{"id":1274812,"url":"https://alion.io/job/nsightx-urusutakkuenjinia","title":"フルスタックエンジニア","company":{"id":2675291,"name":"InsightX","domain":"insightx.tech","url":"https://alion.io/company/insightx","size_band":"51-200","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"HERP","truth_index":{"grade":"B","score":75,"open_postings":3,"ghost_share":0,"stale_share":1,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":null,"computed_at":"2026-10-25T05:49:26Z"}},"role":"Backend","role_family":"Backend","seniority":null,"employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Tokyo, 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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\n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。\n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。\n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。\n[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\n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。\nInsightX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。\n[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\nInsightX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。\n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。\n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。\n仕事内容（ミッション）\n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。\n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。\n・ 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\n・ 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\n・ 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\n・ 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\n・ 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\n・ 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\n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。\n開発環境\n開発言語Go, Python, TypeScript, JavaScript (Vanilla JS)\nフレームワークGin, Flask, Hono, React, Next.js, Svelte\nインフラGoogle Cloud Platform (GKE, Cloud Run, Cloud Pub/Sub), AWS CloudFront\nDB / データ基盤BigQuery, Cloud SQL (PostgreSQL), Cloud Datastore, Cloud Bigtable\nMLVertex AI, PyTorch, Hugging Face, BQML\nDevOps / CI/CDTerraform, GitHub Actions, Helm, Kustomization\nツールdbt, Redash, Slack\nAIツールCursor, Claude Code, 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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\nWorking Conditions\nSalary\n年収：800万円〜1,500万円（スキルや経験を考慮し決定）\n※月給には、みなし残業代45時間含む\n※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\nLocation\n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\nJob Type\n正社員 or 業務委託\nWork hours\n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\n※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\nProbation period\nあり（6ヶ月）\nBenefits\n- 生成AIの個人課金を支援\n- 個人の学びへの支援（本の購入・セミナー参加など）\n- リモートワーク併用可能\n- 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）\n- 技術トレンド・業界動向のキャッチアップ支援\n- 社内での最新の取り組み・事例のKT会（Knowledge Transfer）の開催","description_format":"text","description_chars":6760,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":[],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-09-26T01:05:26Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":6,"band":"cold","label":"Long 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