【Product】バックエンドエンジニア

製薬企業向けEnterprise SaaS「Shaperon」のバックエンド開発および、次世代AIソリューションのプロダクト統合をリードしていただきます。

• ドメインモデリング & システム構造化
  • 複雑な製薬業界のビジネスロジックを解釈し、サービスの成長に耐えうる柔軟で堅牢なデータモデルを設計・実装します。
• AIソリューションのプロダクト統合
  • LLM（大規模言語モデル）を活用した新機能（RAGによるドキュメント検索、自動要約、営業支援など）のバックエンド実装を推進します。
• アーキテクチャの進化とリファクタリング
  • サービスの拡大に伴い、既存のモノリスなシステムからモジュラーモノリスやマイクロサービスへの戦略的な分割・移行を主導します。
• 開発プロセスのAI化・自動化
  • AIツール（Claude Code等）を前提とした、高速かつ高品質な開発パイプラインの構築・改善を行い、チームのアウトプットを最大化させます。

現在の技術スタック（参考）

• 言語/フレームワーク: Python, Flask, SQLAlchemy, Pydantic
• フロントエンド: TypeScript, React
• インフラ: AWS (Fargate, Lambda, S3, RDS)
• IaC: AWS CDK (TypeScript)
• CI/CD: CodePipeline
• ツール: Docker, GitHub, Slack, Notion
• AIツール: Claude Code, Codex, Github Copilot, n8n, Langfuse

• 社外向けプロダクトのバックエンド開発実務経験（2年以上）
  • Python / Flask等のフレームワークを用いた開発経験、および型安全な開発（Pydantic等）への理解。
• ドメインモデリングおよびデータベース設計能力
  • 複雑な業務要件を整理し、整合性を保ったまま拡張性の高いシステム構造に落とし込めるスキル。
• AI Nativeな開発への適応力
  • AIアシスタントを日常的に使いこなし、コード生成・リファクタリング・テスト作成を効率的に行えること。
• テスト駆動開発（TDD）への理解と実践
  • 外部依存を排除したDI（依存性の注入）によるテスト可能な設計、および高いテストカバレッジを維持する習慣。

• 高度な設計・アーキテクチャの知見
  • DDD（ドメイン駆動設計）を言語化し、チームの開発ガイドラインやポリシーとして落とし込める力。
  • マイクロサービス、またはモジュラーモノリスの設計・移行・運用経験。
• AI / データエンジニアリング領域の実装経験
  • LangChain / LlamaIndex 等を用いたAIエージェント、RAG（検索拡張生成）の実装経験。
  • ベクトルデータベースの選定および運用知見。
• エンタープライズ領域のシステム開発経験
  • 大手企業向けERP/CRMの開発、または導入に伴う複雑な権限管理・ログ・セキュリティ設計の経験。
• モダンなインフラ/フロントエンドの知識
  • AWS CDK (TypeScript) を用いた、Fargate/Lambda等のサーバーレスインフラの管理経験。
  • React製SPAとの連携におけるAPIデザイン（REST/GraphQL）の最適化経験。
• 非同期環境での高い言語化能力
  • リモート環境下で、背景や意図を論理的に言語化し、Notion等で質の高いドキュメントを作成できる能力。

• 設計を「資産」と捉える職人意識
  • ソースコードを単なる機能実現の手段ではなく、磨き続けるべき資産と考え、継続的な改善を厭わない方。
• 自動化への強い執着
  • 手作業や非効率なプロセスに対し、AIやスクリプトを用いて積極的に自動化を提案・実行できる方。
• 事業価値を最大化させるエンジニアリング
  • 技術的な卓越性だけでなく、製薬DXという難易度の高い課題を解決し、事業を創ることに熱意を持てる方。
• 領域を越境するマインドセット
  • 自分の担当領域に線を引かず、フロントエンド、インフラ、他部門と円滑に連携し、プロダクトとしての最適解を追求できる方。