AWS×AIエンジニア(DL/機械学習)のリモートワーク転職・求人情報一覧
31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/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/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/AI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアAI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社MOCHIRON
【首都圏ハイブリッド~フルリモート/AIサービス開発エンジニア(フルスタックエンジニア)/Webアプリ開発経験+AWS設計・構築経験】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
■お仕事内容
AI・Web・ブロックチェーンなど先端技術を活用し、
生成AI(ChatGPT/Claude/Gemini)、RAG、AIエージェント、音声認識などを用いた
自社/クライアント向けのAIサービス・Webアプリケーションを企画~設計~開発まで担うフルスタックエンジニアを募集します。
新規プロダクトの企画立案から技術選定、アーキテクチャ設計、PoC推進まで、
技術的な意思決定を主導しながら開発を進められる環境です。
業務内容例
・AIを活用した新規サービスやPoCの企画・要件定義
・LLM(ChatGPT/Claude/Gemini)を活用したAPI・Webアプリ開発
・AWS、Azure、Google Cloudを活用したインフラの設計・構築
・Webアプリ(Next.js / React)やバックエンド(Go / Ruby / Python)開発
開発プロダクト例
・社内システムチャットボット
・AI面接ボット
・営業効率推進マッチングツール
・SaaSのAIエージェント対応MPCサーバー
■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 :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。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
AI・Web・ブロックチェーンなど先端技術を活用し、
生成AI(ChatGPT/Claude/Gemini)、RAG、AIエージェント、音声認識などを用いた
自社/クライアント向けのAIサービス・Webアプリケーションを企画~設計~開発まで担うフルスタックエンジニアを募集します。
新規プロダクトの企画立案から技術選定、アーキテクチャ設計、PoC推進まで、
技術的な意思決定を主導しながら開発を進められる環境です。
業務内容例
・AIを活用した新規サービスやPoCの企画・要件定義
・LLM(ChatGPT/Claude/Gemini)を活用したAPI・Webアプリ開発
・AWS、Azure、Google Cloudを活用したインフラの設計・構築
・Webアプリ(Next.js / React)やバックエンド(Go / Ruby / Python)開発
開発プロダクト例
・社内システムチャットボット
・AI面接ボット
・営業効率推進マッチングツール
・SaaSのAIエージェント対応MPCサーバー
■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 :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。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 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 |
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| 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 |
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社THIRD
【地方フルリモート/オープンポジション/事業開発・新規事業・事業責任者のご経験(業界不問/2年以上推奨)】自社サービス|株式会社THIRD|建設領域に特化したバーティカルAI企業 のリモートワーク求人
【会社概要】
建設領域に特化したバーティカルAI企業。劣化診断2.3億件・修繕見積500億円/年を学習した特化型AIで、見積査定・修繕計画・予知保全など現場業務を自動化。生成AIが到達できない“実務精度80%以上”を実現し、93兆円市場を根本から変革します。新規事業開発や事業責任者として、社会インパクトの大きな挑戦をしたい方を歓迎します。
【ミッション】
建設・不動産領域では、紙・FAX・属人的ノウハウによる非効率や人材不足が深刻です。私たちはそこに、AIの力で構造的イノベーションを起こします。あなたの事業開発や推進経験がなければ、現場で「本当に使われるAI」の社会実装や新規事業創出は進みません。THIRDの事業拡大・新事業立ち上げ・プロダクトロードマップ実現を担う、多様な挑戦意欲と専門性を歓迎します。
【業務内容】
※応募者のご経験・ご志向に合わせてポジションをご提案します
以下のような裁量やミッションに興味がある方を求めています
バーティカルAIを活用した新規事業の企画推進・立ち上げ責任
建設業界の現場課題を起点とした事業ロードマップ策定・業務フロー設計
大規模建築データを活かした新たなサービス/ビジネスモデルの検討・実装
ゼネコン・不動産デベ・製造業など大手顧客との事業共創・アライアンス推進
社内外の多様な専門人材を束ねるプロジェクトマネジメント
プロダクト開発チーム・営業・現場を横断した、新規/既存領域での事業責任者
その他、THIRDのコアバリュー・社会ミッションに共鳴し、自らロールをつくり出せる方
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
建設領域に特化したバーティカルAI企業。劣化診断2.3億件・修繕見積500億円/年を学習した特化型AIで、見積査定・修繕計画・予知保全など現場業務を自動化。生成AIが到達できない“実務精度80%以上”を実現し、93兆円市場を根本から変革します。新規事業開発や事業責任者として、社会インパクトの大きな挑戦をしたい方を歓迎します。
【ミッション】
建設・不動産領域では、紙・FAX・属人的ノウハウによる非効率や人材不足が深刻です。私たちはそこに、AIの力で構造的イノベーションを起こします。あなたの事業開発や推進経験がなければ、現場で「本当に使われるAI」の社会実装や新規事業創出は進みません。THIRDの事業拡大・新事業立ち上げ・プロダクトロードマップ実現を担う、多様な挑戦意欲と専門性を歓迎します。
【業務内容】
※応募者のご経験・ご志向に合わせてポジションをご提案します
以下のような裁量やミッションに興味がある方を求めています
バーティカルAIを活用した新規事業の企画推進・立ち上げ責任
建設業界の現場課題を起点とした事業ロードマップ策定・業務フロー設計
大規模建築データを活かした新たなサービス/ビジネスモデルの検討・実装
ゼネコン・不動産デベ・製造業など大手顧客との事業共創・アライアンス推進
社内外の多様な専門人材を束ねるプロジェクトマネジメント
プロダクト開発チーム・営業・現場を横断した、新規/既存領域での事業責任者
その他、THIRDのコアバリュー・社会ミッションに共鳴し、自らロールをつくり出せる方
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 170人 |
株式会社THIRD
【地方フルリモート/AIエンジニアリーダー/線形回帰などの機械学習アルゴリズムを用いた実装経験+ソフトウェア開発経験(3年以上)】自社サービス|株式会社THIRD|建設領域に特化したバーティカルAI企業 のリモートワーク求人
TopCoderOpen決勝を3度経験、KaggleGrandmasterを取得している当社のCSO、およびAI開発部長と共に、不動産管理業務の効率化・自動化という難易度の高い課題に取り組んでいただける方を募集しております。
【業務内容】
不動産管理クラウドシステムの運用時に発生する、画像・音声・テキスト・各種センサーによる膨大な独自データ等を用いてAI開発を担って頂きます。
業界の課題を見極めつつ、AIでどうアプローチするか、技術的な視点から設計・立案を行い、CSOおよびAI開発部長と協力しながら開発チームをマネジメントし、事業展開を主導します。
- チームにおける技術面の最終的な判断や優先順位の決定
- 画像分析(分類および物体検出)、音声分析、自然言語処理、ビッグデータ、データマイニング、その他のリード
- 問題設定、仮説検証、データ収集要件の定義、データクレンジング、モデリング、性能評価、レポーティング、製品化、その他のリード
- データ入力用の補助UI開発のリード - コードレビューやテスト設計などでチーム開発における製品の品質を高め維持
- メンター/相談役としてチームメンバーのサポート
- チームメンバーの評価/査定/勤怠管理
- ISMS対応
【期待する役割】
1. 営業・プロダクト部門折衝
2. 上記、改善要望に対する開発要件定義
3. スクラム開発に則り、自ら手も動かし開発を推進
4. CSO・AI開発部長・メンバーと調整の上、積極的な新技術・サービス導入の推進
5. チームメンバーのマネジメント
【利用している技術スタック】
・プログラミング言語: Python, C++, Java, SQL, 応相談(Rustなど)
・深層学習: PyTorch(, Chainer, Kerasなど)
・勾配ブースティング: LightGBM(, XGBoostなど)
・画像加工等: OpenCV(, scikit-imageなど)
・コミュニケーション:slack, Microsoft Teams
・ファイルの共有: Amazon S3, Office365, Google Drive
・バージョン管理: GitHub
・プロジェクト管理: Jira
・ドキュメント管理: notion
【エンジニアの方の働きやすい環境づくり】
・フルリモートの支援等、仕事の生産性を高める上で必要な手当ては適宜対応させていただきます
・専門型裁量労働制、完全フルリモート開発
・TopCoder決勝を3回経験し、KaggleGrandmasterでもあるCSO直下で働けます
【弊社について】
THIRDは不動産に特化したコンサルで、建築・機械・電気工事の効率化を行ってきました。
市場規模93兆円という不動産・建築市場に対して、企業の様々な問題を解決するAI-SaaSプロダクト「管理ロイド」・「工事ロイド」の開発からカスタマイズ・導入まで一気通貫で行っています。
取引先には大手不動産デベロッパー・投資ファンド・大手事業会社などが含まれ、ベンチャー企業ながら数百億円規模に上るプロジェクトを動かすこともあります。
2022年8月に26億円の資金調達を実施し、上場達成など今まさにもう一段階ギアを上げて事業成長を加速させていくフェーズを邁進しています。
【なぜ「不動産・建築業界」なのか】
不動産と建築は一生に1度の大きな買い物なのにも関わらず、ブラックボックスとなっている領域が多く素人がとっつきにくい分野です。
日本の不動産・建築市場は巨大産業でありながら、昨今の人口減少やインフレの影響を受けており、従来のような人手に頼った施設管理は間も無く限界を迎えると言われています。こういった問題を解決したい、その一心でTHIRDはコンサル/エンジニア/不動産・建設現場のプロフェッショナルメンバーが一丸となりAI・ITを活用して業界を効率化する仕事をしています。
不動産管理の業務効率化や現場情報の遠隔監視ニーズなどの高まりを受け、自社プロダクト「管理ロイド」の導入は大手を含む3,000社以上を突破しました。
【ご参考情報】
▼大阪王将、店舗工事に革命!THIRDのAI自動見積査定システム「工事ロイド」を活用―工事費の大幅削減を実現
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000064081.html
▼BSテレ東「Earthshot~世界を変える企業家たち~」にて取り上げて頂きました
https://www.youtube.com/watch?v=RDUM-4ozI_8
▼THIRDのAIエンジニアが、世界最大のデータサイエンスコミュニティKaggleのコンペティションで準優勝‐最高位であるKaggle Grandmasterに昇格
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000064081.html
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
【業務内容】
不動産管理クラウドシステムの運用時に発生する、画像・音声・テキスト・各種センサーによる膨大な独自データ等を用いてAI開発を担って頂きます。
業界の課題を見極めつつ、AIでどうアプローチするか、技術的な視点から設計・立案を行い、CSOおよびAI開発部長と協力しながら開発チームをマネジメントし、事業展開を主導します。
- チームにおける技術面の最終的な判断や優先順位の決定
- 画像分析(分類および物体検出)、音声分析、自然言語処理、ビッグデータ、データマイニング、その他のリード
- 問題設定、仮説検証、データ収集要件の定義、データクレンジング、モデリング、性能評価、レポーティング、製品化、その他のリード
- データ入力用の補助UI開発のリード - コードレビューやテスト設計などでチーム開発における製品の品質を高め維持
- メンター/相談役としてチームメンバーのサポート
- チームメンバーの評価/査定/勤怠管理
- ISMS対応
【期待する役割】
1. 営業・プロダクト部門折衝
2. 上記、改善要望に対する開発要件定義
3. スクラム開発に則り、自ら手も動かし開発を推進
4. CSO・AI開発部長・メンバーと調整の上、積極的な新技術・サービス導入の推進
5. チームメンバーのマネジメント
【利用している技術スタック】
・プログラミング言語: Python, C++, Java, SQL, 応相談(Rustなど)
・深層学習: PyTorch(, Chainer, Kerasなど)
・勾配ブースティング: LightGBM(, XGBoostなど)
・画像加工等: OpenCV(, scikit-imageなど)
・コミュニケーション:slack, Microsoft Teams
・ファイルの共有: Amazon S3, Office365, Google Drive
・バージョン管理: GitHub
・プロジェクト管理: Jira
・ドキュメント管理: notion
【エンジニアの方の働きやすい環境づくり】
・フルリモートの支援等、仕事の生産性を高める上で必要な手当ては適宜対応させていただきます
・専門型裁量労働制、完全フルリモート開発
・TopCoder決勝を3回経験し、KaggleGrandmasterでもあるCSO直下で働けます
【弊社について】
THIRDは不動産に特化したコンサルで、建築・機械・電気工事の効率化を行ってきました。
市場規模93兆円という不動産・建築市場に対して、企業の様々な問題を解決するAI-SaaSプロダクト「管理ロイド」・「工事ロイド」の開発からカスタマイズ・導入まで一気通貫で行っています。
取引先には大手不動産デベロッパー・投資ファンド・大手事業会社などが含まれ、ベンチャー企業ながら数百億円規模に上るプロジェクトを動かすこともあります。
2022年8月に26億円の資金調達を実施し、上場達成など今まさにもう一段階ギアを上げて事業成長を加速させていくフェーズを邁進しています。
【なぜ「不動産・建築業界」なのか】
不動産と建築は一生に1度の大きな買い物なのにも関わらず、ブラックボックスとなっている領域が多く素人がとっつきにくい分野です。
日本の不動産・建築市場は巨大産業でありながら、昨今の人口減少やインフレの影響を受けており、従来のような人手に頼った施設管理は間も無く限界を迎えると言われています。こういった問題を解決したい、その一心でTHIRDはコンサル/エンジニア/不動産・建設現場のプロフェッショナルメンバーが一丸となりAI・ITを活用して業界を効率化する仕事をしています。
不動産管理の業務効率化や現場情報の遠隔監視ニーズなどの高まりを受け、自社プロダクト「管理ロイド」の導入は大手を含む3,000社以上を突破しました。
【ご参考情報】
▼大阪王将、店舗工事に革命!THIRDのAI自動見積査定システム「工事ロイド」を活用―工事費の大幅削減を実現
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000064081.html
▼BSテレ東「Earthshot~世界を変える企業家たち~」にて取り上げて頂きました
https://www.youtube.com/watch?v=RDUM-4ozI_8
▼THIRDのAIエンジニアが、世界最大のデータサイエンスコミュニティKaggleのコンペティションで準優勝‐最高位であるKaggle Grandmasterに昇格
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000064081.html
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 170人 |
株式会社THIRD
【地方フルリモート/AIエンジニア/コンテストや研究等において、客観的に比較評価可能な卓越した実績を有する方(AI開発経験は不問)】自社サービス|株式会社THIRD|建設領域に特化したバーティカルAI企業 のリモートワーク求人
TopCoderOpen決勝を3度経験、KaggleMasterを取得している当社のAIエンジニアと共に、不動産管理業務の効率化・自動化という難易度の高い課題に取り組んでいただける方を募集しております。
【なぜ「不動産管理」なのか】
不動産業界は、長きに渡りアナログな業務フローが敷かれている巨大産業の一つです。その中でも不動産管理の領域は、専門的な業務に携わる多様な関係者を取りまとめ完工後のビルマネジメントを行っており、その工程は複雑化している状況です。
現在THIRDでは、その構造を抜本的に解決し業務工数の大幅な削減を実現するプロダクトを開発しています。
【業務内容】
■不動産管理クラウドシステム「管理ロイド」の運用時に発生する、画像・音声・テキスト・各種センサーによる膨大な独自データ等を用いてのAI開発
- 画像分析(分類および物体検出)、音声分析、自然言語処理、ビッグデータ、データマイニング、その他
- 問題設定、仮説検証、データ収集要件の定義、データクレンジング、モデリング、性能評価、レポーティング、製品化、その他
【使用技術と開発環境】
■プログラミング言語: Python, 応相談
■深層学習: PyTorch, Chainer, Keras
■勾配ブースティング: XGBoost, LightGBM
■画像加工等: scikit-image, OpenCV
■コミュニケーション:Slack
■ファイルの共有: Google Drive, Office365
■バージョン管理: GitHub
■プロジェクト管理: Wrike
■ドキュメント管理: esa
【エンジニアの方の働きやすい環境づくり】
■TopCoder決勝を3回経験し、KaggleMasterを取得したメンバーが在籍
■社員のAtCoderレーティング: 橙1名、黄1名、青2名(※青2名は、両名ともTopCoderMarathon赤経験者)
■フレックスタイム制、完全フルリモート開発
【弊社について】
弊社は、建築技術コンサルティング会社、戦略系コンサルティング会社、外資系投資銀行、FAS、プライベートエクイティファーム出身者及びAIエンジニア、webエンジニアが集まり、不動産管理業界の課題を解決するために、AI搭載の建物管理クラウドシステム「管理ロイド」を提供しています。「管理ロイド」は、紙が中心の不動産管理の現場で発生する点検や検針、不具合管理といった業務をスマホ(アプリ)とPC(ダッシュボード)に置き換えることで、労働生産性改善、ペーパレス化、データ化、リアルタイム情報連携等を実現するシステムです。現状、「管理ロイド」は大手不動産管理会社を中心に3,000社以上にご利用頂いており、利用者数、登録ユーザー数、AI検針利用会社数においてNo.1を獲得しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
【なぜ「不動産管理」なのか】
不動産業界は、長きに渡りアナログな業務フローが敷かれている巨大産業の一つです。その中でも不動産管理の領域は、専門的な業務に携わる多様な関係者を取りまとめ完工後のビルマネジメントを行っており、その工程は複雑化している状況です。
現在THIRDでは、その構造を抜本的に解決し業務工数の大幅な削減を実現するプロダクトを開発しています。
【業務内容】
■不動産管理クラウドシステム「管理ロイド」の運用時に発生する、画像・音声・テキスト・各種センサーによる膨大な独自データ等を用いてのAI開発
- 画像分析(分類および物体検出)、音声分析、自然言語処理、ビッグデータ、データマイニング、その他
- 問題設定、仮説検証、データ収集要件の定義、データクレンジング、モデリング、性能評価、レポーティング、製品化、その他
【使用技術と開発環境】
■プログラミング言語: Python, 応相談
■深層学習: PyTorch, Chainer, Keras
■勾配ブースティング: XGBoost, LightGBM
■画像加工等: scikit-image, OpenCV
■コミュニケーション:Slack
■ファイルの共有: Google Drive, Office365
■バージョン管理: GitHub
■プロジェクト管理: Wrike
■ドキュメント管理: esa
【エンジニアの方の働きやすい環境づくり】
■TopCoder決勝を3回経験し、KaggleMasterを取得したメンバーが在籍
■社員のAtCoderレーティング: 橙1名、黄1名、青2名(※青2名は、両名ともTopCoderMarathon赤経験者)
■フレックスタイム制、完全フルリモート開発
【弊社について】
弊社は、建築技術コンサルティング会社、戦略系コンサルティング会社、外資系投資銀行、FAS、プライベートエクイティファーム出身者及びAIエンジニア、webエンジニアが集まり、不動産管理業界の課題を解決するために、AI搭載の建物管理クラウドシステム「管理ロイド」を提供しています。「管理ロイド」は、紙が中心の不動産管理の現場で発生する点検や検針、不具合管理といった業務をスマホ(アプリ)とPC(ダッシュボード)に置き換えることで、労働生産性改善、ペーパレス化、データ化、リアルタイム情報連携等を実現するシステムです。現状、「管理ロイド」は大手不動産管理会社を中心に3,000社以上にご利用頂いており、利用者数、登録ユーザー数、AI検針利用会社数においてNo.1を獲得しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 170人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモート可/機械学習エンジニア(テックリード候補)/機械学習モデルを本番システムに組み込み、運用・改善した実務経験3年以上】AI・機械学習・数理最適化を用いて物流最適化に挑む! のリモートワーク求人
■お仕事内容
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【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 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
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