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株式会社CARTA HOLDINGS

株式会社CARTA HOLDINGS

CARTA HOLDINGS CTO室 Generative AI Lab ソフトウェアエンジニア

勤務地

東京都

職務内容

募集背景

CARTA HOLDINGSでは、20を超える事業があります。それぞれ事業を支えるエンジニアリングチームがあり、プロダクト開発や業務に関わるシステムを作っています。

生成AIの進化と可能性が広がるにつれ、各事業でのチームで個別での探索・試行をするだけではなく、CARTA全体で経験を蓄積し、実行できる体制を構築しようとしています。

▼直面している課題

事業ごとの開発組織において、急速に進む生成AIの進化へのキャッチアップを網羅的に行うのが難しい
生成AIの活用による事業や業務改善における伸びしろが多くあるが、一部分しか実現できていない

▼目指す方向性

CARTAにおける生成AIの取り組みが迅速に進み、概念実証のみならず実利用される仕組み・プロダクトが多く生み出されている
生成AIの活用に関する知見を集約し、社内外に発信しつづけている
各事業のプロダクトチームが生成AIを利用した機能を実装し、自走できる状態を生み出している
長期的には、CARTAが生成AIをもとに市場に対して高いパフォーマンスを出すプロダクトを多く生み出し、社会に価値を還元する
業務内容

CTO直下のGenerative AI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。

仕事の進め方

プロジェクトに携わる前の段階で、CARTAの20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。

CARTAの生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索します
その中でコスト・期間・実現性等様々な要素を加味し、Generative AI Labで支援すべき課題を特定します

プロジェクトまたはプロダクトに関わる際には、以下のようなプロセスで携わります。

ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業のチームにヒアリングします。何をやりたいのか。なぜ今なのか。現在または未来に保有するどのようなデータをもとに、可能性を広げたいのか。何を期待しているのか等をききつつ、問題の解像度を高める
何をどのように進めるのかを決める。どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する。提供方法はサーベイの支援、PoCの実装、プロダクトへの組み込み等、1つの方法によらず様々なアプローチが候補になる
実装する。実際につくり、手触り感を確かめながら、事業メンバーからフィードバックをもらい、段階的にソリューション・プロダクト・アプリケーションを具現化する。最新のLLM・サービスを性能面・コスト面から比較検討しつつ、ニーズにあったツールを選択する。RAG・セマンティック検索等、必要に応じて実装パターンを検討し、組み込む。プロダクトへの組み込みにあたっては、セキュリティ・データメンテナンスの容易さ・開発生産性・再現性など様々な側面からエンジニアとして総合的に判断し、ツールを選定する
継続して改善する。プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む

そこで得られた知見を社内に伝搬するのも、業務の1つです。

開発で得られた知見を社内のエンジニアに対しても共有し、CARTA内の生成AIに関する開発生産性を高める

▼得られるスキルや経験

CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます
CARTAの複数の事業にエンジニアとして携わる機会があり、生成AIの利活用に関する実践の場があります
アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます

▼やりがい

最新の生成AIを活用した事業創出、業務改善の機会が多くあり、実践経験を積むことができます
Web開発の経験に長けた同僚と共に、フルサイクルエンジニアリング文化のなかで経験を最大化することができます
エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます

変更の範囲：会社の定める業務（出向先会社での業務を含む）

開発環境・利用しているツール
バックエンド
Python (streamlit, FastAPI), Go
フロントエンド
TypeScript, React
生成AI関連ツール
基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI)
ツール: LangChain, Langfuse?
インフラ
Google Cloud, AWS
プロビジョニングツール
Terraform, CDK
コード管理
GitHub
コラボレーション
Google Meet, Slack
参考記事
生成AIとこれからの事業開発について
もう「待ち」の時代は終わり。生成AIがもたらす、ビジネスの衝撃と進化
応募条件

▼必須要件

Webアプリケーションの構築経験（バックエンド、フロントエンド共に一定程度実装できること）
プロダクト開発においてチームやプロジェクトをリードした経験

▼歓迎要件

プロンプトエンジニアリングの理解と実践経験
LLMを使ったアプリケーションやライブラリを設計及び実装した経験（個人開発も可）
ファインチューニング（どのLLMでも可）
デジタルマーケティング領域におけるAI活用経験（文言・画像・動画の生成、広告効果予測、DSPでのエンジン構築等）
データサイエンティスト、機械学習エンジニアとしての専門性
ユーザエクスペリエンスの改善経験。特にAIを活用したシステムにおけるUXの設計経験
プロジェクトマネジメントの経験
現状の構成・設計に捉われず、あるべき姿を考え、実現する力

▼求める人物像

CARTA Tech Vision の未来像に共感し、価値観や習慣を実践していける方
それを踏まえて、以下をお持ちの方
論理的思考力と実践力
新しいことに粘り強くチャレンジし続ける力
曖昧な状況を事実に基づいて整理し、推進する力
他者を理解し、共感し、サポートする姿勢
選考について

選考フロー

書類選考
1次面接：Generative AI Lab リードエンジニア
2次面接：人事
最終面接：人事 / CTO

注意事項

選考回数は増減する可能性があります。また面接官は変更となる場合があります
1,2次面接はオンラインで実施可能です。最終面接は対面での実施を想定しています
入社後のオンボーディングや就業支援を行うため、1次面接実施前までに適性検査を実施いたします
ご入社のための条件すり合わせや疑問解消のため、選考の途中で人事面談を実施します

バックグラウンドチェックについて

選考の途中で、バックグラウンドチェック（リファレンスチェック/コンプライアンスチェック）を実施します。当社と利用契約を締結したバックグラウンドチェックのサービス提供会社に対して、以下に掲げる応募者様の個人情報の開示（第三者提供）を行いますのでご承知ください。

応募者様の氏名
メールアドレス
応募書類（履歴書、職務経歴書など）

<バックグラウンドチェックのサービス提供会社>
back check 株式会社

・同社の個人情報保護方針
https://backcheck.co.jp/policy/privacy
・同社の反社会的勢力に対する基本方針
https://backcheck.co.jp/policy/against_anti-social_forces

※状況に応じて、バックグラウンドチェックを実施しない場合もございます。実施の際は改めて直接ご案内いたします。

CARTA HOLDINGS について

?CARTA HOLDINGS（カルタホールディングス）は、東京都に本社を置き、従業員約1,500名を擁する企業です。
私たちは、あらゆる産業を次のステージへ導く「進化推進業」として挑戦を続けています。

そのルーツは日本初のインターネット広告会社として誕生したことにあります。日本のインターネット産業の発展と共に築き上げた「業界を代表するマーケットプレゼンス」と、生活者向けのメディア事業とアドテクノロジー事業を自社で創り上げてきた「事業開発力・技術力」。この二つの特徴を併せ持つのが、CARTAの強みです。

現在は以下の3つの領域で相互に連携し、世の中の課題解決と、あらゆる企業・産業のビジネスの進化を推進しています。

デジタルマーケティング事業
メディア&コマース事業
人材関連サービス事業

グループ内には創業期から成熟期まで複数の事業会社があり、ステージも様々です。事業責任者が中心となり個々に経営を担う一方で、親会社であるCARTA HOLDINGSが経営支援機能に特化し、各事業を強固に支える体制を構築しています。

事業会社が個々に切磋琢磨する一方で、社員は事業領域を超えて互いに連携し、ビジネス開発に携わっています。また、条件が合えば事業間でのキャリアチェンジの機会もあり、多様な経験を通じて成長できる環境です。

そして今、私たちは新たな成長ステージに立っています。 2025年12月よりNTTドコモグループと電通グループの傘下となり、今後は両グループが保有する多様なアセットを組み合わせ、事業の競争力を高め、さらなる成長を目指してまいります。

■関連情報
採用サイト
採用説明資料

企業名

株式会社CARTA HOLDINGS

本社所在地

東京都港区虎ノ門2-6-1 虎ノ門ヒルズステーションタワー36F

雇用形態

正社員

各種保険

健康保険 雇用保険 厚生年金 労災保険

休日休暇

■休日休暇 完全週休2日制(土・日)、祝日、年末年始、年次有給休暇、慶弔休暇、ボーナス休暇、ウェルビーイング積立休暇 ■有給休暇（入社月によって以下変動。いずれも終期は12月31日で、翌1月からは次休暇年度となります） 1月?2月入社：14日 3月?4月：12日 5月?6月：11日 7月：8日 8月：6日 9月：4日 10月：3日 11月：2日 12月：1日 入社日問わず、次休暇年度より17日

情報更新日

2026/04/21

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AIが推定した求人関連情報

想定給与 想定給与
-
リモートワーク リモートワーク
-
平均年齢 平均年齢
41歳
ポジションの魅力
  • CTO直下の最前線ポジション:
    CTO室直属の「Generative AI Lab」に所属し、CARTA全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できます。経営に近い立場で生成AIの社会実装をリードできる稀有な機会です。
  • 20以上の事業を横断する幅広い経験:
    単一プロダクトに閉じず、デジタルマーケティング・アドプラットフォーム・コンシューマーサービスなど多様な事業領域の課題解決に携わることができ、幅広いドメイン知識と応用力が身につきます。
  • 最先端LLM技術を実務で活用:
    OpenAI・Anthropic Claude・Google Gemini（Vertex AI）など最新LLMを性能・コスト・セキュリティの観点から比較・実装する経験が積めます。RAG・セマンティック検索・LLM-as-a-judge・LLMモニタリングなど最先端の実装パターンに継続的に取り組める環境です。
  • 技術コミュニティへの貢献・社内外への知見還元:
    CARTA Tech Visionとして「先人に感謝し、還元する」指針を掲げており、技術カンファレンスへの協賛・登壇、社内勉強会・ワークショップの開催など、知見を広く社会に発信できます。
  • フレキシブルな働き方と充実した開発環境:
    スーパーフレックス制（コアタイムなし）とハイブリッドワーク（出社率約50%）を導入しており、自律的な働き方が可能です。また、技術コーチや定期勉強会など、エンジニアの成長を支援する環境が整っています。
必須スキル（ハード）

以下のすべての経験・スキルが必須となります。


  • Webアプリケーション構築経験（バックエンド・フロントエンド双方を一定水準で実装できること）
  • プロダクト開発においてチームやプロジェクトをリードした経験
必須スキル（ソフト）
  • 課題発見・解像度を高める力:
    20を超える多様な事業のステークホルダーにヒアリングを行い、「何をなぜ今やるべきか」を構造化・言語化しながら、問題の本質を掴む力が求められます。
  • 技術と事業の橋渡し力:
    最新LLM・生成AI技術の動向をキャッチアップしつつ、事業や業務の要件に即してコスト・実現性・セキュリティなど多面的に評価し、最適解を導き出すバランス感覚が必要です。
  • 自律的な学習・探索マインド:
    急速に進化する生成AI領域において、CI/CD・LLMモニタリング・オブザーバビリティ等のツールセットに継続投資し、自らベストプラクティスを探索し続ける主体性が求められます。
  • 知見を体系化・共有する発信力:
    得られた知見を社内エンジニアに共有し、CARTA全体の開発生産性向上に貢献するため、ドキュメント化・ガイドライン整備・勉強会運営など、言語化・共有のスキルが必要です。
  • 不確実性への耐性と仮説検証力:
    PoCから段階的にプロダクトへ組み込むアプローチを取るため、完成形が見えない状況でも手触り感を確かめながら試行錯誤を繰り返し、改善し続けられる姿勢が重要です。
歓迎スキル
  • プロンプトエンジニアリングの実践経験:
    プロンプト設計の理解と、実際のプロダクト・業務システムへの応用経験があると即戦力として活躍できます。
  • LLMを活用したアプリケーション・ライブラリの設計・実装経験:
    個人開発含め、LLMをバックエンドに組み込んだシステムの設計・実装経験があると業務にすぐ役立てられます。
  • ファインチューニング経験:
    任意のLLMに対するファインチューニングの知識・実施経験があると、より高度な技術的貢献が可能です。
  • デジタルマーケティング領域でのAI活用経験:
    広告クリエイティブ生成・広告効果予測・DSPエンジン構築など、事業領域特有のAI応用経験は特に重宝されます。
  • データサイエンティスト・機械学習エンジニアとしての専門性:
    モデル評価指標の設計・テストデザインなど、データサイエンス観点を加えられる経験があると業務の幅が広がります。
この求人で得られるスキル
  • 生成AI・LLMの実務エンジニアリングスキル:
    OpenAI・Claude・Geminiなどの最新LLMを実際のプロダクトに組み込む経験を通じて、RAG・セマンティック検索・LLM-as-a-judge・LLMモニタリングなど実践的な生成AIエンジニアリングスキルが体系的に習得できます。
  • 事業横断のコンサルティング・要件定義スキル:
    多様な事業領域のステークホルダーとヒアリング・要求分析を繰り返すことで、技術者としての問題発見・要件定義・優先度判断の能力が飛躍的に向上します。
  • LLMOps・システムオブザーバビリティの実践知識:
    CI/CD・LLMモニタリング・オブザーバビリティ改善など、生成AIシステムを継続運用するためのMLOps・LLMOpsの実践的な知識とノウハウが習得できます。
  • 技術ブランディング・社内エバンジェリストスキル:
    社内勉強会の企画・登壇、ガイドライン整備、技術カンファレンスへの登壇を通じて、技術を社内外に発信・推進するエバンジェリストとしてのスキルが磨かれます。
  • デジタルマーケティング領域のドメイン知識:
    アドプラットフォーム・メディア・コンシューマーサービスなど多様な事業課題に関わることで、デジタルマーケティング領域における広範なビジネス知識が自然と蓄積されます。
キャリアマップ
  • 現在
  • 技術スペシャリスト（シニアエンジニア） 生成AI応用の実装経験を深め、LLMOps・RAG・ファインチューニングなどの専門領域でCARTAグループ内の第一人者として認められるポジションへのステップアップが期待されます。
  • Generative AI Labリーダー 複数プロジェクトを統括しながら、チームのナレッジ管理・メンバー育成・全社AI推進戦略の立案をリードするポジションです。現任リーダーもスタッフエンジニア兼任という形で技術力を維持しながら活躍しています。
  • スタッフエンジニア / プリンシパルエンジニア CARTA全体の技術戦略・アーキテクチャ方針に影響を与えるシニア個人貢献者としてのキャリアパスです。管理職ではなく技術の深さで評価・昇格できるため、技術を極めたいエンジニアに適したコースです。
  • グループ会社CTO / 事業責任者 CARTAグループ内の各事業会社へのキャリアチェンジの機会があり、AI活用を強みとした事業会社のCTOや事業責任者として活躍するキャリアも視野に入ります。
AI 口コミまとめ
口コミ情報では、スーパーフレックス制やハイブリッドワーク導入による柔軟な働き方が高く評価されており、電通グループとしての安定した基盤と福利厚生も好評です。一方で、給与水準は「業界水準の中の上〜中程度」との声が多く、昇給スピードの遅さや、新卒給与の大幅引き上げによる既存社員の相対的な賃金逆転を指摘する口コミも見られます。全体的には「自律的に動ける人にはやりがいのある環境」と評価されています。

【ポジティブな評価】
1. 柔軟な働き方: スーパーフレックス制（コアタイムなし）とハイブリッドワーク（出社率約50%）が導入されており、ワークライフバランスを保ちやすいと評価されています。月平均残業時間は公式データで約19時間程度とされており、口コミでも残業は管理されているとの声があります。
2. 成長・裁量の大きさ: 若手でも裁量が与えられ、自ら手を挙げれば幅広い業務に挑戦できる環境として評価されています。事業횡断でのキャリアチェンジの機会もある点が魅力として挙げられています。
3. オフィス環境・福利厚生: 虎ノ門...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り524文字)

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※本資料はAIを活用して収集・整理した情報を含んでいます。正確性については適宜ご確認ください。