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要約求人票をもとにAIがまとめたものです
KARTE SignalsのProduct Engineerとして、広告効果の可視化や施策管理機能、広告媒体との連携機能などの開発を担います。少人数のチームで、プロダクトの設計から開発・運用までを担当します。
応募資格
必須
- Webアプリケーション開発の実務経験（フロントエンド・バックエンドいずれか、目安4年以上）
- 仕様や課題に対して自ら考え、提案・実装までやり切れる方
- チームメンバーやビジネスサイドと連携しながら開発を進められるコミュニケーション能力
歓迎
- フロントエンド・バックエンド両方の開発経験
- SaaSプロダクトの開発経験
- 複雑な仕様・要件を機能に落とし込んだ経験
- データ可視化・分析機能の開発経験
- 広告プロダクトやマーケティングツールの開発経験
- 新機能の企画・要件定義など上流工程への関与経験
- 大規模データ処理・クエリ最適化の経験
- TypeScript / Vue.js / React / Go のいずれかの実務経験
求める人物像
- 「作って終わり」ではなく、プロダクトの価値にこだわれる方
- 他プロダクトとの連携や協業をしプロダクトの価値を高めたい方
- 広告という大きいマーケットの中で複雑な課題を面白がれる方
- よく知らない領域でも、調べて理解して形にするプロセスが好き
- 新設組織の中で0→1を楽しめる方
応募について
- 広告の知識は入社後でOK。
使用ツール
募集要項最終確認 9/26
- 職種
- フルスタックエンジニア
- 雇用形態
- 正社員入社後6ヶ月
- 給与
- 記載なし
- 手当
- PLAY-AID Allowance年20万円程度交通費月額上限5万円
- 勤務地
- 本社（〒104-0061 東京都中央区銀座6丁目10-1（GINZA SIX10F））
- 働き方
- 出社とリモートワークを取り入れたハイブリッド型の勤務形態です。中長期的なビジョンの達成に向けて最適な方法を思考し続けており、会社やチームの状況を踏まえて一定日数の出社をリクエストすることがあります。現状ビジネスサイドは原則週3出社となっています
- 勤務時間
- フレックスタイム制（コアタイムなし）フレキシブルタイム 7:00〜22:00休憩時間 60分
- 休日・休暇
- 年次有給休暇（入社時付与）特別休暇（PLAY-AID Holiday等）
- 福利厚生
- 特別休暇
- 社会保険
- 各種社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）
- 受動喫煙対策
- 屋内原則禁煙（喫煙専用室あり）
- 業務の変更の範囲
- 業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所
- 経験年数
- 4年以上
- 選考の流れ
- ※書類選考後、面談回数は3〜4回となります。書類選考面談（現場メンバー・マネージャー）通常は面談1〜3回となりますご面談の内容から応募職種とは異なるポジションを提案させていただく場合もございますオンラインでの実施も可能ですリファレンスチェック面談だけでなく、より多面的に候補者の方を理解するために実施しています最終面接へ進む全ての候補者に依頼しています源泉徴収票のご提出最終面談へ進む全ての候補者に依頼しています最終面談（対面／執行役員）基本的にはオフィスでの面接になります
- 掲載日
- 2026/06/30 17:52（91日前）
- 最終確認
- 2026/09/26 00:57（3日前）
仕事内容
Description
KARTE Signalsは、企業が自社で収集した1st Party Data（顧客行動データ・CRMデータ・オフラインPOSデータなど）を活用し、広告配信の最適化と広告効果の可視化を実現するプロダクトです。「Signals Dashboard（広告効果の計測・LTV分析）」と「Signals Connector（Google・Meta等の主要媒体へのデータ連携・コンバージョン補完）」の2機能を中心に構成されており、数兆円規模のデジタル広告市場に対してプロダクトで切り込んでいます。
チームは少人数で、エンジニア・デザイナー・PdMが密に連携しながらプロダクトの設計から開発・運用までを担っています。
業務内容の一例
ダッシュボード機能の新規開発・改善
広告効果の可視化、LTV・ROAS分析のUI/UX設計〜実装
広告媒体レポートの自動取込・集計処理の開発
施策管理機能の開発
広告施策のPDCAを支援する管理機能の要件定義〜実装
Signals Connectorの媒体追加・拡充
Google・Meta・LINE等のConversion APIを使ったコネクタ開発
新たな広告媒体との連携仕様の設計・実装
AIを活用した機能開発
広告運用の自動化・最適化に向けたAI機能の企画・実装
プロダクト全体の品質向上
大規模データを扱うクエリ・集計処理のパフォーマンス改善
コードレビュー・設計議論への参加
技術スタック
フロントエンド: TypeScript、Vue.js / React
バックエンド: Node.js
インフラ: GCP（BigQuery、Bigtable、GKE）、Docker
その他: GitHub、MongoDB、Redis、dbt
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