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更なるプロダクト成長を実現するために、データ活用、事業の戦略立案の要となるデータアナリストとしてご活躍いただきます。 - 事業KPIの定義・設計およびダッシュボード構築 - 施策の定常モニタリングとアラート設計 - ユーザー行動分析、A/Bテストの設計・評価 - ユーザーの利用動向を分析し、事業課題の特定・提案 - 事業のボトルネックをデータ分析で解明し、改善策を提案 - 仮説構築 → 検証 → 施策提案のサイクルを主導 - プロダクトマネージャー・マーケターと連携し、施策の効果測定・改善提案を実施 - 定量データに加え、定性調査（ユーザーインタビュー・市場リサーチ）も活用し、より深い知見を提供 - サービス・事業の改善や課題の解決に最適なML/LLMを判別し提案・推進 - オペレーションの改善やモデリングなどを実施 - データアナリスト5名 - データエンジニア3名 ＊TimeTreeはビジネスニックネーム制度を採用しています。 経済学系の大学院を修了後、データ分析専門のコンサルティング会社を経て2023年にTimeTreeへ入社しました。入社してからは、新規事業チームの一員としてPdMと共に企画から効果検証までを担当し、いまは組織全体でのデータの民主化に力を入れています。情報検索や推薦、アナリティクスエンジニアリングなど、データから事業への価値貢献全般が好きです。 前職でデータ分析のコンサルタントおよびプロジェクトマネージャーとして11年の経験を積む。主にインターネット企業でのデータ部門向け支援を中心に数々のプロジェクトを支援。生成AIの社会普及を受け、よりAI活用の現場に入り込んでスキルを発揮したいという強い思いから、ユーザーデータに恵まれたTimeTreeにデータアナリストとして転職。現在は、広告事業における社内外向けのデータ分析、経営層向けKPI分析、生成AIを活用したサービス開発支援、さらには生成AI活用に関するリサーチなど、幅広い分野で活躍中。 マーケティングリサーチ会社、シンクタンク、物流系スタートアップを経てTimeTreeに入社。TimeTreeでは広告事業のデータアナリストとして事業の安定運用に貢献している。野球観戦が趣味で、プロ野球のシーズン中は野球好きなメンバーと現地観戦に行くことも。 - 自律したチームメンバーが揃っており、それぞれが捉えた課題を仕事に昇華し、周囲のメンバーを巻き込みながら推進していくような仕事のスタイルを取っています。 - 各自の専門性を活かして、社内外で自分の活躍の場を作りながら関連チームのメンバーと頼り・頼られながら役割を担っています。 - 言語: SQL, Python, LookML - 環境：BigQuery, Looker, Redash, Firebase, Colab Enterprise - ミドルウェア: Cloud Composer, dbt - ソースコード管理: GitHub - CI/CD: GitHub Actions - 生成AI環境: ChatGPT team, Gemini - TimeTree, Slack, GitHub, Notion, Sketch, Google Workspace - データから得られた知見をもとに、ユーザーの解像度を高め、事業におけるクリティカルな課題の発見、および解決のヒントを検討する - プライバシーを守りつつ、事業の売上貢献につながるようなデータ活用やML/LLMを活用したオペレーションの改善 - 新機能の提供にあたり、仮説検証に必要な計測データやA/Bテストの設計、およびコホート分析などを含むリリース後の効果検証 - 事業の成長を加速するための指標設計・可視化と組織への指標浸透 - 生成AI活用に適したカレンダーデータの前処理・ベクトル化等の設計、RAGなどを用いた事業への活用方法の検討・提案 - Agentic AI（AIエージェント）を活用したサービス提供の検討 会社が定める業務

・APIの設計・開発・テスト ・PM, PdMとのシステム開発方針に関する議論・連携 ・開発進行のマネジメント ・ユーザーや社内から出たUI／UXの改善・不具合対応 ・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など

当ポジションは、サービス開始して間もないAIプロダクト価値の最大化や事業部の組織構築を担っていただける方を募集します。既存サービスを品質の備わったプロダクトにアップデートしていただくこと、中長期的には、1から開発組織・文化を形成し、非連続で継続的に成長できるプロダクトと開発体制を構築していただきます。 - AIプロダクト戦略の策定・実現 - クライアントへの定性、定量調査をもとにしたオポチュニティの発見や価値の探索と優先順位の検討 - クライアントへのプロダクト提案と導入 - 社内連携をもとに最適な価値をデリバー：エンジニアやデザイナー、プロダクトマーケター、プロダクトアナリスト、カスタマーサポート等と協力しての、プロダクト開発のリード - リリース内容の効果検証と改善の実施- 組織戦略立案および実行サポート 上記は一例であり、「どこに解決すべき課題があり、それをどのような手段で解決していくか」を考える部分も一緒に行っていただきます。 領域が多岐に渡るため、お一人ではなくメンバーや業務委託など、様々なチームを巻き込みながら推進いただくことを想定しています。

ユーザーに向き合い新しい購買体験と報酬体験を広げていくポジションを募集します。主にosinaのユーザー、メーカー、パートナー企業それぞれの価値を創り、スケールするプロダクト開発を担うポジションです。プロダクト価値の最大化と開発組織の構築をミッションとなります。 また、中長期では1から開発組織・文化を形成し、非連続で継続的に成長できるプロダクトと開発体制を構築していただきたく、IPOに耐えうる組織構築もお任せします。ユーザー成長のため、メーカー獲得の戦略/施策といった事業開発にも携わっていただくことを想定しております。 - プロダクト戦略の策定・実現 - 定性、定量調査をもとにしたオポチュニティの発見や価値の探索と優先順位の検討 - エンジニアやデザイナー、プロダクトマーケター、プロダクトアナリスト、カスタマーサポート等と協力しての、プロダクト開発のリード - リリース内容の効果検証と改善の実施 - osina 組織構築 - 新規プロダクトの立案と実行 上記は一例であり、「どこに解決すべき課題があり、それをどのような手段で解決していくか」を考える部分も一緒に行っていただきます。 領域が多岐に渡るため、お一人ではなくメンバーや業務委託など、様々なチームを巻き込みながら推進いただくことを想定しています。

クライアントが保有するサイト・事業に関わる意思決定に直結する分析業務を担います。 単にアナリスト業務のみお任せするわけではなく、ビジネス課題の発見-施策接続まで一気通貫でお任せするので、事業への貢献を実感しながら自身も成長していける環境です。 - 重要指標策定・可視化 - 事業成長のための課題抽出 - オンライン、オフラインデータを用いた横断的な分析 - 継続的な業務改善のための分析および施策実施 - KPI指標策定・可視化 - 行動ログおよび事業データを用いたサイト課題抽出および改善施策実施 - 施策効果のシミュレーションおよび目標値の設定 - 施策の効果測定とインサイトの導出 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Vertex AI - 開発言語: Python, SQL - BI: Redash, Tableau

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 - 各種データをBigQueryに集約する - BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する - BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 - Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 - BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Cloud Run 関数, Cloud Run, Dataflow, ロギング, Cloud Monitoring など - 開発言語: Python, SQL, Go など - BI: Redash, Tableau - その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

クライアントが保有するサイト・事業に関わる意思決定に直結する分析業務を担います。 単にアナリスト業務のみお任せするわけではなく、ビジネス課題の発見-施策接続まで一気通貫でお任せするので、事業への貢献を実感しながら自身も成長していける環境です。 - 重要指標策定・可視化 - 事業成長のための課題抽出 - オンライン、オフラインデータを用いた横断的な分析 - 継続的な業務改善のための分析および施策実施 - KPI指標策定・可視化 - 行動ログおよび事業データを用いたサイト課題抽出および改善施策実施 - 施策効果のシミュレーションおよび目標値の設定 - 施策の効果測定とインサイトの導出 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Vertex AI - 開発言語: Python, SQL - BI: Redash, Tableau

クライアントが保有するサイト・事業に関わる意思決定に直結する分析業務を担います。 単にアナリスト業務のみお任せするわけではなく、ビジネス課題の発見-施策接続まで一気通貫でお任せするので、事業への貢献を実感しながら自身も成長していける環境です。 - 重要指標策定・可視化 - 事業成長のための課題抽出 - オンライン、オフラインデータを用いた横断的な分析 - 継続的な業務改善のための分析および施策実施 - KPI指標策定・可視化 - 行動ログおよび事業データを用いたサイト課題抽出および改善施策実施 - 施策効果のシミュレーションおよび目標値の設定 - 施策の効果測定とインサイトの導出 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Vertex AI - 開発言語: Python, SQL - BI: Redash, Tableau

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 - 各種データをBigQueryに集約する - BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する - BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 - Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 - BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Cloud Run 関数, Cloud Run, Dataflow, Vertex AI, Dataproc, ロギング, Cloud Monitoring など - 開発言語: Python, SQL, Go など - BI: Redash, Tableau - その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 - 各種データをBigQueryに集約する - BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する - BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 - Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 - BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Cloud Run 関数, Cloud Run, Dataflow, ロギング, Cloud Monitoring など - 開発言語: Python, SQL, Go など - BI: Redash, Tableau - その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

フロントエンドのスペシャリストとして、大規模toC向け不動産サービスの成長（月間数千万PV以上の規模）を支えるための開発に取り組んでいただきます。 課題発見からの技術選定・アーキテクチャ設計、実装・自動テストといった開発のすべての工程にフロントエンドの専門家として活躍していただきます。 Next.jsやGraphQLといったトレンドの技術を武器に、事業成長に直結する開発に取り組んで頂ける方を募集しています。 - Next.js(TypeScript)やGraphQLといった新しい技術・フレームワークを駆使したフロントエンド開発（GraphQLのスキーマ設計やResolver実装も含む） - キャッシュ戦略（CDNやRedisを駆使）や継続的なモニタリングによるパフォーマンスチューニング → チーム内で常にあるべき姿をで議論しながら設計〜実装を進めているので、単に使用する以上の深い経験を積むことができます。 - デザイナー、マーケ、データチームと共にプロダクト成長を支える機能の設計・開発 - UI/UX改善を効率よく進めるためのシステム基盤づくり（独自ABテスト基盤）・継続的なリファクタリング →フロントエンドはこれらのチームが合わさる場所であるため、マーケやデータの知見を得るといった「開発」する以上のことを身につける機会があります。 CTO：1名 フロントチーム　　：10名 バックエンドチーム：9名 インフラチーム　　：2名 データチーム　　　：3名 フロントチーム配属となります。 20～30代が中心として活躍いただいております。 - 開発言語: TypeScript（React / Next.js） / GraphQL - テスト: Jest / React Testing Library / Cypress / TestRail - インフラ: AWS / CloudFront + Lambda@Edge / ECS (Fargate) / StepFunctions / CloudFormation / CDK - デザインツール: Figma - モニタリング: Redash / Tableau / GA4 - CI/CD: CircleCI / GitHub Actions - 開発ツール: Docker / GitHub Enterprise(Copilot) / Sentry / Datadog / SpeedCurve / PagerDuty - コミュニケーションツール: Slack / Jira / Confluence / Google Workspace

フロントエンドのスペシャリストとして、大規模toC向け不動産サービスの成長（月間数千万PV以上の規模）を支えるための開発に取り組んでいただきます。 課題発見からの技術選定・アーキテクチャ設計、実装・自動テストといった開発のすべての工程にフロントエンドの専門家として活躍していただきます。 Next.jsやGraphQLといったトレンドの技術を武器に、事業成長に直結する開発に取り組んで頂ける方を募集しています。 - Next.js(TypeScript)やGraphQLといった新しい技術・フレームワークを駆使したフロントエンド開発（GraphQLのスキーマ設計やResolver実装も含む） - キャッシュ戦略（CDNやRedisを駆使）や継続的なモニタリングによるパフォーマンスチューニング → チーム内で常にあるべき姿をで議論しながら設計〜実装を進めているので、単に使用する以上の深い経験を積むことができます。 - デザイナー、マーケ、データチームと共にプロダクト成長を支える機能の設計・開発 - UI/UX改善を効率よく進めるためのシステム基盤づくり（独自ABテスト基盤）・継続的なリファクタリング →フロントエンドはこれらのチームが合わさる場所であるため、マーケやデータの知見を得るといった「開発」する以上のことを身につける機会があります。 CTO：1名 フロントチーム　　：10名 バックエンドチーム：9名 インフラチーム　　：2名 データチーム　　　：3名 フロントチーム配属となります。 20～30代が中心として活躍いただいております。 - 開発言語: TypeScript（React / Next.js） / GraphQL - テスト: Jest / React Testing Library / Cypress / TestRail - インフラ: AWS / CloudFront + Lambda@Edge / ECS (Fargate) / StepFunctions / CloudFormation / CDK - デザインツール: Figma - モニタリング: Redash / Tableau / GA4 - CI/CD: CircleCI / GitHub Actions - 開発ツール: Docker / GitHub Enterprise(Copilot) / Sentry / Datadog / SpeedCurve / PagerDuty - コミュニケーションツール: Slack / Jira / Confluence / Google Workspace

Data Divisionのメンバーとしてデータ基盤の開発・運用を行っていただきます。 業務内容にはアナリティクス・エンジニアの役割もスコープに含まれます。 - データパイプラインの設計・開発・運用フローの構築 - サービスRDBやログデータなどのBigQuery同期 - API経由でのレポーティングデータ等の収集 - クラウド環境の構築・運用 - データエンジニアが運用するGoogle Cloudの管理 - データガバナンスのためのアクセス管理 - IaC(Terraform)を用いた環境構築 - 分析用データのモデリング - dbtを用いたデータ活用がしやすいデータ設計 - KPIなどの重要指標データの事前集計 - BIツールの運用 - 社内で利用されているBIツールの運用・メンテナンス - 事業・組織の成長にあわせたBIツール更改を含めた改善・検討 - 正社員2名 - 自律したチームメンバーが揃っており、それぞれが捉えた課題を仕事に昇華し、周囲のメンバーを巻き込みながら推進していくような仕事のスタイルを取っています。 - 各自の専門性を活かして、社内外で自分の活躍の場を作りながら関連チームのメンバーと頼り・頼られながら役割を担っています。 - 言語: HCL, Ruby, SQL, Python - IaC: Terraform - パブリッククラウド: AWS, Google Cloud - モニタリング: NewRelic, CloudWatch - ミドルウェア: Digdag, dbt - ソースコード管理: GitHub - CI/CD: GitHub Actions, CircleCI - 分析：BigQuery, Redash, Amplitude, Firebase TimeTree, Slack, GitHub, Notion, Sketch, Google Workspace TimeTreeは、ユーザーさんの予定情報というとてもセンシティブなデータを取り扱っており、データ基盤では今まで以上にセキュリティとプライバシーに配慮した設計にしていく必要があります。 同時に社内でのデータ活用に応えるべく、より使いやすいデータモデリングを目指していく必要があり、制限と便利を同時に達成していきたいと考えていきます。 それらを踏まえて、2024年1月から新しいデータ基盤へのリニューアルも始まり、少しずつ移行が進んでいるところです。移行にあたって、今後のデータ増やdbtを活用したデータクレンジングなど、やりたいことややれることがたくさんありますが、十分に手が回っていない状況です。 また、社内ではセマンティックレイヤーや新しいBIツールの導入の検討も進められており、データアナリストと協力しながら、次世代のデータ基盤像を想像しながら構築を推進していきたいと考えています。 - 勤務地：会社が定める場所 - 職務内容：会社が定める業務

- インフラストラクチャの設計、実装、運用 - サービス間ネットワーキングの設計、実装、運用 - サービスモニタリングと改善、予防改善 - リリースの自動化、効率化 - クラウドの組織運用 - 企画立案、企画参加、サポート - SLO 策定、合意形成、実施 - 正社員7名 SRE チームは情報をオープンにすることを常に心がけ、相談がしやすい環境にあります。またアウトプットなどに対して賞賛する文化でもあります。担当エリアについてオーナーシップを持つことで自身のスキルアップに繋げることができる環境もあります。定期的に開催される定例会でナレッジや相談などを持ち寄ることでみんなで SRE チームを成長させています。SRE という概念を TimeTree としてどう扱うかを大切にしているため、SRE に関する書籍などを輪読し議論を定期的に実施しています。またメインサービスだけではなく開発における困りごとやクラウドを利用して協力できることなどを積極的に探しています。 - 言語: HCL, Ruby, SQL, TypeScript, Python - IaC: Terraform - パブリッククラウド: AWS, Google Cloud - モニタリング: NewRelic, CloudWatch, Sentry - ソースコード管理: GitHub - CI/CD: GitHub Actions, CircleCI - 分析：BigQuery, Redash, Amplitude, Firebase TimeTree, Slack, GitHub, Notion, Sketch, Google Workspace SRE チームでは一人一人の担当エリアが広いことが課題になっています。 TimeTree 自体の継続的な運用や改善はもちろん、TimeTree 以外のサービスの安定した運用や改善などが必要になります。サービスをユーザーやその他ステークホルダーに対して自信を持って信頼性を提供し続けるためには担当を限定し、オーナーシップを持ちながら能動的に改善していくことが必要だと考えています。今後も成長を続けるサービスですが、全世界に存在するユーザーやステークホルダーに対して信頼性を向上させていくことを目指しています。 - 勤務地：会社が定める場所 - 職務内容：会社が定める業務

CREチームの一員であるテクニカルサポートエンジニアとしてお客様からの技術的なお問い合わせの対応を担当いただきます。<br> 「技術的アプローチで顧客の不安をゼロにする」ことを目指して、顧客の技術的な困りごとに対して解決を図っていただきます。 - クライアントからの技術的な問い合わせ対応、技術サポート - お客様対応のためのシステム基盤の選定・構築・運用 - 障害発生時の一次対応、開発チームとの連携 - テクニカル面での問い合わせ対応 - 運用プロセスやルールの策定〜オペレーション設計、及び効率化・自動化 - 問い合わせ内容をもとにしたプロダクトへの改善提案 ※希望のキャリアイメージを踏まえ、チーム内で上記業務を分担しながら進めていきます。 ※アプリケーションエンジニアとの共同プロジェクトやミドルウェア、アプリケーションの構築まで関わることもあります。 - 言語： Python, TypeScript - サーバーサイド：Django, Express - フロントエンド：React - インフラ・ミドルウェア：AWS, Docker, Sentry, Hasura, Terraform - CI：GitHub Actions - モバイル：ReactNative, TypeScript, Firebase - データ：AWS(S3, Athena, Glue), Python, Redash - ツール：GitHub, Slack, Sentry, Datadog, Notion 現在、開発組織は29名在籍し、そのうち8名がCREチームに所属しています。<br> SIer出身のメンバーが3名おり、幅広いプロジェクトを経験してきたメンバーが揃っております。<br> チームの男女比は半々で、年齢層は20代〜40代と幅広いです。<br> また、フルフレックスでリモート勤務が可能なため、地方に在住し、月に数回程度の出社をしながら働くメンバーもおり、柔軟な働き方ができる環境を提供しているところもhokanの魅力の一つです。 モダンな開発環境のもとで貢献と成長を！( https://www.notion.so/hokan-inc/1970027d371649318898776ad5bc4a37 )<br> SIer経験から導入作業の効率化を高めたい！( https://www.notion.so/hokan-inc/SIer-45d9e861d8c543a9b8f18cb689c53efb )<br> 自身の経験を最大限に活かしたい！( https://www.notion.so/hokan-inc/9b0dc38dbe224a0b8db8906a2ccd20d5 ) 【社員インタビュー】システムの通訳？CREのすゝめ( https://www.wantedly.com/companies/hokan_insurtech/post_articles/906705 ) hokan エンジニア採用サイト( https://recruit-engineer.hkn.jp/#message )

開発チームと協働して、保険代理店に特化した顧客・契約管理システム 「hokan®」の品質改善・向上に取り組んでいただきます。<br> 事業の全体像を理解した上で、機能拡張におけるテスト業務やプロダクト全体のクオリティマネジメントに最適なQAチームを構築していただきます。 - 開発チームを横断した品質保証、QA戦略の提案と実行 - 開発チームとの連携による要求整理、仕様策定 - プロダクト全体の仕様把握や仕様レビュー - QAプロセスの立案と継続的な改善 - バグを未然に防ぐ仕組みの提案・構築を含んだ開発プロセスの設計・改善 - 機能拡張におけるテスト計画の策定、テスト設計・実行 - インシデント発生時の分析、開発チームへのフィードバック - 言語： Python, TypeScript - サーバーサイド：Django, Express - フロントエンド：React - インフラ・ミドルウェア：AWS, Docker, Sentry, Hasura, Terraform - CI：GitHub Actions - モバイル：ReactNative, TypeScript, Firebase - データ：AWS(S3, Athena, Glue), Python, Redash - ツール：GitHub, Slack, Sentry, Datadog, Notion Q：保険業界を主軸としたビジネスモデルの展開を考えた背景を教えてください。<br> A：<br> 保険業界の規模は、生命保険・損害保険を含め年間約45兆円規模と言われており、我々に身近な業界であるコンビニ業界よりも実は市場規模が大きくビッグマーケットとなっております。<br> また、世界規模で見た際にアジア諸国は InsurTech 分野の参入余地が大いにある傾向があり、規制や環境整備をしていくことで業界として伸びていく可能性があると言われています。<br> 日本国内においても、レガシーな業界構造や業務運営がトリガーとなり、金融系の業界で保険業界は最もDX化が遅れていると言われています。<br> DX推進（SaaS）×保険業界特化型のプロダクトを提供している企業は現状hokanだけであり、保険業界のカテゴリー・リーダーを目指しております。 Q：その中でも「保険代理店」をメインとしているのはなぜですか。<br> A：<br> ネット保険も主流になってきている中、いまだに生命保険・損害保険問わず9割の方が「人を介して」保険に加入をしております。<br> その中でも、様々な保険商材を取り扱う保険代理店は、システムや紙、エクセルなどを使用し管理しており、日々の業務に追われ顧客に向き合う時間を十分に確保できていない実情がございます。<br> 最新の技術を保険業界へ提供することで、誰もが正しく適切に保険商品を享受できる社会をつくっていくことを目指しております。 Q：現状有力な競合製品が少ないのはなぜですか。<br> A：<br> 保険ドメインの課題を解決するための汎用的なCRMは、要件を抽象化することや、汎用的な機能とすることが難しく、高いドメイン知識やエンジニアのリソース確保が必要になることから、参入障壁が高く、競合製品が少ない状態です。<br> また、「hokan ®」は、代表の小坂が保険代理店の経営を行う中で感じた課題認識に端を発しているため、保険代理店の使い勝手の良さを追及し、高いカスタマイズ性と使い勝手の良さを実現できています。<br> 今後、競合企業が参入してくる可能性はゼロではありませんが、スウィッチングコストも高く、移行を考えると新興企業は入り込むのは難易度が高いと感じております。 Q：保険業界出身者でないと難しいですか。<br> A：<br> hokanの7割程度が保険業界未経験です。実は、役員陣も代表の小坂以外は業界未経験となっており、バックグラウンドも様々です。<br> 保険業界は変化が激しく、情報も常にアップデートをするため、社内でも最新の情報を共有しながら個人個人で知識を身につけております。

CREチームに所属し、組織を横断して連携を取りながら技術的アプローチでお客様の満足度を向上させ、開発面から課題解決をしていただきます。<br> お客様が利用している現行システムからhokanへ移行し、既存システムのデータをhokanでも閲覧・編集可能な状態にしお客様の基幹業務を安定稼働させることが主な業務です。<br> そのために必要なデータ移行ツールの構築による導入コスト削減や、エンタープライズのお客様に向けたプロジェクトマネジメントによる顧客満足度の向上をリードしていただきます。<br> さらに、hokan導入後にお客様が能動的にシステムを活用できるように技術的な支援をしていただきます。 - エンタープライズ規模のデータマイグレーションプロジェクトに向けたhokanの要件定義・開発 - 小規模〜エンタープライズの数十万件のデータ移行に向けた要件定義・データ移行向け開発 - 専門的なお客様の問い合わせ対応、課題解決 - 管理者ツールの開発・運用 - 顧客の利用状況をデータで可視化するための設計、基盤構築 ※上記業務に留まらず、追加ですべき業務を提案・実行していただくことも可能です。<br> ※アプリケーションエンジニアとの共同プロジェクト、ミドルウェアやアプリケーションの構築まで関わることもあります。 - サーバーサイド：Django, Express - フロントエンド：React - インフラ：AWS, Docker, Sentry, Hasura, Terraform - モバイル：ReactNative, TypeScript, Firebase - データ：AWS(S3, Athena, Glue), Redash - コミュニケーション/タスク管理：Slack, notion - リポジトリ管理：GitHub 現在、開発組織は29名在籍し、そのうち8名がCREチームに所属しています。<br> SIer出身のメンバーが3名おり、幅広いプロジェクトを経験してきたメンバーが揃っております。<br> チームの男女比は半々で、年齢層は20代〜40代と幅広いです。<br> また、フルフレックスでリモート勤務が可能なため、地方に在住し、月に数回程度の出社をしながら働くメンバーもおり、柔軟な働き方ができる環境を提供しているところもhokanの魅力の一つです。 【社員インタビュー】システムの通訳？CREのすゝめ( https://www.wantedly.com/companies/hokan_insurtech/post_articles/906705 ) hokan エンジニア採用サイト( https://recruit-engineer.hkn.jp/#message )

■ 業務内容 Web アプリケーション開発、アーキテクチャの検討・改善、UI/UX の改善、品質の向上に従事いただきます。 - プロダクトマネジメントチーム、デザインチームと緊密な連携および優れたプロダクトの開発 - Ruby on Rails を用いた API、バッチ処理 の設計・開発・テスト - Python を用いたバックエンド処理、バッチ処理 の設計・開発・テスト - Vue.js を持ちいたフロントエンドの設計・開発・テスト - フレームワークやライブラリ等のフロントエンド技術全般の検証と選定 - プロダクトのリリース、改善 ■開発環境 #バックエンド -Ruby on Rails, Python, AWS Lambda (サーバーレスバックエンド) #フロントエンド -Vue.js #データベース／データウェアハウス -Aurora MySQL, DynamoDB, Redis, Neptune, Redshift #API管理 -API Gateway #メッセージング -SQS, SNS #ネットワーク／セキュリティ -ALB, AWS WAF, CloudFront, Security Hub, GuardDuty #データパイプライン -Step Functions, Glue, DataSync #データ分析／レポーティング -Redash #インフラストラクチャ／デプロイメント -Terraform, Terragrunt, Serverless Framework, Docker, Docker Compose, ECS Fargate, ECR, ecspresso, GitHub Actions (CI/CD) #オブジェクトストレージ -Amazon S3 #コード管理／バージョン管理 -Git, GitHub #プロトタイピング／デザイン -Figma #コミュニケーション／コラボレーション -Slack, Notion

- TimeTree Backend API(Ruby on Rails)の設計、開発、テスト、リリース - 社内管理ツールの開発、保守 - チームメンバーと連携しながらの開発、エンジニア視点からの提案 - 問い合わせや不具合の調査、修正 - 最新の技術トレンドのキャッチアップ、導入 - 既存機能の改善、最適化、保守 - 生産性向上のための自動化、効率化 - 正社員9名 - 各プロジェクトに参加するほか、横断したBackendチームにも所属していただきます 世界中の人々が利用するサービスのAPIの開発に、大きな責任と裁量を持ち、遊び心を大切にしながら挑戦し続けています。 主な業務はAPIの開発ですが、ユーザーインタビューにも積極的に参加し、プロダクトの改善に取り組んでいます。また、自分たちが作ったものに対しても、課題を深く理解し、積極的にフィードバックし、より良いアイデアを実現するために行動しています。 また、カレンダーの開発にとどまらず、広告事業やギフトのEC事業など、さまざまな事業領域にまたがり、多様な職種のメンバーと協同しています。HRTを大切にし、お互いにわからないことを気軽に質問し合えるようなコミュニケーションを心がけています。また、問題をいち早く気付いてフォローし、チーム全体で解決に取り組んでいます。 社内勉強会を企画・参加するメンバーも多く、新しい技術を学ぶだけでなく、積極的に新機能を利用したり、マイクロサービス化やModular Monolithなど、学びを実践に活かす文化があります。 - Ruby on Rails アプリ開発 - 言語：Ruby, SQL - フレームワーク：Ruby on Rails - 実行環境：AWS, GCP, Docker - DB：AWS Aurora(MySQL 8), Redis, DynamoDB - バージョン管理：GitHub - CI：CircleCI, GitHub Actions - 分析：BigQuery, Redash, Amplitude, Firebase - 監視：New Relic, Sentry, CloudWatch - コミュニケーション：TimeTree, Slack, GitHub, Notion, Sketch, Google Workspace - 今後ますます増えていくユーザーアクセスに耐えうるWebアプリケーションのアーキテクチャ設計、および最適なストレージの選定やスキーマ設計のリード - 定期的に行っているプロダクトのリファクタリングの方針を設計と、大きくなり続けるプロダクトコードを見通しより良いものに改善する - カレンダーの予定情報を用いながらデータ分析や機械学習を活用して、未来にターゲティングできる広告プロダクトのTimeTree Adsをユーザーからも広告主からも喜ばれるものに作り上げていく 変更の範囲：会社が定める場所 変更の範囲：会社が定める業務

- web/appの設計・開発・テスト - PM, PdMとのシステム開発方針に関する議論・連携 - ユーザーや社内から出たUI／UX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など - 生成AIを活用した開発・機能提案など https://tech.aisaac.jp/entry/2024/01/05/095836 https://tech.aisaac.jp/entry/2024/01/25/114050 - webサーバーサイド: NestJS, Hasura, Ruby on Rails - webフロントエンド: React, Next.js13, mantine, MUI - appフロントエンド: React Native, Expo, Unity - BE/FE共通: turborepo, Typescript - DB: MySQL, PostgreSQL, Redis, memcached, Redshift, ScyllaDB - CI/CDツール: CircleCI, Github Action, Cloud build - インフラ: AWS （ELB, EC2, RDS, S3, ElastiCache,...）, GCP(Cloud build, Cloud Run...) - その他: Live2DやBlender - IaC: Terraform - データ分析: Re:dash - リポジトリ管理: GitHub - コミュニケーション: Slack, notion 経験に応じて上限は相談可能 必要に応じて出社の可能性あり あり（3か月） 交通費支給