株式会社ClassLab.

売上13億円から20億円へ成長する8事業を支える、AIが書き人が保証する品質保証の新標準をゼロから設計するQAリード候補のポジションです。
経営直下で品質方針を決定し、テスト標準・リリースゲート・AIガードレールを自分で決められます。
勤務地は大阪本社（フル出社）です。

■ 会社・事業概要
「日本の新生活のあり方を革新する」をミッションに、ライフラインサポートセンター、空室通電サービス、多言語コールセンター、RIRIFEクーポン、RIRIFEアプリ、暮らしのメディア、AI活用・受託開発、ホリエモンAI学校の8事業を運営しています。
売上は13億円から20億円へ成長中（前年比約1.5倍）、提携企業は4,000社以上です。

■ 募集背景
8事業の業務は、SaaS型CRMプラットフォームを中核とする社内基盤の上で動いています。社内基盤は全事業を支える中核です。事業の成長に合わせて、エンジニア組織を1年で倍以上に拡大しています（14名→28名）。開発では生成AIエージェントの活用が全プロジェクトの標準になり、コードの生産量は増え続けています。一方で、品質保証は各エンジニアの兼務にとどまり、テスト設計の標準化はこれからです。組織が拡大し標準が固まる前に、品質保証の新標準を定義する責任者を迎えます。

■ ミッション
AIと人が協働する開発組織を作り、品質保証の新標準を定義し、成果を数字で出すことです。既存の品質標準を運用するポジションではなく、AIが書いたコードを人が保証するガードレールを設計し、自ら定めた標準を運用に乗せる仕事です。体制構築の実績に応じて、全社の品質統括への登用を予定しています。

■ 品質保証の対象
SaaS型CRMプラットフォームを中核とする基幹システム群です。多数の外部システムと連携しながら、電気・ガス・水道・インターネットの手続きを年間30万件以上処理し、社内外の利用者は300名超です。APIコール数上限などプラットフォーム固有の制約の中で、全連携処理を安定稼働させる品質設計が求められます。

■ 職務内容
1. 品質保証の新標準の定義
　◆AIガードレール（AIと人のレビュー分担の設計。自動テストを通過した成果物のみ人が承認する仕組み）
　◆テスト戦略（正常系・異常系・境界値・データ整合性の観点体系。リソース制限・大量データ処理・非同期処理・バッチ処理を前提とした設計）
　◆品質標準（テストカバレッジ規制の基準を「そのテストで何を保証するか」から定義）
2. リリース判定と品質指標の設計
　◆リリースゲート（リリース判定基準と品質ゲートの設計。自ら定義した標準を運用に乗せるところまで担います）
　◆品質KPI（稼働率・エラー発生率・MTTR等の指標設計と、指標を改善施策につなげる運用設計）
3. 組織全体で品質保証できる体制づくり
　◆プロセス設計（要件定義からリリースまで一人が一貫担当するセル生産方式に、要件定義段階から品質観点を組み込む）
　◆技術選定（テスト自動化・CI/CD組み込みの技術・ツール選定。制約はなく、QAリード候補が決定します）
立ち上げ期は、テスト設計・テスト実装を自ら手を動かして進める比重が大きくなります。

■ このポジションに含まれない業務
・プロダクト機能開発の実装責任（開発チームが担います）
・事業計画の策定、営業・事業部門のマネジメント
・配下メンバーのピープルマネジメント（まず体制構築から担っていただきます。チーム組成は体制設計の中で検討します）

■ レポートラインと権限
経営に直接レポートする経営直下のポジションです。テスト戦略、品質標準、リリースゲートの判定基準、品質KPI、AIガードレール、テスト自動化の技術選定を自分で決められます。品質方針は経営・事業部門と対面で議論して決定します。

※CRM基盤上でのコードベース開発経験は必須ですが、当社が利用する特定のCRM製品の経験は不問です（キャッチアップ用の教材があります）。
※着手時期: 即日〜2026年8月を想定。自社基盤への長期・継続コミットを前提とします。
※勤務は大阪本社フル出社（リモート不可）です。品質方針を経営・事業部門と対面で議論しながら固めるフェーズのためです。

QAエンジニア

Claude Code

Codex

Cypress

Playwright

【AIネイティブ組織・経営直下】売上13億円から20億円へ成長する8事業を支える、AIが書き人が保証する品質保証の新標準をゼロから設計するQAリード候補を募集！＜大阪本社＞

全社300名超が利用し、8事業すべての業務を支える社内基盤のオーナーとして、企画・要件定義の新標準をつくる社内PdM候補を募集します。
経営直下で開発テーマの採否と優先順位を決め、要件定義から効果検証までを統括するポジションです。
要件定義の標準はこれから整備する段階です。標準そのものの設計から担い、成果を数字で出していただきます。

【会社概要】
ClassLab.は「日本の新生活のあり方を革新する」をミッションに、ライフラインサポートセンター、空室通電サービス、多言語コールセンター、RIRIFEクーポン、RIRIFEアプリ、暮らしのメディア、AI活用・受託開発、ホリエモンAI学校の8事業を展開しています。引越しに伴うライフライン手続きの支援を起点に、不動産、メディア、AI教育へと事業領域を広げてきました。
・売上13億円→20億円（前年比約1.5倍）
・提携企業4,000社以上
・電気・ガス・水道・インターネット手続き 年間30万件以上

【募集背景】
この8事業すべての業務を支える中核が、SaaS型CRMプラットフォームを基幹とする社内基盤（業務システム・データ基盤）です。事業の成長に合わせて、エンジニア組織を1年で倍以上に拡大しています（14名→28名）。一方で、基盤への要望の採否を判断し要件として確定させる役割は専任化されておらず、要件定義の標準もこれから整備する段階です。この標準を自ら定義し、社内基盤の企画から効果検証までを一貫して担うオーナーとして、AIネイティブ組織の社内PdM候補を募集します。実績に応じて、全社のプロダクト・業務システム統括への登用を予定しているポジションです。

【ミッション】
AIと人が協働する開発組織を作り、企画・要件定義の新標準を定義し、成果を数字で出すこと。8事業を支える社内基盤をひとつのプロダクトとして育て、その価値を業務の数字で証明します。

【責務】
1. 企画・要件定義の新標準の定義
要件定義書の粒度・記法・観点リストと受け入れ基準を組織の標準として設計し、誰が書いても乖離が抑えられる状態を作ります。ドラフト作成には生成AIを併用し、真因特定や利害調整など人の判断が要る仕事に時間を使う分担を標準に組み込みます。自ら定義した標準を運用に乗せ、要件と成果物の乖離を数字で把握して標準に反映します。
2. プロダクト企画（何を作るかの決定）
各部署・経営層への要望ヒアリングから課題の真因を特定し、開発テーマの採否と優先順位を決めます。要望どおりに作ると失敗すると判断した場合は、別の解決策を提示して合意を取り付けるところまで担います。
3. 実装から効果検証までの統括
開発チームと連携し、実装・受け入れテスト・リリース・効果検証まで見届けます。効果は業務の数字で測定し、次の企画と標準の改訂につなげます。

【権限とレポートライン】
経営に直接レポートするポジションです。次の事項を本ポジションの判断で決められます。
・社内基盤の開発テーマの採否と優先順位
・要求から要件への変換と、部署間で対立する要求の裁定
・要件定義書の標準（粒度・記法・観点リスト）と受け入れ基準
・実現方式の方向づけ（技術制約を織り込んだ実現可否の判断。作る/買う/SaaS活用の選定への関与を含む）
要求のすり合わせ相手は、経営層と各部署のキーパーソン本人です。

【この役割に含まれない業務】
・エンジニアの人事評価・ピープルマネジメント
・事業計画の策定や事業側KPIの運用
・自らコードを書く実装業務（技術的素養は要件の実現可否の判断に用います）

【入社後の流れ】
まずは業務プロセスと既存基盤のキャッチアップを進めながら、進行中テーマの要件定義を担当します。半年を目安に要件定義の標準（観点リスト・受け入れ基準）を設計し、1年後には基盤改善のロードマップを持ち、企画から効果検証までのサイクルを自走させている状態を期待します。

情報システム

プロダクトマネージャー

【AIネイティブ組織・経営直下】8事業を支える利用者300名超の社内基盤のオーナーとして、企画・要件定義の新標準をつくる社内PdM候補を募集！＜大阪本社＞

AIと人が協働する開発組織を作り、技術・開発プロセスの新標準を定義するポジションです。
経営直下で技術選定・アーキテクチャ・開発標準を決定し、RAG・AIエージェント開発による、開発プロセスそのものの自動化を推進していただきます。
事業の成長に合わせて、エンジニア組織を1年で倍以上に拡大しています（14名→28名）。この拡大局面の技術意思決定を、AIネイティブ組織のテックリード候補として委ねます。

▍会社・事業概要
株式会社ClassLab.は「日本の新生活のあり方を革新する」をミッションに、8つの事業を展開しています。電気・ガス・水道・インターネットの手続きを年間30万件以上代行するライフラインサポートセンターのほか、新生活アプリ「RIRIFE」とクーポン事業、空室通電サービス、多言語コールセンター、暮らしのメディア、AI活用・受託開発、AI教育プログラム「ホリエモンAI学校」を運営しています。
提携企業は4,000社以上。売上は13億円から20億円へ、前年比約1.5倍で成長しています。本社は大阪市中央区（堺筋本町）です。

▍募集背景
8つの事業はいずれも、SaaS型CRMプラットフォームを中核とする社内基盤（基幹システム・業務システム・データ基盤）の上で業務が動いています。社内基盤は全8事業の業務と数字を支える中核です。
一方、アーキテクチャルール・開発規約・AIレビューといった開発標準の整備はこれからです。エンジニア組織が1年で倍以上に拡大する局面で、標準がないまま人数だけが増えると、開発の速度と品質は保てません。技術・開発プロセスの新標準を定義し、AIと人が協働する開発組織を作る役割を経営直下に置くため、AIネイティブ組織のテックリード候補を募集します。

▍ミッションと決定権
ミッションは、AIと人が協働するAI開発組織を作り、技術・開発プロセスの新標準を定義し、成果を数字で出すことです。既存の標準を運用する仕事ではありません。標準そのものを設計し、組織に実装する仕事です。
対象は、SaaS型CRMプラットフォームを中核とする社内基盤（基幹システム・業務システム・データ基盤、利用者300名超）です。新標準の中心には、RAG・AIエージェント開発による、開発プロセスそのものの自動化の推進を置きます。要件整理・設計・レビュー・テスト・社内ナレッジの活用までをRAGとAIエージェントで自動化する仕組みを設計し、組織の標準として実装していただきます。あわせて、自律的に開発・検証を行うAIコーディングエージェント自体の開発も担います。エージェントを使う側と作る側の両方を担う役割です。

レポートラインは経営直下です。あなたが決めることは次のとおりです。
- 技術選定の基準と移行方針（「No Restrictions」方針のもと、目的達成に最適な技術を自ら選びます）
- アーキテクチャと開発規約、品質標準
- RAG・AIエージェントを開発プロセスのどの工程にどこまで組み込むかの設計と導入判断
- 自社開発するAIコーディングエージェントの仕様と開発優先度
- 設計レビュー・PRレビューの最終判断

一方、採用と予算の最終承認は経営が担います。技術投資は自ら起案し、経営との直接協議で決定します。

▍職務内容
ミッションの実現に向けて、次の3つの責務を担っていただきます。第1原則が中核で、残る2つはその実現手段と拡張です。

1. 技術・開発プロセスの新標準の定義
◆技術選定基準と移行方針の決定、アーキテクチャの選定と規約としてのチームへの定着
◆テスト観点（正常系・異常系・境界値・データ整合性）の体系化と、稼働率・エラー率・MTTRなど品質指標の管理基準づくり
◆設計レビュー・PRレビューの最終判断（自分が定義した標準を、レビューを通じて運用に乗せます）

2. RAG・AIエージェントによる開発プロセス自動化の推進
◆RAGによる社内ナレッジ活用基盤と、要件整理・設計・レビュー・テストを支援するAIエージェントの設計・開発
◆自律的に開発・検証を行うAIコーディングエージェント自体の開発（自社の開発プロセスに合わせたエージェントを自ら作り、検証まで任せる水準を目指します）
◆AIに委任する範囲と人が判断する範囲の線引きの設計、AIレビュー・CIゲートを含む開発プロセスの組織への定着

3. 課題解決と組織拡大への関与
◆業務課題の真因特定、解決策の立案、要件定義書の作成（課題は経営・現場から直接受け取ります。求められたものと異なる解を提案する裁量を含みます）
◆採用選考への参画、オンボーディングを通じた新標準の浸透

リード業務と並行して、セル生産方式（要件定義から実装、リリースまでを一人で完遂する体制）のもと、自ら手を動かす設計・実装も担います。

▍入社後の想定
- 入社直後: 社内基盤と業務ドメインのキャッチアップ、現行開発への参画
- 半年を目安に: 開発規約・レビュー体制の定義と運用開始
- 1年後: RAG・AIエージェントを組み込んだ開発プロセスの組織標準化。実績に応じて、開発組織全体の技術統括への登用を目指します
※あくまで目安です。ご経験に応じて調整します。

▍この役割に含まれない業務
- 人事評価・労務管理などのピープルマネジメント（組織計画上、別役割の管掌として定義しています）
- 事業計画・予算の策定（経営が担います）
- 社外クライアント案件の営業・折衝（社内基盤の顧客は自社の経営と現場です）

▍現状の課題
テスト設計・開発規約・AIレビューの標準化は整備途上です。RAG・AIエージェントによる開発プロセスの自動化もこれから設計する段階で、この整備自体が本ポジションの職務です。

フルスタックエンジニア

テックリード

【AIネイティブ組織・経営直下】エンジニア14名から28名へ拡大中。AIと人が協働する開発組織を作り、技術・開発プロセスの新標準を定義するテックリード候補を募集！＜大阪本社＞

■ ClassLabについて

AIネイティブ開発で不動産4,000社超のDXを加速する急成長企業です。Claude CodeとGitHub Copilotを全エンジニアが日常的に活用し、AI前提の開発プロセスを実践しています。

年間30万人の新生活をサポートするライフラインプラットフォームを運営。売上約2倍（前年比）・従業員150名規模・IPO準備フェーズ。現在、3つの自社プロダクトを並行開発中です。

・サブスクリプション課金・契約管理SaaS（0→1開発中）
・不動産マッチングプラットフォーム（0→1開発中）
・RIRIFE — ハザードマップ・クーポン・お役立ち記事で新生活を支援するアプリ

4,000社超・10年分のトランザクションデータを保有しています。

▼ エンジニア採用情報の詳細はこちら
https://classlab.co.jp/engineer/

■ 開発組織の現状と課題

現在の開発チームは約5名のエンジニアで構成されています。3つの自社プロダクトを並行開発するにあたり、以下の組織課題を抱えています。

・チーム規模の不足: 3プロダクト × 複数の技術領域に対してエンジニアが足りていない
・開発プロセスの未整備: コードレビュー文化、ADR、技術的負債管理の仕組みが属人的
・採用パイプラインの不在: エンジニア採用のプロセスが体系化されていない
・チーム横断の調整不在: 3プロダクト間のリソース配分・技術標準化・ナレッジ共有の仕組みがない

専任のEMは不在であり、これらの組織課題の解決を主導するポジションを新設します。

■ 採用背景

当社はIPO準備フェーズに入り、開発組織を現在の約5名から10名以上に拡大する計画です。

単に人数を増やすだけでなく、「3プロダクトを並行開発できる組織構造」を設計する必要があります。チーム編成・開発プロセス・評価制度・採用基準の設計から、チーム間の技術標準化・コミュニケーション設計まで、開発組織そのものを構築するEMを求めています。

また、AIネイティブな開発組織としてClaude Code/GitHub Copilotの活用を推進していますが、AIツールの導入効果測定・活用ガイドライン・チームへの浸透戦略も、EMの重要なミッションです。

■ このポジションの面白さ

・開発組織をゼロから設計できる: 既存の組織慣性がほぼない状態から、理想の開発組織を設計・構築できます
・3プロダクト × 組織設計の知的挑戦: 課金SaaS・マッチングプラットフォーム・生活支援アプリという異なるドメインのプロダクトチームを、どう編成し、どう標準化し、どう自律させるか
・AIネイティブ開発組織のフロントランナー: Claude Code/Copilotを前提とした開発プロセス設計は、業界でもまだベストプラクティスが確立されていない領域です
・IPOフェーズの組織成長を牽引: 5名→10名以上への組織拡大は、スタートアップが最も組織的な課題に直面するフェーズです
・経営層との距離の近さ: 150名規模の企業で、開発組織のあり方を経営層と直接議論できるポジションです

■ 技術的挑戦（組織・プロセス面）

・チーム編成設計: 3プロダクト × 複数技術領域のマトリクス組織をどう設計するか
・開発プロセスの標準化: コードレビュー、CI/CD、テスト戦略、リリースプロセスの標準化
・ADR（Architecture Decision Records）の導入: 技術的意思決定の記録と共有
・AIツール活用戦略: Claude Code/Copilotの組織的な活用方針策定。効果測定、ガイドライン、教育プログラムの設計
・採用パイプライン構築: JD設計、技術面接フロー、コーディングテスト、評価基準の体系化
・エンジニア評価制度の設計: 技術力・チーム貢献・事業貢献を適切に評価する制度の設計
・次世代プロダクトチーム設計: AI時代の開発組織・評価制度・採用戦略を定義するミッション

■ 担当領域

・開発組織の設計・チーム編成（3プロダクト横断）
・エンジニア採用（JD設計・面接・採用判断）
・開発プロセスの策定・改善
・1on1・メンタリング・キャリア支援
・技術ロードマップの策定（テックリードと協業）
・AIツールの組織的活用推進
・エンジニア評価制度の設計・運用
・経営層への開発組織レポーティング

バックエンドエンジニア

エンジニアリングマネージャー

Python

TypeScript

Flutter

React Native

React

Node.js

Laravel

PostgreSQL

GitHub Copilot

Slack

Notion

Stripe

GitHub Actions

AI開発組織を作るEM×IPO

■ ClassLabについて

AIネイティブ開発で不動産4,000社超のDXを加速する急成長企業です。Claude CodeとGitHub Copilotを全エンジニアが日常的に活用し、AI前提の開発プロセスを実践しています。

年間30万人の新生活をサポートするライフラインプラットフォームを運営。売上約2倍（前年比）・従業員150名規模・IPO準備フェーズ。現在、3つの自社プロダクトを並行開発中です。

・サブスクリプション課金・契約管理SaaS（0→1開発中）
・不動産マッチングプラットフォーム（0→1開発中）
・RIRIFE — ハザードマップ・クーポン・お役立ち記事で新生活を支援するアプリ

4,000社超・10年分のトランザクションデータを保有しています。

▼ エンジニア採用情報の詳細はこちら
https://classlab.co.jp/engineer/

■ このプロダクトについて（RIRIFE・全社横断）

RIRIFEは、ハザードマップ・クーポン・お役立ち記事で新生活を支援するアプリです。ユーザーの住所・位置情報・利用履歴といった個人情報を扱い、不動産仲介会社との連携で物件関連データも流通します。

さらに、課金SaaS（課金情報）、不動産マッチングプラットフォーム（問い合わせ情報・行動履歴）と合わせて、当社は3つのプロダクトで多様な個人情報・金融情報を取り扱っています。これらのデータを適切に保護するセキュリティ体制の構築は、事業継続とIPO準備の両面で最重要課題です。

■ 採用背景

当社は従業員150名規模・3プロダクト並行開発の規模に成長しましたが、セキュリティ専任のエンジニアが一人もいません。

IPO準備フェーズに入り、以下の課題が顕在化しています。

・個人情報保護の体系的な管理体制が未整備
・脆弱性診断・ペネトレーションテストの定期実行体制がない
・セキュリティインシデント対応のプロセスが未定義
・IPO審査で求められるセキュリティガバナンスの要件を満たせていない

セキュリティの専門知識を持ち、ゼロからセキュリティ体制を構築し、将来的にはCISO候補として組織を牽引できる方を求めています。

■ このポジションの面白さ

・セキュリティ体制をゼロから設計できる: 既存のセキュリティ組織やプロセスの制約がない状態から、自分の知見で最適な体制を構築できます
・CISO候補としてのキャリアパス: セキュリティエンジニアからCISOへのキャリアパスが明確です。150名規模の組織で、経営層と直接セキュリティ戦略を議論できます
・3プロダクト × 多様なセキュリティ課題: 課金SaaS・マッチングプラットフォーム・生活支援アプリと、異なるセキュリティ要件を持つプロダクトに横断的に関われます
・IPOフェーズのセキュリティガバナンス: 上場審査で求められるセキュリティ基準の策定と実装。経営課題としてのセキュリティに取り組めます

■ 技術的挑戦

・セキュリティアーキテクチャ設計: 3プロダクト共通のセキュリティ基盤（認証・認可・暗号化・監査ログ）の設計
・個人情報保護の技術的担保: 位置情報・住所・決済情報・行動履歴を扱うシステムにおける、暗号化・アクセス制御・データライフサイクル管理の実装
・脆弱性管理プロセスの確立: 定期的な脆弱性スキャン・ペネトレーションテスト・依存パッケージの脆弱性監視体制の構築
・CI/CDセキュリティの組み込み: GitHub Actionsパイプラインへのセキュリティスキャン（SAST/DAST/SCA）の統合
・インシデントレスポンス体制の構築: セキュリティインシデントの検知・対応・復旧・報告プロセスの設計と訓練
・AIツール利用のセキュリティガイドライン: Claude Code/Copilotを全エンジニアが利用する環境での、コード・データの安全な取り扱い基準の策定
・AI時代のセキュリティ基準策定: AIが顧客データを処理するプロダクトのセキュリティ設計。IPOガバナンスに加え、AI時代のセキュリティ基準を自ら定義するミッション

■ 担当領域

・全社セキュリティ戦略の策定・推進
・セキュリティアーキテクチャ設計・レビュー
・脆弱性診断・ペネトレーションテストの実施・管理
・セキュリティインシデント対応体制の構築
・個人情報保護方針の技術的実装
・CI/CDパイプラインへのセキュリティツール導入
・開発チームへのセキュアコーディング教育
・IPO準備に関連するセキュリティ監査対応
・セキュリティポリシー・ガイドラインの策定・運用

セキュリティエンジニア

150名組織のCISO候補×IPO

■ ClassLabについて

AIネイティブ開発で不動産4,000社超のDXを加速する急成長企業です。Claude CodeとGitHub Copilotを全エンジニアが日常的に活用し、AI前提の開発プロセスを実践しています。

年間30万人の新生活をサポートするライフラインプラットフォームを運営。売上約2倍（前年比）・従業員150名規模・IPO準備フェーズ。現在、3つの自社プロダクトを並行開発中です。

・サブスクリプション課金・契約管理SaaS（0→1開発中）
・不動産マッチングプラットフォーム（0→1開発中）
・RIRIFE — ハザードマップ・クーポン・お役立ち記事で新生活を支援するアプリ

4,000社超・10年分のトランザクションデータを保有しています。この大規模ドメインデータにまだ誰もMLを載せていません。その設計権を持てるのが、今このタイミングで参画するエンジニアです。

3プロダクト＋次世代プロダクトで4本柱への転換点を迎えています。技術選択と設計思想を直接形作るフェーズです。

▼ エンジニア採用情報の詳細はこちら
https://classlab.co.jp/engineer/

■ このプロダクトについて（不動産マッチングプラットフォーム）

不動産マッチングプラットフォームは、4,000社超の不動産仲介会社と、年間30万人の引越しユーザーをつなぐプラットフォームです。

不動産仲介業界には構造的な課題があります。物件情報はポータルサイトに分散し、仲介会社は集客に多額の広告費を投じ、ユーザーは複数サイトを行き来しながら物件を比較します。この非効率を「マッチング」で解決し、仲介会社には効率的な集客を、ユーザーには最適な物件との出会いを提供するのが本プロダクトのミッションです。

■ 採用背景

不動産マッチングプラットフォームは企画・設計フェーズにあり、プロダクトの技術的方向性を定めるテックリードを必要としています。

当社には不動産業界の業務知識と4,000社のパートナー基盤という強みがありますが、大規模マッチングプラットフォームの設計・構築経験を持つ技術リーダーが不在です。月間30万人が利用するプラットフォームのアーキテクチャ設計から、チームビルディング、開発プロセスの確立まで、技術とビジョンの両面でプロダクトを牽引するリーダーを求めています。

■ このポジションの面白さ

・技術×事業の意思決定を一手に担う: アーキテクチャ設計からプロダクトロードマップまで、技術とビジョンを統合した意思決定ができるポジションです
・4,000社の既存基盤 × 0→1のプロダクト開発: ゼロからのスタートアップではなく、既存の顧客基盤・業界知識・収益基盤の上に新プロダクトを立ち上げるユニークなポジションです
・AIネイティブ開発の実践: Claude Code/GitHub Copilotを前提とした開発プロセス設計。AI支援によりテックリードが設計・レビューに集中できる環境です
・IPO準備企業でプロダクトの柱を作る: 成功すれば当社の次期主力プロダクト。テックリードとして事業成長に直結する技術的意思決定を経験できます
・不動産 × マッチングアルゴリズムの知的挑戦: 物件属性・ユーザー行動・地理情報を組み合わせたレコメンデーション設計は、技術的に深く、ドメイン的に新しい領域です

■ 技術的挑戦

・マッチングアルゴリズム設計: 物件属性（間取り・立地・価格帯）× ユーザー嗜好 × 行動履歴を組み合わせたレコメンデーション。コールドスタート問題への対応
・スケーラブルなプラットフォーム設計: 月間30万人のユーザーと数千社の不動産会社が同時利用するシステムのアーキテクチャ。リアルタイム物件更新、検索パフォーマンス
・マルチステークホルダーのUX設計: 不動産会社（物件掲載・問い合わせ管理）とユーザー（物件検索・比較・問い合わせ）の両面を満たすプロダクト設計
・AIネイティブ開発プロセスの確立: Claude Code/Copilotを活用した開発フローの最適化、AI支援コードレビュー、テスト自動化の仕組み作り
・データパイプラインの設計: 物件情報の取り込み・正規化・更新の自動化パイプライン
・マッチングML基盤設計: 蓄積された大規模ドメインデータを活用し、物件推薦・需要予測・価格最適化のMLパイプラインを設計する。アルゴリズム選定からフィードバックループ構築まで、技術選択の裁量がある

■ 担当領域

・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術的意思決定
・開発チームの技術リード・コードレビュー
・プロダクトロードマップの策定（PM/PdMとの協業）
・マッチングアルゴリズムの設計方針策定
・開発プロセス・CI/CD・テスト戦略の確立
・技術的負債の管理方針策定
・採用活動への参画（技術面接等）

Redis

Docker

4,000社基盤×AI新規事業TL

■ ClassLabについて

AIネイティブ開発で不動産4,000社超のDXを加速する急成長企業です。Claude CodeとGitHub Copilotを全エンジニアが日常的に活用し、AI前提の開発プロセスを実践しています。

年間30万人の新生活をサポートするライフラインプラットフォームを運営。売上約2倍（前年比）・従業員150名規模・IPO準備フェーズ。現在、3つの自社プロダクトを並行開発中です。

・サブスクリプション課金・契約管理SaaS（0→1開発中）
・不動産マッチングプラットフォーム（0→1開発中）
・RIRIFE — ハザードマップ・クーポン・お役立ち記事で新生活を支援するアプリ

4,000社超・10年分のトランザクションデータを保有しています。この大規模ドメインデータにまだ誰もMLを載せていません。その設計権を持てるのが、今このタイミングで参画するエンジニアです。

3プロダクト＋次世代プロダクトで4本柱への転換点を迎えています。技術選択と設計思想を直接形作るフェーズです。

▼ エンジニア採用情報の詳細はこちら
https://classlab.co.jp/engineer/

■ このプロダクトについて（課金SaaS）

課金SaaSは、不動産業界向けのサブスクリプション課金・契約管理SaaSです。パートナー企業の月額課金・契約管理・督促業務をワンストップで自動化します。

課金システムにおけるバグは、一般的なWebサービスとは異なる深刻さを持ちます。二重課金は企業の信用を毀損し、返金漏れは法的リスクを生み、課金タイミングのずれは数千社の請求に影響します。「動く」だけでは不十分で、「正しく動き続ける」ことが要求されるプロダクトです。

■ 採用背景

課金SaaSは0→1の開発フェーズにあり、課金ドメイン特有の品質保証体制を初期段階から構築する必要があります。

契約の状態遷移（契約→課金→督促→回収→解約）は組み合わせ爆発が起きやすく、手動テストではカバーしきれません。さらにStripe Webhookの冪等性検証、月次バッチの整合性確認など、決済特有のテスト観点が多数あります。

現在、専任のQA/SETポジションは不在です。開発初期からテスト自動化の仕組みを作り込み、「課金システムとして出荷可能な品質」を担保できる方を求めています。

■ このポジションの面白さ

・QA戦略を0から設計できる: 既存のテスト資産やしがらみがない状態から、課金SaaSに最適なQA体制を構築できます
・決済ドメインのテスト設計力が身につく: ステートマシンのパス網羅、Webhook冪等性テスト、金額計算の境界値分析など、課金特有のテスト技法を実践できます
・SETとしての技術力を発揮できる: テスト自動化フレームワークの選定・構築、CI/CDへの組み込み、Stripe Test Modeを活用したE2Eテストなど、エンジニアリング力が求められるポジションです
・プロダクト品質への直接的な影響力: 少人数チームのため、QAの意思決定がプロダクトの信頼性に直結します

■ 技術的挑戦

・契約状態遷移のテスト設計: 「契約→課金→督促→回収→解約」の状態遷移パスを網羅するテスト戦略。中途解約・プラン変更・日割り計算の組み合わせ爆発への対応
・Stripe Test Modeを活用したE2Eテスト: 決済フロー全体を自動テストする仕組み。Webhookのモック/スタブ設計、テスト環境でのStripeイベント再現
・課金バッチの整合性テスト: 数千社の月次課金を処理するバッチの正確性検証。部分失敗・リトライ時のデータ整合性確認
・CI/CDパイプラインへのテスト組み込み: GitHub Actionsでの自動テスト実行、テスト結果の可視化、品質ゲートの設計
・テストデータ管理: マルチテナント環境でのテストデータ生成・分離・クリーンアップの自動化
・AI × 決済の品質保証: AI機能を含むプロダクトの品質保証戦略を策定。決済の正確性とAIの応答品質という、従来のQAにはない新しい品質領域に挑戦する

■ 担当領域

・課金SaaSのQA戦略・テスト計画の策定
・E2Eテスト自動化フレームワークの構築（Playwright/Cypress）
・契約・課金フローの状態遷移テスト設計・実装
・Stripe Test Modeを活用した決済E2Eテストの構築
・CI/CDパイプラインへのテスト自動化の組み込み
・テスト結果のレポーティング・品質メトリクスの可視化
・開発チームへのテスト設計ノウハウの共有・レビュー

AI SaaS品質を0→1で定義

■ ClassLabについて

AIネイティブ開発で不動産4,000社超のDXを加速する急成長企業です。Claude CodeとGitHub Copilotを全エンジニアが日常的に活用し、AI前提の開発プロセスを実践しています。

年間30万人の新生活をサポートするライフラインプラットフォームを運営。売上約2倍（前年比）・従業員150名規模・IPO準備フェーズ。現在、3つの自社プロダクトを並行開発中です。

・サブスクリプション課金・契約管理SaaS（0→1開発中）
・不動産マッチングプラットフォーム（0→1開発中）
・RIRIFE — ハザードマップ・クーポン・お役立ち記事で新生活を支援するアプリ

4,000社超・10年分のトランザクションデータを保有しています。この大規模ドメインデータにまだ誰もMLを載せていません。その設計権を持てるのが、今このタイミングで参画するエンジニアです。

3プロダクト＋次世代プロダクトで4本柱への転換点を迎えています。技術選択と設計思想を直接形作るフェーズです。

▼ エンジニア採用情報の詳細はこちら
https://classlab.co.jp/engineer/

■ このプロダクトについて（課金SaaS）

課金SaaSは、不動産業界向けのサブスクリプション課金・契約管理SaaSです。4,000社超のパートナー企業が抱える「契約管理の煩雑さ」「課金漏れ」「督促業務の属人化」を解決します。

不動産業界のサブスクリプション課金には独特の複雑さがあります。契約期間の途中解約・日割り計算・複数プランの同時契約・法人/個人の請求形態の違いなど、汎用SaaSでは対応しきれない業界固有のドメインロジックが求められます。

■ 採用背景

当社はこれまで社内向けCRMを自社開発しており、その過程で蓄積した設計知見を、課金SaaSの初期設計に直接活かしています。「最初から正しく設計する」ことを最優先にしています。

特に課金ドメインは、一度データモデルを誤ると後からの修正が極めて困難です。契約のステートマシン設計、Stripe連携のWebhook冪等性、督促・回収フローの状態管理など、設計初期から高い精度が求められる領域を、専任のバックエンドエンジニアとともに構築したいと考えています。

■ このポジションの面白さ

・0→1のアーキテクチャ設計に参画できる: 既存コードのしがらみなく、課金基盤の設計思想から決められるタイミングです
・ドメイン駆動設計を実践できる環境: 契約・課金・督促という明確な境界を持つドメインで、DDDの知見を活かせます
・IPO準備フェーズの成長企業でプロダクトの柱を作る: 課金SaaSは当社の次期収益柱。初期メンバーとして事業インパクトを直接体感できます
・AIネイティブな開発体験: Claude Code/GitHub Copilotを活用し、定型作業を減らして設計・ドメインモデリングに集中できます

■ 技術的挑戦

・契約ステートマシン設計: 「契約 → 課金 → 督促 → 回収 → 解約」の状態遷移をイベント駆動で設計。中途解約・プラン変更・日割り計算への対応
・Stripe連携とWebhook冪等性: 決済イベントの重複受信・順序逆転に耐える冪等処理の実装
・課金バッチの信頼性設計: 数千社の月次課金を安全に処理するバッチジョブ。リトライ・部分失敗・監視の設計
・マルチテナント設計: パートナー企業ごとの課金設定・請求形態の違いを安全に分離
・監査ログと整合性担保: 金銭を扱うシステムとして、全操作の追跡可能性と数値の整合性を保証
・事業拡大を見据えた課金設計: 3プロダクト横断の課金基盤として、将来の事業拡大にも耐える設計を0→1で構築する

■ 担当領域

・課金SaaSのバックエンドアーキテクチャ設計・実装
・契約・課金ドメインモデルの設計
・Stripe APIとの連携実装（Webhook、課金、返金、督促）
・課金バッチ処理の設計・実装
・APIスキーマ設計（フロントエンドチームとの協業）
・テスト戦略の策定（決済フローの自動テスト含む）
・技術ドキュメント・ADRの作成


Echo

FastAPI

NestJS

AI×不動産SaaS課金基盤0→1


■ ClassLabについて

AIネイティブ開発で不動産4,000社超のDXを加速する急成長企業です。Claude CodeとGitHub Copilotを全エンジニアが日常的に活用し、AI前提の開発プロセスを実践しています。

年間30万人の新生活をサポートするライフラインプラットフォームを運営。売上約2倍（前年比）・従業員150名規模・IPO準備フェーズ。現在、3つの自社プロダクトを並行開発中です。

・サブスクリプション課金・契約管理SaaS（0→1開発中）
・不動産マッチングプラットフォーム（0→1開発中）
・RIRIFE — ハザードマップ・クーポン・お役立ち記事で新生活を支援するアプリ

4,000社超・10年分のトランザクションデータを保有しています。この大規模ドメインデータにまだ誰もMLを載せていません。その設計権を持てるのが、今このタイミングで参画するエンジニアです。

3プロダクト＋次世代プロダクトで4本柱への転換点を迎えています。技術選択と設計思想を直接形作るフェーズです。

▼ エンジニア採用情報の詳細はこちら
https://classlab.co.jp/engineer/

■ このプロダクトについて（不動産マッチングプラットフォーム）

本プラットフォームは、数千社の不動産仲介会社と、年間数十万人の引越しユーザーをつなぐプラットフォームです。

不動産仲介業界には構造的な課題があります。物件情報はポータルサイトに分散し、仲介会社は集客に多額の広告費を投じ、ユーザーは複数サイトを行き来しながら物件を比較します。この非効率を「マッチング」で解決し、仲介会社には効率的な集客を、ユーザーには最適な物件との出会いを提供するのが本プロダクトのミッションです。

■ 採用背景

本マッチングプラットフォームは企画・設計フェーズにあり、プロダクトの技術的方向性を定めるテックリードを必要としています。

当社には不動産業界の業務知識と4,000社のパートナー基盤という強みがありますが、大規模マッチングプラットフォームの設計・構築経験を持つ技術リーダーが不在です。月間数十万人規模のプラットフォームのアーキテクチャ設計から、チームビルディング、開発プロセスの確立まで、技術とビジョンの両面でプロダクトを牽引するリーダーを求めています。

■ このポジションの面白さ

・技術×事業の意思決定を一手に担う: アーキテクチャ設計からプロダクトロードマップまで、技術とビジョンを統合した意思決定ができるポジションです
・数千社の既存基盤 × 0→1のプロダクト開発: ゼロからのスタートアップではなく、既存の顧客基盤・業界知識・収益基盤の上に新プロダクトを立ち上げるユニークなポジションです
・AIネイティブ開発の実践: Claude Code/GitHub Copilotを前提とした開発プロセス設計。AI支援によりテックリードが設計・レビューに集中できる環境です
・IPO準備企業でプロダクトの柱を作る: 成功すれば当社の次期主力プロダクト。テックリードとして事業成長に直結する技術的意思決定を経験できます
・不動産 × マッチングアルゴリズムの知的挑戦: 物件属性・ユーザー行動・地理情報を組み合わせたレコメンデーション設計は、技術的に深く、ドメイン的に新しい領域です

■ 技術的挑戦

・マッチングアルゴリズム設計: 物件属性（間取り・立地・価格帯）× ユーザー嗜好 × 行動履歴を組み合わせたレコメンデーション。コールドスタート問題への対応
・スケーラブルなプラットフォーム設計: 月間数十万人のユーザーと数千社の不動産会社が同時利用するシステムのアーキテクチャ。リアルタイム物件更新、検索パフォーマンス
・マルチステークホルダーのUX設計: 不動産会社（物件掲載・問い合わせ管理）とユーザー（物件検索・比較・問い合わせ）の両面を満たすプロダクト設計
・AIネイティブ開発プロセスの確立: Claude Code/Copilotを活用した開発フローの最適化、AI支援コードレビュー、テスト自動化の仕組み作り
・データパイプラインの設計: 物件情報の取り込み・正規化・更新の自動化パイプライン
・マッチングML基盤設計: 蓄積された大規模ドメインデータを活用し、物件推薦・需要予測・価格最適化のMLパイプラインを設計する。アルゴリズム選定からフィードバックループ構築まで、技術選択の裁量がある

■ 担当領域

・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術的意思決定
・開発チームの技術リード・コードレビュー
・プロダクトロードマップの策定（PM/PdMとの協業）
・マッチングアルゴリズムの設計方針策定
・開発プロセス・CI/CD・テスト戦略の確立
・技術的負債の管理方針策定
・採用活動への参画（技術面接等）

【B.不動産マッチングプラットフォーム】テックリード / PM

■ ClassLabについて

AIネイティブ開発で不動産4,000社超のDXを加速する急成長企業です。Claude CodeとGitHub Copilotを全エンジニアが日常的に活用し、AI前提の開発プロセスを実践しています。

年間30万人の新生活をサポートするライフラインプラットフォームを運営。売上約2倍（前年比）・従業員150名規模・IPO準備フェーズ。現在、3つの自社プロダクトを並行開発中です。

・サブスクリプション課金・契約管理SaaS（0→1開発中）
・不動産マッチングプラットフォーム（0→1開発中）
・RIRIFE — ハザードマップ・クーポン・お役立ち記事で新生活を支援するアプリ

4,000社超・10年分のトランザクションデータを保有しています。この大規模ドメインデータにまだ誰もMLを載せていません。その設計権を持てるのが、今このタイミングで参画するエンジニアです。

3プロダクト＋次世代プロダクトで4本柱への転換点を迎えています。技術選択と設計思想を直接形作るフェーズです。

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https://classlab.co.jp/engineer/

■ このプロダクトについて（サブスクリプション課金SaaS）

本プロダクトは、不動産業界向けのサブスクリプション課金・契約管理SaaSです。パートナー企業の月額課金・契約管理・督促業務をワンストップで自動化します。

課金システムにおけるバグは、一般的なWebサービスとは異なる深刻さを持ちます。二重課金は企業の信用を毀損し、返金漏れは法的リスクを生み、課金タイミングのずれは数千社の請求に影響します。「動く」だけでは不十分で、「正しく動き続ける」ことが要求されるプロダクトです。

■ 採用背景

本プロダクトは0→1の開発フェーズにあり、課金ドメイン特有の品質保証体制を初期段階から構築する必要があります。

契約の状態遷移（契約→課金→督促→回収→解約）は組み合わせ爆発が起きやすく、手動テストではカバーしきれません。さらにStripe Webhookの冪等性検証、月次バッチの整合性確認など、決済特有のテスト観点が多数あります。

現在、専任のQA/SETポジションは不在です。開発初期からテスト自動化の仕組みを作り込み、「課金システムとして出荷可能な品質」を担保できる方を求めています。

■ このポジションの面白さ

・QA戦略を0から設計できる: 既存のテスト資産やしがらみがない状態から、課金SaaSに最適なQA体制を構築できます
・決済ドメインのテスト設計力が身につく: ステートマシンのパス網羅、Webhook冪等性テスト、金額計算の境界値分析など、課金特有のテスト技法を実践できます
・SETとしての技術力を発揮できる: テスト自動化フレームワークの選定・構築、CI/CDへの組み込み、Stripe Test Modeを活用したE2Eテストなど、エンジニアリング力が求められるポジションです
・プロダクト品質への直接的な影響力: 少人数チームのため、QAの意思決定がプロダクトの信頼性に直結します

■ 技術的挑戦

・契約状態遷移のテスト設計: 「契約→課金→督促→回収→解約」の状態遷移パスを網羅するテスト戦略。中途解約・プラン変更・日割り計算の組み合わせ爆発への対応
・Stripe Test Modeを活用したE2Eテスト: 決済フロー全体を自動テストする仕組み。Webhookのモック/スタブ設計、テスト環境でのStripeイベント再現
・課金バッチの整合性テスト: 数千社の月次課金を処理するバッチの正確性検証。部分失敗・リトライ時のデータ整合性確認
・CI/CDパイプラインへのテスト組み込み: GitHub Actionsでの自動テスト実行、テスト結果の可視化、品質ゲートの設計
・テストデータ管理: マルチテナント環境でのテストデータ生成・分離・クリーンアップの自動化
・AI × 決済の品質保証: AI機能を含むプロダクトの品質保証戦略を策定。決済の正確性とAIの応答品質という、従来のQAにはない新しい品質領域に挑戦する

■ 担当領域

・課金SaaSのQA戦略・テスト計画の策定
・E2Eテスト自動化フレームワークの構築（Playwright/Cypress）
・契約・課金フローの状態遷移テスト設計・実装
・Stripe Test Modeを活用した決済E2Eテストの構築
・CI/CDパイプラインへのテスト自動化の組み込み
・テスト結果のレポーティング・品質メトリクスの可視化
・開発チームへのテスト設計ノウハウの共有・レビュー

A-2. QA/SET（品質保証・⾃動化）

新生活×AIで社会の仕組みを変えるClassLab.です。
年間15万件のライフライン手続きを支える基幹システムと、2,000社超の提携企業ネットワークを基盤に、
AI音声研修・通話自動分析・電気申込自動化など7つの自社プロダクトを本番運用しています。
4,000社×10年分のトランザクションデータを保有しながら、まだ本格的なML活用が始まっていない
——この「宝の山」に、一緒に挑むエンジニアを探しています。


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