職種
フルスタックエンジニア年収
700万円 〜 1,200万円利用技術
- Python
- TypeScript
- React
- Next.js
- AWS
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-03-31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
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, Claude Code
生成AI活用状況の詳細
【プロダクトにおけるAI活用】
- 独自のAI販売数予測モデルを開発（Timemixer / iTransformer / LightGBM）
- アパレル販売領域に特化したエージェント構築
【社内開発におけるAI活用】
- Claude Code、GitHub Copilot等の生成AIツールを日常的に活用
- 福利厚生としてAI関連ツール利用費補助あり
- 独自のAI販売数予測モデルを開発（Timemixer / iTransformer / LightGBM）
- アパレル販売領域に特化したエージェント構築
【社内開発におけるAI活用】
- Claude Code、GitHub Copilot等の生成AIツールを日常的に活用
- 福利厚生としてAI関連ツール利用費補助あり
仕事内容
- Next.js（フロントエンド/バックエンド）を用いたWebアプリケーションの機能開発・改善
- AI販売数予測モデル（LightGBM / LSTM / TimeMixer / Prophet等）のプロダクトへの組み込み・API連携実装
- Pythonによるデータ処理・機械学習パイプラインの実装
- クライアントごとのデータ連携機能の実装（基幹システム・ECモール等との連携）
- AWS環境でのインフラ構築・運用
- プロダクトマネージャー、テックリード、ビジネスサイドと連携した仕様調整・実装
開発環境
- フロントエンド：Next.js / React / TypeScript
- バックエンド：Next.js API Routes / Python
- AI/ML：Python（LightGBM / LSTM / TimeMixer / Prophet・SARIMA）
- データ：販売実績・エンゲージメント・商品特性・外部要因（天気・カレンダー）・施策情報
- インフラ：AWS / Terraform
- CI/CD：GitHub Actions
- コミュニケーシ
求人の特徴
利用技術
- Python
- TypeScript
- React
- Next.js
- AWS
- Terraform
- LightGBM
- GitHub Copilot
- Claude Code
- Slack
- Notion
- GitHub Actions
趣向性
- 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
- サービス企画・提案業務への参加
- 周囲とのコミュニケーション
- 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
- 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
- テスト
- インフラ
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 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