マッチ率

不動産DXを牽引するシニアソフトウェアエンジニアを募集！カナリーのtoC・toBサービスや新規事業にて、設計から育成まで幅広く開発をリードしていただきます

2026/8/7 更新

テックリード

東京都

1200-1500万円

正社員

自社サービスありリモートワーク可フルリモート可服装自由オンライン選考可フレックス制度ありベンチャー企業残業月20時間未満ストックオプションあり

事業概要

■ 不動産Vertical AI、Marketplace事業

仕事内容

■ 概要 toC不動産マーケットプレイス『カナリー』、toB不動産Vertical AI/SaaS「カナリークラウド」、その他新規事業におけるサービスの開発や開発チーム作りを牽引していただきます。

■ 詳細シニアソフトウェアエンジニアの方には、Webフロントエンド、バックエンド、モバイルアプリケーションなどを広く見通した上での設計、レビュー、メンバーの育成をお任せします。

※配属先や業務についてはカジュアル面談や選考を通じ、本人の希望やマッチ度を踏まえ最終的に決定します

＜職務内容＞・開発における環境の整備や改善 ∟新規技術導入のための技術調査や検証 ∟アーキテクチャの検討や見直し ∟コードレビュー ∟CI/CDの整備 ∟ログ基盤整備

・開発チーム作り ∟チームメンバーに対する技術的なサポートや育成 ∟エンジニア以外も含めた関係者との適切なコミュニケーションや情報連携 ∟会社の広報や採用に繋がる活動 ∟開発プロセス（KPT、Daily Meeting、ブランチ戦略、Issue/Pull Requestの運用など）の継続的な改善

＜『カナリー』が取り組んでいきたいが、まだできていないこと＞・物件掲載に伴うトイルの削減 ∟掲載中の物件情報や店舗情報の変更などの作業（トイル）について、一定の仕組み化は進んでいるものの、まだエンジニアの手を要する部分が残っている状況。それらのトイルを削減することで、メンバーがエンジニアリングに向き合う時間を最大化したい

・システムモニタリングの自動化、改善サイクル構築 ∟アプリケーションのエラーやリソース逼迫などによるアラートの整備はある程度できているが、それだけではカバーし切れない項目については日次モニタリング（当番制）でカバーしている状況。これらモニタリングの自動化を進めるだけではなく、発見された課題を改善するまでのサイクルを構築していきたい

・データの整備と仕組み化 ∟物件同士の「名寄せ」の仕組み改善：『Canary』は、ポータルサイトとして多数の不動産仲介会社から物件データを受け取っているため、ある実在の部屋（xxマンションのy号室）に対して取扱会社が異なる複数の部屋レコードを保持することがあります。それらをユーザーに対して表示する際、情報をまとめるために「部屋Aと部屋Bが同じかどうか」を建物名/階数/賃料などから判別する必要があり、これを“名寄せ”と呼んでいます。2026年2月現在も一定の“名寄せ”ロジックがあるが、本来同一と見なすべき物件同士を別物として判定してしまうなどの事態がより起こりづらいロジックに改善していくことを目指している ∟沿線、エリアなどのマスタ系データ整備：名称変更や統合などが発生する沿線、エリアなどのマスタ系データについて、それらを最新の状態に保つための仕組みを作りたい

・『Canary』アプリケーションの開発環境改善 ∟エンジニアメンバーの開発環境の整備：モバイルアプリケーションの開発は各エンジニアメンバーの環境差異に影響を受けやすく、環境構築がスムーズにいかないなどの問題が発生しやすいため、それらの差異を吸収できるような仕組みを整備したい ∟ディレクトリ構造のリファクタ

・『CanaryWeb』の施策実装 ∟一覧の画像ギャラリーの画像ロード速度改善 ∟ホーム→検索までのパフォーマンス改善 ∟物件一覧ページランディングのパフォーマンス改善

＜『カナリークラウド』が取り組んでいきたいが、まだできていないこと＞・バックエンド、インフラ ∟顧客と仲介業者間のチャット機能のリプレイス ∟Elasticsearchの最適化、コスト削減 ∟カナリアリリースの導入 ∟負荷試験 ∟エンジニアのトイル削減を目的とした業務効率改善の推進

・フロントエンド ∟E2Eテストの導入 ∟Feature Flagの導入 ∟テスト設計の見直しおよびテスタブルなディレクトリ構造へのリアーキテクチャ ∟Storybookの本格運用 ∟WYSIWYGエディタの実装

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル/経験・コンピュータの基礎的な知識・ネットワークの基礎的な知識（HTTP、DNSなどのプロトコル含む）・データベースの基礎的な知識・セキュリティの基礎的な知識・バージョン管理システム（Gitなど）を用いた開発の経験・Webアプリケーションにおける実践的な開発の経験（5年以上） ∟設計の実践的な知識、経験 ∟バックエンド開発の経験 ∟フロントエンド開発の経験（Webフロントエンド、ネイティブアプリケーション　など） ∟スケーラビリティを考慮した設計、実装の経験・チーム開発をリードした経験（チームリードやテックリードなどのマネジメント経験）・チーム内外と円滑に仕事を進められるコミュニケーション、ドキュメンテーションスキル

■ 歓迎スキル/経験・Goを使用したシステム開発の経験・Next.jsを使用した開発の経験・React Nativeを使用した開発の経験・ソフトウェアをゼロから開発し、長期の運用までスケールさせた経験・チームとソフトウェアのスケーラビリティを統合して両者を設計、実践した経験・大規模トランザクション下での開発、運用の経験・分散システムの実践的な開発、運用の経験

■ 求める人物像・“もっといい「当たり前」をつくる”というミッションに共感できる方・以下の6つのバリューにマッチする方ー凡事徹底
仕事の当たり前を高い水準で徹底する。自ら学び、他者の成長に寄与する。

ー当事者意識
自分ごととして考え、他責にしない。最後まで責任を持ってやりきる。

ー期待を超える
すべてのステークホルダーに対して期待を超える。誇れるアウトプットにこだわる。

ー変化を厭わない
事業、組織、技術などあらゆる変化に合わせ、最適解を更新し続ける。自らやり方・仕組み・思考を進化させる。

ー人への敬意
関わるすべての人への感謝を大切にする。意見には率直に、人格には敬意を持って向き合う。

ー全社貢献
自分の役割に留まらず、全社視点で行動する。個人の成果を、組織の力に変える。

・技術的な面のみならず、開発のメソドロジー、フローの構築、ビジネス職のメンバーとの議論など率先してリードできる方・抽象度が高いタスクをアクションに落とし込み自走し、難しい状況を突破し、業務遂行し切ることができる力を持っている方・短期的な視点ではなく、将来的な事業のスケールや採用面でのメリットなども総合的に考慮した上で技術選定を行うことができる方・新しいものに対する抵抗が少なく（選定基準をクリアしていれば）積極的にモダンな技術を採用する姿勢を持っている方

勤務地・給与・その他情報

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このPJ・案件で使われている技術

プロジェクト管理: Git
支給PC: Mac

事業内容の詳細

■会社・事業について株式会社カナリーは、【もっといい「当たり前」をつくる】をミッションに掲げ、不動産という巨大産業をAIとデータの力で再定義しているスタートアップです。私たちが向き合う賃貸領域（部屋探し・仲介・物件管理）は、業務の多くがいまだ紙や人手に依存し、データが会社ごと・業務ごとに分断されています。生産性の低さも、おとり物件のような消費者体験の問題も、根源はこの「データの未整備」にあります。カナリーはこの構造課題に、不動産会社向けの「Vertical AI事業」と、消費者向けの「Marketplace事業」の両輪でアプローチしています。 AIの進化により、ソフトウェアは業務を支援するツールから、労働そのものを代替する存在へと変わりつつあります。従来のSaaS市場が数千億円規模なのに対し、AIが担いうる労働の市場は数兆円規模。私たちが挑む市場は、これから一桁大きくなります。

【Vertical AI事業（toB）】仲介向けSaaSとしてスタートした「カナリークラウド」は、管理基幹SaaS、入居者・オーナーアプリへとプロダクト群を広げ、全国の不動産会社様にてご利用いただいています。SaaSで業務を標準化しデータを整えることは、その先のAI実装のための土台です。SaaS×AI×オペレーションで業務そのものを引き受け、ソフトウェアを「売る」会社から業務を「担う」会社へと進化しています。その先に、業界共通の「マスター物件データベース」を核とするAIデータプラットフォームの構築を目指しています。また、大手不動産会社には、パッケージプロダクトだけでは埋まらない各社固有の課題があります。そのギャップを埋めるのがFDE(Forward Deployed Engineer)です。現場に入り込み、業務の構造化からAIの設計・実装・運用までを一気通貫で担い、得た知見をプロダクトへ還元していきます。

【Marketplace事業（toC）】「カナリー(CANARY)」は累計650万ダウンロードを突破し、部屋探しアプリでユーザー評価No.1（★4.8）を獲得しています。目指すのは、物件を広告として並べるだけの従来型ポータルの先です。業務基盤と消費者接点を直結させ、リアルタイムで正確な物件情報と、AIネイティブな部屋探し体験をつくっていきます。

【フェーズと環境】 2025年12月にシリーズCとして約40億円を調達し、累計調達額は約80億円になりました。AIで出現した機会に対してグロースフェーズにあります。組織は人数より「タレント密度」を重視し、実行力が大事であるAI時代で勝てる組織を作っていきます。