MI-6株式会社の【PD】Tech Lead (テックリード)の求人

MI-6事業の中核ソフトェア miHub の開発をリードし、技術を通じて事業成長を実現する役割を担います。

【MI-6について】
MI-6は、化学・素材産業の研究開発DXを推進するR&Dプラットフォーム企業を志しています。
主力プロダクトであるR&Dプラットフォーム「miHub®」は、大手素材メーカーやものづくり企業の研究現場で継続的に利用されており、研究データの管理・共有から材料探索の支援まで、データ駆動型研究開発を支える基盤として活用されています。現在は導入拡大の段階から、研究業務における活用を深めるフェーズへ移行しています。
MIに精通したデータサイエンティストによるハンズオン支援や、Lab Automationを通じた実験プロセスの高度化にも取り組んでいます。データ基盤・インフォマティクス・シミュレーション・実験環境を統合し、研究開発プロセスのデジタルツインを実現するプラットフォームの構築を進めています。

素材産業は世界で約550兆円、日本国内でも約100兆円規模の巨大産業ですが、研究開発DXはまだ初期段階にあります。MI-6はこの領域において、新しい研究開発基盤の開発と普及を進めています。

【ミッション】
MI-6は、"マテリアルズ・インフォマティクス"の社会実装を通じて、研究開発プロセスを進化させることを使命としています。
素材・化学産業の研究開発は依然として個人の暗黙知に大きく依存しており、知見・データ・理論・文脈が体系的に結びついた研究基盤は十分に整備されていません。

私たちはAIやロボティクスを活用し、データの蓄積・解析と実験プロセスを接続することで、デジタルとフィジカルが循環する研究環境の構築に取り組んでいます。探索・検証・学習が連続する開発プロセスを実現し、材料探索やプロセス開発の速度と再現性を高めます。
日本そして世界の素材・ものづくり産業における研究開発の高度化を支え、次世代の材料技術の創出に貢献していきます。

プロダクト開発チームは、その中心となるソフトウェア・プラットフォームの開発を担い、ユーザー価値に直結するプロダクトの実装と改善を推進する役割です。

現在、miHub は多くの大手素材メーカーやものづくりメーカーに継続利用されており、「導入を増やす段階」から「活用の深度を高める段階」へ移行しつつあります。同時に、高度なインフォマティクスやラボオートメーションとの連携を強化する次世代プロダクト群の構想も進行中です。

Tech Leadは、こうした 既存プロダクトのスケールと再設計、および新規プロダクトの0→1 の両方に関わりながら、アーキテクチャ設計、技術選定、品質基盤づくり、チーム育成を通じて、プロダクトと組織の両面をアップデートしていきます。

■ 責務
・担当プロダクトの技術成果物に責任を持ち、”事業成長を実現するため”に適切なテクノロジー選択、およびテクノロジーを用いた実現戦略を検討する
・事業成長実現のため継続的な改善を高速に回せるように担当プロダクトのシステム品質を担保する
・チームメンバーの技術力向上を継続的に支援し、プロダクト開発に必要な技術指導を行う

■ 業務内容
・マルチプロダクトを前提とした技術選定およびアーキテクチャ検討
・担当プロダクトおよび新規プロダクトの設計・機能実装
・プロダクトマネージャーと連携をとりながら仕様策定
・要件に基づいたアーキテクチャ設計・ミドルウェアの選定
・システム品質向上のためリファクタリングおよび技術負債返済計画の立案
・チームメンバーの技術指導・育成

【キャリアグロース】
技術貢献および組織開発のいずれのリーダーシップポジションも追求いただけます。
また、プロダクト戦略や事業運営にも関与することで、組織マネジメント力と技術力を活かした経営層としてのキャリアパスも視野に入れることが可能です。

【仕事の魅力】
・複数の新規プロダクト構想と、既存基盤の大規模再設計が同時進行しており、事業拡大に伴う複雑なアーキテクチャ設計・実装に挑戦できる
・モノレポアーキテクチャの中で、研究領域特有の大データセットの処理・可視化を、RLS を含むセキュリティ要件とパフォーマンスを両立させながら実現するという高度な課題にチャレンジできる
・フロントエンド／バックエンド／ML基盤／インフラを横断し、フルスタックに自分のアイデアをダイレクトに形にできる環境
・社内には元材料研究者やデータサイエンティストが数多く在籍しており、ユーザー課題を深く理解しながら開発を進められる
・業界スタンダードを目指す R&D プラットフォームをつくっていく経験が得られる

【技術スタック】
・フロントエンド：TypeScript, React
・API：Ruby on Rails, Python
・ML： Python (PyTorch, scikit-learn 等), Rust
・インフラ：AWS (ECS Fargate, Aurora 等), Terraform, GCP (BigQuery), CircleCI, GitHub Actions, Datadog
・その他：GitHub, Slack, Jira

【想定選考フロー】
書類選考
　→面接複数回（2,3回程度）
　→必要に応じて１次面接通過後にコーディング課題
　→リファレンスチェック・バックグラウンドチェック
　→最終面接

・技術選定や設計の背景に「事業・ユーザー・R&D現場」の文脈を常に置ける人
・図を書くだけでなく、自らコードを書き、チームとともに成果物までやり切れる人
・チームの成長をレバレッジと捉えられる人
・フェーズが変わる組織／プロダクトにおいて、変化を受け止めるだけでなく、構造をつくる側に回れる人

・Webアプリケーション／SaaSプロダクトの設計・開発・運用経験（5年以上）
・チーム開発におけるテックリードまたはそれに準ずるリード経験
・要件を抽象度の違うレイヤー（事業・UX・技術）に翻訳し、アーキテクチャに落とし込める力
・継続的リリースや品質改善プロジェクトを主体的に推進した経験
・チームメンバーと誠実に向き合うコミュニケーション能力

・TypeScript / React / Ruby on Rails / Python / Rust などを用いた開発経験
・AWS・GCP 等のクラウドインフラ上での設計・運用経験
・Terraform などを用いた IaC、CircleCI / GitHub Actions 等を用いた CI/CD の設計・運用経験
・プロダクト横断の技術戦略立案や共通基盤の構築経験
・スタートアップまたは新規事業における技術的意思決定・チームビルディングの経験
データ基盤・ログ基盤・モニタリング基盤（BigQuery, Datadog 等）の設計・運用経験