【募集背景】 顧客の業務効率化に向けた音声認識システムと生成AIを連携させる新規システムのインフラ基盤構築プロジェクトにおいて、クラウド間ネットワークおよび非機能要件の設計・構築を推進いただくための募集です。 【作業内容】 インフラ構築の設計、構築、試験までの一連の工程をご担当いただきます。顧客の要件定義工程完了後に情報連携を受け、基本設計から対応いただきますが、参画時期によっては要件定義工程での対応が発生する可能性があります。AWS上の音声認識システムからAzure上に構築するAzure OpenAIへのリアルタイム連携を実現するため、マルチクラウド間ネットワーク連携の設計・構築を行います。具体的には、AWS側で音声基盤アカウント向けのOpenAI中継用NLB構築、Azure側でのサブスクリプションおよびネットワーク作成、Azure OpenAIサービスの作成、NLBとAzure側Private Endpoint間の接続設定およびPrivateLink設定などをご対応いただきます。また、ルーティングやDNS、セキュリティ関連設定などの通信要件の設計・設定、統合基盤標準に合わせた監視・セキュリティなど非機能要件の設計・設定（統合運用製品のエージェントインストール等を含む）も担当いただきます。音声認識システム担当ベンダーや業務アプリベンダーとの設定値共有、構築タイミングや仕様の調整など、マルチベンダー間の調整業務も含まれます。対象環境は本番環境および開発環境となります。 【求める人物像】 マルチクラウド環境や新しい技術要素に対して主体的にキャッチアップし、自走して課題解決を進められる方を求めています。複数の関係者と連携しながら合意形成を図るコミュニケーション力と調整力をお持ちの方が望ましいです。若手メンバーに対して技術支援や教育を行いながら、品質とスケジュールのバランスを意識して推進いただける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 マルチクラウド構成のネットワークおよび非機能要件を一気通貫で担当できるため、インフラアーキテクトとしてのスキルを高めていただけます。生成AIや音声認識システムなど先進技術と連携するインフラ基盤を構築する経験を通じて、今後の市場価値向上につながる知見を得ることができます。また、複数ベンダーと協働しながらプロジェクトをリードすることで、技術面とマネジメント面の両面でキャリアアップを図れる環境です。 【開発環境】 AWSおよびAzureを用いたマルチクラウド環境上で、音声認識システムとAzure OpenAIを連携させるインフラ基盤を構築いたします。AWSではNLBやVPCエンドポイント、PrivateLinkなどのサービスを利用し、Azureではサブスクリプション管理、ネットワーク構成、Private EndpointおよびAzure OpenAIサービスを利用する構成となります。

【募集背景】 物流DXシステム「ハコベル配車計画」「ハコベル配車管理」の機能拡充および運用強化のため、フルスタックエンジニアを募集しています。 【作業内容】 物流DXシステムである「ハコベル配車計画」と「ハコベル配車管理」の新機能開発および既存機能の改善・運用を担当していただきます。バックエンドではGoやRubyを用いたAPIおよび業務ロジックの実装・改善、フロントエンドではTypeScript/React/Next.jsを用いたWebアプリケーションの開発を行っていただきます。GraphQLやProtocol Buffersを用いたAPI/スキーマ定義の整備、AWS上でのアプリケーション動作に関わる設定・改善、Dockerベースのコンテナ環境での開発・運用も行っていただきます。GitHubを用いたコードレビューやチーム開発、CI/CDパイプラインを活用した継続的なデリバリーにも関わっていただきます。 【求める人物像】 プロダクト志向を持ち、物流領域の課題解決に主体的に取り組める方を求めています。バックエンドからフロントエンドまで幅広い技術領域に関心を持ち、既存の設計やコードを理解しながら改善提案ができる方、チームメンバーとのコミュニケーションを大切にし、ペアプログラミングやモブプログラミングなどの開発スタイルにも前向きに取り組める方を歓迎します。AIツールなど新しい技術の活用にも積極的にチャレンジできる方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 物流DXという社会的インパクトの大きい領域で、配車計画・配車管理というコアドメインに関わる開発に携われます。バックエンドからフロントエンド、インフラまで一貫して関与できるため、フルスタックエンジニアとしてのスキルを高めることができます。DDDやクリーンアーキテクチャ、GraphQLなどのモダンなアーキテクチャや技術スタックを実践的に学べる環境であり、テックリードやアーキテクト志向の方にとっても成長機会の多いポジションです。AIツールを活用した開発プロセスにも触れることができます。 【開発環境】 バックエンド: Go, Ruby, Ruby on Rails フロントエンド: TypeScript, React, Next.js API/スキーマ定義: GraphQL, Protocol Buffers, Swagger インフラ: AWS (ECS, EC2, RDS/Aurora, DynamoDB, S3, SQS, Lambda など), Docker バージョン管理: Git/GitHub CI/CD: CircleCI, GitHub Actions, CodeBuild AIツール: Claude Code, GitHub Copilot, Devin, Gemini コミュニケーション: Slack, Notion, Google Workspace で開発を行っています。