Kaname.ax AIアーキテクト候補

必須

• 受託開発、自社開発問わず：Webアプリケーション開発経験（３年以上目安）
• AIデータ領域へのご興味

歓迎

• 大規模データ処理、または高トラフィックなWebアプリケーションの設計・運用経験

• データ分析・AD Tech・AI領域の経験

  • AD Tech（広告配信システム、DMP、SSP/DSP等） の開発・運用経験（高トラフィック処理、リアルタイム入札等の知見）
  • AI/ML開発経験（機械学習モデルのAPI化、MLOpsの実践、Python/Pandas等によるデータ処理）
  • 大規模データのバッチ処理、ストリーミング処理（Kafka, Kinesis等）の経験

• アーキテクチャ設計スキル

  • クリーンアーキテクチャ、オニオンアーキテクチャ等のレイヤードアーキテクチャの実践経験
  • ドメイン駆動設計（DDD）の基礎知識と実装経験

• インフラ・クラウド経験

  • AWS（S3, ECS/EKS, Lambda, RDS等）を用いたインフラ構築・運用経験
  • Docker / Docker Compose を用いたコンテナベースの開発経験

• 特定の技術スタック経験

  • Go言語 (1.2x系) での実務経験
  • Python (3.1x系) での実務経験
  • ORM (GORM, SQLAlchemy) の深い理解
  • OAuth 2.0 / OIDC 等の認証認可プロトコルの実装経験
  • Webセキュリティ（OWASP Top 10等）に関する深い知識と対策経験
  • CI/CDパイプライン（GitHub Actions等）の構築・運用経験
  • 高カバレッジなテスト実装（Unit, Integration, E2E）と品質管理への意識
  • 静的型付け言語（Go, Java, C#等）を用いたバックエンド開発経験
  • Webフレームワーク（Echo, Spring Boot, Django, Laravel, ASP.NET等）を用いたRESTful APIの設計・実装経験
  • RDB（MySQL等）の論理設計、クエリチューニング、運用経験

求める人物像

• AI・LLMを、単なる効率化ツールではなく、プロダクト価値を高める中核技術として捉えられる方
• AIの出力品質を高めるためのデータ設計、プロンプト設計、コンテキスト設計に関心がある方
• 複雑なデータや業務プロセスを構造化し、再現性のある仕組みに落とし込むことが好きな方
• 新しい技術を自律的にキャッチアップし、実プロダクトへの組み込みまでやり切りたい方
• 生活者データやマーケティング領域に関心を持ち、技術で事業価値を生み出したい方
• AI×マーケティングという、まだ誰も正解に到達していない領域において、自律的に最新技術をキャッチアップし、組織のナレッジとして還元できる方を求めています。**「自分の書くコードや分析が、どう社会をより良く変えていくか」**という問いに対し、チームと協調しながら自ら答えを探し続けられる、高い知的好奇心と社会貢献意欲を歓迎します。
• 東証グロース上場という確かな信頼基盤を活かしながら、絶えず変化する組織とサービスを自らの手で進化させたい方を求めています。「決まった型」をなぞるだけの安定では物足りない。不確実な状況すらも楽しみ、組織の成長フェーズそのものを自分のエンジニアリングで加速させることに喜びを感じる柔軟な方と共に、次のステージを創りたいと考えています。

使用ツール

開発環境

• 言語: Go (1.23+), Python (3.11+)
• フレームワーク: Echo v4 (Go), Flask 3.0 (Python)
• データベース: MySQL 8.0, Redis
• ORM: GORM, SQLAlchemy
• インフラ: AWS (S3, Comprehend, Secrets Manager, etc.)
• コンテナ: Docker, Docker Compose
• ツール:
• Lint/Format: golangci-lint, Ruff
• Migration: golang-migrate, Flask-Migrate
• Logging/Monitoring: Zap, New Relic
• アーキテクチャ: Clean Architecture, DDD
• 開発手法: Agile (Scrum/Kanban), GitHub Flow, CI/CD (GitHub Actions, Lefthook)

募集背景

• AIの進化により、マーケティング領域では、生活者の声や市場変化をどのように捉え、どのように意思決定へつなげるかが大きく変わろうとしています。
• Kaname.axでは、SNS上のUGC、VOC、レビュー、広告成果データなど、多様な生活者データをAIで解析し、マーケティングに活用できるインサイトへ変換しています。
• 今後さらにプロダクト価値を高めるためには、AIモデルやLLMを単に利用するだけでなく、データの持たせ方、コンテキスト設計、プロンプト設計、評価・改善の仕組みまで含めて、AIが最も強く機能するプロダクト基盤を設計していく必要があります。
• そこで、AI・LLMを活用したプロダクト開発において、生活者データをどのように構造化し、どのようにAIの出力品質や再現性を高めていくかを考え、実装まで担えるAIアーキテクト候補を募集します。

お任せしたいこと

• Kaname.axおよび関連プロダクトにおいて、AI・LLMを活用した機能開発、AI活用基盤の設計、データ処理・バックエンド開発を担っていただきます。
• 具体的には、以下のような業務を想定しています。
• VOC・UGC・レビューなどの生活者データを活用したAI解析機能の設計・開発
• LLMやAIエージェントを活用した分析・レポート生成機能の開発
• AIの出力品質を高めるためのプロンプト、コンテキスト、評価設計
• 特許出願済みのCEP自動抽出技術を活用したプロダクト機能の開発
• 複数データソースを扱うデータ処理・ETL・API設計
• Go / Pythonを中心としたバックエンド設計・実装
• AI機能を本番プロダクトへ組み込むためのアーキテクチャ設計
• AIツールを活用した開発プロセス・業務プロセスの改善
• 生活者データとマーケティングドメインに合わせて、AIが価値を発揮する仕組みそのものを設計するポジションです。

期待する役割

• 入社後まずは、Kaname.axのプロダクト構造や扱うデータ、既存のAI解析機能を理解し、AI・LLMを活用した機能開発やバックエンド開発に入っていただきます。
• 短期的には、既存機能の改善や新規AI機能の開発を通じて、AIの出力品質、処理精度、開発効率を高める役割を期待しています。
• また、CursorやGitHub Copilot、Claude CodeなどのAI開発支援ツールも活用しながら、未経験領域も高速にキャッチアップしていただく想定です。
• 中長期的には、Kaname.axにおけるAI活用基盤の設計、プロンプト・コンテキスト・ハーネス設計、AIエージェント群の活用、データパイプラインの改善などをリードしていただきます。
• 将来的には、AIが駆動するマーケティングプロダクトのアーキテクチャを設計するAIアーキテクトとして、プロダクト全体の技術的な進化を担っていただくことを期待しています。

所属チーム/チーム体制

• プロダクトAX統括部 データ&AI部 プラットフォーム開発チーム
• 在籍が5名ほどの開発チームです。ほぼ事業立ち上げのフェーズにて参画が可能です。

AIによる開発サポートについて

• 当チームではCursorやGitHub Copilotなどのツールを活用したAIネイティブな開発を実践しています。
• そのため、現時点で全ての技術スタックに精通している必要はありません。未経験の言語やフレームワークがある場合でも、AIによるサポートを活用しながらキャッチアップすることが可能です。
• 学習意欲と基礎的なプログラミングスキルがあれば、チームのサポートとAIの活用により十分に活躍できる環境です。

AIが価値を発揮する仕組みそのものを設計できる

• LLMやAI APIを使うだけでなく、AIに渡すデータ、文脈、プロンプト、評価、業務プロセスまで含めて、AIが最も強く機能する仕組みを設計できます。
• AIアーキテクトとして、プロダクトの中核となるAI活用基盤づくりに関われるポジションです。

生活者データ×AIの独自プロダクトに関われる

• Kaname.axでは、SNS上のUGC、VOC、レビュー、広告成果データなど、生活者の声に関する多様なデータを扱います。
• 企業の商品開発・ブランド戦略・マーケティング施策に活かされるAIプロダクトを作ることができます。

特許出願済みのAI技術をプロダクトに組み込める

• CEP自動抽出技術など、生活者インサイトを抽出する独自AI技術の開発・改善に関われます。
• AI技術を実験で終わらせず、顧客企業の意思決定や事業成果につながるプロダクトとして実装できる環境です。

AIネイティブな開発環境でスキルを広げられる

• Cursor、GitHub Copilot、Claude CodeなどのAI開発支援ツールを活用しながら開発を進めています。
• 全ての技術スタックに最初から精通している必要はなく、AIを活用しながら高速にキャッチアップし、設計・実装・改善に取り組めます。