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134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/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 |
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 |
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| 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 |
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| 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 |
||
| 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 |
134件中 11件～20件
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