事業・プロダクトについて

Mediiは「誰も取り残さない医療を」をミッションに掲げ、医療課題の解決に取り組むスタートアップ企業です。
2つのプロダクトを提供しており、Medii Eコンサル（ https://medii.jp/e-consult ）は第5回 日本サービス大賞・厚生労働大臣賞を受賞、Medii Q（ https://medii.jp/q ）は日本経済新聞社主催の「2025年日経優秀製品・サービス賞」において最優秀賞を受賞し、高く評価されています。

本ポジションのミッション

エキスパート専門医の知見をテクノロジーで繋ぐ「Medii Eコンサル」「Medii Q」は、まだまだ発展途上のプロダクトであり、ユーザーの利用頻度・継続率・ユーザー体験を大きく伸ばせる余地があります。
開発体制の強化とともに、技術を単なるツールではなく「医療の未来を実装する手段」と捉えて開発を進めていく中で、現在フロントエンドの開発を専門とする社員が不在のため、社員としてフロントエンドの技術方針をリードしていただける方を求めています。
プロダクトの開発に加え、AIを前提とした開発プロセスづくりを通じて、チーム全体の開発力を高めていただくことがミッションです。

業務について

▪️業務の概要

医師向けWebサービスと管理画面のフロントエンド開発を中心に、要件定義から設計・実装までを担っていただきます。
これまでフロントエンドは業務委託メンバーを中心に開発してきましたが、今後は社員メンバーにて技術方針を定め、チームをリードしていただくことを期待しています。
入社当初はWebフロントエンドが中心（Goによるバックエンド開発も一部あり）ですが、将来的にはバックエンド（Go）やモバイルアプリ（Flutter）にも活躍の場を広げていただく想定です。

▪️具体的な業務

• Next.js / React / TypeScript による医師向けWebサービス・管理画面の設計・実装
• PdM・デザイナーと連携した要件定義・仕様決定（医師ユーザーへのヒアリングなど、直接関わる機会もあります）
• フロントエンドの技術方針の策定、技術選定・設計の意思決定
• AIを前提とした開発プロセスの設計と推進（コーディングエージェント向けのルールやドキュメントの整備など）
• レビュー体制の設計：AIレビュー（CodeRabbit・Devin）の運用設計や、設計レビューを含めてどこまでAIに任せるかの検討・推進
• チームメンバーへの技術支援（フルスタックを目指すメンバーへの支援を含む）
• LLMを活用した機能（AIアシスタントなど）のフロントエンド開発
• Go によるバックエンド開発、Flutter によるモバイルアプリ開発（段階的に）

▪️やりがい

• 社員として初めてのフロントエンドの専門家として、技術方針を一から形づくれる
• AIを前提とした開発プロセスへの移行を、チームと一緒に設計・推進できる
• 要件定義から関わり、医師ユーザーの声を直接聞きながらプロダクトを育てられる
• 自ら開発した機能が医師の意思決定を支え、医療現場の課題が解決されていく過程を実感できる
• フロントエンドを軸に、バックエンド（Go）・モバイル（Flutter）へ領域を広げられる
• 自ら開発した機能が医師の意思決定を支え、医療現場の課題が解決されていくプロセスを手触り感を持って実感できる

▪️キャリアパス

ご志向や強みに応じて、エンジニアリングマネージャーやスペシャリストなど、様々なキャリアが可能です。

※業務内容変更範囲：会社の定める業務（配置転換等により変更となる場合あり）

開発体制について

▪️チーム構成

エンジニアリング部は12名（社員7名、業務委託5名）のメンバーが在籍しており、100%内製で開発を行っています。

▪️所属メンバーの職種

フルスタックエンジニア、バックエンドエンジニア、フロントエンドエンジニア、モバイルエンジニア、QAエンジニア、SREなど、様々な強みを持つエンジニアが在籍しています。

▪️開発プロセス

私たちはカンバン方式を採用し、ユーザーへの価値提供スピード（リードタイム）を最大化するプロセスを構築しています。
チームが独力でデリバリーまで完結できる権限を持っており、外部のブロックなく、完成した機能を即座にリリースできる機動力が強みです。

• Notionによる自律的なフロー管理
  情報の透明性を重視し、Notionで全タスクを管理しています。WIPを適切にコントロールすることで、エンジニアがコンテキストスイッチを最小化し、目の前の開発に深く集中できる環境を整えています。

• データ駆動の開発プロセス改善
  Notion・GitHubからストーリー進行・PR進行を取得することでサイクルタイム・アウトプット量を可視化しています。
  データは個々人の活動を評価する目的では利用せず、チームアウトプットの可視化・開発プロセスのボトルネック洗い出しに利用しています。

• 建設的なプロセスアップデート
  数値が示す事実と、現場のエンジニアが感じる「肌感覚」の両面からボトルネックを特定します。論理と感情の両面で納得感のある改善を繰り返すことで、心理的安全性が高く、かつ生産性の高いチーム作りを追求しています。

開発環境

▪️利用技術

• 開発言語/フレームワーク：Go / Gin / GORM / TypeScript / React / Next.js
  　- その他：Dart / Flutterを使用
• インフラ：Firebase、AWS、Docker、Google Cloud、Datadog
• コミュニケーション：Slack、Google Meet
• CI/CD：GitHub Actions、AWS CodeBuild、AWS CodeDeploy
• 開発者向け：Claude Code、Storybook / Chromatic、Findy Team+
• その他：Notion、Google Workspace

▪️AI活用

弊社では、ClaudeやGeminiといった生成AIの利用を組織として推奨・費用サポートしており、各部署で日常的なフローに導入しています。
エンジニアリング部における具体的な活用事例は以下の通りです。

• コーディング：Claude（Claude Code）、Devin
• レビュー：CodeRabbit
• テスト自動化：Playwright
  リポジトリごとにAIエージェント向けのルール・ドキュメント（AGENTS.md など）を整備し、AIに任せられる範囲を広げています

開発における課題や取り組み

▪️開発課題

• より早く・より安全にデリバリーするための開発プロセス改善
• AIに開発プロセスを任せていくためのガードレール・ループの設計
• 技術負債の解消　など
  様々な課題がある中で、チームメンバーと議論をしながら改善に向けて取り組みを進めています。

▪️今後の取り組み

• 各疾患の専門領域に合わせたマッチング最適化
• AI/LLMを活用したユーザー体験の向上
• データの利活用　など

選考フロー

書類選考→面接3回（部門長/人事部長/管掌役員）・適性検査（20分程度の性格検査）→オファー
※基本的にはオンラインでの面接を実施しますが、最終面接は可能な限り対面で実施します
※面接回数の変更や、選考途中でリファレンスチェックを実施する場合があります
※ご希望の場合は、選考前にカジュアル面談を実施させていただきます

• Webアプリケーションの開発経験5年以上
• Next.js/TypeScriptでの開発経験
• フロントエンドの設計・技術選定を主導した経験

• Go/Flutterでの開発経験
• 最新のAI技術スタック（LangChain、LlamaIndex、エージェント技術等）を駆使した、実用的なLLMソリューションの開発・運用における深い知見と実践経験
• 多様なステークホルダーを繋ぐ、コミュニケーション能力とプレゼンテーションスキル
• WebSocket、Firebase、またはgRPC等を用いたリアルタイム通信機能（チャット等）の開発経験
• デザインシステムに基づいたコンポーネント設計・実装経験
• 要求分析から開発に一気通貫で関与した経験
• チームリードの経験

• 社会課題の解決に当事者として関わりたい
• バックエンドやモバイルにも領域を広げる意欲
• 課題を可視化して仮説を立て、提案・実行する
• 過去の成功体験にとらわれず、新しい挑戦を楽しめる
• 課題に適した技術を選択する、課題解決志向である
• チームメンバーを尊重し、建設的に議論できる