・セキュリティの強化：外部攻撃に対する予防的・発見的な機構の整備、脆弱性対応 ・サーバレス活用：Lambda等を用いた簡易的なプログラミングによる機能実装 ・CI/CDの構築・運用改善：デプロイパイプラインの高度化 ・トイルの撲滅：開発チームの業務効率化、自動化による定型作業の削減 ・その他：採用活動、技術調査など、サービスやチームをより良くするための諸施策 募集背景 導入社数の急増に伴いユースケースや要望も多様化しており、今まで以上に素早いプロダクトの強化や新規プロダクトの開発が求められています。 そのため、Re:lationを進化させるためのAWS運用や・チーム作りなど一緒に作ってくださる方を募集しています。ぜひ一緒にプロダクトを成長させていきましょう！

≪DAP市場シェアNo.1プロダクトに「生成AI」を実装し、解のない問いに最適解を定義する≫ テックタッチは、「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに、デジタル・アダプション・プラットフォーム（DAP）を開発・提供しています。 現在、国内DAP市場で5年連続シェアNo.1を誇り、事業・組織ともに急成長フェーズにあります。 この強固な顧客基盤と技術力を活かし、私たちは新たな柱となるプロダクト「Techtouch AI Hub」の開発を推進しています。 本ポジションでは、この AI Hub の中核機能である RAG（Retrieval-Augmented Generation）システム の開発をリードするAIアプリケーションエンジニア（LLM/RAG）を募集します。 本ポジションの魅力は、国内トップシェアのDAPプロダクトの膨大なユースケース・実運用データを活かし、 「まだ世界に答えのないRAG/LLMアーキテクチャ」を自分たちの手で定義していける点です。 LLM/RAG領域は技術の変化が激しく、答えが日々更新され、「最適解をつくる」ことが求められます。 だからこそ、この環境では”学びながら前に進むスタンス”が大きく活きると考えています。 ■ 正解のない領域だからこそ、“学び続けられる方”を歓迎します LLM/RAG領域は技術の陳腐化スピードが早く、ベストプラクティスも日々更新される未開拓な分野です。 そのため、特定技術の経験年数よりも以下の力を重視しています。 * 変化する膨大な情報を素早くキャッチアップする力 * 自分の中で体系化・構造化する力 * 本質を見極めて設計・実装に落とし込む力 確かな Web アプリケーション開発のバックグラウンドを武器に、 カオスを構造化し、プロダクトの未来を技術で切り拓くことを楽しめる方をお待ちしています。 ###プロダクトと開発環境 ■ Techtouch AI Hub とは DAP（Digital Adoption Platform）を拡張し、既存の業務システムと生成AIをシームレスに連携させることで、エンタープライズのお客様に新しい業務体験を届けることを目指す 企業向け生成AI活用プラットフォームです。 ■ 担当する機能：テックタッチナレッジベース（RAG機能） 企業が保有するドキュメントを安全に取り込み、その情報と生成AIを組み合わせることで、独自のコンテクストを踏まえた回答を実現します。テックタッチの強みであるDAP機能と連携し、画面上で「迷わず・間違わずに」業務ができる状態を実現することを狙ったプロダクトです。 現在はファーストリリース直後であり、実際の顧客への有用性を確認しつつPMF（プロダクト・マーケット・フィット）を目指すフェーズにあります 。RAG の応答品質・レイテンシ・スケーラビリティ・セキュリティ・コストをバランスさせながら、MVP(Minimum Viable Product) から 1→10 へと伸ばしていくための機能・非機能の両面に取り組んでいます。 ■ チームの開発スタイル 少数精鋭のチームで、以下の通りプロダクト志向かつオーナーシップ高く開発を進めています。 - PdM(Product Manager)・エンジニアが同じテーブルでロードマップを議論 - 仕様検討〜設計〜実装〜運用までを一気通貫で担当 ■ 直近の技術的な取り組み 現在は PMFの達成に向け、主に次のような技術課題に取り組んでいます。 - 回答精度の追求：ユーザーの期待値を満たす回答精度と、実用的なレスポンス速度の両立 - 非構造化データの処理：様々なフォーマットの文書を適切にチャンク化・ベクトル化するパイプラインの構築 - エンタープライズ品質の担保：マルチテナント環境におけるデータ分離とセキュリティの徹底 - スケーラビリティ：複数組織からの同時アクセスを安定して捌けるアーキテクチャへの進化 ### 技術スタック・開発環境 - 言語/フレームワーク：Python, FastAPI, LangChain, React - インフラAWS（CDK, ECS Fargate, Lambda, Step Function, OpenSearch, MySQL） - その他：Open API, Datadog, GitHub, Slack, Linear ### このポジションの魅力 ■ 「AI × Enterprise SaaS」の最前線 PoC（実証実験）で終わらせるのではなく、数千・数万人が利用するエンタープライズ製品としてLLMアプリケーションを実装する経験が得られます。ハルシネーション対策、レイテンシ改善、コスト最適化など、実運用ならではの深い技術課題に挑戦できます。 ■ 0→1と1→10の両方を経験 新規プロダクトである