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エージェント体験 (AX) の設計 エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計 不確実性の可視化・信頼度表示の UI 設計 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与 UI の設計 エージェント行動のトレーサビリティ表示設計 Human-in-the-Loop 評価 UI・フィードバックループの設計 エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計 ユーザーリサーチ ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テストの設計・実施 定性・定量データに基づくデザイン判断 ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新 AI エージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定 デザインシステム・プロトタイピング AI プロダクト向けデザインシステムの構築・運用 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等) 情報アーキテクチャ (IA) 設計 デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有 【業務シナリオ例 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : 稟議承認 AI の信頼度表示 UI 設計 JAPAN AI STUDIO の稟議承認ワークフローで、AI エージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できる UI を設計。 信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。 「AI が参照したデータソース (楽々精算の金額データ + SmartHR の部門予算データ)」を可視化することで、エージェント信頼度スコアが 20% 向上。 ● シナリオ 2 : SaaS 横断ワークフローの可逆操作 UI 設計 JAPAN AI STUDIO で AI エージェントが楽々精算 → SmartHR → Salesforce を横断して自律的に実行したアクション (経費承認、人事データ更新、CRM 記録更新) に対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できる UI を設計。 複数の SaaS にまたがるアクションの Undo / Redo のインタラクションパターンを定義し、「どの SaaS のどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。 エラー回復成功率が 35% 向上。 ● シナリオ 3 : 「企業の脳」のデザインシステム構築 9 つのプロダクトで一貫した「企業の脳」体験を提供するため、エージェント対話コンポーネント (チャットバブル、ツール呼び出し表示、SaaS 連携進捗インジケーター、信頼度バッジ、可逆操作ボタン等) を標準化したデザインシステムを構築。 コンポーネント再利用率が 60% 向上し、新機能のデザイン工数を 40% 削減。 ●ミッション 「企業の脳」を信頼できる存在にする 人間と AI エージェントの間に「信頼」を生むインタラクションを設計し、透明性・可逆性・説明可能性を備えたエージェント体験 (AX) を実現する。 ●Human-AI Collaboration Architect とは Human-AI Collaboration Architect は「人と Agent の信頼を設計する人」です。 従来の UX デザイナーとは以下の点で根本的に異なります。 従来のUXデザイン ユーザーの操作に対して確定的な結果を返す UIの動作は予測可能 エラーは明確 (404、入力ミス等) ユーザーが操作する 一貫した UI で信頼を構築 ・Human-AI Collaboration Architect AI の出力は確率的で、毎回異なる可能性がある エージェントの行動は不確実で、説明が必要 エラーは曖昧 (「回答が不正確かもしれない」) エージェントが自律的に行動し、ユーザーが監督する 透明性・可逆性・説明可能性で信頼を構築 ●期待する役割について Human-AI Collaboration Architect として、JAPAN AI の全プロダクト (STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) における AI エージェント体験の設計をリードしていただきます。 エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーが AI を信頼して業務に活用できる体験を実現する 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI 特有の UX 課題を解決する ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/B テスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う AI プロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する エンジニア・PM・AI 研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする ●成果責任 (KR/メトリクス) ユーザータスク完了率 エージェント信頼度スコア (ユーザーサーベイ) エラー回復成功率 (ユーザーが自力で修正できた割合) ユーザーリテンション率 デザインシステムコンポーネント再利用率 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 密接に連携する役割: Product Manager — プロダクト設計・要件定義 Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 AI Quality Scientist — 品質評価・ユーザビリティ Research Engineer — AI 技術の最新動向・制約の理解 ●開発環境 デザイン : Figma, FigJam プロトタイピング : Figma Prototyping, Framer リサーチ : Maze, Hotjar, Google Analytics コラボレーション : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, 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

●課題を定義する 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。 ●爆速で作る JAPAN AI STUDIOで、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。 ●本番に載せ、プロダクトに還す 本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。 例：全国50店舗を展開する小売業。紙ベースで平均5営業日かかっていた発注稟議を、過去の承認パターンをAIが学習して一次判断するワークフローに置き換え、リードタイムを1営業日に短縮。この事例は標準テンプレートとして他顧客にも展開されました。 ●ミッション 顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する 顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。 顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。 ●期待する役割について 顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、JAPAN AI STUDIO を活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。 顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する JAPAN AI STUDIO を活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する 現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる 経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する ●成果責任 (KR/メトリクス) FDE の動きがプロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。 ・先行指標 (行動とアウトプット) STUDIO での新規ワークフロー構築数 — 顧客の課題をどれだけシステム化できたか SaaS 連携数 — 顧客の既存 SaaS を JAPAN AI に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数) デプロイ速度 — 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム ・遅行指標 (事業と顧客へのインパクト) アクティブ利用率 (MAU / DAU) — 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか 顧客の業務削減時間 / ROI — AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数 アップセル・クロスセル額 — 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上 ●チーム体制 約60名が開発組織に在籍しています。 FDEチームは現在10名で、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します: Product Architect — プロダクト設計 Agentic Engineer — エージェント機能開発 AI Success Engineer — 導入後の顧客成功支援 Deployment Strategy — 顧客への導入戦略・展開推進 ●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

Agent Harness の設計・実装 エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装 Agent SDK の設計・開発 — 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装 ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 — エージェントの行動を制御するルール実行基盤 AI/ML システム統合 モデルルーティング — 複数の LLM プロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG 統合) 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略) Research Engineer と連携した最新研究成果の本番基盤への統合 オーケストレーション・パフォーマンス ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発 コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理) 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング 信頼性・運用 プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持 インシデント対応・ポストモーテム データアクセス・権限管理基盤の設計 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1: エージェント実行エンジンの設計 JAPAN AI STUDIO 上で顧客が構築する AI エージェントの実行基盤を設計。 Graph Runtime を採用し、エージェントの各ステップを DAG (有向非巡回グラフ) として表現。 チェックポイント機構により、長時間タスクの途中失敗からの自動リカバリを実現。 ● シナリオ 2: モデルルーティングの最適化 複数の LLM プロバイダ (OpenAI / Anthropic / Google 等) を跨いで、タスクの種類・コスト・レイテンシに応じた最適なモデルを自動選択するルーティングエンジンを設計。 推論コストを 25% 削減しつつ、タスク成功率を維持。 ● シナリオ 3: ガードレール実行エンジンの構築 金融機関向けエージェントが「投資助言」に該当する回答を生成しないよう、ポリシー実行エンジンを構築。 ルールベース + LLM ベースのハイブリッド判定により、レイテンシを 50ms 以内に抑えつつポリシー準拠率 99.5% を達成。 ●ミッション 「企業の脳」の心臓部を設計する AI エージェントが安全・高速・確実に動作するための Agent Harness — 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローの制御基盤を、自社で構築する。 ●Agent Harnessとは Agent Harnessは、AIモデルを包み込む制御・実行基盤レイヤーです。 Agent Framework (LangChain等) がエージェントの「構築」を担うのに対し、Agent Harnessはエージェントの「制御・運用」を担います。 ●Backend Engineer 構築対象 : Web API・マイクロサービスの設計・実装 AI/ML との関わり : ML モデルを API 経由で呼び出す 状態管理 : ステートレスなリクエスト / レスポンス 安全性制御 : 認証・認可・入力バリデーション | ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 ●Agent Harness Engineer 構築対象 : LLM を中核としたエージェント実行エンジン・SDK・オーケストレーターの設計・実装 AI/ML との関わり : モデルルーティング、RAG 統合、コンテキスト注入、推論最適化をシステムレベルで設計 状態管理 : エージェントのセッション管理・チェックポイント・長期記憶・ワーキングメモリの設計 安全性制御 : ガードレール / ポリシー実行エンジン — LLM の出力を制御するルール実行基盤 JAPAN AI では、この Agent Harness を自社開発し、全プロダクト (JAPAN AI STUDIO / CHAT / SPEECH / AGENT 等) の共通基盤として運用しています。 ●期待する役割について Agent Harness Engineer として、AI / ML の知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。 LLM / AI エージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI 特有のシステム設計を担う 社内 120名のエンジニアが使う Agent SDK を設計・開発する ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する Research Engineer と連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する ●成果責任 (KR/メトリクス) Agent SDK 採用率 (社内チームの利用率・満足度) エージェント実行成功率 (タスク完了率、チェックポイントからのリカバリ成功率) Harness 起因の障害率 (ガードレール突破率、状態不整合率) 実行レイテンシ P95 / P99 (Harness 層のオーバーヘッド) 推論コスト効率 (モデルルーティングによるコスト最適化) 開発者体験スコア (SDK / API の社内 NPS) ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Agent Harness Engineerは以下のチームを横断して活動します: Infra — クラウドインフラ・SRE Data — データパイプライン・分析基盤 Agent Harness — エージェント実行フレームワーク 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (SDK のユーザー) Research Engineer — 研究開発・新手法の基盤統合 AI Quality Scientist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計・非機能要件定義 ●開発環境 言語 : Python, Go (バックエンド・基盤開発) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker, Terraform メッセージング : Kafka / Pub/Sub 監視 : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry 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

エージェント研究開発 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 新しい推論・計画・検索手法の研究開発 マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発 最新論文の調査・再現・改良実装 評価・ベンチマーク 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 合成データ生成・評価ベンチマーク設計 モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体) プロダクション課題の解決 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等) モデル学習用データミックスの作成・最適化 エージェント評価フレームワークの高度化 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング 技術移転・発信 Agentic Product Engineer チームへの技術移転・メンタリング 学術機関・OSS コミュニティとの連携 【業務シナリオ例】 ※以下は想定される業務シナリオの例です ● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ RAG の研究開発 JAPAN AI STUDIO が「企業の脳」として機能するには、顧客の全 SaaS に散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。 既存の RAG では「Aプロダクト の従業員データ」と「Bプロダクト の商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。 ナレッジグラフベースの RAG アーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。 SaaS 横断検索の回答精度を 40% 向上させ、Agentic Product Engineer チームに技術移転して全プロダクトに展開。 ●ミッション Agentが降参する問題を解く 現在の AI エージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索 / 計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。 JAPAN AI STUDIO 上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。 ●期待する役割について Research Engineer として、AI/LLM/ML の最先端研究と応用研究をリードしていただきます。 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等) 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装 モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保 プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決 モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上 研究成果を Agentic Product Engineer チームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ 論文を書くことがゴールではありません。 研究成果をプロダクションに適用し、約 200 社が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。 ●成果責任 (KR/メトリクス) ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク) 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり) 推論レイテンシ / コスト改善率 論文・技術ブログ発表数 社内技術移転完了数 ●チーム体制 約120名が開発組織に在籍しています。 Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します: JAI Lab — AI研究開発 AI&Model — モデル学習・最適化 Voice & Tel — 音声AI・電話システム 密接に連携する役割: Agentic Product Engineer — エージェント機能開発 (技術移転先) Agent Harness Engineer — エージェント実行基盤 AI Quality Scientist Specialist — 評価パイプラインとの連携 Product Manager — プロダクト設計 ●開発環境 言語 : Python (研究・フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX ML / AI : PyTorch, JAX, Transformers, vLLM, Weights & Biases インフラ : GCP (コンテナ / K8s), Docker 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

ログラスが掲げる「良い景気を作ろう。」の実現に向けて、複数プロダクトを横断してお客様の継続的な価値提供を支える共通基盤を構築・推進していただきます。このポジションは、各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保するアーキテクチャ設計と実装、運用をリードします。 ●想定される開発テーマ: ・マルチプロダクト化に対応した認証・認可・SSO・ユーザー管理などの認証認可基盤 ・複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピングの機構や契約管理、フィーチャー制御といった機能制御基盤 ・外部サービスとセキュアに連携するための M2M認証・認可、リミット制御、IP アドレス制限などの連携基盤 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務 ●技術スタック/ツール アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog AIツール: Claude Code / Codex / Gemini コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド 　Kotlin / Python ・フロントエンド 　React / Next.js / TypeScript ・インフラ 　AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB 　Aurora PostgreSQL ・テストツール 　Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他 　Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務

kubellでは「Chatwork」を中心に、BPaaSや新規事業など複数の事業を展開しており、日々膨大なデータが蓄積されています。 データアナリストは、これらのデータを活用して事業KPIの可視化や分析を行い、インサイトを提供することで、迅速かつ的確な意思決定を支援します。 また、シニアメンバーと協働して高度な技術やベストプラクティスを吸収しながら、データマートやデータモデルの設計・構築にも携わっていただきます。 ビジネスサイドと連携し、データの力で意思決定を支援するとともに、自律的に分析プロジェクトを推進していただく役割です。 <具体的には> 1.データマートとデータモデルの設計・構築 -メダリオンアーキテクチャに基づいた、スケーラブルで分析しやすいデータモデルの設計・構築(シニアメンバーとの連携・協働) -dbtを用いたデータモデリングの実装 -横断セールス/マーケティングデータマートの構築支援 -事業管理をはじめとするトラストデータの整備支援 2.データ分析とインサイト提供 -ビジネス/プロダクトの現場課題に対し、分析テーマを提案・実行 -戦略的示唆の抽出による意思決定支援 -ユーザー行動分析、顧客セグメンテーション、施策効果測定 -事業KPI・財務指標(CAC/LTV/MRRなど)の可視化と分析 3.ダッシュボード・BIツールの開発・運用 -Lookerを用いたダッシュボードやレポートの設計・構築・運用 -事業管理ダッシュボード、セールス/マーケティングモニタリング環境の構築 -レポーティング業務の効率化と自動化 4.チーム協業とステークホルダー連携 -ビジネス/プロダクトの現場部門へのデータ利活用の推進 -ビジネス部門とのコミュニケーションを通じた、データドリブンな意思決定の支援 -データソリューションの現場提供に向けたSalesforceエンジニア、CRMアーキテクト、BizOpsとの連携 -クロスファンクショナルチームでのプロジェクト推進、ステークホルダーとの定期的なミーティング 【変更の範囲】 ・部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります(出向含む) 使用技術・ツール <プログラミング言語> ・SQL(Hive、Presto、など) ・Python <インフラ> ・Snowflake ・TreasureData <ツール> ・データエンジニアリング:dbt ・コード管理:GitHub ・BI:Looker Studio、exploratory、Google Spreadsheet、Excel等 <タスク管理> ・JIRA <情報共有> ・Chatwork ・Confluence ・Miro ・Slack

●概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、ユーザーに価値を届ける開発業務をお任せします。 フロントエンド・バックエンド・インフラの区分にとらわれず、プロダクトの成功に必要な開発を幅広く推進していただきます。 社内で創出される多様な事業アイデアを、CEOやチームメンバーと密に連携しながらスピード感を持ってプロダクトに昇華させる機会もあり、技術選定から設計・実装・改善に至るまで、広い裁量と責任を持って取り組んでいただける環境です。 ●業務内容 当社サービスResilireのソフトウェア開発(フロントエンド・バックエンド・インフラの開発をスキルに応じて担当) 顧客フィードバックや利用ログを元にした機能改善・追加 PdMやデザイナーなどのステークホルダーとのOwnershipを持った協働 事業拡大に伴うデータ量・トラフィック増大に対するスケーリング戦略の策定と実装 AIエージェント活用を前提としたアーキテクチャの整理・品質統制の仕組みづくり 監視・ログ・障害対応を含む運用の自動化・高度化 テスト戦略の策定やリリースプロセスの設計を通じた品質の構造的な作り込み 仕様が固まっていない段階からの探索的な開発と推進 チーム全体の生産性向上に向けた開発・運用プロセスの継続的改善 技術広報・採用活動を通じた対外発信 【シニアエンジニアへの期待】 Resilireのエンジニアには、プロダクトの成功に対する高いコミットメントと貢献を期待しています。 すべての活動の前提として、下記のような姿勢で取り組むことにやり甲斐をを感じられる方を求めています プロダクトとドメインに深く入り込み、高い解像度と当事者意識を持って課題に向き合う ビジネスと開発などの垣根を超えた、幅広いステークホルダーとの越境コミュニケーション ソフトウェアエンジニアとしての技術力を活かした課題発見と解決 その上で、シニアエンジニアには以下の3つの軸のいずれか、または複数において強みを発揮し、プロダクトおよび組織の成長を牽引していただくことを期待しています。 1.システムのスケール データ量やトラフィックの増大に耐えうる設計と、AIエージェントを前提としたスケーラブルなアーキテクチャの実現を牽引していただきます。 UXや運用コストの最適化を図りながら、事業の急成長を技術面から支える根幹を担っていただくことを期待しています。 2.組織のスケール 開発の最前線で手を動かしながら、品質と生産性を両立し、継続的に高いアウトプットを生み出すエンジニアリング組織の強化を牽引していただきます。 また、技術広報や採用活動といった外部発信にも積極的に関与していただくことを期待しています。 3.プロダクトのスケール 事業課題と顧客価値を深く理解し、不確実性の高い状況下でも仮説検証をリードしながらプロダクト開発を推進していただきます。 新規・既存を問わずUXと事業KPIの最大化にコミットし、AIやデータ活用による非連続なプロダクトの成長を牽引していただくことを期待しています。 ●技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている ●開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 ●技術的チャレンジ Multi vertical SaaSとして業界横断でPMFするための画面・機能実装 グローバルに事業展開していくためのプロダクト開発 データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り APIや仕組みの整っていない各国の状況でいかにグローバルにリスク情報を取ってきてユーザーに価値を届けるか

事業計画(顧客数増加・グローバル展開等)に連動したインフラアーキテクチャの中長期ロードマップ策定と実行 非機能要件(稼働率、RTO/RPO、データ保全ポリシー)の定義、SLA/SLOの策定と運用 パフォーマンスボトルネックの分析・改善と自動化 クラウドインフラのコスト最適化と投資計画(FinOps) プロダクトチームが自律して開発・運用できる基盤の整備(監視基盤集約・共通基盤整備・基盤簡略化を含む) Google Cloud SCC等を活用したセキュリティ・コンプライアンス統制の設計と是正 インフラリソース・接続部を中心としたソフトウェア開発(必要に応じてFE/BEも担当) プロダクションを守る日常のSREプラクティス 期待役割 ●SREにおいて能動的にPdMやBackendとコミュニケーションをとり、決定すること ●チームを立ち上げること ●プロダクトロードマップからアーキテクチャ選定や開発環境をSRE目線で整備すること 概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、信頼性向上のためのSRE業務をお任せします。 様々なリスクに対応可能な持続可能性の高いサプライチェーンを構築するためのインフラ基盤開発業務をお任せします。 技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている 開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 技術的チャレンジ 災害時にも安定的に動作し、万が一があっても早急に復旧できるようにインフラを構成・実装する グローバルに事業展開していくためのインフラ作り 組織のスケールに対して事業速度を鈍化させないための仕組み作り データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り

●概要 サプライチェーンリスク管理SaaS「Resilire(レジリア)」において、ユーザーに価値を届ける開発業務をお任せします。 フロントエンド・バックエンド・インフラの区分にとらわれず、プロダクトの成功に必要な開発を幅広く推進していただきます。 特に本ポジションでは、開発の最前線で手を動かしながら、品質と生産性を両立し、継続的に高いアウトプットを生み出すエンジニアリング組織の強化を牽引していただきます。 品質を構造的に担保するためのテスト戦略やリリースプロセスの設計、AIエージェント活用を前提とした開発・運用プロセスの継続的改善を通じて、チーム全体の生産性と安定性の最大化への貢献を期待しています。 また、技術広報や採用活動を通じた外部発信もお任せします。 ●業務内容 当社サービスResilireのソフトウェア開発(フロントエンド・バックエンド・インフラの開発をスキルに応じて担当) PdMやデザイナーなどのステークホルダーとのOwnershipを持った協働 AIエージェント活用を前提とした開発体制設計および品質統制の仕組み化 チーム全体の生産性向上に向けた開発・運用プロセスの継続的改善 テスト戦略の策定やリリースプロセスの設計を通じた品質の構造的な作り込み 技術広報・採用活動を通じた対外発信 【シニアエンジニアへの期待】 Resilireのエンジニアには、プロダクトの成功に対する高いコミットメントと貢献を期待しています。 すべての活動の前提として、下記のような姿勢で取り組むことにやり甲斐をを感じられる方を求めています プロダクトとドメインに深く入り込み、高い解像度と当事者意識を持って課題に向き合う ビジネスと開発などの垣根を超えた、幅広いステークホルダーとの越境コミュニケーション ソフトウェアエンジニアとしての技術力を活かした課題発見と解決 ●技術スタック FE 言語:TypeScript/JavaScript FW:React.js BE 言語:Go(API), Python(クローラ) DB:CloudSQL(PostgreSQL), BigQuery インフラ GCP, GKE, Terraform, Sentry, k8s ツール Github, Slack, notion, Figma, miro AIツール Claude Code, Cursor, Github Copilot, Jetbrains AI Assistant, Devin, n8n, Dify, ChatGPT, Gemini, NotebookLM, PLAUD.AI ※エンジニア・デザイナーの意見を積極的に採用し、ツール導入を行なっている ●開発フロー プロダクトオーナー (CEO) を中心に関係者で開発要件を検討 スクラム開発をベースとしてデイリーと週末のレトロスペクティブで同期 週1のリリースサイクル、今後はデイリーリリース化を念頭に準備中 ●技術的チャレンジ Multi vertical SaaSとして業界横断でPMFするための画面・機能実装 グローバルに事業展開していくためのプロダクト開発 データで定量的にプロダクト成長・ユーザーサクセスを実現するための仕組み作り APIや仕組みの整っていない各国の状況でいかにグローバルにリスク情報を取ってきてユーザーに価値を届けるか

テックタッチは、すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界を目指すDAP(デジタルアダプションプラットフォーム)から、「Techtouch AI Hub」やVoC分析AI「AI Central Voice」などの新規サービスを次々と展開し、「AI企業」としての第二創業期を迎えています。 この大きな事業変革をさらに加速させるため、定性データの分析から経営の意思決定を支援する新規サービス「AI Central Voice」の市場投入(GTM)からイベント企画・リード獲得までを幅広く担う、プロダクトマーケティング担当を増員募集いたします。 【主な業務内容】 ・プロダクトの市場導入・グロース戦略の企画と実行 ・「AI Central Voice」のターゲット市場の定義、ペルソナ設計、価値提案(Value Proposition)の構築 ・市場拡大のためのリードジェネレーション戦略・キャンペーンの立案と実行 ・マーケティング施策の企画と推進(オンライン・オフライン) ・各種イベント、展示会、ウェビナー等の企画・運営、出展ブースのディレクション ・リーダーシップ層に向けたセミナーや自社イベントの企画・集客支援 ・営業資料、ホワイトペーパー、導入事例などのセールス・イネーブルメントツールの企画・作成 ・セールスチームと連携したリード獲得(MQL/SQL)の戦略設計 ・顧客の声や市場トレンド、競合分析を実施し、プロダクト開発チームへフィードバック 件数: イベント・セミナー出展年10回程度、コンテンツ制作月1〜2本程度 【チームミッション】 ・「AI Central Voice」の市場投入(GTM)を加速させ、AIによる経営意思決定支援という新カテゴリを確立する ・単なるリード獲得にとどまらず、リアル・デジタル双方のチャネルを駆使して「顧客の声(VoC)を戦略に活かす」という新しいスタンダードを世の中に浸透させ、事業の圧倒的成長を牽引します。 【関連資料】 ・テックタッチ、Great Place To Work® Japan調査で2026年版「働きがいのある会社」5位を獲得 <https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000397.000048939.html> ・デジタル・アダプション・プラットフォーム(DAP)市場で5年連続国内市場シェア1位を獲得 <https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000366.000048939.html> ・AI Central Voice(メディアリレーションによる記事化) <https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/01341/00003/> ※会社の事業状況やご本人の適性に応じて担当する業務内容が変更となる場合があります

【プロダクトビジョン】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。 システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供するDigital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数900万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在はLLMやRAGなどの生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 *1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション *2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) 【CSEチームとは】 お客様へサービスのスムーズな導入を技術支援する「IS(インプリメンテーションサービス)」業務と、導入後の高度な技術サポートを通じてお客様の継続的な成功を支える「TS(テクニカルサポート)」業務を主軸とした、エンジニアチームになります。 【主な業務内容】 ご入社後はまず、TSE(テクニカルサービスエンジニア)として、お客様の「テックタッチ」導入後の高度な技術サポートを推進していただきます。 将来的にはISE(インプリメンテーションサービスエンジニア)の領域も含む、多彩な技術フィールドでご活躍いただけます。 ●主なミッション 高い技術力とビジネススキルを発揮したテクニカルサポート: 深い製品知識とエンジニアスキルで迅速に問題に対応。 ビジネスチームとプロダクト開発チームの双方と密に連携し、お客様の「テックタッチ」利用における安定稼働と信頼回復を実現します。 事業推進のための技術的ハブとしての役割: ビジネスチームが顧客とのアライアンスや新規サービスを企画する際、製品知識とエンジニアリングの視点で構想の技術的実現性を支援。 PdMへの情報連携をリードすることで、新たな事業企画を技術面から支援します。 プロダクト改善への貢献: お客様の声や洞察に基づき、PdMチームの新機能の仕様策定を支援。 更にスプリントレビュー等を通じて開発チームもサポートし、プロダクトの継続的な価値向上と品質担保に貢献します。 業務効率化の推進:自チームだけではなく他チームと協業して業務を推進するため、常に全体最適に向けたプロセス設計、ツール導入や内製開発等に取り組んでもらいます。 ●ご経験を活かせる領域・サポート体制について 上記のミッションでは、これまで培ってきたWebシステム開発やテクニカルサポート、プロジェクトマネージメントといったご経験を発揮頂きたいと考えています。 もちろん、全ての領域に精通している必要はありません。 一部業務が未経験の方や、 特定の技術領域のご経験が浅い方でもご安心ください。 入社後のオンボーディングやチーム内でのサポートを通して、早期のキャッチアップとご活躍を全力でバックアップします。 新しい技術や未知の領域にも、安心して挑戦できる環境を用意しています。 【チーム体制】 現在4名で業務を行っています。 <TSE職入社メンバーの紹介> 新卒でWeb制作会社に入社し、サイト運用のディレクションやWebシステム開発の経験を積む。 その後、Salesforceの初期導入を実施するパートナー会社で、様々な業種業態の企業へ提案・開発を行う。 21年12月にテックタッチへCSEチームで入社。

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ・生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 ・LLM(OpenAI, Claude等)と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 ・実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 ・可観測性(logging / metrics / tracing)やアラート設計による運用負荷の最小化 ・プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備

●事業概要 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ●使用技術 ▼現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ▼開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ▼生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API ・OpenAI API ・Anthropic API ・Gemini API ・Perplexity API 開発ツール ・Github Copilot ・Cursor Business ・Devin 生成AIサービス ・ChatGPT Team/Enterprise ・Azure OpenAI Service ・Claude Team/Enterprise ・Gemini Advanced/Gemini for GWS ・Perplexity Enterprise Pro ・NotebookLM Plus ・Zoom AI Companion

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ・生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 ・LLM(OpenAI, Claude等)と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 ・実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 ・可観測性(logging / metrics / tracing)やアラート設計による運用負荷の最小化 ・プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

【ミッション】 「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」 テックタッチは、どんなシステムでも、誰もが迷わず操作できる体験を届けてきました。 
「使える」だけでなく、「使いこなせる」体験へ。 そして今、その思想をAIの世界にも広げています。
システムもAIも、人が中心となって使いこなせる世界をつくっていく。 その実現のために提供しているのが、AI型Digital Adoption Platform「テックタッチ」です。 【プロダクト】 テックタッチは、あらゆるWebシステムやサービスの画面上に操作ガイドやナビゲーションを表示し、ユーザーが迷わずにシステムを使いこなせる体験を提供する、AI型Digital Adoption Platform(DAP)「テックタッチ」を開発しています。 5年連続国内シェアNo.1*、利用者数1000万人*を超える巨大な基盤を活かし
現在は最先端の生成AI技術を組み込み、既存のWebシステムを改修することなく
システムを使いながら「自然にAIを活用できる体験」を目指しています。 1 出典:株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:コラボレーション 2 出典:ナレッジ共有市場2025」デジタル・アダプション・プラットフォーム市場:ベンダー別売上金額シェア(2021～2025年度予測) テックタッチは、大手企業向けにブラウザ拡張やJSスニペットを通じて、あらゆるWebシステムのUXを変革しています。 さらに、生成AIとの融合により、プロダクトのあり方自体が進化しつつあります。 この進化を加速するべく、生成AIを活用した開発を推進しつつReact / TypeScript を中心としたモダンなフロントエンド技術に習熟し、プロダクト価値の向上に貢献いただけるエンジニアを募集しています。 ●チームミッション よりたくさんの人に価値を届けるために、フロントエンドの知識を総動員し、プロダクトを共創する ●ポジションの特徴 AI を用いた開発の推進:生成AI(Claude Code, Cursor, Devin, v0, Github Copilot など)を活用したAI主導の開発を推進中 Web標準・ブラウザへの深い理解が求められる:Chrome/Edge/Safari/Firefox 上で動作するサードパーティスクリプト実装・拡張機能開発 自律的な仕様策定:エンジニア自身が仕様の提案・改善を行い、ビジネスチームと連携しながらチームで議論しながら開発を推進 ●主な業務内容 ・React を利用した機能開発 ・Chrome/Edge/Safari などのモダンブラウザにおけるサードパーティスクリプト及びブラウザ拡張の開発 ・開発業務への生成AI活用、自動化ツール等を活用した開発の効率化 ・スクラムによるアジャイル開発 ・2週間に1度のスプリントレビューでビジネスサイドから細かくフィードバックをもらうイテレーティブな開発 ・プロダクトに対して望ましい仕様を自律的に提案し、議論しながらの開発 ・プロダクト開発において他職種のメンバーを巻き込み課題解決を実施 ●開発環境 使用技術:JavaScript / Typescript, React, Nx, Storybook, Vite, Webpack, SWC, Jest, Playwright, CircleCI, Gihub Actions, Amplify, Go など ツール:Cursor, Claude Code, Devin, v0, Github Copilot, Linear, Notion, Docker, CircleCI, Amplify, Datadog, Sentry, Slack, Google Meetなど コード管理:Github CI/CD:CircleCI, Github Actions, AWS codepipeline etc プロジェクト管理・ドキュメント:Jira, Notion, LucidChart コミュニケーションツール:Slack, tandem.chat, Google Meet 監視・ログ収集基盤:Datadog, Sentry, AWS CloudWatch、など様々なツール・サービスを利用

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい業務の例は以下の通りです。 ・Remix、TypeScriptを活用したWebアプリケーションの設計・実装 ・Cloudflare Pages & Workersを活用したサーバーレスアプリケーションの構築と運用 ・ユーザー体験を重視したUI/UXデザインの実装と改善 ・フロントエンドのテスト戦略の策定と実装 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

【事業概要】 私たちはこれまで、AI型デジタルアダプションプラットフォーム(DAP)「テックタッチ」を通じて、システムの「操作」におけるユーザーのつまずきを解消してきました。 そして今、生成AIの時代においては、どんな業務でも AI を活用できるプラットフォームとしての進化が進んでいます。 また次なる一手として「AI Central」を立ち上げました。 これは企業の固有データをAIで構造化し、経営の意思決定パートナーへと昇華させる挑戦です。 「システムを使いこなせる世界」を実現するために、UIガイドによる定着化と、AIによるデータの資産化。 この2つの強力な武器を統合的に扱い、顧客価値を最大化していこうとしています。 【マネージャー候補の方にお任せしたいミッション】 まずは手を動かしつつ、中長期的には以下のマネジメント業務へのシフトを期待しています。 マネージャーの役割自体の定義もゆくゆくはお任せいたします。 プレイングマネージャーを想定しておりますが、組織と人のマネジメントを極めて VPoE のような、より経営に近い役割を目指される方も歓迎です。 1.組織マネジメントとエンジニアの成長支援 SREチームメンバーのピープルマネジメント(1on1、キャリア支援、評価)。 SREチームの組織の形や役割の定義を必要に合わせて組み替える。 2.技術戦略の策定と意思決定 事業計画に基づいたインフラ・SREロードマップの策定。 マルチAIモデル基盤やセキュリティガバナンスにおける技術選定の判断。 3.ステークホルダーとの合意形成 PdMや各プロダクトチームと連携し、SLOの策定や信頼性とデリバリー速度のバランス調整。 エンタープライズ顧客特有の高度な要求事項を、汎用的なアーキテクチャへ落とし込むための調整。 【チームの主な業務内容】 ウェブアプリケーションからクラウドインフラ、さらにビルド&開発環境まで一気通貫で、セキュリティ、信頼性、コスト最適性を追求していただきます。 そのためにエンジニア組織がセキュアに DevOps を実践できる環境を作り上げたり、オブザーバビリティを実現します。 また、今後サービス導入が拡大していく中でより良いアーキテクチャへ導く役割も持っていただきます。 (※上記はチームとして担うスコープを示したものであり、個々人がすべてを実装することを求めるものではなく、チーム全体としてこれらを実現できる状態をつくることが期待役割です。) 【開発の特徴】 必要に応じて外部サービスも活用し、テックタッチの運用を最適化するために必要な機能をインフラ面から考えていきます。 一方で、アプリケーションの特性を踏まえてインフラを改善していく必要があり、アプリケーションに対する理解力も求められます。 ●使用技術例 Go, TypeScript, Python, gin, MySQL/PostgreSQL/Aurora, CloudFront, ECS/Fargate, Terraform, Security Hub, CloudTrail, Langfuse, Dify etc. ●使用サービス例 コード管理:Github (Enterprise) プロジェクト管理・ドキュメント:Notion, Linear, Miro コミュニケーションツール:Slack, tandem.chat, Google Meet 監視・ログ収集基盤:Datadog, Sentry, AWS CloudWatch CI/CD:CircleCI, Github Actions, AWS codepipeline etc. AI:OpenAI, Anthropic, Gemini, Devin, GitHub Copilot, Cursor etc.

私たちは今、大きな転換期を迎えています。 当社は、2025年12月に東証マザーズへの上場が決定しました。 上場によって得た資本を開発部門へ重点投資することで、 サービスラインナップを大幅に拡大し「CAREECON Platform」を 業界全体を支える建設DXプラットフォームへと進化させていく段階であり 現在は、複数プロダクトを横断して共通基盤を整備し、 アーキテクチャを刷新しながらスケールする仕組みを構築しています。 本ポジションでは、この変革を支えるテックリードとして 技術的な意思決定をリードし、チームを導くコアメンバーとして活躍していただきます。 ・「設計から運用まで」を横断的にリード ・若手エンジニアの技術支援・レビュー・教育 ・プロダクト横断の技術課題を自ら発見・解決 ・EM/PdMと連携し、技術面から事業戦略を推進 変革期の中心でこれらのミッションをリードいただくため、 「どう作るか」を超えて「なぜ・何を作るか」まで踏み込みながら、 技術と事業の両輪でリーダーシップを発揮できるポジションです。 具体的な業務内容 バックエンドAPI/サーバーサイドアプリケーションの設計・開発・運用 プロダクト横断のアーキテクチャ設計、技術選定 技術的負債の解消・リファクタリング・品質向上施策の実行 コードレビュー・技術指導・育成 EM・PdMとの協働による開発ロードマップ策定 新規機能開発における要件定義〜リリースまでの技術推進 プロダクト全体のパフォーマンス最適化・セキュリティ改善 開発プロセス・テスト・CI/CD環境の整備・改善 開発環境 フロントエンド:TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass バックエンド:Ruby, Ruby on Rails, RSpec データベース:MySQL, Redis iOS / Android:Dart, Flutter インフラ:Firebase, AWS, GCP 各種開発ツール:GitHub, Docker, CircleCI タスク管理 / ドキュメント:Slack, Notion, ZenHub 分析 / エラー監視:Sentry, Redash デザインツール:Figma ※プロダクトごとに採用技術が異なります。 ※GitHub Copilotの使用が可能です! https://branu.jp/news/page/230518/

・グループの展開する金融インフラ(資産運用、保険、その他)の開発もしくは、そのプラットフォーム上で稼働するアプリケーションの設計、開発、運用 ・新規金融インフラビジネスの立ち上げ、開発、運用 ・開発チームにおける技術検証・技術選定・技術的問題解決等のリード ・チームメンバーへの技術面でのサポート 【使用技術】 <サーバーサイド> Amazon Web Services Terraform / Packer Docker Go MySQL (Aurora) <フロントエンド> TypeScript (Vue.js / React.js) Webpack 5 【使用サービス】 Google Workspace Slack 1Password GitHub Kibela Backlog Datadog Opsgenie Bitrise

●サービスについて コーポレートブランディング室は、「出会いからイノベーションを生み出す」というミッションの下、Sansan全社としてのブランド戦略を担う中核組織です。価値観を軸にステークホルダーと共に歩み、一貫性のあるブランドコミュニケーションを実現しています。 ●組織のミッション Sansanのカタチを基盤として、コーポレートブランドの一貫性を守り、社内外のステークホルダーとの協働を通じて、ブランド価値を守り、育て、高めています。 ●具体的な業務 コーポレートブランド体験を設計・推進するポジションです。 媒体を問わずクリエイティブの方向性を定めつつ、自らも手を動かしながら、社内外のメンバーと協働してブランドを形づくります。 【担当する業務の例】 ・ブランド設計思想に基づくクリエイティブコンセプトの企画・開発 ・Sansan株式会社のミッション・ビジョンに沿ったメッセージ性の高いコンテンツ制作(採用・広報・コーポレート発信全般) ・広告、ポスター、パンフレット、採用資料、Webコンテンツなどの企画・デザイン・ディレクション ・イベントクリエイティブの開発(キービジュアル制作、会場装飾のコンセプト設計など) ・撮影ディレクション(静止画・動画など)を含む制作プロセス全般のリード ・社内デザイナーや外部パートナーへのディレクション・レビューによるクオリティ担保 ・ブランドガイドラインや世界観の維持・改善・進化 【担当するプロジェクトの例】 ・[コーポレートサイト](https://jp.corp-sansan.com/) ・新卒採用サイト ・統合報告書、YEAR BOOK(※)、周年企画 ・新興スポーツ事業(ピックルボール)など ※1年間の出来事を振り返るために年末に配布する本 ●組織構成 本ポジションは、コーポレートブランディング室への配属となります。 コーポレートブランディング室には、「PR」「クリエイティブ」「アドミニストレーション」の機能があり、兼務も含め40名ほどの組織です。 その中に、クリエイターは15名ほど所属しています。 ●開発環境、使用するツールなど ・OS:macOS ・制作ツール:Adobe CC(Photoshop, Illustrator, InDesignなど), Figma, Microsoft PowerPointなど ・その他:Notion AI, ChatGPT, MidjourneyなどのAIツール ●従事すべき業務の変更の範囲 会社の定める業務

ミッション 開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。 個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。 主な業務(開発オペレーションリードとして) ●ドキュメントオペレーションの設計・標準化 ・開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計 ・「何を書くか/書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化 ・生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計 ●部門間連携のインターフェース設計 ・ 開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理 ・役割分担・責任分界点・判断フローの明確化 ・人に依存しない連携・調整の仕組み化 ●開発・運用オペレーションのリファクタリング ・ 開発・運用プロセス全体の可視化と見直し ・不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止 ・最小限で回る設計への再構築と定着 ●共通機能・開発アセットの設計と循環 ・各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理 ・共通アセットとして整備すべき対象の判断(作る/作らないの見極め) ・作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり ・利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善 ※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。 条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて) ●プロジェクト現場への関与(理解・改善目的) ・実運用を踏まえた課題抽出 ・個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理 ●プロジェクトデリバリーへの協力 ・開発オペレーション改善につながる範囲での関与 ・単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします ※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません

● ミッション 自社の情報セキュリティ戦略施策の立案・推進を、プレイングマネジメントとして担っていただきます。 当社は顧客の機密情報や多くの個人情報を取り扱うため、技術的な調査だけでなく、法務・人事・事業部門や顧客と連携しながら対応を進める役割を期待しています。 ● 業務内容 ・全社の情報セキュリティ規程の策定・改定・施行 ・規程に準拠するための管理体制・プロセスの設計構築 ・セキュリティインシデント対応フローの構築と対応体制の整備・推進 ・顧客依頼に基づくセキュリティ監査・チェック対応の企画・実施・改善 ・社内教育・啓発活動の企画・実施とセキュリティ相談対応 ● 環境/使用ツール ・Google Workspace ・Slack ・Notion ・Jamf Pro/Microsoft Intune ・マネーフォワードIT管理クラウド ・Azure Active Directory ・Microsoft Defender for Endpoint ・Microsoft 365/Zapier/HubSpot/SmartHR/freee/CloudSign/バクラク

・アプリケーション開発・技術設計 ・PdM・ITPMと連携した要件整理、仕様検討、技術的な実現方法の提案 ・Ruby on Rails、React、TypeScript等を用いたアプリケーション開発 ・API、データモデル、権限管理、バッチ処理等の設計・実装 ・難易度の高い機能や重要な開発テーマの設計・実装リード ・テスト、リリース、本番運用、障害対応を含む継続的な改善 ・技術方針・アーキテクチャの策定 ・事業・プロダクトの成長を踏まえた中長期的な技術方針の策定 ・新規プロダクトや重要機能におけるアーキテクチャ設計 ・技術選定、既存システムの刷新、段階的な移行方針の検討・判断 ・複数プロダクト間の共通化や、システム間の依存関係を踏まえた設計 ・性能、可用性、セキュリティ、拡張性、運用コスト等を考慮した技術設計 開発品質・生産性の向上 ・設計レビュー・コードレビューの実施および品質基準の整備 ・技術的負債や開発上の課題の可視化、改善方針の策定 ・テスト自動化、CI/CD、監視等の開発環境・運用基盤の改善 ・AIエージェントを活用した開発環境や開発プロセスの整備・改善 ・開発速度と中長期的な保守性を両立するための技術的な意思決定 開発チームへの技術的な支援 ・エンジニアへの設計・実装面でのレビューや技術支援 ・技術的な判断基準や設計方針のドキュメント化・共有 ・PdM・事業側への技術的な制約や実現可能性の説明 ・技術知見の共有や開発標準化を通じたチーム全体の技術力向上 ※人員管理や評価などの組織マネジメントはEM等と役割を分け、本ポジションではアプリケーション領域の技術的な意思決定と開発品質を中心に担っていただきます。 ●組織名/体制 エンジニア部門:11名(業務委託含む) マネジメントレイヤー:1名 フルスタック:7名 フロントエンド:2名 インフラ:1名 ※PdM、ITPM、EMおよび各領域のエンジニアと連携していただきます。 ●開発体制 ドキュメント整備を重視し、プロダクトの責任者・マネージャー・エンジニアが双方向で議論しながら開発を進めています。 本ポジションでは実装にも関わりながら、要件検討、設計方針の策定、レビュー、開発フローの改善などを技術面からリードしていただきます。 ●技術スタック 言語・フレームワーク:Ruby、Ruby on Rails、Python、React、TypeScript データベース:MySQL インフラ・開発環境:AWS、SageMaker、Vercel、Docker その他:GitHub、Sentry、Slack、Notion

●ポジションについて 「ソフトウェアアーキテクチャ」としての基盤開発へ。 プラットフォームエンジニアと聞くと、インフラ運用やSRE寄りの業務を想像するかもしれません。当社の共通基盤エンジニアが担うのは、それとは別の仕事です。複数プロダクトそれぞれの異なる業務ドメインを横断し、そこに共通する構造を見出して変更に強いモデルへと抽象化し、その設計を実装・運用まで担う仕事です。この抽象化の土台になるのが、1つのプロダクトで業務ドメインと向き合い、データベース構造やドメインモデルを設計してきた経験です。 ログラスは今、単一プロダクトからマルチプロダクト戦略へと大きく舵を切る転換点にあり、認証・契約管理・外部連携といった共通機能をゼロから設計・構築している最中です。まだ誰も答えを出していない抽象化に、立ち上げの段階から関わることができます。 アプリ開発の知見を、複数プロダクトを支える基盤の設計に生かしてみませんか。 ●チームについて ・所属:技術基盤部 プロダクト基盤チーム 構成: └開発責任者(部長)兼 PdM(基盤領域PdM) └エンジニアリングマネージャー、エンジニア複数名 ●仕事内容 各プロダクト機能開発チームとは独立した立場で、横断領域を中心にプロダクト群全体のスケーラビリティと整合性を担保する設計・実装・運用をリードします。 ・認証認可基盤の構築 : マルチプロダクト化に対応した認証・認可(OIDC/OAuth2)、SSO、特権管理、ユーザー管理機能のマイクロサービス化 ・機能制御・契約管理基盤の構築 : 複数テナント・プロダクトをスムーズに横断するためのグルーピング機構、フィーチャーフラグ制御基盤の設計 ・外部連携基盤の構築 : 外部サービスとセキュアに連携するためのM2M認証・認可、リミット制御、IPアドレス制限などの共通API実装 ・内部開発者プラットフォーム(IDP)の整備: 開発者がセルフサービスでインフラや共通機能を活用できる仕組み(DevEx)の推進 ●技術スタック/ツール ・アプリケーション: Go / TypeScript / Kotlin / Rust ・データベース: PostgreSQL / データレイクハウス技術 ・インフラ: AWS / K8s / argo / Datadog ・AIツール: Claude Code / Codex / Gemini ・コミュニケーション: Slack / FigJam / Notion ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

TERASSでは、顧客向けプロダクトの開発だけでなく、不動産エージェントや社内各部署の業務改善・デジタル化にも取り組んでいます。 事業・組織の拡大に伴い、業務課題の発見から仕組みの実装・定着まで推進すべきテーマが増えているため、社内業務改善を担うプロジェクトマネージャーを募集します。 プロジェクトマネージャー(BizOps)を担っていただく方には、各部署の業務に入り込み、現場メンバーとともに、課題の発見からAI・SaaS・社内システム等を活用した仕組みの企画・実装、運用定着、効果検証までを一貫して推進していただきます。 外部から改善案を提示するだけではなく、自らも手を動かしながら、現場が継続的に改善できる状態をつくるポジションです。 各部署や不動産エージェントの現状業務と課題の把握 解決すべき業務課題と、取り組むテーマ・優先順位の設定 AI・SaaS・社内システム等を活用した業務プロセスの設計・改善 現場メンバーを巻き込んだプロジェクト計画の策定・推進 必要なツール・ワークフロー・業務環境の構築および実装支援 導入した仕組みの運用定着・効果検証・継続的な改善 プロジェクトの進捗・課題・リスク管理 プロダクト開発チームと連携した、社内向け機能・ツールの企画および開発推進 具体的な業務の比重は、ご本人の経験・強み・キャリア志向を踏まえて決定します。 将来的には、複数部署を横断した業務改革・デジタル化や、社内向けプロダクトの企画・開発へ役割を広げることが可能です。 また、本人の志向に応じて、顧客向けプロダクトのPjMやEMへキャリアを広げることも可能です。 【主な技術スタック】 フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js バックエンド TypeScript / Node.js / (Python) インフラ Google Cloud Platform / Terraform 【主な利用ツール】 Slack Notion Github Google Workspace(meet, calendar, gmail) 【当社について】 当社では「いい不動産取引は、いいエージェントから。 」を当たり前にするプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。 【業界について】 不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。 そういった古い商習慣を変えるべく、TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では年間2～3つの新規プロダクトを開発しています。

エンジニアリングマネージャー候補の方には、事業・KGI/KPIの達成を担うPdMと連携しながら、担当チームの開発マネジメント全体を担っていただきます。 具体的には、スクラムマスター、プロジェクトマネジメント、エンジニアメンバーの育成・評価を通じて、チームのエンジニアリング成果と開発プロセスに責任を持つポジションです。 現在、この役割を任せられる人材が不足しているため、将来的にEMを担っていただける方を募集します。 入社後は、まず数名規模の担当プロダクトチームに入り込み、PdMとともに事業を理解し、要件定義やその他必要な開発実務に対処しながら、エンジニアメンバーとともにプロダクトを成功に導いていただくミッションに従事していただきます。 なお、実装は必須ではありません。 PJに属するエンジニアメンバーの育成と評価(1on1、フィードバック、目標設定) 担当チームが継続的に成果を生み出すためのチームづくり プロダクトの品質管理および開発プロセスの継続的改善 新規プロダクトの開発をリードするプロジェクトマネジメント業務 エンジニアメンバーと協働した技術的な実現方針の策定と要件定義の推進 各スプリントの計画とタスク進捗管理、スプリントレトロスペクティブの実施 課題管理、リスク管理などのプロジェクト実行管理 具体的な業務の比重は、ご本人の経験・強み・キャリア志向を踏まえて決定します。 将来的には、担当チームやメンバーの範囲を広げ、複数チームのマネジメントや組織設計、エンジニアの採用・育成へ役割を広げることが可能です。 また、プロジェクト推進に強み・関心がある場合は、複数プロジェクトの横断的な推進を担うことも可能です。 【主な技術スタック】 フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js バックエンド TypeScript / Node.js / (Python) インフラ Google Cloud Platform / Terraform 【主な利用ツール】 Slack Notion Github Google Workspace(meet, calendar, gmail) 【当社について】 当社では「いい不動産取引は、いいエージェントから。 」を当たり前にするプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。 【業界について】 不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。 そういった古い商習慣を変えるべく、TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では年間2～3つの新規プロダクトを開発しています。

弊社では、常時4〜5件のプロダクト開発が並行しています。 各プロダクトは、複数名のエンジニアを含むプロダクトチーム単位で、自律的に開発を進めています。 プロジェクトマネージャー(Product)を担っていただく方には、担当するプロダクトチームに入り込み、事業・KGI/KPIを理解したうえで、開発計画の策定からリリース・改善までを一貫して推進していただきます。 PdM・エンジニア・デザイナーなどの関係者をつなぎ、技術的な実現方針や要件、優先順位、進捗・課題・リスクを整理し、プロダクトを成功に導くポジションです。 なお、実装は必須ではありません。 新規・既存プロダクトの開発をリードするプロジェクトマネジメント業務 事業・KGI/KPIを踏まえた開発計画とプロジェクトゴールの整理 PdM・エンジニア・デザイナーなど、関係者間の合意形成 エンジニアメンバーと協働した技術的な実現方針の策定と要件定義の推進 各スプリントの計画とタスク進捗管理、スプリントレトロスペクティブの実施 課題管理、リスク管理などのプロジェクト実行管理 プロダクトの品質管理および開発プロセスの継続的改善 エンジニアメンバーへのフィードバックやチーム運営の支援 具体的な業務の比重は、ご本人の経験・強み・キャリア志向を踏まえて決定します。 将来的には、複数・大規模プロジェクトの統括や、開発組織全体のプロジェクトマネジメント・開発プロセスの設計へ役割を広げることが可能です。 また、ピープルマネジメントに関心がある場合は、EMへキャリアを広げることも可能です。 【主な技術スタック】 フロントエンド TypeScript / React.js / Next.js バックエンド TypeScript / Node.js / (Python) インフラ Google Cloud Platform / Terraform 【主な利用ツール】 Slack Notion Github Google Workspace(meet, calendar, gmail) 【当社について】 当社では「いい不動産取引は、いいエージェントから。 」を当たり前にするプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。 【業界について】 不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。 そういった古い商習慣を変えるべく、TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では年間2～3つの新規プロダクトを開発しています。

●仕事の進め方 1. 事業の仮説を立て、社内外の顧客からインサイトを集める。 2. 抽象的なコンセプトを、画面やプロトタイプなどの具体的な形にする。 3. プロダクトの段階に合わせて、アーキテクチャを設計する。 4. AIと一緒に実装し、AIが書いたコードに責任を持ってレビューする。 5. 検証の結果をもとに、次に何をするかをCEO・CTOと一緒に決める。 現在は、クライアントの利用前のコンセプト検証の段階です。 複数の事業・プロダクトを並行して探索しています。 ●チーム体制 ・現在はCEO・CTO・シニアフルスタックエンジニアの3人体制です。 ・AI駆動開発をフルに使い、コンセプト検証から実装までを少人数で回します。 ・事業の意思決定者と、日常的に直接やり取りします。 ●役割分担 受託案件のようなPM・コンサルタントとの分業はありません。 エンジニアが次の範囲を一気通貫で担当します。 ・仮説検証 ・アーキテクチャ設計 ・実装 ・顧客インサイトの収集 技術スタック ・言語・FW:TypeScript、Next.js、React、Tailwind CSS、Node.js、Prisma、Zod ・モノレポ:pnpm、Turborepo ・AI:Claude(Anthropic API、Amazon Bedrock)、OpenAI API、Vercel AI SDK、Bedrock Agents/Knowledge Base、MCP ・インフラ・DB:AWS(Lambda、Aurora PostgreSQL、DynamoDB、Cognito、Amplify、S3、CloudFront)、Terraform、Serverless Framework ・テスト・CI/CD:Vitest、Jest、Playwright、GitHub Actions(Claudeによる自動レビューを含む) ・AIコーディングエージェント:Claude Code、Codex ・ツール:GitHub、Slack、Notion ●入社後の流れ ・1週目:開発環境のセットアップ(GitHub、AIサービスのアカウント、Claude Code、Codex)、会社・事業の説明、CEO・CTO・エンジニアとの対話。 ・〜1ヶ月:既存のリポジトリと、CI/CD・自動レビューなどの開発の仕組みを理解する。 小さな実装をAIと一緒に進め、レビューする。 ・2〜3ヶ月:担当範囲を持ち、特定の事業・プロダクトの検証を任される。 意思決定の近くで、仮説検証のサイクルに入る。 ●成長支援 ・CTOとの1on1 ・日々のフィードバック ・LLMタスクフォース(社内のAI勉強会)への参加 ・AIサービスのアカウント、書籍、イベント参加費を全額補助

まずご一緒すること 具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。 1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用 ● マルチLLM(OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等) や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発 ● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント(Agentic Workflow)の構築・評価 ● Vector DB や RAG(検索拡張生成) パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化 2. コンピュータビジョン(CV)・機械学習モデルの最適化&開発 ● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル(CNN / Swin Transformer / YOLO等)の開発・精度向上および推論高速化 ● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化(能動学習/BaaL等)の仕組み化 ● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定(scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで)と精度検証 3. MLOps基盤構築・API化・本番運用(PoCからプロダクト化へ) ● FastAPI や Docker、各種クラウド(AWS / Azure / GCP)を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築 ● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD(GitHub Actions等) による継続的学習(Continuous Training)環境の自動化 ● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ(レガシーからの移植やコード変換支援)の推進 プロジェクトの例 業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。 プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発 大手インフラ企業さんの需要予測 中長期でご一緒したいこと Almondoではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。 ・AIソリューション企画〜提案メニューの作成〜実提案 ・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション ・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出 ・事業開発・技術責任(事業部長/技術責任者)への挑戦 ・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など 技術スタック(一部) AI/機械学習 :Claude. OpenAI, Gemini, PyTorch, LangChain, LangSmith バックエンド/アプリ :Python, FastAPI, Node.js, TypeScript, Next.js, React データ/Retrieval :PostgreSQL, MySQL, Pinecone, GraphDB クラウド/インフラ :AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Docker, Firebase DevOps/IaC :GitHub, GitHub Actions, Terraform ツール :Slack, Notion, Google Workspace