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【次世代アーキテクト】教育パラダイムの転換を通じた「産業競争の再定義」。AI新時代のルールを一緒に作る仲間を募集します。

7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

当社は、AIの台頭による「産業競争の再定義」を機会と捉え、従来の労働集約型モデルから脱却した「企業レジリエンス（強靭化）」の実装を支援するDX/BX企業です 。

  1. Transformation事業 現代の日本企業が陥っている「低利益・労働集約型」の構造的課題（Socialist Illusion）に対し、AIをコアに据えた「10倍のスピード・0.5倍のコスト」で機能する次世代ビジネスモデルへの転換を推進します 。

戦略的内製化（Lab Development）： 外部依存によるブラックボックス化を排除し、アジャイルな意思決定を可能にする「社員プログラマー化内製」による高収益体質への変革 。

NCスキル・マトリックスの実装： AIに代替不可能な「抽象的要望の言語化」「システム設計視点」といった非認知能力（NCスキル）を可視化・強化し、個人の市場価値を最大化します 。

  1. 教育パラダイムシフト事業 既存の「人が教える」労働集約的な教育モデルを破壊し、「人からAIへ」のシフトを牽引するグローバル教育プラットフォームを展開しています。

パラダイムシフトの実現： AIが個々の学習者に最適化して伴走することで、従来の教育プロセスを抜本的に再構築します。

AI駆動型評価（AI-Driven Evaluation）： 知識の記憶ではなく、AIを使いこなし「具現化する力」を直接評価する、実戦に即した新しい学びの基準を創出します 。

  1. オペレーショナル・エクセレンスの追求 「記録する作業」をAIへ、「意思決定する役割」を人間へと再配置することで、組織のROIを極大化させます 。

自律型ワークフロー： リアルタイムAI要約やAI-OCRによる自動不整合検知を標準化し、人間は「間違いが起きない設計（BPR）」に特化する体制を構築しています 。

仕事内容

■仕事内容：次世代アーキテクト（AI共生型）

本ポジションのミッションは、単なるソフトウェア開発に留まりません。AIの台頭により産業競争ルールが激変する中で、従来の「労働集約型モデル」を脱却し、圧倒的な生産性と適応力を備えた「企業レジリエンス（強靭化）」を自社およびクライアントへ実装することです 。

  1. ストラテジック・ラボ開発（受託・BPR支援） クライアント企業の「稼げる体質」への変革を、技術的側面からリードします 。

担当ドメイン： 旅行業、建築業等のレガシーな産業領域。

担当工程： * BPR（業務再定義）： 現状の業務フローを「AI基準」で再構築し、1人当たりの利益貢献度を極大化する設計を行います 。

アジャイル実装： AI（GitHub Copilot等）を「部下」として使いこなし、従来の3〜5倍の生産性でプロトタイプから本番実装までを完結させます 。

使用技術： TypeScript, Go, Python, MySQL, Docker, AWS / GCP。

サービスの特徴： 「今の作業を早くする」のではなく、AIや自動化ツールを駆使して「間違いが起きない仕組み（ミスの根絶）」をアーキテクチャレベルで実装します 。

  1. アドバンスド・テクノロジー・ソリューション（先端技術実装） 最新論文に掲載される技術を社会実装し、社会インフラの「競争ルールを変える」開発を推進します 。

担当プロジェクト： 自動運転技術やIoTセンサーデータを活用した都市最適化ソリューション。

担当工程： * データアーキテクチャ設計： 無数のセンサーから届く膨大なリアルタイムデータを、低レイテンシで処理・解析する基盤を構築します。

レジリエンス実装： 予測不能なエッジケース（例外事態）にも即座に適応・自己修復できる堅牢なシステムを設計します 。

使用技術： Python (AI / Data Science), Go, Rust, Kubernetes, IoTデータ通信プロトコル。

サービスの特徴： 単なるシステム提供ではなく、データドリブンな意思決定によって渋滞予測や資源配分の最適化を行い、社会の収益構造そのものをアップデートします 。

  1. 次世代教育プラットフォーム開発（自社プロダクト・パラダイムシフト） 「人が教える」という労働集約的な教育を破壊し、「人からAIへ」のシフトを実現する世界最大級のプラットフォームを構築します 。

担当サービス： 自社開発の次世代eラーニングプラットフォーム 。

担当工程： * マルチデバイス設計： Webブラウザのみならず、最新のAIグラス（AR/MRデバイス）を通じた没入型学習体験のフロントエンドを設計します。

評価アルゴリズム実装： 知識の暗記量ではなく、AIへの指示能力や課題解決プロセスをデータ解析し、実戦力を数値化する独自の評価エンジンを開発します 。

使用技術： Flutter, Go, GraphQL, Firebase, 最新AIデバイスSDK。

サービスの特徴： AIが個々の学習者に24時間最適化して伴走することで、従来教育の数倍の学習効率を実現する、教育のパラダイムシフトを体現します 。

抽象的要望の具現化能力： クライアントの曖昧なビジョンを言語化し、AIへの的確な指示（プロンプト）へと変換する、AI時代の最重要スキルを習得できます 。

求められるスキル・人物像

■必須スキル

  1. 基盤となる技術実装能力（Hard Skills） AIを「コア・エンジン」として使いこなすための、最低限の技術的素養です。

Webシステムの開発実務経験（目安2年以上）： 特定の言語にはこだわりませんが、システム全体の構造を理解し、自律的にアウトプットできる能力 。

抽象的概念の具現化（プロンプティング）： 曖昧なビジネス要件をAIが解釈可能なレベルまで具体化し、コードや設計書へと落とし込む「言語化能力」 。

  1. 生存を左右する「非認知能力」（NC Skills） AIに代替不可能な、人間特有の強靭（レジリエント）な能力です。

セルフ・アップデートの習慣： 過去の成功体験や既存のOSに固執せず、市場ルールの変化に合わせて自らを再構築（リプレイス）し続けられる適応力 。

BPR（業務再定義）の視点： 「今の作業を早くする」のではなく、「そもそもこの作業をなくし、間違いが起きない仕組みを作るにはどうすべきか」という設計者思考 。

メタ認知能力： 自らのスキルを客観的に把握し、AI時代に通用する「武器」として絶えず磨き上げる、自己分析力 。

  1. マインドセット・行動指針（Mindset）

批判的思考： 誰かが作ったルールの中で戦うのではなく、AIを羽にして「新しい市場ルールを作る側」に回るという強い意志 。

共感と礼節： 高度な技術集団であるからこそ、対話を通じた合意形成や、チームの心理的安全性を高めるコミュニケーションを重視する姿勢。

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. 「OSの書き換え」を厭わない、高い適応力（Adaptability）

現状否定からの進化： 過去の成功体験や既存の技術スタックに固執せず、市場ルールの変化に合わせて自らの専門性を再構築（リプレイス）し続けられる方 。

正常性バイアスの打破： 「今のままで大丈夫」という思い込みを捨て、AIによる「競争ルールの変更」を自分事として捉え、危機感を成長の原動力に変えられる方 。

  1. 「作業」を「仕組み」へと昇華させるアーキテクト思考（BPR Mindset）

労働集約型からの脱却： 「苦労して手を動かすこと」に価値を置くのではなく、AIを使いこなし、いかに「自分が動かなくても回る仕組み（間違いが起きない設計）」を創るかに執着できる方を求めます 。

バリュー（成果）至上主義： 労働時間の長さではなく、アウトプットの質と、それが生み出す経済的インパクト（利益貢献度）で自らを評価できるプロフェッショナルな姿勢を重視します 。

  1. AI時代のコア・スキル「非認知能力」の探求者（NC Skill Seeker）

言語化と具現化のプロフェッショナル： 顧客の曖昧な要望を構造化し、AIへの的確な指示（プロンプト）へと変換できる「言語化能力」を磨き続けたい方を歓迎します 。

メタ認知による自己規律： 振り返りに基づき、自分の強みと弱みを客観視し、足りない部分を戦略的に補完できる方は大歓迎 。

共感と礼節を重んじるマインド： 高度な技術集団であるからこそ、多様な専門性を持つメンバーと共鳴し、心理的安全性を担保しながらプロジェクトを完遂できる誠実さを求めます。

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

当社での経験は、特定の技術に依存する「作業者」の域を脱し、AI時代の競争ルールを自ら策定・実行できる「次世代アーキテクト」への進化をお約束します。

■ 得られる経験：AI共生による「習得速度のチート化」 AIを「便利な道具」ではなく、自らの能力を拡張する「武器」として使いこなすことで、従来の学習曲線を無視した圧倒的な成長を実現します 。

習得速度のチート化： AIをパートナーとする独自の開発プロセスにより、入社2年で5言語を習得し、未知の技術領域にも即座に適応・実装できる「異常な学習効率」を手に入れられます。

ナショナルクライアントでの先端実装： 未経験スタートからわずか2年で、国内大手自動車メーカーの研究開発メンバー（自動運転・AI解析領域）に抜擢されるなど、社会の競争ルールが変わる最前線での実績を積むことが可能です。

AI代替不可能な「NCスキル」の獲得： 抽象的要望の言語化やBPR（業務再構築）視点など、AIを「部下」としてマネジメントするための高次元な非認知能力を、実戦を通じて習得できます 。（就活では「ポータブルスキル」として登場しています）

■ キャリアパス：データ駆動型の「セルフ・アップデート・ロードマップ」 「頑張り」という曖昧な主観ではなく、独自のスキルマトリックスを用いた「テスト駆動評価」により、戦略的なキャリア形成を支援します 。

可視化とアドバイス： 定期的なスキルチェックにより、自身の現在地を客観的なデータで把握します 。希望するキャリアに対して「何が不足しているか」を数値で直視し、最短距離で進化するための具体的なフィードバックを受けることが可能です 。

「作業」から「設計」へのシフト： ゼロからコードを書く単純作業から卒業し、ビジネスモデル全体を設計し、AIをリソースとして最適配置する「アーキテクト」へと昇華していただきます 。

市場価値の劇的な向上： 短時間・高収益を実現する「レジリエンス・モデル」を体現することで、月単価100〜150万円レベルの市場価値を誇り、場所や時間に縛られない「生存能力」を確立できます 。

事業内容の詳細

事業内容の詳細 当社は、AIによる産業構造の激変を「競争ルールの再定義」と捉え、企業の生存戦略を根本から書き換える「企業レジリエンス（強靭化）支援」および「教育パラダイムの転換」を主軸に事業を展開しています 。

  1. 企業レジリエンス（強靭化）実装事業 日本企業が直面している「労働集約型・低利益モデル」という構造的課題を打破し、AI基準の市場で圧倒的優位性を構築するためのトランスフォーメーションを支援します 。

競争ルールの書き換え： AI導入を単なる「効率化（早く這う芋虫）」に留めず、10倍のスピードと0.5倍のコストを実現する「強靭化（飛べる蝶への進化）」を組織に実装します 。

戦略的内製化（社内エンジニア化）： 外注依存によるブラックボックス化を廃し、エンジニアトレーニングを通じて、数日でのプロトタイプ作成とアジャイルな改善を可能にする内製化支援を行います 。

オペレーションの再定義： 議事録作成や目視チェックなどの「記録・作業」をAIへ移譲し、人間が「意思決定・設計」に専念できる高付加価値な業務フロー（BPR）を構築します 。

  1. 次世代教育プラットフォーム事業（EdTech Paradigm Shift） 「人が人に教える」という従来の労働集約的な教育パラダイムを「人からAIへ」とシフトさせ、教育の民主化と最適化をグローバル規模で実現します。

教育のパラダイムシフト： 既存のeラーニングの枠組みを超え、AIが個々の学習者に最適化して伴走する、世界最大級の教育プラットフォームを構築していきます。

NCスキル（非認知能力）の育成： AI時代に最も代替困難となる「抽象的要望の言語化」「真偽判定」「システム設計視点」といった非認知能力の向上に特化したカリキュラムを提供します 。

テスト駆動型評価の実装： 知識の記憶量ではなく、AIを駆使して実際に「具現化できるか」を測定する、実戦データに基づいた新しい評価基準を創出します 。

  1. ヒューマン・リソース・トランスフォーメーション AI基準の市場で勝ち残るための、新しい人材評価と採用のスタンダードを確立します。

スキルマトリックスによる可視化： 「コミュニケーション能力」といった曖昧な評価を排除し、AIへの指示能力やアーキテクチャ設計力など、生存に直結するスキルを数値化して管理します 。

AI駆動型評価： 感情や主観を排除し、タスク完了率や利益貢献度、学習進捗データに基づいた、極めて透明性の高い評価システムを運用します 。

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