年収900万円以上 フルスタックエンジニアの求人・転職情報

【概要】 Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。 AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。 【業務範囲】 ・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化 ・Next.js(React)または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装 ・データベース設計・クエリ最適化(RDS、DynamoDB 等) ・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計 ・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装 ・CI/CD パイプラインの構築・改善 ・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善 ・AIを活用した開発フロー改善・自動化 ・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上 ※業務内容の変更範囲:会社の定める業務 【利用するツール】 ・Go(バックエンド主要言語) ・TypeScript / Next.js / React(Web フロントエンド) ・Dart / Flutter(モバイル/Web) ・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis ・Docker / GitHub Actions ・AWS(ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等)/ GCP(一部利用) ・Datadog / Sentry ・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール 【資質(自律性・全体最適志向・実装力)】 ・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向 ・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性 ・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力 【具体スキル】 ・Go によるバックエンド開発(API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理) ・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発 ・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略(Redis 等) ・REST API / GraphQL の設計と実装 ・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ ・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計 ・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善 ・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

●現在抱えている課題 60,000名以上の受講生を抱える日本一のスクールである「GFS」において、日々発生するサービス改善案件(生徒用サイト、裏側の管理システム、配信システム等)のデリバリーを停止させることなく、既存機能の刷新・新機能の実装と、次世代基盤への安全な移行を両立させる新旧システムの並行稼働が直近の最大の課題です。 新機能開発・UI/UX刷新とリプレイス・技術的負債の解消の両面を同時に推進したい一方で、それを技術的に牽引するリード層が不足しています。また、立ち上がったばかりの「シゴトAI」を含め、複数プロダクトを横断する次世代アーキテクチャの構想・実現を牽引し、AI活用を前提とした新たな開発プロセスへと進化させていくための技術的・組織的な基盤づくりも急務となっています。 ●業務内容 バックエンド・フロントエンドの境界をなくし、Webプロダクトの要件定義から設計・開発・運用まで一気通貫でお任せします。単なるマネジメントではなく、自ら現場で手を動かしながらプロジェクトを牽引していただきます。 ・アーキテクチャ設計:マルチプロダクト展開や事業の急拡大を見据えた、技術選定およびスケーラブルな全体システム設計の主導 ・既存機能の刷新と新規機能の実装: 学習管理システム、コミュニティ機能、シミュレーションツールなどにおける、継続的なUI/UX改善および機能追加・リニューアル開発 ・次世代基盤への移行: 現行のPHP/Laravel環境から、Kotlin/Spring Boot・React/Next.jsを用いた次世代モダン環境への段階的かつ安全なリプレイスの推進 ・AI駆動開発の推進: AIエージェントが開発を進めやすい仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューライン・品質管理・開発プロセスの設計と継続的改善 ●チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織への配属となります。現在の開発業務をすべて停止させるわけではなく、並行して新基盤へ移行するという難易度の高いミッションに携わり、迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持って未来のアーキテクチャ設計や実装を推進していただけます。 現在はフロントエンドとバックエンドで役割を分担していますが、将来的には技術領域の境界をなくしていくことを目指しています。決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計、インフラなどプロダクト全体を見渡しながら、自らチームとプロセスを作り上げていくオープンなカルチャーです。巨大プロダクトのリプレイスを主導しながら、次々と立ち上がる新規事業の0→1フェーズに関わるチャンスも豊富にあります。 ●AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 ●開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> ・言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> ・言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> ・クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) ・データベース:PostgreSQL ・インフラ管理:Pulumi ・その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack ・AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code ・OS:Windows / Mac(選択可) ・開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> ・デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用) ●参考情報・関連リンク(More Info) ・[株式会社Copia 企業サイト](https://copia-group.co.jp/) ・[投資の学校 GFS(Global Financial School)](https://gfs.tokyo/introduction/) ・[AI教育サービス シゴトAI](https://shigoto-ai.com/introduction) ・[【note】エンジニアリングマネージャー鈴木の記事](https://note.com/copia/n/nb64ab429acf7)

本ポジションでは、単なるAI機能の実装にとどまらず、 「どの業務課題にAIを適用することで本質的な価値を生むか」から設計し、プロダクトに実装・運用するところまでを一貫して担っていただきます。 プロダクトはすべて立ち上げ〜グロース初期フェーズにあり、AIを前提としたプロダクト設計・再構築を推進していく重要なポジションです。 ・業務課題に対するAI活用の企画・価値設計 ・LLM / MLを用いた機能設計・実装・改善 ・RAG構成の設計、チューニング、評価基盤の構築 ・モデルの学習・推論パイプラインの設計・運用 ・プロダクトへのAI機能の本番実装(PoCで終わらせない) ・パフォーマンス・精度・コストの最適化 ・継続的な改善のためのログ設計・評価指標設計 ・プロダクトチーム(PM / エンジニア / デザイナー)との協働 プロダクトフェーズ Dress Code株式会社はワークフォースマネジメントプラットフォーム「DRESS CODE」を開発・提供するスタートアップです。 人事・労務・採用・情シス・総務といった複数業務領域を横断し、分断された業務データ・プロセスを統合することで、企業の生産性を構造的に改善するプロダクト群を開発しています。 顧客価値を根本から見直し、引き算思考で 『DRESS CODE』 を開発し、企業ごとにカスタム機能を作るのではなく、泥臭く業務シナリオを徹底的に洗い出し、全てを標準装備として実装しています。 Dress Code創業 - 「誰もやらないから、挑戦する意義がある」(https://note.com/dresscode/n/n5a808cbf3d46) シードで累計14.1億円を調達済み(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000160565.html) 日本・インドネシア・ベトナム・タイ・シンガポールなど、アジアを中心にグローバル展開 200社を超える顧客を獲得 ●開発環境 アジャイル・スクラム（2週間スプリント）を採用 Feature（価値・機能）単位でフルスタックに開発 ペアプロ・モブプロは積極的に採用 イベントストーミング・ドメインモデリングは特に注力 ●バックエンド ・NestJS ・Prisma RustエンジンからTSネイティブアダプタへ移行 ・Aurora PostgreSQL v17 Blue/Green Deployments でメジャーアップデートを運用 ・モジュラモノリス Force分割 ・ECS Fargate ●非同期・バッチ基盤 ・AWS Batch on Fargate ・EventBridge ・S3トリガー ・Noisy Neighbor 対策 ●参照系・整合性の設計 ・CQRS ・QueryService + DTO パターン ・Choreography → Orchestration Saga ・Event Sourcing 的なデータ設計 ・Prisma の onCommit フック ●フロントエンド・BFF ・Next.js SSR / BFF ・React Compiler annotationモード＋Oxlintで段階導入 約7,500ファイル規模のTypeScriptプロジェクト ・TanStack Query ・Dexie.js ・Server-Driven UI（SDUI）による台帳画面の運用 ・型共有：oRPC OpenAPIコード生成からの移行 ●認証・権限基盤 ・Ory Kratos 将来 Ory Hydra を検討 ・Permission & Roles プロダクト横断の権限共通基盤 Default Deny / Default Allow の設計判断 ●インフラ ・AWS WAF v2 ALB ECS Fargate Graviton（ARM64） Secrets Manager Bedrock ・IaC：AWS CDK ・GCP連携 Service Account Workload Identity Federation Domain-wide Delegation によるキーレス認証 ●CI/CD ・GitHub Actions self-hosted ARM64 ランナー ・Docker buildx ・SOCI デプロイ時間を約50%短縮 ●開発手法・QA・AI活用 ・仕様駆動開発 OpenSpec ・ADR ・Playwright ・runn ・AIコーディング Cursor Claude Code Claude Code in Chrome ・AIが書いたコードのPRレビュー／Approveのメンタルモデルづくり ●AI環境 AIへの投資を惜しまない開発環境です。 「顧客への提供価値が向上するなら、もっと投資していい」という代表の方針のもと、必要性を説明できれば使いたいAIツールをためらわず導入できます。 AI開発合宿のように、意図的に集中して挑戦する機会もあります。 Cursor / Claude Code に加え、Claude Code in Chrome でのブラウザ操作の自動化や、AIが書いたコードをどうレビュー・Approveするかといった「AIと協働する開発文化」そのものを、チームで議論・更新しています。

●技術基盤の構築・開発プロセスの進化 LLM活用型の開発プロセス設計・推進(Devin等のAIペアプログラミングツールの導入・運用最適化) アーキテクチャ設計・技術選定のリード(新規プロダクト・既存プロダクト横断) 開発基盤の整備(CI/CD、モノレポ構成の最適化、コードの内部品質向上) セキュリティ・ガバナンス基盤の構築(クラウドインフラの権限管理、アカウント統制、セキュリティチェック対応) DevOps/SREの仕組みづくり(監視、障害対応フロー、インシデント管理) ●プロダクト開発 新規プロダクト「Value Intelligence(VI)」の機能開発(LLM × 商談解析 × ナレッジグラフ) 既存プロダクト(Sync/Visualize)の機能開発・パフォーマンス改善・技術的負債解消 フロントエンド〜バックエンド〜インフラまでフルスタックでの開発実務 コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体のコード品質向上 ●組織設計・チームビルディング エンジニア採用への関与(技術面接、候補者の魅力付け) ビジネスサイド(CEO/PdM/セールス等)との要件調整・技術的な翻訳 開発チームの運営改善 将来的な評価制度・育成の仕組みづくりへの関与 ●ミッション エンジニアとして高い実装力を発揮しながら、開発プロセス・インフラ基盤・セキュリティの仕組みづくりをリードする。 CEO直下のポジションで、技術戦略からアーキテクチャ設計、チーム体制の進化まで幅広い裁量を持って推進する。

●業務の概要 ①生成AIを用いたプロダクト (Data AI Solution事業) 2024年4月に始動した新事業ユニットです。 生成AIを活用したデータ基盤の構築や、クライアントの業務課題を解決するカスタムシステムの開発を推進しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した業務システムの設計・開発 ・生成AIを活用したデータ基盤の構築 ・AI技術のリサーチ、プロトタイピング、および実用化支援 <関わるサービス> ・Finatext Advisory Assistシリーズ 　資産運用業務に特化した営業支援基幹システム 　1stパーティーデータ × 基幹システム × 生成AIを融合し、金融機関の営業業務の高度化と効率化を実現 　https://nowcast.co.jp/news/20240419/ 　https://nowcast.co.jp/news/20240905/ 　https://finatext.com/news/20250404/ ・MCPass(新規立ち上げ) 　組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。 　金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。 　https://nowcast.co.jp/news/20260417/ 　https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast 　https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 ・Finstage Cowork(企業向けAI協働プラットフォーム) 　企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト。 　チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 　MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 　https://finatext.com/finstage/cowork ②商業用不動産・店舗ビジネス向け新規プロダクト (Real Estate Unit) 2024年3月に新規事業として不動産業界向けのデータ活用プロダクトを展開。マイソク(物件概要書)の読み取り、ショッピングセンターのスクレイピング、営業自動化などの分野でLLMを活用していただきます。 <具体的な業務内容> ・不動産業界向けプロダクト(マイソク読み取り・SCスクレイピング・営業自動化など)の開発 ・LLMを活用した不動産データ解析および営業支援システムの開発 ・新規プロダクトにおける生成AIの活用検討・実装 <関わるサービス> ・「DataLens店舗開発」 　人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール 　https://lp.datalenshub.com/ja-jp/property 　https://nowcast.co.jp/news/20260409/ ・「DataLensオフィス営業」 　AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス 　https://lp.datalenshub.com/office ③投資家向けソリューション (Financial Reserch Unit) オルタナティブデータを軸としたデータサービス事業を展開するユニット。 機関投資家向け個別銘柄分析サービス「AlternaData」や民間統計サービスを提供。現在はAIを活用し、投資家の意思決定や業務プロセスの高度化支援へと領域を拡大しています。 <具体的な業務内容> ・LLMを活用した決算説明資料等からの定量指標の抽出、およびデータパイプラインの構築 ・決算速報レポートの自動生成(IR支援、Paid Research向け) ・投資判断に有用なデータ(ECサイトの商品単価や予約サイトの待ち時間等)のスクレイピング・構造化 ・Excel等の財務モデルとAIを連携させたレポーティング業務の自動化 ④法人関連データの収集・構造化・プロダクト化 (Data Holder Unit) 法人関連データへの社内外からのニーズ増加に伴い、内製によるデータ収集・構造化を推進し、高頻度・高精度なデータプロダクトの提供を目指しています。 有価証券報告書や適時開示などのPDF/XBRLや企業HP等からの情報を抽出するミッションを、「LLMを情報の構造化における手段」と定義し、専属でデータパイプラインの設計・運用を担うエンジニアを募集しています。 <具体的な業務内容> ・データパイプライン構築: スクレイピングやOCR、LLMを組み合わせ、非構造化データ(有価証券報告書・適時開示・Webページ等)から情報を抽出・構造化するETL基盤の設計・運用 ・LLMOps/品質監視: LLMの確率的な出力に対する精度評価システムの構築および、モデル更新時の精度変化を継続的にモニタリングする監視体制の整備 ・品質保証の仕組み化: オペレーターによるチェックとAI自動評価を連携させ、大規模なデータ抽出における信頼性と効率性を両立する仕組み作り ⑤Finatextグループ ・証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」 ・保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」 ・クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」 ●その他プロジェクト事例 エンタープライズ企業との共創による実運用フェーズの生成AIプロジェクトにも多数取り組んでいます。 ・ニッセイアセットマネジメントの社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーションを開発 　https://nowcast.co.jp/news/20240731 ・ナウキャスト、エムエスティ保険サービスの社員専用生成AI環境「AI-MO」を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20250716/ ・ナウキャスト、東京海上アセットマネジメント社員専用の生成AIアプリケーション 「TMAM AI」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20250819/ ・ナウキャスト、大和アセットマネジメント専用の生成AIアプリケーション「DAM-AICore」を開発 　https://nowcast.co.jp/news/20260107/ ・ナウキャスト、三菱地所の全社データ分析基盤「SoDA」に生成AI駆動型のアプリケーション開発環境を構築 　https://nowcast.co.jp/news/20260218/ ●社員インタビュー ・刺激のある環境で成長速度を加速したい。裁量のある環境で挑戦し、視座を高めるLLMエンジニア 　https://finatext.com/recruit/finalog/interview_ikeda ●技術スタック Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

【役割】 配属先によって職務内容の詳細は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心として、企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。 また、風通しの良いオープンな社風を良しとしているため、エンジニアリング領域のみならず全社的・組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、チームとして課題を解決していくことを最重要視しています。 また、事業拡大に向けたエンジニアの採用も組織として重視しており、様々な形での採用活動への貢献も期待しています。 【具体的な業務の例】 ・ウェブアプリケーション開発 ┗開発関連：実装・自動テストの作成・レビュー・検証・リリースなどプロダクト開発に必要なことを職能に縛られず横断的に行っていただきます ┗問い合わせ対応：仕様確認、不具合調査など ┗仕様検討：チームで行う仕様検討への貢献、ユーザーヒアリングなど ┗プロジェクト進行：多くの場合スクラムをフレームワークとして利用しているため、各種スクラムイベントの進行・改善を通してチームとしてプロジェクト進行に取り組んでいただきます ・採用活動 ┗面談・面接等の選考への参加 ┗テックブログや登壇などの発信活動 【チームについて】 配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームは多くの場合5〜9名程度で構成され、そこにプロダクトエンジニア、PM、プロダクトデザイナー、QAエンジニア、UXライターといった多様な職能を有するメンバーが所属しています。 各チームはプロダクトの着想からリリースまでを一貫して担えるよう、職能横断的な構成を取っており、また職能を越えた協働も積極的に行われています。 ひとつのチームが着想からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境を作っています。 ※業務内容変更範囲：会社の定める業務

●弊社はこれからBtoB事業に本格参入します。 このBtoB事業で2045年に年商5000億円を見込んでいます。 そのために幹部候補の1人目エンジニアが必要です。 toCの部署には既にエンジニアデザイナーは30人以上います。 ●経営幹部直下で新規事業を共に作っていきます。 日本の企業の生産性を上げるシステムを開発し提供します。 詳細内容は面談の時にお伝えします。 入社後の流れ 1.ファウンダー上野と経営幹部安藤と共に ┗経営戦略を考える。 2.戦略に沿って各種実行をする。 ┗企業ヒアリングや開発など。 3.再度戦略をブラッシュアップし ┗再度実行しこれを繰り返して5000億円へ 顧客のニーズをお伺いしてソリューションのご提案をしていただきます。 Slerとしてご提案していただくこともあればそのニーズを負うロダ口に落とし込み、Saasの開発をしていただくことを想定しております。 手段は問わず、足的な手法で顧客の課題解決をしていただきます。

エイジレスの人材紹介業務を支える自社システムのシニアプロダクトエンジニアとして、事業インパクトの大きい課題の特定から、ソリューションの設計・実装、現場定着、効果検証までを主導していただきます。 【具体的な業務内容】 ・事業KPI、利用データ、業務担当者へのヒアリングをもとにした、優先して解くべき課題の特定 ・複雑な業務プロセスの整理と、人とAIの役割分担を含む業務全体の再設計 ・業務責任者、プロダクトオーナー、デザイナーなどとの合意形成とプロジェクトの推進 ・Webアプリケーションのアーキテクチャ設計、技術選定、データモデル設計、フルスタックな開発の主導 ・生成AIを組み込んだ機能における、精度、品質、コスト、速度、運用方法の設計と改善 ・設計レビュー、コードレビュー、技術的なフィードバックを通じたメンバーの支援 ●開発環境 ・フロントエンド:Next.js, TypeScript, MUI ・バックエンド:Node.js, TypeScript ・データベース:SQL Server / PostgreSQL ・インフラ:AWS(ECS, Fargate, ECR, RDS, S3) ・AIツール:Codex, Claude Code, Cursor など ・その他:GitHub Actions, Docker, Linear, Slack, Google Workspace, Notion ※SQL Server→PostgreSQLへ移行中 ●チームについて CTO直下の正社員エンジニア2名で構成されるチームです。現在、3人目となるメンバーを募集しています。 専任PdMはおらず、開発メンバーが業務部門と連携しながら課題の特定、優先順位づけ、設計、開発、運用、改善を担います。フロントエンドやバックエンドといった職能で担当を固定せず、機能単位でフルスタックに開発しています。 チームのミッションは、事業部の粗利目標達成をAI×システムで牽引することです。「AI活用による営業の生産性向上」が重要テーマであり、システム開発だけでなく業務オペレーションを設計し、現場で使われ、成果が生まれるところまで責任を持つチームです。 ・開発した機能が実際に現場で使われているか ・システムを継続的かつ安全に変更できる状態になっているか ・技術的な改善が開発速度や営業生産性、粗利などの数値に変化を生み出しているか こうしたアウトカムまで見届け、必要な改善を続けることを開発チーム共通の責任としています。

本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア(セキュリティ領域)」の募集です。 一般的なセキュリティエンジニアとして自社システムのセキュリティ対策や監査のみを担当するのではなく、セキュリティ領域の知見を活かし、顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能を企画・設計・開発するポジションです。 金融機関が抱える高度なセキュリティ課題を理解し、ソースコードやシステム構成、ライブラリ、設定情報などを分析することで、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発に取り組んでいただきます。 セキュリティの専門知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・生成AI・AIエージェントなどを活用してプロダクトへ落とし込み、専門家による判断をソフトウェアによって高度化・自動化していくことを目指します。 フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。 PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。 ●開発規模 10～15名 ●具体的な業務内容 ・金融機関向け自社プロダクトの設計・開発・技術リード ・金融機関におけるセキュリティ課題・業務要件の整理とプロダクト要件への落とし込み ・顧客システムの脆弱性やセキュリティリスクを分析・診断・可視化するプロダクト機能の企画・設計・開発 ・ソースコード、システム構成、ライブラリ、設定情報などを解析し、セキュリティ上の問題や改善ポイントを特定する機能の開発 ・セキュリティに関する知識や診断手法を、ルール・アルゴリズム・AIなどを用いてソフトウェアとして実装するための設計・開発 ・顧客やセキュリティ専門家、コンサルタント、プロダクトマネージャー、デザイナーと連携した課題探索・仮説検証 ・生成AI・AIエージェントを活用したセキュリティ分析・診断機能の高度化 ●自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://tlanp.jp/ ●技術スタック ・バックエンド ・TypeScript ・Python ・Node.js ・Webフロントエンド ・React ・Next.js ・Tailwind CSS ・インフラ・CI/CD ・Google Cloud ・Terraform ・GitHub Actions ・AI開発ツール ・Claude Code ・Codex ・コラボレーション ・Slack ・Jira ・Confluence ・GitHub Wiki ・Figma ※業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり

●職務概要 本ポジションは、金融機関向けの自社プロダクト開発をリードする「シニアプロダクトエンジニア」の募集です。フラットに意見を交わしながら方針を定め、高速にPDCAを回すスタートアップの環境で、プロダクトを牽引する中核メンバーとしてお迎えしたいと考えています。 PoCにとどまらず、AIを商用システムへ実装し、複雑なドメイン課題の解決や顧客の業務効率化、ひいては社会に変革をもたらすミッションに情熱を持って取り組める方を求めています。 ●開発規模 10～15名 ●具体的な業務内容 ・金融向け自社プロダクトの開発・技術リード ・Trust TLanPなどのプロダクト開発 ●自社プロダクト開発例 ・Trust TLanP(AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール) https://tlanp.jp/ ●技術スタック ・バックエンド ・TypeScript ・Python ・Node.js ・Webフロントエンド ・React ・Next.js ・Tailwind CSS ・インフラ・CI/CD ・Google Cloud ・Terraform ・GitHub Actions ・AI開発ツール ・Claude Code ・Codex ・コラボレーション ・Slack ・Jira ・Confluence ・GitHub Wiki ・Figma ※業務変更の範囲 すべての業務への配置転換あり

・現在抱えている課題 60,000名以上の受講生が利用する「GFS」のデリバリーを止めることなく、新旧のシステムを並行稼働させながら、段階的にReact/Next.jsへと安全に載せ替えていくミッションが課題です。 現状、チーフデザイナーが策定するデザインシステムの実装への落とし込みなど、開発生産性を最大化するためのフロントエンド共通基盤がまだ十分に整備されていません。 また、AIエージェント(CursorやClaude Code等)がフロントエンドのコードを正確かつ高速に自動生成しやすいよう、コンテキストの整備やコンポーネントの疎結合化、ユニットテストやE2Eテストの整備を進める仕組みづくりが急務となっています。 フロントエンド領域を主軸としつつ、将来的にはフルスタックにプロダクト全体に関わりながら、要件定義から実装、運用まで一気通貫で担当していただきます。 ・フロントエンドの刷新・実装 「GFS」および「シゴトAI」における、React/Next.js/TypeScriptを用いたWebプロダクトの設計・開発、既存UI/UXの刷新や新機能の実装 ・未来のフロントエンドアーキテクチャ設計 マルチプロダクト展開を見据えた技術選定、およびスケーラブルで保守性の高いフロントエンド全体の共通設計・運用の主導 ・共通基盤・UIライブラリの構築 デザインシステムと連動した共通コンポーネントの設計や、Storybook、Playwright等を用いた開発プロセスの標準化 ・AI駆動開発の最適化 AIツールがフロントエンドコードを生成しやすいコンポーネント設計・ドキュメント整備、およびAIと協働するレビュープロセスの設計 チームや組織に関して CTO直下の非常にフラットな開発組織となります。 迅速な意思決定のもと、大きな裁量を持ってフロントエンドのアーキテクチャ設計や移行戦略を推進していただけます。 現在はバックエンドとフロントエンドで役割を分けていますが、長期的には境界をなくしていく方針です。 エンジニアは決められた役割に閉じず、UI/UX、API設計、データ設計にいたるまでプロダクト全体を見ながら改善提案を行える、非常にオープンな環境です。 AI活用・開発生産性について Copiaでは、AIツールを単なる補助としてではなく、「開発の実行主体」として活用する最先端の「AI駆動開発」を推進しています。 Copilot / Cursor / Codex / Claude CodeなどのAIコーディングエージェントが自律的に開発を進めやすいよう、仕様書・ドキュメント・コンテキストの整備や、自動検証・レビューラインの設計を実施。 経営陣・CTO直下のフラットな環境で、人とAIが協働する開発プロセスそのものを日々進化させています。 また、エンジニアの開発生産性を最大化するため、他社には類を見ない「月額10万円のAI利用手当」を福利厚生として全社導入しています。 各メンバーが最新のAIモデルやツールをコストを気にせず自由に活用し、圧倒的なスピードと品質でプロダクトを生み出せる環境を整えています。 開発環境 <次世代の開発環境(AI教育事業・リプレイス後基盤)> 言語 / フレームワーク:Kotlin / Spring Boot / NestJS / React / Next.js / TypeScript / Storybook <現行の開発環境(GFS事業)> 言語 / フレームワーク:PHP / Laravel / React / Next.js / JavaScript / jQuery <インフラ・共通基盤> クラウド:AWS(ECS / Fargate / ELB / S3 / RDS / CloudFront) データベース:PostgreSQL インフラ管理:Pulumi その他:Docker / GitHub / Backlog / Slack AIツール:Copilot / Cursor / Codex / Claude Code OS:Windows / Mac(選択可) 開発手法:アジャイル <デザイン・プロトタイピング> デザインツール:Figma(全社横断でのUI/UXデザイン、プロトタイプ作成、デザインシステム構築に活用)

●仕事概要 キャリアのSNSをゼロから創り、技術で事業を牽引する。 Lagomlivの本丸となる「キャリアテック(ビジネスSNS/マッチングプラットフォーム)」のリードエンジニアとして、0→1の開発を統括していただきます。 個人のパーソナルデータをどう取得し、どうマッチングさせるかの設計を一気通貫で担当。 代表(PMM側)の構想をエンジニアリング(PDM側)に変換し、自ら手を動かしながらチームを指揮する、技術部門のトップ候補です。 ●具体的な業務内容 01.コアプロダクトの開発・アーキテクチャ設計 ・ビジネスSNS・マッチングプラットフォームのゼロからの設計、開発 ・マッチングアルゴリズムの構築とデータ信憑性の担保 02.開発チームのマネジメント ・業務委託エンジニアへの指示出し、コードレビュー、進捗管理 ・技術選定および、将来的な正社員エンジニア採用の技術評価 03.仮説検証のサイクル回し ・プロトタイプを爆速で作り、ユーザーフィードバックを受けて作り直す、シード期特有の開発推進

具体的な技術に関する情報は[「歴史に残る模範的なソフトウェアを作ろう」](https://hello-world.smarthr.co.jp/)をご覧ください。 ●役割 2〜5名規模の開発ユニットを率いるプレイングマネージャー(チーフ)として、AIを起点として要件定義からリリースまでを推進します。PMと協働してチーム戦略を開発計画に落とし込むことや、スクラム開発の運営やプロダクトの品質・技術負債の改善などをリードします。合わせて、メンバーのマネジメントや採用を担い、チームとして継続的に成果を出せる体制づくりもお任せします。 入社時点ではメンバーとして参画し、事業戦略・ロードマップ・開発プロセス・アーキテクチャを理解しながらチーム開発に入っていただきます。プレイングマネージャー(チーフ)への任命は、業務上のパフォーマンスや、チームと組織の状況に応じて判断しています。 ●具体的な業務 開発面では、新機能・機能改善の要件定義・設計・実装・テストを主体的に進めながら、品質・パフォーマンス・スケーラビリティの改善に携わっていただきます。 はじめはプレイヤーとして参画いただきますが、プレイングマネージャー(チーフ)への任命後は、マネジメントとしてメンバーの目標設定・評価・1on1を通じた育成支援に加え、スクラムイベントのファシリテーションやプロセス改善をリードをお任せします。コードを書く比率は、目安として3〜8割で、チームや開発状況に応じて調整できます。 ●開発規模・開発体制 <キャリア台帳> ・開発チーム:1チーム(バックエンド3名 / フロントエンド1名) ・PM / デザイナー / QAエンジニアと協働 <人事評価> ・開発チーム: 3チーム(各チームにバックエンド・フロントエンド合わせて3〜4名) ・PM / デザイナー / QAエンジニアと協働 ●配属先 選考を通して、経験や志向性などをもとに配属先を決定しています。現在募集している配属先は以下です。 <タレントマネジメントプロダクト開発本部 / 人事評価> ・[評価業務を効率化し、集めたデータで組織改善をスムーズに - サービスサイト](https://smarthr.jp/talent-management/function/evaluation/) ・[「タレントマネジメントができるプロダクト」へ〜人事評価PMの4年間の軌跡とこれから〜 SLO運用の実践 —— 開発と信頼性担保の両立](https://tech.smarthr.jp/entry/2025/05/12/100000) <タレントマネジメントプロダクト開発本部 / キャリア台帳> ・[キャリア台帳 - サービスサイト](https://smarthr.jp/talent-management/function/career/) ・[事業戦略を日々の開発につなぐチームキックオフの実践](https://tech.smarthr.jp/entry/2026/03/25/153116) ●現在取り組んでいる課題 <AIを前提にした開発プロセスへの移行> AI活用で開発速度を高めつつ、その恩恵を最大化するため、チケット管理・仕様の詳細化・レビュー・品質保証・ドキュメント管理といった開発プロセス全体を整備しています。PdM・デザイナー・QAエンジニアとの協働の質もチーム全体で高めています。 <人事評価> 人事評価は、企業規模や業種を問わずあらゆる組織で行われる普遍的な業務です。一方で、評価制度は企業ごとに千差万別で、ルールが複雑になりやすく、Excelや紙の運用が根強く残り、DX化が進みにくい領域でもあります。私たちは、この「複雑だからこそ手をつけられてこなかった」評価業務そのものを、プロダクトの力で再設計しようとしています。 (1) 業務プロセス全体を一気通貫で再設計する 評価準備から対象者・評価者の設定、評価実施、結果の可視化、給与・賞与への連携まで、煩雑なプロセス全体を複数チームで連携しながら支えています。評価業務の自動化・省人化により、人事担当者を煩雑な作業から解放し、人と組織の成長に時間を使える状態をつくります。導入企業の生産性・業績に影響を与えられるプロダクトです。 (2) 大規模・繁忙期に耐えるパフォーマンスと信頼性 評価業務には明確な繁忙期があり、特定期間にアクセスが集中します。大企業でも安定稼働するよう、負荷試験・インフラ構成の見直し・CI/CDやQA改善に継続的に取り組んでいます。数百万人規模のサービスを支える経験を通じて、インフラやパフォーマンスの知見を活かしながら学び続けられます。 <キャリア台帳> キャリア台帳は、従業員一人ひとりの情報を一画面に集約し、面談記録やタグと紐づけることで「従業員のことがパッとわかる」を実現するプロダクトです。人事だけでなく現場の管理職が、評価・面談・異動・育成といった日々の判断に使える状態を目指しています。 (1) タレントマネジメント領域のハブならではのドメインの難しさ 評価・サーベイ・スキル管理など複数プロダクトのデータが集まる基盤であるため、単独で完結しない機能連携や、人事・経営・現場管理職・本人まで幅広い利用者へのきめ細かな権限制御に向き合うおもしろさがあります。 (2) 大規模テナントでのパフォーマンスと信頼性 数千〜数万人規模の大規模テナントでも安定して使えるよう、検索やデータ参照に起因するパフォーマンス課題の解消、SLOの定義・運用といった非機能品質の向上に継続的に取り組んでいます。 ●参考資料 ・[SmartHR 会社紹介資料 / We are hiring](https://speakerdeck.com/smarthr_pr/smarthr-company-introduction1) ・[エンジニア採用サイト](https://hello-world.smarthr.co.jp/) ・[SmartHR Tech Blog](https://tech.smarthr.jp/) ・[SmartHR プロダクトデザイン](https://note.com/smarthr_co/m/m0b87dcc52cb0) ・[SmartHR note](https://note.com/smarthr_co) ・[GPTW Japanの「働きがい認定企業」に選出](https://smarthr.co.jp/news/press/27057/) ●業務内容変更範囲 会社の定める業務

●本ポジションで関わる事業・プロダクト このポジションでは、以下2つの事業のいずれかへの配属を想定しています。 ①Data AI Service事業 主に不動産領域におけるデータ活用SaaSであるDataLensHubシリーズを提供する事業です。 独自のデータ×AIのスタックを活かし、大手デベロッパーを中心としたエンタープライズ向けにプロダクトを展開しています。 不動産領域のAI×データプロダクト「DataLensオフィス営業」「DataLens店舗開発」のエンタープライズ向けカスタマイズ開発の推進をお任せいたします。 「DataLens オフィス営業 」 AIとビッグデータを活用し「オフィス移転の可能性が高い企業」を特定できる営業支援サービス https://lp.datalenshub.com/office https://nowcast.co.jp/case-studies/20250826/ 「DataLens 店舗開発」 人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツール https://lp.datalenshub.com/property https://finatext.com/recruit/finalog/interview_datalens_storedevelopment ②Data AI Solution事業 データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。 Snowflakeを活用したデータ基盤構築、AIエージェントのガバナンス基盤(MCPass)、AI協働プラットフォーム(Finstage Cowork)などを展開しています。 「MCPass」(新規立ち上げ) 組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発 金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中 https://nowcast.co.jp/news/20260417/ https://zenn.dev/finatext/articles/mcp-gateway-nowcast https://speakerdeck.com/mtpooh/mcpass-intro-dataopsnight10 「Finstage Cowork」(企業向けAI協働プラットフォーム) 企業向けにAI×業務協働(バイブワーキング)の環境を提供する自社プロダクト チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。 MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。 https://finatext.com/finstage/cowork 「NorthCast」 データクラウド「Snowflake(スノーフレイク)」をベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。 https://nowcast.co.jp/news/20250530/ ●事業チーム 社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。 ≪チームの雰囲気≫ 大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20〜30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。 ≪働き方≫ フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。 ≪キャリアパス≫ テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。 ≪社員インタビュー≫ AIを駆使し、フルサイクルで新規プロダクトを創る 少人数チーム https://finatext.com/recruit/finalog/interview_kirihata https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sumita_atsushi https://finatext.com/recruit/finalog/interview_sako https://finatext.com/recruit/finalog/interview_hiromasa_hayashi ●業務の概要 このポジションでは、自社プロダクト(MCPass・Finstage Cowork)の開発を軸にしながら、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 ●使用技術 言語 / フレームワーク Python(FastAPI)、TypeScript(React)、Terraform インフラ / クラウド AWS(主軸)、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(AgentCore)、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:MCPass(自社MCP Gateway)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

主にWebアプリケーションの設計・開発を担当いただき、下記いずれかのプロダクトまたはチームに配属となります。配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。 ●Digital Billderシリーズ(建設業特化バックオフィス業務DXサービス) 建設業に特化したバックオフィスDXサービス。Digital Billder見積書・発注・請求書・経費精算の4サービスから構成されるシリーズ。サービス累計700社以上が導入。 LP:https://www.lp.digitalbillder.com/ ●Hikari(建設業特化生成AIサービス) 建設業特化の生成AIサービス。ローンチ1年で200社の契約を達成。 LP:https://hikari.akariinc.co.jp/ ●チーム Nebula(デジタルツイン領域) 点群・画像データを用いた3Dモデル生成のためのアプリケーション プレス例(道路構造物点検システム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000083531.html ●チーム Antares(図面領域) 設計図面を3Dモデルに変換するプロセスの自動化を実現するアプリケーション プレス例(設計図書のダッシュボードシステム):https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2022/220509_8718.html ●チーム Lyra(自然言語処理・シミュレーション領域) 最新の自然言語処理(LLM)を活用した情報抽出・検索アプリケーション プレス例(建物情報の検索チャットシステム):https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000083531.html 【技術スタック(一例)】 ●フロントエンド Typescript/Node.js/React/Next.js ●バックエンド Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC ●インフラ Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure ●AI Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV AI開発支援ツールの導入 当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。 ●Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇 ●Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇 ●v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化 ●GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ ●Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

具体的な業務内容 ・ビジネス価値を最大化するための開発チームリーディング ・高品質なコーディング及びチーム全体のコード品質の担保 ・担当チームプロダクトが最大の事業価値を生み出すために必要な技術的方針の決定 ・プロダクトマネージャーやデザイナーが優れたソリューションを発見するための技術面からのサポート ※ご経験やご志向を基に実際に担当するチームを決定します 開発環境 [フロントエンド] Next.js, React, TypeScript [バックエンド] バックエンドは、以下の3つの環境があり、プロダクトによって異なります。 共通コンポーネントはマイクロサービスとして切り出されていて、言語間の差異による不便さはほぼありません。 フロントエンドとのインターフェイスには GraphQL を使っています。 ・Rust + actix-web + async-graphql ・Ruby on Rails ・TypeScript + Node.js + NestJS また、社内向け分析ツールとしては Python + Streamlit が用いられています。 [開発ツール] ・コード管理: GitHub ・CI/CD: GitHub Actions ・運用監視: Sentry, Datadog ・タスク管理: JIRA ・コミュニケーションツール: Slack ・開発支援: GitHub Copilot, Claude Codeなど