210.バックエンドエンジニア

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• サーバーサイド開発経験（Go、Python等）
• クラウドインフラ構築・運用経験（AWS / GCP / Azure）
• コンテナ技術の実務経験（Docker）
• RDBMSを用いたシステム設計・開発経験（MySQL / Aurora）
• IaCツールを用いたインフラ管理経験（Terraform）
• マイクロサービスアーキテクチャの設計・開発経験

• 自律的な課題解決力:
  仕様が曖昧な状況でも自ら調査・整理し、チームに提案しながら課題を解決していける主体性が求められます。
• チームでの協働姿勢:
  「チームで良いサービスをつくる」文化が根付いており、他メンバーのコードへも積極的にフィードバックし合えるオープンなコミュニケーション力が重要です。
• 技術へのキャッチアップ意欲:
  AIネイティブ化が急速に進む環境のため、新技術に対して積極的に自己学習し、実務に取り入れていける継続的な学習姿勢が求められます。
• ユーザー視点での開発意識:
  金融サービスのエンドユーザーや事業パートナーの課題を理解し、ユーザー目線でプロダクトの仕様・設計を考えられる思考力が重要です。
• ビジョンへの共感・事業理解:
  「金融を"サービス"として再発明する」というミッションに共感し、金融DXの社会的意義を理解した上で業務に取り組める姿勢が求められます。

• 金融システム開発の経験:
  証券・保険・クレジットなどの金融ドメインにおけるシステム開発経験があると、プロジェクトへの貢献度が高まります。
• Airflow / Snowflakeを用いたデータ基盤構築経験:
  データパイプラインやデータウェアハウスの設計・運用経験は、生成AI×データ活用のSaaSプロダクト開発において特に歓迎されます。
• SaaSプロダクトの立ち上げ経験:
  プロダクトの要件定義・仕様作成から開発・運用保守までを一貫して経験したことがある方は、即戦力として活躍できます。
• OpenAI API等のLLM活用経験:
  AIエージェント機能の実装を見据えたプロダクト開発を推進しており、生成AIを活用したシステム開発の経験者は特に歓迎されます。
• チームリードやテックリードの経験:
  開発チームのマネジメントや技術的な意思決定を担った経験があると、将来的なキャリアアップにも直結します。

• Fintech領域のシステム設計力:
  証券・保険・クレジットといった金融インフラプラットフォームの設計・開発を通じて、高い信頼性・可用性が求められる金融システムのアーキテクチャ設計スキルが習得できます。
• クラウドネイティブ・IaCの実践スキル:
  AWS/GCP/AzureとTerraformを組み合わせたインフラのコード化・自動化を実務で実践することで、クラウドインフラエンジニアとしての高度なスキルが身につきます。
• AIエージェント・生成AI活用スキル:
  OpenAI APIを活用したAIネイティブなプロダクト開発に関与することで、LLMを活用したシステム設計・実装の実践的なノウハウが得られます。
• 大規模プラットフォームの運用経験:
  大手金融機関向けの基幹インフラを実際に運用・保守することで、高トラフィック・高信頼性が求められるシステムの運用ノウハウが蓄積できます。
• データ基盤（Snowflake/Airflow）活用スキル:
  データウェアハウスやワークフローエンジンを用いたデータ基盤の設計・開発経験を積むことで、データエンジニアリング領域のスキルも横断的に習得できます。