パーソルキャリア株式会社

■部門概要
私たちは、「AIと人の協調をデザインし、事業の進化と『はたらいて、笑おう。』を加速する」をミッションに掲げています。
2030年に目指す姿は、「テクノロジーにより支援の制約を取り払い、最速ですべての人にキャリア機会を提供すること」です。
その実現に向けて、私たちはAIネイティブ企業への進化を推進しています。
配属先となる組織では、生成AI・データ活用・プロダクト開発を支える共通基盤の設計・開発から、AIを活用したプロダクトの実装・運用まで、事業とテクノロジーの両面から変革を推進しています。

本ポジションは、単なるクラウドインフラの運用担当ではありません。クラウドインフラを軸に、Webサービス開発、AI・LLM活用、AI Agent開発まで幅広く担うフルスタックエンジニアとして、共通AI基盤の開発やAIプロダクトのPoC・本番展開を推進していただきます。インフラとアプリケーションの境界を越えて、自ら設計・実装しながら、AIを活用した新しいサービス開発を技術面からリードするポジションです。

■募集背景
今後の競争力の源泉は、人材ビジネスに蓄積された膨大な知見や業務プロセスといった「暗黙知」を、AIが活用できるデータ資産へ変換することにあります。その実現に向けて、全社横断のデータ＆AI基盤の整備と、AIアプリケーションを迅速に開発・検証・本番展開できるクラウドプラットフォームの構築が重要テーマとなっています。

現在は、基盤整備フェーズから「AIを実際の事業・プロダクトへ組み込むフェーズ」へ移行しつつあります。
そのため、インフラだけ、アプリケーションだけ、AIだけといった単一領域ではなく、インフラとソフトウェア開発の両方を理解し、AI技術を実際のプロダクトへ落とし込めるエンジニアが必要となっています。

本ポジションでは、自ら手を動かして開発・構築を行いながら、技術的な意思決定をリードし、AIネイティブ企業への変革を支えていただける方を募集しています。

■これまでの取り組みと今後の方針
当社では、生成AI活用やデータドリブンなサービス開発を加速するため、全社規模でシステムアーキテクチャの進化を進めています。

＜現在の課題＞
・レガシーシステムと新しいAI基盤が混在している
・データ活用のための統合基盤整備が途上
・プロダクトごとにインフラ運用やクラウド構成が分散している
・AI活用を前提としたアーキテクチャ標準化が必要
・AIアプリケーションを迅速に開発・検証・本番展開できる共通基盤が必要
・セキュリティ・可用性と開発スピードの両立が求められている

今後は、「レガシー脱却」と「AIによる短期収益創出」を両立する2層並走戦略を推進しながら、全社データを安全かつ一元的に供給するSingle Source of Truth（SSOT）の実現を目指します。同時に、AI・LLM・AI Agentを活用した新しいプロダクトや業務体験を迅速に実装・検証できる、共通AI基盤の整備を進めています。

■業務内容
＜主なミッション＞
AIネイティブ企業への進化を支える、「インフラ × AI 機能開発」のフルスタックエンジニアとして、共通AI基盤の開発からAIプロダクトのPoC・本番運用まで幅広く担当していただきます。

インフラ領域では、AWS/GCPを中心としたクラウド環境、CI/CD、IaC、監視・可観測性などの設計・構築を推進します。開発領域では、TypeScript / React / Node.js / Pythonなどを活用し、共通AI基盤、LLMを活用したアプリケーション、AI Agentなどの設計・開発を担当します。特に、単に既存システムを運用するのではなく、「アイデア → PoC → 検証 → 本番リリース → 運用・改善」までを一気通貫で担い、AIを事業で継続的に活用できる仕組みを作ることがミッションです。

【開発業務（約5割）】
・認証・認可、API、データアクセスなどの共通基盤開発
・LLM活用におけるPoC〜本番運用・改善までの一連の実装
・AI Agent（RAG / GraphRAG等を含む）の開発・運用
・AI アプリケーションで共通利用するAPI・サービス・コンポーネントの設計・開発

【インフラ・プラットフォーム業務（約5割）】
・AWS / GCPを中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用
・TerraformによるInfrastructure as Codeの推進
・Docker / ECS等を活用したコンテナ基盤の構築
・GitHub Actionsを活用したCI/CDパイプラインの設計・構築
・Datadog / CloudWatch / Grafana等を活用した監視・可観測性基盤の設計
・セキュリティ、可用性、スケーラビリティを考慮したアーキテクチャ設計

※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）​

フルスタックエンジニア

テックリード

Python

TypeScript

Node.js

React

Terraform

Docker

Datadog

Grafana

Databricks

Vertex AI

Azure OpenAI Service

Amazon Bedrock

GitHub Actions

【フルリモート可】フルスタックエンジニア（AI基盤開発 兼 インフラエンジニア）

■組織概要・募集背景
当社では、「doda」「doda X」をはじめとする人材サービス領域において、約1,000万人規模のユーザーデータや求人データ、スカウトデータを活用し、AI・機械学習によるレコメンド・マッチング機能の高度化を推進しています。
プロダクトサイエンス部では、ユーザー情報、求人情報、応募・スカウト履歴をはじめとした膨大かつ多様なデータを活用し、一人ひとりに最適な求人や企業を届けるレコメンド・マッチング機能を開発しています。

本ポジションが所属するサイエンスインフラグループは、その中でもレコメンド・マッチング領域を支えるデータ基盤を担うチームです。
現在は、全社共通データ基盤として整備が進むDatabricks環境との連携を見据え、レコメンド・マッチング領域のデータ基盤刷新を推進しています。
従来のデータ活用に加え、今後は生成AI活用や非構造データ活用も視野に入れながら、より柔軟かつ拡張性の高いデータ基盤への進化を進めています。
この刷新では、単に既存環境を新しい技術へ置き換えるのではなく、データの完全性・可用性・鮮度を高め、データの変化に柔軟に対応できる基盤を強化するとともに、自社ならではのデータを継続的にプロダクト価値へ変換できる仕組みを整えることが重要です。
今後、既存メンバーがPMOとしてプロジェクト全体の支援・統括へ役割を広げることから、Databricksの活用検証とデータ基盤刷新を、PM兼テックリードとして推進いただける方を募集します。

■ポジション概要
本ポジションは、レコメンド・マッチング領域におけるデータ基盤刷新プロジェクトのPM兼テックリードとして、Databricksを活用したデータ活用基盤の検証・設計・推進を担うポジションです。
入社後は、主に機械学習で活用されるデータマートの設計・管理方法の整備や、Databricks活用方針の検証を中心に担当いただきます。
また、データサイエンティスト、MLエンジニア、全社共通データ基盤チームなどと連携しながら、技術選定、要件整理、ロードマップ策定、プロジェクト推進をリードしていただきます。
※なお、本ポジションは全社共通データプラットフォームそのものを構築する役割ではありません。提供されるプラットフォームを活用し、レコメンド・マッチング領域におけるデータ活用の仕組みづくりと価値創出を担うポジションです。

■業務詳細
① Databricks活用の検証・推進
・Databricksを活用したデータ基盤の検証・評価
・現行環境から新環境への移行方針の検討
・データ活用におけるアーキテクチャ設計・技術選定
・導入ロードマップの策定・推進

② データマートの設計・整備
・レコメンド・マッチング領域で利用するデータマートの設計
・ユーザー情報、求人情報、応募・スカウト行動データなどの整理・モデリング
・機械学習やデータ分析で活用しやすいデータ構造の設計
・データ品質や運用ルールの整備

③ プロジェクトマネジメント
・要件整理・優先順位付け
・技術課題の整理および解決方針の策定
・業務委託メンバーのマネジメント
・社内外ステークホルダーとの調整・合意形成
・プロジェクト全体の推進・進捗管理

④ 中長期的に取り組む領域
・ETL／ELT処理の開発・改善
・メタデータ管理の仕組みづくり
・DataOpsの推進
・非構造データ（音声データ、職務経歴書など）の活用に向けたデータ整備
・機械学習・生成AI活用を支えるデータ基盤の高度化

※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）​

■働き方：
ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。
・大半のメンバーが在宅勤務をしています。遠方にお住まいの方はフルリモートでの勤務相談も可能です。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当を支給しています。
・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます
・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。

データエンジニア

Amazon Redshift

Apache Spark

Airflow

Slack

Confluence

GitHub

Jira

【フルリモート可】データエンジニア／レコメンド・マッチング領域のデータ基盤刷新

■概要：クライアントプロダクト本部は、法人向けプロダクト戦略・企画・開発を担う部門です。
■目指したい未来：2030年を見据え、「スピード」を重視した法人プロダクト体験の変革を進めており、テクノロジーを駆使してサービス構造を抜本的に改革し、迅速かつ効率的な体験を提供することを目指しています。配属先となるテクノロジー統括部 プロダクト開発1部は、法人向けサービスを開発するエンジニア組織としてサービスが複雑化している現状を打破し、AIをはじめとする最新テクノロジーを活用したリードタイムの短縮を目指した組織として、「すぐ始まる、すぐ見つかる、すぐ決まる」体験を提供することで、法人のお客様に圧倒的な価値を届けます。

■業務概要：
転職サービス「doda」のダイレクトリクルーティングサービス「dodaダイレクト」を開発するチームで、主に技術面でチームを率いていただきます。
①戦略案件の推進
・テックリードとして、「すぐ始まる、すぐ見つかる、すぐ決まる」体験を実現するための企画を要件定義から開発、リリースするまでの推進。
・案件開発における設計、製造、レビュー等の対応。
・他のエンジニアやディレクター・デザイナーとのコミュニケーションやメンバーに対する技術系なフォローやサポート

②パフォーマンス改善・技術負債の解消
・dodaダイレクトの主要機能におけるパフォーマンスの分析、改善施策の検討立案・実行や技術負債解消のための計画検討・推進。
その他にも既存の開発プロセス改善による開発生産性の向上など、技術面のスペシャリストとして裁量をもって開発を動かしていただけます。
また、ご自身が手を動かして開発業務に従事いただくことも可能です。

■職務の特徴/魅力
・主要事業のミッションクリティカルなシステムに携われます。ダイレクトリクルーティングの事業として無くてはならない存在であり、貢献度と責任感が高い業務において、上流工程・意思決定・戦略に関与できます。
・レガシーなシステムからの変革に対し、裁量をもって開発をリードいただけるポジションです。今後内製化、AI基盤やデータ分析基盤の高度化、クラウドネイティブな体制の実現等を目指す上で、技術的な負債や課題が多くあります。技術的負債の解消を目的とした改善活動、既存の開発プロセス改善による開発生産性の向上など、技術面のスペシャリストとして裁量をもって開発を動かしていただけます。
・HRに特化して幅広い事業を展開する当社で、多くの人に影響を与える社会貢献性の高いサービスの開発ができます。既存の転職支援事業だけでなく、新規サービスを含めHRにおける多様なサービスを展開しており、はたらく6000万人を支援するサービスに携わることができます。既存事業の進化や新規事業の開発へのIT投資も積極的に行っていく方針です。

■入社後お任せしたいこと：
・LLM施策の技術的なリード：設計や製造等における技術方針の検討・決定／レビューでの品質担保／業務委託メンバーの技術的フォロー・サポート
・パフォーマンス改善・技術負債の解消：主要機能におけるボトルネックの特定、発見した課題に対する解消方針の検討、（可能であれば）
・Cursorを利用した開発プロセスの効率化、現状の開発プロセスにおいて、効率化可能な工程の特定、Cursorを用いた改善の手順の確立と他メンバーへのレクチャー
中長期的には、dodaダイレクトの技術的な一人者として、法人体験変革の実現に向けてドメインや技術的なやり取りを行って頂きたいと考えています。

■現状の課題：
dodaダイレクトでは現在、次世代基盤への移行とプロダクト進化を支えるため、開発組織の内製化と技術リーダーシップの強化に取り組んでいるための採用です。
アーキテクチャ設計、品質基準の策定など、エンジニアリング組織の中核となる仕組みづくりをリードできるフェーズです。技術的な方向性の検討から組織への浸透まで、大きな裁量を持って推進できることが特徴です。

■プロダクト詳細：
dodaダイレクト：https://www.saiyo-doda.jp/lp/DR/001/
dodaの持つ日本最大級のスカウト会員データベースに企業が直接アクセスし、転職希望者の登録情報（現職種、スキル、居住地、年収など）を確認した上で、直接スカウトメールが送れるサービス

■働き方/就業環境
・エンジニアが快適に開発しやすい環境の整備を進めており、様々な取り組みを行っています。
・リモートワークメインで働くことが可能です。また、フレックスタイム制（コアタイム有）を活用し、子育てと両立しているなど柔軟な働き方が可能す。
・キャリアパスは、ご自身の志向性に応じて、技術エキスパートの他、組織マネジメント、プロジェクトマネジャー、サービス企画など、多様なポジションを目指すことが可能です。
・中途入社者中心に組織が構成されており、多様なバックグラウンドを持った方が組織で活躍いただいています。

※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

バックエンドエンジニア

JavaScript

Java

HTML

Okta

ElastiCache

Oracle

Redis

Jenkins

Windows Server

Teams

Lambda

【フルリモート可】テックリード（法人顧客向け自社サービス dodaダイレクト）

■募集背景
当社は転職支援サービス「doda」をはじめとした採用/転職支援サービスで生み出される膨大なデータを活用し、多様なキャリアの実現をサポートすることで、キャリアオーナーシップを育むことを目指しています。
「doda」では、約1,099万人（2026年6月末時点）の会員データをはじめ、求人・企業・応募・行動ログなど、多様かつ大規模なデータを保有しています。
現在、AI活用やデータドリブンな意思決定をさらに加速するため、分析担当者や事業部門が安心して利用できるデータ基盤・データプロダクトの整備を進めています。
本ポジションでは、単なるデータパイプライン開発にとどまらず、データマート設計やデータモデリング、データ品質向上、データマネジメントまで幅広くご担当いただきます。事業成長を支える分析基盤の構築と、信頼性の高いデータの安定提供をともに推進していただける方を募集します。

■配属組織（プラットフォーム基盤部 アナリティクスエンジニアリングG）と本ポジションのミッション
所属いただくプラットフォーム基盤部では、全社の分析基盤・データマネジメントを統合的に整備しています。
アナリティクスエンジニアリングGでは現在MGRの元5名のメンバーが在籍しています（兼務・常駐社員を除く）。
本ポジションのミッションは、単なる分析基盤を構築することが目的ではありません。私たちが目指しているのは、「データを事業価値へ変えること」です。

データエンジニア／アナリティクスエンジニアとして、
・事業部門が迅速に意思決定できるデータ環境の整備
・AI・機械学習で活用できる高品質なデータ基盤の構築
・データ品質向上とデータマネジメント推進
・分析しやすいデータモデル・データマート設計
などを推進していただきます。

 ■業務内容
「doda」「doda X」におけるデータ活用を高度化するため、以下の業務をお任せします。
- データマートの要件定義・設計・開発・運用
- ETL／ELTパイプラインの設計・改善
- dbtを用いたデータ変換・データモデル開発
- KPI定義・集計ロジックの標準化
- データ品質向上に向けたテスト・監視・改善
- メタデータ管理・データカタログ整備
- DMBOKを踏まえたデータマネジメント推進

■キャリアパス
ご志向性に応じて、専門性を高めるエキスパートコース又は組織運営を担うマネジメントコースのキャリア選択が可能です。
データエンジニアリング、アナリティクスエンジニアリング、データマネジメントなどの専門性を深めながら、将来的にはテックリードやアーキテクトとして技術を牽引するキャリアも目指せます。

■働き方
ライフステージに合わせて、はたらき方をご自身でデザインしたい方にマッチする環境です。
・有給休暇の消化は推奨されており、ご自身で業務調整をした上で積極的に活用が可能です。
・フレックスタイム制度を導入しており、子育てと両立しているエンジニアや副業を行っている社員もいるなど、ご自身の裁量で働く時間のコントロールが可能です
・週4日リモートワークとリモート中心の働き方です。男性育休取得者あり、子どもの送迎など柔軟に勤務時間の調整が可能です。

※補足※
■フレックスの場合：週5日、1日標準労働時間8時間のマンスリーフレックスの勤務形態（コアタイムは部署によって異なります）
1日の標準的な勤務時間例／10:00～19:00　(コアタイム：11:00～16:00）※月間所定労働時間：162時間

※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）


Azure

Google Cloud

BigQuery

PostgreSQL

Tableau

Google Analytics

Azure DevOps

【リモート中心／東京】「doda」「doda X」のデータエンジニア（アナリティクスエンジニア）／1000万人規模のHRデータを支える分析基盤・データプロダクト構築

■組織概要・募集背景
当社では、「はたらいて、笑おう。」をビジョンに掲げ、転職支援サービス「doda」「doda X」をはじめとしたさまざまなキャリア支援サービスを展開しています。
プロダクトサイエンス部は、「doda」「doda X」を中心に、データ活用・AI活用を推進する組織です。データサイエンスとプロダクト開発の専門性を掛け合わせ、レコメンド・マッチング機能の開発・改善を通じて、求職者一人ひとりに最適な仕事との出会いを提供し、ユーザー体験と事業成果の向上を目指しています。

その中でも本ポジションが携わるdoda人材紹介サービス領域は、転職決定数・採用決定数の向上をミッションとする事業中核領域です。
求人推薦やマッチング最適化、キャリアアドバイザー支援などのAI施策は既に実運用されていますが、さらなる事業成長に向けては、マッチング精度の向上や業務最適化による成果創出の余地が大きく残されています。
そこで今回、事業部門やプロダクトチームと密接に連携しながら、事業課題の発見から仮説立案、施策実装、効果検証までを一貫して推進し、AI・機械学習を活用した施策を通じて転職・採用決定数の向上をリードいただくエンジニアを募集しています。

■ポジション概要
本ポジションは、doda人材紹介サービスにおけるAI・機械学習活用をリードし、転職・採用決定数の向上に直接貢献するポジションです。
求人推薦やマッチング最適化、キャリアアドバイザー支援などの領域において、事業課題の特定から施策立案、開発、効果検証までを一貫して推進いただきます。事業部門やプロダクトチームと密接に連携しながら、AIを活用した新たな価値創出と継続的な改善を通じて、サービス成長と事業成果の最大化を目指します。
技術起点ではなく事業成果起点でAI活用に取り組み、大規模サービスならではの豊富なデータを活用しながら、ユーザー体験の向上と事業成長の両方にインパクトを与えられるポジションです。

■担当業務
以下のような業務をご担当いただきます。
・AI・機械学習を活用した求人推薦・マッチング施策の企画・開発
・事業部門やPdMと連携した課題発見、仮説立案、要件定義
・機械学習モデル・レコメンドロジックのプロダクト実装
・PoCから本番導入、効果検証までの推進
・A/Bテストやデータ分析を通じた継続的な改善
・技術リードおよびプロジェクト推進

※職種の変更範囲：会社の定める職種（出向規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）​

■チーム・開発スタイル
レコメンド・マッチング機能ごとに、2〜3名程度の少人数チームで開発を進めています。
データサイエンティスト、プロダクトエンジニア、PdMと密に連携しながら、企画段階から技術的な観点で議論に参加し、要件整理、設計、実装、リリース、A/Bテスト、改善までを一貫して担当します。
少人数だからこそ、一人ひとりの裁量が大きく、ユーザーや事業の変化に合わせてスピーディーに意思決定・改善を進められることが特徴です。
事業会社のエンジニアとして、ユーザーの体験価値向上と事業成果の最大化に向けて、自ら課題設定・解決に向けた取り組みを進めていく「主体性」を大事にしています。
また、レコメンド・マッチング開発チームは現在拡大フェーズにあり、組織を成長させていく段階です。
開発だけでなく、共通基盤や開発プロセスの改善、技術文化の醸成、エンジニアリングのベストプラクティスづくりなど、これからの組織のスタンダードをつくることにも主体的に関わっていただけます。

■働き方
ライフステージや働き方の希望に応じて、柔軟な働き方が可能な環境です。
・大半のメンバーが在宅勤務をしています。遠方にお住まいの方はフルリモートでの勤務相談も可能です。ワークスタイルに応じてリモート勤務手当を支給しています。
・エンジニアとして市場価値を高めるための活動を推奨しており、研修受講やイベント登壇、副業等の活動をしているメンバーもいます。
・自己研鑽のための、書籍代の支給やオンライン学習コンテンツなどのフォロー等を行っています。



機械学習エンジニア

Backlog

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【フルリモート可】データエンジニア／レコメンド・マッチング領域のデータ基盤刷新

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