職種
フルスタックエンジニア年収
600万円 〜 800万円利用技術
- JavaScript
- TypeScript
- Ruby on Rails
- React
- Slim
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-07-16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
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
GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Gemini, Amazon Q Developer, Devin, MCP, Claude Code, Codex
生成AI活用状況の詳細
エンジニアは全員がClaudeCode、Codex、Github Copilotなどを使用して開発を行っています。また、Railsバージョンアップや資料作成などの定型作業はAgentSkillsやSubAgentsを活用した効率化を推進しており、単にAIを使うだけでなく、AIの導入や整備の段階から携わることができます。
Devinも2025年から導入し、SalesやCSなどの他部門でもAskDevinを顧客からの問い合わせ対応に利用するなど全社でAIを活用しています。
Devinも2025年から導入し、SalesやCSなどの他部門でもAskDevinを顧客からの問い合わせ対応に利用するなど全社でAIを活用しています。
仕事内容
■ミッション
「研究者が研究に没頭できる世界を創る」
日本の科学技術研究費は30年間伸び続けており、現在は年間約20兆円と、アメリカ・中国に次ぐ世界第3位の予算規模を誇ります。
科学技術は国策として推進される重点領域であり、今後も継続的な成長が見込まれる
開発環境
■バックエンド
Ruby on Rails
■フロントエンド
Slim、React、TypeScript、JavaScript
■インフラ・CI/CD
AWS、Docker、New Relic、Github Actions
■E2Eテスト
Autify
■データ
求人の特徴
利用技術
- JavaScript
- TypeScript
- Ruby on Rails
- React
- Slim
- AWS
- MySQL
- Docker
- New Relic
- Gemini
- Devin
- Codex
- Slack
- Confluence
- Google Workspace
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
- 自社サービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- これまでにない挑戦
- 新しい取り組み・技術の活用
- サービス企画・提案業務への参加
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 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
- ビッグデータ・データ解析
- 開発の効率化・最適化
- 研究開発
- 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