バックエンドエンジニア（アーキテクト）/レシピ動画サービスおよびメディアの企画・開発・運営の求人

同社は、レシピ動画プラットフォームを運営しています。
主力サービスはレシピ動画を起点に、利用基盤と食・料理に関する膨大なデータを築いてきました。しかし「料理」だけではユーザーの生活のごく一部にしか関われません。料理の前後にある「買い物」領域に踏み込むことで、生活インフラ全体をカバーするサービスへと進化する これが同社のサービス立ち上げの原点です。
リリース以降、同社のサービスは急成長を遂げています。toCサービスでは稀有な伸び率でPMFを果たし、まさにスケールフェーズに入っています。

同社のサービス急成長の背景として、日本の年間購買消費額の大部分がオフライン（実店舗）での購買ですが、この領域ではデジタル化・データ利活用が大幅に遅れています。
- メーカーや小売業界では需要予測の不足による一斉値下げの常態化
- 販促費における効果測定・ターゲティングの精度不足
物価高・節約志向の高まりのなか、同社のサービスはレシート投稿でポイントを獲得できる仕組みで消費者の支持を集めています。レシート投稿により蓄積される膨大な購買データを活用したマーケティング変革により、購買市場における「産業の再構築」に挑戦しています。

同社のサービスを通じて取得・資産化している膨大なレシートデータ（購買データ）は、国内最大級の1st Party Dataです。利用基盤に加え、レシート・購買行動というユニークな一次データを保有しています。
現在、Snowflake/dbtを用いたモダンなデータ基盤の整備を進めながら、この購買領域の1st Party DataとAIを掛け合わせた事業開発に本格的に着手しています。データドリブンな環境で機能リリース→翌日評価→朝会で見直し→次の一手というサイクルを高速で回しながら、ユーザーに新たな価値を届けていくことを目指しています。

同社のサービスは急成長し、スケールフェーズに入っています。この成長に伴い、バックエンドでは複数のドメイン・機能が単一のRailsモノリスに集約された状態になっており、今後のサービス成長を見据えたリアーキテクチャの判断やAI駆動開発の組織的な推進が課題になっています。
一方で、日々の機能開発・仮説検証のサイクルは止めるわけにはいきません。「プロダクトを前に進めながら、システムの土台を作り直す」 この両立を技術的にリードできる人材が、現在の同社に最も必要なポジションです。現在のチームにはこの役割を担うメンバーが不足しており、設計・アーキテクチャの意思決定を主導できる方の参画を求めています。

レシチャレのバックエンドアーキテクトとして、システム設計・技術的意思決定を主導し、同社のサービス機能開発を推進します。

アーキテクト領域
- バックエンドシステムの現状課題の診断とリアーキテクチャ方針の策定・推進
- 設計レビュー・技術選定・非機能要件の定義など技術的意思決定の主体
- ジュニア ミドル層への技術的判断基準の浸透と底上げ

開発領域
- Ruby on Rails を用いた新機能の設計・開発
- 既存機能の改善・リファクタリング
- APIエンドポイントのパフォーマンス改善
- IaCを用いたインフラ変更
- CI/CD環境の整備・自動化による開発効率の向上
- コードレビュー、設計レビューによるコード品質の向上
- ジュニア ミドルエンジニアへのメンタリング・技術支援

入社後数ヶ月はシステム・仕様・チームへの理解を深めるインプット期間として位置づけています。その後、課題定義からリアーキテクチャの設計主導を担っていただくことを期待しています。

開発の進め方
エンジニアは言われた要件をただ実装するだけの役割ではありません。4 6名前後の少数で構成されるチームがそれぞれ改善対象のKPIを持ち、エンジニア、デザイナー、PdM、BizDevなど職種横断メンバーで目標達成に向けて日々議論しながら開発をしていくスクラム体制になっています。
エンジニアであっても技術だけに閉じずに、プロダクトをグロースするための施策・仮説検証に深く関与していただくことができます。
設計・アーキテクチャの判断はエンジニア同士で議論を重ねて決めていく文化があります。「なぜこの設計にするか」を言語化し、コードレビュー・設計レビューでフィードバックしあいながらチームとして最適解を探していくプロセスが日常的にあります。一人で技術判断を抱え込まず、対話を通じて正解に近づける環境です。

同社で働く魅力
1. 国内最大級のtoCサービス
主力サービスは多くの人に利用されるサービスです。同社のサービスも急成長中です。多くの人が日常的に利用しているサービスの開発に携われるので、ユーザーの声を聞いてサービスに反映させたり、自分の開発したサービスの価値を手触り感持って感じることができる環境です。

2. スピードに拘り、仮説検証を高速で回す開発組織
ToCプロダクトは、「やってみないとわからない」不確実性の塊であるため、実際に試して、反応を見て、そこから学んだことを次の施策に活かすことを重視。リリース頻度にこだわり、ミニマムな改善を「リリース → 翌日評価 → 朝会で見直し → 次の一手」というサイクルで何度も回していくことで、結果的に、数ヶ月 数年単位で長期のユーザー価値に近づいていく体制を採っています。

3. 国内最大級の1st Party Data × AI-Nativeな開発
利用基盤に加え、レシート・購買行動というユニークな一次データを保有。Snowflake/dbtを用いたモダンなデータ基盤に加え、AI組み込み開発も推進しながらプロダクト品質を高め本質的な価値創出に集中できる環境です。
全エンジニアにAI活用予算を支給しており、AIツールなどを各自の判断で利用しています。「AIをどう開発プロセスに組み込むか」を個人とチームで試行錯誤しながら知見を共有する文化があり、社内AIワークショップの開催、知見共有目的の専門Slackチャンネルの運用などを行っています。

4. 「攻め」のDevOpsと持続可能な開発文化
単なる機能開発に留まらず、IaC化やCI/CD整備、SREローテーションなどを通じて「トイルを減らし、開発に集中する」文化を作っています。技術的負債の解消も計画的に行い、持続可能な開発体制の構築自体をエンジニアの重要なミッションとしています。

5. 技術的意思決定を「自分が主導する」経験
既存サービスのグロースだけでなく、新規プロダクトや外部プラットフォーム連携を前提としたシステム統合・API設計など、ビジネスの複雑性を技術で解決する難易度の高い設計経験を積むことができます。自分が最上位の技術判断者として、設計の意思決定をやり切る環境です。

【必須スキル】
- システム設計・アーキテクチャの判断に主体的に関与した経験
- Webサービスまたはモバイルアプリのサーバーサイド開発・API設計・運用経験（目安として5年以上）
- RDBMSおよびNoSQLデータベースの設計・運用経験
- パフォーマンス改善・スケーラビリティを考慮した設計経験
- アジャイル開発の経験

【歓迎スキル】
- クラウドインフラの設計、構築、運用経験 / IaCによるインフラ構築と管理経験（AWS等）
- CI/CDパイプラインの構築、運用経験（GitHub Actions, CircleCI, Jenkins等）
- スケーラビリティ、可用性、セキュリティ、パフォーマンス、コスト最適化を考慮したシステム設計・改善経験
- テックリードまたは準ずる役割でのチーム技術支援・メンタリング経験

【求める人物像】
- 技術的な意思決定を自ら主導し、その結果に責任を持ちたい方
- 「なぜこの設計にするか」を言語化し、チームの技術判断の質を引き上げることに喜びを感じる方
- 技術課題とプロダクト課題を切り離さず、事業成長に直結する設計判断ができる方
- 正解のない設計判断において、自ら判断を下しながら対話を通じてチームと最適解を探し続けられる方

レシピ動画サービスおよびメディアの企画・開発・運営