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app.ai-hire.jp / positions / TS-238
TS-238

シニアバックエンドエンジニア

株式会社 サンプル / 東京
勤務地
東京（一部リモート可）
給与
1,000〜1,500 万円
必須経験
Go / TypeScript / AWS
募集人数
2 名
チーム
エンジニア 12 名
仕事内容

決済プラットフォームのマイクロサービス分割と運用。年間取引額 1,000 億円規模の基盤を、安定性と速度の両軸で設計改善していただきます。

求人要件のポイント
  • 5 年以上のバックエンド開発経験
  • マイクロサービスの設計経験
  • チームリード経験あれば尚可
  • 金融・決済領域の理解があれば歓迎
開発環境
GoTypeScriptPostgreSQLRedisAWSKubernetesDatadog
AI 推薦候補者
12 名表示中
佐
佐藤 太郎
92
バックエンドエンジニア / 株式会社 X ・ 経験 8 年
🤖 Go + AWS の実務 7 年、決済システムをマイクロサービス化した経験
鈴
鈴木 花子
85
シニアエンジニア / 株式会社 Y ・ 経験 6 年
🤖 TypeScript で大規模 SaaS をリード、AWS のコスト最適化に強み
田
田中 健
78
テックリード / 株式会社 Z ・ 経験 9 年
🤖 チームリード 3 年、Go と Kubernetes の本番運用経験豊富
山
山田 雄一
74
SRE / 株式会社 W ・ 経験 7 年
🤖 クラウドネイティブ移行を主導、可観測性の設計に強み
中
中村 美咲
70
バックエンドエンジニア / 株式会社 V ・ 経験 5 年
🤖 決済領域 5 年、API 設計と Go の実装力に定評
1 〜 5 of 12
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この求人への推薦履歴 ・ 面接フィードバック
3 件
山口 健一
経験 9 年 / バックエンド
2024.09
最終面接入社決定

技術面接で高評価。決済領域の即戦力性と文化フィット共に好印象、即決断にて 10 月入社決定。

木村 由美
経験 7 年 / シニアエンジニア
2024.07
最終面接辞退

オファー額に満足いただいたが、家庭事情によりフルリモートを希望、出社頻度の調整がつかず辞退。

加藤 亮
経験 6 年 / バックエンド
2024.05
二次面接見送り

技術評価は高いものの、決済領域の実務経験が薄く本案件にはミスマッチとの判断。

app.ai-hire.jp / match / TS-238 × sato-taro
マッチング詳細
佐藤 太郎×株式会社 サンプル
シニアバックエンドエンジニア
92
/ 100
総合スコア
スキル
95 / 100
経験
92 / 100
意欲
85 / 100
文化適合
90 / 100
ハイライト
  • •決済システムを 7 年、年間 100 億規模の取引を支えた
  • •マイクロサービス分割を主導、リリース速度を 3 倍に改善
  • •現職でテックリードとしてエンジニア 8 名をマネジメント、求人要件「リード経験」に合致
  • •Go の OSS 貢献歴あり、技術ブログ執筆実績多数
懸念点
  • •現職在籍 4 年、転職動機の見極めが必要
  • •主軸言語が Go のため、TypeScript の実務経験の深さは別途確認推奨
  • •希望年収（1,400 万円〜）が求人レンジ上限（1,500 万円）に近く、オファー設計に注意
スカウトメール下書き
▼ スクロールで全文
件名: 株式会社サンプル ・ シニアバックエンドエンジニア案件のご紹介
佐藤様、初めまして。
株式会社サンプル、採用担当の鈴木と申します。
ご経歴を拝見し、決済基盤のマイクロサービス化のご経験を、弊社で現在募集中のシニアバックエンドエンジニア職で活かしていただきたく、ご連絡いたしました！
特に Go と AWS の実務 7 年というご経歴は、弊社が直近で取り組んでいるサービス分割プロジェクトと非常に相性が良いと考えております。
当社で働く魅力を少しご紹介させてください。
ーーーーーーーー
◎ 業界 TOP クラスの取引基盤
年間取引額 1,000 億円規模の決済プラットフォーム。技術的にも挑戦しがいのある環境です。
◎ 技術主導の組織文化
エンジニアが意思決定に深く関わる体制。提案が反映されやすく、技術的なキャリアを伸ばしていただけます。
◎ 柔軟な働き方
フルリモート可、フレックスタイム制。ご自身の裁量で時間の使い方を組めます。
ーーーーーーーー
ぜひ一度、直接お話をさせていただければと思っております。15 分程度のカジュアル面談から、お気軽にお応えいただけますと幸いです。
お返事を心よりお待ちしております！
株式会社サンプル
採用担当 鈴木
app.ai-hire.jp / candidates / sato-taro
佐

佐藤 太郎

シニアバックエンドエンジニア
経験
8 年
直近
株式会社 X（4 年）
勤務地
東京（リモート可）
希望給与
1,400 万円〜
学歴
東京大学 工学部
スキル
GoTypeScriptAWSKubernetesマイクロサービス決済システムPostgreSQLRedis
職歴
  • 2022 〜 現在株式会社 X ・ シニアバックエンド
  • 2020 〜 2022株式会社 Y ・ バックエンド
  • 2018 〜 2020株式会社 Z ・ 新卒エンジニア
直近プロジェクト

決済基盤のマイクロサービス分割を主導。リリース速度を 3 倍に改善し、年間取引額 1,000 億円規模の安定運用に貢献。

AI 推薦求人
8 件表示中
TS-238
シニアバックエンドエンジニア
92
株式会社 サンプル ・ 1,000〜1,500 万円
🤖 決済 + マイクロサービス経験がご要件と高度に整合
TS-241
テックリード
85
株式会社 ABC ・ 1000〜1500 万円
🤖 リーダーシップ経験が即戦力として活きる
TS-256
シニアエンジニア
78
株式会社 XYZ ・ 900〜1300 万円
🤖 AWS と Go の重なりで提案精度が高い
TS-289
バックエンドリード
74
株式会社 DEF ・ 950〜1400 万円
🤖 決済領域とクラウドネイティブ志向が合致
TS-301
プラットフォームエンジニア
68
株式会社 GHI ・ 850〜1250 万円
🤖 Kubernetes と Go の本番運用経験が直接活きる
1 〜 5 of 8
前へ次へ
他社への推薦履歴 ・ 面接フィードバック
3 件
株式会社 ABC
プラットフォームエンジニア
2024.10
内定辞退

技術評価 5/5。現職での重要プロジェクト完遂を希望され、惜しまれつつ辞退。次回機会あれば再アプローチ可。

株式会社 DEF
シニアバックエンド
2024.07
二次面接見送り

技術力は高評価。リモート希望（週 5）と社内方針（週 3 出社）が折り合わず見送り。

株式会社 GHI
テックリード
2024.04
一次面接進行中

問題解決力とコミュニケーションに好印象。CTO 推しで二次面接を調整中。

CHALLENGES

こんな課題、ありませんか？

1

候補者検索が経験頼み

数千件の候補者データがあっても、結局はベテランの記憶力勝負。せっかく蓄積した候補者データが、十分に活かせていません。

2

推薦品質のばらつき

コンサルタントごとに推薦の精度がばらつき、品質の標準化が難しい状況。属人化したノウハウも組織に残りにくくなっています。

3

新人コンサルの育成に時間がかかる

シニアと同レベルの推薦ができるまで半年以上。OJT に依存していると、立ち上がりが遅くなりがちです。

FEATURES

AI Hire が解決します

人材紹介に必要な機能を、一つのプラットフォームに集約しました。

双方向 AI マッチング

「求人から人を探す」「人から求人を探す」両方向に対応。AI が意味ベースで最適なマッチを瞬時に提示します。

AI 精密スコアリング

候補者と求人のマッチ度を多角的に採点し、推薦理由も併せて提示。社内レビューの工数を大幅に削減します。

推薦話法の自動生成

AI 評価をベースに、候補者一人ひとりに合わせたスカウトメールをワンクリックで作成。ゼロから書く手間が大幅に減ります。

推薦履歴の蓄積活用

過去の推薦・フィードバックを蓄積し、AI の推薦精度を継続的に高めます。

PROVEN IN PRODUCTION

実運用中の導入事例あり

人材紹介の現場で本番稼働中。日々の候補者推薦業務を支えています。

“
従来 3 日かかっていた人材と求人のマッチング業務を、わずか 30 分まで短縮できました。業務効率と競争力が大きく向上しています。
人
人材紹介企業 チームリーダー
“
AI Hire の導入で新人コンサルタントの育成期間が大幅に短縮され、入社直後からシニアレベルの精度で推薦判断ができるようになりました。
人
人材紹介企業 CEO

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