従業員数101〜500人×年収600万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧 -4ページ目
1358件中 31件～40件
株式会社Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】MLOpsエンジニア／ビジネス成果に寄与するAI開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、
その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。
＜ミッション＞
単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の
一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。
＜業務イメージ＞
①データ基盤の整備（ETLパイプライン）
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。
②AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。
③モデル配信と運用（デプロイメントパイプライン）
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、
API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、
会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、
「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。
■本ポジションの魅力
・日本を代表する大手企業のプロジェクトへ主体的に参画することができる。
・最先端の技術を活用したML基盤の構築、運用に関わることができる。
・MLOpsにチャレンジしたい、もっと大きな視野で仕事をしたいという想いを叶えることができる。
・大手企業向けにカスタムAIを提供している優秀なコンサルやエンジニアと共に仕事ができる。
・新組織作り（組織体制や評価制度など）へ主体的に関わることができる。
■募集要項
Laboro.AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、
お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。
私たちの強みは、アカデミックな知見とビジネス現場への深い理解を両立させ、
クライアントの真の課題解決に貢献するAIを開発・導入できること。多様な業界でAIプロジェクトが急速に拡大する中、
AI開発の品質とスピードを飛躍的に向上させる「MLOps基盤」の存在が不可欠となっています。
今回募集するのは、データからモデル、そしてビジネス価値創出までを繋ぐ
「仕組み」を構築するMLOpsエンジニアです。機械学習エンジニアがモデル開発に真に集中できる環境を創り出し、
AIの社会実装を根幹から支える。そんなダイナミックな役割に、私たちと共に挑戦しませんか？
【業務の変更の範囲】
無
クライアントのビジネス課題解決のため、機械学習エンジニアが開発したAIモデルを円滑に本番環境へ届け、
その価値を最大化し続けるための「機械学習基盤」と「MLOpsパイプライン」の設計、構築、運用をリードしていただきます。
＜ミッション＞
単にインフラを構築するだけでなく、「データが生まれてから、AIモデルとして価値を発揮し続けるまで」の
一連の流れを自動化・効率化する仕組みを創り上げることがミッションです。
＜業務イメージ＞
①データ基盤の整備（ETLパイプライン）
ビジネスデータを蓄積するためのデータレイクやDWHを準備します。
データが溜まったら、機械学習エンジニアが利用しやすい形に情報を加工・整理するETLパイプラインを構築します。
②AI開発環境と機械学習パイプラインの構築
加工されたデータを容易に呼び出せる、Jupyter Notebookなどの開発環境を準備します。
モデルの学習・評価を自動化する「機械学習パイプライン」を構築します。
③モデル配信と運用（デプロイメントパイプライン）
開発されたAIモデルを、システム開発エンジニアが作るアプリケーションに簡単に組み込めるよう、
API化して配信する「デプロイメントパイプライン」を構築します。
モデルの精度を自動でモニタリングし、精度が低下した際に再学習を促す仕組みを構築します。
上記の仕組み全体をテンプレート化し、様々なプロジェクトで再利用できるようにすることで、
会社全体のAI開発の生産性向上を担っていただきたいです。
また、モデルの再現性や公平性を担保するモデルガバナンスの実現も重要な役割です。
OSSやクラウドのマネージドサービスなど既存のミドルウェアを最適に組み合わせ、
「どうすれば価値を最大化できるか」を考えるアーキテクトとしての役割も期待しています。
■本ポジションの魅力
・日本を代表する大手企業のプロジェクトへ主体的に参画することができる。
・最先端の技術を活用したML基盤の構築、運用に関わることができる。
・MLOpsにチャレンジしたい、もっと大きな視野で仕事をしたいという想いを叶えることができる。
・大手企業向けにカスタムAIを提供している優秀なコンサルやエンジニアと共に仕事ができる。
・新組織作り（組織体制や評価制度など）へ主体的に関わることができる。
■募集要項
Laboro.AIは「全ての産業の新たな姿を作る」、「テクノロジーとビジネスを、つなぐ」をミッションに、
お客様の課題に沿ってオーダーメイドのAIソリューション『カスタムAI』を提供します。
私たちの強みは、アカデミックな知見とビジネス現場への深い理解を両立させ、
クライアントの真の課題解決に貢献するAIを開発・導入できること。多様な業界でAIプロジェクトが急速に拡大する中、
AI開発の品質とスピードを飛躍的に向上させる「MLOps基盤」の存在が不可欠となっています。
今回募集するのは、データからモデル、そしてビジネス価値創出までを繋ぐ
「仕組み」を構築するMLOpsエンジニアです。機械学習エンジニアがモデル開発に真に集中できる環境を創り出し、
AIの社会実装を根幹から支える。そんなダイナミックな役割に、私たちと共に挑戦しませんか？
【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： フルフレックス制度
コアタイム：なし
フレキシブルタイム：なし
標準労働時間：09:45 ～ 18:30 (休憩時間60分)
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） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 107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・機械学習エンジニア/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
【募集背景】
事業成長による増員募集です。
製造業をはじめ日本を代表するエンタープライズ企業のお客様からのご依頼が増え、PoC だけでなく本開発・運用まで見据えた長期的な協業が多くなっており、有償契約は創業2年で累計100件にのぼります。
また、特許・図面・技能伝承など、製造業特化の新しいプロダクト領域も次々に立ち上がりつつあります。
こうした事業の広がりに伴い、AIモデル開発を担うエンジニアの活躍機会が大きく増えている状況です。
より多様な案件に応えられる体制をつくるため、今回、新たにAIエンジニアをお迎えしたいと考えています。
【仕事内容の概要】
本ポジションは、PoC で検証された AI モデルを「実際の業務やプロダクトで価値を出す形」に仕上げることに主軸を置いた AI エンジニアポジションです。
PoC フェーズでは、AI PM とともに
課題整理
モデル選定
プロトタイプ実装
精度検証
など、本開発を見据えた価値検証に実戦ベースで関わります。
本開発では Web エンジニアと連携し、AI モデルをアプリケーションや現場業務に統合するフェーズにも踏み込みます。
特に製造業領域では、点検記録・図面・手書き情報など多様なデータを扱うため、データ処理からモデル改善、推論基盤構築まで幅広いスキルが求められます。
小規模で動くプロジェクトが多く、自分のアウトプットがそのままプロダクトの価値に直結する環境です。
裁量が大きい分、実務を通して一気に経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
案件は少人数のクロスファンクショナルチームで進行し、平均的な規模の案件で
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC：PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発ではWebエンジニアと連携したAI機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI エンジニアは、AI PM・Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。
PoC 段階では AI PM と共に問題設定・検証を行い、京大・松尾研を中心とした学生インターンと並走しながらモデル開発を進めます。
本開発フェーズではWebエンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能をプロダクトとして統合する経験を積むことができます。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長による増員募集です。
製造業をはじめ日本を代表するエンタープライズ企業のお客様からのご依頼が増え、PoC だけでなく本開発・運用まで見据えた長期的な協業が多くなっており、有償契約は創業2年で累計100件にのぼります。
また、特許・図面・技能伝承など、製造業特化の新しいプロダクト領域も次々に立ち上がりつつあります。
こうした事業の広がりに伴い、AIモデル開発を担うエンジニアの活躍機会が大きく増えている状況です。
より多様な案件に応えられる体制をつくるため、今回、新たにAIエンジニアをお迎えしたいと考えています。
【仕事内容の概要】
本ポジションは、PoC で検証された AI モデルを「実際の業務やプロダクトで価値を出す形」に仕上げることに主軸を置いた AI エンジニアポジションです。
PoC フェーズでは、AI PM とともに
課題整理
モデル選定
プロトタイプ実装
精度検証
など、本開発を見据えた価値検証に実戦ベースで関わります。
本開発では Web エンジニアと連携し、AI モデルをアプリケーションや現場業務に統合するフェーズにも踏み込みます。
特に製造業領域では、点検記録・図面・手書き情報など多様なデータを扱うため、データ処理からモデル改善、推論基盤構築まで幅広いスキルが求められます。
小規模で動くプロジェクトが多く、自分のアウトプットがそのままプロダクトの価値に直結する環境です。
裁量が大きい分、実務を通して一気に経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
案件は少人数のクロスファンクショナルチームで進行し、平均的な規模の案件で
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC：PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発ではWebエンジニアと連携したAI機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI エンジニアは、AI PM・Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。
PoC 段階では AI PM と共に問題設定・検証を行い、京大・松尾研を中心とした学生インターンと並走しながらモデル開発を進めます。
本開発フェーズではWebエンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能をプロダクトとして統合する経験を積むことができます。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 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： ◼︎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10時間～20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プロジェクトマネージャー/AI/機械学習モデルの開発経験＆AI プロジェクトにおけるPM経験】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
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定（モデル／アーキテクチャ）
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC：AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM／RAG／画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定（モデル／アーキテクチャ）
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC：AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM／RAG／画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,500 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10時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社リンクアンドモチベーション
【正社員/セキュリティエンジニア】世界初の「モチベーション」にフォーカスした経営コンサルティングファームでのセキュリティエンジニア募集！ のリモートワーク求人
役割定義
○ プロダクトと社内ITを横断しながら、当社における「セキュリティの設計・実装・定着」をリードする役割を担うポジション
○ プロダクトと社内の両面から、安心して使われ続ける状態を設計・定着させる役割を期待
● 現状課題
当社では現在、開発組織におけるインシデント対応やセキュリティ対策に加え、会社全体としてのセキュリティ強化が重要なテーマとなっています。
背景として、
・会社全体におけるAI活用の拡大
・グローバル環境下でのプロダクト利用・業務遂行
・顧客データの増加と多様化
といった変化が進む中で、従来のプロダクト単位・組織単位でのセキュリティ対応だけでは、全社的なリスクマネジメントとして不十分になりつつある状況です。
現在、SREチームが中心となり、
・サイトの信頼性向上
・開発組織の生産性向上
・プロダクト基盤におけるセキュリティ対応
を担ってくれている一方で、全社視点でのサイバーセキュリティ改善や、セキュリティ基盤の設計・統一・定着については、専任でリードする役割が不足しているのが実態です。
担っていただきたい役割
○ 全社セキュリティ方針・基盤の設計
■ 全社的なセキュリティ課題の整理・優先順位付け
● プロダクト、社内IT、AI活用・グローバル利用に伴うリスク
■ セキュリティポリシー／ガイドラインの策定・更新
■ SRE・開発・社内ITと連携したセキュリティ基盤の設計
○ プロダクトセキュリティの設計・支援（SREと連携）
■ プロダクトにおけるセキュリティ観点の設計支援
● 認証・認可、権限設計、ログ・監査観点
■ 脆弱性対応・インシデント対応方針の設計
■ SREが担うセキュリティ実装のレビュー・方針整理
○ 社内IT／コーポレートセキュリティのリード
■ ID管理／SSO／権限設計の方針策定・改善
■ SaaS利用・AI活用に伴うセキュリティリスク整理
■ 社内IT運用におけるセキュリティ標準の整備
○ セキュリティの定着・啓蒙・組織づくり
■ 開発組織・ビジネスサイドへのセキュリティ啓蒙
■ 「守るための制約」ではなく、事業スピードと両立するセキュリティの伝達
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
○ プロダクトと社内ITを横断しながら、当社における「セキュリティの設計・実装・定着」をリードする役割を担うポジション
○ プロダクトと社内の両面から、安心して使われ続ける状態を設計・定着させる役割を期待
● 現状課題
当社では現在、開発組織におけるインシデント対応やセキュリティ対策に加え、会社全体としてのセキュリティ強化が重要なテーマとなっています。
背景として、
・会社全体におけるAI活用の拡大
・グローバル環境下でのプロダクト利用・業務遂行
・顧客データの増加と多様化
といった変化が進む中で、従来のプロダクト単位・組織単位でのセキュリティ対応だけでは、全社的なリスクマネジメントとして不十分になりつつある状況です。
現在、SREチームが中心となり、
・サイトの信頼性向上
・開発組織の生産性向上
・プロダクト基盤におけるセキュリティ対応
を担ってくれている一方で、全社視点でのサイバーセキュリティ改善や、セキュリティ基盤の設計・統一・定着については、専任でリードする役割が不足しているのが実態です。
担っていただきたい役割
○ 全社セキュリティ方針・基盤の設計
■ 全社的なセキュリティ課題の整理・優先順位付け
● プロダクト、社内IT、AI活用・グローバル利用に伴うリスク
■ セキュリティポリシー／ガイドラインの策定・更新
■ SRE・開発・社内ITと連携したセキュリティ基盤の設計
○ プロダクトセキュリティの設計・支援（SREと連携）
■ プロダクトにおけるセキュリティ観点の設計支援
● 認証・認可、権限設計、ログ・監査観点
■ 脆弱性対応・インシデント対応方針の設計
■ SREが担うセキュリティ実装のレビュー・方針整理
○ 社内IT／コーポレートセキュリティのリード
■ ID管理／SSO／権限設計の方針策定・改善
■ SaaS利用・AI活用に伴うセキュリティリスク整理
■ 社内IT運用におけるセキュリティ標準の整備
○ セキュリティの定着・啓蒙・組織づくり
■ 開発組織・ビジネスサイドへのセキュリティ啓蒙
■ 「守るための制約」ではなく、事業スピードと両立するセキュリティの伝達
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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： 標準労働時間：9:00～18:00
フレックスタイム制（コアタイム 11:00～15:00）
フレキシブルタイム：7:00～19:00
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30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 27年 | 従業員数 | 499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/フルスタックエンジニア/PythonまたはTypeScriptを用いた開発経験3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
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア（フルスタック）を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API／画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC：PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア（フルスタック）を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API／画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC：PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 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： ◼︎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10時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社インターファクトリー
【首都圏ハイブリッド／Webデザイナー（UI/UX）／UI/UXデザインの実務経験3年以上】自社サービスと顧客ECをデザインする！ のリモートワーク求人
【募集背景】
当社は2020年8月に東証グロース市場へ上場後、主力サービスであるクラウドコマースプラットフォーム「EBISUMART」は導入実績800社を超え、順調に事業を拡大しています。「EBISUMART Enterprise」など新たなサービスも次々リリースし、成長を加速させています。
お客様の「幸せ」を追求する中で、サービスや案件数が急速に増加しています。そこで、増え続けるプロダクトとお客様への対応力を強化するため、当社のデザイン業務を担う新たな仲間を募集します。プロダクトデザインの質向上と、お客様対応のさらなる充実を目指し、組織体制を強化していきます。
【仕事内容】
当社のデザイン部は、主に2つの役割があります。
1.自社プロダクトのデザイン制作と改善
2.お客様のビジネスを加速させるデザイン制作
あなたのこれまでのご経験や得意分野、今後の志向性を考慮し、最適な業務をお任せします。
【具体的な仕事】
1. プロダクトデザイン
当社が提供するクラウドコマースプラットフォーム「EBISUMART」「EBISUMART Enterprise」や、データ利活用プラットフォーム「EBISU PIM」など、複数の自社サービスのプロダクトデザインを担当していただきます。
・自社サービスのUI/UXデザイン企画・制作（管理画面、サポートサイトなど）
└ユーザー体験を考慮した使いやすいインターフェースの設計・改善
└サービス全体のブランドイメージを統一するビジュアルデザインの構築
・社内向けデザイン制作（展示会ブース、ロゴ、サービスサイトデザインなど）
└各種デザイン制作
2. コミュニケーションデザイン（ディレクション業務、デザイン制作業務）
自社サービス「EBISUMART」のお客様が構築するECサイトのデザイン制作において、ディレクション業務をお任せします。お客様のビジネスゴール達成に向け、デザインの力で貢献します。
・デザイン制作の全体管理
└デザイン部分の進行管理、品質管理
・顧客折衝・要件定義
└お客様の課題や要望をヒアリングし、デザインに落とし込むための要件定義
・デザイン提案、フィードバック調整
・ワイヤーフレーム制作
└サイト構造やレイアウトの設計
・デザインコーディング
・社内外の調整
└開発エンジニアや他部門、外部パートナーとの連携
【仕事のやりがい】
・UI/UXというECサイトの”顔”を作る経験ができる
・お客様とコミュニケーションを取りながら一緒に作り上げていくことができる
・お客様のビジネス課題をデザインで解決し、お客様のビジネスに貢献できる
・ユーザーや社内からの声を聞きながら、自社サービスをよりよくしていくことができる
・サービス成長にダイレクトに貢献できる
【業務の変更の範囲】
無
当社は2020年8月に東証グロース市場へ上場後、主力サービスであるクラウドコマースプラットフォーム「EBISUMART」は導入実績800社を超え、順調に事業を拡大しています。「EBISUMART Enterprise」など新たなサービスも次々リリースし、成長を加速させています。
お客様の「幸せ」を追求する中で、サービスや案件数が急速に増加しています。そこで、増え続けるプロダクトとお客様への対応力を強化するため、当社のデザイン業務を担う新たな仲間を募集します。プロダクトデザインの質向上と、お客様対応のさらなる充実を目指し、組織体制を強化していきます。
【仕事内容】
当社のデザイン部は、主に2つの役割があります。
1.自社プロダクトのデザイン制作と改善
2.お客様のビジネスを加速させるデザイン制作
あなたのこれまでのご経験や得意分野、今後の志向性を考慮し、最適な業務をお任せします。
【具体的な仕事】
1. プロダクトデザイン
当社が提供するクラウドコマースプラットフォーム「EBISUMART」「EBISUMART Enterprise」や、データ利活用プラットフォーム「EBISU PIM」など、複数の自社サービスのプロダクトデザインを担当していただきます。
・自社サービスのUI/UXデザイン企画・制作（管理画面、サポートサイトなど）
└ユーザー体験を考慮した使いやすいインターフェースの設計・改善
└サービス全体のブランドイメージを統一するビジュアルデザインの構築
・社内向けデザイン制作（展示会ブース、ロゴ、サービスサイトデザインなど）
└各種デザイン制作
2. コミュニケーションデザイン（ディレクション業務、デザイン制作業務）
自社サービス「EBISUMART」のお客様が構築するECサイトのデザイン制作において、ディレクション業務をお任せします。お客様のビジネスゴール達成に向け、デザインの力で貢献します。
・デザイン制作の全体管理
└デザイン部分の進行管理、品質管理
・顧客折衝・要件定義
└お客様の課題や要望をヒアリングし、デザインに落とし込むための要件定義
・デザイン提案、フィードバック調整
・ワイヤーフレーム制作
└サイト構造やレイアウトの設計
・デザインコーディング
・社内外の調整
└開発エンジニアや他部門、外部パートナーとの連携
【仕事のやりがい】
・UI/UXというECサイトの”顔”を作る経験ができる
・お客様とコミュニケーションを取りながら一緒に作り上げていくことができる
・お客様のビジネス課題をデザインで解決し、お客様のビジネスに貢献できる
・ユーザーや社内からの声を聞きながら、自社サービスをよりよくしていくことができる
・サービス成長にダイレクトに貢献できる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 420 〜 720 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（コアタイム無）
・標準労働時間：9:00-18:00
・フレキシブルタイム：なし
・コアタイム：なし
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均9時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 24年 | 従業員数 | 151人 |
ENECHANGE株式会社
【地方フルリモート相談可/シニアエンジニア/GO実務開発経験必須】新規自社プロダクト開発のテックリード募集！ のリモートワーク求人
ENECHANGEは、「エネルギーの未来をつくる」というミッションを掲げ、エネルギーの流通を支えるプラットフォームを目指すエネルギーテック企業です。
BtoC、BtoB、BtoBtoCと幅広いソリューションを展開していますが、中でも法人向けには電力切替や業務効率化を支援する複数のプロダクトを提供しています。
法人向けのサービスは取り扱う電力量が大きく、長期的な継続利用が見込めるため、ビジネス上のインパクトが大きい領域です。
会社としても、今後より高い角度で事業を成長させていくため、プロダクトの強化や、新たな提供価値の創出に注力をしています。
今回はこの重要領域でプロダクトを技術的に支え、Go開発を牽引できるテックリードを募集します。
■ 業務内容
Goを用いたプロダクト開発において、技術基盤の整備や実装品質の向上をリードいただきます。
【具体的な業務】
Goでの設計・実装およびコードレビュー
技術方針・アーキテクチャ設計の検討と推進
PM・営業との仕様調整や要件詰め
チーム内のレビュー文化醸成、知見共有
■ 担当いただくプロダクト
・法人需要家向け電力切替支援プロダクト
・再生可能エネルギー領域のDXプロダクト
※未リリースのプロダクトにつき概要のみ記載しております。ご面談にてより具体的なお話をさせていただきます。
開発の初期フェーズにある複数プロダクトにおいて、ビジネスサイドと議論して要件定義フェーズからプロダクト開発に携われる方、Goでのコード品質の改善やパフォーマンス最適化なども見据えて技術をリードいただける方を求めています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
BtoC、BtoB、BtoBtoCと幅広いソリューションを展開していますが、中でも法人向けには電力切替や業務効率化を支援する複数のプロダクトを提供しています。
法人向けのサービスは取り扱う電力量が大きく、長期的な継続利用が見込めるため、ビジネス上のインパクトが大きい領域です。
会社としても、今後より高い角度で事業を成長させていくため、プロダクトの強化や、新たな提供価値の創出に注力をしています。
今回はこの重要領域でプロダクトを技術的に支え、Go開発を牽引できるテックリードを募集します。
■ 業務内容
Goを用いたプロダクト開発において、技術基盤の整備や実装品質の向上をリードいただきます。
【具体的な業務】
Goでの設計・実装およびコードレビュー
技術方針・アーキテクチャ設計の検討と推進
PM・営業との仕様調整や要件詰め
チーム内のレビュー文化醸成、知見共有
■ 担当いただくプロダクト
・法人需要家向け電力切替支援プロダクト
・再生可能エネルギー領域のDXプロダクト
※未リリースのプロダクトにつき概要のみ記載しております。ご面談にてより具体的なお話をさせていただきます。
開発の初期フェーズにある複数プロダクトにおいて、ビジネスサイドと議論して要件定義フェーズからプロダクト開発に携われる方、Goでのコード品質の改善やパフォーマンス最適化なども見据えて技術をリードいただける方を求めています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 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：10時～15時）フレキシブルタイム：7:00～18:00 標準労働時間：8時間
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22時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ENECHANGE社では「エネルギーを選ぶを常識に」をVISIONに、日本最大級のエネルギー切り替えプラットフォームである「エネチェンジ」を開発・運用しています。
2016年4月の電力自由化からは6年、2017年のガス自由化からは5年が立ち、一定規模のエネルギーの切り替えは行われていますが、まだまだ「常識」と言えるほどの規模には至っておらず、特にWEB・オンライン領域は伸びしろが大きいと考えています。 また、今後は電力データさらなる利活用に向けた制度整備が予定されており、「エネチェンジ」の新しい形を模索していく必要もあると考えています。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 181人 |
ENECHANGE株式会社
【地方フルリモート/QAエンジニア（マネージャー）】エネルギークラウド事業部 のリモートワーク求人
エネルギークラウド事業部のQAエンジニア、マネージャポジションの募集となります。
エネルギークラウド事業部のQAエンジニアは旧来のリリースゲート的な立ち位置ではなく、アジャイルな開発チームと共にクライアントに価値を届けるエンジニアリングチームの一員として動いています。
プロジェクトごとのQA活動は充分行えてはいるものの、横串の動きや事業部全体として効果的な QA活動やチーム運営ができてないのが現状です。
より高度に価値提供していくためには、自動化やシフトレフト（Shift Left Testing）により品質を高めつつ効率化する必要があり、この高い目標に向けてチームをリードしつつメンバーをまとめて強いチームを育てていけるQAマネージャーを募集します。
■ 期待すること
サービス品質を確保しつつ、開発プロセス全体に関わり、自動化を含めてより効率的に価値提供できる仕組み作りと QA Engineeringチームのマネジメントを行っていただけることを期待しています。
その後は本人の能力と希望に応じて、段階的に他事業部との連携や、全社的にENECHANGEのQAや品質マネジメントに携わっていただくことも考えています。
■ 業務内容
・品質向上のための業務フロー構築と遂行
・プロダクト品質向上（プロダクト特性に合わせた品質目標設定、自動化による効率化支援）
・個別プロジェクトの提供品質向上（アジャイルへの組み込み）
・運用品質の向上（不具合に対する恒久対応と再発防止）
・事業部の QAコスト最適化
・QAチームマネジメント（メンバーの採用／育成、ベンダーとの協力／折衝）
■ この職種で得られる経験
・自動テストを前提とした QA実施の計画／実施経験
・アジャイル開発における QA計画／実施経験
・QAチームのマネジメント経験
・事業部単位の QAコストマネジメント経験
【業務の変更の範囲】
無
エネルギークラウド事業部のQAエンジニアは旧来のリリースゲート的な立ち位置ではなく、アジャイルな開発チームと共にクライアントに価値を届けるエンジニアリングチームの一員として動いています。
プロジェクトごとのQA活動は充分行えてはいるものの、横串の動きや事業部全体として効果的な QA活動やチーム運営ができてないのが現状です。
より高度に価値提供していくためには、自動化やシフトレフト（Shift Left Testing）により品質を高めつつ効率化する必要があり、この高い目標に向けてチームをリードしつつメンバーをまとめて強いチームを育てていけるQAマネージャーを募集します。
■ 期待すること
サービス品質を確保しつつ、開発プロセス全体に関わり、自動化を含めてより効率的に価値提供できる仕組み作りと QA Engineeringチームのマネジメントを行っていただけることを期待しています。
その後は本人の能力と希望に応じて、段階的に他事業部との連携や、全社的にENECHANGEのQAや品質マネジメントに携わっていただくことも考えています。
■ 業務内容
・品質向上のための業務フロー構築と遂行
・プロダクト品質向上（プロダクト特性に合わせた品質目標設定、自動化による効率化支援）
・個別プロジェクトの提供品質向上（アジャイルへの組み込み）
・運用品質の向上（不具合に対する恒久対応と再発防止）
・事業部の QAコスト最適化
・QAチームマネジメント（メンバーの採用／育成、ベンダーとの協力／折衝）
■ この職種で得られる経験
・自動テストを前提とした QA実施の計画／実施経験
・アジャイル開発における QA計画／実施経験
・QAチームのマネジメント経験
・事業部単位の QAコストマネジメント経験
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 650 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレキシブルタイム：7:00～18:00
コアタイム：10：00～15：00
標準労働時間：8時間/日
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22時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
ENECHANGE社では「エネルギーを選ぶを常識に」をVISIONに、日本最大級のエネルギー切り替えプラットフォームである「エネチェンジ」を開発・運用しています。
2016年4月の電力自由化からは6年、2017年のガス自由化からは5年が立ち、一定規模のエネルギーの切り替えは行われていますが、まだまだ「常識」と言えるほどの規模には至っておらず、特にWEB・オンライン領域は伸びしろが大きいと考えています。 また、今後は電力データさらなる利活用に向けた制度整備が予定されており、「エネチェンジ」の新しい形を模索していく必要もあると考えています。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 181人 |
株式会社エビソル
【首都圏ハイブリッド（週1回出社）／データエンジニア／WEBアプリ開発orデータエンジニアとしての経験（目安5年以上）】グループ全体で利用される データメッシュ型データ基盤の設計・開発・運用 を担当！ のリモートワーク求人
【職務内容】
今回募集するデータ基盤エンジニアは、データ基盤チームの一員として、ジャパンチケットグループ全体で利用される データメッシュ型データ基盤の設計・開発・運用 を担当していただきます。
・各事業（ebica / Japanticket / PRESTIGE）が保持する既存データ構造の分析・理解
・データメッシュ方針に基づき、事業ごとのデータを「データプロダクト」として再設計・整備
・各事業の利用形態や分析ニーズをヒアリングし、ドメインに適したデータスキーマ／提供インターフェースを設計
・データ基盤チーム内の PM・メンバー、各事業のエンジニア・PMと連携し、データガバナンス基準やメタデータ管理の仕様を策定
・データパイプライン（ETL/ELT）、データ品質チェック、メタデータ管理、アクセス制御などの基盤コンポーネントの実装および運用改善
・モニタリング、品質指標（SLO）策定、ログ管理、障害対応、セキュリティ・プライバシーレビュー
・将来的には、イベントストリーミング基盤やデータ共有 API など、グループ横断データ活用を支える新コンポーネント開発にも関与
【ワークスタイルについて】
エビソルでは、社員ひとりひとりの状況にあわせフレキシブルに働けるよう対応しています。
・基本的には週1日程度の出社/10:00-19:00にオフィスに出勤していただきますが、状況に応じて時短勤務も相談可能です。
男女とも、出産・育児等のため変則勤務時間で働きつつ、活躍している社員がたくさんいます！
エンジニアが存分に創造性を発揮できる環境を用意できるよう、会社としても試行錯誤し常に改善しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
今回募集するデータ基盤エンジニアは、データ基盤チームの一員として、ジャパンチケットグループ全体で利用される データメッシュ型データ基盤の設計・開発・運用 を担当していただきます。
・各事業（ebica / Japanticket / PRESTIGE）が保持する既存データ構造の分析・理解
・データメッシュ方針に基づき、事業ごとのデータを「データプロダクト」として再設計・整備
・各事業の利用形態や分析ニーズをヒアリングし、ドメインに適したデータスキーマ／提供インターフェースを設計
・データ基盤チーム内の PM・メンバー、各事業のエンジニア・PMと連携し、データガバナンス基準やメタデータ管理の仕様を策定
・データパイプライン（ETL/ELT）、データ品質チェック、メタデータ管理、アクセス制御などの基盤コンポーネントの実装および運用改善
・モニタリング、品質指標（SLO）策定、ログ管理、障害対応、セキュリティ・プライバシーレビュー
・将来的には、イベントストリーミング基盤やデータ共有 API など、グループ横断データ活用を支える新コンポーネント開発にも関与
【ワークスタイルについて】
エビソルでは、社員ひとりひとりの状況にあわせフレキシブルに働けるよう対応しています。
・基本的には週1日程度の出社/10:00-19:00にオフィスに出勤していただきますが、状況に応じて時短勤務も相談可能です。
男女とも、出産・育児等のため変則勤務時間で働きつつ、活躍している社員がたくさんいます！
エンジニアが存分に創造性を発揮できる環境を用意できるよう、会社としても試行錯誤し常に改善しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 650 〜 880 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ・ 原則 9:00-18:00、9:30-18:30、10:00-19:00 のいずれか
※休憩1時間含む
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 |
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| 企業概要 |
今や “外食デジタルマーケティングのためのプラットフォーム” として、業界を牽引するプロダクトに。日本が世界に誇る外食産業の進化を支援
株式会社エビソルの設立は2011年10月。CEOの田中氏は大手人材系企業：株式会社インテリジェンス（現：パーソルホールディングス株式会社）でネットサービスの新規事業を立ち上げ、事業を黒字化させた後に同志数名とエビソルを設立しました。 エビソルのミッションは「“体験”をアップデートして社会に貢献する」こと。創業以来、オンラインとオフラインを融合して心地良い消費を創出するOMO（Online Merges with Offline）の領域に取り組んでいます。その中心にあるのが、2012年7月よりサービスを開始した、外食デジタルマーケティングを目的とした予約管理システム「ebica（エビカ）」です。現在、導入店舗は1万店を越え、"レストラン/飲食店向け"クラウド型予約管理システムとしてトップシェアを確立しています。 「ebica」はレストランの紙台帳の代わりとなる便利なデジタルツールとしてだけでなく、飲食店空席情報のリアルタイム更新を可能にすることでネット上に常に最新の在庫を公開、外食業界では難しいと言われていたまったく新しいデジタルマーケティングを実現しました。 「ぐるなび」や「食べログ」、「ホットペッパーグルメ」などの大手グルメサイトはもちろん、「Google」や「大衆点評（中国）」などの海外サービスとも連携し、国内/インバウンド集客を一元管理。いまだ全体の50%以上を占める電話予約に対しても、「LINE WORKS AiCall」との連携により、“対話型AI”による飲食店予約サービス「AIレセプション」を企画開発、今や本サービスなしでの店舗運営は考えられないという外食企業も少なくありません。各種POSレジやモバイルオーダーやCRMサービスなど、それぞれの専門領域の心強いプレイヤーからの協業のお引き合いも多く、テクノロジーによるマーケティングの効果最大化を実現できるサービスとして、株式会社鳥貴族や「牛角」を運営する株式会社レインズインターナショナルなどの大手企業から、人気中堅チェーンから個人店まで幅広くご利用いただいています。 さらに2021年10月には、エビソルのインバウンド事業を「株式会社Japanticket」として分社化。“日本を訪れる訪日外国人旅行客にまだ見ぬ日本の魅力を紹介し、日本の観光立国推進への貢献を目指したい”という想いから、世界中へe-ticketを配信するサービスも提供を開始しました。また2023年5月には、本田技研工業株式会社の「HondaJet」を活用した、海外の富裕層向け東京発/富山行のプレミアムガストロノミーツアーの1stトライアルを実施。2026年に向けたグループビジョンには「2030年の観光立国JAPANに必要とされる、サービスECのインフラを提供する」を掲げ、「ebica」と「Japan ticket」との連携に基軸に、外食産業の発展に貢献していきます。 「飲食店の空席情報のデジタル化に10年近くかかりましたが、これからが外食のデジタルマーケティングが面白くなる、新しくなるフェーズだと思っています」（CEO田中氏） コロナ禍で外部環境が大きく変容しましたが、外食向けサービス「ebica」に続き、まだ提供から3年未満のサービスである「Japan ticket」についても開始2年目にしてすでに黒字化を実現しており、今年度も300%成長を予定。 「ebica」は次の新しい価値の創出へ動き出します。 既存サービスの進化に加え、新サービス、新事業への挑戦。0→1、1→100の取り組みが併存し、日々、挑戦し成長できる環境と、顧客のダイレクトな反応・反響を体感できる環境がエビソルには揃っています。 |
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| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 120人 |
株式会社エビソル
【首都圏ハイブリッド（週1回出社）／バックエンドエンジニア（プラットフォームチーム）／WEBアプリ開発経験（5年以上）】グループ全体で利用される共通決済基盤の設計・開発・運用 のリモートワーク求人
【職務内容】
今回募集するバックエンドエンジニアは、プラットフォームチームの一員として、グループ全体で利用される共通決済基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。
・既存の「Japanticket」サービスで稼働中の決済機能の分析・理解
・共通基盤化を前提に再設計・再構築 を実施
・各事業（ebica / Japanticket / PRESTIGE）の利用形態や要件をヒアリングし、グループ全体で利用可能な決済アーキテクチャ／サービスインターフェースを設計
・プラットフォームチームマネージャやPdM、各事業責任者と連携し、機能設計・API仕様策定
・決済処理（課金、返金、トランザクション管理など）の機能実装および運用改善
・モニタリング、ログ管理、障害対応、セキュリティレビュー
・将来的には、認証・通知機能などの共通基盤開発にも関与
【ワークスタイルについて】
エビソルでは、社員ひとりひとりの状況にあわせフレキシブルに働けるよう対応しています。
・基本的には週1日程度の出社/10:00-19:00にオフィスに出勤していただきますが、状況に応じて時短勤務も相談可能です。
男女とも、出産・育児等のため変則勤務時間で働きつつ、活躍している社員がたくさんいます！
エンジニアが存分に創造性を発揮できる環境を用意できるよう、会社としても試行錯誤し常に改善しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
今回募集するバックエンドエンジニアは、プラットフォームチームの一員として、グループ全体で利用される共通決済基盤の設計・開発・運用を担当していただきます。
・既存の「Japanticket」サービスで稼働中の決済機能の分析・理解
・共通基盤化を前提に再設計・再構築 を実施
・各事業（ebica / Japanticket / PRESTIGE）の利用形態や要件をヒアリングし、グループ全体で利用可能な決済アーキテクチャ／サービスインターフェースを設計
・プラットフォームチームマネージャやPdM、各事業責任者と連携し、機能設計・API仕様策定
・決済処理（課金、返金、トランザクション管理など）の機能実装および運用改善
・モニタリング、ログ管理、障害対応、セキュリティレビュー
・将来的には、認証・通知機能などの共通基盤開発にも関与
【ワークスタイルについて】
エビソルでは、社員ひとりひとりの状況にあわせフレキシブルに働けるよう対応しています。
・基本的には週1日程度の出社/10:00-19:00にオフィスに出勤していただきますが、状況に応じて時短勤務も相談可能です。
男女とも、出産・育児等のため変則勤務時間で働きつつ、活躍している社員がたくさんいます！
エンジニアが存分に創造性を発揮できる環境を用意できるよう、会社としても試行錯誤し常に改善しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 650 〜 880 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 原則 9:00-18:00、9:30-18:30、10:00-19:00 のいずれか ※休憩1時間含む
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 |
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| 企業概要 |
今や “外食デジタルマーケティングのためのプラットフォーム” として、業界を牽引するプロダクトに。日本が世界に誇る外食産業の進化を支援
株式会社エビソルの設立は2011年10月。CEOの田中氏は大手人材系企業：株式会社インテリジェンス（現：パーソルホールディングス株式会社）でネットサービスの新規事業を立ち上げ、事業を黒字化させた後に同志数名とエビソルを設立しました。 エビソルのミッションは「“体験”をアップデートして社会に貢献する」こと。創業以来、オンラインとオフラインを融合して心地良い消費を創出するOMO（Online Merges with Offline）の領域に取り組んでいます。その中心にあるのが、2012年7月よりサービスを開始した、外食デジタルマーケティングを目的とした予約管理システム「ebica（エビカ）」です。現在、導入店舗は1万店を越え、"レストラン/飲食店向け"クラウド型予約管理システムとしてトップシェアを確立しています。 「ebica」はレストランの紙台帳の代わりとなる便利なデジタルツールとしてだけでなく、飲食店空席情報のリアルタイム更新を可能にすることでネット上に常に最新の在庫を公開、外食業界では難しいと言われていたまったく新しいデジタルマーケティングを実現しました。 「ぐるなび」や「食べログ」、「ホットペッパーグルメ」などの大手グルメサイトはもちろん、「Google」や「大衆点評（中国）」などの海外サービスとも連携し、国内/インバウンド集客を一元管理。いまだ全体の50%以上を占める電話予約に対しても、「LINE WORKS AiCall」との連携により、“対話型AI”による飲食店予約サービス「AIレセプション」を企画開発、今や本サービスなしでの店舗運営は考えられないという外食企業も少なくありません。各種POSレジやモバイルオーダーやCRMサービスなど、それぞれの専門領域の心強いプレイヤーからの協業のお引き合いも多く、テクノロジーによるマーケティングの効果最大化を実現できるサービスとして、株式会社鳥貴族や「牛角」を運営する株式会社レインズインターナショナルなどの大手企業から、人気中堅チェーンから個人店まで幅広くご利用いただいています。 さらに2021年10月には、エビソルのインバウンド事業を「株式会社Japanticket」として分社化。“日本を訪れる訪日外国人旅行客にまだ見ぬ日本の魅力を紹介し、日本の観光立国推進への貢献を目指したい”という想いから、世界中へe-ticketを配信するサービスも提供を開始しました。また2023年5月には、本田技研工業株式会社の「HondaJet」を活用した、海外の富裕層向け東京発/富山行のプレミアムガストロノミーツアーの1stトライアルを実施。2026年に向けたグループビジョンには「2030年の観光立国JAPANに必要とされる、サービスECのインフラを提供する」を掲げ、「ebica」と「Japan ticket」との連携に基軸に、外食産業の発展に貢献していきます。 「飲食店の空席情報のデジタル化に10年近くかかりましたが、これからが外食のデジタルマーケティングが面白くなる、新しくなるフェーズだと思っています」（CEO田中氏） コロナ禍で外部環境が大きく変容しましたが、外食向けサービス「ebica」に続き、まだ提供から3年未満のサービスである「Japan ticket」についても開始2年目にしてすでに黒字化を実現しており、今年度も300%成長を予定。 「ebica」は次の新しい価値の創出へ動き出します。 既存サービスの進化に加え、新サービス、新事業への挑戦。0→1、1→100の取り組みが併存し、日々、挑戦し成長できる環境と、顧客のダイレクトな反応・反響を体感できる環境がエビソルには揃っています。 |
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| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 120人 |
1358件中 31件～40件
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