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:2025-03-25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
GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Gemini, Dify
生成AI活用状況の詳細
弊社では、生成AIの導入は段階的に進めています。
開発部門においては、効率化や品質向上を目的とした各種AIツールを積極的に取り入れ、すでに一定の成果を上げています。
一方、プロダクト側では、タレントマネジメントという機微な個人情報を扱う難しい領域ながらも、安全性とコンプライアンスを最優先しつつ、段階的なAI活用を推進中です。
特に情報の適切な取り扱いに留意しながら、顧客価値を高められる領域から慎重に実装を進めています。
開発部門においては、効率化や品質向上を目的とした各種AIツールを積極的に取り入れ、すでに一定の成果を上げています。
一方、プロダクト側では、タレントマネジメントという機微な個人情報を扱う難しい領域ながらも、安全性とコンプライアンスを最優先しつつ、段階的なAI活用を推進中です。
特に情報の適切な取り扱いに留意しながら、顧客価値を高められる領域から慎重に実装を進めています。
仕事内容
私たちはタレントマネジメントシステム「カオナビ」を開発・提供している会社です。
世界と比べて労働生産性の低さが問題となっている日本。その問題を解決するには、誰しもがパフォーマンスを発揮できるような環境を整えるマネジメント力が重要となってくるでしょう。
そこで私たちは、社員の顔や名前、スキルなどの情報を一元管理して可視化し、戦略的なタレントマネジメントを実現するためのサービス「カオナビ」を開発しました。
日本を代表する企業を中心にご利用いただき、「
開発環境
■開発環境
開発言語：PHP, Go, TypeScript, Dart
フレームワーク：Laravel, Gin, React, Flutter
コード管理：GitLab
DB：MySQL
インフラ：AWS, Terraform, Docker
監視ツール：Mackerel, Datadog
社内ツール：Confluence, Jira, Re
