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255件中 81件~90件

株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/Physical AI ミドルウェア・組み込みエンジニア/ロボット工学、制御工学、機械工学、メカトロニクス等に関する基礎的な専門知識&PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。

また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。

さらに、Vision Language Action などの基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。

募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。

本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。

ミッション
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。

ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
想定年収 600 〜 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度 ・コアタイム 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
応募する

株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/Physical AI メカニカルエンジニア/ロボット工学、制御工学、機械工学、メカトロニクス等に関する基礎的な専門知識&PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。

実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。

ロボットの実機の評価計画立案および検証実施
センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価
PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修
ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整
移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング
試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整
顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート
トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善
ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。

また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。

募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、セミヒューマノイド、四脚ロボット、産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としており、その実現には実機を用いた評価検証、動作制御の調整、現地環境への適応、導入後の改善までを一貫して担えるハードウェアエンジニアの存在が不可欠です。

大学院やロボットメーカー、ロボットSIerなどで実機開発や導入に携わってきた経験を活かしつつ、基盤モデルという不確実性の高い新しい技術領域にも前向きに向き合い探究を積み重ねていける方を募集しています。

ミッション
本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。

制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
想定年収 600 〜 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度 ・コアタイム 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
応募する

株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/MLOps・データ基盤エンジニア(ロボティクス)/インフラ/基盤エンジニアリングの実務経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
主に担っていただく領域(インフラ軸)

ハイブリッドクラウド/オンプレミス環境の設計・構築・運用
ロボット実機、オンプレミス環境(ストレージ・GPUサーバー)、クラウド(AWS等)を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化
技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築
仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する
将来的に期待する役割(フルスタック方向)

ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発
ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面
フロントエンド(React / TypeScript)
バックエンド(Go / Python)
大規模データ基盤の設計・運用(★他メンバーと協働)
ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計
ワークフローエンジン(Airflow , Dagster)を用いたワークフロー定義
学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築
データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築
※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。

あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
インフラを起点にフルスタックへ成長できる
単なる運用ではなく、設計・技術選定から関われます
「モダンデータ基盤 × ロボティクス」という希少領域
Webログではなく、物理世界データを扱う高難度なデータエンジニアリング
大規模プロジェクト × スタートアップ的スピード
技術選定や設計判断がそのまま標準になるフェーズ
研究とプロダクトの間に立つポジション
研究成果を動くシステムとして社会実装する役割

募集背景
ABEJAでは、ロボット実機を用いた研究開発を進める中で、ロボット実機から発生する大量のデータを扱うための基盤整備を進めています。今後のVLAモデル開発におけるMLOpsにおいて、戦略上重要なコンポーネントとなります。
ロボットから取得される映像、LiDAR、制御ログなどのデータは、容量が大きく生成頻度も高いため、単純なファイル保存や場当たり的な構成では、開発や検証のスピードを維持できません。
今後のデータ量増加を見据え、安定してデータを取り込み、必要なタイミングで検索・再利用できる構成を初期段階から設計する必要があります。こうした基盤は、後からの作り直しが難しく、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウドを含めた全体構成を踏まえた設計・運用が求められます。
本ポジションでは、このインフラ/データ基盤を主軸に、設計・構築・運用を担っていただきます。将来的には、その基盤の上で動くアプリケーションやツールの開発にも関わっていくことを想定しています。
ミッション
「ロボットとクラウドを繋ぐ堅牢な基盤を構築し、大規模ロボット基盤モデル開発を加速させる」

まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ/基盤の中核を担っていただきます。その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
想定年収 750 〜 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度 ・コアタイム 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
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株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/エンジニアリングPM/エンジニアとしての開発・実装経験&プロジェクトを推進した経験、またはその素地】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
主な業務

顧客案件におけるプロジェクトマネジメント
スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理
技術的前提を踏まえた進行判断・調整
技術観点でのデリバリーコントロール
技術的論点の整理
実装・設計を前提としたリスク判断
ビジネスサイドPMとの協働
案件ごとの役割分担や進め方の設計
技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援

条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて)

社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します
リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り
プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整
プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り
技術的な判断が滞らないための意思決定支援
実装方針や品質に関するレビュー・フォロー
必要に応じたハンズオンでの開発への関与
リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応
コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援(基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています)

ポジションの魅力
エンジニアリングのバックグラウンドを活かし、 PMを主軸としたキャリアへシフト することができます
顧客案件の中核に入り、 技術観点でのデリバリー責任を持つPM としてプロジェクトを推進する経験を積むことができます
ビジネスサイドPMと並列で協働し、技術とビジネスの境界を設計・調整する立場を担えます
本ロールは 1人目のエンジニアリングPM であり、実際の動き方や成果を通じて、役割や期待値そのものを形づくっていく経験ができます
志向や成果次第では、エンジニアリングPMの増員・育成を含めた体制づくりや、 エンジニアリングPMグループを率いるマネジャー的な役割 へとキャリアを広げていく選択肢もあります

募集背景
<事業・プロジェクトの背景>
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。

<システム開発部の特徴>

システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。

この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。


<なぜ該当ロールが必要か>

現在、ビジネスサイドのPMは顧客折衝や全体構想に強みを持つ一方、技術的な設計・実装を前提とした判断や、技術マターを含む進行管理については、役割や専門性の違いから、プロジェクト体制として十分に担いきれない場面が生じることがあります。

そのギャップを埋めるため、リードエンジニアがプロジェクト推進まで担うケースが増え、本来注力すべき設計・実装・技術判断に十分な時間を割けないという歪みが生じています。

そこで今回、**エンジニアリングのバックグラウンドを持ち、技術観点でのデリバリー責任を担いながら、顧客案件のプロジェクト推進を行う「エンジニアリングPM」**を募集します。

このポジションは、

顧客案件を中心にPMとしてデリバリーをリードする
案件状況に応じて技術的な検討・設計レビューに関与する
ビジネスサイドPMと並列の立場で協働しながら、役割分担や進め方を案件ごとに設計する
これによって、プロジェクトの成功確率を高めると同時に、リードエンジニアが技術に集中できる体制を構築することを目的としています。

ミッション
エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、 プロジェクトを安定的に前進させること がミッションです。 ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
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
作業時間: フレックスタイム制 ・コアタイム 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
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株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/リーダー/フロントエンド・バックエンド・インフラのいずれかに限定されず、必要に応じて幅広く関与してきたWebアプリケーション開発の実務経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
主な業務

フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する
当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する
実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める
条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて)

チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード
開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行
メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与
将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ(入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません)

ポジションの魅力
フルスタックエンジニアとしての実装力・設計力を活かしながら、プロジェクトデリバリー全体に関わる経験
技術だけでなく、プロセス・体制・人の観点から組織づくりに関与できる機会
リーダーやエンジニアリングマネジャーへのキャリアパスを、無理なく段階的に描ける環境
個人の成果だけでなく、組織として成果を出す視点を身につけられる経験

募集背景
<事業・プロジェクトの背景>
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。

<システム開発部の特徴>
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。

この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。

<なぜ該当ロールが必要か>

システム開発部では、今後も事業成長に伴ってエンジニア組織の拡大が続くことを想定しています。組織規模が大きくなるにつれ、個々のエンジニアの成果を積み上げるだけでは、プロジェクトや部門全体としてのアウトプットを安定的に最大化することが難しくなっていきます。

こうしたフェーズでは、開発を担う個々のエンジニアをまとめながら、チームやグループ単位で成果を最大化する視点が不可欠です。プロジェクト横断での開発の進め方や役割分担を整理し、メンバーが力を発揮しやすい環境を整えることで、組織としてスケール可能な開発体制を築いていく必要があります。

そのため当社では、入社時点ではフルスタックエンジニアとしてプロジェクトに貢献しつつ、将来的にチームを牽引するリーダーやエンジニアリングマネジャーとして、グループ全体のアウトプット最大化に関わっていく意思を持った方を求めています。

ミッション
事業成長に伴い拡大していく開発組織において、個人や特定の役割の頑張りに依存するのではなく、仕組みやプロセスを通じてチーム・グループとして継続的にアウトプットを最大化できる開発体制を構築することです。

その中で、メンバー一人ひとりが自発的に考え、自走しながら成果を出せる組織づくりを推進いただきます。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
想定年収 700 〜 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 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
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株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト(LLM開発)/機械学習モデルの研究、開発経験(3年以上)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。

大規模言語モデル(LLM)の開発・改善・研究
モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
評価・ベンチマーク設計
日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
開発基盤・データ基盤の整備
学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
プロダクト/ソリューションへの接続
PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
エンジニアと連携した商用実装(API化、周辺機能、運用設計)、クライアント環境での導入支援(オンプレミス含む)
業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等)

あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件(性能/コスト/セキュリティ/運用制約)をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
ABEJAは大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。


募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル(LLM)や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。

一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。

日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。

ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」

生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。

そのために本ポジションでは、大規模言語モデル(視覚言語モデルを含む)の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。

また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
想定年収 800 〜 1,500 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 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
応募する

株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト(Embodied AI)/機械学習モデルの研究、開発経験(3年以上)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。

Embodied AI / VLAの研究開発
Embodied AI/VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
実機制約(レイテンシ、計算資源、安全性)を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上(ノイズ/外乱/環境変化への耐性)
学習データ収集・データ基盤整備
実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計(テレオペ、デモ収集、計測設計)、評価用データ整備と継続的なデータ更新
データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保(データセット/メタデータ設計)
合成データの作成戦略作りおよび活用
シミュレーション環境構築
物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備(キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む)
評価・ベンチマーク設計
タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
オフライン評価(ログ/リプレイ/シミュレーション)とオンライン評価(実機/現場)を組み合わせた継続的な性能モニタリング
データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
プロダクト/現場価値への接続(価値提供まで一気通貫)
プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義(安全・品質・コスト・運用制約)とモデル方針への落とし込み
プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用(再学習/再評価/リリース)まで推進
導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等)

あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
AIロボット協会を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約(安全性、安定稼働、環境変動、コスト)を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
ABEJAが培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット(新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等)も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。

募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル(LLM)や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。

一方で、社会課題の解決や産業変革のインパクトは、デジタル空間にとどまらず、現場の物理世界へと広がりつつあります。倉庫や工場などでは、特定エリアで特定タスクを自動化するロボットが普及してきましたが、複雑な状況判断や臨機応変な対応には限界があり、より柔軟で汎用的な自律性が求められています。ハードウェアやセンサー、制御の高度化に加え、LLMがもたらした自然言語理解や推論、意思決定支援といった知的能力をロボットと融合することで、状況に応じた対処や複雑なタスク実行をリアルタイムに実現する潮流が強まっています。

ABEJAはこれまでLLM領域で培ってきた知見やノウハウを強みに、次の成長領域としてフィジカル領域への展開を加速します。言語と行動をつなぐVLA(Vision-Language-Action)をはじめとしたEmbodied AIの研究開発を推進し、ロボットが現場で価値を発揮するために必要となる学習データや評価手法、開発基盤の整備まで含めて取り組むことで、AIロボティクス領域での社会実装を現実のものにしていきます。

こうした挑戦を継続的に拡大し、LLM×ロボティクスの融合によって、従来のロボットでは難しかった柔軟な動作や判断を可能にし、実現場の生産性・安全性・品質を大きく向上させる価値提供を強化するため、Embodied AI領域を担うデータサイエンティストを募集します。

ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」

フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。

そのために本ポジションでは、Embodied AI/VLA(Vision-Language-Action)を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。

また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
想定年収 800 〜 1,500 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 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
応募する

セーフィー株式会社

【地方フルリモート/画像認識AIプロダクト開発エンジニア/機械学習を用いた商用プロダクト・サービスの設計/実装/運用の実務経験(3年以上)】業界トップクラスのシェア|映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX/AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人

■募集概要
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。 

飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。

セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX(AI Transformation)」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
そのAI開発部にて、画像認識AIを用いた多様なサービス・プロダクトに対して品質・保守性を実現させながらAIサービスを提供し続けるエンジニアを募集しています。


■主に担当する業務内容
◎画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発
 └プロダクト開発・運用
 └アルゴリズム・モデルの組み込み実装
 └プロトタイプの開発


■プロダクトの利用事例
◎AI-App人数カウント・AI-App人物検索
 ・カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
  └利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化

◎Safie AI Studio
・物体検出アプリ
 └利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。(建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠

・重機近接アプリ
 └利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。⁠

・ショッピングカート検知アプリ
 └利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。


■当社の特徴・魅力
当社のプラットフォームには、小売、飲食、建設、製造、公共といった幅広い業界に渡り35万台以上のカメラが接続され、映像データが集積されています。AI開発部ではこれらのカメラの映像を用いた学習を行い、人間が行っている作業を代替していくことで、ユーザの課題を解決するサービスの開発を進めています。

画像認識AIプロダクト開発エンジニアは、画像認識や深層学習技術を使ってサービスや機能をメンバーをリードしながら開発します。アルゴリズムの素養や数理的な思考能力を持ったチームメンバーとディスカッションしながら開発を行います。また、製品レベルの実装も行うため、プログラミングやソフトウェアエンジニアリングの観点からのコードのレビューを通して、相互に有用なフィードバックを受け取ることができます。クラウドだけでなくエッジやフォグなどの計算資源の特性を考慮して、システムの検討とターゲットに応じたアプリケーションの実装もしています。

サービスの開発では、サーバーサイドエンジニア、フロントエンジニア、デバイスエンジニアなど他のエンジニアと連携して仕事を進めることになります。また、事業開発のために、ビジネス職のメンバーとチームを組んで、ユーザ課題の抽出、コンセプトの立案、実証実験(PoC)、プロトタイピングを共創する機会もあり、自身が開発した技術を着実に社会実装できる環境が整っています。


■部署の今後の目標・目下の取り組み
◎目標
多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。
AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。

◎取り組み
顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。
画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。
AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。

【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: 労働時間の定めはありません。(1日8時間働いたものとみなします)
働き方: 裁量労働制
時間外労働の有無: 有(月平均16時間)
休憩時間: 60分
企業概要
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること

展開するサービス Safie(セーフィー)は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1(※)の映像プラットフォームです

遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。
設立年数 13年 従業員数 500人
応募する

株式会社ABEJA

★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト(シニア)/機械学習のモデリング業務経験(LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人

業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。

データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル(LLM)の活用(学習、推論含む)
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上(ML ops / LLM ops)
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開(論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等)

あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。

参考:技術スタック(https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience)
ABEJA(豊富な知見) × 大手企業(莫大なデータ/リソース/キャッシュ)という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考:Kaggle Days World Championshipで優勝した話(https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211)
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考:Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み(2022年版)(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23)
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。

将来的に目指せるキャリアイメージ

ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO(Chief Digital Officer)

募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル(LLM)や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。

こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。

ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」

お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習(LLM含む)・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。

【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
想定年収 1,000 〜 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 10:00 - 15:00 ・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00 ・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
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20時間)
休憩時間: 60分
企業概要
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。
設立年数 15年 従業員数 130人
応募する

セーフィー株式会社

【地方フルリモート/画像認識AIアルゴリズムエンジニア/画像認識技術に関する研究開発経験もしくはプロダクトの開発(3年以上)】業界トップクラスのシェア|映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX/AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人

■募集概要
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。

飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。

セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX(AI Transformation)」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。


■主に担当する業務内容
・画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発
└調査テーマの提案
└アルゴリズム・モデルの調査・評価
└アルゴリズム・モデルの改善・軽量化
└PoCの実施
└プロダクトの開発


■プロダクトの利用事例
・AI-App人数カウント・AI-App人物検索
カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
利用事例:店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化

・Safie AI Studio
物体検出アプリ
利用事例:人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。(建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用)⁠

・重機近接アプリ
利用事例:建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。⁠

・ショッピングカート検知アプリ
利用事例:小売店舗のカート置き場の滞留状況(過多・不足)を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。

【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: 労働時間の定めはありません。(1日8時間働いたものとみなします)
働き方: 裁量労働制
時間外労働の有無: 有(月平均16時間)
休憩時間: 60分
企業概要
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること

展開するサービス Safie(セーフィー)は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1(※)の映像プラットフォームです

遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。
設立年数 13年 従業員数 500人
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255件中 81件~90件

ここに掲載されている求人はごく一部です。
リラシクで取り扱う求人の約80%は非公開求人(Web公開NGや掲載前の求人)です。

非公開の理由

非公開の理由

企業のIT投資は秘匿性が高く、採用情報から機密情報が漏れないよう配慮が必要です。
魅力的なプロジェクトに携われる求人は、なかなか一般公開されません。
また、求人掲載前に既存の会員へ案内され、公開前にクローズとなる求人も多数あります。

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【with】PdM(プロダクトマネージャー) のリモートワーク求人

~1,300 万円 / 年

◎詳細
withの組織/サービスについて

withは、2015年にサービスを開始した価値観重視型のマッチングアプリです。累計会員数は1,500万人を超え(2026年1月時点)、20代のZ世代を中心とした恋愛・婚活層に広く利用されており、日次アクセスログ数は5,000万以上に上ります。

心理学・統計学の知見を活用した「価値観マッチング」を軸に、相性を科学的に可視化する「心理テスト」や、趣味・興味をきっかけに出会える「好みカード」など、独自のマッチング体験を提供しています。

プロダクトを通じて、日々多くのカップルが誕生しており、「恋人ができた」「結婚が決まった」といった嬉しい報告も数多く届いています。単なるマッチングサービスではなく、人の人生を前向きに変える出会いを届けることを目指しています。

本ポジションが所属するwithのプロダクト組織では、PdM・エンジニア・QA・デザイナー・データアナリストなど、多様な専門職が連携しながら、ユーザー体験の向上と事業成長を支えるプロダクト開発を推進しています。

今後の展望
独自の価値観マッチング体験の深化
withが長年蓄積してきた価値観データやマッチングアルゴリズムを活用しながら、より精度の高いマッチング体験の実現を目指しています。
新しい出会い体験の創出
既存機能の改善だけでなく、新たな出会いやコミュニケーション体験につながる機能・サービスの企画にも継続的に取り組んでいます。
AI・データ活用によるプロダクト進化
AIや機械学習技術を活用し、ユーザー体験の向上だけでなく、新しい価値提供やプロダクト改善にも取り組んでいます。
第二創業期としての事業領域拡大
エニトグループでは、『with』『Omiai』で培ったユーザー理解やデータアセットを活用しながら、LifeHub構想をはじめとした新たな事業領域への挑戦も進めています。
募集背景

withでは、これまで各ユニットのPdMが、ユーザー体験の向上に向けた企画立案からプロダクト改善までを推進してきました。

一方で、サービスの成長に伴い、既存機能の改善に加えて、新たな出会い体験の企画、AIやアルゴリズムを活用したプロダクト改善など、PdMが担うテーマも広がっています。そこで今回、withのプロダクトマネージャーを募集します。

ユーザー理解を起点にプロダクトの方向性を考え、多様な専門職と協働しながら、withの次の成長をリードいただける方をお迎えしたいと考えています。

業務内容

累計会員数1,500万人を超えるマッチングアプリ「with」のプロダクトマネージャーとして、担当ユニットにおけるプロダクト企画・改善を推進いただきます。

エンジニア、QA、デザイナー、データアナリストなど多様な職種と連携しながら、ユーザー体験と事業成果の両立を目指し、プロダクトの意思決定をリードしていただきます。

プロダクト戦略・企画
担当領域におけるプロダクト方針・ロードマップの策定
ユーザー課題・事業課題の整理およびKPI設計
施策テーマの選定・優先順位付け
新機能および既存機能改善の企画
課題発見・仮説検証
ユーザー行動データやインタビューを通じた課題発見
定量・定性情報をもとにした仮説設計
仮説検証の計画立案および意思決定
リリース後の効果検証・改善方針の策定
プロダクトマネジメント
プロダクト要求の整理および仕様検討
エンジニア、QA、デザイナーなどとの合意形成
事業・ユーザー価値を踏まえた意思決定
PjMと連携したプロダクト推進
チーム・ユニットのリード
ユニット内におけるプロダクト方針の検討
職種横断チームを巻き込んだプロダクト推進
メンバーとの知見共有・改善提案
関係者との情報共有・意思決定支援
ポジションの魅力
累計1,500万人規模のサービスを成長させられる
多くのユーザーに利用されるサービスだからこそ、自ら企画した施策の成果をユーザーの反応やデータを通じて確認しながら、継続的にプロダクトを育てていくことができます。
「何をつくるべきか」から意思決定に関われる
与えられた要件を形にするのではなく、ユーザー課題や事業課題を整理し、「どのような価値を届けるべきか」を考えるところから携わります。プロダクトの方向性や優先順位の検討など、PdMとして本質的な意思決定に関われる環境です。
ユニットごとに異なるプロダクト課題へ挑戦できる
withでは、既存機能のグロース、新たなユーザー体験の創出、AIを活用した新たな体験づくりや、アルゴリズム改善など、ユニットごとに異なるテーマへ取り組んでいます。
配属先によって担当するテーマは異なりますが、ユーザー価値と事業成長の両立を目指しながら、プロダクトづくりに深く関わることができます。
多様な専門職とプロダクトをつくる
エンジニア、QA、デザイナー、データアナリストなど、多様な専門性を持つメンバーと議論しながらプロダクト開発を進めます。
職種ごとの視点を取り入れながら、より良いユーザー体験を実現していく面白さがあります。
プロダクト組織とともに成長できる
まずは担当ユニットのPdMとしてご活躍いただきますが、ご経験や適性、組織状況に応じて、将来的にはユニットリーダーやグループ横断でプロダクトを推進する役割など、より大きなミッションに挑戦いただく可能性があります。
チーム体制

withのプロダクト組織では、PdM・エンジニア・QA・デザイナー・データアナリスト・PjMなど、多様な専門職が連携しながらプロダクト開発を進めています。

開発はユニット制を採用しており、各ユニットが担当領域のユーザー課題や事業課題に向き合いながら、継続的なプロダクト改善を行っています。
PdMは、担当ユニットにおけるプロダクト戦略や施策の企画・優先順位付け・効果検証などを担い、エンジニアやデザイナー、QA、データアナリストなどと協働しながら、プロダクトの意思決定をリードします。
プロジェクトによってはPjMとも連携し、それぞれの専門性を活かしながらプロダクト開発を進めています。

働き方はリモートワークを基本としており、Slack、Google Meet、Confluence、Jira、Wrike、Figmaなどを活用しながら日常的にコミュニケーションを行っています。

ユニット体制

withでは、ユーザー課題や事業テーマごとに、PdM・エンジニア・QA・デザイナー・データアナリストなどで構成される職種横断のユニットを組成しています。

今回募集するPdMは、ご経験やご志向、組織状況を踏まえ、以下いずれかのユニットへの配属を予定しています。

イノベーションユニット
既存のマッチング体験にとらわれず、新たなユーザー体験や価値の創出に取り組むユニットです。新機能や新しいサービスの企画だけでなく、リリース後の検証や改善を重ねながら、継続的に価値を高めていきます。
グロースユニット
ユーザー行動や各種KPIをもとに、既存機能やユーザー体験を継続的に改善し、サービスの成長を推進するユニットです。データやユーザーの声をもとに仮説を立て、プロダクト改善を積み重ねながら、事業成果につなげていきます。
アルゴリズムユニット
マッチングアルゴリズムやwithが保有するデータを活用し、マッチング精度やユーザー体験の向上に取り組むユニットです。技術そのものではなく、「ユーザーへどのような価値を届けるか」を起点に、エンジニアやデータ領域のメンバーと協働しながらプロダクトを推進します。

※このほかにも複数のユニットがあり、事業状況や組織体制に応じて担当領域が変更となる可能性があります。

AI活用

開発組織では、Claude Code、ChatGPTをはじめとしたAIツールを日常的に活用しています。

情報整理やリサーチ、ドキュメント作成、仮説整理など、用途に応じて複数のツールを活用しながら、業務効率化とより本質的なプロダクト検討に取り組んでいます。

▼現在利用しているツール例
・Claude Code
・ChatGPT
・Gemini
・その他、用途に応じたAIツール

■働き方
withでは、全国各地から働くメンバーが在籍しています。

リモートワークを基本とした働き方を採用しており、Slackやドキュメントを活用した非同期コミュニケーションを重視しています。一方で、より良いプロダクトづくりには対話も欠かせないと考えており、必要に応じてオフィスでの打ち合わせやチームで集まる機会も設けています。

また、職種を越えたコミュニケーションも活発で、日々の議論を通じて課題解決や意思決定を進めています。リモート中心の環境でありながらも、一人で進めるのではなく、チームでプロダクトを育てていくカルチャーが根付いています。

【Omiai】デジタルマーケティングマネージャー(リーダー候補) のリモートワーク求人

~1,300 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
マッチングアプリ「Omiai」における、ダイレクトレスポンス広告の戦略策定から実行までをリードしていただきます。
市場が成熟フェーズにあるからこそ、単なる獲得数の最大化ではなく、事業の売上・利益(ROI)に直結するマーケティングを、
経営層に近い距離で推進していただくポジションです。

<具体的な業務内容>
▼マーケティング戦略の設計
- 事業KPIと連動した投資ポートフォリオの設計
- 年間数億円規模の獲得広告予算の確保・配分・ROI管理
- Google / Apple / Meta / X / アフィリエイト等への投資判断(ROAS / 増分CPA /
限界投資ラインを踏まえた経営レベルの意思決定)
- VPoM・CEO・プロダクト・データ部門と連携した施策の推進
- マーケ × プロダクトをまたぐプロジェクトの主導

▼マーケ組織のマネジメント
- 広告運用・クリエイティブ・CRM等のチームマネジメント(数名〜十数名規模)
- インハウス × 代理店の体制設計とパートナー管理

<大体の1日の流れ>
・マーケティングにおける戦略及び戦術に関する報告(役員及びメンバー連携)
・直近の獲得進捗を分析チームと確認/要因分析
・予算消化・割り振りの進捗をグロースプランニング組織と確認/要因分析
・打ち手のブラッシュアップ、新規の打ち手の検討、実行(代理店と密なコミュニケーション
・マーケティング組織内のナレッジ共有
・チームの健康状態の把握(面談)及びケア


■配属先
事業本部 DR(ダイレクトレスポンス)チーム配属

【enito】VPoT(Vice President of Technology) のリモートワーク求人

~2,200 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
VPoT(Vice President of Technology)として、経営陣や各事業の技術責任者と連携しながら、
エニトグループ全体の技術戦略立案・技術意思決定をリードしていただきます。

また、AI・機械学習活用の推進、共通基盤の検討、技術ガバナンスの強化など、グループ横断で取り組むべき技術テーマに対して
アジェンダを設定し、企画から意思決定、推進までを担っていただきます。

▼AI・機械学習活用の推進
・グループ横断のAI活用戦略の策定・推進
・開発生産性向上に向けたAI活用の高度化
・AI・機械学習技術を活用した新たな事業価値創出の検討
・各開発組織への展開および活用支援

▼グループ横断の技術戦略策定・技術意思決定
・グループ全体の技術戦略および技術ロードマップの策定
・技術投資や重要技術テーマに関する意思決定の推進
・各事業・プロダクトにおける技術課題の整理・解決支援
・経営陣と連携した中長期的な技術戦略の立案

▼共通基盤・技術アセット活用の推進
・認証、通知、決済等の共通機能の検討・推進
・各プロダクトの知見や技術アセットの横断活用
・共通ライブラリ、API等の整備方針策定
・技術負債の整理および改善計画の推進

▼技術ガバナンス・セキュリティ・コーポレートIT
・グループ横断の技術ガバナンス方針の策定・推進
・セキュリティリスク管理および改善支援
・個人情報保護を踏まえた技術的な意思決定支援
・コーポレートIT領域における方針策定および意思決定支援
・情報システム・セキュリティ担当との連携による体制強化

※その他、データ活用推進やSRE・QA等の横断的な技術テーマについても、事業状況や優先度に応じて推進いただきます。


■募集背景
エニトグループでは現在、事業の拡大とともに、グループ横断での技術戦略推進体制の強化を進めています。

これまでグループ全体の技術戦略を担ってきたCTOの退任を予定しており、今後は経営陣と技術組織がより密接に連携しながら、
グループ横断の技術戦略や重要テーマの意思決定を進めていく体制へ移行していきます。

一方で、生成AIや機械学習技術の急速な進化により、開発生産性の向上や新たなユーザー価値の創出に向けた可能性は大きく広がっています。
また、複数の事業・プロダクトを展開する中で、技術戦略、共通基盤、セキュリティ・ガバナンスなど、グループ横断で取り組むべき技術テーマも増えています。

こうした変化を踏まえ、エニトグループ全体の技術戦略を描き、経営と開発組織をつなぎながら
技術的な意思決定を推進するVPoT(Vice President of Technology)を募集します。

AI・機械学習活用の推進、グループ横断の技術戦略策定、共通基盤の検討、技術ガバナンスの強化など、事業成長において重要なテーマに向き合いながら、
エニトグループの次の成長を技術面から支えていただくことを期待しています。


■配属先
技術戦略室


■チーム体制
本ポジションはエニトグループに所属し、グループCEO直下で、各事業の経営陣や技術責任者と連携しながら業務を推進いただきます。

エニトグループ全体の社員数は約140名。グループ内には『with』『Omiai』それぞれに開発組織が存在しており、
各事業の技術責任者やEMと協働しながら、グループ横断の技術戦略や重要テーマを推進していくポジションです。
また、エニトグループにはデータ戦略室およびコーポレートIT組織があり、データ活用や技術ガバナンス、
セキュリティなどのテーマについても連携しながら推進いただきます。
コーポレートIT組織については本ポジションの管掌領域となり、現在は4名体制で運営しています。
リーダー候補やセキュリティ領域の専門性を持つメンバーも在籍しており、協働しながら組織運営や体制強化を進めていただく想定です。

日常的には、グループCEOをはじめ、with CEO、Omiai CEO、CSO、各事業のVPやEMと連携しながら、事業・技術の両面から意思決定を進めていきます。


■エニトグループについて
エニトグループは、価値観を重視する20代向けマッチングアプリ『with』、結婚を意識する30代を中心に利用される『Omiai』を展開し、
累計会員数2,500万人規模のユーザー基盤を持つマッチングテックカンパニーです。

これまで「真剣な出会い」を支えるサービスを成長させてきましたが、現在は第二創業期として、新たな事業領域への挑戦を進めています。

その一つが、恋愛・婚活領域にとどまらず、人と人とのつながりを起点に人生を豊かにする体験の創出を目指す「LifeHub構想」です。
既存事業で培ってきたユーザー理解やデータアセットを活用しながら、新たな価値提供の可能性を広げています。

こうした事業拡大に伴い、グループ全体で取り組むべき技術テーマも大きく変化しています。
生成AI・機械学習の進化による開発生産性向上やユーザー体験の進化、複数プロダクトを横断した技術戦略の策定、
共通基盤・共通アセットの活用、そして個人情報を扱うサービスとして求められる技術ガバナンスやセキュリティ強化など、
事業成長を支える技術的な意思決定の重要性はこれまで以上に高まっています。

エニトグループでは、各プロダクトの自律性を尊重しながらも、グループ全体として取り組むべき技術課題を見極め、
未来に向けた技術戦略を描くフェーズにあります。

今回募集するVPoT(Vice President of Technology)は、経営陣や各事業の技術責任者と連携しながら、
グループ横断の技術戦略・技術意思決定をリードし、エニトグループの次の成長を技術面から牽引いただく重要なポジションです。

▼ LifeHub構想・今後の事業展望について
野辺CEOが、エニトグループの今後の事業構想についてお話ししています。
LifeHub構想の背景や、Z世代ユーザーへの向き合い方、価値観データの独自性、
今後目指しているライフイベント領域への展開イメージなどをご覧いただけます。
https://service.loov-video.com/s?id=cmcx1ma4i2wv02c104xak9748


■ 今後の展望
▼第二創業期としての事業領域拡大
『with』『Omiai』で培ってきたユーザー理解やデータアセットを活用しながら、LifeHub構想をはじめとする新たな事業領域への挑戦を進めています。
恋愛・婚活領域に留まらず、人と人とのつながりを起点とした新たな価値提供を目指しています。

▼AI・データ活用による事業成長の加速
生成AIや機械学習技術の進化を背景に、開発生産性向上だけでなく、ユーザー体験の高度化や新たなサービス価値の創出にも取り組んでいます。
エニトグループが保有する大規模なユーザーデータやプロダクトアセットを活用しながら、事業成長を支える技術基盤の強化を進めています。

▼グループ横断での技術戦略推進
複数の事業・プロダクトを展開する中で、各サービスの独自性を尊重しながらも、グループ全体として取り組むべき技術課題が増えています。
技術戦略、共通基盤、セキュリティ、開発生産性向上などのテーマについて、グループ横断での意思決定や推進体制の強化を進めています。

▼社会課題への挑戦
日本では少子化や未婚化が大きな社会課題となっています。
エニトグループは、『with』『Omiai』を中心とした事業を通じて、人と人との出会いを支え、人生の重要な選択肢を広げることに挑戦してきました。
今後もテクノロジーの力を活用しながら、人々のつながりや幸せの創出に貢献し、社会課題の解決に寄与することを目指しています。


■働き方
本ポジションは、リモート勤務を活用したハイブリッドな働き方を想定しています。
一方で、グループ横断の技術戦略や重要テーマの意思決定を担うポジションであるため、経営陣や各事業の技術責任者との対話や議論を重視しています。
そのため、働く場所にとらわれることなく成果創出を目指しながらも、
必要に応じてオフィスでのディスカッションやチームとのコミュニケーションを柔軟に取り入れています。

また、本ポジションではグループCEO、with CEO、Omiai CEOをはじめとした経営陣や、各事業のVP・EMと日常的に連携しながら業務を推進いただきます。
技術だけでなく事業や組織の視点も踏まえながら、経営に近い距離で意思決定に関わることができる環境です。

【Enito】セキュリティエンジニア(コーポレート/プロダクト) のリモートワーク求人

~1,300 万円 / 年

◎詳細
◆仕事内容

グループ横断で技術基盤を支えるTechnology Enablementチームの一員として、コーポレートセキュリティまたはプロダクトセキュリティのいずれかを主担当として、自走して推進していただきます。どちらを担当するかは、ご経験をもとに決定します。

もう一方の領域は1人目のセキュリティ専任メンバーが担当し、グループ全社に関わる取り組みは2名で協働して進めます。定常業務を回しながらAIで自動化し、Security for AI / AI for Securityを推進していただくことを期待しています。

【主担当領域①】コーポレートセキュリティ
対象:社員のID・端末・ネットワーク・SaaS・生成AIの利用、業務委託先

予兆検知(UEBA)の日次トリアージと、AIを活用した自動化
シャドーIT・シャドーAIの特定
認証の強化(MFAの徹底、パスワード強度の確認、SSO連携の拡大)
利用SaaS・業務委託先のセキュリティ再評価
外部サービス・委託先でインシデントが発生した際の備えと、対応手順の整備

【主担当領域②】プロダクトセキュリティ
対象:自社サービスのアプリ・API・インフラ

開発プロセスへのセキュリティ検査の組み込み(DevSecOps)
API診断・侵入テストの内製化と定常実施
ペネトレーションテスト・検査ツール・外部からの報告で見つかった脆弱性の優先度付けと、改修完了までの追跡
サーバー・クラウド設定の脆弱性の継続的な検出と是正、外部診断の要否判断

【共通】日常業務

検知イベントの真偽判定、インシデントの一次調査による影響範囲の確定
新規SaaS導入時のセキュリティ審査
生成AI・AIエージェントの利用ルールの設計

※次の業務は本ポジションの担当範囲外です。

全社ITツールの導入・運用そのもの(コーポレートITチームが担当)
プロダクトの改修そのもの(各事業部の開発チームが担当)

◆募集背景

マッチングアプリは、プロフィールやメッセージ、年齢確認のための情報など、多くの個人情報をお預かりするサービスです。「安全・安心」は、ユーザーに選ばれ続けるための前提そのものです。

同時にエニトグループでは、グループ全社で生成AIの活用を進めています。個人情報を扱う事業だからこそ、AIとセキュリティはどちらも経営戦略上きわめて重要なテーマだと考えています。

そこで私たちは、次の3つを掲げてセキュリティの取り組みを強化しています。

Security for AI :安全・安心にAIを全社活用するためのルールと仕組みをつくる
AI for Security :AIを使った「攻めのセキュリティ」で、検知・診断・対応を自動化する
グループ全社のAI活用基盤の整備 :上記を通じて、グループ全体でAIを使いこなせる土台をつくる

現在、セキュリティ専任メンバーは1名です。コーポレートとプロダクトの両面で取り組むべきテーマが増えているため、事業領域拡大のフェーズにあわせたセキュリティ体制の強化を自走して推進していただく、2人目のセキュリティエンジニアを募集します。

◆チーム構成

グループ横断で技術基盤を支えるTechnology Enablementチームに所属していただきます。管掌・責任者は技術戦略グループ長です。セキュリティ業務自体はコーポレートITや各事業部と連携して進めますが、専任としてご担当頂くのは、1人目のセキュリティ専任メンバーと今回のポジションの方の2名です。

今回のポジションの方には、コーポレートセキュリティとプロダクトセキュリティのいずれかを主担当として、自走して推進していただきます。もう一方の領域は1人目のセキュリティ専任メンバーが担当し、グループ全社に関わる取り組みは2名で協働して進めます。

セキュリティチームがリスクを見つけて対応方針を決め、実行は各チームが担う体制です。今回のポジションの方は、リスクの検出・判断から対応方針と優先度の決定までを担い、対応が完了するまで追跡します。ほかのチームとの役割分担は次のとおりです。

コーポレートITチーム :全社ITツールの導入・運用と、設定変更やアカウント停止などの実行を担当します。
各事業部の開発チーム :脆弱性の改修とリリースを含め、プロダクトの改修を担当します。今回のポジションの方は、脆弱性の検出と優先度付けを行い、改修が完了するまで追跡します。
技術戦略グループ長  :今回のポジションの方の上長にあたり、リスク受容と予算を決定します。今回のポジションの方は、その判断に必要な材料と選択肢を提示します。

▼本ポジションの魅力

定められた運用を回すだけではなく、多くのユーザーの信頼を支えるセキュリティの仕組みそのものを、自らの判断でつくっていけるポジションです。

多くの方に使われるサービスの「安全・安心」を守る

『with』『Omiai』は、累計2,500万人規模のユーザーに利用されてきた、知名度の高いサービスです。
個人情報をお預かりするサービスのため、セキュリティの取り組みがユーザーの信頼と事業価値に直結します。

上場を目指すフェーズで、セキュリティの土台をつくる

上場を目指すフェーズにある今、コーポレートとプロダクトの両面でセキュリティ水準を引き上げる取り組みに、仕組みづくりから携われます。
会社の成長フェーズに合わせて、どこまで統制すべきかを自ら設計する経験を積めます。

Security for AI / AI for Securityの最前線に立てる

Claude Code・Codex・Cursorなどの生成AIを全社で活用している環境です。
AIを安全に使うためのルールや権限の設計と、AIでセキュリティ業務そのものを自動化する取り組みの両方に挑戦できます。

決まった業務だけでない、裁量の大きな挑戦

専任2名の体制のため、自ら決めて進める場面が多くあります。
検知・診断の自動化や新たな統制の設計など、前例のないテーマにも自ら範囲を定めて取り組めます。

グループ横断で、複数の事業に関われる

『with』『Omiai』の2事業とグループ本社を横断して、セキュリティを推進します。
事業ごとに異なるフェーズや課題に向き合いながら、グループ全体の基準づくりに関われます。

将来のセキュリティリーダーへのキャリアパス

今後、グループのセキュリティ体制の拡大に伴い、グループのセキュリティチームを率いるリーダーを担っていただくことを期待しています。
「何を守り、どこにリソースを割くか」を設計する立場から始められるため、リーダーに必要な意思決定の経験を入社直後から積むことができます。

▼利用ツール・環境

IDaaS:OneLogin、Keeper
SASE / CASB:Cato Networks
EDR:SentinelOne、LANSCOPE エンドポイントマネージャー クラウド版
SIEM :Datadog
プロダクト:AWS、Google Cloud、GitHub など
全社IT:Google Workspace、Slack、Atlassian(Confluence / Jira)、Notion など
生成AI:Claude(Claude Codeを含む)、ChatGPT(Codexを含む)、Cursor など

▼働き方

リモートワークを活用したハイブリッド勤務です。場所にとらわれず成果を重視しながら、必要に応じてオフィスでの議論やチームとのコミュニケーションを取り入れています。

コーポレートITチームや各事業部の開発チームとは、SlackやNotionを中心に日常的に連携しながら業務を進めます。

【内製開発エンジニア】内製開発におけるフルスタックエンジニア(リーダー候補) のリモートワーク求人

~1,200 万円 / 年

◎詳細
AIを前提とした開発スタイルで、内製開発チームをリードする。基幹刷新の中核を担うリーダー候補を募集!

【募集背景】
IDOMでは、買取、販売、付帯、整備と事業領域を徐々に広げ、3000人を超える従業員規模の会社へと成長しました。
たくさんのお客様にも愛されてきましたが、
施策の展開にはスピード、柔軟性が必要となり、アジャイル型で対応することが多いがアジャイルを推進するメンバーが不足している状況です。
基幹構築時にも一度リリースして終了ではなく、継続的に改善し価値提供を続けていく形になります。

【職務概要】
所属して頂くチームは「AI Core Build」という、AI駆動により基幹システムの再構築の
PoCとPocの結果から実現方法を策定して進めていくことになります。

基幹システムでも主に事業系系と会計関連に分かれており、
今回の募集は事業系のシステムをアジャイル開発型ですばやく、価値を届けることを目指したチームになります。

【職務詳細】
社内の大規模基幹リプレースにおける開発エンジニアのポジションになります。
AIツールを駆使したバイブコーディングによる仕様の壁打ちや、ソースコード・テストの自動生成を積極的に導入。
ヒューマン・イン・ザ・ループ(Human-in-the-Loop)の枠組みのもと、人間が的確な検証とジャッジを行いながら、アジャイルに高速で機能確認・追加・検証を回していく次世代の開発スタイルを牽引していただきます。
AI駆動による基幹システム構築を通して業務理解を深めて
初期フェーズ後は自身でチームを率いるリーダー業務を期待しています。

【内製開発エンジニア】内製開発におけるフルスタックエンジニア(AIドリブン) のリモートワーク求人

~800 万円 / 年

◎詳細
AIと共に開発するのが当たり前のチームへ。AIドリブンで内製開発を加速するエンジニアを募集!

【募集背景】
IDOMでは、買取、販売、付帯、整備と事業領域を徐々に広げ、3000人を超える従業員規模の会社へと成長しました。
たくさんのお客様にも愛されてきましたが、
施策の展開にはスピード、柔軟性が必要となり、アジャイル型で対応することが多いがアジャイルを推進するメンバーが不足している状況です。
基幹構築時にも一度リリースして終了ではなく、継続的に改善し価値提供を続けていく形になります。

【職務概要】
所属して頂くチームは「AI Core Build」という、AI駆動により基幹システムの再構築の
PoCとPocの結果から実現方法を策定して進めていくことになります。
基幹システムでも主に事業系系と会計関連に分かれており、
今回の募集は事業系のシステムをアジャイル開発型ですばやく、価値を届けることを目指したチームになります。

【職務詳細】
社内の大規模基幹リプレースにおける開発エンジニアのポジションになります。

AIツールを駆使したバイブコーディングによる仕様の壁打ちや、ソースコード・テストの自動生成を積極的に導入。
ヒューマン・イン・ザ・ループ(Human-in-the-Loop)の枠組みのもと、人間が的確な検証とジャッジを行いながら、アジャイルに高速で機能確認・追加・検証を回していく次世代の開発スタイルを牽引していただきます。

【週4リモート】データプラットフォームエンジニア(リーダー候補) ◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

~1,400 万円 / 年

◎詳細
膨大なデータをビジネスの成果へ。データ&AIプラットフォーム基盤の進化を支えるDatabricksエンジニアを積極採用!

【募集背景】
全社方針である『Gulliver AX宣言』のもと、当社では膨大なデータをビジネスの成果へ繋げるAIデータ基盤の整備を急ピッチで進めています。
全社でのデータ活用・AI活用をさらに推進するため、散在する業務データを安全かつ柔軟に活用できるデータプラットフォームの整備を進めています。Databricksを中心とした分析・AI活用基盤、既存のRedshift環境との連携・移行・最適化をリードいただける人材を募集しています!

【職務概要】
本ポジションでは、以下の業務を担当していただきます
・データ/AIプラットフォームチームのチームリード
・Databricksを中心としたデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築・運用
・Redshift等様々な既存データ基盤との連携
・各事業部・システム部門と連携したデータ活用要件の整理、アーキテクチャ設計
・データパイプライン、DWH/レイクハウス、権限管理、監視運用の設計・実装
・BI/AI活用を見据えたデータ品質、ガバナンス、セキュリティの整備
・ベンダーコントロール

【職務詳細】
・Databricksを活用したデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築
データレイクハウス、ワークスペース、権限設計、ジョブ運用、データ連携方式の設計・実装
・Redshift環境の構築・運用・改善
既存DWHとの接続、データマート設計、性能改善、運用設計、移行方針の検討
・データパイプラインの設計・実装
各種業務システム、CRM、販売・在庫・顧客データなどを対象としたETL/ELT処理の設計・構築
・データ活用基盤の標準化・ガバナンス整備
データ品質管理、メタデータ管理、アクセス権限、監査ログ、セキュリティ設計の推進
・事業部門との要件定義・活用支援
経営管理、営業、マーケティング、AI活用などのユースケースに対し、データ構造や活用方法を整理
・外部ベンダーや社内関係者とのプロジェクト推進
構築方針の検討、進捗管理、技術レビュー、運用定着までの推進

【週4リモート】データプラットフォームエンジニア ◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

~1,000 万円 / 年

◎詳細
膨大なデータをビジネスの成果へ。データ&AIプラットフォーム基盤の進化を支えるDatabricksエンジニアを積極採用!

【募集背景】
全社方針である『Gulliver AX宣言』のもと、当社では膨大なデータをビジネスの成果へ繋げるAIデータ基盤の整備を急ピッチで進めています。
全社でのデータ活用・AI活用をさらに推進するため、散在する業務データを安全かつ柔軟に活用できるデータプラットフォームの整備を進めています。Databricksを中心とした分析・AI活用基盤、既存のRedshift環境との連携・移行・最適化をリードいただける人材を募集しています!

【職務概要】
本ポジションでは、以下の業務を担当していただきます
・Databricksを中心としたデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築・運用
・Redshift等様々な既存データ基盤との連携・移行
・各事業部・システム部門と連携したデータ活用要件の整理、アーキテクチャ設計
・データパイプライン、DWH/レイクハウス、権限管理、監視運用の設計・実装
・BI/AI活用を見据えたデータ品質、ガバナンス、セキュリティの整備

【職務詳細】
・Databricksを活用したデータプラットフォーム/AI基盤の設計・構築
データレイクハウス、ワークスペース、権限設計、ジョブ運用、データ連携方式の設計・実装
・Redshift環境の構築・運用・改善
既存DWHとの接続、データマート設計、性能改善、運用設計、移行方針の検討
・データパイプラインの設計・実装
各種業務システム、CRM、販売・在庫・顧客データなどを対象としたETL/ELT処理の設計・構築
・データ活用基盤の標準化・ガバナンス整備
データ品質管理、メタデータ管理、アクセス権限、監査ログ、セキュリティ設計の推進
・事業部門との要件定義・活用支援
経営管理、営業、マーケティング、AI活用などのユースケースに対し、データ構造や活用方法を整理

【若手ポテンシャル採用】Salesforceシステム企画 ◆ハイブリッドワーク/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

~600 万円 / 年

◎詳細
中古車業界のAXを牽引する、ガリバーの顧客体験革新プロジェクトに参画しませんか?

【募集背景】
当社は『Gulliver AX宣言』を発表し、AIの利活用を全社方針として積極的に推進していきます。Agentforceを含め、Salesforceを用いた顧客体験の革新と業務全体の生産性向上を実現するシステム構築を加速させるため、共に未来を創造していく熱意ある仲間を募集しています!
参考URL:
①顧客接点のDXに60億円を投資、「ガリバー」運営IDOMの羽鳥社長が狙う効果(株式会社IDOM 代表取締役社長 羽鳥 貴夫 インタビュー)
 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00677/011000174/
②顧客接点システムを開発 年数十万の商談管理で成約率向上へ
 https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/nc/18/020600004/021200202/
③ガリバーの「攻めのDX」: なぜDXは「コスト」ではなく「投資」なのか?(株式会社IDOM Digital Drive 代表取締役社長 野原 昌崇 登壇ウェビナー)
 https://www.salesforce.com/jp/events/webinars/gullivers-aggressive-dx-why-dx-investment/

【職務概要】
本ポジションでは、以下の業務を担当していただきます
・Salesforceを基盤とした新システムの企画、開発リード
・Salesforceを活用した業務システムの企画、開発リード
・中古車の買取・販売から整備まで、お客様に身近な存在となるためのシステム構築

【職務詳細】
・Salesforce Lightning Platform、Agentforce、Data Cloud等を活用したシステム開発のリード
・LINEでの来店予約、商談内容など、顧客情報の一元管理システム開発のリード
・Agentforce for Serviceによる自律型AIエージェントの検討および開発リード
・顧客体験向上のためのデータ分析と施策立案
・ベンダーコントロール
・社内関係部署との連携によるプロジェクト推進

【週4リモート】AWSエンジニア(AX推進 / SecOps)◆フレックス/年休126日/福利厚生◎◆ のリモートワーク求人

~1,000 万円 / 年

◎詳細
AWSを中心としたインフラの設計・構築・運用に加え、セキュリティ運用の推進を担当していただきます。

【募集背景】
当社は『Gulliver AX宣言』を発表し、AIの利活用を全社方針として積極的に推進していきます。
一方で、DXの進展とともに情報資産・IT基盤の重要性は急速に高まり、サイバー攻撃も高度化・複雑化しています。
AIを活用する範囲が広がるほど、それを安全に支えるインフラやセキュリティの重要性も増します。
今回は、AWSを中心とした全社インフラの運用に携わりながら、セキュリティ運用の実行を担い、AIを活用した運用の効率化・高度化を自ら推進していただける方を募集します。

【職務概要】
AWSを中心とした全社インフラを管理しているチームに所属いただき、インフラの設計・構築・運用に加えてAI利活用の推進やセキュリティ運用の実行部分を担当いただきます。

【職務詳細】
・AWSを中心としたインフラ全般の設計・構築・運用
・AI利活用も含めた継続的な業務改善による生産性の向上
・Inspector、SecurityHub、GuardDuty等を用いたAWSセキュリティ運用
・Datadog等を用いたモニタリング運用
・インシデント発生時における原因分析、暫定対応、恒久対応の実施
・社内ヘルプデスクや外部パートナーとの連携およびエスカレーション対応

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