atama plusは「教育に、人に、社会に、次の可能性を。」をミッションに、AI教材「atama＋」を提供しています。
事業拡大にともないプロダクトエンジニアリング組織も急速に拡大していく中で、私たちが今向き合っているのは「認証・課金といった基盤の実装」そのものではなく、AIエージェントと人間のエンジニアが共に高速に開発し続けられる基盤を、誰よりも早く自分たちで定義し、作ることです。

生成AIによってコードを書く速度は誰でも上げられる時代になりました。
次に差がつくのは、「AIが安全に速く働ける前提を持ったアーキテクチャ」「事業の複雑化にAIの生産性が飲み込まれないための設計」を用意できるかどうかです。

このポジションは、その"次の差"を作る役割です。

【募集背景】

• 複数事業・プロダクトの立ち上げにより、システムの複雑性と技術ドメインの数が増え続けている
• 一方で、AIエージェント（Claude Code、Devin、Cursor等）を前提にした開発が当たり前になり、「人間が読みやすいコード」だけでなく「AIが正しく理解し、安全に変更できるコード・アーキテクチャ」が事業成長のボトルネックになりつつある
• このボトルネックを構造から解消し、プロダクトエンジニアチームが事業にコミットし続けられる状態を作れる人材を探している

【このポジションならではの挑戦】

• AI開発を前提にした技術選定・アーキテクチャ設計 AIエージェントが誤りなく変更できる境界の引き方、型やスキーマによる制約の設計、テスト容易性の高いモジュール構造など、「人が読みやすい」の先にある「AIが安全に扱える」設計を自分たちの手で定義する
• AI開発のスピードに開発基盤を追いつかせる ライブラリ・SDK・コード生成の仕組み・開発規約を整備し、プロダクトエンジニアがAIと組んで開発する際に迷わず・事故らず・速く動ける"型"を提供する
• 前例のない役割を自分で作る 国内でも「AI時代のプラットフォームエンジニアリングとは何か」に答えを出している組織はまだ少ない。正解が存在しない問いに対して、少数精鋭のチームで仮説検証をリードできる

【業務内容】

◆AI開発を前提にした技術選定・アーキテクチャ

• AIエージェントによるコード変更を前提にしたアーキテクチャガバナンス（境界設計、型安全性、変更容易性）
• バックエンド技術選定と、AI協働開発を前提にした開発標準の策定
• プロダクト横断の技術課題の発見と解決、技術意思決定への参画

◆AI開発のスピードに追いつくためのライブラリ・仕組み整備

• 社内共通ライブラリ・スキャフォールディング・コード生成基盤の整備
• AIコーディングツール（Claude Code、Devin、Cursor等）の活用高度化と、開発生産性の計測・改善
• 各プロダクトチームへの技術支援、レビュー、設計・実装の伴走

◆プロダクトエンジニアの生産性・事業コミットを支えるプラットフォーム運用

• プロダクトエンジニアチームが事業にコミットしやすくするための、共通基盤（認証、課金、Feature Flag等）の設計・実装・運用
• atama＋プラットフォーム全体の技術的所有と、事業成長に合わせた進化
• システムの複雑性コントロールと、技術的負債の戦略的な解消

【選考について】

atama plusでは、選考を「相互理解の場」と位置づけています。書類選考通過後にご参加いただく面接では、対話を通じて、ぜひatama plusのカルチャー、事業、プロダクト等について理解を深めていただければと思います。

• Webアプリケーションの開発経験（5年以上）
• テックリードまたはアーキテクトとしての実務経験
• DDD、デザインパターンなど設計手法の深い理解と実践経験
• モジュラーアーキテクチャ設計経験（責務分離、境界付けられたコンテキスト等）
• AI協働開発ツール（GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等）を日常的に活用した開発経験
• 「AIが安全に変更できるコード・アーキテクチャとは何か」を自分の言葉で語れること

• 認証・課金・Feature Flagなど、全社共通基盤の設計・実装・運用経験
• 大規模システムの本番運用経験（障害対応、パフォーマンス改善含む）
• SaaS/マルチテナント設計経験（単一プロダクトを複数事業で展開する基盤の実装・運用）
• パブリッククラウド（AWS等）に関する深い知見とインフラ設計経験
• 社内ライブラリ・開発ツール・コード生成基盤の整備経験
• 技術標準化・ガバナンス構築経験（技術選定基準策定、レビュープロセス確立等）
• チームマネジメントやピープルマネジメントの経験

• ミッション・プリンシパル・バリューへの共感
• 「基盤エンジニア＝地味な縁の下の力持ち」という認識ではなく、AI時代の開発生産性を左右する攻めのポジションとして捉えられる人
• 正解が確立していない問いに対して、自分で仮説を立てて検証できる人
• 関係者を巻き込みながら成果を出すことに前向きな人