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991件中 141件～150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/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 |
株式会社クラフトマンソフトウェア
【首都圏ハイブリッド/Kubernetesエンジニア】（監視基盤の構築・保守） のリモートワーク求人
■お仕事内容
当ポジションでは、Kubernetes上の監視基盤の構築・運用を担っております。
Kubernetesクラスターと監視基盤の構築・運用をメインに経験を積みながら、SREエンジニアとして技術取得を目指す方を募集いたします。
また、社内向けAIアシスタント基盤として、MCPServer + Grafanaを活用したLLM導入を検討しています。
監視データとナレッジを連携し、運用効率化・対話型支援の実現を目指しています。
※24時間365日体制ではないため、土日祝日や夜間の緊急対応はありません。障害発生時の一次対応は専任者が対応します。
【具体的な業務内容】
・Kubernetes上に乗っている監視基盤の構築・保守運用
・監視サービスの設計
・EKSクラスターのバージョンアップ
・クラウドネイティブなミドルウェアやアプリケーションのバージョンアップやパッチ適用
・監視基盤の障害対応 など
【仕事の進め方】
・アジャイル開発（スクラム）で仕事を進めます
・ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
・Slackチャット、ハドルを使用してコミュニケーションロスを防ぎます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/Miro/Jira/Confluence
■このポジションの魅力
- 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
ITに関心の高い人が多く、n8n、Dify、LLM（Bedrock）など、新規性の高い技術やツールに直接触れる機会があります。
また、CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境であるのも魅力です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
- 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。また、業務時間で業務に関係があるOSSに対してOSS貢献が可能。技術を追求できる環境です。
- 働きやすい環境が整っている
夜間作業はなく、月平均の残業時間は約5時間。技術勉強会は業務時間内に実施しています。
男女ともに育児休暇を取りやすい環境で、最長1年半の実績があります。
■チームの雰囲気
・20代後半〜30代前半のメンバーが中心で、和やかな雰囲気です
・誰でも気軽に発言しやすい環境です
・何かあれば都度チャットやハドルなどで相談し合っています
■勤務地
チームメンバーとのスムーズな連携や、他チームとの円滑なコミュニケーションのため、週5日の出社をお願いしています。（オフィス所在地：神田）
オフィスでは日々のやり取りから新たな気づきが生まれやすく、相談や意思決定もスピーディです。
また、集中したいときには個室ブースも利用可能で、業務に合わせた働き方が可能です！
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当ポジションでは、Kubernetes上の監視基盤の構築・運用を担っております。
Kubernetesクラスターと監視基盤の構築・運用をメインに経験を積みながら、SREエンジニアとして技術取得を目指す方を募集いたします。
また、社内向けAIアシスタント基盤として、MCPServer + Grafanaを活用したLLM導入を検討しています。
監視データとナレッジを連携し、運用効率化・対話型支援の実現を目指しています。
※24時間365日体制ではないため、土日祝日や夜間の緊急対応はありません。障害発生時の一次対応は専任者が対応します。
【具体的な業務内容】
・Kubernetes上に乗っている監視基盤の構築・保守運用
・監視サービスの設計
・EKSクラスターのバージョンアップ
・クラウドネイティブなミドルウェアやアプリケーションのバージョンアップやパッチ適用
・監視基盤の障害対応 など
【仕事の進め方】
・アジャイル開発（スクラム）で仕事を進めます
・ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
・Slackチャット、ハドルを使用してコミュニケーションロスを防ぎます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/Miro/Jira/Confluence
■このポジションの魅力
- 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
ITに関心の高い人が多く、n8n、Dify、LLM（Bedrock）など、新規性の高い技術やツールに直接触れる機会があります。
また、CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境であるのも魅力です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
- 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。また、業務時間で業務に関係があるOSSに対してOSS貢献が可能。技術を追求できる環境です。
- 働きやすい環境が整っている
夜間作業はなく、月平均の残業時間は約5時間。技術勉強会は業務時間内に実施しています。
男女ともに育児休暇を取りやすい環境で、最長1年半の実績があります。
■チームの雰囲気
・20代後半〜30代前半のメンバーが中心で、和やかな雰囲気です
・誰でも気軽に発言しやすい環境です
・何かあれば都度チャットやハドルなどで相談し合っています
■勤務地
チームメンバーとのスムーズな連携や、他チームとの円滑なコミュニケーションのため、週5日の出社をお願いしています。（オフィス所在地：神田）
オフィスでは日々のやり取りから新たな気づきが生まれやすく、相談や意思決定もスピーディです。
また、集中したいときには個室ブースも利用可能で、業務に合わせた働き方が可能です！
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 720 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 平日 9:00〜18:00(実働8時間) 勤務時間調整可
※残業の場合もありますが、残業非推奨としているため基本定時
働き方： 固定時間制（9時～18時、10時～19時など） 時間外労働の有無： 有（月平均10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
エンジニアの仕事から退屈な”作業“を減らし、開発をもっとクリエイティブで楽しいものにすることを目標にしているエンジニアによるエンジニアのための会社です。
「インフラ運用を自動化することで日本のイノベーションを加速する」というミッションのもと、インフラに特化してサービス展開をしています。 |
||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社クラフトマンソフトウェア
【首都圏ハイブリッド/Kubernetesエンジニア】（インフラ運用） のリモートワーク求人
■お仕事内容
弊社では、3000人規模のユーザーが使用するインフラ環境のメンテナンスを受託しています。
当ポジションは、Kubernetesで構築されたクラスターやサービスの運用を担います。
Kubernetesクラスターとその上で動作するアプリケーションの運用をメインに経験を積みながら、技術取得を目指す方を募集いたします。
ご希望やご志向に合わせて、以下のいずれかのアプリケーションのインフラ運用をお任せします。
- GitHub
- Gerrit
- Black Duck Hub
【業務内容】
- Kubernetes上に乗っているアプリケーションの保守運用
- EKSクラスターのバージョンアップ
- クラウドネイティブなミドルウェアやアプリケーションのバージョンアップやパッチ適用
- 障害対応 など
※障害発生時の一時対応は別チームが行なっています
【仕事の進め方】
- アジャイル開発（スクラム）で仕事を進めます
- ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/miro/Jira/Confluence
■アピールポイント
‐ 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
ITに関心の高い人が多く、n8n、Dify、LLM（Bedrock）など、新規性の高い技術やツールに直接触れる機会があります。
また、CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境であるのも魅力です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
‐ Kubernetesを深く学べる実践環境
実務を通してKubernetesの知見や技術を習得できます。
本番運用されるKubernetes環境の構築や、Kubernetes上で動作するアプリケーションの運用ノウハウを身につけられます。
また、業務時間内にKubernetes勉強会を実施しており、知識を体系的に深めながら実践に活かせる環境です。
Kubernetesクラスター上で動作する多数のクラウドネイティブOSSを運用するため、KubernetesやOSS、SDKを調査・検証する機会も豊富にあります。
‐ 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。
業務時間内で業務に関連するOSSへのコントリビューションが可能で、技術を磨きながら社会にも貢献できる環境です。
‐ オープンなコミュニケーション文化
コミュニケーションが活発で、立場に関係なく意見を発信しやすい環境です。
エンジニア同士の議論を通じて、新しい発想や改善提案が生まれやすく、技術的にも人間的にも成長できる風土が根付いています。
‐ 働きやすい環境が整っている
夜間作業はなく、月平均の残業時間は約5時間。
技術勉強会も業務時間内に実施しています。
男女問わず育児休暇を取得しやすく、最長1年半の取得実績があります。
安心して長期的にキャリアを築ける職場です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
弊社では、3000人規模のユーザーが使用するインフラ環境のメンテナンスを受託しています。
当ポジションは、Kubernetesで構築されたクラスターやサービスの運用を担います。
Kubernetesクラスターとその上で動作するアプリケーションの運用をメインに経験を積みながら、技術取得を目指す方を募集いたします。
ご希望やご志向に合わせて、以下のいずれかのアプリケーションのインフラ運用をお任せします。
- GitHub
- Gerrit
- Black Duck Hub
【業務内容】
- Kubernetes上に乗っているアプリケーションの保守運用
- EKSクラスターのバージョンアップ
- クラウドネイティブなミドルウェアやアプリケーションのバージョンアップやパッチ適用
- 障害対応 など
※障害発生時の一時対応は別チームが行なっています
【仕事の進め方】
- アジャイル開発（スクラム）で仕事を進めます
- ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/miro/Jira/Confluence
■アピールポイント
‐ 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
ITに関心の高い人が多く、n8n、Dify、LLM（Bedrock）など、新規性の高い技術やツールに直接触れる機会があります。
また、CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境であるのも魅力です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
‐ Kubernetesを深く学べる実践環境
実務を通してKubernetesの知見や技術を習得できます。
本番運用されるKubernetes環境の構築や、Kubernetes上で動作するアプリケーションの運用ノウハウを身につけられます。
また、業務時間内にKubernetes勉強会を実施しており、知識を体系的に深めながら実践に活かせる環境です。
Kubernetesクラスター上で動作する多数のクラウドネイティブOSSを運用するため、KubernetesやOSS、SDKを調査・検証する機会も豊富にあります。
‐ 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。
業務時間内で業務に関連するOSSへのコントリビューションが可能で、技術を磨きながら社会にも貢献できる環境です。
‐ オープンなコミュニケーション文化
コミュニケーションが活発で、立場に関係なく意見を発信しやすい環境です。
エンジニア同士の議論を通じて、新しい発想や改善提案が生まれやすく、技術的にも人間的にも成長できる風土が根付いています。
‐ 働きやすい環境が整っている
夜間作業はなく、月平均の残業時間は約5時間。
技術勉強会も業務時間内に実施しています。
男女問わず育児休暇を取得しやすく、最長1年半の取得実績があります。
安心して長期的にキャリアを築ける職場です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 700 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 平日 9:00〜18:00(実働8時間) 勤務時間調整可
※残業の場合もありますが、残業非推奨としているため基本定時
働き方： 固定時間制（9時～18時、10時～19時など） 時間外労働の有無： 有（月平均10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
エンジニアの仕事から退屈な”作業“を減らし、開発をもっとクリエイティブで楽しいものにすることを目標にしているエンジニアによるエンジニアのための会社です。
「インフラ運用を自動化することで日本のイノベーションを加速する」というミッションのもと、インフラに特化してサービス展開をしています。 |
||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社クラフトマンソフトウェア
【首都圏ハイブリッド/業務自動化アプリケーションエンジニア】新設部署での社内システム改善エンジニア募集！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
当プロジェクトでは Argo Workflows × TypeScript を用いて、Kubernetes上で動く業務自動化アプリケーションを新たに開発します。
2026年4月からゼロベースでスタートしたポジションです。
TypeScript でのアプリケーション実装や、Argo Workflows を使ったワークフロー構築、CI/CD 改善や脆弱性対応といった開発基盤づくりにも携われます。
業務フローを分析し、「どの部分を自動化すれば効率化につながるか」を整理しながら、要望の設計〜実装まで一連の流れを担当していただきます。
また、社内には Kubernetes・TypeScript・自動化技術に強いエンジニアも多く、
困った時に相談しやすい雰囲気があります。
【アプリケーションの概要】
業務自動化ツール（Kubernetes, Argo Workflows, TypeScript）
【具体的な業務内容】
・TypeScriptを使用したアプリケーション開発
・Argo Workflowsを使用したアプリケーション構築
・CI/CDの改善
・脆弱性対応
・顧客からの要望整理及び設計
【仕事の進め方】
・アジャイル開発で仕事を進めます
・ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
・Slackチャット、ハドル等でコミュニケーションロスを防ぎます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/miro/Jira/Confluence
■アピールポイント
- 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境です。
当ポジションでは最新のフロントエンド技術を積極的に導入して Kubernetes環境で動作するアプリケーションを開発します。
他、多岐にわたる技術スタックに触れることができます！
- 代表取締役 森 怜峰
- 『実践ドメイン駆動設計』翔泳社, 邦訳レビュー
- 「Vagrant入門」Schoo, 講師
- 取締役 野澤 秀仁（@suin）
- Qiitaユーザーランキング4位
https://qiita.com/suin
- 『サバイバルTypeScript』執筆者の一人！
- 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。
業務時間で勉強会の実施や業務に関係があるOSSに対してOSS貢献が可能。技術を追求できる環境です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
- 働きやすい環境が整っている
月平均の残業時間は約5時間。技術勉強会は業務時間内に実施しています。
男女ともに育児休暇を取りやすい環境で、最長1年半の実績があります。
■チーム体制
・プロダクトオーナー1名、開発者3名を予定
■チームの雰囲気
・チームの年齢層は30歳前後
・毎朝、一日の段取りを確認しています。何かあれば、席も近いので都度声を掛け合っています。
・業務以外にも旅行やカメラなどの雑談も息抜きに話しているようなチームです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当プロジェクトでは Argo Workflows × TypeScript を用いて、Kubernetes上で動く業務自動化アプリケーションを新たに開発します。
2026年4月からゼロベースでスタートしたポジションです。
TypeScript でのアプリケーション実装や、Argo Workflows を使ったワークフロー構築、CI/CD 改善や脆弱性対応といった開発基盤づくりにも携われます。
業務フローを分析し、「どの部分を自動化すれば効率化につながるか」を整理しながら、要望の設計〜実装まで一連の流れを担当していただきます。
また、社内には Kubernetes・TypeScript・自動化技術に強いエンジニアも多く、
困った時に相談しやすい雰囲気があります。
【アプリケーションの概要】
業務自動化ツール（Kubernetes, Argo Workflows, TypeScript）
【具体的な業務内容】
・TypeScriptを使用したアプリケーション開発
・Argo Workflowsを使用したアプリケーション構築
・CI/CDの改善
・脆弱性対応
・顧客からの要望整理及び設計
【仕事の進め方】
・アジャイル開発で仕事を進めます
・ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
・Slackチャット、ハドル等でコミュニケーションロスを防ぎます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/miro/Jira/Confluence
■アピールポイント
- 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境です。
当ポジションでは最新のフロントエンド技術を積極的に導入して Kubernetes環境で動作するアプリケーションを開発します。
他、多岐にわたる技術スタックに触れることができます！
- 代表取締役 森 怜峰
- 『実践ドメイン駆動設計』翔泳社, 邦訳レビュー
- 「Vagrant入門」Schoo, 講師
- 取締役 野澤 秀仁（@suin）
- Qiitaユーザーランキング4位
https://qiita.com/suin
- 『サバイバルTypeScript』執筆者の一人！
- 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。
業務時間で勉強会の実施や業務に関係があるOSSに対してOSS貢献が可能。技術を追求できる環境です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
- 働きやすい環境が整っている
月平均の残業時間は約5時間。技術勉強会は業務時間内に実施しています。
男女ともに育児休暇を取りやすい環境で、最長1年半の実績があります。
■チーム体制
・プロダクトオーナー1名、開発者3名を予定
■チームの雰囲気
・チームの年齢層は30歳前後
・毎朝、一日の段取りを確認しています。何かあれば、席も近いので都度声を掛け合っています。
・業務以外にも旅行やカメラなどの雑談も息抜きに話しているようなチームです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 530 〜 630 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 平日 9:00〜18:00(実働8時間) 勤務時間調整可
※残業の場合もありますが、残業非推奨としているため基本定時
働き方： 固定時間制（9時～18時、10時～19時など） 時間外労働の有無： 有（月平均10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
エンジニアの仕事から退屈な”作業“を減らし、開発をもっとクリエイティブで楽しいものにすることを目標にしているエンジニアによるエンジニアのための会社です。
「インフラ運用を自動化することで日本のイノベーションを加速する」というミッションのもと、インフラに特化してサービス展開をしています。 |
||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社クラフトマンソフトウェア
【首都圏ハイブリッド/社内ワークフローエンジニア】開発者が使うための各種ツールの運用保守や業務効率化のためのアプリケーション開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
弊社では3000人以上の開発者が利用する開発環境の構築を受託しています。
大勢の開発者が使うための各種ツールの運用保守や業務効率化のためのアプリケーション開発、それらを稼働させるためのインフラ開発・運用保守を行っています。
当ポジションでは、Argo Workflows というワークフローエンジンを用いて、AndroidOSのビルドシステムにまつわる複雑な課題の解決に取り組んでいます。
大規模なビルドを効率的に回す基盤づくりを通じて、開発者がよりスピーディかつ安定的に成果を届けられる環境を支えるのが私たちのミッションです。
【仕事の進め方】
- アジャイル開発（スクラム）で仕事を進めます
- ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
- Slackチャット、ハドルを使用してコミュニケーションロスを防ぎます
■アピールポイント
- 大規模プロジェクトへの高い影響力
3000人超の開発者が使う大規模開発基盤に関わりながら、高パフォーマンスかつ信頼性あるシステムの設計・構築に挑戦できます。
スケーラブルなアーキテクチャ設計に貢献できるポジションで、技術的に自走できる人がチャレンジしがいのある環境です！
- 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。ITに関心の高い人が多く、n8n、Dify、LLM（Bedrock）など、新規性の高い技術やツールに直接触れる機会があります。
また、CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境であるのも魅力です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
- 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。また、業務時間で業務に関係があるOSSに対してOSS貢献が可能。技術を追求できる環境です。
- 働きやすい環境が整っている
夜間作業はなく、月平均の残業時間は約5時間。技術勉強会は業務時間内に実施しています。男女ともに育児休暇を取りやすい環境で、最長1年半の実績があります。
■チームの雰囲気
- 30代のメンバーが中心で、和やかな雰囲気です
- 誰でも気軽に発言しやすい環境です
- 何かあれば都度相談し合っています
■勤務地
オフィスでは日々のやり取りから新たな気づきが生まれやすく、相談や意思決定もスピーディです。
また、集中したいときには個室ブースも利用可能で、業務に合わせた働き方が可能です！
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
弊社では3000人以上の開発者が利用する開発環境の構築を受託しています。
大勢の開発者が使うための各種ツールの運用保守や業務効率化のためのアプリケーション開発、それらを稼働させるためのインフラ開発・運用保守を行っています。
当ポジションでは、Argo Workflows というワークフローエンジンを用いて、AndroidOSのビルドシステムにまつわる複雑な課題の解決に取り組んでいます。
大規模なビルドを効率的に回す基盤づくりを通じて、開発者がよりスピーディかつ安定的に成果を届けられる環境を支えるのが私たちのミッションです。
【仕事の進め方】
- アジャイル開発（スクラム）で仕事を進めます
- ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
- Slackチャット、ハドルを使用してコミュニケーションロスを防ぎます
■アピールポイント
- 大規模プロジェクトへの高い影響力
3000人超の開発者が使う大規模開発基盤に関わりながら、高パフォーマンスかつ信頼性あるシステムの設計・構築に挑戦できます。
スケーラブルなアーキテクチャ設計に貢献できるポジションで、技術的に自走できる人がチャレンジしがいのある環境です！
- 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。ITに関心の高い人が多く、n8n、Dify、LLM（Bedrock）など、新規性の高い技術やツールに直接触れる機会があります。
また、CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境であるのも魅力です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
- 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。また、業務時間で業務に関係があるOSSに対してOSS貢献が可能。技術を追求できる環境です。
- 働きやすい環境が整っている
夜間作業はなく、月平均の残業時間は約5時間。技術勉強会は業務時間内に実施しています。男女ともに育児休暇を取りやすい環境で、最長1年半の実績があります。
■チームの雰囲気
- 30代のメンバーが中心で、和やかな雰囲気です
- 誰でも気軽に発言しやすい環境です
- 何かあれば都度相談し合っています
■勤務地
オフィスでは日々のやり取りから新たな気づきが生まれやすく、相談や意思決定もスピーディです。
また、集中したいときには個室ブースも利用可能で、業務に合わせた働き方が可能です！
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 720 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 平日 9:00〜18:00(実働8時間) 勤務時間調整可
※残業の場合もありますが、残業非推奨としているため基本定時
働き方： 固定時間制（9時～18時、10時～19時など） 時間外労働の有無： 有（月平均10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
エンジニアの仕事から退屈な”作業“を減らし、開発をもっとクリエイティブで楽しいものにすることを目標にしているエンジニアによるエンジニアのための会社です。
「インフラ運用を自動化することで日本のイノベーションを加速する」というミッションのもと、インフラに特化してサービス展開をしています。 |
||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/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
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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。
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991件中 141件～150件
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リモートワーク（テレワーク・在宅勤務）可能な新着求人
【基本リモート/首都圏在住/テクニカルサポート・リーダー候補】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
～700 万円 ／ 年
【ハイブリ/大阪/データプラットフォームエンジニア/マネージャー候補】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
～1,200 万円 ／ 年
【ハイブリ/大阪/データプラットフォームエンジニア/PM・PL】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
～790 万円 ／ 年
【ハイブリ/札幌/データエンジニア/マネージャー候補】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
～800 万円 ／ 年
【地方フルリモート可/データプラットフォームエンジニア】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
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【ハイブリ/東京/シニアPM/PM経験5年以上】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
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【ハイブリ/東京/データ活用支援エンジニア/BI、ETL、DWH】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
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