Dev】ソフトウェアエンジニア; Data Operations

【Dev】ソフトウェアエンジニア（Data Operations）

全ての取引には必ず「相手を知る」工程が存在します。行政文書やWeb、現地などに散らばり、形式も鮮度も信頼性も不揃いです。新興・中小企業は情報がないだけで取引の土俵に立てないことがあります。AIや技術で見える情報をつくり出す法人もいますが、これは実力ではなく情報の非対称性が作る不公平性です。Simple Formはこの見えない歪みに向き合い、誰も整理したがらない一次情報を集め、構造化することで情報のない法人を減らし、闇のAIを上回る光のAIで真偽を明らかにしています。信頼の足場が多くの企業の選択肢となり、社会全体の取引のあり方を変えていくことを目指しています。

• Simple Check：全国500万法人の定性情報を自動で収集・判定法人名を入力するだけで情報を瞬時に収集し、独自に蓄積・検知したリスク情報と共に30秒でレポーティング。
• Simple Monitor：法人リスク情報の重要な変化を常時監視・通知。対象法人を常時監視し、リスク評価に関わる重要な情報・属性に変化が生じた際に自動通知。
• Simple Interview：応答によって質疑を最適化し、法人実態を見極める。法人代表者など取引相手との面談において、事前情報や応答によって質疑を最適化し、現場の面談者によるバラつきを抑え、正しい判断を促す。

上記審査プロダクト群を核として、法人審査全体を支援するべく、現地調査の代行やコンサルティング、業務システム構築、審査業務自体の請負も担っています。

Data Operations チームは、Simple Check や Simple Monitor などのプロダクトで活用されるデータの収集・高付加価値化を担うチームです。法人に関するデータは行政開示請求データを始めとする、紙ベースなどで存在するもののデジタル形に構造化されていない情報ばかりです。Data Operationsチームはデータ収集オペレーションを支援する社内向けプロダクトの開発を通して、これらの情報を効率的に収集し、プロダクトで活用できる状態に変換しています。

現在、Data Operations チームはエンジニア5名とオペレーション企画メンバー5名の計10名体制です。エンジニアとオペレーション企画メンバーが協力して業務を進める体制になっています。エンジニアはオペレーション企画メンバーから上がった要望をもとに議論をしながら、プロダクトの要件定義・設計・タスク分解を行い、合意されたタスクをスクラムの中で計画に沿って進めていきます。

• フロントエンド:
  Vue.js, Type Script
• バックエンド:
  Ruby on Rails, Python
• データベース:
  Aurora MySQL, Redis, Neptune, DynamoDB
• インフラ/IaC: AWS, Terraform
• データ基盤/BIツール:
  Snowflake, Redash
• CI/CD:
  Git Hub Actions
• バージョン管理:
  Git Hub
• デザイン:
  Figma
• コミュニケーション/タスク管理:
  Slack, Notion, Jira
• モニタリング:
  New Relic, Sentry
• AIコーディング支援:
  Cursor, Git Hub Copilot

• コーポートサイト：
• CTOメッセージ：
• 技術オウンドメディア「技術論考」：
• オフィス移転：
• シリーズBラウンドで総額40億円の資金調達を実施：(Use the "Apply for this Job" box below)..html

• みずほ銀行様：
• りそな銀行様：
• ゆうちょ銀行様：

全ての取引には必ず「相手を知る」工程が存在します。行政文書やWeb、現地などに散らばり、形式も鮮度も信頼性も不揃いです。新興・中小企業は情報がないだけで取引の土俵に立てないことがあります。AIや技術で見える情報を…