リードエンジニア(執行役員・CTO候補)

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リードエンジニア

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株式会社一矢

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東京都 渋谷区 恵比寿西1丁目17-12 東冷恵比寿ビル2F

現状と課題

解消している課題

市場調査業務は、その大半が単純・反復作業である一方、業界・顧客企業内の文脈理解や専門スキルも必要な業務です。 また、経営判断などの機密情報に近いことも影響し、多くの会社で内製化されたままです。 まず、日本中の企業に分散している市場調査業務を一括受託・集約化し、AI・自然言語処理などで自動化を進めることで、市場調査業務を変革することを目指しています。

中長期の展望

マッキンゼーは「日本の成長維持のためには2030年までに2.5倍の生産性向上が必要である」と推定しています。 一方、日本では、データ収集・処理といった自動化の余地が大きいルーチンワークに世界各国で最も多くの時間が使われています。 人手不足対策という巨大市場へリサーチエージェントサービスで参入し、周辺領域へ展開することを目指しています。

  • 日々の情報収集:ビジネス用ニュースアプリ
  • 社内情報の活用:ナレッジマネジメントツール
  • 検索データの活用:データのマーケティング活用
  • その他ノンコア業務:アウトソースセンター運営
募集内容
【調査業務DX】AI・自然言語処理で情報収集を最適化!0→1の開発・組織作りをできる創業メンバーを募集

上流工程からバックログ管理まで、幅広く対応して頂けるフルスタックエンジニアを探しております。 可能であれば、新技術の導入・プロダクト開発体制、エンジニア部門の組織作り・仕組み作りなどを牽引する役割もお願いしたいです。

募集背景

現在、リサーチエージェントサービスでは、大手企業での導入拡大やオペレーション安定化に取り組んでいます。 次の挑戦は、集約した業務プロセスを再構築し、ICHINOYAにしか提供できないサービスにすること、そしてそこからこれまでなかった新しい価値を作り出すことです。 現在のパートタイム中心の開発チームでは、検索ツール、自然言語処理技術を用いた自動化ツールなどを開発しています。 今後はこれらの機能拡張に加えて、新規プロダクトの開発にも着手予定のため、本格的にエンジニア組織を作っていきたいと考えています。

お願いする業務

  • 開発ツール・システム全般の機能設計(仕様設計、POC・モックアップ作成、ビジネスサイドとのディスカッション)
  • エンジニアチーム・開発活動全体のマネジメント(開発目標の実現、リソース運用・管理、設計・実装上の障害・課題の排除、人材要件の定義・人材の獲得)
  • 事業状況に応じた技術活用(加えて、長期的には新機能・プロダクト)の提案
現在の開発環境
  • プロジェクト管理:GitHub
  • リポジトリ:GitHub
  • バックエンド:Python
  • フロントエンド:React、chrome拡張
  • フレームワーク:JavaScript/React、Python/Eel、Python/Django
  • データベース:RDS(MySQL)、Elasticsearch
  • インフラ:AWS(一部Raspberry Pi利用したツールあり)
  • コミュニケーション:Microsoft Teams
  • 情報共有・文書管理・タスク管理:Notion
エンジニアチームの現体制

いずれもパートタイムです。現在のリードエンジニアは補佐に回り、役割を引き継ぐことを想定しています。

  • リードエンジニア1名(慶應義塾大学院後期博士課程)
  • バックエンドエンジニア2名(明治大学大学院修士課程、ICU)
  • フロントエンドエンジニア1名(フリーランス)
  • 自然言語処理エンジニア1名(NTTコミュニケーションズ)
ICHINOYAの採用に関する考え方

わたしたちは、エッセンスで共感できる仲間と、これからの大きな成長を実現したいと考えています。 「理屈でなく、感覚的に、シックリくる」「なんだか居心地がいい」「ちょっとワクワク」言葉にならない、感覚的な気持ちが大切だと思っています。 少しでもご興味のある方は、まずは一度お気軽にご連絡ください!

下記、開発の面白さに魅力を感じられる方
①誰も行っていない「学習プロセスのエンジニアリング」

市場調査業務とは、企業が関心のある業界・企業・プロジェクトの情報を調べ、それらを踏まえて事業上最適な判断を行う行為、つまり学習の営みと言えます。 ビジネスチームのエキスパートと一緒に、まだ世界で解かれていない課題、「学びの最適化」を実現するプロダクトを開発する。答えがないからこその面白さがあります。

②埋もれていた企業活動データを活用した新しい価値の創出

調査成果物レポートは、顧客企業の関心テーマや信頼している情報源をデータ化したものと言い換えられます。重要ながらも埋もれていた情報であり、「調査」を専門とするからこそ集積できるデータです。 調査の過程で得られるデータも価値の源泉となります。業界の主要企業の活動(プレスリリース)を構造化したデータなどがICHINOYAで生産・蓄積されています。

③ユーザーとの距離の近さと製品スケールの両立

社内向けツールが主な開発対象であるため、使用者の生の声を迅速に得て、開発を進めることができます。 社内で開発したツールは、製品としてスピンオフさせていくことを考えています。市場調査業務はどの企業にも存在します。 ICHINOYAの開発は身近なリサーチャーの需要からヒントを得て行われますが、プロダクトは多くの人・企業に使われるものになります。

④最適なテクノロジーを組み合わせた目的本位な開発

ICHINOYAはいわゆる「テックカンパニー」を目指していません。重視しているのは、活用する技術ではなく、顧客の課題解決そのものです。 手段へのこだわりはなく、自社の保有する技術アセットの活用よりも、顧客の声に応えられる最適なサービスの提供に重きを置いております。

募集要項

概要

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雇用形態

業務委託

給与・報酬

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稼働時間

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出社頻度

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勤務地

東京都 渋谷区 恵比寿西1丁目17-12 東冷恵比寿ビル2F

必須スキル/経験

  • Python、Javascriptなどの言語のWebフレームワークを使った設計・開発の経験
  • Webサービス開発の経験(3年以上)
  • 開発チームをリードした経験
  • プロトタイプを作成し、必要に応じて軌道修正ができる方
求める人物像
  • ICHINOYA Inc.の事業や考え方に共感し、これからの会社を一緒に作っていきたい方
  • エンジニアチームのみならず、会社全体の組織づくり・仕組みづくり・文化づくりに参加し、自分の理想とする会社を作っていきたい方
  • 目指す納期・品質の実現にコミットし、チームリソースを運用し、目的の完遂に責任を持てる方
  • エンジニアチームのメンバー育成や組織作りに興味のある方
  • 開発活動に不足する人材要件を定義し、採用活動をリードしてくれる方
  • 事業の状況に応じた技術の活用を提案し、その実現をリードしてくれる方
  • サービスビジョン実現に向けた経営メンバー・ビジネスチームとのディスカッションに積極的に参加してくれる方

歓迎スキル/経験

  • スタートアップでの開発経験がある方
  • 0→1のプロダクト開発を技術選定から実施した経験がある方
  • スクラム開発の経験がある方
  • AWS,GCPなどのクラウドインフラを利用したプロダクトの開発経験がある方
  • 要求分析や仕様策定の経験がある方
  • アーキテクチャ設計をフロント・サーバー問わず一定レベルで実施できる方
  • 開発事例が蓄積されていない状況でも、臨機応変に対応していくことに抵抗感がない方

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

JavaScript指定なし必須
Python指定なし必須
AWS指定なし歓迎
GCP指定なし歓迎

サービス内容の詳細

ICHINOYAとは

https://ichinoyallc.jp/ わたしたちは、すべてのビジネスパーソンが、ビジネスにおける『最初の一歩』を自信を持ってふみ出せる世界を目指しています。 最初のステップとして、リサーチエージェントサービス『BI RESEARCHER』を提供。 専属エージェントが要件ヒアリング・調査企画を行い、オペレーションチームが情報収集から資料化まで代行します。顧客は、自社の文脈・状況を踏まえて収集された市場情報を、より多く・早く・確実に手に入れることができます。

選考フロー

  1. カジュアル面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

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    2025年12月10日(水)19:00~20:00

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    設計・実装・テスト・レビュー LayerX・サイバーエージェントに聞く AI時代の開発プロセス大公開

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  • Obsidian,Notion,GitHub wiki?松濤Vimmer氏 ぽちぽち氏に聞く AIフレンドリーなナレッジ管理

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    Obsidian,Notion,GitHub wiki?松濤Vimmer氏 ぽちぽち氏に聞く AIフレンドリーなナレッジ管理

    AIコーディングエージェントを活用する中で、「管理しているドキュメントをAIエージェントから参照させたいがうまいやり方がわからない」「複数のAIエージェントにプロンプトやコンテキストが散らばっていて、管理が大変」と感じているエンジニアも多いのではないでしょうか。 実際、複数のツールに情報が分散していると、AIエージェントが古いドキュメントや重複した情報を参照してしまい、意図しない実装が生まれる原因となります。特に、NotionやGitHub Wiki、個人のメモツールなど、ドキュメントが増えるほど「どれが最新で正しい情報なのか」がAIにも人間にも判断できなくなってしまいます。 そこで本イベントでは、実際にAIフレンドリーなドキュメント管理を実践されている松濤Vimmer氏とPochiPochi氏をお招きし、AIエージェントを用いた開発を加速させるためのドキュメント管理術を語っていただきます。 松濤Vimmer氏からはObsidianを中心とした情報整理アーキテクチャと、10年以上続くプロダクトでも信頼できるドキュメントをどう維持するか、PochiPochi氏からはGitHub WikiやCIを活用した自動更新の仕組みと、チーム全体でドキュメント管理を浸透させる工夫を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック 松濤Vimmer氏 単なるメモから知的資産へ:Obsidian in Cursorで構築する知的生産システム https://note.com/shotovim/n/n5833578984bf ぽちぽち氏 スピードと品質を両立する、AI時代の開発ドキュメント戦略 https://tech.techtouch.jp/entry/aic-document-strategy

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    昨今、AIコーディングエージェントやプロトタイピングツール(v0, boltなど)のの進化により、誰でも短期間でプロダクトを構築できる時代になりつつあります。しかし同時に、生成AIは「動くコード」を優先する傾向があり、セキュリティの観点が抜け落ちたままリリースされるサービスも急増しています。特に個人開発者や非エンジニアの参入が進む中、ハッカーから狙われやすい脆弱なサービスが量産されている現実があります。 そこで本イベントでは、延べ1万件の個人情報漏洩を発見・報告した経験を持つKyohei氏をお招きし、バイブコーディング時代に必須となるセキュリティの落とし穴と対策を探ります。実際の個人情報漏洩事例から、SupabaseやFirebaseなどBaaSを使った開発における具体的な対策、そしてkyohei氏が開発するSupabase RLS Checkerなどのセルフチェックツールの開発秘話まで、明日から実践できる知識を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。

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