1. はじめに：なぜ今、goooodsなのか？
私たちは、GDPの大きな割合を占めながらもデジタル化が遅れている「卸売産業（100兆円市場）」において、売り手と買い手をつなぐ「BtoBマーケットプレイス」を展開しているスタートアップです。
単なるプラットフォームサービスの提供にとどまらず、市場の「取引（トランザクション）」そのものを創出・構造化することに挑戦しています。
また、シリーズAセカンドクローズを迎えた2024年9月までに累計16.1億円の資金調達を完了。
GMV（流通総額）は前年比+259%と急成長しており、ここからさらに非連続的な拡大を目指す「面白いフェーズ」に突入しています。


2. あなたにお任せしたいミッション
「Everyone, entrepreneur.／挑戦する人を支える」
既存の商習慣（FAXや電話、展示会依存）をテクノロジーでアップデートし、ブランドとバイヤーが最適な相手と出会い、スムーズに取引できる「新たな産業プロトコル（規格）」を構築していただきます。

■具体的な業務内容
SaaSのように「機能を作って終わり」ではなく、「どうすればマッチングし、取引が生まれるか」というマーケットプレイス特有の課題に挑んでいただきます。
- 次世代BtoBマーケットプレイスの開発:
- 数十万点以上の商品から、バイヤーの個性に合った商品を提案する検索・推薦エンジンの開発（AI/ML活用）。
- BtoB特有の複雑な取引条件を担保しつつ、BtoC並みの滑らかなUXを実現する。
- 受発注プラットフォーム（OS）の開発:
- マーケットプレイスの利用を加速させるため、受発注・請求管理・CRM機能をユーザーに無償提供しています。
- アナログな取引データをデジタル化・標準化し、業界全体のデータ基盤を構築します。


3. このポジションの魅力（Career & Impact）
- 「機能」ではなく「市場」を創るエンジニアリング
特定の業務を効率化するSaaSとは異なり、エンジニアリングの成果が「流通額（GMV）」や「新たな出会い」というダイナミックな市場の動きとして跳ね返ってきます。
- Google/メルカリ出身者らによる「少数精鋭」チーム
経営陣はGoogle、LINE、メルカリなどのメガプラットフォーム出身者です。大規模トラフィックに耐えうる設計思想と、スタートアップのスピード感を両立しています。
- 「AI前提」の最先端な開発環境
「AI戦略で一人当たり売上が5倍以上」になるなど、全社的にAI活用が進んでいます。仕様調査やプロトタイプ作成にAIエージェントを活用しており、エンジニアは本質的な「設計」や「意思決定」に集中できます。
- 成果を分かち合う報酬設計（SO比率20%）
上場企業平均の約2倍となる「20%」のストックオプションプールを確保。事業成長（市場の拡大）のリターンをチーム全体でシェアする文化があります。


4. 技術スタック・開発環境
モダンな技術選定と、AIネイティブな開発フローを採用しています。
- Backend: TypeScript, Kotlin, gRPC, Python (ML)
- Frontend: Next.js, TypeScript, GraphQL
- Cloud/Infra: Google Cloud, BigQuery
- AI/LLM: ChatGPT, Claude, Gemini, Notion AI, Dify など


5. 働き方と環境（Workability）
30代前後のライフステージの変化にも柔軟に対応できる、「自律」を重んじる環境です。
- ハイブリッドワーク: 月・木・金は出社で対話による創発を重視、火・水はリモート可。
- フレックスタイム制: 10:00〜15:00をコアタイムとし、個人の裁量で調整可能。月の平均残業時間は10〜20時間程度と、生産性を重視しています。
- 転職後も安心の休暇制度: 入社初日に有給休暇を付与。ご家族の予定や急な事情にも柔軟に対応できます。
- ユニークな福利厚生: オフィスは新宿御苑の目の前（年間パスポート支給可能）。取り扱いブランドのクラフトビールや雑貨などを試せる機会も頻繁にあります。

■必須条件
私たちは特定の言語経験よりも、エンジニアリングの基礎体力と、複雑なドメインをシステムに落とし込む設計能力を重視しています。

1. 技術的基礎と開発経験
- 静的型付け言語を用いた開発経験
- Java, Kotlin, Scala, Go, C++, Rustなど、コンパイル型言語を用いた堅牢な設計・実装経験をお持ちの方。
- ※現在のバックエンドは主にTypeScript, Kotlin, gRPCを用いていますが、言語そのものへの習熟よりも、型システムへの理解やアーキテクチャ設計の知見を重視します。
- 同一Webアプリケーションにおける「1年以上」の継続的な開発・運用経験
- 作りっぱなしではなく、リリース後の運用、技術的負債の解消、機能改善のサイクルを一通り経験し、中長期的なコードの保守性を意識できること。
- コンピュータサイエンスの基礎知識
- データ構造、アルゴリズム、ネットワーク、データベース等の基礎理解に基づき、パフォーマンスやスケーラビリティを考慮した実装ができること。

2. 領域を越境するスタンス
- フルスタックへの志向性（またはバックエンドの深い専門性）
- 入社時はバックエンド（API設計、DB設計、ロジック実装）からスタートする場合でも、将来的にはフロントエンド（Next.js/React）やインフラ（GCP）へ領域を広げ、サービス全体を俯瞰して開発する意欲があること。
- チーム開発における改善経験
- コードレビュー、自動テスト、CI/CDの整備など、チーム全体の生産性と品質を高めるための取り組みを行った経験。

3. アウトプット・情報発信（提出必須）
- 技術的なアウトプットの提示
- GitHubのリポジトリ、ZennやQiitaなどの技術記事、学会発表があれば学会の履歴、または個人開発の成果物など、ご自身のスキルや技術への向き合い方がわかるURLやデータをご提出ください。

■求める人物像
- スピード感を大切に仮説検証を行いたい方
- 担当領域を限定せず、目的達成に向けて役割を広げていきたい方
- 経験や手段にとらわれずに顧客の声や課題に向き合い、論理的な解決策に取り組みたい方
- 卸売業界の長年の商習慣を理解しつつ、新しい価値提供に挑戦したい方
- データとUXを重視したプロダクト開発に関心がある方

■歓迎要件
以下の経験をお持ちの方は、即戦力として、より裁量の大きなプロジェクトをお任せします。

- モダンなWebフロントエンド開発経験: Next.js, TypeScript, GraphQLを用いたコンポーネントベースの実装・運用経験。
- マイクロサービス・API通信の経験: gRPCを用いたスキーマ駆動開発や、マイクロサービスアーキテクチャでの開発・運用経験。
- 大規模データのハンドリング: BigQuery等を用いたデータ処理基盤の構築や、パフォーマンスチューニングの経験。
- 検索・推薦システム/MLの実装経験: ユーザーの行動データや商品属性に基づいた検索エンジン、レコメンデーション機能の開発経験。
- AI/LLMのプロダクト実装経験: OpenAI API等のLLMを組み込んだ機能開発や、AIネイティブなUX設計の経験。