AI Data Platform Engineer/AI開発プラットフォーム提供企業の求人

本ポジションは、単なる「実装担当」ではありません】

自社サービスの中核基盤について、設計
・実装
・改善の意思決定を担うエンジニアです】

具体的には、自社サービス基盤（Backend / API / DB）の設計
・改善、スケールを前提としたアーキテクチャ設計
・技術選定、Web / モバイル（必要に応じて）の設計
・実装、クラウドインフラ（AWS / GCP）の設計
・運用改善、プロダクト成長に伴う技術的ボトルネックの解消を行います】

「何を作るか」だけでなく、「どうあるべきか」を決める役割です】

主軸として最も期待する領域は、Python（Django）を中心としたバックエンド設計、PostgreSQL等のデータ設計
・運用、自社サービスを扱う基盤設計
・改善です】

周辺技術としては、フロントエンド（TypeScript / React / Next.js）、モバイル（React Native）、インフラ（AWS / GCP / Docker / Kubernetes）、CI/CD（GitHub Actions）、AI連携（Vertex AI / SageMaker等）があります】

※すべての経験は必須ではありません】

主軸領域での設計経験を最重視します】

任せたい裁量
・意思決定範囲は、技術選定
・アーキテクチャ設計への関与、既存設計の見直し
・改善提案、プロダクト成長に応じた構成変更の主導です】

「言われた通り作る」ではなく、エンジニア起点で設計を前に進めることを期待しています】

このポジションで得られるもの：1. 自社サービス基盤を設計 → スケール → 改善まで一貫して経験できる2. 実際に使われるAIプロダクトの失敗と改善に向き合える3. 技術的意思決定を任されるポジションでの成長4. 将来の Tech Lead / アーキテクトへのキャリアパス

【必須スキル】- 業務要件をもとにしたWebアプリケーションの設計
・実装
・運用の経験（目安：3年以上）- Python / Node.js / TypeScript を用いた、API開発
・業務ロジック実装
・既存機能の改修経験- PostgreSQL 等の RDBMS を用いた、テーブル設計
・クエリ作成
・パフォーマンスを意識した運用経験- AWS / GCP 環境下でのアプリケーションデプロイ、設定変更、運用対応の経験【歓迎スキル】- アーキテクチャ設計
・技術選定の経験- Docker / Kubernetes を用いた運用経験- AI / 機械学習に関連するシステム設計経験- MLOps / データパイプラインへの関心
・経験【求める人物像】- プロダクト全体を理解しながら設計
・実装したい方- AI
・データ領域の「実運用」を支える技術に興味がある方- スタートアップの中核として、技術的責任を持ちたい方- 将来的に Tech Lead / アーキテクト を目指したい方※役割が細かく分かれた環境で、「自分の担当範囲だけを実装したい方」には向きません】