AIO総研株式会社 の求人｜大手物流会社の開発案件をリードするエンジニア

業務詳細

【背景】
全国の会社の現場に入り、業務の中にある"不便・不満・不安"をAIを活用しながら減らしていく仕事をしています。
研修して終わり・ツールを納品して終わりにせず、現場で使えるようになるまで伴走する。それが私たちのやり方です。

いま、その動きが一社の伴走から事業へと広がるなかで、ある大きなテーマにぶつかっています。現場の課題を本当に解くには、既製のツールを組み合わせるだけでは足りず、自分たちで作らなければならない領域があるということです。

ある物流・運送業の大手クライアントでは、こんな課題が同時に走っています。

- 数十年前に作られた基幹システム（汎用機・古い言語で書かれた数百本のプログラム）が今も現場を支えていて、これを止めずに新しい基盤へ移していく必要がある
- 会社中に散らばったデータ（配車・在庫・出荷・日報）が、まだ一箇所に集まっていない
- 広大な倉庫で、返品在庫の整理が今も「人の目と経験」だけで行われていて、どこが空いているか・何を動かせば場所が空くかを数値で出せていない
- トラックの積載率や配車ルートを、もっと賢く組めるはずだという手応えがある

これらは、外から買ってきたツールを設定して終わり、にはなりません。現場を見て、課題を定義し、設計し、作り、動かし、直す。この一連を引っ張れるエンジニアが必要です。

【お任せしたい仕事】
現場に入って課題を見つけるところから、それを解くシステムを自分で設計し、実装し、現場に定着させるところまでを担っていただきます。

- 全社データ基盤の整備
　バラバラの場所にあるデータを集約し、その上でAIや分析が動く土台をつくる。古い基幹システムを、止めずに新しい形へ移していく設計も含みます。

- 在庫最適化
　倉庫の「どこがどれだけ空いているか」を数値化し、「何をどこに動かせば、まとまった空きが生まれるか」を毎朝提案する仕組み。歩く距離まで含めて、その日いちばん成果が出る順番を計算します。

- 積載率・配車の最適化
　トラックの積み方やルートを、経験だけに頼らず数理的に組み直す。現場オペレーションのAI化。日報やトラブル報告を、AIが下書きし、人は確認するだけにする。現場の記入負担を下げて、データがちゃんと貯まる状態をつくる。

私たちの仕事は、現場の人が実際に使い、成果が出て初めて意味を持ちます。だから、小さく作って現場で試し、手応えを確かめてから育てていく進め方をとります。

使う言語や技術は、課題に合わせて自分で選べます。既存のやり方に縛られず、いちばん筋のいい解き方を選べる裁量があります。

【体制と働き方】
少人数で、裁量の大きいフェーズです。あなたには、その開発を技術面でリードしていただきます。現場に足を運ぶ仕事です。倉庫や事務所に入り、非エンジニアの担当者と普通に話しながら課題を掴む場面が多くあります。
実装そのものはリモートを中心に進められますが、現場を見ずに作る仕事ではありません。主要な現場は大阪と東京にあります。要件を掴む初期フェーズや現場調査のタイミングで出張が定期的に発生します。

求める人物像

【必須】
- Webアプリ・データ基盤・バックエンドいずれかの実装経験
- データを扱う実装の経験（SQL、データの連携・整形、API連携など）
- 整っていない・欠けている現実のデータを扱えること
きれいなデータが用意されている前提に立たず、何が足りないかを見極めて補える
- 要件が固まっていない状態から、現場調査を通じて自分で要件を定義できること
- 現場に足を運び、エンジニアでない人や既存システムのベンダーと話せること
- 大阪と東京の物流現場への出張が可能なこと
　※初期フェーズ・現場調査時を中心に定期的に発生。実装フェーズはリモート中心
- 作って終わりにせず、現場で使われ、成果が出るところまで付き合えること

募集情報