ENEXIA合同会社 の全ての求人一覧

【ポジションについて】 Business Platform Engineerは、依頼された社内ツールを作るだけのポジションではありません。ENEXIAの事業（再生可能エネルギーのトレーディング＝市場取引と、バランシング＝需給管理）を理解し、実際に業務を担うメンバーの近くで課題を発見し、業務プロセス・データ・システム・ガバナンスを一体で設計することで、会社全体のオペレーションを進化させるポジションです。会社のオペレーションそのものをプロダクトとして捉え、事業が10倍・100倍に成長しても回り続ける「会社のOS」をつくります。 今回、新たに立ち上げる Business Platform Team の初期メンバーとして、どの業務課題から着手するか、どのようなシステム構成にするか、どこまで共通化するか、どんな開発・運用ルールを設けるかといった、チームの役割や仕事の進め方そのものから設計していただきます。事業部門（需給運用・トレーディング・営業・契約管理・経理財務）やソフトウェア／データ／MLOps／Platformエンジニアと同じ目線で、「何をシステム化すべきか」「そもそも今の業務プロセスが適切か」から一緒に考えます。 求めているのは、技術だけに関心があるエンジニアではなく、再生可能エネルギーの事業に関心を持ち、現場に入り込み、自分の手で作り、AIを前提にオペレーションを変えていける方です。 ■主な業務領域 ・業務課題の発見とプロセス設計（現場ヒアリング、現行フロー可視化、あるべき業務プロセスの設計、部門横断の合意形成） ・事業オペレーション基盤の企画・設計・開発（社内管理システム／業務アプリ、マスタデータ管理、契約〜運用のワークフロー、API連携、照合・確認業務の自動化） ・請求・精算・計上業務の効率化と安定化（請求金額算定、市場取引・発電実績・需給実績の照合、精算データ生成・検証、月次締めの可視化） ・ガバナンス・内部統制・監査性の構築（Audit Trail、ロール・権限・承認フロー、職務分掌のシステム化、証跡の自動保存） ・モニタリング・可観測性の構築（処理件数・完了率・滞留の可視化、バッチ／ジョブ／API監視、異常検知・アラート、KPIダッシュボード。締切を落とせない業務が多く、リトライ・冪等性・ロールバック等の信頼性設計も重要） ・データ品質・データガバナンスの整備（正データの定義、共通データモデル、マスタデータのライフサイクル管理、リネージ） ・AIを前提としたオペレーションの再設計（Claude Code・Cursor・Gemini CLI等を活用し、非構造データからの情報抽出、確認業務支援、AIエージェントによる定型業務自動化） ・Business Platform Teamの立ち上げ（ミッション・責任範囲の設計、共通アーキテクチャ・開発標準、外部パートナーとの協働、段階的な内製化） ■技術環境 既存プロダクトはGoogle Cloudを基盤に、Go・Pythonを中心としたマイクロサービスアーキテクチャ（gRPC、データ処理基盤、バッチ・ジョブ実行基盤、API連携、モニタリング・アラート基盤）。Business Platform領域では既存基盤との整合性を保ちつつ、対象業務・課題に応じて最適なアーキテクチャ・技術を選択します。Claude Code・Cursor・Gemini CLI等のAI開発ツールを積極活用し、要件整理・業務分析・設計・実装・テスト・ドキュメント・データ検証・運用改善までAI前提の開発プロセス確立を目指しています。 ────────────────────────────── [About the Role] The Business Platform Engineer is not a role that just builds requested internal tools. You will understand ENEXIA's business — renewable-energy trading (market transactions) and balancing (supply-demand management) — discover problems alongside the people who actually run operations, and design business processes, data, systems, and governance as one integrated whole to evolve the company's entire operation. You treat operations themselves as a product and build the "operating system of the company" that keeps running as the business grows 10x and 100x. You join as a founding member of the newly established Business Platform Team, shaping the team's role and ways of working from scratch — which problems to tackle first, what architecture to use, how much to standardize, and what rules to set. You work at eye level with business teams (supply-demand operations, trading, sales, contract management, accounting/finance) and with software/data/MLOps/Platform engineers, questioning together what should be systematized and whether current processes are appropriate. We are not looking for engineers who care only about technology. We want people who care about the renewable-energy business, get into the field, build with their own hands, and use AI to change how operations work. - Main areas: - Discover operational problems and design processes (field interviews, mapping current flows, designing target processes, cross-team consensus). - Plan, design, and build the business-operations platform (internal management systems and apps, master-data management, contract-to-operation workflows, API integration, automation of reconciliation/verification). - Improve and stabilize billing, settlement, and accounting (billing calculation, reconciling market transactions/generation/supply-demand results, settlement data generation and validation, month-end close visibility). - Build governance, internal controls, and auditability (audit trail, roles/permissions/approval flows, systematized segregation of duties, automatic evidence retention). - Build monitoring and observability (throughput/completion/backlog visibility, batch/job/API monitoring, anomaly detection and alerting, KPI dashboards; with reliability design such as retries, idempotency, and rollback for deadline-critical work). - Establish data quality and governance (source-of-truth definitions, common data models, master-data lifecycle, lineage). - Redesign operations with AI at the core (Claude Code, Cursor, Gemini CLI for extraction from unstructured data, verification support, automating routine work with AI agents). - Launch the Business Platform Team (mission and scope, shared architecture and standards, partner collaboration, incremental in-housing). - Tech Environment: Existing products run on Google Cloud with a Go/Python microservice architecture (gRPC, data-processing and batch/job platforms, API integration, monitoring/alerting). In the Business Platform domain you choose the best architecture and technology per problem while staying consistent with the existing stack. AI development tools (Claude Code, Cursor, Gemini CLI) are used heavily, aiming for an AI-first development process across requirements, analysis, design, implementation, testing, documentation, data validation, and operations.

【ポジションについて】 MLOpsチームは、データサイエンティストが実験を実行・評価し、予測モデルを安全かつ再現可能に学習・デプロイ・運用するためのプラットフォームと開発プロセスを提供します。自動学習・予測ワークフロー、特徴量パイプライン、モデル検証、バージョン管理、監視、電力・市場データの挙動変化への迅速な対応を支えます。（シニア）MLOpsエンジニアとして、このライフサイクルの重要な領域を担当し、研究コードと信頼できる本番システムをつなぐ役割を担います。モデル研究そのものではなく、MLプラットフォームと運用を中心としたエンジニアリングポジションです。 ENEXIAのMLOpsが目指すのは、既存のツールを組み合わせるだけのMLOpsではありません。運用・監視からモデルのデプロイまで、MLプロセス全体をAI/LLMで自動化する「AIネイティブ」なパイプラインと、任意の過去時点を再現して検証できる「デジタルツイン／タイムマシン」型の検証基盤をつくります。電力・市場データに関心を持ち、自ら課題を見つけて仕組みにしていける方を求めています。 ■主な業務 ・AIエージェントやLLMを活用し、監視・異常の一次切り分け、再学習・デプロイ判定、運用ドキュメント作成などMLプロセス全体を自動化するAIネイティブなパイプラインの設計・構築 ・「デジタルツイン／タイムマシン」型の検証基盤の設計・構築（as-of／バージョン管理されたデータによる任意時点の再現可能なバックテスト、リリース前のシャドー・リプレイ・シナリオ検証の一括実行、モデル開発時の効率的な実験・検証ワークフロー） ・データサイエンティストと連携した実験設計、モデルプロトタイプの再現可能・テスト可能・デプロイ可能なワークフローへの変換 ・バッチ／準リアルタイムの学習・予測用特徴量パイプラインの設計・構築・運用 ・データ要件・学習挙動・予測出力・デプロイ判定を対象としたモデルテスト・検証フレームワークの構築 ・予測品質、データドリフト、コンセプトドリフト、特徴量スキュー、レイテンシ、パイプライン健全性の評価フレームワーク・監視基盤の実装 ・自動学習・再学習・デプロイ・ロールバック・モデルバージョン管理ワークフローの設計 ・新規モデル・新規予測対象へのスケール支援、モデルアーキテクチャ・実装のトレードオフと落とし穴の特定・共有 ・MLプラットフォームの信頼性・セキュリティ・コスト効率・可観測性の改善と本番障害対応 ・Data／Platform・SREチームと連携した共通のデータ・オーケストレーション・インフラ・ガバナンス基盤の整備 ・自ら課題を見つけ、改善を起案・推進（データサイエンティスト、事業部門、他チームとの対話を通じて） ■現在の技術スタック（現時点の構成） 言語：Python、SQL／ML・データ：pandas、scikit-learn、勾配ブースティング、時系列ワークフロー／オーケストレーション：Airflow、Metaflow、Kubeflow、GCPマネージドサービス／監視：Grafana、Looker、Metabase／クラウド：GCP、Docker、Cloud Run、Vertex AI（必要に応じて）／インフラ：Terraform、Terragrunt、Ansible／CI/CD：GitHub Actions、Cloud Build／開発：Cursor（主要IDE）、クラウドエージェント ────────────────────────────── [About the Role] The MLOps team provides the platform and engineering practices that let data scientists run and evaluate experiments and train, deploy, and operate forecasting models safely and repeatably. As a (Senior) MLOps Engineer, you will own significant parts of this lifecycle and act as the engineering bridge between research code and reliable production systems. This is a platform-and-operations role, not ownership of model research itself. ENEXIA's MLOps is not about assembling existing tools. We are building AI-native pipelines that use AI and LLMs to automate the whole ML process, from operations and monitoring to model deployment, and a "digital twin / time machine" validation platform that can reproduce and test any past point in time. We want people who care about power and market data and who find problems and turn them into systems on their own initiative. - Responsibilities: - Design and build AI-native pipelines that use AI agents and LLMs to automate the ML process end to end: monitoring and first-line triage of anomalies, retraining and deployment decisions, and operational documentation. - Design and build a "digital twin / time machine" validation platform: point-in-time reproducible backtesting on as-of, versioned data; running shadow, replay, and scenario validations at once before release; and an efficient experimentation and validation workflow during model development. - Partner with data scientists to design experiments and turn model prototypes into reproducible, testable, deployable workflows. - Design, build, and operate feature-engineering pipelines for batch and, where needed, near-real-time training and prediction. - Build model testing and validation frameworks (data requirements, training behavior, prediction outputs, deployment gates). - Implement evaluation frameworks and monitoring for prediction quality, data/concept drift, feature skew, latency, and pipeline health. - Design automated training, retraining, deployment, rollback, and model-versioning workflows. - Improve reliability, security, cost efficiency, and observability of the ML platform and respond to production incidents. - Collaborate with Data and Platform/SRE teams on shared data, orchestration, infrastructure, and governance foundations. - Find problems yourself and propose and drive improvements, working through dialogue with data scientists, business teams, and other engineering teams. - Current Stack: Python, SQL; pandas, scikit-learn, gradient boosting, time-series workflows; Airflow, Metaflow, Kubeflow, managed GCP; Grafana, Looker, Metabase; GCP, Docker, Cloud Run, Vertex AI; Terraform, Terragrunt, Ansible; GitHub Actions, Cloud Build; Cursor (primary IDE), cloud agents.

【ポジションについて】 ENEXIAの国内マーケット向けビジネスを、安定したリリースへと導くプロジェクトマネジメントリーダーを募集します。プロダクトの方向性を決めるプロダクトマネジメントではなく、決まった目標に対して「何を・いつまでに・誰と・どの順番で進めるか」を設計し、リリースまでのプロセスを最後まで推進するプロジェクトマネジメントのポジションです。 事業部門（需給運用・トレーディング・営業・契約管理・経理財務等）とソフトウェア／データ／MLOps／Platformの各エンジニアリングチームから社内要件を集め、論点と優先順位を整理し、合意形成を重ねながらプロジェクトを前に進めます。ENEXIAのシステムはJEPX・OCCTO等への提出期限や取引締切のもとで稼働しているため、スピードと同じくらい、確実で安定したリリースが重要です。 自らコードを書くことは求めませんが、エンジニアと同じ目線で技術的な論点を理解し、リスクや依存関係を踏まえた計画を立てられることを重視します。SIerや事業会社等で培ったプロジェクトマネジメントの経験を土台に、スタートアップならではのスピード感で判断し、前に進めていただくことを期待しています。 一方で、調整役ではなく、自らプロジェクトの先頭に立ってデリバリーをリードし、AIツールを日常的に使って進め方そのものを変えていける方を求めています。電力・再生可能エネルギーという事業への関心が、事業部門との対話や優先順位の判断の土台になります。また、社外の関係者を含むスケジュール管理と、技術的な経験を生かしたエンジニアとの密なコミュニケーションで、締切を守るデリバリーを実現していただくことを期待しています。 ■主な業務 ・プロジェクト計画の策定と推進（スコープ定義、マイルストーン・スケジュール設計、体制・役割分担の整理、進捗管理） ・社内要件の収集と整理（事業部門・エンジニアリングチームへのヒアリング、要件の構造化、優先順位付け、関係者間の合意形成） ・リリースに向けたプロセス管理（リリース計画の策定、受入・テスト計画の調整、リリース判定の場の設計と運営、リリース後の安定稼働までのフォロー） ・リスク・課題・依存関係の管理（早期発見と打ち手の検討、エスカレーション、意思決定に必要な情報の整理） ・ステークホルダーコミュニケーション（定例・意思決定会議の設計と運営、進捗・課題の可視化と報告、決定事項の記録） ・社外の関係者（開発パートナー・ベンダー等）とのコミュニケーションとスケジュール調整、締切に向けたエンジニアとの進行管理 ・プロジェクト推進の仕組みづくり（進め方・ドキュメント・会議体の型の整備、国内向け案件を安定運用するためのプロセス（リリース・変更管理・運用引き継ぎ・障害時対応等）の設計と定着、AIツールを活用した議事録・要件整理・進捗管理の効率化） ■このポジションの位置づけ システムの設計・開発は各エンジニアリングチームが担い、本ポジションはプロジェクト全体の計画・進行・調整と、スコープ・優先順位・スケジュールに関する意思決定を担います。技術的な設計判断はエンジニアと、品質面の基準は品質保証（QA）担当と連携しながら、プロジェクトをリリースまで導きます。 ────────────────────────────── [About the Role] We are looking for a Project Management Leader to guide ENEXIA's business for the domestic (Japan) market to a stable release. This is project management, not product management: rather than deciding product direction, you design what to do, by when, with whom, and in what order against agreed goals, and drive the process through to release. You gather internal requirements from business teams (supply-demand operations, trading, sales, contract management, accounting/finance, etc.) and from the software, data, MLOps, and Platform engineering teams, organize issues and priorities, build consensus, and keep the project moving. ENEXIA's systems run under real submission windows and trading deadlines (JEPX, OCCTO, etc.), so reliable, stable releases matter as much as speed. You are not expected to write code, but you should understand technical issues at eye level with engineers and plan with risks and dependencies in mind. Building on project-management experience gained at a systems integrator, an in-house IT organization, or similar, we expect you to make decisions and move things forward at a startup pace. We are looking for someone who leads delivery from the front rather than coordinating from the side, and who uses AI tools daily to change how projects are run. Interest in the power and renewable-energy business is the foundation for working with business teams and setting priorities. We also expect you to deliver on deadlines through firm schedule management, including with external parties, and close communication with engineers grounded in your own technical experience. - Responsibilities: - Plan and drive projects (scope definition, milestones and schedules, team structure and roles, progress tracking). - Gather and organize internal requirements (interviews with business and engineering teams, structuring requirements, prioritization, building consensus). - Manage the path to release (release planning, coordinating acceptance and test plans, designing and running release go/no-go reviews, follow-up until stable operation after release). - Manage risks, issues, and dependencies (early detection, options and mitigations, escalation, preparing information needed for decisions). - Stakeholder communication (designing and running regular and decision-making meetings, making progress and issues visible, recording decisions). - Communicate and coordinate schedules with external parties such as development partners and vendors, and manage progress toward deadlines together with engineers. - Build ways of working for project delivery (templates for process, documents, and meetings; designing and embedding processes for stable domestic operations, such as release, change management, operational handover, and incident response; using AI tools to streamline minutes, requirements, and progress tracking). - Position: System design and development are owned by the engineering teams; this role owns planning, execution, and coordination across the project, along with decisions on scope, priorities, and schedule, working with engineers on technical decisions and with QA on quality criteria to bring the project to release.

【ポジションについて】 Trading & Balancingチームは、電力取引、需給計画、JEPX・OCCTO等の市場運営機関への計画提出、外部システム連携を担うバックエンドシステムを開発・運用しています。実際の提出期限や取引締切のもとで稼働するため、開発速度だけでなく、正確性・追跡可能性・運用信頼性が重要です。 （シニア）ソフトウェアエンジニアとして、ゼロからの新規開発だけでなく、既存の本番システムを理解し、機能追加・リファクタリング・段階的なモダナイゼーションを進めます。取引システムを中心としたGoと、計画提出・市場連携を中心としたPythonを主に用い、REST／gRPC API、スケジュール／イベント駆動処理、データベース、社内外システム連携を幅広く担当します。MLOps・Data・Platform/SREの各チームと密接に連携しますが、機械学習モデルの開発そのものを担当するポジションではありません。 ENEXIAの開発は、電力取引・需給の現場を支え、エネルギー転換を前に進めるためのものです。事業の背景に関心を持ち、自ら設計・実装し、AIツールを前提に開発の進め方そのものを変えていける方を求めています。 ■主な業務 ・GCP上で電力取引・需給管理・市場運用を支える信頼性の高いソフトウェアの設計・開発・テスト・デプロイ・運用 ・社内サービス、市場運営機関、ベンダー、業務システムと連携するREST／gRPC APIの構築・保守 ・計画提出、データ連携、注文・約定処理、業務自動化のためのスケジュール／イベント駆動ワークフローの実装 ・既存のGo・Pythonサービスに対する機能開発、リファクタリング、段階的な移行 ・自動テスト、構造化ログ、監視、明確な運用手順による正確性と監査可能性の向上 ・コードレビュー、アーキテクチャ議論、障害対応、非難のないポストモーテムへの参加 ・Data、MLOps、Platform/SRE、事業・運用部門と連携したドメイン要件の保守可能なソフトウェアへの落とし込み ・Cursorやクラウドエージェント等のAIツールを活用した、実装・テスト・レビュー・運用の効率化と開発プロセスの改善 ■現在の技術スタック（現時点の構成） 言語：Go、Python、SQL／API：REST、gRPC、Protocol Buffers／フレームワーク：FastAPI、Gin、Echo／クラウド：GCP、Cloud Run、Cloud Workflows、Cloud Scheduler、Pub/Sub／データ：リレーショナルデータベース、SQL、ORM／インフラ：Docker、Terraform／CI/CD：GitHub、GitHub Actions、Cloud Build／開発：Cursor（主要IDE）、クラウドエージェント、AI支援開発ツール ────────────────────────────── [About the Role] The Trading & Balancing team builds and operates the backend systems that execute critical workflows for power trading, supply-demand planning, market submissions (JEPX, OCCTO), and external integrations. These services run under real submission windows and trading deadlines, so correctness, traceability, and operational reliability matter as much as delivery speed. As a (Senior) Software Engineer, you will extend and modernize existing production systems, working mainly in Go (trading) and Python (plan submission and market integration) across REST/gRPC APIs, scheduled and event-driven workflows, databases, and integrations. You collaborate closely with MLOps, Data, and Platform/SRE, but do not own machine-learning model development itself. Engineering at ENEXIA exists to support power trading and balancing operations and to move the energy transition forward. We want engineers who care about that context, design and build hands-on, and use AI tools to change how development itself is done. - Responsibilities: - Design, develop, test, deploy, and operate reliable software for power trading, balancing, and market operations on GCP. - Build and maintain REST and gRPC APIs and integrations with internal services, market operators, vendors, and business systems. - Implement scheduled and event-driven workflows for plan submission, data exchange, order and trade processing, and operational automation. - Develop features, refactor code, and execute incremental migrations across existing Go and Python services. - Improve correctness and auditability through automated testing, structured logging, monitoring, and clear operational procedures. - Participate in code reviews, architectural discussions, incident response, and blameless post-mortems. - Collaborate with Data, MLOps, Platform/SRE, and business and operational stakeholders to translate domain requirements into maintainable software. - Use AI tools such as Cursor and cloud agents to speed up implementation, testing, review, and operations, and to keep improving the development process. - Current Stack: Go, Python, SQL; REST, gRPC, Protocol Buffers; FastAPI, Gin, Echo; GCP, Cloud Run, Cloud Workflows, Cloud Scheduler, Pub/Sub; relational databases, SQL, ORM; Docker, Terraform; GitHub, GitHub Actions, Cloud Build; Cursor (primary IDE), cloud agents, AI-assisted development tools.

当社では、電力取引・需給管理を中心とする事業拡大とシステム開発の高度化に伴い、自動取引を支えるシステムのリスク管理を強化しています。取引判断、入札・発注、約定情報の反映、需給管理等の自動化においては、ロジックの不具合、データや設定の誤り、外部連携の異常が、意図しない取引や損失、業務停止につながる可能性があります。 本ポジションは、自動取引に伴うシステム起因・業務プロセス起因のリスクを特定・評価し、その予防・検知・影響抑制の仕組みを設計・検証する役割です。その中核となる手段として、既存システムのテストの棚卸し・整備・自動化、新規開発・変更時の品質レビュー、エンジニアやAIが作成したコード・テスト結果の評価等を通じて、品質管理を徹底していただきます。 単なるQA担当やテスト実行担当ではありません。「どのような誤りが取引や損失につながるか」「そのリスクをテストや統制で十分に抑えられるか」「異常時に検知し、安全に停止・復旧できるか」という観点から、開発成果物や運用プロセスを批判的・客観的に評価し、必要な改善を設計・実行する役割です。品質管理そのものを目的とせず、事業上のリスク低減につながる品質管理を重視します。 また、自動取引の設定・上限値、システム変更、重要マスタ、権限管理、承認フロー等について、内部統制の観点から適切なコントロールを設計・評価します。対象は自動取引を支えるシステムを中心に、関連するデータ・業務プロセスおよび全社共通の品質・統制基盤に及びます。 本番アプリケーションの開発・運用は主としてエンジニアリングチームおよび運用チームが担当します。本ポジションにも、コード・データ・システムを自ら確認し、必要なテストや検証ロジックを実装できるHands-onな技術力を期待します。取引方針や市場リスク許容度の決定そのものではなく、事業部門等が定めた方針・制約がシステムと業務プロセスに正しく反映され、有効に機能することの評価・検証を担います。As our business expands, particularly in electricity trading and supply-demand management, and our system development becomes more sophisticated, we are strengthening risk management for the systems that support automated trading. As trading decisions, bidding and order placement, trade execution data updates, and supply-demand management become automated, defects in logic, errors in data or configuration, and failures in external interfaces can lead to unintended trades, financial losses, or operational disruption. In this role, you will identify and assess system- and business-process-related risks associated with automated trading, and design and validate mechanisms to prevent and detect incidents and limit their impact. Rigorous quality management is central to this work: you will assess, improve, and automate tests for existing systems; conduct quality reviews for new development and changes; and evaluate code and test results produced by engineers and AI. This is not simply a QA or test execution role. You will critically and objectively assess development outputs and operational processes, then design and implement improvements by asking: What errors could lead to unintended trades or losses? Do our tests and controls adequately mitigate those risks? Can we detect abnormal conditions and safely stop and recover? We view quality management as a means of reducing business risk, not an end in itself. You will also design and assess appropriate internal controls for automated trading settings and limits, system changes, critical master data, access management, and approval workflows. The scope centers on systems supporting automated trading and extends to related data and business processes, as well as company-wide quality and control frameworks. Production application development and operations are primarily handled by the Engineering and Operations teams. This role also requires hands-on technical capabilities: you should be able to inspect code, data, and systems directly and implement tests or validation logic as needed. Rather than determining trading policies or market risk tolerance, you will assess and verify that policies and constraints established by the business and other relevant teams are correctly reflected in systems and business processes and operate effectively.