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《フルサイクル_Forward Deployed Engineer/FDE》物流業務にディープ・ダイブし、課題解決するエンジニア募集【言語不問 / Go・Java歓迎】

株式会社Hacobu - 運ぶを最適化する。「物流xテクノロジー」で事業者の垣根を超えた物流プロセスの全体最適に取り組んでいます。

株式会社Hacobu 求人画像1
フルサイクルエンジニア
900万円〜1500万円
東京都, 大阪府
Java, Go, React, TypeScript, AWS, Docker, Apache, Kubernetes, React Native
週に1回以上のリモート, フレックスタイム, toB自社サービス
プレミアムインタビュー掲載中
株式会社Hacobuのプレミアムインタビュー

事業内容

事業内容:物流管理ソリューション「MOVO」
物流管理ソリューション「MOVO」

物流効率化を実現するSaaS型プラットフォーム「MOVO」を提供します。IoT技術を駆使し、物流業界の根本課題を解決する物流DXを推進しています。

仕事内容

≪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。 弊社では、近年注目されている「Forward Deployed Engineer(FDE)」に近い働き方を、「フルサイクルエンジニア」と呼んでいます。FDEという言葉自体はまだ企業ごとに定義や解釈が異なるため、自社の実態に即してこの名称を採用していますが、顧客の現場に深く入り込み、課題定義から実装・運用まで一貫して担う点では、FDEと呼ばれる働き方と重なる部分が大きいポジションです。FDEという働き方に関心がある方はぜひご応募ください。 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≫ - バックエンド: Go, Echo, gRPC - フロントエンド: TypeScript, React, Vite, TanStack Router, TanStack Query, Zod, OpenAPI, Orval, Storybook - モバイル: TypeScript, React Native, Expo, Expo Router, Zustand, TanStack Query, Zod, fastlane - インフラ: AWS, Kubernetes, Docker, Terraform, Istio, GitHub Actions, Argo CD, Datadog - データ: BigQuery, Managed Service for Apache Airflow, Data Studio - AI: Claude Code, Codex, Cursor, Devin, ChatGPT, Gemini, GitHub Copilot, CodeRabbit - その他: GitHub, Slack, Notion, Jira, Figma, Miro, MagicPod, Takumi 変更の範囲:会社の定める業務

募集背景

Hacobuはプロダクト提供だけでなく、顧客の業務の深部に入り込んだ「直接的な課題解決」を強化しています。 現場にはまだ、紙や電話、属人的な判断が溢れています。これらを改善するため、自ら課題を定義し、実装までを完結させる「フルサイクルエンジニア」を募集します。

配属部署

テクノロジー本部 【働き方】 リモートワーク+出社指示あり ・現在は週1日~でチームごと+月1日全社会議で全員東京本社へ出社 ・大阪オフィスにて勤務可能な方については、大阪オフィスへ出社月1回+東京本社へ出張月1~2回(全社会議1日+チーム出社日1日) ※フルサイクルエンジニアは顧客訪問に伴う出社/出張等ございます ※詳細は面接時にご確認ください

概要

≪会社概要≫ 株式会社Hacobuは、「運ぶを最適化する」をミッションとする物流テックスタートアップです。クラウド物流管理ソリューション「MOVO」や物流DXコンサルティング「Hacobu Strategy」を通じて、企業間物流の最適化を支援しています。 ≪Hacobuの向き合う社会課題≫ 物流には課題が山積しています。特に、50兆円市場といわれる物流における人手不足は深刻です。2030年には、約35%の荷物が運べなくなるという試算もあります。 物流領域は、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全体最適が進まない状況です。 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。

この仕事で得られるもの

‐ 顧客ヒアリングからPoC、本番実装まで一貫して担うため、現場の業務改善にどこまで踏み込めたのか、改善の手応えをリアルに実感できます。 ‐ LLMやAIエージェントを活用し「実業務の自動化」に落とし込むことで、実践的なAI活用スキルが身につきます。 ‐ビジネスインパクトを意識した設計能力が磨かれます。

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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】 - 東京本社(東京都港区芝5-29-11 G-BASE田町4F) - 大阪オフィス - その他会社が指定した場所(自宅等) 変更の範囲:本社または会社の定める場所 【アクセス】 東京本社 最寄駅:都営浅草線「三田駅」徒歩2分、都営三田線「三田駅」またはJR山手線「田町駅」徒歩4分

待遇・福利厚生

- 社会保険完備(関東ITソフトフェア健康保険組合、厚生年金、雇用保険、労災保険) - 通勤交通費支給(上限5万円) - 子育て・介護の時短勤務制度 - 育児休業制度、介護休業制度 - リモートワーク手当 等 - 受動喫煙対策:屋内禁煙

休日・休暇

- 完全週休2日制(土日祝) - 年末年始休暇 - 有給休暇 - 慶弔休暇 - 年間休日125日(年3日間の特別休暇含む)

MOVO累計導入企業数1,100社

実績例:アサヒ飲料、キリン、アスクル、ビッグカメラ、ユニリーバ、花王、富士フィルムなど多くの企業に導入いただいております。

資金調達額56億円を突破

アプリケーションを起点に物流ビッグデータの構築を目指す企業は他になく、ベンチャーキャピタルのほか、アスクル、大和ハウス工業、三井不動産、野村不動産、豊田通商など多くの事業会社から出資いただき、共に物流の革新を目指しています。

AIの取り組みについて

2025年6月から、生成AIツール(Devin・Cursor・Claude Code・ChatGPT など)をテクノロジー本部の全員に制約なく提供しており、AIを使うことはすでに組織の前提となりました。 プロダクトのコードはほぼAIが書き、デザインやQA、コードレビューへも活用が広がっています。 現在は、メンバー個々の工夫を本部全体の標準に引き上げ、AIが開発しやすい環境を整えるフェーズに入っています。 こうした開発プロセスでの活用に加えて、生成AIを組み込んだプロダクトづくりも進めています。

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。

FAQ

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。

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