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01_15.【Fit&Gap / 2線の匠クラウド】AIエンジニア

企業の情報セキュリティ対策を支援するソフトウェアの開発

## ▼ SecureNavi株式会社について
SecureNavi株式会社は、「文系のセキュリティ」領域の課題をテクノロジーで解決するスタートアップです。
主力プロダクト「SecureNavi」は、ISMS・Pマーク等の認証取得・運用を支援するクラウドサービスとして、スタートアップからエンタープライズ企業まで幅広く利用されています。
現在は、より幅広い「文系のセキュリティ」課題を解決すべく、AIを活用した新製品「Fit&Gap」「2線の匠クラウド」「SecureLight」など、複数の新規事業を立ち上げています。
私たちは、セキュリティ・コンプライアンス・リスク管理といった、これまで人の経験や手作業に依存してきた領域を、AIとソフトウェアの力で再設計していきます。

## ▼ 配属先
**エンタープライズプロダクトマーケティング部**
・新規事業である「Fit&Gap」「2線の匠クラウド」のプロダクト開発を担う組織です。
特に今後は、AIを活用した機能開発をさらに加速させ、セキュリティ・コンプライアンス領域における新しい業務体験を作っていきます。

## ▼ 対象プロダクト
**【Fit&Gap】**
Fit&Gapは、SOC 2やISMAPなどのレギュレーション対応を支援するプラットフォームです。
対応に必要な情報や作業を整理し、企業がよりスムーズに準備・運用を進められる状態を支援します。
今後は、AIによる規程・統制・証跡の整理、ギャップ分析、レビュー支援、顧客回答の構造化などを強化していきます。

**【2線の匠クラウド】**
2線の匠クラウドは、「委託先評価」「社内システム評価」等のチェック業務をカバーする、2線部門のためのリスク評価クラウドです。
セキュリティ部門、コンプライアンス部門、リスク管理部門の方々が、継続的にリスクチェック業務を運用できるよう支援します。

## ▼ 募集背景
SecureNaviでは現在、SOC 2、ISMAP、委託先評価、社内システム評価、チェックシート回答・レビューなど、企業のセキュリティ・コンプライアンス業務を支援する新規プロダクト群の開発を進めています。

これらの領域では、膨大な文書の読み込み、設問への回答、証跡の確認、リスクの判断、差分の整理など、多くの業務が人手に依存しています。

一方で、生成AI・LLMの進化により、これらの業務は大きく変わり始めています。
ただし、私たちが目指しているのは、単にAIを使った便利機能を作ることではありません。

企業のセキュリティ判断やコンプライアンス対応において、AIがどこまで支援でき、どこから人が責任を持って判断すべきか。
その境界線を見極めながら、実務に耐えるAIプロダクトを作ることが重要です。

そこで今回、AIを活用したプロダクト開発を推進する AIエンジニア を募集します。

## ▼ 業務内容
AIエンジニアとして、生成AI・LLMを活用したプロダクト機能の設計・開発・改善を担当していただきます。
単なるPoCではなく、実際の顧客業務に組み込まれ、継続利用されるAI機能を作るポジションです。

### 【具体的な業務】
- LLMを活用したプロダクト機能の設計・実装
- RAG、検索、要約、分類、構造化、差分抽出などを活用した機能開発
- セキュリティチェックシート、規程、証跡、回答文書などの非構造データを扱うAI機能の開発
- プロンプト設計、評価設計、精度改善
- AI出力の品質評価、誤判定・ハルシネーション対策
- AI機能を既存プロダクトに組み込むためのバックエンド・フロントエンド開発
- PdM、ドメインエキスパート、CS、営業と連携した顧客課題の理解
- 顧客利用データやフィードバックをもとにしたAI機能の改善
- 必要に応じた技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセス改善

**（短期）**
入社後まずは、SecureNaviが扱うセキュリティ・コンプライアンス業務の構造と、各プロダクトの課題を理解していただきます。
そのうえで、既存のAI活用機能や開発中の機能に入り、実装・改善を進めていただきます。
- 既存プロダクトにおけるAI機能の改善
- LLMを活用した小さな機能開発の高速な実装
- AI出力の評価観点の整理
- 顧客の実務に耐える品質への改善
- PdMやビジネスサイドと連携した仕様検討

**（中長期）**
AIを活用したプロダクト開発を技術面からリードしていただきます。
SecureNaviにおけるAI活用は、まだ立ち上がりフェーズです。だからこそ、単なる実装担当ではなく、AI機能の設計思想や開発基盤そのものを作っていく余地があります。
- AI機能のアーキテクチャ設計
- LLM活用における評価・監視・改善プロセスの整備
- 複数プロダクトで再利用可能なAI基盤の構築
- ドメイン知識を踏まえたAI活用方針の策定
- AIエンジニアリングに関する技術選定・導入推進
- AIを活用した新規プロダクト・新機能の企画・開発

## ▼ ポジションの魅力
- 生成AI・LLMを、実務に深く入り込むBtoB SaaSプロダクトに組み込む経験ができます
- セキュリティ・コンプライアンス・リスク管理という、AI活用余地が大きい一方で、まだプロダクト化が進んでいない領域に挑戦できます
- 単なるチャットボットではなく、企業の判断・確認・説明責任を支援するAI機能を作れます
- PdM、CS、営業、顧客との距離が近く、顧客課題を直接理解しながら開発できます
- 新規事業フェーズのため、仕様・技術選定・アーキテクチャに大きな裁量があります
- AIエンジニアとして、プロンプト設計だけでなく、プロダクト実装・評価設計・運用改善まで一気通貫で関われます

## ▼ 技術スタック
**[基本情報]**
- インフラ: AWS
- コンテナ管理: Amazon ECS (Fargate)
- データベース: Aurora MySQL
- ソースコード管理: GitHub
- CI/CD: GitHub Actions, CodePipeline (CodeBuild, CodeDeploy)
- 構成管理 (IaC): Terraform
- 開発言語(フレームワーク): Go, Next.js
- 脆弱性管理: yamory
- プロジェクト管理: Notion
- コミュニケーションツール: Slack, Notion
- AIツール: Cursor, Devin, CodeRabbit, Claude Code, Gemini, Notebook LM, v0

**[今後強化したい領域]**
- LLM APIを活用したプロダクト開発
- RAG / ベクトル検索
- AIエージェント
- 文書解析・構造化
- AI評価基盤
- プロンプト管理
- ハルシネーション対策
- AI出力のモニタリング・改善

**[その他]**
・MacbookPro 貸与

<スペック>
・Size：14インチ
・Chip：M4 Pro、12Core CPU、16Core GPU
・Memory：48GB
・Storage：1TB

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