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株式会社プロパゲート

仕事内容

仕事内容 中小企業向けSaaSのデータ基盤を、CEO直下でゼロから設計・構築するポジションです。 【具体的な業務】 ・既存データフロー（外部API → 自社サービス → 顧客提供）の全体把握と課題抽出 ・データ基盤アーキテクチャの設計と技術選定 - リアルタイム運用DB／時系列分析基盤 ・データ取得・正規化・蓄積パイプラインの構築 ・データ品質管理（異常検出、欠損アラート、スキーマ変更の影響追跡） ・AI学習用データセットの整備、ベクトル検索基盤、MLOps ▼使用技術・環境 ・AIツール：Claude Code、Cursor、Codex ・プログラミング言語：Python（FastAPI）、TypeScript（Next.js）、SQL ・バージョン管理：GitHub ・インフラ：Vercel、Heroku、Supabase ・データ基盤：BigQuery、supabase ・LLM / AI：Claude API、OpenAI API ・MLOps（想定）：embedding運用、ベクトル検索基盤、モデル性能追跡 ・コミュニケーション：Slack、Google Workspace、Notion 「事業の成長速度をデータ基盤が制約しない状態」を作ることがミッションです。 既にサービスは稼働中で単なるアーリーステージではなく、既に顧客基盤と運用実績がある事業の上に数本の柱を立てる責任あるポジションです。 既存の資産を活かしつつ、最短最速で理想形に進化させるアプローチで、入社後すぐに事業インパクトを出していただきます。 ▼入社後のイメージ ■1ヶ月目：キャッチアップと初期診断 ・既存データフロー（外部API取得 → サービス生成 → 顧客提供）の全体把握 ・ボトルネックと優先課題のリストアップ ■2〜3ヶ月目：基盤アーキテクチャの設計と立ち上げ ・リアルタイム運用DB／時系列分析基盤／オブジェクトストレージ／パイプラインの設計 ・技術選定から参画 ・既存サービスへの影響を最小化する段階的移行計画 ■4〜6ヶ月目：データパイプラインの本格稼働 ・取得・正規化・蓄積パイプラインの構築（ブラウザ自動化データ、利用状況データ、AI判断データ等の紐付け） ・データ品質管理（異常検出、欠損アラート、スキーマ変更の影響追跡） ■7〜12ヶ月目：AI学習データ整備とMLOps領域への拡張 ・embedding生成、ベクトル検索基盤の運用 ・モデル出力と実データのフィードバックループ ・モデルバージョンごとの性能追跡 ■1年以降：スケールとチーム化 ・データ量は入社時から10倍以上を想定 ・データエンジニア・MLOpsエンジニアの採用、初期リード ・経営と並走し、データ組織の土台を作る ▼このポジションの魅力 ・CEO直下、技術判断が事業成長に直結 ・ゼロイチと急スケール両方の経験を1人で担える ・既に顧客基盤と運用実績がある事業の中核ポジション ■会社概要 2020年創業、売上は前年比200〜300％成長、5,000社以上の支援実績（2026年3月時点）。 AI時代に「中小企業の成長を自動化する会社」を目指し、受託型ではなく顧客のビジネス成果に伴走するサービスを大規模展開しています。