エンジニア の求人一覧 - 株式会社シンカ

【私たちのミッションと課題】 「ITで世界をもっとおもしろく」 私たちのプロダクト『カイクラ』は、多くのお客様に愛されるサービスへと成長しました。しかし、裏側では「急成長の歪み」としての技術的負債や、スケーラビリティの課題が顕在化しています。 私たちが今求めているのは、マネジメントをしたい人ではありません。 「この技術的課題をどう解けば、ビジネスが加速するか？」を考え、自ら手を動かして最適解を導き出せる、腕に覚えのあるエンジニアです。 【仕事内容：技術的な挑戦】 管理業務ではなく、一人のプロフェッショナルとして、技術選定から実装まで「背中で見せる」役割を担っていただきます。 アーキテクチャの再設計： 現行システムのボトルネックを特定し、スケーラブルな構成へのリファクタリング・移行。 高負荷対策・パフォーマンス改善： 増加し続けるトラフィックに対し、DB最適化やキャッシュ戦略を用いた基盤強化。 技術文化のアップデート： 自身の知見を共有し、チーム全体の設計力やコード品質のスタンダードを引き上げる。 新規機能の要件定義〜実装： ビジネスサイドの「やりたいこと」を汲み取り、技術的な実現可能性を担保しながらスピード感を持って形にする。 【このポジションの魅力】 「技術による解決」への純粋な評価： 管理職を目指す必要はありません。技術的な難題を解決し、事業に貢献することを正当に評価します。 裁量の大きさ： 「ITでおもしろく」するためなら、これまでの慣習にとらわれない提案を歓迎します。必要であれば、基盤からの刷新も提案・実行できる環境です。 事業の成長痛を肌で感じる： ユーザー数が増える中で起きるリアルな課題。それをどう「おもしろく」解決するか。エンジニアとして最も腕が鳴るフェーズです。

【私たちのミッションと課題】 「ITで世界をもっとおもしろく」 私たちのプロダクト『カイクラ』は、多くのお客様に愛されるサービスへと成長しました。しかし、裏側では「急成長の歪み」としての技術的負債や、スケーラビリティの課題が顕在化しています。 私たちが今求めているのは、マネジメントをしたい人ではありません。 「この技術的課題をどう解けば、ビジネスが加速するか？」を考え、自ら手を動かして最適解を導き出せる、腕に覚えのあるエンジニアです。 【仕事内容：技術的な挑戦】 管理業務ではなく、一人のプロフェッショナルとして、技術選定から実装まで「背中で見せる」役割を担っていただきます。 アーキテクチャの再設計： 現行システムのボトルネックを特定し、スケーラブルな構成へのリファクタリング・移行。 高負荷対策・パフォーマンス改善： 増加し続けるトラフィックに対し、DB最適化やキャッシュ戦略を用いた基盤強化。 技術文化のアップデート： 自身の知見を共有し、チーム全体の設計力やコード品質のスタンダードを引き上げる。 新規機能の要件定義〜実装： ビジネスサイドの「やりたいこと」を汲み取り、技術的な実現可能性を担保しながらスピード感を持って形にする。 【このポジションの魅力】 「技術による解決」への純粋な評価： 管理職を目指す必要はありません。技術的な難題を解決し、事業に貢献することを正当に評価します。 裁量の大きさ： 「ITでおもしろく」するためなら、これまでの慣習にとらわれない提案を歓迎します。必要であれば、基盤からの刷新も提案・実行できる環境です。 事業の成長痛を肌で感じる： ユーザー数が増える中で起きるリアルな課題。それをどう「おもしろく」解決するか。エンジニアとして最も腕が鳴るフェーズです。

【私たちのミッションと課題】 「ITで世界をもっとおもしろく」 私たちのプロダクト『カイクラ』は、多くのお客様に愛されるサービスへと成長しました。しかし、裏側では「急成長の歪み」としての技術的負債や、スケーラビリティの課題が顕在化しています。 私たちが今求めているのは、マネジメントをしたい人ではありません。 「この技術的課題をどう解けば、ビジネスが加速するか？」を考え、自ら手を動かして最適解を導き出せる、腕に覚えのあるエンジニアです。 【仕事内容：技術的な挑戦】 管理業務ではなく、一人のプロフェッショナルとして、技術選定から実装まで「背中で見せる」役割を担っていただきます。 アーキテクチャの再設計： 現行システムのボトルネックを特定し、スケーラブルな構成へのリファクタリング・移行。 高負荷対策・パフォーマンス改善： 増加し続けるトラフィックに対し、DB最適化やキャッシュ戦略を用いた基盤強化。 技術文化のアップデート： 自身の知見を共有し、チーム全体の設計力やコード品質のスタンダードを引き上げる。 新規機能の要件定義〜実装： ビジネスサイドの「やりたいこと」を汲み取り、技術的な実現可能性を担保しながらスピード感を持って形にする。 【このポジションの魅力】 「技術による解決」への純粋な評価： 管理職を目指す必要はありません。技術的な難題を解決し、事業に貢献することを正当に評価します。 裁量の大きさ： 「ITでおもしろく」するためなら、これまでの慣習にとらわれない提案を歓迎します。必要であれば、基盤からの刷新も提案・実行できる環境です。 事業の成長痛を肌で感じる： ユーザー数が増える中で起きるリアルな課題。それをどう「おもしろく」解決するか。エンジニアとして最も腕が鳴るフェーズです。

【採用背景】 当社では現在、全社的なデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させるため、従来の開発部とは独立した「イノベーションDX室（IDX室）」をCOO直下に設置しています。 これまでの「要望通りにシステムを作る」フェーズは終わり、これからは「最新技術を駆使して、いかに効率的かつ本質的に業務を変革するか」が問われています。 今回は、社内の販売管理システムを中心とした業務知識（ドメイン知識）を持ち、生成AIなどの先端ツールを取り入れながら、開発できるリーダーを募集します。 【仕事内容】 業務効率化の対応のための社内システムの開発・改修プロジェクトにおいて、設計・レビューを中心とした開発リードをお任せします。 ■次世代型マネジメント: 生成AIツール（GitHub Copilot, Cursor等）やLLMをフル活用し、可能な限りコーディングやテストをAIに任せつつ、自身は「設計・レビュー・品質管理」に注力します。 ■技術調査・検証: 生成AIツールや最新IDEの選定・検証を行い、開発プロセスそのものをアップデートします。 ■社内システム開発: 販売管理（受注・売上・請求・入金・在庫等）を中心としたWebアプリケーションの企画・設計・開発リード。 【このポジションの魅力】 ・開発効率の極大化: AIに書かせることを前提とした開発スタイルを実現することで、泥臭い作業よりも「考える仕事」に集中できます。 ・上流工程へのシフト: SIer等で「実装に追われ、納得のいく、ユーザーにとってより良いシステムを作れない」と感じていた方にとって、理想的なキャリアステップです。 ・経営直下の組織: IDX室は経営層に近いポジションのため、自身の提案がダイレクトに社内変革に繋がる実感を得られます。

コミュニケーションプラットフォーム「カイクラ」をはじめとする、自社プロダクトの価値最大化をリードしていただきます。 顧客の声を深く理解し、ビジネスサイド（営業・カスタマーサクセス）やエンジニアチームと連携しながら、プロダクトの販売戦略の立案やビジョン策定からロードマップの作成、仕様定義、リリース後のグロースまでを一貫してマネジメントする役割です。 主な業務内容： ・市場調査およびユーザーインタビューを通じた顧客課題の特定 ・プロダクトビジョン、中長期ロードマップの策定 ・新機能の企画、要件定義、仕様作成および開発優先順位の決定 ・販売戦略の立案と遂行 　　・ターゲットセグメントの選定とポジショニングの定義 　　・価格戦略（プライシング）の策定・改定 　　・営業資料や販促コンテンツの監修、営業チームへのプロダクトイネーブルメント（教育・浸透） ・エンジニア・デザイナー・ステークホルダーとの合意形成 ・リリース後の効果測定、データ分析に基づいた継続的な改善施策の立案 ■ カイクラ　デモコンテンツURL https://product.plainer.co.jp/c/kaiwa/fb95f571-efb4-4868-b15b-c3c9a4792ce0

【募集背景】 自社プロダクトである『カイクラ』は、現在、電話・メール・SMS・ビデオ通話など、あらゆるコミュニケーションを一元管理するプラットフォームへと進化しています。 導入社数も順調に推移し、プロダクトの規模が拡大する中で、開発組織のさらなる強化が不可欠です。 これまではプレイングマネージャーが中心となって組織を支えてきましたが、今後のさらなる機能拡張と技術的負債の解消、そしてメンバーの成長を最大化させるために、「ピープルマネジメント」と「開発現場のリード」の双方に情熱を持ったEMを募集します。 【業務内容】 自社プロダクト『カイクラ』の開発チームにおける、エンジニアのピープルマネジメントおよび開発プロセスの最適化を担っていただきます。 マネジメントに加えて、設計・レビュー・重要度の高い実装においてコードを書きつつ、技術判断をリードいただきます。 1. ピープルマネジメント ・メンバー（3名〜）の目標設定、評価、キャリア形成支援（1on1の実施など） ・チームのモチベーション向上と心理的安全性の確保 ・採用活動への参画 2. 開発マネジメント ・開発スケジュール、タスクの進捗管理とリソース調整 ・開発プロセスの改善（スクラム、コードレビュー体制の向上など） ・ビジネス側（PM、CS）との調整・要件定義のサポート 3. 技術的リード ・コードを書くリーダーとして、重要度の高い実装やアーキテクチャの検討 ・技術選定や開発生産性向上のためのツール導入 【開発環境】 関連部署および社外の関係者とコミュニケーションをとりながらプロジェクト形式で推進します。 ■言語：PHP/javascript(jQuery, Vue.js)等　※携帯アプリもあり ■OS：Linux ■Middleware：Apache, MySQL ■クラウド：FJcloud、AWS、IBM ※下記へシンカやカイクラの理解が深まる記事を掲載しておりますので、是非ご確認ください！ https://note.com/thinca_2014/

【仕事概要】 私たちの会社は多くのコミニュケーションデータを保有しており、それらを活用した新たなAI機能を提供していくにあたり、独自大規模言語モデルをゼロから構築することも視野に入れてユーザーごとに最適なAI機能を提供できる基盤の構築に注力していきます。最先端の研究成果を実用的なスケーラブル・システムへと昇華させ、技術的限界を押し広げることで、社会にインパクトを与えるAI基盤の構築を目指しています。 機械学習エンジニア（LLM）として、アーキテクチャの設計、大規模なデータパイプラインの構築、および大規模分散学習の最適化において中心的な役割を担っていただきます。最先端の技術のキャッチアップをしつつ、スピード感をもってAI基盤の構築・改善を推進してもらいます。当社のAI技術の核となるエンジンの開発に初期から関わっていただけます。 【主な業務内容】 ・独自のLLMのアーキテクチャ設計から、大規模クラスタを用いた事前学習の実行・管理。 ・分散学習フレームワークを用いた学習効率の最大化とCUDAレベルでの最適化。 ・数テラバイト規模のデータセットのフィルタリング、トークナイズ、クリーニングプロセスの構築。 ・学習したモデルの性能評価、およびファインチューニングの実施。 ■About the Team Our company possesses a vast and unique repository of communication data. As we move toward delivering next-generation AI features powered by this data, we are focused on building a robust foundation capable of providing optimized AI experiences for every user. This includes exploring the development of proprietary large language models (LLMs) from scratch. Our mission is to translate cutting-edge research into practical, scalable systems, pushing technical boundaries to create an AI infrastructure that delivers profound social impact. ■About the Role As a Machine Learning Engineer (LLM), you will play a pivotal role in designing architectures, building massive data pipelines, and optimizing large-scale distributed training. You will work closely with researchers to translate theoretical breakthroughs into high-performance model weights. This is an opportunity to contribute to the core engine of our AI capabilities in a fast-paced, mission-driven environment. ■In this role, you will Innovate and Train: Design and execute the pre-training strategy for our proprietary LLMs using large-scale GPU clusters and our unique communication datasets. Optimize Performance: Implement and enhance distributed training frameworks (e.g., DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP) and optimize kernels for maximum hardware efficiency. Curate Large-Scale Data: Build and manage robust pipelines for filtering, tokenizing, and cleaning terabyte-scale communication data to ensure high-quality model input. Evaluate and Align: Develop rigorous evaluation benchmarks and apply alignment techniques such as SFT and RLHF to improve model utility and safety for personalized user experiences. Collaborate and Lead: Work across cross-functional teams to integrate research advancements into our core product offerings. ■You might thrive in this role if you have Strong Foundation: A Master’s or PhD in Computer Science, Machine Learning, or a related field (or equivalent practical experience). Deep Learning Expertise: Demonstrated experience in implementing Transformer-based models and proficiency in deep learning frameworks like PyTorch or JAX. Distributed Systems Knowledge: Hands-on experience with large-scale distributed training across hundreds of GPUs and an understanding of networking/infrastructure bottlenecks. Proactive Mindset: The ability to move fast in an environment where problems are often loosely defined, owning challenges from conception to deployment.