地方フルリモートOK×フレックス制（コアタイムあり）のリモートワーク転職・求人情報一覧 -5ページ目
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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（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
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 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/DX・AIコンサルタント/ChatGPT、Claude、Gemini等、LLMに対する強い興味関心があり、それらを活用してやりたいことを実現してみた経験をお持ちの方】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
生成AIで個人の能力を拡張できる幅が広がり、より労働者一人一人の生産性に差がつく時代に突入しました。生成AIを活用することが当たり前となる時代において、それらを顧客企業の組織全体へ広め、人材育成やカルチャーの醸成などを通じ、企業の変革を支援していきます。
【具体業務例】
①生成AI利活用支援
業務理解/課題特定：顧客の業務や業務システムを理解し、課題を特定します。
業務のあるべき姿の設計：生成AIという技術を用いてゼロベースであるべき姿を設計します。
生成AIでのソリューション設計：生成AIのあらゆるソリューションの中から最適なものを設計、選択します。環境次第では自分でコーディングをする場合もあり、また社内のENG,DSと連携しながらAIソリューションを提供します。
ソリューションの検証：選択した生成AIソリューションであるべき姿に到達できるか検証を実施します。
導入・効果測定：生成AIソリューションを導入し、効果を測定します。
②生成AI組織風土改革支援
生成AIを導入する対象(役員、部長)：
講義やワークショップ、または個別のアドバイザリーを通じて生成AIがビジネスにもたらす影響などを1to1 でサポートしていきます。
生成AIを企画する対象(DX推進部や企画職)
ワークショップや企画支援、アドバイス、検証や導入のサポートを行いながらOJT型の育成を行います。
生成AIを利用する対象(現場)
E-Learnigの中心として動画学習の支援やアイディア抽出の支援などを行います。
主に①と②の業務をデリバリーをしながら、PJTの後続を提案する、またはPJT内で派生した新規オポチュニティから顧客へ生成AIを活用した新しい未来を提案することもあります。
【プロジェクト具体例】
大手システム開発会社様向けLLM利活用推進並走PJT
新設された生成AI専門部門と並走し、生成AIを活用した企画と実装を支援。半年の支援で、10万時間近くの見込み業務削減効果を発揮し、2-3年のスパンで、既存業務を2/3の体制で実現することを目標として、クライアントチームの中核として、企画部門を率いています。
大手通信キャリア会社様向けLLM利活用推進並走PJT
新設されたLLM利活用推進部門と並走し、LLMの普及を目指すさまざまな取り組みを支援。具体的には、LLM研修の企画・実施、LLMをテーマにした社内イベントの企画・運営、そこで発案されたユースケースの実現に向けたコンサルティング支援などを行っています。年間受講者は3000人を超え、100以上の企画起案に貢献しています。
大手アパレル会社様向けLLM利活用推進並走PJT
LLMを導入したものの利活用が進まない課題に対して、DX戦略部門と並走し、LLM利活用研修の提供、LLMのUIアップデート、LLM企画者の育成、業務プロセスに適応したLLMアプリの企画・開発まで、包括的なコンサルティングを実施しています。DIfyなどの活用を行い、コア業務に近い箇所で10個以上のLLMアプリが実装されています。
参考URL：
公益財団法人 科学技術交流財団が公募した知識創造型交流事業における「モノづくり企業における生成AI活用勉強会・企画書作成等アドバイザー業務」ならびに「モノづくり企業における生成AI活用事例業務に関する技術提供・コンサルタント業務」に採択
https://www.abejainc.com/news/20240717/1
【チームの特色】
リーダー1名、メンバー4名の計5名体制
起業経験のあるメンバーや大手コンサルティングファーム出身者、大手広告・人材会社出身者など様々なバックグラウンドのメンバーが、個々の経験を生かしながらプロジェクトを推進するアットホームな雰囲気のチームです
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
生成AI利活用は経営アジェンダの一つになっており、どの企業も注目度の高いプロジェクトです。高い期待とプレッシャーの中でチーム一丸となり価値を発揮することで胆力を身につけられると同時に、経営層視点でのビジネスをどう新しい技術で発展させたいのかという高度なビジネス視座が得ることができます。
「LLMの利活用」は顧客にとって未知の領域であり、顧客の新設組織と並走するプロジェクトが非常に多いです。顧客とともに、ゼロから新しい景色を作るためのプロジェクトを立ち上げるため、顧客事業に大きなインパクトを与えることが可能です。
社内では、エンジニアやデータサイエンティストがビジネス職種向けに「技術相談会」や「勉強会」などを定期的に開催しています。常に最先端の情報に触れ、テクノロジーをキャッチアップいただける場が多く設けられています。
募集背景
ABEJAは2012年の創業以来、高度な機械学習技術を駆使した画像解析や自然言語処理を基盤とし、300社を超える企業に対してソリューションサービスを提供してまいりました。また、ABEJA Platformの導入を通じて、数々の企業におけるDXの実現を支援してきました。
昨今、生成AIの登場により、DXの推進や大手企業におけるAIの活用はますます加速しています。ビジネスにおけるテクノロジーを活用した社会課題の解決はもはや当然のものとなっており、今後は産業構造そのものが大きく変化していくと予測されています。また、日本国内の経済においては、労働力不足の問題を解消する一助となることが期待されています。
これからさらに企業のコア業務においてのAI活用が進んでいく中で、私たちとともに、顧客のDXを推進し、”人材”に関わるあらゆる課題解決に伴奏する、当社の人材領域の事業を担う中核メンバーをお迎えしたく考えています。
ビジョン
「イノベーションで世界を変える」
これまで、イノベーションは常に世界を大きく変えてきました。
第1次産業革命における蒸気機関の発明、第2次産業革命における電力とエネルギーの活用、第3次産業革命におけるコンピュータや情報技術の進展。これらを経て、現在、AIをはじめとする革新的技術が牽引する第4次産業革命が進行しています。
ABEJAは、これまでの社会構造に根本的な変革をもたらすイノベーションを推進し、グローバルな視点で日本国内のみならず世界全体に影響を与える変革を実現してまいります。
【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
生成AIで個人の能力を拡張できる幅が広がり、より労働者一人一人の生産性に差がつく時代に突入しました。生成AIを活用することが当たり前となる時代において、それらを顧客企業の組織全体へ広め、人材育成やカルチャーの醸成などを通じ、企業の変革を支援していきます。
【具体業務例】
①生成AI利活用支援
業務理解/課題特定：顧客の業務や業務システムを理解し、課題を特定します。
業務のあるべき姿の設計：生成AIという技術を用いてゼロベースであるべき姿を設計します。
生成AIでのソリューション設計：生成AIのあらゆるソリューションの中から最適なものを設計、選択します。環境次第では自分でコーディングをする場合もあり、また社内のENG,DSと連携しながらAIソリューションを提供します。
ソリューションの検証：選択した生成AIソリューションであるべき姿に到達できるか検証を実施します。
導入・効果測定：生成AIソリューションを導入し、効果を測定します。
②生成AI組織風土改革支援
生成AIを導入する対象(役員、部長)：
講義やワークショップ、または個別のアドバイザリーを通じて生成AIがビジネスにもたらす影響などを1to1 でサポートしていきます。
生成AIを企画する対象(DX推進部や企画職)
ワークショップや企画支援、アドバイス、検証や導入のサポートを行いながらOJT型の育成を行います。
生成AIを利用する対象(現場)
E-Learnigの中心として動画学習の支援やアイディア抽出の支援などを行います。
主に①と②の業務をデリバリーをしながら、PJTの後続を提案する、またはPJT内で派生した新規オポチュニティから顧客へ生成AIを活用した新しい未来を提案することもあります。
【プロジェクト具体例】
大手システム開発会社様向けLLM利活用推進並走PJT
新設された生成AI専門部門と並走し、生成AIを活用した企画と実装を支援。半年の支援で、10万時間近くの見込み業務削減効果を発揮し、2-3年のスパンで、既存業務を2/3の体制で実現することを目標として、クライアントチームの中核として、企画部門を率いています。
大手通信キャリア会社様向けLLM利活用推進並走PJT
新設されたLLM利活用推進部門と並走し、LLMの普及を目指すさまざまな取り組みを支援。具体的には、LLM研修の企画・実施、LLMをテーマにした社内イベントの企画・運営、そこで発案されたユースケースの実現に向けたコンサルティング支援などを行っています。年間受講者は3000人を超え、100以上の企画起案に貢献しています。
大手アパレル会社様向けLLM利活用推進並走PJT
LLMを導入したものの利活用が進まない課題に対して、DX戦略部門と並走し、LLM利活用研修の提供、LLMのUIアップデート、LLM企画者の育成、業務プロセスに適応したLLMアプリの企画・開発まで、包括的なコンサルティングを実施しています。DIfyなどの活用を行い、コア業務に近い箇所で10個以上のLLMアプリが実装されています。
参考URL：
公益財団法人 科学技術交流財団が公募した知識創造型交流事業における「モノづくり企業における生成AI活用勉強会・企画書作成等アドバイザー業務」ならびに「モノづくり企業における生成AI活用事例業務に関する技術提供・コンサルタント業務」に採択
https://www.abejainc.com/news/20240717/1
【チームの特色】
リーダー1名、メンバー4名の計5名体制
起業経験のあるメンバーや大手コンサルティングファーム出身者、大手広告・人材会社出身者など様々なバックグラウンドのメンバーが、個々の経験を生かしながらプロジェクトを推進するアットホームな雰囲気のチームです
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
生成AI利活用は経営アジェンダの一つになっており、どの企業も注目度の高いプロジェクトです。高い期待とプレッシャーの中でチーム一丸となり価値を発揮することで胆力を身につけられると同時に、経営層視点でのビジネスをどう新しい技術で発展させたいのかという高度なビジネス視座が得ることができます。
「LLMの利活用」は顧客にとって未知の領域であり、顧客の新設組織と並走するプロジェクトが非常に多いです。顧客とともに、ゼロから新しい景色を作るためのプロジェクトを立ち上げるため、顧客事業に大きなインパクトを与えることが可能です。
社内では、エンジニアやデータサイエンティストがビジネス職種向けに「技術相談会」や「勉強会」などを定期的に開催しています。常に最先端の情報に触れ、テクノロジーをキャッチアップいただける場が多く設けられています。
募集背景
ABEJAは2012年の創業以来、高度な機械学習技術を駆使した画像解析や自然言語処理を基盤とし、300社を超える企業に対してソリューションサービスを提供してまいりました。また、ABEJA Platformの導入を通じて、数々の企業におけるDXの実現を支援してきました。
昨今、生成AIの登場により、DXの推進や大手企業におけるAIの活用はますます加速しています。ビジネスにおけるテクノロジーを活用した社会課題の解決はもはや当然のものとなっており、今後は産業構造そのものが大きく変化していくと予測されています。また、日本国内の経済においては、労働力不足の問題を解消する一助となることが期待されています。
これからさらに企業のコア業務においてのAI活用が進んでいく中で、私たちとともに、顧客のDXを推進し、”人材”に関わるあらゆる課題解決に伴奏する、当社の人材領域の事業を担う中核メンバーをお迎えしたく考えています。
ビジョン
「イノベーションで世界を変える」
これまで、イノベーションは常に世界を大きく変えてきました。
第1次産業革命における蒸気機関の発明、第2次産業革命における電力とエネルギーの活用、第3次産業革命におけるコンピュータや情報技術の進展。これらを経て、現在、AIをはじめとする革新的技術が牽引する第4次産業革命が進行しています。
ABEJAは、これまでの社会構造に根本的な変革をもたらすイノベーションを推進し、グローバルな視点で日本国内のみならず世界全体に影響を与える変革を実現してまいります。
【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 〜 1,024 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 |
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| 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。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
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（ミドル）/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
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
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
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 | 800 〜 1,000 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 |
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
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 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/開発オペレーションリード/ソフトウェア開発における実務経験（3年以上目安）】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（開発オペレーションリードとして）
ドキュメントオペレーションの設計・標準化
開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計
「何を書くか／書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化
生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計
部門間連携のインターフェース設計
開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理
役割分担・責任分界点・判断フローの明確化
人に依存しない連携・調整の仕組み化
開発・運用オペレーションのリファクタリング
開発・運用プロセス全体の可視化と見直し
不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止
最小限で回る設計への再構築と定着
共通機能・開発アセットの設計と循環
各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理
共通アセットとして整備すべき対象の判断（作る／作らないの見極め）
作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり
利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善
※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
プロジェクト現場への関与（理解・改善目的）
実運用を踏まえた課題抽出
個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理
プロジェクトデリバリーへの協力
開発オペレーション改善につながる範囲での関与
単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします
※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません
ポジションの魅力
生成AI時代において、 「作る力」だけでなく「組織を機能させる力」 を実践的に身につけられます
開発・組織・事業を横断し、 作らなくても回る状態を設計する経験 を積むことができます（例：複数プロジェクトを俯瞰し、共通化すべき仕組みやアセットを判断・展開する経験）
特定の技術や役割に閉じない、 どの組織でも価値を発揮できるキャリアの軸 を築けます
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＞
これまでは、各プロジェクトやマネジャーの工夫によって、ドキュメント整備や部門間連携、開発・運用プロセスの改善が行われてきました。
その中で、個別プロジェクトに閉じない形で、再利用可能な共通機能・開発アセットを整備し、部門全体の生産性を高める取り組みも進めています。
一方で、
共通アセットが十分に蓄積・活用されず、定着しない
プロジェクトの知見が組織として再利用されにくい
ドキュメントや部門間連携が人に依存しやすい
といった プロジェクト横断・組織横断の課題 が、プロジェクト数や関与部門の増加とともに顕在化してきました。
生成AI / LLM の活用が前提となる現在、これらを個人の工夫に委ねるのではなく、 組織としてオーナーシップを持って設計・改善・定着させること が求められています。
そこで、各プロジェクトで生まれた知見や成果を共通アセットとして整理・循環させ、開発の進め方や連携の在り方を「人」ではなく「仕組み」で支える役割として、開発オペレーションリードを募集します。
ミッション
開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。
個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。
【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
主な業務（開発オペレーションリードとして）
ドキュメントオペレーションの設計・標準化
開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計
「何を書くか／書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化
生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計
部門間連携のインターフェース設計
開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理
役割分担・責任分界点・判断フローの明確化
人に依存しない連携・調整の仕組み化
開発・運用オペレーションのリファクタリング
開発・運用プロセス全体の可視化と見直し
不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止
最小限で回る設計への再構築と定着
共通機能・開発アセットの設計と循環
各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理
共通アセットとして整備すべき対象の判断（作る／作らないの見極め）
作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり
利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善
※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
プロジェクト現場への関与（理解・改善目的）
実運用を踏まえた課題抽出
個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理
プロジェクトデリバリーへの協力
開発オペレーション改善につながる範囲での関与
単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします
※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません
ポジションの魅力
生成AI時代において、 「作る力」だけでなく「組織を機能させる力」 を実践的に身につけられます
開発・組織・事業を横断し、 作らなくても回る状態を設計する経験 を積むことができます（例：複数プロジェクトを俯瞰し、共通化すべき仕組みやアセットを判断・展開する経験）
特定の技術や役割に閉じない、 どの組織でも価値を発揮できるキャリアの軸 を築けます
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＞
これまでは、各プロジェクトやマネジャーの工夫によって、ドキュメント整備や部門間連携、開発・運用プロセスの改善が行われてきました。
その中で、個別プロジェクトに閉じない形で、再利用可能な共通機能・開発アセットを整備し、部門全体の生産性を高める取り組みも進めています。
一方で、
共通アセットが十分に蓄積・活用されず、定着しない
プロジェクトの知見が組織として再利用されにくい
ドキュメントや部門間連携が人に依存しやすい
といった プロジェクト横断・組織横断の課題 が、プロジェクト数や関与部門の増加とともに顕在化してきました。
生成AI / LLM の活用が前提となる現在、これらを個人の工夫に委ねるのではなく、 組織としてオーナーシップを持って設計・改善・定着させること が求められています。
そこで、各プロジェクトで生まれた知見や成果を共通アセットとして整理・循環させ、開発の進め方や連携の在り方を「人」ではなく「仕組み」で支える役割として、開発オペレーションリードを募集します。
ミッション
開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。
個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。
【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 〜 1,000 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 10:00 - 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 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データエンジニア/Pythonを含む複数言語(TypeScript, Javascriptなど)でのコーディング経験(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
データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計
プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築
データ分析のためのBIの開発・運用
継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解
プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発
プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定
運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む)
募集背景
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。ミッション
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。
ミッション
顧客企業における多種多様なデータを統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。
DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。
様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。
クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。
【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
データプラットフォームの企画、アーキテクチャ設計
プロジェクトの技術面におけるリードデータパイプラインの設計・構築
データ分析のためのBIの開発・運用
継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
顧客のデータ活用の実態や関連業務、ドメイン知識の理解
プロトタイプのAI・機械学習モデルを実運用可能な形にするためのデータパイプライン・インフラ基盤構築の設計およびサービス/システムの開発
プロジェクトマネージャーと協力し、プロジェクトの目的・方針・計画などを策定
運用保守を見据えたデプロイ環境構築(クラウド・エッジ含む)
募集背景
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。ミッション
顧客企業におけるデータプラットフォームの企画立案から開発までをトータルで実現できる人材のニーズが急速に高まっています。
ABEJAはこれまで、製造業、小売り業、医療製薬、金融業界など多種多様な産業において、数多くのDX（デジタルトランスフォーメーション）プロジェクトに貢献してきました。取引先の多くは、各業界を代表するような大手企業であり、DXを経営課題に掲げ、実現に向けて果敢に挑戦されています。
それら数多くのDXプロジェクトを通して、顧客企業が抱える共通の課題が浮かび上がってきました。 「デジタイゼーション（＝業務のデジタル化）が進んでいない」という課題です。 解決にあたり、様々な種類・形式のデータを大規模に取り扱うデータプラットフォームの整備を進める必要があり、この領域を推進いただける人材としてデータエンジニアの募集をしています。
ミッション
顧客企業における多種多様なデータを統合管理するデータプラットフォームを構築することが主なミッションとなります。
DXを実現するにあたり、真っ先に取り組む必要がある重要な部分です。
様々な業界のリーディングカンパニーが顧客となるため、データ利活用に関する最先端事例を数多く経験することができます。
クライアントの経営陣に対して、データの活用方針や分析を通じて得られた示唆・知見を提案する機会を通して、技術力だけでなくビジネス力も磨くことができます。
【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 〜 1,000 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 10:00 - 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 |
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| 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。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社カウリス
【地方フルリモ/導入コンサルタント（CS）】～売上成長率26%超！サイバーセキュリティ×SaaS／上場企業～ のリモートワーク求人
業務詳細
自社プロダクトである「FraudAlert」の導入コンサルティングをお任せします。
「FraudAlert」は、金融・決済に関わる重要な部分のビックデータを構築し、ユーザーのアクセス環境に基づいて「本人らしさ」を判定することで、不正アクセスのリスクを検知するクラウド型不正アクセス検知サービスです。
メガバンクを含め大手金融機関など、エンタープライズを中心とした顧客基盤を構築しており金融犯罪対策ソリューションのスタンダードとしての地位を固めつつあります。
この「FraudAlert」の導入コンサルタントとしてご活躍いただける方を求めています。
【具体的な業務】
・自社サービス「Fraud Alert」の利用を通じた、不正アクセスおよび不正送金の金融犯罪対策コンサルティング
・他社事例を基にクライアントのモニタリング体制構築のアドバイス
・Fraud Alertのサービス改善要望のヒアリングおよび開発部への改善提案
「Fraud Alert」とは？ 金融・決済に関わる重要な部分のビックデータを構築し、ユーザーのアクセス環境に基づいて「本人らしさ」を判定することで、不正アクセスおよび不正送金の金融犯罪対策を行なう不正アクセス検知サービスです。 メガバンクやネット銀行、証券会社など、エンタープライズを中心とした顧客基盤を構築しており、金融犯罪対策ソリューションのスタンダードとしての地位を固めつつあります。 これまで我々は、不正検知のツールや知見を豊富に持ったクライアントをメインに市場開拓をおこなってきましたが、今後はメインターゲットの層を広げ、全方位的に「Fraud Alert」の導入をしていきたいと感じています。
【この仕事のやりがい】
カウリスは、一般的なデータ分析やSaaS企業という枠を超えて、大企業や当局と協業したり、ときには法律やガイドラインの改訂を訴えたりと、あらゆるアプローチで皆様の大切な資産を守っています。特にカスタマーサクセスは、不正ログインやフィッシングサイトなどのサイバー攻撃。マネーロンダリングなどの金融犯罪傾向をいち早く分析しセキュリティ戦略提案を行っており、日本の金融業界の不正犯罪対策を陰で支えています。このようにダイナミックで社会貢献度の高い業務を、日々やりがいを持って働くことが出来ます。
カウリスについて
現在、積極採用中です！！
カウリスはメガバンクを含め大手金融機関、メガキャリアを含めた非金融機関へ、メインプロダクトである「Fraud Alert」をサービス提供しており、日本の金融業界の不正犯罪対策を陰で支えるエンタープライズSaaSのスタートアップです。サイバーセキュリティーの国産ベンチャーという中でも、リスクベース認証の分野で事業に取組んでいる非常に希少な企業でもあります。
カウリスは不正情報のデジタルインフラ構築を通して、日本のサイバーセキュリティや安全保障に貢献するデータビジネスカンパニーとなることを目指しています。データビジネスの真髄は、様々な業界のデータを集め、分析し、結び付けることで新しい価値を創出することです。カウリスの提供するサービスは、一般的なデータ分析やSaaS企業という枠を超えて、大企業や当局と協業したり、時には法律やガイドラインの改訂を訴えたりと、あらゆるアプローチで私たち個人の大切な資産を守ります。
カウリスには、データに真剣に向き合いチャレンジできる環境が存在しています。我々のミッション「情報インフラを共創し、世界をより良くする」に共感する方を求めています。企業規模は小さいです。だからこそ「自身で考え、可能にできること」が散らばっています。様々なキャリアビジョンを思い描くことのできる環境があります。事業・チームのフェーズ上、将来的にコアメンバーとなっていただく方を探しています。少しでもご興味をお持ちいただけましたら、カジュアル面談の場でフランクにお話をさせていただければと思います。（WEBも対応可）ご応募、心よりお待ちしております。
【業務の変更の範囲】
無
自社プロダクトである「FraudAlert」の導入コンサルティングをお任せします。
「FraudAlert」は、金融・決済に関わる重要な部分のビックデータを構築し、ユーザーのアクセス環境に基づいて「本人らしさ」を判定することで、不正アクセスのリスクを検知するクラウド型不正アクセス検知サービスです。
メガバンクを含め大手金融機関など、エンタープライズを中心とした顧客基盤を構築しており金融犯罪対策ソリューションのスタンダードとしての地位を固めつつあります。
この「FraudAlert」の導入コンサルタントとしてご活躍いただける方を求めています。
【具体的な業務】
・自社サービス「Fraud Alert」の利用を通じた、不正アクセスおよび不正送金の金融犯罪対策コンサルティング
・他社事例を基にクライアントのモニタリング体制構築のアドバイス
・Fraud Alertのサービス改善要望のヒアリングおよび開発部への改善提案
「Fraud Alert」とは？ 金融・決済に関わる重要な部分のビックデータを構築し、ユーザーのアクセス環境に基づいて「本人らしさ」を判定することで、不正アクセスおよび不正送金の金融犯罪対策を行なう不正アクセス検知サービスです。 メガバンクやネット銀行、証券会社など、エンタープライズを中心とした顧客基盤を構築しており、金融犯罪対策ソリューションのスタンダードとしての地位を固めつつあります。 これまで我々は、不正検知のツールや知見を豊富に持ったクライアントをメインに市場開拓をおこなってきましたが、今後はメインターゲットの層を広げ、全方位的に「Fraud Alert」の導入をしていきたいと感じています。
【この仕事のやりがい】
カウリスは、一般的なデータ分析やSaaS企業という枠を超えて、大企業や当局と協業したり、ときには法律やガイドラインの改訂を訴えたりと、あらゆるアプローチで皆様の大切な資産を守っています。特にカスタマーサクセスは、不正ログインやフィッシングサイトなどのサイバー攻撃。マネーロンダリングなどの金融犯罪傾向をいち早く分析しセキュリティ戦略提案を行っており、日本の金融業界の不正犯罪対策を陰で支えています。このようにダイナミックで社会貢献度の高い業務を、日々やりがいを持って働くことが出来ます。
カウリスについて
現在、積極採用中です！！
カウリスはメガバンクを含め大手金融機関、メガキャリアを含めた非金融機関へ、メインプロダクトである「Fraud Alert」をサービス提供しており、日本の金融業界の不正犯罪対策を陰で支えるエンタープライズSaaSのスタートアップです。サイバーセキュリティーの国産ベンチャーという中でも、リスクベース認証の分野で事業に取組んでいる非常に希少な企業でもあります。
カウリスは不正情報のデジタルインフラ構築を通して、日本のサイバーセキュリティや安全保障に貢献するデータビジネスカンパニーとなることを目指しています。データビジネスの真髄は、様々な業界のデータを集め、分析し、結び付けることで新しい価値を創出することです。カウリスの提供するサービスは、一般的なデータ分析やSaaS企業という枠を超えて、大企業や当局と協業したり、時には法律やガイドラインの改訂を訴えたりと、あらゆるアプローチで私たち個人の大切な資産を守ります。
カウリスには、データに真剣に向き合いチャレンジできる環境が存在しています。我々のミッション「情報インフラを共創し、世界をより良くする」に共感する方を求めています。企業規模は小さいです。だからこそ「自身で考え、可能にできること」が散らばっています。様々なキャリアビジョンを思い描くことのできる環境があります。事業・チームのフェーズ上、将来的にコアメンバーとなっていただく方を探しています。少しでもご興味をお持ちいただけましたら、カジュアル面談の場でフランクにお話をさせていただければと思います。（WEBも対応可）ご応募、心よりお待ちしております。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 |
|
||
| 勤務形態 |
作業時間： 【フレックス制】
コアタイム 11：00～15：00
フレキシブルタイム
標準労働時間 10:00～19:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 43人 |
フラー株式会社
【新潟県内フルリモート／リードエンジニア／自社＆受託】Webアプリ開発エンジニア◆要件定義～保守まで一気通貫【グロース市場上場】 のリモートワーク求人
当ポジションでは、サーバーサイド領域のリード役としてプロジェクトへの参画及び、サーバーサイドの技術的・組織的な課題の解決、フラーのサーバーサイドエンジニア全体のスキル底上げをお任せします。
プロジェクトにおいては要件定義フェーズから携わり、システム全体の方式決定や設計、開発フェーズにおけるサーバーサイドチームの牽引をしていただきます。併せて、フラーのサーバーサイド領域の技術力や可能性を高めるための技術選定、ルール策定といった改善活動へのコミットを期待します。
以下が具体的な業務内容です。
・サーバーサイド組織の技術戦略の立案
・提案フェーズの要件定義・工数見積
・企画、要件定義フェーズにおける要望の実現可能性の判断、開発コストの概算、代替案の検討、ユーザ体験
・設計フェーズにおける技術面での判断、意思決定
・社内外含む関係者との技術面に関するコミュニケーション
・エンジニアチーム内のタスクマネジメント
・若手メンバーの育成・メンタリング
・案件におけるリード業務
・サーバーサイド領域の技術標準やルールの検討
当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。
特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。
2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務（本人と協議のうえ）
プロジェクトにおいては要件定義フェーズから携わり、システム全体の方式決定や設計、開発フェーズにおけるサーバーサイドチームの牽引をしていただきます。併せて、フラーのサーバーサイド領域の技術力や可能性を高めるための技術選定、ルール策定といった改善活動へのコミットを期待します。
以下が具体的な業務内容です。
・サーバーサイド組織の技術戦略の立案
・提案フェーズの要件定義・工数見積
・企画、要件定義フェーズにおける要望の実現可能性の判断、開発コストの概算、代替案の検討、ユーザ体験
・設計フェーズにおける技術面での判断、意思決定
・社内外含む関係者との技術面に関するコミュニケーション
・エンジニアチーム内のタスクマネジメント
・若手メンバーの育成・メンタリング
・案件におけるリード業務
・サーバーサイド領域の技術標準やルールの検討
当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。
特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。
2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務（本人と協議のうえ）
| 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： コアタイム 10:00-15:00（休憩60分）
フレキシブルタイム 7:00-10:00、15:00-22:00
標準労働時間 8時間/日、清算期間は1ヶ月
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 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 175人 |
フラー株式会社
【新潟県内フルリモート／iOSリード候補／自社＆受託】◆要件定義～保守まで一気通貫【グロース市場上場】 のリモートワーク求人
当ポジションでは、iOSアプリの設計・開発に加え、iOSアプリ開発全般のリードをお任せします。
お客様にとって最適な技術選定や仕様の検討を行うと共に、フラーのiOS全体の技術の底上げにも貢献していただくことを期待します。
また、提案フェーズでの要件定義や工数見積もりなどのプロジェクトリード業務と並行し、若手・中堅メンバーが主体的に課題へ挑戦できるようなメンタリングや、組織全体の成長への貢献をしていただくことも期待します。
以下が具体的な業務内容です。
・iOS組織の技術戦略の立案
・提案フェーズの要件定義・工数見積
・企画、要件定義フェーズにおける要望の実現可能性の判断、開発コストの概算、代替案の検討、ユーザ体験
・設計フェーズにおける技術面での判断、意思決定
・社内外含む関係者との技術面に関するコミュニケーション
・エンジニアチーム内のタスクマネジメント
・若手メンバーの育成・メンタリング
・案件におけるリード業務
・iOS組織の課題解決
当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。
特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。
2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務（本人と協議のうえ）
お客様にとって最適な技術選定や仕様の検討を行うと共に、フラーのiOS全体の技術の底上げにも貢献していただくことを期待します。
また、提案フェーズでの要件定義や工数見積もりなどのプロジェクトリード業務と並行し、若手・中堅メンバーが主体的に課題へ挑戦できるようなメンタリングや、組織全体の成長への貢献をしていただくことも期待します。
以下が具体的な業務内容です。
・iOS組織の技術戦略の立案
・提案フェーズの要件定義・工数見積
・企画、要件定義フェーズにおける要望の実現可能性の判断、開発コストの概算、代替案の検討、ユーザ体験
・設計フェーズにおける技術面での判断、意思決定
・社内外含む関係者との技術面に関するコミュニケーション
・エンジニアチーム内のタスクマネジメント
・若手メンバーの育成・メンタリング
・案件におけるリード業務
・iOS組織の課題解決
当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。
特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。
2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務（本人と協議のうえ）
| 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： コアタイム 10:00-15:00（休憩60分）
フレキシブルタイム 7:00-10:00、15:00-22:00
標準労働時間 8時間/日、清算期間は1ヶ月
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 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 175人 |
フラー株式会社
【新潟県内フルリモート／Androidリード候補／自社＆受託】◆要件定義～保守まで一気通貫【グロース市場上場】 のリモートワーク求人
当ポジションでは、Androidアプリの設計・開発に加え、Androidアプリ開発全般のリードをお任せします。
お客様にとって最適な技術選定や仕様の検討を行うと共に、フラーのAndroid全体の技術の底上げにも貢献していただくことを期待します。
また、提案フェーズでの要件定義や工数見積もりなどのプロジェクトリード業務と並行し、若手・中堅メンバーが主体的に課題へ挑戦できるようなメンタリングや、組織全体の成長への貢献をしていただくことも期待します。
以下が具体的な業務内容です。
・Android組織の技術戦略の立案
・提案フェーズの要件定義・工数見積
・企画、要件定義フェーズにおける要望の実現可能性の判断、開発コストの概算、代替案の検討、ユーザ体験
・設計フェーズにおける技術面での判断、意思決定・案件におけるリード業務
・社内外含む関係者との技術面に関するコミュニケーション
・エンジニアチーム内のタスクマネジメント
・若手メンバーの育成・メンタリング
・案件におけるリード業務
・Android組織の課題解決
当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。
特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。
2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務（本人と協議のうえ）
お客様にとって最適な技術選定や仕様の検討を行うと共に、フラーのAndroid全体の技術の底上げにも貢献していただくことを期待します。
また、提案フェーズでの要件定義や工数見積もりなどのプロジェクトリード業務と並行し、若手・中堅メンバーが主体的に課題へ挑戦できるようなメンタリングや、組織全体の成長への貢献をしていただくことも期待します。
以下が具体的な業務内容です。
・Android組織の技術戦略の立案
・提案フェーズの要件定義・工数見積
・企画、要件定義フェーズにおける要望の実現可能性の判断、開発コストの概算、代替案の検討、ユーザ体験
・設計フェーズにおける技術面での判断、意思決定・案件におけるリード業務
・社内外含む関係者との技術面に関するコミュニケーション
・エンジニアチーム内のタスクマネジメント
・若手メンバーの育成・メンタリング
・案件におけるリード業務
・Android組織の課題解決
当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。
特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。
2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務（本人と協議のうえ）
| 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： コアタイム 10:00-15:00（休憩60分）
フレキシブルタイム 7:00-10:00、15:00-22:00
標準労働時間 8時間/日、清算期間は1ヶ月
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 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 175人 |
258件中 41件～50件
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