シニアバックエンドエンジニア

事業についての詳細はこちら(/pages/goals)をご参照ください。

ポジション概要

「HANZO」シリーズのバックエンド開発を担っていただくポジションです。発注・在庫・原価計算という、外食チェーンの業務に深く根ざした複雑なドメインロジックを、Ruby on Railsを用いて設計・実装いただきます。

実装だけを担当するのではなく、Business PO・PdMとともに要件・仕様を具体化する段階から関わっていただくため、「何を作るか」の意思決定に踏み込めるのが特徴です。将来的にはテックリードとして、複数プロダクト横断の技術的意思決定を担っていただくことも可能です。

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、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（高信頼化・保守性向上）
  • ドメイン再整理、依存関係の解消、データモデル再設計、堅牢化
• マルチプロダクト開発を支える横断的な技術基盤の整備
  • 認証・AI・システム連携・データプラットフォームなどの共通基盤の構築
• 品質を守る仕組みづくり（テスト自動化・観測性向上）
  • 業務が複雑で機能数やデータパターンが多く、テストの難易度が非常に高いため、信頼性を支える自動化・観測性向上の仕組み化

発注をはじめとするミッションクリティカルな業務のシステム開発は、案件自体の難易度が高く、同時に安定性と品質の担保が求められます。外食チェーンの業務は事業者ごとに商習慣が異なるため、仕様をそのまま受け取って実装するのではなく、現場の業務を理解したうえで設計に落とす工程が欠かせません。

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

自動発注・原価分析・人件費などのアプリケーションチーム、または複数プロダクトを支える共通基盤（アプリケーション）チームへの配属を想定しています。（ご経験・ご希望・チーム状況を考慮して決定いたします。）

今回はバックエンドを軸に強みを発揮いただきつつ、必要に応じて周辺領域にも関与いただく想定をしております。

▼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。

AIエンジニアも各プロダクトチームに所属しており、モデルや基盤の開発者と日常的に議論しながら実装を進められる体制です。

仕事内容

新規機能開発や既存機能の改修を中心に、要件定義・設計・開発・運用まで、SaaSプロダクト開発の一連の業務を担っていただきます。

【業務内容】

• 要件定義・全体設計
• 要件に基づいた設計・実装・テストの実施
• API・データモデルの設計
• 不具合調査・バグ修正
• コードレビューや設計レビュー、メンバーへの技術支援
• コードの保守性を意識した管理、改善
• 開発プロセスの改善

【中長期的にお任せしたいこと】

• 自動発注プロダクトの再アーキテクチャ（ドメイン再整理・データモデル再設計）
• テックリードと連携して、マルチプロダクトを支える共通基盤（認証・システム連携・データ基盤）の設計と構築
• テスト自動化や観測性向上など、品質を支える仕組みづくり
• PdM・Business POと協働した仕様策定・要件定義
• 発注・在庫・原価計算領域におけるドメインモデリングの主導
• 同じチームのAIエンジニアとの連携による、予測結果をプロダクトへ組み込む設計

このポジションの魅力

＜業務ロジックの複雑さそのものが、技術的な面白さになる＞

発注・在庫・原価計算は、チェーンごとに商習慣が異なり、例外処理の塊です。「きれいに設計された仕様書を実装する」仕事ではなく、現場の業務をモデルに落とし込む設計力が問われます。単純なCRUDでは到達できない、ドメイン設計の経験を積める環境です。

＜予測から実行までが1つのプロダクトに閉じている＞

AIが算出した需要予測が、そのまま発注データとして現場で使われます。予測モデルとアプリケーションの距離が近いため、同じチームのAIエンジニアと直接議論しながら設計できます。予測精度の改善が、そのまま顧客の食品ロス削減という数字に現れる構造です。

＜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等級・報酬水準まで昇格できる等級制度を整備しています。技術選定やアーキテクチャ設計をリードした経験をお持ちの方は、テックリードとしてのご入社もご相談可能です。

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アプリケーションのバックエンド開発経験5年以上（フレームワークを用いた開発）
• 要件整理からリリースまでを一貫して担当した経験
• API・データモデルの設計を主導した経験
• コードレビューや技術支援を通じて、チームの開発品質を高めた経験
• 日本語能力（ビジネスレベル）

▼歓迎経験・スキル

• 技術選定・アーキテクチャ設計をリードした経験 ※該当される方はテックリードとしてのご入社もご相談可能です
• Ruby on Railsでの開発経験
• クラウドインフラ環境（AWS等）での開発・運用経験
• データ基盤の構築・改善経験
• 顧客業務の理解を起点に、要件を具体化した経験
• フロントエンド実装の経験
• 技術的負債の改善・開発プロセス改善の経験
• 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
• 顧客の業務理解に踏み込み、仕様の妥当性そのものを問い直せる方
• 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

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(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(https://note.com/goals)

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

■採用情報ページ
https://hrmos.co/pages/goals(https://hrmos.co/pages/goals)

【職種 / 募集ポジション】
シニアバックエンドエンジニア
【雇用形態】
正社員
【給与】
年収 7,000,000円 〜 11,000,000円
※経験・スキルを考慮し、当社規定により決定します。​
【勤務地】
108-0014 東京都港区芝5-3-2 +SHIFT MITA 3F

会社情報

【会社名】
株式会社Goals
【代表者】
佐崎 傑
【設立年月】
2018年7月
【従業員数】
65名 ※2026年5月1日現在
【本社所在地】
〒 108-0014 東京都港区芝5-3-2 +SHIFT MITA 3F
【事業内容】
外食企業向け業務支援クラウドサービスの開発・販売・運用支援