Product の求人一覧 - 株式会社ブリングアウト

私たちは今、自社のプロダクト開発そのものをAI-nativeな仕組みへと再設計しようとしています。その中核を担うのが、AI Product Manager です。ブリングアウトのプロダクトを「AIが自律的に進化するプロダクト」へと変革し、そのプロセス自体を顧客が採用できる形にパッケージ化することが役割です。顧客の声、商談・CS情報、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データを LLM が継続的に統合・構造化し、プロダクトの改善機会を発見し、優先順位を提案し、開発チームがすぐに動ける要件へ落とし込むワークフローを設計・運用する責任者です。単に AI 機能を企画するのではなく、PM の仕事そのもの ── 「顧客の声をどう捉え、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発チームへ渡し、リリース後にどう学習するか」というプロダクト開発の OS を、AI で再発明する仕事です。① AI-nativeなプロダクト開発ワークフローの設計・運用 顧客の声、開発要望、プロダクト利用メトリクス、品質データをもとに、LLM がプロダクト改善の機会を発見し、優先順位付けし、要件化するワークフローを設計・運用します。VoC、商談ログ、CS情報、開発要望、利用メトリクスの統合設計LLM による分類・要約・クラスタリング・優先度スコアリングの設計バックログトリアージ、ロードマップ更新、PRD ドラフト生成のワークフロー化PdM・Engineering・CS・Sales が継続的に使える運用プロセスへの落とし込み顧客インタビューや商談・CSから得られる一次情報を、プロダクト判断と開発実行に使える形へ変換します。顧客課題の抽出、構造化、パターン化開発チームが48時間以内に動き始められる粒度の PRD・Issue ドラフト作成問題定義、ユースケース、成功指標、受け入れ条件、制約、リスク、未決事項の整理顧客の言葉と、開発チームの要件言語をつなぐドキュメント設計AI が出す提案を、組織が信頼して意思決定に使える状態にします。優先順位付けの判断軸設計事業インパクト、顧客価値、開発工数、戦略整合性、リスクを踏まえた評価フレームの設計AI が生成する提案の説明可能性・再現性・レビュー観点の設計ロードマップレビュー、スプリント計画、仕様レビュー、リリース後レビューへの組み込みLLM や AI エージェントの出力を、プロダクト開発の実務で使える品質に高めます。PRD、Issue、優先度提案、要約、分類結果の Evaluation 設計AI 出力の品質基準、レビュー基準、Human-in-the-loop 設計誤分類、過剰要約、幻覚、重要要望の見落としを防ぐガードレール設計AI ワークフローの継続改善AI が生成するインサイトや優先度提案をもとに、プロダクトロードマップと開発投資判断を継続的にアップデートします。What-if 分析を用いたロードマップシナリオ設計CTO・Engineering との投資対効果レビュープロダクト改善テーマの言語化短期の開発優先度と中長期のプロダクト進化の接続■① PMの仕事そのものをAIで再定義できる 既存プロダクトの一機能を担当するPMではありません。顧客の声をどう集め、どう解釈し、何を作るべきかをどう判断し、どのように開発へつなげるかという、プロダクト開発の中核プロセスそのものを AI で再設計する役割です。今後多くの企業で必要になる新しいテーマであり、職種としてもまだ世の中に完成形がない領域です。■② AIを実験ではなく、日々の開発プロセスに組み込める LLM や AI エージェントを、PoC やデモで終わらせるのではなく、実際のロードマップ判断、バックログ管理、要件定義、開発プロセスに組み込んでいきます。AI を「便利ツール」ではなく、会社のプロダクト開発の中枢に据える仕事です。■③ 顧客価値と開発生産性の両方にインパクトできる 顧客の声がより早く、より正確にプロダクトへ反映されることで顧客価値を高めます。同時に、PdM・Engineering・CS・Sales の連携を滑らかにし、開発チームが迷いなく動ける状態をつくることで、開発生産性にも直接インパクトできます。顧客満足・開発スピード・売上貢献のすべてに関わる、レバレッジの高い仕事です。■④ CTO直下で、開発組織全体の進化をリードできる 所属は開発組織、CTO 直下です。プロダクト戦略、AI 活用、開発プロセス、データ基盤、組織運営が交差する領域で、経営・開発・ビジネスの意思決定に近いところから変革をリードできます。Principal IC として、組織横断の仕組みづくりに専念できる環境です。■⑤ まだ世の中に完成形がない、新しい職種を創り出せる このポジションは、従来の PdM、Product Ops、AI 活用推進、業務設計、データ活用の要素が混ざった新しい役割です。すでに決まった型を運用する仕事ではなく、「AI 時代のプロダクト開発はこうあるべきだ」という型を自分で作る仕事です。

AI時代のエンジニアリングを再定義する ─ Bring Out では、対話解析AI SaaS の実装を通じて、企業の意思決定と組織変革をコードで加速させるForward Deployed Engineer (FDE) を募集しています。FDE は単なる導入支援ではありません。 顧客企業の経営課題をテクノロジーで分解し、LLM・対話データ・業務フローを融合させたエンタープライズ級AIアーキテクチャを設計・実装します。 その成果を SaaS プロダクトチームに還元し、プロダクトの進化サイクルを先導します。当社のミッションは「対話をデータ化して経営を変革する」。 営業・製造・人材・IRなど対話中心の業務を変革するプロダクトを提供中です。 FDE のミッションは、生成AIを「経営変革の武器」として実装し、AI Transformation を現実に変えること。 マッキンゼー、BCG、AWS など魅力あふれるメンバーと共に、生成AI時代の産業変革を支えるエンジニアリングをリードしませんか。・Bring Out の対話解析AIを、顧客のシステム基盤（CRM / SFA / 音声解析 / ERPなど）に統合・API設計・連携、LLM・RAG・音声認識などの要素を組み合わせた新ユースケースのアーキテクチャ設計・複雑な非構造データを処理する解析パイプラインの最適化・汎化設計・クライアント課題をもとにした高速PoC〜MVP開発・OpenAI / Anthropic / Vertex AI など各種モデルを用いたLLM統合・パフォーマンス検証・新しい対話解析ユースケースの技術検証・再利用可能な仕組み化・BizDev・AI・Backend チームと協働し、現場実装の知見を設計原則に昇華・技術的リスクを特定し、再現性ある開発プロセスを設計・技術標準化・共通モジュール化を推進し、プロダクトのスケーラビリティを向上

Full Cycle Engineer は、顧客価値の創出を最初から最後まで担います。単に要件を実装するのではなく、顧客課題を発見し仮説を立てソリューションを設計しAIを活用して開発し本番へ届け効果を測定し継続的に改善するというプロダクト開発の全サイクルをリードします。ただし、すべてを一人で抱えるわけではありません。Product Manager や Subject Matter Expert、ビジネスチームと協働し、フェーズごとに主担当を持ちながら、成果にオーナーシップを発揮します。アイデアから顧客価値の創出まで、一つの取り組みをオーナーとして推進します。例えば、顧客課題の発見仮説検証プロダクト体験の設計AIを活用した開発本番リリースKPIの計測継続的な改善AIを前提とした新しい開発プロセスの構築などに携わります。チケットを担当するのではなく、成果に責任を持つ仕事です。顧客業務やワークフローを理解する顧客・社内メンバーへのヒアリング解くべき課題を見極める仮説を素早く検証する曖昧な課題を具体的なソリューションへ落とし込むProduct Manager や Subject Matter Expert と協働するユーザー体験を設計する短期的な成果と長期的な保守性を両立するAIを前提とした開発スタイルを実践するAIを活用した開発プロセスを改善する新しいAI技術を検証・導入する社内の生産性を高めるツールや仕組みを構築するアーキテクチャ設計本番品質の実装可用性・セキュリティ・運用性の担保本番運用と継続改善プロジェクト全体をリードする技術・プロダクト両面で意思決定するリリース後の効果を測定するデータをもとに改善を続ける技術水準を引き上げるチームメンバーを支援・育成する開発プロセスを改善する技術的な意思決定をリードする■製品紹介 対話データ解析 AI SaaS「Bring Out」を開発しています。ブラックボックス化されやすい対話データ（商談・社内会議・サービス現場で交わされる会話）を分析し、重要情報を抽出することで、導入企業や働く人々の生産性向上に貢献します。すでに IT・人材・M&A・不動産・製造・医療など様々な業界で活用され、営業・商品開発・R&D・ファイナンス・人事など幅広い職種で使われています。現在は主にエンタープライズ企業向けに提供しており、高い機密性・可用性・柔軟なデータ連携が求められます。■このポジションの特徴 ■技術環境バックエンド：Node.js、TypeScript、Python、GraphQLデータストア：PostgreSQL、AWS S3、DynamoDBインフラ：AWS、Terraform、Docker、CircleCIAI 活用：AI コーディングツール（GitHub Copilot 等）、LangChain / CrewAI / AutoGen、OpenAI・Anthropic 等の LLM、RAG■評価指標 私たちは、アウトプットではなくアウトカムを評価します。例えば、顧客への価値ビジネスへのインパクトプロダクト品質デリバリースピードチーム全体へのレバレッジAI活用による改善チームへの貢献などを総合的に評価します。■入社後30日 まずはBring Outを理解する期間です。期待することプロダクトと事業を理解するシステム構成・アーキテクチャを理解するAI Firstな開発スタイルを習得する顧客やユースケースを理解する初めての本番リリースを経験する設計レビューや議論に参加する■入社後60日 少しずつオーナーシップを持ち始めます。期待すること中規模機能を主体的にリードする技術的な設計判断を行うプロダクト企画に参加する開発プロセスを一つ改善するコードレビューを通じてチームへ貢献する■入社後90日 Bring OutのFull Cycle Engineerとして自立することを期待します。期待すること顧客課題の発見からリリースまでを自ら推進できる顧客との対話を通じて課題を定義できるプロダクトの方向性について提案できるAIを活用した開発を主体的に実践できる顧客・事業へのインパクトを生み出せる開発プロセスそのものを改善できる■キャリアパス Full Cycle Engineerはゴールではありません。経験や志向に応じて、Principal EngineerTechnical LeadProduct LeadSolution ArchitectForward Deployed EngineerEngineering Manager新規事業・新規プロダクト責任者など、多様なキャリアへ広がります。技術領域ではなく、「どれだけ大きな課題を解決できるか」がキャリアを決めます。■Bring Outで働く理由 ソフトウェア開発は、インターネットの登場以来最大の転換期を迎えています。多くの企業は、「AIでエンジニアの開発効率をどう上げるか」を考えています。一方、Bring Outが考えているのは、「AI時代において、ソフトウェア開発そのものはどうあるべきか」という問いです。もしあなたが、AIを使ってコードを書く「だけ」ではなく、AI時代の新しい開発スタイルそのものを創りたい。そう考えているのであれば、ぜひ一度お話ししましょう

Bring Out の開発組織では、ビジネスの急伸に合わせ、AI-firstかつデータドリブンな開発モデルを構築中です。感覚や属人性に依存せず、Four Keys（デプロイ頻度・変更リードタイム・障害率・復旧時間） に代表される定量指標を基盤にPDCAを回します。TPMはその中心に立ち、「約束を守る開発組織」を実現するために、次のミッションをリードします。・プロダクトリリースの工程・リスク・進行を可視化し、確実なDeliveryを実現する・チーム・外部パートナー・海外拠点を横断して、リリースリスクを最小化する・データに基づく改善とAIツール活用を通じて、開発スピードと品質を両立させる・Product Manager と連携し、ロードマップを実行計画（マイルストーン・スプリント）へ落とし込む・ETA（Estimated Time of Arrival）・依存関係・リスクを管理し、Notion・Slack・GitHubを通じてチームと共有・開発進捗・品質・リリースリスクをモニタリングし、定例会議・レビューを運営・外部システムAPI（Salesforce・HubSpotなど）連携案件の技術窓口を担当・外部開発会社・海外拠点の生産性・品質を定量的にモニタリング・Four Keysなどを用いたPDCAサイクルの運用と改善・Slack・Notionを活用した開発プロセスの標準化・ドキュメント整備

私たちは、企業に眠る非構造データ──中でも重要性の高い「対話データ」を自然言語処理技術（LLM）で解析し、企業固有の“思考データ”として生成AIに学習させることで、経営の意思決定に活かす仕組みを提供しています。企業が保有するデータの約9割を占める非構造データには、経営の判断軸や現場の知恵、顧客の声といった“数値化できない知”が眠っています。これまで扱いづらかったこれらのデータを体系的に理解し、経営に活用できる時代が到来しました。私たちはこの変化を“データ経営の新たなフロンティア”と捉え、非構造データから洞察を導き出し、トップマネジメントと共に変革シナリオを設計・実行するコンサルティング事業を展開しています。本ポジション（シニアソリューションアーキテクト）は、エンタープライズ企業向けにSaaSをカスタマイズし提供する個別ソリューション構築をリードするリーダーです。クライアント特有の要件に応じた開発を、一気通貫で設計から実装まで推進していただきます。・クライアントとの折衝における技術面での要件議論をリード・プリセールス段階での技術検討・PoC設計（営業・コンサルタントとの協働）・要件定義〜基本設計〜実装・検証〜リリースまでの技術統括・プロジェクト全体の進行管理・課題解決・リスクマネジメント・外部ベンダー／フリーランスの選定、契約、進捗・品質管理・設計・実装レビューを通じた品質担保・運用・保守体制の構築およびモニタリング設計※案件規模は数人月〜半年程度、最大5名規模のPoC／中規模開発が中心です。