【ミッション：日本の創作文化を産業にし、世界へ届ける】 当社は小説プラットフォーム『テラーノベル』を起点とし、自社IPのパブリッシングを展開するエンタメIPカンパニーです。 現在、1,000万を超える圧倒的な小説コンテンツ基盤に加え、縦型ショートドラマプラットフォーム『テラードラマ』や、独自のAIキャラクター事業も急成長を遂げています。 月間100万人を超えるユーザーの熱量を支えるスケーラブルなバックエンド基盤と、ユーザーと最適な作品・キャラクターを引き合わせるML/LLM技術。この2つを「一人のエンジニアとして地続きに扱える」ことが、当社の事業成長における最大のレバレッジになると考えています。 【なぜ今、このポジションが必要なのか（募集背景）】 小説、ショートドラマ、AIキャラクター。ドメインの異なる3つの事業が同時並行で急拡大するフェーズにおいて、私たちが直面しているのは「大規模トラフィックを捌く堅牢なバックエンド」と「AIをプロダクトに実装しユーザーに届けること」が不可分になっているという現実です。 レコメンドモデルもLLM機能も、PoCで終わっては1円の価値も生みません。Goで書かれた本番APIに組み込まれ、Cloud Spanner上の膨大なデータと繋がり、低レイテンシで数億リクエストを捌いて初めてユーザー体験になります。 そこで今回は、Goによるサーバサイド開発とPythonによるML/LLM実装の両方を守備範囲とし、「モデルを作る」から「プロダクトとして届ける」までをエンドツーエンドでリードいただけるエンジニアを募集します。バックエンド出身でAI領域に踏み込みたい方、ML出身でプロダクション品質のシステムを作り切りたい方、どちらも歓迎です。 【具体的な業務内容】 ご志向とスキルに応じて、以下の領域を横断してお任せします。すべてを最初から担っていただく必要はありません。 1. Goを用いたスケーラブルなAPI設計・開発 テラーノベル、テラードラマ、AIキャラクターなど各プロダクトに向けた、ユーザ体験を突き詰めたWeb APIの設計・実装（Go） gRPC（protobuf）によるスキーマ駆動でのAPI定義とクライアント連携 ドメイン駆動設計（DDD）などを意識した、柔軟な機能追加・品質維持が行いやすいソフトウェア設計 2. 大規模トラフィックに耐えうるデータベース・インフラ設計 Cloud Spannerをはじめとするデータベースのスキーマ設計・チューニング・運用 コンテナベース（Cloud Run等）のサーバレス環境における、低コストかつ高可用なインフラ設計・運用 3. 複数事業を横断するMLエンジンの開発・プロダクト実装 テラーノベル・テラードラマにおける、ユーザー向けコンテンツ推薦モデルの設計・開発 開発したモデルのAPI化およびGoバックエンドへの組み込み、本番環境でのサービング 1,000万件超のアイテム群に対するパーソナライズアルゴリズムの実装と、実環境でのA/Bテスト検証・改善 4. AIキャラクター事業および制作支援へのLLM実装 急成長中のAIキャラクター事業における、体験向上のためのLLMプロンプトエンジニアリングの構築・本番リリース 非構造化コンテンツ（小説、マンガ、ドラマ脚本）のデータ分析、特徴量抽出 脚本家やプロデューサー、社内ビジネスチームと協業した制作支援ツールの要件定義・開発・運用 5. ML/データ基盤の構築（MLOps/データエンジニアリング領域） MLモデルが安定して稼働し続けるための推論パイプライン・MLOps環境の構築 Google Cloudベースのデータパイプライン構築・運用（Cloud Composer, Dataflow等） 【このポジションの魅力・得られる経験】 バックエンドとAIを分断しない開発：「モデルを作る人」と「本番に載せる人」が別れている組織では得られない、企画からモデル構築、API設計、サービング、改善までの一気通貫の経験を積めます。 Go × Spannerのモダンな大規模開発：月間数億〜数十億リクエスト規模のトラフィックを、GoとCloud Spannerを用いたモダンな技術スタックで捌く、難易度が高く面白いフェーズです。 「小説×映像×AI」の事業横断：複数の急成長ドメインを横断してアーキテクチャを設計するため、マイクロサービス化やシステム分割といった高度な技術的意志決定に上流から関与できます。 少数精鋭ゆえの裁量：従業員20名規模の組織で、技術選定から本番リリースまで大きな裁量を持って進められます。 【開発環境・技術スタック】 インフラ: Google Cloud (Cloud Run, Cloud Composer, Dataflow) 開発言語: Go, Python データベース: Cloud Spanner, BigQuery クライアント連携: gRPC (protobuf による API 定義) CI/CD: GitHub Actions ツール: GitHub, Notion, Slack

ソフトウェアエンジニアまたは機械学習エンジニアとしての実務経験（3年以上目安） Go等の静的型付け言語、またはPythonを用いた Web API の開発・運用経験 MySQL, PostgreSQL 等の RDB におけるテーブル設計・パフォーマンスチューニング・運用経験 Google Cloud 等のパブリッククラウド環境でのインフラ設計・運用経験 SQLを用いたログの抽出、およびA/Bテスト等の定量評価・分析スキル ※ Go / ML・LLM のいずれかが未経験でも、入社後にキャッチアップする意欲があれば歓迎します

Go言語を用いた大規模Webアプリケーションの開発経験 Cloud Spanner 等の分散RDBを用いたシステム設計・運用経験 gRPC を用いたマイクロサービス開発経験 高トラフィックなBtoCサービスのバックエンド開発・運用経験 コンテナベースのサーバレスコンピューティング環境の運用経験 機械学習モデルをWebプロダクトやシステムに組み込み、本番運用した経験 LLMを活用したプロダクトの開発・運用経験 ECサイトやコンテンツプラットフォーム等におけるレコメンドエンジンの開発・運用経験 MLOps（継続的学習・推論パイプライン）の構築・運用経験 Google Cloud (Cloud Composer, Dataflow等) を使ったデータパイプラインの構築・運用経験

技術を「ユーザー価値」や「事業インパクト」に変換することに強くこだわれる方 特定技術や専門領域に固執せず、バックエンド・インフラからML/LLMまで必要に応じて手を伸ばせる方 ドメイン（事業の仕様や制約）を深く理解し、コードの複雑性を自らコントロール・整理できる方 不確実性の高い課題に対し、自ら仮説を立て、実装・検証のサイクルをスピーディに回せる方 少数精鋭チームで大きな事業インパクトを出したい方、何より「エンタメコンテンツ（小説・マンガ・ドラマ等）」が好きな方