FastLabel株式会社のリードエンジニア（マネージャー/テックリード候補）の求人

■事業内容
FastLabelは、「AIインフラを創造し、日本を再び『世界レベル』」をパーパスに掲げ、AI開発に不可欠な「データ」に関するサービスとプロダクトを提供しています。
日本版ScaleAIとして日本市場において既にNo.1のポジションを確立しており、現在グローバル展開を目指しています。

近年ChatGPTを初めとした生成AIや、自動運転やロボティクスなどのPhysicalAIなど様々な分野での社会実装が急加速している中でAIに学習させる高品質な教師データが圧倒的に不足しています。
さらに、AIの進化によって人の判断を代替する機会が増えており、学習データの品質はもちろん、データの安全性や倫理性の担保も重要な課題となっています。
一方で、アノテーションを始めとしたデータ領域の業務は非常に面倒かつ仕組み化が難しく、上記の課題に応えられるソリューションが市場から強く求められています。

FastLabelは、このような「データ」にまつわるあらゆる課題をSaaSプロダクト、AI技術、サービスを組み合わせたデータインフラによって解決しています。

私たちは、今後ますます加速するAIの社会実装において、高品質かつ大規模なデータを世界に届ける「データインフラ」として、安心・安全なAIが溶け込む社会を実現していきます。

■募集背景
FastLabelのエンジニアリング組織は、IPOとそれ以降のさらなる事業成長とパーパス実現に向けて、今後のスケールやグローバル展開を目指せる開発組織づくりが課題になっています。
エンジニアリング組織の拡大と生産性の向上を両立の実現を目指して、プロダクト開発や技術課題の解消をリードするリードエンジニアを募集しています。

■業務内容
事業の急拡大期とグローバル展開を迎えているFastLabelの開発組織において、開発チームをリードするリードエンジニアをお任せいたします。
将来的には、ご本人の特性に合わせてエンジニアリングマネージャーやテックリードをお任せできればと考えています。

【具体的な業務】
1.機能開発および技術負債の解消
　・機能開発ロードマップに基づいた新規機能の設計・実装・テスト・リリースのリード
　・技術負債の解消を通じた、開発部門全体の生産性向上の推進
　・コードのリファクタリングやアーキテクチャの改善を通じたシステムの安定性とスケーラビリティの向上

2.開発プロセスとチームの向上
　・開発チーム全体の生産性を高めるための取り組みのリード（例: コードレビュー、ベストプラクティスの共有）
　・コード品質の向上に貢献するためのレビューおよびフィードバックの実施

3.担当モジュールの開発計画の策定、進捗管理、リソースの最適配分
　・チーム内外のステークホルダーとの連携を通じたプロジェクトの円滑な進行
　・開発チームのメンバー育成、特にジュニアエンジニアへのメンタリングや技術指導
変更の範囲：上記の業務をご経験頂いたのちは、適正や希望に応じて当社業務全般に変更の可能性があります。

■技術スタック
（参考）弊社技術環境
バックエンド
Node.js、TypeScript、TSOA、Python、Express、Flask

フロントエンド
・開発言語：React.js、TypeScript
・UIフレームワーク：Material-UI
・3D点群開発: Three.js / R3F
・Canvas：Konva
・デザインツール：Figma

データベース
MySQL(Aurora)

インフラ
AWS（Fargate、CloudFormation、CDK）、CI/CD（CodePipeline、CodeBuild、GitHub Actions）

AIコーディングツール
Claude Code等

その他
GitHub、Notion、Slack

■開発組織の特徴
＜本質的な課題を追求し、技術で解決する＞
グローバルのビッグテックに勝つためには、「本質的な価値」を生み出す開発を通した開発生産性の追求が不可欠です。
FastLabelには「Issue Driven」というバリューがあり、「なぜやるのか？」「イシューは何か？」という思考に重心を置きながら
エンジニアが開発したものがユーザーに心から喜ばれることにこだわって開発をしています。

＜ユーザーとコラボレーションして開発するサービス駆動開発＞
通常のSaaSと異なるFastLabelのサービスとプロダクトの２つの事業を最大限活かしサービスを通して社内やお客様から挙がった課題を基に高速なプロダクト改善を行う「サービス駆動開発」が大きな特徴の１つです。
良いプロダクト開発はユーザーの一次情報から生まれると考えており、ユーザーとコラボレーションをしながら高速かつ手戻りの少ない開発を進めています。

＜心理的安全性とコミュニケーション＞
ベンチャーフェーズで忘れられがちなコミュニケーションを重視し
1on1やチームでのカジュアルなコミュニケーションをしっかりとることを通して
信頼関係をベースにした「コト」に集中できる組織づくりを大切にしています。

参考記事
・https://fastlabel.ai/career/interview/shiromaeyoshiki
・https://fastlabel.ai/career/interview/takigawachihiro

■キャリアパス
・AI x SaaS開発によるスキルアップ、技術力向上
自社SaaSプロダクトの開発を通して、エンジニアとしてAI×Softwareの領域で最先端の技術と深いAIドメイン知識を身につけることが可能です。ユーザーにはMLエンジニアが存在するため、ウェブ上から利用できるだけでなく、APIやSDKなどの開発・提供も担当します。また、Amazon SageMakerなどを使った機械学習モデルの作成やトレーニング、デプロイなど、今後あらゆる企業で機械学習の活用が推進される中で、ウェブアプリケーションのエンジニアとして、多くのテック企業から求められるようなスキルを身につけることができます。
また、大規模なAIデータ基盤を構築するためのアーキテクチャ設計・パフォーマンス改善など技術的なチャレンジにも取り組むことが可能です。

・多彩なキャリアパス
キャリアパスとしては、開発組織のエンジニアリングマネージャー、VPoE、CTO、各領域で技術的難易度の高い課題に取り組むテックリードなど、ご本人の特性に合わせて選択していくことが可能です。

■FastLabelで活躍している人物像
・パーパス「AIインフラを創造し、日本を再び世界レベルへ」 に共感し、実現に向けて自律的に動ける方
・スタートアップ、AI*SaaSという不確実の高い領域へのチャレンジにやりがいを感じる方
・テクノロジーが好きで、ユーザーが抱える本質的な課題を解決することを第一義に考えられる方

■FastLabelにマッチしない人物像
・パーパスや事業ドメイン知識を理解しようとせず、自身が日々取り組む業務の意義をあまり気にしない方
・ジョブ型の雇用を求めている方
・ユーザーやチームへの提供価値ではなく、個人のやりたいことやメリットに重きを置いている方

・ウェブアプリケーションの開発・運用経験（言語不問だが、モダンなTechStackでのフルスタックな開発経験があることが望ましい）
・ネットワーク・データベースの基礎知識
・コードレビューおよび、コードの品質の維持・向上の経験

・Amazon Web Serviceの利用経験
・TypeScript、Pythonを使ったアプリの開発経験
・OSS等、技術コミュニティへのコントリビューション経験
・セキュリティに関する基礎知識
・機械学習に関する基礎知識