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【社長室】バックエンド／インフラエンジニア（AI駆動開発プラットフォーム）

企業変革支援、UI/UXデザイン、ビジネスモデルデザイン、ブランド体験デザイン、組織デザイン、ソフトウェア開発

# 採用背景
グッドパッチは「デザインの力を証明する」ことを掲げ、ハートを揺さぶるデザインで世界を前進させることを目指してきたデザイン会社です。いま私たちは、その次の挑戦としてAIが事業のかたちそのものを変える領域に踏み込んでいます。

社内ではClaude Codeを使ったアプリ開発が日常になり、「ソフトウェア開発の前提が変わる」手応えを全社で共有しはじめています。その取り組みの中で生まれた新規プロダクトに関わるエンジニアを募集します。

AIが業務アプリをつくり、そのアプリが実際に動く基盤までを一気通貫で提供する、いわば「アプリを生み出す環境」と「生み出されたアプリが走る環境」の両方をゼロから設計しています。日本ではまだほとんど例のない領域で、技術的な難易度がもっとも高いプロダクトです。

開発の中心を担ってきたメンバーが複数のプロダクトを兼務しており、ここから本気で開発スピードを上げていくために、基盤を一緒につくる仲間を迎えます。立ち上げの初期から関わり、プロダクトの土台そのものに手を入れられるタイミングです。

AIが業務アプリをつくり、それが動く基盤までを提供する。つくる人が、つくったその場でアプリを使用した業務体験の改善ができることを当たり前にすることを目指しています

これまで専門のエンジニアにしか手が届かなかった「業務アプリをつくり、運用する」という営みを、より多くの人に提供します。AIワークフォースが当たり前になる時代に、その担い手が安心して使える土台そのものをつくる挑戦です。

# 仕事内容
このプロダクトの信頼性は、裏側の基盤の強さで決まります。ユーザーがつくった業務アプリが、安全に・止まらずに動き続ける。その当たり前を支える基盤を、あなたに任せたいと考えています。

現状は立ち上げに携わったエンジニアがフロントエンドからバックエンドまで担当しているため、新しくバックエンド・インフラをメインで担当いただける2人目のコアメンバーをお迎えしたいと考えています。指示を待って手を動かすのではなく、ビジネスサイドや開発メンバーと一緒に「何をつくるべきか」から考え、つくったものの知見をチームに残していく。

その動き方ができる方と、プロダクトの初期を一緒につくりたいと考えています。

## 具体的な仕事内容

*   AIが生成した業務アプリを安全に実行できる基盤（実行環境・データ基盤）の設計・実装・運用
*   GCP（Cloud Run / Cloud SQL 等）上でのバックエンド開発、非同期処理の構築
*   業務システムとして求められるセキュリティ・信頼性の担保
*   ビジネスサイド・開発メンバーと連携した要件定義からの開発（仕様が固まる前から参加します）
*   開発の知見・設計判断をドキュメントとして残し、チームの開発力を底上げする動き

入社後はまず既存の基盤を把握し、コアメンバーと役割を分けながらバックエンド・インフラ領域全般の主担当として関わっていただきたいと考えています。プロダクトの成長に合わせて、スケールへの対応も担っていただきます。

## 業務内容の変更の範囲
雇入れ直後：上記参照
変更の範囲：当社における各種業務全般

# 働く環境
## チーム体制

新規プロダクトの開発チームとなるため、現在はビジネス、デザイン、エンジニアリング各領域のプロフェッショナルを集めたコアメンバーのみの少人数体制です。AIを活用した開発を前提として進めています。

*   事業責任者1名
*   BXデザイナー1名
*   UIデザイナー1名
*   プロダクトエンジニア1名

▼一緒に働くプロダクトエンジニア池上のインタビューです、併せてご覧ください

*   [Layermateを作って、グッドパッチに入った話。AIとデザインの「隠れた真実」を探して](https://note.com/seanchas_t/n/n0d65887da2e7)
*   [バイブコーディングによるLayermateの開発プロセスから、デジタルプロダクトデザインの未来を見る](https://www.unprinted.design/articles/layermate-development-process/)

## 使用ツール・開発環境

*   バックエンド: TypeScript, Node.js, Hono, Drizzle
*   フロントエンド: TypeScript, React, Next.js, Tailwind
*   データベース: PostgreSQL (Google Cloud SQL)
*   LLM: Anthropic API, OpenAI API, Google Gemini API, Vercel AI SDK
*   インフラ: Google Cloud Platform (Cloud Run, Cloud SQL, GCS), Terraform
*   バックログ管理: Notion
*   コード管理: GitHub

# やりがい・魅力
立ち上げの初期メンバーとして、プロダクトの土台を自分の設計判断でつくれます。すでに動いているサービスの一部を改善するのではなく、「アプリが動く基盤そのもの」をゼロから組み上げる経験は、そう多くありません。

AIをチームの前提として使いながら開発できる環境も魅力です。AIにできることはAIに任せ、人は設計と判断に集中する。グッドパッチが全社で実践してきたこの動き方を、新規プロダクトの開発現場でそのまま体験できます。

# 参考情報
採用サイトでは、150名以上の社員が協力して作り上げたインタビュー・座談会・社員アンケート・社内用語集など、求人票には載せきれないリアルな情報を10万字以上公開しています。  
併せてご覧ください。  
* 1ページで分かるグッドパッチ：[https://careers.goodpatch.com/about/summary/](https://careers.goodpatch.com/about/summary/)  
* 社員アンケート（約130名のリアルな声）：[https://careers.goodpatch.com/workstyle/survey/](https://careers.goodpatch.com/workstyle/survey/)  
* 選考プロセス：[https://careers.goodpatch.com/process/process/](https://careers.goodpatch.com/process/process/)  
* グッドパッチの事業：[https://careers.goodpatch.com/about/business/](https://careers.goodpatch.com/about/business/)  
* AI活用の取り組み：[https://careers.goodpatch.com/about/ai/](https://careers.goodpatch.com/about/ai/)

# 選考プロセスについて
書類選考（履歴書・職務経歴書・Githubなど実装力を示せる参考資料）　→　面接（複数回）　→　内定（オファー面談）
※選考中にSPIのご受検をお願いしております。（性格検査のみ、事前学習は不要です）
※最終選考の前に、ミドル・シニア人材としての採用が想定される方についてはリファレンスチェックをお願いしております。（候補者を推薦して頂き人事からインタビューを実施）

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