AI駆動エンジニア（フロントエンド・バックエンド）

金融インフラの開発プロセスを、AIで再設計する。

楽天証券のサービス(Web、アプリ、基幹システム)における開発ライフサイクル全体を、AIを前提とした「AI駆動型」へと進化させることがミッションです。私たちは「AIを使って効率化する」という段階を越え、AIが開発の品質とスピードを担保する「新しい開発の標準」を構築することを目指しています。フロントエンドからバックエンドまで、開発パートナーと連携しながら、AIを単なるツールではなく「開発のパートナー」として現場に実装してください。

1400万口座を有する楽天証券のサービスは、社会インフラそのものです。この堅牢性が求められる環境において、最新のLLMやAIエージェントを実務に組み込み、開発のあり方を根本から変えるという、国内でも類を見ない「AIの実践的適用」に挑めます。

コーディングの量で勝負する時代から、AIの能力を最大限に引き出し、設計思想やアーキテクチャで勝負する時代へ。AIが生成するコードの品質を担保し、複雑なシステムをAIと共に構築する「次世代のエンジニアリング」を肌で感じながらキャリアを築けます。

楽天証券では現在、AIを単なる補助ツールとしてだけでなく、開発プロセスそのものに組み込むための試行錯誤を繰り返しています。これまでの「人が仕様を書き、人がコードを書き、人がレビューする」という開発手法は、大規模な金融システムにおいては堅実ですが、スピードと進化が求められる現代において、さらなるアップデートが必要です。

私たちが目指しているのは、「AIを前提とした開発体制」の構築です。GitHub Copilotや各種LLMを使い、要件定義の整合性チェックやコード生成、テストの自動化といった工程を、現場のエンジニアが主導して再設計しています。

「AIを使ってどう楽をするか」ではなく、「AIをどう組み込めば、開発の質とスピードが最大化されるか」という視点で、開発現場のルールやワークフローを実務レベルで書き換えていくメンバーを求めています。

AIという新しい技術を、数億規模の金融システムという「堅牢性が求められる現場」にどう落とし込むか。技術的興味だけでなく、現場のエンジニアと対話し、納得感を持って新しい開発スタイルを広めていける方を求めています。

Webサービスおよび「iSPEED」等のアプリ開発において、AIを開発のパートナーとして実装の高速化と品質向上を推進します。GitHub Copilot等の支援ツールを活用し、フロントエンドのコンポーネント設計やUI実装を効率化しながら、開発パートナーと共にコード生成を最適化します。単に実装速度を上げるだけでなく、AIが生成したコードの品質を担保する仕組みを構築し、UI/UXの改善サイクルを大幅に短縮する新しいワークフローを現場に定着させることがあなたの役割です。

基幹システムを含むバックサイドの開発において、AIを活用した設計支援やテスト自動化を導入し、開発効率と堅牢性を両立させます。複雑なレガシーコードの解析やドキュメント化、またLLMを用いた設計書と実装の整合性チェックを日常的なプロセスに組み込み、潜在的なバグの早期検知やレビューの自動化を推進します。開発パートナーと協働し、AIが生成するテストコードや解析結果を最大限に活用することで、大規模な金融システムの安定稼働とスピード感のある開発を両立させる体制を創り上げます。

単にプロジェクトを動かすだけでなく、現場での成功事例を組織全体へ展開し、開発文化そのものをアップデートします。AI活用のノウハウや有効なプロンプトの共有、勉強会の開催などを通じて、現場のエンジニアが自然にAIを使いこなせる環境を整えます。AIという新しい武器を手に、フロントエンドからバックエンドまで、開発プロセス全体の生産性を抜本的に変革する司令塔として活躍してください。

約10名

GitHub Copilotを全エンジニアに標準導入し、CursorなどのAIネイティブなエディタの活用も推奨しています。また、社内専用のLLM環境を構築し、セキュアな環境下で大規模なコード解析や設計支援、ドキュメント生成を日常的に行っています。

AWS/Azure/GCPを用いたハイブリッドクラウド環境をベースに、TerraformやAnsibleによるIaCを推進。GitHub Actionsを用いたCI/CDパイプラインには、AIによるテスト自動生成や品質チェックプロセスを組み込むなど、インフラからアプリケーションまで「コードによる自動化」を徹底しています。

Jira、Confluence、Miro、Slackを活用し、AIによる自動要約やタスクの可視化を積極的に取り入れています。また、開発パートナーと共に、LLMを介した技術ドキュメントの相互参照や、設計の整合性チェックをリアルタイムで行うワークフローを構築しています。

「AI駆動開発」を推進するため、新しいAIツールやライブラリの検証を現場主導で行う文化があります。今の環境に満足せず、「AIを使えばもっと効率化できるのでは？」というアイデアを即座にプロトタイプとして試し、実戦投入できる裁量と環境が整っています。