開発職・デザイン職／カジュアル面談へのお申し込み

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Webアプリケーションフレームワークを使ったバックエンド開発・運用経験
• GitHub等ソースコード管理ツールを用いたチーム開発経験
• Python / TypeScript を用いた開発経験
• Django / FastAPI 等フレームワークでの開発経験
• RDBMSを用いたデータ設計・開発経験

• 自律的な課題発見・提案力:
  個人・チームの担当範囲に縛られず、率先して課題を発見し、チームの垣根を越えてアクションを起こせる姿勢が求められます。
• ビジネスサイドとの協働力:
  エンジニアとビジネスサイドの距離が近い環境のため、技術的な観点だけでなく事業・ユーザー視点で考え、ビジネスメンバーと徹底的にディスカッションできるコミュニケーション能力が必要です。
• ミッション・バリューへの共感:
  ビザスクの「知見と、挑戦をつなぐ」というミッションや、「初めから世界を見よう」「一流であることにこだわる」というバリューに共感し、日常業務に活かせる姿勢が重視されます。
• 高い可読性・保守性を意識した実装力:
  長期的なプロダクト品質を維持するため、可読性や保守性の高い設計・実装を追求する姿勢が求められます。
• 継続的な学習意欲:
  技術トレンドの変化が激しい環境のため、新しい技術や手法を自ら調査・習得し続ける意欲と行動力が必要です。

• SPAフレームワークの経験:
  Vue.js / React などのSPAフレームワークでの設計・開発経験があると、フロントエンドの改善施策においても即戦力として活躍できます。
• エンジニア以外のメンバーとの要件定義経験:
  ビジネスサイドや非技術者と直接やり取りして要件定義・設計を進めた経験がある方は、ビザスクの開発スタイルにマッチしやすいです。
• GCPを用いたインフラ経験:
  GCP（App Engine・Cloud Run・Cloud SQL等）を用いたインフラ設計・運用の経験があると、クラウドネイティブな開発環境での貢献がより広がります。
• 英語でのコミュニケーション能力:
  海外拠点（米国・シンガポール・香港・ロンドン）のエンジニアと協業する機会があるため、英語でのテキスト・ビデオ会議コミュニケーションができると活躍の場が広がります。
• 機械学習・データ分析の知識:
  BigQuery・Redash・Mixpanel等を活用したデータ分析や、機械学習モデルの設計・実装経験があると、AI活用プロダクトの開発で特に力を発揮できます。

• フルサイクル開発スキル:
  要件定義・設計・実装・レビュー・テスト・保守運用まで一貫して担当するため、エンジニアとしての総合的な開発スキルを体系的に習得できます。
• GCP・モダンアーキテクチャの実践経験:
  GCP上でのCloud Run・Cloud Functions等を活用したクラウドネイティブな設計・運用経験と、レガシーコードからのマイグレーション経験を実践の中で積むことができます。
• AI・機械学習の実装スキル:
  LLMのファインチューニングや機械学習モデルの設計・MLOpsの実践を通じて、ビジネス課題に直結するAI活用の実装スキルを習得できます。
• グローバル開発・英語での協業経験:
  米国・欧州拠点のエンジニアと協業する機会を通じて、グローバルな開発プロセスや英語でのテクニカルコミュニケーション能力を高められます。
• ビジネス理解・プロダクト思考:
  ビジネスサイドと密に連携しながら開発を進めることで、技術力だけでなく事業・ユーザー課題を起点としたプロダクト思考と提案力が身につきます。