データエンジニア
仕事概要
事業概要
Legalscapeは、独自に収集した法令・判例・書籍等の法情報を高精度にデータ化し、ドメイン特化の検索エンジンと生成AIを融合させたAIリサーチプラットフォームを開発しています。
リーガルリサーチAIとして2,000社以上の導入実績を誇り、業界シェアNo.1※を獲得。5年連続で2倍以上の成長を遂げ、営業キャッシュフローの黒字化を達成しています。また、従業員一人あたりのARRは国内トップクラスであり、高い収益性と急成長を両立させている組織です。
私たちが目指しているのは、「人とテクノロジーの共創による 未来の法社会を実装する」ことです。人がテクノロジーを発展させ、テクノロジーが新たな可能性を人にもたらし、互いに協働する。この「共創」関係が、人類史における知的生産をさらに進化させます。法にまつわる知見をより正確に、迅速に社会の隅々まで届け、より豊かな法社会の実現に向けて貢献していきます。
※「リーガルリサーチサービス」に関する市場調査《No.1検証調査》(株式会社トレンド研究機構 調べ) 2025年9月29日時点
募集背景
Legalscapeは現在、単なる「検索ツール」から、AIが法務実務のパートナーとなる「エージェント型プロダクト」へと進化を遂げるフェーズにあります。
事業成長に伴い、扱うデータの種類と量は爆発的に増加しており、「定性的判断>定量的判断」という状態から「定性的判断<定量的判断」への転換期にあります。
この急激な成長フェーズにおいて、データドリブンな意思決定を組織全体に浸透させるため、初代データエンジニアとして、事業成長の土台となる堅牢なデータ基盤の設計・構築から運用までを一貫してリードしていただける方を募集します。
業務内容
■ データ基盤アーキテクチャの設計・構築
・事業要件・プロダクト要件を構造化し、BigQueryを中心としたDWH/データマートの全体設計を主導
・Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow(Apache Beam), Composer(Airflow) 等を組み合わせ、モダンなデータ基盤を構築
・Terraform等を用いたIaCによるインフラのコード化と、CI/CDパイプラインの整備・運用
■ データパイプラインの開発・運用
・ビジネス価値を最大化するため、インパクトの大きいデータを定義し、スケーラブルなETL/ELTパイプライン(バッチ/ストリーミング)を設計・実装
・ワークフローの自動化、堅牢な監視・リトライ設計を構築し、データの信頼性を保証する運用体制を確立
・クエリやストレージ設計、リソースの最適化などを通じた、コストとパフォーマンスの継続的な改善
■ データ活用の推進
・AI機能(検索、推薦)の精度向上や評価に不可欠なログ基盤・イベントスキーマを設計・提供
・A/Bテスト等の実験管理基盤を整備し、高速な仮説検証サイクルを支援
・Looker Studio等のBIツールを用いたKPIダッシュボードの構築や、各チームのセルフサービス分析を支援
以下は開発環境や今使っているツールの一例です。
- クラウド・インフラ: Google Cloud, Docker, Cloud Run
- フロントエンド: React (Next.js, Remix), TypeScript, Playwright, Storybook
- バックエンド: Node.js, TypeScript, Vitest, Hono, OpenAPI, TypeORM, Flyway, Python, FastAPI
- データストア: Elasticsearch, Cloud SQL (MySQL), Pinecone, BigQuery
- IaC: Terraform
- CI: GitHub Actions
- 開発/コミュニケーション: GitHub, Notion, Slack, Linear
- その他: Sentry, Google Analytics, HubSpot, Azure OpenAI Serv
当ポジションで得られる経験
私たちのプロダクトづくりは、単なるWebアプリケーション作りにとどまりません。デジタル化が遅れた「法」という巨大な領域にテクノロジーを持ち込み、社会のOS(基盤)を次世代のインフラへとアップデートする、極めて社会的意義の大きな挑戦です。
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初代データエンジニアとしての希少な経験:組織初のデータエンジニアとして、データ基盤の設計・構築・運用を立ち上げる経験ができます。既存の枠組みにとらわれず、最新技術を採用し、組織に最適なデータ戦略を構築できます。学びの機会は豊富ですが、自ら積極的に知識を吸収し、実践していく姿勢が求められます。
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優秀なデータサイエンティストとの協働経験:MBA&Kaggle Grandmaster保持者、世界のAI事情に感度高く向き合うトリリンガルエンジニアなど、優秀なデータサイエンティストたちと密に連携しながら、AIプロダクトの進化に直結するデータ基盤を構築できます。彼らとの協働を通じて、最先端のデータ活用手法やAI技術トレンドを学ぶ機会も豊富です。
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プロダクトの成長エンジンとなる、データ基盤構築の専門性:AIの精度向上やUX改善の鍵となる、大規模なユーザー行動データの基盤を設計・構築できます。複雑なユーザー行動を的確に捉えるスキーマ設計から、分析・ML活用に繋げるデータマート構築まで、プロダクトグロースに直結する一連の専門スキルが身につきます。
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0→1フェーズの裁量権:急成長プロダクトのデータ基盤を、技術選定からアーキテクチャ設計、運用まで一貫してリードできます。
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リーガルAIの進化に直結する経験:収集・整備した行動データが、AIモデルの評価や改善にどう使われるのかを間近で見ながら、プロダクトの核心的な価値向上に貢献できます。
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事業をドライブする意思決定へのインパクト:「ユーザーが何に価値を感じているか」をデータで解明し、プロダクトやビジネスの次のアクションに繋がるインサイトを提供する、事業貢献性の高い役割です。
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経営陣やPdMと一体となった開発体制:経営・PdM・AIエンジニアと密に連携し、「こういうデータが見たい」という要望を実現しながら、高速な仮説検証サイクルを推進する経験が積めます。
関連リンク
・採用情報
・広がる生成AI活用。Legalscape、リーガルリサーチツールで売上高No.1を達成
・司法書士試験の「択一式」で午前の部満点・合格基準点を突破
・Legalscape、外部サービスと連携可能なリーガルAIシステム「Legal Intelligence」を提供開始
・テックブログ
・3分でわかる!会社紹介動画
必須スキル
- クラウド(GCP歓迎)環境におけるETL/DWHの設計・構築・運用経験
- SQL(分析関数、パフォーマンスチューニング含む)およびPythonを用いたデータ処理の実務経験
- ビジネスサイドの要求を深く理解し、自律的にデータ要件へ落とし込み、システムとして実現する能力
- Git、CI/CD、IaC(Terraform等)を活用したチーム開発および本番環境の運用経験
- 円滑なコミュニケーション能力(要件定義、ドキュメンテーション、関係者との合意形成)
歓迎スキル
- BigQueryの高度な利用経験(スロット/予約の最適化、Materialized Viewの活用など)
- Dataflow(Apache Beam), Spark等による大規模分散処理、またはPub/Sub, Kafka等によるストリーミング処理の経験
- データ品質管理、メタデータ管理(dbt, Data Catalog等)、データリネージに関する知見や実装経験
- MLOps基盤(特徴量ストア、オンライン/オフライン評価、実験管理など)の構築・運用経験
- BIツール(Looker Studio等)を用いたデータモデリングやダッシュボード構築の経験
- 法情報、出版、BtoB SaaSいずれかのドメインにおける知見やご興味
求める人物像
- 継続的に学び続け、変化に柔軟に適応して価値を出せる方
- 初めての経験にも積極的にチャレンジできる方
- 事業経営目線を持って施策に反映できる方
- チームワークを重視し、他のメンバーと協力して目標を達成できる方
- 建設的なコミュニケーションを心掛けられる方
応募概要
| 給与 | 700〜1200万 |
|---|---|
| 勤務地 |
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| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務体系 |
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| 試用期間 | 3ヶ月 |
| 福利厚生 |
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企業情報
| 企業名 | 株式会社Legalscape |
|---|---|
| 設立年月 | 2017年9月14日 |
| 本社所在地 | 東京都文京区向丘2丁目3−10東大前HiRAKU GATE8階 |
| 従業員数 | 60名 |