自社サービス企業×年収900万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧 -17ページ目
585件中 161件～170件
株式会社エブリー
★【ハイブリ/東京/ソフトウェアエンジニア（Android）/KotlinでのAndroidアプリ開発・運用経験＆UI/UXの設計経験】ユーザー数4,400万人以上！「誰でも簡単においしく作れる」をコンセプトとした日本最大級のレシピ動画メディア『デリッシュキッチン』運営会社！ のリモートワーク求人
■仕事内容
日本最大級のレシピ動画メディア「デリッシュキッチン」において、
AndroidアプリのUI/UXから設計・開発、品質・UI改善まで幅広く担当いただきます。
現在、さらなる事業成長を見据え、AI時代の新しいアプリのあり方を再定義するという重要な技術的転換期を迎えています。
大規模かつ高トラフィックな環境において、新機能の開発はもちろん、高い保守性・開発速度を両立させる基盤刷新や、
OSやデバイスの特性を最大限に活かした「Androidらしさ」の追求したAI時代の新しいアプリ実現をリードしていただきます。
◼︎業務内容
・Androidアプリの新規機能追加・既存改善
・AIエージェントと共創する開発プロセスの構築（AI Coding Agentの整備）
・生成AIを活用したアーキテクチャの構築およびデザインシステムの整備
◼︎体制、役割
・PdM、デザイナー、エンジニアが一体となり、企画から分析まで一貫して開発に携わっていただきます。事業の初期段階から関わり、裁量を持ってプロダクトを育てていける環境です。
・各チームが事業に最適な技術を主体的に選択できるため、技術選定や新アーキテクチャ導入の意思決定をリードしていただけます。
・実装の先にある「ユーザーが実際にどう触り、どう感じるか」というUX設計を重視した開発にも関われる環境です。
・技術への深い知見とプロダクト目線のバランス感覚が求められる環境です。「システムをどう改善するか」だけでなく「事業にとって何が正しいか」を常に考えながら開発に向き合えます。
◼︎技術環境
・Kotlin / Jetpack Compose(新規画面から移管中)
・Claude Code
・Android Studio / VS Code
・Figma
・GitHub / Github Actions
・CodeRabbit
◼︎ポジションの魅力
・膨大なコンテンツデータと、オンライン×オフラインを横断する唯一無二の大規模な1st Party Dataを活用した開発を経験できます。
・エブリーは『AI ファースト・カンパニー』を目指し、開発生産性100倍を目標に掲げています。
「AI開発効率化勉強会」の定期開催、AIを活用したIssue駆動の並列開発、Figmaと連携したUIからのコード生成の検証など、職種を横断してAIの能力を最大限に引き出すための体制構築に投資しています。
■エブリーについて
エブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。
進化し続けるテクノロジーによってオンライン・オフライン関係なく、さまざまな情報に触れることができる時代において、パーソナライズ化された最適な情報をとどけることで、日々の生活における不安や悩みを解消したいと考えています。
エブリーの目指す世界
パーパス・ミッション・バリューに込めた思い
多くの方のライフスタイルにとって欠かせないメディア・サービスとなることはもちろん、新たな領域にも挑戦し続け、私たちが目指す未来の実現に取り組んでいきます。
運営サービス
・デリッシュキッチン
- 「だれでもおいしく簡単に作れるレシピ」を毎日配信するレシピ動画メディア
・retail HUB
- 「小売業が新しい買い物体験をとどけるHUBに」をミッションに、お客様が期待する新しい買い物体験を提供しています
・トモニテ（旧MAMADAYS）
- 「子育てを通じて、人が、社会が、ともに手をとりあう世界を実現する」をミッションとしたファミリー向け動画メディア
・MOMENTH
- 「熱狂を、仕掛ける。世の中を、揺さぶる。」SNS・動画のプロフェッショナルチーム
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
日本最大級のレシピ動画メディア「デリッシュキッチン」において、
AndroidアプリのUI/UXから設計・開発、品質・UI改善まで幅広く担当いただきます。
現在、さらなる事業成長を見据え、AI時代の新しいアプリのあり方を再定義するという重要な技術的転換期を迎えています。
大規模かつ高トラフィックな環境において、新機能の開発はもちろん、高い保守性・開発速度を両立させる基盤刷新や、
OSやデバイスの特性を最大限に活かした「Androidらしさ」の追求したAI時代の新しいアプリ実現をリードしていただきます。
◼︎業務内容
・Androidアプリの新規機能追加・既存改善
・AIエージェントと共創する開発プロセスの構築（AI Coding Agentの整備）
・生成AIを活用したアーキテクチャの構築およびデザインシステムの整備
◼︎体制、役割
・PdM、デザイナー、エンジニアが一体となり、企画から分析まで一貫して開発に携わっていただきます。事業の初期段階から関わり、裁量を持ってプロダクトを育てていける環境です。
・各チームが事業に最適な技術を主体的に選択できるため、技術選定や新アーキテクチャ導入の意思決定をリードしていただけます。
・実装の先にある「ユーザーが実際にどう触り、どう感じるか」というUX設計を重視した開発にも関われる環境です。
・技術への深い知見とプロダクト目線のバランス感覚が求められる環境です。「システムをどう改善するか」だけでなく「事業にとって何が正しいか」を常に考えながら開発に向き合えます。
◼︎技術環境
・Kotlin / Jetpack Compose(新規画面から移管中)
・Claude Code
・Android Studio / VS Code
・Figma
・GitHub / Github Actions
・CodeRabbit
◼︎ポジションの魅力
・膨大なコンテンツデータと、オンライン×オフラインを横断する唯一無二の大規模な1st Party Dataを活用した開発を経験できます。
・エブリーは『AI ファースト・カンパニー』を目指し、開発生産性100倍を目標に掲げています。
「AI開発効率化勉強会」の定期開催、AIを活用したIssue駆動の並列開発、Figmaと連携したUIからのコード生成の検証など、職種を横断してAIの能力を最大限に引き出すための体制構築に投資しています。
■エブリーについて
エブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。
進化し続けるテクノロジーによってオンライン・オフライン関係なく、さまざまな情報に触れることができる時代において、パーソナライズ化された最適な情報をとどけることで、日々の生活における不安や悩みを解消したいと考えています。
エブリーの目指す世界
パーパス・ミッション・バリューに込めた思い
多くの方のライフスタイルにとって欠かせないメディア・サービスとなることはもちろん、新たな領域にも挑戦し続け、私たちが目指す未来の実現に取り組んでいきます。
運営サービス
・デリッシュキッチン
- 「だれでもおいしく簡単に作れるレシピ」を毎日配信するレシピ動画メディア
・retail HUB
- 「小売業が新しい買い物体験をとどけるHUBに」をミッションに、お客様が期待する新しい買い物体験を提供しています
・トモニテ（旧MAMADAYS）
- 「子育てを通じて、人が、社会が、ともに手をとりあう世界を実現する」をミッションとしたファミリー向け動画メディア
・MOMENTH
- 「熱狂を、仕掛ける。世の中を、揺さぶる。」SNS・動画のプロフェッショナルチーム
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・標準労働時間：10:00~19:00 （1日8時間）
・コアタイム：10:30~15:30
・フレキシブルタイム：7:00〜22:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均10時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社エムニ
【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/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 |
株式会社エブリー
★【ハイブリ/東京/バックエンドエンジニア（テックリード候補）/モバイルアプリもしくはWebサービスの開発経験5年以上(分野・言語不問)】ユーザー数4,400万人以上！「誰でも簡単においしく作れる」をコンセプトとした日本最大級のレシピ動画メディア『デリッシュキッチン』運営会社！ のリモートワーク求人
■仕事内容
日本最大級のレシピ動画メディア「デリッシュキッチン」において、
サーバーサイドのAPI開発からAWS/GCPを使用したインフラ構築まで幅広く担当いただきます。
リリースから約10年、約70万行のGoで構成されたAPIサーバーは、膨大なユーザーデータとコンテンツを支える大規模システムへと成長しました。
プロダクトのビジョン実現に向け、「何を・どう作るか」の技術戦略から携わり、
大規模開発の中でAIアシスタントのバックエンド基盤やアーキテクチャ再設計といった難易度の高いテーマに、自らチャレンジしていただけるエンジニアを募集しています。
AIを前提とした新しい開発体制を自ら築きながら、次世代のプロダクト開発をリードできる環境です。
■組織体制と募集背景について
CTO率いる約35名の組織となり、若手からシニアまで様々なバックグラウンドをもったメンバーが所属しています。
プロダクトの次の成長にブーストをかけるといった意味でも、豊富なご経験・スキル・能力を備えた方に入っていただきたいという想いがあり、今回テックリード候補を募集しています。
■業務内容
大規模サービスのテクニカルリード
オフラインとオンラインをつなぐような新しいサービスの設計・開発
プロダクトマネージャー、デザイナーと協働した、プロダクト開発の推進
データドリブンな開発のための、ユーザーの行動ログ等のデータ基盤の構築および分析
開発組織の成果・Agilityの最大化
■体制、役割
PdM、デザイナー、エンジニアが一体となり、企画から分析まで一貫して開発に携わっていただきます。事業の初期段階から関わり、裁量を持ってプロダクトを育てていける環境です。
事業に最適な技術を主体的に選択できるため、技術選定や新アーキテクチャ導入の意思決定をリードしていただけます。
技術とプロダクトの両方にオーナーシップを持って向き合える環境です。「システムをどう改善するか」だけでなく「事業にとって何が正しいか」を常に考えながら開発に向き合えます。
■技術環境
サーバーサイド / インフラ
Go / Echo
MySQL / Redis / Elasticsearch
BigQuery / TreasureData
AWS ECS / GCP GKE
GitHub / Slack / JIRA / Confluence
CI/CD：CircleCI / GithubActions
モバイル（iOS/Android/Flutter）
開発言語：Swift / Kotlin / Dart(Flutter)
サーバー連携: REST, GraphQL
CI/CD：CircleCI / GithubActions / Xcode Cloud
Web
開発言語：Typescript, Javascript
フレームワーク：Nuxt.js、Next.js
各種ツール
コード管理: GitHub
プロジェクト管理: Asana (一部開発関連はGithubProject)
コミュニケーション: Slack, Zoom
■ポジションの魅力
膨大なコンテンツデータと、オンライン×オフラインを横断する唯一無二の大規模な1st Party Dataを活用した開発を経験できます。
エブリーは『AI ファースト・カンパニー』を目指し、開発生産性10倍を目標に掲げています。「AI開発効率化勉強会」の定期開催、AIを活用したIssue駆動の並列開発、Figmaと連携したUIからのコード生成の検証など、職種を横断してAIの能力を最大限に引き出すための体制構築に投資しています。
■エブリーについて
エブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。
進化し続けるテクノロジーによってオンライン・オフライン関係なく、さまざまな情報に触れることができる時代において、パーソナライズ化された最適な情報をとどけることで、日々の生活における不安や悩みを解消したいと考えています。
エブリーの目指す世界
パーパス・ミッション・バリューに込めた思い
多くの方のライフスタイルにとって欠かせないメディア・サービスとなることはもちろん、新たな領域にも挑戦し続け、私たちが目指す未来の実現に取り組んでいきます。
運営サービス
・デリッシュキッチン
- 「だれでもおいしく簡単に作れるレシピ」を毎日配信するレシピ動画メディア
・retail HUB
- 「小売業が新しい買い物体験をとどけるHUBに」をミッションに、お客様が期待する新しい買い物体験を提供しています
・トモニテ（旧MAMADAYS）
- 「子育てを通じて、人が、社会が、ともに手をとりあう世界を実現する」をミッションとしたファミリー向け動画メディア
・MOMENTH
- 「熱狂を、仕掛ける。世の中を、揺さぶる。」SNS・動画のプロフェッショナルチーム
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
日本最大級のレシピ動画メディア「デリッシュキッチン」において、
サーバーサイドのAPI開発からAWS/GCPを使用したインフラ構築まで幅広く担当いただきます。
リリースから約10年、約70万行のGoで構成されたAPIサーバーは、膨大なユーザーデータとコンテンツを支える大規模システムへと成長しました。
プロダクトのビジョン実現に向け、「何を・どう作るか」の技術戦略から携わり、
大規模開発の中でAIアシスタントのバックエンド基盤やアーキテクチャ再設計といった難易度の高いテーマに、自らチャレンジしていただけるエンジニアを募集しています。
AIを前提とした新しい開発体制を自ら築きながら、次世代のプロダクト開発をリードできる環境です。
■組織体制と募集背景について
CTO率いる約35名の組織となり、若手からシニアまで様々なバックグラウンドをもったメンバーが所属しています。
プロダクトの次の成長にブーストをかけるといった意味でも、豊富なご経験・スキル・能力を備えた方に入っていただきたいという想いがあり、今回テックリード候補を募集しています。
■業務内容
大規模サービスのテクニカルリード
オフラインとオンラインをつなぐような新しいサービスの設計・開発
プロダクトマネージャー、デザイナーと協働した、プロダクト開発の推進
データドリブンな開発のための、ユーザーの行動ログ等のデータ基盤の構築および分析
開発組織の成果・Agilityの最大化
■体制、役割
PdM、デザイナー、エンジニアが一体となり、企画から分析まで一貫して開発に携わっていただきます。事業の初期段階から関わり、裁量を持ってプロダクトを育てていける環境です。
事業に最適な技術を主体的に選択できるため、技術選定や新アーキテクチャ導入の意思決定をリードしていただけます。
技術とプロダクトの両方にオーナーシップを持って向き合える環境です。「システムをどう改善するか」だけでなく「事業にとって何が正しいか」を常に考えながら開発に向き合えます。
■技術環境
サーバーサイド / インフラ
Go / Echo
MySQL / Redis / Elasticsearch
BigQuery / TreasureData
AWS ECS / GCP GKE
GitHub / Slack / JIRA / Confluence
CI/CD：CircleCI / GithubActions
モバイル（iOS/Android/Flutter）
開発言語：Swift / Kotlin / Dart(Flutter)
サーバー連携: REST, GraphQL
CI/CD：CircleCI / GithubActions / Xcode Cloud
Web
開発言語：Typescript, Javascript
フレームワーク：Nuxt.js、Next.js
各種ツール
コード管理: GitHub
プロジェクト管理: Asana (一部開発関連はGithubProject)
コミュニケーション: Slack, Zoom
■ポジションの魅力
膨大なコンテンツデータと、オンライン×オフラインを横断する唯一無二の大規模な1st Party Dataを活用した開発を経験できます。
エブリーは『AI ファースト・カンパニー』を目指し、開発生産性10倍を目標に掲げています。「AI開発効率化勉強会」の定期開催、AIを活用したIssue駆動の並列開発、Figmaと連携したUIからのコード生成の検証など、職種を横断してAIの能力を最大限に引き出すための体制構築に投資しています。
■エブリーについて
エブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。
進化し続けるテクノロジーによってオンライン・オフライン関係なく、さまざまな情報に触れることができる時代において、パーソナライズ化された最適な情報をとどけることで、日々の生活における不安や悩みを解消したいと考えています。
エブリーの目指す世界
パーパス・ミッション・バリューに込めた思い
多くの方のライフスタイルにとって欠かせないメディア・サービスとなることはもちろん、新たな領域にも挑戦し続け、私たちが目指す未来の実現に取り組んでいきます。
運営サービス
・デリッシュキッチン
- 「だれでもおいしく簡単に作れるレシピ」を毎日配信するレシピ動画メディア
・retail HUB
- 「小売業が新しい買い物体験をとどけるHUBに」をミッションに、お客様が期待する新しい買い物体験を提供しています
・トモニテ（旧MAMADAYS）
- 「子育てを通じて、人が、社会が、ともに手をとりあう世界を実現する」をミッションとしたファミリー向け動画メディア
・MOMENTH
- 「熱狂を、仕掛ける。世の中を、揺さぶる。」SNS・動画のプロフェッショナルチーム
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・標準労働時間：10:00~19:00 （1日8時間）
・コアタイム：10:30~15:30
・フレキシブルタイム：7:00〜22:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均10時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社エムニ
【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 |
株式会社インフキュリオン
【フルリモ/フレックス/シニアコンサルタント（新規事業開発）/コンサルor経営企画経験＋プロジェクトリーダー経験】キャッシュレス社会の実現に貢献し、日本の金融・決済インフラの変革をリードする上場企業！ のリモートワーク求人
株式会社インフキュリオンは持株会社の為、株式会社インフキュリオン コンサルティングへの出向となります。
■お仕事内容
・決済・Fintech市場を的確に捉えた新規事業の戦略策定やサービスデザイン
・地域創生の一環として地方のキャッシュレス化を現地の銀行と協力して推進
・新規事業・サービスにおけるコンセプト設計からシステム開発・業務設計、マーケティング
・金融に限らず、小売業界や通信業界クライアントへの決済戦略の立案や独自決済手段の導入支援
・金融業界や決済業界の中期経営計画策定における、環境分析と戦略策定の支援
＜クライアント例＞
・大手上場企業の通信事業者、金融機関、ペイメント事業者、ITプラットフォーマー/SIerなど
■募集背景
今回募集する【シニアコンサルタント】新規事業開発コンサルタントは、クライアントの新規事業参入に伴う
事業戦略の策定～サービスの企画設計、収支計画、フィジビリティ検証、スマートフォンアプリを中心とした
クリエイティブ制作に関するプロジェクトマネジメントまでトータルでコンサルティングしていただきます。
急速な業界進化の中で、数年後の社会を見据えた先見性を発揮し、時流を捉えたスピード感ある提案を行うことが
求められます。インフキュリオン コンサルティングは、「金融・決済×テクノロジー」領域において、事業戦略立案、
サービス企画、サービス設計を数多く行い、クライアントと共に今までにない新たなビジネスモデルの創出を行っております。
現在、国策としてもキャッシュレスや金融DXは推進され、「BaaS/Embedded Finance」などのキーワードも注目を集める中、
多くの企業がキャッシュレス・金融事業へ参入および強化を図っています。今後もその流れは益々加速するとともに、
キャッシュレスや金融のデジタル化を前提に、より日常に決済や金融が溶け込むような新しいビジネスモデルの創出も
求められてくることが想定されます。
そのような環境下の中、当社はキャッシュレス・Fintech業界にて10年以上の豊富なコンサルティング実績を活かした
「外部専門家目線」に加え、自ら決済・Fintech関連事業を運営することによる「事業者目線」の双方をかけ合わせた、
本質的なビジネス支援を強みとしています。業界発展に伴い高度化かつ複雑化するクライアントニーズを捉え、
クライアントのパートナーとして、新たな中核事業となるべく新規事業を成功へ導けるメンバーを募集いたします。
また、弊社ではコンサルタントとしてのキャリア構築以外にも持株会社インフキュリオンをはじめとする事業会社側のキャリアパスも存在します。
（例：インフキュリオンコンサルティングにてSenior Manager職のメンバーがグループにおけるIT統括部長を兼務等）
■会社概要
インフキュリオン コンサルティングは、金融×デジタル領域において国内屈指の知見と実績を有するコンサルティングファームです。
金融のデジタルトランスフォーメーション（金融DX）や通貨のデジタル化といった社会変革の真ん中で、金融機関や自治体、事業会社と共に
新しい社会の姿を構想し、次世代のサービスや新規事業を生み出す「事業創造型コンサルティング」を特徴としています。
グループ代表であり、Fintech協会常務理事やキャッシュレス推進協議会理事を務める丸山弘毅を中心に、
一丸となって日本社会全体の金融DXを牽引しながら、世の中に新しい価値を創り出す仕事に挑戦し続けています。
ミッションは、「決済から、きのうの不可能を可能にする」こと。我々はコンサルティングファームであると同時に、
事業創造のプロフェッショナル集団です。ここには多様なバックグラウンドを持つ人材が集まり、ビジネスの戦略立案から
システム面や法律面なども含めた実行フェーズまで、クライアントの新規事業立ち上げを総合的に支援しています。
グループ内には自社サービスを提供する事業会社もあり、コンサルタントとしての「外部専門家目線」と自ら事業を行う
「事業者目線」の双方を持ちながら、金融領域における高度な専門知識を駆使して、ビジネスにおける本質的な理解と経験を得ることができます。
私たちが取り組む「通貨・価値交換のデジタル化」は、金融領域だけでなく、通信、交通、流通など、
世の中を広く支える領域と密接に関わり、シェアリングエコノミーやスマートシティなどの社会イノベーションの
原動力となる分野です。政府の重要な成長戦略として位置付けられ、実際、金融機関だけでなく、
多くの事業会社が自社での金融サービスの提供・拡充を加速させています。産業的なインパクトの大きい分野で
クライアントの事業開発に参画し、新たな社会インフラ構築を支援する。幅広い業界から求められる
金融×デジタルの専門性を武器に、事業創造型のコンサルタントとして大きく成長できる環境が広がっています。
私たちは、「Infinite Curiosity」「Great Work, Great Team」「Stay Trusty」という3つのバリューを大切に、
日々の仕事に取り組んでいます。中でも最も大事にしているのが、社名の由来でもある“Infinite Curiosity”。
それは、尽きることのない好奇心を持って何事も探求し、心から楽しめる機会を自らつくり出すこと。
ここでは個々のメンバーがプロフェッショナルとして自律的に動きながら、チーム全体で連携して
先端的なプロジェクトに挑戦しています。大きな社会変革の中で新しいアイデアを構想し世の中に送り出す、
その一連のプロセスを経験することが、大きな成長につながる。
あなたも、社会を進化させる金融DXを舞台に事業創造の醍醐味を実感しながら、自分のキャリアを磨いていきませんか？
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■お仕事内容
・決済・Fintech市場を的確に捉えた新規事業の戦略策定やサービスデザイン
・地域創生の一環として地方のキャッシュレス化を現地の銀行と協力して推進
・新規事業・サービスにおけるコンセプト設計からシステム開発・業務設計、マーケティング
・金融に限らず、小売業界や通信業界クライアントへの決済戦略の立案や独自決済手段の導入支援
・金融業界や決済業界の中期経営計画策定における、環境分析と戦略策定の支援
＜クライアント例＞
・大手上場企業の通信事業者、金融機関、ペイメント事業者、ITプラットフォーマー/SIerなど
■募集背景
今回募集する【シニアコンサルタント】新規事業開発コンサルタントは、クライアントの新規事業参入に伴う
事業戦略の策定～サービスの企画設計、収支計画、フィジビリティ検証、スマートフォンアプリを中心とした
クリエイティブ制作に関するプロジェクトマネジメントまでトータルでコンサルティングしていただきます。
急速な業界進化の中で、数年後の社会を見据えた先見性を発揮し、時流を捉えたスピード感ある提案を行うことが
求められます。インフキュリオン コンサルティングは、「金融・決済×テクノロジー」領域において、事業戦略立案、
サービス企画、サービス設計を数多く行い、クライアントと共に今までにない新たなビジネスモデルの創出を行っております。
現在、国策としてもキャッシュレスや金融DXは推進され、「BaaS/Embedded Finance」などのキーワードも注目を集める中、
多くの企業がキャッシュレス・金融事業へ参入および強化を図っています。今後もその流れは益々加速するとともに、
キャッシュレスや金融のデジタル化を前提に、より日常に決済や金融が溶け込むような新しいビジネスモデルの創出も
求められてくることが想定されます。
そのような環境下の中、当社はキャッシュレス・Fintech業界にて10年以上の豊富なコンサルティング実績を活かした
「外部専門家目線」に加え、自ら決済・Fintech関連事業を運営することによる「事業者目線」の双方をかけ合わせた、
本質的なビジネス支援を強みとしています。業界発展に伴い高度化かつ複雑化するクライアントニーズを捉え、
クライアントのパートナーとして、新たな中核事業となるべく新規事業を成功へ導けるメンバーを募集いたします。
また、弊社ではコンサルタントとしてのキャリア構築以外にも持株会社インフキュリオンをはじめとする事業会社側のキャリアパスも存在します。
（例：インフキュリオンコンサルティングにてSenior Manager職のメンバーがグループにおけるIT統括部長を兼務等）
■会社概要
インフキュリオン コンサルティングは、金融×デジタル領域において国内屈指の知見と実績を有するコンサルティングファームです。
金融のデジタルトランスフォーメーション（金融DX）や通貨のデジタル化といった社会変革の真ん中で、金融機関や自治体、事業会社と共に
新しい社会の姿を構想し、次世代のサービスや新規事業を生み出す「事業創造型コンサルティング」を特徴としています。
グループ代表であり、Fintech協会常務理事やキャッシュレス推進協議会理事を務める丸山弘毅を中心に、
一丸となって日本社会全体の金融DXを牽引しながら、世の中に新しい価値を創り出す仕事に挑戦し続けています。
ミッションは、「決済から、きのうの不可能を可能にする」こと。我々はコンサルティングファームであると同時に、
事業創造のプロフェッショナル集団です。ここには多様なバックグラウンドを持つ人材が集まり、ビジネスの戦略立案から
システム面や法律面なども含めた実行フェーズまで、クライアントの新規事業立ち上げを総合的に支援しています。
グループ内には自社サービスを提供する事業会社もあり、コンサルタントとしての「外部専門家目線」と自ら事業を行う
「事業者目線」の双方を持ちながら、金融領域における高度な専門知識を駆使して、ビジネスにおける本質的な理解と経験を得ることができます。
私たちが取り組む「通貨・価値交換のデジタル化」は、金融領域だけでなく、通信、交通、流通など、
世の中を広く支える領域と密接に関わり、シェアリングエコノミーやスマートシティなどの社会イノベーションの
原動力となる分野です。政府の重要な成長戦略として位置付けられ、実際、金融機関だけでなく、
多くの事業会社が自社での金融サービスの提供・拡充を加速させています。産業的なインパクトの大きい分野で
クライアントの事業開発に参画し、新たな社会インフラ構築を支援する。幅広い業界から求められる
金融×デジタルの専門性を武器に、事業創造型のコンサルタントとして大きく成長できる環境が広がっています。
私たちは、「Infinite Curiosity」「Great Work, Great Team」「Stay Trusty」という3つのバリューを大切に、
日々の仕事に取り組んでいます。中でも最も大事にしているのが、社名の由来でもある“Infinite Curiosity”。
それは、尽きることのない好奇心を持って何事も探求し、心から楽しめる機会を自らつくり出すこと。
ここでは個々のメンバーがプロフェッショナルとして自律的に動きながら、チーム全体で連携して
先端的なプロジェクトに挑戦しています。大きな社会変革の中で新しいアイデアを構想し世の中に送り出す、
その一連のプロセスを経験することが、大きな成長につながる。
あなたも、社会を進化させる金融DXを舞台に事業創造の醍醐味を実感しながら、自分のキャリアを磨いていきませんか？
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 900 〜 1,140 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：9:30～18:30（休憩時間60分）
└上記時間帯を基本とし、従業員の決定に委ねる
└コアタイムなし
└フレキシブルタイムなし
※フレックスタイム制のメンバークラスの場合、残業代は1分単位で支給します
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 | 21年 | 従業員数 | 311人 |
株式会社インフキュリオン
【フルリモ/フレックス/Bizdev（ビジネスデザイン）/キャッシュレス・Fintech企画 or 戦略コンサル経験】キャッシュレス社会の実現に貢献し、日本の金融・決済インフラの変革をリードする上場企業！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
・新規事業/サービスに関する市場調査、分析
・ビジネスコンセプトの策定～要求事項整理
・システム方針/オペレーション方針の策定
・グロース計画の策定
・レギュレーション要件/規約整理・策定
・事業計画策定
・アライアンス推進
・セールス
・プロジェクト管理
・組織構築、等
■ポジションの魅力
・Fintech/キャッシュレスは１つの業界ではなく、全産業共通の重要ファンクションになっています。
・その領域で最先端の事業開発を行い、業界をリードするプレイヤーに導入し社会変革の最前線を走る機会に携われます
・またキャリアパスも、立ち上げた事業のリードポジションについてグロースまで携わったり、
また別の事業立ち上げに携わる等、状況に応じて複数の選択が可能です
・CSO直下のポジションになるので、全社的な重要戦略の実行を担うことが多く、経営的な視野・視座も身につく機会が存在します
■募集背景
【新規事業を担う「ビジネスデザイン室」でのBizdev】
キャッシュレス業界は、国策として日本のキャッシュレス比率を将来的に80％まで向上させるべく推進している確実な成長業界です。
その中でも、当社は新規金融サービスに関わる複数のデジタル基盤を開発・展開し、小売・交通などのナショナルクライアントを含む
多くの非金融・決済プレイヤーのFintech化や既存金融事業者のDX化を支援しております。
そのような事業環境の中で、当社では更なる革新的なサービスを複数構想しており、そのための事業企画人材を積極的に募集しております。
決済/金融はどの業界にも深く関わる横串の領域であり、今後すべての企業にFintechが浸透していくことが想定されます。
その中で、当社としても現在のサービスアセットを最大限活かしつつ、より多くの場面でFintechを溶け込ませるようなサービスを作り続け
デジタル化を促進し、より効率的で最適化された社会（＝やりたいこと・やるべきことにフォーカス出来る社会）を実現していきます。
その実現のために、企画立案/要件策定/法的要件・規約整理/オペレーション構築/事業計画策定/アライアンス提携/セールス/組織構築まで
幅広い事業構築の領域を高いレベルで実践する人員を求めております。
なお、どのプロジェクトを担っていただくかは、その時の状況や候補者のケイパビリティを見て決定いたします。
■給与補足
【想定年収】
800～1400万円
・ 管理監督者（スペシャリスト枠）
・ 基本給537,000円（30時間分の深夜割増23,762円含む）〜
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・新規事業/サービスに関する市場調査、分析
・ビジネスコンセプトの策定～要求事項整理
・システム方針/オペレーション方針の策定
・グロース計画の策定
・レギュレーション要件/規約整理・策定
・事業計画策定
・アライアンス推進
・セールス
・プロジェクト管理
・組織構築、等
■ポジションの魅力
・Fintech/キャッシュレスは１つの業界ではなく、全産業共通の重要ファンクションになっています。
・その領域で最先端の事業開発を行い、業界をリードするプレイヤーに導入し社会変革の最前線を走る機会に携われます
・またキャリアパスも、立ち上げた事業のリードポジションについてグロースまで携わったり、
また別の事業立ち上げに携わる等、状況に応じて複数の選択が可能です
・CSO直下のポジションになるので、全社的な重要戦略の実行を担うことが多く、経営的な視野・視座も身につく機会が存在します
■募集背景
【新規事業を担う「ビジネスデザイン室」でのBizdev】
キャッシュレス業界は、国策として日本のキャッシュレス比率を将来的に80％まで向上させるべく推進している確実な成長業界です。
その中でも、当社は新規金融サービスに関わる複数のデジタル基盤を開発・展開し、小売・交通などのナショナルクライアントを含む
多くの非金融・決済プレイヤーのFintech化や既存金融事業者のDX化を支援しております。
そのような事業環境の中で、当社では更なる革新的なサービスを複数構想しており、そのための事業企画人材を積極的に募集しております。
決済/金融はどの業界にも深く関わる横串の領域であり、今後すべての企業にFintechが浸透していくことが想定されます。
その中で、当社としても現在のサービスアセットを最大限活かしつつ、より多くの場面でFintechを溶け込ませるようなサービスを作り続け
デジタル化を促進し、より効率的で最適化された社会（＝やりたいこと・やるべきことにフォーカス出来る社会）を実現していきます。
その実現のために、企画立案/要件策定/法的要件・規約整理/オペレーション構築/事業計画策定/アライアンス提携/セールス/組織構築まで
幅広い事業構築の領域を高いレベルで実践する人員を求めております。
なお、どのプロジェクトを担っていただくかは、その時の状況や候補者のケイパビリティを見て決定いたします。
■給与補足
【想定年収】
800～1400万円
・ 管理監督者（スペシャリスト枠）
・ 基本給537,000円（30時間分の深夜割増23,762円含む）〜
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,400 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：9:30～18:30（休憩時間60分）
└上記時間帯を基本とし、従業員の決定に委ねる
└コアタイムなし
└フレキシブルタイムなし
※フレックスタイム制のメンバークラスの場合、残業代は1分単位で支給します
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 | 21年 | 従業員数 | 311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PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/シニアテックリード/AI Powered Worker事業】自然言語処理や機械学習・深層学習などのアルゴリズムを研究開発し、それを社会実装する企業！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
業務内容
PKSHA Technologyは、AIとソフトウェアの力で社会をより良くしていくことを目指し、事業領域を拡大しています。
PKSHAでは、BPOや人材プラットフォームのようなサービス事業と独自のAIプロダクトを組み合わせて社会に新しい価値を提供していく「AI Powered Worker事業」を新たに立ち上げ、ビジネス・技術メンバー一体となって社会・顧客・ユーザーへの新たな価値実現に向き合っています。
具体的には、サーキュレーション（プロフェッショナルワーカーのプラットフォーム）やトライアンフ（採用BPO）といった企業がグループインし、現在AIを組み合わせた新たな事業価値を創出する様々な取り組みを進めています。
このポジションでは、シニアテックリードとして、グループインしたHR領域の企業の価値を最大化するために、既存事業のオペレーションやプロダクトにAIを迅速に統合し、事業価値を向上させるAX(AI Transformation)チームの取り組みを主導していただきます。
既存組織の技術課題を把握し、適切な場所・タイミング・方法でAIを導入し、事業や組織の刷新を含む技術戦略を策定し、実行していただきます。
具体的な業務は以下の通りです。
■具体的な業務内容
・既存事業の技術資産の把握、AI実装による事業価値向上に向けたロードマップの策定
・既存システムへのAI統合に伴うアーキテクチャ設計・技術選定
・エンジニア採用戦略の立案・実行
技術的挑戦
レガシー資産のモダナイゼーションとAI統合の同時遂行
既存の事業のシステムを紐解きながら、並行して最先端のAI機能を組み込むという難易度の高いマイグレーションに挑みます。事業を止めることなく、段階的にアーキテクチャを刷新し、AI活用に最適化されたモダンな基盤へと生まれ変わらせる技術手腕が試されます。
複雑なドメインロジックの構造化とソフトウェアへの実装
属人化・ブラックボックス化しやすいHR領域の業務プロセスを深く理解し、システムが扱えるデータ構造やロジックへと落とし込む力が問われます。AI活用を前提に業務フローそのものを再設計し、テクノロジーによって古い商習慣を刷新していく、**極めて抽象度の高いエンジニアリングに挑戦できます。
テクノロジーによる組織スケーラビリティの最大化
事業拡大に伴い人員が増えていく組織において、システムがボトルネックとならないよう品質とスピードを両立しながらケイパビリティを上げていく必要があります。AIを活用した開発プロセスの標準化や、技術的負債を継続的に返済する文化の醸成など、強い技術組織の土台作りを担っていただきます。
ポジションの魅力
・PKSHAグループのもつシナジーを活かしながら、最新のAI技術を自らの裁量でプロダクトやプロジェクトに組み込み、社会実装を加速させることができます。
・技術のための技術ではなく、「事業収益を最大化するためのアーキテクチャ」が求められます。ビジネスモデルとオペレーションフローを深く理解した上で、最適な解を導き出す「事業家視点のエンジニアリング」を追求できます。
・CEO室直下のポジションとして、事業責任者と近い距離で議論し、技術戦略の裁量を持って動くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
業務内容
PKSHA Technologyは、AIとソフトウェアの力で社会をより良くしていくことを目指し、事業領域を拡大しています。
PKSHAでは、BPOや人材プラットフォームのようなサービス事業と独自のAIプロダクトを組み合わせて社会に新しい価値を提供していく「AI Powered Worker事業」を新たに立ち上げ、ビジネス・技術メンバー一体となって社会・顧客・ユーザーへの新たな価値実現に向き合っています。
具体的には、サーキュレーション（プロフェッショナルワーカーのプラットフォーム）やトライアンフ（採用BPO）といった企業がグループインし、現在AIを組み合わせた新たな事業価値を創出する様々な取り組みを進めています。
このポジションでは、シニアテックリードとして、グループインしたHR領域の企業の価値を最大化するために、既存事業のオペレーションやプロダクトにAIを迅速に統合し、事業価値を向上させるAX(AI Transformation)チームの取り組みを主導していただきます。
既存組織の技術課題を把握し、適切な場所・タイミング・方法でAIを導入し、事業や組織の刷新を含む技術戦略を策定し、実行していただきます。
具体的な業務は以下の通りです。
■具体的な業務内容
・既存事業の技術資産の把握、AI実装による事業価値向上に向けたロードマップの策定
・既存システムへのAI統合に伴うアーキテクチャ設計・技術選定
・エンジニア採用戦略の立案・実行
技術的挑戦
レガシー資産のモダナイゼーションとAI統合の同時遂行
既存の事業のシステムを紐解きながら、並行して最先端のAI機能を組み込むという難易度の高いマイグレーションに挑みます。事業を止めることなく、段階的にアーキテクチャを刷新し、AI活用に最適化されたモダンな基盤へと生まれ変わらせる技術手腕が試されます。
複雑なドメインロジックの構造化とソフトウェアへの実装
属人化・ブラックボックス化しやすいHR領域の業務プロセスを深く理解し、システムが扱えるデータ構造やロジックへと落とし込む力が問われます。AI活用を前提に業務フローそのものを再設計し、テクノロジーによって古い商習慣を刷新していく、**極めて抽象度の高いエンジニアリングに挑戦できます。
テクノロジーによる組織スケーラビリティの最大化
事業拡大に伴い人員が増えていく組織において、システムがボトルネックとならないよう品質とスピードを両立しながらケイパビリティを上げていく必要があります。AIを活用した開発プロセスの標準化や、技術的負債を継続的に返済する文化の醸成など、強い技術組織の土台作りを担っていただきます。
ポジションの魅力
・PKSHAグループのもつシナジーを活かしながら、最新のAI技術を自らの裁量でプロダクトやプロジェクトに組み込み、社会実装を加速させることができます。
・技術のための技術ではなく、「事業収益を最大化するためのアーキテクチャ」が求められます。ビジネスモデルとオペレーションフローを深く理解した上で、最適な解を導き出す「事業家視点のエンジニアリング」を追求できます。
・CEO室直下のポジションとして、事業責任者と近い距離で議論し、技術戦略の裁量を持って動くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/シニアテックリード/CEO室】自然言語処理や機械学習・深層学習などのアルゴリズムを研究開発し、それを社会実装する企業！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
業務内容
PKSHA Technologyは、AIとソフトウェアの力で社会をより良くしていくことを目指し、事業領域を拡大しています。CEO室では、M&Aを通じてグループに加わった企業の事業成長を加速させる「AI駆動バリューアップ」を推進しています。このAI駆動バリューアップを牽引する中核メンバーとして、共に社会に大きなインパクトを与えませんか？
このポジションでは、シニアテックリードとして、グループインした企業の価値を最大化するために、既存事業のオペレーションやプロダクトにAIを迅速に統合し、事業価値を向上させるAX(AI Transformation)チームの取り組みを主導していただきます。
既存組織の技術課題を把握し、適切な場所・タイミング・方法でAIを導入し、事業や組織の刷新を含む技術戦略を策定し、実行していただきます。
具体的な業務は以下の通りです。
■具体的な業務内容
・M&A先企業の技術資産の把握、AI実装による事業価値向上に向けたロードマップの策定
・既存システムへのAI統合に伴うアーキテクチャ設計・技術選定
・CEO室およびM&A先企業のエンジニア採用戦略の立案・実行
技術的挑戦
レガシー資産のモダナイゼーションとAI統合の同時遂行
既存の事業のシステムを紐解きながら、並行して最先端のAI機能を組み込むという難易度の高いマイグレーションに挑みます。事業を止めることなく、段階的にアーキテクチャを刷新し、AI活用に最適化されたモダンな基盤へと生まれ変わらせる技術手腕が試されます。
複雑なドメインロジックの構造化とソフトウェアへの実装
属人化・ブラックボックス化しやすいHR領域の業務プロセスを深く理解し、システムが扱えるデータ構造やロジックへと落とし込む力が問われます。AI活用を前提に業務フローそのものを再設計し、テクノロジーによって古い商習慣を刷新していく、**極めて抽象度の高いエンジニアリングに挑戦できます。
テクノロジーによる組織スケーラビリティの最大化
事業拡大に伴い人員が増えていく組織において、システムがボトルネックとならないよう品質とスピードを両立しながらケイパビリティを上げていく必要があります。AIを活用した開発プロセスの標準化や、技術的負債を継続的に返済する文化の醸成など、強い技術組織の土台作りを担っていただきます。
ポジションの魅力
・PKSHAグループのもつシナジーを活かしながら、最新のAI技術を自らの裁量でプロダクトやプロジェクトに組み込み、社会実装を加速させることができます。
・技術のための技術ではなく、「事業収益を最大化するためのアーキテクチャ」が求められます。ビジネスモデルとオペレーションフローを深く理解した上で、最適な解を導き出す「事業家視点のエンジニアリング」を追求できます。
・CEO室直下のポジションとして、事業責任者と近い距離で議論し、技術戦略の裁量を持って動くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
業務内容
PKSHA Technologyは、AIとソフトウェアの力で社会をより良くしていくことを目指し、事業領域を拡大しています。CEO室では、M&Aを通じてグループに加わった企業の事業成長を加速させる「AI駆動バリューアップ」を推進しています。このAI駆動バリューアップを牽引する中核メンバーとして、共に社会に大きなインパクトを与えませんか？
このポジションでは、シニアテックリードとして、グループインした企業の価値を最大化するために、既存事業のオペレーションやプロダクトにAIを迅速に統合し、事業価値を向上させるAX(AI Transformation)チームの取り組みを主導していただきます。
既存組織の技術課題を把握し、適切な場所・タイミング・方法でAIを導入し、事業や組織の刷新を含む技術戦略を策定し、実行していただきます。
具体的な業務は以下の通りです。
■具体的な業務内容
・M&A先企業の技術資産の把握、AI実装による事業価値向上に向けたロードマップの策定
・既存システムへのAI統合に伴うアーキテクチャ設計・技術選定
・CEO室およびM&A先企業のエンジニア採用戦略の立案・実行
技術的挑戦
レガシー資産のモダナイゼーションとAI統合の同時遂行
既存の事業のシステムを紐解きながら、並行して最先端のAI機能を組み込むという難易度の高いマイグレーションに挑みます。事業を止めることなく、段階的にアーキテクチャを刷新し、AI活用に最適化されたモダンな基盤へと生まれ変わらせる技術手腕が試されます。
複雑なドメインロジックの構造化とソフトウェアへの実装
属人化・ブラックボックス化しやすいHR領域の業務プロセスを深く理解し、システムが扱えるデータ構造やロジックへと落とし込む力が問われます。AI活用を前提に業務フローそのものを再設計し、テクノロジーによって古い商習慣を刷新していく、**極めて抽象度の高いエンジニアリングに挑戦できます。
テクノロジーによる組織スケーラビリティの最大化
事業拡大に伴い人員が増えていく組織において、システムがボトルネックとならないよう品質とスピードを両立しながらケイパビリティを上げていく必要があります。AIを活用した開発プロセスの標準化や、技術的負債を継続的に返済する文化の醸成など、強い技術組織の土台作りを担っていただきます。
ポジションの魅力
・PKSHAグループのもつシナジーを活かしながら、最新のAI技術を自らの裁量でプロダクトやプロジェクトに組み込み、社会実装を加速させることができます。
・技術のための技術ではなく、「事業収益を最大化するためのアーキテクチャ」が求められます。ビジネスモデルとオペレーションフローを深く理解した上で、最適な解を導き出す「事業家視点のエンジニアリング」を追求できます。
・CEO室直下のポジションとして、事業責任者と近い距離で議論し、技術戦略の裁量を持って動くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,500 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 |
585件中 161件～170件
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