ProductDiv.（正社員）：シニアデータエンジニア

【17億円調達】生成AI時代のデータ基盤をゼロから。アーキテクチャをリードするデータエンジニア

仕事概要

■ 募集の背景
日本の製造業・流通業のサプライチェーンは、いまだにFAX・電話・紙帳票が中心の世界です。約70兆円規模の企業間取引において、受発注の多くが非効率なアナログ業務に依存しており、人手不足が進む中でこの構造は限界を迎えつつあります。
リチェルカは「AIの社会実装を通じて、今までの“できない”を解決する」をミッションに、受発注領域を最適化するAgentic ERP「RECERQA」を開発・提供しています。シリーズAで17億円の資金調達を実施（累計20億円超）し、花王・味の素AGF・栗田工業など大手企業への導入が拡大しています。
AIネイティブなプロダクトの進化、新機能の立ち上げ、急増する顧客への対応、それらを支える開発基盤の強化、事業の急成長に比例して、エンジニアリングのチャレンジが次々と生まれています。20名規模のスタートアップだからこそ、一人ひとりの技術的意思決定がプロダクトと事業に直結する環境で、一緒に受発注×AIの未来を創ってくれるシニアデータエンジニアを募集します。

■ ポジションの魅力
・受発注領域の膨大な非構造化データを扱う、希少かつ高難度なデータ基盤をゼロから設計できる
・生成AIの性能を最大化するデータアーキテクチャを、自らの思想で構築できる
・データエンジニアリングの第一人者として、技術方針をリードできる裁量がある
・プロダクトの成長に直結するデータ戦略を、経営と近い距離で推進できる

■ 業務内容
受発注領域におけるデータ基盤のアーキテクチャ設計・構築・運用
生成AI活用を前提としたデータパイプライン（ETL/ELT）の設計・実装
データ品質の管理・モニタリング体制の構築

■ 技術スタック
以下は現時点での想定技術領域です。具体的なアーキテクチャや技術選定は、入社後に一緒に議論しながら決めていきたいと考えています。
データ基盤: BigQuery, Redshift, Snowflake 等
ETL/ELT: dbt, Airflow, Prefect, Dagster 等
言語: Python, SQL
インフラ: AWS, Docker, Terraform
監視: Datadog
その他: Slack, GitHub

【組織構成】
エンジニア約10名、PdM/PM 2名、AI Research 2名、コーポレート3名の計18名。
エンジニアはフルスタック志向のメンバーが中心で、フロント〜バックエンド〜AI〜インフラを横断的にカバーしています。

【開発スタイル】
Claude Code・GitHub Copilotを全エンジニアが日常的に活用するAI-nativeな開発が標準。
少人数だからこそ一人ひとりの裁量が大きく、企画〜設計〜実装〜運用まで一気通貫で携われます。

必須スキル

■ 募集の背景
日本の製造業・流通業のサプライチェーンは、いまだにFAX・電話・紙帳票が中心の世界です。約70兆円規模の企業間取引において、受発注の多くが非効率なアナログ業務に依存しており、人手不足が進む中でこの構造は限界を迎えつつあります。
リチェルカは「AIの社会実装を通じて、今までの“できない”を解決する」をミッションに、受発注領域を最適化するAgentic ERP「RECERQA」を開発・提供しています。シリーズAで17億円の資金調達を実施（累計20億円超）し、花王・味の素AGF・栗田工業など大手企業への導入が拡大しています。
AIネイティブなプロダクトの進化、新機能の立ち上げ、急増する顧客への対応、それらを支える開発基盤の強化、事業の急成長に比例して、エンジニアリングのチャレンジが次々と生まれています。20名規模のスタートアップだからこそ、一人ひとりの技術的意思決定がプロダクトと事業に直結する環境で、一緒に受発注×AIの未来を創ってくれるシニアデータエンジニアを募集します。

■ ポジションの魅力
・受発注領域の膨大な非構造化データを扱う、希少かつ高難度なデータ基盤をゼロから設計できる
・生成AIの性能を最大化するデータアーキテクチャを、自らの思想で構築できる
・データエンジニアリングの第一人者として、技術方針をリードできる裁量がある
・プロダクトの成長に直結するデータ戦略を、経営と近い距離で推進できる

■ 業務内容
受発注領域におけるデータ基盤のアーキテクチャ設計・構築・運用
生成AI活用を前提としたデータパイプライン（ETL/ELT）の設計・実装
データ品質の管理・モニタリング体制の構築

■ 技術スタック
以下は現時点での想定技術領域です。具体的なアーキテクチャや技術選定は、入社後に一緒に議論しながら決めていきたいと考えています。
データ基盤: BigQuery, Redshift, Snowflake 等
ETL/ELT: dbt, Airflow, Prefect, Dagster 等
言語: Python, SQL
インフラ: AWS, Docker, Terraform
監視: Datadog
その他: Slack, GitHub

【組織構成】
エンジニア約10名、PdM/PM 2名、AI Research 2名、コーポレート3名の計18名。
エンジニアはフルスタック志向のメンバーが中心で、フロント〜バックエンド〜AI〜インフラを横断的にカバーしています。

【開発スタイル】
Claude Code・GitHub Copilotを全エンジニアが日常的に活用するAI-nativeな開発が標準。
少人数だからこそ一人ひとりの裁量が大きく、企画〜設計〜実装〜運用まで一気通貫で携われます。

歓迎スキル

・大規模データ基盤のアーキテクチャ設計をリードした経験
・機械学習・生成AI活用を前提としたデータパイプラインの構築経験
可用性・セキュリティ・耐障害性の観点からクラウド上でインフラを適切に設計し構成管理できる
・事業立ち上げ期においてデータ戦略の策定から実行まで携わった経験

求める人物像

・結果にこだわる — 技術や手段ではなく、事業・顧客への成果に責任を持つ方
・越境して動く — 自分の領域に閉じず、プロダクト価値のために線を引かず動ける方
・建設的に議論する — 相手をリスペクトした上で、率直に意見を戦わせることを楽しめる方
・AIを使い倒す — 最新のAIツールをフル活用し、圧倒的な速度で実装・検証を繰り返す方

応募概要

給与

800万円〜1,500万円

勤務地

勤務地: 東京都港区芝浦4-11-17 中野スプリングビル 6F（JR田町駅 徒歩6分 / 都営三田線 三田駅 徒歩8分）
勤務形態: 基本出社

雇用形態

正社員（期間の定めなし）

勤務体系

雇用形態: 正社員（期間の定めなし）
試用期間: 6ヶ月
勤務時間: 10:00〜19:00（実働8時間）
残業: 固定残業代制（45時間/月、超過分別途支給）
年間休日: 127日以上
休日: 完全週休二日制（土・日・祝日）
有給休暇: 入社半年目以降10日支給
年末年始休暇あり

試用期間

あり（6ヶ月）

福利厚生

・SO（ストックオプション）制度
・社会保険完備
・AI開発ツール利用補助（GitHub Copilot等）
・服装自由
・交通費支給
・フリードリンク
・バイク関連補助