テクニカルリード［Webアプリ］

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Webアプリケーション開発における設計・実装の豊富な経験
• TypeScript / React などフロントエンド技術の実務経験
• Kotlin / Go / Ruby / Node.js などサーバーサイド開発経験
• アーキテクチャー設計・技術選定のリード経験
• Google Cloud / AWS / Azure いずれかのクラウドインフラ構築・運用経験
• Docker / Kubernetes などコンテナ技術の実務経験
• PostgreSQL / MySQL / DynamoDB などのデータベース設計・運用経験
• CI/CD パイプライン（GitHub Actions / CircleCI 等）の構築・改善経験
• 複数メンバーへの技術支援・コードレビュー・育成経験

• 技術課題の可視化・優先順位付け能力:
  プロダクト全体を俯瞰し、技術的負債や将来のボトルネックを先回りして発見・整理し、ビジネス価値と照らし合わせながら優先度を判断できる力が求められます。
• 自律的な意思決定・推進力:
  「変化を恐れず、挑戦していく」という企業文化に共感し、受け身にならず自らアクションを起こして変化を生み出していける主体性が重視されます。
• 多様なメンバーとの協業・コミュニケーション力:
  ビジネス職・デザイナー・PdMなど多様なバックグラウンドのメンバーとフラットに連携し、技術をわかりやすく伝えながら合意形成を図れる力が必要です。
• メンバー育成・チームへの技術伴走力:
  個人の開発力にとどまらず、チームの設計・実装レビューや技術勉強会などを通じて組織全体の技術レベルを底上げしていくリーダーシップが求められます。
• スピードと品質を両立させるバランス感覚:
  高速で変化する事業環境において、最速かつ高品質にプロダクト価値を届けるための判断軸と実行力が必要です。リリーススピードと長期的なアーキテクチャーの最適化を同時に追求できる姿勢が求められます。

• マイクロサービス・分散システムの設計・運用経験:
  大規模トラフィックを扱うシステムにおけるマイクロサービス化の推進や、サービス間通信・データ整合性の設計経験があると活躍の幅が広がります。
• 機械学習・LLM活用の実務経験:
  AI・データ活用を伴う次世代サービス開発を推進するにあたり、LLMや機械学習を組み込んだプロダクト開発・基盤整備の経験が歓迎されます。
• グローバルプロダクト開発・多言語対応の経験:
  海外展開を見据えたプロダクト開発経験や、国際化（i18n）・多言語化対応の実務経験がある方は即戦力として期待されます。
• IaC（Terraform等）を用いたインフラ自動化経験:
  HCP Terraform・Ansible・Bicep等を活用したインフラのコード化、環境構築の自動化・標準化の経験がある方は環境整備の観点でも貢献できます。
• SaaS・B2Bプロダクト開発の経験:
  Sansan・Bill One等と同様のB2B SaaSサービスの開発・運用経験があると、ビジネス文脈を理解した上での技術判断が早期から発揮できます。

• 大規模分散システムのアーキテクチャー設計スキル:
  多数の企業に導入される本番プロダクトで、スケールに耐えるアーキテクチャー設計・パフォーマンスチューニング・マイクロサービス化の推進に携わることで、実践的な大規模システム設計力が身につきます。
• AI・LLM活用プロダクト開発の経験:
  機械学習・LLM活用基盤の整備といった次世代サービス開発に関わることで、AIを組み込んだプロダクト設計・実装の知見が得られます。
• 技術戦略の立案と組織横断での技術リード経験:
  プロダクト横断での技術課題解決・技術スタック選定のリードを担うことで、単なる実装者を超えた技術戦略家としてのキャリア資産が形成されます。
• マルチクラウド・最新インフラの運用スキル:
  Google Cloud・AWS・Azureのマルチクラウド環境や、Kubernetes・Terraform等の最新インフラを実務で扱い、クラウドネイティブなシステム運用の専門知識が得られます。
• ビジネスサイドとの協業による意思決定経験:
  ビジネス部門と連携しながらプロダクト価値提供に関わる一連の意思決定を担うことで、技術とビジネスをつなぐ視点とコミュニケーション力が養われます。