BALENCER

Careers

AIを使えることは土台です。
その上に何が載っているか。

バレンサーは、経営と並走するブランディングカンパニーです。対話を起点に組織を整え、ブランドを形にし、デジタルとAIで事業を動かします。職種を問わず、AIを日常的に使いこなしていることを前提にしています。

現在の募集

AIエンジニア1職種

業務委託/社員。どちらにするかは面談で決めます ・ 大阪(梅田)/フルリモート可 ・ 週1日から。稼働は相談して決める

募集要項を見る

01The Baseline全職種に共通

Claude Code を触ったことがあるかは聞きません。

聞くのは、AIをどう使って判断しているかです。選考で見ているのは次の4つ。

01

任せる範囲を切り分けられるか

AIに任せる部分と、自分で判断する部分を分けている。全部投げる人も、使わない人も、どちらも合いません。

02

出力をそのまま信じないか

鵜呑みにせず、動作・品質・リスクを自分で確認する。動いたからOK、で止まらない。

03

最後まで責任を持てるか

AIが書いたものにも最終責任を持つ。うまくいかなかったときに、AIのせいにしない。

04

判断を言葉にできるか

なぜその判断にしたかを、選ばなかった選択肢ごと説明できる。ここが一番差が出ます。

02Disciplines全職種に共通

1つだけより2つ3つ重なっている人を探しています。

バレンサーの案件は、1社の中で組織の話とブランドの話と仕組みの話が同時に動きます。担当が分かれていないぶん、領域をまたげる人ほど関われる範囲が広くなります。

Web・アプリ・システム

Engineering

コーポレートサイト・LP・オウンドメディアの制作/業務アプリ・社内ツールの開発/EC(Shopify等)/受託・自社サービスの開発/インフラ構成、データベース設計/既存システムの引き継ぎと保守

業務自動化・AI実装

Automation & AI

業務の棚卸しと仕組み化/Notion・Google Workspace の設計と定着/LLM API、RAG、AIエージェント、MCP を組み合わせた実装/請求・受発注・資料制作の自動化/社内研修と運用定着

デザイン

Design

ブランド戦略とアートディレクション/CI・VI、ロゴ、ネーミング/UI・UX/グラフィック、紙媒体/デザインシステムの構築

映像・写真・SNS

Content

動画の企画・撮影・編集/ショート動画/写真、3D/SNSの運用設計と実行/記事・オウンドメディアの編集/広告クリエイティブ

事業を前に進める仕事

Business

営業・商談(提案から受注まで持てる方)/プロジェクトマネジメント(体制・進行・採算)/ファシリテーション/組織開発、MVV策定/経営企画、事業計画

特定の業界に詳しいこと

Domain

建設・不動産/製造/旅行・宿泊/飲食・小売/士業・専門サービス/その他、その業界の商習慣と勘所を知っていること。技術より効くことがあります

営業とPMが両方できる方は、そのままフロントに立てます。 経営者と話して、何をやるかを決めて、進行まで持つ。バレンサーで一番価値が出るのはこの形です。実装は外部パートナーと組めますが、この役割は代わりがききません。

03Career全職種に共通

担当した工程の広さと深さ

要件定義、材料集め、検証、制作、本番運用、その後の不具合対応まで一周したことがあるか。途中の工程だけを何度も回した経歴は、深さが見えません。

0から立ち上げた経験

要件も材料も揃っていない状態から、前提を整理して形にし、検証を回したことがあるか。バレンサーの案件は、要件が固まった状態で始まることがほとんどありません。

専門の外側の責任

専門外の相手に、できることとできないことを説明して期待値を調整した経験があるか。クライアントは経営者です。技術だけを担当したい方には合いません。

腰を据えた時間

精度が出ない、材料が足りない、期待とずれた。その局面で原因を整理して立て直した経験があるか。これは一定期間ひとつのものに向き合った人にしか溜まりません。3年深く一周した方が、8年浅く回った方より強いことがあります。

年数で足切りはしません。年数でしか身につかないものは見ます。

AIによって、それらしい成果物は誰でも短時間で作れるようになりました。だから実装の速さでは差が見えません。見ているのは、うまくいかなかったときの粘り方です。

04How We Start全職種に共通

業務委託か社員かは面談で決めます。

どちらが合うかは、その方の状況と担ってもらう範囲によって変わります。先に型を決めず、話したうえでお互いに選びます。

どちらの場合も、まず3ヶ月は期限を切って一緒にやります。初日に、担当する範囲、測れる成果、中間チェックの日程、最終判断をいつ伝えるかを文書で合意します。評価基準を後から作ることはしません。

Step 01

面談

1〜2回

ここで業務委託か社員かを決めます。稼働、報酬、担ってもらう範囲も一緒に。

Step 02

トライアル

3ヶ月・週1日から

実際の案件を1つ担当します。1ヶ月目と2ヶ月目に必ず話し、3ヶ月目に続けるかを決めて伝えます。

Step 03

継続

6ヶ月更新

稼働を増やし、複数の案件を担当します。半年ごとに範囲と条件を見直します。

Step 04

拡大

案件の主担当になり、外部パートナーのレビューも持ちます。判断の範囲が広がります。

だらだら延長はしません。気になることがあれば途中で伝えます。他の仕事と並行していても問題ありません。

05Open Positionいま募集中

募集中 01

AIエンジニア

経営の会話のなかで「それは仕組みにできます」と判断できて、そのまま自分で作れる人。

01

なぜこの募集をしているか

バレンサーは、組織を変える、魅せ方を変える、戦い方を変える、という順番で経営に関わってきました。

このうち最後の「戦い方を変える」にあたる仕事、つまり業務基盤をつくり直す仕事とAIを実務に入れる仕事が、この1年で明確に増えています。建設、旅行、製造、士業と、業種もばらばらです。

足りていないのは手を動かす人ではありません。経営者と話しているその場で「それは仕組みにできます」と判断できて、そのまま自分で作れる人です。いまはその判断と実装が代表に戻ってきていて、そこが会社の上限になっています。

空けたいのはそこです。

02

何をやるか

  • クライアントの業務を実際に見て、どこを仕組みに置き換えるかを決める
  • 業務アプリ、社内ツール、自動化を Claude Code や Codex を使って実装する
  • 既存システムの保守や引き継ぎについて、引き受けるかどうかを技術的に判断し、引き受けた分の責任を持つ
  • 外部パートナーに出す仕様書を書き、上がってきたものをレビューする
  • バレンサー社内の受発注、請求、資料制作まわりの自動化

経営会議に同席することも、現場でヒアリングすることもあります。コードを書いている時間が全部ではありません。要件が固まってから始まる案件はほとんどありません。

03

土台:AIの使い方

バレンサーでは、職種を問わずAIを日常的に使いこなしていることが前提です。加点ではなく、ここが出発点になります。

そのうえで見ているのは、ツールの習熟度ではなく判断のしかたです。

任せ方 AIに任せる部分と、自分で判断する部分を切り分けられること
検証 出力をそのまま信じず、動作・品質・リスクを自分で確認すること
責任 AIが書いたものにも最終責任を持てること
説明 なぜその判断にしたかを、選ばなかった選択肢ごと説明できること
04

その上に載っていてほしい専門性

AIが使えるだけでは足りません。土台の上に、次のどれかが載っていることを期待しています。

必須

  • Claude Code または Codex を日常の業務で使っていること
  • Web系の開発実務経験があること。または情報系・理工系のバックグラウンドがあり、自分でシステムを立ち上げて動かしきった経験があること
  • 要件・データ・前提が揃っていない状態から、整理してプロトタイプを作り、検証を回した経験があること
  • 動くところまで持っていく責任を引き受けられること

歓迎

  • 受託開発と自社サービスの両方の経験
  • インフラ構成、データベース設計
  • LLM API、RAG、AIエージェント、MCP を組み合わせた実装
  • 業務システムの引き継ぎ・保守を引き受けた経験
  • クライアントと直接話すことに抵抗がないこと

合わないと思われる方

  • 仕様が確定してから着手したい
  • 技術選定そのものが目的になりやすい
  • 自分の担当範囲の外で何が起きているかに関心を持ちにくい
  • 顧客と直接話すことは避けたい
05

経歴の見方

経験年数で足切りはしません。ただし 年数でしか身につかないものは見ます。

見ているのは、担当した工程の広さと深さです。要件定義、データ収集、検証、開発、本番運用、不具合対応まで一周したことがあるか。精度が出ない、データが足りない、期待とずれた。そういう局面で原因を整理して立て直した経験があるか。

AIによって、それらしい成果物は誰でも短時間で作れるようになりました。だからこそ実装の速さでは差が見えません。差が出るのは、うまくいかなかったときの粘り方と、そこから何を学んだかを言葉にできるかです。

短期間のプロジェクトを数多く渡り歩いた経歴は、正直に言えば評価しにくいと考えています。3年ひとつのものに向き合った人のほうが、8年浅く回った人より強いことがあります。

06

選考

  1. フォームからエントリー
  2. 3営業日以内にご連絡
  3. オンラインで話す(1回目)。作ったものを見せてください
  4. 実技。次のどちらかを選べます
    • AIが生成したコードのレビュー課題(30〜45分)
    • AIを使える環境での実装課題(60〜90分)
  5. 条件と開始時期の相談

実技はAIの使用を前提にしています。 使わずに解いてくださいとは言いません。見たいのは、どこをAIに任せ、どこを自分で判断したか、採用しなかったAIの提案は何でなぜか、という部分です。

経歴書の形式は問いません。作ったものがあれば、それが一番早いです。

07

関わり方

業務委託か社員かは、面談で決めます。 どちらが合うかは、その方の状況と担ってもらう範囲によって変わるので、先に型を決めていません。

どちらの場合も、まず3ヶ月は期限を切って一緒にやります。

段階 期間 内容
面談 1〜2回 業務委託か社員か、稼働、報酬、担当範囲をここで決めます
トライアル 3ヶ月 実際の案件を1つ担当。範囲・成果・期限を初日に文書で決めます
継続 6ヶ月更新 稼働を増やし、複数案件を担当
拡大 案件の主担当になり、外部パートナーのレビューも持ちます

週1日からで構いません。他の仕事と並行していても問題ありません。

トライアルの初日に、3ヶ月で担当する範囲、測れる成果、中間チェックの日程、最終判断をいつ伝えるかを文書で合意します。評価基準を後から作ることはしません。 途中で気になることがあれば、その場で伝えます。だらだら延長もしません。

08

この先のこと

バレンサーは少数精鋭で、人を増やすこと自体を目的にしていません。ただし、増やさないとも言っていません。

いま埋めたいピースはいくつもあります。このポジションはその最初の一つです。空いた席を埋める採用ではなく、体制そのものを作り直す最初の一人として入ってもらいたいと考えています。

AIは社内の実務にも取り入れていますが、人を減らすためではありません。対話、判断、関係づくり、創造といった、人が向き合うべきことに時間を使うためです。

06Piecesまだ募集していない

これから埋めるピース

バレンサーは人を増やすこと自体を目的にしていません。ただし、増やさないとも言っていません。いま見えている順番をそのまま出します。募集を開始した職種から、このページの上に出していきます。

3

02

プロジェクトディレクター

案件の進行を持ち、代表が出るのを要所だけにする人。

03

ブランドデザイナー

ブランド戦略からクリエイティブまで、社内で回せる状態をつくる人。

04

編集・コンテンツディレクター

経営の現場で起きた一次情報を、読まれる形にする人。

その先

4

05

経営コンサルタント/ファシリテーター

代表でなくても経営対話を持てる状態をつくる人。ここが最大の解除点。

06

アライアンス担当

制作会社・システム会社・士業と組む型をつくり、回す人。

07

プロダクト責任者

支援で得た型を製品にして、労働量と売上を切り離す人。

08

コーポレート(財務・労務)

人が増える前に、増えても壊れない土台をつくる人。

07Entry

まず話してみるところから。

応募でも、話を聞いてみたいだけでも構いません。募集前の職種についても話せます。3営業日以内にご連絡します。経歴書の形式は問いません。作ったものを見せていただけると一番早いです。

ご記入いただいた内容は採用選考の目的にのみ利用します。詳しくはプライバシーポリシーをご覧ください。