■ 募集の背景 日本の製造業・流通業のサプライチェーンは、いまだにFAX・電話・紙帳票が中心の世界です。約70兆円規模の企業間取引において、受発注の多くが非効率なアナログ業務に依存しており、人手不足が進む中でこの構造は限界を迎えつつあります。 リチェルカは「AIの社会実装を通じて、今までの“できない”を解決する」をミッションに、生成AIを活用したSCM 「RECERQAシリーズ」を開発・提供しています。リリースからわずか半年で売上100倍、大手製造業・流通業への導入が急拡大するなど、プロダクトが市場に強く求められているフェーズにあります。 AIネイティブなプロダクトの進化、新機能の立ち上げ、急増する顧客への対応、それらを支える開発基盤の強化、事業の急成長に比例して、エンジニアリングのチャレンジが次々と生まれています。20名規模のスタートアップだからこそ、一人ひとりの技術的意思決定がプロダクトと事業に直結する環境で、一緒にSCM×AIの未来を創ってくれるシニアデータエンジニアを募集します。 ■ ポジションの魅力 ・SCM領域の膨大な非構造化データを扱う、希少かつ高難度なデータ基盤をゼロから設計できる ・生成AIの性能を最大化するデータアーキテクチャを、自らの思想で構築できる ・データエンジニアリングの第一人者として、技術方針をリードできる裁量がある ・プロダクトの成長に直結するデータ戦略を、経営と近い距離で推進できる ■ 業務内容 SCM領域におけるデータ基盤のアーキテクチャ設計・構築・運用 生成AI活用を前提としたデータパイプライン（ETL/ELT）の設計・実装 データ品質の管理・モニタリング体制の構築 ■ 技術スタック 以下は現時点での想定技術領域です。具体的なアーキテクチャや技術選定は、入社後に一緒に議論しながら決めていきたいと考えています。 データ基盤: BigQuery, Redshift, Snowflake 等 ETL/ELT: dbt, Airflow, Prefect, Dagster 等 言語: Python, SQL インフラ: AWS, Docker, Terraform 監視: Datadog その他: Slack, GitHub 【組織構成】 エンジニア約10名、PdM/PM 2名、AI Research 2名、コーポレート3名の計18名。 エンジニアはフルスタック志向のメンバーが中心で、フロント〜バックエンド〜AI〜インフラを横断的にカバーしています。 【開発スタイル】 Claude Code・GitHub Copilotを全エンジニアが日常的に活用するAI-nativeな開発が標準。 少人数だからこそ一人ひとりの裁量が大きく、企画〜設計〜実装〜運用まで一気通貫で携われます。

・データ基盤・データパイプライン（ETL/ELT）の設計・構築・運用経験 ・Pythonを用いた基本的かつリーダブルなコーディング能力 ・SQLによる大規模データの処理・分析経験 ・AIコーディングツール（Claude Code、Cursor、Devin、GitHub Copilot等）を適切に利用し、コードレビューする能力 ・データ分析、データサイエンス、データエンジニアリング、特徴量エンジニアリング等、機械学習やAIのためのデータ全般に関する経験 ・お客様や社内のステークホルダーと協働して新しい技術を実用化し、プロダクトおよびビジネスで価値を生んだ経験

・大規模データ基盤のアーキテクチャ設計をリードした経験 ・機械学習・生成AI活用を前提としたデータパイプラインの構築経験 可用性・セキュリティ・耐障害性の観点からクラウド上でインフラを適切に設計し構成管理できる ・事業立ち上げ期においてデータ戦略の策定から実行まで携わった経験

・結果にこだわる — 技術や手段ではなく、事業・顧客への成果に責任を持つ方 ・越境して動く — 自分の領域に閉じず、プロダクト価値のために線を引かず動ける方 ・建設的に議論する — 相手をリスペクトした上で、率直に意見を戦わせることを楽しめる方 ・AIを使い倒す — 最新のAIツールをフル活用し、圧倒的な速度で実装・検証を繰り返す方