エンジニア カジュアル面談バックエンドエンジニアフロントエンドエンジニアインフラエンジニア（サーバー・ネットワーク）スマートフォンアプリエンジニアAIエンジニア・データサイエンティストテスター・検証エンジニアEM（エンジニアマネージャー）

ハコベル株式会社は、「輸送手配サービス」と「物流DXシステム」という現場オペレーションと最先端のテクノロジーを双方提供する唯一の物流パートナー。ラクスル（印刷）、ノバセル（広告）、ダンボールワン（梱包材）、ペライチなどのラクスル関連プラットフォームから生まれ、西濃運輸をグループ会社に持ち、90,000以上の顧客に利用されている。「トラック手配・物流DXを一気通貫で支援」を掲げ、2024年問題や物流政策パッケージ、物流効率化法（中長期計画・定期報告・CLO、荷待ち・荷役時間の計測）、トラック新法など今後より顕在化していく物流課題への対応を一気通貫で支援し、法改正無料アドバイスや法改正対応ダッシュボード、中長期計画の立て方などの資料・セミナーを提供。軽貨物から一般貨物まで業界最大級の車両ネットワークから最適なトラックをすぐに手配し、緊急時・繁忙期の手配や既存取引先のドライバー減・値上げ要請といったリスクにも備える。配車計画の最適化と配車・運行管理オペレーションの自動化を実現するシステム群を課題に合わせて組み合わせて利用でき、デロイト トーマツ ミック経済研究所のスマートロジスティクス・ソリューション市場調査でも評価される。松屋フーズ嵐山工場（バース待機時間ゼロ）、丸紅ロジスティクス（日々500両超の運送実態の見える化）、栗山米菓、MDロジス（AIデータコンバーターで紙帳票入力を自動化）などの事例を持ち、JIS Q 27001:2023（ISO/IEC 27001:2022）認証取得。

■カジュアル面談について

※エンジニアポジションをご検討中で、カジュアル面談をご希望される方はこちらよりエントリーください。

• 社会貢献性の高い事業に関わりたい
• 手触り感・顧客との距離感を大切にしている
• 事業や組織が急成長している環境に挑戦したい

エントランスブック

• 3年以上のWebアプリケーション開発実務経験
• 日本語: ネイティブレベル

■開発環境

※プロダクトにより異なります

開発言語/フレームワーク等

• バックエンド: Ruby / Ruby on Rails, Go, Kotlin, Java
• フロントエンド: TypeScript, React, Vue.js
• モバイルアプリ: Flutter, Dart
• DB: PostgreSQL, MySQL, Amazon Aurora, DynamoDB
• API/スキーマ定義: Swagger (OpenAPI), GraphQL, Protocol Buffers

インフラ

• AWS（ECS, EC2, RDS/Aurora, DynamoDB, S3, SQS, Lambda 等）
• GCP（Firebase, BigQuery, Cloud Functions 等）
• Docker

テスト

• RSpec, Jest, Playwright

CI/CD

• GitHub Actions, CircleCI, Jenkins, AWS CodeBuild

開発・運用支援

• Sentry, Datadog

AI開発支援ツール

• Claude（Claude Code / Claude API）, GitHub Copilot, Devin, Gemini

バージョン管理

• Git / GitHub

コミュニケーション

• Slack, Notion, Google Workspace（Google Meet）

■カルチャー

• スクラム開発を推進
• 積極的なペアプロやモブプロ
• 週次でチーム横断のエンジニア定例
• 自発的な勉強会やハッカソンの開催
• VPoEやEMとの1on1
• メンター役が伴走するオンボード支援

■AI活用状況

• *【開発プロセスそのものをAIで作り替えている組織です】**

ハコベルにとってAI活用は、個人の生産性ツールではなく経営アジェンダです。プロダクト戦略と対になる「Tech戦略」の中で「AI自律開発による開発生産性10x」を経営レベルの方針として定義し、開発組織のファーストプライオリティに位置づけています。

私たちが取り組んでいるのは、コーディングをAIに委託することではありません。

• 要件定義: 開発マイルストーン→PBI→SBIへの分割・プランニングをAIが担い、NotionをSSoTとして運用
• 設計: 実装前にAIとdesign.md／ADRを作成し、設計判断は組織の資産として蓄積
• 実装: 複数サブエージェントによる並列実装を含め、AI主体の実装が全チームで稼働
• レビュー: design.mdとの差分ベースのレビューや、観点別レビューエージェントの整備
• QA: ケース自動生成、Gherkin×PlaywrightによるE2E自動化

といったように開発フローの全工程をAIが自律的に駆動できる形に再設計している最中です。AIが安全かつ有効に動ける環境・コードベース・ワークフローそのものを設計する「ハーネスエンジニアリング」に組織として取り組んでおり、「AI活用推進会」で各チームの知見を集約・横展開しています。成果・進捗はDORAメトリクス（デプロイ頻度・リードタイムなど）や実装量で計測し組織的に前進させています。

しかし、正直に言えばまだまだ道半ばです。実装のAI化が進んだ結果、レビューとQAが新たなボトルネックとして顕在化しており、まさに今この構造問題を解いているフェーズです。「完成されたAI開発環境を使う」のではなく、「AI時代の開発のあり方を自分の手で定義する」ことに面白さを感じる方に入社いただき、試行錯誤も含めてチャレンジしていきたいと考えています。

■キャリアパス例

領域を限定せずに広くチャレンジすることが歓迎されるカルチャーが浸透し、
「本人の意志・志向性に応じて、柔軟に役割を広げていく」考え方がベースにあります。

▼キャリア事例

• 入社5年目でVPoTにキャリアアップ
• 20代でエンジニアリングマネージャーにキャリアアップ
• 新卒2年目でカスタマーサクセスに挑戦するメンバー
• エンジニアからPdMへキャリアチェンジ

等

年齢を問わずご活躍できるフィールドがあり、20-30代の若手メンバーが活躍しています！

■選考に進まれる方はご確認ください

■参考記事