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株式会社Linc’well
【フルリモート/PdM/PdM・PMのご経験or事業開発のリード経験】高い社会貢献性|医療の現場をテクノロジーで変革(累計122億円調達済み)|フルリモート×フレックス のリモートワーク求人
仕事概要
【会社紹介】
株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することですべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。
現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいてはサービス開始から累計の診療実績が800万件以上と、大きな成長を遂げています。
【募集背景】
当社では誰もが自身の健康を能動的にコントロールできる世界の実現を目指し事業を展開をしています。今後、より多くの患者/ユーザーさんに対してより大きな体験価値を提供するべく、これまで以上にスピード感をもってプロダクトの価値開発を進めていきたいと考えており、体制の強化のための採用活動を行っております。
【アサイン想定】
基本的には選考の中で候補者様のご意向や弊社ニーズを踏まえて決定しており、以下はあくまで一例です
・オンライン診療システム提供サービス
└toC向け診療プラットフォーム担当PdM
└クリニック業務管理システム担当PdM
・クリニックDX支援サービス
└toC向け診療予約サービス担当PdM
└クリニック業務管理システム担当PdM
・新規プロダクト(toC/toB向け)立ち上げ担当PdM
【主な役割と責任】
1.プロダクトKGI/KPIの達成
既存KGI/KPIにおける目標設定/モニタリング/目標達成マネジメント
更なるプロダクト成長のためのKGI/KPI再定義
2.プロダクト戦略の立案/実行
プロダクトロードマップの策定/推進
プロダクトバックログの管理(アイテムの追加/優先度の決定など)
3.ユーザーリサーチ
医療従事者や患者、その他各プロダクトにおけるユーザーを対象とした定量/定性調査の設計
調査結果の分析/改善施策の創出
4.その他
事業リード(PL責任者)や社内エンジニア等との共創
クリニック/その他外部ステーホルダーとの共創/折衝
プロジェクトマネジメント
【当社の魅力】
・医療市場という巨大な成長市場において社会課題と向き合う当事者として、一般生活者の日常を変えるプロダクトを自らの手で作り上げていくことが出来ます
・同じ志を持つパートナーとしてクリニックや医師と密接にかかわりながら一丸となって医療体験の向上を実現することが可能です
・「誰が言ったか」ではなく「何を言ったか」を重視するフラットなカルチャーの中で、無用なプロセスに翻弄されることなくプロダクト価値の最大化と徹底的に向き合っていただく事が可能です
【当ポジションの魅力】
・プロダクトの責任者として経営層や社内/外ステークホルダーと直接やり取りをしながらプロダクト開発をリードすることが可能です
・機能要求定義を自ら行うなど、レビュワーとしてのマネジメントに留まらず自ら手触り感をもってプロダクトの価値開発を行っていただく事が可能です
・医師や看護師など、医療現場の専門家と協力し、オペレーションとの親和性も考慮した上で医療体験の向上を”実現”するプロダクトマネジメントを経験することが可能です
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
【会社紹介】
株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することですべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。
現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいてはサービス開始から累計の診療実績が800万件以上と、大きな成長を遂げています。
【募集背景】
当社では誰もが自身の健康を能動的にコントロールできる世界の実現を目指し事業を展開をしています。今後、より多くの患者/ユーザーさんに対してより大きな体験価値を提供するべく、これまで以上にスピード感をもってプロダクトの価値開発を進めていきたいと考えており、体制の強化のための採用活動を行っております。
【アサイン想定】
基本的には選考の中で候補者様のご意向や弊社ニーズを踏まえて決定しており、以下はあくまで一例です
・オンライン診療システム提供サービス
└toC向け診療プラットフォーム担当PdM
└クリニック業務管理システム担当PdM
・クリニックDX支援サービス
└toC向け診療予約サービス担当PdM
└クリニック業務管理システム担当PdM
・新規プロダクト(toC/toB向け)立ち上げ担当PdM
【主な役割と責任】
1.プロダクトKGI/KPIの達成
既存KGI/KPIにおける目標設定/モニタリング/目標達成マネジメント
更なるプロダクト成長のためのKGI/KPI再定義
2.プロダクト戦略の立案/実行
プロダクトロードマップの策定/推進
プロダクトバックログの管理(アイテムの追加/優先度の決定など)
3.ユーザーリサーチ
医療従事者や患者、その他各プロダクトにおけるユーザーを対象とした定量/定性調査の設計
調査結果の分析/改善施策の創出
4.その他
事業リード(PL責任者)や社内エンジニア等との共創
クリニック/その他外部ステーホルダーとの共創/折衝
プロジェクトマネジメント
【当社の魅力】
・医療市場という巨大な成長市場において社会課題と向き合う当事者として、一般生活者の日常を変えるプロダクトを自らの手で作り上げていくことが出来ます
・同じ志を持つパートナーとしてクリニックや医師と密接にかかわりながら一丸となって医療体験の向上を実現することが可能です
・「誰が言ったか」ではなく「何を言ったか」を重視するフラットなカルチャーの中で、無用なプロセスに翻弄されることなくプロダクト価値の最大化と徹底的に向き合っていただく事が可能です
【当ポジションの魅力】
・プロダクトの責任者として経営層や社内/外ステークホルダーと直接やり取りをしながらプロダクト開発をリードすることが可能です
・機能要求定義を自ら行うなど、レビュワーとしてのマネジメントに留まらず自ら手触り感をもってプロダクトの価値開発を行っていただく事が可能です
・医師や看護師など、医療現場の専門家と協力し、オペレーションとの親和性も考慮した上で医療体験の向上を”実現”するプロダクトマネジメントを経験することが可能です
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
コアタイム:11:00~15:00
フレキシブルタイム:06:00~22:00
標準労働時間:10:00~19:00
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10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することですべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。
現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいてはサービス開始から累計の診療実績が800万件以上と、大きな成長を遂げています。 |
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| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 180人 |
株式会社Linc’well
【フルリモート/オープンポジション】高い社会貢献性|医療の現場をテクノロジーで変革(累計122億円調達済み)|フルリモート×フレックス のリモートワーク求人
■お仕事内容
ご経験やご志向、適性等を考慮し、マッチする職種の業務をご担当頂きます。
◆エンジニアポジション
フロントエンド
Flutterエンジニア
デザイナー
◆ビジネスポジション
プロダクトマネジャー
プロジェクトマネジャー
事業開発(責任者/メンバー)
経営企画
情報セキュリティ推進
医師
※現在インターンと新卒採用の募集はしておりません。
【会社紹介】
株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、
徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することで
すべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。
現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、
主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいては
サービス開始から累計の診療実績が800万件以上と、大きな成長を遂げています。
■参照URL
●経営陣インタビュー
https://www.fastgrow.jp/articles/linc-well-yamamoto-miyake
●Linc’wellについて
https://recruit.linc-well.com/
●会社紹介資料
https://speakerdeck.com/lincwellhr/lw-brochure-business
●Linc’well公式note
https://note.com/lincwell
●ポテンシャルは40兆円以上ー日本の医療体験を再設計するLinc’wellの大改革
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-deepresearch
●全ては理想的な患者体験のため
https://www.fastgrow.jp/articles/linc-well-hara-iwasa-muraoka
●精緻な“データ共有×バリュー浸透”でグロース続ける、Linc'wellの事業組織の秘密
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-odachi-yamaguchi-mitoma
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
ご経験やご志向、適性等を考慮し、マッチする職種の業務をご担当頂きます。
◆エンジニアポジション
フロントエンド
Flutterエンジニア
デザイナー
◆ビジネスポジション
プロダクトマネジャー
プロジェクトマネジャー
事業開発(責任者/メンバー)
経営企画
情報セキュリティ推進
医師
※現在インターンと新卒採用の募集はしておりません。
【会社紹介】
株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、
徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することで
すべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。
現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、
主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいては
サービス開始から累計の診療実績が800万件以上と、大きな成長を遂げています。
■参照URL
●経営陣インタビュー
https://www.fastgrow.jp/articles/linc-well-yamamoto-miyake
●Linc’wellについて
https://recruit.linc-well.com/
●会社紹介資料
https://speakerdeck.com/lincwellhr/lw-brochure-business
●Linc’well公式note
https://note.com/lincwell
●ポテンシャルは40兆円以上ー日本の医療体験を再設計するLinc’wellの大改革
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-deepresearch
●全ては理想的な患者体験のため
https://www.fastgrow.jp/articles/linc-well-hara-iwasa-muraoka
●精緻な“データ共有×バリュー浸透”でグロース続ける、Linc'wellの事業組織の秘密
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-odachi-yamaguchi-mitoma
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
コアタイム:11:00~15:00
フレキシブルタイム:06:00~22:00
標準労働時間:10:00~19:00
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10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することですべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。
現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいてはサービス開始から累計の診療実績が800万件以上と、大きな成長を遂げています。 |
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| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 180人 |
株式会社Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】リード機械学習エンジニア!/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
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)
と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。
また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様)
・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス
・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ
・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等)
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは?
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って
直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは
以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長)
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...)
・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
担当プロジェクトのメインエンジニアとして、弊社のソリューションデザイナ(顧客折衝やプロジェクトマネジメント等を担当)
と連携しながら、データ分析、モデル開発/改善、結果のレポーティング等を実施していただきます。
また、それに加え、他プロジェクトの機械学習エンジニアのスーパーバイズおよび組織運営にも携わっていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・ディープラーニング等の機械学習技術を用いたソリューションの開発(機械学習エンジニアと同様)
・プロジェクト提案段階での技術観点からの評価やアドバイス
・機械学習エンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ
・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務(採用、評価、育成等)
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは?
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアもフロントに立って
直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは
以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長)
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...)
・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 850 〜 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
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Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】システム開発エンジニア★リーダー候補!/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
PoCから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。
弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、
機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。
具体的には、PoC後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの
一貫したフェーズをご担当いただきます。
<具体的な業務イメージ>
・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画
機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。
・システム開発エンジニアチームの組織拡大に必要な活動全般(部内への定期的な技術発信活動、メンバー育成活動など)
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは?
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアも
フロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは
以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長)
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...)
・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
PoCから本開発(システムの本番導入)まで手がける案件の増加により、開発エンジニアリングチームを拡大しています。
弊社のソリューションデザイナや機械学習エンジニア、及び外部の協力会社と連携しながら、
機械学習を用いたシステム/サービス開発を推進して頂きます。
具体的には、PoC後の本番導入に向けて、機械学習システムの要件定義から設計・開発・テスト・運用までの
一貫したフェーズをご担当いただきます。
<具体的な業務イメージ>
・機械学習を用いたシステム/サービス開発の参画
機械学習エンジニアが実装したモデルをシステム上に載せるというイメージです。
・システム開発エンジニアチームの組織拡大に必要な活動全般(部内への定期的な技術発信活動、メンバー育成活動など)
■ポジションの魅力
・常に新しい機械学習技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題を機械学習で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習開発、機械学習モデリングに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
■このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。
2.自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。
■当社の特徴
弊社はオーダーメイドによるAIモデル「カスタムAI」の開発・提供を行う、AI/機械学習のスペシャリスト集団で、
最先端のAI技術とクライアントのビジネスを「つなぐ存在」をミッションとしたスタートアップ企業です。
高い技術力と課題解決能力が評価され、既に大手企業を中心に多くの導入事例とリピート契約があります。
▼カスタムAIソリューション事業とは?
弊社は以下を特徴とするカスタムAIソリューション事業を展開しています。
・オーダーメイドによるAI開発
- アカデミア出自の先端の機械学習技術をベースに、ビジネスにジャストフィットする形でAIを受託開発
・企業のコア業務をAIで変革
- 画一的なパッケージAでは対応が難しい、ビジネス現場特有の複雑な課題の解決に貢献
また他社との差別化のため、弊社は「バリューアップ型AIテーマ」に注力しています。
▼プロジェクトの開発フロー
弊社では約3ヶ月間という短いサイクルで機械学習モデルやAIに関係するシステムをお客様に提供しています。
顧客折衝は基本的に弊社のソリューションデザイナが行いますが、希望に応じてエンジニアも
フロントに立って直接提案したり顧客ニーズを聞いたりすることができます。
▼チーム構成・支援制度
基本的に弊社では1つのPJTに対し、メイン担当としてソリューションデザイナ/エンジニアが1名ずつアサインされます。
またソリューションデザイナ/エンジニアそれぞれを補佐する役割としてSV(スーパーバイザー)がつきます。
一方で大型案件等になりますとPJTの人数は必要に応じて増加します。
▼裁量の大きさについて
弊社はAIコンサルティングの会社としてお客様に”AIソリューションを提供すること”を使命としています。
AIソリューションを提供するためにあらゆることを思案して実行できればと考えているので、提供元のエンジニアは
以下のような裁量の大きい環境で自らのプロフェッショナリズムを発揮いただければと考えています。
・技術者がお客様に対して直接提案をすること
・お客様が設計した問題に対してその問題設計に提言できること
・チームを自ら組閣し案件成功に向けて自ら動くことができること
・会社の承認のもと、必要人員の確保依頼やツールの追加導入について主導、積極的な提案ができること
▼キャリアパスについて
右記のような流れでキャリアを歩んでいただく想定です。(スタッフ→リーダー→マネージャー→部長)
一方で弊社のエンジニア組織は50名未満とまだまだ成長の余地しかなく、
キャリアパスは完全に決まりきっているの部分は少ないです。
今後もキャリアパスは社員の想いや組織の成長段階によって変化し続けると認識しています。
そのため「キャリアは自ら切り開きたい」と思える方にご参画いただきたいですし、
弊社としてはその様な想いを支えられる組織として存在できればと考えております。
■社内活動
エンジニアリング部では以下のような社内活動を通じて技術的成長やエンゲージメント向上を行っています。
・技術勉強会の開催(数理最適化、強化学習 etc...)
・最新技術勉強会の開催(マルチエージェント etc...)
- 本勉強会にはソリューションデザイナー、コーポレートも合わせ、社員の約3/4のメンバーが参加しました。
・チームビルディング施策
- “チームメンバーを知る企画“として、レーダーチャートの作成/予想、チームのキャッチコピー作成等のワークを実施
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 850 〜 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 |
Idein株式会社
★【リモート可/東京/機械学習エンジニア(リーダークラス)/理工系分野の修士号&機械学習技術実務5年以上&画像・点群・音声などいずれか1つ実務経験】国内シェアトップクラス!現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
*本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ:ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証(運用保守は担当外)
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【開発言語・ツール】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack・Google Workspace・Notion
その他:Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC:BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム(任意参加):毎週開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること
【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。
【詳細】
担当するフェーズ:ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証(運用保守は担当外)
・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など
【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること
【Ideinの強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など)
【開発言語・ツール】
言語:Python
フレームワーク:PyTorch
ソースコード管理:GitHub
情報共有ツール:Slack・Google Workspace・Notion
その他:Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC:BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【開発~リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施
【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG:隔週開催
・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催
・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催
・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催
・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム(任意参加):毎週開催
・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など
【クライアントとの研究開発例】
『Advanced Drive』
自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。
『ai cast 』
「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。
『マルチモーダルエージェント“Saya”』
ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。
など
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 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 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
マツダ株式会社
【IT25301】全社情報セキュリティ統括 のリモートワーク求人
【職務概要】
法規動向を踏まえ、全社横断(車両開発、製造、物流、販売・サービス、IT領域)のサイバーセキュリティマネジメントシステム(CSMS)およびソフトウェア更新マネジメントシステム(SUMS)の構築・運用・改善を推進いただきます。
【職務詳細】
(1)サイバーセキュリティ関連法規の動向把握と法規解釈の推進
L 最新の法規動向を把握するため、国内外自動車業界のサイバーセキュリティ関連活動への参加
例)自動車工業会、自動車部品工業会、自動車技術会、Auto-ISACなど
(2)マツダ車のUN-R155/UN-R156 認可取得(能力審査・型式認可) と セキュリティ技術・プロセスの開発
L プロセス認可取得(3年毎またはプロセス変更時)のための全社取りまとめ、審査現場での認可当局との折衝
L 車両型式認可(車両プロジェクト毎)の審査準備
(3)CS/SU法に準拠したCSMS/SUMSの構築・運用
L 海外工場、海外拠点のCSMS/SUMS構築
L マツダグループ全体のサイバーセキュリティ監視活動のプロセス整備と効率化(ツール開発)
L マツダグループおよび取引先で発生するサイバーセキュリティ事案の初動対応をリード
※幅広い領域に関わる業務のため、入社後のご活躍次第で、他領域を含めて多岐にわたる領域へチャレンジすることが可能です。
【ポジション特徴/魅力】
本ポジションでは、経営者とも直接コミュニケーションを取りながら全社の情報セキュリティ戦略を構築し、会社全体のセキュリティレベルを向上させる重要な役割を担っています。
将来的には、グローバルセキュリティ担当として、グループ全体でのセキュリティ管理や国際的なセキュリティ基準の導入/運用にも貢献いただく予定です。
全社的なサイバーセキュリティマネジメントシステムの構築をリードし、広範な視野と俯瞰的なアプローチが求められますため、業務範囲が広く、幅広いスキルと知識を活かせることが大きな魅力ポイントです。
また、最新のセキュリティ技術や法規動向を常に把握し、グローバルな視点での問題解決に取り組むことで、キャリアの幅を広げていただけます。
【配属先】
MDI&IT本部 MDI業務設計部 セキュリティ戦略チーム
【採用背景】
自動車産業においては、デジタル技術の進化や新たなプレーヤーの参入で、多種多様な商品が導入され、IoTによりあらゆるものにつながることで
さまざまな機能やサービスが提供されるようになり、自動車が社会に提供できる価値も今後変化していきます。
車のコネクティッドサービスが当たり前となり、電動化も進んでいく中で、我々が、サイバーセキュリティ対策を実装していくことで、お客様が安全・安心・自由に移動できる社会へ貢献しています。
2022年からサイバーセキュリティに関する法規・CS/SU法(*1)が施行され、車両開発だけでなく、車両外の領域のサイバーセキュリティ対策も車両型式認可取得に必要となりました。
当社としては早期のタイミングで認可取得の第一段階をクリアしておりますが、今後も新しいクルマや技術開発に向け、継続的に技術レベルを高めていく必要があると考えています。
今回ご入社をいただく方にはCS/SU法における認可取得活動のリーダーとしてご活躍をいただくことを期待しております。
(*1)CS/SU:CyberSecurity/SoftwareUpdateの略。自動車型式規則UN-R155/156。
【部門ミッション】
本部付き全社セキュリティ統括と連携し、マツダ車のUN-R155/UN-R156 認可取得とセキュリティレベルや技術コンセプト、セキュリティガバナンスを強化することをミッションとしております。
また、ソフトウェアPLMの業務設計およびシステム構想立案、システム構想品質の劇的な向上も目指しております。
【業務の変更の範囲】
海外拠点も含め、将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
法規動向を踏まえ、全社横断(車両開発、製造、物流、販売・サービス、IT領域)のサイバーセキュリティマネジメントシステム(CSMS)およびソフトウェア更新マネジメントシステム(SUMS)の構築・運用・改善を推進いただきます。
【職務詳細】
(1)サイバーセキュリティ関連法規の動向把握と法規解釈の推進
L 最新の法規動向を把握するため、国内外自動車業界のサイバーセキュリティ関連活動への参加
例)自動車工業会、自動車部品工業会、自動車技術会、Auto-ISACなど
(2)マツダ車のUN-R155/UN-R156 認可取得(能力審査・型式認可) と セキュリティ技術・プロセスの開発
L プロセス認可取得(3年毎またはプロセス変更時)のための全社取りまとめ、審査現場での認可当局との折衝
L 車両型式認可(車両プロジェクト毎)の審査準備
(3)CS/SU法に準拠したCSMS/SUMSの構築・運用
L 海外工場、海外拠点のCSMS/SUMS構築
L マツダグループ全体のサイバーセキュリティ監視活動のプロセス整備と効率化(ツール開発)
L マツダグループおよび取引先で発生するサイバーセキュリティ事案の初動対応をリード
※幅広い領域に関わる業務のため、入社後のご活躍次第で、他領域を含めて多岐にわたる領域へチャレンジすることが可能です。
【ポジション特徴/魅力】
本ポジションでは、経営者とも直接コミュニケーションを取りながら全社の情報セキュリティ戦略を構築し、会社全体のセキュリティレベルを向上させる重要な役割を担っています。
将来的には、グローバルセキュリティ担当として、グループ全体でのセキュリティ管理や国際的なセキュリティ基準の導入/運用にも貢献いただく予定です。
全社的なサイバーセキュリティマネジメントシステムの構築をリードし、広範な視野と俯瞰的なアプローチが求められますため、業務範囲が広く、幅広いスキルと知識を活かせることが大きな魅力ポイントです。
また、最新のセキュリティ技術や法規動向を常に把握し、グローバルな視点での問題解決に取り組むことで、キャリアの幅を広げていただけます。
【配属先】
MDI&IT本部 MDI業務設計部 セキュリティ戦略チーム
【採用背景】
自動車産業においては、デジタル技術の進化や新たなプレーヤーの参入で、多種多様な商品が導入され、IoTによりあらゆるものにつながることで
さまざまな機能やサービスが提供されるようになり、自動車が社会に提供できる価値も今後変化していきます。
車のコネクティッドサービスが当たり前となり、電動化も進んでいく中で、我々が、サイバーセキュリティ対策を実装していくことで、お客様が安全・安心・自由に移動できる社会へ貢献しています。
2022年からサイバーセキュリティに関する法規・CS/SU法(*1)が施行され、車両開発だけでなく、車両外の領域のサイバーセキュリティ対策も車両型式認可取得に必要となりました。
当社としては早期のタイミングで認可取得の第一段階をクリアしておりますが、今後も新しいクルマや技術開発に向け、継続的に技術レベルを高めていく必要があると考えています。
今回ご入社をいただく方にはCS/SU法における認可取得活動のリーダーとしてご活躍をいただくことを期待しております。
(*1)CS/SU:CyberSecurity/SoftwareUpdateの略。自動車型式規則UN-R155/156。
【部門ミッション】
本部付き全社セキュリティ統括と連携し、マツダ車のUN-R155/UN-R156 認可取得とセキュリティレベルや技術コンセプト、セキュリティガバナンスを強化することをミッションとしております。
また、ソフトウェアPLMの業務設計およびシステム構想立案、システム構想品質の劇的な向上も目指しております。
【業務の変更の範囲】
海外拠点も含め、将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 770 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:45(休憩45分)
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:★、標準労働時間:1日8時間)
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 |
||
| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
ちゅらデータ株式会社
【正社員/フルリモート/AIエンジニア(シニア)】急成長中のAI・データ分析業界で受託開発をリードするシニアAIエンジニア募集! のリモートワーク求人
顧客と伴走しながら機械学習を組み込んだアプリケーション/システムの設計〜開発〜運用までをワンストップで担当します。
【具体的には】
・LLMを組み込んだRAGアプリケーションの開発
・画像検索アプリケーションの高速化
・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発
・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発
・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
【具体的には】
・LLMを組み込んだRAGアプリケーションの開発
・画像検索アプリケーションの高速化
・機械学習アプリケーション/システムのMLOps設計・開発
・機械学習PoCプロジェクトの本番化/製品化に向けての開発
・機械学習アプリケーション/システムの新規技術・サービス調査検証
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 900 〜 1,400 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
データ分析の高度な研究開発拠点。給与は県内トップクラス水準
ちゅらデータ株式会社は、データ分析における高度な研究開発を行う拠点として、DATUM STUDIO株式会社の完全子会社として設立されました。親会社であるDATUM STUDIOは、日本有数の分析者であり多数の著書も出版している酒巻・里の2人が立ち上げた、現在急成長中のデータ分析カンパニーです。親会社と強固な協力体制にあるため、大企業からベンチャー企業まで、業界・業種を問わず様々な仕事を担当することができるのが当社の強みです。 また、データ分析の力で沖縄を盛り上げようという意思のもと設立された会社のため、給与は沖縄県内トップクラスの水準をお約束します。 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 99人 |
株式会社THIRD
【フルリモート/新規事業開発担当(コンサル出身者向け) ディレクター候補】建設領域に特化したバーティカルAI企業 のリモートワーク求人
建設・ビル管理領域に特化したバーティカルAI企業THIRDで、”劣化診断2.3億件・修繕見積500億円/年”ものビッグデータを学習する特化型AIを社会実装。非効率な建設・不動産業務をAIで置換し、実運用で80%超の精度を実現。直近はゼネコン・デベ・製造業向けAI-Solution事業も急拡大。建設業界基盤から社会変革の主役を担ってみませんか?
ミッション
もし本ポジションがなければ——日本の建設業界で非効率なアナログ業務(紙・FAX・属人化)が温存され、AIの社会実装による構造改革のスピードが大幅に鈍化します。AIを軸とした産業変革の「最前線」で、業界構造そのものを再設計する旗振り役としてご活躍いただきます。
プロダクト/事業の今
・Kaggle Grandmaster等、世界レベルAIエンジニア×現役現場監督出身プロが、現場知とデータ科学で協働
・劣化診断2.3億件、修繕見積500億円/年など“日本最大級の建設データ”によるAIモデリング力
・汎用型AI(生成AI)が不得意な専門領域でも、“実務精度80%以上”の自動化を実現し差別化
・業界向け特化型AI-Solution事業が急伸。ゼネコン・不動産大手など案件拡大中(2024年6月時点)
チーム/カルチャー
・顧客起点・現場ドリブンの事業推進
・社会的意義・技術性の両立を重視
・スピードと柔軟性を両立/フラットな議論・協働文化
業務内容
・建設・不動産業界大手〜中堅企業へのDX/AI推進コンサルティング
・顧客CxO/部門長クラスとの対話・課題抽出・仮説設計・提案
・プロジェクトデリバリー:要件定義〜実装支援、成果検証
・エンジニア/データサイエンティストとの連携によるAIソリューション具体化
・AI導入や受託開発案件のプロジェクトセールス※ご希望/適性考慮
・AIソリューション事業/組織の構築・運営(リーダー/マネジメント業務含む)
・社会インパクトを重視した新規サービス企画・事業開発
▼プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000064081.html
▼社員インタビュー
【AIコンサル】AIソリューション部_小島
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/fyWFJfDL
【PdM】プロダクト戦略部_石田
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/TtytKwA7
【AIエンジニア】AI開発部_鳥羽
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/HdxnlNsY
【業務の変更の範囲】
無
ミッション
もし本ポジションがなければ——日本の建設業界で非効率なアナログ業務(紙・FAX・属人化)が温存され、AIの社会実装による構造改革のスピードが大幅に鈍化します。AIを軸とした産業変革の「最前線」で、業界構造そのものを再設計する旗振り役としてご活躍いただきます。
プロダクト/事業の今
・Kaggle Grandmaster等、世界レベルAIエンジニア×現役現場監督出身プロが、現場知とデータ科学で協働
・劣化診断2.3億件、修繕見積500億円/年など“日本最大級の建設データ”によるAIモデリング力
・汎用型AI(生成AI)が不得意な専門領域でも、“実務精度80%以上”の自動化を実現し差別化
・業界向け特化型AI-Solution事業が急伸。ゼネコン・不動産大手など案件拡大中(2024年6月時点)
チーム/カルチャー
・顧客起点・現場ドリブンの事業推進
・社会的意義・技術性の両立を重視
・スピードと柔軟性を両立/フラットな議論・協働文化
業務内容
・建設・不動産業界大手〜中堅企業へのDX/AI推進コンサルティング
・顧客CxO/部門長クラスとの対話・課題抽出・仮説設計・提案
・プロジェクトデリバリー:要件定義〜実装支援、成果検証
・エンジニア/データサイエンティストとの連携によるAIソリューション具体化
・AI導入や受託開発案件のプロジェクトセールス※ご希望/適性考慮
・AIソリューション事業/組織の構築・運営(リーダー/マネジメント業務含む)
・社会インパクトを重視した新規サービス企画・事業開発
▼プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000064081.html
▼社員インタビュー
【AIコンサル】AIソリューション部_小島
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/fyWFJfDL
【PdM】プロダクト戦略部_石田
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/TtytKwA7
【AIエンジニア】AI開発部_鳥羽
https://third-inc.co.jp/recruiting/interview/HdxnlNsY
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 1,200 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 |
|
||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 170人 |
254件中 41件~50件
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