職種
データエンジニア年収
800万円 〜 1,200万円利用技術
- Python
- Go
- SQL
- AWS
- Google Cloud
こだわり条件
- 一部リモート可
- 自社サービス開発
- BtoB
生成AIの活用状況
最終更新日:2025-08-15最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, LangChain, GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Vertex AI, Claude, Gemini, Cursor, Devin, Notion AI, LangGraph, Langfuse
生成AI活用状況の詳細
Hacobuでは生産性や開発者体験の向上のため、生成AIの活用を全社的に推進しています。
エンジニアにはGitHub CopilotやCursorを配布し、Devinのトライアルも開始しました。直近ではGoの静的解析を活用したMCPサーバーの実装によりコーディング支援の質の向上にもトライしています。
全社的には、R&DチームがRAG技術を活用した社内チャットボットを開発し、プロダクトに関する質問対応を自動化。営業活動や社内サポートの効率化につながっています。また、Notionにドキュメントを一元化し、Notion AIを活用した情報検索の仕組みも整備しています。
このように生産性や開発者体験を重視する環境で、一緒に物流課題の解決に挑みませんか?
https://zenn.dev/hacobu/articles/b4d2ba5981c269
エンジニアにはGitHub CopilotやCursorを配布し、Devinのトライアルも開始しました。直近ではGoの静的解析を活用したMCPサーバーの実装によりコーディング支援の質の向上にもトライしています。
全社的には、R&DチームがRAG技術を活用した社内チャットボットを開発し、プロダクトに関する質問対応を自動化。営業活動や社内サポートの効率化につながっています。また、Notionにドキュメントを一元化し、Notion AIを活用した情報検索の仕組みも整備しています。
このように生産性や開発者体験を重視する環境で、一緒に物流課題の解決に挑みませんか?
https://zenn.dev/hacobu/articles/b4d2ba5981c269
仕事内容
【概要】
株式会社 Hacobu は物流領域のDXを推進する「MOVO(ムーボ)」を提供しています。
当社のデータエンジニアリングチームでは、日々蓄積される物流ビッグデータを活用し、業界全体の最適化に貢献するデータ基盤を構築しています。
現在3名体制で、BigQueryを中心としたデータ基盤の開発・運用を行っています。現在は社内支援と顧客へ提供するダッシュボードの両面から活動しています。少数チームのプレイングマネージャー候補として、
開発環境
-開発言語: SQL / Python / Go / LookML
-インフラ・ミドルウェア: Google Cloud, AWS, Docker, Terraform
-データ基盤: BigQuery
-ストレージ: Aurora, DynamoDB, S3, Google Cloud Storage
-ETL: Fivetran, BigQuery Data Transfer, Google St
インタビュー
この企業が掲載されている求人特集
求人の特徴
こだわり条件
- 一部リモート可
- 自社サービス開発
- BtoB
利用技術
- Python
- Go
- SQL
- AWS
- Google Cloud
- BigQuery
- S3
- AWS Glue
- DynamoDB
- Docker
- Terraform
- Looker
- dbt
- GitHub
- Slack
- Notion
趣向性
- 技術力・専門知識の獲得
- 職場の一体感
- 新しい取り組み・技術の活用
- 自ら主体的に取り組む姿勢
- グローバルな環境への適応
- 柔軟な思考や対応
- ロジカルさや問題解決能力
- フロントエンド開発
- ビッグデータ・データ解析
- 開発の効率化・最適化
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- これまでにない挑戦
- 継続的な改善活動
- 法人顧客向けサービスの開発
- サービス企画・提案業務への参加
- 部下・メンバーのサポート
- 迅速な意思決定
- 成果に対する意識
- インフラ
- セキュリティ
- マネジメント




