1171【Dev】エンジニアオープンポジション

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• バックエンド開発経験（Ruby on Rails / Python / Golang / Node.js 等）
• インフラ・クラウド構築経験（AWS / Docker / Terraform 等）
• RDB・NoSQL・検索エンジンの設計・運用経験（MySQL / DynamoDB / Elasticsearch 等）
• フロントエンド開発経験（Vue.js / TypeScript / Flutter 等）
• CI/CDパイプラインの構築・運用経験（CircleCI / CodePipeline 等）

• 自律的な課題発見・推進力:
  PdMや他職種と連携しながら顧客課題を主体的に捉え、解決策を検討・実装まで自律的に推進できる姿勢が求められます。
• コミュニケーション・連携力:
  機械学習エンジニア・PdM・BizDevなど多職種と密に連携し、リソース要件やインターフェース定義を明確に合意形成できる能力が必要です。
• 技術的な幅広さと柔軟性:
  バックエンドからインフラまで幅広い領域を担当するため、特定技術に固執せず新しいスタックやアーキテクチャを吸収・適用できる柔軟性が求められます。
• スタートアップへの適応力:
  急成長フェーズにおける環境変化・優先度変化に対応し、ルールや仕組みが整備途中の中でも能動的に動き成果を出せるマインドセットが重要です。
• 高い当事者意識:
  プロダクトの成長・品質・安定運用すべてに責任感を持ち、自分ごととして取り組める姿勢が期待されます。

• LLM・生成AIの実装経験:
  OpenAI / Azure OpenAI APIを活用したサービス開発、RAG構築、プロンプトエンジニアリングなどの実務経験があると即戦力として活躍できます。
• 機械学習・自然言語処理への理解:
  推薦システムや検索エンジンの開発・改善経験、またはNLP領域の知識があると技術的な議論をより深く進められます。
• アーキテクト・テックリード経験:
  大規模システムのアーキテクチャ設計や、開発計画の策定・推進をリードした経験があると上位のロールへ早期に挑戦できます。
• 新規事業・PoCの立ち上げ経験:
  PaaSや新規プロダクトの0→1フェーズにおける技術検証・実装推進の経験があると、SAT Division等の新規事業チームで特に歓迎されます。
• エンタープライズ向け開発経験:
  大企業との要件定義・インターフェース設計など、エンタープライズ特有の複雑な要件に対応した経験を持つ方は組織的な強みを補完できます。

• LLM・生成AI実装のノウハウ:
  自社LLM「Stockmark-2」やOpenAI・Azure OpenAIを活用したプロダクト開発を通じ、LLMのファインチューニング・RAG・マルチモーダルAI実装の実践的スキルを習得できます。
• 大規模分散システムの設計・運用スキル:
  AWS（ECS・Aurora・OpenSearch・SQS等）を活用した高トラフィック・高可用性システムの設計・構築・運用経験を積むことができます。
• プロダクト志向のエンジニアリング力:
  PdM・デザイナー・BizDevとの密な連携を通じ、ユーザー課題の深掘りから機能定義・実装・改善サイクルまでプロダクト全体を俯瞰したエンジニアリング力が身につきます。
• アーキテクチャ設計・技術的意思決定力:
  新サービス（PaaS）の立ち上げや既存SaaSの機能拡張を通じ、技術選定・アーキテクト設計・開発計画策定など上流工程のスキルを実践的に鍛えられます。
• エンタープライズ向けAIサービスのビジネス感覚:
  日経225企業300社超との接点を持つ環境で、エンタープライズ特有の要件整理・プロジェクト推進を経験し、ビジネスと技術を橋渡しする視点が養われます。