【フルリモート】エンプラ企業向け経営変革SaaSのシニアバックエンドエンジニア
サーバーサイドエンジニア

【フルリモート】エンプラ企業向け経営変革SaaSのシニアバックエンドエンジニア

AI要約(β)

対話データ解析サービス「Bring Out」のシニアバックエンドエンジニアとして、エンタープライズ企業向けの経営変革を支援するSaaSの開発に参加しませんか?年収800~1,500万円、フルリモート&フルフレックスの働き方で、AI技術を駆使した商談解析やデータドリブン経営の実現に貢献できます。少数精鋭のチームで、技術的な挑戦とビジネス価値の創出を両立し、未来の働き方を共に創造しましょう。あなたの経験と情熱が、私たちのプロダクトを次のステージへと導きます。

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

ブリングアウトについて

対話をデータ化して経営変革を支援するブリングアウト( https://www.bringout.biz/ )の開発を行なっています。面談を分析した結果データを蓄積して、報告業務の自動化や活動のモニタリング、お客様の声の分析など、事業改善のためのデータ活用に利用されています。 経営改革プロジェクトに必要なデータ収集と分析をSaaS化したような事業で、エンタープライズ企業を中心に導入頂いています。経営幹部に対する説明責任を持ち、現場の面談を分析した示唆を経営課題や営業実績と突き合わせて改善プランと計測指標を合意して、最終的にカスタムされたSaaSを組織に展開します。 お客様ごとに課題は異なり、課題に特化した分析レポートの作成やAIの構築を行う必要があります。これらの分析やAI構築がノーコードで行えるプラットフォームを提供しているのがブリングアウトというプロダクトです。

事業や組織をわかりやすく説明した採用資料( https://bringout.notion.site/engineer-recruiting )も合わせてご覧くださいませ。

直近のニュース
開発組織について

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。

リクルートや楽天出身のシニアエンジニアをはじめ、元TreasureDataのスタッフエンジニア、さらにCTOである小原も2度の会社や事業立ち上げを経験するなど、組織内のケイパビリティも高く、少数精鋭でありながらも非常に人材の層が厚い組織となっております。 AI開発についてもPreferred NetworksにてCTO経験のある奥田さんや、CapexにてCAIO経験のある叶内さんが在籍しておりAI開発をリードしています。

またコンサルチームのメンバーはMcKinsey & Company, BCG, Bain & Company, Accenture などのトップティアの外資戦略系コンサル出身のシニアマネージャーを中心に構成されており、このフェーズのSaaS企業では類を見ないほど強いビズチームの体制構築ができているため、技術的な経験はもちろんのこと、ビジネス的な価値を創出するための貴重な経験を積むことができるという点も大きなメリットとなっています。

よろしければこちらもぜひご覧ください。 開発チームのメンバー紹介( https://bringout.notion.site/engineer-recruiting#1618e645c9b9800ea005f8d2c14c9fc4 )】

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ながら、オーナーシップ高くご活躍いただける方を新たに求めております。

今後の組織スケール計画

現時点で非常に高い売上を維持することができており、売上の急拡大&PMFがみえてきている状況です。今後はさらに体制を強化し、事業の成長速度を上げていくことが至上命題となっております。

開発チームのサイズも、今後2〜3年で【40名規模の組織】にスケールすることを計画しています。

  • システムを安定運用させること
  • 勝ち筋となる機能を磨き上げること
  • 新しい価値開発にチャレンジすること

これらの課題に一緒に挑戦しながら共に成長を加速できる仲間を探しております!

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。

主にプロダクト開発チームにおけるバックエンド領域を中心にご活躍いただくことを想定しております。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。

バックエンド開発
  • APIの実装や、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
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
  • PdMが整理した機能要件に基づき、非機能要件を整理。必要に応じてアーキテクチャをまとめたドキュメントの作成と他メンバーへの共有
  • 開発チケットの作成、進捗状況の共有
▼得意領域やキャリアの志向性に合わせた領域でご活躍頂きたいです

以下のようなテーマの内、得意領域やキャリアの志向性に合わせた領域でご活躍頂きたいです。 ブリングアウトで働く面白さ( https://bringout.notion.site/engineer-recruiting#1608e645c9b980048df8cfa99a066a57 )も合わせてご覧くださいませ。

AI領域における価値増強のための開発
  • コンサルティング用の社内データ分析基盤の開発、ノーコードでAI提供をするための社内向けのアルゴリズム構築 & 精度検証基盤の開発
  • 新たなAI機能を提供するためのアルゴリズムの検証や、機能のプロトタイピング
  • 価値が検証されたアルゴリズムをプロダクトで動かすためのクラウドインフラの構築やワークフローの実装 など
エンタープライズ企業でプロダクトを利用いただくための開発
  • 入力するデータを円滑に取得するためのWeb MTGツールとの連携やレコーダーアプリなどの提供
  • 分析結果をお客様のシステムで利用するためのシステム連携やAPIの公開
  • SLOやSLAの設定、営業機密情報を取り扱うためのセキュリティ対応
  • 安全に機能を提供するためのシステムアーキテクチャの改善、システム運用の設計
  • お客様の問い合わせ対応やアラート対応、それら業務の効率化 など
ユーザーのデータ運用の支援と、プロダクトの使い勝手の改善
  • プロダクトがセルフサーブできるように、オンボーディングプロセスの設計、管理機能の公開
  • 顧客要望を汲み取ったプロダクトのUI改善
  • 対話情報の分析結果を可視化するための機能の開発、アドホックな分析を支援するためのツールの提供 など
事業の成長を支える開発体制の強化
  • 開発プロセス改善のためのチーム運用の設計や、開発体制の設計、業務プロセスの自動化
  • 採用活動、チームのプレゼンス向上のための情報発信、登壇
  • チームのカルチャーの設計、評価制度設計、採用方針設計
  • リーダーとして、メンバーの評価・育成支援 など
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)

【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
▼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
  • AWSなどクラウド環境の実務での運用経験
  • 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
  • 可観測性(Observability)をシステムに実装して運用してきた経験
  • トラフィックの増加に対してシステム対応を行なってきた経験
  • ステークホルダーに対して、機能や開発計画、セキュリティについての説明を行なってきた経験

歓迎スキル/経験

歓迎する経験
  • 分散システムの開発運用経験
  • 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
  • ISUCON本著者 金子氏による Offers 公開パフォーマンスレビュー キャッシュは敵か味方か?

    開催前

    ISUCON本著者 金子氏による Offers 公開パフォーマンスレビュー キャッシュは敵か味方か?

    パフォーマンス・チューニングは、Webサービスの成長とともに避けて通れないテーマです。中でも「キャッシュ」は有効な手段の一つですが、設計や運用を誤るとデータ不整合やメンテナンス負荷の増大につながる可能性もあります。 「パフォーマンス・チューニングといえば、まずDBやアプリケーションロジックの改善が語られることが多いが、キャッシュはどのタイミングで検討すべきなのか?」 「実務で触れる機会が少なく、方法論を体系的に理解できていない」 ——こうした悩みの声は、現場のエンジニアから数多く寄せられています。 本イベントでは、『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』にてキャッシュの章を執筆され、ご自身でもキャッシュライブラリを実装されている金子達哉氏をお迎えします。 今回は特別に、Offersの実サービス( offers.jp/jobs )を題材とした公開パフォーマンスレビューを実施します。 実際のサービスを見ながら、「キャッシュを使うべき場所・使うべきでない場所」をどのように判断するのか、その検討プロセスを公開でお届けします。 👇ISUCON概要はこちら https://isucon.net/ 👇『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』はこちら https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12846-3

  • ハッカソン優勝者はこう使うのか!「Everything Claude Code」から学ぶ 基本と実践

    開催終了

    ハッカソン優勝者はこう使うのか!「Everything Claude Code」から学ぶ 基本と実践

    昨今の開発現場において、Claude CodeをはじめとするAIコーディングエージェントの利用は急速に普及しています。一方で、進化のスピードが非常に速く、「全ての機能を把握し、実戦レベルで使いこなす」ことに壁を感じているエンジニアの方も少なくありません。 そうした中、Anthropic主催のハッカソンでも活用された「everything-claude-code」リポジトリがSNS上で大きな話題となりました。Claude Codeのベストプラクティスが網羅的にまとめられた注目のリソースですが、一定の前提知識がないと読み解くのが難しい側面もあります。 そこで、本イベントでは、RevenueCat Shipaton 2025に入賞し、Claude Codeの機能検証・解説を精力的に発信されているOikon氏をお迎えし、「everything-claude-code」を題材にClaude Codeの基本機能と実践的な活用法を紐解きます。 前半では、Claude Codeの基本機能を押さえたうえで「everything-claude-code」の全体像について解説します。 後半のディスカッションでは、実際の画面をご覧いただきながら「everything-claude-code」リポジトリを参照し、手元の環境でいくつかのコードを動かすデモを通じて、より具体的な活用法を深ぼっていきます。 Claude Codeを触り始めたばかりの方から、もっと使いこなしたい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。 ↓「everything-claude-code」リポジトリはこちら https://github.com/affaan-m/everything-claude-code

    開催日:

    2026年3月17日(火)12:00~13:00

  • React 19、コンポーネント設計どう変わった?〜うひょさんに聞く最新 実務Tips〜

    アーカイブ公開中

    React 19、コンポーネント設計どう変わった?〜うひょさんに聞く最新 実務Tips〜

    前回「LT&ディスカッション5ラウンド!うひょさん・よしこさんと改めて考えるReactコンポーネント設計」( https://offers.connpass.com/event/298939/ )のイベント開催から約2年が経過し、その間にReactやNext.jsは大きく進化してきました。Server ComponentsやSuspense、新しい非同期処理のAPIの登場などにより、パフォーマンスや表現力は向上した一方で、コンポーネント設計は以前にも増して複雑になりやすい状況になっています。 またAIの登場により、設計部分の重要性は、以前にも増して高まっていると感じており、AIライクとヒューマンライクのどちらに寄せるべきなのかの判断も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、うひょ氏をお招きし、「今、現場で採用すべきコンポーネント設計のベストプラクティス」を実務経験をもとに解説していただきます。 迷いなく設計判断ができるようになるための指針を、持ち帰れるイベントです。ぜひご参加ください。

    開催日:

    2026年2月18日(水)19:00~20:00

  • MIXI×ユーザベース アプリエンジニアのための「AI×SRE」入門 〜障害対応・ログ解析を楽にする実践Tips〜

    アーカイブ公開中

    MIXI×ユーザベース アプリエンジニアのための「AI×SRE」入門 〜障害対応・ログ解析を楽にする実践Tips〜

    「本番で障害が起きたけど、ログの調査に時間がかかる」「パフォーマンスが遅いと言われたけど、どこから調べればいいかわからない」「原因不明のエラーにより、インフラサーバーが正しく立ち上がらず疎通がうまく行かない」——アプリケーション開発をしていると、こうした"インフラ寄りの面倒な作業"に悩まされることはありませんか? 実は今、AIエージェントを活用すれば、これらの作業を自然言語で依頼するだけで解決できるようになりつつあります。ログの集計やレポート作成、障害の原因特定、パフォーマンスの変化の可視化——特別なクエリを書かなくても、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。 本イベントでは、MIXIの吉井氏とユーザベースの飯野氏をお招きし、ソフトウェアエンジニアがインフラ領域の"面倒な作業"をAIでどこまで減らせるかを語っていただきます。「SREじゃないから関係ない」ではなく、開発者こそ知っておきたいAI×インフラの活用術をお届けします。

    開催日:

    2026年1月21日(水)19:00~20:15

  • なぜRemix 3はReactを離れたのか -Web標準とAI時代に最適化された新アーキテクチャ

    アーカイブ公開中

    なぜRemix 3はReactを離れたのか -Web標準とAI時代に最適化された新アーキテクチャ

    2024年末、Remix 3が発表されました。Reactベースのフレームワークとして知られていたRemixが、「ReactからWeb標準へ」という大きな方向転換を発表しました。 React Router v7としてReactエコシステムに深く統合される道を選んだ一方で、Remix 3はReactから離れ、Web標準をベースとした新しいアーキテクチャへと進化しようとしています。 なぜRemixはこのタイミングでReactを離れる決断をしたのか?Web標準に回帰することで何が変わるのか?そしてAI時代において、このアーキテクチャはどのような優位性を持つのか? 本イベントでは、Remix 3の詳細な解説記事を執筆されたcoji氏をお招きし、「Reactの当たり前を相対化する」というテーマでLTをいただきます。Remix 3の技術的な変化から思想的な背景まで、深く掘り下げていきます。 👇登壇者の記事を事前にチェック coji氏 Remix 3についての解説記事 https://zenn.dev/coji/articles/remix3-introduction

    開催日:

    2026年1月14日(水)19:00~20:15

転職に役立つノウハウ

もっと見る