★2026/5/13変更★ バックエンドエンジニア※スキルテストなし

以下のいずれかの経験・知見が求められます。

• Javaを用いたサーバーサイド開発経験（Spring Boot等）
• RDBMSを用いたデータベース設計・開発経験（MySQL等）
• AWSを利用したクラウドインフラの構築・運用経験
• Dockerを用いたコンテナ環境での開発経験
• 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
• Webアプリケーションの設計・開発・保守運用経験（実務3年以上が目安）

• 自律的に考え行動できる主体性:
  開発チームの自主性を重んじる文化のもと、指示を待つのではなく自ら課題を発見し提案・実行できる姿勢が求められます。
• ビジネス課題への関心・理解力:
  システム開発だけでなく、企画提案にも携わる機会があるため、FinTechドメイン（資金調達・審査ロジック等）の業務課題を正しく理解し技術に落とし込む能力が求められます。
• チームでの議論・協働スキル:
  保守性・品質向上のためにエンジニア同士で活発に議論する文化があります。自分の意見を論理的に伝え、他者の意見も尊重しながら最善策を模索できるコミュニケーション力が重要です。
• 継続的な技術学習への意欲:
  DDD・マイクロサービス・機械学習など幅広い技術領域に挑戦するチームのため、新しい技術や概念を自ら学び続ける姿勢が求められます。
• 品質・保守性への高い意識:
  複雑なビジネスロジックを凝集性高く設計するため、コードの保守性・可読性・テスタビリティを常に意識した開発スタンスを持つことが重要です。

• DDDの実践経験:
  ドメイン駆動設計を用いて複雑なビジネスロジックを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・データ分析の知識:
  Pythonやデータ分析基盤の構築経験、または機械学習モデルの開発・運用経験があると、審査AI改善プロジェクトに貢献できます。
• マイクロサービス設計・メッセージキュー活用経験:
  Kafka・RabbitMQ等のメッセージングシステムや、マイクロサービスアーキテクチャの設計・構築経験があると即戦力になれます。
• Kotlin / Go の実務経験:
  主要言語はJavaですが、一部Kotlin・Goも使用しているため、これらの経験があるとチームへの貢献度が高まります。
• FinTech・金融システムの開発経験:
  審査ロジックや債権管理など、金融特有のビジネスルールへの理解があると、ドメインモデルの設計でアドバンテージになります。

• DDDを用いた複雑ドメインのモデリングスキル:
  請求書ファクタリングという複雑なビジネスロジックをドメインモデルで表現する実践経験が積めます。設計力・コードの保守性向上に直結するスキルです。
• FinTech領域のAI審査システム開発スキル:
  機械学習を活用した与信スコアリングや審査効率化の開発に携わることで、FinTech×AI開発という希少性の高い専門スキルを習得できます。
• マイクロサービス・クラウドネイティブアーキテクチャの設計力:
  AWSを基盤としたマイクロサービス化や、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経験を通じて、クラウドネイティブなアーキテクチャ設計力を養えます。
• プロダクト全体を俯瞰したエンジニアリング力:
  企画・要件定義から保守運用まで一気通貫で携わることで、技術だけでなくビジネス視点も持つプロダクトエンジニアとしての総合力が身につきます。
• スタートアップでのゼロイチ・スケール経験:
  IPO準備中の急成長フェーズで、スケールしにくい課題を技術で解決する経験が積めます。エンジニアとして事業成長に直結する意思決定に関われるキャリアが形成できます。