AIエンジニア（DL/機械学習）×設立年数2〜10年のリモートワーク転職・求人情報一覧
31件中 1件～10件
Thinkings株式会社
【リモート/東京/新規事業プロダクトジュニアエンジニア/Webアプリケーションの開発経験3年以上】2,000社以上の導入企業数である採用管理を効率化するクラウド型システム提供企業！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
EMやシニアエンジニアのサポートのもと、新規領域のPoC開発、およびその後の製品化に向けた
幅広い開発業務全般（フロントエンド、バックエンド、AIの実装）を担当いただきます。
＜具体的な業務イメージ＞
現在はPoCフェーズのため、EMや先輩エンジニアと密にコミュニケーションを取りながら、
以下の業務を通じて「顧客の課題を解決する新しい仕組み（ソリューション）」の検証・プロトタイプ実装を行っていただきます。
▼新規領域の設計および実装
全般フロントエンド、バックエンド、データモデリングなど、まずはご自身の得意な技術領域からスタートし、
徐々に幅を広げながらスピード感を持ってプロトタイプを形にしていきます。
▼生成AIを活用した機能の立案・実装
生成AIをプロダクトに組み込み、顧客課題を解決する新しい価値を生み出すための開発
このフェーズで大切にしているのは、「まず作ってみて、検証する（探索を繰り返す）」姿勢です。
正解がわからないからこそ、「こうかもしれない」という仮説をもとにアイデアをスピード感持ってカタチにし、
チーム全員でソリューションを探索していきます。検証によって有効性が確認された仕組みは、
そのまま製品版としてサービス化していくため、モダンな技術をフルスタックに扱いながら、
プロダクトが産声を上げる瞬間をダイレクトに経験できます。
■募集背景
HRTech業界を牽引する『sonar ATS by HRMOS』を展開する当社ですが、現在、さらなる顧客課題の解決に向けて、
自社プラットフォームの可能性を広げる新規領域のプロジェクトをスタートしています。
現在は、強固な自社アセットと最新技術（生成AIなど）を掛け合わせ、「顧客にどんな新しいソリューションを提供できるか」を
少人数で探索・検証（PoC）しているフェーズです。この挑戦を圧倒的なスピードで推し進め、
「攻める開発組織」へと進化させるため、新規事業プロダクトエンジニアチームの拡大を決定しました。
ここで生まれたアイデアを実際にサービス化し、次世代のプロダクトへ育てていくモダンな開発に挑戦したい仲間を募集します。
■配属・チーム構成・フォロー体制
｜配属部門・チーム
Tech&Design Center > Product Management Dept. > PoC Team
｜チーム構成
新規事業企画チーム、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、UIUXデザイナー
｜フォロー体制
プロダクトマネージャーとエンジニアリングマネージャーでOJT体制でフォロー
■誰と仕事をするのか
・新規事業企画チーム
・プロダクトマネージャー
・エンジニアリングマネージャー
■本ポジションの魅力（得られる経験・スキル）
▼AI時代のフルスタックな開発経験：
フロント・バック・インフラ・データモデリングまで、シニアのサポートを受けながら一気通貫で経験できます。
実装はAIコーディングエージェントを積極活用するスタイルのため、コードを書く力を土台に、設計を考える力と、
AIの出力を理解・検証して責任を持って仕上げる力を磨いていく環境です。
▼「挑戦の数」を讃える評価制度：
「失敗を恐れず、いかに多くのトライ＆エラー（探索）を回せたか」を最も重視して評価します。
新規開発においては、動かないコードを考え続けるよりも、小さく試して早く失敗し、
次のアプローチを探ることの方が遥かに価値があります。こだわりすぎて手が止まってしまうことは推奨されませんが、
高速で検証を繰り返す姿勢は、あなたの成長機会としても、人事評価としても大きくプラスに働きます。
▼風通しの良い少人数チーム：
企画メンバーとの距離も近く、「言われたものを作る」のではなく「意見を出して一緒に作る」面白さがあります。
■キャリアパス
・多様な技術を扱い、新規プロダクトを一人で作り上げられるフルスタックエンジニア（スペシャリスト）への道
・プロダクトの企画や要件定義から深くコミットする、プロダクトエンジニアやプロダクトマネージャー（PdM）への道
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
EMやシニアエンジニアのサポートのもと、新規領域のPoC開発、およびその後の製品化に向けた
幅広い開発業務全般（フロントエンド、バックエンド、AIの実装）を担当いただきます。
＜具体的な業務イメージ＞
現在はPoCフェーズのため、EMや先輩エンジニアと密にコミュニケーションを取りながら、
以下の業務を通じて「顧客の課題を解決する新しい仕組み（ソリューション）」の検証・プロトタイプ実装を行っていただきます。
▼新規領域の設計および実装
全般フロントエンド、バックエンド、データモデリングなど、まずはご自身の得意な技術領域からスタートし、
徐々に幅を広げながらスピード感を持ってプロトタイプを形にしていきます。
▼生成AIを活用した機能の立案・実装
生成AIをプロダクトに組み込み、顧客課題を解決する新しい価値を生み出すための開発
このフェーズで大切にしているのは、「まず作ってみて、検証する（探索を繰り返す）」姿勢です。
正解がわからないからこそ、「こうかもしれない」という仮説をもとにアイデアをスピード感持ってカタチにし、
チーム全員でソリューションを探索していきます。検証によって有効性が確認された仕組みは、
そのまま製品版としてサービス化していくため、モダンな技術をフルスタックに扱いながら、
プロダクトが産声を上げる瞬間をダイレクトに経験できます。
■募集背景
HRTech業界を牽引する『sonar ATS by HRMOS』を展開する当社ですが、現在、さらなる顧客課題の解決に向けて、
自社プラットフォームの可能性を広げる新規領域のプロジェクトをスタートしています。
現在は、強固な自社アセットと最新技術（生成AIなど）を掛け合わせ、「顧客にどんな新しいソリューションを提供できるか」を
少人数で探索・検証（PoC）しているフェーズです。この挑戦を圧倒的なスピードで推し進め、
「攻める開発組織」へと進化させるため、新規事業プロダクトエンジニアチームの拡大を決定しました。
ここで生まれたアイデアを実際にサービス化し、次世代のプロダクトへ育てていくモダンな開発に挑戦したい仲間を募集します。
■配属・チーム構成・フォロー体制
｜配属部門・チーム
Tech&Design Center > Product Management Dept. > PoC Team
｜チーム構成
新規事業企画チーム、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、UIUXデザイナー
｜フォロー体制
プロダクトマネージャーとエンジニアリングマネージャーでOJT体制でフォロー
■誰と仕事をするのか
・新規事業企画チーム
・プロダクトマネージャー
・エンジニアリングマネージャー
■本ポジションの魅力（得られる経験・スキル）
▼AI時代のフルスタックな開発経験：
フロント・バック・インフラ・データモデリングまで、シニアのサポートを受けながら一気通貫で経験できます。
実装はAIコーディングエージェントを積極活用するスタイルのため、コードを書く力を土台に、設計を考える力と、
AIの出力を理解・検証して責任を持って仕上げる力を磨いていく環境です。
▼「挑戦の数」を讃える評価制度：
「失敗を恐れず、いかに多くのトライ＆エラー（探索）を回せたか」を最も重視して評価します。
新規開発においては、動かないコードを考え続けるよりも、小さく試して早く失敗し、
次のアプローチを探ることの方が遥かに価値があります。こだわりすぎて手が止まってしまうことは推奨されませんが、
高速で検証を繰り返す姿勢は、あなたの成長機会としても、人事評価としても大きくプラスに働きます。
▼風通しの良い少人数チーム：
企画メンバーとの距離も近く、「言われたものを作る」のではなく「意見を出して一緒に作る」面白さがあります。
■キャリアパス
・多様な技術を扱い、新規プロダクトを一人で作り上げられるフルスタックエンジニア（スペシャリスト）への道
・プロダクトの企画や要件定義から深くコミットする、プロダクトエンジニアやプロダクトマネージャー（PdM）への道
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
| 想定年収 | 500 〜 750 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 標準労働時間：10:00～19:00
コアタイム：11:00～16:00
フレキシブルタイム：無
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15時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
Thinkings株式会社は、HRテクノロジーを活用して企業の採用活動を支援する企業です。主力製品である「sonar ATS」は、SaaS型の採用管理システムで、企業が効率的かつ効果的に採用プロセスを管理できるようサポートします。sonar ATSは、応募者の管理、面接のスケジューリング、評価の記録など、採用活動全般を一元管理できる機能を提供しています。また、AIを活用したエントリーシート選考支援機能も搭載しており、企業の採用活動をさらに効率化します。 【★社風/文化】 Thinkingsの社風は、革新と協力を重視しています。社員一人ひとりが主体的に行動し、新しいアイデアを積極的に提案する文化が根付いています。また、チームワークを大切にし、互いにサポートし合う環境が整っています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れております。 |
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| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 60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/AIプロダクトエンジニア_AI特許ロケット】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、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。
AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAI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特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。
発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。
特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。
そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。
- 発明情報・技術資料の構造化
- 特許文書・技術文書の検索・要約・比較
- 先行技術調査を支援するRAG・検索体験
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理
- 専門性の高い文書生成における品質管理
- ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計
- 知財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、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさ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特許ロケットのAI機能設計・開発・運用
- LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発
- 特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発
- 発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発
- 特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発
- 技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発
- プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善
- 知財業務フローを踏まえた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
- 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
- 発明情報の構造化・要点抽出機能
- 技術資料をもとにした特許文書作成支援機能
- 特許文書・技術文書の要約・分類機能
- 先行技術調査を支援する検索・RAG機能
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能
- 発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能
- 特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能
- 関連文献・先行技術との比較支援機能
- AI出力の根拠提示・参照元表示機能
- 知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計
【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、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。
AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAI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特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。
発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。
特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。
そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。
- 発明情報・技術資料の構造化
- 特許文書・技術文書の検索・要約・比較
- 先行技術調査を支援するRAG・検索体験
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理
- 専門性の高い文書生成における品質管理
- ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計
- 知財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、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさ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特許ロケットのAI機能設計・開発・運用
- LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発
- 特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発
- 発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発
- 特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発
- 技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発
- プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善
- 知財業務フローを踏まえた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
- 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
- 発明情報の構造化・要点抽出機能
- 技術資料をもとにした特許文書作成支援機能
- 特許文書・技術文書の要約・分類機能
- 先行技術調査を支援する検索・RAG機能
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能
- 発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能
- 特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能
- 関連文献・先行技術との比較支援機能
- AI出力の根拠提示・参照元表示機能
- 知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計
【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/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/AI/LLM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、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【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、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【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 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】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、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️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。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【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、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️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。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 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AI/LLM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、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【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、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 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
※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XAION DATA
【首都圏フルリモ（月2回出社）/東京/AIソフトウェアエンジニア】AI×データで価値を創出する、急成長中のHR・営業DXスタートアップ企業！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
業務内容
①機械学習エンジニアとしてデータサイエンス・機械学習のプロジェクトをリードいただきます。
②オープンデータを活用した機械学習モデルの設計から開発までを行なっていただきます。
▍このポジション/仕事の魅力
①自社プロダクトへの実装等のPoCに留まらない機械学習モデルの実装機会があります
②CTOがデータサイエンティストの出身のため、データサイエンスに理解がある環境で働くことができます。
③開発チーム主体で企画開発を行うので、ユーザーのフィードバックを直に聞きながらデータソリューションの検討・実装ができます。
会社についての詳細
XAION DATAはオープンデータ収集・構造化特許技術を保有し、オープンデータを利活用するためのサービスや、オープンデータを活用したAI・DATAソリューションを提供しているテクノロジーカンパニーです。
私達は「AI×DATAで世界中の価値を最大化する」をミッションに、あらゆるデータ価値を見出し、最大化する仕組みを提供することで、人の幸福への寄与及び、社会への貢献を実現します。
2022年に国内でオープンデータ汎用技術に関する特許を取得し、加速するビジネス/データニーズの変化に柔軟に対応できるオープンデータを主とした独自のデータベース基盤を構築し、3つの軸で事業展開しております。
①プロダクト事業
オープンデータを活用した独自DB基盤を軸に、SaaS事業を展開しています。
-AUTOHUNT（WEB上に分散している、人材企業情報をはじめとした様々な公開情報から優秀な人材を横断して検索できる、次世代型AIタレント検索エンジン）
-AUTOBOOST（WEB上のオープンなSNSやメディアに掲載された人材や企業情報を収集/統合し、横断的に企業/キーパーソンを検索。SNSを通じたダイレクトアプローチを可能とする、セールスインテリジェンスプラットフォーム）
②ソリューション事業
私達が保有する独自DBとAIモデルをベースに、 クライアントが保有するデータを掛け合わせることで、最適なAI・DATAソリューションをご提供しています。
③人材紹介事業
業界に精通した専門性の高い弊社コンサルタントがAUTOHUNTを用いて、転職媒体に登録されていない優秀な人材をご紹介しています。
業界としてはHR(採用市場)から入り、セールス・マーケ領域等に拡張することで最終的に30兆円規模のTAM(Total Available Market)を目指します。
そんなチャレンジにジョインいただける方を募集しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
業務内容
①機械学習エンジニアとしてデータサイエンス・機械学習のプロジェクトをリードいただきます。
②オープンデータを活用した機械学習モデルの設計から開発までを行なっていただきます。
▍このポジション/仕事の魅力
①自社プロダクトへの実装等のPoCに留まらない機械学習モデルの実装機会があります
②CTOがデータサイエンティストの出身のため、データサイエンスに理解がある環境で働くことができます。
③開発チーム主体で企画開発を行うので、ユーザーのフィードバックを直に聞きながらデータソリューションの検討・実装ができます。
会社についての詳細
XAION DATAはオープンデータ収集・構造化特許技術を保有し、オープンデータを利活用するためのサービスや、オープンデータを活用したAI・DATAソリューションを提供しているテクノロジーカンパニーです。
私達は「AI×DATAで世界中の価値を最大化する」をミッションに、あらゆるデータ価値を見出し、最大化する仕組みを提供することで、人の幸福への寄与及び、社会への貢献を実現します。
2022年に国内でオープンデータ汎用技術に関する特許を取得し、加速するビジネス/データニーズの変化に柔軟に対応できるオープンデータを主とした独自のデータベース基盤を構築し、3つの軸で事業展開しております。
①プロダクト事業
オープンデータを活用した独自DB基盤を軸に、SaaS事業を展開しています。
-AUTOHUNT（WEB上に分散している、人材企業情報をはじめとした様々な公開情報から優秀な人材を横断して検索できる、次世代型AIタレント検索エンジン）
-AUTOBOOST（WEB上のオープンなSNSやメディアに掲載された人材や企業情報を収集/統合し、横断的に企業/キーパーソンを検索。SNSを通じたダイレクトアプローチを可能とする、セールスインテリジェンスプラットフォーム）
②ソリューション事業
私達が保有する独自DBとAIモデルをベースに、 クライアントが保有するデータを掛け合わせることで、最適なAI・DATAソリューションをご提供しています。
③人材紹介事業
業界に精通した専門性の高い弊社コンサルタントがAUTOHUNTを用いて、転職媒体に登録されていない優秀な人材をご紹介しています。
業界としてはHR(採用市場)から入り、セールス・マーケ領域等に拡張することで最終的に30兆円規模のTAM(Total Available Market)を目指します。
そんなチャレンジにジョインいただける方を募集しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 1,100 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 100人 |
株式会社MOCHIRON
【首都圏ハイブリッド～フルリモート／AIサービス開発エンジニア（フルスタックエンジニア）／Webアプリ開発経験＋AWS設計・構築経験】先端領域×DX 急成長スタートアップSI｜フルリモート可｜大手プライム案件多数｜高単価案件 × 高還元率｜案件選択制 のリモートワーク求人
■お仕事内容
AI・Web・ブロックチェーンなど先端技術を活用し、
生成AI（ChatGPT/Claude/Gemini）、RAG、AIエージェント、音声認識などを用いた
自社/クライアント向けのAIサービス・Webアプリケーションを企画～設計～開発まで担うフルスタックエンジニアを募集します。
新規プロダクトの企画立案から技術選定、アーキテクチャ設計、PoC推進まで、
技術的な意思決定を主導しながら開発を進められる環境です。
業務内容例
・AIを活用した新規サービスやPoCの企画・要件定義
・LLM（ChatGPT/Claude/Gemini）を活用したAPI・Webアプリ開発
・AWS、Azure、Google Cloudを活用したインフラの設計・構築
・Webアプリ（Next.js / React）やバックエンド（Go / Ruby / Python）開発
開発プロダクト例
・社内システムチャットボット
・AI面接ボット
・営業効率推進マッチングツール
・SaaSのAIエージェント対応MPCサーバー
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円～UP！平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス！
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス ：CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
・スペシャリストパス：専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
AI・Web・ブロックチェーンなど先端技術を活用し、
生成AI（ChatGPT/Claude/Gemini）、RAG、AIエージェント、音声認識などを用いた
自社/クライアント向けのAIサービス・Webアプリケーションを企画～設計～開発まで担うフルスタックエンジニアを募集します。
新規プロダクトの企画立案から技術選定、アーキテクチャ設計、PoC推進まで、
技術的な意思決定を主導しながら開発を進められる環境です。
業務内容例
・AIを活用した新規サービスやPoCの企画・要件定義
・LLM（ChatGPT/Claude/Gemini）を活用したAPI・Webアプリ開発
・AWS、Azure、Google Cloudを活用したインフラの設計・構築
・Webアプリ（Next.js / React）やバックエンド（Go / Ruby / Python）開発
開発プロダクト例
・社内システムチャットボット
・AI面接ボット
・営業効率推進マッチングツール
・SaaSのAIエージェント対応MPCサーバー
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円～UP！平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス！
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス ：CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
・スペシャリストパス：専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 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： 専門業務型裁量労働制
みなし労働時間：1日あたり8時間
※フレックス可
標準勤務時間帯：09:00-18:00
標準労働時間 ：8時間
休憩 ：1時間
コアタイム ：なし
※参画プロジェクトにより制限あり。
働き方： 裁量労働制 時間外労働の有無： 有（月平均0時間～10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
■ビジョン：
挑戦したい企業を一社でも多く支援する！をビジョンに技術／リソース不足で挑戦できない状況を打破する企業です。 私は一人では何もできないので、困った時に「もちろん！」と言って助けて貰えるととても嬉しいですし、そういう人間／企業でありたい思います。 時にはNO MOCHIRONなこともありますが、極力MOCHIRONの精神で、一社でも多くの企業を支援できるように励みます。 ■特徴： 株式会社MOCHIRONは、「技術/リソース不足で挑戦できない状況を打破する」ことを念頭に開発面で支援する受託開発のプロフェッショナル集団です。 WEB3や生成AIといった先端技術への支援の他、システム開発やソフトウェア開発など幅広く支援の間口を広げており、小回りの利くスピード感を強みに安定性をもって支援します。 ■協業・パートナー実績 - Web3開発支援実績： Web3／ゲーム関連 - XENO：Web3開発支援としてマーケットプレイスの追加開発および保守を実施 - Heavenly Guitars：NFTコントラクト開発支援＆Web3開発支援 - コインムスメ（Coinmusme）：Telegram上でのゲーム開発支援 - SNPIT Guild：Web3開発支援 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 20人 |
ミガロホールディングス株式会社
【リモート可・【東京】AIエンジニア×テックリード候補】DX戦略コンサルティング企業！最先端を行く企業で働くチャンス★ のリモートワーク求人
【募集背景】
当社グループは、AIによる事業再構築とソリューション展開を中期成長戦略の中核に位置づけています。グループ内では「AIキャンパス（グループ内AIナレッジ共有会）」の運営やAI関連サイト「AXiS」の開設など、AI活用基盤の構築が進んでいます。
一方で、AIの事業活用をさらに加速させるためには、技術と事業の両面を理解し、グループ横断でAI戦略を推進できるエンジニア人材の確保が急務です。DX執行役員およびAI推進チーム ディレクターとともにグループ全体のAI事業戦略を担い、各グループ会社と連携してAIソリューションの企画・実装をリードするテックリードポジションを新設いたします。
【担当する業務内容】
■グループAI事業戦略の検討・実行
・執行役員およびAI推進チーム ディレクターと連携し、グループ全体のAI事業戦略の立案・推進を技術面からリード
・最新のAI技術動向（LLM/生成AI、エージェント、RAG等）のリサーチおよび事業適用の検討
・グループ各社の事業課題に対するAI活用方針の策定・技術検証
・AI関連の業務提携における技術デューデリジェンスおよび技術評価
・ナレッジ共有活動への貢献・推進
■AIソリューションの企画・実行（テックリード）
・グループ各社と協働し、顧客課題を解決するAIソリューションの企画・設計・開発をリード
・グループ会社に所属するエンジニアの育成指導、必要に応じた採用活動への関与
・パートナー企業との技術連携・協業の推進
ポジションの魅力
・経営直下のインパクト：執行役員（大手SIerのマネジメント出身）、ディレクター/AIコンサルタント（AIスタートアップ/コンサル/総合商社出身）と直接連携し、グループ全体のAI戦略に技術リードとして関与できます。意思決定までの距離が近く、自身の提案が事業を動かす実感を得られるポジションです。
・事業 × 技術の両面を担える環境：技術者としてのスキルを活かしながら、事業企画・プリセールスなど、ビジネスサイドにも深く関与できます。
・多様な事業ドメインへの挑戦：不動産、顔認証、クラウドインテグレーション、BPOなど、グループ各社の多様な事業領域にAIを実装するため、幅広い業界知見を得られます。
・東証プライム上場の安定基盤 × スタートアップ的なスピード感：上場企業としての安定性・信頼性を持ちながら、DX推進事業は毎期1.5〜2倍で成長中。変化と挑戦に満ちた環境で働けます。
・事業立ち上げへの参画：グループのAI推進チームはまさに立ち上げフェーズ。チームの文化やプロセスを一緒に作り上げていくことができます
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当社グループは、AIによる事業再構築とソリューション展開を中期成長戦略の中核に位置づけています。グループ内では「AIキャンパス（グループ内AIナレッジ共有会）」の運営やAI関連サイト「AXiS」の開設など、AI活用基盤の構築が進んでいます。
一方で、AIの事業活用をさらに加速させるためには、技術と事業の両面を理解し、グループ横断でAI戦略を推進できるエンジニア人材の確保が急務です。DX執行役員およびAI推進チーム ディレクターとともにグループ全体のAI事業戦略を担い、各グループ会社と連携してAIソリューションの企画・実装をリードするテックリードポジションを新設いたします。
【担当する業務内容】
■グループAI事業戦略の検討・実行
・執行役員およびAI推進チーム ディレクターと連携し、グループ全体のAI事業戦略の立案・推進を技術面からリード
・最新のAI技術動向（LLM/生成AI、エージェント、RAG等）のリサーチおよび事業適用の検討
・グループ各社の事業課題に対するAI活用方針の策定・技術検証
・AI関連の業務提携における技術デューデリジェンスおよび技術評価
・ナレッジ共有活動への貢献・推進
■AIソリューションの企画・実行（テックリード）
・グループ各社と協働し、顧客課題を解決するAIソリューションの企画・設計・開発をリード
・グループ会社に所属するエンジニアの育成指導、必要に応じた採用活動への関与
・パートナー企業との技術連携・協業の推進
ポジションの魅力
・経営直下のインパクト：執行役員（大手SIerのマネジメント出身）、ディレクター/AIコンサルタント（AIスタートアップ/コンサル/総合商社出身）と直接連携し、グループ全体のAI戦略に技術リードとして関与できます。意思決定までの距離が近く、自身の提案が事業を動かす実感を得られるポジションです。
・事業 × 技術の両面を担える環境：技術者としてのスキルを活かしながら、事業企画・プリセールスなど、ビジネスサイドにも深く関与できます。
・多様な事業ドメインへの挑戦：不動産、顔認証、クラウドインテグレーション、BPOなど、グループ各社の多様な事業領域にAIを実装するため、幅広い業界知見を得られます。
・東証プライム上場の安定基盤 × スタートアップ的なスピード感：上場企業としての安定性・信頼性を持ちながら、DX推進事業は毎期1.5〜2倍で成長中。変化と挑戦に満ちた環境で働けます。
・事業立ち上げへの参画：グループのAI推進チームはまさに立ち上げフェーズ。チームの文化やプロセスを一緒に作り上げていくことができます
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 1,000 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 100人 |
株式会社アークエッジ・スペース
【リモート◎/機械学習エンジニア】世界が注目！宇宙産業のスタートアップ企業でエンジニア★ のリモートワーク求人
【具体的な仕事内容】
・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発
・衛星画像の前処理や品質向上
・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築
【ポジションのメリット】
・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務にあたれること
・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること
・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること
・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること
・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を体験できること
・グローバルな業務に携われること（ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど）
【配属・カルチャー】
ソリューション・エコシステム事業本部 データソリューション部
プロダクト開発は、30歳前後の 3~4 名程度のチームで実施中
本ポジションでは、主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。
人工衛星の代表的なミッションの一つに地球観測があります。
衛星による地球観測はリモートセンシングと呼ばれる技術によって行われ、可視光を捉えたいわゆる衛星写真だけでなく、赤外線やSARによる電波などさまざまな波長の電磁波を撮影しています。
加えて、地球観測データはメタデータに地理空間や撮影した時刻なども含み、非常に複雑で膨大なものです。
とはいえ、基本的なデータ構造は画像と同じであり、一般的な画像処理の手法を適用することができます。
近年、衛星画像を活用したサービスは着々と増えてきています。
しかし、膨大な地球観測データのポテンシャルを十分に発揮できているとはいえません。
異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。
当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想に捉われず新たな衛星画像の活用方法を模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。
世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。
なお、宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不要です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発
・衛星画像の前処理や品質向上
・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築
【ポジションのメリット】
・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務にあたれること
・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること
・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること
・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること
・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を体験できること
・グローバルな業務に携われること（ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど）
【配属・カルチャー】
ソリューション・エコシステム事業本部 データソリューション部
プロダクト開発は、30歳前後の 3~4 名程度のチームで実施中
本ポジションでは、主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。
人工衛星の代表的なミッションの一つに地球観測があります。
衛星による地球観測はリモートセンシングと呼ばれる技術によって行われ、可視光を捉えたいわゆる衛星写真だけでなく、赤外線やSARによる電波などさまざまな波長の電磁波を撮影しています。
加えて、地球観測データはメタデータに地理空間や撮影した時刻なども含み、非常に複雑で膨大なものです。
とはいえ、基本的なデータ構造は画像と同じであり、一般的な画像処理の手法を適用することができます。
近年、衛星画像を活用したサービスは着々と増えてきています。
しかし、膨大な地球観測データのポテンシャルを十分に発揮できているとはいえません。
異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。
当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想に捉われず新たな衛星画像の活用方法を模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。
世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。
なお、宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不要です。
【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 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 40人 |
31件中 1件～10件
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