エンジニアリング本部 の求人一覧 - 株式会社U-ZERO

■会社概要 株式会社U-ZEROは、「Unhappyな働く人をゼロにする」ことをミッションに掲げる創業2年目のスタートアップです。私たちは、従業員の声（VoE：Voice of Employee）を経営の意思決定に活かす「U-ZEROエンゲージメントスイート」を開発・提供しています。設立間もないながらも、数万人規模の社員を抱える国内有数のエンタープライズ企業からの導入・引き合いが急増しており、組織変革のスタンダードを目指して急成長を遂げています。▼会社紹介資料 https://speakerdeck.com/u_zero/u-zero-company-profile-for-engineers■担当プロダクトについて 組織エンゲージメント改革AI SaaS「U-ZEROエンゲージメントスイート」 AIインタビュアーが従業員一人ひとりの「本音」を引き出し、経営層に直接届けることで、迅速かつ的確な組織改革を支援するプラットフォームサービスです。現在、プラットフォームで稼働するマルチプロダクト開発を推進しております。コンストラクティブフィードバック: AIインタビュアーが従業員の声を深掘りし、組織課題を可視化します。フィードバックモニタリング：フィードバックモニタリングのサーベイ結果に基づいて、フィードバックスキルの可視化・フィードバック文化の醸成を支援します。エンゲージメントサーベイ：会社・組織へのエンゲージメントを把握、組織エンゲージメント改善を行うためのサーベイ実施します。今後は応答精度のさらなる向上に加え、社内ドキュメントを参照するRAGの実装や、3Dモデル・音声と連動するマルチモーダルAI機能の実装など、AIプロダクトとしての進化を急加速させていくフェーズにあります。■募集背景 私たちは創業2年目のスタートアップでありながら、数万人規模の社員が活躍する大手企業からの導入、引き合いが急増しており、事業の急成長フェーズを迎えています。また、エンタープライズ企業からの要求水準は非常に高く、数万人規模のユーザーが利用する環境下において、AIインタビュアーの「自然さ」と「精度の高さ」を両立させることが事業成長の絶対条件となっています。現在、社内ではPdMや既存エンジニアが最新技術のPoCを回していますが、AIをプロダクトに堅牢に組み込み、継続的な性能改善サイクルを運用するためのリソースが不足しています。そこで、Webアプリケーション開発の確かなバックグラウンドを持ち、最新のLLM技術を駆使して堅牢かつスケーラブルなAI機能の実装をリードしていただけるAIアプリケーションエンジニアを募集いたします。■業務内容 U-ZEROのAIエンジニアとして、AIを活用した組織エンゲージメント改革プラットフォーム「U-ZEROエンゲージメントスイート」で提供されるAIプロダクト開発をリードしていただきます。Webアプリケーション開発のスキルを活かして弊社の事業の中核となるAIインタビュアーを中心とした、AIエージェント開発におけるシステムアーキテクチャの設計から、LLMを活用した具体的な機能実装までを横断的に担当していただきます。「どのようなプロンプトやアーキテクチャにすれば、ユーザーの本音をより深く引き出せるか」を考え抜き、RAGやコンテキストエンジニアリングなど様々な手法を駆使して実装していただきます。また、LLM自身に回答を評価させる「LLM-as-a-Judge」の仕組みをブラッシュアップし、AIが自律的に品質を向上させていくループの開発にも携わっていただく重要な役割です。■具体的な業務内容AIエージェントの設計・開発: TypeScriptやKotlinを用い、最新のLLM API（OpenAI, Claude等）を統合したマルチエージェントシステムの開発を行っていただきます。応答性能のシビアな改善: プロンプトの最適化にとどまらず、RAGの設計・実装やファインチューニングの検討を通じて、エンタープライズの要求に応える精度を実現していただきます。品質評価サイクルの構築: 人間の目視に頼らない定量的な評価基盤（LLM-as-a-Judge）を構築し、CI/CDプロセスに組み込んで継続的な改善ループを運用していただきます。最新技術の検証とプロダクト実装: 新しいAIモデルやライブラリが登場した際は即座に検証環境（Google Colab等）でテストし、有効性を確認した上で本番環境へ迅速にデプロイしていただきます。機能要件の定義: PdMと密に連携し、「ビジネス要件」を「AIのプロンプトやシステムアーキテクチャ」へと翻訳・設計していただきます。■仕事の進め方 PdMから「解決すべき経営課題」や「向上させたいユーザー体験」など共有を受けて、エンジニア全員で「どのAI技術をどう使えば解決できるか」を議論し、プロトタイプの作成へと進みます。仮説検証のためのPoCをGoogle Colab等で高速に回し、有効なAIモデルやロジックが見つかれば、すぐにプロダクトの開発チームと連携して本番環境へ実装していただきます。エンジニアからの技術観点の提案も積極的に行われており、研究や分析だけで終わらず、自身の検証結果がスピーディにユーザーへ提供される実感を得ながら働くことができます。■開発環境・技術スタック 私たちは、顧客価値を最大化するために、常に最適な技術選択を追求しています。エンジニア一人ひとりが技術に対して高いアンテナを持ち、積極的に新しいツールや技術を導入・活用しています。AI / ML:LLM: Azure OpenAI, GeminiAIパイプライン/制御: Google Cloud Speech-to-Text / Text-to-Speech, Silero VAD, PyTorch埋め込み・検索: SentenceTransformersプロトタイピング環境: Google Colab, Jupytextフロントエンド: TypeScript, Next.jsバックエンド:新規プロダクト Ruby on Rails既存プロダクト Kotlin (Spring Boot)AIエージェント Python (FastAPI)データベース: Cloud SQL for PostgreSQLインフラ: Google Cloud認証基盤: Keycloakバージョン管理: GitHubCI/CD: GitHub Actionsツール: Slack, Notion,JIRA, BOXAIツール: Claude Code, ChatGPT, NotebookLM, CodeRabbit, Devinなど■働き方リモートワークでもコミュニケーションが取りやすいように、GoogleMeetを繋いだ任意参加の常設URLなどもあり、同期的なコミュニケーションも取りやすい環境です。裁量労働制を採用しているため、中抜けや勤務時間の調整は自由度が高く、個人のパフォーマンスやライフスタイルに合わせたフレキシブルな働き方が可能です。小さいお子様がいるメンバーも、お子様の送り迎えに合わせて中抜けやMTG実施時間の調整をするなど、柔軟な働き方を実現しており「メリハリをつけて働ける」と好評です。開発チームは、ローンチ前などのフェーズによって忙しさの波があり、繁忙期には時間外労働が発生することもあります。（役割、タイミングによって異なりますが月40時間程度）残業はあくまでも「期日を守るため」に必要な場合に行っており、無意味に長時間働くことを推奨しているわけではありません。また、休日出勤が発生した場合は代休を取得していただくなど、無理のない働き方の実現に配慮しており、今後より一層働きやすい環境を整えていく方針です。まだ仕組みづくりの途中にある組織だからこそ、パフォーマンスを高めるため施策の提案や改善などもこれから一緒に形にしていけるフェーズです。自由度高い環境を活かし、メンバー一人一人が組織作りも楽しんでいます。■このポジションが向き合う挑戦非決定的なシステムの品質保証と評価: LLM特有の「出力の揺らぎ」を持つシステムにおいて、いかに品質を担保し評価し続ける仕組みを築くか。現代のソフトウェアエンジニアリングにおける最先端の課題に向き合います。複雑なステートとコンテキストの管理: ユーザーとの長時間の対話において、文脈を破綻させず適切なタイミングで深掘りを行うための、高度なコンテキストエンジニアリングと状態管理が求められます。マルチプロバイダーによる最適化: Gemini、Azure OpenAI、Claude等の特性を理解し、コスト・精度・速度のバランスをミリ秒単位で最適化する、AI時代のシステム設計に挑戦できます。■このポジションの面白さAIプロダクトエンジニアへの進化: STT（耳）からVAD（呼吸）、LLM（脳）、TTS（声）までを繋ぐリアルタイム音声対話パイプラインの構築に携われます。APIを叩くだけではない、AIプロダクトのスペシャリストとして成長できる環境です。AIコーディングエージェントによる圧倒的な生産性: Claude Code等のAIエージェントと対話し、仕様と実装を同時に生成するスタイルが標準です。定型コード作成はAIに任せ、人間は本質的な設計と顧客価値の実現に集中できるAIネイティブな開発者体験の中で活躍できます。自らのアイデアがプロダクトの中核に: 「正解」が決まっていない領域だからこそ、試行錯誤の末に見つけたプロンプト設計やアーキテクチャの最適解が、そのままプロダクトの競争力へと直結する手応えを味わえます。

■会社概要 U-ZEROは「Unhappyな働く人をゼロにする」をミッションに掲げ、すべての働く人が幸せでやりがいを感じられる社会の実現を目指す、創業2年目のスタートアップです。 外資系ソフトウェア企業株式会社コンカーの元代表として「働きがいのある会社ランキング」7年連続1位を実現し、『フィードバック大全』の著者でもある三村が代表を務めています。 私たちは、AIを活用した「U-ZEROエンゲージメントスイート」を通じて、従業員の本音を引き出し、組織課題を可視化・解決することで、企業の組織変革を支援しています。 ▼会社紹介資料 https://speakerdeck.com/u_zero/u-zero-company-profile-for-engineers ■プロダクト紹介 組織エンゲージメント改革AI SaaS「U-ZEROエンゲージメントスイート」 AIインタビュアーが従業員一人ひとりの「本音」を引き出し、経営層に直接届けることで、迅速かつ的確な組織改革を支援するプラットフォームサービスです。 - コンストラクティブフィードバック: AIインタビュアーが従業員の声を深掘りし、組織課題を可視化します。 - フィードバックモニタリング：フィードバックモニタリングのサーベイ結果に基づいて、フィードバックスキルの可視化・フィードバック文化の醸成を支援します。 - エンゲージメントサーベイ：会社・組織へのエンゲージメントを把握、組織エンゲージメント改善を行うためのサーベイ実施します。 さらなる本質的な顧客価値を追求していくために、U-ZEROが持つ複数のプロダクトデータを「横串」で統合し、複合的なインサイトを導き出すことに挑戦しています。単一データでは見えなかった「因果関係のある組織課題」を可視化することで、人事や経営層が迷わず意思決定できる状態を実現します。 ■募集背景 私たちは創業2年目のスタートアップでありながら、数万人規模の社員が活躍する大手企業からの導入、引き合いが急増しており、事業の急成長フェーズを迎えています。 現在は以下の2つの動きを並行して進める必要があります。 1. 既存プロダクトのグロース: すでに顧客企業で利用が始まっている複数のプロダクトに対する、大量データを扱うエンタープライズ品質の担保とデータ統合基盤の構築。 2. 新規プロダクトの爆速立ち上げ: 50以上のプロダクト企画に基づく、市場の仮説を検証するためのスピード最優先のMVP開発。 しかし、現在のチーム規模では、この異なる性質の開発を同時に、かつ高品質に推進するための技術的な意思決定を行う技術的なリーダーシップを組織としてさらに強化する必要があります。 PdMが描いた「何を作るか」に対して、「どう作るか」意思決定し、カオスな状況を楽しみ、技術の力で事業を前進させてくれるコアメンバーを募集します。 ■仕事内容サマリ U-ZEROのプロダクトエンジニアとして、AIを活用した組織エンゲージメント改革プラットフォーム「U-ZEROエンゲージメントスイート」で提供される各プロダクトの開発をリードしていただきます。ビジネス要件を技術要件に落とし込み、フロントエンド（Next.js/TypeScript）からバックエンド（既存Kotlin / 新規Ruby on Rails）まで技術領域を横断しつつ最適な実装ルートを設計・決断することを担う役割です。 弊社のプロダクト開発はプロダクトマネージャーがどのような価値を顧客に届けていくか、大枠のゴールを描きます。それを「どうプロダクトとして実現するか」は、エンジニアリングチームの領域です。 開発する中で詳細な要件が決まっていないケースも多くあります。 その際に問題点や課題を指摘するだけでなく、「この方針で進めたいですが良いですか？」「このように設計・実装してみましたがどうですか」と、自ら技術要件に落とし込みながら最適な実装ルートを設計・決断することを担う役割です。 ■具体的な業務内容 「U-ZEROエンゲージメントスイート」のプロダクトエンジニアとして、フロントエンドからバックエンド、インフラ構築までを一貫して担当していただきます。 ご経験や志向性に応じて以下の業務を幅広くお任せします。 - プロダクトのフルスタック開発（設計・実装・運用） PdMやデザイナーと密に連携しながら、技術領域を横断して要件定義からリリースまでプロダクト開発を担当します。スケーラブルなAPI設計、大規模データ処理、外部システム連携などのプロダクトのコア機能開発を、Claude Codeを始めとしたAIコーディングツールを活用しながら行います。 - AIエージェント開発（連携 / 設計・実装・運用） AIエンジニアと連携し、開発したAIエージェントをアプリケーションとしてどのようにユーザーに届けるか、そのインターフェースとシステム結合部分の設計・実装を担います。ご希望と経験、チームの体制によってはAIエンジニアとしての役割も兼務し、自ら技術選定、AIアーキテクチャの設計に関わることも可能です。 - アーキテクチャ設計と技術選定 数万人が利用する大規模サービスを前提とした、スケーラビリティ、セキュリティ、認証基盤（Keycloak等）の設計・構築、GDPR対応を見据えたデータ分離設計など、最適な技術選定から立案と実行まで携わります。 - 開発基盤の整備と品質向上 CI/CDパイプラインの構築・改善、パフォーマンスチューニング、生成AIを活用した開発効率化ツールの導入・検証など、システム全体の品質と開発効率の向上に携わります。 - チーム開発の推進と組織貢献 日々のコードレビューやメンタリングを通じたチームの技術力向上や、アジャイルな開発プロセスの改善、組織拡大に伴う採用・オンボーディング活動まで組織としての体制強化にも携わります。 ■担当プロダクトのフェーズについて 私たちは現在、大きく分けて2つの開発フェーズのプロダクト開発に取り組んでいます。あなたの適性や希望、既存の開発体制とのバランスを見ながら開発チームのいずれかにジョインしていただきます。 - 大手企業様にも導入いただいている「コンストラクティブフィードバック」のようなリリース済みプロダクトを、お客様からの建設的なフィードバックを基にさらにグロースさせていく開発ラインです。 - リリースに向けて開発している複数の新規プロダクト開発ラインです。 ■開発環境・技術スタック 私たちは、顧客価値を最大化するために、常に最適な技術選択を追求しています。エンジニア一人ひとりが技術に対して高いアンテナを持ち、積極的に新しいツールや技術を導入・活用しています。 - AI: OpenAI, Claude, Gemini - フロントエンド: TypeScript, Next.js - バックエンド: - 新規プロダクト Ruby on Rails - 既存プロダクト Kotlin (Spring Boot) - AIエージェント Python (FastAPI) - データベース: Cloud SQL for PostgreSQL - インフラ: Google Cloud (GCP) - 認証基盤: Keycloak - バージョン管理: GitHub - CI/CD: GitHub Actions - コミュニケーション: Slack - ドキュメント管理: Notion - デザイン: Figma - 開発支援AI: Claude Code, ChatGPT, NotebookLM, CodeRabbit, Devinなど ■働く環境 - ワークスタイル: フルリモート勤務可能で、柔軟な働き方を実現できます。 - チーム: 経験豊富なエンジニアチームと協力しながら、専門性を高められる環境です。 - カルチャー: スタートアップならではのスピード感と大きな裁量を持ち、主体的に業務に取り組むことができます。 ■働き方 - リモートワークでもコミュニケーションが取りやすいように、GoogleMeetを繋いだ任意参加の常設URLなどもあり、同期的なコミュニケーションも取りやすい環境です。 - 裁量労働制を採用しているため、中抜けや勤務時間の調整は自由度が高く、個人のパフォーマンスやライフスタイルに合わせたフレキシブルな働き方が可能です。小さいお子様がいるメンバーも、お子様の送り迎えに合わせて中抜けやMTG実施時間の調整をするなど、柔軟な働き方を実現しており「メリハリをつけて働ける」と好評です。 - 開発チームは、ローンチ前などのフェーズによって忙しさの波があり、繁忙期には時間外労働が発生することもあります。（役割、タイミングによって異なりますが月40時間程度） - 残業はあくまでも「期日を守るため」に必要な場合に行っており、無意味に長時間働くことを推奨しているわけではありません。また、休日出勤が発生した場合は代休を取得していただくなど、無理のない働き方の実現に配慮しており、今後より一層働きやすい環境を整えていく方針です。 - まだ仕組みづくりの途中にある組織だからこそ、パフォーマンスを高めるため施策の提案や改善などもこれから一緒に形にしていけるフェーズです。自由度高い環境を活かし、メンバー一人一人が組織作りも楽しんでいます。 ■このポジションの挑戦と面白さ - 「技術選定」で事業スピードをコントロールする裁量 私たちは技術に固執しません。新規プロダクトでは「捨てやすさ」と「速さ」を重視してRuby on Railsを採用し、大規模な既存プロダクトでは堅牢性を重視するなど、「ビジネスの成功に最も寄与する技術は何か」という視点で、言語やインフラの選定から携わることができます。 - 競合優位性の源泉となる「データ統合」への挑戦 単なるSaaS開発に留まらず、複数のプロダクトから得られる定性・定量データを統合し、顧客にとって価値あるインサイトを生み出すバックエンド設計に挑戦できます。「どのデータを、どう繋ぎ合わせれば組織が変わるか」という、データエンジニアリング的な視点も養える環境です。 - 裁量を持って「どう実現するか」を決められます 私たちは「何を」作るか（顧客価値）をPdMが定義し、「どう」作るか（実現方法）はエンジニアが大きな裁量を持っています。詳細要件が固まっていない段階から、PdMやデザイナーと議論し、最適なアーキテクチャや実装方法を自ら提案・実行できます。 - 「AIネイティブ」を体現する開発文化 「AIを使う」ことが特別なことではなく、AIを使うことを前提とした自然さでClaude Codeを始めとした生成AIを活用しています。要件の壁打ちからコード生成、レビューまでAIをパートナーとして活用するため、本質的な設計や課題解決に集中できる時間を最大化できます。