従業員数101〜500人×設立年数2〜10年のリモートワーク転職・求人情報一覧 -4ページ目
236件中 31件~40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 |
サイオステクノロジー株式会社
【リモート可】デジタルマーケティングのクリエイティブメンバー【自社主力SaaS】(Gluegent SL) のリモートワーク求人
■お仕事内容
<主な仕事内容、ミッション>
・担当メディアにおける、デジタルコンテンツの企画、制作、実行、報告。
*担当メディアについて
マーケティングチームでは、オウンドメディア(Web、メール、SNS)をはじめ、パートナーサイトやペイドメディアなど
多彩なメディアを運営しています。入社後、スキルや特性を考慮の上、担当メディアを決定します。
・販促ツール・営業ツールの計画、立案、制作、実行、報告
・イベント・セミナー施策に関わる企画、運営、実行、報告
<その他、発生する可能性のある業務>
・ブランディング戦略の立案・計画に伴うブランドビジュアルの確立
・データに基づくオウンドメディア(WEB,SNS,メール等)の企画、管理、運用
・フィールドセールス、インサイドセールス、カスタマーサクセス、マーケティングメンバーとの蜜なコミュニケーションによる営業推進
■募集背景
当社主力製品であるクラウドワークフロー「グルージェントフロー(Gluegent Flow)」では、2年後に導入社数を4倍にする野心的な目標を立てており、
事業部一丸となって成長を加速させています。
今回募集のマーケティング部門では、「グルージェントフロー」を更に成長させるべく、デジタルマーケティングを中心に、
認知(生成AI対策含む)~リード~商談~受注までの広範囲なマーケティング業務(戦略立案、企画策定、実行、運用の全て)を担っています。
ここで一緒に「グルージェントフロー」の更なる市場シェアの拡大とMRRの増大、LTVの伸長をけん引いただける意欲的な方、
ブランド構築へ心血を注げる方、「やったもん勝ち」を信条に自走いただける方を募集しています。
事業が4倍に膨らむ過程では、新しいポジションや役割が次々と生まれます。
既存の枠組みに捉われず、自ら組織の課題を見つけ、解決策を提示できる方には、年齢や年次に関わらず裁量の大きなステージを用意します。
1. 【Short-term】特定メディアのスペシャリスト・オーナーへ
入社後はまず、ご自身のスキル・特性に合わせた担当メディア(オウンドメディア、SNS、ペイドメディア等)の運用をお任せします。
生成AIなどを用いたSEO戦略の立案や、HTML/CSS/JSを駆使したテクニカルマーケティングを担当いただきます。
担当メディアの右肩上がり成長を目指して、企画立案~原稿案作成~HTML/CSSなどをもちいたWeb記事の作成までを一気通貫で担当いただきます。
2. 【Mid-term】「認知から受注まで」を統合するフルスタック・マーケター
「2年で4倍」の目標達成に向け、単一メディアの枠を超え、マーケティング全体の最適化に深く関与していただきます。
3. 【Long-term】製品ブランド全体のマーケ、組織マネージャー
シェア拡大の先にある、ブランド構築の責任者や新規プロジェクトのリーダーとしての道が開けます。
マーケティング全体を引っ張っていただき、メンバーマネジメントにも携わっていただきます。
■参照URL
▼グルージェントフローについて
https://www.gluegent.com/service/flow/
▼2025年SaaSアワード受賞
https://www.gluegent.com/information/20251022/
https://www.gluegent.com/information/20250911/
https://www.gluegent.com/information/20250904/
【業務の変更の範囲】
業務範囲の限定はない
<主な仕事内容、ミッション>
・担当メディアにおける、デジタルコンテンツの企画、制作、実行、報告。
*担当メディアについて
マーケティングチームでは、オウンドメディア(Web、メール、SNS)をはじめ、パートナーサイトやペイドメディアなど
多彩なメディアを運営しています。入社後、スキルや特性を考慮の上、担当メディアを決定します。
・販促ツール・営業ツールの計画、立案、制作、実行、報告
・イベント・セミナー施策に関わる企画、運営、実行、報告
<その他、発生する可能性のある業務>
・ブランディング戦略の立案・計画に伴うブランドビジュアルの確立
・データに基づくオウンドメディア(WEB,SNS,メール等)の企画、管理、運用
・フィールドセールス、インサイドセールス、カスタマーサクセス、マーケティングメンバーとの蜜なコミュニケーションによる営業推進
■募集背景
当社主力製品であるクラウドワークフロー「グルージェントフロー(Gluegent Flow)」では、2年後に導入社数を4倍にする野心的な目標を立てており、
事業部一丸となって成長を加速させています。
今回募集のマーケティング部門では、「グルージェントフロー」を更に成長させるべく、デジタルマーケティングを中心に、
認知(生成AI対策含む)~リード~商談~受注までの広範囲なマーケティング業務(戦略立案、企画策定、実行、運用の全て)を担っています。
ここで一緒に「グルージェントフロー」の更なる市場シェアの拡大とMRRの増大、LTVの伸長をけん引いただける意欲的な方、
ブランド構築へ心血を注げる方、「やったもん勝ち」を信条に自走いただける方を募集しています。
事業が4倍に膨らむ過程では、新しいポジションや役割が次々と生まれます。
既存の枠組みに捉われず、自ら組織の課題を見つけ、解決策を提示できる方には、年齢や年次に関わらず裁量の大きなステージを用意します。
1. 【Short-term】特定メディアのスペシャリスト・オーナーへ
入社後はまず、ご自身のスキル・特性に合わせた担当メディア(オウンドメディア、SNS、ペイドメディア等)の運用をお任せします。
生成AIなどを用いたSEO戦略の立案や、HTML/CSS/JSを駆使したテクニカルマーケティングを担当いただきます。
担当メディアの右肩上がり成長を目指して、企画立案~原稿案作成~HTML/CSSなどをもちいたWeb記事の作成までを一気通貫で担当いただきます。
2. 【Mid-term】「認知から受注まで」を統合するフルスタック・マーケター
「2年で4倍」の目標達成に向け、単一メディアの枠を超え、マーケティング全体の最適化に深く関与していただきます。
3. 【Long-term】製品ブランド全体のマーケ、組織マネージャー
シェア拡大の先にある、ブランド構築の責任者や新規プロジェクトのリーダーとしての道が開けます。
マーケティング全体を引っ張っていただき、メンバーマネジメントにも携わっていただきます。
■参照URL
▼グルージェントフローについて
https://www.gluegent.com/service/flow/
▼2025年SaaSアワード受賞
https://www.gluegent.com/information/20251022/
https://www.gluegent.com/information/20250911/
https://www.gluegent.com/information/20250904/
【業務の変更の範囲】
業務範囲の限定はない
| 想定年収 | 400 〜 650 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックス制
・コアタイム:なし
・フレキシブルタイム:8:00〜21:00
・標準労働時間:7時間30分
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 450人 |
サイオステクノロジー株式会社
【フルリモート相談可能×フルフレックス×自社SaaS】開発組織のエンジニアリングマネージャー候補! のリモートワーク求人
■お仕事内容
技術的なコードレビューや設計判断ではなく、「エンジニアが納得感を持って働ける」「エンジニアがキャリアアップできる」仕組みづくりをお任せします。
・社内エンジニアがキャリアアップできるような仕組みづくり全般
・エンジニアの成果を正当に評価するためのパフォーマンス指標の策定・運用
・組織目標と個人のやりたいことをリンクさせるOKR(目標管理)の設定
・ITSSなどの客観的指標に基づいたパフォーマンスを最大化させる定量的な評価設計
・技術習得や登壇活動などの対外的なアウトプットの支援
・デリバリー・ガバナンス(タスク・リソース管理)
■業務の特徴
私たちは、KongやStripeといったグローバルで使われている多くのAPI製品群とパートナー契約をしており、
日本国内でも数少ないAPIソリューションに特化したITコンサル部門です。
その高度な専門性を持つプロ集団を、組織運営・評価・キャリア支援というバックオフィスの側面からリードし、組織の成長を支えていただける方を募集します。
エンジニアが「技術」と「顧客価値」に100%集中できる環境を構築することがミッションです。
エンジニアとしてのバックグランドを持ちながら、組織のマネジメントに特化して働いていきたいという方を歓迎します。
■この仕事の魅力
①日本トップクラスのAPI専門家集団を支える醍醐味
国内でも稀有なAPIエコシステムに特化したエンジニア集団があなたの顧客です。
彼らの成長が、日本企業のDXを加速させる手応えを感じられます。
②マネジメントに専念できる環境 「プレイングマネージャー」としてコードを書く必要はありません。
ピープルマネジメントや組織改善のスペシャリストとして、その専門性を存分に発揮・磨くことができます。
③組織を「ハック」する楽しさ
評価制度やタスク管理の仕組みは、いわば「組織のOS」です。
エンジニアリングのバックグラウンドを活かし、組織というシステムをより効率的でモダンなものへアップデートしていく面白さがあります。
【業務の変更の範囲】
業務範囲の限定はない
技術的なコードレビューや設計判断ではなく、「エンジニアが納得感を持って働ける」「エンジニアがキャリアアップできる」仕組みづくりをお任せします。
・社内エンジニアがキャリアアップできるような仕組みづくり全般
・エンジニアの成果を正当に評価するためのパフォーマンス指標の策定・運用
・組織目標と個人のやりたいことをリンクさせるOKR(目標管理)の設定
・ITSSなどの客観的指標に基づいたパフォーマンスを最大化させる定量的な評価設計
・技術習得や登壇活動などの対外的なアウトプットの支援
・デリバリー・ガバナンス(タスク・リソース管理)
■業務の特徴
私たちは、KongやStripeといったグローバルで使われている多くのAPI製品群とパートナー契約をしており、
日本国内でも数少ないAPIソリューションに特化したITコンサル部門です。
その高度な専門性を持つプロ集団を、組織運営・評価・キャリア支援というバックオフィスの側面からリードし、組織の成長を支えていただける方を募集します。
エンジニアが「技術」と「顧客価値」に100%集中できる環境を構築することがミッションです。
エンジニアとしてのバックグランドを持ちながら、組織のマネジメントに特化して働いていきたいという方を歓迎します。
■この仕事の魅力
①日本トップクラスのAPI専門家集団を支える醍醐味
国内でも稀有なAPIエコシステムに特化したエンジニア集団があなたの顧客です。
彼らの成長が、日本企業のDXを加速させる手応えを感じられます。
②マネジメントに専念できる環境 「プレイングマネージャー」としてコードを書く必要はありません。
ピープルマネジメントや組織改善のスペシャリストとして、その専門性を存分に発揮・磨くことができます。
③組織を「ハック」する楽しさ
評価制度やタスク管理の仕組みは、いわば「組織のOS」です。
エンジニアリングのバックグラウンドを活かし、組織というシステムをより効率的でモダンなものへアップデートしていく面白さがあります。
【業務の変更の範囲】
業務範囲の限定はない
| 想定年収 | 500 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックス制
・コアタイム:なし
・フレキシブルタイム:8:00〜21:00
・標準労働時間:7時間30分
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 450人 |
サイオステクノロジー株式会社
【フルリモート可能×フルフレックス×医療系SaaS】自社内開発×経験者優遇!PL候補の募集★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
・コンサルティング・要件定義(現場の業務フロー確認・改善提案)
・マスタ設定、データ移行管理などのシステム環境構築
・連携テスト(院内検査機器や他システムとの接続確認)
・オンボーディングの実施(操作説明会、マニュアル作成、稼働立会い)
・プロジェクトの進行管理やメンバー育成
・医師や看護師等の病院関係者との折衝
※当社の医療分野の取り組みやサービスの詳細については以下をご確認ください
https://medtech.sios.jp/
■業務の特徴
当社では医療機関に向けたDX支援サービスを提供しております。
電子カルテ導入エンジニアのリーダー候補として、導入〜現場への定着まで一貫して支援します。
単にシステムを導入するだけではなく、顧客との対話を通じて課題を整理し、現場に合わせた最適解を考えながらプロジェクトを推進していただきます。
また、本ポジションでは全国各地の医療機関への出張が発生します。
病院の規模もさまざまで、それぞれ異なる課題に向き合いながら経験を積むことができます。
現場に入り込み、医療の課題解決にDXの側面から関われるのが、この仕事の大きなやりがいです。
「ITの力で医療に貢献したい」そんな気持ちのある方、ぜひ一緒に働きましょう!
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・コンサルティング・要件定義(現場の業務フロー確認・改善提案)
・マスタ設定、データ移行管理などのシステム環境構築
・連携テスト(院内検査機器や他システムとの接続確認)
・オンボーディングの実施(操作説明会、マニュアル作成、稼働立会い)
・プロジェクトの進行管理やメンバー育成
・医師や看護師等の病院関係者との折衝
※当社の医療分野の取り組みやサービスの詳細については以下をご確認ください
https://medtech.sios.jp/
■業務の特徴
当社では医療機関に向けたDX支援サービスを提供しております。
電子カルテ導入エンジニアのリーダー候補として、導入〜現場への定着まで一貫して支援します。
単にシステムを導入するだけではなく、顧客との対話を通じて課題を整理し、現場に合わせた最適解を考えながらプロジェクトを推進していただきます。
また、本ポジションでは全国各地の医療機関への出張が発生します。
病院の規模もさまざまで、それぞれ異なる課題に向き合いながら経験を積むことができます。
現場に入り込み、医療の課題解決にDXの側面から関われるのが、この仕事の大きなやりがいです。
「ITの力で医療に貢献したい」そんな気持ちのある方、ぜひ一緒に働きましょう!
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックス制
・コアタイム:なし
・フレキシブルタイム:8:00〜21:00
・標準労働時間:7時間30分
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 450人 |
サイオステクノロジー株式会社
【フルリモート可能×フルフレックス×医療系SaaS】自社内開発×経験者優遇!エンジニア募集★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
・コンサルティング・要件定義(現場の業務フロー確認・改善提案)
・マスタ設定、データ移行管理などのシステム環境構築
・連携テスト(院内検査機器や他システムとの接続確認)
・オンボーディングの実施(操作説明会、マニュアル作成、稼働立会い)
・現場スタッフへの操作指導や設定作業、運用サポート(導入後の定着支援)
※当社の医療分野の取り組みやサービスの詳細については以下をご確認ください
https://medtech.sios.jp/
■業務の特徴
当社では医療機関に向けたDX支援サービスを提供しております。
電子カルテ導入エンジニアとして、導入〜現場への定着まで一貫して支援します。
リーダーとチームを組み、二人三脚でプロジェクトを進めていただきます。
単にシステムを導入するだけではなく、顧客との対話を通じて課題を整理し、現場に合わせた最適解を考えていく仕事です。
プロジェクトに関わりながら、段階的にできる業務の幅を広げていける環境です。
また、本ポジションでは全国各地の医療機関への出張が発生します。
病院の規模もさまざまで、それぞれ異なる課題に向き合いながら経験を積むことができます。
現場に入り込み、医療の課題解決にDXの側面から関われるのが、この仕事の大きなやりがいです。
「ITの力で医療に貢献したい」そんな気持ちのある方、ぜひ一緒に働きましょう!
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・コンサルティング・要件定義(現場の業務フロー確認・改善提案)
・マスタ設定、データ移行管理などのシステム環境構築
・連携テスト(院内検査機器や他システムとの接続確認)
・オンボーディングの実施(操作説明会、マニュアル作成、稼働立会い)
・現場スタッフへの操作指導や設定作業、運用サポート(導入後の定着支援)
※当社の医療分野の取り組みやサービスの詳細については以下をご確認ください
https://medtech.sios.jp/
■業務の特徴
当社では医療機関に向けたDX支援サービスを提供しております。
電子カルテ導入エンジニアとして、導入〜現場への定着まで一貫して支援します。
リーダーとチームを組み、二人三脚でプロジェクトを進めていただきます。
単にシステムを導入するだけではなく、顧客との対話を通じて課題を整理し、現場に合わせた最適解を考えていく仕事です。
プロジェクトに関わりながら、段階的にできる業務の幅を広げていける環境です。
また、本ポジションでは全国各地の医療機関への出張が発生します。
病院の規模もさまざまで、それぞれ異なる課題に向き合いながら経験を積むことができます。
現場に入り込み、医療の課題解決にDXの側面から関われるのが、この仕事の大きなやりがいです。
「ITの力で医療に貢献したい」そんな気持ちのある方、ぜひ一緒に働きましょう!
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックス制
・コアタイム:なし
・フレキシブルタイム:8:00〜21:00
・標準労働時間:7時間30分
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 450人 |
サイオステクノロジー株式会社
【リモート推奨×フルフレックス/関東/SI事業コンサル】プリセールス×労務系自社プロダクトの導入支援★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
当社ワークフローサービス「Gluegent Flow」を中心としたSaaS製品の導入支援を担当いただきます。
システム連携やワークフローの設定設計などを通じて、お客様の業務改善やDX推進をサポートします。
顧客の課題をヒアリングし、技術面からサービス活用を支援していただくポジションです。
また、顧客と開発チームの橋渡し役として、技術的な観点から最適な導入方法を検討・提案する役割も担っていただきます。
<具体的な業務内容>
・顧客の業務要件を踏まえたシステム構成の検討、アーキテクチャ設計
・WebAPIを活用した外部システムとの連携設計および実装支援
・簡単なプログラミング
・顧客への技術的な説明や導入サポート
・運用に関するお問い合わせ対応
・サービスを促進するための情報発信やナレッジ共有
■担当製品について
・Gluegentシリーズ一覧(https://www.gluegent.com/)
・Gluegent Flow(https://www.gluegent.com/service/flow/)
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当社ワークフローサービス「Gluegent Flow」を中心としたSaaS製品の導入支援を担当いただきます。
システム連携やワークフローの設定設計などを通じて、お客様の業務改善やDX推進をサポートします。
顧客の課題をヒアリングし、技術面からサービス活用を支援していただくポジションです。
また、顧客と開発チームの橋渡し役として、技術的な観点から最適な導入方法を検討・提案する役割も担っていただきます。
<具体的な業務内容>
・顧客の業務要件を踏まえたシステム構成の検討、アーキテクチャ設計
・WebAPIを活用した外部システムとの連携設計および実装支援
・簡単なプログラミング
・顧客への技術的な説明や導入サポート
・運用に関するお問い合わせ対応
・サービスを促進するための情報発信やナレッジ共有
■担当製品について
・Gluegentシリーズ一覧(https://www.gluegent.com/)
・Gluegent Flow(https://www.gluegent.com/service/flow/)
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックス制
・コアタイム:なし
・フレキシブルタイム:8:00〜21:00
・標準労働時間:7時間30分
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 450人 |
サイオステクノロジー株式会社
【フルリモート可能×フルフレックス/自社労務系SaaS】フルリモート×カスタマーサクセス★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
「Gluegent Flow」をご契約前の検討中のお客様に対する検証支援や、ご契約いただいたお客様に対して導入支援、
さらにお客様自身で構築・運用ができるようになるまでのサポート、運用中のお客様への利活用支援を主体的に行っていただきます。
また、Gluegent Flow のWebAPIや外部システム実行(HTTPリクエスト)を使って、
お客様社内各種システムおよびSaaSソリューションとのシステム結合、
システム連携を業務プロセスの観点から主体的に提案し、設計、構築、サポートをしていただきます。
実績により所属チームは今後一層の拡大、拡充を図ります。
所属チーム:カスタマーサクセスロール 現在3名(男性2名、女性1名)(30代1名、50代2名)
▼Gluegentシリーズについて
https://www.gluegent.com/
▼Gluegent Flowについて
https://www.gluegent.com/service/flow/
<具体的な業務イメージ>
・ご契約前の検討中のお客様に対する検証支援
・ご契約いただいたお客様に対する導入支援、利活用支援
・主に運用に関するお客様からの問い合わせ対応
・WebAPIとの連携を視野に入れた最適なアーキテクチャの検討、設計
・利活用に関する情報発信
主力製品であるクラウドサービス「Gluegent(グルージェント)シリーズ」のワークフローサービスである「Gluegent Flow」は
SaaS / ASP型ワークフロー市場において市場シェアNo.1を獲得する野心的な目標を立てており、
事業部一丸となって成長を加速させています。
お客様のビジネス成功を支援し、長期的な信頼関係を構築することをミッションとするカスタマーサクセス担当者を募集します。
【業務の変更の範囲】
業務範囲の限定はない
「Gluegent Flow」をご契約前の検討中のお客様に対する検証支援や、ご契約いただいたお客様に対して導入支援、
さらにお客様自身で構築・運用ができるようになるまでのサポート、運用中のお客様への利活用支援を主体的に行っていただきます。
また、Gluegent Flow のWebAPIや外部システム実行(HTTPリクエスト)を使って、
お客様社内各種システムおよびSaaSソリューションとのシステム結合、
システム連携を業務プロセスの観点から主体的に提案し、設計、構築、サポートをしていただきます。
実績により所属チームは今後一層の拡大、拡充を図ります。
所属チーム:カスタマーサクセスロール 現在3名(男性2名、女性1名)(30代1名、50代2名)
▼Gluegentシリーズについて
https://www.gluegent.com/
▼Gluegent Flowについて
https://www.gluegent.com/service/flow/
<具体的な業務イメージ>
・ご契約前の検討中のお客様に対する検証支援
・ご契約いただいたお客様に対する導入支援、利活用支援
・主に運用に関するお客様からの問い合わせ対応
・WebAPIとの連携を視野に入れた最適なアーキテクチャの検討、設計
・利活用に関する情報発信
主力製品であるクラウドサービス「Gluegent(グルージェント)シリーズ」のワークフローサービスである「Gluegent Flow」は
SaaS / ASP型ワークフロー市場において市場シェアNo.1を獲得する野心的な目標を立てており、
事業部一丸となって成長を加速させています。
お客様のビジネス成功を支援し、長期的な信頼関係を構築することをミッションとするカスタマーサクセス担当者を募集します。
【業務の変更の範囲】
業務範囲の限定はない
| 想定年収 | 450 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックス制 ・コアタイム:なし ・フレキシブルタイム:8:00〜21:00 ・標準労働時間:7時間30分
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 450人 |
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