IVRy Data Hub の求人一覧 - 株式会社IVRy

IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)を活用し、顧客の業務フローをAIエージェント前提で再設計する「Agentic Transformation」をリードするポジションです。株式会社IVRyについてIVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは5万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。 2025年11月までに累計106.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施対話型音声AI SaaS「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」を提供開始IVRyについてより詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページ をご用意しています。事業内容やプロダクトの詳細、所属メンバーについてご覧いただけます。IVRy｜プロダクト開発 採用ページIVRy Company Deck（会社紹介資料）募集背景IVRyでは、対話データを活用した AI エージェント基盤、「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」を展開しています。現在は、IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) （通話データの検索・通知）のPoC案件の増加Databricks を中心としたデータ基盤整備といったフェーズにあります。しかし、AIエージェントを「機能」として提供するだけでは、顧客の業務変革には至りません。 そこで、顧客業務を分解し、AIを前提に再設計できる、Data Product Orchestrator（Agentic Transformation Lead） を募集します。募集要件必須要件LLM / 機械学習 / 統計モデリングの体系的理解（3年以上の実務経験）例：確率モデル、最適化、評価指標設計などを実データと合わせて説明できるLLM / 機械学習モデルの評価設計・実運用経験精度評価、ハルシネーション対策、実験設計ができるSQL / Python を用いたデータ設計・分析経験（3年以上）本番プロダクトにおける複数データソース統合・データモデリング経験業務フローを構造化し再設計した実績（コンサル・事業会社問わず）顧客もしくは自社のCxOレイヤーとのディスカッション経験抽象概念を構造設計に落とし込める能力日本語でのコミュニケーションが可能な方（社内コミュニケーションは日本語中心です）歓迎要件マルチエージェントアーキテクチャ設計経験AI 関連分野の修士号以上RAGパイプラインの評価設計経験Databricks / Snowflake経験AIプロダクトの0→1立ち上げ経験戦略コンサル or 事業責任経験求める人物像分析で終わらず業務プロセスに落とせる方技術と経営を翻訳できる方PoC を事業に変えられる方不確実性の高い領域で挑戦できる方お任せしたい業務現在の課題リリース以降、問い合わせが増加し PoC が点在し、業務全体の再設計に至っていないAgent 機能が部分最適に留まっている可能性があるSales、BizDev と技術の間の構造設計のレイヤーをできる人材が不足している期待することIVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) を起点に顧客業務を構造化し、Agent導入ポイントを設計することPoCを事業成果に転換すること業界別ユースケースの型化、プロダクト化を行うことIVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)を「業務プロセスの効率化エンジン」へ進化させること具体的な業務内容顧客の業務ワークフローの可視化・分解Agent 活用戦略設計Sales ・PMM と連携したアカウント戦略立案AI エンジニア・プロダクトマネージャー との構造設計ディスカッション顧客データ結合アーキテクチャ・結合キー設計（例：Data Lake 連携、電話番号hash化など）業界別テンプレート化技術スタック言語：SQL, Pythonフレームワーク・ライブラリ：dbt Coreインフラ：Databricks（Lakehouse）, Google Cloud / AWSCI/CD：GitHub Actionsモニタリング：Databricks, Slack通知ツール：Salesforce, Google Spreadsheet, Notion, Slack開発環境: LLM（OpenAI等）、Claude Code、Cursor、Devin などサービス全体の技術スタック、アーキテクチャは、技術スタック / アーキテクチャー / データパイプライン をご確認ください。ポジションの魅力AI × 業務変革という最前線テーマに挑戦できる技術だけでなく、事業設計まで踏み込める経営陣との距離が近く、意思決定が速い通話という SoR を起点として IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)を “Agentic Company化” の中核にできるキャリアパスData Product 事業責任者AI Agent ArchitectData Strategy LeadData Platform Lead専門性の深化と越境的挑戦の両立が可能です。一緒に働くメンバー、チームの特徴経営、Sales、BizDevと技術の距離が近い実験文化が強いAI Oriented Company にする挑戦を本気でしている多様なバックグラウンドのメンバーが在籍関連する発信LLM時代の「AI-Ready」とは。次世代データドリブンへの挑戦 ── Tech and Me #1エンジニアブログテックブログ（Zenn）参考情報選考プロセスエントリーカジュアル面談書類選考面接（2〜3回）内定条件面談※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。 ※エントリー時に回答いただくアンケートの内容をもとに、カジュアル面談を実施いたします。カジュアル面談を経て正式なご応募に進んでいただいた方には、書類選考をご案内します。ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しい場合は、面談の実施を見送らせていただくこともございます。開発実績アイブリーアイブリー AI Contact CenterアイブリーモバイルアプリIVRy AI FAXIVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)キャリア登録ご応募を検討中の方だけでなく、「まずは話を聞いてみたい」「今後のために情報を受け取りたい」という方も歓迎です。 ご関心があれば、キャリア登録 からぜひご登録ください。採用方針IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。 IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。

対話型音声 AI プラットフォーム「アイブリー」に蓄積された通話データを、AI エージェントが検索・分析し、必要な情報を届け、顧客の業務改善に活かすプロダクト「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」において、その中核を成す Agentic Workflow の評価・改善を担うポジションです。ユーザーが自然言語で問いかけると、エージェントが関連するコミュニケーションデータを分析したうえで応答します。この一連のワークフローを遂行する上では、評価が必要不可欠です。評価タスクの設計やデータ構築などを通して Agentic Workflow の性能評価を行い、信頼性の高いエージェント開発に貢献していただきます。直近チームで議論・実装しているのは次のようなテーマです。評価タスクの設計および評価基盤の開発ベンチマークの作成Agentic Workflow の監視Tool 呼び出しや SQL クエリの発行など、Agentic Workflow における各種 trace の分析・改善特定のシナリオ下での各種モデル、 Agentic Workflow の実装ごとの動作シミュレーションとその分析SkillやMemoryなど、「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」を構成するエージェントの能力を拡張する要素の有無による動作検証LLM という非決定的なコンポーネントをもとに、ユーザーの多岐にわたる問いに対して適切に動く Agentic Workflow をつくるための基盤づくりを担っていただくポジションです。株式会社IVRyについてIVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは7万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。 2025年11月までに累計106.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施対話型音声AI SaaS「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」を提供開始IVRy Company Deck（会社紹介資料）募集背景IVRyは「最高の技術をすべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォームとしてマルチプロダクト展開を進めています。本ポジションでは、「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」の中核を成すAIエージェントを対象に、評価タスクの設計や評価基盤の開発を通じて、Agentic Workflowの品質を継続的に評価・改善できる仕組みづくりを担います。私たちが最も重視しているのは、プロダクトの目的やビジネス要件に照らして「何を良しとするか」を考え、それを測るための評価基準や検証方法を自ら設計できることです。非決定的に振る舞うLLMを前提に、評価結果を開発の意思決定につなげ、チーム全体で信頼性の高いエージェントの開発・改善を進められる状態をともにつくっていきたいと考えています。募集要件必須要件Web アプリケーション・ API サーバの開発経験ML モデルの訓練・改善や、 LLM を利用したアプリケーションの開発・改善などの実務経験要件が明確に定まっていない課題に対して、ステークホルダーと議論し、評価基準や検証方法を自ら設計できること日本語でのコミュニケーションが可能な方（社内コミュニケーションは日本語中心です）歓迎要件LLM や Agentic Workflow の評価基盤を設計・構築した経験（DeepEval、Pydantic Evals など）Agentic Workflow を実際のタスクや環境上で評価するための評価環境・実行基盤を設計・構築した経験（Harbor、Inspect AI など）MLflow、Langfuse、Phoenix などを利用し、trace や本番ログを分析・改善した経験NLP、検索、推薦などの領域における評価設計・性能改善の経験LLM-as-a-Judge や人手評価、アノテーション設計などに関する経験・知見評価実験の設計や、複数のモデル・実装を比較して意思決定につなげた経験求める人物像正解や評価方法が明確でない問題に対して、プロダクトの目的から「何を良しとするか」を考えられる方Agent の失敗や想定外の挙動に興味を持ち、trace などの観測データを掘り下げながら原因を明らかにすることを楽しめる方特定の評価手法やフレームワークに固執せず、目的に応じて適切な評価方法を選択できる方論文や技術ブログから新しい評価手法を学び、実際のプロダクトデータを使った検証・実装まで進められる方プロダクトやチームの目的とアラインしつつ、品質・コスト・開発速度などのトレードオフを判断できる方お任せしたい主な業務このポジションでは、評価タスクの設計から Agentic Workflow の評価を通じて、信頼性の高いエージェント開発に貢献していただきます。現在の課題実ユースケースの広がりやエージェントの機能拡張に対して、Agentic Workflow の評価基盤の整備が追いついていない特定のユースケースでの評価はできつつあるものの、様々なシナリオを想定した評価・改善のサイクルが確立できていない最終的な回答だけではなく、Tool 呼び出しや SQL クエリ、途中の処理結果などを含む Agentic Workflow 全体について、失敗要因を切り分けて評価する仕組みが十分に整備できていないLLM-as-a-Judge などの自動評価について、人手評価との整合性に加えて、コストやスピードも考慮しながら、改善の判断に利用できる状態をつくる必要がある期待していること実際のユーザーの利用状況や今後のユースケース拡張に向けて、Agentic Workflow の性能を測るための評価タスク・評価データを設計する本番環境の trace や評価結果を分析し、Agentic Workflow の失敗パターンや改善ポイントを明らかにするモデルや Agentic Workflow を比較・検証できる評価環境や実行基盤を構築するLLM-as-a-Judge による評価手法を検証し、信頼性のある評価基準を確立して評価基盤に組み込むエージェントに組み込む新しい Tool や Skill の有用性を測る評価タスクを設計し、開発時の意思決定につなげる仕組みをつくる働く面白さ累積1億着電の対話 AI プラットフォーム上に蓄積された大規模なコミュニケーションデータを解析する Agentic Workflow に対して、評価タスクの設計から改善まで一貫して取り組めるまだ確立された方法論が少ない Agentic Workflow の評価について、「何を、どのように評価するか」から設計できる評価基盤をつくるだけではなく、評価結果を実際のエージェント開発や品質改善の意思決定に関われることができる。さらには、顧客の信頼と顧客獲得などのビジネスの成果にも直接貢献することが可能LLM-as-a-Judge や Agent Evaluation、LLM Observability など、技術の進歩が速い領域の知見を実プロダクトで検証できる一緒に働くメンバー、チームの特徴IVRyには、多様なバックグラウンド・高い専門性・成長意欲・そして開発を楽しむカルチャーを持ったメンバーが集まっています。多様なバックグラウンドと専門性メンバーの経歴は、Google、AWS、Microsoft、メルカリ、クックパッド、リクルート、SmartNewsといった技術を軸にプロダクト開発を行う企業から、スタートアップ、制作会社、フリーランス、学術研究まで多岐にわたります。また、バックエンド・フロントエンド・モバイル・インフラ・LLM・音声技術など、専門性の幅も非常に広く、多様な視点を持ったエンジニアが活躍しています。プロダクト志向と課題解決マインド技術だけを追いかけるのではなく、「良いサービスを届けたい」「困っている人を助けたい」といったプロダクト志向とユーザー志向を持ったメンバーが多いのが特徴です。事業や組織の課題にも積極的に関わり、エンジニアリングの枠を越えて価値を届けようとする姿勢が共通しています。自律性とオープンなチーム文化経営・エンジニア・ビジネス全体で心理的安全性とフラットな関係性が根付いており、誰でも提案・議論しやすい環境です。また、エンジニアを含めたすべてのメンバーが自律的に判断し、前に進めるカルチャーを大切にしています。部署を越えた連携や、事業数値のオープンな共有などもIVRyのスタンダードです。成長意欲と学習姿勢新しい環境や領域に飛び込むことを「強くてニューゲーム」と表現し、変化や挑戦を楽しむ文化があります。アジャイル開発、組織開発、マネジメント、ビジネス視点などにも関心を持ち、エンジニアリングの枠を越えて学び続けるメンバーが多く在籍しています。AI・LLMへの高い関心アイブリーの中核技術であるLLMや音声対話AIを社会実装することへの関心と熱量も共通点の一つです。「LLMを使って、世の中に“なくてはならない”サービスをつくる」ことを目指し、日々の開発に取り組んでいます。スタートアップならではの挑戦を楽しむ急成長中のスタートアップという環境で、前例のない課題や変化を楽しみながら、自らの手でサービスや組織を進化させていくことにやりがいを感じるメンバーが集まっています。関連する発信LLM時代の「AI-Ready」とは。次世代データドリブンへの挑戦 ── Tech and Me #1基礎で勝ち、実装で磨く。AI音声対話を率いる花木の開発哲学 ── Tech and Me #2技術の力で事業を動かす。成田が見据えるIVRyの未来 ── Tech and Me #3エンジニアブログテックブログ（Zenn）参考情報選考プロセスエントリーカジュアル面談書類選考面接（2〜3回）内定条件面談※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。 ※エントリー時に回答いただくアンケートの内容をもとに、カジュアル面談を実施いたします。カジュアル面談を経て正式なご応募に進んでいただいた方には、書類選考をご案内します。ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しい場合は、面談の実施を見送らせていただくこともございます。 ※面接では、これまで携わられた AI・LLM を用いた開発について、「どのように品質を評価し、どう改善したか」を具体的にお伺いします。開発実績アイブリーアイブリー AI Contact CenterアイブリーモバイルアプリIVRy AI FAXIVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)キャリア登録ご応募を検討中の方だけでなく、「まずは話を聞いてみたい」「今後のために情報を受け取りたい」という方も歓迎です。 ご関心があれば、キャリア登録 からぜひご登録ください。採用方針IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。 IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。

株式会社IVRyについてIVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは5万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。 2025年11月までに累計106.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施対話型音声AI SaaS「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」を提供開始IVRy｜プロダクト開発 採用ページIVRy Company Deck（会社紹介資料）募集背景IVRy は、次の柱として、蓄積された対話データを企業の意思決定そのものに接続する新規事業「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」を立ち上げています。顧客の電話業務は、コールセンター、店舗、予約、問い合わせ、督促と、事業のあらゆる場所に散っています。対話プロダクトで業務に入り込み、IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) の AI エージェントによってその出力を意思決定に繋ぐことが重要になります。Data Strategist は、担当したエンタープライズ顧客の課題を最初から最後まで預かるポジションです。特に AI 時代においては作業効率化加速に伴い、人間は問いの設定力の重要性はますます増しています。そこで本ポジションでは、自分で問いを立て現状把握・課題設定(仮説立案)から、解決策の設計、PoC の設計と実行、成果指標の定義、本番運用への移行までを実行します。そして、そこで作り込んだものを他社にも再現できるプロダクトの機能に落とし込むところまでを担っていただける仲間を募集しています。業務内容対話型音声 AI プラットフォーム アイブリーで生まれた対話データを IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) の AI エージェントをつかって企業の意思決定に接続します。そして、顧客の中でも言語化されていない業務フローや、部署をまたいで散っている要件を、関係者を巻き込みながら自分で構造化・可視化していく仕事です。データが全社の共通言語である以上、守備範囲は一部門に閉じません。顧客に対して提案するのは「データ基盤の導入」だけではありません。電話やチャットを含めた顧客コミュニケーション接点の再設計と、その結果として立ち上がるデータ活用を企業に眠る他のデータと組み合わせ、一気通貫で提案することになります。逆方向も同じで、データ活用の要件から電話フローの設計も実施するポジションです。具体的には以下の通りです。エンタープライズ顧客に対し、業務課題・データ環境・運用フローのヒアリングから、対話プロダクト（電話フロー・AI 対話の設計、どの顧客業務に、どう組み込むか）と IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)（検索エージェント、通知・アラート、社内データとの連携等の組み合わせ）を一体で設計し、PoC 設計、成果指標の定義、本番運用への移行までを一貫して担当担当顧客に対しては「その企業にとっての IVRy の責任者」として振る舞う。必要なら要件を切り、必要ならデータプロダクト開発チームにも、アイブリー本体のプロダクトチームにも機能要求を出すPoC における顧客側の工数負担、セキュリティレビュー、データ受け渡しの形式といった「契約が止まる論点」を、自分で特定して潰す既存のアイブリー導入顧客に対して、電話業務の先にあるデータ活用を提案し、アカウントの価値を引き上げるある 1 社向けに作り込んだ「電話フロー × データ連携・分析」のパターンを、同業種の他社で再現できるテンプレート / 提案パッケージに落とす想定される使用ツールData / BizOps: Linear, Google Calendar, スプレッドシート（事業計画・OKR 管理）Product / GTM: Figma, Notion, HubSpotAI: Claude, ChatGPT 等の LLM を業務プロセスに組み込む前提このポジションの魅力顧客接点から意思決定までを、同じ会社のプロダクトで一気通貫に設計できる。 業務プロセス側（電話、メール、チャットをどう受けるか）とデータ側（それをどう使うか）が別会社に分かれていると、この設計は誰もできません。IVRy は両方を自社プロダクトとして持っています。データの取り方を、業務の設計から遡って決められるということです。提案で終わらない。 プロダクトを持っているので、コンサルティングファームなら数ヶ月かかる要件定義から実装までを、数週間で動くものとして顧客に見せられます。作った結果に対する評価が、そのまま自分に返ってきます。0→1 が事業部になる瞬間に立ち会える。 IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) は 1→10 フェーズに入りつつあり、今期はパートナー経由の大手企業開拓、ブランド・プロダクトの再設計、プロダクトの磨き込み、事業部化の準備という 4 つのテーマが並走しています。組織の形がまだ固まっていないので、「こう分けるべきだ」という意見が通ります。継続的に価値を届ける。 作り込んだ知見がドキュメントではなくプロダクトに実装され、価値創出の資産として残る。意思決定の距離がゼロ。 新規事業責任者の直下です。プロダクト戦略、価格、組織設計の議論に、伝言ゲームなしで参加します。想定されるキャリアパス1 年後には、複数のエンタープライズアカウントと、プロダクトの 1 領域以上についてオーナーシップを持っている状態を想定しています。事業部化が進んだ段階では、プロダクト戦略・エンタープライズ営業・事業オペレーションのいずれかを率いるポジションや事業部 COO などが延長線上にあります。どんな人たちと働くのかIVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) は新規事業責任者の直下で、エンタープライズ営業、プロダクトの市場投入、顧客業務の変革支援、プロダクト開発の各リードが密に連携するチームです。加えて、提案がアイブリー全体に及ぶため、アイブリー本体のプロダクト・セールス組織とも日常的に協働します。部門の境界を越えて動くことが前提のポジションです。大手企業、外資 Big Tech から有名スタートアップまで幅広い企業出身の、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されています。所属企業例：リクルート、楽天、LINE、サイバーエージェント、メルカリ、freee、マネーフォワード、プレイド、ラクス、SmartHR、A.T. カーニー、アクセンチュア、Google（米国）IVRy についてもっと知るIVRy について詳しく知りたい方に向けて、公開情報をまとめたページをご用意しています。 https://ivry-jp.notion.site/開発実績アイブリーアイブリー AI Contact CenterアイブリーモバイルアプリIVRy AI FAXIVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)参考情報選考プロセスエントリーカジュアル面談書類選考面接（2〜3回）内定条件面談※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。 ※エントリー時に回答いただくアンケートの内容をもとに、カジュアル面談を実施いたします。カジュアル面談を経て正式なご応募に進んでいただいた方には、書類選考をご案内します。ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しい場合は、面談の実施を見送らせていただくこともございます。キャリア登録ご応募を検討中の方だけでなく、「まずは話を聞いてみたい」「今後のために情報を受け取りたい」という方も歓迎です。 ご関心があれば、キャリア登録 からぜひご登録ください。採用方針IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。 IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。

株式会社IVRyについてIVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは5万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。 2025年11月までに累計106.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施対話型音声AI SaaS「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」を提供開始IVRy｜プロダクト開発 採用ページIVRy Company Deck（会社紹介資料）募集背景IVRy は、次の柱として、蓄積された対話データを企業の意思決定そのものに接続する新規事業「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」を立ち上げています。顧客の電話業務は、コールセンター、店舗、予約、問い合わせ、督促と、事業のあらゆる場所に散っています。対話プロダクトで業務に入り込み、IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) の AI エージェントによってその出力を意思決定に繋ぐことが重要になります。カスタマーサクセス（本ポジション）は、「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」導入後に顧客が実業務の中でAI エージェントを有効活用できるまでのオンボーディングを行います。特に AI 時代においては作業効率化加速に伴い、人間は問いの設定力の重要性はますます増しています。そこで本ポジションでは、自分でAI前提の業務フローはどうあるべきかについて問いを立て、現状把握・課題設定(仮説立案)から、解決策の設計、PoC の設計と実行、成果指標の定義、本番運用への移行までを推進・サポートします。そして、そこで作り込んだものを他社にも再現できるオンボーディングの型として作り込むところまでを担っていただける仲間を募集しています。業務内容対話型音声 AI プラットフォーム アイブリーで生まれた対話データを IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) の AI エージェントをつかって企業の意思決定に接続します。主に通話データの検索・分析・アラートといったIVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)の基本機能を提供し、顧客自身がそれを業務の中で使いこなし、改善を回すことができる状態になるまで伴走します。本ポジションでは、主に溜まっている対話データを起点に、「どの業務の、どの判断を、どう変えるか」を設計することが仕事の中心になります。顧客側システムとのデータ連携は基本的に業務の中には含まれません（データ連携を行う場合、データエンジニアが連携設計を担い、カスタマーサクセスと協業する形となります）。具体的には以下の通りです。お客様の業務課題を引き出し、IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)の使いどころを設計する：何に困っているかが言語化されていないことも多く、他社での導入事例も活かしながら対話の中で課題を構造化し、優先順位をつけるところから始めます。お客様自身がサイクルを回せる状態まで引き上げる：分析結果が出ても、それを打ち手に変えられなければ意味がありません。使い方を教えるのではなく、お客様の中に「データを見て動く」習慣を根づかせることがゴールです。オンボーディングの型を自分で作る：進め方のテンプレート、ユースケース別の活用例、PDCAのフレーム、業種別プロンプト集、勉強会コンテンツなど、次の担当者がそのまま使える資産に落とします。作った型を他社に展開する：他のメンバーが同じ品質で提供できるよう資料化・仕組み化し、必要に応じて自ら教えます。プロダクトにフィードバックを返す：現場で見えた課題や要望を、プロダクトチームへの機能要求として提出します。想定される使用ツールData / BizOps: Linear, Google Calendar, スプレッドシート（事業計画・OKR 管理）Product / GTM: Figma, Notion, HubSpotAI: Claude, ChatGPT 等の LLM を業務プロセスに組み込む前提このポジションの魅力汎用性の高いプロダクトで、「何を実現するか」から提案できる。 IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)は、売上向上・顧客満足度向上・コスト削減・リスク検知などさまざまな使い道があり、できることの幅が広いプロダクトです。決まった型を案内するのではなく、顧客の課題を聞いたうえで「どう使えば成果が出るか」を自分で組み立てて提案します。いかに顧客の課題に深く入り込むことができるかどうかが、成果に直結するポジションです。顧客接点から意思決定までを、同じ会社のプロダクトで一気通貫に設計できます。 業務プロセス側（電話、メール、チャットをどう受けるか）とデータ側（それをどう使うか）が別会社に分かれていると、この設計はできません。IVRy は両方を自社プロダクトとして持っているため、データの取り方を、業務の設計から遡って決められるます。0→1 が事業部になる瞬間に立ち会える。 IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) は 1→10 フェーズに入りつつあり、今期はパートナー経由の大手企業開拓、ブランド・プロダクトの再設計、プロダクトの磨き込み、事業部化の準備という 4 つのテーマが並走しています。また、組織の形がまだ固まっていないため、顧客と距離の近いカスタマーサクセスの「こう分けるべきだ」という意見が通りやすいです。継続的に価値を届ける。 顧客ごとの活用ノウハウや運用の工夫が、ドキュメントではなくプロダクトの機能・テンプレートとして実装され、次の顧客にも効く資産になります。意思決定の距離がゼロ。 新規事業責任者の直下で、プロダクト設計や価格等の議論に伝言ゲームなしで参加します。顧客から得た気づきを、その日のうちにエンジニアへ伝えて機能改善につなげる、営業・マーケと一緒に提案の型をつくるといった動きが日常になります。想定されるキャリアパス1年後には、あなたが作ったオンボーディングの型が標準になり、他のメンバーがそれを使ってお客様を立ち上げられる状態を想定しています。その先には、カスタマーサクセスチームを率いるリーダー、あるいはプロダクトマーケティングマネージャー（PMM）として、型化と展開の中心を担うポジションなどがあります。希望や成果状況に応じてセールス、マーケティング、事業開発など他職種に挑戦することも可能です。どんな人たちと働くのかIVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) は新規事業責任者の直下で、エンタープライズ営業、プロダクトの市場投入、顧客業務の変革支援、プロダクト開発の各リードが密に連携するチームです。加えて、提案がアイブリー全体に及ぶため、アイブリー本体のプロダクト・セールス組織とも日常的に協働します。部門の境界を越えて動くことが前提のポジションです。大手企業、外資 Big Tech から有名スタートアップまで幅広い企業出身の、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されています。所属企業例：リクルート、楽天、LINE、サイバーエージェント、メルカリ、freee、マネーフォワード、プレイド、ラクス、SmartHR、A.T. カーニー、アクセンチュア、Google（米国）IVRy についてもっと知るIVRy について詳しく知りたい方に向けて、公開情報をまとめたページをご用意しています。 https://ivry-jp.notion.site/開発実績アイブリーアイブリー AI Contact CenterアイブリーモバイルアプリIVRy AI FAXIVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)参考情報選考プロセスエントリーカジュアル面談書類選考面接（2〜3回）内定条件面談※面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。 ※エントリー時に回答いただくアンケートの内容をもとに、カジュアル面談を実施いたします。カジュアル面談を経て正式なご応募に進んでいただいた方には、書類選考をご案内します。ご希望やご経験に合うポジションの提案が難しい場合は、面談の実施を見送らせていただくこともございます。キャリア登録ご応募を検討中の方だけでなく、「まずは話を聞いてみたい」「今後のために情報を受け取りたい」という方も歓迎です。 ご関心があれば、キャリア登録 からぜひご登録ください。採用方針IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。 IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。

IVRy のChief Data Officer直下で、Data Hub の分析・ツール開発を担うインターン募集です。「データ分析も AI でできるなら、人はいらなくなるのでは？」——よく聞かれる問いです。答えは逆です。AI が実装コストを下げた結果、「提案して、作って、その判断に責任を持つ」フルサイクルを一人で回せる人間の価値が急速に上がっています。従来は「営業が顧客と話す → PdM が仕様に落とす → エンジニアが受け取って実装する」という分業が当たり前でした。AI がその壁を壊しました。IVRy Data Hub チームでは実際に、データエンジニアが顧客商談に直接出て、その場で提案し、実装し、プロダクトに反映するサイクルが生まれています。このインターンでも同様の経験ができます。セールス・CS などのビジネスサイドと並走しながら、希望すれば顧客との商談にも同席できます。データと AI を武器に、「なぜそうするのか」を自分の言葉で語り、その判断に責任を持つ——そんな仕事の仕方を、学生のうちから実践できるポジションです。 Claude などのフロンティア AI モデルは業務で自由に使いこなせる環境です。株式会社IVRyについてIVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは5万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。 2025年11月までに累計106.1億円の資金調達を完了。アイブリーに蓄積される貴重な「対話データ」と、最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化します。そして、顧客の声という一次情報を経営判断へと繋げ、企業の業務そのものを変革し、さらに顧客体験を向上させていきます。IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施対話AIプラットフォーム「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Data Hub」を提供開始IVRyについてより詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページ をご用意しています。IVRy｜プロダクト開発 採用ページIVRy Company Deck（会社紹介資料）お任せしたい主な業務IVRy Data Hub の利用データや顧客データを分析し、プロダクトの改善・事業成長や業務効率に貢献する施策を担当します。Data Hub の利用状況・顧客データを調査・分析し、仮説を設定。ヒアリングなどを通して課題を決める。分析結果をもとに、プロダクト改善や業務効率化につながる施策を実行Databricks SQL / Python を使ったデータ分析・可視化社内の分析作業を効率化する便利ツール・アプリの開発（Databricks Apps、Streamlit、Slack Bot など）データパイプラインの整備・改善（dbt / Python）AI（LLM）を活用したデータ活用施策の実験etc, …現在の課題IVRy Data Hub は通話データを活用するデータプロダクトとして急成長中ですが、蓄積されるデータをプロダクト改善や事業判断に活かすサイクルをより速く回していく必要があります。分析・ツール開発を担えるメンバーを増やし、データドリブンな意思決定を加速させたいと考えています。期待していること新卒入社を検討する観点で、IVRy の雰囲気を知ってもらうことインターンで経験したこと・得られたことを社内外に発信すること入社後の流れ1 週目: 社内メンバーとの 1on1、タスクの決定2 週目: タスクに関係する社員との 1on1、タスクの詳細化3, 4 週目: タスクの実行開始から 1 ヶ月: インターンでの成果の社内プレゼン発表・社外記事発信技術スタック主に使われている技術です。言語: SQL, Pythonデータウェアハウス: Databricksツール: dbt Core, Salesforce, Google Spreadsheet, GitHub, Slack, Notionサービス全体の技術スタック / アーキテクチャ / データパイプラインは「プロダクト開発 採用ページ」をご確認ください。働く面白さ / 成長環境「実装だけ」「分析だけ」で終わらない。 セールス・CS などのビジネスサイドと日常的に協働しながら、分析結果をそのまま事業判断や顧客提案につなげる動き方ができます。データと人の間に立ち、「なぜそうするのか」を語れる力が身につきます。希望すれば顧客の商談に同席できます。 多様な業界の企業が抱えるコミュニケーション課題をリアルに聞き、自分の分析・ツール開発がどう使われるかを肌で感じることができます。「AI を使える人」ではなく、「AI で事業課題を解ける人」になれます。新規事業責任者と直接議論できる距離感。 あなたの分析が翌週の経営判断や顧客提案に使われます。「インターンだから」と線を引かず、事業の中心で動ける方を求めています。最新の AI モデルを使い放題。 Claude などの最新 AI を業務で制限なく使える環境を提供します。個人では再現できないスケールで AI を実践投入する経験を積めます。Databricks や dbt といったモダンデータスタックを用いた実践的な開発が経験できます。一緒に働くメンバー / チームの特徴Data Hub チームは、Chief Data Officer、PdM、PMM、データエンジニア、AI エンジニアなど、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されており、顧客向けのデータプロダクトを一体となって開発しています。様々なロールの社員と関わることで、広義のデータ系職種に就くことについてのヒントが得やすいのではないかと考えています。参考note: AI時代に“も”データが大事 ── IVRyでAI-Readyなデータ基盤づくり・データ分析をする新卒・インターン募集！参考note: LLM時代の「AI-Ready」とは。次世代データドリブンへの挑戦 ── Tech and Me #1参考情報選考プロセス書類選考選考面接（1, 2 回程度実施）※ 選考開始から内定まで 2 週間程度を想定しています。 ※ 面接から内定まで、オンラインにて対応可能です。過去のインターン生の成果事例インターンが体感した、AIとの“正しい距離感”自然言語でのデータ分析を当たり前に：IVRyのDatabricks Genie運用の現在地（インターン視点）データウェアハウスでアプリ開発!? 新機能Databricks Appsで社内アプリを作った話開発実績アイブリーアイブリー AI Contact CenterアイブリーモバイルアプリIVRy AI FAXIVRy Data Hub採用方針IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。 IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。

IVRyの関西拠点で、IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) の分析・データ基盤づくりを体験する5日間のインターンです。「データ分析も AI でできるなら、人はいらなくなるのでは？」——よく聞かれる問いです。答えは逆です。AI が実装コストを下げた結果、「提案して、作って、その判断に責任を持つ」フルサイクルを一人で回せる人間の価値が急速に上がっています。IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) チームでは、電話対応から生まれる音声データを、基盤から自分で組み立て、そこから自分でデータを取り出して分析し、プロダクトに還元するところまでを、一人のメンバーが一貫して担う動き方が生まれています。このインターンでも、同じサイクルを実際に自分で回していただきます。課題に対して、自分でデータを集め（Databricksを利用した最新データ基盤から、音声という非構造化データも含めて）、分析し、結果を形にして見せる。この一連のサイクルを自分の手で何度も回すことで、「作ったものが誰にどう使われるか」まで見えるところを体験していただきます。もしくは、このサイクルの中の特定の領域だけに、5日間を通して深く入ってもらうパターンもあります。たとえば、音声データのモデリング・可視化、データ基盤構築、デモデータ作成といった特定の領域に集中していただくことも可能です。幅広く触れるよりも、一つのテーマを深く扱いたい方向けの体験です。株式会社IVRyについてIVRyは「最高の技術を、すべての人と企業に届ける」をMissionに掲げ、対話AIプラットフォーム「アイブリー」を開発・運営しています。独自技術で応対品質と信頼性を担保し、導入アカウントは5万を突破。人が本来の価値を発揮し"働くことは楽しい"と皆が感じられる社会の実現を目指します。アイブリーには、全国の店舗・施設にかかってくる電話が、音声データという形で日々蓄積されています。この音声データと最新のAI技術を掛け合わせ、データの価値を最大化することが、IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) チームのミッションです。IVRy、シリーズDで総額40億円の資金調達を実施対話AIプラットフォーム「アイブリー」が 顧客の”声”を経営資源に変えるデータプラットフォーム 「IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub)」を提供開始IVRyについてより詳しく知りたい方に向けて、会社やプロダクトに関する公開情報をまとめたページ をご用意しています。IVRy｜プロダクト開発 採用ページIVRy Company Deck（会社紹介資料）お任せしたい主な業務テーマ: 音声データ・最新データ基盤を活用した課題解決5日間を通じて、データエンジニア・アナリティクスエンジニア双方の業務にまたがって取り組んでいただきます。具体的な取り組み内容は、これまでのご経験や希望を伺いながら、メンターと相談のうえ決定します。参考として、関連する業務領域は以下の通りです。Databricksを使ったデータ基盤構築（モダンなデータ基盤の構成要素に実際に触れられます)音声などの非構造化データを使ったデータモデリング・可視化社内の分析作業を効率化するデータプロダクトアプリの開発リアルな会話のデモデータの作成（実際の電話応対を想定した、音声・LLM活用の土台となるデータそのものを作る経験）etc, …実施時期5日間（1週間）候補週（応募時に参加可能な週を選択。可能な限り複数選択ください） ① 2/15（月）〜2/19（金） ② 2/22（月）〜2/26（金） ③ 3/1（月）〜3/5（金） ④ 3/8（月）〜3/12（金） ⑤ 3/15（月）〜3/19（金）応募締切1次締切：12月末2次締切：1月末現在の課題IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) は通話データを活用するデータプロダクトとして急成長中ですが、蓄積されるデータをプロダクト改善や事業判断に活かすサイクルをより速く回していく必要があります。分析・基盤構築を担えるメンバーを増やし、データドリブンな意思決定を加速させたいと考えています。期待していること新卒入社を検討する観点で、IVRy の雰囲気を知ってもらうことインターンで経験したこと・得られたことを社内外に発信すること5日間の流れDay 1: 社内メンバーとの1on1、取り組むテーマの決定Day 2〜4: テーマに沿った分析・実装Day 5: 成果の社内発表技術スタック主に使われている技術です。言語: SQL, Pythonデータウェアハウス: Databricksツール: dbt Core, GitHub, Slack, Notion開発環境PC: Macを想定しています。Windowsをご利用の場合はご相談くださいAIツール: Claude、Devinを想定しています。ほかのツールを利用したい場合はご相談ください利用形態: APIクレジットの付与やシートの割り当てなどで対応します。利用上限に達した場合もご相談ください働く面白さ / 成長環境音声という非構造化データに、実際に触れられます。 通話録音・音声認識結果・LLMによる要約や分類など、電話という接点から生まれるデータに触れ、分析や活用の手触りを得られます。Databricksを使ったモダンなデータ基盤に触れられます。 Lakehouseアーキテクチャ、dbt など、最新のデータ基盤の構成要素を学べます。「作って終わり」にならない。 分析や基盤整備の成果を、使う人に届く形にするところまで経験します。最新の AI ツールを選んで使える環境です。 Claude, Codex などのフロンティア AI を業務で自由に使いこなせる環境です。データ基盤構築も分析も、AI をフル活用しながら進めていただきます。一緒に働くメンバー / チームの特徴IVRy Context Hub(旧IVRy Data Hub) チームは、Chief Data Officer、PdM、PMM、データエンジニア、AI エンジニアなど、多様なバックグラウンドを持つメンバーで構成されており、顧客向けのデータプロダクトを一体となって開発しています。様々なロールの社員と関わることで、広義のデータ系職種に就くことについてのヒントが得やすいのではないかと考えています。Gunosy、メルカリ、LINEヤフー株式会社、Microsoft、DMM、楽天、サイバーエージェント、ブレインパッドなど、幅広い業界で経験を積んだシニアクラスのメンバーがおおく、知見の共有や学びのスピードが速い環境です。チームの雰囲気は以下の記事でも紹介しています。データチームのメンバーはこちらで紹介しております。参考情報選考プロセス書類選考選考面接（1回実施）※ 書類選考時に、参加希望週をあわせて確認します。 ※ 面接は、オンラインにて実施します。採用方針IVRyは、年齢・性別・国籍・人種・障がいの有無・LGBTQ+・婚姻状況・雇用形態といった属性によって採用や選考の判断を行うことは一切ありません。 IVRyのミッションと「Work is Fun」という価値観に共感し、AIによって仕事と顧客体験を再定義する挑戦にワクワクできる方と、一緒に未来をつくっていきたいと考えています。