「食を通じて社会を変える」その挑戦に、技術の力は不可欠です。
本ページにお越しいただきありがとうございます。 ここでは、採用サイトだけでは伝えきれないエンジニアの「リアル」と、私たちの取り組みをご紹介します。
1. Mission
これからの食卓、これからの畑
オイシックス・ラ・大地は、食べる人と作る人をテクノロジーでつなぎ、持続可能な社会の実現を目指しています。
「インターネットで野菜を買うなんて無理だ」と言われた時代に、私たちはOisixを立ち上げ、今では当たり前となったミールキットや食品ECの土台を創ってきました。
私たちはこれからも、食に関する社会課題を、ビジネスと技術の力で挑み続けます。
「新しい当たり前」を創る
「おいしい」「健康」「持続可能」この3つを同時に叶えるのは、想像以上に難しい。
だからこそ、ちょっと、わくわくしませんか？
誰かが「仕方ない」と諦める当たり前を、誰かの「嬉しい日常」に変える。
私たちの挑戦が、一人ひとりの新しい選択肢に繋がっているのです。
2. Oisix ra daichi Group Companies
いま、オイシックス・ラ・大地には20の企業が集まり、「グループ」として動いています。
共通するのは、「食」の可能性を本気で信じて、何かを変えてきたこと。
それぞれの文化や歴史を活かしながら、成長のスピードを上げ、2030年までに売上高3,000億企業を目指しています。
3. Business model
- 国内最大級の食×サブスク物流センター
- 独自の配送システム
- 自社オリジナル商品を多数展開
全国4,000軒の生産者から農産物を直接調達し、お客さまに定期宅配で届けるところまで、一貫して自社で行っています。
調達予測データと、お客さま購買データをもとに、独自のアルゴリズムにより最適な需給マッチングを行っている「売り場」を毎週提供しています。
BtoC Services
BtoB Service
4. Engineering Challenges
食品の鮮度を保ちながら、全国のお客さまに、欲しいものをベストなタイミングでお届けするには、様々なテクノロジーが必要です。
Point1. 高精度な需給マッチング
Oisixは、受注に応じた調達と、予測に基づく在庫確保を組み合わせたハイブリッド運営を行っています。鮮度を保って届けるには、「何が売れるか」「収穫状況はどうか」を高精度に見極めることが必要です。私たちは、レコメンドやAIによる需要予測を進化させ、複数の予測を統合したシステムを次々と実装しています。
必要なテクノロジー
- 36万人×52週のお客さまの購買データなどから算出される需要予測
- 4,000軒の生産者とダイレクトにつながった調達予測
Point2. システム基盤の進化と、新たな顧客体験の創出
生鮮食品の価値を最大化するには、その時々のライフスタイルに寄り添った顧客体験が欠かせません。私たちは、これを支えるシステム基盤のモダン化やデータベースの刷新を進め、開発効率と保守性を向上させています。さらに、データに基づく意思決定や生成AIの活用など、新しい技術も積極的に取り入れています。
必要なテクノロジー
- システムアーキテクチャのモダン化
- レガシーシステムからの脱却とデータモデルのリニューアル
- 開発効率を高めるための自動化と標準化
- データに基づいた意思決定を可能にするデータ基盤の強化
- 生成AIの活用
Modernization
バックエンド、フロントエンドでもリフトアンドシフトが完了し、 クラウドにおける技術ベネフィットをうけるための本格的なモダナイゼーションを進めています。
バックエンド
- ECサイトの機能改善に関するシステム基盤の構築、要件定義・設計・開発
- アクセスピーク時でも安定稼働させるためのパフォーマンス、スケーラビリティを考慮したアーキテクチャ設計
- 毎週お客さまへ届けるための堅牢なシステム構築、コードレビュー、テストの自動化など品質担保
- 開発案件におけるチームリーディングやセルフマネジメントなどチーム開発での計画のコントロール
- 他部門や他のチームとの連携において技術的な提案やサービス向上のための改善提案
フロントエンド、モバイル
- ECサイトの機能改善に関する要件定義・設計・開発
- UXを考慮したフロントエンドおよびモバイルアーキテクチャの設計
- お客様の買い回り導線を支える週次運用開発とテストの自動化など品質担保
- 開発案件におけるチームリーディングやセルフマネジメントなどチーム開発での計画のコントロール
- サイトデザインの見直し、他部門や他のチームとの連携において提案やサービス向上のための改善提案
5. Open Positions
「食×農」の業界構造を変革し、社会に大きなインパクトを与える。唯一無二の挑戦に挑むエンジニアメンバーを求めています！
技術環境
言語およびフレームワーク
フロントエンド
TypeScript, React, Next, Vue.js, WebComponent, Storybook, jest, storyshots, Cypress, OpenAPI, Docker
バックエンド
Kotlin, Java, Spring Boot, Doma, OpenAPI（Swagger）など
モバイル
Swift, UIKit, Kotlin, Jetpack Compose, Android View, Kotlin Multiplatform
AWS
API Gateway, Lambda, RDS（Oracle, MySQL）, DynamoDB, ElastiCache（Redis）, EKS（Kubernetes）, CloudFront, S3 など
分析
Looker, Snowflake, Domo, PostgreSQL, TreasureData
ツール
- 監視ツール：Datadog, Sentry
- インシデント管理ツール：PagerDuty
- イシュー管理：GitHub, Backlog, Notion
- CI/CDツール：GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD, Bitrise, fastlane, Firebase App Distribution, Test Flight
- コミュニケーションツール：Slack, Google meet
6. Engineering Division Structure
7. Culture
エンジニアリング本部は、情熱をもって、社会にポジティブな還元ができる組織を目指しています。
事業と自分の技術を掛け合わせられる人が集まる集団でありたい
社内には本気で「食の未来」を自分たちの手で創っていこうとするメンバーたちが揃っています。
自分のエンジニアとしてのスキルや経験を磨き、世の中にインパクトを与えるものを自分の手で生み出したい。自分の才能を、ポジティブに社会に還元したい。そんな情熱をもっている人を、私たちは待っています。
エンジニアが中心になって、事業の成長→社会を変化させていきたい
私たちが事業を成長させ、世界の課題を解決するためにソフトウェアの力は必要不可欠です。サプライチェーンの最適化、お客さまの健康保持、新しい食品の提供のどれをとっても、テクノロジー力なしには実現することはできません。
つまりエンジニアリング本部は、「Oisix」の成長を加速させていく存在であるということ。エンジニアリング本部にはさまざまな技術的負債の解消から、食に関連したすべての課題解決の舵を握っていると言っても過言ではありません。
挑戦できるカルチャーを支える行動規範「ORDism」
企業理念「これからの食卓、これからの畑」を実現するため、オイシックス・ラ・大地では7つの行動規範「ORDism（オーディズム）」をかかげています。
1週間でのサービスリリースなどは、関わるメンバー全員が「ORDism（オーディズム）」を体現した結果といえます。
8. Members
優秀なエンジニアが集まり、エンジニアリング組織全体でのケイパビリティの改善にも、大きな変革がおこっています。
長尾 優毅｜ CTO/執行役員/本部長 エンジニアリング本部
ex-EC企業
お客さまに最良の購買・消費体験を提供することを目的に、持続可能な事業成長を実現するためのエンジニアリングのグランドデザインを担う。
岡田 ふみ子｜執行役員・エンジニアリング本部 副本部長
ex-SIer
OisixサービスのECサイト、基幹システムのプロジェクトマネージメントを経て、IT投資計画、エンジニア組織作りに従事。
菊池 司｜Oisixエンジニアリング部 部長
ex-SIer、SaaS企業
Oisixに関する技術面/開発面の改善活動を推進。 技術負債解消に向けて、開発の生産性の計測・改善活動を担う。
川上 竜太郎｜Oisixエンジニアリング部 フロントエンドセクション マネージャー
ex-EC企業
お客さまに最良の購買・消費体験を提供することを目的に、持続可能な事業成長を実現するためのエンジニアリングのグランドデザインを担う。
大薗 政伍｜Oisixエンジニアリング部 モバイルセクション マネージャー
ex-ベンチャー、SIer
iOS,Androidアプリ開発を通して、いつでもどこでも どのようなお客様に対しても、不安や困りごとをともに解消し、感動に出会える体験を直感的な操作方法によって提供するために尽力してます。
中野 高文｜Data Management Office 部長
ex-DataRobot, アドテク
全社員が簡単にデータを活用できるデータ分析基盤の構築・管理と機械学習を活用したビジネス課題解決。
9. FAQ
最後に、私たちの事業は今後どういった社会課題につながっていく可能性があるのかをご紹介します。
テクノロジーを活用して食品ロスの削減すること食品ロスにはすでに取り組んでいますが、需給マッチングの精度が上がることでロスゼロを目指します。
いいものを作っている生産者がしっかりと収益をあげられる世界をつくる高齢化などにより深刻な担い手不足に悩まされる農業ですが、私たちが生産者とお客様をつなぐことで、いいものを作っている生産者が収益をあげられる世界をつくれます。パーソナライズやレコメンデーションの腕の見せ所です。
お客様のウェルネス創出という新しい価値をつくるパーソナライズを進化の先には、ヘルスケアデータと組み合わせて、お客様の健康に必要な「食」「献立」を提案するというウェルネス領域への発展も考えられます。
これらは可能性の一端にすぎません。
「食」に関するデータをもっているという強みを活かせば、フードイノベーションやレシピ開発など、フードテックベンチャーとして挑戦できることは無限大です。
