エンジニア・プログラマ、800〜1000万の転職求人

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データエンジニアリングにおける先進的な分析技術を駆使し、クライアントのビジネスを支援します。
顧客の経営やサービスの中核となるITシステムの提供及びアウトソーシングにおいて、マイクロソフトテクノロジーをベースにしたデータプラットフォームソリューション導入コンサルティング、システム設計・構築を担当いただきます。先進的なテクノロジーを活かした、難易度の高い案件が多いのが当社の特徴です。
ミッションは製品の販売ではなく顧客の経営課題に対し、ソリューションを活用して解決すること。
製品を軸とせず、顧客のビジネスやワークスタイルを軸としたソリューションを提供するためには、 い技術 だけではなく顧客にコミットする ビジネスマインド、信頼を得られるヒューマンスキルが求められる仕事です。
※プロジェクトにより国内・海外出張有

業務概要:
大手モバイル通信事業会社が展開する通信・金融・決済・EC・エンターテイメント・ヘルスケアなど、多様なサービスから日々生成される膨大なデータを活用するデータプラットフォームの設計・構築・運用を担当します。
このプラットフォームは約1億規模の会員基盤を支え、マーケティング施策の高度化、サービス改善、新規事業創出、経営意思決定など、クライアントのデータドリブン経営を支える中核システムです。
近年は生成AIや機械学習の活用拡大により、データ基盤は単なる情報の保管場所ではなく、企業の競争力を支える重要な経営基盤へと進化しています。
本ポジションでは、国内最大級規模のデータプラットフォームを支えるエンジニアとして、データ活用のみならず、今後のAI活用を支える基盤づくりにも携わります。単なる開発・運用に留まらず、アーキテクチャ設計、新技術の評価・導入、運用高度化など、技術的な意思決定にも深く関与できる環境です。

具体的な業務:
データプラットフォーム構築・運用全般を対応している大規模プロジェクトのため、幅広い職務が存在します。以下に職務例を記載します。
・AWS、Snowflakeを活用したデータプラットフォームの設計・構築・運用
・大規模データの収集、蓄積、加工、連携パイプラインの設計・実装
・データ活用およびAI活用を見据えたアーキテクチャ設計
・性能、可用性、運用性を考慮した基盤設計・改善
・運用自動化、監視高度化などの運用改善推進
・新技術、新サービスの技術検証および商用適用
・既存システムのモダナイゼーション、継続的改善
・クライアント課題に対する技術提案および改善提案
今現在はAWS及びSnowflakeが中心ですが、今後のクライアントのニーズに応じてより多くのクラウドプラットフォームやデータプラットフォームに携わる可能性もあります。

ポジション・部門の魅力:
1. 大規模データプラットフォームへの従事
約1億規模の会員データと、多様なサービスから生成される膨大なデータを支える基盤開発に携わります。一般的なシステム開発では経験できないスケールで、性能・可用性・運用性を考慮したアーキテクチャ設計や大規模データ処理に挑戦できます。
2. AI時代の競争力を支えるデータプラットフォームへの従事
生成AIや機械学習の活用が急速に進む中、企業の競争力はデータの質と活用基盤によって大きく左右される時代になっています。 AIが十分な価値を発揮するためには、信頼できるデータを収集・統合・管理できる基盤が不可欠です。 本ポジションでは、従来の分析・マーケティング用途だけでなく、今後拡大するAI活用を支える基盤づくりに携わることができ、AI時代に求められるデータエンジニアリングの専門性を身につけることができます。
3. 「データをためる」だけでなく、「ビジネス価値を生み出す」基盤の構築
構築した基盤は、マーケティング施策、顧客体験向上、新規サービス創出、経営判断など、事業そのものに直結する形で活用されます。自らの技術がどのように事業価値へつながるのかを実感しながら働くことができます。
4. アーキテクチャ設計への従事・挑戦
担当範囲を限定された開発ではなく、以下の業務にも従事・挑戦できます。
・新技術の評価・導入
・アーキテクチャ検討・設計・実装
・運用改善
・技術標準化 など
SIerにありがちなパートナーへの指示だし主体の業務ではなく、自らが手を動かし積極的に設計・構築（実装）・動作検証に携わることも可能です。
積極的なAI活用や海外カンファレンスも含むイベント参加も組織として推奨しており、エンジニアとして技術的な意思決定に挑戦したい方・そのための能力を身に着けたい方に適した環境です。
5. 専門性を深めながら市場価値を高められる
データ基盤開発に加え、クラウドアーキテクチャ・データエンジニアリング・SRE／運用自動化・データガバナンス・AI活用を支えるデータマネジメントなど幅広い領域に携わることができます。特定製品の運用担当ではなく、データプラットフォーム全体を俯瞰できるエンジニアとして成長できます。

コミュニケーションプラットフォームの戦略実現に向けて、データの力によって施策数と成功確率を最大化することを組織ミッションに、データ分析/データサイエンスのアプローチで事業KPIのモニタリングや施策実行の意思決定を行い、事業を推進する役割を担います。

【ポジションのミッション・魅力】
1. 「BtoB」と「BtoC」の両面を持ち合わせた豊富な事業データ
導入社数、アカウント数ともに巨大な主力コミュニケーションプラットフォームは、一般的なBtoB企業では持ち合わせていない事業特性とその特性から多種多様のデータを保有しています。
（例）プロダクトデータのみならずユーザープロファイルデータ、顧客データに紐づく従業員データ、マーケティング/セールス活動や、新規事業/オウンドメディア/グループ会社など
大量のデータを扱うため、ビッグデータ技術や機械学習、AIなどの先端技術を活用する機会が多く、最新の技術を学び、実践できる環境が整っています。
圧倒的なデータ量もさることながら、構造化データ/テキスト/音声といった多種多様なデータにアクセスできるため、幅広いデータ分析スキルを磨くことが可能です。

2. グループ会社の事業戦略推進の支援
事業戦略とデータ戦略を密に連携しており、データに基づいた意思決定が求められる環境で働くことで、ビジネスに直接的なインパクトを与える分析やインサイトの提供が可能であり、テクノロジーの活用が利益に直結し企業の成長に貢献する実感をダイレクトに得ることができます。

コミュニケーションプラットフォーム戦略
主力コミュニケーションプラットフォームのユーザー数とアクティブ率の最大化をデータの軸から支える。データ基盤の観点からPLG（Product-Led Growth）の推進を支援し、中小企業領域での高価値なプラットフォームの確立に貢献できる。
BPaaS戦略
業務プロセス代行サービスをはじめとする業務プロセス代行サービスのデータ基盤を強化。Techと人をハイブリッドした高い生産性のオペレーションを支えるデータエンジニアリングをリードし、本質的なDXの実現に貢献できる。
インキュベーション戦略
R&Dの進展をサポートし、グループのアセットやポジショニングを活かした新規事業をデータの観点から支援。非連続成長の柱となる付加価値の創造に貢献する機会を得られる。

3. クロスファンクショナルなコラボレーションによる事業支援
0→1、1→10、10→100 、といった異なる事業フェーズでのデータ利活用を経験することが可能です。
プロダクトチーム、マーケティングチーム、セールスチームなど、さまざまな部門と連携してプロジェクトを進めるため、幅広いビジネス知識とコミュニケーションスキルを身につけることができます。
データスペシャリストが一つの組織に集約されているため、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス、BizOpsなど、さまざまなキャリアパスを選択することが可能です。

【業務内容】
シニアデータアナリストは、ビジネスサイドと深く連携し、データの力によって意思決定を支援する役割を担います。同社では主力製品を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。これらのデータを活用し、事業KPIの可視化や分析、インサイトの提供を通じて、迅速かつ的確な意思決定を支援します。また、アナリティクスエンジニアリングの領域にも携わりながら、データマートやデータモデルの設計・構築をリードすることで、組織全体におけるデータ利活用の促進を目指していただきます。

＜具体的には＞
1. アナリティクスエンジニアとしてのデータマートとデータモデルの設計・構築
- メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築
- dbtを用いたデータモデリングの実装と最適化
- 横断セールス/マーケティングデータマートの構築
- 事業管理・IR向けトラストデータの整備

2. データ分析とインサイト提供
- ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、プロアクティブに分析テーマを提案・実行
- 戦略的示唆の抽出による意思決定支援
- ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定
- 事業KPI・財務指標（CAC/LTV/MRRなど）の可視化と分析
- 失注要因分析、ユーザー転換分析などの深掘り分析

3. ダッシュボード・BIツールの開発・運用
- Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用
- 事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築
- レポーティング業務の効率化と自動化

4. チーム協業とステークホルダー連携
- ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進と啓蒙
- ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援
- データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携
- データパイプライン構築やデータガバナンス策定におけるデータエンジニアやセキュリティエンジニアとの協業
- クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング

【変更の範囲】
・部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

【今後のキャリアパス】
●テックリード・スペシャリストへの道
- アナリティクスエンジニアリング/データアナリティクス領域のテックリード
- 複数プロジェクトの技術リード、アーキテクチャ設計
- 組織全体のデータ戦略策定への参画
- 若手メンバーの育成とメンタリング

●マネジメントへの道
- チーム構築、採用、組織運営
- 事業部門との協業推進、ステークホルダーマネジメント

●事業リードへの道
- エンベッド配置による特定事業のデータ責任者
- 事業KGI/KPI達成に対する直接的な責任
- 事業戦略とデータ戦略の統合リード

●クロスドメインへの拡張
- データサイエンス、データエンジニアリング、BizOpsなど複数領域のスキル拡張
- MLOps、DataOps、AnalyticsOpsなど新しい領域への挑戦
- データマネタイズ、データセリングなど新規事業の推進

PdMやデザイナーと協力しながらBPaaSプロダクトのフルスタックエンジニアとして、フロントエンドからバックエンド、インフラ・監視体制の構築まで幅広くオーナーシップを発揮していただきます。

具体的な業務:
・短期的な注力ミッションである事業拡張（新機能「バリューチャージ」など）に向けた上流工程（業務プロセス、データモデル、全体アーキテクチャ設計）からの開発
・既存システムの運用保守における課題解決および、SRE的観点からのシステム安定化・監視体制の強化（インシデント調査の迅速化など）
・本質的なDXを実現するための既存プロダクトへの新機能追加、運用
・新規プロダクトの技術選定、全体アーキテクチャ設計
・ユーザーやオペレーションクルーの要望・課題を深く理解した仕様策定や設計
・プログラム全体を俯瞰し、フロントからバックエンド、インフラまで横断したトラブルシューティングと根本対応

技術スタック:
開発言語：TypeScript
フレームワーク/ライブラリ：Next.js, NestJS, Tailwind CSS, Storybook, Vitest, Playwright, Zod
インフラ：Amazon Web Services, Amplify, ECS, Aurora など
分析基盤：Treasure Data, Snowflake
コード管理：GitHub
タスク管理：JIRA
情報共有：Confluence, Miro
コミュニケーションツール：主力ビジネスチャット

プロダクト組織体制:
PdM、UIUXデザイナー、フロントエンジニア、バックエンドエンジニア、SRE、QAなどプロダクト作りに必要なメンバーが集まっています。事業組織に伴走しながら価値の高いプロダクトを素早く実現することを目指しています。

AI活用環境・取り組みについて:
同社では、AIを事業の主軸に置くとともに、社内での積極活用を推進しております。
1. 多数のAIサービスを利用可能: 高品質且つ最先端なAIサービスを活用できる環境を整えております。現在は、Claude Code MaxプランやGeminiを導入しており、その他のサービスもプロダクトの成長や個人の生産性に寄与するツールであれば活用可能となっております。
2. AI推進プロジェクトチームの立ち上げ: AIを積極活用して、開発生産性の向上、開発環境の整備を進めるためにAI推進プロジェクトチームを立ち上げております。現在では、AIによるコードレビューへの取り組み他、様々な施策を進めています。
3. グループを跨いだAI活用に関する情報交換: 毎週、AI活用事例の共有や相談などを気軽におこなうことができる機会をグループ横断で実施しています。良い取り組みはシェアしあうことで、組織全体の開発生産性の向上に繋げています。

ポジション・部門の魅力:
国産で最大級のビジネスチャットをもつ企業だからこそできる事業展開、今後の可能性。ビジネスチャットの潜在市場規模は6,455億円といわれている一方で、国内普及率は23.7%とまだまだ低いため、ビジネスチャットは成長余地が極めて大きな高成長マーケットです。さらに、同社の主力サービスは国内利用者数はNo.1、導入社数は97万社を突破し、全業種・全職種の従業員が業務時間中、常に使い続けるため他SaaSと比較して圧倒的なユーザー接点を持っています。チャットという強力なタッチポイントを有しているため、顧客課題に対して効果的なアプローチやサービス提供が可能となり、今後も更に事業を拡大することが可能です。
PdMと対等に議論し、技術駆動で事業を牽引する環境。BPaaSの開発組織では、エンジニアがPdMやデザイナーと対等にディスカッションしながら開発を進めるカルチャーが根付いています。エンジニアからの技術的なプッシュや技術選定に直接携わる機会が豊富にあります。
「守り」と「攻め」を両立するチャレンジングなフェーズ。既存プロダクトのアーキテクチャ改善やシステムの安定化（守り）を進めながら、全く新しい機能拡張（攻め）を行っていくフェーズです。技術的負債や運用課題に向き合いながらも、事業の大きな成長をダイレクトに感じることができる、エンジニアとして非常にエキサイティングな環境です。

ビジネス版スーパーアプリ構想実現のため、新規事業の立ち上げやM&Aを通して事業拡大を目指しています。「働くをもっと楽しく、創造的に」そのような世の中を実現するために必要な新規プロダクト開発に興味はありませんか？同社は国産で最大級のビジネスチャットを展開し、国内利用者数はNo. 1、導入社数は93万社を突破しました。さらに、中小企業の本質的なDXを実現しうる新たなビジネスモデルとしてBPaaSという新規事業の立ち上げに注力しています。このポジションでは、BPaaS事業における、新規プロダクトの要件定義・機能開発の部分に、オーナーシップを発揮していただきます。新規サービスの立ち上げからグロースまで幅広く経験できる機会があり、0→1で立ち上げる新規プロダクトの技術選定や全体設計に関わることが可能です。BPaaS（Business Process as a Service）とは、業務プロセスそのものをクラウド経由でアウトソースできるサービスのことを言います。従来の労働集約的なBPOに加え、SaaSやRPA等のITを活用しBPOを高度化することで大きな効果に繋げることができ、近年注目されています。BPaaSにおけるプロダクト開発の魅力をより深く知っていただけるよう、独自のBPaaSプロダクト組織紹介資料（採用ピッチ）をご用意しました。ぜひご覧ください！

国産で最大級のビジネスチャットをもつ同社だからこそできる事業展開、今後の可能性についてです。ビジネスチャットの潜在市場規模は大きいといわれている一方で、国内普及率はまだまだ低いため、ビジネスチャットは成長余地が極めて大きな高成長マーケットです。さらに、同社の主力サービスは国内利用者数はNo. 1、導入社数は93万社を突破し、全業種・全職種の従業員が業務時間中、常に使い続けるため他SaaSと比較して圧倒的なユーザー接点を持ちます。チャットという強力なタッチポイントを有しているため、顧客課題に対して効果的なアプローチやサービス提供が可能となり、今後も更に事業を拡大することが可能です。新規事業に挑戦できるタイミング・フェーズです。プロダクト開発の部署が立ち上がったばかりです。内製でゼロベースから立ち上げたり、M&Aによってプロダクトを拡充したりするため、新規だけでなく既存プロダクトとそのアーキテクチャの改善もあり、さまざまなフェーズのアーキテクチャに関わることができます。また、各プロダクト開発組織は、それぞれの事業領域やプロダクト特性に応じた最適な開発体制と技術スタックを必要としている為、バックエンドエンジニアとして組織をリードしていただきたいです。

BPaaSプロダクトのエンジニアとして、バックエンドを中心にPdMやデザイナーと協力しながらオーナーシップを発揮していただきます。具体的な業務内容は以下の通りです。
* PdMやデザイナーと協力し新規プロダクトの機能開発を行う
* アーキテクチャの設計、技術選定
* AWSなどを活用したインフラ構築
* 品質を担保するための改善や運用保守

プロダクト組織体制は、PdM、UIUXデザイナ、フロントエンジニア、バックエンドエンジニア、SRE、QAなどプロダクト作りに必要なメンバーが集まっています。事業組織に伴走しながら価値の高いプロダクトを素早く実現することを目指しています。技術スタックは以下の通りです。
* 開発言語：TypeScript
* フレームワーク/ライブラリ：Next.js, NestJS, Tailwind CSS, Storybook, Vitest, Playwright, Zod
* インフラ：Amazon Web Services, Amplify, ECS, Aurora など
* 分析基盤：Treasure Data, Snowflake
* コード管理：GitHub
* タスク管理：JIRA
* 情報共有：Confluence, Miro
* コミュニケーションツール：ビジネスチャット

部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）。

同社では、AIを事業の主軸に置くとともに、社内での積極活用を推進しています。
1. 多数のAIサービスを利用可能。高品質且つ最先端なAIサービスを活用できる環境を整えています。現在は、Claude Code MaxプランやGeminiを導入しており、その他のサービスもプロダクトの成長や個人の生産性に寄与するツールであれば活用可能となっています。
2. AI推進プロジェクトチームの立ち上げ。AIを積極活用して、開発生産性の向上、開発環境の整備を進めるためにAI推進プロジェクトチームを立ち上げています。現在では、AIによるコードレビューへの取り組み他、様々な施策を進めています。
3. グループを跨いだAI活用に関する情報交換。毎週、AI活用事例の共有や相談などを気軽におこなうことができる機会をグループ横断で実施しています。良い取り組みはシェアしあうことで、組織全体の開発生産性の向上に繋げています。

本ポジションのミッション
当ポジションは、単なる「機能を実装するエンジニア」ではなく、「自らの技術で事業部の課題解決に邁進し、社会に価値を刻みながら、フルスタックエンジニアとして経験を積み、やがてチームを率いるリーダーへと成長するエンジニア」です。
まずは現場のエンジニアとして、AI前提の開発環境にて経験を積みながら、主力プロダクトの価値向上に全力で取り組んでいただきます。そこで積み上げた経験と信頼をもとに、チームリードやプロジェクト推進へと役割を広げ、将来的にはEMやテックリードなど、技術組織を牽引するポジションへの成長を期待しています。

具体的な業務
採用支援カンパニーが展開する主力就活プラットフォームや選抜コミュニティなどのプロダクト開発・運用・保守を担いながら、将来的には新規プロダクト開発にも携わります。プロダクトを通じてユーザーと社会に価値を届けることが中心的な役割です。
1. プロダクト開発・運用・保守
主力就活プラットフォームや選抜コミュニティをはじめとする採用支援カンパニーのプロダクトの機能開発・運用・保守を一貫して担当します。Python / Djangoを中心に、バックエンドからフロントエンド、インフラまでフルスタックに携わり、AIを前提とした開発実務の中心的な役割を担います。
2. 新規プロダクト開発
採用支援領域における新たな顧客課題を解決するための新規プロダクト開発にも参画します。設計・技術検証から本番実装まで、スピード感を持って価値を届けるプロセスを経験できます。

ポジションの魅力
1. 旧帝早慶以上の学生が集まるプロダクトで、社会的インパクトのある開発ができる
主力就活プラットフォームは旧帝早慶以上の学生に利用され、就活人気上位企業の多くが活用するプラットフォームです。選抜コミュニティは外資系投資銀行・外資戦略ファームの内定者を毎年多数輩出する選抜コミュニティです。開発が、日本のトップ人材のキャリア形成に直接影響を与え、また日本経済の更なる成長へと繋がります。
2. EMもテックリードも。自分の志向に合わせてキャリアを選べる
フルスタックエンジニアやリーダーとして経験を積んだ後は、マネジメントに軸足を置くEMへの道、技術のスペシャリストとしてのテックリードへの道など、ご自身の志向に合わせた多様なキャリアパスが開かれています。「自分がどうなりたいか」を一緒に考えながら成長を支援する環境です。
3. IPOフェーズのスタートアップで、事業成長と共に自分も成長できる
急成長を遂げ、いよいよIPOへと向かうフェーズです。急成長する組織の中で、採用支援カンパニーのプロダクトを担う中核メンバーとして、事業の成長を肌で感じながらエンジニアとしての市場価値を高められます。
4. 開発生産性が高く、強いチームカルチャーがすでにある組織をさらにスケールさせられる
Findy Team+ Award Frontier Awardを受賞したエンジニア組織で、すでに高い開発生産性と健全な組織文化が確立されており、優れた環境にて、エンジニアとしてキャリア構築が可能です。
5. 新規プロダクトの0→1開発に携われる
既存プロダクトの開発・改善だけでなく、新規プロダクトの立ち上げにも参画できます。要件定義・設計・実装・リリースまで、プロダクトが生まれる瞬間を最前線で経験できる環境です。「自分が作ったプロダクトが、顧客やユーザーの課題を解決する瞬間」を、早いうちから経験できます。

期待する役割
プロダクトエンジニア（リーダー候補）として、自らの技術でプロダクトを動かし、社会に価値を刻みながら、フルスタックエンジニアとして経験を積んでいただくことを期待します。
まずは現場のエンジニアとして実装に向き合い、プロダクトとユーザーへの理解を深めてください。その上で徐々にチームリードやプロジェクト推進へと役割を広げ、将来的には技術組織を牽引するリーダーへと成長することを期待しています。

ご入社時点のスキル・経験に応じて、以下いずれかのポジションでご活躍いただきます。
年齢は問わず、スキル・経験に応じて判断します。将来的には他ポジションへのキャリアアップも想定しています。

1. 運用エンジニアとして(SRE志向のクラウド運用エンジニア)
・クラウド/オンプレを問わず、既存の運用フローをAIと自動化で改善
・ログ収集・分析の自動化パイプラインの構築
・機械学習ライブラリを用いた、時系列データからのシステム障害予兆検知の検証(PoC)
・ITILのインシデント管理プロセスに準拠した上で、生成AI(ChatGPT API等)を活用した障害アラートの一次切り分け・チケット起票の自動化

2. 運用マネージャーとして(運用プロセス高度化)
・運用チームのマネジメント、運用プロセス全体の高度化をリード
・SaaS/AIツールの選定と業務プロセスへの導入・定着推進
・監視基盤(Datadog等)の導入・監視項目の最適化
・インシデント対応にLLMを活用し解決策を提案する仕組みの構築
・定常作業の自動化推進による対応時間短縮・残業削減の実現

3. AI戦略ディレクターとして(事業部横断)
・事業部横断でのAI戦略・ガバナンスの推進
・組織全体のAI活用を見据えたルール・ガバナンス体制の構築
・ベンダーマネジメントを含む高度な運用設計
・社内向けAI利用ガイドラインの策定、セキュリティリスク評価
・ベンダー折衝、エンタープライズ向けAI運用支援ソリューションの要件定義・導入統括
・レガシー運用チームのリスキリングプログラムの企画・実行


●挑戦できること
本ポジションでは、目の前の運用課題を解決することそのものが、将来のプロダクトや事業の種になります。

・日々の運用保守で見えてくる“なんとかしたい”を、AIで解決する仕組みに変えていく
・その積み重ねが、外部の運用受託企業にも展開できるパッケージ・事業の柱に育っていく
・生成AI/LLMなどの最新ツールは基本的に制限を設けず、必要なものは積極的に試せる環境
・自分の技術的なアイデアを、まず自分たちの現場で検証し、形にしていける裁量がある


●このポジションの魅力
・当社の次の収益の柱となるプロダクトを、企画段階から“0→1”で創り上げる当事者になれる
・現場で磨いた運用改善のノウハウが、そのまま事業としてマネタイズされていく、手応えのある環境
・生成AI/LLM等の最新技術を、日々の運用効率化にも新規プロダクト開発にも存分に使える
・運用エンジニア→運用マネージャー→AI戦略ディレクターと、技術から組織・事業へと裁量の大きさが広がっていく明確なキャリアパス
・絵に描いた餅ではなく、事業として本気で磨き上げていくフェーズに、企画段階から参画できる

【ミッション】
当社のクラウド事業において、企業のDXやAI活用を支える次世代クラウドプラットフォームを開発し、日本のデジタルインフラの進化を牽引します。
私たちはKubernetesを中核としたKaaS（Kubernetes as a Service）の開発を通じて、企業が迅速かつ安全にアプリケーションやAIワークロードを展開できる環境を提供しています。
通信事業で培った大規模インフラ運用の知見と最先端クラウド技術を融合し、日本発のネオクラウド事業を創造することがミッションです。

【主な業務】
・KaaSサービスの企画・設計・開発・検証、運用への引継ぎ
・Kubernetesプラットフォームの機能開発および高度化

【具体的な業務】
＜KaaSサービスにおける開発業務＞
・Kubernetesのクラスタ管理機能の設計・開発・検証
・コンテナ実行基盤の設計・開発・検証
・マルチテナント環境の設計・開発・検証
・ネットワーク、ストレージ、セキュリティ機能の設計・開発・検証

仕事の魅力
・日本有数の大規模なクラウド基盤開発に挑戦
当社が保有する大規模ネットワークおよびデータセンター基盤を活用し、社会インフラレベルのクラウドサービス開発に携わることができます。
・AI時代を支えるインフラ創り
生成AIや大規模AIモデルの普及に伴い需要が拡大するGPUクラウドやAIプラットフォームの開発に関わることができます。
・企画から運用まで一気通貫
単なる受託開発や保守運用ではなく、サービスの戦略・企画・設計・開発・運用まで主体的に携わることができます。
・日本のクラウド競争力への貢献
海外のIT企業に依存しない日本発のクラウドサービスを提供することで、国内企業の成長・デジタル競争力向上に貢献できます。

【ミッション】
ソブリンクラウド環境において、生成AI／LLMを活用したAIアプリケーションを安全・効率的・継続的に開発、導入、運用するためのAIプラットフォームを設計・開発・運用します。
AIエージェント、ワークフロー自動化、モデル評価、データ連携、認証認可、監視、CI／CD、LLMOps／MLOpsなどの共通基盤を整備し、社内外の開発者や事業部門がAIソリューションを再現性高く構築できる環境を提供します。
また、個社・個別業務への導入支援を通じて得られた要件をプラットフォーム機能に還元し、AI活用の高度化とスケールを実現します。


【主な業務】
・生成AI／LLMアプリケーション開発・導入
・顧客・事業部門ごとの要件に応じた技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援
・個社対応で得られた要件や成功パターンを、共通コンポーネントとしてプラットフォームへ還元
・必要に応じた共通基盤、API、SDK、テンプレート、管理機能の設計・開発

【具体的な業務】
・ソブリンクラウド上での生成AI／LLM活用に向けた、AIプラットフォームの設計・開発・運用
・AIエージェント、ワークフロー自動化、外部システム連携など、生成AIアプリケーション開発に必要な共通機能の設計・開発
モデル、AIアプリケーション、データパイプラインのデプロイ、監視、ログ管理、CI／CD、運用自動化を包括するLLMOps／MLOps／DevOps基盤の整備
・個社・個別業務へのAI導入における技術検証、プロトタイプ開発、環境構築、導入支援、および得られた要件の共通基盤・テンプレートへの還元
・社内外の開発者・事業部門によるAIソリューションの効率的な開発・導入に向けた、API、SDK、ドキュメント、サンプル実装、開発ガイドラインの整備


●仕事の魅力
ソブリンクラウド上で生成AI／AIソリューションの導入を推進する新設チームの立ち上げフェーズに参画し、事業部門への導入支援で得られた知見を共通コンポーネントやテンプレートとしてAIプラットフォームへ還元することで、個別開発に留まらないAI活用の仕組みづくりに携わっていただけます。
また、比較的若手も多い組織であることから、オープンな技術選定のもと、前身組織の基盤を活かしながら新しい技術や手法にも積極的に挑戦できるほか、技術知見が豊富なマネージャーやメンバーと直接議論を交えながら成長できる環境です。

【ミッション】
次世代社会インフラを支えるソブリンクラウドの技術企画、設計開発、構築を推進する。


【主な業務】
ソブリンAI、ソブリンクラウドのプラットフォームの検討〜導入を行います。
社外のお客さまに提供するべく、データ・運用・技術・法的主権の4主権を確保したソブリンクラウドプラットフォームと、それに付随するポータルやセキュリティ基盤を開発します。
※ご経験／スキルや、ご入社タイミングに応じてアサインを決定いたします。


【具体的な業務】
・ソブリンクラウドプラットフォームの設計、開発、構築
・ソブリンクラウドポータルの開発（フロント、SSO認証、Oracle Alloy連携）
・独自PaaS用プラットフォームの開発（Oracle Alloy上で独自サービスを稼働させるための共同開発）
・KMS（鍵管理）サービスの開発・導入（独自の鍵サービスを提供し、ソブリン性を高める）


●仕事の魅力
国内最大規模の生成AI・GPUインフラを支える国家レベルの大規模基盤から構成されるソブリンクラウドの構築に、エンジニアとして直接関与できるポジションです。
ソブリンクラウド基盤を活用しながら、当社独自の付加価値となるポータルやセキュリティ基盤、各種サービス連携機能の企画・開発にも携わることができ、クラウドサービスそのものを創り上げていく面白さがあります。
また、KMSやIAM設計をはじめとする高度なセキュリティ設計・アーキテクチャ検討に携わることができるほか、国内外の主要クラウドベンダーや先進的なパートナー企業との協業を通じて、技術折衝やアライアンス推進など、技術領域に留まらない幅広い経験を積むことが可能です。

【ミッション】
ソブリンクラウド・ソブリンAI領域における技術戦略の立案およびサービス企画を通じて、次世代社会インフラの実現を推進する。


【主な業務】
・次世代クラウド・AI基盤に関する技術戦略／ロードマップ策定
・法人事業部門や関連部門と連携したサービス企画・推進
・パートナー企業との協業推進およびプロダクトマネジメント
・部門横断プロジェクトの推進・PMO
※ご経験／スキルや、ご入社タイミングに応じて期待する役割を設定させていただきます。


【具体的な業務】
・ソブリンクラウド・AIに関する新規技術企画、PoC推進
・技術・市場動向の調査分析および戦略立案
・パートナー企業とのアライアンス推進
・社内外関係者との要件整理・調整・推進
・技術投資評価、事業計画策定支援
・経営向け資料・技術資料の作成
・標準化動向調査、エコシステム検討


●仕事の魅力
中期経営計画に直結する次世代クラウド・AI基盤領域において、技術戦略の立案〜サービス企画、プロジェクト推進まで幅広く携われるポジションです。経営視点を持ちながら、関係部門やパートナー企業と連携し、スピード感をもって事業を形にしていくダイナミックさを感じられます。
また、本領域はセグメント利益倍増のカギを握る重要テーマであり、関連法人顧客3,000社以上、重要インフラ15分野を対象に、企業経営そのものに変革をもたらす可能性を持つ領域です。
技術・事業・パートナーを横断し、多様なステークホルダーと協力しながら、次世代の社会インフラを創り上げていく面白さがございます。

【ミッション】
当社内ネットワークの運用設計、および運用／保守対応


【主な業務】
1.ネットワークの運用保全業務（プライベートクラウド基盤、全国支社事業所）
2.新しい運用サービスの設計、計画策定、実行
3.運用業務のプロセス改善、品質の改善活動


【具体的な業務】
・ネットワークの運用保全業務（障害時の迅速な原因切り分けおよび復旧対処）
・新規ネットワークの運用サービス設計
・運用プロセスの改善活動（品質向上、効率化）
・OSSを活用した運用システムの開発（Zabbix、Elasticsearchなど）
・NWセキュリティへの対応（設計、計画策定、実行）


●仕事の魅力
・大規模なオンプレミス環境から最新の生成AI向け計算基盤まで幅広い範囲のネットワーク機器およびインフラ設備に携わることができます。
・データセンターファシリティ／サーバー／ネットワークだけではなく、DevOps／AIOps／国内最大規模のAIインフラ基盤などトレンドの技術も扱っております。
・運用部門でありながら、新技術の導入提案や検証なども行っておりますので、最新技術を学びたい方、触りたい方などもご活躍いただけます。
・大手法人企業や5000万人を超えるコンシューマーのお客さまを支える大規模システムの安心・安全な運用の実現に向けて、ご参加いただける方をお待ちしております。

【業務詳細】
新しい価値を提供する新サービスのプロトタイプ作成
・利用するサービス・ツールなどの技術選定
・目的をチームで共有して目的に合わせたシステム設計
・アジャイルでのバックエンド開発
・エンジニア視点でのサービスデザイン

【ミッション】
当社の基幹事業である国内通信事業（移動体通信事業や固定通信事業）を支えるITサービスシステムを運用し安定稼働させることです。運用業務のシステム化・自動化を推進し、ITサービスの品質向上・効率化に取り組んでいます。

【主な業務】
・ITシステムの運用業務全般、品質低下時のシステム構成設計や対応
・新規システム構築時やシステムリプレイス時の環境や運用の設計・構築

【具体的な業務】
・ショップ店員が利用するエントリーシステム
・お客様が利用するオンラインシステム
・顧客情報を管理するシステム
・課金／請求システム
・コールセンターシステム

●仕事の魅力
当社のシステム群は、新しいアーキテクチャのシステムやレガシーシステムなど、多種多様のため、みなさまの経験や知識はいずれかのシステムで必ず役に立ちます。
AI、Big Dataなど、比較的新しいサービスや技術、レガシーシステムの効率化や自動化を行う方が多数在籍しており、活躍の場は広く、ご自身の知識や経験にとらわれず、与えられた業務で常に問題意識をもって改善提案ができる方を募集しております。

【ミッション】
当社の基幹事業である国内通信事業（移動体通信事業や固定通信事業）を支えるITサービスシステムを運用し安定稼働させることです。
運用業務のシステム化・自動化を推進し、ITサービスの品質向上・効率化に取り組んでいます。

【主な業務】
・ITシステムの運用業務全般、品質低下時のシステム構成設計や対応
・新規システム構築時やシステムリプレイス時の環境や運用の設計・構築

【具体的な業務】
・ショップ店員が利用するエントリーシステム
・お客様が利用するオンラインシステム
・上記に付随するモバイル関連顧客管理システム

●仕事の魅力
当社のシステム群は、新しいアーキテクチャのシステムやレガシーシステムなど、多種多様のため、みなさまの経験や知識はいずれかのシステムで必ず役に立ちます。
AI、Big Dataなど、比較的新しいサービスや技術、レガシーシステムの効率化や自動化を行う方が多数在籍しており、活躍の場は広く、ご自身の知識や経験にとらわれず、与えられた業務で常に問題意識をもって改善提案ができる方を募集しております。

【ミッション】
当社のプライベートクラウド基盤／生成AI開発向け計算基盤における、データベースに関する運用高度化を実現し、新技術新領域へのリソース確保に貢献する

【主な業務】
データベース関連の運用保全業務（プライベートクラウド基盤、生成AI計算基盤）

【具体的な業務】
データベースに関する以下の業務を行っていただきます。
・障害発生時における迅速な問題切り分け、問題解決
・高負荷事象における性能調査および問題切り分け、問題解決
・業務効率化・自動化（プログラミングによる業務用ツールの開発など）
・業務フロー、手順書などの運用ドキュメント作成
・ベンダーとの折衝
・障害対応のコントロール、他部署との折衝（一部担当）

＜リーダー候補には「ここまで任せます」＞
上記メンバークラスの業務に加え、以下の役割を主導していただきます。
・障害対応のコントロール、他部署との折衝
・人材育成
・社内のエンジニア、外部パートナーを巻き込んだプロジェクトチームの組成とマネジメント（最大10名規模を想定）

●仕事の魅力
・当社の国内通信事業全般を支える役割を担っています。大手法人企業や5000万人を超えるコンシューマーのお客さまを支える大規模システムの安全・安心な運用の実現に向けて、ご参加いただける方をお待ちしております。
・大規模なオンプレミス環境（プライベートクラウド基盤）から最新の生成AI開発向けの計算基盤まで幅広いインフラ設備に携わり、最新の技術に触れていただけます。
・データセンターファシリティ／サーバー／ストレージ／データベースだけではなく、AIOpsなどトレンドの技術向上にも力を入れており、新技術の導入提案や検証なども行っておりますので、最新技術を学びたい方、触りたい方などもご活躍いただけます。

【ミッション】
社内ネットワークの運用設計、および運用／保守対応

【主な業務】
・ネットワークの運用保全業務（プライベートクラウド基盤、全国支社事業所）
・新しい運用サービスの設計、計画策定、実行
・運用業務のプロセス改善、品質の改善活動

【具体的な業務】
・ネットワークの運用保全業務（障害時の迅速な原因切り分けおよび復旧対処）
・新規ネットワークの運用サービス設計
・運用プロセスの改善活動（品質向上、効率化）
・OSSを活用した運用システムの開発（Zabbix、Elasticsearchなど）
・NWセキュリティへの対応（設計、計画策定、実行）

●仕事の魅力
・大規模なオンプレミス環境から最新の生成AI向け計算基盤まで幅広い範囲のネットワーク機器およびインフラ設備に携わることができます。
・データセンターファシリティ／サーバー／ネットワークだけではなく、DevOps／AIOps／国内最大規模のAIインフラ基盤などトレンドの技術も扱っております。
・運用部門でありながら、新技術の導入提案や検証なども行っておりますので、最新技術を学びたい方、触りたい方などもご活躍いただけます。
・大手法人企業や5000万人を超えるコンシューマーのお客さまを支える大規模システムの安心・安全な運用の実現に向けて、ご参加いただける方をお待ちしております。

半導体・電子部品業界向け検査装置の開発・事業拡大を進めている企業でのポジションです。近年、半導体パッケージや電子基板の高密度化・複雑化が進み、検査装置に求められる性能・品質・開発スピードは年々高まっています。当該部門では次世代検査装置の開発を推進しており、開発テーマの増加やグローバル顧客対応の拡大に伴い、ハードウェア開発を牽引できるマネジメント人材の強化が必要とされています。メカ・電気・X線関連技術者を取りまとめながら、製品開発を推進するハードウェア開発マネージャー（候補）を募集します。

ハードウェア開発マネージャーとして、メカ・電気・X線関連技術者を束ねながら開発テーマを推進します。主な業務は以下の通りです。
・ハードウェア開発チームのマネジメント
・開発計画立案および進捗管理
・技術課題の整理と解決推進
・メカ・電気・X線技術の取りまとめ
・開発リソース管理
・品質・コスト・スケジュール管理
・関係部門との調整
・顧客要求に基づく仕様検討

具体的な仕事内容に対して期待される成果は以下の通りです。
・ハードウェア開発テーマの着実な推進
・開発QCDの向上
・開発組織の生産性向上
・若手技術者の育成
・関係部門との円滑な連携
・将来製品につながる技術テーマの創出

この仕事の魅力は、世界最先端の半導体・電子部品向け検査装置開発に携わることが可能である点です。メカ、電気、X線など幅広い技術領域に関わることができ、北米・台湾・ASEANを含むグローバル案件に参画できます。製品開発の上流から量産まで一貫して関与でき、将来的に部門運営や事業運営を担うキャリアも目指せます。

生成AI向け半導体の急拡大により、先端半導体パッケージおよび高密度実装基板の品質保証要求は急速に高まっています。同社の検査装置事業は、半導体／先端パッケージング／AI/HPC関連デバイス／高機能電子基板を対象にグローバル展開しており、3D X線CT・高速画像処理・AI画像解析・自動検査アルゴリズムを組み合わせた検査ソリューションを提供しています。顧客との共同開発案件も多く、最先端の実装技術に直接関わりながら製品開発を進められることが特徴です。

当該部門では、検査装置の製品開発および要素技術開発を担当しています。メカ設計／電気設計／X線関連技術／画像取得系ハードウェアなどの開発を担当しており、製品性能向上と品質向上に向けた開発を行います。また、営業・SE・品質保証部門と連携しながら、グローバル顧客向け案件にも対応します。

教育・就労・福祉を中心とした多様な領域で事業を展開する企業でのポジションです。事業は、大きく分けて以下の2つの柱で構成されており、これらを相互に連携させている点が強みです。
1. 店舗（直接）サービス（toC）
発達障害のあるお子さまへの学習支援や、働くことに障害のある大人の方への就労支援などを行っています。全国で400拠点以上のリアル事業所を運営しており、コアとなる事業です。
2. プラットフォーム事業（toB・toC）
現場での直接支援を通じて培った実践的なノウハウやデータをテクノロジーの力でプロダクト化し、業界向けSaaSやプラットフォームとして提供しています。当事者やご家族、福祉事業所、学校、企業、従事者など、多様な顧客へ広く普及させています。

障害福祉や児童福祉、学校教育などを中心に事業展開する同社では、この5 6年間でテクノロジーを用いた事業検証を急速に進めてきました。各プロダクトや組織のリーダーを中心として「個別最適」に技術や開発プロセスの意思決定を行い、スピードを重視してきた結果、現在ではBtoB/BtoCサービスの展開や自社店舗事業のDX化など、多種多様なプロダクトやシステムが立ち上がっています。エンジニア組織への投資も加速しており、組織規模は拡大しています。このように事業が急成長を遂げ、周辺分野へも事業領域を拡張している現在、今後さらなる飛躍を目指す上で「テクノロジー領域への注力」がより一層不可欠なフェーズに突入しています。実際に作るべきプロダクトやシステムの構想を練っていく中で、システム開発やデータ活用の重要性も高まっており、今後さらなる組織の拡大と共に、組織そのものも強化・進化させていく必要があると考えています。グローバルで見てもトップクラスに貴重なデータを持つ企業でのポジションです。業界全体のさらなる進化に向けて、その中心的な立場を担い、全社データ活用のシステム設計・データ分析を共に推進するデータエンジニアを募集しています。

福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有する企業です。データ統括部は、現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。データ統括部BizOpsグループには10名所属しており、データ基盤担当が兼任2名、R&Dグループにも2名所属しています。今後の体制拡大に応じて、専門グループ化する構想です。DXとAIの波が到来する今、既存事業の枠に留まらず、顧客の理想を追求する価値創出を小さく高速に積み上げていく組織です。全社において、データを用いて自ら考え、事業と現場と対話し、ビジョンを実現するプロダクトを生み出す役割を担っています。

現在、多岐にわたる事業を展開しており、直接支援事業からプラットフォーム事業まで事業モデルも事業規模も顧客も多岐に渡ります。各事業でのデータ活用を推進しつつ、全社横断でのデータ統合により価値創出を行います。また、データ専任組織の立ち上げやマネジメントを担うことも想定されます。業務の進め方としては、プロダクトやマーケティング部門との協働、あるいはエンジニアリング部門におけるインフラ/セキュリティの部署やプロダクトのバックエンドのエンジニアと協力して進めます。

具体的な業務内容:
エンジニアリング
- AWS / Google Cloud上でのデータ基盤(BigQuery)の設計・構築・運用
- 支援DB、SaaS、顧客情報、ユーザー行動ログなどの各種データを取り込むパイプラインの設計・実装・運用
- IaCを活用したデータインフラ構築・運用のコード化および CI/CD 基盤の整備

基盤整備
- データパイプラインの監視、異常検知の自動化、テスト追加によるデータ品質の担保
- 個人情報・要配慮個人情報などのセンシティブデータに対するアクセス制限、暗号化、マスキングなどのガバナンス設計
・データカタログの導入・整備、開発標準の整備による脱属人化・運用の標準化推進
- コンピュート・ストレージリソース管理およびコスト最適化
- テキスト・画像などの非構造化データ管理基盤の整備およびデータパイプライン拡張

アナリティクス、サイエンス
- データモデリングおよび各種分析・プロダクト用データマートの設計・開発
- 全社・事業部で利用する主要 KPI やビジネスロジックの定義・標準化と、再利用性の高い共通データモデルの構築
- ステークホルダーとの要件整理、PdM、データアナリスト、ビジネスサイド（BizOps）と密に連携したデータ活用要件の定義・仕様策定
- BIツール（Looker、Tableau 等）や分析環境の整備を通じた、社内メンバーの自律的なデータ活用支援

AI Ops
- AI / LLM 向けデータパイプライン構築
- AI エージェントや LLM/RAG 活用に必要なデータ連携基盤の設計・開発

本ポジションの魅力/やりがい:
現場と近い距離で、業界トップクラスのアセットを活用し「支援」を進化させる挑戦ができます。データが生み出される支援現場に直接関わる機会が豊富にあります。業界トップクラスを誇る支援事例、支援データ、支援ノウハウ、そして優秀な人材という圧倒的なアセットを有しており、これらを駆使してテクノロジーの力で「支援」そのものを進化させていくチャレンジングな環境です。

「支援データ×AI」の最前線に取り組める機会があります。直接支援事業で、データ基盤整備と同時に業務効率化と支援品質向上に繋がるプロダクト作りを同時並行で手掛けており、攻めのデータエンジニアリングを実践する機会が豊富にあります。

多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける横断的なデータ基盤構築ができます。スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルのデータ基盤構築およびデータ活用に携わることができます。幅広い事業フェーズの課題解決を通じて、データエンジニアとしての専門性と事業へ貢献できる幅を大きく広げられます。

組織・技術の本格的な立ち上げと、全社への「データ文化」の浸透に貢献できます。技術的なデータ基盤の構築にとどまらず、組織的にも本格的な立ち上げを行っていく非常にエキサイティングなフェーズです。全社にデータ文化を浸透させ、データドリブンな意思決定を根付かせていくという、組織づくりの根幹から携わる貴重で裁量の大きい経験を積むことができます。ドメイン特性上、データの安全性および保守性をしっかり担保したいとも考えており、そこのガードレースも同時に整備しています。

事業概要
同社は教育・就労・福祉を中心とした多様な領域で事業を展開しています。事業は、大きく分けて以下の2つの柱で構成されており、これらを相互に連携させている点が最大の強みです。

1. 店舗（直接）サービス（toC）
発達障害のあるお子さまへの学習支援や、働くことに障害のある大人の方への就労支援などを行っています。全国で400拠点以上のリアル事業所を自社運営しており、同社のコアとなる事業です。

2. プラットフォーム事業（toB・toC）
現場での直接支援を通じて培った実践的なノウハウやデータをテクノロジーの力でプロダクト化し、業界向けSaaSやプラットフォームとして提供しています。当事者やご家族、福祉事業所、学校、企業、従事者など、多様なお客様へ広く普及させています。

募集部門について
ミッション・組織の役割
同社は、福祉業界の支援記録やアセスメントや行動履歴といった大規模な一次情報を保有しており、データ統括部は、現場の価値あるデータを全社横断で収集・構造化し、AIなどのテクノロジーと掛け合わせることで、新たな顧客価値へ変換することをミッションとしています。
データ統括部BizOpsグループには10名が所属しており、各事業・プロジェクトを複数兼務し、都度優先度を判断しながら実行していく運営をしています。
直接支援領域およびプラットフォーム領域のセールス、マーケティングおよび事業管理領域を中心にDXおよび業務オペレーションの効率化に取り組んでいます。それぞれのDXの機会と組み合わせて、データおよびAIの全社展開も実施しています。

業務内容
ビジネス課題の特定と要件定義
現場および専門組織と協働し、業務フローのボトルネックや課題を構造的に整理し、企画を立案

AI / 自動化ソリューションの企画・開発
生成AI（LLM）やローコード/ノーコードツール、社内向けアプリを用いて、ワークフローの自動化やAIエージェントの設計・実装

システム間連携とデータ統合
複数のSaaS（CRMやSFAなど）や社内データ基盤を繋ぎ、ビジネスプロセス全体を最適化する基盤を構築

高速なプロトタイピングと価値検証
構想を素早く形（プロトタイプ）にし、現場の業務に組み込みながら繰り返し実証・改善を実行

具体的な業務例
- 社内業務で利用するSaaS間のデータ連携機能の設計、開発（GCP環境、Zapierなど）
- データ分析基盤のデータモデリング設計、開発
- GoogleWorkspaceのGASなどの開発
- SalesforceやkintoneなどのCRM製品の設計、開発・設定、検証
- 生成AIを利用して業務効率化するための自動化・システム化の設計・開発
- 上記案件の開発リリース後の保守運用

開発環境
技術的合理性を確かめた上で、各事業の文脈に沿った新技術にチャレンジしています。事業特性により、高負荷・高可用性寄りではなく、事業ドメインの複雑性への適応と長期的改善、もしくは変化とスピードへの対応を重視して選定するケースが多いです。

- 開発言語：Python / TypeScript / Google Apps Script (GAS)
- クラウド・データ基盤：Google Cloud / BigQuery
- AI・開発支援ツール：Gemini / Claude Code / Codex / GitHub Copilot
- SaaS・業務システム：Salesforce / kintone / Google Workspace
- ローコード・自動化ツール：AppSheet / Zapier
- コミュニケーションツール：Slack / Google Chat

本ポジションの魅力/やりがい
1. アジャイル型で問題解決に取り組む
事業目線で企画に着手し、ヒアリングを重ねてプロトタイプを開発し、トライアル導入しフィードバックを得て改善するという開発スタイルです。
2. 実際の現場を肌で感じられる
対話を積み重ね、現状と事実を整理しながら、本当に役に立つものづくりをするために、ドメイン知識および人との繋がりを大切にしています。
3. 多種多様なフェーズ・ビジネスモデルにおける問題解決に携われる
スタートアップフェーズの新規事業から、既に確立された基幹事業まで、異なるビジネスモデルに対して取り組む事ができ、幅広い経験が積めます。
4. 世界にインパクトを与えるサービス
ターゲットとなる市場は、年々社会的なニーズが高まっており、国の障害福祉予算は年間4兆円が割かれるなど、今後も成長が期待されているマーケットです。

“Human Empowerment Technology（テクノロジーで人の可能性を拡げる）”をビジョンに掲げ、同社はナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営しています。
瞬時に画面を共有し、コミュニケーションを加速する画像共有ツール、アイデアと知識を自由に記録して共有する知的生産Wikiシステム、企業のAIを強くするAIナレッジデータプラットフォームを提供しています。
生成AIの進化により、企業におけるAI活用は急速に広がっています。一方で、「人間向けに作られたデータをそのままAIに渡しても、期待した性能が出ない」という課題も明らかになっています。AIが正しく機能するには、データをAIにとって理解・活用しやすい“AI Ready”な状態、すなわちナレッジとして整える必要があります。
同社は、この「ナレッジ整備」と、それを最大限に活用する「AIアプリケーションの提供」の2軸で事業を展開し、企業や自治体、医療機関、教育機関などのAI活用を支える情報インフラの構築に取り組んでいます。
代表プロダクトは、iPhoneの日本語入力システムを開発した同社テクニカルフェロー・増井俊之が発明した「意図予測検索」技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する研究・プロダクト開発を進めており、導入実績は累計900サイトを突破しています。
本ポジションは、プロダクト品質を技術面から支えるSET（Software Engineer in Test）の募集です。
自動テストの設計・実装を自ら行うだけでなく、開発チームが継続的に品質を作り込めるよう、テスト基盤やCI/CD上のテスト実行環境、テスト方針の整備にも取り組んでいただきます。
すでに多くのお客様に使われているプロダクトを、より安全に、より速く改善し続けるために、テスト自動化を前提とした開発体制をチームに根づかせていく役割です。品質保証を開発の後工程に閉じず、設計・実装の段階から関わり、開発者が安心して変更を加えられる状態をつくっていただきます。

【業務内容】
●自動テストの設計・実装
・E2Eテストの拡充・安定化：Playwrightを活用したE2Eテストの拡充・安定化、継続的なリグレッション検知のための自動化カバレッジ向上
・テストピラミッドを意識した自動テストの改善：ユニットテスト・インテグレーションテスト・E2Eテストの適切なバランス設計と、テスト全体の信頼性・実行速度の最適化
・仕様に対して必要な自動テストの提案：新機能開発や仕様変更に対し、テスト設計の観点からレビュー・提案を実施。開発チームと協働し、設計・実装段階から品質を作り込むプロセスを推進
・自動テストを前提としたテスト戦略の策定：自動化の費用対効果を見極め、自動テストでカバーすべき範囲と探索的テストで補完すべき範囲を切り分ける

●テスト基盤の改善
・自動テスト基盤の改善：CI/CDパイプラインにおけるテスト実行環境の最適化、テスト実行速度の改善、フレイキーテストの削減・安定化

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援: ESLint, Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 同社製品
・タスク管理: 同社製品
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・同社製品
・同社製品

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表するプロダクトは、iPhoneの日本語入力システムを開発したテクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

同社は独自の検索技術を開発しており、より精度を高めるために検索エンジニアを募集しています。独自アルゴリズムの調整、検索エンジンそのものの評価や最新の検索アルゴリズムについてのキャッチアップ、社内展開などをお任せします。

【業務内容】
・プロダクトの検索エンジンの評価とチューニング
・PdMと連携しながら、必要な施策を立案および実装

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援: ESLint, Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 同社製品Cosense
・タスク管理: 同社製品Cosense
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・同社製品
・Gyazo

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが、AIの判断の根拠となる「ナレッジ」です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、""何をもとに答えを導き出すか""、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。

同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など、幅広い企業や組織のAI活用を支える""情報インフラ""の構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表する主力プロダクトは、iPhoneの日本語入力システムを開発した同社テクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

プロダクトの成功のためには、データに基づく意思決定支援の仕組みが必要です。主力プロダクトの導入により実際に成果が向上していることを証明するため、あるいはデータの活用そのものを競争優位性に繋げるためには、信頼でき、スケーラブルに利用可能であり、拡張可能性の高いデータ分析基盤が必要です。
本ポジションでは、アナリティクスエンジニアとして、蓄積されたデータをニーズに沿った形で活用するため、社内・社外のユーザーとの対話を通じて要件を設計し、信頼のある形でデータを利用する仕組みを作るアナリティクスエンジニア業務をお任せします。

【業務内容】
・データを利用する社外ユーザーや社内ユーザーに対するヒアリング、要件の設計、コンテキストエンジニアリング
・コンテキストを踏まえた最適なデータ提供経路の選定
・データ提供の実装、BIの構築、業務で利用するためのAgent Skillsの実装と提供
・テーブルの作成、テストの実施、ドキュメンテーションの整備
・既存のTransform Layerの維持、機能拡張、トラブルシューティング

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援：ESLint, Renovate

【データエンジニアリング環境の技術要素】
・BI：Looker Studio, Tableau
・Transform Layer：dbt, MetricFlow
・DWH: Google BigQuery
・データソース：Google Analytics 4, Google Spreadsheet, Salesforce, MongoDB Atlas,Google Cloud Logging
・タスク管理：GitHub Projects, GitHubのIssue

【AIの利用環境】
データエンジニアリング領域では、AIの存在を前提とした開発フローの再構築を実施しています。主な実施内容は以下のとおりです。

・Agent Skillsの活用による手続的ワークフローの自動化。現在、リポジトリ内には30個以上のAgent Skillsが実装されています。
・MCP Serverを利用したAIによるデータアクセスの拡大。BigQuery MCP Serverやdbt MCP Serverの導入により、AIによる自然言語を通じたデータアクセスが可能となっています。
・Claude CodeやDevinなどのAIの力を最大限に活かすためのハーネスエンジニアリングの実施。
ドキュメンテーションやタスク管理など、コーディングの周辺分野も含めてAIに向けた最適化を進め、AIが真に活躍できる環境を整備しています。
・AIにとって扱いやすい技術スタックの選定

既存のワークフローを前提とした単なる「AIの導入」ではなく、「AIが存在することを前提としたワークフローの再構築」を実施し、高いスピード感を持って結果を出し、スケーラブルな形で運用できるようにすることを目指しています。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供しています。
同社を代表するプロダクトは、独自の検索技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
今回ご案内するポジションは、同社のスケーラビリティエンジニアとしての業務をお任せします。
同社はインフラにPaaSを積極的に活用しており、PaaSで実装したアプリケーションは、アプリケーションのコード自体がインフラです。そのため、サービス成長に伴う将来的なアクセス増加に備えて準備しつつ、アプリケーション側の改善とインフラ構成・設計を同等に考え、柔軟に対処していけるアプリケーション開発者を求めています。
業務の流れとしてはまず、通常のWebアプリケーションエンジニアとして開発に従事いただき、同時に、スケーラビリティを確保する活動をしていただく予定です。具体的にはDBやアプリケーションサーバー、クラウドインフラのメトリクスやアラートを見て、将来的なボトルネックを想像することや、DBやアプリケーション、クラウドインフラへの関心を持ち、未来に備えた調査・学習をしていただきます。
別事業のサービスでは、上記のような業務を担うメンバーがおり、今回同社の主力サービスでも募集をすることになりました。

【具体的な業務内容】
1. Webアプリケーションエンジニアとしての主力サービス開発
平常時に、半分程度のリソースを他のエンジニアと同様に主力サービスの開発に従事します。自ら開発する事を通して主力サービスのシステム構成の土地勘を獲得するのが目的です。

2. スケーラビリティエンジニアとしての開発/提案
残り半分程度のリソースでスケーラビリティを維持する業務に従事します。急にアクセス数が3倍になった場合でも、サーバーの台数を3倍にすれば対処できる状態を維持できるのが目安です。全ての性能改善業務を1人で完遂する必要はありません。まずはメトリクスやアラートから将来的な危機を察知・リストアップし、開発チーム内で共有する、第一声を上げる役割を期待しています。危機を共有した後は、その機能を実装したエンジニアと協力してシステムを改良します。（なお、同社には自分の開発した機能についての責任感が強いエンジニアが多く在籍しているため、協力を得ながら推進することができます。）

3. その他
・CI/CD環境の維持・改善
・適切な範囲のテスト網羅
・実行時エラーなどのアラート改善
・サーバーやライブラリのバージョン更新

【業務概要】
“Human Empowerment Technology（テクノロジーで人の可能性を拡げる）”をビジョンに掲げ、同社はナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営しています。
同社の画像共有ツールは、瞬時に画面を共有し、コミュニケーションを加速します。
同社の知的生産Wikiシステムは、アイデアと知識を自由に記録して共有します。
同社のAIナレッジデータプラットフォームは、企業のAIを強くします。
生成AIの進化により、企業におけるAI活用は急速に広がっています。一方で、「人間向けに作られたデータをそのままAIに渡しても、期待した性能が出ない」という課題も明らかになっています。AIが正しく機能するには、データをAIにとって理解・活用しやすい“AI Ready”な状態、すなわちナレッジとして整える必要があります。
同社は、この「ナレッジ整備」と、それを最大限に活用する「AIアプリケーションの提供」の2軸で事業を展開し、企業や自治体、医療機関、教育機関などのAI活用を支える情報インフラの構築に取り組んでいます。
代表プロダクトの「同社の製品」は、iPhoneの日本語入力システムを開発したテクニカルフェロー・増井俊之が発明した「意図予測検索」技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する研究・プロダクト開発を進めており、導入実績は累計900サイトを突破しています。

本ポジションでは、同社が展開する複数プロダクトを横断して支える、プラットフォーム基盤の開発を担うエンジニアを募集します。
これまで各プロダクトで個別最適化されてきた基盤機能を、マルチプロダクトで利用できる共通プラットフォームとして再設計・改善していく中で、設計方針を踏まえたバックエンド実装・既存機能の改善・移行対応を主に担っていただきます。対象となる領域は、認証認可、組織・権限管理、組織ワークフロー、AIトークンの利用管理、課金・請求連携を見据えた仕組みなど多岐にわたります。
各プロダクトの既存仕様や運用上の制約を理解しながら、アーキテクトや各プロダクトチームと連携し、共通化すべき機能を実装可能な形に落とし込んでいく役割です。
単一の機能開発に閉じるのではなく、複数プロダクトの成長を支えるプラットフォーム全体を見渡しながら、バックエンドを中心とした実装・改善・移行を推進していただきます。

【具体的な業務】
・同社の複数プロダクトを横断するプラットフォーム基盤のバックエンド設計・実装・改善
・アーキテクトや各プロダクトチームと連携しながら、API・データモデル・バッチ処理・管理機能などの設計方針を具体化し、実装・改善する
・認証・認可、組織・権限管理、ワークフローなど、複数領域をまたぐプラットフォーム機能の開発
・マルチプロダクト / マルチテナント前提の組織・ユーザー・権限モデルに関する実装・改善
・OAuth 2.0 / OpenID Connect / SAML 2.0 / SCIM などを用いたID連携、SSO、ユーザープロビジョニング機能の実装・改善
・RBAC / ABAC などを用いた権限モデルの実装、およびAI・検索機能におけるアクセス制御への組み込み
・組織・ユーザー・権限管理に関わるワークフロー機能の実装・改善
・AIトークンの利用管理や、課金・請求連携を見据えた機能の実装・改善
・既存プロダクトにおける認証・認可、組織・権限管理まわりの課題整理と、共通プラットフォームへの段階的な移行対応
・既存システムの制約や運用実態を踏まえた実装方針の検討、技術的な論点整理
・Terraform を用いたInfrastructure as Codeによるインフラ管理・改善
・コードレビュー、テスト、リファクタリングを通じたプラットフォーム基盤の品質向上

AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業でのポジションです。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表するプロダクトは、意図予測検索技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

本ポジションでは、エンジニアとして下記の業務をお任せします。成長期のプロダクトにおいて、設計から実装まで幅広く関わりながらプロダクトの進化を共に推進してくださる方を募集しています。将来的にチームマネジメントを担うマネージャー候補としてのキャリアを志向される方に加え、特定領域の技術的専門性を高めながらプロダクト開発をリードしていきたい方も歓迎しています。ご志向や強みに応じて、技術スペシャリスト／マネジメントの双方のキャリアを描ける環境です。

【業務内容】
・開発・運営するSaaSサービスの開発
・セールスやカスタマーサクセスと連携しながら、必要な機能を立案および実装
・フロントエンドとバックエンド両方での開発
新機能の提案や企画、実装、統計処理や分析など多岐にわたります。

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援: ESLint, Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 同社情報共有ツール
・タスク管理: 同社タスク管理ツール
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・主力サービス
・Gyazo

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが、AIの判断の根拠となる「ナレッジ」です。 AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、""何をもとに答えを導き出すか""、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。

同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など、幅広い企業や組織のAI活用を支える""情報インフラ""の構築を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社を代表するプロダクトは、同社のテクニカルフェローが発明した「独自の検索技術」（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

プロダクトの成功のためには、データに基づく意思決定支援の仕組みが必要です。同社プロダクトの導入により実際に成果が向上していることを証明するため、あるいはデータの活用そのものを競争優位性に繋げるためには、信頼でき、スケーラブルに利用可能であり、拡張可能性の高いデータ分析基盤が必要です。
データエンジニアとして、ニーズに沿ったデータ収集を行うため、社内・社外のユーザーとの対話を通じて要件を設計し、信頼のある形でデータを収集する仕組みを作るデータエンジニア業務をお任せします。

【具体的な業務】
・データ基盤のアーキテクチャ設計・構築・運用
・Terraform/IaCによるインフラの構成管理
・Cloud Composer（Apache Airflow）によるデータパイプラインのオーケストレーション設計・運用
・データパイプラインの信頼性・可観測性の向上
・データ基盤のセキュリティ・アクセス管理
・アナリティクスエンジニアと連携したデータモデリング基盤の整備
・CI/CDパイプラインの構築・改善
・データ収集の実装、エラー対応

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド：React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド：Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ：Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援：ESLint, Renovate

【データエンジニアリング環境の技術要素】
・BI：Looker Studio, Tableau
・Transform Layer：dbt, MetricFlow
・DWH: Google BigQuery
・データソース：Google Analytics 4, Google Spreadsheet, Salesforce, MongoDB Atlas, Google Cloud Logging
・タスク管理：GitHub Projects, GitHubのIssue

【AIの利用環境】
データエンジニアリング領域では、AIの存在を前提とした開発フローの再構築を実施しています。主な実施内容は以下のとおりです。

・Agent Skillsの活用による手続的ワークフローの自動化。リポジトリ内には多数のAgent Skillsが実装されています。
・MCP Serverを利用したAIによるデータアクセスの拡大。MCP Serverの導入により、AIによる自然言語を通じたデータアクセスが可能となっています。
・Claude CodeやDevinなどのAIの力を最大限に活かすためのハーネスエンジニアリングの実施。
ドキュメンテーションやタスク管理など、コーディングの周辺分野も含めてAIに向けた最適化を進め、AIが真に活躍できる環境を整備しています。
・AIにとって扱いやすい技術スタックの選定

既存のワークフローを前提とした単なる「AIの導入」ではなく、「AIが存在することを前提としたワークフローの再構築」を実施し、高いスピード感を持って結果を出し、スケーラブルな形で運用できるようにすることを目指しています。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。
同社の主力製品は、情報をその場で素早く残せるキャプチャツールです。見た瞬間を直感的に記録し、あとから必要なときにすぐ見つけ出し、誰にでも簡単に伝えることができます。Web、Windows、macOS、iOS、Android、ブラウザ拡張など多様なプラットフォームで展開され、日常のメモやアイデア整理から、チームでの開発・業務コミュニケーションまで、幅広い用途で活用されています。
このポジションでは、主力製品のエンジニアとしてWebアプリケーションをメインにプロダクトの開発・改善に携わります。多くのユーザーが日常的に使うプロダクトとして、優れたUXと高度な機能を両立したアプリケーションの開発にチャレンジできる環境です。
【業務内容】
同社が開発・運営する主力サービス「同社製品」の開発を担当いただきます。
主にWebアプリケーションのフロントエンド開発を中心に、PdM・デザイナー・バックエンドエンジニアなどの他職種と密に連携しながら、ユーザー体験の向上に取り組みます。
また、既存機能の改善にとどまらず、新機能の提案・企画から実装、さらには利用状況の統計処理や分析まで、プロダクト成長に関わる幅広い業務に携わっていただきます。
EM候補として、将来的にプレイングマネージャーとして活躍できる方を募集しています。
【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Ruby on Rails, Go
・インフラ: Google Cloud, MongoDB, Kubernetes (GKE)
・開発支援: ESLint, Renovate
【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 情報共有ツール
・タスク管理: GitHub, 情報共有ツール
・オフィスアプリケーション: Google Workspace
【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Sentry
・Newrelic
・同社製品
・同社製品

“Human Empowerment Technology（テクノロジーで人の可能性を拡げる）”をビジョンに掲げ、ナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営する企業でのポジションです。

生成AIの進化により、企業におけるAI活用は急速に広がっています。一方で、「人間向けに作られたデータをそのままAIに渡しても、期待した性能が出ない」という課題も明らかになっています。AIが正しく機能するには、データをAIにとって理解・活用しやすい“AI Ready”な状態、すなわちナレッジとして整える必要があります。
同社は、この「ナレッジ整備」と、それを最大限に活用する「AIアプリケーションの提供」の2軸で事業を展開し、企業や自治体、医療機関、教育機関などのAI活用を支える情報インフラの構築に取り組んでいます。
代表プロダクトは、意図予測検索技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する研究・プロダクト開発を進めています。

【ポジション概要】
本ポジションでは、同社が展開する複数プロダクトを横断して支える、プラットフォーム基盤のアーキテクトを募集します。
これまで各プロダクトで個別最適化されてきた基盤機能を、マルチプロダクトで利用できる共通プラットフォームとして再設計・統合していくことが主なミッションです。対象となる領域は、認証認可、組織・権限管理、組織ワークフロー、AIトークンの利用管理、課金・請求連携を見据えた仕組みなど多岐にわたります。
各プロダクトの既存仕様や運用上の制約を踏まえながら、どこを共通化し、どこをプロダクトごとに残すべきかを見極め、長期的に使えるアーキテクチャへ整えていく役割です。
単一の機能や基盤に閉じるのではなく、複数プロダクトの成長を支えるプラットフォーム全体を見渡し、技術的な意思決定から設計・実装方針・移行までをリードしていただきます。

【業務内容】
・主力プロダクトを横断するプラットフォーム基盤のアーキテクチャ設計・実装方針の策定
・認証・認可、組織・権限管理、ワークフローなど、複数領域をまたぐプラットフォーム設計
・マルチプロダクト / マルチテナント前提の組織・ユーザー・権限モデルの設計・改善
・OAuth 2.0 / OpenID Connect / SAML 2.0 / SCIM などを用いたID連携、SSO、ユーザープロビジョニングの設計・実装・改善
・RBAC / ABAC などを用いた権限モデルの設計、およびAI・検索機能におけるアクセス制御への統合
・組織・ユーザー・権限管理に関わるワークフローの整理・設計
・AIトークンの利用管理や、課金・請求連携を見据えたシステム設計
・既存プロダクトにおける認証・認可、組織・権限管理まわりの課題整理と、共通プラットフォームへの段階的な移行計画の策定・推進
・既存システムの制約や運用実態を踏まえた技術選定、実装方針の意思決定、関係者との合意形成
・Terraform を用いたInfrastructure as Codeによるインフラ管理・改善
・コードレビュー、設計レビュー、技術的な論点整理を通じた開発チームへの技術支援

【技術スタック・インフラ】
・バックエンド：Node.js, TypeScript, Python
・フロントエンド：React, TypeScript
・インフラ：Google Cloud（Cloud Run / Pub/Sub / BigQuery）, Heroku, MongoDB Atlas
・IaC：Terraform
・認証関連：SAML 2.0, OpenID Connect, OAuth 2.0, SCIM
※ Kubernetesを前提としないマネージドサービス構成です

【開発環境】
・ソースコード管理：GitHub
・情報共有：Slack, 主力プロダクト
・タスク管理：主力プロダクト
・オフィスアプリケーション：Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・主力プロダクト
・主力プロダクト

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供を行っています。同社を代表するプロダクトは、日本語入力システムを開発したテクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
このポジションでは、シニアプロダクトエンジニアとして下記の業務を担当します。プロダクトの成長を支える社員エンジニアとして、設計から実装までリードすることが期待されます。
・他のエンジニア/PdMと協力し、相互依存のある課題を解決しチーム・プロダクトに貢献
・技術選定やアーキテクチャ設計などの技術的意思決定とそこに至る合意形成
・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成
・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション

同社は、「テクノロジーと人の力で企業の変革を推進するプロフェッショナル集団」です。変化の激しいIT業界において、AIや次世代テクノロジーを駆使した変革に挑むお客様から信頼されるパートナーとして、課題解決から人材育成までを一貫して支援しています。
同社の事業は、大きく3つの柱で構成されています。
1. プロダクト開発支援：業務システムやWebサービスの構築をはじめとしたシステムインテグレーションを提供しています。
2. 研修サービス：実務に直結する最新技術を学べる教育プログラムを提供し、企業の人材育成を支援しています。
3. 新規開発サービス：声優・タレント業界をはじめとする多様な分野に対応し、業界のニーズに特化したパッケージシステムの開発・提供を行っています。
どのような職種であっても、「学び続け、自ら変化をつくり出す」という想いは共通しています。お客様や社会の挑戦に寄り添い、ともに未来を切り拓いていく仲間を募集しています。

仕事内容
東証プライム市場上場グループ会社の一員である企業でのポジションです。技術習得に力を入れている同社は、エンジニアが常に新しい技術を学び、自身の市場価値を高められる環境です。AWS、GoogleCloud、Azureなどのパブリッククラウドと、Docker、Kubernetesといったコンテナ技術に強みを持つメンバーと共に、大手企業のビジネス推進を最前線でご支援いただきます。要件定義から設計、開発、実装まで一貫して携わることができ、技術者としての醍醐味を存分に味わえます。

● 入社後のキャッチアップ
ご経験と業務習得状況に応じて、以下の業務を段階的にお任せします。
1. 同社自慢のクラウドネイティブ研修の聴講による実践的な技術習得（入社1~2ヶ月）
2. 技術理解を深めつつ、実案件にサブ担当者として参画し、OJTでスキルアップ（入社2~6ヶ月）
3. クラウド・コンテナ・IaCの構築案件にリーダー/メンバーとして参画し、主体的に技術力を発揮（入社3~7ヶ月以降）

●主な案件事例
近年は、企業の内製化やプラットフォームエンジニアリングへの取り組みが加速しており、OpenShiftを活用したコンテナ基盤の構築や、GitLabを活用したCI/CD・DevSecOps環境の構築案件が特に増えています。
同社でもこうした案件への参画機会が増えており、実務を通じてOpenShiftやGitLabをはじめとしたクラウドネイティブ技術の専門性を高めることができます。
・既存の GKE クラスターから OpenShift クラスターへの移行プロジェクトにおける、全体アーキテクチャ設計、移行戦略策定、PoC 検証、ならびに本番移行の計画・実行・運用定着支援
・GitLabCIを利用したCI/CD環境の構築をIaC(Terraform、Ansible)でAWS上に構築
・運用中のKubernetesクラスターに対するマルチテナント対応の提案・設計・検証
・コンテナセキュリティ製品導入時のコンサルティング、PoC環境構築、PoC評価、改善の提案
・プライベートクラウドの構築（内製化を進めています）

●ポジションの魅力
・ベンダーフリーなクラウドネイティブが主戦場
特定のベンダーに縛られないベンダーフリーの立場から、最適なソリューションを提案できます。幅広い技術やツールを活用し、本質的な課題解決に貢献できます。
・システム開発プロセスを熟知した開発経験者による開発基盤づくりをともに
クラウドやコンテナ・Kubernetesといった先端領域で、経験豊富なメンバーと切磋琢磨しながらスキルアップできる環境です。技術的好奇心を刺激し合いながら市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
・無理のないアサイン
技術習得/経験に応じた案件アサインが基本のため、着実にステップアップできます。
・必要な知識を最短距離で
Webアプリケーション開発事業や技術研修事業も展開しているため、DevOpsに必要なアプリケーション側の知識も効率的に習得可能です。
・決められた設計に沿って構築するだけではなく、開発基盤そのものを設計・提案する立場へ
将来的には、培ってきたエンジニアリングの知識と経験を活かし、クラウド・コンテナ領域のコンサルタントとして、より上流の課題解決に挑戦することも可能です。

●開発環境（一例）
クラウド環境：AWS／GoogleCloud／Azure／vSphere／OpenStack
コンテナオーケストレーション：EKS／GKE／AKS／TKG／OpenShift
CI/CDツール：GitLab／Jenkins
構成管理ツール：Terraform／Ansible

●働き方/得られる経験
・プライム案件中心
テストや保守に限定されず、要件定義・設計などの上流工程に携われる案件も多く、エンドユーザーとの調整を通じて幅広い経験を積めます。24/365対応や身体ごとお客様先に常駐することもありません。
・フルリモート可能
リモートメインの働き方を今後も継続する方針で、ご自身のライフスタイルに合わせて柔軟な働き方が可能です。もちろん、チームとの連携もスムーズに行えるよう、SlackやGoogle Meetでのオンラインコミュニケーションが非常に活発です。フルリモート環境だからこそ、チャットでの迅速な報連相や、わからないことを自ら気軽に質問・相談できる自律的なコミュニケーションを大切にしています。技術的な情報共有も日々盛んに行われているため、安心して業務を進められる環境です。
・フルスタックエンジニアを目指せる環境
Webアプリケーション開発・研修事業も展開しており、インフラだけでなく、アプリケーションに関する知識も幅広く習得できる環境です。
・オープンでフラットな社風
ボトムアップで新しい技術や改善提案を積極的に歓迎する風土があり、技術的好奇心やチャレンジ精神・主体性を活かせる環境です。
・プロセス評価
評価は年に2回、実績だけでなく日々の業務への取り組み姿勢やプロセスも重視する「プロセス評価」で、社員の頑張りをしっかりと評価する体制です。
・毎年ベースアップ＆高い昇給率
毎年ベースアップを実現しています。大幅な昇給実績もあり、頑張りがダイレクトに評価される仕組みです。
・大手と中小のハイブリッド
東証プライム市場上場グループ会社なので安定した経営基盤を持ちながら、中小企業ならではのスピーディーな意思決定と柔軟性を活かして取り組めます。
・広い裁量
縦割り組織ではないため、幅広い技術領域に裁量を持って挑戦でき常に新しい技術を取り入れながらスキルアップが可能です。
・技術好きなメンバー多数＆活発な情報共有
技術への情熱を持つ仲間が多数在籍。困った時にはすぐに相談できる、密な協力体制とナレッジをシェアする文化が根付いています。世間話でも技術の話をするほど技術が好きなメンバーが多いです。

医療機器データの利活用を支えるクラウドプラットフォームにおいて、要件定義から設計、運用保守、改善まで一貫して携わるポジションです。PoCから本番化に向けたフェーズで、単なる運用に留まらず、仕組み化や効率化を主体的に推進していただきます。
アプリケーションとインフラの枠にとらわれず、システム全体を俯瞰しながら柔軟に役割を広げ、課題解決に取り組むジェネラリスト志向の方を求めています。

【具体的な業務内容】
1.PoC/PoV環境の改善・高度化
処理性能・データ提供における課題抽出と改善提案
システム構成や運用方法の見直し・最適化

2.本番環境構築準備
本番稼働を見据えた設計・仕様整理
非機能要件（性能・可用性等）を踏まえた検討

3.システム開発推進（上流 下流の一体推進）
・要件定義、仕様整理、ドキュメント作成
・設計レビュー、開発成果物の品質改善
・関係者（社内・ベンダー）との調整・推進

4. 運用保守・継続的改善
・稼働監視、障害対応、ログ分析
・業務改善・自動化（スクリプト作成 等）
・運用課題の抽出と改善施策の実行
・改善提案および関係部門への説明・合意形成

※入社後は運用保守から着手し、システム全体を理解いただいた上で要件定義や設計にも関与いただきます。

【現場の課題】
・保守サービスの高度化：当社製機器の保守メンテナンスは現在フィールディング部門が担当しています。当部門は「どんな保守サービスを提供するか」を企画し、データを活用して改善する役割を持っています。
・データ活用基盤の不足：機器から収集したデータを活かし、サービス改善や次世代製品へのフィードバックを行うためのプラットフォームを構築中です。現在は外注で対応している為、内製化を進めたいと考えています。

●対象装置について：
当社が手掛ける医用分析装置は、血液や尿などに含まれる成分を分析し、疾患の診断や治療のモニタリングに欠かせない役割を果たしています。高齢化社会の進展や医療財政の課題を背景に、私たちの装置は早期診断や適切な治療選択を支えるため、ますます重要視されています。
現在、私たちの装置は世界中の医療機関や検査センターで広く使用されており、市場成長を上回るスピードで成長を続けています。

●本ポジションのやりがい
医療DXに直結する仕事：社会的意義の高いプロジェクトに貢献できすます。
立ち上げフェーズの醍醐味：ゼロから仕組みを作り、改善提案を実行できます。
要件定義から関われる：単なる保守運用ではなく、上流工程にも携わる事が可能です。
クラウドネイティブ技術に挑戦：コンテナ導入も後々検討しています。

※業務の変更範囲※
会社の定める業務

●キャリアパス
当部の中で更なる役職UPを目指すこともでき、デジタル推進統括本部内の他部署へのローテーションでキャリアの幅を広げ、1on1等で最適なキャリア構築の目標設定も可能です。

1年目は運用・保守業務を担当しながらシステム全体の処理フローの理解。3年目には、要件定義のドキュメント化や改善提案の取りまとめ、推進。5年目以降はシステム全体を把握しながら、システム更新のサイクルをリーダーとして回していただくことを考えていますが、適正やご希望を考慮して決めていけたらと考えています。

●働き方
フルフレックス制度はコアタイムがなく、かつ出社と在宅のハイブリッドで働きやすい環境です。
在宅頻度：毎週木曜日をコミュニケーションの場として出勤日としていますが、それ以外は業務の都合等にあわせて在宅・出社を柔軟に活用いただけます。

●その他
＜出張／駐在に関して＞
出張：年2~3回程度の出張可能性があります。（国内、海外）

＜教育／育成支援に関して＞
・当社では、職務の専門性を高めるための豊富な研修と、従業員の自律的な成長を支援する教育制度を設けてます
・配属先では、OJT / 丁寧な引継ぎを行い、早期にキャッチアップいただける環境を整えております

「構築・運用」で終わる毎日に、物足りなさを感じていませんか？

あなたのインフラ知識を、“顧客の未来を創る提案力”へと進化させるステージがここにあります。

当社は、ネットワーク・セキュリティに関するソリューション、自動化ソリューション、ログ分析ソリューション、ASP事業を展開する技術会社です。
「自動化・分析・AIで、手動のセキュリティ管理から解放する」というミッションのもと、エンタープライズ企業の複雑なインフラ／セキュリティ運用課題に向き合っています。

大手企業や自社サービスの基盤を支え、止まらない・変化に強いインフラをつくるインフラエンジニアを募集しています。
配属はフルスタックエンジニアユニットを想定しており、東京本社を拠点としたハイブリッド勤務で、成果とチーム連携を両立しながら働ける環境です。


【 設計からリリースまで全工程に一貫して関われる】
運用フェーズだけでなく、要件定義・設計・構築・導入改善まで、技術者の裁量をもって全工程に携われます。
顧客と直接対話しながら課題解決を行うため、「なぜこの設計が必要か」という本質的な理解と、信頼性設計の知見を身につけ、上流エンジニアに成長できます。


【 セキュリティ×自動化×データ分析の領域へキャリアを拡大】
大手企業のクラウド／サーバ／ネットワーク基盤に加え、Splunkなどを活用したログ分析・可視化、Device42などを活用した構成管理・自動ディスカバリー、Wizなどを活用したクラウドセキュリティ領域にも携われます。

従来のインフラスキルを武器に、IaC、自動化、SRE、運用改善、セキュリティを意識した基盤設計など、市場価値の高い専門領域へキャリアを広げられます。


【 エンジニア主導の成長環境】
代表自身がエンジニア出身であり、会社全体として「エンジニアが主体的に課題を捉え、提案し、実装までリードする文化」を大切にしています。

プロダクト導入だけで終わらず、可視化・分析・運用改善まで一貫して担えることが当社の強みです。

また、役職や職種に関係なく、技術や改善提案をフラットに話せる風土があります。
新しい技術や新規プロダクトに触れながら、インフラ、セキュリティ、分析、AIなど隣接領域へキャリアを広げていくことができます。


【当社について】
代表自身がエンジニア出身。
「技術者が主役でいられる環境をつくりたい」という想いから2016年に設立しました。
現在は、エンタープライズ企業のセキュリティ／インフラ／クラウド領域を中心に、提案・設計・導入・運用改善まで伴走しています。
取扱製品はSplunk、Device42、Databricks、Wizなどのグローバルプロダクトが中心です。
従業員数は60名規模となり、エンジニア中心の組織として拡大中です。

技術を磨き続けられることと、長く働けることの両立を大切にしており、書籍購入・Udemy購入支援、技術研修、資格取得支援、国内外セミナー参加費補助など、学びへの投資も積極的に行っています。

現在、IPO準備中のため、入社時の役職や入社後の貢献度に応じてストックオプション付与を想定しております。


【業務内容】
大手企業や自社サービスのインフラ領域において、クラウド／サーバ／ネットワークの設計・構築・運用改善まで一貫してお任せします。

・クラウド／サーバ／ネットワークの設計・構築・改善
・監視、障害対応、運用自動化、構成管理の整備
・IaCやCI/CDなど、継続的に改善しやすい仕組みづくり
・性能・可用性・セキュリティ・コストのバランス最適化
・顧客課題のヒアリング、改善提案、要件整理
・セキュリティを意識した基盤設計、アクセス管理の改善
・Splunk等を活用した監視・ログ分析基盤の導入支援

インフラの安定稼働だけでなく、障害を減らし、運用を仕組み化し、変更しやすく壊れにくい基盤へ進化させることが期待役割です。

今よりも上流工程へ踏み込み、インフラ領域を軸に技術の幅を広げていきたい方を歓迎します。


【技術スタック】
Linux, Windows / Cisco, Juniper, F5 BIG-IP
Fortigate, PaloAlto / AWS, Azure / VMware, oVirt
Terraform / Zabbix, Splunk, Elasticsearch, Kibana
MySQL / Nutanix / Device42 / Databricks / Wiz など

当社は、ネットワーク・セキュリティに関するソリューション、自動化ソリューション、ログ分析ソリューション、ASP事業を展開する技術会社です。

「自動化・分析・AIで、手動のセキュリティ管理から解放する」というミッションのもと、エンタープライズ企業の複雑なインフラ／セキュリティ運用課題に向き合っています。

大手金融機関や大手セキュリティSI企業からも信頼をいただき、Splunkをはじめとしたログ分析基盤、クラウドセキュリティ、構成管理・自動化などの領域で取引実績を積み重ねています。

現在は事業拡大フェーズにあり、技術センターの構想や海外展開も見据えながら、次世代を担うセキュリティエンジニアの採用を強化しています。


【具体的な業務内容】
・大手企業セキュリティ部門でのサイバー攻撃の検出・分析・運用
・SplunkやElasticsearchを活用したログ分析、可視化、改善提案
・SIEM／ログ分析基盤の設計、導入、チューニング
・クラウド／インフラ環境におけるセキュリティ課題の可視化、改善支援
・Device42などを活用した構成管理・自動ディスカバリー支援
・Wizなどを活用したクラウドセキュリティ領域の導入・活用支援
・自社セキュリティサービスの次世代分析基盤の企画・開発
・API連携やスクリプトを活用した運用自動化、効率化
・顧客への改善提案や新規ソリューション検討

プロジェクト初期段階から関わり、単なる運用監視にとどまらず、設計・分析・改善提案までリードできる環境です。


【ポジションの魅力】
●大手企業のセキュリティ案件に直接携われる●
金融機関など、社会基盤を支える大規模案件に参画できます。
高度なセキュリティ要件に触れながら、SIEM、ログ分析、クラウドセキュリティ、構成管理など、実践的な知見を身につけることが可能です。

●SIEM・ログ分析を軸に、より新しい技術に挑戦できる●
Splunkを中心としたログ分析基盤だけでなく、Elasticsearch、Databricks、Device42、Wizなど、セキュリティ・分析・自動化に関わる幅広いプロダクトに触れられます。

特定ツールの運用に閉じず、分析基盤の設計、可視化、改善、運用自動化まで関われるため、セキュリティエンジニアとして専門性を広げていけます。

●24/365の運用監視ではなく、設計・改善に集中できる●
当社では、24時間365日の監視運用を担うポジションではありません。
ログ分析やセキュリティ運用の知見を活かしながら、より良い検知・分析・改善の仕組みをつくることに注力できます。

「運用を回す」だけでなく、「運用をより良くする」立場で顧客に貢献できる点が特徴です。

●エンジニア主体で提案できる成長環境●
代表自身がエンジニア出身であり、会社全体として技術者目線を大切にしています。
役職や社歴に関係なく、技術的な提案や改善アイデアを発信しやすい風土があります。
新しいソリューションの検討や、自社サービスの企画にも関われるため、自分のアイデアが顧客価値や事業成長につながる実感を得られます。

●学び続けるエンジニアを支援する制度●
書籍購入・Udemy購入支援、技術研修、資格取得支援、国内外セミナー参加費補助など、スキルアップを支援する制度を整えています。

セキュリティ、分析、自動化、AIなど、今後さらに市場価値が高まる領域で専門性を磨いていける環境です。


【当社について】
代表自身がエンジニア出身。
「技術者が主役でいられる環境をつくりたい」という想いから2016年に設立しました。
現在は、エンタープライズ企業のセキュリティ／インフラ／クラウド領域を中心に、提案・設計・導入・運用改善まで伴走しています。
取扱製品はSplunk、Device42、Databricks、Wizなどのグローバルプロダクトが中心です。
従業員数は60名規模となり、エンジニア中心の組織として拡大中です。
技術を磨き続けられることと、長く働けることの両立を大切にしており、書籍購入・Udemy購入支援、技術研修、資格取得支援、国内外セミナー参加費補助など、学びへの投資も積極的に行っています。

現在、IPO準備中のため、入社時の役職や入社後の貢献度に応じてストックオプション付与を想定しております。


【社内の環境】
現在、複数名のセキュリティエンジニアが活躍しており、新規サービスの企画会議や技術検討も活発に行っています。
社員のアイデアを積極的に取り入れる風土があり、「最新技術に挑戦したい」「より良い仕組みをつくりたい」という意欲が歓迎される職場です。
東京本社を拠点としたハイブリッド勤務を想定しており、チームで連携しながらも、成果に向き合って柔軟に働ける環境です。

「業務概要」
大手通信事業グループ会社のプロジェクトメンバーとして参画し、ネットワーク・サーバ・クラウドを中心としたICTインフラの企画、要件定義、設計、構築、運用保守まで一貫して推進するポジションです。大規模顧客、大規模システムを扱うことが多く、最先端技術研究からサービス企画・要件定義・設計・ベンダー管理など上流工程のポジションをスキルやキャリアビジョンに応じて担当します。また、インフラエンジニアとしての経験をベースに、ITコンサルタントやアドバイザーとして、顧客と共に組織横断のDX・クラウド変革プロジェクトを推進するポジションも担います。
（変更の範囲）
同社業務全般（顧客が指定する業務を、顧客の事業所で顧客の指揮命令のもとで行うか、顧客または同社の事業所で同社の指揮命令のもとで行う。また、人事規程に従って出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める業務を含む）

「具体的な業務」
* ネットワーク／サーバ／クラウド環境における要件定義、設計、構築、試験、運用支援
* 通信キャリア向け大規模ネットワーク基盤の企画・設計・構築
* クラウド環境（AWS、Azure、Google Cloud）への移行・モダナイゼーション
* ゼロトラスト、SASE、SD-WAN等の次世代ネットワーク導入
* コンテナ基盤（Docker、Kubernetes）の設計・構築
* 大規模システム向け監視基盤、運用自動化環境の設計
* Infrastructure as Code（Terraform、Ansible等）を活用した自動化推進
* 生成AI活用基盤やデータ分析基盤のインフラ環境設計
* 次世代ネットワーク技術、5G/6G等の次世代通信技術を活用した研究開発支援
* 運用設計、障害分析、パフォーマンス改善活動
* 顧客折衝、プロジェクト推進、ベンダーコントロール

「ポジション・部門の魅力」
* 要件定義やサービス企画など上流工程から参画し、顧客の事業変革に直接関与できます。
* 通信業界最大級の案件に携わり、数万人規模で利用される社会インフラを支える経験を積むことができます。Prime Account本部は大手通信キャリアを専門に担当し、多数のプロジェクトを推進しています。
* AWS、Azure、Google Cloudを活用した先端クラウド技術に触れながら市場価値を高めることができます。
* ゼロトラスト、次世代ネットワーク技術、5G/6G、生成AIなど、次世代技術に関わる機会があります。Prime Account本部ではAI、Cloud、Security、次世代ネットワーク技術を重点技術領域と位置付けています。
* 顧客課題の解決だけでなく、Fusion Activatorsとして顧客と共に価値創出を実現する経験ができます。Prime Account本部ではFusion戦略を推進しています。

本ポジションでは、モバイルエンジニアリング組織のマネジメントと技術戦略の推進を一気通貫で担います。

### エンジニアリング組織のマネジメント
採用・育成・評価・目標設定を通じて、モバイルチームのケイパビリティを引き上げます。メンバーのキャリア志向と事業のニーズを接続し、「このチームにいれば成長できる」という環境をつくります。

### iOS・Androidの技術戦略立案と推進
二刀流スタイルを維持しながら、ドメイン分離・アーキテクチャ進化・AI Native開発といった中長期の技術投資の優先度判断と実行をリードします。技術的な意思決定において、エンジニアが納得できる根拠を示せることが求められます。

### チーム生産性の継続的な改善
開発フローのボトルネックを特定し、解決策を実行します。「品質を上げるからこそ速く作れる」という開発文化を体現・発展させます。

### プロジェクト推進・ステークホルダーマネジメント
PdM・デザイナー・QA・バックエンドエンジニアと連携し、プロジェクトの人員配置と進捗管理を担います。CTOや経営陣へのエスカレーション・報告も適切に行います。

### 開発文化の醸成
勉強会・輪読会・技術発表などのコミュニティ活動をリードし、エンジニアリング文化を外にも発信していきます。

### このポジションで向き合う難題
**「二刀流」チームのスケーリング**
全モバイルエンジニアがiOS・Android両方を担う体制は開発の柔軟性を高める一方、育成コストが高い構造でもあります。「二刀流の強さを維持しながら人を増やす」ための採用・オンボーディング設計が問われます。

**技術投資と機能開発スピードのバランス**
急成長中のプロダクトでは、技術的負債の解消よりも機能開発が優先されがちです。ドメイン分離やアーキテクチャ改善をどのタイミングでどの粒度で進めるか、事業サイドを説得しながら進める構想力が必要です。

**AI Native開発プロセスの確立**
AIツールを個人のスキルに留めず、チーム全体の開発フローに組み込む仕組みをつくることが求められます。「AIを使える人」から「AIを組み込んだチーム」への変革を主導できるかが問われます。

### 仕事の魅力
**モバイルが事業の主戦場**
お客様接点がモバイルアプリであるため、EMとしての意思決定が事業指標に直接反映されます。「技術判断が数字に出る」環境でEMとしての腕を試せます。

**iOS・Android両方を見渡せる、希少な経験**
一般的にモバイルエンジニアはどちらか一方のOSが専門になりがちですが、同社では両OSを束ねるEMとしての経験を積めます。プラットフォームを横断した技術判断力は、市場での希少価値につながります。

**CTOと近い距離で、技術戦略に関与できる**
小規模組織のため、CTOと直接議論しながら技術戦略を描ける環境があります。「上から降ってくる」のではなく、自分が戦略の起点になれます。

**AIフル活用が前提の職場**
全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。AIを活用したモバイル開発の最前線を、チームとして追求できる環境です。

### 開発スタイル
1チームあたり4 10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。
要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。
モバイルエンジニアは1チームに1 2名で、現在約5名が在籍しています。
SwiftとKotlinを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。

### 開発環境・技術スタック
比較的モダンな技術選定をしています。
言語：Swift, Kotlin, Go
UIフレームワーク：SwiftUI, Jetpack Compose
アーキテクチャ・設計：Android Architecture Components, MVVM
開発環境：Xcode, Android Studio
インフラ：Google Cloud (Cloud Run, Cloud Spanner, Pub/Sub, etc)
通信：gRPC, Protocol Buffers (SwiftProtobuf)
CI/CD：Bitrise, GitHub Actions, Cloud Build
構成管理：Terraform
モニタリング：Crashlytics, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
分析基盤：BigQuery, Looker Studio
QA自動化ツール：Autify
AI/LLMツール：Claude, Codex, Cursor, Gemini, GitHub Copilot, etc（全員分予算あり）
その他：GitHub, Slack, Notion, Figma
開発スタイル：アジャイル開発（1日5 9回のデプロイ、月間12回の施策リリース）

### 一緒に働く「人」と「技術文化」
直属上司：執行役員 CTO
技術文化:
メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験したシニアメンバーが多数在籍。全モバイルエンジニアがiOS・Android両OSの開発を担う「二刀流」スタイルで、高速かつ柔軟な開発体制を実現しています。
バックエンドエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。
「品質を上げるからこそ速く作れる」
スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。
技術移行の例
事業と顧客に近い距離で開発する文化:
PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やチームで追っているKPIの状況、対応方針などを深くSyncして開発を行っています。
定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビューなど）を重視し、顧客の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴です。

### キャリアパス
入社後はモバイルEMとしてチームを牽引しながら、事業フェーズに応じてVPoEや技術責任者へのステップを想定しています。
iOS・Android両軸のEM経験に加え、急成長スタートアップでの組織設計・採用・技術戦略の実績は、エンジニアリングリーダーとして高い市場価値につながります。

### 入社後3ヶ月の期待値（オンボーディング）
入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。
1ヶ月目：チームと技術の現状を把握する
全モバイルメンバーとの1on1を通じてチームの状態・課題・志向を把握します。既存コードベース・アーキテクチャ・開発フローをキャッチアップし、「何が課題...

【業務概要】
職能混合チーム（PdM・デザイナー・エンジニア・QA）に加わり、仕様検討からリリース・効果分析まで一貫して担当します。入社後はiOSエンジニアとして強みを発揮しながら、AI活用でAndroid開発にも領域を広げ、将来的には両OSを担当する「二刀流」スタイルでの活躍を期待しています。

【具体的な業務】
1. Swiftを用いたiOSアプリの設計・開発・保守・運用
SwiftUIによるUI実装を中心に、アーキテクチャ設計から実装・運用まで全般を担当します。
2. Kotlinを用いたAndroidアプリ開発
Jetpack ComposeによるUI実装を含む、iOS側の知見を活かしたAndroid開発にも関与します。
3. AIを活用した両OS開発の最適化
Claude等のAIツールを活用し、実装計画策定・コード生成・レビューを効率化します。
4. モバイルアーキテクチャの設計・推進
ドメイン分離や開発並列性向上に向けたアーキテクチャ刷新を主導します。技術選定・設計判断をオーナーシップ高く推進します。
5. 要件定義からリリース・効果分析までのプロダクト開発全般
PdM・デザイナーと密に連携しながら、事業数値とKPIに基づいた開発を進めます。

【このポジションで向き合う難題】
・「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理
同社のゲーム機能の育成状況・ソーシャル連携・ECの購買データがリアルタイムに絡み合うUI/UXを、SwiftUIで整合性を保ちながら実装する高難度課題があります。
・ドメイン分離による開発並列性の向上
チーム数の増加に合わせ、各チームが独立して高速デプロイできる疎結合で認知負荷の低いモバイルアーキテクチャへの刷新を推進中です。
・AI Nativeな「二刀流」開発プロセスの確立
1名のエンジニアがiOS・Android両OSを開発するスタイルにおいて、AIを活用した認知負荷の低減と両OSの品質最大化を両立する次世代ワークフローを構築します。
・大規模トラフィック下でのパフォーマンス最適化
高い滞在時間を支えるため、アプリが落ちる原因の特定や動作の高速化、メモリの最適化など「信頼性の高いアプリ」を追求し続けます。

【仕事の魅力】
・モバイルアーキテクチャを自分の手で設計できる
少数精鋭チームだからこそ、「自分が設計したアーキテクチャの上でプロダクトが動いている」という手触り感を持って開発できます。大人数チームでの分業では得られない、技術設計への深い関与と裁量がある環境です。
・AI Nativeな「二刀流」開発の最前線に立てる
全エンジニア・PdMへのAIフル活用を義務化している組織で、iOS・Android両OSをAIで効率化しながら担当する そのワークフロー自体を自分で設計できます。「AI時代のモバイル開発はどうあるべきか」を実践しながら問い続けられる環境は希少です。
・EC×ゲーム×ソーシャルという複雑なドメインで技術を磨ける
購買・ゲーム・SNS投稿・AIレコメンドが一つのアプリの中で絡み合う複雑な状態管理は、従来のECアプリとは次元の異なる技術的面白さがあります。高難度の課題を高速リリースサイクルの中で解き続けることで、エンジニアとしての地力が上がります。

同社は発見型ソーシャルECアプリです。従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。ユーザーは全国にまんべんなく広がっており、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用いただいています。「ファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

同社は「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。事業転換以降、急成長を達成。変化を力に変えてきた同社は、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。

新設される新規サービス開発室にて、同社の新規プロダクト領域の立ち上げ・開発全般を担当します。フルスタック開発を中心に、既存の基盤と連携しながら、ミニアプリをはじめとする新たなお客様接点とプロダクト体験を創り出すポジションです。

### チーム構成
CXOがPdMを兼務し、フルスタックのSeniorエンジニアがリードする少数精鋭チーム（2 4名規模でスタート）です。PRDからコード実装までAIネイティブな開発を行い、少数のエンジニアが一気通貫で開発を完結させるフルスタックスタイルを志向しています。

### 特徴
CXO直下のチームとして、プロダクトの方向性議論から設計、実装、リリースまで一気通貫で関わります。AIツールを全面活用したAIネイティブ開発が前提です。要件定義、デザイン、設計、実装のあらゆる工程でAIツールを中心としたAIを活用し、開発を進めていきます。

## 具体的な業務内容
1. 新規プロダクト領域の0→1開発
* 同社アプリ内に搭載する新たな新規サービスの設計・開発
* 新たなお客様接点やチャネルの技術検証・プロトタイピング・本開発
* ゲーミフィケーション×ECの強みを拡張する新機能の企画・実装
2. AIネイティブな開発プロセスの実践・進化
* AIツールを起点とした開発プロセスを磨き上げ、PRDから一気通貫でAIに委任するプロセスの構築
* PRDをバージョン管理システム上で管理し、詳細仕様・実装コードを高精度で自動生成するフローの確立・改善
* デモを更新しながら仕様の実現度を確認するイテレーティブな開発サイクルの運用
* 少人数で最大のアウトプットを生み出す開発基盤の整備
3. 既存基盤との連携設計
* 既存のバックエンドAPI（Go / gRPC）との接続設計
* 認証・アカウント連携の設計
* 分析基盤の整備（イベントログ設計、KPI計測）

## この仕事で得られるもの
### CXO直下で新規プロダクトの0→1を経験
累計ダウンロード数・滞在時間トップクラスのユーザー基盤の上で、新規プロダクトをゼロから立ち上げる稀有な機会。CXOが直接チームを率い、意思決定が極めて速い環境で、プロダクトの方向性議論から実装まで一気通貫で携われます。

### AIネイティブな開発スタイルの最前線
AIツールを中心としたAI駆動の開発が標準。設計から実装まで一貫してAIを活用し、従来の数倍の速度でプロダクトを生み出す体験ができます。「実装計画」を策定しAIに委任する新しい開発プロセスの構築にも関わります。

### 新たなチャネル・プロダクトの技術的チャレンジ
既存のネイティブアプリに閉じず、Webアプリや外部プラットフォームとの連携を通じた新たなお客様接点の構築に取り組めます。ゲーミフィケーション×ECの独自性を活かしたバイラル設計や成長戦略に技術面から関わります。

### メガベンチャー出身の優秀なメンバーとの協業
開発組織は少数精鋭で、複数の大手IT企業やTechスタートアップ出身の経験豊富なシニアエンジニアが多く在籍。技術的に高いレベルのメンバーと協業できます。

## 開発環境・技術スタック
* 言語：TypeScript（フロントエンド）、Go（バックエンド / 既存基盤）
* フロントエンド：React / Next.js
* API：Protocol Buffers、gRPC（既存基盤との連携）
* インフラ：Google Cloud（Cloud Run、Cloud Firestore、Cloud Spanner等）
* モニタリング：New Relic、Cloud Monitoring、Cloud Logging
* 分析：Google Analytics、Firebase Analytics、BigQuery
* CI/CD：バージョン管理システム Actions、Cloud Build
* AI開発ツール：AIツール
* その他：バージョン管理システム、Notion、Figma、Slack
* 開発スタイル: アジャイル開発（1日5 9回のデプロイ、月間12回の施策リリース）

## 一緒に働く「人」と「技術文化」
* 業界トップクラスのエンジニアが集結
* 正社員・業務委託メンバー共に、大手IT企業やTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代のシニアメンバーが多数在籍しています。
* 「品質を上げるからこそ速く作れる」
* スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。
* 事業と顧客に近い距離で開発する文化
* PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やチームで追っているKPIの状況、対応方針などを深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビューなど）を重視し、顧客の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴です。

同社のバックエンドチームは、正社員・業務委託合わせて20名程度の少数精鋭で、APIトラフィック565倍・GMV35倍・DAU81倍という急成長を支えてきました。1日5 8回のデプロイ、月間12回の施策リリースという高頻度な開発サイクルを、小さなチームで回し続けています。グロースの角度をさらに上げ、より多くのお客様に価値を届けていくために、仕組みと体験の大幅なアップデートを続けている真っ只中です。事業が大きくなるにつれ、バックエンドチームへの要求も変わってきました。EC基盤の拡張・コンポーネント設計・Platform Engineering強化といった中長期の技術投資を進めながら、同時に走らせたい施策の数も増えています。この状況を打開するために、組織を段階的にスケールさせていくフェーズを迎えています。加えて、AI Native開発への移行が本格化しています。1人あたりのデイリーPR数は約1年間で1.1本から4.6本へ4倍超に増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージする状態となっており、この開発文化をチーム全体でさらに進化させるエンジニアリングマネージャーが必要なフェーズに来ています。システムアーキテクチャと組織の両方を次のフェーズへ引き上げる、技術と事業への熱量を持ったエンジニアリングマネージャーを募集しています。

同社サービスは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。累計ダウンロード数を突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっています。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用されている点です。同社独自の育成ゲームや投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、高い頻度で利用されているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた同社は、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、生活インフラです。同社は、小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。

開発組織の成果を最大化させることをミッションに、エンジニアリングマネージャーとして幅広い業務を担当します。特にバックエンド領域のエンジニアリングマネジメントを担当します。

エンジニアリング組織のマネジメント:
採用・育成・評価・目標設定を通じて、バックエンドチームのケイパビリティを引き上げます。メンバーのキャリア志向と事業のニーズを接続し、成長できる環境をつくります。

バックエンドの技術戦略立案と推進:
EC基盤のさらなる拡張・マイクロサービス化・Platform Engineering / SRE領域の強化といった中長期の技術投資の優先度判断と実行をリードします。技術的な意思決定において、エンジニアが納得できる根拠を示せることが求められます。

チーム生産性の継続的な改善:
開発フローのボトルネックを特定し、解決策を実行します。「品質を上げるからこそ速く作れる」という開発文化を体現・発展させます。

プロジェクト推進・ステークホルダーマネジメント:
PdM・デザイナー・QA・モバイルエンジニアと連携し、プロジェクトの人員配置と進捗管理を担います。CTOや経営陣へのエスカレーション・報告も適切に行います。

開発文化の醸成:
勉強会・輪読会・技術発表などのコミュニティ活動をリードし、エンジニアリング文化を外にも発信していきます。

このポジションで向き合う難題:
技術投資と機能開発スピードのバランス: 1日5 8回デプロイ・月12回施策リリースという開発サイクルをより向上させていくために、Platform Engineering強化や技術的負債の解消をどのタイミングでどの粒度で進めるか、事業サイドを説得しながら構想する力が必要です。

コンポーネント・サービス設計:
急成長に伴い、EC基盤や同社サービスの複雑性が増しています。大量のトランザクションに対応しながら、ドメイン分割・疎結合化を進める設計判断と推進力が問われます。

AI Native開発プロセスのチーム展開:
1人あたりのデイリーPR数が約1年で1.1→4.6本へ増加し、全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しました。これをさらに進化させ、AIを個人のスキルに留めずチーム全体の開発フローに組み込む仕組みをつくることが求められます。

仕事の魅力:
少数精鋭でトラフィック565倍を支えた技術基盤のEMになれる: わずか20名程度のチームでAPIトラフィック565倍の成長を支えてきた技術基盤をリードできます。「小さいチームでも大きな技術課題に向き合える」環境でEMとしての腕を試せます。

AI Native開発の最前線:
デイリーPR数4倍超・全PRの83%がAIレビューのみでマージという実績は、業界でも最先端の開発環境です。AI活用をチーム文化に根付かせる取り組みを、EMとして主導できます。

CTOと近い距離で、技術戦略に関与できる:
小規模組織のため、CTOと直接議論しながら技術戦略を描ける環境があります。戦略の起点となれるポジションです。

AIフル活用が前提の職場:
全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。AI活用したバックエンド開発の最前線を、チームとして追求できる環境です。

開発スタイル:
1チームあたり4 10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。バックエンドエンジニアは1チームに2 3名で、現在正社員・業務委託合わせて約20名が在籍しています。GoとGoogle Cloudを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。

開発環境・技術スタック:
モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています。
言語：Go...

業務概要
ピボット後約3年で急成長を達成し、モバイルアプリがプロダクト成長の主戦場である企業でのポジションです。この成長に伴い、モバイル開発には以下の技術的課題への対応が急務となっています。
- ドメイン分離による開発並列性の向上：チーム拡大に合わせ、各チームが独立して高速デプロイできるモバイルアーキテクチャへの刷新
- 少数精鋭による高速開発の維持：増加する機能要件を少人数で高品質・高速に開発し続ける体制の強化
- AI活用による認知負荷の低減：全エンジニアがAIを活用し、iOS・Android両OSを1名で担う「二刀流」開発の効率化

発見型ソーシャルECアプリの開発です。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくります。ユーザーは全国にまんべんなく広がっており、ECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用されています。育成ゲーム機能や投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みです。

具体的な業務
職能混合チーム（PdM・デザイナー・エンジニア・QA）に加わり、仕様検討からリリース・効果分析まで一貫して担当します。入社後はiOSエンジニアとして強みを発揮しながら、AI活用でAndroid開発にも領域を広げ、将来的には両OSを担当する「二刀流」スタイルでの活躍を期待しています。
1. Swiftを用いたiOSアプリの設計・開発・保守・運用
SwiftUIによるUI実装を中心に、アーキテクチャ設計から実装・運用まで全般を担います。
2. Kotlinを用いたAndroidアプリ開発
Jetpack ComposeによるUI実装を含む、iOS側の知見を活かしたAndroid開発にも関与します。
3. AIを活用した両OS開発の最適化
AIツールを活用し、実装計画策定・コード生成・レビューを効率化します。
4. モバイルアーキテクチャの設計・推進
ドメイン分離や開発並列性向上に向けたアーキテクチャ刷新を主導します。技術選定・設計判断をオーナーシップ高く推進します。
5. 要件定義からリリース・効果分析までのプロダクト開発全般
PdM・デザイナーと密に連携しながら、事業数値とKPIに基づいた開発を進めます。

このポジションで向き合う難題
- 「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理
育成ゲーム機能の育成状況・ソーシャル連携・ECの購買データがリアルタイムに絡み合うUI/UXを、SwiftUIで整合性を保ちながら実装する高難度課題があります。
- ドメイン分離による開発並列性の向上
チーム数の増加に合わせ、各チームが独立して高速デプロイできる疎結合で認知負荷の低いモバイルアーキテクチャへの刷新を推進中です。
- AI Nativeな「二刀流」開発プロセスの確立
1名のエンジニアがiOS・Android両OSを開発するスタイルにおいて、AIを活用した認知負荷の低減と両OSの品質最大化を両立する次世代ワークフローを構築します。
- 大規模トラフィック下でのパフォーマンス最適化
高い滞在時間を支えるため、アプリが落ちる原因の特定や動作の高速化、メモリの最適化など「信頼性の高いアプリ」を追求し続けます。

ポジション・部門の魅力
- モバイルアーキテクチャを自分の手で設計できる
少数精鋭チームだからこそ、「自分が設計したアーキテクチャの上でプロダクトが動いている」という手触り感を持って開発できます。大人数チームでの分業では得られない、技術設計への深い関与と裁量がある環境です。
- AI Nativeな「二刀流」開発の最前線に立てる
全エンジニア・PdMへのAIフル活用を義務化している組織で、iOS・Android両OSをAIで効率化しながら担う そのワークフロー自体を自分で設計できます。「AI時代のモバイル開発はどうあるべきか」を実践しながら問い続けられる環境は希少です。
- EC×ゲーム×ソーシャルという複雑なドメインで技術を磨ける
購買・ゲーム・SNS投稿・AIレコメンドが一つのアプリの中で絡み合う複雑な状態管理は、従来のECアプリとは次元の異なる技術的面白さがあります。高難度の課題を高速リリースサイクルの中で解き続けることで、エンジニアとしての地力が上がります。

## 募集背景
バックエンドチームは、正社員・業務委託合わせて約20名程度の少数精鋭で、急成長を支えてきました。高頻度な開発サイクルを、小さなチームで回し続けています。
グロースの角度をさらに上げ、より多くのお客様に価値を届けていくために、仕組みと体験の大幅なアップデートを続けている真っ只中です。EC基盤の拡張・コンポーネント設計・Platform Engineering強化といった中長期の技術投資を進めながら、同時に走らせたい施策の数も増えています。この状況を打開するために、組織を段階的にスケールさせていくフェーズを迎えています。
加えて、AI Native開発への移行が本格化しています。AIレビューのみでマージできる体制を実現しており、「AIを使う」ではなく「AIで開発プロセスを再設計する」ことを実践し続けているチームです。
事業とプロダクトへの熱量を持ちながら、AIと共に生産性の常識を塗り替えるバックエンドエンジニアの募集です。

## プロダクトの特徴
発見型ソーシャルECアプリです。
発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。
セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
累計ダウンロード数を突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっています。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない層に多く利用いただいている点です。
作物育成ゲームや投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、高い頻度で利用しているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

## プロダクトの目指す世界
同社は「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくっています。
検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。
事業転換以降、急成長を達成しています。
変化を力に変えてきた同社は、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、多様な楽しみが巡る生活インフラです。小売の主役となるべき生活圏を切り拓きます。

## 業務内容
Go/Google Cloud(Cloud Run,Cloud Spanner, etc)を用いた、同社サービスのサーバーサイド開発全般を担当します。1チーム4 7名の職能混合チーム（PM、デザイナー、エンジニア、QAなど）の一員として、要件定義・設計・実装・リリース・運用まで一気通貫で担っていただきます。

**機能開発**
PdM・デザイナー・モバイルエンジニア・QAと連携し、新機能の設計から実装・リリースまでをオーナーシップを持って推進します。

**技術基盤の改善**
ドメイン分割・コンポーネント設計・Platform Engineering / SRE強化といった技術課題にも積極的に関わっていただきます。コードを書くだけでなく、チームの開発生産性を上げる仕組みづくりにも貢献が期待されます。

**AI Native開発の実践**
AIツールをフル活用し、設計・実装・レビューのすべてにAIを組み込んだ開発スタイルを体現します。「AIを使える個人」ではなく「AIを組み込んだチーム」を一緒につくります。

## このポジションで向き合う難題
### コンポーネント・サービス設計
急成長に伴い、EC基盤や同社サービスの複雑性が増しています。数億規模のトランザクションに対応しながら、ドメイン分割・疎結合化を進める設計判断が求められます。

### 基盤の刷新
EC基盤を将来的に内製化するロードマップが進行中です。スケールと品質を両立した設計・実装力が問われます。

### Platform Engineering / SRE領域の強化
Observabilityの向上・自動化基盤整備・SLI/SLO運用の本格化など、インフラと開発の境界を越えた取り組みが求められます。

### AI Native開発プロセスのさらなる進化
AIレビューのみマージという実績をさらに伸ばすための仕組みと文化を、自分自身が体現しながらつくっていきます。

## 仕事の魅力
### 少数精鋭で急成長を支えた技術基盤で働けます
約20名程度のチームで急成長を支えてきた技術基盤に、エンジニアとして直接関われます。「小さいチームでも大きな技術課題に向き合える」環境です。

### AI Native開発の最前線
AIレビューのみマージという実績は、業界でも最先端の開発環境です。AIを道具として使うのではなく、開発文化として根付かせているチームで働けます。

### AIフル活用が前提の職場
全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も負担されます。AIを使った開発の最前線を、チームとして追求できる環境です。

【業務概要】
同社はピボット後急成長を達成し、ゲーミフィケーション機能を中心としたモバイルアプリがプロダクト成長の主戦場です。この成長に伴い、モバイル開発には技術的課題への対応が急務となっています。ドメイン分離による開発並列性の向上、少数精鋭による高速開発の維持、AI活用による認知負荷の低減といった課題に技術的なオーナーシップを持って向き合えるモバイルエンジニアを募集しています。

同社は発見型ソーシャルECアプリです。従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。ユーザーは全国にまんべんなく広がっており、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用されています。作物育成ゲームや投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みで、高い頻度で利用されています。

同社は「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。事業転換以降、急成長を達成しており、変化を力に変えてきた同社は、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。

【具体的な業務】
職能混合チーム（PdM・デザイナー・エンジニア・QA）に加わり、仕様検討からリリース・効果分析まで一貫して担います。入社後はAndroidエンジニアとして強みを発揮しながら、AI活用でiOS開発にも領域を広げ、将来的には両OSを担当する「二刀流」スタイルでの活躍を期待しています。
1. Kotlinを用いたAndroidアプリの設計・開発・保守・運用
Jetpack ComposeによるUI実装を中心に、アーキテクチャ設計から実装・運用まで全般を担います。
2. Swiftを用いたiOSアプリ開発
SwiftUIによるUI実装を含む、Android側の知見を活かしたiOS開発にも関与します。
3. AIを活用した両OS開発の最適化
Claude等のAIツールを活用し、実装計画策定・コード生成・レビューを効率化します。
4. モバイルアーキテクチャの設計・推進
ドメイン分離や開発並列性向上に向けたアーキテクチャ刷新を主導します。技術選定・設計判断をオーナーシップ高く推進します。
5. 要件定義からリリース・効果分析までのプロダクト開発全般
PdM・デザイナーと密に連携しながら、事業数値とKPIに基づいた開発を進めます。

【このポジションで向き合う難題】
* 「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理
同社のゲーム機能の育成状況・ソーシャル連携・ECの購買データがリアルタイムに絡み合うUI/UXを、Jetpack Composeで整合性を保ちながら実装する高難度課題があります。
* ドメイン分離による開発並列性の向上
チーム数の増加に合わせ、各チームが独立して高速デプロイできる疎結合で認知負荷の低いモバイルアーキテクチャへの刷新を推進中です。
* AI Nativeな「二刀流」開発プロセスの確立
1名のエンジニアがiOS・Android両OSを開発するスタイルにおいて、AIを活用した認知負荷の低減と両OSの品質最大化を両立する次世代ワークフローを構築します。
* 大規模トラフィック下でのパフォーマンス最適化
高い滞在時間を支えるため、アプリが落ちる原因の特定や動作の高速化、メモリの最適化など「信頼性の高いアプリ」を追求し続けます。

【仕事の魅力】
* モバイルアーキテクチャを自分の手で設計できる
少数精鋭チームだからこそ、「自分が設計したアーキテクチャの上でプロダクトが動いている」という手触り感を持って開発できます。大人数チームでの分業では得られない、技術設計への深い関与と裁量がある環境です。
* AI Nativeな「二刀流」開発の最前線に立てる
全エンジニア・PdMへのAIフル活用を義務化している組織で、iOS・Android両OSをAIで効率化しながら担う そのワークフロー自体を自分で設計できます。「AI時代のモバイル開発はどうあるべきか」を実践しながら問い続けられる環境は希少です。
* EC×ゲーム×ソーシャルという複雑なドメインで技術を磨ける
購買・ゲーム・SNS投稿・AIレコメンドが一つのアプリの中で絡み合う複雑な状態管理は、従来のECアプリとは次元の異なる技術的面白さがあります。高難度の課題を高速リリースサイクルの中で解き続けることで、エンジニアとしての地力が上がります。

【開発環境・技術スタック】
モダンな技術を活用しています
* 言語：Swift, Kotlin, Go
* UIフレームワーク：SwiftUI, Jetpack Compose
* アーキテクチャ・設計：Android Architecture Components, MVVM
* 開発環境：Xcode, Android Studio
* インフラ：Google Cloud (Cloud Run, Cloud Spanner, Pub/Sub, etc)
* 通信：gRPC, Protocol Buffers (SwiftProtobuf)
* CI/CD：Bitrise, GitHub Actions, Cloud Build
* 構成管理：Terraform
* モニタリング：Crashlytics, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
* 分析基盤：BigQuery, Looker Studio
* QA自動化ツール：Autify
* AI/LLMツール：Claude, Codex, Cursor, Gemini, GitHub Copilot, etc（全員分予算あり）
* その他：GitHub, Slack, Notion, Figma
* 開発スタイル：アジャイル開発（1日5 9回のデプロイ、月間12回の施策リリース）

同社は、発見型ソーシャルECアプリを運営しており、2023年の事業転換以降、急成長を遂げています。全エンジニア・PdMへのAIフル活用を義務化し、高速開発体制を実現しています。この成長スピードをさらに加速させるため、QA体制を強化するタイミングが来ています。
本ポジションでは、QA組織の一員として品質戦略の設計から自動化の推進まで担い、「品質を上げるからこそ、機能と価値を速く届けられる」という文化をチームに根付かせるQAエンジニアを募集します。

同プロダクトは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECです。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場を創出しています。
累計ダウンロード数を突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっています。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用されている点です。ゲーム機能や投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、高い頻度で利用しているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

同社は「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」を創出しています。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。
変化を力に変えてきた同社は、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。

具体的な業務:
EC・ゲーミフィケーション・ソーシャルが絡み合う複雑なアプリケーションにおいて、要件定義からリリースまでのプロセスを、一貫してQAとして関わっていただきます。
1. マニュアルテスト・QA全般: テスト計画の策定から実行・レビューまで一連のQAプロセスを担います。複雑な状態遷移を伴う機能（ゲームロジック・AIレコメンド連携等）の品質保証も含みます。
2. 品質戦略の策定と実行: プロダクト価値を高めるための「あるべき品質」を定義し、保証の仕組みを構築します。単なる不具合検出にとどまらず、品質戦略をオーナーシップを持って推進します。
3. テスト自動化の推進: リグレッションテストの自動化・効率化を進めます。高速リリースサイクルを支えるテスト基盤の構築に貢献します。
4. AI NativeなQAプロセスの確立: コードの大部分をAIが生成する開発組織において、AIを活用したテスト項目の作成・仕様把握の効率化を実践します。AIと人間が協調するQAプロセスをチームに根付かせます。
5. シフトレフトの推進: 仕様検討・設計段階からプロジェクトに加わり、QAの観点から仕様の矛盾・考慮漏れを指摘します。不具合の作り込みを未然に防ぎ、手戻りコストを削減します。

ポジション・部門の魅力:
* AI Native QAの最前線に立てる: AIがコード生成の大部分を担う組織でQAを担うことは、業界の最前線での経験です。「AI時代のQAはどうあるべきか」を自ら設計し、実践した経験は市場価値の高い資産となります。
* 少人数だからこそ、QAの仕組みを自分でつくれる: 現在3名体制のQAチームです。テスト自動化・品質戦略・プロセス設計まで、自分の手で組織の基盤を構築できます。「自分が整備した」という実感を持てる環境です。
* 正社員転換のパスがある: 業務委託として参画しながら、実績に応じた正社員転換の道があります。QA組織を内側から知った上でキャリアを選択できます。

## 業務概要
お買い物アプリを運営する企業でのポジションです。同社は発見型ソーシャルECアプリを提供しており、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは異なり、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供しています。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場を創造しています。

累計ダウンロード数を突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっています。特に、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用されている点が特徴です。作物育成ゲーム機能や投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、高い頻度で利用しているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

同社は「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」を創造する企業です。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことを目指しています。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。

変化を力に変えてきた同社は、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。

## 具体的な業務
職能混合チーム（PdM・デザイナー・エンジニア・QA）に加わり、仕様検討からリリース・効果分析まで一貫して担当します。入社後はAndroidエンジニアとして強みを発揮しながら、AI活用でiOS開発にも領域を広げ、将来的には両OSを担当する「二刀流」スタイルでの活躍を期待しています。

1. Kotlinを用いたAndroidアプリの設計・開発・保守・運用
Jetpack ComposeによるUI実装を中心に、アーキテクチャ設計から実装・運用まで全般を担当します。
2. Swiftを用いたiOSアプリ開発
SwiftUIによるUI実装を含む、Android側の知見を活かしたiOS開発にも関与します。
3. AIを活用した両OS開発の最適化
Claude等のAIツールを活用し、実装計画策定・コード生成・レビューを効率化します。
4. モバイルアーキテクチャの設計・推進
ドメイン分離や開発並列性向上に向けたアーキテクチャ刷新を主導します。技術選定・設計判断をオーナーシップ高く推進します。
5. 要件定義からリリース・効果分析までのプロダクト開発全般
PdM・デザイナーと密に連携しながら、事業数値とKPIに基づいた開発を進めます。

## このポジションで向き合う難題
* **「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理**
作物育成ゲーム機能の育成状況・ソーシャル連携・ECの購買データがリアルタイムに絡み合うUI/UXを、Jetpack Composeで整合性を保ちながら実装する高難度課題があります。
* **ドメイン分離による開発並列性の向上**
チーム数の増加に合わせ、各チームが独立して高速デプロイできる疎結合で認知負荷の低いモバイルアーキテクチャへの刷新を推進中です。
* **AI Nativeな「二刀流」開発プロセスの確立**
1名のエンジニアがiOS・Android両OSを開発するスタイルにおいて、AIを活用した認知負荷の低減と両OSの品質最大化を両立する次世代ワークフローを構築します。
* **大規模トラフィック下でのパフォーマンス最適化**
高い滞在時間を支えるため、アプリが落ちる原因の特定や動作の高速化、メモリの最適化など「信頼性の高いアプリ」を追求し続けます。

## ポジションの魅力
* **モバイルアーキテクチャを自分の手で設計できる**
少数精鋭チームだからこそ、「自分が設計したアーキテクチャの上でプロダクトが動いている」という手触り感を持って開発できます。大人数チームでの分業では得られない、技術設計への深い関与と裁量がある環境です。
* **AI Nativeな「二刀流」開発の最前線に立てる**
全エンジニア・PdMへのAIフル活用を義務化している組織で、iOS・Android両OSをAIで効率化しながら担当する そのワークフロー自体を自分で設計できます。「AI時代のモバイル開発はどうあるべきか」を実践しながら問い続けられる環境は希少です。
* **EC×ゲーム×ソーシャルという複雑なドメインで技術を磨ける**
購買・ゲーム・SNS投稿・AIレコメンドが一つのアプリの中で絡み合う複雑な状態管理は、従来のECアプリとは次元の異なる技術的面白さがあります。高難度の課題を高速リリースサイクルの中で解き続けることで、エンジニアとしての地力が上がります。

Go/Google Cloud(Cloud Run,Cloud Spanner, etc)を用いた、同社サービスのサーバーサイド開発全般を担当いただきます。1チーム4 7名の職能混合チーム（PM、デザイナー、エンジニア、QAなど）の一員として、要件定義・設計・実装・リリース・運用まで一気通貫で担当いただきます。

機能開発
PdM・デザイナー・モバイルエンジニア・QAと連携し、新機能の設計から実装・リリースまでをオーナーシップを持って推進します。

技術基盤の改善
ドメイン分割・コンポーネント設計・Platform Engineering / SRE強化といった技術課題にも積極的に関わります。コードを書くだけでなく、チームの開発生産性を上げる仕組みづくりにも貢献が期待されます。

AI Native開発の実践
Cursor・Claude・Codex等のAIツールをフル活用し、設計・実装・レビューのすべてにAIを組み込んだ開発スタイルを体現します。「AIを使える個人」ではなく「AIを組み込んだチーム」を一緒につくります。

このポジションで向き合う難題

コンポーネント・サービス設計
急成長に伴い、EC基盤や同社サービスの複雑性が増しています。数億規模のトランザクションに対応しながら、ドメイン分割・疎結合化を進める設計判断が求められます。

基盤の刷新
EC基盤を将来的に内製化するロードマップが進行中です。スケールと品質を両立した設計・実装力が問われます。

Platform Engineering / SRE領域の強化
Observabilityの向上・自動化基盤整備・SLI/SLO運用の本格化など、インフラと開発の境界を越えた取り組みが求められます。

AI Native開発プロセスのさらなる進化
AIレビューのみでマージする実績をさらに伸ばすための仕組みと文化を、自身が体現しながらつくります。

仕事の魅力

少数精鋭で急成長を支えた技術基盤で働ける
少数精鋭のチームで急成長を支えてきた技術基盤に、エンジニアとして直接関われます。「小さいチームでも大きな技術課題に向き合える」環境です。

AI Native開発の最前線
AIレビューのみでマージする実績は、業界でも最先端の開発環境です。AIを道具として使うのではなく、開発文化として根付かせているチームで働けます。

AIフル活用が前提の職場
全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も同社が負担します。AIを使った開発の最前線を、チームとして追求できる環境です。

開発スタイル

1チームあたり4 10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。
要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。
バックエンドエンジニアは1チームに2 3名で、現在正社員・業務委託合わせて約20名が在籍しています。
GoとGoogle Cloudを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。

開発環境・技術スタック
モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています。
言語：Go
インフラ：Google Cloud（Cloud Run、Cloud Spanner、Pub/Sub等）
通信：gRPC、Protocol Buffers
CI/CD：GitHub Actions、Cloud Build
構成管理：Terraform
モニタリング：Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Trace
分析基盤：BigQuery、Looker Studio
AI/LLMツール：Claude、Codex、Cursor、Gemini、GitHub Copilot（全員分予算あり）
その他：GitHub、Slack、Notion、Figma
開発スタイル：アジャイル開発（高頻度なデプロイ、月間多数の施策リリース）

一緒に働く「人」と「技術文化」

直属上司：エンジニアリングマネージャー
メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代シニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。
モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。
「品質を上げるからこそ速く作れる」
スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。
AI Native開発の実践
AIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。
事業と顧客に近い距離で開発する文化
PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー）を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。

キャリアパス
入社後はバックエンドエンジニアとして機能開発・技術基盤の両輪を担いながら、テックリード・エンジニアリングマネージャーなどへステップアップできる可能性がございます。
急成長スタートアップでのEC基盤開発・AI Native開発の実績は、エンジニアとして高い市場価値につながります。

入社後3ヶ月の期待値（オンボーディング）
入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。
1ヶ月目：環境適応と小さな成果
チームや周辺組織にとにかく慣れていただきます。
既存のGoコードベースとアーキテクチャのキャッチアップをしていただき、軽微な機能追加やバグ修正を通じて、リリースフローを回せるようになっていただきます。
終盤には、徐々に大きめの機能開発や技術課題に携わっていただきます。
2ヶ月目：機能開発のオーナーシップ
特定の大きめの機能開発の、仕様検討から実装・リリースまでを自主的にリードしていくことにチャレンジいただきます
3ヶ月目：技術課題など、より大きな課題への対応
チームや組織全体の開発効率を上げるには？技術的な課題で優先するべきものは？など、開発文化や技術に関する意思決定に関わっていただくことを期待しています。

データ活用ニーズの明確化から、パイプライン設計・構築、BIツール整備、運用保守まで、データエンジニアリング領域を一気通貫で担当します。

1. データ基盤の設計・構築
収集データの仕様決定、データモデリング、ETL/ELTパイプラインの設計・構築を担います。リアルタイム性・正確性・セキュリティ・ガバナンスなど非機能要件の定義と実装も含みます。

2. 全社のデータ活用支援
PdM・マーケ・CSなど各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、BIツール（Looker Studio等）の設計・構築や、分析業務の一部も担当します。「データを使いたいが使えない」を組織から減らす役割です。

3. 運用・監視基盤の整備
モニタリング・アラート設計など、安定したデータ基盤を維持するための運用体制を構築・実運用します。

4. ML基盤の整備
AIレコメンドエンジンをはじめとした機械学習の活用に向けたデータ基盤整備も担当します。MLエンジニア・データサイエンティストと連携し、特徴量基盤やデータパイプラインを設計します。

このポジションで向き合う難題:
* 利用者が増えるほど複雑化するガバナンス設計
PdM・マーケ・CS・エンジニアなど、データを使う職種と用途が増え続けています。誰もが正しくデータを使える状態を維持するガバナンス設計と、基盤のスケーリングを同時に進める必要があります。
* 一人目として「標準」を自分でつくる責任
専任のデータエンジニアがいなかった組織に、最初に入るポジションです。正解がない状態から、データ基盤の設計思想・命名規則・品質基準・運用ルールを自分で定義していくことが求められます。
* AI時代ならではの基盤構築
AI時代ならではの基盤の保守・運用方法、データ分析手法の検討とそれをささえる基盤の構築などが求められます。

仕事の魅力:
* 基盤設計の全権を持てる「一人目」の醍醐味
既存の設計に縛られることなく、データ基盤のアーキテクチャを自分で描けます。急成長プロダクトのデータ基盤を「最初の専任者」として設計した実績は、キャリアの強力な資産になります。
* リアル購買データを扱える
EC・ゲーミフィケーション・ソーシャル・広告・AIレコメンドが交差するプロダクトが生み出す、多種多様なデータを扱えます。購買・行動・在庫・マーケ効果など、学術的にも希少なデータセットへの関与経験が積めます。
* データ活用が文化として根付いている組織
各職種が自分でSQLを書いてデータを分析するカルチャーが既にあります。「基盤を作っても誰も使わない」問題とは無縁で、作ったものがすぐ組織の意思決定に直結します。
* CTOと直接議論できる距離感
直属上司はCTOです。データ基盤の技術選定・投資判断を、経営に近い立場で議論できます。

AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業であるグループ会社として2023年4月に設立された企業です。最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。
目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。主力サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。
AIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造するポジションです。

ミッション:
ソフトウェアエンジニアリングとAIを駆使して、テストの自動化とテストケースのライフサイクル全体の質を高め、プロダクト品質とリリース速度を両立させることをミッションとします。
現在、QA業務のうち約50 60%はすでに自動化されており、基盤としては一定の水準に達しています。このポジションでは、自動化率を積み増すことだけでなく、未自動化領域の自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル管理を仕組み化し、改善が自走するサイクルを構築することが求められます。

期待する役割:
テストの自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル運用の3方向をリードし、AIを活用しながらQAプロセス全体が継続的に良くなる仕組みを構築・運用します。
* 自動化できていない領域を見極め、優先度をつけて自動化する
* 既存の自動化されたテストの品質（網羅性・保守性・シグナルの信頼性）を継続的に改善する
* テストケースのライフサイクル（作成・実行・評価・棚卸し・廃止）を設計し、改善が回る仕組みを構築・運用する
* AI/LLMを用いたテストケース生成・改善エージェントを構築する
* 品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CSとの橋渡しを行う
* 約400社が本番利用するプロダクトの品質を、自動化・品質改善・仕組み運用の3方向から担保する

具体的な業務:
* 未自動化領域の自動化
* 自動化できていない箇所を洗い出し、優先度をつけて自動化する
* AI/LLMを活用したテストケース生成エージェントの構築
* CI/CDへの自動テスト組み込み・回帰テストの整備
* 既存テストの品質改善
* 既存テストケースの品質（重複・カバレッジ・保守コスト・シグナルの信頼性）を精査し、改善する
* Flakyテストの検知・修正、形骸化したテストの棚卸し
* テスト設計・品質基準の策定、良いテストケースの記述
* テストケースのライフサイクル設計・運用
* テストケースの作成 実行 評価 棚卸し 廃止までのライフサイクルを設計する
* 改善が継続的に回る仕組み（レビュー体制・メトリクス・運用フロー）を構築・運用する
* 主力サービスを活用したQA・テスト業務の仕組み化
* 品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CS/非エンジニアとの橋渡しを行う

このポジションの魅力:
* QA自動化エージェントを「作る」側に立てる: 主力サービスを使い、テストケース生成エージェントやQA業務の自動化そのものを開発できる、他社にはない先進的なテーマに取り組めます。
* 急成長プロダクトの品質を支えるスケール感: 9プロダクト・約400社導入という急拡大フェーズで、品質とスピードの両立という難易度の高い課題に挑めます。
* AI × QA という希少なキャリア資産: 「エンジニアリング」「QA」「AI活用」を掛け合わせた、市場価値の高い経験を積めます。
* 裁量とスピード: 仕組みづくりを主体的にリードでき、AI開発支援ツール (Claude Code / Cursor / Devin 等) をフル活用した高速な開発文化があります。

AI・データを活用したプロダクト機会の探索、課題構造化、テーマ定義、プロダクト戦略、ロードマップ、KPI・ガードレール指標の設計、PoC / MVPを通じた仮説検証、成功基準・撤退基準の設計、PRD / 要件定義、データ要件・AI / ML要件・非機能要件の整理、エンジニア、デザイナー、DS / DRE / DM / DA、事業部門と連携した開発推進、GTM、業務定着、効果検証、継続改善の推進、成功・失敗事例の型化と、他領域への横展開を担っていただきます。

想定テーマ例:
・マッチング / レコメンド / スコアリング体験の改善
・ワーカー / 事業者双方の意思決定を支援するAI・データ機能
・営業・CS・マーケティング領域におけるAI / データプロダクトの企画・実装
・AIを活用した業務プロセスの再設計、オペレーションの高度化

本ポジションの魅力:
・同社固有の大規模データを活用し、「はたらく」に関わる社会課題に対して新しい解決策を届けられます。
・AI・データを“技術導入”ではなく、プロダクトとして扱い、探索 実装 スケールまでを一気通貫で推進できます。
・Two-sided marketplace / プラットフォーム型プロダクトにおける、データ活用・AI活用の実践経験を得られます。
・事業・プロダクト・データ / AI技術の結節点に立ち、KPIや品質指標を統合して意思決定する経験を積めます。
・DS / DRE / DM / DA / SWE / Design / Bizを横断し、AI時代のプロダクトづくり、評価、ガバナンス、GTM、組織連携の型を作れます。

当グループが目指すNW高度化を実現するためのオペレーションに関するグローバル標準仕様の検討・提案SE業務

【詳細】
グループ横通しで推進するDX施策における通信キャリアNWのオペレーションシステム標準化・高度化（ゼロタッチオペレーション等）に向けて、最新技術（ICT/NW系）に関するグローバル技術動向の調査/目利き、先行知見の獲得、及び、関連するグローバルキャリア/ベンダ動向やオープン化/標準化（O-RAN/ETSI等）動向に関する調査・検討を実施する。

・グループでの各種WG、案件を踏まえた、市中製品/技術/通信業界動向の調査
・グループ会社との協業による、標準化活動でのグローバルキャリア/ベンダとの検討（ビジネス/業務要件、標準に基づくアーキテクチャ・方式等）・検証（要件に応じた実装対応も含む）を通じたグローバル動向・技術の蓄積
・これら取組みに基づく、社内の関連組織、関連会社との連携、及び標準化団体での提案を通じた、DX推進に向けた当社グループ要件の標準化・F2Sの推進、その先でのゼロタッチオペレーション・オペレーション自律化等によるIOWN貢献