職種
フルスタックエンジニア/プロジェクトマネージャー年収
500万円 〜 650万円利用技術
- Python
- JavaScript
- Ruby
- Java
- TypeScript
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
弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるSE（システムエンジニア）としてご活躍いただきます。
主に基本設計、詳細設計、開発、テストといった業務に加え、要件定義や開発リーダーとしてメンバー管理をすることも経験できます。
生成AI（ChatGPT等）の導入推進や技術選定にも裁量を持って携わり、サー
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
- Java
- TypeScript
- React
- Next.js
- Spring Boot
- Django
- Ruby on Rails
- Node.js
- Azure
- AWS
- Kubernetes
- Docker
- GitHub
- Slack
- Notion
趣向性
- 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
- 変化の早い業界・職場
- 新しい取り組み・技術の活用
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- グローバルな環境への適応
- 部下・メンバーのサポート
- ロジカルさや問題解決能力
- Web
- フロントエンド開発
- サーバーサイド
- テスト
- 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
- マネジメント