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弊社について エクスチュアは2012年12月に創業し、データ×マーケティング×テクノロジーで日本を代表する企業のビジネス課題を解決支援している会社です。 Data to the People を企業ミッションに掲げ、 ・デジタルマーケティング ・高度な基盤構築及び分析支援 ・生成AI・機械学習 を組み合わせることで、誰もがデータの価値を享受できる世界を目指しています。 Adobe Analytics をはじめとしたデジタルマーケティング領域の支援からスタートし、現在では BigQuery / Snowflake などのモダンDWHや BI、機械学習・生成AI活用まで、データ領域全般に事業を拡大しています。 会社概要 マーケティングテクノロジーやデータ領域のテクノロジーは日々進化を遂げており新しいツールが次々と生まれています。エクスチュアはこれらの最先端のテクノロジーに専門性を持つことで価値を提供しています。 クライアントのデジタルマーケティングにおけるWeb解析ツールの活用や技術コンサルティングを手がける。特に、大企業を中心に導入が進んでいる「Adobe Marketing Cloud」に関する経験や知識の豊富さ、高度さにおいてご評価いただいております。現在は需要の多い「Google Analytics」および急成長中の「Tableau」をはじめとしたBIツールや分析クラウドの「Snowflake」などを取り扱います。 全てのデータ基盤をモダンに変える先導者となる データインテリジェンス事業部モダンデータプラットフォーム部のミッションです。 クラウド、オンプレミスを問わず、 変化に強いアーキテクチャと運用で成果創出を支え、すべての企業が“モダンなデータ活用”を実現できる社会をつくります。 仕事内容 「データ × 生成AI」でもっと多くの人がデータの価値を享受可能にする仕事。 具体的には... ・分析やSQLのスキルがない人でも、自然言語でデータにアクセスできるようにする ・蓄積したドキュメント・ナレッジ・ログなどの情報資産の有効活用 ・日々の業務オペレーションに、さりげなく生成AIを組み込む といった取り組みを通じて、「Data to the People」を生成AIの力で加速させていきます。 単なるアプリケーション開発者ではなく、クライアントと対話しながら最適な生成AI活用を共に設計・実装していくパートナーとしての役割を期待しています。 募集背景 データ基盤構築や分析、マーケティング支援のご相談を多くいただく中で、 近年はそれらに紐づく 生成AI 活用（Text to SQL / RAG / チャットボットなど）の相談が急増 しています。 「既存の DWH やレポート資産を、自然言語で使えるようにしたい」 「社内外のドキュメントを横断して検索・要約できるようにしたい」 「Snowflake やGoogle Cloud上のデータと生成AIを組み合わせて業務を変えたい」 といったニーズに対して、社内のデータエンジニア・アナリストだけでは対応しきれないケースも出てきました。 そこで、Snowflake Cortex / Snowflake Intelligence や Vertex AI などを活用しながら、 クライアントと一緒に「データ×生成AI」のユースケースを形にしていける生成AIエンジニアを募集します。 具体的には 生成AIエンジニアとして、クライアント案件と社内の両方で「データ×生成AI」の活用をリードしていただきます。 ・Snowflake Cortex / Snowflake Intelligence や Vertex AI などのマネージドサービスを活用した ・チャットボット・検索・要約などのソリューション設計・実装 ・Text to SQL / RAG を用いた、「自然言語でデータやドキュメントにアクセスできる」仕組みづくり ・Streamlit などを用いた、クライアント横断で提案に使える軽量なアプリケーションやダッシュボードの開発 ・社内業務改善のための生成AIツールや、クライアント間で共通利用できるパッケージ・メニューの開発 ・クライアントの業務ヒアリング・ユースケース整理、PoC 設計〜導入・定着までの伴走 クライアントと同じ目線で業務やデータを理解し、「どこを生成AIに任せるか」を一緒に設計していく動きを重視しています。 利用するモダン技術 ・データ基盤構築（ETL / ELT / データ統合） Fivetran / Airbyte / TROCCO（SaaS型データパイプライン） Matillion / dbt（ELT・データ変換の自動化） Apache Airflow / Dagster（ワークフローオーケストレーション） ・データウェアハウス / レイクハウス Snowfl

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

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、ソフトウェアが持つ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う。 AIが進化しても、この“もったいなさ”は自然には解決しません。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ります。 私たちは、「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。Intent（意図）を出発点に、体験そのものを組み立て、ユーザーが自然に「理解できる・活用できる・価値を感じられる」世界をつくりたい。その結果として、 SaaSやAIプロダクトの本当の価値が、世界中のユーザーに届く 企業と顧客が誤解なくつながり、双方にとって成果を出せる 新しいプロダクトが、もっと速く、もっと広く社会に浸透していく──そんな未来をPLAINERは本気で目指しています。 2. ポジションに期待する役割 PLAINERは多くの大手SaaSへ導入が進んでおります。一方現在正社員エンジニアが4名であり、これからエンジニア組織を作っているフェーズです。まだまだ開発人員自体も足りないため、コード実装だけでなく、仮説検証や機能設計にも十分な人手が足りていません。また現在のスタートアップ立ち上げフェーズにおいては、開発を中心にしながら、プロダクトの未来や新しい機能を協業・議論できるエンジニアにお越しいただき、事業成長を加速化・安定化させていきたいと考えております。 3. 業務内容 サーバーサイド・フロントエンド・Chrome拡張の実装 新機能の要件定義、仕様策定、仮説立案、リサーチ 他チームの生産性を高める社内ツール開発 開発・検証環境の整備、CIやテスト効率化 PdMや他メンバーと議論しながら、未来のプロダクトを形にする ※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. 開発環境 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 5. 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ース予定の機能などをそれぞれの観点から自由に共有していきます。 週次開発定例：開発全般のトピックスをメンバーそれぞれが持ち寄り、技術的な改善やチームコミュニーケーションの円滑化を図る場になっています。 設計会：随時実施。新たな機能等を実装するにあたり必要となるアーキテクチャーやテーブル設計、ビジネスロジックの検討などをチームメンバーとともにディスカッションします。 6. 選考フロー ①カジュアル面談 選考要素等ゼロでPLAINERのことをお話させて頂く機会です。「選考に進むか分からない」「とりあえず情報収集したい」など転職のご意思が固まっていなくても問題ございません。 ②面接 (2~3回) カルチャーやスキルのフィットを相互にすり合わせるための機会です。現場のエンジニアや経営陣とオンラインで面接させて頂きます。 ③会食 気になる点やコミュニケーションを相互にすり合わせるための機会です。選考の場ではありますが、よりPLAINERで働くイメージを膨らませて頂くために少しカジュアルな形式を取っています。 ④その他 内定受諾前に副業での業務体験などフレキシブルにご対応が可能ですので、担当者にご相談ください。