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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

Next.jsを用いた堅牢なビジュアル管理コンソールの開発を牽引するとともに、Figma等のデザインデータから実コードへシームレスに連携する、デザイントークン/デザインシステムの仕組みを強固に設計・実装していただきます。 構造的な課題と向き合うポイント ・ビジュアル画面エディタの構築: コンポーネントをパズルのように配置し、入力バリデーション(Zod等)を噛ませて正しいJSONスキーマを生成・保存する、高度な対話型管理ツールの設計。 ・拡張性の高いマルチテナント・テーマ設計: クライアント企業のブランド変更やダークモード対応、さらにはデバイス別(iPad/スマホ等)の出し分けやアクセシビリティ担保を容易にするトークンシステムの開発。 ・境界を越えた開発への関与: UI/UXデザイナーと強固に連携し、Figmaの設計変更からコードへのデプロイまでを半自動化する、開発者体験(Developer Experience)の最適化。 ●具体的な業務 ・Next.js / React を用いた管理コンソールのビジュアルフロントエンドおよびエディタ機能の開発。 ・デザイナーと連携した、全プラットフォーム共通のデザインシステムおよびデザイントークンの策定と設計。 ・Zod等のスキーマ検証ライブラリを用いた、動的入力の整合性担保と堅牢なバリデーションの実装。 ・各種CRUD、テナントごとの詳細なロール/招待権限、編集変更履歴(監査ログ用)の設計・開発。 ・BFF(Node.js)やAWS、CI/CD周りなどの技術領域(インフラ二番手)への自発的な越境。 ●開発環境 ・Frontend: React, Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Storybook, Zod / Hook Form ・Design Integration: Figma Variables, Style Dictionary (Design Tokens) ・Monorepo / Build: Turbo / Yarn Workspaces, Vite ・Infrastructure: AWS (BFF連携), GitHub Actions ・AI & Collaboration: Claude Code, Cursor, Figma, Slack, Notion ●最初の6〜12ヶ月で期待すること ・最初の3ヶ月: プラットフォーム内のデザインシステム定義とNext.js管理ツールの構造をキャッチアップし、既存コンポーネントのUI品質改善や、エディタへの新機能追加を単独で遂行できる。 ・6ヶ月時点: デザインシステムから各デバイスへのトークン配信を自動化し、Figmaとの連携を強固にする仕組みの設計・リリースをリードしている。 ・12ヶ月時点: テナント管理者向けの「直感的に操作できる管理コンソール」のUI設計およびコンポーネント構造の刷新案を提示し、Next.js・BFFをまたいだ機能変更をオーナーシップを持って牽引している。 ●変更の範囲 会社の定める業務

●業務内容 Node.js(TypeScript)を用いた超高速・高セキュアなBFF開発、データ構造設計(GraphQL/RDB)、およびIaCによる信頼性の高いAWSインフラ構築・本番移行をオーナーシップを持って牽引していただきます。 構造的な課題と向き合うポイント ・マルチテナント&スキーマバージョニング設計: テナントごとに異なるUI定義やパーソナライズ要件を安全に分離し、APIやUIスキーマのバージョン不一致による障害をゼロにする、柔軟かつ型安全な配信スキーマを設計します。 ・エンタープライズ基準のセキュリティ&接続性: 大規模企業の厳格なセキュリティ監査に耐えうる、認可制御、APIゲートウェイ構成、および安全なバックエンドシステムとの統合(GraphQLフェデレーション等)を主導します。 ・検証から本番(AWS)へのシームレスな移行設計: 動作確認用のステージング環境から、超可用性が担保されたAWS(Fargate/Aurora)環境へのゼロダウンタイム移行・監視体制(可観測性)の整備を行います。 ●具体的な業務 ・Node.js / TypeScriptを用いたBFF(Backend for Frontend)のAPI設計・開発。 ・UIスキーマ配信、キャッシュ戦略、データモデリングの設計。 ・AWS上へのセキュアかつスケーラブルなコンテナ/データサーバー基盤(Fargate, Aurora PostgreSQL等)の構築。 ・Terraform等を用いたInfrastructure as Code (IaC)の整備とCI/CDの自動化。 ・ログ、メトリクス、分散トレースを通じたシステムの可観測性(Datadog等)の向上。 ●開発環境 ・Backend / API: Node.js, TypeScript, GraphQL / REST, Express / NestJS ・Infrastructure: AWS (ECS/Fargate, Lambda, API Gateway, Aurora PostgreSQL, RDS, IAM) ・Provisioning / CI/CD: Terraform, GitHub Actions ・Database: PostgreSQL ・Monitoring: Datadog / OpenTelemetry, CloudWatch ・AI & Collaboration: Claude Code, Cursor, Figma, Slack, Notion ●最初の6〜12ヶ月で期待すること ・最初の3ヶ月: プラットフォーム全体のBFF設計とデータフローを把握し、既存のAPIエンドポイント追加やスキーマ修正を自ら設計してリリースできる。 ・6ヶ月時点: 1つ以上の重要モジュール(認可、外部接続など)のアーキテクチャ設計をリードし、AWS上で可用性とスケーラビリティを担保したインフラを独力で再構成・自動化できる。 ・12ヶ月時点: クライアントとのセキュリティ監査を主導し、プラットフォームの移行・ロードマップ策定、チームの技術力引き上げに影響を与えるコアメンバーとして活躍している。 ●変更の範囲 会社の定める業務

クライアントシステム(Web / WebView / Native)におけるSDUIアーキテクチャの要となる描画レイヤー(Renderer)の実装、およびクライアント全体の設計・パフォーマンス最適化をリードしていただきます。 ●構造的な課題と向き構造 ・Web/Native両対応の共通描画エンジン設計: 同一のUIスキーマから、React(WebView)とReact Nativeの両面で最適化されたコンポーネントを動的に生成する、一貫性のあるレンダリング設計を行います。 ・極限の表示パフォーマンス最適化: 動的UI生成に伴う表示遅延、無駄な再描画(Re-render)、リスト描画のバグを徹底的に排除し、エンタープライズ製品に求められるネイティブ品質の体感速度とレスポンスを実現します。 ・堅牢なフォールトトレランスと後方互換性: サーバー側から不整合なスキーマや古いアプリが未対応のコンポーネント定義が配信された際、アプリをクラッシュさせることなく、安全にフォールバック・描画を継続する防壁ロジックを設計します。 ●具体的な業務 ・Web(React/Next.js)およびモバイル(React Native)のフロントエンド設計・実装。 ・SDUIレンダリングプラットフォームの設計およびコンポーネント抽象化。 ・描画スピード、メモリ効率、データ同期(WebSoket等による動的更新)のパフォーマンス改善。 ・既存のエンタープライズアプリ(ネイティブ環境)へのSDKとしてのインテグレーション支援。 ・コードレビュー、UI/UX品質の基準策定、および技術的アプローチの選定のリード。 ●開発環境 ・Frontend / Mobile: React, React Native, TypeScript, Storybook ・Tools / Build: Vite, Metro, Xcode, Android Studio ・API / Protocol: REST API, GraphQL, WebSockets, JSON Schema ・CI/CD: GitHub Actions ・AI & Collaboration: Claude Code, Cursor, Figma, Slack, Notion ●最初の6〜12ヶ月で期待すること ・最初の3ヶ月: プラットフォーム全体のSDUI設計思想および既存のWebView・Reactコンポーネントの構造を理解し、新規コンポーネントの追加や表示パフォーマンスの改善を自立して推進できる。 ・6ヶ月時点: React Nativeを用いたモバイルネイティブレンダリング層の設計判断を主導し、不整合防止などのエラーハンドリングや後方互換設計の仕組みを自ら定義・実装できる。 ・12ヶ月時点: クライアントチームの技術リードとして、他エンジニアの指導、デザインシステムチームやバックエンド(BFF)チームとのAPI要件定義を統括し、大規模導入ロードマップを牽引している。 ●変更の範囲 会社の定める業務

システムを作る人から、顧客成果を創る人へ。 Salesforce・AIを活用しながら、大手企業の営業DXを支援。 技術だけでなく、業務改善・定着支援・コンサルティングまで担う次世代DX人材を募集 ●いまの仕事で、こんな想いをお持ちではありませんか? ・運用保守や常駐開発が中心で、この先のキャリアに不安がある ・システムを作っても、その後どう活用されているかわからない ・顧客と直接向き合いながら課題解決に携わりたい ・技術力だけでなく提案力やDXコンサルティング力も身につけたい ・AIやDXなど成長市場で市場価値を高めたい セラクCCCではSalesforceやAIを導入するだけではなく「活用される仕組み」と「成果が出る状態」をつくることを大切にしています。技術とビジネスの両方を理解しながら顧客の営業変革を支援しています。 ●ポジション概要 大手企業の営業部門・営業企画部門・DX推進部門に対して、Salesforceを中心としたクラウドサービスの活用支援を行います。 単なるシステム運用や開発ではなく、 ・現状業務の整理 ・課題抽出 ・活用促進/定着支援 ・業務改善 ・AI活用推進まで一気通貫で担当します。 「導入して終わり」ではなく、成果が出るまで伴走するカスタマーサクセス型DX人材として成長できるポジションです ●仕事内容 大手企業の営業DXプロジェクトに参画 お客様の課題解決や業務改革を実現するために、SalesforceやAIを活用した支援を行います。 ①顧客課題のヒアリング:業務課題の整理・業務フロー分析 ②営業DX推進:SFA・CRM定着支援・データ活用支援 ③カスタマーサクセス:利用状況分析・活用促進施策の企画 ④業務改善:業務フロー改善・営業プロセス改善 ⑤AI活用支援:AI活用提案・活用シナリオ設計 ●入社後 1年目:SalesforceやAIの知識を身につけながら、先輩社員とともにプロジェクトへ参画。 2〜3年目:課題整理から改善提案、定着支援まで一貫して担当します。 3〜5年目:顧客の変革をリードする存在へ。 ●入社理由・その後の支援プロジェクト事例 <元インフラエンジニア> 監視や運用だけではなく、お客様の課題解決に直接携わりたいと思ったからです。 現在は大手企業向け営業DXプロジェクトでSalesforce活用支援やAI活用推進を担当しています。 <元運用保守エンジニア> システムを維持するだけではなく、業務改善や成果創出に挑戦したいと思いました。 現在は顧客との定例会に参加し、活用促進や定着支援を担当しています。

●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

<<業務内容>> アカウントサポートチームを率い、顧客のIT・セキュリティ担当とも技術的に渡り合いながら、サポート・運用基盤そのものを設計・構築し、全ユーザーの問い合わせ・システム対応を統括すること。 下記はその主要な手段の例です。 ●顧客のシステム・セキュリティ対応(プレイヤーとして) ・顧客のIT・セキュリティ担当との技術折衝(要件説明・基準見直しの提案) ・商談・チャーン阻止・アップセルの局面での技術的な説明・支援 ・不具合・インシデント発生時の対応統括と再発防止の仕組み化 ●サポート・運用基盤の構築(エンジニアリング・マネジメントとして) ・サポート/運用に必要な機能・基盤の要件定義と、エンジニア(SRE等)を動かした実現 ・導入支援・利活用・システム作業・問い合わせ対応の巻き取りとオペレーション化 ・定型化された運用ではカバーできない領域の運用設計・自動化 ●問い合わせ対応の設計・運営・品質管理 ・対顧客/対社内の問い合わせ対応(導入フェーズ・利活用フェーズ問わず) ・一次対応〜エスカレーションのフロー設計、SLA・品質基準の整備 ●ヘルプセンター/情報発信・セルフオンボーディング ・ヘルプサイト運営(ヘルプ記事作成・メンテナンス) ・顧客説明資料の拡充やリリースノート配信 ・ユーザーが自走できるよう、セルフオンボーディング実現に向けた仕組み化 ●チームのマネジメント ・メンバー(5名規模、エンジニアを含む想定)のマネジメント・育成、目標設定・進捗管理 ・サポート関連指標(問い合わせ件数・解決時間・自己解決率等)の可視化・改善 ※職種の変更範囲:会社の定める業務 <<業務のリアル>> ●対応対象 導入フェーズ/利活用フェーズの双方の全ユーザー(対顧客・対社内) ●導入企業の企業規模 売上高1,000億円以上のエンタープライズ企業が中心です ●チーム規 約5名のチームで、アカウントマネジメント部の一チームとして運営します ●問い合わせの規模感 月100件超の問い合わせを受け、内容はエラー調査から作業依頼まで多岐にわたります 迅速な対応に対して、お客様から感謝の声をいただくことも増えています ●ヘルプセンターの広がり 記事の閲覧数・検索数はいずれも前月比で大きく伸びています 検索キーワードを起点に「次に作るべき記事」を逆算し、コンテンツを磨いています ●リリースノートの段取り ヘルプ記事・告知メール・関連設定のタイミングを部門横断で調整します 新機能リリースのたびに、ユーザーへ正確に情報を届けます ●技術・インシデント対応 不具合・システム障害・セキュリティ照会など、技術的な調査対応が日常的に発生します エンジニア・SRE・プロダクト側と連携し、必要なら自分たちで機能をつくります ●顧客の最前線 商談・チャーン阻止・アップセルの局面で、IT・セキュリティ担当と技術的に折衝します ●AIを実務に組み込む 一次調査や記事・レポート作成など、ClaudeをはじめとするAIを日常的に活用しています セキュリティチェックへの回答対応にも活用しています ●チームが目指す方向 「同じトラブルを二度起こさない」仕組みと、ユーザーが自走できる状態をつくります インシデントや技術照会にも一次対応できる、サービスの"運用インフラ"を担います <<業務で使用するツール>> ・Zendesk:顧客からの問い合わせ対応 ・Slack:社内コミュニケーション ・Gmail:主に顧客とのコミュニケーション ・Google スライド:顧客提示用・ヘルプ用の資料作成 ・Google スプレッドシート:データ集計・計数管理 ・Backlog:導入プロジェクト等のタスク管理 ・Salesforce:顧客のアップセル・チャーン等の管理 ・Sansan:顧客の連絡先登録・確認 ※その他、日常的にClaudeやGeminiなどのAIツールを活用しています。 <<組織について>> アカウントサポートチームの部署内での位置づけ アカウントマネジメント部は、オンボーディングから利活用まで一気通貫で支援します。 アカウントサポートチーム(2026年7月より改称。旧称:CSO/Customer Support Operation)は、その全ユーザーの問い合わせ対応・サポート基盤を担う約5名のチームです。 本ポジションは、このチームを牽引するマネジャー候補です。 <<受入後のキャッチアップイメージ>> ●前提となる働き方 コアタイム無しのフルフレックスで、リモートと出社のハイブリッドワークです。 出社は月5日以上となります。 ●組織オンボーディング(全職種共通) 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ながら、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(約3か月)。 ●業務オンボーディング(部独自) ドメイン理解・プロダクト理解・サポート業務とオペレーションの把握を進めた上で、チームマネジメントへ徐々に移行いただきます。 <<入社後のキャリア>> ●制度面 人事制度上、SpecialistコースとManagerコースに分かれます Managerコースは、部長やチームマネジャーはもちろん、経営陣の一角を目指す形となります ●実態面 前提:MNTSQのこのポジションは、組織・期待役割ともに今後も変化する可能性があります 今後:各人に求められる役割は短いスパンで変わる可能性があり、新たな職種や期待役割が生まれる可能性もあります

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

期待する役割 プロジェクトマネージャーのサポート役として、プロジェクトマネージャーのサポート業務を通じて、プロジェクトの円滑な推進に貢献していただきます。 ドキュメント作成、スケジュール管理、顧客とのコミュニケーションなど、プロジェクト管理の基礎業務を担当しながら、プロジェクトマネジメントのスキルを習得することが期待されます。 業務内容 このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。 ●プロジェクト管理サポート業務 プロジェクトマネージャーのサポート業務全般 基本的なドキュメント作成 (議事録・進捗報告書等) スケジュール管理・タスク管理 プロジェクトの進捗状況の整理と報告 ●顧客対応・調整業務 顧客とのコミュニケーション チーム内での調整・連携 エンジニアとのコミュニケーション 業務ヒアリングシートの作成および活用 ●その他業務 業務フロー図・プロセス図の作成 Notion/Slack/Googleスプレッドシート等のツール活用 プロジェクト改善提案のサポート チーム体制 エンジニアおよびPM含め、約70名が開発組織に在籍しています。 PMチームは下記に分かれています。 【PMチーム構成 (配属先)】 本ポジションは「PjM(プロジェクトマネージャー)チーム」への配属となります。 ●自社AI SaaS PdMチーム PMF達成済みプロダクトの機能拡充・顧客基盤拡大を担当 ●AI AGENT PMFチーム 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案・実行 ●PjMチーム 自社SaaS・AGENTを顧客向けソリューションとして開発・提供 クライアントワークが中心で、顧客折衝・要件定義から納品まで一貫して担当 【協働メンバー】 ●プロジェクトマネージャー(直属の上司) ●エンジニア(フロントエンド、バックエンド、AI/ML) ●デザイナー、QAエンジニア ●クライアント企業の担当者 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, Curosor, CharGPT, 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 業務に慣れるまでの間は基本出社いただいての勤務/その後おおよそ週2回のリモート勤務が可能です。 ※従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

テクノロジー組織が最大限に価値発揮をするための組織マネジメント活動や、事業戦略上の意思決定プロセスへの関与をお任せします。 ※ご経験やご志向を踏まえ、単一チームまたは複数チームのマネジメントを担っていただく想定です。 ・事業戦略やプロダクトビジョンにアラインした目標設定と目標達成マネジメント ・1on1や評価フィードバック等を通じたチームリーダーやマネージャー層の育成 ・事業・プロダクトのスケールを見据えた組織設計 ・日本語/英語の2言語を用いる組織において、生産性を向上させるための情報流通の企画・推進 ・エンジニア採用活動・社外広報活動の推進 ・CADDi Techカルチャーの浸透 ・その他、エンジニアリング組織の価値発揮を最大化するための問題提起や施策の企画・実行 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

●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 ご自身の専門性と組織課題が最も合致する領域からスタートしていただきます。 その後は、経営・CPO・プロダクトマネージャーと連携し、その時々で解くべき「最も手応えのある壁」に向き合っていただきます。 ●想定される業務例 ・戦略的プロダクトデザインへの推進　 成長痛に直面しているプロダクトに入り込み、ボトルネックの特定から情報設計・インタラクション設計・UI設計まで、難易度の高い課題をリードする。 ・組織全体へのデザインの浸透 セールス・カスタマーサクセスなど社内の様々なチームと連携し、ユーザー中心の視点を広げるとともに、各部門の顧客理解や現場知見をプロダクトに還元する。 部門横断のステークホルダーマネジメントを通じ、デザインの視点をプロダクト単体にとどまらない事業判断にも反映させる。 ・リサーチ主導のプロダクト戦略への貢献 ユーザーリサーチ・定性定量分析を自ら設計・主導してプロダクト課題を構造化し、プロダクトマネージャー・エンジニアと対等に議論しながらプロダクト戦略・ロードマップの意思決定に関与する。 ・デザイン組織の成熟化への寄与 課題解決を通じて次世代デザイナーを育成するとともに、デザインプロセス・意思決定フレームワークを整備し、チームの生産性とアウトプットの質を高める。 ●使用ツール デザイン:Figma コラボレーション:Slack、miro、Jira AIツール:Figma Make、Claude Design、Claude、Devin、Cursor、Deep Research(Gemini)

●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

●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

Data&Analysis部 AI for Applicationチームに所属。 プロダクト戦略に基づいた戦略策定・開発計画の策定や実行のリード、メンバーの採用・評価・育成などのマネジメント業務を担っていただくことを想定しています。 ●プロダクトに蓄積された様々なデータをアプリケーションで活用することで、アプリケーション自体の価値を高めることに責任を持つ。 ●既存プロダクトの価値向上、新規プロダクトの立ち上げ両方の可能性があります。 ●現在若干名で組織の立ち上げフェーズです。 本ポジションの方に、チームの定義づけや立ち上げを含めて担っていただくことを想定しています。 ※Data&Analysis部は30名程度の組織です。 上記以外にも、データの解析を担うAnalysisチーム、解析基盤の開発を担うAnalysis Platformチーム、データ基盤の開発やデータの利活用を担うData Managementチームがあります。 (2025年4月時点) キャディにおけるエンジニアリングマネージャーとは ●担当する部やグループの成果を最大化することがミッションです。 ●向かう先を示すために OKR を設定したり、将来のあるべき姿から逆算して、必要なマネジメント業務を行います。 ●EMの役割は画一的には決まっておらず、成果の出し方はその人の得意なやり方で良いと考えています。 例えば、他者を動かして成果を出すエンパワーメントが得意な人もいれば、現場で自ら設計や方針決定をリードする人もいます。 テクノロジーマネジメント、プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメント、ピープルマネジメントの割合も各EMの担当領域や注力課題により異なります。 ●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