フルスタックエンジニア

フルスタックエンジニアAI×プロダクトで“数千万人”の行動を変える｜日本全国フルリモートOK 審査中 HIGHCLASS

Description

• 募集背景と開発課題

InsightXは、検索・推薦・生成・表示までを横断してプロダクトに組み込める、Netflixなどのビッグテックが手がける「自分のためだけのユーザー体験」を民主化する独自プラットフォームを提供するシリーズAのAIスタートアップです。

直近で総額8億円の資金調達を行い、日本を代表するような大手企業様への導入が随時進んでおり、今後もこの成長をさらに加速させるため、いまプロダクトと開発基盤の両面で、3つの大きな課題に向き合っています。

[1] 顧客起点で生まれる要件を、素早くプロダクトへ実装できること

顧客現場で生まれる課題が非常に具体的で、かつ事業成果に近い場所にあります。

フルスタックエンジニアには、DS（Deployment Strategist）やFDEが掴んだ課題を受け取り、必要な要件に変換し、フロントエンドからバックエンド、データ連携までを含めて素早く実装する力が求められます。

単に仕様を消化するのではなく、何を共通機能化すべきか、どこを柔軟に設計すべきかを見極めながら、動くプロダクトとして前に進める役割です。

[2] 個別最適に留まらず、横展開可能なアーキテクチャをつくること

顧客ごとの施策に対応するだけでは、プロダクトは強くなりません。

InsightXでは、あるクライアント向けに実装した機能やデータ処理を、他社・他業界にも展開できる形に抽象化し、共通機能として還元していくことが前提です。そのため、画面実装だけでなく、API設計、データモデリング、バッチやイベント連携、運用しやすい構成まで含めて考える必要があります。フルスタックエンジニアには、実装スピードと再利用性の両立が求められます。

[3] GenAI-Nativeな開発プロセスを前提に、生産性を再定義すること

InsightXでは、開発・営業・バックオフィスを含む全領域で生成AIをフル活用し、業務の自動化を推進しています。

エンジニアリングでも、Cursor、Claude Code等を前提に、導入スクリプト生成、ABテスト分析、Config生成、ダッシュボード作成などの自動化が進んでいます。

人間は意思決定、設計、複雑な実装に集中し、単純なコーディングはAIに任せる。この前提のもとで、自らの専門性をプロンプトやワークフローとして形式知化し、チーム全体の生産性を底上げしていくことが期待されます。

• 仕事内容（ミッション）

このポジションは、顧客現場に深く入り込むFDEとは役割が異なり、プロダクトと開発基盤の中核を担うフルスタックエンジニアです。

一方で、顧客起点の要件や本番データのリアリティを理解しながら、事業に近いテーマを技術で前進させる点が大きな特徴です。

・ フロントエンドからバックエンド、データ連携までを含む本番実装

・ 顧客起点で生まれた要件の構造化と、共通機能としての設計

・ 複数クライアントへの横展開を前提としたアーキテクチャ設計

・ 本番データを前提とした機能改善、検証基盤、運用フローの整備

・ ABテストや分析基盤と連携した、施策実装から効果検証までの開発

・ 生成AIを使いこなし、実装スピードと品質を高めるための開発プロセス改善

フロントエンド、バックエンド、データ基盤、MLといった各レイヤーを分業の境界として捉えるのではなく、ユーザー体験を前進させるために必要なものへ越境していくことが、このポジションの前提です。特定レイヤーの専門性を起点にしながらも、E2Eでプロダクトに触れたい方にとって大きな挑戦機会があります。

• 開発環境

開発言語Go, Python, TypeScript, JavaScript (Vanilla JS)

フレームワークGin, Flask, Hono, React, Next.js, Svelte

インフラGoogle Cloud Platform (GKE, Cloud Run, Cloud Pub/Sub), AWS CloudFront

DB / データ基盤BigQuery, Cloud SQL (PostgreSQL), Cloud Datastore, Cloud Bigtable

MLVertex AI, PyTorch, Hugging Face, BQML

DevOps / CI/CDTerraform, GitHub Actions, Helm, Kustomization

ツールdbt, Redash, Slack

AIツールCursor, Claude Code, Codex

• InsightXについて

国内外含めオンラインでの購買体験は、未だ十分にパーソナライズされているとは言えません。

膨大な顧客データが存在していても、それが「次のアクション」や「次に見るべき体験」に変換されないまま眠っているデータは少なくありません。

InsightXは、こうした構造的な課題に対し、CX変革AIプラットフォーム「InsightX」を開発・提供しています。コアプロダクトは、「シェルフ型レコメンド®」です。

ユーザー一人ひとりの「いま見たい」をリアルタイムに捉え、商品、スタッフコンテンツ、特集記事などの既存アセットを組み合わせながら、パーソナライズされた体験を全自動で構築します。

単に機能を提供するSaaSではなくCXプラットフォームです。

Deployment Strategist（DS）やForward Deployed Engineer（FDE）が顧客の現場で得た課題や知見を、プラットフォームに素早く還元しながら、顧客体験そのものを前進させていく事業です。

その中でフルスタックエンジニアは、個別施策を支えるだけでなく、複数社に再現可能なプロダクトとして成立させる中核を担います。

すでに特定ドメインではジャイアントキリングを巻き起こしており、今後は家具・家電、総合モール、メディア、エンタメ、コスメ、不動産など、多品種かつ娯楽性の高い領域を中心に導入が進んでいます。2025年の製品版リリース以降、CARRは前年末比で約4倍、顧客数は約3倍に成長しています。さらにシリーズAラウンドでは総額8億円の資金調達を完了し、プロダクト開発と組織拡張を加速させています。

私たちが向き合っているのは、単なるレコメンド最適化ではありません。

非IT企業の自社ECが抱える「外部ベンダーの開発スピードの遅さ」と「多機能なSaaSを使いこなす難しさ」という構造的なジレンマそのものです。InsightXはそこに対し、現場で得た解像度の高い課題を起点に、本番データを使った動く価値を短いサイクルで実装し、プロダクトとして磨き込みながら前に進める開発スタイルを取っています。

次のフェーズでは、ファッション・アパレルで培った技術を、あらゆるBtoC企業へ横展開できるプロダクトへ進化させていきます。生成AI技術の進化を前提にした継続的なプロダクト改善と、AIネイティブなエンジニア組織の強化もその中核です。こうした進化を、アプリケーションからデータ基盤まで横断して牽引するフルスタックエンジニアを募集します。

Requirements

• 募集背景と開発課題

InsightXは、検索・推薦・生成・表示までを横断してプロダクトに組み込める、Netflixなどのビッグテックが手がける「自分のためだけのユーザー体験」を民主化する独自プラットフォームを提供するシリーズAのAIスタートアップです。

直近で総額8億円の資金調達を行い、日本を代表するような大手企業様への導入が随時進んでおり、今後もこの成長をさらに加速させるため、いまプロダクトと開発基盤の両面で、3つの大きな課題に向き合っています。

[1] 顧客起点で生まれる要件を、素早くプロダクトへ実装できること

顧客現場で生まれる課題が非常に具体的で、かつ事業成果に近い場所にあります。

フルスタックエンジニアには、DS（Deployment Strategist）やFDEが掴んだ課題を受け取り、必要な要件に変換し、フロントエンドからバックエンド、データ連携までを含めて素早く実装する力が求められます。

単に仕様を消化するのではなく、何を共通機能化すべきか、どこを柔軟に設計すべきかを見極めながら、動くプロダクトとして前に進める役割です。

[2] 個別最適に留まらず、横展開可能なアーキテクチャをつくること

顧客ごとの施策に対応するだけでは、プロダクトは強くなりません。

InsightXでは、あるクライアント向けに実装した機能やデータ処理を、他社・他業界にも展開できる形に抽象化し、共通機能として還元していくことが前提です。そのため、画面実装だけでなく、API設計、データモデリング、バッチやイベント連携、運用しやすい構成まで含めて考える必要があります。フルスタックエンジニアには、実装スピードと再利用性の両立が求められます。

[3] GenAI-Nativeな開発プロセスを前提に、生産性を再定義すること

InsightXでは、開発・営業・バックオフィスを含む全領域で生成AIをフル活用し、業務の自動化を推進しています。

エンジニアリングでも、Cursor、Claude Code等を前提に、導入スクリプト生成、ABテスト分析、Config生成、ダッシュボード作成などの自動化が進んでいます。

人間は意思決定、設計、複雑な実装に集中し、単純なコーディングはAIに任せる。この前提のもとで、自らの専門性をプロンプトやワークフローとして形式知化し、チーム全体の生産性を底上げしていくことが期待されます。

• 仕事内容（ミッション）

このポジションは、顧客現場に深く入り込むFDEとは役割が異なり、プロダクトと開発基盤の中核を担うフルスタックエンジニアです。

一方で、顧客起点の要件や本番データのリアリティを理解しながら、事業に近いテーマを技術で前進させる点が大きな特徴です。

・ フロントエンドからバックエンド、データ連携までを含む本番実装

・ 顧客起点で生まれた要件の構造化と、共通機能としての設計

・ 複数クライアントへの横展開を前提としたアーキテクチャ設計

・ 本番データを前提とした機能改善、検証基盤、運用フローの整備

・ ABテストや分析基盤と連携した、施策実装から効果検証までの開発

・ 生成AIを使いこなし、実装スピードと品質を高めるための開発プロセス改善

フロントエンド、バックエンド、データ基盤、MLといった各レイヤーを分業の境界として捉えるのではなく、ユーザー体験を前進させるために必要なものへ越境していくことが、このポジションの前提です。特定レイヤーの専門性を起点にしながらも、E2Eでプロダクトに触れたい方にとって大きな挑戦機会があります。

• 開発環境

開発言語Go, Python, TypeScript, JavaScript (Vanilla JS)

フレームワークGin, Flask, Hono, React, Next.js, Svelte

インフラGoogle Cloud Platform (GKE, Cloud Run, Cloud Pub/Sub), AWS CloudFront

DB / データ基盤BigQuery, Cloud SQL (PostgreSQL), Cloud Datastore, Cloud Bigtable

MLVertex AI, PyTorch, Hugging Face, BQML

DevOps / CI/CDTerraform, GitHub Actions, Helm, Kustomization

ツールdbt, Redash, Slack

AIツールCursor, Claude Code, Codex

• InsightXについて

国内外含めオンラインでの購買体験は、未だ十分にパーソナライズされているとは言えません。

膨大な顧客データが存在していても、それが「次のアクション」や「次に見るべき体験」に変換されないまま眠っているデータは少なくありません。

InsightXは、こうした構造的な課題に対し、CX変革AIプラットフォーム「InsightX」を開発・提供しています。コアプロダクトは、「シェルフ型レコメンド®」です。

ユーザー一人ひとりの「いま見たい」をリアルタイムに捉え、商品、スタッフコンテンツ、特集記事などの既存アセットを組み合わせながら、パーソナライズされた体験を全自動で構築します。

単に機能を提供するSaaSではなくCXプラットフォームです。

Deployment Strategist（DS）やForward Deployed Engineer（FDE）が顧客の現場で得た課題や知見を、プラットフォームに素早く還元しながら、顧客体験そのものを前進させていく事業です。

その中でフルスタックエンジニアは、個別施策を支えるだけでなく、複数社に再現可能なプロダクトとして成立させる中核を担います。

すでに特定ドメインではジャイアントキリングを巻き起こしており、今後は家具・家電、総合モール、メディア、エンタメ、コスメ、不動産など、多品種かつ娯楽性の高い領域を中心に導入が進んでいます。2025年の製品版リリース以降、CARRは前年末比で約4倍、顧客数は約3倍に成長しています。さらにシリーズAラウンドでは総額8億円の資金調達を完了し、プロダクト開発と組織拡張を加速させています。

私たちが向き合っているのは、単なるレコメンド最適化ではありません。

非IT企業の自社ECが抱える「外部ベンダーの開発スピードの遅さ」と「多機能なSaaSを使いこなす難しさ」という構造的なジレンマそのものです。InsightXはそこに対し、現場で得た解像度の高い課題を起点に、本番データを使った動く価値を短いサイクルで実装し、プロダクトとして磨き込みながら前に進める開発スタイルを取っています。

次のフェーズでは、ファッション・アパレルで培った技術を、あらゆるBtoC企業へ横展開できるプロダクトへ進化させていきます。生成AI技術の進化を前提にした継続的なプロダクト改善と、AIネイティブなエンジニア組織の強化もその中核です。こうした進化を、アプリケーションからデータ基盤まで横断して牽引するフルスタックエンジニアを募集します。

Preferred Experiences

- GCPを活用した本番システムの構築・運用経験

- ECプラットフォーム（Shopify / EC-CUBE等）との連携実装経験

- テックリード・シニアSWEとしての設計レビュー・技術判断の経験

- dbt / BigQueryを使ったデータパイプラインの実装経験

- スタートアップ・自社プロダクトでの1人目〜少人数チームでの開発経験

We are looking for

- 顧客接点が好きで、現場から価値を立ち上げるのが得意

- 実装だけでなく「成果が出たか」を最後まで追いたい

- スピードと打席数の多い環境で、学習と改善を回し続けたい

Working Conditions

Salary

年収：800万円〜1,500万円（スキルや経験を考慮し決定）

※月給には、みなし残業代45時間含む

※全員に対しての定期的なSO付与＋成果に応じたSO付与制度あり

Location

東京都港区港南2-15-1 品川インターシティA棟 22階 SPROUND内

Job Type

正社員 or 業務委託

Work hours

勤務時間：10:00〜19:00（休憩1時間、実働8時間）/フレックスタイム制

※ご都合に応じて柔軟に稼働いただいて問題ございません

Probation period

あり（6ヶ月）

Benefits

- 生成AIの個人課金を支援

- 個人の学びへの支援（本の購入・セミナー参加など）

- リモートワーク併用可能

- 快適なコワーキングスペース（ウォーターサーバー、コーヒーメーカー、リラクゼーションスペース）

- 技術トレンド・業界動向のキャッチアップ支援

- 社内での最新の取り組み・事例のKT会（Knowledge Transfer）の開催