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店舗網10倍化に向け、コアシステムを進化させるプロダクトエンジニアを募集!現場のリアルを見て要件定義から作る醍醐味を感じませんか?AIを駆使する開発環境/一つのドメインに腰を据えて長く活躍したい方へ

株式会社ジモティー - 日本最大の地域情報サービス「ジモティー」で社会インフラを作る

株式会社ジモティー 求人画像1
プロダクトエンジニア(ジモティースポット/店舗プロダクト)
600万円〜900万円
東京都
C#, PHP, Ruby, Java, Go, Ruby on Rails, AWS
週に1回以上のリモート, 副業可, toC自社サービス, 急募求人, 転勤なし, 服装自由

事業内容

事業内容:地域情報掲示板「ジモティー」リユースショップ「ジモティースポット」企画運営事業
地域情報掲示板「ジモティー」リユースショップ「ジモティースポット」企画運営事業

ジモティーは地域の情報を可視化し、人々を結びつけるクラシファイドサイトです。月間1,000万人利用の大規模サービスが、新しい情報提供でさらなる進化を目指しています。

仕事内容

全国のリアル店舗網を支えるプロダクトエンジニアを募集します。 ジモティーは月間約1,000万人が利用する地域情報プラットフォームです。現在、自治体と連携したリユース店舗「ジモティースポット」を全国に約40店舗展開しており、2030年に330店舗を目指しています。このポジションでは、その店舗網を支える業務システム・プロダクトの設計と開発を担っていただきます。 複数社での経験を経て、次は一つの事業ドメインに腰を据えて長くやりたい。そう考えている方に読んでほしい求人です。 ■ジモティスポット事業について ジモティースポットは、不要品の持ち込み・リユースの拠点となるリアル店舗です。北海道から九州まで約40店舗を展開しています。自治体は粗大ごみの処理量を減らせる。住民は不要品を手軽に手放せる。ジモティーは店舗を通じて利用者との接点が増える。三者それぞれにメリットがあるからこそ行政と組んで店舗網を広げられる、という構造の事業です。自治体との連携実績は200を超えています。 現在の店舗を「中型店」としたとき、1,000坪級の大型店、回収に特化したミニスポットといった別フォーマットの展開も並行して進んでいます。2030年の330店舗構想は現在の約10倍です。店舗数の拡大と店舗タイプの多様化が同時に走るフェーズで、正直、システム側の課題は山積みです。 オンラインのジモティーとこの店舗網がつながって、地域で不要品が循環するインフラになる。私たちはこれを次の10年の事業の柱として作っています。 ■業務内容 店舗のコアシステムはすでに動いています。持ち込まれた不要品を撮影する、ジモティーに掲載する、ラベルを発行して店頭に並べる、売れたり譲渡されたりしたら在庫を消し込む。この一連のフローはシステム化済みで、釣り銭機やラベルプリンターといったデバイス連携も稼働しています。 お任せしたいのは、この「動いているv1」を、10倍のスケールと複数の店舗フォーマットに耐えるものへ進化させる仕事です。 ・マルチフォーマット対応の再設計:中型店・大型店・回収特化ミニスポットでは、在庫の持ち方も、クルーの業務フローも、置かれるデバイスも違います。40店舗なら個別対応や運用の工夫で吸収できていた差分が、数百店舗では一つ残らず設計に載っている必要があります。ここは業務システム設計の本丸です。 ・一点物リユース品のデータ化:リユース品にはJANコードも商品マスタもありません。持ち込まれる雑多な品を、現場のクルーが短時間で、掲載に耐える品質のデータ(品目・状態・価格・写真)に起こす必要があります。カメラ、画像認識、LLM。使えるものは何でも使いますが、精度とオペレーション速度の両立という制約が効いていて、単にAIを当てれば終わる問題でもありません。 ・省人オペレーションの安全性・信頼性設計:少人数で回る店舗運営を成立させるための、ロス防止を含めたオペレーションとシステムの設計です。 ・デバイス連携のスケール対応:釣り銭機、ラベルプリンター、カメラ。これらを数百店舗に配って、動かし続けて、壊れたら直せる状態を保つ仕組みが要ります。 ・店舗フィールドワーク:店舗に行き、クルーの業務を観察して、要件を現場から拾ってきてもらいます。仕様書はビジネスサイドから降ってきません。自分で作るところからです。 カメラ、プリンター、釣り銭機、店舗レイアウト、クルーの業務フロー。リアルが絡む分、例外も泥臭さも多い領域です。そこを面白がれる方に来ていただきたいです。 主担当はジモティースポット関連のプロダクトです。店舗のシステムは本体と繋がっているため(店頭のリユース品はジモティー本体に掲載されます)、月間1,000万人が使う本体プラットフォームの開発にも関わります。

配属部署

配属はエンジニア部(15名)。執行役員→マネジャー3名→メンバー12名という構成です。 メンバー数に対してマネジャーが多く、チームを越えたサポートが受けやすい体制です。

概要

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応募条件

雇用区分

想定年収

採用人数

選考プロセス

勤務地

【勤務地詳細】 【本社】 東京都品川区西五反田一丁目2番10号CIRCLES五反田2階 勤務体制:ハイブリット勤務(週1〜2日の出社) ※出社頻度はミッション・担当業務によって変動あり 【アクセス】 【本社】 JR山手線五反田駅から徒歩1分

勤務時間

9:30〜18:30

待遇・福利厚生

【保険】社会保険完備(関東ITソフトウェア健康保険組合加入) 【通勤交通費有無】全額支給(上限3万円/月) 【試用期間】3ヶ月 【喫煙/禁煙】オフィス内禁煙 【就業時間】9:30~18:30 ※前倒し勤務が可能な独自の制度を導入。 例: 7:30~16:30、8:30~17:30など

休日・休暇

完全週休2日制(土日祝)、慶弔休暇、産前産後休業、育児休業、介護休業、子の看護休暇、有給(初年10日)

AI活用の実際

【開発環境】 ・エンジニア全員がClaude Code Maxを使用(Teamsプランへ移行予定) ・コードレビューはAIと人間で分担:ロジックの妥当性・セキュリティ検証はAI、命名・ドメイン知識に関わる判断は人間 ・目指しているのは「人間がdiffを読まないコードレビュー」。AIが根拠を引用したレビューレポートを書き、人間は命名や設計が事業の実態と合っているかの判断に集中する形へ移行を進めています。 【社内ツール】 他部署からエンジニアへの質問にAIが一次回答するボットを内製・運用(エンジニアは課題解決に集中できる) 【プロダクト組み込み(実装済み)】 ・投稿のガイドライン違反チェック ・店舗リユース品のタイトル自動生成・カテゴリサジェスト(セクション3「一点物のデータ化」の稼働部分) ほか複数 *ジモティーテックブログ:https://jmty-tech.hatenablog.com/entry/2026/07/09/183949

この環境が合う方・合わない方

【合う方】 ・複数社を経験して、自分に合う環境・合わない環境が見えてきた方 ・技術のための技術に違和感を覚え始めて、事業の成否まで含めて自分の仕事だと思いたい方 ・現場を見て要件から考えることに面白さを感じる方 ・動き続けるシステムと業務の設計に、職人的なやりがいを感じる方 SIerや業務システム開発のご出身で、基幹システム、ハードウェア連携、現場業務のヒアリングをやってきた方。その経験はこの事業ではそのまま使えます。 【合わない方(正直に書きます)】 ・最新技術スタックへの刷新それ自体が一番の楽しみである方 ・この先も数年ごとに環境を変えてスキルの幅を広げたい方 ・店舗・デバイス・現場オペレーションが絡む泥臭さを避けたい方 店舗業務のドメイン知識は身につくのに時間がかかりますし、現場のクルーとの信頼関係の上に成り立つ類のものです。長くいる人ほど強くなる仕事だと思っています。

キャリアの実例

現在、技術基盤チームのEMを務めているメンバーは、SIerでの経験を経て30代で転職してきました。在籍10年になります。EMといってもプレイングマネージャーで、バックエンドとインフラの両領域で今も社内のトッププレイヤーです。マネジメントに上がるために技術を手放す、という選択をせずに10年やってきた人がいる。この事実は、この会社でのキャリアの作り方をよく表していると思います。 この求人の採用責任者からのコメントです。 私も中途で入社し在籍15年ですが、EMを経て、今は執行役員としてエンジニア部を統括しつつ、開発にも継続して関わっています。数社を経て、次は一つの事業に長く向き合いたいと考えている方と、ぜひお話ししたいです。

開発環境

言語:Ruby, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, Swift, Dart フレームワーク:Ruby on Rails, Vue.js, React.js, Next.js, Flutter DB:MySQL(Aurora), MongoDB 検索:Elasticsearch インフラ(AWS):ALB, EC2, ECS, Fargate, Route53, Lambda, Batch, Aurora, S3, CloudFront, SNS, ElastiCache インフラ(Firebase):RemoteConfig, Crashlytics, A/B Testing 構成管理:Docker, CloudFormation, itamae バージョン管理:GitHub

開発環境補足

情報共有:Slack, Kibela データ分析基盤:BigQuery, Redash, Fluentd, Embulk 監視:Mackerel, Airbrake CI/CD:CircleCI, Jenkins, CodeBuild, CodeDeploy AI: Claude Code, Gemini

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