find-vc-backed-ai-jobs-munich

ミュンヘンでVC出資を受けたAI企業の求人を探す

目的

このスキルを使用して、ドイツのミュンヘン、DACH、またはヨーロッパのリモート勤務で、VC出資を受けたAI企業の求人を探し、評価したうえで、トラッカーまたはNotionデータベースに保存します。

このスキルでは、役職を限定しません。狭い役職群だけでなく、隣接する役職も横断して検索します。

対象となる役職群の例：

• フォワードデプロイドエンジニア
• AIエンジニア
• 応用AIエンジニア
• エージェントAIエンジニア
• AIソリューションエンジニア
• ソリューションエンジニア
• デプロイメントエンジニア
• カスタマーエンジニア
• 導入エンジニア
• プロダクトエンジニア
• 創業エンジニア
• 開発者生産性エンジニア
• 社内AIプラットフォームエンジニア

情報源の発見方法

1. 類似企業のネットワーク

関連性がわかっている企業を起点として、次の情報を使って対象を広げます。

• LinkedInの類似企業ページ
• 「閲覧したユーザーはこちらも閲覧」「フォロー中」セクション
• 創業者・投資家のネットワーク
• 卒業生・フォロワーの重複
• 同じ分野の関連企業

ワークフロー：

Seed company
-> related companies
-> company website
-> careers page
-> relevant roles
-> tracker/database

起点となる企業だけに絞り込まないでください。市場の企業群を見つけるために活用します。

2. 役職名と勤務地で直接ウェブ検索

役職群、AI分野、勤務地を幅広く組み合わせて検索します。

Forward Deployed AI Engineer jobs Munich
Forward Deployed Engineer AI Germany
Agentic AI Engineer Munich
AI Solutions Engineer GenAI Munich
AI Deployment Engineer Germany
AI Engineer MCP Claude Code Codex Germany
Forward Deployed GenAI Engineer Germany
AI Product Engineer Munich startup
Founding AI Engineer Munich
AI Implementation Engineer Germany startup

求人集約サイトは発見の手がかりとして使い、その後は元の企業サイトまたはATSのページを優先します。

3. スタートアップ・企業リストのポータル

求人情報だけでなく、企業リストも検索します。

top AI startups Munich 2026
best funded AI startups Munich
Munich GenAI startups
Germany AI startups funding 2026
B2B AI startups Munich
AI agent startups Germany
procurement AI startups Germany
industrial AI startups Germany

ワークフロー：

Find funded/startup list
-> extract company names, domain, funding, location
-> open company sites
-> inspect careers pages
-> add relevant roles

4. VCのポートフォリオ求人掲示板

ドイツまたはヨーロッパのスタートアップに投資する、世界およびヨーロッパのVCのポートフォリオページや求人掲示板を検索します。

有用な情報源：

• a16z
• Sequoia Capital
• Accel
• Index Ventures
• Lightspeed
• General Catalyst
• Northzone
• Atomico
• Balderton
• Cherry Ventures
• La Famiglia / General Catalyst
• Earlybird
• HV Capital
• UVC Partners
• Picus Capital
• Project A
• Cavalry Ventures
• Lakestar
• Point Nine
• Visionaries Club
• Speedinvest
• Creandum
• Headline
• LocalGlobe
• EQT Ventures

ワークフロー：

Open VC portfolio/jobs page
-> filter Germany / Munich / Berlin / DACH / EU remote
-> filter Engineering / AI / Product / Solutions / Customer Engineering
-> search titles with AI, GenAI, Agent, Forward Deployed, Solutions, Deployment, Productivity
-> add relevant roles

5. 専門求人掲示板

スタートアップやAI関連の求人が掲載される専門掲示板を利用します。

• Y Combinatorの求人
• Wellfound
• FWDDeploy
• Ashbyを利用した採用ページ
• Leverを利用した採用ページ
• Welcome to the Jungle
• Munich Startupの求人掲示板
• Join.comのスタートアップ求人一覧

ツールの選択

ツールを選ぶ前に、opportunity-tool-selectionを使用します。

標準的なパターン：

web search for discovery
-> browser automation for dynamic job boards
-> MCP/API for tracker or Notion updates
-> local files for private profile and logs

Notion MCP/APIツールを利用できる場合、Notionの編集にブラウザー自動化を使用しないでください。

重複の排除

求人を追加する前に、次の情報でトラッカー／データベースを検索します。

• 企業名＋役職名
• 企業名＋求人URL
• 求人URLのドメイン／パス

重複の可能性が高い求人が見つかった場合は、新しい行を作成せず、既存の行を更新します。

記録する項目

最低限、以下を記録します。

• 職種
• URL
• 会社
• ステータス
• 優先度スコア
• 根拠
• 職種ファミリー
• 勤務地
• 給与範囲
• 給与の根拠
• 情報源

Status は応募プロセスの状態であり、適合度を示すラベルではありません。適合度には Priority Score と Rationale を使用します。

推奨するステータスの値：

• Needs enrichment
• Enriching
• Backlog
• To do
• In progress
• Human blocked
• Ready to apply
• Submitted
• Waiting for response
• Interview invite
• Interview scheduled
• Interview completed
• Assessment received
• Assessment in progress
• Assessment submitted
• Rejected
• Closed

新たに見つかり、まだスコアリングや調査が済んでいない職種には Needs enrichment を使用します。エージェントが適合度、スコア、根拠、給与、情報源の各項目を入力している間は Enriching を使用します。行を順位付けできる程度に情報を充実させた後に限り、Backlog を使用します。次の応募バッチに職種を選んだ後に限り、To do を使用します。

情報を十分に補完する前に、候補者に関する情報（履歴書または経験の証拠、希望する職種、勤務地やリモート勤務の制約、該当する場合は報酬の希望、譲れない条件）を利用できることを確認してください。情報を利用できない場合は、公開情報のみに基づいて一部の項目を補完するかどうかを尋ねます。一部の補完では、会社、職種ファミリー、勤務地、給与、給与の根拠、情報源、公開情報に基づくメモを入力できますが、適合度の根拠や優先度スコアを推測してはいけません。

Backlog に移す前に最低限補完する項目：

• 有効なURL
• 会社
• 職種ファミリー
• 勤務地
• 優先度スコア
• まとめられた根拠
• 情報源
• 信頼できる給与範囲があればその値。なければ空欄
• 情報源、確度、または給与が不明であることを説明する給与の根拠

スコアリング

優先度スコアは 0～100 で設定します。

• 90～100：職種および会社との適合度が高く、応募先として有望
• 75～89：関連性があり、検討する価値がある
• 60～74：隣接領域または挑戦的な職種。応募候補を増やす必要がある場合に有用
• 40～59：比較基準、募集終了、シニアすぎる、または適合度が低い
• 0～39：アーカイブまたは対象外

以下の条件に当てはまる場合は、スコアを高くします。

• 本番環境での AI、GenAI、またはエージェントの導入
• ユーザー、顧客、または関係者との直接的なやり取り
• ワークフローの自動化またはエンタープライズ統合
• 問題の定義が曖昧
• スタートアップまたはスケールアップの環境
• 幅広い責任範囲と高い裁量
• AI による開発者の生産性向上、社内ツール、導入、または応用 AI に関わる職種
• 候補者にとって報酬または職位の向上が見込める

以下の条件に当てはまる場合は、スコアを低くします。

• 主に一般的なバックエンド／データエンジニアリング
• エンジニアリング面での効果がない、純粋な RPA または運用の自動化
• 企業的またはプロセス重視すぎる
• 応募先としては現実的でないほどシニアだが、比較基準としては有用
• 勤務地が不適切、または候補者の制約と合わない

出力

以下を返します。

• 検索した情報源
• 見つかった職種
• 重複排除の対応
• 作成または更新した行
• スコア上位の職種
• ブロッカー、またはブラウザーでの追加確認が必要なページ