WEBエンジニア/インターネットメディア運営企業の求人

本ポジションのミッション
募集ポジションではエンジニアのキャリアを限定していません。ご自身の強みや志向性（プロダクト／スペシャリスト）に合わせて、例として以下のようなミッションをお任せしていきます。

● プロダクト志向の方に期待するミッション
1.データドリブンなサービス改善
　当社独自のデータ収集・解析基盤を活用し、職種を問わず自らSQLを書いてユーザー行動を分析。数値のモニタリング結果を元に、次なる施策の立案や口コミ投稿フォームの改善（UX向上）などへ繋げます。

2.ビジネスと技術の橋渡し
　「転職行動のすべてが完結するプロダクト」への進化を目指し、単に仕様通りに作るだけでなく、企画段階からビジネスサイドのメンバーとディスカッションを重ねてプロダクト価値を最大化します。

● スペシャリスト志向の方に期待するミッション
1.アーキテクチャの最適化と負債解消
　過去に導入されたマイクロサービスアーキテクチャにおいて、現状の組織規模に対して開発・調査・キャッチアップのコストが増大しているという課題があります。リポジトリの乱立や共通処理の複雑化を解消し、より健全なアーキテクチャへと再設計・効率化を主導していただきます。

2.モダンな技術への移行と挑戦
　一部フロントエンド（マイページ周りなど）のレガシーコード刷新、AIの開発したコードを安心してマージできるようにするためのハーネスの構築など、技術的探求心を持って基盤改善をリードしていただきます。

3.生成AIや機械学習を活用した機能開発
　当社サービスの独自データと生成AIを組み合わせた独自コンテンツの開発や、社内の共通基盤のデータを活用した求人や企業のレコメンドエンジンのアルゴリズム高度化、機能開発を推進します。

技術課題と開発体制などについて
●主な役割と開発体制
役割
当社サービスの新規機能開発と同時に、転職者とクライアント企業双方の課題解決に向けた施策立案や運用、事業戦略を達成するための技術基盤の改善まで幅広く担っていただきます。

開発体制
開発体制はアジャイルもしくはスクラムを採用。PdM・デザイナー・セールス・カスタマーサポートのメンバーと職種横断でフラットに連携しながら、日々開発を進めています。デザイナーとUI/UXや実装難易度を議論するだけでなく、ユーザー・企業の声をもとにしたディスカッションを行う機会や、希望があれば営業商談への同席もあり、「誰の、どんな課題を解決しているのか」を実感しながら開発できる環境です。
一方で、要望の採択や優先順位の意思決定はPdMが担うため、役割分担が整理されており、エンジニアが開発に集中しやすい体制も整えています。
また、施策の立案・企画から開発・効果計測までをチーム内で一気通貫して行っているため、希望があれば、エンジニア自身が主体となって施策を立案・企画して開発を進めることも可能です。「言われたものを作る」のではなく、事業やユーザーに向き合いながらプロダクトを育てていける点も、大きな特徴の一つです。サーバサイド/フロントエンド/インフラの技術領域によって業務を区分することはせず、得意領域に軸足を置きながらも主体的に幅広い領域にチャレンジするメンバーが多いです。

技術投資
さらに、別部署のインフラエンジニアと協業しながら品質を担保しつつリーンに検証サイクルを回すためのDevOpsの仕組みの整備したり、保守性やUXを高めるための技術投資にも継続的に力を入れています。
また、全社として、エンジニアの工数の10%を、コードの改善や中長期的に導入したい技術の検証など、エンジニアが自ら判断した技術的挑戦に割り当てるルール『技術投資10%ルール』も導入しています。

出社頻度
出社頻度は月13回程度で、チームごとに状況に応じて出社日を調整しています。また、半期に一度開催される全社会では、正社員全員が出社する運用となっています。

業務内容
当社サービスを支えるWebアプリケーション・APIの設計、開発、およびリファクタリング
開発・調査コストを削減するためのアーキテクチャの再設計、リポジトリの整理・最適化
生成AIの力を最大限に活かせる開発環境の設計と構築
当社サービスの独自データと生成AIを組み合わせた独自コンテンツの開発やレコメンドエンジンの開発・改善

開発環境・利用ツール
プログラミング言語: Ruby, TypeScript, Go
Webアプリケーションフレームワーク: Ruby on Rails, React, Next.js
データストア:MySQL, Redis, ElasticSearch
インフラストラクチャー: AWS
コンテナオーケストレーション: Docker, Kubernetes
監視、分析: Sentry, Datadog, Redash, Jupyter Notebook
その他利用技術: OpenAPI, Terraform, CircleCI, Argo Workflow, Argo CD
開発環境等: GitHub, Slack
トキュメント管理: Confluence
チャット: Slack
ミーティンク: Zoom, Google Meet
デザイン: Figma
生成AIツール:GitHub Copilot,Claude Code,CodeRabbit

働く魅力・得られる経験
●フロントバックエンドまで広く深く触れられる

どちらか得意な側（FE or BE）を軸にしつつ、もう片方も独力でやれる「フルスタック寄り」の経験を積めます。
インフラ（AWS）、コンテナ（Docker/Kubernetes）も触るため、「アプリだけ」のエンジニアではなく、システム全体を見通せるエンジニアにも成長できます。
マイクロサービス／分散システムを扱う経験（スケール・連携・障害対応などの知見）が得られます。
●実務としての設計力・要件定義力が鍛えられる

プロジェクトの目的やミッションを理解して、技術的に最適な設計や提案ができます。
ビジネス要件技術設計まで踏み込んで考え、提案・意思決定する経験を積めます。
●生成AIを開発プロセスに組み込み、利用していく経験が得られる

ClaudeCodeやGitHub Copilotを利用できる
CodeRabbitなど生成AIを利用したコードレビュー環境も利用可
今後は用途に応じて生成AIを利用したノーコードツールなども利用する予定
●役職に縛られない、柔軟な4つのキャリアロールを築ける

当社のエンジニア組織は、プロダクトエンジニア・テックリード・スペシャリスト・エンジニアリングマネージャの4つのロールを自由に掛け合わせ・変更できる評価制度を導入しています。

◆必要な経験・スキル
Ruby on Railsを用いたバックエンド開発の実務経験あるいはTypeScript、Reactを用いたフロントエンド開発の実務経験
テストコードを含む開発の実務経験
AWSインフラ上で動くサービスの開発の実務経験
要件を仕様に落とし込み開発した経験

◆歓迎する経験・スキル
Claude Code/GitHub Copilotなどの生成AIを設計、実装、デバッグ、ドキュメント作成などの実務プロセスに組み込み、開発スピードや品質向上に繋げた経験
利用技術のいずれかについて、テックリードとしてチームの教育やコード品質の向上に寄与した経験
KubernetesやTerraformを利用したコンテナやクラウドリソースの保守運用経験
マイクロサービスの開発・運用経験
スクラムを利用した開発経験

◆求める人物像
システム、組織、プロダクトなどについて積極的に知識を学びスキルアップする気概を持っている
特定の技術領域に特化するというより、幅広い技術を扱えるエンジニアになりたい

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