職種
フルスタックエンジニア/テックリード年収
700万円 〜 800万円利用技術
- Python
- Go
- Java
- TypeScript
- React Router
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-10-20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, GitHub Copilot, Claude, Gemini, Claude Code
生成AI活用状況の詳細
EVERRISEではClaude Codeを中心にコーディングエージェントを導入し、活用しています。これによって実装のスピードは上がりましたが、開発全体のリードタイムがそのまま縮むわけではありませんでした。生成量が増えた分、レビューの負荷も同じだけ増えました。
また実装に人が介在しなくなったことで、要件の曖昧さや設計の粗さを実装中に気づくことができず、成果物を見て初めて気づくというケースも発生しました。
この問題を解決するため、要件定義と設計の工程にもエージェントを導入しました。打ち合わせの記録や既存の仕様書をもとに、要件の抜けや矛盾を先に洗い出しています。既存システムの改修では、稼働中のコードから現状仕様を書き起こす作業にも使っており、上流工程での手戻りが減っています。
また実装に人が介在しなくなったことで、要件の曖昧さや設計の粗さを実装中に気づくことができず、成果物を見て初めて気づくというケースも発生しました。
この問題を解決するため、要件定義と設計の工程にもエージェントを導入しました。打ち合わせの記録や既存の仕様書をもとに、要件の抜けや矛盾を先に洗い出しています。既存システムの改修では、稼働中のコードから現状仕様を書き起こす作業にも使っており、上流工程での手戻りが減っています。
仕事内容
大規模データ処理基盤や広告配信システムの開発において、非機能要件や運用・保守まで見据えたアーキテクチャ設計・技術選定を主導します。複雑な技術課題の解決や開発プロセスの改善、技術指導を通じて、開発組織全体の品質と生産性を高めることがミッションです。
マーケティング領域における大規模データ処理基盤や広告配信プラットフォームの開発プロジェクトに参画いただきます。
具体的には以下のような業務を担当していただきます。
■日次数十億レコード規模のデータ処理基盤の設計・構築
■クライアント企業の既存システムとの連携アーキテクチャ設計
■メディア・広告主・代理店を繋
開発環境
■ 言語・フレームワーク
バックエンド：Go、Python、TypeScript、Java
フロントエンド：React（Next.js、React Router）
IaC：Terraform
■ インフラ・クラウド環境
コンテナ：Docker
AWS：ECS、Aurora、Reds
求人の特徴
利用技術
- Python
- Go
- Java
- TypeScript
- React Router
- Next.js
- React
- BigQuery
- Cloud Run
- AWS
- Terraform
- Docker
- Claude Code
- GitHub
- VSCode
- Slack
- Backlog
- GitHub Projects
- GitHub Actions
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 職場の一体感
- 新しい取り組み・技術の活用
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- 部下・メンバーのサポート
- 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
- サーバーサイド
- セキュリティ
- ビッグデータ・データ解析
- 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