年収

700万円〜1,200万円

勤務地

東京都

職務内容

【事業概要】
Legalscapeは、独自に収集した法令・判例・書籍等の法情報を高精度にデータ化し、ドメイン特化の検索エンジンと生成AIを融合させたAIリサーチプラットフォームを開発しています。
リーガルリサーチAIとして2,000社以上の導入実績を誇り、業界シェアNo.1を獲得。5年連続で2倍以上の成長を遂げ、営業キャッシュフローの黒字化を達成しています。また、従業員一人あたりのARRは国内トップクラスであり、高い収益性と急成長を両立させている組織です。

私たちが目指しているのは、「人とテクノロジーの共創による未来の法社会を実装する」ことです。人がテクノロジーを発展させ、テクノロジーが新たな可能性を人にもたらし、互いに協働する。この「共創」関係が、人類史における知的生産をさらに進化させます。法にまつわる知見をより正確に、迅速に社会の隅々まで届け、より豊かな法社会の実現に向けて貢献していきます。

【Legalscapeの3つの特徴】
1. 圧倒的なデータ資産とMoat
・技術的参入障壁（Moat）：特許取得済みの技術を用いた「情報の構造化データ」を保有。この圧倒的なデータ資産が、汎用AIや後発他社に対する強力な優位性となっています。
・実務特化型AI：根拠（出典）を明示し、ハルシネーションを抑制したAIリサーチ機能「Watson & Holmes」を提供。トッププロが求める「正確性」に応えます。
・高い生産性：少数精鋭（10〜20名規模）ながら高いARRを維持しており、AIを前提とした筋肉質な組織運営を実現しています。

2. 現代AIプロダクトの総力戦
法務はデジタル化が20年遅れていると言われる巨大なフロンティアです。「最後にして最大の未踏領域」を攻略する経験は、プロダクト開発人材としての市場価値を飛躍的に高めます。
・技術の総力戦：「膨大なデータの構造化」×「自然言語処理・AI」×「プロの思考を止めないUI/UX」という、現代AIプロダクトに求められる全要素が詰まった開発環境です。
・高度なドメインモデリング：最も複雑で論理的な「法律」という領域をシステムに翻訳する経験は、金融や医療など他の専門領域でも通用する普遍的なスキルとなります。
・AI-nativeな環境：月150ドルのAI活用予算など、最新技術の検証・導入を強力に支援しています。

3. 実利と熟議を重んじる組織
・入社時の法律知識は不要：メンバーの多くは「複雑な技術課題」への興味で参画。ドメインエキスパートと協働しながら解像度を高めていける環境です。
・実利主義と熟議：流行に流されず「事業価値」を基準に技術を選定。意思決定はチーム全員で徹底的に議論し、納得感を持って進めます。
・ハイブリッド＆ドキュメント文化：週3リモート・週2出社のスタイル。情報の透明性を高めるため、テキストコミュニケーションとドキュメント化を重視しています。

【募集背景】
Legalscapeは事業の急成長を続けており、リリース時から幾度の機能開発を繰り返してきました。
法律情報（法令、判例、書籍、雑誌など）は非常に複雑かつ膨大であり、それらを高精度にデータ化し、検索やAIが活用できる形に整理することは、当社のプロダクトのコアとなる価値です。

事業成長に伴い、扱うデータの種類と量は爆発的に増加しており、データの収集・構造化・配信までのパイプラインをより堅牢かつスケーラブルに構築・運用していく必要があります。
データの専門家として、法治国家のインフラとなる「最強のデータ基盤」を共に創り上げていただけるデータ・エンジニアを募集します。

【業務内容】
■ データ基盤アーキテクチャの設計・構築
・事業要件・プロダクト要件を構造化し、BigQueryを中心としたDWH/データマートの全体設計を主導
・Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow(Apache Beam), Composer(Airflow) 等を組み合わせ、モダンなデータ基盤を構築
・Terraform等を用いたIaCによるインフラのコード化と、CI/CDパイプラインの整備・運用

■ データパイプラインの開発・運用
・ビジネス価値を最大化するため、インパクトの大きいデータを定義し、スケーラブルなETL/ELTパイプライン（バッチ/ストリーミング）を設計・実装
・ワークフローの自動化、堅牢な監視・リトライ設計を構築し、データの信頼性を保証する運用体制を確立
・クエリやストレージ設計、リソースの最適化などを通じた、コストとパフォーマンスの継続的な改善

■ データ活用の推進
・AI機能（検索、推薦）の精度向上や評価に不可欠なログ基盤・イベントスキーマを設計・提供
・A/Bテスト等の実験管理基盤を整備し、高速な仮説検証サイクルを支援
・Looker Studio等のBIツールを用いたKPIダッシュボードの構築や、各チームのセルフサービス分析を支援

以下は開発環境や今使っているツールの一例です。

・クラウド: Google Cloud, Firebase
・言語: Node.js (TypeScript), Python
・フロントエンド: Nuxt (Vue.js), React, TypeScript, Jest, Storybook, SCSS
・データストア: Elasticsearch, Cloud SQL (MySQL), BigQuery, Pinecone
・IaC: Terraform, Packer, Ansible
・CI: GitHub Actions
・開発/コミュニケーション: GitHub, Notion, Slack, Linear
・その他: Chromatic, Sentry, Google Analytics, HubSpot, Azure OpenAI Service, ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot, Devin

【当ポジションで得られる経験】
私たちのプロダクトづくりは、単なるWebアプリケーション作りにとどまりません。デジタル化が遅れた「法」という巨大な領域にテクノロジーを持ち込み、社会のOS（基盤）を次世代のインフラへとアップデートする、極めて社会的意義の大きな挑戦です。

当社の開発組織では、プロダクトマネージャーとして以下の経験とスキルを得ることができます。

・初代データエンジニアとしての希少な経験
組織初のデータエンジニアとして、データ基盤の設計・構築・運用を立ち上げる経験ができます。既存の枠組みにとらわれず、最新技術を採用し、組織に最適なデータ戦略を構築できます。学びの機会は豊富ですが、自ら積極的に知識を吸収し、実践していく姿勢が求められます。

・優秀なデータサイエンティストとの協働経験
MBA＆Kaggle Grandmaster保持者、世界のAI事情に感度高く向き合うトリリンガルエンジニアなど、優秀なデータサイエンティストたちと密に連携しながら、AIプロダクトの進化に直結するデータ基盤を構築できます。彼らとの協働を通じて、最先端のデータ活用手法やAI技術トレンドを学ぶ機会も豊富です。

・プロダクトの成長エンジンとなる、データ基盤構築の専門性
AIの精度向上やUX改善の鍵となる、大規模なユーザー行動データの基盤を設計・構築できます。複雑なユーザー行動を的確に捉えるスキーマ設計から、分析・ML活用に繋げるデータマート構築まで、プロダクトグロースに直結する一連の専門スキルが身につきます。

・ 0→1フェーズの裁量権
急成長プロダクトのデータ基盤を、技術選定からアーキテクチャ設計、運用まで一貫してリードできます。

・リーガルAIの進化に直結する経験
収集・整備した行動データが、AIモデルの評価や改善にどう使われるのかを間近で見ながら、プロダクトの核心的な価値向上に貢献できます。

・事業をドライブする意思決定へのインパクト
「ユーザーが何に価値を感じているか」をデータで解明し、プロダクトやビジネスの次のアクションに繋がるインサイトを提供する、事業貢献性の高い役割です。

・経営陣やPdMと一体となった開発体制
経営・PdM・AIエンジニアと密に連携し、「こういうデータが見たい」という要望を実現しながら、高速な仮説検証サイクルを推進する経験が積めます。

企業名

株式会社Legalscape

本社所在地

東京都文京区向丘二丁目3番10号東大前HiRAKU GATE 8階

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

祝日,年末年始休暇,有給休暇（入社日に10日間付与）,夏季休暇（有休消化）,慶弔休暇,産休／育休

情報更新日

2026/04/09

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AIが推定した求人関連情報

想定給与

700万円〜1,200万円

リモートワーク

平均年齢

ポジションの魅力

組織初のデータエンジニアとしての希少な0→1経験:
初代データエンジニアとして、データ基盤の設計・構築・運用を一から立ち上げるまたとない機会です。技術選定からアーキテクチャ設計・運用まで一貫してリードでき、既存の枠組みに縛られずに最適なデータ戦略を構築できます。
リーガルAI×最先端データ技術の融合環境:
BigQuery・Dataflow（Apache Beam）・Composer（Airflow）・Terraform等のモダンなGoogleCloudスタックを活用し、法情報という高度にドメイン特化したデータを扱えます。Azure OpenAI ServiceやGemini等の生成AI技術とデータ基盤をつなぐ、業界最前線の開発環境が整っています。
MBA＆Kaggle Grandmaster保持者ら優秀なデータサイエンティストとの協働:
世界水準の実力を持つデータサイエンティストと密に連携しながら、AIプロダクトの精度向上に直結するデータ基盤を構築できます。最先端のデータ活用手法やAI技術トレンドを現場で学べる環境です。
業界シェアNo.1・5年連続2倍成長の急成長SaaSへの参画:
2,000社超の導入実績を誇り、営業キャッシュフロー黒字化も達成した実績ある事業基盤のもと、データエンジニアとして事業の根幹を支えるポジションです。プロダクト成長と自身のキャリア成長が連動する環境です。
フルフレックス＆リモート中心の柔軟な働き方:
週3日リモート・週2日出社推奨（コアタイムなし）のハイブリッドワーク制度を採用。月150ドルのAI活用予算など、最新技術の検証・導入を強力に支援する環境も整っています。

必須スキル（ハード）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

BigQueryを活用したDWH/データマートの設計・構築経験
ETL/ELTパイプライン（バッチ/ストリーミング）の設計・実装経験
Google Cloud Platform（GCS・Pub/Sub・Dataflow・Composer等）を用いたデータ基盤構築経験
TerraformなどIaCを活用したインフラのコード化経験
Pythonを用いたデータ処理・パイプライン開発経験
SQL（BigQuery等）を用いた大規模データのクエリ最適化・パフォーマンスチューニング経験

必須スキル（ソフト）

自律的な課題発見・解決力:
0→1フェーズにおいて、要件定義から設計・実装・運用まで自ら主体的に進める姿勢が求められます。指示待ちではなく、事業課題をデータの観点から自ら定義して動けることが重要です。
事業価値起点での技術判断力:
流行に流されず「事業へのインパクト」を基準に技術を選定できる実利主義的な思考が必要です。コストとパフォーマンスのバランスを取りながら、プロダクト成長に貢献する意思決定ができることが求められます。
高いコミュニケーション・協働力:
経営陣・PdM・AIエンジニア・データサイエンティストなど多様なステークホルダーと密に連携し、「こういうデータが見たい」という要望を的確に理解・実現する対話力が必要です。
ドキュメント・テキストコミュニケーション力:
情報の透明性を重視するカルチャーのもと、設計意図・決定プロセスをテキストで明確に残せる能力が求められます。非同期コミュニケーションが多い環境でも、意思疎通がスムーズに行える文章力が重要です。
新しい技術・ドメインへの学習意欲:
法律というこれまで経験のない専門領域への好奇心と、自ら積極的に知識を吸収していく姿勢が必要です。AI・データ領域の急速な進化に対応し、継続的にキャッチアップできる学習能力が求められます。

歓迎スキル

ログ基盤・イベントスキーマ設計の経験:
ユーザー行動ログの収集・設計やA/Bテスト基盤の整備経験があると、AI機能改善やプロダクトグロースへの貢献をよりスムーズに行えます。
BIツールを活用したダッシュボード構築経験:
Looker StudioやTableauなどを用いたKPIダッシュボード構築・セルフサービス分析環境の整備経験があると即戦力として活躍できます。
自然言語処理・機械学習のデータパイプライン構築経験:
MLモデルのトレーニングデータ整備・フィーチャーストア設計・評価基盤の構築経験があると、AIリサーチ機能の精度向上に直接貢献できます。
SaaS・スタートアップでの開発経験:
急成長フェーズのSaaSプロダクトで、事業要件の変化に対応しながら柔軟にデータ基盤を設計・運用した経験は高く評価されます。
Elasticsearch・Pinecone等の検索・ベクトルDBの活用経験:
当社の既存技術スタックであるElasticsearchやPineconeに関する知識・経験があると、検索精度向上に向けたデータ連携をよりスムーズに進められます。

この求人で得られるスキル

Google Cloudを活用したモダンデータ基盤設計・運用スキル:
BigQuery・Dataflow・Composer・Pub/Subなどのフルマネージドサービスを組み合わせたスケーラブルなデータパイプラインの設計・運用スキルが体系的に習得できます。
IaC・CI/CDを活用したデータインフラのコード化スキル:
Terraformを用いたインフラのコード化と、GitHub ActionsによるCI/CDパイプライン整備の実践的なスキルが身につきます。
AIプロダクト開発に直結するデータ活用スキル:
AIモデルの評価・改善に使われるログ基盤・実験管理基盤の設計経験を通じて、データサイエンティストやAIエンジニアと協働するための実践的なMLOps的知見が得られます。
法律ドメインの高度な構造化データ処理スキル:
複雑な法情報（法令・判例・書籍等）を高精度にデータ化し、検索やAIが活用できる形に整備する、汎用性の高いドメインモデリング・データエンジニアリングスキルが習得できます。
事業グロースを支えるデータ分析・インサイト提供スキル:
KPIダッシュボードの構築やA/Bテスト基盤の整備を通じて、ビジネス課題をデータで解明し、プロダクト・ビジネス意思決定に貢献するデータアナリティクスの実践スキルが身につきます。

キャリアマップ

現在：データエンジニア（初代）
データエンジニアリングリード組織のデータ基盤を一通り立ち上げた後、データエンジニアリングの方向性や優先度を定め、チームとして機能する体制を整えるリード役へのステップアップが見込まれます。
データプラットフォームアーキテクト DWH・データマート・ログ基盤・実験管理基盤など、複数のデータ基盤を統合的に設計・最適化するアーキテクト職として、プロダクト全体のデータ戦略を担う役割を担えます。
MLエンジニア / AIインフラエンジニアデータサイエンティストとの協働を深め、AIモデルのトレーニングデータ整備・フィーチャーエンジニアリング・モデル評価基盤の構築などMLOps領域へキャリアを拡張できます。
テクニカルマネージャー / CTO候補少数精鋭の組織文化のもと、経営陣と密に連携しながら技術戦略・採用・組織づくりを担うマネジメントポジションへの道も開かれています。スタートアップならではの急成長環境での昇格機会があります。

AI 口コミまとめ

社員インタビューや業界情報によると、Legalscapeはミッションへの共感度が高く、自律的に働ける環境として評価されています。フルフレックス・週3リモートなど柔軟な働き方が整備されており、テキストコミュニケーションを重視するドキュメント文化が根付いています。少数精鋭組織ゆえに一人ひとりの裁量が大きく、自ら手を挙げればすぐに挑戦できる環境との声が多く聞かれます。一方、スタートアップ初期フェーズゆえに組織・制度面が発展途上であることも特徴です。

【ポジティブな評価】
1. 経営陣のビジョンとカルチャー：CEOやCTOが事業理念を熱量高く語り、社員との距離が近い。経営・事業方向性に対して社員が高い共感と信頼を持っている点が評価されています。
2. 裁量の大きさとチャレンジ機会：人数が少ないからこそ、やりたいことを提案すればすぐに実現できる環境。入社直後から重要業務を任される機会が多い点が好意的に受け止められています。
3. 働き方の柔軟性：フルフレッ...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り410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。

【Pd】データエンジニア

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