【組織概要】
①事業部/室ミッション
ミスミグループでは「設計」「購買」「現場」といったものづくり産業におけるそれぞれの領域において「顧客時間価値」の創出に尽力してきました。25年10月よりこれまでミスミグループが手掛けてきた3領域を横串化し、更なる連携を図るために作られたのがデジタルサービスモデル開発・ハブ（以下、TX）です。その中でも、3D技術開発統括では「meviy(メビー)」をはじめとする各種AIプラットフォームの開発を手掛けています。

■meviyとは
「3Dデータまとめて1分見積もり」
　meviyは機械部品の3DデータをアップロードするだけでAIが自動で即時見積もり、独自のデジタル製造システムにより最短1日での出荷を実現します。これまで、機械部品調達時に発生していた作業時間の9割以上を削減することで、お客さまの部品調達における非効率を解消するプラットフォームです。
　4年連続で国内シェアNo.1 を獲得、 第9回ものづくり日本大賞 において「 内閣総理大臣賞 」を受賞し、製造業の生産性向上において高い評価を得ています。海外でのサービス提供も拡大しており、部品調達DXを通じた時間価値をグローバルで提供しています。

■株式会社DTダイナミクスとは 　
meviy開発部門をIT子会社化して再出発。Webや3D形状認識などの技術を結集して、開発に適した組織や制度を構築することで、meviyの開発加速とグローバル展開、さらには技術や文化の融合による組織力強化と新たな価値創出を目指しています。
※福利厚生はミスミと原則同じです。フレックスタイム制においてミスミが11:00~15:00のコアタイムがあるのに対し、DTダイナミクスはフルフレックスになっている点が最大の違いです。

②チームミッション
形状処理チームでは、幾何学的な形状をコンピュータ上で扱う「形状処理」技術の開発を担当しています。具体的には、meviyにおける形状処理として、幾何形状の解析による製造上意味付けのある構造化データの抽出（形状認識）、製造に必要な形状修正を施した新たなモデルの生成（リモデル）、および与えられた形状の製造可否を判定し、不可の場合にはその要因をエラーとして出力する機能（製造可否判定）などの開発を行っています。これらの機能は、meviyが設計データを読み取り、価格の算出や製造現場との連携を行う上で不可欠であり、meviyの中核を担う役割を果たしています。

③自組織の強み・事業責任者からのコメント等
・独自性の高いデータ資産の活用 　
膨大かつ独自性の高い3D CADデータや商品情報を保有し、それらを最大限に活用していることが強みです。形状認識の実装においては設計やアルゴリズムの選択肢が多岐にわたり、最適な実装を模索する過程に楽しさと難しさが伴います。シンプルかつ堅牢な実装を追求し、良案が生まれた際の達成感もやりがいの一つです。
・フラットでオープンな組織文化と継続的な改善と成長の機会 　
DTダイナミクスはまだ設立間もない企業であるため、チームにも未完成な部分が多く、既存コードの設計やテスト体制、DevOpsの仕組み、タスク管理などにおいて改善の余地がございます。しかしながら、このような状況をチャンスと捉え、積極的に貢献し成果を上げることができる点も、大きな魅力の一つといえます。トップダウン型でなく、メンバー主体で企画・提案・実行ができる体制や挑戦を歓迎する風土もそれを後押しします。

【業務内容】
①担当業務内容
・システムの要件定義〜実装リード（40%）
・既存機能の保守・改善対応（30%）
・コードレビュー・メンバー支援（20%）
・レポート作成（10%）

②仕事のやりがい（面白さ）
フラットでオープンな組織文化のもと、自由に意見を出しやすく、主体的に企画から実行まで携われます。自らのアイデアを素早くプロダクトに反映し、ユーザーの声を取り入れながら継続的な改善ができる環境です。挑戦を歓迎する風土が根付いており、製造業を支えるプロダクトを通じてキャリア成長と社会貢献の両方を実感でき、またアーキテクチャや開発組織の強化・成長にも積極的に関わることができます。さらに、事業と一体となりスピード感を持ってテクノロジーを追求できる点も特徴です。GDPの2割を支える製造業を活性化させるプロダクトとしてmeviyを世界No1にしていきましょう！

③3～5年後の想定されるキャリアパス
専門スキルの追求、マネジメントスキルの追求、どちらも重要なキャリアパスだと考えています。当社にはNext Challenge制度という自ら手を挙げて新しいミッションに挑戦していく制度もあります。あなたの志向性に合わせて、キャリアパスを柔軟に相談できる環境が揃っております。是非選考の中で目指すキャリアについて相談ください。

④業務上の課題
meviyは顧客基盤と売上を着実に拡大しており、市場から十分に受け入れられているサービスになっています。初期段階の市場仮説検証は既に完了しており、今後は自動見積もりの精度向上や対象範囲の拡大が鍵になってきます。また、これまで自分たちが積み上げてきた技術における負債(改善点)の解消が主になってきます。

⑤使用ツール
【開発言語】Web開発：Scala, Go, TypeScript,Python, JavaScript, CSS, HTML
　　　　　　形状処理開発：C++,Rust
【フレームワーク】Web開発：Play Framework, React
　　　　　　　　　形状処理開発：Boost C++
【リポジトリ】Github
【開発環境】IntelliJ IDEA,Visual Studio Code,Visual studio,Docker Desktop
【インフラ】AWS：CloudFormation, EC2, RDS, Elasticsearch, ECS,
　　　　　　　　　 Fargate, Lambda, CloudWatch, CodePipelineなど
　　　　　　GCP: Cloud Run, Cloud Strage, Vertex AIなど
　　　　　　サードパーティ： Datadog
　　　　　　そのほか、Azure も適材適所で採用
【AIネイティブ開発環境】Github Copilot/Github Copilot Agent mode
　　　　　　　　　　　　Gemini CLI + Vertex AI
【コミュニケーション】Slack, Microsoft teams