職種
フルスタックエンジニア/テックリード年収
500万円 〜 650万円利用技術
- Python
- JavaScript
- Ruby
- TypeScript
- Java
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-10-06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, LangChain, GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, Claude, Gemini, CodeRabbit, Cursor, Cline, bolt, Dify, LangGraph, LangSmith, Langfuse, AI Agent, MCP
生成AI活用状況の詳細
システム開発における全てのプロセスにおいて、生成AIを活用するユースケースの仮説出しを行い検証後に実プロジェクトでの導入を推進しています。
開発やテストコード生成だけでなく、要件定義における業務/機能/非機能の整理や設計とテストケースも対象としています。
開発やテストコード生成だけでなく、要件定義における業務/機能/非機能の整理や設計とテストケースも対象としています。
仕事内容
仕事内容
■概要
自社プロダクトの新機能開発から、グループ受託案件のシステム開発まで、バックエンドを中心に設計・実装・レビューまでを担当していただきます。
フェーズは要件定義・基本設計・詳細設計・開発・テストとひと通り関われるので、「上流から手を動かすところまで全部やりたい」方には非常にマッチします。
生成AI（LLM）の実装・技術検証にも積極的に関われ
開発環境
【開発環境・使用技術例】
言語：Python, Java, TypeScript, JavaScript, Ruby, Node.js, Reactなど
フレームワーク：Spring Boot, Django, Next.js, Ruby on Railsなど
クラウド：AWS, GCP, Azureなど
その他：Docker, Kubernetes, GitHub, Slack, Notion など
求人の特徴
利用技術
- Python
- JavaScript
- Ruby
- TypeScript
- Java
- Next.js
- Spring Boot
- Node.js
- Ruby on Rails
- Django
- Azure
- AWS
- Kubernetes
- Docker
- Claude
- Gemini
- Cursor
- Dify
- LangGraph
- GitHub
趣向性
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- 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
- アウトプットへのこだわり
- グローバルな環境への適応
- 部下・メンバーのサポート
- 迅速な意思決定
- 継続的な改善活動
- Web
- サーバーサイド
- テスト
- インフラ
- 新規事業・新サービス
- 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
- アジャイル開発