【教育SaaS】AirCourse リードエンジニア（PHP・AWS｜Go/Next.js移行）【システム本部】の求人

【募集背景】 サブスク型eラーニングSaaS「AirCourse」の成長をさらに加速させるため、プロダクト開発をリードできるミドル〜シニアクラスのエンジニアを募集します。 加えて、現行スタック（PHP中心）を踏まえつつ、Go / Next.js を含む新しい技術スタックへの段階移行を計画しており、開発力・意思決定力を持つメンバーの増員が急務です。 AirCourseは企業向けの社員教育クラウドサービスです。サブスクで研修コースを自由に受講でき、自社研修動画の配信、レポート、集合研修管理などの機能により、教育の一元管理と効率化を実現しています。 【業務内容】 リードエンジニアとして、AirCourseの開発・運用をリードしていただきます。裁量を持ちながら事業に直結する開発を推進できるポジションです。 ※開発テーマの企画（What/Why）は主に事業部が担い、本ポジションは技術面（How）の検討・推進を中心にリードします。 ・AirCourseの機能開発・改善（要件整理〜技術検証／設計〜実装〜リリース） ・既存システムの運用・保守、パフォーマンス改善、障害対応の改善推進 ・生成AIを活用したプロダクト強化（設計／実装／精度評価・改善） ・大手企業とのサービス連携開発の推進（※受託型ではなく、プロダクト同士の連携を対等な立場で推進） ・新技術スタック（Go / Next.js等）への段階移行における計画策定・技術検証・移行推進 ・技術的意思決定のリード（アーキテクチャ、設計方針、技術選定、運用設計 など） ・チームの技術支援・育成（レビュー、設計相談、ナレッジ共有 など） 【期待する役割】 入社～半年 ・AirCourseの業務・ドメイン、既存システム構成、運用フロー（問い合わせ／障害対応／リリース）をキャッチアップする ・事業部が企画する開発テーマの背景・狙いを理解した上で、担当領域の開発をリードする ・開発フロー／運用業務のボトルネックを発見し、改善案（選択肢・実現性・リスク／コスト）を整理して、関係者との合意形成をリードする 半年～ ・事業部が企画する開発テーマ（What/Why）を踏まえ、技術的観点から実現手段（How）・実現性・リスク／コストを整理する。事業部と協議しながら打ち手と優先度を合意形成のうえ、要件整理～設計～実装～リリースまでの推進をリードする ・事業部の開発テーマを前提に、既存スタックと新技術スタックの両面から最適解を検討し、段階移行（ロードマップ・優先度）を事業部と合意形成し、推進する ・品質・運用面の改善（障害削減、リリースの安全性向上、問い合わせ一次調査の効率化等）を推進し、プロダクトの信頼性を高める（再発防止・継続的改善を含む） 【チーム体制(AirCourseグループ)】 落ち着いた雰囲気で、誠実にプロダクト改善へ向き合う文化です。 ・約15名（GM 1、TechLead 1、Engineer 13 ※パートナー含む） ・平均年齢：30代後半 ・システム本部内にデザイングループ、QAグループあり（連携して開発） 【開発フロー】 ・仕様／運用手順はNotionで管理し、Backlogでタスクを運用しています ・GitHubを活用してコードレビューを実施（原則PRベースで開発） ・QAチームと連携し、検証の要否を判断した上でテストを実施。リリース頻度は週2〜3回 【運用・障害対応】 ・監視：New Relic／監視ベンダーで異常を検知し、Slackへ通知 ・障害対応：通知を起点にエンジニアが一次対応（当番制なし／必要に応じてチームで協力して対応） 【テクノロジースタック】 現在 - 言語：PHP8, JavaScript（Vue.js, jQuery） - フレームワーク：ZendFramework, FuelPHP, Laravel - 本番環境：AWS, Azure - DB：RDS Aurora, DynamoDB, MySQL - サーバー監視：CloudWatch, JIG-SAW, NewRelic - 開発環境：Windows/macOS（選択可）, Docker - ツール：GitHub, Slack, Backlog, Notion - テストツール：MagicPod - AI（機械学習）関連技術：Python, scikit-learn等のライブラリ - AIエディタ：Claude Code 新プラットフォーム（計画・検証中） - 言語：Go、Next.js（移行方針を策定・検証中） - 本番環境：AWS の活用を継続 【アピールポイント】 AI活用を前提にした開発環境 ・Claude Codeをシステム本部全員に支給 ・調査・設計・実装・レビューの各工程でAIを活用し、開発生産性と品質向上の両立を推進しています 運用・問い合わせ対応にもAIを活用（業務効率化） ・運用や問い合わせ対応の一部でAIボットを活用し、業務効率化と対応品質の平準化を進めています ・ログ分析やナレッジ整備を通じて、精度改善・運用改善のサイクルを回しています 　例：一次調査の自動化/社内問い合わせの回答支援 学習支援 ・オンライン資格対策講座「STUDYing（スタディング）」を無料で受講可能 裁量の大きさ（意思決定に関われる領域） ・コアメンバーとして、技術選定やアーキテクチャ方針、技術負債返済の優先度付けをリードできます ・事業インパクトの大きい領域を担っていただきます 　例：生成AI活用/大手企業連携/新技術スタック移行

・KIYOラーニングのMission/Valueに共感いただける方 ・不確実性のある状況でも、論点整理しながら素早く前に進められる方 ・チームで成果を出すことを大切にし、建設的なコミュニケーションができる方 ・品質と生産性の両立にこだわり、継続的改善を楽しめる方（クラフトマンシップ） ※教育業界の経験は不問です。自社サービスの企画・開発経験がある方は特に歓迎します。

必須技術要件 ・Webアプリケーション開発経験：5年以上（言語不問／PHP歓迎） ・PHPでの設計・開発経験、およびリード経験（例：設計方針策定、レビュー、技術課題の推進 など） ・AWSを用いた開発・運用経験：3年以上 ・GitHub等を用いたチーム開発経験（PRベースの開発、コードレビュー） ・生成AIの活用に前向きで、開発プロセスに取り入れながら改善できる方 （例：調査、設計、実装、レビューでの活用。※特定の流派/呼称の経験は不問）

・生成AIを活用した開発の実践経験（例：プロンプト/ナレッジ整備、評価・改善の運用など） ・AWSでのクラウドネイティブな設計・構築・運用の知見（コンテナ、マネージドサービス活用、IaC等） ・分散システム/高トラフィックを意識した設計・運用経験 ・信頼性とスケーラビリティを両立する設計思想（可観測性、耐障害性、性能設計など） ・継続的デリバリーに向けた技術基盤の整備経験（テスト自動化、リリース改善、デプロイフロー整備など） ・新技術スタック（例：Go / Next.js）の導入・移行に関わった経験、または強い興味

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