トランスフォーメーション領域：開発オペレーションリード（ツール化・自動化を含む）

募集背景 ＜事業・プロジェクトの背景＞ システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。 ＜システム開発部の特徴＞ システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。 この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。 ＜なぜ該当ロールが必要か＞ これまでは、各プロジェクトやマネジャーの工夫によって、ドキュメント整備や部門間連携、開発・運用プロセスの改善が行われてきました。 その中で、個別プロジェクトに閉じない形で、再利用可能な共通機能・開発アセットを整備し、部門全体の生産性を高める取り組みも進めています。 一方で、 共通アセットが十分に蓄積・活用されず、定着しない プロジェクトの知見が組織として再利用されにくい ドキュメントや部門間連携が人に依存しやすい といった プロジェクト横断・組織横断の課題 が、プロジェクト数や関与部門の増加とともに顕在化してきました。 生成AI / LLM の活用が前提となる現在、これらを個人の工夫に委ねるのではなく、 組織としてオーナーシップを持って設計・改善・定着させること が求められています。 そこで、各プロジェクトで生まれた知見や成果を共通アセットとして整理・循環させ、開発の進め方や連携の在り方を「人」ではなく「仕組み」で支える役割として、開発オペレーションリードを募集します。 ミッション 開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。 個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。 業務内容 主な業務（開発オペレーションリードとして） ドキュメントオペレーションの設計・標準化 開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計 「何を書くか／書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化 生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計 部門間連携のインターフェース設計 開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理 役割分担・責任分界点・判断フローの明確化 人に依存しない連携・調整の仕組み化 開発・運用オペレーションのリファクタリング 開発・運用プロセス全体の可視化と見直し 不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止 最小限で回る設計への再構築と定着 共通機能・開発アセットの設計と循環 各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理 共通アセットとして整備すべき対象の判断（作る／作らないの見極め） 作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり 利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善 ※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。 条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて） プロジェクト現場への関与（理解・改善目的） 実運用を踏まえた課題抽出 個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理 プロジェクトデリバリーへの協力 開発オペレーション改善につながる範囲での関与 単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします ※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません ポジションの魅力 生成AI時代において、 「作る力」だけでなく「組織を機能させる力」 を実践的に身につけられます 開発・組織・事業を横断し、 作らなくても回る状態を設計する経験 を積むことができます（例：複数プロジェクトを俯瞰し、共通化すべき仕組みやアセットを判断・展開する経験） 特定の技術や役割に閉じない、 どの組織でも価値を発揮できるキャリアの軸 を築けます 採用要件 必須要件 ソフトウェア開発における実務経験（3年以上目安） フロントエンド／バックエンド／インフラのいずれかを含む開発経験があり、フルスタック的にプロジェクトデリバリーに関与した経験（得意・不得意があっても問題ありません） 実装・設計・運用を通じて、プロジェクトを前に進めた経験 要望や課題を丁寧にヒアリングし、内容を整理した上で、仕組みや運用として形にしてきた経験 生成AI（ChatGPT、Claude Code 等）を業務に取り入れ、整理・効率化・自動化に活用した経験、またはそれを主体的に学び実践してきた姿勢 新しい技術・ツールをキャッチアップし、実務に適用していく姿勢 歓迎要件 フルスタックエンジニアとしての実装経験 SRE またはそれに準ずる運用・自動化の経験 CI/CD、IaC、業務自動化の設計・改善経験 ドキュメント基盤（Notion、Confluence、GitHub 等）の設計・改善経験 生成AI / LLM の応用的な活用（プロンプト設計、ツール連携、エージェント活用 等） 部門横断での業務整理・調整・標準化の経験 開発・運用・組織オペレーションを俯瞰し、課題を構造として捉えた上で、あるべき姿を言語化し、設計として提示してきた経験 人物イメージ 開発・運用・組織の課題を横断的に捉え、整理・構造化することに関心がある方 限られたリソースの中で、再現性やスケーラビリティを意識した設計を考えられる方 ドキュメント、プロセス、役割分担などの曖昧さを課題として認識し、改善したいと感じる方 新しい技術（特に生成AI）を、実務の効率化や仕組み改善にどう活かすかを考えられる方 個人の成果だけでなく、組織全体の生産性や意思決定のしやすさを高めることに価値を感じる方 ※ レベルに応じて、最初は対話を通じて整理・実装に注力し、経験を重ねるにつれて、より俯瞰的な設計・リードを担っていただくことを想定しています