エンジニア採用
信頼できる人材市場を、実装する。
ヘッドハンターの知見を、検索・推薦・意思決定を支えるプロダクトへ。現場とともに、データとAIで人と企業の出会いをより速く、より確かなものにします。
何をつくるのか
知見を、データに。データを、価値に。
ヘッドハンターの仕事は、候補者との面談から、求人提案、選考支援、年収交渉まで多岐にわたります。私たちは、書類ドラフトの生成、企業ごとの選考対策、併願状況の把握など、現場の業務をAIで支える機能をつくっています。
30名を超えるヘッドハンターが毎日使うこれらの機能は、業務を効率化するだけでなく、日々の判断や一次情報を、根拠とともに活用できるデータとして蓄積する入口でもあります。
蓄積したデータを構造化し、候補者と企業のマッチングや人材市場の分析に活かすことで、次の提案をより速く、より確かなものにします。さらに、企業向けの採用コンサルティングや求職者向けの情報サービスへとつなげ、人材紹介を起点に新しい事業を生み出していきます。
- 業務
- 一次情報
- 構造化データ
- プロダクト
- 事業
面談や選考で生まれる情報を、どう捉え、どう構造化するか。その捉え方や構造化の仕方によって、つくれる機能も、届けられる価値も、事業の可能性も変わります。
画面はイメージです。掲載データは架空のものです。
面談メモの構造化
面談中の自由記述から、転職理由や希望条件などを項目として整理します。
仕事内容
プロダクト開発
現場とユーザーの課題を起点に、検証・企画から設計、実装、改善まで一貫して担います。
- 求人提案サポートと、2万件を超える求人の検索体験の改善
- 市場価値診断、履歴書メーカー、面接日程調整などの新機能開発
- 新しいWebサイトや求職者向け・採用企業向けプロダクトの開発
検索・推薦・データ基盤
人の判断と一次情報を構造化し、複数のプロダクトを支える共通基盤に変えます。
- 候補者と求人のマッチングを支えるスコアリング・評価基盤
- 検索エンジンとLLMを組み合わせた検索・推薦システム
- 企業ごとの情報を蓄積・活用するデータプラットフォームの設計
- 利用結果や人のフィードバックを、次の改善につなげる仕組みづくり
事業検証と業務変革
アイデアを現場で素早く検証し、効果が見えたものをプロダクトや新しい事業へ育てます。
- 顧客管理ソフトウェアを活用した、自社プールスカウトやブラインドレジュメのPoC
- スカウト半自動化から、自動スカウト基盤への展開
- 企業向け分析・採用コンサルティングサービスの検証
- 効果を売上と工数の両面から測る仕組みづくり
信頼性と技術組織づくり
事業の成長速度を落とさず、継続的に開発できる技術基盤と組織をつくります。
- バグを減らすためのリファクタリングと品質改善
- 開発プロセスの改善とレビュー文化づくり
- v0・Devinなど、AI開発支援ツールの導入と効果検証
働き方と開発環境
- 働き方
- フルフレックス。出社の目安は週1回です。
- 技術スタック
- TypeScript / Next.js / OpenSearch / LLM
- 使えるAI
- 全社標準はGemini・Claude・ChatGPT。開発ではAnthropicとOpenAIのモデルを用途の制限なく使えます。
- 新しいツール
- 導入に前向きです。目的を説明できれば柔軟に取り入れます。
- AIの利用予算
- 1人あたり月3万円を目安に会社が負担し、不足分も必要に応じて補います。
- 上限とセキュリティ
- 過剰な課金を防ぐため上限を設けています。個人情報を含むデータは、取り扱いに注意して運用しています。
誰と、どうつくるか
プロダクトを使うヘッドハンターの声を、
ユーザーが、隣の席にいる
要件は、実際にプロダクトを使うヘッドハンターと直接決めます。日々の会話だけでなく、ヘッドハンター向けの勉強会やプロダクト共有会も定期的に開いています。そこで集めた課題やフィードバックを、機能改善や次のプロダクトアイデアにつなげています。
- 短期間で、仮説を形にする
- 2週間のスプリントで優先順位を決め、アジャイルに開発します。最初から完成形を目指すのではなく、小さくリリースして、実際の反応や利用状況、検索ログなどのデータを見ながら改善を重ねます。
- AIネイティブに、プロダクトも開発も
- AIをプロダクト設計の前提に置き、精度が十分でない段階では人の確認や運用を組み合わせ、評価データが蓄積するにつれて段階的に自動化と体験の改善を進めます。プロダクトだけでなく開発の進め方もAIネイティブであり、企画、実装、レビュー、検証にAI開発支援ツールを取り入れ、開発速度と品質の両方を高めています。
メンバー紹介
プロダクト開発とマーケティングのメンバーです。AI研究、外資テック、コンサル、事業会社、デザインの出身者が、一つのチームで働いています。
金臣 銘翔取締役 CTO
隣 良太郎取締役 CMO
田口 裕基プロダクトマネージャー
亀谷 大陸プロダクトマネージャー
正覚 裕輔マーケティングスペシャリスト
大野 正俊デザイナー
Miki Matsumotoエンジニア
伊達 尚登エンジニア
北島 亜弥佳エンジニア
田村 といエンジニア
西本 至秀エンジニア
選考プロセス
カジュアル面談から始められます。
よくある質問
リモートと出社の目安を教えてください。
フルフレックスで、出社の目安は週1回です。それ以外の日はリモートで働けます。
開発チームの規模はどのくらいですか。
CTO、プロダクトマネージャー2名、デザイナー1名、エンジニア5名の体制です。
AIツールはどこまで使えますか。
Gemini・Claude・ChatGPTは全社標準で、開発ではv0やDevinも取り入れています。PCは希望するメーカー・スペックを支給します。
年収や株式報酬はどうなっていますか。
リードエンジニアは想定年収1,200万円からで、経験・役割に応じて決めます。ストックオプション付与の可能性があります。
選考はどう始まりますか。
カジュアル面談から始められます。選考要素はなく、その後の流れは面談でお伝えします。