エンジニア｜オープンポジション

エンジニア｜オープンポジション 仕事概要 ## このポジションについて GROWTH VERSE には現在7つのエンジニア職種があります。ただ、**強い人ほど、既存の枠に きれいに収まらない**ことがあります。 このオープンポジションは、**どの職種で応募すべきか決めきれない方**のための入口です。 選考の中で、あなたの経験と志向から**どの道が合うかを一緒に決めます**。 「まず話してから決めたい」で構いません。 --- ## こんな方に読んでほしい - 客先の曖昧な要望を、要件に落とし込んだことはありませんか？ - 複数のプロジェクトを同時に回すのが、当たり前になっていませんか？ - なのに、"言われたことをやるだけ"の日々になっていませんか？ **上の2つは、できる人がそう多くない力です。** その力を、課題を自分で見つけて解決に向かう仕事で活かす道があります。 --- ## GROWTH VERSE について **ミッション: BUILDING AI to maximize Business Growth** 顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し日本全体を成長させるAIを実装する。 **目指していること: 「AI Agent開発企業と言ったら、GROWTH VERSE」** 日本における第一想起No.1を**目指しています**。 そのために何をやっているか。 - **日本の産業の現場にAI Agentで入り込み、"決める"プロセスそのものを作り変える** - **AI Agent と M&A の両輪。** レガシー企業をM&Aして顧客データ×業界プラクティスを獲得し、 その知見でAI Agentを量産して各業界へ提供する **現在地: まだ「作っている過程」です。** 目指している状態と、いまの事業構成には距離があります。 ### 事業・プロダクト **AIMSTAR** LTV向上に必要なCDP・MA・分析・AIを搭載したAll in Oneマーケティングツール **ミセシル** 3000万人規模の行動データで自店/自施設・競合・商圏を分析する人流分析AI Agent **Zero** 紙運用が中心だったテナントの売上管理業務をデジタル化する売上管理AI Agent **DHK CANVAS** IVRを中心としたコールセンター業務自動化AI Agent **Agent Platform** FDE・SREが使う共通基盤 加えて、**まだプロダクトがない事業ドメインへのトライ**も進んでいます。 プロダクト化される前の"意思決定の最前線"に立てる場所があります。 ### 5つのバリュー **INTEGRITY（誠実さ）** 誠実に行動し言行一致。オープンであること、自分の言動に責任を持つこと、倫理的な判断 **DEEP DIVE（徹底的な探究）** 本質を捉え、深く掘り下げて問題解決する。**お客様以上にお客様を理解する** **OURS（自分の責任で行動する）** 目の前のタスク・問題を「自分ごと」として責任を持って行動する **WILD SPEED（スピード感を持った行動）** 完璧主義に陥らず、柔軟・迅速に最速最高のアウトプットを出す **LASTMANSHIP（最後までやり抜く姿勢）** 責任を持って最後の仕上げまでやり遂げ、目標を達成する --- ## 3つの道 どれが上・下ではありません。**それぞれ違うチャレンジができる3つのルート**です。 ### ① プロダクトエンジニアの道 多くの顧客に届けるSaaS/BtoBプロダクトを、設計・実装・改善する。 - **プロダクトエンジニア** — 長期運用されるプロダクトを育てる - **AIエンジニア** — プロダクトへのAI機能組み込みを中心に担う ### ② FDEの道（Forward Deployed Engineer） **まだ解のない現場に入り込み、ゼロからAIの解を作る。** 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agentで構築できる形に分解・再設計します。 課題定義から要件定義、技術説明、定例MTGのファシリテーション、ハンズオン研修、障害対応まで。 **PoCで終わらせず、本番運用・定着までを1つのチーム（2〜3名）で一貫して担当します。** 少人数の体制なので、1人が受け持つ範囲は自然と広くなります。 **言われたものを作る受託開発ではありません。** 要望をそのまま受け取るのではなく、データと 現場の業務そのものに踏み込み、相手の理解度を引き上げながらAI Agentを提案し、実際に使われる 状態まで持っていきます。入り込む先は、経営の意思決定に近いところです。 **そこで得た知見は、納品して終わりにせず自社のアセットとして残します。** **FDEは、社員として入ることを前提にした職種です。** 再委託に制約のある領域では、外から手を 貸すのではなく、内側に入って責任を持つことが求められます。案件と顧客の広がりに合わせて、 この体制を広げていく方針です。 客先の曖昧な要望を要件に落とし込み、進む方向を決める仕事です。 **技術力よりも、自分で課題を見つけて動きたい人に向いています。** （TypeScript/Python等が主流ですが、二の次で構いません。キャッチアップする意欲があれば十分です） ### ③ Agentic Enabling Engineer の傘 開発と運用そのものを、AI Agentで作り変える。 - **SRE** — 信頼性・可用性を守りながら、AI Agentによる運用の自動化と進化（Agentic SRE） - **プラットフォームエンジニア** — 安全・高速なAI Agent開発基盤を支えるEnabling Team - **QAエンジニア** — 品質保証のAgentic化。テスト自動化・継続的品質担保 - **インフラエンジニア** — クラウド/オンプレ基盤運用 --- ## 技術スタック - **クラウド**: AWSがメイン（ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions） - **データ基盤**: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 - **AI/LLM**: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク - **開発文化**: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 - **AI駆動開発**: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 **誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。** いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 --- ## 成長環境：DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、**それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。** - 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。重点は **事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか** - 教材は空想上のアプリではなく、**実際の開発現場に近い課題**を扱います - 設計しているのは現役の技術責任者（VP of Technology 稲田）です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 **Phase 1 プレイヤー** 自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 **Phase 2 マネージャー** 複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 **Phase 3 事業部CTO** AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 --- ## 学び合いと、アウトプットの文化 - **TGIF（月次）** — Tech部全体で集まるLT会。2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。1人5分。オンライン参加もできます - **社内勉強会** — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 **ここで話したことが、そのまま社外向けのテックブログ・登壇のネタになる導線**があります - **外部イベントへの登壇・共同運営** — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GVのエンジニアが登壇しました --- ## 働き方（正直にお伝えします） - **出社を基本としつつ、リモートワークも可能**です（基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます） - **専門業務型裁量労働制**（労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です） - **成果責任型の文化。** 時間管理より成果で評価します - **必須の対面イベント**があります - 全社集会・懇親会（半期／四半期に1回） - エンジニアTGIF等（月1回程度） --- ## 選考の流れ 1. **ご応募** — 職務経歴書をお送りください 2. **カジュアル面談（VP of Engineering 神谷）** — ここで**どの道が合うかを一緒に考えます**。 合否はつけません 3. 以降は、決まった職種の選考フローに合流します 「まだ転職を決めていない」段階での面談も歓迎します。 ※ ご経歴を拝見して、3つの道のいずれにも接点が見つけにくい場合は、 面談前にお断りのご連絡をすることがあります。 --- ## もっと知りたい方へ - 成長環境（DAX Boost Lab）の詳しい話 → note「Daxマガジン」 https://note.com/growth_verse/m/m6a25c5c790ba - CTOの思想 → note「AIの登場で、今までのキャリアは『白紙』になった。若手こそAIにフルベットせよ」 https://note.com/growth_verse/n/n1af5b24318bc 技術スタック・組織体制・案件の進め方など、気になることは何でも聞いてください。 必須スキル ## このポジションについて GROWTH VERSE には現在7つのエンジニア職種があります。ただ、**強い人ほど、既存の枠に きれいに収まらない**ことがあります。 このオープンポジションは、**どの職種で応募すべきか決めきれない方**のための入口です。 選考の中で、あなたの経験と志向から**どの道が合うかを一緒に決めます**。 「まず話してから決めたい」で構いません。 --- ## こんな方に読んでほしい - 客先の曖昧な要望を、要件に落とし込んだことはありませんか？ - 複数のプロジェクトを同時に回すのが、当たり前になっていませんか？ - なのに、"言われたことをやるだけ"の日々になっていませんか？ **上の2つは、できる人がそう多くない力です。** その力を、課題を自分で見つけて解決に向かう仕事で活かす道があります。 --- ## GROWTH VERSE について **ミッション: BUILDING AI to maximize Business Growth** 顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し日本全体を成長させるAIを実装する。 **目指していること: 「AI Agent開発企業と言ったら、GROWTH VERSE」** 日本における第一想起No.1を**目指しています**。 そのために何をやっているか。 - **日本の産業の現場にAI Agentで入り込み、"決める"プロセスそのものを作り変える** - **AI Agent と M&A の両輪。** レガシー企業をM&Aして顧客データ×業界プラクティスを獲得し、 その知見でAI Agentを量産して各業界へ提供する **現在地: まだ「作っている過程」です。** 目指している状態と、いまの事業構成には距離があります。 ### 事業・プロダクト **AIMSTAR** LTV向上に必要なCDP・MA・分析・AIを搭載したAll in Oneマーケティングツール **ミセシル** 3000万人規模の行動データで自店/自施設・競合・商圏を分析する人流分析AI Agent **Zero** 紙運用が中心だったテナントの売上管理業務をデジタル化する売上管理AI Agent **DHK CANVAS** IVRを中心としたコールセンター業務自動化AI Agent **Agent Platform** FDE・SREが使う共通基盤 加えて、**まだプロダクトがない事業ドメインへのトライ**も進んでいます。 プロダクト化される前の"意思決定の最前線"に立てる場所があります。 ### 5つのバリュー **INTEGRITY（誠実さ）** 誠実に行動し言行一致。オープンであること、自分の言動に責任を持つこと、倫理的な判断 **DEEP DIVE（徹底的な探究）** 本質を捉え、深く掘り下げて問題解決する。**お客様以上にお客様を理解する** **OURS（自分の責任で行動する）** 目の前のタスク・問題を「自分ごと」として責任を持って行動する **WILD SPEED（スピード感を持った行動）** 完璧主義に陥らず、柔軟・迅速に最速最高のアウトプットを出す **LASTMANSHIP（最後までやり抜く姿勢）** 責任を持って最後の仕上げまでやり遂げ、目標を達成する --- ## 3つの道 どれが上・下ではありません。**それぞれ違うチャレンジができる3つのルート**です。 ### ① プロダクトエンジニアの道 多くの顧客に届けるSaaS/BtoBプロダクトを、設計・実装・改善する。 - **プロダクトエンジニア** — 長期運用されるプロダクトを育てる - **AIエンジニア** — プロダクトへのAI機能組み込みを中心に担う ### ② FDEの道（Forward Deployed Engineer） **まだ解のない現場に入り込み、ゼロからAIの解を作る。** 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agentで構築できる形に分解・再設計します。 課題定義から要件定義、技術説明、定例MTGのファシリテーション、ハンズオン研修、障害対応まで。 **PoCで終わらせず、本番運用・定着までを1つのチーム（2〜3名）で一貫して担当します。** 少人数の体制なので、1人が受け持つ範囲は自然と広くなります。 **言われたものを作る受託開発ではありません。** 要望をそのまま受け取るのではなく、データと 現場の業務そのものに踏み込み、相手の理解度を引き上げながらAI Agentを提案し、実際に使われる 状態まで持っていきます。入り込む先は、経営の意思決定に近いところです。 **そこで得た知見は、納品して終わりにせず自社のアセットとして残します。** **FDEは、社員として入ることを前提にした職種です。** 再委託に制約のある領域では、外から手を 貸すのではなく、内側に入って責任を持つことが求められます。案件と顧客の広がりに合わせて、 この体制を広げていく方針です。 客先の曖昧な要望を要件に落とし込み、進む方向を決める仕事です。 **技術力よりも、自分で課題を見つけて動きたい人に向いています。** （TypeScript/Python等が主流ですが、二の次で構いません。キャッチアップする意欲があれば十分です） ### ③ Agentic Enabling Engineer の傘 開発と運用そのものを、AI Agentで作り変える。 - **SRE** — 信頼性・可用性を守りながら、AI Agentによる運用の自動化と進化（Agentic SRE） - **プラットフォームエンジニア** — 安全・高速なAI Agent開発基盤を支えるEnabling Team - **QAエンジニア** — 品質保証のAgentic化。テスト自動化・継続的品質担保 - **インフラエンジニア** — クラウド/オンプレ基盤運用 --- ## 技術スタック - **クラウド**: AWSがメイン（ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions） - **データ基盤**: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤 - **AI/LLM**: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク - **開発文化**: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先 - **AI駆動開発**: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む 社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。 スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、 **誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。** いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。 --- ## 成長環境：DAX Boost Lab 同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。 社内でその差が起きたとき、**それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して カリキュラム化しました。** - 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。重点は **事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか** - 教材は空想上のアプリではなく、**実際の開発現場に近い課題**を扱います - 設計しているのは現役の技術責任者（VP of Technology 稲田）です 到達段階は3つのPhaseで整理しています。 **Phase 1 プレイヤー** 自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態 **Phase 2 マネージャー** 複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態 **Phase 3 事業部CTO** AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態 --- ## 学び合いと、アウトプットの文化 - **TGIF（月次）** — Tech部全体で集まるLT会。2026年7月に第1回を開催しました。 指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。1人5分。オンライン参加もできます - **社内勉強会** — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。 **ここで話したことが、そのまま社外向けのテックブログ・登壇のネタになる導線**があります - **外部イベントへの登壇・共同運営** — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、 GVのエンジニアが登壇しました --- ## 働き方（正直にお伝えします） - **出社を基本としつつ、リモートワークも可能**です（基本は出社推奨ですが絶対ではなく、 実際にフルリモートのメンバーもいます） - **専門業務型裁量労働制**（労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です） - **成果責任型の文化。** 時間管理より成果で評価します - **必須の対面イベント**があります - 全社集会・懇親会（半期／四半期に1回） - エンジニアTGIF等（月1回程度） --- ## 選考の流れ 1. **ご応募** — 職務経歴書をお送りください 2. **カジュアル面談（VP of Engineering 神谷）** — ここで**どの道が合うかを一緒に考えます**。 合否はつけません 3. 以降は、決まった職種の選考フローに合流します 「まだ転職を決めていない」段階での面談も歓迎します。 ※ ご経歴を拝見して、3つの道のいずれにも接点が見つけにくい場合は、 面談前にお断りのご連絡をすることがあります。 --- ## もっと知りたい方へ - 成長環境（DAX Boost Lab）の詳しい話 → note「Daxマガジン」 https://note.com/growth_verse/m/m6a25c5c790ba - CTOの思想 → note「AIの登場で、今までのキャリアは『白紙』になった。若手こそAIにフルベットせよ」 https://note.com/growth_verse/n/n1af5b24318bc 技術スタック・組織体制・案件の進め方など、気になることは何でも聞いてください。 歓迎スキル - 顧客・事業サイドと直接やり取りした経験 - 複数のプロジェクトを横断して動いた経験 - 要件が固まっていない状態から着手した経験 - クラウド（AWS等）・IaC・CI/CDの実務経験 - Python / TypeScript / Go いずれかでの開発経験 **現時点で「どの職種に応募すべきか」が決まっている必要はありません。** 個別職種のJDを見て決めきれた方は、そちらから応募いただいても構いません。 求める人物像 応募概要 給与 勤務地 東京本社（雇い入れ直後および変更の範囲）、リモート勤務可 〒105-6238 東京都港区愛宕2-5-1 愛宕グリーンヒルズMORIタワー38F 都営地下鉄 三田線「御成門駅」A5出口（徒歩約3分） 東京メトロ 日比谷線「神谷町駅」3出口（徒歩約4分） 雇用形態 正社員 勤務体系 ## 勤務条件 **勤務時間** - 専門業務型裁量労働制（1日のみなし労働時間9時間15分／休憩60分） - 始業・終業時刻は本人の裁量 **フレックス／リモート** - G4以上は専門業務型裁量労働制を適用 - 裁量労働制の適用に不同意の場合はフレックスタイム制を適用 - リモート勤務の可否は案件・クライアント環境により異なる **残業** - 専門業務型裁量労働制のみなし労働時間に法定外残業1時間15分／日を含む **賞与** - 四半期評価連動 試用期間 あり（3か月） 福利厚生 ■社会保険完備（健康保険：有 厚生年金：有 雇用保険：有 労災保険：有） ■年間休日日数：123日／ 完全週休2日(土日) ※祝日・年末年始込 ※有給休暇：入社初年度15日。夏季休暇分を含め、入社時に5日分、入社6か月目に10日分を付与 ※その他休暇：慶弔休暇、育児休暇、介護休暇 ※夏季休暇は有給休暇利用により自由に取得 ■交通費：原則全額支給 ※通勤交通費、業務に必要な移動の交通費、業務上理由によるやむをえない深夜帰宅のタクシー利用など ■必要経費：原則全額支給 ※交際費、会議費、書物、備品、携帯電話、ノートPC、通信費など ■福利厚生：定期健康診断、フリードリンク制、社内歓迎会等の飲食代半額補助など ■リファラル採用手当：知人/友人を紹介してくれた社員に特別ボーナス30万円を支給 ■慶弔金：結婚祝い5万円、出産祝い3万円 ■ストックオプション制度あり