■業務内容
＜担当プロダクト＞
コンタクトセンターをはじめとするオペレーション業務において、FAQ・マニュアルなどのナレッジを一元管理し、
AIによる検索・活用を支える自社開発のSaaSプロダクトです。
オペレーター支援AIへの組み込みによる応対中のナレッジ検索や、チャットボッからのAPI連携によるベクトル検索など、複数の製品からナレッジ基盤として利用されています。
また、通話ログやチャットボット・有人チャットのやりとりといった顧客接点のデータから、
AIでQAを抽出して既存ナレッジと突合し、ナレッジを継続的に育てることで、管理者の運用負担を減らす役割も担っています。
約1年半前に新しいプロダクトチームとして立ち上がり、
現在は他製品との連携を通じて複数の企業で利用・検証が進んでいます。
利用状況や現場のフィードバックをもとに、ロードマップに沿って機能拡張を高速に回すフェーズにあります。

＜具体的な業務＞
・ロードマップや顧客要望に基づく新規機能のバックエンド(API・非同期ワーカー)の設計・実装
・ナレッジの登録・取込(CSV・ファイルなど)や、顧客接点のデータ(通話ログ・チャット履歴など)からのQA抽出と既存ナレッジとの突合、
　ベクトル検索を用いた検索機能の開発・改善
・社内外のプロダクト向け検索APIの開発・保守
・認証基盤などの共通ライブラリの軽微な改修
・既存コードのリファクタリング、パフォーマンスチューニング、テストの整備
・仕様書・設計ドキュメントの作成、および調査結果や実装ノウハウのConfluence等へのアウトプット・チーム内共有
・(ご志向に応じて)フロントエンド(React/TypeScript)の実装

■求めるスキル（必須）
・Pythonを用いたWebバックエンド開発経験(目安：実務3年以上)
　※その他のバックエンド言語(Go / Java / TypeScript / PHP / Ruby など)で実務5年以上の経験があれば、Pythonの実務経験は不問
・AWS環境下でのWebアプリケーション開発経験
　※CI/CD連携、ログ確認など開発フローの理解があればOK。インフラ構築経験は不問
・Gitを利用したチーム開発の経験(プルリクエストベースのコードレビューを含む)
　※GitHub / GitLab などのホスティングサービス、GitHub Actions / CircleCI などのCIツールの種類は問いません
・テストコード(pytest等によるユニットテスト・APIテストなど)を書いた実務経験

■求めるスキル（尚可）
・Cursor、Claude などのAIツールを活用したAI駆動開発の実務経験
・MongoDBなどのNoSQLを用いた開発経験
・負荷試験やパフォーマンスチューニングの経験
・DDDやレイヤードアーキテクチャに基づく設計経験
・LLMを組み込んだアプリケーションの開発経験(RAG、ベクトル検索など)
・RabbitMQ / AWS SQS などを使った非同期処理・ワーカーの実装経験
・React(TypeScript)を用いたフロントエンド開発経験

■開発環境
＜開発環境＞
・言語／フレームワーク：Python 3.12, FastAPI, Pydantic v2
・データベース：MongoDB Atlas(ベクトル検索・全文検索を含む), MySQL 8.0
・ミドルウェア：Redis, RabbitMQ, AWS SQS
・LLM：Amazon Bedrock(社内のAI基盤経由で利用)
・テスト／静的解析：pytest, Ruff, mypy
・フロントエンド：React 19(TypeScript 6), React Router v8, Mantine v9
・AI駆動開発：Cursor(法人ライセンス支給・標準利用), Claude など
・バージョン管理：Git / GitHub
・インフラ：AWS

■開発体制
・エンジニア4名(本ポジション含む)：テックリード1名、フルスタック1名、フロントエンド(一部バックエンド)1名、本ポジション
・その他メンバー：PdM 1名、PMM 1名
・別チームとフロントエンドの一部リポジトリを共用しており、チーム間で連携しながら開発
・スタイル：アジャイル/スクラム(2週間スプリント／2週に1回リリース)
・ツール：Slack／Jira／Confluence

■言語/技術
AWS、Python、React、TypeScript

■面談回数：1回
■最低稼働日数：週5日
■PC貸し出し：選択可
■業務時間：フレックス
■リモート状況：ハイブリッド（週3-4出社）
■勤務地：大崎駅：徒歩7分　五反田駅：徒歩10分
■備考
■ エンジニア目線の提案がロードマップに反映される
機能の企画はPMM・PdMが担い、エンジニアは技術的な観点からの仕様の検証や変更提案で関わります。スプリントプランニングでは、エンジニア目線の改善をロードマップのリファクタリング枠・機能枠として提案する場があり、ご自身の提案がロードマップに反映される機会があります。
■ ベクトル検索とAI活用を中核にしたバックエンド開発
ナレッジの取込・構造化、ベクトル検索、顧客接点データからのQA抽出と既存ナレッジとの突合など、AIを活用したナレッジ基盤の中核ロジックを扱います。LLMは社内のAI基盤を経由して利用するため、LLMそのものの運用は担いませんが、LLMを使う処理の設計ではAmazon BedrockやLLMの特性への理解が活きる場面があります。
■ 少人数チームで裁量が大きい
エンジニア4名の少人数体制のため、設計からテスト、リリースまでを一気通貫で担当いただけます。
■ AI駆動開発をチームで仕組み化している
Cursor・Claudeなどを標準ツールとして使うだけでなく、コードレビュー・PR作成・設計ドキュメント作成などの手順をルール/スキルとしてチームで整備・運用しています。実装の補助に加え、調査や設計検討、レビューにもAIを組み込み、開発速度と品質の両立を目指しています。

■案件番号：876349265649