datagusto は、2019年4月に創業し、ベータ版を経て2021月11月に製品版リリースを行いました。 製品版リリース後契約数は順調に増えており、また代理店の数も増えています。
ここからはよりユーザ数を拡大するフェーズになります。 実現したいプロダクト像とユーザヒアリングをもとに、スピード感を持ってプロダクトリリースを行います。

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株式会社datagustoは、AIを活用したSaaS型データ分析ツール「datagusto」を開発するスタートアップ企業で、サーバーサイドエンジニアを募集しています。年収は384万円から768万円で、裁量を持った開発環境が特徴です。datagustoは、専門知識がなくてもAIを作成し、シミュレーションが可能なツールで、TechCrunchでも紹介されています。開発業務には、顧客要望の技術的実現、コードレビュー、品質向上の仕組み整備が含まれ、リモート勤務も可能です。求める人物像は、Webアプリケーションの開発経験があり、API設計やDB設計ができ、datagustoのビジョンに共感できる方です。歓迎スキルにはAI、AWS、Python、Vue.jsが含まれます。datagustoは、2019年創業で、製品版リリース後に契約数が順調に増加しており、今後はユーザ数拡大を目指しています。ユーザとの交流を通じて開発モチベーションを高められる環境です。福利厚生やチーム文化も整っており、プロダクトの成長を実感できる職場です。興味がある方はぜひご応募ください。
給与・報酬 | 時給 2,000円 ~ 4,000円 |
|---|---|
稼働時間 | 20時間 ~ 160時間(週5 ~ 40時間) |
雇用形態 | 業務委託から正社員 |
出社頻度 | 相談の上決定する |
勤務地 | 東京都港区六本木4-2-45高會堂ビル2階 |
datagusto は、2019年4月に創業し、ベータ版を経て2021月11月に製品版リリースを行いました。 製品版リリース後契約数は順調に増えており、また代理店の数も増えています。
ここからはよりユーザ数を拡大するフェーズになります。 実現したいプロダクト像とユーザヒアリングをもとに、スピード感を持ってプロダクトリリースを行います。
データで自信を確信に変えられるAIツール「datagusto」のバックエンド開発をしていただきます。
ログやメトリクスのモニタリング、通知、運用体制を構築・強化します
各種ログを活用してプロダクトの利用状況の分析・可視化を行います
GBレベルのファイルでもスムーズにAIの作成や予測ができる処理基盤の設計と開発を行います
インターネット上に公開されているオープンデータをAIの作成や予測に活用できる仕組みを構築します
その他、職種に関係なく柔軟に役割を変えて様々な課題に挑戦できる姿勢を期待しています。
エンジニアチーム(CTO直下)
開発メンバーには裁量と責任を持って、設計から実装、運用まで開発のあらゆる領域に挑戦してもらえる環境です。 決められたことをやるだけではなく、プロダクトの価値を高めるため、チームとしての力を高めるためであれば積極的に挑戦してもらえます。
開発メンバーには裁量と責任を持って、設計から実装、運用まで開発のあらゆる領域に挑戦してもらえる環境です。 決められたことをやるだけではなく、プロダクトの価値を高めるため、チームとしての力を高めるためであれば積極的に挑戦してもらえます。
datagustoはユーザのデータ分析の一部を担います。 そのため、ユーザに実際に起こる課題はデータ特有のものである場合もあり、開発やユーザヒアリングを通して様々なユースケースにおけるデータ分析に関する知識・経験を深められます。
datagusto はユーザの困っている点を解決するためにコミュニティの運営をやっています。 また、ユーザ会も企画予定であり、実際に自分が開発した機能に関して、ユーザの声を聞くことでプロダクトの成長を実感することができます。
雇用形態 | 業務委託から正社員 |
|---|---|
給与・報酬 | 時給 2,000円 ~ 4,000円 |
稼働時間 | 20時間 ~ 160時間(週5 ~ 40時間) |
出社頻度 | 相談の上決定する |
勤務地 | 東京都港区六本木4-2-45高會堂ビル2階 |
休日・休暇 | - 完全週休2日制(土、日)
|
社内制度 | - 社会保険
|
CTO
開発
前職では大手IT企業で社内向けWebサービスの開発・運用に携わっていた。その経験を活かし、サービスの立ち上げにチャレンジしたいと考え、2021年6月に株式会社datagustoにジョイン。 datagustoでは、フルスタックに開発・運用を行う。また、ユーザがよりgustoになれるように、機能改善の方向性を探ったり、datagustoの使い方をサポートしたりと、人生初のカスタマーサクセスにチャレンジ中。
データで自信を確信に。 誰もがAIを活用し、データから価値ある示唆を生み出せるSaaS型データ分析AIツールを展開するスタートアップ企業です。
「datagusto」は、SaaS型データ分析AIツールで、
といった特徴を持ったサービスです。
株式会社datagustoでは「私達はその人がどんな人であれ、gustoにする」を理念としています。 ※「gusto」=美味しさ、喜び
1. カジュアル面談
2. コーディングテスト
3. 最終面接(CEO、CTO、メンバー面談)
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。 ※副業の場合は、カジュアル面談とコーディングテストのみです。

給与・報酬:
時給 3,000円 ~ 5,000円
稼働時間:
140時間 ~ 200時間(週35 ~ 50時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
相談の上決定する

給与・報酬:
時給 3,000円 ~ 6,000円
稼働時間:
40時間 ~ 100時間(週10 ~ 25時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週2-3日出社

給与・報酬:
年収 400万円 ~ 600万円
稼働時間:
09:00 ~ 17:30
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週1日出社

開催前
昨今、AIコーディングエージェントの普及により、個々の作業スピードは格段に向上しました。一方で、AIを使って複数のタスクを同時に進める「並行開発」のやり方に関してはいまだに1つの正解がなく手探りの状態が続いているのではないでしょうか。 仕様を決めてからフロント・バックエンドそれぞれにエージェントを立てて動かす方法や、Gitブランチの並行管理、さらにはプルリクエストの自動レビュー&修正する方法など、考えることは多岐にわたります。「結局シングルタスクに集中するのが最強では?」という問いも含め、並行開発の最適解はまだ見えていません。 そこで本イベントでは、「Multi-Folder Git Clone」などの自作ツールを開発し、AIエージェントを活かした並行開発の環境整備について精力的に発信されているUbieの鹿野氏をお迎えし、~並行~開発を実現するための開発環境の工夫をデモ付きで紐解きます。 デモでは鹿野氏より実際の画面をお見せいただきながら、エディターや複数ブランチの管理方法、コンテキストスイッチのタイミングまで、並行開発を加速させる具体的なツールやフローを深堀していきます。 これからAIを用いた並行開発に取り組もうとしている方から、今以上に効率的に並行開発を回していきたい方まで幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
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開催前
昨今、LLMの社会実装が進み、AIエージェントを活用したプロダクトや業務フローが増えてきました。しかし、AIエージェントを「作って動かして終わり」になっていないでしょうか。一度構築したエージェントの精度をいかに担保し、改善し続けられる仕組みを作るかという点に注目が集まっており、最近では「エージェントハーネス」という言葉も耳にするようになりました。 一方で、「そもそもエージェントハーネスとは何か」「コンテキストエンジニアリングとは何が違うのか」といった基本的な部分から整理したいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、AI研究の最前線を走る株式会社松尾研究所の長谷氏をお迎えし、エージェントハーネスの起源や注目が集まっている背景から、具体的な活用方法、そして今後の進化の方向性までをわかりやすく解説いただきます。エージェントハーネスを適切に整えることで、AIエージェントの精度は一度きりのチューニングではなく、継続的に改善し続けることができるその考え方と実践を紐解きます。 前半のLTでは、長谷氏よりエージェントハーネスとは何か、LLMの進化とともになぜ重要視されてきたのかという前提知識を整理いただきます。 後半のディスカッションでは、LTの内容をさらに深堀りながら、具体的な使われ方や松尾研究所での活用事例まで現場目線で深掘りしていきます。 エージェントハーネスという言葉が気になり始めた方から、AIエージェントの制御・改善に課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。

アーカイブ公開中
昨今、AIエージェントの活用が一般的になってきたことで、「プロジェクト全体のコードを横断的に理解させるには、コードベースが一つにまとまっている方が適しているのではないか」という議論が増えています。 一方で、モノレポにはCIのパフォーマンスやコンテキストの絞り方など運用上の課題も存在し、組織規模やプロダクトのフェーズ、チーム体制などによって最適解は異なります。「どちらが正解か」を一概に難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、iOSやKotlinを含む複数言語のコードを一つのリポジトリに集約して運用されているカウシェと、バックエンド・フロントエンドともにモノレポ化を進めてきたLayerXの2社をお迎えし、それぞれのリポジトリ構成の実例をもとに、モノレポの実際を紐解きます。 前半のLTでは、カウシェからはモノレポになった歴史や複数言語を集約したメリット・デメリットを、LayerXからはリポジトリ統合プロジェクトの進め方や意思決定の裏側をお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、両社を交え、モノレポにするタイミングや、CI・IDEとい開発体験に関する課題の課題、AIとの親和性を上げるための工夫やスコープの絞り方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 モノレポへの移行を検討している方から、すでにモノレポ運用で課題を感じている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年6月11日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、AIコーディングエージェントの進化により、開発フロー自体を見直す動きが広がっています。その中で注目を集めているのが「仕様駆動開発( Spec Driven Development)」というアプローチです。 しかし現在は「仕様駆動開発」という言葉だけが独り歩きしており、具体的にどのようなフローであるべきなのか、ツールを使えば実現できるものなのかといった、実態を掴みきれないという声も多く聞かれます。 そこで本イベントでは、仕様駆動開発をはじめとしたAI駆動開発を実践されている中村充志氏をお迎えします。 前半のLTでは、、中村氏より仕様駆動開発SDDの基礎概念についてお話しいただき、ツールのデモを通じてその具体的な仕組みを提示いただきます。からハーネスとの組み合わせ、そして実際のデモを交えた実践までを紐解きます。 後半のディスカッションでは、仕様から出力される膨大なコードをどう効率的にレビューし、生産性を次のレベルへ押し上げるかという「実戦的なフロー」について議論していきます。また、その品質を支える「ハーネスエンジニアリング」という考え方も補足的に交えながら、現場で直面する疑問を紐解いていきます。 AI時代の開発フローに関心がある方から、仕様駆動開発の導入を検討されている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月28日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
React Compilerの登場以降、フロントエンド界隈では「これまで煩雑だったメモ化(useMemoやuseCallback、React.memo)が不要になるのではないか」と大きな話題になりました。 一方で、「本当にそのまま有効化して問題ないのか」「有効化による副作用や注意点はないのか」「従来どおりメモ化を残すべきケースはあるのか」といった不安の声も耳にします。実際に導入してみたチームからは、React Hook FormなどのライブラリやuseRefを使った実装でハマりポイントがあったという話も聞こえてきます。 そこで本イベントでは、React Compilerを有効化して1年以上本番運用されている浅見氏と、導入にあたって生成AI向けのルール整備まで仕組み化されているカケハシの大村氏をお迎えし、React Compilerの特徴や実際の導入プロセス、注意点・ベストプラクティスを紐解きます。 React Compilerが気になり始めた方から、すでに検証・導入を始めている方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年5月20日(水)19:00~20:00