フルスタックエンジニア

■仕事概要
Algomaticのフルスタックエンジニアは、顧客の事業成果につながるプロダクトの実現をミッションに、要件の具体化から設計・開発、運用・改善までを担うポジションです。AIエージェントや業務システムを対象に、FDPM（Forward Deployed PM）とともに顧客の業務を理解し、技術的な専門性を生かして解決策を形にします。
■募集背景
私たちは、これからのエンジニアの価値を、決まった仕様を実装する力だけで説明することは難しくなると考えています。AIによって速くつくれるようになるほど、何を、何のために、どこまでつくるかを判断する力が重要になる。この変化を前提に、Algomaticでは、顧客自身もまだ言語化できていないニーズを捉え、価値あるものをより早く届けるAI駆動開発に取り組んでいます（詳細は「チーム・開発環境」参照）。
企業の変革を開発から支えるニーズは、さらに拡大しています。BtoBの企業変革へ事業を集中させた第二創業期の今、その期待に応える開発体制を広げるため、技術的な専門性を持つエンジニアを募集します。
■業務内容
顧客の事業・業務を変革するAIエージェントや業務システムの開発に、要件・仕様の具体化から設計・実装、リリース後の運用・改善まで一貫して携わります。
顧客業務の理解と要件・仕様の具体化
FDPMとともに顧客の業務を理解し、AIでつくったモックを顧客に試してもらいながら、まだ言語化されていないニーズを掘り下げます。技術的な選択肢を示し、必要な機能や実装範囲を具体化します。
技術選定・設計
アーキテクチャ、データ、インフラ、既存システムとの接続を設計します。既存技術の活用や段階的な実現も検討し、業務への適合性、費用、品質、保守性から方法を選びます。
実装・品質確保
設計意図や品質要件をAIに伝え、実装・テスト・修正まで一貫してAIを組み込んで進めます。コードとシステムの挙動を把握し、権限・データ整合性・例外時の動作も検証して、本番で使える品質に仕上げます。
リリース後の運用・改善
利用状況や現場の反応から、機能と運用を見直します。不具合の調査・修正、性能改善、技術負債への対応を通じ、安定して使い続けられる状態をつくります。
AIを前提とした開発手法の改善
業務や仕様をAIに伝える方法、品質を検証する仕組み、人が判断すべき場面を見直します。実案件で得た知見を標準化を担うメンバーと共有し、Algomaticの開発手法を更新します。
プロジェクト例
AIネイティブ新規事業の立ち上げ
大手人材系企業様と共同で、AIエージェントを活用した新規事業開発を実施。キャリアアドバイザーの面談やマッチングといった労働集約的な業務をAIエージェントが代替することで、求職者体験や労働生産性の向上を目指したプロジェクト。中期経営計画の注力テーマのひとつとして、次世代の事業モデルの構築を行っている。
店舗運営バックオフィスAI化
大手小売企業様において、国内外約1,500店舗の店舗スタッフが担うバックオフィス業務（在庫調整・売上レポート・配送管理・配分業務など）をAIエージェントで代替するシステムを構築。店舗スタッフが顧客対応に集中できる環境を実現し、在庫調整業務75%削減・レポーティング品質の標準化を達成。
チーム・開発環境
▮ 所属・チーム体制
事業変革本部のAI駆動開発セクター内、Forward Deployment（FD）チームに所属します。現在、エンジニアは約20名で、FDPMも同じチームに所属しています。セクター内には、AI駆動開発を推進する AI Delivery Platform（AIPF）チームがあり、顧客案件での実践を開発環境の改善につなげています。
職能ごとに担当範囲は固定せず、業務の目的を共有したメンバーで判断を分担します。それぞれの得意領域を生かし、必要な領域を補い合いながら、プロジェクト単位で開発を進めます。
▮ AI駆動開発の進め方
私たちが目指すのは、「今日欲しいと思ったものが、明日使える」世界です。実際に使って効果や課題を確かめる経験が、次の変化への合意を生む。その積み重ねで顧客の事業や業務の変革を速めるために、AI駆動開発に取り組んでいます。
各プロジェクトでは、FDPMとエンジニアが顧客の業務を理解し、要件定義の段階で操作できるモックをAIでつくります。顧客に試してもらい、対話を重ねて、必要な機能や使い方を具体化します。合意した内容を仕様として整理し、本番に必要な設計・実装・検証へ進みます。リリース後も、利用者の声や利用状況をもとに改善を重ねます。
このサイクルをさらに短くするため、FDチームとAIPFチームが連携し、開発手法そのものも改善しています。業務や仕様をAIへ伝える方法、品質検証の自動化などの課題に取り組み、人が判断すべき場面も見直します。実案件で得た知見や新しい技術を共通の開発方法に反映し、継続的にアップデートしています。
◎AI駆動開発で目指す世界について
https://note.com/ikki0006/n/n603e846cf8f2
▮ 開発環境
言語・フレームワーク：Python(FastAPI), TypeScript(React, Next.js, Hono)
AIエージェント開発：OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK, Pydantic AI, Vercel AI SDK, Mastra
LLM：Claude, GPT, Gemini
クラウド：AWS(ECS, Aurora, Lambda, Bedrock など)、GCP(Cloud Run, Vertex AI など)
開発ツール：Claude Code, Cursor, Codex, GitHub
コラボレーション：Slack, Notion, Linear, Figma
■このポジションの魅力
AIのトップランナーたちと、開発のあり方をアップデートし続けられる
AIの進化でエンジニアが変化を迫られる中、これから自分がどんな役割で価値を出すのかを、実務を通じて見出していけます。会社として開発のあり方を常に問い直す環境で、最前線の仲間と新たな技術や手法を取り入れる。自ら開発を変え、その成果を確かめる経験が、キャリアを切り開く力になります。
得意な技術を生かし、プロダクト全体をつくる力を磨ける
顧客に必要なものをどう実現するか、要件から設計・実装までを見渡して考えられます。得意な技術を生かしながら、他の専門性を持つ仲間と協働し、自分の技術領域を越えて開発に踏み込む。プロダクト全体を形にする経験を通じて、自分の技術で解決できる課題と担える役割を広げられます。
顧客が本当に必要とするものを見極め、アイデアを形にできる
自分がつくったモックを顧客に試してもらい、対話を重ねて、言葉だけでは見えなかったニーズを発見する。つくるものを決める段階から自分の意思を反映し、AIによって従来の工数ならためらった案にも挑む。自分の手で実現できることが増え、現場で役立つものへ育てていく面白さを味わえます。
◼️選考フロー
カジュアル面談 → 1〜2次面接 → （リファレンスチェック）→最終面接を想定

• 選考プロセスの内容によりリファレンスチェックを実施させていただく場合がございます。
• 選考状況や内容により変更となる場合もございます、予めご了承ください。

Webアプリケーションの開発、またはインフラの設計・構築の実務経験（目安3年以上）
コーディングエージェントの利用経験（Cursor、GitHub Copilot、Codex、Claude Codeなど）
生成AI・LLM関連プロダクトの開発経験（業務・個人開発のいずれも可）
チームでコミュニケーションを取り、プロジェクトを前に進める力
生成AI分野に対する熱意

顧客や利用者との対話を通じて、要件・仕様を具体化した経験
複数の技術領域にまたがる設計・開発経験
クラウド環境（AWS、GCP、Azureなど）の設計・構築経験
テストの自動化や開発プロセスの改善に取り組んだ経験
OSSや技術コミュニティへの貢献経験

Algomaticのカルチャーに共感し、チームとして成果を高めようとする方
技術に加え、顧客の業務やプロダクトにも関心を持ち、よりよい方法を考える方
正解がまだない課題にも、自分の考えを持って試行錯誤できる方
仕事や役割の変化を楽しみ、自ら学んだことを次の行動につなげる方