【テックリード|Kotlin / DDD】19兆円規模の物流業界DX化を推進『トラボックス』の開発エンジニアを募集

  • フルスタックエンジニア
  • テックリード
  • 700万円 〜 1,110万円

最終更新日:

  • AWS
  • Docker
  • JavaScript
  • Kotlin
  • MySQL
  • 一部リモート可
  • 自社サービス開発
  • 業務委託可能
  • フルスタックエンジニア & テックリード | トラボックス株式会社
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仕事内容

■ 会社情報
トラボックスは物流DXプラットフォームを開発・提供するビジョナルグループのベンチャー企業です。
2000年に設立し、2020年2月にM&Aの形でビジョナルグループにジョインしました。
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開発環境

■ 使用言語
言語: Kotlin, TypeScript, JavaScript, Python 等
フレームワーク等: Spring Boot, Vue.js(Typescript)
永続化: MySQL(Aurora)
構成管理: Docker, Terraform Cloud
クラウドサービス: AWS(ECS, SQS, SNS, RDS, CodeBuild、CodeDeploy、CodePipeline、ElasticSearch 等)
監視: Datadog, CloudWatch
開発環境: Mac, Github, Notion, Slack, IntelliJ IDEA 等
テストオートメーション : MagicPod

求めるスキル

必須スキル/経験

・Webアプリケーションの設計・開発・運用経験5年以上

・開発リーダーとしての経験
・アプリケーションのパフォーマンス最大化に向けた最適な設計スキル

歓迎スキル/経験

・AWSの各種サービスを利用した設計・開発・運用経験3年以上

・業務システムのモデリング、DDDによる開発経験
・新規サービスの施策提案、実施経験
​​・CI/CDツールの選定・設計・運用経験
・iOS、Androidアプリの開発経験
・Linuxの知識
・機械学習の知識

求める人物像

・自ら積極性と責任感を持って課題発見・解決に取り組める方

・社会にインパクトを与えるプロダクト/サービスの開発に携わりたい方
・テクノロジーを使ってレガシー業界にインパクトを生み出したい方

紹介資料

仕事の魅力

■ デジタルとソフトウェアの力で社会基盤に貢献できる
物理的に行われる「運送」という業務における課題を、デジタルとソフトウェアの力で解決を目指しています。
運送業界の”あるべき姿”を提案→社会実装をしていくことが大切だと考えています。
経済・生活の基盤である物流業界の負の解消(生産性向上・人手不足の危機解消)に貢献できることが魅力の1つです。

■ クリーンな開発環境
2021年に旧来のアプリケーションのフロント・バックエンド共にリプレースを行いました。
サービス自体は長く提供していますが、コアな部分はDDD・レイヤードアーキテクチャによってクリーンな設計で刷新されています。

■ 優秀なメンバーと共に成長できる
過去の技術的なしがらみを考慮せず、未来に向けて新機能をどう積み上げていくか考えれることは、エンジニアにとって大きいベネフィットになっています。
また、まだ小さい開発チームですが、各メンバーが顧客の体験を考えながら、製品の品質を高めていくための意見を発信しており、当社プロダクトチームで働くことで、プロダクト開発において必要な思考や実務的なスキルを身につけ、成長することができます。

募集条件

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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
  • 業務委託可能

利用技術

  • AWS
  • Docker
  • JavaScript
  • Kotlin
  • MySQL
  • Python
  • TypeScript
  • CodeBuild
  • MagicPod
  • Spring Boot
  • SQS

趣向性

  • 法人顧客向けサービスの開発
  • 職場の一体感
  • 変化の早い業界・職場
  • これまでにない挑戦
  • 新しい取り組み・技術の活用
  • サービス企画・提案業務への参加
  • 最後までやり抜く責任感
  • 自ら主体的に取り組む姿勢
  • 周囲とのコミュニケーション
  • 部下・メンバーのサポート
  • 継続的な改善活動
  • ロジカルさや問題解決能力
  • Web
  • モバイル
  • アプリケーション開発
  • テスト
  • インフラ
  • 機械学習
  • 業務システム
  • サービスの運用・保守
  • サービスの仕様策定・設計
  • ビッグデータ・データ解析