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141件中 1件～10件
株式会社Mico
【大阪フルリモート/Solutions Engineer（Mico Voice AI）/開発経験2-3年】フレックス制/グローバルに事業を展開するSaaSスタートアップ のリモートワーク求人
仕事内容
Mico Voice AIは、人間らしいAI音声で自動架電（アウトバウンド）と着電対応（インバウンド）を行うサービスです。
現在は人材領域を中心に、金融をはじめとするエンタープライズ企業にも導入が広がっています。
サービスの拡大に伴い、お客様からの技術的なご相談が増えています。この役割を担う専任のソリューションエンジニアを、新たに迎えることにしました。
ソリューションエンジニアは、日本のお客様とグローバルのエンジニアチームの間に立ち、技術面の窓口を担うポジションです。
お客様側で行うAPI連携やWebタグの設置に関する技術的なご質問に回答し、商談やミーティングに同席して、技術的な不明点をその場で解消します。
業務に習熟された後は、お客様の業務に入り込んで要件をヒアリングし、ATSやCRMなど外部システムとの連携も含めて、
「現在の仕様で実現できること」と「改修により実現できること」を整理するところへ、さらにPoCの設計へと役割を広げていただくことを想定しています。
具体的な業務内容
第1段階：入社後〜（中心となる業務）
・技術窓口・問い合わせ対応：
API連携やWebタグ（JavaScript）の設置など、お客様側の実装に関する技術的なご質問への回答とトラブルシューティングを担当します。
ログや設定の確認、原因の切り分け、実装例のご案内まで、まずはご自身で調査して対応し、必要に応じてエンジニアへ確認します。
・商談・ミーティングへの同席：
既存のお客様の拡張や新規商談の場で、技術的なご質問への回答と実現可否の判断を行います。
金融系のお客様では、セキュリティや本人確認といった要件の整理も必要になります。
・技術要件の整理：
お客様のご要望に対して、現在の仕様で実現できること、できないことを整理し、エンジニアやプロダクトマネージャーと実現可否を確認します。
・小規模な実装・修正：
サンプルコードや確認用スクリプトなど、小規模なものはご自身で実装・修正して対応します。
第2段階：業務に習熟した後
・お客様の業務プロセスと要件をヒアリングし、新しいユースケースの候補と、実現に必要な条件を整理します。
・ATSやCRMなど、お客様が利用する外部システムとの連携について、要件を整理し、iPaaSなどのツールを用いた設定を担当します。
・営業やカスタマーサクセスが受けたご要望を技術面から整理し、エンジニアとプロダクトマネージャーに共有します。
・お客様から得た知見を、プロダクトの改善に反映します。
第3段階：中長期
・PoCを小規模に開始し、設計・推進して、お客様の成果につながるかを見極めます。
組織体制
Conversational AI統括本部のService Design+Delivery部に所属し、Mico Voice AIの各チームと連携して業務を進めます。
Mico Voice AIの体制
・ビジネスチーム（約15名）：セールス、カスタマーサクセス、事業開発、サービスデリバリーなど
・プロダクトチーム（約20名）：エンジニア（クラウドエンジニアを含む）、QA、プロダクトマネージャー、デザイナーなど
エンジニアは日本とフィリピンに拠点を持つ、多国籍のチームです。社内のやり取りはSlackが中心で、翻訳ツールやAIも活用しています。ドキュメントは英語が中心です。
本ポジションに期待すること
・技術的な内容を、非エンジニアのお客様にも伝わる言葉で説明し、不安を解消する
・不明点は自ら調査・切り分けを行い、必要な情報を整理してチームに共有する
・不確実な状況でも、指示を待たず、主体的に行動する
・営業、カスタマーサクセス、プロダクトマネージャー、エンジニアなど複数の部門と連携し、優先順位を考えながら業務を推進する
・音声や通信など未経験の領域を、入社後に自ら学び、チームに還元する
このポジションで得られること
・拡大期にあるAI音声サービスの技術窓口として、お客様とプロダクトの両方に影響を与える経験
・エンタープライズのお客様に、技術面から向き合う経験
・エンジニアとしての経験を活かし、お客様の業務に近い立場で、技術を活用する経験
・LLMの導入や、音声品質・応答速度の改善など、AI音声が大きく進化する局面に携われる環境
・20か国のメンバーと協働するグローバルな環境（4年で1100%成長のSaaS企業）
・技術窓口から、要件ヒアリング、PoC設計へと、役割を広げていける道筋
■目指せるキャリア
・ソリューションエンジニアとして、要件ヒアリングからPoC設計までを担う
・技術領域：プロトタイプやベータ版の実装まで担う
・事業領域：プロダクトやカスタマーサクセスなど、ビジネス側の役割へ広げる
■Mico AIの強み
◼︎圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
◼︎内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
◼︎世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
◼︎『成長市場×成長企業』
・ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
・ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
・ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
・LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
◼︎『徹底した顧客志向』
・我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
・「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、
期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
・お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
◼︎『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
・「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
・海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
・一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
◼︎『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
・「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
・「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
・仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
・高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Mico Voice AIは、人間らしいAI音声で自動架電（アウトバウンド）と着電対応（インバウンド）を行うサービスです。
現在は人材領域を中心に、金融をはじめとするエンタープライズ企業にも導入が広がっています。
サービスの拡大に伴い、お客様からの技術的なご相談が増えています。この役割を担う専任のソリューションエンジニアを、新たに迎えることにしました。
ソリューションエンジニアは、日本のお客様とグローバルのエンジニアチームの間に立ち、技術面の窓口を担うポジションです。
お客様側で行うAPI連携やWebタグの設置に関する技術的なご質問に回答し、商談やミーティングに同席して、技術的な不明点をその場で解消します。
業務に習熟された後は、お客様の業務に入り込んで要件をヒアリングし、ATSやCRMなど外部システムとの連携も含めて、
「現在の仕様で実現できること」と「改修により実現できること」を整理するところへ、さらにPoCの設計へと役割を広げていただくことを想定しています。
具体的な業務内容
第1段階：入社後〜（中心となる業務）
・技術窓口・問い合わせ対応：
API連携やWebタグ（JavaScript）の設置など、お客様側の実装に関する技術的なご質問への回答とトラブルシューティングを担当します。
ログや設定の確認、原因の切り分け、実装例のご案内まで、まずはご自身で調査して対応し、必要に応じてエンジニアへ確認します。
・商談・ミーティングへの同席：
既存のお客様の拡張や新規商談の場で、技術的なご質問への回答と実現可否の判断を行います。
金融系のお客様では、セキュリティや本人確認といった要件の整理も必要になります。
・技術要件の整理：
お客様のご要望に対して、現在の仕様で実現できること、できないことを整理し、エンジニアやプロダクトマネージャーと実現可否を確認します。
・小規模な実装・修正：
サンプルコードや確認用スクリプトなど、小規模なものはご自身で実装・修正して対応します。
第2段階：業務に習熟した後
・お客様の業務プロセスと要件をヒアリングし、新しいユースケースの候補と、実現に必要な条件を整理します。
・ATSやCRMなど、お客様が利用する外部システムとの連携について、要件を整理し、iPaaSなどのツールを用いた設定を担当します。
・営業やカスタマーサクセスが受けたご要望を技術面から整理し、エンジニアとプロダクトマネージャーに共有します。
・お客様から得た知見を、プロダクトの改善に反映します。
第3段階：中長期
・PoCを小規模に開始し、設計・推進して、お客様の成果につながるかを見極めます。
組織体制
Conversational AI統括本部のService Design+Delivery部に所属し、Mico Voice AIの各チームと連携して業務を進めます。
Mico Voice AIの体制
・ビジネスチーム（約15名）：セールス、カスタマーサクセス、事業開発、サービスデリバリーなど
・プロダクトチーム（約20名）：エンジニア（クラウドエンジニアを含む）、QA、プロダクトマネージャー、デザイナーなど
エンジニアは日本とフィリピンに拠点を持つ、多国籍のチームです。社内のやり取りはSlackが中心で、翻訳ツールやAIも活用しています。ドキュメントは英語が中心です。
本ポジションに期待すること
・技術的な内容を、非エンジニアのお客様にも伝わる言葉で説明し、不安を解消する
・不明点は自ら調査・切り分けを行い、必要な情報を整理してチームに共有する
・不確実な状況でも、指示を待たず、主体的に行動する
・営業、カスタマーサクセス、プロダクトマネージャー、エンジニアなど複数の部門と連携し、優先順位を考えながら業務を推進する
・音声や通信など未経験の領域を、入社後に自ら学び、チームに還元する
このポジションで得られること
・拡大期にあるAI音声サービスの技術窓口として、お客様とプロダクトの両方に影響を与える経験
・エンタープライズのお客様に、技術面から向き合う経験
・エンジニアとしての経験を活かし、お客様の業務に近い立場で、技術を活用する経験
・LLMの導入や、音声品質・応答速度の改善など、AI音声が大きく進化する局面に携われる環境
・20か国のメンバーと協働するグローバルな環境（4年で1100%成長のSaaS企業）
・技術窓口から、要件ヒアリング、PoC設計へと、役割を広げていける道筋
■目指せるキャリア
・ソリューションエンジニアとして、要件ヒアリングからPoC設計までを担う
・技術領域：プロトタイプやベータ版の実装まで担う
・事業領域：プロダクトやカスタマーサクセスなど、ビジネス側の役割へ広げる
■Mico AIの強み
◼︎圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
◼︎内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
◼︎世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
◼︎『成長市場×成長企業』
・ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
・ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
・ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
・LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
◼︎『徹底した顧客志向』
・我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
・「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、
期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
・お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
◼︎『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
・「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
・海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
・一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
◼︎『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
・「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
・「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
・仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
・高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： コアタイム：10:00～16:00
フレキシブルタイム：7:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 非公開 |
株式会社Mico
【大阪フルリモート／Lead Data Platform Engineer／開発経験3年以上】自社サービスSaaS企業 のリモートワーク求人
■仕事内容
Data Platformチームは、2026年5月に発足したMico Engage AIのデータ基盤の専任チームです。事業の急成長とともに拡張してきた
プロダクトのデータモデルに対して、一度きりの棚卸しではなく、持続可能で複利的に効くガバナンス能力を構築することをミッションとしています。
Lead Data Engineerは、このチームの技術方針とロードマップを描き、実行を牽引する役割です。DBの運用・チューニングにとどまらず、
データモデルの再設計と、TiDB／Snowflakeの役割分担までを判断するポジションです。中心となる責務は次のとおりです。
ガバナンス基盤の優先順位付けと、完成基準の定義
階層化とストレージ選定（TiDB / Snowflake）の意思決定フレームの確立
DB負荷を下げる施策の全体設計
その先にある、顧客・セグメントのデータモデル世代交代のリード
同時に、チームの規律の担い手として、計測と記録に基づく意思決定を貫き、その判断を事業側にも説明する役割を担います。
■募集の背景
・Micoは、マーケティングSaaS領域で4年間に1,100%の事業成長を実現し、Mico Engage AIのデータモデルも事業とともに拡張してきました
・次のスケールに向けて、データモデルの設計と保存先の選定を専任で担うチームとして、2026年5月にData Platformチームを発足しました
・方針の骨格は策定済みです。まず検証・計測の基盤を整え、それを根拠に階層化とデータモデルの再設計を判断します。
基盤の完成基準、階層化の判断フレーム、中核エンティティの再設計といった中身は、これから確立します
・現在は、シニアテックリードを中心に、日本拠点のシニアメンバーとインド拠点のメンバーでチームを運営しています。
一方で、データ基盤として取り組みたいテーマに対して、設計を担う人員が足りておらず、リードを増員して迎えたいと考えています
・データ基盤が整った先には、CDPやレコメンドなど、顧客に刺さる打ち手を継続的に届けられる状態があります
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、判断と再設計を実行に移していくために、技術面でチームを牽引するリードを迎えたいと考えています
■このポジションのチャレンジ
・大規模なコードベースと、Aurora MySQL・TiDB（一部サービスでAurora PostgreSQL）、DWHのSnowflakeにまたがるエンティティ群を対象に、
データフローの可視化（リネージ）と階層化の方針を定め、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・性能・設計の判断を、計測とリネージに基づくものに標準化します。ベンチマーク、テストの信頼性、データ分類、意思決定記録といった基盤を、優先順位を付けて整備します
・OLTPと分析処理の境界を引き直し、重い集計処理をDWH（Snowflake）側へ移していきます
・その先には、中核エンティティ（顧客・セグメント）のデータモデルそのものを次世代へ作り替える、複数四半期にわたるテーマがあります
■ガバナンス基盤の位置づけ
ガバナンス基盤には2つの役割があります。1つめは、階層化の判断に根拠（リネージ、ベンチマーク、データ分類）を供給することです。
2つめは、データモデルの再設計に入る段階で、リファクタリングが挙動を壊していないことを検証するセーフティネットになることです。
「どこに置くべきか判断できる」ことより、「壊していないと証明できる」ことのほうが一段高い水準で、後者が中核エンティティの再設計に着手する前提です。
この水準の定義と達成判定が、リードの責務です。
■このポジションでやらないこと
期待値のずれを避けるため、あらかじめ明記します。
・共有ライブラリの全面書き換えや、短期のDBチューニングで完結するポジションではありません
・データをDWHへ移したら完了、というポジションでもありません
■チームで大切にしていること
チームで共有している考え方です。リードはこの考え方を体現し、チームに根づかせていく役割を担います。
・計測と記録に基づいて判断する。性能の最適化は、ベンチマークで裏づけてから進めます
・検証の仕組みを整えてから、大規模なデータ移行やスキーマ変更に進みます
・外部専門家の判断は、会議で終わらせず意思決定記録（ADR）に残します
・見せるための成果より、長く効く基盤づくりを優先します
■具体的な業務内容
本ポジションは、DBREとして自ら手を動かす仕事と、Leadとしてチームと事業の判断を動かす仕事の両方を担います。
DBREとしての仕事（自ら手を動かす）
・Aurora MySQL／TiDBの性能・容量の改善：
実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのスキーマ変更（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）を、ベンチマークにもとづいて進めます
・ガバナンス基盤の設計と優先順位付け：
リネージ、テスト信頼性、ベンチマーク、データ分類、意思決定記録（ADR）、ローカル再現環境、外部専門家との協業について、
「最低限の利用可能」の基準を定め、実案件に通して有効性を検証します。過度な作り込みも不足も許さない線引きを行います
・負荷低減施策の全体設計：
保持ポリシーに基づく削除、イベントの属性化、重い集計処理のSnowflakeオフロードとreverse-ETLについて、アーキテクチャと移行順序を設計し、実行を牽引します
・インシデント対応の指揮と仕組み化：
障害時の指揮を担い、RCAから再発防止の仕組み化までを完遂します。すべてのインシデントを、仕組み改善の要求に変換します
・ハンズオンな実装：
最も難度の高い領域や、新しい仕組みの立ち上げでは、自ら設計・実装し、チームの基準をコードで示します
Leadとしての仕事（チームと事業を動かす）
・技術方針とロードマップの維持・更新：
既存の12ヶ月ロードマップをベースに、フェーズ定義・出口基準・依存関係とクリティカルパスを四半期ごとに更新します。
何をコミットメントとし、何を方向に留めるかを意図的に切り分けます
・階層化とストレージ選定の意思決定フレーム：
データ分類とリネージを根拠に、どのエンティティをTiDBに残しどれをSnowflakeへ出すかを判断する枠組みを確立し、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・データモデル世代交代のリード：
顧客・セグメントについて、プロファイリング先行（先に実態と根拠、後に形）で再設計を主導し、「分類＋リネージ＋ベンチマーク→判断→記録」の証拠の連鎖を成立させます
・業務側との合意形成：
保持ポリシーに基づくデータ削除や、セグメント定義の移行など、業務側の帯域を必要とする変更について、影響とリスクを非エンジニアに伝わる言葉で説明し、実施順序を含めて合意します
・外部専門家との協業フレームの設計と運用：
DB・DWHのベンダーとの定期レビューの設計、窓口の一元化、エスカレーションパスの定義、重要判断の記録化を担います
・チームの育成と採用：
シニア以下のメンバーの育成、オンボーディング設計、採用プロセスへの関与を担います（ピープルマネジメントの範囲は、ご本人の志向と組織状況に応じて相談します）
■組織体制
・Data Platformチーム（Mico Engage AI配下）に配属します。2026年5月に発足した、データ基盤の専任チームです
・シニアテックリードのもとに、日本拠点のシニアメンバー3名、インド拠点のメンバー3名が在籍しています。
本ポジションのリードは、このシニアテックリードの直下に入り、チームの技術面を牽引します
・日本語と英語を併用する多国籍チームです。日次のスタンドアップはNotionで日英併記の非同期形式で共有しています
・DB・DWHのベンダーの専門家と、定期的にレビューする体制をつくっています
■本ポジションに期待すること
・ガバナンス基盤と階層化の意思決定フレームを設計し、チームと関係部署を巻き込んで実行に移すこと
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、月次で振り返り、四半期で成果を出すこと。同時に、射程外のテーマに早すぎる形と日付を与えないこと
・容量計画、データの保持・失効スケジュール、コストを定量的に管理し、経営に対して説明責任を果たせる状態をつくること
・規律の担い手として、優先度や納期の圧力があるときも、検証の仕組みを経由して進める判断を貫くこと
・リネージ・Runbook・意思決定記録を整備し、メンバーが入れ替わってもガバナンス能力が劣化しない状態をつくること
■このポジションで得られること
・原則の上に実装の枠組みを積む裁量：
方針の骨格は決まっていますが、基盤の完成基準、階層化の判断枠組み、中核エンティティの再設計といった中身のほとんどは、これから決まります。
確立された原則の上に、自分の判断を積み上げられます
・プロダクトの成長に直接効く意思決定：
どのエンティティをどこに置き、どのモデルを次世代に作り替えるか。この判断が、事業のスケールと選択肢を左右します
・経営・事業との直接対話：
容量、保持ポリシー、移行コストを自分の言葉で説明し、業務側の協力やリソースを引き出す経験を積めます
・ベンダーの一流エンジニアとの協業設計：
DB・DWHのベンダーとの協業を、一時的な助っ人ではなく、仕組みとして設計・運用する経験が得られます
・グローバル組織でのリーダーシップ実績：
英語も飛び交う多国籍チームの中で技術的イニシアチブを取り、育成と標準化をリードすることで、グローバルに通用するリーダーとしての実績を築けます
■目指せるキャリア
・Data Platformの TL／エンジニアリングマネージャー：チーム運営と育成の実績を土台に、Data Platform全体のマネジメントへ進めます
・チーフデータアーキテクト／Principal Engineer：マネジメントではなく技術を深める方向で、全社のデータアーキテクチャを決める専門家を目指せます
・プラットフォーム横断のリード：隣接するプラットフォーム領域を含めた、全体の技術リードへ展開できます
・VP of Engineering／CTOラインへのステップアップ：技術戦略と組織設計の両方を担った実績を土台に、経営に近いレイヤーを目指せます
■Mico AIの強み
・圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
・内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
・世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
・『成長市場×成長企業』
┗ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
┗ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
┗ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
┗LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
・『徹底した顧客志向』
┗我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
┗「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
┗お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
・『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
┗「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
┗海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
┗一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
・『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
┗「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
┗「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
┗仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
┗高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
■働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Data Platformチームは、2026年5月に発足したMico Engage AIのデータ基盤の専任チームです。事業の急成長とともに拡張してきた
プロダクトのデータモデルに対して、一度きりの棚卸しではなく、持続可能で複利的に効くガバナンス能力を構築することをミッションとしています。
Lead Data Engineerは、このチームの技術方針とロードマップを描き、実行を牽引する役割です。DBの運用・チューニングにとどまらず、
データモデルの再設計と、TiDB／Snowflakeの役割分担までを判断するポジションです。中心となる責務は次のとおりです。
ガバナンス基盤の優先順位付けと、完成基準の定義
階層化とストレージ選定（TiDB / Snowflake）の意思決定フレームの確立
DB負荷を下げる施策の全体設計
その先にある、顧客・セグメントのデータモデル世代交代のリード
同時に、チームの規律の担い手として、計測と記録に基づく意思決定を貫き、その判断を事業側にも説明する役割を担います。
■募集の背景
・Micoは、マーケティングSaaS領域で4年間に1,100%の事業成長を実現し、Mico Engage AIのデータモデルも事業とともに拡張してきました
・次のスケールに向けて、データモデルの設計と保存先の選定を専任で担うチームとして、2026年5月にData Platformチームを発足しました
・方針の骨格は策定済みです。まず検証・計測の基盤を整え、それを根拠に階層化とデータモデルの再設計を判断します。
基盤の完成基準、階層化の判断フレーム、中核エンティティの再設計といった中身は、これから確立します
・現在は、シニアテックリードを中心に、日本拠点のシニアメンバーとインド拠点のメンバーでチームを運営しています。
一方で、データ基盤として取り組みたいテーマに対して、設計を担う人員が足りておらず、リードを増員して迎えたいと考えています
・データ基盤が整った先には、CDPやレコメンドなど、顧客に刺さる打ち手を継続的に届けられる状態があります
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、判断と再設計を実行に移していくために、技術面でチームを牽引するリードを迎えたいと考えています
■このポジションのチャレンジ
・大規模なコードベースと、Aurora MySQL・TiDB（一部サービスでAurora PostgreSQL）、DWHのSnowflakeにまたがるエンティティ群を対象に、
データフローの可視化（リネージ）と階層化の方針を定め、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・性能・設計の判断を、計測とリネージに基づくものに標準化します。ベンチマーク、テストの信頼性、データ分類、意思決定記録といった基盤を、優先順位を付けて整備します
・OLTPと分析処理の境界を引き直し、重い集計処理をDWH（Snowflake）側へ移していきます
・その先には、中核エンティティ（顧客・セグメント）のデータモデルそのものを次世代へ作り替える、複数四半期にわたるテーマがあります
■ガバナンス基盤の位置づけ
ガバナンス基盤には2つの役割があります。1つめは、階層化の判断に根拠（リネージ、ベンチマーク、データ分類）を供給することです。
2つめは、データモデルの再設計に入る段階で、リファクタリングが挙動を壊していないことを検証するセーフティネットになることです。
「どこに置くべきか判断できる」ことより、「壊していないと証明できる」ことのほうが一段高い水準で、後者が中核エンティティの再設計に着手する前提です。
この水準の定義と達成判定が、リードの責務です。
■このポジションでやらないこと
期待値のずれを避けるため、あらかじめ明記します。
・共有ライブラリの全面書き換えや、短期のDBチューニングで完結するポジションではありません
・データをDWHへ移したら完了、というポジションでもありません
■チームで大切にしていること
チームで共有している考え方です。リードはこの考え方を体現し、チームに根づかせていく役割を担います。
・計測と記録に基づいて判断する。性能の最適化は、ベンチマークで裏づけてから進めます
・検証の仕組みを整えてから、大規模なデータ移行やスキーマ変更に進みます
・外部専門家の判断は、会議で終わらせず意思決定記録（ADR）に残します
・見せるための成果より、長く効く基盤づくりを優先します
■具体的な業務内容
本ポジションは、DBREとして自ら手を動かす仕事と、Leadとしてチームと事業の判断を動かす仕事の両方を担います。
DBREとしての仕事（自ら手を動かす）
・Aurora MySQL／TiDBの性能・容量の改善：
実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのスキーマ変更（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）を、ベンチマークにもとづいて進めます
・ガバナンス基盤の設計と優先順位付け：
リネージ、テスト信頼性、ベンチマーク、データ分類、意思決定記録（ADR）、ローカル再現環境、外部専門家との協業について、
「最低限の利用可能」の基準を定め、実案件に通して有効性を検証します。過度な作り込みも不足も許さない線引きを行います
・負荷低減施策の全体設計：
保持ポリシーに基づく削除、イベントの属性化、重い集計処理のSnowflakeオフロードとreverse-ETLについて、アーキテクチャと移行順序を設計し、実行を牽引します
・インシデント対応の指揮と仕組み化：
障害時の指揮を担い、RCAから再発防止の仕組み化までを完遂します。すべてのインシデントを、仕組み改善の要求に変換します
・ハンズオンな実装：
最も難度の高い領域や、新しい仕組みの立ち上げでは、自ら設計・実装し、チームの基準をコードで示します
Leadとしての仕事（チームと事業を動かす）
・技術方針とロードマップの維持・更新：
既存の12ヶ月ロードマップをベースに、フェーズ定義・出口基準・依存関係とクリティカルパスを四半期ごとに更新します。
何をコミットメントとし、何を方向に留めるかを意図的に切り分けます
・階層化とストレージ選定の意思決定フレーム：
データ分類とリネージを根拠に、どのエンティティをTiDBに残しどれをSnowflakeへ出すかを判断する枠組みを確立し、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・データモデル世代交代のリード：
顧客・セグメントについて、プロファイリング先行（先に実態と根拠、後に形）で再設計を主導し、「分類＋リネージ＋ベンチマーク→判断→記録」の証拠の連鎖を成立させます
・業務側との合意形成：
保持ポリシーに基づくデータ削除や、セグメント定義の移行など、業務側の帯域を必要とする変更について、影響とリスクを非エンジニアに伝わる言葉で説明し、実施順序を含めて合意します
・外部専門家との協業フレームの設計と運用：
DB・DWHのベンダーとの定期レビューの設計、窓口の一元化、エスカレーションパスの定義、重要判断の記録化を担います
・チームの育成と採用：
シニア以下のメンバーの育成、オンボーディング設計、採用プロセスへの関与を担います（ピープルマネジメントの範囲は、ご本人の志向と組織状況に応じて相談します）
■組織体制
・Data Platformチーム（Mico Engage AI配下）に配属します。2026年5月に発足した、データ基盤の専任チームです
・シニアテックリードのもとに、日本拠点のシニアメンバー3名、インド拠点のメンバー3名が在籍しています。
本ポジションのリードは、このシニアテックリードの直下に入り、チームの技術面を牽引します
・日本語と英語を併用する多国籍チームです。日次のスタンドアップはNotionで日英併記の非同期形式で共有しています
・DB・DWHのベンダーの専門家と、定期的にレビューする体制をつくっています
■本ポジションに期待すること
・ガバナンス基盤と階層化の意思決定フレームを設計し、チームと関係部署を巻き込んで実行に移すこと
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、月次で振り返り、四半期で成果を出すこと。同時に、射程外のテーマに早すぎる形と日付を与えないこと
・容量計画、データの保持・失効スケジュール、コストを定量的に管理し、経営に対して説明責任を果たせる状態をつくること
・規律の担い手として、優先度や納期の圧力があるときも、検証の仕組みを経由して進める判断を貫くこと
・リネージ・Runbook・意思決定記録を整備し、メンバーが入れ替わってもガバナンス能力が劣化しない状態をつくること
■このポジションで得られること
・原則の上に実装の枠組みを積む裁量：
方針の骨格は決まっていますが、基盤の完成基準、階層化の判断枠組み、中核エンティティの再設計といった中身のほとんどは、これから決まります。
確立された原則の上に、自分の判断を積み上げられます
・プロダクトの成長に直接効く意思決定：
どのエンティティをどこに置き、どのモデルを次世代に作り替えるか。この判断が、事業のスケールと選択肢を左右します
・経営・事業との直接対話：
容量、保持ポリシー、移行コストを自分の言葉で説明し、業務側の協力やリソースを引き出す経験を積めます
・ベンダーの一流エンジニアとの協業設計：
DB・DWHのベンダーとの協業を、一時的な助っ人ではなく、仕組みとして設計・運用する経験が得られます
・グローバル組織でのリーダーシップ実績：
英語も飛び交う多国籍チームの中で技術的イニシアチブを取り、育成と標準化をリードすることで、グローバルに通用するリーダーとしての実績を築けます
■目指せるキャリア
・Data Platformの TL／エンジニアリングマネージャー：チーム運営と育成の実績を土台に、Data Platform全体のマネジメントへ進めます
・チーフデータアーキテクト／Principal Engineer：マネジメントではなく技術を深める方向で、全社のデータアーキテクチャを決める専門家を目指せます
・プラットフォーム横断のリード：隣接するプラットフォーム領域を含めた、全体の技術リードへ展開できます
・VP of Engineering／CTOラインへのステップアップ：技術戦略と組織設計の両方を担った実績を土台に、経営に近いレイヤーを目指せます
■Mico AIの強み
・圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
・内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
・世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
・『成長市場×成長企業』
┗ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
┗ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
┗ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
┗LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
・『徹底した顧客志向』
┗我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
┗「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
┗お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
・『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
┗「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
┗海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
┗一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
・『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
┗「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
┗「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
┗仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
┗高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
■働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,100 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： コアタイム：10:00～16:00
フレキシブルタイム：7:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 非公開 |
株式会社Mico
【大阪フルリモート/セキュリティエンジニア/セキュリティ領域10年以上】フレックス制/グローバルに事業を展開するSaaSスタートアップ のリモートワーク求人
仕事内容
Micoではこれまで、社内リソースを再配置しながら、セキュリティ担当者の配置、ポリシー・プロセスの整備、ISMS・PrivacyMarkの運用など、
セキュリティの基盤づくりを進めてきました。経営スポンサーシップや予算の確保、全社目標への組み込みなど、セキュリティ機能を成長させるための基盤も整っています。
今後はこれまでの取り組みを、専任の「Security Engineering」機能として本格的に発展させていきます。
本ポジションには、その立ち上げから日々の運営、組織づくり、セキュリティ戦略の実行までをリードしていただきます。
これからのMicoのセキュリティは、「脆弱性をなくす」「ルールを守る」だけではありません。AIエージェントが安全に自律して動けること、
AIを活用した開発そのものが安全であること、お客様が安心してMicoを利用できること。これらをプロダクトと開発プロセスに組み込み、
セキュリティを事業成長の強みに変えていくことが、このポジションのミッションです。
Micoだからこそ取り組める3つのテーマ
① 高いセキュリティ水準が求められるお客様に選ばれるためのセキュリティ
・Micoは、LINE・SMS・RCS・Voice AI・Webを通じて企業と顧客のコミュニケーションを支えるプロダクトを、
金融・保険・小売・不動産など、データ保護への要求水準が高い業界を含む5,500社以上に提供しています。
・顧客監査やコンプライアンス対応にとどまらず、「なぜMicoなら安心して使えるのか」を、技術と仕組みの両面からつくっていきます。
② AIエージェントの安全性を、プロダクトの中核から設計する
・Micoでは、AIエージェントがユーザーに代わって判断し、ツールを実行し、顧客とのコミュニケーションまで担うプロダクトを開発しています。
・何をどこまで実行させるのか。どのような攻撃や誤動作が起こり得るのか。どのようなガードレールや監視が必要なのか。
・まだ正解が確立されていない領域だからこそ、開発の初期段階からセキュリティの観点で関わり、安全にAIを活用できる仕組みをつくっていきます。
③ AIを前提とした開発プロセスのセキュリティ
・コーディングやテストへのAI活用が進み、開発スピードが向上する一方で、開発プロセスそのものにも新しいセキュリティ課題が生まれています。
・AI-assisted developmentを前提に、コード、依存ライブラリ、シークレット、開発環境まで含めた、新しいセキュリティのあり方を設計していきます。
具体的な業務内容
① セキュリティ戦略・組織づくり
・Engage AI、Voice AI、BizClo、Micomiiなど、全プロダクトを横断したセキュリティ戦略・ロードマップの策定と、半期ごとの全社セキュリティ目標の策定・実行
・セキュリティリスクの優先順位付け、予算・人員計画、ツール・外部ベンダーの選定（Build vs Buy、ROIの整理を含む）
・Security Engineering機能の立ち上げ・運営、セキュリティエンジニアの採用・育成・評価
・日本・インドを含むグローバルなセキュリティチームの構築と、組織拡大を見据えた体制・プロセスの設計
② Product Security / Application Security
・Security by Designの推進、脅威モデリング・セキュア設計レビューの仕組み化
・SAST / SCA / Secret DetectionのCI/CDへの組み込み、セキュリティスキャンやコードレビューの自動化
・脆弱性管理プロセスの設計・運用、内部・外部ペネトレーションテストの企画・実行
③AI / LLM Security
・AIエージェントの権限・ツール実行・データアクセスに関するガードレールの設計
・Adversarial Testing / AI Red Teamingの設計・実行、AIエージェントのリリース基準の策定
・AI-assisted developmentにおけるセキュリティポリシーの設計
・OWASP LLM Top 10、MITRE ATLASを活用した脅威分析、AIを活用したセキュリティオペレーションの高度化
④ GRC / Data Protection
・ISMS（ISO 27001）・PrivacyMarkの運用・高度化、SOC 2など新たなフレームワークへの対応
・セキュリティポリシー・基準の策定、リスクアセスメント・リスク管理
・データ分類、最小権限アクセス、マスキング・トークン化など、APPI / GDPRを踏まえたデータ保護の仕組みづくり（法務・コンプライアンスと連携）
⑤ Customer Trust
・お客様からのセキュリティチェック・監査・質問票への対応、セキュリティ資料の整備
・Trust Centerなど、Micoのセキュリティを対外的に伝える仕組みの構築
・大手企業・規制産業のお客様、監査法人、必要に応じて規制当局とのコミュニケーション
⑥ Incident Response
・インシデント対応体制・プロセスの構築・訓練、検知・監視体制の整備
・全社的なセキュリティベースラインの策定、インシデント発生時の技術的な判断・指揮
組織・働き方
・まずは2名体制からスタート：本ポジションと、インドで採用予定のシニア〜リードクラスのセキュリティエンジニアの2名を中心に
Security Engineering機能を立ち上げ、事業の成長に合わせて拡大していきます。
・VPoEに直接レポート：セキュリティ戦略・組織・予算・ロードマップについてVPoEと密に連携しながら推進します。
経営層やお客様、必要に応じて規制当局との対話にもVPoEとともに臨みます。
・各開発チームと連携：各チームにセキュリティ担当者を置き、セキュリティチームと連携しながら開発プロセスにセキュリティを組み込みます。
本ポジションには、仕組み・基準・優先順位・タイムラインを設計し、各チームが自律的にセキュリティを高められる状態をつくることを期待しています。
・プレイングリーダー：マネジメントに加え、脅威モデルのレビュー、AIエージェントやセキュリティ基盤の内製開発、第三者ソリューションの技術評価、
テナント分離設計、AI Red Teamingの結果レビューなど、技術的なテーマにも自ら関わります。
※本ポジションの範囲外：会社全体の最終的なセキュリティ責任を一人で負うこと（最終的な責任はVPoEとともに担います）、
社内IT・情シス業務、監査・コンプライアンス対応だけを行う役割ではありません。
「セキュリティを実際につくり、動かし、組織として継続できる状態にする人」であることを期待しています。
本ポジションに期待すること
・技術と経営をつなぐ：AppSec、Infrastructure Security、GRCを横断して理解し、技術的な判断を経営・事業・顧客の言葉に変換する
・ゼロから組織をつくる：何が必要かを自ら考え、組織・役割・プロセス・採用を設計し、形にする
・正解のない領域で判断する：AIエージェントやAIを活用した開発について、技術とリスクの両面から判断する
・小さなチームで大きなインパクトを出す：AI・自動化・開発チームとの連携を活用し、少人数でもセキュリティのカバレッジを最大化する
このポジションで得られること
・セキュリティ組織を「つくる側」に回れる：組織、採用、予算、ロードマップ、技術基盤、開発プロセスまで、裁量を持ってゼロから設計できます。
・AI時代のセキュリティに真正面から向き合える：自律的に動くAIエージェントやAIを前提とした開発プロセスなど、これから確立されていく領域の中心で取り組めます。
・経営・事業と近い距離で動かせる：VPoEと直接連携し、セキュリティを事業・顧客・経営のテーマとして推進できます。
・大きなインパクト：規制業界を含む5,500社以上が利用するプロダクトと、その先にいるエンドユーザーを守ります。
・グローバルな環境：インド・フィリピン・台湾など多国籍のメンバーと協働し、グローバルなセキュリティ組織へと発展させていきます。
目指せるキャリア
セキュリティ技術だけでなく、組織・予算・経営・事業・顧客を含めた会社全体のセキュリティをリードする経験を積めます。
Security Engineering機能の成長とともに、将来的にはグローバルなセキュリティ組織の統括や、CISOとして経営に直接関わるキャリアを目指すこともできます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Micoではこれまで、社内リソースを再配置しながら、セキュリティ担当者の配置、ポリシー・プロセスの整備、ISMS・PrivacyMarkの運用など、
セキュリティの基盤づくりを進めてきました。経営スポンサーシップや予算の確保、全社目標への組み込みなど、セキュリティ機能を成長させるための基盤も整っています。
今後はこれまでの取り組みを、専任の「Security Engineering」機能として本格的に発展させていきます。
本ポジションには、その立ち上げから日々の運営、組織づくり、セキュリティ戦略の実行までをリードしていただきます。
これからのMicoのセキュリティは、「脆弱性をなくす」「ルールを守る」だけではありません。AIエージェントが安全に自律して動けること、
AIを活用した開発そのものが安全であること、お客様が安心してMicoを利用できること。これらをプロダクトと開発プロセスに組み込み、
セキュリティを事業成長の強みに変えていくことが、このポジションのミッションです。
Micoだからこそ取り組める3つのテーマ
① 高いセキュリティ水準が求められるお客様に選ばれるためのセキュリティ
・Micoは、LINE・SMS・RCS・Voice AI・Webを通じて企業と顧客のコミュニケーションを支えるプロダクトを、
金融・保険・小売・不動産など、データ保護への要求水準が高い業界を含む5,500社以上に提供しています。
・顧客監査やコンプライアンス対応にとどまらず、「なぜMicoなら安心して使えるのか」を、技術と仕組みの両面からつくっていきます。
② AIエージェントの安全性を、プロダクトの中核から設計する
・Micoでは、AIエージェントがユーザーに代わって判断し、ツールを実行し、顧客とのコミュニケーションまで担うプロダクトを開発しています。
・何をどこまで実行させるのか。どのような攻撃や誤動作が起こり得るのか。どのようなガードレールや監視が必要なのか。
・まだ正解が確立されていない領域だからこそ、開発の初期段階からセキュリティの観点で関わり、安全にAIを活用できる仕組みをつくっていきます。
③ AIを前提とした開発プロセスのセキュリティ
・コーディングやテストへのAI活用が進み、開発スピードが向上する一方で、開発プロセスそのものにも新しいセキュリティ課題が生まれています。
・AI-assisted developmentを前提に、コード、依存ライブラリ、シークレット、開発環境まで含めた、新しいセキュリティのあり方を設計していきます。
具体的な業務内容
① セキュリティ戦略・組織づくり
・Engage AI、Voice AI、BizClo、Micomiiなど、全プロダクトを横断したセキュリティ戦略・ロードマップの策定と、半期ごとの全社セキュリティ目標の策定・実行
・セキュリティリスクの優先順位付け、予算・人員計画、ツール・外部ベンダーの選定（Build vs Buy、ROIの整理を含む）
・Security Engineering機能の立ち上げ・運営、セキュリティエンジニアの採用・育成・評価
・日本・インドを含むグローバルなセキュリティチームの構築と、組織拡大を見据えた体制・プロセスの設計
② Product Security / Application Security
・Security by Designの推進、脅威モデリング・セキュア設計レビューの仕組み化
・SAST / SCA / Secret DetectionのCI/CDへの組み込み、セキュリティスキャンやコードレビューの自動化
・脆弱性管理プロセスの設計・運用、内部・外部ペネトレーションテストの企画・実行
③AI / LLM Security
・AIエージェントの権限・ツール実行・データアクセスに関するガードレールの設計
・Adversarial Testing / AI Red Teamingの設計・実行、AIエージェントのリリース基準の策定
・AI-assisted developmentにおけるセキュリティポリシーの設計
・OWASP LLM Top 10、MITRE ATLASを活用した脅威分析、AIを活用したセキュリティオペレーションの高度化
④ GRC / Data Protection
・ISMS（ISO 27001）・PrivacyMarkの運用・高度化、SOC 2など新たなフレームワークへの対応
・セキュリティポリシー・基準の策定、リスクアセスメント・リスク管理
・データ分類、最小権限アクセス、マスキング・トークン化など、APPI / GDPRを踏まえたデータ保護の仕組みづくり（法務・コンプライアンスと連携）
⑤ Customer Trust
・お客様からのセキュリティチェック・監査・質問票への対応、セキュリティ資料の整備
・Trust Centerなど、Micoのセキュリティを対外的に伝える仕組みの構築
・大手企業・規制産業のお客様、監査法人、必要に応じて規制当局とのコミュニケーション
⑥ Incident Response
・インシデント対応体制・プロセスの構築・訓練、検知・監視体制の整備
・全社的なセキュリティベースラインの策定、インシデント発生時の技術的な判断・指揮
組織・働き方
・まずは2名体制からスタート：本ポジションと、インドで採用予定のシニア〜リードクラスのセキュリティエンジニアの2名を中心に
Security Engineering機能を立ち上げ、事業の成長に合わせて拡大していきます。
・VPoEに直接レポート：セキュリティ戦略・組織・予算・ロードマップについてVPoEと密に連携しながら推進します。
経営層やお客様、必要に応じて規制当局との対話にもVPoEとともに臨みます。
・各開発チームと連携：各チームにセキュリティ担当者を置き、セキュリティチームと連携しながら開発プロセスにセキュリティを組み込みます。
本ポジションには、仕組み・基準・優先順位・タイムラインを設計し、各チームが自律的にセキュリティを高められる状態をつくることを期待しています。
・プレイングリーダー：マネジメントに加え、脅威モデルのレビュー、AIエージェントやセキュリティ基盤の内製開発、第三者ソリューションの技術評価、
テナント分離設計、AI Red Teamingの結果レビューなど、技術的なテーマにも自ら関わります。
※本ポジションの範囲外：会社全体の最終的なセキュリティ責任を一人で負うこと（最終的な責任はVPoEとともに担います）、
社内IT・情シス業務、監査・コンプライアンス対応だけを行う役割ではありません。
「セキュリティを実際につくり、動かし、組織として継続できる状態にする人」であることを期待しています。
本ポジションに期待すること
・技術と経営をつなぐ：AppSec、Infrastructure Security、GRCを横断して理解し、技術的な判断を経営・事業・顧客の言葉に変換する
・ゼロから組織をつくる：何が必要かを自ら考え、組織・役割・プロセス・採用を設計し、形にする
・正解のない領域で判断する：AIエージェントやAIを活用した開発について、技術とリスクの両面から判断する
・小さなチームで大きなインパクトを出す：AI・自動化・開発チームとの連携を活用し、少人数でもセキュリティのカバレッジを最大化する
このポジションで得られること
・セキュリティ組織を「つくる側」に回れる：組織、採用、予算、ロードマップ、技術基盤、開発プロセスまで、裁量を持ってゼロから設計できます。
・AI時代のセキュリティに真正面から向き合える：自律的に動くAIエージェントやAIを前提とした開発プロセスなど、これから確立されていく領域の中心で取り組めます。
・経営・事業と近い距離で動かせる：VPoEと直接連携し、セキュリティを事業・顧客・経営のテーマとして推進できます。
・大きなインパクト：規制業界を含む5,500社以上が利用するプロダクトと、その先にいるエンドユーザーを守ります。
・グローバルな環境：インド・フィリピン・台湾など多国籍のメンバーと協働し、グローバルなセキュリティ組織へと発展させていきます。
目指せるキャリア
セキュリティ技術だけでなく、組織・予算・経営・事業・顧客を含めた会社全体のセキュリティをリードする経験を積めます。
Security Engineering機能の成長とともに、将来的にはグローバルなセキュリティ組織の統括や、CISOとして経営に直接関わるキャリアを目指すこともできます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 1,100 〜 1,800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： コアタイム：10:00～16:00
フレキシブルタイム：7:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 非公開 |
株式会社Mico
【首都圏フルリモート/セキュリティエンジニア/セキュリティ領域10年以上】フレックス制/グローバルに事業を展開するSaaSスタートアップ のリモートワーク求人
仕事内容
Micoではこれまで、社内リソースを再配置しながら、セキュリティ担当者の配置、ポリシー・プロセスの整備、ISMS・PrivacyMarkの運用など、
セキュリティの基盤づくりを進めてきました。経営スポンサーシップや予算の確保、全社目標への組み込みなど、セキュリティ機能を成長させるための基盤も整っています。
今後はこれまでの取り組みを、専任の「Security Engineering」機能として本格的に発展させていきます。
本ポジションには、その立ち上げから日々の運営、組織づくり、セキュリティ戦略の実行までをリードしていただきます。
これからのMicoのセキュリティは、「脆弱性をなくす」「ルールを守る」だけではありません。AIエージェントが安全に自律して動けること、
AIを活用した開発そのものが安全であること、お客様が安心してMicoを利用できること。これらをプロダクトと開発プロセスに組み込み、
セキュリティを事業成長の強みに変えていくことが、このポジションのミッションです。
Micoだからこそ取り組める3つのテーマ
① 高いセキュリティ水準が求められるお客様に選ばれるためのセキュリティ
・Micoは、LINE・SMS・RCS・Voice AI・Webを通じて企業と顧客のコミュニケーションを支えるプロダクトを、
金融・保険・小売・不動産など、データ保護への要求水準が高い業界を含む5,500社以上に提供しています。
・顧客監査やコンプライアンス対応にとどまらず、「なぜMicoなら安心して使えるのか」を、技術と仕組みの両面からつくっていきます。
② AIエージェントの安全性を、プロダクトの中核から設計する
・Micoでは、AIエージェントがユーザーに代わって判断し、ツールを実行し、顧客とのコミュニケーションまで担うプロダクトを開発しています。
・何をどこまで実行させるのか。どのような攻撃や誤動作が起こり得るのか。どのようなガードレールや監視が必要なのか。
・まだ正解が確立されていない領域だからこそ、開発の初期段階からセキュリティの観点で関わり、安全にAIを活用できる仕組みをつくっていきます。
③ AIを前提とした開発プロセスのセキュリティ
・コーディングやテストへのAI活用が進み、開発スピードが向上する一方で、開発プロセスそのものにも新しいセキュリティ課題が生まれています。
・AI-assisted developmentを前提に、コード、依存ライブラリ、シークレット、開発環境まで含めた、新しいセキュリティのあり方を設計していきます。
具体的な業務内容
① セキュリティ戦略・組織づくり
・Engage AI、Voice AI、BizClo、Micomiiなど、全プロダクトを横断したセキュリティ戦略・ロードマップの策定と、半期ごとの全社セキュリティ目標の策定・実行
・セキュリティリスクの優先順位付け、予算・人員計画、ツール・外部ベンダーの選定（Build vs Buy、ROIの整理を含む）
・Security Engineering機能の立ち上げ・運営、セキュリティエンジニアの採用・育成・評価
・日本・インドを含むグローバルなセキュリティチームの構築と、組織拡大を見据えた体制・プロセスの設計
② Product Security / Application Security
・Security by Designの推進、脅威モデリング・セキュア設計レビューの仕組み化
・SAST / SCA / Secret DetectionのCI/CDへの組み込み、セキュリティスキャンやコードレビューの自動化
・脆弱性管理プロセスの設計・運用、内部・外部ペネトレーションテストの企画・実行
③AI / LLM Security
・AIエージェントの権限・ツール実行・データアクセスに関するガードレールの設計
・Adversarial Testing / AI Red Teamingの設計・実行、AIエージェントのリリース基準の策定
・AI-assisted developmentにおけるセキュリティポリシーの設計
・OWASP LLM Top 10、MITRE ATLASを活用した脅威分析、AIを活用したセキュリティオペレーションの高度化
④ GRC / Data Protection
・ISMS（ISO 27001）・PrivacyMarkの運用・高度化、SOC 2など新たなフレームワークへの対応
・セキュリティポリシー・基準の策定、リスクアセスメント・リスク管理
・データ分類、最小権限アクセス、マスキング・トークン化など、APPI / GDPRを踏まえたデータ保護の仕組みづくり（法務・コンプライアンスと連携）
⑤ Customer Trust
・お客様からのセキュリティチェック・監査・質問票への対応、セキュリティ資料の整備
・Trust Centerなど、Micoのセキュリティを対外的に伝える仕組みの構築
・大手企業・規制産業のお客様、監査法人、必要に応じて規制当局とのコミュニケーション
⑥ Incident Response
・インシデント対応体制・プロセスの構築・訓練、検知・監視体制の整備
・全社的なセキュリティベースラインの策定、インシデント発生時の技術的な判断・指揮
組織・働き方
・まずは2名体制からスタート：本ポジションと、インドで採用予定のシニア〜リードクラスのセキュリティエンジニアの2名を中心に
Security Engineering機能を立ち上げ、事業の成長に合わせて拡大していきます。
・VPoEに直接レポート：セキュリティ戦略・組織・予算・ロードマップについてVPoEと密に連携しながら推進します。
経営層やお客様、必要に応じて規制当局との対話にもVPoEとともに臨みます。
・各開発チームと連携：各チームにセキュリティ担当者を置き、セキュリティチームと連携しながら開発プロセスにセキュリティを組み込みます。
本ポジションには、仕組み・基準・優先順位・タイムラインを設計し、各チームが自律的にセキュリティを高められる状態をつくることを期待しています。
・プレイングリーダー：マネジメントに加え、脅威モデルのレビュー、AIエージェントやセキュリティ基盤の内製開発、第三者ソリューションの技術評価、
テナント分離設計、AI Red Teamingの結果レビューなど、技術的なテーマにも自ら関わります。
※本ポジションの範囲外：会社全体の最終的なセキュリティ責任を一人で負うこと（最終的な責任はVPoEとともに担います）、
社内IT・情シス業務、監査・コンプライアンス対応だけを行う役割ではありません。
「セキュリティを実際につくり、動かし、組織として継続できる状態にする人」であることを期待しています。
本ポジションに期待すること
・技術と経営をつなぐ：AppSec、Infrastructure Security、GRCを横断して理解し、技術的な判断を経営・事業・顧客の言葉に変換する
・ゼロから組織をつくる：何が必要かを自ら考え、組織・役割・プロセス・採用を設計し、形にする
・正解のない領域で判断する：AIエージェントやAIを活用した開発について、技術とリスクの両面から判断する
・小さなチームで大きなインパクトを出す：AI・自動化・開発チームとの連携を活用し、少人数でもセキュリティのカバレッジを最大化する
このポジションで得られること
・セキュリティ組織を「つくる側」に回れる：組織、採用、予算、ロードマップ、技術基盤、開発プロセスまで、裁量を持ってゼロから設計できます。
・AI時代のセキュリティに真正面から向き合える：自律的に動くAIエージェントやAIを前提とした開発プロセスなど、これから確立されていく領域の中心で取り組めます。
・経営・事業と近い距離で動かせる：VPoEと直接連携し、セキュリティを事業・顧客・経営のテーマとして推進できます。
・大きなインパクト：規制業界を含む5,500社以上が利用するプロダクトと、その先にいるエンドユーザーを守ります。
・グローバルな環境：インド・フィリピン・台湾など多国籍のメンバーと協働し、グローバルなセキュリティ組織へと発展させていきます。
目指せるキャリア
セキュリティ技術だけでなく、組織・予算・経営・事業・顧客を含めた会社全体のセキュリティをリードする経験を積めます。
Security Engineering機能の成長とともに、将来的にはグローバルなセキュリティ組織の統括や、CISOとして経営に直接関わるキャリアを目指すこともできます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Micoではこれまで、社内リソースを再配置しながら、セキュリティ担当者の配置、ポリシー・プロセスの整備、ISMS・PrivacyMarkの運用など、
セキュリティの基盤づくりを進めてきました。経営スポンサーシップや予算の確保、全社目標への組み込みなど、セキュリティ機能を成長させるための基盤も整っています。
今後はこれまでの取り組みを、専任の「Security Engineering」機能として本格的に発展させていきます。
本ポジションには、その立ち上げから日々の運営、組織づくり、セキュリティ戦略の実行までをリードしていただきます。
これからのMicoのセキュリティは、「脆弱性をなくす」「ルールを守る」だけではありません。AIエージェントが安全に自律して動けること、
AIを活用した開発そのものが安全であること、お客様が安心してMicoを利用できること。これらをプロダクトと開発プロセスに組み込み、
セキュリティを事業成長の強みに変えていくことが、このポジションのミッションです。
Micoだからこそ取り組める3つのテーマ
① 高いセキュリティ水準が求められるお客様に選ばれるためのセキュリティ
・Micoは、LINE・SMS・RCS・Voice AI・Webを通じて企業と顧客のコミュニケーションを支えるプロダクトを、
金融・保険・小売・不動産など、データ保護への要求水準が高い業界を含む5,500社以上に提供しています。
・顧客監査やコンプライアンス対応にとどまらず、「なぜMicoなら安心して使えるのか」を、技術と仕組みの両面からつくっていきます。
② AIエージェントの安全性を、プロダクトの中核から設計する
・Micoでは、AIエージェントがユーザーに代わって判断し、ツールを実行し、顧客とのコミュニケーションまで担うプロダクトを開発しています。
・何をどこまで実行させるのか。どのような攻撃や誤動作が起こり得るのか。どのようなガードレールや監視が必要なのか。
・まだ正解が確立されていない領域だからこそ、開発の初期段階からセキュリティの観点で関わり、安全にAIを活用できる仕組みをつくっていきます。
③ AIを前提とした開発プロセスのセキュリティ
・コーディングやテストへのAI活用が進み、開発スピードが向上する一方で、開発プロセスそのものにも新しいセキュリティ課題が生まれています。
・AI-assisted developmentを前提に、コード、依存ライブラリ、シークレット、開発環境まで含めた、新しいセキュリティのあり方を設計していきます。
具体的な業務内容
① セキュリティ戦略・組織づくり
・Engage AI、Voice AI、BizClo、Micomiiなど、全プロダクトを横断したセキュリティ戦略・ロードマップの策定と、半期ごとの全社セキュリティ目標の策定・実行
・セキュリティリスクの優先順位付け、予算・人員計画、ツール・外部ベンダーの選定（Build vs Buy、ROIの整理を含む）
・Security Engineering機能の立ち上げ・運営、セキュリティエンジニアの採用・育成・評価
・日本・インドを含むグローバルなセキュリティチームの構築と、組織拡大を見据えた体制・プロセスの設計
② Product Security / Application Security
・Security by Designの推進、脅威モデリング・セキュア設計レビューの仕組み化
・SAST / SCA / Secret DetectionのCI/CDへの組み込み、セキュリティスキャンやコードレビューの自動化
・脆弱性管理プロセスの設計・運用、内部・外部ペネトレーションテストの企画・実行
③AI / LLM Security
・AIエージェントの権限・ツール実行・データアクセスに関するガードレールの設計
・Adversarial Testing / AI Red Teamingの設計・実行、AIエージェントのリリース基準の策定
・AI-assisted developmentにおけるセキュリティポリシーの設計
・OWASP LLM Top 10、MITRE ATLASを活用した脅威分析、AIを活用したセキュリティオペレーションの高度化
④ GRC / Data Protection
・ISMS（ISO 27001）・PrivacyMarkの運用・高度化、SOC 2など新たなフレームワークへの対応
・セキュリティポリシー・基準の策定、リスクアセスメント・リスク管理
・データ分類、最小権限アクセス、マスキング・トークン化など、APPI / GDPRを踏まえたデータ保護の仕組みづくり（法務・コンプライアンスと連携）
⑤ Customer Trust
・お客様からのセキュリティチェック・監査・質問票への対応、セキュリティ資料の整備
・Trust Centerなど、Micoのセキュリティを対外的に伝える仕組みの構築
・大手企業・規制産業のお客様、監査法人、必要に応じて規制当局とのコミュニケーション
⑥ Incident Response
・インシデント対応体制・プロセスの構築・訓練、検知・監視体制の整備
・全社的なセキュリティベースラインの策定、インシデント発生時の技術的な判断・指揮
組織・働き方
・まずは2名体制からスタート：本ポジションと、インドで採用予定のシニア〜リードクラスのセキュリティエンジニアの2名を中心に
Security Engineering機能を立ち上げ、事業の成長に合わせて拡大していきます。
・VPoEに直接レポート：セキュリティ戦略・組織・予算・ロードマップについてVPoEと密に連携しながら推進します。
経営層やお客様、必要に応じて規制当局との対話にもVPoEとともに臨みます。
・各開発チームと連携：各チームにセキュリティ担当者を置き、セキュリティチームと連携しながら開発プロセスにセキュリティを組み込みます。
本ポジションには、仕組み・基準・優先順位・タイムラインを設計し、各チームが自律的にセキュリティを高められる状態をつくることを期待しています。
・プレイングリーダー：マネジメントに加え、脅威モデルのレビュー、AIエージェントやセキュリティ基盤の内製開発、第三者ソリューションの技術評価、
テナント分離設計、AI Red Teamingの結果レビューなど、技術的なテーマにも自ら関わります。
※本ポジションの範囲外：会社全体の最終的なセキュリティ責任を一人で負うこと（最終的な責任はVPoEとともに担います）、
社内IT・情シス業務、監査・コンプライアンス対応だけを行う役割ではありません。
「セキュリティを実際につくり、動かし、組織として継続できる状態にする人」であることを期待しています。
本ポジションに期待すること
・技術と経営をつなぐ：AppSec、Infrastructure Security、GRCを横断して理解し、技術的な判断を経営・事業・顧客の言葉に変換する
・ゼロから組織をつくる：何が必要かを自ら考え、組織・役割・プロセス・採用を設計し、形にする
・正解のない領域で判断する：AIエージェントやAIを活用した開発について、技術とリスクの両面から判断する
・小さなチームで大きなインパクトを出す：AI・自動化・開発チームとの連携を活用し、少人数でもセキュリティのカバレッジを最大化する
このポジションで得られること
・セキュリティ組織を「つくる側」に回れる：組織、採用、予算、ロードマップ、技術基盤、開発プロセスまで、裁量を持ってゼロから設計できます。
・AI時代のセキュリティに真正面から向き合える：自律的に動くAIエージェントやAIを前提とした開発プロセスなど、これから確立されていく領域の中心で取り組めます。
・経営・事業と近い距離で動かせる：VPoEと直接連携し、セキュリティを事業・顧客・経営のテーマとして推進できます。
・大きなインパクト：規制業界を含む5,500社以上が利用するプロダクトと、その先にいるエンドユーザーを守ります。
・グローバルな環境：インド・フィリピン・台湾など多国籍のメンバーと協働し、グローバルなセキュリティ組織へと発展させていきます。
目指せるキャリア
セキュリティ技術だけでなく、組織・予算・経営・事業・顧客を含めた会社全体のセキュリティをリードする経験を積めます。
Security Engineering機能の成長とともに、将来的にはグローバルなセキュリティ組織の統括や、CISOとして経営に直接関わるキャリアを目指すこともできます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 1,100 〜 1,800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： コアタイム：10:00～16:00
フレキシブルタイム：7:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 非公開 |
株式会社Mico
【首都圏フルリモート／Lead Data Platform Engineer／開発経験3年以上】自社サービスSaaS企業 のリモートワーク求人
■仕事内容
Data Platformチームは、2026年5月に発足したMico Engage AIのデータ基盤の専任チームです。事業の急成長とともに拡張してきた
プロダクトのデータモデルに対して、一度きりの棚卸しではなく、持続可能で複利的に効くガバナンス能力を構築することをミッションとしています。
Lead Data Engineerは、このチームの技術方針とロードマップを描き、実行を牽引する役割です。DBの運用・チューニングにとどまらず、
データモデルの再設計と、TiDB／Snowflakeの役割分担までを判断するポジションです。中心となる責務は次のとおりです。
ガバナンス基盤の優先順位付けと、完成基準の定義
階層化とストレージ選定（TiDB / Snowflake）の意思決定フレームの確立
DB負荷を下げる施策の全体設計
その先にある、顧客・セグメントのデータモデル世代交代のリード
同時に、チームの規律の担い手として、計測と記録に基づく意思決定を貫き、その判断を事業側にも説明する役割を担います。
■募集の背景
・Micoは、マーケティングSaaS領域で4年間に1,100%の事業成長を実現し、Mico Engage AIのデータモデルも事業とともに拡張してきました
・次のスケールに向けて、データモデルの設計と保存先の選定を専任で担うチームとして、2026年5月にData Platformチームを発足しました
・方針の骨格は策定済みです。まず検証・計測の基盤を整え、それを根拠に階層化とデータモデルの再設計を判断します。
基盤の完成基準、階層化の判断フレーム、中核エンティティの再設計といった中身は、これから確立します
・現在は、シニアテックリードを中心に、日本拠点のシニアメンバーとインド拠点のメンバーでチームを運営しています。
一方で、データ基盤として取り組みたいテーマに対して、設計を担う人員が足りておらず、リードを増員して迎えたいと考えています
・データ基盤が整った先には、CDPやレコメンドなど、顧客に刺さる打ち手を継続的に届けられる状態があります
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、判断と再設計を実行に移していくために、技術面でチームを牽引するリードを迎えたいと考えています
■このポジションのチャレンジ
・大規模なコードベースと、Aurora MySQL・TiDB（一部サービスでAurora PostgreSQL）、DWHのSnowflakeにまたがるエンティティ群を対象に、
データフローの可視化（リネージ）と階層化の方針を定め、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・性能・設計の判断を、計測とリネージに基づくものに標準化します。ベンチマーク、テストの信頼性、データ分類、意思決定記録といった基盤を、優先順位を付けて整備します
・OLTPと分析処理の境界を引き直し、重い集計処理をDWH（Snowflake）側へ移していきます
・その先には、中核エンティティ（顧客・セグメント）のデータモデルそのものを次世代へ作り替える、複数四半期にわたるテーマがあります
■ガバナンス基盤の位置づけ
ガバナンス基盤には2つの役割があります。1つめは、階層化の判断に根拠（リネージ、ベンチマーク、データ分類）を供給することです。
2つめは、データモデルの再設計に入る段階で、リファクタリングが挙動を壊していないことを検証するセーフティネットになることです。
「どこに置くべきか判断できる」ことより、「壊していないと証明できる」ことのほうが一段高い水準で、後者が中核エンティティの再設計に着手する前提です。
この水準の定義と達成判定が、リードの責務です。
■このポジションでやらないこと
期待値のずれを避けるため、あらかじめ明記します。
・共有ライブラリの全面書き換えや、短期のDBチューニングで完結するポジションではありません
・データをDWHへ移したら完了、というポジションでもありません
■チームで大切にしていること
チームで共有している考え方です。リードはこの考え方を体現し、チームに根づかせていく役割を担います。
・計測と記録に基づいて判断する。性能の最適化は、ベンチマークで裏づけてから進めます
・検証の仕組みを整えてから、大規模なデータ移行やスキーマ変更に進みます
・外部専門家の判断は、会議で終わらせず意思決定記録（ADR）に残します
・見せるための成果より、長く効く基盤づくりを優先します
■具体的な業務内容
本ポジションは、DBREとして自ら手を動かす仕事と、Leadとしてチームと事業の判断を動かす仕事の両方を担います。
DBREとしての仕事（自ら手を動かす）
・Aurora MySQL／TiDBの性能・容量の改善：
実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのスキーマ変更（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）を、ベンチマークにもとづいて進めます
・ガバナンス基盤の設計と優先順位付け：
リネージ、テスト信頼性、ベンチマーク、データ分類、意思決定記録（ADR）、ローカル再現環境、外部専門家との協業について、
「最低限の利用可能」の基準を定め、実案件に通して有効性を検証します。過度な作り込みも不足も許さない線引きを行います
・負荷低減施策の全体設計：
保持ポリシーに基づく削除、イベントの属性化、重い集計処理のSnowflakeオフロードとreverse-ETLについて、アーキテクチャと移行順序を設計し、実行を牽引します
・インシデント対応の指揮と仕組み化：
障害時の指揮を担い、RCAから再発防止の仕組み化までを完遂します。すべてのインシデントを、仕組み改善の要求に変換します
・ハンズオンな実装：
最も難度の高い領域や、新しい仕組みの立ち上げでは、自ら設計・実装し、チームの基準をコードで示します
Leadとしての仕事（チームと事業を動かす）
・技術方針とロードマップの維持・更新：
既存の12ヶ月ロードマップをベースに、フェーズ定義・出口基準・依存関係とクリティカルパスを四半期ごとに更新します。
何をコミットメントとし、何を方向に留めるかを意図的に切り分けます
・階層化とストレージ選定の意思決定フレーム：
データ分類とリネージを根拠に、どのエンティティをTiDBに残しどれをSnowflakeへ出すかを判断する枠組みを確立し、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・データモデル世代交代のリード：
顧客・セグメントについて、プロファイリング先行（先に実態と根拠、後に形）で再設計を主導し、「分類＋リネージ＋ベンチマーク→判断→記録」の証拠の連鎖を成立させます
・業務側との合意形成：
保持ポリシーに基づくデータ削除や、セグメント定義の移行など、業務側の帯域を必要とする変更について、影響とリスクを非エンジニアに伝わる言葉で説明し、実施順序を含めて合意します
・外部専門家との協業フレームの設計と運用：
DB・DWHのベンダーとの定期レビューの設計、窓口の一元化、エスカレーションパスの定義、重要判断の記録化を担います
・チームの育成と採用：
シニア以下のメンバーの育成、オンボーディング設計、採用プロセスへの関与を担います（ピープルマネジメントの範囲は、ご本人の志向と組織状況に応じて相談します）
■組織体制
・Data Platformチーム（Mico Engage AI配下）に配属します。2026年5月に発足した、データ基盤の専任チームです
・シニアテックリードのもとに、日本拠点のシニアメンバー3名、インド拠点のメンバー3名が在籍しています。
本ポジションのリードは、このシニアテックリードの直下に入り、チームの技術面を牽引します
・日本語と英語を併用する多国籍チームです。日次のスタンドアップはNotionで日英併記の非同期形式で共有しています
・DB・DWHのベンダーの専門家と、定期的にレビューする体制をつくっています
■本ポジションに期待すること
・ガバナンス基盤と階層化の意思決定フレームを設計し、チームと関係部署を巻き込んで実行に移すこと
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、月次で振り返り、四半期で成果を出すこと。同時に、射程外のテーマに早すぎる形と日付を与えないこと
・容量計画、データの保持・失効スケジュール、コストを定量的に管理し、経営に対して説明責任を果たせる状態をつくること
・規律の担い手として、優先度や納期の圧力があるときも、検証の仕組みを経由して進める判断を貫くこと
・リネージ・Runbook・意思決定記録を整備し、メンバーが入れ替わってもガバナンス能力が劣化しない状態をつくること
■このポジションで得られること
・原則の上に実装の枠組みを積む裁量：
方針の骨格は決まっていますが、基盤の完成基準、階層化の判断枠組み、中核エンティティの再設計といった中身のほとんどは、これから決まります。
確立された原則の上に、自分の判断を積み上げられます
・プロダクトの成長に直接効く意思決定：
どのエンティティをどこに置き、どのモデルを次世代に作り替えるか。この判断が、事業のスケールと選択肢を左右します
・経営・事業との直接対話：
容量、保持ポリシー、移行コストを自分の言葉で説明し、業務側の協力やリソースを引き出す経験を積めます
・ベンダーの一流エンジニアとの協業設計：
DB・DWHのベンダーとの協業を、一時的な助っ人ではなく、仕組みとして設計・運用する経験が得られます
・グローバル組織でのリーダーシップ実績：
英語も飛び交う多国籍チームの中で技術的イニシアチブを取り、育成と標準化をリードすることで、グローバルに通用するリーダーとしての実績を築けます
■目指せるキャリア
・Data Platformの TL／エンジニアリングマネージャー：チーム運営と育成の実績を土台に、Data Platform全体のマネジメントへ進めます
・チーフデータアーキテクト／Principal Engineer：マネジメントではなく技術を深める方向で、全社のデータアーキテクチャを決める専門家を目指せます
・プラットフォーム横断のリード：隣接するプラットフォーム領域を含めた、全体の技術リードへ展開できます
・VP of Engineering／CTOラインへのステップアップ：技術戦略と組織設計の両方を担った実績を土台に、経営に近いレイヤーを目指せます
■Mico AIの強み
・圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
・内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
・世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
・『成長市場×成長企業』
┗ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
┗ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
┗ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
┗LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
・『徹底した顧客志向』
┗我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
┗「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
┗お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
・『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
┗「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
┗海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
┗一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
・『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
┗「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
┗「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
┗仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
┗高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
■働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Data Platformチームは、2026年5月に発足したMico Engage AIのデータ基盤の専任チームです。事業の急成長とともに拡張してきた
プロダクトのデータモデルに対して、一度きりの棚卸しではなく、持続可能で複利的に効くガバナンス能力を構築することをミッションとしています。
Lead Data Engineerは、このチームの技術方針とロードマップを描き、実行を牽引する役割です。DBの運用・チューニングにとどまらず、
データモデルの再設計と、TiDB／Snowflakeの役割分担までを判断するポジションです。中心となる責務は次のとおりです。
ガバナンス基盤の優先順位付けと、完成基準の定義
階層化とストレージ選定（TiDB / Snowflake）の意思決定フレームの確立
DB負荷を下げる施策の全体設計
その先にある、顧客・セグメントのデータモデル世代交代のリード
同時に、チームの規律の担い手として、計測と記録に基づく意思決定を貫き、その判断を事業側にも説明する役割を担います。
■募集の背景
・Micoは、マーケティングSaaS領域で4年間に1,100%の事業成長を実現し、Mico Engage AIのデータモデルも事業とともに拡張してきました
・次のスケールに向けて、データモデルの設計と保存先の選定を専任で担うチームとして、2026年5月にData Platformチームを発足しました
・方針の骨格は策定済みです。まず検証・計測の基盤を整え、それを根拠に階層化とデータモデルの再設計を判断します。
基盤の完成基準、階層化の判断フレーム、中核エンティティの再設計といった中身は、これから確立します
・現在は、シニアテックリードを中心に、日本拠点のシニアメンバーとインド拠点のメンバーでチームを運営しています。
一方で、データ基盤として取り組みたいテーマに対して、設計を担う人員が足りておらず、リードを増員して迎えたいと考えています
・データ基盤が整った先には、CDPやレコメンドなど、顧客に刺さる打ち手を継続的に届けられる状態があります
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、判断と再設計を実行に移していくために、技術面でチームを牽引するリードを迎えたいと考えています
■このポジションのチャレンジ
・大規模なコードベースと、Aurora MySQL・TiDB（一部サービスでAurora PostgreSQL）、DWHのSnowflakeにまたがるエンティティ群を対象に、
データフローの可視化（リネージ）と階層化の方針を定め、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・性能・設計の判断を、計測とリネージに基づくものに標準化します。ベンチマーク、テストの信頼性、データ分類、意思決定記録といった基盤を、優先順位を付けて整備します
・OLTPと分析処理の境界を引き直し、重い集計処理をDWH（Snowflake）側へ移していきます
・その先には、中核エンティティ（顧客・セグメント）のデータモデルそのものを次世代へ作り替える、複数四半期にわたるテーマがあります
■ガバナンス基盤の位置づけ
ガバナンス基盤には2つの役割があります。1つめは、階層化の判断に根拠（リネージ、ベンチマーク、データ分類）を供給することです。
2つめは、データモデルの再設計に入る段階で、リファクタリングが挙動を壊していないことを検証するセーフティネットになることです。
「どこに置くべきか判断できる」ことより、「壊していないと証明できる」ことのほうが一段高い水準で、後者が中核エンティティの再設計に着手する前提です。
この水準の定義と達成判定が、リードの責務です。
■このポジションでやらないこと
期待値のずれを避けるため、あらかじめ明記します。
・共有ライブラリの全面書き換えや、短期のDBチューニングで完結するポジションではありません
・データをDWHへ移したら完了、というポジションでもありません
■チームで大切にしていること
チームで共有している考え方です。リードはこの考え方を体現し、チームに根づかせていく役割を担います。
・計測と記録に基づいて判断する。性能の最適化は、ベンチマークで裏づけてから進めます
・検証の仕組みを整えてから、大規模なデータ移行やスキーマ変更に進みます
・外部専門家の判断は、会議で終わらせず意思決定記録（ADR）に残します
・見せるための成果より、長く効く基盤づくりを優先します
■具体的な業務内容
本ポジションは、DBREとして自ら手を動かす仕事と、Leadとしてチームと事業の判断を動かす仕事の両方を担います。
DBREとしての仕事（自ら手を動かす）
・Aurora MySQL／TiDBの性能・容量の改善：
実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのスキーマ変更（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）を、ベンチマークにもとづいて進めます
・ガバナンス基盤の設計と優先順位付け：
リネージ、テスト信頼性、ベンチマーク、データ分類、意思決定記録（ADR）、ローカル再現環境、外部専門家との協業について、
「最低限の利用可能」の基準を定め、実案件に通して有効性を検証します。過度な作り込みも不足も許さない線引きを行います
・負荷低減施策の全体設計：
保持ポリシーに基づく削除、イベントの属性化、重い集計処理のSnowflakeオフロードとreverse-ETLについて、アーキテクチャと移行順序を設計し、実行を牽引します
・インシデント対応の指揮と仕組み化：
障害時の指揮を担い、RCAから再発防止の仕組み化までを完遂します。すべてのインシデントを、仕組み改善の要求に変換します
・ハンズオンな実装：
最も難度の高い領域や、新しい仕組みの立ち上げでは、自ら設計・実装し、チームの基準をコードで示します
Leadとしての仕事（チームと事業を動かす）
・技術方針とロードマップの維持・更新：
既存の12ヶ月ロードマップをベースに、フェーズ定義・出口基準・依存関係とクリティカルパスを四半期ごとに更新します。
何をコミットメントとし、何を方向に留めるかを意図的に切り分けます
・階層化とストレージ選定の意思決定フレーム：
データ分類とリネージを根拠に、どのエンティティをTiDBに残しどれをSnowflakeへ出すかを判断する枠組みを確立し、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
・データモデル世代交代のリード：
顧客・セグメントについて、プロファイリング先行（先に実態と根拠、後に形）で再設計を主導し、「分類＋リネージ＋ベンチマーク→判断→記録」の証拠の連鎖を成立させます
・業務側との合意形成：
保持ポリシーに基づくデータ削除や、セグメント定義の移行など、業務側の帯域を必要とする変更について、影響とリスクを非エンジニアに伝わる言葉で説明し、実施順序を含めて合意します
・外部専門家との協業フレームの設計と運用：
DB・DWHのベンダーとの定期レビューの設計、窓口の一元化、エスカレーションパスの定義、重要判断の記録化を担います
・チームの育成と採用：
シニア以下のメンバーの育成、オンボーディング設計、採用プロセスへの関与を担います（ピープルマネジメントの範囲は、ご本人の志向と組織状況に応じて相談します）
■組織体制
・Data Platformチーム（Mico Engage AI配下）に配属します。2026年5月に発足した、データ基盤の専任チームです
・シニアテックリードのもとに、日本拠点のシニアメンバー3名、インド拠点のメンバー3名が在籍しています。
本ポジションのリードは、このシニアテックリードの直下に入り、チームの技術面を牽引します
・日本語と英語を併用する多国籍チームです。日次のスタンドアップはNotionで日英併記の非同期形式で共有しています
・DB・DWHのベンダーの専門家と、定期的にレビューする体制をつくっています
■本ポジションに期待すること
・ガバナンス基盤と階層化の意思決定フレームを設計し、チームと関係部署を巻き込んで実行に移すこと
・12ヶ月のロードマップを維持しながら、月次で振り返り、四半期で成果を出すこと。同時に、射程外のテーマに早すぎる形と日付を与えないこと
・容量計画、データの保持・失効スケジュール、コストを定量的に管理し、経営に対して説明責任を果たせる状態をつくること
・規律の担い手として、優先度や納期の圧力があるときも、検証の仕組みを経由して進める判断を貫くこと
・リネージ・Runbook・意思決定記録を整備し、メンバーが入れ替わってもガバナンス能力が劣化しない状態をつくること
■このポジションで得られること
・原則の上に実装の枠組みを積む裁量：
方針の骨格は決まっていますが、基盤の完成基準、階層化の判断枠組み、中核エンティティの再設計といった中身のほとんどは、これから決まります。
確立された原則の上に、自分の判断を積み上げられます
・プロダクトの成長に直接効く意思決定：
どのエンティティをどこに置き、どのモデルを次世代に作り替えるか。この判断が、事業のスケールと選択肢を左右します
・経営・事業との直接対話：
容量、保持ポリシー、移行コストを自分の言葉で説明し、業務側の協力やリソースを引き出す経験を積めます
・ベンダーの一流エンジニアとの協業設計：
DB・DWHのベンダーとの協業を、一時的な助っ人ではなく、仕組みとして設計・運用する経験が得られます
・グローバル組織でのリーダーシップ実績：
英語も飛び交う多国籍チームの中で技術的イニシアチブを取り、育成と標準化をリードすることで、グローバルに通用するリーダーとしての実績を築けます
■目指せるキャリア
・Data Platformの TL／エンジニアリングマネージャー：チーム運営と育成の実績を土台に、Data Platform全体のマネジメントへ進めます
・チーフデータアーキテクト／Principal Engineer：マネジメントではなく技術を深める方向で、全社のデータアーキテクチャを決める専門家を目指せます
・プラットフォーム横断のリード：隣接するプラットフォーム領域を含めた、全体の技術リードへ展開できます
・VP of Engineering／CTOラインへのステップアップ：技術戦略と組織設計の両方を担った実績を土台に、経営に近いレイヤーを目指せます
■Mico AIの強み
・圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
・内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
・世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
・『成長市場×成長企業』
┗ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
┗ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
┗ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
┗LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
・『徹底した顧客志向』
┗我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
┗「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
┗お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
・『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
┗「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
┗海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
┗一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
・『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
┗「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
┗「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
┗仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
┗高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
■働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,100 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： コアタイム：10:00～16:00
フレキシブルタイム：7:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 非公開 |
株式会社Mico
【首都圏フルリモート/Solutions Engineer（Mico Voice AI）/開発経験2-3年】フレックス制/グローバルに事業を展開するSaaSスタートアップ のリモートワーク求人
仕事内容
Mico Voice AIは、人間らしいAI音声で自動架電（アウトバウンド）と着電対応（インバウンド）を行うサービスです。
現在は人材領域を中心に、金融をはじめとするエンタープライズ企業にも導入が広がっています。
サービスの拡大に伴い、お客様からの技術的なご相談が増えています。この役割を担う専任のソリューションエンジニアを、新たに迎えることにしました。
ソリューションエンジニアは、日本のお客様とグローバルのエンジニアチームの間に立ち、技術面の窓口を担うポジションです。
お客様側で行うAPI連携やWebタグの設置に関する技術的なご質問に回答し、商談やミーティングに同席して、技術的な不明点をその場で解消します。
業務に習熟された後は、お客様の業務に入り込んで要件をヒアリングし、ATSやCRMなど外部システムとの連携も含めて、
「現在の仕様で実現できること」と「改修により実現できること」を整理するところへ、さらにPoCの設計へと役割を広げていただくことを想定しています。
具体的な業務内容
第1段階：入社後〜（中心となる業務）
・技術窓口・問い合わせ対応：
API連携やWebタグ（JavaScript）の設置など、お客様側の実装に関する技術的なご質問への回答とトラブルシューティングを担当します。
ログや設定の確認、原因の切り分け、実装例のご案内まで、まずはご自身で調査して対応し、必要に応じてエンジニアへ確認します。
・商談・ミーティングへの同席：
既存のお客様の拡張や新規商談の場で、技術的なご質問への回答と実現可否の判断を行います。
金融系のお客様では、セキュリティや本人確認といった要件の整理も必要になります。
・技術要件の整理：
お客様のご要望に対して、現在の仕様で実現できること、できないことを整理し、エンジニアやプロダクトマネージャーと実現可否を確認します。
・小規模な実装・修正：
サンプルコードや確認用スクリプトなど、小規模なものはご自身で実装・修正して対応します。
第2段階：業務に習熟した後
・お客様の業務プロセスと要件をヒアリングし、新しいユースケースの候補と、実現に必要な条件を整理します。
・ATSやCRMなど、お客様が利用する外部システムとの連携について、要件を整理し、iPaaSなどのツールを用いた設定を担当します。
・営業やカスタマーサクセスが受けたご要望を技術面から整理し、エンジニアとプロダクトマネージャーに共有します。
・お客様から得た知見を、プロダクトの改善に反映します。
第3段階：中長期
・PoCを小規模に開始し、設計・推進して、お客様の成果につながるかを見極めます。
組織体制
Conversational AI統括本部のService Design+Delivery部に所属し、Mico Voice AIの各チームと連携して業務を進めます。
Mico Voice AIの体制
・ビジネスチーム（約15名）：セールス、カスタマーサクセス、事業開発、サービスデリバリーなど
・プロダクトチーム（約20名）：エンジニア（クラウドエンジニアを含む）、QA、プロダクトマネージャー、デザイナーなど
エンジニアは日本とフィリピンに拠点を持つ、多国籍のチームです。社内のやり取りはSlackが中心で、翻訳ツールやAIも活用しています。ドキュメントは英語が中心です。
本ポジションに期待すること
・技術的な内容を、非エンジニアのお客様にも伝わる言葉で説明し、不安を解消する
・不明点は自ら調査・切り分けを行い、必要な情報を整理してチームに共有する
・不確実な状況でも、指示を待たず、主体的に行動する
・営業、カスタマーサクセス、プロダクトマネージャー、エンジニアなど複数の部門と連携し、優先順位を考えながら業務を推進する
・音声や通信など未経験の領域を、入社後に自ら学び、チームに還元する
このポジションで得られること
・拡大期にあるAI音声サービスの技術窓口として、お客様とプロダクトの両方に影響を与える経験
・エンタープライズのお客様に、技術面から向き合う経験
・エンジニアとしての経験を活かし、お客様の業務に近い立場で、技術を活用する経験
・LLMの導入や、音声品質・応答速度の改善など、AI音声が大きく進化する局面に携われる環境
・20か国のメンバーと協働するグローバルな環境（4年で1100%成長のSaaS企業）
・技術窓口から、要件ヒアリング、PoC設計へと、役割を広げていける道筋
■目指せるキャリア
・ソリューションエンジニアとして、要件ヒアリングからPoC設計までを担う
・技術領域：プロトタイプやベータ版の実装まで担う
・事業領域：プロダクトやカスタマーサクセスなど、ビジネス側の役割へ広げる
■Mico AIの強み
◼︎圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
◼︎内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
◼︎世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
◼︎『成長市場×成長企業』
・ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
・ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
・ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
・LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
◼︎『徹底した顧客志向』
・我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
・「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、
期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
・お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
◼︎『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
・「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
・海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
・一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
◼︎『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
・「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
・「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
・仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
・高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Mico Voice AIは、人間らしいAI音声で自動架電（アウトバウンド）と着電対応（インバウンド）を行うサービスです。
現在は人材領域を中心に、金融をはじめとするエンタープライズ企業にも導入が広がっています。
サービスの拡大に伴い、お客様からの技術的なご相談が増えています。この役割を担う専任のソリューションエンジニアを、新たに迎えることにしました。
ソリューションエンジニアは、日本のお客様とグローバルのエンジニアチームの間に立ち、技術面の窓口を担うポジションです。
お客様側で行うAPI連携やWebタグの設置に関する技術的なご質問に回答し、商談やミーティングに同席して、技術的な不明点をその場で解消します。
業務に習熟された後は、お客様の業務に入り込んで要件をヒアリングし、ATSやCRMなど外部システムとの連携も含めて、
「現在の仕様で実現できること」と「改修により実現できること」を整理するところへ、さらにPoCの設計へと役割を広げていただくことを想定しています。
具体的な業務内容
第1段階：入社後〜（中心となる業務）
・技術窓口・問い合わせ対応：
API連携やWebタグ（JavaScript）の設置など、お客様側の実装に関する技術的なご質問への回答とトラブルシューティングを担当します。
ログや設定の確認、原因の切り分け、実装例のご案内まで、まずはご自身で調査して対応し、必要に応じてエンジニアへ確認します。
・商談・ミーティングへの同席：
既存のお客様の拡張や新規商談の場で、技術的なご質問への回答と実現可否の判断を行います。
金融系のお客様では、セキュリティや本人確認といった要件の整理も必要になります。
・技術要件の整理：
お客様のご要望に対して、現在の仕様で実現できること、できないことを整理し、エンジニアやプロダクトマネージャーと実現可否を確認します。
・小規模な実装・修正：
サンプルコードや確認用スクリプトなど、小規模なものはご自身で実装・修正して対応します。
第2段階：業務に習熟した後
・お客様の業務プロセスと要件をヒアリングし、新しいユースケースの候補と、実現に必要な条件を整理します。
・ATSやCRMなど、お客様が利用する外部システムとの連携について、要件を整理し、iPaaSなどのツールを用いた設定を担当します。
・営業やカスタマーサクセスが受けたご要望を技術面から整理し、エンジニアとプロダクトマネージャーに共有します。
・お客様から得た知見を、プロダクトの改善に反映します。
第3段階：中長期
・PoCを小規模に開始し、設計・推進して、お客様の成果につながるかを見極めます。
組織体制
Conversational AI統括本部のService Design+Delivery部に所属し、Mico Voice AIの各チームと連携して業務を進めます。
Mico Voice AIの体制
・ビジネスチーム（約15名）：セールス、カスタマーサクセス、事業開発、サービスデリバリーなど
・プロダクトチーム（約20名）：エンジニア（クラウドエンジニアを含む）、QA、プロダクトマネージャー、デザイナーなど
エンジニアは日本とフィリピンに拠点を持つ、多国籍のチームです。社内のやり取りはSlackが中心で、翻訳ツールやAIも活用しています。ドキュメントは英語が中心です。
本ポジションに期待すること
・技術的な内容を、非エンジニアのお客様にも伝わる言葉で説明し、不安を解消する
・不明点は自ら調査・切り分けを行い、必要な情報を整理してチームに共有する
・不確実な状況でも、指示を待たず、主体的に行動する
・営業、カスタマーサクセス、プロダクトマネージャー、エンジニアなど複数の部門と連携し、優先順位を考えながら業務を推進する
・音声や通信など未経験の領域を、入社後に自ら学び、チームに還元する
このポジションで得られること
・拡大期にあるAI音声サービスの技術窓口として、お客様とプロダクトの両方に影響を与える経験
・エンタープライズのお客様に、技術面から向き合う経験
・エンジニアとしての経験を活かし、お客様の業務に近い立場で、技術を活用する経験
・LLMの導入や、音声品質・応答速度の改善など、AI音声が大きく進化する局面に携われる環境
・20か国のメンバーと協働するグローバルな環境（4年で1100%成長のSaaS企業）
・技術窓口から、要件ヒアリング、PoC設計へと、役割を広げていける道筋
■目指せるキャリア
・ソリューションエンジニアとして、要件ヒアリングからPoC設計までを担う
・技術領域：プロトタイプやベータ版の実装まで担う
・事業領域：プロダクトやカスタマーサクセスなど、ビジネス側の役割へ広げる
■Mico AIの強み
◼︎圧倒的なデータ量と高い品質
Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。
このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。
MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。
◼︎内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性
MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。
一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。
自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。
◼︎世界レベルのデータサイエンスチーム
日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。
彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。
Micoで働く魅力
◼︎『成長市場×成長企業』
・ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場
・ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現
・ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現
・LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現
◼︎『徹底した顧客志向』
・我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです
・「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、
期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています
・お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています
◼︎『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』
・「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています
・海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です
・一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています
◼︎『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』
・「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります
・「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています
・仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています
・高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です
働く環境
柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： コアタイム：10:00～16:00
フレキシブルタイム：7:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 非公開 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/ITコンサルタント】受託開発 のリモートワーク求人
事業内容
ブレインパッドは『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をパーパスに、
1,400社を超える企業の「DX・データ活用」を支援しています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
【事業内容】
・データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
・データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業
募集概要
配属部門：データエンジニアリングユニット
※ご経験やご志向に応じて、担当プロジェクト・チームを調整いたします。
DEユニットは、データ活用基盤の構築、機械学習モデルを組み込んだビジネスアプリケーションの実装、
AIエージェントの開発など、クライアントのデータ活用を支援する幅広いエンジニアリングを担う部隊です。
Google Cloud、Microsoftのパートナー認定を取得しており、Award受賞実績もあります。
FDEは、「コンサルティング能力」と「アジャイルな開発能力」を兼ね備え、
顧客のビジネス課題解決を横断的に推進するポジションです。
従来のITコンサルティングとエンジニアリングの垣根を越え、顧客の現場に深く入り込みながら、
システム全般・アプリ・AI実装まで幅広く対応し、実事業への効果創出をEnd to Endで支援します。
業種を問わず幅広いプロジェクトを推進しており、なかでも大手ナショナルクライアントの案件が中心となっています。
募集背景
生成AIの進化により、LLMは自ら計画を立てて業務を遂行する「AIエージェント」へと進化しています。
しかし多くの企業では、単一タスクのPoCにとどまり、
既存の基幹システムや業務フローに組み込んで自律的・安定的に稼働させる段階までは到達できていないのが現状です。
ブレインパッドでは、創業以来1,400社を超える企業の支援を通じて得た知見をもとに、新たなアプローチを重視しています。それは、顧客の業務プロセスやサプライチェーンの課題を深く理解し、
「何をターゲットにしてどんな効果を出すべきか」を見極めたうえで、
まずは小さな仕組みをクイックに構築して現場に見せ、そこから大きな成果や案件へと広げていくアプローチです。
AIエージェントやLLMといった最新技術はもちろん、
システム全般やアプリ開発を含めて顧客に伴走し、物を見せながらアジャイルに開発を進める。
そんな「コンサル×エンジニアリング」を体現するプレイングスタイルのエンジニアとして、
実事業にビジネスインパクトを生み出し続けるFDEを募集します。
業務内容
プロフェッショナルサービスとして、顧客の現場に深く入り込み、業務課題の特定からクイックなプロトタイプ作成、
そして本番稼働・定着までを少人数のチーム、あるいは単独で横断的に推進していただきます。
a. 業務理解・ターゲット設定（コンサルティング領域）
顧客の業務プロセスやサプライチェーン全体を深く理解し、解決すべき課題を特定。
「どこをターゲットに、どのような効果を創出すべきか」を見極め、
ビジネスインパクトに直結するアプローチ方針を策定する。
b. クイックなプロトタイプ作成と初期検証（アジャイル開発領域）
机上の空論やRFP作成に時間をかけるのではなく、
LLM/AI・アプリ・システム全般の技術を用いてクイックに仕組み（プロトタイプ）を構築する。
実際に動くものを現場に提示しながら要求を引き出し、技術的・ビジネス的な実現可能性をアジャイルに検証する。
c. 実装・本番稼働への伴走と成果の拡大
検証結果を踏まえて実装を推進。リリース後も継続的なチューニングを行い、
現場で確実に使われ効果を創出できる状態まで伴走。
小さな成功体験（クイックウィン）を足がかりに、より大きな成果・システムへと案件を広げていく。
【具体的な業務例】
・顧客の業務/サプライチェーン分析に基づく、課題解決のためのシステム・アプリ要件の定義
・LLM・生成AIや既存技術を組み合わせたデモ・プロトタイプのクイックな企画・実装
・「動くもの」ベースでの顧客ディスカッションのリードと、アジャイルな追加開発・改善
・RAG基盤構築、マルチエージェントワークフロー（LangGraph・CrewAI等）の実装
・既存業務システムとのAPI連携、ツール呼び出しの設計・実装
・クラウド環境（AWS／GCP／Azure等）における基盤設計、アーキテクチャ検討
【案件事例】
・大手インフラ企業：マルチエージェントシステムによるデータ分析業務代行の設計・開発
・大手消費財メーカー：特許・商標情報検索エージェントの構築による問い合わせ対応工数の削減
・業種横断（建設・製造・運輸等）：現場動画解析によるマニュアル自動生成エージェントの構築
働く魅力
・「コンサル×エンジニアリング」の稀有なキャリアを築ける
上流のビジネス課題抽出・要件定義（コンサルティング）から、実際に手を動かしてモノを作り上げる（エンジニアリング）までを一気通貫で担います。市場価値の非常に高い「プレイングスタイルの課題解決人材」へと成長できる環境です。
・「小さく生んで大きく育てる」アジャイルな手応え
膨大なドキュメント作成に追われるのではなく、クイックにプロトタイプを作って現場に見せ、
フィードバックを得ながら本質的な価値を磨き上げる、スピード感と手応えのある開発スタイルを実践できます。
・日本トップクラスの企業データと、複雑な業務課題（サプライチェーン等）に向き合える
業種を問わない幅広いクライアント企業のリアルデータと、
ビジネスの根幹に関わる複雑なサプライチェーンや業務プロセスに向き合う経験を積めます。
・多様な技術領域に触れられる
LLMやAIエージェントだけに縛られず、システム開発全般やアプリケーション開発など、
目的（顧客の課題解決）を達成するために最適な技術を自ら選定し、実装する裁量があります。
社内勉強会や知見共有を通じて、自身の案件にとどまらない実装パターンや技術トレンドを継続的にキャッチアップできる環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
ブレインパッドは『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をパーパスに、
1,400社を超える企業の「DX・データ活用」を支援しています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
【事業内容】
・データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
・データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業
募集概要
配属部門：データエンジニアリングユニット
※ご経験やご志向に応じて、担当プロジェクト・チームを調整いたします。
DEユニットは、データ活用基盤の構築、機械学習モデルを組み込んだビジネスアプリケーションの実装、
AIエージェントの開発など、クライアントのデータ活用を支援する幅広いエンジニアリングを担う部隊です。
Google Cloud、Microsoftのパートナー認定を取得しており、Award受賞実績もあります。
FDEは、「コンサルティング能力」と「アジャイルな開発能力」を兼ね備え、
顧客のビジネス課題解決を横断的に推進するポジションです。
従来のITコンサルティングとエンジニアリングの垣根を越え、顧客の現場に深く入り込みながら、
システム全般・アプリ・AI実装まで幅広く対応し、実事業への効果創出をEnd to Endで支援します。
業種を問わず幅広いプロジェクトを推進しており、なかでも大手ナショナルクライアントの案件が中心となっています。
募集背景
生成AIの進化により、LLMは自ら計画を立てて業務を遂行する「AIエージェント」へと進化しています。
しかし多くの企業では、単一タスクのPoCにとどまり、
既存の基幹システムや業務フローに組み込んで自律的・安定的に稼働させる段階までは到達できていないのが現状です。
ブレインパッドでは、創業以来1,400社を超える企業の支援を通じて得た知見をもとに、新たなアプローチを重視しています。それは、顧客の業務プロセスやサプライチェーンの課題を深く理解し、
「何をターゲットにしてどんな効果を出すべきか」を見極めたうえで、
まずは小さな仕組みをクイックに構築して現場に見せ、そこから大きな成果や案件へと広げていくアプローチです。
AIエージェントやLLMといった最新技術はもちろん、
システム全般やアプリ開発を含めて顧客に伴走し、物を見せながらアジャイルに開発を進める。
そんな「コンサル×エンジニアリング」を体現するプレイングスタイルのエンジニアとして、
実事業にビジネスインパクトを生み出し続けるFDEを募集します。
業務内容
プロフェッショナルサービスとして、顧客の現場に深く入り込み、業務課題の特定からクイックなプロトタイプ作成、
そして本番稼働・定着までを少人数のチーム、あるいは単独で横断的に推進していただきます。
a. 業務理解・ターゲット設定（コンサルティング領域）
顧客の業務プロセスやサプライチェーン全体を深く理解し、解決すべき課題を特定。
「どこをターゲットに、どのような効果を創出すべきか」を見極め、
ビジネスインパクトに直結するアプローチ方針を策定する。
b. クイックなプロトタイプ作成と初期検証（アジャイル開発領域）
机上の空論やRFP作成に時間をかけるのではなく、
LLM/AI・アプリ・システム全般の技術を用いてクイックに仕組み（プロトタイプ）を構築する。
実際に動くものを現場に提示しながら要求を引き出し、技術的・ビジネス的な実現可能性をアジャイルに検証する。
c. 実装・本番稼働への伴走と成果の拡大
検証結果を踏まえて実装を推進。リリース後も継続的なチューニングを行い、
現場で確実に使われ効果を創出できる状態まで伴走。
小さな成功体験（クイックウィン）を足がかりに、より大きな成果・システムへと案件を広げていく。
【具体的な業務例】
・顧客の業務/サプライチェーン分析に基づく、課題解決のためのシステム・アプリ要件の定義
・LLM・生成AIや既存技術を組み合わせたデモ・プロトタイプのクイックな企画・実装
・「動くもの」ベースでの顧客ディスカッションのリードと、アジャイルな追加開発・改善
・RAG基盤構築、マルチエージェントワークフロー（LangGraph・CrewAI等）の実装
・既存業務システムとのAPI連携、ツール呼び出しの設計・実装
・クラウド環境（AWS／GCP／Azure等）における基盤設計、アーキテクチャ検討
【案件事例】
・大手インフラ企業：マルチエージェントシステムによるデータ分析業務代行の設計・開発
・大手消費財メーカー：特許・商標情報検索エージェントの構築による問い合わせ対応工数の削減
・業種横断（建設・製造・運輸等）：現場動画解析によるマニュアル自動生成エージェントの構築
働く魅力
・「コンサル×エンジニアリング」の稀有なキャリアを築ける
上流のビジネス課題抽出・要件定義（コンサルティング）から、実際に手を動かしてモノを作り上げる（エンジニアリング）までを一気通貫で担います。市場価値の非常に高い「プレイングスタイルの課題解決人材」へと成長できる環境です。
・「小さく生んで大きく育てる」アジャイルな手応え
膨大なドキュメント作成に追われるのではなく、クイックにプロトタイプを作って現場に見せ、
フィードバックを得ながら本質的な価値を磨き上げる、スピード感と手応えのある開発スタイルを実践できます。
・日本トップクラスの企業データと、複雑な業務課題（サプライチェーン等）に向き合える
業種を問わない幅広いクライアント企業のリアルデータと、
ビジネスの根幹に関わる複雑なサプライチェーンや業務プロセスに向き合う経験を積めます。
・多様な技術領域に触れられる
LLMやAIエージェントだけに縛られず、システム開発全般やアプリケーション開発など、
目的（顧客の課題解決）を達成するために最適な技術を自ら選定し、実装する裁量があります。
社内勉強会や知見共有を通じて、自身の案件にとどまらない実装パターンや技術トレンドを継続的にキャッチアップできる環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 1,000 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ■フレックスタイム制
コアタイム：11:00〜16:00
フレキシブルタイム：8:00～19:00
標準労働時間：8時間／日
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均15時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/フロントエンドエンジニア】AIエージェントサービス開発 のリモートワーク求人
※株式会社ブレインパッドにご入社いただき、新会社となります株式会社BrainPad AAA（ブレインパッド エーキューブ)へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所はブレインパッド社内となります）
事業内容
ブレインパッドは『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をミッションに、1,400社を超える企業の「DX・データ活用」を支援しています。
以下の2つの事業を展開しています。
・データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
・データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業
募集概要
配属部門：株式会社BrainPad AAA（ブレインパッド エーキューブ)
最先端の生成AI技術およびAIエージェントを活用したサービスの企画・開発していきます。
AIエージェントの開発と活用に特化した新規事業の創出とその成長を子会社として推進していきます。
※ご入社後は、新会社となります株式会社BrainPad AAA（ブレインパッド エーキューブ)へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所はブレインパッド社内となります）
募集背景
生成AI技術およびAIエージェントを用いてAIエージェントサービスを展開する上で、
当社は次世代のAIプロダクトを開発いただけるエンジニアを募集しています。
AI技術の進化が加速する現代において、私たちは特にAIエージェントと、
映像を含む多様な情報を統合的に処理するマルチモーダル技術に大きな可能性を見出しています。
現在、この先進的なAI技術を駆使し、お客様の業務に新たな価値をもたらす革新的なサービスの開発に注力して取り組んでいますが、
さらなる事業拡大とサービス品質の向上を実現するためには、開発体制の一層の強化が不可欠な状況です。
このような事業成長の重要な局面において、AIエージェントサービスの開発を加速させ、
その未来を共に切り拓いていただける新たな仲間を募集しております。
業務内容
最先端のAI技術、特にマルチモーダルな映像解析を活用したAIエージェントサービスの開発・運用をお任せします。
具体的な業務内容は以下の通りです。
・AIエージェントのアプリケーション機能の開発
・プロダクトの品質向上、パフォーマンス改善
・API設計およびドキュメンテーション作成
・データベースの設計・構築
・IoTデバイスに組み込まれるソフトウェアの開発および連携のための技術開発
働く魅力
・最先端の生成AI技術を活用したAIエージェントサービス開発に携わることができます
・専門性の高いチームでの協働を通じた継続的な成長機会を提供します
・親会社と同程度のリモートワークなど柔軟な働き方と、充実した福利厚生を用意しています
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業内容
ブレインパッドは『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をミッションに、1,400社を超える企業の「DX・データ活用」を支援しています。
以下の2つの事業を展開しています。
・データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
・データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業
募集概要
配属部門：株式会社BrainPad AAA（ブレインパッド エーキューブ)
最先端の生成AI技術およびAIエージェントを活用したサービスの企画・開発していきます。
AIエージェントの開発と活用に特化した新規事業の創出とその成長を子会社として推進していきます。
※ご入社後は、新会社となります株式会社BrainPad AAA（ブレインパッド エーキューブ)へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所はブレインパッド社内となります）
募集背景
生成AI技術およびAIエージェントを用いてAIエージェントサービスを展開する上で、
当社は次世代のAIプロダクトを開発いただけるエンジニアを募集しています。
AI技術の進化が加速する現代において、私たちは特にAIエージェントと、
映像を含む多様な情報を統合的に処理するマルチモーダル技術に大きな可能性を見出しています。
現在、この先進的なAI技術を駆使し、お客様の業務に新たな価値をもたらす革新的なサービスの開発に注力して取り組んでいますが、
さらなる事業拡大とサービス品質の向上を実現するためには、開発体制の一層の強化が不可欠な状況です。
このような事業成長の重要な局面において、AIエージェントサービスの開発を加速させ、
その未来を共に切り拓いていただける新たな仲間を募集しております。
業務内容
最先端のAI技術、特にマルチモーダルな映像解析を活用したAIエージェントサービスの開発・運用をお任せします。
具体的な業務内容は以下の通りです。
・AIエージェントのアプリケーション機能の開発
・プロダクトの品質向上、パフォーマンス改善
・API設計およびドキュメンテーション作成
・データベースの設計・構築
・IoTデバイスに組み込まれるソフトウェアの開発および連携のための技術開発
働く魅力
・最先端の生成AI技術を活用したAIエージェントサービス開発に携わることができます
・専門性の高いチームでの協働を通じた継続的な成長機会を提供します
・親会社と同程度のリモートワークなど柔軟な働き方と、充実した福利厚生を用意しています
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 800 〜 1,100 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ■フレックスタイム制
コアタイム：11:00〜16:00
フレキシブルタイム：8:00～19:00
標準労働時間：8時間／日
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均15時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
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| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/ITコンサルタント】データ活用支援・Treasure Data導入支援 のリモートワーク求人
事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等の多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
大手企業を中心とするクライアントに深く入り込んで伴走できるのが特徴です。
データ活用のフロンティアとして1400社以上の支援を通じて蓄積してきた
「データ」×「ビジネス」×「エンジニアリング」の知見は、
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社からも高く評価され、
パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
募集概要
配属部門：マーケティングトランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通して顧客のDX戦略の実現を施策の実行まで含めて推進し、
最終的にはデータ活用を自走できる状態を目指して支援することで、
顧客の事業成長へ中長期的に貢献することをミッションとするユニットです。
クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、
DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなることが多く、
顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
プロジェクト事例
・大手化粧品メーカーへの支援例 ※2023年7月の組織変更前の部署の名前となっております。
募集背景
ここ数年のDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスに直結しやすいデータ活用の実施（攻めのIT投資）が一気に進んでいます。
こうした市場背景から、データ活用市場の草創期から1400社以上の支援実績があり、
データ活用のリーディングカンパニーである当社へのご相談が増えている状況です。
ブレインパッドには、おおよそ20年蓄積してきた、
活用を見据えた基盤設計・構築・運用のような顧客の事業成長に貢献する一気通貫のデータ活用知見があります。
この知見を目の前のクライアントのために本質的に必要な形にカスタマイズしながら、
対等なパートナーとしてデータ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくっていきたいという想いのある方を募集しております。
現状について
企業のデータリテラシーや活用への期待が高まる中、データ活用施策を見据えたデータ基盤の提案からシステム構築、
その後の活用と効果検証、自走化支援までワンストップでのプロジェクト推進が求められるようになりました。
上記のプロジェクト推進にあたり、クライアントのビジネス要件を的確に整理し、
最終的にはクライアントに適したデータ活用体制を構築していくために、
まず我々自身が活用方針の提案から運用まで入り込むことが増えてきています。
その中でも「マーケティング活動の促進を支援してほしい」という顧客ニーズは多く、
顧客の可視化分析やマーケティング施策の立案・実行、施策によってもたらされたビジネスインパクトの検証までを一気通貫でご支援しています。
マーケティングに関する知見を活かして顧客のビジネスに貢献していきたい方はもちろん、
マーケティングテクノロジーの領域で専門性を身に着けていきたい方にはマッチするポジションと考えており、
ご興味のある方はぜひ当社の仲間になっていただきたいと考えております。
業務内容
主にコンシューマービジネスを営む業界のリーディングカンパニーに対して、
データ活用×エンジニアリングの知見をもとにデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。
具体的には、Treasure Dataを中心としたCDPの導入・運用支援をお任せします。
（具体的な業務内容）
・クライアントのビジネス課題に基づいたデータ活用要件の定義、Treasure Dataの導入設計・構築
・データ収集からデータ整備、顧客分析やマーケティング施策に利用するデータやセグメントの作成、他システムへの連携まで一連の処理構築など
・運用フロー構築、マニュアル作成、クライアント担当者の自走に向けたトレーニングなど
・MAツールやサイト接客ツール、広告プラットフォームといったアクションツールとの連携設定、施策の効果検証
・Treasure Data新機能の技術検証とクライアントの業務改善につなげられるかの確認
ポジションの魅力
一気通貫での支援による手触り感が得られる：
戦略立案から、実際に手を動かす実装、その後の運用・伴走まで、
「顧客の変革」を最後まで見届けることができます。
最新技術に触れられる：
エンジニアリング組織が母体であるため、単なるツール設定に留まらず、
複雑なデータハンドリングや先進的なデータアーキテクチャに触れる機会が豊富です。
人材市場価値を向上できる：
Treasure Dataを軸に、Salesforce Data CloudやTealiumといった他のCDP、MAツール等の幅広い知見を習得し、
マーケティングテクノロジストとしての専門性を磨けます。
働く魅力
・当社はデータ活用を専業としているため、ビッグデータ/DXといった先進的な案件に一貫して関わりながら、リーディングカンパニーとしての豊富なノウハウを学べる環境です。
・日本を代表する多様な業界の顧客に対して、データの活用支援を目的としてビジネスに必要な施策とセットでシステム提案を行うため、本質的な仕事ができます。
・様々な規模のプロジェクトを経験できます。アサインされる案件においてもクライアントの業種を問わないため、業種・業態の幅を広げることができます。
・将来的なキャリアパスとしては、マーケティングプランニングの領域でご活躍いただくことや、マーケティングテクノロジストとしてエンジニアリングの専門性を身に着けることもできる環境です。
・社員には技術に貪欲な人が多く、様々な勉強会に参加することが可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等の多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
大手企業を中心とするクライアントに深く入り込んで伴走できるのが特徴です。
データ活用のフロンティアとして1400社以上の支援を通じて蓄積してきた
「データ」×「ビジネス」×「エンジニアリング」の知見は、
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社からも高く評価され、
パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
募集概要
配属部門：マーケティングトランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通して顧客のDX戦略の実現を施策の実行まで含めて推進し、
最終的にはデータ活用を自走できる状態を目指して支援することで、
顧客の事業成長へ中長期的に貢献することをミッションとするユニットです。
クライアントはエンターテインメント・マスコミ・メーカー・金融・小売など広範囲にわたり、
DX推進部やマーケティング部などビジネス部門を中心とした部門がカウンターとなることが多く、
顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
プロジェクト事例
・大手化粧品メーカーへの支援例 ※2023年7月の組織変更前の部署の名前となっております。
募集背景
ここ数年のDXという概念の台頭やコロナ禍により、実ビジネスに直結しやすいデータ活用の実施（攻めのIT投資）が一気に進んでいます。
こうした市場背景から、データ活用市場の草創期から1400社以上の支援実績があり、
データ活用のリーディングカンパニーである当社へのご相談が増えている状況です。
ブレインパッドには、おおよそ20年蓄積してきた、
活用を見据えた基盤設計・構築・運用のような顧客の事業成長に貢献する一気通貫のデータ活用知見があります。
この知見を目の前のクライアントのために本質的に必要な形にカスタマイズしながら、
対等なパートナーとしてデータ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくっていきたいという想いのある方を募集しております。
現状について
企業のデータリテラシーや活用への期待が高まる中、データ活用施策を見据えたデータ基盤の提案からシステム構築、
その後の活用と効果検証、自走化支援までワンストップでのプロジェクト推進が求められるようになりました。
上記のプロジェクト推進にあたり、クライアントのビジネス要件を的確に整理し、
最終的にはクライアントに適したデータ活用体制を構築していくために、
まず我々自身が活用方針の提案から運用まで入り込むことが増えてきています。
その中でも「マーケティング活動の促進を支援してほしい」という顧客ニーズは多く、
顧客の可視化分析やマーケティング施策の立案・実行、施策によってもたらされたビジネスインパクトの検証までを一気通貫でご支援しています。
マーケティングに関する知見を活かして顧客のビジネスに貢献していきたい方はもちろん、
マーケティングテクノロジーの領域で専門性を身に着けていきたい方にはマッチするポジションと考えており、
ご興味のある方はぜひ当社の仲間になっていただきたいと考えております。
業務内容
主にコンシューマービジネスを営む業界のリーディングカンパニーに対して、
データ活用×エンジニアリングの知見をもとにデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。
具体的には、Treasure Dataを中心としたCDPの導入・運用支援をお任せします。
（具体的な業務内容）
・クライアントのビジネス課題に基づいたデータ活用要件の定義、Treasure Dataの導入設計・構築
・データ収集からデータ整備、顧客分析やマーケティング施策に利用するデータやセグメントの作成、他システムへの連携まで一連の処理構築など
・運用フロー構築、マニュアル作成、クライアント担当者の自走に向けたトレーニングなど
・MAツールやサイト接客ツール、広告プラットフォームといったアクションツールとの連携設定、施策の効果検証
・Treasure Data新機能の技術検証とクライアントの業務改善につなげられるかの確認
ポジションの魅力
一気通貫での支援による手触り感が得られる：
戦略立案から、実際に手を動かす実装、その後の運用・伴走まで、
「顧客の変革」を最後まで見届けることができます。
最新技術に触れられる：
エンジニアリング組織が母体であるため、単なるツール設定に留まらず、
複雑なデータハンドリングや先進的なデータアーキテクチャに触れる機会が豊富です。
人材市場価値を向上できる：
Treasure Dataを軸に、Salesforce Data CloudやTealiumといった他のCDP、MAツール等の幅広い知見を習得し、
マーケティングテクノロジストとしての専門性を磨けます。
働く魅力
・当社はデータ活用を専業としているため、ビッグデータ/DXといった先進的な案件に一貫して関わりながら、リーディングカンパニーとしての豊富なノウハウを学べる環境です。
・日本を代表する多様な業界の顧客に対して、データの活用支援を目的としてビジネスに必要な施策とセットでシステム提案を行うため、本質的な仕事ができます。
・様々な規模のプロジェクトを経験できます。アサインされる案件においてもクライアントの業種を問わないため、業種・業態の幅を広げることができます。
・将来的なキャリアパスとしては、マーケティングプランニングの領域でご活躍いただくことや、マーケティングテクノロジストとしてエンジニアリングの専門性を身に着けることもできる環境です。
・社員には技術に貪欲な人が多く、様々な勉強会に参加することが可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ■フレックスタイム制
コアタイム：11:00〜16:00
フレキシブルタイム：8:00～19:00
標準労働時間：8時間／日
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均15時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
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| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏ハイブリッド/システムエンジニア】データ活用支援・マーケティングDXの受託開発 のリモートワーク求人
事業内容
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等の多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
大手企業を中心とするクライアントに深く入り込んで伴走できるのが特徴です。
データ活用のフロンティアとして1400社以上の支援を通じて蓄積してきた
「データ」×「ビジネス」×「エンジニアリング」の知見は、
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社からも高く評価され、
パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
募集概要
配属部門：マーケティングトランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。
最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、
顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに
主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。
マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、
顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
プロジェクト事例
大手化粧品メーカーへの支援例（https://blog.brainpad.co.jp/entry/2022/01/11/110000）
※2023年7月の組織変更前の部署の名前となっております。
募集背景
事業拡大に向けた増員
業務内容
マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援(※)から施策の実行、
効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。
データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、
マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、
マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
※クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、
そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。
■主な業務内容
・データ基盤やCDP（TreasureData）などへデータを収集する機能の構築
・アドホックでのデータ集計、分析支援業務
・分析用データマートの作成、BI（Tableau、PowerBI、Looker等）ツールを用いたデータの可視化
・マーケティング施策の実現性確認、施策の実行（ターゲットリストの作成、MAツール（Salesforce Marketing Cloud）の設定）
・マーケティング施策の効果検証支援
・自社プロダクト（Ligla）の導入、活用支援
■入社時にお任せしたいこと
※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。
※いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。
・データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
・BIツールでのダッシュボード作成
・依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
・MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用
■将来的にお任せしたいこと
・クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
・レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
・上記業務の標準化、（希望するお客さまに対しては）内製化の支援
・マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
ブレインパッドは、2004年の創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」をミッションに企業のデータ活用支援をしています。
ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等の多様なプロフェッショナル人材が在籍し、
大手企業を中心とするクライアントに深く入り込んで伴走できるのが特徴です。
データ活用のフロンティアとして1400社以上の支援を通じて蓄積してきた
「データ」×「ビジネス」×「エンジニアリング」の知見は、
世界のプラットフォーマーであるGoogle Cloud社や日本マイクロソフト社からも高く評価され、
パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
募集概要
配属部門：マーケティングトランスフォーメーションユニット
顧客に深く入り込む伴走型の支援を通じて、クライアントがデータに基づいて意思決定を行うことができる状態を実現します。
最終的には自立的にデータ活用ができる状態を実現することで、
顧客の事業成長に中長期的に貢献することをミッションとするユニットとなります。
業界のリーディングカンパニーに対して、データ活用×エンジニアリングの知見をもとに
主にデータドリブンマーケティングに関わる広範的な支援を行っていきます。
マーケティング部門やDX推進部門などがカウンターとなることが多く、
顧客の事業の成長に直接的に関与できるチャンスが豊富にあります。
プロジェクト事例
大手化粧品メーカーへの支援例（https://blog.brainpad.co.jp/entry/2022/01/11/110000）
※2023年7月の組織変更前の部署の名前となっております。
募集背景
事業拡大に向けた増員
業務内容
マーケティング部門やDX推進部門向けに、データに基づいたマーケティング戦略・施策の立案支援(※)から施策の実行、
効果測定に至るまでの一連の流れを伴走支援して頂きます。
データ基盤をはじめとするクライアントが利用するシステムやデータに関するドメイン知識を獲得し、
マーケティング部門と技術部門やシステムベンダーとの間に入って調整を行ない、
マーケティング施策を実現するためのコーディネーター・実行役を担って頂きます。
※クライアントの戦略・施策の立案に必要なデータを集計して、
そのフィージビリティを確認したりすることで、意思決定を支援する業務となります。
■主な業務内容
・データ基盤やCDP（TreasureData）などへデータを収集する機能の構築
・アドホックでのデータ集計、分析支援業務
・分析用データマートの作成、BI（Tableau、PowerBI、Looker等）ツールを用いたデータの可視化
・マーケティング施策の実現性確認、施策の実行（ターゲットリストの作成、MAツール（Salesforce Marketing Cloud）の設定）
・マーケティング施策の効果検証支援
・自社プロダクト（Ligla）の導入、活用支援
■入社時にお任せしたいこと
※入社時の案件状況やご希望を加味して、アサインいたします。
※いずれも最初は上長や先輩社員のサポートを受けながらの参画となります。
・データ基盤やCDPにおけるETL処理の作成やデータマート作成
・BIツールでのダッシュボード作成
・依頼ベースでのデータ集計業務や定型レポートの手動作成
・MAツールを用いたマーケティング施策の実行、運用
■将来的にお任せしたいこと
・クライアントのデータ基盤やCRM環境における課題の整理や改善策の提案、実装
・レポートの自動化、効果的なマーケティングツールの利用方法の提案、実装
・上記業務の標準化、（希望するお客さまに対しては）内製化の支援
・マーケティング施策の実行や実行環境整備プロジェクトにおけるPMO
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,100 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ■フレックスタイム制
コアタイム：11:00〜16:00
フレキシブルタイム：8:00～19:00
標準労働時間：8時間／日
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均15時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
141件中 1件～10件
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