Ruby on Railsエンジニア

必須

• 【応募資格】

  • Ruby on Railsでのwebサービス開発の実務経験
  • AI導入・検証の実務経験

歓迎

• コンシューマ向けサービスの開発経験

使用ツール

大規模トラフィックを支えるバックエンド開発

• 月間数億リクエストを処理するAPI開発: Ruby on Railsを用いた高可用性・高パフォーマンスなREST API設計・実装
• コンテンツ配信、検索、ユーザー認証、決済処理等の基幹機能を担当
• レスポンスタイム最適化、キャッシング戦略、非同期処理設計

ハイブリッドデータベースアーキテクチャの設計・運用

• DynamoDB（NoSQL）とMySQL（RDB）を適材適所で使い分け、スケーラビリティと一貫性を両立
• 大量の読書履歴・ユーザーアクティビティログの効率的な保存・集計基盤の構築
• データモデリング、インデックス設計、クエリ最適化

CIを用いた継続的デリバリー基盤の改善

• 自動テスト、コード品質チェック（RuboCop）、Swagger自動生成などの開発フローを整備
• 高速で安全なデプロイメントパイプラインの構築・運用

ユーザー体験を変える機能開発

• データドリブンな新機能の企画・実装
• 運用チーム・デザイナーと協働し、ユーザー行動データ（Google Analytics、独自ログ基盤）を基にした機能仮説の立案
• ユーザー行動ログの分析による機能改善と効果検証
• 読書体験を向上させるリワードシステム、ログインボーナス機能など多様な機能実装

運営を支える管理システムの構築

• コンテンツ配信スケジューリング、ユーザーサポート、マーケティング施策を支える管理画面の開発
• 手動オペレーションの自動化・効率化によるビジネススピードの向上
• 運用チームなど社内ステークホルダーとの密なコミュニケーションを通じたビジネスフローの理解

最先端AI技術を活用した開発効率化（社内先進事例）

• AI駆動開発の実践と新技術の積極的導入
• Claude Code（claude CLI）を中心とした、AIペアプログラミングによる実装速度の向上とコード品質の担保
• （より優れたAIツールがあれば積極的に評価・採用し、開発チームへの推進も歓迎致します。）
• 定型的なコード生成（CRUD、テストコード、API仕様書）の自動化
• AI活用による開発者体験（DX）向上の取り組みをリード

MCP (Model Context Protocol) サーバーの自社開発

• 社内開発フロー（ZenHub、Qiita Team、GitHub、Google Drive）に特化したMCPサーバーの設計・実装
• AI開発環境の最適化による、さらなる開発効率化の推進

技術要素内容

• 言語: Ruby (Rails), JavaScript データベース: MySQL, DynamoDB (Dynamoid), Redis インフラ: AWS (EC2, ECS, Lambda, CloudFront, S3,OpenSearch) モニタリング: CloudWatch CI/CD: CircleCI, GitHub Actions 分析基盤: BigQuery, Google Analytics AI開発支援: Claude Code (claude CLI), 自社開発MCPサーバー群 その他: Docker, Terraform, GitHub, Slack 開発手法: アジャイル開発（スクラム）、ペアプログラミング

次に作るものはどうやって決められるか

• まず企画/運営チームおよびエンジニアで企画を行います。次に要件を元にデザイナーと企画/運営チームでデザインを作成し、それをエンジニアが開発者目線でレビューを行いブラッシュアップしていきます。デザインがfixしたらSprintで開発計画に組み込み実装に着手していきます。

タスクの見積もり、スケジュール管理

• タスクの見積もりは各担当分野のエンジニアに任せています。 全体のスケジュールはCTOが管理しています。

開発フロー

• スクラムをベースにした開発フローを採用しています。スプリントの期間は2週間です。 スプリントの完了時には毎回振り返りを実施してプロジェクトの進め方、チームのあり方について議論します。

コードレビュー

• エンジニア同士でのピアレビューとCTOによるレビューの2段階で実施します。 また、必要に応じてペアプロやモブプログラミングを実施したり、重要機能についてはエンジニアチーム全体でレビュー会を行うこともあります。

ソフトウェアテスト

• 機能の追加、変更が多いため、ソフトウェアテストは重要機能の単体テストがメインとなっています。 テストの自動化は今後力を入れていきたい分野です。

サービス開発へのAI導入の取り組み

• マンガBANG開発チームは、AIを単なるツールではなく、チームメンバーとして活用しています。

MCP (Model Context Protocol) サーバーの自社開発

• Qiita Team連携、Google Drive連携など、社内ツールと密接に統合

AI×人間の協働開発

• 定型的なコード生成はAIが担当し、設計・レビューに人間が注力
• AIによる自動バグ検出とセキュリティ脆弱性チェック
• 学習ログシステムによるAIと人間の相互学習プロセス

ユニークなチャレンジ

• 業界最大級の規模: 累計3,000万DL、月間1000万人以上のアクティブユーザーへのサービス提供
• 複雑なビジネスロジック: フリーミアム・ストア・広告を組み合わせた独自の収益モデルの実装
• 大規模データ処理: 10万作品以上、100万話以上のコンテンツ配信と管理
• リアルタイム性の追求: ミッション・ガチャ・イベントなど、時限性の高い機能の安定運用

組織体制

• エンジニア9名 └CTO サーバーサイドチーム： 正社員サーバーサイドエンジニア2名、正社員インフラエンジニア1名 業務委託サーバーサイドエンジニア1名 アプリチーム： 正社員iOSエンジニア2名、正社員Androidエンジニア1名、業務委託Androidエンジニア1名
• サービス運用16名
• UIUXデザイナー1名

開発メンバーの裁量

• OS やエディタ、IDE といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使うことができます。
• 企画を決定する場に、実装を担当する開発メンバーが参加しています。
• タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行います
• 全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、 納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行っています。