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699件中 81件~90件

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】
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
応募する

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】
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
応募する

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。
入社時点で機械学習に関する知識が少なくても、入社後にキャッチアップして頂けます。

■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. 機械学習を用いたシステム開発に挑戦したい方
2. 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。
3.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。
4.自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
 弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを
 自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
 - メイン担当者を補佐する立場であるSV(スーパーバイザー)がプロジェクトに1名配置されますので、
  案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません
 - 本ポジションの場合は、上記の他に実装やテストの場面で協力いただく業務委託契約の方
  数名と協働いただくこともございます。


■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)
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。

<リーダーの役割>
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV(スーパーバイザー)
 - SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、
  環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
 - メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
 - 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や技術習得方法の
  指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
 - 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。

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】
想定年収 600 〜 900 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
応募する

株式会社Laboro.AI

【全国フルリモート×フルフレックス】PM×システム開発/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
機械学習を用いたシステム/サービス開発プロジェクトのPMとしてプロジェクト運営をお任せします。
※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。

<具体的な業務イメージ>
〜提案フェーズ〜
・プロジェクト計画書の作成、WBSの作成
・アクティビティの洗い出し、スケジュール作成、依存関係とリソースの割り当て
・コスト見積もり
・社内リソース調整(エンジニア、計算リソース等)
・情報共有計画と報告方法の策定
・リスクの特定、評価
・ベンダー及び必要資材やサービスの調達計画

〜要件定義・仕様策定・設計フェーズ〜
・要件定義書の作成、合意取得
・仕様書の作成、合意取得
・進捗管理、スケジュールの詳細化
・コスト管理
・品質要件の定義、品質管理プロセスの実施、品質管理チェックリストやレビューの実施、テスト計画の策定
・リスクの監視、リスク対応策の実施
・ベンダー選定、調達品の品質確認と納期管理

〜運用・保守フェーズ〜
・進捗管理、インシデントの管理
・品質監視と定期的なテスト
・保守チームのリソース確保、チームの技術研修
・障害発生時の関係者への報告と連絡
・運用リスクの特定と対応策の策定
・インシデント発生時のリスク対応
・保守外部ベンダーの管理


■本ポジションの魅力
・機械学習システム開発プロジェクトに携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つ機械学習システム開発プロジェクトに携われる
・機械学習システムで様々な産業における事業/ビジネス上の課題を解決できる
・様々なクラウドサービスを使った開発プロジェクトに携われる
・成長を続けているAIスタートアップにて、エンジニア組織の拡大に携われる


■募集背景
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。
その拡大に伴い、システム開発案件のプロジェクトマネジメントの強化を検討しており、
同領域におけるプロジェクトマネジメント機能を専任の担当者にお任せしたいと考えています。

弊社のソリューションデザイナ(※1)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、
PMの立場より機械学習を用いたシステム/サービス開発プロジェクトを推進いただきたいです。
また、通常業務に加えPM業務の型化やノウハウ蓄積などを含めた組織拡大を
牽引する存在としてご活躍いただくことを期待しています。

(※1)ソリューションデザイナとはAIをビジネスで実用化するために「ビジネス」と「機械学習・AI」
双方の高度な知識を持ちクライアント企業の課題解決・共同開発・新規事業や全社DXを推進する当社独自の専門人材です。
製造業、インフラ・建設、マーケティング、メディア、Webサービスをはじめとした大手企業の新規事業部門、
AI/DX推進部門、研究開発部門に対して、企画提案〜プロジェクト実行まで幅広い業務を実行しています。

【業務の変更の範囲】
想定年収 700 〜 1,000 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
応募する

株式会社Laboro.AI

【全国フルリモート×フルフレックス】機械学習エンジニア/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
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。
(プロジェクトごとに、リード機械学習エンジニアが1名サポートにつきます)

<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
・顧客プロジェクト向けの機械学習ソリューションのカスタマイズ開発
・機械学習技術を用いたシステムの開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明


■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。

3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで
全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV(スーパーバイザー)がプロジェクトに1名配置されますので、
案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。


■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)
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。

<リーダーの役割>
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV(スーパーバイザー)
 - SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、
  環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
 - メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
 - 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や
  技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
 - 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。

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】
想定年収 600 〜 900 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
応募する

株式会社Laboro.AI

【全国フルリモート×フルフレックス】LLM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
LLM専属のエンジニアとして、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、LLMモデルの検証/開発/改善、結果のレポーティング、
LLMを用いたシステムの開発等に関わっていただきます。
(プロジェクトごとに、リードエンジニアが1名サポートにつきます。)

またLLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開、及びマルチエージェントシステムのための
フレームワーク開発などをお任せする予定です。

<具体的な業務イメージ>
・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発
・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開
・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング


■ポジションの魅力
・常に新しいLLM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LLM技術で解決できる
・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LLM技術応用やLLMシステム開発に携われる
・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。

3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。
プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては
非常に魅力的な環境ではないかと考えています。

メイン担当者を補佐する立場であるSV(スーパーバイザー)がプロジェクトに1名配置されますので、
案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。


■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)
以下、リーダーについては役割の詳細を記載させていただきます。

<リーダーの役割>
・スタッフが牽引するAIソリューションを提供する案件のSV(スーパーバイザー)
 - SVとして案件成功をマネジメントいただきながら、スタッフに対して必要な技術の伝授、
  環境の提供などを担当いただきます。
・スタッフの育成、キャリアパス構築の補助
 - メンターとしてスタッフの成長を支援いただきます。
 - 必要に応じてスタッフと相談してスタッフが歩みたいキャリアに合わせた案件の提案や
  技術習得方法の指南などをお任せします。
・組織貢献活動の牽引
 - 採用や育成、インフラ整備やセキュリティ周りなど、会社の成長に必要な業務のうち一部を牽引いただきます。

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】
想定年収 600 〜 1,000 万円/年 雇用形態 正社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間: フルフレックス 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
応募する

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】
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
応募する

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】
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
応募する

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
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
応募する

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
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
応募する
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◎詳細
概要

本ポジションは、ご経験やご志向に応じて最適な役割をご提案させていただくバックエンドエンジニアオープンポジションです。
少しでも興味をお持ちいただけましたら、ぜひご応募ください。販売所はもちろん、取引所、ステーキング、新規事業など、あなたのスキルが最も活かせるフィールドをご案内させていただきます。

プロジェクト例

暗号資産取引所のアーキテクチャ方針策定及びその実装
暗号資産販売所における売買機能開発
新規通貨上場やIEOに関わる入出金機能の開発
暗号資産のステーキングサービスの企画、設計、運用
パートナー連携のAPI設計・実装


主に担当していただくこと

コインチェックサービスの戦略決定・遂行から開発運用までを広く管掌する開発・AI本部のメンバーとして、グループの重要課題の解決を行って頂きます。お持ちのスキルやこれまでのご経験を通して最もご活躍が期待できるポジションに所属頂き、体制全体を考慮した横断的な視点で課題解決を推進して頂きます。

担当サービス/ドメインにおける新機能の設計、開発、運用
技術選定や設計への貢献、およびコードレビュー
既存システムの品質、パフォーマンス、スケーラビリティ向上のための改善活動
チーム開発の生産性を高めるためのツール導入やプロセス改善
本ポジションの魅力

金融業界で10年以上安定稼働する大規模システムの開発・運用ノウハウを深く学ぶ事ができる
国内最大規模の暗号資産取引サービスの中核機能の開発に携わる事ができる
Web3、ブロックチェーンといった新しいテクノロジーや経済圏に関わる業界の最前線で、実践的なスキルを磨く事ができる

会社概要
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。

私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。

インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。

コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。

私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか?

【新潟ハイブリッド~フルリモート/PM・PL候補/何かしらの開発経験+基本設計以上のご経験】7年で成長率860%!|リモートメイン(9割以上)|エンド直対応100%|上流案件・チーム参画案件が中心! のリモートワーク求人

~1,000 万円 / 年

◎詳細
◆金融・流通・医療など業界は多種多様
◆チームで参画・上流案件10割・自社内開発売上4割
◆リモートワーク案件9割以上!

まずはPMのサポートからスタートし
慣れてきたらマネジメント業務をお任せします。

プロジェクトによりPMや部長が直接入ることもあるのでご安心ください。
案件管理担当(元エンジニア)と営業担当が週次~2週に1回MTGを行いながら、案件の進行管理や状況把握もしているのでいつでも相談できる環境です。

【プロジェクト例】※その他さまざまなプロジェクトがございます。
あなたが得意とする言語や開発環境で、経験を存分にいかしていただけます。

◇大手クレジットカード会社加盟店システム(アジャイル開発)
事業者からデータを受け取り、加盟店を審査の上登録するシステムの開発
〈詳細〉
・対応フェーズ:要件定義、技術選定、基本設計、詳細設計、実装、テスト、稼働支援
・環境:Mac、Spanner、Golang 、TypeScript、React、Node.js、git 、Docker 、Kubernetes、GCP
・開発期間:数年規模
・作業規模:4~6人のスクラムチーム×3チーム

◇大手WEBメディア社 データ利活用基盤の構築
各種システムから連携される購読者情報のデータ蓄積、活用のためのDWH構築
〈詳細〉
・対応フェーズ:要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト、稼働支援
・環境:Python、AWSサービスを全面活用
・開発期間:6ヶ月
・作業規模:40人

◇ローコードを用いたAssuranceサービスの開発
社内共通の稟議決裁機能やワークフローシステム、ワークフロー基盤の開発(スクラム開発)
〈詳細〉
・対応フェーズ:要件定義、基本設計、詳細設計、実装、テスト
・環境:JavaScript、ServiceNow
・開発期間:40か月
・作業規模:4~5人チームが複数チーム

【クライアント例】
株式会社NTTドコモ
富士通株式会社
ヤンマー株式会社
株式会社バンダイナムコホールディングス
株式会社三越伊勢丹システム・ソリューションズ
国立研究開発法人科学技術振興機構(JST)
TIS株式会社
株式会社NTTデータ
株式会社ワイズマン


注目働きやすさにも本気。プライベートも大切にできる働き方
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└四国在住でリモート勤務の社員も!
■想定年収500~1000万円!前職給与保証で年収150万円アップを叶えた社員も
■PM/PLクラスでも残業10~20時間程度と少なめ
■年間休日125日、完全土日祝休み
■時差出勤制度あり
└子育て中のパパママも多数活躍中(平均年齢36歳)
■髪色・髪型・服装・ネイル自由
■産育休の取得実績多数

場所や時間に縛られず、自分らしく働きながらキャリアを築くことができます!

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【フルリモ/東京/サーバサイドエンジニア/Ruby開発経験3年以上】現場の負担をゼロへ。建設DXで働き方を根本から変える安定経営のスタートアップ企業! のリモートワーク求人

~900 万円 / 年

◎詳細
■仕事内容
あなたがつくるのは、建設現場を変える“当たり前”
【完全フルリモート/成長中の自社プロダクト開発を担う社内4人目のエンジニア募集】

■プロダクト『ミライ工事』を一緒に大きくしませんか?
電子黒板機能付き施工管理アプリとして、工事写真の撮影編集や点検表など建設現場で発生するすべての報告書をスマートフォン一台で作成/提出まで完結できるこのサービスは、建設現場の生産性を大きく高引き上げています。すでに5万人以上の登録ユーザーを抱え、アプリストアでも高評価を獲得。商談中の「おぉ、これすげぇ」というお客様の声や、導入後の「作業漏れもゼロになったよ」という評価を頂いています。使いやすくて現場のリアルなニーズに応える唯一無二のプロダクトとして、業界内で確かな地位を築きつつあります。
今回の募集は、そんな『ミライ工事』の急成長フェーズをともに担っていただく社内エンジニアのポジションです。開発業務はこれまで外部パートナー多数で進めてきましたが、今後はスピードと品質の両立、そして中長期的な視点での改善・最適化を実現するため、現在の3名から6名体制への内製化に向けて事業の成長フェーズを伴走していただきます。

【具体的には】
新機能の企画・開発から既存機能の改善、サービスの方向性に関わる技術的提案まで、幅広い開発領域をご担当いただきます。さらに、営業やカスタマーサクセスなど社内の各チームとも密に連携し、ユーザーのリアルな声をもとにした課題解決にも取り組んでいただきます。上流からの要件定義やプロトタイプの検討、設計への関与など、裁量を持ってプロダクトのコアに関われることが、このポジションの大きな魅力です。
成長著しいプロダクトを、自らの手でより良いサービスへと育てていく。そんなエンジニアとしての本質的なやりがいを、ぜひここで体感してください。あなたのアイデアと技術が、プロダクトの次のフェーズを支える力になります。

【業務内容】
・ユーザーからのリクエストや不具合に対する課題の抽出・整理・優先順位づけ
・Webアプリケーション(Ruby on Rails)の設計・実装および既存機能の改善
・UI/UX改善に向けた検討と設計
・プロジェクト体制の検討と構築(社長と並走しながら推進)
・サービス改善のためのカスタマーサクセス・営業チームとの連携と要件整理
・QCD(品質・コスト・納期)のバランスを意識した開発プロセス管理
・開発チームの立ち上げや内製化推進に向けた技術選定・仕組みづくり

4期連続150%成長と事業拡大に伴い、自社開発比率を高めていくフェーズに入っています。技術的な挑戦だけでなく、組織づくり・文化づくりにも関わるチャンスがあり、エンジニア以外の経験を身につけることも可能です。

【開発環境】
・サーバー:AWS ECS, Lambda
(コンテナを利用したWEBサーバーとサーバーレスアーキテクチャのハイブリッド構成)
・OS:Linux
・言語:Ruby on Rails, React, Go
・DB:PostgreSQL
・開発手法:アジャイル(スクラム)
・ソースコード管理:Github
・開発端末:Mac
・コミュニケーションツール:Teams, Slack
・タスク管理ツール:Notion
・開発手法:スクラム(アジャイル)/機能単位で1〜3名体制

【チーム・環境について】
・現在、社内エンジニアは3名(小数のため相談・連携しやすい環境です)
・外部からはRubyコミッターも参画しており、技術相談が可能です
・スクラム体制により、小回りのきくアジャイルな開発スタイル
・フルリモート体制で柔軟に働ける文化

“小数”から始まる挑戦を、あなたと共に。
まだ仕組みが整いきっていない今だからこそ、自由とチャンスに満ちたポジションがあります。自社プロダクトの成長を、技術で支えたい方からのご応募をお待ちしています。

■募集背景
建設業は、市場規模が日本で2番目に大きな産業です(約450万人)。現場従事者のライフスタイルに変革をもたらすことを念頭に、開発スピードを上げるために内製化を目指しています。

自社アプリの新企画の開発、開発体制の構築も一緒に企画していただきたいです。
また、1,500名を超えるグループ会社のビッグプロジェクトに携わっていただく可能性もあります。

■配属部署
【組織構成】
・社員:3名のエンジニア、1名のデザイナー
 ※いずれもフルリモートワーク
・外部:10名
・チーム:web、モバイル(iOS/Android)、研究開発の3チーム
・コミュニケーションはTeams、Slack(業務&雑談)、notion(Pdmツール)、専用開発プラットフォーム(掲示板&タスク)

■概要
『現場の痛み』:現場で発生する事務作業のうち、多くの時間を取られるが報告書の作成。

日本が世界に誇る”建設”の品質と安全を維持するためには欠かせない業務の一つですが、一方で、現場にとっては残業の温床となっており、作業場所の制約と手間が発生しています。作業フローは、写真を撮影し、事務所に戻ってから写真データをPCに移動。写真の整理と並び替え、テキスト書きして清書。あるいは点検表を紙で記入して社内で押印。電子保存。細かい手間と多くの時間が発生していた作業が、スマホだけで完了するサービスです。

工事写真や点検表以外にもカレンダーやファイル共有、安全チェック機能、施工管理全体に関する機能をもったアプリを開発中です。年間1,000件を超える現場を持つグループの建設会社の現場での実地検証も開発業務に含まれます。

現場のミライを工事しませんか?

■この仕事で得られるもの
・国内で2番目に大きい産業である建設業界は近年、世界に誇る輸出作業になり得る可能性を秘めています。日本の技術が海外の鉄道計画や建築工事などで用いられています。一方で労働生産性が著しく低く、将来の労働力確保が業界全体の課題となっています。

業界に携わる450万人の働き方を技術力で変えられる魅力があります。現場従事者が家族との時間を確保することは、内需の興隆に繋がり、品質安定は災害国日本の国土強靭化といった未来を支える仕事になります。

・グループ会社に大小の施工現場があり、エンドユーザーとの距離が近いです。元請、下請それぞれの工事でFBをキャッチアップしながらプロダクトの進化にやりがいを感じられます。

・初期メンバーとしてプロダクトディスカッションに入り、積極的な機能改善の検討を経験できます。

・コンパクトなチームのためチーム内ならびにチーム間でのコミュニケーションが活発です。アイデア、意見、感想が届きやすい環境です。

【正社員/在宅・フルリモートもOK/PM・PL】上場企業「ココナラ」グループ/還元率80%超×プライム案件90%以上 のリモートワーク求人

~1,000 万円 / 年

◎詳細
<業務内容>
あなたにお任せしたいのは、「ココナラテックの開発組織を一緒に作り上げていくこと」。
PMとしてプロジェクト推進やチームマネジメントに携わりながら、技術と組織の両面から、事業を支える仕組みづくりを担っていただきます。

<プロジェクト事例>
開発・PM案件例
・大規模金融システムの更改・移行プロジェクト(汎用系〜オープン系 / PMO)
・公共機関向け大規模システムの刷新・テスト推進(PMO / PL / 結合テスト・現新比較)
・大手メガバンクのシステム開発・移行支援プロジェクト
・大手SIer向けの業務系システム開発・システム更改案件

インフラ案件例
・クラウドプラットフォーム環境のシステム化構想・要件定義・PM支援(AWS / Azure)
・協業先の顧客向けインフラ要件定義・設計構築・プリセールス(AWS / Azure)

<キャリアパスイメージ>
・短期:PM/PMOとしてご活躍いただき、一緒に進めていただくプロジェクトメンバーのマネジメントもお任せ
・中期:若手育成リーダーとして、シニア×ジュニアのチーム設計
・長期:領域特化チーム(クラウドOps、データ基盤、セキュリティ等)のリーダー/マネージャーのキャリアパスも用意

あなた次第で、将来的にVPoE候補へのキャリアも描けます。

【正社員/フルフレックス/フルリモート//AIコンサルタント】0→1の体験を!デジタルクリエイティブスタジオのAIコンサルタント募集! のリモートワーク求人

~1,500 万円 / 年

◎詳細
「採用背景」
Sun Asteriskは、「誰もが価値創造に夢中になれる世界」の実現に向け、クライアントのビジネス変革をデジタルで強力に推進しています。この変革を加速させるため、AI戦略の策定からプロジェクトのデリバリー成功まで一貫して責任を持つ、戦略と実行の架け橋となる人材を求めています。
本ポジションは、クライアントの経営課題・業務課題に対し、AI活用という革新的なソリューションを提案・設計するだけでなく、数千人規模のグローバルな開発組織を率いて、その戦略を確実に世の中に届けるという重要な役割を担います。あなたの戦略的な視点、AIリテラシー、そして強固なPM能力が、クライアントの成功を確実なものにします。

「業務内容」
お客様の事業創造と業務改善を目的としたデータ・AI活用プロジェクトにおいて、戦略の策定、要件定義の支援、そしてプロジェクトのデリバリー成功に責任を持ちます。
AI戦略立案と業務・プロダクト要件定義の主導的支援
クライアントの経営・事業課題を深く分析し、AIを活用した新規事業・プロダクト戦略、および業務改善/BPR(プロセス改革)戦略を立案。
クライアントPO/PdMを深く支援し、ビジネス要件に基づき、AIアプリケーション等の具体的な機能・業務要件を1人称で定義するプロセスを主導。
生成AI(RAG、LLMなど)の最新トレンドを組み込んだ、革新的なソリューションデザインを提案。
技術トレンドの活用と開発チームとの橋渡し
AIのトレンドやRAG等の仕組みをきちんと理解・把握し、ビジネス的な効果と技術的な実現性を両立させるためのロードマップを設計。
当社のデータサイエンティスト、機械学習エンジニアを含むグローバル開発チームに対し、クライアントの意図と要件を正確に伝え、技術的なディスカッションを通じて、最適なソリューションの実現を推進。
プロジェクトマネジメント(PM)とデリバリー責任
プロジェクトの成功に責任を持ち、スコープ、スケジュール、品質、予算、リソースといったプロジェクトのデリバリー要素を総合的に管理。
アジャイル開発手法を駆使し、クライアントと開発チーム間のコミュニケーションを円滑化し、リスクを早期に特定・解決。

Sun Asteriskが描く未来とあなたに期待すること
本ポジションは、単なる頭脳ではなく、戦略を現実世界に実装する「心臓部」です。AIという最先端の技術を、クライアントの事業創造、業務効率化という形で確実に社会に送り出す、デリバリーの責任者です。
あなたの卓越した戦略眼とPM能力をもって、当社のグローバル開発組織の力を解き放ち、クライアントのビジネス成功という結果を共に追求しましょう。
未来の価値を創造し、それを確実に実現する。その挑戦を、私たちSun Asteriskと共にしませんか。


募集背景
Sun Asteriskは、「誰もが価値創造に夢中になれる世界」の実現に向け、クライアントのビジネス変革をデジタルで強力に推進しています。この変革を加速させるため、AI戦略の策定からプロジェクトのデリバリー成功まで一貫して責任を持つ、戦略と実行の架け橋となる人材を求めています。
本ポジションは、クライアントの経営課題・業務課題に対し、AI活用という革新的なソリューションを提案・設計するだけでなく、数千人規模のグローバルな開発組織を率いて、その戦略を確実に世の中に届けるという重要な役割を担います。あなたの戦略的な視点、AIリテラシー、そして強固なPM能力が、クライアントの成功を確実なものにします。

【地方フルリモート/バックエンドエンジニア/バックエンド開発経験+AWS, GCP, Azure を使ったサービス構築経験】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

~1,200 万円 / 年

◎詳細
【会社紹介】
株式会社Linc’wellは、2018年の設立より「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに、非効率な医療現場をテクノロジーによって効率化し、患者さんの利便性と医療の質の向上を目指した事業展開を行っています。
オンライン・オフラインで医療従事者・患者/ユーザーをつなぐヘルスケアプラットフォーム事業を主力としており、「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つのサービスを提供しています。
主力事業のオンライン診療プラットフォーム「クリニックフォアのオンライン診療」では、患者の医療体験に徹底的にフォーカスしたオンライン診療システムを医療機関に提供し、デジタル実装やマーケティング・CRM支援等を手掛けています。

【募集背景】
より多くのユーザーにサービスを使っていただくための改善や、弊社が提供するヘルスケアプラットフォーム内の新しいサービス開発に参画いただける方を募集しています。プロダクトマネージャーやデザイナーと共に患者さんと医療従事者の声を聞き、既存の負債を適切に対応しながらあるべき体験を設計に落とし込み、スピーディかつ安全にサービスを届ける開発をリードいただきたいです

【業務内容】
・プロダクトの要求を実現するためのアーキテクチャの検討と設計
・実装・テストコードの追加・コードレビュー・リリースといった一連の機能開発
・開発生産性向上のためのシステム・開発プロセスの改善

【プロダクト・課題】
「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」、これらのサービスと連携して提供する「miteme薬局(https://www.miteme-pharmacy.com/)」のいずれかの開発に関わっていただきます。
・創業初期からある「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」では、今後も多くのユーザーに利用いただくために、あるべき体験の再定義とそれに伴う設計やデータ構造の見直しを行なっています。サービスを安定して届けながら、システムを変更していく必要があります。
・「miteme薬局」は2024年にスタートした新しいサービスですが、弊社のヘルスケアプラットフォームの一部として、各種サービスと連携が必須になっています。既存の技術的負債とも向き合いながら、新しい取り組みにもチャレンジできる環境です

【チームの特徴】
・プロダクトごとにプロダクトマネージャー・デザイナー・エンジニア・QAで職能横断のチームを組成しています
・大体のチームが1,2週間を1スプリントとしたアジャイル開発を行っており、メンバー全員が自発的に動き、プロダクトやチームを良くしていくことにコミットしています
・フルリモート勤務ですがコミュニケーションを重要視しており、日頃のSlack等を使った非同期コミュニケーションだけでなく、Slack HuddleやGoogle Meetを使ったクイックな同期コミュニケーション、バーチャルオフィス(gather)を使ったコミュニケーションをしやすい環境づくりなど、チーム全体でコミュニケーションしやすい雰囲気となっています
・他の部署含め家庭を持ったメンバーが多いため、子育ての大変さや柔軟な働き方の必要性を全員が理解しています

【当ポジションの魅力】
・バックエンド・フロントエンドに明確な垣根はなく、個人の志向と強みを踏まえて、ユーザーに機能を届けるところまで一貫して開発に携われる環境です
・医師・看護師・医療事務・薬剤師といった専門家と協力してプロダクトづくりを経験できます。医療現場に訪問し、医療従事者に直接ヒアリングすることも可能です

★【フルリモ/東京/フルフレックス/CRE(Customer Reliability Engineering)/CRE経験&サーバーサイド開発経験】人とエンタメをつなぎ、心躍る体験を創り続ける企業! のリモートワーク求人

~910 万円 / 年

◎詳細
【『家族アルバム みてね』について】
『家族アルバム みてね』(以下、みてね)は「世界中の家族のこころのインフラをつくる」をミッションに掲げ、2015年にリリースした、家族向けアルバムサービスです。
世界中の家族にサービスを展開し、現在では利用者数2,500万人を突破(※iOS・Android™ アプリ登録者数、ブラウザ版登録者数の合計)しました。
みてねの事業紹介は以下のスライドをご覧ください。
https://speakerdeck.com/familyalbum/our-business

【募集背景】
CRE(Customer Reliability Engineering)グループは、お客様とみてねの接点となる部分を取り扱い、総合的な「良い体験」をお客様に提供することを責務としています。
リリースより10年が経った今もなお、国内外問わず多くのお客様にアクティブに使っていただいており、ユーザー数も右肩上がりで成長を遂げています。

そのような中でも、特に顧客対応では、お問い合わせをいただいた1件1件と大切に向き合うことを大事にしてきました。しかし日々のユーザー数の増加、特に海外ユーザーも増え続けており、いままでのような業務効率の改善だけでは対応が追いつかない状況になりつつあります。

この状況をエンジニアリングで解決することが目下の課題であり、この課題に一緒に取り組んでくれる仲間を探しています。
※CREグループの取り組みや考え方については、こちらのブログもぜひご覧ください。
https://team-blog.mitene.us/cre-recent-activity-introduction-c043510ed088

【ミッション】
Customer Experience に直結する、お客様と「みてね」を繋ぐ重要な部分に対して、エンジニアリングの視点から課題を見極め、自ら仮説立案・改善実行を主導することを期待しています。

【業務詳細】
大きく分けて2点あります。

1つめは、カスタマーサポートチームと協力し、顧客対応の質や効率を向上させることです。Googleが提唱している Customer Reliability Engineering(CRE)の役割に近い業務を担います。
日々利用する内製のCSツールの継続的な開発・改善はもちろん、お問い合わせの技術的な調査・解決に加え、根本原因に対して自ら再発防止策を設計・提案し、プロダクトや業務プロセスに反映させるところまでを担っていただきます。

今後はカスタマーサポートチームの負荷軽減のため、自動化なども含めたエンジニアリングの取り組みに大きく注力していく予定です。この自動化を進めるための手段は、お問い合わせの導線改善といったUXに関わる作業や、AI Agent導入による既存業務の置き換えの技術検証など多岐に渡ります。

2つめは、マーケティングチームと協力し、戦略を立て、最適なプロモーション活動が効率的に行えるようにすることです。社内ツールの開発や改善は当然ながら、最終的にはマーケティングチームの目標であるプロモーション活動の効果最大化の数値を共に追い、伸ばしていくことを目標としています。
そのために、マーケティングチームの業務理解に基づく、最適なソリューション提案力が求められ、社内ツールおよび外部SaaSの把握・活用・分析などを行います。
これにより、プロモーション施策のROIやKPIを可視化し、意思決定支援に貢献していただくことが期待されます。

究極的にはエンドユーザーの課題解決を目的とし、そのために開発プロセスや文化・ツールの改善を通して顧客となるチームの Employee Experience を向上していくことが重要なミッションです。

【このポジションで得られる経験】
・世界中の非常に多くのユーザーから毎日フィードバックを得ながら、課題解決に携わることができます。
・プロダクトが日本国内だけでなく世界中のマーケットにも展開しているため、他の企業ではなかなか体験することのできない技術課題に向き合うことが多い環境です。
・課題設定からソリューション設計・実装・効果検証までを一貫して担うため、エンジニアとしての裁量とともに、事業成果への責任も大きく求められる環境です。
・エンドユーザーの課題解決だけでなく、開発プロセスや文化・ツールの改善を通して顧客となるチームの Employee Experience を向上していくことも重要なミッションです。

【働き方】
居住地域を限定せず、どこからでもリモートワークで働くことが可能です。
チームの生産性が最大化される仕組みを作ることができるよう、常に環境の改善を行っています。

【技術スタックと開発環境】
みてね開発組織全体における技術スタックと開発環境は以下の通りです。

・iOS
プログラミング言語: Swift
アーキテクチャ:MVVM + Clean Architecture
UIフレームワーク:SwiftUI
非同期処理: Swift Concurrency, RxSwift
通信: Alamofire
CI: Bitrise
その他: Firebase

・Android
プログラミング言語: Kotlin
アーキテクチャ: MVVM
UIフレームワーク:Jetpack Compose
非同期処理: Kotlin Coroutines, RxJava3
通信: Retrofit2, OKHttp3
DI: Dagger2
AndroidX: WorkManager, Room, Android Architecture Component
CI: GitHub Actions + Kubernetes
その他: Glide4, ExoPlayer, Firebase

・サーバー
プログラミング言語: Ruby, Python, Go
フレームワーク: Ruby on Rails
非同期処理: Sidekiq Pro
データベース: Amazon Aurora MySQL, Amazon DynamoDB
Webサーバー: Puma
CI: GitHub Actions, Argo CD
画像・動画・音声処理: ImageMagick, FFmpeg, SoX

・機械学習フレームワーク
Tensorflow + Keras, PyTorch, Kubeflow Pipelines, CloudTPU, Optuna

・IaC
Terraform, Helm

・AWS
EKS, ECR, S3, CloudFront, Aurora (MySQL), ElastiCache, DynamoDB, SQS,
Kinesis Data Firehose, Athena, Managed Service for Prometheus

・Google Cloud
BigQuery

・データ分析
BigQuery, Amazon Athena, Redash, Looker

・モニタリング
New Relic, CloudWatch, Prometheus, Grafana, PagerDuty

・コラボレーション
Google Workspace, GitHub, Slack, Notion, Miro, Figma

★【フルリモ/東京/フルフレックス/ネットワークエンジニア/実務経験3年以上】人とエンタメをつなぎ、心躍る体験を創り続ける企業! のリモートワーク求人

~1,050 万円 / 年

◎詳細
【開発本部について】
開発本部は、事業の垣根を越えた横断的なエンジニア組織として、会社の注力事業を中心に技術で事業を推進していく組織です。
高い専門性を持ったエンジニアが多く在籍しており、各事業部へ技術的なサポートを行うだけではなく、事業を推進するための提案も積極的にできる環境です。
また、幅広い事業に携われるのも魅力です。

【開発本部 インフラ室に関して】
現在、日本随一のユーザー数を誇る「モンスターストライク」の安定運用に加え、「TIPSTAR」のサービスに欠かせないライブ動画配信、チャリロト社のシステムをはじめとする公営競技(スポーツベッティング)領域でのインフラ対応や、「LaLa arena TOKYO-BAY」をはじめとしたスポーツ事業でのインフラ対応が急務となっています。
本ポジションでは、モンストを支える大規模オンプレミス環境の運用だけでなく、各サービス事業で利用される物理インフラ(映像伝送・投票システム基盤など)の構築・運用まで、データセンターからエッジまで一気通貫で担当していただきます。

【募集背景】
機械学習分野での検証数を拡大し、MIXIサービス(みてねや他事業)への貢献を高めるため、採用を強化する運びとなりました。

【業務内容】
全社横断的なスペシャリストとして、既存サービスの運用および、次世代ネットワークの設計・構築をお任せします。 クラウドとオンプレミスを組み合わせたハイブリッド構成に加え、オンプレミス環境が必要とされる「物理的な現場」を持つサービス特有のネットワーク網に関わることができる希少な環境です。また、近年はAIを活用したAIOpsにも取り組んでおります。

【業務詳細】
▼大規模ゲームインフラ(モンスト)
・数千万ユーザーを支えるデータセンターネットワークの運用
・サービススケールに合わせたアーキテクチャの見直し、パフォーマンスチューニング
・自社設備を主体とした伝送網の運用

▼公営競技・映像配信インフラ(TIPSTAR等)
・中継設備からデータセンターへの映像伝送ネットワーク網の整備
・映像配信(低遅延ライブストリーミング)を支えるバックボーンの品質維持

▼共通基盤・ファシリティ管理
・データセンターおよび各拠点のラック・ファシリティ管理(ラッキング、ケーブリング含む)
・AnsibleやAI等を用いたネットワーク構築・運用の自動化推進
・マルチベンダー環境における技術選定・検証


【役割・ミッション】
現在全社的なAIの相談窓口を設けており、日々様々な相談を受けています。
このような窓口を中心に、各事業部が抱えている課題を吸い出し、機械学習技術を用いて解決することによって、ユーザーの価値を最大化させることがミッションとなります。

【本ポジションの魅力】
▼物理層からサービス層まで一気通貫で対応:
クラウド上で完結するネットワークではなく、データセンターのラッキングから、各現場の現地配線、そしてBGP設計やクラウド接続まで、レイヤー1〜7までフルスタックに関与できます。「自分の手でインフラを作っている」という確かな手触りがあります。

▼業界屈指の技術力:
JANOG等のカンファレンスで登壇実績を持つスペシャリストが多数在籍。技術的な議論が活発で、互いに刺激を受けながらスキルアップできる環境です。新しい技術の検証や導入提案も歓迎される風土です。

【開発環境/利用ツール】
特定のベンダーに依存せず、要件に応じて最適な技術を選定しています。

・Hardware/OS: A10, Arista, Cisco, Juniper 等
・Protocols: BGP, MPLS, OSPF 等
・Automation: AI, Ansible, Python
・Infrastructure: On-premise (Data Center), AWS, GCP, 各現地インフラ


【組織メンバーの登壇実績】
当社エンジニアはコミュニティ活動にも積極的です。チームの技術レベルや雰囲気を知る参考にしてください。
インフラ室事例集:
https://speakerdeck.com/mixi_engineers/infrastructure-division-case-studies
[JANOG47] ライブ映像のシステムをIPベースで作ってみた:
https://www.janog.gr.jp/meeting/janog47/live/
[JANOG47] 走りながら作るネットワークテンプレートシステム
https://www.janog.gr.jp/meeting/janog47/template/
[JANOG54] 波長貸しサービスを利用したはじめてのDCI構築
https://www.janog.gr.jp/meeting/janog54/dci/
[JANOG56] ⽣成AIファーストなネットワークエンジニアリングを⽬指して
https://www.janog.gr.jp/meeting/janog56/ai-first/
※その他、多数の登壇実績あり

★【フルリモ/東京/フルフレックス/QAエンジニア/iOS/AndroidアプリまたはWebサービスのテスト設計と実行の経験&テスト自動化ツール利用経験】人とエンタメをつなぎ、心躍る体験を創り続ける企業! のリモートワーク求人

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◎詳細
『家族アルバム みてね』は「世界中の家族のこころのインフラをつくる」をミッションに掲げ、2015年にリリースした、家族向けアルバムサービスです。世界中の家族にサービスを展開し、現在では利用者数2,700万人を突破(※iOS・Android™ アプリ登録者数、ブラウザ版登録者数の合計)しました。
「みてね」は写真・動画の家族内での共有とコミュニケーションはもちろん、サブスクリプションモデルの「みてね プレミアム」や蓄積した家族の写真や動画を使うことができる「写真プリント」「フォトブック」「DVD」「ステッカー」などのバリエーション豊かな商品や機能を展開してお客様にお届けしています。
また、“FamilyAlbum” という名称で世界展開もしており、7言語・175の国と地域に対応して世界中でユーザーを増やし続けています。

【募集背景】
「みてね」はリリースより10年が経ち、国内外で2,700万人以上のユーザーにご利用いただくサービスとなりました。今現在も右肩上がりで成長を遂げています。
プロダクト開発にはスクラムを用い、スピード感をもった仮説検証サイクルで開発を行っています。
そのような開発サイクルの中において、当然のことながら品質保証もスピード感をもち行ってきましたが、増え続けるドメイン領域に品質保証部門が追随していくためには新たな仲間が必要な状況となりました。

【概要】
仕事の領域としては大きく以下の2つがあります。
1つは、スクラムを行っている特定のドメインチームに所属し、その一員として仕様策定から関わっていただき、iOS/Androidアプリ及びWebにおける機能の品質保証活動までを行っていただきます。
もう1つは、みてねの中のQAコミュニティに所属していただき、自動テスト(MagicPod)の拡充やみてね全体の品質保証活動及びQA戦略の策定などに携わっていただきます。

【業務詳細】
具体的な業務内容としては、以下のようなものが挙げられます。
・スクラムの中で開発メンバーの一員として仕様作成段階から品質面での考慮を意見し、組み込むこと
・テストケース、テスト計画の作成とテスターのリソース管理
・仕様ドキュメント及びテストケースのメンテナンス
・不具合再現検証とレポート作成
・プロダクトの課題改善提案
・自動テスト(MagicPod)のメンテナンスと推進

【得られる経験】
みてねのQAのエンジニアは現在3名です。
みてねの品質は、エンジニアの実装するユニットテストとQAエンジニアの品質保証活動によって守られています。
QAエンジニアは自動テストも用い、より複雑でリスクの高い変更をテストし、職能横断的にドメイン全体の品質保証に関わることができます。

また直近では生成AIも活用しながら品質保証領域を各ドメインチームで自走できることを目指しています。
そのためにはまだまだ以下のような課題感を抱えており、これらに積極的に関わっていただくことでQAエンジニアとして多くの経験を積んでいただけるはずです。
・生成AIの活用により品質保証活動をより効率化していくこと
・品質保証活動を分業制にしてしまわずに、開発者も協業できるような仕組みやカルチャーを作ること
・自動テスト(MagicPod)の棚卸しや効率化を行うこと

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