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NEW【AIエンジニア】意思決定を自動化。統計的アプローチ×機械学習を既存フローに組み込む、高難度プロダクト開発。

3日前更新

システムエンジニア、フルスタックエンジニア

東京都（渋谷駅）

360-600万円

正社員

ReactTypeScriptPythonRuby on Rails

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新規立ち上げ新技術に積極的ベンチャー企業残業月20時間未満裁量労働制あり

事業概要

私たちのミッションは、既存業務の単なるデジタル化（DX）に留まりません。レガシーな商習慣が色濃く残る領域において、ドメイン知識をエンジニアリングの力で解体し、「ビジネスモデルそのものを技術で再定義すること」を本質としています。

本プロジェクトの核心は、AIをプロダクトの核（Core）に据えたシステム設計です。統計的アプローチと機械学習アルゴリズムを既存ワークフローの深部に組み込み、意思決定の自動化と予測精度の極大化を、一過性の機能ではなく「仕組み」として実装します。

私たちが提供するのは、単なる開発環境ではありません。複雑な依存関係を整理し、拡張性の高いクリーンなアーキテクチャへと再設計する「技術的負債への本質的な挑戦」です。ここでのアウトプットは単なるコードの蓄積ではなく、AIネイティブ時代におけるエンジニアとしての「希少性の高いキャリア資産」となります。技術によるビジネスのレバレッジを楽しみ、自らの市場価値を定量的に証明したいプロフェッショナルを求めています。

仕事内容

ドメイン・モダナイゼーション（複雑ロジックの再構築）数十年続く「負の遺産」を、最新のGo/TypeScriptスタックで完全に書き換えます。

ミッション: 複雑怪奇なIF文が積み重なった巨大なモノリスを、ドメイン駆動設計（DDD）に基づき解体。単なるコードの書き換えではなく、ビジネスルールそのものを整理し、AIが介入可能なクリーンなデータ構造へと昇華させます。

技術の旨み: 疎結合なマイクロサービス設計の実践。GitHub Copilot等の導入により、ボイラープレートの実装から解放され、高次元な設計業務に集中できる環境を構築します。

基盤計算エンジニアリング（リアルタイム分散システムの構築）現実世界の膨大な事象を、1ミリ秒の遅延も許さずデジタル処理する「神経系」を構築します。

プロジェクト: 都市OSや自動運転を支える、超高並列・低レイテンシな計算基盤。

挑戦: RustやKubernetesを駆使し、毎秒数百万件のストリームデータをさばくインフラを設計。エッジとクラウドをシームレスに繋ぎ、ハードウェアの制約を超えたスケーラビリティを実現します。

技術の旨み: 並行処理の極致、自律的なクラスタ制御など、インフラ層から物理層に近い領域での「勝てる技術」の実装経験。

次世代UI/UX & インタラクション開発（認知の拡張）「画面を見る」という体験を、「情報の海にダイブする」体験へと変えます。

プロダクト: 視線計測やプロンプトエンジニアリングを融合させた、没入型AIラーニングツール。

挑戦: Flutterや最新のデバイスSDKを用い、AR/MRデバイス向けのインターフェースを開発。ユーザーの思考プロセスをリアルタイムで解析し、次に学ぶべき内容をミリ秒単位で提示するエンジンを実装します。

技術の旨み: 従来のWeb開発の枠を超えた、デバイス連携やAI推論モデルのフロントエンド実装という、フロンティア領域でのキャリア形成。

求められるスキル・人物像

■必須スキル 1. エンジニアリング・コア（静的・動的設計能力）システムの構造把握力: 特定の言語に依存せず、データのライフサイクルと計算リソースのトレードオフを論理的に説明し、最適なデータ構造を選択できる能力。

「なぜ」を解く抽象化スキル: 顧客の曖昧な要望を、そのまま実装するのではなく「真に解決すべき数学的・論理的課題」にまで分解し、シンプルなコードに落とし込める力。

アンラーニング（学習棄却）の習慣: 昨日の正解が今日の負債になることを理解し、慣れ親しんだ手法を捨ててでも、より合理的な新技術を最短で習得・導入する姿勢。

ストラテジック・マインド（価値への執着）プロセス・キラーの視点: 既存の作業を「速くする」ことより、「その作業を不要にする（自動化・消去）」ことに快感を覚えるエンジニアリング・センス。

論理的な合意形成: 感覚値ではなく、定量的なデータと技術的根拠に基づいて周囲を説得し、チームのベロシティを最大化させるためのコミュニケーション能力。

歓迎スキル（Nice to have）

AI共生型開発の経験： GitHub Copilot等のAIツールを日常的に使い倒し、生産性を劇的に向上させた実績。

TypeScript / Go での開発経験：教育プラットフォームのパラダイムシフトを、モダンな技術スタックで加速させられる知見。

データサイエンス・統計の基礎知識：先端プロジェクトにおいて、膨大なデータから意味を抽出できる数学的素養。

■求める人物像 1. 変化を「OSのアップデート」と捉える適応知性過去の成功体験という名の「レガシーコード」を自らリファクタリングできる柔軟性を重視します。

自己変革のプロトコル: 既存の技術スタックに固執せず、AIが開発の前提となるパラダイムシフトを好機と捉え、自身の専門性を動的に再定義（Dynamic Repositioning）できる方。

「現状維持」への危機感: 変化しないことを最大のリスクと定義し、常に最新の技術動向に自らを同期（Sync）させ続ける知的好奇心。

「労働」を「自動化資産」へ変換するアーキテクト思考工数をかける美学を捨て、AIという演算リソースを指揮して「最小の入力で最大のスループット」を出す設計に執着できる方を歓迎します。

レバレッジの追求: 労働時間の長さではなく、アーキテクチャの優劣が生み出す経済的インパクトや利益貢献度によって、自身のバリューを定量的に評価できるプロフェッショナルな姿勢。

プロセス・エリミネーション: 既存の作業を「効率化」するのではなく、技術によってその工程自体を「消去」することに価値を見出せる感覚。

曖昧さを排する「論理構造」の探求者複雑なビジネス要求を、AIやシステムが解釈・実行可能な「高純度の論理」へと翻訳するモデリング能力を求めています。

抽象の具体化能力: 概念的なアイデアを、堅牢なコードやアーキテクチャへと落とし込む高度な言語化スキル。

技術的誠実さ: 高い専門性を持つチームメンバーと共鳴し、論理的かつリスペクトのある対話を通じて、複雑なプロジェクトを完遂させるコミュニケーション・インテリジェンス。

勤務地・給与・その他情報

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開発環境・現場

当社では、エンジニアが「作業」ではなく「意思決定」に集中できるよう、AI基準の合理的な開発文化を徹底しています。 ■ 現場・社員の雰囲気：高解像度な知性が集まる「進化の場」「決定」に集中する文化：議事録作成などの単純作業はAIがリアルタイムで代行するため、人間は会議の場で「何を決定するか」というクリエイティブな役割に専念できます。多層的な知見の共有：博士課程出身のエンジニアや元研究員など、高度な学術的・技術的バックグラウンドを持つメンバーが在籍しており、常に新しい視点からアーキテクチャを議論できる環境です。自律的な技術選定：各メンバーが自身の興味と市場価値に基づいた開発に取り組んでおり、新技術の導入に対して極めてポジティブでオープンな雰囲気です。 ■ 評価システムとワークスタイル：データに基づく「真の公平性」データ駆動型の評価（Dashboard）：「頑張っている姿」や「好き嫌い」といった曖昧な要素を排除し、タスク完了率や利益貢献度、学習データの進捗に基づいた透明性の高い評価を行います。生存能力のセルフチェック：独自のスキルマトリックスにより、自分の「武器」がAI時代にどれほど通用するかを常に可視化し、先入観無しに正直な自己分析からスタートできる仕組みがあります。柔軟なオペレーション：「残業＝頑張り」という旧OSの価値観を廃し、短時間で高収益を生む「レジリエンス・モデル」を推奨しています。フルリモートやオンライン選考を標準化し、個人のタイパ（タイムパフォーマンス）を最大化します。

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: JavaScriptTypeScriptGoPython
フレームワーク・ライブラリ: ReactRuby on RailsReact NativeFlutter
ミドルウェア・ツール: Docker
クラウド: AWSGCP
支給PC: Windows

得られる経験・キャリアパス

単なる「実装の専門家」で終わるのではなく、AI時代の技術戦略を策定・執行する「次世代テクニカル・ストラテジスト」への進化をコミットします。

■ 得られる経験：AIとの共生による「知性の拡張」 AIを単なるツールではなく、自身の知能を補完する「外部演算ユニット」として使いこなし、従来の成長曲線を塗り替える体験を提供します。

未知への適応コストの最小化: AIをパートナーとした独自のワークフローにより、新しい言語や未経験ドメインへのキャッチアップ速度を劇的に向上。「学び方を学ぶ」という一生モノのスキルが身につきます。

社会基盤の深部へのアクセス: 自動運転や都市OSの最適化など、社会の「ルール」が書き換わる最前線のプロジェクトで、システム設計の主導権を握る経験。

BPR（業務再定義）の実践: 抽象的な課題を言語化し、AIリソースを最適配置することでビジネスモデルそのものをハックする、高次元のエンジニアリング力。

■ キャリアパス：市場価値を「エンジニアリング」する主観的な評価を排除し、独自のスキルマトリックスに基づいた「テスト駆動型キャリア形成」を支援します。

スキルの定量的可視化: 定期的なアセスメントにより、自身の市場価値を客観データで把握。理想のキャリアへの最短経路を数値で導き出すフィードバックループを回します。

「作業」から「戦略」へのシフト: ゼロからコードを書くルーチンワークをAIに委ね、自身はビジネスモデルを技術でハックする「ストラテジック・アーキテクト」へと昇華していただきます。

真の自律（Autonomous Career）の確立: 短時間で圧倒的な収益を生む「高レバレッジ・モデル」を体現することで、市場価値（単価150万円超の水準）を確立し、場所や時間に縛られない自由なキャリアを手にできます。

事業内容の詳細

本ポジションでは、以下の技術的課題の解決と実装を通じ、プロダクトの競争優位性を構築します。

アーキテクチャの再設計とリファクタリング密結合したモノリスなシステムを解体し、サービス間の整合性と独立性を担保したリアクティブなアーキテクチャへの移行を推進。保守コストを最小化し、リリースサイクルの高速化を図ります。

AIネイティブなデータパイプラインの構築 AIを外付けの機能ではなく、システムの心臓部として機能させるための設計を行います。学習アルゴリズムの実装から、リアルタイム推論を支える高可用なインフラ基盤の構築まで、一気通貫した開発を担当します。

技術的負債の戦略的解消単なる「書き直し」ではなく、ビジネスインパクトから逆算した優先順位付けを行い、技術的負債を解消。技術選定においては、トレンドに流されず、長期的なスケーラビリティとメンテナンス性を重視した意思決定を行います。

スループットの極大化 CI/CDの高度化やオブザーバビリティの導入により、開発チーム全体のデリバリー精度を向上。エンジニアリング組織としての生産性を定量化し、継続的な改善ループを回します。

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NEW【AIエンジニア】意思決定を自動化。統計的アプローチ×機械学習を既存フローに組み込む、高難度プロダクト開発。

事業概要

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