職種
バックエンドエンジニア年収
528万円 〜 720万円利用技術
- Python
- Go
- TypeScript
- React
- Echo
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-04-16最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
生成AIモデルの開発・LLM技術の研究開発を行っている社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
Claude Code, Codex
仕事内容
■ "言われたものを作る"のではなく、"誰のために何を作るか"から関わりたい方へ
当プロダクトの開発チームは、ビジネスサイド2名+エンジニア3名の少数精鋭な構成。
だからこそ、エンジニアは職務領域にとらわれず、SalesやCSがお客様と対話する場へ同席する機会もあり、現場のオペレーションに即した機能を一次情報から設計しています。
中には企業様から、ふわっとした抽象的な要求から、拡張性の低いピンポイントな要件まで、様々な粒度でご依頼をいただきます。
そういった要求を「どう詰めて・分解していくか」。
単なる御用聞きではなく、プロ
開発環境
■ 技術スタック
・フロントエンド: React、TypeScript
・バックエンド: Go、Echo、Python
・インフラ: GCP (Cloud Run、Cloud SQL等)
・データベース: Cloud SQL(PostgreSQL)
・開発環境: GitHub、Docker、GitHub Actions
開発環境や技術選定等に関する特集記事
求人の特徴
利用技術
- Python
- Go
- TypeScript
- React
- Echo
- Cloud Run
- PostgreSQL
- Docker
- Terraform
- Claude Code
- GitHub
- GitHub Actions
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- 変化の早い業界・職場
- これまでにない挑戦
- 新しい取り組み・技術の活用
- 最後までやり抜く責任感
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 部下・メンバーのサポート
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- フロントエンド開発
- テスト
- インフラ
- ビッグデータ・データ解析
- 開発の効率化・最適化
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
