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条件をクリア
東京都のWebエンジニア(フルスタック)の求人767件

Senior Software Engineer

900〜1200万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都のWebエンジニア(フルスタック)の求人の中央値(600万円)より300万円高い

勤務地
東京都台東区
休日
完全週休2日制(土日祝)
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

配属先のチームでプロダクトの設計・開発・運用を中心となって担い、技術的な意思決定や設計レビューをリードするSenior Software Engineerの募集です。特定のレイヤー・プロダクトに配属を限定せず、技術や専門知識、経験、ご志向等を考慮して配属を決定します。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与900〜1200万円/年

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応募資格

必須

歓迎

求める人物像

  • キャディのミッション「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」に共感し、産業変革への強い意欲をお持ちの方
  • より大きな技術的責任を早期に担い、担当領域全体の技術的意思決定をリードする立場を目指したい方
  • 未経験の技術や物事に対して貪欲に学び挑戦する姿勢がある方
  • 技術を目的化せず、事業のスケールと顧客価値の最大化のための手段として捉えられる方
  • 本質的な課題に向き合い、当事者意識をもって解決に向けた行動ができる方
  • 自身の担当範囲に閉じず、事業上の課題解決のために、時には領域を越えて動ける方
  • 相手のコンテキストや解像度に配慮し、他者をリスペクトする姿勢でコミュニケーションや議論ができる方

募集要項最終確認 10/22

職種
Webエンジニア(フルスタック)
雇用形態
正社員試用期間3ヵ月(この間の給与・待遇等に変わりはありません)
給与
900〜1200万円/年
給与の詳細
入社時年俸は900万円〜1200万円程度を想定昇給年2回年収を12で割った金額を月額固定給として支給いたします。
手当
交通費実費支給通勤手当実費支給子ども手当18歳以下の扶養家族1人につき1.5万円/月部活動支援費1活動1500円/1名Teaming Offsite費用補助5,000円/1名、四半期1回までチーム内交流の食事代補助2,000円/1名、月1回まで異なるチーム同士の交流の食事代補助3,000円/1名、月1回までサーバー代補助1万円/月まで結婚お祝い金5万円出産お祝い金10万円引っ越し補助金
勤務地
東京都台東区浅草橋4-2-2D'sVARIE浅草橋ビル 総合受付:6階
働き方
オフィス・リモートでの勤務については、現状、週1〜3日の出社をベースとした運用を行っています。都心近郊在住者: 週1〜3日程度(プロジェクト状況やフェーズにより変動)遠方・地方在住者: 月1〜2回程度の出張ベースでの出社(東京または大阪オフィス)アーキテクチャの大規模変更時など、対面でのコミュニケーションが重要な局面では一時的に出社頻度が高まる場合があります。変化の激しい環境にあるため、成果最大化を目的に今後も状況に応じて勤務形態や出社ルールを柔軟にアップデートしていく方針です。
勤務時間
フレックスタイム制(コアタイム11:00~16:00)
休日・休暇
完全週休2日制(土日祝)年次有給休暇(入社6カ月経過後)入社時特別有給(3日間)夏季休暇(3日間、7~9月で自由に取得可能)年末年始休暇(6日間)看護・介護休暇(年間4日間まで)※ペットも対象リフレッシュ休暇(勤続5年ごとに連続5日)慶弔休暇
福利厚生
ストックオプション制度あり書籍購入支援外部研修受講費支給育児休業・介護休業(試用期間終了後から取得可能)PC支給健康診断・婦人科検診費用全額補助、人間ドック費用補助全社表彰や部署ごとのアワード
社会保険
社会保険完備(雇用・労災・健康・厚生年金)
経験年数
7年以上
選考の流れ
基本のフローは下記となります。技術組織のリーダーとして必要な「論理的な思考能力」と「最低限のコーディング能力」を確認することを目的としています。選考要素はなく、条件面等のすり合わせや選考を受けるにあたっての疑問解消の場となりますこれまでのご経験をベースに、取り組まれてきたことや成果を中心にお伺いさせていただきます事前課題に取り組んでいただき、面接当日にディスカッションを行います※必要に応じ、追加の面接をご相談する場合もございます。※ご希望に応じて、選考途中でも社員とのカジュアル面談をセットいたします。ご相談ください。※応募〜内定は1カ月程度が平均的ですが、お急ぎの場合はご相談ください。極力ご転職活動のスケジュールに間に合うよう調整いたします。
選考期間
応募〜内定は1カ月程度が平均的ですが、お急ぎの場合はご相談ください。極力ご転職活動のスケジュールに間に合うよう調整いたします。
掲載日
2026/10/22 23:10(1日前)
最終確認
2026/10/22 23:08(1日前)

仕事内容

募集背景

  • キャディでは、Staff Software Engineerが担当領域のアーキテクチャ設計と技術的意思決定をリードしています。本ポジションでは、配属先のプロダクト開発を中心となって担っていただきます。そのうえで、Staff Software Engineerに求められる役割へ早期に挑戦していただくことを期待しています。この役割を担う「Senior Software Engineer」を募集します。

担当領域

  • 製造業AIデータプラットフォームCADDiは、下層から順に「Data Layer」「Semantic Layer」「Discovery & Agent」「Workflow Products」の4層を垂直統合した構造になっています。Data Layerは、製造業のバリューチェーン上に散在するデータを取り込みます。Semantic Layerは、それらに意味と関連性を与えます。Discovery & Agent層では、CADDi ExplorerとCADDi Agentがそのデータを使い、人とAIの探索・判断・実行を支えます。Workflow Productsは、企画・要求から設計、調達、生産準備・生産、設備設計・保全、品質保証に至るバリューチェーンの各工程に入り込む、業務特化型のプロダクト群です。
  • 本ポジションは、特定のレイヤー・プロダクトに配属を限定しない募集です。入社後の配属は、技術や専門知識、経験、ご志向等を考慮のうえ決定します。
  • また、各レイヤー・プロダクトを横断して開発組織を支える専門領域での募集も行っています。以下のような領域の専門性をお持ちの方も、本ポジションでご応募ください。
  • QA(テスト戦略の設計、テスト自動化、品質保証プロセスの構築)
  • SRE・インフラ(クラウド・Kubernetes基盤の設計・運用、信頼性や可観測性の向上)
  • 認証認可(IdP連携、SSO、権限管理基盤の設計・開発)
  • 配属は、専門性とご志向を踏まえて決定します。

期待する役割

  • 配属先のチームにおいて、プロダクトの設計・開発・運用を中心となって担っていただきます。あわせて、チームの技術的な意思決定や設計レビューをリードしていただきます。
  • 将来的には、担当領域全体のアーキテクチャ設計と技術的意思決定をリードするStaff Software Engineerの役割を担っていただくことを期待しています。

想定される業務例

  • (以下に限定されるものではありません)
  • 担当プロダクトの機能・システムの設計、実装、テスト、運用
  • 技術選定・技術検証と、チーム内の設計レビュー
  • 技術的負債の解消やアーキテクチャ改善の提案・推進
  • PdMやデザイナー、他チームと連携した中規模開発のリード
  • ドキュメントやCI/CDの整備
  • QA・SRE・インフラ・認証認可などの専門領域における、プロダクト横断の仕組みの設計・構築・運用

このポジションの面白さ・得られる経験

  • Staff Software Engineerを目指せる成長機会 キャディでは、Staff Software Engineerが担当領域のアーキテクチャ設計と技術的意思決定を担っています。本ポジションでは、チームの技術的意思決定をリードする経験を積みながら、その役割を目指すことができます。
  • 多彩な事業フェーズと、キャリアパスの柔軟性 今後3年で数十のプロダクトを立ち上げるため、キャディには「0→1」「1→10」「10→100」のあらゆる事業フェーズが混在します。新規プロダクトの立ち上げから既存プロダクトのスケールまで、ご志向に応じて多様な経験を積むことができます。
  • 産業構造の変革を技術で成し遂げる社会的価値 巨大な製造業というレガシーな産業にテクノロジーを実装し、構造そのものを変革するプロダクト開発を通して、社会に大きな価値を提供する経験を得られます。
  • グローバルな開発体制への挑戦 事業のグローバル化に伴い、開発組織も多様化しています。異なる文化・言語を持つ多国籍なメンバーと共に、世界基準のプロダクト開発を推進する経験が得られます。

開発環境

  • フロントエンド:TypeScript,React,Next.js - バックエンド:Rust(axum),TypeScript,Node.js(Express,Fastify,NestJS) - 機械学習・アルゴリズム:Rust,Python,OpenCV,PyTorch,TorchServe,Elasticsearch,Vertex AI - インフラ:Google Cloud,Google Kubernetes Engine,Anthos Service Mesh,Istio,Cloudflare,Argo Workflows - Event Bus:Cloud Pub/Sub - DevOps:GitHub,GitHub Actions,ArgoCD,Kustomize,Helm,Terraform,Datadog,Mixpanel,Sentry - Data:CloudSQL(PostgreSQL),AlloyDB,BigQuery,dbt,trocco - API:GraphQL,REST,gRPC - 認証:Auth0 - 開発ツール:GitHub Copilot,Figma,Storybook - コミュニケーションツール:Slack,Discord,JIRA,Miro,Confluence

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