Mobile Engineer (新規サービス開発部門/Sales AI Agent事業)
- Tokyo
- Partial Remote
- Full-time
- February 19, 2026
企業・事業概要
私たちは「AIを用いた社会課題解決を通じて幸せな社会を実現する」というミッションを掲げ、少子高齢化社会における労働生産性向上の解決策として、独自のAI技術やAIプラットフォームを活用した多種多様なサービスの創出に取り組んでいます。 業界の仕組みを変えうるステークホルダーとのAIの社会実装を創業当初から推進してきたことで、AI技術やアプリケーション、ミドルウェア等の多様なアセットが社内に蓄積されてきました。 企業の変革ひいては社会の仕組みを変える「総合AIビジネスカンパニー」を目指し、 蓄積された独自アセットやナレッジを最大限活用した自社サービスの構築・提供「深化」と、新たなサービスや事業の創出「探索」の両輪を継続して行うことで、さらなる事業のドライブを目指しています。
配属部門
クライアントとのプロジェクト起点でプロダクト事業の創出~グロースを担っている部門です。 売れるものを作る、売り方を作る、それらを他部門含めて連携し更にスケールさせることで、作る・売る・届ける・大きくするというサイクルを複数プロダクトで生み出していくことを目指しています。
参考記事: ①大企業×スタートアップの魅力を兼ね備えたエクサウィザーズのPdMとは? ー AIエージェント×セールステック事業 ②AIエージェント×セールステックで営業職の「本質的な進化」を実現 ーエクサウィザーズの事業・サービス企画開発ユニットとは?
プロダクトについて
本募集ポジションの「SalesTech事業セグメント」は、AIを用いた「営業職の"本質的な進化"」 - 営業活動の効率化と成果最大化 を目的として、2024年4月に誕生しました。
営業活動のバリューチェーンを上流~下流まで一貫して支援するため当事業部においても以下のようなプロダクトをマルチプロダクト構想で開発とグロースを進めている最中です。 加えて、自社の他プロダクト(exaBase 生成AI、exaBase Studio等)も組み合わせることによって、顧客に合わせた最適なソリューションの提供を目指しています。
提供中のプロダクト
- 「exaBaseセールスエージェント」
- 「exaBase ロープレ」
業務概要
新規開発中のAIエージェント関連のプロダクトにおけるモバイル開発を担当いただきます。 PdM、機械学習エンジニア、デザイナー、フルスタックエンジニアと協業しての開発です。
業務内容
- モバイルアプリケーション開発の基盤構築および開発リード
- アーキテクチャ設計/状態管理/ナビゲーション/CI・リリース/計測
- モバイル向けのモバイルアプリケーションの設計・開発
- コードレビュー、コーディング規約、ユニットテストなどを通してコードの品質向上
技術スタック
- モバイル:Kotlin, Swift
- フロントエンド:TypeScript
- バックエンド:TypeScript
- インフラ:AWS
このポジションの特徴
- 0→1フェーズ、1→10フェーズのプロダクト開発において、ビジネス観点を踏まえた開発経験を積むことが可能です
- 提供するサービスにおいて、アーキテクチャや基本設計をリードできるため、将来的にテックリードへのキャリアパスが考えられます
- 最先端のAI技術や音声認識技術を駆使した設計・開発に携わることが可能です。パフォーマンスを含めた高い品質のプロダクトを提供する上で、アーキテクチャ設計や技術選定、実装を経験し、幅広い技術力を高めることが可能です
- 事業開発、セールスメンバー等コラボレーションする職種が多いため、エンジニアとしてビジネスの全体像に関与する機会があります。この環境を経験することで、プロダクト作りを担うエンジニアとしてのスキルを高めることができます
応募資格(必須)
- SwiftでのiOS向けアプリケーション開発経験、もしくはKotlinでのAndroid向けアプリケーション開発経験
- テックリードとしてモバイルアプリケーションのアーキテクチャの設計経験
- アジャイルスタイルでの開発経験
- ビジネスレベルの日本語スキル(N1相当)
応募資格(歓迎)
- バックエンド/フロントエンド/クラウドインフラの知識
- 機械学習やLLMに関する知識
- モバイルアプリ開発経験
About Exawizards
「AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現する」をミッションに、介護、人材、金融、医療、製造、流通など複数領域に横断して、複合的に社会課題の本質的解決を目指すAIスタートアップです。ビジネスモデルとしては主にプロジェクト型とプロダクト型に分かれ、プロジェクト型では機械学習エンジニアとコンサルタントがビジネス課題の発見から学習モデルによる解決まで、プロダクト型では発見した課題とそれを解決する学習モデルを用いたより普遍的で広範なソリューション提供のためのSaaSプロダクトを開発しています。
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