募集職種
バックエンド,Webフロント,インフラ具体的な業務内容
「書いたコードが翌週には大手金融の現場で動き出す。そんな環境です。」 Remodyは、金融業界の紙やExcel依存の業務を、自社AIプロダクトで置き換えるスタートアップです。 2020年の創業以来、大手金融機関と協業を進め、昨年は金融特化の生成AIツール群をリリース。現在のプロダクトはステルスですが、複数社で導入済みです。 SaaSを均一に配布するのではなく、共通基盤＋顧客ごとのカスタマイズで、現場にフィットするDXを実現します。 ◾️募集背景と現在の課題 ここ数ヶ月で金融機関からの相談が急増し、プロダクトが急激に広がっています。 週1リリースを目標にしていますが要望の量に追いつけず、「もっと早く出したいのに手が足りない」という嬉しい悩みを抱えています。一緒に事業を大きくする仲間を探しています。 ◾️業務内容 ◯ Webサービスの設計・開発・運用 ・FastAPI（Python）とReact/TypeScriptを用い、フロント〜バックまで一貫して開発 ・要件をもとに機能設計からリリースまで担当 ◯ データベース設計・運用 ・MySQLを中心に、スキーマ設計やクエリ最適化を実施 ◯ クラウドインフラの構築・管理 ・AWS（Fargate, Lambda, RDS, S3など）での運用 ・GitHub ActionsやCodeDeployを用いたCI/CDの改善 ◯ チーム開発・品質管理 ・全PRレビューを通じたコード品質の担保 ・pytest, Vitest, Cypressなどを用いた自動テストの実装 ・コードを定期的に見直し、継続しやすい状態に改善 少人数チームだからこそ、インフラ〜フロントまで横断し、事業に直結する開発を担える環境です。 ◾️チームカルチャー - 開発チームは3名。東大経済、トロント大CS、不動産業界出身など多様な経歴が集まっています。 - 経営陣との距離が近く、エンジニア提案が事業を変えることも（例：マイクロサービス化の採用） - AIツールはClaude CodeやGemini Assistを日常利用。良いものは即導入し、少人数でも高いアウトプットを実現しています。 - 全PRレビュー必須。議論はフラットで、遠慮なく意見を出せる雰囲気です。 - 仕組みがまだ固まりきっていない分、自分の手で型をつくれる余白があります。
必要となるご経験・スキル
- FastAPIまたはPythonを用いたWebアプリケーション開発経験（Ruby on RailsやLaravelなど他の主要Webフレームワーク経験者も歓迎します） - Reactを用いた開発経験 - MySQL等のRDBMSを用いた開発経験 - AWSを用いた開発経験 - 複数人でのチーム開発経験
歓迎するご経験・スキル
- 生成AI（Claude code, Codex, Gemini)を活用したWebアプリケーション開発経験 - 生成AIをビジネスロジックに組み込んだWebアプリケーション開発経験 - マイクロサービスアーキテクチャでの開発・運用経験 - DynamoDB等のNoSQLデータベースを用いた開発経験 - ビジネスレベルの英語力（読み書き・スピーキング）
こんな方に来てほしい！
- 困難があっても学び続けられる人 - 曖昧さを抱えながらも前に進める人 - 業務ロジックを自分の言葉で理解し、数字やデータで語れる人 - 新しい技術を素直に試し、良ければすぐ取り入れられる人（特に生成AIへの前向きさがあると嬉しいです） - 集中と休息のバランスを自分で整えられる人 - 小さなチームで裁量を持ち、仕組みや文化を自分の手でつくることに面白さを感じられる人 - まだ固まっていない評価軸やキャリアパスを、一緒に考えて育ていくことに興味がある人
会社情報
企業紹介
Remodyは、銀行や信託・運用機関に残る“紙やExcel依存”の複雑業務を、自社AIプロダクトで自動化・高度化するスタートアップです。 2020年10月の創業以来、大手金融機関との協業を進め、既に複数社で正式導入されています。 2024年9月には、金融機関に特化した生成AIツール群をリリース。生成AI時代に即した、従来のSaaSとは異なるアプローチでサービスを展開しています。 5名のメンバー（東大経済・トロント大CS出身メンバー等）で大きな裁量を持ち、金融業界のDXを前に進めています。 ※現在ご案内中のプロダクトは非公開のため、HP上では詳細を公開しておりません。 ※会社名をWEB検索すると出てくるHP (https://www.remody.co.jp/) は現在の事業を始める前の祖業であり、ステルス中のためあえてサイトを更新していません。
事業内容
銀行や信託・運用機関における複雑な業務を、自社AIプロダクトによって自動化・高度化するサービスを提供しています。 紙やExcelに依存した手作業をクラウドベースで置き換え、効率化と安全性を実現することを目的としています。 ※現在ご案内中のプロダクトは非公開ですが、既に大手金融機関に正式導入されています。 ◾️今後の挑戦 短期〜中期：マルチテナント設計や海外ユーザーを見据えたスケーラビリティ、金融規制に耐えるセキュリティ、SRE体制づくりに取り組みます。 長期的：サービスに蓄積されるデータを共通基盤化し、金融特化AIの精度を高めることで、人手を介さず業務が自動化できる世界を目指しています。 ◾️ 機能開発例 ・非構造データの自動抽出 不定フォーマットのファイルに含まれる非構造データを、人手で入力・チェックしていたため、業務コストが膨大でした。 そこで、Gemini / GPT / Claudeといった生成AIを活用して自動抽出し、弊社独自のデータラベル手法で精度を高めました。 抽出結果はAPI経由でReactアプリから一元管理できるようにし、金融特有の厳密なデータ管理要件も満たしています。 ・Excel業務フローのシステム化 従来は部署ごとにExcelが分断され、属人化した運用が課題でした。 業務フローやデータを整理したうえでWebアプリとして一元化し、個社ごとの異なるフローはマイクロサービスで吸収。 さらに複雑な処理は生成AIを組み合わせることで、従来なら数ヶ月かかる実装を短期間でリリース可能にしました。 Excelに依存していた業務が、堅牢かつスケーラブルなシステムへと置き換わっています。
技術スタック
◾️言語／フレームワーク Python（FastAPI）、TypeScript／React ◾️データベース MySQL、DynamoDB ◾️インフラ／クラウド AWS（Fargate, Lambda, RDS, S3, CloudFront, CloudWatch） ※今後はCloudFormationを導入し、IaCやSRE体制を整備予定 ◾️CI/CD GitHub Actions、CodePipeline、CodeDeploy ビルド・テスト・デプロイまで自動化。フロントはS3＋CloudFront、バックエンドはFargateにデプロイ ◾️テスト pytest（バックエンド）、Vitest・Cypress（フロントエンド） ※主要機能中心、今後カバレッジを拡大予定 ◾️Lint／静的解析 Black Formatter、Flake8、isort、mypy（バックエンド） Biome（フロントエンド、husky + lint-stagedでpre-commit実行） ◾️監視／ログ基盤 Sentry、CloudWatch ◾️デザイン／UI Figma、Storybook（Figmaと連携してUI差分を最小化） ◾️AIツール活用 Claude Code、Codex、Gemini Code Assist ※必要に応じて Copilot や Cursor も導入。AIエージェントは日常的に利用し、開発スピードを最大化
活躍するエンジニアの共通点
- ゴールまでやり切る責任感があり、気づいたら隣の人を自然に助けている人が多いです - 困ったときに自然と助け合える雰囲気があります。 - 日常的にAIツールを使いこなし、業務に組み込んでいます。 - 新しい技術はまず試し、良ければすぐ導入する文化があります。 - 高いセキュリティ要件とスピード感の両立を楽しめる人が多いです。 - 経営陣との距離が近いので、雑談や議論から提案をサラッと出せる人が多いです。
全社共通のおすすめポイント
- スタートアップならではの0→1の立ち上げ感を味わえ、プロダクトが形になっていく瞬間に立ち会えます。 - 大手金融機関に導入されるプロダクトを少人数チームで開発しています。自分の書いたコードや提案がすぐ現場で使われます。 - 作った機能は約1〜2週間ごとにリリースされ、すぐに現場からフィードバックが返ってきます。 - 生成AIをはじめAIツールを日常的に活用し、少人数でも高いアウトプットを出しています。 - 経営陣との距離が近く、議論から実装までのスピードが速いです。 - セキュリティや信頼性を守りつつ、現実的に回る設計を選びます。 - 固まりきっていない部分が多く、仕組みや文化を自分の手で作っていけます。 - 働き方は出社メイン。金融業界特有の高いセキュリティ要件があるからこそ、オフィス中心で開発を進めています。 日々の雑談やちょっとした相談からアイデアが生まれ、スピード感のある開発につながっています。 勤務地：JR山手線・東急目黒線・都営三田線・東京メトロ南北線「目黒駅」徒歩1分 稼働：業務委託の方は最低週2〜3日の稼働から相談可能です。
開発組織のおすすめポイント
◾️小さなチーム 開発チームは3名。東大経済、トロント大CS、不動産業界出身など、バックグラウンドはバラバラです。だからこそ、全員の意見が事業に直結します。 ◾️コードがすぐ現場に届く 週1リリース。書いたコードは翌週には大手金融の現場で動いています。 ◾️レビューは全員で 全PRレビュー必須。議論は活発だけどフラットで、遠慮なく意見を出せる雰囲気です。 ◾️AIをフル活用 Claude CodeやCodexを開発全般で日常的に利用。PRレビューにはGemini Assistを導入し、CopilotやCursorなども良ければ即採用。AIを道具として徹底的に使い、少人数でも高いアウトプットを出しています。 ◾️速さと安心の両立 自動テストとBlue/Greenデプロイ。Lintや静的解析もpre-commitで実行。安心して速く出せる環境です。 ◾️スクラムに近いアジャイル 週1リリースを目標に、機能単位で小さく作って小さく試す。顧客の声がすぐに反映される、短いサイクルで開発を回しています。 ◾️余白が多い IaCはこれから、SRE体制もこれから。まだ固まっていない部分は、自分で仕組みをつくるチャンスです。 ◾️経営と近い 経営陣との距離が近いので、エンジニアの提案がそのまま事業を変えることもあります。マイクロサービス化もそのひとつです。
社員数
全社員数5名
内エンジニア数3名
新卒・中途比率
新卒
中途
