GTMエンジニア（Go To Market Engineer）

必須

• 事業部門やビジネス職と直接対話し、曖昧な要望や課題を整理しながら具体的な要件に落とし込んだ経験
• Webアプリケーションまたはデータ処理システムの実装経験（使用言語は不問）
• AWS／GCP／Azure いずれかのクラウド環境上で、CI/CD、監視、権限設計、コスト管理を含めたプロダクション運用までシステムを構築・運用した経験
• Claude Code 等のAIコーディングツールを活用した実装経験
• 個別最適な要望と共通基盤としての全体最適とのトレードオフについて、技術的な言葉で議論し、関係者と合意形成できる能力
• 日本語力：ビジネスレベル

歓迎

• AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験
• GCP 上での開発・運用経験（Cloud Run、GCP Workflows、BigQuery、Firestore、Vertex AI など）
• Terraform 等を用いた Infrastructure as Code の実務経験
• Python（FastAPI）を用いたサーバーサイド開発経験
• MCP（Model Context Protocol）を用いた開発経験
• Marketo 等のMAツール、Salesforce 等のSFAツールに関する実装レベルでの理解
• GA4／Google Tag Manager を用いた計測設計やテクニカルSEOの実務経験
• 共通基盤や社内プラットフォームの開発、および社内ユーザーへの展開・浸透を推進した経験
• 技術選定や開発の優先順位づけにおいて、意思決定プロセスをリードした経験
• Webマーケティングのファネル構造と主要KPIに対する理解

求める人物像

• マネーフォワードのMission、Visionに強く共感・共鳴いただける方
• 完成度が低い段階でも躊躇せずに動くものを見せ、フィードバックを受けながら何度でも作り直せる方
• 自分が作ったシステムやツールに対して、リリース後の運用フェーズまで責任を持ち続けたい方
• 目の前の一つの課題解決だけでなく、組織全体に効く土台づくりや共通基盤の整備にも関心がある方
• 流行の技術トレンドに流されることなく、長期的に価値を発揮する本質的な解決策を見極めようとする方
• 業務ドメインへの深い理解を、エンジニアとしての強み・武器と捉えられる方
• 職種の異なるメンバー（マーケター、営業、企画など）とプロトコルを合わせながら積極的にコミュニケーションを取り、合意形成と推進ができる方

応募について

• 英語力：不問

使用ツール

本部概要

• 横断マーケティング本部は、バックオフィス向けSaaSを提供するBtoB事業のマーケティングを担う組織で、マーケティング機能とエンジニアリング機能を統合しています。

募集背景

• マネーフォワードは、個人事業主から上場企業まで幅広いお客様に向けて、経理・財務、人事・給与、経費精算などバックオフィス全般を支えるSaaSを提供するBtoB事業を展開しています。これらの事業を通じて、「AI Vision 2026」で掲げる「No.1のバックオフィスAIカンパニー」の実現を目指しています。横断マーケティング本部は、このBtoB事業全体のマーケティングを担い、マーケティング機能とエンジニアリング機能を統合した組織としてWebサイト開発、計測環境の整備、データ可視化・分析などを推進してきました。生成AIの普及によりトークンコストという新たな変動費が生まれる中、人員増加に依存しない拡大GTM戦略への転換が急務となっており、「マーケティングプロセスのAIネイティブ化」を最重要ミッションとして位置づけています。このミッションの中核となる社内向けAIマーケティングツール基盤「Orchestro」の開発・運用を推進するため、特定事業領域の現場に深く入り込みながらAIネイティブなGTMを共に実現していくGTMエンジニアを募集します。

期待する役割

• 担当する事業領域のWebマーケティングプロセス全体を、AIネイティブな形に置き換えていくことを期待しています。具体的には、リード獲得、ナーチャリング、各種キャンペーン運用などのプロセスにAIを組み込み、マーケターの業務を「AIの指揮者」として再設計する役割です。さらに、一度作って終わりではなく、AIマーケティングツール基盤「Orchestro」の上で継続的に運用・改善し、他領域にも展開可能な資産として育てていくことが求められます。

主な業務内容

• 1. 担当領域に入り込んでの課題発見・要件定義 特定の事業領域の専属担当としてマーケティング現場に入り込み、ヒアリングや業務観察を通じて表面的な要望の背後にある「本当に解くべき課題」を構造化します。業務プロセスを可視化し、どこにAIを適用すべきか、どのような制約条件があるのかを踏まえながらAI適用方針を策定します。そのうえで、機能要件・非機能要件を整理し、マーケターやステークホルダーと合意形成しながら仕様に落とし込んでいきます。
• 2. 高速なプロトタイピングとPoC 数時間〜数日単位の短いイテレーションで動くプロトタイプを素早く実装し、現場ユーザーと共に検証しながら仕様を磨き込んでいきます。ビジネスKPI（リード獲得数、CVR、工数削減など）とAI特有の技術指標（精度、レスポンス、コストなど）を両立させる評価設計を行い、実験結果から本格導入のGo／No-Goを判断できる材料を揃えます。このプロセスを通じて、仮説検証を高速で回しながら、実際の業務にフィットするソリューションへと育てていきます。
• 3. プロダクション化と継続的な運用・改善 定常的に活用されると判断した仕組みは、AIマーケティングツール基盤「Orchestro」上に実装し、プロダクション環境で安定稼働させます。GTMエンジニア自身が運用・保守・管理まで責任を持ち、監視、ログ設計、コスト管理、権限・アクセス制御などを含めた運用設計をプロトタイピング段階から織り込みます。導入後もマーケティング施策や事業環境の変化に合わせて改善を続け、長期的に価値を生み出し続ける仕組みに育てていきます。
• 4. AIマーケティングツール基盤そのものの開発 GTMエンジニアチーム全員が、「Orchestro」をはじめとするAIマーケティングツール基盤の開発メンバーとして参画します。担当領域で得た知見や成功パターンを共通モジュールやリファレンス実装、テンプレートコードとして基盤側に還元し、他の事業領域でも再利用しやすい形で整備します。これにより、個別領域の課題解決にとどまらず、横断的に活用できる社内プラットフォームとしての価値を高めていきます。

仕事のやりがい・得られる経験

• 何を作るかを決める上流の段階から、プロダクション運用・改善まで一気通貫で関われるポジションです。特定の事業領域に深く入り込み、現場の課題定義、プロトタイプ開発、本番導入、運用改善までを同じ役割の中で担うため、「そもそも何を作るべきか」という判断力と、作ったものの結果を自ら引き受けるオーナーシップを養うことができます。個別の依頼に応えるだけでなく、共通基盤を通じて全社的なマーケティング生産性の向上にも貢献できるため、現場の課題解決者でありながらプラットフォームの設計者でもあるという二重の役割を経験できます。さらに、成果がマーケティングKPIや事業数値としてダイレクトに可視化されるため、自身のアウトプットがどのようにビジネスに寄与しているかを実感しやすい環境です。BtoBマーケティングにおける「The Model」に続くAI駆動型の新しい標準を自分たちの手で形にしていくプロジェクトに参画できる点も、大きなチャレンジであり成長機会となります。

技術スタック

• Webサーバーサイド：Python（FastAPI）、TypeScript
• AI／LLM：Vertex AI（Gemini ／ Claude）、MCP（Model Context Protocol）
• コンピュート：Cloud Run
• オーケストレーション／バッチ：GCP Workflows、Cloud Scheduler
• データ基盤：BigQuery、dbt、Trocco
• ストレージ：Firestore、Cloud Storage、Google Workspace（Docs ／ Sheets ／ Drive）
• インフラ管理：Terraform
• CI/CD：CircleCI、GitHub Actions
• マーケティングツール：Marketo、Salesforce、GA4、Google Tag Manager

使用ツール

• リポジトリ管理：GitHub
• CI/CD：CircleCI、GitHub Actions
• 開発環境：Terraform を用いたIaC、GCP 環境
• コミュニケーション：Slack
• データ／ドキュメント管理：Google Workspace（Docs ／ Sheets ／ Drive）
• マーケティング支援／計測：Marketo、Salesforce、GA4、Google Tag Manager