職種
バックエンドエンジニア/テックリード年収
1,000万円 〜 1,700万円利用技術
- Python
- TypeScript
- Node.js
- React
- Google Cloud
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-10-28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
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, Claude, Gemini, Claude Code, Codex
生成AI活用状況の詳細
開発にはClaudeとCodexを日常的に使っており、少人数のチームでもAIを前提に開発を進めています。
AIにコードを書かせるだけで終わらせず、AIが自律的に実装と検証を繰り返せる開発の仕組みづくり（ループ・ハーネス設計）を進めています。そのうえで、ユニットテストと統合テストを整備し、AIが生成したコードの品質を担保しています。
AIにコードを書かせるだけで終わらせず、AIが自律的に実装と検証を繰り返せる開発の仕組みづくり（ループ・ハーネス設計）を進めています。そのうえで、ユニットテストと統合テストを整備し、AIが生成したコードの品質を担保しています。
仕事内容
◢◤分散型装置とデータインフラで、金属資源循環をつくり直す◢◤
Sun Metalonは、独自の加熱技術を用いた小型・分散型の金属リサイクル装置を開発する会社です。
金属くずを発生した現場で高品質な資源へ再生し、金属資源が循環する仕組みをつくっています。
目指しているのは、装置の提供だけではありません。
装置の稼働状況や金属の処理履歴を蓄積し、再生した金属の品質を証明する。
その情報を、装置の改善や金属サプライチェーンの再設計につなげます。
ハードウ
開発環境
・クラウド: GCP（Firestore, Cloud Storage, Cloud Functions, Pub/Sub）
・通信: MQTT, TLS
・バックエンド: Python / TypeScript / Node.js
・フロントエンド: React
求人の特徴
利用技術
- Python
- TypeScript
- Node.js
- React
- Google Cloud
- Firestore
- MQTT
趣向性
- 社会的な影響力や意義
- 法人顧客向けサービスの開発
- 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
- 最後までやり抜く責任感
- 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
- 成果に対する意識
- 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
- セキュリティ
- ビッグデータ・データ解析
- 業務システム
- 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
- 海外・グローバル