エンジニアリングマネジャー

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Webアプリケーション開発の実務経験（バックエンドまたはフロントエンド）
• 複数チームのエンジニアリングマネジメント経験
• OKR等を活用したチーム目標設定・成果管理の経験
• 開発プロセス・プロジェクトマネジメント手法の設計・改善経験
• 品質保証プロセスの整備・運用経験
• 採用活動（候補者評価・面接）への関与経験
• ステークホルダーとの連携・調整経験

• 主体的な課題発見・変革推進力:
  指示を待つのではなく、組織・プロセスの課題を自ら発見し、変化を恐れずに推進できる姿勢が求められます。企業理念「Sansanのカタチ」に体現されるベンチャー気質への共感も重視されます。
• 多様なステークホルダーとの協働力:
  PdM・QA・UX・BizDevなど異なる職種・バックグラウンドのメンバーと連携し、プロダクト成功に向けて組織横断で課題解決できるコミュニケーション力が必要です。
• データに基づく意思決定力:
  リリーススピードと品質のバランス最適化、技術的負債解消への投資判断など、定量・定性の両面から優先順位を判断し、合理的に意思決定できる能力が求められます。
• 育成・コーチング力:
  エンジニアの1on1・評価・キャリア開発支援を通じて、メンバーのテクニカルスキル向上と成長を支援できる人材育成力が必要です。
• 高い成果へのコミットメント:
  成果主義の文化が強く、自己管理能力と結果へのコミットメントが求められます。急速に成長するサービス環境の変化のスピードについていける適応力も重要です。

• SaaSプロダクト開発経験:
  Bill Oneのような経理・財務系SaaSや、Contract Oneのような契約管理サービスに関連するプロダクト開発・運用の経験があると即戦力として活躍が期待されます。
• Google Cloud（GCP）の実務経験:
  Cloud Run・Cloud Spanner・Cloud Functionsなど、当社が使用するGCPサービスの設計・運用経験があると、インフラを含む技術的議論に貢献できます。
• AI・機械学習を活用したプロダクト開発経験:
  AI-Driven Devや新領域のAI活用に取り組んでいる組織のため、生成AIや機械学習を組み込んだ開発プロセスへの理解・経験があると歓迎されます。
• 技術的負債解消・リファクタリングのリード経験:
  継続的なリファクタリング・運用改善の投資判断ができる経験者は、品質改善の観点でチームへの貢献が期待されます。
• 採用・組織スケーリングの経験:
  急拡大するエンジニア組織において、採用活動の実務経験や組織設計に関与した経験があると、マネジメントの幅が広がります。

• 大規模SaaS開発組織のマネジメントスキル:
  1〜4チームを統括するエンジニアリングマネジャーとして、OKRを活用した目標設定・成果管理・評価プロセスを実践的に習得できます。急拡大する組織でのスケーラブルな組織設計の知見が身につきます。
• AI活用を含む最新開発プロセスの実践知識:
  AI-Driven Devをはじめとした開発プロセスの最適化に取り組むことで、次世代の開発組織運営に必要な知識・経験を蓄積できます。
• フルスタック技術領域の実践知識:
  TypeScript・Kotlin・Google Cloud・PostgreSQL・Elasticsearchなど、フロントエンドからインフラまで幅広い技術スタックへの理解を深め、技術的意思決定者としての視野を広げられます。
• 事業・プロダクト視点の意思決定経験:
  PdM・BizDevと連携し、事業戦略・プロダクト価値・ユーザー価値に近い立場で意思決定に関与することで、エンジニアリングを超えた経営・事業視点のスキルが習得できます。
• ピープルマネジメント・採用力:
  1on1・評価・キャリア開発支援・採用活動を通じて、エンジニアの育成と組織づくりに必要なリーダーシップスキルが実務を通じて磨けます。