Job offer curation - ⁨DynamoDB⁩

不確実性の高い領域にコミットするフルスタックエンジニアを募集します。 CTO室の新チームにて、新規プロダクトのMVP開発を牽引していただきます。顧客と近い距離で迅速に仮説検証を繰り返すため、高い実行力と推進力を発揮いただきます。 1プロダクトのグロース開発とは異なる種類の不確実性に向き合っていただきます。 【業務内容】 - 新規プロダクトの開発 - プロダクトを圧倒的に使いやすくするための改善、運用 - カスタマーサクセスや営業、事業開発といった他チームとの連携 【募集背景】 Hacobuテクノロジー本部では、クラウド物流管理ソリューション「MOVO」の開発・運用を通じて、企業間物流の最適化を支援しています。MOVOでは現在6つのプロダクトを展開しており、各プロダクトチームはグロース・安定運用を推進しています。 我々がまだアプローチしていない新規領域に対しては今までCTO室を中心に向き合ってきましたが、より顧客と近いところでスピード感高くコミットするため、専任できるエンジニアが必要と判断しました。そのため、バックエンド・フロントエンド開発を総合的に推進できるフルスタックエンジニアを募集します。 【ポジションの魅力】 - MVP（Minimum Viable Product）のローンチ 新チーム「CTO室MVP部」に所属し、MVP開発を推進します。検証された事業の種を、商用利用に耐えうるプロダクトとして具現化します。コア価値を届けるために「何を作り何を作らないか」を見極め、最速でローンチまで持っていく「0→1の立ち上げ」を担います。 いずれも高い開発力や調整力が求められますが、「技術で事業の0→1を推進する」実践的な経験が得られます。 【技術スタック】 - 開発言語：Go / Typescript - API：FE（OpenAPI, GraphQL）, BE（gRPC） - インフラ・ミドルウェア：AWS（EKS, Lambda, Aurora MySQL, DynamoDB, ElastiCache for Redis, Kinesis, S3, SQS ...etc）, Istio, Docker - 構成管理ツール：Terraform, Ansible - CI/CD： GitHub Actions, ArgoCD - モニタリング：Datadog - ログ：Datadog Logs, CloudWatch Logs, fluentbit - データ基盤：BigQuery, CloudComposer, LookerStudio - AI：Claude Code, Codex, Cursor, Devin, ChatGPT, Gemini, Notion AI, Miro AI, NotebookLM, GitHub Copilot, Junie, Langfuse, LangChain, LangGraph, Amazon Bedrock - その他：GitHub, Slack, Jira, JetBrains, Visual Studio Code, Figma, Notion, Box 【Hacobuの向き合う社会課題】 物流プロセスは荷主、運送、倉庫などステークホルダーの多さと複雑さから、イノベーションが後回しにされてきました。個社最適は進むものの全体最適が進まない状況です。その状況は物流クライシスという社会課題となって表出してきており、日本も国家として取り組む重要なテーマとなっています。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。 【カルチャー】 - 対話を重視した全員参加型のテクノロジー本部定例（テック定例） - EMやメンバー間での1on1、CTOとのスキップレベル1on1 - スムーズなオンボーディングのためのトレーナー・バディ制度 - ペアプロやモブプロ、バグバッシュ - リモート雑談の推奨 - timesチャンネルによる個人分報 【その他】 ▼Hacobu テックブログ https://zenn.dev/p/hacobu ▼Hacobu採用HP https://career.hacobu.jp/ 変更の範囲：会社の定める業務

◆市場課題 顧客を保有するあらゆるビジネスが新規事業としてEC/D2Cに参入する中、このビジネスに関わる方は誰しもがシステムに強いわけではありません。それこそが事業者のビジネス成長によって大きな妨げとなっている一つの理由です。 オンラインとオフラインの多様な販売チャネルのデータ統合や分析、仮説検証を行いデータを可視化していくこと、そして顧客体験の最大化のために、EC/D2Cの枠組みに囚われることなく、あらゆるデータを活用することでビジネス全体を最適化していくことが喫緊の課題です。 ◆SREグループが目指す将来像 開発されたサービスを安定して提供し続けることを大切にしています。 ユーザーが使いたいときに機能が使える状態を保つ サービスの信頼性を維持し、効率的に運用できる仕組みをつくる 開発チームと協力しながら、技術的な課題を解決していく サービスの安定性向上に向けて着実に取り組んでいただける方を求めています。 ◆具体的な取り組み 1.コストの最適化 AWSリソースの利用状況を監視し、インフラコストの削減を計画的に推進します。 2.データベース基盤の移行 RDSやAuroraからTiDB Cloudへの移行を推進し、管理負荷を軽減します。 3.モニタリングの改善とSLOの設定 New Relicを活用し、システム全体の可視化を向上させ、サービスの状況をより適切に管理するための改善を進めています。 4.運用作業の省力化、自動化 運用作業のコード化やジョブ化を進め、作業の簡素化と標準化を実現します。 5.技術負債の解消とアーキテクチャの見直し インフラアーキテクチャのトレンドや、AWSのサービスの更新などをキャッチアップし、運用中のサービスをより良いアーキテクチャに改善します。 6.統制の取れた運用のための改善 最小権限の原則に基づくIAM設計や、運用リソースのアクセス制御、ログ設計など、セキュリティを考慮した運用設計を目指し改善を進めています。 ◆部署紹介 ▼配属予定部署 SREグループ 弊社サービスの基幹となるSaaSプロダクトの安定基盤の管理、インフラやサーバーの整備を担う部署です。グループ内はユニットというチーム体制で役割を分けて運営したします。 インフラ改善ユニット インフラ運用ユニット 運用統制管理ユニット オペレーションズハブユニット ※本ポジションは「インフラ改善ユニット」「インフラ運用ユニット」「オペレーションズハブユニット」いずれかへの所属となります。 ◆業務内容 ecforce、及びその周辺サービスを運用するために、以下のようなタスクを実施します。 サービスの運用作業 サービスの運用作業の改善提案、実行 サービスのアーキテクチャの改善提案、実行 サービスのモニタリング、障害対応 クライアント対応部門と連携し、クライアントへの技術的サポート ◆開発環境 AWSの主な利用サービス コンピューティング: EC2, ECS, Lambda データベース: RDS/Aurora(MySQL), DynamoDB, ElastiCache ストレージ: EBS, EFS, S3 セキュリティ: GuardDuty, Config, WAF, Security Hub 運用ツール: CloudWatch, CloudTrail, Step Functions, Systems Manager その他: Route53, CloudFront, WorkMail, Transfer Family AWS以外のサービス DB: TiDB Cloud 監視: New Relic その他 IaC: Terraform, Ansible, CloudFormation 開発: Python, Ruby, ShellScript CD/CI: Jenkins, Github Action, CircleCI コミュニケーション: Slack, Notion, Jira, MetaLife AIツール: cursor, claude codeなど ◆プロダクト詳細 ecforceについて 統合コマースプラットフォーム「ecforce」 販売チャネルの構築・強化からデータの取得・統合管理・分析・活用まで、コマースビジネスに特化した各プロダクトを提供しており お客様のビジネスや目的に合わせて、アジャイルにデータを活用しながら事業を成長させる為の環境構築を目指しています。 導入ショップ数は1600件を超えて着実に利用されているお客様が増え続けています。 ◆ポジションの魅力/やりがい 【オープンでフラットな組織環境】 わたしたちは「何をやるかより、誰とやるか」というカルチャーを表す「VALUE（価値観）」を何よりも大切にしています。 20代〜50代の幅広いバックグラウンドを持った約60名ほどのエンジニアが活躍しており、オ

Gunosyのミッションは「情報を世界中の人に最適に届ける」ことです。情報が増え続ける社会において、データとアルゴリズムの力で1人1人に合った情報を適切に届けることにより情報格差がある社会の課題解決を目指しています。 グループの現在の主力事業はメディアアプリ「グノシー」「auサービスToday」や子会社のゲームエイトにおける国内有数のゲーム総合情報Webサービス「game8.jp（ゲームエイト）」を展開しているメディア事業です。 今後はグループとしてのEBITDA拡大を目指して、安定的なC/Fを獲得できるM&Aにも注力をしてまいります。すでに2025年5月にはファブレス型ゲームパブリッシャーであるGホールディングスがグループインしました。 成長投資としては、新規事業への挑戦も行っており、2025年12月に本格施行される「スマホ競争促進法」により解放が見込まれる巨大なアプリ外決済市場への参入を目指すStore & Commerce(SC)事業や、開示業務支援クラウド「IR Hub」への投資を行っております。 また、インド発のフィンテックバンクであるsliceについては累計で30億円以上の投資を行っており、同社の成長ポテンシャルは極めて大きく、当社の中長期の成長の柱のひとつとなっています。 当社は、グループ時価総額1,000億円超の実現を目指して、上記のグループ戦略を共に推進していただけるリーダーシップをもった仲間を募集しています。 業務内容 機械学習の技術を応用して、情報キュレーションサービス「グノシー」、「ニュースパス」、「auサービスToday」などの新機能開発やアルゴリズム改善、また広告配信サービスのアルゴリズム改善を行います。 データサイエンス部について 機械学習を主軸とした技術を駆使し、O2O施策へのデータ活用や、これまで培ってきたターゲット層の異なるアプリ群のデータを活用し、スマホ領域以外の分野で活かせる研究と課題解決を目指しています。 本ポジションの魅力 Gunosyの自社サービスにおいては、機械学習・アルゴリズム改善が重要な役割を果たしているため、自身が行ったアルゴリズム開発が会社の事業成長に強く影響します。 例えば、現在はグノシーアプリのパーソナライズ改善に着手しております。アルゴリズム改善により、ユーザーからのフィードバックを直接得られ、分析によりアルゴリズムの良い点、悪い点がわかり、更なる改善につなげられる点が面白味を感じることができる点です。 改善のためのABテスト、データ分析などの環境が整っており、研究開発への理解もあるため、技術に向き合える環境です。 得られる経験 ・大規模なユーザーを抱える機械学習システムの開発・運用 ・自然言語処理（NLP）の実業務での応用 ・推薦システムの開発と最適化 ・データパイプライン構築とデータエンジニアリング ・リアルタイムでの機械学習処理の実装経験 ・ユーザー行動データの分析 ・LLM等の最新技術へのアクセスと応用 導入技術 開発だけでなく運用にも重きを置いて技術を取り入れるようにしています。 - 開発言語   - Python、Go - データベース   - DynamoDB、Athena、Presto、MySQL、Redis - その他   - AWS、digdag、terraform、kubernates 今後どのようなことをやっていきたいか レコメンドの強化によるユーザー個別化のさらなる高度化 ニュース推薦における行動予測モデルの強化とプロアクティブな体験提供 最先端の機械学習モデルを使用した広告のパーソナライズ強化による収益性改善 LLMのニュースアプリ内での活用によるユーザーバリューの創出