ナウキャストとは

ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。

ナウキャストが提供しているサービス

• POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
• JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
• 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
• HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
• 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
• データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
• 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス

業務の概要

本ポジションでは、アプリケーションのサーバーサイド開発をリードしていただきます。 具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします

①Financial Research事業

POSデータやクレジットカードなどを用いた投資分析サービスを、国内外の機関投資家に展開しています。 上記の決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら分析業務をサポートするアプリケーションの開発を行います。

②Data AI Service事業

国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタや多様な3rdパーティデータに、最先端の生成AI技術を掛け合わせることで、企業の営業・開発・データ活用のDXを推進する事業です。
本事業は主に2つの核となるサービス群で構成されています。

Real Estate Unit(商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト )

主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。
独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。
不動産領域のAI×データプロダクト「DataLensオフィス営業」「DataLens店舗開発」のエンタープライズ向けカスタマイズ開発の推進をお任せいたします。

• 「DataLens オフィス営業 」
  AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
  ※事例紹介はこちら
• 「DataLens 店舗開発」
  人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
  ※プロダクトに関わるメンバーの座談会記事はこちら

Data Holder Unit(法人データ活用基盤・データ販売デリバリー)

弊社が保有する、国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタを軸としたデータの価値を顧客に届けるためのデリバリー基盤およびAPIの開発をリードしていただきます。
既存の法人マスタに、顧客が持つデータや3rdパーティデータを統合（名寄せ）し、高度な分析を可能にするソリューションの提供と、その基盤の汎用化を推進します。

• 「DataLinc」
  ナウキャスト、法人データを名寄せして外部データと統合し、営業活動や与信管理を高度化するDaaS「DataLinc」の提供を開始

③Data AI Solution事業

データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。
Snowflakeを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（MCPass）、AI協働プラットフォーム（Finstage Cowork）まで、一貫したデータ×AIのスタックを自社で持ち、金融機関を中心としたエンタープライズ向けに展開しています。

• Finatext Advisory Assist シリーズ
  金融アドバイザーの提案活動を支援する、生成AI搭載型のアシストツールです。
  顧客情報や保険ニーズをもとに、提案資料の自動生成・情報要約・営業ナレッジの活用などを支援しています。
  ※参考資料：
  ・Finatext Advisory Assist for 保険代理店
  ・Finatext Advisory Assist for 法人保険営業
• MCPass（新規立ち上げ）
  組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発
  金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中
  ※参考資料：「技術構成、「登壇資料」
• Finstage Cowork（企業向けAI協働プラットフォーム）
  企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供する自社プロダクト
  チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。
  MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
• NorthCast
  データクラウド「Snowflake（スノーフレイク）」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。
  各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。

【具体的な業務内容】

• プロダクト企画、設計、開発、運用
• システム改善のための関係者へのヒアリングから改善提案
• 必要に応じてインフラ改善、データのパイプライン整備や連携の改善

社員インタビュー

• 「DataLens店舗開発」が特許を取得 ──AIで店舗出店の常識を変える挑戦の裏側
• 少人数チームでAIと最新技術を駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創るソフトウェアエンジニアの挑戦

本ポジションの魅力

①手応えのある1→10フェーズ

新規事業の立ち上げフェーズでありながら、すでに大手企業との案件実績があり、「不確実性の高い0→1」ではなく手応えのあるフェーズで価値を生み出せる環境です。
また、データ基盤が整っているため新規プロダクトを開発しやすい環境です。

②幅広い技術領域への挑戦

バックエンドの枠にとらわれず、PdM、テックリード、アナリティクスエンジニアのような動きを取り、他ポジションに染み出せる環境です。
API、DB、インフラなどサーバーサイドとその周辺領域の開発経験を積むことができます。

③バラエティ豊富なデータ

クレジットカードやPOSデータなど機密性の高いデータを扱え、プロダクトを通じて企業の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。

④AI駆動開発とガードレールの両立

金融・Fintech水準のガードレールにより、Claude Code・Cursor等を安心して活用できる環境です。
Harness Engineering(生成AIのコード品質担保・仕様の形式管理)にも取り組んでいます。

⑤フルサイクル・裁量

エンジニアが直接顧客と対話し、要件定義から技術選定・実装までリードする文化です。
配属先によってはエンジニア×Bizdevでロードマップを議論する体制が整っています。

使用技術

Python、Go(echo)、Airflow、Snowflake、Amazon Web Services、Terraform、Docker、MySQL (Aurora)、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

• Webアプリケーションのバックエンド開発経験
• AWS等のクラウド上での簡単なインフラ構築経験
• ユニットテストやE2Eテストの実装経験

すべてが必要というわけではなく、いずれかに該当しているだけでも歓迎です。

• Terraform等によるIaCを用いたクラウドインフラの構築経験
• コンテナベースのアプリケーションの開発・運用経験
• 大規模ユーザーを持つWebアプリケーションの開発・運用経験
• 生成AIを活用した機能のWebサービスへの組み込み経験
• データベースやネットワーク等、システムパフォーマンスのチューニング経験
• セキュアコーディングに関する知見
• データ分析基盤の構築経験
• ベトナムのエンジニアチーム等とのコミュニケーションに必要な日常会話レベルの英語力

• 顧客志向で開発ができる
  常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる。
• プロダクトの成長にオーナーシップを持てる
  プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる。
  プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる。
• 人を巻き込み物事を推進できる
  何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる。
  自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる。
• 知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる
  エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる。
  学習した知識をそのままで終わらせず、業務に活かすことができる。
• 泥臭く細部にこだわることができる
  きれいなデータや、価値ある分析のために、データの隅々にまで気を配り、細かい作業を丁寧に進められる。