職種
バックエンドエンジニア年収
600万円 〜 1,200万円利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-10-22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, GitHub Copilot, Claude, Gemini, Cline, Devin, bolt, v0, Kiro, MCP, Claude Code
生成AI活用状況の詳細
プロダクトごとに開発チームが分かれているため、一部異なる実態はありますが全社的には主にClaude Codeを活用しています。
ユースケースとしては、コード生成・ドキュメント作成・コードリーティングに利用しているケースやeKYC事業において複数名はエージェントでのコーディングに縛って開発しているケース、Devinは定型業務や簡単なタスクを複数リポジトリにまたがって依頼しているなど、様々なケースで利活用しています。
ユースケースとしては、コード生成・ドキュメント作成・コードリーティングに利用しているケースやeKYC事業において複数名はエージェントでのコーディングに縛って開発しているケース、Devinは定型業務や簡単なタスクを複数リポジトリにまたがって依頼しているなど、様々なケースで利活用しています。
仕事内容
▼ELEMENTSについて
生体認証と画像認識という2つのコア技術を軸に、様々な社会課題を解決するためのサービスを開発・提供している会社です。組織規模に対して多様なプロダクトを展開していることが特徴で、特に認証技術に強みを持っており、メインプロダクトの「LIQUID eKYC」は誰もが自然に利用できる認証アプリケーションとして、大手金融や通信企業をはじめ幅広い業界で200社以上に導入され、口座開設やスマートフォン契約といった身近な手続きの利便性向上に貢献しています。
その先の利便性を追求した新規サービスも続々と立ち上げており、市場のルールチェンジを見越して先手を打つ戦略が得意としています。
例えば「LIQUID eKYC」も法改正を予測して市場に早期参入し、現在で
開発環境
【開発環境】※プロダクトごとに若干の差分あり
バックエンド: Go, Python
フロントエンド: HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, Node.js, Vue.js, React
データベース: Amazon Aurora (MySQL), Amazon DynamoDB, S3
インフラ: AWS, Terraform
コンテナ: Amazon ECS, Docker, Am