▼業務内容 全社の技術責任者として、経営陣や事業責任者、各チームリーダーと連携し、事業横断の技術戦略と開発組織づくりを担っていただきます。 ・事業戦略に基づく技術戦略、開発ロードマップの策定 ・複数プロダクトを横断したアーキテクチャ方針、技術標準の策定 ・各チームに分散している技術判断の統合と、意思決定プロセスの整備 ・技術選定、セキュリティ、品質、運用基盤に関する重要判断 ・事業KPIに直結する主要機能の設計、実装、コードレビュー ・エンジニア採用の戦略設計、選考、クロージング ・正社員を中心とした内製組織への移行と、チーム設計、育成、評価 経営やマネジメントだけに専念するのではなく、現場の技術判断にも関わるプレイングポジションです。 一方で、すべての判断をCTOに集中させるのではなく、既存の強いリーダー層を束ね、各チームが自律して動ける仕組みをつくることも重要な役割です。 ▼使用技術・環境 ・Web：Next.js（App Router）／React／Ruby on Rails ・Native：React Native／Expo ・Server：NestJS／Ruby on Rails／Hasura（GraphQL） ・Database：PostgreSQL／Prisma ORM ・Infrastructure：AWS／GCP／Terraform ・Monorepo：pnpm workspaces／Turborepo ・AI開発支援：Claude Code エンタープライズプラン ・その他：GitHub／Slack／Notion

・営業支援プロダクト（AIエージェント活用）のアーキテクチャ設計 ・テックリード業務 ・フロントエンド：Web UI、管理画面の構築 ・バックエンド：AIエージェント機能（ターゲティング・ヒアリング・提案組立のアウトプット生成、定期実行ジョブ）の構築 ・インフラ：Azure環境（コアのAIエージェント機能はコンテナベースのマネージドサービス想定）の設計・構築 ・外部LLM連携、Azure AD基盤によるSSO（Auth0連携想定）の実装 ・金融機関のセキュリティガイドラインを踏まえたアーキテクチャ設計 ・Design DocやADR等による技術的合意形成

製造業特化型LLM（大規模言語モデル）の開発や、これを用いたAIソリューションの開発／裁量大 ◎事業と組織の創造にも関与できる貴重なフェーズ！ 自社で開発する「製造業特化型LLM」の研究開発と、それを用いたクライアント向けAIソリューションの設計・開発・実装を担当します。製造業の現場から得られる図面、センサーデータ、トラブル記録といった多様なデータを解析し、予知保全や外観検査、需要予測などのモデルを構築。技術的な挑戦を通じて、クライアントの課題を直接解決するものづくりの中核を担います。 ◎日本の未来を創る、スケールの大きな挑戦ができる 私たちが対峙するのは、日本のものづくりを支える巨大な製造業です。「失われた30年」からの再生の鍵を握るこの領域で、AIという最先端の技術を用いて、業界の未来を根本から変革する挑戦に当事者として関わることができます。 ◎前例のない、最先端の技術開発に携われる 経済産業省の国家プロジェクト「GENIAC」にも採択された、自社独自の「製造業特化型LLM」の開発が事業の核となります。まだ誰も正解を知らない領域で、業界の未来を定義する技術を自らの手でつくりあげていく、エンジニアとしてこの上なく刺激的な経験ができます。 ◎事業と組織を創るコアメンバーになれる 東大発のAIスタートアップの初期メンバーとして、開発だけでなく事業戦略や組織文化の創造にも深く関与できます。CEOとも近い距離で議論しながら、会社とともに急成長していく実感を得られる、貴重なフェーズです。 【具体的な職務内容】 自社開発の製造業特化型LLMや、それを用いたAIソリューションの開発を担当。 大手メーカーをクライアントに、図面解析・予知保全・需要予測といった案件を通じ、設計から製造まで分断されたデータをつなぎ、ものづくり全体の変革を目指します。 《技術課題／組織課題》 ◼︎技術課題 図面や3Dモデル、過去のトラブル記録など、形式の異なる膨大なデータを統合し、価値を引き出すこと。専門領域に特化したLLMの開発も、前例の少ない挑戦です。 ◼︎組織課題 スタートアップとして、開発プロセスや組織の仕組み自体を、主体的につくりあげていく必要があります。 《エンジニアに期待する役割》 単なる開発に留まらず、クライアントの事業課題を根本から解決する役割を期待します。 課題発見からソリューションの提案、高速な実装と改善までを大きな裁量をもって担当。自分の技術で日本のものづくりの現場を変える、その手応えをダイレクトに感じられるポジションです。

- Power Automate Desktopを用いたRPAシナリオの設計・開発 - 既存RPAシナリオの保守、障害調査、改修 - 顧客の業務フローや課題のヒアリング - 顧客要件の整理と自動化仕様への落とし込み - テスト、顧客環境への展開、導入後のフォロー - 開発案件の整理、優先順位付け、メンバーへのアサイン - 各案件の進捗、品質、納期の管理 - メンバーからの技術相談、レビュー、問題解決支援 - 開発・テスト・リリース手順の標準化 - AIプロダクトとの連携 ## 【中期以降：RPA・実行レイヤー部門のマネジメント】 - チームKPIと開発キャパシティの管理 - メンバーとの1on1、育成、目標設定、フィードバック - 採用、オンボーディング、チーム体制の構築 - 内製・外部パートナーを含む開発リソースの管理 - RPA基盤の標準化、共通部品化、品質改善 - Python・Playwright・APIを用いた実行基盤への移行推進 - AIエージェントが生成した実行計画を、安全にRPAやAPIで実行する仕組みの設計 従事すべき業務の変更の範囲：会社の指定する業務

主要プロダクトのリードデザイナーとして「Why」の段階から積極的に関与し、PdM・エンジニアと議論しながら、ユーザー中心の機能開発と事業グロースを推進します。各々の専門性を活かしながら、チームで力を発揮することを前提に、役割に捉われず最適なアクションを実行・推進いただきます。 - 利用者の課題を解決するUI/UXの設計 - プロダクトマネージャー・エンジニアと連携した機能開発の推進 - デザイナーの視点から利用者の体験・ビジネスKPIを改善する施策の検討 - デザインシステムの構築運用 - 生成AIを用いたデザインの効率化 - デザイン：Figma - コミュニケーション：Slack、Notion - 生成AI：Claude、OpenAI、Gemini

- アプリ・WebにおけるUI/UX設計（ユーザーの状態や変化に寄り添う体験の可視化） - ユーザーリサーチの企画・実行（PdMやリサーチャーと協働） - プロジェクトリード（エンジニア、BizDevとの連携による仕様策定〜実装推進） - ブランドやグラフィックなど世界観設計を含むデザインディレクション - コミュニティ機能やBtoB連携領域におけるUI/UX設計 など - 出社：週3〜4日、リモート：週1〜2日 - 情報共有：Slack、Notion、Figmaを活用 - フラットなチーム構成：現在はエンジニア、BizDev、PdMが中心 - 仕様・体験・技術を横断した議論を重視し、実装フェーズにも伴走する文化

自社プロダクト構想の初期フェーズにおいて、WebアプリケーションのUI/UXデザイナーを進めていただきます。 具体的には、以下のような業務を想定しています。 - 画面遷移図をもとにした仕様検討・UI要件定義 - Webアプリの管理画面／サービス画面のUIデザイン - 情報整理・導線設計・UIルールの策定 - Figmaを用いたデザインデータの作成 - PM・エンジニアと連携し、実装しやすいUIの具現化 - プロダクト価値・使いやすさを高めるUI改善提案 要件を検討しながら進めているフェーズのため、決められた仕様を実装するというよりも、事業仮説や顧客課題を踏まえながら、何をどの順番で作るべきかを一緒に考えていただくことを期待しています。最初から大きな稼働をお願いするというより、まずは週数時間〜週2日程度の関わりから始め、相性や事業進捗を見ながら関わり方を相談できればと考えています。

インハウスのデザイナーとして、ユーザーインサイトの定性・定量調査から深く入り込み、戦略的なクリエイティブ制作を行っていただきます。 - **広告クリエイティブ制作**： TikTok, Instagram X(Twitter), YouTube等の各媒体特性に合わせた静止画・動画広告の企画・制作 - **LP・バナー制作**： キャンペーンページやアプリ内施策に伴うデザイン制作 - **ライブ配信関連クリエイティブ制作**： ライブ配信アプリ内で使用されるギフトアイテムの企画およびアニメーション制作 - **ユーザーインサイト調査**：ユーザー理解のための定性・定量調査 - **効果検証と改善**： クリエイティブの数値（CTR/CVR等）をマーケターと共に振り返り、デザインへのフィードバックおよびブラッシュアップ - **撮影**：静止画・動画素材の企画立案、現場ディレクションおよび撮影

新規MA/CRMツールのプロダクトオペレーションを、BizDevとして担っていただきます。 - プロダクトの実運用に深く入り込み、利用状況・利用者の声から課題を吸い上げる - システムのデータ構造・オペレーションを理解し、「何ができていて、何ができていないか」を整理する - 吸い上げた課題を、改善提案・機能企画にまで落とし込む - 開発ディレクションチームやエンジニアと連携しながら、企画を実現に導く 開発の要件定義そのものより上流の「課題発見〜企画」を担う役割ですが、提案の精度を上げるためにデータ構造やシステムの成り立ちへの理解が求められます。 実際の運用現場からは、日々こうした課題・要望が挙がってきます。 - セグメント設計の柔軟性向上（他セグメントの結果を条件として再利用したい、比率・件数での制御をしたい 等） - 配信オペレーションの安全性向上（緊急配信停止、承認フローの誤操作防止、配信数上限の設定 等） - 実績データの可視化（ダッシュボード化、媒体×チャネル別の配信予定・実績確認 等） - 日々の運用効率化（入力サポート、デフォルト値設定、CSV入出力の改善 等） これらを「単なる要望リスト」で終わらせず、影響範囲や優先度を見極め、データ構造への理解に基づいて筋の良い企画に落とし込むことがこのポジションの価値です。 プロダクトオペレーションを通じて事業とプロダクトへの理解を深めた後は、ご志向性に合わせて以下のような役割への拡張を期待しています。 - 外販フェーズにおける導入コンサルティング／カスタマーサクセス組織の立ち上げ責任者 - 機能の企画開発を担うプロダクトマネジメント（PdM） 従事すべき業務の変更の範囲：会社の定める業務

▼業務内容 ・TV業界向けの開発案件をリードするPMを担当いただきます 　 -技術検証からシステム構築までのプロジェクトを主導 　 -解決策やシステム案の取りまとめ 　 -顧客課題解決にコミットし、チームを牽引 　 -目的・スコープ・スケジュール・コストを遵守してプロジェクトを完遂 　 -プロジェクトメンバーのマネジメントおよび育成 ▼開発環境 クラウド：Google Cloud, Amazon Web Services バックエンド：TypeScript / Python(FastAPI) ツール: Terraform Cloud, GitHub Actions

▼業務内容 AI・DX案件の提案からプロジェクト推進まで幅広くお任せします。 ・顧客との課題ヒアリング・要件定義 ・提案資料作成・提案支援 ・プロジェクト計画策定 ・開発進行管理 ・エンジニアとの連携 ・顧客折衝 ・AI/DX案件の推進

■業務内容 ・提案資料・構想書・ロードマップ等の資料作成（主担当） ・社内エンジニアへのヒアリング設計・議事録作成・内容整理 ・AI駆動開発に関する先行事例リサーチ（金融業界・グローバル） ・PJ進行サポート（議事調整、進捗管理、タスク管理） ・あるべき開発プロセス整理に向けた情報収集・スライド化 ※PMの指示に基づき実施、作業もPMと分担

お願いする業務 ・既存審査AIモデルの改善 ・特徴量設計および見直し ・機械学習手法の選定・適用 ・AI適用に関する改善提案・レビュー ・他業界でのAI活用知見のフィードバック

データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走（おもてなし分析）を担当します。 - 顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理 - SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計 - Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成 - TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築） - 抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案 - ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築 変更の範囲：会社が指定した業務 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど - 「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE） - 「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職） - 「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE） - 「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE） - 「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画） アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール：SQL, Google BigQueryなど クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール：Python 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ （※取引実績100社以上） 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

データエンジニアとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータアナリティクス基盤（DWH/データマート/ETLパイプラインなど）の設計・構築・運用、およびBIツールなどを用いたデータ活用・可視化支援を担当します。 - 金融・エンタメ・製造など、多種多様なクライアントのデータ構造を理解し、最適なデータ基盤（DWH/データレイク等）のアーキテクチャ設計・構築 - SQLやPythonを用いた、大量データのETL（抽出・加工・シームレスな連携）パイプラインの構築・バッチ処理の実装 - データ分析の「属人化した手作業」を排除するための、モダンなデータエンジニアリング手法（バージョン管理やCI/CDなど）の導入・推進 - TableauなどのBIツールを用いたデータの可視化（ダッシュボード構築）や、顧客への簡単なデータ示唆出し、レポート資料作成（アナリスト的要素） - 将来的には、3〜5名程度の小規模なプロジェクトにおいて、進捗管理やメンバーのコードレビュー（品質管理）などのリード業務 変更の範囲：会社が指定した業務 AWS/GCP/Azure/Tableau/SAS/SPSS/Oracle Database/SQL ServerMySQL/PostgreSQL/Google AnalyticsSQL/Python/Rなど - 「基幹システムばかりで、この先が見えなかった。でもここではデータで事業を変える手応えがある」（26歳／元業務系SE） - 「上司に提案しても聞いてもらえなかったけど、今は意見を出す場があり、自分で動かせる実感がある」（24歳／元販売職） - 「忙殺される日々から抜け出して、ようやく自分のキャリアを描ける環境に出会えた」（27歳／元Web系SE） - 「下流工程ばかりで顧客の顔も見えず、何のためにやっているのか分からない日々だった。今は顧客と直接やり取りでき、自分の成果を実感できている」（26歳／元業務系SE） - 「データ分析未経験で入社したが、幅広い業務に携われ、将来どの分野に進むか考えるきっかけになった」（25歳／元営業企画） アプリのログデータを解析し、アプリ運営の改善、売り上げUPに繋げる 使用ツール：SQL, Google BigQueryなど クライアントが保持しているデータからモデルを作成し分類化や数値予測を行う 使用ツール：Python 地域独自のブランドを立ち上げることで、減少した売り上げの回復と安定化 使用データ：業者からのヒアリングデータ、生活者へのインタビューデータ （※取引実績100社以上） 最初からすべての工程を一人でお任せすることはありません。まずはご自身の得意なスキル（SQLでのデータ抽出や、Pythonでのデータ加工など）からスタート。先輩アナリストのプロジェクトにアサインされ、顧客ヒアリングや提案の現場に同行しながら、徐々に上流工程のスキルを身につけていただきます。 まずはデータ分析領域の業務を行うにあたって、データの理解から始めます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQLServer / MySQL / PostgreSQL / Oracle Databaseなど データ分析を行う上で、必要不可欠な数値を算出します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：SQL / Python / SAS / Rなど データについて正しく理解し扱えるようになったら、いよいよ分析フェーズに移行します。 ◇ 使用環境・言語・ツール：Google Analytics / Tableau / PowerBI / その他分析ツールなど データ分析結果を基に、レポーティングと考察を行います。 意思決定に必要なデータを揃え、顧客が必要とするデータをわかりやすくまとめます。 ◇ 使用環境・言語・ツール：ダッシュボード(BIツール内) / PPT / Word

Snowflake環境の設計・構築・運用 データウェアハウス（DWH）の設計・最適化 ETL／ELT処理の設計・開発 データパイプラインの構築・運用 SQLを用いたデータ加工・分析支援 クラウド環境とのデータ連携 パフォーマンスチューニングおよび運用改善 関係部署との要件整理・技術支援

本ポジションは、PMや開発メンバーとは別に、AI開発プロジェクトにおける技術的な最終責任者として関わっていただくポジションです。 ・案件の要件実現のための技術選定・アーキテクチャ設計 ・開発フェーズにおける品質管理・進行管理 ・新技術に関するリサーチや導入提案 ・AI開発プロジェクトの技術リード（エンジニアとの技術ディスカッション、技術方針・設計方針のレビュー） ・AI機能の精度・速度・コスト・安定性に関する課題の整理と改善方針の提示 ・プロジェクトの技術的なリスクやボトルネックの早期発見・解消 ・不具合・性能課題・精度課題が発生した際の原因調査、解決方針の提示 ・フロントエンド、バックエンド、AI、クラウドを横断した技術課題の切り分け ・メンバーのスキル・志向を踏まえたタスク設計、アサイン調整

テックリードとして、以下の役割を担っていただきます。 - 技術的ビジョンの策定と実行：技術戦略・ロードマップの立案、技術スタック選定、アーキテクチャ設計、性能基準設定 - コード品質と維持の監督：コードレビュー、リファクタリング推進、ベストプラクティスやコーディング規約の適用 - チームの指導と育成：メンバーの技術力向上支援、トレーニング、問題解決の伴走、キャリア開発の相談 - プロジェクト管理とコミュニケーション：進捗監督、スケジュール内でのデリバリー確保、他部門やステークホルダーとの技術調整 - リスク管理：技術的課題の予測と解決策の提示、緊急時対応プラン策定 - イノベーション推進：最新の技術トレンドを評価し、プロジェクトへの適用や新技術導入をリード さらに、開発業務として以下も実行いただきます。 - IoT × モバイル × データ基盤をつなぐバックエンド設計・実装 - AWS／FastAPI を用いた API 開発と運用 - ドキュメント整備、Issue 優先度判断、情報共有フローの整備 - フロントエンド：TypeScript / React / Next.js - バックエンド：Python（FastAPI） / API 開発 / AWS - モバイル：Flutter / Kotlin（Android 一部機能） / Swift（iOS 一部機能） - AI / LLM：Python - 開発関連サービス：GitHub / Slack / Notion - 出社：週3〜4日、リモート：週1〜2日 - 情報共有：Slack、Notion、Figmaを活用 - フラットなチーム構成：現在はエンジニア、BizDev、PdMが中心 - 仕様・体験・技術を横断した議論を重視し、実装フェーズにも伴走する文化

テックリードとして、以下の役割を担っていただきます。 - 技術的ビジョンの策定と実行：技術戦略・ロードマップの立案、技術スタック選定、アーキテクチャ設計、性能基準設定 - コード品質と維持の監督：コードレビュー、リファクタリング推進、ベストプラクティスやコーディング規約の適用 - チームの指導と育成：メンバーの技術力向上支援、トレーニング、問題解決の伴走、キャリア開発の相談 - プロジェクト管理とコミュニケーション：進捗監督、スケジュール内でのデリバリー確保、他部門やステークホルダーとの技術調整 - リスク管理：技術的課題の予測と解決策の提示、緊急時対応プラン策定 - イノベーション推進：最新の技術トレンドを評価し、プロジェクトへの適用や新技術導入をリード さらに、開発業務として以下も実行いただきます。 - IoT × モバイル × データ基盤をつなぐバックエンド設計・実装 - AWS／FastAPI を用いた API 開発と運用 - ドキュメント整備、Issue 優先度判断、情報共有フローの整備 - フロントエンド：TypeScript / React / Next.js - バックエンド：Python（FastAPI） / API 開発 / AWS - モバイル：Flutter / Kotlin（Android 一部機能） / Swift（iOS 一部機能） - AI / LLM：Python - 開発関連サービス：GitHub / Slack / Notion - 出社：週3〜4日、リモート：週1〜2日 - 情報共有：Slack、Notion、Figmaを活用 - フラットなチーム構成：現在はエンジニア、BizDev、PdMが中心 - 仕様・体験・技術を横断した議論を重視し、実装フェーズにも伴走する文化

【職務概要】 技術組織の中核として、AI大転換を現場で実質的にリードします。事業戦略と技術を整合させながら、チームの働き方そのものを再設計し、技術による事業価値の最大化を担います。 【コア・ミッション】 ・AIでチームの開発文化を再設計する Copilot・Claude Code・Codex・Cursorなどの AI開発ツールをチーム全体へ実践導入 し、「AIで当たり前に働く」文化をゼロから構築します。 ・技術と事業を繋ぐ意思決定のリード サービスの技術方向性を事業戦略と整合させ、マイルストーンを設計・推進。C-levelと対等にプロダクト戦略を議論し、開発チームの文脈を翻訳するブリッジ役を担います。 ・AIネイティブな共通基盤の推進 AIエージェント・マルチエージェント基盤を前提とした拡張性の高いアーキテクチャを推進し、グループ全体の生産性を底上げします。 ・次世代テックリーダーの育成 開発チーム（20〜50名規模）の技術リードとして、AI時代に求められるエンジニアリングスキルの習得と、自律的な組織文化の構築を支援します。 ＜変更の範囲＞ 会社の定める業務