シニアバックエンドエンジニア（Production設計・運用）

### ■ 事業 / 部署概要 アークエッジ・スペースは、衛星の設計・製造・打ち上げ・運用からデータ活用までを一貫して手がけています。データが足りなければ衛星を作って打ち上げる、という選択肢を持っていることが、この会社でソフトウェアを書くことの前提条件になっています。 ソリューションエコシステム事業本部では、自社衛星や他社衛星から得られる地球観測データ、地理空間情報、IoTデータ、オープンデータを組み合わせ、農業や環境管理をはじめとする課題に対して、ユーザーが実際の意思決定に使えるアプリケーションを開発しています。衛星データそのものを売ることは目的にしていません。ユーザーの課題を起点に、必要なデータとソフトウェアを組み合わせ、専門知識がなくても使える形にして届けます。 ArkEdge Insights® では、ユーザー課題に対してPoCを行い、実際に使ってもらい、評価を受けながら商用アプリケーションへ発展させています。PoCをProductionへ移行して提供し続けるには、機能を作るだけでは足りません。バックエンドアーキテクチャ、障害時にシステムがどう振る舞うか、ログと監視、運用の手順、信頼性、セキュリティ、コストまでを含めて設計する必要があります。 既存メンバーもバックエンドとインフラを横断して開発・運用していますが、Productionシステムの設計・運用経験を持つエンジニアを増やし、設計・レビュー・実装・運用を複数人で分担できる体制を作るため、本ポジションを募集します。 ### ■ 業務内容 Webバックエンドを軸に、設計・実装・リリース・運用へhands-onで関わります。Production経験をもとに、設計上のリスクや不足をチームとともに見つけ、改善していくことを期待しています。 **PoCをProductionで継続運用できる状態にする** - PoCや新規アプリケーションについて、商用提供に必要なProduction readinessを整理し、バックエンドアーキテクチャ、障害時の挙動、監視・ログ、運用方法を設計する - 機能が動く状態から、障害発生時の調査・復旧と継続運用を見据えた状態へ移行させる **アプリケーションごとに適したバックエンドを設計する** - ユーザー要件、扱うデータの量と性質、性能・信頼性・コストの条件を踏まえ、Web API、データストア、非同期処理、データパイプライン、クラウド構成を設計する - 複数の技術選択肢とトレードオフを整理し、既存メンバーとDesign Reviewを行いながら設計判断を進める **Production運用を改善する** - Logging / Monitoring / Alertingを整備し、障害を検知して原因を追える状態を作る - Production障害の原因分析・復旧・再発防止を行い、Runbookや仕組みとしてチームに残す - Reliability、Operability、Security、Performance、Costといった非機能要件を、プロダクトに必要なレベルで設計・改善する **チームとして設計・運用できる状態を作る** - Code Review / Design Reviewを通じて、バックエンドとインフラの設計・実装の質を高める - ADRやRunbookで技術判断と運用知識を共有し、特定の個人への依存を減らす すべてを一人で担当する想定ではありません。通常の機能開発、Infrastructure as Code、Observabilityは既存メンバーが引き続き担当し、責任と実装を分担して進めます。People Managementは含みません。hands-onなシニアエンジニアとして、必要な場面でTechnical Leadershipを発揮していただくポジションです。 また、障害発生時のログやメトリクスをLLM / AI Agentに解析させ、原因調査を支援する仕組みも検討しています。関心がある方は設計・検証から関われます。 ### ■ ポジションの魅力 **PoCからProductionまで、同じ人が最後まで見届けられる** 技術検証で終わらず、ユーザーが使うアプリケーションとしてリリースし、その後の運用と改善まで関わります。PoCとProductionの間に残っている設計課題を、誰かから引き継ぐのではなく自分たちで解いていく段階です。自分が決めたアーキテクチャが数年にわたってどう効いたかを、自分の目で確認できます。 **Webバックエンドの経験が、そのまま宇宙・地理空間領域で使える** 宇宙工学やリモートセンシングの知識は入社時点では求めていません。Web API、データベース、クラウドアーキテクチャ、Observability、Incident Responseといった、一般的なWebサービスで積んだ経験が直接効く領域です。ドメイン知識は、衛星を設計・運用している社内のエンジニアに聞きながら習得できます。 **バックエンドとインフラを分けずに、システム全体を設計できる** アプリケーションコードだけ、クラウドインフラだけ、と担当を切り分けていません。ユーザーへサービスを提供し続けるために必要な範囲を横断して設計できます。 **Production運用の仕組みそのものを作れる** 完成した運用プロセスを回す仕事ではありません。Logging / Monitoring / Incident Responseを、アプリケーションとチームの実態に合わせて設計し、作り替えていけます。LLM / AI Agentを使った運用自動化のように、まだ答えが定まっていないアプローチを試す余地もあります。 アークエッジ・スペースが届けようとしているのは、通信インフラが届かない海上や、地上の観測網が整っていない地域の人々が使える情報です。あなたが設計したバックエンドが落ちないことは、そうした場所で誰かが判断を下せるかどうかに直結します。 ### ■ チーム体制・カルチャー ArkEdge Insights® の開発では、バックエンド、クラウドインフラ、衛星・地理空間データ処理、機械学習を、少人数のエンジニアが横断して扱っています。{要確認：チーム人数・構成・レポートライン} 本ポジションに技術判断とProduction運用を集約する想定ではありません。各メンバーがそれぞれの領域で設計・実装・リリース・運用を担当し、難易度の高い設計やProduction上の課題については互いにレビューし支援し合う状態を目指しています。ADRやRunbookを残すのも、判断を個人の記憶に閉じないためです。 AIは設計や実装の壁打ちにも日常的に使っています。同時に、Productionで実際に運用した経験に基づく判断とレビューも欠かせないと考えており、人の経験とAIの両方を使って開発を進めています。 事業部では、パラグアイ、ブラジル、ルワンダなどの現場に実際に行き、農家や省庁の担当者と話しながらアプリケーションを作ってきました。回線が細い、オフラインで使いたい、といった制約が設計に直接返ってきます。こうした要件が現場から持ち込まれるため、ビジネス側とエンジニアの距離は近く、仕様の背景を確認しやすい環境です。 全社的にSlackで各プロジェクトの進捗がオープンに共有されており、年次や役職に関係なく議論します。 ### ■ 開発環境・使用ツール - **主な使用言語**：Rust、Python、TypeScript - **主なライブラリ・ミドルウェア**：TiTiler、ONNX - **クラウド**：AWS - **Infrastructure as Code**：Terraform - **データベース**：PostGIS、DynamoDB - **CI/CD**：GitHub Actions - **モニタリング**：Amazon CloudWatch、Grafana、Sentry - **コード管理**：GitHub - **タスク管理**：GitHub Projects V2、GitHub Issues - **開発環境**：macOS または Linux（WSL2含む） - **コミュニケーション**：Slack、Zoom - **支給PC**：本人希望に応じて支給 ### ■ 選考フロー コーディングテスト ＞ 書類選考 ＞ 1次面接 ＞ 2次面接（+適性検査） ＞ 最終面接 コーディングテストは、スキルの確認に加えてカルチャーマッチを見る目的で実施しています。担当領域を限定するより、必要な領域へ学びながら入っていく姿勢を歓迎しています。 記載以外の選考ステップを後から追加することはありません。 必須スキル ### ■ 事業 / 部署概要 アークエッジ・スペースは、衛星の設計・製造・打ち上げ・運用からデータ活用までを一貫して手がけています。データが足りなければ衛星を作って打ち上げる、という選択肢を持っていることが、この会社でソフトウェアを書くことの前提条件になっています。 ソリューションエコシステム事業本部では、自社衛星や他社衛星から得られる地球観測データ、地理空間情報、IoTデータ、オープンデータを組み合わせ、農業や環境管理をはじめとする課題に対して、ユーザーが実際の意思決定に使えるアプリケーションを開発しています。衛星データそのものを売ることは目的にしていません。ユーザーの課題を起点に、必要なデータとソフトウェアを組み合わせ、専門知識がなくても使える形にして届けます。 ArkEdge Insights® では、ユーザー課題に対してPoCを行い、実際に使ってもらい、評価を受けながら商用アプリケーションへ発展させています。PoCをProductionへ移行して提供し続けるには、機能を作るだけでは足りません。バックエンドアーキテクチャ、障害時にシステムがどう振る舞うか、ログと監視、運用の手順、信頼性、セキュリティ、コストまでを含めて設計する必要があります。 既存メンバーもバックエンドとインフラを横断して開発・運用していますが、Productionシステムの設計・運用経験を持つエンジニアを増やし、設計・レビュー・実装・運用を複数人で分担できる体制を作るため、本ポジションを募集します。 ### ■ 業務内容 Webバックエンドを軸に、設計・実装・リリース・運用へhands-onで関わります。Production経験をもとに、設計上のリスクや不足をチームとともに見つけ、改善していくことを期待しています。 **PoCをProductionで継続運用できる状態にする** - PoCや新規アプリケーションについて、商用提供に必要なProduction readinessを整理し、バックエンドアーキテクチャ、障害時の挙動、監視・ログ、運用方法を設計する - 機能が動く状態から、障害発生時の調査・復旧と継続運用を見据えた状態へ移行させる **アプリケーションごとに適したバックエンドを設計する** - ユーザー要件、扱うデータの量と性質、性能・信頼性・コストの条件を踏まえ、Web API、データストア、非同期処理、データパイプライン、クラウド構成を設計する - 複数の技術選択肢とトレードオフを整理し、既存メンバーとDesign Reviewを行いながら設計判断を進める **Production運用を改善する** - Logging / Monitoring / Alertingを整備し、障害を検知して原因を追える状態を作る - Production障害の原因分析・復旧・再発防止を行い、Runbookや仕組みとしてチームに残す - Reliability、Operability、Security、Performance、Costといった非機能要件を、プロダクトに必要なレベルで設計・改善する **チームとして設計・運用できる状態を作る** - Code Review / Design Reviewを通じて、バックエンドとインフラの設計・実装の質を高める - ADRやRunbookで技術判断と運用知識を共有し、特定の個人への依存を減らす すべてを一人で担当する想定ではありません。通常の機能開発、Infrastructure as Code、Observabilityは既存メンバーが引き続き担当し、責任と実装を分担して進めます。People Managementは含みません。hands-onなシニアエンジニアとして、必要な場面でTechnical Leadershipを発揮していただくポジションです。 また、障害発生時のログやメトリクスをLLM / AI Agentに解析させ、原因調査を支援する仕組みも検討しています。関心がある方は設計・検証から関われます。 ### ■ ポジションの魅力 **PoCからProductionまで、同じ人が最後まで見届けられる** 技術検証で終わらず、ユーザーが使うアプリケーションとしてリリースし、その後の運用と改善まで関わります。PoCとProductionの間に残っている設計課題を、誰かから引き継ぐのではなく自分たちで解いていく段階です。自分が決めたアーキテクチャが数年にわたってどう効いたかを、自分の目で確認できます。 **Webバックエンドの経験が、そのまま宇宙・地理空間領域で使える** 宇宙工学やリモートセンシングの知識は入社時点では求めていません。Web API、データベース、クラウドアーキテクチャ、Observability、Incident Responseといった、一般的なWebサービスで積んだ経験が直接効く領域です。ドメイン知識は、衛星を設計・運用している社内のエンジニアに聞きながら習得できます。 **バックエンドとインフラを分けずに、システム全体を設計できる** アプリケーションコードだけ、クラウドインフラだけ、と担当を切り分けていません。ユーザーへサービスを提供し続けるために必要な範囲を横断して設計できます。 **Production運用の仕組みそのものを作れる** 完成した運用プロセスを回す仕事ではありません。Logging / Monitoring / Incident Responseを、アプリケーションとチームの実態に合わせて設計し、作り替えていけます。LLM / AI Agentを使った運用自動化のように、まだ答えが定まっていないアプローチを試す余地もあります。 アークエッジ・スペースが届けようとしているのは、通信インフラが届かない海上や、地上の観測網が整っていない地域の人々が使える情報です。あなたが設計したバックエンドが落ちないことは、そうした場所で誰かが判断を下せるかどうかに直結します。 ### ■ チーム体制・カルチャー ArkEdge Insights® の開発では、バックエンド、クラウドインフラ、衛星・地理空間データ処理、機械学習を、少人数のエンジニアが横断して扱っています。{要確認：チーム人数・構成・レポートライン} 本ポジションに技術判断とProduction運用を集約する想定ではありません。各メンバーがそれぞれの領域で設計・実装・リリース・運用を担当し、難易度の高い設計やProduction上の課題については互いにレビューし支援し合う状態を目指しています。ADRやRunbookを残すのも、判断を個人の記憶に閉じないためです。 AIは設計や実装の壁打ちにも日常的に使っています。同時に、Productionで実際に運用した経験に基づく判断とレビューも欠かせないと考えており、人の経験とAIの両方を使って開発を進めています。 事業部では、パラグアイ、ブラジル、ルワンダなどの現場に実際に行き、農家や省庁の担当者と話しながらアプリケーションを作ってきました。回線が細い、オフラインで使いたい、といった制約が設計に直接返ってきます。こうした要件が現場から持ち込まれるため、ビジネス側とエンジニアの距離は近く、仕様の背景を確認しやすい環境です。 全社的にSlackで各プロジェクトの進捗がオープンに共有されており、年次や役職に関係なく議論します。 ### ■ 開発環境・使用ツール - **主な使用言語**：Rust、Python、TypeScript - **主なライブラリ・ミドルウェア**：TiTiler、ONNX - **クラウド**：AWS - **Infrastructure as Code**：Terraform - **データベース**：PostGIS、DynamoDB - **CI/CD**：GitHub Actions - **モニタリング**：Amazon CloudWatch、Grafana、Sentry - **コード管理**：GitHub - **タスク管理**：GitHub Projects V2、GitHub Issues - **開発環境**：macOS または Linux（WSL2含む） - **コミュニケーション**：Slack、Zoom - **支給PC**：本人希望に応じて支給 ### ■ 選考フロー コーディングテスト ＞ 書類選考 ＞ 1次面接 ＞ 2次面接（+適性検査） ＞ 最終面接 コーディングテストは、スキルの確認に加えてカルチャーマッチを見る目的で実施しています。担当領域を限定するより、必要な領域へ学びながら入っていく姿勢を歓迎しています。 記載以外の選考ステップを後から追加することはありません。 歓迎スキル - AWSを用いたサービスの設計・運用経験 - Terraform等によるInfrastructure as Codeの設計・運用経験 - Observability、SLI / SLO、Incident Management等の設計・改善経験 - 分散システム、非同期処理、データ処理基盤の設計経験 - Security / Privacy要件を考慮したWebアプリケーションの設計・運用経験 - LLM / AI Agentを利用した開発・運用自動化への関心または経験 - Web GISバックエンドの開発経験 - PostGIS、STAC、COG、TiTiler等を利用した経験 - リモートセンシングデータまたは地理空間データを扱った経験 - 英語の技術文書を読み、設計に反映した経験 GIS・リモートセンシングの経験は必須ではありません。WebバックエンドのProduction設計・運用経験を優先して評価し、ドメイン固有の知識は入社後に習得できます。 求める人物像 **リリースした後まで含めて設計できる方** 機能が動くことだけでなく、障害時に何が起きるか、どう検知するか、どう調査して復旧するかまで含めてシステムを考えられる方。 **過去の経験を答えとしてではなく、判断材料として使える方** Production経験をもとにリスクや論点を出しつつ、プロダクトごとの要件や制約に応じてチームと議論し、設計を選べる方。弊社の行動規範に Fail Faster, Succeed Sooner があります。リスクを見極めたうえで早く試し、結果から学んで次の設計に反映する進め方に納得できる方と働きたいと考えています。 **自分で抱え込まず、チームを技術的に強くできる方** 難しい問題を自分で解くだけでなく、レビュー、ドキュメント、仕組み化を通じて、他のメンバーも判断・運用できる状態を作れる方。知識を手元に留めない Pay it Forward の考え方を共有できる方を歓迎します。 **未知のドメインを調べながら進められる方** 宇宙・衛星・地理空間データの経験は問いません。必要な知識を自分で調べ、既存メンバーや社内の専門家と協力しながら新しい領域に入っていける方。衛星データの仕様も、現地の利用環境も、調べないとわからないことばかりです。あなたが前職で当たり前にやってきたProductionの作法が、この領域ではまだ当たり前になっていません。 応募概要 給与 800万円～1,200万円 ※ スキル・経験を考慮して決定します。スキルに応じて1,200万円を超える金額を提示する場合もございます。 ※ 残業代は別途支給 勤務地 有明オフィス（東京都江東区） ※ 基本オフィス出社、リモート一部可 ※ 受動喫煙対策：屋内全面禁煙 【勤務地の変更の範囲について】 （雇入れ直後）上記勤務地 （変更の範囲）上記勤務地及び会社の定める場所(テレワークを行う場所含む) 雇用形態 正社員 勤務体系 フレックスタイム制（フルフレックス） ※ 所定労働時間：8時間00分（休憩60分） ※ 標準的な勤務時間帯：9:00〜18:00 ※ 基本オフィス出社、リモート一部可 試用期間 3ヶ月（試用期間中の条件変更無し） 福利厚生 **【休日・休暇】** - 年間120日 - 完全週休二日制（土・日）、祝日 - 夏期休暇 3日、年末年始 5日 - その他：慶弔休暇、有給休暇（規程による） **【有給休暇】** - 入社1ヶ月後：10日付与 - 最高付与日数：20日 **【手当】** - 住宅手当（単身赴任・海外移住者補助あり） - 交通費全額支給 **【その他福利厚生】** - 各種社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金） - 企業型確定拠出年金制度 - 持株会制度（募集：2月・8月） - 定期健康診断 - インフルエンザ予防接種補助 - オンライン診療利用 - 服装自由 - 昼食代補助（玉子屋・OFFICE DE YASAI） - 自動販売機補助 - 無料ウォーターサーバー・コーヒーサーバー - チームビルディング支援制度 - 採用会食補助 - 語学学習支援　等