職種
フロントエンドエンジニア年収
840万円 〜 1,440万円利用技術
- Python
- TypeScript
- Next.js
- MUI
- GraphQL
こだわり条件
- アジャイル開発
- 自社サービス開発
- CTO・CEOがカジュ面
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-03-19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
ChatGPT, GitHub Copilot, Azure OpenAI Service, Claude, Gemini, Cursor, Devin, v0, Notion AI, Perplexity
生成AI活用状況の詳細
自らがAI企業であるからこそ、生成AIは最大限に活用し、エンジニアの生産性の最大化に取り組んでいます!
・lovableやfigma to codeでプロトタイプを迅速に開発
・copilotやcursorとともにコーディング
・copilotを用いてコードレビュー
・devinを用いて開発を分担
また、プロダクトにも生成AIを乗せることでお客様にもその価値を提供しております。
・lovableやfigma to codeでプロトタイプを迅速に開発
・copilotやcursorとともにコーディング
・copilotを用いてコードレビュー
・devinを用いて開発を分担
また、プロダクトにも生成AIを乗せることでお客様にもその価値を提供しております。
仕事内容
■■ 社会課題:日本の製造業が抱える構造的な"非効率" ■■
日本の製造業は、長年にわたり「ものづくり大国」として世界を牽引してきました。
しかし現在、その根幹を支える現場には大きな課題が横たわっています。
1.熟練職人の技術やノウハウが属人化し、次世代に継承しづらいという"人依存型ものづくり"の構造
2.紙やエクセルによる管理が未だに主流であり、データを十分に活用できていない"アナログな現場運営"
3
開発環境
■■ 技術スタック ■■
・フロントエンド:TypeScript(React.js, Next.js), Apollo Client, Jotai, MUI
・バックエンド:TypeScript(Node.js)
・機械学習:Python, PyTorch
・API:GraphQL, REST
・QA:Playwright, Jest
・クラウド:AWS (Lambda, AppSync, Fargate, S
求人の特徴
こだわり条件
- アジャイル開発
- 自社サービス開発
- CTO・CEOがカジュ面
利用技術
- Python
- TypeScript
- Next.js
- MUI
- GraphQL
- Node.js
- AWS CDK
- AppSync
- Cognito
- AWS
- AWS CloudFormation
- Redis
- PostgreSQL
- OpenSearch
- Docker
- Serverless Framework
- Sentry
- Notion
- Figma
- Slack
- GitHub Actions
- Playwright
- GitHub
- Lambda
趣向性
- 社会的な影響力や意義
- 法人顧客向けサービスの開発
- 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
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- グローバルな環境への適応
- 部下・メンバーのサポート
- 成果に対する意識
- 柔軟な思考や対応
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- Web
- モバイル
- フロントエンド開発
- アプリケーション開発
- インフラ
- セキュリティ
- ビッグデータ・データ解析
- 開発の効率化・最適化
- 上流工程・要件定義
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- 海外・グローバル
- アジャイル開発