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≈ $33k – $89k per year (Estimated)
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Confirmed on the employer's own hiring board on Sep 25, 2026. First seen by Alion on Sep 24, 2026.

Overview
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01 / COMPANY 日本のサプライチェーンを強くする。 人手不足の中でも、日本の製造業や流通業が持続的に成長できる世界の実現を目指しています。 02 / TEAMS チーム 代表取締役 松本 光暁 東京大学大学院工学系研究科卒業後、マッキンゼーアンドカンパニーを経て、創業。大学院では機械学習を用いて物流について研究。マッキンゼーでは消費財・小売業界を中心にサプライチェーン戦略の策定や実行支援に従事。 取締役/共同創業者 當野 良太 東京大学大学院工学系研究科卒業後、ゴールドマン・サックスを経て、創業。大学院では数理解析を用いた物流の渋滞現象について研究。 最高技術責任者 小倉 拳…

職務内容

  • 募集背景

日々使っているパソコンも、日々食べている食料も、いくつもの企業がサプライチェーンを紡いだ結果、私たちのもとに届いています。サプライチェーンはモノの流れが命です。しかし現場に入ると、本当のボトルネックはモノではなく、企業間の「顧客コミュニケーション」に潜むトイルにあります。FAX・電話・メールで届く注文や問い合わせ、顧客ごとに異なる個別ルール、その顧客としか通じない用語・・・

うまくいっている事業ほど顧客とのやり取りが増え、この負担は積み上がっていきます。

route-D は、この顧客コミュニケーションの課題をテクノロジーで解く会社です。入口となったプロダクト「AIデータ入力」は、事業開始から約1年で ARR 1億円を達成し、3.3億円の資金調達を実施。これをさらに10xしていく成長計画を描いております。

AI の進化によって、非構造化データの構造化は格段にやりやすくなりました。しかし「構造化できること」と「業務で使えること」は別物です。得意先ごとの価格を一意に正しく答えたり、型番のゆれを名寄せしたり、回答の根拠を元の伝票まで辿れるようにしたりするなど、「AI が使える質でデータをどう持つか」に、まだ世界の誰も正解を持っていません。

暗黙知を吸い出して AI にインストールして終わり、ではなく、AI が賢くなるループを作ることが正解、というのは最近では常識です。私たちはさらにその先、**そのループが速く・ほぼ自動で回る状態をいかに作るか** に注力しています。この仕組みを支えるプロダクトを 1→10、10→100 へスケールさせるエンジニアを募集します。

  • フルスタックエンジニアポジションへの期待

- プロダクト開発をリードし、急成長する事業を技術で支える

- 事業成長を見越したプロダクト開発ビジョンを描き、実行する

- 「AI が賢くなるループ」を速く・自動で回すための仕組みを設計・実装する

  • 業務内容

プロダクト開発業務全般を担当していただきます。

- PdM が定義した要求からの要件定義・設計・実装

- コードレビュー、テスト設計、パフォーマンス最適化など、プロダクトの品質向上に向けた取り組みの推進

- 顧客のドメイン知識(食品・製造業の物流等)を吸い出し、プロダクトに反映する・反映しやすくする仕組みづくり

- プロダクトを通じたユーザーの意識変容や、幅広い層が利用できる使いやすいサービス設計への、エンジニアとしての専門知識の発揮

- 将来的には、エンジニアチームのリーダーとしてメンバーの育成やプロジェクト全体の推進をお任せするキャリアパスも可能です

  • 技術的課題(挑戦できるテーマ)

- 複数チームが高速に開発できる、高頻度デプロイ・CI/CD などの DevOps モデルの確立

- 現在は手動で行っているシナリオテストの自動化など、QA 体制の高度化

- 外部 API 障害や急激な高負荷に耐える、冗長化・フォールバックを含む高可用性アーキテクチャの構築

- LLM ならではの非定形データ・巨大トークン・非同期処理に対応したトレーサビリティ基盤の設計

- LLM のセルフホストやチューニングを見据えた、LLM 運用基盤の立ち上げ

- AI を活用した開発体制と相性の良いコードベースの整理、およびドメイン・アーキテクチャの体系的ドキュメント化

- セキュリティ認証取得に向けた、クラウドインフラの運用プロセスの強化・整備

  • ポジションの面白さ・得られる経験

- **世界にまだ正解のない問題に挑める**:「AI が使える質でデータをどう持つか」「AI が賢くなるループをどう自動で回すか」は、誰も正解を持っていない領域です。その最前線で設計・実装の意思決定ができます。

- **事業成長の当事者になれる**:ARR が年間で倍々に成長するフェーズのプロダクトで、技術的な意思決定がそのまま事業の伸びに直結します。

- **LLM 時代ならではの技術課題**:非定形データ、巨大トークン、非同期パイプライン、トレーサビリティなどLLM プロダクトを本番運用しているからこそ出会える課題に取り組めます。

- **生成 AI 時代のエンジニア像を追求できる**:Claude Code 等の AI エージェントを活用した開発を全面的に推奨しており、AI と協働する開発体制そのものを一緒に作っていけます。

- **少数精鋭のチーム**:CADDi やファストドクターでテックリードを経験したメンバーと、スピード感をもって開発を進められます。

  • 開発環境

- フロントエンド:TypeScript / React / Next.js(App Router)/ MUI / Playwright(E2E)

- バックエンド:TypeScript / NestJS / TypeORM

- データベース:PostgreSQL

- インフラ:AWS(Lambda / ECS Fargate / SQS / S3 等)、IaC(AWS CDK / Terraform)

- AI:Google Gemini(Vertex AI)/ Azure AI Document Intelligence 等

- API:OpenAPI スキーマ駆動開発(openapi-typescript による型生成)

- 開発ツール:Vitest / oxlint / GitHub / Sentry、Claude Code 等の AI エージェント活用を強く推奨

求めるスキル・経験

  • 必須スキル

- フルスタックでのプロダクト開発経験:Web アプリケーションの企画からリリースまで、一連の工程を経験または理解されている方

歓迎するスキル・経験

  • 歓迎スキル

- React / Next.js による FE 開発経験

- Node.js でのサーバサイド実装・API 設計の経験

- AWS・Google Cloudなどクラウド環境でのアプリケーション開発・運用経験

- PostgreSQL のデータベース設計・運用・パフォーマンスチューニング経験

- 生成 AI・LLM を用いたプロダクトの開発・本番運用経験

- 開発プロセスへの AI 導入・自動化への関心と実践経験

- アジャイル開発・迅速な開発サイクルの実践経験

- プロジェクトマネジメント経験、またはチームリード経験

- スタートアップ環境での少人数・高速なプロダクト開発経験

働く環境・カルチャー

- **優秀なメンバー**:Biz サイドはマッキンゼー・ゴールドマンサックス・A.T.カーニー出身のメンバーが、顧客へのプロダクトの販売・導入を推進しています。Tech サイドは、CADDi やファストドクターでテックリードを経験してきたメンバーを中心に、スピード感をもって開発を進めています。

- **フラットでオープンな組織文化**:少数精鋭ならではの迅速な意思決定と、誰もが意見を出し合える環境です。

- **裁量と成長の機会**:プロダクトの重要な意思決定に関わることができ、将来的にはチームリーダーとしての成長も期待できます。

- **技術革新とチャレンジの奨励**:自社開発の効率化にも AI 技術を活用することを強く推奨しており、生成 AI 時代のエンジニアの在り方を共に追求し、成長していける職場です。

- **柔軟な働き方**:リモートワークやフレックスタイム制など、ライフスタイルに合わせた働き方が可能です。

給与

- 年収600万〜1200万

- 年収を12で割った金額を月額固定給として支給いたします

- 月45時間の固定残業代込

- 株・ストックオプションなどインセンティブ制度あり

働き方

東京都千代田区九段南4-6-10 九段南ビル4階

金曜日のみ出社日。それ以外の曜日はリモートワーク・オフィス(市ヶ谷)への出社を組み合わせて柔軟に働くことが可能です

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