当社は「AI時代の産業革命をリードする」をミッションに掲げ、エンタープライズ企業を中心にデータサイエンスやAIを社会実装し、差別的な強みや独自性を際立たせるための実践的なDX支援をしています。 将来のIPOに向けて事業・組織ともに成長を続けており、さらなる成長と新規プロジェクトを推進するため、データから企画提案を推進するプロジェクトマネージャーを募集しています。

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AI時代の産業革命をリードするミッションを掲げ、データサイエンスとAIを駆使して社会に革新をもたらすプロジェクトマネージャーを募集しています。年収600~1,000万円、フルリモート可能な柔軟な働き方で、受託サービスや自社プロダクト開発の全体管理を担当。NotionやSlackを駆使し、データ分析ツールを活用してプロジェクトを推進します。高いコミュニケーション能力と問題解決力を持つあなたが、技術とビジネスの両面からプロジェクトを牽引し、未来を創る一員となることを期待しています。新しい技術やトレンドに挑戦し続ける環境で、あなたのキャリアを次のステージへと導きましょう。共に未来を創り出す旅に出ませんか?私たちのチームで、あなたの可能性を最大限に引き出してください。"
給与・報酬 | 年収 600万円 ~ 1,000万円 |
|---|---|
稼働時間 | 裁量労働制 |
雇用形態 | 正社員 |
出社頻度 | 相談の上決定する |
勤務地 | 東京都 港区 芝公園2-3-6PMO浜松町Ⅱ7階 |
当社は「AI時代の産業革命をリードする」をミッションに掲げ、エンタープライズ企業を中心にデータサイエンスやAIを社会実装し、差別的な強みや独自性を際立たせるための実践的なDX支援をしています。 将来のIPOに向けて事業・組織ともに成長を続けており、さらなる成長と新規プロジェクトを推進するため、データから企画提案を推進するプロジェクトマネージャーを募集しています。
受託サービス事業または自社サービス事業開発における様々なプロジェクトの全体管理を担当し、品質と納期にコミットしていただきます。
無
雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
給与・報酬 | 年収 600万円 ~ 1,000万円(賃金形態:月給制/昇給:有/賞与:有(年2回) ※スキル・経験に応じて決定します。/期間の定め:無/試用期間:有(6ヶ月)) |
稼働時間 | 裁量労働制(専門業務型裁量労働制/みなし労働時間/日:8時間00分/休憩時間:60分/時間外労働:無/標準的な勤務時間帯:9:30~18:30/時短勤務:相談可/裁量労働制ですが多くの社員が9時30分~18時30分で勤務しています。) |
出社頻度 | 相談の上決定する |
勤務地 | 東京都 港区 芝公園2-3-6PMO浜松町Ⅱ7階 |
休日・休暇 | - 完全週休2日制(休日は土・日・祝)
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社内制度 | - 社会保険:完備(健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険)
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スキル名 | 経験年数 | 種別 |
|---|---|---|
| データ分析 | 指定なし | 必須 |
代表取締役
データサイエンス事業部にて、主にAIプロダクト領域の統括をしています。 自分でもコーディングや研究開発しながら、次世代事業を大きくグロースするための仲間集めもしています。 確かなデータ解析の技術をベースに多様な業界のビジネスについて理解を深めると共に、自らも新規事業の創出にチャレンジしてみたいという方を募集中です。
データサイエンス事業部
株式会社ドワンゴ、楽天グループ株式会社を経てGRI ◆ドワンゴ社にて動画サービスのWeb開発、有料会員増加施策を軸とするデータ分析に基づくプロジェクトを牽引しながら、BI導入、データ人材育成等DX戦略プロジェクトを主導 ◆楽天社にて複数の海外支社と協業で全社展開グローバル製品マスタ構築プロジェクトを立ち上げから統括 ◆GRI社にて建築・人事・エンタメ/メディア・通信事業・人材派遣等、多業界でDX戦略立案コンサル、データ基盤構築、データ人材育成、分析支援等多岐にわたるDXプロジェクトをマネージャーとして牽引
クライアントとの新規事業の創出
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

給与・報酬:
年収 600万円 ~ 1,000万円
稼働時間:
09:00 ~ 18:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週1日出社

給与・報酬:
年収 1,000万円 ~ 1,500万円
稼働時間:
09:00 ~ 18:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
週1日出社

給与・報酬:
月給 100万円 ~ 120万円
稼働時間:
70時間 ~ 80時間(週17.5 ~ 20時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
フルリモート

開催前
AIコーディングエージェントの活用が進み、多くの実装や技術選定をAIに委ねられる場面が増えてきました。そうしたなかでも、データベースを扱うORMの選定については「さすがにここだけは自分の手で決めておこう」と考えているエンジニアの方も多いのではないでしょうか。 しかし、従来の選定理由を振り返ってみると、その多くは「型補完がどこまで効くか」「どれだけ直感的にコードが書けるか」といった書き味(DX)や手厚い型サポートにあったのではないでしょうか。AIがコードを書くことが当たり前になった今、「人間にとっての書きやすさ」を軸にした技術選定のあり方には、少しずつ変化が生じ始めています。 では、もし仮にORMの選定すらもAIに任せてみようとしたとき、エンジニアとして最後まで人間が判断しなければいけない業務とは、一体どこにあるのでしょうか。 そこで本イベントでは、Drizzleを活用されているKenn Ejima氏と、Kyselyを使われている溝口(coji)氏をお迎えし、AI時代におけるORM選定の考え方と、「本当に考えなくていいこと」と「実はまだ考えるべきこと」の境界を紐解きます。 前半のLTでは、お二人にそれぞれのORM選定の背景や、AIとの付き合い方を含めた現在の開発スタイルについてお話しいただきます。 後半のディスカッションでは、DBスキーマをAIにどこまで任せるか、マイグレーションの管理、DB選定の重要性など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 「ORMは自分が選ぶもの」と自然に思っていた方にこそ、これからの技術選定の軸を一度立ち止まって考えるきっかけになるイベントです。

開催前
いま、AIを活用した業務効率化の文脈で「Claude Code」が大きな注目を集めています。しかし、いざ導入しようとすると、セキュリティ面の懸念や権限管理のハードルから、気軽に使えないケースも多いのではないでしょうか。 Coworkは、非エンジニアでも簡単に安全に扱えるよう作られた機能です。そして実は、日常の業務領域であれば「Coworkで十分にカバーできる」だけでなく、想像以上の範囲まで自動化できることは、まだあまり知られていません。 そこで本イベントでは、メルカリで生成AI推進を担当されているハヤカワ五味氏をお迎えし、Coworkを使った業務自動化の実際を、公開デモを交えてわかりやすくお伝えします。 前半のLTでは、ハヤカワ氏よりメルカリでの判断基準をもとに「なぜClaude CodeはNGになりがちで、なぜCoworkなら安全なのか」を解説いただいた上で、Coworkの基本的な機能をご紹介いただきます。 続く公開デモでは、実際にCoworkを使ってワークフローを構築する様子をお見せいただきます。数分でワークフローが完成する手軽さや、Gmail等の外部サービスとセキュアに連携できるポイントなど、実演を通じて具体的なイメージをお届けします。 後半のディスカッションでは、セキュリティの考え方や社内導入の進め方など、現場目線でさらに深掘りしていきます。 「自分の業務をAIで自動化してみたいけど、何から始めればいいかわからない」という方にこそ参加いただきたいイベントです。

アーカイブ公開中
昨今、多くの生成AIが開発現場に浸透していますが、「Codex、Claude、Geminiの中で、自分のタスクには明確にどれが一番いいのか」を自信を持って選べていますか? 「なんとなく誰かが良いと言っていたから」「SNSでトレンドになっていたから」と、周りの評判に流されるまま、使っている方も少なくないはずです。しかし、AIのポテンシャルを100%引き出すためには、評判ではなく「その作業に本当に向いているAIを選ぶこと」が重要です。 ・何度もやり取りを重ねる長丁場の作業で、最後まで文脈を忘れずに頼れるAIはどれか ・テキストだけでなく、画像などのデータを扱うときに一番打率が高いのはどれか とはいえ、次々と新しいモデルが登場する中で、それぞれの本当の強みを自分で見極め、タスクごとに最適なAIを切り替えて使いこなすのは至難の業です。 そこで本イベントでは、LLMのフルスクラッチ開発やエージェント構築の最前線で活躍されている株式会社松尾研究所の尾崎氏をお迎えし、Claude・Codex・Geminiそれぞれの強みと使い分けの考え方を紐解きます。現在Geminiを使わなくなった背景なども含め、実践者ならではの視点でお話しいただきます。 一つのAIに絞るべきか複数を使い分けるべきか迷っている方から、すでに併用しているが最適化したい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。
開催日:
2026年8月19日(水)19:00~20:00
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アーカイブ公開中
現代のWeb開発において、認証機能の実装認証機能の実装に悩んだことはありませんか? セキュリティリスクや運用コストの観点から「認証基盤は自作するな」が定石となり、多くの開発者がIDaaSを選択肢に入れてきました。しかし、いざ実務に組み込もうとすると、以下のようなジレンマに直面します。 ・データの二重管理: IDaaS上のユーザー情報とアプリDBのデータをどう同期するか ・機能の制約: パスキや2FA、Azure ID(Entra ID)など、必要な認証方式に対応できるかは「IDaaS側の仕様(都合)次第」になってしまう そうした中、「自作は避けたいが、IDaaSの制限に縛られたくもない」という設計の壁を打ち破る選択肢としてTypeScriptベースの認証ライブラリ「Better-Auth」が今注目を集めています。Auth.js(旧NextAuth.js)を引き継いだチームによって開発され、OAuth・2FA・パスキーといったモダンな認証方式に対応しながら、自前でデータを保持できる柔軟さを備えたライブラリです。 しかし、非常に革新的である一方、「実際に使ってみてどうなのか」「IDaaSと比べてどういうケースに向いているのか」を具体的にイメージできている方はまだ少ないのが現状です。 そこで本イベントでは、プロダクト開発でBetter-Authを実践的に活用されている池内氏と柿氏をお迎えし、Better-Authの特徴や導入の実際、そして既存の認証ソリューションとの使い分けを紐解きます。 認証基盤の選定に悩んでいる方から、Better-Authが気になり始めた方まで、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8月4日(火)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。
開催日:
2026年7月15日(水)12:00~13:00