株式会社アンドパッド ソフトウェアエンジニア（バックエンド） の求人一覧

Senior Product Engineer / Full-stack

AIを当たり前に使いこなす「AIネイティブ」な開発環境のもと、1つの専門性を軸に領域を柔軟に越境しながら、複数プロダクトが連携する複雑なシステムデザインに挑む仕事です。ユーザー価値を最速で最大化する、シニアプロダクトエンジニアを募集します。 募集背景 建設業界は、就業者の高齢化や慢性的な人手不足という大きな社会課題に直面しています。アンドパッドは「幸せを築く人を、幸せに。」をミッションに掲げ、現場のDXを支えるプラットフォームとして成長を続けてきました。ARR 100億円を突破した現在も、私たちの挑戦はまだ通過点に過ぎません。 将来的には300億円規模の事業成長を実現するため、現在は大手ゼネコン向けのエンタープライズ対応、海外展開に加え、長年蓄積してきた膨大な施工データを活かした「建設特化型のAIエージェント・AI事業」の本格展開など、複雑でチャレンジングなプロジェクトが同時に動き出しています。 現在、アンドパッドの開発組織では、20以上のプロダクトが約30のチームで並行して開発されています。 AIコーディングが当たり前になり、仕様通りのコードの記述がAIへと移行しつつあるこの時代、私たちがエンジニアに求めているのは、AIのパワーを前提としながら、より高度なシステムデザインや「顧客が本当に求めている価値は何か」という本質的な問いに向き合うことです。 具体的には、「バックエンド」や「フロントエンド」といった1つの得意領域において深い専門性を持ちながらも、それを起点にアーキテクチャ全体を見通し、ユーザー価値を最速で最大化するために領域を柔軟に越境していけるシニアプロダクトエンジニアを求めています。 1つの技術を突き詰め、優れた実績を残してきたからこそ対峙できる、この「マルチプロダクトの進化」という難題に、共に挑んでいただける方からのご応募をお待ちしています。 業務内容 プロジェクトチームの技術的支柱として、仕様策定の上流から設計、開発、運用、そして最新ツールを用いた開発プロセスの刷新までを主導していただきます。 以下は一例です。得意領域や今後挑戦したいことに応じて、ミッション策定いたします。 1. 専門性を軸にした、プロダクトのアーキテクチャ設計と実装 　・自身の得意領域（例：Ruby on Rails、Go、React、TypeScript等）における深い専門性を活かし、中核機能の設計・開発・テストをリード 　・マイクロサービスやモジュール化を適切に選択し、急増するデータ量や複雑なビジネスドメインに耐えうる「壊れにくく、スケールしやすいシステム」へのリアーキテクチャの推進 2. 価値を届けるための、フルスタック・マルチプロダクト開発 　・バックエンドに閉じず、フロントエンドやAWS等のインフラ、インターフェース設計までを統合的に捉え、価値提供を最大化するための越境的なエンジニアリング 　・複数プロダクトが連携する複雑なシステム構造を紐解き、安全性とアジリティを両立させた連携仕様・データモデリングの策定 3. ビジネス・ユーザー価値の共創 　・PdMやデザイナー、営業やCRE等の様々なステークホルダーと直接ディスカッションを行い、事業の目標を最適な技術的アプローチへと翻訳し、要件定義からデプロイまでを一気通貫で牽引 　・「何を作るべきか」という問いからチームで向き合い、顧客への本質的な価値提供に執着したプロダクト開発 4. 開発プロセス自体のアップデート（AIネイティブ開発の実践） 　・Claude Code、GitHub Copilot、Cursorなどの最新ツールを自律的に使いこなし、これまでの開発の「当たり前」を覆す、生産性を数倍に引き上げる新たな開発スタイルの検証とチームへの普及 💡 このポジションの魅力 ▶ 15以上のプロダクトが連携する「総合プラットフォーム」ならではの設計課題］ 0→1の新規プロダクトから、数万社・数十万人が日常的に利用する社会インフラ規模のサービスまで、多様なフェーズのシステムが同一のプラットフォーム上に共存しています。これらが滑らかにデータ連携し、かつ大手企業向けの厳しいセキュリティや複雑な権限管理にも応えられる「全体最適な共通基盤・データモデリング」をどう設計するか。単一のプロダクト開発では経験できない、非常に深くやりがいのある設計課題に向き合うことができます。 ▶ 複雑な業務ドメインを紐解き、現場の「働く」を本質的に支えるエンジニアリング 建設業界は50兆円を超える巨大な市場であり、現場ごとに独自の商習慣や極めて複雑な業務・お金のフローが存在します。私たちが目指すのは、現場の施工効率化にとどまらず、予算管理や入金サイクルの可視化（予実管理・経営管理DX）を通じた経営リスクの解消、そして業界全体の長時間労働の是正といった本質的な働き方改善です。ビジネスの要件やドメインの背景を深く理解した上で、これらをいかに柔軟で保守性の高いシステムへ落とし込めるかという、プロダクトエンジニアとしての本質的な腕の見せ所が豊富にあります。  ▶ AIを道具として使いこなし、設計や対話といった「創造的な業務」に集中できる環境 全社として「AIネイティブな組織」を掲げ、最新のコーディングエージェント（Claude Code, Cursorなど）を全員が使い倒せる環境と、それを支える高度なインフラ体制を整えています。AIによって単なるコードの記述が大幅に削減されたからこそ、エンジニアは「複雑な課題をどうモデル化するか」「どの技術を選択し、どう組み合わせるか」という、人間にしか解けない上位の意思決定やアーキテクチャ設計に集中し、ものづくりの楽しさを追求できる環境です。 必須条件 Webアプリケーション開発経験、および要件定義〜設計〜開発〜運用のライフサイクルを一気通貫で推進した経験 複数の技術領域（バックエンドまたはフロントエンド）をまたいで、複雑なビジネス要件やパフォーマンス課題に対する高度なアーキテクチャ設計・最適化を主導した経験 パブリッククラウド環境（AWSまたはGCPなど）を用いたアプリケーション開発・運用経験 アンドパッドのミッション・バリューへの共感 歓迎条件 テックリードやシニアエンジニアとして、複数人のチームにおける技術的な意思決定や、技術マネジメントをリードした経験 モノリスの分割・整理（モジュラモノリス化やマイクロサービス化）やデータベースリファクタリング、大規模なアプリケーションにおけるパフォーマンス改善の実務経験 AI（生成AI/LLM）をプロダクトに組み込む、または開発プロセスに高度に活用してチーム開発の生産性を大きく向上させた経験 BtoB業務システム（基幹システム、ERP、エンタープライズSaaSなど）における複雑な権限・セキュリティ要件の設計・開発経験 求める人物像 ビジネスのスピード（0→1・1→10の機能開発）と、中長期のアーキテクチャの堅牢性（技術負債解消や共通基盤化）のトレードオフにおいて、事業状況を鑑みた現実的かつ最適な意思決定ができる方 抽象度の高いビジネス要件や、複数プロダクトにまたがる複雑なドメインの依存関係を紐解き、チームが迷わず開発に向き合えるよう開発ロードマップとして具体化できる方 AIコーディングにより実装スピードが劇的に加速する中で、テスト設計やインターフェース設計、コード品質管理の「最後の砦」として、システムの持続可能性を担保できる方 HRT（謙虚/尊敬/信頼）をベースに、職種やスキルの垣根を超えてフラットに協働し、チームとしての成果を最大化できる方 続きを見る