エンジニア の求人一覧 - 株式会社オープンロジ

■ 募集背景 オープンロジは、物流を単なるオペレーションではなく、SCMと物流をつなぎ経営の意思決定の支援実行の基盤へ進化させるフェーズに入っています。 私たちはこれまで、 自社開発WMSによる詳細な実行データ 倉庫ネットワークを横断した稼働・品質データ 荷主のSCMに直結する在庫・出荷データ を蓄積してきました。 次の挑戦は、この膨大な実行データをAIによって解釈・予測・提案へ昇華することです。 「可視化」から「人が判断」し、さらに 「AIが判断を補助・代替する」世界へ。 そのプロダクト戦略を統括する CPO を募集します。 ■ このポジションのミッション 本ポジションのミッションは、AIを導入すること自体ではありません。 現場の経験や勘に依存していた判断を、データとAIで構造化する SCM・物流における“考える仕事”を、人とAIで再分担する 将来的に、人は例外判断・戦略判断に集中できる状態をつくる つまり、AIを前提としたSCM×物流の意思決定構造を設計することがCPOの役割です。 ■ 具体的な業務内容 1. 戦略/プロダクト/構想の設計 ・SCM物流が一体となったプラットフォームにおける戦略/プロダクトロードマップ/AIイネーブラーの構想方針策定 ・事業KPI（GMV、Churn Rate等）達成のためのプロダクト戦略の接続 2. データ・AI基盤とプロダクトの接続 ・WMS・SCMデータを前提としたデータモデリング ・AIが学習・推論しやすいプロダクト構造の設計方針の策定に関与 「どの判断をAIが支援／自動化するか」可視化 → 予測 → 推奨 → 判断のプロダクト設計 ※ モデル開発そのものより、「どの判断をAIに任せ、どこに人を残すか」の設計が中心です。 3. プロダクト組織の統括 ・「AI時代のPdM像」の定義 ・PdM組織のマネジメント・育成 ・CTO・VPoP・Biz責任者との協働による開発投資方針の判断に関与 ■ オープンロジにおけるAI活用の特徴 ・机上データではなく、現場の実行データが大量に存在 ・正解が1つではない「意思決定問題」が中心 ・精度100%よりも「判断の質とスピード向上」が価値 これは生成AIのUI実装ではなく、産業AI／意思決定AIのプロダクト設計です。 ■ 本ポジションのユニークさ ・DXのラストフロンティアであるSCMと物流領域のゲームチェンジを最前線で指揮できる ・AIを「現場自動化」ではなく「経営・SCMの意思決定高度化」に使える ・データ量・質・ドメイン深度が揃っているフェーズの面白さ（庫内オペレーション、配送、荷主データなど、他社が模倣困難な「物流データ」を保有しており、AI/MLを活用した次世代のSCM構築に携われます） ・200名規模、ベンチャーマインドでさらなる成長へ進化する過渡期に経営メンバーとして参画 ・日本でほぼ前例のないSCM×物流×AIのCPOロール ■ 最後に 物流の課題は、人が足りないことでも、現場が弱いことでもありません。 複雑すぎて、人だけでは最適解を出せなくなったことです。 オープンロジは、人とAIが役割分担しながら、SCMと物流の意思決定を進化させようとしています。 その設計責任を担う CPO を探しています。

<会社概要> 【オープンロジとは】 弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、 「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、 データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。 ■物流業界が抱える課題 物流は私たちの生活に欠かせないモノを届ける重要なインフラです。しかし、今このインフラが危機に瀕しています。このままでは商品不足や配送遅延が発生し、食品や日用品、薬などが不足するなど、様々な場面で影響が出る可能性があります。 この背景にはECの発展により、手軽に商品が購入できるようになったことが挙げられます。運ぶ物の量は増えたにもかかわらず、物流を支える倉庫業者や配送業者の90％以上は中小企業で、アナログな方法で業務を行う企業も多く、生産性が低いため、対応が追いついていません。 そして、EC事業者も問題を抱えており、現在の物流はオンプレミスのサーバーと同様に物理的なリソースを管理するため、手間と時間がかかります。 物流管理に時間がかかった結果、事業を成長させる業務に時間がさけず、物流がEC市場、ひいては経済成長の妨げにもつながります。 この課題を解決するためには、物流事業者のDX推進、Webサービス上での効率的な倉庫管理、全国の倉庫ネットワークを使った配送効率化と負荷軽減が必要です。 ■オープンロジのソリューション ・物流事業者のDX推進 物流事業者の中でも特に倉庫では、目視での商品確認や、在庫数のチェックを紙で行っていたりとアナログな方法で業務が行われていることがあります。オープンロジは、倉庫会社へ作業に沿ったシステムを提供し、現場改善も行うことによってDXを進め、生産性向上に務めています。 ・Webサービス上で倉庫管理を効率的に 現在の物流はオンプレミスと同様に手間と時間がかかります。利用できるようになるまでに、選定や契約などで1~2ヶ月かかり、運用してからも物流量が増えれば一つの倉庫で在庫を収めきれなくなるため、同じ手間をかけて新たな倉庫を立ち上げなければなりません。オープンロジは「物流版AWS」として、システムを通して倉庫という物理的なリソースの管理運用を効率的に担えるようにするなど、Webサービス上で物流を利用できるようにしています。 ・全国の倉庫ネットワークで配送効率化と負荷軽減 EC市場の発展で配送業者に負荷がかかっています。通常、一つのEC事業者が一つの倉庫で在庫を管理するため、配送先によっては長距離輸送が必要です。オープンロジは全国の倉庫と提携し、EC事業者がオープンロジを通して全国各地の倉庫を利用できるようにしています。それによって、配送先に最も近い倉庫から配送を行えるようにし、配送事業者の負荷を軽減、迅速な配送を実現します。 <業務内容> クラウド物流プラットフォーム「OPENLOGI」の開発/運用 ・荷主向けシステム（ユーザーポータル）の開発・運用 ・倉庫向けシステム（WMS）の開発・運用 ・外部連携システムの開発・運用 ・荷主への請求と倉庫への支払いに関わる請求システムの開発・運用 ・荷主・倉庫向けシステムの社内オペレーション用システムの開発・運用 ※ご本人の志向性や適性を見た上で、上記いずれかのシステムを開発しているチームに配属されます。 ※チーム間の異動があるため、幅広い領域に携わることができます。 【開発難易度の高さ】 エンジニアも物流全体の流れ、各フェーズの連携、機能開発によるリアルなオペレーションへの影響まで考えながら開発をする必要があります。 さらに、EC市場の成長により物流オペレーションへの新しい要求（保管方法の指定や海外発送における規定の対応など）も増えてきました。一度に大量の出庫をする事例も増えてきています。新機能を開発しながら、負荷にも耐えられるシステムを作らなければなりません。 物流業界を点ではなく面（流れ）としてとらえるシステムは、業界を丸ごと変え、市場を席巻できる可能性を持つ非常にやりがいのあるシステムですが、それと同時に実現難易度も高くなります。 ドメイン知識が無くてもメンバーからのサポートをしっかりさせていただきます。 業界を変えるこの挑戦へ、一緒に挑んで頂ける方からのご応募をお待ちしております！ <技術スタック> ※使用技術は全てのチームで共通となります。 - 開発言語：PHP/Laravel, JavaScript/TypeScript/React, Python - インフラ：AWS、Google Cloud、Datadog - CI/CD：GitHub、GitHub Actions、Docker、Terraform - 開発環境：PHPStorm、VSCode、Vim、Emacs（エディタは自由に選択）、Mac、Windows - コミュニケーション：Slack、Google Meet、Google Workspace - LLM：Claude Code、Codex、CodeRabbit、Gemini、NotenookLM（状況に応じて柔軟に調整） <組織> SRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約50名のチームです。 <選考フロー> ▼カジュアル面談 ▼書類選考 ▼コーディングテスト ▼面接複数回 ▼オファー ※現在、面接はオンラインメインで実施しています。ご希望に合わせて出社での面接も可能です。 ※面接後に人事面談を実施します ※フローは途中変更となる可能性があります

【ご応募にあたって】 ご希望の職種を「応募先へのメッセージ」の欄に必ずご記載ください。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー <会社概要> 【オープンロジとは】 弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、 「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、 データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。 ■物流業界が抱える課題 物流は私たちの生活に欠かせないモノを届ける重要なインフラです。しかし、今このインフラが危機に瀕しています。このままでは商品不足や配送遅延が発生し、食品や日用品、薬などが不足するなど、様々な場面で影響が出る可能性があります。 この背景にはECの発展により、手軽に商品が購入できるようになったことが挙げられます。運ぶ物の量は増えたにもかかわらず、物流を支える倉庫業者や配送業者の90％以上は中小企業で、アナログな方法で業務を行う企業も多く、生産性が低いため、対応が追いついていません。 そして、EC事業者も問題を抱えており、現在の物流はオンプレミスのサーバーと同様に物理的なリソースを管理するため、手間と時間がかかります。 物流管理に時間がかかった結果、事業を成長させる業務に時間がさけず、物流がEC市場、ひいては経済成長の妨げにもつながります。 この課題を解決するためには、物流事業者のDX推進、Webサービス上での効率的な倉庫管理、全国の倉庫ネットワークを使った配送効率化と負荷軽減が必要です。 ■オープンロジのソリューション ・物流事業者のDX推進 物流事業者の中でも特に倉庫では、目視での商品確認や、在庫数のチェックを紙で行っていたりとアナログな方法で業務が行われていることがあります。オープンロジは、倉庫会社へ作業に沿ったシステムを提供し、現場改善も行うことによってDXを進め、生産性向上に務めています。 ・Webサービス上で倉庫管理を効率的に 現在の物流はオンプレミスと同様に手間と時間がかかります。利用できるようになるまでに、選定や契約などで1~2ヶ月かかり、運用してからも物流量が増えれば一つの倉庫で在庫を収めきれなくなるため、同じ手間をかけて新たな倉庫を立ち上げなければなりません。オープンロジは「物流版AWS」として、システムを通して倉庫という物理的なリソースの管理運用を効率的に担えるようにするなど、Webサービス上で物流を利用できるようにしています。 ・全国の倉庫ネットワークで配送効率化と負荷軽減 EC市場の発展で配送業者に負荷がかかっています。通常、一つのEC事業者が一つの倉庫で在庫を管理するため、配送先によっては長距離輸送が必要です。オープンロジは全国の倉庫と提携し、EC事業者がオープンロジを通して全国各地の倉庫を利用できるようにしています。それによって、配送先に最も近い倉庫から配送を行えるようにし、配送事業者の負荷を軽減、迅速な配送を実現します。 【この募集に関して】 「まずは話を聞いてみたい・・・！」 そのようなご要望の方に、面談の場を設けさせていただきます！ ポジションに関してはご経歴とご意向に沿って幅広く社内で検討いたします。 ※ありがたいことに多数のご応募を頂いているため、フォームに記載いただいた情報をもとに、マッチするポジションをご用意できないと判断した場合は、面談を実施しないこともありますのであらかじめご了承ください。 【ご応募にあたって】 ご希望の職種を「応募先へのメッセージ」の欄に必ずご記載ください。 【会社情報】 会社説明資料 https://speakerdeck.com/hr01/openlogi-company-profile-for-engineer

会社概要弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、 「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、 データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。 物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。 しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。 オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。募集背景オープンロジには、日々膨大な「物理的な動き」を伴うデータが蓄積されています。入出庫・在庫管理・配送状況といった複雑な物流ドメインのデータに加え、B2B2Cの構造上発生する多種多様なステークホルダーの行動ログなど、扱うデータの種類と量は爆発的に増加しています。蓄積されたデータは以下のように、事業価値を生み出す多面的なデータ資産として活用され弊社サービス競争力の源泉となっています。倉庫内オペレーション進捗・改善状況の可視化倉庫内の商品保管効率の最適化による保管収益改善機械学習モデルの学習データ：「梱包に最適な形状の箱の予測」や「トラックの積載容積・台数の予測」等しかし、これらのデータを扱う基盤としてBigQueryを中心としたデータウェアハウス環境は存在しますが、事業競争力を強化するデータ基盤という観点では、データの「ビジネスニーズ理解」「適時性」「正確性」「完全性」、そして統制や管理体制に課題が多く残っています。 社内でのAI活用が加速化する中で、現在のデータ基盤が価値提供のボトルネックになると考えており、強い危機感を抱いています。このポジションでは、「AI時代の競争力の源泉となるデータ資産を守り、最大活用する」ため、CTO直下でデータガバナンス体制の構築やデータ基盤の刷新をリードしていただきます。業務内容全社のデータを技術的資産として定義・管理し、AIと人間の協働を加速させるインフラを構築するため、データ基盤のアーキテクチャ設計から構築、SaaSデータの統合管理まで幅広く担っていただきます。AWS、Google Cloudを用いたデータパイプラインの設計・構築・運用属人化しているデータ基盤管理の引き継ぎと、組織的な管理体制の構築ビジネスサイドと連携した、ビジネスニーズの整理や最適なデータ提供レイヤーの整備AIが横断的に参照可能なデータカタログの整備データ品質の定義、監視、改善するためのプロセス策定データアクセス制御の設計と実装、運用このポジションで働く魅力将来的な「AIデータ基盤チーム」の核となる役割を担い、既存の仕組みを運用するだけでなく、設計から組織文化の醸成まで深く関与できます。データガバナンスの確立という「守り」と、AI活用・自動化を加速させる「攻め」の基盤構築の両方に携わることができる物流基盤のデータに加え、HubspotやZendeskといった多様なSaaSデータを統合する、技術的難易度とビジネスインパクトの大きい課題に挑戦できるCTO直属のポジションとして、曖昧な要件から仕様を落とし込み、最適なアーキテクチャを自ら提案・実装できる自由度がある事業の次の成長フェーズを支えるコア領域の基盤を構築するため、競合優位性の創出に直結するやりがいがある技術スタック開発言語：PHP/Laravel, JavaScript/TypeScript/React, Pythonインフラ：AWS、Google Cloud、DatadogCI/CD：GitHub、GitHub Actions、Docker、Terraform開発環境：PHPStorm、VSCode、Vim、Emacs（エディタは自由に選択）、Mac、Windowsコミュニケーション：Slack、Google Meet、Google WorkspaceLLM：Claude Code、Codex、CodeRabbit、Gemini、NotenookLM（状況に応じて柔軟に調整）組織CTO室は現在5名で構成されています。 エンジニア組織全体としては各チームにエンジニアが3~15名所属し、SRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名の組織です。◆AIツールの選定と活用 Claude Code、Codex、GitHub Copilot、CodeRabbit、Devinを法人契約し、複数のツールを自由に選択・併用できる環境を整備しました。エンジニア全員が自律的にAIを活用し、標準的な機能開発を中心に、コードレビューや日常の手作業、調査業務の自動化など、テーマ設定から実行・定着までAIによる作業代替を進めています。◆AI活用を推進する専門チームと推進体制の構築 AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足し、技術的支援を推進しています。各チームとのSync MTGを通じて、AI時代に最適化した業務・開発プロセスの構築によるフロー効率最大化を推進し、実装段階での手戻りや待ち時間を削減することでリードタイムを短縮しています。◆AI活用の文化醸成と研究開発 急激な変化に柔軟に適応するため、一定のR&D予算を確保し、継続的に活動しています。業務変革を加速させ、慢性的な運用負荷を解消することで、PRD作成やロードマップ検討段階からエンジニアが関与する更なる上流シフトを推進しています。Why・Whatという本質的な問いに向き合い意思決定できる組織を目指し、勉強会や「AI波乗り会」を通じてベストプラクティス、プロンプト、Skills等を共有し知見を循環させています。

会社概要弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、 「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、 データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。 物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。 しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。 オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。募集背景現在オープンロジは事業の成長に伴い、エンタープライズ企業にもご利用いただき始めている他、物流パートナーとの連携も拡大しております。 取り扱い出荷数も増える中で、荷主様と倉庫パートナー様の成長を支えるより高い信頼関係へと進化していくフェーズにあります。オープンロジプラットフォームの利用規模が拡大するにつれ、求められるセキュリティ水準も一段と高まってきています。 これまでは個別のニーズに合わせた対応を行ってきましたが、今後はそれらを体系的な仕組みへと昇華させ、将来にわたって安心してご利用いただけるセキュリティ基盤へ更に発展させていく必要があります。この基盤づくりを牽引するため、当社の信頼性の土台を技術面から設計し、共に組織を形作っていく1人目のプロダクトセキュリティエンジニアを募集します。業務内容将来の基盤となるセキュリティ対策の方針・戦略の策定から、プロダクトおよび開発組織全体のセキュリティレベルを向上させる各種業務を担っていただきます。具体的には、以下のような業務からお任せする予定です。セキュリティ対策方針の策定: 事業状況に合わせた各種セキュリティ要件の定義と、優先順位に基づいたロードマップの策定プロダクトセキュリティの設計・推進: アクセス権限管理の最適化やデータガバナンスの強化など、技術的なセキュリティ基盤の構築DevSecOpsの強化: 開発スピードと安全性を両立させるための、セキュリティチェックの実施や改善、自動化やツールの選定・導入セキュリティ向上のカルチャーづくり: 開発組織に対するセキュリティ知識のEnabling（啓蒙・支援）インシデント対応体制の整備: インシデントを未然に防ぎ、万が一の際にも迅速かつ適切に対応するための仕組みづくりこのポジションで働く魅力ルールの策定だけでなく、技術選定やプロセスの定義などをゼロベースで主導し、組織全体のセキュリティ文化を醸成していくことができます日々の生活に欠かせない「物流」というドメインにおいて、その根幹を支えるシステムの安全性を担保することは、社会経済の安定に直結します。そのため、エンジニアリングを通じて社会に安心を届けるやりがいがあります。高度なセキュリティ基盤を構築することは、物流パートナーや大規模なお客様からの「信頼」を獲得することと同義です。セキュリティが攻めの要素となり、新たな提携や事業機会を創出する鍵となる環境です。技術スタック開発言語：PHP/Laravel, JavaScript/TypeScript/React, Pythonインフラ：AWS、Google Cloud、DatadogCI/CD：GitHub、GitHub Actions、Docker、Terraform開発環境：PHPStorm、VSCode、Vim、Emacs（エディタは自由に選択）、Mac、Windowsコミュニケーション：Slack、Google Meet、Google Workspace組織CTO室は現在5名で構成されています。 エンジニア組織全体としては各チームにエンジニアが3~15名所属し、SRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名の組織です。◆AIツールの選定と活用 Claude Code、Codex、GitHub Copilot、CodeRabbit、Devinを法人契約し、複数のツールを自由に選択・併用できる環境を整備しました。エンジニア全員が自律的にAIを活用し、標準的な機能開発を中心に、コードレビューや日常の手作業、調査業務の自動化など、テーマ設定から実行・定着までAIによる作業代替を進めています。◆AI活用を推進する専門チームと推進体制の構築 AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足し、技術的支援を推進しています。各チームとのSync MTGを通じて、AI時代に最適化した業務・開発プロセスの構築によるフロー効率最大化を推進し、実装段階での手戻りや待ち時間を削減することでリードタイムを短縮しています。◆AI活用の文化醸成と研究開発 急激な変化に柔軟に適応するため、一定のR&D予算を確保し、継続的に活動しています。業務変革を加速させ、慢性的な運用負荷を解消することで、PRD作成やロードマップ検討段階からエンジニアが関与する更なる上流シフトを推進しています。Why・Whatという本質的な問いに向き合い意思決定できる組織を目指し、勉強会や「AI波乗り会」を通じてベストプラクティス、プロンプト、Skills等を共有し知見を循環させています。

<会社概要> 【オープンロジとは】 弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、 「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、 データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。 ■物流業界が抱える課題 物流は私たちの生活に欠かせないモノを届ける重要なインフラです。しかし、今このインフラが危機に瀕しています。このままでは商品不足や配送遅延が発生し、食品や日用品、薬などが不足するなど、様々な場面で影響が出る可能性があります。 この背景にはECの発展により、手軽に商品が購入できるようになったことが挙げられます。運ぶ物の量は増えたにもかかわらず、物流を支える倉庫業者や配送業者の90％以上は中小企業で、アナログな方法で業務を行う企業も多く、生産性が低いため、対応が追いついていません。 そして、EC事業者も問題を抱えており、現在の物流はオンプレミスのサーバーと同様に物理的なリソースを管理するため、手間と時間がかかります。 物流管理に時間がかかった結果、事業を成長させる業務に時間がさけず、物流がEC市場、ひいては経済成長の妨げにもつながります。 この課題を解決するためには、物流事業者のDX推進、Webサービス上での効率的な倉庫管理、全国の倉庫ネットワークを使った配送効率化と負荷軽減が必要です。 ■オープンロジのソリューション ・物流事業者のDX推進 物流事業者の中でも特に倉庫では、目視での商品確認や、在庫数のチェックを紙で行っていたりとアナログな方法で業務が行われていることがあります。オープンロジは、倉庫会社へ作業に沿ったシステムを提供し、現場改善も行うことによってDXを進め、生産性向上に務めています。 ・Webサービス上で倉庫管理を効率的に 現在の物流はオンプレミスと同様に手間と時間がかかります。利用できるようになるまでに、選定や契約などで1~2ヶ月かかり、運用してからも物流量が増えれば一つの倉庫で在庫を収めきれなくなるため、同じ手間をかけて新たな倉庫を立ち上げなければなりません。オープンロジは「物流版AWS」として、システムを通して倉庫という物理的なリソースの管理運用を効率的に担えるようにするなど、Webサービス上で物流を利用できるようにしています。 ・全国の倉庫ネットワークで配送効率化と負荷軽減 EC市場の発展で配送業者に負荷がかかっています。通常、一つのEC事業者が一つの倉庫で在庫を管理するため、配送先によっては長距離輸送が必要です。オープンロジは全国の倉庫と提携し、EC事業者がオープンロジを通して全国各地の倉庫を利用できるようにしています。それによって、配送先に最も近い倉庫から配送を行えるようにし、配送事業者の負荷を軽減、迅速な配送を実現します。 <業務内容> クラウド物流プラットフォーム「OPENLOGI」の開発/運用を技術的に牽引していただきます。リードエンジニアとして以下のパフォーマンスを期待しています。 ・事業/プロダクトの中長期なビジョンまで見据えて先手を打ったテクニカルなデザイン ・自身の技術力とリーダーシップを発揮したエンジニアチームのアウトプットの最大化 ・ソフトウェアのコード品質を高めるための取り組み（コーディング規約、コードレビュー等）の推進 【携わるプロダクト】 ・荷主向けシステム（ユーザーポータル）の開発・運用 ・倉庫向けシステム（WMS）の開発・運用 ・外部連携システムの開発・運用 ・荷主への請求と倉庫への支払いに関わる請求システムの開発・運用 ・荷主・倉庫向けシステムの社内オペレーション用システムの開発・運用 志向性に応じて新規事業の立ち上げにも携わっていただく可能性があります。 ※ご本人の志向性や適性を見た上で、上記いずれかのシステムを開発しているチームに配属されます。 <技術スタック> ※使用技術は全てのチームで共通となります。 - 開発言語：PHP/Laravel, JavaScript/TypeScript/React - インフラ：AWS、Google Cloud、Datadog - CI/CD：GitHub、GitHub Actions、Docker、Terraform - 開発環境：PHPStorm、VSCode、Vim、Emacs（エディタは自由に選択）、Mac、Windows - コミュニケーション：Slack、Google Meet、Google Workspace - LLM：Claude Code、Codex、CodeRabbit、Gemini、NotenookLM（状況に応じて柔軟に調整） <組織> 各チームにエンジニアが3~15名で構成されています。 エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。 <このポジションで働く魅力> ・物流という身近な社会課題の解決を担うシステム開発に携われること ・倉庫現場への研修・ヒアリングがあり、リアルなユーザーの声をプロダクトに反映できること ・フロント・サーバーサイドの垣根がなく必要に応じてコードを書いていける環境 ・13,000社以上のEC事業者/75社以上の倉庫事業者を支える大規模システムに関わることができます。

<会社概要> 【オープンロジとは】 弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、 「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、 データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。 物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。 物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。 しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。 オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。 <業務内容> クラウド物流プラットフォーム「OPENLOGI」は、荷主・倉庫、Shopifyなどの外部連携、社内オペレーションチームがそれぞれ利用する複数のシステムで構成されています。 CTO室は、「OPENLOGI」の価値を最大化することを目的に発足し、システム全体に横断的な影響を与える技術的課題や、開発プロセスにおける課題の解決に取り組んでいます。 今後、事業成長を加速させるためには、大型クライアントのニーズに応え、増加するデータ処理量にも対応可能なシステム基盤の整備が不可欠です。そのため、これまでの開発で蓄積してきた技術的課題を解決し、アプリケーションの生産性をさらに向上させる必要があり、CTO室のエンジニアには組織的またはシステム横断的な課題解決を担当していただきます。 <携わるプロジェクト例> ・AI Enabling活動 ・大規模リファクタリング・リアーキテクチャ ・バックエンドコードのモダナイズ ・ミドルウェア・ソフトウェアのバージョンアップ ・アプリケーションセキュリティ向上 ・Web API改善と設計 ・バックエンドのユニットテスト拡充 ・フロントエンドの技術負債解消 ※ご本人の志向性や適性を見た上で、上記いずれかのプロジェクトに配属されます。 <技術スタック> ※使用技術は全てのチームで共通となります。 - 開発言語：PHP/Laravel, JavaScript/TypeScript/React, Python - インフラ：AWS、Google Cloud、Datadog - CI/CD：GitHub、GitHub Actions、Docker、Terraform - 開発環境：PHPStorm、VSCode、Vim、Emacs（エディタは自由に選択）、Mac、Windows - コミュニケーション：Slack、Google Meet、Google Workspace - LLM：Claude Code、Codex、CodeRabbit、Gemini、NotenookLM（状況に応じて柔軟に調整） <組織> 各チームにエンジニアが3~15名で構成されています。 エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。 <このポジションで働く魅力> ・物流という身近な社会課題の解決を担うシステム開発に携われること ・抽象的な課題や、複雑で難易度の高い技術課題に長期的に向き合えること ・組織横断で影響力の大きな改善活動に携われること ・多様なタレントが揃ったプロフェッショナル集団内での技術研鑽や議論に参加できること <AI活用> ◆AIツールの選定と活用 Claude Code、Codex、GitHub Copilot、CodeRabbit、Devinを法人契約し、複数のツールを自由に選択・併用できる環境を整備しました。エンジニア全員が自律的にAIを活用し、標準的な機能開発を中心に、コードレビューや日常の手作業、調査業務の自動化など、テーマ設定から実行・定着までAIによる作業代替を進めています。 ◆AI活用を推進する専門チームと推進体制の構築 AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足し、技術的支援を推進しています。各チームとのSync MTGを通じて、AI時代に最適化した業務・開発プロセスの構築によるフロー効率最大化を推進し、実装段階での手戻りや待ち時間を削減することでリードタイムを短縮しています。 ◆AI活用の文化醸成と研究開発 急激な変化に柔軟に適応するため、一定のR&D予算を確保し、継続的に活動しています。業務変革を加速させ、慢性的な運用負荷を解消することで、PRD作成やロードマップ検討段階からエンジニアが関与する更なる上流シフトを推進しています。Why・Whatという本質的な問いに向き合い意思決定できる組織を目指し、勉強会や「AI波乗り会」を通じてベストプラクティス、プロンプト、Skills等を共有し知見を循環させています。

オープンロジとは弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、 「物流版クラウドサービス」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、 データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。 物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。 しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。 オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。募集背景「物流版クラウドサービス」による業界全体の最適化に向けて、オープンロジでは現在、既存プロダクトのサプライチェーンとのつなぎこみ、そしてWMS（倉庫管理システム）のさらなる強化が求められています。 その中で、WMSチームでは現在以下の課題に向き合っています。仕様の複雑性：事業成長やステークホルダーの増加に伴い、実装や設定の複雑化が進んでいます。個別最適に陥らず「システムの標準化」も見据えながら、PdMやビジネスサイドと協働して、複雑なドメイン仕様を紐解き整理していくことが求められています。アーキテクチャの密結合：歴史的経緯からWMS機能が荷主側機能と密結合になっており、拡張性を阻害しています。モジュール化した新アーキテクチャへの移行を、チーム全体で加速させていく必要があります。AI活用にともなう品質担保：設計・実装でのAI活用が進む一方で、アウトプットの増加に伴い、品質をどう担保していくかが開発全体の新たな課題となっています。AI時代に最適化した品質管理体制の構築が求められています。これらの課題に対し、目の前の対処にとどまらず「Why（なぜ作るか）」「What（何を作るか）」という本質的な問いから向き合うことを、私たちは大切にしています。本ポジションでは、WMSチームのリードエンジニアとして、新規機能開発の他、拡張性を見据えた設計レビュー等を通じて技術的な意思決定や議論をリードいただきます。また、EMと連携しながらチーム全体がその問いに集中し、価値創出に注力できる環境づくりを牽引いただきます。業務内容（一例）・クラウド物流プラットフォーム（WMS）の設計・開発・運用 　ビジネスサイドやPdMと協働した、要件定義などの上流工程からの参画 　エンジニアリング視点に基づく機能価値の仮説立案から効果検証（指標定義）、および価値を最大化するための開発スコープの最適化・中長期の成長を見据えた技術・仕様的負債の解消 　ドメインの複雑性に対応する、新アーキテクチャへの移行推進 　拡張性と保守性を担保するための、システム構造の見直しとリファクタリング・開発プロセスの構築と標準化 　AIとの協業を前提とした、開発生産性を最大化するプロセス設計・規約整備 　ドメイン知識のナレッジ化および開発標準の展開・技術リードとしてのチーム支援 　メンバーへの適切なレビューや、技術的なフィードバックの実施技術スタック・言語：PHP/Laravel, JavaScript/TypeScript/React ・インフラ： AWS、Google Cloud、Datadog ・CI/CD： GitHub、GitHub Actions、Docker、Terraform ・開発環境： PHPStorm、VSCode、Vim、Emacs、Mac、Windows、Ubuntu（ご自身のお好きな環境で開発できます） ・コミュニケーション等： Slack、Google Meet、Google Workspace ・LLM：Claude Code、Codex、CodeRabbit、Gemini、NotenookLM（状況に応じて柔軟に調整）組織・開発組織全体は約70名、うちWMSチームには約10名が所属しています ・チーム内では、毎日の朝会でチケット進捗や運用の共有を行う他、週次相談会で困りごとのディスカッションを行うなど、チーム内でサポートしあえる環境を作っています ・他チームとの連携として、ビジネスサイドの倉庫コンサルタントとの開発物の共有や、倉庫の情報共有の場も設けています。現場の解像度を高く保ちながら、本質的な課題やユーザーのリアルな声をスピーディーに開発へフィードバックできる環境です。このポジションの魅力◆物理とテクノロジーが交錯する、複雑なドメインに挑む面白さ 社会貢献度が高くやりがいを感じられるとともに、現場のオペレーションを含む物流全体への影響や既存システムの稼働を考慮しつつ、物理空間の複雑なビジネスロジックをスケーラブルなコードに落とし込む難易度の高い開発に挑戦できます。◆AI時代におけるドメイン判断への集中 チームの現状として、AI生成コードのレビュー負荷などによりHow（どう作るか）に時間を取られている課題があります。この状況を打破するため、引き続き定型業務は自動化していきながら、エンジニアが複雑なドメイン判断や仕様策定にリソースを割ける組織へ変革していきたいと考えています。基盤が整いきっていないからこそ、開発プロセスそのものを定義していく面白さがあります。◆柔軟な働き方 社員の約25%が子育て中で、育児と仕事を両立する経営メンバーもいます。男性社員の育休実績もあり、全社を挙げて家庭との両立を応援する環境です。社内イベントを除き決まった出社日は設けておらず、リモートOK・コアタイムなしのフレックス制であるため、柔軟な働き方を実現できます。AI活用◆AIツールの選定と活用 Claude Code、Codex、GitHub Copilot、CodeRabbit、Devinを法人契約し、複数のツールを自由に選択・併用できる環境を整備しました。エンジニア全員が自律的にAIを活用し、標準的な機能開発を中心に、コードレビューや日常の手作業、調査業務の自動化など、テーマ設定から実行・定着までAIによる作業代替を進めています。◆AI活用を推進する専門チームと推進体制の構築 AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足し、技術的支援を推進しています。各チームとのSync MTGを通じて、AI時代に最適化した業務・開発プロセスの構築によるフロー効率最大化を推進し、実装段階での手戻りや待ち時間を削減することでリードタイムを短縮しています。◆AI活用の文化醸成と研究開発 急激な変化に柔軟に適応するため、一定のR&D予算を確保し、継続的に活動しています。業務変革を加速させ、慢性的な運用負荷を解消することで、PRD作成やロードマップ検討段階からエンジニアが関与する更なる上流シフトを推進しています。Why・Whatという本質的な問いに向き合い意思決定できる組織を目指し、勉強会や「AI波乗り会」を通じてベストプラクティス、プロンプト、Skills等を共有し知見を循環させています。

物流×テクノロジーで業界変革を牽引する急成長ベンチャーで エンジニア組織の成長を、採用から加速させる。 【仕事概要】 急成長を続けるLogi×Techベンチャーで、VPoEやCTOと共に採用戦略をデザインし、事業成長を支える人事メンバーの仲間を探しています。 主には、VPoEとともにエンジニア採用の活動に携わっていただきます。 また他の人事業務として全社に向けたコーポレートブランディングや人材開発、組織開発、タレントマネジメントなど、この後の組織成長を目的とした様々な人事施策の構築・実行にも携わっていただく予定です。 自ら課題を見つけて、社内外のステークホルダーを巻き込みながらオーナーシップを持ち問題解決してくれる方を募集しています。 【具体的な仕事内容】 ・経営方針に基づきエンジニア採用戦略の立案から実行までの推進 ・採用業務における、ダイレクトスカウト、エージェントリレーション、新規採用施策立案・実行 ・候補者クロージングへ向けて関係者とすり合わせながらの綿密な準備とクロージングプランの設計実行 ・採用企画として、構造化面接構築、リファラル促進、採用DX施策の立案実行 以下、適性とご希望を参考に、採用以外の人事業務領域にも関与いただく予定です。 ・経営方針に基づいた組織課題や人材課題の解決に向けた提案、解決策の提示、実行 ・育成や組織開発、制度設計も含む人事施策の刷新や人事業務の型化 ＜本ポジションのやりがい＞ ・これからの急成長を目標にした事業フェーズで、人事領域による事業インパクトをダイレクトに感じながら仕事ができる点 ・経営陣と仕事をすることが多く経営目線を肌で感じながら仕事ができる点 ・組織を自らの手で作っていくフェーズに関われる点 ＜実行体制＞ エンジニア採用においては、VPoE、CTO、社内エンジニア、人事全体で協力し、採用活動を促進していきます。

会社概要弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、 「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、 データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。 物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。 しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。 オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。業務内容社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断をデータに基づいて最適化していくことが求められます。特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。具体的な仕事内容・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成 ・物流最適化技術の既存研究の調査 ・基盤システムの企画、設計、実装、運用 ・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング扱うデータ・受注・入荷・出荷データ ・在庫履歴データ ・荷主の商品データ ・倉庫の作業履歴データ技術スタック開発言語：PHP/Laravel, JavaScript/TypeScript/React, Pythonインフラ：AWS、Google Cloud、DatadogCI/CD：GitHub、GitHub Actions、Docker、Terraform開発環境：PHPStorm、VSCode、Vim、Emacs（エディタは自由に選択）、Mac、Windowsコミュニケーション：Slack、Google Meet、Google WorkspaceLLM：Claude Code、Codex、CodeRabbit、Gemini、NotenookLM（状況に応じて柔軟に調整）組織社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。 そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。 エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。このポジションで働く魅力・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。 ・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。 ・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流からオーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。