職種
フルスタックエンジニア年収
600万円 〜利用技術
- Python
- React
- Nuxt.js
- AWS
- OpenSearch
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-02-09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, Claude, Gemini, Cursor, Claude Code
生成AI活用状況の詳細
▼『AIブースト支援金制度』https://group.gmo/news/article/9513/
グループ全体としてAI事業に注力していることから、AIに特化したセミナーや勉強会も盛んです。
また、業務に応じた生成AIツールの柔軟な導入支援として、一人あたり約1万円分／月の費用を負担。
▼『生成AIによる対話型コマースの実証実験』makeshop.co.jp/news/press/2023-10-05/
2023年11月には『生成AIによる対話型コマースの実証実験』を始めるなど、トレンドを抑えながら新しいプロダクトの開発にも取り組んでいます。
グループ全体としてAI事業に注力していることから、AIに特化したセミナーや勉強会も盛んです。
また、業務に応じた生成AIツールの柔軟な導入支援として、一人あたり約1万円分／月の費用を負担。
▼『生成AIによる対話型コマースの実証実験』makeshop.co.jp/news/press/2023-10-05/
2023年11月には『生成AIによる対話型コマースの実証実験』を始めるなど、トレンドを抑えながら新しいプロダクトの開発にも取り組んでいます。
仕事内容
自社サービス「GMOクラウドEC」において、新機能・既存機能の開発を担いながら、担当領域の設計改善、技術的負債の解消、開発基盤の改善にも踏み込んでいけるリードエンジニア候補を募集します。
現在「GMOクラウドEC」では標準機能の充実が進み、技術的負債の解消と中長期のアーキテクチャ見直しが大きなテーマになっています。アーキテクチャはモジュラーモノリスに近い構造を採用していますが、サービスごとにばらつきのある設計・実装パターンの標準化、共通モジュールの責務整理と再設計、アラート / 監視の改善による安定稼働の仕組み化、DB / API / フロント / インフラにまたがるパフォーマンスボトルネックの解消、AIや自動化を活用した開発プロセスの刷新など、大規模プロダクトならではの取り組みが本格化しています。
そのため本ポジションでは、機能開発を前に進めるだけでなく、
・サービスごとにばらつきのあるアーキテクチャや実装方針の標準化
・共通モジュールの責務分離・再利用性向上を見据えた設計改善
・API /
開発環境
言語：Golang、Vue.js、Nuxt.js、Python、React
インフラ：AWS（Fargate、Aurora、OpenSearchなど）
ツール：Slack、Git、Backlog、Zoom
求人の特徴
利用技術
- Python
- React
- Nuxt.js
- AWS
- OpenSearch
- Git
- Slack
- Backlog
趣向性
- 自社サービスの開発
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- 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
- 最後までやり抜く責任感
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- 周囲とのコミュニケーション
- 関係者・関係部署とのやりとり
- 部下・メンバーのサポート
- 迅速な意思決定
- 柔軟な思考や対応
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- Web
- モバイル
- アプリケーション開発
- テスト
- インフラ
- 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