Sotas株式会社のEG01_CTO候補(機械学習関連)の求人

Sotasについて

Sotas株式会社は、日本で第2位の市場規模を誇る化学業界の活性化を目指すスタートアップです。業界特有の高度な専門性や複雑な業務構造をデジタルの力で再定義し、日本の産業基盤をより強固にすることを使命としています。
現在、シリーズAという大きな転換期を迎え、以下の3事業部制による多角的な事業戦略を加速させています。

• Sotas化学調査：複雑化する法規制への対応や、サプライチェーン全体での化学物質情報の管理をデジタル化します。手作業による非構造データの処理を構造化し、業界全体のコンプライアンス業務のスピードと正確性を飛躍的に向上させます。
• Sotasデータベース：化学業界に散在する膨大な技術データ、配合情報、製造実績などを集約し、活用可能な「構造データ」へと変換・蓄積するプラットフォームを提供します。属人的な知見を組織の資産へと変え、データ駆動型の意思決定を支える基盤を構築します。
• Sotas Chem Mart（ケムマート）：化学品・原材料の流通を最適化するマーケットプレイスを展開します。データベース事業や調査事業と連携し、これまでアナログだった商取引をデジタル化。売り手と買い手を最適にマッチングすることで、業界の流通構造をよりオープンで効率的なものへと変革します。

今、このタイミングで参画する魅力

Sotasは現在、シリーズAラウンド(2026年2月に約10億円の資金調達)というエキサイティングなフェーズにあります。単一のプロダクトに留まらず、複数のSaaSとECを組み合わせた多角的な事業戦略、さらにはM&AやAIエージェント事業など複数事業を同時に推し進めています。

• 事業の多角化による挑戦機会：
  「情報の構造化（データベース）」から「コンプライアンス」、連動する「商流（EC）」までを網羅する多角的な展開を行っているため、各領域で新しい仕組みをゼロから創り出すチャンスが豊富にあります。
• 未開拓市場への圧倒的インパクト：
  巨大な化学市場において、単なるツール提供ではなく、業界のOSとなるようなデータベースを構築し、商流までを一気通貫で手がけることで、業界全体のスタンダードを自ら定義することが可能です。

現場に寄り添った「手触り感」のあるプロダクトを通じて、日本の基幹産業をアップデートする。その大きなチャンスが、今のSotasには溢れています。

業務内容

• 機械学習関連技術を用いて、Sotasのプロダクトを次のフェーズに進めること

• 開発環境：
  ・メイン言語: TypeScript、Kotlin
  ・フレームワーク: React/Next.js、Ktor、Exposed
  ・バックエンド: GraphQL、PostgreSQL
  ・インフラ: AWS、Terraform、Docker
  ・アーキテクチャ: クリーンアーキテクチャ、モジュラーモノリス
  ・開発ツール: Devin、Claude code、GitHub、Notion、Figma
  ・コミュニケーションツール: Slack、Meet、Zoom、Linear

チームについて

複数の事業部を展開しており、それぞれの事業部内にビジネス、プロダクト、エンジニアリングの各組織を配置しています。事業部ごとに顧客や市場と向き合いながら事業運営を行う一方で、全社横断で知見やノウハウを共有し、組織間の連携を大切にしています。

エンジニア組織にはリードエンジニアをはじめ、バックエンドエンジニア、フロントエンドエンジニア、SREなど多様な専門性を持つメンバーが在籍しています。それぞれが専門領域を担いながらも、チームや職種の枠を越えて協力し、顧客価値の最大化を目指しています。

選考プロセス

面接（1〜2回程度）→ 最終面接 → 内定

SotasのPurpose、Valueに共感いただける方

PurposeやValueについての詳細は こちら。

Sotas Builder's Principles

Sotasのプロダクト作りに対する考え方です。

①プロダクトデリバリーへのこだわり: ユーザーへの価値提供に執着する
どんなに優れた機能も、ユーザーに使われなければ意味がありません。私たちは、ニーズやペインに対する「現実解」を提示し続けます。細かいリリース頻度で微調整を繰り返すことで、常にプロダクトの価値を最大化することにこだわり抜きます。

②クラフトマンシップの追求: 創意工夫で未踏の課題に挑む
Sotasは、未だ解かれていない産業課題に立ち向かっています。私たちはいまだ道半ばであり、多くの改善の余地があります。ユーザーや専門家と連携し、真の解決策へと磨き上げるためには、プロダクトに関わる一人ひとりの「創意工夫（クラフトマンシップ）」が不可欠です。

③チームグロースへの意識: 組織としての学習と成長を止めない
質と規模の両面で急速にチームを進化させることが、産業課題の解決スピードを加速させます。私たちは個人の成長にとどまらず、組織全体で学習し続けることで、より早く、より大きな価値を社会に提供します。

• CTOないしテックリードに準ずる経験
• 機械学習またはそれに類する技術をプロダクトに適用し、それがプロダクトのコアバリューとなった経験
• 統計学、機械学習(特に深層学習)の理論的理解と知識があり、アルゴリズムやモデルそのものの改善が検討できる