AWS×自社サービス企業のリモートワーク転職・求人情報一覧 -3ページ目
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株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア(ジュニア〜ミドル)には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア(ジュニア〜ミドル)には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアAI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】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、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️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クライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【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、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️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クライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【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: ◼︎勤務時間
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 |
エン株式会社
【基本リモート/首都圏在住/Swift/Kotlin/ネイティブアプリエンジニア】会員数1000万人以上の大手転職サイト運営!採用で終わらせない。入社後の活躍まで、本気で向き合う人材サービス企業! のリモートワーク求人
オリコン顧客満足度(R)調査でNo.1に選ばれた「エン派遣」「エン エージェント」を中心としたネイティブアプリの開発・運用をお任せします。
「エン派遣」とは..
日本最大級の派遣専門の求人サイト
※2024年 オリコン顧客満足度(R)調査 派遣情報サイト 第1位
参考URL:https://corp.en-japan.com/services/desc_haken.html
「エン エージェント」とは..
ユーザー登録数1500万人を超える人材紹介サービス
※2025・2026年 オリコン顧客満足度(R)調査 転職エージェント「30代」「求人の質」部門 第1位
参考URL:https://corp.en-japan.com/services/desc_enAgent.html
■業務内容
・プランナー、デザイナーと連携したiOS/Androidアプリの継続的な開発・改善
・「エン エージェント」マイページアプリの開発・保守(Flutter)
・「エン派遣」アプリ内製化プロジェクトにおける開発・保守(Swift / Java)
・サーバーサイドチームと連携したAPI設計・実装
・OSアップデートへの追従、OS新機能の導入提案・実装
<その他、志向性やご経験に合わせて以下のような業務も可能>
・テックリード: チームの技術選定やアーキテクチャ設計を主導し、技術力でプロダクトを牽引
・プロダクトマネージャー: 企画・要件定義など最上流から携わり、プロダクトの成長をリード
・フルスタックエンジニア: サーバーサイドやインフラ領域にも挑戦し、開発の幅を広げる
・新規プロダクト立ち上げ: 既存プロダクトで培ったアセットを活かし、0→1で新規プロダクトを開発
【魅力ポイント】
★社会貢献性の高いプロダクト開発
テクノロジーの力で、採用から入社後の活躍までを支援するプロダクトを開発しています。求められるものより、 真に“喜ばれ、人に薦めたくなるもの”とは何か?を考えるユーザーファースト主義(for カンパニー)という価値観を大事にしており、ユーザー目線での開発を徹底しています。1500万人以上のより良い転職を実現するためのプロダクトを提供するため、人生の転機に関わる介在価値も大きく、やりがいを実感できます。
★Flutter x ネイティブ(Swift/Kotlin/Java)で、市場価値の高いエンジニアへ
当社では最先端のクロスプラットフォーム開発(Flutter)の他、iOS/Android両方のネイティブ開発にも触れられるため、新旧・OS問わず様々な言語での開発を経験できます。現時点でのFlutter経験は問いません。新しい技術を学びたい意欲を、チーム全体でサポートします。
★安定と挑戦が両立する環境
東証プライム上場の安定基盤がありながら、経営層との距離が近く、意思決定のスピードが速いのが特徴です。特に「エン派遣」は内製化フェーズにあり、ご希望と実力次第で、企画などの最上流工程から携わるチャンスが豊富にあります。
★技術者の成長を後押しする柔軟な働き方
リモートワークを基本とし、専門業務型裁量労働制を採用。時間や場所に縛られず、自律的に業務を進められます。技術的な挑戦を楽しみながら、プライベートも大切にできる環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
「エン派遣」とは..
日本最大級の派遣専門の求人サイト
※2024年 オリコン顧客満足度(R)調査 派遣情報サイト 第1位
参考URL:https://corp.en-japan.com/services/desc_haken.html
「エン エージェント」とは..
ユーザー登録数1500万人を超える人材紹介サービス
※2025・2026年 オリコン顧客満足度(R)調査 転職エージェント「30代」「求人の質」部門 第1位
参考URL:https://corp.en-japan.com/services/desc_enAgent.html
■業務内容
・プランナー、デザイナーと連携したiOS/Androidアプリの継続的な開発・改善
・「エン エージェント」マイページアプリの開発・保守(Flutter)
・「エン派遣」アプリ内製化プロジェクトにおける開発・保守(Swift / Java)
・サーバーサイドチームと連携したAPI設計・実装
・OSアップデートへの追従、OS新機能の導入提案・実装
<その他、志向性やご経験に合わせて以下のような業務も可能>
・テックリード: チームの技術選定やアーキテクチャ設計を主導し、技術力でプロダクトを牽引
・プロダクトマネージャー: 企画・要件定義など最上流から携わり、プロダクトの成長をリード
・フルスタックエンジニア: サーバーサイドやインフラ領域にも挑戦し、開発の幅を広げる
・新規プロダクト立ち上げ: 既存プロダクトで培ったアセットを活かし、0→1で新規プロダクトを開発
【魅力ポイント】
★社会貢献性の高いプロダクト開発
テクノロジーの力で、採用から入社後の活躍までを支援するプロダクトを開発しています。求められるものより、 真に“喜ばれ、人に薦めたくなるもの”とは何か?を考えるユーザーファースト主義(for カンパニー)という価値観を大事にしており、ユーザー目線での開発を徹底しています。1500万人以上のより良い転職を実現するためのプロダクトを提供するため、人生の転機に関わる介在価値も大きく、やりがいを実感できます。
★Flutter x ネイティブ(Swift/Kotlin/Java)で、市場価値の高いエンジニアへ
当社では最先端のクロスプラットフォーム開発(Flutter)の他、iOS/Android両方のネイティブ開発にも触れられるため、新旧・OS問わず様々な言語での開発を経験できます。現時点でのFlutter経験は問いません。新しい技術を学びたい意欲を、チーム全体でサポートします。
★安定と挑戦が両立する環境
東証プライム上場の安定基盤がありながら、経営層との距離が近く、意思決定のスピードが速いのが特徴です。特に「エン派遣」は内製化フェーズにあり、ご希望と実力次第で、企画などの最上流工程から携わるチャンスが豊富にあります。
★技術者の成長を後押しする柔軟な働き方
リモートワークを基本とし、専門業務型裁量労働制を採用。時間や場所に縛られず、自律的に業務を進められます。技術的な挑戦を楽しみながら、プライベートも大切にできる環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 27年 | 従業員数 | 2,135人 |
株式会社カウリス
【正社員/週2リモートJavaエンジニア】 Grid Data KYC サービス のリモートワーク求人
仕事内容
■挑戦の舞台:新サービス「Grid Data KYC」
2025年にリリースした「Grid Data KYC」は、全国の電力会社と提携し、約8,000万世帯の電力契約情報を活用してリアルタイムで居住実態を確認する日本初のサービスです。
本募集のGrid Data KYCサービスは去年リリースした走り始めたばかりのプロダクトです。
足りないことだらけのサービス、伸びしろしかない状態です。
そうしたサービスをリードする、コアメンバーとなっていただく方を探しています。
以下をチームで挑戦しています。
◇技術的挑戦
住所表記の「ゆらぎ」との闘い: 「三丁目1番1号」「3-1-1」「〇〇ビル4F」「〇〇ビル 四階」……。入力ソースごとに異なる膨大な表記揺れを、いかに高い精度で同一地点として識別するか。
高精度なマッチングアルゴリズムの構築: 単なる文字列一致では通用しません。住所正規化のロジック構築や、機械学習を用いたスコアリング、あるいは独自の名寄せアルゴリズムの実装など、「正解のない問い」に対してエンジニアリングで答えを出すことが求められます。
低遅延・高セキュリティの両立: 8,000万世帯のビッグデータを背景に、金融機関の本人確認というシーンでの低遅延のレスポンスを実現するパフォーマンスチューニング。
◇社会的意義 : 巧妙化するマネーロンダリングや特殊詐欺から、本サービスを通じて守る。
【ポジション】
「Grid Data KYC」の専任エンジニアの募集です。
【具体的な仕事内容】
・サービスのAPIの設計、開発
・単体テスト、機能テスト、E2E(endtoend)テスト
・CI/CDの導入と運用
・コードレビュー
【開発環境】
AWS, Java
Ansible, Terraform, GithubActions, CircleCI等CI/CD環境あり, Snyk
エンジニア用PCはWindows・Mac(選択可)
【主要な言語・フレームワーク】
言語:Java21
フレームワーク:Helidon
【技術スタック】
Node.js・JUnit・HTML・Datadog・CSS・AWS・Aerospike・Gatling・pytest・AWS・ S3・AWS Lambda・Prometheus・Amazon RDS・k6・Amazon Aurora MySQL・Amazon OpenSearchService・Docker・AWS ECS Fargate/ECS on EC2・CloudFront・AWS Security Hub・AWS GuardDuty・AWS Configなど
【業務の変更の範囲】
無
■挑戦の舞台:新サービス「Grid Data KYC」
2025年にリリースした「Grid Data KYC」は、全国の電力会社と提携し、約8,000万世帯の電力契約情報を活用してリアルタイムで居住実態を確認する日本初のサービスです。
本募集のGrid Data KYCサービスは去年リリースした走り始めたばかりのプロダクトです。
足りないことだらけのサービス、伸びしろしかない状態です。
そうしたサービスをリードする、コアメンバーとなっていただく方を探しています。
以下をチームで挑戦しています。
◇技術的挑戦
住所表記の「ゆらぎ」との闘い: 「三丁目1番1号」「3-1-1」「〇〇ビル4F」「〇〇ビル 四階」……。入力ソースごとに異なる膨大な表記揺れを、いかに高い精度で同一地点として識別するか。
高精度なマッチングアルゴリズムの構築: 単なる文字列一致では通用しません。住所正規化のロジック構築や、機械学習を用いたスコアリング、あるいは独自の名寄せアルゴリズムの実装など、「正解のない問い」に対してエンジニアリングで答えを出すことが求められます。
低遅延・高セキュリティの両立: 8,000万世帯のビッグデータを背景に、金融機関の本人確認というシーンでの低遅延のレスポンスを実現するパフォーマンスチューニング。
◇社会的意義 : 巧妙化するマネーロンダリングや特殊詐欺から、本サービスを通じて守る。
【ポジション】
「Grid Data KYC」の専任エンジニアの募集です。
【具体的な仕事内容】
・サービスのAPIの設計、開発
・単体テスト、機能テスト、E2E(endtoend)テスト
・CI/CDの導入と運用
・コードレビュー
【開発環境】
AWS, Java
Ansible, Terraform, GithubActions, CircleCI等CI/CD環境あり, Snyk
エンジニア用PCはWindows・Mac(選択可)
【主要な言語・フレームワーク】
言語:Java21
フレームワーク:Helidon
【技術スタック】
Node.js・JUnit・HTML・Datadog・CSS・AWS・Aerospike・Gatling・pytest・AWS・ S3・AWS Lambda・Prometheus・Amazon RDS・k6・Amazon Aurora MySQL・Amazon OpenSearchService・Docker・AWS ECS Fargate/ECS on EC2・CloudFront・AWS Security Hub・AWS GuardDuty・AWS Configなど
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 650 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 | 43人 |
株式会社HRbase
【地方フルリモ/フルフレックス/フルスタックエンジニア】労務専門AIエージェント/生成AI活用のHRプロダクト のリモートワーク求人
■■「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい■■
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
私たちは、社労士の思考プロセスと膨大な実務ノウハウを学習させた、唯一無二の「労務専門AIエージェント」を提供しています。
汎用的な生成AIでは真似できない、法令の正確な解釈と実務への落とし込みを両立。2026年4月には「労務管理の、安心革命。」を新スローガンに掲げるリブランディングを行い、プロダクトとしてもさらなる進化を遂げました。
現在は、これまで既存の労務DXツールでは対応しきれなかった、法改正対応や労務相談といった複雑な判断を伴う「非定型業務」の標準化・自動化に挑んでいます。労務管理における「調べる」「判断する」「実行する」すべてのプロセスにおいてAIが担える領域を広げ、実務担当者が抱える目に見えない不安や心理的負担を解消し、本来注力すべき業務に集中できる環境の実現を目指しています。
【企業向け|労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」に加え、現場に確かな「安心」を提供するサービスです。年々複雑化する労働法令や法改正に対応するために開発された、高精度なAIが、質問への回答のみならず、実務を手厚くサポートします。 直近では、法的リスクを瞬時に可視化し規程案を提示する「就業規則チェック機能」や、従業員からの質問に対して就業規則や社内マニュアルを基に回答文を自動作成する「社内問い合わせの返信自動作成機能」、特定の業務シーンに特化した「アシスタントAI」などを続々とリリース。単なる質問回答に留まらず、トラブル予防や担当者の知識強化まで一気通貫で支援しています。
【社労士向け|労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、専門家である社労士の業務を劇的に変革するために生まれたAIサービスです。属人化しがちだった複雑な労務相談業務において、社労士の思考プロセスとナレッジベースを融合したAIが強力にアシストします。 法改正対応や規程整備、煩雑な調べ物、文章・資料作成といった負担をAIが大幅に軽減することで、対応スピードの向上や若手の人材育成を支援。社労士が顧問先に合わせた、より付加価値の高い「質の高いサポート」に注力できる体制づくりに貢献しています。
■■日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション■■
私たちのミッションは『働くをカラフルに』。
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
まず、法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。
終わらない法改正への対応、多様化する雇用形態への対応など、企業に求められる労務対応の水準は上がり続け、現場の負担は限界に達しています。
社会全体のコンプライアンス意識が高まる中で、知識不足や解釈ミスによる労務管理の不備が、一瞬にして企業価値を毀損する致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成は極めて困難です。
その結果、これまでの労務DXツールが得意とした「給与計算や入退社手続きなどの定型業務」は効率化できても、判断を伴う「非定型業務」は人手に頼らざるを得ず、業務の属人化や担当者の精神的プレッシャーという悪循環が生まれていました。
私たちは、この根深い課題に正面から向き合い、労務管理に内在する「不安」を生み出しやすい構造そのものを変えるために立ち上がりました。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、複雑な労務情報を標準化し、AI時代を見通した労務管理の「安心革命」を実現。 労務担当者、社労士、そしてその先にいるすべての働く人が安心できる社会を目指しています。
仕事内容
プロダクトマネージャー、デザイナー、他のエンジニアと連携しながら、単なる実装にとどまらず「どのように設計すべきか」を自ら提案し、チームを技術面から牽引していく役割です。
◆取り組んでいただくお仕事内容
・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術選定のリード
・システム横断の技術的課題の発見/解決の推進
・設計方針・技術的意思決定の策定とその推進(中長期視点含む)
・Goを用いたバックエンド開発・運用
・React x Next.js x TypeScript を用いたフロントエンド開発・運用
・AWSを中心としたインフラ基盤構築・運用
◆利用ツール
・Go, PostgreSQL, AWS(ECS, Lambda, CloudFront, S3), Azure AI Search, OpenAI API, Dify.AI
・Cursor, Github Copilot などAIコーディングアシスタントツールは会社の経費で利用できます。
◆得られる経験
・AIスタートアップの成長フェーズにおけるチーム開発・変化のダイナミズムの経験
・AI駆動開発アプローチが主となる開発組織の在り方を設計し牽引した経験
・AI技術の調査/検証を頻繁に行っており、常に最新のAI技術について学ぶ経験
-直近の調査例:LLM wiki, Mastra, OpenClaw, Claude Code To Figma, Stitch, 等
風通しの良い社風のため、コーディング以外にもプロダクトやサービス開発に対し意見を交わしやすい環境です。
単に技術を追求するだけではなく、テストファースト、レビュー文化、自動デプロイなどに対応し、エンジニアの心理的安全を重視した開発環境づくりに積極的に取り組み中です。またエンジニアがビジネスサイドと共に議論し、仕様決定のプロセスに積極的に参画できる文化があることも特徴です。
【業務の変更の範囲】
無
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
私たちは、社労士の思考プロセスと膨大な実務ノウハウを学習させた、唯一無二の「労務専門AIエージェント」を提供しています。
汎用的な生成AIでは真似できない、法令の正確な解釈と実務への落とし込みを両立。2026年4月には「労務管理の、安心革命。」を新スローガンに掲げるリブランディングを行い、プロダクトとしてもさらなる進化を遂げました。
現在は、これまで既存の労務DXツールでは対応しきれなかった、法改正対応や労務相談といった複雑な判断を伴う「非定型業務」の標準化・自動化に挑んでいます。労務管理における「調べる」「判断する」「実行する」すべてのプロセスにおいてAIが担える領域を広げ、実務担当者が抱える目に見えない不安や心理的負担を解消し、本来注力すべき業務に集中できる環境の実現を目指しています。
【企業向け|労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」に加え、現場に確かな「安心」を提供するサービスです。年々複雑化する労働法令や法改正に対応するために開発された、高精度なAIが、質問への回答のみならず、実務を手厚くサポートします。 直近では、法的リスクを瞬時に可視化し規程案を提示する「就業規則チェック機能」や、従業員からの質問に対して就業規則や社内マニュアルを基に回答文を自動作成する「社内問い合わせの返信自動作成機能」、特定の業務シーンに特化した「アシスタントAI」などを続々とリリース。単なる質問回答に留まらず、トラブル予防や担当者の知識強化まで一気通貫で支援しています。
【社労士向け|労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、専門家である社労士の業務を劇的に変革するために生まれたAIサービスです。属人化しがちだった複雑な労務相談業務において、社労士の思考プロセスとナレッジベースを融合したAIが強力にアシストします。 法改正対応や規程整備、煩雑な調べ物、文章・資料作成といった負担をAIが大幅に軽減することで、対応スピードの向上や若手の人材育成を支援。社労士が顧問先に合わせた、より付加価値の高い「質の高いサポート」に注力できる体制づくりに貢献しています。
■■日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション■■
私たちのミッションは『働くをカラフルに』。
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
まず、法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。
終わらない法改正への対応、多様化する雇用形態への対応など、企業に求められる労務対応の水準は上がり続け、現場の負担は限界に達しています。
社会全体のコンプライアンス意識が高まる中で、知識不足や解釈ミスによる労務管理の不備が、一瞬にして企業価値を毀損する致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成は極めて困難です。
その結果、これまでの労務DXツールが得意とした「給与計算や入退社手続きなどの定型業務」は効率化できても、判断を伴う「非定型業務」は人手に頼らざるを得ず、業務の属人化や担当者の精神的プレッシャーという悪循環が生まれていました。
私たちは、この根深い課題に正面から向き合い、労務管理に内在する「不安」を生み出しやすい構造そのものを変えるために立ち上がりました。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、複雑な労務情報を標準化し、AI時代を見通した労務管理の「安心革命」を実現。 労務担当者、社労士、そしてその先にいるすべての働く人が安心できる社会を目指しています。
仕事内容
プロダクトマネージャー、デザイナー、他のエンジニアと連携しながら、単なる実装にとどまらず「どのように設計すべきか」を自ら提案し、チームを技術面から牽引していく役割です。
◆取り組んでいただくお仕事内容
・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術選定のリード
・システム横断の技術的課題の発見/解決の推進
・設計方針・技術的意思決定の策定とその推進(中長期視点含む)
・Goを用いたバックエンド開発・運用
・React x Next.js x TypeScript を用いたフロントエンド開発・運用
・AWSを中心としたインフラ基盤構築・運用
◆利用ツール
・Go, PostgreSQL, AWS(ECS, Lambda, CloudFront, S3), Azure AI Search, OpenAI API, Dify.AI
・Cursor, Github Copilot などAIコーディングアシスタントツールは会社の経費で利用できます。
◆得られる経験
・AIスタートアップの成長フェーズにおけるチーム開発・変化のダイナミズムの経験
・AI駆動開発アプローチが主となる開発組織の在り方を設計し牽引した経験
・AI技術の調査/検証を頻繁に行っており、常に最新のAI技術について学ぶ経験
-直近の調査例:LLM wiki, Mastra, OpenClaw, Claude Code To Figma, Stitch, 等
風通しの良い社風のため、コーディング以外にもプロダクトやサービス開発に対し意見を交わしやすい環境です。
単に技術を追求するだけではなく、テストファースト、レビュー文化、自動デプロイなどに対応し、エンジニアの心理的安全を重視した開発環境づくりに積極的に取り組み中です。またエンジニアがビジネスサイドと共に議論し、仕様決定のプロセスに積極的に参画できる文化があることも特徴です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックスタイム制
コアタイム:なし
フレキシブルタイム 5:00~22:00
標準労働時間:9:00~18:00
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 30人 |
株式会社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 | |||
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124件中 21件~30件
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