フルスタックエンジニアの求人

■ 募集ポジション テックリード / シニア ソフトウェアエンジニア（AI×次世代SCM「RECERQA」） ■ 本ポジションのValue 私たちリチェルカは、サプライチェーンマネジメント（SCM）領域に残る様々な問題を、AIを活用して抜本的に解決したいと考えています。 SCMの現場では、受発注・納品・請求・在庫といった基幹業務が、いまだに次のような理由で“人の手”に強く依存しています。 - 帳票・形式がバラバラ：取引先ごとに納品書・請求書・見積書のフォーマットが異なり、表構造や注記も複雑 - データがシステムに入らない／つながらない：紙・PDF・メール添付が多く、データ化しても項目が揃わず活用しづらい - 照合・消し込みが複雑で、手作業が多い：品名表記ゆれ、単位差、ロット・期日、部分納品など例外が多く、確認に工数がかかる - 属人化とミスが起きやすい：担当者の経験で回っており、引継ぎ・監査・品質担保が難しい - 意思決定が遅れる：正しい在庫・原価・粗利・発注判断がリアルタイムに出せず、機会損失につながる ■ 業務内容 （主な業務内容） ・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術選定 PdMやビジネスメンバーと密に連携し、複雑なSCM要件とUXを両立させるための技術選定、アーキテクチャ設計（フロント・バックエンド双方）を主導します。 ・「AI×SCM」のコア機能開発リード 自らもプレイヤーとして、DB設計（PostgreSQL）、API設計（Go/Python）、フロントエンド設計（React/Next.js）をリードし、ハンズオンで実装します。 特に外部システム連携やAI連携など、プロダクトの根幹となる設計・実装を担います。 ・技術的負債のマネジメントと安定運用 CI/CD（GitHub Actions）の整備、オブザーバビリティ（監視）の構築をリードします。 障害対応、パフォーマンスチューニング、技術的負債の計画的な返済まで、プロダクトの安定稼働に責任を持ちます。 ・開発プロセスの「クラフトマンシップ」牽引 チーム全体の品質と生産性を高めるため、フロントエンド・バックエンド両面でのテスト戦略（ユニット/結合テスト）の策定、コードレビュー文化の醸成をリードします。 【主要な技術スタック】 フロントエンド：React, Next.js バックエンド：Golang, Python, Gin, FastAPI インフラ：AWS, GCP その他：Docker, Slack, Linear, GitHub

- 結果にこだわりたい 「どのモデルか」より「業務をどれだけ自動化したか」という結果に責任を持つ。技術を手段と捉え、AIを実業務に根付かせることに本気で向き合える方。 - 線を引かずに動き、やり切る 「バックエンドかフロントエンドか」「AIを使うか否か」という境界線を引かず、プロダクト価値のために領域を越えて動く。細部にこだわり、泥臭い課題も最後までやりきれる方。 - リスペクトある建設的な議論 馴れ合いではなく、最高の結果のためにリスペクトを持って建設的に衝突できる。相手を尊重した上で、オープンに意見を戦わせることを楽しめる方。 - AIネイティブな開発速度 最新のAIツールをフル活用し、圧倒的な速度で実装・検証を繰り返す。現場のフィードバックから素直に学び続けられる方。 ・「圧倒的な当事者意識」を持ってコミットできる方 アーリーステージの今この瞬間を、自身の成長と事業の成功のために「フルスイング」できる熱量と覚悟を重視します。 ・変化を楽しみ、素直に学び続けられる方 未知の課題やフィードバックを「成長の機会」と捉え、スポンジのように吸収し、昨日より今日、今日より明日と自らを進化させられる方。 ・「健全なコンフリクト」を恐れない方 顧客やチーム（営業、開発）に対し、リスペクトを前提に「良い人であれ」を体現しつつも、事業を前に進めるために言うべきことを率直に伝え、建設的な議論ができる方。 ・細部にこだわり、やり切る「クラフトマンシップ」を持つ方 顧客に最高の価値を届けるため、戦略から実行まで一切妥協せず、プロフェッショナルとしてのアウトプットを追求できる方。

・Webアプリケーション開発の実務経験（目安：3年以上） ・React / Next.js を用いたフロントエンド開発の実務経験 ・Go / Python を用いたバックエンド開発の実務経験 （※両方の技術スタックでの設計・実装経験を必須とします） ・プロダクトの技術選定やアーキテクチャ設計（フロント/バック両方）を（一部でも）担当・リードしたご経験 外国籍の方の場合：N1以上、日本企業での就業経験がある方

・BtoB向けビジネスソフトウェア（ERP, 基幹システム等）や、大規模サービスのアーキテクチャ設計を主導したご経験 ・SCM領域（製造、物流、卸売、小売）の深い業務知識、または関連する基幹システムの開発・設計経験 ・機械学習や統計に関する基礎知識、または機械学習フレームワーク（PyTorch, TensorFlow等）の利用経験 （※AIネイティブなUX設計や、AI機能との連携開発に活かせるため） ・AWS, GCPなどクラウド環境におけるインフラ設計・構築のご経験（IaC, K8s, パフォーマンス最適化など） ・急成長フェーズのスタートアップやベンチャー企業で、技術選定やプロダクトの「0→1」フェーズをリードしたご経験

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