～AI・データ活用エンジニア｜需要予測とマルチエージェントで、複雑な物流網を「オーケストレーション」する～

【ミッション】
複雑性の攻略と、自身の技術的な「飛躍」
あなたのミッションは、誰かの指示通りに動くことではありません。
「最も難易度の高いコアロジックを自ら攻略し、エンジニアとしての市場価値を一段階引き上げる」ことです。

■複雑性の隠蔽
バラバラな商品属性や業務ルールを、美しいデータモデルとAPIに落とし込み、フロントエンドが「UXの磨き込み」に集中できる環境を作る。
■生産性の追求
AI（GitHub Copilot等）をフル活用し、「人間が考えるべき設計」に集中する新しい開発スタイルを実践する。
■品質へのこだわり
あなたの書くコードが、チーム全体の品質基準（スタンダード）となるような、手本となる実装を行う。

【主な業務内容】
店舗数・商品数の増加に伴い、より精度の高い需要予測が求められています。
AI・機械学習を活用した予測モデルの構築・運用を担い、サプライチェーン全体の最適化を図っていただきます。

・高精度な需要予測モデル・システムの構築
└ 売上最大化に向けたデータドリブンな意思決定を推進
・サプライチェーンの最適化
└ 配送コスト削減、在庫管理の効率化、欠品ゼロを目指す仕組みづくり
・市場情報・顧客データの分析による商品企画・改善への提案
└ トレンドや顧客ニーズを反映した商品戦略の立案
・新規出店予測モデルの構築
└ 出店計画の精度向上によるビジネス成長への貢献

【開発環境・技術スタック】
「小売業のシステム」というイメージを覆す、モダンかつ生産性重視の環境です。
クラウド基盤: Google Cloud (GCP), AWS
開発言語:Java, Go, Python, TypeScript (Node.js) 等（適材適所で選定）
データベース: PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Redis
インフラ/IaC: Terraform, Kubernetes (GKE/EKS)
AI/開発支援: GitHub Copilot, ChatGPT Enterprise

★このポジションの魅力・キャリア★
■技術が「数字」に変わる瞬間（昨対比130%の成果実感）
あなたの設計したアーキテクチャが、検索速度の向上や在庫精度の改善をもたらし、それがダイレクトに「昨対比130%増」といった事業成長として表れます。
■「市場価値の高いエンジニア」へのキャリアパス
「複雑な業務ロジックの実装力」と「大規模トラフィックを捌くアーキテクチャ設計」の両方を経験できます。
ここで得られる経験は、将来的にテックリード、アーキテクト、エンジニアリングマネージャーいずれの道に進むにしても、強力な武器となります。
■国内最大級の「複雑系」への挑戦
100万SKUを超える商品データ、リアル店舗とECが絡み合う物流ロジック。
ここで得られる「複雑なドメインを技術でハックする経験」は、FinTechや物流など他業界でも通用する「本質的な設計力（アーキテクトスキル）」へと昇華されます。


※関連記事：https://www.talent-book.jp/cainz/stories/59667