バックエンドエンジニア MLプラットフォーム

必須

• ソフトウェアエンジニアリングの実務経験（目安5年以上）：Python等によるWeb API / マイクロサービスの設計・開発・運用。
• 高トラフィック・低遅延アプリケーションの開発実績：レスポンス速度・計算効率を意識したAPI設計とパフォーマンスチューニング。
• 外部システム連携における契約設計と障害設計の経験：APIスキーマ・エラー体系、タイムアウト／リトライ／フォールバックを含む異常系設計の主導経験。
• テスト設計・品質担保の実務経験：自動テストを前提とした開発プロセスの設計・定着。
• クラウド上でのアプリケーション開発経験：AWS環境での開発、CI/CDやコンテナ環境を前提とした設計能力。
• 職種・組織を越えた協業と合意形成の力：SRE・インフラエンジニアや機械学習エンジニアと同じ土俵で議論でき、社内外のステークホルダーと仕様策定・技術的意思決定を主体的に進められること。
• ビジネスレベル以上の日本語力（クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル）
• ビジネス基礎レベルの英語力（TOEIC700点相当以上）
• 英検準1級、英検2級（CSE1950以上）、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定 FCE 等も可。

歓迎

• 機械学習モデル連携 / MLOpsの知見：SageMaker等のモデルを呼び出すAPI設計、推論遅延・タイムアウトを考慮したフォールバック設計。
• データ基盤の理解：S3 / Glue / Databricks 等のデータ処理・パイプラインの理解（構築の主担当は別チーム）。
• IaC（Terraform）の読解・記述能力：自サービスに関わるインフラ定義を読み解き、変更を提案・PRできるレベル。
• 金融・与信・決済等のドメイン経験：監査要件やトレーサビリティ、mTLS / OAuth / JWT 等の高度なセキュリティ要件を前提とした開発経験（金融ドメイン未経験可）。
• テックリードまたはスクラムマスター等のリード経験：アーキテクチャ選定やコード品質・開発プロセス標準化の主導実績。
• AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験：Money Forward AI Vision 2026にて発表の通り、マネーフォワードは「クラウドからAIへ」という大きな転換点を迎えています。

求める人物像

• プロダクトの振る舞いに最終責任を持ちたい方：与信APIのレスポンスの正しさ・速さ・止まらないことに一次責任を負い、異常系まで設計しきることに価値を感じられる方。
• 機械学習の不確実性を、APIの確実性へ変換することに面白さを感じる方：推論の揺らぎや遅延、モデル更新を前提に、決定的に振る舞うインターフェースを設計できる方。
• 役割の境界に立ち、協業そのものを設計できる方：責務を分けつつ双方の領域を理解し、境界に落ちる課題を自ら拾い上げられる方。
• 不確実性の高いフェーズを、共に形にしていける方：仕様もアーキテクチャも未確定な状況を前提に、自ら選択肢を検討し決めながら進められる方。
• 社会インフラ級プロダクトを、AI時代の開発スタイルで創り上げたい方：デジタルバンク×共有与信の立ち上げフェーズを、AI開発ツールを活用しながら主導したい方。

応募について

• 金融ドメイン未経験可

使用ツール

募集背景

• 本ポジションは、デジタルバンクおよびグループ会社のFintechプロダクト向け領域で活用する 与信マイクロサービスのアプリケーション層を専任で担うバックエンドエンジニア です。本マイクロサービスは、Databricksが算出した集計データ、SageMaker上のモデルエンドポイント、アプリケーション内部の与信算出ロジックを組み合わせ、プロダクトサイドへ与信情報を提供します。すなわち本ポジションは、 確率的で不確実な機械学習モデルの出力を、金融プロダクトが依存できる決定的なAPIの振る舞いへと変換する責務 を担います。
• 現在は少人数のスクラムチームで与信評価モデル開発を進めておりますが、 2027年度のデジタルバンク開業 においては、モデルの推論結果を提供するための高トラフィック・高可用性を備えたAPIの設計・実装が求められます。インフラ・セキュリティ・監視・CI/CDはSRE・インフラエンジニアが、モデル開発は機械学習エンジニアが担当するためアプリケーションに集中いただけますが、3者が密に協業するため 担当外の領域も理解し、対話できること を重視します。
• 成功の定義は明確です。2027年度のデジタルバンク開業を、与信マイクロサービスの側面から確実に実現すること。 そこから逆算した設計・実装・品質担保をミッションとします。

ミッションの優先順位

• 1. 2027年度のデジタルバンク開業に耐えうる与信マイクロサービス（Private REST API）の設計・実装と品質担保
• 2. 機械学習モデル連携の安定化と、レイテンシ予算・フォールバック設計によるレジリエンスの確保
• 3. 開発標準・アーキテクチャ・テスト戦略の整備と、チームの技術的意思決定の牽引

主な業務内容

• 本マイクロサービスのアプリケーション主担当として、スクラム体制の中で自律的にイニシアチブを持ち、以下を担当していただきます。
• マイクロサービスのアーキテクチャ設計・実装： Python / FastAPI による、数千万ユーザー規模を前提とした高パフォーマンス・低遅延なサービスの設計・実装と、サービス境界・データ所有範囲の設計。
• API契約の設計と合意形成： OpenAPIスキーマ・エラーコード体系の設計、バージョニングと後方互換性の担保。デジタルバンクやグループ会社のステークホルダーとビジネス要件をAPI契約へ落とし込み、変更プロセスを運用。
• モデル連携とレジリエンス設計： SageMaker上のモデルエンドポイント呼び出しのクライアント設計、レイテンシ予算の配分、タイムアウト・リトライ・サーキットブレーカー・フォールバックの設計。
• 与信ドメインロジックの実装と説明可能性の担保： 与信額算出ロジックの実装と境界値・異常系の網羅、冪等性の確保、与信判断の再現性（入力データ・モデルバージョン・ロジックの紐付け）と監査証跡の設計。
• データ供給フローを前提としたパフォーマンス設計： S3上の集計データの読み込み方式、鮮度管理と切り替えの整合性、キャッシュ戦略、非同期・並列化によるモデル呼び出しの効率化。
• 品質保証： テスト戦略と計装：ユニット・契約・負荷テストの設計、モデル差し替え時の回帰検証プロセス、構造化ロギングとトレーサビリティ、SLIを踏まえたアプリケーション計装。
• 技術リードと標準化： アーキテクチャ選定、コードレビュー、開発プロセスの改善・標準化の牽引。

技術スタック・使用ツール

• Backend / API: Python (FastAPI), Amazon API Gateway
• Infrastructure / Cloud: AWS (ECS Fargate, S3, CloudWatch)
• ML Serving: Amazon SageMaker（Model Endpoint）
• DevOps / CI/CD: GitHub Actions, Docker, Terraform
• Data Platform（連携先）: Databricks, AWS Glue, S3
• AI 開発ツール: Claude Code 等
• Communication / Project: Slack, Notion