AI活用エンジニア（キャリアチェンジ枠）

【このポジションについて】
社内では、本気AI、AI Driven School、YouTubeコンテンツ制作など、複数事業でアプリケーションとツール群を開発・運用しています。事業の急拡大に伴い、エンジニアチームの拡充が急務です。
このポジションで求めているのは、他の職種で明確な実績を積んできた人が、次のキャリアをAIエンジニアリングに賭けたいと本気で考えている——そんな候補者です。
エンジニアとしての開発経験は問いません。ただし「教えてもらえれば育ちます」という受け身のスタンスでは、Surpriseの環境では通用しません。このポジションは 「他領域で結果を出してきた人だからこそ、エンジニアとしても自走できる」 という確信の上に設計されています。
Surpriseのエンジニアチームには、もともとマーケティング出身のメンバーがいます。別事業部を経て、AIを活用した開発スキルを自ら身につけ、今では開発をリードする立場で活躍しています。このキャリアパスを、新しい仲間と再現したいと考えています。

【私たちが実現したい世界】
▼MISSION（あり方）：人生にサプライズを
誰かの人生に予期せぬ驚きや喜び、成長のきっかけを起こし続ける。創業から変わらない私たちのあり方です。

▼CONCEPT（方法）：自分でつくる人を増やす
自分の意思で意思決定し、必要なものを自分の手で増やし、ふさわしい環境を行動で築く。「人生を自分でつくる」姿勢を世の中に広げます。

▼VISION（未来）：すべての人が幸せに生きる世界をつくる
一人ひとりが自分の幸せを定義し、自分の意思で人生を選び取れる世界を目指します。

これらを支える行動哲学「サプライズマインドセット（15項目）」に、心から共感できることを最も大切にしています。

【なぜ、私たちは「自分でつくる人」を増やすのか】
私たちの原点は、「世界をクリエイティブで満たしたい」という想いです。
どれだけAIが進化しても、人の心を動かすクリエイティブは人間にしか生み出せない——私たちはそう信じています。AIは、その人間のクリエイティブを何倍にも増幅させる最強の道具です。
だからこそ、AIを誰よりも使い倒しながら「自分でつくる人」を増やすことに賭けています。

【その世界を、私たちは「本気AI」で形にしています】
主力事業の『本気AI（マジAI）』は、多くのAIサービスが「使い方」を教えるのに対し、私たちが届けたいのは「良い問いを立てる力」です。
何でも答えてくれるAIは"目的を持たない巨大な図書館"で、「何を、どう決めるか」までは教えてくれません。本気AIは、プロの「思考の型」をキャラクターのエンタメに翻訳し、「楽しく見ていたら、いつの間にかAIを使いこなせていた」という学習体験をつくります。
制作を支える動画編集ツールも自分たちで開発し、マガジンからアプリ、AI活用プラットフォームへと進化させ、日本一のAIメディアを本気で獲りにいきます。『本気AI』は登録者約9万人・総再生数300万回超（2026年6月時点）と、まだ走り出したばかりです。
代表がYouTubeで培った知見を土台に、原稿から動画編集までを一気通貫で行う動画制作ツールを自社開発し、高品質な動画をこれまでにないスピードで生み出す体制を、もう手元で動かしています。
「自分でつくる人を増やす」という思想は本気AIだけのものではありません。AIスクール事業（AI Driven School）は"AIを使って自分で必要なツールを作れる人"を増やし、エンジニアチームはコンテンツ作成に必要なツールを自分たちの手で内製しています。キャリアチェンジでエンジニアに転じる方も、いずれこうした事業の当事者として価値を生み出す側に回ります。

【このフェーズでジョインするメリット】
▼前職の「課題発見力」が、そのまま武器になる
エンジニアリングとは、本質的には「解くべき課題を見つけ、最短ルートで解決する」営みです。マーケティング、営業、新規事業開発、コンサル、デザイン、データ分析——どの職種にいても、「何が問題か」を見抜き、「どう動けば結果が出るか」を組み立ててきた経験はそのまま活きます。
Surpriseでは、言われた仕様をコードに落とす作業者ではなく「事業課題を自ら発見してプロダクトで解決する人」を求めています。前職で培った「現場の感覚」と「構造化する思考」は、ここでこそ本領を発揮します。

▼AIにオールインした環境で、エンジニアとしての第一歩を踏み出せる
「昨夜リリースされたモデルを今日試す」が当たり前の環境です。代表も元エンジニアですが、今はCursorとClaude Codeを毎日使い、LLMのAPI利用料に月300万円以上使うこともあります。Claude・Gemini・GPTなどLLMのAPI利用に金額上限はなく、稟議・承認に縛られることなく、爆速で新しい技術を試し、プロダクトに活かせます。
Cursor、Claude Code、各種LLM APIの進化で、「コードを書く」という行為のコストは数年前の10分の1以下になりました。実際、Surpriseでは非エンジニアのデザイナーも編集者も人事も、Cursorでコードを書いてプロダクトに貢献しています。エンジニアリングは、もう一部の専門家だけのものではありません。

▼他職種からエンジニアへ——実証済みのキャリアパスがある
社内には、マーケティング出身で別事業部を経て、AIを活用した開発スキルを自ら身につけ、今では開発をリードしているメンバーがいます。絵空事ではなく、同じ道を歩んだ人間が隣にいる。学んだことがその日のうちに事業に反映され、自分の手で動かした結果が翌日にはユーザーに届く——そんな距離感で成長できます。
週1回のエンジニア勉強会には副業で在籍するシニアエンジニアも参加し、代表も加わって技術トピックを議論します。

【Surpriseで働くということ】
キャリアチェンジは、決して楽な道ではありません。正直にお伝えしておきます。
・入社初期は、前職の専門知識が使えない領域に毎日直面します。「自分はこんなこともわからないのか」と思う瞬間が連続します。
・Surpriseには整った新人研修プログラムはありません。AIと先輩エンジニアを武器に、自分で学び、自分で手を動かすことが前提です。
・週1本のペースで新しいAIモデルやツールが出ます。キャッチアップを続けなければ、すぐに取り残される環境です。
・残業もあり、必要なときは深夜や土日に仕事をすることもあります。
・「頑張った過程」ではなく「出したアウトプット」で評価されます。

一方で、この環境にしかない価値もあります少しずつ信頼を積み上げれば、前職の専門性とエンジニアリングを掛け合わせ、他のエンジニアでは作れない独自のプロダクト・仕組みを提案・実装できるポジションに立てます。

「仕事への熱量の高いメンバーと信頼しあえる環境で働きたい」「キャリアチェンジを覚悟して、本気でエンジニアリングに賭けたい」という方をお待ちしています。

【得られる成長】
▼段階的な成長ステップ
キャリアチェンジ枠では、いきなり大規模開発を任されるのではなく、前職の強みが活きる領域から段階的にステップアップします。

▼入社後〜3ヶ月：ドメイン理解が活きる開発から
マーケ出身なら広告分析ダッシュボード、営業出身ならCRM周辺ツール、データ分析出身なら社内KPIの自動集計——といった形で、既存ツールの改善や小規模な業務自動化から着手します。

▼3ヶ月〜：事業を前進させるアプリケーション開発へ
プロダクトと事業の全体像が掴めた段階で、本気AIのWebアプリや全社の業務改善システムなど、よりインパクトの大きい開発に踏み込みます。

▼6ヶ月〜：前職の専門性 × AI で、独自の価値を生む
「マーケの現場で感じていた非効率を、AIエージェントで一掃する」「デザイナーとしての感性をUI生成のプロンプトに落とし込む」——あなたにしか作れない橋渡しを期待するフェーズです。

▼キャリアの実例
マーケティング出身で入社後、AIを活用した開発スキルを自ら身につけ、開発をリードする立場へ
別事業部を経てエンジニアリングに転じ、事業課題を自ら発見してプロダクトで解決するメンバーへ成長
入社時点で将来が決まっているわけではありません。事業の状況と本人の力量・意欲しだいで、想像していなかったキャリアが拓けていきます。

【ミッション】
これまでのキャリアで培った課題発見力に、AI活用エンジニアリングという武器を掛け合わせ、事業を前進させる

【業務内容（参考イメージ）】
1．事業課題のキャッチアップと、"手が届く範囲" からの開発参加（入社後〜3ヶ月）
入社直後は、前職の専門性を活かせる領域から開発に参加します。
・既存ツール・ダッシュボードのバグ修正・機能改善
・事業責任者・メンバーとの対話を通じた課題の言語化
・LLM APIを活用した小規模な業務自動化ツールの開発
・週1のエンジニア勉強会での最新AI技術のキャッチアップ

2．事業を前進させるアプリケーション開発（3ヶ月〜）
プロダクトと事業の全体像が掴めた段階で、よりインパクトの大きい開発に踏み込みます。
・新規事業（AI活用マガジン「本気AI」など）のWebアプリケーション企画・開発
・全社の生産性を向上させる業務改善システムの設計・開発
・その他、事業課題を解決するための技術選定、設計、開発全般

3．自分の専門領域 × AI で、事業の飛躍を作る（6ヶ月〜）
前職の専門性を軸に、他のエンジニアでは作れない独自のプロダクト・仕組みを提案・実装します。

【主な技術スタック・開発環境】
特定の技術に固執せず、課題に応じて最適な技術を選ぶのがSurpriseの方針です。現在、全プロジェクトで共通して使われている主な技術は以下の通りです。
・言語：TypeScript
・フロントエンド：React／Next.js／Tailwind CSS／shadcn／ui
・モバイル：React Native + Expo
・データベース：PostgreSQL（Supabase／Neon）
・AI：Claude／Gemini／GPT（用途別に使い分け）
・インフラ ：GCP／Terraform
・開発ツール：Cursor／Claude Code／GitHub Actions

入社時点でこれらの経験は必須ではありません。事業課題に取り組む中で、AIを活用しながら自然と身につけていく環境です。

【メッセージ】
「前職の専門は◯◯だった。でも、AIの時代に自分の手でプロダクトを作れる人間になりたい」——そう考えている方にこそ、読んでほしい求人です。
正直に申し上げると、このポジションで求める要求水準は決して低くありません。未経験での採用とはいえ、「他職種で自力で結果を出してきた」という確かな実績と、「エンジニアリングを一生の武器にする」という本気の意志がなければ、Surpriseの速度と密度についてこられません。

それでも、このポジションを設計した理由はひとつです。AIによって、エンジニアリングが "素養のある人なら誰でも到達できる武器" になった——この歴史的な転換点に、最も良いポジションで飛び込めるチャンスだからです。他職種からエンジニアへの道は、Surpriseで実証済みです。
少しでも心が動いたなら、ぜひ一度お話しさせてください。ご応募、心よりお待ちしています。

【必須条件】
▼他領域での明確な実績
・他職種での実務経験3年以上（マーケティング、営業、新規事業開発、コンサルティング、デザイン、データ分析、金融、研究職など、領域は問いません）
・その領域で、運やタイミング、周囲の力ではなく「自力」で出したと説明できる具体的な実績（数値・成果物・プロジェクトの形で言語化できるもの）

▼エンジニアリングの素養
・プログラミングの基礎知識（独学・業務問わず。言語不問）
・何かしらのアプリケーションやツールを自分の手で作った経験（個人開発・業務・学校課題、規模は問わない）
・AI／LLMを日常的に使っている（ChatGPT、Claude、Cursor等）
・AIを活用して業務を仕組み化・自動化したことがある

▼マインド・思考力
・物事の本質を見抜き、「何を作るべきか」を定義して設計に落とせる力（開発の先でPMを担うための核となる素養）
・物事を論理的に構造化して考えられること、それを相手に説明できること
・人生のどこかで、何かに本気で取り組んだ経験があること（スポーツ、研究、起業、創作、受験など、領域は問わない）
・エンジニアリングを "一生の武器" として本気で身につけたいという意志

▼マインドセット・働き方
・会社のコンセプト「自分でつくる人を増やす」に共感いただける方
・恵比寿オフィスへのフルタイム・フル出社が可能な方（最初は週3〜4日からの段階的な出社移行も相談可能。最終的にフル出社に移行することへの合意は前提）
・建設的な議論ができる方

【歓迎条件】
・PythonまたはTypeScriptでの開発経験（独学・業務問わず）
・LLM APIを活用したアプリケーションや業務自動化ツールの開発経験
・GitHubでのOSS活動、技術ブログの運営、勉強会登壇などの公開されたアウトプット
・0→1での新規事業・プロダクト立ち上げ経験
・難易度の高い目標を達成した経験（大学・大学院での研究、学術論文、全国大会レベルの競技成績、起業・独立、業界賞の受賞など）
・リーダー・マネジメント経験が複数ある方
・読書習慣があり、自分の思考を継続的に更新している方

【こんな方におすすめ】
・前職で結果を出してきたが、「次の10年はAIエンジニアリングで戦いたい」と本気で考えている方
・職種は変えるが、"自分の地頭と努力" には自信がある方
・気づいたら徹夜でコードを書いていた、AIと会話が止まらなかった、という経験がある方
・「めんどくさい」をトリガーに、すぐ仕組み化・自動化を考えてしまう方
・AIの出力を鵜呑みにせず「それって本当？」とツッコミを入れてしまう方
・事業・プロダクトに近いポジションで、言われた通りではなく自分の頭で考えて作る環境を探している方

【こんな方は合わないかも】
より良いマッチングのために、私たちの環境の特徴を率直にお伝えします。

▼「教わる」が前提の方
Surpriseには整った研修プログラムやOJTマニュアルがある会社ではありません。AIと先輩エンジニアを武器に、自分で学び、自分で手を動かし、自分で形にすることが前提です。「最初は丁寧に教えてほしい」という方は、このポジションではなく「AI活用エンジニア（ジュニア・未経験可）」採用を検討してください。

▼実績の "中身" が曖昧な方
このポジションは「他職種でも自力で結果を出してきた実績」を最も重視します。「チームで頑張りました」「会社のブランドで売れました」という主語のぼやけた実績では、Surpriseの環境で通用しません。何を見抜き、何を動かし、どう結果に貢献したか——それを自分の言葉で語れる方を求めています。

▼論理より感覚派を自認する方
「感覚派で論理は苦手」と言う方は、Surpriseの文化に馴染みにくいです。エンジニアリングは構造化と論理が武器です。直感は大切ですが、直感を言葉にして人に説明できなければ、チームで動かす開発では力になりません。

▼新しい技術に腰が重い方
「新しいAIモデルが出ても、まずは様子を見る」「流行りものは少し落ち着いてから試す」という姿勢は、Surpriseでは致命的です。週単位で技術の常識が塗り替わる業界で、自ら先頭に立ってキャッチアップできる方を求めます。

▼ワークライフバランスや安定を最優先したい方
業務の状況次第では、残業や土日の仕事もある環境です。雇用形態に関わらず「成果で評価される」文化が徹底されています。長時間労働や精神的なプレッシャーに耐えることが目的ではありませんが、「決められた時間だけ働いて、言われたタスクだけこなしたい」という方には合いません。

東京都.

想定年収600万円〜800万円
特記事項：雇用形態：正社員・業務委託
年収：前職実績・ポテンシャルに応じて決定

健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険

【受動喫煙防止情報】
屋内受動喫煙対策：対策あり

学歴不問  経験者優遇  研修・勉強会充実