株式会社キカガクの

【プラットフォーム部】テックリードの求人

自社サービスをグロースさせるテックリードを募集

募集概要

______＿＿ 【会社概要】 ￣￣￣￣￣￣ 私たちキカガクは教育を軸に人材領域で企業の DX を支援しています。 これまで 150,000 人以上の受講生、約 1,000 社の企業の DX 推進をサポートしてきました。実データを用いた課題解決型研修 (PBL) を特徴とし、企業の課題に合わせ、研修をカスタマイズして提供しています。企業の DX 推進を実現するために、人材の要件定義から育成ロードマップの策定、アセスメント・スキル可視化など様々なサービスを展開。その他、AI モデルの受託開発やコンサルティング、AI・データサイエンスに特化した社会人向けスクールも運営しています。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 【プラットフォーム部について】 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ プラットフォーム部はエンジニアが所属する技術専門組織として、プロダクトの開発を行っています。 また、直近では開発に加え、事業部を横断し社内のデータ活用などを通して、データドリブンな意思決定を文化として醸造する役割も担っています。 その上で、「AI×データで人の力を解放し、価値が循環するプラットフォーム」を事業部ビジョンとし、キカガクラーニング、キカガクキャリア、キカガク for Business の大きく 3 つのプロダクトを運営しています。 「学習→証明→実践→活躍」の流れを自社コンテンツにて完結させるべく、toB/toC 両面のユーザーにとって価値が生まれ循環する環境を構築します。 ▼大切にしている事 ❶事業資産の創出 事業の競争力を高めるためには、顧客ニーズを満たすプロダクトや技術を持続的に提供し続けることが不可欠です。プロダクトが主導になって事業を牽引していくことは、売上成長や市場シェア拡大に直結します。 ❷事業運営の支援 事業を円滑に進めるために、ただプロダクトを作るだけでなく、社内の運営を技術的に支援する役割を果たす必要があります。顧客へのアプローチだけでなく、事業部門のパフォーマンスを高める施策を実行することが組織力を上げるうえで重要です。 ▼課題 ❶複数プロダクト間のリソース配分と優先順位付けの最適化 異なるニーズを持つプロダクトを同時に開発・運営する中で、限られた人員や時間を最も効果的に活用し、各プロダクトの成長を最大化する必要があります。 ❷企業のニーズに対応したカスタマイズとスケーラビリティの両立 法人向け学習サービスでは、各企業の業種や規模、データ活用の成熟度に合わせたカリキュラムのカスタマイズが求められます。しかし、個別対応を増やすと開発リソースが逼迫し、サービス提供のスケーラビリティが低下する懸念があります。 ❸生成 AI 技術の進化に伴い、従来的な学習方法では提供できない体験を提供 ▼どのような人が働いているのか ❶成長に対し貪欲で、より良いサービスを主体的に作っていく向上心のある人 ❷開発視点だけでなくビジネス視点も持ち合わせる、広い視野を持った人 ❸チームワークやコミュニケーションを大切にし、チームで物事を作る意識のある人 ＿＿＿＿＿＿ 【共有資料】 ￣￣￣￣￣￣ ▼会社紹介用カンパニーデック https://speakerdeck.com/kikagakuinc/company-deck ▼選考を受ける方向け資料「EntranceManual」 https://www.notion.so/goldenrod-wren-7d3/Entrance-Manual-264096d7b1eb4dbb93cfd8e5754a57a3?pvs=4 ▼エンジニアブログ 技術ブログ：https://zenn.dev/p/kikagaku 組織ブログ：https://tech.kikagaku.co.jp/archive ___________ 【プロダクト】 ￣￣￣￣￣￣￣ これらのプロダクトを通じて、個人・企業の双方に価値を提供し、DX人材の育成・活躍を促進しています。 ❶キカガクラーニング（https://www.kikagaku.ai/） ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ AI・データサイエンスを学べるeラーニングプラットフォームです。 学習者がスキルを可視化しながら、実践的な知識を身につけられる環境を提供しています。 ・スキルの可視化や個人の学習支援機能を強化中 ・AI・データサイエンス領域の最前線の知見を提供 ❷キカガクキャリア（https://lp-career.kikagaku.ai/） ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ AI・データサイエンスを学べるeラーニングプラットフォームです。 学習者がスキルを可視化しながら、実践的な知識を身につけられる環境を提供しています。 ・スキルの可視化や個人の学習支援機能を強化中 ・AI・データサイエンス領域の最前線の知見を提供 ❸キカガク for Business（https://for-business.kikagaku.ai/） ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 企業向けのAI・データサイエンスのオンライン学習プラットフォームです。 ・企業のDX推進を支援し、人材育成から組織変革までをサポート ・eラーニングやLMS機能を活用し、スキルアップを組織的に実現 ＿＿＿＿＿＿ 【募集背景】 ￣￣￣￣￣￣ 日本では、デジタル化の進展が遅れており、2030年には先端IT人材が79万人不足すると予測されています。 この人材不足の背景には、単なるリソース不足だけでなく、企業がDX人材を育成する仕組みを持っていないという根本的な課題があります。 こうした課題に対応するため、私たちは「教育×DX」領域に特化した成長産業として ・教育を通じたIT人材の育成 ・企業の内製化支援によるDX推進 を通じて、日本のデジタル競争力を高めることを目指しています。 この市場は今後も拡大し続けると予測されており、私たちのプロダクトはその中心で大きな役割を果たします。 現在、事業の成長とともに開発組織の強化が急務となっています。 特に以下の課題があり、プロダクト開発の中核を担うエンジニアを求めています。 ▼プロダクト主導の事業構築経験 ・データドリブンな意思決定を支える開発の推進 ・事業成長に寄与するプロダクト戦略の立案と実装 ▼中長期的な運用保守を考慮した要件定義・設計力 ・システムの拡張性・スケーラビリティを考慮した開発 ・eラーニングや転職支援プラットフォームの最適化 ▼エンジニアリングマネージャーの不在 ・チームの技術的リード・育成 ・エンジニア文化の醸成と、開発の生産性向上 ＿＿＿＿＿＿＿＿ 【主な業務内容】 ￣￣￣￣￣￣￣￣ 現在、キカガクでは新サービスの立ち上げを視野に入れながら、自社開発のeラーニング・アセスメントサービス「キカガク for Business」の開発を加速させています。 本ポジションでは、テックリードとして、プロダクトの成長を支える設計・開発・運用を主導する役割をお任せします。 ❶新機能開発・機能改善 キカガク for Businessの学習体験をより豊かにし、法人向けDX推進を加速させる新機能開発を担当いただきます。 【開発例】 ・eラーニング機能の強化（パーソナライズされた学習カリキュラムの提供） ・DX推進支援機能（企業のデジタル活用を促進するための機能開発） ・法人研修向け機能（スキルアセスメントの自動化、受講進捗の可視化） ❷NoSQL から RDB へのデータベース移行 ・スケーラブルなデータ管理のためのDBアーキテクチャ設計・移行プロジェクト ・データ整合性・パフォーマンスを考慮した最適な設計・実装 ❸ユーザー体験向上のためのパフォーマンスチューニング ・大規模データ処理の最適化 ・APIレスポンス速度の向上、システムのスケーラビリティ向上 ・安定した運用を実現するためのモニタリング・CI/CDの最適化 ❹セールス・コーポレートとの連携 ・顧客からのフィードバックをもとにした機能改善 ・法人向けカスタマイズ機能の開発・最適化 ・営業やカスタマーサクセスチームと連携し、エンジニア視点での課題解決を推進 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 【働くメンバーによる同ポジションのおすすめポイント】 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・事業成長の中核を担うプロダクト開発 ・大規模DB移行・スケール設計といった技術的なチャレンジができる ・顧客と直接向き合い、プロダクトの価値を最大化できる ・新規サービスの立ち上げにも関与できるチャンスがある ・フルリモート・フレックスで働くことができる キカガクでは、エンジニアが主体となってプロダクトを進化させる文化があります。 あなたの経験を活かして、企業のDX推進を支える学習プラットフォームの成長を加速させませんか？ ご興味をお持ちいただけましたら、お気軽にご連絡ください！ ＿＿＿＿＿＿＿ 【選考フロー】 ￣￣￣￣￣￣￣ 0. カジュアル面談（担当者：現場メンバー） 1. 書類選考 2. １次選考面接（担当者：現場メンバー） 3. 追加選考面接（担当者：現場部門）※必要に応じて実施 4. 最終選考面接（担当者：代表取締役・部門責任者）※オフィスでの対面実施可能 5. オファー面談 6. 入社 ※オンラインでの選考を基本としています。 ※選考フローはポジションや応募者ごとに一部変更となる場合もございます。 ＿＿＿＿＿＿ 【開発環境】 ￣￣￣￣￣￣ ・インフラ： Google Cloud (App Engine, Cloud Run, Cloud Run functions, Cloud Storage etc...), Terraform ・データ基盤：BigQuery, Prefect, Python ・フロントエンド：TypeScript, Next.js, Chakra UI, Firebase JavaScript SDK ・バックエンド：TypeScript, NestJS, GraphQL, Prisma, Node.js(Cloud Run functions), Python(FastAPI) ・データベース：AlloyDB(PostgreSQL), Firestore ・認証：Identity Platform ・開発ツール：Cursor, GitHub, Notion, Figma ・コミュニケーションツール：Slack, Notion, Google Meet, Zoom