【想定業務】 当社は「Zキャリア」と「back check」という2つの事業を柱に、求職者と企業の採用体験を革新するサービスを提供しています。少子高齢化や労働市場の変化が進む中、未経験人材の採用や、面接だけでは把握しづらい候補者のバックグラウンドを可視化することで、人材ミスマッチを最小化し、より多くの求職者に新しいキャリアの可能性を提示することを目指しています。ミッションは「時代の転換点を創る」。変化が大きい時代に、テクノロジーを活用して社会を正しい方向へと導くきっかけを提供することが私たちの存在意義です。 現在、CTO室では「大規模言語モデル（LLM）」をはじめとする先端技術を活用し、完全自動のAI面接システムの開発を進めています。従来の面接は面接官の経験や認知バイアスによって評価にばらつきが出る、準備やスケジュールの調整が煩雑になるなど、多くの課題が存在していました。そこで私たちは、LLMを用いた質問生成や評価分析を行い、Speech-to-Text（Deepgram）とText-to-Speech（Voicevox）、さらには動画解析（Gemini）などを組み合わせることで、次世代の面接体験を実現しようとしています。さらに、AI面接官は人手による面接を単に代替するだけでなく、候補者と企業の双方にとって選考体験そのものを改革する大きな可能性を秘めています。リードタイム削減はもちろん、公平性や利便性を向上させることで、これまでにないスピードと質を両立した選考プロセスを実現し、候補者と企業の双方に新たな価値と可能性をもたらすことを目指しています。 具体的な業務内容としては、以下の3つが中心となります。 1. R&D業務： - 新しい自然言語処理技術や音声・動画解析技術をキャッチアップし、採用選考を最適化できるアプローチを検討します。スクラム形式で週次スプリントの開発に参加していただき、最新技術の知見や成果をチームに共有していただきます。 2. 開発業務： - Python（Flask/FastAPI）によるバックエンド開発、Remix/React（TypeScript）を用いたフロントエンド開発、GCPやDocker、Terraformなどを駆使したインフラ構築までフルスタックに携わっていただきます。モックアップを迅速に実装し、ユーザテストを重ねながら機能を磨き込む流れを推進していただくことが期待されます。 3. ユーザニーズの把握： - PdMや営業と連携し、実際にサービスを利用する企業や求職者の声をヒアリング。開発中のAI面接システムに対するフィードバックを収集し、UI/UXや機能改善に反映していきます。実際の利用シーンをイメージしながらプロダクトの方向性を調整する点が重要です。 ●開発環境 - フロントエンド：Remix / React / TypeScript - バックエンド：Python / Flask / FastAPI - データベース：PostgreSQL / Firestore - クラウドインフラ：GCP - コンテナ：Docker - CI/CD：GitHub Actions - モニタリング基盤：Sentry / GCP Cloud Logging - IaC：Terraform（on Terraform Cloud） - データトラッキング：GA4, GTM, Microsoft Clarity - データ分析基盤：Google BigQuery(DWH) / dbt / dlt / Looker Studio - デザイン：Figma - コミュニケーションツール：Slack, Miro, Gather - エディタ：Cursor - TTS：Voicevox - STT：Deepgram - LLM：Gemini, OpenAI, Claude - プロンプト管理、評価：Langfuse, promptfoo また、このAI面接システムは今後「表情解析」や「非言語コミュニケーションの分析」なども取り入れ、より総合的な候補者理解をサポートする方向へ進化する予定です。完全自動化された面接プロセスの中でも、候補者への公平性を保ちつつ、企業側にとっては的確かつ効率的な評価指標を提供することを目指します。将来的には、当社のメインプロダクトである「Zキャリア」「back check」と連携し、採用データやリファレンス情報を一体化することで、エンドツーエンドの新しい採用体験を創出していく計画です。 ●最新の実績・取り組み事例 - 「Zキャリア AI面接機能」の特許出願と提供開始（2024年10月1日） ノンデスク領域における採用選考の効率化と精度向上を目的に、『Zキャリア AI面接機能』を新たに開発し特許申請を行いました。本機能の提供を通じて、採用選考における工数の削減とリードタイムの短縮を実現しています。 - https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000131.000018129.html - 「Zキャリア AI面接官」の単独利用開始（2025年1月28日） ノンデスクワーカー向け転職プラットフォーム『Zキャリア』において、AI面接官機能の単独利用が可能となり、求人企業向けに本格提供を開始しました。これにより、さまざまな採用チャネルでAI面接官が活用でき、採用課題の解消を目指しています。 - https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000149.000018129.html - アートネイチャーの採用活動における「Zキャリア AI面接官」の導入（2025年2月13日） 国内毛髪業市場でNo.1シェアを持つアートネイチャーが、正社員スタッフの採用活動において『Zキャリア AI面接官』を導入開始しました。これにより、一次面接までのリードタイムが10日以上短縮され、内定承諾率が約27％向上するなどの成果が報告されています。 - https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000150.000018129.html 私たちの強みは、これまで培ってきた人材サービスのノウハウと、最先端の技術を柔軟に取り入れる社内文化にあります。「まだ世にないプロダクト」を生み出し、社会に大きなインパクトをもたらす挑戦ができる環境が整っています。開発チームはスピード感と学習意欲を尊重しており、新たなテクノロジーへの投資を惜しみません。CursorやGitHub Copilotの社費導入をはじめ、エンジニアが成長できるように必要なツールやリソースを積極的にサポートします。 私たちと共に、「時代の転換点」となる革新的なAI面接プラットフォームをゼロから作り上げていきませんか？社会に真に必要とされるサービスを一緒に創り出す、刺激的でエキサイティングな毎日があなたを待っています。 ■この仕事で得られるもの・やりがい 1. イノベーションを生み出す経験： LLMや音声・動画解析など、最先端の技術を活用した全く新しい面接システム開発をリードすることで、自身のエンジニアとしての幅を広げるだけでなく、社会に新たな概念をインストールするやりがいを得られます。 2. フルスタックでのスキルアップ： バックエンド、フロント、インフラ、さらには機械学習やAI関連技術まで、幅広い領域に挑戦できます。日々のR&Dや実装を通じて、トレンドに即したスキルを習得しながら総合力を高めることが可能です。 3. ユーザ価値に直結する実感： 開発した機能が企業の採用担当者や求職者に直接利用され、リアルタイムでフィードバックが返ってきます。自らのアウトプットが採用体験を改善し、多くの求職者の可能性を広げる手応えを得られます。 4. 新規事業を形にする醍醐味： 完全自動化された面接システムという先進的な取り組みは、まだ成熟しきっていないマーケットです。誰もが想像したことはあっても、実用レベルで普及しているサービスはごくわずか。このレアな領域での成功体験は、今後のキャリアにおいて大きな武器となるでしょう。 5. 柔軟な働き方と学習環境： 業務委託という形態で、裁量と責任を両立しながら柔軟に働くことができます。新しい技術を試すためのR&Dの時間を確保し、必要に応じて社内外のリソースにアクセスできるなど、自発的に学び行動しやすい文化があります。 ■参考 ・ROXX開発者ブログ（https://techblog.roxx.co.jp/） ・ROXXメンバーインタビュー（https://note.roxx.co.jp/magazines/） ・LLM開発における苦悩（https://note.com/kotamat/n/n1579fff47749） 【得られるスキルと機会】 - 最新のプラクティスを追求できる - 共通基盤チームの役割は最新のベストプラクティスを追求し他のチームに還元することにもあります。認証やサービス間連携の手法など、現在の組織状況にあわせて最適なプラクティスとは何かを追求し続けることが求められます。 - 自分たちで事業を作る体験 - 自社サービスの会社でもビズサイドから降りてきた要件を作るだけという会社も少なくありません。ROXXは開発が主体となりプロダクトを作っているため、事業をオーナーシップをもって作っていくことが可能です。

■ 下記いずれも必須 1. LLMを用いたプロダクトを活用した経験(ChatGPTやPerplexity等を含む)。 2. フルスタックなエンジニアリング(フロントエンド、バックエンド、インフラ)

LLMを用いたプロダクトの実装経験(例: LangChainやOpenAI SDK)

・ことに向き合い、手段を柔軟に考えられる方 ・自らの知見を活かしつつ、必要に応じてアンラーニングできる方 ・内部的な都合での困難な状態になっても言い訳せずにユーザ価値実現のために試行錯誤できる方