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クラスメソッド株式会社

【バックエンドエンジニア】AWSを活用した自社サービス開発/自由に提案できる環境

年収
500~850万円
雇用形態
正社員
最寄り駅
秋葉原駅 (東京都)

最終更新日:2022年08月09日

仕事内容について

主な業務は、提供システムのサービス設計から開発、保守運用です。新しいサービス開発や大規模な改修の際は事前にビジネスモデル・キャンパスを作成するなど、施策の妥当性の机上検証から行われています。
また保守運用も自社で行っているため、運用負荷を軽減できるように設計・実装されており、AWS上でのインフラ構築をはじめ、アプリケーション開発や監視設定、負荷試験なども実施。さらにお客様向けのサービス仕様書の作成なども手がけられています。

<具体的な業務内容>
・クラスメソッドメンバーズ関連サービスの提供
・AWS上でのシステム設計、開発、保守、運用
・サービス設計、ビジネスモデル分析

【仕事の特色】
自社サービス開発のため、下請けや社外常駐がないことが特徴です。オーナーシップとリーダーシップを発揮し、自由に提案しながら、プロアクティブにサービスや業務を改善していくことができます。またAWSに関する経験を積むことも可能です。業務で得た知見はブログとしてアウトプットすることを推奨されています。

■チームの雰囲気
「クラスメソッドメンバーズ」というAWSの総合支援サービスの基盤となるポータルサイト、およびその周辺システムを提供しているチームです。提供するシステムのサービス設計から開発、保守運用まで一貫して実施しているため、AWS上でのシステム開発の全行程に携わることができます。
複数のサービスがあり、それぞれ2、3人の小チームに分けて企画から運用まで実施。そのため、メンバーの大半はアプリケーションエンジニアです。
また、メンバーはそれぞれ得意とする技術があり、不得手な部分はチームに関係なくお互いにフォロー。アプリケーションエンジニアが多いこともあり、入社時はAWS未経験だったメンバーも在籍しています。

<レバテックフリーランス経由で同社に参画中のエンジニアの声>
■魅力的な点
・モダンな技術を採用しているプロジェクトが多い
・使用したことの無い技術についても周りに相談しながら覚え習得できる
・オンラインで社内勉強会を開催している
・仕事に前向きな方が多く雰囲気がいい

■同社にマッチしそうな方
・モダンな技術に携わりたい方
・臨機応変な対応力のある方

必須条件

<経験・スキル>
・Webシステム全般の開発経験
・ネットワーク、通信、セキュリティ、データベースに関する開発経験
・チームでの開発経験
・プログラミング能力(Java、Python など)
 

<マインド>
・技術が好きな方
・サービス開発の全行程に興味がある方
・チームで取り組むことを意識できる方
・自分で仕事を進められる方

この仕事で取り扱う技術

言語

Java

Python

クラウド

AWS

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キャリアアドバイザーのおすすめポイント

募集要項

業界
  • サービス
  • コンサルティング
歓迎要件

<経験・スキル>
・CI/CD環境による開発実務経験
・システムの運用設計、監視設計の実務経験
・プロジェクトリーダー/マネジメント実務経験
・AWSに対する知識、AWSを用いた開発実務経験

雇用形態

正社員

想定年収

500~850万円 (給与形態:月給)

■賞与・昇給
賞与:・賞与:年2回(6月・12月)
・決算賞与:年1回(6月)
昇給:給与改定:年1回(7月)

■募集職種の年収例

<年収イメージ>
・年収600万円(月給40万円+賞与)

■給与・評価等備考
・給与:能力・経験を考慮の上、同社規定に従って決定いたします。

■手当
通勤手当(上限3万円/月)、近隣居住手当(3万円)、自転車通勤手当(3万円)、家族手当、役職手当、保育手当(条件有り)

予定勤務地
東京都千代田区
平均残業時間
30時間以上
年間休日
120日
服装
ビジネスカジュアル
リモート
ワーク

フルリモート

福利厚生

健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険 / 通勤手当 / 家族手当 / 慶弔休暇 / 年末年始 / 有給休暇

■備考
個人型確定拠出年金、財形貯蓄、入社支度金制度、
各種スポーツ施設・保養施設割引、
技術勉強会(週に1回開催)、資格取得支援、
社外セミナーの参加支援、技術書購入支援、
定期健康診断(年1回)、社内懇親会(随時開催)、
部活動(フットサル部など)

クラスメソッド株式会社の事業内容

AWS総合支援

AWS活用における請求代行から構築支援、運用保守まで総合的に支援しています。
小売業者向けIT開発
アプリ開発やオムニチャネル環境構築などでマーケティング施策を支援しています。
データ分析環境構築支援
集約や加工、可視化、分析等、ビッグデータを扱う環境構築を支援しています。

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