職務内容 jinjerは「ひとの可能性のすべてが見える世界へ」をビジョンに掲げ、人事・労務・勤怠・給与など複数のHRドメインをカバーする統合型クラウドシステムを開発しています。 iOSアプリは、現場で働く人が毎日触れるプロダクトとして重要な役割を担います。現在、アーキテクチャのリファクタリングと内製化を積極推進中です。 このポジションは、コードを書くことを軸に置きながら、設計・品質・チームの技術レベル全体を引き上げるシニア〜テックリード候補のロールです。 具体的な業務内容 ① Swift/iOSアプリの機能開発・改善 ▶ Swiftを用いたUI・ロジック実装、機能開発 ▶ 既存コードのリファクタリングとアーキテクチャ整備（設計方針の策定から参画できます） ▶ パフォーマンスチューニング・クラッシュ解析 ② 技術設計・品質向上 ▶ アーキテクチャ設計・技術選定への参画 ▶ コードレビューによる品質担保とナレッジ共有 ▶ テスト戦略の整備（Unit Test / UI Test） ③ チーム・開発プロセスへの貢献 ▶ スクラムチームの一員としてスプリント計画・レトロへの参加 ▶ ベンダー（オフショア）とのコミュニケーションと成果物レビュー ▶ PdM・デザイナーとの仕様検討

製造業特化型LLM（大規模言語モデル）の開発や、これを用いたAIソリューションの開発／裁量大 ◎事業と組織の創造にも関与できる貴重なフェーズ！ 自社で開発する「製造業特化型LLM」の研究開発と、それを用いたクライアント向けAIソリューションの設計・開発・実装を担当します。製造業の現場から得られる図面、センサーデータ、トラブル記録といった多様なデータを解析し、予知保全や外観検査、需要予測などのモデルを構築。技術的な挑戦を通じて、クライアントの課題を直接解決するものづくりの中核を担います。 ◎日本の未来を創る、スケールの大きな挑戦ができる 私たちが対峙するのは、日本のものづくりを支える巨大な製造業です。「失われた30年」からの再生の鍵を握るこの領域で、AIという最先端の技術を用いて、業界の未来を根本から変革する挑戦に当事者として関わることができます。 ◎前例のない、最先端の技術開発に携われる 経済産業省の国家プロジェクト「GENIAC」にも採択された、自社独自の「製造業特化型LLM」の開発が事業の核となります。まだ誰も正解を知らない領域で、業界の未来を定義する技術を自らの手でつくりあげていく、エンジニアとしてこの上なく刺激的な経験ができます。 ◎事業と組織を創るコアメンバーになれる 東大発のAIスタートアップの初期メンバーとして、開発だけでなく事業戦略や組織文化の創造にも深く関与できます。CEOとも近い距離で議論しながら、会社とともに急成長していく実感を得られる、貴重なフェーズです。 【具体的な職務内容】 自社開発の製造業特化型LLMや、それを用いたAIソリューションの開発を担当。 大手メーカーをクライアントに、図面解析・予知保全・需要予測といった案件を通じ、設計から製造まで分断されたデータをつなぎ、ものづくり全体の変革を目指します。 《技術課題／組織課題》 ◼︎技術課題 図面や3Dモデル、過去のトラブル記録など、形式の異なる膨大なデータを統合し、価値を引き出すこと。専門領域に特化したLLMの開発も、前例の少ない挑戦です。 ◼︎組織課題 スタートアップとして、開発プロセスや組織の仕組み自体を、主体的につくりあげていく必要があります。 《エンジニアに期待する役割》 単なる開発に留まらず、クライアントの事業課題を根本から解決する役割を期待します。 課題発見からソリューションの提案、高速な実装と改善までを大きな裁量をもって担当。自分の技術で日本のものづくりの現場を変える、その手応えをダイレクトに感じられるポジションです。

PDM・ドメインエキスパートと連携しながら、日本市場向けAIプロダクトの開発・運用をリードしていただきます。具体的には以下の業務を担当します。 ▪️ロードマップ策定 　日本市場向けAIプロダクトの開発計画・優先順位の設計 ▪️要件整理 　エンドユーザーからのヒアリングをもとに、PDM・ドメインエキスパートと連携して要件を定義 ▪️開発・運用 　自社AI基盤「CAIVA」チーム（グローバル）と連携したプロダクトの実装・保守 ▪️AI精度向上 　ドメインエキスパートと二人三脚でAIの評価・改善サイクルを回す

PDM・ドメインエキスパートと連携しながら、日本市場向けAIプロダクトの開発・運用をリードしていただきます。具体的には以下の業務を担当します。 ▪️ロードマップ策定 　日本市場向けAIプロダクトの開発計画・優先順位の設計 ▪️要件整理 　エンドユーザーからのヒアリングをもとに、PDM・ドメインエキスパートと連携して要件を定義 ▪️開発・運用 　自社AI基盤「CAIVA」チーム（グローバル）と連携したプロダクトの実装・保守 ▪️AI精度向上 　ドメインエキスパートと二人三脚でAIの評価・改善サイクルを回す

ユーザーの課題を達成できる理想の姿を考え、プロダクトにおけるインターフェースの品質を担保していくことがミッションです。 他のメンバーと協力・分担しながら、jinjer製品のデザインを担当していただきます。 - プロダクトの要件定義 - プロダクトの UI / UXデザイン - プロトタイピング - デザインシステムの構築および運用 - デザインにまつわる各種ガイドラインの策定および運用 - PdMやエンジニアとの協働および意思決定への関与 - プロジェクト推進 - ユーザーリサーチ 【利用ツール】 - Figma - Slack - Confluence / JIRA

kickflowのプロダクトデザインを担当するポジションです。日々お客様よりいただくご要望やフィードバックを元に、PdMやエンジニアと密に連携しながら、ユーザーの課題を解決するための新機能の開発やユーザー体験の改善に取り組んでいただきます。 - 自社プロダクト「kickflow」のUI/UXデザイン 変更の範囲：本人の希望がない限り業務内容の変更はございません。 - デザインシステムの構築・運用 - 各種ガイドラインの策定・運用 - お知らせ・ヘルプ記事等のUXライティング - ユーザーリサーチ - ワークショップ企画、ファシリテーション、チームビルディング - BX/コミュニケーションデザイン チャット: Slack テレビ会議: Zoom、Google Meet ドキュメント: esa ソースコード管理: GitHub デザイン管理: Figma チケット管理: Asana VoC管理: Flyle AI: Claude, Gemini, kickchat（内製のChatGPTボット） - CTO…1名 - EM…1名 - バックエンドエンジニア…5名 - フロントエンドエンジニア…2名 - QAエンジニア…5名 - CRE…1名 - プロダクトマネージャー...2名 - プロダクトデザイナー…2名 - テクニカルサポート…2名

当社が運営する「さくらトラベル」のUI/UXデザイン業務を、Webディレクターと連携して幅広くお任せします。 ・自社サービス「さくらトラベル」のWebサイト・アプリ上の予約フローのUIデザイン ・既存ページのUI改善（情報設計、ワイヤーフレーム、画面設計） ・新規機能・キャンペーンページのデザイン ・Figmaを用いたUIコンポーネント設計・運用 ・ディレクター・外部パートナーとの仕様すり合わせ／デザインレビュー ・UIガイドラインの整備・運用 ・デザインディレクション（進行管理、要件整理） ・データに基づく改善提案（GA等の数値を参照したUI改善） ※業務範囲は固定ではなく、ご経験・ご志向を踏まえて相談しながら決めていきます。 ※ご入社直後は、ディレクターとの対面コミュニケーション機会を多く設け、サービス/業務理解いただきやすいようフォローさせていただきます。

💻 職務内容 あなたには「UI/UXデザイナー」および「ディレクター」の視点を持って、社内発注システムの画面設計と要件整理をお任せします。 ・Figmaを使用した画面設計およびUI/UXデザイン ・現場担当者へのワークフローのヒアリング ・PMと共に進めるシステム要件の整理 ・フロントエンドエンジニアとの連携・実装すり合わせ ・プロジェクトに関わる各種資料作成 🚀 参画後の具体的なステップ ご参画後は、現在のデザイナー兼ディレクターからの引き継ぎを経て、以下のようにフェーズに合わせて役割を広げていただきます。 1. 直近（5月後半～）：第1弾リリースに向けて、先行利用しているユーザーからの要望の取りまとめや、リリース後の質問対応など、ディレクションに近い業務から入っていただきます。 2. 中長期（～冬頃）：第2弾（WEB上での支出管理システム）に向けて、デザイナーおよびディレクターとして、ワークフローのヒアリングから画面設計の全容をお任せします。 🤝 開発チームの組織構成 非常に風通しが良く、アジャイルに動ける少数精鋭のチームです！ ・PM兼実装者（1名） ・バックエンドエンジニア（1名） ・フロントエンドエンジニア（1名） ・UI/UXデザイナー兼ディレクター（★あなたです！） 🌟 この案件で得られる3つのメリット 1. ユーザーの反響が直接聞ける「社内システム」の醍醐味 └ BtoCサービスとは異なり、実際にシステムを使う現場担当者から「ここが使いやすくなった！」という生の声がダイレクトに届く環境です。 2. デザイン×ディレクションの希少なハイブリッド人材へ └ 画面を作るだけでなくPMと肩を並べて要件整理を行い、現場のヒアリングから携わるため、市場価値の高い「上流から入れるデザイナー」としての実績が積めます。 3. 少数精鋭チームでの裁量の大きさ └ 分業化されすぎた大組織ではなく、各技術のスペシャリストが集まる4名体制のため、あなたの提案やデザインがシステム全体に直接的なインパクトを与えます。

▼業務内容 AI・DX案件の提案からプロジェクト推進まで幅広くお任せします。 ・顧客との課題ヒアリング・要件定義 ・提案資料作成・提案支援 ・プロジェクト計画策定 ・開発進行管理 ・エンジニアとの連携 ・顧客折衝 ・AI/DX案件の推進

・JIRAチケットの同期・更新・SprintとJIRAチケットの紐づけ管理 ・会議アジェンダ確認・送付、議事録作成、トピック一覧・課題管理簿の更新 ・リリーススケジュール送付・各環境バージョン整理・証跡整理 ・本番ルーム入室申請・リリース立ち合い支援・架電テスト支援 ・ログ取得・画面確認・稼働実績確認・請求用CSVダウンロード等の定型運用作業 ・月次報告書送付・活動報告・定型資料更新 ・Slack/Notion/JIRA/Miro等の運営ツール管理補助

・エンドクライアント様の業務要件とAIベンダー側の技術仕様を理解し、要件・仕様調整を主導 ・スプリント計画・プランニング・リファインメント等のアジャイル運営を推進 ・課題・リスク管理、顧客向け報告資料の作成・報告 ・リリース判断・リリースノート作成・障害時のアクション会議参加 ・月次/週次報告、AICCコール定例等の重要会議での報告・論点整理

- 社内業務プロセスのAI化・AIを中心とした再設計 - 関係部署へのヒアリングや調査 - 業務に適したツールの導入や内製アプリケーションの実装 - 導入後の効果測定やさらなる改善 - AIの最新動向の調査や技術検証 変更の範囲：本人の希望がない限り業務内容の変更はございません。 AI: Gemini for Google Workspace、Claude、Codex、Dify、n8nなど 全社系: Google Workspace, Slack, M365, esa, 1Password, Box, Zoom, Circleback, セキュリオ バックオフィス系: freee, BillOne, UPSIDER, クラウドサイン, HERP ビジネス系: HubSpot, Zendesk 開発系は https://whatweuse.dev/company/kickflow をご確認ください。 AIオペレーションマネージャーはCTO直下の新設ポジションになります。裁量を持って業務を構築・推進していくことが可能なポジションです。kickflowでのAIのツールの導入はデフォルト承認する方針であるため、積極的に最新のAIやツールの導入や検証を行っていくことができます。 会社全体でも正社員と業務委託合わせて50名程度の小規模なチームですので、互いに領域を越境しながら仕事をしています。 またフルリモート体制で業務を行っていますのでオンラインで定期的にコミュニケーションしています。 ※四半期に一度のオフサイトあり

Snowflake環境の設計・構築・運用 データウェアハウス（DWH）の設計・最適化 ETL／ELT処理の設計・開発 データパイプラインの構築・運用 SQLを用いたデータ加工・分析支援 クラウド環境とのデータ連携 パフォーマンスチューニングおよび運用改善 関係部署との要件整理・技術支援

一般的な**Data Engineer業務に留まらず、分析・BI・意思決定支援まで横断的に担っていただくこと**を想定しています。 AI Central事業部ではBizチームとProductチームが連携しながら、新しいAI技術を検証し、顧客サービスの活用を推進しています。 単なる基盤構築やダッシュボード作成ではなく、「どのデータを持つべきか」「どの分析が意思決定につながるか」まで踏み込み、BizDevメンバーやクライアントと共に価値を創出していただきます。 まずは以下の領域から解像度を高めていただくことを想定しています。 - データ基盤（DWH / データマート）の設計・構築 - KPI設計・ログ設計・データモデリング - BIの設計・標準化 - データ分析・改善提案 - 顧客向け分析・PoC支援 また、ご経験や志向性に合わせて上記に加え、以下についても柔軟に調整しチャレンジいただきたいと考えております。 - 基盤設計〜分析〜改善提案までを一気通貫で推進できる体制構築 - AI分析機能・定性分析基盤の強化 - DWH / DM / KPI定義の標準化とデータ品質向上 - BIの民主化（Biz / CSが自らデータを活用できる状態へ） - プロダクトのデータ品質向上・計測基盤整備 - KPI / ログ設計を含めたデータ品質改善 - 分析精度を支えるデータ品質・ガバナンス強化 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 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 - 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

💻 職務内容 システムの「要」であるデータベース領域を中心に、保守から新規開発、移行まで幅広いフェーズに深く入り込んでいただきます。 ⚪︎ 既存基幹システム（Oracle／PL/SQL）の調査、改修対応 └ まずは既存のコードを読み解き、現行システムの仕様やデータの流れを正確にキャッチアップしていただきます。 ⚪︎ 業務要件に基づくMySQL（ストアドプロシージャ）での新規開発 └ 現行の仕様を理解した上で、新しい環境のビジネスロジックをMySQLのストアドプロシージャを用いてゴリゴリと組んでいただきます。 ⚪︎ データ移行に伴う設計、テスト、検証作業 └ 本プロジェクトの最重要ミッション！膨大なデータを安全に引っ越しさせるためのシナリオ設計から、綿密なテスト・検証までを主導していただきます。 ⚪︎ 本番稼働後の障害対応および原因調査 └ 移行して終わりではなく、自分が手掛けたシステムの安定稼働を最後まで見届け、トラブル時にはいち早く原因を特定していただきます。 🌟 この案件で得られる3つのメリット 1. 「脱Oracle・オープンソース移行」の市場価値の高い実績 └ ライセンス費用削減などの背景から、OracleからMySQL等への移行ニーズは市場で爆増しています。この「異種DB間の移行経験」は、今後のキャリアにおいて間違いなく強力な武器になります。 2. 既存解読から新規構築までの一気通貫した経験 └ 上流の移行設計から開発、テスト、リリース後の運用保守まで、システム刷新の全フェーズを経験できるため、エンジニアとしての総合力が格段に上がります。 3. エンタメ業界の大規模データに触れる面白さ └ トラフィックやデータ量が膨大なエンタメ業界ならではのダイナミックで責任あるDBエンジニアリングを体感できます。

データサイエンティストとして、深層学習技術を活用したAIソリューションの開発業務を担当していただきます。 主に、自然言語処理（NLP）、画像生成・認識、音声認識、強化学習、ロボット関連などのプロジェクトに携わり、様々なモデルの構築・学習・最適化を中心に実装業務を行います。 また、シニアデータサイエンティストやプロジェクトメンバーと協力しながら、最新の研究動向をキャッチアップし、モデルの精度向上や実運用に向けた改善にも取り組んでいただきます。 中長期的には、プロジェクトマネジメントやクライアントとの連携にも関与し、AI開発全体をリードできるよう成長していただくポジションです。 - 適宜クライアント企業とのヒアリングを通じた課題の抽出 - AIモデルやアルゴリズムの設計/開発/最適化 - 継続的な運用と改善 - クライアントとのビジネスコミュニケーション - 最新AI技術のキャッチアップと適用 - インターンメンバーのマネジメント/育成におけるPMのサポート - 建設現場におけるPhysical AI活用支援：大手ハウスメーカー - Physical AIのデモ作成支援：大手重工メーカー - 特化型LLM開発を活用した性格獲得：大手完成車メーカー - 行政特化型LLM開発：行政 - マルチモーダルAI（テキスト×画像×音声）による新規サービス創出：大手メーカー - LLMを活用した空調制御システムの最適化：大手電機メーカー - 世界モデルによる自動運転の認識・予測精度向上：ソフトウェア企業 - マルチモーダルデータを用いた生産性分析：大手オフィス機器メーカー - リモート主体（出社も勿論自由） - 松尾・岩澤研究室の基礎研究チームとの連携により、AI技術の最新情報が常に入ってくる環境 - 書籍購入自由 - 国内外のAI研究機関との連携や学会参加、人材交流も盛ん - AI技術の最新論文読み放題 - 日本のAI第一人者の松尾教授から直接FBが得られる - 最先端の技術を扱うプロジェクト多数 - Sandbox環境充実 - 業務外の自己研鑽用にA100が８台利用可能 - 各種生成AIツールなどの月額利用料の会社負担あり - Kaggleに自主的にチャレンジしているメンバー多数（Grandmaster1名、Master4名、Expert4名） - 論文の輪読会やライトな勉強会など活発に開催 - 副業可 共同研究チームに所属いただきます。 当該組織には、下記3つのチームがあり、連携しながらプロジェクトを推進しています。 ①AIコンサル（営業担当） ②**データサイエンス** ※今回お声がけしているポジション ③MLシステム開発 ①最先端技術 × 難易度の高い課題 本ポジションでは、LLMやコンピュータビジョン、Physical AIなどの最先端技術を活用しながら、抽象度が高く前例のない課題に向き合います。「技術を使うこと」が目的ではなく、「本質的な課題を解くこと」が求められる環境です。 ② 少数精鋭・エース級人材の環境 各プロジェクトは少数精鋭で構成され、メンバー一人ひとりが高い専門性を持ちながら意思決定を行います。 外部のエージェントの方からも、「一人一人がエース級で、環境のレベルが想像以上だった」という声をいただくこともあり、優秀なメンバーと切磋琢磨できる環境です。 ③ 研究と実装の橋渡し 論文レベルの最先端技術を扱いながら、それを実際のビジネス・プロダクトに落とし込むまで一貫して関わります。 研究と実装の両方に関わることで、技術を“使われる形”に昇華させる経験が得られます。 ④ 知的好奇心が満たされ続ける環境 社内には学習意欲の高いメンバーが多く、日常的に技術や課題について深い議論が行われています。 「難しい問いに向き合い続けたい」「常に成長し続けたい」という方にとって、非常にフィットする環境です。

AI Central事業部では、その名の通り、AI Centralな事業運営を志しており、BizチームとProductチームが協働しながら、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、顧客サービスの活用に勤しんでおります。 本ポジションでは、組織におけるAI活用による生産性の改善にも注力しつつ、主に以下を通じて事業をドライブいただきます。 - CPOや他の経営陣と直接連携しながら事業の方向性を決定 - プロダクトの基盤となる技術選定や開発環境の構築 - コアとなる機能の設計・実装を自ら手を動かしながら推進 - 組織規模の拡大に伴う開発体制の確立とチームビルディング - エンタープライズ向けプロダクトとしての品質・セキュリティの強化 - 事業成長に向けた技術戦略の策定とロードマップの実現 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 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 - 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

AI Central事業部では、BizチームとProductチームが協働しながら、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、顧客サービスの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。 - React Router、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 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 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 - 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

AI Central事業部では、BizチームとProductチームが協働しながら、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、顧客サービスの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 - Backend: Python, FastAPI, Prefect - Frontend: Typescript, React Router - Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform - Github, Slack, Notion, Datadog, Linear 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 - 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

【職務概要】 技術組織の中核として、AI大転換を現場で実質的にリードします。事業戦略と技術を整合させながら、チームの働き方そのものを再設計し、技術による事業価値の最大化を担います。 【コア・ミッション】 ・AIでチームの開発文化を再設計する Copilot・Claude Code・Codex・Cursorなどの AI開発ツールをチーム全体へ実践導入 し、「AIで当たり前に働く」文化をゼロから構築します。 ・技術と事業を繋ぐ意思決定のリード サービスの技術方向性を事業戦略と整合させ、マイルストーンを設計・推進。C-levelと対等にプロダクト戦略を議論し、開発チームの文脈を翻訳するブリッジ役を担います。 ・AIネイティブな共通基盤の推進 AIエージェント・マルチエージェント基盤を前提とした拡張性の高いアーキテクチャを推進し、グループ全体の生産性を底上げします。 ・次世代テックリーダーの育成 開発チーム（20〜50名規模）の技術リードとして、AI時代に求められるエンジニアリングスキルの習得と、自律的な組織文化の構築を支援します。