転職求人

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【業務概要】
同社はグローバルな金融サービスグループです。日本のIT部門は、25カ国以上の国籍の従業員が働く多様な環境で、日本のリテールウェルスマネジメントビジネスおよびグローバルホールセール（グローバルマーケットおよび投資銀行業務）のテクニカルサポート、アプリケーション開発、システム変更の実装に取り組んでいます。同社は競争力のある従業員福利厚生、トレーニング、スキルアップの機会を提供し、多様性、公平性、包摂性、従業員の健康と幸福の促進にコミットしています。

このポジションは、専門知識とプロフェッショナリズムで知られる、緊密で高度なスキルを持つフロントオフィス・トレーディングテクノロジーグループに参加する機会を提供します。対面でのコミュニケーションを重視する協調的な環境を育み、技術プロジェクトの立ち上げから成功裏の稼働まで参加でき、強い達成感を得られます。このポジションは、世界最大級のHFT企業における意思決定者とのユニークな接点を提供します。日本において、専門的な高頻度取引（HFT）システムチームを率いる経験豊富なマネージャーを求めています。このチームは、日本国外の洗練されたHFTクライアントにサービスを提供する超低遅延トレーディングシステムの設計、開発、サポート、継続的な最適化を行います。

同社のシステムは、TSE、JNX、ODX、JAX、OSEに上場されている商品を取引します。チームは、市場のブローカーの中で一貫して最低遅延を提供するトレーディングインフラを構築・維持しており、外部ベンダーに依存せず完全に自社開発しています。

チームは、マイクロ秒/ナノ秒レベルで信頼性の高い決定論的なパフォーマンスを提供し、大量のリアルタイムデータを処理する必要があるコロケーション型トレーディングインフラと取引所接続を設計、実装、運用します。FPGA/Verilog/C/LUAJit/Javaアプリケーション開発者、ネットワークエンジニア、Linuxシステム管理者、トレーディングデスクのステークホルダーと密接に連携し、市場をリードするDMAコロケーションソリューションを提供します。

超低遅延高頻度DMAは、同社の電子取引事業の主要コンポーネントです。この開発ポジションは、最先端のDMAコロケーションソリューションを提供する東京を拠点とするチームに組み込まれています。

【具体的な業務】
チームの主要メンバーとして、以下の業務を担当します。
1. HFTおよび超低遅延トレーディングシステムの全ライフサイクル（開発、テスト、デプロイ、監視、本番サポート）を担当する高性能エンジニアリングチームを率い、管理します。
2. 2つのシステム層の技術戦略とアーキテクチャを推進します。
- プレミアム層: Verilogで開発されたFPGAベースのソリューション。
- 標準層: CおよびLuaJITで記述されたソフトウェアシステム。
3. システムパフォーマンス、信頼性、遅延競争力の継続的な改善を保証します。
4. 重要なトレーディングシステムの日々の本番サポートとインシデント管理に参加します。
5. 外部HFTクライアントの主要な技術窓口として、技術的なコミュニケーション、要件収集、問題解決、関係管理を行います。
6. 内部ステークホルダー（トレーディング、リスク、コンプライアンス、インフラ）と密接に連携し、システム機能をビジネスおよびクライアントのニーズに合わせます。
7. チーム内で技術標準、コード品質プラクティス、運用エクセレンスプロセスを設定します。
8. エンジニアを指導・育成し、技術的卓越性、オーナーシップ、継続的な学習の文化を育みます。
9. ペースの速い市場主導型環境で、チームの優先順位、キャパシティプランニング、納期を管理します。
10. すべてのシステムとプロセスが、主要な日本の証券会社に適用される規制、セキュリティ、運用リスク要件を満たしていることを保証します。

【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。

AIソリューション事業のForward Deployed Engineer(FDE)として、業界最大手グループ企業をはじめとする大手クライアントの業務現場に深く入り込み、業務フローをAIネイティブに再構築する変革（AX）を要件定義から実装・運用まで一気通貫でリードするポジションです。FDEは「顧客の現場に最も近い場所で課題を解決するエンジニア」です。同社では戦略コンサルティングファーム出身のAIコンサルタントとペアを組み、クライアントの経営課題・オペレーション課題をAIで解ける形に翻訳し、自らプロトタイプを実装して現場に届け、フィードバックを得ながら本番システムへと育てていきます。個社のAX実現はこのポジションのミッションの一部にすぎません。現場に深く入り込むからこそ得られる不動産業界のリアルなドメイン課題への理解を起点に、同社のSaaSをエージェンティックなアプリケーションへと進化させ、「不動産領域におけるデータ基盤構想」の実現へと近づけていく 個社への実装で終わらせず、不動産領域におけるバーティカルAIエージェントの基盤構築へとつなげていくことが、FDEに期待するより大きなミッションです。

具体的な業務:
* クライアントの業務プロセスの理解・分解と、AIエージェントによる代替・高度化余地の特定
* AIコンサルタントと協働した要件定義、ソリューション設計、PoC 本番実装
* マルチエージェントアーキテクチャの設計・開発（エージェントオーケストレーション、Tool Use / Function Calling、Human-in-the-Loopの組み込み等）
* RAGパイプラインの構築（業務ドキュメント・データの取り込み、検索基盤の設計、コンテキストエンジニアリング）
* AIエージェントの品質・信頼性の担保（評価基盤（Evals）の構築、ガードレール設計、本番運用のモニタリング）
* クライアント環境・データとの連携設計（API連携、データパイプライン、セキュリティ要件対応）
* 個社実装で得たドメイン知見の還元による、同社のSaaSのエージェンティックな進化と「不動産領域におけるデータ基盤構想」実現への貢献

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AI Native開発プロセスのさらなる進化
デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績をさらに伸ばすための仕組みと文化を、自分自身が体現しながらつくっていきます。

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

AI Native開発の最前線
デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績は、業界でも最先端の開発環境です。AIを道具として使うのではなく、開発文化として根付かせているチームで働けます。

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

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

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

一緒に働く「人」と「技術文化」
直属上司：エンジニアリングマネージャー

技術文化
メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験したシニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。
モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。
「品質を上げるからこそ速く作れる」
スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。
AI Native開発の実践
1人あたりのデイリーPR数が1年で4倍超へ増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。
事業と顧客に近い距離で開発する文化
PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー）を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。

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

入社後3ヶ月の期待値（オンボーディング）
入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。

1ヶ月目：環境適応と小さな成果
チームや周辺組織にとにかく慣れていただきます。
既存のGoコードベースとアーキテクチャのキャッチアップをしていただき、軽微な機能追加やバグ修正を通じて、リリースフローを回せるようになっていただきます。
終盤には、徐々に大きめの機能開発や技術課題に携わっていただきます。
2ヶ月目：機能開発のオーナーシップ
特定の大きめの機能開発の、仕様検討から実装・リリースまでを自主的にリードしていくことにチャレンジいただきます
3ヶ月目：技術課題など、より大きな課題への対応
チームや組織全体の開発効率を上げるには？技術的な課題で優先するべきものは？など、開発文化や技術に関する意思決定に関わっていただくことを期待しています。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【プロダクトの目指す世界】
「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。
検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。
2023年の事業転換以降、急成長を達成。
変化を力に変えてきた企業です。人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、楽しみが巡る生活インフラです。小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

**AIフル活用が前提の職場**
DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

【開発スタイル】
- 1チームあたりPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。
- 要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。
「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。

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

業務概要
データ戦略の構築と定量責任を担うChief Data Officerを募集します。同社は事業転換以降、急成長を続けており、レコメンデーション技術がその成長を支えています。今後はUGC（口コミ投稿）とお客様とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、ML/LLMを活用できる領域が大きく広がっています。滞在時間あたりの利益、LTVの最大化、モデルの改善等をKPIとし、経営に直接インパクトのあるデータ戦略の立案・実行を担うポジションです。
同社は発見型ソーシャルECアプリを運営しており、従来の検索型ECとは異なり、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」体験を提供します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。ユーザーは全国に広がり、これまでECをほとんど使ったことがない層にも多く利用されています。ゲーム機能や投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあり、高い頻度で利用されているユーザーが多く、これまでのECユーザーとは異なる行動が生まれています。
同社は「日常に楽しさを」をミッションに、新しい生活圏の創造を目指しています。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。少数精鋭で大きな目標に挑戦し、将来の生活インフラを切り拓くことを目指しています。

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

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

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

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

一緒に働く「人」と「開発文化」:
- 連携する役員: 取締役COO 山田 悠太郎、執行役員 CXO 佐藤 俊輔、執行役員 CBO 高見 隼悟、執行役員 CTO 池松 恭平
- 開発文化:
- 業界トップクラスのエンジニアが集結: メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験したシニアメンバーが多数在籍。外部の技術パートナーとの連携により、ML領域のアドバイザリーを受けながら開発を進めています。
- AI Nativeな開発スタイル: コードの大半をAI経由で生成、Pull Requestの多くをAIレビューのみでDeployするなどを実践。少数でスピードと品質を両立。
- 事業とお客様に近い距離で開発する文化: PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPI状況、対応方針を深くSyncして開発。定量・定性を重視し、お客様の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には変化を確認して次の施策に繋げる。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

業務概要
発見型ソーシャルECアプリです。従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない層に多く利用いただいている点です。作物育成ゲームや投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、高い頻度で利用いただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。
「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。事業転換以降、高い成長率を達成しています。大規模な目標を掲げ、将来の生活圏を切り拓くことを目指しています。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ML基盤の設計・構築・運用を一気通貫でリードするポジションです。

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

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

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

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

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

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

【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。

## 業務概要
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。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2025年1月から2026年2月の約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を募集しています。

## プロダクトの特徴
発見型ソーシャルECアプリです。従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。
セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
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いる点です。
「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、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用いただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。

## プロダクトの目指す世界
「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。
検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。
2023年の事業転換以降、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チームは、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。

## 具体的な業務
Go/Google Cloud(Cloud Run,Cloud Spanner, etc)を用いた、ソーシャルECアプリのサーバーサイド開発全般をお任せいたします。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。

1. 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。

2. 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。

3. 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」を一緒につくっていきます。

## このポジションで向き合う難題

1. コンポーネント・サービス設計
急成長に伴い、EC基盤やファーム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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

## ポジションの魅力

1. 少数精鋭でトラフィック565倍を支えた技術基盤で働ける
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。

2. AI Native開発の最前線
デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績は、業界でも最先端の開発環境です。AIを道具として使うのではなく、開発文化として根付かせているチームで働けます。

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

## 開発スタイル

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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 A...

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」スタイルでの活躍が期待されます。

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。

キャリアパス:
入社後はiOS領域を軸としながらAndroid開発にも領域を広げ、AI活用による「二刀流」スタイルを確立します。モバイルアーキテクチャの設計推進・技術選定をオーナーシップ高く担いながら、将来的にはモバイル領域のテックリード・EMへのキャリアパスを想定しています。

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：環境適応と開発フローの理解：チームや周辺組織に慣れていただき、得意なOSから既存コードのキャッチアップとバグ修正等を通じてデプロイサイクルを回せるようになっていただきます。
2ヶ月目：機能開発のオーナーシップ：特定の機能開発において仕様検討からリリースまで主体的にリードし、AIを活用しながらもう一方のOSへのキャッチアップも開始していただきます。
3ヶ月目：技術課題への関与と二刀流の実践：両OSでの機能開発を自立して推進し、チーム全体の開発効率向上やアーキテクチャ改善など技術的な意思決定への関与を期待しています。

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。

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

生成AIの活用・推進変革パートナーとして、最先端の生成AI推進ナレッジ・ノウハウを提供しています。社内推進・活用スキルを持つ人材育成、生成AIを事業・社内で活用するための戦略コンサルティングや開発支援まで、一気通貫でサポートします。

【Generative AI 活用人材育成・リスキリング事業】
Generative AI技術を活用し、業務を劇的に変えるリスキリング事業を企業向けに行っています。
生成AI特化の人材育成プログラム・プロンプトエンジニアリング研修をオンボーディング（定着支援）で提供。リテラシー・活用スキル獲得による生産性向上、社員のマインドセットを醸成し、人の可能性・才能をより引き出すために、AIの活用を広げています。

【企業向け生成AI支援】
- 他社事例 最新業界情報 リサーチデータ提供、生成AI適用可能業務の検討、組織変革に向けた戦略策定、ガイドライン・ルール策定等で生成AI活用を伴走します。
- 生成AI活用の事業変革・新規事業コンサルティング、生成AI開発および既存システムとの連携で、導入・開発・運用を支援します。

【女性AIリスキリング・キャリア支援事業】
- 女性AI推進リーダーコミュニティを設立。多数のメンバーが在籍し、イベント・勉強会・イベントへの推薦等を実施しています。
- AI領域特化、女性起業家支援プログラムを提供。スタートアップ支援事業協定事業者に採択され、AI領域の女性起業家育成・輩出に貢献しています。
- 働く女性向けに、生成AIを学びリスキリングすることで、新しいキャリアにつなげる事業を展開しています。

事業拡大を一緒に行っていただける方を広く募集しています。

＜想定される職種例：コンサル・顧客向け＞
・企業向け生成AIコンサルタント
・生成AI活用マーケター
・企業向け生成AI講師

＜想定される職種例：事業開発・企画＞
・事業全体を統括する候補者
・生成AI事業開発
・コンテンツ制作プロジェクトマネージャー
・イベント進行管理担当
・生成AI人材育成企画
・生成AI動画制作

＜想定される職種例：開発＞
・技術全体を統括する候補者
・生成AIエンジニア
・合成音声エンジニア
・プロンプトエンジニア

今後起業やフリーランス独立に向けてチャレンジしたい方、スタートアップ・ベンチャーの立ち上げに携わりたい方にとっては、非常にチャレンジングな環境です。

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。Microsoft Copilot、Google Gemini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。大手企業など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、同社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同社プロダクト、大手食品メーカーとPoCを進める同社プロダクトなど、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「Women In Tech 30」選出。生成AI活用領域の著書はベストセラー。メディア・大型カンファレンスでの発信力も業界屈指。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。

大手エンタープライズの生成AI変革プロジェクトに推進メンバーとして参画します。シニアコンサルタントの伴走のもと、リサーチや現場ヒアリング、資料作成、PoC実務から入り、徐々に現場の巻き込みや提案・設計の中核へとステップアップしていきます。

入社後の成長イメージ:
・最初の3ヶ月：シニアのプロジェクトに入り、現場ヒアリング・リサーチ・資料作成を実践。独自の変革メソッドを実案件で体得
・6ヶ月まで：PoCの実行・効果測定を担当。クライアントの現場担当者と直接やり取りし、「人・組織を動かす」難しさと面白さを経験
・1年後：現場の巻き込みや提案パートをリード。成果次第で、シニアコンサルタントへのキャリアパスもあり

具体的な業務:
・現場に入る：クライアントの現場ヒアリング・業務課題の調査、関係者とのコミュニケーション
・課題を整理する：生成AI活用機会の洗い出し・整理、論点の構造化
・手を動かす：PoCの設計補助・実行・効果測定の支援
・伝える・巻き込む：提案資料・ドキュメント作成（生成AIを活用した高速ディレクション含む）、現場への説明・浸透サポート
・推進を支える：議事録・タスク管理などプロジェクト推進サポート、最新動向のリサーチと共有

配属先はデリバリー部門です。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、Microsoft Copilot／Google Gemini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。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。

ポジションの魅力:
●「生成AI×大手企業変革」の実績を、早期に積める
・市場価値が最も高まっている領域で、国内トップクラスのエンタープライズ案件に推進メンバーとして深く関われます。
・AI戦略 → 全社浸透(組織変革)まで一気通貫で伴走する経験は、市場でも希少です。
●少数精鋭だからこそ得られる、裁量と成長スピード
・大手ファームでは数年かかる「顔と名前で信頼される」ポジションに、早期に到達できます。
・成果次第で、シニアコンサルタントへのキャリアパスも開けます。
● 業界の最前線に立つプロフェッショナルから直接学べる
・国の政策議論に参画する代表、大手案件をリードするシニアコンサルタント。その思考と動き方を、同じプロジェクトの中で間近で見られます。
・代表・執行役員との距離が近く、経営と現場を行き来する意思決定を体感できます。
● ライフイベントと両立できる、柔軟な働き方
・週4リモート中心、月の残業平均20時間。長期的に成長にコミットできる環境です。
● 学びへの投資が手厚い
・大企業では制約のかかる生成AIツールを、業務で自由に活用可能です。
・書籍補助、資格・リスキリング支援など「学べば学ぶほど現場で使える」環境です。

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。

業務概要:
モビリティ事業のプロジェクトメンバーとして従事いただきます。チームのプロジェクトマネージャーの元で、アライアンスパートナーであるシステム開発会社と協業しながら以下の業務を推進いただきます。

具体的な業務:
1. MaaS・配車アプリ等のシステム開発・保守管理業務
社内利用向けに開発した既存のアプリのアップデートや、新規事業用アプリの開発、及び保守管理を担当いただきます。
2. お客さま向け／自治体・法人向けモビリティサービス事業パッケージ企画開発・運営・推進業務
地域のお客さま、または自治体・法人向けに販売するモビリティサービスを企画開発中であるため、事業企画の段階から入っていただき、事業化後は運営・推進の業務を担当いただきます。

ポジション・部門の魅力:
グループ全体で大規模な従業員を擁し、上場企業と同等の規模を有する企業です。ケーブルテレビ・通信・電力・ガス・保険・IoT等の幅広い事業を展開しており、事業伸長が見込まれる中で経験を積むことができます。その中で、新規事業としてモビリティ事業の立ち上げを検討しています。将来的に「地域のお客さまの足」となるモビリティサービスを地域で展開することを目指し、AIオンデマンド配車システムを導入し、乗合MaaSサービスを運用しています。全国の多くのエリアで大規模に展開しており、日本最大級のAIオンデマンド乗合配車サービスです。このMaaSサービスで開発した高精度のアプリと運用ノウハウを活用して、自治体・法人・地域のお客様向けサービスの開発を行っています。これら事業を推進するにあたり、サービス企画・開発を担っていただく人材の増強が必要であり、モビリティサービス事業の経験のある人材、または取り組む意欲がある人材を募集するものです。

キャリアパス:
プロジェクトマネージャーの下でスキルを磨いて頂き、将来的にはリーダー・管理職としてプロジェクトマネージャーへのキャリアアップも可能です。

主力ワークフロー基盤に、最新のAI技術（AIエンジンや自律型AIエージェントなど）を融合させ、「次世代型の業務自動化プラットフォーム」へと進化させる新規プロジェクトです。このプロジェクトを牽引する中堅テックリードとして参画します。単なる開発管理にとどまらず、日々進化する最新のAI技術やトレンドを自ら能動的にキャッチアップ・検証し、プロダクトへの適用可能性を見極めてチームへ展開（技術選定・アーキテクチャ設計・プロトタイプ構築・メンバーへのレクチャー等）していく役割を担います。

開発言語:
Java、JavaScript、SQL、HTML、CSS

開発環境:
Linux、Windows、Oracle、PostgreSQL、MySQL、Eclipse、Spring FW、AWS、Azure

業務の魅力:
主力ワークフロー製品をベースに、AIエンジンやAIエージェントを活用した次世代プラットフォーム開発に創業メンバーとして参画できます。技術選定からアーキテクチャ設計、PoC、プロダクト開発まで一貫して関われるため、最先端技術を事業へ適用する経験を積むことができます。

業務を通じて獲得できるスキル:
AIエンジン・AIエージェントを活用したシステム設計・開発スキル
クラウドネイティブなアーキテクチャ設計スキル
PoCから実運用まで見据えた技術評価・技術選定スキル
テックリードとしてチームを牽引する推進力・技術発信力

グループ会社の中で、法人分野の市場開拓と大規模案件の開発という2つの役割を担っています。長年にわたり、幅広い業界の多くの顧客にトータルなシステムサービスを提供してきたことで、システム開発のノウハウや技術を蓄積しています。実際にサービスを提供している業界は流通・サービス、製造、通信・放送、ユーティリティ、メディア、アミューズメントなど多岐に渡ります。ITの技術を用いて顧客の抱える課題を解決するソリューションを実施することで、価値を提供しています。

プロジェクト概要:
リテール業界では、アプリ・EC・店舗・会員・販促データを横断した顧客体験の高度化が加速しています。大手ドラッグストア企業に対し、会員・EC・CRM・認証・データ活用基盤などの領域でDX推進を支援しています。近年は、会員統合や認証基盤刷新、API活用、データ連携強化など、既存システムを活かしながら段階的に進化させるプロジェクトが増加しています。

支援領域:
以下のような大規模サービス基盤の構築・刷新を支援しています。
・1,000万人超規模の会員基盤
・ECシステム
・CRM／販促基盤
・認証・ID統合基盤
・データ活用・分析基盤

具体的な業務:
お客様との企画検討からプロジェクト推進、運用改善まで幅広く担当いただきます。
・お客様とのコミュニケーションを通じた課題整理・要件検討
・会員基盤、EC、CRM領域における企画立案
・プロジェクト計画・進捗・課題管理
・開発チームや関連ベンダーとの調整
・システム導入後の運用改善・機能拡張提案

単なる受託開発ではなく、どうすればより良い顧客体験を実現できるか、どうすれば売上や継続利用につながるかといったビジネス視点でお客様と議論しながらプロジェクトを推進します。既存システムへの理解を深めながら、新しい技術や仕組みを取り入れ、お客様と共にサービスを成長させていくポジションです。

ポジションの魅力:
大手ドラッグストア企業のEC・会員・販促領域に幅広く関わることができ、1,000万人超規模の会員サービスに携われる点が特徴です。既存システムの運用だけではなく、会員統合や認証基盤刷新、データ活用など、新しいテーマに関わる機会も多くあります。また、お客様との距離が近く、「こうした方が良いのでは」と相談・提案しながら一緒に進めていく案件も多いため、単なる開発管理だけではない面白さがあります。技術・業務・運用改善など、幅広い経験を積みながらステップアップできる環境です。

業務を通じて獲得できるスキル:
・1000万人超規模の会員・EC基盤に関わるプロジェクト経験
・EC・会員・販促領域の業務知識
・お客様との要件整理・提案経験
・AWS・API・認証基盤などに関する知見
・データ活用・CRMに関する知識
・開発から運用改善までシステム全体を見る経験
・社内外メンバーと連携しながら進める調整力・推進力

同部門では、単なるシステム開発ではなく、「顧客体験をどう変えるか」をテーマに、EC・会員・販促・店舗を横断したDX支援を行っています。既存アセットを活用しながらも、現状維持に留まらず、新しいチャレンジを積極的に推進していることが特徴です。近年では、会員統合やデータ活用、認証基盤刷新など、従来の開発・運用に留まらないテーマも増えており、お客様と一緒に課題を整理しながらプロジェクトを推進しています。

グループ会社の中で、法人分野の市場開拓と大規模案件の開発という2つの役割を担っています。長年にわたり、幅広い業界の多くのお客様にトータルなシステムサービスを提供してきたことで、システム開発のノウハウや技術を蓄積してきました。ITの技術を用いてお客様の抱える課題を解決するソリューションを実施することで、真のご満足をいただける価値を提供していきます。

【職務概要】
本ポジションは、データとAIを活用し、事業成長や顧客価値向上を推進する役割を担います。入社後は、部門の中長期戦略への理解を深めながら、データ資産の棚卸・統合や顧客分析を通じて、LTV向上に向けた課題整理に取り組んでいただきます。その後は、有効施策の実行支援や効果検証、ROI分析に加え、部門全体のAI活用・DX推進をリードすることを期待しています。AIやDXに強い関心を持ち、新たな取り組みに主体的に挑戦しながら、チームを牽引する存在として活躍いただくポジションです。
【業務／プロジェクト例】
・顧客データを活用したLTV向上施策の企画・効果検証
・AI活用による業務効率化・生産性向上プロジェクト
・保険サイトのアクセス分析およびUI/UX改善施策の推進
・CRMツールを活用した顧客データ統合・分析基盤の構築
・デジタルマーケティング施策の企画・運用改善
・AI・DX人材育成プログラムの企画・展開
【ポジションのアピールポイント】
・グループ会社であることから、保険代理店の中ではAI活用を積極的に進めようとしていますが、まだまだこれからなのでアピールチャンスが非常にあります。
・営業サポート部門なので、保険営業経験は不問です。
・入社後、保険関連資格を取得する環境を整備（費用負担、手続き支援、研修支援等）しています。
・1on1の定期実施で相談しやすい環境です。
・年代も若手からベテランまで様々ですがまとまりがあり、エンゲージが高いです。
・同社ではキャリア入社の方全員に「メンター」制度を導入しており、数カ月の間会社や業務に慣れるまでをサポートいたします。
【想定キャリアパス】
●将来的なキャリア
保険業界を取り巻く環境や事業特性を理解し、事業戦略・人材戦略・デジタル戦略の立案から実行まで推進できる人材を目指していただきます。将来的には主任・マネージャーとして組織運営や人材育成にも携わることが可能です。
●入社後、磨ける／伸ばせるスキル
保険業界の専門知識に加え、AI・DX・データ活用に関する知識や実践力を身につけることができます。一方で、変化の激しい業界環境を捉えながら、スピード感を持って変革を推進することが求められます。

【職務概要】
グループ会社の協力会社を中心とした中小企業への損害保険/生命保険の契約継続・保全対応および新規契約獲得を担当いただきます。
入社半年までは既存契約者の契約継続および保全と当該企業の深耕をメインとした営業活動を行います。
入社半年後は既存契約者の契約継続および保全と当該企業の深耕に加え、セミナー等参加企業など未取引企業へのアプローチから新規契約獲得につなげる営業活動を行います。
自立的に営業活動を行う人材を求めています。

【具体的な業務】
・営業一人当たり約100社の担当企業を持ち、既存契約の継続および保全業務
・既存契約者未加入商品(リスク)の提案と新規契約獲得(深耕)
・未取引企業へのアプローチから新規契約獲得

【ポジション・部門の魅力】
・グループ会社の事業を支える中小企業の経営者との面談が多く、グループ会社の事業に貢献できます。
・保険会社出身者や全く異なる業界からの転職者も在籍しており、個人分野で活躍していた方も仲間に加わっていて新たな風をおこしています。
・入社後は先輩社員をメンターにつけ、法人営業未経験者や経験が浅い人も質問しやすい空気づくりをしています。同社ではキャリア入社の方全員に「メンター」制度を導入しており、数カ月の間会社や業務に慣れるまでをサポートします。

【想定キャリアパス】
・1年後には、既契約者からの深耕や未取引企業の新規開拓など自立した営業活動ができている状態を目指します。
・営業現場での活躍のみならず、現場を支え拡大させる営業推進/販売企画業務にも携わることができます。
・保険販売を通じて顧客の経営課題や事業リスクを認知し解決方法を提示できるスキルが身につきます。
・お客様の事業理解が前提のため、ただ保険に詳しくても成果をあげることが難しいですが、業界/業種/お客様個別事業理解を深めることで、お客様から選ばれる人材になることができます。

本ポジションは同社が雇用元となり、グループ会社への出向となります。

ソーシャル経済メディアは、『経済を、もっとおもしろく。』をミッションにした、経済ニュースを業界人や専門家のコメントとあわせて読むことができるサービスです。国内外100メディアのニュースのほか、編集部が作成するオリジナル記事も配信しています。

その中でも、グループ会社で制作する映像コンテンツのプランナーとして業務を遂行いただきます。

グループ会社は、2018年6月に設立された企業です。5G時代にむけて新通信環境に最適化した新たなコンテンツ（ポストコンテンツ）の創出を目指しており、未来志向の対談コンテンツや経済討論番組などを配信しています。

業務内容
* セールスと連携しクライアントニーズのヒアリング・FB
* クライアントニーズに基づいたコンテンツの企画立案・提案
* セールス、ディレクター、エンジニア、デザイナー等、関係者とのコミュニケーション

このポジションの醍醐味
これまでの編集者としてのスキルと経験を活かし、映像コンテンツやそれに付随する記事コンテンツの企画から取材、制作、編集まで一気通貫で関わることができます。自由な発想で企画構成、出演者選定、届け方を考え、編集・制作を行っていく、可能性を拡げられる環境です。

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）。

配属部門: エンタープライズソリューション統括本部 システムインテグレーション本部 テクノロジーサービス部

募集背景:
プライム案件（主にAWSを活用した案件）の拡大に伴い、要件定義から実装・品質確認（テスト）までを一貫して推進できる体制の強化が急務となっています。あわせて、生成AIや各種開発支援ツールを活用しながら開発生産性と品質を高い水準で両立できる開発体制への転換を進めています。そのため、顧客折衝や技術検証を主導しアプリ開発をリードできる人材に加え、3名程度の少数精鋭チームを牽引し、メンバー育成や案件推進を担えるリーダー層を増員します。

部門概要:
主に次の2つの軸で活動します。
1. 組織横断支援: 専門家としてプロジェクトに直接参画し、また専門的知見に基づく施策の企画・実行を通じて、部門横断の支援を行います。
2. 顧客向けの高難度プロジェクト遂行: 顧客と直接向き合い、技術的に難易度の高いプロジェクトの遂行を担います。

担当業務:
複数プロジェクトのWebアプリケーション領域(フロントエンド〜バックエンド)設計・開発・構築を担当します。※プロジェクトによって対応領域は変わります。主にクラウド環境下（AWS）でのWebアプリケーション開発を行います。

ポジションの魅力:
【プライム案件】
顧客ターゲットはプライムが基本で、最上流からプロジェクトに関与します。顧客の課題を可視化・明確化し、要件化するところから着手し、必要に応じてPoC（概念実証）を実施して効果を検証しながら進めます。また、多様な業界の顧客や社内の専門家と協働する機会が豊富で、専門性の幅を広げられる環境が整っています。
【働き方の多様性】
多様な働き方に対応しており、リモートワークが可能です。プロジェクトや個人の状況に応じて、生産性と成果を重視した柔軟な働き方を推奨しています。

【業務概要】
プロダクトの進化と集客を支えるWebエンジニアのポジションです。グループ会社は、業界や職種に特化することで専門性の高いサービスを実現しています。同社は、各業界や業種に特化した総合人材サービス企業です。「働く」を通じて一人でも多くの人や企業をポジティブにし、現代社会や未来をより良いものにすることを目指しています。
今回募集を行うのは、マーケティング本部 開発部 開発グループでのWebアプリケーションエンジニアです。同社の求人サービスを中心に社内向けシステムの開発も行う部署で、幅広い業務に携わりながら、事業成長や集客最大化を支えます。

【具体的な業務内容】
同社の求人サイトやアプリなどの公開サービス、および社内向けシステムの一貫した開発業務をお任せします。事業部門との要件調整や仕様決定から主導的に関わっていただくポジションです。一部のアプリ開発においては、ベトナムオフショアチームの品質管理も担当します。

具体的な開発対象:
・同社求人サービス（複数）
・業務コミュニケーション用アプリ
・push通知配信システム
・広告効果集計システム

最近ではAIを活用したサービスの開発案件が増えています:
・社内ナレッジ 検索AI
・AI面接システム
・AIカスタマーサポート
・AIチャットボット

開発グループでは現在、注力目標として以下を設定し、提供価値向上に取り組んでいます:
・AIを活用した開発生産性の向上
・サービス安定化（障害発生件数の半減）

【ポジション・部門の魅力】
・生活と両立しながら、自分のペースで成果を出せる環境です。リモートワーク主体（出社は週1回・木曜のみ）、フレックス制度も完備しており、残業は月平均10時間程度と少ないため、子育てや介護、趣味と両立しながら働けます。チームとしてはスピードだけを競うのではなく、安定した品質で長く価値を出し続けることを重視するカルチャーがあります。※業務に慣れていただくまでの3ヶ月〜半年程度は、週5出社のスタイルを想定しています。
・東証プライム上場グループならではの安心できる労働環境です。サービス残業やハラスメントのないクリーンで落ち着いた環境が整っており、安定した経営基盤のもとで安心して腰を据えて開発に打ち込めます。
・大きな裁量を持ってチャレンジできる風土です。少数精鋭のチームだからこそ、一人ひとりの影響力が大きく、要件定義から企画提案、業務改善まで主体的に関わることが可能です。年齢や社歴に関係なく、新しい挑戦やアイデアを歓迎し後押しする風土が根付いています。

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

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

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

大手通信キャリアやデータセンター事業者、学術・公共分野の顧客に対し、ネットワークインフラの安定運用を支える高度な保守サービスの開発・提供を通じて、顧客のビジネス成長に貢献するポジションです。障害対応だけでなく、課題解決手段の創出・サービス化を推進し、顧客ニーズに即した迅速な対応と、全体最適の視点で業務改善をリードできる方を求めています。

当ポジションの魅力:
・顧客のビジネスを止めない「最後の砦」としてのやりがいがあります。社会インフラを支える顧客のネットワークを守る役割です。障害対応にとどまらず、傾向分析から再発防止・サービス改善まで踏み込み、顧客の信頼を直接積み上げられます。
・対症療法で終わらない、サービスを「創る」保守です。既存メニューの運用だけでなく、顧客ニーズを起点に新しい保守サービスそのものを開発できます。「決められた手順をこなす保守」ではなく、課題解決の手段を自ら生み出すポジションです。
・100ラック規模の専用ラボで技術を検証できる環境があります。2026年1月全面刷新の施設に、ラック100台以上とIxia/Spirent等のハイエンドテスターを完備。障害の再現検証や新機能・新機種の事前評価を、本格的な環境で実施できます。
・メーカーと直接渡り合う技術折衝が可能です。HPE（Juniper）・Nokia・NetScout等のメーカーへ問い合わせ・折衝を主導。一次対応で止まらず、メーカーエンジニアと切り分けを詰める経験が積めます。グローバルベンダーとの英語折衝にも挑戦可能です。
・腰を据えて技術と向き合える働き方です。保守といっても突発対応に追われ続ける働き方ではなく、サービス開発・技術検証を計画的に進められる環境です。

仕事内容:
このポジションは、一次保守（別チーム）や製品の技術検証（別チーム）では扱いきれない技術的な難所を引き取る、最終エスカレーション先／テクニカルサポートの要となるポジションです。メーカーと直接切り分けて問題を解決し、その技術的な信頼を起点に、顧客からソフトウェア保守をはじめとする付随案件・新規案件の創出にもつなげていきます。顧客単位で担当を分担し、現在担当している環境の多くがJuniper（HPE）で構成されています。

具体的な仕事内容:
大手通信キャリア、データセンター事業者、学術公共などが提供するネットワークインフラの安定運用を支える高度な保守サービス提供を担当いただきます。
・重点顧客向けのアカウント対応（関係強化、改善提案、傾向分析）
・新規保守サービス開発
・ネットワーク機器メーカーへの問い合わせ対応／折衝対応
・新機能／新機種の技術検証
・顧客ネットワークで発生する問題の保守対応（調査解析／復旧支援／原因追究・仮説検証）

担当プロダクト:
HPE（Juniper）：ACX/MX/PTXシリーズ（ルーター）、EX/QFXシリーズ（スイッチ）、SRXシリーズ（ファイアウォール）、ネットワークコントローラー
Aruba：スイッチ
Arista：7050シリーズ等（ルーター・スイッチ）
Nokia：7750シリーズ等（ルーター）
NetScout：DDoS緩和・可視化製品等

組織構成:
募集組織は、ネットワークインテグレーション事業本部第三技術部です。2課（男性10名、女性1名）が今回配属部署です。20〜30代のスペシャリストが活躍中。

入社後の仕事イメージ:
入社 3ヶ月：OJTで先輩と並走。担当顧客のネットワーク構成・既存の保守サービス内容・社内チーム体制を把握しながら、問い合わせ対応やメーカーへの一次折衝を経験します。
3 6ヶ月：担当顧客のアカウントとして独り立ち。障害対応・傾向分析・改善提案を主導し、メーカーとの技術的な切り分けも自身で進めます。
1年以降：新規保守サービスの開発や、重点顧客の改善プロジェクトをリード。技術検証の結果を踏まえ、サービスメニューの企画にも踏み込む立場へ。

身につくスキル・経験:
・ネットワークインフラの知識を体系的に習得。スキルレベルに応じた外部教育機関の活用・関連資格取得を会社がバックアップします。
・ルーター、スイッチ、ファイアウォール、WiFi等のネットワーク製品に関するプロフェッショナルレベルの知識。キャリアグレードの高機能機器で最先端技術を習得可能です。
・様々な顧客案件を通じ、業界に特化しない幅広いネットワーク関連業務の経験を積めます。

キャリアパス:
・保守エンジニアから上流工程へ（設計・構築へステップアップ）
・サービス企画・マネジメントへの展開（企画・チーム運営など）
・スペシャリストとしての道（特定領域・プロダクトを極める）
など、個々の志向に応じたキャリアパスが描けます。

業務概要
急拡大する電力市場を舞台に、太陽光発電の発電量予測、電力市場（JEPXスポット・インバランス等）の価格予測、蓄電池を組み合わせた売買計画の最適化といったアルゴリズム課題の研究開発に取り組んでいただきます。
課題は問題設定・データ・評価指標を整備した形でお渡しするので、AI Agentを最大限に活用しながら、モデルの改善・検証に集中できます。

具体的な業務内容
1. 太陽光発電量の予測モデル（時系列予測・分位点予測）の改善・検証
2. 電力市場価格・インバランスの予測モデルの研究・実装
3. 蓄電池運用・入札計画の最適化アルゴリズムの研究・実装
4. 過去データを用いたバックテストと、精度・収益指標での評価
5. 論文・先行研究の調査と実装への落とし込み
課題は切り出し済みのものからスタートし、進捗と適性に応じて範囲を広げていきます。

技術スタック
* Python（pandas / polars、必要に応じて scikit-learn / PyTorch）
* BigQuery, GCS
* AI Agent harness

本ポジションの魅力
1. 実市場・実データでのアルゴリズム研究
確率予測や最適化といった学術に近い問いに、実際の電力市場データと収益という評価軸で取り組めます。成果は実運用に直結します。
2. AI Agentを前提にした研究開発環境
AI Agentを前提に整備された開発環境（skill / workflow / データカタログ）で、AI Agent活用の最先端を実務で試せます。
3. 事業全体を回している担当者からの直接メンタリング
予測から入札・実運用まで一気通貫で担っている担当者と直接議論しながら進められます。正社員への登用パスがあります。

※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。
本ポジションは、コンテンツ・ディレクター(編集者)として、投資家が本当に知りたいことは何かを考え、コンテンツの企画・構成から制作まで一貫して担当していただきます。
具体的には下記業務を想定しています。
・販売用資料、パンフレット等の資料作成やメンテナンス
・お役立ち情報記事や投資家メールなどのコンテンツ制作
・その他動画コンテンツのディレクション
・顧客対応
・マーケティング施策の企画・実行

※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