バックエンドエンジニアの求人

◾️なぜ募集しているのか ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株式会社アップグレードは「労働生産性革命を起こす」というミッションを掲げ、"AIネイティブ"な視点で業務を再設計するコンサルティング・SI事業を展開し、前年比300%以上の急成長を遂げています。従来のコンサルファームやSIerとは一線を画し、戦略から実装まで一気通貫で伴走支援を実現。 「AI駆動開発」による高効率かつ高品質なフルスタック開発を中核に、Difyとの公式パートナーシップを活かした大手企業のAI環境構築を推進し、様々な業界の大手企業から数千万円から億円規模のAI関連プライム案件を多数受注しています。 今後、多数のAIエージェントやワークフローが活用される時代を見据え、それらを一元的に管理・運用し、全社的なガバナンスを実現する顧客専用のAI基盤の展開を構想しています。 こうした将来において、AIエージェントを支えるバックエンド・API基盤の実装はますます重要になっていきます。 そこで、「AI駆動開発」で高品質なAIソリューションのバックエンド構築をリードする、【バックエンドエンジニア】ポジションを募集します。 ◾️どんな仕事か ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ AIエージェントのコアロジックからスケーラブルなAPI基盤まで、バックエンド全体を「AI駆動開発」で実装し、高品質な開発を実現します。 【具体的な業務内容】 ◎ アーキテクチャ設計と標準化 顧客の課題を技術要件に落とし込み、スケーラブルなシステムを設計します。 Claude/ChatGPTを活用した設計レビューやCursor/Claude CodeによるAPI仕様の初期案生成で、設計品質を高めます。 LangChainベースのLangGraphによるAIエージェントの状態管理・ノード設計、スケーラブルなバックエンドAPI基盤の設計、データベース設計、標準技術スタックのアセット化などを担当します。 ◎ バックエンド実装・AIエージェント開発 設計したアーキテクチャをもとに、実際のコーディングを行います。 GitHub CopilotやClineで定型コードを自動生成し、Go/FastAPIによるバックエンドAPI開発、LangChainベースのLangGraphでのマルチエージェント実装、RAGパイプライン構築、コンテキストエンジニアリングなどを担当します。 自社独自のコンテキストを蓄積したアセットを活用し、AIによるテスト・リファクタリングまでCI/CDに統合します。 ◎ セキュリティと品質保証 AI支援ツールを活用しながら、高品質なコードと適切なテストカバレッジを維持します。Cursor/Cline/GitHub Copilotでコード生成後、人間がコードレビュー・設計判断を行い、セキュリティ実装、テスト実装からCI/CDでの自動検証まで一貫した品質保証プロセスを実践します。 ◎ AIプロダクト・機能の企画立案 ビジネス課題を解決するAIソリューションのバックエンド仕様を企画・立案します。 クライアンとの技術ディスカッション、実装工数とビジネス価値のトレードオフ議論、プロトタイピング・PoC開発などを行います。 【開発案件例】 ◎ 製造業:AI活用製品開発支援システム 数十万件の部品データベースから最適な部品を検索し、代替部品を提案するシステムのバックエンドを開発。ベクトルDBによる高速検索API、LangGraphでの代替部品提案エージェント、既存基幹システムとの連携を実装。 ◎ サービス業:顧客要望最適プラン提案システム 複雑な条件から数千通りのプランを最適化するシステムのバックエンドを開発。LLM活用の要望解析API、LangGraphでのマルチプラン最適化、プランマスタ管理API、提案書自動生成機能を実装。 ◾️組織文化 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ CEO自身がエンジニア出身で、経営層自身がAI技術とエンジニアリングの深い知見を持っているため、「エンジニアファーストな環境」を重視しています。 ◎ 学び続ける環境 技術書籍購入や新技術の試験導入を推奨。AI支援ツール(Cursor Pro、Claude Pro、各種LLM API等)費用は全額会社負担で制限なく利用可能。最新AI活用ノウハウをSlackで非同期共有し、リスペクトを前提としたFB文化を大切にしています。 ◎ コンサルタント×エンジニア「ワンチーム」体制 コンサルタントとエンジニアを分断せず、ワンチームで開発に取り組みます。エンジニアは実装だけでなく、顧客の経営層との技術ディスカッションや、ビジネス課題の本質的な解決策の立案にも深く関わることができます。 ◎ 公平な評価制度 年2回のサイクルで個人の成長や成果を評価。属人化や主観を排除するため「スキルシート」を導入し、現場エンジニアの意見を基に常にバージョンアップさせています。 ◾️入社後のキャリアパス ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 入社後は、個々の志向性に応じて技術を軸にした多様なキャリアパスを用意しています。 ■ 技術スペシャリスト ◎ 1-2年目(バックエンドエンジニア) 最先端AI技術をキャッチアップしつつ、大手プライム案件のコア実装を担当。コンサルタントと「ワンチーム」でAIエージェントのコアロジック実装、Go/FastAPIでのAPI開発を行います。 ◎ 2-3年目(リードエンジニア/AIアーキテクト) 複数案件の技術リードとしてAIエージェントのアーキテクチャ設計や技術選定を主導。スケーラブルなAPI基盤の設計を担当します。 ◎ 4年目以降(VPoE/プリンシパルエンジニア) 全社の技術戦略策定、AI・LLM基盤設計、エンジニア組織構築など経営に近い立場で「AI駆動開発」を牽引します。 ■ ビジネスサイド ◎ 2-3年目以降(AXコンサルタント/PM/FDE) 技術的バックグラウンドを武器に、顧客の経営層と対話しAI戦略を策定、大規模プロジェクトのマネジメントを担当します。

◎ 当社のミッションに共感できる方 ◎ 技術的好奇心が強く、最先端の技術を自ら学び、試すことを楽しめる方 ◎ チーム志向で、積極的にコミュニケーションを取りながら進められる方 ◎ 実装だけに留まらず、顧客のビジネス課題解決に情熱を持てる方

※以下のスキルがすべてない場合でも、ポテンシャルを加味した採用判断を行います。 ◎ Go または FastAPIを用いたバックエンド開発の経験(目安:3年以上) ◎ Webアプリケーションのフルスクラッチでの設計・開発の実務経験 ◎ RDB/NoSQLを用いたAPIの設計・開発経験 ◎ パフォーマンスを意識したコード実装の技術力 ◎ 顧客やチームメンバーと協働し、技術的な課題を解決した経験

◎ LangChain(LangGraph、LCEL含む)やLLM APIを活用したAIエージェント開発経験 ・RAG(Retrieval-Augmented Generation)の実装経験 ・コンテキストエンジニアリング(プロンプト設計)の実践経験 ◎ React、Next.js、Streamlit のいずれかを用いたフロントエンド開発経験 ◎ AWS、GCP等クラウド環境での開発・運用経験 ・Terraform等のIaCツール使用経験 ・サーバーレスアーキテクチャ(Lambda、Cloud Run等)の設計・運用経験 ◎ マイクロサービスアーキテクチャの設計・実装経験 (サービス間通信の最適化、分散トレーシング等の知見) ◎ CI/CD パイプラインの構築・運用経験 (GitHub Actions等での自動化経験) ◎ コンサルティングファームでのITコンサルティング経験 ◎ SIerでのシステム開発・構築経験 ◎ AI支援ツール(Cursor、Claude Code、GitHub Copilot等)の実務での活用経験 ・AI支援ツールを使った開発効率化の実践経験 ・AI生成コードのレビュー・調整スキル

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