状況に応じて最適な技術スタックを構築・改善を行い、最高速のプロダクトを開発・スケールを実現しています
Frontend
JavaScript / TypeScript と React を中心に開発。
Backend
会話フロー、ユーザーデータ、分析などの領域ごとに、マイクロサービスと分散システムアーキテクチャを採用。
AI / ML
PyTorch や TensorFlow などの Python ベースのフレームワークを用い、意図の検出・言語理解・レコメンドのためのモデルを構築。LangChain や Haystack などのフレームワークにより、エージェントの動的なオーケストレーションや、ベクトル検索との統合も実現。
Data / Analytics
Google Cloud Platform（GCP）を中心に、各種イベントや会話データを Apache Iceberg フォーマットで BigQuery に取り込み、データレイクとデータウェアハウスを融合した Data Lakehouse アーキテクチャを構築。
Infrastructure
GCPを主要なクラウドプロバイダーとし、全てのサービスをクラウド上にて管理。
AI coding / Dev Tools
変化の早い技術環境に対応し続けるため、最良のツールを柔軟に取り入れ、開発者の生産性向上に貢献するツールを重視。
技術的な卓越性とアジャイルな開発文化の両方を体現しています
品質は全員の責任とし、すべてのPull Requestに対してピアレビューを行い、基準の維持とナレッジの共有を行います。CIパイプラインではユニット・統合テストが自動実行され、早期に問題を検出。QAエンジニアは自動テストを構築し、リリース時の既存機能の品質を保ちます。
「作った人が、運用する」。ZEALSのエンジニアは、コードを書くことにとどまらず、サービスの監視設定や障害対応（当番制）まで一貫して責任を持ちます。
私たちは常に、より良い開発プロセスを追求しています。振り返りではチーム内で率直な意見を出し合い、スプリントの進め方から新入社員のオンボーディングまで、常にアップデートしています。
ZEALSではイノベーションや実験的な開発を推奨しており、定期的にハッカソンを開催しています。業務に支障がなければ、学習や新技術の試行にも時間を使える柔軟な文化があります。
チーム内では技術共有会（Tech Talk）やペアプログラミングなどを通じて知見を広げています。
たとえばGCPの新サービスやテスト手法について詳しくなったメンバーが、チームへプレゼンし、エンジニア全体の底上げを目指しています。
