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【Forbes Asia 100選出】テックリード（VPoT候補）【上場準備中のAIスタートアップ】

11日前更新

テックリード

東京都（新宿駅）

900-1500万円

自社サービスありリモートワーク可服装自由副業可オンライン選考可フレックス制度あり新規立ち上げ新技術に積極的ベンチャー企業ストックオプションあり

事業概要

FastLabelは、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』」をパーパスに掲げ、AI開発に不可欠な「データ」に関するサービスとプロダクトを提供しています。日本版ScaleAIとして日本市場において既にトップクラスのポジションを確立しており、現在グローバル展開を目指しています。

近年ChatGPTを初めとした生成AIや、自動運転やロボティクスなどのPhysicalAIなど様々な分野での社会実装が急加速している中で AIに学習させる高品質な教師データが圧倒的に不足しています。さらに、AIの進化によって人の判断を代替する機会が増えており、学習データの品質はもちろん、データの安全性や倫理性の担保も重要な課題となっています。一方で、アノテーションを始めとしたデータ領域の業務は非常に面倒かつ仕組み化が難しく、上記の課題に応えられるソリューションが市場から強く求められています。

FastLabelは、このような「データ」にまつわるあらゆる課題をサービス、プロダクト、AI技術を組み合わせたデータインフラによって解決しています。

私たちは、今後ますます加速するAIの社会実装において、高品質かつ大規模なデータを世界に届ける「データインフラ」として、安心・安全なAIが溶け込む社会を実現していきます。

仕事内容

■業務内容事業の急拡大期とグローバル展開を迎えているFastLabelの事業・プロダクト・組織課題を、技術を中心としたあらゆる方法を用いて解決するテックリードをお任せいたします。現在のプロダクトはアノテーションツールを中心に世界で戦える製品をつくりあげてきており、グローバルトップクラスのデータQCDを実現するさらなる進化と価値創出に挑戦いただきます。また、エンジニア組織としては技術スペシャリスト・マネジメントのレイヤーが不足している状況のため、技術面における圧倒的な裁量権をもって主体的に問題解決とチャレンジできる環境を提供します。

【具体的な業務】 1. スケーラブルな技術基盤の設計・開発・運用　・大量データに対応できるシステムアーキテクチャの設計と技術的な意思決定のリード　・新規技術の導入と既存システムの最適化、技術負債の解消　・コード品質の向上を目指したレビューとベストプラクティスの導入　・リソースとコストを意識した無駄のない仕組み化と運用方針の推進

VPoEと連携した組織の技術力の底上げ・仕組みづくり　・複雑な技術課題の解決と、チーム内での技術的な方向性の指導　・要件定義から設計、実装、テスト、リリースまでの技術的サポート　・技術的リスクの評価と管理、リリーススケジュールの技術的最適化
技術面でのチームメンバーの育成とサポート　・開発メンバー全体の技術力向上を目指したメンタリング、トレーニング、技術指導　・チーム内での技術的な知識共有とコミュニケーションの促進　・全体的なスキルアップを目的としたワークショップやトレーニングの実施
機械学習エンジニアとの技術連携　・AutoMLの技術をプロダクトに適用する際の技術方針検討　・技術交流、勉強会等の実施変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル・複雑なシステムの設計・実装経験(5年以上) ・アーキテクチャ設計や技術的な意思決定に関する豊富な経験・コード品質の維持・向上に関する知識と実務経験・コードレビューおよび、コードの品質の維持・向上の経験・ネットワーク・データベース知識・ウェブアプリケーションの開発・運用経験（言語不問だが、モダンなTechStackでの開発経験があることが望ましい）

■ 歓迎スキル・チームメンバー全体の育成や技術的なリーダーシップ経験・パフォーマンス改善や大規模アプリケーション開発の経験・Three.js / React Three Fiber（R3F）を活用した点群ツールの開発経験・AWSの利用経験やネットワーク・データベースの基礎知識・TypeScript / Pythonを使用したアプリケーション開発経験・OSSプロジェクトへの貢献や技術コミュニティでの活動経験・機械学習の基礎知識・セキュリティに関連する知見

■FastLabelで活躍している人物像・パーパス「AIインフラを創造し、日本を再び世界レベルへ」に共感し、積極的に行動できる方・スタートアップやAI×SaaSの不確実性を楽しみ、柔軟性を持ち、挑戦を厭わない方・テクノロジー好きで、ユーザーの本質的な課題解決に情熱を注げる方

■FastLabelにマッチしない人物像・事業ドメインや業務の意義を重視せず、与えられたタスクだけをこなしたい方・ジョブ型雇用を希望する方・個人のやりたいことやメリットを優先し、チームやユーザーへの価値提供を軽視する方

勤務地・給与・その他情報

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休日・休暇

開発環境・現場

（参考）弊社技術環境［バックエンド］　Node.js、TypeScript、TSOA、Python、Express、Flask ［フロントエンド］　・開発言語：React.js、TypeScript 　・UIフレームワーク：Material-UI 　・3D点群開発: Three.js / R3F 　・Canvas：Konva 　・デザインツール：Figma ［データベース］　MySQL(Aurora) ［インフラ］　AWS（Fargate、CloudFormation、CDK）、CI/CD（CodePipeline、　CodeBuild、GitHub Actions）　AIコーディングツール　Claude Code等［その他］　GitHub、Notion、Slack

このPJ・案件で使われている技術

支給PC: 現場で選択可能（Windows/Mac）

得られる経験・キャリアパス

■仕事の醍醐味 1. 世界を視野に入れたプロダクト開発のリード日本発で世界に通用するプロダクトを創出するフェーズを、テックリードとして推進する経験が得られます。競合やベンチマーク対象が海外プロダクトであるため、グローバル市場で競争力のあるプロダクトを目指し、技術選定やアーキテクチャ設計、チームの技術力向上を通じて、海外プロダクトを超える価値創出に挑戦できます。リーダーシップを発揮し、エンジニアチームを牽引することで、世界基準の技術力を持つ組織を構築する醍醐味を味わえます。 2. AI開発ドメインにおける成長機会と技術革新 FastLabelでは、AI開発に携わるお客様のニーズを深く理解し、プロダクトの価値向上を目指す「サービス駆動開発」を推進しています。MLエンジニアやプロジェクトマネージャーと連携し、AI開発の現場で発生する課題解決に向けた機能改善や技術提案を行う中で、AI分野の深い知識や実践的な技術力を習得できます。

さらに、テックリードとしては、チームのエンジニアリングカルチャーの醸成や、次世代を見据えた技術選定・導入を通じて、従来のソフトウェアエンジニアリングの枠を超えたスキルと経験を身につけることができます。AI開発を支える技術基盤の構築や改善に貢献し、次世代プロダクトの中核を担う存在となるチャンスです。

■キャリアパススタートアップからエンタープライズまで、今後あらゆる産業においてAIの活用は不可欠で、そこに必要となる業務ドメインと技術力を身につけることができます。

・スキルアップの機会ユーザーからのフィードバックを基に製品を磨き上げる中で、機械学習とソフトウェアの最先端技術を習得できます。フルスタックエンジニア志向の方は、APIやSDK開発、Amazon SageMakerを活用した機械学習モデルの構築も担当可能です。

・多彩なキャリア展望エンジニアリングマネージャー、VPoE、CTO、テックリードなど、技術・マネジメントの両軸でキャリアを描ける環境です。

事業内容の詳細

■開発組織の特徴＜本質的な課題を追求し、技術で解決する＞グローバルのビッグテックに勝つためには、「本質的な価値」を生み出す開発を通した開発生産性の追求が不可欠です。 FastLabelには「Issue Driven」というバリューがあり、「なぜやるのか？」「イシューは何か？」という思考に重心を置きながらエンジニアが開発したものがユーザーに心から喜ばれることにこだわって開発をしています。

＜ユーザーとコラボレーションして開発するサービス駆動開発＞通常のSaaSと異なるFastLabelのサービスとプロダクトの２つの事業を最大限活かしサービスを通して社内やお客様から挙がった課題を基に高速なプロダクト改善を行う「サービス駆動開発」が大きな特徴の１つです。良いプロダクト開発はユーザーの一次情報から生まれると考えており、ユーザーとコラボレーションをしながら高速かつ手戻りの少ない開発を進めています。

＜心理的安全性とコミュニケーション＞ベンチャーフェーズで忘れられがちなコミュニケーションを重視し 1on1やチームでのカジュアルなコミュニケーションをしっかりとることを通して信頼関係をベースにした「コト」に集中できる組織づくりを大切にしています。

参考記事・https://fastlabel.ai/career/interview/shiromaeyoshiki ・https://fastlabel.ai/career/interview/takigawachihiro