プロダクトエンジニア（リーダー候補）

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Webアプリケーションのバックエンド開発経験（Ruby / Python / Node.js 等）
• フロントエンド開発経験（TypeScript / JavaScript / React 等）
• スクラム・アジャイル開発の実務経験
• 小規模チームのリード・進捗管理経験
• RDBMSを用いたシステム設計・開発経験

• オーナーシップと自走力:
  課題に対して「自分ごと」として捉え、指示を待たずに主体的に動ける姿勢が求められます。Value「全部自分ごと」を体現できる人材が評価されます。
• 論理的思考・課題発見力:
  ユーザーフィードバックやデータをもとに改善提案・実装ができる課題発見・解決力が必要です。感覚ではなくエビデンスに基づいた意思決定ができることが重視されます。
• ステークホルダーへのコミュニケーション力:
  社外ステークホルダーとの調整や関係者への進捗報告など、技術者としてだけでなくプロジェクト推進者として多様な関係者と円滑に連携できる力が求められます。
• チームを巻き込むリーダーシップ:
  スプリント計画やタスク優先順位付けなど、3〜7名程度のチームをまとめるリード経験・素養が必要です。メンバーの相談対応やペアプログラミングを通じた育成意欲も重視されます。
• ミッション・カルチャーへの共感:
  「ひとりひとりの自己実現」という理念や、ウェルビーイング・HRテック領域への関心が高い方が活躍しやすい職場です。理念ドリブンで仕事を進める姿勢が評価されます。

• AI・機械学習の実装経験:
  ミキワメAIシリーズはOpenAI等のAPIと心理学アルゴリズムを組み合わせたプロダクトです。LLMやAI関連技術の実装・活用経験があると即戦力として活躍できます。
• エンジニアリングマネジメント経験:
  チームのエンジニアリングマネージャーとして組織・技術の両面から貢献できる経験者は特に歓迎されます。スクラムマスター等の経験も評価対象です。
• SaaS・HRTech領域の開発経験:
  自社プロダクトのSaaS開発、特にHR・組織開発系サービスの開発経験があると、ドメイン理解が早く貢献度が高まります。
• データ分析・サーベイシステムの開発経験:
  性格データやウェルビーイングサーベイを扱うプロダクトの性質上、統計・心理測定データを扱うシステム開発の経験があると強みになります。

• フルスタック開発スキルの深化:
  JavaScript / TypeScript / Ruby / Python を用いたバックエンド・フロントエンド双方の開発に携わり、技術領域を横断したフルスタックエンジニアとしての実力を高めることができます。
• プロダクトリード・プロジェクトマネジメント経験:
  スプリント計画、リソース管理、リスク対応など、小規模チームのリードを通じて実践的なプロジェクトマネジメントスキルを習得できます。
• AI×HRプロダクト開発の専門知識:
  OpenAI等のLLM APIと心理学・性格データを組み合わせたプロダクト開発に関与することで、HR×AIという成長領域の専門性を身につけることができます。
• エンジニアリングマネージャーへの素養形成:
  ジュニアエンジニアの育成・支援や技術的意思決定への参加を通じて、将来的なEM（エンジニアリングマネージャー）ポジションに必要なスキルセットを実地で形成できます。
• アーキテクチャ設計・技術選定の経験:
  技術選定やアーキテクチャ設計の議論に参加することで、システム設計の上流工程に必要な判断力と知見を習得できます。