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■ 会社概要 Caratは「新たな価値を発明し続ける」というミッションのもと、HR Tech領域で非効率なマッチングや無駄な作業をなくすことを目指しています。 特に近年は生成AI/LLMに注力しており、新たなプロダクト開発を進めています。今回は、この注力領域を牽引する「AIジョブサーチ」の開発を加速させるエンジニアを募集します。 ■ AIジョブサーチとは、どのようなサービスであるのか 「AIジョブサーチ」は生成AI/大規模言語モデル（LLM）を活用し、自然言語による求人検索ができるサービスです。 2023年11月にリリースしたばかりの新しいプロダクトですが、現在、非正規雇用の方々を中心に、月間3万人のアクティブユーザーに利用されています。 LLMを活用したプロダクト開発は非常に面白く、新たな挑戦であると同時に、難しさも日々感じています。 今後は、ユーザーはまるで優秀な人材エージェントと話しているかのように、カジュアルかつ効率的に自分に合った仕事を見つけられるサービスを目指しております。 ■ Caratが目指したい世界線 我々が実現したいのは、求職者が「探す」のではなく「出会える」転職体験です。生成AIがユーザーの意図や潜在的なニーズを深く理解し、最適な求人だけでなく、キャリアパスや働き方に関する示唆を提供することも目指しています。 まさに人材エージェントの代替となる「AIエージェント」を実現し、個人の可能性を最大限に引き出し、より最短で、より良い仕事、より良い未来に繋がるプラットフォームとなることです。 これは、単なる転職マッチングに留まらず、日本の「働く」をもっと豊かに、人生の総価値を上げる社会の実現に貢献できると信じています。 ■ なぜ、やろうと思ったのか 従来の転職・採用活動には、求職者が情報収集に苦労したり、自分に合った求人を見つけにくかったり、企業側が求める人材になかなかリーチできなかったりといった多くの「負」が存在します。 Caratは創業以来、機械学習による求人レコメンデーションアプリ「GLIT」などを通して、こうした非効率を解消することを目指してきました。そして、近年進化が著しい生成AI/LLMの登場により、パーソナライズされた対話と求人提案をテクノロジーで実現できる体験設計と技術可能性が見えてきました。 これにより、より多くの人が、時間や場所に縛られずに、自分のキャリア選択により一層満足できる世界を目指しています。この大きな課題に対し、生成AI/LLMという最新技術で挑戦するため、「AIジョブサーチ」の開発に着手しました。 ■ 直面している課題・面白さ LLMの柔軟性を活かしつつも、求人検索として正確かつユーザーが期待するUXをどのように提供するか、といった挑戦的な課題があります。 早期にマネタイズも開始し一定の成果は出ていますが、PMF（プロダクトマーケットフィット）の達成に向け、ユーザーの期待値を満たせていない部分や、サービスの精度・安定性など、乗り越えるべき課題は数多くあります。 過去のアセットとしての機械学習による求人レコメンデーション開発経験も活かしつつ、これらの課題を特定し、技術とプロダクトの両面から高速で改善を回していくフェーズです。 ■ お任せしたいミッション ・AIジョブサーチの事業成長をさせるための、アーキテクチャ設計・技術選定 ・応募数増加に必要な、求人レコメンドにおけるRAG／ベクトル検索基盤の構築とモデル(OpenAI/Gemini/Claude等)及びパラメーター最適化 ・直近立ち上げる予定の新規HRプロダクトの0→1立ち上げ（企画/PoC/実装/デリバリーまで） ・開発チームの生産性最大化（開発プロセス改善、採用・育成、ナレッジ発信） ※ 技術スタック：Python（FastAPI）、AWS（ECS Fargate／OpenSearch など）、TypeScript（Expo + React Native）、Terraform ほか ※ ChatGPT Team, Cursor, GitHub CopilotなどのAIツールを導入しており、生産性が向上するAIツールはどんどん導入していく予定でございます ■ AIジョブサーチの面白さ 【最先端AIツールで加速する少数精鋭開発体制】 ・GitHub CopilotやCursorなど、最先端のAIツールをフル活用し、少数精鋭チームで高速かつ高品質な開発を実現しています。日々登場する AI エージェントは、効果が見込めるものから積極的に導入し、開発生産性を最大化しています。 【CaratはAIへフルベット】 ・2017年より機械学習ベースの求人レコメンドエンジンを自社開発し、生成AIに偏ることなく幅広いAI技術を組織的に理解・活用してきた点が大きな強みです。さらにCTOはレコメンドエンジン研究の論文執筆経験を持ち、最先端アルゴリズムと理論をプロダクトに落とし込むことで、実践的かつ学術的な視点から課題解決を推進しています。 【正解のない、本質的な課題解決へのアプローチ】 ・理想とする世界観からの逆算での「エンジニアリングとしてのモノづくり」を手を動かしていきながら、高速で開発/検証を行うため、自ら企画・実装をして進めたい方には非常に面白い機会をご提供できる環境です。 【明確なユーザーフィードバックとデータに基づいた改善】 ・リリースしたばかりのプロダクトのため、ユーザーの反応や行動データをダイレクトに得ながら、機能改善やアルゴリズムの最適化を高速で行い、データを活用した改善する文化です。 【事業成長へのダイレクトな貢献】 ・PMFを目指し、収益化も進むプロダクトの中心メンバーとして、自身のコードやアイデアが事業の成長に直結するやりがいを感じられます。 【オープンでフラットなチーム】 ・CEOやCTOとも密に連携を取りながら、プロダクト開発を進めます。 ・採用活動にもメンバーが関わっており、全員で会社を作っていく文化です。 ■ ご面接フロー ① カジュアル面談 CTO斎藤または、代表の松本が事業のこと、サービスのこと、今後のこと、働き方のことなど、ご説明させていただきます。 ② 書類選考 / 一次面接 これまでのご経験や、今後達成したいことなどを中心に、お話させていただきます。 ※場合によっては追加でコーディングテストや、ご希望がございましたら、弊社社員ともご面談のお時間を設けさせていただきます。 ③ 最終面接 代表の松本並びに、CTO斎藤がご面接させていただきます。 ④ 内定 / オファー面接 ご期待したい役割のご説明や、気になることがございましたら、ご説明させていただきます。 ■その他情報 ・Carat/メンバーページ https://caratinc.jp/Member ・AIジョブサーチ/サービスページ https://job-search.ai/ ・会社やメンバー情報についてはこちらにより詳しくまとまっています。 https://speakerdeck.com/caratinc/zhu-shi-hui-she-carat-company-deck-v1-dot-0 ・直近の事業状況note_LLM×求人検索「AIジョブサーチ」、2年間の軌跡と今後の展望。 https://note.com/na0kii/n/n51baf500fa1c ・CTO斎藤が解説する、「AIジョブサーチ」でのLLMを用いた技術アプローチ https://note.com/saitoxu/n/na479f9f3ce2e

■ 会社概要 Caratは「新たな価値を発明し続ける」というミッションのもと、HR Tech領域で非効率なマッチングや無駄な作業をなくすことを目指しています。 特に近年は生成AI/LLMに注力しており、新たなプロダクト開発を進めています。 今回は、この注力領域を牽引する「AIジョブサーチ」の利用者数を加速させるマーケティング担当者を募集します。 ■ AIジョブサーチとは、どのようなサービスであるのか 「AIジョブサーチ」は生成AI/大規模言語モデル（LLM）を活用し、自然言語による求人検索ができるサービスです。 2023年11月にリリースしたばかりの新しいプロダクトですが、現在、非正規雇用の方々を中心に、月間3万人のアクティブユーザーに利用されています。 LLMを活用したプロダクト開発は非常に面白く、新たな挑戦であると同時に、難しさも日々感じています。 今後は、ユーザーがまるで優秀な人材エージェントと話しているかのように、カジュアルかつ効率的に自分に合った仕事を見つけられるサービスを目指しております。 ■ Caratが目指したい世界線 我々が実現したいのは、求職者が「探す」のではなく「出会える」転職体験です。生成AIがユーザーの意図や潜在的なニーズを深く理解し、最適な求人だけでなく、キャリアパスや働き方に関する示唆を提供することも目指しています。 まさに人材エージェントの代替となる「AIエージェント」を実現し、個人の可能性を最大限に引き出し、より最短で、より良い仕事、より良い未来に繋がるプラットフォームとなることです。 これは、単なる転職マッチングに留まらず、日本の「働く」をもっと豊かに、人生の総価値を上げる社会の実現に貢献できると信じています。 ■ なぜ、やろうと思ったのか 従来の転職・採用活動には、求職者が情報収集に苦労したり、自分に合った求人を見つけにくかったり、企業側が求める人材になかなかリーチできなかったりといった多くの「負」が存在します。 Caratは創業以来、機械学習による求人レコメンデーションアプリ「GLIT」などを通して、こうした非効率を解消することを目指してきました。そして、近年進化が著しい生成AI/LLMの登場により、パーソナライズされた対話と求人提案をテクノロジーで実現できる体験設計と技術可能性が見えてきました。 これにより、より多くの人が、時間や場所に縛られずに、自分のキャリア選択により一層満足できる世界を目指しています。この大きな課題に対し、生成AI/LLMという最新技術で挑戦するため、「AIジョブサーチ」の開発に着手しました。 ■ 募集背景 「AIジョブサーチ」は、月間アクティブユーザー数3万人規模まで成長しましたが、ここから10万人、30万人と桁を上げて一気に拡大し、「AI求人検索」領域で真っ先に No.1 ポジションを取りに行くフェーズに入っています。 現在、ユーザー獲得のための月間数百万円単位の広告運用は、社内のマーケティングメンバーや広告代理店と連携して行っています。しかし、さらなる事業成長を推進するためには、実行リソースや新しい施策アイディアが常に不足している状況です。 そこで今回、マーケティングメンバーとして既存メンバーの伴走のもと、以下3点を実行・推進していただける方を募集します。 1. ユーザー獲得施策の企画・実行・効果検証（月間アクティブユーザー数を、3万→10万→30万へのロードマップ達成に向けた推進） 2. 既存ユーザー獲得チャネルの広告運用・数値分析・レポーティング（社内/代理店との連携を含む） 3. 新規ユーザー獲得チャネルの検証・開拓（獲得効率の高い経路を見つけるためのトライアンドエラー） ■ 直面している課題・面白さ AIの恩恵を “誰でも受けられる転職体験” として伝え、キーワード検索に慣れた求職者に「AIと対話で仕事が見つける」という新しい行動を促す、このカテゴリ創造がマーケティングにおける最大の挑戦です。 広告施策で早期に順調であるものの、「ユーザー獲得チャネルの拡大/リテンション強化/ユーザー獲得費用の最適化」などグロース視点で越えるべきハードルが多く残っています。 蓄積されたレコメンドアルゴリズムや行動データというアセットを武器に、獲得→活性→収益化の全ファネルで仮説検証を高速に回し、プロダクトと市場の距離を一気に縮めていくフェーズです。 ■ AIジョブサーチの面白さ 【カテゴリを育てる“白地”マーケット】 ・AI求人検索はまだ競合が少なく、大手ですら手探り状態。 ・「求職者はキーワード検索で仕事を探す」の常識を塗り替え、市場そのものをデザインできる稀有なタイミングです。 【3万人 → 10万人 → 30万人を狙うダイナミックレンジ】 ・現状は月間アクティブユーザーが3万。ここから一桁二桁の拡大を手触り感を持ってドライブ。 【データとチャットログが“宝の山”】 ・LLM のチャットログ/検索クエリ/応募行動など、従来の求人メディアにはない一次データが大量に蓄積。 ・BIツールに即アクセスし、仮説 → 施策 → 検証を日単位で回せる環境です。 【PMF前夜 × 収益化加速 = 事業貢献のインパクト大】 ・広告ROIはプラスに転じています。しかしまだまだ手を打つべき問題が多く、さらなる成長の余地が十分にあります。 ・施策一つでCPAが半減、ARRが倍増など、マーケター冥利に尽きるレバレッジを体験できます。 【フラットカルチャー】 ・CEO・CTO との距離ゼロ、意見がそのままロードマップとなり、ハイレスポンスな意思決定が魅力です。 【みんなで会社を作るフェーズ】 ・採用や組織づくりにもマーケ視点で参画。 ・“新たな価値を発明し続ける”がミッションのため、”常にチャレンジし続ける”カルチャーの体現をマーケティング責任者として担っていただき、そして同時に経営チームの一員として事業のステージアップを牽引できます。 ■ ご面接フロー ① カジュアル面談 代表の松本が「事業のこと/サービスのこと/今後のこと/働き方のこと」など、ご説明させていただきます。 ② 書類選考 / 一次面接 これまでのご経験や、今後達成したいことなどを中心に、お話させていただきます。 ※ご希望がございましたら、弊社社員ともご面談のお時間を設けさせていただきます。 ③ 最終面接 代表の松本並がご面接させていただきます。 ④ 内定 / オファー面接 ご期待したい役割のご説明や、気になることがございましたら、ご説明させていただきます。 ■その他情報 ・Carat/メンバーページ https://caratinc.jp/Member ・AIジョブサーチ/サービスページ https://job-search.ai/ ・会社やメンバー情報についてはこちらにより詳しくまとまっています。 https://speakerdeck.com/caratinc/zhu-shi-hui-she-carat-company-deck-v1-dot-0 ・直近の事業状況note_LLM×求人検索「AIジョブサーチ」、2年間の軌跡と今後の展望。 https://note.com/na0kii/n/n51baf500fa1c ・CTO斎藤が解説する、「AIジョブサーチ」でのLLMを用いた技術アプローチ https://note.com/saitoxu/n/na479f9f3ce2e

■ 会社概要 Caratは「新たな価値を発明し続ける」というミッションのもと、HR Tech領域で非効率なマッチングや無駄な作業をなくすことを目指しています。 特に近年は生成AI/LLMに注力しており、新たなプロダクト開発を進めています。 今回は、この注力領域を牽引する「AIジョブサーチ」の利用者数を加速させるマーケティング責任者/グロースハッカーを募集します。 ■ AIジョブサーチとは、どのようなサービスであるのか 「AIジョブサーチ」は生成AI/大規模言語モデル（LLM）を活用し、自然言語による求人検索ができるサービスです。 2023年11月にリリースしたばかりの新しいプロダクトですが、現在、非正規雇用の方々を中心に、月間3万人のアクティブユーザーに利用されています。 LLMを活用したプロダクト開発は非常に面白く、新たな挑戦であると同時に、難しさも日々感じています。 今後は、ユーザーがまるで優秀な人材エージェントと話しているかのように、カジュアルかつ効率的に自分に合った仕事を見つけられるサービスを目指しております。 ■ Caratが目指したい世界線 我々が実現したいのは、求職者が「探す」のではなく「出会える」転職体験です。生成AIがユーザーの意図や潜在的なニーズを深く理解し、最適な求人だけでなく、キャリアパスや働き方に関する示唆を提供することも目指しています。 まさに人材エージェントの代替となる「AIエージェント」を実現し、個人の可能性を最大限に引き出し、より最短で、より良い仕事、より良い未来に繋がるプラットフォームとなることです。 これは、単なる転職マッチングに留まらず、日本の「働く」をもっと豊かに、人生の総価値を上げる社会の実現に貢献できると信じています。 ■ なぜ、やろうと思ったのか 従来の転職・採用活動には、求職者が情報収集に苦労したり、自分に合った求人を見つけにくかったり、企業側が求める人材になかなかリーチできなかったりといった多くの「負」が存在します。 Caratは創業以来、機械学習による求人レコメンデーションアプリ「GLIT」などを通して、こうした非効率を解消することを目指してきました。そして、近年進化が著しい生成AI/LLMの登場により、パーソナライズされた対話と求人提案をテクノロジーで実現できる体験設計と技術可能性が見えてきました。 これにより、より多くの人が、時間や場所に縛られずに、自分のキャリア選択により一層満足できる世界を目指しています。この大きな課題に対し、生成AI/LLMという最新技術で挑戦するため、「AIジョブサーチ」の開発に着手しました。 ■ 募集背景 「AIジョブサーチ」は、月間アクティブユーザー数3万人規模まで成長しましたが、ここから10万人、30万人と桁を上げて一気に拡大し、「AI求人検索」領域で真っ先に No.1 ポジションを取りに行くフェーズに入っています。 しかし社内には、本格的なグロースマーケティングの知見がまだ十分にありません。 そこで今回、マーケティング責任者/グロースハッカーとして経営陣の右腕となり、以下3点をリードしていただける方を初採用いたします。 「検索」から「出会い」へ、そして “AIと対話で仕事を見つける” 新常識を作る、という野心に共鳴し、会社のステージを一段引き上げるグロースを牽引してくださる方をお待ちしています。 1. 月間アクティブユーザー獲得の推進（3万→10万→30万のロードマップ設計と実行） 2. 事業を10倍にスケールを実現する成長戦略の策定とドライブ 3. 市場カテゴリの創造とブランド確立（大手や他スタートアップが手を付けられていない白地市場での先行逃げ切り） ■ 直面している課題・面白さ AIの恩恵を “誰でも受けられる転職体験” として伝え、キーワード検索に慣れた求職者に「AIと対話で仕事が見つける」という新しい行動を促す、このカテゴリ創造がマーケティングにおける最大の挑戦です。 広告施策で早期に順調であるものの、「ユーザー獲得チャネルの拡大/リテンション強化/ユーザー費用獲得の最適化」などグロース視点で越えるべきハードルが多く残っています。 蓄積されたレコメンドアルゴリズムや行動データというアセットを武器に、獲得→活性→収益化の全ファネルで仮説検証を高速に回し、プロダクトと市場の距離を一気に縮めていくフェーズです。 ■ お任せしたいミッション ・月間アクティブユーザーの獲得を「3万 ▶ 10万 ▶ 30万」へ加速 　└ SEO/広告/SNS/UGCなど最適チャネルを組み合わせ、獲得コストの最適化をしながら利用者数を10倍へスケール。 　└ 「AIと対話で仕事を見つける」体験価値をわかりやすく伝えるクリエイティブとキャンペーンを設計・実行。 ・“AI求人検索” カテゴリで圧倒的No.1を確立 　└ 市場や競合のホワイトスペースを把握し、ブランドメッセージとポジショニングを一貫して発信。 　└ プレスリリース/イベント/インフルエンサーマーケなども駆使し、先行逃げ切り体制を構築。 ・マーケティング起点でのプロダクトの最適化 　└ オンボーディング～リテンションまでの UX/UI をABテストで改善し、検索完了率・MAUを最大化。 　└ LLM検索ログやレコメンドアルゴリズムを活用し、パーソナライズ体験とリファラル施策を強化。 ・ROASを200%以上に伸ばす 　└ 応募単価やROASを常時モニタリングし、広告投資効率の最大化へ。 ■ AIジョブサーチの面白さ 【カテゴリを育てる“白地”マーケット】 ・AI求人検索はまだ競合が少なく、大手ですら手探り状態。 ・「求職者はキーワード検索で仕事を探す」の常識を塗り替え、市場そのものをデザインできる稀有なタイミングです。 【3万人 → 10万人 → 30万人を狙うダイナミックレンジ】 ・現状は月間アクティブユーザーが3万。ここから一桁二桁の拡大を手触り感を持ってドライブ。 【データとチャットログが“宝の山”】 ・LLM のチャットログ/検索クエリ/応募行動など、従来の求人メディアにはない一次データが大量に蓄積。 ・BIツールに即アクセスし、仮説 → 施策 → 検証を日単位で回せる環境です。 【PMF前夜 × 収益化加速 = 事業貢献のインパクト大】 ・広告ROIはプラスに転じています。しかしまだまだ手を打つべき問題が多く、さらなる成長の余地が十分にあります。 ・施策一つでCPAが半減、ARRが倍増など、マーケター冥利に尽きるレバレッジを体験できます。 【フラットカルチャー】 ・CEO・CTO との距離ゼロ、意見がそのままロードマップとなり、ハイレスポンスな意思決定が魅力です。 【みんなで会社を作るフェーズ】 ・採用や組織づくりにもマーケ視点で参画。 ・“新たな価値を発明し続ける”がミッションのため、”常にチャレンジし続ける”カルチャーの体現をマーケティング責任者として担っていただき、そして同時に経営チームの一員として事業のステージアップを牽引できます。 ■ ご面接フロー ① カジュアル面談 代表の松本が「事業のこと/サービスのこと/今後のこと/働き方のこと」など、ご説明させていただきます。 ② 書類選考 / 一次面接 これまでのご経験や、今後達成したいことなどを中心に、お話させていただきます。 ※ご希望がございましたら、弊社社員ともご面談のお時間を設けさせていただきます。 ③ 最終面接 代表の松本並びに、CTO斎藤がご面接させていただきます。 ④ 内定 / オファー面接 ご期待したい役割のご説明や、気になることがございましたら、ご説明させていただきます。 ■その他情報 ・Carat/メンバーページ https://caratinc.jp/Member ・AIジョブサーチ/サービスページ https://job-search.ai/ ・会社やメンバー情報についてはこちらにより詳しくまとまっています。 https://speakerdeck.com/caratinc/zhu-shi-hui-she-carat-company-deck-v1-dot-0 ・直近の事業状況note_LLM×求人検索「AIジョブサーチ」、2年間の軌跡と今後の展望。 https://note.com/na0kii/n/n51baf500fa1c ・CTO斎藤が解説する、「AIジョブサーチ」でのLLMを用いた技術アプローチ https://note.com/saitoxu/n/na479f9f3ce2e

■ 会社概要 Caratは「新たな価値を発明し続ける」というミッションのもと、HR Tech領域で非効率なマッチングや無駄な作業をなくすことを目指しています。 特に近年は生成AI/LLMに注力しており、新たなプロダクト開発を進めています。今回は、この注力領域を牽引する「AIジョブサーチ」の開発を加速させるエンジニアを募集します。 ■ AIジョブサーチとは、どのようなサービスであるのか 「AIジョブサーチ」は生成AI/大規模言語モデル（LLM）を活用し、自然言語による求人検索ができるサービスです。 2023年11月にリリースしたばかりの新しいプロダクトですが、現在、非正規雇用の方々を中心に、月間3万人のアクティブユーザーに利用されています。 LLMを活用したプロダクト開発は非常に面白く、新たな挑戦であると同時に、難しさも日々感じています。 今後は、ユーザーはまるで優秀な人材エージェントと話しているかのように、カジュアルかつ効率的に自分に合った仕事を見つけられるサービスを目指しております。 ■ Caratが目指したい世界線 我々が実現したいのは、求職者が「探す」のではなく「出会える」転職体験です。生成AIがユーザーの意図や潜在的なニーズを深く理解し、最適な求人だけでなく、キャリアパスや働き方に関する示唆を提供することも目指しています。 まさに人材エージェントの代替となる「AIエージェント」を実現し、個人の可能性を最大限に引き出し、より最短で、より良い仕事、より良い未来に繋がるプラットフォームとなることです。 これは、単なる転職マッチングに留まらず、日本の「働く」をもっと豊かに、人生の総価値を上げる社会の実現に貢献できると信じています。 ■ なぜ、やろうと思ったのか 従来の転職・採用活動には、求職者が情報収集に苦労したり、自分に合った求人を見つけにくかったり、企業側が求める人材になかなかリーチできなかったりといった多くの「負」が存在します。 Caratは創業以来、機械学習による求人レコメンデーションアプリ「GLIT」などを通して、こうした非効率を解消することを目指してきました。そして、近年進化が著しい生成AI/LLMの登場により、パーソナライズされた対話と求人提案をテクノロジーで実現できる体験設計と技術可能性が見えてきました。 これにより、より多くの人が、時間や場所に縛られずに、自分のキャリア選択により一層満足できる世界を目指しています。この大きな課題に対し、生成AI/LLMという最新技術で挑戦するため、「AIジョブサーチ」の開発に着手しました。 ■ 直面している課題・面白さ LLMの柔軟性を活かしつつも、求人検索として正確かつユーザーが期待するUXをどのように提供するか、といった挑戦的な課題があります。 早期にマネタイズも開始し一定の成果は出ていますが、PMF（プロダクトマーケットフィット）の達成に向け、ユーザーの期待値を満たせていない部分や、サービスの精度・安定性など、乗り越えるべき課題は数多くあります。 過去のアセットとしての機械学習による求人レコメンデーション開発経験も活かしつつ、これらの課題を特定し、技術とプロダクトの両面から高速で改善を回していくフェーズです。 ■ お任せしたいミッション ・AIジョブサーチの事業成長をさせるための、機能開発の検討・実装 ・応募数増加に必要な、求人レコメンドにおけるRAG／ベクトル検索基盤の構築とモデル(OpenAI/Gemini/Claude等)及びパラメーター最適化 ・直近立ち上げる予定の新規HRプロダクトの0→1立ち上げ（企画/PoC/実装/デリバリーまで） ※ 技術スタック：Python（FastAPI）、AWS（ECS Fargate／OpenSearch など）、TypeScript（Expo + React Native）、Terraform ほか ※ ChatGPT Team, Cursor, GitHub CopilotなどのAIツールを導入しており、生産性が向上するAIツールはどんどん導入していく予定でございます ■ AIジョブサーチの面白さ 【最先端AIツールで加速する少数精鋭開発体制】 ・GitHub CopilotやCursorなど、最先端のAIツールをフル活用し、少数精鋭チームで高速かつ高品質な開発を実現しています。日々登場する AI エージェントは、効果が見込めるものから積極的に導入し、開発生産性を最大化しています。 【CaratはAIへフルベット】 ・2017年より機械学習ベースの求人レコメンドエンジンを自社開発し、生成AIに偏ることなく幅広いAI技術を組織的に理解・活用してきた点が大きな強みです。さらにCTOはレコメンドエンジン研究の論文執筆経験を持ち、最先端アルゴリズムと理論をプロダクトに落とし込むことで、実践的かつ学術的な視点から課題解決を推進しています。 【正解のない、本質的な課題解決へのアプローチ】 ・理想とする世界観からの逆算での「エンジニアリングとしてのモノづくり」を手を動かしていきながら、高速で開発/検証を行うため、自ら企画・実装をして進めたい方には非常に面白い機会をご提供できる環境です。 【明確なユーザーフィードバックとデータに基づいた改善】 ・リリースしたばかりのプロダクトのため、ユーザーの反応や行動データをダイレクトに得ながら、機能改善やアルゴリズムの最適化を高速で行い、データを活用した改善する文化です。 【事業成長へのダイレクトな貢献】 ・PMFを目指し、収益化も進むプロダクトの中心メンバーとして、自身のコードやアイデアが事業の成長に直結するやりがいを感じられます。 【オープンでフラットなチーム】 ・CEOやCTOとも密に連携を取りながら、プロダクト開発を進めます。 ・採用活動にもメンバーが関わっており、全員で会社を作っていく文化です。 ■ ご面接フロー ① カジュアル面談 CTO斎藤または、代表の松本が事業のこと、サービスのこと、今後のこと、働き方のことなど、ご説明させていただきます。 ② 書類選考 / 一次面接 これまでのご経験や、今後達成したいことなどを中心に、お話させていただきます。 ※場合によっては追加でコーディングテストや、ご希望がございましたら、弊社社員ともご面談のお時間を設けさせていただきます。 ③ 最終面接 代表の松本並びに、CTO斎藤がご面接させていただきます。 ④ 内定 / オファー面接 ご期待したい役割のご説明や、気になることがございましたら、ご説明させていただきます。 ■その他情報 ・Carat/メンバーページ https://caratinc.jp/Member ・AIジョブサーチ/サービスページ https://job-search.ai/ ・会社やメンバー情報についてはこちらにより詳しくまとまっています。 https://speakerdeck.com/caratinc/zhu-shi-hui-she-carat-company-deck-v1-dot-0 ・直近の事業状況note_LLM×求人検索「AIジョブサーチ」、2年間の軌跡と今後の展望。 https://note.com/na0kii/n/n51baf500fa1c ・CTO斎藤が解説する、「AIジョブサーチ」でのLLMを用いた技術アプローチ https://note.com/saitoxu/n/na479f9f3ce2e

■ 会社概要 Caratは、AI/LLMで“採用の負”を仕組みで解くHRプロダクトをつくっています。 対話型求人検索 「AIジョブサーチ」 は2023年リリース、月間アクティブユーザー約3万人。少数精鋭の開発チームに、若手エンジニアを迎え、プロダクトを一緒に伸ばします。 人材紹介の力学では、本当に支援が必要な人ほど十分なキャリアアドバイスが届きません。 Caratは、誰もが時間やバックグラウンドに関係なく、高品質なキャリア支援にアクセスできる世界を、AI/LLMで実装します。 「探す」ではなく「出会える」転職体験を提供するため、AIエージェントの実用化に挑戦しています。 ■ プロダクト（AIジョブサーチ） AIジョブサーチは、自然言語で求人を探せる「対話型求人検索サービス」です。 ユーザーは、優秀な人材エージェントと話すように仕事と出会えます。 現状はPMFに向けて改善余地が多いフェーズで、精度・速度・安定性の3つの視点から、毎週の開発で前進させます。 ■ 業務内容 ・「AIジョブサーチ」の新機能開発・改善 ・バックエンド中心の設計・実装・本番運用 ・ユーザーの行動データやフィードバックをもとにしたUX改善 ・LLMを活用した検索体験の高度化（プロンプト設計・LLM評価の仕組み化など） ・CEO/CTO/COOと直接議論しながら、仕組みとして課題を解決していく ※入社時点ではバックエンド経験があればOK。フロントエンドやインフラ、LLMについては入社後にキャッチアップ可能です。 ■ Caratでの成長イメージ Caratでは、入社初日からコードに触れ、数万人が使うAIプロダクトに自分の成果をリリースできます。 実装を通じて事業を伸ばす経験を積んでいただきます。 ◎ 入社3ヶ月 ・既存機能のコードリーディングや軽微な改修を担当 ・LLMや検索基盤の仕組みを理解しながら、小さな改善をリリース ・CEO/CTO/COOとの議論を通じて、プロダクトの方向性を掴む ◎ 入社6ヶ月 ・ユーザー行動データを活用した検索体験の改善タスクをリード ・新機能開発の設計〜実装を一通り任せられるようになる ・チームの改善サイクルに主体的に関わり、仕組みづくりに挑戦 ◎ 入社1年 ・検索アルゴリズムやLLM評価フレームワークの主要開発を担う ・バックエンドを中心に、フロント・インフラ領域にも守備範囲を拡大 ・プロダクト全体を見据えた改善提案や技術選定にも関わる 「誰もが時間や環境に左右されず、自分らしいキャリアに出会える世界」を実現しようとしています。あなたのアウトプットが、その世界観を実装していく原動力になります。 ■ Caratで得られるもの ・CEO/CTO/COOと直接議論できる距離感 ・LLMなど最先端の開発に触れられる ・プロダクトの0→1、1→10を経験できる ■ 開発環境 ・技術スタック：Python（FastAPI）、AWS（ECS Fargate／OpenSearch など）、TypeScript（Expo + React Native）、Terraform ほか ・ChatGPT Team, Cursor, GitHub CopilotなどのAIツールを導入しており、生産性が向上するAIツールはどんどん導入していく予定でございます ■選考フロー 1. カジュアル面談（CEO松本） 2. 書類選考／技術面接（コーディング＋CTO斎藤との成果物ディスカッション） 3. 最終面接（COO中井） 4. オファー面談（CEO松本） ■その他情報 ・Carat/メンバーページ https://caratinc.jp/Member ・AIジョブサーチ/サービスページ https://job-search.ai/ ・会社やメンバー情報についてはこちらにより詳しくまとまっています。 https://speakerdeck.com/caratinc/zhu-shi-hui-she-carat-company-deck-v1-dot-0 ・直近の事業状況note_LLM×求人検索「AIジョブサーチ」、2年間の軌跡と今後の展望。 https://note.com/na0kii/n/n51baf500fa1c ・CTO斎藤が解説する、「AIジョブサーチ」でのLLMを用いた技術アプローチ https://note.com/saitoxu/n/na479f9f3ce2e

私たちCaratは「新たな価値を発明し続ける」をミッションとして、HR企業や求職者向けに複数プロダクトを展開するHR Tech企業です。 ▼Company Deckはこちら https://speakerdeck.com/caratinc/zhu-shi-hui-she-carat-company-deck-v1-dot-0 今回は生成AI/LLMを活用した求人検索サービス「AIジョブサーチ」の開発チームメンバーを募集します。 # AIジョブサーチとは 「AIジョブサーチ」は生成AI/大規模言語モデル（LLM）を活用し、自然言語による求人検索ができるサービスです。 2023年11月にリリースしたばかりの新しいプロダクトですが、現在、非正規雇用の方々を中心に、月間3万人のアクティブユーザーに利用されています。 LLMを活用したプロダクト開発は非常に面白く、新たな挑戦であると同時に、難しさも日々感じています。 今後は、ユーザーはまるで優秀な人材エージェントと話しているかのように、カジュアルかつ効率的に自分に合った仕事を見つけられるサービスを目指しております。 ▼サービスサイト https://job-search.ai/ # 具体的な業務内容 - AIジョブサーチのコアバリューとなる、生成AI/LLMを活用した機能の開発 - Python / FastAPIによるバックエンド設計・実装・運用 - React Native / Expo製モバイルアプリの機能開発 - Next.jsによるWebアプリの機能開発 - 検索・レコメンドアルゴリズムの品質改善や求人データのクレンジング機能の実装・評価プロセスの構築 - CI / CDや開発プロセスの改善 ## 業務の魅力 - 上流工程から下流工程まで幅広い工程を経験することができます。 - FE / BE / Infraの垣根なく、フルスタックな業務経験を積むことができます。 - プロダクトや開発フロー、開発ツールなどベターなものがあれば提案と導入が可能です。 - 雇用形態に関わらず裁量を持って働くことが可能です。 - LLMを活用したtoCプロダクト開発はベストプラクティスやロールモデルがまだまだ少なく、手探りで仮説検証を繰り返して行い、自分たちで最適解を見つけに行く面白味とやりがいを実感できます。 - これまでの事業で蓄積されたアセットやリレーションと、生成AI / LLMという革新的なテクノロジーを組み合わせることで、これまで解けなかったイシューを解決するHRプロダクトを生み出せる可能性があります。 ## 主な利用技術 - フロントエンド： React / React Native (Expo) / Next.js / TypeScript - バックエンド：Python / FastAPI - ミドルウェア： Aurora / OpenSearch / ElastiCache - インフラ・運用： AWS / Terraform / CircleCI / Github Actions - LLM： OpenAI API # 会社を理解してもらうための参考記事 ▼Caratを紹介するnote記事 LLM×求人検索「AIジョブサーチ」、2年間の軌跡と今後の展望。 https://note.com/na0kii/n/n51baf500fa1c?magazine_key=mc0913913f753 LLM×求人検索『AIジョブサーチ』を支える技術アーキテクチャと3つのリアルな課題 https://note.com/saitoxu/n/na479f9f3ce2e?magazine_key=mc0913913f753 手動コーディング一切禁止でClaude Codeだけ使って開発するClaude Code Weekで得た学びと課題 https://note.com/saitoxu/n/n24cb73658371?magazine_key=mc0913913f753