AI Platform Engineer (正社員)

【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。同時に、AIを開発パートナーとして活用し、開発メンバーがユーザー価値の判断や意思決定といった本質的な業務により多くの時間を使える開発スタイル（社内では「AI駆動開発」と呼んでいます） への移行を進めています。これまでの「言語・フレームワーク固有の専門性」に閉じず、設計・アーキテクチャ・データベース等の普遍的知識と、プロジェクトを推進する力・問いを立てる力・構造的に分解する力 を重視する組織体制へと再設計しています。

【ポジション概要】

AI Platform Engineer は、AIが設計・実装・検証の開発サイクルを自律的に進めていく前提で、その基盤を設計・構築・運用するHOKUTOの中核ポジションです。

Context Engineering × DevOps × SecOps のかけ合わせ領域を担い、AIエージェントの実行環境設計・ガードレールの整備・技術選定・基盤改善を通じて、AIにとっての「開発者体験（DX）」と「業務体験」を向上させ続けることをミッションとします。また、全社的なAI活用・業務オペレーション上にある技術的ボトルネック解消のための難度の高い実装も担います。

担当領域は、CI/CDパイプライン、テスト自動化基盤、クラウドインフラ（Google Cloud等）、セキュリティ・可用性設計、AIエージェント実行基盤など、開発・業務プロセス全体を支える横断的な基盤です。

【このポジションに期待すること】

• AI前提の開発・業務基盤の設計と運用
  • AIエージェントが安全かつ高速に動ける環境（サンドボックス、権限制御、ログ）を整備する。
  • AIエージェントの実行環境設計・ガードレールの整備・技術選定・基盤改善を通じて、品質低下・インシデント・セキュリティリスクを最小化し、開発継続性を担保する。
• 全社横断の技術的ボトルネック解消
  • エンジニア業務だけでなく全社オペレーションにおいて、AIが人間の代わりに業務を遂行できる環境を開拓する。
  • 組織横断の技術的ボトルネックを構造的に分解し、現場の実データ・実態に基づく課題の可視化と優先順位付けを行う。
• 仕組み化の中核としての活動
  • 開発プロセス全体（CI/CD、テスト、デプロイ、監視）を自動化・標準化する。
  • ガードレール・テンプレート・ランブック等、「人が判断しなくても回る仕組み」を設計する。
• 論理的・構造的な分解に基づく基盤設計
  • 課題の構造とコンテキストに即した設計、問いの立て直しによる本質的な課題定義、影響度の大きいポイントを見極めた集中的な改善。

【技術的・プロダクト的なチャレンジ（取り組む課題の例）】

スケールフェーズかつAI駆動開発前提の環境において、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。

• AI駆動開発を支える基盤構築
  • AIエージェントが安全かつ高速に動ける実行基盤（サンドボックス、権限制御、ログ、監視）の設計・構築・運用。
  • Context Engineeringの観点で、AIに渡すコンテキスト（コードベース情報、ドキュメント、ルール）を最適化する仕組みづくり。
• CI/CD・テスト自動化・デプロイ基盤の標準化
  • 開発プロセス全体を自動化・標準化し、開発生産性と品質の両立を実現する。
  • AI活用の技術標準・ベストプラクティスを策定・全社展開する。
• セキュリティ・可用性・パフォーマンスの設計
  • クラウドインフラ（Google Cloud等）におけるセキュリティ・可用性設計、パフォーマンス最適化。
  • インシデント・脆弱性対応の仕組み化（アラートルール、エスカレーションフロー、ランブック整備）。
• 全社AI活用・業務オペレーションの基盤構築
  • エンジニアリング領域にとどまらず、全社オペレーションにおけるAI活用・自動化基盤の構築。
  • 業務ワークフロー上の技術的ボトルネックを解消する難度の高い実装。
• 技術的負債の構造的解消
  • 全体アーキテクチャの観点から負債を構造的に可視化・優先順位付けし、CI/CDパイプラインやテスト基盤の負債を計画的に解消する。
  • 負債解消そのものを仕組み化（定期棚卸し、メトリクス化）する。

【具体的な業務内容】

以下のような流れで、基盤改善プロジェクトを一気通貫でリードしていただきます。

1. 基盤改善プロジェクトの設計・要件定義
   • 組織横断の技術的ボトルネックを構造的に分解し、課題構造に即した設計を行う。
   • 開発生産性・品質・セキュリティに関わる指標のモニタリングと改善提案を通じて、基盤改善プロジェクトのアプローチ・アクションリスト・スケジュールに落とし込む。
   • ステークホルダー（CTO／EM／各領域エンジニア／オペレーションチーム等）と共通認識を形成し、プロジェクトを推進する。
2. AIエージェント実行基盤の設計・構築
   • AIエージェントが安全かつ高速に動ける環境（サンドボックス、権限制御、ログ、監視）を整備。
   • Context Engineeringの観点で、AIに渡すコンテキスト（コードベース情報、ドキュメント、ルール）を最適化する仕組みを構築。
   • AI活用の技術標準・ベストプラクティスを策定・全社展開する。
3. CI/CD・テスト自動化・運用基盤の構築・改善
   • CI/CDパイプライン・テスト自動化基盤の設計・構築・改善。
   • クラウドインフラ（Google Cloud等）におけるセキュリティ・可用性・パフォーマンスの設計と運用。
   • エラー監視基盤・トリアージの仕組み（アラートルール、エスカレーションフロー、ランブック）の整備。
4. 全社オペレーションのAI化・自動化
   • エンジニア業務だけでなく全社オペレーションにおいて、AIが人間の代わりに業務を遂行できる基盤を構築。
   • 繰り返し発生する作業をAIエージェント／スクリプトで自動化し、組織全体の生産性を底上げする。
5. チーム・組織への貢献
   • 組織横断での技術知見の共有、他チームの技術的ボトルネック解消支援。
   • コードレビュー・設計レビュー（AI活用含む）を通じたチームメンバーの技術成長支援。
   • 開発プロセス・開発環境（生成AIツール活用含む）の継続的アップデートと全社展開。

【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／AI活用スタイルに慣れていただきつつ、徐々に立ち上がっていただく形を想定しています。

• 入社〜3ヶ月
  • オンボーディング: 既存コード／インフラ／弊社のAI活用を前提とした開発プロセス・品質指標・既存基盤の理解。
  • 小〜中規模の基盤改善プロジェクトに取り組み、実際に手を動かしながら開発プロセスとAI活用スタイルに順応していく。
• 3〜6ヶ月
  • 基盤課題に対する構造設計を行い、改善プロジェクトのオーナーとしてアプローチ設計〜アクション実行〜振り返りまでを自律的に回す。
  • CI/CD・テスト自動化・AIエージェント実行基盤等、担当領域における中規模プロジェクトの計画・推進。
• 6〜12ヶ月
  • 組織横断的な基盤戦略の立案と技術的リーダーシップを発揮。
  • 全社AI活用・業務オペレーションのAI化における技術標準の策定について、CTO／EM／他AI Platform Engineer 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いただく。

【チーム・開発環境】

• 職能横断（PdM／デザイナー／QA／エンジニア）でプロジェクトを推進。基盤改善プロジェクトは全エンジニア・全社オペレーションに影響するため、横断的に関わる機会が多い環境です。
• 大規模開発・インフラ運用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基盤戦略について日常的に議論・設計レビューを行える環境です。
• AI駆動開発を前提とした開発環境
  • ChatGPT／Claude Code／Cursor／Devin／Coderabbit AI などを積極的に活用し、設計の壁打ち・実装・レビュー・テスト作成・調査効率化・プロジェクトドキュメント整備など、開発プロセス全般でAIを前提とした運用を行っています。
  • 社内向けにAI活用ガイドライン／ガードレール／AIエージェント実行環境の整備も進めており、その整備そのものをリードいただくポジションです。
• 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。

【このポジションの魅力・得られる経験】

• AI駆動開発の基盤を「作る側」になれる
  • AIと協働しながら、設計と意思決定にフォーカスする開発・業務基盤そのものを、自らの手で設計・構築できます。Context Engineering × DevOps × SecOps のかけ合わせ領域で、他社ではまだ確立されていない領域をリードできます。
• 医師の3人に1人が使うプロダクトを支える基盤を担える
  • 10万超の医師が日々使う臨床支援プラットフォームの開発・運用を支える基盤を担うため、医療インパクトをダイレクトに感じやすい環境です。
• エンジニアリング領域を越えた全社的なインパクト
  • エンジニア業務だけでなく全社オペレーションのAI化・自動化基盤を構築するため、会社全体の生産性向上に直接的に貢献できます。
• 横断的な技術的リーダーシップ
  • 組織横断の技術的ボトルネックを構造的に解消していく役割のため、技術的意思決定・基盤戦略立案・全社展開までを一気通貫で担うリーダーシップ経験が得られます。

【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 / Devin / 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

• 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、コーディングエージェント(ChatGPT, Claude Code等)を活用した開発経験1年以上
• 日本語: ビジネスレベル以上

• AIエージェント実行環境・ガードレール整備の設計・構築経験
• Context Engineering／プロンプト設計・コンテキスト最適化の実務経験
• 組織横断での技術標準策定・全社展開の経験
• テスト自動化基盤の設計・構築経験
• セキュリティ設計・インシデント対応の経験
• Terraform 等によるIaC（Infrastructure as Code）の運用経験
• 中規模以上のプロダクト／基盤の開発・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
• 医療・ヘルスケア領域のプロダクト・基盤開発経験

「とにかく早く動くものを作る」だけでなく、目的から逆算して施策を設計し、拡張性・保守性・運用性を考え抜いたプロダクト開発によって、スケールフェーズのHOKUTOを前に進められる方を歓迎します。

また、AIを単なる作業効率化ツールとしてではなく、開発・検証・改善を加速する協働パートナーとして使いこなし、自身は課題設定、設計判断、意思決定、アウトプットの品質担保に責任を持てる方と一緒に働きたいと考えています。

特に、以下のような姿勢を大切にできる方を求めています。

• 目的から逆算して動ける方
  • 施策の背景や事業上の意味を理解し、何を達成すべきかを明確にしたうえで、実装・検証・改善までを自律的に進められる方
• AIを活用しながら、より大きな成果を出せる方
  • コード生成、レビュー、テスト、調査、ドキュメント作成などをAIに適切に委譲し、人が担うべき設計・判断・オーケストレーションに集中できる方
• 複雑な状況を構造化し、前に進められる方
  • 不確実性の高いテーマでも、論点を整理し、優先順位をつけ、関係者と共通認識をつくりながら施策を推進できる方
• 短期のスピードと中長期の品質を両立できる方
  • 目の前のリリース速度だけでなく、将来の変更容易性、運用負荷、技術的負債、ユーザー体験への影響まで考えて意思決定できる方
• 仕組み化によって、個人だけでなく組織の生産性を高められる方
  • 自分の成果を出すだけでなく、再利用可能なドキュメント、テンプレート、AIエージェント、開発プロセスとして残し、チーム全体の開発速度と品質を高められる方

また、当社のバリューに共感し、日々の意思決定やコミュニケーションの中で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