アポロ株式会社の【ハナヒラク】リードエンジニアの求人

～本求人は、アポロ株式会社の100％子会社である【株式会社ハナヒラク】の採用になります～

【ハナヒラクについて】

株式会社ハナヒラクは「すべての可能性が、ハナヒラク世界に。」をミッションに掲げ、2024年7月に始動したスタートアップです。

いま、多くの企業が「AI・DX人材を育てろ」という号令のもと動き出しています。しかし、スキル定義もなければ、評価の仕組みもない。研修はやったが効果が見えない。認定制度を作ったが運用が回らない。

私たちは、自社プロダクトSkillAXとコンサルティング・研修設計を組み合わせ、「スキルの定義から、評価、育成まで一気通貫で設計・実行する」ことで、企業のAI・DX人材の成長を実現しています。現在、大手製造業を中心にトライアル導入が進んでおり、展示会・セミナー経由の引き合いも増えているフェーズです。

【SkillAXとは】

解決する課題

企業のAI・DX人材の評価は、いまだに「自己申告」「上司の印象」に依存しています。

• 「誰が何をできるのか」が可視化されず、認定の根拠を経営に説明できない
• 研修やeラーニングに投資しても、効果を定量的に示せない
• 評価と育成がつながらず、成長サイクルが回らない

プロダクトビジョン

スキルを測れるものにし、個人は自分の価値を知り、組織は根拠を持って人材にまつわる意思決定ができる

どうやって解決するか

「知っている」と「できる」の両面から評価し、育成につなげる

• スキルテスト: IRT（項目反応理論）による適応型テスト。1スキル20分以内で精密判定
• AI実績評価: 業務での活用実績をAIがスコアリング。上司の承認で事実確認
• 育成レコメンド: 評価結果に基づき、個人別に「次に何を学ぶべきか」を可視化

スキル定義→ スキル評価 → スキル成長 のサイクルを回すことで、「評価して終わり」「研修して終わり」を防ぎ、AI・DX人材の持続的な成長を実現します。

既存のLMS・研修・タレントマネジメントとは競合せず、それらの価値を最大化する「評価・育成レイヤー」として連携するポジションです。

【技術的な特徴】

• LLM活用: テスト自動生成、回答評価、実績データのスコアリング、育成レコメンドの生成
• 適応型テスト: IRT（項目反応理論）に基づき、回答に応じて次の問題を動的に選択
• スキルオントロジー: デジタルスキル標準などを踏まえた独自開発のスキル体系。1000以上のDX・AIスキルを構造化

【具体的な業務内容】

入社〜3ヶ月

• プロダクト開発のリード: 評価機能の安定化・改善と、育成レコメンド機能の設計・実装を推進
• アーキテクチャ改善: 既存コードベースの品質向上、エンタープライズ顧客の利用に耐えるスケーラビリティ設計
• 開発プロセス構築: CI/CD、コードレビュー、テスト戦略など開発基盤を整備
• 顧客ヒアリング同席: トライアル企業の声を直接聞き、プロダクト改善に反映。コンサルタントと連携して「顧客が本当に必要としている機能」を見極める

3ヶ月目以降

• 新機能の設計・実装: 対話型スキル評価、AIメンター、経歴書・GitHub等からのAI実績評価など、ロードマップに沿った開発をリード
• データ基盤の構築: 評価データ→育成レコメンド→再評価のサイクルを回すためのデータパイプライン設計
• エンジニア組織の立ち上げ: 2人目以降のエンジニア採用・育成に関与し、開発チームの土台を作る

日常的に行うこと

• 経営陣との週次ミーティング（プロダクト方向性の議論、優先順位決定）
• コンサルタントからの顧客フィードバックを受けて、技術的な解決策を検討
• 設計・実装・レビュー（主にPython / TypeScript）
• 展示会のデモ環境の整備

このポジションの魅力

1. 「何を作るか」を決める側に立てる
「仕様書通りに作る」ではなく、顧客ヒアリングに同席し、経営陣と対等にプロダクトの方向性を議論できます。コンサルタントが拾った顧客の声が、あなたの設計判断に直結します。

2. LLM × 教育工学という技術的に面白い領域
IRT（項目反応理論）による適応型テスト、LLMを使った回答評価・実績スコアリング、スキルオントロジーの構造化。単なるCRUDアプリではなく、アルゴリズムとAIが中核にあるプロダクトです。

3. ビジネスインパクトを直接感じられる
少人数のチーム。あなたの実装が翌週には顧客に届き、フィードバックが返ってきます。大手製造業の経営層が見るダッシュボードを、あなたが作ります。

4. 1人目エンジニアとしてチームを作れる
技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセス、すべてをあなたが決められます。将来的にはCTO/VPoEとして開発組織を率いていただく想定です。

• 「作る」より「何を作るか」に興味がある ── 顧客課題から逆算して考えたい人
• 不確実性を楽しめる ── 正解がない中で仮説を立て、検証しながら進める
• オーナーシップを持てる ── 「誰かが決めてくれる」を待たず、自分で決めて動ける

• Webアプリのフルスタック開発経験 3年以上
• Pythonの利用経験
• AWS / GCP でのインフラ構築・運用経験
• プロダクトの方向性について、ビジネス側と議論した経験
• 日本語ビジネスレベル

• LLM / 生成AI / RAGの実装経験
• 0→1フェーズでのプロダクト立ち上げ経験
• BtoB SaaSの開発経験
• テスト理論（IRT等）や教育工学の知見
• エンタープライズ向けSaaSのマルチテナント設計経験