Backend Engineer, Product

About the Opportunity

Our client is building AI products for beauty brands, with their main product helping brand and creative teams manage campaign production from idea to approved assets. They're seeking a Backend Engineer to strengthen their product backend and data platform systems.

This is a product backend role with a data platform focus, working on systems that power creative production workflows including campaign assets, AI generation requests, review and approval workflows, and customer data management.

About the Role

You will build and improve backend systems that power creative production workflows:

• Design and implement APIs, data models, and background job systems
• Build reliable integrations with AI providers, model gateways, and generation workflows
• Create product data foundations for campaign history, approvals, generated assets, search, analytics, and reuse
• Develop production debugging tools, logs, metrics, and admin visibility systems
• Strengthen customer, tenant, and permission boundaries with clear failure handling
• Partner cross-functionally with product, frontend, design, AI, QA, and customer-facing teams

This is not a ticket-taking role. You will take ambiguous product needs, ask precise questions, break them into concrete backend work, estimate responsibly, and ship systems that real customers rely on.

Tech Stack

Current backend stack includes Python, TypeScript/Node.js, AWS ECS, SQS, RDS/PostgreSQL, Redis, Temporal, OpenTofu, LiteLLM, and related deployment and observability tooling.

You don't need to know every tool on day one, but should be comfortable learning a production stack quickly. Experience with Redis, Kafka, Elasticsearch, or comparable caching, streaming, and search systems is especially relevant.

Requirements

**Must Have:**

• Production backend experience building APIs, data models, background jobs, and reliable services
• Strong Python proficiency for production backend development; FastAPI or comparable API framework experience
• Comfort using AI-assisted coding tools (Claude, Copilot, Cursor) to improve development efficiency while maintaining code quality
• Experience designing relational data models and working with production PostgreSQL databases
• Experience building or operating large-scale distributed backend systems using caching, streaming, queueing, or search infrastructure (Redis, Kafka, Elasticsearch, or comparable)
• Practical understanding of asynchronous workflows, retries, idempotency, status tracking, and failure handling
• Ability to own ambiguous product backend work from clarification through release
• Strong judgment around estimation, testing, operational risk, scalability, cost, and maintainability
• Careful handling of customer data, permissions, tenant boundaries, and audit history
• Strong cross-team collaboration skills
• Clear written and spoken communication in English

Nice to Have

• Data engineering or data platform experience (event data, ETL/ELT, orchestration, data quality, analytics pipelines)
• Experience turning product workflow data, source files, generated assets, or approval history into reliable systems for search, reporting, reuse, or analytics
• AI provider/API integration experience, asynchronous generation workflows, or model-output quality loops
• Experience with provider gateways, model routing, cost and latency tracking, rate limits, or safe fallback behavior across providers (OpenAI, Gemini, fal.ai, or similar)
• Experience with Redis, Kafka, Elasticsearch, pgvector, LanceDB, or comparable cache, streaming, search, or vector search infrastructure
• Experience with AWS ECS/Fargate, SQS, RDS/PostgreSQL, S3, Secrets Manager, CloudWatch, AppConfig, Temporal, OpenTofu/Terraform, LiteLLM, or similar tooling
• Multi-tenant SaaS, permissions, audit trails, workflow systems, creative tools, asset-heavy products, CMS, DAM/MAM experience
• Backend development in TypeScript/Node.js, Go, or another production language in addition to Python
• Cloud infrastructure and production reliability experience

What We Value

• Making progress without waiting for perfect direction by testing assumptions and asking precise questions
• Giving responsible estimates with risks, dependencies, and scope trade-offs
• Curiosity about product and customer context, not only the code
• Low ego communication: challenging ideas directly, receiving feedback well, documenting assumptions
• Actively improving judgment, technical depth, and team processes

Work Style

This role follows an office-first hybrid model, expected to work primarily from the Tokyo office with flexibility to work from home one day per week.

Language Requirements

Fluent English required; Japanese and/or Chinese proficiency is a plus.

日本語版 / Japanese

募集概要

美容ブランド向けAIプロダクトを開発する企業にて、バックエンドエンジニアを募集しています。クリエイティブ制作ワークフローを支えるプロダクトバックエンドおよびデータ基盤の構築・改善を担当いただきます。

キャンペーン素材管理、AI生成リクエスト、レビュー・承認ワークフロー、顧客データ管理などのシステムを開発します。

業務内容

クリエイティブ制作ワークフローを支えるバックエンドシステムの構築・改善:

• API設計・実装、データモデル設計、バックグラウンドジョブシステムの構築
• AIプロバイダー、モデルゲートウェイ、生成ワークフローとの信頼性の高い統合開発
• キャンペーン履歴、承認、生成アセット、検索、分析、再利用のためのプロダクトデータ基盤構築
• 本番デバッグツール、ログ、メトリクス、管理者向け可視化システムの開発
• 顧客・テナント・権限境界の強化と明確なエラーハンドリング実装
• プロダクト、フロントエンド、デザイン、AI、QA、カスタマーサクセスチームとの協業

チケット消化型の業務ではなく、曖昧なプロダクト要件を具体的なバックエンド作業に落とし込み、責任を持って見積もり、顧客が信頼できるシステムを提供します。

技術スタック

Python、TypeScript/Node.js、AWS ECS、SQS、RDS/PostgreSQL、Redis、Temporal、OpenTofu、LiteLLM、およびデプロイ・可観測性関連ツール

入社時点で全てを習得している必要はありませんが、本番環境のスタックを迅速に学習できる方を求めています。Redis、Kafka、Elasticsearch等のキャッシング、ストリーミング、検索システムの経験が特に関連性が高いです。

応募要件

**必須要件:**

• API、データモデル、バックグラウンドジョブ、信頼性の高いサービス構築の本番環境での経験
• 本番環境でのPython開発における高度なスキル(FastAPIまたは同等のAPIフレームワーク経験)
• AI支援コーディングツール(Claude、Copilot、Cursor等)を活用しつつ、コード品質を維持できる能力
• リレーショナルデータモデル設計とPostgreSQL本番データベース運用経験
• 大規模分散バックエンドシステムの構築・運用経験(Redis、Kafka、Elasticsearch等のキャッシング、ストリーミング、キューイング、検索基盤)
• 非同期ワークフロー、リトライ、冪等性、ステータストラッキング、障害処理の実践的理解
• 曖昧なプロダクトバックエンド業務を要件定義からリリースまでオーナーシップを持って推進できる能力
• データベース、キュー・バックグラウンドワーカー、本番デバッグ、部門横断的なプロダクト開発への対応力
• 見積もり、テスト、運用リスク、スケーラビリティ、コスト、保守性に関する高い判断力
• 顧客データ、権限、テナント境界、監査履歴の慎重な取り扱い
• プロダクト、フロントエンド、AI、QA、デザイン、カスタマーサクセスチームとの高い協業力
• ビジネスレベルの英語コミュニケーション能力(読み書き・会話)

歓迎要件

• データエンジニアリング・データ基盤経験(イベントデータ、ETL/ELT、オーケストレーション、データ品質、分析パイプライン)
• プロダクトワークフローデータ、ソースファイル、生成アセット、承認履歴を検索・レポート・再利用・分析用の信頼性の高いシステムに変換した経験
• AIプロバイダー/API統合、非同期生成ワークフロー、モデル出力品質ループの経験
• プロバイダーゲートウェイ、モデルルーティング、コスト・レイテンシトラッキング、レート制限、フォールバック動作の経験(OpenAI、Gemini、fal.ai等)
• Redis、Kafka、Elasticsearch、pgvector、LanceDB等のキャッシュ、ストリーミング、検索、ベクトル検索基盤の経験
• AWS ECS/Fargate、SQS、RDS/PostgreSQL、S3、Secrets Manager、CloudWatch、AppConfig、Temporal、OpenTofu/Terraform、LiteLLM等の経験
• マルチテナントSaaS、権限管理、監査証跡、ワークフローシステム、クリエイティブツール、アセット重視型プロダクト、CMS、DAM/MAMの経験
• Python以外の本番環境言語でのバックエンド開発経験(TypeScript/Node.js、Go等)
• クラウドインフラストラクチャおよび本番環境の信頼性向上経験

求める人物像

• 完璧な指示を待たず、ソースコードを読み、仮説検証し、的確な質問をし、実践的な次のステップを提案できる方
• リスク、依存関係、スコープのトレードオフを含む責任ある見積もりができる方
• コードだけでなくプロダクトや顧客コンテキストに関心がある方
• 謙虚なコミュニケーション:アイデアを直接議論し、フィードバックを前向きに受け入れ、前提を文書化し、チームの生産性向上に貢献できる方
• 判断力、技術的深度、チームの働き方を積極的に改善する意欲がある方

勤務地・言語

東京オフィス中心のハイブリッド勤務(週1日リモート可)

ビジネスレベルの英語必須、日本語または中国語は歓迎