サーバーサイドエンジニア×自社サービス企業のリモートワーク転職・求人情報一覧 -5ページ目
177件中 41件～50件
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AIプロダクトエンジニア_AIインタビュアー】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
企業活動において、顧客理解、ユーザーインタビュー、採用面談、業務ヒアリング、社内ナレッジ収集など、「人から情報を引き出す」プロセスは非常に重要です。
一方で、インタビューの設計、実施、記録、要約、分析、示唆出しには多くの時間とスキルが必要であり、属人的になりやすい領域でもあります。
AIインタビュアー は、LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェント等を活用し、「人に聞く」「深掘る」「整理する」「示唆に変える」というプロセスをAIで支援するプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
単なるチャットボットや議事録ツールではなく、目的に応じて問いを設計し、対話を進め、情報を構造化し、意思決定につながる示唆を生み出すAIプロダクトをつくることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーが目指すのは、単に「会話を文字起こしするツール」ではありません。
重要なのは、ユーザーの目的に応じて、AIが適切に問いを立て、回答に応じて深掘りし、得られた情報を構造化し、次の意思決定に使える形に変換することです。
たとえば、採用面談であれば候補者の経験や価値観を深掘りし、顧客インタビューであれば課題やニーズを引き出し、業務ヒアリングであれば現場の暗黙知や業務フローを整理する必要があります。
そのため、AIインタビュアーでは以下を重視しています。
- 自然で違和感のない対話体験
- 目的に応じた質問設計
- 回答内容に応じた深掘り
- 発話内容の構造化・分類・要約
- 複数インタビューの横断分析
- 意思決定に使えるレポート生成
- ユーザーの業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、AIの出力品質だけでなく、「ユーザーが本当に使いやすいか」「業務の中で自然に使われるか」まで考えながら、AI体験を磨き込んでいただきます。
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AIインタビュアーのAI機能設計・開発・運用
- LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェントを活用した機能開発
- インタビュー設計、質問生成、深掘り質問、回答分析に関する機能開発
- 回答内容の要約、分類、構造化、レポート生成機能の開発
- 音声認識・文字起こし・要約機能の開発
- プロンプト設計、対話設計、評価設計、精度改善
- ユーザー体験を踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- ユーザーフィードバックや利用ログを踏まえた機能改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- AIによるインタビュー設計・質問生成機能
- 回答内容に応じた自動深掘り質問機能
- 音声認識・文字起こし・要約機能
- インタビュー結果の構造化・タグ付け・分類機能
- 複数インタビュー結果を横断した分析・示唆抽出機能
- 面談・ヒアリング内容の自動レポート生成
- ユーザーごとの目的に応じたAIインタビュー体験の最適化
- AIによる業務ヒアリング・社内ナレッジ収集支援
- 回答品質・質問品質を評価するための評価基盤づくり
- ユーザーの発話・回答データを活用したAI機能改善
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
企業活動において、顧客理解、ユーザーインタビュー、採用面談、業務ヒアリング、社内ナレッジ収集など、「人から情報を引き出す」プロセスは非常に重要です。
一方で、インタビューの設計、実施、記録、要約、分析、示唆出しには多くの時間とスキルが必要であり、属人的になりやすい領域でもあります。
AIインタビュアー は、LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェント等を活用し、「人に聞く」「深掘る」「整理する」「示唆に変える」というプロセスをAIで支援するプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
単なるチャットボットや議事録ツールではなく、目的に応じて問いを設計し、対話を進め、情報を構造化し、意思決定につながる示唆を生み出すAIプロダクトをつくることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーが目指すのは、単に「会話を文字起こしするツール」ではありません。
重要なのは、ユーザーの目的に応じて、AIが適切に問いを立て、回答に応じて深掘りし、得られた情報を構造化し、次の意思決定に使える形に変換することです。
たとえば、採用面談であれば候補者の経験や価値観を深掘りし、顧客インタビューであれば課題やニーズを引き出し、業務ヒアリングであれば現場の暗黙知や業務フローを整理する必要があります。
そのため、AIインタビュアーでは以下を重視しています。
- 自然で違和感のない対話体験
- 目的に応じた質問設計
- 回答内容に応じた深掘り
- 発話内容の構造化・分類・要約
- 複数インタビューの横断分析
- 意思決定に使えるレポート生成
- ユーザーの業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、AIの出力品質だけでなく、「ユーザーが本当に使いやすいか」「業務の中で自然に使われるか」まで考えながら、AI体験を磨き込んでいただきます。
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AIインタビュアーのAI機能設計・開発・運用
- LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェントを活用した機能開発
- インタビュー設計、質問生成、深掘り質問、回答分析に関する機能開発
- 回答内容の要約、分類、構造化、レポート生成機能の開発
- 音声認識・文字起こし・要約機能の開発
- プロンプト設計、対話設計、評価設計、精度改善
- ユーザー体験を踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- ユーザーフィードバックや利用ログを踏まえた機能改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- AIによるインタビュー設計・質問生成機能
- 回答内容に応じた自動深掘り質問機能
- 音声認識・文字起こし・要約機能
- インタビュー結果の構造化・タグ付け・分類機能
- 複数インタビュー結果を横断した分析・示唆抽出機能
- 面談・ヒアリング内容の自動レポート生成
- ユーザーごとの目的に応じたAIインタビュー体験の最適化
- AIによる業務ヒアリング・社内ナレッジ収集支援
- 回答品質・質問品質を評価するための評価基盤づくり
- ユーザーの発話・回答データを活用したAI機能改善
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/テックリード／リードWebエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、Web領域の技術責任者候補として、AIエンジニア、PM、Bizメンバーと連携しながら、AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体の技術設計・開発推進を担っていただきます。
単なる実装担当ではなく、技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセス改善、メンバー支援まで含めて、AIアプリケーション開発を技術面からリードすることがミッションです。
◼️本ポジションについて
テックリード／リードWebエンジニアには、Webアプリケーション開発における技術方針・設計判断・開発品質に責任を持っていただくことを期待しています。
エムニでは、LLM、RAG、画像認識、音声認識、AIエージェントなど、さまざまなAI技術を顧客の業務に組み込み、実際に使われるWebシステムとして提供しています。
そのため、AIエンジニアが開発したモデルやAI機能を、フロントエンド・バックエンド・インフラを横断して、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割が非常に重要です。
PMやBizメンバーと連携しながら、要件定義・仕様策定の段階から技術的な論点を整理し、品質・スピード・保守性のバランスを取りながら開発を前に進めていただきます。
◼️仕事のやりがい
- Web領域の技術責任者候補として、技術方針や設計判断に関われる
- AI開発とWeb開発を接続し、顧客に価値が届くプロダクトとして形にできる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIアプリケーション全体の設計に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、全体最適の技術判断ができる
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、プロジェクトの成功確度を高められる
- 開発プロセス、技術標準、レビュー文化など、開発組織の土台づくりに関われる
- 将来的にVPoE、CTO、エンジニアリングマネージャーなどを目指せる
◼️業務内容
- スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- Web領域における技術方針・設計方針の策定
- AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体のアーキテクチャ設計
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断した技術判断
- LLM/RAG/画像認識/音声認識/AIエージェントとWebアプリケーションの接続設計
- 要件定義・仕様策定における技術的な論点整理
- 非機能要件、セキュリティ、パフォーマンス、運用性を踏まえた設計
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーとの技術的な合意形成
- プロジェクトの開発推進、技術的な課題解決、意思決定
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜シニアメンバーへの技術支援・育成
- 開発プロセス、開発基盤、技術標準の整備
- 技術負債の可視化と解消方針の策定
- 必要に応じた実装、プロトタイピング、技術検証
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション全体の技術設計
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システムの設計・開発
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション基盤
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトのアーキテクチャ設計、技術選定、開発基盤整備
- 複数プロジェクトで再利用できる開発テンプレート・共通基盤の整備
- 開発品質・生産性向上に向けた技術標準化、レビュー体制づくり
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、Web領域の技術責任者候補として、AIエンジニア、PM、Bizメンバーと連携しながら、AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体の技術設計・開発推進を担っていただきます。
単なる実装担当ではなく、技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセス改善、メンバー支援まで含めて、AIアプリケーション開発を技術面からリードすることがミッションです。
◼️本ポジションについて
テックリード／リードWebエンジニアには、Webアプリケーション開発における技術方針・設計判断・開発品質に責任を持っていただくことを期待しています。
エムニでは、LLM、RAG、画像認識、音声認識、AIエージェントなど、さまざまなAI技術を顧客の業務に組み込み、実際に使われるWebシステムとして提供しています。
そのため、AIエンジニアが開発したモデルやAI機能を、フロントエンド・バックエンド・インフラを横断して、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割が非常に重要です。
PMやBizメンバーと連携しながら、要件定義・仕様策定の段階から技術的な論点を整理し、品質・スピード・保守性のバランスを取りながら開発を前に進めていただきます。
◼️仕事のやりがい
- Web領域の技術責任者候補として、技術方針や設計判断に関われる
- AI開発とWeb開発を接続し、顧客に価値が届くプロダクトとして形にできる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIアプリケーション全体の設計に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、全体最適の技術判断ができる
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、プロジェクトの成功確度を高められる
- 開発プロセス、技術標準、レビュー文化など、開発組織の土台づくりに関われる
- 将来的にVPoE、CTO、エンジニアリングマネージャーなどを目指せる
◼️業務内容
- スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- Web領域における技術方針・設計方針の策定
- AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体のアーキテクチャ設計
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断した技術判断
- LLM/RAG/画像認識/音声認識/AIエージェントとWebアプリケーションの接続設計
- 要件定義・仕様策定における技術的な論点整理
- 非機能要件、セキュリティ、パフォーマンス、運用性を踏まえた設計
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーとの技術的な合意形成
- プロジェクトの開発推進、技術的な課題解決、意思決定
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜シニアメンバーへの技術支援・育成
- 開発プロセス、開発基盤、技術標準の整備
- 技術負債の可視化と解消方針の策定
- 必要に応じた実装、プロトタイピング、技術検証
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション全体の技術設計
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システムの設計・開発
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション基盤
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトのアーキテクチャ設計、技術選定、開発基盤整備
- 複数プロジェクトで再利用できる開発テンプレート・共通基盤の整備
- 開発品質・生産性向上に向けた技術標準化、レビュー体制づくり
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアWebエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア（ジュニア〜ミドル）には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア（ジュニア〜ミドル）には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エブリー
★【ハイブリ/東京/バックエンドエンジニア（テックリード候補）/モバイルアプリもしくはWebサービスの開発経験5年以上(分野・言語不問)】ユーザー数4,400万人以上！「誰でも簡単においしく作れる」をコンセプトとした日本最大級のレシピ動画メディア『デリッシュキッチン』運営会社！ のリモートワーク求人
■仕事内容
日本最大級のレシピ動画メディア「デリッシュキッチン」において、
サーバーサイドのAPI開発からAWS/GCPを使用したインフラ構築まで幅広く担当いただきます。
リリースから約10年、約70万行のGoで構成されたAPIサーバーは、膨大なユーザーデータとコンテンツを支える大規模システムへと成長しました。
プロダクトのビジョン実現に向け、「何を・どう作るか」の技術戦略から携わり、
大規模開発の中でAIアシスタントのバックエンド基盤やアーキテクチャ再設計といった難易度の高いテーマに、自らチャレンジしていただけるエンジニアを募集しています。
AIを前提とした新しい開発体制を自ら築きながら、次世代のプロダクト開発をリードできる環境です。
■組織体制と募集背景について
CTO率いる約35名の組織となり、若手からシニアまで様々なバックグラウンドをもったメンバーが所属しています。
プロダクトの次の成長にブーストをかけるといった意味でも、豊富なご経験・スキル・能力を備えた方に入っていただきたいという想いがあり、今回テックリード候補を募集しています。
■業務内容
大規模サービスのテクニカルリード
オフラインとオンラインをつなぐような新しいサービスの設計・開発
プロダクトマネージャー、デザイナーと協働した、プロダクト開発の推進
データドリブンな開発のための、ユーザーの行動ログ等のデータ基盤の構築および分析
開発組織の成果・Agilityの最大化
■体制、役割
PdM、デザイナー、エンジニアが一体となり、企画から分析まで一貫して開発に携わっていただきます。事業の初期段階から関わり、裁量を持ってプロダクトを育てていける環境です。
事業に最適な技術を主体的に選択できるため、技術選定や新アーキテクチャ導入の意思決定をリードしていただけます。
技術とプロダクトの両方にオーナーシップを持って向き合える環境です。「システムをどう改善するか」だけでなく「事業にとって何が正しいか」を常に考えながら開発に向き合えます。
■技術環境
サーバーサイド / インフラ
Go / Echo
MySQL / Redis / Elasticsearch
BigQuery / TreasureData
AWS ECS / GCP GKE
GitHub / Slack / JIRA / Confluence
CI/CD：CircleCI / GithubActions
モバイル（iOS/Android/Flutter）
開発言語：Swift / Kotlin / Dart(Flutter)
サーバー連携: REST, GraphQL
CI/CD：CircleCI / GithubActions / Xcode Cloud
Web
開発言語：Typescript, Javascript
フレームワーク：Nuxt.js、Next.js
各種ツール
コード管理: GitHub
プロジェクト管理: Asana (一部開発関連はGithubProject)
コミュニケーション: Slack, Zoom
■ポジションの魅力
膨大なコンテンツデータと、オンライン×オフラインを横断する唯一無二の大規模な1st Party Dataを活用した開発を経験できます。
エブリーは『AI ファースト・カンパニー』を目指し、開発生産性10倍を目標に掲げています。「AI開発効率化勉強会」の定期開催、AIを活用したIssue駆動の並列開発、Figmaと連携したUIからのコード生成の検証など、職種を横断してAIの能力を最大限に引き出すための体制構築に投資しています。
■エブリーについて
エブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。
進化し続けるテクノロジーによってオンライン・オフライン関係なく、さまざまな情報に触れることができる時代において、パーソナライズ化された最適な情報をとどけることで、日々の生活における不安や悩みを解消したいと考えています。
エブリーの目指す世界
パーパス・ミッション・バリューに込めた思い
多くの方のライフスタイルにとって欠かせないメディア・サービスとなることはもちろん、新たな領域にも挑戦し続け、私たちが目指す未来の実現に取り組んでいきます。
運営サービス
・デリッシュキッチン
- 「だれでもおいしく簡単に作れるレシピ」を毎日配信するレシピ動画メディア
・retail HUB
- 「小売業が新しい買い物体験をとどけるHUBに」をミッションに、お客様が期待する新しい買い物体験を提供しています
・トモニテ（旧MAMADAYS）
- 「子育てを通じて、人が、社会が、ともに手をとりあう世界を実現する」をミッションとしたファミリー向け動画メディア
・MOMENTH
- 「熱狂を、仕掛ける。世の中を、揺さぶる。」SNS・動画のプロフェッショナルチーム
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
日本最大級のレシピ動画メディア「デリッシュキッチン」において、
サーバーサイドのAPI開発からAWS/GCPを使用したインフラ構築まで幅広く担当いただきます。
リリースから約10年、約70万行のGoで構成されたAPIサーバーは、膨大なユーザーデータとコンテンツを支える大規模システムへと成長しました。
プロダクトのビジョン実現に向け、「何を・どう作るか」の技術戦略から携わり、
大規模開発の中でAIアシスタントのバックエンド基盤やアーキテクチャ再設計といった難易度の高いテーマに、自らチャレンジしていただけるエンジニアを募集しています。
AIを前提とした新しい開発体制を自ら築きながら、次世代のプロダクト開発をリードできる環境です。
■組織体制と募集背景について
CTO率いる約35名の組織となり、若手からシニアまで様々なバックグラウンドをもったメンバーが所属しています。
プロダクトの次の成長にブーストをかけるといった意味でも、豊富なご経験・スキル・能力を備えた方に入っていただきたいという想いがあり、今回テックリード候補を募集しています。
■業務内容
大規模サービスのテクニカルリード
オフラインとオンラインをつなぐような新しいサービスの設計・開発
プロダクトマネージャー、デザイナーと協働した、プロダクト開発の推進
データドリブンな開発のための、ユーザーの行動ログ等のデータ基盤の構築および分析
開発組織の成果・Agilityの最大化
■体制、役割
PdM、デザイナー、エンジニアが一体となり、企画から分析まで一貫して開発に携わっていただきます。事業の初期段階から関わり、裁量を持ってプロダクトを育てていける環境です。
事業に最適な技術を主体的に選択できるため、技術選定や新アーキテクチャ導入の意思決定をリードしていただけます。
技術とプロダクトの両方にオーナーシップを持って向き合える環境です。「システムをどう改善するか」だけでなく「事業にとって何が正しいか」を常に考えながら開発に向き合えます。
■技術環境
サーバーサイド / インフラ
Go / Echo
MySQL / Redis / Elasticsearch
BigQuery / TreasureData
AWS ECS / GCP GKE
GitHub / Slack / JIRA / Confluence
CI/CD：CircleCI / GithubActions
モバイル（iOS/Android/Flutter）
開発言語：Swift / Kotlin / Dart(Flutter)
サーバー連携: REST, GraphQL
CI/CD：CircleCI / GithubActions / Xcode Cloud
Web
開発言語：Typescript, Javascript
フレームワーク：Nuxt.js、Next.js
各種ツール
コード管理: GitHub
プロジェクト管理: Asana (一部開発関連はGithubProject)
コミュニケーション: Slack, Zoom
■ポジションの魅力
膨大なコンテンツデータと、オンライン×オフラインを横断する唯一無二の大規模な1st Party Dataを活用した開発を経験できます。
エブリーは『AI ファースト・カンパニー』を目指し、開発生産性10倍を目標に掲げています。「AI開発効率化勉強会」の定期開催、AIを活用したIssue駆動の並列開発、Figmaと連携したUIからのコード生成の検証など、職種を横断してAIの能力を最大限に引き出すための体制構築に投資しています。
■エブリーについて
エブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。
進化し続けるテクノロジーによってオンライン・オフライン関係なく、さまざまな情報に触れることができる時代において、パーソナライズ化された最適な情報をとどけることで、日々の生活における不安や悩みを解消したいと考えています。
エブリーの目指す世界
パーパス・ミッション・バリューに込めた思い
多くの方のライフスタイルにとって欠かせないメディア・サービスとなることはもちろん、新たな領域にも挑戦し続け、私たちが目指す未来の実現に取り組んでいきます。
運営サービス
・デリッシュキッチン
- 「だれでもおいしく簡単に作れるレシピ」を毎日配信するレシピ動画メディア
・retail HUB
- 「小売業が新しい買い物体験をとどけるHUBに」をミッションに、お客様が期待する新しい買い物体験を提供しています
・トモニテ（旧MAMADAYS）
- 「子育てを通じて、人が、社会が、ともに手をとりあう世界を実現する」をミッションとしたファミリー向け動画メディア
・MOMENTH
- 「熱狂を、仕掛ける。世の中を、揺さぶる。」SNS・動画のプロフェッショナルチーム
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・標準労働時間：10:00~19:00 （1日8時間）
・コアタイム：10:30~15:30
・フレキシブルタイム：7:00〜22:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均10時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/ソフトウエアエンジニア/新規事業】自然言語処理や機械学習・深層学習などのアルゴリズムを研究開発し、それを社会実装する企業！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
業務内容
PKSHA Technologyでは、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、新規事業を開拓し、事業の0→1にチャレンジする組織を立ち上げました。
このポジションでは人事領域を始めとして、PKSHAが新たに挑戦していく領域で、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクトの立ち上げから開発・運用まで関わっていただきます。
【プロダクト例】
面トレAI powered by PKSHA
面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム
株式会社トライアンフと共同開発中
技術的挑戦
AIの不確実性とプロダクトの信頼性の両立
LLMは強力ですが、その出力は確率的であり、原理的には完全に制御することは困難です。この不確実性を前提としながら、HR領域の現場で使える信頼性の高いプロダクトを作り上げる必要があります。プロンプト設計、出力の検証ロジック、エラーハンドリング、フォールバック機構など、複数の層でプロダクトの品質を担保する設計が求められます。
ドメイン知識とAI技術の融合
単にLLMを呼び出すだけでは、HR領域で本当に価値あるプロダクトは作れません。PKSHAグループの持つ深いドメイン知識を活かし、面接の構造、評価基準の標準化といったHR領域の本質をAIの振る舞いに組み込み、プロダクトとして昇華させる技術力が必要です。BizDevやドメインエキスパートと密に連携しながら、技術とビジネスの接点でプロダクトを磨き上げていくことができます。
AI技術を利用した高速な開発体制
GitHub Copilot、Claude Code、Codexなど、AI開発ツールを積極的に活用した開発体制を模索しています。コード生成、レビュー、ドキュメント作成など、AIで自動化できる部分は徹底的に効率化し、エンジニアはより本質的な技術設計や意思決定、プロダクトの価値創出に集中できる環境を目指しています。AIを作るだけでなく、AIを使って開発するという、次世代の開発スタイルを実践できます。
ポジションの魅力
・PKSHAグループのもつシナジーを活かしながら、プロダクトの立ち上げや新規事業の創出に関わることができる
・BizDevやアルゴリズムエンジニアとの距離感が近く、企画段階から長期的視点でプロダクトに関わることができる
・LLMを始めとする新しい技術・アルゴリズムを利用したプロダクトに携わることができる
・出自を問わず熱意のあるメンバーと共に、裁量の大きい環境で働くことができる
・数多くの挑戦的な課題解決に携わることで、エンジニアとして非連続な成長をすることができる
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
業務内容
PKSHA Technologyでは、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、新規事業を開拓し、事業の0→1にチャレンジする組織を立ち上げました。
このポジションでは人事領域を始めとして、PKSHAが新たに挑戦していく領域で、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクトの立ち上げから開発・運用まで関わっていただきます。
【プロダクト例】
面トレAI powered by PKSHA
面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム
株式会社トライアンフと共同開発中
技術的挑戦
AIの不確実性とプロダクトの信頼性の両立
LLMは強力ですが、その出力は確率的であり、原理的には完全に制御することは困難です。この不確実性を前提としながら、HR領域の現場で使える信頼性の高いプロダクトを作り上げる必要があります。プロンプト設計、出力の検証ロジック、エラーハンドリング、フォールバック機構など、複数の層でプロダクトの品質を担保する設計が求められます。
ドメイン知識とAI技術の融合
単にLLMを呼び出すだけでは、HR領域で本当に価値あるプロダクトは作れません。PKSHAグループの持つ深いドメイン知識を活かし、面接の構造、評価基準の標準化といったHR領域の本質をAIの振る舞いに組み込み、プロダクトとして昇華させる技術力が必要です。BizDevやドメインエキスパートと密に連携しながら、技術とビジネスの接点でプロダクトを磨き上げていくことができます。
AI技術を利用した高速な開発体制
GitHub Copilot、Claude Code、Codexなど、AI開発ツールを積極的に活用した開発体制を模索しています。コード生成、レビュー、ドキュメント作成など、AIで自動化できる部分は徹底的に効率化し、エンジニアはより本質的な技術設計や意思決定、プロダクトの価値創出に集中できる環境を目指しています。AIを作るだけでなく、AIを使って開発するという、次世代の開発スタイルを実践できます。
ポジションの魅力
・PKSHAグループのもつシナジーを活かしながら、プロダクトの立ち上げや新規事業の創出に関わることができる
・BizDevやアルゴリズムエンジニアとの距離感が近く、企画段階から長期的視点でプロダクトに関わることができる
・LLMを始めとする新しい技術・アルゴリズムを利用したプロダクトに携わることができる
・出自を問わず熱意のあるメンバーと共に、裁量の大きい環境で働くことができる
・数多くの挑戦的な課題解決に携わることで、エンジニアとして非連続な成長をすることができる
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,300 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社プレイド
【東京/プロダクトエンジニア/Webアプリケーション開発経験5年以上】広告データ活用SaaS「Databeat」のプロダクト開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
＜業務内容の一例＞
・ユーザーデータやイベントログを集計・可視化する開発
・ノーコードでフロントを構築できるようにする開発
・SQLのCode EditorやDataflow等によるDataOps機能の開発・運用
・メール・アプリプッシュ等の大量配信基盤の開発・運用
・AI時代に合わせた価値提供方法への刷新
■募集背景
現在プレイドではマルチプロダクト戦略を推し進めており、KARTEで集まる「1st Party Customer Data」を中心に、様々なプロダクトを展開しています。
・サイトやアプリに今来訪している人をリアルタイムに解析、可視化。顧客理解からパーソナライズまでをワンストップで実現できる「KARTE Web」「KARTE for App」
・顧客データや行動データなど社内外に点在するデータを加工し、分析できる「KARTE Datahub」
・サイトをノーコードで書き換え編集できる「KARTE Blocks」
・1st Party Customer Dataを活用して、広告配信の最適化を実現するプロダクト「KARTE Signals」
・サイト外のメールやアプリプッシュを大規模に配信できる「KARTE Message」
・サーバーレスで独自のKARTEの機能を開発できるPaaS「KARTE Craft」
KARTEはプロダクトごとにマイクロサービス化されており、各チームで各々のプロダクトの技術選定から設計、開発、運用に取り組んでいます。
また、チームはエンジニアだけではなく、デザイナー、プロダクトマネージャーなどの様々な職種のメンバーで構成されていて、
職種を隔てずコミュニケーションを取りながらプロダクトのリリースにコミットしています。
各チームは5〜10人程度と小規模で、スピード感を持って開発に取り組んでいます。
■関連インタビュー記事
Team Headインタビュー（https://blog.plaid.co.jp/n/n13fc5bf48b55）
Engineer Blog（https://tech.plaid.co.jp/）
【業務の変更の範囲】
業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
＜業務内容の一例＞
・ユーザーデータやイベントログを集計・可視化する開発
・ノーコードでフロントを構築できるようにする開発
・SQLのCode EditorやDataflow等によるDataOps機能の開発・運用
・メール・アプリプッシュ等の大量配信基盤の開発・運用
・AI時代に合わせた価値提供方法への刷新
■募集背景
現在プレイドではマルチプロダクト戦略を推し進めており、KARTEで集まる「1st Party Customer Data」を中心に、様々なプロダクトを展開しています。
・サイトやアプリに今来訪している人をリアルタイムに解析、可視化。顧客理解からパーソナライズまでをワンストップで実現できる「KARTE Web」「KARTE for App」
・顧客データや行動データなど社内外に点在するデータを加工し、分析できる「KARTE Datahub」
・サイトをノーコードで書き換え編集できる「KARTE Blocks」
・1st Party Customer Dataを活用して、広告配信の最適化を実現するプロダクト「KARTE Signals」
・サイト外のメールやアプリプッシュを大規模に配信できる「KARTE Message」
・サーバーレスで独自のKARTEの機能を開発できるPaaS「KARTE Craft」
KARTEはプロダクトごとにマイクロサービス化されており、各チームで各々のプロダクトの技術選定から設計、開発、運用に取り組んでいます。
また、チームはエンジニアだけではなく、デザイナー、プロダクトマネージャーなどの様々な職種のメンバーで構成されていて、
職種を隔てずコミュニケーションを取りながらプロダクトのリリースにコミットしています。
各チームは5〜10人程度と小規模で、スピード感を持って開発に取り組んでいます。
■関連インタビュー記事
Team Headインタビュー（https://blog.plaid.co.jp/n/n13fc5bf48b55）
Engineer Blog（https://tech.plaid.co.jp/）
【業務の変更の範囲】
業務に関連する他の部署への変更/グループ会社内外への出向も含めた兼務の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ■フルフレックスタイム制
・コアタイム：なし
・フレキシブルタイム：7:00〜22:00
・標準労働時間：9：00～18：00（休憩時間 60分）
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 466人 |
株式会社カウリス
【正社員/週2リモートJavaエンジニア】 Grid Data KYC サービス のリモートワーク求人
仕事内容
■挑戦の舞台：新サービス「Grid Data KYC」
2025年にリリースした「Grid Data KYC」は、全国の電力会社と提携し、約8,000万世帯の電力契約情報を活用してリアルタイムで居住実態を確認する日本初のサービスです。
本募集のGrid Data KYCサービスは去年リリースした走り始めたばかりのプロダクトです。
足りないことだらけのサービス、伸びしろしかない状態です。
そうしたサービスをリードする、コアメンバーとなっていただく方を探しています。
以下をチームで挑戦しています。
◇技術的挑戦
住所表記の「ゆらぎ」との闘い： 「三丁目1番1号」「3-1-1」「〇〇ビル4F」「〇〇ビル 四階」……。入力ソースごとに異なる膨大な表記揺れを、いかに高い精度で同一地点として識別するか。
高精度なマッチングアルゴリズムの構築： 単なる文字列一致では通用しません。住所正規化のロジック構築や、機械学習を用いたスコアリング、あるいは独自の名寄せアルゴリズムの実装など、「正解のない問い」に対してエンジニアリングで答えを出すことが求められます。
低遅延・高セキュリティの両立： 8,000万世帯のビッグデータを背景に、金融機関の本人確認というシーンでの低遅延のレスポンスを実現するパフォーマンスチューニング。
◇社会的意義 ： 巧妙化するマネーロンダリングや特殊詐欺から、本サービスを通じて守る。
【ポジション】
「Grid Data KYC」の専任エンジニアの募集です。
【具体的な仕事内容】
・サービスのAPIの設計、開発
・単体テスト、機能テスト、E2E（endtoend)テスト
・CI／CDの導入と運用
・コードレビュー
【開発環境】
AWS, Java
Ansible, Terraform, GithubActions, CircleCI等CI/CD環境あり, Snyk
エンジニア用PCはWindows・Mac(選択可)
【主要な言語・フレームワーク】
言語：Java21
フレームワーク：Helidon
【技術スタック】
Node.js・JUnit・HTML・Datadog・CSS・AWS・Aerospike・Gatling・pytest・AWS・ S3・AWS Lambda・Prometheus・Amazon RDS・k6・Amazon Aurora MySQL・Amazon OpenSearchService・Docker・AWS ECS Fargate/ECS on EC2・CloudFront・AWS Security Hub・AWS GuardDuty・AWS Configなど
【業務の変更の範囲】
無
■挑戦の舞台：新サービス「Grid Data KYC」
2025年にリリースした「Grid Data KYC」は、全国の電力会社と提携し、約8,000万世帯の電力契約情報を活用してリアルタイムで居住実態を確認する日本初のサービスです。
本募集のGrid Data KYCサービスは去年リリースした走り始めたばかりのプロダクトです。
足りないことだらけのサービス、伸びしろしかない状態です。
そうしたサービスをリードする、コアメンバーとなっていただく方を探しています。
以下をチームで挑戦しています。
◇技術的挑戦
住所表記の「ゆらぎ」との闘い： 「三丁目1番1号」「3-1-1」「〇〇ビル4F」「〇〇ビル 四階」……。入力ソースごとに異なる膨大な表記揺れを、いかに高い精度で同一地点として識別するか。
高精度なマッチングアルゴリズムの構築： 単なる文字列一致では通用しません。住所正規化のロジック構築や、機械学習を用いたスコアリング、あるいは独自の名寄せアルゴリズムの実装など、「正解のない問い」に対してエンジニアリングで答えを出すことが求められます。
低遅延・高セキュリティの両立： 8,000万世帯のビッグデータを背景に、金融機関の本人確認というシーンでの低遅延のレスポンスを実現するパフォーマンスチューニング。
◇社会的意義 ： 巧妙化するマネーロンダリングや特殊詐欺から、本サービスを通じて守る。
【ポジション】
「Grid Data KYC」の専任エンジニアの募集です。
【具体的な仕事内容】
・サービスのAPIの設計、開発
・単体テスト、機能テスト、E2E（endtoend)テスト
・CI／CDの導入と運用
・コードレビュー
【開発環境】
AWS, Java
Ansible, Terraform, GithubActions, CircleCI等CI/CD環境あり, Snyk
エンジニア用PCはWindows・Mac(選択可)
【主要な言語・フレームワーク】
言語：Java21
フレームワーク：Helidon
【技術スタック】
Node.js・JUnit・HTML・Datadog・CSS・AWS・Aerospike・Gatling・pytest・AWS・ S3・AWS Lambda・Prometheus・Amazon RDS・k6・Amazon Aurora MySQL・Amazon OpenSearchService・Docker・AWS ECS Fargate/ECS on EC2・CloudFront・AWS Security Hub・AWS GuardDuty・AWS Configなど
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 650 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 43人 |
株式会社エクサウィザーズ
【AIプラットフォーム事業/福岡拠点立ち上げ】Forward Deployed Engineer（FDE） のリモートワーク求人
■九州で最もAI変革を推進できる環境で、産業・社会の構造を変革するAIを用いた新たなサービスやビジネスモデル開発に挑戦しませんか。
■◆企業・事業概要
エクサウィザーズは、2016年の創業以来、「AIを用いた社会課題の解決を通じて幸せな社会を実現する」をミッションに掲げ、独自のAI技術を活用した多様なサービスの創出に取り組む上場AIベンチャーです。
AIを真に活用するには、単なる技術導入にとどまらず、事業・業務・組織の変革、すなわちAIトランスフォーメーション（AX）が不可欠です。私たちはAXの推進パートナーとして、戦略策定から実装、そして事業そのものの変革まで一気通貫で支援しています。
その実現のため、従来型のモデル構築だけでなく、生成AI・AIエージェント、さらに高度なシステム実装力を掛け合わせ、ソリューション（コンサル・SI）、プロダクト（SaaS）、プラットフォーム（PaaS）へと事業を展開。相互に相乗効果を生み出すことで、あらゆる産業におけるAIの社会実装を加速しています。
会社概要
https://speakerdeck.com/exawizards/company
2026年3月期 通期決算説明資料
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS71284/ad34dc5f/4d16/487f/94de/fa2dd0073a41/140120260512525045.pdf
三井住友フィナンシャルグループと資本業務提携契約を締結し、AI戦略パートナーとしてAX推進を加速
https://exawizards.com/archives/31731/
■◆AIプラットフォーム事業について
AIプラットフォーム事業では、AI技術やプロフェッショナルサービスを活用して、幅広い業界のリーディングカンパニーに対する課題解決ソリューションを提供しています。
自社のAIプラットフォーム「exaBase Studio*」を用いたサービスから、完全にカスタマイズされたソリューションの企画・開発・実行まで多様な「オファリング」を用意しています。
*「exaBase Studio
https://exawizards.com/exabase/studio/」とは
現場と開発者を近づける開発環境として、社内外のAIモデルやサービス、データを組み合わせて、AIソフトウェア/AIエージェントを構築できるプラットフォームです。
・ビジュアルUIで誰でもAIソフトウェア/AIエージェントを構築可能。現場のフィードバックを活かした段階的改善が容易
・クライアント社内外のあらゆるデータをAPI連携し、特定データを使ったモデリングや業務改善アプリを構築
・搭載されたAI技術は常に最新化され、最新の技術レベルのAIソフトウェア/AIエージェントを利用可能
■◆募集背景
エクサウィザーズの完全子会社である「エクサウィザーズフォワード九州」の立ち上げメンバーとして、九州圏のエンタープライズ企業に対するAIソリューションサービス/コンサルティング事業をリードしていただきます。
「九州No.1のAIサービス会社」を目指し、スタートアップ的に一気に50名規模の組織を立ち上げます。
初期メンバーならではの大きな裁量のもと、事業の方向性そのものを形作るポジションです。
プレスリリース：「エクサフォワード九州」について
https://exawizards.com/archives/32135/
■◆仕事内容
エンタープライズ企業の現場に深く入り込み、exaBase Studioを用いたAIソリューションの実装・導入を担当していただきます。コンサルタントと一体のチームで、技術検証から本番導入までを高速に推進します。
エンタープライズ向けAIプラットフォーム「exaBase Studio」を基軸に、AI/LLMを活用したアプリケーションやAIエージェントの企画・設計・実装・拡張までを一貫して担います。
・exaBase Studioを用いたAIアプリケーションの設計・実装
・クライアントの業務データとAPI連携によるソリューション構築
・技術検証（PoC）から本番環境への展開
・AIコンサルタントと連携した提案活動への技術支援
■◆当ポジションの魅力
・「九州No.1のAI会社」をゼロから作るファウンディングメンバーとしての裁量
・「作って終わり」ではなく、ビジネスインパクトを直接実感できる
・FDEからソリューションアーキテクト、PdM、EM、CTO等への多様キャリアパス
■◆参考記事
目指すは「九州No.1のAI企業」。次世代ビジネスの実証フィールドとしてAIの社会実装を仕掛ける、エクサウィザーズ新拠点の挑戦
https://note.exawizards.com/n/nc3419736cdfd
AIプラットフォーム事業本部 インタビュー／AIプラットフォーム「exaBase Studio」・AIサービス・AIソリューションの3重奏で、AIエージェント時代の新たなビジネスモデルを築く
https://insight.axc.ne.jp/article/company/6256/
受託開発でもSaaS導入だけでもない、AIプラットフォーム基軸で多様なソリューションを駆使するエクサウィザーズのFDEとは？
https://note.exawizards.com/n/n09855ece22d7
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■◆企業・事業概要
エクサウィザーズは、2016年の創業以来、「AIを用いた社会課題の解決を通じて幸せな社会を実現する」をミッションに掲げ、独自のAI技術を活用した多様なサービスの創出に取り組む上場AIベンチャーです。
AIを真に活用するには、単なる技術導入にとどまらず、事業・業務・組織の変革、すなわちAIトランスフォーメーション（AX）が不可欠です。私たちはAXの推進パートナーとして、戦略策定から実装、そして事業そのものの変革まで一気通貫で支援しています。
その実現のため、従来型のモデル構築だけでなく、生成AI・AIエージェント、さらに高度なシステム実装力を掛け合わせ、ソリューション（コンサル・SI）、プロダクト（SaaS）、プラットフォーム（PaaS）へと事業を展開。相互に相乗効果を生み出すことで、あらゆる産業におけるAIの社会実装を加速しています。
会社概要
https://speakerdeck.com/exawizards/company
2026年3月期 通期決算説明資料
https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS71284/ad34dc5f/4d16/487f/94de/fa2dd0073a41/140120260512525045.pdf
三井住友フィナンシャルグループと資本業務提携契約を締結し、AI戦略パートナーとしてAX推進を加速
https://exawizards.com/archives/31731/
■◆AIプラットフォーム事業について
AIプラットフォーム事業では、AI技術やプロフェッショナルサービスを活用して、幅広い業界のリーディングカンパニーに対する課題解決ソリューションを提供しています。
自社のAIプラットフォーム「exaBase Studio*」を用いたサービスから、完全にカスタマイズされたソリューションの企画・開発・実行まで多様な「オファリング」を用意しています。
*「exaBase Studio
https://exawizards.com/exabase/studio/」とは
現場と開発者を近づける開発環境として、社内外のAIモデルやサービス、データを組み合わせて、AIソフトウェア/AIエージェントを構築できるプラットフォームです。
・ビジュアルUIで誰でもAIソフトウェア/AIエージェントを構築可能。現場のフィードバックを活かした段階的改善が容易
・クライアント社内外のあらゆるデータをAPI連携し、特定データを使ったモデリングや業務改善アプリを構築
・搭載されたAI技術は常に最新化され、最新の技術レベルのAIソフトウェア/AIエージェントを利用可能
■◆募集背景
エクサウィザーズの完全子会社である「エクサウィザーズフォワード九州」の立ち上げメンバーとして、九州圏のエンタープライズ企業に対するAIソリューションサービス/コンサルティング事業をリードしていただきます。
「九州No.1のAIサービス会社」を目指し、スタートアップ的に一気に50名規模の組織を立ち上げます。
初期メンバーならではの大きな裁量のもと、事業の方向性そのものを形作るポジションです。
プレスリリース：「エクサフォワード九州」について
https://exawizards.com/archives/32135/
■◆仕事内容
エンタープライズ企業の現場に深く入り込み、exaBase Studioを用いたAIソリューションの実装・導入を担当していただきます。コンサルタントと一体のチームで、技術検証から本番導入までを高速に推進します。
エンタープライズ向けAIプラットフォーム「exaBase Studio」を基軸に、AI/LLMを活用したアプリケーションやAIエージェントの企画・設計・実装・拡張までを一貫して担います。
・exaBase Studioを用いたAIアプリケーションの設計・実装
・クライアントの業務データとAPI連携によるソリューション構築
・技術検証（PoC）から本番環境への展開
・AIコンサルタントと連携した提案活動への技術支援
■◆当ポジションの魅力
・「九州No.1のAI会社」をゼロから作るファウンディングメンバーとしての裁量
・「作って終わり」ではなく、ビジネスインパクトを直接実感できる
・FDEからソリューションアーキテクト、PdM、EM、CTO等への多様キャリアパス
■◆参考記事
目指すは「九州No.1のAI企業」。次世代ビジネスの実証フィールドとしてAIの社会実装を仕掛ける、エクサウィザーズ新拠点の挑戦
https://note.exawizards.com/n/nc3419736cdfd
AIプラットフォーム事業本部 インタビュー／AIプラットフォーム「exaBase Studio」・AIサービス・AIソリューションの3重奏で、AIエージェント時代の新たなビジネスモデルを築く
https://insight.axc.ne.jp/article/company/6256/
受託開発でもSaaS導入だけでもない、AIプラットフォーム基軸で多様なソリューションを駆使するエクサウィザーズのFDEとは？
https://note.exawizards.com/n/n09855ece22d7
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 標準時間： 9:00～18:00
（休憩時間1時間／所定労働時間：8時間）
※業務の内容に応じて、フレックス/裁量労働制または管理監督者としての勤務形態を適応
【フレックス制】
フレキシブルタイム：なし
コアタイム：10:00～16:00
標準労働時間：8時間
【専門業務型裁量労働制】
標準時間：9:00-19:00
（上記はみなし労働時間のため、開始と終わりはいつでもOK）
※ご自身の最もパフォーマンスが上がる時間で仕事をしてください。
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 裁量労働制 時間外労働の有無： 有（月平均10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
エクサウィザーズは、「AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現する」をミッションに掲げ、独自開発のAIアルゴリズムと、様々な業界や業務に関する知見を組み合わせたAIサービスを顧客及び事業提携先に開発・提供することで、多様な領域における社会課題の解決を図っております。
|
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 287人 |
株式会社HRbase
【地方フルリモ/フルフレックス/フルスタックエンジニア】労務専門AIエージェント/生成AI活用のHRプロダクト のリモートワーク求人
■■「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい■■
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
私たちは、社労士の思考プロセスと膨大な実務ノウハウを学習させた、唯一無二の「労務専門AIエージェント」を提供しています。
汎用的な生成AIでは真似できない、法令の正確な解釈と実務への落とし込みを両立。2026年4月には「労務管理の、安心革命。」を新スローガンに掲げるリブランディングを行い、プロダクトとしてもさらなる進化を遂げました。
現在は、これまで既存の労務DXツールでは対応しきれなかった、法改正対応や労務相談といった複雑な判断を伴う「非定型業務」の標準化・自動化に挑んでいます。労務管理における「調べる」「判断する」「実行する」すべてのプロセスにおいてAIが担える領域を広げ、実務担当者が抱える目に見えない不安や心理的負担を解消し、本来注力すべき業務に集中できる環境の実現を目指しています。
【企業向け｜労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」に加え、現場に確かな「安心」を提供するサービスです。年々複雑化する労働法令や法改正に対応するために開発された、高精度なAIが、質問への回答のみならず、実務を手厚くサポートします。 直近では、法的リスクを瞬時に可視化し規程案を提示する「就業規則チェック機能」や、従業員からの質問に対して就業規則や社内マニュアルを基に回答文を自動作成する「社内問い合わせの返信自動作成機能」、特定の業務シーンに特化した「アシスタントAI」などを続々とリリース。単なる質問回答に留まらず、トラブル予防や担当者の知識強化まで一気通貫で支援しています。
【社労士向け｜労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、専門家である社労士の業務を劇的に変革するために生まれたAIサービスです。属人化しがちだった複雑な労務相談業務において、社労士の思考プロセスとナレッジベースを融合したAIが強力にアシストします。 法改正対応や規程整備、煩雑な調べ物、文章・資料作成といった負担をAIが大幅に軽減することで、対応スピードの向上や若手の人材育成を支援。社労士が顧問先に合わせた、より付加価値の高い「質の高いサポート」に注力できる体制づくりに貢献しています。
■■日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション■■
私たちのミッションは『働くをカラフルに』。
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
まず、法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。
終わらない法改正への対応、多様化する雇用形態への対応など、企業に求められる労務対応の水準は上がり続け、現場の負担は限界に達しています。
社会全体のコンプライアンス意識が高まる中で、知識不足や解釈ミスによる労務管理の不備が、一瞬にして企業価値を毀損する致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成は極めて困難です。
その結果、これまでの労務DXツールが得意とした「給与計算や入退社手続きなどの定型業務」は効率化できても、判断を伴う「非定型業務」は人手に頼らざるを得ず、業務の属人化や担当者の精神的プレッシャーという悪循環が生まれていました。
私たちは、この根深い課題に正面から向き合い、労務管理に内在する「不安」を生み出しやすい構造そのものを変えるために立ち上がりました。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、複雑な労務情報を標準化し、AI時代を見通した労務管理の「安心革命」を実現。 労務担当者、社労士、そしてその先にいるすべての働く人が安心できる社会を目指しています。
仕事内容
プロダクトマネージャー、デザイナー、他のエンジニアと連携しながら、単なる実装にとどまらず「どのように設計すべきか」を自ら提案し、チームを技術面から牽引していく役割です。
◆取り組んでいただくお仕事内容
・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術選定のリード
・システム横断の技術的課題の発見/解決の推進
・設計方針・技術的意思決定の策定とその推進（中長期視点含む）
・Goを用いたバックエンド開発・運用
・React x Next.js x TypeScript を用いたフロントエンド開発・運用
・AWSを中心としたインフラ基盤構築・運用
◆利用ツール
・Go, PostgreSQL, AWS(ECS, Lambda, CloudFront, S3), Azure AI Search, OpenAI API, Dify.AI
・Cursor, Github Copilot などAIコーディングアシスタントツールは会社の経費で利用できます。
◆得られる経験
・AIスタートアップの成長フェーズにおけるチーム開発・変化のダイナミズムの経験
・AI駆動開発アプローチが主となる開発組織の在り方を設計し牽引した経験
・AI技術の調査/検証を頻繁に行っており、常に最新のAI技術について学ぶ経験
-直近の調査例：LLM wiki, Mastra, OpenClaw, Claude Code To Figma, Stitch, 等
風通しの良い社風のため、コーディング以外にもプロダクトやサービス開発に対し意見を交わしやすい環境です。
単に技術を追求するだけではなく、テストファースト、レビュー文化、自動デプロイなどに対応し、エンジニアの心理的安全を重視した開発環境づくりに積極的に取り組み中です。またエンジニアがビジネスサイドと共に議論し、仕様決定のプロセスに積極的に参画できる文化があることも特徴です。
【業務の変更の範囲】
無
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
私たちは、社労士の思考プロセスと膨大な実務ノウハウを学習させた、唯一無二の「労務専門AIエージェント」を提供しています。
汎用的な生成AIでは真似できない、法令の正確な解釈と実務への落とし込みを両立。2026年4月には「労務管理の、安心革命。」を新スローガンに掲げるリブランディングを行い、プロダクトとしてもさらなる進化を遂げました。
現在は、これまで既存の労務DXツールでは対応しきれなかった、法改正対応や労務相談といった複雑な判断を伴う「非定型業務」の標準化・自動化に挑んでいます。労務管理における「調べる」「判断する」「実行する」すべてのプロセスにおいてAIが担える領域を広げ、実務担当者が抱える目に見えない不安や心理的負担を解消し、本来注力すべき業務に集中できる環境の実現を目指しています。
【企業向け｜労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」に加え、現場に確かな「安心」を提供するサービスです。年々複雑化する労働法令や法改正に対応するために開発された、高精度なAIが、質問への回答のみならず、実務を手厚くサポートします。 直近では、法的リスクを瞬時に可視化し規程案を提示する「就業規則チェック機能」や、従業員からの質問に対して就業規則や社内マニュアルを基に回答文を自動作成する「社内問い合わせの返信自動作成機能」、特定の業務シーンに特化した「アシスタントAI」などを続々とリリース。単なる質問回答に留まらず、トラブル予防や担当者の知識強化まで一気通貫で支援しています。
【社労士向け｜労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、専門家である社労士の業務を劇的に変革するために生まれたAIサービスです。属人化しがちだった複雑な労務相談業務において、社労士の思考プロセスとナレッジベースを融合したAIが強力にアシストします。 法改正対応や規程整備、煩雑な調べ物、文章・資料作成といった負担をAIが大幅に軽減することで、対応スピードの向上や若手の人材育成を支援。社労士が顧問先に合わせた、より付加価値の高い「質の高いサポート」に注力できる体制づくりに貢献しています。
■■日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション■■
私たちのミッションは『働くをカラフルに』。
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
まず、法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。
終わらない法改正への対応、多様化する雇用形態への対応など、企業に求められる労務対応の水準は上がり続け、現場の負担は限界に達しています。
社会全体のコンプライアンス意識が高まる中で、知識不足や解釈ミスによる労務管理の不備が、一瞬にして企業価値を毀損する致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成は極めて困難です。
その結果、これまでの労務DXツールが得意とした「給与計算や入退社手続きなどの定型業務」は効率化できても、判断を伴う「非定型業務」は人手に頼らざるを得ず、業務の属人化や担当者の精神的プレッシャーという悪循環が生まれていました。
私たちは、この根深い課題に正面から向き合い、労務管理に内在する「不安」を生み出しやすい構造そのものを変えるために立ち上がりました。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、複雑な労務情報を標準化し、AI時代を見通した労務管理の「安心革命」を実現。 労務担当者、社労士、そしてその先にいるすべての働く人が安心できる社会を目指しています。
仕事内容
プロダクトマネージャー、デザイナー、他のエンジニアと連携しながら、単なる実装にとどまらず「どのように設計すべきか」を自ら提案し、チームを技術面から牽引していく役割です。
◆取り組んでいただくお仕事内容
・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術選定のリード
・システム横断の技術的課題の発見/解決の推進
・設計方針・技術的意思決定の策定とその推進（中長期視点含む）
・Goを用いたバックエンド開発・運用
・React x Next.js x TypeScript を用いたフロントエンド開発・運用
・AWSを中心としたインフラ基盤構築・運用
◆利用ツール
・Go, PostgreSQL, AWS(ECS, Lambda, CloudFront, S3), Azure AI Search, OpenAI API, Dify.AI
・Cursor, Github Copilot などAIコーディングアシスタントツールは会社の経費で利用できます。
◆得られる経験
・AIスタートアップの成長フェーズにおけるチーム開発・変化のダイナミズムの経験
・AI駆動開発アプローチが主となる開発組織の在り方を設計し牽引した経験
・AI技術の調査/検証を頻繁に行っており、常に最新のAI技術について学ぶ経験
-直近の調査例：LLM wiki, Mastra, OpenClaw, Claude Code To Figma, Stitch, 等
風通しの良い社風のため、コーディング以外にもプロダクトやサービス開発に対し意見を交わしやすい環境です。
単に技術を追求するだけではなく、テストファースト、レビュー文化、自動デプロイなどに対応し、エンジニアの心理的安全を重視した開発環境づくりに積極的に取り組み中です。またエンジニアがビジネスサイドと共に議論し、仕様決定のプロセスに積極的に参画できる文化があることも特徴です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フルフレックスタイム制
コアタイム：なし
フレキシブルタイム 5:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 30人 |
177件中 41件～50件
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