テックリード（VPoT候補）

本ポジションについて 本ポジションのミッションは、 「暗黙知になっている"まともなエンジニアリング"を、組織の文化にすること」です。 AI議事録プロダクト「SecureMemo」シリーズの開発をリードし、開発チーム全体の技術力の向上に寄与していただきます。 募集背景 主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo/SecureMemoCloud」は昨年比200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで、幅広い組織にプロダクトを提供しています。 一方で、成長速度に対して開発体制の拡充・整備が追いついておらず、「エンジニアとして当然考えるべき設計観点」が属人化している問題を抱えています。 これらは個々のスキル不足ではなく、エンジニアリングの共通認識・判断基準がまだ定義されていないことが本質的な原因だと考えています。 そこで、エンジニアリングの当たり前を言語化し、組織の標準として定着させるテックリードを募集します。 将来的には、組織拡大に伴いVPoTを担っていただくことを想定したポジションです。 事業・ポジションの魅力 技術が事業の中核にあるプロダクト AI技術がプロダクトの競争力そのもの 業界最高水準の精度を実現する音声認識・話者認識技術 特許を取得したLLMによる校正技術を、実プロダクトで運用 成長性と安定性を併せ持つ事業基盤 昨年比200%成長のスタートアップフェーズ 官公庁向け大規模案件を通じた安定した事業基盤 国のインフラを支える責任あるシステム開発に関われる環境 品質要求の高い開発環境 官公庁から民間のエンタープライズ企業まで含む顧客層 可用性・セキュリティ・運用性を前提とした設計が必須 「動けば良い」ではなく、「長く使われる」プロダクトを作る文化 実装する技術課題の面白さ LLMと音声認識AIを実務で使えるユーザー体験の設計 企画段階から参加し、要件定義～運用まで一気通貫で経験できる SecureMemo：LLMを使用した機能を限られたコンピューターリソースの環境で提供する SecureMemoCloud：大容量のマルチモーダルデータ（音声・テキスト）を扱うスケーラブルなシステム開発 技術組織立ち上げフェーズ 設計原則・レビュー観点・開発プロセスをゼロから定義できる 個人の経験に依存しない、再現性のあるエンジニアリング文化を作れる 自分の判断・ルールが、そのまま組織の標準になるフェーズ 将来のVPoTを見据えたキャリアパス テックリードからVPoTへとステップアップできる想定 組織拡大に伴い、技術戦略および技術人材の技術的育成・評価への関与が可能 技術全体の成立性と中長期的な技術判断に責任を持つポジションを目指せる エンジニア同士の知見共有が盛んで高いレベルで切磋琢磨できる環境 毎週水曜には「よもやま定例」という名の技術勉強会でエンジニアリングやR&Dのナレッジや意見交換を実施 最新の論文・技術トレンドをキャッチアップし、実務に活かす文化 Kaggleでメダル獲得、上位入賞の実績のあるAIエンジニア・リサーチエンジニアと協働 具体的に期待する役割 技術スタック・アーキテクチャの選定・標準化をリードし、プロダクトの中長期的な技術方針を策定すること フロントエンドからバックエンドまで横断的に設計レビューを行い、品質・一貫性・拡張性を担保すること 性能・可用性・セキュリティ・運用性など、エンタープライズ要件を踏まえた非機能設計の意思決定を主導すること エンジニアのメンタリング・コードレビュー・ナレッジ共有を通じて、チーム全体の技術力底上げを牽引すること 採用・オンボーディングに関与し、エンジニア組織の成長に貢献すること PdM・ビジネスサイドと対等に議論し、技術的実現性・リスク・工数を踏まえた仕様・優先度の意思決定に参画すること 音声認識・話者認識・生成AIといった先端技術を、信頼性・実用性のあるプロダクト体験として成立させる技術的判断を担うこと 技術スタック SecureMemo（オンプレミス版） プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, Dart, Flutter AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理 開発ツール: Git, Docker インフラ: Windows OS, AWS（LLM Fine-Tuning用途） SecureMemoCloud（クラウド版） プログラミング言語・フレームワーク: Python, FastAPI, TypeScript, React, Next.js AI/ML: 音声認識AI、話者分離AI、大規模言語モデル、自然言語処理 開発ツール: Git, Docker, Langfuse インフラ: AWS（ECS, RDS, S3, SageMaker, Lambda）, Azure（Azure OpenAI Service）, GCP（BigQuery） 必要要件 Webアプリケーション開発における設計・実装の実務経験 フロントエンドまたはバックエンドいずれかでの深い専門性 システム設計における技術判断の経験 データベース設計（テーブル設計、トランザクション制御、スキーマ変更への対応） API設計またはコンポーネント設計（インターフェース設計、責務分割、依存関係の整理） エラーハンドリング・リトライ設計 その他、後戻りしづらい設計判断 チーム全体の技術的品質に責任を持った経験（役職名は問わない） 日本語の業務文書を理解し、ビジネスレベルの日本語に堪能であること 推奨要件 テックリード等として、設計方針・技術判断を周囲に説明・合意形成してきた経験 アジャイル／スクラム等の開発手法での実務経験 CI/CD、テスト戦略、運用を考慮した設計への関与経験 小規模チームや立ち上げフェーズで、技術的な意思決定を担った経験 こんな人と働きたい 自分が書くコードだけでなく、チーム全体の品質に責任を持ちたい方 経験や感覚を、設計原則・ルールとして言語化できる方 技術・プロセス・ビジネスのバランスを取った現実的な判断ができる方 小さな組織を、エンジニアリングの力で強くしたい方 キャリアパス 入社直後 SecureMemo/SecureMemoCloudの開発を、技術・設計・プロセス面でリードしていただきます。 アーキテクチャ設計・技術選定における意思決定 設計レビュー・コードレビューを通じた技術品質の担保 設計原則・開発ルールの策定（トランザクション境界や責務分離の考え方など） フロントエンド／バックエンドいずれかを主軸とした実装・レビュー 中期（1年〜） 開発チームが拡大する中で、技術面での責任範囲を広げていただきます。 プロダクト横断での技術標準・ガイドラインの策定 技術的負債の可視化と解消方針の策定 開発プロセスの改善（レビュー観点、設計フローなど） エンジニア採用における技術基準の定義および技術面接への関与 選考プロセス カジュアル面談 ▼ 書類選考 ▼ 技術面接（1回） ▼ 最終面接（代表との面接） ▼ 内定