『対話情報』から世の中を変える商談解析AI SaaSのテックリードを募集!
テックリード

『対話情報』から世の中を変える商談解析AI SaaSのテックリードを募集!

AI要約(β)

対話情報をデータ化し、経営を変革する商談解析AI SaaS『Bring Out』のテックリードとして、未来を共に創りませんか?年収800~1,500万円、フルリモート&フルフレックスの柔軟な働き方を提供。少数精鋭のチームで、LLMや大規模データ分析に挑戦し、エンタープライズ向けSaaSの可用性とセキュリティを高める役割を担います。あなたの技術と情熱で、営業生産性を革新し、データドリブンな未来を切り拓きましょう。

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

給与・報酬

年収 800万円 ~ 1,500万円

稼働時間

09:30 ~ 18:30

雇用形態

正社員

出社頻度

フルリモート

勤務地

-

現状と課題

Bring Outは「対話をデータ化して経営を変革する」ことを掲げ、2020年12月に創業された、AIベンチャーです。 テクノロジーとプロフェッショナル(NLP×戦略コンサル)の融合で、これまで収集困難だった社内外の対話データを収集・解析し、経営資源として利活用することで世の中の「営業生産性」を大幅に改善していくことにチャレンジしています。

【New】週刊東洋経済「すごいベンチャー100」2024年に選出されました! https://bringout.notion.site/100-2024-1b829c4ac6734d138a01522c1d4903a6

◆プロダクトについて◆

弊社では、商談報告や行動評価の支援を目的とした商談可視化AI SaaS「Bring Out」を展開しております。 URL : https://www.bringout.jp/

商談時における音声データを収集し、録音から生成した書き起こしを自然言語処理にて分析することで、商談内容の要約や評価を自動でおこないます。これによりSFA入力などの報告業務の効率化だけでなく、これまで感覚的判断に委ねられていた商談評価が定量的に評価できるようになり、営業メンバーの育成や案件の受注率予測が可能になるなど、営業の生産性向上に大きく貢献しています。

また組織や商材にあった営業の型をプロダクト上で柔軟に設定して分析が実行できるということが特徴の一つとなっており、現在エンタープライズ企業を中心にご導入頂き、経験豊富なコンサルタントのサポートの元、お客様の営業成果向上までご支援させて頂いております。

より詳細な事業背景や開発組織についてまとめた資料もご用意しておりますので、よろしければこちらもぜひご覧ください。

<ブリングアウト開発組織について> https://bringout.notion.site/engineer-recruiting

関わるチーム

現時点(25年1月)では、正社員は10名程と小規模な組織ですが、少数精鋭ながら優秀なメンバーが揃っております。

開発業務については、大きく分けて「プロダクト開発」と「AI開発」の業務が存在しており、それぞれが独立して別チームとして動いております。

また開発チームのカルチャーとしては、PDCAを回すインフラを作る自分たちこそ、最も「成長」に強いこだわりを持つ存在であるべき、との考えを非常に大事にしており、Valueのなかでも「成長」を核となる概念として設定しています。 そのためチームとしては、信じて口に出すキーワードのレベルまで考えを昇華させ、目指すべき方向性の共通認識を徹底し、それを根拠にチームとして新たなチャレンジにも積極的に取り組む文化となっています。

こうした想いに共感してくれる仲間と同じ船に乗り込み、日々の運用の中でそれをさらに強化していく、そのための制度を取り入れ、エンジニア組織では当たり前の仕組みとして当たり前の強度として運営されています。さらにビズ側でも同様の強度で行われていることは組織運営における特筆すべきポイントとなっています。

以下に詳細を記載しておりますので、組織運営にご興味がある場合はぜひ御覧ください! https://bringout.notion.site/e34ace2d456d483693faaf3c80f31187#2ab54ca6368b440e836b2004d640d4e7

募集背景

プロダクトリリースから約3年半が経ち、現在エンタープライズ企業をはじめとする多くの企業様にご導入いただくなど、ありがたいことに順調に事業が伸びております。 またメインターゲットとなるエンタープライズ企業では数千人規模のユーザーが、日々業務プロセスに組み込む形で日常利用していただいているため、利用ユーザー数も急拡大しております。

そのため急増する顧客からの機能要望への対応や、高いセキュリティ基準の達成、LLMを利用したアルゴリズムの非同期処理の柔軟な設計・管理などヘビーな対応が必要でして、現在の開発体制ではビジネス的な仮説検証スピードに対して十分な対応が追いついていない状況です。そこで今回これらの課題に対して柔軟に対応し、チームリードいただける方を新たに求めております。

お願いする業務

商談可視化AI SaaS「Bring Out」におけるアプリケーション開発業務をおこなっていただきます。

プロダクト開発チームのテックリードとしてご活躍いただくことを想定しており、技術的にチャレンジな機能を提供する挑戦心を持ちつつ、同時にエンタープライズ企業の利用に対する地に足ついたエンジニアリング能力が求められますので、バランス感よくプロダクトの成長に貢献していただけることを期待しています。

◾️「ユーザーが分析結果を活用するためのアプリケーションの開発」

プロダクトの強みとしているリッチなAIの分析結果も、お客様が活用されてこそ価値が発揮できます。UXが滞りなく周るように、まずは現場の営業メンバーに面談動画をアップロードしてもらう必要があり、その後社内での報告やフィードバックに分析結果が活用されるような運用ルーティンを定着いただけることを期待しています。

◾️「お客様・CSとともにプロダクト改善のPDCAを回して、最も効果的にプロダクト運用が回るような仕組みを作るためのアプリケーション開発」
  • お客様やCSの要望を吸い上げ、その改善を高速に回していくための開発のアジリティ
  • 改善効果把握のためのKPI設定とモニタリング
  • 継続率改善に有効な機能の準備と運用、例えば通知基盤の開発など
  • その他、プロダクト価値向上に向けた新機能開発全般の推進
バックエンド開発
  • APIの実装、AIアルゴリズムを含む多様なタスクの組み込みや他サービスとの連携、インフラ環境の構築・運用や、CICDパイプラインのメンテナンスなど
  • 中長期的に対応が必要な非機能要件の定常的な洗い出しと対応計画の提言
フロントエンド開発
  • Webアプリケーションの開発、UIデザインの改善
  • 中長期的に対応が必要な非機能要件の定常的な洗い出しと対応計画の提言
  • 技術スタック: Node.js, TypeScript, GraphQL
サービス安定稼働のための施策
  • アラートやお客様からの問い合わせを受けた際の調査と解決
  • 脆弱性検知の仕組みの構築と対応
  • トラフィック増加に対するキャパシティプランニング
  • 安定してリリースするための仕組みの構築と運用
プロジェクトの推進
  • 機能要件に基づいた開発要件の整理。必要に応じてアーキテクチャのドキュメントの作成と他メンバーへの共有
  • 担当プロジェクトの進捗の管理、ステークホルダーへの説明。その他チーム全体のプロジェクトの把握と、必要に応じてサポートの提案
  • PdMと連携し他チームからの機能要望に対しての一部対応
【開発環境】
  • 言語:TypeScript, Python
  • フレームワーク:React, Node.js, GraphQL
  • データベース:PostgreSQL, DynamoDB
  • ソースコード管理:GitHub
  • プロジェクト管理:Notion
  • 情報共有ツール:Discord, Slack, Notion
  • その他:AWS, Terraform, Docker, CircleCI, AWS S3, New Relic, Honeybadger, Figma
業務内容の変更

開発内のプロジェクトにより、変動する可能性がございます(応相談)

▼以下のチャレンジや環境に魅力を感じられる方
LLM活用や大規模データ分析へのチャレンジ

商談の生データや長時間の対話データを大量に解析するため、自然言語処理・大規模言語モデル(LLM)周りの技術をフル活用しています。 AIエンジニアとしてのご経験がなくとも、ソフトウェアエンジニアもAI機能に必要なジョブ管理やワークフロー、API開発などLLMに関わる機能に大きくコミットできます。

エンタープライズ向けSaaSの可用性と高いセキュリティ基準

提供先は主にエンタープライズ企業の営業部門となります。そのため高い可用性やセキュリティ要件を満たすアーキテクチャ設計や運用が求められます。 LLMやAI機能の導入に加え、エンタープライズ向けの堅牢なシステムを構築するバランス感が重要です。

多彩な技術領域への挑戦

ノーコード分析基盤や独自のワークフローエンジンの実装、データパイプラインの最適化、大規模データストアの構築など、幅広い技術領域に触れることが可能です。 新機能をお客様と一緒にPoC→実装→汎用化する素早い開発サイクル で、新しい技術にも挑戦しやすい環境です。

働きやすい環境/裁量権の大きさ

フルリモート&フルフレックスとなっており、個々のライフスタイルに応じた柔軟な働き方を実現することが可能です。 また技術選定やプロジェクト立案に主体的に関われる環境で、自身の業務成果が会社の成長に直結する手応えを感じていただきやすい環境となっております。 プロダクトマネージャーやBizチームとの密なコミュニケーション で要件定義を行い、エンジニア発案の技術提案も大歓迎です。 週次のスプリントプランニングで優先度を確認し、デイリースタンドアップ で進捗を共有しています。

募集要項

概要

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

雇用形態

正社員

給与・報酬

年収 800万円 ~ 1,500万円

稼働時間

09:30 ~ 18:30(休憩1h/フレックスタイム制(標準労働時間 8h/1日)※コアタイム(10:30~15:00) ※子育て世帯も多く、基本的に時間外労働は無し/所定労働時間を超える労働:あり)

出社頻度

フルリモート

休日・休暇

・完全週休二日制
・祝日・年末年始休暇
・慶弔休暇

社内制度
(待遇・福利厚生)

【基本制度】
・完全週休二日制(土日祝)
・祝日・年末年始休暇
・有給休暇(初年度入社半年後10日付与)
・慶弔金

【諸手当】
・リモートワーク手当
・ベビーシッター補助

【受動喫煙対策】
その他(フルリモートのため)

必須スキル/経験

  • チームでのプロダクト開発経験(toB、toC、受託など形態問わず)
  • 5年間以上のソフトウェア開発経験
  • 静的型付け言語を利用したソフトウェアの開発経験、または十分にキャッチアップ出来るだけの経験
  • オーナーシップを持って開発運用を進めた経験

歓迎スキル/経験

  • AWSなどクラウド環境の実務での運用経験
  • プロダクト改善のためにKPI管理を行ってきた経験
  • 業務アプリケーションなど、複雑なビジネスロジックを含むプロダクトの開発経験
  • 機密性の高い情報を取り扱うシステムの構築・運用経験
  • MLモデルなど出力の安定性が低く不確実性の高い機能の運用経験
  • スタートアップでの開発経験
  • Sales Enablement領域における開発経験
求める人物像
  • 当事者意識をもって、自らプロジェクトを推進していく姿勢
  • 様々なドメインの専門家と協業することを厭わない姿勢
このような方を求めています
  • LLMやAIを活用したプロダクト開発 に強い興味がある方
  • エンタープライズ向けSaaS で大規模ユーザを支える技術や運用にチャレンジしたい方
  • ノーコード分析プラットフォームのアーキテクチャ設計やデータパイプライン に興味がある方
  • 自ら積極的に提案し、Bizやコンサルチームと協力しながらスピード感を持って開発 できる方
  • 安定稼働と新技術導入のバランスを取りつつ、高品質なシステムをつくり上げる ことが好きな方

サービス内容の詳細

大規模言語モデルを活用した、対話データ解析サービスの提供
◆対話をデータ化して経営を変革する。

対話データの解析はデータドリブン経営における最重要なトピックです。 ハイパフォーマーの商談分析から営業の勝ちパターンを見出すこと。 感覚に頼らず、顧客の生の声を踏まえたサービス開発を可能にすること。 面接官の好みによらず優秀な人材を採用すること。 Bring Outは、この全てを手間なく実現します。

◆テクノロジーとプロフェッショナルの融合で、勝ち続ける組織づくりをサポートします。

最先端の対話解析テクノロジーを用いた分析基盤を活用し、経験豊富なコンサルタントが経営変革の論点を最短距離で導き出します。

◆AIを活用した商談解析サービス「Bring Out(ブリングアウト)」の開発

https://www.bringout.jp/

「Bring Out」は、顧客との対話を会社の資産に変える営業支援ツール。 99%の精度の文字起こしによる商談可視化と、自動報告書作成モデルにより、営業の事務工数削減に寄与することが特徴。 採用担当者向けに、面接内容をAIが分析するサービス「Bringout for HR」を展開。

▼Bring Outの提供する価値

これまで収集困難だった社内外の対話情報を収集し、解析し、CRMへの格納までをワンストップで実行。 現場の業務を最小化しながら、対話を文字情報に、そして分析可能な構造データへと自動変換します。 勘と経験に基づく仕事のあり方から、データに基づく仕事のあり方へとトランスフォームしていきます。

▼Mission

〈PDCAが回るためのインフラを社会実装し、あらゆる活動が日々より良いものになっていく可能性を拓く〉

よりよくあるためには、自分が今いる位置を認知したうえで、改善サイクル(PDCA)を回していくことが必要です。 ビジネスにおける年間100兆文字に及ぶ対話データは、正しい解析プロセスを経ることで、現在地を事実に基づいて評価し、改善行動の実践状況や課題を把握し、効果を測定するための幹となる情報となります。 Bring Outは、テクノロジーとプロフェッショナルの融合で、対話情報から世の中を一歩ずつ良いものへと変えていきます。

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. 書類選考
  3. 1次面接
  4. 2次面接
  5. オファー面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

同じ企業の求人

同じポジションの求人

おすすめのイベント

もっと見る
  • LayerX流 エンジニアとPMのドメイン知識の溝をなくす、AIネイティブな開発プロセス

    開催前

    LayerX流 エンジニアとPMのドメイン知識の溝をなくす、AIネイティブな開発プロセス

    AIツールの活用が進む中、開発現場では「エンジニアがドメイン知識を深く理解できない」「PMが仕様作成のボトルネックになっている」といった課題を聞くことがあります。 特に、「なぜこの課題があるのか、エンジニアが腹落ちできていない」「PMの仕様検討待ちで開発が進まない」――こうした声は、多くの開発現場で聞かれるのではないでしょうか。 LayerXでは、AIを活用することでこれらの課題に向き合い、エンジニアとPMの役割の壁を取り払う取り組みを進めているといいます。 そこで本イベントでは、バクラクシリーズのPMを務める加藤氏をお招きし、AIによってドメイン知識へのアクセスがどう変わったのか、PMとエンジニアがどう協働できるようになったのか、そしてCursorを用いた仕様検討の自動化など、LayerXが実践するAIネイティブな開発プロセスについて語っていただきます。 「ユーザーに使われるものを作る」文化をチーム全体で実現するためのヒントが得られる貴重な機会です。 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 「全員プロダクトマネージャー」を実現する、カーソル仕様による検討の自動運転 https://speakerdeck.com/applism118/quan-yuan-purodakutomaneziya-woshi-xian-suru-cursorniyorushi-yang-jian-tao-nozi-dong-yun-zhuan

  • 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

    アーカイブ公開中

    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

    AIコーディングエージェントの活用は進んでいるものの、コーディング以外の工程ではまだ課題を感じている方が多いのではないでしょうか。 「AIに設計やテストをどう任せればいいか悩んでいる」 「レビューがボトルネックになっていて、効率化の方法が見えてこない」といった声もよく耳にします。 実際には、実装以外の工程(設計、テスト、レビュー)でもAIを効果的に活用できる余地は大きくあります。 しかし「仕様書から適切に設計書へどう落とし込むか」「E2Eテストはどこまで人手を代替するのか」「AIレビューツールを入れたもののレビュー工数の削減にはあまり寄与していない」など、多くの現場が壁に直面しているのも事実です。 そこで本イベントでは、AI活用を第一線で行っているLayerXのan氏とサイバーエージェントのわさびーふ氏をお招きし、設計・実装・テスト・レビューという開発プロセス全体において、AIをどう活用しているのか取り組みの現在地を包み隠さず語っていただきます。 an氏からはバクラク開発における実践例を、わさびーふ氏からはサイバーエージェントでの取り組みを通じて、AI時代の開発プロセスのベストプラクティスを学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。

    開催日:

    2025年11月20日(木)19:00~20:00

  • 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

    アーカイブ公開中

    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

    開催日:

    2025年11月6日(木)19:00~20:00

  • 延1万件の個人情報漏洩を発見したエンジニアに聞く 知らないと危険バイブコーディングとセキュリティ

    アーカイブ公開中

    延1万件の個人情報漏洩を発見したエンジニアに聞く 知らないと危険バイブコーディングとセキュリティ

    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。

    開催日:

    2025年10月7日(火)19:00~20:00

  • Next.js vs Nuxt それぞれの良さを知る Frontend Night

    アーカイブ公開中

    Next.js vs Nuxt それぞれの良さを知る Frontend Night

    フロントエンド開発でフレームワークを選ぶ際、「Next.jsとNuxtの違いや特徴までは理解できないまま、とりあえずで選んじゃっているな」と感じているエンジニアも多いのではないでしょうか。 実際には、開発チームの構成や要件によって、Nuxtの方が適している場面も、はたまたNext.jsの方が適している場面も存在します。特に最近では、Nuxtに対する業界の注目度も今まで以上に高まってきています。 そこで本イベントでは、実際にNext.js・Nuxt両方の開発経験を持つエンジニアの方々をお招きし、なぜNuxtに投資するのか?なぜNext.jsに投資するのか?をお二人の立場から語っていただきます。 LayerXのypresto氏からは実際にNextとNuxtを同時運用して経験した互いの良さやツラミ、Next.jsを推進する理由を、アンドパッドの小泉氏からはVueやNuxtのエコシステムの現状や、Nuxtを推進する理由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 ■ アンドパッド 小泉氏 新規プロダクトの開発に Nuxt 3 を採用して良かったこと https://tech.andpad.co.jp/entry/2024/01/17/100000 ■ LayerX ypresto氏 Next.jsとNuxtが混在? iframeでなんとかする! https://speakerdeck.com/ypresto/nuxt-inside-nextjs-with-iframe

    開催日:

    2025年9月30日(火)19:00~20:00

転職に役立つノウハウ

もっと見る