職種
インフラエンジニア年収
700万円 〜 1,200万円利用技術
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
【業務内容】
企業間物流を最適化するクラウド物流管理ソリューションMOVO（ムーボ）のプラットフォームエンジニアリングをお任せします。
「MOVO」のバックエンドはGo言語/gRPC/k8sを基盤としたマイクロサービスで構成されており、プロダクト基盤上に複数のプロダクトが稼働しています。プロダクト毎に数名〜10名超の職能横断型チームを
開発環境
-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, Man
