■ ミッション QuackShiftが手掛けるAI開発プロジェクト（AIエージェント／需要予測／画像認識／生成AI等）の開発エンジニアを担い、要件定義～計画立案～実行～リリースまでをリードしていただきます。 ■お任せしたい仕事 - LLM/ AI技術を用いたwebシステムの開発（AIエージェント／需要予測／画像認識／生成AI活用等） - クラウド環境（AWS/Azure/GCP）を用いたLLM・機械学習モデルのデプロイメントおよび運用最適化 - 機械学習モデルの開発、評価、改善 - データパイプラインの設計・構築 ■ 必須条件/経験 - Pythonを用いた開発実務経験（1年以上） - Git/GitHubを用いたバージョン管理の基礎知識 - Docker等のコンテナサービス活用経験 ■ 推奨条件 - AI関連の開発経験（生成AI、LLM、深層学習、機械学習等） - メガベンチャーやスタートアップでの実務経験 - AWS/GCP/Azureなどのクラウド技術を使った開発経験 - FastAPI等のフレームワークを用いたAPI及びバックエンド構築経験 - 単体テスト、統合テスト、E2Eテストなどのソフトウェアテストの基礎知識と設計・実装経験 ■ 開発言語/ フレームワーク フロントエンド：TypeScript（Next.js / React） バックエンド：Python（FastAPI, Flask） フロントエンド：TypeScript クラウドサービス（AWSの場合）：EC2/ Lambda/ DynamoDB/ RDS/ S3/ Cognito/ API Gateway/ SQS/ EventBridge/ ECR/ ECS/ Cloudfront ■ 利用ツール - コミュニケーション：Slack/ ovice - タスク管理：Notion - ドキュメント管理：Notion/ Google Drive/Googleスライドなど - ソースコード管理：GitHub - 開発クラウド：AWS/GCP/Azure ■ 勤務地 リモート可（※ 御茶ノ水オフィスとのハイブリット稼働を推奨）

当社はECの「サイズ不安」を解消するサービス「unisize」をはじめ、ITを活用したサービスを開発・提供するファッションテック企業です。インターネットとテクノロジーの力で、これまで不可能だったことを可能に変え、世界に新しい価値あるサービスを生み出すことを使命としています。事業の急成長に伴い、クライアントや社内からのデータ抽出・分析ニーズが激増しており、現在は開発エンジニアがその対応を兼務している状況です。 今後さらなる拡大を見据え、データ抽出・BI運用・データ品質管理を一元的に担う「データ領域の専任1人目」を募集します。このポジションは、単なる抽出担当ではなく、組織全体の生産性を回復させ、データ戦略をリードする重要なミッションを担っていただきます。 データ抽出の依頼対応から、BIツールの運用、データ基盤の品質管理まで幅広くお任せします。 1.データ抽出・可視化の一元対応 ・クライアント向けレポート用、および社内分析用データの抽出（SQL） ・Amazon QuickSightを用いたBIダッシュボードの構築・改善 2.データマネジメント・基盤構築 ・Amazon Redshift内のデータ整合性チェック・品質管理 ・AWS（S3, Glue, Lambda等）を用いたデータパイプラインの構築・運用 3.プロセスの標準化・効率化 ・データ抽出フローの自動化、セルフサービスBI化の推進 ・ビジネスチーム（営業・CS）との連携による、データ活用の要件定義と提案 ※当社では受託開発は一切行わず、自社プロダクトに注力しています。 ※ファッションテックですが、皆が皆洋服が大好きというわけではなく、洋服より技術が好きな方大歓迎です。 - 開発言語：Go、Python、Kotlin - 開発環境：AWS、Linux、Docker - データベース：Amazon Redshift、Amazon Aurora MySQL - ソースコード管理：Github - タスク管理：Backlog、GitHub Issues  - チャットツール：Slack 開発部は十数名規模で、バックエンドエンジニア、フロントエンドエンジニア、インフラエンジニアに加え、業務委託やアルバイトも在籍しています。

■ 本プロジェクトに参画する「エンジニアとしてのメリット」 この案件は、単なる「組み込み開発の経験」以上の戦略的なキャリア資産をあなたに提供します。 1. 「車載品質」という一生モノの武器を手に入れる 世界で最も厳しいとされる車載ソフトウェアの品質基準。 MISRA-C/C++への準拠はもちろん、静的解析ツール（QAC等）を駆使した徹底的なコード品質の追求は、組み込みエンジニアとして「絶対に落ちないコードを書ける」という最高峰の証明になります。この実績は、他分野（医療、航空、産機）へのスライドも容易にする一生モノのスキルです。 2. 「フルライフサイクル」の介在による視座の向上 「振られたタスクをこなす」だけの分業型開発ではありません。 要件定義のフィジビリティスタディから実機評価まで一貫して携わることで、「システム全体がどう動いているか」というマクロな視点が養われます。 これは、将来的にテックリードやシステムアーキテクトを目指す方にとって不可欠な経験値となります。 3. 「SDV時代」の最先端UX開発実績 現在、自動車は「Software-Defined Vehicle (SDV)」へと進化しています。 その中でリアコンは、ユーザーが最も直接的にソフトウェアの恩恵を感じるインターフェースです。「車をデバイスとして捉え、UXを設計する」という経験は、これからのモビリティ開発において最も需要が高まる領域の一つです。 4. 高度な車載ネットワーク（CAN/LIN/Ethernet）の実践 ECU間の複雑なデータ通信を最適化する経験は組み込み開発の醍醐味です。 マルチスレッドや排他制御、リアルタイムOS上でのタスク制御といった低レイヤーの深い知識をグローバル規模の製品開発を通じてアップデートできます。 ■ 詳細な業務内容 「要件の具体化」から「品質の担保」まで、エンジニアとしてのトータルな力量が試される環境です。 1. 制御仕様・要件定義の精緻化 ・上位のシステム要求を紐解き、組み込みソフトウェアとしての実現可否判断（フィジビリティスタディ）および機能仕様への落とし込み。 ・ハードウェアの制約条件（メモリ、CPU負荷等）を考慮したリソース配分計画の策定。 2. アーキテクチャ設計・詳細設計 ・拡張性と再利用性を重視したモジュール設計およびコンポーネント間のインターフェース定義。 ・車載特有のフェイルセーフ（異常系処理）やスリープ・ウェイクアップ制御を含むパワーマネジメント設計。 3. 高信頼性を担保する実装（C / C++ / VC++） ・MISRA-C/C++等のコーディング規約に準拠した高効率かつ堅牢なソースコードの実装。 ・マルチスレッド環境下における排他制御やリアルタイムOS（RTOS）上でのタスク優先度最適化。 4. 徹底した検証と評価プロセス ・単体・結合テストにおけるカバレッジ計測および静的解析ツールを用いたコード品質の定量的評価。 ・実機またはシミュレータ環境を用いた境界値テストや負荷テストによる非機能要件の検証。 ■ テクニカル環境（想定） ・言語: C, C++, VC++ ・OS: ITron / OSEK 等のRTOS、または Windows Embedded (VC++環境) ・通信プロトコル: CAN, LIN, Ethernet ・ツール: 開発・解析用ツール（CANalyzer等）、静的解析ツール（QAC等）

■ 現場の「ヒリつく」面白さ（業務内容） グローバル×セキュリティの極致： 世界中のデータを扱うため、個人情報保護法などの厳しい規制をクリアする必要があります。Terraformを用いたIaC（Infrastructure as Code）で、一寸の狂いもないセキュアな機密データ管理体制を設計する。 これは、最高難度のパズルを解くような快感です。 GoとPythonによるリアルタイム処理： Pub/Subを用いたリアルタイムログ転送や大規模データの抽出ロジック実装。 パフォーマンスが求められる領域であなたのGo/Pythonスキルを存分に振るっていただきます。 「守り」と「攻め」のエンジニアリング： 監視や保守といった「守り」はもちろん、次世代の技術選定やレビューといった「攻め」の業務まで。データエンジニアリングの全方位をカバーする、まさに「フルスタック・データエンジニア」への道です。 ■ テックスタック ・Infras: Google Cloud (BigQuery, Pub/Sub, etc.) / Terraform ・Languages: Python, Go ・AI/DevOps: GitHub Copilot Enterprise, Cursor, GitHub ・Focus: Global Scale / Security / AI-Driven Development

WebアプリケーションのUI/UXデザイン・フロントエンド実装を お任せします。 WebアプリケーションのUI/UXデザインと実装 Figmaを用いたプロトタイプ作成と、それに基づくフロントエンド開発 ユーザー体験を向上させるための技術的な提案・改善 クライアントへのUX改善提案

■依頼業務 ユーザー視点に立ったWebサービスのUI設計およびプロトタイプ作成 ・Webアプリ／ネイティブアプリのUI/UXデザイン設計 ・LP／コーポレートサイト等のWebデザイン ・広告用バナー／デジタルクリエイティブの制作 ・サービス資料や営業資料内のグラフィックデザイン制作 ・デザインガイドラインおよびコンポーネントライブラリの作成と運用 ・ユーザーテストやデータ分析を踏まえたUI改善提案

教育業界向けの集金・決済サービス「enpay byGMO」「koufuri+ byGMO」において、プロダクト全体のUI/UX改善をご担当いただきます。 - プロダクトのUI/UXデザイン（ワイヤーフレーム、プロトタイプ、ビジュアルデザイン） - ユーザーリサーチ（定性／定量） - PdMやエンジニアと連携した仕様策定 - デザインガイドラインの作成 - ユーザーとの距離が非常に近く、リサーチを介さずに直接声を拾えるため、改善サイクルを短く回せる環境です。 - toBプロダクトでありながらtoCの経験を活かしやすく、親しみやすいデザインが求められる領域です。固すぎない表現やUI変更も柔軟に受け入れられる風土があります。 - 課題探索〜実践〜分析まで一連の流れを自身で完結できるため、分業体制では得られない実践的なスキルを磨けます。 - 業務ツールの見直しを定期的に行っているため、最新のUI/AIツールに触れながら業務改善を推進できる文化があります。 少数精鋭の組織で、PdM・エンジニア・CS・営業・コーポレートなど多様な職種と協働します。 エンジニアもAIツールを活用した開発を推奨しており、デザインにおいてもスピードと再現性を重視した実務的なスタイルです。 チーム単位での分業よりも、自ら課題を見つけてプロダクトを前進させることに喜びを感じる方に適した環境です。 - SaaS / BtoBプロダクトにおける課題発見〜UI改善の実践経験 - PdM・エンジニア・CSとの協働による開発プロセス理解 - AIツール（v0.dev等）を活用したデザインワークフローの実践 - MUI・Vuetify・shadcn/uiなど、既存デザインフレームワークを活用したUI設計・運用スキル - Redash/SQLによるデータ分析を通じた定量的UX改善 - GMOグループ全体のデザイナー交流や勉強会（月1-2回程度）への参加を通じた知見共有・ネットワーク形成

- 最適なUXの探求・コンセプト設計：脳の健康づくりが「自分事」となり、自然と継続したくなる体験価値の定義 - ユーザーリサーチ・真因分析：シニア層やその家族へのインタビューを通じ、行動変容を阻む壁や本質的なニーズを特定 - プロトタイピングとPoCの主導：構築した仮説をもとにプロトタイプを作成。現場での検証（PoC）を通じて課題・KPIを設定し、改善サイクルを回す - UX/UI設計・実装：高いアクセシビリティと、使っていて心地よいインタラクションの両立 - クロスファンクショナルな協働：AIエンジニア、医学的専門家、プロダクトマネージャーと連携し、エビデンスに基づいた信頼性の高いデザインを追求 ＜変更の範囲＞会社の定める業務 デザインGは現在4名が所属し、ユーザーヒアリング、ユーザーリサーチ、UX/UI設計、インターフェイス/デザイン制作を行っています。 クリエイティブ・ディレクターとUIデザイナーが、主に既存プロダクトの改善、新規プロジェクトのプロトタイピング、PoCの設計と制作を行っています。 デザインGは、社会や人々に対する体験価値の向上を目指して、UX/UIによる課題解決とユーザー満足度の向上を通じて事業への貢献を図る優れたクリエイティブの実現を追求しています。 設計環境は、Figmaを中心にIllustratorなどを使用し、業務全般ではGoogle WorkplaceやNotionを利用してドキュメンテーション・ナレッジを共有しています。コミュニケーションはSlackとZoomを使用。また、生成AI、AIエージェントも有効活用しながら広く深いデザイン業務を推進しています。

QuackShiftが手掛けるAI開発プロジェクトにおいて、プロジェクトマネジメントを軸に、必要に応じて実装・技術判断も担っていただくポジションです。 クライアントの課題がまだ言語化しきれていない段階から関わり、要件定義・計画立案・実行・リリースまでを一貫してリードしていただきます。単なる進行管理ではなく、技術的前提を踏まえてスコープを設計し、必要であれば自ら手を動かしながら判断する。そんな「技術理解を前提にしたPM」が活躍するポジションです。 現時点で「PM」という肩書きがなくても問題ありません。技術選定や実装の中核を担ってきた方、顧客MTGで技術的な説明を任されていた方、実質リードエンジニアやサブPM的に動いていた方を歓迎します。 ＜プロジェクト管理＞ ・クライアント課題のヒアリング、要件定義、提案資料の作成 ・AI開発プロジェクトの計画立案、進捗・品質管理 ・エンジニア／データサイエンティストとの連携、意思決定支援 ・スケジュール調整、仕様変更や課題発生時の整理・解決推進 ＜技術サポート＞ ・アジャイルでのチーム運営 ・エンジニアが詰まった際の設計・実装方針の整理 ・Python等を用いた一部開発・検証業務 【組織・チーム体制】 ・現在17名他（インターン含む） ・CTO直下で複数プロジェクトを推進 ・コミュニケーション：Slack / ovice ・タスク・ドキュメント管理：Notion / Google Drive ・ソースコード管理：GitHub ・クラウド環境：AWS / GCP / Azure

＜お任せしたい仕事＞ QuackShiftが手掛けるAI開発プロジェクトにおいて、顧客折衝・要件定義・プロジェクト推進を中心に担っていただくポジションです。 クライアントの課題がまだ言語化しきれていない段階から関わり、要件定義・計画立案・実行・リリースまでを一貫してリードしていただきます。技術的な実装や設計判断は社内エンジニアが担うので、あなたには「顧客とプロジェクトを動かす力」を存分に発揮してほしいと思っています。 SIerやコンサル会社、事業会社などで「顧客と開発チームの間に立ち、プロジェクトをまとめてきた」——その経験が、そのまま核になるポジションです。 ＜プロジェクト管理（メイン）＞ クライアント課題のヒアリング、要件定義、提案資料の作成 AI開発プロジェクトの計画立案、進捗・品質管理 仕様変更・課題発生時のクライアントへの説明・合意形成 スケジュール調整、社内外ステークホルダーの管理 ＜社内チームとの連携（サブ）＞ エンジニア／データサイエンティストへの要件伝達・翻訳 アジャイルチームのスプリント運営サポート 技術的判断が必要な場面での社内エンジニアとの連携 ※Pythonを書けることは必須ではありません。ただ、AI領域への興味と「技術を理解しようとする姿勢」は一緒に仕事をする上で大切にしています。 ＜組織・チーム体制＞ 現在25名（インターン含む）のコンパクトなチームで、CTO直下で複数プロジェクトを推進しています。意思決定が速く、大手SIerでは経験しづらい「自分の判断がプロジェクトに直結する」環境です。

■ あなたに期待したい「ポジション」 お任せするのは、社内ベテランPMの右腕（PM補佐）。 単なる進捗管理係ではありません。 整備工場、リース会社、外部ベンダー、そして社内のエンジニア。 立場も言語も異なるステークホルダーが入り乱れるカオスを論理と調整力で紐解いていく「指揮者」のような役割です。 「技術はわかる。でも、現場の泥臭い調整も嫌いじゃない」 そんな方にこそこのカオスを交通整理する快感を味わってほしいのです。 ■ 業務のリアリティ ・「翻訳機」としての役割： 非ITバックグラウンドのPMやクライアントの「やりたいこと」をエンジニアが動ける「仕様」へ昇華させる。 ・カッティングエッジな調整： ステークホルダー間の相反する要望をどこで着地させるか。技術的な回答はエンジニアが担当するので、あなたは「合意形成」のプロとして振る舞ってください。 ・攻めの運用： 緊急度の高い不具合への一次切り分けから外販プロジェクトの企画補佐まで。 上流から運用までディレクションの全工程があなたの守備範囲です。

▼業務内容 ・TV業界向けの開発案件をリードするPMを担当いただきます 　 -技術検証からシステム構築までのプロジェクトを主導 　 -解決策やシステム案の取りまとめ 　 -顧客課題解決にコミットし、チームを牽引 　 -目的・スコープ・スケジュール・コストを遵守してプロジェクトを完遂 　 -プロジェクトメンバーのマネジメントおよび育成 ▼開発環境 クラウド：Google Cloud, Amazon Web Services バックエンド：TypeScript / Python(FastAPI) ツール: Terraform Cloud, GitHub Actions

病院向けSaaS「foro CRM」をはじめとする複数プロダクトを支えるData Management（データ運用）の中核を担い、医療機関から届くデータを「プロダクトで使える状態」に加工・投入する一連の工程を主導していただきます。 バックエンドエンジニアとしてのご経験——DB設計、バッチ処理、データフローの理解——は、このポジションでそのまま武器になります。 アプリケーションの裏側ではなく、データそのものの流れを設計・安定運用することにフォーカスするロールです。 ※フルリモートではなく週2日程度の出社が発生する可能性があります。 具体的には以下の通りです。 - 医療機関から受領するデータの取り込み・クレンジング・品質チェック - foro CRM / 外来適正化サービス / AIを活用した新規事業を横断するデータ投入の安定運用 - エラー検知・一次切り分け・CS（カスタマーサクセス）チームとの連携 - MDM（マスターデータ管理）の保守・月次更新 - データパイプラインの設計・改修（BigQuery / Cloud Run） - 手作業オペレーションの自動化・スクリプト化 - MDM運用の改善・更新プロセス整理 - Data Management全体の運用設計・ドキュメント整備 - DB設計・テーブル構造の理解 → 医療データのスキーマ設計やデータマート構造の把握に直結 - バッチ処理・API連携の経験 → データパイプラインの設計・改修にそのまま活かせる - コードレビューやテストの習慣 → データ品質チェック・エラー検知の仕組みづくりに応用できる

病院向けSaaS「foro CRM」をはじめとする複数プロダクトを支えるData Management（データ運用）の中核を担い、医療機関から届くデータを「プロダクトで使える状態」に加工・投入する一連の工程を主導していただきます。 社内SEとしてのご経験——社内各部門からの依頼対応、データ抽出・加工、レポート作成、ビジネスサイドとの調整——は、このポジションで最も活きるバックグラウンドの一つです。 「社内のデータに詳しい人」として頼られてきた方が、データの専門職として一段キャリアを上げる機会になるポジションです。 ※フルリモートではなく週2日程度の出社が発生する可能性があります。 具体的には以下の通りです。 - 医療機関から受領するデータの取り込み・クレンジング・品質チェック - foro CRM / 外来適正化サービス / AIを活用した新規事業を横断するデータ投入の安定運用 - CS（カスタマーサクセス）チームとの連携・データ仕様の確認・調整 - MDM（マスターデータ管理）の保守・月次更新 - 運用オペレーションの手順整理・ドキュメント化 - 手作業の自動化・効率化（スクリプト作成等） - MDM運用の改善・更新プロセス整理 - データパイプラインの一部設計・改修 - 社内各部門との調整力 → CSチームや医療機関とのデータ仕様のすり合わせに直結 - SQLでのデータ抽出・レポート作成 →Data Managementの定常業務の中核スキル - 「現場が何に困っているか」を汲み取る力 → データの品質課題や運用改善の起点になる

【ミッション：データという「命」のインフラを研ぎ澄ませ】 あなたにお任せしたいのは、製薬会社の未来を左右するデータの「循環器系」の整備です。適正や志向に合わせて以下のいずれかのポジションで腕を振るっていただきます。 データ・ガーディアン（運用管理・ETL） データの送受信監視はいわばシステムの鼓動を確認する作業。 しかし、エラー対応だけで終わらせません。 ◎ ETLプログラムの改修： 既存のパイプラインの非効率を見つけ出し、ETLツールを駆使してより洗練されたデータ処理へとリファクタリングしてください。 基盤の仕掛人（移行・チューニング） 今回のメインディッシュはここです。 ◎ SQL Serverの限界に挑む： パフォーマンスチューニングから不要データのパージ、バックアップ戦略の立案まで。 RDBMSのポテンシャルを最大限に引き出す醍醐味があります。 ◎ レガシーからの脱却： IaaS上のWindows Serverから、新データ基盤への移行計画を策定。フォーマット変更に伴うデータ設計変更など、アーキテクチャの移行という「歴史の転換点」に立ち会っていただきます。 この案件の「エンジニア的」推しポイント ✨「製薬×データ」の社会的意義： あなたが改善したその1秒のクエリ短縮が、新薬開発や医療データの利活用を加速させるかもしれません。 ✨ 移行期のカオスを乗りこなす： 完成されたシステムを触るのではなく、今まさに形を変えようとしている基盤に携わる。エンジニアとして最も「美味しい」フェーズです。 ✨ インフラからアプリレイヤーまで： Windows ServerのOSレイヤーからSQLの論理設計までフルスタックな視点が求められるため、技術的知的好奇心が枯れることはありません。

【案件概要】 【BigQuery/Terraform】世界を相手に開発プロセスそのものを「AI化」する。 ■ 「作る」だけじゃない。開発の「常識」をハックする。 今回のミッションは、Google Cloudをベースにしたグローバル規模のデータ分析基盤の構築です。 これだけ聞くとよくある話に聞こえるかもしれませんが、特筆すべきは「開発プロセスのAI化」への本気度です。 GitHub Copilot EnterpriseやCursorといった、今エンジニアが最も熱狂しているコーディングエージェントを単に「使っていいよ」ではなく、「チーム全体の標準としてどう組み込み、どうポリシーを策定するか」からお任せします。 「ツールに踊らされるのではなく、ツールを使って開発の限界値を引き上げる」 そんな、エンジニアとしての本能をくすぐる試行錯誤がここにはあります。 ■ 現場の「ヒリつく」面白さ グローバル×セキュリティの極致： 世界中のデータを扱うため、個人情報保護法などの厳しい規制をクリアする必要があります。Terraformを用いたIaC（Infrastructure as Code）で、一寸の狂いもないセキュアな機密データ管理体制を設計する。 これは、最高難度のパズルを解くような快感です。 GoとPythonによるリアルタイム処理： Pub/Subを用いたリアルタイムログ転送や大規模データの抽出ロジック実装。 パフォーマンスが求められる領域であなたのGo/Pythonスキルを存分に振るっていただきます。 「守り」と「攻め」のエンジニアリング： 監視や保守といった「守り」はもちろん、次世代の技術選定やレビューといった「攻め」の業務まで。データエンジニアリングの全方位をカバーする、まさに「フルスタック・データエンジニア」への道です。 ■ テックスタック ・Infras: Google Cloud (BigQuery, Pub/Sub, etc.) / Terraform ・Languages: Python, Go ・AI/DevOps: GitHub Copilot Enterprise, Cursor, GitHub ・Focus: Global Scale / Security / AI-Driven Development

「地域医療の働き方OS」を技術面でリードします。 RAG・LLMエージェント・スキル実行基盤・LINE WORKS連携という、今後10年で最も価値が上がる技術スタックを、本番プロダクトで設計・実装・改善する役割です。誰も持っていないデータ（医療事務の暗黙知・時系列会話ログ）のアーキテクチャを自分で決め、技術判断が翌週の現場に直接反映される環境で働きます。 （業務詳細） ・プロダクトのアーキテクチャ設計・技術選定 ・RAGパイプライン（Hybrid Search・Re-ranking・Langfuse観測）の設計・改善 ・スキル実行基盤（MCP対応・ワークフロー自動化）の設計・実装 ・LINE WORKS Bot連携の設計・実装・改善 ・外部開発ベンダーのコードレビュー・品質管理・進捗管理 ・時系列データ基盤・マルチテナント設計への参画 ・LLM-as-judgeによるAI品質モニタリング体制の構築 ・CEO・COOと直接連携した技術方針の策定・ロードマップ推進 ・将来的な内製エンジニアチームの採用・組織づくりへの参画

エンタープライズ企業のAI導入プロジェクトにおいて、要件整理からPoC、本開発までのプロジェクト推進を担当していただきます。 単なる進行管理ではなく、技術理解を前提としたプロジェクト設計・推進を担うポジションです。 具体的には以下の業務を想定しています。 ・顧客ヒアリングを通じた課題整理 ・AI活用を前提とした要件定義 ・PoCの設計および推進 ・開発チームとの技術ディスカッション ・プロジェクトスコープ・ロードマップの設計 ・開発進行管理（品質・スケジュール管理） プロジェクトによっては、実装レビューや技術選定に関わるケースもあります。

将来的にVPoEとなっていただくことを見据えて開発と組織の両面から課題解決に取り組んでいただきます。 - 開発生産性の最大化（Developer Experienceの向上） - 既存の開発フロー（GitHub Flow等）の見直しと改善 - 開発生産性を高めるためのDevOps推進、リファクタリング計画の策定・推進 - 「シンプルで使いやすいUX」と「機能拡張」を両立させるためのアーキテクチャ設計支援 - プロダクト開発・技術リード - PHPによるWebアプリケーション開発、API開発 - パフォーマンスチューニング - 技術的負債の解消に向けたロードマップ策定 - ビジネスサイド（PdM、セールス）と連携した仕様策定のサポート - エンジニア組織の拡大・強化 - 採用戦略の立案と実行（採用面談の実施、選考フローの改善） - エンジニアの評価制度設計、キャリアラダーの構築・運用 - オンボーディングプロセスの整備 フルリモート・非同期で稼働することを前提とした開発体制をつくっています。 タスクの詳細は GitHub の issue に記載し、タスク管理は JIRA で実施します。 GitHub に仕様のやり取りを集約しているため、機能の経緯などが追えるようにしています。 報告・連絡・相談がある際は、 Slack で実施します。 - 開発言語: PHP, Kotlin, Swift, TypeScript, Go - フレームワーク: CakePHP, Vue.js, PHPUnit - 環境: Docker Compose, GitHub, GitHub Actions, BugBug - IDE: PHPStorm, Cursor, Android Studio, Xcode - 構成管理: Terraform, Ansible, Packer - ミドルウェア: Apache, MySQL, Valkey - インフラ: AWS(EC2, RDS, ElastiCache, S3, SNS, SES), Cloudflare, GCP(Firebase), Twilio - 監視/モニタリング: New Relic, CloudWatch - 社内ツール: Slack, Miro, Jira, Zoom, DocBase, Poe, Figma, MetaLife, NotebookLM - 開発フロー: git-flow, GitHub Flow - データ分析: Redash - AI/LLM: Claude Code, Roo Code, OpenAI Codex 完全フルリモート環境のcocoでは、いわばSlackがオフィスです。コミュニケーションに関するガイドラインやルールがあり、非同期コミュニケーションの仕組みが整っています。Slack上では、事業の進捗やプロダクトのリリース状況、社内トピックス、MVPなどが定期的に共有されたり、ピアボーナスの制度も運用されていたりします。 なお、業務委託の方は、同期的なミーティングはありません。 一方で、リアルタイムの交流会 (任意参加) も毎月開催しています。月次の振り返りを行った後は雑談を含めたコミュニケーションも取れる場も用意されています。

本人の経験・適正に応じて以下のような業務を担当していただきます。 - 生成AIを活用した開発プロセスの設計・導入 - AIツールの効果的な活用ガイドラインの策定とチームへの展開 - AI技術の最新動向キャッチアップと開発への適用検討 - 数十万以上の規模のユーザー拡張を見据えたアーキテクチャ設計 - 既存システムの技術的負債の可視化・計画的な解消 - パフォーマンス最適化、可用性向上に向けた基盤整備 - マイクロサービス化・API設計の標準化推進 - 3省2ガイドラインに準拠したシステム設計 - 要配慮個人情報の適切な管理体制の構築・運用 - 認証・認可基盤の設計、アクセス制御ポリシーの策定 - セキュリティ要件の開発プロセスへの組み込み - プロダクトの技術選定・アーキテクチャ設計・開発方針の策定をCTOと共に主導 - 開発基盤（CI/CD、テスト自動化、監視等）の整備による開発効率・品質の向上 - 障害対応・インシデント管理体制の整備 - メンバーの技術・設計レビューを通じた技術力向上の支援 - チームの技術ナレッジ共有や設計方針の標準化の促進 - 開発プロセス・ツール・文化の継続的改善 - オープンな技術議論と意思決定のリード - PdMやデザイナーと連携しながら、ユーザー視点での仕様検討と技術実装の橋渡し - 事業要件や開発スピードを踏まえた実装方針の調整と合意形成 ＜変更の範囲＞会社の定める業務 私たちのチームは、医療機関や顧客企業とのパートナーシップ構築を担う事業開発メンバー、Ph.D.（工学・医学博士）が中心の研究開発チーム、品質管理、そしてプロダクト開発の専門家が一体となって連携しています。 この製販一体の体制により、顧客中心の製品開発を実現し、現場のニーズに即したプロダクトを迅速に市場へ届けることが可能です。 私たちは、顧客の課題や導入後のフィードバックをリアルタイムで企画・開発に反映させることで、機動力の高い組織を目指しています。 また、コア技術、ブランド、知財を統合し、プロダクトロードマップを戦略的に展開する。中長期的な事業価値の最大化を実現しています。 - Python - TypeScript - Scala（http4s, scalatra）※変更予定 - TypeScript - React - Material UI - Svelte - Remix - Python（pytorch, numpy, scipy, pandas, matplotlib など） 個人の選択に応じて R, Matlab を利用しているメンバーもいます - GCP（Cloud Run, Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Firebase, Cloud SQL, BigQuery, Cloud Storage など） - Kubernetes - PostgreSQL - 本番環境の運用は Cloud Run や Kubernetes などのコンテナベース - App Engine・Firebase などのマネージドホスティングサービスも併用 - GitHub - Slack - Notion