 職種Position |
技術職 (AI・データ)
R&D / Engineer /Technician (AI, Data) |
 会社概要Company profile |
従来の欲しいものを探して買うECサイト・アプリとは異なり、家族や友人、同僚など、気の知れた人とコミュニケーションを取りながらショッピングを楽しむことができるアプリを運営している会社です。
2023年9月にモデルシフトを行い、購入体験の大刷新を行いました。その結果、3ヶ月後に1 日あたりのアクティブユーザー数が3倍、その3ヶ月後にはさらに3倍へと成長しています。
2024年3月には累計アプリDL数が200万を突破し、現在も熱狂的に利用してくださるお客様が増え続けています。
Unlike conventional e-commerce sites and apps where users search for and buy items they want, this company operates an app that lets users enjoy shopping while communicating with people they know well, such as family, friends, and colleagues.
In September 2023, the company made a model shift and completely renewed the purchase experience. As a result, the number of active users per 1 day grew 3 times 3 months later, and grew a further 3 times 3 months after that.
In March 2024, cumulative app downloads surpassed 200万, and the number of passionate customers who continue to use the app keeps increasing. |
 仕事内容Job description |
【お仕事の内容】
## 募集背景
一人目の専任データエンジニアを募集します。
カウシェは2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍・売上総利益411倍・DAU81倍を達成し、累計800万ダウンロードを突破しました。
この成長を支えてきたのが、数値に基づく意思決定の文化です。PdM・マーケ・CSなど各職種が自らデータを分析し、ビジネス判断を行っています。
しかし、取り扱うデータの種類は急増し、リアルタイム性・正確性・ガバナンスなど非機能要件の要求水準は高まり続けています。分析基盤を利用する人数も増えました。
現在は業務委託のデータエンジニア1名が基盤の構築・運用を担ってくれていますが、事業の成長速度に基盤が追いつかなくなりつつあります。
今こそ、専任の正社員データエンジニアが必要です。ゼロから設計に関与し、カウシェのデータ活用の未来を創り上げてくれる方を求めています。
## プロダクトの特徴
カウシェは発見型ソーシャルECアプリです。
発見型ECとは、従来の「ほしいものを検索して買う」検索型ECとは真逆で、「なんとなく眺めているなかで、ほしいものを発見して買う」という体験を提供するECを指します。
セール商品との偶然の出会いや、レビュー・クエストなどの参加型機能を通じて、買い物が「単なる購入」を超えて感情を動かす体験になる場をつくっています。
2026年10月に累計800万ダウンロードを突破し、ユーザーは全国にまんべんなく広がっております。特徴的なのは、これまでECをほとんど使ったことがない40〜50代の女性に多く利用いただいてる点です。
「カウシェファーム」という作物育成ゲームや、「みんなの投稿」という投稿機能など、日常的に楽しめる要素が豊富にあることが強みとなっており、1日平均38分・月20日以上という高い頻度で利用していただいているユーザーが多く、これまでのECユーザーとはまったく異なる行動が生まれています。
## プロダクトの目指す世界
カウシェは「日常に楽しさを」をミッションに、「新しい生活圏のカタチ」をつくります。
検索と最適化に寄りがちなECでのお買い物体験に、発見や偶然、ほどよいにぎわいといった人間らしい豊かさを取り戻すことが狙いです。ふらっと立ち寄れば気になるものが見つかり、知人の姿に安心し、つい滞在したくなる。駅前や商店街のように、人が自然と集まり生活のリズムに溶け込む拠点を、ソーシャルとエンタメとコマースの掛け算で形にします。情報収集も遊びも買い物も同じ動線の中でゆるやかにつながり、作業となってしまっていたお買い物はいつしか楽しみへと変わります。
2023年の事業転換以降、約3年でGMV35倍、売上総利益411倍、DAU81倍を達成。
変化を力に変えてきた私たちは、人数に依存しない運営モデルで常識を更新し続けます。目指す姿は、1億人に1億通りの楽しみが巡る生活インフラです。社員100人で企業価値1兆円に挑み、10年後に小売の主役となるべき生活圏を自分たちの手で切り拓きます。
## 業務内容
データ活用ニーズの明確化から、パイプライン設計・構築、BIツール整備、運用保守まで、データエンジニアリング領域を一気通貫で担っていただきます。
**① データ基盤の設計・構築**
収集データの仕様決定、データモデリング、ETL/ELTパイプラインの設計・構築を担います。
リアルタイム性・正確性・セキュリティ・ガバナンスなど非機能要件の定義と実装も含みます。
**② 全社のデータ活用支援**
PdM・マーケ・CSなど各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、BIツール(Looker Studio等)の設計・構築や、分析業務の一部も担います。
「データを使いたいが使えない」を組織から減らす役割です。
**③ 運用・監視基盤の整備**
モニタリング・アラート設計など、安定したデータ基盤を維持するための運用体制を構築・実運用します。
**④ ML基盤の整備**
AIレコメンドエンジンをはじめとした機械学習の活用に向けたデータ基盤整備も担っていただきます。MLエンジニア・データサイエンティストと連携し、特徴量基盤やデータパイプラインを設計します。
## このポジションで向き合う難題
**利用者が増えるほど複雑化するガバナンス設計**
PdM・マーケ・CS・エンジニアなど、データを使う職種と用途が増え続けています。誰もが正しくデータを使える状態を維持するガバナンス設計と、基盤のスケーリングを同時に進める必要があります。
**一人目として「標準」を自分でつくる責任**
専任のデータエンジニアがいなかった組織に、最初に入るポジションです。正解がない状態から、データ基盤の設計思想・命名規則・品質基準・運用ルールを自分で定義していくことが求められます。
**AI時代ならではの基盤構築**
AI時代ならではの基盤の保守・運用方法、データ分析手法の検討とそれをささえる基盤の構築などが求められます。
## 仕事の魅力
**基盤設計の全権を持てる「一人目」の醍醐味**
既存の設計に縛られることなく、データ基盤のアーキテクチャを自分で描けます。急成長プロダクトのデータ基盤を「最初の専任者」として設計した実績は、キャリアの強力な資産になります。
**GMV35倍のリアル購買データを扱える**
EC・ゲーミフィケーション・ソーシャル・広告・AIレコメンドが交差するプロダクトが生み出す、多種多様なデータを扱えます。購買・行動・在庫・マーケ効果など、学術的にも希少なデータセットへの関与経験が積めます。
**データ活用が文化として根付いている組織**
各職種が自分でSQLを書いてデータを分析するカルチャーが既にあります。「基盤を作っても誰も使わない」問題とは無縁で、作ったものがすぐ組織の意思決定に直結します。
**CTOと直接議論できる距離感**
直属上司はCTO(池松恭平 / DeNA出身)です。データ基盤の技術選定・投資判断を、経営に近い立場で議論できます。
## 開発環境・技術スタック
- 言語:Go, Swift, Kotlin, Typescript
- UIフレームワーク:SwiftUI, Jetpack Compose
- アーキテクチャ・設計:Clean Architecture, MVVM, Android Architecture Components
- インフラ:Google Cloud (Cloud Run, Cloud Spanner, Pub/Sub, etc)
- 開発環境:Xcode, Android Studio
- 通信:gRPC, Protocol Buffers
- CI/CD:GitHub Actions, Cloud Build, Bitrise
- 構成管理:Terraform
- データ/ML/分析:BigQuery, Dataform, Vertex AI, Looker Studio
- Observability:Datadog, Crashlytics, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
- AI/LLMツール:Claude, Codex, Cursor, Gemini, etc(全員分予算あり)
- その他:GitHub, Slack, Notion, Figma, Maestro
- 開発スタイル:アジャイル開発
## 一緒に働く「人」と「技術文化」
### 直属上司:執行役員 CTO 池松 恭平
東京工業大学大学院にて計算工学を修了後、2014年にDeNA入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャーとして、EC、SNS、ヘルスケアなどのプロダクト開発に従事。
2020年から複業として参画していたカウシェに翌年5月に入社。バックエンドエンジニア、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを経て2023年10月より現職。
### 現在のデータ基盤体制
現在は業務委託のデータエンジニア1名が基盤の構築・運用を担っています。あなたが加わることで、本格的なデータ基盤の強化フェーズに入ります。
### カウシェ全体の技術文化
- メガベンチャーやTechスタートアップでテックリード・EM・CTOを経験した30代シニアメンバーが多数在籍。GoとGoogle Cloudを主軸に、高速かつ安定した開発体制を実現しています。
- モバイルエンジニア・PdM・デザイナー・QAエンジニアと職能混合チームで密に連携します。
- 「品質を上げるからこそ速く作れる」
- スピードと品質はトレードオフではありません。テスト、CI/CD基盤、継続的なリファクタリングを重視し、「急がば回れ」を実直に実行するスタイルです。
- [Firestore → Cloud Spannerへの移行の例](https://zenn.dev/kauche/articles/1e733da3748ee1)
- AI Native開発の実践
- 1人あたりのデイリーPR数が約1年半で1.1本→7.78本へ増加。全PRの83%をAIレビューのみでマージできる体制を実現しており、開発生産性の向上を数値で追い続けています。
- [全PRの83%をAIレビューだけでマージできるようにした](https://zenn.dev/kauche/articles/e051583461c181)
- 事業と顧客に近い距離で開発する文化
- PdMやデザイナーと混成で動き、事業数値やKPIの状況・対応方針を深くSyncして開発を行っています。定量数値と定性(使用感・お問い合わせ・SNS投稿・レビュー)を重視し、リリース後には定性・定量の変化を確認して次の施策に繋げていきます。
## キャリアパス
専任のデータエンジニアとして基盤設計・構築の実績を積んだ後、データ領域のリードや、ML基盤・データプラットフォームの専門家へのステップアップを想定しています。
CTO直属の立場から技術戦略全体に関与できる環境であり、データ基盤の設計者からデータ組織のリードへ成長できるパスがあります。
## 入社後3ヶ月の期待値(オンボーディング)
入社直後から「放置」することはありません。明確なマイルストーンと共に、チーム全体で立ち上がりをサポートします。
**1ヶ月目:現状把握とキャッチアップ**
既存のデータ基盤・パイプライン・BIツール・命名規則・課題をすべてキャッチアップします。業務委託のDEと連携しながら現状の運用を回しつつ、改善すべき優先課題の仮説を立てます。
**2ヶ月目:最初の改善を実行**
優先度の高い課題(パイプラインの安定性・BIの精度・非機能要件など)のうち1つ以上に着手し、具体的な改善を届けます。各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、中期の基盤設計方針の初稿を描きます。
**3ヶ月目:データ基盤の中期方針を定義**
アーキテクチャ方針・ガバナンスルール・ロードマップの初版を策定します。CTOへの技術投資提案ができる状態を目指します。
## 選考フローと技術課題について
お互いのミスマッチを無くすため、技術力とカルチャーの両面を丁寧に確認させていただきます。
- カジュアル面談(まずは気軽にお話ししましょう)
- 一次面接(技術・カルチャー:CTO / 60〜90分)
- 課題選考(技術:EM+現場エンジニア/ MAX90分)
- GitHubアカウントをいただき、ご自宅で取り組んでいただき、そのあとにディスカッションを行う形式です。アルゴリズム問題等ではなく、実務に近い設計・実装力を拝見させていただき、そちらを元にディスカッションをさせていただきます。
- 最終面接(対面:CEO・COO / MAX90分)
- 最終面接と課題選考の間に、リファレンスチェックを実施することがあります。
## カウシェをもっと知る
- 採用ページ:https://enjoy-working.kauche.com/
- Company Deck:https://speakerdeck.com/kauche/zhu-shi-hui-she-kausie-company-deck
- 社員インタビュー:https://note.com/kauche
- TechBlog:https://zenn.dev/p/kauche
[Salary]
Expected annual salary: 720万円〜1,560万円
# Annual salary
Annual salary 720万円 〜 1,560万円
# Monthly salary
Monthly salary 600,000円〜1,300,000円
- Base salary (457,143円〜990,476円)
- Fixed overtime allowance (equivalent to 40 hours: 142,857円〜309,524円)
- Includes 40 hours as fixed overtime hours
# Salary notes
Premium wage rates for work outside scheduled hours, late-night, or holidays are as follows
- Outside scheduled hours / beyond scheduled hours: 0%
- Monthly statutory excess up to 45 hours / beyond limit hours: 25%
- Monthly statutory excess over 60 hours: 50%
- Late-night: 25%
- Statutory holiday: 35%
[Work location]
Tokyo headquarters
〒150-0041 Tokyo, Shibuya-ku, Jinnan 1-chome 12-16, Asia Building 9F
Office attendance frequency: Hybrid work (office attendance 3 days a week)
※Scope of change: headquarters and branch offices and sales offices nationwide |
 応募資格Requirement |
【必須要件】
- データ基盤の設計・構築・保守・運用の経験
- データモデリング経験、高度なSQL構築能力
- データ基盤の非機能要件を定義し、設計・実装できる能力
- Dataform, dbt, BigQueryなどの利用経験
- Github, Terraform, CI/CD, プログラミング言語を用いたソフトウェア開発経験
- Experience in designing, building, maintaining, and operating data infrastructure
- Data modeling experience and advanced SQL development skills
- Ability to define, design, and implement non-functional requirements for data infrastructure
- Experience using Dataform, dbt, BigQuery, etc.
- Experience in software development using Github, Terraform, CI/CD, and programming languages |
 日本語力Japanese level |
流暢
Fluent |
 雇用形態Employment type |
正社員
Full-time |
 勤務エリアLocation |
東京都
Tokyo |
 勤務時間Working hours |
—
— |
 想定年収Salary |
720万円〜1,560万円
JPY 7,200,000 - 15,600,000 |
 条件・待遇Condition |
【給与】
想定年収:720万円〜1,560万円
# 年収
年収 720万円 〜 1,560万円
# 月給
月給 600,000円〜1,300,000円
- 基本給(457,143円〜990,476円)
- 固定残業手当 (40時間分相当142,857円〜309,524円)
- 固定残業時間として40時間を含む
# 給与備考
所定時間外、深夜または休日の時の割増賃金率は下記の通り
- 所定時間外・所定超:0%
- 法定超月45時間迄・限度時間超:25%
- 法定超月60時間超:50%
- 深夜:25%
- 法定休日:35%
【勤務地】
東京本社
〒150-0041 東京都渋谷区神南1丁目12-16 アジアビル9F
出社頻度:ハイブリッド出社(週3日の出社)
※変更の範囲:本社および全国の支社、営業所
【給与】 → [Salary]
想定年収:720万円〜1,560万円 → Expected annual salary: 720万円〜1,560万円
# 年収 → # Annual salary
年収 720万円 〜 1,560万円 → Annual salary 720万円 〜 1,560万円
# 月給 → # Monthly salary
月給 600,000円〜1,300,000円 → Monthly salary 600,000円〜1,300,000円
- 基本給(457,143円〜990,476円) → - Base salary (457,143円〜990,476円)
- 固定残業手当 (40時間分相当142,857円〜309,524円) → - Fixed overtime allowance (equivalent to 40 hours, 142,857円〜309,524円)
- 固定残業時間として40時間を含む → - Includes 40 hours as fixed overtime hours
# 給与備考 → # Salary notes
所定時間外、深夜または休日の時の割増賃金率は下記の通り → Premium wage rates for work outside prescribed hours, late-night work, or holidays are as follows
- 所定時間外・所定超:0% → - Outside prescribed hours / exceeding prescribed hours: 0%
- 法定超月45時間迄・限度時間超:25% → - Monthly overtime beyond statutory limit up to 45 hours / beyond limit hours: 25%
- 法定超月60時間超:50% → - Monthly overtime beyond statutory limit exceeding 60 hours: 50%
- 深夜:25% → - Late-night: 25%
- 法定休日:35% → - Statutory holidays: 35%
【勤務地】 → [Work location]
東京本社 → Tokyo Head Office
〒150-0041 東京都渋谷区神南1丁目12-16 アジアビル9F → 〒150-0041 東京都渋谷区神南1丁目12-16 アジアビル9F
出社頻度:ハイブリッド出社(週3日の出社) → Office attendance frequency: Hybrid work (office attendance 3 days per week)
※変更の範囲:本社および全国の支社、営業所 → ※Scope of change: Head office and branch offices and sales offices nationwide |
 選考についてProcess |
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