テックリード｜Financial Research

【テックリード候補】投資分析プロダクトの技術基盤を、AI+時代の開発体制へ

仕事概要

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スタートアップです。
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、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。

Financial Research事業とは

本ポジションが所属する Financial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。
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投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。

関連プロダクト

• 「AlternaData」（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）
• 「JCB消費NOW」（JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標）
• 「日経CPINow」（日経POSデータを用いた日次物価指数）
• 「HRog賃金Now」（HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数）

業務の概要

Financial Research事業のテックリードとして、データプロダクトの提供プラットフォームへの各種データサービスの集約と、技術負債解消のロードマップ策定・推進をリードしていただきます。
単なるアーキテクチャ刷新にとどまらず、Claude Code / Cursor 等を活用したAI駆動開発への移行とチームへの普及を、事業横断のプラットフォームチームである DSPU（Data Service Platform Unit）と協力しながら、Financial Research事業サイドの推進役として進めていただくことを期待しています。
事業ドメイン全体での技術的な取り組みを牽引し、周囲を巻き込みながらチーム全体の技術力と開発体制を底上げする、ドメインワイドな技術リーダーシップ（周囲を巻き込む高いコミュニケーション力と推進力）を担うポジションです。

【具体的な業務内容】

• 技術負債の解消とプロダクトプラットフォームへの統合

各種データプロダクト（AlternaData等）を共通のプラットフォームへと集約・集約するにあたり、技術的な課題を整理し、解消のロードマップを描いて推進していただきます（具体的には、後述の「解決していただきたい課題」が対象）。

• AI駆動開発への移行とチームへの普及

チームのリポジトリをClaude Code / Cursor で開発しやすい形に整えます。
現在、チームやプロジェクト間でAI活用の度合いにバラつきがあるため、グループやナウキャスト全体の動きを見据えながら、誰もが効果的に使える環境の整備やチームへの普及・導入を推進していただきます。
加えて、Claude Code / Cursor から Snowflake に接続して問い合わせへの回答ドラフトを自動生成する仕組みづくりや、既存の認証基盤の導入なども行います。

• チーム全体の技術力アップ（ドメインワイド）

自身の担当領域にとどまらず、周囲のエンジニアを巻き込みながらチーム・事業全体の技術力と開発体制を底上げします。

【解決していただきたい課題の例】

• CI/CDパイプラインとリリースプロセスの高速化・安定化

現状、プルリクエストの検証時とデプロイ時で異なるテストスイートが実行される不整合があり、リリースの後半で問題が検出されるリスクや、デプロイの長時間化（ログの可視性不足によるトラブルシューティングの難しさ）が生じています。
これらの一連の検証・デプロイフローを一貫性のあるものに見直し、開発者がより安全かつ高速に価値を届けられる堅牢なパイプラインへと再構築・高速化を行う。

• 複数リポジトリにまたがるアーキテクチャの整理・統合

事業成長に伴い、相互に依存するコードベースが時間とともに異なる進化を遂げ、複雑化しています。
メンテナンスコストを下げ、今後の変更の実装をスムーズにするために、複雑化したコードベースを整理・統合し、将来の開発アジリティを高めるためのリアーキテクチャを推進する。

• データパイプラインとAPI間のデータモデル統合

現在、データモデルや同期の不整合が発生しており、これが追加の開発やメンテナンスのオーバーヘッドに繋がっています。
一部のAPIとデータパイプラインをセットで改修するなど、複雑なデータ連携における同期の不整合を解消し、メンテナンスコストを下げるためのデータモデリングとアーキテクチャの見直しを行う。

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

本ポジションの魅力

①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、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。

②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機関投資家・官公庁の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。

③AI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。

④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。
また、技術選定からロードマップ策定まで自分で描くことができます。
単なる現状の改善にとどまらず、データやレポートを提供するプラットフォームの将来像（MCP：Model Context Protocol などの新たな提供形式を含む）を見据えたアーキテクチャ設計から携わっていただけます。

使用技術

Python、Go(echo)、Airflow、Snowflake、AWS、Terraform、Docker、MySQL (Aurora)、Google Cloud、Azure、Claude Code、Cursor、OpenAI

必須スキル

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スタートアップです。
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、企業や官公庁の意思決定をサポートしています。

Financial Research事業とは

本ポジションが所属する Financial Research事業では、内閣府・日本銀行・シンクタンク向けのマクロ経済分析データ提供に加え、国内外の機関投資家向けにPOSデータやクレジットカードデータを用いた投資分析サービスを展開しています。
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投資意思決定をサポートするWEBアプリケーションを開発・運用しています。

関連プロダクト

• 「AlternaData」（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）
• 「JCB消費NOW」（JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標）
• 「日経CPINow」（日経POSデータを用いた日次物価指数）
• 「HRog賃金Now」（HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数）

業務の概要

Financial Research事業のテックリードとして、データプロダクトの提供プラットフォームへの各種データサービスの集約と、技術負債解消のロードマップ策定・推進をリードしていただきます。
単なるアーキテクチャ刷新にとどまらず、Claude Code / Cursor 等を活用したAI駆動開発への移行とチームへの普及を、事業横断のプラットフォームチームである DSPU（Data Service Platform Unit）と協力しながら、Financial Research事業サイドの推進役として進めていただくことを期待しています。
事業ドメイン全体での技術的な取り組みを牽引し、周囲を巻き込みながらチーム全体の技術力と開発体制を底上げする、ドメインワイドな技術リーダーシップ（周囲を巻き込む高いコミュニケーション力と推進力）を担うポジションです。

【具体的な業務内容】

• 技術負債の解消とプロダクトプラットフォームへの統合

各種データプロダクト（AlternaData等）を共通のプラットフォームへと集約・集約するにあたり、技術的な課題を整理し、解消のロードマップを描いて推進していただきます（具体的には、後述の「解決していただきたい課題」が対象）。

• AI駆動開発への移行とチームへの普及

チームのリポジトリをClaude Code / Cursor で開発しやすい形に整えます。
現在、チームやプロジェクト間でAI活用の度合いにバラつきがあるため、グループやナウキャスト全体の動きを見据えながら、誰もが効果的に使える環境の整備やチームへの普及・導入を推進していただきます。
加えて、Claude Code / Cursor から Snowflake に接続して問い合わせへの回答ドラフトを自動生成する仕組みづくりや、既存の認証基盤の導入なども行います。

• チーム全体の技術力アップ（ドメインワイド）

自身の担当領域にとどまらず、周囲のエンジニアを巻き込みながらチーム・事業全体の技術力と開発体制を底上げします。

【解決していただきたい課題の例】

• CI/CDパイプラインとリリースプロセスの高速化・安定化

現状、プルリクエストの検証時とデプロイ時で異なるテストスイートが実行される不整合があり、リリースの後半で問題が検出されるリスクや、デプロイの長時間化（ログの可視性不足によるトラブルシューティングの難しさ）が生じています。
これらの一連の検証・デプロイフローを一貫性のあるものに見直し、開発者がより安全かつ高速に価値を届けられる堅牢なパイプラインへと再構築・高速化を行う。

• 複数リポジトリにまたがるアーキテクチャの整理・統合

事業成長に伴い、相互に依存するコードベースが時間とともに異なる進化を遂げ、複雑化しています。
メンテナンスコストを下げ、今後の変更の実装をスムーズにするために、複雑化したコードベースを整理・統合し、将来の開発アジリティを高めるためのリアーキテクチャを推進する。

• データパイプラインとAPI間のデータモデル統合

現在、データモデルや同期の不整合が発生しており、これが追加の開発やメンテナンスのオーバーヘッドに繋がっています。
一部のAPIとデータパイプラインをセットで改修するなど、複雑なデータ連携における同期の不整合を解消し、メンテナンスコストを下げるためのデータモデリングとアーキテクチャの見直しを行う。

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

本ポジションの魅力

①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、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。

②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機関投資家・官公庁の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。

③AI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。

④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。
また、技術選定からロードマップ策定まで自分で描くことができます。
単なる現状の改善にとどまらず、データやレポートを提供するプラットフォームの将来像（MCP：Model Context Protocol などの新たな提供形式を含む）を見据えたアーキテクチャ設計から携わっていただけます。

使用技術

Python、Go(echo)、Airflow、Snowflake、AWS、Terraform、Docker、MySQL (Aurora)、Google Cloud、Azure、Claude Code、Cursor、OpenAI

歓迎スキル

すべてが必要というわけではなく、いずれかに該当しているだけでも歓迎です。

• システムアーキテクチャを0から設計した経験
• 技術的負債の返済を計画的に進めた経験
• CI/CD パイプラインや認証基盤の設計・改善経験
• 複数リポジトリの統合・リファクタリング経験
• メンバーの設計・コードのレビュー経験
• Terraform等の IaC でのインフラ構築経験
• DB・ネットワークのパフォーマンスチューニング、セキュアコーディングの知見

求める人物像

• 顧客志向で開発ができる方

常に顧客の求めているものが何かを考え、そこから逆算して開発の優先度を決めることができる方

• プロダクトの成長にオーナーシップを持てる方

プロダクトの成長を自分ごととして捉え、プロダクトを通じて顧客に価値を提供することに夢中になれる方
プロダクトを成長させるためであれば、自分の担当範囲にこだわらず、担当外のことにも積極的に貢献できる方

• 人を巻き込み物事を推進できる方

何か課題を解決する際に、1人で解決するのではなく、周囲のメンバーを巻き込み推進できる方
自分の成果ではなく、チームとしての成果を一番に考えることができる方

• チーム全体の技術力・開発体制の向上にオーナーシップを持てる方

自分の担当範囲にとどまらず、ドメイン全体の技術的な取り組みを牽引し、チームの開発生産性を高めることに価値を感じられる方

• 知的好奇心が旺盛で、学習を楽しめる

エンジニアリング領域の学習はもちろん、プロダクトの改善に必要な様々な知識を貪欲にインプットできる方

応募概要

給与

年収1000万円～1500万円
※経験・スキルに応じて、年収は最終決定いたします。
※入社時の想定年収であり上限の年収ではございません。

勤務地

東京都千代田区九段北1-8-10 住友不動産九段ビル9F

雇用形態

正社員（株式会社ナウキャストでの採用となります）

勤務体系

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

働き方

• オフィスへの出社、リモートなど日によって変更可能。

「午前はオフィスで働き、午後からはリモート」など柔軟に対応できます！

• 業務開始/終了時間も柔軟に変更可能。保育園のお迎えなど、

ライフスタイルに合せて柔軟に業務時間帯を調整できます。

• 育児時間の取得も可能。生後1年未満の子を養育する方は、1日について2回、

各30分取得いただく事が可能です。
※ポジションによっては業務時間帯が固定のポジションもございます。

休日休暇

• 完全週休2日制（土日祝）
• 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

試用期間

あり（3か月）

福利厚生

Finatextグループの福利厚生

Finatextグループでは一緒に働く仲間が最大限のパフォーマンスが出せるように、様々な福利厚生を用意しています。

その他

• 各種社会保険完備
• 交通費全額支給（上限15万円/月まで）
• PC支給
• 健康診断補助
• 奨励金50％の従業員持株会
• 1円無償ストックオプション
• ビザサポート
• 屋内禁煙