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140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/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/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MOCHIRON
【首都圏ハイブリッド~フルリモート/先端領域バックエンド開発SE(React,Vue.js)/React,Vue.jsを用いた開発経験3年以上】先端領域×DX 急成長スタートアップSI|フルリモート可|大手プライム案件多数|高単価案件 × 高還元率|案件選択制 のリモートワーク求人
【React,Vue.js】DX推進案件多数|バックエンド開発SE募集
■お仕事内容
システム開発、ブロックチェーンシステム導入、AIを用いた開発など幅広い大手事業者向け
DX推進案件にて、要件定義や設計から、開発・運用まで一貫して携われるSEポジションの募集になります。
業務内容例
・クライアントとの上流設計・仕様策定支援
・システム設計(基本設計・詳細設計)および開発
・開発工程における課題抽出・改善提案
・運用・保守フェーズでの改修対応、機能追加
案件事例
・大手飲食チェーン :システムへのAI機能導入支援/開発
・大手小売企業 :物流システム構築支援
・金融機関向け :ブロックチェーンシステムの導入(PoC、システム開発)
・自社受託開発 :要件定義、コンサルティング
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円~UP!平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス!
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス、スペシャリストパスをご選択いただけます。
- マネジメントパス :CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
- スペシャリストパス:専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
・SEをご経験頂いた後に、将来のキャリアプランと自社での期待とを総合的にすり合わせて選択を頂きます。
・案件もキャリアパスの一環での成長に寄り添えるような選択を営業と共に探してまいります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■お仕事内容
システム開発、ブロックチェーンシステム導入、AIを用いた開発など幅広い大手事業者向け
DX推進案件にて、要件定義や設計から、開発・運用まで一貫して携われるSEポジションの募集になります。
業務内容例
・クライアントとの上流設計・仕様策定支援
・システム設計(基本設計・詳細設計)および開発
・開発工程における課題抽出・改善提案
・運用・保守フェーズでの改修対応、機能追加
案件事例
・大手飲食チェーン :システムへのAI機能導入支援/開発
・大手小売企業 :物流システム構築支援
・金融機関向け :ブロックチェーンシステムの導入(PoC、システム開発)
・自社受託開発 :要件定義、コンサルティング
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円~UP!平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス!
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス、スペシャリストパスをご選択いただけます。
- マネジメントパス :CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
- スペシャリストパス:専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
・SEをご経験頂いた後に、将来のキャリアプランと自社での期待とを総合的にすり合わせて選択を頂きます。
・案件もキャリアパスの一環での成長に寄り添えるような選択を営業と共に探してまいります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 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: 専門業務型裁量労働制
みなし労働時間:1日あたり8時間
※フレックス可
標準勤務時間帯:09:00-18:00
標準労働時間 :8時間
休憩 :1時間
コアタイム :なし
※参画プロジェクトにより制限あり。
働き方: 裁量労働制 時間外労働の有無: 有(月平均0時間~10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
■ビジョン:
挑戦したい企業を一社でも多く支援する!をビジョンに技術/リソース不足で挑戦できない状況を打破する企業です。 私は一人では何もできないので、困った時に「もちろん!」と言って助けて貰えるととても嬉しいですし、そういう人間/企業でありたい思います。 時にはNO MOCHIRONなこともありますが、極力MOCHIRONの精神で、一社でも多くの企業を支援できるように励みます。 ■特徴: 株式会社MOCHIRONは、「技術/リソース不足で挑戦できない状況を打破する」ことを念頭に開発面で支援する受託開発のプロフェッショナル集団です。 WEB3や生成AIといった先端技術への支援の他、システム開発やソフトウェア開発など幅広く支援の間口を広げており、小回りの利くスピード感を強みに安定性をもって支援します。 ■協業・パートナー実績 - Web3開発支援実績: Web3/ゲーム関連 - XENO:Web3開発支援としてマーケットプレイスの追加開発および保守を実施 - Heavenly Guitars:NFTコントラクト開発支援&Web3開発支援 - コインムスメ(Coinmusme):Telegram上でのゲーム開発支援 - SNPIT Guild:Web3開発支援 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社MOCHIRON
【首都圏ハイブリッド~フルリモート/先端領域バックエンド開発SE/Webアプリケーション開発経験3年以上】先端領域×DX 急成長スタートアップSI|フルリモート可|大手プライム案件多数|高単価案件 × 高還元率|案件選択制 のリモートワーク求人
DX推進案件多数|バックエンド開発SE募集
■お仕事内容
システム開発、ブロックチェーンシステム導入、AIを用いた開発など幅広い大手事業者向け
DX推進案件にて、要件定義や設計から、開発・運用まで一貫して携われるSEポジションの募集になります。
業務内容例
・クライアントとの上流設計・仕様策定支援
・システム設計(基本設計・詳細設計)および開発
・開発工程における課題抽出・改善提案
・運用・保守フェーズでの改修対応、機能追加
案件事例
・大手飲食チェーン :システムへのAI機能導入支援/開発
・大手小売企業 :物流システム構築支援
・金融機関向け :ブロックチェーンシステムの導入(PoC、システム開発)
・自社受託開発 :要件定義、コンサルティング
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円~UP!平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス!
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス、スペシャリストパスをご選択いただけます。
- マネジメントパス :CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
- スペシャリストパス:専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
・SEをご経験頂いた後に、将来のキャリアプランと自社での期待とを総合的にすり合わせて選択を頂きます。
・案件もキャリアパスの一環での成長に寄り添えるような選択を営業と共に探してまいります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■お仕事内容
システム開発、ブロックチェーンシステム導入、AIを用いた開発など幅広い大手事業者向け
DX推進案件にて、要件定義や設計から、開発・運用まで一貫して携われるSEポジションの募集になります。
業務内容例
・クライアントとの上流設計・仕様策定支援
・システム設計(基本設計・詳細設計)および開発
・開発工程における課題抽出・改善提案
・運用・保守フェーズでの改修対応、機能追加
案件事例
・大手飲食チェーン :システムへのAI機能導入支援/開発
・大手小売企業 :物流システム構築支援
・金融機関向け :ブロックチェーンシステムの導入(PoC、システム開発)
・自社受託開発 :要件定義、コンサルティング
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円~UP!平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス!
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス、スペシャリストパスをご選択いただけます。
- マネジメントパス :CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
- スペシャリストパス:専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
・SEをご経験頂いた後に、将来のキャリアプランと自社での期待とを総合的にすり合わせて選択を頂きます。
・案件もキャリアパスの一環での成長に寄り添えるような選択を営業と共に探してまいります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 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: 専門業務型裁量労働制
みなし労働時間:1日あたり8時間
※フレックス可
標準勤務時間帯:09:00-18:00
標準労働時間 :8時間
休憩 :1時間
コアタイム :なし
※参画プロジェクトにより制限あり。
働き方: 裁量労働制 時間外労働の有無: 有(月平均0時間~10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
■ビジョン:
挑戦したい企業を一社でも多く支援する!をビジョンに技術/リソース不足で挑戦できない状況を打破する企業です。 私は一人では何もできないので、困った時に「もちろん!」と言って助けて貰えるととても嬉しいですし、そういう人間/企業でありたい思います。 時にはNO MOCHIRONなこともありますが、極力MOCHIRONの精神で、一社でも多くの企業を支援できるように励みます。 ■特徴: 株式会社MOCHIRONは、「技術/リソース不足で挑戦できない状況を打破する」ことを念頭に開発面で支援する受託開発のプロフェッショナル集団です。 WEB3や生成AIといった先端技術への支援の他、システム開発やソフトウェア開発など幅広く支援の間口を広げており、小回りの利くスピード感を強みに安定性をもって支援します。 ■協業・パートナー実績 - Web3開発支援実績: Web3/ゲーム関連 - XENO:Web3開発支援としてマーケットプレイスの追加開発および保守を実施 - Heavenly Guitars:NFTコントラクト開発支援&Web3開発支援 - コインムスメ(Coinmusme):Telegram上でのゲーム開発支援 - SNPIT Guild:Web3開発支援 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/エンジニアリングPM/エンジニアとしての開発・実装経験&プロジェクトを推進した経験、またはその素地】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
顧客案件におけるプロジェクトマネジメント
スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理
技術的前提を踏まえた進行判断・調整
技術観点でのデリバリーコントロール
技術的論点の整理
実装・設計を前提としたリスク判断
ビジネスサイドPMとの協働
案件ごとの役割分担や進め方の設計
技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援
条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて)
社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します
リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り
プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整
プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り
技術的な判断が滞らないための意思決定支援
実装方針や品質に関するレビュー・フォロー
必要に応じたハンズオンでの開発への関与
リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応
コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援(基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています)
ポジションの魅力
エンジニアリングのバックグラウンドを活かし、 PMを主軸としたキャリアへシフト することができます
顧客案件の中核に入り、 技術観点でのデリバリー責任を持つPM としてプロジェクトを推進する経験を積むことができます
ビジネスサイドPMと並列で協働し、技術とビジネスの境界を設計・調整する立場を担えます
本ロールは 1人目のエンジニアリングPM であり、実際の動き方や成果を通じて、役割や期待値そのものを形づくっていく経験ができます
志向や成果次第では、エンジニアリングPMの増員・育成を含めた体制づくりや、 エンジニアリングPMグループを率いるマネジャー的な役割 へとキャリアを広げていく選択肢もあります
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>
現在、ビジネスサイドのPMは顧客折衝や全体構想に強みを持つ一方、技術的な設計・実装を前提とした判断や、技術マターを含む進行管理については、役割や専門性の違いから、プロジェクト体制として十分に担いきれない場面が生じることがあります。
そのギャップを埋めるため、リードエンジニアがプロジェクト推進まで担うケースが増え、本来注力すべき設計・実装・技術判断に十分な時間を割けないという歪みが生じています。
そこで今回、**エンジニアリングのバックグラウンドを持ち、技術観点でのデリバリー責任を担いながら、顧客案件のプロジェクト推進を行う「エンジニアリングPM」**を募集します。
このポジションは、
顧客案件を中心にPMとしてデリバリーをリードする
案件状況に応じて技術的な検討・設計レビューに関与する
ビジネスサイドPMと並列の立場で協働しながら、役割分担や進め方を案件ごとに設計する
これによって、プロジェクトの成功確率を高めると同時に、リードエンジニアが技術に集中できる体制を構築することを目的としています。
ミッション
エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、 プロジェクトを安定的に前進させること がミッションです。 ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。
【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
主な業務
顧客案件におけるプロジェクトマネジメント
スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理
技術的前提を踏まえた進行判断・調整
技術観点でのデリバリーコントロール
技術的論点の整理
実装・設計を前提としたリスク判断
ビジネスサイドPMとの協働
案件ごとの役割分担や進め方の設計
技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援
条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて)
社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します
リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り
プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整
プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り
技術的な判断が滞らないための意思決定支援
実装方針や品質に関するレビュー・フォロー
必要に応じたハンズオンでの開発への関与
リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応
コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援(基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています)
ポジションの魅力
エンジニアリングのバックグラウンドを活かし、 PMを主軸としたキャリアへシフト することができます
顧客案件の中核に入り、 技術観点でのデリバリー責任を持つPM としてプロジェクトを推進する経験を積むことができます
ビジネスサイドPMと並列で協働し、技術とビジネスの境界を設計・調整する立場を担えます
本ロールは 1人目のエンジニアリングPM であり、実際の動き方や成果を通じて、役割や期待値そのものを形づくっていく経験ができます
志向や成果次第では、エンジニアリングPMの増員・育成を含めた体制づくりや、 エンジニアリングPMグループを率いるマネジャー的な役割 へとキャリアを広げていく選択肢もあります
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>
現在、ビジネスサイドのPMは顧客折衝や全体構想に強みを持つ一方、技術的な設計・実装を前提とした判断や、技術マターを含む進行管理については、役割や専門性の違いから、プロジェクト体制として十分に担いきれない場面が生じることがあります。
そのギャップを埋めるため、リードエンジニアがプロジェクト推進まで担うケースが増え、本来注力すべき設計・実装・技術判断に十分な時間を割けないという歪みが生じています。
そこで今回、**エンジニアリングのバックグラウンドを持ち、技術観点でのデリバリー責任を担いながら、顧客案件のプロジェクト推進を行う「エンジニアリングPM」**を募集します。
このポジションは、
顧客案件を中心にPMとしてデリバリーをリードする
案件状況に応じて技術的な検討・設計レビューに関与する
ビジネスサイドPMと並列の立場で協働しながら、役割分担や進め方を案件ごとに設計する
これによって、プロジェクトの成功確率を高めると同時に、リードエンジニアが技術に集中できる体制を構築することを目的としています。
ミッション
エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、 プロジェクトを安定的に前進させること がミッションです。 ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。
【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 〜 1,200 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 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。 |
||
| 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/リーダー/フロントエンド・バックエンド・インフラのいずれかに限定されず、必要に応じて幅広く関与してきたWebアプリケーション開発の実務経験】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
主な業務
フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する
当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する
実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める
条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて)
チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード
開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行
メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与
将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ(入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません)
ポジションの魅力
フルスタックエンジニアとしての実装力・設計力を活かしながら、プロジェクトデリバリー全体に関わる経験
技術だけでなく、プロセス・体制・人の観点から組織づくりに関与できる機会
リーダーやエンジニアリングマネジャーへのキャリアパスを、無理なく段階的に描ける環境
個人の成果だけでなく、組織として成果を出す視点を身につけられる経験
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>
システム開発部では、今後も事業成長に伴ってエンジニア組織の拡大が続くことを想定しています。組織規模が大きくなるにつれ、個々のエンジニアの成果を積み上げるだけでは、プロジェクトや部門全体としてのアウトプットを安定的に最大化することが難しくなっていきます。
こうしたフェーズでは、開発を担う個々のエンジニアをまとめながら、チームやグループ単位で成果を最大化する視点が不可欠です。プロジェクト横断での開発の進め方や役割分担を整理し、メンバーが力を発揮しやすい環境を整えることで、組織としてスケール可能な開発体制を築いていく必要があります。
そのため当社では、入社時点ではフルスタックエンジニアとしてプロジェクトに貢献しつつ、将来的にチームを牽引するリーダーやエンジニアリングマネジャーとして、グループ全体のアウトプット最大化に関わっていく意思を持った方を求めています。
ミッション
事業成長に伴い拡大していく開発組織において、個人や特定の役割の頑張りに依存するのではなく、仕組みやプロセスを通じてチーム・グループとして継続的にアウトプットを最大化できる開発体制を構築することです。
その中で、メンバー一人ひとりが自発的に考え、自走しながら成果を出せる組織づくりを推進いただきます。
【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
主な業務
フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する
当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する
実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める
条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて)
チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード
開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行
メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与
将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ(入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません)
ポジションの魅力
フルスタックエンジニアとしての実装力・設計力を活かしながら、プロジェクトデリバリー全体に関わる経験
技術だけでなく、プロセス・体制・人の観点から組織づくりに関与できる機会
リーダーやエンジニアリングマネジャーへのキャリアパスを、無理なく段階的に描ける環境
個人の成果だけでなく、組織として成果を出す視点を身につけられる経験
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>
システム開発部では、今後も事業成長に伴ってエンジニア組織の拡大が続くことを想定しています。組織規模が大きくなるにつれ、個々のエンジニアの成果を積み上げるだけでは、プロジェクトや部門全体としてのアウトプットを安定的に最大化することが難しくなっていきます。
こうしたフェーズでは、開発を担う個々のエンジニアをまとめながら、チームやグループ単位で成果を最大化する視点が不可欠です。プロジェクト横断での開発の進め方や役割分担を整理し、メンバーが力を発揮しやすい環境を整えることで、組織としてスケール可能な開発体制を築いていく必要があります。
そのため当社では、入社時点ではフルスタックエンジニアとしてプロジェクトに貢献しつつ、将来的にチームを牽引するリーダーやエンジニアリングマネジャーとして、グループ全体のアウトプット最大化に関わっていく意思を持った方を求めています。
ミッション
事業成長に伴い拡大していく開発組織において、個人や特定の役割の頑張りに依存するのではなく、仕組みやプロセスを通じてチーム・グループとして継続的にアウトプットを最大化できる開発体制を構築することです。
その中で、メンバー一人ひとりが自発的に考え、自走しながら成果を出せる組織づくりを推進いただきます。
【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 | 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 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 |
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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 |
140件中 11件~20件
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