DAP_エンジニアリングマネージャー候補（DAP Lab配属）

必須

• 「軽量なチーム x 不確実性 x エンプラ品質」を同時に回した経験か、エンジニアリングをもって要件の不確実性と向き合う経験
• 少数精鋭のチームをスケールさせるマネジメント
• エンジニアリングに必要な知識に明るく、技術的な深掘りの可否を見抜ける
• 採用〜育成〜評価の運用 - 期待値・評価軸・成長計画を明文化して運用できる

歓迎

• AIアプリケーションの運用・改善経験
• バックエンドの性能チューニング／アーキテクチャ設計の勘所を抑えている
• セキュリティやマルチテナント設計経験

使用ツール

募集背景

• 「テックタッチ」は、Webシステムに対してノーコードで操作ガイドを提供できるDXプラットフォームとして、エンタープライズ企業を中心に、SaaS企業や自治体など、幅広く導入されています。
• 私たちが掲げる「すべてのユーザーがシステムとAIを使いこなせる世界に」という思いを実現するため、生成AIを活用してプロダクトを強化し、より多くの人が直感的にシステムを使える未来を目指すべく、研究開発を推進する「DAP Lab」を立ち上げました。
• DAP Labでは、これまで人手やノウハウに依存していた部分をAIで補完・強化し、誰もが直感的かつスムーズにシステムを使える未来を目指しています。この取り組みを通じてDXの推進をさらに後押しし、より多くの人がシステムを活用できる環境を構築したいと考えています。
• 一方で、当社が向き合うのはエンタープライズ企業を中心とした顧客であり、プロダクトには高い安定性、セキュリティ、性能、説明可能性が求められます。こうした環境では、単に開発を前に進めるだけでは不十分です。曖昧な課題を扱いながらも、チームの意思決定を速く・透明にし、品質とスピードを両立させるマネジメントが不可欠になります。
• 少数精鋭チームの成果を再現性高くスケールさせることが期待されています。特にこのポジションで重要なのは、「AIの不確実性」と「エンタープライズ品質」という一見相反する要件を、個人の頑張りではなく仕組みで両立させることで、スピードを落とさずに組織を強くしていける方を求めています。

主な業務内容

• 曖昧さや不確実性の高い開発テーマに対して、意思決定の質と速度を両立するためのチーム運営基盤づくり
• エンジニアが主体的に課題設定・実装・改善を進められる環境設計とマネジメント
• 採用要件定義、選考設計、面接、オンボーディング設計を通じた組織拡張の推進
• 期待値設計、評価、1on1、成長計画策定などを通じたメンバー育成とパフォーマンスマネジメント
• 障害対応、オンコール、再発防止、監視運用など、安定運用のための仕組みづくり
• チーム文化の醸成と、透明性・自律性・学習速度の高い組織づくり

ポジションの魅力

• AIプロダクト開発における、難しいマネジメント課題に正面から向き合える
• このポジションは、完成された要件を効率よく捌くものではありません。AI活用によって体験を再設計するという不確実性の高いテーマに対し、探索と品質、速度と統制、自律と再現性をどう両立するかを、開発運営の設計によって解く役割です。決して容易ではありませんが、事業と開発の推進力そのものを作る経験が得られます。
• 少数精鋭の DAP Lab チームを、仕組みでスケールさせる中核を担える
• チームは自ら課題を定義し仮説検証から実装・運用までを担います。だからこそ高い自律性を損なわずに成果の総量を増やすことが必要です。優秀な個人に依存した運営ではなく、採用・育成・評価・運営の一貫性によってチームを強くしていく手応えの大きいポジションです。
• エンタープライズ品質を前提に、AI活用の現実解を作れる
• 精度・レイテンシ・コスト・安全性のトレードオフを現実的に扱いながら、実験で終わらないAI機能開発の運営をおこないます。エンタープライズSaaSの厳しい要求水準の中でAIを本番運用に乗せる経験は、今後のキャリア市場でも希少性が高いはずです。

使用技術

• 開発言語: Python, Go, TypeScript
• クラウド: AWS / Google Cloud
• コンテナ: Docker / ECS Fargate
• Data Warehouse: Snowflake
• オーケストレーションツール:Dagster Cloud
• データベース: MySQL / PostgreSQL
• 構成管理: AWS CDK / Terraform
• CI / CD: GitHub Action
• 監視: DataDog
• コーディングエージェント: ClaudeCode / Cursor / Github Copilot