転職求人

36,708 件

【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。

応募者のキャリアに応じて、ポジションを検討します。

＜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】
熟練者やハイパフォーマーが持つ“言語化されていない知”を構造化し、AIとテクノロジーの力で組織全体に拡張する企業でのポジションです。大手企業を中心に引き合いが増加する中で、AI・ナレッジマネジメント・業務変革を組み合わせた新しい事業モデルを拡大していく重要な局面です。
経営層直下で、顧客企業に対するコンサルティング案件のプロジェクトマネジメントおよび新規事業推進を担当するポジションです。経営層が自ら開拓・推進する重要顧客案件に入り、顧客課題の理解、リサーチ、ヒアリング、論点整理、提案設計、プロジェクト推進、成果物作成までを一気通貫で担当します。同社のコンサルティングは、単なる業務改善やシステム導入ではありません。顧客企業ごとに異なる熟達者の思考、判断基準、業務プロセス、暗黙知を深く理解し、それらを構造化し、AI・テクノロジーを活用して「再現可能なナレッジ基盤」として実装していく点に特徴があります。入社後は、まず経営層直下の重要案件を中心に、複数プロジェクトのPMとして活躍することを想定しています。将来的には、新規事業の立ち上げ、事業モデルの磨き込み、組織づくりにも関わり、事業部幹部候補としての役割を担うことを期待されています。

【具体的な業務】
1. 経営層直下案件のプロジェクトマネジメント
・経営層が推進する重要顧客案件への参画
・顧客課題、プロジェクトゴール、スコープ、体制、スケジュールの整理
・プロジェクトの進捗管理、品質管理、課題管理、関係者調整
・顧客・社内メンバー・外部パートナーを巻き込んだプロジェクト推進
2. 顧客課題の理解／リサーチ／論点整理
・顧客企業の業界構造、事業特性、業務プロセス、現場実態の把握
・顧客ヒアリング、デスクリサーチ、資料分析、ファクト収集
・顧客が持つ独自性、強み、熟達者の思考・判断基準の抽出
・抽象度の高い課題を構造化し、解くべき論点として整理
3. AI・ナレッジ活用を前提とした提案／成果物設計
・顧客の暗黙知や業務知見を、再現可能なナレッジとして構造化
・AI・テクノロジーを活用した業務変革・ナレッジ基盤構築の提案
・提案資料、要件整理資料、プロジェクト計画書、顧客向け報告資料の作成
・顧客の独自性を活かしたアウトプット設計、導入・活用に向けた支援
4. 新規事業推進／事業成長への貢献
・進行中案件からの追加提案、新規テーマの発掘
・新規顧客・新規業界への提案活動のサポート
・経営層や事業責任者と連携した事業モデルの磨き込み
・将来的な事業部拡大に向けたナレッジ蓄積、型化、メンバー育成への貢献

【ポジション・部門の魅力】
1. 経営層直下で、重要顧客案件に深く関われる
経営層が直接推進する重要案件に入り、顧客課題の理解から提案、プロジェクト推進、成果創出までを担当するポジションです。経営に近い距離で、事業成長に直結するテーマに関わることができます。
2. AIを活用した新しいコンサルティングモデルを構築できる
同社の強みは、顧客企業ごとの独自性や熟達者の暗黙知を構造化し、AI・テクノロジーを活用して再現可能な仕組みに変えていく点です。従来型の業務改善やシステム導入にとどまらない、新しいコンサルティングモデルの確立に関わることができます。
3. 業界経験よりも、深く入り込み、構造化する力を重視
製造業経験は必須ではありません。特定の業界・業務に深く入り込み、顧客のファクトを理解し、課題を構造化し、実行可能な提案に落とし込める方を歓迎します。
4. 地道な実務と事業づくりの両方に関われる
コンサルティングの実務は、顧客理解、下調べ、調査、ヒアリング、資料作成、関係者調整など、地道な積み上げが重要です。その一方で、そこから新しい提案や事業モデルを生み出し、事業成長に直接貢献できる面白さがあります。
5. 将来的には事業部幹部候補を目指せる
入社後は経営層直下案件のPMとして複数プロジェクトを推進いただきますが、将来的には新規事業の立ち上げ、事業成長、チームづくりを担う事業部幹部候補としての活躍を期待しています。

常勤監査役として、取締役の職務執行の監査をはじめ、グループ全体のコーポレート・ガバナンスやコンプライアンス体制の監督・指導・提言を担当します。

具体的な業務内容は以下の通りです。
1. 取締役会その他の重要会議への出席:
取締役会、経営会議、その他重要会議に出席し、適法性・妥当性の観点から意見陳述および監査を実施します。
2. 取締役の職務執行状況の監査:
経営陣や執行役員からのヒアリング、重要決裁書類の閲覧による業務プロセスの監査を行います。
3. 監査計画の策定:
監査方針、監査計画、業務分担等の策定およびこれに基づく監査を実施します。
4. 三様監査（内部監査・会計監査・監査役）の推進:
内部監査担当（新設予定・募集中のポジション）や外部の会計監査人、税理士等との緊密な情報交換・連携体制を構築します。
5. グループ会社・拠点の監査:
事業子会社や全国主要拠点の往査（ヒアリングや実態調査）を行います。
6. 株主総会への報告:
監査報告書の作成、および株主総会における報告業務を担当します。

【ポジションの魅力】
・揺るぎない事業安定性:
急成長ベンチャーでありながら、強固な財務基盤と高い収益モデルを誇るため、キャッシュフローの懸念なく、組織としての健全なガバナンス体制構築に注力できます。
・経営の良きパートナーとしての役割:
単なる「粗探し」の監査ではなく、経営陣や各事業部長と「会社の健全な持続的成長のために何が必要か」をフラットに議論できる環境です。経営陣との信頼関係のもと、大所高所から会社を支えることができます。
・多角的なビジネスモデルの監査:
人材、M&A、DXコンサルなど、扱う事業領域が幅広いため、法的・コンプライアンス的観点からも、知的好奇心と経験を十分に活かせる多様な論点に触れることができます。

管理本部のリーダーとして、財務会計・管理会計・法務・人事などのバックオフィス全般の統括および経営陣へのコミットメントをお任せします。

IPO準備・ガバナンス構築
1. 証券会社・監査法人・信託銀行等の関係機関対応および選定
2. ?の部/?の部をはじめとする各種開示書類の作成およびチェック
3. 内部統制（J-SOX）体制の構築・評価、社内規定・コンプライアンス体制の整備

財務・会計・経営管理
1. 中期経営計画および単年度予算の策定、管理会計（予実管理・事業別分析）体制の強化
2. 資金調達（デット・エクイティ）および資金繰り計画の立案・実行
3. 月次・年次・連結決算業務の統括

組織マネジメント・コーポレート統括
1. 管理本部（経理・財務・労務・人事・法務・総務）全体のマネジメントおよび組織開発
2. 取締役会・株主総会等の運営サポートおよび経営陣への財務・業務レポーティング

仕事概要
法人顧客に対して、同社の主力サービスの営業活動を担当いただきます。
インサイドセールスやマーケティング、およびアライアンスパートナーが創出したアポイントに対して、顧客の経営課題や組織課題をヒアリングし、本質的なソリューション提案からクロージングまで一貫して対応します。
また、入社後はプレイヤーとして早期に成果を創出した後、フィールドセールス部門のマネージャー候補として、営業戦略の立案・実行やメンバーの育成など、組織全体のエンパワーメントと売上最大化を牽引するミッションを担当いただきます。

具体的な業務内容
ご経験や成果に応じて、プレイヤー業務からマネジメント業務へと段階的にスコープを広げていただきます。

【プレイヤー業務】
* マルチチャネル（IS・マーケ・アライアンス）から引き継いだ商談の実施（1日平均3件程度）
* 顧客の組織課題に応じた深掘りヒアリング、提案内容のカスタマイズ、資料作成
* ステークホルダー（人事・総務・経営層）との多角的なリレーション構築、および合意形成
* アライアンス経由の商談における、パートナー企業との連携・情報共有

【マネジメント・組織貢献業務】
* メンバーの育成・型化：メンバーの商談同席（OJT）、ロープレ実施、営業プロセスの標準化（型化）
* 営業戦略・戦術の立案：担当領域における売上目標（クォータ）の達成に向けた、パイプライン管理および推進施策の立案
* 他部門との連携強化：IS・マーケ・開発チーム等との連携による、プロダクト改善やマーケティング施策へのフィードバック
* 組織カルチャーの醸成：チーム全体のモチベーション管理、および同社が大切にする組織文化の体現と浸透

ポジションの魅力 / キャリアパス
多様な業界の組織変革に貢献
同社の主力サービスは業界・規模を問わない「ホリゾンタルSaaS」です。高い顧客満足度と豊富な成功事例を武器に、多種多様な組織課題へ最適なソリューション提案を行います。

コンサルティング営業スキルの深化
「重要性は高いが緊急性は低い」という第2象限の組織課題を扱います。顧客の経営計画に基づき、組織のあり方を再定義するレベルでの合意形成が求められるため、これまでの営業経験をより高度なコンサルティング領域へと昇華させることが可能です。

次世代の事業リーダーへのスピード感あるキャリア
プレイヤーとして圧倒的な成果を残した後は、早い段階でマネジメントポストへの登用を期待しています。ゆくゆくは営業のみならず、戦略立案、サービスパッケージの開発、さらには事業部の責任者（事業部長・本部長クラス）として、組織全体の運営や事業成長をダイナミックに牽引するポストを目指せる環境です。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

同社は発見型ソーシャルECアプリを運営しており、「日常に楽しさを」をミッションに「新しい生活圏のカタチ」を創造しています。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、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。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、大きく成長を達成。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、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。

本ポジションでは、MD・販売企画領域において、GMV最大化に向けた販売戦略・キャンペーン企画・カテゴリ成長・商品露出改善を一気通貫で担っていただきます。単なる企画立案にとどまらず、販売実績やユーザー行動データをもとに仮説を立て、関係者を巻き込みながら施策を実行し、成果を検証し、再現可能な型へ落とし込むことまで期待されるポジションです。

具体的な業務は以下の通りです。
1. 販売戦略・キャンペーン企画のリード
定例キャンペーン（大セール・クーポン祭等）やシーズナル特集（夏準備・防災・年末年始・新生活等）を通じて、トップライン最大化に向けた販売企画を設計・推進します。
・年間/月次/週次の販売カレンダー設計
・キャンペーン・特集の企画立案、対象カテゴリ・商品の選定
・GMV、CVR、AOV、商品閲覧、購入転換などのKPI設計
・施策実行後の振り返り、勝ち筋の抽出、次回企画への反映
・営業・クリエイティブ・プロダクト・CSと連携した実行推進

2. カテゴリ・SKU成長戦略の実行
重点カテゴリ（食品・飲料／日用品／美容・健康）を中心に、成長機会・課題を特定し、伸ばすべきサブカテゴリ・SKU・販売テーマを設計します。
・カテゴリ別の販売実績・ユーザー行動・商品閲覧データの分析
・重点カテゴリにおける注力SKU・サブカテゴリの選定
・キャンペーンや特集から逆算した必要SKUの設計
・営業/仕入担当への商品獲得・商品強化の要件提示
・売れた商品・売れなかった商品の要因分析と改善提案

3. 商品露出・売り場改善の推進
同社は検索型ECではなく、ユーザーがアプリ内で商品を“発見する”ことで購買が生まれる発見型ECです。そのため、商品をどう見せるか、どの導線で届けるか、どの文脈で出会わせるかが売上に大きく影響します。
・特集ページ・キャンペーンページ・商品一覧の設計
・商品の露出優先順位や見せ方の改善
・レコメンドやフィード上で売れる商品の傾向分析
・プロダクトチームと連携した売り場改善の提案
・ユーザー行動を踏まえた販売導線の改善

4. データ分析・販売改善サイクルの構築
MD販売チーム単体ではなく、営業・仕入・プロダクト・クリエイティブ・CS・オペレーションと連携しながら、販売成果を最大化します。
・営業/仕入担当への商品要件・優先順位の共有
・クリエイティブチームとの訴求・見せ方のすり合わせ
・プロダクトチームとの露出改善・導線改善の連携
・オペレーション担当との実行スケジュール調整
・キャンペーン・特集・商品露出に関わる実行フローの整理・改善
・商品選定、入稿、設定、確認、公開、振り返りまでの業務プロセス改善
・施策推進における論点整理、合意形成、進行管理

このポジションで向き合う難題は、トップラインを“偶然のヒット”ではなく、再現可能な成長構造に変える難しさです。商品・価格・露出・キャンペーン・ユーザー文脈が噛み合った時に大きな売上が生まれますが、何が売れたのか、なぜ売れたのか、次にどう再現するのかを構造化する余地はまだ大きく残っています。単発の成功で終わらせず、カテゴリ・SKU・販売企画・露出設計をつなげて、継続的にトップラインを作る仕組みに変えていくことが求められます。また、「発見されることで売れる」同社独自の商品・販売設計も特徴です。お客様は商品を""探して""いません。AIレコメンドフィードの中で""発見される""ことで購買が生まれます。従来のECとは異なる論理で「どの商品が・どのタイミングで・どんな文脈で刺さるか」を見立てる力が求められます。さらに、企画だけでなく、実行までやり切る難しさもあります。同社は成長フェーズのスタートアップであり、役割や業務フローが完全に整備されているわけではありません。販売企画を立てるだけではなく、関係者を巻き込み、実行計画に落とし、日々の数値を見ながら改善し、最後は成果につなげることが求められます。戦略性と実行力の両方が必要なポジションです。

仕事の魅力は、トップライン成長に直結する中核ポジションであることです。自分が設計した販売企画・キャンペーン・商品露出が、GMVや粗利にダイレクトに反映されます。単なる企画担当ではなく、事業成長の中心に立って売上を作る手触り感があります。MD・販売・プロダクトを横断して、発見型ECの勝ち筋を作れる点も魅力です。同社は、検索型ECとは異なる発見型ソーシャルECです。商品選定、カテゴリ設計、キャンペーン、レコメンド、投稿、クエストなど、複数の要素を掛け合わせながら新しい購買体験を作っていく面白さがあります。裁量を持って、販売企画領域をリードできることも魅力です。販売企画・キャンペーン運用・カテゴリ成長の仕組みは、まだ完成された状態ではありません。決められた業務をこなすのではなく、何を優先し、どう設計し、どう実行すればトップラインが伸びるかを自ら考え、形にしていくことができます。マネージャー・役員と近い距離で事業成長に向き合える環境です。楽天・ECスタートアップでMD責任者を経験したマネージャー、事業責任者経験を持つCBOと近い距離で、商品戦略・販売戦略・事業成長の意思決定に関わることができます。

入社後は、MD・販売企画領域のプレイングリードとして、販売企画・キャンペーン設計・カテゴリ成長・商品露出改善を担っていただきます。「発見型EC×ソーシャル×MD販売」という新しい領域で、従来のECにとどまらな...

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

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

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

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

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

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

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

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

* AIフル活用が前提の組織をリードできる
全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。「AIを組織のOSとして全社浸透させる」方針を、CPOとして体現・推進できる環境です。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

## 業務概要
マーケティングへの本格投資が始まっています。
サービスは累計ダウンロード数を突破し、直近の資金調達を背景に、TVCMをスタート。将来的な累計ダウンロード数目標達成を目指し、マーケティング投資をさらに拡大します。
その中でも今、最も強化したいのがオンライン・オフラインを問わないマーケティング領域です。月間数千万円 数億円規模の広告運用をインハウスで担い、獲得・認知の両面から事業成長を牽引するキーパーソンを求めています。
サービスのお客様は特定の年代層を中心に全国に広がり、これまでECをほとんど使ったことがなかった層が日常的に使うアプリになりつつあります。「どこに、どう届けるか」の設計そのものが、まだ開拓の余地が大きいフロンティアで腕を試したい方を歓迎します。

## プロダクトの特徴
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。
サービスは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特定の年代層の女性に多く利用いただいてる点です。
「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、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
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、大幅な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、多くの人に多くの楽しみが巡る生活インフラです。少人数のチームで大きな目標に挑み、将来の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
新規集客戦略の立案から実行まで、一貫して担っていただきます。

1. Web広告の戦略立案・運用改善
Google・Meta・TikTok・X・Apple Search Ads・各種ADNW/DSPを活用した広告のプランニング 運用 改善。事業計画に基づくKPI設計と予算配分の最適化を担います。
2. TV CMやオフライン施策の運用改善
TV CMなど多くのお客様に知っていただくための認知施策の設計と実行。また、イベント出展・ポスティングなどHowにこだわることなくサービスをグロースさせるための施策を幅広く実施します。
3. データ分析・改善サイクルの推進
計測ツールやファネルデータを活用した広告効果・お客様行動の分析。分析結果を起点に施策仮説を立て、素早くPDCAを回します。
4. クリエイティブ・LP改善のディレクション
CTR/CVR改善を目的とした広告バナー・LPのコミュニケーション設計とディレクション。「何を、誰に、どう届けるか」の言語化から関わります。
5. アプリ内施策・プロダクトとの連携
PdMや他部署と連携し、マーケ側と連動したアプリ内キャンペーンの施策立案・ディレクションも担います。

※ 適性・志向に応じて横断的に関与できる領域
- CRM施策（LTV最大化を目的としたリテンション戦略）
- TVCMを中心としたマスマーケティング施策の立案
- お客様セグメントに基づく戦略的アプローチ設計

運用媒体
- Google
- TikTok
- Meta
- X
- Apple Search Ads
- 各種ADNW/DSP

## このポジションで向き合う難題

### TVCMとデジタルの統合設計
TVCMが始まったことで、「認知あり」と「認知なし」のお客様が混在するようになりました。マス認知とデジタル獲得を統合した戦略設計、そして効果測定の精緻化は、まだ開拓途中の領域です。

### 少人数で大規模運用を回す「仕組み化」の難しさ
月間数千万円 数億円規模の広告運用を、少数精鋭のチームでインハウス完結しています。運用・分析・クリエイティブ改善・プロダクト連携を並走させるため、「自分が動く」だけでなく「仕組みで回せる状態をつくる」ことが必要です。AIツールや自動化を積極的に活用し、人数に依存しない運用体制を自ら設計できる方でないと、すぐに手が足りなくなります。

## 仕事の魅力（身につくスキル、得られる経験など）

### インハウスで月間数千万円規模を動かせる
代理店任せではなく、戦略から入稿・改善まで自分で完結できる環境です。1人あたりの裁量が大きいため、試行錯誤の密度が高く、スキルの成長速度が違います。

### 「獲得」から「認知」まで、フルファネルのマーケターになれる
パフォーマンス広告の最適化だけでなく、TVCMを含むマス認知施策にも関与できます。インハウスでデジタルとマスを横断して経験できるマーケターは希少です。

### 事業全体を伸ばす視点が身につく
「どこに予算を置けば事業がグロースするか」をプロダクトサイドと連携しながら考えるのが常態化しています。純粋な運用担当ではなく、事業の意思決定に近い立場で動けます。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ML基盤の設計・構築・運用を一気通貫でリードするポジションです。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

## このポジションで向き合う難題
### 「100人で1兆円」という、前例のない組織モデルの実現
人数を増やさずに企業価値を最大化する組織を作るには、採用の質・育成の速度・制度設計のすべてが従来の人事の常識と異なります。「これまで通りの人事」では通用しない。正解のない問いに、自ら仮説を立てて検証し続けられる方を求めています。

### 採用・制度・組織開発をすべて同時に動かす
急成長フェーズでは、採用が止まれば事業も止まる。しかし制度が整っていなければ採れた人材も定着しない。採用・制度・組織開発を優先順位をつけながら同時並行で推進するマルチタスク力が求められます。

### AIを武器にした、人事の再定義
全社AI活用を義務化している企業において、人事部門もその最前線にいる必要があります。「AIに何ができるか」を探りながら、採用・育成・評価・労務のすべてにテクノロジーを組み込む実験を続けられる方を求めています。

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

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

### 急成長フェーズで、人事組織そのものを0から作れる
人事専任が少人数のフェーズだからこそ、制度・文化・採用のすべてに自分の意志を反映できます。人事の理想像を組織に刻み込める稀有な機会です。

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

【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）

業務概要:
本ポジションでは、toB向けプロダクト領域のPdMとして、要件定義からリリース・改善まで一気通貫で担当いただきます。

具体的な業務:
1. パートナー様向け 商品出店管理画面
出店事業者様が、商品登録・在庫管理・売上確認を行う管理画面です。「出店の手続きが煩雑」「ステータスが把握しにくい」といったペインを解消し、パートナー様が商品づくり・仕入れに集中できる環境を設計します。

2. パートナー様向け 広告出稿管理画面
同アプリ内には多数の広告商品があります（インフィード・ゲーム機能内広告等）。出店パートナー様が自社商品の売上をさらに伸ばすために広告を出稿する際の管理画面です。「どの広告に、いくら投資したら、どれだけ売れたか」が直感的にわかるUIUXを追求します。将来的には、同アプリを広告媒体として活用いただく広告主（クライアント）向けの展開も計画しています。

共通業務:
- エンジニア・デザイナーとの仕様すり合わせ・スプリント設計
- 営業・CSチームからのパートナー・クライアントのフィードバック収集と優先度判断
- KPI（DAU/活動率/出稿単価/広告効果等）のモニタリングと改善施策の立案
- ロードマップの策定と経営への説明

このポジションで向き合う難題:
- 優先度判断: パートナー様・クライアント様、それぞれで異なるステークホルダーが存在します。複数のロードマップを単独のPdMとして整合させながら、エンジニアリングリソースの最適配分を判断し続ける必要があります。
- 営業・CSの声とプロダクト方針のバランス: パートナー営業・CSチームからは「個別対応してほしい」という要望が発生することがございます。個別ニーズに一定レベルは応えながら、スケーラブルなプロダクトとして設計するための取捨選択の判断力が問われます。
- toB UXの難しさ: 管理画面のUXは、toCアプリのように「滞在時間」や「エンゲージメント」で評価しにくい領域です。「使う人の仕事が本当に楽になっているか」を測る指標の設計から行う必要があります。

ポジションの魅力:
- toB・toC両軸の視点が身につく: 同社はtoCアプリとtoBプラットフォームが一体化した事業構造です。toBプロダクトの改善がtoCの体験・GMVに直結するため、プラットフォームビジネスの本質を両面から理解できます。
- 意思決定が速い環境: 規模が大きくないチームで、経営に近い立場で動けます。「やってみる」を素早く回せる環境で、PdMとしての判断軸を短期間で鍛えられます。
- 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、個人の利用予算も企業が負担します。AIを使って「1人でできることの限界」を更新し続けられる環境です。

同社は2023年のピボット以降、急成長を遂げ、IPOとその先の非連続成長を目指すフェーズに入っています。新CFOが就任し、コーポレート機能の本格強化が始まりました。プラットフォーム型EC・仕入販売型EC・広告事業という3つのビジネスモデルが同時に成長する複雑な事業構造を持つ同社において、財務経理・FP&Aの基盤整備は急務です。このポジションに求めるのは、「決まった業務を正確にこなす」だけの経理担当者ではありません。数百万トランザクションレベルのデータをBIで直接扱い、AIを活用して業務を仕組み化しながら、自ら手を動かしつつチームと組織を作っていけるプレイングマネージャーを求めています。

プロダクトの特徴:
同社は発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用いただる点です。「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、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:
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。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。

具体的な業務内容:
財務経理・FP&Aの実務を自ら担いながら、チームと仕組みを同時に作っていただきます。「管理するだけ」でも「実行するだけ」でもなく、その両方を高い水準で回せること」が、このポジションの核心です。

財務・経理業務:
- 月次・四半期・年次決算の推進（上場企業基準に準じた品質での遂行）
- 3事業モデルに対応した会計処理の標準化・改善
- 税務申告・納付・還付業務の管理（税理士との連携）
- 出納管理・資金繰りの実務および改善施策の推進
- 購買稟議の審査・承認、業務フローの構築・改善
- 社内規程の管理・運用・改善

FP&A・管理会計:
- 予実管理・KPIレポートの作成と経営層への報告
- 部門別・セグメント別損益およびKPIの分析・報告
- BIダッシュボードの整備・改善
- 中期計画・予算策定の補助、業績見込み分析

IPO準備・開示対応:
- 有価証券報告書・決算短信など開示資料の作成補助
- 内部監査・会計監査・証券審査対応のサポート
- 株主・債権者向けIR資料（月次・四半期レポート）の作成補助
- 内部統制関連文書の作成・整備

テクノロジー活用による業務の仕組み化:
数百万トランザクションレベルのデータをBIで直接扱い、AIと組み合わせて業務効率と分析精度を同時に高めることをミッションの一つとして担います。
- BI/DBを直接参照・加工した分析業務の推進
- 生成AI・SaaS・APIを複合的に組み合わせた業務効率化
- freee等クラウド会計システムの運用改善・内製化への参画
- 経理システムの整備（データベース設計・業務プロセス設計）

チームマネジメント・組織づくり:
- メンバーの育成・業務分担の設計
- 業務プロセスの標準化、属人化の排除
- 採用・組織設計への参画

このポジションで向き合う難題:
「スケールしない仕組み」との戦い:
取引量は急拡大を続けており、これまでの業務フローがそのままでは通用しなくなる局面が続いています。「今の仕組みで回せているから大丈夫」ではなく、常に半歩先の仕組みを考え続ける必要があります。

3事業モデルが同時成長する複雑さ:
プラットフォーム型EC・仕入販売型EC・広告事業は、それぞれ会計処理・収益認識・KPI設計が異なります。数百万トランザクションのデータを正確かつ意味ある形で整理し、経営陣が直感的に理解できるレポーティングを設計する力が問われます。

IPO準備と日常業務の両立:
上場準備が本格化する中で、日常の決算業務をこなしながらIPO対応も推進するタフな局面があります。優先順位を自ら判断しながら、両輪を回し続けるマルチタスク力が求められます。

仕事の魅力:
「AI×経理」の最前線で、新しい仕事のスタンダードを作れる:
AIを活用した業務従事経験が必須条件になっている経理ポジションは、まだ多くありません。同社では生成AI・BI・APIを組み合わせた経理業務の効率化を、自分の裁量で推進できます。「AI時代の経理担当者とはどうあるべきか」を実験できる環境です。

数百万トランザクションのデータを直接扱える:
規模のスタートアップでありながら、大規模ECならではのトランザクションデータと向き合えます。このスケールのデータ経験を積める財務ポジションは、同規模の会社ではなかなかありません。

IPO準備に実務担当者として関われる:
上場準備のプロセスを、現場の実務担当者として経験できるタイミングです。監査対応・開示資料作成・内部統制整備など、財務キャリアの厚みになる経験を積めます。

CFO・部長と近い距離で、財務戦略の議論に加われる:
小さなチームだからこそ、CFOや部長が日々どんな判断をしているかを間近で見ながら仕事ができます。「実務担当者」としてではなく、「事業を財務で支えるパートナー」として信頼される存在を目指せます。

利用ツール:
freee（会計システム）/ BigQuery / Looker Studio（BI）/ Slack / Notion / Claude・Gemini等AIツール（全員分の利用予算あり）

入社後3ヶ月のマイルストーン:
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：業務フローと数字の全体像を把握する:
freeeの会計システム・BIダッシュボード・月次決算フローのキャッチアップを進めます。既存の業務プロセスの全体像と課題を自分なりに把握し、優先して取り組む改善テーマの仮説を立てます。

2ヶ月目：月次決算・FP&Aサイクルをオーナーとして回す:
月次の決算締めと経営レポーティングを自走で...

業務概要
MD・販売企画領域において、事業規模最大化に向けた販売戦略・キャンペーン企画・カテゴリ成長・商品露出改善を一気通貫で担っていただきます。
単なる企画立案にとどまらず、販売実績やユーザー行動データをもとに仮説を立て、関係者を巻き込みながら施策を実行し、成果を検証し、再現可能な型へ落とし込むことまで期待するポジションです。

具体的な業務
1. 販売戦略・キャンペーン企画のリード
定例キャンペーン（大セール・クーポン祭等）やシーズナル特集（夏準備・防災・年末年始・新生活等）を通じて、トップライン最大化に向けた販売企画を設計・推進します。
・年間/月次/週次の販売カレンダー設計
・キャンペーン・特集の企画立案、対象カテゴリ・商品の選定
・GMV、CVR、AOV、商品閲覧、購入転換などのKPI設計
・施策実行後の振り返り、勝ち筋の抽出、次回企画への反映
・営業・クリエイティブ・プロダクト・CSと連携した実行推進

2. カテゴリ・SKU成長戦略の実行
重点カテゴリ（食品・飲料／日用品／美容・健康）を中心に、成長機会・課題を特定し、伸ばすべきサブカテゴリ・SKU・販売テーマを設計します。
・カテゴリ別の販売実績・ユーザー行動・商品閲覧データの分析
・重点カテゴリにおける注力SKU・サブカテゴリの選定
・キャンペーンや特集から逆算した必要SKUの設計
・営業/仕入担当への商品獲得・商品強化の要件提示
・売れた商品・売れなかった商品の要因分析と改善提案

3. 商品露出・売り場改善の推進
同社は検索型ECではなく、ユーザーがアプリ内で商品を“発見する”ことで購買が生まれる発見型ECです。そのため、商品をどう見せるか、どの導線で届けるか、どの文脈で出会わせるかが売上に大きく影響します。
・特集ページ・キャンペーンページ・商品一覧の設計
・商品の露出優先順位や見せ方の改善
・レコメンドやフィード上で売れる商品の傾向分析
・プロダクトチームと連携した売り場改善の提案
・ユーザー行動を踏まえた販売導線の改善

4. データ分析・販売改善サイクルの構築
MD販売チーム単体ではなく、営業・仕入・プロダクト・クリエイティブ・CS・オペレーションと連携しながら、販売成果を最大化します。
・営業/仕入担当への商品要件・優先順位の共有
・クリエイティブチームとの訴求・見せ方のすり合わせ
・プロダクトチームとの露出改善・導線改善の連携
・オペレーション担当との実行スケジュール調整
・キャンペーン・特集・商品露出に関わる実行フローの整理・改善
・商品選定、入稿、設定、確認、公開、振り返りまでの業務プロセス改善
・施策推進における論点整理、合意形成、進行管理

このポジションで向き合う難題
トップラインを“偶然のヒット”ではなく、再現可能な成長構造に変える難しさ
同社では、商品・価格・露出・キャンペーン・ユーザー文脈が噛み合った時に大きな売上が生まれます。一方で、何が売れたのか、なぜ売れたのか、次にどう再現するのかを構造化する余地はまだ大きく残っています。
単発の成功で終わらせず、カテゴリ・SKU・販売企画・露出設計をつなげて、継続的にトップラインを作る仕組みに変えていくことが求められます。

「発見されることで売れる」独自の商品・販売設計
お客様は商品を""探して""いません。AIレコメンドフィードの中で""発見される""ことで購買が生まれます。従来のECとは異なる論理で「どの商品が・どのタイミングで・どんな文脈で刺さるか」を見立てる力が求められます。

企画だけでなく、実行までやり切る難しさ
成長フェーズのスタートアップであり、役割や業務フローが完全に整備されているわけではありません。販売企画を立てるだけではなく、関係者を巻き込み、実行計画に落とし、日々の数値を見ながら改善し、最後は成果につなげることが求められます。
戦略性と実行力の両方が必要なポジションです。

仕事の魅力
トップライン成長に直結する中核ポジション
自分が設計した販売企画・キャンペーン・商品露出が、GMVや粗利にダイレクトに反映されます。単なる企画担当ではなく、事業成長の中心に立って売上を作る手触り感があります。

MD・販売・プロダクトを横断して、発見型ECの勝ち筋を作れる
同社は、検索型ECとは異なる発見型ソーシャルECです。商品選定、カテゴリ設計、キャンペーン、レコメンド、投稿、クエストなど、複数の要素を掛け合わせながら新しい購買体験を作っていく面白さがあります。

裁量を持って、販売企画領域をリードできる
販売企画・キャンペーン運用・カテゴリ成長の仕組みは、まだ完成された状態ではありません。何を優先し、どう設計し、どう実行すればトップラインが伸びるかを自ら考え、形にしていくことができます。

マネージャー・役員と近い距離で事業成長に向き合える
ECスタートアップでMD責任者を経験したマネージャー、事業責任者経験を持つCBOと近い距離で、商品戦略・販売戦略・事業成長の意思決定に関わることができます。

パートナー営業チームのマネージャーとして、チームマネジメントと自身のプレイヤー業務を両立しながら、パートナー経由の事業成長を牽引していただきます。

1. チームマネジメント・組織運営
約5~10名のパートナー営業チームのKPI設計・進捗管理・メンバー育成を担います。商談同行・ロールプレイング・週次1on1を通じてメンバーの成長を支援しながら、チーム全体の営業力を底上げします。採用・オンボーディングも担う予定です。

2. プレイングマネージャーとしての営業推進
重要パートナーの新規開拓・条件交渉・関係深耕を自身でも担います。出店交渉・出品設計・広告提案・既存深耕を通じて、パートナー起点で売上を伸ばすモデルケースをチームに示します。

3. KPI・戦略の設計と実行管理
パートナー経由のGMV・売上総利益・新規出店数・広告売上などKPIを設計し、進捗をモニタリング。達成に向けた打ち手を立案・推進します。上位目標から逆算してチームの動きを設計する役割を担います。

4. オペレーション改善・仕組みづくり
日々の業務を通じて非効率なオペレーションを発見し、改善を提案・実行します。メンバーが自走できる仕組みと再現性のある営業プロセスを構築することも、このポジションの重要なミッションです。

5. 経営・他部門との連携
CBO・COOと連携しながら、パートナー事業の方針を経営側に上申・調整します。MD・プロダクト・マーケティングなど他部門とのクロスファンクショナルな連携も担います。

このポジションで向き合う難題:
* 「個の営業力」をチームの力に変換する難しさ
現在のチームは自走型の営業メンバーが多く、属人的な動きが強い状態です。各メンバーの強みを活かしながら、組織として再現性高く売上をつくる仕組みに移行させることが目下の課題です。マネジメント経験と現場感覚の両方が問われます。

* 発見型ECならではのパートナー提案の難しさ
同社のサービスパートナーには「発見されることで売れる」という、検索型ECとは異なる商品設計の視点が必要です。従来の「売れ筋を並べる」発想から脱却し、AIレコメンドとゲーミフィケーションを活用した提案スタイルをチームに浸透させることが求められます。

* 高速成長の中でのプレイング×マネジメントの両立
急成長フェーズにおいて、自分の商談も持ちながらチームを率いる役割は、リソースの優先順位判断が常に問われます。「自分がやった方が早い」という衝動と向き合いながら、長期的なチームの自走を優先できるかどうかが問われます。

仕事の魅力:
* 5~10名規模のチームを率い、事業を動かす手応えがある
営業組織の仕組みづくりと成長を経験できるフェーズです。自分が設計したKPIと育てたメンバーが成果を出す瞬間に立ち会える、マネージャーとしての醍醐味があります。

* プレイヤーとしての感覚を失わずにマネジメントができる
プレイングマネージャーとして、自身も最前線のパートナー商談に出ます。数字に対するリアルな肌感覚を保ちながら、マネージャーとしての視座も同時に磨ける環境です。

* 経営に近い立場で意思決定に関与できる
CBO直属のポジションです。パートナー事業の戦略を経営レベルで議論し、組織の方向性を定める意思決定に携わることができます。

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。

入社後3ヶ月のマイルストーン:
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：プロダクトとデータの理解
- ユーザー行動データ・購買データを探索し、データの全体像や顧客像を把握する
- 既存のレコメンドロジックと評価指標の構成を理解し、施策に着手し始める

2ヶ月目：分析と仮説構築
- ファネル分解・セグメント分析を通じて、インパクトの大きい改善ポイントを特定する
- 特徴量の改善提案やモデルのチューニングに着手する
- 最初のA/Bテストを設計・実施する

3ヶ月目：施策のリード
- 分析結果に基づくML施策の優先順位づけとロードマップ策定
- 効果検証の仕組みを整え、施策のPDCAを自走で回す

EC事業のPLに責任を持つシニアプロダクトマネージャーとして、発見型ECプロダクトの体験設計・開発推進・グロースを一気通貫で担います。

業務概要:
同社は2023年の事業転換以降、累計ダウンロード数を突破。約3年でGMV35倍・売上総利益411倍・DAU81倍を達成しました。この成長を支えてきたのが作物育成ゲーム機能に代表されるゲーミフィケーション機能と、1日平均38分・月20日以上という圧倒的な滞在頻度です。
次のフェーズで問われるのは、「お客様の熱量をGMVに変換する力」です。従来のECにはないこの熱量を、「発見・購買・リピート」というEC体験のループに確実につなげる設計が、次の成長の核になります。
同社はただのECアプリではありません。検索して買う体験ではなく、なんとなく眺めていたら欲しいものに出会う「発見型EC」として、従来のECとはまったく異なる購買体験を追求しています。ECプラットフォームとしての基盤を高いレベルで磨き込みながら、「発見型EC」ならではの購買ロジックを解明し、お客様の感情を動かす新しい購買体験を創出できるプロダクトマネージャーを求めています。
本ポジションはEC側のPLに責任を持ち、発見型EC・ソーシャル機能から買い物の基本機能（検索・カート・決済）まで幅広い領域を担います。また中長期的には、toB側の管理画面を担当するプロダクトマネージャーや、ML領域を担当するプロダクトマネージャーと連携しながら、EC全体の戦略をリードする役割を期待しています。

具体的な業務:
1. 発見型EC・ソーシャル体験の設計
レコメンド・探索導線の高度化、投稿・レビュー・投稿機能の企画を通じて、「発見して買う」体験の質を高めます。お客様がなぜ買い、なぜリピートするかの購買ロジックを解明しながら、同社にしかできないEC体験を設計します。
2. ECプラットフォーム基盤の強化
商品閲覧・検索・カート・決済といった買い物の基本機能を磨き込みます。「当たり前の品質」を担保しながら、発見型ECという独自体験との接続を設計します。スケーラビリティを確保しつつ、お客様の離脱ポイントをデータで特定し改善し続けます。
3. 中長期ロードマップの策定と推進
5名以上の開発チームをリードし、プロダクトビジョンから仕様合意・リリース・効果測定までを完結させます。toB側の管理画面を担当するプロダクトマネージャーや、ML領域を担当するプロダクトマネージャーと連携し、EC全体の戦略の方向性をリードします。

ポジションの魅力:
* ECトップライン全体のオーナーになれる
EC事業のPLに責任を持ち、toB側の管理画面を担当するプロダクトマネージャーや、ML領域を担当するプロダクトマネージャーを巻き込みながらEC全体の戦略をリードできます。「担当機能のKPIを追う」規模ではなく、事業のトップラインに直結したプロダクト判断ができる稀有なポジションです。
* 発見型ECという新市場を自らの手でリードできる
従来のECの模倣ではなく、「発見型EC」という新しいカテゴリを自分の手で証明できます。自分が設計した体験が数百万人のお客様の日常に刻まれる実感を得られます。
* 累計ダウンロード数の行動データ × 高頻度利用の検証環境
1日平均38分・月20日以上使うアプリは、施策の効果が早く・鮮明にデータに現れます。仮説検証のサイクルが速く、プロダクトマネージャーとして圧倒的な経験密度を積める環境です。
* AIフル活用が前提の職場
全エンジニア・プロダクトマネージャーに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。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。

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。

事業転換以降、急成長を達成し、累計ダウンロード数を突破しました。これまでECをほとんど使ってこなかった層に多く利用され、高い滞在頻度を生み出しています。
しかし、急成長の裏で「お客様理解」は個人の顧客解像度に依存しており、中長期で「お客様がどこで離脱し、どう飽きていくか」を体系的に掴めていません。
単発の調査ではなく、お客様の本音を引き出し、プロダクトの意思決定を変えるインサイトを出せるリサーチャーが求められています。同社は全社でAIフル活用を前提とする組織で、様々な作業をAIが担います。そのため、AIに代替できない核 筋の良い問いの設計・対面で引き出すモデレーション・既知を覆す解釈 を組織全体にもたらし、特定の顧客層が熱狂するプロダクトのお客様理解を深めることが期待されます。

プロダクトの特徴
同社は発見型ソーシャルECアプリを運営しています。
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されている点です。
同社の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。

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、急成長を達成しました。
変化を力に変え、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けています。目指す姿は、多様な楽しみが巡る生活インフラです。将来的に小売の主役となるべき生活圏を切り拓くことを目指しています。

業務内容
お客様理解を、一流のリサーチで前に進めるポジションです。

1. お客様インタビューの設計・モデレーション・解釈
リサーチクエスチョンの設計から、デプスインタビューのモデレーション、インサイトの解釈までを一気通貫で担います。誘導なく自由な語りを引き出し、矛盾・感情・""語られなかったこと""を読み解きます。

2. リサーチ手法の再設計（探索 → 深掘り）
広い座談会では新しい発見が出にくくなっています。「何を問うべきか」を再設計し、特定の瞬間・行動に絞った深掘りへ切り替えます。行動ログやデモグラ×購買データで""気になる動きのお客様""を見つけ、そのお客様を深く理解します。

3. インサイトの事業・プロダクトへの還流
発見を「レポートで終わらせず」、CXO・PdM・デザイナーと協働して、プロダクトの意思決定や体験改善に直結させます。経営の抽象的な指標を、現場が動ける示唆に翻訳します。

このポジションで向き合う難題

探索型リサーチの「収穫逓減」を突破する
広い座談会・汎用インタビューでは新しい発見が出にくくなっています。「何を問うべきか」を再設計し、特定の瞬間・行動に絞った深掘りへ切り替える リサーチの""質""そのものを引き上げることが問われます。

お客様と組織の「乖離」を埋める
開発チームがお客様から遠ざかり、意思決定がCXO個人の解像度に依存しています。お客様の本音をプロダクトに届け直すことが、このポジションの最優先ミッションです。

AI時代に「人が担う価値」を発揮する
AIが文字起こし・分析・一次合成を担う前提で、人にしか出せない核（問い・モデレーション・解釈）に集中できます。AIを武器にするリサーチをぜひ実践いただきたいです。

仕事の魅力

AIフル活用が前提の組織で、お客様理解をリードできる
全メンバーがAIをフル活用する組織で、「一過性の調査」ではなく、プロダクトを動かすお客様理解をリードできます。

CXO直属で、インサイトが事業判断に直結する
CXO直属のポジションであり、UXリサーチのインサイトがプロダクトの意思決定にダイレクトに反映されます。リサーチが""レポートで終わらない""環境です。

## 業務概要
発見型ソーシャルECアプリです。

発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。

ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40 50代の女性に多く利用いただいている点です。

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、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。

## 募集背景
2023年の事業転換後、AIを活用した発見型ECモデルを通じて、「欲しいものを探す」から「欲しいものに出会う」という新しいショッピング体験を提供しています。このモデル転換が功を奏し、熱狂的にご利用くださるお客様が急増し、事業は大きく成長しています。

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るため、プロダクトの仕組みや体験を日々大胆にアップデートし続けています。現在、エンジニア、PdM、デザイナーなど、プロダクト開発に関わる人員を積極的に採用しており、組織の拡大に伴い、技術組織のマネジメントを担うリーダーの必要性が高まっています。

「組織のスケールに対して、事業のスケールを大きくする、その工夫に知恵を絞る」を基本方針としてプロダクト開発チームを創っています。AIネイティブな事業を、AIネイティブな開発組織で大きく成長させていく。大きな挑戦を共に実現するVPoEを募集します。

本ポジションでは、経営陣や開発チームのリーダー陣と協力しながら、組織課題の解決やエンジニアの成長を促進するための施策を立案・実行していただきます。エンジニア採用、評価制度の構築といった組織の基盤作りから、DevRelや人事と連携した技術広報・採用広報まで、組織の内外を巻き込み、技術組織の未来を創る役割です。

## 具体的な業務
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。

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。

同社は、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す。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、事業拡大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。大手メーカーを中心に技能継承を支援する製品や、大手食品メーカーとPoCを進めるAI診断サービスなど、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 Forbes JAPAN「Women In Tech 30」選出。生成AI活用領域の著書はAmazonベストセラー。X・メディア・大型カンファレンスでの発信力も業界屈指。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。

エンタープライズ向けの生成AI変革プロジェクト（AI戦略立案 業務再設計 組織変革）のフロントとして、顧客の経営課題から逆算した提案を設計・クロージングします。あわせて、ウェビナー・セミナー登壇などのマーケティング活動を通じて、エンタープライズ向けのリード創出を継続的に牽引するポジションです。

▼具体的な業務内容
＜短期（ 6ヶ月）＞
・エンタープライズ案件のフロント対応（課題ヒアリング 提案設計 クロージング）
・大型複雑案件における、顧客内ステークホルダー調整と意思決定プロセスの推進
・ターゲット業界・顧客セグメント（大手・上場企業／製造業等）ごとのアプローチ戦略設計と営業活動のPDCA運用
・マーケティング施策（ウェビナー・セミナー等）の企画・登壇・実行

＜中長期（ 1年以降）＞
・顧客との戦略的パートナーシップ構築による、安定的な案件受注
・営業組織の標準化・型化と、後続メンバーへの知見共有・育成支援

レポートラインは執行役員兼営業本部長で、大手外資系コンサルティングファーム出身。大規模PMOや、スタートアップの営業戦略・組織運営を長く担ってきたバックグラウンドを持ちます。現在は営業本部長を含む2名体制で、事業拡大に伴う増員フェーズです。役員層との距離が近く、意思決定が早い環境。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】
● 日本を代表する大手企業の「変革パートナー」になれます
・日本を代表する企業の経営層・CxOに直接向き合えます
・製品ありきの提案ではなく、業務再設計・組織変革まで踏み込む「AI変革」を、顧客の経営課題起点で設計できます
● 支援実績100社超・ユースケース2,000事例超という圧倒的な蓄積
・「時間削減」ではなく「ビジネスインパクト」にAI活用を接続する提案アプローチ
・成果創出まで現場に伴走するモデルで、市場での明確な差別化ポジションを築いています
● 前年比200%超の成長フェーズを、フロントで牽引できます
・引き合いが急増する市場で、案件を選び、質を上げる立場で動けます
・エンタープライズ生成AI市場の拡大期に、事業成長そのものを牽引できるポジションです
● 経営との距離が近い
・発信力のある代表・執行役員直下のため、提案設計や商談進行の判断が即座に得られます
・意欲次第で、営業プロセスの型化・組織づくりにも関われます
● 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です
・週休3日正社員や副業（業務委託）からのスタートなど、状況に応じて柔軟に相談可能です

【業務概要】
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。
大手エンタープライズ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、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。大手メーカーを中心に技能継承を支援するプロダクトや、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。

【具体的な業務】
エンタープライズ企業に対し、生成AI活用の構想策定から実装・定着までを一気通貫でリードします。技術の設計だけでなく、現場のキーマンを巻き込み、合意形成を積み重ね、組織が自走できる状態をつくり切ることまでがミッションです。
・経営層との戦略策定：生成AI戦略・投資対効果（ROI）の提案と合意形成
・現場の巻き込み：部門・現場のキーマンを巻き込み、変革への合意と推進体制を構築
・ソリューション提案：業務課題分析、生成AI活用機会の特定、モデル選定・システム統合方針の設計
・定着までの伴走：PoCの企画・実行・効果測定から本番実装、運用・浸透・定着まで
・アドバイザリー：データガバナンス／AI倫理に関する助言
・育成・推進：社内AI人材育成プログラムの設計、ジュニアメンバーの育成とプロジェクトマネジメント

プロジェクト例として、従業員数千人規模の企業で、特定の生成AIツールを全社展開したものの利用率が伸び悩んでいたケースがあります。ツール研修を追加するのではなく、AI戦略をともに描き直すところから着手。各部門のキーマンと業務の棚卸しを行い、「どの業務を、AIベースでどう再設計するか」を現場と一緒に描き直し、部門ごとのAI推進リーダーを育成。半年後には、生成AIが「一部の人のツール」から「全社の当たり前」に変わり、業務再設計による事業成果が数字に表れ始めました。きれいな提案書を置いて帰る仕事ではありません。組織が変わりきるまで、走りきる仕事です。

【チーム体制】
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。

【ポジションの魅力】
● コンサルティングとプロダクト、両方に触れられる
・コンサルタントとしての支援に加え、プロダクト開発にも主体的に関与できます。
● 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に関われます。
● 経営との距離が近い
・代表・執行役員の直下で、戦略・組織づくりなど、会社の意思決定そのものに関われます。・少数精鋭フェーズだからこそ、大手ファームでは得にくいポジションと裁量に、短期間で到達できます。
●「戦略 PoC 定着まで」の伴走経験を積める
・「AI戦略 → 全社浸透」の一体型モデルで、導入後の組織変革・事業成果創出まで全工程をリードできます。・国内トップクラスのエンタープライズ案件を、案件責任者として推進する立場です。
● 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です。・週休3日正社員や副業（業務委託）からのスタートなど、状況に応じて柔軟に相談可能です。