効果おまかせAI_バックエンドエンジニア（AIオペレーションテクノロジー）

以下のすべての経験・スキルが必須となります。

• Webアプリケーション・API開発経験（5年以上）
• Pythonの実務経験（2年以上）
• AWS / GCPなどクラウドインフラの利用経験
• GitHubを使ったチーム開発経験
• Dockerを用いたアプリケーション開発経験
• ユニットテストの実装・運用経験

• 自律的な課題推進力:
  要件が曖昧な状況でも自ら調査・整理して設計を進められる能力が求められます。指示を待つのではなく、抽象的なオーダーに対してタスクを自ら定義・分解し、主体的にプロジェクトを前進させられることが前提となります。
• 責任感と一貫したやり遂げる力:
  任せられた領域に責任感を持ち、設計判断から完成まで一貫してやりきれる姿勢が求められます。途中で投げ出さず、最後まで自分ごととして取り組める人物が評価されます。
• 課題解決における連携力:
  疑問点や障害に直面した際に、適切に各所と連携しながら解決まで導ける高い課題解決能力が必要です。自己解決にこだわりすぎず、チームや関係者を巻き込んで最適解を導ける協調性も重視されます。
• プロダクト成長へのコミット:
  プロダクトの成長に主体的にコミットし、技術的負債の解消や仕組みの改善にも能動的に関われる姿勢が求められます。目の前の実装タスクだけでなく、プロダクト全体の品質向上を見据えて動ける視野の広さが重要です。
• 変化への適応力と学習意欲:
  広告テクノロジーやAIエージェント分野は急速に進化しており、新しい技術・ツールへの積極的な探求心と、継続的に学習できる姿勢が求められます。AIコードエージェントを活用した新しい開発フローへの柔軟な適応も期待されています。

• Pythonの高度な実務経験:
  5年以上のPython実務経験があれば、より複雑なバックエンドロジックや非同期処理、パフォーマンスチューニングなど高度な開発業務を早期から担うことができます。
• テックリード・チームリーダー経験:
  技術的な意思決定を主導した経験や、チームのエンジニアをリードした経験がある方は、少数精鋭チームの中でより早い段階から中心的な役割を担えます。
• AIコードエージェントの業務活用経験:
  Claude CodeやCodexなどのAIコードエージェントを実際の業務フローに組み込み、開発効率改善に取り組んだ経験は高く評価されます。本ポジションではAIを活用した開発が標準的な環境です。
• インターネット広告の基礎知識:
  Meta・Google・Yahoo!などの主要媒体の仕様、入稿・レポートの基礎知識があれば、プロダクトのドメイン理解が早まり、業務への貢献度が高まります。
• CI/CDの構築・運用経験:
  GitHub Actionsを含むCI/CDパイプラインの構築・運用経験は、本ポジションの開発環境に直結するスキルとして歓迎されます。

• AIエージェント開発スキル:
  Meta・Google・Yahoo!など主要広告媒体APIと連携するAIエージェントの設計・実装経験を積めます。生成AI・LLMを組み合わせたエージェントアーキテクチャの設計スキルは、急成長するAI開発市場で高い市場価値を生みます。
• 大規模データパイプライン構築スキル:
  Snowflakeを中心としたデータ基盤上で、デイリー10億件以上の広告データを処理するパイプライン設計・構築の実務経験が得られます。データエンジニアリングとバックエンド開発の両面のスキルを同時に磨けます。
• 拡張性を考慮したシステム設計力:
  媒体ごとに異なる仕様・制約に対応しながら、抽象化・拡張性を意識したシステム基盤の設計スキルが養われます。複数の外部APIを統一的に扱うアーキテクチャ設計の経験は、エンジニアとしての技術的深みを高めます。
• インターネット広告ドメイン知識:
  20年以上の広告運用ノウハウが集積した環境で、入札最適化・ターゲティング・クリエイティブ管理など広告運用全般の深い知識を習得できます。技術と広告ビジネスの双方を理解するエンジニアとしての希少性が高まります。
• AWSクラウドネイティブ開発経験:
  AWSを活用したインフラ設計・構築・Datadog等を用いた監視・運用の実践経験が積めます。GitHub ActionsによるモダンなCI/CD運用も含め、クラウドネイティブな開発スタイルに習熟できます。