ブーストコンサルティング株式会社 エンジニア の求人一覧

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  AIエンジニア

  仕事内容 AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けたプロトタイピングや実装支援を担当していただきます。 入社後は、上位メンバーやプロジェクトリードの支援を受けながら、現場ヒアリング、課題整理、AIを活用した仮説検証、PoC開発、本番実装の一部を担い、実践を通じて「本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。 具体的には 現場実装と要件定義支援（Forward Deployment） ・クライアントの現場担当者・業務責任者との打ち合わせに同席し、業務内容や課題の理解を深める ・上位メンバーの支援を受けながら、AIで自動化・高度化できる業務領域の整理を行う ・顧客課題に対して、AI APIや既存モデルを活用した簡易プロトタイプ・PoCを開発する ・プロトタイプをもとに、現場での使いやすさや業務適合性を検証する ・本番実装に向けた機能開発、テスト、改善対応を担当する ・現場で実際に使われるAIソフトウェアに必要な要件や改善点を、開発チームと連携しながら整理する ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure） ・複数案件で共通して発生する課題や実装パターンを整理する ・再利用可能なモジュール、テンプレート、開発基盤の整備を支援する ・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの構築に関わる ・社内ナレッジや開発ノウハウをドキュメント化し、チーム内で再利用しやすい形に整える ・プロジェクトで得られた知見を、今後のプロダクト化・基盤化につなげるための情報整理を行う AI最新技術の検証・実装（R&D） ・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどの技術動向を調査する ・具体的な事業課題に対して、新しいAI技術が活用できるかを検証する ・小規模な検証実装やサンプル開発を通じて、技術の有用性を確認する ・Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、開発効率を高める取り組みに参加する ・新しい開発手法やAIツールの活用方法をチーム内に共有し、開発生産性の向上に貢献する 単なる受託開発や指示された機能実装にとどまらず、現場の課題を理解し、AI技術を用いて価値あるソフトウェアに落とし込む経験を積むことができます。将来的には、要件定義、技術選定、設計、顧客折衝、プロジェクト推進まで担えるAIソフトウェアエンジニアを目指していただくポジションです。 プロジェクト例 ① AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト 親会社のVCファンド「Boostキャピタル」が買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。 新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。 単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。 ② 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト 大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。 一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。 本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。 現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。 ③ 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト 大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。 給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。 本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。 AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。 当社の魅力 成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています！ ・AIを使い倒して成果に変える Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。 ・案件が、資産になる 「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、自社の共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。あなたの仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。 ・キャリアがさらに広がる Boostキャピタルのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。会社の成長とともに、自社プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。 ・技術的な相談ができる環境 技術顧問としては、一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。 このポジションで得られる経験 ・AIを業務プロセスに組み込み、実際に使われるソフトウェアとして形にする経験 ・Forward Deployment型の開発現場で、顧客課題の理解から実装・検証までを学ぶ経験 ・Webアプリケーション、クラウド、AI開発支援ツールを組み合わせた実践的な開発経験 ・プロトタイピング、テスト自動化、PoC、本番実装に至る開発プロセスの基礎経験 ・案件で得た知見をモジュール、基盤、社内ナレッジとして資産化する経験 ・AI時代の開発フローを、実務を通じて身につける経験 DEV TOOLS 案件によって使う技術は変わりますが、ここに挙げているのは日常的に共通して使う基本的なツールです。案件に応じて最適な技術を選定するため、特定スタックに縛られず幅広く技術に触れていける環境です。 ・AI TOOLS：Claude、ChatGPT、Gemini ・DEV TOOLS：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Bedrock、Playwright ・COLLABORATION：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace 求める要件 【必須（MUST）】 【必須（MUST）】 ・クラウドプラットフォーム（AWS、Google Cloud、Azure）が提供するサービスを組み合わせ、Webアプリケーションを開発した経験（言語不問）・チームでの開発経験 ・新しい技術やAI領域に関心を持ち、学びながら取り組める方 （現時点でAIに関する知見、経験は不問） 【歓迎（WANT）】 ・モダンなエンジニアリングプラクティスの実践 ・CI/CD、コードレビュー、テスト自動化、Observabilityの導入経験 ・アーキテクチャ設計・高度な技術知見 ・スケーラブルな設計、マイクロサービス、API設計（REST／GraphQL）、パフォーマンスチューニング ・AI・LLMの実装経験 ・RAG、エージェント、LLMOps、プロンプトエンジニアリング等の実務活用経験 ・顧客現場でのデリバリー・伴走経験（FDE／プリセールス／ITコンサル等） ・顧客と直接向き合い、プロトタイピングから本番導入、運用まで一貫してリードした経験 ・「資産化・プロダクト化」への意識と実績 ・案件固有の開発で終わらせず、共通基盤化、モジュール化、または社内ツールの開発など、開発効率を構造的に改善した経験 求める人物像 ・ものづくりへの真摯な姿勢：技術への探究心と、実装への責任感を持ち、細部までこだわり抜き、手を動かして設計・実装すること自体に価値を感じる方 ・"コードを書く人"を超えた視点：事業や業務理解を大切にし、抽象的な課題を、コードとアーキテクチャに落とすことが得意な方 ・自走力と協調性の両立：チームとのコミュニケーションを大切にしながらも、不確実な環境で自ら考え動ける方 ・継続的な学習習慣：AI・クラウド・DevOpsなど、日々進化する新しい技術を学び続けることを楽しめる方 ・事業成長へのコミット：エンジニアの枠を超えて、サービス創造や事業そのものの成長に関わっていきたい方 続きを見る

  • エンジニア
  • 正社員
  • 東京都港区麻布台1-8-10　麻布偕成ビル3階

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  AIシニアエンジニア

  仕事内容 AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を深く理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けた要件定義、プロトタイピング、本番実装、改善までを一貫して担っていただきます。あわせて、プロジェクトにおける技術面のリードとして、技術方針の整理、設計判断、実装品質の担保、開発メンバーへの技術的な支援・レビューにも関わっていただきます。 本ポジションでは、単に仕様に沿って開発するだけではなく、クライアントの現場に入り込み、「どの業務にAIを適用すべきか」「どのような形であれば実際に使われるか」を見極めながら、AIソフトウェアとして価値に落とし込むことが求められます。そのうえで、プロジェクト内の技術的な論点を整理し、実装方針やアーキテクチャの方向性を示しながら、チームとして成果を出す役割を期待します。 また、個別案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへと昇華させることで、継続的に価値を生み出せる開発体制づくりにも関わっていただきます。 具体的には 現場実装と要件定義（Forward Deployment） ・クライアントの現場担当者・業務責任者との対話を通じ、AIで自動化・高度化すべき業務を特定する ・現場の業務フローや課題を整理し、AIソフトウェアとして実装すべき要件を定義する ・顧客課題に対して、AI APIやLLM、各種AI技術を活用した高速プロトタイピングを行う ・PoCを通じて仮説検証を行い、実際の業務利用を見据えた改善・設計に反映する ・エンタープライズ品質を意識した本番実装、テスト、運用改善を推進する ・実装方針やアーキテクチャの選定にあたり、選定理由・トレードオフ・想定リスクを整理し、クライアントおよびチームに対して技術的に説明可能な状態を保つ ・現場で継続的に使われるAIソフトウェアにするため、利用者のフィードバックをもとに改善を行う ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure） ・複数案件から抽出された共通課題や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへ転換する ・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの設計・構築に関わる ・個別開発にとどまらず、組織として再利用できる技術資産・社内ナレッジを整備する ・プロジェクトで得られた知見を開発標準やテンプレートに反映し、チーム全体の開発生産性向上に貢献する ・将来的なプロダクト化やスケールを見据えたアーキテクチャ設計・技術選定を行う ・プロジェクト横断で再利用できる技術資産を意識し、品質・拡張性・保守性の観点から実装をリードする AI最新技術の社会実装（R&D） ・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェント等の技術を調査・検証し、具体的な事業課題への適用可能性を見極める ・新しいAI技術を活用したPoCやプロトタイプを設計・実装する ・検証結果をもとに、実案件への導入可否や実装方針を整理する ・Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、次世代の開発生産性を追求する ・技術検証で得られた知見をチームに共有し、開発プロセスや技術選定の改善につなげる 本ポジションでは、AI技術を使った開発力に加え、現場課題を構造化する力、クライアントと対話しながら要件を具体化する力、実装したソフトウェアを継続的に使われる形へ改善していく力が求められます。 新しい技術にキャッチアップしながら、AI特有のリスク（プロンプトインジェクション、データ・個人情報の取り扱い、LLM APIコスト等）も踏まえた設計判断や、チームが技術的に安心して頼れる存在となり、プロジェクトでの開発・実装を前に進める役割も期待します。 個別案件の開発に閉じず、現場で得た知見をプロダクト・基盤・開発プロセスへと還元しながら、AIソフトウェアの社会実装をしていただくポジションです。 プロジェクト例 ① AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト 親会社のVCファンド「Boostキャピタル」が買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。 新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。 単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。 ② 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト 大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。 一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。 本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。 現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。 ③ 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト 大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。 給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。 本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。 AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。 当社の魅力 成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています！ ・AIを使い倒して成果に変える Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。 ・案件が、資産になる 「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、自社の共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。あなたの仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。 ・キャリアがさらに広がる Boostキャピタルのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。会社の成長とともに、自社プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。 ・技術的な相談ができる環境 技術顧問としては、一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。 DEV TOOLS 案件によって使う技術は変わりますが、ここに挙げているのは日常的に共通して使う基本的なツールです。案件に応じて最適な技術を選定するため、特定スタックに縛られず幅広く技術に触れていける環境です。 ・AI TOOLS：Claude、ChatGPT、Gemini ・DEV TOOLS：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Bedrock、Playwright ・COLLABORATION：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace 求める要件 【必須（MUST）】 【必須（MUST）】 ・クラウドプラットフォーム（AWS、Google Cloud、Azure）が提供するサービスを組み合わせ、Webアプリケーションを開発した経験（言語不問）・チームでの開発経験 ・新しい技術やAI領域に関心を持ち、学びながら取り組める方 （現時点でAIに関する知見、経験は不問） 【歓迎（WANT）】 ・モダンなエンジニアリングプラクティスの実践 ・CI/CD、コードレビュー、テスト自動化、Observabilityの導入経験 ・アーキテクチャ設計・高度な技術知見 ・スケーラブルな設計、マイクロサービス、API設計（REST／GraphQL）、パフォーマンスチューニング ・AI・LLMの実装経験 ・RAG、エージェント、LLMOps、プロンプトエンジニアリング等の実務活用経験 ・顧客現場でのデリバリー・伴走経験（FDE／プリセールス／ITコンサル等） ・顧客と直接向き合い、プロトタイピングから本番導入、運用まで一貫してリードした経験 ・「資産化・プロダクト化」への意識と実績 ・案件固有の開発で終わらせず、共通基盤化、モジュール化、または社内ツールの開発など、開発効率を構造的に改善した経験 求める人物像 ・ものづくりへの真摯な姿勢：技術への探究心と、実装への責任感を持ち、細部までこだわり抜き、手を動かして設計・実装すること自体に価値を感じる方 ・"コードを書く人"を超えた視点：事業や業務理解を大切にし、抽象的な課題を、コードとアーキテクチャに落とすことが得意な方 ・自走力と協調性の両立：チームとのコミュニケーションを大切にしながらも、不確実な環境で自ら考え動ける方 ・継続的な学習習慣：AI・クラウド・DevOpsなど、日々進化する新しい技術を学び続けることを楽しめる方 ・事業成長へのコミット：エンジニアの枠を超えて、サービス創造や事業そのものの成長に関わっていきたい方 続きを見る

  • エンジニア
  • 正社員
  • 東京都港区麻布台1-8-10　麻布偕成ビル3階

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  AssociateFDE（Forward Deployed Engineer）

  仕事内容 Associate Forward Deployed Engineerとしてクライアントの現場課題を理解し、AIを活用した業務の自動化・高度化に向けて、課題整理、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを担当していただきます。 プロジェクトリードやチームメンバーと連携しながら、顧客との対話と技術検証を繰り返し、実際の業務で継続的に使われるAIソフトウェアをつくるポジションです。 将来的には、要件定義、技術選定、アーキテクチャ設計、顧客折衝、プロジェクト推進などへ担当領域を広げ、プロジェクトを技術面からリードすることを期待しています。 1．現場課題の整理・要件具体化 ・クライアントとの対話や業務分析を通じて、業務フローや課題を理解し、AIを活用できる領域を整理する・プロジェクトリードや開発チームと連携し、顧客課題を実装可能な要件や機能に落とし込む 2．プロトタイピング・本番実装 ・LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、技術的な実現性と業務上の有効性を検証する・利用者からのフィードバックをもとに機能開発、テスト、改善を行い、本番導入や運用定着を支援する 3．技術資産化・AI技術の検証 ・案件で得られた知見や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール、テンプレート、社内ナレッジとして蓄積する・最新のAI技術や開発支援ツールを検証し、LLMOps、評価、開発自動化などの開発プロセス改善に取り組む 単に指示された機能を開発するのではなく、顧客の業務を理解し、課題整理から実装・改善まで携わることで、「現場で本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。 プロジェクト例 ・AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション・需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化 ・ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など 業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。 このポジションの魅力 私たちは、成長を約束するのではなく、実践を通じて成長できる環境を用意しています。 FDEとして独り立ちするまでの伴走体制 案件にはプロジェクトリードや先輩エンジニアとともにアサインされ、設計・実装のレビューを受けながら実務経験を積めます。実案件を通じて、FDEに必要な課題整理力や顧客対話力を段階的に身につけられる環境です。 AIを成果につなげる開発環境 Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。 開発したものが、会社の資産になる 案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。 エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる Boost Capitalのネットワークを活かし、将来的にはSenior FDEやテックリードに加え、自社プロダクトのCTO、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、幅広いキャリアを目指せます。 経験豊富な技術リーダーに相談できる 一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを務めたエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。 開発環境 案件に応じて最適な技術を選定するため、特定の技術スタックには限定していません。 ・AI Tools：Claude、ChatGPT、Gemini ・Development Tools：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Amazon Bedrock、Playwright ・Collaboration：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace 必須要件 目安として2年以上のシステム開発／ソフトウェア開発経験　 　・AWS、Google Cloud、Azureなどのクラウドサービスを活用したWebアプリケーションの開発経験 　・チームでのソフトウェア開発経験 ※応募時点でのAI・LLM領域における実務経験は問いません。 歓迎要件 顧客と直接対話し、要件定義から本番導入・運用までを推進した経験 FDE、ITコンサルタント、プリセールス、ソリューションアーキテクトなどの経験 LLM、RAG、AIエージェント、LLMOpsなどの設計・実装経験 アーキテクチャ設計、API設計、CI/CD、テスト自動化、Observabilityなどの導入経験 共通基盤、ライブラリ、社内ツールなど、再利用可能な技術資産を構築した経験 求める人物像 新しい技術やAI領域に関心を持ち、継続的に学びながら取り組める方 事業や業務を理解し、曖昧な課題を構造化してソフトウェアに落とし込める方 設計や提案だけでなく、自ら手を動かして実装することを大切にできる方 不確実な状況でも、周囲と連携しながら主体的にプロジェクトを進められる方 個別案件に閉じず、技術や知見を組織の資産として残したい方 ・エンジニアリングを通じて、事業やサービスの成長に関わりたい方 続きを見る

  • エンジニア
  • 正社員
  • 東京都港区麻布台1-8-10　麻布偕成ビル3階

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  FDE（Forward Deployed Engineer）

  仕事内容 Forward Deployed Engineerとして、顧客との課題設定から技術設計・実装をリードし、プロジェクト全体の技術品質やメンバー支援まで担うポジションです。クライアントの業務課題を深く理解し、AIを活用したソフトウェアの要件定義、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを一貫して担当していただきます。 また、プロジェクトの技術面をリードするとともに、案件で得た知見や実装を共通基盤やプロダクトへ還元し、組織全体の開発力向上にも取り組んでいただきます。 1．現場実装・プロジェクト推進 ・クライアントへのヒアリングや業務分析を通じて、AIで解決すべき課題を特定し、実装可能な要件へ落とし込む ・LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、検証結果や利用者のフィードバックをもとに本番導入・改善を進める ・品質、セキュリティ、拡張性、コストなどを踏まえて技術方針やアーキテクチャを設計し、レビューや技術支援を通じてプロジェクトを推進する 2．ソフトウェア・技術資産の共通化 ・案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール、共通基盤、テンプレート、プロダクトへ転換する ・LLMOps、評価パイプライン、モニタリング、開発自動化などを整備し、開発品質と生産性の向上に取り組む 3．AI技術の検証・社会実装 ・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどを調査・検証し、事業課題への適用可能性や導入方針を整理する ・Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを活用し、AIネイティブな開発プロセスの構築・改善を進める プロジェクト例 ・AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション ・需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化 ・ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化　など　 業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。 このポジションの魅力 私たちは、成長を約束するのではなく、実践を通じて成長できる環境を用意しています。 AIを成果につなげる開発環境 Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。 開発したものが、会社の資産になる 案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。 エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる Boost Capitalのネットワークを活かし、社内の技術組織を率いるVPoE・CTOに加え、自社プロダクトの事業責任者、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、実装力を起点に経営へ踏み出すキャリアを目指せます。 経験豊富な技術リーダーに相談できる 一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを務めたエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。 開発環境 案件に応じて最適な技術を選定するため、特定の技術スタックには限定していません。 ・AI Tools：Claude、ChatGPT、Gemini ・Development Tools：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Amazon Bedrock、Playwright ・Collaboration：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace 必須要件 5年以上のシステム開発／ソフトウェアエンジニアリングの経験 ・AWS、Google Cloud、Azureなどのクラウドサービスを活用した、本番システムの設計・開発・運用経験 ・品質、セキュリティ、拡張性、コストを考慮したアーキテクチャ設計・技術選定をリードした経験 顧客やビジネスサイドとの折衝を含む、要件定義から本番導入・運用までのプロジェクト推進経験 LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したアプリケーションの設計・実装経験（商用・個人開発は問いません） 歓迎要件 FDE、ITコンサルタント、プリセールス、ソリューションアーキテクトなどの経験 テックリード、EMなど、メンバーの技術支援・レビュー・育成の経験 LLMOps（評価パイプライン、モニタリング、プロンプト管理など）の設計・運用経験 CI/CD、テスト自動化、Observabilityなどの開発基盤の整備・導入経験 共通基盤、ライブラリ、社内ツールなど、再利用可能な技術資産を構築した経験 エンタープライズ向けのセキュリティ・ガバナンス要件を踏まえた設計・導入経験 求める人物像 事業や業務を理解し、曖昧な課題を構造化してソフトウェアに落とし込める方 設計や提案だけでなく、自ら手を動かして実装することを大切にできる方 スピードと品質のバランスを取りながら、プロジェクト全体の技術品質に責任を持てる方 メンバーの成長支援や知見の共有を通じて、組織全体の開発力向上に貢献したい方 個別案件に閉じず、技術や知見を組織の資産として残したい方 エンジニアリングを通じて、事業やサービスの成長に関わりたい方 続きを見る

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