テックリード（AI面接官）/HR techサービス提供企業の求人

事業概要
同社について
これまで当たり前とされてきた採用・就職のあり方に疑問を投げかけ、テクノロジーとAIの力で新しい採用体験・就職体験をつくり続けているテックカンパニーでのポジションです。
日本の未来において、一人ひとりが安定した生活基盤を持ち、前向きにキャリアを築けることが社会全体の成長につながると考えられています。
少子高齢化を背景に人手不足が進み、人材獲得競争のさらなる加速が見込まれるなか、日本の労働市場では、給与所得者の半数以上が年収400万円未満、非大卒が66%、非正規雇用比率も37%にのぼるという現実があります。
一方で、国内の人材紹介・採用市場では、学歴や職歴といった“過去の実績”を持つ即戦力人材を主な対象としたサービスが中心であり、未経験の求職者やキャリアの初期段階にいる人材が、適切に評価・マッチングされにくい構造が存在しています。
同社はこの業界構造に着目し、未経験の求職者と採用企業のマッチングを起点に、個人のキャリアの可能性を広げ、生活の安定と向上につながる転職・採用体験をテクノロジーでアップデートする事業に取り組んでいます。
現在は、未経験からの就職・転職体験を支える主力サービスや、採用面接のあり方を再定義するAI面接官プロダクトといった複数のプロダクトを中心に、個人のキャリアの可能性を広げ、生活の安定と向上につながる体験づくりに取り組んでいます。
創業から13年、現在は約400名規模の組織となり、社会課題に本気で向き合いながら、事業としても持続的に成長するフェーズに入っています。

AI面接官プロダクトについて
AI面接官プロダクトは、採用面接の一部を単に効率化・代行するプロダクトではありません。目指しているのは、選考というプロセスそのものを再定義することです。
従来の面接は、
・面接官の主観やバイアスに左右されやすい
・日程調整や時間の制約が大きい
・その場限りの評価になりやすい
といった構造的な課題を抱えてきました。
AI面接官プロダクトでは、求職者が24時間365日、自分の都合のよいタイミングで面接に臨める体験を提供すると同時に、面接の内容をデータとして蓄積・活用できる選考プロセスを実現しています。
AI面接官プロダクトは、単なる録画面接とは異なり、AIとの対話を通じて進行するインタラクティブな面接体験を設計しています。一方的なプレゼンテーションではなく、質問や深掘りを繰り返す対話の中で、応募者の思考や人となりが自然に表れる仕組みです。
実際に、現職の性質上「人と時間を合わせて面接を受けること自体が難しい」求職者が、AI面接官プロダクトを通じて新たなキャリアに踏み出した事例も生まれています。時間や場所の制約によって、これまで選考の土俵にすら立てなかった人に新しい接点をつくることが、このプロダクトの大きな価値です。
また、面接内容がデータとして残ることで、
・選考時のスコアリング
・後からの比較・振り返り
・応募者へのフィードバック
といった、従来の面接では難しかった活用も可能になります。
「面接をAIに置き換える」のではなく、「選考体験そのものを進化させる」ことに本気で取り組むチームです。
AI面接官プロダクトはその第一歩であり、今後も選考のあり方を大きく変えていくプロダクトへと進化させていきます。
プロダクトの技術的な裏側を知る（開発者ブログ）
プロダクトを作るチームを知る。不確実性と向き合いながら候補者体験を磨く。ビジネス開発と一体のAXスクワッドがやっていること（開発者ブログ）

業務内容
本ポジションでは、「単なる録画面接ではない、AIとの対話による面接体験」を起点に、評価・意思決定・フィードバックまで含めた選考プロセス全体を、技術とプロダクトの両面からリードします。

役割
1. AI面接体験の設計・進化
- LLMを用いた質問生成・深掘りロジックの設計
- 一方通行ではない「対話型」面接体験の構築
- 評価・スコアリング・フィードバックの設計
2. AI × マルチモーダル面接基盤の設計
- 音声（STT / TTS）、テキスト、動画解析を組み合わせた対話基盤
- 面接データを「その場限り」で終わらせず、後から活用できる選考資産に変える仕組みづくり
3. 技術 × 事業の意思決定
- ビジネスサイドと並走しながら、「何をAIに任せ、どこを人に残すか」を設計
- 仮説検証を前提とした高速な実装・改善サイクルのリード
4. プロダクトを継続的に価値提供できる状態に保つための、安定性・信頼性の設計と改善
- 面接体験を止めないための可用性・耐障害性の設計
- 実運用を前提としたモニタリング・改善サイクルの構築
- プロダクトの成長に合わせた技術的負債のコントロール

具体的な実装例
1. リアルタイム対話基盤
- STT → LLM → TTS を組み合わせた低遅延パイプライン
- WebSocket / WebRTC / SSE を用いたリアルタイム対話体験
2. プロダクト品質・運用
- レイテンシ・可用性・セキュリティを考慮した設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離・アクセス制御
- 面接録画データの安定運用と利活用
3. AI駆動開発
- LLMの評価・運用（promptfoo / Langfuse）
- 生成AIを前提とした開発プロセスの改善

技術スタック（一例）
Backend：Python / FastAPI / Hono
Frontend：TypeScript / Remix / React
Realtime：WebSocket / WebRTC / SSE
AI：OpenAI / Gemini / Claude
STT / TTS：Deepgram / OpenAI TTS
Infra：GCP / Docker / Terraform
※ 技術選定は固定ではなく、課題に応じて更新します。

得られるスキルと経験
1. 正解のない領域で、「何をAIに任せ、どこを人に残すか」といった前提から設計・意思決定に関われる経験
2. LLMや音声・動画技術を前提に、設計・評価・運用まで含めたプロダクト開発力を身につけられる環境
3. 開発したプロダクトが実際の採用現場で使われ、企業や求職者の意思決定に影響を与える手応えを得られます。
4. AI面接官プロダクトという新しい採用体験を、0→1ではなく1→10に育てていくフェーズに関われます。
5. 少人数スクワッドで、エンジニア自身がプロダクトの仮説立案や優先順位付けにも関わり、技術と事業の両方に向き合える開発文化があります。

【必須スキル】
・不確実性の高いプロダクト開発において、要件定義・優先順位・スコープを自ら判断してきた経験（PdM・ビジネスサイドと並走しながら意思決定してきた経験を含む）
・LLMを前提としたプロダクトを、設計・実装・運用まで一貫して担った経験（単なる利用や検証ではなく、実ユーザー向けの機能として成立させた経験）
・フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したプロダクト開発経験（すべてを書ける必要はないが、全体設計と技術的意思決定ができること）
・AI駆動開発の実践経験（生成AIを前提にした実装・レビュー・開発プロセス改善）

【歓迎スキル】
・ユーザー体験を可視化し、それを最適化した経験
・運用保守の体制を構築し、それを改善した経験
・音声・動画・テキストを扱うマルチモーダルなシステムの開発経験
・AIプロダクトにおけるUX・公平性・評価/運用設計への関与経験（promptfoo / langfuse 等を用いた評価・改善サイクルの構築）
・リアルタイム通信の設計・実装経験（WebSocket / WebRTC / SSE など）

【求める人物像】
・同社のミッション・バリューに共感いただける方
・技術が好き、自分なりのこだわりがある人
・チームを信頼して共に働き成長できる人
・プロダクトのユーザー価値を高めることにワクワクを感じる人
・課題を自分ごととして問題の本質を考えられる人

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