株式会社neoAIからの指名(2026年5月回)

提示年収ウィザード
正社員

指名日時:2026.06.01 19:04

提示年収とは?
  • あなたのレジュメの内容から読み取った実力に対して、企業が判断した金額です。そのため、必ずしもこの金額と同額で内定となるわけではなく、面談等を経て上下することもあります。
  • 採用になった場合の実績としては、約50%が提示年収と同額、約25%が提示年収より高い金額、約25%が提示年収より低い金額(ただし90%ルールの範囲内)となっています。
  • 今抱えている課題

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    文字数:654
    (※指名されたユーザー本人しか内容は閲覧できません)
  • 課題に基づいた指名理由

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    文字数:370
    (※指名されたユーザー本人しか内容は閲覧できません)
  • 何を任せたいか

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    文字数:692
    (※指名されたユーザー本人しか内容は閲覧できません)
  • 指名した人
    加藤悠太
    2020年サイバーエージェント新卒入社。ABEMAでMLプラットフォーム開発やテックリードを経験後、SRE・バックエンド・フロントエンド、SSOなどIDガバナンス戦略を担当。現在はneoAIにて部長兼プリンシパルエンジニアとして、生成AIプロダクト(SaaS)の設計・開発からエンジニア組織づくり・採用育成制度の設計まで横断的に推進。
    技術的な意思決定に裁量を持ち、設計から組織づくりまで手を挙げれば任せてもらえる環境です。20代で開発責任者や新プロダクト立ち上げを経験しているメンバーも多く、実力にはしっかり報酬で応えます。興味ある方、ぜひお話しましょう。
  • 所属先候補
    チーム名
    ソフトウェアチーム
    ミッション
    「現場とAIの距離を、ソフトウェアで埋める。」 生成AIは日進月歩で進化していますが、それを現場の業務インフラとして根付かせ切れている企業は、まだごく一握りです。最先端のAIを最短で実装に翻訳し、お客様のオペレーションと意思決定の真ん中に置くところまでやり切る。 それを、コードと設計で押し進める集団でありたいと考えています。 私たちは、生成AIで世の中が動くこの瞬間を、日本のエンジニアとして最前線で迎え撃つ最後のチャンスだと捉えています。だからこそ「論文と現場」「研究と実装」「PoCと本番」の間にある距離を、技術と設計と気合いで埋め切る。それが、このチームの存在意義です。
    主要言語・フレームワークなど
    Python、FastAPI、JavaScript、React、
    その他技術
    TypeScriptReactPythonJavaScript
    チームの人数
    20人以下
    エンジニアの人数比率
    81%以上
    飲み会の頻度
    月に1-2回程度
    このチームで恒常的に行われている開発文化
    このチームで自動化できている項目
    このチームに導入し、運用されているツール
    テストを書いているかどうか
    書く必要がない・または少ないプロダクトだ
    全く書けていない
    書く文化がまだ浸透しておらず、必要な分は書けていない
    書く文化は浸透しているが、まだ必要な分は書けていない
    必要な分は書けている
    ライブラリなどを更新しているかどうか
    定期的に更新する必要がない・または低いプロダクトだ
    ほとんど更新していない
    不定期だが更新している
    期間を決めて定期的に更新している
    期間を決めて定期的に自動で更新している
    チーム内のエンジニアの発言力
    エンジニアの意見が通りづらい
    どちらかといえばエンジニアの意見が通りづらい
    職種による差はない
    どちらかといえばエンジニアの意見が尊重されやすい
    エンジニアの意見が尊重されやすい
    スケジュール調整のしやすさ
    納期や仕様が優先されやすく、エンジニアの裁量では調整しづらい
    どちらかといえばエンジニアの裁量で調整しづらい
    どちらともいえない
    どちらかといえばエンジニアの裁量で調整しやすい
    納期や仕様をエンジニアの裁量で調整しやすい
    プロダクトの内容を決める人
    主にエンジニア以外が考えて決める
    どちらかといえばエンジニア以外が考えて決めることが多い
    どちらともいえない、または職種間の差はない
    どちらかといえばエンジニアが考えて決めることが多い
    主にエンジニアが考えて決める
    チーム内の職種間の協力体制
    各職種のリーダーへ話を通したり規則がある等で協力しづらい
    どちらかといえば協力しづらい
    どちらともいえない
    どちらかといえば協力しやすい
    職種間の風通しもよくいつでもカジュアルに相談しあえるなど協力しやすい
    チームの方針決定をする人
    会社が大まかな方針を考えており、ほぼトップダウンで決まる
    会社が大まかな方針を考えているが、チームも一定の範囲内で決定に関わる
    どちらともいえない
    チームが主体的に考えて決めるが、会社の方針に左右される面もある
    チームが主体的に考えて決めており、会社はあまり個々のプロダクト方針にかかわらない
    長期的価値の優先度
    短期的な売上を重視せざるを得ない状態である
    どちらかといえば短期的な売上が重視されている
    どちらともいえない
    どちらかといえば長期的なユーザ価値を重視できている
    長期的なユーザ価値が重視できている
    利用可能な主なAIツール・サービス
    ChatGPTGitHub CopilotgeminiClaudeCursorClaude CodeCodex
    開発プロセスにおける生成AIの導入状況
    自社プロダクトneoAI Chatは、生成AIをエンタープライズの業務に深く組み込むためのプラットフォームです。GPT・Claude・Geminiといった主要モデルをユースケースに応じて精度・コスト・レイテンシの最適点を選び取れる構成にしています。社内ナレッジを取り込むRAG、業務プロセスに踏み込んで自律的に動くエージェント、マルチモーダル入力など、現場のオペレーションそのものを変える機能を提供しています。 ただ、プロダクトを届けて終わりにはせずエンタープライズ開発として、お客様の業務文脈やデータに合わせてRAGやエージェントをつくり込み、現場の業務プロセスにまで踏み込むことも行っています。文書検索・要約、社内QA、契約書レビュー、業務支援、製造現場のナレッジ活用など、お客様によって扱うサービスドメインは大きく異なり、その多様さがそのまま難しさであり面白さでもあります。深く入り込むからこそ、生成AIを単なる便利機能で終わらせず、ビジネスインパクトに変えるところまでやり切れます。
    プロダクトにおける生成AIの実装・組み込み状況
    全エンジニアが日常的にコーディングエージェントを使い、設計・実装・レビュー・運用の全工程に組み込んでいます。 生成AIを事業の中心に据える会社として、自社の開発プロセスにも徹底的にAIを取り入れています。「AIに任せられるところは任せ、人間は意思決定と品質に責任を持つ」が基本スタンスです。 コーディング・レビューはClaudeCodeやCodex、GitHubCopilotなどを利用しています。 また、自社SaaSのneoAI Chatをドッグフーディング兼ねて全社で積極利用しています。GPTやClaude、Geminiなど複数モデルを切り替えられるため、社内での調査・壁打ち用途のデファクトスタンダードになっています。 入社後すぐにClaude Code環境一式と社内スキル群が配布されるので、初日からAIネイティブな開発フローに乗れます。 効率アップや、競合調査の観点から生成AIに関するツールは相談の上利用可能です。
    チームの文化
    # Software Engineering Culture|開発文化 --- ## ユーザーファースト ### 課題ドリブンの開発 ユーザーの声から本質的な課題を抽出して、プロダクトに載せていく。 ### 営業/CSチームとの連携 営業/CSチームとPdM/開発チームとの窓口を設けており、ユーザーの声を開発チームが意識できる体制。 ### 全員がユーザー 社内全体でneoAI Chatを常時利用。開発チームだけでなく、実際に使う人の声がダイレクトに開発に反映される。 --- ## 全員スクラム、爆速アジャイル ### 職種/機能を超えた連携 全社メンバーで1つのスクラムチームのように、分野横断的に関われる環境。 ### 活発なオフラインコミュニケーション 原則出社で意思決定者がすぐそこにおり、直接会話できるので意思決定サイクルが爆速で回せる。 ### PdMチームによる爆速意思決定 PdMチームは経営、営業、CS、開発の責任者で構成されているので、爆速で判断を下すことが可能。 --- ## 全員オーナー ### Dev Planning 全社メンバーで1つのスクラムチームのように、分野横断的に関われる環境。 ### オーナーシップを生み出すEpic制度 原則出社で意思決定者がすぐそこにおり、直接会話できるので意思決定サイクルが爆速で回せる。 ### 開発を進めるリーダーシップ PdMチームは経営、営業、CS、開発の責任者で構成されているので、爆速で判断を下すことが可能。
    チームメンバー
    加藤悠太
    2020年サイバーエージェント新卒入社。ABEMAでMLプラットフォーム開発やテックリードを経験後、SRE・バックエンド・フロントエンド、SSOなどIDガバナンス戦略を担当。現在はneoAIにて部長兼プリンシパルエンジニアとして、生成AIプロダクト(SaaS)の設計・開発からエンジニア組織づくり・採用育成制度の設計まで横断的に推進。
    技術的な意思決定に裁量を持ち、設計から組織づくりまで手を挙げれば任せてもらえる環境です。20代で開発責任者や新プロダクト立ち上げを経験しているメンバーも多く、実力にはしっかり報酬で応えます。興味ある方、ぜひお話しましょう。

内訳を見るには?

提示年収に含まれる内訳
  • 基本給(月)
    年収を表示する権限がありません
  • 裁量労働制か否かいいえ
  • 固定残業代(みなし含む)提示年収に含む
    時間外労働の有無に関わらず以下を時間外手当として支給
    固定残業時間/月
    45時間 / 月
    固定残業代/月
    年収を表示する権限がありません
    固定残業代の詳細

    年収を表示する権限がありません

    規定の「固定残業時間/月」を超える時間外労働分についての割増賃金は追加で支給
  • 理論賞与含まない
  • 手当額(年)含まない
  • その他待遇

    年収を表示する権限がありません

その他の条件
  • 時間外労働有り
    時間外労働の備考
    年収を表示する権限がありません
  • 試用期間有り
    6ヶ月
    試用期間の条件変更 無し
  • 就業場所

    6月より虎ノ門のオフィスに移転
    東京都港区虎ノ門1-10-5 KDX虎ノ門一丁目ビル 3階

  • 加入保険

    - 労災保険
    - 雇用保険
    - 健康保険 (関東ITS健康保険組合)
    - 厚生年金保険

  • 休憩時間(分)

    60分

  • 休憩時間(備考)

    未入力

  • 休日

    完全週休2日

  • 就業時間フレックスタイム制
    コアタイム13時00分〜19時00分
  • 受動喫煙防止措置対策

    屋内禁煙

メッセージ
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