TECH-Data Platform Lead（DBRE）

TECH-Data Platform Lead（DBRE）

仕事概要

仕事内容

Data Platformチームは、2026年5月に発足したMico Engage AIのデータ基盤の専任チームです。事業の急成長とともに拡張してきたプロダクトのデータモデルに対して、一度きりの棚卸しではなく、持続可能で複利的に効くガバナンス能力を構築することをミッションとしています。

Lead Data Engineerは、このチームの技術方針とロードマップを描き、実行を牽引する役割です。DBの運用・チューニングにとどまらず、データモデルの再設計と、TiDB／Snowflakeの役割分担までを判断するポジションです。中心となる責務は次のとおりです。

• ガバナンス基盤の優先順位付けと、完成基準の定義
• 階層化とストレージ選定（TiDB / Snowflake）の意思決定フレームの確立
• DB負荷を下げる施策の全体設計
• その先にある、顧客・セグメントのデータモデル世代交代のリード

同時に、チームの規律の担い手として、計測と記録に基づく意思決定を貫き、その判断を事業側にも説明する役割を担います。

募集の背景

• Micoは、マーケティングSaaS領域で4年間に1,100%の事業成長を実現し、Mico Engage AIのデータモデルも事業とともに拡張してきました
• 次のスケールに向けて、データモデルの設計と保存先の選定を専任で担うチームとして、2026年5月にData Platformチームを発足しました
• 方針の骨格は策定済みです。まず検証・計測の基盤を整え、それを根拠に階層化とデータモデルの再設計を判断します。基盤の完成基準、階層化の判断フレーム、中核エンティティの再設計といった中身は、これから確立します
• 現在は、シニアテックリードを中心に、日本拠点のシニアメンバーとインド拠点のメンバーでチームを運営しています。一方で、データ基盤として取り組みたいテーマに対して、設計を担う人員が足りておらず、リードを増員して迎えたいと考えています
• データ基盤が整った先には、CDPやレコメンドなど、顧客に刺さる打ち手を継続的に届けられる状態があります
• 12ヶ月のロードマップを維持しながら、判断と再設計を実行に移していくために、技術面でチームを牽引するリードを迎えたいと考えています

このポジションのチャレンジ

• 大規模なコードベースと、Aurora MySQL・TiDB（一部サービスでAurora PostgreSQL）、DWHのSnowflakeにまたがるエンティティ群を対象に、データフローの可視化（リネージ）と階層化の方針を定め、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
• 性能・設計の判断を、計測とリネージに基づくものに標準化します。ベンチマーク、テストの信頼性、データ分類、意思決定記録といった基盤を、優先順位を付けて整備します
• OLTPと分析処理の境界を引き直し、重い集計処理をDWH（Snowflake）側へ移していきます
• その先には、中核エンティティ（顧客・セグメント）のデータモデルそのものを次世代へ作り替える、複数四半期にわたるテーマがあります

ガバナンス基盤の位置づけ

ガバナンス基盤には2つの役割があります。1つめは、階層化の判断に根拠（リネージ、ベンチマーク、データ分類）を供給することです。2つめは、データモデルの再設計に入る段階で、リファクタリングが挙動を壊していないことを検証するセーフティネットになることです。

「どこに置くべきか判断できる」ことより、「壊していないと証明できる」ことのほうが一段高い水準で、後者が中核エンティティの再設計に着手する前提です。この水準の定義と達成判定が、リードの責務です。

このポジションでやらないこと

期待値のずれを避けるため、あらかじめ明記します。

• 共有ライブラリの全面書き換えや、短期のDBチューニングで完結するポジションではありません
• データをDWHへ移したら完了、というポジションでもありません

チームで大切にしていること

チームで共有している考え方です。リードはこの考え方を体現し、チームに根づかせていく役割を担います。

• 計測と記録に基づいて判断する。性能の最適化は、ベンチマークで裏づけてから進めます
• 検証の仕組みを整えてから、大規模なデータ移行やスキーマ変更に進みます
• 外部専門家の判断は、会議で終わらせず意思決定記録（ADR）に残します
• 見せるための成果より、長く効く基盤づくりを優先します

具体的な業務内容

本ポジションは、DBREとして自ら手を動かす仕事と、Leadとしてチームと事業の判断を動かす仕事の両方を担います。

DBREとしての仕事（自ら手を動かす）

• Aurora MySQL／TiDBの性能・容量の改善：実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのスキーマ変更（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）を、ベンチマークにもとづいて進めます
• ガバナンス基盤の設計と優先順位付け：リネージ、テスト信頼性、ベンチマーク、データ分類、意思決定記録（ADR）、ローカル再現環境、外部専門家との協業について、「最低限の利用可能」の基準を定め、実案件に通して有効性を検証します。過度な作り込みも不足も許さない線引きを行います
• 負荷低減施策の全体設計：保持ポリシーに基づく削除、イベントの属性化、重い集計処理のSnowflakeオフロードとreverse-ETLについて、アーキテクチャと移行順序を設計し、実行を牽引します
• インシデント対応の指揮と仕組み化：障害時の指揮を担い、RCAから再発防止の仕組み化までを完遂します。すべてのインシデントを、仕組み改善の要求に変換します
• ハンズオンな実装：最も難度の高い領域や、新しい仕組みの立ち上げでは、自ら設計・実装し、チームの基準をコードで示します

Leadとしての仕事（チームと事業を動かす）

• 技術方針とロードマップの維持・更新：既存の12ヶ月ロードマップをベースに、フェーズ定義・出口基準・依存関係とクリティカルパスを四半期ごとに更新します。何をコミットメントとし、何を方向に留めるかを意図的に切り分けます
• 階層化とストレージ選定の意思決定フレーム：データ分類とリネージを根拠に、どのエンティティをTiDBに残しどれをSnowflakeへ出すかを判断する枠組みを確立し、新規要件でもデフォルトで通る状態にします
• データモデル世代交代のリード：顧客・セグメントについて、プロファイリング先行（先に実態と根拠、後に形）で再設計を主導し、「分類＋リネージ＋ベンチマーク→判断→記録」の証拠の連鎖を成立させます
• 業務側との合意形成：保持ポリシーに基づくデータ削除や、セグメント定義の移行など、業務側の帯域を必要とする変更について、影響とリスクを非エンジニアに伝わる言葉で説明し、実施順序を含めて合意します
• 外部専門家との協業フレームの設計と運用：DB・DWHのベンダーとの定期レビューの設計、窓口の一元化、エスカレーションパスの定義、重要判断の記録化を担います
• チームの育成と採用：シニア以下のメンバーの育成、オンボーディング設計、採用プロセスへの関与を担います（ピープルマネジメントの範囲は、ご本人の志向と組織状況に応じて相談します）

組織体制

• Data Platformチーム（Mico Engage AI配下）に配属します。2026年5月に発足した、データ基盤の専任チームです
• シニアテックリードのもとに、日本拠点のシニアメンバー3名、インド拠点のメンバー3名が在籍しています。本ポジションのリードは、このシニアテックリードの直下に入り、チームの技術面を牽引します
• 日本語と英語を併用する多国籍チームです。日次のスタンドアップはNotionで日英併記の非同期形式で共有しています
• DB・DWHのベンダーの専門家と、定期的にレビューする体制をつくっています

技術環境

• アプリケーション：TypeScript / Node.js（モノレポ）
• データストア：Aurora MySQL、TiDB（一部サービスでAurora PostgreSQL）。Aurora MySQLとTiDBは今後も併用します
• DWH：Snowflake
• クラウド：AWS

開発でのAI活用

• 開発業務でClaude（Anthropic）を活用しています

本ポジションに期待すること

• ガバナンス基盤と階層化の意思決定フレームを設計し、チームと関係部署を巻き込んで実行に移すこと
• 12ヶ月のロードマップを維持しながら、月次で振り返り、四半期で成果を出すこと。同時に、射程外のテーマに早すぎる形と日付を与えないこと
• 容量計画、データの保持・失効スケジュール、コストを定量的に管理し、経営に対して説明責任を果たせる状態をつくること
• 規律の担い手として、優先度や納期の圧力があるときも、検証の仕組みを経由して進める判断を貫くこと
• リネージ・Runbook・意思決定記録を整備し、メンバーが入れ替わってもガバナンス能力が劣化しない状態をつくること

このポジションで得られること

• 原則の上に実装の枠組みを積む裁量：方針の骨格は決まっていますが、基盤の完成基準、階層化の判断枠組み、中核エンティティの再設計といった中身のほとんどは、これから決まります。確立された原則の上に、自分の判断を積み上げられます
• プロダクトの成長に直接効く意思決定：どのエンティティをどこに置き、どのモデルを次世代に作り替えるか。この判断が、事業のスケールと選択肢を左右します
• 経営・事業との直接対話：容量、保持ポリシー、移行コストを自分の言葉で説明し、業務側の協力やリソースを引き出す経験を積めます
• ベンダーの一流エンジニアとの協業設計：DB・DWHのベンダーとの協業を、一時的な助っ人ではなく、仕組みとして設計・運用する経験が得られます
• グローバル組織でのリーダーシップ実績：英語も飛び交う多国籍チームの中で技術的イニシアチブを取り、育成と標準化をリードすることで、グローバルに通用するリーダーとしての実績を築けます

目指せるキャリア

• Data Platformの TL／エンジニアリングマネージャー：チーム運営と育成の実績を土台に、Data Platform全体のマネジメントへ進めます
• チーフデータアーキテクト／Principal Engineer：マネジメントではなく技術を深める方向で、全社のデータアーキテクチャを決める専門家を目指せます
• プラットフォーム横断のリード：隣接するプラットフォーム領域を含めた、全体の技術リードへ展開できます
• VP of Engineering／CTOラインへのステップアップ：技術戦略と組織設計の両方を担った実績を土台に、経営に近いレイヤーを目指せます

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Micoについて

◼︎Micoについて

私たちは、ブランドと消費者の会話を通じた Lifetime Trust の実現により、豊かな生活環境を作り上げることを目指しています。

中長期ビジョンとして アジアで最もブランドに信頼されるサービス を提供することを掲げ、グローバル展開を見据えた事業開発を進めています。

この目標を達成するためには、多くの挑戦と乗り越えるべき課題があります。

あなたのこれまでの経験を最大限に発揮できる環境がここにはあります。

各自が主体性を持ち、主役として活躍できることがMico最大の魅力です。

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◼︎Mission

Empower every brand by building lifetime trust through humanlike technology

すべてのブランドが、心をつかむ瞬間をつくる。

Micoは上記ミッションのもと 、AIを活用した人間らしいテクノロジーを通じて、ブランドと顧客の間に持続的な信頼関係（Lifetime Trust）を構築する企業です 。AIを活用した多様な機能でブランドの競争力向上とビジネス成長を支援します。

会社HP：https://mico-inc.com/

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◼︎Vision

Asia No.1 Brand Empowerment Company

この世界に存在する、一つひとつのブランドが持つ計り知れない可能性を信じ、その輝きを最大限に引き出すことで社会へ貢献していきます。「世の中に存在する全てのクライアントのビジネス成長に貢献すること、彼らにその手を差し伸べること（Empower every brand）」それが、私たちの存在意義です。

そして、私たちが追い求めるのは、従来のマーケティングにありがちな一瞬の出会いを創出することだけではありません。心と心を通わせるコミュニケーションの先に、「事業者と消費者に”持続可能な信頼”をもたらし、ブランドの価値を高める（by building lifetime trust）」こと。それが、ブランドの真の価値を解き放ち、永続的な絆へと昇華させる道だと信じています。

このビジョンを実現するために、「ブランドの競争力を高めるテクノロジーをユーザーに寄り添ったUIUXで実現する（through humanlike technology）」未来を創造します。冷たい機械の論理ではなく、温かく、そして深くユーザーに寄り添うUIUXで、ブランドと顧客の間に感動的な瞬間を紡ぎ出していくのです。

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Product

▶︎ Mico Engage AI

Mico Engage AIは、日本最大級のプラットフォームを連携基盤とするコミュニケーションプラットフォームです 。Webサイトからの顧客囲い込み、データ活用による個別最適化されたメッセージ配信、1対1の顧客対応、そして他システム連携を通じ、企業のマーケティング課題を包括的に解決し、成果を最大化します 。顧客の集客からファン化までを一気通貫で支援することが強みです 。

▶︎ Mico Voice AI

Mico Voice AIは、人間らしいAI音声による自動架電で、顧客コミュニケーションの質と効率を劇的に向上させるサービスです 。単なる自動化を超え、顧客との「心をつかむ瞬間」を創出し、企業の生産性向上と顧客エンゲージメント強化を両立させる点が最大の魅力です 。

▶︎ BizClo

BizCloは、エンタープライズ企業が「LINE」を真のビジネス武器へと変革する、唯一無二のソリューションです。 既存のビジネスチャットでは不可能だったLINE 1対1チャットの"無償化"と"引き継ぎ問題の解消"を実現。顧客との関係性を深く、そして組織的に築き上げ、事業成長と顧客ロイヤルティ最大化を同時に叶えます。

▶︎ Micomii

ミコミーは、店舗運営者向けのLINE会員証サービスです 。スマホから手軽に導入でき、来店回数に応じた会員ランクやスタンプラリー、特典付与が可能です 。顧客データをLINE上で管理・分析し、グルメサイトに頼らない集客とリピーター獲得を支援します 。

これからも新しいプロダクトを生み出し続けます。

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Mico AIの強み

◼︎圧倒的なデータ量と高い品質

Micoには、広告のクリックや閲覧、ユーザーの行動履歴など、膨大で精度の高いデータが蓄積されています。

このデータをもとにAIが学習することで、ユーザーの興味や行動をより正確に予測し、「誰に・どんな内容を・どんなタイミングで届けるか」を高い精度で判断できます。

MicoのAIはデータの質と量の両方で他社より一歩先を行っています。

◼︎内製のデータ開発体制によるスピードと柔軟性

MicoではAIの基盤となるデータセットを自社で開発・管理しています。

一般的には外部データに依存すると整備や更新に時間がかかりますが、 Micoは内製体制により、より早く・柔軟にAIを改善できます。

自分たちでデータをつくれるから、 新しい機能開発や改善スピードが圧倒的に速いのです。

◼︎世界レベルのデータサイエンスチーム

日本だけでなく、インド、フィリピン、台湾などグローバルに活躍する優秀なエンジニアが多数在籍しています。彼らはユーザーの行動データを分析し、AIをさらに賢く進化させています。世界中の専門家がチームで協力し、AIの精度を日々高めています。

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Micoで働く魅力

◼︎『成長市場×成長企業』

・ 世界で30兆円近い市場規模があり、特定の国では25年にEC市場を抜く予測があるCコマース市場

・ マーケティングSaaS領域において4年間で1100%の事業成長を実現

・ 累計63億円（シリーズB：35億円）の資金調達を実現

・LINEマーケティングにおいて国内No,1を実現

◼︎『徹底した顧客志向』

・我々のMissionはあらゆるビジネスの可能性を広げブランドと生活者がより豊かになる未来を創造していくことです

・「Wow the Customer」をValueに掲げ、すべてをお客様起点で考え、表面的なニーズに留まらず真の課題に向き合い、期待を超える圧倒的な成果を届けることを大切にしています

・お客様への価値提供に妥協せず、情熱と執念を持ってやり抜く「Invest in Passion」の精神で、成果にこだわり続けています

◼︎『多様なプロフェッショナルが集まるグローバルな組織』

・「Beyond Borders」のValueのもと、言語・職種・文化などの垣根を越えて、互いの強みを掛け合わせながらチームで大きな成果を生み出しています

・海外にも3拠点を構え、現在は20か国の国籍のメンバーが在籍するグローバルな組織です

・一人ひとりが高い専門性とプロフェッショナル意識を持ち、異なるバックグラウンドや強みを尊重しながら協働しています

◼︎『挑戦と変化を楽しみ、成長できる環境』

・「Invest in Passion」のValueのもと、情熱を持って挑戦する人を組織として応援し、やり切った上での失敗を次の挑戦につなげる文化があります

・「Be the Change」を大切にし、変化を待つのではなく、自ら未来を見据えて次の一手を考え、行動することを推奨しています

・仮説を持って小さく試し、そこから得た学びを次の挑戦につなげながら、個人も組織も進化し続けています

・高い成長意欲と挑戦心を持つメンバーに囲まれ、日々刺激を受けながら自身も成長できる環境です

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働く環境

• 柔軟な働き方：ハイブリッドワーク / フレックスタイム / 年6回のライフヘルス休暇
• 圧倒的な成長支援：最大5.5万円の書籍・セミナー補助
• 高い透明性：TGIM（全社共有会）/ 四半期経営説明会
• マネジメント育成：体系的な研修によるリーダーシップ強化
• 公平な評価制度：OKRに基づく半期評価と継続的フィードバック

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Micoコンテンツ

• Career Deck
• note記事
• メンバー紹介
• 採用ページ

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必須スキル

経験

本番環境のMySQL系RDBMS（Aurora MySQL、TiDB、MySQL等）の設計・運用を、当事者として担ってきた経験（目安3年以上）。あわせて、テックリードまたはアーキテクトとして設計判断を担った経験（目安2年以上）。加えて、以下の経験が必要です。

DBエンジニアとしての土台

• MySQL系RDBMSの深い運用知見：Aurora MySQL、TiDB等における実行計画の改善、ロック対策、大規模テーブルのDDL運用（gh-ost／pt-osc／Online DDLなど）。容量とスケールの限界を定量的に語れること（本環境ではAurora MySQLとTiDBを併用しています）
• リレーショナルデータモデリング：エンティティ設計、正規化・非正規化の判断、インデックス設計、トランザクション境界の設計の実務経験

Leadとして求める経験

• 稼働中システムのデータモデル刷新：稼働中の大規模システムで、データモデル／スキーマの刷新を設計・主導し、サービスを止めずに完遂した経験。二重書き込み、バックフィル、段階的な切り替えなどを含む移行計画を描けること（本ポジションでは、顧客・セグメントのデータモデル世代交代を担います）
• テックリード／アーキテクトとしての設計判断：設計標準を定めてチームに浸透させるなど、チームの設計判断を担った経験
• 語学力：日本語は必須（業務における会話・ライティング・読解を含め、円滑な意思疎通ができるビジネスレベル以上）

歓迎スキル

特に歓迎（本ポジションで直接活きる経験）

• OLTPと分析基盤の境界設計：トランザクション処理系と分析処理系（Snowflake等のDWH）の役割分担を設計し、集計処理のオフロードや、DWHから業務DBへの書き戻し（reverse-ETL）を含む構成を実装した経験（本ポジションの負荷低減施策の中心です）
• TypeScript / Node.js：本番運用水準のコード開発能力。大規模モノレポや共有ライブラリを含むコードベースでの実装・リファクタリング経験（対象のアプリケーションがTypeScript / Node.jsのモノレポであるためです）
• 運用・信頼性・ガバナンス：SLOの設計と運用、インシデント対応の指揮経験。データ分類、アクセス制御、保持ポリシーを仕組みとして設計した経験（チームが整備するガバナンス基盤と直結します）
• 意思決定と合意形成：複数のステークホルダーを巻き込んだ技術選定・投資判断の経験。トレードオフを定量的に示し、非エンジニアを含む関係者の合意を得た経験（本番データの保持・削除や、セグメント定義の移行など、業務側の協力が必要な変更を扱うためです）
• チームの牽引と育成：エンジニアのメンタリング・育成経験、および採用プロセス（選考設計・面接・候補者体験の設計）への関与経験
• PostgreSQLの基礎知識：一部サービスでAurora PostgreSQLを利用しているため
• 英語：技術議論とドキュメント作成を主体的に行えるレベル（日英併用の多国籍チームで働きます）

その他の歓迎経験

• 分散SQLデータベースの深い知見：TiDB等における容量計画、GC、リージョン設計、性能限界の判断経験
• データウェアハウスの導入主導：Snowflake等の導入・活用を主導し、コストと役割分担の設計まで含めて定着させた経験
• データガバナンスの仕組み化：データ分類表、リネージ、ADR、データ契約の導入経験。個人情報保護法やGDPRを踏まえたデータ設計・監査対応
• 保持ポリシーの設計と交渉：データ保持のルールを業務側と合意のうえ成文化し、削除を定常運用に載せた経験
• テスト戦略の再構築：テストの信頼性向上（不安定なテストの根本原因の解消、カバレッジの再構築）をチーム規模で主導した経験
• 大規模システムの段階的な刷新：モノリス分割、共有ライブラリの整理、旧コンポーネントの移行・退役計画の策定と実行
• ベンダー協業の設計：DBやDWHのベンダーと、定期レビューやエスカレーションパスを含む協業体制を設計・運用した経験
• コストマネジメント：インフラ費用を単位経済性のレベルで分析し、事業側に説明しながら削減を実行した実績
• コミュニティ活動：OSSプロジェクトへの貢献、技術発信、カンファレンス登壇などの実績

求める人物像

特に歓迎（本ポジションで直接活きる経験）

• OLTPと分析基盤の境界設計：トランザクション処理系と分析処理系（Snowflake等のDWH）の役割分担を設計し、集計処理のオフロードや、DWHから業務DBへの書き戻し（reverse-ETL）を含む構成を実装した経験（本ポジションの負荷低減施策の中心です）
• TypeScript / Node.js：本番運用水準のコード開発能力。大規模モノレポや共有ライブラリを含むコードベースでの実装・リファクタリング経験（対象のアプリケーションがTypeScript / Node.jsのモノレポであるためです）
• 運用・信頼性・ガバナンス：SLOの設計と運用、インシデント対応の指揮経験。データ分類、アクセス制御、保持ポリシーを仕組みとして設計した経験（チームが整備するガバナンス基盤と直結します）
• 意思決定と合意形成：複数のステークホルダーを巻き込んだ技術選定・投資判断の経験。トレードオフを定量的に示し、非エンジニアを含む関係者の合意を得た経験（本番データの保持・削除や、セグメント定義の移行など、業務側の協力が必要な変更を扱うためです）
• チームの牽引と育成：エンジニアのメンタリング・育成経験、および採用プロセス（選考設計・面接・候補者体験の設計）への関与経験
• PostgreSQLの基礎知識：一部サービスでAurora PostgreSQLを利用しているため
• 英語：技術議論とドキュメント作成を主体的に行えるレベル（日英併用の多国籍チームで働きます）

その他の歓迎経験

• 分散SQLデータベースの深い知見：TiDB等における容量計画、GC、リージョン設計、性能限界の判断経験
• データウェアハウスの導入主導：Snowflake等の導入・活用を主導し、コストと役割分担の設計まで含めて定着させた経験
• データガバナンスの仕組み化：データ分類表、リネージ、ADR、データ契約の導入経験。個人情報保護法やGDPRを踏まえたデータ設計・監査対応
• 保持ポリシーの設計と交渉：データ保持のルールを業務側と合意のうえ成文化し、削除を定常運用に載せた経験
• テスト戦略の再構築：テストの信頼性向上（不安定なテストの根本原因の解消、カバレッジの再構築）をチーム規模で主導した経験
• 大規模システムの段階的な刷新：モノリス分割、共有ライブラリの整理、旧コンポーネントの移行・退役計画の策定と実行
• ベンダー協業の設計：DBやDWHのベンダーと、定期レビューやエスカレーションパスを含む協業体制を設計・運用した経験
• コストマネジメント：インフラ費用を単位経済性のレベルで分析し、事業側に説明しながら削減を実行した実績
• コミュニティ活動：OSSプロジェクトへの貢献、技術発信、カンファレンス登壇などの実績

応募概要

給与

給与
7,000,000 - 11,000,000 円　※前職考慮の上、経験・スキルに応じて決定します。

（内訳）
月額： 585,000 - 917,000 円
基本給： 432,832 - 678,473 円
固定残業代（45時間分）：152,168 - 238,527 円（超過分別途支給）

年俸制（分割回数12回）
通勤手当：会社規定に基づき支給

勤務地

勤務地は希望に沿って東京・大阪いずれかを選択いただきます。
リモートと出社のハイブリッドで柔軟な働き方をしております。（週1出社推奨）

■大阪拠点
大阪府大阪市北区大深町6番38号
グラングリーン大阪 北館 JAM BASE 5階 JAM-OFFICE 5-A・5-B

■東京拠点
東京都港区北青山 2-14-4 the ARGYLE aoyama 6F WeWorkジアーガイル

雇用形態

正社員

勤務体系

■勤務時間
9:00～18:00　※休憩1時間含む、時間外労働あり
フレックスタイム制（コアタイム10:00～16:00）
※会社規定により、一定のグレード以上の方には裁量労働制が適用されます。

■休日・休暇
・土日、祝日
・年末年始
・夏季休暇
・慶弔休暇
・有給休暇（入社時10日付与、以降勤務期間に応じて付与）
※その他会社規定による休日あり

試用期間

原則3ヶ月　※試用期間中の待遇変更はありません

福利厚生

・交通費支給（自転車通勤可）
・社用ノートPC貸与
・社用携帯貸与　※一部職種のみ
・社会保険（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
・ライフヘルス支援休暇
・健康診断費用負担
・出産・育児支援制度
・部活動
・書籍・セミナー補助（年間55,000円）
・お客様のサービス利用補助
・事業部懇親会費補助