職種
FDE/その他年収
900万円 〜 1,500万円利用技術
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
≪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。
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
開発環境
‐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, CloudWa
