【完全フルリモート】生成AIバックエンドエンジニア / テックリード候補(L2-L3)

カサナレ株式会社

Japan Posted October 27, 2026

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Remote Full-time Senior
Job Description
  • 求人の概要:技術を「実装」から「組織の競争力」へ カサナレは、生成AIが「実験(PoC)」で終わる現状を打破し、 実業務で100%の信頼を勝ち得る「AIエージェント」の実装に挑んでいます。 本ポジション(L2-L3)は、自走してプロジェクトを完遂する力(L2)をベースに、 さらに特定領域の専門性を深め、技術基準を引き上げる模範(L3)へと進む、 カサナレのエンジニア組織の「心臓部」です。
  • 主な業務内容 (1)中規模システムの設計・開発 : 重要機能のAPIエンドポイント設計から、 ベクトルデータベースを統合した検索エンジンの最適化までを一人称でリードします 。 (2)LLMOpsの定着 : LangSmithやPhoenixを用いたプロンプトの精度評価・モニタリング体制を構築し、 回答の安定性を定量的に改善します 。 (3)技術的な改善主導 : CI/CDパイプラインの高速化やIaC(Terraform)によるクラウド基盤の整備など、 開発効率を直接引き上げる施策を自律的に提案・実行します 。 (4)模範的な振る舞い : L1/L2メンバーへのコードレビューや技術指導を通じて、 チーム全体のエンジニアリング水準を底上げします 。
  • 開発環境 ・言語・FW: Python(FastAPI)、TypeScript(React, Next.js) ・AI/MLOps: LLM活用(Claude, GPT, Gemini) ・LLMOps: phoenix / LangSmith ・DevOps/Infra: マルチクラウド(Azure / GCP) ・IaC: Terraform / Bicep ・コンテナ: Docker ・CI/CD: GitHub Actions ・支援ツール: Cursor / Claude Code / Cline / Roo Code / GitHub Copilot など
  • 等級別の期待役割と違い 入社時のスキル・実績に応じて、 「L2(一人前)」または「L3(専門家)」のいずれかからスタートしていただきます。

職能等級 L2:一人前 / 役割遂行

役割: 詳細な指示を待たず、設計からリリースまで完遂できるステージ。 期待: 業務要件を深く理解し、設計・実装・テストまでを一人称で完遂。 再現性の高いコード品質とドキュメント整備を徹底します。

キーワード: 「役割遂行」「自走力」「確実なデリバリー」

職能等級 L3:専門家 / 変化適応

役割: 技術と行動で、組織全体の出力を底上げするステージ。 期待: 特定領域における深い専門性を武器に、 チームの技術水準・開発効率を継続的に向上させます。 リーダーシップへの期待比重が高まり、 チームの「模範」となることが求められます。 キーワード: 「変化適応」「メンバーの模範」「技術的支柱」

  • 報酬・待遇 カサナレは、現状維持を良しとせず、 常に上のステージを目指す「入学方式」の文化を採用しています。 想定年収レンジ(L2-L3): 約 5,730,000円 ~ 14,920,000円 L2 最小値(基本給+手当のみ): 5,736,000円 L3 最大値(G3職位・賞与含): 14,922,000円 ※ スキル・経験を考慮し、当社インナースタンダードに基づき決定します。 ※ 残業代は実労働時間に応じて別途支給いたします。 ※ リーダー職(G3)を担う場合、職位手当が加算されます。 ※ 賞与は2026年7月に制度化予定 ※ 勤務年数・貢献度に応じたストックオプション付与
  • 応募要件

必須要件

  • Python(FastAPI等)を用いたAPI開発の実務経験
  • SQLまたはORMを用いた効率的なデータ操作
  • 設計経験
  • LLM/RAG技術に対する基礎知識と、技術を「現場」に合わせて最適化できる柔軟な思考
  • (L3の場合)中規模以上のシステム、または重要機能の設計
  • 開発をリードした実績 <今後の留意点> ご応募後の連絡は「@kasanare.hrmos.co」のドメインより、 直接ご登録のメールアドレス宛にご連絡させて頂きます。 何卒ご了承のほどお願いいたします。
Required Skills
CI/CD Terraform Python FastAPI TypeScript React Next.js MLOps LLM Gemini DevOps Azure Google Cloud Platform Docker GitHub Actions Claude Code
How to apply

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