職種
バックエンドエンジニア年収
800万円 〜 1,164万円利用技術
こだわり条件
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-03-21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・活用している研究開発やサービス提供、業務改善以外の目的で導入・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, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Claude, Gemini, Amazon Q Developer, Devin, Perplexity, Dify
生成AI活用状況の詳細
・Azure OpenAI Service：自社内のサービスにAI機能を組み込む為にAPIを利用
・Amazon Bedrock：自社内のサービスにAI機能を組み込む為にAPIを利用（評価中）
・Amazon Q Developer：IaCコード生成等で利用（検証中）
・ChatGPT：開発業務を含む社内業務の効率化の為に活用。また、プロダクトへの新機能追加の可能性についても技術検証
・Claude：社外向けのコンテンツ生成に活用できないかを社内のマーケティング部門で検証中
・Devin：開発の効率化に向け検証中
・Dify：開発部門宛の製品サービスの他部門からの社内問い合わせに活用できるか検証中
・Gemini：AIの学習目的で利用
・GitHub Copilot：開発業務の効率化と生産性向上の為に活用している
・Perplexity：社内業務の効率化目的 MK部門やCS部門で活用
・Amazon Bedrock：自社内のサービスにAI機能を組み込む為にAPIを利用（評価中）
・Amazon Q Developer：IaCコード生成等で利用（検証中）
・ChatGPT：開発業務を含む社内業務の効率化の為に活用。また、プロダクトへの新機能追加の可能性についても技術検証
・Claude：社外向けのコンテンツ生成に活用できないかを社内のマーケティング部門で検証中
・Devin：開発の効率化に向け検証中
・Dify：開発部門宛の製品サービスの他部門からの社内問い合わせに活用できるか検証中
・Gemini：AIの学習目的で利用
・GitHub Copilot：開発業務の効率化と生産性向上の為に活用している
・Perplexity：社内業務の効率化目的 MK部門やCS部門で活用
仕事内容
【具体的な業務内容】
・Databricksを活用したデータ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発
・UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
・データ設計・要件定義を含む、上流フェーズからのアプリケーション開発推進
・Databricks SQLやNotebook経由でのデータ取得・連携処理の実装
・デザイナー・データサイエンティスト・
開発環境
・クラウド基盤：AWS（Glue、S3など）
・データ基盤：Databricks
・ IaC：Terraform
・言語：Python
・ BIツール：DOMO、Databricks AI/BI、Quicksight
・ツール：Slack、Zoom、Backlog、DocBase
