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19件中 1件~10件
株式会社エーピーコミュニケーションズ
【首都圏ハイブリ/NetDevOpsエンジニア/ネットワークエンジニアとしての実務経験2年以上/Ansibleの実務経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■募集部門
当社には大きく分けて5つの事業部があり、当求人はiTOC事業部の求人となります。
MBS部、CWE部のいずれかへの配属を想定しております。
<iTOC事業部>
キャリア/ISPの大規模ネットワークの運用~構築やコンサルティングを伴うネットワークSIといったネットワーク領域の技術支援を中心に、ゼロトラスト事業とネットワーク自動化事業にも注力しています。
<MBS部>
顧客体験(カスタマーエクスペリエンス)を高めることによって、特定顧客とのビジネスを成長、拡大させることを目的としています。その実現のため、組織的な対応で、顧客の課題にタッチしていき、その課題を様々な技術で解決することを目指している部署です。
<CWE部>
技術力とチームワークを駆使し、業界を問わず多様な企業が直面するITインフラにおける人材課題の解決に取り組みます。具体的には、専門的な技術力の不足、特定の人材依存、そして非効率な作業の繰り返しなど、人材マネジメントの問題を克服し、これを基に、戦略的なクライアントワークを提供し、お客様がビジネスの成長と成功を達成できるよう支援する部署です。
■募集背景
当社のネットワークインフラは、規模の拡大と多様化(オンプレミス、マルチベンダー環境、クラウド接続など)に伴い、手動による設定管理や運用の負荷が増大しています。
これまでの「構築して終わり」の運用から脱却し、Ansibleを中心とした「コードによるネットワーク管理(IaC)」を本格的に推進するため、自動化の設計から実装、チームへの文化定着までを主導していただけるコアメンバーを募集します。
■業務内容
Ansibleをはじめとする自動化ツールを用いて、ネットワークの設計・構築・運用の自動化インフラを整備し、ミス撲滅と業務効率化を実現していただきます。
・自動化コードの開発・運用:
Ansible Playbook / Roleの設計、開発、およびテストコードの作成
・マルチベンダー環境の統合:
Cisco、Juniper、Arista、各種ファイアウォールなど、マルチベンダー機器に対するAnsibleモジュールの選定・共通化
・CI/CDパイプラインの構築:
Git(GitHub/GitLabなど)を用いたバージョン管理と、CI/CDツール(Jenkins、GitLab CI、GitHub Actionsなど)を組み合わせた自動テスト・デプロイ環境の構築
・ドキュメント化と標準化:
ネットワーク構成情報の自動収集(ファクト収集)と、構成書(MarkdownやExcelなど)の自動生成フローの構築
チームへの技術展開: 既存のネットワーク運用メンバーへのAnsibleやGitの技術レクチャー、コードレビュー体制の確立
■メンバー構成
新規プロジェクトに参画する場合は1名からの参入もございます。
既存組織への自動化推進などの場合は数名から数十名のプロジェクトに参入していただきます。
いずれにしても自動化の推進役としての参入を予定しております。
■期待する解決したい課題
単なる現状維持ではなく、自動化により業務改善/効率化を、現場の「文化」として定着させることを目指します。
まずは現場主導ですが、ゆくゆくは事業部内の推進役としての活躍も期待しています。
■想定されるキャリアパス
事業部のマネージャーが実施する面接、オファー面談を経て、ご本人の希望を伺いながら配属を検討いたします。
配属後は希望に合わせて2年からでも異動することが可能です。
弊社には3年を目安に異動を行うローテーション制度があり、ご本人との面談を繰り返しながら希望のキャリアに合わせて配属を決定し、キャリアアップを実現しています。
まずは自動化案件にジョインしていただき、お客様の課題をヒアリングしながら自動化技術で解決できる人材を目指していただきます。
その後は技術領域に拘らずに課題発見から技術による解決ができるエンジニアに成長することを期待しています。
【キャリアパスの具体例】
プロ職
業務や興味のある技術分野について継続的にインプットし、調査・検証を行ったうえで、その知見を社内外へ積極的にアウトプットする専門職です。技術ブログの執筆や社内外の技術イベント・勉強会での登壇、アウトプット推進イベントの企画などを通じて、技術力を発信し評価されるポジションです。
EM職(エンジニアリングマネージャー)
管掌部署をテックリードしながら、マネジメントもするポジションです。既存の管掌規模拡大を目指すキャリアとは別に、技術力をもってチームをテックリードしていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
当社には大きく分けて5つの事業部があり、当求人はiTOC事業部の求人となります。
MBS部、CWE部のいずれかへの配属を想定しております。
<iTOC事業部>
キャリア/ISPの大規模ネットワークの運用~構築やコンサルティングを伴うネットワークSIといったネットワーク領域の技術支援を中心に、ゼロトラスト事業とネットワーク自動化事業にも注力しています。
<MBS部>
顧客体験(カスタマーエクスペリエンス)を高めることによって、特定顧客とのビジネスを成長、拡大させることを目的としています。その実現のため、組織的な対応で、顧客の課題にタッチしていき、その課題を様々な技術で解決することを目指している部署です。
<CWE部>
技術力とチームワークを駆使し、業界を問わず多様な企業が直面するITインフラにおける人材課題の解決に取り組みます。具体的には、専門的な技術力の不足、特定の人材依存、そして非効率な作業の繰り返しなど、人材マネジメントの問題を克服し、これを基に、戦略的なクライアントワークを提供し、お客様がビジネスの成長と成功を達成できるよう支援する部署です。
■募集背景
当社のネットワークインフラは、規模の拡大と多様化(オンプレミス、マルチベンダー環境、クラウド接続など)に伴い、手動による設定管理や運用の負荷が増大しています。
これまでの「構築して終わり」の運用から脱却し、Ansibleを中心とした「コードによるネットワーク管理(IaC)」を本格的に推進するため、自動化の設計から実装、チームへの文化定着までを主導していただけるコアメンバーを募集します。
■業務内容
Ansibleをはじめとする自動化ツールを用いて、ネットワークの設計・構築・運用の自動化インフラを整備し、ミス撲滅と業務効率化を実現していただきます。
・自動化コードの開発・運用:
Ansible Playbook / Roleの設計、開発、およびテストコードの作成
・マルチベンダー環境の統合:
Cisco、Juniper、Arista、各種ファイアウォールなど、マルチベンダー機器に対するAnsibleモジュールの選定・共通化
・CI/CDパイプラインの構築:
Git(GitHub/GitLabなど)を用いたバージョン管理と、CI/CDツール(Jenkins、GitLab CI、GitHub Actionsなど)を組み合わせた自動テスト・デプロイ環境の構築
・ドキュメント化と標準化:
ネットワーク構成情報の自動収集(ファクト収集)と、構成書(MarkdownやExcelなど)の自動生成フローの構築
チームへの技術展開: 既存のネットワーク運用メンバーへのAnsibleやGitの技術レクチャー、コードレビュー体制の確立
■メンバー構成
新規プロジェクトに参画する場合は1名からの参入もございます。
既存組織への自動化推進などの場合は数名から数十名のプロジェクトに参入していただきます。
いずれにしても自動化の推進役としての参入を予定しております。
■期待する解決したい課題
単なる現状維持ではなく、自動化により業務改善/効率化を、現場の「文化」として定着させることを目指します。
まずは現場主導ですが、ゆくゆくは事業部内の推進役としての活躍も期待しています。
■想定されるキャリアパス
事業部のマネージャーが実施する面接、オファー面談を経て、ご本人の希望を伺いながら配属を検討いたします。
配属後は希望に合わせて2年からでも異動することが可能です。
弊社には3年を目安に異動を行うローテーション制度があり、ご本人との面談を繰り返しながら希望のキャリアに合わせて配属を決定し、キャリアアップを実現しています。
まずは自動化案件にジョインしていただき、お客様の課題をヒアリングしながら自動化技術で解決できる人材を目指していただきます。
その後は技術領域に拘らずに課題発見から技術による解決ができるエンジニアに成長することを期待しています。
【キャリアパスの具体例】
プロ職
業務や興味のある技術分野について継続的にインプットし、調査・検証を行ったうえで、その知見を社内外へ積極的にアウトプットする専門職です。技術ブログの執筆や社内外の技術イベント・勉強会での登壇、アウトプット推進イベントの企画などを通じて、技術力を発信し評価されるポジションです。
EM職(エンジニアリングマネージャー)
管掌部署をテックリードしながら、マネジメントもするポジションです。既存の管掌規模拡大を目指すキャリアとは別に、技術力をもってチームをテックリードしていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 450 〜 650 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
【基本リモート/EDRエンジニア/IT業務経験あり/学習意欲の高い方歓迎】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
CrowdStrike製品(主にEDR)の導入および設計・構築業務を担当していただきます。
具体的には以下のような業務が想定されます:
・お客様の要望に基づいたCrowdStrikeセンサーの展開スケジュール策定、作業
・お客様環境を理解したCrowdStrike検知ポリシーの設定、チューニング
・EMM/MDMツールや自社開発ツールを用いた大規模配布支援
・現地での作業立ち合いや初期導入支援
・導入後のベースライン整備や運用への橋渡し
メンバー構成
立ち上げ期のため、メンバーはマネージャー1名(男性)、リーダー1名(女性)のみ。
2025年目標はEDRエンジニア1名、SIEMエンジニア1名。
2026年目標は更にEDRエンジニア1名、PM1名などの増員を予定。
様々なバックグラウンドを持つ幅広い世代が集まるチームにしたいと考えています。
期待する解決したい課題
現在、セキュリティ意識の高まりによりCrowdStrike製品の導入依頼が増加しており、特に「初回導入」や「何かあった時の現地支援」を希望するお客様への対応が人手不足となっています。
そのため、全国的に現地対応ができるエンジニアを厚くし、より安定的かつ迅速に導入支援を提供できる体制を目指しています。
想定されるキャリアパス
CrowdStrikeに特化した部署ですが、取り扱う技術領域は広く、希望のセキュリティ領域のプロフェッショナルを目指せます。
・センサー配布や現地支援からスタートし、EDR知識を体系的に習得
・希望に応じてSIEMやネットワーク領域にスキル拡張し、セキュリティエンジニアとしてキャリアアップ
・将来的には、プリセールスやPM、アーキテクトとしての道も選べる柔軟なキャリア設計が可能です
異動の際も基本的にはWillCAT内部になるため、セキュリティ領域に接点を持ち続けることが可能です。
他部署への移動も可能ですので、更なるセキュリティ領域、コンサル等、セキュリティ知識を武器に様々なフィールド、ロールで活躍するチャンスがあります。
年4回の昇給機会があるため、スキルアップのタイミングに合わせてタイムリーな昇給が可能です。
最年少マネージャー:25歳
最年少部長:28歳
最年少事業部長:38歳
募集部門
当社には大きく分けて5つの事業部があり、当求人はiTOC事業部BzD部WillCATの求人となります
<iTOC事業部>
キャリア/ISPの大規模ネットワークの運用〜構築やコンサルティングを伴うネットワークSIといったネットワーク領域の技術支援を中心に、ゼロトラスト事業とネットワーク自動化事業にも注力しています。
<BzD部>
ビジネスディベロップメントの意味で、その名の通り、新しいビジネスを開発していくチームが集まっている部署です。
<WillCAT>
未来へ、という意味のWillと、CrowdStrike Accelerate Teamの頭文字をとってWillCATというチーム名です。2025年8月に設立されたばかりのチームです。
◆カルチャー
WillCATは2025年に新設されたばかりの立ち上げ期フェーズです。
ベンチャー気質のあるフラットな雰囲気で、AIなどの新技術による業務効率化や、チームでの知識共有・内製ツール開発にも積極的に取り組んでいます。
すでにいくつかの導入・運用経験からナレッジやテンプレートも整いつつありますが、お客様の環境ごとに新たな工夫や発見が必要になるケースも多く、まさに「チームでナレッジをつくっていく」段階です。一緒にその知見を積み上げていける方を歓迎します。
◆業務環境
・自宅からのリモートワークが中心ですが、アサイン案件次第では打合せや提案活動による客先訪問、作業フェーズではデーターセンターやお客様拠点での夜間作業が発生する場合があります。
・お客様環境とは別に、APC独自の検証環境もあり、必要に応じて利用することが出来ます。
・生成AIを積極的に活用するチームです。議事録の作成はもちろん、社内資料の共有や勉強、調査にも積極的に利用します。
◆ワークライフバランス
・案件によっては夜間作業などにより残業時間が多くなる場合もありますが、基本的には全社平均残業時間(20時間/月)より短い部署です。
・コミュニケーションは主にSlackにて行い、必要に応じてオンラインミーティングを行います。
募集背景
ゼロトラスト領域の需要拡大に伴い、CrowdStrikeの導入支援チームを新設しました。
ありがたいことに複数のお客様からの依頼が継続的に増えており、導入フェーズの支援や現地対応を担えるエンジニア体制を強化したいと考えています。
「最前線で価値を届ける」経験を積みながら、セキュリティエンジニアとして成長できるポジションです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
CrowdStrike製品(主にEDR)の導入および設計・構築業務を担当していただきます。
具体的には以下のような業務が想定されます:
・お客様の要望に基づいたCrowdStrikeセンサーの展開スケジュール策定、作業
・お客様環境を理解したCrowdStrike検知ポリシーの設定、チューニング
・EMM/MDMツールや自社開発ツールを用いた大規模配布支援
・現地での作業立ち合いや初期導入支援
・導入後のベースライン整備や運用への橋渡し
メンバー構成
立ち上げ期のため、メンバーはマネージャー1名(男性)、リーダー1名(女性)のみ。
2025年目標はEDRエンジニア1名、SIEMエンジニア1名。
2026年目標は更にEDRエンジニア1名、PM1名などの増員を予定。
様々なバックグラウンドを持つ幅広い世代が集まるチームにしたいと考えています。
期待する解決したい課題
現在、セキュリティ意識の高まりによりCrowdStrike製品の導入依頼が増加しており、特に「初回導入」や「何かあった時の現地支援」を希望するお客様への対応が人手不足となっています。
そのため、全国的に現地対応ができるエンジニアを厚くし、より安定的かつ迅速に導入支援を提供できる体制を目指しています。
想定されるキャリアパス
CrowdStrikeに特化した部署ですが、取り扱う技術領域は広く、希望のセキュリティ領域のプロフェッショナルを目指せます。
・センサー配布や現地支援からスタートし、EDR知識を体系的に習得
・希望に応じてSIEMやネットワーク領域にスキル拡張し、セキュリティエンジニアとしてキャリアアップ
・将来的には、プリセールスやPM、アーキテクトとしての道も選べる柔軟なキャリア設計が可能です
異動の際も基本的にはWillCAT内部になるため、セキュリティ領域に接点を持ち続けることが可能です。
他部署への移動も可能ですので、更なるセキュリティ領域、コンサル等、セキュリティ知識を武器に様々なフィールド、ロールで活躍するチャンスがあります。
年4回の昇給機会があるため、スキルアップのタイミングに合わせてタイムリーな昇給が可能です。
最年少マネージャー:25歳
最年少部長:28歳
最年少事業部長:38歳
募集部門
当社には大きく分けて5つの事業部があり、当求人はiTOC事業部BzD部WillCATの求人となります
<iTOC事業部>
キャリア/ISPの大規模ネットワークの運用〜構築やコンサルティングを伴うネットワークSIといったネットワーク領域の技術支援を中心に、ゼロトラスト事業とネットワーク自動化事業にも注力しています。
<BzD部>
ビジネスディベロップメントの意味で、その名の通り、新しいビジネスを開発していくチームが集まっている部署です。
<WillCAT>
未来へ、という意味のWillと、CrowdStrike Accelerate Teamの頭文字をとってWillCATというチーム名です。2025年8月に設立されたばかりのチームです。
◆カルチャー
WillCATは2025年に新設されたばかりの立ち上げ期フェーズです。
ベンチャー気質のあるフラットな雰囲気で、AIなどの新技術による業務効率化や、チームでの知識共有・内製ツール開発にも積極的に取り組んでいます。
すでにいくつかの導入・運用経験からナレッジやテンプレートも整いつつありますが、お客様の環境ごとに新たな工夫や発見が必要になるケースも多く、まさに「チームでナレッジをつくっていく」段階です。一緒にその知見を積み上げていける方を歓迎します。
◆業務環境
・自宅からのリモートワークが中心ですが、アサイン案件次第では打合せや提案活動による客先訪問、作業フェーズではデーターセンターやお客様拠点での夜間作業が発生する場合があります。
・お客様環境とは別に、APC独自の検証環境もあり、必要に応じて利用することが出来ます。
・生成AIを積極的に活用するチームです。議事録の作成はもちろん、社内資料の共有や勉強、調査にも積極的に利用します。
◆ワークライフバランス
・案件によっては夜間作業などにより残業時間が多くなる場合もありますが、基本的には全社平均残業時間(20時間/月)より短い部署です。
・コミュニケーションは主にSlackにて行い、必要に応じてオンラインミーティングを行います。
募集背景
ゼロトラスト領域の需要拡大に伴い、CrowdStrikeの導入支援チームを新設しました。
ありがたいことに複数のお客様からの依頼が継続的に増えており、導入フェーズの支援や現地対応を担えるエンジニア体制を強化したいと考えています。
「最前線で価値を届ける」経験を積みながら、セキュリティエンジニアとして成長できるポジションです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 400 〜 600 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:30(休憩時間 12:00~13:00)
※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500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/エンジニアリングマネージャー】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。
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。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担う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。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード/リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【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。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担う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。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード/リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【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/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/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/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 |
株式会社ブレインパッド
【首都圏月4出社~/CSマネージャー候補】新規プロダクトの1人目CSマネージャー候補を募集! のリモートワーク求人
募集概要
配属予定部門・プロダクトユニット プロダクト事業企画
■プロダクト事業企画
プロダクト(SaaS)事業の事業企画部門となります。業務内容は多岐に渡り、ビジョンや中期経営計画に基づき、組織・プロダクト横断・各プロダクトの課題について、複数のステークホルダーを巻き込みながら課題を解決し、仕組化する役割を担っています。プロダクト事業の中長期の事業成長のボトルネックや成長レバーとなる課題を自ら探索・特定し、その解決と仕組化を継続的に行います。また、プロフェッショナル事業で生まれたソリューションをプロダクト化する際の起点としての役割にもなっています。
具体的には、
・事業目標の設定と計画策定
・市場調査と分析
・顧客とのタッチポイント体験の改善
・新規事業(プロダクト)の企画・立案・立上げ
・各事業(プロダクト)の戦略策定・推進
・プライシングの検討
・社内業務プロセスの効率化
・関係部署との連携
などが役割となります。
業務内容
■募集背景
新規プロダクト「Rtoster GenAI」のクライアント数増加に伴うカスタマーサクセスチーム強化のため、CSマネージャーを募集します。Rtoster GenAIは、生成AIを活用した新たな検索・レコメンドの仕組を提供しています。まだ発展途上のプロダクトのため、クライアントに価値提供しながら、より価値向上させるためのプロダクトフィードバックも重要な役割となっています。カスタマーサクセスチームは立上フェーズとなり、サクセス像の定義やオンボーディングやアダプションの目標などを試行錯誤しながら決めていく段階にあり、本チームの戦術なども含めて、事業部長クラスと共に推進できるカスタマーサクセスマネージャーを募集しております。
■業務内容
カスタマーサクセスチーム力を向上させるための、戦術策定・フロー整備・メンバー育成やクライアントにRtoster GenAIを導入いただくため、セールスとともにクライアントへの提案を行う部分から、オンボーディング・アダプション・リニューアルのフェーズをプレイヤーとしてもクライアント支援を行っていただきます。
■具体的な業務内容
・プリセールス
・ライトサクセス・ディープサクセス像の定義や各サクセスフェーズの定義付け
・オンボーディング:「プロダクトがクライアントビジネスにインパクトを残している状態」を迅速に構築するための導入・運用支援
・顧客属性に応じたオンボーディング体制の整備・構築
・ユースケース探索
・プロダクトフィードバック
・チームメンバー育成
【業務の変更の範囲】
無
配属予定部門・プロダクトユニット プロダクト事業企画
■プロダクト事業企画
プロダクト(SaaS)事業の事業企画部門となります。業務内容は多岐に渡り、ビジョンや中期経営計画に基づき、組織・プロダクト横断・各プロダクトの課題について、複数のステークホルダーを巻き込みながら課題を解決し、仕組化する役割を担っています。プロダクト事業の中長期の事業成長のボトルネックや成長レバーとなる課題を自ら探索・特定し、その解決と仕組化を継続的に行います。また、プロフェッショナル事業で生まれたソリューションをプロダクト化する際の起点としての役割にもなっています。
具体的には、
・事業目標の設定と計画策定
・市場調査と分析
・顧客とのタッチポイント体験の改善
・新規事業(プロダクト)の企画・立案・立上げ
・各事業(プロダクト)の戦略策定・推進
・プライシングの検討
・社内業務プロセスの効率化
・関係部署との連携
などが役割となります。
業務内容
■募集背景
新規プロダクト「Rtoster GenAI」のクライアント数増加に伴うカスタマーサクセスチーム強化のため、CSマネージャーを募集します。Rtoster GenAIは、生成AIを活用した新たな検索・レコメンドの仕組を提供しています。まだ発展途上のプロダクトのため、クライアントに価値提供しながら、より価値向上させるためのプロダクトフィードバックも重要な役割となっています。カスタマーサクセスチームは立上フェーズとなり、サクセス像の定義やオンボーディングやアダプションの目標などを試行錯誤しながら決めていく段階にあり、本チームの戦術なども含めて、事業部長クラスと共に推進できるカスタマーサクセスマネージャーを募集しております。
■業務内容
カスタマーサクセスチーム力を向上させるための、戦術策定・フロー整備・メンバー育成やクライアントにRtoster GenAIを導入いただくため、セールスとともにクライアントへの提案を行う部分から、オンボーディング・アダプション・リニューアルのフェーズをプレイヤーとしてもクライアント支援を行っていただきます。
■具体的な業務内容
・プリセールス
・ライトサクセス・ディープサクセス像の定義や各サクセスフェーズの定義付け
・オンボーディング:「プロダクトがクライアントビジネスにインパクトを残している状態」を迅速に構築するための導入・運用支援
・顧客属性に応じたオンボーディング体制の整備・構築
・ユースケース探索
・プロダクトフィードバック
・チームメンバー育成
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 |
|
||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制(コアタイム11:00〜16:00)/標準労働時間:8時間/日/フレキシブルタイム:8:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
当社は、データが世の中にもたらす価値と重要性を予見して2004年に創業して以来、データ活用の普及を通じた産業発展や人々の生活を豊かにすることを使命に、事業規模を拡大し、データ活用のパイオニアとしての地位を築いてまいりました。
私たちは国内のIT人材やデータ活用人材の不足、リスキリング、そして、ITやデータ活用の内製化促進という課題解決に真正面から取り組み、日々進化するさまざまなテクノロジーを実用的な形に転換し、従来の技術と人材のサプライチェーンを再構築していくことで、企業のデジタルトランスフォーメーションの高度化・高速化に貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 23年 | 従業員数 | 577人 |
monoAI technology株式会社
【XRSD】営業・コンサルティング職 のリモートワーク求人
■ 募集背景
XR(VR/AR/MR)領域に特化したDX推進を行う当社では、SIer出身人材や業務コンサル経験者を中心に、新たな事業フェーズへの変革を目指しています。提案型営業・PM型営業に強みを持つ方をお迎えし、リーダー候補として活躍いただきたいと考えています。
■ 業務内容
企業・自治体向けのDX/XR導入に関するコンサルティング・企画提案
システム開発・XRソリューションに関する要件定義、提案書作成
社内エンジニア/ディレクターとの連携によるプロジェクト推進
中小~大手企業までの法人営業(新規・既存)
チームマネジメント(将来的に)
■ 想定ポジション
メンバークラス(経験3〜5年)
リーダー候補(経験5〜10年)
将来的には管理職登用の可能性あり
<プロジェクト例>
製造業・物流業/デジタルツイン構築
コンサルティングファーム/メーカーへXRソリューション導入
製造業/MRマニュアル開発・導入
製造業/AR工場設備シミュレーション開発・導入
建設業/VRトレーニング開発・導入
【業務の変更の範囲】
無
XR(VR/AR/MR)領域に特化したDX推進を行う当社では、SIer出身人材や業務コンサル経験者を中心に、新たな事業フェーズへの変革を目指しています。提案型営業・PM型営業に強みを持つ方をお迎えし、リーダー候補として活躍いただきたいと考えています。
■ 業務内容
企業・自治体向けのDX/XR導入に関するコンサルティング・企画提案
システム開発・XRソリューションに関する要件定義、提案書作成
社内エンジニア/ディレクターとの連携によるプロジェクト推進
中小~大手企業までの法人営業(新規・既存)
チームマネジメント(将来的に)
■ 想定ポジション
メンバークラス(経験3〜5年)
リーダー候補(経験5〜10年)
将来的には管理職登用の可能性あり
<プロジェクト例>
製造業・物流業/デジタルツイン構築
コンサルティングファーム/メーカーへXRソリューション導入
製造業/MRマニュアル開発・導入
製造業/AR工場設備シミュレーション開発・導入
建設業/VRトレーニング開発・導入
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 750 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【事業/サービス】
monoAI technology株式会社は、メタバースコンテンツの技術研究・開発を行い、自社サービス「XR CLOUD」を提供しています。このプラットフォームは、リアルとバーチャルが融合するビジネス活用型メタバースで、最大1000人同時接続が可能です。また、通信ミドルウェア「モノビットエンジン」の開発・運営や、AI研究・開発事業も展開しています。 【社風/文化】 monoAI technology株式会社は、先進技術を駆使し、社会の未来を創造することを目指しています。社員同士の協力を重視し、自由な発想と挑戦を奨励する風土があります。リモートワークや私服勤務が可能で、柔軟な働き方を推奨しています。 【働き方/リモートワーク】 monoAI technology株式会社では、リモートワークが可能で、全国どこからでも勤務できます。完全週休二日制(土・日)や祝日休暇など、ワークライフバランスを重視した制度が整っています。 |
||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 148人 |
株式会社リブセンス
【首都圏フルリモート/情シス/マネージャー候補】ネットワーク構築~運用/リモート×自由な働き方 のリモートワーク求人
本ポジションに関して
わたしたちが解決したい課題と、あなたに力を貸してもらいたい仕事
弊社ではここまでの企業規模拡大に伴い、業務プロセスが複雑化、社内ツールが乱立しており、以下のような課題が発生しています。
業務プロセスの分断
情報のサイロ化
リモートワーク・BYOD環境に最適化されていない端末管理
こうした現状で、オーナーシップをもってステークホルダーと調整しながら業務プロセス改善、システム構築・導入を推進していただける方を募集しています。
具体的には、以下のような業務を担っていただくことを期待しています。
部門横断での業務プロセス可視化と、改善に必要なシステムの導入
運用コストやデータ連携を意識した、データ設計・SaaS間のデータ連携強化による業務変革
リモートワーク・BYOD環境における適切な端末管理の実現
具体的な業務内容
業務内容
マネージャーとして組織をリードしながら、自らも技術的課題の解決に深く関与していただきます。
今後マネージャーを目指していきたいという方も歓迎しています。
経営方針・事業戦略を踏まえた IT戦略の立案および中長期ITロードマップの策定
IT施策の 企画から実行までの主導(技術的課題への直接的な対応を含む)
情報システムグループにおける メンバーマネジメント
情報システムグループ全体の 業務推進・改善
情報システムグループの業務内容
▼インフラ改善・プロジェクト推進
既存の技術負債を解消し、次世代のリブセンスを支える基盤を上流から実装までリードします。
アーキテクチャの刷新と新規導入
全社的な生産性向上のためのSaaS選定・導入。
ゼロトラストネットワークへの完全移行に向けたセキュリティ基盤の強化。
インシデント・マネジメント
インフラ・ネットワークトラブル発生時の技術的な指揮および根本対策の立案・実行
▼プラットフォームの安定稼働と効率化
日々の業務が円滑に進むよう、仕組みの設計者として社内基盤の維持・管理を行います。
監視・メンテナンス
サーバーおよびネットワーク機器等の稼働監視、定期チェック
デバイス管理
ID(アカウント・権限)およびデバイス(キッティング※)の運用フロー管理
※デバイス管理は外部委託を主軸とし、社内では例外対応とプロセス改善に注力
テクニカルサポート
社内システム・PCに関する問い合わせ対応とナレッジ化
ITアセット管理
ライセンス更新管理、月次支払等の事務プロセスの遂行
チーム構成・カルチャー
チーム体制: 5名(リーダー1名、メンバー4名)。各メンバーの強みに合わせ、定型・非定型の役割を柔軟にアサインしています。
コミュニケーション: バーチャルオフィスをフル活用し、夕礼や雑談も活発で、物理的な距離を感じさせないフランクで和気あいあいとした組織です。
働き方: 原則フルリモート。固定の出社日はなく、対面でのワークショップや機材対応等で月1〜2回程度集まる、自律性の高いスタイルです。
働く環境や開発文化について
リブセンスのエンジニアが働く環境や開発文化についてはこちらをご覧ください。
基本的にリブセンスはリモートワークが主体であり、特にチャットによるコミュニケーションが盛んです。
ですので、テキストによるコミュニケーションを得意とする方を歓迎しています。
またリブセンスでは、メンテナブルな仕組みを作るために既存資産やフローにこだわらず、ドラスティックな変更をいとわない文化があります。
そのため近年では、以下のような実績を成し遂げています。
2020年2月コロナ禍に対していち早く対応しフルリモート環境を構築
2022年夏には貸与PCのキッティング業務をアウトソースすることに成功
2023年春には全社ID基盤の多要素認証化を実現
2024年春にはデータセンターから撤退、完全クラウド化を実現
2025年春にはワークフロー/経費精算システムとしてバクラクを導入
仕事の魅力(身につくスキル、得られる経験など)
【ボトムアップの文化で強い裁量をもって方針決定ができる】
リブセンスはボトムアップ寄りの文化であり、情報システムグループも大きな裁量をもって方針を決定しています。
コーポレートビジョンである「あたりまえを、発明しよう。」のためにITの力でできることは何なのか、自ら考え実行に移すことが可能です。
また全社横断施策が日常であるため、定めた方針に従って自らマネージャーとして各領域のキーパーソンを巻き込みながら施策を推進する経験も得られます。
【横断エンジニア組織の一員として支えあいながらチーム運営ができる】
情報システムグループは技術部という横断エンジニア組織の配下に位置しています。
インフラやデータエンジニアリングなど、隣接領域で高い専門性を持った組織と連携して動くことができます。
複雑化するIT社会において、専門家同士がお互いの強みを生かしながら組織運営をしていく経験は貴重なものだと思います。
また、情シスから技術部長、VPoEというキャリアパスを描くことも可能です。
【業務の変更の範囲】
無
わたしたちが解決したい課題と、あなたに力を貸してもらいたい仕事
弊社ではここまでの企業規模拡大に伴い、業務プロセスが複雑化、社内ツールが乱立しており、以下のような課題が発生しています。
業務プロセスの分断
情報のサイロ化
リモートワーク・BYOD環境に最適化されていない端末管理
こうした現状で、オーナーシップをもってステークホルダーと調整しながら業務プロセス改善、システム構築・導入を推進していただける方を募集しています。
具体的には、以下のような業務を担っていただくことを期待しています。
部門横断での業務プロセス可視化と、改善に必要なシステムの導入
運用コストやデータ連携を意識した、データ設計・SaaS間のデータ連携強化による業務変革
リモートワーク・BYOD環境における適切な端末管理の実現
具体的な業務内容
業務内容
マネージャーとして組織をリードしながら、自らも技術的課題の解決に深く関与していただきます。
今後マネージャーを目指していきたいという方も歓迎しています。
経営方針・事業戦略を踏まえた IT戦略の立案および中長期ITロードマップの策定
IT施策の 企画から実行までの主導(技術的課題への直接的な対応を含む)
情報システムグループにおける メンバーマネジメント
情報システムグループ全体の 業務推進・改善
情報システムグループの業務内容
▼インフラ改善・プロジェクト推進
既存の技術負債を解消し、次世代のリブセンスを支える基盤を上流から実装までリードします。
アーキテクチャの刷新と新規導入
全社的な生産性向上のためのSaaS選定・導入。
ゼロトラストネットワークへの完全移行に向けたセキュリティ基盤の強化。
インシデント・マネジメント
インフラ・ネットワークトラブル発生時の技術的な指揮および根本対策の立案・実行
▼プラットフォームの安定稼働と効率化
日々の業務が円滑に進むよう、仕組みの設計者として社内基盤の維持・管理を行います。
監視・メンテナンス
サーバーおよびネットワーク機器等の稼働監視、定期チェック
デバイス管理
ID(アカウント・権限)およびデバイス(キッティング※)の運用フロー管理
※デバイス管理は外部委託を主軸とし、社内では例外対応とプロセス改善に注力
テクニカルサポート
社内システム・PCに関する問い合わせ対応とナレッジ化
ITアセット管理
ライセンス更新管理、月次支払等の事務プロセスの遂行
チーム構成・カルチャー
チーム体制: 5名(リーダー1名、メンバー4名)。各メンバーの強みに合わせ、定型・非定型の役割を柔軟にアサインしています。
コミュニケーション: バーチャルオフィスをフル活用し、夕礼や雑談も活発で、物理的な距離を感じさせないフランクで和気あいあいとした組織です。
働き方: 原則フルリモート。固定の出社日はなく、対面でのワークショップや機材対応等で月1〜2回程度集まる、自律性の高いスタイルです。
働く環境や開発文化について
リブセンスのエンジニアが働く環境や開発文化についてはこちらをご覧ください。
基本的にリブセンスはリモートワークが主体であり、特にチャットによるコミュニケーションが盛んです。
ですので、テキストによるコミュニケーションを得意とする方を歓迎しています。
またリブセンスでは、メンテナブルな仕組みを作るために既存資産やフローにこだわらず、ドラスティックな変更をいとわない文化があります。
そのため近年では、以下のような実績を成し遂げています。
2020年2月コロナ禍に対していち早く対応しフルリモート環境を構築
2022年夏には貸与PCのキッティング業務をアウトソースすることに成功
2023年春には全社ID基盤の多要素認証化を実現
2024年春にはデータセンターから撤退、完全クラウド化を実現
2025年春にはワークフロー/経費精算システムとしてバクラクを導入
仕事の魅力(身につくスキル、得られる経験など)
【ボトムアップの文化で強い裁量をもって方針決定ができる】
リブセンスはボトムアップ寄りの文化であり、情報システムグループも大きな裁量をもって方針を決定しています。
コーポレートビジョンである「あたりまえを、発明しよう。」のためにITの力でできることは何なのか、自ら考え実行に移すことが可能です。
また全社横断施策が日常であるため、定めた方針に従って自らマネージャーとして各領域のキーパーソンを巻き込みながら施策を推進する経験も得られます。
【横断エンジニア組織の一員として支えあいながらチーム運営ができる】
情報システムグループは技術部という横断エンジニア組織の配下に位置しています。
インフラやデータエンジニアリングなど、隣接領域で高い専門性を持った組織と連携して動くことができます。
複雑化するIT社会において、専門家同士がお互いの強みを生かしながら組織運営をしていく経験は貴重なものだと思います。
また、情シスから技術部長、VPoEというキャリアパスを描くことも可能です。
【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 | |||
| 企業概要 |
リブセンスのビジョンは「あたりまえを、発明しよう」。
誰もが欲しているが、世の中にはまだないような新しい“あたりまえ”のプロダクトを開発し、新しいものの見方や行動の仕方が世の中の常識として定着することを通じて人々に役立っていくことを目的としています。 そのビジョンの元に、アルバイト求人サイト『マッハバイト(旧ジョブセンス)』や不動産情報検索サイト『IESHIL』、転職希望者向けクチコミ情報サイト『転職会議』、公開競争入札型転職サイト『転職ドラフト』などの自社メディア・サービスを運営しています。 |
||
| 設立年数 | 21年 | 従業員数 | 221人 |
19件中 1件~10件
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