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。 AI駆動開発の推進（Claude Code等）： Claude Codeなどの最新AIエージェントを実戦投入し、新機能開発・レガシーコードの解析・テストコードの自動生成・大規模なリファクタリングなどを加速させています。AIを「使いこなす」ことで、エンジニアがより高次元な設計や本質的な課題解決に集中できる環境の構築を会社と力をいれて積極的に推進しております。 【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。 最新技術への投資と実践： Claude Codeを含むAIエージェントや最新のエンジニアリングツールに積極的に投資しています。ツールの可能性を模索しつつ、生産性を極限まで高めるための試行錯誤を、チーム全体で推奨しています。

【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。 AI駆動開発の推進（Claude Code等）： Claude Codeなどの最新AIエージェントを実戦投入し、新機能開発・レガシーコードの解析・テストコードの自動生成・大規模なリファクタリングなどを加速させています。AIを「使いこなす」ことで、エンジニアがより高次元な設計や本質的な課題解決に集中できる環境の構築を会社と力をいれて積極的に推進しております。 【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。 最新技術への投資と実践： Claude Codeを含むAIエージェントや最新のエンジニアリングツールに積極的に投資しています。ツールの可能性を模索しつつ、生産性を極限まで高めるための試行錯誤を、チーム全体で推奨しています。

【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。 AI駆動開発の推進（Claude Code等）： Claude Codeなどの最新AIエージェントを実戦投入し、新機能開発・レガシーコードの解析・テストコードの自動生成・大規模なリファクタリングなどを加速させています。AIを「使いこなす」ことで、エンジニアがより高次元な設計や本質的な課題解決に集中できる環境の構築を会社と力をいれて積極的に推進しております。 【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。 最新技術への投資と実践： Claude Codeを含むAIエージェントや最新のエンジニアリングツールに積極的に投資しています。ツールの可能性を模索しつつ、生産性を極限まで高めるための試行錯誤を、チーム全体で推奨しています。

＜職務概要＞ CTO直下のマネージャーとして、組織の立ち上げおよび運営に責任を持っていただきます。業務委託エンジニア中心のチームを率い、AIサービスのPoC検証および本開発における実装計画策定、進捗・リスク管理、メンバーの成長支援、デリバリー（納期・品質）に最終責任を持ちます。 組織の立ち上げフェーズとして、開発プロセスの設計、業務委託メンバーの体制構築、必要に応じた採用・組織拡大の推進も担っていただきます。 加えて、室長補佐として全体の進捗管理、課題整理、優先順位付け、関係者調整、会議体運営、CTOの意思決定支援も担っていただきます。ビジネスサイドと自ら連携し、要件のすり合わせから開発推進までをリードすることも期待されます。

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：マルチプロダクト・複数部制への移行を支える「組織の設計者」を募集】 自社プロダクト『カイクラ』は、コミュニケーション一元管理プラットフォームとして急成長を遂げています。 現在、開発組織は大きな転換点にあります。これまではプレイングマネージャーが中心となって支えてきましたが、今後の「さらなる機能拡張」「技術的負債の解消」、そして「新規事業立ち上げに伴う複数部署化」を見据え、個人のスキルに依存しない「仕組みとしての開発組織」 へのアップデートが不可欠です。 加えて、私たちは AI駆動開発の推進 にも本気で取り組んでいます。生成AIツールの活用、AIを前提とした開発プロセスへの再設計、AIエージェントによる開発業務の自動化など、「AIを使いこなす開発組織」から「AIと共に進化する開発組織」へ のシフトを進めている最中です。今後はこの取り組みをさらに加速させ、開発生産性を非連続に高めていきたいと考えています。 そこで、技術キャリアのエキスパートと連携しながら現場組織の運営を担い、ビジネスサイドと対等に渡り合って事業を前進させる。開発部を統括するエンジニアリングマネージャー（開発部長）を募集します。 【業務内容：現場を統括し、ビジネスを加速させる】 単なる進捗管理ではなく、経営・ビジネスの意図を汲み取り、エンジニアリング組織の力で事業をどう勝たせるかを定義・実行していただきます。 1. 組織マネジメント・文化醸成（組織を創る） - スケーラブルな組織設計：将来的な複数部署（部制）への分割を想定した、評価制度の運用や技術ナレッジの共有プロセスの構築 - ピープルマネジメント：メンバーの目標設定、評価、キャリア形成支援。一人ひとりのパフォーマンスを最大化するチームビルディング - 採用・ブランディング：求める人物像の定義から選考プロセスの改善、技術広報のリード ２. ブリッジマネジメント・プロセス最適化（事業を動かす） - 他部署との強力な連携：PdM・CS・営業部門と密にコミュニケーションをとり、抽象的なビジネス要件を具体的な開発ロードマップへ落とし込む調整 - 開発生産性の最大化：開発フローの最適化、CI/CDの整備など、「デリバリーし続ける組織」への改善 - リソースの最適配置：ビジネスインパクトに基づいた優先順位の判断と、開発工数の最適化 - VPoTとの連携：技術戦略・アーキテクチャの方向性についてVPoTと密に連携し、組織運営の観点から実行を支える ３. AI駆動開発の推進（変革を加速する） - AI活用を前提とした開発プロセスの設計と組織への定着 - 生成AI／AIエージェントを活用した開発業務の自動化・効率化の推進 - AI活用に関するガイドライン策定、ナレッジ共有、効果測定の仕組みづくり - 「AIと共に進化する開発組織」へのカルチャー変革のリード

【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.