2-0.業務委託ALL の求人一覧 - 株式会社カウシェ

プロダクトの特徴カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。 セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいている点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。プロダクトの目指す世界カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。募集の背景カウシェは発見型ECプラットフォームとして、累計700万DLを突破し、ピボット後約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍の急成長を遂げています。この成長をさらに加速させるうえで重要なのが、出店パートナーとの関係構築を通じた商品ラインナップの拡充と、パートナー経由の売上最大化です。今回募集するのは、単なるオペレーション担当ではなく、出店交渉・出品設計・広告提案・既存深耕を通じて、パートナー起点で売上を伸ばしていくポジションです。ポジション概要パートナーとの実務コミュニケーションを担いながら、新規出店の獲得、出品拡大、広告提案、既存深耕を通じて、パートナー起点で売上成長を推進いただくポジションです。単なる窓口対応ではなく、パートナーとの信頼関係を起点に、売れる商品を増やし、売上を最大化するところまで担っていただきます。ご自身の経験を活かし、カウシェの未来を創り上げたいという、強い熱意を持った方からのご応募をお待ちしています。業務内容パートナーとのコミュニケーションを通じた新規出店の案内、交渉、条件整理、協議既存パートナーとの関係構築、定期フォロー、課題ヒアリング出店拡大・出品拡大・販促実施に向けた提案および進行管理広告枠の案内、広告掲載の提案、条件調整、実行支援出品の全体設計および個別商品設計商品情報（価格・在庫・画像・スペック等）の取得、整理、社内連携パートナーからの問い合わせ対応および社内への情報連携売上進捗のモニタリングと、売上拡大に向けた打ち手の企画・実行日々の業務を通じたオペレーション改善、業務効率化の提案ゆくゆくは、仕入れ稟議の作成や仕入れ交渉・条件調整も担っていただける想定ですミッション短期（〜3ヶ月）担当領域のパートナーコミュニケーションを立ち上げ、新規出店交渉・出品設計・広告提案を自走できる状態をつくる。あわせて、パートナー経由の売上拡大に向けた打ち手を自ら考え、実行に移せる状態を目指していただきます。中長期（3ヶ月〜）パートナーからの信頼を獲得し、条件交渉・販促提案・出品拡大提案まで踏み込んで推進することで、パートナー経由のGMVおよび売上総利益の成長を継続的に実現していただきます。あわせて、日々の業務の中で改善点を発見し、売上成長と業務効率化の両立にも貢献いただくことを期待しています。具体的なKPIの例初期パートナーへの連絡・フォローの期限遵守率新規出店交渉の進捗件数出品完了件数稼働開始パートナー数短中期パートナー経由のGMVパートナー経由の売上総利益新規出店獲得数パートナー経由の出品数パートナー経由の広告案件数 / 広告売上パートナーのアクティブ率 / 継続率仕事の魅力（身につくスキル、得られる経験など）急成長フェーズの事業を自分の力で大きく動かせますパートナーとの取り組みが、そのまま売上成長に直結するポジションです単なる営業ではなく、出店交渉・出品設計・広告提案・深耕まで一気通貫で担えますパートナーとの信頼関係づくりを通じて、継続的に売上を伸ばす手触りがあります少人数チームで裁量が大きく、経営との距離が近い環境です売上をつくるための改善提案も歓迎されます

募集背景カウシェのバックエンドチームは、正社員・業務委託合わせて20名程度の少数精鋭で、APIトラフィック565倍・GMV35倍・DAU81倍という急成長を支えてきました。1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリースという高頻度な開発サイクルを、小さなチームで回し続けています。グロースの角度をさらに上げ、より多くのお客様に価値を届けていくために、仕組みと体験の大幅なアップデートを続けている真っ只中です。EC基盤の拡張・コンポーネント設計・Platform Engineering強化といった中長期の技術投資を進めながら、同時に走らせたい施策の数も増えています。この状況を打開するために、組織を段階的にスケールさせていくフェーズを迎えています。加えて、AI Native開発への移行が本格化しています。1人あたりのデイリーPR数は2025年1月から2026年2月の約1年間で1.1本から4.6本へ4倍超に増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、「AIを使う」ではなく「AIで開発プロセスを再設計する」ことを実践し続けているチームです。事業とプロダクトへの熱量を持ちながら、AIと共に生産性の常識を塗り替えるバックエンドエンジニアを募集しております。プロダクトの特徴カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。 セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。プロダクトの目指す世界カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。業務内容Go/Google Cloud(Cloud Run,Cloud Spanner, etc)を用いた、「カウシェ」のサーバーサイド開発全般をお任せいたします。1チーム4〜7名の職能混合チーム（PM、デザイナー、エンジニア、QAなど）の一員として、要件定義・設計・実装・リリース・運用まで一気通貫で担っていただきます。機能開発 PdM・デザイナー・モバイルエンジニア・QAと連携し、新機能の設計から実装・リリースまでをオーナーシップを持って推進します。技術基盤の改善 ドメイン分割・コンポーネント設計・Platform Engineering / SRE強化といった技術課題にも積極的に関わっていただきます。コードを書くだけでなく、チームの開発生産性を上げる仕組みづくりにも貢献が期待されます。AI Native開発の実践 Cursor・Claude・Codex等のAIツールをフル活用し、設計・実装・レビューのすべてにAIを組み込んだ開発スタイルを体現します。「AIを使える個人」ではなく「AIを組み込んだチーム」を一緒につくっていきます。このポジションで向き合う難題コンポーネント・サービス設計急成長に伴い、EC基盤やカウシェファームの複雑性が増しています。数億規模のトランザクションに対応しながら、ドメイン分割・疎結合化を進める設計判断が求められます。基盤の刷新EC基盤を将来的に内製化するロードマップが進行中です。スケールと品質を両立した設計・実装力が問われます。Platform Engineering / SRE領域の強化Observabilityの向上・自動化基盤整備・SLI/SLO運用の本格化など、インフラと開発の境界を越えた取り組みが求められます。AI Native開発プロセスのさらなる進化デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績をさらに伸ばすための仕組みと文化を、自分自身が体現しながらつくっていきます。仕事の魅力少数精鋭でトラフィック565倍を支えた技術基盤で働ける20名程度のチームでAPIトラフィック565倍の成長を支えてきた技術基盤に、エンジニアとして直接関われます。「小さいチームでも大きな技術課題に向き合える」環境です。AI Native開発の最前線デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績は、業界でも最先端の開発環境です。AIを道具として使うのではなく、開発文化として根付かせているチームで働けます。AIフル活用が前提の職場全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。AIを使った開発の最前線を、チームとして追求できる環境です。開発スタイル1チームあたり4〜10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。バックエンドエンジニアは1チームに2〜3名で、現在正社員・業務委託合わせて約20名が在籍しています。GoとGoogle Cloudを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。開発環境・技術スタックモダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています。言語：Goインフラ：Google Cloud（Cloud Run、Cloud Spanner、Pub/Sub等）通信：gRPC、Protocol BuffersCI/CD：GitHub Actions、Cloud Build構成管理：Terraformモニタリング：Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Trace分析基盤：BigQuery、Looker StudioAI/LLMツール：Claude、Codex、Cursor、Gemini、GitHub Copilot（全員分予算あり）その他：GitHub、Slack、Notion、Figma開発スタイル：アジャイル開発（1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリース）一緒に働く「人」と「技術文化」直属上司：エンジニアリングマネージャー 市島 慎吾1991年大阪生まれ。大学・大学院では機械工学を専攻し半導体領域を研究する。新卒で複合機器メーカーに入社し、エンジニアとしてのキャリアをスタート。2023年2月株式会社カウシェにバックエンドエンジニアとして参画。 2024年4月からバックエンド・webフロントエンドチームのエンジニアリングマネージャーを担当。 https://note.com/kauche/n/n731d15fe50c3技術文化メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代シニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。「品質を上げるからこそ速く作れる」スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。Firestore → Cloud Spannerへの移行の例AI Native開発の実践1人あたりのデイリーPR数が1年で1.1本→4.6本へ増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。全PRの83%をAIレビューだけでマージできるようにした事業と顧客に近い距離で開発する文化PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー）を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。キャリアパス入社後はバックエンドエンジニアとして機能開発・技術基盤の両輪を担いながら、テックリード・エンジニアリングマネージャーなどへステップアップできる可能性がございます。 急成長スタートアップでのEC基盤開発・AI Native開発の実績は、エンジニアとして高い市場価値につながります。入社後3ヶ月の期待値（オンボーディング）入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。1ヶ月目：環境適応と小さな成果チームや周辺組織にとにかく慣れていただきます。既存のGoコードベースとアーキテクチャのキャッチアップをしていただき、軽微な機能追加やバグ修正を通じて、リリースフローを回せるようになっていただきます。終盤には、徐々に大きめの機能開発や技術課題に携わっていただきます。2ヶ月目：機能開発のオーナーシップ特定の大きめの機能開発の、仕様検討から実装・リリースまでを自主的にリードしていくことにチャレンジいただきます3ヶ月目：技術課題など、より大きな課題への対応チームや組織全体の開発効率を上げるには？技術的な課題で優先するべきものは？など、開発文化や技術に関する意思決定に関わっていただくことを期待しています。選考フローと技術課題についてお互いのミスマッチを無くすため、技術力とカルチャーの両面を丁寧に確認させていただきます。書類選考一次面接（30分）最終面接（60分）カウシェをもっと知る採用ページ：https://enjoy-working.kauche.com/Company Deck：https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck社員インタビュー：https://note.com/kaucheTechBlog：https://zenn.dev/p/kauche

募集背景カウシェのバックエンドチームは、正社員・業務委託合わせて20名程度の少数精鋭で、APIトラフィック565倍・GMV35倍・DAU81倍という急成長を支えてきました。1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリースという高頻度な開発サイクルを、小さなチームで回し続けています。グロースの角度をさらに上げ、より多くのお客様に価値を届けていくために、仕組みと体験の大幅なアップデートを続けている真っ只中です。EC基盤の拡張・コンポーネント設計・Platform Engineering強化といった中長期の技術投資を進めながら、同時に走らせたい施策の数も増えています。この状況を打開するために、組織を段階的にスケールさせていくフェーズを迎えています。加えて、AI Native開発への移行が本格化しています。1人あたりのデイリーPR数は2025年1月から2026年2月の約1年間で1.1本から4.6本へ4倍超に増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、「AIを使う」ではなく「AIで開発プロセスを再設計する」ことを実践し続けているチームです。事業とプロダクトへの熱量を持ちながら、AIと共に生産性の常識を塗り替えるバックエンドエンジニアを募集しております。プロダクトの特徴カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。 セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。プロダクトの目指す世界カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。業務内容Go/Google Cloud(Cloud Run,Cloud Spanner, etc)を用いた、「カウシェ」のサーバーサイド開発全般をお任せいたします。1チーム4〜7名の職能混合チーム（PM、デザイナー、エンジニア、QAなど）の一員として、要件定義・設計・実装・リリース・運用まで一気通貫で担っていただきます。機能開発 PdM・デザイナー・モバイルエンジニア・QAと連携し、新機能の設計から実装・リリースまでをオーナーシップを持って推進します。技術基盤の改善 ドメイン分割・コンポーネント設計・Platform Engineering / SRE強化といった技術課題にも積極的に関わっていただきます。コードを書くだけでなく、チームの開発生産性を上げる仕組みづくりにも貢献が期待されます。AI Native開発の実践 Cursor・Claude・Codex等のAIツールをフル活用し、設計・実装・レビューのすべてにAIを組み込んだ開発スタイルを体現します。「AIを使える個人」ではなく「AIを組み込んだチーム」を一緒につくっていきます。このポジションで向き合う難題コンポーネント・サービス設計急成長に伴い、EC基盤やカウシェファームの複雑性が増しています。数億規模のトランザクションに対応しながら、ドメイン分割・疎結合化を進める設計判断が求められます。基盤の刷新EC基盤を将来的に内製化するロードマップが進行中です。スケールと品質を両立した設計・実装力が問われます。Platform Engineering / SRE領域の強化Observabilityの向上・自動化基盤整備・SLI/SLO運用の本格化など、インフラと開発の境界を越えた取り組みが求められます。AI Native開発プロセスのさらなる進化デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績をさらに伸ばすための仕組みと文化を、自分自身が体現しながらつくっていきます。仕事の魅力少数精鋭でトラフィック565倍を支えた技術基盤で働ける20名程度のチームでAPIトラフィック565倍の成長を支えてきた技術基盤に、エンジニアとして直接関われます。「小さいチームでも大きな技術課題に向き合える」環境です。AI Native開発の最前線デイリーPR数4倍超・83%のAIレビューのみマージという実績は、業界でも最先端の開発環境です。AIを道具として使うのではなく、開発文化として根付かせているチームで働けます。AIフル活用が前提の職場全エンジニア・PdMにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。AIを使った開発の最前線を、チームとして追求できる環境です。開発スタイル1チームあたり4〜10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。バックエンドエンジニアは1チームに2〜3名で、現在正社員・業務委託合わせて約20名が在籍しています。GoとGoogle Cloudを主要技術として、設計、開発、保守、運用まで一貫して担当します。開発環境・技術スタックモダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています。言語：Goインフラ：Google Cloud（Cloud Run、Cloud Spanner、Pub/Sub等）通信：gRPC、Protocol BuffersCI/CD：GitHub Actions、Cloud Build構成管理：Terraformモニタリング：Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Trace分析基盤：BigQuery、Looker StudioAI/LLMツール：Claude、Codex、Cursor、Gemini、GitHub Copilot（全員分予算あり）その他：GitHub、Slack、Notion、Figma開発スタイル：アジャイル開発（1日5〜8回のデプロイ、月間12回の施策リリース）一緒に働く「人」と「技術文化」直属上司：エンジニアリングマネージャー 市島 慎吾1991年大阪生まれ。大学・大学院では機械工学を専攻し半導体領域を研究する。新卒で複合機器メーカーに入社し、エンジニアとしてのキャリアをスタート。2023年2月株式会社カウシェにバックエンドエンジニアとして参画。 2024年4月からバックエンド・webフロントエンドチームのエンジニアリングマネージャーを担当。 https://note.com/kauche/n/n731d15fe50c3技術文化メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代シニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。「品質を上げるからこそ速く作れる」スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。Firestore → Cloud Spannerへの移行の例AI Native開発の実践1人あたりのデイリーPR数が1年で1.1本→4.6本へ増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。全PRの83%をAIレビューだけでマージできるようにした事業と顧客に近い距離で開発する文化PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー）を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。キャリアパス入社後はバックエンドエンジニアとして機能開発・技術基盤の両輪を担いながら、テックリード・エンジニアリングマネージャーなどへステップアップできる可能性がございます。 急成長スタートアップでのEC基盤開発・AI Native開発の実績は、エンジニアとして高い市場価値につながります。入社後3ヶ月の期待値（オンボーディング）入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。1ヶ月目：環境適応と小さな成果チームや周辺組織にとにかく慣れていただきます。既存のGoコードベースとアーキテクチャのキャッチアップをしていただき、軽微な機能追加やバグ修正を通じて、リリースフローを回せるようになっていただきます。終盤には、徐々に大きめの機能開発や技術課題に携わっていただきます。2ヶ月目：機能開発のオーナーシップ特定の大きめの機能開発の、仕様検討から実装・リリースまでを自主的にリードしていくことにチャレンジいただきます3ヶ月目：技術課題など、より大きな課題への対応チームや組織全体の開発効率を上げるには？技術的な課題で優先するべきものは？など、開発文化や技術に関する意思決定に関わっていただくことを期待しています。選考フローと技術課題についてお互いのミスマッチを無くすため、技術力とカルチャーの両面を丁寧に確認させていただきます。書類選考一次面接（30分）最終面接（60分）カウシェをもっと知る採用ページ：https://enjoy-working.kauche.com/Company Deck：https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck社員インタビュー：https://note.com/kaucheTechBlog：https://zenn.dev/p/kauche

募集背景カウシェは累計700万ダウンロードを突破しました。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成して急成長しています。この成長を支えるコア技術がレコメンデーションです。Vertex AI上でTwo-Towerモデルをはじめとした複数のMLモデルが本番稼働しており、導入以来KPIを大きく改善してきました。一方で、モデルの実装・改善・プロダクション化を専任でリードできるMLエンジニアが不在です。現在はData Science / ML領域を業務委託1名体制で運用しており、仮説構築から実装・効果検証まで分業できる体制が整っていません。これまでの主な成果は商品レコメンドですが、今後はUGC（口コミ投稿）とお客様とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、MLを活用できる領域は大きく広がっています。モデルの設計・実装からプロダクション化・効果検証まで、一気通貫でリードいただけるMLエンジニアを募集します。プロダクトの特徴カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。 セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。プロダクトの目指す世界カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。業務内容MLモデルの設計・実装・改善を通じて、プロダクトの体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備だけで終わらず、モデルそのものをプロダクションレベルで動かすことに責任を持つポジションです。レコメンドモデルの設計・実装・チューニング（Two-Tower / LightGBM等）特徴量エンジニアリングの実装と、オフライン/オンライン評価の設計A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCAモデルのプロダクション化（Cloud Run等への実装・最適化）ML施策の技術的意思決定とPdM等との連携このポジションで向き合う難題レコメンドモデルのアーキテクチャ進化現在稼働中のTwo-Towerモデルをベースに、精度・速度・スケーラビリティをどう高めるかを設計・実装します。次世代のアーキテクチャを自ら提案し、プロダクションで検証できる環境があります。コールドスタート問題新規お客様の初期利用期間は購買データが基本的にありません。ファーム内行動やアプリ内行動など、カウシェ固有のシグナルから嗜好を推定するモデルを設計・実装します。リアルタイム性の向上カウシェにおけるレコメンドユースケースではリアルタイム性の向上が事業インパクトに大きな影響を与えるものが多数あります。そのためのモデル側の最適化に取り組みます。短期CVR vs 長期LTVレコメンドが短期的な購入率に最適化されすぎていないか、長期的なお客様価値との両立をどうモデルに組み込むかという構造的な問いに、実装レベルで向き合います。新たなML活用領域への展開UGC（口コミ）のパーソナライズ、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、「何のデータをインプットに、何をアウトプットするか」の新しいモデルを事業インパクトの大きい順に設計・実装していきます。開発環境・技術スタックデータ基盤・分析: BigQuery, Dataform, Python, Looker StudioML基盤: Google Cloud (Vertex AI, Vertex AI Experiments, Cloud Spanner, etc)AI/LLMツール: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot（全員分予算あり）その他: GitHub, Slack, Notion仕事の魅力書いたモデルが、翌日のKPIに直結する カウシェのレコメンドはプロダクトの中核です。実装したモデルの改善が売上・滞在時間・継続率に直接反映される、解像度の高いフィードバックループの中で開発できます。現行モデルの次を自分で設計できる 既存モデルはすでに本番稼働中ですが、アーキテクチャの進化余地は大きく残っています。「次世代のレコメンドエンジンをどう設計するか」を自分の技術判断でリードできる環境です。月20日以上・1日38分という、ECとしては異例の高密度データが武器になる 一般的なECアプリの滞在時間は数分程度です。カウシェはゲーム要素を持つ独自の設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。レコメンドにとどまらず、ML活用の今後を自分で描ける 現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、カウシェにおけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。AIフル活用が前提の職場 DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。開発スタイル1チームあたり4〜10名のPM、デザイナー、エンジニア、QAなどの職能混合チームで開発を行います。要件定義からリリースまで、チーム全員が主体的に関わるスタイルです。 「品質を上げるからこそ速く作れる」という哲学のもと、品質を重視した開発を徹底しています。一緒に働く「人」と「技術文化」直属上司：執行役員 CTO 池松 恭平東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。 2020年から複業として参画していたカウシェに翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。技術文化業界トップクラスのエンジニアが集結正社員・業務委託メンバー共に、メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代のシニアメンバーが多数在籍しています。DeNA AI技術開発部との技術連携により、ML領域のアドバイザリーを受けながら開発を進めています。AI Nativeな開発スタイルコードの大半をAI経由で生成、Pull Requestの80%をAIレビューのみでDeployする、などを実践中。少数でスピードと品質を両立しています。事業とお客様に近い距離で開発する文化PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やチームで追っているKPIの状況、対応方針などを深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビューなど）を重視し、お客様の文脈に常に触れながら開発し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。toCならではのFBを元にした速い開発サイクルが特徴です。キャリアパスカウシェのML Engineerポジションは、モデルの設計から実装・プロダクション化まで一気通貫で担う希少な経験を積める環境です。実績を積んだ後は、ML領域の技術的意思決定をリードするML Lead Engineer、さらにはData Science・MLチーム全体を率いるHead of ML / CDO（Chief Data Officer）などへのキャリアパスを想定しています。 レコメンド・パーソナライズ・広告最適化という複数ドメインを横断した実装経験は、市場における希少価値に直結します。入社後3ヶ月のマイルストーン入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。1ヶ月目：プロダクトとコードベースの理解既存のレコメンドモデルのアーキテクチャ・特徴量・評価指標の構成を理解するユーザー行動データ・購買データを探索し、データの全体像や顧客像を把握する2ヶ月目：最初のモデル改善特徴量の改善提案やモデルのチューニングに着手するモデルの改善仮説を立てる3ヶ月目：アーキテクチャ提案とロードマップ策定ML施策の優先順位づけとロードマップを策定する効果検証の仕組みを整え、施策のPDCAを自走で回す今後のアーキテクチャ検討・提案や実行を行うカウシェをもっと知る採用ページ：https://enjoy-working.kauche.com/Company Deck：https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck社員インタビュー：https://note.com/kaucheTechBlog：https://zenn.dev/p/kauche

募集背景2023年の事業転換以降、GMV35倍・売上総利益411倍・DAU81倍という急成長を遂げ、2026年7月に累計700万ダウンロードを突破。全エンジニア・PdMへのAIフル活用を義務化し、1日最大9回のデプロイ・月12回の施策リリースという高速開発体制を実現しています。この成長スピードをさらに加速させるために、QA体制を強化するタイミングが来ました。現在は業務委託3名体制でQAを担っていますが、リリース頻度の高まりとプロダクトの複雑化に対応するため、QA組織を拡充します。今回募集するのは、QA組織の一員として品質戦略の設計から自動化の推進まで担い、「品質を上げるからこそ、機能と価値を速く届けられる」という文化をチームに根付かせるQAエンジニアです。プロダクトの特徴カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。 セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。プロダクトの目指す世界カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。業務内容EC・ゲーミフィケーション・ソーシャルが絡み合う複雑なアプリケーションにおいて、要件定義からリリースまでのプロセスを、一貫してQAとして関わっていただきます。① マニュアルテスト・QA全般 テスト計画の策定から実行・レビューまで一連のQAプロセスを担います。複雑な状態遷移を伴う機能（カウシェファームのゲームロジック・AIレコメンド連携等）の品質保証も含みます。② 品質戦略の策定と実行 プロダクト価値を高めるための「あるべき品質」を定義し、保証の仕組みをつくります。単なる不具合検出にとどまらず、品質戦略をオーナーシップを持って推進します。③ テスト自動化の推進 リグレッションテストの自動化・効率化を進めます。高速リリースサイクルを支えるテスト基盤の構築に貢献します。④ AI NativeなQAプロセスの確立 コードの大部分をAIが生成する開発組織において、AIを活用したテスト項目の作成・仕様把握の効率化を実践します。AIと人間が協調するQAプロセスをチームに根付かせます。⑤ シフトレフトの推進 仕様検討・設計段階からプロジェクトに加わり、QAの観点から仕様の矛盾・考慮漏れを指摘します。不具合の作り込みを未然に防ぎ、手戻りコストを削減します。このポジションで向き合う難題EC×ゲーム×ソーシャルという複雑な状態遷移の品質保証 カウシェは購買・ゲーム・SNS投稿・AIレコメンドが一つのアプリの中で絡み合います。作物育成ゲームのロジック・ソーシャル連携・セール連動など、複雑な状態遷移を伴う機能の品質保証は、従来のECアプリとは次元の異なる難しさがあります。1日最大9回デプロイに追従するQA設計 高速リリースサイクルの中で「テストが開発の足を引っ張らない」仕組みを設計することが求められます。自動化の範囲・優先度・手動テストとの分担をどう設計するかが問われます。AIが生成するコードのQA最適化 全エンジニアがAIを活用してコードを書く環境において、従来のQAプロセスをそのまま適用することは難しくなっています。AIが生成したコードの特性を理解し、QAプロセスを再設計する視点が必要です。仕事の魅力AI Native QAの最前線に立てる AIがコード生成の大部分を担う組織でQAを担うことは、業界の最前線での経験です。「AI時代のQAはどうあるべきか」を自ら設計し、実践した経験は市場価値の高い資産になります。少人数だからこそ、QAの仕組みを自分でつくれる 現在3名体制のQAチームです。テスト自動化・品質戦略・プロセス設計まで、自分の手で組織の基盤をつくれます。「自分が整備した」という実感を持てる環境です。正社員転換のパスがある 業務委託として参画しながら、実績に応じた正社員転換の道があります。カウシェのQA組織を内側から知った上でキャリアを選択できます。開発環境・技術スタックモダンな技術選定と、Google Cloudのフルマネージドサービスを徹底活用しています言語: Go (100%)インフラ: Google Cloud (Cloud Run, Cloud Spanner, Pub/Sub, etc)通信: gRPC, Protocol BuffersCI/CD: GitHub Actions, Cloud Build構成管理: Terraformモニタリング: Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace分析基盤: BigQuery, Looker StudioAI/LLMツール: Claude, Codex, Cursor, Gemini, GitHub Copilot, etc（全員分予算あり）その他: GitHub, Slack, Notion, Figma開発スタイル: アジャイル開発（1日5〜9回のデプロイ、月間12回の施策リリース）チーム・一緒に働く人直属上司：執行役員 CTO 池松 恭平東京工業大学大学院修了。DeNAにてサーバーサイドエンジニアとして従事後、2021年カウシェに正式入社。執行役員CTOとして開発組織全体を統括。「AI Native」な開発組織の実現を牽引しており、全エンジニア・PdMへのAIフル活用を義務化。1日最大9回のデプロイ・月12回の施策リリースという高速開発体制を実現している。現在のQA体制業務委託QAエンジニア3名体制です。QA組織を拡充し、品質と開発速度の両立を目指します。キャリアパス業務委託として参画しながら、QAプロセスの設計・自動化推進・品質戦略の立案を通じてカウシェのQA組織の中核を担っていただきます。実績に応じて正社員転換の道も開かれており、QAリードとしてのキャリアアップも想定しています。入社後3ヶ月のマイルストーン1ヶ月目：現状把握とテスト計画の初稿 現行のQAプロセス・テスト範囲・自動化状況をキャッチアップします。カウシェのプロダクト仕様（カウシェファーム・みんなの投稿・AIレコメンド等）を理解して、小規模な施策のQAを完遂できることがゴールです。2ヶ月目：テスト自動化の推進と品質課題の特定 大きめの施策であっても、周囲の補助を要求しつつQAとしてリードできる状態を目指します。3ヶ月目：QA戦略の初稿を策定 カウシェのQA自体の課題提起、ディスカッション、自動化の推進等を行っていただきます。選考フロー書類選考一次面接（30分）最終面接（60分）カウシェをもっと知る採用ページ：https://enjoy-working.kauche.com/Company Deck：https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck技術ブログ・登壇資料：https://zenn.dev/kauche

募集背景カウシェはピボット後約3年でGMV35倍・売上総利益411倍・DAU81倍という急成長を達成し、2026年7月に累計700万ダウンロードを突破しました。「カウシェファーム」を中心としたゲーミフィケーション機能はお客様の高頻度利用（1日平均38分・月20日以上）を支えており、モバイルアプリがプロダクト成長の主戦場です。この成長に伴い、モバイル開発には以下の技術的課題への対応が急務となっています。ドメイン分離による開発並列性の向上：チーム拡大に合わせ、各チームが独立して高速デプロイできるモバイルアーキテクチャへの刷新少数精鋭による高速開発の維持：増加する機能要件を少人数で高品質・高速に開発し続ける体制の強化AI活用による認知負荷の低減：全エンジニアがAIを活用し、iOS・Android両OSを1名で担う「二刀流」開発の効率化今回募集するのは、これらの課題に技術的なオーナーシップを持って向き合えるモバイルエンジニアです。プロダクトの特徴カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。 セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。プロダクトの目指す世界カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。業務内容職能混合チーム（PdM・デザイナー・エンジニア・QA）に加わり、仕様検討からリリース・効果分析まで一貫して担います。入社後はiOSエンジニアとして強みを発揮しながら、AI活用でAndroid開発にも領域を広げ、将来的には両OSを担当する「二刀流」スタイルでの活躍を期待しています。① Swiftを用いたiOSアプリの設計・開発・保守・運用 SwiftUIによるUI実装を中心に、アーキテクチャ設計から実装・運用まで全般を担います。② Kotlinを用いたAndroidアプリ開発 Jetpack ComposeによるUI実装を含む、iOS側の知見を活かしたAndroid開発にも関与します。③ AIを活用した両OS開発の最適化 Claude等のAIツールを活用し、実装計画策定・コード生成・レビューを効率化します。④ モバイルアーキテクチャの設計・推進 ドメイン分離や開発並列性向上に向けたアーキテクチャ刷新を主導します。技術選定・設計判断をオーナーシップ高く推進します。⑤ 要件定義からリリース・効果分析までのプロダクト開発全般 PdM・デザイナーと密に連携しながら、事業数値とKPIに基づいた開発を進めます。このポジションで向き合う難題「EC×ゲーム×ソーシャル」の複雑な状態管理 カウシェファームの育成状況・ソーシャル連携・ECの購買データがリアルタイムに絡み合うUI/UXを、SwiftUIで整合性を保ちながら実装する高難度課題があります。ドメイン分離による開発並列性の向上 チーム数の増加に合わせ、各チームが独立して高速デプロイできる疎結合で認知負荷の低いモバイルアーキテクチャへの刷新を推進中です。AI Nativeな「二刀流」開発プロセスの確立 1名のエンジニアがiOS・Android両OSを開発するスタイルにおいて、AIを活用した認知負荷の低減と両OSの品質最大化を両立する次世代ワークフローを構築します。大規模トラフィック下でのパフォーマンス最適化 1日平均38分以上の高い滞在時間を支えるため、アプリが落ちる原因の特定や動作の高速化、メモリの最適化など「信頼性の高いアプリ」を追求し続けます。仕事の魅力モバイルアーキテクチャを自分の手で設計できる 少数精鋭チームだからこそ、「自分が設計したアーキテクチャの上でプロダクトが動いている」という手触り感を持って開発できます。大人数チームでの分業では得られない、技術設計への深い関与と裁量がある環境です。AI Nativeな「二刀流」開発の最前線に立てる 全エンジニア・PdMへのAIフル活用を義務化している組織で、iOS・Android両OSをAIで効率化しながら担う——そのワークフロー自体を自分で設計できます。「AI時代のモバイル開発はどうあるべきか」を実践しながら問い続けられる環境は希少です。EC×ゲーム×ソーシャルという複雑なドメインで技術を磨ける 購買・ゲーム・SNS投稿・AIレコメンドが一つのアプリの中で絡み合う複雑な状態管理は、従来のECアプリとは次元の異なる技術的面白さがあります。高難度の課題を高速リリースサイクルの中で解き続けることで、エンジニアとしての地力が上がります。開発環境・技術スタックモダンな技術を活用しています言語：Swift, Kotlin, GoUIフレームワーク：SwiftUI, Jetpack Composeアーキテクチャ・設計：Android Architecture Components, MVVM開発環境：Xcode, Android Studioインフラ：Google Cloud (Cloud Run, Cloud Spanner, Pub/Sub, etc)通信：gRPC, Protocol Buffers (SwiftProtobuf)CI/CD：Bitrise, GitHub Actions, Cloud Build構成管理：Terraformモニタリング：Crashlytics, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace分析基盤：BigQuery, Looker StudioQA自動化ツール：AutifyAI/LLMツール：Claude, Codex, Cursor, Gemini, GitHub Copilot, etc（全員分予算あり）その他：GitHub, Slack, Notion, Figma開発スタイル：アジャイル開発（1日5〜9回のデプロイ、月間12回の施策リリース）一緒に働く「人」と「技術文化」直属上司：Lead Software Engineer 兼 EM 小村 祐輝京都出身、1994年生まれ。エンジニア歴10年。SIerやフリーランスエンジニアとして、アパレルアプリ・求人検索アプリ・名刺交換アプリなど幅広い案件のiOS・Android開発に従事。2025年にカウシェにジョイン。現在はモバイルチームのEMとして開発チームを率いる。担当役員：執行役員CTO 池松 恭平東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。 2020年から複業として参画していたカウシェに翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。カウシェ全体の技術文化メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代シニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。「品質を上げるからこそ速く作れる」スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。Firestore → Cloud Spannerへの移行の例AI Native開発の実践1人あたりのデイリーPR数が1年で1.1本→4.6本へ増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。全PRの83%をAIレビューだけでマージできるようにした事業と顧客に近い距離で開発する文化PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性（使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー）を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。キャリアパス入社後はiOS領域を軸としながらAndroid開発にも領域を広げ、AI活用による「二刀流」スタイルを確立します。モバイルアーキテクチャの設計推進・技術選定をオーナーシップ高く担いながら、将来的にはモバイル領域のテックリード・EMへのキャリアパスを想定しています。入社後3ヶ月の期待値（オンボーディング）入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。1ヶ月目：環境適応と開発フローの理解：チームや周辺組織に慣れていただき、得意なOSから既存コードのキャッチアップとバグ修正等を通じてデプロイサイクルを回せるようになっていただきます。2ヶ月目：機能開発のオーナーシップ：特定の機能開発において仕様検討からリリースまで主体的にリードし、AIを活用しながらもう一方のOSへのキャッチアップも開始していただきます。3ヶ月目：技術課題への関与と二刀流の実践：両OSでの機能開発を自立して推進し、チーム全体の開発効率向上やアーキテクチャ改善など技術的な意思決定への関与を期待しています。選考フローと技術課題について書類選考一次面接（オンライン：EM：30分）最終面接（オンライン：CTO・EM：60分）カウシェをもっと知る採用ページ：https://enjoy-working.kauche.com/Company Deck：https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck社員インタビュー：https://note.com/kaucheTechBlog：https://zenn.dev/p/kauche

募集背景カウシェは専任のデータアナリストなしに、GMV35倍・売上総利益411倍・DAU81倍を達成してきました。 各職種が自らデータを引きに行き、意思決定してきた組織です。しかし事業の成長と共に、取り扱うデータの種類・量・複雑さは急増しています。 プロダクト・マーケ・EC・広告・ゲーミフィケーションが絡み合うデータを、専門的な分析設計なしに正確に読み解くことには、限界が見えてきました。そしてもう一つ、足元で効いているのが「分析する前の状態」です。同じ指標が部署によって微妙に違う定義で計算されていたり、分析のたびに似たようなクエリを一から書き直したりする状況が残っています。データを見る文化はあるのに、それを支える土台が追いついていません。ここから先の成長は、「何が起きているか」を追うだけでは描けません。複雑に絡み合うデータの中から、まだ気づかれていない事業の伸びしろを見つけ出し、次の一手を導き出す。分析そのものが、事業を前に進める打ち手になるフェーズに入っています。そこで今回、データアナリストを業務委託として募集します。データエンジニアと連携しながらデータウェアハウス・データマートを設計・構築し、PdMをはじめとする事業メンバーと共に、事業の意思決定を変える分析を回していただきます。プロダクトの特徴カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。 セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。2026年7月に累計700万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいている点です。「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。プロダクトの目指す世界カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。業務内容ご自身で分析を行いながら、AIが分析しやすいデータ環境を整えていただきます。カウシェでは、AI活用を積極的に行っています。そのため、AIが正しい分析を実行できるよう、データ・ナレッジを整備することが欠かせません。分析の実務を通じて課題を見つけ、AIが正しく解釈できる形にデータを整え、AIのアウトプットの質を上げていく。この両輪を担うポジションです。① データウェアハウス・データマートの設計・構築（重点領域） データエンジニアと連携し、BigQuery・Dataformを用いてデータウェアハウスとデータマートを設計・構築します。データエンジニアが担うのは、データの収集・パイプライン・基盤の非機能要件です。本ポジションでは、その上に載る分析層を担います。どの粒度でテーブルを持つべきか、どの指標をどう定義するか、どこまでを共通のマートとして持つか——分析要件を起点に設計し、繰り返し使える形へ整えていきます。整備の目的は、人が分析しやすくすることだけではありません。AIが正しくデータを解釈し、精度の高いアウトプットを返せる状態を作ることを目指します。② 指標定義の統一とデータ品質の担保 KGI・KPIの定義を整理し、経営・PdM・マーケが同じ数字を見て議論できる状態をつくります。定義のばらつきや数値の不整合を発見し、マート側で解消していきます。③ 課題の定義・仮説立案 PdM・エンジニア・マーケ・CSと連携し、企画・仕様検討の段階から議論に加わります。「何が起きているか」だけでなく「なぜ起きているか」「次に何をすべきか」まで、自ら問いを立てて分析を展開します。④ 分析実務 データの抽出・加工・集計・分析（SQL / BigQuery / Looker Studio等）を一気通貫で行います。分析結果をわかりやすくレポートし、意思決定に活かせる形で届けます。⑤ ダッシュボードの構築・運用 整備したデータマートを土台に、各部署が自律的に数字を見られるダッシュボードを構築・運用します。⑥ AIを活用した分析の高速化 Claude等のAIツールを前提に業務を設計します。定型的な分析やクエリ作成をAIに委ね、出力の妥当性を見極めながら、分析のスループットを上げていきます。このポジションで向き合う難題分析要件と基盤設計を、往復しながら進める 分析をしなければ必要なテーブルの形は見えず、テーブルが整わなければ分析が進みません。この往復を、事業のスピードを止めずに回していく必要があります。「基盤が整うまで分析できません」とは言えない環境です。EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルが絡み合う複合データのモデリング 購買・行動・広告・ゲームKPIが相互に影響し合う、一般的なECにはないデータ構造を扱います。この関係性をどうモデリングし、どの粒度のマートに落とすか。既存のECの型がそのまま使えない領域です。「何を分析するか」を自分で決める 依頼待ちではなく、自らビジネス課題をデータで定義することが求められます。「何が問題か」が曖昧な状態から、正しい問いを立て、適切な分析設計に落とし込む力が問われます。多様なステークホルダーへのデータコミュニケーション PdM・マーケ・CS・経営陣と、異なる目的・リテラシーを持つ相手に分析結果を届けます。「正しい分析」を「使われる分析」にするためのコミュニケーション設計が問われます。仕事の魅力AIが分析できる環境を、自分の手で設計できる すでに整ったDWHを使う仕事ではありません。何をウェアハウスに持ち、どこをマートとして切り出すか。設計判断から関われます。分析と基盤の両方に手を入れられる環境は多くありません。EC×ゲーミフィケーション×ソーシャルという希少データ 通常のECにはない、ゲーム行動・ソーシャル購買・AIレコメンド効果などが交差するデータを扱えます。1日平均38分・月20日以上という高頻度利用が生む行動データは、一般的なECとはまったく異なる構造をしています。データアナリストとして希少な経験値が積めます。分析が確実に意思決定に使われる 作った分析がすぐ施策に直結し、KPIへの影響をリアルタイムで確認できます。「分析しても誰も読まない」問題とは無縁です。アナリスト出身のPdMと、設計から一緒に組める データ整備をアナリスト出身のPdMが自ら行っており、指標の定義やデータ設計といった土台の議論を、共通言語を持つ相手と進められます。分析の前提や意図を一から説明する必要がありません。AIをフル活用できる環境 全社でAIフル活用を前提とし、AIツールの利用環境も整っています。分析やクエリ作成をAIで効率化しながら、人が判断すべきところに時間を使えます。開発環境・技術スタックデータ基盤：BigQuery, Dataform, Cloud SpannerBI・可視化：Looker Studio, Google スプレッドシートバージョン管理：GitHubAI/LLMツール：Claude Code, Geminiその他：Slack, Notion一緒に働く「人」担当役員：執行役員CXO 佐藤 俊輔1998年生まれ。明治大学在学中から、Fintech企業でエンジニアインターンやカウシェにて創業期からマーケティングインターンを経験。2022年4月に大学卒業後カウシェに正社員としてジョイン。2023年夏より「カウシェファーム」の企画構想を開始し、開発チームを率いて同年10月にサービスをリリース。2024年4月より部長に就任し、2026年3月より執行役員CXO（Chief Experience Officer）に就任。 https://youtrust.jp/studio/articles/kauche_cxo同僚：Executive Lead PdM 小前 友哉1995年、東京都生まれ。東京大学経済学部卒。新卒でDeNAに入社し、ライブ配信アプリ『Pococha』のPdMを担当。過去にはデータアナリストやUS PocochaのPdMも経験。2026年1月にカウシェに入社し、現在はカウシェファームの体験設計を担っている、データアナリスト経験を持つPdMです。 https://note.com/kauche/n/n1f6a75b83bc7協働する体制データエンジニア、PdM、マーケティング、CS、経営陣と連携しながら進めます。基盤の収集・パイプライン部分はデータエンジニアが担うため、分析層の設計と分析実務に集中いただけます。選考フロー書類選考一次面接（30分）最終面接（60分）カウシェをもっと知る採用ページ：https://enjoy-working.kauche.com/Company Deck：https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck社員インタビュー：https://note.com/kaucheTechBlog：https://zenn.dev/p/kauche