1400〜1600万の転職求人

993 件

事業概要
同社は「障害のない社会をつくる」というビジョンを掲げ、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、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
プロダクトエンジニアリング部では、同社のキャリア・発達ナビ・仕事ナビといった、当事者やご家族・福祉従事者に直接届くtoCプロダクト群の開発とグロースを担当しています。担当施策ごとにPdM・事業担当・マーケターとプロジェクトを組み、1エンジニアが要件整理から実装・リリース・効果検証まで一気通貫（フルサイクル）で担当しています。事業のKPIと開発が密接につながっており、「何を作るか」の段階からエンジニアが関与します。生成AIは開発生産性だけでなく、プロダクト機能としての活用（例: LINEでのAI相談）も推進しています。

業務内容
本ポジションでは、BtoC/ BtoBtoC領域において各エンジニアリンググループのマネージャおよびそれに準ずる役割を担っていただきます。(細かい配置や役割については、面接内で調整します）
事業・組織・エンジニアリング・プロダクトが直面する多面的な課題に対し、様々なスキルを掛け合わせて総合力で解決していくことが求められるフェーズです。時にハンズオンでの問題解決から、日常的な組織運営、中長期を見据えた組織施策まで、マネジメントの各領域をオールラウンドに対応いただきながら、組織成果の最大化を目指していただきます。
ピープルマネジメントや組織活性化、プロジェクトマネジメント、スクラムマスター、特定の技術など、ご自身の強みと経験を活かしながら、将来的には専門外の領域においても、オーナーシップをもって、組織内のエキスパートをリードしながら事業をエンジニアリングしていくことを期待します。

具体的な業務内容
・1チーム5人 10人規模の開発チームでの開発業務
・サポートチームからの問い合わせに回答しながら、フルサイクルでプロダクトをグロースする
・PdmやUXデザイナー、QA、SREなど専門ロールのメンバーとチームで企画/設計/開発/リリース/運用までを一気通貫して実施
・福祉のドメイン知識について研修・勉強会を実施
・プロダクトの保守性を高める取り組みを継続的に実施
・企画ごとのPDCA型検証およびデータ分析

本ポジションの魅力/やりがい
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。世界的に見ても未開拓な部分が多い領域なので、世界に対して日本発信で0→1を生み出せるチャンスがあります。同社では、新規プロダクトへの投資判断が活発に行われており、新しいプロダクト開発の機会が豊富にあります。エンジニアリング技術の向上に加えて、教育・福祉領域における社会課題解決の専門性を習得できる環境です。

【職務概要】
ヘルスケア事業本部が新たに立ち上げる「Enterprise IT事業」の事業責任者として、部門の立ち上げから体制構築、事業運営までを牽引いただきます。
同事業本部は医療機器・デジタルヘルス・製薬領域で20年近い実績を持ち、国内大手医療機器メーカー・製薬企業等を顧客に、多数のヘルスケア専門エンジニアとともにエンドツーエンドの開発サービスを提供してきました。今後はこの医療領域での信頼・実績・顧客基盤を足がかりに、ヘルスケア業界の企業（製薬・医薬品卸・医療機器メーカー等）が投資する基幹システム刷新、レガシーモダナイゼーション、クラウド、データ基盤、SCMといった全社IT領域（Enterprise IT）へ事業を拡大します。
想定する案件例:
1. 基幹システム（ERP）刷新（パッケージERP・独自ERPの刷新／導入 等）
2. COBOL等レガシーシステムのマイグレーション・モダナイゼーション
3. 大規模クラウドリフト／クラウドシフト（Azure・AWS移行）
4. 全社データ基盤構築（DWH、BI統合 等）
5. SCM／WMS（物流センター）刷新
6. M&A後のシステム統合（PMI）
選考事業部について＝＝＝＝＝＝
ヘルスケア事業本部(GHC)は、医療ヘルスケアを中心に、デジタルヘルス、医療機器、製薬関連など多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、顧客のビジネス変革（DX）を強力にサポートしてきました。
JOB事例:
1. 大手医療機器メーカーにて体温、血圧、血糖値等の計測医療機器からバイタルデータを一括でネットワーク経由取得し、センターシステムにて可視化・管理するSaaSシステムを開発。
2. IoTデバイスからヘルスケアデータ取得に加え、医療データの分析・予測機能を持ったシステムを開発。
3. 超音波画像診断装置のタッチパネル部分やバックエンド部分に対して提案フェーズから、設計、実装、テストまで全ステージを担当

【求められる役割・ミッション】
この事業拡大戦略の中核を担う新部門を「創り、運用する」役割です。
1. Enterprise IT部門の立ち上げと事業運営（事業計画の策定・実行、KPI・損益管理）
2. 大型案件（数百人月 数千人月規模）を遂行できるデリバリー体制の構築（上流人材の採用・育成、多数の開発部門および社内専門部門〈ERP・クラウド・データ・モダナイゼーション〉との連携体制の設計）
3. 重点アカウント（製薬・医薬品卸・医療機器メーカー等）に対するアカウント戦略の策定と、営業・プリセールスと一体となった案件獲得の推進
4. 大型Enterprise IT案件の提案からデリバリーまでの統括
加えて、ご自身の業界ネットワークを活かした案件創出や、顧客の意思決定層とのリレーション構築を担っていただけることを期待します。

【想定する職務内容】
1. Enterprise IT事業の事業戦略・事業計画の策定、本部長・経営層への提言
2. 重点アカウントの選定、アカウントプラン（IT投資マップ・3年戦略）の策定・実行統括
3. 大型Enterprise IT案件の受注・遂行の統括
4. 組織構築：採用計画の立案・実行、上流人材（リード・コンサルタント）の育成、評価
5. 社内連携：営業部門・プリセールス・グループ内専門部門（ERP／クラウド／データ／モダナイゼーション）との協業スキームの構築・運用
6. 事業運営：予実管理、リスクマネジメント、品質・デリバリーの最終責任

【ポジションの魅力】
ヘルスケア事業本部の中核成長戦略「Healthcare Core＋Enterprise IT」を担う新部門を、事業責任者としてゼロから設計・構築できるポジションです。
完全な新規開拓ではなく、20年近い医療領域の実績により築いた大手ヘルスケア企業との既存リレーションが存在します。
新設部門ですが、同グループにはERP・クラウド・データ基盤・レガシーモダナイゼーションを専門とする部門が既に存在し、豊富な導入実績を有しています。これらの専門部門と多数のヘルスケア専門エンジニアを、事業リソースとして最初から活用できます。
ヘルスケア事業本部本部長直下で、部長 事業部長相当の裁量を持って事業を推進できます。

【会社、仕事の魅力】
設立当初から急成長を続けるテクノロジーカンパニーの日本法人です。国内9拠点を展開しています。
システム提案、ビジネス分析、RFP策定、要件定義、開発から運用までの全フェーズのサービスを提供し、自動車・製造・流通・金融・小売などほぼ全ての業界のプライム案件で実績を積み重ねています。業界知識と先端技術を組み合わせ、構想から実行まで一気通貫で顧客のビジネス変革を支援しています。

【顧客に選ばれる理由】
グローバルへの強み：国内からグローバル展開していきたい企業にとって、全世界30か国に拠点を構える同社は実績と共に安心感があります。
先端技術を用いたDXの実績：全世界のDXノウハウを集約し、サービス展開もしている同社だからこその幅広い実績があります。
豊富な人材リソースがクイックに集まる：多数の豊富で優秀な人材プールを持っている点は他社にはない大きな強みです。

グローバルヘルスケア事業本部（GHC）が新たに立ち上げるEnterprise IT事業において、製薬・医薬品卸・医療機器メーカー等ヘルスケア業界の企業が投資する基幹システム刷新・モダナイゼーション案件の上流工程（要件定義 基本設計）と、オフショア開発体制を活用したプロジェクト推進をリードするポジションです。
GHCは医療機器・デジタルヘルス・製薬領域で20年近い実績を持ち、大手ヘルスケア企業との深いリレーションを有しています。この顧客基盤を足がかりに、各社の基幹刷新・クラウド・データ基盤・SCMといった全社IT投資領域（Enterprise IT）へ事業を拡大しており、その中核となる大型案件を要件化し、完遂まで推進できる上流人材を求めています。

【想定する案件例】
・基幹システム（ERP）刷新（パッケージERP・独自ERPの刷新／導入 等）
・COBOL等レガシーシステムのマイグレーション・モダナイゼーション
・大規模クラウドリフト／クラウドシフト（Azure・AWS移行）
・全社データ基盤構築（DWH、BI統合 等）
・SCM／WMS（物流センター）刷新
・M&A後のシステム統合（PMI）

【選考事業部について】
グローバルヘルスケア事業本部(GHC)は、医療ヘルスケアを中心に、デジタルヘルス、医療機器、製薬関連など多岐にわたる領域に向けて、上流工程から開発、保守運用までを一貫して担うエンドツーエンドの開発ソリューションを提供しています。各種業界に応じた業務知識と先端技術を組み合わせることで、お客様のビジネス変革（DX）を強力にサポートしてきました。

【JOB事例】
1. 日本大手医療機器メーカーにて体温、血圧、血糖値等のバイタルデータを一括で可視化・管理するシステムを開発。
2. IoTデバイスからヘルスケアデータ取得に加え、取得データの分析・予測機能システムを開発。
3. 超音波画像診断装置のタッチパネル部分やバックエンド部分に対して提案フェーズから、設計、実装、テストまで全ステージを担当。

【求められる役割・ミッション】
顧客の業務とシステムの現状を深く理解し、案件の要件を「決めて、動かす」役割です。要件定義・基本設計をリードするとともに、日本（オンサイト）とベトナム（オフショア）の多国籍チームを横断的に推進し、案件の完遂に責任を持っていただきます。

【想定する職務内容】
・顧客との直接折衝（要件ヒアリング／課題整理／提案）
・業務整理（As-Is／To-Be分析）および要件定義の推進
・基本設計レベルでの仕様策定およびドキュメンテーション
・ブリッジSEと連携した、オフショア開発チーム（ベトナム）への要件伝達・認識合わせ
・成果物レビューおよび品質支援（設計・受入観点）
・大型案件におけるワークストリーム（業務領域単位）のリード
・課題／リスク管理およびステークホルダー調整

【ポジションの魅力】
・事業立ち上げフェーズから参画し、Enterprise IT事業の中核メンバーとして案件の型作り・組織作りに関与できます。
・医療領域で築いた顧客との信頼関係を起点とするため、要件の入口（構想段階）から深く入り込める案件が中心です。
・新設部門ですが、グループにはERP・クラウド・データ基盤・モダナイゼーションを専門とする部門が既に存在し、技術・パッケージ面はこれらの部門がサポートします。特定パッケージの深い専門性よりも「業務を理解し要件を決め切る力」で勝負できます。
・ベトナムの開発体制を背景に、数百人月 数千人月規模の大型案件を上流からリードできます。

【会社、仕事の魅力】
設立当初から急成長を続けるベトナム最大のテクノロジーカンパニーの日本法人です。システム提案、ビジネス分析、RFP策定、要件定義、開発から運用までの全フェーズのサービスを提供し、自動車・製造・流通・金融・小売などほぼ全ての業界のプライム案件で実績を積み重ねています。業界知識と先端技術を組み合わせ、構想から実行まで一気通貫でお客様のビジネス変革を支援しています。

グロースプロダクトマネージャーとして、以下の業務を担当します。

1. グロース施策の企画・推進
* 各事業の短期・中長期の集客目標達成に向け、ユーザーとのWeb接点を設計・改善します。
* 集客LP・サービスページ・診断コンテンツの企画・改善
* コンテンツマーケティング（SEO・LLMO・記事制作）の推進
* 求人サイトのUI/UX改善・コンテンツ設計
* CVR改善・自然検索流入の最大化・リード獲得施策の推進
2. マーケティング基盤の構築
* マーケティングデータを資産化し、再現性のあるグロース基盤を構築します。
* 広告データ・顧客データの統合およびデータベース設計
* レポーティング・データ集計の自動化
* マーケティングオペレーションの最適化
3. 新規事業のプロダクト推進
* 新規事業の立ち上げフェーズにおいて、Webプロダクト・集客導線・顧客管理基盤をゼロから設計・推進します。
* 新規事業のWeb戦略・集客導線設計
* LP・CRM・顧客管理システムの要件定義・構築
* プロダクト改善の優先順位設計・機能企画
* エンジニア・デザイナーと連携したプロジェクト推進
4. 横断プロジェクトの推進
* 各事業と連携し、Webマーケティング・制作プロジェクトをリードします。
* イベント・説明会・セミナー向けLPの企画・制作
* 新規事業・新サービスのLP制作・改善
* サービスサイト・コーポレートサイトの改善
* 各部門との要件整理・制作ディレクション・進行管理

【ミッション】
法人顧客ならびに公共機関（官公庁／自治体）向け個社サービスに関わる運用エンジニアリングを行うこと。

【主な業務】
・法人顧客ならびに公共機関（官公庁／自治体）向けインフラ基盤（ネットワーク・クラウド）の運用業務
・重要顧客のサービスマネージャー業務

【具体的な業務】
・物理／仮想含むオンプレサーバー、ネットワークの運用業務
・SASEソリューションの運用業務
・パブリッククラウド（Azure、AWSなど）を利用したシステムの運用業務
・サービスマネージャー業務（運用提案、改善活動含む）

仕事の魅力
・法人顧客ならびに公共機関（官公庁／自治体）向けのサービス運用を一手に担う部隊であり、各種ネットワークを中心にクラウド・セキュリティと幅広い技術領域が経験でき、将来のキャリアパスにおける基盤（土台）ができる。
・お客さまのビジネスを支えるインフラ基盤を運用することで、提供しているサービスがさまざまなお客さまの役に立っていることを実感できる。
・プライムベンダーとしてお客さまにシステムを導入している立場で責任あるポジションを経験することができる。

【ミッション】
大型法人顧客のITシステム運用保守におけるリーダー業務を行うこと。

【主な業務】
・管掌顧客における運用面での責任者業務
・インフラ運用チーム、オペレーションセンター（24時間365日）、アプリケーション運用チームのマネジメント
・社内外ステークホルダーに対する運用状況の報告、改善提案
・長期課題からインシデントまでの案件管理・解決
・運用業務の自動化／安定化に向けた業務プロセス／環境の整備、導入、開発

【具体的な業務】
・運用関連チームにおける業務（マネジメント〜現場業務）
・顧客対応に関するすべての管掌とアクション
・営業部門、開発構築、プロダクト担当と連携してのビジネス拡大活動

仕事の魅力
オンプレミスからクラウドのインフラ環境を軸に、アプリケーション領域やITシステムサポート、24時間365日オペレーション、グローバル（日英）対応まで、ITサービスに関して幅広く顧客を支援する運用部門です。
顧客課題を解決するため、メンバーと一緒に運用改善を行い、日々効率化に取り組んでいます。

【業務概要】半導体製造用プラズマエッチング装置向けのデータソリューション開発組織のマネジメントを担当いただきます。半導体×AI・データサイエンス領域における開発組織のリーダーとして、エッチング装置予知保全・装置モニタリング技術およびプロセスレシピ最適化技術の事業化・顧客価値創出を牽引いただきます。

【業務詳細】AI・データサイエンス技術を活用し、半導体製造装置の生産性向上、開発効率向上および顧客価値創出を牽引していただきます。主な業務は以下の通りです。
・エッチング装置予知保全・装置モニタリング技術およびプロセスレシピ最適化技術の開発戦略立案・推進
・データサイエンティスト、AIエンジニア、ソフトウェアエンジニアのチームマネジメント
・AI・機械学習を活用したアルゴリズムおよびアプリケーション開発の推進
・半導体プロセスエンジニアや事業部門との要件整理、開発テーマ管理
・開発成果の事業適用およびユーザー展開の推進
・海外現地法人およびグローバル顧客との技術協議・開発連携
・技術ロードマップ策定、人財育成および組織運営

＜業務の変更範囲＞会社の定める業務

【製品について】エッチング装置は半導体デバイスの製造プロセスに使われる装置です。同社が開発する「ドライエッチング装置」は高真空反応性プラズマを利用します。真空容器内で各種のプロセスガスをプラズマ化し、化学反応と加速したイオンで薄膜を削って除去します。同社が製造・販売するプラズマエッチング装置は、最先端の半導体デバイスの微細加工に貢献しています。同社エッチング装置の特徴としては独自の技術を用いています。低圧で高密度なプラズマが生成でき、ダメージが少なく微細な加工が可能という特長があります。独自の技術を用いたエッチング装置を手がけているメーカは少なく、同社はその中で高いシェアを維持しております。

【配属先】プロセス研究開発部門

【組織について】プロセス研究開発部門は複数の拠点で構成されており、7つのグループに分かれております。いずれのグループもさらに小さなチームに分かれており、それぞれの技術課題の解決のため、実験やシミュレーションを駆使し研究開発を遂行します。今回はAIや機械学習等を活用したプロセス技術開発や装置機差低減、装置の劣化診断を推進するグループでの募集です。

【採用背景】現在はマネージャーが兼務でチームを牽引しているため、組織体制の安定化とさらなる成長を見据え、チーム運営をお任せできるマネージャーを募集します。

【組織の強み／魅力】「知る・測る・分析する」に加え「加工する」技術、つまり、半導体デバイスの評価・解析技術とエッチング技術において、世界トップクラスの技術力を有しています。エッチングに関しては、独自のプラズマ技術を応用した低圧・高精度・低ダメージ加工技術と、これら技術を常に進化させ続ける組織力が競争力の源泉です。グローバルに事業展開している企業であり、海外顧客や協創パートナー企業とのコラボレーションのため、海外で活躍するチャンスが非常に増えています。社会課題に向き合う“課題起点型”企業文化が根幹にあり、「社会や顧客の真の課題を正しく知る」ことを重視しています。変化が激しい半導体製造検査装置市場で先端を走り続けることができる理由の一つです。将来の3Dデバイスに対応した原子レベル精度の等方向加工を実現する装置も上市しています。ITｘOTｘプロダクトを統合し、様々なデータ活用を顧客価値向上に繋げる事ができます。上記に加え、社会責任やコンプライアンスを重視した企業姿勢、チャレンジを尊重する組織文化、個々の成長や挑戦を後押しする社風も魅力と考えます。

【キャリアパス】当部署はプラズマエッチング装置に関わる研究開発や機能検証のフェーズを担う部門ですが、半導体製造装置事業全体で見ると、製品化を行う設計部門(メカ、エレキ、ソフト、プロセス)、営業部門、サービス部門、海外現地法人等が存在しています。部門内に加え、部門を跨いだ異動や人財ローテーションも可能です。語学力向上や、より顧客に寄り添った製品開発にご興味ある場合は、海外現地法人への出張/出向、新技術の習得のための海外の大学への留学、また将来的には、チームを纏めリードする立場になる、等の幅広いキャリアパスがございます。

【働き方】入社時は業務に慣れていただくために基本出社となります。ご家庭事情に合わせて一時的なリモートワークは可能ですが、チームのマネジメントをスムーズに行うため出社勤務が推奨です。平均残業時間は30時間程度です。(業務状況によって変動はあり)

【その他】
＜出張／駐在に関して＞
・国内拠点や海外拠点（米国・台湾・韓国）へ出張する場合がございます。
※国内：1回/月 程度 海外：2回/年 程度
・海外駐在：可能性有無

<転勤に関して>
当面転勤なし

＜教育／育成支援に関して＞
キャリア別の教育プランを用意しています。業務遂行にあたり必要な知識を学ぶための外部セミナー等も受けていただくことができます。

業務概要
事業の急拡大期を迎えている企業において、事業戦略や組織のスケールに伴うエンジニアリング組織の不足をあらゆる方法を用いて補うことで、開発組織のフロー効率の向上を目指していただきます。
エンジニアリング組織の生産性を最大化させるためにCTO/VPoEと密に連携しながら、複雑かつ多岐に渡る組織課題に対してチームで連携しながら課題解決をリードしていただく役割です。
組織横断的に動きつつ、担当する機能領域をリードいただくことを期待しております。

具体的な業務
・Ruby on Railsを使用したWebアプリケーションの設計、開発、レビュー、リリース
・チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行
・担当領域に関する仕様確認、技術的調査を含めた問い合わせ対応
・各種スクラムイベントへの参加

開発環境（配属先により一部異なります）
Backend
・開発言語: Ruby 3.4系
・アーキテクチャ: Ruby on Rails 8.0系、RSpec
Frontend
・開発言語: TypeScript
・アーキテクチャ: Next.js CSR(SPA), React Hooks, SWR
Mobile（iOS）
・開発言語: Swift
Mobile（Android）
・開発言語: Kotlin
Infrastructure
・AWS：ECS Fargate, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, etc…
・Elasticsearch(AWS Marketplace)
・Google Cloud（一部サービス）
・IaC：Terraform
・ログ：Datadog LogsとS3に集約
その他
・AIエージェント・LLMツール：
- 開発支援: GitHub Copilot Coding Agent, Devin, Cursor, Claude Code
- 開発基盤・運用: Vertex AI, LiteLLM, MLflow, Datadog LLM Observability
- その他: Gemini, NotebookLM, NotionAI
・コード管理：GitHub
・コミュニケーションツール：Slack, Notion

開発組織の特徴
開発組織はフロントエンドからSREのレイヤまでひとつのチームで解決できることをコンセプトにしています。裁量は各チームに移譲されており、自身の専門分野を中心に、隣接する領域に染み出しながら開発に携わることができます。エンジニアがユーザーインタビューに参加して課題の探索段階から関わることができ、プロダクト組織と連携しながら顧客価値に基づいて開発を行う文化が浸透しています。

既存事業領域
同社の主力サービスを支えるコア事業であり、さらなる非連続なグロースを牽引する領域です。現在は、累積1,000万人以上のワーカーと20万社以上のクライアントが生み出す膨大なデータを武器に、マッチングアルゴリズムの高度化やUXの磨き込みを行っています。クライアントの「即時の人材確保」とワーカーの「働きがいの最大化」を、高いレベルで実現するプロダクト開発組織を目指しています。今後は更に大小問わない様々な企業での導入・活用の拡大や多様な業種への浸透を通じて、本質的なエンゲージメント強化に挑戦しています。クライアント、ワーカー双方にとって必要な時に、必要な「はたらく」を提供する体験を社会の当たり前にするため、ユーザー価値と事業収益の両輪をプロダクト主導で回し続ける、ダイナミックな進化を追求しています。

新規事業領域
スポットワーク事業で培った強固なアセットを活かし、事業の多角化、そしてマルチプロダクト戦略に基づいて新プロダクト開発を推進する領域です。現在は、正社員紹介事業や長期雇用、介護などのバーティカル領域に深く踏み込んだプロダクト開発に挑んでいます。既存の枠組みにとらわれず、同社が持つ資産を最大活用して、新しい「はたらく」の形をゼロから立ち上げ、成長させることに向き合います。

プラットフォーム領域
同社が「はたらく」のインフラへと進化するための、戦略的基盤を構築する領域です。
同社は現在、既存の主力サービスに加え、複数の新規プロダクトを連続的に生み出すマルチプロダクト展開を加速させています。この成長を支えるため、プラットフォーム領域では「はたらく」にまつわるドメインを分解・再定義し、プロダクト間で共通利用できる価値ある資産にすることを目指しています。
単なるシステムの共通化（ID管理・決済・本人確認など）に留まらず、日々の就業実績や評価を「信頼データ」として蓄積・活用することで、「同社のサービスではたらくほどに信用が積み上がり、人生の選択肢が広がる」 そんなプラットフォームの実現を技術の面から支えます。

当ポジションの魅力
同社は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」ことをミッションに掲げ、潜在労働力を喚起し、ひいては社会課題の解決を実現していきます。
大きな社会課題に真摯に向き合い続けるためには、これまで以上に戦略だった事業のスケールと、組織・システムが持続可能な状態になることが求められます。そういった、次の飛躍に向けたシステム・プロセス・組織づくりを裁量をもってリードできることが同社で働く魅力であると考えています。
組織エンジニアリングの観点としては、""持続可能な状態""を目指しているため会社・事業のスケールに対して組織・技術的負債をいかに肥大化させないかというところに意志があることは難しさでもあり魅力でもあると考えています。

業務概要
グループ会社は、西日本を中心に鉄道事業や不動産、流通などの事業を運営している企業グループです。地域に根差した事業を手掛ける中で、時代の変化に対応し、新たな価値を創造するべく、グループ一体となって《顧客体験・鉄道システム・従業員の働き方の再構築》に取り組んでいます。
その中でも同社は、グループ会社の各事業と一体でデジタル施策の実行支援を行い、データ利活用による事業横断の価値創出を実現するために設立されました。

募集概要
本ポジションでは、鉄道や観光といった社会的インフラを支えるクライアント（マーケティング担当者から部門長・幹部クラスまで）の課題整理から案件化、プロジェクトのデリバリー管理、さらには経営・現場の意思決定に繋げる提案までを幅広く牽引していただきます。
自らハンズオンでデータ分析を行う必要はありません。プロジェクトマネジメントと事業企画の視点を持ち、分析結果をビジネス言語に翻訳して価値へと還元できる方を求めています。

具体的な業務内容
データ分析プロジェクトのマネジメントおよび複数サブプロジェクトの統括を行っていただきます。
1. マーケティングアナリティクス・インテリジェンス業務
鉄道事業に関するデータを多角的に分析し、経営・事業の意思決定を支援します。
・鉄道事業の運輸収入収益分析、需要予測、運行計画など運賃改定に向けたシミュレーションや施策検討の推進
・マーケティング本部等の管理者クラスと連携した、経営層向けレポートおよび施策提言の作成
2. チーム横断プロジェクトのマネジメントおよびコンサルティング
分析チームの案件全体を統括しつつ、領域を超えたプロジェクトを牽引します。
・分析メンバー（データサイエンティスト等）のタスク管理、品質管理、稼働最適化
・状態基準保全（CBM）や予防保全といった新規領域へのデータ活用推進
・分析結果をビジネス言語に翻訳し、顧客の幹部クラス（本部長・事業部長等）へ意思決定を支援する提言を実施

ポジションの魅力
1. 大規模かつ社会影響度の高いプロジェクトへ参画可能：
鉄道や交通、観光といった社会的インパクトの大きい領域で、経営の意思決定にダイレクトに影響を与えるデータ活用プロジェクトを牽引できます。
2. ハンズオン不要で「PM×事業企画」のスキルを極められる：
自らコードを書く・分析をする必要はなく、課題設定、クライアント折衝、戦略策定といった上位フェーズに集中してキャリアを磨くことができます。
3. 新規領域の立ち上げや組織づくりに関われる：
単一プロジェクトの推進にとどまらず、IT チームの立ち上げや複数サービスのシステム統一など、事業や組織の変革に直接携わることができます。

事業概要
「障害のない社会をつくる」というビジョンのもと、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。同社の事業は、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。

募集背景
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企業では、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、20近くの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、5年前には80名程度だった組織が今では250名規模にまで拡大しました。

事業の種類および規模の急速な拡大に伴い、人員も増え続けており、それを支えるエンジニアリングにおいても、質と量の両面で視聴を加速させる戦略をとっております。事業拡大と新たな技術への投資に伴い、組織として以下の課題解決に注力しています。

1. 複雑なドメインに向き合う設計力の強化： 業務ルールや法令が入り組む「業界特化型SaaS」において、複雑な要件を紐解き、拡張性の高いシステムに落とし込む高度な設計力が必要です。
2. AI領域の開拓と組織力強化： 新たな価値提供のため、AIプロダクトの開発を牽引できる新領域のメンバー拡充が急務です。
3. AI開発におけるプロセス構築： AI技術を用いた開発において、最適なQCDS（品質・コスト・納期・スコープ）を実現できる新しい開発プロセスの確立が求められています。
4. 急成長を支える組織・人材の拡充： 事業の成長スピードに対し、それを技術で牽引するエンジニア人材がまだまだ不足しています。

募集部門について
プラットフォームエンジニアリング部では、福祉・介護の事業所や、学校・自治体などの公共施設で働くスタッフや先生方に向けた「業界特化型の中規模SaaS群」の開発・運用を担っています。

要求分析から開発・運用・モニタリングまで一気通貫で関わる「フルサイクル体制」をとっており、現場の課題や市場動向をチームで共有しながら着実にプロダクトを磨き上げています。
1つのプロダクトは300 500機能ほどで、全体像を把握するのに「ちょうど良いサイズ感」のためプロダクト全体を把握しながら開発を行っています。10人前後の規模のプロダクトチームでPdMやQA等のエンジニアとシステム全体の設計を議論しながら手触り感を持って開発を進めることができます。

現場のDX・ICT化を推進する業務システムであるため、福祉・教育領域の法令や制度の変化を日々キャッチアップすることが求められます。福祉・介護・教育の現場にプロダクトを提供することによって、障害がある方の選択が、より広がる事を願ってプロダクトを作っています。

業務内容
本ポジションでは、BtoB（プラットフォーム事業）領域において、各エンジニアリンググループのマネージャおよびそれに準ずる役割を担っていただきます。(細かい配置や役割については、面接内で調整します）

事業・組織・エンジニアリング・プロダクトが直面する多面的な課題に対し、様々なスキルを掛け合わせて総合力で解決していくことが求められるフェーズです。プロダクトや組織の課題定義を行い、時にハンズオンでの問題解決から、日常的な組織運営、中長期を見据えた組織施策を行ってもらいます。 ご経験を活かしてもらいながらチームを作りますので、組織成果の最大化を目指していただきます。

スパイラルモデルです。数人日で終わる改善開発は、月に数十件のチケットを消化して最低1月に1回リリースがあります。長期開発が必要になるものはプロジェクト化して進めます。

ピープルマネジメントや組織活性化、プロジェクトマネジメント、スクラムマスター、特定の技術など、ご自身の強みと経験を活かしながら、将来的には専門外の領域においても、オーナーシップをもって、組織内のエキスパートをリードしながら事業をエンジニアリングしていくことを期待します。

具体的な業務内容
・1チーム5人 10人規模の開発チームでの開発業務
・PdMやUXデザイナー、QA、SREなど専門ロールのメンバーとチームで企画/設計/開発/リリース/運用までを一気通貫して実施
・福祉領域のドメイン知識について研修・勉強会を通じてプロダクト理解の推進
・プロダクトの保守性を高める取り組みの戦略や計画を継続的に作成、推進
・企画ごとのPDCA型検証およびデータ分析
・ストーリーマップや、ワイヤーなどを使って議論や課題設定を実施
・プロダクトの見積もりやスケジュールを作成し報告

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。

- Frontend：Vue.js、Nuxt.js、react.js
- Backend：PHP、Laravel、Ruby on Rails、Nest.js
- Infra：AWS（ALB、Fargate、Aurora、S3、SQS、Lambda、CloudFront、CloudFormation、etc..）、Docker、Ansible、Fabric
- Database：MySQL、Redis、Oracle
- AI：Github Copilot、Claude Code
- その他：Github、CircleCI/Jenkins、Slack、Datadog、OpenAPI

本ポジションの魅力/やりがい
ターゲット市場は社会的なニーズが年々高まっており、国の障害福祉予算が年間2兆円を占めるなど、今後も成長が見込まれる分野です。新規プロダクトへの投資判断が活発に行われており、新しいプロダクト開発の機会が豊富にあります。エンジニアリング技術の向上に加えて、教育・福祉領域における社会課題解決の専門性を習得できる環境です。

同社は「AI×コマースの第一想起企業」としてのポジションを確立すべく、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。大企業の複雑な課題を解決するためには、スライドによる戦略提言だけでなく、現場のオペレーションに深く入り込み、実際に動く仕組みを提供して変革を起こす「現場密着型（FDE）」的なアプローチが必要不可欠です。同社はSaaS FDEの事業モデルを推進しており、コマース領域の高度化やAI活用は同社のプラットフォームで実現し、同社のプラットフォームがカバーしきれない複雑な社内業務課題についてはFDEによるAI BPRによって事業全体の変革を現場から強力に推進するモデルを目指しています。本ポジションでは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、ビジネスとテクノロジーの架け橋となり、クライアントの最前線で「AI×同社のプラットフォーム」による業務変革を自ら手を動かして形にする中核メンバーを新たに募集します。

大企業クライアントの現場に入り込み、同社のプラットフォームの機能や生成AI、ノーコードツールを活用して、コマース領域（サプライチェーン、CS、マーケティング等）の業務プロセス改革（BPR）を推進します。

1. 現場の課題特定と業務プロセスの可視化：
クライアントの現場オペレーションを深く理解し、どこに非効率があるか、同社のプラットフォームの活用や生成AIの導入によってどう劇的に改善できるかのボトルネック特定

2. 生成AI×同社のプラットフォームを用いたクイックなBPR検証：
同社のプラットフォームの標準機能・API設定、生成AIツール（ClaudeCode、Cursor）、iPaaS（Make、Zapier等）を組み合わせ、「現場で今すぐ動く自動化ワークフロー」を自ら手を動かして構築・検証

3. 現場への定着化（チェンジマネジメント）とプロダクトへのフィードバック：
作成したAIワークフローや同社のプラットフォームの新しい運用の定着をレクチャーから伴走までトータルで支援。さらに、現場の検証で浮き彫りになった本格的なシステム開発ニーズや共通課題を社内のプロダクト開発チームやAI専門チームへフィードバックし、プロダクトの進化を牽引

ポジションの魅力:
1. 「コンサル」と「FDE（テック活用）」のハイブリッドなキャリア：
スライドを描くだけのコンサルタントでもなく、仕様書通りにコードを書くエンジニアでもない。「生成AIやSaaSの仕組みを使いこなし、目の前の顧客の業務を劇的に変える」という、これからのAI時代に最も市場価値が高まるスキルの獲得

2. ノンコーディングで、最先端の「AI×BPR」をリードする手応え：
フルスクラッチのプログラミング知識（PythonやJava等）がなくても、同社プロダクトやAIエージェントという強固な土台を活用可能。API連携やプロンプトエンジニアリングを武器に、アイデアを即座に顧客の価値へと変えられる圧倒的なスピード感

3. SaaS FDE だからこそ起こせる大きな事業インパクト：
「RPAの代替」としてのFDEではなく、SaaSとしての土台があるからこそ、顧客の企業にとって価値のある変革を大胆かつスピーディーに推進できる。仕事がエンドユーザーや顧客のためになっていることを実感しながら様々なことにチャレンジできる

AI×コマースの第一想起企業としてのポジション確立を目指し、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。
大企業の複雑な業務要件や既存システムとの整合性を紐解くためには、単なる製品売りではなく、「SaaSの標準機能（ベストプラクティス）と顧客要件の乖離（Fit&Gap）」を正確に見極め、最適なシステムアーキテクチャを提示する高度な技術提案力が必要です。
本ポジションは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、トップファーム出身のコンサルタントと共に大企業への提案活動を牽引し、最重要戦略をリードするソリューションアーキテクトの中核メンバーを募集します。

提案活動を通じて得た大企業のリアルな要望や技術トレンドを、社内のプロダクトチームやAI専門チームへ正確にフィードバック。大企業向けに圧倒的な競争力を持ち続けるための機能ロードマップ策定への寄与を行います。

1. 大規模のディールを動かす「受注の決め手」を作るダイナミズム:
コンサルタントと強固なタッグを組み、自らのシステム設計と提案によって数億円規模の大型案件の意思決定を覆し、受注へと導く専門職としての最高峰の面白さ
2. 「AI×SaaS×コンサル」を掛け合わせた次世代のキャリア価値:
単なるSaaSパッケージの機能説明に終始する専門職ではなく、AIエージェントを組み込んだBPR提案や、超上流の構想策定提案など、ビジネスとテクノロジーの双方に深く踏み込むことで、市場価値の高い次世代型アーキテクトへの成長
3. 顧客の声でプロダクトの未来（ロードマップ）を左右する影響力:
日本のトップ企業の要望を最前線で受け止め、プロダクトの開発チームに直接フィードバックできる環境。自身の提案活動が、プロダクトの機能拡張や進化にダイレクトに反映される手応え

プロダクトエンジニアリング本部の責任者候補として、グロース／ビッグデータの2グループを統括するポジションです。
開発組織の責任者にとどまらず、経営チームの一員となり、事業・組織・技術の3軸で意思決定を担い、IPO準備フェーズにある企業の次なる成長フェーズを牽引していただきます。

◆プロダクト詳細
AIコマースプラットフォームのサービスを展開し、販売チャネルの構築・強化からデータの取得・統合管理・分析・活用まで、コマースビジネスに特化した各プロダクトを提供しており、顧客のビジネスや目的に合わせてアジャイルにデータを活用しながら事業を成長させる為の環境構築を目指しています。
大手企業からSMB・スタートアップ、化粧品・健康食品・食品など多岐に渡るジャンルでご利用いただいています。導入ショップや自社D2C事業運営部門から、モノを売るために必要な機能に関するフィードバックを直接受け、インハウスの開発部門がアジャイル開発で迅速に実装するサイクルが構築されています。

◆ポジションの位置づけ／期待役割
本ポジションは、2グループを統括する責任者候補として、以下の役割を担っていただきます。
1. 経営の一員としての意思決定: 開発本部を代表し、全社の中期経営計画・IPO戦略に対して開発・プロダクトの観点から経営意思決定に参画する
2. 2グループの統括: グロース／ビッグデータの事業・組織・技術を横断的に統括し、0→1の新規事業と10→100のスケール事業を全体最適のポートフォリオとして同時にドライブする
3. 事業成長へのコミット: 各グループのPL・事業計画に責任を持ち、複数プロダクトの成長を事業数値として牽引
4. 組織開発・人材戦略: 約40-50名規模の組織を率い、採用・育成・抜擢・体制設計を通じて自走する組織を構築する
5. 技術・プロダクト戦略の最終意思決定: 技術選定・アーキテクチャ方針・AI駆動開発の推進など、中長期の技術戦略をリードする
6. AI駆動開発を前提とした、業界トップクラスの生産性を実現する開発組織へ変革する

◆組織体制
開発本部はCTOの管掌となり、5つのグループから構成されています。本求人は、グロースグループ・ビッグデータグループの2グループを統括する責任者候補のポジションです。
開発本部（CTO管掌）
- グロースグループ
- ビッグデータグループ
- ソリューションエンジニアリンググループ
- SREグループ
- ソフトウェアデベロップメントグループ

▼統括する2グループとミッション
1. グロースグループ
MISSION: 10→50フェーズに到達したプロダクト群をスケールさせる
- 主力サービス以外の周辺サービス（オムニチャネル領域・新規プロダクト等）のグロース戦略立案と実行
- プロダクトロードマップ策定およびPdM／PMM／CXとの連携
- 技術スタック: Java、ECS（EC2からのコンテナ移行完了）、CircleCI（Jenkinsから移行中）
- 責任者候補としての期待役割：
- スケールフェーズの事業をPLごと牽引し、グロース投資の意思決定とプロダクトポートフォリオ全体の優先順位付けを担う

2. ビッグデータグループ
MISSION: データソリューション領域（主力サービス ma / 主力サービス bi / 主力サービス cdp / 主力サービス AIdp）の事業成長を牽引
- データソリューション群4プロダクトのGTM戦略実行と組織構築
- 新規プロダクト（CDP、AI領域）の立ち上げから収益化までの一貫したリード
- データ基盤・AI／MLエンジニアリング組織の拡張
- 技術スタック: Go、Python、React + Vercel、ECS／Kubernetes、Kafka、Iceberg、Trino、ArgoCD
- 責任者候補としての期待役割：
- データ×AIを軸とした新規事業の0→1立ち上げと収益化に経営責任を持ち、全社のAI戦略と連動させる

◆開発本部が目指す将来像
開発本部は、AIコマースプラットフォームを進化させることをミッションに掲げています。
- データ × AIを中核に据えた次世代コマース基盤の確立
- エンタープライズ顧客の業務を一気通貫で支えるソリューション群の拡張
- AI駆動開発を前提とした、業界トップクラスの生産性を実現する開発組織への変革
- IPO後も継続的にスケールする、自走型のプロダクト組織カルチャーの醸成
本ポジションは、上記将来像の実現に向けて 2グループ（グロース／ビッグデータ）を統括し、責任者候補として事業・組織・技術の3軸で意思決定を行うキーロールです。

◆具体的な業務内容
- 約40-50名規模（正社員＋業務委託）の組織マネジメントおよび体制設計
- マネージャー・リーダー層の育成・抜擢、後継者育成
- 2グループ横断での半期／通期の事業計画・PL策定と人員計画立案
- 採用戦略の策定および選考の実施
- 業務委託も含めたリソースの全体最適化
- AI駆動開発の本格活用推進と全社展開
- IPO審査に向けた組織体制・内部統制の整備
- プロダクト戦略・技術選定・アーキテクチャ方針に関する最終意思決定
- 経営会議・取締役会等での開発・プロダクト領域の報告と意思決定への参画

◆ポジションのやりがい
- IPO準備フェーズの上場直前企業で、複数プロダクト・複数グループを横断する裁量の大きいポジション
- AIコマースプラットフォーム戦略という同社の中期経営計画の中核領域をリードできる
- フェーズの異なる事業領域を横断的で経験できる
- 経営層との距離が近く、経営に直接コミットできる環境
- AI駆動開発が浸透し、生産性を最大化できる開発環境

会計ファイナンス人材の豊かな人生を支援する企業でのポジションです。「学びの支援」「キャリア支援」「人材交流支援」の総合的なサポートにより、すべての会計ファイナンス人材の可能性を広げていくことを目指しています。特徴は、「点ではなく面」のサービスであることです。一般的に、教育事業は「資格試験合格」、人材事業は「就職・転職」という「点」のサポートに終わることが多いですが、同社は学びとキャリアの支援に、実務教育や人材交流といったサポートを加え、会計ファイナンス人材を生涯にわたって「面」で支援するプラットフォームを今後構築していきます。

コーポレートIT部門の責任者として、以下の4領域を統括いただきます。（着任当初はプレイングマネージャーとして手を動かしていただく場面もあります。）

A. 社内IT運用・情報システム機能（社内ITサポート）
・社内ITヘルプデスク／サポート体制の設計・運用・改善
・IT資産管理（ハードウェア・ソフトウェア・ライセンス）
・アカウント・権限管理（入退社に伴うプロビジョニング／デプロビジョニング）
・情報システム部門の予算策定・コスト最適化
・定型業務のアウトソーシング化による運用プロセスの最適化と、業務効率化の推進
・ベンダー・アウトソーサーの選定およびマネジメント

B. IT内部統制
・IT全般統制（ITGC）の設計・整備・運用
− アクセス管理、変更管理、運用管理、外部委託管理
・IT業務処理統制（ITAC）の整備、業務システムとの連携
・監査法人・外部専門家との折衝、指摘事項への対応
・統制ドキュメント（RCM、業務記述書、フローチャート等）の整備・維持
・内部監査部門・管理部門と連携した是正・改善サイクルの運用

C. 情報セキュリティ・ISMS
・ISMS（ISO/IEC 27001）取得プロジェクトの主導（適用範囲定義 認証取得 維持運用）
・情報セキュリティ関連規程・ポリシー・ガイドラインの体系的整備
・情報資産の分類・管理体制の構築（機密度に応じたデータ取扱いルール）
・セキュリティ対策の仕組み選定・導入（IdP／SSO、EDR、MDM、ログ管理、DLP等）
・セキュリティインシデント対応体制（CSIRT機能）の構築・運用
・個人情報保護（APPI）対応、越境データ移転を含むデータガバナンスの整備
・全社セキュリティ教育・啓発の企画・実施

D. 組織マネジメント
・コーポレートIT／情報システム部門の組織設計・強化、拡大
・メンバーの採用・育成・評価
・経営層・各事業部門との調整、IT戦略の策定への参画

【このポジションの魅力】
・次の成長ステージに向けた重要な局面で、IT統制・セキュリティ体制をゼロから設計・構築できる裁量の大きさ
・情報システム機能の再構築から関われる、キャリアの資産になる経験
・全社的にAI活用を推進する組織で、「攻めのIT」と「守りの統制」の両立に取り組める
・CTO／執行役員直下として、経営層・管理部門・監査法人と直接やり取りし、経営に近い立場で意思決定に関与できる

業務概要:
主力プロダクト群の拡大と「AIコンタクトセンター」構想の実現に向け、事業や顧客課題に向き合いながら、プロダクトづくりの中核を担うProduct Engineerを募集します。データとAIでカスタマーサポートを変革するグループ会社でのポジションです。カスタマーサポートを利用するエンドユーザーの顧客体験から、コールセンターで働くオペレーターの生産性向上まで、CSにまつわる負の体験をなくし、生活者と企業の両者がフルポテンシャルを発揮できる世界を目指しています。エンタープライズ企業への導入が進み、プロダクト群が拡大していくこのフェーズだからこそ、事業戦略や顧客課題を踏まえながらプロダクトの方向性を描き、価値あるプロダクトを生み出していく仲間が必要です。変える余地もインパクトも大きいカスタマーサポートというドメインに対して、技術の力で変革を起こすポジションです。

具体的な業務:
プロダクトエンジニアは、事業や顧客課題に深く向き合いながら、プロダクトの価値向上に取り組みます。ご経験や志向に応じて、担当プロダクトの開発にとどまらず、プロダクト群全体の方向性や組織づくりにも関わっていただけます。例えば、以下の業務をリードします。
1. 「何を作る／作らないか」をリードする: 同じ機能でも作り方によってインパクトも工数も大きく変わるAI時代において、事業インパクトと開発コストを踏まえながら、最もレバレッジの効く選択を行います。
2. 領域を越えて巻き込む: 複数プロダクトやBizメンバーと連携しながら、滞っている論点を発見し、自ら関係者を巻き込んで前に進めます。
3. プロダクト群全体で最適を考える: 自プロダクトに閉じず、共通基盤化やシナジー創出の視点を持ちながら、プロダクト群全体の価値最大化を考えます。
また、以下の挑戦が可能です。
1. AIオペレーターそのものを創る: 人に代わって""わかってくれる""応対を実現するAIプロダクトを、企画・設計から実装・改善まで一貫して担います。
2. AIコンタクトセンターの""頭脳""をつくる: 応対ログ・Web行動・ナレッジなど複数プロダクトに散らばるデータを統合し、AIが顧客状態を理解して先回りで動くための共通データ基盤を設計します。
3. 「円環」を回す仕組みを組み上げる: 「データ収集・分析→ナレッジ改善→無人/有人応対」が自律的に改善され続けるカスタマーサポートオートメーションを、プロダクト横断で実現します。
4. 0→1を立ち上げる: 事業戦略や顧客課題をもとに新規プロダクトを構想し、世に出すまでやり切ります。
5. エンドユーザーが触れる体験を磨く: ユーザー視点に立った管理画面や、ハイパフォーマンスなサードパーティスクリプトなど、価値が直接届く接点を作り込みます。
6. 職種を越えて価値を最大化する: デザイナー・Bizメンバーと密に協働し、顧客の声を起点にプロダクトの方向性そのものを動かします。
目指しているのは、人とAIが協働する次世代のAIコンタクトセンターです。問い合わせに自律的に応対するAIオペレーターを中核に、カスタマーサポートのあり方そのものを作り替えようとしています。自然な会話で意図を汲み取り自ら考えて応対する""わかってくれる""自律型AIボイスボット、AIエージェントが真に課題を解決するWebサービス、Web行動データから最適なオペレーターへ自動でつなぎ""Webと電話の分断""を解消するサービス、顧客の声をAIで""気づき""と""行動""に変えるサービス。これらを束ねるのが主力プロダクト群です。プロダクト群が本当に目指すのは、個々の機能ではなく、カスタマーサポートの全業務を自律的に回し続ける「円環」です。「データ収集・分析」→「ナレッジ作成・改善」→「AIオペレーターによる応対」→ そこで得たデータが再び次の改善へ。このサイクルをプロダクト群全体でシームレスに統合し、人とAIが役割を分担しながら自律的に改善し続ける状態をつくる。これが挑戦です。プロダクト群が共通のデータ基盤の上に成り立つからこそ実現できる構想であり、シームレスなUXを支えるアーキテクチャ、AIが参照するデータ基盤の構築など、技術的に面白い難題が数多くあります。カスタマーサポートは、顧客の「生の声」が集まり、企業の課題や価値が鮮明に表れる接点であり、AIとの親和性が極めて高い領域です。国内の市場規模が大きいこの領域を起点に、すでにカスタマーサポート格付けTOP評価企業の約3割に導入が進み、金融・インフラ・通信キャリア・旅行代理店・航空会社など幅広い業界のリーディングカンパニーに展開しています。こうした実績をもとに、シリーズAラウンドで資金調達を行いました。

ポジション・部門の魅力:
プロダクトエンジニアという働き方をベースにしており、プロダクトの成長に寄与するあらゆることに主体性を持ち、分業せずフルサイクルな開発を行い、エンジニアリングに閉じず他職種のメンバーと積極的にコミュニケーションをとりながら働ける点が魅力です。従来のPdMが仕様を決めてエンジニアが作るという構造と異なり、エンジニアが戦略レベルまで踏み込み、最大限自分ごと化しながら働けるのが大きなメリットです。以下のカルチャーを意識し、共通の目的に向かって自律的に動く組織を目指しています。
1. ルールは最低限に: エンジニアの共通ミッションは「自由な発想でプロダクトをより良くする」「パフォーマンスを意識し、最大限の力を発揮する」です。プロダクトに関わる裁量を大きく渡し、ルールはできるだけ少なくとどめる文化設計を心がけています。
2. 徹底したプロダクト思考: 開発中の機能に思考が閉じやすいものですが、複合的なプロダクト全体を良くするために俯瞰した視点から徹底的にプロダクト・事業に向き合います。プロダクト・事業に意見を持てれば、アウトカムのスケールはより大きくなります。
3. 情報の非対称性をなくす: クローズドにする必要がある情報以外はすべてオープンな場でやりとりします。非同期コミュニケーションやドキュメント化を日常的に行い、後からでも情報を閲覧・議論に参加できる状態づくりを心がけています。
少数精鋭の開発組織で、このフェーズならではの大きな裁量を持ち、プロダクトの核心に向き合う環境で、共に成長していけるでしょう。
開発環境: フロントエンド：TypeScript, React, Next.js / バックエンド：TypeScript, Python, Node.js / インフラ：Google Cloud, AWS, Kubernetes, Terraform / データベース：MongoDB, Cloud Spanner, AlloyDB, BigQuery, Elasticsearch / DevOps：Github Actions, CircleCI, ArgoCD, Datadog, Sentry / AI：Claude Code, Cursor, 各種LLMモデル(Gemini, GPT, Claude)

具体的な業務
プロダクト開発組織と密に連携しながら、データに関わる調査・分析・モデリングから、プロダクトの企画・設計・開発までを一貫して担います。分析だけで終わらせず、PM・エンジニア・デザイナーといった関係者と連携しながら、自ら手を動かして開発まで踏み込みます。

具体的な業務内容
●データの調査・分析・概念設計
・統計モデリングやアルゴリズムの検証を通じて、データから具体的な打ち手を導く
・ビジネスデータを調査・分析し、プロダクトの成長につながる課題や機会を定量的に明らかにする
・プロダクトや機能の開発に向けた調査・分析を行い、土台となるデータモデル・機能設計まで踏み込む

●データプロダクトの企画・開発
・調査・分析の結果を、プロトタイプからプロダクト機能まで自ら開発する
・プロダクトの企画から実装までを一貫して担い、開発チームと密に連携する

本ポジションの魅力
データに関わる調査・分析・モデリングから企画・設計・開発まで、フェーズを限定せず一貫して手を動かせます。
取り組む分析・企画・設計は、プロダクト価値向上に直接寄与します。
プロダクトの開発に早い段階から関わるため、すでにあるデータを所与とせず、データの構造から設計に踏み込めます。
学会・技術カンファレンスでの発表など、対外的な発信も後押しします。

開発環境、使用するツールなど
開発言語：Python, R, SQL, Go （※プロダクト開発で利用）
データベース・DWH：BigQuery
インフラ：Google Cloud, AWS
構成管理：Terraform
バージョン管理・コラボレーション：GitHub, Slack, Notion

CTO業務を行っていただきます

【ミッション】
セキュリティアナリストのリーダーとして、SOC運営メンバーの中心となり、高度で安定したセキュリティ監視サービスを提供していただきます。また、お客さまとコミュニケーションを行い、サービス満足度の向上に努めていただきます。

【主な業務】
「セキュリティアラートやインシデントの分析」、「SOC運用課題の改善」、「セキュリティオペレーションの効率化や自動化推進」、「チームマネジメント」など、セキュリティ監視サービス運営に関わる複数業務のリーダーポジションを担当いただきます。

【具体的な業務】
以下のような業務をセキュリティアナリストの中心となってお客さまへ提供いただきます。
・セキュリティアラートやインシデントの分析
高度なスキルを持ったセキュリティアナリストとして、検知したアラートやインシデントの分析を行い必要な対策を提案することで、お客さまが安全にシステムを運用できるよう努めます。また月次セキュリティ監視レポートや顧客向け報告会を提供しています。
・SOC運用課題の改善
運用中に発生する各種課題を解決し、SOCサービスレベルを向上させることでお客さまの満足度を高め、サービス拡大を目指します。
・セキュリティオペレーションの効率化や自動化推進
SIEMやSOAR、チケット管理システムを利用した監視改善を行い、より高度なSOCオペレーションを速やかに提供できるようSOC基盤を強化します。

また、以下のような施策を講じることで、セキュリティアナリスト組織を強化いただきます。
・チームマネジメント
メンバーへの定期的な1on1など活発な内部コミュニケーションを定期的に取ることで、アナリストメンバーや協力会社社員のモチベーションを高め、組織の強化に努めていただきます。将来的には十数名規模のチームマネジメントをお任せする想定です。


●仕事の魅力
セキュリティアナリストの中核となり、自身のサイバーセキュリティに関する分析スキルを高めながら、マネジメント領域にも経験を広げていただきます。
将来はセキュリティ監視や運用組織を牽引する管理職、セキュリティプロフェッショナル（インシデントレスポンス従事者やコンサルタントなど）のどちらも目指せるポジションです。
また、人材育成にも強く投資しており、資格取得支援や充実した研修制度はもちろん、グローバルな知見を取り入れるための海外視察・研修など、セキュリティ人材として大きく成長できるチャンスもあります。

【ミッション】
セキュリティアナリストとして、XDR・SIEMを活用した高度なセキュリティ監視サービスを提供するとともに、お客さまごとの運用要件に応じた監視設計や改善提案を推進していただきます。また、生成AIなどの新技術を活用しながら、運用品質向上およびサービス拡大に貢献していただきます。

【主な業務】
「セキュリティ監視運用」、「顧客向け監視・運用設計」、「SOC運用高度化施策の推進」、「顧客折衝および技術支援」など、セキュリティ監視サービス運営に関わる中核業務を担当いただきます。

【具体的な業務】
以下のような業務をセキュリティアナリストの中心となってお客さまへ提供いただきます。
・XDR・SIEMを活用したセキュリティ監視運用
XDR・SIEM製品を活用し、セキュリティアラートの分析やインシデント対応を実施します。高度な分析スキルを生かし、お客さまのセキュリティリスク低減に貢献いただきます。
・顧客向け監視・運用設計
エンタープライズ顧客特有の個別要件に応じた監視設計やログ収集設計、運用設計を行います。複数のセキュリティソリューションを組み合わせた最適な監視体制を構築し、高品質なサービス提供を実現します。
・SOC運用高度化施策の推進および新サービスの開発
生成AIや自動化技術を活用し、アラート分析や運用業務の効率化を推進します。また、新たなXDR・SIEMサービスへの対応拡大や監視品質向上施策を企画・推進いただきます。開発業務自体は別部署が担いますが、新しいセキュリティソリューションを当社のSOCで運用できるようサービス化し、運用体制を構築する上流のプロジェクト推進にも関わっていただきます。
※業務の割合としては、運用（セキュリティ監視・顧客向け設計など）が6割、開発・企画（新サービス立ち上げ・運用高度化施策など）が4割程度のイメージです。


●仕事の魅力
セキュリティ監視サービスに携わりながら、最先端のXDR・SIEM製品を活用した高度なセキュリティ運用を経験できます。また、生成AIを活用したSOC運用高度化にも積極的に取り組んでおり、新技術を取り入れながらサービスを進化させることが可能です。
大規模顧客向けの監視設計や運用設計など上流工程にも携わることができるため、セキュリティアナリストとしての専門性を高めながら、将来的にはセキュリティアーキテクト、SOCコンサルタント、管理職など幅広いキャリアを目指せます。
また、人材育成にも強く投資しており、資格取得支援や充実した研修制度はもちろん、グローバルな知見を取り入れるための海外視察・研修など、セキュリティ人材として大きく成長できるチャンスもあります。

【ミッション】
スマートビル／オフィスの市場をリードする新たなソリューションの導入

【主な業務】
スマートビル／オフィスサービスの提案、導入

【具体的な業務】
・関連会社へ最大50％出向を前提とし、建築計画と密接に連携しながら、スマートビルソリューション実現に必要となるビル内ネットワーク・ビルOS（データ蓄積）・アプリケーションを提案
・スマートビル／オフィスサービスに関わるネットワーク、セキュリティの提案、導入（複合ビル、オフィスの設備連携サービスの導入）に関する、設備間の情報連携
・遠隔制御を有したサービスの導入やプロジェクトの進行、課題管理、スケジュール管理などのプロジェクトマネジメント業務


●仕事の魅力
スマートビル／オフィス分野の最新テクノロジーを導入した大規模建物・施設の提案、設計・構築に携わり、あらゆる設備／センサー／サービスがネットワーク上でつながることで実現されていく進化や発展を自らの手でリードするなど、直接的な貢献や自己成長を実感することができます

【ミッション】
日本の街やビルを当社および合弁会社が中心となり牽引し、最先端のスマートシティ・ビル化を実現する

【主な業務】
・都市型スマートシティ・スマートビル商材：案件支援（大〜中規模ビル、PFI、スタジアム・アリーナ）、営業同行、プロダクトセールス
・デベロッパー、パートナーと連携した企画、設計、施工、運用の一連の提案・支援
・顧客とのリレーション開拓／構築業務
・設計支援業務の受託

【具体的な業務】
・クライアント訪問、ヒアリングなどを通して、顧客課題・要求事項をまとめて整理する
・プロジェクトの進行のために、課題管理やスケジュール管理を実施する
・外部ベンダーや社内関係者と連携し、プロジェクトの中心として推進
・クライアントのニーズや課題を集め、開発部門と連携しサービス化につなげる


●仕事の魅力
スマートビル・スマートオフィス領域において、ビルのスマート化を推進するコンサルティング業務に従事いただきます。クライアントの経営課題や業務課題を踏まえ、市場・顧客ニーズの分析を基にした構想策定から、スマートビル戦略・ロードマップの策定、IoT・AI・クラウドなどの先進技術を活用したソリューション導入の企画、PoC（実証実験）の実施、導入・定着化支援まで、一連のプロジェクトをリードします。設備管理、エネルギーマネジメント、ワークプレイス改革など幅広いテーマにおいて、多様なステークホルダーと連携しながら、ビルの高度化・最適化を実現し、クライアントのDX推進および事業価値向上に貢献します。構想策定から実行・定着まで一貫して伴走することで、社会インフラに近い領域で大きな変革を実現できることが本ポジションの魅力です。

● 開催概要
グローバルシステムエンジニア職を対象に、部署および業務を紹介するセミナーを実施いたします。

【日時】
2026年8月20日（木）19:00〜20:00

【実施方法】
オンライン（Microsoft Teams）


● 配属想定部署
グループ会社への出向

同社では、生成AI・AIエージェントを活用した新規事業開発や業務効率化プロジェクトの企画・開発・運用までを一気通貫で実行しています。
本ポジションでは、ITコンサルタントとしての顧客折衝力とアーキテクトとしての技術リーダーシップを両立させながら、複数プロジェクトの技術方針決定やチームマネジメントをしていただきます。
特に、技術的な観点からのプロジェクト成功にコミットし、開発プロセスそのものを改善していく役割を期待しています。

【具体的な業務】
・技術選定、設計方針の策定、アーキテクチャ設計、ERD/DFD等の全体設計
・小規模チームの進捗管理・品質マネジメント
・要件定義のリーディング、クライアントとの要件整理
・DevOps、開発プロセス改善
・デザイナーと連携したUX改善およびUIデザイン支援

【ポジションの魅力】
・100%プライム案件の受託開発のため、SES形式の働き方はありません。
・クリエイティブ領域のAIエージェント開発など、業界の最先端事例の案件が多数存在しています。
・少数精鋭のエンジニアチームで、意思決定・実装スピードが速く、裁量も大きく働けます。
・気になるAI開発ツールは使い放題！好きなツールを試して生産性をあげていけます。
・安定した環境で、第2創業期の組織拡大を経験できます。

【仕事のやりがい】
・ビジネスと技術の橋渡し役として、クライアント課題を構造的に分解し、技術で解決へ導く上流工程に深く関わることができます。
・技術的な裁量が大きく、設計方針・アーキテクチャ選定・技術スタックの刷新などを自ら主導できます。
・少数精鋭のチームだからこそ、スピード感のある意思決定や新しい開発手法の導入がしやすい環境です。
・生成AIやAIエージェントなど、最新技術を実運用に落とし込む経験が豊富に得られます。

【身につくスキル・経験】
・技術コンサルタントとして、要件定義 設計 開発の全フェーズを一貫して担うスキル
・技術選定・アーキテクチャ設計・開発プロセス改善の実践的なマネジメント経験
・AIエージェントや生成AIを用いたPoC 実運用までの知見
・チームマネジメント、メンタリング、若手育成、開発組織構築の経験
・DevOps、CI/CD環境構築、テスト自動化などのモダンな開発運用知識

【チーム体制】
・プロジェクトごとに2 6名程度の開発チームを編成
・CTO直下の開発体制で、スピードと柔軟性を重視したスタイル
・コンサルとエンジニアが垣根なく協業するフラットな組織文化
・案件によってはBiz／Techのリードがペアを組み、上流から実装まで一気通貫で担当

【開発環境】
プロジェクトの特性に応じて、柔軟に技術選定を行っています。
Webは Next.js、モバイルは Flutter、バックエンドは Supabase を採用するケースが多く、AIエージェント開発では Google ADK を使った事例が豊富です。
＜AI開発＞
・LangChain / LangGraph / LangSmith
・Google ADK
・Vertex AI
＜AIツール＞
・Cursor
・Github Copilot
・Devin
・Claude Code など、好きなツールを会社で負担します
＜フロント・モバイル＞
・Flutter / Dart
・Next.js / React / TypeScript
＜バックエンド＞
・Supabase / PostgreSQL
・Deno / TypeScript
・Firebase
＜ソース管理＞
・Github
＜設計・デザイン＞
・Figma
・Diagrams.net
＜エディタ＞
・お好きなエディタをお使いいただけます。

生成AI・AIエージェントを活用した新規事業開発や業務効率化プロジェクトの企画・開発・運用までを一気通貫で実行する企業でのポジションです。
本ポジションでは、ITコンサルタント マネージャーとして、クライアントとの要件整理・提案活動から、複数プロジェクトの進捗管理、チームマネジメントまでを横断的に担当します。
テクノロジー・デザイン・ビジネスをつなぐハブとして、クライアントへの価値提供とチームの成長をリードする役割です。

・要件定義のリーディング、クライアントとの要件整理
・複数の小規模チームの進捗管理・品質マネジメント
・新規案件の営業・提案活動
・社内アーキテクトと連携しながらの技術提案
・デザイナーと連携したUX改善およびUIデザイン支援
・チームメンバーへのメンタリングやサポート

【ポジションの魅力】
・クリエイティブ領域のAIエージェント開発など、業界の最先端事例の案件が多数存在しています。
・AIプロジェクトやDXプロジェクトに、グランドデザイン段階から関与できます。
・組織拡大フェーズの今、業務フロー整備や仕組みづくりにも関われます。
・4期連続黒字・高収益な事業基盤のもと、第二創業期の組織拡大を経験できます。

【仕事のやりがい】
・生成AIやAIツールの導入を伴う新しい業務改革に携われます。
・システム要件とビジネス要件を橋渡しし、企業変革をリードできます。
・プロジェクト推進のみならず、メンバー育成・組織開発にも裁量を発揮できます。

【身につくスキル・経験】
・IT・システム導入の営業経験
・AIを活用した業務効率化プロジェクトの経験
・チームマネジメント／若手育成／プロジェクト推進力 など

【チーム体制】
・プロジェクトごとに2 6名程度の開発チームを編成
・役員直下のプロジェクト体制で、スピードと柔軟性を重視したスタイル
・コンサルタントとエンジニアが垣根なく協業するフラットな組織文化

＜参考情報＞
【開発環境】
プロジェクトの特性に応じて、柔軟に技術選定を行っています。
Webは Next.js、モバイルは Flutter、バックエンドは Supabase を採用するケースが多く、AIエージェント開発では Google ADK を使った事例が豊富です。
＜AI開発＞
・LangChain / LangGraph / LangSmith
・Google ADK
・Vertex AI

＜AIツール＞
・Cursor
・Github Copilot
・Devin
・Claude Code など、好きなツールを会社で負担します

＜フロント・モバイル＞
・Flutter / Dart
・Next.js / React / TypeScript

＜バックエンド＞
・Supabase / PostgreSQL
・Deno / TypeScript
・Firebase

＜ソース管理＞
・Github

＜設計・デザイン＞
・Figma
・Diagrams.net

＜エディタ＞
・お好きなエディタをお使いいただけます。

業務概要:
「エネルギーの制約から人と社会を解き放つ」をミッションに掲げ、日本の電力業界に残る非効率と未開拓領域に挑むエネルギーテック企業でのポジションです。テクノロジー×エネルギー×ファイナンスの掛け算を強みとしています。従来の常識では不可能だった規模と効率で、前例のない新しい仕組みをつくり出しています。
本ポジションでは、主力サービス及び関連する新規サービスの設計、開発、運用全般を担当します。ご経験や志向に応じてお任せする範囲を決定します。

主な業務内容:
1. 新機能の要件定義、設計、実装、テスト、リリース
2. 既存機能の改善、パフォーマンスチューニング、技術的負債の解消
3. スケーラビリティと信頼性を考慮したアーキテクチャ設計改善
4. クラウドインフラ(Microsoft Azure)の構築、運用、最適化
5. 開発プロセスの改善、自動化の推進
6. チームメンバーの技術サポート、コードレビュー

開発環境・技術スタック:
・バックエンド
言語：C#
フレームワーク：ASP.NET Core
ORM：Entity Framework Core
API：REST（FastEndpoints、MediatR）
テスト：xUnit

・フロントエンド
言語：TypeScript
フレームワーク：React（Carbon React）
ビルドツール：Vite
テスト：Vitest、React Testing Library
インフラ
クラウド：Microsoft Azure
データベース：Azure SQL Database

・開発・運用ツール
プロジェクト管理／ソース管理／CI/CD：GitHub Enterprise, Azure DevOps（Azure Boards）
IDE：Visual Studio 2026（JetBrains ReSharper）
コミュニケーション：Microsoft Teams

・AI開発環境
- 業務委託含む全エンジニアにAIツールを会社負担で支給。必要に応じて高度なAIツールも会社負担で利用可能です。
- 個人がAIツールを使うだけでなく、チームで一貫性を持ってコーディングエージェントを活用するエージェントベースの開発スタイルを実践
- 次の段階として、AI導入による生産性メトリクスの計測・可視化にも取り組んでいます。

チーム体制:
所属：テクノロジー本部
本部長（CTO）1名 / テックリード2名 / メンバー6名

ポジションの魅力:
1. 数十兆円規模の電力市場を支えるコアシステム開発に携われる
太陽光・蓄電池を統合管理する主力サービスの設計・開発を通じて、社会インフラを支えるエネルギープラットフォームの中核を担えます。規制・金融・リアルアセットが絡む高難度な領域で、技術を通じて事業価値を直接生み出せる環境です。
2. アーキテクチャから改善まで、技術的意思決定に関われる裁量
新機能開発だけでなく、スケーラビリティ設計、パフォーマンス改善、技術的負債の解消、クラウド最適化まで幅広く関与可能。創業フェーズだからこそ、技術選定や設計方針にも主体的に関われます。
3. 事業成長とともに技術リーダーへとキャリアを拡張できる
十数名規模の組織で経営・事業に近い距離で開発を推進。将来的にはテックリードやアーキテクトなど、技術責任者ポジションを目指せる環境です。

ダイレクトマーケティング事業全体を統括・監督し、DMの計画達成（GWP、NWP、TARP、コンバインドレシオ）に責任を負う。

（財務）チームを率いて、トップライン計画およびボトムライン計画の達成を管理
（ビジョン）DM事業全体に対するDMビジョンを策定
（関係構築）スポンサーの上級管理職、外部ベンダーの上級管理職、および社内組織との関係を維持・強化
（コールセンターの管理）パフォーマンス改善、TSR採用、キャンペーン停止、コールセンターのキャパシティ拡大／縮小を含む、センター運営戦略および施策を決定
（サービスオペレーションの管理）継続率向上施策、インバウンド対応、データ管理、請求管理、フルフィルメント管理を含む、サービスオペレーション部門の戦略・施策を決定
（戦略的組織運営）DM組織および組織体制の変更を評価する。チームを率い、チームのモチベーションを高く維持する。DM内の環境を改善し、円滑な社内コミュニケーションを実現して、良好なチームワークを維持
（コンプライアンス・ガバナンス）IBAおよび社内規程に基づき、適切な募集活動を管理し、最良のガバナンスを維持
（報告）業務状況を適時に報告
（その他）COGおよび上級管理職から求められる業務対応

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

部署異動等により同社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）。

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

Principal Backend Engineerとして、コードを書く最前線に立ち続けながら、バックエンド領域で最も難易度の高い技術課題の解決を牽引していただきます。

1. バックエンド領域の高度な技術課題の解決（メイン）
数億規模のトランザクションへの対応、スケールと品質を両立する基盤設計、信頼性の追求など、難易度の最も高い課題に対して自ら手を動かし技術で答えを出します。

2. EC基盤・コンポーネントの設計・刷新
高度な技術課題の一つとして、急成長で複雑性を増すEC基盤やゲーム機能のドメイン分割・疎結合化を推進します。EC基盤の内製化ロードマップの中核も担います。

3. 全社/複数チームに影響する技術判断・技術選定
特定チームに閉じず、バックエンド領域全体の技術選定・設計標準・品質基準を定義し、組織に浸透させます。

4. 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高度な課題を技術面からリードします。

5. AI Native開発プロセスの高度化と、技術による組織全体の引き上げ
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仕組みと文化を自ら体現し、設計レビュー・技術標準・ナレッジ共有を通じて、技術力そのものでチーム全体のアウトプットを底上げします。

このポジションで向き合う難題:
* 数億規模のトランザクションを支える設計・実装
急成長に伴い、EC基盤やゲーム機能の複雑性が増しています。大規模なトランザクションに対応しながら、スケールと品質を両立する技術的な解を出す必要があります。

* EC基盤の内製化・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。現行資産を止めずに、スケールと品質を両立した設計・実装へ移行させる、難易度の高い課題に向き合います。

* 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を技術面からリードします。

* 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。

* 少人数で大規模な規模を支え続ける技術判断
潤沢な人員や整った分業体制に頼らず、少数精鋭で大規模なトラフィックと複雑性に立ち向かうための、現実的かつ大胆な技術判断が求められます。

仕事の魅力:
* 「技術」で組織を最大化できる
最上位のプレイヤー（IC）として技術で組織全体のアウトプットを引き上げるキャリアです。「手を動かし続けたいが、影響範囲は組織全体に広げたい」 その両立ができる希少なポジションです。

* 少数精鋭で大規模な成長を支えた技術基盤で、最難関の課題に挑める
20名程度のチームで大規模な成長を支えてきた技術基盤に対し、大規模トランザクション・基盤刷新・SREといった最も難しい課題を、自ら手を動かして解決できます。大規模組織の分業では得られない、全社レベルの裁量があります。

* AI Native開発の全社設計をリードできる
デイリーPR数4倍超・全PRの83%をAIレビューのみでマージという実績をさらに伸ばす AI時代のバックエンド開発のあるべき姿を、実践しながら自分で定義できる環境です。

* 「人数に依存しない企業価値」の技術的中核を担える
人数に依存しない非労働集約型の組織で、技術がそのままレバレッジになります。個の技術力が事業の非連続な成長に直結する手触りを、最上位の立場で味わえます。

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（1日5 8回のデプロイ、月間12回の施策リリース）

Principal Mobile Engineerとして、コードを書く最前線に立ち続けながら、モバイル領域で最も難易度の高い技術課題の解決を牽引していただきます。

1. モバイル領域の高度な技術課題の解決（メイン）
大規模トラフィック下のパフォーマンス最適化・信頼性向上、「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理など、難易度の最も高い課題に対して自ら手を動かし技術で答えを出します。

2. アーキテクチャの設計・刷新
高度な技術課題の一つとして、ドメイン分離・開発並列性・認知負荷低減を実現するモバイルアーキテクチャの改善を、iOS/Android両OSを横断して推進します。

3. 両OS横断の技術判断・技術選定
特定のOSやチームに閉じず、モバイル領域全体の技術選定・設計標準・品質基準を定義し、組織に浸透させます。

4. AI Nativeなモバイル開発プロセスの高度化
1名で両OSを担う「二刀流」開発を、AIを前提に再設計します。「AIを使う個人」ではなく「AIで開発プロセスそのものを再設計する組織」を技術面からリードします。

5. 技術による組織全体の引き上げ
設計レビュー・技術標準・ナレッジ共有を通じて、ピープルマネジメントではなく技術力そのものでチーム全体のアウトプットの質と速度を底上げします。

このポジションで向き合う難題

大規模・高頻度利用下のパフォーマンスと信頼性
1日平均38分以上の高い滞在時間を支えるため、アプリの不落化・高速化・メモリ最適化など「信頼性の高いアプリ」を、大規模トラフィックを前提に追求し続けます。

「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、両OSで整合性を保ちながら破綻なく実装し続ける、難易度の高い課題があります。

組織スケールを見据えたアーキテクチャの刷新
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 現行の資産を活かしながら、止めずに刷新します。

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、全社標準として構築します。

少人数で大規模DL規模を支え続ける技術判断
潤沢な人員や整った分業体制に頼らず、少数精鋭で大規模なトラフィックと複雑性に立ち向かうための、現実的かつ大胆な技術判断が求められます。

仕事の魅力

「技術」で組織を最大化できる
最上位のプレイヤー（IC）として技術で組織全体のアウトプットを引き上げるキャリアです。「手を動かし続けたいが、影響範囲は組織全体に広げたい」 その両立ができる希少なポジションです。

モバイル領域で最も難しい技術課題に、自分の手で答えを出せる
少数精鋭チームだからこそ、パフォーマンス・信頼性・複雑な状態管理・アーキテクチャ刷新といった最難関の課題を、一人の技術者が構想し実装まで落とし込めます。大人数チームの分業では得られない、技術への深い関与と全社レベルの裁量があります。

AI Native開発の全社設計をリードできる
AI時代のモバイル開発のあるべき姿を、実践しながら自分で定義できる環境です。

技術的中核を担える
人数に依存しない非労働集約型の組織で、技術がそのままレバレッジになります。個の技術力が事業の非連続な成長に直結する手触りを、最上位の立場で味わえます。

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：現状把握と信頼構築：既存のアーキテクチャ・開発フロー・技術的負債の全体像を掴み、得意なOSを起点に手を動かしながら、モバイル領域の技術課題を自分の言葉で語れる状態を目指します。
2ヶ月目：最難関課題への着手：最も優先度・難易度の高い技術課題を1つ選び、解決の方針を描いて実装を主導します。AIを活用しながらもう一方のOSへのキャッチアップも並行して進めます。
3ヶ月目：技術方針のドライブ：両OSを貫く技術課題の解決方針やAI Native開発の方針を提示し、組織全体の技術的意思決定をリードし始めることを期待しています。

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


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

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


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

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


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


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


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

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


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


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


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

【ミッション】
東海エリア顧客へのシステムインテグレーションを通して、顧客業務・システムの理解を深め、AI・ソブリンへ誘導することでビジネス貢献を果たす

【主な業務】
法人のお客さまに対する受託開発プロジェクトにおけるプロジェクトリーダー（PL）、プロジェクトマネージャー（PM）
・プロジェクト全体の成果物の品質、納期、コストの確保（開発チーム規模：3名以上）
・参画案件における対顧客戦略、戦術の検討

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主な顧客事業：建設業、メーカー、製造業、自動車 など
システム種類：事業系システム、業務系システム など
システム環境：主にクラウド
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【具体的な業務】
＜担当業務：PM＞
1. 構想検討、企画、業務分析
・要求事項整理、企画検討、プロジェクト計画策定
・ユーザー要求事項の収集、整理、分析
・各種提案

2. 要件定義
・業務要件定義、システム要件定義（機能、非機能）

3. プロジェクト管理
・成果物および作成方法・開発方法の定義
・プロジェクト全体の実行計画立案、費用見積もり
・プロジェクトメンバーの調達・選任
・ステークホルダーとの予算・納期、スコープの調整・合意
・ラインマネージャーや社内PMOとのレビュー実施、プロジェクト状況報告
・業務委託先への発注、検収
・プロジェクト全体の進捗・品質管理
・プロジェクト全体のリスク・課題の管理,、アクションプランの実行
・プロジェクト全体のコストのモニタリングと是正・予防処置の立案、ベースラインの変更要求実施
・変更要求の管理, 計画への反映・ベースラインの変更要求実施
・ステークホルダーへのプロジェクト状況報告

4. 品質評価
・各工程における成果物の品質評価・承認

5. プロジェクトの終結
・成果物の納品、受入承認の受領

＜担当業務：PL＞
1. 要件定義
・業務要件定義、システム要件定義（機能、非機能）

2. 開発
・クラウド環境上でのWEBアプリケーションに関わる基本設計、詳細設計、製造、テスト

3. プロジェクト管理
・プロジェクトマネージャー支援
・担当領域の進捗管理、品質管理、コスト管理、リスク管理

仕事の魅力
・お客さまのビジネスへの貢献につながるとともに、自身のエンジニアとしてのテクニカルスキルや、進捗管理／課題管理といったプロジェクトマネジメント能力を向上させることができます
・提案から設計・構築まで一気通貫での業務経験を積むことができます
・AI、クラウドを活用したモダンアーキテクチャのスクラッチ開発の経験を積むことができます

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

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。

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。

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
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・定性分析を通じて、課題特定から施策立案まで一気通貫で担っていただきます。

1. 課題発見・仮説立案
PdM・マーケ・CSなど各部署と連携し、抽象的な段階から事業課題をデータで掘り下げます。「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」まで分析を展開します。

2. 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。

3. 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。

4. 関係者との連携・施策推進
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。事業責任者・PdMに対してデータ活用施策の提案・実行も担います。

5. 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】
「何を分析するか」を自分で決める難しさ
依頼待ちではなく、自らビジネス課題をデータで定義することが求められます。「何が問題か」が曖昧な状態から、正しい問いを立て、適切な分析設計に落とし込む力が問われます。

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。

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】
分析が確実に意思決定に使われる環境
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。

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。データアナリストとして希少な経験値が積めます。

少数精鋭で幅広いスコープを担える
専任アナリストが少ない分、プロダクト・マーケ・EC・広告など複数領域を横断して分析できます。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。

●プロダクトの特徴
当社が提供しているサービスは「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。

●プロダクトの目指す世界
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私たちは、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。

●業務内容
事業成長を加速させる技術組織の経営者の一人として、エンジニアリング組織全体を統括していただきます。

▼技術戦略の策定と実行
・経営陣と連携し、グループ全体の技術的な方針や、中長期的な技術戦略の策定・実行を担います。
・未来の事業成長を見据えた技術選定やR&Dを推進し、AIネイティブな事業を技術でリードします。
・プロダクト開発におけるアーキテクチャ設計に深く関与し、技術的負債の解消に向けた長期的な計画を策定・実行します。
・エンジニアリング組織のマネジメント
・エンジニアリング組織全体のマネジメントを担い、チームの生産性と健全性を高めます。
・エンジニアの採用、育成、評価、目標設定を支援し、キャリアパスを設計します。
・事業の成長スピードに対応できる、スケーラブルで効率的な開発体制・プロセスの設計と継続的な改善をリードします。
・プロジェクトの全体統括と事業への貢献
・CTOや各事業部と連携し、プロダクトロードマップの実現を技術面から支援します。
・適切な人員配置とチーム内外の関係者との円滑なコミュニケーションを促進し、大規模なプロジェクトを成功に導きます。
・必要に応じて、自ら手を動かし、設計や開発、コードレビューなども行い、現場の技術課題に深く向き合っていただきます。
・経営会議等における技術的な観点からの事業戦略の意思決定に貢献します。

●開発環境
◎Backend Engineer
・言語：Go
・API：Protocol Buffers, gRPC
・インフラ： Google Cloud (Cloud Run, Cloud Firestore, Cloud Spanner, etc.)
・CI/CD：GitHub Actions, Cloud Build
・構成管理： Terraform
・モニタリング：Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace

◎iOS Engineer
・開発環境：Xcode
・開発言語：Swift
・UI：SwiftUI / UIKit
・API通信：Protocol Buffers / SwiftProtobuf
・アーキテクチャ：MVVM
・モニタリング：Crashlytics
・CI/CD：Bitrise, GitHub Actions

◎Android Engineer
・IDE: Android Studio
・開発言語: Kotlin
・ビルドツール: Gradle
・API通信: Protocol Buffers
　・主なライブラリ/SDK: Kotlin Coroutines, Android Architecture Components, Jetpack Compose, Accompanist, etc
　・分析基盤: BigQuery, Looker Studio
　・モニタリング: Crashlytics
　・CI/CD: Bitrise, GitHub Actions

▼ML Engineer
・開発言語: Python
・インフラ: Google Cloud（Vertex AI, BigQuery, Spanner, etc）, Terraform

▼共通
・分析基盤: BigQuery, Looker Studio
・その他: GitHub, Slack, Notion, Figma

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。