受託開発企業×地方フルリモートOKのリモートワーク転職・求人情報一覧 -3ページ目
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株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア(ジュニア〜ミドル)には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア(ジュニア〜ミドル)には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアAI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ◼︎勤務時間
フレックスタイム制
- コアタイム:なし
- フレキシブルタイム:5:00~22:00 ※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間 ※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社ホープス
【地方フルリモート/首都圏ハイブリ/Pyhon】プライム市場上場SHIFTグループで30年以上のの実績あるERP導入支援企業! のリモートワーク求人
【会社概要】
ホープスは、ERP・ERP周辺のシステム開発・導入、
コンサルティングを主軸にイノベーションを起こすためのソリューションを提供する会社です。
・MISSION「ワークをもっとワクワクに」
ヒトが元気になれば、ビジネスも活性化する。
ヒトが何をすべきかを追求し、ITの力で “働くを楽しく” へリノベートすることで社会に貢献します。
・VISION「基幹系業務DXをリード」
ITの力で人手不足の解消と流動性の拡大に寄与するサービスを提供し、世の中の仕事の標準化の輪を広げます。
【ポジションの魅力】
・公共系プライム案件へのチャレンジができる!
・上流工程の経験を積むことが可能なため、スキルアップができる!
・プロジェクトによりAI関連の業務に携わるチャンスあり!
・ハイブリッド勤務可能!地方在住者はフルリモート勤務相談可!
・年間平均昇給率は7.2%!正当な評価制度のもと、実績に応じた昇給の実現が可能!
【ポジションについて】
本ポジションは、官公庁や自治体などの公共系向けソリューション導入・開発に携わっていただきます。
具体的には、以下のような業務を想定しております。
・官公庁や自治体などの公共系ソリューション導入・開発
・業務システムへのアドオン開発
・Pythonを用いたバックエンド開発
・Reactを用いたフロントエンド開発
・要件定義~設計、実装、テスト、保守までの一連の工程
※ご経験・スキルに応じて、担当業務のアサインをさせていただきます。
売上過去最高記録を更新している当社では、今まさに第二次創業期として
準大手から中堅規模の企業に特化して、プライム案件、ERP導入案件、DX推進案件の拡大に注力しております。
公共系ソリューション導入・開発エンジニアとして組織を一緒に作っていただける方を募集しております。
【ホープスの目指す世界】
《ERP導入を支援し、業務標準化の輪を広げる》
国内全体では基幹業務の標準化は急務であるものの、大手・準大手から中堅規模の企業においては実現していない企業が多くERP導入の課題感は多い状況です。
ホープスはそのような企業への支援戦略を中心に事業を展開しています。
大手企業、中規模企業向けのERP領域でシェアNO.1を目指し国内サプライチェーン全体での業務標準化を狙っています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
ホープスは、ERP・ERP周辺のシステム開発・導入、
コンサルティングを主軸にイノベーションを起こすためのソリューションを提供する会社です。
・MISSION「ワークをもっとワクワクに」
ヒトが元気になれば、ビジネスも活性化する。
ヒトが何をすべきかを追求し、ITの力で “働くを楽しく” へリノベートすることで社会に貢献します。
・VISION「基幹系業務DXをリード」
ITの力で人手不足の解消と流動性の拡大に寄与するサービスを提供し、世の中の仕事の標準化の輪を広げます。
【ポジションの魅力】
・公共系プライム案件へのチャレンジができる!
・上流工程の経験を積むことが可能なため、スキルアップができる!
・プロジェクトによりAI関連の業務に携わるチャンスあり!
・ハイブリッド勤務可能!地方在住者はフルリモート勤務相談可!
・年間平均昇給率は7.2%!正当な評価制度のもと、実績に応じた昇給の実現が可能!
【ポジションについて】
本ポジションは、官公庁や自治体などの公共系向けソリューション導入・開発に携わっていただきます。
具体的には、以下のような業務を想定しております。
・官公庁や自治体などの公共系ソリューション導入・開発
・業務システムへのアドオン開発
・Pythonを用いたバックエンド開発
・Reactを用いたフロントエンド開発
・要件定義~設計、実装、テスト、保守までの一連の工程
※ご経験・スキルに応じて、担当業務のアサインをさせていただきます。
売上過去最高記録を更新している当社では、今まさに第二次創業期として
準大手から中堅規模の企業に特化して、プライム案件、ERP導入案件、DX推進案件の拡大に注力しております。
公共系ソリューション導入・開発エンジニアとして組織を一緒に作っていただける方を募集しております。
【ホープスの目指す世界】
《ERP導入を支援し、業務標準化の輪を広げる》
国内全体では基幹業務の標準化は急務であるものの、大手・準大手から中堅規模の企業においては実現していない企業が多くERP導入の課題感は多い状況です。
ホープスはそのような企業への支援戦略を中心に事業を展開しています。
大手企業、中規模企業向けのERP領域でシェアNO.1を目指し国内サプライチェーン全体での業務標準化を狙っています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
「バックオフィスDX」「Make work fun!」をモットーに、
バックオフィス業務プロセスとそこに関わる人たちの働き方を変えていくことを通して、 企業競争力を向上させることを使命としています。 株式会社ホープスは、ERP・EPMを中心とした基幹系システムの支援を主軸に、スクラッチ開発やコンサルティングまで幅広いサービスを提供しています。クラウドERPやローコード開発を柱とし、業務効率化やDX推進、経営分析、マーケティングなど多岐にわたるソリューションを展開。特に、SAP S/4HANA® CloudやOracle ERP Cloudなどを活用し、企業の業務プロセスを最適化し、経営管理の強化を図っています1。 社風/文化 ホープスは、若手社員が活躍できる環境で、社内の風通しが良く、活気に満ちた雰囲気が特徴です。多様性を重視し、様々な国籍や背景を持つ社員が協力し合いながら働いています。チームワークを大切にし、社員同士のコミュニケーションが活発です2。 働き方/リモートワーク ホープスでは、リモートワーク活用があり平均週2~3日の在宅勤務が可能です。転勤はなく、プロジェクトに応じて柔軟な働き方ができます。残業は月平均10時間程度と少なく、ワークライフバランスを重視した環境が整っています。 |
||
| 設立年数 | 36年 | 従業員数 | 772人 |
株式会社ホープス
【地方フルリモート/首都圏ハイブリッド/基幹システム導入PMまたはPL】プライム市場上場SHIFTグループで30年以上のの実績あるERP導入支援企業! のリモートワーク求人
【会社概要】
ホープスは、ERP・ERP周辺のシステム開発・導入、
コンサルティングを主軸にイノベーションを起こすためのソリューションを提供する会社です。
・MISSION「ワークをもっとワクワクに」
ヒトが元気になれば、ビジネスも活性化する。
ヒトが何をすべきかを追求し、ITの力で “働くを楽しく” へリノベートすることで社会に貢献します。
・VISION「基幹系業務DXをリード」
ITの力で人手不足の解消と流動性の拡大に寄与するサービスを提供し、世の中の仕事の標準化の輪を広げます。
【ポジションの魅力】
・今期新設のポジション!豊富なERP導入実績のあるホープスで、事業拡大の一役を担えます!
・年間平均昇給率は7.2%!正当な評価制度のもと、実績に応じた昇給の実現が可能です。
・ハイブリッド勤務可能!地方在住者はフルリモート可!
・平均残業時間が月10時間!ワークライフバランスも整った環境です。
【ポジションについて】
本ポジションは、公共系(官公庁・自治体)向けの基幹システム導入プロジェクトにおいてPMまたはPLとして以下のような業務を想定しています。
・基幹システム導入PJにおける、要件定義~テスト、移行支援
・クライアント折衝
・進捗管理、メンバー管理 等
売上過去最高記録を更新している当社では、今まさに第二次創業期として
準大手から中堅規模の企業に特化して、プライム案件、ERP導入案件、DX推進案件の拡大に注力しております。
公共系PJのPMまたはPLとして組織を一緒に作っていただける方を募集しております。
【ホープスの目指す世界】
《ERP導入を支援し、業務標準化の輪を広げる》
国内全体では基幹業務の標準化は急務であるものの、大手・準大手から中堅規模の企業においては実現していない企業が多くERP導入の課題感は多い状況です。
ホープスはそのような企業への支援戦略を中心に事業を展開しています。
大手企業、中規模企業向けのERP領域でシェアNO.1を目指し国内サプライチェーン全体での業務標準化を狙っています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
ホープスは、ERP・ERP周辺のシステム開発・導入、
コンサルティングを主軸にイノベーションを起こすためのソリューションを提供する会社です。
・MISSION「ワークをもっとワクワクに」
ヒトが元気になれば、ビジネスも活性化する。
ヒトが何をすべきかを追求し、ITの力で “働くを楽しく” へリノベートすることで社会に貢献します。
・VISION「基幹系業務DXをリード」
ITの力で人手不足の解消と流動性の拡大に寄与するサービスを提供し、世の中の仕事の標準化の輪を広げます。
【ポジションの魅力】
・今期新設のポジション!豊富なERP導入実績のあるホープスで、事業拡大の一役を担えます!
・年間平均昇給率は7.2%!正当な評価制度のもと、実績に応じた昇給の実現が可能です。
・ハイブリッド勤務可能!地方在住者はフルリモート可!
・平均残業時間が月10時間!ワークライフバランスも整った環境です。
【ポジションについて】
本ポジションは、公共系(官公庁・自治体)向けの基幹システム導入プロジェクトにおいてPMまたはPLとして以下のような業務を想定しています。
・基幹システム導入PJにおける、要件定義~テスト、移行支援
・クライアント折衝
・進捗管理、メンバー管理 等
売上過去最高記録を更新している当社では、今まさに第二次創業期として
準大手から中堅規模の企業に特化して、プライム案件、ERP導入案件、DX推進案件の拡大に注力しております。
公共系PJのPMまたはPLとして組織を一緒に作っていただける方を募集しております。
【ホープスの目指す世界】
《ERP導入を支援し、業務標準化の輪を広げる》
国内全体では基幹業務の標準化は急務であるものの、大手・準大手から中堅規模の企業においては実現していない企業が多くERP導入の課題感は多い状況です。
ホープスはそのような企業への支援戦略を中心に事業を展開しています。
大手企業、中規模企業向けのERP領域でシェアNO.1を目指し国内サプライチェーン全体での業務標準化を狙っています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
「バックオフィスDX」「Make work fun!」をモットーに、
バックオフィス業務プロセスとそこに関わる人たちの働き方を変えていくことを通して、 企業競争力を向上させることを使命としています。 株式会社ホープスは、ERP・EPMを中心とした基幹系システムの支援を主軸に、スクラッチ開発やコンサルティングまで幅広いサービスを提供しています。クラウドERPやローコード開発を柱とし、業務効率化やDX推進、経営分析、マーケティングなど多岐にわたるソリューションを展開。特に、SAP S/4HANA® CloudやOracle ERP Cloudなどを活用し、企業の業務プロセスを最適化し、経営管理の強化を図っています1。 社風/文化 ホープスは、若手社員が活躍できる環境で、社内の風通しが良く、活気に満ちた雰囲気が特徴です。多様性を重視し、様々な国籍や背景を持つ社員が協力し合いながら働いています。チームワークを大切にし、社員同士のコミュニケーションが活発です2。 働き方/リモートワーク ホープスでは、リモートワーク活用があり平均週2~3日の在宅勤務が可能です。転勤はなく、プロジェクトに応じて柔軟な働き方ができます。残業は月平均10時間程度と少なく、ワークライフバランスを重視した環境が整っています。 |
||
| 設立年数 | 36年 | 従業員数 | 772人 |
株式会社HRbase
【地方フルリモ/フルフレックス/PdM候補】労務専門AIエージェント のリモートワーク求人
労務管理領域に特化したAIエージェントの実現に向けて、プロダクト戦略に基づいた開発プロジェクトが今後起案・実行されます。
その中で、プロダクトマネージャー(PdM)として、特に以下に示す業務について推進していただきます。
【具体的には】
◆プロダクトロードマップの策定
顧客ヒアリングやプロダクトの利用ログ等からプロダクト戦略を策定し、ロードマップとして策定。
◆プロダクトの要件定義
既存プロダクトの改善/新規開発を含め、プロダクトに求められる機能/非機能要件、画面仕様を策定。
◆UI/UXデザイン策定
業務委託のデザイナーと連携しながらFigma等でUI/UXデザインを策定。
◆ステークホルダーとの調整
プロダクトを取り巻くステークホルダー(経営層、レベニューチーム、開発チーム)との調整・折衝。
【仕事を通じて得られるご経験】
・プロダクト戦略や開発ロードマップ策定の知識及び経験
・AIエージェント開発に関する知識及び経験
・AIエージェント志向の仕事のやり方
◼︎ ◼︎「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい◼︎ ◼︎
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
労務の専門家である社労士が開発した、労務専門AIエージェントを提供しています。AIの元となる情報は、労務の専門家集団がすべて内製で開発しており、類を見ないユニークなプロダクトです。
「勤怠システム」や「給与計算システム」のように確立された検索カテゴリーがまだ存在せず、私たちはその新カテゴリーを創出していくフェーズにあります。
企業向けにプロダクトをローンチし、社労士向けプロダクトに続く「第二の立ち上げ期」を担いながら、他にない新たな価値を創造するという経験ややりがいが、最大の魅力です。
【企業向け|労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」を両立させる、労務管理特化AIサービスです。年々複雑になる労務管理に対応するために開発された、高精度で実用的なAIが、質問への回答のみならず、必要なアクションの提案、各種資料の作成まで、労務担当者の実務を手厚くサポートします。
【社労士向け|労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、これまで手つかずとなっていた労務相談の課題を解決するために生まれたAIサービスです。労務相談における社労士の思考プロセスを反映させたAIと、専門家集団が作り上げたナレッジベースを組み合わせることで、属人化しがちだった労務相談業務をDX化し、対応スピードの向上だけでなく人材育成も支援しています。
◼︎ ◼︎日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション◼︎ ◼︎
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。企業に求められる労務対応の水準は上がり続けており、従業員対応の難易度も増しています。社会全体のコンプライアンス意識も高まっている中で、労務管理のミスが企業にとって致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成に苦戦しているのが現状です。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、労務情報の標準化を進め、AI時代を見通した労務管理のあり方のアップデートを実現し、すべての働く人が安心できる社会を目指しています。
【業務の変更の範囲】
無
その中で、プロダクトマネージャー(PdM)として、特に以下に示す業務について推進していただきます。
【具体的には】
◆プロダクトロードマップの策定
顧客ヒアリングやプロダクトの利用ログ等からプロダクト戦略を策定し、ロードマップとして策定。
◆プロダクトの要件定義
既存プロダクトの改善/新規開発を含め、プロダクトに求められる機能/非機能要件、画面仕様を策定。
◆UI/UXデザイン策定
業務委託のデザイナーと連携しながらFigma等でUI/UXデザインを策定。
◆ステークホルダーとの調整
プロダクトを取り巻くステークホルダー(経営層、レベニューチーム、開発チーム)との調整・折衝。
【仕事を通じて得られるご経験】
・プロダクト戦略や開発ロードマップ策定の知識及び経験
・AIエージェント開発に関する知識及び経験
・AIエージェント志向の仕事のやり方
◼︎ ◼︎「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい◼︎ ◼︎
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
労務の専門家である社労士が開発した、労務専門AIエージェントを提供しています。AIの元となる情報は、労務の専門家集団がすべて内製で開発しており、類を見ないユニークなプロダクトです。
「勤怠システム」や「給与計算システム」のように確立された検索カテゴリーがまだ存在せず、私たちはその新カテゴリーを創出していくフェーズにあります。
企業向けにプロダクトをローンチし、社労士向けプロダクトに続く「第二の立ち上げ期」を担いながら、他にない新たな価値を創造するという経験ややりがいが、最大の魅力です。
【企業向け|労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」を両立させる、労務管理特化AIサービスです。年々複雑になる労務管理に対応するために開発された、高精度で実用的なAIが、質問への回答のみならず、必要なアクションの提案、各種資料の作成まで、労務担当者の実務を手厚くサポートします。
【社労士向け|労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、これまで手つかずとなっていた労務相談の課題を解決するために生まれたAIサービスです。労務相談における社労士の思考プロセスを反映させたAIと、専門家集団が作り上げたナレッジベースを組み合わせることで、属人化しがちだった労務相談業務をDX化し、対応スピードの向上だけでなく人材育成も支援しています。
◼︎ ◼︎日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション◼︎ ◼︎
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。企業に求められる労務対応の水準は上がり続けており、従業員対応の難易度も増しています。社会全体のコンプライアンス意識も高まっている中で、労務管理のミスが企業にとって致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成に苦戦しているのが現状です。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、労務情報の標準化を進め、AI時代を見通した労務管理のあり方のアップデートを実現し、すべての働く人が安心できる社会を目指しています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 750 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フル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
標準労働時間:9:00~18:00
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 30人 |
株式会社HRbase
【地方フルリモ/フルフレックス/AIエンジニア】生成AIを取り巻く技術トレンドや調査を牽引しプロダクトの第二立ち上げ期のコアメンバーとして活躍 のリモートワーク求人
◼︎ ◼︎「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい◼︎ ◼︎
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
労務の専門家である社労士が開発した、労務専門AIエージェントを提供しています。AIの元となる情報は、労務の専門家集団がすべて内製で開発しており、類を見ないユニークなプロダクトです。
「勤怠システム」や「給与計算システム」のように確立された検索カテゴリーがまだ存在せず、私たちはその新カテゴリーを創出していくフェーズにあります。
企業向けにプロダクトをローンチし、社労士向けプロダクトに続く「第二の立ち上げ期」を担いながら、他にない新たな価値を創造するという経験ややりがいが、最大の魅力です。
【企業向け|労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」を両立させる、労務管理特化AIサービスです。年々複雑になる労務管理に対応するために開発された、高精度で実用的なAIが、質問への回答のみならず、必要なアクションの提案、各種資料の作成まで、労務担当者の実務を手厚くサポートします。
【社労士向け|労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、これまで手つかずとなっていた労務相談の課題を解決するために生まれたAIサービスです。労務相談における社労士の思考プロセスを反映させたAIと、専門家集団が作り上げたナレッジベースを組み合わせることで、属人化しがちだった労務相談業務をDX化し、対応スピードの向上だけでなく人材育成も支援しています。
◼︎ ◼︎日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション◼︎ ◼︎
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。企業に求められる労務対応の水準は上がり続けており、従業員対応の難易度も増しています。社会全体のコンプライアンス意識も高まっている中で、労務管理のミスが企業にとって致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成に苦戦しているのが現状です。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、労務情報の標準化を進め、AI時代を見通した労務管理のあり方のアップデートを実現し、すべての働く人が安心できる社会を目指しています。
労務管理領域に特化したAIエージェントの実現に向けて、生成AI技術を用いた新機能の開発を牽引していただきます。
【具体的には】
・生成AIアプリケーションの設計/開発、保守/運用
・MVP(Minimum Viable Product)を実現するための技術検証
・最新の生成AI技術トレンドの調査(論文やWEB投稿調査等)
・他社のAIエージェントサービスの調査
【業務の変更の範囲】
無
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
労務の専門家である社労士が開発した、労務専門AIエージェントを提供しています。AIの元となる情報は、労務の専門家集団がすべて内製で開発しており、類を見ないユニークなプロダクトです。
「勤怠システム」や「給与計算システム」のように確立された検索カテゴリーがまだ存在せず、私たちはその新カテゴリーを創出していくフェーズにあります。
企業向けにプロダクトをローンチし、社労士向けプロダクトに続く「第二の立ち上げ期」を担いながら、他にない新たな価値を創造するという経験ややりがいが、最大の魅力です。
【企業向け|労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」を両立させる、労務管理特化AIサービスです。年々複雑になる労務管理に対応するために開発された、高精度で実用的なAIが、質問への回答のみならず、必要なアクションの提案、各種資料の作成まで、労務担当者の実務を手厚くサポートします。
【社労士向け|労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、これまで手つかずとなっていた労務相談の課題を解決するために生まれたAIサービスです。労務相談における社労士の思考プロセスを反映させたAIと、専門家集団が作り上げたナレッジベースを組み合わせることで、属人化しがちだった労務相談業務をDX化し、対応スピードの向上だけでなく人材育成も支援しています。
◼︎ ◼︎日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション◼︎ ◼︎
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。企業に求められる労務対応の水準は上がり続けており、従業員対応の難易度も増しています。社会全体のコンプライアンス意識も高まっている中で、労務管理のミスが企業にとって致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成に苦戦しているのが現状です。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、労務情報の標準化を進め、AI時代を見通した労務管理のあり方のアップデートを実現し、すべての働く人が安心できる社会を目指しています。
労務管理領域に特化したAIエージェントの実現に向けて、生成AI技術を用いた新機能の開発を牽引していただきます。
【具体的には】
・生成AIアプリケーションの設計/開発、保守/運用
・MVP(Minimum Viable Product)を実現するための技術検証
・最新の生成AI技術トレンドの調査(論文やWEB投稿調査等)
・他社のAIエージェントサービスの調査
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 750 〜 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: フル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
標準労働時間:9:00~18:00
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 30人 |
株式会社HRbase
【地方フルリモ/フルフレックス/エンジニアリングマネージャー】労務専門AIエージェントの開発組織をリード のリモートワーク求人
当社が提供する「HRbase」「HRbase PRO」は、社労士の方や一般企業の人事労務担当者の業務効率化を支援するプロダクトとして、現在利用者が増加しております。
ここから 労務管理領域に特化したAIエージェントの実現と更なる事業成長を目指すにあたり、HRbaseの開発チームのポテンシャルを最大限発揮させることが出来るエンジニアリングマネージャーを求めています。
HRbaseの開発チームの更なる成長に向けて、エンジニアリングマネージャーとして組織設計/運用・開発管理を主に担当いただきます。
具体的には以下の業務を担当いただきます。
・開発チーム戦略策定および開発体制/開発プロセス設計
・開発チーム内外のコミュニケーションデザイン
・開発メンバーの採用活動(面談・面接)
・開発生産性評価(定量・定性)
・開発マネジメント(進捗管理・スコープ管理・コスト管理、等)
◼︎ ◼︎「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい◼︎ ◼︎
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
労務の専門家である社労士が開発した、労務専門AIエージェントを提供しています。AIの元となる情報は、労務の専門家集団がすべて内製で開発しており、類を見ないユニークなプロダクトです。
「勤怠システム」や「給与計算システム」のように確立された検索カテゴリーがまだ存在せず、私たちはその新カテゴリーを創出していくフェーズにあります。
企業向けにプロダクトをローンチし、社労士向けプロダクトに続く「第二の立ち上げ期」を担いながら、他にない新たな価値を創造するという経験ややりがいが、最大の魅力です。
【企業向け|労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」を両立させる、労務管理特化AIサービスです。年々複雑になる労務管理に対応するために開発された、高精度で実用的なAIが、質問への回答のみならず、必要なアクションの提案、各種資料の作成まで、労務担当者の実務を手厚くサポートします。
【社労士向け|労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、これまで手つかずとなっていた労務相談の課題を解決するために生まれたAIサービスです。労務相談における社労士の思考プロセスを反映させたAIと、専門家集団が作り上げたナレッジベースを組み合わせることで、属人化しがちだった労務相談業務をDX化し、対応スピードの向上だけでなく人材育成も支援しています。
◼︎ ◼︎日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション◼︎ ◼︎
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。企業に求められる労務対応の水準は上がり続けており、従業員対応の難易度も増しています。社会全体のコンプライアンス意識も高まっている中で、労務管理のミスが企業にとって致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成に苦戦しているのが現状です。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、労務情報の標準化を進め、AI時代を見通した労務管理のあり方のアップデートを実現し、すべての働く人が安心できる社会を目指しています。
【業務の変更の範囲】
無
ここから 労務管理領域に特化したAIエージェントの実現と更なる事業成長を目指すにあたり、HRbaseの開発チームのポテンシャルを最大限発揮させることが出来るエンジニアリングマネージャーを求めています。
HRbaseの開発チームの更なる成長に向けて、エンジニアリングマネージャーとして組織設計/運用・開発管理を主に担当いただきます。
具体的には以下の業務を担当いただきます。
・開発チーム戦略策定および開発体制/開発プロセス設計
・開発チーム内外のコミュニケーションデザイン
・開発メンバーの採用活動(面談・面接)
・開発生産性評価(定量・定性)
・開発マネジメント(進捗管理・スコープ管理・コスト管理、等)
◼︎ ◼︎「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい◼︎ ◼︎
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
労務の専門家である社労士が開発した、労務専門AIエージェントを提供しています。AIの元となる情報は、労務の専門家集団がすべて内製で開発しており、類を見ないユニークなプロダクトです。
「勤怠システム」や「給与計算システム」のように確立された検索カテゴリーがまだ存在せず、私たちはその新カテゴリーを創出していくフェーズにあります。
企業向けにプロダクトをローンチし、社労士向けプロダクトに続く「第二の立ち上げ期」を担いながら、他にない新たな価値を創造するという経験ややりがいが、最大の魅力です。
【企業向け|労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」を両立させる、労務管理特化AIサービスです。年々複雑になる労務管理に対応するために開発された、高精度で実用的なAIが、質問への回答のみならず、必要なアクションの提案、各種資料の作成まで、労務担当者の実務を手厚くサポートします。
【社労士向け|労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、これまで手つかずとなっていた労務相談の課題を解決するために生まれたAIサービスです。労務相談における社労士の思考プロセスを反映させたAIと、専門家集団が作り上げたナレッジベースを組み合わせることで、属人化しがちだった労務相談業務をDX化し、対応スピードの向上だけでなく人材育成も支援しています。
◼︎ ◼︎日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション◼︎ ◼︎
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。企業に求められる労務対応の水準は上がり続けており、従業員対応の難易度も増しています。社会全体のコンプライアンス意識も高まっている中で、労務管理のミスが企業にとって致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成に苦戦しているのが現状です。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、労務情報の標準化を進め、AI時代を見通した労務管理のあり方のアップデートを実現し、すべての働く人が安心できる社会を目指しています。
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| 想定年収 | 900 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
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292件中 21件~30件
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