ストックオプション（信託型等）あり GitHubのITエンジニア求人・転職情報

【主な業務内容】 ・オフィシャル・アルムナイの機能開発、運用保守、リファクタリング・バグ修正 ・日本国内チームへの移管に伴うコードベースの品質改善・開発プロセスの再構築 ・生成AI(GitHub Copilot等)を活用した開発スピード(D)・品質(Q)の向上施策 ・業務要件に基づいた技術的なアーキテクチャ選定・設計・実装・テスト ・プロダクトチームやCS(カスタマーサクセス)チームと連携した上流からの仕様検討 ・ジュニアエンジニアのフォロー・ナレッジ共有 ※ご志向に合わせたアサインや挑戦が可能です。 【開発環境・技術スタック】 ・フロントエンド: React, TypeScript ・バックエンド: PHP, Laravel ・インフラ:AWS (EC2, Aurora など) ・その他: 生成AIツールの積極活用、GitHub、各種クラウドインフラ ※上記スタックの経験年数や種類に強く固執せず、「課題に対して最適な技術を選択・適用できるか」を重視します。 【働き方】 ・ワークライフバランスの実現 フレックス勤務制度やハイブリッド勤務体制(リモート×出社)を導入 ・経験者がスムーズに立ち上がれる、オープンな情報共有とナレッジ環境 「助け合い」「情報共有」「ナレッジ活用」を重視し、一人で抱え込まずにキャッチアップできる環境 【キャリアパス】 ・個人の志向性に合わせた柔軟な評価・キャリア設計 MBO制度を導入しており、半年に一度の目標設定を行っています。会社の目指す方向性と個人のありたい姿から逆算し、今どのような挑戦やキャリアを重ねていくかを上長と相談しながら設定することで、一人ひとりの成長を伴走します。 ・「役割をゼロから創れる」立ち上げ初期ならではの裁量と柔軟性 現在は国内開発チームの立ち上げ初期フェーズだからこそ、決まった枠組みに縛られる必要はありません。ご自身の「やりたいこと」や「キャリアの志向性」に合わせて、役割を自ら創り、入っていくことが可能です。 〈描けるキャリア例〉 ・テックリード: アーキテクチャ選定や技術的課題の解決を牽引 ・EM / PL: チームビルディングや開発プロセスの構築・推進 ・PM・PMO: CSや事業側と深く連携し、プロダクトの企画・仕様検討からコミット 【入社後に期待すること】 ・入社直後〜3ヶ月: 不具合修正や小〜中規模開発を通じた、既存コード構造およびプロダクト(ドメイン)の理解 ・半年後: 中規模な機能開発において、要件の整理からリリースまでを自律的に完遂できる状態

【主な業務内容】 老朽化UIの刷新:レガシーになりつつあるフロントエンドコードのコンポーネント再設計・リファクタリング ユーザー体験(UX)の向上:B向け管理画面の操作性向上、およびC向けSNS(コミュニティ機能)のレスポンシブ・UI改善 CS(カスタマーサクセス)やデザイナー・プロダクトチームとの連携:ユーザーの声をもとにした画面仕様の検討 品質改善・パフォーマンス向上:移管に伴う既存バグ解消および動作パフォーマンスの改善 生成AIを活用した開発実践:CursorやGitHub Copilot等の生成AIツールをフル活用した効率的なフロントエンド実装・テストの推進 【開発環境・技術スタック】 フロントエンド:React, TypeScript(フロントエンドポジション必須) バックエンド:PHP, Laravel(バックエンドポジション必須) インフラ:AWS (EC2, Aurora など) その他: 生成AIツールの積極活用、GitHub、各種クラウドインフラ 【働き方】 ワークライフバランスの実現 フレックス勤務制度やハイブリッド勤務体制(リモート×出社)を導入 経験者がスムーズに立ち上がれる、オープンな情報共有とナレッジ環境 「助け合い」「情報共有」「ナレッジ活用」を重視し、一人で抱え込まずにキャッチアップできる環境 【キャリアパス】 ●個人の志向性に合わせた柔軟な評価・キャリア設計 MBO制度を導入しており、半年に一度の目標設定を行っています。会社の目指す方向性と個人のありたい姿から逆算し、今どのような挑戦やキャリアを重ねていくかを上長と相談しながら設定することで、一人ひとりの成長を伴走します。 ●「役割をゼロから創れる」立ち上げ初期ならではの裁量と柔軟性 現在は国内開発チームの立ち上げ初期フェーズだからこそ、決まった枠組みに縛られる必要はありません。ご自身の「やりたいこと」や「キャリアの志向性」に合わせて、役割を自ら創り、入っていくことが可能です。 〈描けるキャリア例〉 テックリード: アーキテクチャ選定や技術的課題の解決を牽引 EM / PL: チームビルディングや開発プロセスの構築・推進 PM・PMO: CSや事業側と深く連携し、プロダクトの企画・仕様検討からコミット 【入社後に期待すること】 ●入社直後〜3ヶ月: 既存のReact/TypeScriptコードベースの理解、CSから上がる小さな不具合修正や既存コンポーネントの修正。 ●半年後: 1つの機能における「画面の仕様検討・設計〜Reactでの実装・テスト〜リリース」までを、先輩のサポートを受けつつ1人で完遂できる状態。

Tech Lead としての仕事 ●音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計 ・ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか — その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。 ●プロダクト機能の設計・実装リード ・会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。 例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。 ●チームの技術リード ・設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。 ●チーム体制 約60名がエンジニア組織に在籍しています。 全社256名、エンジニアの外国籍比率は44%です。 Speech チームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。 【開発環境】 ●言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX ●AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK ●インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker ●データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース ●ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion ●AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin ●作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応 【学習と開発の支援】 ●AIツール利用サポート ・JAPAN AI SaaS サービス, Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能 ●開発ツール支援 ・利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで) ●書籍購入補助 ・技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで) ●語学学習 / 資格取得支援 ・日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能 ●リフレッシュ手当 ・ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで) ・e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能 ●家賃手当 ・該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで) 【働き方】 ハイブリッド勤務 : 週3出社、週2リモート ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

配属先・ポジション 開発部/リードスタッフ～シニアスタッフ(一般エンジニア) 自社プロダクトの開発・提供、新規プロダクト開発を担う部門。管理職2名、エンジニア10名の構成。 仕事内容 顧客課題に現場で向き合い、技術×サービスの力で価値ある解決策の提案を担います。経験・適性に応じて役割を柔軟に検討します。 ・既存機能の改善/エンハンスメント(UI/UX向上、仕様変更対応、パフォーマンス向上など) ・新規機能の企画・要件定義・設計・実装からリリースまで一連の開発サイクルへの参加 ・バックエンドおよびフロントエンド双方の開発業務 ・顧客導入時の改修要望やフィードバックに基づく設計支援および対応 ・チームメンバーと協力したコードレビューや設計ディスカッションへの積極的な参画 ・技術・品質向上のための課題抽出と改善活動への貢献 ・チーム内でのリーダーシップ発揮やメンバーの技術支援・ステップアップ 開発部の技術スタック ・言語:Rust, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク:React, Electron, actix-web ・データベース:PostgreSQL, Redis ・プロジェクト管理:GitHub, Wrike ・その他:クラウド(AWS/GCP)、CI/CD、Docker など

配属先・ポジション 【開発部/リードスタッフ～シニアスタッフ(一般エンジニア)】 自社プロダクトの開発・提供、新規プロダクト開発を担う部門。管理職2名、エンジニア10名の構成。スペシャリストに位置付けられ、以下の役割を担います。 仕事内容 ・自社製品のデータベース設計の維持管理 ・アジャイル開発によって日々発生する各種のデータベース設計変更のとりまとめ、アプリケーションバージョンアップ時の移行スクリプトの作成及び検証 ・インデックス設定等によるデータベース性能改善 ・データベース設計の知見から、製品設計への提案やフィードバック

配属先・ポジション 【AI研究部/アソシエイトマネージャー】 AI技術に先行研究および自社プロダクトの開発を担う部門。管理職1名、エンジニア5名の構成。博士号を持つアソシエイトプロフェッサーが在籍し、産学連携を推進。 仕事内容 生成AI/大規模言語モデル(LLM)を活用したシステム開発プロジェクトへの参画・FastAPIを用いた品質重視のREST API設計・実装・運用。　 ・生成AI/LLMを活用した新機能の企画・開発・改善　 ・pytestやPlaywrightを使ったユニットテスト・E2Eテストの設計/実装　 ・mypy・ruff などによる型チェック/Lint/静的解析によるコードクオリティ維持　 ・AWS(EC2・Lambda・S3・RDSなど)を活用したクラウドインフラ設計・構築・運用 ・生成AIによる業務自動化システム(電話応対・チャット応答・議事録など)構築 ・言語:Python3 ・フレームワーク:FastAPI ・開発ツール:mypy、ruff、uv、VSCode、GitHub Copilot ・バージョン管理:Git / GitHub ・テスト:pytest、Playwright など ・CI/CD:GitHub Actions、AWS CodePipeline ・インフラ:AWS(EC2 / Lambda / S3 / RDS …)

配属先・ポジション 開発部/アソシエイトプロッフェッサー(高度専門職候補) 自社プロダクトの開発・提供、新規プロダクト開発を担う部門。管理職2名、エンジニア10名の構成。スペシャリストに位置付けられ、以下の役割を担います。 仕事内容 自社開発プロダクトの技術進化をスペシャリストとしてリードし、中核機能を自らの技術で実現化します。 ・Rust/Reactを用いた自社プロダクトの中核機能の設計・開発・改善 ・LLM・エッジAI・クラウド連携などの先端領域でのPoCや技術検証 ・深い技術専門性でプロダクトにコミットし、仕様提案から設計・実装・改善まで一貫関与を通じ、自己の技術をプロダクトへ反映 ・ドメイン理解にもとづいた仕様提案と要件整理 ・顧客業務やコンサルチームとの連携を通じたプロダクトの現場適応性の向上 ・アーキテクチャ/技術方針の見直し提案・実装 ・クラウド・インフラとの統合的な設計/CI・CD環境の整備 開発部の技術スタック ・言語:Rust, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク:React, Electron, actix-web ・データベース:PostgreSQL, Redis ・プロジェクト管理:GitHub, Wrike ・その他:クラウド(AWS/GCP), CI/CD, Docker など

配属先・ポジション 【開発部/アソシエイトマネージャー(管理職候補)】 自社プロダクトの開発・提供、新規プロダクト開発を担う部門。管理職2名、エンジニア10名の構成。 仕事内容 当社プロダクト『Esplat』は日進月歩で進化し、顧客の課題や利用環境も変化します。担当顧客、社内のエンジニアやコンサルタントと協働し、Esplatの安定稼働と収益確保を担います。 ・顧客に導入したEsplatの品質、コスト、改修事項のデリバリー ・Esplatに関する技術・品質向上のための課題抽出と改善活動への参画 ・顧客の改修要望やフィードバックに関する社内エンジニア、コンサルタントとの連携 ・経験や事業の成長ステージに応じ、チーム内でのリーダーシップ発揮やメンバーの技術支援、次期後継者の育成 開発部の技術スタック ・言語:Rust, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク:React, Electron, actix-web ・データベース:PostgreSQL, Redis ・プロジェクト管理:GitHub, Wrike ・その他:クラウド(AWS/GCP)、CI/CD、Docker など

ご経験と志向性に合わせて、下記のような役割をお任せいたします。 【概要】 2024年にM&Aで獲得した「ミセシル」事業のエンジニアを募集しています。 ミセシルは3,000万人規模の位置情報データを扱う人流分析AI Agentです。 上記のデータを活用した分析プロダクトの開発を進めており、一緒に手を動かして事業を前に進めるメンバーを新たに迎えたいと考えています。 【主な業務内容】 3,000万人規模の位置情報データを活用し、商業施設向けの分析プロダクトを開発しています。今までのミセシルのダッシュボードを刷新していく開発と、新たに進めているPoC向けの新規開発の両方に携わります。 担当領域を技術で固定することはなく、プロダクトの状況に応じて、アプリケーション開発からデータ基盤の構築まで横断的に手を動かします。 並行して、稼働中の既存システムの安定運用・改善も担います。 ・ダッシュボードの刷新に向けた開発 ・PoC向けの新規開発 ・位置情報データを用いたデータ基盤の開発 ・稼働中の既存システムの安定化・改善 【技術スタック】 ・バックエンド:Python、FastAPI ・フロントエンド:TypeScript、React、Vite ・データ基盤:Snowflake、dbt ・データ取り込み:S3、Snowpipe、Snowflake Tasks ・データベース:Aurora PostgreSQL Serverless v2 ・インフラ:AWS(ECS、ECR、S3、Aurora)、Terraform、Valkey ・開発環境:GitHub、GitHub Actions、Docker、Claude Code

●業務の概要 このポジションでは、自社の保険事業を実際のユーザーとして活用しながら(ドッグフーディング)、保険会社・金融機関向けのAIプロダクトの開発を軸に、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。 プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●InsurTech事業メンバー ・河端 一寛(InsurTech事業責任者) 東京大学経済学部卒業。博報堂(途中、博報堂コンサルティングに出向)、ボストンコンサルティンググループ(BCG)を経て、Finatextに入社。 博報堂では、消費財・機械、小売等のマーケティング戦略立案・実行支援業務に従事。 BCGでは、複数の新規事業・新サービス立ち上げ支援業務に従事。 紹介ページ:https://finatext.com/recruit/about/insurtech ・山崎 蓮馬(テックリード) 2018年にFinatextに入社。STREAMの口座開設、セゾンポケット、InsurTech事業のWebフロント開発やInspireの基礎設計をリード。現在はInspireの開発リーダーを担当。 インタビュー記事はこちら:https://note.com/finatext/n/ndd0a14e2ebf0 ・今中 公紀(テックリード) 新卒で大手旅行会社のシステム部に配属。社内開発チームやオフショア拠点の立ち上げに従事。2021年にFinatextにジョインし、保険事業のバックエンド開発を担当。 インタビュー記事はこちら:https://finatext.com/recruit/finalog/interview_imanaka ・河又 翔平(InsurAI リードAIエンジニア) ITエンジニア、フィンテック企業のデジタルマーケティング責任者を経て、(株)ビヘイビアを創業。保険相談AI「ほけんのAI」の開発・運営を3年間行ったのち、2025年10月にM&AにてFinatextグループ入り。現在は保険会社・金融機関向けAI開発をリード。担当領域はAI保険相談、AI募集文書作成・審査、AIロープレ、AI引受査定、AI支払査定、AI不正検知など。 M&Aプレスリリースはこちら:https://finatext.com/fn/news/20250902 ●使用技術 言語 / フレームワーク ・Go (主軸)、TypeScript(Vue, React, Next.js)、Python (FastAPI) インフラ / クラウド ・AWS (主軸)、Azure、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB <データ基盤> ・Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash <認証 / セキュリティ> ・Amazon Cognito、OAuth 2.1 <AI / LLM> AWS Bedrock (主軸)、Bedrock Agents、Azure OpenAI、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) ●開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) ・コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 ・コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス ・エージェント開発:自社MCPゲートウェイ経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 ・AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

●募集概要 MNTSQでは、データドリブンな契約プロセスの実現を通じて、ビジネスの高速化とリスクコントロールの両立を目指すプロダクト「MNTSQ CLM」を開発しています。 私たちは、大規模言語モデルをはじめとする最先端のAI技術を駆使して、契約データに潜む価値を最大限に引き出し、プロダクトを共に進化させていくAIエンジニアを募集しています。 こちらも合わせてお読みください。 https://note.mntsq.co.jp/n/nd94260d3658e ●担当業務 次の3つを軸とした業務を担当していただきます。 ・AI機能の実現可能性検証やプロトタイピング ・AI機能の運用(KPI設計やモニタリング)・改善の仕組みづくり ・既存モデルの性能限界を超えるための調査や実験 上記以外でも、個人のご希望やプロジェクトの性質に応じて、アプリケーション開発やインフラ構築など様々な領域に挑戦が可能です。 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 ●技術スタック ・言語: Python, TypeScript ・フレームワーク・ライブラリ: FastAPI, MCP, 生成AI, PyTorch ・クラウドプラットフォーム: AWS, Google Cloud ・データベース・検索エンジン: MySQL, OpenSearch ・ツール: GitHub, Docker ●プロダクト開発体制 所属する組織は開発本部です。全体で約50名おり、以下4つのチームからなる体制です。 【参考記事】 ・[WHY-WHAT-HOWを繋げる - MNTSQの掲げる理想のプロダクト開発 -](https://note.mntsq.co.jp/n/ne5d0464613b6) ・[FY26下期、MNTSQ開発組織と向かう先](https://note.com/naomichi_takata/n/n2a2f00242f76) ●入社受入の体制 <前提となる働き方> コアタイム無しのフルフレックスです。 リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。 エンジニアは、業務に集中するため、ミーティングを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。 <3ヵ月のオンボーディングプログラム> MNTSQはバリューとして「 自由と責任の文化 」を掲げています。 バリューの理解を深めていただくとともに、MNTSQでどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。 期間中はメンターが付きます。水先案内人として、MNTSQでの活躍を側面支援します。

ミッション ソフトウェアエンジニアリングとAIを駆使して、テストの自動化とテストケースのライフサイクル全体の質を高め、プロダクト品質とリリース速度を両立させる現在、QA業務のうち約50〜60%はすでに自動化されており、基盤としては一定の水準に達しています。このポジションで問われるのは自動化率を積み増すことだけでなく、未自動化領域の自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル管理を仕組み化し、改善が自走するサイクルを作ることです。 期待する役割について テストの自動化・既存テストの品質改善・テストケースのライフサイクル運用の3方向をリードし、AIを活用しながらQAプロセス全体が継続的に良くなる仕組みを構築・運用していただきます。 ・自動化できていない領域を見極め、優先度をつけて自動化する ・既存の自動化されたテストの品質(網羅性・保守性・シグナルの信頼性)を継続的に改善する ・テストケースのライフサイクル(作成・実行・評価・棚卸し・廃止)を設計し、改善が回る仕組みを構築・運用する ・AI/LLMを用いたテストケース生成・改善エージェントを構築する ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CSとの橋渡しを行う ・約400社が本番利用するプロダクトの品質を、自動化・品質改善・仕組み運用の3方向から担保する 業務内容 ●未自動化領域の自動化 ・自動化できていない箇所を洗い出し、優先度をつけて自動化する ・AI/LLMを活用したテストケース生成エージェントの構築 ・CI/CDへの自動テスト組み込み・回帰テストの整備 ●既存テストの品質改善 ・既存テストケースの品質(重複・カバレッジ・保守コスト・シグナルの信頼性)を精査し、改善する ・Flakyテストの検知・修正、形骸化したテストの棚卸し ・テスト設計・品質基準の策定、良いテストケースの記述 ●テストケースのライフサイクル設計・運用 ・テストケースの作成〜実行〜評価〜棚卸し〜廃止までのライフサイクルを設計する ・改善が継続的に回る仕組み(レビュー体制・メトリクス・運用フロー)を構築・運用する ・JAPAN AI STUDIOを活用したQA・テスト業務の仕組み化 ・品質課題をプロダクトチームにフィードバックし、エンジニア/ビジネス/CS/非エンジニアとの橋渡しを行う チーム体制 約150名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: ・Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 ・Research Engineer — 研究開発・モデル改善 ・Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) — AI 実行基盤開発 ・Product Manager — プロダクト設計・品質要件定義 開発環境 言語 : Python (評価パイプライン・分析), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX 評価 / QA : pytest, LangSmith, Weights & Biases, custom eval frameworks データ : BigQuery, Spark, Pandas インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker, Terraform CI/CD : GitHub Actions ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin 作業環境 : Mac (Apple Silicon), デュアルモニタ対応 従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

●Mission The Incubation Team operates as a "startup within a startup." We go far beyond routine feature development, acting as an autonomous engine to build new businesses from the ground up. Our mission is built on three strategic pillars: 1.Forge New Products: We don’t just build; we innovate. We continuously launch and iterate on high-impact products that solve our customers' most complex, high-value problems. 2.Architect High-Performance Teams: We believe that great products come from great organizations. We focus on building and scaling elite engineering teams capable of owning product growth independently. 3.Institutionalize Speed: We don't just move fast by accident. We design the repeatable frameworks and playbooks that turn the "zero-to-one" creation process into a streamlined, scalable science. ●Job Responsibilities Technical Strategy & Architecture: Own the end-to-end architectural roadmap for core backend services. You will make the high stakes decisions on tech stacks, data modeling, and system design that will define our platform for years to come. Engineering Leadership: Act as a technical authority across multiple squads. You will mentor senior engineers, conduct deep dive code reviews, and raise the collective "bar" for engineering excellence. Product Incubation: Drive the technical execution of 0 to 1 product launches, ensuring that speed of delivery never compromises long-term system integrity. System Modernization: Identify and eliminate critical technical debt. You will lead the transition from legacy structures to a modern, distributed architecture optimized for global scale. ●Development Environment Frontend: TypeScript, React, Next.js Backend: TypeScript, Rust(axum), Node.js (Express, Fastify, NestJS) Infrastructure: Docker, Google Cloud, Kubernetes, Istio, Cloudflare Event Bus: Cloud Pub/Sub DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog, MixPanel, Sentry Data: CloudSQL (PostgreSQL), AlloyDB, BigQuery, dbt, trocco API: GraphQL, REST, gRPC Authentication: Auth0 Other tools: GitHub Copilot, Figma, Storybook Communication: Slack, Discord, JIRA, Miro, Confluence

●期待する役割 Enterprise Solution 部において、ソリューション提供における Technical PdM としての役割を担っていただきます。 本ポジションでは、大きく2つの軸で「何を作るか」の意思決定を主導していただきます。 1つ目は 個社ソリューションの企画・推進 です。顧客の経営課題を深く理解し、課題の発見・仮説立案・ソリューション企画・優先順位づけを行い、エンジニアリングチームと協働してソリューションを形にしていきます。 2つ目は ソリューションプラットフォームの設計・構築 です。ソリューション数の増加に伴い、プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界を設計し、スケーラブルな基盤を構築します。 いずれの軸においても、ビジネス理解に基づいて自らプレイングし、ソリューション提供で得られた知見をプロダクトへ還流することで、全社レベルでの価値向上にも貢献していただきます。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・顧客の経営課題に基づくソリューションのディスカバリー・企画・仕様策定 ・個社ソリューションのロードマップ策定・優先順位づけ・進捗管理 ソリューションプラットフォームのコア機能定義・ロードマップ策定 　-プラットフォームとして実装すべきコア機能と、ソリューションごとの Configuration で実現する部分の境界設計 ・定性・定量リサーチ(顧客ヒアリング・利用データ分析・問い合わせ分析など)の企画・遂行 ・ソリューション提供で得られた知見のプロダクトへの還流に向けた、他部署 PdM との協働 ・顧客および社内ステークホルダーとの調整・合意形成 ●所属組織について ・Enterprise Solution 部への配属を想定しています。 ・開発組織の全体像は[こちらのスライド](https://speakerdeck.com/caddi_eng/enziniaxiang-kehui-she-shao-jie-zi-liao)をご参照ください。 ●開発環境 ・バックエンド: Java, Python ・インフラ: Amazon Web Services,, Google Cloud, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Istio, Cloudflare, Argo Workflows ・Event Bus: Cloud Pub/Sub ・DevOps: GitHub, GitHub Actions, ArgoCD, Kustomize, Helm, Terraform, Datadog ・Data: AlloyDB for PostgreSQL, Apache Iceberg, Dagster, Polars ・開発ツール: GitHub Copilot, Claude Code, Devin ・コミュニケーションツール: Slack, Discord, JIRA, Asana, Miro, Confluence

●期待する役割 経営ボードやCTO、各VPと連携し、事業のPLや中長期的な経営戦略と連動した全社横断的な技術戦略の策定、および技術投資の意思決定を技術専門職のトップランナーとして主導・実行していただきます。 ピープルマネジメントを主務とするのではなく、自らも深い専門性を発揮して手を動かしながら、技術の力で「日本発のグローバルテックカンパニー」となるための強固なアーキテクチャとエンジニアリング基盤を創り上げる役割です。 ●想定される業務例 (以下に限定されるものではありません) ・グローバル技術戦略の策定とアーキテクチャ設計のリード 事業の非連続な成長(事業の数倍〜数十倍へのスケール)を牽引するための技術ロードマップ策定 複数プロダクトが有機的に連携しつつ独立して進化できる「次世代プラットフォームアーキテクチャ」の設計・主導 ・パラダイムシフトを伴う全社技術基盤の刷新 「AIネイティブ組織」への全社変革や開発生産性のデッドロック解消など、既存のシステムやアーキテクチャの枠組みを根底から変える設計と完遂 ・技術的意思決定のリードと品質ガバナンスの構築 全社的なセキュリティ・パフォーマンス・スケーラビリティのグローバル基準の策定と実行 複数チームが関わる複雑なシステムデザインのレビューと技術的支援 ・全社横断的な「技術的突破口」の作成 特定のチームだけでは解決できない共通基盤の課題に対し、全社最適なソリューションを自ら構築・展開する ●開発環境 フロントエンド:TypeScript,React,Next.js バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows Event Bus:Cloud Pub/Sub DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,MixPanel,Sentry Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco API:GraphQL,REST,gRPC 認証: Auth0 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

●募集事業(Insurtech事業)について 主に以下3つの事業を展開しています。 ・保険会社様のDXならびに、webベースの保険商品販売サービスの開発・顧客接点強化の支援 ・保険会社向けAIサービス(AIロープレなど)の開発 ・自社グループ保険会社にて保険商品を販売 ●主な業務内容 企画・要件定義フェーズから、デザイン、開発、テスト、リリース、グロースフェーズまで幅広くご経験いただけるポジションです。 ・自社グループで販売しているデジタル保険の企画・グロース ・パートナー企業からの要求ヒアリング、顧客折衝 ・UXを考慮したワイヤーフレームの作成 ・デザイン作成時のディレクション ・エンジニア等の関係者を巻き込み、施策内容の技術的な実現可能性、スケジュール面の調整 ※担当プロジェクトにより業務内容は異なります ※金融・保険業界に関するご経験は必須ではありません

●本ポジションで関わる事業・プロダクト このポジションでは、以下2つの事業のいずれかへの配属を想定しています。 ①Data AI Service事業 主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。 独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。 不動産領域のAI×データプロダクト「DataLensオフィス営業」「DataLens店舗開発」のエンタープライズ向けカスタマイズ開発の推進をお任せいたします。 「DataLens オフィス営業 」 AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス https://lp.datalenshub.com/office https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 「DataLens 店舗開発」 人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール https://lp.datalenshub.com/property https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ②Data AI Solution事業 データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。 Snowflakeを活用したデータ基盤構築、AIエージェントのガバナンス基盤(MCPass)、AI協働プラットフォーム(Finstage Cowork)などを展開しています。 「MCPass」(新規立ち上げ) 組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発 金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 「Finstage Cowork」(企業向けAI協働プラットフォーム) 企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 https://finatext.com/finstage/cowork 「NorthCast」 データクラウド「Snowflake(スノーフレイク)」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。 https://nowcast.co.jp/news/20250530/ ●事業チーム 社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。 ≪チームの雰囲気≫ 大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20〜30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。 ≪働き方≫ フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。 ≪キャリアパス≫ テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。 ≪社員インタビュー≫ AIを駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創る 少人数チーム https://finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sumita_atsushi https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ●業務の概要 このポジションでは、自社プロダクト(MCPass・Finstage Cowork)の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●使用技術 言語 / フレームワーク Python(FastAPI)、TypeScript(React)、Terraform インフラ / クラウド AWS(主軸)、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB データ基盤 Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash 認証 / セキュリティ Amazon Cognito、OAuth 2.1 AI / LLM AWS Bedrock(AgentCore)、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) 開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス エージェント開発:MCPass(自社MCP Gateway)経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている