AIエンジニア(DL/機械学習)×設立年数11〜30年のリモートワーク転職・求人情報一覧 -3ページ目
99件中 21件~30件
株式会社BuySell Technologies
【首都圏フルリモート相談可/機械学習エンジニア/エキスパート】巨大リユース市場の自社プロダクト!グループ拡大中★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画
・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計
・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進
・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開
・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善
■募集背景
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し
M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。
これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。
こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、
「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。
いままさに、個別最適から全社最適へ/経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。
当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。
一方で事業や業務プロセスの広がりに対して、AI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。
本ポジションでは、既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、
統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。
PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用までを一気通貫で担いながら、全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。
■ご入社後に期待する成果
~6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、
課題の全体像を把握している状態を期待しています。
その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。
また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。
~1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。
課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。
加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。
■組織/配属先の特徴
・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携
・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織
・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中
■あなたに提供できる価値
・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験
・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境
・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会
■キャリアパス
・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア
・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード
・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画
・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計
・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進
・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開
・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善
■募集背景
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し
M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。
これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。
こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、
「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。
いままさに、個別最適から全社最適へ/経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。
当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。
一方で事業や業務プロセスの広がりに対して、AI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。
本ポジションでは、既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、
統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。
PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用までを一気通貫で担いながら、全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。
■ご入社後に期待する成果
~6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、
課題の全体像を把握している状態を期待しています。
その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。
また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。
~1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。
課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。
加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。
■組織/配属先の特徴
・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携
・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織
・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中
■あなたに提供できる価値
・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験
・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境
・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会
■キャリアパス
・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア
・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード
・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 804 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
買取・販売の循環を実現する総合リユースサービス「バイセル」を展開しています。
私たちの使命は、誰かの不要なものを、誰かの必要なものへと変えること。 そして日本の家々には、価値に気づかれていないたくさんの"かくれ資産"が、眠ったままになっています。 これらを再流通させることで、"新たなものを作っては捨てる社会"からの脱却を実現します。 私たちの事業の源泉はふたつです。 ひとつは、事業を着実に成長させ続ける優秀な人材。 ひとつは、買取から販売までを最適につなぐテクノロジー。 2015年のリユース事業開始以後、今では日本全国に拠点を構え、業界トップクラスの規模へと成長しました。 ここからは循環型社会の実現に向けて、私たちの成長に留まらず、 人とテクノロジーの力を駆使してリユース業界全体を牽引する存在へと、挑戦を続けます。 |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 1,855人 |
株式会社グッドパッチ
【地方フルリモート相談可/AI駆動開発責任者/開発リード経験必須】「デザイン思考 × AI駆動開発」/開発責任者募集 のリモートワーク求人
■お仕事内容
採用背景
グッドパッチは2026年より「AI Driven Design Company」へと舵を切り、AI専門組織「Gp-AX Studio」の設立や、全社員へのClaude Code活用義務化を進めています。
現在、クライアント案件の多くがAI活用を前提としたものにシフトしており「提案フェーズからAI実装を前提とした技術設計を行い、開発体制をゼロから構築・リードする」ための体制強化が急務となっています。
このポジションが加わることで、提案フェーズから技術的な判断を内側に持てるようになり、これまで外部の協力を得ながら進めることもあった開発領域を自分たちの力で動かせるようになります。
仕事内容
開発案件の「受注確度の向上」と「デリバリーの仕組み化」の双方に責任を持ちます。単なるエンジニアリングマネージャーではなく、AIツールを前提とした「新しい開発プロセスの標準」を作ることを期待しています。「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。
具体的な仕事内容
① 案件提案への技術参画
商談への同席、AI活用のフィジビリティスタディ(実現可否判断)
数千万〜億単位の案件における開発見積もりの作成・技術的妥当性の担保
「AIで内製するか、外部と協業するか」の判断と座組みの設計
② 案件のデリバリーリード ・Claude Code / Cursor等を活用したAI駆動開発プロセスの先導
プロジェクト横断での技術選定、要件定義、QA(品質保証)の統括
デザイナー・PMと連携した、Agentic UX(AIエージェント時代のUI)の実装
③ AI駆動開発の仕組み化・体制構築 ・AI駆動開発を前提とした開発フローの標準化(ドキュメント化・仕組み化)
外部パートナーの開拓や業務委託メンバーの採用・評価・チーム組成
組織全体で受けられる開発案件のキャパシティ拡大
業務内容の変更の範囲
雇入れ直後:上記参照
変更の範囲:当社における各種業務全般
参考情報
採用サイトでは、150名以上の社員が協力して作り上げたインタビュー・座談会・社員アンケート・社内用語集など、求人票には載せきれないリアルな情報を10万字以上公開しています。
1ページで分かるグッドパッチ
社員アンケート(約130名のリアルな声)
選考プロセス
生成AI活用の現状
エンジニアの紹介
選考プロセスについて
書類選考(履歴書・職務経歴書・ポートフォリオ(※)) → 面接(複数回) → 内定(オファー面談)
※ポートフォリオはお持ちの方のみで結構です。PDFまたはURLにてご提出をお願いします
※選考中にSPIのご受検をお願いしております。(性格検査のみ、事前学習は不要です)
※最終選考の前に、ミドル・シニア人材としての採用が想定される方についてはリファレンスチェックをお願いしております。(候補者を推薦して頂き人事からインタビューを実施)
※選考体験の品質改善を目的として、面談/面接の様子を録画させていただく場合がございます。録画を希望されない場合は、当日、面談/面接開始時にお知らせください。
【業務の変更の範囲】
当社における各種業務全般
採用背景
グッドパッチは2026年より「AI Driven Design Company」へと舵を切り、AI専門組織「Gp-AX Studio」の設立や、全社員へのClaude Code活用義務化を進めています。
現在、クライアント案件の多くがAI活用を前提としたものにシフトしており「提案フェーズからAI実装を前提とした技術設計を行い、開発体制をゼロから構築・リードする」ための体制強化が急務となっています。
このポジションが加わることで、提案フェーズから技術的な判断を内側に持てるようになり、これまで外部の協力を得ながら進めることもあった開発領域を自分たちの力で動かせるようになります。
仕事内容
開発案件の「受注確度の向上」と「デリバリーの仕組み化」の双方に責任を持ちます。単なるエンジニアリングマネージャーではなく、AIツールを前提とした「新しい開発プロセスの標準」を作ることを期待しています。「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。
具体的な仕事内容
① 案件提案への技術参画
商談への同席、AI活用のフィジビリティスタディ(実現可否判断)
数千万〜億単位の案件における開発見積もりの作成・技術的妥当性の担保
「AIで内製するか、外部と協業するか」の判断と座組みの設計
② 案件のデリバリーリード ・Claude Code / Cursor等を活用したAI駆動開発プロセスの先導
プロジェクト横断での技術選定、要件定義、QA(品質保証)の統括
デザイナー・PMと連携した、Agentic UX(AIエージェント時代のUI)の実装
③ AI駆動開発の仕組み化・体制構築 ・AI駆動開発を前提とした開発フローの標準化(ドキュメント化・仕組み化)
外部パートナーの開拓や業務委託メンバーの採用・評価・チーム組成
組織全体で受けられる開発案件のキャパシティ拡大
業務内容の変更の範囲
雇入れ直後:上記参照
変更の範囲:当社における各種業務全般
参考情報
採用サイトでは、150名以上の社員が協力して作り上げたインタビュー・座談会・社員アンケート・社内用語集など、求人票には載せきれないリアルな情報を10万字以上公開しています。
1ページで分かるグッドパッチ
社員アンケート(約130名のリアルな声)
選考プロセス
生成AI活用の現状
エンジニアの紹介
選考プロセスについて
書類選考(履歴書・職務経歴書・ポートフォリオ(※)) → 面接(複数回) → 内定(オファー面談)
※ポートフォリオはお持ちの方のみで結構です。PDFまたはURLにてご提出をお願いします
※選考中にSPIのご受検をお願いしております。(性格検査のみ、事前学習は不要です)
※最終選考の前に、ミドル・シニア人材としての採用が想定される方についてはリファレンスチェックをお願いしております。(候補者を推薦して頂き人事からインタビューを実施)
※選考体験の品質改善を目的として、面談/面接の様子を録画させていただく場合がございます。録画を希望されない場合は、当日、面談/面接開始時にお知らせください。
【業務の変更の範囲】
当社における各種業務全般
| 想定年収 | 1,500 〜 2,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
Goodpatchはビジネス課題をデザインの力で解決するデザインカンパニーです。
「ハートを揺さぶるデザインで世界を前進させる」というビジョンのもと、デザインの力を証明するためにUI/UXデザインを強みとした新規事業の立ち上げや、企業のデザイン戦略立案、デザイン組織構築支援などを行い、 デザインの価値向上を目指しています。 東京のほかにも、フルリモートのデザインチームGoodpatch Anywhereという拠点があります。 得意とするのはUI/UXデザインですが、領域に制限はありません。クライアントのビジネスサイドとデザインをつなぎ、事業やプロダクト、組織づくりを戦略的に支援するほか、事業会社として自社サービスやプロダクトの開発、スタートアップへの投資など、多彩に展開しています。 |
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| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 198人 |
AMBL株式会社
【リモート◎/上流工程/プライム案件】新規部署立ち上げメンバー★ AX/AXアーキテクト! のリモートワーク求人
DXは終わり、AX(AIトランスフォーメーション)の時代へ
■お仕事内容
<新規事業「AX診断サービス」の立ち上げ>
様々な業界の企業の「業務AI代替可能性」を診断し、AI導入のロードマップを提示するサービスの
立ち上げメンバーとして下記業務をお任せします。
・CTOの設計意図を具現化するAI・LLMアプリ実装
・社内エンジニアへの技術展開(AIエバンジェリスト活動)
・PoC・プロトタイプの実際の構築
・顧客企業の「AI内製化」に向けた技術的な支援と伴走
・社内エンジニアへの技術展開および育成(全社員をAI人材化するプロジェクトの牽引)
■AX事業部 設立の背景
生成AIの台頭による「AI革命」の中、企業が求めているのは、言われたものを作る「作業者」ではなく、AI前提でビジネスを再設計する「AXパートナー」です。
そこでAMBLは、従来の作業受託モデルから完全に脱却し、お客様の業務変革を共に担う「価値共創型AXパートナー」へと生まれ変わります。
「日本のAXを、現場から動かす。」
この新たなビジョンのもと、全社の専門知見を掛け合わせ、最前線でAIネイティブな価値を生み出す中核組織として「AX事業部」を新設しました。
■AXアーキテクト募集の背景
AMBL最高技術責任者の直下で、AI時代の最前線を創る「AIアーキテクト」へ
私たちがまず仕掛けるのは、企業のAI導入ロードマップを描く新規事業「AX診断サービス」の立ち上げです。
単なる絵に描いた餅のコンサルティングではなく、CTOの設計意図を具現化し、AI・LLMアプリやプロトタイプを爆速で形にしていく、
技術的「手触り感」のあるコアメンバーを募集します。
■このポジションの魅力
① 構想で終わらない。CTO直下で「手を動かして」最先端を実装する環境 技術戦略を担うCTOと密に連携しながら、
クラウド環境での実務経験やプロセス理解をフルに活かし、実際にLLMアプリのアーキテクチャ設計から実装までを一貫して担います。
単なる作業者ではなく、ゼロから事業とプロダクトを作り上げる大きな裁量と経験が得られます。
② コンサルにはできない「本質的な業務変革」を手掛ける面白さ
既存の枠組みにとらわれず、顧客企業が自らAIを使いこなす「真の内製化」を本気で支援します。
中長期的には顧客の業務プロセス自体を根底から変革していく、他社では経験できない圧倒的なやりがいがあります。
③ 「全社員AI人材化」を牽引するダイナミックな環境 事業立ち上げだけでなく、「今後3年間で全社員をAI人材にする」という
会社の重要ミッションにも関わります。社内への技術展開のハブとして、前例のない仕組みづくりに最前線で挑戦できます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■お仕事内容
<新規事業「AX診断サービス」の立ち上げ>
様々な業界の企業の「業務AI代替可能性」を診断し、AI導入のロードマップを提示するサービスの
立ち上げメンバーとして下記業務をお任せします。
・CTOの設計意図を具現化するAI・LLMアプリ実装
・社内エンジニアへの技術展開(AIエバンジェリスト活動)
・PoC・プロトタイプの実際の構築
・顧客企業の「AI内製化」に向けた技術的な支援と伴走
・社内エンジニアへの技術展開および育成(全社員をAI人材化するプロジェクトの牽引)
■AX事業部 設立の背景
生成AIの台頭による「AI革命」の中、企業が求めているのは、言われたものを作る「作業者」ではなく、AI前提でビジネスを再設計する「AXパートナー」です。
そこでAMBLは、従来の作業受託モデルから完全に脱却し、お客様の業務変革を共に担う「価値共創型AXパートナー」へと生まれ変わります。
「日本のAXを、現場から動かす。」
この新たなビジョンのもと、全社の専門知見を掛け合わせ、最前線でAIネイティブな価値を生み出す中核組織として「AX事業部」を新設しました。
■AXアーキテクト募集の背景
AMBL最高技術責任者の直下で、AI時代の最前線を創る「AIアーキテクト」へ
私たちがまず仕掛けるのは、企業のAI導入ロードマップを描く新規事業「AX診断サービス」の立ち上げです。
単なる絵に描いた餅のコンサルティングではなく、CTOの設計意図を具現化し、AI・LLMアプリやプロトタイプを爆速で形にしていく、
技術的「手触り感」のあるコアメンバーを募集します。
■このポジションの魅力
① 構想で終わらない。CTO直下で「手を動かして」最先端を実装する環境 技術戦略を担うCTOと密に連携しながら、
クラウド環境での実務経験やプロセス理解をフルに活かし、実際にLLMアプリのアーキテクチャ設計から実装までを一貫して担います。
単なる作業者ではなく、ゼロから事業とプロダクトを作り上げる大きな裁量と経験が得られます。
② コンサルにはできない「本質的な業務変革」を手掛ける面白さ
既存の枠組みにとらわれず、顧客企業が自らAIを使いこなす「真の内製化」を本気で支援します。
中長期的には顧客の業務プロセス自体を根底から変革していく、他社では経験できない圧倒的なやりがいがあります。
③ 「全社員AI人材化」を牽引するダイナミックな環境 事業立ち上げだけでなく、「今後3年間で全社員をAI人材にする」という
会社の重要ミッションにも関わります。社内への技術展開のハブとして、前例のない仕組みづくりに最前線で挑戦できます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,300 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ・コアタイム:なし
・フレキシブルタイム:なし
・標準労働時間:8h(うち1h休憩)/月160h程度
※例)9:00-18:00、10:00-19:00
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 |
||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
AMBL株式会社は、AI活用を中心に、クラウドネイティブ、UXデザイン、マーケティングの4つの事業領域でデジタルトランスフォーメーション(DX)を支援しています。AIを活用した課題解決や人材育成、クラウドネイティブなシステム開発、ユーザー体験の最適化、そしてブランド戦略とクリエイティブに特化したマーケティングを提供し、企業のDX推進を総合的にサポートしています 【★社風/文化】 AMBL株式会社は、社員の自主性とチャレンジ精神を尊重する社風が特徴です。若手社員にも積極的に挑戦の機会を与え、OJT制度やチーム内のサポート体制が整っています。また、社員同士のコミュニケーションを大切にし、フレンドリーで協力的な環境が醸成されています 【★働き方/リモートワーク】 AMBL株式会社では、フレックス制度やリモートワークを積極的に導入しており、柔軟な働き方が可能です。リモートワークに適したセキュリティ環境やコミュニケーションツールの提供により、社員が効率的に働ける環境を整えています。また、有給の1時間単位での取得や育児の時短勤務など、ライフステージに応じた働き方をサポートしています |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 544人 |
スマサテ株式会社
【首都圏ハイブリッド/機械学習(AI)エンジニア/機械学習、ディープラーニング、画像認識等のモデル構築およびプロダクトへの実装経験】元クックパッド副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップ|プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア のリモートワーク求人
■お仕事内容
主な業務内容
▼お任せしたいこと|プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア
スマサテが提供するAI SaaSのコア競争力となる、AI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引していただきます。現在、生成AI/LLMをプロダクトに深く組み込み、顧客体験(UX)の向上や圧倒的な業務生産性の向上を実現するための新機能開発が必要不可欠となっています。単なる技術検証やモデルの精度向上にとどまらず、本番環境で安定稼働させるためのMLOps/LLMOpsの構築まで、一気通貫で裁量を持って取り組めるポジションです。
▼具体的には....
•不動産データ(画像、テキスト、数値データ)を用いた機械学習モデルの設計、開発、評価
•画像認識技術を用いた部屋の特徴抽出や間取り図解析アルゴリズムの開発
•LLMを活用した新たなデータ生成機能や解析機能のプロダクト実装
•機械学習モデルを本番環境で継続的かつ安定的に運用するためのMLOps/LLMOpsの設計および構築
•データサイエンティストやデータエンジニア、バックエンドエンジニアとの連携、実装要件のすり合わせ
開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、データサイエンティストやPdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 顧客志向のAI開発:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
• 部署間の壁がないフラットな組織:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、AIエンジニアがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。
最近の技術的取り組み事例
• LLMを活用したアノテーションの効率化
• 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
• 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
• 因果推論による賃料への設備寄与度の推定
今後計画している技術的取り組み事例
• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
• LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化
• オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
主な業務内容
▼お任せしたいこと|プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア
スマサテが提供するAI SaaSのコア競争力となる、AI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引していただきます。現在、生成AI/LLMをプロダクトに深く組み込み、顧客体験(UX)の向上や圧倒的な業務生産性の向上を実現するための新機能開発が必要不可欠となっています。単なる技術検証やモデルの精度向上にとどまらず、本番環境で安定稼働させるためのMLOps/LLMOpsの構築まで、一気通貫で裁量を持って取り組めるポジションです。
▼具体的には....
•不動産データ(画像、テキスト、数値データ)を用いた機械学習モデルの設計、開発、評価
•画像認識技術を用いた部屋の特徴抽出や間取り図解析アルゴリズムの開発
•LLMを活用した新たなデータ生成機能や解析機能のプロダクト実装
•機械学習モデルを本番環境で継続的かつ安定的に運用するためのMLOps/LLMOpsの設計および構築
•データサイエンティストやデータエンジニア、バックエンドエンジニアとの連携、実装要件のすり合わせ
開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、データサイエンティストやPdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 顧客志向のAI開発:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
• 部署間の壁がないフラットな組織:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、AIエンジニアがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。
最近の技術的取り組み事例
• LLMを活用したアノテーションの効率化
• 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
• 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
• 因果推論による賃料への設備寄与度の推定
今後計画している技術的取り組み事例
• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
• LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化
• オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 27人 |
株式会社PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/アルゴリズムエンジニア/機械学習・深層学習の経験】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
仕事内容
事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。
テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。
ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
クライアントに対する分析結果等のレポーティング
ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み
最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み
※過去事例:クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る
ポジションの魅力
自身が生み出したアルゴリズムが、各業界の抱える課題を解決し、多くの方々に使われ続ける(大手セキュリティ企業、保険会社、製造業、キャリア、web企業など)
多様な機械学習技術を利用して社会課題を解決していく過程で、アルゴリズムを社会に提供していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
機械学習技術やソフトウェア開発の知識はもちろん、様々な業界知識に習熟した経験豊富なメンバーと共に働ける(Kaggle Grandmaster、助教、博士、海外MBAホルダーなど)
近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した研究開発・社会実装に取り組める
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
仕事内容
事業拡大に伴い、機械学習アルゴリズムの開発を担っていただくエンジニアを募集します。
テーブルデータ・自然言語・画像などの幅広いデータを用いて、クライアントの課題を解決する機械学習アルゴリズムを中心に設計・実装していただきます。
コンサルタント、ソフトウェアエンジニアとチームを組み、金融、小売、製造業など、様々な業界の課題を解決するソリューション/プロダクトを開発していただきます。
AIの検証に留まらず、最先端技術をクライアントが利用し続けるソフトウェアの形にして社会実装し、未来のビジネスを実現するプロセスに関心がある方を歓迎します。
ビジネス上の課題、制約条件に適したアルゴリズムの提案
ユースケースに合わせた機械学習モジュールの設計、実装
クライアントに対する分析結果等のレポーティング
ソフトウェアエンジニアと協力して、Web API等へのアルゴリズムの組み込み
最先端技術を社会実装可能なレベルに引き上げるR&D
自身の開発したアルゴリズムの他業界への横展開や自社プロダクトへの組み込み
※過去事例:クレジットカード不正検知、個人与信推定、小売や流通における需要予測とオペレーションの最適化、教育における出題最適化、レコメンドエンジン、不正投稿監視、コールセンターソリューション(チャット・音声・テキスト)等多岐に渡る
ポジションの魅力
自身が生み出したアルゴリズムが、各業界の抱える課題を解決し、多くの方々に使われ続ける(大手セキュリティ企業、保険会社、製造業、キャリア、web企業など)
多様な機械学習技術を利用して社会課題を解決していく過程で、アルゴリズムを社会に提供していくための様々な実践的なスキルを身につけることができる
機械学習技術やソフトウェア開発の知識はもちろん、様々な業界知識に習熟した経験豊富なメンバーと共に働ける(Kaggle Grandmaster、助教、博士、海外MBAホルダーなど)
近年急速な発展を遂げている大規模言語モデルを活用した研究開発・社会実装に取り組める
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,400 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 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリッド/AIソフトウェアエンジニア_Dev/フルスタックまたはバックエンド〜フロントの横断的な実装力】技術立国日本を取り戻す!|「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
各サービスの新機能におけるAI活用機能(例:レポート自動生成、LLMベースのUIなど)の設計・実装を進めていただきます。
特に、AIを活用した機能をプロダクト内部に設け、開発生産性の向上やユーザーの悩みを解決するため、Webアプリケーションだけではなく、
LLMの特性を活かしたトータルのプロダクト開発を実現していただきます。
・OpenAIやClaudeなど外部APIのプロンプト設計・統合
・フロント~バックエンドを横断したWebアプリケーション開発
・AI体験におけるUI/UX設計やユーザー価値検証への関与
・LLM活用のPoC~本番実装までのリード、継続的な改善
■募集背景と実現したい事
ファインディには、エンジニアリングの課題を解決するために多くの事業が存在しています。
AIの進化に伴い各プロダクトや事業にもAIを組み込んでよりユーザー体験のアップデートを進めるべく、AIソフトウェアエンジニアの募集をスタートしました。
また、新規事業への投資も積極的に行っていることから、AIの絡む新規事業の立ち上げや事業成長までを一気通貫に担えるようなミッションも期待しています。
※今期3つの新規事業をリリースしましたが、どれもがAI関連のプロダクトとなっています。
■取り組み事例
<Findy Insights>
Findy Insightsは、ディスカバリープロセスにAIエージェントを組み込み、顧客の一次情報をそのままプロダクト開発につなげるプラットフォームです。
SlackやSalesforceなど日常的に使われるツールと連携し、集約した顧客の声をAIエージェントが解析します。
要望や課題の抽出から新規PBI作成までを自動化することで、従来属人的だった仮説検証プロセスを刷新し、開発のスピードと再現性を大きく高めています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
◎直近の取り組みはこちらもご参考ください。
Findy Tech Blog:https://tech.findy.co.jp/
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
各サービスの新機能におけるAI活用機能(例:レポート自動生成、LLMベースのUIなど)の設計・実装を進めていただきます。
特に、AIを活用した機能をプロダクト内部に設け、開発生産性の向上やユーザーの悩みを解決するため、Webアプリケーションだけではなく、
LLMの特性を活かしたトータルのプロダクト開発を実現していただきます。
・OpenAIやClaudeなど外部APIのプロンプト設計・統合
・フロント~バックエンドを横断したWebアプリケーション開発
・AI体験におけるUI/UX設計やユーザー価値検証への関与
・LLM活用のPoC~本番実装までのリード、継続的な改善
■募集背景と実現したい事
ファインディには、エンジニアリングの課題を解決するために多くの事業が存在しています。
AIの進化に伴い各プロダクトや事業にもAIを組み込んでよりユーザー体験のアップデートを進めるべく、AIソフトウェアエンジニアの募集をスタートしました。
また、新規事業への投資も積極的に行っていることから、AIの絡む新規事業の立ち上げや事業成長までを一気通貫に担えるようなミッションも期待しています。
※今期3つの新規事業をリリースしましたが、どれもがAI関連のプロダクトとなっています。
■取り組み事例
<Findy Insights>
Findy Insightsは、ディスカバリープロセスにAIエージェントを組み込み、顧客の一次情報をそのままプロダクト開発につなげるプラットフォームです。
SlackやSalesforceなど日常的に使われるツールと連携し、集約した顧客の声をAIエージェントが解析します。
要望や課題の抽出から新規PBI作成までを自動化することで、従来属人的だった仮説検証プロセスを刷新し、開発のスピードと再現性を大きく高めています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
◎直近の取り組みはこちらもご参考ください。
Findy Tech Blog:https://tech.findy.co.jp/
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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: フレキシブルタイム:なし
コアタイム:10:00〜16:00
標準労働時間:10:00~19:00
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~30時間) 休憩時間: 60分 |
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| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/Physical AI ソフトウェアエンジニア/Python、Java、Go、C++などいずれかの言語を用いたソフトウェア開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
業務内容
ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務
ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務
学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務
ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務
クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務
顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務
実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務
ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験
単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境
ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計・実装する実践的な経験
技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点
実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験
募集背景
ABEJAでは、Vision-Language-Action(VLA)をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。
その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。
ロボットからのデータ収集基盤、学習・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。
ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務
ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務
学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務
ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務
クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務
顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務
実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務
ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験
単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境
ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計・実装する実践的な経験
技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点
実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験
募集背景
ABEJAでは、Vision-Language-Action(VLA)をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。
その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。
ロボットからのデータ収集基盤、学習・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。
ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 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度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/Physical AI ミドルウェア・組み込みエンジニア/ロボット工学、制御工学、機械工学、メカトロニクス等に関する基礎的な専門知識&PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
業務内容
既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。
また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。
さらに、Vision Language Action などの基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。
本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。
ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。
また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。
さらに、Vision Language Action などの基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。
本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。
ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 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度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/Physical AI メカニカルエンジニア/ロボット工学、制御工学、機械工学、メカトロニクス等に関する基礎的な専門知識&PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
業務内容
本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。
実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。
ロボットの実機の評価計画立案および検証実施
センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価
PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修
ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整
移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング
試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整
顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート
トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善
ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、セミヒューマノイド、四脚ロボット、産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としており、その実現には実機を用いた評価検証、動作制御の調整、現地環境への適応、導入後の改善までを一貫して担えるハードウェアエンジニアの存在が不可欠です。
大学院やロボットメーカー、ロボットSIerなどで実機開発や導入に携わってきた経験を活かしつつ、基盤モデルという不確実性の高い新しい技術領域にも前向きに向き合い探究を積み重ねていける方を募集しています。
ミッション
本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。
制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。
実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。
ロボットの実機の評価計画立案および検証実施
センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価
PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修
ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整
移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング
試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整
顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート
トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善
ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、セミヒューマノイド、四脚ロボット、産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としており、その実現には実機を用いた評価検証、動作制御の調整、現地環境への適応、導入後の改善までを一貫して担えるハードウェアエンジニアの存在が不可欠です。
大学院やロボットメーカー、ロボットSIerなどで実機開発や導入に携わってきた経験を活かしつつ、基盤モデルという不確実性の高い新しい技術領域にも前向きに向き合い探究を積み重ねていける方を募集しています。
ミッション
本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。
制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 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度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリ(週4日出社)/データサイエンティスト・機械学習エンジニア_GenAI Enablement/PythonやSQLを用いた分析・モデル実装経験】技術立国日本を取り戻す!|「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI(LLM)のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI/CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード
■キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
-MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
-ビジネス視点の獲得:経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
-リーダーシップ・マネジメント経験:複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
-LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
-スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
-社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
-海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI(LLM)のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI/CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード
■キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
-MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
-ビジネス視点の獲得:経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
-リーダーシップ・マネジメント経験:複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
-LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
-スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
-社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
-海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 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: 10:00〜19:00(実働8時間)
※時差出勤制度あり
(8:00〜10:00にて30分単位で稼働開始時間を選択可(1ヶ月毎に変更可、一部部署では8:00〜11:00で選択可)
※現在、週3程度の出社をお願いしております。
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
99件中 21件~30件
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