職種
フロントエンドエンジニア年収
1,200万円 〜 2,000万円利用技術
- Python
- Go
- TypeScript
- React
- Vue
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-04-24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, LangChain, GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, Claude, Gemini, Amazon Q Developer, Cursor, Cline, Devin, v0, Notion AI, Perplexity, Dify, Langfuse
生成AI活用状況の詳細
LayerXでは、生成AIツールを開発からプロダクトまで幅広く取り入れています。エンジニアの多くはCursorに移行しつつ、ClineやRooCodeも並行して試し、開発効率の向上を図っています。
加えて、仕様書やADRをモノレポに集約し、MCPサーバーで容易に検索できる仕組みを整備することで、AIエージェントの実装精度を一層高めています。UI実装ではStorybook連携MCPを運用し、迅速なデザイン反映を可能にしています。Devinも活用しながら、各チームで最適な運用方法を模索中です。
さらに、行動指針「Bet AI」を具現化する社内横断の「Bet AIギルド」では、n8nやDifyの検証を通じて導入・運用ノウハウを共有し、組織全体でのAI活用を推進しています。
加えて、仕様書やADRをモノレポに集約し、MCPサーバーで容易に検索できる仕組みを整備することで、AIエージェントの実装精度を一層高めています。UI実装ではStorybook連携MCPを運用し、迅速なデザイン反映を可能にしています。Devinも活用しながら、各チームで最適な運用方法を模索中です。
さらに、行動指針「Bet AI」を具現化する社内横断の「Bet AIギルド」では、n8nやDifyの検証を通じて導入・運用ノウハウを共有し、組織全体でのAI活用を推進しています。
仕事内容
- 組織としてお客様への提供価値を最大化するための、プロダクト開発の効率化と品質向上のための仕組み作り
- Webフロントエンドの基盤（ui-react等のライブラリや、pnpm・turborepo等のモノレポ）の開発・運用・保守
- モノレポ・CI/CDの保守・改善
- プロダクト開発チームの一員として、プロダクトを圧倒的に使いやすくするための改善、運用
- Webフロントエンドの技術選定・設計方針策定
- さらなる新規プロダクトの開発
- カンファレンス及びイベ
開発環境
- バックエンド: Go(メイン), TypeScript, ユースケースにより Python
- Web フロントエンド: React(Next.js), Vue(Nuxt)
- インフラ: AWS(メイン), Google Cloud
- モニタリング: Datadog
- データ: Snowflake
- AI開発環境: GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Devin. etc.
-
インタビュー
開発環境や技術選定等に関する特集記事
この企業が掲載されている求人特集
求人の特徴
利用技術
- Python
- Go
- TypeScript
- React
- Vue
- Next.js
- AWS
- Google Cloud
- Snowflake
- Datadog
- GitHub Copilot
- Cursor
- Devin
- Claude Code
- OpenAI API
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 自社サービスの開発
- 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
- サービス企画・提案業務への参加
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- アウトプットへのこだわり
- 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
- フロントエンド開発
- テスト
- セキュリティ
- 開発の効率化・最適化
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計