シニアプロダクトエンジニア

atama plusが展開するAI教材「atama＋」は、全国4,500教室以上の塾・予備校で利用されています。これに加え、同教材を使った通塾型・オンライン型の学習塾、大学入試や入学前教育に関する大学向けプログラム、2026年3月に提供を開始した企業向け従業員教育プログラムなど、複数の教育サービスが開発対象となります。

既存プロダクトの改善と新規プロダクトの開発が並行する中、事業戦略と利用者の課題を踏まえて、プロダクトの中長期的な技術方針を考えます。教育領域では検証結果に応じて要件や設計を更新する場面が多く、学習の状況や事業モデルごとの制約、生成AIや学習データの扱いを考慮した技術的な判断が求められます。入社後はプロダクトと開発プロセスを理解しながら、ビジネス側と協力して、技術選択や意思決定、チームのリードを段階的に担当します。

具体的には、プロダクトオーナー、UX、QAと要件や構造を整理し、技術選定とアーキテクチャ設計を行います。実装とコードレビューを通じて品質を保ち、プロダクトをまたぐ技術課題の把握、改善策の検討、開発プロセスの見直しにも取り組みます。経験や志向によっては、メンバーの育成支援、生産性向上に向けた知識の整理、技術力を高める仕組みづくりも担当します。

生徒向けの開発テーマには、AI教材「atama＋」、大学入試利用サービス、生成AIを使う学習アプリ、新規事業・新規プロダクトがあります。塾経営者、教室長、講師向けには、講師のコーチングを支援するツール、学習管理システム、atama＋塾の顧客管理システムなどがあります。開発チームはエンジニアとデザイナーがそれぞれ2～3名程度、QAが1名程度の合計5～7名程度で構成され、プロダクトオーナーが複数チームに関わります。各チームは事業推進を担うビジネスチームと連携し、別途SREチームと開発基盤チームが存在します。

技術環境は、フロントエンドがTypeScript、Angular、Ionic、React、バックエンドがPython、Django、データベースがPostgreSQLです。インフラにはAWSのECSやRDS Auroraなど、データ基盤にはBigQuery、Streamlit、Looker Studioを使用します。開発ツールはTerraform、Docker、GitHub、CircleCI、Datadog、Playwrightで、連絡・業務整理にはSlack、Jira、Confluence、Miroを使います。コーディング支援にはCursor、GitHub Copilot、Claude Code、Devin、Takumiが挙げられています。

生成AIはコード補完、設計支援、コード生成、レビューなど開発工程全体で活用されています。特定のツールに固定せず、セキュリティ、コスト、長期的な拡張性を基準に試行と選定を行います。学習者が直接触れる体験、コンテンツ生成、社内業務への組み込みも検討対象です。PdMやビジネス担当者も企画、試作、仮説検証に生成AIを利用します。エンジニアは直営塾や導入塾への訪問、生徒へのインタビューを通して得た情報を改善に反映します。勤務地は東京都文京区です。