【LLM新規プロダクト】フルスタックエンジニア

以下のいずれかの経験・スキルを有する方が対象となります。

• TypeScript を用いた Web アプリケーション開発経験（フロントエンド・バックエンド）
• Next.js / Node.js を用いたプロダクト開発経験
• PostgreSQL または BigQuery を用いたデータ設計・クエリ経験
• GCP / Firebase などのクラウドインフラ構築・運用経験
• LLM（OpenAI / Claude / Gemini 等）を活用したアプリケーション開発経験
• フロントエンドからバックエンド・インフラまで横断した開発経験（フルスタック）

• 自律的なオーナーシップ:
  一つの新機能を独立して担当し、仕様検討から設計・開発・運用まで主体的に推進できる自律性が求められます。
• ビジネスサイドとの連携・翻訳力:
  CEOやコンサルタント・営業担当者と密に連携し、顧客課題やビジネスニーズを技術仕様に落とし込む「翻訳力」が必要です。
• 高速な仮説検証思考:
  スプリントなしの高速開発サイクルの中で、仮説を素早く立てて実装・検証するアジャイルな思考と行動力が重要です。
• 技術的な探究心・学習意欲:
  LLMや最新AI技術の進化が速い領域での開発のため、新しい技術をキャッチアップし続ける意欲と能力が求められます。
• チーム全体の生産性向上への貢献意識:
  DevinやClaude Code等のAIツールを活用し、自分だけでなくチーム全体の生産性を向上させる取り組みを自発的にリードできる姿勢が期待されます。

• コンテキストエンジニアリングの知見:
  LLMに対して構造化データ（Value Mapなど）をコンテキストとして渡すアーキテクチャ設計の経験や知識があれば、即戦力として活躍できます。
• グラフデータモデリングの経験:
  Property Graphの設計・拡張など、グラフ構造を用いたデータモデリングの経験は、Value Mapの技術基盤に直結します。
• 営業・セールスイネーブルメント領域の業務理解:
  営業現場やSFA/CRM運用の経験・知見があると、プロダクトの価値を深く理解した上での開発が可能になります。
• Devin / GitHub Copilot 等のAI開発ツール活用経験:
  AI駆動開発ツールの実務活用経験があると、チームの開発プロセス推進において即貢献できます。
• BtoB SaaS プロダクトの開発経験:
  法人向けSaaSの開発・運用経験があると、マルチテナント設計やデータセキュリティ・スケーラビリティの観点で強みを発揮できます。

• LLM×ドメイン知識の実装スキル:
  営業領域の一次情報を構造化したValue Mapを「コンテキスト」としてLLMに渡すアーキテクチャを実務で設計・実装することで、汎用LLMを特化型AIへ変換する実践スキルが習得できます。
• フルスタック×AI開発の総合エンジニアリング力:
  TypeScript/Next.js/Node.js/GCP/Firebaseを横断したフルスタック開発に加え、AI機能の仕様検討・実装まで担うことで、次世代のAIネイティブ開発エンジニアとしてのスキルセットを獲得できます。
• プロダクトオーナーシップと0→1開発経験:
  新規アプリケーションを一人称でゼロから立ち上げる経験を通じて、要件定義・設計・実装・検証のサイクルを自走できるプロダクト開発力が身につきます。
• AIネイティブ開発プロセスの設計・推進力:
  Devin・Claude Code等を活用した自動化ワークフロー構築やコンテキストエンジニアリング環境整備を実践することで、AI時代の開発プロセスを設計・リードするスキルが得られます。
• ビジネス起点のエンジニアリング思考:
  CEOや営業・コンサルタントと直接連携しながら開発することで、技術だけでなくビジネス成果を起点とした意思決定力・コミュニケーション力が磨かれます。