職種
バックエンドエンジニア年収
550万円 〜 1,386万円利用技術
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-05-30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, Gemini, Cline, Devin
生成AI活用状況の詳細
先日、AIを活用し小売現場のDX全般を支えるマルチプロダクト化について発表いたしました。
・10XのStailerが「現場向けAI・DX」領域に進出
https://10x.co.jp/news/2025-05-20-1/
その他10Xでは、開発生産性の向上やエンドユーザーの体験改善のため、場面に応じた生成AIを活用しています。
直近で大きな成果につながったものとしては下記のような事例があります。
生成AIを利用したネットスーパーの商品検索タグの自動生成（検索ゼリマッチ率が18%減少)
https://product.10x.co.jp/entry/2025/04/14/080000
Devin AIを利用した商品データパイプラインの開発（スクラムでの消費ストーリーポイントを2〜3割の上昇)
https://product.10x.co.jp/entry/2025/03/24/190000
また開発チームでは、GitHub Copilot・Clineの活用を奨励しております。
目的ではなく事業の成果を最大化するための手段として、今後も10Xでは積極的に生成AIを利用していく予定です。
・10XのStailerが「現場向けAI・DX」領域に進出
https://10x.co.jp/news/2025-05-20-1/
その他10Xでは、開発生産性の向上やエンドユーザーの体験改善のため、場面に応じた生成AIを活用しています。
直近で大きな成果につながったものとしては下記のような事例があります。
生成AIを利用したネットスーパーの商品検索タグの自動生成（検索ゼリマッチ率が18%減少)
https://product.10x.co.jp/entry/2025/04/14/080000
Devin AIを利用した商品データパイプラインの開発（スクラムでの消費ストーリーポイントを2〜3割の上昇)
https://product.10x.co.jp/entry/2025/03/24/190000
また開発チームでは、GitHub Copilot・Clineの活用を奨励しております。
目的ではなく事業の成果を最大化するための手段として、今後も10Xでは積極的に生成AIを利用していく予定です。
仕事内容
■事業内容
10Xではネットスーパー・ネットドラッグストアのプラットフォーム「Stailer ネットスーパー」をはじめとして、新規事業の「Stailer AI発注」など、スーパーの経営課題を改革するためのDXプラットフォームを開発しています。
■業務内容
本ポジションのソフトウェアエンジニアは、10Xの多岐にわたるプロダクトの課題を、検索、推薦の技術で解決するチームのバックエンドエンジニアです。
■チームの紹介
本ポジションのソフトウェア
開発環境
開発言語: Python, Dart, Go
インフラ: Google Cloud, Kubernetes
MLOps: Vertex AI Pipelines
全文検索エンジン: Elasticsearch
データベース: Firestore, CloudSQL
DWH: BigQuery
ソースコード管理: GitHub
CI/CD: GitHub Act
