職種
バックエンドエンジニア/エンジニアリングマネージャー年収
850万円 〜 1,600万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-09-21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
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進し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
ChatGPT, GitHub Copilot, Vertex AI, Claude, Gemini, Cursor, Cline, MCP
生成AI活用状況の詳細
レコメンデーションフィードなどのプロダクト体験への機械学習領域の技術投資に加え、業務や開発の効率向上のための生成AI活用も非常に活発に取組中。
AIを開発プロセスに組み込む(eg. 90%程度をLLMで生成など) ➝ 体感は良いが、開発メトリクスは不変というギャップに遭遇 ➝ "実装計画"でその状況を改善
https://speakerdeck.com/ike002jp/llmdesohutoueaenziniaringuwogai-shan
カウシェのバックエンド開発領域における、LLMフレンドリーなコードベースとその効果
https://zenn.dev/kauche/articles/989cf9e2f38fa6
カウシェ Mobile Team のAI活用最前線〜考え方・実践・未来〜
https://zenn.dev/kauche/articles/20250627_kauche_mobile_ai
カウシェ開発チームのリアルなLLM活用上半期レポート
https://zenn.dev/kauche/articles/640e90f52146a9
AIを開発プロセスに組み込む(eg. 90%程度をLLMで生成など) ➝ 体感は良いが、開発メトリクスは不変というギャップに遭遇 ➝ "実装計画"でその状況を改善
https://speakerdeck.com/ike002jp/llmdesohutoueaenziniaringuwogai-shan
カウシェのバックエンド開発領域における、LLMフレンドリーなコードベースとその効果
https://zenn.dev/kauche/articles/989cf9e2f38fa6
カウシェ Mobile Team のAI活用最前線〜考え方・実践・未来〜
https://zenn.dev/kauche/articles/20250627_kauche_mobile_ai
カウシェ開発チームのリアルなLLM活用上半期レポート
https://zenn.dev/kauche/articles/640e90f52146a9
仕事内容
開発組織の成果を最大化させることをミッションに、エンジニアリングマネージャーとして幅広い業務をお任せします。特にバックエンド領域のエンジニアリングマネジメントをお任せします。
・エンジニアリング組織のマネジメント: エンジニアの採用、育成、評価、目標設定を支援し、キャリア成長をサポートします。
・チームの生産性向上: 開発チームの課題を発見し、解決策を提案・実行することで、チームの成果を最大化します。中期的な課題定義、成長戦略の立案・実行をします。
・プロジェクトの推進: 適切な人員配置と、チーム内外の関係者との円滑なコミュニケーションを促進し、プロジェクトを成功に導きます。
・開発文化の醸成: 社内勉強会やイベントを企画・実施し、エンジニアの専
開発環境
・言語：Go
・API：Protocol Buffers, gRPC
・インフラ： Google Cloud (Cloud Run, Cloud Firestore, Cloud Spanner, etc.)
・CI/CD：GitHub Actions, Cloud Build
・構成管理： Terraform
・モニタリング：Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud T