Nishika株式会社

【本ポジションについて】
ミッションは「壊れていることに誰も気づけない状態をなくすこと」。

AI議事録「SecureMemo / SecureMemoCloud」の品質を、テストの実行ではなく仕組みで担保する、社内初のQAエンジニアです。

【募集背景】
「SecureMemo / SecureMemoCloud」は昨対200%成長を遂げ、政府系機関からエンタープライズ企業まで幅広い組織に利用されています。一方で、品質を支える体制は追いついていません。

オンプレアプリのSecureMemoは CPU/GPU × スタンドアロン/USB/クライアントASRクラサバ/サーバーASRクラサバの8通りの提供形態を、月1回リリースしています。
SaaSのSecureMemoCloudは Web / デスクトップ / iOS / Android の4クライアントを、隔週でリリースしています。

直近半年の不具合を分析した結果、その約7割が手動検証では原理的に検知できない領域（非同期処理・外部連携）に集中していることが分かりました。品質改善の打ち手を人手の検証強化ではなく、テスト自動化と可観測性の設計に振り向けます。

【具体的に期待する役割】
テスト戦略の策定。「8形態×月1回リリース」と「4クライアント×隔週リリース」を、現実的な工数でどう回すかを設計する
E2E / API / 回帰テストの自動化基盤の構築と運用。CI/CDへの組み込み
障害を検知できる状態を作る。Sentry / CloudWatch / アプリログの設計と、アラートが実際に発火することの検証
リリース判定基準と、変更に対する回帰範囲の定義
不具合の傾向分析と、上流（要件・設計）へのフィードバック
テスターと協働し、手動テストの範囲・優先順位・手順を設計する

【業務内容の変更範囲】
会社の定める業務

QAエンジニア

Python

TypeScript

Next.js

Flutter

FastAPI

React

Azure

Vercel

Docker

Langfuse

Azure OpenAI Service

Claude Code

Android

Notion

Sentry

GitHub Actions

Lambda

【本ポジションについて】
本ポジションのミッションは、 「政府系機関・エンタープライズに使われるAI議事録SaaSの本番基盤と、AI開発を支える社内クラウド環境を、止まらない・漏れない・無駄のない状態で維持し続けること」です。

AI議事録SaaS「SecureMemoCloud」のAWS本番基盤の設計・運用・改善を主軸としつつ、R&D・検証で利用する社内環境（AWS / Azure / GCP）の管理も担っていただきます。

【募集背景】
主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo / SecureMemoCloud」は昨対200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで幅広い組織にご利用いただいています。

利用者と扱うデータ量の急拡大に伴い、本番基盤には次の課題が顕在化しています。

・インフラ構成のTerraform化を進めている途上で、コンソール手作業とIaCの二重管理が残っている
・監視・アラートの整備について作り込めていない部分がある
・音声・文字起こしという大容量データを扱うため、RDS・S3・ログのコスト構造が事業インパクトに直結する
・官公庁を含む顧客層から、セキュリティ・可用性・監査可能性への要求が高い
・AI開発・ソリューション案件・検証のために、AWSに加えてAzure（Azure OpenAI Service）・GCP（BigQuery等）の社内環境が増え、アカウント・権限・コストの管理が分散している

これまでCTOと少数のエンジニアで基盤を支えてきましたが、SecureMemoCloudの信頼性・セキュリティ・コストと、社内クラウド環境全体のガバナンスにオーナーシップを持ち、運用の設計から実装まで推進するSREを募集します。

【具体的に期待する役割】
・AWS基盤（ECS, RDS, Lambda, CloudFront / WAF, S3, SageMaker 等）のTerraform化を完遂し、変更をCI/CD経由でのみ適用する統制の効いた運用フローを確立すること
・秘密情報の管理、セキュリティグループ / IAMの最小権限化、WAFログの追跡性向上など、官公庁品質のセキュリティ運用を継続的に改善すること
・インフラ変更の運用ルールとドキュメントを整備し、属人化を解消すること
・アプリケーションエンジニアと協働し、新機能に必要なインフラ（外部Webhook受信、新APIの公開、オートスケール設定 等）を設計・提供すること
・社内の検証・開発環境（AWS / Azure / GCP）について、アカウント・プロジェクト設計、IAM / SSOによる権限管理、予算アラートとコストの可視化、不要リソースの棚卸しを行い、安全かつ素早く環境を払い出せる仕組みを整えること

【業務内容の変更範囲】
会社の定める業務

インフラエンジニア

CodeBuild

PostgreSQL

Terraform

インフラエンジニア/SRE

【本ポジションについて】
本ポジションのミッションは、「オンプレミス環境という制約の中で、AIの価値を確実に届けきるプロダクトを設計すること」です。

AI議事録ソフトウェア「SecureMemo」の開発・運用を推進していただきます。

SecureMemoは、Windows環境で動作するデスクトップアプリケーションで、スタンドアロン型とクライアント・サーバー型の2つの形態があります。官公庁・防衛・金融・医療をはじめ、セキュリティ要件によりクラウドを利用できない組織に、完全オフラインで文字起こしから要約までを提供しています。

【募集背景】
主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo/SecureMemoCloud」は昨年比200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで、幅広い組織にプロダクトを提供しています。

SecureMemoでは現在、音声認識・話者認識・LLMを活用した新機能や、エンタープライズ向けの管理機能を継続的に開発しています。ここで難しいのは、 作った機能が顧客の環境で意図どおりに動くかどうかを、こちらから確かめられない ことです。顧客ごとに端末、権限、GPU、ネットワーク、周辺機器の構成が異なり、更新頻度や配布方法にも制約があります。

そのため、機能そのものと同じくらい、可観測性、診断性、構成管理、リリース設計、テスト戦略をどう設計するかが、AIの価値が届くかどうかを左右します。開発で使用する言語やフレームワークの知識よりも、これらをどう抽象化して機能に落とし込むかの判断が重要になります。個別の要望をプロダクト共通の改善へつなげる判断も同じです。

新機能を出しながら、それが確実に届く構造を同時に作る。この両方を担い、SecureMemo開発チーム（現在4名）を技術面で引っ張っていただけるアプリケーションエンジニアを募集します。

【具体的に期待する役割】
・音声認識、話者認識、生成AIといった先端技術を、実用性と信頼性のあるプロダクト体験として設計・実装すること
・エンタープライズ向けの管理機能など、顧客の業務要件を満たす新機能の開発を推進すること
・作った機能が顧客環境で確実に動くよう、可観測性や構成管理を含めた構造を設計すること
・オンプレミス製品の品質を担保するテスト戦略を設計し、どこを自動化し、どこを人が見るかを判断すること
・顧客ごとの個別要望を、共通機能や標準仕様として抽象化し、プロダクト全体の改善へ反映すること
・フレームワークやライブラリの設計思想を理解した上で、プロダクトの制約に合った技術選定・構造設計を主導すること
・営業・CS・顧客と連携し、要望の背後にある本質的な課題を発見し、機能として形にすること

【業務内容の変更範囲】会社の定める業務

フロントエンドエンジニア

Dart

Windows

Linux

アプリケーションエンジニア（SecureMemo）

【本ポジションについて】
本ポジションのミッションは、 「高品質なプロダクト開発を通じて、ユーザーに価値を提供し続けること」です。

AI議事録SaaS「SecureMemoCloud」の開発を推進していただきます。

【募集背景】
主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo / SecureMemoCloud」は昨対200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで幅広い組織にご利用いただいています。

事業拡大に伴い、音声認識・話者認識・LLMといった先端AI技術を活用した機能開発や、エンタープライズ向けの管理機能の拡充が急務となっています。

加えて、AIエージェントによる実装が当たり前になりつつある中で、私たちが求めるエンジニア像も変化しています。「自分でコードを書ける」ことに加え、AIの出力を評価し、アンチパターンをリジェクトし、保守可能な設計へと落とし込む力こそが、長く使われるプロダクトを支える中核スキルだと考えています。

こうした背景から、SecureMemoCloudの開発を担うアプリケーションエンジニアを募集します。

【具体的に期待する役割】
・AIを活用して高速に開発を進めつつ、AIの出力の問題点を見抜き、保守性・拡張性を担保した設計に落とし込むこと
・ビジネスサイドと協働し、顧客課題を踏まえて仕様策定・要件整理を行いユーザー体験の向上を図ること
・テスト戦略・自動化・ナレッジ共有・AI活用プロセスの改善を通じて、チーム全体の開発力向上に貢献すること
・性能・可用性・セキュリティ・運用性など、法人向けプロダクトに求められる非機能要件を踏まえて品質を作り込むこと
・ご自身の強みを起点に、フロントエンドからバックエンドまで横断的にプロダクト開発を推進すること
・担当領域にオーナーシップを持ち、課題発見から改善提案、実装、運用まで主体的に推進すること


フルスタックエンジニア

BigQuery

アプリケーションエンジニア（SecureMemoCloud）

【本ポジションについて】
本ポジションのミッションは、 「暗黙知になっている"まともなエンジニアリング"を、組織の文化にすること」です。

AI議事録プロダクト「SecureMemo」シリーズの開発をリードし、開発チーム全体の技術力の向上に寄与していただきます。

【募集背景】
主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo/SecureMemoCloud」は昨年比200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで、幅広い組織にプロダクトを提供しています。
一方で、成長速度に対して開発体制の拡充・整備が追いついておらず、「エンジニアとして当然考えるべき設計観点」が属人化している問題を抱えています。
これらは個々のスキル不足ではなく、エンジニアリングの共通認識・判断基準がまだ定義されていないことが本質的な原因だと考えています。
そこで、エンジニアリングの当たり前を言語化し、組織の標準として定着させるテックリードを募集します。

将来的には、組織拡大に伴いVPoTを担っていただくことを想定したポジションです。

【具体的に期待する役割】
・技術スタック・アーキテクチャの選定・標準化をリードし、プロダクトの中長期的な技術方針を策定すること
・フロントエンドからバックエンドまで横断的に設計レビューを行い、品質・一貫性・拡張性を担保すること
・性能・可用性・セキュリティ・運用性など、エンタープライズ要件を踏まえた非機能設計の意思決定を主導すること
・エンジニアのメンタリング・コードレビュー・ナレッジ共有を通じて、チーム全体の技術力底上げを牽引すること
・採用・オンボーディングに関与し、エンジニア組織の成長に貢献すること
・PdM・ビジネスサイドと対等に議論し、技術的実現性・リスク・工数を踏まえた仕様・優先度の意思決定に参画すること
・音声認識・話者認識・生成AIといった先端技術を、信頼性・実用性のあるプロダクト体験として成立させる技術的判断を担うこと


テックリード

テックリード（VPoT候補）

【本ポジションについて】
「AI技術に本気で向き合い、プロダクションの現場で実力をつけたい」——そんな想いを持つ方に向けたポジションです。

音声認識・話者認識・LLMを実際のプロダクトに組み込むプロダクトのMLOps/LLMOps関連の領域と、顧客向けのプライベートAI・ソリューションの開発の両面で活躍いただきます。

※ご本人の適性や希望、案件状況を総合的に鑑みて、担当を決めます。

【募集背景】
当社の主力プロダクトである「SecureMemo/SecureMemoCloud」の事業拡大に伴い、プロダクトが解決すべきAI技術の課題も増え続けています。

音声認識精度のさらなる向上、話者分離の高精度化、LLMによる要約・校正品質の改善、推論パフォーマンスの最適化——取り組みたいテーマは数多くあり、一緒に取り組めるエンジニアを募集し、チームとして挑戦できるテーマの幅を広げていきたいと考えています。

第二新卒の方も歓迎します。「実務経験はまだ浅いが、AI技術への関心が高く、自ら手を動かして学んできた」という方にぜひお会いしたいです。

【雇用形態】
雇用形態は正社員を想定していますが、業務委託・副業から始めて、お互いの相性を確認した上で正社員に移行するステップも用意しています。「いきなり転職は不安」「まず一緒に働いてみたい」という方もお気軽にご相談ください。

【具体的に期待する役割】
まずは先輩のAIエンジニアのフォローの元で業務に取り組み、徐々に主担当として任される範囲を広げていきます。

【業務内容】
プロダクトのMLOps/LLMOps
・モデル実装・最適化
　　-音声認識モデル・話者分離モデルのプロダクション実装
　　-LLMを活用した機能（要約、校正、翻訳等）の実装・最適化
　　-推論パフォーマンス最適化（量子化、蒸留、バッチ処理等）
・ML/LLM基盤・パイプライン構築
　　-モデル学習パイプラインの構築・自動化
　　-実験管理基盤の整備（MLflow, Weights & Biases等）
　　-モデル・プロンプトテンプレートのバージョン管理
　　-データバージョニング・管理基盤の整備
・CI/CD・デプロイメント
　　-モデル・プロンプトのテスト自動化（精度検証、出力品質評価）
　　-デプロイパイプラインの構築・運用
　　-モニタリング・インフラ運用AIモデルのパフォーマンス監視（精度、レイテンシ、スループット）
　　-プロンプト・出力品質の継続的評価
　　-ダッシュボード構築・運用（Langfuse, Grafana等）
　　-AWS/GCPでのインフラ運用・コスト最適化
　　-コンテナオーケストレーション（ECS, Kubernetes）

プライベートAI/ソリューション開発
・カスタマイズ開発
　　-顧客要件に応じた音声認識AI・LLM処理のカスタマイズ
　　-エンタープライズ向けAIソリューションの設計・実装
・コンサルティングプロジェクト推進
　　-課題ヒアリング・要件定義
　　-データ分析・モデル構築・評価
　　-技術レポーティング・提案資料作成
　　-プロトタイプ開発・PoC実施

ソリューション開発案件事例
・小売系企業
　　-課題：ドキュメント・チャット履歴からFAQを自動生成し、変更に追従してメンテナンスを効率化・品質向上したい
　　-支援内容：生成AIによるFAQ自動生成システムを構築。ドキュメント更新を検知してFAQの追加・更新・削除を自動判断。画像理解によるドキュメント構造解析で高品質化を実現
・化粧品企業
　　-課題：製品広告の薬機法・景表法チェックに工数がかかり、見落としを減らして確認品質を向上したい
　　-支援内容：Few-shot learningにより、使用体験談中の法令抵触表現（効果効能訴求等）を自動検出する生成AIアプリケーションを開発

AI・LLMエンジニア

【第二新卒歓迎】AIエンジニア

【本ポジションについて】
本ポジションのミッションは、「研究開発されたAIモデルをプロダクションレベルで実装し、安定的かつスケーラブルに運用できる基盤を構築すること」です。

音声認識・話者認識・LLMを実際のプロダクトに組み込むプロダクトのMLOps/LLMOps関連の領域と、顧客向けのプライベートAI・ソリューションの開発の両面で活躍いただきます。

※ご本人の適性や希望、案件状況を総合的に鑑みて、担当を決めます。

【募集背景】
主力事業であるAI議事録ツール「SecureMemo/SecureMemoCloud」は昨年比200%成長を遂げており、政府系機関からエンタープライズ企業まで、幅広い組織にプロダクトを提供しています。 事業拡大に伴い、音声認識・話者認識・LLMを活用したプロダクトの開発スピードを加速させるとともに、本番環境での安定運用とスケーラブルなML基盤の構築が急務となっています。 そこで、AIモデルのプロダクト実装から運用基盤の整備まで、一気通貫で担えるAIエンジニアを募集します。

【具体的に期待する役割】
・音声認識・話者認識・LLMのプロダクション実装と、ML/LLMOps基盤の構築・運用を一気通貫で担うこと
・モデルのデプロイ・監視・最適化を通じて、AIが安定してユーザーに届く仕組みを作り続けること
・エンタープライズ向けAIソリューションの設計・実装にも関与し、顧客課題を技術で解決すること

【業務内容】
プロダクトのMLOps/LLMOps
・モデル実装・最適化
　　-音声認識モデル・話者分離モデルのプロダクション実装
　　-LLMを活用した機能（要約、校正、翻訳等）の実装・最適化
　　-推論パフォーマンス最適化（量子化、蒸留、バッチ処理等）
・ML/LLM基盤・パイプライン構築
　　-モデル学習パイプラインの構築・自動化
　　-実験管理基盤の整備（MLflow, Weights & Biases等）
　　-モデル・プロンプトテンプレートのバージョン管理
　　-データバージョニング・管理基盤の整備
・CI/CD・デプロイメント
　　-モデル・プロンプトのテスト自動化（精度検証、出力品質評価）
　　-デプロイパイプラインの構築・運用
　　-モニタリング・インフラ運用AIモデルのパフォーマンス監視（精度、レイテンシ、スループット）
　　-プロンプト・出力品質の継続的評価
　　-ダッシュボード構築・運用（Langfuse, Grafana等）
　　-AWS/GCPでのインフラ運用・コスト最適化
　　-コンテナオーケストレーション（ECS, Kubernetes）

プライベートAI/ソリューション開発
・カスタマイズ開発
　　-顧客要件に応じた音声認識AI・LLM処理のカスタマイズ
　　-エンタープライズ向けAIソリューションの設計・実装
・コンサルティングプロジェクト推進
　　-課題ヒアリング・要件定義
　　-データ分析・モデル構築・評価
　　-技術レポーティング・提案資料作成
　　-プロトタイプ開発・PoC実施

ソリューション開発案件事例
・小売系企業
　　-課題：ドキュメント・チャット履歴からFAQを自動生成し、変更に追従してメンテナンスを効率化・品質向上したい
　　-支援内容：生成AIによるFAQ自動生成システムを構築。ドキュメント更新を検知してFAQの追加・更新・削除を自動判断。画像理解によるドキュメント構造解析で高品質化を実現
・化粧品企業
　　-課題：製品広告の薬機法・景表法チェックに工数がかかり、見落としを減らして確認品質を向上したい
　　-支援内容：Few-shot learningにより、使用体験談中の法令抵触表現（効果効能訴求等）を自動検出する生成AIアプリケーションを開発

Kubernetes

AIエンジニア

AIプロダクト事業
 - オフラインで利用可能なAI議事録ソフトウェア「SecureMemo」
 - AI議事録SaaS「SecureMemoCloud」

AIソリューション事業
 - LLM/SLMをコア技術としたお客様向けコンサルティング・開発

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