1000〜1200万の転職求人

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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。

●業務概要と募集の背景
金融×不動産×AIを軸とした急成長サービスのマーケティングコアメンバーを募集するポジションです。複数の主力サービスが対象となります。

具体的な業務は下記の通りです。
・SEO/AIO戦略策定とその実行
・LPOやサイト開発ディレクション（UI/UX改善提案等）の推進
※ご本人の希望や能力に応じ、職務範囲を拡大することができます

顧客ターゲットは非常に大きなマーケットです。長期高額の借り入れや購入となるため、個人家計に対するインパクトが非常に大きな商品です。

スマホ&AI時代の今、顧客の情報収集チャネルは不動産会社や銀行ではなく、ウェブ検索やAI検索が主流になると想定されています。SEOやAIO対策は極めて重要であり、このポジションはそれを担う中心的な役割となります。なお、SEOの現状は挑戦しがいのある状況です。
・住宅ローン関連キーワード：順位トップを占めている状況。順位の維持とAIOへの活用がポイント
・不動産投資関連キーワード：順位アップが課題。将来的にはAIO上位も狙う

同社は上場企業であり、日銀利上げ・不動産価格上昇・生成AI浸透などの追い風が吹いている今を事業拡大チャンスと捉え、マーケティング投資（マーケティング部の陣容拡大と広告宣伝費の増強）を加速化させています。

●主力サービスの内容と仕事の魅力
主力サービスの一つである住宅ローン比較診断サービスは、ユーザーは無料で利用でき、銀行から広告宣伝費を得るビジネスモデルです。住宅購入という非常に大きなライフイベントにおいて、個人の家計を支える重要なサービスです。住宅ローンは長期高額の借り入れのため、わずかな金利の違いでも長期的に大きな差になります。住宅ローンに関する知識が少ない人が多いため、比較サービスのニーズは非常に根強いです。

また、最近は日銀の利上げが注目されており、住宅ローン金利への関心が非常に高く追い風が吹いています。そうした中、「どういった借り入れ方が賢い選択なのか？」「具体的にはどういった銀行がオススメなのか？」をユーザーに分かりやすく伝え、住宅ローンの審査申し込みを獲得します。

住宅ローン選びで重要なのは与信判断です。銀行によって審査基準が異なるため、同サービスではそれを踏まえた各銀行の融資承認確率をAIが算出し、ユーザーに提示する仕組みを構築しています。ユーザーは審査に通りやすい銀行の中から金利条件のいいローンを選ぶことができます。

大手銀行と提携し、特別金利を開始しました。一般申込みをするよりも、同サービスを通して審査申し込みしたほうが金利が安くなり、サービス差別化の大きな武器となっています。

このようにサービスコンテンツは確立しつつあるため、マーケティングに専念することができます。自行商品しか売ることができない銀行のマーケティングとは異なり、多数の金融機関を比較し、最適なものを提案できるサービスのため、ユーザーサイドに立ってマーケティングを行うことができます。

別の主力サービスは、徹底してユーザーサイドに立った不動産投資サービスです。不動産投資に興味あるユーザーに不動産投資物件をご案内し、仲介手数料を得るビジネスモデルです。

不動産投資は業者に騙されて高値をつかまされるのではないか、と懸念されることがありますが、その懸念を払拭するため同サービスでは価格透明性を高める施策を行っています。具体的には、AIを活用して不動産の投資リスク（＝家賃の安定性）をスコアリング化し、それを踏まえた理論価格を提示しています。また、不動産投資物件の買い手に対して、物件ごとに必要な自己資金がわかる機能を提供しています。年収や勤務先から不動産投資ローンの借入可能額を判定する与信ノウハウを持ち合わせており、サービスに実装しています。

不動産投資家の集客および売買の相談はウェブに加えてアプリでも行えます。従来の人づて紹介やセミナー集客とは一線を隠す、テックを活用した次世代の不動産投資サービスです。同サービスのユーザーサイドおよびテックを活用した取り組みは支持が広がりつつあり、会員登録数は増加しています。今後は会員数を大幅に伸ばし、国内最大級のウェルスマネジメントサービスを目指します。

●携わっていただくサービス
・住宅ローン比較診断サービス
・不動産投資サービス
・マンションAI査定サービス

“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。

“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。
【同社製品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
【同社製品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
【同社製品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、導入実績は累計サイトを突破しています。

【ポジション概要】
本ポジションは、これまでCTO・VPoEが担ってきた開発組織のマネジメント職務を複数の領域に分解し、各領域を主体的にリードしていただくEngineering Managerを募集するものです。
特定の万能なエグゼクティブ1名に依存する体制から、各領域に強みを持つマネージャーが連携して開発組織を運営する複数名によるマネジメント体制へと移行を進めています。中長期ではマネジメント体制を構築する計画であり、本ポジションはその中核を担う初期メンバーの一人です。
開発ユニットのリーダーとして、担当ユニットのチーム運営や課題解決を担っていただきます。そのうえで、ご経験や適性に応じて、開発者体験の向上、育成、採用、開発プロセス改善など、開発組織に関わるいずれかの領域をお任せする可能性があります。
※本ポジションは「CTO/VPoEの後継となる単独のエグゼクティブ」ではなく、特定領域を主体的にリードするミドルマネジメント層としての役割です。

【具体的な業務】
* 3 5名程度の開発ユニットにおけるユニットリーダー業務（チーム運営、メンバー支援、課題解決など）

ユニットリーダー業務を主軸とし、以下の領域についてご経験や適性に応じていずれかをお任せする可能性があります。

* 開発者体験（DX）の向上：開発プロセス・ツール・ドキュメント文化（同社製品2）の整備と改善
* 開発メンバーひとりひとりのスキルアップと、開発部全体の技術力底上げのための施策の企画・実行
* エンジニア採用活動の推進、および技術広報チームと連携したアウトプット・採用ブランディングの強化
* 同社製品開発チームを中心に、同社製品1/同社製品2開発チームも含めた開発職横断でのイネーブルメント施策の展開

【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。
未踏スーパークリエイターのCEOや未踏経験者の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、技術やUI/UXに関する議論が常に盛んです。

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。

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

“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。
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

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。

募集背景
同社は2008年に設立したモバイルに特化したネット専業銀行です。開業以来、生活に深く浸透した携帯電話やスマートフォンをお客さまとの第一の接点とし、利便性と安全性を両立させた質の高いサービスを提供してきました。
同社のみならず、グループ会社とともに、お客さまへ金融・決済サービスをワンストップで提供する「スマートマネー構想」を推進しているグループ内では、ITは急成長下においてグループの安定したサービス提供を根幹から支える非常に重要な役割を担います。日本一のデジタルメガバンクを目指す、同社の更なる成長に向けたデジタライゼーションの取り組みを担う中核人材を募集します。

仕事内容
・業務要件整理から要件定義、基本設計、総合テストまでの開発上流工程のリード
・システム保守・運営における品質向上および安定稼働の推進
・大規模システム開発プロジェクトの企画・推進および課題解決
・開発ベンダーとの協働による開発管理・品質統制
・IT戦略に基づくシステム化施策の企画・推進
・複数のシステム開発プロジェクトの推進

【推進中プロジェクト】
・新サービス/サービス向上施策（口座獲得/ローン/公営くじ等）
・グループ施策（グループ連携案件）
・デジタルメガバンク化（勘定系システム基盤の設備増強及び勘定系以外を含むシステム更改対応）
・全銀/法制度対応
・アーキテクチャ改革(システム疎結合化、統廃合/サービスレベル向上/災対環境整備、可用性向上/セキュリティ高度化)

このポジションの魅力
・銀行の基幹・業務システムにおける企画・要件定義・プロジェクト推進を中心に担っていただきます。事業・組織ともに成長フェーズにあるため、大手企業では経験しづらい広範な領域や高い裁量を持ちながら、大規模案件の推進に携わることができます。
・特定領域の開発工程にとどまらず、システム全体を俯瞰しながらプロジェクトを推進いただきます。新技術の導入にも積極的に取り組んでおり、幅広いテクノロジー領域で専門性を高められる環境です。
・事業・サービス・ユーザーとの距離が近く、グループ各社との連携機会も豊富です。銀行事業全体を俯瞰しながら、中長期的な業務変革やサービス高度化に当事者として携わることができるため、高度専門職としてさらなるキャリア形成を実現いただけます。

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

【組織のミッション】
金融PMO組織は、金融分野内を横断して高難易度プロジェクトを支援・推進する組織です。プロジェクトの受注前、開発工程、本番運用中に至るまで、総合的な支援サービスを提供することで、プロジェクトの成功に貢献し、顧客への価値提供を目指します。組織として担当するプロジェクトは、大規模なミッションクリティカル案件からデジタル系案件、中小規模案件まで様々ですが、いずれも世の中の経済活動を屋台骨として支えているようなシステムです。

【職務内容】
金融系プロジェクトにおいて、プロジェクトの立ち上げから本番運用中にいたるまでの業務を、3つのグループにわけて担当します。下記1. 3.のうち、案件状況や経験・希望に応じて、業務アサインを行います。

1. 審査
上流工程から下流工程、本番稼働における品質確保に関する業務
・プロジェクトの検査計画の立案、および品質確保施策の遂行
・設計/製造/テストの各工程の品質検査、品質分析、改善事項の提示
・システム稼働に向けた検査合否判定
・システム稼働状況のモニタリング

2. SEPG推進
金融系システム開発プロジェクトにおける、プロジェクトマネジメントに関する支援業務
・高難易度プロジェクトにプロジェクトマネージャの参謀役・補佐役として参画
・問題化リスクの早期検知および立て直し支援
・プロジェクトマネジメント標準の策定と現場浸透、ナレッジ展開

3. 保全
堅実な情報連携と災害対策(BCP)業務
・金融分野の代表として全社のQMS関連の施策推進
・システムリリースの情報や、突発的に発生するシステム故障に関する社内連携
・金融分野で定めるBCP方針の管理、およびそれに基づく防災訓練の実施や、災害対策本部の管理運営

【ポジションの魅力】
・金融分野横断組織だからこそ特定の顧客やサービスに限定されず、様々なプロジェクトを経験することができます。
・金融分野の経営層が求めている情報レベルの目線を養うことができ、視座が広がります。
・BCP対応において、グループ内の会社の垣根を超えた協力体制や、グループと一体となった防災訓練によるインフラ会社としての社会貢献を、直に体感することができます。
・社会インフラに広く携わることができ、社会貢献を実感できます。

【携わる事業領域】
・同社金融分野の事業領域全般（銀行、保険、証券、クレジット等）
・中小規模システムからミッションクリティカルな大規模システムまで開発規模も様々です。

【職務内容】
顧客向けのシステム開発や新技術導入に関するシステムエンジニアとして、企画・要件定義・設計・開発・運用を行います。

【アサイン先想定】
代表的なプロジェクトは以下3件です。他にも複数の案件がございますので、ご希望やご経験を鑑み、最適な案件アサインを検討します。
1. 鉄道系ポイント・決済システム開発におけるアプリケーションスペシャリスト/PM候補
2. 鉄道系ポイントシステムの安定運用を支えるインシデント対応、アプリケーション保守
3. 鉄道系決済基盤構築におけるアプリケーションスペシャリスト/PM候補（提案中）

【職務の魅力】
●組織の特徴
同社は日本国内の大手鉄道顧客との深いリレーションを保持しており、ポイント、決済など運輸業以外の領域で、顧客のDXビジネスを推進しています。特に交通系ポイントなど社会インフラとして人々の生活に密接に関わる領域での開発に多数携わっております。単なるシステム開発にとどまらず、構想策定やサービス拡張提案など超上流から保守・改善提案までを一気通貫で行っていることが特徴です。

●キャリア形成の特徴
・要件定義・システム構想・サービス設計など企画領域から設計・開発・運用まで広く関与でき、エンジニアとしての視座が高められます。
・案件の規模は小規模なエンハンス開発から、大規模な新規開発まで幅広く、自身の志向・専門性に応じたスキルアップが可能です。
・プロジェクトマネージャ、アプリケーションスペシャリスト、ITアーキテクト、ITサービスマネージャなど多様な人材による協業でプロジェクトを進めており、自分に合ったキャリアを目指せます。

【概要】
1. グループ会社間の情報流通を実現するNW基盤のシステム運用（監視、運転、保守）、設備管理業務の推進、管理
2. 新しいITや仕組みを使った、運用業務の効率化／自動化の推進
3. 組織、部下マネジメント

【詳細】
●担当業務
1. グループ会社間の情報流通を実現するNW基盤のシステム運用（監視、運転、保守）、設備管理業務の推進、管理
・グループ会社間の情報流通を実現するNW基盤のシステムの24時間365日での運用保守
（※通常は平日日勤帯の勤務になります。但し、24/365サービス提供につき、頻度は少ないですが、夜間工事対応に伴う夜間シフト勤務や週休/休日勤務を行っていただくことはあります。[ピーク時で1 2回/月程度] また、機器故障対応時には、土日夜間含む呼び出し対応の可能性もあります。[電話応対は平均1回/月程度。駆けつけは1回/年以下]）
・問合せ／申告受領時やアラート検知後のトラブル解析と復旧の統制
・設備管理（設備更改計画策定、機器更改要件検討、等）
・日々発生するサービスオーダーに伴う設計、設定工事、試験の承認、実行管理

2. 新しいITや仕組みを使った、運用業務の効率化／自動化の推進
・運用保守業務の標準化、自動化による効率化のビジョン策定、計画立案、実行管理

3. 組織、部下マネジメント：入社時の部下は、管理職1名に対して12名前後の予定
・組織メンバーの専門性・スキルの向上(評価、トレーニング、コーチング、メンタリング)を奨励・実施し、チームワークとモチベーション向上の風土を醸成する
・同社全体の方向性を組織メンバーに確実に浸透させ推進する
・上記1,2の業務推進における事業計画策定と予実管理

●オンボーディングプラン、入社後のスキルアップのイメージ
・ 1か月：
同社/組織/業務の理解のために毎週統括課長or担当部長よりレクチャーを実施
・ 6か月：
OJTにて業務経験、管理者経験を積みつつ、担当外/組織外との交流の場を積極的に提供し、社内多方面への理解とコネクションを深めていく

【概要】
グループ全体のDX化を推進するネットワークサービスの提案・導入調整、及び、見積・契約事務を担当します。

【詳細】
●担当業務
1) NWサービス導入調整領域における方針・目標の策定
・担当領域の中長期的なトレンドや専門的知見に基づき、NWサービスの営業・導入調整領域の戦略策定に参画・貢献します。
・市場動向・顧客ニーズの変化をふまえ、担当領域における方針・目標を策定します。

2) NWサービスの導入調整・営業業務の統括
・ネットワークサービスを中心としたサービスの引き合いに対し、提案・コンサルティング・導入調整業務全般を統括します。
・見積・契約関連業務（規約・申込書/請書等の授受、決裁・書類作成）の品質・効率を管理します。
・既契約のお客様からの契約内容変更（サービスオーダ・解約等）に伴う工事調整・契約処理の業務プロセスを管理・改善します。
・企画グループ・構築グループ・運用グループ等の関連部門と調整・交渉を行い、サービス提供の円滑化を推進します。

3) 組織マネジメント
・フロントチーム（お客様対応・提案等）およびバックヤードチーム（契約事務・システム処理等）を統括し、業務の効果的・効率的な運営を実現します。
・組織メンバーの専門性・スキルの向上（評価・トレーニング・コーチング・メンタリング）を推進し、チームワークとモチベーション向上の風土を醸成します。
・企業全体の方向性を組織メンバーに確実に浸透させ推進します。
※入社時の部下は、管理職1名に対して6 8名の予定です。

4) 予算管理・実績管理
・担当領域における予算管理・実績管理を実施し、コスト最適化や収益目標の達成を推進します。

5) 人材育成とキャリア形成
・メンバーの専門性強化およびキャリア形成を支援し、組織の持続的成長を実現します。
・サービス・技術を正しく理解活用し、効率的かつ安定的なサービス基盤を提案できるアカウントマネージャ人材の育成を推進します。

●オンボーディングプラン、入社後のスキルアップのイメージ
・入社後 3ヶ月は、提供サービスの全体像、業務プロセス、関係部門との連携体制を把握します。
課長代理相当のメンバーとともにフロント業務・バックヤード業務の双方の実務・マネジメントを経験し、現場の課題感やメンバーのスキル状況を理解します。
・3ヶ月 6ヶ月経過のタイミングで、マネジメント領域の業務を引き継ぎ、方針策定・組織運営を主体的に実施します。
また、メンバーとの1on1を通じた組織マネジメントを本格的に開始します。
・6ヶ月以降は、担当領域の方針・目標策定から実行管理までを一貫して担い、組織成果の最大化を牽引します。
・中長期的には、より広範な領域のマネジメントや上位職へのキャリアアップを目指していただきます。

【概要】
大手企業、グループ会社各社をユーザとするインターネット接続基盤の方式設計・構築・維持、及び、機能拡大、新サービス提供に向けた検証、技術企画を担当します。

【詳細】
●業務内容
1) 同社のネットワーク基盤に関する方針・目標の策定
　- メインターゲット：大手企業・グループ会社各社の業務システム
　- 業務：サービス実現に向けた要件定義、実現方式の検討、方式設計、サービス設備の設計/構築（物理・論理）、維持
　・担当領域の中長期的なトレンドや専門的知見に基づき、ビジネス拡大にむけたチームの戦略策定に参画・貢献します。
　・技術・マーケット動向・会社方針をふまえ、担当の事業計画（中期、単年度）を策定します。

2) 同社のネットワーク基盤に関する安定したサービスの提供および関連業務の統括
　・上記1の目標達成に向け、実行計画・体制を確立し推進します。
　・社内関連部門・ビジネスパートナー各社と調整・交渉を行い、直営リソースのキャパシティを超えて、構築・維持業務の領域を拡大し、推進します。

3) 組織マネジメント：入社時の部下は、管理職1名に対して直営社員6名、パートナー12名の予定
　・組織メンバーの専門性・スキルの向上(評価、トレーニング、コーチング、メンタリング)を奨励・実施し、チームワークとモチベーション向上の風土を醸成します。
　・会社全体の方向性を組織メンバーに確実に浸透させ推進します。

4) 予算管理・実績管理
　・事業計画にて策定した売上・原価計画を実現するために、予算管理・実績管理を日々実施し、月次報告を行います。

5) 人材育成とキャリア形成
　・専門性強化、社員のキャリア形成を支援し、組織の持続的成長を実現します。

●オンボーディングプラン、入社後のスキルアップのイメージ
　・現在の管理者からチーム方針・目標を引き継ぎ、配置された当年度においては原則、設定されている目標に基づいてマネージメントを実施します。
　・当初は課長代理と一緒に設計・構築・維持業務のマネージメントを実施し、職場の風土・文化、業務の進め方、各部下の特徴・特性について把握します。
　・3か月 6か月が経過したタイミングにて、自身が考える最適な事業計画（11月：次年度の当初計画、7月：修正計画）へ変更し、チームマネージメントを推進します。
　・上長（担当部長）との1on1（月1回程度）、週次進捗会議等を通して、当該ポジションの課長だけに全責任を負わすのではなく、組織として最適なマネージメント方法を模索します。（1on1の結果を踏まえ、上長（担当部長）は業務量を踏まえてリソース増強または負荷分散も図ります）
　・管理者においても社内外の研修への参加等を通じスキルアップ、学習の機会（業務に必要なスキルについては業務時間内で受講できる研修メニューが充実）があります。また、自己発案施策による新規技術習得も可能です。
　・定期面談でキャリアビジョンについて意見交換を行い、スキル面を勘案し今後の業務をアサインします。

【概要】同社が提供する画像認識AI製品のAI開発・構築・維持運用を統括する担当課長として、最新AI技術を活用した差別化技術の確立、有償PoCから商用導入までの案件デリバリ、グループ会社のR&D部門との連携を推進します。あわせて、AI開発エンジニア3 5名のチームマネジメント・人材育成を担い事業成長を牽引します。

【詳細】
1. 担当業務
・画像認識AI製品の商品企画・機能強化：最新AI技術を活用し、次世代版製品の差別化技術候補の抽出・確立を主導します。
・案件デリバリの推進：有償PoC 商用導入 導入後の精度向上まで、案件対応・個別AP開発のプロジェクト計画策定・進捗管理・品質管理を行います。
・グループ会社のR&D部門連携：グループ会社のR&D部門が提供するAIエンジンの同社製品への組込み検討・実装を推進します。
・維持運用の統括：同社製品の商用基盤の安定運用、障害対応、リリース管理を統括します。

2. 組織マネジメント
・チーム統括：AI開発エンジニア（3 5名）で構成される技術チームの業務アサイン・進捗管理・課題解決を行います。
・ステークホルダー調整：営業SE、グループ会社のR&D部門、グループ会社各社、外注パートナーとの連携体制を構築・維持します。

3. 予算管理
・売上目標の達成：売上目標の達成に向け、案件ポートフォリオの管理と売上計画の策定・進捗管理を営業部隊と連携して行います。
・原価管理：チーム内の稼働および工数配分の最適化により営業利益の確保を図ります。
・事業計画の推進：中期的な収益改善ロードマップに基づき、コスト構造の見直しと収益性向上施策を営業部隊と連携して実行します。

4. 人材育成・キャリア形成
・技術力の底上げ：クラウド/AI関連資格の取得推進を通じ、チーム全体の技術レベルを向上させます。
・キャリアパスの提示：メンバー個々の志向（スペシャリスト/マネジメント）に応じた育成計画を策定し、1on1等を通じて継続的なフィードバック・支援を行います。
・ナレッジ共有と技術伝承：属人化を防止するため、技術ドキュメント整備・勉強会の実施等によりチーム内の知見共有を促進します。

●オンボーディングプラン
・入社 1ヶ月目：組織理解・基盤構築
・統括課長との1on1で組織ミッション・事業計画・KPIを共有
・同社製品の商品概要・技術資料の習得、実機環境での操作体験。
・チームメンバー全員との1on1、進行中案件の引継ぎ

・2 3ヶ月目：業務キャッチアップ
・主要顧客（電力・鉄道・製造業）の案件同行、デリバリプロセスの体験。
・事業戦略 ソリューション水平展開と同社製品の技術ロードマップの理解
・グループ会社のR&D部門との連携体制・画像認識エンジンの概要把握
・人事評価制度の理解と目標設定シートの作成

・4 6ヶ月目：マネジメント本格稼働
・案件デリバリ・維持運用の統括を引き継ぎ、チームの業務アサイン・進捗管理を主導
・KPIに基づく四半期レビューの実施

●スキルアップイメージ
1年目 2年目：
・同社製品固有技術・案件デリバリプロセスを習熟し、クラウド/AI資格（Associate級）を取得。チームマネジメントの基盤を確立します。
・同社製品の差別化技術確立や新規ソリューション企画を主導し、事業成長を牽引する実績を積みます。

3年目以降：
事業戦略の立案・P/L管理・組織設計な視座を拡大し、複数チームを束ねる上位マネジメントポストへの昇格を目指します。

＜組織のビジョン・ミッション／活動方針＞
デジタルプラットフォーム部は、ITインフラとデジタルワークプレイスを進化させ、全従業員が最大限のパフォーマンスを発揮できる環境の実現を目指します。その実現に向け、以下をミッションとして推進します。
・ITインフラおよびデジタルワークプレイスの設計・提供・運用
・高品質かつ使いやすいプラットフォームサービスの提供
・ポータル統合やAI活用による業務効率化・自己解決の推進
・従業員の知的生産性およびユーザー体験（UX）の向上

＜業務概要＞
ITインフラ領域の中核人材として、ワークプレイスシステムグループの実務責任者を担っていただきます。PC・モバイルなどのエンドポイント環境、サービスデスク、ITSM（ServiceNow）を中心としたデジタルワークプレイスの企画・運営をリードするとともに、ADクライアント移行や生成AI活用などの全社プロジェクトでは、プロジェクトマネージャーとして企画・計画立案から実行までを推進いただきます。
また、運用アウトソースベンダーと連携し、サービス品質・ユーザー体験・運用効率の継続的な改善をリードしていただきます。

＜業務詳細＞
ご経験やスキルに応じて、以下の業務にも携わっていただきます。

1. ITサービス・プラットフォーム運営
エンドポイント管理基盤やITSM基盤の運営・改善を中心に、サービス品質やユーザー体験の向上に取り組んでいただきます。
ServiceNowや生成AIなどの最新技術を活用し、サービスデスク改革や業務効率化を推進していただきます。
現在は、各部署の問い合わせ基盤を統合し、申請内容やナレッジを構造化・蓄積し、生成AIを活用した自動応答やナレッジ活用を実現する仕組み構築を推進しています。

・エンドポイント管理基盤（Entra ID、Intune、MECM等）、ITSM基盤（ServiceNow）の運営・改善
・サービスデスク運営および運用アウトソースベンダーのマネジメント
・AIやセルフサービスを活用した自己解決率向上および運用効率化の推進

2. インフラ・DXプロジェクトの推進
全社インフラプロジェクトやDX施策において、プロジェクトマネージャーとして企画・計画立案から展開・定着までをリードして頂きます。
現在は、全社インフラプロジェクトの国内への展開を控えており、今後海外拠点へも展開していく予定です。
担当技術領域のリーダーとして、複数拠点の課題解決や関係者との合意形成を図りながら、プロジェクトを主体的に推進していただきます。

・ADクライアント移行などの全社インフラプロジェクトの企画・計画立案・推進
・生成AIや自動化技術を活用した業務改革・サービス改善の企画・推進
・外部ベンダーを活用したプロジェクトマネジメント（海外拠点への展開プロジェクト含む）

3. デジタルワークプレイス戦略の企画・推進
今後の企画の立ち上げを行います。
グローバル約2万4千人が利用するITインフラを対象に、戦略・企画などの上流工程から構築・運用まで一貫して携わることができます。

・ITインフラおよびデジタルワークプレイスに関する戦略・ロードマップ・中期計画の策定
・グループ全体を対象とした標準化・共通化・統合施策の企画・推進
・新技術の評価・導入検討およびデジタルワークプレイスの高度化

＜補足＞
・設計・実装フェーズは外部ベンダーと連携して進め、主に方針決定、要件定義、進捗・品質管理を担っていただきます。
・グローバル展開に伴い、海外拠点や関係者と英語でコミュニケーションを行う機会があります。主にメールやチャットを使用します。
・PJを推進するにあたり、事業部門への説明など、社内関係者を巻き込んで業務を進めていただきます。

＜配属部署＞
CDIO デジタルプラットフォーム部 ワークプレイスシステムグループ

＜やりがい・魅力点＞
・同社のIT環境は、会社統合後のIT基盤刷新・標準化を推進する変革フェーズにあり、戦略・企画などの上流工程から裁量を持って携わることができます。
・役員との距離が近く、意思決定のスピードが速い環境です。
・デジタルプラットフォーム部社員の7割以上がキャリア採用者のため、多様なバックグラウンドを受け入れ、強みを生かして活躍いただく土壌ができています。
・経営陣主導で風通しの良い組織文化作りや、構造改革、経営の見える化を行っています。

＜キャリアパス＞
・プロジェクトマネジメントを経験した後は、グループリーダーといったマネジメント職へのキャリアパスもございます。

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。

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。

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。

データから事業課題を構造化し、仮説を立て、施策の設計・検証までリードしていただきます。モデルの検討・実装・改善までトータルで関わっていただくポジションです。
- ユーザー行動データ・購買データの分析を通じた事業課題の発見と構造化
- 課題に対する施策仮説の構築と、検証可能な実験（A/Bテスト等）の設計
- 特徴量の設計・選定と、レコメンドモデルの実装・チューニング
- オフライン評価とオンライン結果の乖離分析、施策の効果検証
- 分析結果に基づく施策の優先順位づけ。PdM等と連携した意思決定

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。

このポジションで向き合う難題:
ユーザー行動の構造化と施策設計
お客様は「買いたいもの」が決まっていない状態で商品に出会います。閲覧→クリック→購入のファネルをセグメント別に分解し、どこにインパクトの大きい改善余地があるかを特定する 曖昧な課題を自ら構造化する力が問われます。

レコメンド精度の改善
カテゴリ別購入傾向・行動タイムスタンプ・価格感度などの特徴量設計を通じて、パーソナライズ精度を向上させます。モデルの実装・チューニングからオフライン/オンライン評価の設計まで、一気通貫で担います。

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。独自の機能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を設計・実装します。

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設計するかという構造的な問いに、データで仮説を作って検証していきます。

新たなML活用領域の探索
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」の新しい組み合わせを事業インパクトの大きい順に検証していきます。

仕事の魅力:
「買いたいものが決まっていない」という、ECにしかない難問に向き合える
検索型ECなら「何が売れるか」はある程度予測できます。しかし同社では、お客様自身も来店時点では何を買うか決まっていません。この独自の行動パターンをデータで解き明かし、レコメンドに変えていくという、他のECプラットフォームでは経験できない、発見型ECならではの知的挑戦があります。

ECとしては異例の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。同社は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、精度の高い特徴量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データ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、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」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。

分析して終わりではなく、施策の実行まで責任を持てる環境
同社では、データサイエンティストが仮説構築からモデル実装・効果検証まで一気通貫で担います。「レポートを作って渡すだけ」ではなく、自分の分析がKPIに直結するフィードバックループの中で、DSとしての腕を磨ける環境です。

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。AIツールを使い、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。

一緒に働く「人」と「技術文化」:
直属上司：執行役員 CTO 池松 恭平
東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。
2020年から複業として参画していた同社に翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。

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、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しています。
- グループ会社との技術連携により、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80%をAIレビューのみでDeployする、などを実践中。少数でスピードと品質を両立しています。
- 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、お客様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:
同社のData Scientistポジションは、「分析だけ」でも「実装だけ」でもなく、データ起点で事業全体を動かす希少なポジションです。
実績を積んだ後は、Data Science・ML領域のテックリード・チームビルディングを担うマネージャー、さらにはData Science・MLチーム全体を率いるCDO（Chief Data Officer）などへのキャリアパスを想定しています。レコメンド・パーソナライズ・広告最適化という複数ドメインを横断した経験は、市場における希少価値に直結します。

プロダクト・ビジネス課題における定量分析を通じて、課題の特定から、意思決定に効く示唆の提示までを一気通貫で担っていただきます。分析依頼を受けて処理する役割ではなく、「そもそも何を分析すべきか」を上流から定義していただくポジションです。

1. 課題の定義・仮説立案（上流からの関与）
PdM・エンジニア・マーケ・CSと同じチームの一員として、企画・仕様検討の段階から議論に加わります。「何が起きているか」だけでなく「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで、自ら問いを立てて分析を展開します。

2. AIを「一人のアナリスト」として育て上げる
Claude等のAIツールを前提に、分析業務そのものを設計します。定型的な分析をAIに委ね、出力の妥当性を見極めて修正し、AIが正しく機能する状態へと育てていく これが重要な業務の一つです。目指すのは、自身の分析業務が効率化されることに加えて、各チームが品質を担保した状態で分析を自動化できている状態です。

3. KPI設計・指標の運用
KGI・KPIを設定し、ダッシュボードの構築・運用を担います。経営・PdM・マーケそれぞれが見るべき指標を整理し、意思決定の精度を上げる仕組みをつくります。

4. 分析実務
データの抽出・加工・集計・分析（SQL / BigQuery / Looker Studio等）を一気通貫で行います。分析結果をわかりやすくレポートし、施策立案への活用までサポートします。

5. 関係者との連携・施策への接続
多様な部門と協力し、分析結果を具体的な施策へとつなげます。分析で得た示唆を事業責任者・PdMに届け、リリース後の効果検証まで伴走します。

6. データ活用の組織浸透（経験に応じて）
以下の領域にも横断的に関与いただけます。

・社内のデータ活用教育の推進
・データ活用を促進する新しいプロジェクトの企画・実行
・BIツールを用いたデータ可視化環境の構築・メンテナンス
・より高度な分析ができるよう分析環境の改善

【このポジションで向き合う難題】
EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルが絡み合う複合データの解釈
購買・行動・広告・ゲームKPIが相互に影響し合う、一般的なECにはないデータ構造を扱います。単純な相関では説明できないパターンを読み解くには、ドメイン理解と分析設計の両方が必要です。条件を丁寧に場合分けし、ノイズを切り分けて事象を構造化する 数学的な思考が効いてくる領域です。

AIを「使う」から「育てる」へ
AIの性能向上により、分析実務のあり方そのものが変わりつつあります。どこまでをAIに任せ、どこを人が担保するのか。出力の誤りに気づける細やかさを持ちながら、分析プロセス全体を再設計していく難しさがあります。

多様なステークホルダーへのデータコミュニケーション
PdM・マーケ・CS・経営陣と、異なる目的・リテラシーを持つ相手に分析結果を届けます。「正しい分析」を「使われる分析」にするためのコミュニケーション設計が問われます。

【仕事の魅力】
AIを育て、分析のあり方そのものを設計できる
多くの企業では、PdMがアナリストに分析を依頼し、アナリストがそれを裁く という業務フローが当たり前になっています。当社はまだその型が固まっていないからこそ、最初からAIを前提とした分析体制をゼロベースで設計できます。「AI時代のアナリストはどうあるべきか」を、実践しながら自分で定義できる環境です。

EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルという希少データ
通常のECにはない、ゲーム行動・ソーシャル購買・AIレコメンド効果などが交差するデータを扱えます。1日平均38分・月20日以上という高頻度利用が生む行動データは、一般的なECとはまったく異なる構造をしています。データアナリストとして希少な経験値が積めます。

分析が確実に意思決定に使われ、事業成長に直結する
作った分析がすぐ施策に直結し、KPIへの影響をリアルタイムで確認できます。「分析しても誰も読まない」問題とは無縁です。分析を通じて事業を伸ばしたい方にとって、手触りのある環境です。

ほぼゼロから、分析の仕組みを立ち上げられる
専任アナリストがほぼいない状態だからこそ、既存の型に縛られず、分析環境・KPI体系・データ活用文化を自分の手でつくれます。プロダクト・マーケ・EC・広告など複数領域を横断でき、事業全体を俯瞰するアナリストとしての視点が短期間で身につきます。

アナリスト出身のPdMと、分析の設計から一緒に組める
現在、データ整備をアナリスト出身のPdMが自ら行っております。
そのため、指標の定義やデータ設計といった土台の議論を、共通言語を持つ相手と進められます。分析の前提や意図を一から説明する必要がなく、上流から設計を一緒に組み立てていける環境です。

【開発環境・技術スタック】
BigQuery, Dataform, Spanner
Looker Studio, Google Spread Sheets
GitHub, Slack, Notion
Claude Code, Gemini（AI/LLMツールは全員分予算あり）

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 Work Transformation（AIを前提に働き方そのものを再設計する変革）を専門とするコンサルティングファームでのポジションです。特定の生成AIツールを中心とした生成AIを軸に、大手エンタープライズ企業の業務をAIベースで再設計し、AIを使いこなす組織への変革を通じて、事業インパクト・成果を創出しています。戦略提言に留まる、あるいは研修・納品で完結する既存プレイヤーとは異なり、成果創出まで現場に伴走しきるモデルを強みとしています。業界最大手クラスの生成AI変革プロジェクトを推進しており、引き続きエンタープライズ案件が急増中、売上前年比200%超 事業拡大のフェーズにあります。
直近ではコンサル事業に加え、プロダクト開発も加速しています。愛知県の大手メーカーを中心に技能継承を支援するプロダクト、大手食品メーカーとPoCを進めるプロダクトなど、コンサルティングで培った知見をプロダクトへと展開するフェーズに入っています。
代表は、生成AI活用領域の著書がベストセラーとなり、メディア・大型カンファレンスでの発信力も業界屈指です。経済産業省 デジタル人材検討委員として、国のAI政策議論にも参画しています。

セールスが獲得しコンサルタントが設計した大手エンタープライズ向けの生成AI変革プロジェクト（People DX／Operation DX／AIエージェント開発）を、受注後のデリバリー責任者として推進・完遂するポジションです。プロジェクトを複数並走で管理し、クライアントへの成果報告からチーム推進、成果物の品質担保まで一貫して担当します。

▼業務内容
・クライアント企業のプロジェクト組織内でのPM業務をリード
・プロジェクト計画策定、進捗・品質・リスク・課題管理
・プロジェクトメンバーのマネジメント
・ステークホルダーとの調整、報告、会議運営
・プロジェクト標準の適用、プロセス改善活動

レポートラインは執行役員兼デリバリー部長で、金融・製造・システム開発など多岐にわたる業界で、特定の生成AIツール導入による成果創出型の伴走支援を統括してきた実績を持ちます。チームにはAIスタートアップの元CTOをはじめ、生成AI・RAG領域で高い技術知見と現場主導の実装経験を兼ね備えたコンサルタントやPMが複数名在籍しています。役員層との距離が近く、フレックスかつリモート中心の自律的な働き方が前提です。「AIへの圧倒的な興味」と「やり切る力」は、メンバー全員に共通する姿勢です。

【このポジションの魅力】
● 国内最大手の案件を、主担当PMとして担当できる
・国内トップクラスのエンタープライズ案件で、中長期プロジェクトのデリバリー責任を担う
・PoC止まりでは終わらせず、業務再設計・組織カルチャー変革まで走りきる。人口減少下の日本で、企業の生産性を根本から変える仕事
● 業界横断で経験を積める
・金融・製造・通信・食品・自動車など、業界を越えて複数のエンタープライズ変革プロジェクトを推進できる
・特定業界に固定されない、AI×PMとしてのキャリアを積み上げられる
● 経営と直結した素早い意思決定ができる
・代表・執行役員の直下で、プロジェクト推進上の判断が即座に得られる
・意欲次第で、コンサル業務やPM組織づくりにも関われる
● ライフイベントと両立できる、柔軟な働き方
・週4日のリモートワーク、月の残業平均20時間。裁量を持ちながら、長期的に成果にコミットできる環境
・週休3日正社員や副業（業務委託）からのスタートなど、ご状況に応じて柔軟にご相談可能

主に大手・エンタープライズ企業に対して、AI活用による業務変革の提案 実装支援を一気通貫で担います。

課題定義・情報収集
顧客との関係構築をしながら、顧客の潜在課題を顕在化させます。

AIソリューションの設計・提案
課題に対し、どのAI技術・プロセス変更・ツール導入が最適かをゼロベースで設計し、特定プロダクトへの誘導ではなく、顧客にとってのベストソリューションを提案します。

社内チームとの連携・実装推進
社内のAI開発チームと連携しながら設計・提案し、実装フェーズのPMへ引き継ぎます。開発チームと密に直結した環境で動けます。

効果測定・追加提案
導入後の効果を検証し、フェーズ2・追加案件へと発展させます。

【受注事例】
・大手運輸・インフラグループ（従業員数千名規模）
既存のAIコンサルが入っているが成果が出ていない。原因はデータ整備の不足と業務フローの未整理。ゼロから業務を棚卸しし、AI活用できる状態を作るところから支援。グループ全社のAI基盤構築構想まで発展。

・大手商社（従業員数百 千名規模）
「社内でAIを使いこなしていきたい」というビジョンはあるが、どの業務に何から手をつけるかが不明確。業務整理→優先課題の特定→PoC設計という流れで支援。受注額1,000万 規模。

・国内最大級テーマパーク（従業員数千名規模）
マーケティング施策の精度向上を目的に、来場者データの活用を検討していたが社内にAI推進を主導できる人材がいない状態。データ整備・分析基盤の設計から入り、AI活用の具体的な施策立案まで支援。

【このポジションの魅力】
◆ 「AIコンサルの型を作る側」に立てる
エンタープライズ向けAI活用支援は、確立された手法が少ない領域です。大きな組織で既存の手順をこなすのではなく、自ら型を構築する側で活躍できます。

◆ 「提案して終わり」にならない、実装まで一気通貫
社内にPM/開発チームがいるため、コンサルタントは実装の細部ではなく顧客の課題特定・ヒアリング・提案に集中できます。自身が設計した構想が、チームの力で現場で動くまで見届けられる環境です。

◆ 自身の仕事が、事業方針に影響を与える
現場で得た顧客の声や提案が、そのままサービス設計や事業方針に反映されます。「自身が動いたことが事業を変えた」と実感できるのは、このフェーズならではです。

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。

【業務概要】
グループ全体の情報システムマネージャー候補として、AIを活用したDX推進とセキュリティ運用改善を主導します。安定した運用基盤を維持しつつ、「攻めの情シス」として全社の生産性向上とIT基盤強化をミッションとします。

【具体的な業務】
1. IT戦略・AX/DXプロジェクト推進
* 同社AIツールを活用した社内AX/DXプロジェクトの推進（情シス業務に留まらず全社業務の自動化や社内生産性の向上を実現）
* 他AI/SaaSツールの選定・検討〜導入〜管理〜活用推進までを情シス主導でリード
* M&Aによる新規PMI対応（ツール類の統合におけるPM業務など）
2. セキュリティ運用改善
* 現状把握：SaaSツール・権限設定の棚卸しと抜け漏れ検知
* 改善立案：業務フローの見直し・運用ルール設計、定着
* 実装・定着：全社への展開・運用ルール化
* 継続管理：Pマーク維持にむけた運用証跡の取りまとめ、Pマーク事務局（法務）および内部統制チームとの連携、インシデント発生時の初動運用の整備
3. マネジメント業務
* 統括： 情報システムグループのマネジメントを行い、チームのアウトプットを最大化
* 管理： Slack、Google Workspace、Microsoft 365等のアカウント権限管理や、IT資産のライフサイクル管理
* 支援： インシデント対応含めヘルプデスク業務の品質を管理し、社員が本来の業務に集中できる快適なIT環境を提供

▼社内ネットワーク環境
Cisco製品、Fortinet製品、Juniper製品 MistAP、WindowsServer、Ubuntu

▼コミュニケーション
Slack / Jira / Confluence / Google Workspace、コード管理：Gitlab, Github

【ポジション・部門の魅力】
* 上場企業と急成長中のグループ会社を同時に動かす経験は、国内でも極めて希少です。上場企業のガバナンス強化とスタートアップのスピード感を持った組織づくり、両方を体得できる唯一無二の環境です。
* 生成AI・最新技術を情シス業務に活かせます。生成AI事業を展開する企業では、情シス自らAIツールの社内展開やPoCを積極的に推進しています。最新のLLMやAI技術を実務にどう組み込むか、技術の最前線で業務改革をリードできます。「AIを使う会社」ではなく「AIを作る会社の情シス」として、他社では得られない経験が積めます。
* 社内DXプロジェクト推進に携われます。社員数が急拡大する中、AI活用に加え、一人ひとりの生産性向上が重要テーマです。ITツールの検討〜導入〜浸透・管理まで社内インパクトの大きいDX推進業務は情シス組織がリードします。
* セキュリティ運用の仕組みを自ら作れる環境です。成長フェーズにある企業では、既にある運用ではなく「あるべき姿」を改めて見直すことが急務となり、SaaSツール管理やアクセス権限の整備など、セキュリティ運用の「型」を再度ゼロから作る機会が豊富にあります。経営陣と連携しながら、現場に根ざした運用フローの設計・改善を主導できます。
* グローバルな環境で業務推進ができます。北米・インドを中心に活動する子会社をはじめ、アジアを中心に複数の国際拠点があります。英語力が乏しくてもご活躍いただける環境です。（メールコミュニケーションがメイン）

【働き方】
* 週1日在宅勤務が可能です。
* 就業時間は10:00〜19:00となりますが、前後2時間以内の時差勤務も可能です（例：8:00〜17:00、12:00〜21:00など）。

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。

※社長直下の特別プロジェクトとして主体的に業務を担当していただきます。

プロジェクト責任者と密に連携しながら、事業推進に必要な業務を幅広く担っていただきます。
経験やスキルに応じて、以下のような業務を主体的にリードしていただくことを想定しています。
・マーケティング施策の企画と実行
・顧客やメディア等への対応
・SNSの運用
・動画制作ディレクション