【テクノロジー本部】フルサイクルエンジニア

物流業務にディープ・ダイブし、課題解決する

荷主企業・物流事業者・運送会社など多様なステークホルダーの業務に、お客さまと直接連携しながら深く入り込みます。受発注、配車、運行管理、荷役、精算など、複数の業務領域が連続する物流オペレーションの全体像を捉え、課題を構造的に整理したうえで、MOVOプラットフォームで解決します。

具体的には

• 顧客ヒアリングと業務分析を通じて、モノの移動と情報の流れの分断箇所を特定し、解くべき課題を定義する
• 技術的な実現可能性とビジネスインパクトの両面からプロジェクトの方向性を定める
• AIワークフロー/エージェントの構築、LLM等を活用した業務自動化の設計・実装を行う
• MOVO（Berth / Fleet / Vista / PSI / Adapter等）と基幹システムとの連携設計・実装を推進する
• 運用設計、導入支援まで一貫してリードする

小さなプロジェクトのテックリードとして振る舞う

ビジネスコンサルタントやソリューション営業のメンバーと小規模なチームを組み、プロジェクトの技術的な意思決定をリードします。物流現場は業界・企業・拠点ごとに運用が異なり、例外処理や現場判断が多く存在します。単なる受託開発ではなく、Hacobuとして「こうあるべき」という物流オペレーションの姿を提案し、お客さまと共に実現していきます。

【技術スタック】

• 開発言語：Go / Typescript
• API：FE（OpenAPI, GraphQL）, BE（gRPC）
• インフラ・ミドルウェア：AWS（EKS, Lambda, Aurora MySQL, DynamoDB, ElastiCache for Redis, Kinesis, S3, SQS ...etc）, Istio, Docker
• 構成管理ツール：Terraform, Ansible
• CI/CD： GitHub Actions, ArgoCD
• モニタリング：Datadog
• ログ：Datadog Logs, CloudWatch Logs, fluentbit
• データ基盤：BigQuery, CloudComposer, LookerStudio
• AI：Claude Code, Codex, Cursor, Devin, ChatGPT, Gemini, Notion AI, Miro AI, NotebookLM, GitHub Copilot, Junie, Langfuse, LangChain, LangGraph, Amazon Bedrock
• その他：GitHub, Slack, Jira, JetBrains, Visual Studio Code, Figma, Notion, Box

【Hacobuの向き合う社会課題】
物流プロセスは荷主、運送、倉庫などステークホルダーの多さと複雑さから、イノベーションが後回しにされてきました。個社最適は進むものの全体最適が進まない状況です。その状況は物流クライシスという社会課題となって表出してきており、日本も国家として取り組む重要なテーマとなっています。Hacobuは「MOVO」の活用により個別領域の効率化を推進しつつ、様々な事業者が協調しながら全体最適を目指していく土台を提供することで、「運ぶ」の最適化を目指します。

【テクノロジー本部について】
テクノロジー本部は「MOVO」の開発運用をメインミッションとする開発組織です。バックエンド、フロントエンド、QA、プラットフォーム、データの各種エンジニアとデザイナーが所属しています。2025年6月時点で7チーム・50名が在籍しており、既婚者・子育て中のメンバーも多く、育児の状況にも理解があります。

【カルチャー】

• 対話を重視した全員参加型のテクノロジー本部定例（テック定例）
• EMやメンバー間での1on1、CTOとのスキップレベル1on1
• スムーズなオンボーディングのためのトレーナー・バディ制度
• ペアプロやモブプロ、バグバッシュ
• リモート雑談の推奨
• timesチャンネルによる個人分報

FAQ

Q. 客先常駐ですか?
A. 常駐ではありません。Hacobuの社員として顧客先に訪問することはありますが、勤務のベースはHacobuオフィスまたはリモートワークです。

Q. フルスタックエンジニアとの違いは？
A. フルスタックエンジニアはプロダクト開発・機能実装が中心です。フルサイクルエンジニアは顧客課題の発見・仮説設計・要件整理・PoC・本番実装・運用改善まで、課題解決の全工程に関わります。

Q. 物流業界の知識は必要ですか？
A. 入社時点で専門知識は必要ありません。物流業界は、まだまだ解くべき“リアルな課題”が数多く残るフィールドです。高度に整備された領域と比べ、新しい視点やテクノロジーが価値を生みやすく、挑戦の余地が大きいのが特徴です。
また、社内に物流現場の経験者もおり、日常的に知見交換できる環境があります。現場訪問や顧客同席を推奨する文化があるため、実務を通じてドメイン知識を獲得しやすいです。加えて営業・CSメンバーとも距離が近く、顧客理解を深めるための情報やフィードバックが日々入りやすい体制です。

Q. AIの経験はどのくらい必要ですか？
A. 高度なML研究経験は不要です。AI活用を前提としたコーディング、開発経験がある方を歓迎しています。

Q. 営業やCS業務との違いは？
A. 営業・CSが担う商談・定着支援の先にある「技術的な課題解決」を担うポジションです。顧客の業務プロセスやシステムに踏み込んで、エンジニアリングで解くのがこのロールです。

【その他】
▼Hacobu テックブログ
https://zenn.dev/p/hacobu

▼Hacobu採用HP
https://career.hacobu.jp/

変更の範囲：会社の定める業務

• バックエンドエンジニアとしての実務経験（言語不問 / Go・Java歓迎）
• Web系システムの開発・運用経験
• PoC・プロトタイプをゼロから一人で設計・実装できる力
• 顧客の曖昧な要望を構造化し、技術課題として定義できる課題特定力
• 顧客・社内エンジニア・ビジネス側と対等に技術的な議論ができるコミュニケーション力
• AIツール（Cursor / GitHub Copilot / Claude等）を日常的に活用できる
• 完璧よりまず動かす、フィードバックループを高速で回せるスピード感

• Go / Java の実務経験
• 顧客折衝・上流工程（要件定義・提案）への関与経験
• テクニカルSE・プリセールスエンジニア・FDEとしての実務経験
• 技術的な内容を非エンジニアにわかりやすく説明できる翻訳力

• コードを書くだけでなく、「その技術で誰の何が変わるか」まで考えたい方
• AIを道具として使いこなし、現場の業務課題に最短で価値を出したい方
• トラックが走る・荷物が届くといった「目に見える課題」に取り組むことにワクワクできる方
• エンジニアとしてのキャリアの境界線を広げていきたい方