【大阪府】Rust

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**【概要】** AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』のフロントエンド開発リードを担当いただきます。 **【詳細】** ・新機能の開発にまつわる要件定義、設計、実装、運用保守 ・機能改善要望についての要件定義、設計、実装、運用保守 ・障害発生時の対応及び再発防止の施策 ・進捗管理 **【開発環境】** ・開発言語： TypeScript、JavaScript、HTML5、CSS3 ・ライブラリ・フレームワーク：React/Redux、Next.js、chart.js、MaterialUI, Devexpress、webpack ・API通信： GraphQL、REST ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： Elastic Beanstalk、Lambda、S3、Cognito ・ツール： Notion、Jira、Slack、GitHub、CircleCI、Sentry、Figma

**【概要】** AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、バックエンド、データ基盤の開発リードを担当いただきます。 **【詳細】** ・データパイプラインの設計、自動化 ・DB設計、データフロー設計 ・分散処理基盤の構築、パフォーマンスチューニング ・機械学習モデルとの連携 ・顧客折衝、要件定義、データ基盤の構築、運用 ・進捗管理 **【開発環境】** ・開発言語： Python、SQL ・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift、Athena ・ライブラリ・フレームワーク：PySpark、Pandas ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： Fargate、Glue、Step Functions、Lambda、SageMaker ・環境、ツール： Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

**【概要】** AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、バックエンドの開発リードを担当いただきます。 **【詳細】** ・新機能の開発にまつわる要件定義、設計、実装、運用保守 ・機能改善要望についての要件定義、設計、実装、運用保守 ・障害発生時の対応及び再発防止の施策 ・進捗管理 **【開発環境】** ・開発言語： Rust、SQL ・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Athena ・ライブラリ・フレームワーク：actix-web, Juniper(GraphQL) ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS、Lambda、SQS、S3、CloudWatch ・ツール： GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

**【概要】** AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、バックエンドの開発を担当いただきます。 **【GraphQLサーバーチームの範囲】** ・フロントエンドとのAPI（GraphQL） ・Rustでactix-webを使用し、GraphQLサーバーを開発しています。 ※Rust未経験者でも静​的型付け言語(GoやScalaなど)の業務経験がありましたら、問題ありません。 **【開発環境】** ・開発言語： Rust、SQL ・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Athena ・ライブラリ・フレームワーク：actix-web, Juniper(GraphQL) ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS、Lambda、SQS、S3、CloudWatch ・ツール： GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

**【概要】** AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、プロダクトの要件定義を担当いただきます。 **【詳細】** ・プロダクトの要件定義 ・プロダクト仕様ドキュメントの管理 ・プロダクト仕様の策定 ・進捗管理

**【概要】** Pythonによるデータ基盤構築 **【詳細】** 在庫最適化システムを支えるデータ基盤の構築を行っていただきます。 顧客からの数億レコードにもなる大量データの加工をSQLやPythonを用いて作成し、集計後、データストアに投入する機構の構築に携わっていただきます。 社員エンジニアとスクラムチームを形成し、スクラムイベントを通じて、開発メンバー全員でスプリントを消化していく体制になります。 **【開発環境】** 開発言語： Python、SQL DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift 検索エンジン： Amazon Elasticsearch Service ライブラリ・フレームワーク：Pandas、Numpy、Dask インフラ： Amazon Web Services AWS製品： ECS、S3、Step Functions、Lambda、CloudWatch 環境、ツール： Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

AI×SaaSプロダクトの『FULL KAITEN』開発部門で、バックエンドの開発を担当いただきます。 - 新機能の開発 - 機能改善要望についての開発 - 障害発生時の対応 - データ集計基盤 - フロントエンドとのAPI（GraphQL） - 開発言語： Rust、Python - ライブラリ・フレームワーク： actix-web、Juniper、embulk - API通信： GraphQL - DB： Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift - 検索エンジン： Amazon Elasticsearch Service - インフラ： Amazon Web Services - AWS製品： EC2、ECS、S3、Redshift、Step Functions - ツール： GitHub、Slack、CircleCI、Sentry、JIRA 現在『FULL KAITEN』バックエンドの開発部門では、今後習得または強化したい言語・技術の上位にランクインしているRustやPythonを用いて開発を行っています。 フルカイテンは、プロダクトドリブンな環境です。 今後もどの技術・言語を使うかではなく、実現したい機能にとって最適なのか？を軸に選定していきます。 （ランキング参照：ファインディ株式会社　「今後習得または強化したい言語・技術」に関する調査結果） - 開発責任者　1名 - フロントエンドエンジニア 1名 - バックエンドエンジニア　3名（★ここが今回の募集ポジションです） - データサイエンス　1名 ※業務委託で複数名のエンジニアにご参画頂いております。 プロダクトの大まかなロードマップは、お客様からのフィードバック、プロダクトのビジョンを元にボードメンバーが決定します。 ロードマップを元に、プロダクトの要件・仕様の検討を行いますが、そこからビジネスサイドのメンバーと共に開発メンバーも参画します。 良い意見はどんどん採用するので、開発メンバーの意見で、仕様が決まることもあります。 採用する技術は、開発チームで話し合いの上、決定します。 開発メンバーの自主性を尊重するため、緩やかな管理を行っています。 タスクは、ビジネスサイド、開発チームの全員が追加可能です。 エンジニアタスクの管理者が、タスクの優先度を、ビジネスサイドと調整の上、決定し、開発メンバーをアサインします。 それ以降の対応は、基本的に、開発メンバーに委ねられています。 - 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る - タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行う - 全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行う - プロダクトの開発言語やフレームワークなど主要な構成技術は、基本的に最新版より1年以上ビハインドしていない - 1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している - デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っている - イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングを行っている - 基本はリモートワーク - 月1回は東京または大阪への出社日あり、それ以外は自由出社 育児中の開発メンバーが在籍している - CTO またはそれに準じる、技術やワークフローの標準化を行う役割の人・部門が存在する - 取締役（社内）または執行役員として、エンジニアリング部門の人間が経営に参加している - エンジニアの人事評価にエンジニアが関わっている

AI×SaaSプロダクトの『FULL KAITEN』開発部門で、バックエンドの開発を担当いただきます。 - 新機能の開発 - 機能改善要望についての開発 - 障害発生時の対応 - データ集計基盤 - フロントエンドとのAPI（GraphQL） - 開発言語： Rust、Python - ライブラリ・フレームワーク： actix-web、Juniper、embulk - API通信： GraphQL - DB： Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift - 検索エンジン： Amazon Elasticsearch Service - インフラ： Amazon Web Services - AWS製品： EC2、ECS、S3、Redshift、Step Functions - ツール： GitHub、Slack、CircleCI、Sentry、JIRA 現在『FULL KAITEN』バックエンドの開発部門では、今後習得または強化したい言語・技術の上位にランクインしているRustやPythonを用いて開発を行っています。 フルカイテンは、プロダクトドリブンな環境です。 今後もどの技術・言語を使うかではなく、実現したい機能にとって最適なのか？を軸に選定していきます。 （ランキング参照：ファインディ株式会社　「今後習得または強化したい言語・技術」に関する調査結果） - 開発責任者　1名 - フロントエンドエンジニア 1名 - バックエンドエンジニア　3名（★ここが今回の募集ポジションです） - データサイエンス　1名 ※業務委託で複数名のエンジニアにご参画頂いております。 プロダクトの大まかなロードマップは、お客様からのフィードバック、プロダクトのビジョンを元にボードメンバーが決定します。 ロードマップを元に、プロダクトの要件・仕様の検討を行いますが、そこからビジネスサイドのメンバーと共に開発メンバーも参画します。 良い意見はどんどん採用するので、開発メンバーの意見で、仕様が決まることもあります。 採用する技術は、開発チームで話し合いの上、決定します。 開発メンバーの自主性を尊重するため、緩やかな管理を行っています。 タスクは、ビジネスサイド、開発チームの全員が追加可能です。 エンジニアタスクの管理者が、タスクの優先度を、ビジネスサイドと調整の上、決定し、開発メンバーをアサインします。 それ以降の対応は、基本的に、開発メンバーに委ねられています。 - 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る - タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行う - 全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行う - プロダクトの開発言語やフレームワークなど主要な構成技術は、基本的に最新版より1年以上ビハインドしていない - 1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している - デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っている - イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングを行っている - 基本はリモートワーク - 月1回は東京または大阪への出社日あり、それ以外は自由出社 育児中の開発メンバーが在籍している - CTO またはそれに準じる、技術やワークフローの標準化を行う役割の人・部門が存在する - 取締役（社内）または執行役員として、エンジニアリング部門の人間が経営に参加している - エンジニアの人事評価にエンジニアが関わっている

AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、**システム運用**を担当頂きます。 自社SaaSサービス「Full-kaiten」を支えるインフラ環境構築・運用などのシステム管理業務に加え、サービスの監視やパフォーマンス・チューニング、運用業務効率化のツール作成など、プロダクト開発チームとともに信頼性の高いサービスの設計と実装を行います。 - 開発責任者：1名 - フロントエンドエンジニア：1名 - バックエンドエンジニア：3名 - SRE：0名（★ここが今回の募集ポジションです） ※上記は社員のみ 業務委託で複数名のエンジニアにご参画頂いております。 - AWS: EC2、ECS、StepFunctions、S3、Aurora(PostgreSQL)、Elastic Search、Cloud Watch - Python、Rust、Spark エンジニアチームの環境は、エンジニアとしてのキャリア形成と業務のやりがいを両立したいと考えています。 技術選定においては、元々使っていたものにこだわらず、解決したい問題を見極めながら新しい技術を取り入れチャレンジできるモダンな開発環境となっております。 加えて、お客様の在庫情報を扱うため、データ規模が大きく、パフォーマンスを考慮した設計/開発をする必要があり、結果として難易度の高いプロダクト開発を経験することが可能です。 業務のやりがいという観点では、明確にお客様から感謝の声をいただくことができます。具体的には、カスタマーサクセスのメンバーから随時Slackで、「在庫の圧縮ができた！」と使用している企業からのお声を共有される環境です。 そのため、開発しているものがお客様のお役に立っていることを実感できます。 - 勉強会、セミナー参加費用は会社負担 技術向上のための活動を積極的に支援しています。 - Webサービス購入支援 メンバーからの提案で、業務の効率化に必要と判断したものは積極的に導入してきた実績がたくさんあります。 - 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る - タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行う - 全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行う - プロダクトの開発言語やフレームワークなど主要な構成技術は、基本的に最新版より1年以上ビハインドしていない - 本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施している - 「リファクタリングは随時行われるべき」という価値観をメンバー全員が共有しており、日常的に実施している - 提出されたコードには自動的にリグレッションテストが実行される環境が構築されている - 1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している - デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っている - イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングを行っている - タスク見積もりの単位には絶対量（人日など）ではなく相対ポイントを用い、極力複数人の意見を調整する形で行っている - 継続的なデプロイ（デリバリー）を行っている - 全てのコードをバージョン管理ツールで管理している - 各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースで行われる - 自動（＝システム化され、1コマンドで実行できる）ビルド、自動デプロイ環境が整備されている - 基本はリモートワーク - 月1回は東京または大阪への出社日あり、それ以外は自由出社 ※出社日はコロナの情勢を踏まえて変更となる場合があります。 　- 東京：東京都日比谷 　- 大阪：大阪市福島区福島 育児中の開発メンバーが在籍している - CTO またはそれに準じる、技術やワークフローの標準化を行う役割の人・部門が存在する - 取締役（社内）または執行役員として、エンジニアリング部門の人間が経営に参加している - エンジニアの人事評価にエンジニアが関わっている

**【概要】** GraphQLによるAPIサーバー構築 **【詳細】** バックエンド領域において、機能改善やオプション機能の追加に開発に携わっていただきます。 Rustでactix-webを使用し、GraphQLサーバーを開発しています。 Rust未経験者でも静​的型付け言語(GoやScalaなど)の業務経験がありましたら、問題ありません。 社員エンジニアとスクラムチームを形成し、スクラムイベントを通じて、開発メンバー全員でスプリントを消化していく体制になります。 状況やご希望に応じてフロントエンド領域をお願いすることもあります。 **【開発環境】** 開発言語： Rust DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift 検索エンジン： Amazon Elasticsearch Service ライブラリ・フレームワーク：actix-web, Juniper(GraphQL) インフラ： Amazon Web Services AWS製品： EC2、ECS、S3、ALB、CloudWatch ツール： GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

▽仕事概要 AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、データに関するエンジニアリングを担当していただきます。 顧客の持つさまざまなビッグデータをクラウド環境で統合し、その分析と活用が可能となるよう基盤を実装・構築・運用します。 ▽募集背景 我々は今後、少数精鋭で高速にビジョンの実現と事業のスケールをしていきます。 そういった背景から、開発組織の中心で活躍して頂ける方を募集することにしました。 ▽データエンジニアで重要視している活動 顧客に FULL KAITEN を導入するためには、顧客システムと FULL KAITEN との間でデータを自動連携させる必要があります。 この自動連携のためのプログラムを実装し、スムーズに導入を進めることがデータエンジニアのミッションです。 【顧客データを最大限に活かしたデータ連携】 データエンジニアは、顧客が保持するビッグデータを、FULL KAITENに繋ぎ込む重要な役割を担っています。 顧客に最大の価値を届けるには、どのように連携すべきか、という視点を大切に活動しています。 ▽チーム体制 開発責任者　1名 └プロダクトオーナー1名 └フロントエンドエンジニア 2名 └バックエンドエンジニア　5名 └SRE　0名 └QAエンジニア　0名 └データエンジニア　0名（★ここが今回の募集ポジションです） ※上記は社員のみ 業務委託で複数名のエンジニアにご参画頂いております。 ▽エンジニアチームの特徴 フルカイテンのエンジニアチームの環境は、エンジニアとしてのキャリア形成と業務のやりがいを両立したいと考えています。 具体的に、まずキャリア形成の観点では、元々使っていたものにこだわらず、どんどん新しい技術を取り入れチャレンジできるモダンな開発環境となっております。 加えて、フルカイテンはお客様の在庫情報を扱うのでかなりデータ規模が大きく、パフォーマンスを考慮した設計/開発をする必要があるため、結果として難易度の高いプロダクト開発を経験することが可能となっております。 次に、業務のやりがいという観点では、明確にお客様から感謝の声をいただくことができます。具体的には、カスタマーサクセスのメンバーから随時Slackで、「フルカイテンを使うことで在庫の圧縮ができた！」とフルカイテンを使用している企業からのお声を共有される環境です。 そのため、開発しているものがお客様のお役に立っていることを実感できます。 ▽データエンジニアの担当範囲 ・顧客のデータをFULL KAITENに繋ぎ込むためのデータ基盤の実装・構築 ・データ活用の支援 ▽業務内容 ・新規データ取得のETLの実装 ・データウェアハウスの実装 ・データ基盤の運用及び保守開発 ・データの可視化 【使用技術】 ・開発言語： Python、SQL ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： EC2、ECS、StepFunctions、S3、Redshift、Aurora(PostgreSQL)、Lambda、Cloud Watch ・ツール： GitHub、Jira、Slack

**【概要】** AI×SaaSプロダクト『FULL KAITEN』の開発部門で、データサイエンス領域の開発 **【詳細】** ・データ集計基盤構築 ・機械学習基盤構築 ・新機能の開発 ・機能改善要望についての開発 ・予測モデルの開発および運用 ・障害発生時の対応 **【使用技術】** 開発言語： Python DB：Redshift, Aurora(PostgreSQL互換) インフラ： Amazon Web Services AWS製品： ECS, S3, Step Functions, Lambda 機械学習ツール：Kedro, MLflow ツール： GitHub、ZenHub、Slack、CircleCI、Sentry

**【概要】** Python、SeleniumによるRPAの開発 SQL、Pythonによるデータ変換処理の開発 **【詳細】** **①RPAの開発** 主として、Python、SeleniumによるRPAの開発をお任せします。 顧客企業、あるいは、外部システムへ、データを連携するために、RPAを利用しています。 主要な処理は、プロダクトのWeb画面からデータを取得し、データの加工を行い、S3に置く、というものになります。 それらを顧客企業の要件に合わせて実装を行います。 現在は、Seleniumで実装していますが、将来的には、Playwright等への置き換えも検討しています。 **②データ変換処理の開発** RPAの開発以外に、SQL、Pythonによるデータ変換処理の開発をお任せすることもあります。 顧客企業から受領したデータを、SaaSのデータ仕様に合わせるため、データ連携基盤では、データの変換を行っています。 顧客企業によって、データ形式が異なるため、データ変換処理は、個別に実装し、対応しています。 実装は、設計担当者が作成した設計書を元に、変換処理の実装を行います。 **【使用技術】** 開発言語： Python、SQL インフラ： Amazon Web Services AWS製品： EC2、ECS、StepFunctions、S3、Redshift、Lambda、Cloud Watch フレームワーク：Selenium（Playwrightの使用を検討中） ツール： GitHub、Jira、Slack

**【概要】** SQL、Pythonによるデータ変換処理の設計および開発 **【詳細】** 顧客企業から受領したデータを、SaaSのデータ仕様に合わせるため、データ連携基盤では、データの変換を行っています。 顧客企業によって、データ形式が異なるため、データ変換処理は、個別に実装し、対応しています。 そのデータ変換処理について、設計、実装、テスト、リリースまでを担当いただきます。 設計は、顧客企業から受領したデータをどのように変換するか検討し、設計書に記載していきます。 実装は、作成した設計書を元に、変換処理の実装を行います。 **【使用技術】** ・開発言語： Python、SQL ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： EC2、ECS、StepFunctions、S3、Redshift、Lambda、Cloud Watch ・ツール： GitHub、Jira、Slack

**【概要】** Pythonによるデータ基盤構築 **【詳細】** 在庫最適化システムを支えるデータ基盤の構築を行っていただきます。 顧客からの数億レコードにもなる大量データの加工をSQLやPythonを用いて作成し、集計後、データストアに投入する機構の構築に携わっていただきます。 社員エンジニアとスクラムチームを形成し、スクラムイベントを通じて、開発メンバー全員でスプリントを消化していく体制になります。 **【開発環境】** 開発言語： Python、SQL DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift 検索エンジン： Amazon Elasticsearch Service ライブラリ・フレームワーク：Pandas、Numpy、Dask インフラ： Amazon Web Services AWS製品： ECS、S3、Step Functions、Lambda、CloudWatch 環境、ツール： Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

アーキテクトとして最適なソリューションやアーキテクチャの開発に携わっていただきます。 システムの機能要件、セキュリティなどの非機能要件を定義し、あるべきシステム全体像から開発計画を策定。 当該開発計画に基づいた、アプリケーションアーキテクチャ、インフラの設計・開発を実施し、非機能要件に基づくテストまで、技術レイヤーにおける中心的な役割を担っていただきます。 - 開発責任者：1名 - フロントエンドエンジニア：1名 - バックエンドエンジニア：3名（★ここが今回の募集ポジションです） - データサイエンス：1名 - ITアーキテクト：0名（★ここが今回の募集ポジションです） ※上記は社員のみ 業務委託で複数名のエンジニアにご参画頂いております。 - 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る - タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行う - 全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行う - プロダクトの開発言語やフレームワークなど主要な構成技術は、基本的に最新版より1年以上ビハインドしていない - 本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施している - 「リファクタリングは随時行われるべき」という価値観をメンバー全員が共有しており、日常的に実施している - 提出されたコードには自動的にリグレッションテストが実行される環境が構築されている - 1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している - デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っている - イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングを行っている - タスク見積もりの単位には絶対量（人日など）ではなく相対ポイントを用い、極力複数人の意見を調整する形で行っている - 継続的なデプロイ（デリバリー）を行っている - 全てのコードをバージョン管理ツールで管理している - 各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースで行われる - 自動（＝システム化され、1コマンドで実行できる）ビルド、自動デプロイ環境が整備されている - 開発に必要な全ての資料やデータ（個人情報を除く）は、実装を担当するメンバーなら誰でも、上長その他の許可の必要なく自由に閲覧できる - KPI などチームの目標・実績値について、メンバーの誰もがいつでも閲覧可能になっている - チャットツールを導入しており、チームのためのチャットルームがある - 専用の情報共有ツールを使って、ノウハウや議事録、日報などの情報共有を行っている - 仕事中、イヤホンの装着が許容されている - リモート勤務を行うことができる - 月1回は出社日あり、それ以外は自由出社 ※出社日はコロナの情勢を踏まえて変更となる場合があります。 育児中の開発メンバーが在籍している - CTO またはそれに準じる、技術やワークフローの標準化を行う役割の人・部門が存在する - 取締役（社内）または執行役員として、エンジニアリング部門の人間が経営に参加している - エンジニアの人事評価にエンジニアが関わっている - rust - python - typescript - react - amazon-redshift - postgresql - slack - aws-ec2 - embulk - circleci - amazon-ecs - sentry - aws-s3 - graphql - actix-web - step-functions - redshift - juniper - github 38%