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970件中 241件～250件
株式会社Laboro.AI
【全国フルリモート×フルフレックス】UI/UXデザイナー！／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
クライアントが抱える本質的な課題を解決する「カスタムAI」ソリューションのUI/UXデザイン全般をお任せします。
プロジェクトの最上流から参画し、ビジネスとテクノロジー、そしてユーザー体験を繋ぐハブとしての役割を期待しています。
また弊社では初めて採用するUIUXデザイナーの方となりますので、
デザイナーの組織づくりを牽引いただく役割も持っていただければと考えております。
＜具体的な業務イメージ＞
▼課題発見・要件定義：
クライアントへのヒアリングやワークショップを通じて、ビジネス要件とユーザーニーズを深く理解し、
解決すべきデザイン課題を定義します。
▼情報設計・プロトタイピング：
複雑なAIのロジックやデータを、ユーザーにとって価値ある体験として再構築するための情報設計、
ワイヤーフレーム、プロトタイプの作成を行います。
▼UIデザイン：
プロトタイプを元に、ユーザビリティと美しさを両立させたUIデザインを作成します。
デザインシステムの構築・運用にも携わっていただきます。
▼ユーザー検証：
ユーザビリティテストなどを計画・実施し、仮説検証を繰り返しながらデザインの品質を高めます。
▼チーム連携：
プロジェクトマネージャー、機械学習・システム開発エンジニア、コンサルタントなど、
多様な専門性を持つメンバーと密に連携し、プロダクト開発を推進します。
■ポジションの魅力
・担当する案件に応じて、求められるUIUXの概念、形が異なり、0ベースで検討することができること。
・AIを用いたシステムであることから、UIUXにおいてよりユーザの操作を不要とするような斬新なUIUXが必要になること。
・AIを活用した複雑な業務フローを簡易的に操作できるUIUXが必要になるため、UIUXを考える難易度が高いこと。
・組織のあり方を主体的に創造することができること。
■募集要項
最先端のAI技術を、誰もが直感的に使える形へ。
私たちは、まだ世にない価値をデザインの力で社会に実装するUI/UXデザイナーを募集しています。
アカデミアで研究される最新の機械学習技術と、ビジネスの現場にあるリアルな課題。
その二つを繋ぎ、複雑なソリューションに「使いやすさ」という命を吹き込む、非常に難易度が高く、やりがいのあるポジションです。
各分野のトップランナーである機械学習・システム開発エンジニアやコンサルタントと共に、デザインの力で社会課題を解決しませんか？
■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。
▼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
▼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
クライアントが抱える本質的な課題を解決する「カスタムAI」ソリューションのUI/UXデザイン全般をお任せします。
プロジェクトの最上流から参画し、ビジネスとテクノロジー、そしてユーザー体験を繋ぐハブとしての役割を期待しています。
また弊社では初めて採用するUIUXデザイナーの方となりますので、
デザイナーの組織づくりを牽引いただく役割も持っていただければと考えております。
＜具体的な業務イメージ＞
▼課題発見・要件定義：
クライアントへのヒアリングやワークショップを通じて、ビジネス要件とユーザーニーズを深く理解し、
解決すべきデザイン課題を定義します。
▼情報設計・プロトタイピング：
複雑なAIのロジックやデータを、ユーザーにとって価値ある体験として再構築するための情報設計、
ワイヤーフレーム、プロトタイプの作成を行います。
▼UIデザイン：
プロトタイプを元に、ユーザビリティと美しさを両立させたUIデザインを作成します。
デザインシステムの構築・運用にも携わっていただきます。
▼ユーザー検証：
ユーザビリティテストなどを計画・実施し、仮説検証を繰り返しながらデザインの品質を高めます。
▼チーム連携：
プロジェクトマネージャー、機械学習・システム開発エンジニア、コンサルタントなど、
多様な専門性を持つメンバーと密に連携し、プロダクト開発を推進します。
■ポジションの魅力
・担当する案件に応じて、求められるUIUXの概念、形が異なり、0ベースで検討することができること。
・AIを用いたシステムであることから、UIUXにおいてよりユーザの操作を不要とするような斬新なUIUXが必要になること。
・AIを活用した複雑な業務フローを簡易的に操作できるUIUXが必要になるため、UIUXを考える難易度が高いこと。
・組織のあり方を主体的に創造することができること。
■募集要項
最先端のAI技術を、誰もが直感的に使える形へ。
私たちは、まだ世にない価値をデザインの力で社会に実装するUI/UXデザイナーを募集しています。
アカデミアで研究される最新の機械学習技術と、ビジネスの現場にあるリアルな課題。
その二つを繋ぎ、複雑なソリューションに「使いやすさ」という命を吹き込む、非常に難易度が高く、やりがいのあるポジションです。
各分野のトップランナーである機械学習・システム開発エンジニアやコンサルタントと共に、デザインの力で社会課題を解決しませんか？
■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。
▼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
▼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 | 600 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フルフレックス制度
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・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 |
株式会社ヒトトコLabo
【地方フルリモート】塾や習い事など教育サービスを支えるシステムのフロントエンドンジニア募集！ のリモートワーク求人
私たちはヒトトコLaboは、全国に教育系事業と住宅系事業を中心に様々な事業を展開しているグループ会社の一部として、主にアプリケーション開発を担当し、グループの事業の発展をITの力で支えるための開発を行っています。
これまでに開発してきたサービスは以下のとおりです。
1.インターネットFAX「メッセージプラス」
グループ会社、アクセルコミュニケーションズの商品として、弊社が開発、運用を行っているインターネットを使ったFAXです。モバイル機器全盛の今も、通信手段としてのFAXは、まだまだ力を持っています。
オフィスのパソコン、営業マンのスマホをFAX機にすることで、経費削減、省力化を実現します。
http://www.messageplus.jp/
2.グループ事業向け学習塾コミュニケーションツールと「Mana-Com」
グループ内の個別指導塾向けの先生と子どもと保護者の間を直接繋げるコミュニケーションツールを開発しています。また、そのノウハウを他の企業様にも使っていただけるように開発した「Mana-Com」を世の中の学習塾や習い事教室様向けに提供しています。
https://www.mana-com.jp/
3.グループ事業向けオンライン指導ツール
グループ内のオンライン塾向けの指導管理ツールを開発しています。将来的に「Mana-Com」とも統合し、学習塾様の顧客サービス全体のDX化を支えるツールとなることを目指しています。
この他、WEBマーケティングのコンサルティングサービスで、さまざま事業の支援も行っています。
〇なぜやるのか
我々のグループは世の中に様々なサービスを展開してますが、昨今のデジタル化の流れには正直ついていけていません。
このグループにあって、ヒトトコLaboは開発部門として、グループ内の様々な事業部とともにDX化を成し遂げることを目標としています。
〇どうやっているのか
グループの事業部とともに開発を進めるためには、ITの専門家ではない事業部のヒトとともに開発する必要があります。そのためにヒトトコLaboではDDDを採用しています。
ドメインとの対話を重視し、見える形で事業側とともにアプリケーションを開発できる体制を作っています。
開発拠点は長久手市ですが、リモートワークを採用しているので全国どこからでも勤務することが可能です。また、フリーランスとの業務委託も積極的に採用し、能力に応じて役割を決めていて、チームリーダーをおまかせしている方もいます。
働く場所や形態ではなく、「誰と」働くか、を我々は重視しています。場所にとらわれるとこなく、ベストな開発を進めていけるよう、体制をつくっていきたいと考えています。
そのため、コミュニケーションやドキュメンテーション、タスク管理など取ったツールには、オンラインで双方に確認しやすいようなツールを利用しています。
コミュニケーション：Slack、Zoom
ドキュメンテーション：Notion、LucidChart、LucidSpark
タスク管理：Jira Software
ソース管理：Github
デザイン：Figma
主に使用している技術は以下の通りです。
フロントエンド：HTML/CSS/javascript/、React/TypeScript/Next.js
バックエンド：PHP/Laravel（PHPStormライセンス支給）
モバイル：Swift / Kotlin
インフラ：AWS
〇業務内容
グループ内の学習塾事業向けの２つアプリケーション開発に参画していただきます。
【開発するアプリケーションと業務内容】
①教室と生徒・保護者をつなぐスマートフォンアプリケーション
教室と生徒・保護者間でのお知らせ送信や欠席連絡、個別メッセージのやり取り、入退室管理といった機能が主なツールです。
その他に、動画視聴機能や、生徒の成績管理などの機能があります。
②塾の生徒向けのスケジュールや指導内容を管理するWEBアプリケーション
生徒と講師向けのスケジュールや授業内容の共有を行うためのツールです。将来的には①のアプリケーションと統合する予定です。
まずは、フロントエンドの設計/開発を一緒に行っていただきます。
【開発環境（アプリケーションによって異なります）】
言語：TypeScript、HTML/css/javascript
IDE：主にVSCode
フレームワーク：React/Next.js/Redux Toolkit/RTKQuery、jQuery/Vue.js
DB：Amazon Aurora(MySQL)
インフラ：AWS Amplify
他：OpenAPI/Github Actions/Figma
【開発チームについて】
社員とフリーランスエンジニアが混ざった14名前後の混成チームです。
開発拠点は名古屋市から少し離れた長久手市ですが、ほとんどのメンバーがリモート勤務をしています。出社するかリモートするかは個人に任せていますが、はじめは出社をお願いしています。
リモートが多いため、SlackやZoomを使ってコニュニケーションをとりながら開発を行っています。
メンバーの気質としては、常に新しいもの・技術を取り入れていく姿勢が強く、チャレンジングなことを好むエンジニアが揃っています。もちろんAIを用いた開発も積極的に取り入れています。
【業務の変更の範囲】
無
これまでに開発してきたサービスは以下のとおりです。
1.インターネットFAX「メッセージプラス」
グループ会社、アクセルコミュニケーションズの商品として、弊社が開発、運用を行っているインターネットを使ったFAXです。モバイル機器全盛の今も、通信手段としてのFAXは、まだまだ力を持っています。
オフィスのパソコン、営業マンのスマホをFAX機にすることで、経費削減、省力化を実現します。
http://www.messageplus.jp/
2.グループ事業向け学習塾コミュニケーションツールと「Mana-Com」
グループ内の個別指導塾向けの先生と子どもと保護者の間を直接繋げるコミュニケーションツールを開発しています。また、そのノウハウを他の企業様にも使っていただけるように開発した「Mana-Com」を世の中の学習塾や習い事教室様向けに提供しています。
https://www.mana-com.jp/
3.グループ事業向けオンライン指導ツール
グループ内のオンライン塾向けの指導管理ツールを開発しています。将来的に「Mana-Com」とも統合し、学習塾様の顧客サービス全体のDX化を支えるツールとなることを目指しています。
この他、WEBマーケティングのコンサルティングサービスで、さまざま事業の支援も行っています。
〇なぜやるのか
我々のグループは世の中に様々なサービスを展開してますが、昨今のデジタル化の流れには正直ついていけていません。
このグループにあって、ヒトトコLaboは開発部門として、グループ内の様々な事業部とともにDX化を成し遂げることを目標としています。
〇どうやっているのか
グループの事業部とともに開発を進めるためには、ITの専門家ではない事業部のヒトとともに開発する必要があります。そのためにヒトトコLaboではDDDを採用しています。
ドメインとの対話を重視し、見える形で事業側とともにアプリケーションを開発できる体制を作っています。
開発拠点は長久手市ですが、リモートワークを採用しているので全国どこからでも勤務することが可能です。また、フリーランスとの業務委託も積極的に採用し、能力に応じて役割を決めていて、チームリーダーをおまかせしている方もいます。
働く場所や形態ではなく、「誰と」働くか、を我々は重視しています。場所にとらわれるとこなく、ベストな開発を進めていけるよう、体制をつくっていきたいと考えています。
そのため、コミュニケーションやドキュメンテーション、タスク管理など取ったツールには、オンラインで双方に確認しやすいようなツールを利用しています。
コミュニケーション：Slack、Zoom
ドキュメンテーション：Notion、LucidChart、LucidSpark
タスク管理：Jira Software
ソース管理：Github
デザイン：Figma
主に使用している技術は以下の通りです。
フロントエンド：HTML/CSS/javascript/、React/TypeScript/Next.js
バックエンド：PHP/Laravel（PHPStormライセンス支給）
モバイル：Swift / Kotlin
インフラ：AWS
〇業務内容
グループ内の学習塾事業向けの２つアプリケーション開発に参画していただきます。
【開発するアプリケーションと業務内容】
①教室と生徒・保護者をつなぐスマートフォンアプリケーション
教室と生徒・保護者間でのお知らせ送信や欠席連絡、個別メッセージのやり取り、入退室管理といった機能が主なツールです。
その他に、動画視聴機能や、生徒の成績管理などの機能があります。
②塾の生徒向けのスケジュールや指導内容を管理するWEBアプリケーション
生徒と講師向けのスケジュールや授業内容の共有を行うためのツールです。将来的には①のアプリケーションと統合する予定です。
まずは、フロントエンドの設計/開発を一緒に行っていただきます。
【開発環境（アプリケーションによって異なります）】
言語：TypeScript、HTML/css/javascript
IDE：主にVSCode
フレームワーク：React/Next.js/Redux Toolkit/RTKQuery、jQuery/Vue.js
DB：Amazon Aurora(MySQL)
インフラ：AWS Amplify
他：OpenAPI/Github Actions/Figma
【開発チームについて】
社員とフリーランスエンジニアが混ざった14名前後の混成チームです。
開発拠点は名古屋市から少し離れた長久手市ですが、ほとんどのメンバーがリモート勤務をしています。出社するかリモートするかは個人に任せていますが、はじめは出社をお願いしています。
リモートが多いため、SlackやZoomを使ってコニュニケーションをとりながら開発を行っています。
メンバーの気質としては、常に新しいもの・技術を取り入れていく姿勢が強く、チャレンジングなことを好むエンジニアが揃っています。もちろんAIを用いた開発も積極的に取り入れています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員、契約社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 9:00～18:00 （所定労働時間：8時間0分） 休憩時間：60分（12:00～13:00） 時間外労働有無：有 ＜その他就業時間補足＞
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 |
||
| 企業概要 |
ヒトトコLabo社は、学習塾や英会話教室を全国に展開している教育系グループの一員として、それらのサービスで使用するWEBツール/システムの開発を行っています。
組織としては、社員とフリーランスエンジニアがほぼ半々の混成チームで、フルリモートベースで熊本在住の方がいたり、海外在住の方もいたりと、多様なメンバーの構成で開発を進めています。 |
||
| 従業員数 | 56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。 |
||
| 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 |
||
| 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。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 181人 |
マツダ株式会社
地方フルリモート/ポジションサーチ求人（R&D領域） のリモートワーク求人
【業務内容】
R&D領域のエンジニアとして、業務を行っていただきます。
※ご経験スキルに応じて、ポジション検討をいたします。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
R&D領域のエンジニアとして、業務を行っていただきます。
※ご経験スキルに応じて、ポジション検討をいたします。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 400 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 研修期間：9:00～17:45
※フレックスタイム制（コアタイム：なし、フレキシブルタイム：5:00～22:00、標準労働時間：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 |
マツダ株式会社
地方フルリモート/カーボンニュートラル達成に向けた駆動用バッテリーシステム開発 のリモートワーク求人
【職務概要】
駆動用バッテリーシステム開発または、駆動用バッテリーモジュール開発業務に携わって頂きます。
【職務詳細】
① 駆動用バッテリー システム開発
バッテリー開発と車両開発の連携を取ることを主要な職務とし、車両レベルでの価値向上・課題解消に向けて、バッテリーの機能/構造/制約をクルマ全体として整合する。
L バッテリー性能が大きく影響を与える車両性能（航続距離/充電速度/重量等）の目標達成に向け、バッテリー側の技術/物理的制約を踏まえながら、
課題解消に向けた諸活動(※1)のリードもしくはサポートを行う。
※1：車両目標値設定、機能配分/バッテリー仕様変更提案、必要な社内外の情報収集等、および進捗管理
② 駆動用バッテリー モジュール開発
車両としての要求およびライフサイクル全体で必要となる各種要件を満たすバッテリーモジュール構造の設計、検証を行う。
L モジュールに求められる諸要件(※2)を整理し、これらを同時に満たす具体的な部品仕様の検討を行う。
L 単独での要件成立が困難な場合は、要件の見直し提案や他部品に跨った解決策の提案を行い整合する。
※2：信頼性(強度、耐久性、対候性) / 性能(電気的抵抗、伝熱性、搭載性) / 安全性(排熱性) 等
【ポジション特徴】
電動化事業本部は、BEVへのトランジションに焦点を当てて開発を進めている組織となっております。
モノづくり部隊 (企画/設計/実験/生産品質/購買/サービス等) と管理部隊 (人事/法務等) の全領域から代表 (専門家) を集め、
今までの担当領域にとらわれずにクルマ全体の価値向上や収益/効率向上を目指して様々な実験を行いながらプロセス自体の見直しにも取り組んでいる新しい組織ですので、
柔軟な発想やあたらしい視点での提案が可能です。
また社内では比較的新しい技術領域であるバッテリー領域の開発にも、長年内燃車開発で培ってきたモデルベース開発手法を応用し、
社内で初めての構造や材料の採用にも多くのチャレンジを行っています。様々なバックグランドを持つ関連部門やお取引先のエンジニアと議論を重ねる機会も豊富で、
知恵を絞りながら仕様を検討し、実物やリグ等のテストを繰り返して検証を進めております。
多くの仲間と共に、モデルと実機の両方を活用した開発に携わることで、物理現象の仕組みを深く学び、技術を究めるエンジニアとしての楽しさや、
自身の成長、目標に向けて取り組む一体感を感じられる点にやりがいがございます。
特定のユニットだけではなく、クルマ全体を考えた上で設計/開発ができますので、広い視野を持ちながら成長頂けることが大きな魅力ポイントです。
【配属先】
電動化事業本部 開発・ものづくりセンター バッテリーシステム開発チーム
【採用背景】
グローバルな電動化の潮流の中でCN達成や商品競合力確保していく上で駆動用バッテリーの役割は非常に大きい状況です。
そのような状況下、我々は電池自体の技術進化を取り入れつつ、その特性をクルマとしてバランスよく活かし、
ユーザーに喜ばれる価値につなげていくことにチャレンジしております。
自動車メーカーとして培ってきた安全性や耐久性などの "安心・安全" を土台とし、電動車としての新たな要求に応える商品を作り上げる一員として、
バッテリーシステム開発およびバッテリーモジュール(※)構造開発に携わっていただける人材の採用を進めております。
※バッテリーモジュール：複数の電池セルを組み合わせた構造体
【部門ミッション】
電動化をはじめとした自動車産業の変化を事業成長の機会と捉え、クルマという製品の枠にとらわれず人と社会への貢献を主体とした
新価値の提供およびプロセスの変革を行うことで、ビジネスのトランジション実現を目指しております。
具体的には、弊社は「グローバルでの社会課題に貢献する ≒ グローバル目線でのカーボンニュートラル達成や各国にいる多様な顧客ニーズに応える」為、
マルチソリューション戦略を打ち出しており、e-MAZDAとしては進化し続ける電池技術を踏まえて様々な電池のタイプに対応できる開発を行う事、
また様々な車型に派生できる柔軟性のあるクルマを作る事をミッションとしております。
EVの良さを兼ね備えた上で、マツダらしい人馬一体の走りを実現すべく、普及型のEVプラットフォームを作っていく為の重要な役割を担っております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
駆動用バッテリーシステム開発または、駆動用バッテリーモジュール開発業務に携わって頂きます。
【職務詳細】
① 駆動用バッテリー システム開発
バッテリー開発と車両開発の連携を取ることを主要な職務とし、車両レベルでの価値向上・課題解消に向けて、バッテリーの機能/構造/制約をクルマ全体として整合する。
L バッテリー性能が大きく影響を与える車両性能（航続距離/充電速度/重量等）の目標達成に向け、バッテリー側の技術/物理的制約を踏まえながら、
課題解消に向けた諸活動(※1)のリードもしくはサポートを行う。
※1：車両目標値設定、機能配分/バッテリー仕様変更提案、必要な社内外の情報収集等、および進捗管理
② 駆動用バッテリー モジュール開発
車両としての要求およびライフサイクル全体で必要となる各種要件を満たすバッテリーモジュール構造の設計、検証を行う。
L モジュールに求められる諸要件(※2)を整理し、これらを同時に満たす具体的な部品仕様の検討を行う。
L 単独での要件成立が困難な場合は、要件の見直し提案や他部品に跨った解決策の提案を行い整合する。
※2：信頼性(強度、耐久性、対候性) / 性能(電気的抵抗、伝熱性、搭載性) / 安全性(排熱性) 等
【ポジション特徴】
電動化事業本部は、BEVへのトランジションに焦点を当てて開発を進めている組織となっております。
モノづくり部隊 (企画/設計/実験/生産品質/購買/サービス等) と管理部隊 (人事/法務等) の全領域から代表 (専門家) を集め、
今までの担当領域にとらわれずにクルマ全体の価値向上や収益/効率向上を目指して様々な実験を行いながらプロセス自体の見直しにも取り組んでいる新しい組織ですので、
柔軟な発想やあたらしい視点での提案が可能です。
また社内では比較的新しい技術領域であるバッテリー領域の開発にも、長年内燃車開発で培ってきたモデルベース開発手法を応用し、
社内で初めての構造や材料の採用にも多くのチャレンジを行っています。様々なバックグランドを持つ関連部門やお取引先のエンジニアと議論を重ねる機会も豊富で、
知恵を絞りながら仕様を検討し、実物やリグ等のテストを繰り返して検証を進めております。
多くの仲間と共に、モデルと実機の両方を活用した開発に携わることで、物理現象の仕組みを深く学び、技術を究めるエンジニアとしての楽しさや、
自身の成長、目標に向けて取り組む一体感を感じられる点にやりがいがございます。
特定のユニットだけではなく、クルマ全体を考えた上で設計/開発ができますので、広い視野を持ちながら成長頂けることが大きな魅力ポイントです。
【配属先】
電動化事業本部 開発・ものづくりセンター バッテリーシステム開発チーム
【採用背景】
グローバルな電動化の潮流の中でCN達成や商品競合力確保していく上で駆動用バッテリーの役割は非常に大きい状況です。
そのような状況下、我々は電池自体の技術進化を取り入れつつ、その特性をクルマとしてバランスよく活かし、
ユーザーに喜ばれる価値につなげていくことにチャレンジしております。
自動車メーカーとして培ってきた安全性や耐久性などの "安心・安全" を土台とし、電動車としての新たな要求に応える商品を作り上げる一員として、
バッテリーシステム開発およびバッテリーモジュール(※)構造開発に携わっていただける人材の採用を進めております。
※バッテリーモジュール：複数の電池セルを組み合わせた構造体
【部門ミッション】
電動化をはじめとした自動車産業の変化を事業成長の機会と捉え、クルマという製品の枠にとらわれず人と社会への貢献を主体とした
新価値の提供およびプロセスの変革を行うことで、ビジネスのトランジション実現を目指しております。
具体的には、弊社は「グローバルでの社会課題に貢献する ≒ グローバル目線でのカーボンニュートラル達成や各国にいる多様な顧客ニーズに応える」為、
マルチソリューション戦略を打ち出しており、e-MAZDAとしては進化し続ける電池技術を踏まえて様々な電池のタイプに対応できる開発を行う事、
また様々な車型に派生できる柔軟性のあるクルマを作る事をミッションとしております。
EVの良さを兼ね備えた上で、マツダらしい人馬一体の走りを実現すべく、普及型のEVプラットフォームを作っていく為の重要な役割を担っております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 520 〜 960 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：5:00～22:00、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 |
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