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株式会社ナウキャスト

株式会社ナウキャスト

217.バックエンドエンジニア｜Data Service

年収

800万円〜1,250万円

勤務地

東京都

職務内容

■ナウキャストとは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開する東大発のスタートアップで大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業です。
クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や
データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。

■ナウキャストが提供しているサービス
- POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
- JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
- 日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
- HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
- 商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス「DataLensHub」シリーズ
- データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
- 地方自治体・官公庁向けデータ分析・生成AIを活用したソリューションサービス

■業務の概要
本ポジションでは、アプリケーションのサーバーサイド開発をリードしていただきます。

具体的には以下事業のいずれかの配属を想定しております。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします

①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業)
・Finatext Advisory Assist シリーズ
　金融アドバイザーの提案活動を支援する、生成AI搭載型のアシストツールです。
　顧客情報や保険ニーズをもとに、提案資料の自動生成・情報要約・営業ナレッジの活用などを支援しています。
　https://nowcast.co.jp/news/20240419/
　https://nowcast.co.jp/news/20240905/
　https://finatext.com/news/20250404/
・MCPプロダクト（新規立ち上げ）
　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。
　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。
　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast

②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit)
2024年3月に新規事業として、商業用不動産・店舗ビジネス向けに「DataLens商業リーシング」「DataLens商圏分析」「DataLens店舗開発」の提供を開始し、現在販路の拡大を行っております。
今後とも新たな3rdパーティデータや生成AI技術を活用して「DataLensHub」を継続的にアップデートするとともに、商業用不動産ビジネス以外にも展開することを検討しています。
　https://nowcast.co.jp/news/20250205/
・「DataLens店舗開発」
　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール
　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property
・「DataLensオフィス営業」
　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス
　https://lp.datalenshub.com/office

③投資分析に特化した分析用のWEBアプリケーション (Financial Reserch Unit)
弊社では、POSデータやクレジットカードなどを用いた投資分析サービスを、国内外の機関投資家に展開しています。
上記の決済関連データや3rdパーティデータを統合し、生成AI技術も活用しながら分析業務をサポートするアプリケーションの開発を行います。

④法人データ活用基盤・データ販売デリバリー (Data Holder Unit)
弊社が保有する、国内最大級の網羅性を誇る独自の法人マスタを軸としたデータの価値を顧客に届けるためのデリバリー基盤およびAPIの開発をリードしていただきます。
既存の法人マスタに、顧客が持つデータや3rdパーティデータを統合（名寄せ）し、高度な分析を可能にするソリューションの提供と、その基盤の汎用化を推進します。
・「DataLinc」
　ナウキャスト、法人データを名寄せして外部データと統合し、営業活動や与信管理を高度化するDaaS「DataLinc」の提供を開始
　https://nowcast.co.jp/news/20260202/

【具体的な業務内容】
・プロダクト企画、設計、開発、運用
・システム改善のための関係者へのヒアリングから改善提案
・必要に応じてインフラ改善、データのパイプライン整備や連携の改善

■社員インタビュー
・少人数チームでAIと最新技術を駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創るソフトウェアエンジニアの挑戦
https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako

■本ポジションの魅力
・手応えのある1→10フェーズ
新規事業の立ち上げフェーズでありながら、すでに大手企業との案件実績があり、「不確実性の高い0→1」ではなく手応えのあるフェーズで価値を生み出せる環境です。
また、データ基盤が整っているため新規プロダクトを開発しやすい環境です。
・幅広い技術領域への挑戦
バックエンドの枠にとらわれず、PdM、テックリード、アナリティクスエンジニアのような動きを取り、他ポジションに染み出せる環境です。
API、DB、インフラなどサーバーサイドとその周辺領域の開発経験を積むことができます。
・バラエティ豊富なデータ
クレジットカードやPOSデータなど機密性の高いデータを扱え、プロダクトを通じて企業の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。
・AI駆動開発とガードレールの両立
金融・Fintech水準のガードレールにより、Claude Code・Cursor等を安心して活用できる環境です。
Harness Engineering(生成AIのコード品質担保・仕様の形式管理)にも取り組んでいます。
・フルサイクル・裁量
エンジニアが直接顧客と対話し、要件定義から技術選定・実装までリードする文化です。
配属先によってはエンジニア×Bizdevでロードマップを議論する体制が整っています。

■使用技術
Python、Go(echo)、Airflow、Snowflake、Amazon Web Services、Terraform、Docker、MySQL (Aurora)、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

勤務
固定みなし時間制・事業場外みなし労働制・役割経験により専門型裁量労働を適用（みなし労働時間8時間）
※固定残業時間40時間を含む

企業名

株式会社ナウキャスト

本社所在地

東京都千代田区九段北1－8－10住友不動産九段ビル 9 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

有給休暇（入社月に応じた日数を、入社時に付与）,連続休暇（年次有給休暇とは別に最大で連続5日間の休暇）,年末年始休暇（12/30～1/3）,慶弔休暇,特別休暇

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 想定給与
800万円〜1,250万円
リモートワーク リモートワーク
-
平均年齢 平均年齢
31歳
ポジションの魅力
  • 手応えある1→10フェーズ:
    すでに大手企業との案件実績があり、「不確実性の高い0→1」ではなく成果が出やすいフェーズで価値創出に関われます。データ基盤も整備済みのため、新規プロダクトを開発しやすい環境です。
  • 幅広い技術領域への染み出し:
    バックエンドの枠にとらわれず、PdM・テックリード・アナリティクスエンジニアとしての動きも求められます。API、DB、インフラなどサーバーサイド周辺領域を横断的に経験できます。
  • 生成AI駆動開発を安心して実践できる環境:
    金融・Fintech水準のガードレールのもと、Claude Code・Cursorなどの最新AIコーディングツールを積極的に活用できます。Harness Engineering（生成AIのコード品質担保・仕様の形式管理）にも取り組んでいます。
  • 希少性の高いオルタナティブデータへのアクセス:
    クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データなど、一般には入手困難な機密性の高いビッグデータをプロダクト開発に活用できます。
  • フルサイクル・高い裁量:
    エンジニアが直接顧客と対話し、要件定義から技術選定・実装までリードする文化です。配属先によってはエンジニア×Bizdevでロードマップを議論する体制が整っています。
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。


  • Pythonまたはそれに準じる言語でのサーバーサイド開発経験
  • RESTful APIの設計・実装経験
  • RDBMSを用いたデータ設計・クエリ開発の経験
  • クラウドサービス（AWS / GCP / Azure）を用いたシステム構築経験
  • Dockerを用いたコンテナ環境での開発経験
  • チームでのアジャイル・スクラム開発経験
必須スキル（ソフト）
  • 自律的な課題発見・解決力:
    顧客や関係者へのヒアリングから課題を発見し、自ら改善提案を行い実行まで推進できる主体性が求められます。
  • 論理的なコミュニケーション能力:
    複雑なデータや技術的な内容を、エンジニア以外のビジネスサイドにも分かりやすく伝えられる説明力が必要です。
  • 変化への適応力・学習意欲:
    生成AIや新興技術が急速に変化するスタートアップ環境において、継続的に学び技術をキャッチアップし続ける姿勢が重要です。
  • 品質・セキュリティへの意識:
    金融・Fintechデータを扱う高いセキュリティ基準のプロダクトを開発するため、コードの品質やデータガバナンスへの意識が不可欠です。
  • チームでの協働力:
    少人数チームでフルサイクル開発を行うため、職種を越えてメンバーと連携し、プロダクトの成功に向けて柔軟に役割を担う姿勢が求められます。
歓迎スキル
  • Go（echo）を用いたAPI開発経験:
    ナウキャストの技術スタックに含まれるGo言語（echoフレームワーク）での開発経験があるとスムーズにジョインできます。
  • Snowflake・データパイプライン構築経験:
    SnowflakeやAirflowを用いたデータ基盤・ETLパイプラインの設計・構築経験は、既存プロダクトの運用・改善において即戦力として活躍できます。
  • 生成AI・LLMを活用したプロダクト開発経験:
    OpenAIなどのLLMを組み込んだプロダクト開発や、RAG・AIエージェントの実装経験は、Data AI Solution事業での開発に直結します。
  • IaCツール（Terraform）を用いたインフラ管理経験:
    Terraformによるインフラのコード化経験があると、インフラ改善業務においても幅広く貢献できます。
  • 金融・Fintechドメインの知識:
    機関投資家向けサービスや決済データを扱う事業の性質上、金融・Fintechに関する基礎知識や業務経験があると、サービス理解が深まりプロダクト品質の向上に繋がります。
この求人で得られるスキル
  • オルタナティブデータを活用したプロダクト開発スキル:
    クレカ・POSデータ・位置情報など希少なビッグデータを扱うことで、一般的なWeb開発では得られないデータ利活用の設計・実装スキルが身につきます。
  • 生成AI・LLMインテグレーション実践スキル:
    Claude Code・Cursorなどの最新ツールや、MCPゲートウェイ・RAGなどの先端技術を実プロダクトに組み込む経験が積めます。
  • フルサイクルエンジニアリング経験:
    要件定義から技術選定・実装・インフラ・運用までをフルサイクルで担当することで、幅広いエンジニアリングスキルと事業視点が磨かれます。
  • エンタープライズ向けセキュリティ・ガバナンス設計力:
    金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトの開発を通じて、高いセキュリティ・ガバナンス基準での設計・実装ノウハウが習得できます。
  • クラウドネイティブなデータ基盤構築スキル:
    AWS・GCP・Azure・Snowflake・Airflow・Terraformなど、モダンなクラウドデータ基盤を横断的に扱う実務経験が蓄積されます。
キャリアマップ
  • 現在
  • シニアバックエンドエンジニア プロダクトの設計・開発をリードし、後輩エンジニアへの技術的な支援も担う役割。APIアーキテクチャやDB設計など技術的な意思決定に積極的に関与します。
  • テックリード / アーキテクト 複数プロダクトや事業横断的な技術選定・設計方針の策定をリードし、エンジニアリング組織全体の技術品質向上を牽引するポジションです。
  • プロダクトマネージャー / PdM エンジニアとしての技術知見を活かしつつ、顧客課題からプロダクトロードマップを策定し、ビジネスサイドと連携してプロダクトの成長をリードする役割です。
  • エンジニアリングマネージャー エンジニアチームのマネジメント・採用・育成を担い、組織としての開発力を最大化することでナウキャストの事業成長を支えるポジションです。
AI 口コミまとめ
口コミサイトの集計データによれば、同社はスタートアップとしての成長環境や風通しの良い組織文化が評価される一方、回答数が少なく統計的な信頼性には留意が必要です。リモートワークの柔軟性や裁量の大きさを評価する声がある一方、給与水準や待遇面については改善の余地があるとの意見も見受けられます。全体的には技術・データ領域に強い関心を持つエンジニアにとって成長できる環境との評価が多い傾向です。

【ポジティブな評価】
1. 働き方の柔軟性: 必須の出社日数が定められておらず、フルリモート勤務も可能。北海道や沖縄在住のメンバーが月1回程度出社する事例もあり、居住地を問わない働き方が実現されています。
2. 技術・成長環境: 生成AI・オルタナティブデータといった希少性の高い技術領域で、フルサイクル開発に携われる環境が評価されています。少人数チームで裁量が大きく、エンジニアが主体的にプロダクトを作れることへの満足度が高い傾向です。
3. ...(ここから先は会員登録後にご覧いただけます。残り444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。