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東京都のWebエンジニア(フルスタック)の求人751件

プロダクト専任テックリード(Web)

708〜1392万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都のWebエンジニア(フルスタック)の求人の中央値(600万円)より108万円高い

勤務地
東京都港区
休日
完全週休2日制(土・日・祝日)
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

本ポジションは、SPIDER+、S+Report、S+Collaboのいずれかに深く関わり、技術的な方針を定め、プロダクトの品質と将来性を担保する役割です。技術選定・アーキテクチャ設計・実装方針の意思決定を主導し、技術的負債の解消や品質向上を推進します。PdM・デザイナーやオフショア開発パートナーと連携し、AI技術の開発プロセスやプロダクトへの活用も推進します。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与708〜1392万円/年

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応募資格

必須

歓迎

  • テックリードとして技術方針の策定・推進を担った経験
  • AWS環境(ECS Fargate / S3 / RDS 等)での開発・運用経験
  • アーキテクチャ設計・リアーキテクチャプロジェクトのリード経験
  • AI技術を活用した開発経験
  • 静的解析・CI/CD環境の設計・改善経験
  • 建設業界のシステム開発経験
  • オフショア開発チームとの協業・技術指導経験
  • 技術コミュニティでの発信経験(登壇・ブログ・OSS貢献等)

求める人物像

  • 担当プロダクトの技術に責任を持ち、課題を「自分ごと」として捉えオーナーシップを発揮できる方
  • 技術的な判断を事業価値に結びつけて考えられる、ビジネス感覚を持つエンジニア
  • PdMやビジネスサイドと積極的に連携し、技術的観点からプロダクトの方向性に貢献できる方
  • HRT(謙虚・尊敬・信頼)をベースに、建設的なコミュニケーションができる方
  • 現状に課題感を持ち、より良い仕組みに向けて主体的にアクションを起こせる方
  • 建設業界のDXという社会的意義のあるミッションに共感できる方

使用ツール

PHPTypeScriptPostgreSQLPHP(Laravel)Vue.jsNuxtRuby on RailsNode.js(Yjs CRDT)Python(OpenCV)WebSocketReactCapacitor(iOS・Android)RxDBAWS(AppSync / GraphQL / DynamoDB)

募集要項最終確認 10/16

職種
Webエンジニア(フルスタック)
雇用形態
正社員試用期間:3ヶ月(この間の給与・待遇等に変わりはありません)
役職
プロダクト専任テックリード(Web)
給与
708〜1392万円/年
給与の詳細
年収 708万円〜1,392万円 【諸手当、制度等】 管理手当 出張手当 確定拠出年金制度(社員ランクに応じて一部会社負担) 昇給年2回 交通費支給(上限50,000円/月)
手当
管理手当出張手当交通費上限50,000円/月
勤務地
1050001 東京都港区虎ノ門2-2-1住友不動産虎ノ門タワー27階
働き方
記載なし
勤務時間
基本勤務時間:9:00~18:00 【勤務時間に関する制度】 時差出社(7:30~10:00の間で始業可)※要上長承認 育児中の時短勤務
休日・休暇
完全週休2日制(土・日・祝日)入社時特別休暇(3日間/取得理由制限なし/時間単位で取得可能)年次有給休暇(時間単位での取得も可)生理休暇結婚休暇出産・育児休暇弔事休暇看護・介護休暇年末年始休暇夏期休暇
福利厚生
管理手当出張手当確定拠出年金制度(社員ランクに応じて一部会社負担)社員持株会制度定期健康診断カンリー福利厚生インフルエンザ予防接種コーヒーマシン、ウォーターサーバー等 ※各営業所による有償AIツールのアカウントを全社/部署単位で付与有償AIツールの利用料金の会社負担・補助制度あり生成AIに限らず様々な補助制度、環境の提供あり生成AIに関するテーマで社内外の勉強会を実施しているSlackの生成AI活用チャンネルで情報共有チーム内での生成AI活用事例の共有会使いたいツールのリクエストを積極的に受付セキュリティチームによるツールの安安・全性評価AI活用ガイドラインによる利用イメージの提示AI活用推進チームによるサポート書籍購入補助制度
社会保険
社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金)関東ITソフトウェア健康保険組合
受動喫煙対策
屋内全面禁煙
経験年数
5年以上
掲載日
2026/07/31 17:41(78日前)
最終確認
2026/10/16 18:01(1日前)

仕事内容

仕事概要

  • プロダクトに「技術の軸」を。設計から品質まで、責任を持つエンジニアを求めています。
  • 60兆円規模の建設産業は、人手不足や法規制対応を背景に「建設DX」が急速に進んでいます。スパイダープラスはARR約50億円の主力サービス「SPIDER+」を核に、2025年11月には「SPIDER+ Workspace」構想のもと新たな2プロダクトをリリースし、建設現場を支える統合プラットフォームの構築を加速しています。
  • SPIDER+は社内エンジニアが開発を担う主力プロダクトとして継続的な成長を遂げてきました。一方、「SPIDER+ Workspace」構想のもと2025年11月にリリースしたS+ReportおよびS+Collaboは、現在、企画部門(PdM)が要件定義をリードし、オフショア開発パートナーが実装を担う体制で開発が進んでいます。
  • 各プロダクトには、それぞれ異なる技術的課題があります。SPIDER+は大規模な実績を持つプロダクトとして、技術的負債の解消やリアーキテクチャを推進しながら、AI等の新技術活用を加速させる段階にあります。S+ReportとS+Collaboは、プロダクトの成長に伴い、技術的な責任を持ち、設計・品質・技術方針の意思決定を担う社内エンジニアの不在が課題となってきました。
  • 本ポジション「プロダクト専任テックリード(Web)」は、以下のいずれかのプロダクトに深く関わり、技術的な方針を定め、プロダクトの品質と将来性を担保する役割を担っていただきます。
  • ※どのプロダクトを担当していただくかは、ご自身の経験・志向を踏まえて面接を通じて確定します。

SPIDER+(施工管理プロダクト)

  • 建設現場での施工管理を支える主力プロダクト。2011年のリリースから現在2,200社以上に導入されています。長年の実績ゆえの技術的負債を抱えており、リアーキテクチャの推進とAI・新技術の活用が目下の大きなテーマです。プロダクト開発部のエンジニアが開発を担い、社内に技術的な議論の土壌があります。
  • 主な技術スタック: PHP / TypeScript / PostgreSQL / AWS

S+Report(デジタル帳票プロダクト)

  • 現場のあらゆる紙帳票をペーパーレス化するプロダクト。2025年11月に販売を再開しました。品質課題の解消を進めながら、SPIDER+との連携強化・データ利活用・AI分析機能の拡充に取り組んでいるフェーズです。現在は企画部門とオフショアパートナーが開発を担っており、本ポジションが技術的な柱となります。
  • 主な技術スタック: PHP(Laravel) / TypeScript / Vue.js / Nuxt / Ruby on Rails / Node.js(Yjs CRDT) / Python(OpenCV) / PostgreSQL / AWS / WebSocket

S+Collabo(情報共有プロダクト)

  • 現場のコミュニケーションをデジタル化するプロダクト。2025年11月にリリースし、フォーム・チャット・ワークフロー各機能の拡充と他プロダクトとの連携強化を進めているフェーズです。オフラインファースト設計と複数サービス連携において技術的な難易度があり、技術的な意思決定を担えるテックリードの存在が求められています。
  • 主な技術スタック: React / TypeScript / PHP(Laravel) / Capacitor(iOS・Android) / RxDB / PostgreSQL / AWS(AppSync / GraphQL / DynamoDB)

技術方針の策定・推進

  • 担当プロダクトの技術的方向性を定め、技術選定・アーキテクチャ設計・実装方針に関する意思決定を主導する
  • 技術的負債を可視化し、計画的な解消に向けたロードマップを策定・推進する
  • ADR(Architecture Decision Record)などドキュメントベースの技術意思決定プロセスを確立する

開発品質の向上と仕組み化

  • プロダクト品質部と連携し、設計段階からの品質の作り込みを主導する
  • テスト戦略(ユニットテスト・E2Eテスト)の策定と自動化推進
  • CI/CDパイプラインの改善によるリリース品質・速度の向上
  • 技術的負債の計画的な解消を文化・プロセスとして根付かせる

PdM・デザイナーとの連携

  • PdM・デザイナーと連携し、技術的観点からプロダクトの方向性に貢献する
  • 機能の実現可能性・コスト・リスクを評価し、開発判断に参画する
  • 技術的な課題をビジネス文脈でわかりやすく伝え、全体の意思決定を支援する

AI・最新技術の活用推進

  • 生成AI・AIエージェントの開発プロセスへの導入と効果検証
  • AI技術(画像解析・LLM)のプロダクトへの応用可能性の調査・実装支援

オフショア開発チームとの協働・技術指導

  • 開発パートナー(オフショア)への要件・仕様の技術的レビューと指導
  • 設計レベルでの課題を早期に発見し、手戻りを防ぐ技術レビュー体制の構築
  • 技術的な問題が発生した際の意思決定・解決策の提示

入社後まずお任せしたい業務・ミッション

  • ご経験や志向に応じて、以下のいずれかのミッションからスタートしていただくことを想定しています。

顧客業務&プロダクト理解

  • プロダクト開発において最も重視されるのは、技術力だけでなく顧客業務・プロダクトへの深い理解です。これは入社時の一過性の学習で終わるものではなく、業務に携わる限り継続的に深めていくべき姿勢として大切にしていただきたいと考えています。顧客がどのような業務を行い、どのような課題やニーズを持っているか、そして自社プロダクトがそのうちどの部分を解決しているのかを常に問い直しながら、理解をアップデートし続けていただきます。

企画要件やエンハンス要件の導入に際し最適な技術選定を行う

  • 顧客・プロダクト理解を土台として、企画側と協力しながらビジネス要件とシステム要件を整合させ、その実現に向けた最適な技術を選定・導入いただきます。既存機能のエンハンスにとどまらず、事業側の要望を叶えるために新しい技術を柔軟に採用する道筋を示すなど、技術的な意思決定を主導していただきます。チームメンバーから「この人が言うなら大丈夫」と信頼される存在として、技術選定に伴う不確実性にも対応策を主導的に考え、推進していただくことを期待しています。

プロダクト技術基盤の理解と技術戦略の策定

  • まず担当プロダクトのコードベース・アーキテクチャ・開発フローを深く理解し、技術的課題の全体像を把握します。その上で、根本原因を特定し、事業の方向性と整合した現実的な改善ロードマップを策定・推進することが最初のミッションです。

設計品質の作り込みと仕組み化

  • 設計・アーキテクチャ決定など上流工程から品質を作り込む仕組みを主導します。テスト戦略・CI/CDの整備を通じて品質を継続的に向上させる仕組みも整え、属人的な判断に依存せず、開発パートナーも含めたチーム全体が高品質なアウトプットを出せる文化とプロセスを作ることが期待されます。

AI技術の開発・プロダクトへの活用推進

  • 生成AIやAIエージェントを開発プロセスに組み込み、開発効率を向上させます。また、プロダクトへのAI機能実装(画像解析・LLM応用等)に関して、技術的な方針・実装方法を定義・推進する役割も期待されます。

プロダクトに「技術の軸」を打ち立てる、0→1の仕事

  • 本ポジションは、既存の役割を引き継ぐのではなく、「テックリード」という役割そのものをプロダクトに新たに確立していただく仕事です。技術的な意思決定の仕組み・品質向上のプロセス・技術戦略のロードマップをゼロから設計し、根付かせる経験は、エンジニアとしてのキャリアに大きな財産となります。

一人の判断がプロダクト全体に影響するダイレクトな手応え

  • 各プロダクトを担当するテックリードは少人数体制であるため、あなたの技術的な判断が直接プロダクトの品質・スピード・方向性に影響します。大規模組織では得難い、技術的意思決定の責任と達成感を実感できるポジションです。

建設DX市場の成長を技術で牽引する

  • 建設DX市場は今後もCAGR+20%以上の成長が見込まれており、スパイダープラスはARR約50億円からさらなる成長を目指しています。国土強靭化・働き方改革・i-Construction 2.0など多くの政策が後押しする巨大市場のど真ん中で、プロダクトの技術を担う経験は希少価値の高いキャリアパスとなります。

経営から現場まで一貫した「技術への敬意」

  • 技術的課題を現場だけに押し付けることはありません。経営層が技術的負債の解消を「事業を前進させるための経営課題」と認識し、テックリードというポジションの新設を意思決定したこと自体がその証です。技術的な提言が、組織全体の意思決定に反映される環境があります。

プロダクト技術戦略の策定・実行能力

  • 技術的課題の根本原因を特定し、事業価値を意識しながら優先順位をつけ、実行に移す戦略的思考力が養われます。

オフショア協働でのリード経験

  • オフショアチームへの技術的な指示・レビュー・メンタリングを通じて、多拠点・多文化環境でのチームリード能力が身につきます。

複雑なWebシステムの設計・改善能力

  • 実績のある大規模プロダクトのアーキテクチャを分析し、改善策を設計・実行する高度なエンジニアリング能力が磨かれます。

AI技術の実用的な活用能力

  • 開発プロセスへのAI導入からプロダクト機能への応用まで、AIを実務で活用するための実践的な経験が積めます。

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