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ポジション概要

外食・食品産業の業務課題を解決するB2B SaaS「HANZO」シリーズにおいて、複数プロダクトを横断した技術的意思決定を担うテックリードポジションです。

自動発注・原価分析・人件費管理といった複数のプロダクトが並走するなか、プロダクト間で共通化すべき領域を見極め、全社的なアーキテクチャ方針を策定いただきます。実装から離れるのではなく、最も難易度の高い技術課題に自ら手を動かして向き合いながら、組織全体の技術品質を引き上げていただくポジションです。

会社・事業について

＜ミッション：食品産業のロスをなくす。＞

日本の食品ロスは年間461万トン。そのうち237万トンが産業起因にて生まれています（2024年度推計値／農林水産省・環境省）。食品産業は日本のGDPの約10%を占める基幹産業でありながら、非効率なサプライチェーンによって数兆円規模のロスが発生しています。

原因は「適切な需要予測データ」に基づいて産業全体が動いていないことに尽きます。外食チェーンの店舗では店長の経験と勘に頼って発注が行われ、食品卸や食品製造はその需要が読めないまま在庫を抱え、消費期限を迎えたものがロスになります。

私たちは、店舗単位の食材需要予測を起点にサプライチェーン全体を動かす「デマンドチェーン」によって、この構造そのものを変えようとしています。

＜事業内容：AI需要予測を軸にしたVertical SaaS＞

主力プロダクト「HANZO自動発注」は、AIが売上予測をもとに適切な発注量を算出し、発注システム向けのデータ生成までをワンストップで行うサービスです。

累計4,000店舗以上の外食チェーンにご契約をいただき、富士キメラ総研のリサーチでは『食品ロス削減ソリューション市場 飲食業向け国内シェア2年連続No.1（需要予測・自動発注カテゴリ）』を獲得しています。

＜なぜGoalsにしかできないのか＞

食品産業のサプライチェーンは、消費期限や三温度帯管理といった商材特性に加え、小売・流通・製造の企業間で需給調整が十分に行われていないという構造的な難しさを抱えています。そのため需要予測の難易度が高く、現場ごとに商習慣も異なるため、汎用的なシステムでは解けない領域です。

私たちは外食チェーンの事業戦略の策定や伴走型のコンサルティングを通じて現場の業務フローを徹底的に紐解く「泥臭いアプローチ」と、創業時から継続しているAI研究への投資を掛け合わせることで、他社が容易に真似できない専門性を確立してきました。

＜現在地：外食DXから、食品の産業構造を変革するプラットフォームへ＞

累計50億円超（直近20億円超）の資金調達を完了し、外食チェーン向けサービスに続いて、サプライヤー（食品製造・卸・物流）向けの新サービスの提供を開始しました。直近では物流・製造ドメインの立ち上げを行い、食品産業のサプライチェーン全体をつなぐサービスへと進化を目指すフェーズにあります。

川上から川下まで双方向で需要データを共有・循環させるプラットフォームへの進化に向け、IPOとその先を見据えたグロースフェーズに入っています。

一つの産業が大きく変わろうとする瞬間を、その中心で見られるのが今のGoalsです。

募集の背景

昨今の人手不足・原価高騰・物流クライシスを背景に、あらゆるリソースの最適化が大手外食企業・物流企業・食品卸企業・食品メーカーで顕在化しています。こうした社会背景のもと、当社サービスへの引き合いは増加を続けています。

私たちは今、「既存プロダクトの安定化」と「マルチプロダクト展開による事業スケール」を同時に実現する転換期にあります。直近は物流・製造ドメインの立ち上げを行い、食品産業のサプライチェーンをつなぐサービスへと進化を目指すタイミングですが、その足元では創業期から積み上げてきたシステムが限界に近づいており、技術的な意思決定を担うテックリードが不足しています。

具体的には、以下の課題を抱えています。

• 自動発注プロダクトの再アーキテクチャ
  • モジュラーモノリス化／ドメイン分割、データモデルの刷新をやり切る必要がある
• マルチプロダクトを支える技術基盤の不在
  • 共通認証・データ共有・AIパイプラインなど、プロダクト横断で使える基盤がまだない
• 信頼性を担保する開発プロセスの設計
  • インシデントを起こさない仕組みづくり、SREと協働した"守り"の設計
• 技術的意思決定を担える人材の不足
  • 目の前の機能開発に追われ、中長期を見据えた判断が属人化している

発注は、店舗の翌日の営業を止められない業務です。
ミッションクリティカルであるがゆえに案件自体の難易度が高く、同時に安定性と品質の担保が強く求められます。「動くものを作る」だけでなく、「壊れない仕組みを設計する」ところまで踏み込める方をお迎えしたいと考えています。

自動発注は入口にすぎません。私たちが実現したいのは、需要を起点に発注・人員配置・物流までが連動する経営です。過去に大手外食企業が多額のシステム投資を重ねても届かなかったこの領域を、Goalsが切り拓いています。

「社会を変えるプロダクトを作りたい」
「圧倒的に成長したい」
そんな思いを持った方と一緒に、日本の食品産業を変えていきたいです。

組織・チーム体制

▼想定配属先

共通基盤・データ基盤を担う基盤チームでの基盤開発・再アーキテクチャ、または自動発注・原価分析・人件費など複数のアプリケーションチームへの兼務を想定しています。 （ご経験・ご希望・チーム状況を考慮して決定いたします。）

▼チーム体制

開発組織は、プロダクト本部（CEO管掌）→ グループ（VP管掌）→ チームの3層構造になっています。各グループは、プロダクトごとのアプリケーションチームと、共通基盤（アプリケーション／インフラ・SRE）・データ基盤・デザイン基盤を担う基盤チームで構成されています。また、各チームに所属するAIエンジニアで構成する横断の「AI開発チーム」があります。

いずれの配属の場合も、これらのチームを横断して技術判断を担っていただくため、各チームのエンジニアと日常的に連携しながら進めていただきます。

仕事内容

プロダクトの技術的な意思決定をリードいただきながら、設計・実装・チームの技術的リードまで幅広く担っていただきます。

【業務内容】

• プロダクトの技術的な意思決定、およびアーキテクチャ設計・技術選定のリード
• 既存機能の拡張・改修を伴う複雑なビジネス要件の定義・設計
• バックエンド・フロントエンド双方の技術領域にまたがる実装およびコードレビュー
• PdM・Business POや他職種（SRE、CREなど）との協働による仕様検討や技術判断
• 技術的負債の解消、システム品質・運用の継続的改善
• スクラムを通じたプロジェクト推進およびファシリテーション
• チームメンバーの育成および、ご志向に応じたマネジメント領域への関与

【特に力を入れていきたいテーマ】

• 自動発注プロダクトの再アーキテクチャ設計と技術的意思決定
• モジュラーモノリス化／ドメイン分割、データモデル刷新の主導
• インシデントを起こさないための仕組み構築
• SREと協働したQAプロセスを含む信頼性を担保する開発プロセスの設計
• 新プロダクトの技術基盤づくり（共通認証・データ共有・AIパイプラインなど）
• 基盤チームや各プロダクトのAIエンジニアと連携した、プロダクト横断での技術判断

このポジションの魅力

＜前例のない領域で、技術の型そのものを作れる＞

外食チェーン向けの食材需要予測は、2018年の創業時点で世界的にも類似事例がない領域でした。参照できる先行実装がないため、アーキテクチャもデータモデルも自分たちで設計する必要があります。「既にある正解を実装する」のではなく、「何が正解かを決める」ところから関われます。

＜技術選定と設計の自由度が高い＞

代表がエンジニア出身であることもあり、技術的な意思決定が経営の議題として扱われます。技術的負債の解消やアーキテクチャの刷新についても、事業側と直接議論して優先度を決められる環境です。工数見積もりは実装担当メンバー主導で行っており、「決められた納期に合わせて設計を妥協する」という進め方を取っていません。

＜マネジメントに依らないキャリアパス＞

ピープルマネジメントを担わずとも、マネジメント職と同等のグレード・報酬水準まで昇格できる等級制度を整備しています。ご志向に応じて、マネジメント職とエキスパート職のいずれのパスも選択いただけます。

開発環境

• バックエンド：Ruby on Rails
• フロントエンド：React / TypeScript
• AI部分：Python / scikit-learn
• クラウドサービス：AWS
• AI開発支援ツール：Claude Code / Cursor / Devin

開発文化

• エンジニアの裁量度が高い（代表がエンジニア出身のため）
• デプロイ前のコードレビュー必須
• 日常的にリファクタリングを検討
• 実装担当メンバー主導で工数見積もりを実施

▼担当領域の考え方

アプリケーションチームでは、フロントエンドとバックエンドの分業を前提とせず、機能単位で一気通貫に担当することを基本としています。業務ロジックとUIが密接に絡む基幹業務領域では、この方が設計の一貫性を保ちやすいためです。

ただし、全員が全領域を同じ深さで担うということではありません。それぞれが設計の中核を担える専門領域を持ちながら、プロダクト課題の解決に必要な領域へ柔軟に関与しています。

所属メンバー・等級制度

▼所属メンバー

20代の若手エンジニアから、40代のエンタープライズ向け基幹システム開発のプロフェッショナルまで幅広い層が所属しています。

▼等級制度・キャリアパス

当社はマネジメント職とエキスパート職のデュアルラダーを採用しています。 チームリーダー／マネージャー候補の段階を経て、マネジメント職とエキスパート職に分岐します。エキスパート職では、ピープルマネジメントを担わずに部門横断の技術課題解決をリードいただき、マネジメント職と同等の等級・報酬水準まで昇格可能です。

応募条件

▼必須経験・スキル

• Webアプリケーション開発の実務経験5年以上
• アーキテクチャ・データモデル・API設計を主導した経験
• 技術選定・技術的意思決定において、提案ではなく最終判断を担った経験（役職名は問いません）
• コードレビュー・設計レビューを通じて、チームの技術品質基準そのものを定義した経験
• 日本語能力（ビジネスレベル）

▼歓迎経験・スキル

• 技術的負債の解消優先度について、事業側と交渉・合意形成した経験
• Ruby on Rails／React／TypeScriptでの開発経験
• フロントエンド・バックエンド双方の実装経験
• AWS等のクラウド環境での設計・運用経験
• 大規模データ処理・データ基盤の設計経験
• マイクロサービスアーキテクチャの設計経験
• ミッションクリティカルなシステムの開発・運用経験
• メンバー育成・技術リード層の育成経験
• アジャイル開発の経験
• 生成AIを活用した開発経験

▼求める人物像

• Goalsのミッション・バリューを体現し、事業成長に強い関心を持てる方
• チームワークを重視し、積極的なコミュニケーションが取れる方
• 自律性があり、自ら課題を見つけ主体的に行動できる方
• タスクやプロジェクトを最後までやり抜く完遂力がある方
• 完璧を追い求めすぎず、目的志向で柔軟に判断・行動できる方
• 技術的な課題に対し、主体的かつ論理的にアプローチできる方
• 自らの判断の根拠を言語化し、周囲を巻き込める方

選考フロー

書類選考 → 一次面接 → 二次面接 → 人事面談 → 最終面接 → オファー面談

※各面接60分（人事面談は30分）、オンライン実施が中心です
※最終面接は対面での実施をお願いしております
※選考の過程で、リファレンスチェックおよび各種コンプライアンスチェックを実施いたします
※ご希望に応じて、選考前にカジュアル面談も実施しております

参考リンク

■会社説明資料
https://speakerdeck.com/sazakitakashi/goalshui-she-shao-jie-zi-liao

■note（社員インタビュー・カルチャー）
https://note.com/goals

■Tech Blog（Zenn）
https://zenn.dev/p/goals_techblog

■採用情報ページ
https://hrmos.co/pages/goals