【Dev】プロダクトエンジニア（フルスタック）

【Dev】プロダクトエンジニア（フルスタック）

仕事概要

# PLAINERが目指している世界

**生成AIの登場によるソフトウェア市場の変革**
生成AIの登場により、ソフトウェアの開発・構築は急速に高速化しています。誰もがソフトウェアを作れるようになった結果、市場にはプロダクトが溢れ、購買者がその違いを認知しきれない状況が生まれています。それは市場だけの話ではなく、自社の営業担当ですら、自社プロダクトの価値を正しく理解し伝えきることが難しくなっている。「何を作るか」と同じかそれ以上に、「どう届けるか」が問われる時代に変わりつつあります。
さらに、この先は購買者自体が人からAIへと変化していきます。マーケティング・セールス・CSといったレベニュープロセス全体がAIによって再定義される中で、価値の届け方もまた変わり続けていくことになります。
人間によるプロダクト仕様・価値の理解がボトルネックになっているため、これを形式知化していく必要があると考えています。データを記録するだけのSystem of Recordから、データが判断や行動を導くSystem of Intelligenceへと昇華させること。プロダクトのローンチから価値定着まで、一連のプロセスを支える仕組みの構築が急務になっています。

**Software Enablement Agent「PLAINER」とは**
PLAINERは、プロダクトの価値伝達をデータ化し、レベニュープロセス全体をAIとともに再構築するSoftware Enablement Agentです。
インタラクティブデモを起点にプロダクトデータ・販売データを蓄積し、複数のAI Agentを構築。各Agentが業務プロセスに組み込まれ、使われるほどナレッジが蓄積され、顧客接点の精度が上がっていく。価値が届くことで、顧客が何を求めているかも見えるようになる——そうしたデータの還流を生み出す構造を作っています。
現在は、商談前〜商談中におけるセールス・マーケティング領域のデモプロダクトを中心に提供しています。今後は契約後のカスタマーサクセス、オンボーディング、DAP（Digital Adoption Platform）領域へと拡張し、ソフトウェアを「売る側」だけでなく「使う側」の企業にも価値を届けていきます。
PLAINERの強みは、デモ作成時に取得するHTML / CSSなどのプロダクト構造情報や、ヘルプページ・利用データをLLMでナレッジ化し、プロダクトの使い方・価値・業務フローをAIが理解できる状態にできることです。これにより、導入直後から顧客ごとの業務に合わせたオンボーディングや活用支援、さらには適切なソフトウェア活用提案まで広げていくことができます。
ソフトウェアテクノロジーの価値が正しく伝わり、正しく使われる世界を、一緒に作っていく仲間を探しています。

# ポジションに期待する役割
プロダクトエンジニアは、フロントエンドからバックエンドまでの実装力を軸にしながら、顧客の声や課題の理解を起点に「何を作るか」まで踏み込んでいくポジションです。

生成AIによって実装のスピードが大きく上がった今、エンジニアの価値は「速く作れること」から「価値あるものを見極めて作り切れること」に移っています。PLAINERでは、仕様を受け取って実装するだけでなく、顧客や事業の課題を自分ごととして捉え、改善を提案し、形にしていけるエンジニアを求めています。

PdMとしての経験は問いません。エンジニアとしての強みを活かしながら、入社後はBiz・CSや顧客と近い距離で働き、半年から1年かけて企画やリサーチまで担う範囲を広げていただくことを想定しています。

※企画やPdMの経験が豊富な方には、[AI Native Product Builder](https://herp.careers/v1/plainer/YpJKzPr1ZOYW)のポジションもご用意しています。どちらが合うか迷われる場合は、カジュアル面談でご相談ください。

# 業務内容
① **プロダクト開発（フルスタック）**
PLAINERの既存プロダクトと次世代プロダクトについて、フロントエンド・バックエンド・Chrome拡張の設計、実装、リリース、運用までを担います。

② **顧客課題を起点にした機能改善**
問い合わせ、利用データ、商談やCSでの顧客の声をもとに課題を整理し、改善案を考えて実装します。リリース後は使われ方を見ながら、さらに改善を重ねます。

③ **AIネイティブなプロダクト開発**
LLMを活用したデモの自動生成、プロダクトナレッジの形式知化、AI Agentによる案内や分析など、PLAINERの核となる機能の開発に参加します。

④ **AIを活用した開発生産性の向上**
Claude Code、Codex、Cursor、GitHub CopilotなどのAI開発ツールを使い、コード生成・テスト・レビュー・ドキュメント作成を含めた開発ワークフローを進化させます。

※変更の範囲：自社プロダクトの開発・営業・サポートおよび会社運営にかかわる業務を幅広く想定しております。

# 直近お任せしたいこと
- CS／オンボーディング領域のプロダクト立ち上げにおける、設計と実装の中心的な役割
- 既存のデモプロダクトの機能改善。顧客の声を起点にした改善案の提案から実装までを担当していただきます
- 入社から半年〜1年を目安に、1機能を課題設定からリリース・改善まで主担当として進めていただくこと

# 開発環境
▼構成
顧客向けWebアプリ（SPA）
運営向けWebアプリ（MPA）
Chrome拡張
AI Agent / LLMを活用したIntelligence層
技術スタック

バックエンド：Kotlin（Ktor）、PostgreSQL、Redis
フロントエンド：TypeScript、React、Chakra UI
Chrome拡張：TypeScript、React
インフラ：Google Cloud（Cloud Run中心）
AI開発環境：Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilotなどを積極活用
少人数組織だからこそ、1人あたりが使えるAIツールの自由度・予算を高めに設定し、価値あるプロダクトを最速で届けることに集中できる環境を整えています。

▼開発チームのコミュニケーションサイクル
開発スタイルとしてはAI-DLCを一部採用しています。

チーム内には以下のようなコミュニケーションの場があります。

隔週プロダクト会：PLAINERというプロダクトに関する情報共有の場です。ビジネス・エンジニアサイド共同で実施されます。お客様からの声や今後リリース予定の機能などをそれぞれの観点から自由に共有していきます。
週次開発定例：開発全般のトピックスをメンバーそれぞれが持ち寄り、技術的な改善やチームコミュニケーションの円滑化を図る場になっています。

# 選考フロー
① カジュアル面談：選考要素はありません。相互理解のための場です。
② 面接（3回想定）：現場のエンジニアや経営陣とオンラインで面接させていただきます。うち1回では、これまでに手がけた機能や改善について「なぜ作ったのか」「作った後にどうなったのか」を詳しくお伺いします。
③ 会食：働くイメージをすり合わせるための、少しカジュアルな場です。

必須スキル

# PLAINERが目指している世界

**生成AIの登場によるソフトウェア市場の変革**
生成AIの登場により、ソフトウェアの開発・構築は急速に高速化しています。誰もがソフトウェアを作れるようになった結果、市場にはプロダクトが溢れ、購買者がその違いを認知しきれない状況が生まれています。それは市場だけの話ではなく、自社の営業担当ですら、自社プロダクトの価値を正しく理解し伝えきることが難しくなっている。「何を作るか」と同じかそれ以上に、「どう届けるか」が問われる時代に変わりつつあります。
さらに、この先は購買者自体が人からAIへと変化していきます。マーケティング・セールス・CSといったレベニュープロセス全体がAIによって再定義される中で、価値の届け方もまた変わり続けていくことになります。
人間によるプロダクト仕様・価値の理解がボトルネックになっているため、これを形式知化していく必要があると考えています。データを記録するだけのSystem of Recordから、データが判断や行動を導くSystem of Intelligenceへと昇華させること。プロダクトのローンチから価値定着まで、一連のプロセスを支える仕組みの構築が急務になっています。

**Software Enablement Agent「PLAINER」とは**
PLAINERは、プロダクトの価値伝達をデータ化し、レベニュープロセス全体をAIとともに再構築するSoftware Enablement Agentです。
インタラクティブデモを起点にプロダクトデータ・販売データを蓄積し、複数のAI Agentを構築。各Agentが業務プロセスに組み込まれ、使われるほどナレッジが蓄積され、顧客接点の精度が上がっていく。価値が届くことで、顧客が何を求めているかも見えるようになる——そうしたデータの還流を生み出す構造を作っています。
現在は、商談前〜商談中におけるセールス・マーケティング領域のデモプロダクトを中心に提供しています。今後は契約後のカスタマーサクセス、オンボーディング、DAP（Digital Adoption Platform）領域へと拡張し、ソフトウェアを「売る側」だけでなく「使う側」の企業にも価値を届けていきます。
PLAINERの強みは、デモ作成時に取得するHTML / CSSなどのプロダクト構造情報や、ヘルプページ・利用データをLLMでナレッジ化し、プロダクトの使い方・価値・業務フローをAIが理解できる状態にできることです。これにより、導入直後から顧客ごとの業務に合わせたオンボーディングや活用支援、さらには適切なソフトウェア活用提案まで広げていくことができます。
ソフトウェアテクノロジーの価値が正しく伝わり、正しく使われる世界を、一緒に作っていく仲間を探しています。

# ポジションに期待する役割
プロダクトエンジニアは、フロントエンドからバックエンドまでの実装力を軸にしながら、顧客の声や課題の理解を起点に「何を作るか」まで踏み込んでいくポジションです。

生成AIによって実装のスピードが大きく上がった今、エンジニアの価値は「速く作れること」から「価値あるものを見極めて作り切れること」に移っています。PLAINERでは、仕様を受け取って実装するだけでなく、顧客や事業の課題を自分ごととして捉え、改善を提案し、形にしていけるエンジニアを求めています。

PdMとしての経験は問いません。エンジニアとしての強みを活かしながら、入社後はBiz・CSや顧客と近い距離で働き、半年から1年かけて企画やリサーチまで担う範囲を広げていただくことを想定しています。

※企画やPdMの経験が豊富な方には、[AI Native Product Builder](https://herp.careers/v1/plainer/YpJKzPr1ZOYW)のポジションもご用意しています。どちらが合うか迷われる場合は、カジュアル面談でご相談ください。

# 業務内容
① **プロダクト開発（フルスタック）**
PLAINERの既存プロダクトと次世代プロダクトについて、フロントエンド・バックエンド・Chrome拡張の設計、実装、リリース、運用までを担います。

② **顧客課題を起点にした機能改善**
問い合わせ、利用データ、商談やCSでの顧客の声をもとに課題を整理し、改善案を考えて実装します。リリース後は使われ方を見ながら、さらに改善を重ねます。

③ **AIネイティブなプロダクト開発**
LLMを活用したデモの自動生成、プロダクトナレッジの形式知化、AI Agentによる案内や分析など、PLAINERの核となる機能の開発に参加します。

④ **AIを活用した開発生産性の向上**
Claude Code、Codex、Cursor、GitHub CopilotなどのAI開発ツールを使い、コード生成・テスト・レビュー・ドキュメント作成を含めた開発ワークフローを進化させます。

※変更の範囲：自社プロダクトの開発・営業・サポートおよび会社運営にかかわる業務を幅広く想定しております。

# 直近お任せしたいこと
- CS／オンボーディング領域のプロダクト立ち上げにおける、設計と実装の中心的な役割
- 既存のデモプロダクトの機能改善。顧客の声を起点にした改善案の提案から実装までを担当していただきます
- 入社から半年〜1年を目安に、1機能を課題設定からリリース・改善まで主担当として進めていただくこと

# 開発環境
▼構成
顧客向けWebアプリ（SPA）
運営向けWebアプリ（MPA）
Chrome拡張
AI Agent / LLMを活用したIntelligence層
技術スタック

バックエンド：Kotlin（Ktor）、PostgreSQL、Redis
フロントエンド：TypeScript、React、Chakra UI
Chrome拡張：TypeScript、React
インフラ：Google Cloud（Cloud Run中心）
AI開発環境：Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilotなどを積極活用
少人数組織だからこそ、1人あたりが使えるAIツールの自由度・予算を高めに設定し、価値あるプロダクトを最速で届けることに集中できる環境を整えています。

▼開発チームのコミュニケーションサイクル
開発スタイルとしてはAI-DLCを一部採用しています。

チーム内には以下のようなコミュニケーションの場があります。

隔週プロダクト会：PLAINERというプロダクトに関する情報共有の場です。ビジネス・エンジニアサイド共同で実施されます。お客様からの声や今後リリース予定の機能などをそれぞれの観点から自由に共有していきます。
週次開発定例：開発全般のトピックスをメンバーそれぞれが持ち寄り、技術的な改善やチームコミュニケーションの円滑化を図る場になっています。

# 選考フロー
① カジュアル面談：選考要素はありません。相互理解のための場です。
② 面接（3回想定）：現場のエンジニアや経営陣とオンラインで面接させていただきます。うち1回では、これまでに手がけた機能や改善について「なぜ作ったのか」「作った後にどうなったのか」を詳しくお伺いします。
③ 会食：働くイメージをすり合わせるための、少しカジュアルな場です。

歓迎スキル

- プロダクト企画、PdM、新規事業立ち上げの経験
- 顧客インタビューや商談への同席など、顧客と直接関わった経験
- 個人プロダクトや副業プロダクトをリリースした経験
- LLMを使った機能やAIエージェントの設計・実装・運用の経験
- B2B SaaSでのプロダクト開発経験や、SalesTech・CS・DAP・オンボーディング領域への関心

求める人物像

- PLAINERが目指す「ソフトウェアの価値が正しく伝わり、正しく使われる世界」をつくることに共感できる方
- 作ること自体だけでなく、作ったものが使われ、成果につながることに喜びを感じる方
- 将来はエンジニアリングを軸に、企画やプロダクトづくり全体へと役割を広げていきたい方

応募概要

給与

▼給与（年収総額）
年収：6500,000円〜20,000,000円
※上記は想定年収レンジのため、現年収やご経験・ご実績、選考を通じた評価をもとに個別に決定いたします。

▼給与（基本給＋固定残業代）
月給：541,667円〜1,666,667円
基本給：400,768円〜1,233,133円
固定残業代：140,899円〜433,534円
※固定残業代は月45時間分を含む
※45時間を超過した分は別途支給

勤務地

東京都目黒区目黒3-13-18
※リモートワークあり、原則週一出社

雇用形態

正社員

勤務体系

勤務体系
■勤務時間
・フレックスタイム制（コアタイム10時〜16時）
・標準労働時間：10時〜19時 / 休憩60分

■休日休暇
・土曜日、日曜日、祝日、年末年始（12/31〜1/3）
・年次有給休暇：法定通り（入社日から6か月後に10日付与）
・特別休暇：入社日付与有給3日、傷病休暇3日 等

試用期間

あり（3カ月）

福利厚生

・社会保険：健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険
・通勤手当：交通費実費支給
・受動喫煙防止措置：屋内禁煙