自社サービス企業×設立年数2〜10年のリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
177件中 11件～20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/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 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】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、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️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クライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【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、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️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クライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【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： ◼︎勤務時間
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
【首都圏ハイブリ/東京/マーケティングスペシャリスト】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
▍仕事内容
単に広告を回すマーケターではなく、
受注までのパイプライン全体に責任を持ち、
必要であればAIを使って社内のオペレーションから作り直す
『事業家マインド』を持つ方を求めています。
最上流の戦略構築から、PRを通じたブランド強化および短期での顧客獲得最大化、
SEM・MAなどを通じた流入数の確保、
広報担当と連携した事業/プロダクトPR対応等実行したい施策は多岐にわたります。
ご経験やご志向に応じてミッションをお任せいたします。
＜デジタルマーケティング＞
・Web広告運用（リスティング、DSP、ネイティブ広告、SNS、動画etc.）
・アフィリエイト、媒体広告メニューの運用
・MA/CRMを活用したデータマーケティング
・SEO施策/コンテンツマーケティング
＜マスプロモーション＞
・新聞、雑誌等マスプロモーションの企画、推進
・各代理店、媒体社との出稿調整やメディアバイイング、入稿対応
・マス施策と連動させたデジタルマーケティングの企画、推進
＜オフラインプロモーション＞
・展示会/カンファレンスイベントの参加・運営
・自社セミナー/共催セミナーの企画・運営
▍この仕事の魅力
◆革新的なテクノロジーを活用: AIとオープンデータを駆使した最先端のプロダクトをマーケティング活動で支え、業界をリードするデジタル施策に関わることができる。
◆データドリブンな戦略: 自社の独自データベースを活用したマーケティング戦略で、ターゲットの精度を高め、ROIの最大化に貢献するチャンスがある。
◆社会貢献とビジネス成長: AI×データで社会的貢献を果たすとともに、急成長するテクノロジーカンパニーでのビジネス成長を加速させる役割を担える。
◆多様なプロジェクト経験: SaaSやAIソリューション、セールスインテリジェンスなど、多彩なプロジェクトに関わり、幅広いデジタルマーケティングスキルを磨くことができる。
◆グローバルなインパクト: 「世界中の価値を最大化する」というミッションのもと、国際的な市場での影響力を持つマーケティング活動に携われる。
募集背景
XAION DATAは現在、シリーズAからCへと駆け上がる急成長フェーズです。
特許技術である「オープンデータの構造化」を武器に、HR・セールス領域で
圧倒的なシェアを獲得するため、マーケティング組織を強化しています。
より筋肉質な組織とするためにもスペシャリストの方にぜひご参画いただきたいです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
▍仕事内容
単に広告を回すマーケターではなく、
受注までのパイプライン全体に責任を持ち、
必要であればAIを使って社内のオペレーションから作り直す
『事業家マインド』を持つ方を求めています。
最上流の戦略構築から、PRを通じたブランド強化および短期での顧客獲得最大化、
SEM・MAなどを通じた流入数の確保、
広報担当と連携した事業/プロダクトPR対応等実行したい施策は多岐にわたります。
ご経験やご志向に応じてミッションをお任せいたします。
＜デジタルマーケティング＞
・Web広告運用（リスティング、DSP、ネイティブ広告、SNS、動画etc.）
・アフィリエイト、媒体広告メニューの運用
・MA/CRMを活用したデータマーケティング
・SEO施策/コンテンツマーケティング
＜マスプロモーション＞
・新聞、雑誌等マスプロモーションの企画、推進
・各代理店、媒体社との出稿調整やメディアバイイング、入稿対応
・マス施策と連動させたデジタルマーケティングの企画、推進
＜オフラインプロモーション＞
・展示会/カンファレンスイベントの参加・運営
・自社セミナー/共催セミナーの企画・運営
▍この仕事の魅力
◆革新的なテクノロジーを活用: AIとオープンデータを駆使した最先端のプロダクトをマーケティング活動で支え、業界をリードするデジタル施策に関わることができる。
◆データドリブンな戦略: 自社の独自データベースを活用したマーケティング戦略で、ターゲットの精度を高め、ROIの最大化に貢献するチャンスがある。
◆社会貢献とビジネス成長: AI×データで社会的貢献を果たすとともに、急成長するテクノロジーカンパニーでのビジネス成長を加速させる役割を担える。
◆多様なプロジェクト経験: SaaSやAIソリューション、セールスインテリジェンスなど、多彩なプロジェクトに関わり、幅広いデジタルマーケティングスキルを磨くことができる。
◆グローバルなインパクト: 「世界中の価値を最大化する」というミッションのもと、国際的な市場での影響力を持つマーケティング活動に携われる。
募集背景
XAION DATAは現在、シリーズAからCへと駆け上がる急成長フェーズです。
特許技術である「オープンデータの構造化」を武器に、HR・セールス領域で
圧倒的なシェアを獲得するため、マーケティング組織を強化しています。
より筋肉質な組織とするためにもスペシャリストの方にぜひご参画いただきたいです。
【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 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 100人 |
株式会社XAION DATA
【首都圏ハイブリ/東京/コンテンツマーケティング（リーダー候補）】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
▍仕事内容
最上流の戦略構築から、メディアの立ち上げ、リード獲得のためのホワイトペーパー制作、
メールマーケティングまで、コンテンツマーケティングの全工程をリードしていただきます。
施策は多岐にわたり、ご経験やご志向に応じてミッションをお任せいたします。
1. オウンドメディアの新規立ち上げ（0→1）
メディアのコンセプト設計、ターゲット選定、コンテンツカテゴリーの定義
外部パートナー（ライター・制作会社）のディレクションおよび品質管理
内部SEO戦略の立案・実行および校閲（情報の信頼性・専門性の担保）
2. リード獲得およびナーチャリング戦略（1→10）
過去の動向から直近のトレンドまでを基にした、市場への啓蒙型ホワイトペーパーの企画・制作
営業部門と連携した、受注に繋がる「質の高いリード」を獲得するためのコンテンツ設計
メルマガ等を活用した、見込み顧客への継続的な情報提供プロセス（ナーチャリング）の構築
3. データドリブンな市場啓蒙（ブランディング）
「AI×オープンデータ」の可能性を広めるための長期的エバンジェリスト活動
自社プロダクトのドックフーディング（自ら使い倒すこと）や顧客事例を通じた、リアリティのある活用事例の言語化
▍このポジションの魅力・得られる経験
◆メディア立ち上げの当事者: ゼロからメディアを創り上げ、ブランドを構築する貴重な経験が積めます。
◆データドリブンな戦略: 自社の独自データベースを活用したマーケティング戦略で、ターゲットの精度を高め、ROIの最大化に貢献するチャンスがある。
◆「AI×データ」の先駆者: 30兆円のTAMを目指す巨大市場で、最先端テクノロジーをどう市場に浸透させるかという「解のない問い」に挑めます。
◆多様なプロジェクト経験: SaaSやAIソリューション、セールスインテリジェンスなど、多彩なプロジェクトに関わり、幅広いデジタルマーケティングスキルを磨くことができます。
◆事業成長のダイナミズム: シリーズAからCへと拡大するスタートアップ特有のカオスを楽しみながら、組織が大きくなる過程を実体験できます。
募集背景
XAION DATAは現在、シリーズAからCへと駆け上がる急成長フェーズです。
特許技術である「オープンデータの構造化」を武器に、HR・セールス領域で
圧倒的なシェアを獲得するため、マーケティング組織を強化しています。
現在は外部パートナーを中心に運用していますが、今後は
「自社メディアの立ち上げ」および「戦略的なコンテンツ投下」を内製化し、
事業成長のエンジンとするため、専任のコンテンツマーケターを募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
▍仕事内容
最上流の戦略構築から、メディアの立ち上げ、リード獲得のためのホワイトペーパー制作、
メールマーケティングまで、コンテンツマーケティングの全工程をリードしていただきます。
施策は多岐にわたり、ご経験やご志向に応じてミッションをお任せいたします。
1. オウンドメディアの新規立ち上げ（0→1）
メディアのコンセプト設計、ターゲット選定、コンテンツカテゴリーの定義
外部パートナー（ライター・制作会社）のディレクションおよび品質管理
内部SEO戦略の立案・実行および校閲（情報の信頼性・専門性の担保）
2. リード獲得およびナーチャリング戦略（1→10）
過去の動向から直近のトレンドまでを基にした、市場への啓蒙型ホワイトペーパーの企画・制作
営業部門と連携した、受注に繋がる「質の高いリード」を獲得するためのコンテンツ設計
メルマガ等を活用した、見込み顧客への継続的な情報提供プロセス（ナーチャリング）の構築
3. データドリブンな市場啓蒙（ブランディング）
「AI×オープンデータ」の可能性を広めるための長期的エバンジェリスト活動
自社プロダクトのドックフーディング（自ら使い倒すこと）や顧客事例を通じた、リアリティのある活用事例の言語化
▍このポジションの魅力・得られる経験
◆メディア立ち上げの当事者: ゼロからメディアを創り上げ、ブランドを構築する貴重な経験が積めます。
◆データドリブンな戦略: 自社の独自データベースを活用したマーケティング戦略で、ターゲットの精度を高め、ROIの最大化に貢献するチャンスがある。
◆「AI×データ」の先駆者: 30兆円のTAMを目指す巨大市場で、最先端テクノロジーをどう市場に浸透させるかという「解のない問い」に挑めます。
◆多様なプロジェクト経験: SaaSやAIソリューション、セールスインテリジェンスなど、多彩なプロジェクトに関わり、幅広いデジタルマーケティングスキルを磨くことができます。
◆事業成長のダイナミズム: シリーズAからCへと拡大するスタートアップ特有のカオスを楽しみながら、組織が大きくなる過程を実体験できます。
募集背景
XAION DATAは現在、シリーズAからCへと駆け上がる急成長フェーズです。
特許技術である「オープンデータの構造化」を武器に、HR・セールス領域で
圧倒的なシェアを獲得するため、マーケティング組織を強化しています。
現在は外部パートナーを中心に運用していますが、今後は
「自社メディアの立ち上げ」および「戦略的なコンテンツ投下」を内製化し、
事業成長のエンジンとするため、専任のコンテンツマーケターを募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,000 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XAION DATA
【首都圏ハイブリ/東京/マーケター（立ち上げ責任者候補）】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
◎主に、事業成長を目的とした集客・認知・ブランド領域のマーケティング施策を一気通貫で担い、戦略立案から実行、数値分析、改善までを責任者候補として推進していただきます。
■具体的な業務内容
◎マーケティング戦略の立案・設計
└ 事業フェーズや成長戦略を踏まえ、集客・認知・売上に直結するマーケティング戦略を設計し、全体方針を策定します。
◎オウンドメディアの立ち上げ・運用
└ オウンドメディアの企画設計、コンテンツ方針策定、記事企画、改善運用を通じて、集客・認知基盤の構築を推進します。
◎広告運用（SNS広告・検索広告等）
└ Google、Meta、X、YouTube等の広告運用を通じて、集客効率の最大化を図り、費用対効果を意識した改善を継続的に行います。
◎マーケティング組織・機能の立ち上げ
└ マーケティング機能の内製化・仕組み化・チーム構築にも関与し、事業成長を支える基盤づくりを担っていただきます。
▍このポジション/仕事の魅力
■社会貢献性の高い事業を推進できるチャンス
◎私たちの事業は、キャリアに迷っている方々や、転職市場にまだ出ていない優秀な人材にアプローチし、個々の可能性を最大化することで、日本社会全体に貢献できる素晴らしい機会を提供します。あなたの仕事が、社会をより良くする力を持っています。
■多様なステークホルダーと関わりながら成長できる
◎事業を進める中で、さまざまな企業の経営者やステークホルダーと関わりながら、幅広い知識と経験を積むことができます。業務を通じて、普段接することのない領域にも挑戦できるので、成長のチャンスが広がります。
■事業成長の中核をマーケティングで担えるポジション
◎マーケティングを単なる集客施策ではなく、事業成長の中核機能として担うポジションです。集客・認知・ブランド・売上の関係性を設計し、事業の伸びに直接責任を持つ経験を積むことができます。
■ゼロからマーケティング機能を立ち上げられる
◎既存の仕組みや前例に縛られず、戦略設計から施策構築、改善サイクルまでを自らの判断で構築できます。マーケティング組織・機能の立ち上げに主体的に関われる、非常に希少なポジションです。
■将来CMO・事業責任者に直結するキャリア形成
◎マーケティング責任者としての実績を積み上げることで、将来的にCMOや事業責任者を目指せるキャリアパスが開けます。単なる専門職に留まらない成長が可能です。
■業界トップクラスのヘッドハンターと共に成長
◎業界トップクラスのヘッドハンターが率いるチームに参加することで、あなたもそのレベルを目指し、スキルを高めることができます。最前線で活躍し、業界の知識や経験を積むことで、ヘッドハンターやコンサルタントとしてのキャリアを築くことができます。
■急成長するスタートアップで貴重な経験を積む
◎スタートアップ企業の急成長を支えるフェーズに身を置くことで、成長のスピード感を体感し、自分自身の成長を加速させることができます。スタートアップならではの柔軟でダイナミックな環境で、貴重な経験を得ることができます。
▍カンパニー概要
◎HR X COMPANYは、「HR業界をX（Transformation）する」というビジョンのもと、セールス＆マーケティング活動を通じて、国内・グローバルでのプレゼンス向上をミッションとしています。
◎CRMや各種SNSチャネルを活用し、HR業界ではこれまでにない新しいマーケティングアプローチを実現するとともに、オウンドメディアをはじめとするコンテンツ制作を推進しています。求職者やクライアントにとって「なくてはならない存在」になるためのセールス＆マーケティングの実現を目指しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
▍業務内容
◎主に、事業成長を目的とした集客・認知・ブランド領域のマーケティング施策を一気通貫で担い、戦略立案から実行、数値分析、改善までを責任者候補として推進していただきます。
■具体的な業務内容
◎マーケティング戦略の立案・設計
└ 事業フェーズや成長戦略を踏まえ、集客・認知・売上に直結するマーケティング戦略を設計し、全体方針を策定します。
◎オウンドメディアの立ち上げ・運用
└ オウンドメディアの企画設計、コンテンツ方針策定、記事企画、改善運用を通じて、集客・認知基盤の構築を推進します。
◎広告運用（SNS広告・検索広告等）
└ Google、Meta、X、YouTube等の広告運用を通じて、集客効率の最大化を図り、費用対効果を意識した改善を継続的に行います。
◎マーケティング組織・機能の立ち上げ
└ マーケティング機能の内製化・仕組み化・チーム構築にも関与し、事業成長を支える基盤づくりを担っていただきます。
▍このポジション/仕事の魅力
■社会貢献性の高い事業を推進できるチャンス
◎私たちの事業は、キャリアに迷っている方々や、転職市場にまだ出ていない優秀な人材にアプローチし、個々の可能性を最大化することで、日本社会全体に貢献できる素晴らしい機会を提供します。あなたの仕事が、社会をより良くする力を持っています。
■多様なステークホルダーと関わりながら成長できる
◎事業を進める中で、さまざまな企業の経営者やステークホルダーと関わりながら、幅広い知識と経験を積むことができます。業務を通じて、普段接することのない領域にも挑戦できるので、成長のチャンスが広がります。
■事業成長の中核をマーケティングで担えるポジション
◎マーケティングを単なる集客施策ではなく、事業成長の中核機能として担うポジションです。集客・認知・ブランド・売上の関係性を設計し、事業の伸びに直接責任を持つ経験を積むことができます。
■ゼロからマーケティング機能を立ち上げられる
◎既存の仕組みや前例に縛られず、戦略設計から施策構築、改善サイクルまでを自らの判断で構築できます。マーケティング組織・機能の立ち上げに主体的に関われる、非常に希少なポジションです。
■将来CMO・事業責任者に直結するキャリア形成
◎マーケティング責任者としての実績を積み上げることで、将来的にCMOや事業責任者を目指せるキャリアパスが開けます。単なる専門職に留まらない成長が可能です。
■業界トップクラスのヘッドハンターと共に成長
◎業界トップクラスのヘッドハンターが率いるチームに参加することで、あなたもそのレベルを目指し、スキルを高めることができます。最前線で活躍し、業界の知識や経験を積むことで、ヘッドハンターやコンサルタントとしてのキャリアを築くことができます。
■急成長するスタートアップで貴重な経験を積む
◎スタートアップ企業の急成長を支えるフェーズに身を置くことで、成長のスピード感を体感し、自分自身の成長を加速させることができます。スタートアップならではの柔軟でダイナミックな環境で、貴重な経験を得ることができます。
▍カンパニー概要
◎HR X COMPANYは、「HR業界をX（Transformation）する」というビジョンのもと、セールス＆マーケティング活動を通じて、国内・グローバルでのプレゼンス向上をミッションとしています。
◎CRMや各種SNSチャネルを活用し、HR業界ではこれまでにない新しいマーケティングアプローチを実現するとともに、オウンドメディアをはじめとするコンテンツ制作を推進しています。求職者やクライアントにとって「なくてはならない存在」になるためのセールス＆マーケティングの実現を目指しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 1,500 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XAION DATA
【首都圏ハイブリ/東京/プロジェクトマネージャー】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
〇ソリューション/プロジェクトの企画/提案
・クライアントの技術課題・ビジネス課題を深く把握し、自社技術を活用したソリューションを提案
〇プロジェクト計画策定、工数管理
・プロジェクト範囲、リソース、スケジュール、予算を計画・管理
・プロジェクト進捗の管理
・社内外ステークホルダーとの調整
〇システム/AI開発の要件定義及び設計
・クライアントの技術課題・ビジネス課題を深く把握したうえで要件に落とし込むほか、開発チームと連携して設計を行う
▍ このポジション/仕事の魅力
【市場成長性】
・海外プラットフォーマーや国内大手SI（12ヶ月超の長期実装）、データ統合系企業（構造化のみ）のいずれもが独占できていない「短期×非構造データ対応」の空白市場を、自分達で形成していくフェーズ
・ドメインにこだわらず、日本を代表するトップクライアントに対してデータ活用・AX推進の提案が可能
【プロジェクトと体制】
・技術：自社データを多次元で構造化する独自オントロジー技術と、公開Webデータを取得する独自特許技術、AIやデータを主とした最新のシステム/AIモデル設計・実装の機会がある
・デリバリー体制：FDE型伴走モデル(Palantir型)。営業して終わりではなく、顧客と一体で意思決定に効くAIを動かしきる
・業界/領域別：ソリューションテンプレートを再利用することで、提案速度と粗利率の両立を実現
【成長できる環境】
国内外の一流テック企業出身者を中心とするグローバル開発チームと協働しながら、
大規模言語モデルを活用したAIエージェント等の最先端AIを活用した企画・開発・実装が経験可能
関連ツール
Slack / Notion / Google Workspace /Salesforce / Looker Studio / GAS / SQL（任意） / JIRA
▍募集背景
LLMが普及した今、日本の大企業が直面しているのは「LLMを使えば動くと思ったが、自社データがAIで本当に動く形になっていなかった」という壁です。
当社では、独自のデータ構造化基盤と公開データ取得の仕組みを組み合わせ、
3ヶ月で動くAIを見せるプロダクト群（AX診断 → 本番実装 → 全社統合）を提供しています。
▍配属部門／チーム構成
ソリューション事業部
ソリューション事業部は下記の3つの役割で構成されています。
・SDR
役割：商談獲得、初期スクリーニング
・AE
役割：顧客提案、契約、アップセル提案
・PM（本ポジション）
役割：プロジェクト提案（AEと連携）、プロジェクトデリバリー（開発チームと連携）
▍ミッション／役割
東証プライム上場・売上1,000億円規模の企業に向けて、AX診断を起点に企業内データの統合・有効活用を支援するプロジェクトのリード。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
▍業務内容
〇ソリューション/プロジェクトの企画/提案
・クライアントの技術課題・ビジネス課題を深く把握し、自社技術を活用したソリューションを提案
〇プロジェクト計画策定、工数管理
・プロジェクト範囲、リソース、スケジュール、予算を計画・管理
・プロジェクト進捗の管理
・社内外ステークホルダーとの調整
〇システム/AI開発の要件定義及び設計
・クライアントの技術課題・ビジネス課題を深く把握したうえで要件に落とし込むほか、開発チームと連携して設計を行う
▍ このポジション/仕事の魅力
【市場成長性】
・海外プラットフォーマーや国内大手SI（12ヶ月超の長期実装）、データ統合系企業（構造化のみ）のいずれもが独占できていない「短期×非構造データ対応」の空白市場を、自分達で形成していくフェーズ
・ドメインにこだわらず、日本を代表するトップクライアントに対してデータ活用・AX推進の提案が可能
【プロジェクトと体制】
・技術：自社データを多次元で構造化する独自オントロジー技術と、公開Webデータを取得する独自特許技術、AIやデータを主とした最新のシステム/AIモデル設計・実装の機会がある
・デリバリー体制：FDE型伴走モデル(Palantir型)。営業して終わりではなく、顧客と一体で意思決定に効くAIを動かしきる
・業界/領域別：ソリューションテンプレートを再利用することで、提案速度と粗利率の両立を実現
【成長できる環境】
国内外の一流テック企業出身者を中心とするグローバル開発チームと協働しながら、
大規模言語モデルを活用したAIエージェント等の最先端AIを活用した企画・開発・実装が経験可能
関連ツール
Slack / Notion / Google Workspace /Salesforce / Looker Studio / GAS / SQL（任意） / JIRA
▍募集背景
LLMが普及した今、日本の大企業が直面しているのは「LLMを使えば動くと思ったが、自社データがAIで本当に動く形になっていなかった」という壁です。
当社では、独自のデータ構造化基盤と公開データ取得の仕組みを組み合わせ、
3ヶ月で動くAIを見せるプロダクト群（AX診断 → 本番実装 → 全社統合）を提供しています。
▍配属部門／チーム構成
ソリューション事業部
ソリューション事業部は下記の3つの役割で構成されています。
・SDR
役割：商談獲得、初期スクリーニング
・AE
役割：顧客提案、契約、アップセル提案
・PM（本ポジション）
役割：プロジェクト提案（AEと連携）、プロジェクトデリバリー（開発チームと連携）
▍ミッション／役割
東証プライム上場・売上1,000億円規模の企業に向けて、AX診断を起点に企業内データの統合・有効活用を支援するプロジェクトのリード。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 2,000 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 |
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