エンジニア の求人一覧 - 株式会社リチェルカ

■ 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、受発注領域を最適化するAgentic ERP「RECERQA」を開発・提供しています。シリーズAで17億円の資金調達を実施（累計20億円超）し、大手企業への導入が拡大しています。 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、一緒に受発注×AIの未来を創ってくれるAIエンジニアを募集します。 ■ ポジションの魅力 ・受発注 × Agentic ERPという領域で、最先端のAI技術をプロダクトに実装できる大手製造業・流通業の実データを用いた、実践的なLLM・機械学習の開発経験を積める ・20名規模だからこそ、AI戦略の意思決定から実装まで一気通貫で携われる研究で終わらない、ビジネスインパクトに直結するAI開発ができる ■ 業務内容 生成AI・LLMを活用したSCM SaaSプロダクトの企画・設計・開発 上記に付随する最新論文の調査・検証・実装 AI技術のプロダクトへの組み込みと精度改善 ■ 技術スタック Python, OpenAI/Anthropic/Gemini API Azure AI Document Intelligence AWS, Docker 【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。

■募集背景 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、受発注領域を最適化するAgentic ERP「RECERQA」を開発・提供しています。シリーズAで17億円の資金調達を実施（累計20億円超）し、大手企業への導入が拡大しています。 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、一緒に受発注×AIの未来を創ってくれるFDE を募集します。 ■ ポジションの魅力 ・大手企業の現場に入り込み、SCM × AIの導入事例を自らの手で作り上げられる ・顧客課題の発見からプロダクトへの還元まで、価値創出の全プロセスに関われる ・FDEとして、組織・プロセスそのものを設計できる ・技術力とビジネス力の両方を磨ける、AI時代ならではのキャリアを築ける ■ 業務内容 大手企業のSCM現場における課題分析・ソリューション設計・技術実装 顧客の業務要件に基づくカスタマイズ開発・API連携の構築 現場で得た知見のプロダクトへのフィードバック・標準機能化の推進 ■ 技術スタック （フロントエンド） - TypeScript, React, Next.js, React Router, Vite, Tailwind CSS （バックエンド） - TypeScript, Node.js, Hono, Drizzle ORM, PostgreSQL （インフラ・DevOps） - AWS (ECS, RDS, VPC Lattice, CloudFront, Route 53, ECR, S3) - Terraform, Terragrunt, ecspresso - GitHub Actions, Renovate - pnpm, Turborepo, Vitest, oxlint, oxfmt （データ基盤） - Snowflake, Apache Iceberg, AWS S3 【組織構成】 FDE 3名、フルスタックエンジニア 5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。

■ 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、受発注領域を最適化するAgentic ERP「RECERQA」を開発・提供しています。シリーズAで17億円の資金調達を実施（累計20億円超）し、大手企業への導入が拡大しています。 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、一緒に受発注×AIの未来を創ってくれるSRE を募集します。 ■ ポジションの魅力 ・急成長プロダクトの信頼性基盤を、ゼロベースで設計・構築できる ・大手エンタープライズが求める高い可用性・セキュリティ要件に挑める ・インフラからCI/CD、監視体制まで、開発基盤の全体像をリードできる ・一人目のSREとして、自らの設計思想で組織の技術文化を形作れる ■ 業務内容 Agentic ERP「RECERQA」のインフラ設計・構築・運用 CI/CDパイプライン・監視・アラート体制の構築と改善 セキュリティ対策およびエンタープライズ要件への対応 ■ 技術スタック インフラ: AWS, GCP, Terraform, Kubernetes/ECS CI/CD: GitHub Actions, ArgoCD 監視: Datadog, Grafana 言語: TypeScript, Node.js その他: Docker, 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。

■ 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、受発注領域を最適化するAgentic ERP「RECERQA」を開発・提供しています。シリーズAで17億円の資金調達を実施（累計20億円超）し、花王・味の素AGF・栗田工業など大手企業への導入が拡大しています。 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、一緒に受発注×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 ・受発注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 受発注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。

■ 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、受発注領域を最適化するAgentic ERP「RECERQA」を開発・提供しています。シリーズAで17億円の資金調達を実施（累計20億円超）し、大手企業への導入が拡大しています。 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、一緒に受発注×AIの未来を創ってくれるソフトウェアエンジニアを募集します。 ■ ポジションの魅力 ・受発注 × Agentic ERPという領域で、プロダクトの「これから」を自らの手で創れる ・大手製造業・流通業のサプライチェーンDXを、技術で最前線から牽引できる ・20名規模のスタートアップだからこそ、技術的意思決定がプロダクトと事業にダイレクトに反映される ・全社員がAIを実務活用する環境で、AI時代のエンジニアとしての実践的な知見・経験を積める ■ 募集背景 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、受発注領域を最適化するAgentic ERP「RECERQA」を開発・提供しています。シリーズAで17億円の資金調達を実施（累計20億円超）し、花王・味の素AGF・栗田工業など大手企業への導入が拡大しています。 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、一緒に受発注×AIの未来を創ってくれるソフトウェアエンジニアを募集します。 ■ 業務内容 Agentic ERP「RECERQA」の機能開発・設計・実装 生成AIを組み込んだWebアプリケーションの開発 プロダクトの技術的課題の解決とコードベースの継続的改善 （フロントエンド） - TypeScript, React, Next.js, React Router, Vite, Tailwind CSS （バックエンド） - TypeScript, Node.js, Hono, Drizzle ORM, PostgreSQL （インフラ・DevOps） - AWS (ECS, RDS, VPC Lattice, CloudFront, Route 53, ECR, S3) - Terraform, Terragrunt, ecspresso - GitHub Actions, Renovate - pnpm, Turborepo, Vitest, oxlint, oxfmt （データ基盤） - Snowflake, Apache Iceberg, AWS S3 【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。