React×受託開発企業のリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
108件中 11件～20件
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアWebエンジニア】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
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※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20時間～30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/Webエンジニア】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
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア（ジュニア〜ミドル）には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア（ジュニア〜ミドル）には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 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： 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20時間～30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/LLMエンジニア】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
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 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： 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20時間～30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/機械学習エンジニア】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
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 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20時間～30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/シニアAI/LLMエンジニア】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
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【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20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社ホープス
【地方フルリモート/首都圏ハイブリ/Pyhon】プライム市場上場SHIFTグループで30年以上のの実績あるERP導入支援企業！ のリモートワーク求人
【会社概要】
ホープスは、ERP・ERP周辺のシステム開発・導入、
コンサルティングを主軸にイノベーションを起こすためのソリューションを提供する会社です。
・MISSION「ワークをもっとワクワクに」
ヒトが元気になれば、ビジネスも活性化する。
ヒトが何をすべきかを追求し、ITの力で “働くを楽しく” へリノベートすることで社会に貢献します。
・VISION「基幹系業務DXをリード」
ITの力で人手不足の解消と流動性の拡大に寄与するサービスを提供し、世の中の仕事の標準化の輪を広げます。
【ポジションの魅力】
・公共系プライム案件へのチャレンジができる！
・上流工程の経験を積むことが可能なため、スキルアップができる！
・プロジェクトによりAI関連の業務に携わるチャンスあり！
・ハイブリッド勤務可能！地方在住者はフルリモート勤務相談可！
・年間平均昇給率は7.2%！正当な評価制度のもと、実績に応じた昇給の実現が可能！
【ポジションについて】
本ポジションは、官公庁や自治体などの公共系向けソリューション導入・開発に携わっていただきます。
具体的には、以下のような業務を想定しております。
・官公庁や自治体などの公共系ソリューション導入・開発
・業務システムへのアドオン開発
・Pythonを用いたバックエンド開発
・Reactを用いたフロントエンド開発
・要件定義～設計、実装、テスト、保守までの一連の工程
※ご経験・スキルに応じて、担当業務のアサインをさせていただきます。
売上過去最高記録を更新している当社では、今まさに第二次創業期として
準大手から中堅規模の企業に特化して、プライム案件、ERP導入案件、DX推進案件の拡大に注力しております。
公共系ソリューション導入・開発エンジニアとして組織を一緒に作っていただける方を募集しております。
【ホープスの目指す世界】
《ERP導入を支援し、業務標準化の輪を広げる》
国内全体では基幹業務の標準化は急務であるものの、大手・準大手から中堅規模の企業においては実現していない企業が多くERP導入の課題感は多い状況です。
ホープスはそのような企業への支援戦略を中心に事業を展開しています。
大手企業、中規模企業向けのERP領域でシェアNO.1を目指し国内サプライチェーン全体での業務標準化を狙っています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
ホープスは、ERP・ERP周辺のシステム開発・導入、
コンサルティングを主軸にイノベーションを起こすためのソリューションを提供する会社です。
・MISSION「ワークをもっとワクワクに」
ヒトが元気になれば、ビジネスも活性化する。
ヒトが何をすべきかを追求し、ITの力で “働くを楽しく” へリノベートすることで社会に貢献します。
・VISION「基幹系業務DXをリード」
ITの力で人手不足の解消と流動性の拡大に寄与するサービスを提供し、世の中の仕事の標準化の輪を広げます。
【ポジションの魅力】
・公共系プライム案件へのチャレンジができる！
・上流工程の経験を積むことが可能なため、スキルアップができる！
・プロジェクトによりAI関連の業務に携わるチャンスあり！
・ハイブリッド勤務可能！地方在住者はフルリモート勤務相談可！
・年間平均昇給率は7.2%！正当な評価制度のもと、実績に応じた昇給の実現が可能！
【ポジションについて】
本ポジションは、官公庁や自治体などの公共系向けソリューション導入・開発に携わっていただきます。
具体的には、以下のような業務を想定しております。
・官公庁や自治体などの公共系ソリューション導入・開発
・業務システムへのアドオン開発
・Pythonを用いたバックエンド開発
・Reactを用いたフロントエンド開発
・要件定義～設計、実装、テスト、保守までの一連の工程
※ご経験・スキルに応じて、担当業務のアサインをさせていただきます。
売上過去最高記録を更新している当社では、今まさに第二次創業期として
準大手から中堅規模の企業に特化して、プライム案件、ERP導入案件、DX推進案件の拡大に注力しております。
公共系ソリューション導入・開発エンジニアとして組織を一緒に作っていただける方を募集しております。
【ホープスの目指す世界】
《ERP導入を支援し、業務標準化の輪を広げる》
国内全体では基幹業務の標準化は急務であるものの、大手・準大手から中堅規模の企業においては実現していない企業が多くERP導入の課題感は多い状況です。
ホープスはそのような企業への支援戦略を中心に事業を展開しています。
大手企業、中規模企業向けのERP領域でシェアNO.1を目指し国内サプライチェーン全体での業務標準化を狙っています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
「バックオフィスDX」「Make work fun！」をモットーに、
バックオフィス業務プロセスとそこに関わる人たちの働き方を変えていくことを通して、 企業競争力を向上させることを使命としています。 株式会社ホープスは、ERP・EPMを中心とした基幹系システムの支援を主軸に、スクラッチ開発やコンサルティングまで幅広いサービスを提供しています。クラウドERPやローコード開発を柱とし、業務効率化やDX推進、経営分析、マーケティングなど多岐にわたるソリューションを展開。特に、SAP S/4HANA® CloudやOracle ERP Cloudなどを活用し、企業の業務プロセスを最適化し、経営管理の強化を図っています1。 社風/文化 ホープスは、若手社員が活躍できる環境で、社内の風通しが良く、活気に満ちた雰囲気が特徴です。多様性を重視し、様々な国籍や背景を持つ社員が協力し合いながら働いています。チームワークを大切にし、社員同士のコミュニケーションが活発です2。 働き方/リモートワーク ホープスでは、リモートワーク活用があり平均週2～3日の在宅勤務が可能です。転勤はなく、プロジェクトに応じて柔軟な働き方ができます。残業は月平均10時間程度と少なく、ワークライフバランスを重視した環境が整っています。 |
||
| 設立年数 | 36年 | 従業員数 | 772人 |
株式会社HRbase
【地方フルリモ/フルフレックス/フルスタックエンジニア】労務専門AIエージェント/生成AI活用のHRプロダクト のリモートワーク求人
■■「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい■■
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
私たちは、社労士の思考プロセスと膨大な実務ノウハウを学習させた、唯一無二の「労務専門AIエージェント」を提供しています。
汎用的な生成AIでは真似できない、法令の正確な解釈と実務への落とし込みを両立。2026年4月には「労務管理の、安心革命。」を新スローガンに掲げるリブランディングを行い、プロダクトとしてもさらなる進化を遂げました。
現在は、これまで既存の労務DXツールでは対応しきれなかった、法改正対応や労務相談といった複雑な判断を伴う「非定型業務」の標準化・自動化に挑んでいます。労務管理における「調べる」「判断する」「実行する」すべてのプロセスにおいてAIが担える領域を広げ、実務担当者が抱える目に見えない不安や心理的負担を解消し、本来注力すべき業務に集中できる環境の実現を目指しています。
【企業向け｜労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」に加え、現場に確かな「安心」を提供するサービスです。年々複雑化する労働法令や法改正に対応するために開発された、高精度なAIが、質問への回答のみならず、実務を手厚くサポートします。 直近では、法的リスクを瞬時に可視化し規程案を提示する「就業規則チェック機能」や、従業員からの質問に対して就業規則や社内マニュアルを基に回答文を自動作成する「社内問い合わせの返信自動作成機能」、特定の業務シーンに特化した「アシスタントAI」などを続々とリリース。単なる質問回答に留まらず、トラブル予防や担当者の知識強化まで一気通貫で支援しています。
【社労士向け｜労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、専門家である社労士の業務を劇的に変革するために生まれたAIサービスです。属人化しがちだった複雑な労務相談業務において、社労士の思考プロセスとナレッジベースを融合したAIが強力にアシストします。 法改正対応や規程整備、煩雑な調べ物、文章・資料作成といった負担をAIが大幅に軽減することで、対応スピードの向上や若手の人材育成を支援。社労士が顧問先に合わせた、より付加価値の高い「質の高いサポート」に注力できる体制づくりに貢献しています。
■■日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション■■
私たちのミッションは『働くをカラフルに』。
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
まず、法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。
終わらない法改正への対応、多様化する雇用形態への対応など、企業に求められる労務対応の水準は上がり続け、現場の負担は限界に達しています。
社会全体のコンプライアンス意識が高まる中で、知識不足や解釈ミスによる労務管理の不備が、一瞬にして企業価値を毀損する致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成は極めて困難です。
その結果、これまでの労務DXツールが得意とした「給与計算や入退社手続きなどの定型業務」は効率化できても、判断を伴う「非定型業務」は人手に頼らざるを得ず、業務の属人化や担当者の精神的プレッシャーという悪循環が生まれていました。
私たちは、この根深い課題に正面から向き合い、労務管理に内在する「不安」を生み出しやすい構造そのものを変えるために立ち上がりました。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、複雑な労務情報を標準化し、AI時代を見通した労務管理の「安心革命」を実現。 労務担当者、社労士、そしてその先にいるすべての働く人が安心できる社会を目指しています。
仕事内容
プロダクトマネージャー、デザイナー、他のエンジニアと連携しながら、単なる実装にとどまらず「どのように設計すべきか」を自ら提案し、チームを技術面から牽引していく役割です。
◆取り組んでいただくお仕事内容
・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術選定のリード
・システム横断の技術的課題の発見/解決の推進
・設計方針・技術的意思決定の策定とその推進（中長期視点含む）
・Goを用いたバックエンド開発・運用
・React x Next.js x TypeScript を用いたフロントエンド開発・運用
・AWSを中心としたインフラ基盤構築・運用
◆利用ツール
・Go, PostgreSQL, AWS(ECS, Lambda, CloudFront, S3), Azure AI Search, OpenAI API, Dify.AI
・Cursor, Github Copilot などAIコーディングアシスタントツールは会社の経費で利用できます。
◆得られる経験
・AIスタートアップの成長フェーズにおけるチーム開発・変化のダイナミズムの経験
・AI駆動開発アプローチが主となる開発組織の在り方を設計し牽引した経験
・AI技術の調査/検証を頻繁に行っており、常に最新のAI技術について学ぶ経験
-直近の調査例：LLM wiki, Mastra, OpenClaw, Claude Code To Figma, Stitch, 等
風通しの良い社風のため、コーディング以外にもプロダクトやサービス開発に対し意見を交わしやすい環境です。
単に技術を追求するだけではなく、テストファースト、レビュー文化、自動デプロイなどに対応し、エンジニアの心理的安全を重視した開発環境づくりに積極的に取り組み中です。またエンジニアがビジネスサイドと共に議論し、仕様決定のプロセスに積極的に参画できる文化があることも特徴です。
【業務の変更の範囲】
無
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
私たちは、社労士の思考プロセスと膨大な実務ノウハウを学習させた、唯一無二の「労務専門AIエージェント」を提供しています。
汎用的な生成AIでは真似できない、法令の正確な解釈と実務への落とし込みを両立。2026年4月には「労務管理の、安心革命。」を新スローガンに掲げるリブランディングを行い、プロダクトとしてもさらなる進化を遂げました。
現在は、これまで既存の労務DXツールでは対応しきれなかった、法改正対応や労務相談といった複雑な判断を伴う「非定型業務」の標準化・自動化に挑んでいます。労務管理における「調べる」「判断する」「実行する」すべてのプロセスにおいてAIが担える領域を広げ、実務担当者が抱える目に見えない不安や心理的負担を解消し、本来注力すべき業務に集中できる環境の実現を目指しています。
【企業向け｜労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」に加え、現場に確かな「安心」を提供するサービスです。年々複雑化する労働法令や法改正に対応するために開発された、高精度なAIが、質問への回答のみならず、実務を手厚くサポートします。 直近では、法的リスクを瞬時に可視化し規程案を提示する「就業規則チェック機能」や、従業員からの質問に対して就業規則や社内マニュアルを基に回答文を自動作成する「社内問い合わせの返信自動作成機能」、特定の業務シーンに特化した「アシスタントAI」などを続々とリリース。単なる質問回答に留まらず、トラブル予防や担当者の知識強化まで一気通貫で支援しています。
【社労士向け｜労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、専門家である社労士の業務を劇的に変革するために生まれたAIサービスです。属人化しがちだった複雑な労務相談業務において、社労士の思考プロセスとナレッジベースを融合したAIが強力にアシストします。 法改正対応や規程整備、煩雑な調べ物、文章・資料作成といった負担をAIが大幅に軽減することで、対応スピードの向上や若手の人材育成を支援。社労士が顧問先に合わせた、より付加価値の高い「質の高いサポート」に注力できる体制づくりに貢献しています。
■■日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション■■
私たちのミッションは『働くをカラフルに』。
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
まず、法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。
終わらない法改正への対応、多様化する雇用形態への対応など、企業に求められる労務対応の水準は上がり続け、現場の負担は限界に達しています。
社会全体のコンプライアンス意識が高まる中で、知識不足や解釈ミスによる労務管理の不備が、一瞬にして企業価値を毀損する致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成は極めて困難です。
その結果、これまでの労務DXツールが得意とした「給与計算や入退社手続きなどの定型業務」は効率化できても、判断を伴う「非定型業務」は人手に頼らざるを得ず、業務の属人化や担当者の精神的プレッシャーという悪循環が生まれていました。
私たちは、この根深い課題に正面から向き合い、労務管理に内在する「不安」を生み出しやすい構造そのものを変えるために立ち上がりました。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、複雑な労務情報を標準化し、AI時代を見通した労務管理の「安心革命」を実現。 労務担当者、社労士、そしてその先にいるすべての働く人が安心できる社会を目指しています。
仕事内容
プロダクトマネージャー、デザイナー、他のエンジニアと連携しながら、単なる実装にとどまらず「どのように設計すべきか」を自ら提案し、チームを技術面から牽引していく役割です。
◆取り組んでいただくお仕事内容
・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術選定のリード
・システム横断の技術的課題の発見/解決の推進
・設計方針・技術的意思決定の策定とその推進（中長期視点含む）
・Goを用いたバックエンド開発・運用
・React x Next.js x TypeScript を用いたフロントエンド開発・運用
・AWSを中心としたインフラ基盤構築・運用
◆利用ツール
・Go, PostgreSQL, AWS(ECS, Lambda, CloudFront, S3), Azure AI Search, OpenAI API, Dify.AI
・Cursor, Github Copilot などAIコーディングアシスタントツールは会社の経費で利用できます。
◆得られる経験
・AIスタートアップの成長フェーズにおけるチーム開発・変化のダイナミズムの経験
・AI駆動開発アプローチが主となる開発組織の在り方を設計し牽引した経験
・AI技術の調査/検証を頻繁に行っており、常に最新のAI技術について学ぶ経験
-直近の調査例：LLM wiki, Mastra, OpenClaw, Claude Code To Figma, Stitch, 等
風通しの良い社風のため、コーディング以外にもプロダクトやサービス開発に対し意見を交わしやすい環境です。
単に技術を追求するだけではなく、テストファースト、レビュー文化、自動デプロイなどに対応し、エンジニアの心理的安全を重視した開発環境づくりに積極的に取り組み中です。またエンジニアがビジネスサイドと共に議論し、仕様決定のプロセスに積極的に参画できる文化があることも特徴です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 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：9:00～18:00
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） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 30人 |
株式会社HRbase
【地方フルリモ/フルフレックス/プロダクトマネージャー（PdM）兼プロジェクトマネージャー（PM）候補】労務専門AIエージェントの開発組織をリード のリモートワーク求人
労務管理領域に特化したAIエージェントの実現に向けて、プロダクト戦略に基づいた開発プロジェクトが今後起案・実行されます。
その中で、プロダクトマネージャー（PdM）兼プロジェクトマネージャー（PM）として、特に以下に示す業務について推進していただきます。
【具体的には】
▼プロダクトマネージャーとして
◆プロダクトロードマップの策定
顧客ヒアリングやプロダクトの利用ログ等からプロダクト戦略を策定し、ロードマップとして策定。
◆プロダクトの要件定義
既存プロダクトの改善/新規開発を含め、プロダクトに求められる機能/非機能要件、画面仕様を策定。
◆UI/UXデザイン策定
業務委託のデザイナーと連携しながらFigma等でUI/UXデザインを策定。
◆ステークホルダーとの調整
プロダクトを取り巻くステークホルダー（経営層、レベニューチーム、開発チーム）との調整・折衝。
▼プロジェクトマネージャーとして
◆スコープマネジメント
プロダクト戦略上のスコープ、及び、HRbaseユーザーあるいは営業/CSチーム等から連携された要望の対応要否・状況の管理。
◆スケジュールマネジメント
新規プロダクト開発および不具合修正に係る作業状況の管理。
システム開発技術に関する知識をベースに、主にエンジニアとコミュニケーションを行い、課題の有無を把握。
◆品質マネジメント
プロジェクト全体で発生したレビュー指摘やテスト不具合、成果物自体のチェックを基にした品質評価および改善アクションの実行管理。
エンジニアチームとのコミュニケーションを通して、品質改善を主導。
◆リスクマネジメント
労務管理AIエージェント開発における技術/ビジネス/運用リスク等の管理。
【この仕事を通じて得られるご経験】
・プロダクト戦略や開発ロードマップ策定の知識及び経験
・AIエージェント開発に関する知識及び経験
・AIエージェント志向の仕事のやり方
【業務の変更の範囲】
無
その中で、プロダクトマネージャー（PdM）兼プロジェクトマネージャー（PM）として、特に以下に示す業務について推進していただきます。
【具体的には】
▼プロダクトマネージャーとして
◆プロダクトロードマップの策定
顧客ヒアリングやプロダクトの利用ログ等からプロダクト戦略を策定し、ロードマップとして策定。
◆プロダクトの要件定義
既存プロダクトの改善/新規開発を含め、プロダクトに求められる機能/非機能要件、画面仕様を策定。
◆UI/UXデザイン策定
業務委託のデザイナーと連携しながらFigma等でUI/UXデザインを策定。
◆ステークホルダーとの調整
プロダクトを取り巻くステークホルダー（経営層、レベニューチーム、開発チーム）との調整・折衝。
▼プロジェクトマネージャーとして
◆スコープマネジメント
プロダクト戦略上のスコープ、及び、HRbaseユーザーあるいは営業/CSチーム等から連携された要望の対応要否・状況の管理。
◆スケジュールマネジメント
新規プロダクト開発および不具合修正に係る作業状況の管理。
システム開発技術に関する知識をベースに、主にエンジニアとコミュニケーションを行い、課題の有無を把握。
◆品質マネジメント
プロジェクト全体で発生したレビュー指摘やテスト不具合、成果物自体のチェックを基にした品質評価および改善アクションの実行管理。
エンジニアチームとのコミュニケーションを通して、品質改善を主導。
◆リスクマネジメント
労務管理AIエージェント開発における技術/ビジネス/運用リスク等の管理。
【この仕事を通じて得られるご経験】
・プロダクト戦略や開発ロードマップ策定の知識及び経験
・AIエージェント開発に関する知識及び経験
・AIエージェント志向の仕事のやり方
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 750 〜 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：9:00～18:00
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） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 30人 |
株式会社mediba
【首都圏ハイブリッド／フロントエンドエンジニア／Next.js,Reactの実務経験3年以上】Pontaパスアプリにおいてフロントエンド領域でのリーダー候補募集 のリモートワーク求人
今回、Pontaパスアプリにおいてフロントエンド領域でのリーダー候補のフロントエンドエンジニアを募集しています。
■お仕事内容
テクノロジーセンターにて、Pontaパスを中心とした大規模サブスクリプションサービスのフロントエンド開発・運用を担っていただきます。
◆詳細
・Next.js (App Router) / React / TypeScript を用いた Web アプリケーションの開発・運用
・CSS Modules + SCSS によるコンポーネントベースのスタイリング実装
・Google Tag Manager / Google Analytics を用いたユーザートラッキング・行動解析の実装
・Vitest + Testing Library + Playwright によるテスト設計・実装
・デザイナー・バックエンドエンジニア・プランナー・アナリストとの連携
・ユーザーに快適なブラウジング体験を提供するためのパフォーマンス改善
・サービス運営・改善のための技術的支援
※ AIツールとして、ClaudeCode, Github Copilotの利用が可能です。
■弊社の会社概要、技術スタックは、以下資料をご覧ください。
https://speakerdeck.com/mediba/about-mediba
https://qiita.com/primunu/items/18f7d5215201a3fcaba1
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務への異動を命じることがある
■お仕事内容
テクノロジーセンターにて、Pontaパスを中心とした大規模サブスクリプションサービスのフロントエンド開発・運用を担っていただきます。
◆詳細
・Next.js (App Router) / React / TypeScript を用いた Web アプリケーションの開発・運用
・CSS Modules + SCSS によるコンポーネントベースのスタイリング実装
・Google Tag Manager / Google Analytics を用いたユーザートラッキング・行動解析の実装
・Vitest + Testing Library + Playwright によるテスト設計・実装
・デザイナー・バックエンドエンジニア・プランナー・アナリストとの連携
・ユーザーに快適なブラウジング体験を提供するためのパフォーマンス改善
・サービス運営・改善のための技術的支援
※ AIツールとして、ClaudeCode, Github Copilotの利用が可能です。
■弊社の会社概要、技術スタックは、以下資料をご覧ください。
https://speakerdeck.com/mediba/about-mediba
https://qiita.com/primunu/items/18f7d5215201a3fcaba1
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務への異動を命じることがある
| 想定年収 | 480 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ●フレックスタイム制
コアタイム無し、フレキシブルタイム5:00-22:00
標準労働時間：7時間
始業および終業の時間は労働者の決定に委ねる（当社規程による）
※月間の労働時間の合計が月間所定労働時間を超過した場合、超過分の割増手当を支給
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均10時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
KDDI 株式会社の auスマートパスを中心としたau関連サービス運営の他、幅広い分野でサービスを展開し、ユーザーがインターネットを通じて必要な時に必要な情報にアクセスできる環境づくりのためのサービスを提供しています。
|
||
| 設立年数 | 27年 | 従業員数 | 519人 |
株式会社SP
【首都圏ハイブリッド/WEBアプリケーション開発エンジニア/Go+React】フルスタックエンジニアとして活躍可能！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
CI/CDを取り入れたスクラム体制やテスト駆動開発をはじめとしたアジャイル開発のほかに、
生成AIを活用した高品質なアウトプットなどの”今”必要とされている知見をプロジェクトを通して習得することができます。
AWS環境やさまざまな開発言語を扱うため、フルスタックエンジニアとして活躍可能なポジションです。
さらに大規模Webサービスの受注比率が高いSPでは、顧客満足度や品質を大切にしていることから体系的なプロジェクト経験を通して、常に求められる人材に成長することが可能です。
そんな環境で一緒に成長できる仲間を募集しています。
【業務内容】
WEBシステムまたはアプリケーション開発における基本設計〜運用まで
【実績】
・テレビ配信サービス（TVer、DMM TV）
・決済サービス（楽天ペイメント）
・資産運用サービス（ウェルスナビ）
・求人サービスのUI/UX改善(dip,マイナビ）
・マンション居住者向けDX支援（三菱UFJ)
・3Dアバター接客サービス開発（トランスコスモス）
・ECサイト構築（セブン＆アイ,au PAYマーケット,ヨドバシカメラ)
・オンデマンド映像配信サービス開発（NTT docomo）
・業務管理システム開発(at home)
・iOS版POSレジアプリ開発（RECRUIT）
・DMM TV
・eスポーツ運営のDX対応
・富裕層向け人間ドックサービス開発
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
CI/CDを取り入れたスクラム体制やテスト駆動開発をはじめとしたアジャイル開発のほかに、
生成AIを活用した高品質なアウトプットなどの”今”必要とされている知見をプロジェクトを通して習得することができます。
AWS環境やさまざまな開発言語を扱うため、フルスタックエンジニアとして活躍可能なポジションです。
さらに大規模Webサービスの受注比率が高いSPでは、顧客満足度や品質を大切にしていることから体系的なプロジェクト経験を通して、常に求められる人材に成長することが可能です。
そんな環境で一緒に成長できる仲間を募集しています。
【業務内容】
WEBシステムまたはアプリケーション開発における基本設計〜運用まで
【実績】
・テレビ配信サービス（TVer、DMM TV）
・決済サービス（楽天ペイメント）
・資産運用サービス（ウェルスナビ）
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・ECサイト構築（セブン＆アイ,au PAYマーケット,ヨドバシカメラ)
・オンデマンド映像配信サービス開発（NTT docomo）
・業務管理システム開発(at home)
・iOS版POSレジアプリ開発（RECRUIT）
・DMM TV
・eスポーツ運営のDX対応
・富裕層向け人間ドックサービス開発
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 450 〜 600 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
私たち株式会社SPでは事業会社のサービス拡充を事業会社のスタッフと一緒に行っています。
ユーザーとのタッチポイントがスマートフォンという実情からネイティブアプリ開発や、UI/UXの改善、プロモーション戦略支援とサービスを成長させるために、顧客と一丸となり、プロジェクトに取り組んでいます。 【事業内容】 ・システムインテグレーション ・DX支援 ・オフショア開発 ＜弊社の特徴＞ ●大規模サービスのプロジェクト ●資金調達をしたスタートアップのプロトタイプ開発と両極端の2つのプロジェクトが多いことで0→1の立ち上げが好きな人、1→10が好きな人でアサインするプロジェクトを分けることが可能です。 働き方についても、複数の選択肢を用意しておりますのでまずは、カジュアルにお話をさせて下さい。 ≪取引実績例≫ SQUARE ENIX 、LINE、日テレ、dip、ZENRIN、GMO、FUJIFILMなど。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 152人 |
108件中 11件～20件
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