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1. PLAINERが目指している世界 PLAINERは、「伝わるはずの価値が伝わらない」 という、ソフトウェアが抱える根本的な課題に挑んでいます。どれだけ優れたプロダクトでも、「何に効くのか」「なぜ自分に必要なのか」 が正しく届かなければ、その価値は埋もれてしまいます。 AIの進化がこの課題を自動的に解決することはありません。むしろLLMのような汎用技術が広がることで、プロダクトとユーザーの関係はさらに複雑になり、「どう伝わるか」 がますます重要になっています。私たちはこの時代に、「伝える」ではなく 「伝わる体験」 を設計することを使命としています。 2031年にはARR500億円規模のプロダクト群を築くことを目指し、すでに以下のような複数プロジェクトが動き始めています。 仮想環境での爆速検証と市場適応 ガイド・アナリティクス・オートモード開発 LLMを用いたナビゲーション・Q&A基盤の構築 2. ポジションに期待する役割 少人数の立ち上げフェーズで、コード実装だけでなく仮説検証や機能設計にも積極的に関わる PdMや他メンバーと議論しながら、未来のプロダクトを共に設計・実装する エンジニア組織の基盤を築き、事業成長を加速・安定させる 3. 業務内容 PLAINERでは、お客様が作り上げるプロダクトの価値を届けるためのAI Agentな新規プロダクトを複数開発中となります。 これらのいずれかの新規プロダクトを開発する上でのフルスタックエンジニアとしてテックリードをお任せします。 新規プロダクトにおける要件定義・仕様策定 クラウドインフラでのアーキテクチャ設計・構築 Full TypeScriptでのバックエンド・フロントエンド開発 生成AI / LLMを利用した様々なユースケースに対するAI Agent開発 PdMやその他ステークホルダーとの建設的なディスカッション 採用活動を含む、チーム開発における様々な活動 ※変更の範囲：自社プロダクトの開発・営業・サポートおよび会社運営にかかわる一切の業務 4. 直近でお任せしたいプロジェクト 0 → 1となる新規プロダクトの立ち上げ PLAINERの新たな事業の柱となる新規プロダクトの立ち上げを行っています。どのような価値を届けるべきかといったディスカバリーフェーズや技術的な実現可能性の検証、その上でのプロダクト開発というサイクルを素早く実施していくことが求められます。そのため、インフラ・バックエンド・フロントエンドと全領域で自ら考え、開発していくことが求められてきます。もちろん、チームでのサポートもございます。 AI Agentによる機能開発 様々なデータを活用して、生成AI / LLMを利用したAI Agentの機能開発を行っていきます。各種ユースケースに対応したAI Agentを複数開発していく必要があります。これらの精度を向上させていくには泥臭いTry & Errorを高速に繰り返していく必要があります。 他プロダクトとのデータ連携 AI Agentを開発していく上で重要となるデータは、PLAINERがもつ様々なプロダクトから連携していかなくてはなりません。そのデータパイプラインを効果的なものにしていくためにも様々なプロダクトの開発メンバーとのコミュニケーション、仕様理解なども必要不可欠となります。自身の担当するプロダクトに閉じずに、プラットフォームとしてなり得るような大局的な設計・開発が重要となります。 ステークホルダーとのコミュニケーション 新規プロダクトを開発していく上では、PdMやその他ビジネスサイドのメンバーなど様々なステークホルダーとのコミュニケーションによって、適切な意思決定のための情報収集が重要となります。自チーム内に閉じた活動だけではなく、全社を横断した幅広い取り組みが必要となります。 5. 開発環境 ※新規プロダクトのため、技術スタックは今後決定いたしますが、既存主力事業の「PLAINER」は以下の開発環境になっています。 構成 顧客向けWebアプリ（SPA） 運営向けWebアプリ（MPA） Chrome拡張 技術スタック バックエンド：Kotlin（Ktor）、PostgreSQL、Redis フロントエンド：TypeScript、React、Chakra UI Chrome拡張：TypeScript、React インフラ：Google Cloud（Cloud Run中心） その他：Claudeなど生成AIを活用した開発体制へ移行中 6. 開発チームのコミュニケーションサイクル 開発スタイルとしてはAI-DLCを一部採用しています。 チーム内には以下のようなコミュニーケーションの場があります。 隔週プロダクト会：PLAINERというプロダクトに関する情報共有の場です。ビジネス・エンジニアサイド共同で実施されます。お客様からの声や今後リリ

2025年福岡（天神）に開発拠点を新設しました。 dipが提供するDXサービス（コボットシリーズ）の開発や技術課題解決をお任せする組織をエンジニアリングマネージャーとして牽引いただける方を募集します。 業務内容 ・プロジェクトおよびプロダクトデリバリー： ・プロダクトマネージャーや他部門と連携し、ロードマップに基づいた開発計画の策定と実行 ・開発プロセスの改善と最適化（アジャイル開発手法の導入・推進など） ・技術的な意思決定を支援し、適切な技術選定と設計レビューを実施 ・技術的リーダーシップと貢献: ・開発チームの技術的課題解決をサポート ・コードレビュー、設計レビュー/コード品質とシステムの保守性を確保 ・最新技術トレンドのリサーチと評価、およびチームへの導入提案 ・チームマネジメントと人材育成: ・担当チームのエンジニアの採用、オンボーディング、評価、フィードバック、キャリア開発の支援。 ・1on1ミーティングを通じた継続的なメンバーのコーチングとメンタリング。 ・チームのモチベーション維持と生産性向上を目的とした施策の企画・実行。 ・チーム内のコラボレーションとナレッジ共有の促進。 ・組織貢献: ・エンジニアリング組織全体の目標達成に向けた戦略立案への参画 ・部門横断的なコミュニケーションを円滑にし、他チーム・他部署との連携を強化 ・エンジニアリングカルチャーの醸成と技術ブランディング活動への貢献 福岡オフィスではAI・DX事業としてSaaSプロダクトである「コボットシリーズ(https://kobot.jp/)」の開発を担っていきます。ディップのDX事業は各業界・業務に特化したサービスで中堅・中小企業の労働生産性を向上すべく設立され、2019年のスタートから6年で売上70億円を超える規模に成長しております。 日本の99％を占める中小企業のDX化の遅れの原因として「どの業務を効率化できるかわからない」「導入にあたり、コスト・手間がかかる 」「導入後、機能を使いこなせない」などが挙げられます。 これらの解決のために、私たちは、中堅・中小企業に特化した商品設計で商材の機能を絞り、導入継続利用しやすくパッケージ化したDXサービスの提供を通じ、中堅・中小企業のDX化を支援していきます。また、よりスピーディーに、より多くのプロダクトを展開をしていくため、エンジニアリングで牽引し一緒に活躍してくださる仲間を募集します。 このポジションで得られるもの・やりがい 「事業成長にコミットする力」「課題を解決する力」を鍛えられます マルチプロダクトを展開し、複数フェーズのプロダクトを有しています。そのため新規プロダクトの立ち上げとグロースの両方に関われるチャンスがあります。 → 事業を成長させるための様々な課題に挑戦できる環境のため成長曲線が急上昇します。 toB & toCプロダクトの両方を同時に経験できます 求人メディアのtoCプロダクトと、企業向けのSaaS型toBプロダクトの両面で「プロダクトマーケットフィット（PMF）」を目指す過程に参加できます。 → 顧客（クライアント）視点とユーザー視点の両方を持つプロダクトマネジメント能力が鍛えられます。 ダイナミックなプロダクト開発に参加し、手触り感を得られます 日本最大規模のバイトルやはたらこねっと、HRTechサービスなど、大規模なサービスの開発に携わる経験ができます。 → 数百万のユーザーに影響を与えるサービスを自分の手で動かす手応えを味わえます。 自律的に成長できる環境と裁量の大きさがあります 若手が中心のチームにおいて、自身のアイデアや提案がすぐに反映されやすい環境です。 自らの意思と工夫でプロダクトを動かし、やった分だけ成長を実感できます。 大きな裁量を持って活躍できるチャンスがあります。 →「手を動かす人」から「提案する人、チームで成果を出す人」へ進化できます。 多様な関係者と関わり、多種多様なスキルを身につけられます 関わる部署やメンバーが多いため、多様な視点を持つことができます。 toBとtoC両方のプロダクトを運営しているため、営業、マーケティング、開発、経営層など多様な関係者と関わる機会が多いです。 →エンジニアリング以外の多様なスキルやビジネス視点が養われます。

ビジネス動画のサブスクリプションサービスに関するビッグデータに対して、データ分析基盤インフラの保守運用やデータの収集に加え、データ利活用のニーズ収集を通じ、warehouse整備やメタデータ整備を主体的に担っていただきます。これらにより、データおよび生成AI利活用の民主化・効率化・信頼性向上に貢献いただくことを期待しています。 グロービスが展開するさまざまなデジタルプロダクトを、データエンジニア・分析基盤エンジニアとして横断的に支援いただきます。主なデジタルプロダクトには、以下のようなものがあります。 ビジネス動画コンテンツサービス『GLOBIS学び放題 / Unlimited』（toB、toC） 戦略人事の実現を支援するSaaSプロダクト『GLOPLA LMS』（toB） オンラインでライブ授業などを提供する『グロービス経営大学院 ナノ単科』（toC） GLOBIS データサイエンスチームのご紹介 データエンジニア・アナリティクスエンジニアとして、BigQueryを中心に構築しているデータ基盤の設計・開発・保守運用をご担当いただきます。具体的には、以下の業務を担当していただきます。 データウェアハウステーブルやデータマートテーブルの設計・構築・保守運用 データ利用促進のためのデータカタログ・ドキュメント整備や品質や信頼性を向上するための仕組み構築 Google Cloudによるデータ分析基盤の設計・管理・保守運用（バージョンアップデート対応・ユーザー権限管理・機密情報管理など） データパイプラインの設計・構築・保守運用（AirflowにおけるDAGファイルの実装やDataformの運用、その他ツールによるETL/ELT処理など） 構造化データおよび非構造化データの分析を生成AIを用いて効率的に行うためのデータ分析基盤開発やデータマネジメント 各種新規データソースからのデータ収集・加工（各種ログ収集ツールの管理保守運用含む） データアナリストと協力して、ビジネスチームや開発チームでのデータ利活用推進やニーズ収集 開発環境は下記になります。 利用言語: Python, SQL DWH: BigQuery データパイプライン: Airflow（Cloud Composer）・Dataform・Digdag コンテナサービス: Cloud Run, Google Kubernetes Engine CI/CD: GitHub Actions, AWS CodePipeline, AWS CodeBuild IaC:Terraform 可視化ツール: Looker Studio, Tableau 分析環境: Google Colabolatory, Jupyter Notebook ナレッジベース: Notion / Figjam コミュニケーションツール: Slack <業務上の魅力> データエンジニア・アナリティクスエンジニアのコアメンバーとして大きな裁量を持ち、活躍するチャンスがあります。 生成AIの台頭も踏まえ、今後益々ニーズが高まっていくと予想されるデータエンジニアリング・アナリティクスエンジニアリング領域において、設計の段階から、実装と運用まで、すべてのレイヤで幅広くご経験を積むことができます。 経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもとデータ活用の推進に取り組むことが出来ます。 社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できます。 BtoBtoCサービスゆえに、事業の複雑性が高く、まだまだ未解明な領域が多いため、チャレンジングなデータ課題に取り組む余地が残されています。実際に、プロダクト上のユーザーデータのみならず、セールスやカスタマーサクセスに関するデータなど、幅広いデータを扱う機会があります。 全社的には、社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービスを有していることから、将来的には、ユニークなデータを利活用できる可能性があります。 自己啓発支援制度やグロービス経営大学院への通学支援制度等、風土/制度の観点から、自己成長を目指す方が働きやすい環境です。 フレックスタイム、リモートワーク、副業可、服装自由など、働きやすい環境です。 <テックマガジン> 質の高いデータ活用を通して、意思決定・プロダクトのクオリティを向上させる。データサイエンスチームの取り組み グロービスにおけるデータ基盤のアーキテクチャについて Terraform と Google Cloud Deployment Manager の観点別比較 (2022 年 11 月版) 300行の “秘伝のタレ” SQLをデータ変換支援ツール｢dbt｣できれいにする 私たちがグロービスに入社を決めた理由【開発メンバー入社座談会vol.1】 私たちがグロービスに入社を決めた理由【開発メンバー入社座談会