株式会社HOKUTOのアーキテクト（Backend/Infra Engineer）の求人

【事業・プロダクト概要】

HOKUTOは、「より良いアウトカムを求める世界の医療従事者のために」をミッションに、医療従事者の臨床業務を支える情報プラットフォームを提供しています。

• 医療情報のインプット・アウトプットを支援する臨床支援アプリ「HOKUTO」は、リリースから約4年で医師ユーザー数10万人を突破（日本の医師の約3人に1人）。
• 医師会員基盤を活用し、製薬企業・医療機器メーカー向けにデジタルマーケティング支援サービスも提供。正式リリースから2年弱で、国内売上高Top15製薬企業のうち80%以上に導入いただいています。

事業はプロダクトマーケットフィットの検証フェーズから、仮説検証と安定成長を両立させるスケールフェーズへ移行しています。プロダクト開発でも「スピード優先」だけでなく、初期品質の向上・技術的負債の解消・中長期の拡張性/保守性の強化に本格的に取り組み始めています。

【ポジション概要】

本ポジションでは、HOKUTOのバックエンド/インフラ領域におけるアーキテクトとして、Firebase / Google Cloud Platform（GCP）を中心としたアーキテクチャ設計・基盤構築・運用をリードしていただきます。

現在、バックエンド/インフラ領域はモバイル/ Webエンジニアが必要に応じて兼務している状況です。今後の事業成長・機能拡張を見据え、**事業要件とシステム制約の両方を踏まえた「強い設計」**と、安定運用のための基盤整備を推進できる方を求めています。

【技術的なチャレンジ（取り組む課題の例）】

スケールフェーズにおいて、次のような課題に対して優先順位を付け、設計・実装・運用の観点から解いていくポジションです。

• B2B2C・双方向プラットフォームに耐えるバックエンド設計
  • 医師向け/B2B向けが同居する複雑なドメインを、データモデル・境界・権限制御の観点から整理し、変更容易性を担保
• Firestoreを中心としたデータ設計・整合性・パフォーマンス最適化
  • クエリ設計、インデックス、スケーリング特性、コストを踏まえたデータモデリングと運用設計
• Cloud Run等を用いたAPI設計・運用の標準化
  • 認証/認可、レート制御、エラーハンドリング、観測性（Observability）を含む共通基盤の整備
  • モバイル/Webに分散している本来バックエンドにあるべきロジックをAPIとして再設計
• 監視・分析基盤の構築と運用
  • 重要指標の定義、ログ/メトリクス/トレース、アラート設計、障害対応と再発防止
• IaC（Infrastructure as Code）とCI/CDの整備
  • Terraformによる再現性のあるインフラ構築、環境差分の最小化、リリースの安全性向上
• クラウドコスト最適化
  • 計測に基づくコスト要因の特定、構成/クエリ/キャッシュ/リソース割当の見直し

【具体的な業務内容】

• Cloud Runを用いたAPI基盤、Cloud Functions基盤の構築、運用
  • monorepo、Node.js主軸の基盤上での開発
• Terraformを用いたIaC化の推進
• モバイル/ Webエンジニアとの連携を前提に、バックエンド/インフラの技術意思決定を主導
• コードレビュー・設計レビューを通じた品質基準/設計原則の浸透
• 開発プロセス・開発環境（生成AIツールの活用含む）の継続的なアップデート

【入社後の期待役割】

入社直後はオンボーディング期間を設け、弊社での開発に慣れていただきつつ、徐々に立ち上がっていただき、最終的にはチーム・開発をリードいただく形を想定しています。

• 入社〜3ヶ月
  • 現状アーキテクチャ/運用の把握（データモデル、API、デプロイ、監視、コスト）
  • 重要領域の課題を可視化し、短期の安定化施策（監視/運用/CI改善など）をリード
• 3〜6ヶ月
  • 主要ドメインの設計見直し、データ設計・API設計の標準化を推進
  • TerraformによるIaC化、環境整備、リリース安全性の向上を牽引
• 6〜12ヶ月
  • 中長期ロードマップを見据えた技術戦略（境界設計、スケーラビリティ、コスト、可観測性）の立案
  • 全体の技術方針・品質基準の策定について、CTO/EMとディスカッションしながら、チーム横断での技術的意思決定をリード

【チーム・開発環境】

• 職能横断（PdM/デザイナー/QA/エンジニア）で機能開発を推進。仕様策定〜リリース後の改善まで一気通貫で取り組みます。
• 大規模開発を経験してきているメンバーも多く、これからのHOKUTOの事業の成長に合わせて最適なアーキテクチャや品質基準について日常的に議論・設計レビューを行える環境です。
• エンジニア同士横のつながりを強化する取り組みとして、社内勉強会、エンジニアMTGなどを定期的に開催しています。
• 生成AIを前提とした開発環境
  • ChatGPT / Claude Code / Cursor / Coderabbit AI などを積極的に活用しています（設計の壁打ち、レビュー支援、テスト作成支援、調査効率化など）。

【このポジションの魅力・得られる経験】

• 医師の3人に1人が使うプロダクトの中核基盤を担える
  • 10万超の医師が日々使うプラットフォームの信頼性・拡張性を支える、中核領域の設計に携われます。
• 医療 × 双方向プラットフォーム × B2B2Cという複雑なドメインでのアーキテクチャ設計/技術選定
  • 設計品質とビジネスインパクトのトレードオフを判断しながら、中長期のパフォーマンスを最大化する難易度の高いチャレンジに取り組めます。
• 専任不在領域を“仕組み化”で立ち上げる経験
  • 基盤/運用/標準化をゼロから整備し、チーム全体の開発速度と品質を引き上げる経験を積めます。
• 生成AIを前提とした開発環境
  ChatGPT / Claude Code / Cursor / Coderabbit AI などの生成AIサービスを積極的に活用している環境で常に生成AIに触れながら開発を行うことができます。

【プロダクト】

• HOKUTO
  • iOS: https://apps.apple.com/jp/app/id1477747379
  • Android: https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.hoktoguideline.app
  • Web: https://hokuto.app

【開発環境】

• Mobile
  • Flutter (v3.35.6) / Dart v3
• Web
  • TypeScript / React.js / Next.js / Vercel
• Backend/Infra
  • Node.js / TypeScript / Firebase / Google Cloud / Algolia / Terraform / Rust / Fastly
• CI/CD
  • GitHub Actions / Fastlane
• AI Tools
  • ChatGPT / codex / Claude / Claude Code / Gemini / Coderabbit AI / Cursor / Notion AI
• Others
  • GitHub / Slack / Notion / Figma

【選考フロー】

※ 各プロセスは候補者様および弊社の都合により省略または変更される可能性があります

正社員採用の場合:

・カジュアル面談 => 書類選考 ⇒ 1次面接 => 2次面接 => 最終面接 (⇒ 業務委託マッチング期間[任意])⇒ 採用

※ 業務委託マッチング期間: お互いに入社前にマッチ度を図るための制度。2ヶ月程度の業務委託を想定。

業務委託契約の場合

・カジュアル面談 => 書類選考 ⇒ 1次面接 ⇒ 契約

【こちらの記事もぜひお読みください】

▼Newspicks掲載「医師の3人に1人が利用。急成長の医療プラットフォーム「HOKUTO」が描く勝ち筋」
https://newspicks.com/news/9527775/

▼資金調達リリース「医師向け臨床支援アプリを提供する株式会社HOKUTOが、シリーズBラウンドにて9億円の資金調達を実施」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000020.000030964.html

「とにかく早く動くものを作る」だけでなく、拡張性・保守性・運用性を考え抜いた設計で、スケールフェーズのプロダクトを前に進められる方を歓迎します。

また、当社のバリューに共感し、体現していただける方と一緒に働きたいと考えています。
For Objective: 目的を明確にし、全ての行動を目的達成に結びつける
Be Open: 率直で透明なコミュニケーションを徹底し、情報の非対称性をコントロールする
Aim High: 高い基準を持ち、卓越した価値を創出する

※当社のバリュー・カルチャーの詳細はこちら：https://corp.hokuto.app/recruit/culture

• バックエンド領域を含む、Webサービスの開発・運用経験 (5年以上)
• AWS，GCPなどのSaaSを用いたシステムの運用経験 (3年以上)
• 生成AIを使った開発の経験 (例: Claude Code利用)
• 日本語:ビジネスレベル以上

• 生成AIをチーム・組織レベルで活用できるようにするための環境構築・整備の経験
• アーキテクトとしてアプリケーションからインフラまでマルチスタックに設計・構築・運用保守した経験
• ネットワーク構築(L4, L7)の経験
• Firebase/Google Cloudを用いたサービス開発の経験
• DevOpsやSREの導入、立ち上げの経験
• CI/CD環境整備やテスト自動化などの知識や実際に運用改善した経験
• 中規模以上のプロダクトの開発・運用経験
• 複数メンバーがいる環境でのテックリード・マネジメント経験