業務委託エンジニア｜ファストドクター・クラウドクリニックの求人

### 【日本最大級の医療支援プラットフォーム「ファストドクター」を通じて、医療体験のデジタル化や医療生産性の向上に取り組んでいます】 2016年創業。日本全国に対応する日本最大級の医療支援プラットフォーム「ファストドクター」を運営するヘルステック企業。 プラットフォームを通じて、患者、医療・介護施設、自治体、公的研究機関、製薬・保険企業等、医療業界における様々なステークホルダーに対して医療体制の構築や医療データ活用等の多様な価値を提供しています。 # 会社概要 日本最大級の医療支援プラットフォーム「ファストドクター」では医療体験のデジタル化と医療生産性の向上に取り組んでいます。 クラウドクリニック事業では、全国の在宅医療機関の事務業務をリモートでサポートする医療事務アウトソーシングに取り組んでいます。クラウド型電子カルテやSlack・ビデオ会議などのWEBツールを活用し、訪問診療の算定業務・レセプト作成を支援しています。 日本では医療従事者不足が深刻化し、生産性向上や医療DX推進が急務となっています。私たちは医師やスタッフが本来業務に集中できるよう医療事務をアウトソーシングし、最新技術で在宅医療の新しい形を実現しています。 # 募集ポジション 算定Agentは、診療報酬の算定業務を自動化するAIエージェントシステムです。日本の複雑な診療報酬制度に対応し、医療事務スタッフの負担を大幅に軽減することを目指しています。 本ポジションでは、算定ロジックのルールエンジン開発、マルチエージェントシステムの設計・実装、医療データの処理パイプライン構築など、プロダクトのコア機能開発に携わっていただきます。 ## 業務内容 * 診療報酬算定ルールエンジンの設計・開発・保守 * TypeScript/Pythonを用いたマルチエージェントシステムの実装 * 往診・在宅医療など各種算定パターンへの対応 * レセプトデータの検証・バリデーションロジックの構築 * 既存システムとのAPI連携開発 * コードレビューおよび技術ドキュメントの作成 * パフォーマンス最適化とシステム信頼性の向上 ## 必須要件 * ソフトウェア開発経験5年以上 * TypeScriptまたはPythonでの実務開発経験3年以上 * データパイプライン・ETL処理の設計・実装経験 * RDBMSを用いたデータモデリング・クエリ最適化の経験 * 複雑なドメイン知識を自律的に学べ・課題解決を進められる方 * 日本語でのコミュニケーション能力（ビジネスレベル） ## 歓迎要件 * 医療業界の人手不足解消という社会課題に貢献したい方 * AWSなどクラウドインフラの構築・運用経験 * ルールエンジンまたはワークフローエンジンの設計・実装経験 * LLM/AIエージェントを活用したシステム開発経験 * 医療システム・レセプトシステムの開発経験 ## ポジションの魅力 > 「リアルな現場」に根ざしたプロダクト開発 ファストドクターの最大の特徴は、「現場」との圧倒的な近さです。 ・患者：日々寄せられる感謝や切実な「声」に直接触れ、自分たちの仕事が誰の、どんな課題を解決しているのかをリアルに実感できます。 （参考：[患者様からのお声](https://note.com/fastdoctor/n/neba6da55daad)） ・医療の現場：医療従事者（医師・看護師）からの一次情報が、プロダクトの解像度を極限まで高めます。（参考：[看護師出身の社員インタビュー](https://note.com/fastdoctor/n/n68c33b74f6b4)） この「現場」へのダイレクトアクセスこそが、本当に価値あるプロダクトを生み出す最強の武器です。 > AI駆動開発の推進 会社全体として、AI駆動開発に力を入れています。AI×ナレッジベースによる組織力向上を狙い、エンジニア・PMが主体となって新たな仕組み化に取り組んでいます。 PMとして「どうAIを活用して成果に繋げていくか」をチームで一緒に考え、タイムリーに実行していける環境です。 参考 ・[AI導入しても効果薄い？チーム全員AIフレンドリー！な環境の作り方、教えます(前編)](https://zenn.dev/fastdoctor/articles/de25424a77cf77) ・[AI導入しても効果薄い？チーム全員AIフレンドリー！な環境の作り方、教えます（後編）](https://zenn.dev/fastdoctor/articles/766c334d06cfb9) > _他にも・・・_ ・医療×AIという「社会的意義」と「参入障壁の高い」領域の両方を満たすプロダクトの開発経験 ・正社員/業務委託の境目なく提案が可能 ・[Findyチームアワード受賞](https://fastdoctor.jp/corporate/news/250901/#:~:text=%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%89%E3%82%AF%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC%E3%82%BA%20PM%20%E6%B8%A1%E9%82%8A,%E5%A4%A7%E5%A4%89%E5%85%89%E6%A0%84%E3%81%AB%E6%80%9D%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82) : Findyテックブログ寄稿者のTLによる進化し続ける「ナレッジベース蓄積型開発」のリアル経験 ## 開発環境 * バックエンド: TypeScript, Python, PostgreSQL, Drizzle * インフラ: AWS (ECS, RDS, S3, Lambda, MWAA, Bedrock etc), Terraform * 監視: Datadog, Opsgenie * 分析基盤: BigQuery, dbt * CI/CD: GitHub Actions * AI Tools: Cursor, Claude Code, Codex * その他: GitHub, Slack, Notion, Google Workspace