テックリード（Tech Lead）

テックリード（Tech Lead）

仕事概要

## このポジションについて

GROWTH VERSEのテックリードは、自社プロダクトの課題に向き合い、的確なテクニカルロードマップを描き、それを遂行する役割です。

特定の言語や技術への習熟よりも、設計・アーキテクチャへの造詣の深さを大切にしています。

私たちが大切にしているのは、言われたものを作ることではありません。顧客がプロダクトを使ったうえで、どのような状態にたどり着きたいのかを自分たちで考え抜き、その先にある感動（Wow）を体験として届けることです。プロダクトは、顧客が実現したいビジネス活動の一部です。その中で、私たちのプロダクトが欠かせない役割を担っている状態を、私たちが主導してつくりにいきます。

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## GROWTH VERSE について

すべての企業に、AI OSという「知能の基盤」を。

**ミッション: BUILDING AI to maximize Business Growth**
顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し日本全体を成長させるAIを実装する。

私たちはAI構築のプロフェッショナルとして顧客に感動（Wow）を与え続けます。

**目指していること: 「AI Agent開発企業と言ったら、GROWTH VERSE」**
日本における第一想起No.1を**目指しています**。

そのために何をやっているか。

- **日本の産業の現場にAI Agentで入り込み、"決める"プロセスそのものを作り変える**
- **AI Agent と M&A の両輪。** レガシー企業をM&Aして顧客データ×業界プラクティスを獲得し、
その知見でAI Agentを量産して各業界へ提供する

**現在地: まだ「作っている過程」です。** 目指している状態と、いまの事業構成には距離があります。

### 事業・プロダクト

- **AIMSTAR**：LTV向上に必要なCDP・MA・分析・AIを搭載したマーケティングAI Agent
- **ミセシル**：3000万人規模の行動データで自店/自施設・競合・商圏を分析する人流分析AI Agent
- **Zero**：紙運用が中心だったテナントの売上管理業務をデジタル化する売上管理AI Agent
- **DHK CANVAS**：ボイスボット・IVR・生成AIをひとつにしたAI電話サービス
- **Agent Platform**：FDE・SREが使う共通基盤

加えて、**まだプロダクトがない事業ドメインへのトライ**も進んでいます。
プロダクト化される前の"意思決定の最前線"に立てる場所があります。

### 5つのバリュー

- **INTEGRITY（誠実・謙虚・感謝）**
誠実に行動し言行一致。オープン・謙虚であり、言動に責任を持ち、倫理的に判断する。信頼し合い、感謝を忘れない
- **DEEP DIVE（プロフェッショナリズム）**
本質的な課題を深く探究し、好奇心を持って学び続けて専門性を高める。サービスを磨き続け、最高の結果（Wow）を創出する
- **OURS（チームを勝利に導く）**
当事者意識を持ち、チームの目標を理解して勝利に導く。周りの人の状況を理解して助け合い、目標の上方修正も行う
- **WILD SPEED（能書きより爆速アクション）**
失敗から学び最速で真理にたどり着く。能書きを語らず、行動で結果（Wow）を創出する
- **LASTMANSHIP（最後までやり抜く姿勢）**
責任を持って最後の仕上げまでやり遂げ、目標を達成する。日々のやりきり力が最終成果（Wow）に直結


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## テックリードの位置づけ

GROWTH VERSEには「3つの道」があります。プロダクトエンジニアの道、FDEの道（Forward Deployed Engineer）、Agentic Enabling Engineer の傘です。

テックリードは、プロダクトエンジニアの道の先にあるポジションです。まずは自社プロダクトのテックリードとして、プロダクトの技術的な舵取りを担っていただきます。

3つの道に共通する必須の要件（課題を自分で定義した経験・チームで開発した経験・AI活用に前向きであること）は、テックリードでもそのまま必須です。

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## このポジションで担うこと

### プロダクトと、その利用者の業務を深く理解する

- プロダクトが使われる現場の業務に入り込み、業務の流れと課題の構造を理解する
- 業種が変わっても、相手よりも深く理解することを目指す

### プロダクトのテクニカルロードマップを描く

- 事業の目標から逆算して、プロダクトのテクニカルロードマップを描く
- 設計・アーキテクチャの観点から、何をどの順で進めるかを判断する

### ロードマップをチームで遂行する

- 描いたロードマップを、計画で終わらせずにチームを率いて遂行する
- 進めながら状況を見て、設計・アーキテクチャの判断を重ねる

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## キャリアパス

プロダクトのテックリードとして経験を積んだ先に、事業の現場へ入り込む2つの道があります。

- M&A先の企業に入り込む道：グループに加わった企業のシステムと開発体制を統合し（PMI）、自社のAI Agentやプロダクトを組み込んで、事業の価値を引き上げる
- クライアントに入り込む道（FDE）：クライアントの現場に入り込み、AI Agentを設計・実装して、業務の成果につなげる

また、テックリードマネージャー（Tech Lead Manager）へと役割を広げ、その先にM&Aで加わった事業を担う事業部CTOという選択肢も検討できます。

いずれも決まったものではありません。ご本人の志向を伺いながら、一緒に検討します。

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## 技術スタック

- **クラウド**: AWSがメイン（ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions）
- **データ基盤**: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤
- **AI/LLM**: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク
- **開発文化**: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先
- **AI駆動開発**: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む

社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。
スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、
**誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。**
いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。

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## 成長環境：DAX Boost Lab

同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。
社内でその差が起きたとき、**それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して
カリキュラム化しました。**

- 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。重点は
**事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか**
- 教材は空想上のアプリではなく、**実際の開発現場に近い課題**を扱います
- 設計しているのは現役の技術責任者（VP of Technology）です

到達段階は3つのPhaseで整理しています。

- **Phase 1 プレイヤー**：自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態
- **Phase 2 マネージャー**：複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態
- **Phase 3 事業部CTO**：AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態

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## 学び合いと、アウトプットの文化

- **TGIF（月次）** — Tech部全体で集まるLT会。2026年7月に第1回を開催しました。
指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。1人5分。オンライン参加もできます
- **社内勉強会** — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。
**ここで話したことが、そのまま社外での登壇のネタになる導線**があります
- **外部イベントへの登壇・共同運営** — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、
GROWTH VERSEのエンジニアが登壇しました

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## 働き方（正直にお伝えします）

- **出社を基本としつつ、リモートワークも可能**です（基本は出社推奨ですが絶対ではなく、
実際にフルリモートのメンバーもいます）
- **専門業務型裁量労働制**（労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です）
- **成果責任型の文化。** 時間管理より成果で評価します
- **必須の対面イベント**があります
- 全社集会・懇親会（半期／四半期に1回）
- エンジニアTGIF等（月1回程度）

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## 選考の流れ

1. **ご応募** — 職務経歴書をお送りください
2. **カジュアル面談（VP of Engineering）** — 合否はつけません
3. **以降の選考**
- 1次面接 — VP of Technologyによる技術面接と、VP of Engineeringとの面談
- 2次面接 — CTO

2次面接の前後で、一緒に働くテックリード・EMと話す機会を設けます（選考の合否には関わりません）。

「まだ転職を決めていない」段階での面談も歓迎します。

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## もっと知りたい方へ

- 成長環境（DAX Boost Lab）の詳しい話 → note「Daxマガジン」
https://note.com/growth_verse/m/m6a25c5c790ba
- CTOの思想 → note「AIの登場で、今までのキャリアは『白紙』になった。若手こそAIにフルベットせよ」
https://note.com/growth_verse/n/n1af5b24318bc

技術スタック・組織体制・案件の進め方など、気になることは何でも聞いてください。

必須スキル

## このポジションについて

GROWTH VERSEのテックリードは、自社プロダクトの課題に向き合い、的確なテクニカルロードマップを描き、それを遂行する役割です。

特定の言語や技術への習熟よりも、設計・アーキテクチャへの造詣の深さを大切にしています。

私たちが大切にしているのは、言われたものを作ることではありません。顧客がプロダクトを使ったうえで、どのような状態にたどり着きたいのかを自分たちで考え抜き、その先にある感動（Wow）を体験として届けることです。プロダクトは、顧客が実現したいビジネス活動の一部です。その中で、私たちのプロダクトが欠かせない役割を担っている状態を、私たちが主導してつくりにいきます。

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## GROWTH VERSE について

すべての企業に、AI OSという「知能の基盤」を。

**ミッション: BUILDING AI to maximize Business Growth**
顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し日本全体を成長させるAIを実装する。

私たちはAI構築のプロフェッショナルとして顧客に感動（Wow）を与え続けます。

**目指していること: 「AI Agent開発企業と言ったら、GROWTH VERSE」**
日本における第一想起No.1を**目指しています**。

そのために何をやっているか。

- **日本の産業の現場にAI Agentで入り込み、"決める"プロセスそのものを作り変える**
- **AI Agent と M&A の両輪。** レガシー企業をM&Aして顧客データ×業界プラクティスを獲得し、
その知見でAI Agentを量産して各業界へ提供する

**現在地: まだ「作っている過程」です。** 目指している状態と、いまの事業構成には距離があります。

### 事業・プロダクト

- **AIMSTAR**：LTV向上に必要なCDP・MA・分析・AIを搭載したマーケティングAI Agent
- **ミセシル**：3000万人規模の行動データで自店/自施設・競合・商圏を分析する人流分析AI Agent
- **Zero**：紙運用が中心だったテナントの売上管理業務をデジタル化する売上管理AI Agent
- **DHK CANVAS**：ボイスボット・IVR・生成AIをひとつにしたAI電話サービス
- **Agent Platform**：FDE・SREが使う共通基盤

加えて、**まだプロダクトがない事業ドメインへのトライ**も進んでいます。
プロダクト化される前の"意思決定の最前線"に立てる場所があります。

### 5つのバリュー

- **INTEGRITY（誠実・謙虚・感謝）**
誠実に行動し言行一致。オープン・謙虚であり、言動に責任を持ち、倫理的に判断する。信頼し合い、感謝を忘れない
- **DEEP DIVE（プロフェッショナリズム）**
本質的な課題を深く探究し、好奇心を持って学び続けて専門性を高める。サービスを磨き続け、最高の結果（Wow）を創出する
- **OURS（チームを勝利に導く）**
当事者意識を持ち、チームの目標を理解して勝利に導く。周りの人の状況を理解して助け合い、目標の上方修正も行う
- **WILD SPEED（能書きより爆速アクション）**
失敗から学び最速で真理にたどり着く。能書きを語らず、行動で結果（Wow）を創出する
- **LASTMANSHIP（最後までやり抜く姿勢）**
責任を持って最後の仕上げまでやり遂げ、目標を達成する。日々のやりきり力が最終成果（Wow）に直結


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## テックリードの位置づけ

GROWTH VERSEには「3つの道」があります。プロダクトエンジニアの道、FDEの道（Forward Deployed Engineer）、Agentic Enabling Engineer の傘です。

テックリードは、プロダクトエンジニアの道の先にあるポジションです。まずは自社プロダクトのテックリードとして、プロダクトの技術的な舵取りを担っていただきます。

3つの道に共通する必須の要件（課題を自分で定義した経験・チームで開発した経験・AI活用に前向きであること）は、テックリードでもそのまま必須です。

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## このポジションで担うこと

### プロダクトと、その利用者の業務を深く理解する

- プロダクトが使われる現場の業務に入り込み、業務の流れと課題の構造を理解する
- 業種が変わっても、相手よりも深く理解することを目指す

### プロダクトのテクニカルロードマップを描く

- 事業の目標から逆算して、プロダクトのテクニカルロードマップを描く
- 設計・アーキテクチャの観点から、何をどの順で進めるかを判断する

### ロードマップをチームで遂行する

- 描いたロードマップを、計画で終わらせずにチームを率いて遂行する
- 進めながら状況を見て、設計・アーキテクチャの判断を重ねる

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## キャリアパス

プロダクトのテックリードとして経験を積んだ先に、事業の現場へ入り込む2つの道があります。

- M&A先の企業に入り込む道：グループに加わった企業のシステムと開発体制を統合し（PMI）、自社のAI Agentやプロダクトを組み込んで、事業の価値を引き上げる
- クライアントに入り込む道（FDE）：クライアントの現場に入り込み、AI Agentを設計・実装して、業務の成果につなげる

また、テックリードマネージャー（Tech Lead Manager）へと役割を広げ、その先にM&Aで加わった事業を担う事業部CTOという選択肢も検討できます。

いずれも決まったものではありません。ご本人の志向を伺いながら、一緒に検討します。

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## 技術スタック

- **クラウド**: AWSがメイン（ECS / Lambda / S3 / Terraform / GitHub Actions）
- **データ基盤**: Snowflake などのデータウェアハウス・分析基盤
- **AI/LLM**: Python / LangChain / AI Agent開発フレームワーク
- **開発文化**: IaC / SRE思想 / Agentic SRE / 生成AI活用 / 品質最優先
- **AI駆動開発**: ハーネスエンジニアリングなど、最新のグッドプラクティスにも柔軟に取り組む

社内の開発運用そのものも、すでにAI Agentで回しています。
スプリントのチェックイン、放置されたPRのリマインド、クラウドコストの週次レポートなど、
**誰かが手でやっていた定期業務をAgentに移してきました。**
いまはそれを Agent Platform として作り直している最中です。

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## 成長環境：DAX Boost Lab

同じClaudeを使っていても、エンジニアのアウトプットには差が出ます。
社内でその差が起きたとき、**それを「個人の才能」で片付けず、成長要素を分解して
カリキュラム化しました。**

- 教えているのは「ツールの使い方」ではありません。重点は
**事業数値を伸ばすためにAI Agentが最大のパフォーマンスを出せる環境をどう設計するか**
- 教材は空想上のアプリではなく、**実際の開発現場に近い課題**を扱います
- 設計しているのは現役の技術責任者（VP of Technology）です

到達段階は3つのPhaseで整理しています。

- **Phase 1 プレイヤー**：自分でAIを動かし、ほぼ最高速度に近い開発ができる状態
- **Phase 2 マネージャー**：複数のAIと周囲のメンバーをマネジメントし、チームとして成果を出す状態
- **Phase 3 事業部CTO**：AI Agentが開発・運用の一部を担う前提で、事業がより少人数で回る環境全体をアーキテクトする状態

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## 学び合いと、アウトプットの文化

- **TGIF（月次）** — Tech部全体で集まるLT会。2026年7月に第1回を開催しました。
指名枠に加えて有志のLT枠があり、テーマは自由。1人5分。オンライン参加もできます
- **社内勉強会** — プロダクトをまたいだナレッジシェアの場をオンラインで開いています。
**ここで話したことが、そのまま社外での登壇のネタになる導線**があります
- **外部イベントへの登壇・共同運営** — 2026年8月には golang.tokyo #44 を共同運営し、
GROWTH VERSEのエンジニアが登壇しました

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## 働き方（正直にお伝えします）

- **出社を基本としつつ、リモートワークも可能**です（基本は出社推奨ですが絶対ではなく、
実際にフルリモートのメンバーもいます）
- **専門業務型裁量労働制**（労働時間の制度であり、出社/リモートとは別の話です）
- **成果責任型の文化。** 時間管理より成果で評価します
- **必須の対面イベント**があります
- 全社集会・懇親会（半期／四半期に1回）
- エンジニアTGIF等（月1回程度）

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## 選考の流れ

1. **ご応募** — 職務経歴書をお送りください
2. **カジュアル面談（VP of Engineering）** — 合否はつけません
3. **以降の選考**
- 1次面接 — VP of Technologyによる技術面接と、VP of Engineeringとの面談
- 2次面接 — CTO

2次面接の前後で、一緒に働くテックリード・EMと話す機会を設けます（選考の合否には関わりません）。

「まだ転職を決めていない」段階での面談も歓迎します。

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## もっと知りたい方へ

- 成長環境（DAX Boost Lab）の詳しい話 → note「Daxマガジン」
https://note.com/growth_verse/m/m6a25c5c790ba
- CTOの思想 → note「AIの登場で、今までのキャリアは『白紙』になった。若手こそAIにフルベットせよ」
https://note.com/growth_verse/n/n1af5b24318bc

技術スタック・組織体制・案件の進め方など、気になることは何でも聞いてください。

歓迎スキル

- 顧客・事業サイドと直接やり取りした経験
- 複数のプロジェクトを横断して動いた経験
- 要件が固まっていない状態から着手した経験
- 業種の異なる複数の顧客やプロジェクトに関わった経験
- 技術的な判断の理由を、技術に詳しくない相手にも伝えられること
- 事業部CTOという役割に関心があること

求める人物像

- 設計・アーキテクチャを深く考えることを、面白いと感じられる方
- 相手の業務を、相手以上に深く知ろうとする方
- さまざまな業種の課題に、好奇心を持って向き合える方
- 先を見通して計画を描き、遂行まで持っていける方

応募概要

給与

**想定年収**：理論年収 1,000万〜1,350万円（経験・スキル・グレードに応じて決定）
※算出方法：基本給12か月分+賞与（基本給2か月分×夏冬2回支給が基準）
■基本給625,000円～843,750円
※固定残業代31.13時間込み（125,000円～168,750円）／超過分は全額支給

勤務地

東京本社（雇い入れ直後および変更の範囲）、リモート勤務可

〒105-6238
東京都港区愛宕2-5-1 愛宕グリーンヒルズMORIタワー38F
都営地下鉄 三田線「御成門駅」A5出口（徒歩約3分）
東京メトロ 日比谷線「神谷町駅」3出口（徒歩約4分）

雇用形態

正社員

勤務体系

## 勤務条件

**勤務時間**
- 専門業務型裁量労働制（1日のみなし労働時間9時間15分／休憩60分）
- 始業・終業時刻は本人の裁量

**フレックス／リモート**
- 上の「働き方（正直にお伝えします）」に記載のとおりです

**残業**
- 専門業務型裁量労働制のみなし労働時間に法定外残業1時間15分／日を含む

**賞与**
- 四半期評価連動

試用期間

あり（3か月）

福利厚生

■社会保険完備（健康保険：有 厚生年金：有 雇用保険：有 労災保険：有）

■年間休日日数：123日／ 完全週休2日(土日)
※祝日・年末年始込
※有給休暇：入社初年度15日。夏季休暇分を含め、入社時に5日分、入社6か月目に10日分を付与
※その他休暇：慶弔休暇、育児休暇、介護休暇
※夏季休暇は有給休暇利用により自由に取得

■交通費：原則全額支給
※通勤交通費、業務に必要な移動の交通費、業務上理由によるやむをえない深夜帰宅のタクシー利用など

■必要経費：原則全額支給
※交際費、会議費、書物、備品、携帯電話、ノートPC、通信費など

■福利厚生：定期健康診断、フリードリンク制、社内歓迎会等の飲食代半額補助など
■リファラル採用手当：知人/友人を紹介してくれた社員に特別ボーナス30万円を支給
■慶弔金：結婚祝い5万円、出産祝い3万円
■ストックオプション制度あり