職種
フルスタックエンジニア年収
540万円 〜 780万円利用技術
- Python
- Go
- Java
- TypeScript
- Kotlin
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-04-22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
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している
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
LangChain, GitHub Copilot, Cursor, Devin, v0
生成AI活用状況の詳細
グラファーでは、AIをマネジメントすることで一人あたりの生産性を+2000%に引き上げることを目標としており、役割や職種に関係なく、全社員に生成AIを活用した業務改善を必須としています。
プロダクト組織では【AI × 多能工】を掲げ、AIの活用を前提としてメンバー全員がProduct Managerの役割を担えるほどの高い専門性と自律性を兼ね備えた、少数精鋭の組織運営を行っています。
プロダクト組織では【AI × 多能工】を掲げ、AIの活用を前提としてメンバー全員がProduct Managerの役割を担えるほどの高い専門性と自律性を兼ね備えた、少数精鋭の組織運営を行っています。
仕事内容
「たった一人、わずか2週間。AIとともにMVPを創り上げる。」
グラファーの開発組織は、AIを前提とした少数精鋭フルサイクル開発を通じ、最小のチームから最速で最大の価値を生み出すことを組織運営の要としています。
エンジニア自らが顧客折衝から要件定義、開発までを一貫して担い、AIを“メンバーの一員”としてマネジメント。
あるプロジェクトでは、たった一人のエンジニアが2週間でPoCプロダクトのMVPを開発し、AI
開発環境
解決したい技術的課題に応じて、新しい技術の導入に向けたスピーディな検証を行ってから利用しています。
<フロントエンド>
・言語:TypeScript
・フレームワーク:React, Next.js
・インフラ:AWS, Docker, Terraform
・ツール:StoryBook, Chromatic
<バックエ
インタビュー
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求人の特徴
利用技術
- Python
- Go
- Java
- TypeScript
- Kotlin
- Flask
- Next.js
- Gin
- GraphQL
- gRPC
- React
- Azure
- AWS
- MongoDB
- PostgreSQL
- MySQL
- Kubernetes
- Terraform
- Docker
- Datadog
- v0
- Devin
- Cursor
- GitHub Copilot
- Figma
- GitHub Actions
- Google Workspace
- Renovate
- Chromatic
- Sentry
- Jira
- Slack
- GitHub
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
- これまでにない挑戦
- 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
- 周囲とのコミュニケーション
- 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
- インフラ
- 業務システム
- 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
- マネジメント



