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データエンジニア

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株式会社mento

データエンジニア

「人が変わる瞬間」をデータから作る、立ち上げ期の2人目データ職 データエンジニア募集!

仕事概要

会社概要

株式会社mentoは、「夢中をふつうにする」というビジョンのもと、働く人々が夢中になれる社会の実現を目指しています。特に中間管理職における過負荷という社会課題に着目し、組織と個人のパフォーマンス向上を支援するサービスを展開しています。

◼︎個人向けパーソナルコーチングサービス「mento」
https://i.mento.jp/
◼︎法人向け管理職コーチングサービス「mento」
https://www.mento.jp/
◼︎【新規事業】法人向け「mento マネジメントAI」
https://www.mento.jp/service/management-ai

  • 実績と信頼:審査合格率10%以下の厳選されたプロコーチ陣を抱え、累計6万時間以上のコーチングを提供。パナソニック、デンソー、NTTドコモなど日本を代表する企業に導入され、96%のユーザーがパフォーマンス向上を実感しています。
  • 独自の思想:「ヒト(コーチング)× AI × プロダクト」の力で、単一のプロダクトではなく複数プロダクトを創出。「新しいHR Techの形」でのマネジメントサクセスを目指す。

日本のコーチング市場は拡大の一途をたどっていますが、mentoはコーチングによる支援だけでなく、「マネジメントが再現性高く成功する状態=マネジメントサクセス」を実現する企業として、AIとコーチングを融合させた新しいカテゴリーを確立していきます。

今後の展望

2026年1月から、AI時代の管理職を支援する「mento マネジメントAI」サービスを新たに提供開始しました。
「mento マネジメントAI」はまだ「点」のプロダクトであり、マネジメントを「面」で支えるプラットフォームに進化させることが急務です。
そのための取り組みとして、評価・目標設定・1on1・フィードバックなど、各セクションの開発企画・マルチプロダクト化を始めています。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000071.000048788.html

プラットフォームを構成する新しいプロダクトの立ち上げフェーズであり、それぞれのプロダクトを同時並列で立ち上げる必要があるため、それにコミットいただける方を求めています。

立ち向かっている課題

現在開発中の「mento マネジメントAI」は、AIが補佐をするのではなく、”AIそのものがコーチングやマネジメント支援を行う”という、AIが価値の核心にあるプロダクトです。市場に正解のないこの領域で、私たちは以下の4つの技術的・製品的課題に直面しており、不確実性をコントロールするエンジニアリング力を必要としています。

課題① AI/LLMを高度に活用可能なマルチモーダル基盤の構築

  • セッション音声/テキスト、行動ログ、営業・CS、アセスメント等を統合し、バッチ/ストリーミング両対応の堅牢なデータパイプラインを設計・運用
  • ユーザー増とAI活用の拡大を見据え、鮮度・クエリ性能・コストを両立するデータレイク/マートの最適化

課題② データトラストの確立(品質・ガバナンス・プライバシー)

  • スキーマ変更や欠損・異常を検知/修復する観測性を整備し、モデル精度と意思決定の信頼性を継続的に向上
  • アクセス制御などのガバナンスを整え、アノテーションプロセスも含めて品質基準を標準化

課題③ ML/MLOps・プロダクト連携による価値創出

  • MLに必要な特徴量/データセット供給、再現可能な学習・推論パイプラインをMLOpsと共に構築
  • ビジネス要件から逆算したデータ要件定義をリードし、データ活用で新機能・体験を素早く実装
募集背景・期待役割

利用企業も増加しており、今後さらなるデータの増大が見込まれるため、基盤の整備・運用の必要性が高まってきます。データの力を最大限に引き出し、プロダクトと組織に貢献するため、1人目のデータエンジニアとして、以下のようなことをお任せしたいと考えています。

  • データ基盤の設計・構築・運用
    • 新規SaaSプロダクト「マネジメントサクセスプラットフォーム」の事業・プロダクト戦略を深く理解し、コーチングセッションデータ、ユーザー行動ログ、アセスメント結果など、多様なデータを効率的に収集・蓄積・処理するためのデータ基盤を設計・構築・運用していただきます
    • 安定稼働を維持しつつ、今後のデータ量の増大やリアルタイム処理の要件に対応できるスケーラブルなアーキテクチャの検討・実装をお願いします。
  • データパイプラインの構築と最適化
    • 各データソースからのデータ統合、前処理、ETL/ELTパイプラインの構築と最適化を推進していただきます
    • MLエンジニアやプロダクトマネージャーが利用しやすい形で、高品質なデータセットを提供するための仕組みづくりをリードしてください
  • データ品質の向上とモニタリング
    • データの信頼性と正確性を確保するため、データ品質を継続的にモニタリングし、異常を検知・修正するプロセスの構築と改善に貢献いただきます
    • データガバナンスの観点から、データのプライバシーやセキュリティ要件を満たすための基盤構築もお願いします
慣れてきたらさらにお任せしたいこと

※以下に留まらず、ご自身の興味や得意な領域をリーディングいただけると嬉しいです!

  • DWH/データマートの設計・構築
    • BIツールやAIモデルからの利用を考慮し、ビジネス要件に合致したデータウェアハウス(DWH)やデータマートの設計・構築をリードしていただきます
    • クエリパフォーマンスの最適化やコスト効率の良い運用を実現するための技術選定やアーキテクチャ改善を推進してください。
  • データ活用の推進とビジネス貢献
    • ビジネスサイドやMLエンジニア、プロダクトマネージャーと連携し、データ分析を通じた新たなインサイトの発見や、プロダクト改善、新規機能開発への貢献をリードしていただきます
    • データドリブンな意思決定を促進するための分析基盤の整備やレポーティング環境の構築もお願いします
開発環境

サーバーサイド:Python, FastAPI
フロントエンド:TypeScript, React, Next.js
データベース:MySQL
クラウド: GCP
リポジトリ管理:GitHub
CI/CD:GitHub Action, Vercel
チケット管理: Jira

チームについて

現在エンジニアはCTO・CAIO・VPoE・プロダクトエンジニア3名・AIエンジニア1名の7名と、業務委託のメンバーで構成しています。

CTO
CTO of the Year 2025グランプリ受賞。リクルートに新卒入社し、大規模サービスのエンジニアリングやスクラムマスター経験後、mentoにjoinしCTOに。
自己紹介
CTO of the Yearピッチ動画※出番は44分10秒頃~58分頃の約14分間です
CAIO
リクルートでデータサイエンティストや分析グループのマネージャーを経験した後、データ分析・分析コンサルを経てmentoに入社。
自己紹介
VPoE
プレイド社でVPoEを務めた後、スタートアップWE UPで取締役CTOとしても参加し、mentoにjoin後2026年2月よりVPoEに。
自己紹介
メンバー

  • FiNC Technologiesでアプリケーション開発からSREまで経験し、テックリードを務めた。自己紹介
  • 共同創業者として株式会社ハイヤールーを立ち上げ、CTOとしてシリーズAまで成長を牽引。自己紹介
  • ヤフー新卒入社し、atama plus、LayerXでそれぞれデータ・推薦・検索エンジンの開発を経験。自己紹介
  • インフルエンサー案件マッチングサービスを開発するスタートアップ会社に新卒入社し、エンジニア3年目でmentoにjoin。
本ポジションの魅力
  • 社会的意義の高い事業への参画
    • マネジメント層の過負荷という社会課題に対し、機械学習技術を活用したソリューションを提供
    • 日本のマネージャーの成長を支えることで、組織全体の生産性向上に貢献​
  • 多様なデータを活用した開発
    • コーチングセッションのテキストデータやユーザー行動データなど、多様な非構造データを扱う機会​
    • 最新のAI技術を取り入れ、データ活用の可能性を広げられる​
  • 技術選定や企画の上流から関われる
    • どんな機能を作るかの企画段階から議論し、技術選定・設計をリードできる
    • ビジネス視点を持ちつつ、エンジニアリングの観点で最適な解決策を模索できる
  • 0→1のプロダクトを複数生み出す機会(コンパウンド)
    • 1つのプロダクトに閉じず、新規事業として複数の0→1を経験できる
    • プロダクトの立ち上げフェーズを楽しめる環境
  • コア事業の成長と新規事業の再投資サイクル
    • 既存のコーチング事業の成長余地が高く、事業としての安定性がある
    • その利益を新規事業へ再投資することで、継続的な成長を実現

必須スキル

  • SQLを用いたデータマートやデータウェアハウスの構築・運用経験
  • 事業やプロダクト改善のためのデータ分析推進経験
  • Webアプリケーションの開発経験
  • 日本語にてコミュニケーションが可能なこと

歓迎スキル

  • コーチングへの理解、またはコーチとしての活動経験
  • 機械学習システムの開発・運用経験
  • 機械学習基盤の構築・実装経験
  • 機械学習モデルの本番環境へのデプロイ・運用経験
  • LLMを活用したアプリケーションの開発・運用経験
  • チームマネジメントやプロジェクトリードの経験​
  • スクラムでの開発経験

求める人物像

  • 技術を通じて事業に主体的に貢献できる方
    • 事業成長やプロダクトの価値向上に、エンジニアリングの力でコミットできる
    • 技術選定や開発において、ビジネス視点を持ちつつ最適な意思決定ができる
  • プロダクト組織のカルチャーを作れる方
    • チームの中心となり、オープンな議論を通じてより良い開発文化を醸成できる
    • 互いの強みを活かしながら、チームで協力してプロダクトをつくることを楽しめる
  • 人の自己実現・ウェルビーイングに関心がある方
    • 「コーチング×プロダクト」によるマネジメント支援に興味を持てる
    • 人の成長や組織の生産性向上に関心があり、社会的意義のあるプロダクト開発に共感できる
  • 不確実性を楽しみ、チャレンジできる方
    • 正解のない新規事業の環境を楽しみながら、試行錯誤し続けられる
    • 課題が明確でなくても、自ら動いて解決策を考えられる
  • 職責にこだわらず、マーケットの創出や理想の実現に向けて動ける方
    • 「自分の担当範囲」にとらわれず、事業成長のために必要なことを柔軟にやれる
    • エンジニアに限らず、ビジネス側や他職種とも協力しながらプロダクトを創る
  • ユーザーの声を大切にし、課題の発見に積極的な方
    • ユーザーの生の声を聞きに行き、課題やインサイトを見つけることを大事にできる
    • ユーザー理解を深めることを、チーム全体での取り組みとして推進できる
  • 対話を大事にするカルチャーを一緒に創れる方
    • チーム内外の対話を大切にし、オープンなコミュニケーションを取れる
    • 他メンバーと積極的に議論し、良いプロダクトづくりのために意見を交わせる

応募概要

給与

700-1400万円

勤務地

〒108-0073 東京都港区三田3-9-11 日本生命三田ビル2F
本社オフィスへの出社が基本です。
組織と個人の状況に応じて、生産性を最大化するためにリモートワークを選択することも可能です。
※「自己決定と信頼」を前提に、チームごとに最適な働き方を都度判断しています。

雇用形態
勤務体系

勤務時間 フレックスタイム(コアタイム12:00-16:00)
営業日  月曜〜金曜(休日はカレンダー通り)
有給休暇あり

試用期間
福利厚生
  • 社会保険完備
  • 交通費全額支給
  • 各種AIツールの貸与
  • 健康診断
  • 夏季休暇、年末年始休暇
  • ウェルカムランチ制度
  • コーチング受け放題

企業情報

企業名
設立年月
本社所在地
事業内容

管理職コーチ「mento」の開発・運営
パーソナルコーチングサービス「mento」の開発・運営

資本金
従業員数
企業サイトURL