テックリード（CTO直下）の求人

■ ポジション 概要当社の因果推論AI SaaSプロダクト開発を牽引する テックリード（CTO直下／右腕となるポジション） を募集します。 フロントからバックエンド、AI基盤、インフラまで横断的にリードし、研究発の技術を社会実装する重要な役割です。 将来的には VPoE として技術組織全体を統括するキャリア または 技術フェローとして専門領域を深めるキャリア を想定しています。 ■ 業務内容 ・因果AIを活用した SaaS プロダクトの開発リード ・Generative AI / LLM を組み込んだ新機能開発、AI駆動の開発基盤整備 ・MVP開発・高速プロトタイピングの推進と技術選定 ・既存・新規サービスのアーキテクチャ設計、リファクタリング（例：モノリス→マイクロサービス） ・オフショア開発エンジニアの技術リード、コードレビュー ・開発標準・ベストプラクティスの策定とチーム浸透 ■ このポジションならではの魅力 1.研究 × ビジネスの橋渡し └NEC研究所発の因果推論技術を社会実装する稀有な環境。深い技術をビジネス価値へ昇華する経験が得られます。 2.技術裁量の広さ └フロントエンド、バックエンド、AI、インフラまでを横断し、自ら技術選定・アーキテクチャ設計をリード。小規模組織ならではの自由度を持ち、ゼロ→イチで開発基盤を構築できます。 3.AI駆動開発の最前線 └Cursor、ClaudeCode、Devinなど最新のAIツールを駆使し、速度と品質を両立する次世代の開発スタンダードを自ら設計できます。 4.経営直結の影響力 └CTO・CEO直下で、事業戦略と開発戦略を並行して学びながら実装。自らの技術判断がダイレクトに事業成長へ結びつきます。 5.キャリアの広がり └将来的にはVPoEとして技術組織全体を統括するか、技術フェローとして専門性を極めるか、自身の志向に合わせたキャリアパスを描けます。 6.柔軟な働き方 └フルリモート／フルフレックス環境で、成果に集中できる裁量ある働き方が可能です。 ■会社概要 株式会社hootfolioは、NECの研究開発から生まれた因果分析AIソリューション「causal analysis®」を提供するスタートアップです。 「科学的な意思決定をあらゆる人に」というミッションのもと、因果推論技術を活用して企業の課題解決と意思決定の高度化を支援しています。 2025年にはクオンタムリープベンチャーズおよびユナイテッドからの資金調達を実施し、事業拡大フェーズに突入しています。 ■働く環境 ＜社員プロフィール＞ Co-Founder & CEO｜笠原 健太 2011年よりNECグループでアプリケーション開発に従事。 2018年からはシリコンバレーでcausal AIを活用した新規事業を立ち上げ、NEC「causal analysis」のプロダクトオーナーとして事業の方向性をリード。 2022年に株式会社hootfolioを創業し、科学的な意思決定をあらゆる人に届けるべく、因果推論AIの社会実装に挑戦中。 Co-Founder & CRO(Chief Revenue Officer)｜山田 恵美子 新卒でNECに入社後、エンタープライズ営業を経て新規事業開発部門へ。 MarTech領域のSaaS事業を立ち上げ、プロダクトの売却までを経験。 現在はhootfolioにて、事業戦略・セールス・顧客開拓まで広範にリード。 「一点突破の集中力 × 仕組み化による再現性」を武器に、スケールするCS・営業体制を構築中。 COO(Chief Operating Officer)｜(就任予定) NTTにて法人営業を経験後、米国でMBAを取得。 DellでのB2Bマーケティング、レノボでの直販事業立ち上げを経て、Adobeでは日本におけるサブスクモデルの事業転換を牽引。 その後、欧州系SaaS企業2社の日本法人立ち上げを代表として成功させた実績を持つ。 2024年よりhootfolioに参画し、今夏からCOOとして経営体制を支える予定。 Customer Success Manager & Senior Scientist｜池田 亮介 2015年NEC入社。研究開発職として生産技術開発・改善支援のコンサルティングに従事。 現在はhootfolioにて、データサイエンスとカスタマーサクセスの両面から「causal analysis®」の活用支援をリード。 広島大学 高等教育研究開発センター(RIHE) 客員研究員も務めるなど、理論と実践の両輪で顧客の意思決定変革を支援している。 ■causal AI(因果推論AI)とは? 生成AI(Generative AI)が注目を集めるなか、いま世界で急速に存在感を増しているのがcausal AI(因果推論AI)です。 従来のAIが得意とするのは“未来の予測”ですが、causal AIはその一歩先、「なぜその結果が起きたのか」を突き止め、どうすれば望ましい結果が得られるかを導くことができます。 たとえば: ・マーケティング施策の中で、本当に売上に貢献した要因はどれか? ・人材育成施策の中で、離職率の低下に効いたのは何か? ・治療と回復の因果関係から、患者に最適な治療法をどう導き出すか? こうした“因果”を見極める技術は、もはや研究室だけのものではありません。 2023年の市場規模は約2,890万ドル。2032年には6億ドル超に達し、年平均成長率41%という驚異的な伸びが見込まれています(Global Market Insights)。 hootfolioはこの領域で、企業の意思決定のあり方そのものを変えるチャレンジに取り組んでいます。 ■提供プロダクト:causal analysis® 近年、生成AIの登場により、大量のデータを迅速かつ高精度に処理・予測することが可能になりました。一方で、「なぜその結果が出たのか」といった因果関係の説明は、従来のAIでは困難であり、専門家やコンサルタントへの依存が避けられませんでした。 Causal AI(因果推論AI)は、こうした課題を解決し、データドリブンな意思決定を進化させる新潮流として注目を集めています。生成AIの普及を背景に、Causal AI市場も今後数年で普及期を迎えるとされており、急速な成長が期待されています。 「causal analysis®」はNECの研究技術をもとに開発され、これまで専門性と時間を要した因果分 析を従来比で1/5〜1/10の工数で実行可能にするなど、業務効率化とコスト削減を両立したプロダクトです。 さらに、直感的なUIで因果構造の把握から意思決定の支援まで一貫して行えるUX設計と、専門知識不要でも活用できるサポート体制により、企業の幅広い部署で導入が進んでいます。 ＜主な活用領域＞ ・マーケティング:広告施策や顧客ロイヤルティ向上の効果検証 ・人的資本経営:従業員エンゲージメント向上施策の要因分析 ・製造:品質改善や工程最適化など、プロセスデータの因果分析 ・公共政策:効果的な施策立案の根拠抽出 など

・オーナーシップ ∟課題を自ら定義し、リスクを背負って完遂する ・仮説検証思考 ∟プロダクト仮説を素早く検証し、結果から学習サイクルを回す ・コミュニケーション ∟オフショア・経営陣・Bizサイドと技術的背景を翻訳して合意形成 ・リーダーシップ ∟小規模チームを巻き込み、技術方針・開発標準を策定・浸透 ・アジリティ ∟変化に適応する。進化し続ける技術にキャッチアップし、自らの業務をアップデートし続ける

・下記の各言語において、フレームワークを用いた Webアプリ開発の経験、計5年以上 　-JavaScript ：Vue / React / Expressなど 　-java：SpringBootなど 　-Python：FastAPIなど ・AWS（Lambda, SQS, EKS 等）を活用した SPA＋非同期処理アーキテクチャの設計経験 ・MVPの高速開発・仮説検証の実務経験 ・スクラム開発で Product Owner / Scum Master / Developer いずれか2ロール以上の経験 ・英語での実務経験（オフショア開発、海外ベンダー製品の問い合わせなど） ・AI開発ツール（Cursor, ClaudeCode, Devin 等）の経験

・DeepTech軸（研究開発志向の場合） - 生成AIを組み込んだアプリケーション開発経験 - 他者論文の数式を読み解き、アルゴリズムを設計・実装した経験 - 機械学習 / 統計ライブラリ（Numpy, Pandasなど）を用いたプロダクト開発経験 ・Architect軸（アーキテクト志向の場合） - アーキテクチャのリファクタリング経験（モノリス→マイクロサービスなど） - 認証・権限・課金など マルチプロダクト共通基盤の設計・運用経験 - CI/CD パイプライン or E2E 自動テストの構築経験 - GCP でのアーキテクチャ設計経験 ・Management軸（管理職志向の場合） - 複数チームでの開発マネジメント、人事評価の経験 - 開発予算計画の経験（P/Lの読み書き、KPI管理など）

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