フルスタックエンジニアの年収相場は?仕事内容や年収アップの秘訣も解説
2026年07月24日更新
フルスタックエンジニアという働き方に関心を持ちながら、年収の実態はどれくらいなのか気になったことはないでしょうか。
フロントエンドからバックエンド、インフラまで一人で担えるフルスタックエンジニアは、スタートアップや新規事業の立ち上げ現場を中心に需要が高まっています。
ただし、企業によって求める役割の範囲が異なるため、年収の水準や評価されるスキルも一様ではありません。また、幅広く対応できる人材であるがゆえに、器用貧乏という評価を受けやすい側面もあります。
この記事では、以下の内容を解説します。
- フルスタックエンジニアの年収相場を経験年数・年代別に確認できる
- 転職市場における年収の水準がわかる
- 年収が伸び悩む人・1,000万円を超える人の違いがわかる
- 器用貧乏と言われる理由と、そこから抜け出す考え方がわかる
- 年収アップにつながる具体的なキャリアパスがわかる
フルスタックエンジニアとして年収の実態やキャリアの伸ばし方を知りたい方に、具体的なデータと戦略をお伝えしているので、ぜひ参考にしてください。

著者
高久 侑歩
(Takaku Yuho)
新卒で技術接客業経験後、株式会社リクルートにて法人営業を行う。企業の経営課題を解消するコンサル営業として多くの中小企業の立て直しを経験。 その後、企業成長へ貢献したいと思い、IT企業にてWebコンサルタントとして従事。そこで、エンジニアファーストではない現場の実態から、企業成長の妨げの根本はここにあるのではないか?と考え、My Vision・ITエンジニアのCAへ転職。企業の実態や求める人材を誰よりも深く理解し、候補者様のキャリアビジョンと精度の高いマッチングを実現し、候補者様・企業様の「成長」をサポート。
プロフィール詳細を見る

監修者
串田 聡太
(Kushida Sota)
明治大学卒業後、富士通株式会社にて、自社製品に加えSAPやSalesforce導入、DX提案などを経験。その後、パーソルキャリア株式会社にて、ITエンジニアの転職支援を担当。業界トップクラスの実績を有する。
プロフィール詳細を見る
目次
CONTENTS
フルスタックエンジニアの年収相場はどれくらい?
まず全体の年収水準から確認しましょう。厚生労働省「job tag(令和7年賃金構造基本統計調査)」の近似区分(システムエンジニア〈Webサービス開発〉などを含む区分)における平均年収は578.5万円です。
一方、エンジニア特化の転職エージェント「テックゴー」が保有する求人データベースでフルスタックエンジニアの区分を集計すると、平均年収は791.5万円になります。
ここでは上記2つの年収をベースに、経験年数別・年代別の年収推移と、転職市場における相場感を順に見ていきましょう。
- 経験年数を重ねるごとに年収がどう変化するか
- 年代によって年収のピークがどこにあるか
- 転職市場では在籍者平均よりどの程度高い水準が提示されているか
経験年数別の平均年収
フルスタックエンジニアの経験年数別データは公的統計に存在しないため、厚生労働省「job tag(令和7年賃金構造基本統計調査)」の近似区分(システムエンジニア〈受託開発・組込み・Webサービス開発〉、ソフトウェア開発、QAエンジニア、プログラマーなどを含む区分)の数字で傾向を確認します。
| 経験年数 | 平均年収 |
|---|---|
| 0年(未経験) | 423.9万円 |
| 1〜4年 | 423.1万円 |
| 5〜9年 | 490.4万円 |
| 10〜14年 | 561.3万円 |
| 15年以上 | 578.1万円 |
未経験から4年目まではほぼ横ばいですが、5年目以降になると年収の伸びが加速します。フルスタックエンジニアは複数領域の実務経験が評価に直結する職種のため、経験年数がそのまま年収に反映されやすい傾向があると言えます。
参考:厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」
年代別の平均年収
同じ近似区分で年代別の平均年収も確認します。
| 年代 | 平均年収 |
|---|---|
| 20〜24歳 | 363.0万円 |
| 25〜29歳 | 484.7万円 |
| 30〜34歳 | 559.5万円 |
| 35〜39歳 | 636.0万円 |
| 40〜44歳 | 686.3万円 |
| 45〜49歳 | 729.2万円 |
| 50〜54歳 | 722.4万円 |
| 55〜59歳 | 719.5万円 |
| 60〜64歳 | 654.4万円 |
| 65〜69歳 | 600.3万円 |
年収のピークは45〜49歳の729.2万円で、そこから先はゆるやかに下がっていきます。ただし、この数字はあくまで在籍者全体の平均です。フルスタックエンジニアとして複数領域の専門性を維持し続けている人であれば、年代が上がっても年収が下がりにくい傾向があると考えられます。
参考:厚生労働省「令和7年賃金構造基本統計調査」
転職市場における年収相場
エンジニア特化の転職エージェント「テックゴー」が保有する求人データベースでフルスタックエンジニアの平均年収は791.5万円でした。厚生労働省が調査した年収とは200万円以上の開きがありますが、その理由は集計対象の違いにあります。
厚生労働省の数字は在籍者全体の給与実態を示すのに対し、テックゴーの数字は転職市場に出ている求人が提示する期待年収です。つまり、すでに転職を終えた人の年収ではなく、企業が即戦力人材に対して用意しているオファー水準を表しています。
言い換えると、未経験や経験の浅い層を含めた平均よりも、実際に転職活動をする層が目にする年収の相場は高めに出やすいということです。
そもそもフルスタックエンジニアとは
フルスタックエンジニアという言葉は聞いたことがあっても、具体的にどこまでを指すのか曖昧なまま使っている方も多いのではないでしょうか。
ここでは、フルスタックエンジニアの定義について解説します。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断できる人材を指す
フルスタックエンジニアとは、画面側のフロントエンド、サーバー側のバックエンド、そしてインフラの構築・運用まで、複数の工程を一人で担当できるエンジニアを指します。一般的なエンジニアが特定の工程に専念するのに対し、フルスタックエンジニアはシステム開発の上流から下流までを横断的に把握しているのが特徴です。
この職種が求められる背景には、開発のスピード感があります。新規事業やスタートアップの立ち上げ期は、専門分野ごとに人員を配置する余裕がない企業も多いです。そのため、一人で複数の役割をこなせるフルスタックエンジニアが重宝されます。
少人数のチームで意思決定から実装までを完結させたい場面では、横断的なスキルそのものが評価の対象になります。
企業ごとに「フルスタックエンジニア」の定義が異なる
フルスタックエンジニアには、国家資格のような統一基準がありません。そのため、企業がどこまでの領域を求めるかによって、実際の業務範囲は大きく変わります。
たとえば、フロントエンドとバックエンドの実装ができれば十分とする企業もあれば、インフラの設計・構築やCI/CDパイプラインの整備まで求める企業もあります。求人票に「フルスタックエンジニア」と書かれていても、実態は特定領域に重心を置いた募集であるケースも珍しくありません。
そのため、求人に応募する際は、募集要項に書かれた言葉をそのまま受け取るのではなく、実際に求められる業務範囲を面接や求人詳細で確認する姿勢が欠かせません。
年収が伸び悩む人・年収1,000万円を超える人は何が違う?
同じフルスタックエンジニアという肩書きでも、年収が5〜600万円台にとどまる人もいれば、1,000万円を超える人もいます。ここでは、その違いがどこから生まれるのかを、レイヤーごとに具体的に見ていきましょう。
- 「実装できる」と「設計判断ができる」の違いがなぜ年収を分けるのか
- フロントエンド・バックエンド・データベース・インフラの各領域で、何ができれば評価が変わるのか
それでは、順に見ていきましょう。
「実装できる」か「設計判断ができる」かでレイヤーに差が出る
年収が伸び悩む人と1,000万円を超える人の違いは、扱える技術の数ではありません。それぞれの領域で「実装できる」段階にとどまっているか、「設計判断ができる」段階まで到達しているかという差です。
たとえば、指示された仕様どおりに画面やAPIを作れる状態は、実装ができる段階です。一方で、なぜその設計にするのか、他にどんな選択肢があり、なぜそれを選ばなかったのかを説明できる状態は、設計判断ができる段階になります。
企業が高い年収を提示するのは、後者の人材です。判断を任せられる人がいれば、上流工程の人員を増やさずに開発を進められるからです。
この違いは、フロントエンド・バックエンド・データベース・インフラのどの領域でも共通して見られます。
【フロントエンド】画面実装だけか、パフォーマンス改善・設計判断までできるか
フロントエンドにおける実装レベルの仕事は、デザインカンプどおりに画面を組み、指定されたライブラリでUIを動かすことです。これ自体も一定のスキルが必要ですが、一般的な年収レンジにとどまりやすい領域でもあります。
一方で、年収1,000万円を超える人は、表示速度の改善やレンダリング方式の選定まで踏み込みます。たとえば、初期表示を優先すべきページと、操作性を優先すべきページで異なるレンダリング戦略を選び、なぜその選択が適切なのかをチームに説明します。
状態管理の設計をどう組むかによって、後々の保守コストが大きく変わることを理解している点も、評価が分かれる要因です。
【バックエンド】フレームワーク実装だけか、アーキテクチャ選定・API設計までできるか
バックエンドの実装レベルの仕事は、フレームワークの作法に従ってエンドポイントを追加し、既存のコードに機能を足していくことです。ここにとどまる人は、年収の伸びも緩やかになりがちです。
これに対して評価が高い人は、システム全体をどう分割するか、APIの境界線をどこに引くかという設計判断まで担います。マイクロサービスにするのか、モノリシックのまま拡張するのかという選択には正解がひとつではなく、事業のフェーズやチームの規模によって最適解が変わります。
この判断を任せられる人材は、開発の初期段階から声がかかりやすく、それが年収にも反映されます。
【データベース】CRUD操作だけか、大規模データのチューニングまでできるか
データベース領域における実装レベルの仕事は、テーブルを設計してCRUD操作を実装することです。基本的な正規化ができれば、この段階の業務はこなせます。
一方で年収が高い人は、データ量が増えたときにクエリが遅くならないよう、インデックス設計やパーティショニングまで見据えます。サービスが成長し、データ量が数十倍、数百倍になったときにシステムが耐えられるかどうかは、初期の設計段階でどこまで先を見ていたかで決まります。
この視点を持っているかどうかが、後になって大きな差として表れます。
【インフラ】手順通りの運用だけか、IaC・CI/CD構築までできるか
インフラにおける実装レベルの仕事は、決められた手順書どおりにサーバーを構築し、デプロイ作業を進めることです。属人化しやすい一方で、代替が利きやすい業務でもあります。
これに対して評価が高い人は、インフラをコードで管理するIaCや、テストからデプロイまでを自動化するCI/CDの構築まで担います。手順書に頼らずインフラの状態をコードで再現できる仕組みを作れば、属人化を防ぎながらチーム全体の開発速度を上げられます。
この仕組み作りができる人材は、インフラエンジニア単体としても、フルスタックエンジニアの一員としても高く評価されます。
フルスタックエンジニアが「器用貧乏」と言われる3つの理由
前章で見たとおり、フルスタックエンジニアの評価は「実装できるか」ではなく「設計判断ができるか」で分かれます。しかし、それ以前の段階として、フルスタックエンジニアという働き方そのものが「器用貧乏」と評価されやすい構造を抱えています。
よく挙げられる理由は、以下の3つです。
- 専門性の浅さを指摘されやすい
- 全分野の技術を追い続けるのは難しい
- 強みが採用側に伝わりにくい
それぞれの理由を確認していきましょう。
専門性の浅さを指摘されやすい
フルスタックエンジニアは複数領域を横断できる一方で、ひとつの領域における深さでは専門職に劣ると見なされやすい傾向があります。バックエンドに特化したエンジニアや、インフラに特化したエンジニアと並べられたとき、単純な技術力の比較では見劣りしてしまう場面があるからです。
とくに大規模開発の現場では、領域ごとに専門エンジニアが配置されているケースが多いです。そのため、フロントエンドもバックエンドも扱えるという横断的な強みが、そのまま評価には結びつきにくい状況が生まれます。
全分野の技術を追い続けるのは難しい
フロントエンド、バックエンド、データベース、インフラは、それぞれ独立した技術領域として日々進化しています。一人がすべての領域で最新の知識をキャッチアップし続けるのは、現実的に困難です。
たとえば、フロントエンドの新しいフレームワークを学んでいる間に、インフラ側ではクラウドサービスの新機能がリリースされるといったことが日常的に起こります。結果として、どの領域も中途半端な理解にとどまり、専門職と比べて技術の深さで差をつけられてしまう人も少なくありません。
強みが採用側に伝わりにくい
フルスタックエンジニアには、国家資格のような統一基準がありません。フルスタックエンジニアを名乗ること自体は誰にでもできるため、実力を客観的に証明する手段が乏しいという問題があります。
職務経歴書に「フロントエンドからインフラまで対応可能」と書いても、採用担当者からすると、それぞれの領域でどこまでの経験があるのかが判断しづらいです。
ポートフォリオや実績を具体的に示さない限り、幅広さが強みではなく「器用貧乏」という印象で受け取られてしまうことも珍しくありません。

フルスタックエンジニアがいらないは本当?評価される条件と将来性を解説
器用貧乏を卒業し年収を伸ばす人に共通する「T型」のキャリア設計
前章で見た「器用貧乏」という評価は、避けられない宿命ではありません。年収を伸ばしているフルスタックエンジニアには、共通するキャリアの組み立て方があります。
それが、専門性の深さと視野の広さを両立させるT型のキャリア設計です。
- ひとつの領域を「設計判断ができる」レベルまで深める
- その深さを軸にしながら、他領域を幅広くカバーする
順に見ていきましょう。
ひとつの領域で「設計判断ができる」レベルまで深める
T型のキャリアで最初にやるべきことは、横に広げることではありません。まずひとつの領域を選び、「設計判断ができる」レベルまで掘り下げることです。前章で扱ったフロントエンド・バックエンド・データベース・インフラのいずれかで、実装だけでなく、なぜその構成にするのかを説明できる段階まで到達します。
この軸を持たないまま複数領域を広げてしまうと、どの領域でも実装レベルにとどまり、年収600万円台から抜け出しにくくなります。逆に、ひとつの領域で専門職と対等に語れる水準まで到達していれば、そこがキャリア全体の土台になります。
どの領域を軸にするかは、これまでの経験や興味に応じて選んで問題ありません。バックエンドの設計経験が豊富ならバックエンドを、インフラの構築経験が豊富ならインフラを軸にする、といった選び方が現実的です。
深さを持つ領域を軸に、他領域を幅広くカバーする
軸となる領域が固まったら、次に他領域への理解を広げていきます。ここで重要なのは、他領域も同じ深さまで極める必要はないという点です。軸以外の領域では、実装ができる、あるいは他職種と会話ができる水準であれば十分です。
たとえば、バックエンドを軸にする人であれば、フロントエンドの基本的な実装ができ、インフラの仕組みを理解したうえでフロントエンドエンジニアやインフラエンジニアと的確に会話できれば、それで役割は果たせます。
この状態になると、一人で開発の全工程を進められるだけでなく、プロジェクト全体を見渡して技術的な意思決定をリードできる立場に近づきます。企業が求めているのは、まさにこの立場を担える人材です。フルスタックという横の広さは、深さという裏付けがあって初めて年収に反映されます。
フルスタックエンジニアが年収を伸ばすためにできる3つのアクション
T型のキャリア設計は理解できても、実際に何から手をつければよいのか迷う方も多いのではないでしょうか。ここでは、明日から着手できる具体的なアクションを3つ紹介します。
- バックエンドまたはインフラの専門性を軸に据える
- クラウド資格の取得と実務経験でスキルを証明する
- アーキテクチャ設計に関わる機会を増やす
それぞれ確認していきましょう。
バックエンドまたはインフラの専門性を軸に据える
軸にする領域に迷ったら、バックエンドかインフラを選ぶことをおすすめします。フロントエンドは技術トレンドの移り変わりが早く、専門性を積み上げても評価の基準が変動しやすい領域です。
これに対して、バックエンドとインフラはシステムの土台に直結するため、設計判断の経験がそのまま市場価値として蓄積されやすい特徴があります。
バックエンドを軸にする場合は、APIの設計やデータベースとの連携部分で、なぜその構成にしたのかを説明できる経験を積みましょう。インフラを軸にする場合は、単なる運用作業ではなく、構成の設計や障害への対応方針を自分で決められる立場を目指すことが重要です。
どちらを選んでも、実装から一歩踏み込んで判断を担う経験こそが、年収を伸ばす土台になります。
クラウド資格の取得と実務経験でスキルを証明する
前章で触れたとおり、フルスタックエンジニアは実力を客観的に証明しづらいという弱点があります。この弱点を補う手段として有効なのが、設計スキルを証明できるクラウド資格の取得です。
代表的な資格には、以下のようなものがあります。
| 資格 | 提供元 | 証明できる内容 |
|---|---|---|
| AWS認定ソリューションアーキテクト | AWS | AWS上でのシステム設計・構築スキル |
| Azure Solutions Architect Expert | Microsoft | Azure環境での設計・運用スキル |
| Professional Cloud Architect | Google Cloud | Google Cloud上での設計スキル |
これらはいずれも、実装レベルではなく設計レベルの知識を問う資格です。資格だけを取得して終わりにするのではなく、実際の業務で設計に関わった経験とセットで示すことが欠かせません。
職務経歴書に資格名を並べるだけでなく、その資格の知識をどの案件でどう活かしたのかまで書けると、採用担当者に伝わる説得力が変わります。
アーキテクチャ設計に関わる機会を増やす
日々の業務が実装作業だけで完結している場合、いくら経験年数を重ねても設計判断の力は身につきません。意識的に、アーキテクチャ設計の議論に関わる機会を増やす必要があります。
たとえば、チーム内の設計レビューに参加を申し出る、新機能の技術選定に自分から意見を出す、既存システムの改善提案をまとめて共有するといった行動が挙げられます。
任される前に手を挙げる姿勢を続けることで、周囲からの見え方が「指示されたものを実装する人」から「設計を任せられる人」へと変わっていきます。この変化こそが、転職市場での評価にも直結します。
フルスタックエンジニアが年収アップできるキャリアパス
これまで解説してきたT型のキャリア設計を実践すると、年収アップにつながる具体的な役職も見えてきます。フルスタックエンジニアとしての経験を武器にしたときに、とくに相性がよいキャリアパスは次の5つです。
- ITアーキテクト
- SREエンジニア
- テックリード
- エンジニアリングマネージャー(EM)
- CTO(最高技術責任者)
それぞれの仕事内容と年収の目安を確認していきましょう。
ITアーキテクト
ITアーキテクトは、システム全体の構成を設計する役職です。どの技術を採用するか、各システムをどう連携させるかといった全体設計を担当し、実装は他のエンジニアに任せる立場になります。
フロントエンドからインフラまで各領域の実装を経験しているフルスタックエンジニアは、技術選定の判断材料を実体験として持っている点が強みです。
テックゴーの求人データによると、ITアーキテクトの平均年収は964.2万円です。設計判断ができる領域を軸に持つ人にとって、延長線上にあるキャリアと言えます。
SREエンジニア
SREエンジニアは、システムの信頼性を維持しながら開発速度を上げる役割を担います。インフラの構築だけでなく、障害を未然に防ぐ仕組みづくりや、デプロイの自動化まで踏み込むのが特徴です。
インフラを軸にしたフルスタックエンジニアであれば、アプリケーション側の知識も持っているぶん、開発チームとの連携を前提にした改善提案がしやすくなります。
テックゴーの調査では、SREエンジニアの平均年収は875.1万円です。インフラ領域で設計判断まで担ってきた人にとって、専門性を発揮しやすい選択肢になります。
SREエンジニアの求人情報
(26EN-22)航空業界向けクラウド基盤(AWS)構築 リーダー候補
想定年収
550~900万円
勤務地
川崎事務所
業務内容
【組織ミッション】 私たちは、日本を代表する航空会社グループのDXを、企画・構想から支えるチームです。 業務システムの開発・保守(アプリケーション)から、それを支えるクラウド基盤の構築・運用、SRE(運用改善・自動化)までを一貫して担い、整備・運航・旅客サービスといった社会性の高い領域で、基幹システムを進化させ続けています。 単なるシステムの受託開発・運用にとどまらず、お客様と一緒により良い仕組みづくりに取り組み、業務の変革(DX)を後押しできる存在を目指しています。 アプリ・インフラの垣根を越えて、技術とビジネスの両面からお客様の事業価値向上に貢献できることに、大きなやりがいがあります。 【プロジェクト概要】 大手航空会社向けに、新規システム構築やクラウド移行など複数のプロジェクトが進行中です。 現在新規プロジェクトの立ち上げフェーズにあり、上流から参画いただけます。 【入社後想定する業務】 プロジェクトリーダー候補として、クラウド基盤の設計・構築からSRE(運用改善・自動化)まで一貫して担っていただきます。 具体的には、以下をご担当いただきます。 ●新規システムのクラウド要件定義・基本設計・詳細設計の推進(AWS環境) ●構築・テスト・移行計画の立案と実行(IaC:Terraform/CloudFormation活用) ●SRE設計・オブザーバビリティ設計、インシデント対応フローの整備 ●チームメンバー(3〜10名規模)の進捗・品質管理 ●顧客・開発パートナーとの協業・報告・課題解決 変更の範囲:当面の間は本職務に従事いただく予定です。適性により当社業務全般に変更の可能性があります。
View More
クラウド開発エンジニア(自動化)
想定年収
645~1,791万円
勤務地
東京都港区
業務内容
【ミッション】 開発者や運用担当者がより効率的かつ安全にサービスを提供できる環境を実現し、ソフトバンク全体の開発生産性向上に貢献すること。 【主な業務】 共通プラットフォームにおける自動化・オーケストレーション機能やPaaSサービスの企画・設計・開発推進および運用改善 【具体的な業務】 ・自動化機能の企画・設計・開発(フロントエンド/バックエンド) ・監視・ログ分析・可視化(Observability)などのプラットフォーム機能の開発・運用 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務
View More
クラウドサービスSREエンジニア(KaaS)
想定年収
679~1,791万円
勤務地
東京都港区
業務内容
【ミッション】 ソフトバンクのクラウド事業において、企業のDXやAI活用を支える次世代クラウドプラットフォームを開発し、日本のデジタルインフラの進化を牽引します。 私たちはKubernetesを中核としたKaaS(Kubernetes as a Service)の開発を通じて、企業が迅速かつ安全にアプリケーションやAIワークロードを展開できる環境を提供しています。 通信事業で培った大規模インフラ運用の知見と最先端クラウド技術を融合し、日本発のネオクラウド事業を創造することがミッションです。 【主な業務】 ・KaaSサービスの保守運用 ・Kubernetesプラットフォームの機能追加や性能向上 ・システムの信頼性向上(SRE) 【具体的な業務】 <KaaSサービスにおけるSRE業務> ・Infrastructure as Codeの推進 ・可観測性基盤の整備 ・GPUの利用状況分析および性能向上施策の設計・開発・検証 ※全ての募集における雇い入れ後の、従事すべき業務・就業場所の変更の範囲については下記の通りとします。 ●業務の変更の範囲:会社内でのすべての業務
View More
エンジニア部門(2)SREエンジニア
想定年収
700~1,200万円
勤務地
東京都千代田区
業務内容
●エッジ~クラウドを含むIoTシステム全体のアーキテクチャ設計・運用設計 ●Linuxコンテナを前提としたエッジ実行基盤の信頼性・可観測性設計 ●監視・ログ・アラート基盤の設計および改善 ・「どこで・何が起きたら・誰が対応するか」の明確化 ●IaC・自動化による導入・運用負荷の構造的削減 ●障害対応およびポストモーテムを通じた再発防止設計 ●開発チームと連携した運用しやすい設計・実装へのフィードバック <具体的なシーン> ・案件増加時にも運用負荷が増大しないアーキテクチャ設計 ・エッジデータの集約・可視化による現場/事業/運用の最適化 ・海外展開時に設定変更のみで展開可能なシステム設計 <開発環境> ・言語:Golang, Python, C/C++ など ・OS:Linux ・クラウド:AWS / GCP / Azure ・コンテナ:Docker, Kubernetes ・監視:Prometheus, Grafana, ELK Stack ・IaC:Terraform, Ansible ・ソースコード管理:GitHub ・コミュニケーション:Teams, Google Meet
View More
【DX本部】システムソリューション部 インフラエンジニア
想定年収
495~900万円
勤務地
東京都渋谷区
業務内容
商品、在庫、顧客を統合するデジタルプラットフォームの構築全般 (会社が定めた業務に変更する場合がある) 【このポジションのサマリ】 ・FREAK'S STORE を運営するデイトナ・インターナショナルで、商品・在庫・顧客を統合するデジタルプラットフォームのクラウド基盤を、構築から運用・監視まで一貫して担うポジションです。 ・AWS CDK / Terraform(TypeScript)によるIaC、Observability as Code、AIOpsを活用した運用自動化、SREの推進が主要テーマです。手作業の運用を仕組みに置き換えていく裁量があります。 ・Claude Code・Cursor・ChatGPT・Devin・AWS Bedrock を全員が有料プランで利用でき、生成AIを前提とした構築・運用に会社として投資しています。 【ミッション】 会社のコアとなる商品、在庫、顧客の各システムの立ち上げ・継続的な成長をさせる 【仕事内容】 ・自社EC並びにデジタルプラットフォーム、周辺システムの構築・運用・監視 ・生成AIを活用した会社全体の生産性の向上 ・新技術の積極的な検証 ・情報セキュリティや不正アクセスの対策 ・SREの推進 ・IaCによるインフラ管理 ・AIOpsを活用した運用自動化の推進 (会社が定めた業務に変更する場合がある) 【開発手法】 ・Infrastructure as Code(IaC)、Observability as Code(OaC)によるインフラ設計・構築 ・ペアプロ、モブプロによる設計・構築 ・コードレビューによる品質担保 【開発環境】 ●使用言語・フレームワーク ・AWS CDK(TypeScript) ・Terraform(TypeScript) ●OS ・Amazon Linux ・Redhat Enterprise ・Windows Server ●ミドルウェア ・Nginx ・Docker ●クラウド ・AWS(WAF、SES、Lattice、ELB、S3、EC2、RDS、Lambda、CloudFront、ECS(Fargate)、StepFunctions、EventBridge、inspector、Control Tower、Route53他) ●支援ツール ・コード管理: GitHub ・IDE: VSCode、Cursor、その他(個人の好みに合わせて選択可能) ・生成AI: ChatGPT Team Plan、Claude Code、Devin、OpenAI API、AWS Bedrock、Genspark ・CI/CD: GitHub Actions、AWS CodePipeline ・課題管理: GitHub issues、Backlog ・コミュニケーション: Slack ・ドキュメント管理: OpenAPI、SchemaSpy ・オブザーバビリティ: New Relic、Sentry ・インシデント管理ツール:PagerDuty 【その他開発環境】 ・ハイエンドモデルのノートPCを支給(Mac/Windows) ・モニタ2枚支給 ・Claude Code、Cursor有料プラン利用可能 ・ChatGPT有料プラン利用可能 ・メンター制度
View More
テックリード
テックリードは、チームの技術的な意思決定をリードする立場です。コードレビューや技術選定を主導しながら、メンバーの技術的な相談に乗る役割も担います。
複数領域を横断してきたフルスタックエンジニアは、フロントエンドとバックエンドの両方の事情を理解したうえで判断できるため、チーム全体を俯瞰した意思決定に向いています。
テックゴーの求人データによると、テックリードの平均年収は970.7万円でした。実装力と設計力の両方を備えた人材が評価されやすいポジションです。
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。
View More
【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。
View More
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
View More
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
View More
【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
View More
エンジニアリングマネージャー(EM)
エンジニアリングマネージャーは、技術面のマネジメントとチームのマネジメントの両方を担う役職です。メンバーの育成や評価、プロジェクトの進行管理に加えて、技術的な意思決定にも関わります。
フルスタックエンジニアとして複数領域の実務を理解していると、メンバーごとの専門領域が異なるチームでも、それぞれの状況を的確に把握したマネジメントができます。
テックゴーの求人データによると、エンジニアリングマネージャーの平均年収は1,069.7万円です。技術とマネジメントの両輪を担える人材の需要は高まっています。
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)
View More
【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。
View More
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。
View More
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
View More
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
View More
CTO(最高技術責任者)
CTOは、企業の技術戦略全体に責任を持つ役職です。技術選定やエンジニア組織の設計はもちろん、経営層として事業戦略にも関わります。フルスタックエンジニアとして開発の全工程を経験してきた人は、技術的な意思決定を事業判断と結びつけて考えられる点が強みになります。
テックゴーの求人データでは、CTOの平均年収は1,500万円です。フルスタックという横断的な視野が、経営に近い立場になるほど活きるポジションと言えます。
CTOの求人情報
【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。
View More
AI駆動開発を通じたシステム開発の革新、技術開発をリードする技術者(課長相当職)
想定年収
1,160~1,330万円
勤務地
東京都千代田区
業務内容
業務概要 金融機関向けシステム開発の生産性向上に向けて、生成AIの適用推進とユースケース開発をメインに担っていただきます。システム開発の知見とデータサイエンティストのスキルを活かし、生成AIの適用方式を確立して金融システムの品質・生産性向上に貢献いただきます。 具体的な役割 ・AI技術活用した実際のSI/開発現場への生産性向上支援や技術課題解決 ・システム開発におけるAI技術活用ノウハウの体系化、社内展開をリードして推進 ・今後のSI事業のビジネスモデル変革を牽引 参考:関連する取り組み ●生成AIを活用し、システム開発のトランスフォーメーションを加速 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/05/0521.html ●静岡銀行・静銀ITソリューション・日立による、オープン勘定系システム開発への生成AI適用の技術検証を開始 https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2024/10/1016.html 職務概要 ・生成AIを活用したシステム開発における専門的な問題解決の推進 ・適用ノウハウの体系化、社内展開 ・AI駆動開発における中長期戦略の企画、推進 職務詳細 ・生成AIを活用したシステム開発の生産性向上ユースケース開発や実際の適用プロジェクトにおいて、本人による問題解決及び他部門のエキスパートと連携した問題解決に従事 ・アプリ開発分野、システム基盤分野、マネジメント分野などの多岐にわたる適用ノウハウを体系的に管理し、社内適用拡大施策を検討する ・組織内外のステークホルダーと連携し、AI駆動開発を通じた新たなビジネスモデルの検討やシステム開発プロセスの高度化に資する技術開発の企画、推進 配属組織名 デジタルサービスビジネスユニット(金融システム) 金融BU戦略本部 金融AX推進センタ 配属組織について(概要・ミッション) 金融AX推進センタは、日立製作所 金融BU戦略本部に属し、金融機関のお客さま向けに事業企画を進めるチームです。お客さまのニーズや市場動向をふまえ、テクノロジーを活用した戦略的な企画・提案を推進しています。 特に、生成AIを社外のお客さま向けだけでなく日立社内の業務にも活用し、業務効率化を実現する第一人者をめざしています。AI時代において、システム開発やSI(システムインテグレーション)にAI技術を活用し、開発のあり方そのものを革新していくことで、新たな業務スタイルやビジネスモデルの確立を目指しています。
View More
AI開発責任者候補
想定年収
800~2,500万円
勤務地
東京都恵比寿
業務内容
社内の開発環境の整備、システム開発において技術側を引っ張っていただきます。 ・Python/Node.jsを活用したシステム開発 ・AI/LLMを活用したサービスおよびプロダクト開発 ・技術選定およびシステム全体設計 ・ソースコードレビューおよび品質管理 ・サーバー/クラウドインフラの設計および改善 ・セキュリティ対策の設計・運用改善 ・国内外エンジニアへの技術支援・育成 ・ベトナム開発チームとの技術連携 ・開発標準化および生産性向上施策の推進
View More
CTO
想定年収
1,000万円~
勤務地
-
業務内容
雇用元はファンドでなく、投資先の事業会社(株式会社mign)になります。 株式会社mign:https://www.mign.io/ 事業概要 建設・不動産領域向けに、建築確認・図面チェックを起点に設計・審査全体へ拡張するAIネイティブなSaaSを提供
View More
<Dev>CTO候補
想定年収
800万円~
勤務地
東京都渋谷区
業務内容
経営メンバーの一員として、自社ドローン開発の技術戦略の策定から実行、グローバルでの量産体制の構築までをリードしていただきます。 1.全社技術戦略の策定と実行 ・経営戦略と連動した、中長期的なプロダクトロードマップの策定 ・市場ニーズ(測量、点検、農業、物流等)に基づいた、勝てる機体スペックの定義と開発推進 2.ハードウェア開発・量産化の統括 ・試作から量産(数千~数万台規模)へのフェーズ移行におけるQCD管理とプロセス構築 ・サプライチェーンマネジメント(SCM)の構築 3.グローバル展開の推進 ・海外グループ会社やパートナー企業との技術連携・統合 ・各国の規制見据えた技術戦略の立案 4.エンジニア組織のマネジメントと採用 ・ハードウェア、ソフトウェアが融合する開発組織の構築とピープルマネジメント ・「Terra Way」を体現するグローバルな技術チームの組成
View More
フルスタックエンジニアとしての市場価値を測るならテックゴー
ここまで見てきたとおり、フルスタックエンジニアの年収は、扱える技術の幅ではなく、どの領域で設計判断ができるかによって大きく変わります。ただし、自分がどの領域でどこまでの評価を得られるのかは、社内だけで判断するのが難しいテーマでもあります。
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として、アーキテクト職やテックリード、エンジニアリングマネージャーといった上流案件の求人を多数保有しています。
- エンジニア・ITコンサル領域に特化しており、上流案件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、収入アップ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、現場感覚に基づいたアドバイスを受けられる
- 面接対策は回数無制限で、選考通過に向けて徹底サポートしてもらえる
自分がどの領域を軸にすべきか、今の経験がどの役職でどこまで評価されるのかを客観的に把握したい方は、一度アドバイザーに相談してみましょう。
まとめ
この記事では、フルスタックエンジニアの年収相場を経験年数別・年代別・転職市場別のデータで確認したうえで、年収が伸び悩む人と1,000万円を超える人の違いを解説しました。
両者を分けているのは、扱える技術の幅ではなく、フロントエンド・バックエンド・データベース・インフラのいずれかで「設計判断ができる」レベルまで到達しているかどうかです。器用貧乏と言われやすい構造も、ひとつの領域を深めたうえで他領域を幅広くカバーするT型のキャリア設計によって乗り越えられます。
今の自分がどの領域を軸にできるのか、実装レベルにとどまっている部分がどこにあるのかを整理することが、年収を伸ばす最初の一歩になります。クラウド資格の取得やアーキテクチャ設計への関わりを増やす取り組みは、社内にいながらでも今日から始められる行動です。
一方で、積み上げてきた経験が転職市場でどこまで評価されるのかは、自分一人では判断がつきにくい部分でもあります。
フルスタックエンジニアとして年収アップや上流案件への転向を考えているなら、テックゴーへの相談がおすすめです。エンジニア・ITコンサル領域に特化し、元エンジニア出身のアドバイザーが、これまでの経験と市場評価のギャップを整理したうえで、最適なキャリアパスを提案します。
よくある質問
Q
フルスタックエンジニアになるには何年かかりますか?
A
未経験からの場合、実装ができる段階までは3〜5年程度が目安です。ただし、この記事で解説した「設計判断ができる」レベルに到達するには、さらに実務経験が必要になります。 学習に集中できる環境であれば短縮できる一方、複数領域を並行して学ぶ分、単一領域のエンジニアより時間がかかりやすい傾向があります。 焦って全領域を広げるより、まずひとつの領域を深めることを優先しましょう。
Q
フルスタックエンジニアに向いている人の特徴は?
A
複数の技術領域に興味を持ち続けられる人や、システム全体を俯瞰して考えるのが得意な人に向いています。また、一人で開発を完結させられる裁量の大きさにやりがいを感じられるかどうかも、適性を見極める重要なポイントです。 一方で、ひとつの技術を突き詰めることに強いこだわりがある人は、専門職として特定領域に絞ったキャリアのほうが力を発揮しやすい場合があります。
Q
フルスタックエンジニアの将来性は?
A
新規事業やスタートアップの立ち上げ現場を中心に、需要は今後も続くと見込まれます。少人数のチームで開発を完結させたい企業にとって、複数領域を横断できる人材の価値は高いです。 ただし、将来性を左右するのは肩書きではなく、この記事で解説した設計判断ができるレベルまで到達しているかどうかです。 実装だけにとどまる場合、AIによる自動化が進む領域から徐々に代替されるリスクも見ておく必要があります。
