チームづくりやアーキテクチャ設計、プロダクト開発の進め方など、ぜひ大きな裁量を持って関わってもらいたいと考えてます。 最終的な責任は代表が負いますので、大胆な提案や挑戦を歓迎しています。 具体的には - ReactとTypeScriptを使用したプロダクト開発／設計 - ユーザー中心のデザイン思考に基づき、使いやすいインターフェースの開発 - Lunaをプラットフォームとして育てていくにあたっての技術選定やプロダクトマイルストーンを代表とともに検討 - 必要に応じたエンジニア採用計画と戦略立案 今後は新たな機能開発や周辺領域への拡大に積極的に挑戦していく予定です。将来的には「Luna経済圏」と呼べる世界観の構築や、さらなるグローバル展開も視野に入れています。 その際、アイデア出しからプロトタイプ開発まで、一連のプロセスにぜひ関わってもらいたいです。技術的にどう実現すればよいかだけでなく、「こんなサービスならユーザーがもっと幸せになる」「こうすればグローバルでも通用する」といった提案を積極的にいただきたいです。 - フロントエンド：Next.js（TypeScript） - サーバーサイド：Firebase（Cloud Functions） - DB：Firestore - 認証：Firebase Authentication スキル、経験等による - 週5日～（月160時間～）※副業スタートの場合最初週1日〜から手伝っていただく形を想定しております。 - フルリモート - 歓迎：月1の出社が可能な方（渋谷駅徒歩1分）

・開発業務全般 ※ TypeScript / Angular での開発業務を開発環境構築等から推進できる方を期待しております。

・開発業務全般 ※ PHP / Laravel での開発業務を開発環境構築等から推進できる方を期待しております。

・開発業務全般 ※ Node.js, TypeScript / NestJS での開発業務を開発環境構築等から推進できる方を期待しております。

UI デザイナーとして、クライアントのチームの一員に加わり、プロダクトの UI デザイン（構造設計・プロトタイピングなど）を軸に、プロジェクトの進行や課題解決にも関わりながら、サービスやプロダクトの成長を支えていただきます。 成果物を納品するのがゴールではなく、チーム全体でユーザに価値を届けるためのプロセスを大切にしています。 - クライアントとのやりとり、チームでのコミュニケーション全般 - プロジェクトの取り回しをするために必要なアジェンダとレポーティング - 顧客のプロダクト背景、およびドメイン理解とインプット - 開発・制作業務での UI デザイン（構造設計、画面設計、UI 検討等を含む） - デザインドキュメントの作成（コンポーネント機能・仕様などを言語化したドキュメント）

・クラウド型AIサービス「zenshot」：https://zenshot.jp/ ※三菱地所・三菱地所ホーム様等の大企業から中小のゼネコン・工務店まで多岐に渡る企業に導入頂いております - エンジニア・PdMと連携したUIUX設計・実装 - ユーザーリサーチとインサイト抽出 - プロトタイプ作成とユーザビリティ検証 - デザインシステムの構築・改善 ※ご希望やこれまでの経験によってお任せする内容が変更される可能性がございます。 - エンジニア：5名 - PdM：専任はおらず兼務2名（エンジニアもPdM業務しているため） - デザイナー：業務委託2名 - Figma - フロントエンド: TypeScript, React.js, Next.js - サーバーサイド: Python, Fast API - データベース: PostgreSQL, AWS RDS - ソースコード管理: GitHub - プロジェクト管理: Clickup - インフラ: AWS - 自動実行パイプライン：AWS Batch, ECS - CI/CD: GitHub Actions, AWS Code Build

UI/UX デザイナー - 定量、定性調査の企画立案、実行、分析 - ユーザー体験設計（UX、コンセプトや概念、ストーリーの設計） - プロダクトの情報設計、ワイヤー作成、UI設計、プロトタイピング作成 - デザインに関する各種ガイドラインの策定、運用 - プロダクトマネージャーやエンジニアとのコミュニケーションおよび意思決定への関与 - デザイン: Figma - エンジニアには34インチワイドモニターを支給 - サーバーサイド：Python(FastAPI) - フロントエンド：TypeScript(Next.js) - インフラ：AWS - データベース・データストア：AWS RDS - CI/CD：GitHub Action - プロジェクト管理：Jira - ソースコード管理：GitHub - 情報共有：Slack, Confluence, Google Cloud 出社・リモート（ハイブリッド）

当社では新規事業として多数のプロダクトを展開しており、その成長を牽引するUI/UXデザイナーを募集しています。 ユーザーが快適に利用できるプロダクト体験を創出し、新たな付加価値を生み出すポジションです。 新規・既存機能のUIデザイン制作（ワイヤーフレーム、モックアップ、プロトタイプの作成） デザインシステムやガイドラインの構築および運用 ユーザー行動やシナリオを踏まえた情報設計、サービス導線設計 ユーザーインタビューやユーザビリティテストの実施・分析 開発チーム・PMとの要件定義、仕様検討の段階からのコラボレーション プロダクト開発サイクルにおけるデザイン視点でのリードと改善提案 新機能のコンセプト設計やMVP開発におけるUI/UX検討 デザインツールを活用したプロトタイプ作成とユーザーテスト

PdM 不在のチームや、PdM はいるけれど実現したいことに対して手が足りていないなど、さまざまな状況によりプロダクト開発や機能開発がスムーズに進んでいないスタートアップのプロダクトチームに Gaji-Labo のフロントエンドエンジニアと UI デザイナーと一緒にチームに入っていきプロダクトチーム全体を支援いただく役割をお任せします。 機能開発やプロトタイプをまるっと任せていただくなど、複数のクライアントのもとでプロダクト開発・グロースのためにどんなことができるか／どんな方法があるかから一緒に考え、プロダクトチーム支援としての価値提供を行います。 Gaji-Labo としての「プロダクトマネジメント支援事業」の立ち上げを行い、複数のプロダクトや事業に関わる私たちならではの PdM の仕事を作り上げてくださることを期待しています。 - プロダクトマネジメント支援事業の立ち上げと提供 - PdM 不足・不在によって止まっているプロダクトのマネジメント - お客さまの意思決定サポート（及び代理での意思決定） - 機能の仕様策定からデリバリーまでの開発プロセスを担う Gaji-Labo にはフロントエンドと UI デザインに強いチームがあるので、チームを巻き込んでより大きな成果を目指すことができます。

お客様の課題解決に向け、各領域のコンサルタントやエンジニアがチームを組み、新規事業企画、業務改革・改善やIT企画～システム導入推進～評価・定着化まで幅広い業務を提供します。 ① 現状分析と課題の把握 ② 課題解決に向けたアイデア抽出や施策の検討 ③ ロードマップの策定～実行支援 お客様と様々なディスカッションし、ビジネス課題に対してテクノロジを活用した解決策を考えることに面白さを感じられる人には、やりがいを持って取り組んでいただける業務だと思います。 ※コンサルティング業務では、システム開発の経験や知識を活かせる場面も多くありますので、コンサルティングに興味のあるエンジニアの方の応募もお待ちしています。 ■ ビジネスデザイナー（事業企画の策定、業務改革・改善など） ■ アーキテクト（IT企画／構想策定、PMO） 勤務場所はプロジェクトによって異なります。参画プロジェクトにより、勤務場所が異なります。近年、コンサルティング業務もリモート勤務が多くなっており、リモートとオフィス（自社やお客様先）のハイブリット勤務となっています。

私たちは「顧客ニーズの変化に共鳴する」をビジョンに掲げ、マルチクラウドの適用、フルスタック技術、インフラからSREまでを目指したエンジニアリングを提供しています。AWS、Azure、GCPをはじめとする最新クラウド技術を活用し、多様な業界のお客様にシステムの要件定義、設計、構築、運用までを一貫して支援します。 多くの案件でIaC（Infrastructure as Code）を活用し、効率的かつ再現性の高いインフラ構築を実現。既存技術だけでなく、新しい技術を常にチェックし、新技術を積極的に取り入れる組織です。 プロジェクトの上流工程から参画し、顧客とのコミュニケーションを通じて課題を深く理解し、要件定義や基本設計をリードします。 単なるシステムの構築や運用だけでなく、プロジェクト全体を通じて高品質なソリューションを提供する役割を担います。 - プロジェクト獲得に向けた提案活動（顧客ニーズのヒアリング・ソリューション提案） - 要件定義や基本設計などの上流工程への参画 - プロジェクトマネジメント（進捗・課題・リスク管理、メンバー管理） - 組織規模：約50名（20代～50代の幅広い年代が活躍中） - プロジェクト規模：2～3名の少人数チームで対応、大きいものは10名程のチームで対応、数千万円～1億円規模 - コミュニケーションが活発で、技術が好きな社員が多い環境 - 勉強会や情報共有会を通じて、技術力向上を目指す文化があります - クラウド技術全般 - AWS - Azure - GCP - OCI - 開発言語 - Python - Go - Terraform - Cloud Formation

私たちは、お客様のビジネスの早期実現のため、AWS等のクラウド製品や連携製品を効率的に活用し、モダンアプリケーション開発を進めています。具体的には、AWS等のクラウド環境ベースのシステムの企画・コンサルティングから始まり、要件定義、設計、開発・テスト、運用管理と、上流から下流までトータルに携わります。案件規模も小規模開発から大規模開発まで多岐に渡り、ニーズに合わせて柔軟に対応し、継続的なデリバリを行うことでお客様を支援します。我々はアジャイル開発の価値観とDevOpsの手法を融合させ、柔軟さ、スピード、安全性、信頼性、生産性をバランスよく合わせもつシステム開発を実現するべく、日々取り組んでいます。また、お客様の満足を最優先に考え、システムを通してビジネスを成功に導く活動も行っています。 - 要件定義 - 設計支援 - プロジェクト進捗と問題の管理 - チームワークとコミュニケーション - PJ進行管理：Backlog、JIRA - 開発環境： Eclipse、Visual Studio Code - 言語：Java、Go、C#、Flutter、 TypeScript、React / Next.js、Vue.js / Nuxt.js、Python、Swift、Node.js / Express.js、PHP / Laravel - インフラ技術：AWS（Fargate、ECS、RDB、S3、Lambdaなど）Azure（AAD、OpenAIなど） - 開発手法：ウォーターフォール、スクラム - その他：GitHub、GitHub for Copilot GitLab、CI/CD - プライム案件でお客様と上流工程からプロジェクトを推進できる機会があります。 - 新しい技術を積極的に取り入れる環境や、フロントエンド～クラウドまで技術的に幅広い領域に携わる機会があり、得意領域を深めることも、幅を広げることもできる環境です。 - 幅広い業界業種のプロダクト開発に関わる事ができる環境のため、飽きる事なく経験値を広げられる環境です。 - 成長途中の部署となるため、組織運営や体制強化に関わる機会があります。 - 他部署と連携する機会も多く、ビジネス観点やデザイン観点に振れることで、知見を広げることができます。 - 上長や同僚との1on1や部内および他部署との交流会など、フルリモートでも不安なく働ける環境を整備しています。 - 本人の成長ビジョンと部門の方針をしっかり両立できるプロジェクトアサインを第一に目指しています。 - 中途入社者の場合、入社直後は一定の学習期間を持つか、すぐに実務でご活躍いただくか、本人の特性や希望に応じて柔軟に対応可能です。

データサイエンティスト - データ利活用の戦略立案 - アプリケーションに必要なデータの収集と可視化・分析レポート作成 - 機械学習モデルの構築、予測や分類、新機能や課題解決のための施策提案 - 画像認識/言語処理なのどのAIモデル開発と実装 -Frontend: Next.js (TypeScript) -Backend: FastAPI (Python) -Infra: AWS -Database: PostgreSQL -CI/CD: GitHub Actions -Documents / Projects: Notion ◎エンジニアには34インチワイドモニターを支給 出社・リモート（ハイブリッド）

- データ組織の立ち上げとチームマネジメント - データ戦略の策定とロードマップの作成 - 社内のデータ活用ニーズのヒアリングとプロジェクト推進 - データ基盤の導入、運用 - データガバナンス、セキュリティポリシーの設計と運用 - データ活用文化の浸透、教育・啓蒙活動 - 経営陣・事業部門へのレポーティングと提案 出社とリモートのハイブリット型となります。 業務に内容によってはオフィス出社での勤務が必要になる日もあります。

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

会社訪問アプリ「Wantedly Visit」は、個人と企業のマッチングサービスです。多様な嗜好や性質を持つ個人と企業が適切にマッチングできるようにするためには、データに基づいた出会いの最適化が必要です。私たちは、「ユーザーにどのコンテンツを提示するか」という責務を担う推薦システムを開発・改善することによって、プロダクトで生まれるマッチングの数を最大化することに注力しています。 私たちデータサイエンティストは、目の前のモデリングだけではなくプロダクト全体のことを意識して行動しています。 常に「ユーザーにとって本当に良い推薦とは何か？」を第一に考えることで現状のシステムに課題を発見し、ビジネスインパクトやユーザーへの影響を踏まえて問題設定を行います。 さらに、実サービスに落とし込むことを考慮した上で統計学的手法や機械学習などのツールを駆使してその問題を解決することで、一歩ずつより良い推薦システムへと近づけていっています。PoCを繰り返すのではなく、実際にユーザーに価値を届けるための取り組みを行なっています。データ活用という軸で、良いプロダクトを作り続けてユーザーに価値を届けられる組織を一緒につくりたい！という方を募集しています。 入社直後はドメイン、データ、開発プロセスに慣れてもらえるように、プロダクトに蓄積されたデータの分析や既存アルゴリズムの改善などに取り組んでいただきます。 タスク例： - データ分析によるプロダクトの課題発見 - 機械学習を活用した推薦アルゴリズムの改善 - 施策の効果検証とレポート作成 慣れてきたタイミングで、推薦施策の推進や新しい技術の導入、採用活動や技術広報など、組織づくりに関わる業務も積極的に推進していただきます。 その後のタスク例： - 推薦施策の主体的な推進 - 機械学習チーム全体への技術選定と導入 - 機械学習、推薦アルゴリズムに関する研究開発 - 機械学習PJの開発生産性の改善 - データサイエンティストの採用活動 - 学会、技術系カンファレンスでの登壇 （変更の範囲）会社の定める業務 - シニアデータサイエンティスト / テックリード - PdM - エンジニアリングマネージャー - 言語：Python, Go, Ruby - ツール等：BigQuery, Elasticsearch, Kubernetes, gRPC 21% - 男性：100% - 女性：0%