【バックエンドエンジニア・AIサービス開発】SaaS型ビジネスマッチングシステム／地方経済の活性化に貢献
【事業概要】
当社は「マッチングで世界を変える」をミッションとし、技術や製品のB2Bマッチングプラットフォーマーとして、
自社運営型マッチングサービス、SaaS型マッチングシステム、リサーチサービスを展開し、2022年10月には東証グロース市場に上場しました。
2011年設立以降順調に事業を拡大し、自社運営型マッチングでは、大手製造業を含む国内企業同士のマッチング案件で多数の探索実績を保有、
SaaS型マッチングシステムは、主に金融機関向けに47機関へ導入、リサーチサービスにおいては、数万件の技術情報をデータベース化しております。
技術マッチングサービスから事業を開始した当社は、 技術におけるあらゆる情報のキャッチアップの専門家として、多くの企業様をサポートしてきました。
これまで蓄積されてきたデータがあるからこそ、情報を活用したマッチングを実現し、顧客の課題解決に貢献しています。
- 職種名
- バックエンドエンジニア（AIサービス開発）
- ポジション
- テックメンバー、テックリード
- 職種
- バックエンド/サーバサイド
- 給与(想定年収)
-
500万 〜 850万円
（※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません）
- 勤務地
- 東京都
- 主要開発技術
- Python3 FastAPI
- 開発言語
- Ruby TypeScript
- フレームワーク
- Ruby on Rails Vue.js
- クラウドプラットフォーム
-
Amazon Web Services、Google Cloud(Google Cloud Platform)
- データベース
- MySQL、MongoDB
- 開発内容タイプ
-
自社製品/自社サービス、B2B、SaaS、AI
- 特徴
- 服装自由 イヤホンOK ノートPC＋モニタ別途支給 女性エンジニアが在籍 一部在宅勤務可 オンライン面談可 産休育休取得実績あり
- 募集人数
- 1
- 必須要件
-
以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています！
・Web開発（サーバサイドエンジニア） 実務２年以上
・プログラムコーディング 実務２年以上
・システム設計 実務２年以上
・テスト 実務２年以上
- 歓迎要件
-
上記要件にプラスして
【必須要件】
▼以下、①および②の両方を満たす方
①Pythonを用いたWebアプリケーションやWebAPIの開発経験（必須）
②上記①に加え、以下6項目のうち3項目以上のご経験
・プロジェクトやCIを0から整備した経験
・オブジェクト指向に基づいたシステム設計やアーキテクチャパターンの適用経験
・アジャイル開発（特にスクラム）での開発経験
・インフラを含めたシステムアーキテクチャ設計の経験
・デプロイフローやブランチ戦略を設計・運用した経験
・AIエージェントシステムやRAGシステムの構築経験
※日本語を母国語としない方については、以下条件のいずれかに該当する方
・N1をお持ちの方
・N1に準ずるご経験をお持ちの方
（例：日本の大学をご卒業された方、日本企業での就業経験等）
【歓迎要件】
・LLM等を活用したシステムにおいて、定量/定性的な評価改善のサイクルを回した経験
・プロンプトエンジニアリングを実践した経験
・Pythonのasyncioを用いた非同期プログラミングに対する知見
・プロジェクトにおいて開発をリードした経験 - 選考フロー
-
カジュアル面談／面接（3回）
※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
▼
内定
※オンライン可能
※面接とは別に技術試験（ライブコーディング）と適性検査がございます
金融機関向けSaaS型システムにおける、営業支援を目的としたAI機能のバックエンド開発を担当いただきます。LLMを活用した分析・レコメンド機能を、設計から実装・評価改善まで一貫して推進していただきます。
■募集背景
当社は、あらゆる産業のニーズとシーズを繋ぐBtoB／SaaS型ビジネスマッチングシステム「Linkers for BANK/Business」を、全国の地域金融機関向けに2018年より提供しております。
現在事業は成長期を迎え、プロダクトに対する期待も高まっています。その期待に応えるべく、GPTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用した金融機関向け業務効率化の機能開発を担うバックエンドエンジニアを募集いたします。社内外のステークホルダーと連携しながら、この領域の立ち上げを共に推進していただける方をお待ちしています。
■業務概要
SaaS型ビジネスマッチングシステム「Linkers for BANK/Business」（以下LFB）における、AI機能(※1)の開発を担当頂きます。マイクロサービスとしてのAIバックエンドの構築から、APIを用いたSaaS本体への機能のデリバリー、継続的な評価・改善など、幅広く参加して頂きます。
(※1. LLMや機械学習などの仕組みを利用し、情報収集から企業分析/商材分析、商材レコメンドなどの営業サポート機能を提供するものです)
■具体的な業務内容
1.AI機能開発プロジェクトへの主体的な参画
・解決したい課題と要件を叩き台として、PdMやデザイナーを含むPJメンバーとディスカッションし、仕様・要件を決定する
・新規領域について、必要であればPoCや技術検証を行う
・決定した要件をベースに、トレードオフを考慮しながら機能を開発可能な設計に落とし込む
・実行可能なタスクに分解・見積もりを行う
・タスクの依存関係を整理して、開発ロードマップを示す
・ロードマップに従って開発を行う
2.AI機能の継続的な評価・改善
・開発した機能のRAGやプロンプトについて、定性/定量的な評価改善ロードマップを示す
・実際に定性/定量的な評価を行い、評価に基づいて機能の精度やパフォーマンスを改善する
3.事業横断的なデータ活用のリード
・金融機関等の独自データ活用を軸とした技術的な中長期戦略の立案
・社内に散らばる有用な独自データの基盤整備/社内別PJととの協業
・メンバーに対する技術水準向上への貢献および実務スキル向上サポート
・専門的知見の事業横断的な共有
1）プロダクト開発を通じて戦略的視点を養えるポジション
本ポジションには、自社プロダクトにおけるAI機能のバックエンド開発をご担当いただきます。業務を通して高度な専門性を高められるだけでなく、ビジネスサイドのメンバーとの連携を通じて、戦略的・ビジネス的視点も養えます。
2）技術向上と相互学習環境
言語処理学会や人工知能学会が主催する年次大会（NLP、JSAI）に参加しています。
また、AI領域の責任者（新規事業推進室 機械学習マネージャー）の金本は、書籍『実践 LLMアプリケーション開発 ―プロトタイプを脱却し、実用的な実装に迫るための包括的な手引き』（2025年9月発行）を監訳。金本をはじめとした機械学習・自然言語処理に精通したメンバーやエンジニア間で、技術向上のため日常的に意見交換を行っています。
その他、定期的な社内勉強会の実施、外部コミュニティ・カンファレンス・社外勉強会への積極的参加、技術顧問との定期的なコミュニケーションなど、多角的な学習環境があります。
システム開発関連業務
会社の定める業務
- 開発部門の特徴・強み
-
議論はフラットに、意思決定はロジカルに行うチームカルチャーのもと、腰を据えてプロダクトの課題解決に向き合っていただけます。
さらに、リモートワーク・フレックスタイム制を導入した柔軟なワークスタイルで、アウトプットを最大化できる環境です。 - 主な開発実績
-
サービス名：Linkers for BANK/Business（LFB）SaaS型マッチングシステム
- 技術向上、教育体制
-
■技術顧問との勉強会
・前島氏による週1回1時間の勉強会+読書会
前島真一氏:『パーフェクトRuby on Rails』共著者,『Ruby on Rails 6 エンジニア養成読本』共著者
技術顧問の前島氏による勉強会があり、各チームからの相談や知見の共有、読書会を行っています。
読書会で過去に読んだ本は『メタプログラミングRuby』『SQL実践入門』など。
・Matz氏を呼ぶ月1回1時間の勉強会
まつもと ゆきひろ氏: Matz。Ruby生みの親
社内のメンバー2名がLTを行い、Matz氏にコメントを貰う会です。Matz氏に質問もできます。
■勉強用AWSアカウント
希望すれば利用料金は会社負担で、AWSの勉強用アカウントを発行できます
■RubyKaigi参加費補助
参加費・旅費は経費で申請可能です
RubyKaigiではスポンサーもしています - 支給マシン
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相談の上、WindowsまたはMacbookをお選びいただけます。
OS やエディタ、IDE といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使うことができます。 - 開発手法
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オブジェクト指向、アジャイル、スクラム、コーディング規約あり
- 開発支援ツール
- Jira、GitHub、CircleCI、GitHub Actions、Rollbar
- インフラ管理
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Docker、Terraform、Amazon ECS、Datadog
- AI・データ分析
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Elasticsearch
- 環境
- Linux、Mac OS X、Redis
- その他開発環境
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＜開発言語＞
・Python (3.13)
＜主要フレームワーク・ライブラリ＞
・フレームワーク：fastapi, arq
・ライブラリ：pydantic, redis-py, faiss, google-genai, jaconv, pdfminer, html2text, httpx, playwright, injector
・GenAI系 API：gemini-2.5-flash-lite, text-multilingual-embedding-002
＜インフラ・実行環境＞
・クラウド：AWSをメインにGoogle Cloud, Azureも必要に応じて利用します
・コンテナ：docker, docker-compose, AWS ECS, AWS Fargate
＜開発・業務支援ツール＞
・ソースコード管理: GitHub
・CI/CD: GitHub Actions, CircleCI
・モニタリング・エラー監視: Datadog, Rollbar
・AIコーディング支援: GitHub Copilot
・LLMの業務利用: Gemini, Notebook LM（Google Workspaceによる法人契約）
・タスク管理: Jira
・コミュニケーション: Slack, Chatwork, Google Workspace
＜エディタ＞
・VSCode, Cursor など、使い慣れたエディタを申請により柔軟に選択可 - エンジニア評価の仕組み
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メンバーと上司との間で認識をあわせ、具体的なネクストステップをすりあわせることが大切であるという考えの下、
半年に1回、自己評価と上長評価をすり合わせる機会を設けております。 - 組織構成
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従業員数：109名（グループ全体） ※2025年10月末日現在
配属部署人数：5人 - 配属部署人数
- 5名
- 平均的なチーム構成
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エンジニアは業務委託の方も合わせて20名ほど在籍しています。その中でサービス別、開発プロジェクト毎でチームを分けています。
- 勤務地
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東京都港区三田３丁目５−１９
住友不動産東京三田ガーデンタワー29階
・本社勤務
・リモートワーク可（要事前申請）
※入社初期は1週間オフィスに出勤を想定しております。
※状況によって、オフィス出勤が発生する場合があります。
・転勤はありません就業場所の変更範囲＜雇入時＞
本社
＜変更範囲＞
当社事業所及び当社が指定した場所（テレワーク勤務の場所）
受動喫煙防止措置に関する事項・従業員に対する受動喫煙対策：あり
対策内容：原則屋内禁煙（喫煙室あり） - 最寄り駅
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山手線 京浜東北線 「田町駅」 三田口（西口） 徒歩5分
都営三田線 都営浅草線 「三田駅」 A2出口 徒歩4分
- 給与体系・詳細
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◆賃金形態：月給制
◆賃金の決定方法：当社規定により決定
◆月給：416,700円～708,400円（固定残業代を含む）
◆基本給：308,300円～524,100円
◆固定残業代：108,400円～184,300円（45時間分）※超過分は別途支給 - 給与(想定年収)
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500万 〜 850万円
（※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません）
- 勤務時間
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フレックスタイム制
コアタイム：11:00～15:00
フレキシブルタイム：5:00～11:00、15:00～22:00
〈標準的な勤務時間帯〉
9:00～18:00、10:00-19:00
〈その他就業時間補足〉
フレックスタイム清算期間：1カ月休憩時間：60分
平均残業時間：平均20時間前後／月
- 休日休暇
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《年間休日：120日以上》
・完全週休2日制（土・日）
・祝日
・有給休暇（年間10日～20日／初年度10日※入社1カ月目から付与、入社時期によって付与日数は異なります）
・年末年始休暇
・リフレッシュ休暇（平日最大5日間連続での休暇取得を推奨するものです。入社時期によって付与しないことがございます）
・慶弔特別休暇
・育児・介護休業
・産前産後休暇
・アニバーサリー休暇
・永年勤続休暇 など - 諸手当
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通勤交通費支給（上限月額5万円）
- インセンティブ
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決算賞与
- 昇給・昇格
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給与改定：年1回
- 保険
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各種社会保険完備
（健康保険・厚生年金・雇用保険・労災保険） - 雇用関係
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無期雇用
- 試用期間
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6カ月（期間中、条件の変更はありません）
【そのほか待遇／福利厚生など】
・企業型確定拠出年金制度
・通勤交通費全額支給（上限5万円／月）
・健康診断（年1回）
・ストレスチェック
・産休・育休制度あり
・永年勤続休暇手当
・リモートワーク（要事前申請）
・書籍購入補助
・原則屋内禁煙
・社員持株会
