フルスタックエンジニア

必須

• バックエンド開発の経験3年以上（Python / Java / Go / Rust など、言語は問いません）
• Webアプリケーション構築の運用全般の経験(要件定義、設計、実装、テスト、保守)
• SQLを使ったデータ集計・分析の実務経験
• AWS / GCP / Azure などクラウドサービスでの開発経験
• Claude / Codex / Cursor等のコーディングエージェントを用いた開発経験

歓迎

• 自社サービスの開発・運用経験
• AWSのインフラ構築経験
• データモデリング、DWH / データレイクの設計経験
• 顧客折衝の経験
• プロダクトリーダーやマネジメントの経験
• データ品質・正確性を担保する仕組みの設計経験（テスト、検証、監視）
• LLMや生成AIのプロダクト開発組み込み経験
• 小売・流通業界のドメイン知識、または在庫・需要予測に関わるシステムの開発経験

求める人物像

• オーナーシップ**：データ基盤・API・MCPと担当範囲を限らず、仕様が固まりきっていない領域でも自ら仮説を立て、顧客に届く価値まで責任を持てる方
• 正確さへのこだわり**：「数字が合っていること」をプロダクトの価値として大事にできる方
• チームワーク**：CS・ビジネスメンバーと協力して、顧客価値から逆算して開発できる方：
• プロフェッショナリズム**：技術的負債を放置せず、継続的に改善できる方

使用ツール

募集背景

• 現在、小売企業のあらゆるデータを統合し、生成AIから正確に分析・活用できる「AI-native Retail Platform」の構築を進めています。その中核になるのが、数十社・数億レコード規模のデータを毎日正確に処理する統合データ基盤と、それをAIエージェントに提供するMCPプラットフォームです。この基盤を一緒につくるメンバーを増員募集します。

業務内容

• 既存プロダクトの集計バッチ・データ連携の保守・改善
• 顧客データを取り込み・整形・集計するデータパイプラインの設計・実装・自動化（Glue / PySpark / Step Functions）
• GraphQL APIの設計・実装
• AIエージェント向けのMCPツールの集計実装の実装
• 分散処理のパフォーマンスチューニングとクラウドコストの最適化
• 予測モデルなど機械学習パイプラインとの連携

この仕事の面白さ

• データからUIまで一貫して関われる**：パイプラインで作ったデータが、GraphQL APIを通じてプロダクト画面やAIエージェントに届くまでを、一つのチームで担当できます。
• 正確性を保証するデータ基盤**：生成AIに数字を「推測」させず、サーバー側で計算した正しい値を返す設計にしています。データ基盤の品質が、そのままAIの回答の品質になります。
• 大規模データとコストの両立**：数億レコードの日次処理で、処理時間とAWSコストの両方を下げるチューニングに裁量を持って取り組めます。
• AIプロダクトの最前線**：MCP・エージェントSDKなど新しい技術を、実際の顧客価値に結びつけるところまで担当できます。
• 顧客の声が近い**：「在庫を圧縮できた」「導入前の手作業を忘れた」といったフィードバックが、ほぼリアルタイムで開発チームに届きます。

チーム体制

• 開発責任者: 1名
• フルスタックエンジニア: 6名（★今回の募集ポジション）
• フロントエンドエンジニア: 2名

使用技術

• 言語：Python、Rust、SQL
• データ基盤：S3、Athena、Glue（PySpark）、Step Functions、Aurora（PostgreSQL互換）
• ライブラリ：PySpark、Pandas、Polars
• アプリケーション：GraphQL、MCP
• AI：Amazon Bedrock、Claude Agent SDK
• インフラ・ツール：AWS（Fargate / Lambda / EventBridge / Cognito）、Terraform、Docker、GitHub Actions、Jira、Slack、Sentry、Notion、Claude Code

キャリア形成

• 大規模データ処理、パフォーマンスを重視した設計、Webアプリケーション開発、生成AIとの連携を、すべて実務で経験できます。