フルスタックエンジニア

必須

• バックエンド開発の実務経験5年以上（GoまたはTypeScript推奨）
• 大規模Webサービスの設計・実装経験

歓迎

• GCPを活用した本番システムの構築・運用経験
• ECプラットフォーム（Shopify / EC-CUBE等）との連携実装経験
• テックリード・シニアSWEとしての設計レビュー・技術判断の経験
• dbt / BigQueryを使ったデータパイプラインの実装経験
• スタートアップ・自社プロダクトでの1人目〜少人数チームでの開発経験

求める人物像

• 顧客接点が好きで、現場から価値を立ち上げるのが得意
• 実装だけでなく「成果が出たか」を最後まで追いたい
• スピードと打席数の多い環境で、学習と改善を回し続けたい

使用ツール

募集背景と開発課題

• InsightXは、検索・推薦・生成・表示までを横断してプロダクトに組み込める、Netflixなどのビッグテックが手がける「自分のためだけのユーザー体験」を民主化する独自プラットフォームを提供するシリーズAのAIスタートアップです。
• 直近で総額8億円の資金調達を行い、日本を代表するような大手企業様への導入が随時進んでおり、今後もこの成長をさらに加速させるため、いまプロダクトと開発基盤の両面で、3つの大きな課題に向き合っています。
• [1] 顧客起点で生まれる要件を、素早くプロダクトへ実装できること
• 顧客現場で生まれる課題が非常に具体的で、かつ事業成果に近い場所にあります。
• フルスタックエンジニアには、DS（Deployment Strategist）やFDEが掴んだ課題を受け取り、必要な要件に変換し、フロントエンドからバックエンド、データ連携までを含めて素早く実装する力が求められます。
• 単に仕様を消化するのではなく、何を共通機能化すべきか、どこを柔軟に設計すべきかを見極めながら、動くプロダクトとして前に進める役割です。
• [2] 個別最適に留まらず、横展開可能なアーキテクチャをつくること
• 顧客ごとの施策に対応するだけでは、プロダクトは強くなりません。
• InsightXでは、あるクライアント向けに実装した機能やデータ処理を、他社・他業界にも展開できる形に抽象化し、共通機能として還元していくことが前提です。そのため、画面実装だけでなく、API設計、データモデリング、バッチやイベント連携、運用しやすい構成まで含めて考える必要があります。フルスタックエンジニアには、実装スピードと再利用性の両立が求められます。
• [3] GenAI-Nativeな開発プロセスを前提に、生産性を再定義すること
• InsightXでは、開発・営業・バックオフィスを含む全領域で生成AIをフル活用し、業務の自動化を推進しています。
• エンジニアリングでも、Cursor、Claude Code等を前提に、導入スクリプト生成、ABテスト分析、Config生成、ダッシュボード作成などの自動化が進んでいます。
• 人間は意思決定、設計、複雑な実装に集中し、単純なコーディングはAIに任せる。この前提のもとで、自らの専門性をプロンプトやワークフローとして形式知化し、チーム全体の生産性を底上げしていくことが期待されます。

仕事内容（ミッション）

• このポジションは、顧客現場に深く入り込むFDEとは役割が異なり、プロダクトと開発基盤の中核を担うフルスタックエンジニアです。
• 一方で、顧客起点の要件や本番データのリアリティを理解しながら、事業に近いテーマを技術で前進させる点が大きな特徴です。
• フロントエンドからバックエンド、データ連携までを含む本番実装
• 顧客起点で生まれた要件の構造化と、共通機能としての設計
• 複数クライアントへの横展開を前提としたアーキテクチャ設計
• 本番データを前提とした機能改善、検証基盤、運用フローの整備
• ABテストや分析基盤と連携した、施策実装から効果検証までの開発
• 生成AIを使いこなし、実装スピードと品質を高めるための開発プロセス改善
• フロントエンド、バックエンド、データ基盤、MLといった各レイヤーを分業の境界として捉えるのではなく、ユーザー体験を前進させるために必要なものへ越境していくことが、このポジションの前提です。特定レイヤーの専門性を起点にしながらも、E2Eでプロダクトに触れたい方にとって大きな挑戦機会があります。

開発言語

• Go, Python, TypeScript, JavaScript (Vanilla JS)

フレームワーク

• Gin, Flask, Hono, React, Next.js, Svelte

インフラ

• Google Cloud Platform (GKE, Cloud Run, Cloud Pub/Sub), AWS CloudFront

DB / データ基盤

• BigQuery, Cloud SQL (PostgreSQL), Cloud Datastore, Cloud Bigtable

ML

• Vertex AI, PyTorch, Hugging Face, BQML

DevOps / CI/CD

• Terraform, GitHub Actions, Helm, Kustomization

ツール

• dbt, Redash, Slack

AIツール

• Cursor, Claude Code, Codex