[年収]800万円~

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主なプロダクト・開発案件 AI字幕生成・文字起こし「Subtitle Generator」 AIメタデータ生成・映像アーカイブシステム AIショート動画生成システム AIコールシステム 放送局・エンタメ企業向けAIシステムの個別開発 ー主な業務 顧客との打ち合わせ、課題整理、要件定義 技術的な解決策の提案、PoC・プロトタイプ開発 Webアプリケーション・APIの設計、実装 技術選定、システムアーキテクチャ設計 AWS／GCPを活用したインフラ設計・構築 開発スケジュール・優先順位の整理 開発メンバーとの連携、プロジェクト推進 テスト、リリース、導入後の改善 ー経験・志向に応じてお任せする業務 複数プロジェクトの技術的な統括 開発メンバーのマネジメント・育成 開発組織の体制構築・開発プロセスの改善 プロダクト戦略・新規事業の検討 経営陣と連携した技術・事業方針の検討 顧客との折衝やプロジェクト推進だけでなく、自ら設計・実装にも携わるプレイング型のポジションです。

■募集背景 ユーザーの声を仕様に落として反映するまでの速さが、そのままプロダクトの伸びを決めています。その速さを、人を増やすことではなく開発の進め方を変えることで上げにいくフェーズです。その意思決定を主導していただける方を募集します。 ■仕事内容 当社のプロダクト「センキャク」のバックエンドとモバイルアプリの両方で、技術の判断を担っていただくポジションです。新機能の開発や既存機能の改善を進めながら、AI自身が開発を進める体制へ移していきます。 次の業務を、AIに任せる範囲を広げながら進めていただきます。 - お客様の要望をもとにした、新機能の仕様決めと開発 - 既存機能の改善 - バックエンドとモバイルアプリをまたいだ技術選定・アーキテクチャ設計 - 障害の検知と対応 - 技術のロードマップの策定 ■AIに開発を任せるための業務 - AIに開発を任せるためのコンテキスト整備 - AIがつくった成果物のレビュー・承認と、その負担を軽くする仕組みづくり - いま人間が受け持っている開発作業の、AIへの引き渡し ■入社後、最初に取り組んでいただくこと AIの成果物を人間が承認する作業を、どこまで軽くできるか。これが入社後、最初に取り組んでいただくテーマです。AIに任せられる範囲を広げていくことを期待しています。 ■体制 業務委託メンバーと連携しながら進めます。技術選定やアーキテクチャ設計の意思決定を主導していただきます。 ■開発環境 【AIツール】 - 仕様整理、テスト観点の整理、実装：Claude Code 【インフラ】 - AWS (ECS / RDS(Aurora MySQL) / S3 / CloudFront / CloudWatch / Lambda / CDK / SNS など) / Firebase (Firebase Authentication / FCM) 【サーバーサイド】 - 言語 / FW：Go / Echo / GORM - ツール：Sentry / Zenduty - CI/CD：CodeDeploy / GitHub Actions 【Web】 - 言語 / FW：TypeScript / Next.js / React 【モバイルアプリ】 - 言語 / FW：Dart / Flutter - ライブラリ：Riverpod / Flutter Hooks / Freezed / Firebase - CI/CD：Codemagic / GitHub Actions / fastlane - テスト：unit test / Visual Regression Test 【共通】 - コードレビュー：CodeRabbit - コード管理：GitHub - プロジェクト管理：GitHub Projects - ドキュメント管理：Google Workspace - APIスキーマ：OpenAPI - 分析ツール：Google Analytics - デザインツール：Figma - コミュニケーションツール：Slack / Google Meet

サポーターチームにおける一人目のプロダクトエンジニアとして、フロントからバックエンドまで各機能の開発を自律的に推進いただきます。プロダクト価値やユーザー体験が事業成長に非常に重要になるため、チーム全員がユーザーの一次情報やドメイン知識について学び、「Why・What」など上流から意思決定に関与することを重視します。 - ドメイン知識の学習および社内ナレッジ化 - プロダクトの利用データ、リサーチを通したユーザー情報の把握 - チームでの議論を通じた顧客理解、解決すべき課題の特定・優先順位付け - 顧客に質の高い価値をより早く届けるための、開発プロセス・チーム運営の改善 - 新機能の設計・提案～実装～リリース、既存機能の改善 - 既存コードのリファクタリング・パフォーマンスチューニング - 事業スケーリングに必要な技術の見直し、リアーキテクチャの検討 - TypeScript - React(Next.js)、Tailwind CSS - GraphQL、NestJS - GCP(Cloud Run、Cloud SQL、Cloud Pub/Sub)、PostgreSQL - Terraform、GitHub Actions - BigQuery - Gemini、Claude、OpenAI - Git、Docker

- 自動車プローブデータ分析プロダクトにおける技術アーキテクチャのグランドデザインおよび技術的意思決定 - データ基盤・データパイプラインの設計、構築、および本番運用（AWSを想定） - 事業メンバーとの高度な連携による、ビジネス要件・価値仮説のシステム要件への翻訳 - 単発のシステム開発に留まらない、再利用可能な技術アセット（データ・モデル・インフラ基盤）の戦略的構築 - エンジニアリングチームのリード／マネジメント、アジャイルな開発プロセスの推進、およびメンバーの技術的メンタリング

・事業の拡大に伴う、プロダクト開発をリードして頂ける人材のニーズ拡大　・hacomonoはウェルネスSaaSから始まりIoT、Fintech、今後はAIへとプロダクトの領域を広げています。　・我々が価値提供できる領域もウェルネスにとどまらず、スクール業界や公共運動施設にも広がり加速度的にプロダクトが拡大・強化されています。　・今後より組織拡大と事業の強化が見込まれる中で、よりオーナーシップを持ってプロダクト成長に寄与いただける方にjoinいただくことが必要になっています。・人員拡大による開発スピードの鈍化　・組織が大きくなるにつれて、開発スピードを維持し続けることも重要な課題です。　・我々が求めるのは、「よりスピーディーに、よりユーザーに喜ばれるソリューションの提供」です。・フィットネス・ウェルネス産業向けオールインワンマネジメントシステム【hacomono】のフロント・バックエンド領域の開発・要件に基づいた設計、実装、テストコード追加、検証、リリースなどプロダクト開発における業務全般・徹底的なドメイン理解と顧客課題に向き合ったプロダクト開発・デザイン、UI/UXなど使いやすさにこだわったプロダクト開発・サポートチーム等から依頼による仕様確認・調査等の対応・ロードマップ策定プロセスに参画・設計レビュー・壁打ち・プロダクトコア機能の開発リード・自らドキュメントを起こして関係者と擦り合わせ・プロダクト開発に関するマインド・ナレッジのシェア・チームビルディング・スプリントを1週間単位にし、JIRA の Issueでタスクを管理しながら開発を進めていきます。・毎日チーム毎にデイリースクラムを実施し、現在の進捗状況や困っていることなどを共有するようにしています。・週1回 OKR チェックインミーティングを実施し、各チームから情報を持ち寄り進捗の共有やレビューを受ける機会を設けています。・開発言語・：Ruby / Go / TypeScript・フレームワーク・：Ruby on Rails / Vue.js / Nuxt.js（v2, v3）・インフラ・：　・AWS（EC2 / RDS / ECS Fargate / Lambda）　・GCP（BigQuery）　・Terraform / Ansible / Docker・データベース・：MySQL・決済API連携・：各種外部サービスと連携・CI/CDツール・：CircleCI / GitHub Actions / Jenkins・バージョン管理・：GitHub・利用ツール・：Slack / Jira / Notion・開発スタイル・：スクラムを用いたアジャイル開発・このポジションの魅力・得られるもの　・総合フィットネスジム、24Hジム、ゴルフスクールなど多様な業態で導入実績あり　・顧客からの要望を元に業界の体験をアップデートできる、やりがいのあるポジション　・自分の携わったプロダクトが業界を変える実感を持てる　・CTO・VPoPEとの距離が近く、知識やノウハウを吸収しやすい　・エンジニアとして大きく成長できる環境・今後の展望　・フィットネスを入口に、ウェルネス領域の社会課題（運動習慣の定着・改善）に貢献　・新規プロダクトやクロスセル商材の開発に着手　・IoTを活用した店舗DX・UX最大化を推進　・蓄積されたデータを活用し、よりパーソナライズされたユーザー体験を実現🔗 詳細な開発イシューはこちらhttps://coal-son-1e1.notion.site/65f1c0a6e2574d22b2842b40a8e15358?v=6f3b0d25529a4247b9b5693b7b3443fehttps://www.notion.so/65f1c0a6e2574d22b2842b40a8e15358?pvs=212025年1月にシリーズDラウンドで約46億円の資金調達を実施し、事業の成長力やプロダクトにいただくポジティブな評価を追い風に、開発を加速させています。その爆速成長を支えるため、プロダクトに向き合い、よりよい顧客体験を定義し、開発に真摯に向き合える、「プロダクトエンジニア」を増やしていきたいと考えています。hacomonoのプロダクトエンジニアとは、「プロダクトの成長を軸に、オーナーシップを持って追求・越境していくエンジニア」と定義しています。※参考：「プロダクトエンジニア」という役割を定義しましたというお話 - hacomono TECH BLOGhttps://techblog.hacomono.jp/entry/2024/04/30/1100

hacomonoは、ウェルネス領域に特化した顧客管理・予約・決済システム『hacomono』提供を主軸とした事業を展開しています。2025年1月にシリーズDラウンドで約46億円の資金調達を実施、累計調達額は120億円となりました。事業の成長力やプロダクトにいただくポジティブな評価を追い風に、開発を加速させています。その爆速成長を支えるため、プロダクトに向き合い、よりよい顧客体験を定義し、開発に真摯に向き合える、「プロダクトエンジニア」*を増やしていきたいと考えています。※hacomonoのプロダクトエンジニアとは、「プロダクトの成長を軸に、オーナーシップを持って追求・越境していくエンジニア」と定義しています。※参考：「プロダクトエンジニア」という役割を定義しましたというお話・hacomono TECH BLOG・https://techblog.hacomono.jp/entry/2024/04/30/1100プロダクトエンジニアに求めるスキルとして、以下の６つを想定しています。・関係するステークホルダーを正しく把握できる・業務フロー全体を理解している・想定されるエッジケースを把握している・上記の制約条件を踏まえて、改善ポイントを見つけられる・課題の背景を的確に捉え、開発の要否を判断できる・拡張性・汎用性を考慮した設計ができる・品質・リスク・運用保守を含む全体最適を見据えた落とし所を設計できる・必要に応じて自らステークホルダーとのコミュニケーションをとれる・相手の理解度や場面に応じて、最適な伝え方ができる・ターゲット（読者）に応じた適切な内容でドキュメントを作成できる・開発にとどまらず、PRDや内部設計資料などの文書にも積極的に関与できる・ユーザー体験を軸とした設計ができる・そのために必要なUIデザインの検討・実装ができる・バックエンド・フロントエンド双方において一定以上の開発スキルを有する・一気通貫でプロダクト開発に取り組むことができる＜業務内容＞・フィットネス・ウェルネス産業向けオールインワンマネジメントシステム「hacomono」のフロント・バックエンド領域の開発・要件に基づいた設計、実装、テストコード追加、検証、リリースなどプロダクト開発における業務全般・徹底的なドメイン理解と顧客課題に向き合ったプロダクト開発・デザイン、UI/UXなど使いやすさにこだわったプロダクト開発・サポートチーム等から依頼による仕様確認・調査等の対応＜プロダクトエンジニアの動き方の例＞・ロードマップ策定プロセスに参画・設計レビュー・壁打ち・プロダクトコア機能の開発リード・自らドキュメントを起こして関係者と擦り合わせ・プロダクト開発に関するマインド・ナレッジのシェア・チームビルディング＜開発スタイル＞・スプリントを1週間単位にし、JIRA の Issueでタスクを管理しながら開発を進めていきます。・毎日チーム毎にデイリースクラムを実施し、現在の進捗状況や困っていることなどを共有するようにしています。・週1回 OKR チェックインミーティングを実施し、各チームから情報を持ち寄り進捗の共有やレビューを受ける機会を設けています。＜開発環境＞・開発言語・：Ruby / Go / TypeScript・フレームワーク・：Ruby on Rails / Vue.js / Nuxt.js（v2, v3）・インフラ・：　・AWS（EC2 / RDS / ECS Fargate / Lambda）　・GCP（BigQuery）　・Terraform / Ansible / Docker・データベース・：MySQL・決済API連携・：各種外部サービスと連携・CI/CDツール・：CircleCI / GitHub Actions / Jenkins・バージョン管理・：GitHub・利用ツール・：Slack / Jira / Notion・開発スタイル・：スクラムを用いたアジャイル開発プロダクトエンジニアとして働く魅力（hacomono）・社会的インパクトのあるミッションに貢献できる・「ウェルネス産業を、新次元へ。」というミッションのもと、運動習慣の定着・改善といったウェルネス領域の社会課題の解決に、プロダクト開発を通じて貢献できる。・業界標準となるプロダクトの成長フェーズに携われる・すでに10,000以上の施設に導入されており、急成長を続けるサービスの拡大フェーズをリードできる。・プロダクト主導での開発に深く関与できる・要件定義から設計、実装、レビューまで一貫して携わることができ、プロダクトの成長を自分ごととして推進できる。・経営・技術リーダーとの距離が近い環境で成長できる・CTOやVPoEとの距離が近く、開発や組織づくりにおけるナレッジを吸収しやすい環境。・幅広い技術・業務領域に挑戦できる・Webアプリケーションのみならず、IoT連携や店舗体験の向上を視野に入れた開発にも関与可能。・柔軟で働きやすい勤務体系・原則フルリモート／フルフレックス（コアタイムなし）。リモート手当や備品支給、最新Mac支給など、働きやすさを支える制度が充実。・志向に応じたキャリアパス・マネジメント/スペシャリストなど自身の志向に応じたキャリアを選択することができる。

・事業KPIから逆算した事業戦略・プロダクトロードマップの策定 ・「何に投資し、何をやらないか」の意思決定と、集客（SEO・広告・CRM）とプロダクトを横断した投資配分 ・エンジニア・デザイナーと協働した、要件定義〜リリース〜効果検証の推進 ・PMの型づくりと、採用・チームづくり ※ご経験・志向に応じてお任せする業務 ・事業P&Lの管理、経営会議での意思決定 ・新規事業・新領域の立ち上げ ・組織設計・評価制度づくり

みなさんも買い物をする際には商業施設、旅行をしたらホテル、オンラインショッピングでは物流の倉庫、エンジニアであればデータセンター、と「不動産」とは切っては切れない生活を送っています。我々estieはこのようにあらゆる経済活動が行われる「場」として不動産を捉えることで、人々の生活をデータとテクノロジーの力でより豊かにすることに取り組んでいます。オフィスや物流施設、ショッピングセンターなどの投資用不動産は「商業用不動産」と呼ばれます。東京は機関投資家が保有する商業用不動産のストックが世界第1位であり、巨大な市場が日本に存在しています。それにも関わらずデータが埋没していることで、より良い街作りを行う障壁になっていることはあまり知られていません。もし世界中の人たちが日本の真の価値に気がつき、データを元に資源を活用してくれるようになったらどんな未来都市が築けるでしょうか？経済が盛り上がり、世界に通用する都市になる未来が拓けるのではないでしょうか。estieが取り組むのは不動産業界の情報・業務・取引の全てをデータとテクノロジーの力でなめらかにし、都市の秘めた価値を解き放つことで日本の社会・経済をより豊かにする挑戦です。そのためには、より豊富な情報、より広範囲の業務、より高い取引の成約率を実現するプロダクト群・事業群を効果的に実現する必要があります。会社が成長を続ける中で、個人の力を組織の力にまとめ上げ、より大きな成果を出す必要性が増しています。エンジニアリングマネジメントの観点からチームの事業価値を最大化し、開発組織の成長を共にリードしていただける方に仲間になっていただきたいと考えています。エンジニアリングマネージャーには、People / Process / Project Managementの観点から開発チームが生み出す事業価値を最大化することを期待しています。estie は経営のスピードを最大化するための方法として事業部制を採用しています。事業部には各プロダクトを開発するプロダクトマネージャー・エンジニア・デザイナーなど機能横断的なメンバーが揃う開発チームが複数存在しており、エンジニアリングマネージャーには開発チームのメンバーとして、チームで生み出す事業価値を最大化することを期待しています。スタッフエンジニアhttps://www.estie.jp/blog/entry/2023/10/13/105531をはじめとするIC（Individual Contributor）の力を最大化し、個人の力を組織の力にまとめ上げ、少ない人数で最大の成果を出すことが求められます。全社CTOだけでなく、事業部ごとに事業部CTOのポジションが設置されており、経験豊富なメンバーと社内で議論・相互サポートができるため、より高いレベルで事業推進が可能です。また、制度提案や導入を主体的に行うことが歓迎される文化であり、チーム状況やメンバーに合わせてチームの成果を最大化するために肩書にとらわれずに柔軟な役割を担うことができます。チームの中への影響にとどまることなく、事業・組織・技術の観点でレバレッジを効かせて価値を最大化する取り組みを事業部・全社で後押しされます。主体的に役割を定義しながら、組織の壁を感じることなく影響を与えることができます。・People / Process / Project Managementを通じて、1つまたは複数のエンジニアリングチームが生む事業価値の最大化・メンバーの目標設定と評価、メンタリングとコーチングといった手段での、成長支援・エンジニア組織全体の組織運営、改善の提案と実行・チーム状況やメンバー特性にあわせ、必要があれば各種マネジメントや実装も含めて行う・メンバーを育成しながら、業務を移譲する中長期の組織計画と遂行複数の事業部に EM が配置されており、EM 同士の横断的な議論や、他事業部の EM との情報共有ができる環境です。全社CTO や事業部CTO といった経験豊富なメンバーとも日常的に議論でき、組織課題への取り組みは事業部・全社で後押しされます。[フロントエンド]Next.js, React, TypeScript[バックエンド]バックエンドは、以下の3つの環境があり、プロダクトによって異なります。共通コンポーネントはマイクロサービスとして切り出されていて、言語間の差異による不便さはほぼありません。フロントエンドとのインターフェイスには GraphQL を使っています。・Rust + actix-web + async-graphql・Ruby on Rails・TypeScript + Node.js + NestJSまた、社内向け分析ツールとしては Python + Streamlit が用いられています。[開発ツール]・コード管理: GitHub・CI/CD: GitHub Actions・運用監視: Sentry, Datadog・タスク管理: JIRA・コミュニケーションツール: Slack・開発支援: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Devin, Codex など

みなさんも買い物をする際には商業施設、旅行をしたらホテル、オンラインショッピングでは物流の倉庫、エンジニアであればデータセンター、と「不動産」とは切っては切れない生活を送っています。我々estieはこのようにあらゆる経済活動が行われる「場」として不動産を捉えることで、人々の生活をデータとテクノロジーの力でより豊かにすることに取り組んでいます。オフィスや物流施設、ショッピングセンターなどの投資用不動産は「商業用不動産」と呼ばれます。東京は機関投資家が保有する商業用不動産のストックが世界第1位であり、巨大な市場が日本に存在しています。それにも関わらずデータが埋没していることで、より良い街作りを行う障壁になっていることはあまり知られていません。もし世界中の人たちが日本の真の価値に気がつき、データを元に資源を活用してくれるようになったらどんな未来都市が築けるでしょうか？経済が盛り上がり、世界に通用する都市になる未来が拓けるのではないでしょうか。estieが取り組むのは不動産業界の情報・業務・取引の全てをデータとテクノロジーの力でなめらかにし、都市の秘めた価値を解き放つことで日本の社会・経済をより豊かにする挑戦です。そのためには、より豊富な情報、より広範囲の業務、より高い取引の成約率を実現するプロダクト群・事業群を効果的に実現する必要があります。組織の拡大と複数プロダクトの並列展開に伴い、プロダクト間のデータ連携、不動産ドメインのモデリング、AI を活用した機能の実現、機密性の高いデータを扱うプロダクトのセキュリティなど、難易度の高い技術課題が継続的に発生しています。こうした課題に対して深い専門性で向き合い、技術で事業価値を引き上げられる方に仲間になっていただきたいと考えています。主に以下の技術課題に取り組んでいただく想定です。・プロダクト間でのリアルタイムデータ連携を実現する技術設計・不動産ドメイン知識をデータベースへ反映する、顧客・ドメインエキスパートと協働したモデリングと運用・機械学習・大規模言語モデル（LLM）を活用したプロダクト機能の設計と本番運用・機密性の高い不動産データを扱うプロダクトのセキュリティ設計とリスク対応・仮説検証を並行して高速で立ち上げるプロダクト開発開発チームをまたいだ横断的な役割で、複数チームのエンジニアと連携しながら全社の技術基盤やアーキテクチャを推進できる環境があります。全社CTO 及び事業部CTO との議論を通じて技術方針を定めやすい体制です。[フロントエンド]Next.js, React, TypeScript[バックエンド]バックエンドは、以下の3つの環境があり、プロダクトによって異なります。共通コンポーネントはマイクロサービスとして切り出されていて、言語間の差異による不便さはほぼありません。フロントエンドとのインターフェイスには GraphQL を使っています。・Rust + actix-web + async-graphql・Ruby on Rails・TypeScript + Node.js + NestJSまた、社内向け分析ツールとしては Python + Streamlit が用いられています。[開発ツール]・コード管理: GitHub・CI/CD: GitHub Actions・運用監視: Sentry, Datadog・タスク管理: JIRA・コミュニケーションツール: Slack・開発支援: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Devin, Codex など特定の技術領域で深い専門性を持ちながら、その専門性を開発チームや事業の成果に直結させることを期待しています。手を動かして技術課題を解決するだけでなく、チームの技術力を底上げし、プロダクトの成功に必要なことに職域を超えて取り組めるポジションです。・特定の技術領域で深い専門性を発揮しながら、その専門性をプロダクトや事業の成果に直結させる経験が積める・不動産データには独特の複雑さがあり（同じ住所に複数のビルが建っていたり、階数が整数でないビルがあったりする）、顧客やドメインエキスパートと協働しながら複雑なものを本質をついたシンプルな設計に落とし込める・AI を活用した機能の本番運用や、機密性の高い不動産データを安全に扱うセキュリティ設計など、難易度の高い技術課題に最前線で取り組める・10以上のプロダクトが並走する環境で、判断が一つのチームに閉じず他のプロダクトにも波及していく面白さがある・業界で幅広く使われる（大手デベロッパーやJ-REITの90%以上が導入する）プラットフォームの進化を技術で牽引できる

カウシェのバックエンドチームは、正社員・業務委託合わせて20名程度の少数精鋭で、APIトラフィック565倍・GMV35倍・DAU81倍という急成長を支えてきました。1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリースという高頻度な開発サイクルを、小さなチームで回し続けています。グロースの角度をさらに上げ、より多くのお客様に価値を届けていくために、仕組みと体験の大幅なアップデートを続けている真っ只中です。事業が大きくなるにつれ、バックエンドチームへの要求も変わってきました。EC基盤の拡張・コンポーネント設計・Platform Engineering強化といった中長期の技術投資を進めながら、同時に走らせたい施策の数も増えています。この状況を打開するために、組織を段階的にスケールさせていくフェーズを迎えています。加えて、AI Native開発への移行が本格化しています。1人あたりのデイリーPR数は2025年1月から2026年2月の約1年間で1.1本から4.6本へ4倍超に増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージする状態となっており、この開発文化をチーム全体でさらに進化させるエンジニアリングマネージャーが必要なフェーズに来ています。システムアーキテクチャと組織の両方を次のフェーズへ引き上げる、技術と事業への熱量を持ったエンジニアリングマネージャーを募集しております。カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。開発組織の成果を最大化させることをミッションに、エンジニアリングマネージャーとして幅広い業務をお任せします。特にバックエンド領域のエンジニアリングマネジメントをお任せします。採用・育成・評価・目標設定を通じて、バックエンドチームのケイパビリティを引き上げます。メンバーのキャリア志向と事業のニーズを接続し、「このチームにいれば成長できる」という環境をつくります。EC基盤のさらなる拡張・マイクロサービス化・Platform Engineering / SRE領域の強化といった中長期の技術投資の優先度判断と実行をリードします。技術的な意思決定において、エンジニアが納得できる根拠を示せることが求められます。開発フローのボトルネックを特定し、解決策を実行します。「品質を上げるからこそ速く作れる」というカウシェの開発文化を体現・発展させます。PdM・デザイナー・QA・モバイルエンジニアと連携し、プロジェクトの人員配置と進捗管理を担います。CTOや経営陣へのエスカレーション・報告も適切に行います。勉強会・輪読会・技術発表などのコミュニティ活動をリードし、カウシェのエンジニアリング文化を外にも発信していきます。1日5〜8回デプロイ・月12回施策リリースという開発サイクルをより向上させていくために、Platform Engineering強化や技術的負債の解消をどのタイミングでどの粒度で進めるか、事業サイドを説得しながら構想する力が必要です。急成長に伴い、EC基盤やカウシェファームの複雑性が増しています。大量のトランザクションに対応しながら、ドメイン分割・疎結合化を進める設計判断と推進力が問われます。1人あたりのデイリーPR数が約1年で1.1→4.6本へ増加し、全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しました。これをさらに進化させ、AIを個人のスキルに留めずチーム全体の開発フローに組み込む仕組みをつくることが求められます。わずか20名程度のチームでAPIトラフィック565倍の成長を支えてきた技術基盤をリードできます。「小さいチームでも大きな技術課題に向き合える」環境でEMとしての腕を試せます。デイリーPR数4倍超・全PRの83%がAIレビューのみでマージという実績は、業界でも最先端の開発環境です。AI活用をチーム文化に根付かせる取り組みを、EMとして主導できます。小規模組織のため、CTO（池松恭平 / DeNA出身）と直接議論しながら技術戦略を描ける環境があります。「上から降ってくる」のではなく、自分が戦略の起点になれます。全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。AI活用したバックエンド開発の最前線を、チームとして追求できる環境です。・1チームあたり4〜10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。・要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。・バックエンドエンジニアは1チームに2〜3名で、現在正社員・業務委託合わせて約20名が在籍しています。・GoとGoogle Cloudを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています。・言語：Go・インフラ：Google Cloud（Cloud Run、Cloud Spanner、Pub/Sub等）・通信：gRPC、Protocol Buffers・CI/CD：GitHub Actions、Cloud Build・構成管理：Terraform・モニタリング：Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Trace・分析基盤：BigQuery、Looker Studio・AI/LLMツール：Claude、Codex、Cursor、Gemini、GitHub Copilot（全員分予算あり）・その他：GitHub、Slack、Notion、Figma・開発スタイル：アジャイル開発（1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリース）東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。2020年から複業として参画していたカウシェに翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。・メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代シニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。・モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。・「品質を上げるからこそ速く作れる」　・スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。　・Firestore → Cloud Spannerへの移行の例　　https://zenn.dev/kauche/articles/1e733da3748ee1・AI Native開発の実践　・1人あたりのデイリーPR数が1年で1.1本→4.6本へ増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。　・全PRの83%をAIレビューだけでマージできるようにした　　https://zenn.dev/kauche/articles/e051583461c181・事業と顧客に近い距離で開発する文化　・PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー）を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。入社後はバックエンドEMとしてチームを牽引しながら、事業フェーズに応じて開発部長等へのステップアップを想定しています。急成長スタートアップでのEC基盤刷新・AI Native開発・組織設計の実績は、エンジニアリングリーダーとして高い市場価値につながります。入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。・1ヶ月目：環境適応と小さな成果　・チームや周辺組織にとにかく慣れていただきます。　・既存のGoコードベースとアーキテクチャのキャッチアップをしていただき、軽微な機能追加やバグ修正を通じて、リリースフローを回せるようになっていただきます。　・終盤には、徐々に大きめの機能開発や技術課題に携わっていただきます。・2ヶ月目：機能開発のオーナーシップ　・特定の大きめの機能開発の、仕様検討から実装・リリースまでを自主的にリードしていくことにチャレンジいただきます・3ヶ月目：技術課題など、より大きな課題への対応　・チームや組織全体の開発効率を上げるには？技術的な課題で優先するべきものは？など、開発文化や技術に関する意思決定に関わっていただくことを期待しています。お互いのミスマッチを無くすため、技術力とカルチャーの両面を丁寧に確認させていただきます。・カジュアル面談（まずは気軽にお話ししましょう）・一次面接（技術・カルチャー：EM・CTO / 60〜90分）・課題選考（技術：EM＋現場エンジニア/ MAX90分）　・GitHubアカウントをいただき、ご自宅で取り組んでいただき、そのあとにディスカッションを行う形式です。アルゴリズム問題等ではなく、実務に近いAPI設計・実装能力（ディレクトリ構成、テストの書き方など）を拝見させていただき、そちらを元にディスカッションをさせていただきます。・最終面接（対面：CEO・COO / MAX90分）　・最終面接と課題選考の間に、リファレンスチェックを実施することがあります。・採用ページ：・https://enjoy-working.kauche.com/　https://enjoy-working.kauche.com/・Company Deck：・https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck　https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck・社員インタビュー：・https://note.com/kauche　https://note.com/kauche・TechBlog：・https://zenn.dev/p/kauche　https://zenn.dev/p/kauche

カウシェのバックエンドチームは、正社員・業務委託合わせて20名程度の少数精鋭で、APIトラフィック565倍・GMV35倍・DAU81倍という急成長を支えてきました。1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリースという高頻度な開発サイクルを、小さなチームで回し続けています。グロースの角度をさらに上げ、より多くのお客様に価値を届けていくために、仕組みと体験の大幅なアップデートを続けている真っ只中です。EC基盤の拡張・コンポーネント設計・Platform Engineering強化といった中長期の技術投資を進めながら、同時に走らせたい施策の数も増えています。この状況を打開するために、組織を段階的にスケールさせていくフェーズを迎えています。加えて、AI Native開発への移行が本格化しています。1人あたりのデイリーPR数は2025年1月から2026年2月の約1年間で1.1本から4.6本へ4倍超に増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、「AIを使う」ではなく「AIで開発プロセスを再設計する」ことを実践し続けているチームです。事業とプロダクトへの熱量を持ちながら、AIと共に生産性の常識を塗り替えるバックエンドエンジニアを募集しております。カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。Go/Google Cloud(Cloud Run,Cloud Spanner, etc)を用いた、「カウシェ」のサーバーサイド開発全般をお任せいたします。1チーム4〜7名の職能混合チーム（PM、デザイナー、エンジニア、QAなど）の一員として、要件定義・設計・実装・リリース・運用まで一気通貫で担っていただきます。機能開発PdM・デザイナー・モバイルエンジニア・QAと連携し、新機能の設計から実装・リリースまでをオーナーシップを持って推進します。技術基盤の改善ドメイン分割・コンポーネント設計・Platform Engineering / SRE強化といった技術課題にも積極的に関わっていただきます。コードを書くだけでなく、チームの開発生産性を上げる仕組みづくりにも貢献が期待されます。AI Native開発の実践Cursor・Claude・Codex等のAIツールをフル活用し、設計・実装・レビューのすべてにAIを組み込んだ開発スタイルを体現します。「AIを使える個人」ではなく「AIを組み込んだチーム」を一緒につくっていきます。急成長に伴い、EC基盤やカウシェファームの複雑性が増しています。数億規模のトランザクションに対応しながら、ドメイン分割・疎結合化を進める設計判断が求められます。EC基盤を将来的に内製化するロードマップが進行中です。スケールと品質を両立した設計・実装力が問われます。Observabilityの向上・自動化基盤整備・SLI/SLO運用の本格化など、インフラと開発の境界を越えた取り組みが求められます。デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績をさらに伸ばすための仕組みと文化を、自分自身が体現しながらつくっていきます。20名程度のチームでAPIトラフィック565倍の成長を支えてきた技術基盤に、エンジニアとして直接関われます。「小さいチームでも大きな技術課題に向き合える」環境です。デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績は、業界でも最先端の開発環境です。AIを道具として使うのではなく、開発文化として根付かせているチームで働けます。全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。AIを使った開発の最前線を、チームとして追求できる環境です。・1チームあたり4〜10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。・要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。・バックエンドエンジニアは1チームに2〜3名で、現在正社員・業務委託合わせて約20名が在籍しています。・GoとGoogle Cloudを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています。・言語：Go・インフラ：Google Cloud（Cloud Run、Cloud Spanner、Pub/Sub等）・通信：gRPC、Protocol Buffers・CI/CD：GitHub Actions、Cloud Build・構成管理：Terraform・モニタリング：Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Trace・分析基盤：BigQuery、Looker Studio・AI/LLMツール：Claude、Codex、Cursor、Gemini、GitHub Copilot（全員分予算あり）・その他：GitHub、Slack、Notion、Figma・開発スタイル：アジャイル開発（1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリース）1991年大阪生まれ。大学・大学院では機械工学を専攻し半導体領域を研究する。新卒で複合機器メーカーに入社し、エンジニアとしてのキャリアをスタート。2023年2月株式会社カウシェにバックエンドエンジニアとして参画。 2024年4月からバックエンド・webフロントエンドチームのエンジニアリングマネージャーを担当。https://note.com/kauche/n/n731d15fe50c3https://note.com/kauche/n/n731d15fe50c3・メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代シニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。・モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。・「品質を上げるからこそ速く作れる」　・スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。　・Firestore → Cloud Spannerへの移行の例　　https://zenn.dev/kauche/articles/1e733da3748ee1・AI Native開発の実践　・1人あたりのデイリーPR数が1年で1.1本→4.6本へ増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。　・全PRの83%をAIレビューだけでマージできるようにした　　https://zenn.dev/kauche/articles/e051583461c181・事業と顧客に近い距離で開発する文化　・PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー）を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。入社後はバックエンドエンジニアとして機能開発・技術基盤の両輪を担いながら、テックリード・エンジニアリングマネージャーなどへステップアップできる可能性がございます。急成長スタートアップでのEC基盤開発・AI Native開発の実績は、エンジニアとして高い市場価値につながります。入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。・1ヶ月目：環境適応と小さな成果　・チームや周辺組織にとにかく慣れていただきます。　・既存のGoコードベースとアーキテクチャのキャッチアップをしていただき、軽微な機能追加やバグ修正を通じて、リリースフローを回せるようになっていただきます。　・終盤には、徐々に大きめの機能開発や技術課題に携わっていただきます。・2ヶ月目：機能開発のオーナーシップ　・特定の大きめの機能開発の、仕様検討から実装・リリースまでを自主的にリードしていくことにチャレンジいただきます・3ヶ月目：技術課題など、より大きな課題への対応　・チームや組織全体の開発効率を上げるには？技術的な課題で優先するべきものは？など、開発文化や技術に関する意思決定に関わっていただくことを期待しています。お互いのミスマッチを無くすため、技術力とカルチャーの両面を丁寧に確認させていただきます。・カジュアル面談（まずは気軽にお話ししましょう）・一次面接（技術・カルチャー：EM・CTO / 60〜90分）・課題選考（技術：EM＋現場エンジニア/ MAX90分）　・GitHubアカウントをいただき、ご自宅で取り組んでいただき、そのあとにディスカッションを行う形式です。アルゴリズム問題等ではなく、実務に近いAPI設計・実装能力（ディレクトリ構成、テストの書き方など）を拝見させていただき、そちらを元にディスカッションをさせていただきます。・最終面接（対面：CEO・COO / MAX90分）　・最終面接と課題選考の間に、リファレンスチェックを実施することがあります。・採用ページ：・https://enjoy-working.kauche.com/　https://enjoy-working.kauche.com/・Company Deck：・https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck　https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck・社員インタビュー：・https://note.com/kauche　https://note.com/kauche・TechBlog：・https://zenn.dev/p/kauche　https://zenn.dev/p/kauche

一人目のMLエンジニアを募集します。カウシェは累計700万ダウンロードを突破しました。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成して急成長しています。この成長を支えるコア技術がレコメンデーションです。Vertex AI上でTwo-Towerモデルをはじめとした複数のMLモデルが本番稼働しており、導入以来KPIを大きく改善してきました。一方で、モデルの実装・改善・プロダクション化を専任でリードできるMLエンジニアが不在です。現在はData Science / ML領域を業務委託1名体制で運用しており、仮説構築から実装・効果検証まで分業できる体制が整っていません。これまでの主な成果は商品レコメンドですが、今後はUGC（口コミ投稿）とお客様とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、MLを活用できる領域は大きく広がっています。モデルの設計・実装からプロダクション化・効果検証まで、一気通貫でリードいただけるMLエンジニアを募集します。カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。MLモデルの設計・実装・改善を通じて、プロダクトの体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備だけで終わらず、モデルそのものをプロダクションレベルで動かすことに責任を持つポジションです。・レコメンドモデルの設計・実装・チューニング（Two-Tower / LightGBM等）・特徴量エンジニアリングの実装と、オフライン/オンライン評価の設計・A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCA・モデルのプロダクション化（Cloud Run等への実装・最適化）・ML施策の技術的意思決定とPdM等との連携今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。現在稼働中のTwo-Towerモデルをベースに、精度・速度・スケーラビリティをどう高めるかを設計・実装します。次世代のアーキテクチャを自ら提案し、プロダクションで検証できる環境があります。新規お客様の初期利用期間は購買データが基本的にありません。ファーム内行動やアプリ内行動など、カウシェ固有のシグナルから嗜好を推定するモデルを設計・実装します。カウシェにおけるレコメンドユースケースではリアルタイム性の向上が事業インパクトに大きな影響を与えるものが多数あります。そのためのモデル側の最適化に取り組みます。レコメンドが短期的な購入率に最適化されすぎていないか、長期的なお客様価値との両立をどうモデルに組み込むかという構造的な問いに、実装レベルで向き合います。UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、「何のデータをインプットに、何をアウトプットするか」の新しいモデルを事業インパクトの大きい順に設計・実装していきます。・データ基盤・分析: BigQuery, Dataform, Python, Looker Studio・ML基盤: Google Cloud (Vertex AI, Vertex AI Experiments, Cloud Spanner, etc)・AI/LLMツール: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot（全員分予算あり）・その他: GitHub, Slack, Notion書いたモデルが、翌日のKPIに直結するカウシェのレコメンドはプロダクトの中核です。実装したモデルの改善が売上・滞在時間・継続率に直接反映される、解像度の高いフィードバックループの中で開発できます。現行モデルの次を自分で設計できる既存モデルはすでに本番稼働中ですが、アーキテクチャの進化余地は大きく残っています。「次世代のレコメンドエンジンをどう設計するか」を自分の技術判断でリードできる環境です。月20日以上・1日38分という、ECとしては異例の高密度データが武器になる一般的なECアプリの滞在時間は数分程度です。カウシェはゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。レコメンドにとどまらず、ML活用の今後を自分で描ける現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、カウシェにおけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。AIフル活用が前提の職場DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。・1チームあたり4〜10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。・要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。・「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。2020年から複業として参画していたカウシェに翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。・業界トップクラスのエンジニアが集結　・正社員・業務委託メンバー共に、メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代のシニアメンバーが多数在籍しています。　・DeNA AI技術開発部との技術連携により、ML領域のアドバイザリーを受けながら開発を進めています。・AI Nativeな開発スタイル　・コードの大半をAI経由で生成、Pull Requestの80%をAIレビューのみでDeployする、などを実践中。少数でスピードと品質を両立しています。・事業とお客様に近い距離で開発する文化　・PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やチームで追っているKPIの状況、対応方針などを深くSyncして開発を行っています。　・定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビューなど）を重視し、お客様の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴です。カウシェのML Engineerポジションは、モデルの設計から実装・プロダクション化まで一気通貫で担う希少な経験を積める環境です。実績を積んだ後は、ML領域の技術的意思決定をリードするML Lead Engineer、さらにはData Science・MLチーム全体を率いるHead of ML / CDO（Chief Data Officer）などへのキャリアパスを想定しています。レコメンド・パーソナライズ・広告最適化という複数ドメインを横断した実装経験は、市場における希少価値に直結します。入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。1ヶ月目：プロダクトとコードベースの理解・既存のレコメンドモデルのアーキテクチャ・特徴量・評価指標の構成を理解する・ユーザー行動データ・購買データを探索し、データの全体像や顧客像を把握する2ヶ月目：最初のモデル改善・特徴量の改善提案やモデルのチューニングに着手する・モデルの改善仮説を立てる3ヶ月目：アーキテクチャ提案とロードマップ策定・ML施策の優先順位づけとロードマップを策定する・効果検証の仕組みを整え、施策のPDCAを自走で回す・今後のアーキテクチャ検討・提案や実行を行うお互いのミスマッチを無くすため、技術力とカルチャーの両面を丁寧に確認させていただきます。・カジュアル面談（まずは気軽にお話ししましょう）・一次面接（技術・カルチャー：CTO・PdM / 60〜90分）・課題選考（技術：CTO・PdM・現場エンジニア/ MAX90分）　・ユースケース問題形式：実務に近いモデル設計・実装の課題に取り組んでいただき、その後ディスカッションを行います。アーキテクチャの判断力や実装・チューニングに対する考え方を拝見させていただきます。・最終面接（対面：CEO・COO / MAX90分）　・最終面接と課題選考の間に、リファレンスチェックを実施することがあります。・採用ページ：・https://enjoy-working.kauche.com/　https://enjoy-working.kauche.com/・Company Deck：・https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck　https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck・社員インタビュー：・https://note.com/kauche　https://note.com/kauche・TechBlog：・https://zenn.dev/p/kauche　https://zenn.dev/p/kauche

一人目のデータサイエンティストを募集します。カウシェは累計700万ダウンロードを突破しました。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成して急成長しています。お客様の多くが「買いたいもの」を決めて来店するのではなく、カウシェファームなどを起点として偶然商品に出会い購入に至る、という従来のECとは根本的に異なる行動が生まれており、この独自のデータを活用したレコメンデーションを中心としたデータ施策が事業成長を大きく牽引してきました。一方で、現在Data Science / ML領域は業務委託1名体制で運用しており、データ分析から仮説構築・特徴量設計・精度改善・効果検証までを一気通貫でリードできるデータサイエンティストが不在です。これまでの主な成果は商品レコメンドですが、直近ではUGCとお客様とのマッチングや商品出品者への改善提案にも取り組み始めています。今後は広告配信の最適化、ダイナミックプライシング、UI自体の出し分けなど、この領域でのやりたいことは大きく広がっています。分析・仮説構築から実装・効果検証まで一気通貫でリードいただけるデータサイエンティストを募集します。カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。データから事業課題を構造化し、仮説を立て、施策の設計・検証までリードしていただきます。モデルの検討・実装・改善までトータルで関わっていただくポジションです。・ユーザー行動データ・購買データの分析を通じた事業課題の発見と構造化・課題に対する施策仮説の構築と、検証可能な実験（A/Bテスト等）の設計・特徴量の設計・選定と、レコメンドモデルの実装・チューニング・オフライン評価とオンライン結果の乖離分析、施策の効果検証・分析結果に基づく施策の優先順位づけ。PdM等と連携した意思決定今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。お客様は「買いたいもの」が決まっていない状態で商品に出会います。閲覧→クリック→購入のファネルをセグメント別に分解し、どこにインパクトの大きい改善余地があるかを特定する——曖昧な課題を自ら構造化する力が問われます。カテゴリ別購入傾向・行動タイムスタンプ・価格感度などの特徴量設計を通じて、パーソナライズ精度を向上させます。モデルの実装・チューニングからオフライン/オンライン評価の設計まで、一気通貫で担います。新規お客様の初期利用期間は購買データが基本的にありません。ファーム内行動やアプリ内行動など、カウシェ固有のシグナルから嗜好を推定するモデルを設計・実装します。レコメンドが短期的な購入率に最適化されすぎていないか、長期的なお客様価値との両立をどう設計するかという構造的な問いに、データで仮説を作って検証していきます。UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、「何のデータをインプットに、何をアウトプットするか」の新しい組み合わせを事業インパクトの大きい順に検証していきます。・データ基盤・分析: BigQuery, Dataform, Python, Looker Studio・ML基盤: Google Cloud (Vertex AI, Vertex AI Experiments, Cloud Spanner, etc)・AI/LLMツール: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot（全員分予算あり）・その他: GitHub, Slack, Notion「買いたいものが決まっていない」という、ECにしかない難問に向き合える検索型ECなら「何が売れるか」はある程度予測できます。しかしカウシェでは、お客様自身も来店時点では何を買うか決まっていません。この独自の行動パターンをデータで解き明かし、レコメンドに変えていくという、他のECプラットフォームでは経験できない、発見型ECならではの知的挑戦があります。月20日以上・1日38分という、ECとしては異例の高密度データが武器になる一般的なECアプリの滞在時間は数分程度です。カウシェはゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高い特徴量設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。レコメンドにとどまらずデータ活用の今後を自分で描ける現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、カウシェにおけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。分析して終わりではなく、施策の実行まで責任を持てる環境カウシェでは、データサイエンティストが仮説構築からモデル実装・効果検証まで一気通貫で担います。「レポートを作って渡すだけ」ではなく、自分の分析がKPIに直結するフィードバックループの中で、DSとしての腕を磨ける環境です。AIフル活用が前提の職場DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。・1チームあたり4〜10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。・要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。・「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。2020年から複業として参画していたカウシェに翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。・業界トップクラスのエンジニアが集結　・正社員・業務委託メンバー共に、メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代のシニアメンバーが多数在籍しています。　・DeNA AI技術開発部との技術連携により、ML領域のアドバイザリーを受けながら開発を進めています。・AI Nativeな開発スタイル　・コードの大半をAI経由で生成、Pull Requestの80%をAIレビューのみでDeployする、などを実践中。少数でスピードと品質を両立しています。・事業とお客様に近い距離で開発する文化　・PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やチームで追っているKPIの状況、対応方針などを深くSyncして開発を行っています。　・定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビューなど）を重視し、お客様の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴です。カウシェのData Scientistポジションは、「分析だけ」でも「実装だけ」でもなく、データ起点で事業全体を動かす希少なポジションです。実績を積んだ後は、Data Science・ML領域のテックリード・チームビルディングを担うマネージャー、さらにはData Science・MLチーム全体を率いるCDO（Chief Data Officer）などへのキャリアパスを想定しています。レコメンド・パーソナライズ・広告最適化という複数ドメインを横断した経験は、市場における希少価値に直結します。入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。1ヶ月目：プロダクトとデータの理解・ユーザー行動データ・購買データを探索し、データの全体像や顧客像を把握する・既存のレコメンドロジックと評価指標の構成を理解し、施策に着手し始める2ヶ月目：分析と仮説構築・ファネル分解・セグメント分析を通じて、インパクトの大きい改善ポイントを特定する・特徴量の改善提案やモデルのチューニングに着手する・最初のA/Bテストを設計・実施する3ヶ月目：施策のリード・分析結果に基づくML施策の優先順位づけとロードマップ策定・効果検証の仕組みを整え、施策のPDCAを自走で回すお互いのミスマッチを無くすため、技術力とカルチャーの両面を丁寧に確認させていただきます。・カジュアル面談（まずは気軽にお話ししましょう）・一次面接（技術・カルチャー：CTO・PdM / 60〜90分）・課題選考（技術：CTO・PdM・現場エンジニア/ MAX90分）　・ユースケース問題形式：実務に近いデータ分析・実験設計の課題に取り組んでいただき、その後ディスカッションを行います。オフライン評価設計や特徴量エンジニアリングの考え方を拝見させていただきます。・最終面接（対面：CEO・COO / MAX90分）　・最終面接と課題選考の間に、リファレンスチェックを実施することがあります。・採用ページ：・https://enjoy-working.kauche.com/　https://enjoy-working.kauche.com/・Company Deck：・https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck　https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck・社員インタビュー：・https://note.com/kauche　https://note.com/kauche・TechBlog：・https://zenn.dev/p/kauche　https://zenn.dev/p/kauche

カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。2023年の事業転換後、カウシェはAIを活用した発見型ECモデルを通じて、「欲しいものを探す」から「欲しいものに出会う」という新しいショッピング体験を提供しています。このモデル転換が功を奏し、熱狂的にご利用くださるお客様が急増し、事業は大きく成長しています。私たちは、グロースの角度をさらに上げ、より多くのお客様に価値を届けるため、プロダクトの仕組みや体験を日々大胆にアップデートし続けています。現在、エンジニア、PdM、デザイナーなど、プロダクト開発に関わる人員を積極的に採用しており、組織の拡大に伴い、技術組織のマネジメントを担うリーダーの必要性が高まっています。「組織のスケールに対して、事業のスケールを大きくする、その工夫に知恵を絞る」を基本方針としてプロダクト開発チームを創っています。AIネイティブな事業を、AIネイティブな開発組織で大きく成長させていく。大きな挑戦を共に実現するVPoEを募集します。本ポジションでは、経営陣や開発チームのリーダー陣と協力しながら、組織課題の解決やエンジニアの成長を促進するための施策を立案・実行していただきます。エンジニア採用、評価制度の構築といった組織の基盤作りから、DevRelや人事と連携した技術広報・採用広報まで、組織の内外を巻き込み、カウシェの技術組織の未来を創る役割です。▼参考情報・目指すのは「社員100人で1兆円」。カウシェがAIを武器に挑む“日本のECの再発明”　https://youtrust.jp/studio/articles/kauche・「祖業を捨て」1年半で90倍成長──カウシェが"売上総利益9割減"から逆転復活を果たすまで　https://journal.nstock.com/article/kauche_interview・リクエスト360倍を7名で。LLMで究極のスモールチームをつくる　https://note.com/ike002jp/n/n71b3696b22a1カウシェの事業成長を加速させる技術組織の経営者の一人として、エンジニアリング組織全体を統括していただきます。技術戦略の策定と実行・経営陣と連携し、グループ全体の技術的な方針や、中長期的な技術戦略の策定・実行を担います。・未来の事業成長を見据えた技術選定やR&Dを推進し、AIネイティブな事業を技術でリードします。・プロダクト開発におけるアーキテクチャ設計に深く関与し、技術的負債の解消に向けた長期的な計画を策定・実行します。・エンジニアリング組織のマネジメント・エンジニアリング組織全体のマネジメントを担い、チームの生産性と健全性を高めます。・エンジニアの採用、育成、評価、目標設定を支援し、キャリアパスを設計します。・事業の成長スピードに対応できる、スケーラブルで効率的な開発体制・プロセスの設計と継続的な改善をリードします。・プロジェクトの全体統括と事業への貢献・CTOや各事業部と連携し、プロダクトロードマップの実現を技術面から支援します。・適切な人員配置とチーム内外の関係者との円滑なコミュニケーションを促進し、大規模なプロジェクトを成功に導きます。・必要に応じて、自ら手を動かし、設計や開発、コードレビューなども行い、現場の技術課題に深く向き合っていただきます。・経営会議等における技術的な観点からの事業戦略の意思決定に貢献します。・Backend Engineer　・言語：Go　・API：Protocol Buffers, gRPC　・インフラ： Google Cloud (Cloud Run, Cloud Firestore, Cloud Spanner, etc.)　・CI/CD：GitHub Actions, Cloud Build　・構成管理： Terraform　・モニタリング：Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace・iOS Engineer　・開発環境：Xcode　・開発言語：Swift　・UI：SwiftUI / UIKit　・API通信：Protocol Buffers / SwiftProtobuf　・アーキテクチャ：MVVM　・モニタリング：Crashlytics　・CI/CD：Bitrise, GitHub Actions・Android Engineer　・IDE: Android Studio　・開発言語: Kotlin　・ビルドツール: Gradle　・API通信: Protocol Buffers　・主なライブラリ/SDK: Kotlin Coroutines, Android Architecture Components, Jetpack Compose, Accompanist, etc　・分析基盤: BigQuery, Looker Studio　・モニタリング: Crashlytics　・CI/CD: Bitrise, GitHub Actions▼ML Engineer・開発言語: Python・インフラ: Google Cloud（Vertex AI, BigQuery, Spanner, etc）, Terraform▼共通・分析基盤: BigQuery, Looker Studio・その他: GitHub, Slack, Notion, Figma

■ 当社についてVARIETAS（バリエタス）は、AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業です。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクト「AI面接官」です。2024年に日本で新たなカテゴリーを切り拓き、キリンHD様、村田製作所様など日本を代表する大手企業へ導入。アップセル率100%、チャーン率0という実績を背景に、2025年3月にはトップティアVCからシリーズAにて6億円を調達しています。■ 事業概要「AI面接官」は、すでに当社の収益の柱となっている主力事業です。単なる業務効率化ツールではなく、採用・評価における一次データを企業の経営意思決定へと接続する“人事OS”の入口として位置付けられています。現在はPMFを超え、・大手企業での横断導入・グループ展開・採用の枠を超えた大手企業の評価プラットフォームへの拡張といったエクスパンション・アップセルフェーズに入っています。■ポジションの魅力本ポジションは、すでに市場と顧客に評価されているAIプロダクトを、次の成長曲線へ引き上げるCTOポジションです。・全社CTOは新規事業・中長期R&Dへ専念・AI面接官事業部は、独立したプロダクト・技術責任を持つ体制へ移行その中で、事業成長・顧客価値・技術負債・開発組織のすべてに最終責任を持つ「事業部CTO」を担っていただきます。■ミッション・AI面接官事業を、売上・信頼・拡張性のすべてにおいて次の水準へ引き上げる・大手企業が“本気で基幹システムとして使える”AI面接基盤を完成させる・事業部の技術意思決定を一手に担い、成長スピードと品質を両立させる単なる「技術の責任者」ではなく、事業のPLを理解した上で、技術で勝ち続けるCTOを期待しています。■業務詳細【1】AI面接官事業部の技術責任者としての統括・AI面接官プロダクト全体の技術戦略・ロードマップ策定・事業成長（導入拡大・アップセル）を前提としたアーキテクチャ設計・技術的意思決定における最終責任（スピード×品質×コスト）・全社CTO・CEO・Bizサイドとの密な連携【2】エクスパンション・アップセルを見据えた開発推進・大手企業への横断導入・グループ展開に耐えるスケーラビリティ設計・評価軸拡張・分析機能・管理機能などのプロダクト進化・顧客ごとの要件差分を吸収しつつ、プロダクトとして成立させる設計判断・カスタマイズとプロダクト共通化のバランス設計【3】AI・プロダクト開発の実行責任・AI面接・評価ロジックに関わる開発方針の決定・データパイプライン・モデル運用・品質管理の設計・セキュリティ・可用性・パフォーマンスの担保・技術負債の可視化・解消計画の策定と実行【4】開発組織・チームマネジメント・事業部開発チームの設計・マネジメント・採用・育成・評価を含めたエンジニアリング組織づくり・PdM・Biz・CSとの連携による開発プロセス最適化・スピードと再現性を両立する開発文化の構築【5】顧客・事業視点での技術リード・大手企業との技術ディスカッション・信頼構築・導入・トラブル時の技術的エスカレーション対応・顧客価値を最大化するための技術的提案・改善

■ 当社についてVARIETAS（バリエタス）は、AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業です。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクト「AI面接官」です。今や日本で当たり前になりつつある”AI面接”という新しいカテゴリーを2024年に切り拓きました。キリンHD様、村田製作所様など日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、2025年3月にはトップティアVCからシリーズAにて6億円を調達しています。■ 事業概要当社は「AI面接官」を提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、当社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードします。◼︎ポジションの魅力単なる「保守・運用」ではなく、数十万人規模の同時受検に耐えうる強靭なスケーラビリティの構築、マルチプロダクト化を見据えたプラットフォームの共通化、そしてインフラ予算の執行権限を持ったコスト最適化までを、経営・開発のハブとなってリードいただきます。2025年3月にはトップティアVCから6億円の資金調達を実現し、開発・運用体制への投資を強化しています。安定性とスケーラビリティを両立させる次のフェーズを一緒に築いていただきます。◼︎ポジションのミッションシリーズA（6億円）の資金調達を経て、キリンHD様や村田製作所様をはじめとする日本を代表する大手企業への導入が加速する中、「AI面接官」の信頼性を社会インフラ級へと引き上げることがミッションです。単なる「保守・運用」ではなく、数十万人規模の同時受検に耐えうる強靭なスケーラビリティの構築、マルチプロダクト化を見据えたプラットフォームの共通化、そしてインフラ予算の執行権限を持ったコスト最適化までを、経営・開発のハブとなってリードいただきます。◼︎業務内容【1】サイト信頼性エンジニアリング（SRE）の実装・SLI/SLOの定義と、Datadog等を用いた可観測性（Observability）基盤の刷新・エラーバジェットに基づくリリース判定プロセスの構築と運用・ポストモーテム（障害後の振り返り）文化の醸成と、再発防止策の徹底【2】インフラ・プラットフォームの自動化（IaC）・Azure / AWSにおける全リソースのTerraform等によるコード管理・マルチプロダクト展開を支えるための共通インフラ基盤の設計・提供【3】デリバリーパイプラインの高度化・CI/CDツールの整備によるビルド・テスト・デプロイの完全自動化・カナリアリリースやブルーグリーンデプロイ等の安全なリリース手法の導入【4】スケーラビリティ＆パフォーマンス最適化・数万人規模のスパイクアクセスに耐えうるDB・ストレージのチューニングとスケーリング・AI推論基盤のコストパフォーマンス最大化に向けたAIチームとの協業【5】セキュリティ・ガバナンスの仕組み化・エンタープライズ企業の要求に応える権限管理、ログ監査、脆弱性診断の自動化【6】インフラ経営・予算管理・インフラ予算の執行責任者として、コスト最適化（リザーブドインスタンス活用等）の意思決定・経営陣に対するインフラ投資対効果のレポーティング◼︎権限/意思決定範囲・リリース判定権：信頼性指標が基準を下回った際、新機能のリリースを停止し改善を優先させる判断権・予算執行権：事業計画に基づいたインフラ予算の管理・執行およびツール選定の最終決定権・アーキテクチャ選定の主導：信頼性と運用効率の観点から、基盤となる技術選定をリードする◼︎開発・運用環境クラウド基盤：Azure / AWS

カウシェはピボット後約3年でGMV35倍・売上総利益411倍・DAU81倍という急成長を達成し、2026年7月に累計700万ダウンロードを突破しました。「カウシェファーム」を中心としたゲーミフィケーション機能はお客様の高頻度利用（1日平均38分・月20日以上）を支えており、モバイルアプリがプロダクト成長の主戦場です。この成長に伴い、モバイル開発には以下のような高度な技術課題への対応が急務となっています。・大規模トラフィック・高頻度利用下でのパフォーマンスと信頼性の追求・「EC×ゲーム×ソーシャル」が絡み合う複雑な状態管理・ドメイン分離による開発並列性の向上（チーム拡大に耐えるアーキテクチャへの刷新）・AI活用による認知負荷の低減と、iOS・Android両OSを1名で担う「二刀流」開発の高度化これらは一つのチームの改善では解ききれない、モバイル領域全体を貫く難題です。今回募集するのは、特定チームのリードにとどまらず、モバイル領域で最も難易度の高い技術課題を自らの手で解決していく、「技術」で組織全体を最大化する最上位職位のエンジニア（Principal）です。カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいている点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。Principal Mobile Engineerとして、コードを書く最前線に立ち続けながら、モバイル領域で最も難易度の高い技術課題の解決を牽引していただきます。① モバイル領域の高度な技術課題の解決（メイン）大規模トラフィック下のパフォーマンス最適化・信頼性向上、「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理など、難易度の最も高い課題に対して自ら手を動かし技術で答えを出します。② アーキテクチャの設計・刷新高度な技術課題の一つとして、ドメイン分離・開発並列性・認知負荷低減を実現するモバイルアーキテクチャの改善を、iOS/Android両OSを横断して推進します。③ 両OS横断の技術判断・技術選定特定のOSやチームに閉じず、モバイル領域全体の技術選定・設計標準・品質基準を定義し、組織に浸透させます。④ AI Nativeなモバイル開発プロセスの高度化1名で両OSを担う「二刀流」開発を、AIを前提に再設計します。「AIを使う個人」ではなく「AIで開発プロセスそのものを再設計する組織」を技術面からリードします。⑤ 技術による組織全体の引き上げ設計レビュー・技術標準・ナレッジ共有を通じて、ピープルマネジメントではなく技術力そのものでチーム全体のアウトプットの質と速度を底上げします。大規模・高頻度利用下のパフォーマンスと信頼性1日平均38分以上の高い滞在時間を支えるため、アプリの不落化・高速化・メモリ最適化など「信頼性の高いアプリ」を、大規模トラフィックを前提に追求し続けます。「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理カウシェファームの育成状況・ソーシャル連携・ECの購買データがリアルタイムに絡み合うUI/UXを、両OSで整合性を保ちながら破綻なく実装し続ける、難易度の高い課題があります。組織スケールを見据えたアーキテクチャの刷新チーム数の増加に合わせ、各チームが独立して高速デプロイできる疎結合で認知負荷の低いモバイルアーキテクチャへ——現行の資産を活かしながら、止めずに刷新します。AI Nativeな「二刀流」開発プロセスの確立1名のエンジニアがiOS・Android両OSを開発するスタイルにおいて、AIを活用した認知負荷の低減と両OSの品質最大化を両立する次世代ワークフローを、全社標準として構築します。少人数で700万DL規模を支え続ける技術判断潤沢な人員や整った分業体制に頼らず、少数精鋭で大規模なトラフィックと複雑性に立ち向かうための、現実的かつ大胆な技術判断が求められます。「技術」で組織を最大化できる最上位のプレイヤー（IC）として技術で組織全体のアウトプットを引き上げるキャリアです。「手を動かし続けたいが、影響範囲は組織全体に広げたい」——その両立ができる希少なポジションです。モバイル領域で最も難しい技術課題に、自分の手で答えを出せる少数精鋭チームだからこそ、パフォーマンス・信頼性・複雑な状態管理・アーキテクチャ刷新といった最難関の課題を、一人の技術者が構想し実装まで落とし込めます。大人数チームの分業では得られない、技術への深い関与と全社レベルの裁量があります。AI Native開発の全社設計をリードできるデイリーPR数4倍超・全PRの83%をAIレビューのみでマージという実績をさらに伸ばす——AI時代のモバイル開発のあるべき姿を、実践しながら自分で定義できる環境です。「100人で企業価値1兆円」の技術的中核を担える人数に依存しない非労働集約型の組織で、技術がそのままレバレッジになります。個の技術力が事業の非連続な成長に直結する手触りを、最上位の立場で味わえます。モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています・言語：Swift, Kotlin, Go・UIフレームワーク：SwiftUI, Jetpack Compose・アーキテクチャ・設計：Android Architecture Components, MVVM・開発環境：Xcode, Android Studio・インフラ：Google Cloud (Cloud Run, Cloud Spanner, Pub/Sub, etc)・通信：gRPC, Protocol Buffers (SwiftProtobuf)・CI/CD：Bitrise, GitHub Actions, Cloud Build・構成管理：Terraform・モニタリング：Crashlytics, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace・分析基盤：BigQuery, Looker Studio・QA自動化ツール：Autify・AI/LLMツール：Claude, Codex, Cursor, Gemini, GitHub Copilot, etc（全員分予算あり）・その他：GitHub, Slack, Notion, Figma・開発スタイル：アジャイル開発（1日5〜9回のデプロイ、月間12回の施策リリース）東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。2020年から複業として参画していたカウシェに翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。京都出身、1994年生まれ。エンジニア歴10年。SIerやフリーランスエンジニアとして、アパレルアプリ・求人検索アプリ・名刺交換アプリなど幅広い案件のiOS・Android開発に従事。2025年にカウシェにジョイン。現在はモバイルチームのEMとして開発チームを率いており、Principalとは車の両輪として、ピープル面・技術面の双方からモバイル組織を強くしていきます。・メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代シニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。・モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。・「品質を上げるからこそ速く作れる」　・スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。　・Firestore → Cloud Spannerへの移行の例　　https://zenn.dev/kauche/articles/1e733da3748ee1・AI Native開発の実践　・1人あたりのデイリーPR数が1年で1.1本→4.6本へ増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。　・全PRの83%をAIレビューだけでマージできるようにした　　https://zenn.dev/kauche/articles/e051583461c181・事業と顧客に近い距離で開発する文化　・PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー）を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。最上位ICトラックとして、モバイル領域全体の高度な技術課題を牽引する立場です。将来的には、モバイルに閉じない全社の技術課題・技術戦略へ影響範囲を広げる道や、CTO室的な技術投資のリードなど、技術で組織をドライブし続けるキャリアを想定しています。技術で最大の影響を出し続けられる環境です。入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。・1ヶ月目：現状把握と信頼構築：既存のアーキテクチャ・開発フロー・技術的負債の全体像を掴み、得意なOSを起点に手を動かしながら、モバイル領域の技術課題を自分の言葉で語れる状態を目指します。・2ヶ月目：最難関課題への着手：最も優先度・難易度の高い技術課題を1つ選び、解決の方針を描いて実装を主導します。AIを活用しながらもう一方のOSへのキャッチアップも並行して進めます。・3ヶ月目：技術方針のドライブ：両OSを貫く技術課題の解決方針やAI Native開発の方針を提示し、組織全体の技術的意思決定をリードし始めることを期待しています。お互いのミスマッチを無くすため、技術力とカルチャーの両面を丁寧に確認させていただきます。・カジュアル面談（まずは気軽にお話ししましょう）・一次面接（技術・カルチャー：EM・CTO / 60〜90分）・課題選考（技術：EM＋現場エンジニア / MAX90分）　・課題を共有させていただき、ご自宅で取り組んでいただき、その後、ディスカッションを行う形式です。・最終面接（対面：CEO・COO / MAX90分）　・最終面接と課題選考の間に、リファレンスチェックを実施することがあります。・採用ページ：・https://enjoy-working.kauche.com/　https://enjoy-working.kauche.com/・Company Deck：・https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck　https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck・社員インタビュー：・https://note.com/kauche　https://note.com/kauche・TechBlog：・https://zenn.dev/p/kauche　https://zenn.dev/p/kauche

カウシェのバックエンドチームは、正社員・業務委託合わせて20名程度の少数精鋭で、APIトラフィック565倍・GMV35倍・DAU81倍という急成長を支えてきました。1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリースという高頻度な開発サイクルを、小さなチームで回し続けています。累計700万ダウンロードを突破し、1日平均38分・月20日以上という高頻度の利用が生むトラフィックと複雑性は、増え続けています。グロースの角度をさらに上げていくために、EC基盤の拡張・コンポーネント設計・Platform Engineering強化といった中長期の技術投資を進めながら、同時に走らせたい施策の数も増えています。この状況を打開するために、組織を段階的にスケールさせていくフェーズを迎えています。加えて、AI Native開発への移行が本格化しています。1人あたりのデイリーPR数は2025年1月から2026年2月の約1年間で1.1本から4.6本へ4倍超に増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、「AIを使う」ではなく「AIで開発プロセスを再設計する」ことを実践し続けているチームです。これらは一つのチームの改善では解ききれない、バックエンド領域全体を貫く高度な技術課題です。今回募集するのは、特定チームのリードにとどまらず、サーバーサイドで最も難易度の高い技術課題を自らの手で解決していく、「技術」で組織全体を最大化する最上位職位のエンジニア（Principal）です。カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいている点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。Principal Backend Engineerとして、コードを書く最前線に立ち続けながら、バックエンド領域で最も難易度の高い技術課題の解決を牽引していただきます。① バックエンド領域の高度な技術課題の解決（メイン）数億規模のトランザクションへの対応、スケールと品質を両立する基盤設計、信頼性の追求など、難易度の最も高い課題に対して自ら手を動かし技術で答えを出します。② EC基盤・コンポーネントの設計・刷新高度な技術課題の一つとして、急成長で複雑性を増すEC基盤やカウシェファームのドメイン分割・疎結合化を推進します。EC基盤の内製化ロードマップの中核も担います。③ 全社/複数チームに影響する技術判断・技術選定特定チームに閉じず、バックエンド領域全体の技術選定・設計標準・品質基準を定義し、組織に浸透させます。④ Platform Engineering / SRE領域の強化Observabilityの向上・自動化基盤整備・SLI/SLO運用の本格化など、インフラと開発の境界を越えた高度な課題を技術面からリードします。⑤ AI Native開発プロセスの高度化と、技術による組織全体の引き上げデイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績をさらに伸ばす仕組みと文化を自ら体現し、設計レビュー・技術標準・ナレッジ共有を通じて、技術力そのものでチーム全体のアウトプットを底上げします。急成長に伴い、EC基盤やカウシェファームの複雑性が増しています。大規模なトランザクションに対応しながら、スケールと品質を両立する技術的な解を出す必要があります。EC基盤を将来的に内製化するロードマップが進行中です。現行資産を止めずに、スケールと品質を両立した設計・実装へ移行させる、難易度の高い課題に向き合います。Observabilityの向上・自動化基盤整備・SLI/SLO運用の本格化など、インフラと開発の境界を越えた取り組みを技術面からリードします。デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績をさらに伸ばすための仕組みと文化を、自分自身が体現しながらつくっていきます。潤沢な人員や整った分業体制に頼らず、少数精鋭で大規模なトラフィックと複雑性に立ち向かうための、現実的かつ大胆な技術判断が求められます。最上位のプレイヤー（IC）として技術で組織全体のアウトプットを引き上げるキャリアです。「手を動かし続けたいが、影響範囲は組織全体に広げたい」——その両立ができる希少なポジションです。20名程度のチームでAPIトラフィック565倍の成長を支えてきた技術基盤に対し、大規模トランザクション・基盤刷新・SREといった最も難しい課題を、自ら手を動かして解決できます。大規模組織の分業では得られない、全社レベルの裁量があります。デイリーPR数4倍超・全PRの83%をAIレビューのみでマージという実績をさらに伸ばす——AI時代のバックエンド開発のあるべき姿を、実践しながら自分で定義できる環境です。人数に依存しない非労働集約型の組織で、技術がそのままレバレッジになります。個の技術力が事業の非連続な成長に直結する手触りを、最上位の立場で味わえます。・1チームあたり4〜10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。・要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。・バックエンドエンジニアは1チームに2〜3名で、現在正社員・業務委託合わせて約20名が在籍しています。・GoとGoogle Cloudを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。モダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています。・言語：Go・インフラ：Google Cloud（Cloud Run、Cloud Spanner、Pub/Sub等）・通信：gRPC、Protocol Buffers・CI/CD：GitHub Actions、Cloud Build・構成管理：Terraform・モニタリング：Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Trace・分析基盤：BigQuery、Looker Studio・AI/LLMツール：Claude、Codex、Cursor、Gemini、GitHub Copilot（全員分予算あり）・その他：GitHub、Slack、Notion、Figma・開発スタイル：アジャイル開発（1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリース）東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。2020年から複業として参画していたカウシェに翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。1991年大阪生まれ。大学・大学院では機械工学を専攻し半導体領域を研究する。新卒で複合機器メーカーに入社し、エンジニアとしてのキャリアをスタート。2023年2月株式会社カウシェにバックエンドエンジニアとして参画。2024年4月からバックエンド・webフロントエンドチームのエンジニアリングマネージャーを担当。Principalとは車の両輪として、ピープル面・技術面の双方からバックエンド組織を強くしていきます。https://note.com/kauche/n/n731d15fe50c3https://note.com/kauche/n/n731d15fe50c3・メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代シニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。・モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。・「品質を上げるからこそ速く作れる」　・スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。　・Firestore → Cloud Spannerへの移行の例　　https://zenn.dev/kauche/articles/1e733da3748ee1・AI Native開発の実践　・1人あたりのデイリーPR数が1年で1.1本→4.6本へ増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。　・全PRの83%をAIレビューだけでマージできるようにした　　https://zenn.dev/kauche/articles/e051583461c181・事業と顧客に近い距離で開発する文化　・PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー）を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。最上位ICトラックとして、バックエンド領域全体の高度な技術課題を牽引する立場です。将来的には、バックエンドに閉じない全社の技術課題・技術戦略へ影響範囲を広げる道や、CTO室的な技術投資のリードなど、技術で組織をドライブし続けるキャリアを想定しています。技術で最大の影響を出し続けられる環境です。入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。・1ヶ月目：現状把握と信頼構築：既存のGoコードベース・アーキテクチャ・技術的負債の全体像を掴み、軽微な機能追加やバグ修正を通じてリリースフローを回しながら、バックエンド領域の技術課題を自分の言葉で語れる状態を目指します。・2ヶ月目：最難関課題への着手：最も優先度・難易度の高い技術課題を1つ選び、解決の方針を描いて実装を主導します。・3ヶ月目：技術方針のドライブ：EC基盤・コンポーネント設計やAI Native開発の方針を提示し、組織全体の技術的意思決定をリードし始めることを期待しています。お互いのミスマッチを無くすため、技術力とカルチャーの両面を丁寧に確認させていただきます。・カジュアル面談（まずは気軽にお話ししましょう）・一次面接（技術・カルチャー：EM・CTO / 60〜90分）・課題選考（技術：EM＋現場エンジニア / MAX90分）　・GitHubアカウントをいただき、ご自宅で取り組んでいただき、そのあとにディスカッションを行う形式です。アルゴリズム問題等ではなく、実務に近いAPI設計・実装能力（ディレクトリ構成、テストの書き方など）を拝見させていただき、そちらを元にディスカッションをさせていただきます。・最終面接（対面：CEO・COO / MAX90分）　・最終面接と課題選考の間に、リファレンスチェックを実施することがあります。・採用ページ：・https://enjoy-working.kauche.com/　https://enjoy-working.kauche.com/・Company Deck：・https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck　https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck・社員インタビュー：・https://note.com/kauche　https://note.com/kauche・TechBlog：・https://zenn.dev/p/kauche　https://zenn.dev/p/kauche

■ 当社についてVARIETAS（バリエタス）は、AIとテクノロジーの力で"人と機会（ポジション）の出会い方"を再設計する企業です。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。その第一歩が、AIが面接官の役割を担うプロダクト「AI面接官」です。今や日本で当たり前になりつつある"AI面接"という新しいカテゴリーを2024年に切り拓きました。キリンHD様、村田製作所様など日本を代表する大手企業で続々と導入され、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、2025年3月にはトップティアVCからシリーズAにて6億円を調達しています。■ 事業概要当社は「AI面接官」を提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。AI面接はその入口の一つに過ぎず、当社の本質は"データ×経営"で人と組織の意思決定をアップグレードします。■ ポジション概要本ポジションは、VARIETASが日本を代表する大手企業へ届けている価値の"デリバリーの心臓部"を担うポジションです。AI面接官の導入が決定してから、クライアントの現場で実際に成果として定着するまで――そのすべての工程を進行管理し、品質を守り抜く役割を担っていただきます。同時に、自身とチームの業務プロセスを生成AIで再設計し、VARIETAS全体の生産性を引き上げる「AIX（AI Transformation）」の推進者でもあります。複数のエンタープライズクライアント・社内の複数チーム・厳しい納期を同時に捌きながら価値を届け続ける、極めて難易度の高いポジションです。■ 業務内容【1】クライアントサクセスにおけるPMO機能・全クライアントの導入・活用状況を横断的に可視化し、進捗・リスクをダッシュボード化して管理・案件ごとの進行管理（オンボーディング〜活用定着〜更新）における、担当者・タスク・期限の一元管理・営業からのクライアント引き継ぎ、コンサルティングチーム・エンジニアとの連携など、部門間のハブとして調整を推進・遅延やチャーンリスクの予兆を早期に検知し、エスカレーション・是正のプロセスを主導・オンボーディングや進行管理のフォーマット・プロセスを標準化し、CSチーム全体の型化・再現性向上に貢献・CS責任者・経営陣への進捗報告、週次／月次のレビュー運営【2】業務のAIトランスフォーメーション（AIX）推進・自身・チームの業務プロセスを、生成AI活用を前提にゼロベースで再設計・進行管理・分析・定型業務などにAIツールを組み込み、生産性を飛躍的に高める・効果のあった手法を社内に横展開し、VARIETAS全体のオペレーション変革をリード【3】クライアント対応・品質管理・複数クライアントの進行状況を横断的に把握し、遅延やトラブルの予兆を早期に検知・現場で発生する細かな調整・エスカレーション対応を、スピーディーかつ正確に処理

SimpleFormは、「全ての法人がフェアに繋がれる社会」の実現を目指し「企業の実体と実態を正しく捉えるための情報基盤」を構築しています。■私たちの取り組む課題私たちの日々の暮らしは、相手と自分が持つ”モノ”の売り買いや、借貸を通した「取引」によって成り立っています。そして全ての「取引」には必ず「相手を知る」工程が存在します。例えば、企業間の後払い決済や融資、新規取引先・M&A先の選定など、法人同士の大きな「取引」になるほど、充分な情報をもとに「相手を知る」ことが求められます。でも、どうすれば「相手を知る」ための充分な情報を集めることができるでしょうか。Web上の情報だけでなく、行政が紙で管理している情報、また場合によっては取引相手のもとへ実際に足を運び、現地のリアルな情報を集めることも必要になるかもしれません。このように「相手を知る」ために必要となる情報は、いたる場所に散らばっています。そして集めることに手間がかかり面倒です。そしてせっかく集めたとしても、形式・鮮度・信頼性が不揃いなため、情報を整理・正規化して使える状態にする必要があります。そこで私たちシンプルフォームは、全国約580万法人に関する散らばって集めることが面倒な一次情報を収集しデータ化することで、「相手のことを知る」ための法人に関する情報基盤を構築しています。そしてこの情報基盤を活用した技術を通して、これまでは難しかった「不正を働く法人の発見」や「法人同士のつながりを見出すこと」という価値を提供することで、どんな法人でもフェアに評価され、安心して取引ができる社会の実現を目指しています。■提供する価値私たちは「相手を知る」プロセスを支援する、法人審査のプロダクトやソリューションを提供しています。・SimpleCheck：全国585万法人の定性情報を自動で収集・判定・法人名を入力するだけで情報を瞬時に収集し、当社が独自に蓄積・検知したリスク情報と共に、30秒でレポーティングするプロダクトです。・SimpleMonitor：法人リスク情報の重要な変化の常時監視・通知・対象法人を常時監視し、リスク評価に関わる重要な情報・属性に変化が生じた際に自動通知するプロダクトです。・SimpleInterview：応答によって質疑を最適化・法人実態を見極め・法人代表者など取引相手との面談において、事前情報や応答によって質疑を最適化し、現場の面談者によるバラつきを抑え、正しい判断を促すプロダクトです。上記審査プロダクト群を核として、法人審査全体を支援するべく、現地調査の代行やコンサルティング、業務システム構築、審査業務自体の請負も担っています。■R&Dエンジニアの業務概要R&Dチームでは、法人情報基盤を活用し、これまでにはない「不正を働く法人の発見」や「法人同士のつながりを見出すこと」という価値を提供し、法人審査のさらなる効率化・高度化を実現するための機械学習・情報検索・データ分析を中心とした技術開発に取り組んでいます。先進技術はもちろん、統計分析や古典的な機械学習アルゴリズムも含め、課題に応じて最適な技術を選択しながら、機械学習モデルや情報検索システムの設計・開発・改善を担っていただきます。また、データ分析を通じて、審査・調査業務の高度化につながるインサイトの抽出や、新たな特徴量・分析手法の検討に携わる機会もあります。業務では、弊社が独自に収集・蓄積してきたデータアセットだけでなく、お客様からお預かりしたデータも活用しながら、お客様向けの開発・分析プロジェクトに参画し、実際の業務課題に向き合いながら技術を社会実装する機会もあります。研究と実務の双方を経験しながら、技術的な挑戦と事業価値の創出を両立できるポジションです。■これまでの研究開発事例・法人間の繋がりを可視化するナレッジグラフ（Company Knowledge Graph）RDBでは確認が難しかった法人や代表者同士の関係性を可視化するものです。機能詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion/dzgA7U4Ehttps://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion/dzgA7U4E・深掘り調査AIエージェントこれまで調査員が行っていた特定の法人に関する実体性・実態性の確認を、特化型AIエージェントによって行おうとする研究です。詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion/owKaUhNGhttps://www.simpleform.co.jp/careers/engineering/technical-discussion/owKaUhNG・情報の非対称性を考慮したマネーロンダリングの検知精度の評価人口知能学会にて発表した、アンチ・マネー・ロンダリング（AML）の高度化に向けた取り組みです。詳細はこちら：https://www.simpleform.co.jp/news/XJlB4GV0https://www.simpleform.co.jp/news/XJlB4GV0■開発スタイル/イメージ・R&Dエンジニアを含む各プロジェクトチームは、3-5 名程度に分割されたフラットな組織構成です・チームメンバは定期的に行われるミーティングを通して、各自が取り組むタスクについて認識合わせを行います・業務場所はオフィス／オンラインを組み合わせたハイブリッドワークです・業務を行なう上で生じた疑問は Slack 上のコミュニケーションやショート会議を適宜開催することで解決されます・成果物は GitHub 上で相互レビューによって改善されプロダクトに組み込まれます・定期的に顧客先に訪問し顧客と直接対面してフィードバックをもらい、改善に繋げていきます