E-TRIAD
採用情報
AIと協働し、お客様に価値を届ける開発を。私たちの開発方針と、働く環境をご紹介します。
私たちの開発方針
AI開発支援を、私たちの開発の標準に。
AIエディタや統合開発エージェントを積極的に活用することは、イー・トライアドの開発方針です。設計・実装・テスト・レビューまで、AIと協働してお客様の課題解決に取り組みます。
考える・つくる
Codex、Claude Code、Cursorなどを、要件の整理、実装、既存コードの理解や改善に活用します。
確かめる・届ける
AIの出力を人がレビューし、テストとCI/CDで変更を検証します。お客様に届ける品質に責任を持つことを大切にしています。
学ぶ・共有する
ツールの使い方や効果的だった進め方をチームで共有し、個人の工夫を開発全体の改善につなげます。
AIと速くつくり、安全に届ける。
AIが生成したコードも、設計・権限・データの扱いを人が確認します。安全な実装や検証の方法をチームで学び、日々の開発に活かしていきます。
セキュリティで学んでいく領域を見る金沢のオフィス
ここから、一緒につくっていく。
日々の開発に向き合う執務スペースと、考えを持ち寄る会議室。
イー・トライアドの働く場所をご紹介します。
チームで学び合う
設計や実装の工夫、AI活用の知見を共有し、レビューや日々の開発を通じて学び合います。
柔軟な働き方
フリーデスク制度、時短勤務、産前産後・育児休業など、働き方を支える制度があります。
開発環境と技術スタック
当社で活用する技術・ツールの例です。採用する構成はプロジェクトごとに選びます。すべての製品の経験を応募条件とするものではありません。職種ごとの「必要なスキル・経験」をご確認ください。
- AI開発支援
OpenAI Codex / Claude Code / Cursor / GitHub Copilot / Devin
AIエディタ・開発エージェントを工程や作業に応じて活用
- 生成AI API
OpenAI API / Claude API
アプリケーションや業務システムへのAI機能の組み込み
- 要件整理・文書作成
ChatGPT / Claude
仕様の検討、情報整理、ドキュメント作成の支援
- 開発言語
PHP / TypeScript / JavaScript / Python / C# / Java
Webアプリケーション、業務システム、データ処理
- Web開発
Laravel / Symfony / React / Vue.js / Node.js
フレームワーク・ライブラリ・実行環境
- データベース
MySQL / PostgreSQL
業務データの保存と活用
- クラウド
AWS / Google Cloud（GCP） / Microsoft Azure
要件や既存環境に応じて選ぶクラウド基盤
- バージョン管理・CI/CD
Git / GitHub / GitHub Actions
変更履歴の管理、レビュー、自動テスト・ビルド・デプロイ
- 構成管理・運用自動化
Terraform / Ansible
インフラのコード管理、環境設定や反復作業の自動化
- コンテナ・実行基盤
Docker / Kubernetes
実行環境の統一と、規模・運用体制に応じたコンテナ管理
- 機械学習・データ処理
PyTorch / TensorFlow / scikit-learn / pandas / NumPy / MLflow
案件に応じたモデル開発、分析、実験管理
小さく始め、更新を重ねられるクラウド設計
スタートアップや新規サービスでは、初期の利用規模に合う構成から始め、事業の成長に応じて拡張できることを大切にしています。サーバーレスやマネージドサービスの従量課金を活かし、必要な処理・保存・認証を組み合わせます。
CI/CDでテスト・ビルド・デプロイをつなぎ、変更を継続的に届けます。利用量・データ転送量・可用性・運用負荷を見ながら、費用と保守性のバランスが合う構成を選びます。
AWSでの構成要素の例
- 処理AWS Lambda
- イベントに応じてコードを実行
- 開発・公開AWS Amplify
- Web・モバイルアプリの開発とホスティングを支援
- 保存Amazon S3
- 画像・ファイル・静的コンテンツを保存
- 認証Amazon Cognito
- ユーザー登録・ログイン・アクセス管理
知り、学び続けること
開発を支えるセキュリティの基礎
これらは応募時の必須スキルではありません。経験のない領域も、担当する業務に合わせて知識を広げ、実践につなげていくことを大切にしています。
- 安全な設計・実装
- 認証と認可、入力検証、SQLインジェクション・XSS対策、APIキーなどの秘密情報の管理。AIに渡す情報と、生成されたコードの扱いも含めて学びます。
- コードとアプリの検証
- コードの静的解析（SAST）、依存ライブラリの脆弱性検査、秘密情報の混入検知、動作中のアプリの診断（DAST）。検査結果を読み、優先順位をつけて修正する流れを学びます。
- クラウド・配信基盤
- IAMによる権限管理と最小権限、HTTPS、CDNによる配信とキャッシュ、WAFによるWebへの攻撃対策、ログ・監視。それぞれの役割と、構成に応じた使い方を学びます。
- 端末の保護と初動対応
- 端末の更新やアカウントの保護、EDRによる脅威の検知・対応の役割。不審な挙動に気づいたときの報告・相談など、開発環境を守る基本を学びます。
特定の診断製品の使用経験は問いません。ツールで見つけることに加え、原因を理解し、修正・再確認するところまで学んでいきます。
成果重視の評価制度
AI開発支援をどう活かし、どのような成果につなげたかを重視。 あなたの技術力と創出した価値に応じた適正な評価を行います。
学習支援制度
技術書購入支援、社外セミナー参加支援、上長との1on1相談制度など、 継続的な学習と成長をバックアップします。
募集職種
実務経験と、チームで担う役割に応じた募集職種をご案内します
AIエンジニア（ミドルクラス）
一定の業界経験を持ち、AI技術活用を推進できるエンジニアを募集しています
特徴・スキル
- 業界での一定の経験
- AI技術活用推進能力
- チーム開発リーダーシップ
募集例
- AIエンジニア
- システムエンジニア
- プロジェクトリーダー
AIエンジニア（シニアクラス）
プロジェクトでAI活用推進可能なエンジニアを募集しています
特徴・スキル
- プロジェクトでAI活用推進可能
- チームリーダー経験
- 技術的な課題解決能力
募集例
- 製造AI開発エンジニア
- AIプロダクトマネージャー
- 機械学習システム設計
ご応募・お問い合わせ
AIエージェント活用で成果を上げたい方、お気軽にお問い合わせください。
選考プロセス
書類選考 → 技術面接 → 最終面接
面接対応
平日・土日対応可能（オンライン面接可）
入社時期
相談に応じて柔軟に調整いたします