成長中の転職求人

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【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。

“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。
1. 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
2. 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
3. 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

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。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

具体的な業務:
急成長する組織の中で、メンバー全員が最高のパフォーマンスを発揮できるIT環境づくりを、コーポレートITチームの一員（情報システム担当）として支えるポジションです。
開発部に所属し、B2C/B2B SaaSを開発するエンジニアと連携しながら、社内ITの運用・改善を実務で進めます。
マネージャーやチームの方針のもとで、組織規模の拡大に合わせてメンバーが安定して業務に取り組める環境を整えることを楽しめる方を歓迎します。
* 社内ヘルプデスク
* アカウント管理の効率化
* PC調達
* 情報セキュリティの啓蒙・改善（社内IT業務）
* IT統制に関する実務
* 監査対応のサポート

ポジション・部門の魅力:
開発部は同社の3つのプロダクトごとに開発チームを組成しており、プロダクトの垣根を超えた意見交換・アイデア発信も活発です。
CEOやCTOと働く、プロダクトドリブンな企業文化が根付いており、開発技術全般からUI/UX・LLMに関する議論が常に盛んです。
2015年よりフルリモート・フルフレックスを前提とした環境を構築しており、従業員数が200名を超えた現在もそれを発展させています。社員は全国33都道府県（北海道から沖縄まで）に居住しており、テキストコミュニケーションをベースに非同期的に仕事を進める土壌が整っています。居住地や出勤の有無に関わらず活躍できる環境です。

複数のプロダクトや新規事業を継続的に立ち上げ、成長させていくための共通基盤づくりを進める企業でのポジションです。
本ポジションでは、認証・認可基盤、稟議・承認フロー基盤、契約・課金基盤など、複数の事業・プロダクトを横断して利用されるプラットフォーム領域の開発を管掌するグループのマネジメントを担当します。各プロダクトが同様の機能を個別に開発するのではなく、共通化すべき機能をプラットフォームとして提供することで、開発速度や品質、セキュリティ、運用効率を高め、事業全体の成長を支えることがミッションです。
経営・事業責任者・各プロダクトの開発チームと連携しながら、全社視点でプラットフォームの構想や優先順位を整理し、技術戦略、組織づくり、プロジェクト推進を一貫してリードします。既存システムの改善にとどまらず、今後の事業拡大を見据えた共通基盤を新たに設計し、チームとともに形にしていく、立ち上げフェーズのポジションです。

【具体的な業務】
- 認証・認可基盤、稟議・承認フロー基盤、契約・課金基盤など、複数プロダクトで共通利用するプラットフォーム領域の構想・方針策定
- 経営戦略・事業戦略を踏まえた、プラットフォーム領域のロードマップ策定および優先順位付け
- 各プロダクトの責任者、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャーとの要件調整・合意形成
- 共通化すべき機能と、各プロダクト固有で持つべき機能の整理
- 新規プラットフォームの立ち上げにおけるプロジェクト計画、進行管理、リスク管理
- セキュリティ、可用性、拡張性、保守性、監査対応を考慮したプラットフォーム品質の向上
- 既存システムから共通基盤への移行方針の策定および移行プロジェクトの推進
- プラットフォームの利用状況や事業への貢献度を可視化する指標の設計・モニタリング
- 開発部門内外のステークホルダーに対する、方針・進捗・課題の共有と意思決定支援

【ポジション・部門の魅力】
開発職は、各プロダクト・領域に分かれて業務を進めています。完全な縦割りではなく、プロダクトの垣根を超えた意見交換やアイデア発信が活発な環境です。
プロダクトドリブンな企業文化が根付いており、技術やUI/UXに関する議論が常に盛んです。
フルリモート・フルフレックスを前提とした環境を構築しており、社員は全国に分散しています。ドキュメント文化をベースに、非同期で仕事を進める土壌が整っています。

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、AIナレッジデータ基盤（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。

同社を代表する主力プロダクトは、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（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。

同社は、生成AIの活用を単なる業務効率化ではなく、競争優位そのものと捉え、プロダクト・開発・ビジネス・コーポレートの各領域で先進的な取り組みを続けてきました。

すでに社内では、
・自社製品への生成AI機能の継続的な組み込み
・開発部におけるバイブコーディングや開発AIエージェントの活用
・ビジネス・コーポレート部門での生成AI等の高度な業務活用
といった施策がトップダウン・ボトムアップの両面で自然に進んでいる状態です。

本ポジションは、こうした土台の上にあるAI活用をさらに引き上げ、知見を組織能力へと昇華し、組織の加速を目指す業務を担うものです。

▼主な業務内容
・社内で生まれている高度な生成AI活用事例の構造化・言語化
・優れたAI活用を、他部門へ再現・展開できる形へ昇華
・生成AI／AI支援SaaSの追加導入・統合・最適化
・新しいAI活用ユースケースの探索・企画・実験
・AI活用を前提としたルール・ガイドラインの高度化
　※ 活用を制限するためではなく、「安心して攻める」ための設計
・中級者 上級者向けの実践的な社内ワークショップや講習の企画・実施
・各部門と連携したPoC・試行的取り組みの伴走

「教える役割」ではなく、一緒に試し、考え、発明する立場を期待しています。

【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: 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, 社内ツール
・タスク管理: 社内ツール
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・社内ツール

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

同社は「テクノロジーの発明により、人の可能性を拡張する」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を支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

代表的なプロダクトは、独自技術である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。

【ポジション概要】
事業におけるプロダクトマネージャー（PdM）を募集しています。

開発部では新しいプロダクトや新機能の企画・開発・運用の一連のプロダクト開発のフローを主導しています。現在は独自技術の意図予測検索を軸に、生成AI/LLMを活用したプロダクトラインの拡充を目指して開発を進めています。

また、エンジニア出身のプロダクトマネージャーが中心となりながら、メンバーと協力してプロダクトマネジメントを実施しています。事業成長とともに増えるプロダクトラインに合わせて、プロダクトマネージャーを増やしたいと考えており、本求人では新たにプロダクトのグロースを牽引できる方を募集しております。

【職務内容】
・プロダクト戦略やロードマップ作成、検討
・開発企画の要件定義、プロトタイプ作成など
・プロダクトリリースに向けたエンジニア、デザイナーの調整
・セールスやカスタマーサクセスといった社内のステークホルダーとの連携
・定性・定量の分析を通じた顧客・ユーザーへの理解

【技術スタックとIT環境】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python(一部)
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas, Cloudflare
・開発支援: GitHub, GitHub Actions, ESLint, Renovate, など
・チャット: Slack
・情報共有：同社製品
・オンライン会議：Google Meet
・グループウェア: Google Workspace

“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

同社では""テクノロジーの発明により、人の可能性を拡張する"" をビジョンに掲げ、スクリーンショット共有ツール、知的生産共有ノート、どんな質問にも答えることが出来るAIナレッジデータプラットフォームという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。

その中でもユーザー数40万人以上、総ページ数1500万ページ以上という大型の主力サービスである製品の開発エンジニアを募集しています。

【業務概要】
下記のような業務を担当します。最初から全てを担当するのではなく、経験に合わせてタスクが割り当てられます。

【具体的な業務】
1. スケーラビリティの強化
・主力サービスの突発的な不具合の改善・システム運用
・DBのメンテナンス
・想定していない使い方をしているユーザーの発見、対応など
2. コンタクトセンター向けの新機能開発
・コールログとナレッジの記録画面（UI/音声入力/ベクトル検索など）
・運用指標のmetrics dashboardの開発
3. Business Enterprise planの新機能開発
・支払い、メンバー管理、アカウント認証、IdPとの連携など

【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
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas, Elastic Cloud, Azure OpenAI
・開発支援: ESLint, Renovate

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

【利用ツール】
・GitHub
・Kubernetes
・GitHub Actions
・同社の製品
・同社の製品

“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、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。
画像共有ツール：瞬時に画面を共有し、コミュニケーションを加速するツール
知的生産Wikiシステム：アイデアと知識を自由に記録して共有するシステム
AIナレッジデータプラットフォーム：企業のAIを強くするプラットフォーム
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。
こちらのポジションでは、主力製品、画像共有ツール、知的生産Wikiシステムの3プロダクトを対象に、UIデザインの品質向上に取り組みます。
主力製品は同社の中核をなす主要プロダクトです。画像共有ツールはユーザー数2,000万人以上、総アップロード数30億以上、知的生産Wikiシステムはユーザー数40万人以上、総ページ数1,500万ページ以上と、いずれも大規模なプロダクトとして成長を続けています。
各プロダクトの特性やユーザー体験を理解しながら、画面単位のデザインにとどまらず、情報設計、インタラクション、UIの一貫性や使いやすさの向上に取り組んでいただきます。実際に主担当となるプロダクトや関わり方については、これまでのご経験やご志向を踏まえて決定します。

他のデザイナーやエンジニア、PdMと連携しながら、プロダクト上の課題発見・課題設定、情報設計、UI設計、モックアップ作成、改善施策の提案に取り組みます。
関係者と要件や優先順位を整理し、合意形成を図りながら、デザイン上の意思決定やプロジェクトの推進に関わります。
必要に応じて、実装やユーザーテストにも関わります。
静的な見た目の美しさだけではなく、プロダクト全体の文脈やユーザーの利用シーンを踏まえ、細部の振る舞いや使いやすさまで含めた質の高いユーザー体験を追求することが期待されます。

各プロダクトチームがそれぞれ開発を進めながらも、プロダクトの垣根を越えた意見交換やアイデア共有が日常的に行われています。UIや体験設計についても、担当プロダクトに閉じず、他チームのデザイナー・エンジニアと相談しながら改善を進められる環境です。
未踏スーパークリエータのCEO、未踏経験者のCTOをはじめ、プロダクトづくりに強い関心を持つメンバーが多く、UIやUXに関する議論も活発です。デザイナーが見た目を整えるだけでなく、使いやすさや情報設計について、開発チームと一緒に考えていく文化があります。決められた要件に沿って画面を作るだけではなく、課題設定やデザイン方針の意思決定から関わることができます。
コロナ以前からフルリモート・フルフレックスを前提とした働き方を整えており、メンバーは関東・関西・九州など各地に分散しています。ドキュメントをベースに非同期で仕事を進める文化があるため、場所に縛られず、各自が集中しやすい環境で開発・デザインに向き合えます。

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。
情報をその場で素早く残せるキャプチャツール製品の開発に携わります。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、キャプチャツール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・改善に携わっていただきます。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。

【具体的な業務】
・同社が開発・運営するSaaSサービスであるキャプチャツール製品の開発を担当していただきます。
・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。

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。

同社の主力プロダクトは、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。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

同社では生成AIを活用したプロダクトの開発やAIエージェントの開発などさまざまな形でAIの技術を利用しています。このポジションではAIを活用した新規ソリューション開発をリードいただけるエンジニアを募集しております。

【具体的な業務内容】
・AIを活用した新規プロダクトの開発
・既存プロダクトへのAI機能の追加
・セールスやカスタマーサクセスと連携しながら、AI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

【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, 情報共有ツール
・タスク管理: 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
・Datadog
・Sentry
・同社の製品

ナレッジマネジメントに主軸を置いた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研究・プロダクト開発を進めており、導入実績は多数あります。

【ポジション概要】
導入企業への価値提供を支えるために、カスタマーサクセス、Webディレクター、テクニカルライターなど複数の職種が連携しながら、顧客ごとの初期設定、コンテンツ整備、運用支援を行っています。
一方で、レポート作成、データ整理、設定変更に伴う確認・依頼、手作業での更新など、仕組み化・自動化できる業務がまだ多く残っています。今後さらに導入企業が増えていく中で、現場の対応工数を抑えながら、より安定して価値提供できる体制をつくることが重要になっています。
本ポジションでは、BizOps Engineerとして、導入・運用支援に関わる業務現場に深く入り込み、日々の業務を理解しながら、効率化・自動化を進めていただきます。単に依頼を受けて開発するのではなく、現場の課題を見つけ、業務フローや運用のあり方まで含めて、実際に使われる仕組みへ整えていく役割です。
開発部に所属しながら、現場メンバーと密に連携し、事業成長を支える仕組みづくりを一緒に進めていただける方を募集します。

【業務内容】
導入・運用支援に関わる業務現場に入り込み、非効率を技術で解消する
カスタマーサクセス、Webディレクター、テクニカルライターなどへのヒアリングを通じて、日々の業務で発生している手作業や属人化している運用を特定します。レポート作成の自動化、データ整理の効率化、管理画面や社内ツールの改善など、現場の負荷を減らす仕組みを設計・開発します。

生成AIを活用し、改善スピードを高める
実装や業務改善のスピードを高める手段として、生成AIサービスやAIエージェントを積極的に活用します。AIを使って素早く試作し、現場からのフィードバックを受けながら改善していくことを重視します。

社内ツール・自動化基盤を開発・改善する
業務改善のための社内ツールや自動化基盤を開発します。小さなスクリプトから、本番運用を前提としたWebアプリケーション、外部サービスとのAPI連携、データ可視化・集計の仕組みまで、課題に応じて幅広く対応します。

リリース後の定着・改善まで担う
実装して終わりではなく、現場メンバーが実際に使える状態まで伴走します。利用状況を確認し、必要に応じて改善を重ねるところまで業務に含まれます。

開発部と現場をつなぎ、優先度を判断しながら推進する
開発部に所属しながら、導入・運用支援に関わる現場メンバーと連携し、業務理解をもとに取り組むべき課題を見極めます。単発の依頼対応ではなく、事業インパクトや現場負荷を踏まえて優先度を判断し、継続的に改善を進めます。

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

業務概要
同社のパーパスは「Empower Japan」です。停滞する日本を復活させ、再び世界に誇れる国にするため、社会の構造的な「不」を解決する様々な事業に取り組んでいます。2045年に売上高1兆円、100以上の事業展開を目指す「マルチスタートアップ戦略」を掲げており、社会のインフラとなるようなオンリーワンでナンバーワンのサービスをリリースするという理念のもと、「ココロ起点」でのビジネスづくりを徹底しています。現在、主軸事業であるオンライン金融スクールは累計受講者6万人を超え、生徒数・講座数日本一のプラットフォームへと成長しました。さらに2025年10月にはAI時代のキャリアスクールをローンチし、次々と新領域への挑戦を控えるなど、組織・事業ともに第二の創業期とも言える急成長フェーズにあります。単なる業界トップの維持ではなく、各事業を通じて社会全体にインパクトを与え、より豊かな未来を築くことを目指すテクノロジー企業です。

具体的な業務
CTOや開発チームと密に連携し、複数事業を横断するプロダクトデザインの基本方針や世界観の策定、およびハンズオンでのUI/UXリードをお任せします。
・全社デザイン戦略の策定
事業戦略を深く理解し、デザインの力でどうビジネスに勝つかを定義・基本方針の策定
・ハンズオンでのUI/UXリード
主力事業やAI時代のキャリアスクール等のプロダクトにおいて、自らFigmaを用いて圧倒的なクオリティのプロトタイプやUIをスピーディにアウトプット
・デザインシステムの構築・運用
複数プロダクトを横断する共通デザインシステム・ガイドラインを構築し、全社的な品質の底上げと効率化を推進
・新規事業のデザイン牽引
ホールディングス化に伴う新会社・新サービスの立ち上げ時における、コンセプトメイキングとプロダクトデザインの実行
・品質の担保
組織内の他のデザイナーに対するデザインレビュー

ポジション・部門の魅力
CTO直下のポジションであり、管理業務に時間を割くのではなく、自らのクリエイティブと意思決定で事業成長を牽引するという、スペシャリストとしての裁量と環境を用意しています。自らのアウトプットの質でエンジニアや他のデザイナーを牽引し、自発的にチームやモノづくりのカルチャーを創り上げていけるオープンかつフラットな組織です。
AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。
また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、月額10万円のAI利用手当を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。

業務概要:
同社は10期目を迎え、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。なかでも法人事業は、多くのナショナルクライアントに支えられ、いまや英語コーチングの枠を超え、企業のグローバル人財開発・組織変革を担うパートナーへと役割を進化させています。
一方で、急成長フェーズの今、明確な課題があります。
1. エンタープライズ営業の上流化：人事部だけでなく、経営層やCHROをはじめとする人事責任者とパートナーとして会話し、顧客企業の5年後のグローバル組織像から逆算した提案を行える人財が必要です。
2. 大型案件・アカウントプラン型営業への型化：既存の重要顧客への深耕営業を通して本質的な大型提案をチームとして再現できる体制づくりが急務です。属人的なスキルに依存しない組織的な営業モデルを目指します。
3. 市場の新規開拓：パートナー企業とのアライアンス、新サービス（同社の学習サービス、AIプロダクト等）を武器に、未踏の領域へ積極的に挑みます。
この変革を一緒に牽引してくれる、「英語研修の営業」ではなく「企業のグローバル人財開発のパートナー」として顧客と並走できる即戦力を募集します。同社のバリューを体現し、業界の常識を塗り替えたい方、日本企業のグローバル化を本気で実現したい方のご応募をお待ちしています。

期待役割:
単なる「英語研修の販売」にとどまらず、日本企業のグローバル化を本質的に推進する「戦略的人財育成パートナー」としての役割を期待しています。経営層・CHROをはじめとした人事責任者のカウンターパートとして、経営課題の言語化から逆算した組織・人財開発の提案を行います。
既存の枠組みに捉われず、顧客の成長のために必要な「新サービスの開発」や「パートナーアライアンス」の推進など、自らが事業を創る手触り感を持ちながら、クライアントの変革に深くコミットしていく「価値提供型営業」の体現者となっていただくことを期待しています。

具体的な業務:
1. 法人向けの提案営業（新規・既存）
1. 企業の英語教育・グローバル化の課題をヒアリングし、最適なソリューションを提案
2. 既存顧客のフォローアップと関係深化
2. 売上目標の達成
1. 個人・チームの目標達成に向けた行動計画の策定と実行
2. PDCAを回しながら営業の質を向上
3. 顧客と長期的な関係を構築
1. 人財育成のパートナーとして、クライアントの成長を支援
2. 継続的な価値提供を通じて、同社の法人事業を拡大
導入企業一覧（サイト下部）

入社後のイメージ:
* 入社1ヶ月目：基礎研修・営業会議への参加・OJT（営業同行開始）
* 入社2ヶ月目：インバウンドリード対応・小規模案件の主担当として営業実践
* 入社3ヶ月目：担当予算を持ち、既存・新規案件のクロージングに挑戦
これまでのご実績と入社後のご活躍をふまえ、入社7ヶ月目 1年を目安にマネージャーへ登用させていただく想定です。

役員直下組織の「プロジェクトマネジメント室」の一員として、同社の成長と社会課題の解決を支える複数の重要プロジェクトにおいて、新たなサービス・プロダクトの企画から実行・ローンチ・改善までを一気通貫でリードし、推進していただきます。
まずはプレイヤーとして各プロジェクトの推進を担いながら、プロジェクト全体の設計、進行管理、関係者調整などを通じて、徐々にプロジェクトやチームを横断したリード・マネジメントにも関与していただきます。
将来的には、プロジェクトマネジメント室におけるマネージャーとして、複数プロジェクトの統括やメンバー育成、組織づくりにも携わり、組織全体の成果最大化を担っていただくことを期待しています。

【プロジェクトの例】
・タクシー事業者の課題に対するソリューションサービスの開発
・タクシー車両に搭載する次世代端末（ハードウェア・ソフトウェア）の開発
・官公庁との新制度の実証実験
・社内ツール運用フローの最適化（BPR）
・自動運転タクシーサービスの開発
※実際のアサインはご本人の志向性に応じてプロダクト開発領域に留まらない可能性もございます。

【具体的な業務内容】
・プロダクトやサービスの要件定義・UX設計・展開戦略の立案
・プロダクトやサービスの導入提案・運用支援
・新規プロジェクトの立ち上げ・体制構築・スケジュール作成
・プロジェクト全体のマネジメント
・役員を含む社内/社外の様々なステークホルダーとの調整・交渉

同社の新規サービスだけではなく、他部署で立ち上がった新規事業に関しても参画いただく場合もあり、同社の様々な領域におけるプロジェクトに関わることが可能です。

入社後のキャリアとして、プロジェクトマネジメント室でキャリアアップするだけではなく、様々なプロジェクトをリードすることで得られた知見を元に、より企画にフォーカスした業務をするために事業企画部に異動したり、他部署の事業企画や事業推進の部署に異動することも可能です。

●当社の特徴
【業績・売上拡大】
年商52億円。
大手企業との直接取引の数が多く、創業以来長期間かつ定期的な取引による安定的な売上・利益を実現。直近5年間は毎期安定して利益計上しており、取引金融機関の信頼も厚く、財務基盤も安定しています。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

【大手取引実績多数】
プライム企業など、年間200社を超える取引実績を保有。　

【在宅と出社のハイブリッド勤務】
月8日までの在宅勤務と出社を組み合わせた勤務スタイルです。

【社員の成長をサポートする評価制度】
あなたの「Value」（価値創出力）と「Ways」（行動姿勢）を具体的に評価し、成長を後押しします。
事業・組織と社員が共に育つ環境で、自身の価値を追求し、市場で選ばれるプロフェッショナルへ進化することができます。　　　　　　　　　　　　　　　　　

【年間 休日125日】
スケジュールは計画的に組んでいるため、休みもしっかり取得できます。

●本ポジションの特徴と魅力
【第二創業期の組織変革】
当社は今、経理財務部を「過去の数値を締める部署」から「経営の意思決定を支える部署」へと変革する過渡期にあります。
しかし現状のシステムや業務フローは必ずしもAIや最新ツールに最適化されておりません。
今回採用する方には、Slack、スプレッドシート、社内AIなどを駆使して、品質を担保したまま既存の業務フローを自動化・再構築するという重要なミッションをお任せします。

【経営直結のやりがいと、極めてクリーンな社風】
▼経営陣との圧倒的な距離の近さ
　独立系企業ならではのスピード感があり、会社の利益に貢献する提案は大歓迎の風土です。

▼経理への高い理解と期待
　 経営陣が「正しい会計手続き」や「経理数値の業績管理への活用」の重要性を深く理解しており、経理財務部が重要なパートナーとして期待されています。

▼誠実でオープンな組織
　 数値を「操作しない」「隠さない」誠実な社風が根づいています。
　 業績情報は月次で全社員に公開されており、透明性の高い環境で気持ちよく働けます。

▼グループ経営管理への参画
　 グループ会社の経営管理に、業務フローの構築といった初期段階（立ち上げフェーズ）から深く携わることができます。

【「作業」で終わらせない、確実なスキルアップ環境】
▼AI・ツールを活用した最先端の経理業務への挑戦
　 新しいツールの導入や業務フローの改善に挑戦できる余白があります。

▼全員が幅広く経験を積めるジョブローテーション
　 売掛金消込や交通費精算といった特定業務だけを固定で担当し続けることはありません。

▼確実なステップアップ体制
　 意欲とITスキルがあれば、業務改善で生み出した余力を使い、年次決算の全体像から予実管理・事業部への提案まで、経営に近いポジションへ確実にステップアップできる体制があります。

●具体的な業務内容
経理財務部の正社員として、「経理」・「財務」・「管理会計」に関する業務を幅広く担当していただきます。
まずは経理実務からスタートし、既存の非効率な業務を自動化・仕組み化していくことを求めます。

・月次・年次決算等の経理実務全般
・ITツール（Slack、スプレッドシート、社内AI等）を活用した非効率な業務の自動化・仕組み化
・将来的には、事業部に踏み込んだ予実管理やデータ分析など、経営の意思決定を支える業務へのシフト

（変更の範囲）会社の定める業務

業務概要:
戦略商圏プロジェクトにおける全国エリアのいくつかの地域を統括する「IS_エリアマネージャー」の募集です。即戦力人材と企業をマッチングするプラットフォームを提供し、社会の「働き方」に革新をもたらす企業です。その中でも、特定商圏事業部が担う「戦略商圏プロジェクト」は、これまでのGo To Marketアプローチではリーチできていなかった顧客セグメントを営業代行BPOを活用したプッシュ型アプローチによって開拓し、同社のサービスをインフラとして全国に広げていくことをミッションとしています。事業成長の重要な柱として位置づけられているため、特定商圏事業部は社長直下の部署として運営されています。本プロジェクトは、立ち上げフェーズを経て、高い獲得生産性を維持しながら投資を拡大していく次のフェーズへと移行しています。この重要プロジェクトを戦略的にドライブし、現場の最前線でBPOメンバーと密に連携し、高い獲得生産性を実現できる中核人材を求めているポジションです。

具体的な業務:
以下の業務を横断的にご担当いただきます。
1. BPOメンバーマネジメント・育成
1. 担当地域の営業代行BPOメンバー（メンバーやPLレベル）との密な連携とコミュニケーション
2. BPOメンバーの獲得生産性最大化に向けた日々の伴走（ヨミ会、商談同行、ロープレ実施、フィードバックなど）
3. 個々のBPOメンバーのスキル・課題特定と、それに応じた具体的な教育・育成計画の実行
4. オンボーディング後のBPOメンバーへのOJTと、業務習熟度の継続的な向上支援
2. 地域深耕とリード創出
1. 担当地域におけるキーマン（商工会議所、行政、団体関係者など）の特定とリレーション構築
2. 地域イベントへの参加、団体協賛、説明会開催など、各種施策を通じた新規リードの創出
3. 地域の特性やニーズを深く理解し、最適なアプローチ戦略を立案・実行
3. 営業戦略・戦術の現場実行
1. エリアディレクターが策定した戦略に基づき、担当地域における具体的な営業戦術の実行
2. ターゲットリストの最適な活用方法の指導と、BPOメンバーへの落とし込み
3. 営業資料、スクリプト、ツールの現場での効果的な活用推進と改善提案
4. Salesforce等のSFA/CRMツールへの入力促進と、データに基づく日次・週次での進捗管理、課題特定
4. 社内連携
1. エリアディレクターへの定期的な状況報告、課題共有、改善提案
2. 他エリアマネージャーとの情報共有と、成功事例・ナレッジの横展開
3. 社内関連部署（事業開発、プロダクト、マーケティングなど）への現場ニーズや改善点のフィードバック

ポジションの魅力:
* 事業成長の最前線で貢献できる
* 同社の成長の柱でもある戦略商圏プロジェクトにおいて、現場の獲得生産性を直接高め、事業成長に貢献できる重要なポジションです。
* BPOメンバーの成長を間近で支援
* 外部パートナーであるBPOメンバーのスキル向上と成果達成に深く関わり、彼らの成長を直接的に支援できるやりがいがあります。
* 地域貢献と新規リード創出
* 特定の地域に深く入り込み、これまでリーチできなかった企業を開拓することで、地域経済の活性化にも貢献できます。
* 裁量と実践の機会
* 現場の状況を把握し、自らの判断で施策を立案・実行できる裁量があり、スピーディーにPDCAを回す経験を積めます。
* 優秀なチームと働く環境
* 高い目標を掲げ、互いに高め合いながらチャレンジを続ける優秀なメンバーと共に働くことができます。
* 社会貢献性の高さ
* 働く人と企業双方の課題を解決し、社会全体の「働く」をより良くしていくという、社会的意義の大きいサービスに携われるポジションです。

【業務概要】
戦略商圏プロジェクトにおける全国エリアのいくつかの地域を統括する「IS_エリアマネージャー」として、以下の業務を横断的にご担当いただきます。

【具体的な業務】
1. BPOメンバーマネジメント・育成
1. 担当地域の営業代行BPOメンバー（メンバーやPLレベル）との密な連携とコミュニケーション
2. BPOメンバーの獲得生産性最大化に向けた日々の伴走（ヨミ会、商談同行、ロープレ実施、フィードバックなど）
3. 個々のBPOメンバーのスキル・課題特定と、それに応じた具体的な教育・育成計画の実行
4. オンボーディング後のBPOメンバーへのOJTと、業務習熟度の継続的な向上支援
2. 地域深耕とリード創出
1. 担当地域におけるキーマン（商工会議所、行政、団体関係者など）の特定とリレーション構築
2. 地域イベントへの参加、団体協賛、説明会開催など、各種施策を通じた新規リードの創出
3. 地域の特性やニーズを深く理解し、最適なアプローチ戦略を立案・実行
3. 営業戦略・戦術の現場実行
1. エリアディレクターが策定した戦略に基づき、担当地域における具体的な営業戦術の実行
2. ターゲットリストの最適な活用方法の指導と、BPOメンバーへの落とし込み
3. 営業資料、スクリプト、ツールの現場での効果的な活用推進と改善提案
4. Salesforce等のSFA/CRMツールへの入力促進と、データに基づく日次・週次での進捗管理、課題特定
4. 社内連携
1. エリアディレクターへの定期的な状況報告、課題共有、改善提案
2. 他エリアマネージャーとの情報共有と、成功事例・ナレッジの横展開
3. 社内関連部署（事業開発、プロダクト、マーケティングなど）への現場ニーズや改善点のフィードバック

【ポジションの魅力】
* 事業成長の最前線で貢献できる
* 成長の柱でもある戦略商圏プロジェクトにおいて、現場の獲得生産性を直接高め、事業成長に貢献できる重要なポジションです。
* BPOメンバーの成長を間近で支援
* 外部パートナーであるBPOメンバーのスキル向上と成果達成に深く関わり、彼らの成長を直接的に支援できるやりがいがあります。
* 地域貢献と新規リード創出
* 特定の地域に深く入り込み、これまでリーチできなかった企業を開拓することで、地域経済の活性化にも貢献できます。
* 裁量と実践の機会
* 現場の状況を把握し、自らの判断で施策を立案・実行できる裁量があり、スピーディーにPDCAを回す経験を積めます。
* 優秀なチームと働く環境
* 高い目標を掲げ、互いに高め合いながらチャレンジを続ける優秀なメンバーと共に働くことができます。
* 社会貢献性の高さ
* 働く人と企業双方の課題を解決し、社会全体の「働く」をより良くしていくという、社会的意義の大きいサービスに携わることができます。

本ポジションでは新規事業であるAI-BPO / BPaaS事業の立ち上げメンバーとして、保険代理店向けの業務支援プロダクトの企画・要件定義・MVP開発・PoC推進をリードしていただきます。
単なるBPOの運営や業務改善に留まらず、保険代理店が抱える問い合わせ対応、事務処理、契約更新、データ整備などの業務課題を起点に、AIと人が協働する新たな業務プロセスを設計し、再現性・拡張性のあるプロダクトとして構築することがミッションです。
SaaS、AI、BPOを組み合わせ、保険業界における新たな業務インフラとなるBPaaS事業の創出を目指します。

●AI-BPO / BPaaSプロダクトの企画・仕様設計
・保険代理店の業務プロセス分析および課題特定
・AIによる自動化・効率化余地の探索と業務要件定義
・MVP開発に向けたプロダクト要件定義・仕様策定
・AIとオペレーターが協働するワークフローの設計
・開発チームと連携した仕様策定・優先順位付け
・PoCを通じた仮説検証とプロダクト改善

●事業・プロダクトのグロースに向けた推進
・初期導入顧客とのPoC設計・推進
・提供価値、業務範囲、価格体系の検討
・オペレーション設計およびサービス提供体制の構築
・プロダクトのスケールに向けたロードマップ策定
・GTM戦略や事業戦略の検討

※リモートワークと顧客先訪問・出社を組み合わせた働き方です。立ち上げフェーズのため、顧客先への訪問やチームでの議論を目的とした出社が随時発生します（固定的な出社規定はなし）。

【仕事の魅力】
●AI×BPaaSという新たな市場を自ら形にできる
労働人口の減少や生成AIの進化を背景に、従来の人手中心のBPOから、AIを組み込んだBPaaSへの転換が進んでいます。
本ポジションでは、保険業界における問い合わせ対応や事務オペレーションを対象に、AIと人が協働する新たな業務プロセスを設計し、プロダクトとして実装していきます。
単なる機能開発ではなく、業務プロセスそのものを再設計し、新しい事業やプロダクトを立ち上げる経験を積むことができます。

●SaaS、AI、BPOを横断する希少なプロダクトづくり
一般的なPdMがソフトウェア開発を中心に担うのに対し、本ポジションではプロダクト開発だけでなく、AI活用、業務設計、オペレーション構築、事業モデル設計まで一貫して携わります。
顧客課題の特定からPoC、MVP開発、GTM戦略の検討まで、事業立ち上げフェーズならではの広い裁量を持って取り組むことができます。

●当社ならではのアセットを活かした事業開発
当社は保険業界向けSaaSを展開しており、多くの保険代理店との接点や業界知見を有しています。
本事業では、その既存事業基盤を活かしながら、代理店業務における問い合わせ対応、事務処理、契約更新、データ整備といった構造的な課題の解決に挑戦します。
顧客接点や業界理解が既にある環境だからこそ、机上の新規事業ではなく、実際の業務課題に根差したプロダクト開発に集中することができます。

本ポジションでは新規事業であるAI-BPO / BPaaS事業の立ち上げメンバーとして、保険代理店向けの業務支援プロダクト開発を担っていただきます。
与えられた仕様を実装するだけではなく、顧客課題の発見、仮説検証、プロダクト設計、実装、改善まで一気通貫で関与いただきます。
不確実性の高い立ち上げフェーズだからこそ、PdMや事業開発メンバーと対等な立場で議論しながら、「何を作るべきか」から考え、自ら手を動かして事業とプロダクトを形にしていくことができます。

●プロダクト開発・MVP構築
・顧客の業務課題を起点とした、機能・仕様の検討
・MVPの設計・実装
・バックエンド / フロントエンドを横断したWebアプリケーション開発
・生成AI・LLMを活用した機能の設計・実装・改善
・AIエージェントやワークフローの設計を通じた、AIとオペレーターが協働する業務プロセスの実現
・プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャ設計・技術選定

●プロダクト・事業のグロースへの関与
・PoCや顧客ヒアリングを通じた仮説検証とプロダクト改善
・PdMや事業開発メンバーと連携した要件定義、仕様策定、優先順位付け
・提供価値や業務オペレーション設計への技術・プロダクト視点からの参画
・プロダクトの利用状況や顧客フィードバックを踏まえた機能改善
・プロダクトの成長フェーズに応じた技術的負債の解消や開発生産性向上の推進

※リモートワークと顧客先訪問・出社を組み合わせた働き方です。立ち上げフェーズのため、顧客先への訪問やチームでの議論を目的とした出社が随時発生します（固定的な出社規定はなし）。

【開発環境】
新規事業のため、技術スタックは未確定です。
下記はあくまで既存プロダクトの構成例です。新規事業では、これを参考にしつつ、言語・フレームワーク・インフラまで含めてゼロから一緒に選定していきたいと考えています。

ご参考：既存プロダクトの構成
・言語：TypeScript
・フロントエンド：React
・バックエンド：Fastify + tRPC
・ORM：Drizzle ORM
・データベース：PostgreSQL
・インフラ：AWS
・IaC：Terraform / AWS CDK
・認証基盤：Amazon Cognito
・CI/CD：GitHub Actions
・ツール：GitHub / Slack / Notion
・AIツール：Codex / Claude Code / GitHub Copilot

【当社で働く魅力】
●「何を作るか」から関わり、自らの手でプロダクトと事業を創れる
本ポジションは、与えられた仕様を実装するだけのエンジニアではありません。顧客の業務課題を起点に、PdMや事業開発メンバーとともに「何を作るべきか」を考え、自ら手を動かしてプロダクトを形にしていきます。
立ち上げフェーズだからこそ、機能や技術選定だけでなく、プロダクトや事業の方向性そのものにエンジニアとして深く関与することができます。

●AI×BPaaSという新たな市場を、自ら切り拓ける
労働人口の減少や生成AIの進化を背景に、従来の人手中心のBPOから、AIを活用したBPaaSへの転換が進んでいます。
本ポジションでは、保険業界における問い合わせ対応や事務オペレーションを対象に、AIと人が協働する新たな業務プロセスの構築に挑戦いただきます。
正解のない領域だからこそ、顧客の反応をもとに改善しながら、新たな業務インフラを創り上げる面白さがあります。

●当社ならではの事業基盤を活かし、顧客に近い環境でプロダクト開発に携われる
当社は保険業界向けSaaSを展開しており、多くの保険代理店との接点と深い業界知見を有しています。
本事業では、その顧客基盤を活かしながら、問い合わせ対応や事務処理、契約更新、データ整備など、保険業界に存在する構造的な課題の解決に挑戦します。
既に顧客との接点があるからこそ、机上の仮説ではなく実際の業務現場に入り込みながら、顧客の声を直接プロダクトへ反映できます。
立ち上げた機能をすぐに顧客へ届け、フィードバックを得ながら改善を繰り返せる環境は、当社ならではの大きな強みです。

本ポジションでは、保険会社向け新規事業において、保険会社の経営課題を起点とした事業開発、アカウント戦略の立案、大型案件の創出、プロジェクトデリバリーまでを一気通貫でリードしていただきます。
既存事業で培った保険代理店ネットワークや業界知見を最大限に活かしながら、保険会社が抱える代理店管理、業務効率化、ガバナンス強化、顧客体験向上といった経営課題を特定し、数千万円 億円規模の案件創出からプロジェクト推進までを主導いただきます。

●保険会社への事業開発・案件受注
・保険会社の経営層・部門責任者とのリレーション構築
・顧客の経営課題・業務課題の特定
・代理店管理、業務効率化ガバナンス強化、顧客体験向上に向けたソリューション提案
・既存事業とのシナジーを活かした大型案件・アライアンスの構想
・アカウント戦略およびGTM戦略の策定

●プロジェクトの推進およびデリバリー
・受注した大型案件のプロジェクトの進行管理、品質管理、リスクマネジメント
・社内の開発チームやカスタマーサクセス、外部パートナーを巻き込んだデリバリー体制の構築
・顧客との継続的なリレーション構築および次フェーズ提案や追加案件創出に向けたの深耕営業

●新規事業の仕組み化・組織作り
・大型案件創出プロセスの型化
・提案、受注、デリバリー、追加提案までのオペレーション設計
・営業・デリバリー体制の構築
・事業成長に向けたKPI設計・管理
・将来的な組織マネジメントや事業責任者としての役割

営業企画チームのマネージャーとして、SMB エンタープライズ領域全体のリードジェネレーション／ナーチャリング〜受注創出までの企画を担当いただきます。
目標達成に向けた戦略策定やメンバー育成など、営業企画機能を専任チームとして動かし、プレイングマネジメントも求められるポジションです。

具体的な業務内容の例
・自社セミナーや展示会出展などのマーケティング活動
・コンテンツ（導入事例やコラム等）の企画 / 制作進行
・インサイドセールスやフィールドセールスの、商談化率や受注率向上に向けたプロセス改善

飲食店に魅力的なコンテンツを届けるために、フィールドセールスやカスタマーサクセスなどと連携しながら推進できる環境が整っています。

すでにご契約いただいているエンタープライズ（大手外食チェーン企業等）に向けた提案型営業を担当いただきます。
単なるプロダクト活用提案にとどまらず、クライアント自身もまだ気付いていない課題に切り込み、その解決に向けた提案を実行すべく、社内関係者と連携しながら顧客と伴走してで顧客のビジネスを成長させていくポジションです。

【具体的な業務内容】
・顧客課題の深堀りやニーズ分析と課題解決型の提案
・骨太営業戦略をもとに、顧客ごとにカスタマイズした提案シナリオおよび資料作成
・営業/カスタマーサクセス/プロダクト開発といった社内の各専門チームと密に連携し、一丸となって顧客課題を解決する提案活動及び定期的なMTGを実施
・複数の部門や関係者を巻き込んだクロスセル及び活用支援
・既存顧客への商談獲得からクロージング、受注後の活用促進までの一気通貫マネジメント

エンタープライズ（大手外食チェーン企業等）に向けた提案型営業を担当いただきます。
単なるプロダクト導入提案にとどまらず、クライアント自身もまだ気付いていない課題に切り込み、その解決に向けた提案を実行すべく、社内関係者と連携しながらプロジェクト型で推進していくポジションです。

【具体的な業務内容】
・顧客課題の深堀りやニーズ分析と課題解決型の提案
・骨太営業戦略をもとに、顧客ごとにカスタマイズした提案シナリオおよび資料作成
・マーケティング/インサイドセールス/カスタマーサクセス/プロダクト開発といった社内の各専門チームと密に連携し、一丸となって顧客課題を解決する提案活動を実施
・複数の部門や関係者を巻き込んだ導入および活用支援
・商談から導入、定着支援までのプロジェクトマネジメント

グループミッションおよび事業部ビジョンの実現に向け、営業 / マーケティング / エンジニア / カスタマーサポートなど関係者と協業し、外食業界に提供するプロダクト価値を最大化すべく、プロダクトマネジメントを推進していただきます。

・プロダクトビジョン / ロードマップの策定
・利用飲食店の抱える課題解決のための企画立案
・新機能開発および機能改善におけるプロダクトマネジメント業務
・エンジニアチームと連携した開発ディレクション
・課題設定、仮説検証、プロダクト分析
・専門チームと連携したマーケティング戦略の策定や実行

SMB領域またはエンタープライズ領域のリードジェネレーション・ナーチャリング・商談獲得まで一連流れを担当いただきます。
顧客へのアプローチ実務だけでなく、商談獲得に向けた施策立案及びオペレーターへのマネジメント業務なども担っていただく予定です。

【具体的な仕事内容】
・見込み顧客への電話やメールでのアプローチおよび見込み顧客の育成（電話やメールでアプローチを行います）
・営業部門、営業企画部門等と連携し施策の立案や実行
・オペレーターのマネジメント業務

インサイドセールスはお客さまとの接触頻度が非常に多く、顧客課題やプロダクトへの理解が非常に早く進みます。ただアポイントメントを獲得するだけではなく、より良い顧客接点の方法を模索し、マーケティンや営業チームへのフィードバックを行い生産性を高めていくことにも関与します。

飲食店向け予約台帳システムをご利用いただくクライアントの導入・活用支援をしながら、マーケティングインフラの相談役としてクライアントをご支援します。

また、新たなアライアンス提携によって開発された新しいサービスの提供における新規業務のプロセス設計や社内調整などにも携われる為、カスタマーサクセス・サポート分野で様々な経験を積んで成長していきたいと考えている方には、非常に良い環境です。

【具体的な仕事内容】
・ご契約頂いたお客様の飲食店向け予約台帳システム利用開始に当たっての導入支援
・ ご利用中のお客様の更なる利用深化に向けて提案・サポートの実施
・ 各プロセスにおける業務改善
・ 新規業務のプロセス設計
・ サポートセンターの運営・管理

当社は、国内外の多様な決済手段に対応するマルチキャッシュレス決済基盤を提供し、小売、流通、サービス業をはじめとする幅広い事業者の決済・DXを支援してきました。

キャッシュレス決済市場を取り巻く環境は、訪日外国人旅行者の増加、消費行動の多様化、関連制度の変更、デジタル技術の進展などにより、大きく変化しています。

当社では、これまで培ってきた決済基盤、国内外のパートナーネットワーク、加盟店との接点を活かし、新たな事業機会の創出に向けた事業企画、パートナー連携、市場開拓を一気通貫で推進いただける方を募集します。

業務概要
一人目のMLエンジニアの募集です。同社は急成長を遂げており、成長を支えるコア技術がレコメンデーションです。複数のMLモデルが本番稼働しており、導入以来KPIを大きく改善しています。モデルの実装・改善・プロダクション化を専任でリードできるMLエンジニアが求められています。現在はData Science / ML領域を業務委託1名体制で運用されており、仮説構築から実装・効果検証まで分業できる体制が求められています。今後はUGC（口コミ投稿）と顧客とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、MLを活用できる領域は大きく広がっています。モデルの設計・実装からプロダクション化・効果検証まで、一気通貫でリードするMLエンジニアの募集です。

具体的な業務
MLモデルの設計・実装・改善を通じて、プロダクトの体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備だけで終わらず、モデルそのものをプロダクションレベルで動かすことに責任を持つポジションです。
- レコメンドモデルの設計・実装・チューニング（Two-Tower / LightGBM等）
- 特徴量エンジニアリングの実装と、オフライン/オンライン評価の設計
- A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCA
- モデルのプロダクション化（Cloud Run等への実装・最適化）
- ML施策の技術的意思決定とPdM等との連携
今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。

ポジション・部門の魅力
書いたモデルが、翌日のKPIに直結します。同社のレコメンドはプロダクトの中核です。実装したモデルの改善が売上・滞在時間・継続率に直接反映される、解像度の高いフィードバックループの中で開発できます。
現行モデルの次を自分で設計できます。既存モデルはすでに本番稼働中ですが、アーキテクチャの進化余地は大きく残っています。「次世代のレコメンドエンジンをどう設計するか」を自分の技術判断でリードできる環境です。
独自のゲーム要素を持つ設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
レコメンドにとどまらず、ML活用の今後を自分で描けます。現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、同社におけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。
AIフル活用が前提の職場です。DS含む全エンジニアに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。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

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。

業務概要
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っていただきます。

具体的な業務
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」を一緒につくっていきます。

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内の機能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
デイリーPR数4倍超・83%の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
少数精鋭でトラフィックが急成長を支えた技術基盤で働ける
少数精鋭のチームでAPIトラフィックの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
デイリーPR数4倍超・83%の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、個人の利用予算も会社が負担します。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

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。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
1人あたりのデイリーPR数が1年で4倍超へ増加。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。

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。

同社のプロダクトデザイン全般をリードするポジションです。
具体的な業務内容は以下の通りです。
1. ブランド・トーン&マナーの策定と浸透: 「活気・親しみ・遊び心・フレンドリー（カラフルでポップ、かつ統一感のあるゲーミフィケーション）」という目指す世界観を、具体的なデザイン指針として策定します。ブランドガイドラインをゼロから構築し、組織全体への浸透を牽引します。
2. サービス横断UX・体験統合のリード: 主力サービス・EC・ソーシャルが別々の体験になっている現状を統合し、「同社らしさ」を一貫した体験として設計します。IA（情報設計）の再構築、主力サービス画面の情報整理、お客様への文脈に沿った導線設計を推進します。
3. UI/UXデザインと実装: toCアプリ（iOS/Android）およびtoB管理画面（Web）のUI/UXデザイン全般を担います。ワイヤーフレーム・情報設計・ビジュアルデザインまで一連のプロセスを実行。実装コストを考慮した最適なUIへの落とし込みと、エンジニアとの密な連携で高品質なプロダクトアウトを推進します。
4. デザインシステムの構築と品質向上: プロダクト全体の一貫性と開発生産性向上を目的としたデザインシステムの策定・構築・運用をリードします。共通のブランド指針を整備し、「同社らしさ」の感覚頼りになりがちなレビューを仕組みで解決します。
5. デザイン組織の基盤構築: デザインのクオリティ管理をPdMが兼務している現状を改善し、デザイン観点から自発的に課題提起・改善提案が起きる組織文化を醸成します。将来的なデザイン組織の拡大に向けた戦略立案も担います。

このポジションの魅力は以下の通りです。
* 同社のデザインを自分で定義できる: ブランド哲学・システム・文化をゼロから自分の手でつくれます。急成長プロダクトのデザインを「最初のリーダー」として定義した実績は、キャリアの強力な資産になります。
* To C体験設計は、AIが効きにくい領域: 全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化した同社でも、お客様の感情に寄り添う体験設計は人のデザイナーが担う価値が最も高い領域です。AIが広がる時代だからこそ、優れたデザイナーの希少性と影響力が高まる環境です。
* CXOと直接議論できる距離感: 直属上司はCXO（佐藤俊輔）です。プロダクト体験の方向性を経営レベルで議論しながら、デザインが事業の意思決定に直接影響を与える環境です。

【募集背景】
同社は急成長しています。この成長を支えるコア技術がレコメンデーションです。Vertex AI上でTwo-Towerモデルをはじめとした複数のMLモデルが本番稼働しており、導入以来KPIを大きく改善してきました。
一方で、モデルの実装・改善・プロダクション化を専任でリードできるMLエンジニアが不在です。現在はData Science / ML領域を業務委託体制で運用しており、仮説構築から実装・効果検証まで分業できる体制が整っていません。
これまでの主な成果は商品レコメンドですが、今後はUGC（口コミ投稿）とお客様とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、MLを活用できる領域は大きく広がっています。モデルの設計・実装からプロダクション化・効果検証まで、一気通貫でリードいただけるMLエンジニアを募集します。

【プロダクトの特徴】
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女性に多く利用いただいてる点です。
独自の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。

【プロダクトの目指す世界】
「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。
2023年の事業転換以降、急成長を達成。
変化を力に変えてきた企業です。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、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。

【業務内容】
MLモデルの設計・実装・改善を通じて、プロダクトの体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備だけで終わらず、モデルそのものをプロダクションレベルで動かすことに責任を持つポジションです。
- レコメンドモデルの設計・実装・チューニング（Two-Tower / LightGBM等）
- 特徴量エンジニアリングの実装と、オフライン/オンライン評価の設計
- A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCA
- モデルのプロダクション化（Cloud Run等への実装・最適化）
- ML施策の技術的意思決定とPdM等との連携

【このポジションで向き合う難題】
**レコメンドモデルのアーキテクチャ進化**
現在稼働中のTwo-Towerモデルをベースに、精度・速度・スケーラビリティをどう高めるかを設計・実装します。次世代のアーキテクチャを自ら提案し、プロダクションで検証できる環境があります。

**コールドスタート問題**
新規お客様の初期利用期間は購買データが基本的にありません。独自のゲーム機能内行動やアプリ内行動など、固有のシグナルから嗜好を推定するモデルを設計・実装します。

**リアルタイム性の向上**
レコメンドユースケースではリアルタイム性の向上が事業インパクトに大きな影響を与えるものが多数あります。そのためのモデル側の最適化に取り組みます。

**短期CVR vs 長期LTV**
レコメンドが短期的な購入率に最適化されすぎていないか、長期的なお客様価値との両立をどうモデルに組み込むかという構造的な問いに、実装レベルで向き合います。

**新たなML活用領域への展開**
UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、「何のデータをインプットに、何をアウトプットするか」の新しいモデルを事業インパクトの大きい順に設計・実装していきます。

【開発環境・技術スタック】
- データ基盤・分析: BigQuery, Dataform, Python, Looker Studio
- ML基盤: Google Cloud (Vertex AI, Vertex AI Experiments, Cloud Spanner, etc)
- AI/LLMツール: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot（全員分予算あり）
- その他: GitHub, Slack, Notion

【仕事の魅力】
**書いたモデルが、翌日のKPIに直結する**
レコメンドはプロダクトの中核です。実装したモデルの改善が売上・滞在時間・継続率に直接反映される、解像度の高いフィードバックループの中で開発できます。

**現行モデルの次を自分で設計できる**
既存モデルはすでに本番稼働中ですが、アーキテクチャの進化余地は大きく残っています。「次世代のレコメンドエンジンをどう設計するか」を自分の技術判断でリードできる環境です。

**高密度データが武器になる**
一般的なECアプリの滞在時間は数分程度です。ゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。

**レコメンドにとどまらず、ML活用の今後を自分で描ける**
現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、データ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。

**AIフル活用が前提の職場**
DS含む全エンジニアに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。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

【開発スタイル】
- 1チームあたり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。

【一緒に働く「人」と「技術文化」】
**直属上司：執行役員 CTO 池松 恭平**
...

概要:
事業転換以降、成長を達成しました。この成長を支えてきたのは、主力サービスに代表されるゲーミフィケーション機能と、高い滞在頻度です。プロダクトは最大の競争優位性であり、最大の成長エンジンです。EC、ゲーミフィケーション、ソーシャルを組み合わせた独自の掛け算をさらに磨き込み、複数領域のPdMを束ね、プロダクト組織を次のフェーズへ引き上げるため、経営チームの一員としてプロダクト全体を統括するCPOが必要なフェーズを迎えています。プロダクトには、発見型EC、ゲーミフィケーション、ソーシャル、広告、AIレコメンドという複数の柱があります。それぞれをリードするPdMが存在し、現在は急成長の只中にあります。経営チームの一員としてプロダクト開発組織全体を統括し、サービスをECにとどまらずお客様の新しい生活圏をつくるサービスへと拡大させていく。プロダクトを圧倒的な競争優位性にする その挑戦を共に担うCPOを求めています。

具体的な業務:
1. プロダクト戦略・ビジョンの策定
経営陣と連携しながら、中長期のプロダクトビジョンを策定します。EC、ゲーミフィケーション、ソーシャル、広告、AIレコメンドという複数領域を横断し、「なぜ選ばれ続けるか」の答えを設計します。データとお客様インサイトを組み合わせ、成長戦略を立案・実行します。

2. プロダクト開発の全体統括
お客様向けアプリのプロダクトマネジメント全般にオーナーシップを持ちます。プロダクトロードマップの策定・管理をはじめ、UI/UXの最適化・機能開発のリード・PRD（プロダクト要求仕様書）や仕様書の作成・更新・開発スコープと進捗管理まで、開発プロセスの全体を担います。
複数領域のPdMをリードしながら、EC、主力サービス、広告、Partner、MLという各ドメインのKPIと優先度を整合させ、組織全体として最大の成果を生む体制をつくります。エンジニア・デザイナー・QA・セールス・オペレーションなど多様な職能と連携し、品質とスピードを両立させます。

3. プロダクト組織の構築とマネジメント
PdMの採用・育成・評価を通じて、プロダクト組織のケイパビリティを引き上げます。採用ブランディングとカルチャー発信も担い、プロダクト組織を外部に発信していきます。

4. 経営への参画
経営会議に参加し、プロダクトの観点から経営判断に貢献します。投資家・パートナー・採用候補者へのプロダクトビジョンの説明も担います。

ポジションの魅力:
* 経営チームの一員として、プロダクトの全てに関与できる
CEO・COO・CXOと直接議論しながら、プロダクトビジョンから組織設計まで経営レベルで関与できます。「プロダクトがビジネスそのもの」である企業において、CPOの意思決定は事業の命運に直結します。

* 発見型ECという新しい購買体験を設計できる
従来のECとは異なる次元のEC体験を追求しています。EC、ゲーミフィケーション、ソーシャル、AIという掛け算は、まだ正解のない領域であり、CPOとして自らの手で答えを証明できる環境です。

* 急成長フェーズのプロダクト組織をリードできる
実績を持つプロダクト組織を、さらに高い次元へ引き上げる経験は、CPOとして希少なキャリア資産になります。「作った施策がKPIに直結する」フィードバックループの速さは、プロダクトリーダーとして圧倒的な経験密度を生みます。

* AIフル活用が前提の組織をリードできる
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を組織のOSとして全社浸透させる」方針を、CPOとして体現・推進できる環境です。

業務概要
データ戦略の構築と定量責任を担うChief Data Officerを募集します。同社は事業転換以降、急成長を続けており、レコメンデーション技術がその成長を支えています。今後はUGC（口コミ投稿）とお客様とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、ML/LLMを活用できる領域が大きく広がっています。滞在時間あたりの利益、LTVの最大化、モデルの改善等をKPIとし、経営に直接インパクトのあるデータ戦略の立案・実行を担うポジションです。
同社は発見型ソーシャルECアプリを運営しており、従来の検索型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」体験を提供します。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。ユーザーは全国に広がり、これまでECをほとんど使ったことがない層にも多く利用されています。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、新しい生活圏の創造を目指しています。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。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。少数精鋭で大きな目標に挑戦し、将来の生活インフラを切り拓くことを目指しています。

具体的な業務
ML/LLM/データサイエンスを経営・事業戦略に接続し、投資対効果のあるテーマに集中させ、組織的に遂行する責任者です。技術ありきではなく、経営課題の解決方法としてデータ/技術を捉えて戦略的に推進します。
- 重点課題に対するAI技術選定、フィージビリティ評価、期待効果に基づく優先順位付け
- 学習構造/技術ロードマップの策定および技術投資方針の立案
- ロードマップ実行に必要な組織・体制の設計、採用戦略の策定
- データ基盤、MLOps/LLMOps、プロダクト実装・運用まで見据えた長期アーキテクチャ方針の主導
- ML/LLM/データサイエンスの知見・経験に基づく立案、組織構築、マネジメントを中心としたリーダーシップの発揮
- 上記戦略の実行のためのデータ組織の確立

このポジションで向き合う難題
- レコメンドモデルのアーキテクチャ進化: 現在稼働中のTwo-Towerモデルをベースに、精度・速度・スケーラビリティを高める設計・実装。次世代アーキテクチャの提案とプロダクションでの検証。
- コールドスタート問題: 新規お客様の初期利用期間における購買データ不足に対し、ゲーム内行動やアプリ内行動など、同社固有のシグナルから嗜好を推定するモデルの設計・実装。
- リアルタイム性の向上: レコメンドユースケースにおけるリアルタイム性向上が事業インパクトに大きく影響するため、モデル側の最適化に取り組む。
- 短期CVR vs 長期LTV: 短期的な購入率と長期的なお客様価値の両立をモデルに組み込む構造的な問いへの実装レベルでの対応。
- 新たなML/LLM活用領域への展開: UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、事業インパクトの大きい順に新しいモデルを設計・実装。

ポジション・部門の魅力
開発環境・技術スタック:
- データ基盤・分析: BigQuery, Dataform, Python, Looker Studio
- ML基盤: Google Cloud (Vertex AI, Vertex AI Experiments, Cloud Spanner, etc)
- AI/LLMツール: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot（全員分予算あり）
- その他: GitHub, Slack, Notion

仕事の魅力:
- ECとしては異例の高密度データが武器になる: ゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
- レコメンドにとどまらないデータ戦略全体の構築: 現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、データ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる裁量があります。

一緒に働く「人」と「開発文化」:
- 連携する役員: 取締役COO 山田 悠太郎、執行役員 CXO 佐藤 俊輔、執行役員 CBO 高見 隼悟、執行役員 CTO 池松 恭平
- 開発文化:
- 業界トップクラスのエンジニアが集結: 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。外部の技術パートナーとの連携により、ML領域のアドバイザリーを受けながら開発を進めています。
- AI Nativeな開発スタイル: コードの大半をAI経由で生成、Pull Requestの多くをAIレビューのみでDeployするなどを実践。少数でスピードと品質を両立。
- 事業とお客様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状況、対応方針を深くSyncして開発。定量・定性を重視し、お客様の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には変化を確認して次の施策に繋げる。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴。

入社後3ヶ月のマイルストーン:
- 1ヶ月目：現状把握と課題定義: 既存レコメンドモデルのアーキテクチャ・特徴量・評価指標を理解。ユーザー行動データ・購買データを探索し、全体像や顧客像を把握。
- 2ヶ月目：データ戦略仮説構築の自走: お客様の滞在時間あたりの利益・LTV最大化のためのデータ取得・活用戦略についてCOO・CXO・CBOと連携しながら仮説構築。
- 3ヶ月目：ロードマップ策定と実行プランの構築: AI・データ施策の優先順位づけとロードマップを策定。効果検証の仕組みを整え、施策のPDCAを自走で回す。

同社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。ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。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いただいてる点です。「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、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狙いとしています。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。

まずは足元の事業拡大の課題解決、ゆくゆくは事業責任者候補として、成長を最大化するための戦略立案と実行をリードしていただきます。
※入社のタイミングによってissueの優先度が異なるため幅広いアサイメントの可能性がございます

【具体的な業務内容】
▼事業計画・戦略の策定
- 事業KPI（GMV、出店店舗数、CVR等）に基づいた課題特定と、事業戦略の立案
- 経営陣や営業部長・事業責任者と連携し、PL管理や中長期戦略にも関与
- チームマネジメント、およびKPI設計・運用

▼プラットフォームにおける営業戦略の立案・実行
- 食品・日用品・コスメなどEC出店事業者に対し、新規店舗獲得戦略の立案と実行を主導
- 既存出店者の売上最大化に向けたカスタマーサクセス戦略の策定・推進

▼買取販売事業のプロジェクト推進
- 市場動向や顧客ニーズのリサーチと分析
- 買取販売事業の拡大に向けた仕入れ戦略の立案・実行
- 新規サプライヤーの開拓、価格交渉、契約締結
- 商品ページの作成、在庫・価格設定、プロモーション企画

▼ECオペレーションの最適化
- サプライチェーン、物流、仕入れなど、EC事業全体にわたる業務フローの改善
- コスト構造の分析と、収益性向上のための施策立案・実行
- AIを活用した業務プロセスの改革推進

▼新規領域の企画、実行
- 事業機会を捉え、プロダクトチームと連携しながら新規領域の拡大を実施頂く

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
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。
「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、高い成長率を達成しています。大規模な目標を掲げ、将来の生活圏を切り拓くことを目指しています。

具体的な業務
本ポジションでは、広告体験の設計をメイン領域として担いながら、同社のファーム機能の一部領域も兼任します。広告の配信ロジックや収益最適化はスペシャリストに委ね、お客様が自ら体験したくなる広告・ファーム体験の設計に集中します。
1. 広告 × ゲーミフィケーションの体験設計（メイン領域）
現在、動画リワード・オファーウォール・アフィリエイト・アンケートなどが広告の主な収益となります。現在の動画リワード・オファーウォール・アフィリエイト・アンケートは、リワードの獲得のためにやっている「作業」であり、それを「体験したいアクション」に変えるという設計哲学です。
2. 同社のファーム機能兼任領域
同社のファーム機能のクエスト・エンゲージメント機能に広告体験を組み込む設計を担います。キャラ・世界観・物語を、広告とファームに横断展開し、ファームKPI（DAU/継続率など）と広告KPI（閲覧率/収益など）の両立を追求します。

このポジションで向き合う難題
「やりたくないこと（広告視聴・アンケート）」を「また体験したいアクション」に変える設計
広告視聴・アンケート回答は、本質的に「作業」です。お客様が自発的に求める体験に変えるには、心理設計・演出・タイミング・報酬設計の緻密な組み合わせが必要です。0.1%のCVR改善に命を懸けられる執着力が問われます。
短期数字と長期信頼のトレードオフ
競争心・焦燥感・可変報酬主軸の設計は短期的に数字を伸ばします。しかしお客様との長期的な信頼を削ります。「今日の数字」ではなく「お客様が明日もプロダクトを開く理由」を設計軸の最上段に置き続けることが求められます。
Ad × Farmの二領域同時推進
広告体験とファーム体験を地続きに設計する兼任ポジションのため、2つの領域のKPIと世界観を同時に把握しながら優先度判断を行う必要があります。

入社後3ヶ月のマイルストーン
1ヶ月目：プロダクトの世界観と広告体験の現状を把握する
Ad領域スペシャリストからASP運用・収益構造・配信ロジックのインプットを受けながら、現在の5種類の広告体験の課題を自分の言葉で語れる状態を目指します。
2ヶ月目：最初のゲーミフィケーション施策をリードする
1種類の広告体験改善施策を立案・実行します。仮説・設計・リリース・効果測定のサイクルを一通り回し、「プロダクト文脈での体験設計」のプロトコルを習得します。
3ヶ月目：中長期のロードマップを描く
ゲーミフィケーション軸の広告体験ロードマップ初版を策定します。「プロダクトの広告体験をこう変える」という方針をCXOに説明できることを目指します。

ポジション・部門の魅力
広告をコンテンツにする最前線の設計者になれる
バナーをクリックさせる仕組みではなく、広告そのものを楽しい体験にする この命題に本気で向き合えるポジションは日本でも数少ない環境です。独自の世界観を持つプロダクトは、この挑戦の最高のキャンバスです。
安定した収益ベースの上で「攻め」に集中できる
ASP広告は安定収益として確立されています。守りを固めるスペシャリストが横にいる体制のため、体験設計・収益レバーが効く施策に集中できます。ゼロからの立ち上げではなく、確立されたベースの上で非連続な成長を狙えるフェーズです。
行動経済学とゲーミフィケーションを、大規模プロダクトで実装できる
損失回避・プロスペクト理論・ナッジ・達成感設計を、日常的に利用されるアプリで実装・検証できる環境は希少です。施策がそのままKPIに反映される解像度の高いフィードバックループがあります。
AI活用が前提の職場
AI活用を義務化しており、個人の利用予算も負担します。プロトタイピング・調査・要件定義のすべてにAIを組み込み、立ち上がりを最短化できる環境です。

キャリアパス
ゲーミフィケーション × 広告体験という希少領域のPdMとして実績を積んだ後、事業フェーズに応じてAd領域のPdM責任者等へのキャリアパスを想定しています。大規模な広告収益に対してPL責任を持つ経験は、事業家としての市場価値に直結します。

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。

同社は発見型ECプラットフォームとして、ピボット後急成長を達成しました。同社のゲーミフィケーション機能を中心としたゲーミフィケーション機能により、お客様は高頻度でアプリを開き続けています。この高エンゲージメント基盤の上に、動画リワード・オファーウォール・アフィリエイト・アンケート広告など複数の広告配信を展開しており、同社の収益の柱となっています。しかし、ポテンシャルに対して広告事業の規模はまだ緒についたばかりです。現在は広告体験設計を担当するPdMが関わっているだけで、配信プラットフォーム全体を広告事業として統括するビジネス責任者が不在の状態です。国内の大手メディアが自社媒体の上にアドネットワーク事業を構築したように、同社も「SNSのように毎日開きたくなるECアプリ」というユニークかつ大規模な媒体価値を最大化し、自社プラットフォームを活かした広告事業を本格的に構築していくフェーズに来ています。このポジションが担うのは、広告送客の収益最大化にとどまりません。「誰に・何を・いつ届けるか」という配信プラットフォーム全体の最適化 商品レコメンド・広告・プロモーションをまたいで、お客様体験と収益成長を同時に設計する責任者です。今回募集するのは、その中核を担うポジションです。

同社の広告事業全体をビジネスオーナーとして統括いただきます。短期は既存広告フォーマットの収益最大化、中長期は配信プラットフォーム全体の設計と自社アドネットワーク事業の立ち上げまでを担います。

1. 既存広告の収益最大化: 動画リワード・オファーウォール・アフィリエイト・アンケート広告の収益KPIを設計・管理します。CPM/充填率/eCPM改善からPdMと連携した新規広告体験の企画まで、収益最大化の全体を担います。
2. 配信プラットフォーム全体の最適化設計: 「誰に・何を・いつ届けるか」という配信ロジック全体をビジネスオーナーとして設計します。商品レコメンド・広告・プロモーションをまたいだ配信最適化の方針を策定し、プロダクトチームと連携して実行します。同社全体の媒体価値向上と収益成長を同時に追います。
3. 自社アドネットワーク事業の立ち上げ: 自社アドネットワーク（SSP/DSP連携含む）の事業設計・立ち上げを主導します。広告在庫の設計、広告主・代理店との関係構築、パートナー開拓、収益化モデルの検証を推進します。
4. PdM・エンジニアとの連携: Ad体験設計を担うPdMと密に連携しながら、「お客様が嫌がらない広告」「プラットフォームの信頼を損なわない収益化」を設計します。ビジネスサイドからプロダクト・技術の意思決定をドライブする力が求められます。
5. 広告事業のPL管理・組織づくり: 広告事業のPL責任を持ちながら、事業成長に応じた採用・組織設計を行います。将来的には広告営業チームを率いることも期待しています。

このポジションで向き合う難題:
「お客様体験を壊さずに収益を上げる」配信設計の難しさ: 同社のお客様はゲームを楽しみながらアプリを使っています。配信最適化で収益を上げようとすれば体験の質が落ち、体験を守れば収益が伸びない このトレードオフを商品レコメンド・広告・プロモーションをまたいで解き続けることが求められます。単一の広告フォーマット最適化ではなく、プラットフォーム全体の配信設計として向き合う必要があります。
ビジネス責任者不在のゼロからの立ち上げ: 現在、広告・配信領域のビジネス責任者は存在しません。KPI設計・SSP/DSP連携・広告主と代理店との関係構築・収益化モデルの検証をゼロから進める必要があります。「誰かが設計した仕組みを動かす」のではなく、「自分で設計して動かす」覚悟が必要なポジションです。
「発見型EC」という新しい媒体価値の言語化: 検索型ECでもSNSでもない同社の媒体価値を、広告主・代理店に対して説得力ある形で定義・伝達することが求められます。既存の媒体評価軸に当てはめるのではなく、「毎日開きたくなるECアプリの配信価値」を新たに言語化する力が必要です。

仕事の魅力:
「配信プラットフォームの設計者」として事業の基盤をゼロから創れます。大手メディアが長年かけて構築してきた配信プラットフォームを、より小さなチームで・より高い自由度で設計できます。「自分が設計した配信ロジックが収益と体験の両方を動かす」という手触り感は、大企業では得られません。
プロダクト体験×収益成長の両立をオーナーとして追えます。広告をコンテンツにする、配信をお客様体験の一部にする そのテーマに本気で取り組む開発チームと、事業サイドのオーナーとして対等に議論できる環境です。広告×レコメンド×プロモーションをまたいだ配信設計に責任を持てる希少なポジションです。

ML基盤の設計・構築・運用を一気通貫でリードするポジションです。

業務概要:
レコメンデーション基盤では、現在19本のVertex AI Pipelineが本番稼働しています。Two-Towerモデル・日本語Sentence-BERT・FAISSを組み合わせた推論基盤が、毎日数百万件の顧客行動データをリアルタイムで処理し、「AI Feed」として提供するレコメンドがアプリ内購入の65.8%を占めるまでに成長しました。
しかし、この基盤を専任で設計・運用できるMLOpsエンジニアが存在しません。現在はDS・バックエンドエンジニアが兼務でパイプラインを維持している状態で、OOMエラーの解消・オートスケーリング設計・CI/CD for MLの整備など、本来MLOpsエンジニアが担うべき課題が積み上がっています。
今後は商品レコメンドにとどまらず、UGC（口コミ投稿）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングへとML活用領域を拡張していく計画です。それを支える基盤の設計から担当いただきます。

プロダクトの特徴:
発見型ソーシャルECアプリでのポジションです。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。
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おります。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。

プロダクトの目指す世界:
「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくる企業でのポジションです。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、大きな成長を達成しています。変化を力に変えてきた企業は、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、多くの人々に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。

具体的な業務:
- MLパイプライン（Vertex AI Pipelines）の設計・最適化・安定化
- モデルサービングのアーキテクチャ設計（Cloud Run, Vertex AI Endpoint等）
- 実験管理基盤の構築・効率化（Vertex AI Experiments）
- データパイプラインの構築・運用（BigQuery, Dataform, Cloud Scheduler）
- CI/CD for MLの設計・実装（モデルのバリデーション→ステージング→本番のライフサイクル管理）
- MLシステムのモニタリング・ドリフト検知・再学習の仕組み構築
- インフラコスト管理と最適化（GPU/マシンリソースの効率化）
今後MLチームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけることを期待しますが、まずは上記のような基盤構築に専念いただきます。

具体的な技術課題とプロジェクト例:
- MLパイプラインの安定化と最適化: 19本のVertex AI Pipelineが本番稼働中。OOMエラーの解消、オートスケーリング設計、GPU対応によるパイプライン実行時間の短縮
- モデルサービング基盤の強化: Cloud Run上のFastAPIサービスでTwo-Towerモデルを本番運用中。リアルタイム推論のレイテンシ改善、スケーラビリティの向上（現在120 RPS）
- データパイプラインの再設計: Dataformによるデータ変換（Raw→Cleansed→Warehouse→Mart）の拡張。Spanner Federated Queryの活用、GA4ストリーミングデータとの連携強化
- CI/CD for MLの整備: モデルのバージョニング、自動バリデーション、ステージング環境でのスモークテスト。コードのCI（lint, test）とモデルのCI（学習→評価メトリクスのしきい値チェック）の分離
- BytePlus依存からの段階的内製化: 複数のMLエンジンを並走させる基盤設計。内製レコメンドモデルとBytePlusの共存・切り替え機構

仕事の魅力:
- 設計者として、0からアーキテクチャを決められる: 「誰かが作った基盤を引き継ぐ」ではありません。19本のパイプラインが稼働している現状から、次世代のMLOps基盤をどう設計するか その意思決定を、担当者が担います。CI/CD for ML・Feature Store・モニタリング基盤まで、「正解のない設計判断」を繰り返せる環境です。
- ECとゲームが交差する、唯一無二のデータ: ゲーム機能を持つECアプリとして、お客様は月平均20日以上・1日38分アプリを使います。購買データだけでなく、ゲーム内行動・投稿・閲覧・タイムスタンプが複合した固有のシグナルは、他のECでは得られないデータです。このデータを基盤として扱えるのは、この企業ならではです。
- 本番で動くMLが、事業数値を直接動かす: レコメンドAI導入でKPI100 200%改善という実績があります。基盤を安定させ、DSが新モデルを早くデプロイできるようになれば、その改善速度が事業成長に直結します。「インフラを整えた結果、事業が伸びた」という手触りが得られる環境です。
- 外部のAI技術開発部との共同開発体制: 外部のAI技術開発部からML領域のアドバイザリーを受けながら開発を進めています。業界水準の高い技術観点を取り込みながら、自社プロダクトに実装するという、スタートアップでは稀な学習環境があります。
- AI Nativeな開発で、生産性の上限を更新し続ける: コードの80 90%をAIが生成し、PRの80%をAIレビューのみでDeployする開発スタイルを全社で実践しています。「MLOpsエンジニアがAIを使い倒したら何ができるか」を最前線で実験できます。

●プロダクトの特徴
当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。
2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。
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いただいてる点です。
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、1日平均38分・月20日以上という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。

●業務内容
経営チームの一員として、人事・組織・文化のすべてを掌握し、戦略の策定から実行まで一気通貫でリードしていただきます。

1. 人事戦略の策定・実行
経営陣と連携しながら、事業成長を人事の力で加速させます。
・中長期的な組織・人員計画の策定： 事業計画に基づいたロードマップと採用・育成計画の設計
・人事制度の設計・改善： 等級・報酬・評価制度の設計と、運用方針の策定・改善サイクルの構築
・人事データの可視化・分析： HRテックを活用したピープルアナリティクスの基盤構築・運用
・各階層の仕組み化： 経営陣・各部門と連携し、あるべき姿に向かえる仕組みの要件定義と実装

2. 採用戦略の統括
採用人事メンバーと連携しながら、当社の採用機能全体をリードします。
・採用戦略の設計： 全社採用計画の策定、チャネル戦略・エージェント戦略の最適化
・ハイクラス人材の獲得： 経営幹部・専門職採用のダイレクトリクルーティング
・採用ブランディングの統括： 採用広報・採用コンテンツ戦略の方針策定
・採用組織の育成： 採用人事メンバーのマネジメント・育成

3. 組織文化・エンゲージメントの醸成
当社のMVV（ミッション・ビジョン・バリュー）を全社に体現させるための施策を設計・実行します。
・MVV浸透施策： 当社らしい組織文化をデザインし、全社への浸透をリード
・エンゲージメントの強化： サーベイ設計・結果分析・改善施策の策定と実行
・オンボーディングの設計： 入社後の立ち上がりを最大化する仕組みの構築・改善
・組織開発施策： ワークショップ・1on1・マネージャー育成プログラムの企画・実行
・コミュニケーション基盤の構築： 経営陣と従業員間の建設的な対話・信頼関係の醸成

4. 労務・コンプライアンス管理
スタートアップから上場企業へのフェーズ移行に対応した、健全な労務基盤を整備します。
・労務管理の統括： 就業規則・各種規程の整備・運用、給与・勤怠管理の監督
・コンプライアンス体制の構築： 法令遵守・ハラスメント防止・内部通報窓口の運用
・IPO準備における人事・労務対応： 上場

5. AI・テクノロジーを活用した人事DX
当社では全社的にAI活用を義務化しています。人事領域においても、AIとHRテックを最大限に活用して生産性と質を同時に高めることをミッションの一つとして担います。
・HRテックの導入・最適化： ATS・HRIS・サーベイツール等の選定・運用改善
・採用・評価へのAI活用： スカウト文面生成・JD作成・評価分析等のAI活用推進
・データドリブンな意思決定： 人事データを経営判断に活かす分析基盤の構築

6. 人事チームのマネジメント・組織構築
・採用人事メンバーの育成・マネジメント
・人事機能の拡充に向けた採用計画の策定・実行
・労務・総務との連携強化

●仕事の魅力
▼人事が、経営の意思決定テーブルにいる
当社において人事は「管理部門」ではありません。
経営チームの一員として、事業戦略の議論に人事の視点を持ち込み、組織設計から制度設計まで経営直結で動ける環境です。

▼「超・非・労働集約型」組織の設計者になれる
「100人で企業価値1兆円」という目標を、人事の力で実現する第一人者になれるタイミングです。
AIと組織設計の掛け算で、まだ誰も作ったことのない組織モデルを自分の手で実験できます。

▼急成長フェーズで、人事組織そのものを0から作れる
人事専任が少人数のフェーズだからこそ、制度・文化・採用のすべてに自分の意志を反映できます。
「当社の人事はこうあるべき」という思想を、組織に刻み込める稀有な機会です。

▼IPO準備を経営チームの一員として経験できる
上場準備において人事・労務の整備は最重要課題の一つです。
CHRO候補として、IPOプロセス全体に人事の観点から関与できる経験は、キャリアに大きな厚みをもたらします。

●利用ツール
HERP（ATS）/ freee / Slack / Notion / Claude・Gemini等AIツール（全員分の利用予算あり）

【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）