TechGo

ITエンジニア転職ならテックゴー

バックエンドエンジニアで年収1000万円を実現するには?市場価値が高い人の特徴

2026年06月04日更新

バックエンドエンジニアとして働いていると、「年収1,000万円は本当に現実的なのか」と考える場面が増えてきます。同じ職種の転職事例や求人情報を調べてみると、600万円台から1,800万円台まで幅が広すぎて、自分がどこに位置するのか掴みにくいのではないでしょうか。

この記事では、年収1,000万円を実現しているバックエンドエンジニアがどんなスキルセットを持ち、どのキャリアパスを選んでいるかを整理します。

狙いやすい企業タイプ、転職に向けた具体的な動き方まで順を追って解説しますので、現状を打破するためのヒントとして参考にしてください。

目次

CONTENTS

バックエンドエンジニアで年収1,000万円は実現できる?

バックエンドエンジニアで年収1,000万円を実現している人は、実際に存在します。ただし「バックエンドエンジニア」という職種カテゴリー全体の平均年収は、それより低い水準にあります。

厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」では、バックエンドエンジニアの近似職種として参照できる「システムエンジニア(Webサービス開発)」の平均年収は578.5万円、より上流・基盤系の業務を担う「システムエンジニア(基盤システム)」では889万円です(令和7年賃金構造基本統計調査)。平均だけを見ると1,000万円との差が大きく感じられますが、スキルレベルで分解すると見え方が変わってきます。

同調査のスキルレベル別データでは、ITSSレベル5以上の層の年収は600〜950万円のレンジに分布しており、上位層はすでに1,000万円に手が届く位置にあります。さらに、転職市場でのデータを加味すると、外資系テック企業や高成長のSaaS企業への転職を機に年収が大きく跳ね上がるケースも珍しくありません。

つまり、同じバックエンドエンジニアでも、在籍する企業タイプとポジションの違いが年収を数百万円単位で左右します。現在の年収水準に関係なく、スキルと転職先の選び方次第で1,000万円は十分に射程圏内に入るポジションです。

参考:厚生労働省「jobtag」システムエンジニア(Webサービス開発) 参考:厚生労働省「jobtag」システムエンジニア(基盤システム)

年収1,000万のバックエンドエンジニアが持つスキルセット

年収1,000万円を実現しているバックエンドエンジニアは、複数のスキルを掛け合わせて高い市場価値を維持しています。単一の言語やフレームワークを深掘りするだけでは届かないケースが多く、以下の4つの領域で実務経験を積んでいる人材が評価される傾向にあります。

  • GoやRustなどパフォーマンス重視のモダン言語を実務で扱える
  • クラウドインフラの設計から運用まで一人で完結できる
  • マイクロサービスや大規模分散システムの設計経験がある
  • 生成AI・LLM基盤の構築にも対応できる

それぞれ詳しく見ていきましょう。

バックエンドエンジニアの市場では、使える言語の種類より「どの言語で何を作ったか」が評価の基準になります。とりわけGoとRustは、高スループットが求められるAPIサーバーや、低レイテンシが必要な決済・金融系システムで採用が広がっており、これらの実務経験は求人市場での希少性を高めます。

フリーランス向け案件の単価データでも、Go言語を使用する案件は継続的に高単価を維持しており、2025年2月の調査では前月比2.0%増と上昇傾向にあります。Pythonも同様に機械学習・データ処理系の需要から高単価圏を維持しています。

ただし、言語そのものが評価されるのは最初の数年です。上位層に進むほど、「その言語でどう設計し、どうパフォーマンスを担保したか」という設計思想と実績が問われるようになります。言語は手段であり、設計力の裏付けとして機能するときにはじめて価値を持ちます。

バックエンドエンジニアとして年収1,000万円を狙う場合、クラウドインフラのスキルは事実上の必須条件です。年収1,000万円超の求人票を見ると、AWS・GCP・Azureのいずれかへの深い習熟が応募要件に記載されているケースが大半を占めます。

求められるのは、サービスを「使える」レベルではなく、要件に応じてアーキテクチャを設計し、コスト・可用性・セキュリティのバランスを取りながら運用まで担えるレベルです。具体的には、以下のような実務経験が評価されます。

  • ECSやKubernetesを使ったコンテナオーケストレーションの設計・運用
  • IaC(Terraform・CDK)によるインフラのコード管理
  • 障害発生時の原因特定と復旧対応の主担当経験
  • コスト最適化やオートスケーリングの設計

バックエンドとインフラの境界が曖昧になっている現在、サーバーサイドのコードだけを書くエンジニアよりも、アプリケーション層からインフラ層まで一気通貫で設計できるエンジニアのほうが市場評価は高くなります。クラウドスキルは年収の底上げに直結する領域です。

バックエンドエンジニアのキャリアについては、次の記事でも解説しています。ぜひ参考にしてください。

バックエンドエンジニアとは何をする職種?役割・技術・キャリアをわかりやすく解説

バックエンドエンジニアとは何をする職種?役割・技術・キャリアをわかりやすく解説

システムの規模が大きくなるほど、アーキテクチャ設計の難易度は上がります。年収1,000万円超の求人で頻繁に登場するキーワードのひとつが、「マイクロサービス」と「大規模分散システム」です。

モノリシックなアプリケーションの開発経験はあっても、マイクロサービスアーキテクチャの設計となると対応できるエンジニアは一気に絞られます。サービス間の通信設計(REST・gRPC・メッセージキュー)、障害の局所化、データの整合性担保、デプロイパイプラインの分離など、考慮すべき要素が格段に増えるためです。

大規模分散システムの設計経験が市場で評価される理由は、その再現性の難しさにあります。月間数千万〜数億リクエストを処理するシステムの設計は、個人で学習して身につけられるものではなく、実務での経験がそのまま希少なスキルになります。SaaS・FinTech・EC系の自社開発企業や、大手メガベンチャーへの転職でとくに評価される領域です。

現職でモノリスのシステムしか扱っていない場合は、マイクロサービスへの移行を社内提案する、あるいは転職によって経験できる環境を手に入れるという判断が必要になります。

参考:INSTANTROOM株式会社「バックエンドエンジニア案件2025年11月最新|フリーランス調査(PR TIMES)

生成AIの急速な普及により、バックエンドエンジニアに求められるスキルセットが変化しています。企業が自社プロダクトにLLMを組み込む動きが加速しており、その基盤を構築できるエンジニアへの需要は2025〜2026年にかけて前年比25〜30%増のペースで拡大しています。

具体的に求められるのは、以下のような実装経験です。

  • RAG(検索拡張生成)パイプラインの設計・実装
  • LLM API(OpenAI・Anthropic・Geminiなど)を組み込んだAPIサーバーの構築
  • ベクトルデータベースの選定・チューニング
  • AIエージェントのバックエンド設計とエラーハンドリング

バックエンドエンジニアがLLM基盤を担える人材として評価される理由は、技術の組み合わせ方にあります。LLMそのものを研究するAIエンジニアとは異なり、既存のAPIやデータベース設計の知識を活かしてプロダクトに組み込める点が強みです。生成AI関連の高単価案件では、Pythonによるバックエンド実装とLLM活用の組み合わせが求められるケースが増えています。

フロントエンドのコーディングは生成AIによる自動化が進んでいる一方で、データ構造の設計やセキュリティ設計、大規模トラフィック処理といったバックエンドの領域は「思考・判断」を伴うため、AIによる完全代替が難しい状況です。むしろAIシステムのバックエンドという新たな需要が生まれており、既存のスキルを活かしながら市場価値を高められる領域といえます。

年収1,000万を実現する4つのキャリアパス

バックエンドエンジニアが年収1,000万円に到達するルートは、ひとつではありません。技術を極めるスペシャリスト路線、組織を率いるマネジメント路線、上流工程へシフトするコンサル路線、独立するフリーランス路線と、大きく4つのキャリアパスがあります。

  • テックリード・スタッフエンジニアとして技術スペシャリストを極める
  • エンジニアリングマネージャーとして組織とプロダクトを牽引する
  • ITコンサルタント・PMとして上流工程にキャリアをシフトする
  • フリーランスとして高単価案件を直接獲得する

どのルートが自分に合うかは、技術への志向性とコミュニケーションの得意・不得意によって変わります。それぞれの特徴を確認してみてください。

マネジメントに進まずとも、技術力の深化だけで年収1,000万円に到達できるポジションがテックリードとスタッフエンジニアです。年収レンジは800〜1,300万円が目安で、大規模システムや先端技術を扱う案件ではさらに上振れします。

求められるのは、コードを書く力だけではありません。システム全体のアーキテクチャを俯瞰し、技術選定・設計レビュー・メンバーへの技術的な方向づけまでを担う役割です。チームの意思決定に技術的な根拠を提供できるかどうかが、シニアエンジニアとの分岐点になります。

このポジションの強みは、マネジメント業務を最小限に抑えながら高収入を得られる点です。組織の管理よりもコードやアーキテクチャに向き合い続けたいエンジニアにとって、現実的な1,000万円到達ルートといえます。外資系テック・SaaS系スタートアップ・メガベンチャーの求人でとくに多く見られるポジションです。

テックリードのキャリアについては、次の記事でも解説しています。ぜひ参考にしてください。

テックリードとは?仕事内容・年収・将来性・必要なスキルと「やめとけ」と言われる理由を徹底解説

テックリードとは?仕事内容・年収・将来性・必要なスキルと「やめとけ」と言われる理由を徹底解説

テックリードの求人情報

AI駆動開発エンジニア

想定年収

600~1,000万円

勤務地

東京都千代田区

業務内容

●ポジション概要 システム開発の実務経験を活かし、生成AIを活用した開発スタイルへキャリアを広げたいエンジニアを募集します。 AIモデル開発や機械学習の専門知識は必須ではありません。これまでのシステム開発、改修、運用・保守の経験を土台に、AIコーディング支援ツールや生成AIを活用しながら、開発生産性の高いプロジェクト推進に取り組んでいただきます。 地方在住・フルリモートでの勤務も可能です。開発エンジニアとしての専門性を活かしながら、AI時代の開発手法を実案件で身につけられるポジションです。 ●業務内容 ・生成AIを活用したシステム開発・改修 ・既存システムの運用・保守、機能追加、改善対応 ・AIコーディング支援ツールを活用した開発業務 ・Webシステム、業務システム、クラウド環境での開発・運用 ・開発プロセスの効率化、品質向上に向けた改善提案 ・必要に応じた技術調査、検証、ドキュメント作成 ※AIモデル開発や機械学習エンジニアとしての専門業務を前提としたポジションではありません。システム開発経験を活かしながら、生成AIを活用した開発スタイルへ広げていく想定です。 ※AIツールの活用については、案件ごとのセキュリティルールや顧客要件を踏まえながら、開発効率と品質向上につながる形で積極的に取り入れていきます。 ### 入社後の役割・キャリアパス 入社後は、まずこれまでの開発経験を活かせるシステム開発・改修・運用保守案件から参画いただきます。 その後、生成AIツールの活用、開発プロセスの改善、AIを組み込んだシステム開発など、経験や志向に応じて担当領域を広げていただきます。 将来的には、以下のようなキャリアを目指せます。 ・AI駆動開発を実践する開発エンジニア ・生成AIを活用した開発効率化の推進担当 ・Web/業務システム開発のリードエンジニア ・クラウド・AI・データ領域の技術リード ・開発チームを牽引するテックリード/開発リード 技術を軸に、AI時代の開発手法を実務で身につけながらキャリアを伸ばせる環境です。

【PKSHA Technology】エンジニアリングマネージャー【AI SaaS】

想定年収

-

勤務地

東京都文京区

業務内容

PKSHA Technologyは、エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理/機械学習/ディープラーニングを活用したテキスト・音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトを提供しています。 このポジションでは、エンジニアマネージャー候補として各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を自ら手を動かしながら解決していただきます。 ・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みづくりの設計と実行 ・法人向けに提供している既存対話エンジンサービス開発のマネジメント ・機械学習モデルをコアとした新アプリケーション開発のマネジメント ・自社サービス間連携の促進 技術スタック ●利用言語 ・Python ・Ruby (Ruby on Rails) ・Golang ・JavaScript/TypeScript ●クラウド ・AWS ・Azure ●バージョン管理 ・Git (GitHub) ●CI/CD ・CircleCI ・CodeDeploy ・Github Actions ●タスク/ドキュメント管理 ・Notion ・Linear ●コミュニケーション ・Slack / MS Teams ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップしてもらえれば問題ありません。

クライド社:【フルRW可】Flutterエンジニア/ファンクラブアプリ開発

想定年収

500~800万円

勤務地

東京都渋谷区

業務内容

【業務概要】 クリエイター向けファンコミュニティプラットフォーム「StandAlone」で提供する複数のiOS/Androidアプリについて、 Flutterを中心とした設計・開発・運用・品質改善を一気通貫で担当いただきます。 【具体的な業務内容】 ● 要件定義・設計・開発: ビジネス・プロダクトサイドとの要件整理、仕様検討、UI/UX設計、Flutter/Dartを用いた 実装・保守 ● 機能開発: 写真・テキスト投稿、ギャラリー、タイムライン、グループチャット、ライブ配信、アーカイブ、会員限定 コンテンツ、課金・サブスクリプション機能等の開発・改善 ● 連携・基盤構築: REST API、Firebase、決済サービス(Stripe等)、動画配信基盤、サードパーティAPI連携、クラウドネイティブバックエンド連携 ● 開発運用・品質改善: 状態管理・アーキテクチャ設計、コードレビュー、テスト、クラッシュ解析、パフォーマンス チューニング、CI/CDによる自動化 ● ストア運用・共通化: App Store/Google Playへの申請・リリース・モニタリング、複数ブランド・設定のアプリを 効率的に運用するための共通基盤(StandAlone Building Blocks)改善 ● 先進技術の組み込み: web3基盤技術(Portfolia)のモバイルアプリ組み込み・実証、AIを活用した開発プロセスおよびプロダクト機能の改善 ● グローバル連携: フィリピンを中心とする海外開発チームへの仕様共有、タスク明確化、技術的合意形成、コードレビュー 【取扱サービス・開発環境(技術スタック)】 ● 自社プロダクト: ファンコミュニティプラットフォーム「StandAlone」(複数クリエイター向けiOS/Androidアプリ群) ● モバイル / Web: Flutter, Dart / Next.js, Node.js ● 状態管理 / ネイティブ: BLoC/Cubit, Riverpod / Android (Java/Kotlin), iOS (Objective-C/Swift) ● バックエンド・インフラ: REST API, Java, Node.js, PHP, AWS, GCP ● 外部連携・ツール: Firebase, Stripe, Figma, Adobe XD, GitHub, App Store Connect, Google PlayConsole ● 次世代技術: Portfolia(DID/VC, モバイルブロックチェーン, Emotion Link, Edge LLM), 生成AIを活用した開発支援

テックリード/自社サイト(メディアシステム)

想定年収

620万円~

勤務地

東京都港区

業務内容

自社転職サイトの開発エンジニアのポジションです。 テックリードとしてチームを技術で牽引していただける方を採用しています。 まずは、当社のシステムやサービス、開発プロセスについてキャッチアップしていただきます。 サービス概要や技術スタックの理解から始め、チームメンバーが丁寧にサポートしますので、 安心して業務に取り組むことが可能です。 その後、実際のプロジェクトにアサインされ、 企画から運用までプロダクト開発のすべてに一貫して関わっていただきます。 ●サービス企画 要件定義の検討、ビジネスサイドからの要望を深く理解しサービスの方向性を一緒に考えます。 技術的な観点から「何ができるか」「どうすれば実現できるか」を提案し、 サービスの価値を高める機能要件を定義していきます。 ●設計・開発 要件定義に基づいて、詳細設計からプログラミング、テストまで一連の開発工程をチームで担当します。 コードレビューを通じて技術的な議論を活発に行い、 品質の高いサービスを創り上げます。 ●運用・保守 リリース後のサービス運用も大切な業務です。常にパフォーマンスをチェックし、問題があればすぐに解決します。ユーザーからのフィードバックを元にサービスをより良くしていく、サービスの成長に欠かせない役割です。 ●新技術の調査・導入 より良いサービスを創り続けるために、新しい技術やツール、開発手法を 積極的に調査・検証し、チームに提案・導入していくことができます。 【手がけるサービス】 ●type ・エンジニアに強い首都圏最大規模の転職サイト (エンジニア、営業・販売における掲載職種数で【シェアNo.1】※自社調べ) ・ユニークユーザー数100万人超 【開発環境】 言語:Java、Kotlin OS:Windows/Linux系 DB:MySQL、Oracle、OpenSearch ミドルウェア:Apache/Nginx、Tomcat、Docker クラウド:AWS 業務環境 プロジェクト管理:Redmine、Git コミュニケーションツール:Slack、GoogleChat (変更の範囲)上記を除く当社業務

【BU4】Webアプリ/PL候補~PM・テックリード※生成AI活用

想定年収

550~1,200万円

勤務地

-

業務内容

◆仕事内容 「Webアプリケーションの要件定義から技術選定・設計・実装・運用までのプライム案件を想定しております ・クライアントとの要件ヒアリング ・技術選定・アーキテクチャ設計 ・プロジェクト管理、顧客折衝 ・バックエンド設計・開発(モダンなアーキテクト・フレームワークを適用) ・生成AIも活用した開発効率化 ・チームメンバーとのコードレビューや育成 等 ◆開発環境・技術スタック(例) ・言語:Java,React,Vue.js ・インフラ:AWS, Azure,Docker, ・CI/CD:GitHub Actions, CircleCI ※その他:生成AIを議事録作成や研究会 ● 主な業務概要(共通) ・流通・EC・人事(HR)・サプライチェーン領域などのWebシステム開発に参画 ・モダンな技術×AIを活用した開発 ・要件定義~設計~実装~テスト~リリースまでの一貫した開発プロセスを担当 ・新規プロジェクトの立ち上げフェーズに参画し、設計・実装のリードやプロジェクト推進を担当 ・案件によっては自社内開発やエンドユーザーと直接関わりながら、業務理解を深めたシステム構築が可能 ・部内で立ち上げた「生成AI研究会」やAI活用施策(議事録生成など)を通じて、生成AIを実務に取り込む取り組みも推進 =================================== ●役割別の業務内容イメージ ▼ メンバー/リーダー候補 ・実装を中心に、フロントエンド・バックエンドのWeb開発に従事 ・要件定義~リリースまで一貫して担当 ・メンバーの育成やリーダー補佐 ▼ プロジェクトリーダー(PL) ・数名~10名程度のチームを取りまとめ、タスク・進行・品質管理・社員育成を実施 ・PMの補佐役として、顧客調整やプロジェクト推進も担当 ▼ プロジェクトマネージャー(PM) ・15~30名程度のプロジェクトチームのQCD(品質・コスト・納期)と収益性を責任範囲として担当 ・顧客との契約・調整、リスクマネジメント、予算管理まで幅広くカバー ▼ テックリード ・高度な技術力と専門性を活かし、技術面からプロジェクトを牽引 ・コードレビュー・標準化・技術教育などを通じ、開発品質と組織全体のスキル向上を牽引 統括プロジェクトマネージャー(SPM) ・30名以上のマネジメント業務 ・複数案件を横断的にマネジメント ・案件受注・組織マネジメントなどを担当 =================================== 【配属部門について】 今回募集する部門は、人間関係の良さが働きやすさに直結しているのが大きな特長です。 流通業界を中心に、EC・HR(人事)領域などのエンドユーザーと直接関われるプロジェクトから、サプライチェーン領域まで幅広く手がけています。 安定した経営基盤がある環境で新しい挑戦をしながらスキルアップを目指している仲間が沢山在籍しております。 【働く環境】 <部内の雰囲気> ・チーム単位では1on1や朝会・夕会を実施し、立場に関係なく意見交換ができる体制 ・部全体では月1回の部会を実施。経営方針共有やグループディスカッションに加え、懇親会など交流機会もあり、風通しの良い雰囲気 ・チーム規模:平均5~7名。PLがメンバーをしっかりフォローする体制 <部署の特徴> ・組織マネジメントに力を入れ、マネージャー陣がメンバーを直接支援 ・エンゲージメントサーベイの結果が全社でも高水準 ・多様なキャリアパス:バックエンドエンジニアからPL・PMへステップアップしたメンバー多数

技術力を土台にしながら、チームや組織の成果に責任を持つポジションがエンジニアリングマネージャー(EM)です。年収レンジは企業規模によって幅がありますが、900〜1,300万円程度が目安で、大手メガベンチャーや外資系テック企業では上限がさらに高くなります。

EMの役割は、メンバーの採用・育成・評価、開発プロセスの改善、プロダクトロードマップへの技術的な意見出しと多岐にわたります。コードを書く時間は減る一方で、チームの生産性そのものが自分のアウトプットになるという発想の転換が必要です。

バックエンドエンジニアがEMを目指す際に評価されるのは、技術的な判断力とチームへの影響力を同時に持っている点です。純粋なマネジメント職と違い、エンジニア出身のEMはシステムの負債や技術的なリスクをビジネス言語に翻訳してステークホルダーに伝えられます。この能力が、エンジニア組織を持つ企業から強く求められています。

ただし、コードから離れることへの不安を感じるエンジニアも多くいます。最初からフルタイムのマネジメントに移行するのではなく、テックリードとして技術とマネジメントを兼務しながら移行するルートが現実的です。

エンジニアリングマネージャーの仕事内容については、次の記事でも解説しています。ぜひ参考にしてください。

エンジニアリングマネージャーとは?業務内容・年収・必要スキルを徹底解説

エンジニアリングマネージャーとは?業務内容・年収・必要スキルを徹底解説

エンジニアリングマネージャー(EM)の求人情報

※情報システム担当【自動運転モビリティサービス事業】/BOLDLY出向

想定年収

773~1,411万円

勤務地

東京都港区

業務内容

【ミッション】 BOLDLYの事業成長を支える社内IT基盤を、セキュリティ・利便性・拡張性の観点から最適化し、社員が高い生産性を発揮できる環境を実現する。また、IT運用に留まらず、ITガバナンス強化、業務プロセスの標準化・自動化を推進し、全社の業務効率化およびリスク低減に貢献する。 【主な業務】 ・社内IT戦略の企画立案および施策推進(ITガバナンス/IT統制含む) ・社内IT基盤(端末・ネットワーク・SaaS)の設計、導入、運用管理 ・情報セキュリティ対策の企画・運用およびリスクマネジメント推進 ・社内業務課題の抽出と、ITを活用した業務改善・自動化の推進 ・IT関連プロジェクトの推進、コスト管理、ベンダーマネジメント 【具体的な業務】 ・Google Workspace/ Microsoft 365 などのアカウント管理、権限設計 ・ネットワーク(VPN・ZTNAなど)の運用・改善 ・IT基盤(端末/アカウント/SaaS)の運用設計および管理体制の整備 ・社内セキュリティ施策(EDR、MDM、アクセス制御、ログ管理など)の企画・導入・運用 ・各部門へのヒアリングを通じた業務プロセス改善、ワークフロー整備、API連携などの自動化推進 ・ITヘルプデスク機能の高度化(標準化、ナレッジ整備、運用改善) ・IT投資計画の策定、予算・ライセンス管理、外部ベンダーコントロール ・IT関連プロジェクトの計画立案および推進(例:セキュリティ製品更改、端末更新、システム移行など)

【PKSHA Technology】エンジニアリングマネージャー【AI SaaS】

想定年収

-

勤務地

東京都文京区

業務内容

PKSHA Technologyは、エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理/機械学習/ディープラーニングを活用したテキスト・音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトを提供しています。 このポジションでは、エンジニアマネージャー候補として各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を自ら手を動かしながら解決していただきます。 ・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みづくりの設計と実行 ・法人向けに提供している既存対話エンジンサービス開発のマネジメント ・機械学習モデルをコアとした新アプリケーション開発のマネジメント ・自社サービス間連携の促進 技術スタック ●利用言語 ・Python ・Ruby (Ruby on Rails) ・Golang ・JavaScript/TypeScript ●クラウド ・AWS ・Azure ●バージョン管理 ・Git (GitHub) ●CI/CD ・CircleCI ・CodeDeploy ・Github Actions ●タスク/ドキュメント管理 ・Notion ・Linear ●コミュニケーション ・Slack / MS Teams ※未経験のものがある場合でも、キャッチアップしてもらえれば問題ありません。

10_【マネージャー】EM / エンジニアリングマネージャー

想定年収

804~1,200万円

勤務地

東京都新宿区

業務内容

【仕事概要】 ROXXの開発組織全体を見渡し、複数のスクワット(開発チーム)を横断してマネジメントしていただくポジションです。特定の1チーム専任ではなく、「ROXXのEM」として全社視点で組織づくり・メンバーケア・採用・育成・事業サイドとの連携を担っていただきます。 業務内容 開発組織全体を対象に、メンバーが力を発揮できる環境づくりと、事業成果から逆算した組織設計をリードしていただきます。 ●役割 ・全社視点での開発組織マネジメント ・特定スクワット専任ではなく、外販スクワットを中心に複数スクワットを横断して統括 ・メンバーの1on1・評価・育成・キャリア支援、メンバーケア ・チーム間の横の繋がりづくり(サイロ化の解消、ナレッジ・体制の共通化) ・事業サイド・顧客との並走 ・商談・顧客折衝への同席、提案資料の作成・レビュー ・「何をAIに任せ、どこを人に残すか」を含む、技術と事業をまたいだ意思決定の支援 ・組織拡大の設計と実行 ・組織成長を見据えたスクワット増設・人員増強の体制設計 ・採用計画・面接設計への関与 ・経営・CTOとの接続 ・開発組織の状況を経営に接続し、組織戦略の言語化・実行に関わる ●具体的なミッション例 ・外販スクワットを起点に、複数スクワットを横断して組織全体の成果に責任を持つ ・メンバーの稼働・コンディション・成長を可視化し、1on1や体制改善を通じてチームのパフォーマンスを引き上げる ・顧客との責務分解・実現範囲のすり合わせに同席し、現場の意思決定を後押しする ・組織拡大に向けた体制案・採用要件を整理し、経営と合意形成する ●関わる開発領域・技術スタック(一例) ご自身がすべてを実装する必要はありませんが、AIを活用して自らコード・挙動を追い、技術的意思決定に踏み込める理解を求めます。着任時点での全領域の網羅は問わず、領域を越えて学び続ける姿勢を重視します。 ・Backend:Python / FastAPI / Hono ・Frontend:TypeScript / Remix / React ・AI:OpenAI / Gemini / Claude(AI駆動開発を前提とした開発プロセス) ・Infra:GCP / Docker / Terraform ※技術選定は固定ではなく、課題に応じて更新します。

15_HRBP

想定年収

500~700万円

勤務地

東京都港区

業務内容

概要 GROWTH VERSEおよび電話放送局(DHK)の両社を対象に、採用活動の推進を中核としつつ、人事企画・オンボーディング・労務関連業務まで担います。 詳細 採用活動の推進 事業責任者・現場マネージャーへのヒアリングに基づくJD作成、採用要件の整理 採用エージェント・ダイレクトリクルーティング媒体の運用、スカウト送信 カジュアル面談・一次面接の同席、面接日程調整・候補者体験の設計 オファー面談の運営、内定承諾までのフォロー 採用計画・KPI管理 採用ポジションの全社ダッシュボード化、進捗・歩留まりのモニタリング 採用エージェント・媒体のパフォーマンス分析、コスト最適化 オンボーディング設計・運用 入社時の手続き、メンター制度・立ち上がり支援プログラムの設計と運用 人事企画・制度運用 評価制度・等級制度の運用支援(一部設計補佐) 給与改定・賞与査定の事務局運営 労務・コンプライアンス 入退社手続き、就業規則の運用、各種人事関連の問い合わせ対応 AI/Agent活用による業務オペレーション設計 スカウト文生成・候補者管理・要件整理等の採用業務にAI/Agentを実装し、レバレッジを利かせる 経営層へのレポーティング 採用・人事KPIのモニタリングと改善提案 キャリアパス 短期:HRBP → シニアHRBP / 人事マネージャー 中長期: GROWTH VERSE本体の人事責任者 M&A買収先(グループ会社)の人事責任者 採用・組織開発のスペシャリスト

制御×関東×管理職候補

想定年収

650~780万円

勤務地

東京都新宿区

業務内容

●職務概要 自動車・ロボット・家電などの設計開発領域において、まずは技術/プロジェクトの中核メンバーとして業務に携わり、将来的には開発組織を牽引する管理職への成長を期待するポジションです。 入社後は、設計開発業務やプロジェクト推進、顧客対応を通じて当社の開発スタイル・顧客課題・組織特性を理解し、2~3年後には小~中規模チームのマネジメントや顧客提案を担う管理職/マネージャーへのステップアップを想定しています。 ※ご経験・志向に応じて、技術リード寄り/企画・PM寄りなど役割を柔軟に設計します 単なる“名ばかり管理職”ではなく、売上・技術戦略・メンバー育成の方針決定まで担うポジションです。 派遣延長ではなく、2030年に請負比率を50%→70%へ引き上げることをミッションとしてお任せします。 案件選定・体制設計・採用方針にも関与いただける想定です。 ●業務内容 (マネージャー候補) 1.技術・組織戦略の推進補助 組込開発におけるアーキテクチャ検討や技術選択の支援 組織としてのソリューション強化(自動化、開発プロセス改善など) 請負モデル強化のためのプロセス整備・標準化の推進 新規事業、サービス化への取り組み 2.顧客との関係構築補助 提案型のソリューション提供への転換をリード 高頻度の顧客折衝による関係維持・拡大 派遣事業→請負事業への転換・推進 新規案件獲得、企画段階からの提案活動 3.組織マネジメント補助 組込ソフトウェアエンジニア組織のマネジメント メンバー育成、評価、キャリア支援、1on1 の実施 チームのエンゲージメント向上施策の企画と推進 遠隔拠点メンバー、出張を伴う現地PJのマネジメント対応 メーカーで10~20名規模のチームリーダーやプロジェクトマネージャーを経験し、今後は『採算管理や組織づくりまで踏み込みたい』とお考えの方を想定しています

バックエンドエンジニアのキャリアパスとして、見落とされがちなのがITコンサルタントやプロジェクトマネージャー(PM)への転向です。コンサルティングファームの平均年収は850万円を超えており、シニアレベルでは1,000万円以上が現実的な水準です。

エンジニア出身者がITコンサルやPMとして評価される理由は、技術的な実現可能性を自分で判断できる点にあります。要件定義や提案の場面で、「この要件はシステム的に実現が難しい」「このアーキテクチャならコストが半減できる」といった判断を根拠とともに示せるのは、開発経験のある人材だけです。純粋なコンサルタントとの差別化がしやすく、エンジニアリングの知見を持つコンサルタントへの需要はDX推進の加速とともに高まり続けています。

転向に際して懸念されるのが、技術力が落ちるのではないかという不安です。ただし上流工程への移行は、技術から離れることではなく、技術の使いどころを判断する役割へのシフトです。バックエンドで培ったシステム設計の知識は、上流工程でこそ活きます。

PMへの転向については、次の記事でも解説しています。ぜひ参考にしてください。

プロジェクトマネージャー(PM)とは?年収・種類・キャリアアップ方法を徹底解説

プロジェクトマネージャー(PM)とは?年収・種類・キャリアアップ方法を徹底解説

プロジェクトマネージャー(PM)の求人情報

Speeda - プロジェクトマネージャー

想定年収

700~1,200万円

勤務地

東京都千代田区

業務内容

日本の大手企業に対して、個社別の開発プロジェクトをリードしていただきます。お客様の業務と保有データを理解し、Speedaの経済情報と組み合わせて顧客環境に実装することで、日々の意思決定に使われる状態を作ります。 - 顧客との実現可能性の検討、スコープ・成功基準の定義および合意形成 - 顧客環境の制約を踏まえたシステムアーキテクチャの設計 - 企業財務・ニュース・開示情報などのデータを顧客環境へ連携するデータパイプラインの設計・構築 - 顧客が保有するデータとの名寄せ・突合、および分析・検索に適したデータモデリング - 開発の推進および実装、本番導入、および導入後の運用・保守 - 顧客側の複数部門にまたがる調整、社内審査・稟議への対応 ※案件のフェーズや規模により、担当範囲は変動します 業務の変更の範囲 会社の指定する全ての業務 技術スタック 社内標準は以下です。ただし顧客環境の制約を受けるため、案件ごとに変動します。 - バックエンド: Kotlin / SpringBoot - フロントエンド: TypeScript / Next.js - インフラ: Google Cloud / AWS(顧客テナントを含む) - データストア: PostgreSQL / Snowflake - データ基盤: ワークフロー管理ツール、データ転送ツールを用いたパイプライン構築 ※ 採用するツールは顧客環境の制約に応じて案件ごとに選定します 開発ツール - Slack, Google Workspace, Notion, Figma - GitHub, Docker, Datadog - Claude Code, Codex, Devin ※ 顧客環境では持ち込み可否が審査の対象になるため、案件によっては利用できません

日立グループにおけるグローバル資産管理/脆弱性管理システム(ServiceNow)の企画・開発・展開

想定年収

830~1,080万円

勤務地

神奈川県川崎市

業務内容

職務概要 脆弱性管理・資産管理システム構築プロジェクトにおいて、各機能開発のリーダとして企画・開発業務を推進いただきます。 PJの中で、全体機能を支える各機能のうちの一つの開発実装、サービス化の推進をしていただきます。 また、システム構築後は、各種要望に対応したシステムのエンハンス・グローバルにおける展開を推進いただきます。 職務詳細 ・プログラムの中で自身の担当分野に求められるケイパビリティを理解し、その具現化、実装に向けて、プロジェクトチームを率いていただきます。 ・大きなプログラムとなるため、自身の担当範囲はもちろん、関連する機能に影響のある事象や、関連機能開発チームが見落としているような事象がある場合はその指摘、フォローを実施いただくことを期待いたします。 ・ビジネスパートナーの支援をいただくことを前提としているため、社外メンバーとも円滑なコミュニケーションを取り、プロジェクトのミッションを各メンバーに落とし込み成功に導くことを期待します。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など 事業概要 https://www.hitachi.co.jp/recruit/newgraduate/jm-navi/corporate_it/index.html 携わる製品 https://www.servicenow.com/ 配属組織名 ITデジタル統括本部 エンプロイーエクスペリエンス本部 ユニファイドシェアードサービス部 配属組織について(概要・ミッション) ITデジタル統括本部は、全世界30万人以上のユーザーに対し、ITソリューションの開発と提供を通じて、日立グループの成長を支えています。 その中でユニファイドシェアードサービス部は、OneHitachiを実現するために、セキュリティ、コスト低減、高品質、アジリティなどユーザ価値の高いグローバルなシェアードサービスを確立、展開する部署となります。 キャリアパス ・プロジェクトマネージャー、ITアーキテクト、プラットフォームオーナなど様々なキャリアパスをめざすことができます。 ・また、ServiceNow社製品の多数のコンポーネントを活用するため、各ドメインにおける製品知識を深く習得し、エキスパートをめざすことができます。

(主任)日立グループのIT変革をリードするクラウドサービスの企画・プロジェクトマネジメント

想定年収

830~1,080万円

勤務地

東京都千代田区

業務内容

職務概要 日立グループのIT戦略に基づき、主要クラウドサービス(AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、OCI など)の活用・運用最適化を担うポジションです。 プロジェクトマネージャー(PM)/プロジェクトリーダー(PL)として、企画・構想から推進、運用定着まで一貫して携わります。 ●企画:IT変革を俯瞰する広い視野で課題を捉え、ビジネス創出やサービス企画を推進 ●推進:関連部門・製品ベンダー・システムインテグレーターと連携し、製品導入検討からプロジェクトマネジメント、運用改善までをリード ●改善:新技術・新製品の活用による業務変革と、クラウド基盤の最適化・高付加価値化 職務詳細 日立製作所およびグループ各社に対し、先進的なクラウド・ITサービスの導入や運用最適化を担っていただきます。 担っていただく3つの役割 ●企画・構想策定 グループのIT課題を起点にクラウド・セキュリティ領域の施策を立案し、効果とロードマップを整理して社内上層部や関係部門へ提案します。 ●プロジェクト推進(PM/PL) 製品選定・PoC(実証検証)から本番展開まで、品質・納期・コストを管理し、社内メンバー、パートナー企業、外部ベンダーと協働してプロジェクトをリードします。 ●運用定着・改善 導入後の運用設計、自動化、可視化を通じて、サービス価値の最大化を図ります。 担当いただくテーマの例 ・AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、OCI など主要クラウドサービスの機能強化・運用最適化 ・Terraform(Infrastructure as Code)やPythonを活用したクラウド基盤の構築・運用自動化、および定型業務の削減による運用コスト最適化 ・クラウド利用状況の可視化とリソース最適化(FinOps)による、グループ全体のITコスト削減 ・Datadog などオブザーバビリティ製品を活用した監視設計の最適化と、ダッシュボード拡充によるシステム稼働状況の可視化推進、および障害検知・対応の効率化 ・Jira Service Management を活用したITサービスマネジメント業務フローの設計・自動化 ・Wiz(CNAPP)のアラート運用、ポリシーチューニング、レポーティング、運用自動化 ・Equinix Fabric を活用したマルチクラウド・グローバル拠点間のセキュアな通信基盤の構築 ・他本部と連携した生成AIサービスの構築、クラウド移行支援、新規ビジネスの創出 入社後の進め方 ・上記は職務内容の一例です。ご経験に応じていずれかの領域をご担当いただく想定であり、ご経験やアイデアに応じて職務内容を最適な形に調整いただくことも可能です。 ・入社後は既存メンバーによるオンボーディング支援のもと、早期にプロジェクトをリードいただけます。 ・新しい技術や分野へのチャレンジも積極的に支援します。 携わる事業・ビジネス・サービス・製品など ・Microsoft Azure ・AWS(Amazon Web Services) ・Google Cloud ・OCI(Oracle Cloud Infrastructure) ・Terraform(Infrastructure as Code/構成自動化) ・Python、PowerShell(運用自動化スクリプト) ・Wiz(CNAPP:クラウドセキュリティ基盤) ・Jira Service Management(ITサービスマネジメントツール) ・Datadog(オブザーバビリティツール) ・Equinix Fabric(マルチクラウド間ネットワーク接続基盤) ・Splunk(ログ分析基盤) 配属組織名 ITデジタル統括本部 エンプロイーエクスペリエンス本部 モダンプラットフォームソリューション部 配属組織について(概要・ミッション) ITデジタル統括本部は、全世界30万人以上のユーザーに対しITソリューションを開発・提供し、日立グループの持続的な成長を支えています。 その中核を担うモダンプラットフォームソリューション部では、AWS(Amazon Web Services)、Microsoft Azure、Google Cloud、OCI(Oracle Cloud Infrastructure)などのパブリッククラウドを活用し、グローバル戦略の推進に向けた日立のクラウド基盤の企画・開発・運用を一貫して担っています。 企画、プロジェクトリード、プロジェクトマネジメントを担う多様なバックグラウンドのメンバーが在籍し、国内外の多様なベンダーと直接連携しながら業務を進めています。 想定されるキャリアパス ・入社2~3年:より大規模・全社横断のプロジェクトをPM/PLとしてリード ・その後:クラウドアーキテクト、ITサービスマネージャー、プロジェクトマネージャー、セキュリティリーダー、IT戦略企画など、志向に応じた多彩なキャリアパスが広がっています。

AX<マネージャー候補>【東京】金融システム(銀行、保険)プロジェクトマネージャー

想定年収

-

勤務地

東京都港区

業務内容

※職務内容変更の可能性:有 ※変更の範囲:会社の定める業務 金融機関向けプラットフォーム構築に関して、プロジェクトマネージャーの業務を担当いただきます。 国内大手金融機関のWebアプリケーションシステムに関して、立案、企画フェーズから参画し、ご自身の経験を活かして、お客様に提案し、アーキテクチャ設計、プロジェクト全フェーズのマネジメントをお願いいたします。

【CX】Salesforceプロジェクトマネージャー・プロジェクトリーダー(東京)

想定年収

640~1,075万円

勤務地

東京都千代田区

業務内容

Salesforceビジネスにおけるプロジェクトマネージャー・リーダーとして、新規顧客へのSI提案、及び導入活動全般を推進いただきます。 ●SalesforceビジネスにおけるSI見積・提案活動から導入までのリーディングを実施 ●Salesforce開発におけるプロジェクトマネジメント ※ソリューションは主にSales Cloud、Service Cloudを活用しています。 <具体的には> ●見積提案:顧客のニーズ収集を行い、開発費用の見積・提案を実施 ●要件定義:Salesforceの機能・特長を理解し、顧客業務に適用させる要件定義を実施 ●プロジェクトマネジメント:Salesforce導入プロジェクトをマネジメントし、ステークホルダーへの交渉・調整を実施 業場所/ 従事すべき業務の変更の範囲について (変更の範囲)会社の定める業務

正社員のまま年収1,000万円を目指すのが難しい環境にいる場合、フリーランスへの転向も現実的な選択肢のひとつです。フリーランスのバックエンドエンジニアの平均年収は862〜912万円で、上位層では1,200万円以上に達するケースも珍しくありません。フリーランス全体の30%が年収1,000万円以上を達成しているというデータもあります。

高単価案件を獲得しやすい技術領域は、GoやRustを使ったAPIサーバー開発、マイクロサービスのアーキテクチャ設計、AWS・GCPを用いたインフラ構築、そして生成AI・LLM基盤の実装です。とくにRustの平均月額単価は91.9万円と言語別でトップクラスであり、年収換算で1,000万円を超えます。

ただし、フリーランスには正社員にはないリスクも伴います。案件が途切れる待機期間のリスク、社会保険の自己負担、確定申告などの事務コストは、収入増と引き換えに発生するコストです。フリーランスへの転向を検討する場合は、正社員時代に実績とスキルを十分に積んだうえで判断することが望ましいです。

参考:INSTANTROOM株式会社「バックエンドエンジニア案件2025年11月最新|フリーランス調査(PR TIMES)

年収1,000万以上を狙いやすい企業

年収1,000万円を実現するには、スキルと同じくらい「どの企業を選ぶか」が重要です。同じスキルセットでも、企業カテゴリによって年収の上限は大きく変わります。

  • 外資系テック・グローバルSaaS企業
  • FinTech・SaaS・HRTech系の自社開発スタートアップ
  • ITコンサルティングファーム
  • 大手メガベンチャー

それぞれの特徴と、バックエンドエンジニアとして評価されるポイントを確認していきましょう。

年収水準という点で、国内最高クラスに位置するのが外資系テック企業です。グローバル展開を前提に事業を設計しているため、世界規模のトラフィックを処理するシステムの開発・運用経験が求められます。その分、報酬水準も国内企業とは別次元になります。

求められるスキルの基準は高く、英語でのコミュニケーション能力も実質的な要件です。ただし、GoやRust・大規模分散システムの設計経験・クラウドインフラの深い知見を持つエンジニアにとっては、国内最速で年収1,000万円を超えられるカテゴリといえます。

グローバルSaaS企業も同様で、プロダクトの成長に直結するバックエンド領域への投資を惜しまない傾向があります。

外資系企業への転職を考えている方は、次の記事も参考にしてください。

外資系ITエンジニアにスカウトされるには?年収・条件・転職成功のステップまで徹底解説

外資系ITエンジニアにスカウトされるには?年収・条件・転職成功のステップまで徹底解説

決済・融資・HR管理といった領域でプロダクトを持つスタートアップは、バックエンドエンジニアの市場価値が高くなりやすい環境です。金融データや個人情報を扱うシステムは、セキュリティ設計・認証認可・大量トランザクション処理など、バックエンドの専門性が直接プロダクトの信頼性に直結します。

成長フェーズの企業では、ストックオプションを含めた報酬設計が採用されるケースも多く、上場時には基本給以上のリターンを得られる可能性があります。基本給だけで1,000万円に届かなくても、ストックオプションを含めると実質的な報酬がそれを超えるケースも珍しくありません。GoやPythonを使ったAPIサーバー開発、マイクロサービス化の経験が評価されやすい領域です。

アクセンチュアや野村総合研究所に代表されるITコンサルティングファームは、エンジニアリングの知見を持つ人材への需要が高まっています。コンサルファームの平均年収は850万円を超えており、シニアレベルでは1,000万円以上が現実的な水準です。

バックエンドエンジニアとしての経験が活きるのは、技術的な実現可能性を判断しながら上流工程の提案に携われる点です。要件定義やシステム設計の段階で、開発経験のない純粋なコンサルタントとの差別化が図れます。

DX推進案件の増加にともない、技術とビジネスの両方を理解できるエンジニア出身のコンサルタントへの需要は、今後もさらに拡大する見通しです。

参考:株式会社MyVision「ITコンサルタントの年収相場は?年代別・企業別データと年収アップのポイントを解説

サイバーエージェント・楽天・DeNAといった大手メガベンチャーは、大規模トラフィックを処理するシステムの開発経験を積める環境として知られています。成果主義の評価制度が根付いており、技術力のあるエンジニアは早い段階で高年収を貰えるケースが報告されています。

メガベンチャーの特徴は、外資系テックと比べると英語力の要件が低く、国内市場に根ざしたプロダクト開発に集中できる点です。一方で、数千万〜数億のユーザーを抱えるサービスのバックエンドを担うため、大規模分散システムやマイクロサービスの実務経験が自然に積めます。この経験値は転職市場での市場価値を大きく引き上げる資産になります。テックリードやEMへのキャリアアップを視野に入れながら働ける環境としても評価が高いです。

大手メガベンチャーへの転職については、次の記事でも解説しています。ぜひ参考にしてください。

メガベンチャーのエンジニアは激務?年収・仕事内容・転職成功のポイントまで徹底解説

メガベンチャーのエンジニアは激務?年収・仕事内容・転職成功のポイントまで徹底解説

年収1,000万円のバックエンドエンジニア求人例

ここでは、バックエンドエンジニアとして年収1,000万円を狙いやすい求人例を紹介します。

いまの自分に足りないスキルや業務内容を把握しておきましょう。

バックエンドエンジニア(サーバーサイドエンジニア)の求人情報

Speeda - ソフトウェアエンジニア・FDE(Forward Deployed Engineer)

想定年収

700~1,200万円

勤務地

東京都千代田区

業務内容

日本の大手企業に対して、個社別の開発プロジェクトをリードしていただきます。お客様の業務と保有データを理解し、Speedaの経済情報と組み合わせて顧客環境に実装することで、日々の意思決定に使われる状態を作ります。 - 顧客との実現可能性の検討、スコープ・成功基準の定義および合意形成 - 顧客環境の制約を踏まえたシステムアーキテクチャの設計 - 企業財務・ニュース・開示情報などのデータを顧客環境へ連携するデータパイプラインの設計・構築 - 顧客が保有するデータとの名寄せ・突合、および分析・検索に適したデータモデリング - 開発の推進および実装、本番導入、および導入後の運用・保守 - 顧客側の複数部門にまたがる調整、社内審査・稟議への対応 ※案件のフェーズや規模により、担当範囲は変動します 業務の変更の範囲 会社の指定する全ての業務 技術スタック 社内標準は以下です。ただし顧客環境の制約を受けるため、案件ごとに変動します。 - バックエンド: Kotlin / SpringBoot - フロントエンド: TypeScript / Next.js - インフラ: Google Cloud / AWS(顧客テナントを含む) - データストア: PostgreSQL / Snowflake - データ基盤: ワークフロー管理ツール、データ転送ツールを用いたパイプライン構築 ※ 採用するツールは顧客環境の制約に応じて案件ごとに選定します 開発ツール - Slack, Google Workspace, Notion, Figma - GitHub, Docker, Datadog - Claude Code, Codex, Devin ※ 顧客環境では持ち込み可否が審査の対象になるため、案件によっては利用できません

224.AIソフトウェアエンジニア(FDE)|InsurTech

想定年収

900~1,350万円

勤務地

東京都千代田区

業務内容

●業務の概要 このポジションでは、自社の保険事業を実際のユーザーとして活用しながら(ドッグフーディング)、保険会社・金融機関向けのAIプロダクトの開発を軸に、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。 プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。 【具体的な業務内容】 ・BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える ・金融機関・大手デベロッパーのセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する ・フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる ・顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする ●InsurTech事業メンバー ・河端 一寛(InsurTech事業責任者) 東京大学経済学部卒業。博報堂(途中、博報堂コンサルティングに出向)、ボストンコンサルティンググループ(BCG)を経て、Finatextに入社。 博報堂では、消費財・機械、小売等のマーケティング戦略立案・実行支援業務に従事。 BCGでは、複数の新規事業・新サービス立ち上げ支援業務に従事。 紹介ページ:https://finatext.com/recruit/about/insurtech ・山崎 蓮馬(テックリード) 2018年にFinatextに入社。STREAMの口座開設、セゾンポケット、InsurTech事業のWebフロント開発やInspireの基礎設計をリード。現在はInspireの開発リーダーを担当。 インタビュー記事はこちら:https://note.com/finatext/n/ndd0a14e2ebf0 ・今中 公紀(テックリード) 新卒で大手旅行会社のシステム部に配属。社内開発チームやオフショア拠点の立ち上げに従事。2021年にFinatextにジョインし、保険事業のバックエンド開発を担当。 インタビュー記事はこちら:https://finatext.com/recruit/finalog/interview_imanaka ・河又 翔平(InsurAI リードAIエンジニア) ITエンジニア、フィンテック企業のデジタルマーケティング責任者を経て、(株)ビヘイビアを創業。保険相談AI「ほけんのAI」の開発・運営を3年間行ったのち、2025年10月にM&AにてFinatextグループ入り。現在は保険会社・金融機関向けAI開発をリード。担当領域はAI保険相談、AI募集文書作成・審査、AIロープレ、AI引受査定、AI支払査定、AI不正検知など。 M&Aプレスリリースはこちら:https://finatext.com/fn/news/20250902 ●使用技術 言語 / フレームワーク ・Go (主軸)、TypeScript(Vue, React, Next.js)、Python (FastAPI) インフラ / クラウド ・AWS (主軸)、Azure、Terraform、Docker、Aurora PostgreSQL、DynamoDB <データ基盤> ・Snowflake、Airflow、dbt、Lightdash <認証 / セキュリティ> ・Amazon Cognito、OAuth 2.1 <AI / LLM> AWS Bedrock (主軸)、Bedrock Agents、Azure OpenAI、Claude、OpenAI API、MCP(Model Context Protocol) ●開発ツール / 環境 Claude Code、Cursor、GitHub Actions ●開発環境(AI) ・コーディング:Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用 ・コードレビュー・仕様管理:AIによるドラフト生成 + エンジニアレビューの二段階プロセス ・エージェント開発:自社MCPゲートウェイ経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用 ・AI利用比率:エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしている

シニアバックエンドエンジニア【タクシーアプリ『GO』の会計基盤開発】/フルリモートOK

想定年収

850~1,200万円

勤務地

東京都港区

業務内容

タクシーアプリ『GO』は、全国47都道府県に1,100社以上のネットワークを持ち、4,000万ダウンロードを突破したタクシーアプリです。今後は単なるタクシー配車にとどまらず、相乗りなどのより複雑なシステムを含めたモビリティプラットフォームを作り上げていきます。 GO Inc.は技術を強みとしていますが、技術そのものを目的とした会社ではありません。技術は課題解決の手段であるため、プロダクトに向き合うことが重要です。 言われたものをそのまま作るのではなく、ユーザーの課題やニーズを理解した上で、より良い体験を追求するための議論をしながら開発を進めていただける方をお待ちしています。 ●仕事内容 タクシーアプリ『GO』を支える支払請求・売上を管理する基盤開発をお任せします。 基盤には大規模な集計処理を担うサービスから業務オペレーションを支える管理画面、仕訳、レポーティングなどのサービスがあります。 日々成長するサービスを支える新機能・新サービスの企画・設計・開発がメインの業務となります。 ゼロから作る機会が多くチャレンジングな日々を楽しめる方をお待ちしています。 ●解決したい課題 ・大量のトランザクションデータの高速な集計処理 ・会計処理の精緻化・早期化 ・社内外ユーザーの業務負荷軽減 ●開発環境 ・バックエンド (マイクロサービス) └言語: Go └サービス間通信: gRPC, GraphQL └データストア: PostgreSQL, MySQL, Redis, BigQuery └インフラ: AWS (EKS, S3, SNS, SQS), Kubernetes, Docker └ワークフローエンジン: Apache Airflow └モニタリング: Grafana, Sentry └AI: Claude Code, GitHub Copilot, Gemini etc. └IDE: GoLand, Visual Studio Code └CI / CD: GitHub Actions └VCS: GitHub ・フロントエンド (管理画面) └言語: TypeScript └フレームワーク: Vue.js (Vue3), React (Next.js) └インタフェース定義: OpenAPI (Swagger) ・その他 (関わる可能性があるもの) └インフラ: GCP ●所属組織 支払請求基盤チーム 7名前後 ●業務内容の変更範囲 会社が指定する業務全般

(26EN-23)鉄道×IT 社会基盤を支えるアプリ領域若手エンジニア

想定年収

450~800万円

勤務地

東京都江東区

業務内容

【組織ミッション】 鉄道業界向けに、業務システムの開発、保守サービスを提供しています。 担当領域では、お客様向けの新規案件、機能追加開発を中心に、社内商品企画を通して広く販売を行うことも目指しています。 【プロジェクト概要】 大手鉄道会社向けシステム構築プロジェクトが進行中です。 入社後は経験に応じて以下プロジェクトのいずれか、もしくは複数案件に対して参画いただきます。 ・鉄道業界向け保全業務システム追加開発プロジェクト ・鉄道業界向けAIを利用した業務支援システム企画、開発プロジェクト 本ポジションでは、単なる開発担当ではなく、顧客の業務課題を理解し、解決策を共に創り上げるパートナーとしての役割が求められます。 【入社後想定する業務】 経験に応じプロジェクト立ち上げ〜要件定義を含む上流工程から、設計・開発・テスト推進まで一連をリーダー候補として担っていただく想定です。 具体的には、以下をご担当いただきます。 ●鉄道会社の業務分析(保全業務)を通した要求整理、要件定義の作成、レビュ ●設計〜開発〜テスト推進 ●協力パートナーとの調整・作業設計(受入・検収を含む) ●問合せ対応、障害一次切り分け、見積作成・提案資料作成(経験に応じて) ●プロジェクト管理(進捗・課題・品質管理・協力会社管理) ●社内外ステークホルダーとの調整 ●運用改善・DX推進に向けた提案活動

【ITエンジニア(ソフトウェア開発)】関東エリア 20260803~ 中堅以上

想定年収

420~600万円

勤務地

-

業務内容

● 金融・通信系システム開発(アプリケーション開発) ~業務内容~ ・システム移行に伴う開発 ・詳細設計・基本設計・テスト・運用改善 ・要件定義・ベンダコントロール PM/PLへステップアップ可能! ~使用技術例(※いずれかの経験があれば歓迎)~ Java/C#/Python/Oracle/Linux/AWS など ● 情報システム部門向け開発(社内システム・業務効率化ツール) ~業務内容~ ・社内向けシステムの開発・維持保守 ・RPA・スクリプトなどの業務効率化ツール開発 ・システム管理、運用改善、セキュリティ対応 多様な技術に触れながら、幅広い領域でスキルを伸ばせます! ~使用技術例(※いずれかの経験があれば歓迎)~ Java/VB.NET/C++/C♯/COBOL/PL/SQL/RPA/AWS・Azure/生成AIツール など プロジェクト紹介 ①官公庁系業務システム新規構築PJ ●業務内容 ・官公庁系業務システムのアプリケーション開発(PG〜IT工程) ・Java(Spring)を用いたバックエンド開発 ・Angular(JavaScript)を用いたフロントエンド開発 ・生成AIを活用したコーディング ●活かせるスキル/ご経験 ・Java開発経験(Springフレームワーク) ・PostgreSQLなどRDBMSを用いた開発経験 ・PG〜IT工程を一貫して対応できる経験 ・Angular(JavaScript)を用いたフロントエンド開発経験 ・Azure環境での開発・運用経験 ・官公庁系システムの開発経験 ・生成AIツールを活用したコーディング経験 ●勤務地 都内(リモート可能) ②製造業の基幹システムリプレースに伴うシステムの刷新案件 ●業務内容 ・Webシステムの設計~開発業務 ・Java(Spring Boot)を用いたサーバーサイド開発 ・React(Next.js)/TypeScriptを用いたフロントエンド開発 ・基本設計~詳細設計、実装、テスト対応 ・チーム内でのレビュー対応、仕様調整 ●活かせるご経験/スキル ・React または Next.jsでの開発経験 ・Java(1.8以上)+Spring Bootでの開発経験 ・Javaでの基本設計経験 ●勤務地 神谷町(リモート併用)

項目内容
職種バックエンドエンジニア
想定年収600万円〜1,800万円
業務内容自社プロダクトのバックエンド開発を担当していただきます。 ・Webアプリケーションのバックエンド設計・開発 ・C#などを用いたサーバーサイド開発 ・AWSを活用したクラウド環境での開発・運用 ・プロダクトの機能改善や品質向上 ・国内向けプロダクトの成長を見据えた開発推進
必須スキル・バックエンドエンジニアとしての実務経験 ・Webアプリケーション開発経験 ・サーバーサイド開発に関する知識 ・クラウド環境を活用した開発経験
歓迎スキル・C#を用いた開発経験 ・AWS環境での開発経験 ・自社プロダクト開発経験 ・技術選定や設計方針への関与経験
求められる経験実装業務だけでなく、プロダクト成長を見据えた設計・改善に関わった経験が求められます。 バックエンド開発に加えて、クラウド活用や品質改善まで担当できる人材は高く評価される傾向があります。

年収1,000万円クラスのバックエンドエンジニア求人では、Webアプリケーションの開発経験に加えて、クラウド環境を活用した設計・運用経験が求められます。想定年収は600万円〜1,800万円で、バックエンド領域の専門性を高めることで高年収帯を狙いやすい求人です。

とくに自社プロダクトの開発では、単なる実装だけでなく、機能改善や品質向上、将来的な拡張性を見据えた設計力が評価されます。そのため、バックエンド開発経験に加えて、AWSなどのクラウド環境やシステム設計に関わった経験を持つ人材は市場価値を高めやすいでしょう。

項目内容
職種テックリード/バックエンドエンジニア
想定年収800万円〜1,300万円
業務内容新規事業におけるバックエンド開発と技術リードを担当していただきます。 ・新規プロダクトのサーバーサイド設計・開発 ・自然言語処理やAI関連機能の開発支援 ・API設計・実装およびデータ処理基盤の改善 ・技術選定や設計方針の策定 ・開発チームと連携した機能開発・品質改善
必須スキル・バックエンドエンジニアとしての開発経験 ・WebアプリケーションまたはAPI開発経験 ・データベースを用いた開発経験 ・チーム開発の実務経験
歓迎スキル・自然言語処理やAI関連領域への関心・経験 ・Elasticsearchなど検索基盤の活用経験 ・クラウド環境での開発経験 ・テックリードまたは技術選定の経験
求められる経験新規事業の成長に合わせて、バックエンド設計・開発を主体的に進めた経験が求められます。 技術課題を整理し、設計方針や開発品質の改善までリードできる人材は高く評価される傾向があります。

新規事業領域のバックエンドエンジニア求人では、プロダクトの立ち上げや改善に関わる開発経験が重視されます。想定年収は786万円〜1,270万円で、バックエンド開発力に加えて、AIや検索基盤など成長領域の技術経験を持つ人材は高年収帯を狙いやすい構成です。

新規プロダクトでは、仕様が固まった機能を実装するだけでなく、技術課題を整理しながら開発を進める力が求められます。そのため、API設計やデータ処理、技術選定まで主体的に担えるバックエンドエンジニアは、市場評価が高まりやすいでしょう。

転職で年収1,000万円を実現するための動き方

スキルと志望企業の目星がついても、転職活動の進め方を誤ると年収アップの機会を逃します。市場価値の把握・実績の整理・エージェントの活用という3つのステップを順に踏むことが、年収1,000万円への最短ルートです。

  • 自分の現在の市場価値を客観的に把握する
  • 実績をポートフォリオとして整理する
  • 年収交渉に強い転職エージェントを選んで活用する

それぞれの具体的な進め方を確認していきましょう。

転職活動で最初につまずくのが、自分の市場価値を正確に把握できていない点です。「自分のスキルで1,000万円は無理だろう」と決めつけて応募を絞りすぎるケースも、「今の年収から大幅アップできるはず」と根拠なく期待するケースも、どちらも判断を誤らせます。

市場価値を把握する現実的な方法は、自分のスキルセットに近い求人票を複数確認することです。使用言語・クラウドスキル・システム規模・ポジション(テックリード・EM・コンサルなど)を条件に絞り、提示年収の分布を見るだけで現在地がかなり明確になります。

重要なのは、現職の年収を基準にしないことです。現職の年収は、その会社の評価制度や給与テーブルに縛られた数字です。転職市場では、スキルと実績が評価の基準になります。現職で600万円でも、転職市場では800万円以上の評価を受けるケースは珍しくありません。

エンジニアのキャリア相談については、次の記事でも解説しています。ぜひ参考にしてください。

年収1,000万円を狙う転職では、「何ができるか」よりも「何をやってきたか」が評価されます。外資系テックやSaaS系スタートアップでは、GitHubのアクティビティやスキルシートの内容が書類選考の段階で精査されます。

整理すべき実績は、以下の観点で具体化しましょう。

  • 担当したシステムの規模(月間リクエスト数・ユーザー数・データ量)
  • 使用した技術スタック(言語・フレームワーク・クラウドサービス)
  • 自分が設計・意思決定した範囲(実装のみか、設計まで担ったか)
  • 改善によって生まれた定量的な成果(レスポンスタイムの短縮率・コスト削減額など)

「大規模なシステムを扱った」という表現より、「月間3億リクエストを処理するAPIサーバーのアーキテクチャを設計した」という記述のほうが、採用担当者の評価は明確に変わります。数字と自分の関与範囲を明示することが、ポートフォリオ整理の核心です。

エンジニアのスキルシートについては、次の記事でも解説しています。ぜひ参考にしてください。

エンジニアのスキルシート完全ガイド|書き方・見本・転職で評価されるポイントを解説

エンジニアのスキルシート完全ガイド|書き方・見本・転職で評価されるポイントを解説

市場価値を把握し、実績を整理したとしても、年収交渉を自力でおこなうのはハードルが高いです。企業との直接交渉では、候補者側が提示額に対して反論しづらい心理的な制約が働きやすく、結果として提示額をそのまま受け入れてしまうケースが多くあります。

転職エージェントを活用する最大のメリットは、年収交渉を代行してもらえる点です。エージェントは企業側の採用予算感や過去の決定事例を把握しており、候補者が自力で交渉するよりも高い水準で着地できる可能性が高くなります。

エージェント選びで重要なのは、エンジニア領域に特化しているかどうかです。汎用型のエージェントは求人の幅は広い一方、技術的なスキルの価値を正確に把握できていないケースがあります。元エンジニアや技術領域に精通したアドバイザーが担当につく場合、スキルの希少性や実績の訴求方法について的確なアドバイスを受けられます

エージェントの選び方については、次の記事でも解説しています。ぜひ参考にしてください。

エンジニアのキャリア相談はどこがいい?相談先4種の比較と失敗しない選び方

エンジニアのキャリア相談はどこがいい?相談先4種の比較と失敗しない選び方

大幅な年収アップを目指すならテックゴー

テックゴーはエンジニア・ITコンサル領域に特化した転職エージェントです。年収1,000万円を目指すバックエンドエンジニアに向けて、上流案件や高年収求人を多数保有しています。

テックゴーが選ばれるポイントは、次のとおりです。

  • エンジニア・ITコンサル領域に特化
  • テックリード・EM・ITコンサルといった高年収ポジションの求人を多数保有している
  • 平均年収アップ金額は138万円と、大幅な収入増の実績が豊富にある
  • 年収交渉の成功率は100%で、交渉をすべて代行してもらえる
  • アドバイザーは元エンジニア・ITコンサル出身者が多く、市場価値を正確に把握したアドバイスを受けられる

年収1,000万円への到達を本気で目指すなら、まずは自分のスキルと実績がどう評価されるかをプロに確認することが最初の一歩です。

まとめ

バックエンドエンジニアは、スキルの質とキャリアの選択次第で年収1,000万円を十分に目指せます。到達するための要素は、大きくわけて次の3つです。

  • GoやRust・クラウド設計・マイクロサービス・生成AI基盤といった市場価値の高い技術領域を実務レベルで扱える
  • テックリード・EM・ITコンサル・フリーランスのいずれかのキャリアパスを意識的に選ぶ
  • 外資系テックやSaaS系スタートアップ・コンサルファームといった年収水準の高い企業への転職を視野に入れる

現職の給与テーブルに縛られたまま年収アップを待つより、転職市場での自分の評価を把握し、適切なタイミングで動くほうが到達は早くなります。まずは自分のスキルと実績が市場でどう評価されるかを確認することが、最初の一歩です。

テックゴーでは、自分のスキルが市場でどう評価されるかを具体的に把握できます。まずは無料相談から始めてみてください。

よくある質問

バックエンドエンジニアで年収1,000万円は何歳くらいで到達できますか?

到達時期はキャリアパスと企業選びによって大きく変わります。30代のエンジニアで年収1,000万円を超える割合は約1.6%というデータがあり、正社員のまま社内昇給だけで目指すのは時間がかかります。 1,000万への最短ルートは転職することです。GoやRust・クラウド設計・マイクロサービスの実務経験を30代前半までに積んだうえで、外資系テックやSaaS系スタートアップ、コンサルファームへ転職するケースでは、30代前半〜半ばでの到達も現実的な水準です。 フリーランスに転向した場合は、十分なスキルと実績があれば30代での達成事例も多くあります。いずれにせよ、在籍企業の給与テーブルに依存するのではなく、転職市場での評価を基準にキャリアを動かすことが到達を早める最大のポイントです。

バックエンドエンジニアで今後需要が高い技術は何ですか?

2025〜2026年の市場動向から見ると、需要が高まっている技術領域は大きく3つです。 1つ目は、生成AI・LLM基盤の実装です。RAGパイプラインの設計やLLM APIを組み込んだAPIサーバーの構築は、AI関連求人が前年比25〜30%増のペースで拡大するなかで最も注目度の高い領域です。 2つ目は、GoやRustを使った高パフォーマンスなサーバーサイド開発です。PHPやRubyと比べて単価が高く、スケーラブルなシステムへの需要とともに採用が広がっています。 3つ目は、Kubernetes・Terraform・CI/CDを組み合わせたクラウドネイティブな開発・運用です。アプリケーション層とインフラ層を横断して担えるエンジニアへの需要は引き続き高い状態が続いています。 これらの領域に共通するのは、「設計・判断できる」レベルが求められる点です。ツールを使えることより、要件に応じて最適な構成を選べる力が市場価値を決めます。

フリーランスと正社員、どちらが年収1,000万に到達しやすいですか?

純粋な到達しやすさで言えば、フリーランスのほうが早いです。フリーランスのバックエンドエンジニアの平均年収は862〜912万円で、上位30%が年収1,000万円以上を達成しています。正社員で同水準に達するのは一部の企業・ポジションに限られます。 ただし、どちらが「良い」かは収入だけで判断できません。正社員には雇用の安定や、社会保険の会社負担、チームでの大規模開発経験といったメリットがあります。一方フリーランスは、案件が途切れてしまうリスクや、社会保険は全額自己負担、確定申告などの事務コストが発生するといった、自分で管理しなければならない要素が増えます。 現実的な順序としては、正社員として実績とスキルを積み、市場価値が十分に高まった段階でフリーランスへの転向を検討するのが安全です。スキルが不十分なままフリーランスに転向すると、単価が上がらず正社員時代より収入が下がるリスクもあります。 まずは転職で年収を引き上げ、その後の選択肢としてフリーランスを位置づけるのが現実的な道筋です。