新規開発（0→1）メイン 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・転職情報

●担当プロダクト AI時代の組織知基盤「Findy Context」 Findy Contextは、Slack、Microsoft Teams、GitHub、GitLab、Notion、Confluenceなど、企業内のさまざまな場所に存在する情報をつなぎ、意思決定の背景や業務上の文脈を、人とAIが利用できる形で蓄積・提供するプロダクトです。 単に情報を検索しやすくするだけではなく、 ・なぜこの方針が選ばれたのか ・過去にどのような選択肢が検討されたのか ・どのような制約や判断基準が存在するのか ・誰がどのような知識や経験を持っているのか といった、これまで組織内で失われやすかった文脈を扱います。 企業固有の知識や判断の文脈をAIが理解できる状態にし、人とAIが協働して業務、組織、意思決定のあり方そのものを変えていく。 Findy Contextを、日本企業の真のDX/AXを支える基盤へ、そして世界で使われるエンタープライズAIプロダクトへ育てていきます。 ●Mission 日本企業の知を武器に、日本発のエンタープライズAIで世界に勝つ。 このポジションは、顧客の業務、組織、データ環境に深く入り込み、解決すべき課題の特定から、ソリューション設計、プロトタイプ開発、導入、効果検証までをend-to-endで担います。 既存のプロダクトをそのまま導入するだけでも、顧客の要望どおりに個別開発するだけでもありません。 顧客固有の課題を技術によって解決すると同時に、そこで得られた知見や実装を、次の顧客にも利用できるプロダクト、テンプレート、データ連携、導入方法へ還元します。 顧客の現場で組織知をAIが扱える仕組みとして実装し、個社の成功を世界で戦えるプロダクトへ変えることが、このポジションのミッションです。 ●具体的な業務内容 1.顧客課題のディスカバリー ・顧客の経営層、事業部門、開発組織、情報システム部門などと対話し、業務や意思決定の構造を理解する ・顧客から提示された要望だけでなく、その背景にある本質的な課題や情報の流れの詰まりを特定する ・Findy Contextによって解決するユースケースと、成果指標を設計する 2.ソリューション設計・プロトタイプ開発 ・顧客が利用するSlack、Microsoft Teams、GitHub、GitLab、Notion、Confluenceなどのデータ構造を理解する ・API、データ連携、生成AI、検索などを組み合わせ、課題を解決するアーキテクチャを設計する ・必要に応じて自らコードを書き、プロトタイプや検証用機能を短期間で実装する ・顧客のセキュリティ、権限、データ管理上の要件を踏まえて導入方法を設計する 3.導入・価値検証 ・顧客の実際の業務環境へソリューションを導入し、利用者とともに検証を進める ・AIの回答精度だけでなく、業務時間、意思決定、知識共有、利用定着などへの効果を評価する ・不確実な状況でも、仮説構築、実装、検証、改善のサイクルを素早く回す ・PoCで終わらせず、本番利用や他部門展開につながる状態をつくる 4.プロダクトへの還元 ・個社固有の要件と、複数企業に共通する課題を切り分ける ・PdMや開発チームと協働し、案件で得られた知見を共通プロダクトのロードマップへ反映する ・コネクタ、テンプレート、評価方法、導入手順など、次の案件で再利用できる資産を整備する ・顧客数に比例して個別開発が増えない、再現可能な提供モデルを構築する 5.Biz/Dev/CSとの横断連携 ・営業と連携し、商談段階における課題整理、技術提案、導入可能性の評価を行う ・顧客への提案内容や期待値を整理し、適切なPoCや導入計画を設計する ・導入後はCSと連携し、利用定着、効果測定、他部門への展開につなげる ・FDEの業務プロセスや成功基準を設計し、Findy ContextにおけるFDEの役割そのものをつくる ●キャリアパス 1.FDE Lead/Head of FDE 複数の顧客プロジェクトを横断し、FDE組織の採用・育成、導入方法、技術標準、成果創出に責任を持つポジションへ 2.プロダクト・エンジニアリングリーダー 顧客課題と技術の双方に対する理解を活かし、共通プロダクトの戦略と開発をリードするポジションへ 3.事業責任者・事業開発責任者 顧客への価値提供を起点に、GTM、事業KPI、P/L、組織づくりまで含めてFindy Contextの成長に責任を持つポジションへ ※業務の変更の範囲:会社の定める全ての業務

HR系SaaS「NALYSYS」のバックエンドのリードエンジニアとして、プロダクト全体の設計・実装から運用まで一貫して主導します。単なる開発に留まらず、プロダクト横断でのアーキテクチャ設計、技術的課題解決、品質標準化を推進。ビジネス貢献を目指しつつ、チーム全体の技術レベルを底上げするメンターとして組織を牽引いただきます。 ●期待すること 技術的なリーダーとして、プロダクトの成長と安定性の両立を技術の側面から牽引し、以下の業務に深くコミットいただきます。 ・技術戦略とアーキテクチャの主導 NALYSYSのバックエンドアーキテクチャ設計を主導し、スケーラビリティ、パフォーマンス、保守性を考慮した最適な技術選定と導入を推進いただきます。 事業状況やビジネス要件を深く理解し、技術的な側面から最適なソリューションを提案・実行することで、プロダクトの成長に貢献いただきます。また、複雑な技術的課題や困難な意思決定においてはリーダーシップを発揮し解決へと導く役割を担っていただきます。 ・品質標準化と開発生産性の向上 プロダクト横断でバックエンド開発のベストプラクティスやコーディング規約を確立し、チーム全体への技術啓蒙と標準化を推進します。 コードレビューや開発プロセスの改善を通じて、NALYSYS全体のバックエンド品質と開発生産性の底上げに貢献いただきます。 ・チームへの貢献とプロダクト推進 自身の技術力だけでなく、ジュニア〜ミドルクラスのエンジニアへの技術指導やメンターシップを通じて、チーム全体の技術力向上に貢献いただきます。 さらに、事業状況に応じて、新規プロダクトの立ち上げや既存プロダクトのグロースフェーズにおいて、最前線での開発を推進し、ビジネス目標達成に深くコミットいただきます。 ●開発組織について レバレジーズでは創業以来、代理店や外注業者をほぼ使わずインハウス型でノウハウを蓄積している環境で、自社サービス開発を行っております。 <NALYSYS開発部> HR系SaaSプロダクト「NALYSYS」の開発チームでは、モチベーション向上支援・労務領域のグロースを支えるとともに、新規プロダクトの開発にも取り組んでいます。 機能追加や保守運用だけでなく、新規プロダクト開発やインフラ構築に至るまで、幅広い業務を担う環境です。 組織構成としては、20代前半から30代後半までの幅広い世代が在籍しており、特に中途入社者が中心となってチームを牽引しています。充実したオンボーディングにより迅速に立ち上がり、早期から開発やチーム運営の中核を担っています。チームに新たな視点と活気をもたらし、活発で建設的な議論を日々生み出しています。 メンバーは皆「困っている仲間がいれば自然と手を差し伸べる」Give精神に溢れ、技術的な知見も惜しみなく共有します。気軽に雑談や相談ができる心理的安全性の高い居心地の良い雰囲気の中で働くことが可能です。 チームのリアルな雰囲気は、ぜひ[テックブログ](https://tech.leverages.jp/entry/2025/01/31/090000)や[youtubeチャンネル](https://tech.leverages.jp/entry/2025/01/31/090000)でご確認ください。 ●開発環境 ・フロントエンド:TypeScript、React、Next.js、StoryBook、Jest、Cypress、Playwright、Chromatic ・バックエンド:TypeScript、NestJS、Jest、GraphQL ・インフラ:Google Cloud(Cloud Run、AppEngine、MemoryStore、Cloud Storage、CloudSQLなど)、Firebase Hosting ・アーキテクチャ:マイクロサービスアーキテクチャ ・DB:Postgress ・構成管理:Terraform ・CI/CD:Github Actions、Cloud Build ・監視:Datadog ・その他:SendGrid、Auth0、Docker、Github、Slack ・開発マシン:MacBook Pro

サーバーサイド部署について サーバーサイドチームは現在、プロダクト・ミッション毎に、5つのグループから構成されています。各グループは約5〜7名程のメンバーで構成されており、それぞれ1〜2名のリーダーがとりまとめています。 加えて、サーバーサイドチーム全体に対して、エンジニアリングマネージャーが2名、テックリードが2名という体制で開発を進めています。 メインの技術スタックは、Python、Go、Javaを用いており、全てAWS上で構築しています。サーバー数は2000台以上と、国内でも上位に入るサーバー数を有している、巨大なアーキテクチャが特徴です。 それぞれのグループの特色によって、開発方式が分かれていますが、基本的にはアジャイル開発(スクラム、カンバン)の形を用いています。 　 <カルチャー> コード/設計レビューを重視:品質の担保だけでなく、チーム全体のスキルアップ・知識の属人化解消の場としてレビューを大切にしています 具体的には、スプリントごとにレビュー会を実施し、メンバー全員で一緒に、リファクタリングできるポイントが無いか、実装指針でずれているところはないかなどの確認をしながらレビューを行っています フラットな議論ができる:役職や経験に関わらず、技術的な議論やプロダクト改善の提案を歓迎するフラットな雰囲気です 設計や実装方針の相談はデイリーミーティング等を活用して行っています 個々のチャレンジを推奨:新しいアイデアや技術的探求・チャレンジを歓迎しており、戦略的にリソースを投資しています 日々の振り返りの中で、KPTだけでなく、思いついたアイデアなどを共有するオープンな文化が根付いており、実際にそこからチームの技術的チャレンジに採択されることもあります 　 AIプラットフォームグループのミッション セーフィーは、映像プラットフォームを実現するべく、映像を視聴するだけではなく機械学習などの技術と連携して「新しい付加価値を提供する開発」にも注⼒しています。 具体的には、API提供を進め、AI企業がセーフィーの映像データを利⽤して画像解析などの仕組みを構築したり、作成された学習モデルをセーフィークラウド上で駆動させる解析システムの構築を⾏っています。 本グループでは、上記の事業に関連して、 AIソリューションプラットフォームの外部公開を目指し、以下のような機能を担う基盤開発を推進しています。 データ収集/アノテーション 学習 エンドユーザーへのAIアプリ提供 また、上記基盤上にホストされるAIアプリケーションの開発自体も行っています。 ※参考:AIソリューションプラットフォームの紹介 2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリース。現場AXを更に加速させてまいります。 ※参考:セーフィー、映像×AIの開発プラットフォーム「Safie AI Studio」を提供開始 <具体的な業務内容> ●AIソリューションプラットフォームの開発 ●画像‧動画の解析システムの設計および開発 ●既存システムのリアーキテクチャ設計および実装の推進 ●外部向けAPIおよび開発者向けサイト(SafieDevelopers)の開発 ●カメラやビューアーの新規機能開発(API開発) リーダー候補について 開発の最前線で活躍し、エンジニアとしての技術力をストイックに磨き続け、その力でプロダクト開発をけん引していただくシニアエンジニアとして働くことに加えて、リーダーは業務内容にマネジメント要素を含んでおり、メンバーの育成や開発プロジェクトのマネジメントなども担っていただくポジションです。 <具体の業務イメージ> ●既存システムのリアーキテクチャ設計チームのマネジメント ●5〜6名ほどのチームメンバーに対する育成‧教育 ●組織目標に向かって継続的に活動することでメンバーを鼓舞し組織力を高めていく役割の実践 ●組織的なプラクティスやプロセスの改善提案と実践、他グループとの共有 ※リーダーとなっても一定の開発・プレイング業務は含まれます セーフィーでは、技術力で開発を導くシニアエンジニア、ピープルマネジメント特化で組織づくりを担うリーダー、どちらのキャリア観も最大限尊重し、個人が思い描く、それぞれの活躍を遂げられるよう、組織でサポートしています。 「マネジメントスキルの有無」によって年収・評価への差をつける一般的な基準とは異なり、エンジニア職専用の、シニアエンジニアとリーダー、それぞれのキャリアに合わせた並列の基準を持っており、その職能自体でのパフォーマンス・活躍によって正当に評価される環境です。 尚、シニアエンジニア、あるいはリーダー、具体の方向性の決定は、選考にてすり合わせを行っております。また、ご参画後に関しても、常時の1on1にてご相談いただきつつ、キャリアチェンジいただける仕組みになっています。 使っている技術・ツール 開発言語：Python、Go、Java インフラ：AWS データベース：MySQL、Redis、PostgreSQL 構成管理ツール：Terraform、Ansible、Packer 監視：Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry、Datadog CI/CD：GitHub Actions その他：GitHub、Docker、Fluent Bit、Redash 部署全体の今後の目標‧現在の課題 クラウド録画サービスの品質向上 現在出荷数30万台を突破し更なる利用者数の急増に伴い、より高品質‧ハイパフォーマンスなサービス基盤の開発‧運用を行います。カメラを通してクラウド上に収集した"映像データ"を、必要に応じ配信や解析し、付加価値のある情報を抽出する事によりお客様の課題解決を実現しています。 上記クラウド基盤上でのアプリケーション開発 動画の収集/配信システムだけでなく、"映像から未来をつくる"というビジョンを達成すべく、それらの動画を利用した顧客課題の解決に繋がるようなアプリケーションの開発を行っております。様々なアプリケーションを提供していくことでより多くの課題解決を実現して参ります。 オープンAPI等による他社参画のためのプラットフォーム開発 上記は自社で行っているアプリケーション開発ですが、映像から解決できる問題は多数あり、且つ、業界業種によっても異なります。この全ての課題を解決するためには弊社一社のみで行うのではなく、オープンなプラットフォームを構築し他の技術を持った企業様が参画することで顧客解決に繋がるサービスをより多く世に出していき、"映像から未来をつくる"を実現していきます。このように、「我々の基盤上で構築〜展開できるようなプラットフォーム開発」を進めております。 開発関連で私達がこれからやりたいこと、やりたいけど出来ていないこと 様々な業界の現場DXに繋がるプロダクト、アプリケーション開発 上記プラットフォームを利用し、現場DXを実現するアプリケーションの開発 動画データ録画配信サービスとしての更なる強化 競争力のある画質・レイテンシー・プライシングの実現 AI含む様々な解析系サービスが柔軟に構築できる仕組みをPaaSとして提供 多様な外部サービスと連携するための公開APIの拡充

Java (Spring Boot) を用いたバックエンドの設計・開発 Next.js / TypeScript を用いたフロントエンドの設計・開発 バックエンドを主軸としつつ、必要に応じてフロントエンドも担当いただきます。フロントエンドの実務経験は必須ではありません。 対応業務領域の拡大に向けた機能追加とアーキテクチャの進化 実運用データにもとづくパフォーマンス改善と、継続的なリファクタリング 監視・障害対応の仕組みづくりと、運用の自動化 開発環境・使用ツール 「一度作って終わり」のシステムではなく、常に最新の技術進化を取り込み続けることを目指しています。言語、フレームワークともに、常に最新安定版への追従・バージョンアップを開発サイクルに組み込んでいます。技術の新しさ自体を目的とはせず、お客様に価値を届けることを最優先に判断します。お客様の資産をお預かりしている以上、大胆な作り替えよりも確実な前進を選びます。 バックエンド: Java (Spring Boot) 新しい言語機能も活用し、冗長な記述を排した見通しの良いコードベースを維持します。 フロントエンド: TypeScript, Next.js AIによるコード生成・プロトタイピング: UIコンポーネントの雛形作成やロジックの実装において、AIツールをフル活用しています。 データベース: PostgreSQL (Amazon Aurora) CI/CD: GitHub Actions ドキュメント/コミュニケーション: Jira, Notion, Slack, Zoom AI: GitHub Copilot, Notion AI,etc コード補完・生成、プロトタイピング、ドキュメント作成など、開発の各場面でAIツールを活用しています。 証券未経験を歓迎する「バックアップ体制」 証券ドメインの知識がないことを不安に思う必要はありません。チーム内には、大手証券会社で数々のプロジェクトを成功させてきたドメインのスペシャリスト(企画・PM)が複数名在籍しています。複雑な業務ロジックや要件は彼らと議論しながら固めていくため、証券知識ゼロからでも十分にキャッチアップできる環境です。 一方で、業務を理解しようとする姿勢と、業務担当者や他チームと自ら対話していく力は求められます。「言われたものを作る」のではなく、業務とシステムの両面から最適解を一緒に探せる方を歓迎します。

期待する役割 MAP AIなどの新規事業におけるプロダクトエンジニアとして、バックエンド開発を軸に、技術判断とプロダクト判断を一体的に行う開発をお任せいたします。 新規事業は、正解のない領域でPdM・エンジニア・ビジネスが互いの領域に踏み込み、助け合いながら進めるフェーズにあります。エンジニア側からもプロダクトの文脈を読み解き、要件の優先度判断・仕様の具体化・リリース可否の見極めといった意思決定を主体的に担っていただくことで、事業を共に前に進めていただきたいと考えています。 不確定要素の多い新規事業プロジェクトにおいて、『お客様のためになるか』を軸にチームの方向性を定め、『今確実に届けるべき価値』を見極めてプロジェクトを牽引する活躍を期待しています。 ※プロダクト概要は「事業概要」の欄をご参照ください。 業務内容 ・ビジネス部門との対話を通じた要件定義・仕様策定 ・顧客体験・運用負荷・技術的制約のバランスを踏まえた、スモールスタートな開発ロードマップおよびスコープの策定・関係者間の合意形成 ・バックエンドの設計、開発、コードレビューなどのエンジニアリング業務 ・技術選定・アーキテクチャ設計を通じたプロダクト実現性の担保 技術スタック 言語・FW(バックエンド):Java, Spring Boot 言語・FW(フロントエンド):TypeScript, JavaScript, Next.js, HTML, CSS インフラ　　　　:AWS(ECS, EKS, Lambda, API Gateway.etc) DB　　　　　　　:Aurora MySQL バージョン管理　:GitHub プロジェクト管理:Notion, Jira ドキュメント管理:Notion, Confluence その他　　　　　:Figma CI環境　　　　　:GitHub Actions 生成AIの活用　　:GitHub Copilot, Gemini, Notion AI

【仕事概要】 本ポジションでは、営業領域のLLM新規プロダクトにおいて、PdM・デザイナー・エンジニア・事業メンバーと連携しながら、ディスカバリーからデリバリーまで一気通貫でプロダクト開発に携わっていただきます。 単に仕様通りに開発するのではなく、顧客課題や業務プロセスを深く理解し、「どのようなプロダクト体験であれば営業活動の成果につながるのか」をチームで探索しながら、LLMを活用した機能開発、アーキテクチャ設計、技術品質の向上、開発プロセス改善を推進いただく役割です。 また、開発チームではCursorやClaude Codeなどを活用したAI駆動開発を積極的に推進しています。AIプロダクトを、AIネイティブな開発プロセスで高速に作り、PMF達成と事業成長に直接コミットすることができます。 【業務内容】 ●LLMを活用したコア機能の設計・実装 ・商談データや営業活動データなど、マルチモーダルな情報を活用したプロダクト機能の設計・実装 ・プロンプトエンジニアリング / コンテキストエンジニアリングを含む、LLM活用機能の改善 ・Kotlin / Python / Next.js / TypeScript を用いた継続的な機能開発 ●PMF達成に向けたプロダクト開発 ・PdMや事業メンバーと連携した顧客課題の探索、要求整理、仕様検討 ・ユーザーフィードバックや利用状況を踏まえた改善仮説の立案・実装 ・顧客価値と事業成果につながるプロダクト体験の継続的な磨き込み ●アーキテクチャ設計・技術品質の向上 ・将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計 ・技術的負債の解消、パフォーマンス改善、セキュリティ・信頼性向上 ・コードレビューや設計レビューを通じた開発品質の向上 ●AI駆動開発・開発生産性の向上 ・Cursor、Claude Code、Geminiなどを活用した開発プロセスの高速化 ・チームの生産性を高めるための自動化、開発フロー改善、ナレッジ共有 ・AIを活用した開発体験・開発組織の進化に向けた取り組み ●外部サービス・データ連携の設計・実装 ・Salesforceなど外部SaaS / API連携の設計・実装 ・顧客環境や業務データを踏まえたプロダクト連携の改善 【開発環境】 ・サーバーサイド 　Kotlin / Python ・フロントエンド 　React / Next.js / TypeScript ・インフラ 　AWS / Terraform / Fargate / ECR ・DB 　Aurora PostgreSQL ・テストツール 　Datadog synthetics / Playwright ・コミュニケーションツール他 　Slack / Gather / Figma / Findy team+ / Notion / diaglams.net / Cursor / Claude Code / Gemini ※業務内容の変更範囲 :会社の定める業務

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ・生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 ・LLM(OpenAI, Claude等)と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 ・実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 ・可観測性(logging / metrics / tracing)やアラート設計による運用負荷の最小化 ・プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備

【事業概要】 テックタッチのAI Central事業部では、企業が持つ様々な文章データを独自のデータベースへとAIを使い構造化し、その企業だけのナレッジベースを作り上げる革新的なプロダクトを開発しています。 特に定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換する技術や、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能な点が特徴的です。 また、蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとなり、製品開発やマーケティング戦略の意思決定をサポートする機能も顧客から評価されているポイントです。 テックタッチは「すべてのユーザーがシステムを使いこなせる世界に」をミッションに掲げ、生成AIを活用した新規事業の立ち上げを行なっています。 AIの活用は企業の経営として今後なくてはならないものになると信じており、特に弊社の顧客基盤である大企業ではAIの活用は待ったなしの状況となっています。 【実際に担当いただく業務】 AI Central事業部では、BizチームとProductチームが共同しながら、常に新しいAI技術へのキャッチアップ、トレンド理解、技術理解、顧客活用に勤しんでいます。 本ポジションで具体的に担っていただきたい仕事の例は以下の通りです。 ・生成AIと連携するデータ分析プラットフォームのバックエンド設計・実装・運用 ・LLM(OpenAI, Claude等)と連携した自然言語クエリ処理の設計・実装・運用 ・実行されるクエリ/ プロンプトの監視・最適化・リトライ設計など、信頼性の高いデータ処理基盤の構築 ・可観測性(logging / metrics / tracing)やアラート設計による運用負荷の最小化 ・プロダクトの可用性やユーザー体験を意識したパフォーマンス改善・障害対応フロー整備 【使用技術】 ◆現状採用している技術スタック Backend: Python, FastAPI Frontend: Typescript, Remix Infrastructure: AWS(Fargate, Aurora, S3, ElastiCache etc), Terraform ◆開発環境 コード管理: Github コミュニケーション: Slack ドキュメント管理: Notion ◆生成AIツールへの投資状況 当社では、社員の創造性と生産性を最大限に引き出すために、最新の生成AIサービスを積極的に導入しています。 特に、機密情報や社内秘情報といった重要なデータも安心して入力できる、高度なセキュリティを備えたAIサービスを活用している点が大きな特徴です。 以下は、社内で利用が許可されているサービス/APIの一部です。 今後も常に最先端のAIを検討、導入していきます。 API OpenAI API Anthropic API Gemini API Perplexity API 開発ツール Github Copilot Cursor Business Devin 生成AIサービス ChatGPT Team/Enterprise Azure OpenAI Service Claude Team/Enterprise Gemini Advanced/Gemini for GWS Perplexity Enterprise Pro NotebookLM Plus Zoom AI Companion

当社では「アイデアを持つパートナー(起案者)」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップから大手企業の新規事業PoCプロジェクトまで様々なプロジェクトがあり、その中で0→1ベースの企画段階から参画し、設計から開発まで行っていただきます。 【業務詳細】 新しい価値を提供する新サービスの作成 ・利用するサービス・ツールなどの技術選定 ・目的をチームで共有して目的に合わせたシステム設計 ・アジャイルでのバックエンド開発 ・エンジニア視点でのサービスデザイン 【風土・働き方】 当社は個人がベストのパフォーマンスを発揮できる働き方を推奨しています。コアタイムなしのマンスリーフレックス制度を導入しており、プライベートな予定や家庭の事情に合わせて勤務時間を調整したりリモートワークを活用したり、様々なフィールドのメンバーがそれぞれのスタイルで力を発揮しています。 【プロジェクト事例】 ●ソフトバンク 運送会社向け配車支援サービス「MeeTruck」の事業開発を支援。配車業務をペーパーレス化し、基幹配送業務のDXを促進(https://sun-asterisk.com/works/meetruck/) ●日産レンタカー これまでにないストレスフリーで快適なレンタカー体験をアプリで提供(https://sun-asterisk.com/works/ncrs/) ●01Booster 大企業におけるイントレプレナー(社内起業家)の発掘・教育に力を入れているゼロワンブースター社において、大企業にイントレプレナーを増やすためのプログラム「イントレプレナーアクセラレータープログラム(IAP)」を開発(https://sun-asterisk.com/works/01booster/)

【仕事概要】 新規SaaSプロダクトのバックエンドエンジニアとして、開発業務を行って頂きます。 【仕事内容】 ■お願いしたい業務 ・大規模な新規機能追加 ・パフォーマンスチューニング などの難易度の高い開発業務 〈基盤〉 AWS 〈フレームワーク〉 Ruby on Rails 〈言語〉 Ruby 〈主要データベース〉 MySQL ■1日の流れ ・09:00-10:00　設計/実装 ・10:00-10:30　進捗確認（MTG） ・10:30-19:00　設計/実装、PRレビュー、設計承認（MTG） ・19:00-19:30　進捗入力 ・19:30-20:00　設計/実装、PRレビュー

今回は新規プロダクト「Xard(エクサード)」のソフトウェアエンジニア(バックエンド)としてプロダクト開発・企画をお任せします。 「Xard」は、企業が自社ブランドの「Visa・JCB」カードをスピーディかつローコストでバーチャル・リアルカード発行それぞれを可能にするプラットフォームサービスです。 カード発行、利用可否判定、利用履歴照会など、すべての取引をAPI化し、1つの仕組みでシームレスなサービス連携を実現しています。 当社はチームで年齢や経験に関わらず、技術力をベースにプロジェクトメンバー全員で意見を出し合いながら、 エンジニアそれぞれがフロントエンド〜バックエンドまでフルスタックに開発実務を担当しています。 【具体的には】 Xardの機能改善およびWebアプリケーション設計・開発・運用 仕様書、設計書のドキュメント作成およびレビュー 機能開発における改善/技術提案 【技術スタック】 当社技術スタック一覧は以下よりご確認ください。 https://whatweuse.dev/company/infcurion 言語 └バックエンド　　　 :Go └フロントエンド　　 :Elm, React, TypeScript データベース　　　　 :MySQL, DynamoDB,S3 インフラ　　　　　　 :AWS 環境構築　　　　　　 :Terraform,Docker,AWS Fargate CI/CD　　　　　　　 :CircleCI ソースコード管理　　 :GitHub、GitHub Copilot プロジェクト管理 　　:JIRA 情報共有ツール　　　 :Slack その他　　　　　　　 :Datadog

●主な業務内容 ・ソリューション開発のTechPdM 業務 顧客・市場の課題を理解し、ビジネスゴールの明確化・検証項目の定義・クイックな仮説検証の実現 映像プラットフォーム(API/SDK等)を利用した新規ソリューションのPoC企画・設計・実行 API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発 新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行 システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション ●プロセス・基盤整備 業務 プロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討 他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化 開発プロセスや技術基盤の整備・改善 次期TechPdMの育成・教育 ●使っている技術・ツール 開発言語、フレームワーク Python、Go、Java、C++、React、Angular、TypeScript インフラ AWS、Kubernetes データベース MySQL、Redis、PostgreSQL、Elasticsearch、DynamoDB 構成管理ツール Terraform、Ansible 監視 Prometheus、Grafana、PagerDuty、StatusCake、Sentry CI/CD GitHub Actions その他 GitHub、 Docker、Fluentd、Fluent Bit、Redash ●部署の今後の目標・現在の課題 ソリューション開発部では、個別の顧客課題を解決するだけでなく、そこから得られた知見を汎用化しプラットフォーム全体に還元できる「高付加価値ソリューションの型」を確立することを目指しています。映像データを中心にAIや外部APIを組み合わせる開発を、単発の取り組みに止めず、事業の柱へと成長させていくことが大きな目標です。 一方で、新設されたばかりの組織であるため乗り越えるべき課題も多く存在します。現在は各プロジェクトで技術検証から実装までを迅速に進めることを優先していますが、今後は開発プロセスの標準化や再現性・運用性を意識したアーキテクチャ選定など、組織としての「開発基盤」を整えていく必要があります。 そうした未完成なプロセスや設計上の課題に対して、仕組みそのものを形作っていくことに価値を感じていただける方をお待ちしています。 ●従事すべき業務の変更の範囲 <雇入れ直後>システムの設計・開発・デザイン、その他これらに付随する一切の業務 <変更の範囲> 会社の定める業務

配属先・ポジション 開発部/リードスタッフ～シニアスタッフ(一般エンジニア) 自社プロダクトの開発・提供、新規プロダクト開発を担う部門。管理職2名、エンジニア10名の構成。 仕事内容 顧客課題に現場で向き合い、技術×サービスの力で価値ある解決策の提案を担います。経験・適性に応じて役割を柔軟に検討します。 ・既存機能の改善/エンハンスメント(UI/UX向上、仕様変更対応、パフォーマンス向上など) ・新規機能の企画・要件定義・設計・実装からリリースまで一連の開発サイクルへの参加 ・バックエンドおよびフロントエンド双方の開発業務 ・顧客導入時の改修要望やフィードバックに基づく設計支援および対応 ・チームメンバーと協力したコードレビューや設計ディスカッションへの積極的な参画 ・技術・品質向上のための課題抽出と改善活動への貢献 ・チーム内でのリーダーシップ発揮やメンバーの技術支援・ステップアップ 開発部の技術スタック ・言語:Rust, JavaScript, TypeScript ・フレームワーク:React, Electron, actix-web ・データベース:PostgreSQL, Redis ・プロジェクト管理:GitHub, Wrike ・その他:クラウド(AWS/GCP)、CI/CD、Docker など

●仕事概要 DeNAでは、AIネイティブな新規事業を次々と立ち上げています。 生成AIを活用した言語学習、受験学習の伴走型コーチング、AI×ゲームによる新しい体験など、その領域は多岐にわたります。 本ポジションは、AI技術開発部のソフトウェアエンジニア(LLM)として、これら複数の新規事業のいずれかに入り、LLMを活用した機能・ワークフローの開発と継続改善を担うポジションです。 業務では、サービス開発の現場に密に入り、PdMやフルスタックエンジニアとワンチームで、複雑なLLMワークフローの設計・実装、プロンプトとワークフローの改善、評価ハーネスやログ基盤の整備を担います。 作って終わりではなく、実ユーザーに提供されるプロダクトの中で、出力品質・応答速度・コスト・安定性を粘り強く改善していくことを期待しています。 必要に応じて、推論基盤、ファインチューニング用の実験・実行環境、GPUワークロード基盤など、LLMプロダクトを支える基盤領域にも関わります。 ●職務詳細 ご自身のスキル適性や志向性を踏まえ、以下のいずれかのプロジェクトでLLMワークフロー開発とLLMOpsを担当いただきます。 ●展開中の主なプロジェクト例 ●AI英会話アプリ ・LLMによるシナリオ生成とエージェント技術を用いた、挫折しない言語学習体験の構築 ●AI受験コーチング ・手書き答案の思考プロセス分析と学習計画の自動最適化により、教育格差を解消する伴走型プロダクト開発 ●AIネイティブゲーム ・AIをゲームバランスや体験の核に据えた、新しいエンターテインメントの創造 ●ミッション ・LLMプロダクトの「動く」を「ユーザー価値」に引き上げる ・個別プロダクトのLLMワークフローを、実ユーザーの反応やログに基づいて継続的に改善する ・評価、ログ、推論、運用の仕組みを整え、データドリブンな改善基盤を作る ●業務内容 ●LLMワークフローの設計・実装 ・多段プロンプト、条件分岐、ツール呼び出し、エージェントワークフローの設計・実装 ・LangChain / LangGraph等を用いたワークフロー構築、既存ワークフローの改善 ・ストリーミング、コンテキスト長・出力トークン管理、リトライ、タイムアウト、フォールバックなどLLM特有の挙動を踏まえた設計 ・LLMマイクロサービスの実装 ・評価用・アノテーション用社内ツールの実装 ●プロダクト開発・運用改善 ・PdMや事業部エンジニアと連携した要件定義、コア価値・コアユーザーの探索 ・ユーザー体験上の課題がLLMワークフロー、UI/UX、サーバー、データのどこにあるかを切り分けるための仕組みづくり ・立ち上げ期は検証速度を重視し、運用改善期は保守性・スケーラビリティを高める開発 ・本番運用に必要なセキュリティ、権限管理、監査ログ、障害対応、コスト管理 ●LLMOps・評価基盤の構築 ・入出力ログ、ユーザー行動ログ、評価ログの収集・構造化・保存設計 ・評価データセットや評価ケースを用いた評価ハーネスの構築 ・LLM-as-a-judge、自動評価、回帰テスト、品質モニタリングの仕組み化 ・プロンプトやワークフロー変更の影響を定量的に確認できるCI/CD・検証フローの整備 ・レスポンス品質、レイテンシ、コスト、エラー率などの可視化・監視 ●利用技術・開発環境 ●開発言語 ・Python ・SQL ●LLM / AIアプリケーション ・OpenAI API、Anthropic Claude、Google Gemini、その他LLM API ・LangChain、LangGraph ・RAG、ベクトル検索、Embedding、AIエージェント ・LLM-as-a-judge ●インフラ ●Google Cloud ・Cloud Run ・Cloud SQL ・BigQuery ・Vertex AI / Agent Builder ・Cloud Logging ●Docker ●Terraform ●GitHub Actions ●開発支援ツール ・GitHub ・Claude Code ・Codex ・Cursor ・Devin ●業務内容 雇入れ直後　仕事概要に記載のある業務内容 変更の範囲　会社の定める業務

【概要】 フォトシンスは、IoTデバイス「スマートロックAkerun」を用いた「Akerun入退室管理システム」を開発・提供する企業です。法人(B2B)向けに培ってきた実績をベースに、新たに個人(コンシューマー)向け市場へと展開する新規事業(MATプロジェクト)を進めています。 本ポジションでは、この新規事業のWebアプリケーション開発において、バックエンド・フロントエンド領域全般を担当していただきます。 【具体的には】 1.バックエンド開発 Go言語を用いたバックエンドAPI・機能の設計、開発、運用 API設計・データモデリングを含む機能設計 MySQL、PostgreSQL等のリレーショナルデータベースを用いたテーブル設計・運用 1.フロントエンド開発 React、TypeScriptを用いたフロントエンド実装 2.既存システムとの連携 自社スマートロックプラットフォーム「Akerun」とのデータ・認証連携機能の設計・実装 ●MATプロジェクトについて フォトシンスが法人向けスマートロック「Akerun」で培ってきた実績をベースに、個人(コンシューマー)向け市場へと本格展開するBtoBtoCの新規事業です。 マンション一棟をまるごとスマート化するソリューションとして展開しており、老舗錠前メーカー・美和ロック(MIWA)との協業も進めています。

本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 本ポジションでは、ログラスが展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。 単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。 AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在しない領域ではありません。 そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。 プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。 領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。 ●顧客課題の探索とプロダクト設計 顧客へのヒアリングや業務観察を通じた課題・業務フローの理解 PdM、デザイナー、ドメインエキスパートと連携したプロダクト体験の設計 顧客課題と技術的な実現可能性を踏まえた機能要件・仕様の策定 プロトタイプを用いた仮説検証と顧客フィードバックの収集 ●LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発 LLMを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装 プロンプトエンジニアリング、コンテキスト設計、RAG等を活用した機能開発 AIエージェントを活用した業務フロー・ユーザー体験の設計 モデルの出力品質を評価する仕組みや評価指標の設計 精度・速度・コスト・再現性を踏まえた継続的な改善 新しいモデルやAI技術の検証とプロダクトへの適用 ●PMFに向けた高速な開発・改善 新規プロダクトや機能のプロトタイピング 顧客利用を通じて得られたフィードバックを踏まえた改善 利用状況や定性・定量データに基づく優先順位の判断 PdM・デザイナー・ビジネスメンバーと連携した開発計画の策定 技術的な知見を踏まえたプロダクト戦略・ロードマップへの提案 ●プロダクトの成長を支える技術基盤の構築 プロダクトの成長を見据えたアーキテクチャ設計 可用性・拡張性・セキュリティ・パフォーマンスの改善 コードレビュー、テスト設計、自動化による開発品質の向上 AIコーディングツールを活用した開発プロセスの改善 複数のAIプロダクトで再利用できる知見・技術基盤の整備 ※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。 ●開発環境 サーバーサイド:Go フロントエンド:React / Next.js / TypeScript インフラ:AWS / Terraform / Fargate / ECR データベース:Aurora PostgreSQL テストツール:Datadog Synthetics / Playwright コミュニケーション・設計・開発支援:Slack Gather Figma Findy Team+ Notion Miro diagrams.net Cursor Claude Code Gemini ※参画プロダクトによって、一部の技術構成が異なる場合があります。 ●業務内容の変更範囲 会社の定める業務

●教育事業 ITがインフラとして欠かせなくなり、今後ますます人材不足が謳われている昨今において、これからの社会を担うエンジニア育成を担う部門です。 下記いずれかの講師業務に携わっていただきます。 ①Java言語(JavaSE～JavaEE)分野の研修講師 ②高校生向けIT人材育成のための授業講師 ★新規立ち上げ ＜①Java言語(JavaSE～JavaEE)分野の研修講師＞ ITの基礎知識から演習まで受講生一人ひとりに合わせて、研修カリキュラム作成～講義・育成まで一貫して対応いただきます。 受講生は新卒や非エンジニア～これから業務で使用される方など様々です。 受講生それぞれに合わせ、教科書にはない、現場の生きた技術を受講生に教えることが出来る環境です。 直接受講生の成長を見守ることが出来るため、感謝の言葉を直接いただくことも多くあり、やりがいが感じられるお仕事です。 ●講師業務 ・講義登壇 ・日報管理 ・試験採点 ・受講生フォロー ・社会人基礎マナーの育成 ・研修カリキュラム・コンテンツ作成 (通年研修・産学連携による専門学校での講師など) ＜②高校生向けIT人材育成のための授業講師＞ 来春からの新規事業立ち上げに向けての募集となります。 当社では、IT人材不足や不登校の生徒増に関する社会問題にアプローチするために、‘サポート校’を立ち上げることになりました。 【サポート校とは?】 通信制高校に通う生徒に向けて、学習面・精神面等を支援するために設けられた学びの場です。 カリキュラムやコンテンツ作成から授業の実施、生徒フォローまで一貫して携わっていただきます。 新事業の‘顔’としてご活躍いただけるチャンスです。 【業務内容(例)】 ●授業・指導業務 ・高校生向けIT基礎・プログラミング(例:Python、Web制作、デザイン、AI入門等)の授業実施 ・学習進捗管理・レポート課題のサポート ・個別面談や進路相談など、生徒の学習・メンタルサポート ・学習意欲を高めるためのイベント企画(例:作品発表会など) ●教材・カリキュラム開発 ・ITスキル習得を目的としたカリキュラムの設計・改善 ・授業用スライド・教材・ワークシートの作成 ・オンライン学習コンテンツの制作・収録(動画・eラーニングなど) ・生徒のレベルや興味に応じた個別カリキュラム設計 ●運営・企画業務 ・サポート校運営に関する企画・会議への参加 ・新しい教育プログラム・イベントの提案・運営 ・学校法人(通信制高校本体)との連携・報告業務 ・保護者対応・進路ガイダンスの実施 ・開校準備に関する業務(教室設営、広報資料作成など)

概要 メディカルシステムネットワーク(MSNW)では、顧客データ・顧客接点・データ活用を統合する「共通基盤システム」を構築するため、開発チームを新規に立ち上げています。 現在、グループ内には多様な事業(薬局・卸・物流・在宅医療等)が存在していますが、それぞれの顧客データや接点が最適化しきれていない課題があります。 これらを統合し、ポータルサイト、データ連携基盤、SFA/CRM(Salesforce)を一気通貫でつなぐことで、ユーザーが単一のインターフェースで全業務を完結できる「統合プラットフォーム」の実現を目指しています。 この巨大な構想を、AWSを中心としたモダンなアーキテクチャで形にし、技術選定から現場の実装までを泥臭く、かつ戦略的に主導いただけるテックリードを募集します。 業務内容 ●AWSベースの新規システムおよびデータ連携基盤の設計・構築 ●Salesforceを軸とした顧客データ管理の設計・意思決定 ●マイクロサービス / モジュラーモノリスなどのアーキテクチャ選定 ●難しい業務要件の整理・仕様策定・データモデル設計 ●ベンダーコントロールおよび開発プロセス(CI/CD, IaC)の改善 ●バックエンド/フロントエンドの実装(自ら手を動かす実装も含む)

自社プロダクト・サービスのコアエンジニアとして、企画・開発・運用業務全般をお任せします。 当社では、サービス企画・開発から、運用、営業支援、サポート、課金まで事業のすべてを分担しています。 これから新たに立ち上げる、新規ソリューションの開発に携わることも可能です。 ●主な業務 下記いずれかのミッションをお任せします ・クラウドをベースとした新規サービスの立ち上げ ・自社プロダクト・サービスの追加機能の企画・開発

当社のコミュニケーションサービス「MEET」の開発、バックエンドエンジニアをお任せします。 • サーバーサイドの設計・開発(PHP または Python) • MySQL を使用したデータベース設計・最適化 • AWS を活用したインフラ環境の構築・運用 • システムのセキュリティ対策および脆弱性診断・対応 • パフォーマンスのモニタリングと改善

当社では「アイデアを持つパートナー(起案者)」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップから大手企業の新規事業PoCプロジェクトまで様々なプロジェクトがあり、その中で0→1ベースの企画段階から参画し、設計から開発まで行っていただきます。 【業務詳細】 新しい価値を提供する新サービスの作成 ●利用するサービス・ツールなどの技術選定 ●目的をチームで共有して目的に合わせたシステム設計 ●アジャイルでのバックエンド開発 ●エンジニア視点でのサービスデザイン 【風土・働き方】 当社は個人がベストのパフォーマンスを発揮できる働き方を推奨しています。コアタイムなしのマンスリーフレックス制度を導入しており、プライベートな予定や家庭の事情に合わせて勤務時間を調整したりリモートワークを活用したり、様々なフィールドのメンバーがそれぞれのスタイルで力を発揮しています。

入社後は、広告代理事業部向けの開発チームにて、以下のような業務に携わっていただきます。 ・課題の構造化と解決策の具現化:ビジネスサイドのメンバーと密に連携し、社内でボトルネックとなっている本質的な課題を特定。 ・企画・設計・実装:特定した課題に対し、新機能や機能改善の企画立案・設計・実装を主体的に進めます。 ・システム構築・運用:開発したプロダクトのサーバー構築・運用までを担当。 ●弊社プロダクト開発内容 ・注力プロダクト: 広告代理事業部マンガチームの武器!「MANGA CRESTRA」 CyberZのマンガ広告チームは国内トップクラスのシェアを誇り、弊社の中核となっている精鋭チームです。マンガ市場は国内だけでなく、グローバルでも伸び続けている市場であり、2032年には250億ドルを超える市場になると予測されています。 弊社のマンガ広告チームは市場の伸び以上の成長を続けており、今後も中核として広告代理事業部を支えていくことを期待されています。 マンガ広告の領域では、作品の選定が広告効果の肝となっており、どのマンガ作品を広告利用すれば広告効果が高くなるかを分析し、選定するために日々人的作業により膨大な時間を要しています。 MANGA CRESTRAでは、SNSでのトレンドや広告データから、次に広告で当たる可能性が高いマンガ作品の推薦や人が分析するための深い洞察を提供します。 ・生成AI活用: 生成AIを活用した広告運用サポート&分析ツール「AI CRESTRA」 生成AIが登場して以降、様々な業界・職種でパラダイムシフトが起こっています。 データの価値は更に高まり、生成AIを使えて当たり前の時代が到来しています。 そんな中、広告代理事業の業務において、まだまだ人力に頼った運用は少なくありません。 AI CRESTRAは広告運用業務全般の効率化・広告効果向上のために、CyberZが持つ広告運用の知見と生成AIと組み合わせることで、広告運用をサポートするツールです。 エンジニアも非エンジニアのメンバーと連携して業務理解を進めるつつ、より深いレベルで生成AI・LLMの理解を深めることで、業務で活用できるレベルの高度な生成AI活用を進めています。 ・新規事業: エンタメ領域・IPビジネスの最大化のための新規事業 CyberZでは次々に新しい市場を開拓しており、新規事業のサービス開発に関わりたい方も歓迎しています。 現在に至るまで下記のような、様々な市場でプロダクト開発を行ってきました。 ・広告効果計測ツール「F.O.X」 ・ゲーム実況プラットフォーム「OPENREC.tv」 ・アニメやゲームのグッズ販売事業「eStream」 ・医療領域事業 ・エンタメ系投稿プラットフォーム事業 など

募集ポジション 【三井住友フィナンシャルグループとの資本業務提携「Trunk」ーSMB向け次世代Fintechプラットフォーム事業を始動】 個人向け総合金融サービス「Olive」をはじめ決済領域において時代を先取りするサービスを拡大してきた「三井住友フィナンシャルグループ(以下SMFG)」と共同で法人決済/金融に関する新規事業【Trunk】を立ち上げました。 本新規事業は、双方の法人向けビジネスにおいて今後の柱になるような巨大プロジェクトになり、国内におけるSMB向けの決済・金融分野において革新的かつ新たなスタンダードとなるDX基盤を提供していきます。 【具体的には】 社会インフラ・大手小売企業・金融機関などを中心としたナショナルクライアントをユーザに持つシステムの企画から設計・開発・テスト・リリース、運用・保守を担当していただきます。 一般的なSIerとは異なり、構築するシステムは当社事業の位置づけとなります。 サービス構築の初期フェーズでは当社のスタンスを維持しながらもサービスの成長ステップ、クライアント文化、サービス特性を踏まえて要件を適切に把握し、最適なアプリケーションアーキテクチャは何かを考え、PMや社内外のステークホルダーと調整し、適切なアプリケーションのデザイン・構築をリードするポジションを担当していただきます。 サービスのグロースフェーズ、運用・保守フェーズでは、サービスの機能追加、機能改善やサービス品質の向上・生産性向上に向けた活動をリードいただきます。 ・TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発全般 ・サービス開発における要件定義～リリースまでのアプリケーションレイヤのサポート、一部機能開発のリード ・仕様書、設計書のドキュメント作成 ・コードレビュー ・機能改善/技術提案 <下記業務もご経験・ご希望に合わせてお任せします> ・より効率良くプロジェクトを進めるためのツール選定・導入企画・推進 ・担当領域におけるユーザーや外部パートナー、グループ会社、関連部?等の社内外を含むステークホルダーとの交渉・調整 技術スタック 言語/フレームワーク └バックエンド 　　:Go └フロントエンド　 :React, Next.js, TypeScript, JavaScript データベース　 　 :Amazon Aurora, PostgreSQL インフラ　　　　　 :AWS (API Gateway/Lambda/SQS/SES/S3/Step Function,etc) 環境構築 　　　　　:Terraform CI/CD　　　　　　 :SAM, GitHub Actions デザイン　　　　　 :Figma ソースコード管理　 :GitHub, GitHub Copilot プロジェクト管理　 :JIRA 情報共有ツール　　 :Slack