Platform Engineer

■仕事概要
株式会社PortXについて
PortXは、日本の大企業が、自社の業務システムを自ら理解し、変え続けられる状態を、AIで実現するスタートアップです。
業務部門には、構想を「動くシステム」へ変える力が必要です。IT部門には、長年積み重なった仕様とコードを読み解き、次の変更を判断できる力が必要です。PortXは、Formula AIと顧客の現場に入るForward Deployed Engineer（FDE）を組み合わせ、つくる力と変え続ける力を一つにします。
Formula AIとは
Formula AIは、議事録、設計書、Excel台帳、帳票、既存ソースコードなどを読み解き、業務要件、仕様、実装、テストを一つにつなぐ、エンタープライズ向けの開発・運用AIプラットフォームです。単にコードを生成するのではなく、画面、API、データベース、テスト、設計書を同じ仕様から生成・更新し、変更の理由と検証の証跡を残します。
新規構築では、顧客の実業務を反映した動くデモを、案件によっては初回ヒアリングから約2週間で提示しています。大手自動車メーカー、化学メーカー、医療機器メーカーなどへの導入が進み、販売、需給、受発注、物流といった企業の基幹業務を支えています。
Formula AIの価値は、新しく作るところで終わりません。既存システムのエンハンスでは、変更要求を起点に、影響範囲の特定、仕様更新、実装、テスト、検証証跡までを一続きで扱います。改修のたびに仕様とコードが離れていく状態を抑え、変更の履歴を次の判断に使える資産へ変えます。
さらに、コード、設計資料、運用履歴から現行仕様と関係を復元し、変更影響を追える「生きた正本」を作る領域も開発・検証しています。新規構築、エンハンス、刷新、運用を同じ仕様基盤でつなぎ、システムを理解し、変える力を顧客自身に戻す。それがFormula AIの目指す姿です。
■募集背景
Formula AIの導入拡大に伴い、共通プロダクトの開発と、顧客ごとの業務システムの開発を同時に進める必要が高まっています。個別案件で必要になった機能をその場限りの実装にせず、複数案件で再利用できる形へ育てることが、事業の成長に直結します。
Platform Engineerチームは、Formula AIをプロダクトとして育てるプロダクトマネジメント業務と、技術方針・品質を率いる技術リード業務を分担します。案件の段階、解決する課題、本人の得意領域に応じて、担当するタスクを割り当てます。
詳細設計、実装、テスト、データ移行、リリース作業は、オフショア側の技術責任者であるOffshore Engineering Leadと、配下のオフショア開発チームが担います。Platform Engineerチームは、プロダクトの優先順位、上位アーキテクチャ、技術基準、受入れ条件を定め、オフショア開発チームの成果物をレビューします。
主な業務内容
入社時点ですべての領域に精通している必要はありません。プロダクトマネジメントまたは技術リードの経験を起点に、案件の状況に応じたタスクを担当していただきます。
プロダクトマネジメント業務
顧客の課題とFormula AIの成長をつなぎ、何を、なぜ、どの順番で作るかを決めます。
FDEや顧客と現行業務、既存システム、制約、期待する成果を整理し、解決する課題、対象利用者、提供範囲、受入れ条件を定義
複数案件を横断し、事業価値、緊急度、再利用性、開発負荷に基づいてロードマップと開発優先順位を決定
顧客固有機能とFormula AIの共通機能を分類し、利用状況と顧客の反応を基に改善方針を決め、経営、FDE、開発チームへ説明
技術リード業務
決定した優先順位を技術方針と受入れ条件へ変え、オフショア開発チームが品質を保って開発できる状態を作ります。
Formula AIの共通機能と顧客向け業務システムについて、上位アーキテクチャ、技術選定、非機能要件、品質基準を決定
開発項目を作業単位へ分け、オフショア開発チームの詳細設計、テスト計画、Pull Requestをレビューし、技術課題の解決を支援
品質確認とリリース可否判断を行い、障害の原因と再発防止策、複数案件で再利用する技術方針を開発チームへ反映
■ミッション
Formula AIを使って、顧客の業務システムを速く作るだけでなく、安全に変更し続けられる状態を実現することです。
共通プロダクトと顧客案件を横断し、案件で得た知見を次の案件で使える製品方針、受入れ条件、技術基準へ変えます。オフショア開発チームが作成した成果物を確認し、本番で価値を生み、次の変更にも耐えられる品質まで責任を持ちます。
■このポジションの魅力
共通プロダクトと顧客向け業務システムを横断し、案件の段階と得意領域に合うタスクを担当できる
バックエンド、フロントエンド、データ、AI実行、クラウドを横断し、アーキテクチャと品質基準を決められる
大企業の複雑な業務、既存システム、監査・セキュリティ要件を、再利用できるプロダクト機能へ変えられる
FDEと近い距離で顧客の課題を理解し、提供した機能の利用結果を短い周期で確かめられる
AIを前提とした開発方法、品質確認、変更管理の仕組みを初期段階から作れる
主な技術環境
バックエンド：Java、F#、.NET
フロントエンド：Svelte、TypeScript
データベース：PostgreSQL、クラウド上のマネージドデータベース
実行基盤：パブリッククラウド、コンテナ、サーバーレス実行基盤
開発・運用：GitHub Actions、Terraform、クラウド上のビルド・デプロイサービス
認証・認可：Logto、OpenID Connect（OIDC）、Security Assertion Markup Language（SAML）
開発支援：各種AIコーディングエージェント
技術環境は、顧客要件とプロダクトの成長に応じて見直します。特定の技術の経験年数よりも、目的と制約を整理し、技術方針と品質基準を定め、開発チームの成果物をレビューした経験を重視します。

共通要件
Java、C#、F#、TypeScriptなど、いずれかの言語を用いた本番ソフトウェアの開発経験
既存のソースコード、仕様、テスト、ログを読み、影響範囲と改修方針を整理した経験
パブリッククラウド、コンテナ、CI/CDのうち、一つ以上を利用してアプリケーションを開発または運用した経験
経営、FDE、業務担当者、オフショア開発チームと論点を整理し、優先順位、技術方針、受入れ条件の合意を作れるコミュニケーション能力
次のいずれかの経験
プロダクトマネジメント業務
顧客や業務担当者の課題を整理し、機能要件、優先順位、受入れ条件を定めた経験
複数の要求を比較し、ロードマップ、開発優先順位、共通化の方針を決めた経験
技術リード業務
Webサービスまたは業務システムの開発を技術面からリードし、詳細設計、実装、テストの成果物をレビューした経験
技術方針、上位アーキテクチャ、作業分解、設計レビュー、コードレビューのうち、複数を主導した経験

エンタープライズ向け業務システム、基幹システム、またはBtoB SaaSの開発経験
バックエンドとフロントエンドを横断したWebアプリケーション開発経験
複数の開発チームが利用する共通機能、共通ライブラリ、開発者向けツールの開発経験
既存システムの刷新、データ移行、段階的な切替え、または変更影響調査の経験
AIエージェント、大規模言語モデル（LLM）、コード生成、静的解析、知識グラフのいずれかを使ったプロダクト開発経験
認証・認可、監査ログ、可観測性、セキュリティ、性能、可用性の設計・実装経験
TerraformなどのInfrastructure as Code（IaC）、コンテナ、サーバーレス基盤を用いた開発・運用経験
技術的な作業分解、設計レビュー、Pull Requestレビュー、メンバー支援を行った経験
生成AIツールを日常の企画、設計、調査、レビュー、検証に活用している方

開発者を利用者として捉え、手作業や属人化を仕組みで減らせる方
個別案件の要望をそのまま共通化せず、複数案件で再利用できる部分と案件固有の部分を整理できる方
開発速度、信頼性、セキュリティ、コストの関係を捉え、事業の段階に合う判断ができる方
不具合の応急処置で終わらず、原因を特定し、検査や自動化によって再発を防げる方
未整備な環境でも、現在地と優先順位を明確にし、小さく導入して改善を重ねられる方
FDE、経営、顧客のIT部門と、それぞれの関心に合わせて技術的な判断を説明できる方
自分の担当範囲に閉じず、利用者が開発から運用まで完遂できるかを確かめられる方
AIを前提とした新しい開発方法を試し、得られた知見を再現可能な仕組みと文書へ変えられる方

カジュアル面談 → 面接2〜3回（技術面接を含む）→ リファレンスチェック → オファー