研究開発部 アーキテクト

• SE(Web・オープン系)

▪️ 組織構成
PdM、機械学習エンジニア、アーキテクトで構成される10名に満たない小規模なチームで、一丸となって開発しています。

▪️ サービスについて
ビジネスデータベースに蓄積される多種多様なデータと先端技術を活用し、未来の働き方を先取りした実験的な機能をベータ版として公開しています。

例えば、営業トレーニングを効率化する「AI営業ロールプレイング」や商談準備を省力化する「AI人物プロフィール」「5分で読める有価証券報告書」「5分で読める業界動向」など、30機能以上のアプリケーションをリリースしており、生成AIを活用したアプリケーションはすでに10機能以上をリリースしています。これらを通じて、営業活動の効率化や組織内のコラボレーション活性化などを支援し、ユーザーの皆さまに新しい価値を提供しています。

▪️ 組織ミッション
研究開発部では、技術を磨くこと自体が目的ではなく、磨いた技術を用いてビジネスの課題解決に取り組み、事業成長をリードすることを目指しています。研究開発部の強みを生かし、ビジネスデータとテクノロジーを組み合わせたプロダクトや新機能を開発することで、当社の非連続な成長をけん引します。

▪️ 具体的な業務
以下の業務に携わります。

▪️ 1. データアプリケーションのアーキテクチャ設計・技術選定
営業DX領域における多様なビジネス課題に対して、最適なアーキテクチャを提案・設計します。
クラウドやデータベース、AI基盤などの幅広い技術選定をリードし、高い可用性・拡張性・セキュリティーを実現するシステムを構築します。

▪️ 2. 生成AIを活用した新機能・プロダクトの開発支援
既にリリースしている10以上の生成AIアプリケーションを強化・拡充します。モデル選定やLLMOpsの構築を含め、生成AIを最適活用するための技術面の意思決定をリードします。
社内のエンジニア・データサイエンティストと連携し、新しいアイデアを素早く試作→ユーザー検証→改善のサイクルを回していきます。

▪️ 3. スケーラブルなシステム設計とパフォーマンス最適化
大規模データ処理基盤の構築やリアルタイム分析基盤を設計し、継続的なチューニング・モニタリングに取り組みます。サービスが拡大しても高品質な応答速度を保ち、負荷状況に応じたスケールアウトの仕組みを整備します。

▪️ 4. 技術的負債の解消・新技術の導入
レガシーな部分や開発効率を阻害している技術的負債を特定し、優先度を付けて改善計画を推進します。新技術の調査・PoCを実施し、チームに最適な形で導入・定着させることで、生産性と品質を向上させます。

▪️ 開発環境、使用するツールなど
利用している主な技術スタックは以下の通りです。

開発言語:Python、JavaScript
インフラ:AWS、GCP(Google Cloud Platform)、Azure
データベース:BigQuery、PostgreSQL、Elasticsearch など
その他:Docker、Kubernetes、Terraform、GitHub Actions

会社の定める業務

事業拡大に伴う人員体制の強化のため

・ AWS、GCP、Azureなどクラウド環境を活用したシステム設計・開発経験
・ モダンなWebアプリケーション開発に関する知識と実務経験
・ アーキテクチャ設計および技術選定の実務経験
・ 複雑なシステムのパフォーマンスチューニングやスケーリングの経験
・ チームをリードし、技術的な意思決定を推進した経験

・ 生成AI(LLM など)を活用したプロダクト開発経験
・ 大規模データ処理基盤の設計・構築経験
・ マイクロサービスアーキテクチャや分散システムに関する知識
・ LLMOps/MLOpsに関する実務経験・知識
・ セキュリティーやCI/CDの最適化に関する知識
・ OSS活動や技術コミュニティへの貢献実績