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【オープンポジション】ビジネス職・コーポレート職
仕事内容 dotDataのビジネス職・コーポレート職のオープンポジションにご興味を持っていただき、ありがとうございます。あなたのバックグラウンドやご意向に合わせて、最適なポジションをご提案させていただきます。 選考の過程で、あなたのご経験を最大限に活かせるポジションを一緒に探探させていただくことも可能です。 もし、現在のオープンポジションに該当するものがない場合でも、dotDataに興味がある、または自分の経験をどこで活かせるかわからないと感じている方は、ぜひお気軽にオープンポジションよりご応募ください。 ※ポジションがご用意できない場合もございますので、予めご了承ください。 あなたのご応募を心よりお待ちしております。
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Site Reliability Engineer
ポジション概要 dotDataのSaaSプラットフォームおよびSelf-hosted版を技術的にリードする、戦略的なSREリーダーを募集します。 あなたには、プロダクトマネージャーやエンジニアリングマネージャーと緊密に連携し、クラウドネイティブ技術の最前線で、SaaS及びSelf-hosted版双方の製品とサービスの可用性・信頼性・セキュリティを最高レベルに引き上げるアーキテクチャ設計と運用戦略の策定から実行までをリードしていただきます。既存システムの継続的な改善はもちろんのこと、将来のグローバルな事業成長、そして多様な顧客環境への対応を見据えた抜本的な効率化・自動化、そして次世代インフラの構想と実現を通じて、技術による事業価値最大化を直接的にドライブする役割です。事業価値最大化のため、SREとしての深い専門性を核としつつ、データエンジニアリングやセキュリティエンジニアリングといった隣接領域にも積極的にケイパビリティを拡張し、プラットフォーム全体の最適化を推進する意欲のある方を歓迎します。 業務内容 dotDataのSaaSプラットフォーム「dotData Cloud」、および顧客管理のKubernetes環境で稼働するSelf-hosted版「BYOK8s」双方のSRE戦略の策定から実行までを、技術的オーナーシップを持ってリードしていただきます。 マルチクラウド（AWS/Azure）によるSaaS運用、そして多様な顧客Kubernetesディストリビューション上でのSelf-hosted版運用という、複雑かつチャレンジングな環境で急成長する数百台規模の分散システムに対し、その設計思想の根幹から深く関与し、可用性・信頼性・セキュリティにおける業界最高水準を追求します。 プロダクト開発チームと一体となり、あなたの技術力を駆使して、テスト、デプロイ、モニタリング、インシデント対応といった運用ライフサイクル全体の抜本的な自動化・自律化を実現するソフトウェアやシステムを開発・導入。これにより、SaaSとSelf-hosted版双方の顧客に対し、最高のサービス価値を提供し、dotDataのグローバルな事業成長を技術面から力強く牽引していただきます。 現在dotData Cloudは、単一製品のホスティングサービスから、多様な顧客ペルソナに対応する統合データ分析プラットフォームへと、まさに飛躍的な進化の途上にあります。これと並行し、大企業を中心とする顧客の厳格なセキュリティ・ガバナンス要件に応えるSelf-hosted版の需要も拡大しています。このエキサイティングな変革期において、グローバルな顧客基盤の拡大に伴う、日々高度化・複雑化する要求、そして多様なデプロイメント環境への対応という課題を乗り越え、極めて高い信頼性、最適なコスト効率を実現するSRE体制の確立は、私たちの最重要経営課題の一つです。あなたには、この困難かつ極めてやりがいのある挑戦の先頭に立ち、dotDataの未来を技術で切り拓く中心人物として活躍していただくことを強く期待しています。 必須スキル/経験 テックリードもしくはエンジニアリングマネージャー相当の業務経験2年以上 パブリッククラウド(AWS, Azure, Google Cloud 等) 上でのインフラ設計・構築・運用経験 AWS CDK / Bicep 等の構成管理ツールを利用したシステム構築・運用経験 Managed Kubernetes / Vanilla Kubernetes の構築・運用経験 Python などでの運用自動化ツールの開発経験 Linux、Web、DB、そのほかミドルウェアのトラブルシューティング経験 Amazon CloudWatch / Azure Monitor 等モニタリング基盤の構築・運用経験 業務レベルの日本語の読み書きおよび会話スキル 歓迎スキル/経験 Webアプリケーションやクラウドインフラのセキュリティの知見 データ基盤、データ分析、機械学習に関する製品開発や運用の経験 顧客が何を求めているかを考え不確実性が高くても前向きに業務を遂行する姿勢 採用や育成、コーチングなどチームビルディングの経験 非同期コミュニケーション中心のリモートワークでの勤務経験 業務レベルの英語のコミュニケーションスキル テクノロジーについて 現時点で、以下のようなテクノロジーやツールを活用して開発しています。 クラウド環境: AWS, Azure 構成管理ツール: CloudFormation or CDK for AWS, Bicep for Azure 運用自動化: Python CI: GitHub Actions コラボレーションツール: Google Workspace, Slack, GitHub, Jira, Confluence 生成AIツール: Gemini & Notebook LM, OpenAI, Cursor, Devin また、dotData Cloud 上でホストする製品が、様々な技術スタックによって構成されていたり、お客様のデータ分析システムとの連携などのため、必要に応じて以下のようなテクノロジーの調査、可用性と堅牢性を担保するための運用方法の確立、トラブルシューティングを開発チームと行います。 コンテナオーケストレーション: Managed Kubernetes (EKS/AKS), Vanilla Kubernetes フロントエンド: TypeScript バックエンド: Python データベース: PostgreSQL データ分析: Spark, DuckDB, Databricks, Snowflake チームについて 現在のところ、クラウドインフラ・データ分析基盤に深い知見を持つプロダクトマネージャー (VP of Engineering と兼務)、dotData Japan オフィスに勤務している 3 名の SRE、dotData US オフィスに勤務している 1 名の SRE (他業務と兼務) でチームを組んでいます。 全メンバーが日本語話者なので、チーム内コミュニケーションは日本語ですが、チーム内にも英語の方が得意なメンバーがいたり、米国やポーランドのメンバーとのコミュニケーションを英語ですることがあります。チームでミーティングをする場合は北米西海岸の午後/日本の午前に実施することが多いです。 そのほか、米国、日本、ポーランドのオフィスに所属する、dotData のデータ分析製品の開発チームのメンバー (全体で約 60名以上) と必要に応じて議論をしながら開発を進めています。 魅力ポイント キャリアのハイライトになるような開発プロジェクトへの参画機会 AWS/Azure/Databricks/Snowflake など幅広くプラットフォームを学べる環境 フルリモートワークおよびフレックスタイム制での勤務 (新橋オフィス勤務も可) 入社後一定期間、5万円までの自宅で仕事に集中できる環境作り予算 年間10万円までの自己開発予算（技術カンファレンス参加費用、技術書籍代などの補助） 第二外国語の学習支援 (オンライン英会話費用の補助) 米国・シリコンバレーやポーランド・ワルシャワへの出張機会 副業OK
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テクニカルプリセールス
募集背景 近年、多くの企業がデータ活用によるビジネス成長を模索しており、データサイエンスへの関心がかつてないほどに高まっています。しかしながら、データサイエンスをビジネスに効果的に適用するには、高度な専門知識や経験が必要となるため、多くの企業が導入に苦戦しています。こうした状況の中、当社では、顧客のデータ活用ニーズに的確に応え、データサイエンス分野における顧客課題解決を支援するため、技術的な知見を持つプリセールスを募集いたします。社内の関連部署と連携し、顧客への最適なソリューション提案体制を強化することで、顧客との長期的な関係構築を目指します。 役割と期待内容 データサイエンスの専門知識を活かし、顧客のビジネス課題解決を技術面から支援する役割を担っていただきます。顧客とのプリセールスフェーズにおいて、営業担当者と協働し、顧客の潜在的なニーズを掘り起こし、最適なソリューションを提案します。具体的には、顧客との技術的な要件定義、提案書の作成、技術的なプレゼンテーション、デモンストレーションの実施などを担当します。顧客との長期的な信頼関係を構築し、技術的な側面から顧客のビジネス成長に貢献することが期待されます。また、将来的には、データサイエンス分野におけるプリセールスの専門家として、社内外の知識共有や人材育成にも携わっていただく可能性があります。 顧客のビジネス課題を理解し、データサイエンスを活用した解決策を提案 提案書や技術資料の作成、プレゼンテーションの実施 顧客との技術的な議論をリードし、最適なソリューションを提案 社内外の技術チームと連携し、提案内容の実現可能性を検証 受注後のプロジェクト計画策定や技術支援 応募資格 (必須) データサイエンスに関する深い知識と実務経験 顧客とのコミュニケーション能力 技術的な提案書作成、プレゼンテーション能力 ITコンサルティングもしくはプリセールス経験 データ分析プロジェクトの経験 応募資格 (歓迎) ITコンサルティング経験 データ分析プロジェクトの経験 データ可視化ツールの利用経験 3年以上のプリセールス経験 機械学習や深層学習に関する知識 求める人材像 顧客のビジネス challenges に深く共感し、データサイエンスの力で課題解決に貢献したいという情熱を持った方を求めています。 チームワークを重視し、社内外の関係者と連携しながら、顧客にとって最適なソリューションを提案できる方を歓迎します。常に最新技術を学び続ける意欲があり、データサイエンスの進化を顧客の success に繋げたいという強い思いを持つ方を歓迎します。
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カスタマーサクセスデータサイエンティスト
募集背景 当社はデータ分析プロダクトを提供するSaaS企業です。近年、顧客数の増加に伴い、カスタマーサクセスチームの強化が急務となっています。当社のプロダクトはデータ分析をコア機能としており、顧客はPythonを用いた高度な分析やデータ活用を求めています。しかし、現状のCSMチームにはデータ分析の専門知識を持つ人材が不足しており、顧客からの技術的な問い合わせやデータ分析に関するサポートニーズへの対応が課題となっています。これまで、データ分析業務は別部署のデータサイエンティストに依頼していましたが、顧客数の増加に伴い、より迅速かつ柔軟な顧客対応を実現するために、CSMチーム内にデータ分析の専門性を持つ人材を配置する必要性が高まっています。そこで、データサイエンティストの知見を持つカスタマーサクセスマネージャーを新たに採用することで、データに基づいた顧客サポートを提供し、顧客満足度と契約継続率の向上を目指します。また、将来的にはこのポジションを育成の中核として、チーム全体のデータ分析力の底上げを図り、より高度な顧客サポート体制を構築していく予定です。 役割と期待内容 お客様の課題に寄り添い、プロダクト価値の伝達とお客様ビジネスへの貢献 お客様とのフロントラインとなり、スポンサーとの良好な関係を構築・維持 お客様の現行業務と課題を構造的に図解・可視化し、本質的な課題を特定 データ活用による変革後の姿を描き、実現に向けたロードマップの策定と遂行 アカウントプランの作成と遂行 リテンション・アップセルに向けたDPや提案書の作成と提案 サクセスプラン（カスタマージャーニー）の作成と推進 スポンサーの獲得とビジネスレビューの実施 チャンピオンとパワーユーザーの育成 フラッグシップとなるユースケースの特定と拡大 利用者の拡大と育成 データ基盤やアプリケーションとの連携した業務適用 成功プロセスの型化とナレッジ連携 お客様からのフィードバックを獲得、ビジネスチームや製品チームに連携 自身の支援経験をプロセスやプレイブックとして言語化・ナレッジ化 お客様の成功体験をケーススタディやベストプラクティスとしてアウトプット 直販顧客へのカスタマーサクセスとパートナーへのイネーブルメント 応募資格 (必須) 業務プロセス改革のコンサルティングやデリバリー経験 業務プロセス分析・設計の経験： 顧客へのヒアリングを通じて、現状の業務フロー（AS-IS）を可視化し、課題を特定した上で、データ活用後の理想的な業務フロー（TO-BE）を設計・提案できる能力 上流工程のプロジェクトリード経験： IT導入や業務改善において、要件定義やプロジェクト計画（ロードマップ）の策定を行い、ステークホルダーと合意形成しながら推進した経験（SaaS導入支援、SIerでの上流工程、社内DX推進、コンサルなどの経験を想定） データ分析の経験 データリテラシー：SQLの知識（仕様理解・指示レベル）を持ち、データアーキテクチャや機械学習の概念を理解して、専門職やIT部門と具体的な仕様レベルで対話できること データアーキテクチャの知識：DWH（Snowflake,DBXなど）、ETL、BI等のコンポーネントを理解し、アーキテクチャやデータパイプラインの概要を提案できる知識 ドキュメンテーションと発信力 ドキュメンテーション能力：抽象的な事象を構造化し、他者が迷いなく動けるレベルの具体的かつ論理的な資料（業務フロー図、アカウントプラン、提案書、仕様書など）を作成できるスキル アウトプット・発信力：自身の知見を再利用可能なコンテンツ（顧客向けオンボーディング資料の標準化、ナレッジ集など）として形にする習慣とスキル 応募資格 (歓迎) 統計学の基礎知識、または機械学習モデルの構築経験 ソリューションビジネスのプリセールス経験 技術プロジェクトのプロマネ経験 業種ドメイン知識（特に金融、製造） スタートアップ企業での業務経験 ビジネス会話レベルの英語力 求める人材像 お客様の成功に情熱を燃やし、データに基づいた提案を通して課題解決に導くことにやりがいを感じる方を求めています。データ分析スキルを活かして顧客との関係構築を深め、プロダクトの価値最大化に貢献したい方、常に新しい技術や分析手法を学び続ける向上心をお持ちの方を歓迎します。チームワークを重視し、積極的にコミュニケーションを取りながら、顧客、チームメンバーと共に成長していける方を期待しています。
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AI Researcher
仕事内容 dotDataでは、LLMを活用した「分析AIエージェント」を開発し、ターゲット設計、セグメンテーション、因果分析、レポーティングといった高度な分析業務を自動化・半自動化する次世代プロダクトを構築しています。 本ポジションの主な責務は、熟練アナリストの分析プロセス（暗黙知）を形式知化し、LLMエージェントが実行・再現可能な機能としてプロダクトへ実装することです。単なる開発に留まらず、分析の意思決定プロセスそのものを仕様化し、製品価値へ昇華させる中心的な役割を担います。 具体的な業務 分析プロセスの設計と仕様化 熟練者の判断基準や注意点を分解し、エージェントが辿れる思考プロセス（ワークフロー）として設計します。 プロトタイプ開発・検証 プロンプト、テンプレート、ルール、ガードレールを含めた仕様を策定し、プロトタイプを用いて精度や再現性の評価・改善サイクルを回します。 品質管理と評価系の構築 エージェントの出力に対する評価基準やテストケースを整備し、継続的に品質を向上させる仕組みを構築します。 プロダクトへの統合・実装 製品開発チームと密に連携し、検証済みのロジックを運用可能な形でプロダクトコードへ組み込み、製品として成立させるまでを完遂します。 必須要件（Must） 情報科学／機械学習／統計／数学／工学など関連分野の修士号（MS）以上、または同等の実務経験 企業におけるデータ分析・AI活用・業務最適化の実務経験（目安：3年以上） “分析のプロセス設計” ができる（EDA / 目的変数設計 / 評価設計 / 集計設計） 予測分析や最適化技術に関する業務知識・実務理解 Pythonを用いたハンズオンのデータ加工・分析スキル ソフトウェア開発（テスト・保守を含む）への理解・経験 LLM/生成AIの活用経験 歓迎要件（Nice to have） プロダクトコードの開発経験 PoCではなく 本番運用されるプロダクト を作った経験を重視 コンサル／大企業分析部門での標準化・方法論整備経験 因果推論（uplift / DID / PSM 等）の業務適用経験 分析レポートを意思決定者向けにまとめる能力 LLM/生成AIの実務活用（プロンプト設計、評価設計など）経験 AIエージェントの開発経験 求める人物像 「分析」を単なる手法でなく、業務プロセスとして理解している 暗黙知を形式知化し、標準的なプロセスとして整理できる
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AI Engineer
仕事内容 dotDataでは、LLMを活用した「分析AIエージェント」を開発し、ターゲット設計、セグメンテーション、因果分析、レポーティングといった高度な分析実務を自動化・半自動化する次世代プロダクトを構築しています。 本ポジションの責務は、熟練アナリストの分析プロセス（暗黙知）を形式知化し、LLMエージェントが実行可能な思考プロセスとして仕様化・実装することです。単なるプロトタイプ開発に留まらず、品質保証（評価・テスト・回帰）と運用性（ログ・監視・再実行性）を担保したプロダクトコードとして製品へ組み込むまでを一貫して担います。 【具体的な業務】 エージェントの思考プロセス設計と実装： 分析の進め方や判断基準をワークフロー化し、LLMエージェントのロジックとして実装します。 プロトタイプ開発と改善サイクル： 曖昧な要件から迅速にプロトタイプを構築し、精度や再現性の検証・改善を繰り返します。品 保証・評価基盤の構築： LLM特有の不確実性に対し、自動テスト、回帰テスト、デバッグ手法を整備し、製品レベルの品質を担保します。 プロダクト実装と運用設計： 製品開発チームと連携し、保守・運用（エラーハンドリング、ログ設計等）を前提としたプロダクトコードへの統合を行います。 必須要件（Must） プロダクトコードの開発経験（目安：3年以上、言語不問）： 設計、実装、テスト、運用までの一連の経験 Pythonを用いた実務での実装経験： エージェント基盤やデータ処理の実装スキル LLM/生成AIを用いた開発経験 ソフトウェア品質を担保する開発力： 自動テスト、回帰、デバッグ、障害対応の実務経験 データ分析の基礎知識： SQL/データフレーム操作、統計、予測分析の理解 プロトタイピング能力： 曖昧な要件からプロトタイプを構築し、製品化まで昇華させた経験 歓迎要件（Nice to have） Agentフレームワーク・LLMOpsの知見： LangGraph / LangChain / LlamaIndex / LangSmith等の利用経験 評価基盤の設計経験： LLM-as-a-Judge、回帰評価、品質メトリクスの策定 RAG・検索基盤の実装経験： ベクトルDBを用いた検索・抽出ロジックの構築 B2B SaaS / Enterprise Software の開発経験 求める人物像 技術変化が速い領域において、自ら継続的に学び、高速に実装へ落とし込める方 LLMの不確実性（ハルシネーション等）に対し、根性論ではなく「評価と仕組み」で論理的に品質を担保できる方 プロトタイプで終わらせず、実際に運用されるプロダクトとして仕上げることにプロフェッショナリズムを感じる方
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ソリューションアーキテクト
ポジション概要 このポジションでは、世界最先端かつ唯一無二の「特徴量自動設計技術」を持つ『dotData』（データサイエンスオートメーション）製品の活用を通して、お客様が持つビジネス課題の解決やビジネス効果創出のためのソリューションのデザイン〜提案〜案件獲得後のデリバリーフォローまでを行います。 お客様のビジネスや業務をはじめ、システムの現状やそのシステムが持つ課題を理解し、それを解決するためのアーキテクチャをデザインし、以下業務を通してプロジェクトを成功に導くこと（同時にdotData社にも収益や企業価値の向上をもたらすこと）が主なミッションとなります。 役割と責任 お客様のビジネスや業務をはじめ、システムの現状やそのシステムが持つ課題を理解し、それを解決するためのアーキテクチャをデザインし、以下業務を通してプロジェクトを成功に導くこと（同時にdotData社にも収益や企業価値の向上をもたらすこと）が主なミッションとなります。 プリセールス お客様業務および課題の理解 お客様のビジネス要件（業務フローなど）検討の支援 お客様の課題を解決するアーキテクチャの考案と説明 お客様の潜在的な課題の顕在化 ソリューション導入費用の算出 提案書の作成（システムパート、ソリューション費用、サービス費用） サービス契約締結 ポストセールス 要求・要望理解と仕様化 システム要件定義 システム化のスコープの検討（dotData Data Engineering ServiceとのFi＆Gap。SIが必要な部分の明確化） プロジェクト（報告・予実・課題）管理 以下はSIが必要な場合にポストセールスの上記に加えて担当する必要がある（基本的にはdotData Data Engineering Serviceでカバーすることを考える） データ準備機能の設計・開発 データ管理基盤設計・開発 運用機能設計・開発 各種テスト（単体、結合、システム、UAT）実施と報告 検収 サービス企画 プリセールスやポストセールス活動を通して出てくるお客様要望や課題を元に、新たなdotData Data Engineering Serviceの機能を企画 ・投資のためのdotData社内稟議書作成と承認者からの合意獲得 機能開発のためDEチームへトランスファー 必須スキル/経験 データエンジニアリングの実務能力 複雑なビジネスロジックをSQLやPython（Pandas/PySpark等）を用いてデータ加工・クレンジングした実務経験（3年以上）。 Snowflake, BigQuery, Redshift, もしくは Databricks 等のクラウドデータ基盤上でのアーキテクチャ設計・運用経験。 クラウドインフラの深い理解 AWS / Azure / GCP いずれかにおける、VPC、IAM、S3等のストレージ、セキュリティ設計の実務経験（顧客のIT部門とネットワーク構成について対等に議論できるレベル）。 システム要件定義とドキュメンテーション 単なる要望聞き取りではなく、非機能要件（セキュリティ、パフォーマンス、可用性）を定義し、アーキテクチャ図（構成図）としてアウトプットできる能力。 歓迎スキル/経験 機械学習モデルを推論パイプラインとしてシステム実装し、運用監視まで設計した実務経験 BIツールを用い、分析結果をビジネス価値へ繋げるダッシュボードの要件定義および提案経験 大手企業のレガシーシステムとのデータ連携や、クラウド移行における技術的課題の解決経験 技術デモ、RFP対応、PoCの計画策定から完遂までをリードしたプリセールスの実務経験 求める人物像 ・顧客のビジネス課題を理解し、技術で解決することにやりがいを感じる方 ・自ら課題を見つけ出し、解決に向けて主体的に行動できる方 ・チームや他部門と協力しながらプロジェクトを推進できる方 ・新しい技術のキャッチアップに積極的な方 ・技術的な内容を非エンジニアにもわかりやすく伝えられる方 ・自身の技術的な成長だけでなく事業成長に貢献したいという意欲のある方 魅力ポイント ・AI分野において日本初でグローバルで成長する本格的なエンタープライズ・ソフトウェアの事業や製品へ直接貢献できます ・世界最先端のAI技術を用いながら、お客様と直接コミュニケーションをしながら課題を解決する経験が得られます ・スタートアップとして裁量と責任をもてます ・フレンドリーな雰囲気、柔軟な働き方（お客様対応を除いてフルリモート勤務可能） ・ストックオプション ・年間10万円までの自己啓発予算
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経理アシスタント(業務委託)
募集背景 当社は、世界初、AIによる「特徴量自動設計」を中核としたデータサイエンスの自動化プラットフォームを提供し、企業のデータドリブン型意思決定をサポートしています。 ビジネスの急成長に伴い、日本および米国本社を跨ぐグローバルな事業運営が加速しており、バックオフィス部門の強化が急務となっています。 現在、日米のチームが連携して高度な経理オペレーションを構築中であり、このプロセスを共に支え、自律的に業務を推進いただける「Ownership」を持った経理アシスタントを募集します。 役割と責任 dotDataグループ（主に米国本社：dotData, Inc.）の経理実務サポートを一貫して担当していただきます。 米国の最新のSaaSツール（QuickBooks, Bill.com, Expensify, Ramp等）を駆使し、日次のオペレーションから月次決算補助、日米間の調整業務まで幅広く携わっていただきます。 米国本社のバックオフィスチームや外部会計事務所（Kruze等）と連携し、正確かつ迅速な経理基盤を構築・運用することで、グローバルスタートアップの成長を土台から支える重要な役割を担います。 日次・月次経理業務およびデータ管理 会計システム（QuickBooks / freee）へのデータ入力・管理 仕訳入力、債権債務管理、銀行入出金データの登録・突合 米国本社（dotData Inc.）に関連する実務 請求管理（Bill.com）：Invoice登録、支払い管理、W-2収集 経費精算（Expensify）：証憑チェック、勘定科目・予算管理番号の確認 法人カード管理（Ramp）：トランザクション設定、R&Dチームとの費用配賦連携 税務モニタリング：州別売上集計、Sales taxの閾値監視 決算補助・調整業務 経過勘定管理（未払費用・前払費用）のワークシート更新・計上 資産管理（固定資産・無形資産）および減価償却費の計上 人件費管理：GUSTOを通じた費用配賦、Liabilityのリコンサイル グループ間取引（Intercompany transaction）の管理・残高確認 コミュニケーション 米国本社・外部会計事務所とのメール・チャットベースでの確認、調整作業 応募資格 (必須) 経理実務経験3〜5年以上（自律的に一連の経理処理が完結できる方） 英語力：読み書きレベル（英文書類の読解、英語での記帳、英文メールでのやり取りに抵抗がない方） 会計知識：日商簿記2級程度以上の知識 ITリテラシー：クラウド会計システム（QuickBooks、freeeなど）やSlack等のツール利用経験 ビジネスレベルの日本語力 応募資格 (歓迎) 米国会計実務経験：米国系企業での勤務経験、US-GAAPの基礎知識 スタートアップ経験：変化が速く、柔軟な対応が求められる環境での実務経験 英会話：口頭でのコミュニケーションが可能な方（USチームとの簡易なミーティング等） 求める人材像 Ownership：指示を待つだけでなく、自ら課題を特定し、解決に向けて主体的に動ける方 構造化能力：複雑なデータや日米間の取引を整理し、正確かつ効率的に処理できる方 柔軟性と適応力：最先端のAIスタートアップという変化の激しい環境を楽しみ、新しいツールやプロセスの導入に前向きな方 誠実なコミュニケーション：日米のメンバーや外部パートナーと信頼関係を築き、チームワークを重視できる方
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Software Development Engineer in Test (SDET)/English environment
ポジション概要 本ポジションでは、dotData製品の品質保証（QA）を「エンジニアリング」の側面からリードしていただきます。単なるテストの実施・管理にとどまらず、プロダクトマネージャーやエンジニアリングマネージャーと密に連携し、「品質の作り込み」と「開発速度の最大化」を両立させるための仕組み作りを担う重要な役割です。 dotData製品は、業務部門の担当者が高度な知識なしにデータからビジネスインサイトを導き出せるプラットフォームです。生成AIを活用した分析仮説の自動生成やデータクレンジング支援など、最先端のAI技術を活用しています。 この複雑かつ進化の速いプロダクトにおいて、スケーラブルな品質保証体制を構築し、生成AIやAgent AIを活用しながら、またそれを前提としたQAプロセスの構造化・再設計や、継続的なその改善をリードしていただくことが期待されます。 【主な業務内容】 品質戦略の策定とリード: 開発スピードを損なうことなくエンタープライズ品質を担保するための、Agent AIを活用した抜本的なテスト計画および戦略の改善・立案。 テスト自動化基盤の設計・構築 E2Eテスト、統合テストの自動化フレームワークの設計・実装およびメンテナンス。 生成AI/Agaent AIのQA活用 LLMを活用したテストコードの自動生成、テストデータの作成、バグ検知の効率化など、最新技術を用いたQAプロセスのアップデート。 DevOps/CI/CDの最適化 テスト自動化をCI/CDパイプラインへ統合し、開発者へのフィードバックループの速度を高める。 プロセス改善 仕様レビュー段階からの参画による不具合の未然防止（Testabilityの向上提案） 必須スキル/経験 ソフトウェア開発の深い理解 4年以上のソフトウェア開発またはテストエンジニアリングの経験。 プログラミング能力: Python、TypeScript、Java等、少なくとも一つの言語を用いた、再利用性の高いテストコードやツールの設計・実装スキル。（「簡単なスクリプト」ではなく「ソフトウェア設計」としてのテストコードが書けること） テスト理論の体系的知識 境界値分析、状態遷移テストなどのテスト技法、および単体/結合/システム/非機能テストの適切な設計能力。 複雑なドメインへの理解 データ分析やビジネスロジックを理解し、ユーザーストーリーに基づいた的確なテストシナリオを構築できる能力。 英語力 業務レベルの英語力（海外チームとのコミュニケーションに抵抗がない方） 歓迎スキル/経験 モダンな自動化ツールの経験 Playwright, Cypress, Selenium等を用いたフロントエンド自動テストの構築経験。 AI/機械学習プロダクトへの知見 データ分析、機械学習、または生成AIを活用した製品のQA・開発経験。 クラウドネイティブな知識 AWS/Azure環境下でのテスト実行、コンテナ技術（Docker/K8s）の理解 開発経験からの転向 Webフロントエンド・バックエンドの開発実務経験があり、その知見を品質向上に活かしたい意欲のあるかた チームビルディング 採用、育成、コーチングなど、組織としてのQAレベルを底上げした経験 魅力ポイント 最先端技術への挑戦 生成AI/LLMをプロダクト機能としてだけでなく、自らの業務（QA工程）の自動化・高度化にフル活用できる環境 裁量 「あるべき品質保証」を定義し、技術選定からプロセス構築まで担当 キャリア 将来的にはQAマネージャーとして組織を率いるほか、SETとしてのスペシャリスト、あるいはプロダクトエンジニア等へのキャリアの可能性有 グローバルな環境 米国・ポーランドといった海外拠点と連携し、世界基準の製品開発に携われる 柔軟な働き方 フルリモート・フルフレックスをベースとしつつ、自己研鑽予算（10万円/年）や語学学習支援など、エンジニアの成長をバックアップします
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