株式会社InsightX

■ 募集背景と開発課題
InsightXは高い継続率を維持しながら、国内を代表する企業への導入拡大を進めています。この成長をさらに加速させるため、いまプロダクトと開発基盤の両面で、3つの大きな課題に向き合っています。

[1] 顧客起点で生まれる要件を、素早くプロダクトへ実装できること
InsightXでは、顧客現場で生まれる課題が非常に具体的で、かつ事業成果に近い場所にあります。フルスタックエンジニアには、DSやFDEが掴んだ課題を受け取り、必要な要件に変換し、フロントエンドからバックエンド、データ連携までを含めて素早く実装する力が求められます。単に仕様を消化するのではなく、何を共通機能化すべきか、どこを柔軟に設計すべきかを見極めながら、動くプロダクトとして前に進める役割です。

[2] 個別最適に留まらず、横展開可能なアーキテクチャをつくること
顧客ごとの施策に対応するだけでは、プロダクトは強くなりません。InsightXでは、あるクライアント向けに実装した機能やデータ処理を、他社・他業界にも展開できる形に抽象化し、共通機能として還元していくことが前提です。そのため、画面実装だけでなく、API設計、データモデリング、バッチやイベント連携、運用しやすい構成まで含めて考える必要があります。フルスタックエンジニアには、実装スピードと再利用性の両立が求められます。

[3] GenAI-Nativeな開発プロセスを前提に、生産性を再定義すること
InsightXでは、開発・営業・バックオフィスを含む全領域で生成AIをフル活用し、業務の自動化を推進しています。
エンジニアリングでも、Cursor、Claude Code等を前提に、導入スクリプト生成、ABテスト分析、Config生成、ダッシュボード作成などの自動化が進んでいます。
人間は意思決定、設計、複雑な実装に集中し、単純なコーディングはAIに任せる。この前提のもとで、自らの専門性をプロンプトやワークフローとして形式知化し、チーム全体の生産性を底上げしていくことが期待されます。

■ このポジションで担う役割
このポジションは、顧客現場に深く入り込むFDEとは役割が異なり、プロダクトと開発基盤の中核を担うフルスタックエンジニアです。一方で、顧客起点の要件や本番データのリアリティを理解しながら、事業に近いテーマを技術で前進させる点が大きな特徴です。

・ フロントエンドからバックエンド、データ連携までを含む本番実装
・ 顧客起点で生まれた要件の構造化と、共通機能としての設計
・ 複数クライアントへの横展開を前提としたアーキテクチャ設計
・ 本番データを前提とした機能改善、検証基盤、運用フローの整備
・ ABテストや分析基盤と連携した、施策実装から効果検証までの開発
・ 生成AIを使いこなし、実装スピードと品質を高めるための開発プロセス改善

フロントエンド、バックエンド、データ基盤、MLといった各レイヤーを分業の境界として捉えるのではなく、ユーザー体験を前進させるために必要なものへ越境していくことが、このポジションの前提です。特定レイヤーの専門性を起点にしながらも、E2Eでプロダクトに触れたい方にとって大きな挑戦機会があります。

■ InsightXについて
国内外含めオンラインでの購買体験は、未だ十分にパーソナライズされているとは言えません。
膨大な顧客データが存在していても、それが「次のアクション」や「次に見るべき体験」に変換されないまま眠っているデータは少なくありません。

InsightXは、こうした構造的な課題に対し、CX変革AIプラットフォーム「InsightX」を開発・提供しています。コアプロダクトは、「シェルフ型レコメンド®」です。
ユーザー一人ひとりの「いま見たい」をリアルタイムに捉え、商品、スタッフコンテンツ、特集記事などの既存アセットを組み合わせながら、パーソナライズされた体験を全自動で構築します。

単に機能を提供するSaaSではなくCXプラットフォームです。
Deployment Strategist（DS）やForward Deployed Engineer（FDE）が顧客の現場で得た課題や知見を、プラットフォームに素早く還元しながら、顧客体験そのものを前進させていく事業です。
その中でフルスタックエンジニアは、個別施策を支えるだけでなく、複数社に再現可能なプロダクトとして成立させる中核を担います。

すでに特定ドメインではジャイアントキリングを巻き起こしており、今後は家具・家電、総合モール、メディア、エンタメ、コスメ、不動産など、多品種かつ娯楽性の高い領域を中心に導入が進んでいます。2025年の製品版リリース以降、CARRは前年末比で約4倍、顧客数は約3倍に成長しています。さらにシリーズAラウンドでは総額8億円の資金調達を完了し、プロダクト開発と組織拡張を加速させています。

私たちが向き合っているのは、単なるレコメンド最適化ではありません。
非IT企業の自社ECが抱える「外部ベンダーの開発スピードの遅さ」と「多機能なSaaSを使いこなす難しさ」という構造的なジレンマそのものです。InsightXはそこに対し、現場で得た解像度の高い課題を起点に、本番データを使った動く価値を短いサイクルで実装し、プロダクトとして磨き込みながら前に進める開発スタイルを取っています。

次のフェーズでは、ファッション・アパレルで培った技術を、あらゆるBtoC企業へ横展開できるプロダクトへ進化させていきます。生成AI技術の進化を前提にした継続的なプロダクト改善と、AIネイティブなエンジニア組織の強化もその中核です。こうした進化を、アプリケーションからデータ基盤まで横断して牽引するフルスタックエンジニアを募集します。

フルスタックエンジニア

JavaScript

Python

TypeScript

Flask

Next.js

React

BigQuery

Cloud Run

PostgreSQL

Terraform

Helm

Redash

Codex

Claude Code

Cursor

Vertex AI

GitHub Actions

Slack

【フルリモート/フレックス】シリーズA 8億円調達のCX変革AIプラットフォーム「InsightX」を支えるフルスタックエンジニア募集！ 

InsightXは、検索・推薦・生成・表示までを横断してプロダクトに組み込める、Netflixなどのビッグテックが手がける「自分のためだけのユーザー体験」を民主化する独自プラットフォームを提供するシリーズAのAIスタートアップです。

直近で総額8億円の資金調達を行い、日本を代表するような大手企業様への導入が随時進んでおり、今後もこの成長をさらに加速させるため、いまプロダクトと開発基盤の両面で、3つの大きな課題に向き合っています。

■ このポジションで期待していること

このポジションでお任せしたいのは、InsightXの信頼性を、運用の頑張りではなく、仕組みとして成立させていくことです。

大手ECの売り場に組み込まれるマルチテナントSaaSとして、
何を監視するべきか。
どこにSLOを置くべきか。
どの異常を早く検知するべきか。
どうすれば速く安全に改善を届けられるか。

こうした問いに対して、プロダクトや開発チームと近い距離で向き合い、監視・可観測性・デプロイ安全性・データ品質の観点から、より良い基盤へ前進させていくことを期待しています。

■ この仕事で解いてほしい技術課題

### 1. マルチテナントSaaSの異常を、全体と個別の両方で捉える

InsightXは複数の大手ECに導入される共通基盤です。
一方で、クライアントごとにトラフィック、データ特性、表示挙動、施策内容が異なります。

そのため必要なのは、単一の全体監視だけではありません。

・全体に共通する異常の検知
・特定クライアントだけで起きる異常の検知
・売上影響の大きい問題を優先的に捉える設計

たとえば、ある企業だけシェルフ表示が崩れる、ある企業だけデータ欠損が起きる、といったケースに対して、全体最適と個別最適を両立する監視・異常検知の仕組みづくりが求められます。

### 2. 監視・SLO・障害対応を、再現可能な運用にしていく

InsightXの成長に伴い、監視、SLO、runbook、障害対応フロー、デプロイ安全性、データ品質監視といった基盤をより強くしていく必要があります。

何をSLIとして置くべきか。
どの状態を正常とみなすか。
障害時にどこまでを標準化できるか。
どの情報があれば、調査と復旧を速くできるか。

こうした問いに対して、単発の運用ではなく、継続的に回る仕組みとして整えていただきたいです。

### 3. 高速な開発と本番の安全性を両立する

InsightXでは、生成AIを活用したAIネイティブな開発を進めています。
導入スクリプト生成、ABテスト分析、Config生成、ダッシュボード作成などの自動化も進んでいます。

一方で、速く作れることと、安全に出せることは別の課題です。

・CI/CDの信頼性向上
・安全なデプロイ戦略の設計
・ロールバックしやすい運用
・Kubernetes環境の安定運用

こうした改善を通じて、開発速度を落とさずに本番品質を上げていくことが、このポジションの重要なテーマです。

### 4. 配信・アプリ・データをまたいで、信頼性を捉える

このポジションは、インフラだけを見る役割ではありません。

InsightXの価値は、ユーザーごとに最適化された売り場を、正しく・速く・継続的に届けられることにあります。
そのため、シェルフ表示、アプリケーション、データ連携、施策運用といった複数レイヤーをまたいで、信頼性を考える必要があります。

SREとして、インフラ監視だけではなく、ユーザー体験に近いところまで視野を広げて改善したい方に面白い環境です。

### 5. AI活用を前提に、SRE業務そのものを進化させる

InsightXでは、Cursor、Claude Code、Codex等を前提とした開発スタイルが浸透しています。
このポジションでも、障害調査、一次切り分け、運用知見の形式知化、自動化の仕組みづくりなど、AI活用を前提に改善を進めていくことを期待しています。

既存の運用をそのまま回すのではなく、SREの仕事そのものをよりよくしていきたい方にフィットする環境です。

【フルリモート/フレックス】AIネイティブな開発組織で働くSRE募集｜高速開発と本番信頼性を両立！

■ 募集背景と開発課題
InsightXは、検索・推薦・生成・表示までを横断してプロダクトに組み込める、Netflixなどのビッグテックが手がける「自分のためだけのユーザー体験」を民主化する独自プラットフォームを提供するシリーズAのAIスタートアップです。

直近で総額8億円の資金調達を行い、日本を代表するような大手企業様への導入が随時進んでおり、今後もこの成長をさらに加速させるため、いまプロダクトと開発基盤の両面で、3つの大きな課題に向き合っています。

[1] 分析で終わらず、顧客体験を動かすアルゴリズム実装
ECにおけるデータ活用では、分析結果が示唆に留まり、本番環境の体験改善につながらないことが少なくありません。
私たちが求めているのは、顧客行動・商品属性・コンテンツ・在庫や価格などの多様な情報をもとに仮説を構造化し、アルゴリズムとして実装し、実際のユーザー行動や事業KPIの変化までつなげられる力です。

[2] 個社最適に閉じない、横展開可能なML基盤づくり
クライアントごとにデータ品質や粒度、業務制約は異なります。
一方で、その都度ゼロから作るのではなく、特徴量設計、前処理、学習・推論、評価、監視までを共通化し、複数社へ横展開できる形へ昇華させることが重要です。

[3] GenAI-NativeなML開発プロセスの確立
InsightXでは、開発・営業・バックオフィスを含む全領域で生成AIをフル活用し、業務の自動化を推進しています。
エンジニアリングでも、Cursor、Claude Code、Codex等を前提に、導入スクリプト生成、ABテスト分析、Config生成、ダッシュボード作成などの自動化が進んでいます。
人間は意思決定、設計、複雑な実装に集中し、単純なコーディングはAIに任せる。この前提のもとで、自らの専門性をプロンプトやワークフローとして形式知化し、チーム全体の生産性を底上げしていくことが期待されます。

■ このポジションで担う役割

⚫︎推薦・検索アルゴリズムの設計・改善
・協調フィルタリング、ランキング、画像類似検索、Two-Tower、Retrieval / Rankerモデルなどを活用した推薦・検索ロジックの設計・改善
・商品シェルフ、メール、検索、ランキング、コーデ、記事、気温連動施策など、多様なユースケースへのML適用
・精度だけでなく、多様性、鮮度、人気度、在庫、カテゴリ/ブランド制約などを考慮した実運用向けスコアリング設計

⚫︎顧客データを用いた特徴量設計・データ整備
・顧客行動ログ、商品マスタ、画像、テキスト、コンテンツ、在庫・価格・セール情報などを活用した特徴量設計
・クライアントごとに異なるデータ品質・粒度・制約を踏まえた前処理、評価データセット作成、データパイプライン整備
・新商品、ログ薄商品、ロングテール商品など、EC特有のコールドスタート課題への対応

⚫︎学習・評価・推論パイプラインの構築
・Offline評価基盤の整備、および Recall@K / NDCG / MRR / coverage / long-tail coverage などの指標設計
・学習済みEmbeddingやRankerを本番環境に組み込むためのバッチ処理、artifact管理、差分更新、サービング設計
・pgvector / Bigtable などを用いた低レイテンシな基盤の設計・運用

⚫︎オンラインA/Bテストと事業KPI改善
・オフライン指標だけでなく、CTR、CVR、売上、RPM、回遊率、離脱率などのオンライン指標で施策を評価
・顧客ごとの施策仮説をA/Bテストに落とし込み、結果を分析し、次のアルゴリズム改善へ接続
・他社ツールとの比較・リプレイスを見据えた評価設計と改善

⚫︎個社施策の共通化・プラットフォーム化
・1社向けに作ったロジックや分析手法を、複数クライアントに横展開できる共通機能へ昇華
・顧客固有要件と、プロダクトとしての汎用性のバランスを取りながら設計

⚫︎顧客現場に近いML開発
・ビジネスサイドやプロダクトチームと連携し、顧客MTGで出た課題や仮説を、数日〜数週間で動くデモ・本番実装に落とし込む
・「ニーズ発掘 → デモ作成 → 実装 → 効果検証」のサイクルを高速に回す
・論文・技術検証で終わらせず、実際のECサイト上でユーザー行動と売上を変えるところまで責任を持つ

⚫︎生成AIを活用した開発・分析プロセスの高度化
・仕様理解、SQL作成、評価レポート生成、実装補助、QA、自動化などへの生成AI活用
・ML開発・分析・本番運用の反復速度を高めるための社内ツール化、ナレッジ化、ワークフロー整備

機械学習エンジニア

【AI Native/CX変革】顧客行動データを価値に変える｜機械学習を事業成長へ直結させるMLエンジニア募集

■ InsightXについて
世界のECにおける買い物体験（CX）の多くは、未だ真にパーソナライズされておらず、膨大な顧客データが「次のアクション」に繋がらないまま眠っています。私たちは、あらゆる企業がAmazonやNetflix級の「自分のために用意されたかのような買い物体験」を当たり前に提供できる世界を目指し、小売・流通業界のデジタル変革に挑んでいます。

独自開発のCX変革AIプラットフォーム「InsightX」を展開し、自社ECを運営する大手企業様へ、独自の「シェルフ型レコメンド®」を提供。単にツールを導入するのではなく、現場のデータを起点にPDCAを高速化し、業界全体の最適化と不確実性に強い産業構造の構築を進めています。
すでに国内有数のブランドで稼働し、デジタル戦略の中核インフラとして定着しつつあります。次のフェーズでは、生成AIを最大限に活用したスケーラブルな実装体制と、データ価値を最大化するプラットフォーム基盤の構築に取り組みます。こうしたプロダクトの進化を、技術面から牽引するフルスタックエンジニア（FDE）を募集します。

■ 募集背景と開発課題
私たちは高い継続率を維持しながら、国内を代表する企業へと導入を拡大しています。この成長をさらに加速させるため、いまプロダクトは3つの軸で大きな転換点を迎えています。

[1] 構造的ジレンマの技術的突破
非IT企業の自社ECは、「外部ベンダーの開発スピードの遅さ」と「多機能なSaaSを使いこなす困難さ」というジレンマを抱えています。InsightXはこの壁を、現場の外部仕入によって解消し、顧客と直接対話し、本番データを用いた動くデモを数日で実装する開発スタイルで突破しています。仕様書の空論ではない「動くコード」で価値を証明し、最短距離で社会実装へと導くスピード感が求められています。

[2] プラットフォームの横展開と信頼性
顧客ごとの個別施策は、最初から「横展開できる形」での実装が求められます。特定のクライアント向けに作った機能を、1施策で複数社・複数業界へ波及させていく構造を体感できるフェーズです。スケーラビリティを担保しつつ、現場のリアルな課題をプラットフォームの機能へと還元する、高度な抽象化設計が鍵となります。

[3] GenAI-Nativeな開発プロセスの確立
最新の生成AIツール（Cursor、Claude Code等）を前提とした開発プロセスを確立しています。シェルフ導入スクリプト（00〜09）の生成、ABテスト分析、Config生成、ダッシュボード作成などが大幅に自動化されており、「自分の専門性をGPTに埋め込み、チーム全体の生産性を底上げする」という新しいエンジニアリング体験を追求しています。

■ このポジションで担う役割
現場の声を構造化し、課題仮説を立て、データを活かす形で仕様へ転写し、自ら実装までを完結させます。事業成長に直結するエンジニアリングを推進する役割を求めています。

・ 顧客との対話を通じた技術的なペインの顕在化と施策提案
・ 本番データを用いたプロトタイプの高速実装
・ フロントからバックエンド、データ連携までを含む本番実装
・ ABテスト設計やデータ分析を通じた効果検証、稟議サポート
・ 顧客固有の施策をプラットフォームの共通機能へ還元する開発
・ 生成AIを使いこなし、実装スピードと品質を極限まで高める

フルリモート可

自社サービス開発

CTO・CEOがカジュ面

【リモート/フレックス】GenAI-Native/データ基盤までE2Eで触れる｜シリーズA 8億円調達のCX変革AIプラットフォーム「InsightX」を支える中核エンジニア募集！

■ InsightXについて

世界のECにおける買い物体験（CX）の多くは、未だ真にパーソナライズされておらず、膨大な顧客データが「次のアクション」に繋がらないまま眠っています。私たちは、あらゆる企業がAmazonやNetflix級の「自分のために用意されたかのような買い物体験」を当たり前に提供できる世界を目指し、小売・流通業界のデジタル変革に挑んでいます。

独自開発のCX変革AIプラットフォーム「InsightX」を展開し、自社ECを運営する大手企業様へ、独自の「シェルフ型レコメンド®」を提供。単にツールを導入するのではなく、現場のデータを起点にPDCAを高速化し、業界全体の最適化と不確実性に強い産業構造の構築を進めています。

すでに国内有数のブランドで稼働し、デジタル戦略の中核インフラとして定着しつつあります。次のフェーズでは、生成AIを最大限に活用したスケーラブルな実装体制と、データ価値を最大化するプラットフォーム基盤の構築に取り組みます。こうしたプロダクトの進化を、技術面から直接事業成長につなげるエンジニアを募集します。

■ 募集背景と開発課題

私たちは高い継続率を維持しながら、国内を代表する企業へと導入を拡大しています。この成長をさらに加速させるため、いまプロダクトは3つの軸で大きな転換点を迎えています。

[1] 構造的ジレンマの技術的突破
非IT企業の自社ECは、「外部ベンダーの開発スピードの遅さ」と「多機能なSaaSを使いこなす困難さ」というジレンマを抱えています。FDEはこの壁を技術力の外部注入によって解決します。顧客と直接対話し、本番データを用いた動くデモを数日で実装。机上の空論ではない「動くコード」で価値を証明し、最短距離で社会実装へと導くスピード感が求められています。

[2]  プラットフォームの横展開と信頼性
顧客ごとの個別施策は、最初から「横展開できる形」での実装が求められます。特定のクライアント向けに作った機能を、1施策で複数社・複数業界へ波及させていく構造を体感できるフェーズです。スケーラビリティを担保しつつ、現場のリアルな課題をプラットフォームの機能へと還元する、高度な抽象化設計が鍵となります。

[3]  GenAI-Nativeな開発プロセスの確立
最新の生成AIツール（Cursor, Claude Code等）を前提とした開発プロセスを確立しています。シェルフ導入スクリプトの生成、ABテスト分析、Config生成、ダッシュボード作成などが大幅に自動化されており、「自分の専門性をGPTに埋め込み、チーム全体の生産性を底上げする」という新しいエンジニアリング体験を追求しています。

■ このポジションで担う役割

現場の声を構造化し、課題仮説を立て、データを活かす形で仕様へ転写し、自ら実装までを完結させます。事業成長に直結するエンジニアリングを推進する役割を求めています。

・ 顧客との対話を通じた技術的なペインの顕在化と施策提案
・ 本番データを用いたプロトタイプの高速実装
・ フロントからバックエンド、データ連携までを含む本番実装
・ ABテスト設計やデータ分析を通じた効果検証、稟議サポート
・ 顧客固有の施策をプラットフォームの共通機能へ還元する開発
・ 生成AIを使いこなし、実装スピードと品質を極限まで高める

Node.js

【★プレミアムスカウト】EC業界の構造的課題に挑む「シェルフ型レコメンド」！顧客価値を動くコードで即座に証明し、事業成長を牽引するFDEを募集！（フルリモート/フレックス）

■ InsightXについて

世界のECにおける買い物体験（CX）の多くは、未だ真にパーソナライズされておらず、膨大な顧客データが「次のアクション」に繋がらないまま眠っています。私たちは、あらゆる企業がAmazonやNetflix級の「自分のために用意されたかのような買い物体験」を当たり前に提供できる世界を目指し、小売・流通業界のデジタル変革に挑んでいます。

独自開発のCX変革AIプラットフォーム「InsightX」を展開し、自社ECを運営する大手企業様へ、独自の「シェルフ型レコメンド®」を提供。単にツールを導入するのではなく、現場のデータを起点にPDCAを高速化し、業界全体の最適化と不確実性に強い産業構造の構築を進めています。

すでに国内有数のブランドで稼働し、デジタル戦略の中核インフラとして定着しつつあります。次のフェーズでは、生成AIを最大限に活用したスケーラブルな実装体制と、データ価値を最大化するプラットフォーム基盤の構築に取り組みます。こうしたプロダクトの進化を、技術面から直接事業成長につなげるエンジニアを募集します。

■ 募集背景と開発課題

私たちは高い継続率を維持しながら、国内を代表する企業へと導入を拡大しています。この成長をさらに加速させるため、いまプロダクトは3つの軸で大きな転換点を迎えています。

[1] 構造的ジレンマの技術的突破
非IT企業の自社ECは、「外部ベンダーの開発スピードの遅さ」と「多機能なSaaSを使いこなす困難さ」というジレンマを抱えています。FDEはこの壁を技術力の外部注入によって解決します。顧客と直接対話し、本番データを用いた動くデモを数日で実装。机上の空論ではない「動くコード」で価値を証明し、最短距離で社会実装へと導くスピード感が求められています。

[2]  プラットフォームの横展開と信頼性
顧客ごとの個別施策は、最初から「横展開できる形」での実装が求められます。特定のクライアント向けに作った機能を、1施策で複数社・複数業界へ波及させていく構造を体感できるフェーズです。スケーラビリティを担保しつつ、現場のリアルな課題をプラットフォームの機能へと還元する、高度な抽象化設計が鍵となります。

[3]  GenAI-Nativeな開発プロセスの確立
最新の生成AIツール（Cursor, Claude Code等）を前提とした開発プロセスを確立しています。シェルフ導入スクリプト（00〜09）の生成、ABテスト分析、Config生成、ダッシュボード作成などが大幅に自動化されており、「自分の専門性をGPTに埋め込み、チーム全体の生産性を底上げする」という新しいエンジニアリング体験を追求しています。

■ このポジションで担う役割

現場の声を構造化し、課題仮説を立て、データを活かす形で仕様へ転写し、自ら実装までを完結させます。事業成長に直結するエンジニアリングを推進する役割を求めています。

・ 顧客との対話を通じた技術的なペインの顕在化と施策提案
・ 本番データを用いたプロトタイプの高速実装
・ フロントからバックエンド、データ連携までを含む本番実装
・ ABテスト設計やデータ分析を通じた効果検証、稟議サポート
・ 顧客固有の施策をプラットフォームの共通機能へ還元する開発
・ 生成AIを使いこなし、実装スピードと品質を極限まで高める

【AIネイティブ/CX変革】EC業界の構造的課題に挑む「シェルフ型レコメンド」！顧客価値を動くコードで即座に証明し、事業成長を牽引するFDEを募集！

InsightXは、パーソナライズを軸としたCX変革AIプラットフォーム『InsightX』を開発・提供しています。

私たちInsightXは、あらゆる企業がAmazonやNetflix級の「自分のために用意されたかのような買い物体験（CX）」を当たり前のように提供できる世界を目指す、少数精鋭のAIネイティブ・プロフェッショナルカンパニーです。

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