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107件中 1件～10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/プロダクトマネージャー（PdM）】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。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして、顧客・ユーザーの課題探索から、プロダクト戦略、要件定義、仕様策定、開発推進、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
単なる仕様管理ではなく、AI技術をどのように顧客価値・事業価値に変換するかを考え、プロダクトを成長させることがミッションです。
◼️ポジションの魅力
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
自社プロダクトとしては、特許・知財業務を支援する AI特許ロケット や、ヒアリング・面談・調査業務を支援する AIインタビュアー など、生成AIを活用した新規プロダクト開発を進めています。
PdMには、こうしたプロダクトの0→1・1→10フェーズにおいて、ユーザー課題を深く理解し、AIエンジニア・Webエンジニア・Bizメンバーと連携しながら、価値あるプロダクトに磨き込んでいく役割を期待しています。
AI技術そのものを理解することも重要ですが、それ以上に「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」を定義し、プロダクトとして成立させる力が求められます。
◼️仕事のやりがい
- AIプロダクトの0→1・1→10フェーズに深く関われる
- 製造業を中心としたリアルな業務課題に向き合い、AIで解決策を形にできる
- LLM・RAG・AIエージェントなどの最新技術を、顧客価値に変換する経験ができる
- CEO・COO・BizDev・AIエンジニア・Webエンジニアと近い距離でプロダクト開発を推進できる
- 顧客ヒアリング、仮説検証、仕様策定、開発推進、改善まで一気通貫で関われる
- PMF前後のプロダクトを、自らの意思決定で成長させる経験ができる
- 将来的にはプロダクト責任者、事業責任者、CPO候補など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。
- 自社AIプロダクトのプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 顧客・ユーザーへのヒアリング、業務課題の整理、仮説検証
- 市場調査、競合調査、ユーザー課題の分析
- プロダクトビジョン、提供価値、ターゲットユーザーの整理
- 要件定義、仕様策定、画面設計、ユーザーストーリー作成
- AIエンジニア、Webエンジニア、デザイナー、Bizメンバーとの開発推進
- LLM・RAG・AIエージェント等を活用した機能企画
- プロトタイプ作成、ユーザーテスト、フィードバック収集
- 開発優先順位の決定、バックログ管理、リリース管理
- 利用データ、ユーザーフィードバックをもとにしたプロダクト改善
- 営業・CS・マーケティングと連携したGo To Market推進
- プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善施策の立案
- 必要に応じた顧客提案、導入支援、社内外へのプロダクト説明
◼️担当するプロジェクト例
- AI特許ロケット
特許・知財業務を支援するAIプロダクト
発明情報、技術資料、特許文書などを扱う検索・要約・生成・構造化機能
知財担当者・研究開発者の業務フロー改善
- AIインタビュアー
ヒアリング・面談・調査業務を支援するAIプロダクト
質問生成、深掘り、回答分析、要約、レポート生成
採用、人事、営業、CS、調査、コンサルティング領域への展開
- 製造業向けAI業務支援プロダクト
図面、帳票、PDF、マニュアル、問い合わせ履歴などを扱うAIアプリケーション
熟練者の暗黙知や社内ナレッジを活用するRAG・AIエージェント
現場業務の効率化、脱属人化、品質向上を支援するプロダクト
【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。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして、顧客・ユーザーの課題探索から、プロダクト戦略、要件定義、仕様策定、開発推進、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
単なる仕様管理ではなく、AI技術をどのように顧客価値・事業価値に変換するかを考え、プロダクトを成長させることがミッションです。
◼️ポジションの魅力
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
自社プロダクトとしては、特許・知財業務を支援する AI特許ロケット や、ヒアリング・面談・調査業務を支援する AIインタビュアー など、生成AIを活用した新規プロダクト開発を進めています。
PdMには、こうしたプロダクトの0→1・1→10フェーズにおいて、ユーザー課題を深く理解し、AIエンジニア・Webエンジニア・Bizメンバーと連携しながら、価値あるプロダクトに磨き込んでいく役割を期待しています。
AI技術そのものを理解することも重要ですが、それ以上に「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」を定義し、プロダクトとして成立させる力が求められます。
◼️仕事のやりがい
- AIプロダクトの0→1・1→10フェーズに深く関われる
- 製造業を中心としたリアルな業務課題に向き合い、AIで解決策を形にできる
- LLM・RAG・AIエージェントなどの最新技術を、顧客価値に変換する経験ができる
- CEO・COO・BizDev・AIエンジニア・Webエンジニアと近い距離でプロダクト開発を推進できる
- 顧客ヒアリング、仮説検証、仕様策定、開発推進、改善まで一気通貫で関われる
- PMF前後のプロダクトを、自らの意思決定で成長させる経験ができる
- 将来的にはプロダクト責任者、事業責任者、CPO候補など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。
- 自社AIプロダクトのプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 顧客・ユーザーへのヒアリング、業務課題の整理、仮説検証
- 市場調査、競合調査、ユーザー課題の分析
- プロダクトビジョン、提供価値、ターゲットユーザーの整理
- 要件定義、仕様策定、画面設計、ユーザーストーリー作成
- AIエンジニア、Webエンジニア、デザイナー、Bizメンバーとの開発推進
- LLM・RAG・AIエージェント等を活用した機能企画
- プロトタイプ作成、ユーザーテスト、フィードバック収集
- 開発優先順位の決定、バックログ管理、リリース管理
- 利用データ、ユーザーフィードバックをもとにしたプロダクト改善
- 営業・CS・マーケティングと連携したGo To Market推進
- プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善施策の立案
- 必要に応じた顧客提案、導入支援、社内外へのプロダクト説明
◼️担当するプロジェクト例
- AI特許ロケット
特許・知財業務を支援するAIプロダクト
発明情報、技術資料、特許文書などを扱う検索・要約・生成・構造化機能
知財担当者・研究開発者の業務フロー改善
- AIインタビュアー
ヒアリング・面談・調査業務を支援するAIプロダクト
質問生成、深掘り、回答分析、要約、レポート生成
採用、人事、営業、CS、調査、コンサルティング領域への展開
- 製造業向けAI業務支援プロダクト
図面、帳票、PDF、マニュアル、問い合わせ履歴などを扱うAIアプリケーション
熟練者の暗黙知や社内ナレッジを活用するRAG・AIエージェント
現場業務の効率化、脱属人化、品質向上を支援するプロダクト
【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 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/プロダクトエンジニア】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
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。
◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100％プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります
◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善
スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等
【業務の変更の範囲】
無
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。
◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100％プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります
◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善
スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等
【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/エンジニアリングマネージャー】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。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担う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。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード／リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【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。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担う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。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード／リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【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 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webプロダクトエンジニア_AI特許ロケット】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。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性
◼️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特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計
【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。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性
◼️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特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※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プロダクトエンジニア_AI特許ロケット】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、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。
AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAIプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。
発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。
特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。
そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。
- 発明情報・技術資料の構造化
- 特許文書・技術文書の検索・要約・比較
- 先行技術調査を支援するRAG・検索体験
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理
- 専門性の高い文書生成における品質管理
- ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計
- 知財業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさを磨き込んでいただきます。
◼️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特許ロケットのAI機能設計・開発・運用
- LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発
- 特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発
- 発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発
- 特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発
- 技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発
- プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善
- 知財業務フローを踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- 発明情報の構造化・要点抽出機能
- 技術資料をもとにした特許文書作成支援機能
- 特許文書・技術文書の要約・分類機能
- 先行技術調査を支援する検索・RAG機能
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能
- 発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能
- 特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能
- 関連文献・先行技術との比較支援機能
- AI出力の根拠提示・参照元表示機能
- 知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計
【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、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。
AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAIプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。
発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。
特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。
そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。
- 発明情報・技術資料の構造化
- 特許文書・技術文書の検索・要約・比較
- 先行技術調査を支援するRAG・検索体験
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理
- 専門性の高い文書生成における品質管理
- ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計
- 知財業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさを磨き込んでいただきます。
◼️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特許ロケットのAI機能設計・開発・運用
- LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発
- 特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発
- 発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発
- 特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発
- 技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発
- プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善
- 知財業務フローを踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- 発明情報の構造化・要点抽出機能
- 技術資料をもとにした特許文書作成支援機能
- 特許文書・技術文書の要約・分類機能
- 先行技術調査を支援する検索・RAG機能
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能
- 発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能
- 特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能
- 関連文献・先行技術との比較支援機能
- AI出力の根拠提示・参照元表示機能
- 知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※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プロダクトエンジニア_AIインタビュアー】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。
AIインタビュアーは、インタビュー・ヒアリング・面談・調査業務をAIで支援する新規プロダクトです。
LLM・音声認識・対話AIを活用した体験価値が中核となる一方で、プロダクトが複数企業・複数ユーザーに安定して使われ続けるためには、堅牢なWebアプリケーション基盤が不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、運用性の高いWeb基盤づくりを担っていただきます。
AIインタビュアーを「便利なAI機能」から「企業が安心して使い続けられるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーは、会話データ・音声データ・回答データ・分析結果など、機密性の高い情報を扱うプロダクトです。
そのため、プロダクト設計においては、AI体験の良さだけでなく、企業利用に耐えるセキュリティ、データ管理、権限管理、監査性、可用性が重要です。
また、AIインタビューでは、文字起こし、要約、分析、レポート生成など、時間のかかる処理や外部AI APIとの連携が多く発生します。これらを安定して処理するためには、非同期処理、ジョブ管理、リトライ制御、ログ設計、コスト管理が必要になります。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・ユーザー単位の権限管理
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 高トラフィック時のスケーラビリティ
- 監視・ログ・監査ログの整備
- プロダクト利用状況の可視化
◼️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インタビュアーのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 音声データ、文字起こしデータ、回答データ、分析結果を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・音声認識API利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 高トラフィックや利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AIインタビュアーのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログの設計・実装
- LLM API・音声認識API利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文字起こし・要約・レポート生成処理の安定実行基盤
- 高トラフィックに耐えるAPI・DB・キャッシュ設計
- プロダクト利用状況を可視化する管理画面・ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
【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。
AIインタビュアーは、インタビュー・ヒアリング・面談・調査業務をAIで支援する新規プロダクトです。
LLM・音声認識・対話AIを活用した体験価値が中核となる一方で、プロダクトが複数企業・複数ユーザーに安定して使われ続けるためには、堅牢なWebアプリケーション基盤が不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、運用性の高いWeb基盤づくりを担っていただきます。
AIインタビュアーを「便利なAI機能」から「企業が安心して使い続けられるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーは、会話データ・音声データ・回答データ・分析結果など、機密性の高い情報を扱うプロダクトです。
そのため、プロダクト設計においては、AI体験の良さだけでなく、企業利用に耐えるセキュリティ、データ管理、権限管理、監査性、可用性が重要です。
また、AIインタビューでは、文字起こし、要約、分析、レポート生成など、時間のかかる処理や外部AI APIとの連携が多く発生します。これらを安定して処理するためには、非同期処理、ジョブ管理、リトライ制御、ログ設計、コスト管理が必要になります。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・ユーザー単位の権限管理
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 高トラフィック時のスケーラビリティ
- 監視・ログ・監査ログの整備
- プロダクト利用状況の可視化
◼️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インタビュアーのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 音声データ、文字起こしデータ、回答データ、分析結果を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・音声認識API利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 高トラフィックや利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AIインタビュアーのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログの設計・実装
- LLM API・音声認識API利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文字起こし・要約・レポート生成処理の安定実行基盤
- 高トラフィックに耐えるAPI・DB・キャッシュ設計
- プロダクト利用状況を可視化する管理画面・ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※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プロダクトエンジニア_AIインタビュアー】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。
企業活動において、顧客理解、ユーザーインタビュー、採用面談、業務ヒアリング、社内ナレッジ収集など、「人から情報を引き出す」プロセスは非常に重要です。
一方で、インタビューの設計、実施、記録、要約、分析、示唆出しには多くの時間とスキルが必要であり、属人的になりやすい領域でもあります。
AIインタビュアー は、LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェント等を活用し、「人に聞く」「深掘る」「整理する」「示唆に変える」というプロセスをAIで支援するプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
単なるチャットボットや議事録ツールではなく、目的に応じて問いを設計し、対話を進め、情報を構造化し、意思決定につながる示唆を生み出すAIプロダクトをつくることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーが目指すのは、単に「会話を文字起こしするツール」ではありません。
重要なのは、ユーザーの目的に応じて、AIが適切に問いを立て、回答に応じて深掘りし、得られた情報を構造化し、次の意思決定に使える形に変換することです。
たとえば、採用面談であれば候補者の経験や価値観を深掘りし、顧客インタビューであれば課題やニーズを引き出し、業務ヒアリングであれば現場の暗黙知や業務フローを整理する必要があります。
そのため、AIインタビュアーでは以下を重視しています。
- 自然で違和感のない対話体験
- 目的に応じた質問設計
- 回答内容に応じた深掘り
- 発話内容の構造化・分類・要約
- 複数インタビューの横断分析
- 意思決定に使えるレポート生成
- ユーザーの業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、AIの出力品質だけでなく、「ユーザーが本当に使いやすいか」「業務の中で自然に使われるか」まで考えながら、AI体験を磨き込んでいただきます。
◼️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インタビュアーのAI機能設計・開発・運用
- LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェントを活用した機能開発
- インタビュー設計、質問生成、深掘り質問、回答分析に関する機能開発
- 回答内容の要約、分類、構造化、レポート生成機能の開発
- 音声認識・文字起こし・要約機能の開発
- プロンプト設計、対話設計、評価設計、精度改善
- ユーザー体験を踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- ユーザーフィードバックや利用ログを踏まえた機能改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- AIによるインタビュー設計・質問生成機能
- 回答内容に応じた自動深掘り質問機能
- 音声認識・文字起こし・要約機能
- インタビュー結果の構造化・タグ付け・分類機能
- 複数インタビュー結果を横断した分析・示唆抽出機能
- 面談・ヒアリング内容の自動レポート生成
- ユーザーごとの目的に応じたAIインタビュー体験の最適化
- AIによる業務ヒアリング・社内ナレッジ収集支援
- 回答品質・質問品質を評価するための評価基盤づくり
- ユーザーの発話・回答データを活用したAI機能改善
【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。
企業活動において、顧客理解、ユーザーインタビュー、採用面談、業務ヒアリング、社内ナレッジ収集など、「人から情報を引き出す」プロセスは非常に重要です。
一方で、インタビューの設計、実施、記録、要約、分析、示唆出しには多くの時間とスキルが必要であり、属人的になりやすい領域でもあります。
AIインタビュアー は、LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェント等を活用し、「人に聞く」「深掘る」「整理する」「示唆に変える」というプロセスをAIで支援するプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
単なるチャットボットや議事録ツールではなく、目的に応じて問いを設計し、対話を進め、情報を構造化し、意思決定につながる示唆を生み出すAIプロダクトをつくることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーが目指すのは、単に「会話を文字起こしするツール」ではありません。
重要なのは、ユーザーの目的に応じて、AIが適切に問いを立て、回答に応じて深掘りし、得られた情報を構造化し、次の意思決定に使える形に変換することです。
たとえば、採用面談であれば候補者の経験や価値観を深掘りし、顧客インタビューであれば課題やニーズを引き出し、業務ヒアリングであれば現場の暗黙知や業務フローを整理する必要があります。
そのため、AIインタビュアーでは以下を重視しています。
- 自然で違和感のない対話体験
- 目的に応じた質問設計
- 回答内容に応じた深掘り
- 発話内容の構造化・分類・要約
- 複数インタビューの横断分析
- 意思決定に使えるレポート生成
- ユーザーの業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、AIの出力品質だけでなく、「ユーザーが本当に使いやすいか」「業務の中で自然に使われるか」まで考えながら、AI体験を磨き込んでいただきます。
◼️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インタビュアーのAI機能設計・開発・運用
- LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェントを活用した機能開発
- インタビュー設計、質問生成、深掘り質問、回答分析に関する機能開発
- 回答内容の要約、分類、構造化、レポート生成機能の開発
- 音声認識・文字起こし・要約機能の開発
- プロンプト設計、対話設計、評価設計、精度改善
- ユーザー体験を踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- ユーザーフィードバックや利用ログを踏まえた機能改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- AIによるインタビュー設計・質問生成機能
- 回答内容に応じた自動深掘り質問機能
- 音声認識・文字起こし・要約機能
- インタビュー結果の構造化・タグ付け・分類機能
- 複数インタビュー結果を横断した分析・示唆抽出機能
- 面談・ヒアリング内容の自動レポート生成
- ユーザーごとの目的に応じたAIインタビュー体験の最適化
- AIによる業務ヒアリング・社内ナレッジ収集支援
- 回答品質・質問品質を評価するための評価基盤づくり
- ユーザーの発話・回答データを活用したAI機能改善
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※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/テックリード／リード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、Web領域の技術責任者候補として、AIエンジニア、PM、Bizメンバーと連携しながら、AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体の技術設計・開発推進を担っていただきます。
単なる実装担当ではなく、技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセス改善、メンバー支援まで含めて、AIアプリケーション開発を技術面からリードすることがミッションです。
◼️本ポジションについて
テックリード／リードWebエンジニアには、Webアプリケーション開発における技術方針・設計判断・開発品質に責任を持っていただくことを期待しています。
エムニでは、LLM、RAG、画像認識、音声認識、AIエージェントなど、さまざまなAI技術を顧客の業務に組み込み、実際に使われるWebシステムとして提供しています。
そのため、AIエンジニアが開発したモデルやAI機能を、フロントエンド・バックエンド・インフラを横断して、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割が非常に重要です。
PMやBizメンバーと連携しながら、要件定義・仕様策定の段階から技術的な論点を整理し、品質・スピード・保守性のバランスを取りながら開発を前に進めていただきます。
◼️仕事のやりがい
- Web領域の技術責任者候補として、技術方針や設計判断に関われる
- AI開発とWeb開発を接続し、顧客に価値が届くプロダクトとして形にできる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIアプリケーション全体の設計に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、全体最適の技術判断ができる
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、プロジェクトの成功確度を高められる
- 開発プロセス、技術標準、レビュー文化など、開発組織の土台づくりに関われる
- 将来的にVPoE、CTO、エンジニアリングマネージャーなどを目指せる
◼️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。
- Web領域における技術方針・設計方針の策定
- AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体のアーキテクチャ設計
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断した技術判断
- LLM/RAG/画像認識/音声認識/AIエージェントとWebアプリケーションの接続設計
- 要件定義・仕様策定における技術的な論点整理
- 非機能要件、セキュリティ、パフォーマンス、運用性を踏まえた設計
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーとの技術的な合意形成
- プロジェクトの開発推進、技術的な課題解決、意思決定
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜シニアメンバーへの技術支援・育成
- 開発プロセス、開発基盤、技術標準の整備
- 技術負債の可視化と解消方針の策定
- 必要に応じた実装、プロトタイピング、技術検証
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション全体の技術設計
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システムの設計・開発
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション基盤
- 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プロダクトのアーキテクチャ設計、技術選定、開発基盤整備
- 複数プロジェクトで再利用できる開発テンプレート・共通基盤の整備
- 開発品質・生産性向上に向けた技術標準化、レビュー体制づくり
【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、Web領域の技術責任者候補として、AIエンジニア、PM、Bizメンバーと連携しながら、AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体の技術設計・開発推進を担っていただきます。
単なる実装担当ではなく、技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセス改善、メンバー支援まで含めて、AIアプリケーション開発を技術面からリードすることがミッションです。
◼️本ポジションについて
テックリード／リードWebエンジニアには、Webアプリケーション開発における技術方針・設計判断・開発品質に責任を持っていただくことを期待しています。
エムニでは、LLM、RAG、画像認識、音声認識、AIエージェントなど、さまざまなAI技術を顧客の業務に組み込み、実際に使われるWebシステムとして提供しています。
そのため、AIエンジニアが開発したモデルやAI機能を、フロントエンド・バックエンド・インフラを横断して、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割が非常に重要です。
PMやBizメンバーと連携しながら、要件定義・仕様策定の段階から技術的な論点を整理し、品質・スピード・保守性のバランスを取りながら開発を前に進めていただきます。
◼️仕事のやりがい
- Web領域の技術責任者候補として、技術方針や設計判断に関われる
- AI開発とWeb開発を接続し、顧客に価値が届くプロダクトとして形にできる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIアプリケーション全体の設計に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、全体最適の技術判断ができる
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、プロジェクトの成功確度を高められる
- 開発プロセス、技術標準、レビュー文化など、開発組織の土台づくりに関われる
- 将来的にVPoE、CTO、エンジニアリングマネージャーなどを目指せる
◼️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。
- Web領域における技術方針・設計方針の策定
- AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体のアーキテクチャ設計
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断した技術判断
- LLM/RAG/画像認識/音声認識/AIエージェントとWebアプリケーションの接続設計
- 要件定義・仕様策定における技術的な論点整理
- 非機能要件、セキュリティ、パフォーマンス、運用性を踏まえた設計
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーとの技術的な合意形成
- プロジェクトの開発推進、技術的な課題解決、意思決定
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜シニアメンバーへの技術支援・育成
- 開発プロセス、開発基盤、技術標準の整備
- 技術負債の可視化と解消方針の策定
- 必要に応じた実装、プロトタイピング、技術検証
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション全体の技術設計
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システムの設計・開発
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション基盤
- 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プロダクトのアーキテクチャ設計、技術選定、開発基盤整備
- 複数プロジェクトで再利用できる開発テンプレート・共通基盤の整備
- 開発品質・生産性向上に向けた技術標準化、レビュー体制づくり
【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/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 |
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| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
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