職種
バックエンドエンジニア年収
500万円 〜利用技術
- C#
- Python
- Ruby
- Go
- Scala
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-05-01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, Gemini, Claude Code
生成AI活用状況の詳細
Agentic AIとしてのClaude Codeの活用により、設計・分析からPoC実装、タスク並行開発、横断レビュー・リファクタを効率的に実施し、プロダクト価値向上のサイクルを素早く回すことに努めています。
GitHub Copilotによる日々のコード補完とPullRequestの一次レビューを通して、認知負荷軽減と人的工数削減に寄与しています。Agentic AIとしてもClaude Codeと補完的に利用しています。
Geminiは全社員・職域で利用可能。
その他、時勢と要望に応じて、他ツールも柔軟に導入検討を行っていきます。
GitHub Copilotによる日々のコード補完とPullRequestの一次レビューを通して、認知負荷軽減と人的工数削減に寄与しています。Agentic AIとしてもClaude Codeと補完的に利用しています。
Geminiは全社員・職域で利用可能。
その他、時勢と要望に応じて、他ツールも柔軟に導入検討を行っていきます。
仕事内容
アドフラウド対策・ブランドセーフティの領域で展開されるHYTRAシリーズのプロダクトにおける機能開発を担っていただきます。
チーム内で割り振られた開発タスクに対し、スケジュールや品質を担保しながら着実に設計・実装を完了させるのがミッションとなります。
チームマネジメントや組織運営業務は求めません。
年次での開発計画をベースにしながら、時に突発的なタスクもありますが、適宜チームで優先度調整して対応にあたっていただきます。
実績に応じて、技術的な
開発環境
Momentumの主要プロダクト、HYTRAシリーズでの主な技術スタックの一例です。
基本的にはメインで担当するプロダクトがアサインされますが、少数精鋭のチームですので、プロダクト・チーム横断的な関わりが求められるケースも多いです。
・Backend: Go, Python
・Frontend: Svelte, TypeScript
・Infrastructure / Cloud: GCP, AWS, Akamai, Docke
求人の特徴
利用技術
- C#
- Python
- Ruby
- Go
- Scala
- Rust
- Java
- TypeScript
- React
- BigQuery
- AWS
- Azure
- Akamai
- PostgreSQL
- Firestore
- Aerospike
- Docker
- Terraform
- GitHub Copilot
- GitHub
- Slack
- Sentry
- GitHub Actions
- Google Meet
趣向性
- 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
- 最後までやり抜く責任感
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 前向きな向上心
- アウトプットへのこだわり
- 周囲とのコミュニケーション
- 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
- アプリケーション開発
- テスト
- ビッグデータ・データ解析
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- マネジメント