[中途・正社員｜フルリモート]【テックリード】落とし物DXの基盤再構築とAIエージェント実装を牽引する技術リーダー候補

落とし物クラウドfind・事業について「やさしさを、社会インフラにする」

findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。

毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。

弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。

これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。

findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率（問合せベース）は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。

競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました！」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。

findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。

募集背景「コンテナ基盤を用いて既存アプリをフルリプレイス。そしてAIエージェント実装へ。」

落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これまで開発スピードを最優先にAmplify・DynamoDBで作り上げてきたシステムを、社会インフラとしての「信頼性」と「拡張性」をより引き上げるべく、コンテナ基盤（Amazon ECS）やRDB（Amazon Aurora）への全面刷新という意思決定を直近で行い、その道のりを歩み始めました。
この意思決定は、AIエージェントによる照合業務の自動化という、技術的に極めてエキサイティングな転換を現実的に見据えた決定でもあります。

今回募集するテックリードには、「コンテナ基盤を用いたアプリケーション刷新の主導」に加え、LangChain等を用いた「落とし物対応を自動化するAIエージェント」の開発を牽引していただきたいと考えています。単なる機能開発ではなく、AIと人が共生する「やさしい世界」を、エンジニアリングの力でゼロから形にするポジションです。

「技術のための技術」ではなく、「やさしさのインフラ化を実現するためのエンジニアリング」を体現し、チームを牽引してくれるリーダーを求めています。

▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。

実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。

▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
・必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
・普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
・ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
・新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます

▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。

＜業務内容＞

• 次世代プラットフォームのアーキテクチャ設計・実装
• ECS、Aurora、Terraformを用いたスケーラブルなインフラ基盤への移行・最適化。
• AIエージェントによる業務自動化のR&Dおよび実装
• LangChain等を用いた、問い合わせ対応や照合業務を自動化するプロダクト開発。
• 開発生産性の極大化
• CodexやDevin、Cursor等のAIツールをフル活用し、爆速で高品質なコードを生み出す開発体験（DX）の構築
• 技術選定とコードレビューの文化醸成
• チーム全体の技術水準を底上げするための技術選定、品質基準の策定

＜V2利用技術・ツール＞

• フロントエンド：Next.js(React.js)
• バックエンド：TypeScript, GraphQL
• インフラ：AWS(Amazon ECS, Aurora PostgreSQL, Cognito etc), Terraform
• CICD： Github Actions
• その他：LangChain等を用いたAIエージェント開発を予定
• AIエージェントの利用状況： Claude Code, Cursor, Devin

＜参考：V1利用技術・ツール＞
・Vue3(Nuxt3)、Tailwind CSS、TypeScript、GraphQL etc.
・AWS Amplify、AppSync、Lambda、DynamoDB、S3、Cognito、SES etc.
・OpenAI API, Teams API, Slack API etc.
・VSCode + dev container
・Asana、Notion 、Google Drive、Slack

※経験に応じて期待する役割は相談の上決定しますが、まだ少人数の組織のため、全員プレイヤーからのスタートです。

[いずれも必須]

• Webアプリケーションにおけるフロントエンドまたはバックエンドの開発経験（※目安開発経験5年以上）
• AWS, Google Cloud等のクラウド環境を前提とした開発経験
• 「プロダクトの価値を最大化するために、どの技術をどう使うか」を議論し、決断できるスキル

• LangChain等を用いたLLMアプリケーションの開発経験
• AIツール（Cursor, Devin, Codex等）を積極的に業務に取り入れた経験
• 大規模トラフィックに耐えうるデータベース設計・チューニング経験
• スタートアップでのリードエンジニア、またはテックリード経験
• AWS（ECS, Aurora, Terraform） を用いたコンテナベースのインフラ構築・運用経験
• GitHub Actionsを用いたCI/CDパイプラインの構築経験