★2025/3/24変更★ 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。

• JavaまたはKotlinを用いたサーバーサイド開発経験
• Spring Bootなどのフレームワークを用いたWeb APIの設計・実装経験
• RDBMSを用いたデータ設計・クエリ最適化の経験（MySQL等）
• Dockerを用いたコンテナ環境での開発経験
• AWSを用いたクラウドインフラの構築・運用経験
• GitLab等を用いたバージョン管理・CI/CDパイプラインの運用経験

• 課題発見・改善提案力:
  開発要件を受け取るだけでなく、自ら業務課題を発見し、データ分析（定性・定量）をもとに改善提案を行う主体性が求められます。
• チームコミュニケーション能力:
  エンジニア・デザイナー・PdM・審査担当など多職種が連携するチーム体制において、Slack・Chatwork・HackMDなどを活用し、円滑に意思疎通できる能力が必要です。
• 品質・保守性への高い意識:
  コードの保守性や品質向上について積極的に議論し、レビューやリファクタリングに真摯に取り組む姿勢が求められます。
• 自律的に考え行動する力:
  自主性を重んじる組織文化のもと、指示を待つのではなく自らが考えて行動できる問題解決力が重視されます。
• ビジネス理解と技術の橋渡し力:
  ファクタリングや与信審査などの複雑なビジネスロジックを理解し、それをドメインモデルとして適切に設計・実装する能力が必要です。

• DDD（ドメイン駆動設計）の実務経験:
  複雑なビジネスロジックをドメインモデルで表現した経験があると、即戦力として活躍できます。
• 機械学習・データ分析の基礎知識:
  PythonやGoを用いたデータ分析基盤の構築経験や、機械学習モデルの開発・運用経験は歓迎されます。
• マイクロサービス・メッセージキューの実務経験:
  サービス間通信にキュー（例：Kafka、RabbitMQ等）を利用したマイクロサービスアーキテクチャの設計・実装経験があると活躍の幅が広がります。
• NoSQL・複数DBの扱い経験:
  MySQL以外にRedis・MongoDB・DynamoDBなど複数のデータストアを使い分けた経験があると望ましいです。
• FinTech・金融ドメインの業務知識:
  ファクタリングや与信管理、資金調達に関するビジネス知識があると業務理解の習得がスムーズです。

• AIを活用した与信スコアリング・審査システムの開発知識:
  東京大学との共同研究も行いながら、機械学習による売掛債権の与信判定モデルの設計・運用に携わることで、FinTech×AIの高度な実務ノウハウが得られます。
• DDD・クリーンアーキテクチャの設計スキル:
  複雑な金融ドメインのビジネスロジックをドメイン駆動設計で表現する実務経験を通じ、保守性・拡張性の高い設計力を習得できます。
• マイクロサービス・クラウドネイティブ開発スキル:
  AWS環境でのマイクロサービス化・メッセージキューを活用したリアクティブシステムの構築を通じ、モダンなバックエンドアーキテクチャの知識を身につけられます。
• プロダクト企画・要件定義への参画経験:
  開発だけでなく企画提案や要件定義にも関与できる環境のため、エンジニアリングを超えたプロダクトマネジメントの視点と経験を獲得できます。
• データ分析基盤の構築・運用スキル:
  定量・定性データ分析基盤の整備に携わることで、ビジネス意思決定を支えるデータエンジニアリングの実践的スキルを習得できます。