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 -9ページ目
136件中 81件~90件
株式会社XAION DATA
【首都圏フルリモ(月2回出社)/東京/機械学習エンジニア(AI/Dataソリューション/Python等によるプログラミング経験&機械学習・深層学習に関する知識】AI×データで価値を創出する、急成長中のHR・営業DXスタートアップ企業! のリモートワーク求人
【仕事内容】
▍業務内容
①機械学習エンジニアとしてデータサイエンス・機械学習のプロジェクトをリードいただきます。
②オープンデータを活用した機械学習モデルの設計から開発までを行なっていただきます。
▍このポジション/仕事の魅力
①自社プロダクトへの実装等のPoCに留まらない機械学習モデルの実装機会があります
②CTOがデータサイエンティストの出身のため、データサイエンスに理解がある環境で働くことができます。
③開発チーム主体で企画開発を行うので、ユーザーのフィードバックを直に聞きながらデータソリューションの検討・実装ができます。
【会社概要】
XAION DATAはオープンデータ収集・構造化特許技術を保有し、オープンデータを利活用するためのサービスや、オープンデータを活用したAI・DATAソリューションを提供しているテクノロジーカンパニーです。
私達は「AI×DATAで世界中の価値を最大化する」をミッションに、あらゆるデータ価値を見出し、最大化する仕組みを提供することで、人の幸福への寄与及び、社会への貢献を実現します。
2022年に国内でオープンデータ汎用技術に関する特許を取得し、加速するビジネス/データニーズの変化に柔軟に対応できるオープンデータを主とした独自のデータベース基盤を構築し、3つの軸で事業展開しております。
①プロダクト事業
オープンデータを活用した独自DB基盤を軸に、SaaS事業を展開しています。
-AUTOHUNT(WEB上に分散している、人材企業情報をはじめとした様々な公開情報から優秀な人材を横断して検索できる、次世代型AIタレント検索エンジン)
-AUTOBOOST(WEB上のオープンなSNSやメディアに掲載された人材や企業情報を収集/統合し、横断的に企業/キーパーソンを検索。SNSを通じたダイレクトアプローチを可能とする、セールスインテリジェンスプラットフォーム)
②ソリューション事業
私達が保有する独自DBとAIモデルをベースに、 クライアントが保有するデータを掛け合わせることで、最適なAI・DATAソリューションをご提供しています。
③人材紹介事業
業界に精通した専門性の高い弊社コンサルタントがAUTOHUNTを用いて、転職媒体に登録されていない優秀な人材をご紹介しています。
業界としてはHR(採用市場)から入り、セールス・マーケ領域等に拡張することで最終的に30兆円規模のTAM(Total Available Market)を目指します。
そんなチャレンジにジョインいただける方を募集しております。
▍経営陣インタビュー
①【CEO】技術を技術で終わらせない。人が幸せに生きるために。
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/369220
②【CTO】なぜ人の価値が正しく発揮されないのか。世界を相手に勝負し続ける、石崎が描く未来。
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/364515
③【CFO】日本のHRをゲームチェンジするー創業4年目のスタートアップで目指す新しい採用のカタチー
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/548023
▍社員のインタビュー
①個を活かし、仕組みを作る:山田達也のスタートアップ流リーダーシップ
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/943466
②自らの手で成長の礎を築く、影響力高くスキルを活かせるスタートアップで広げるキャリアの可能性
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/920379
③自分を雑に扱わないためにも、いつまでも成長し続けたい
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/514795
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
▍業務内容
①機械学習エンジニアとしてデータサイエンス・機械学習のプロジェクトをリードいただきます。
②オープンデータを活用した機械学習モデルの設計から開発までを行なっていただきます。
▍このポジション/仕事の魅力
①自社プロダクトへの実装等のPoCに留まらない機械学習モデルの実装機会があります
②CTOがデータサイエンティストの出身のため、データサイエンスに理解がある環境で働くことができます。
③開発チーム主体で企画開発を行うので、ユーザーのフィードバックを直に聞きながらデータソリューションの検討・実装ができます。
【会社概要】
XAION DATAはオープンデータ収集・構造化特許技術を保有し、オープンデータを利活用するためのサービスや、オープンデータを活用したAI・DATAソリューションを提供しているテクノロジーカンパニーです。
私達は「AI×DATAで世界中の価値を最大化する」をミッションに、あらゆるデータ価値を見出し、最大化する仕組みを提供することで、人の幸福への寄与及び、社会への貢献を実現します。
2022年に国内でオープンデータ汎用技術に関する特許を取得し、加速するビジネス/データニーズの変化に柔軟に対応できるオープンデータを主とした独自のデータベース基盤を構築し、3つの軸で事業展開しております。
①プロダクト事業
オープンデータを活用した独自DB基盤を軸に、SaaS事業を展開しています。
-AUTOHUNT(WEB上に分散している、人材企業情報をはじめとした様々な公開情報から優秀な人材を横断して検索できる、次世代型AIタレント検索エンジン)
-AUTOBOOST(WEB上のオープンなSNSやメディアに掲載された人材や企業情報を収集/統合し、横断的に企業/キーパーソンを検索。SNSを通じたダイレクトアプローチを可能とする、セールスインテリジェンスプラットフォーム)
②ソリューション事業
私達が保有する独自DBとAIモデルをベースに、 クライアントが保有するデータを掛け合わせることで、最適なAI・DATAソリューションをご提供しています。
③人材紹介事業
業界に精通した専門性の高い弊社コンサルタントがAUTOHUNTを用いて、転職媒体に登録されていない優秀な人材をご紹介しています。
業界としてはHR(採用市場)から入り、セールス・マーケ領域等に拡張することで最終的に30兆円規模のTAM(Total Available Market)を目指します。
そんなチャレンジにジョインいただける方を募集しております。
▍経営陣インタビュー
①【CEO】技術を技術で終わらせない。人が幸せに生きるために。
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/369220
②【CTO】なぜ人の価値が正しく発揮されないのか。世界を相手に勝負し続ける、石崎が描く未来。
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/364515
③【CFO】日本のHRをゲームチェンジするー創業4年目のスタートアップで目指す新しい採用のカタチー
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/548023
▍社員のインタビュー
①個を活かし、仕組みを作る:山田達也のスタートアップ流リーダーシップ
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/943466
②自らの手で成長の礎を築く、影響力高くスキルを活かせるスタートアップで広げるキャリアの可能性
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/920379
③自分を雑に扱わないためにも、いつまでも成長し続けたい
https://www.wantedly.com/companies/company_7424039/post_articles/514795
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 1,100 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~19:00 (実働8時間/休憩1時間) 時差出勤OK
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 100人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/プロジェクトマネージャー】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定(モデル/アーキテクチャ)
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC:AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定(モデル/アーキテクチャ)
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC:AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 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: ◼︎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 |
株式会社MyVision
【首都圏フルリモート/インフラエンジニア/AWSorGCPを用いたインフラ運用構築経験(目安3年)】業界トップクラスの給与水準(上限3,000万円)|急成長HRベンチャー×最新技術|社会課題を解決するインフラエンジニア募集 のリモートワーク求人
【業務内容】
急成長する転職支援プラットフォームや、社内業務を支える基幹システム(SFA/CRM/ERP…など、複数の機能を持つ)のインフラ設計・構築・運用をお任せします。
事業が非連続な成長を続ける中で、トラフィック増大に耐えうるスケーラビリティの確保や、開発チームが高速に機能リリースできるための基盤作り(Developer Experienceの向上)がミッションです。
【チームについて】
インフラ専任者はまだ少なく、技術選定の裁量が非常に大きいフェーズです。CTOやリードエンジニアと密に連携し、
ゼロベースでのアーキテクチャ設計や、レガシーにとらわれないモダンな技術導入が可能です。
【やりがい】
▼急成長事業の「土台」を作る経験
数年で数百億規模を目指す事業スピードに追従するため、技術的負債を残さない堅牢さと、変化に強い柔軟さを併せ持ったアーキテクチャ設計に挑戦できます。
▼社内開発の魅力は、目の前の100〜1000人の社員がユーザであり、課題が解決して喜ぶ彼らの姿を、リアルタイムで見られることにあります。
また、「開発したけど結局使われなかった/売れなかった」といった外販プロダクト開発にありがちな悲劇もなく、
コードを書けば書いた分だけ価値を届けられる(むしろやりたいことは山積みです)という、開発者にとっては嬉しい状況が実現されています。
CTOが社内開発のやりがいについて語っています。是非ご覧ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
▼新しい機能や技術を積極的に採用しており、エンジニアとしての技術的なスキルアップが望めます。
また、比較的小さいチームであるため、メンバーの裁量権も高く、リーダーシップや意思決定能力も磨かれます。
SWE以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【CTOインタビュー】GAI(生成AI)チームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
急成長する転職支援プラットフォームや、社内業務を支える基幹システム(SFA/CRM/ERP…など、複数の機能を持つ)のインフラ設計・構築・運用をお任せします。
事業が非連続な成長を続ける中で、トラフィック増大に耐えうるスケーラビリティの確保や、開発チームが高速に機能リリースできるための基盤作り(Developer Experienceの向上)がミッションです。
【チームについて】
インフラ専任者はまだ少なく、技術選定の裁量が非常に大きいフェーズです。CTOやリードエンジニアと密に連携し、
ゼロベースでのアーキテクチャ設計や、レガシーにとらわれないモダンな技術導入が可能です。
【やりがい】
▼急成長事業の「土台」を作る経験
数年で数百億規模を目指す事業スピードに追従するため、技術的負債を残さない堅牢さと、変化に強い柔軟さを併せ持ったアーキテクチャ設計に挑戦できます。
▼社内開発の魅力は、目の前の100〜1000人の社員がユーザであり、課題が解決して喜ぶ彼らの姿を、リアルタイムで見られることにあります。
また、「開発したけど結局使われなかった/売れなかった」といった外販プロダクト開発にありがちな悲劇もなく、
コードを書けば書いた分だけ価値を届けられる(むしろやりたいことは山積みです)という、開発者にとっては嬉しい状況が実現されています。
CTOが社内開発のやりがいについて語っています。是非ご覧ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
▼新しい機能や技術を積極的に採用しており、エンジニアとしての技術的なスキルアップが望めます。
また、比較的小さいチームであるため、メンバーの裁量権も高く、リーダーシップや意思決定能力も磨かれます。
SWE以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【CTOインタビュー】GAI(生成AI)チームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フレックス制】
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:8:00〜22:00
標準労働時間:8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能(週4勤務、時短勤務 等)
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~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250人 |
ユミルリンク株式会社
【ハイブリ/東京/自社/残業ほぼなし/フルスタックエンジニア/フルスタック開発経験3年以上※言語不問】JAL|森永製菓|メルカリをはじめとした大手企業と取引!次世代のコミュニケーションを創造していく急成長企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
私たちのチームでは、「価値あるプロダクト」と「より良い開発体験」の両立を目指し、プロダクト開発を行っています。
エンジニアも要件定義の初期から関わり、実装だけでなく、問い合わせ対応、調査、監視、障害対応など、運用フェーズにも責任を持つため、チーム内だけではなくサポートや営業など他部門とのやりとりも多く、チームを越えて協力しながら進めていくスタイルです。
現在は少人数チームで生成AIも活用しつつ、複数の仮説検証を並行して進めていますが、価値ある機能や改善をより早く市場に届けるため、「幅広い役割を担いながら成長フェーズの難題にも挑戦できるエンジニア」を募集します。
【仕事内容】
仕事内容
・プロダクトの設計・開発(Golang / TypeScript / React など)
・UX・情報設計(OOUX的アプローチを用いたプロダクト定義)
・スモールリリースとユーザーフィードバックのループを通じた継続改善
・各種問い合わせ対応・調査、監視、障害対応
・他部門(PdM / カスタマーサポート / マーケティングなど)との連携
・プロダクトの成長に合わせた開発体制・技術環境の整備
「言われたものを作る」ではなく、「何故これを作るのか」をチームで考える工程を重視しています。
【概要】
私たちはコミュニケーション分野のBtoB SaaS領域で、新規プロダクトの立ち上げ(0→1)と、成長期プロダクトの拡大(1→10)を同時に進めています。
少人数精鋭のチームで、顧客の声や市場変化をダイレクトに反映できるスピード感と裁量の大きさが特徴です。
【この仕事で得られるもの】
・企画フェーズから関われるプロダクトで、意思決定と実装が近い環境です
・技術・UX・ビジネスを横断しながら「プロダクトを育てる面白さ」を味わえます
・裁量ある一方で、組織としての統制・品質管理も意識された安心感があります
・チーム全体が「構造で考える」カルチャーを大切にしており、個の能力だけでなくチームでの生産性を重視する文化があります
・将来的にはプロダクト起点での裁量を広げる道も、技術スペシャリストとして深掘る道も可能です
【私たちのエンジニアについての考え方】
■ プロダクトファーストを、最初に体現するのはエンジニア
私たちの組織全体が「プロダクトファースト」の文化を目指していますが、それを最初に体現するのはエンジニアです。
なぜなら、プロダクトの構造・状態・操作に最も深く関わるのがエンジニアだからです。
エンジニアは単なる実装者ではなく、設計判断や実装の積み重ねを通じて、プロダクトの品質とユーザー体験を成立させる主軸、プロダクトの価値を支える構造的な担い手だと考えています。
仕様を受け取ってコードを書くのではなく、プロダクトの目的や制約、ユーザーの課題に向き合い、要件・設計・運用・改善に責任を持って関わる。
それが、私たちが目指すエンジニアのあるべき姿です。
この姿勢に共感し、価値あるプロダクトを育てていきたい方と、ぜひ一緒に働けたら嬉しいです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
私たちのチームでは、「価値あるプロダクト」と「より良い開発体験」の両立を目指し、プロダクト開発を行っています。
エンジニアも要件定義の初期から関わり、実装だけでなく、問い合わせ対応、調査、監視、障害対応など、運用フェーズにも責任を持つため、チーム内だけではなくサポートや営業など他部門とのやりとりも多く、チームを越えて協力しながら進めていくスタイルです。
現在は少人数チームで生成AIも活用しつつ、複数の仮説検証を並行して進めていますが、価値ある機能や改善をより早く市場に届けるため、「幅広い役割を担いながら成長フェーズの難題にも挑戦できるエンジニア」を募集します。
【仕事内容】
仕事内容
・プロダクトの設計・開発(Golang / TypeScript / React など)
・UX・情報設計(OOUX的アプローチを用いたプロダクト定義)
・スモールリリースとユーザーフィードバックのループを通じた継続改善
・各種問い合わせ対応・調査、監視、障害対応
・他部門(PdM / カスタマーサポート / マーケティングなど)との連携
・プロダクトの成長に合わせた開発体制・技術環境の整備
「言われたものを作る」ではなく、「何故これを作るのか」をチームで考える工程を重視しています。
【概要】
私たちはコミュニケーション分野のBtoB SaaS領域で、新規プロダクトの立ち上げ(0→1)と、成長期プロダクトの拡大(1→10)を同時に進めています。
少人数精鋭のチームで、顧客の声や市場変化をダイレクトに反映できるスピード感と裁量の大きさが特徴です。
【この仕事で得られるもの】
・企画フェーズから関われるプロダクトで、意思決定と実装が近い環境です
・技術・UX・ビジネスを横断しながら「プロダクトを育てる面白さ」を味わえます
・裁量ある一方で、組織としての統制・品質管理も意識された安心感があります
・チーム全体が「構造で考える」カルチャーを大切にしており、個の能力だけでなくチームでの生産性を重視する文化があります
・将来的にはプロダクト起点での裁量を広げる道も、技術スペシャリストとして深掘る道も可能です
【私たちのエンジニアについての考え方】
■ プロダクトファーストを、最初に体現するのはエンジニア
私たちの組織全体が「プロダクトファースト」の文化を目指していますが、それを最初に体現するのはエンジニアです。
なぜなら、プロダクトの構造・状態・操作に最も深く関わるのがエンジニアだからです。
エンジニアは単なる実装者ではなく、設計判断や実装の積み重ねを通じて、プロダクトの品質とユーザー体験を成立させる主軸、プロダクトの価値を支える構造的な担い手だと考えています。
仕様を受け取ってコードを書くのではなく、プロダクトの目的や制約、ユーザーの課題に向き合い、要件・設計・運用・改善に責任を持って関わる。
それが、私たちが目指すエンジニアのあるべき姿です。
この姿勢に共感し、価値あるプロダクトを育てていきたい方と、ぜひ一緒に働けたら嬉しいです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 想定年収 | 500 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 28年 | 従業員数 | 50人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/AWSエンジニア/ AWS・Azure・OCI等の業務利用経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
AWS/Azure/OCIを中心としたマルチクラウド環境での設計・構築から運用までワンストップで、幅広いお客様の課題解決に取り組んでいます。
各プロジェクトに参画し、クラウドを中心とした設計や構築、お客様への環境お引渡し、運用設計までを実施いただきます。
AWS Well-Architected Frameworkを意識したクラウド環境の設計・構築を担当
IaC(Terraform、CloudFormation)を活用したインフラ自動化の実践
ECS/FargateやEKSなどのコンテナ技術を活用したアーキテクチャの構築
サーバーレスアーキテクチャ(Lambda、Step Functions、API Gateway)を活用したシステム設計
CI/CD(CodePipeline、GitHub Actions、ArgoCDなど)を用いた開発・デプロイの自動化
変更の範囲:入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。
特徴
キャリアに合わせた案件アサイン
基本的にはチームでのアサインとなりますので、お一人のみでの案件アサインになることはございません。案件アサインの際には、ご希望やキャリア像を伺いながら上長と相談をし、アサインをいたします。
・AWS/Azure/OCIの新機能を検証し、実際のプロジェクトへ適用
・Observability(Datadog、NewRelic、CloudWatch)を活用したモニタリング・運用改善
・ゼロトラストやIAMベースのセキュリティアーキテクチャの設計・実装
・クラウド環境でのマルチリージョン、DR設計の実践
力を入れていること
・パブリッククラウド(AWS、Azure、OCI)
- 各クラウドベンダーのベストプラクティスを考慮した設計・構築
・クラウドネイティブ技術(IaC、CICD、SRE、コンテナ、サーバレス)
- TerraformやAnsibleを活用したインフラのコード化
- GitOps(ArgoCD、FluxCD)によるデプロイ管理
・データ分析・AI
- データレイク構築(S3、Glue、Redshift、BigQueryなど)
- 機械学習基盤(SageMaker、Vertex AI)
働き方
クラウド事業部では、 社員の90%以上がリモート勤務を取り入れて勤務 しております。
そのため、首都圏(一都三県)在住の方におかれましては リモート中心 のハイブリット勤務の環境となります。※通勤時の交通費は会社より支給
▼その他制度
・在宅勤務手当支給あり
・コワーキングスペースの利用が可能
・時間単位での休暇取得が可能
・入社サポート休暇制度あり
※入社から有給休暇付与までの期間で、入社後に体調を崩したり公的な手続きの実施が必要な場合に取得できます。
社内の雰囲気・社風
・「エンジニアとお客様を笑顔にする」というエンジニアファーストの理念を掲げており、多様な働き方や考えを尊重する文化があります。
・SlackやGoogle Meetを活用したコミュニケーションが豊富です。
・AWSの検証環境をSSOにてすぐに活用できる環境を用意しており、成長意欲の高いエンジニアを後押ししています。
部署紹介
当該ポジションはAPCのクラウド事業部配属予定となります。
クラウド事業部は「IaC技術推進部」「クラウドエンジニアリング部」「クラウドビジネス推進室」で構成されており、当社の正社員約1/3(約180名)が在籍しています。
AWS、Azure、OCIなどを活用したクラウドネイティブな設計・構築・運用までワンストップで、幅広いお客様の課題解決に取り組んでおり、直近ではAI基盤、データ分析などの上位レイヤーの支援も増えています。
配属部署は「IaC技術推進部」「クラウドエンジニアリング部」いずれかを予定しており、ご経験や案件状況によって検討のうえ決定いたします。
【業務の変更の範囲】
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。
AWS/Azure/OCIを中心としたマルチクラウド環境での設計・構築から運用までワンストップで、幅広いお客様の課題解決に取り組んでいます。
各プロジェクトに参画し、クラウドを中心とした設計や構築、お客様への環境お引渡し、運用設計までを実施いただきます。
AWS Well-Architected Frameworkを意識したクラウド環境の設計・構築を担当
IaC(Terraform、CloudFormation)を活用したインフラ自動化の実践
ECS/FargateやEKSなどのコンテナ技術を活用したアーキテクチャの構築
サーバーレスアーキテクチャ(Lambda、Step Functions、API Gateway)を活用したシステム設計
CI/CD(CodePipeline、GitHub Actions、ArgoCDなど)を用いた開発・デプロイの自動化
変更の範囲:入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。
特徴
キャリアに合わせた案件アサイン
基本的にはチームでのアサインとなりますので、お一人のみでの案件アサインになることはございません。案件アサインの際には、ご希望やキャリア像を伺いながら上長と相談をし、アサインをいたします。
・AWS/Azure/OCIの新機能を検証し、実際のプロジェクトへ適用
・Observability(Datadog、NewRelic、CloudWatch)を活用したモニタリング・運用改善
・ゼロトラストやIAMベースのセキュリティアーキテクチャの設計・実装
・クラウド環境でのマルチリージョン、DR設計の実践
力を入れていること
・パブリッククラウド(AWS、Azure、OCI)
- 各クラウドベンダーのベストプラクティスを考慮した設計・構築
・クラウドネイティブ技術(IaC、CICD、SRE、コンテナ、サーバレス)
- TerraformやAnsibleを活用したインフラのコード化
- GitOps(ArgoCD、FluxCD)によるデプロイ管理
・データ分析・AI
- データレイク構築(S3、Glue、Redshift、BigQueryなど)
- 機械学習基盤(SageMaker、Vertex AI)
働き方
クラウド事業部では、 社員の90%以上がリモート勤務を取り入れて勤務 しております。
そのため、首都圏(一都三県)在住の方におかれましては リモート中心 のハイブリット勤務の環境となります。※通勤時の交通費は会社より支給
▼その他制度
・在宅勤務手当支給あり
・コワーキングスペースの利用が可能
・時間単位での休暇取得が可能
・入社サポート休暇制度あり
※入社から有給休暇付与までの期間で、入社後に体調を崩したり公的な手続きの実施が必要な場合に取得できます。
社内の雰囲気・社風
・「エンジニアとお客様を笑顔にする」というエンジニアファーストの理念を掲げており、多様な働き方や考えを尊重する文化があります。
・SlackやGoogle Meetを活用したコミュニケーションが豊富です。
・AWSの検証環境をSSOにてすぐに活用できる環境を用意しており、成長意欲の高いエンジニアを後押ししています。
部署紹介
当該ポジションはAPCのクラウド事業部配属予定となります。
クラウド事業部は「IaC技術推進部」「クラウドエンジニアリング部」「クラウドビジネス推進室」で構成されており、当社の正社員約1/3(約180名)が在籍しています。
AWS、Azure、OCIなどを活用したクラウドネイティブな設計・構築・運用までワンストップで、幅広いお客様の課題解決に取り組んでおり、直近ではAI基盤、データ分析などの上位レイヤーの支援も増えています。
配属部署は「IaC技術推進部」「クラウドエンジニアリング部」いずれかを予定しており、ご経験や案件状況によって検討のうえ決定いたします。
【業務の変更の範囲】
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。
| 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 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
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| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データエンジニア・データサイエンティスト/PythonやSQLでのコーディング& AzureやAWSでの環境構築・運用経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化の支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化の支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援 業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
役割や裁量についても柔軟にお任せしていきます。
以下は現在活躍中メンバーの実例の一部となります。
Aさん メンバー(1年)→PM(1年)→EM(現在)
Yさん メンバー(半年)→PL(現在)
Jさん メンバー(2年)→PM ※データ領域未経験スタート
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチーム
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 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: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
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| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データ&AI案件プロジェクトマネージャー/SIerやITコンサルでPM・TL経験3年以上経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■お仕事内容
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援
業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouseでは、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
この仕事で得られること
大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
データプラットフォーム領域での専門性
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
キャリアの幅の拡張
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
働き方の特徴
上流のデータ活用構想から、分析基盤の構築、内製化・定着支援まで一気通貫で担当します。
特定工程だけを請け負うのではなく、お客様のデータ活用が自走する状態までを見据えて伴走する点が特徴です。
また、Claude Code をはじめとしたAI開発ツールを積極的に活用し、生産性高く開発できる環境を整えています。
※以下の技術は、いずれかのご経験があれば歓迎します(すべての経験は必須ではありません)。
プロジェクト事例
某製造系企業様
Databricks・AWSを活用したリアルタイムデータ分析基盤の構築。
ストリーミングデータ処理基盤を設計・実装し、生産データの即時可視化と迅速な意思決定を支援。
某通信系企業様
RAG・OpenAIを活用した社内ナレッジ検索AIを開発。
技術文書の検索・要約機能を実装し、情報活用の高度化と調査工数の削減を実現。
某金融系企業様
既存のOracle基盤をLakehouseアーキテクチャへ刷新。
データ統合基盤の再設計とパイプライン最適化により、部門ごとに分散していたデータを
一元化し、全社横断でのデータ活用と分析スピードの向上を実現。
某化学メーカー様
AutoMLを活用した原材料価格の時系列予測モデルを構築。
予測結果をダッシュボード化し、データドリブンな調達計画・意思決定を支援。
某家電メーカー様
Terraform・Databricksを活用した分析基盤の再設計およびIaC化を推進。
クラウドコストの最適化と運用効率向上に貢献。
業務の進め方の例
案件開始〜2週間:構想策定とアセスメント データ活用構想の策定および現状データのアセスメント
データソース、データ品質、業務課題のヒアリング
Databricksを活用した分析基盤アーキテクチャの提案
クラウド環境(Azure/AWS)を含めたデータプラットフォーム全体設計
1〜2か月目:分析基盤の構築とデータ整備
Databricksを活用したデータ分析基盤の構築
データパイプラインの設計・実装およびデータモデリング
分析・可視化に向けたデータ整備、変換処理の実装
新規データ追加やスキーマ変更に柔軟に対応できる運用プロセスの整備
お客様による継続的なデータ活用を実現するための内製化支援
2〜3か月目:ユースケース実装と定着支援
業務課題に基づくダッシュボード・分析ユースケースの実装
データ利活用シナリオの定義と活用支援
運用手順の整備、ナレッジ移管、トレーニングの実施
分析基盤の本番移行および定着支援
※案件により、本番稼働後も継続的にご支援するケースがあります。
メンバー構成
2022年に新設され、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
募集部門について
当求人はiTOC事業部 Lakehouseの求人となります。
<Lakehouse>
データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、社内からの注目も集めているチームです。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<参考記事>
・3年連続200%成長。全社MVP受賞を支えたLakehouse部「チームの安全性」の裏側
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/13070#article
・Data+AI Summit 2026 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
募集背景
売上が3年連続で200%超を達成し続けるなど、プロジェクトの引き合いがとても多い状況が続くなか、組織の拡大と強化が追いついていない状況を改善していくために募集を行っています。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を探しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 750 〜 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: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社find
【関東フルリモート/テックリード】自社サービス|AI×クラウドで新たな社会インフラを目指す「落とし物プラットフォーム」findのテックリード募集! のリモートワーク求人
年間約5,000万件の「落とし物」が交差する巨大なアナログ市場をDX。AI×クラウドで新たな社会インフラを目指す「落とし物プラットフォーム」
■ 私たちが挑む課題:日本のホスピタリティの裏側にある「巨大な負」
日本は「世界で最も落とし物が戻ってくる国」として知られています。しかし、その裏側には、交通事業者や商業施設などエンタープライズ企業の現場にのしかかる、膨大なアナログ業務とコストが存在します。
・【アナログ管理の限界】 膨大な落とし物を1件ずつ手書きや手入力によるExcelで管理しており、現場の処理能力が追いつかない。
・【業務圧迫】「落とし物が届いていませんか?」という電話対応による現場の疲弊。
・【管理コスト】警察への連携業務、保管スペースの圧迫、廃棄コストの増大。
私たちは、1つの企業や業界の努力だけでは解決できない、『アナログな管理業務の限界』と『企業・業界間の壁』を、AIとクラウド技術によってなめらかに繋ぎ、社会インフラそのものをアップデートしています。
■ findの事業と強み
現在、鉄道・タクシー・バスなどの交通事業者や大型商業施設を中心に、57社・5,000施設以上に導入され、累計登録件数は680万件を突破(毎日1,000件以上が新規登録)。
MRR100万円以上のクライアントが半数を超え、サービス開始以来、解約は「0社」。
エンタープライズ市場における不可欠な社会インフラとして、着実なスケールを続けています。
単なるDXツールに留まらず、以下の3本柱で「遺失物管理の垂直統合」を実現しています。
落とし物クラウドfind(クラウドプラットフォーム事業)
AI画像認識や生成AIを活用し、現場の登録・管理・返却業務を80%削減。さらに、日本初の「横断検索システム」により、一度の問い合わせで複数企業のデータベースから落とし物を探せる特許出願中の仕組みを構築しています。
findセンター(BPO事業)
ソフトウェアやシステム提供だけでは解決できない「物理的な保管・警察連携」をプロフェッショナルとして代行。
findリユース(サーキュラーエコノミー事業)
満期を迎えた遺失物を適法に回収・販売し、廃棄コストを削減する循環型ビジネスを展開。
■募集背景
「開発スピードのために選んだ構成を、社会インフラの信頼性に作り替える。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントをはじめとする大規模導入が進み、月間数万件のデータを扱うフェーズに入りました。
これまで開発スピードを最優先に、インフラ・バックエンド・データベース・フロントエンドのすべてをAWS Amplifyに載せる構成で作り上げてきました。立ち上げ期には大きな恩恵がありましたが、扱う規模が変わるにつれ、デプロイの粒度や順序に制約が生じ、変更の一つひとつに丁寧な段取りが必要になっています。その段取りをどう組むかの判断基準も、まだ十分に言語化できていません。
私たちが選んだのは、稼働を止めずに作り替えていくやり方です。
5,000施設が日々使っているサービスを止めるわけにはいかないため、Amplifyが抱え込んでいるIaCからデプロイまでの範囲を、部分ごとに剥がして置き換えていく段階的な移行を進めています。すでにバックエンドはTypeScript / Honoでの切り出しを開始しました。
一気に置き換える華やかさはありませんが、動いているものを壊さずに構造を変えるほうが、はるかに難易度の高い仕事だと考えています。
今回募集するテックリードには、このリリース・デプロイ工程の再設計と、プロダクトの信頼性向上を担っていただきたいと考えています。「なぜこの工程に手間がかかるのか」を構造から捉え直し、技術で削っていく仕事です。ここが変わることで、この先のスケール対応もプロダクト投資も一段速くなります。
「技術のための技術」ではなく、「やさしさのインフラ化を実現するためのエンジニアリング」を体現し、チームを牽引してくれるリーダーを求めています。
▼ 全開発メンバーにコーディングエージェントを配布
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。Claude Codeといったコーディングエージェントをフル活用して、開発を進めています。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
・必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
・普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
・ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
・新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼はたらき方について
開発部は引き続きフルリモートOKです。エンジニアとして専門性を極めていきたい方、マネジメントの役割を担っていない方は、はたらき方の制限なくご自身のスタイルで業務を進めていただけます。
一方で2026年10月から、全社で新たなはたらき方ルールを導入しました。マネジメントやチームビルディングを担う意欲をお持ちで、ユニット長など一定の役職以上をアサインされている方は、部署のはたらき方ルールを問わず一律週3以上の出社をお願いする形にします。これは、チームビルディングやメンバー、他部署との信頼関係構築においては対面でのコミュニケーションが特に重要だと考えているためです。
なお、find開発部には「スペシャリストライン」と「マネジメントライン」の2つのキャリアパスがあり、マネジメントを望まない方も、スペシャリストとして等級を上げていくことができます。マネジメントラインとスペシャリストラインで、年収レンジや等級設計に変更・差異はありません。
<業務内容>
・リリース・デプロイ工程の再設計
・変更を小さく安全に届けられる状態づくり。デプロイの粒度や順序の制約を技術で解消し、判断の基準をチームで共有できる形へ。
・Amplify依存の段階的な解消
・TypeScript / Honoによるバックエンドの切り出し、IaCの整備。
・品質と安定性の向上
・監視・検知・振り返りの仕組みづくりを通じた、プロダクト信頼性の継続的な改善。
・開発生産性の極大化
・Claude Codeをフル活用し、爆速で高品質なコードを生み出す開発体験(DX)の構築
・技術選定とコードレビューの文化醸成
・チーム全体の技術水準を底上げするための技術選定、品質基準の策定、開発プロセスの標準化
<入社後に期待する役割の変化>
・入社〜3ヶ月:リリースと運用をペアで担いながら、現行システムの構造を把握する
・〜半年:リリース設計の判断を担い、工程そのものの改善をリードする
・その先:プロダクト課題に対して「何をどこまで、いつまでに、どれだけのコストで実現するか」を決める役割へ
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■ 私たちが挑む課題:日本のホスピタリティの裏側にある「巨大な負」
日本は「世界で最も落とし物が戻ってくる国」として知られています。しかし、その裏側には、交通事業者や商業施設などエンタープライズ企業の現場にのしかかる、膨大なアナログ業務とコストが存在します。
・【アナログ管理の限界】 膨大な落とし物を1件ずつ手書きや手入力によるExcelで管理しており、現場の処理能力が追いつかない。
・【業務圧迫】「落とし物が届いていませんか?」という電話対応による現場の疲弊。
・【管理コスト】警察への連携業務、保管スペースの圧迫、廃棄コストの増大。
私たちは、1つの企業や業界の努力だけでは解決できない、『アナログな管理業務の限界』と『企業・業界間の壁』を、AIとクラウド技術によってなめらかに繋ぎ、社会インフラそのものをアップデートしています。
■ findの事業と強み
現在、鉄道・タクシー・バスなどの交通事業者や大型商業施設を中心に、57社・5,000施設以上に導入され、累計登録件数は680万件を突破(毎日1,000件以上が新規登録)。
MRR100万円以上のクライアントが半数を超え、サービス開始以来、解約は「0社」。
エンタープライズ市場における不可欠な社会インフラとして、着実なスケールを続けています。
単なるDXツールに留まらず、以下の3本柱で「遺失物管理の垂直統合」を実現しています。
落とし物クラウドfind(クラウドプラットフォーム事業)
AI画像認識や生成AIを活用し、現場の登録・管理・返却業務を80%削減。さらに、日本初の「横断検索システム」により、一度の問い合わせで複数企業のデータベースから落とし物を探せる特許出願中の仕組みを構築しています。
findセンター(BPO事業)
ソフトウェアやシステム提供だけでは解決できない「物理的な保管・警察連携」をプロフェッショナルとして代行。
findリユース(サーキュラーエコノミー事業)
満期を迎えた遺失物を適法に回収・販売し、廃棄コストを削減する循環型ビジネスを展開。
■募集背景
「開発スピードのために選んだ構成を、社会インフラの信頼性に作り替える。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントをはじめとする大規模導入が進み、月間数万件のデータを扱うフェーズに入りました。
これまで開発スピードを最優先に、インフラ・バックエンド・データベース・フロントエンドのすべてをAWS Amplifyに載せる構成で作り上げてきました。立ち上げ期には大きな恩恵がありましたが、扱う規模が変わるにつれ、デプロイの粒度や順序に制約が生じ、変更の一つひとつに丁寧な段取りが必要になっています。その段取りをどう組むかの判断基準も、まだ十分に言語化できていません。
私たちが選んだのは、稼働を止めずに作り替えていくやり方です。
5,000施設が日々使っているサービスを止めるわけにはいかないため、Amplifyが抱え込んでいるIaCからデプロイまでの範囲を、部分ごとに剥がして置き換えていく段階的な移行を進めています。すでにバックエンドはTypeScript / Honoでの切り出しを開始しました。
一気に置き換える華やかさはありませんが、動いているものを壊さずに構造を変えるほうが、はるかに難易度の高い仕事だと考えています。
今回募集するテックリードには、このリリース・デプロイ工程の再設計と、プロダクトの信頼性向上を担っていただきたいと考えています。「なぜこの工程に手間がかかるのか」を構造から捉え直し、技術で削っていく仕事です。ここが変わることで、この先のスケール対応もプロダクト投資も一段速くなります。
「技術のための技術」ではなく、「やさしさのインフラ化を実現するためのエンジニアリング」を体現し、チームを牽引してくれるリーダーを求めています。
▼ 全開発メンバーにコーディングエージェントを配布
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。Claude Codeといったコーディングエージェントをフル活用して、開発を進めています。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
・必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
・普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
・ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
・新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼はたらき方について
開発部は引き続きフルリモートOKです。エンジニアとして専門性を極めていきたい方、マネジメントの役割を担っていない方は、はたらき方の制限なくご自身のスタイルで業務を進めていただけます。
一方で2026年10月から、全社で新たなはたらき方ルールを導入しました。マネジメントやチームビルディングを担う意欲をお持ちで、ユニット長など一定の役職以上をアサインされている方は、部署のはたらき方ルールを問わず一律週3以上の出社をお願いする形にします。これは、チームビルディングやメンバー、他部署との信頼関係構築においては対面でのコミュニケーションが特に重要だと考えているためです。
なお、find開発部には「スペシャリストライン」と「マネジメントライン」の2つのキャリアパスがあり、マネジメントを望まない方も、スペシャリストとして等級を上げていくことができます。マネジメントラインとスペシャリストラインで、年収レンジや等級設計に変更・差異はありません。
<業務内容>
・リリース・デプロイ工程の再設計
・変更を小さく安全に届けられる状態づくり。デプロイの粒度や順序の制約を技術で解消し、判断の基準をチームで共有できる形へ。
・Amplify依存の段階的な解消
・TypeScript / Honoによるバックエンドの切り出し、IaCの整備。
・品質と安定性の向上
・監視・検知・振り返りの仕組みづくりを通じた、プロダクト信頼性の継続的な改善。
・開発生産性の極大化
・Claude Codeをフル活用し、爆速で高品質なコードを生み出す開発体験(DX)の構築
・技術選定とコードレビューの文化醸成
・チーム全体の技術水準を底上げするための技術選定、品質基準の策定、開発プロセスの標準化
<入社後に期待する役割の変化>
・入社〜3ヶ月:リリースと運用をペアで担いながら、現行システムの構造を把握する
・〜半年:リリース設計の判断を担い、工程そのものの改善をリードする
・その先:プロダクト課題に対して「何をどこまで、いつまでに、どれだけのコストで実現するか」を決める役割へ
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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: ・コアタイム:10:00~15:00
・フレキシブルタイム:マンスリーフレックスのため規定なし
・標準労働時間:8時間(9:00-18:00)
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10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 50人 |
ディップ株式会社
【正社員/六本木/ハイブリ/SRE】HR自社プロダクトSRE促進!/次世代候補★/アジャイル開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
dipが提供するバイトル、はたらこねっと、スポットバイトル、コボットシリーズなどのサービスを開発するプロダクト開発チームの開発生産性を高め、
プロダクト開発チームが継続的に価値を提供し続けられるように、インフラや共通的な基盤、サービスなどの開発と運用をお任せします。
dipが目指す「Labor force solution company」の実現と、高い社会的価値および経済的価値の創出に向けて、
これまでのプロダクトアウト型の営業から、本質的な顧客課題を解決する「ソリューション営業」へと進化しています。
この変革の中で、dipが有する多様なサービスを成長させ、ユーザーおよび顧客の体験価値を向上させることで、
ビジネスのスコープを拡大し、顧客への提供価値をさらに高めていきます。
こうした取り組みを支えるため、今後の事業成長に向けた中長期的な技術課題の解決を共に推進できるPlatform Engineerを求めています。課題の抽出から問題提起、改善活動まで一貫して携わり、技術的な観点から事業成長を支える役割を担っていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・AWS、GCPを利用したシステム環境構築および運用
・アプリケーションやミドルウェアの運用開発
・デプロイやサーバ構築等の各種自動化をするための開発、導入、運用
・インフラ(サーバ、ネットワーク)設計・構築
・監視・アラート設計及びキャパシティプランニングのためのモニタリング環境の構築、運用
・システム障害時の対応
・新規技術の調査や導入
■ポジションの魅力
▼「事業成長にコミットする力」「課題を解決する力」を鍛えられます
マルチプロダクトを展開し、複数フェーズのプロダクトを有しています。
そのため新規プロダクトの立ち上げとグロースの両方に関われるチャンスがあります。
→ 事業を成長させるための様々な課題に挑戦できる環境のため成長曲線が急上昇します。
▼toB & toCプロダクトの両方を同時に経験できます
求人メディアのtoCプロダクトと、企業向けのSaaS型toBプロダクトの両面で「プロダクトマーケットフィット(PMF)」を目指す過程に参加できます。
→ 顧客(クライアント)視点とユーザー視点の両方を持つプロダクトマネジメント能力が鍛えられます。
▼ユーザー体験を変革する“価値創造の手応え”を感じられます
成長市場であるスキマバイト市場への挑戦において、アルバイトから始まる仕事探しの体験を変革し、
社会的インパクトを与えるプロダクトを牽引する経験ができます。
→「自分の仕事がユーザーの人生を変える」という実感が得られます。
▼ダイナミックなプロダクト開発に参加し、手触り感を得られます
日本最大規模のバイトルやはたらこねっと、HRTechサービスなど、大規模なサービスの開発に携わる経験ができます。
→ 数百万のユーザーに影響を与えるサービスを自分の手で動かす手応えを味わえます。
▼自律的に成長できる環境と裁量の大きさがあります
若手が中心のチームにおいて、自身のアイデアや提案がすぐに反映されやすい環境です。
自らの意思と工夫でプロダクトを動かし、やった分だけ成長を実感できます。
大きな裁量を持って活躍できるチャンスがあります。
→「手を動かす人」から「提案する人、チームで成果を出す人」へ進化できます。
▼多様な関係者と関わり、多種多様なスキルを身につけられます
関わる部署やメンバーが多いため、多様な視点を持つことができます。
toBとtoC両方のプロダクトを運営しているため、営業、マーケティング、開発、経営層など多様な関係者と関わる機会が多いです。
→エンジニアリング以外の多様なスキルやビジネス視点が養われます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
dipが提供するバイトル、はたらこねっと、スポットバイトル、コボットシリーズなどのサービスを開発するプロダクト開発チームの開発生産性を高め、
プロダクト開発チームが継続的に価値を提供し続けられるように、インフラや共通的な基盤、サービスなどの開発と運用をお任せします。
dipが目指す「Labor force solution company」の実現と、高い社会的価値および経済的価値の創出に向けて、
これまでのプロダクトアウト型の営業から、本質的な顧客課題を解決する「ソリューション営業」へと進化しています。
この変革の中で、dipが有する多様なサービスを成長させ、ユーザーおよび顧客の体験価値を向上させることで、
ビジネスのスコープを拡大し、顧客への提供価値をさらに高めていきます。
こうした取り組みを支えるため、今後の事業成長に向けた中長期的な技術課題の解決を共に推進できるPlatform Engineerを求めています。課題の抽出から問題提起、改善活動まで一貫して携わり、技術的な観点から事業成長を支える役割を担っていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・AWS、GCPを利用したシステム環境構築および運用
・アプリケーションやミドルウェアの運用開発
・デプロイやサーバ構築等の各種自動化をするための開発、導入、運用
・インフラ(サーバ、ネットワーク)設計・構築
・監視・アラート設計及びキャパシティプランニングのためのモニタリング環境の構築、運用
・システム障害時の対応
・新規技術の調査や導入
■ポジションの魅力
▼「事業成長にコミットする力」「課題を解決する力」を鍛えられます
マルチプロダクトを展開し、複数フェーズのプロダクトを有しています。
そのため新規プロダクトの立ち上げとグロースの両方に関われるチャンスがあります。
→ 事業を成長させるための様々な課題に挑戦できる環境のため成長曲線が急上昇します。
▼toB & toCプロダクトの両方を同時に経験できます
求人メディアのtoCプロダクトと、企業向けのSaaS型toBプロダクトの両面で「プロダクトマーケットフィット(PMF)」を目指す過程に参加できます。
→ 顧客(クライアント)視点とユーザー視点の両方を持つプロダクトマネジメント能力が鍛えられます。
▼ユーザー体験を変革する“価値創造の手応え”を感じられます
成長市場であるスキマバイト市場への挑戦において、アルバイトから始まる仕事探しの体験を変革し、
社会的インパクトを与えるプロダクトを牽引する経験ができます。
→「自分の仕事がユーザーの人生を変える」という実感が得られます。
▼ダイナミックなプロダクト開発に参加し、手触り感を得られます
日本最大規模のバイトルやはたらこねっと、HRTechサービスなど、大規模なサービスの開発に携わる経験ができます。
→ 数百万のユーザーに影響を与えるサービスを自分の手で動かす手応えを味わえます。
▼自律的に成長できる環境と裁量の大きさがあります
若手が中心のチームにおいて、自身のアイデアや提案がすぐに反映されやすい環境です。
自らの意思と工夫でプロダクトを動かし、やった分だけ成長を実感できます。
大きな裁量を持って活躍できるチャンスがあります。
→「手を動かす人」から「提案する人、チームで成果を出す人」へ進化できます。
▼多様な関係者と関わり、多種多様なスキルを身につけられます
関わる部署やメンバーが多いため、多様な視点を持つことができます。
toBとtoC両方のプロダクトを運営しているため、営業、マーケティング、開発、経営層など多様な関係者と関わる機会が多いです。
→エンジニアリング以外の多様なスキルやビジネス視点が養われます。
【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 |
作業時間: 標準労働時間:9:30~18:30
時間外労働有無:無
<その他就業時間補足>
フレックスタイム制度あり(コアタイム11:00-15:00、フレキシブルタイムなし)
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23時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
私たちdipは、「バイトル」を軸に人材業界においてトップクラスの成長を続けてきました。
現在は「労働力の総合商社」となるための新たなvisionを掲げ、人材事業とDX事業に大きく力を注いでいます。 「夢」と「アイデア」と「情熱」で社会を改善する存在となるという企業理念の元、日本の労働市場における諸課題の解決にさらに貢献していきます。 |
||
| 設立年数 | 30年 | 従業員数 | 2,780人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート◎×自社プロダクト】バックエンドエンジニア!薬局領域でサービス展開するカケハシ社★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
自社サービスである「Musubi」のバックエンドの開発をリード頂きます。
<具体的な業務イメージ>
▼Musubiバックエンドの設計および開発
新機能の追加開発や既存機能の改修などに留まらず、高品質、安定性、パフォーマンス、
セキュリティなど多面的な視点から現在のシステムを分析頂き、将来を見据えた設計をリードして頂きます。
必要であれば、既存の設計や実装の見直し、技術的負債の解消などを実施頂きます。
▼プロダクトマネージャとの仕様策定
プロダクトマネージャが提示するプロダクトのビジョンや要求を汲み取り、プロダクトマネージャーリードのもと、
要件・仕様をステークホルダーと対話しながら策定頂きます。
その際に、主に技術的な観点での妥当性を担保頂きます。
▼チームの開発効率向上、およびチームメンバーのサポート
コーディング規約などの開発ルールの整備、スクラムなど開発プロセス標準化、CI/CDの改善、各種運用作業の自動化、
などによりチーム全体の開発効率を向上させて頂きます。
また、開発全般に渡るこれまでの経験および見識に基づいて、メンバーの成長をサポート頂きます。
■募集背景
Musubiは2017年にリリースして以降、多くの薬局様でご利用いただいている状態まで成長してきました。
医療情報を扱う事業者として、他の分野と比較して信頼性・セキュリティなどに求められるレベルも高いです。
今後、さらなる価値をユーザに届けるため様々な新しい機能開発が予定されており、ユーザ数も拡大する見込みの中で、
高い信頼性やパフォーマンスを維持しつつ安定して開発を継続する必要があります。
そのような状況において、広い視野および長期的な視点を持ってシステムをあるべき姿に近づけられるよう、チームをリード頂ける方を募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
自社サービスである「Musubi」のバックエンドの開発をリード頂きます。
<具体的な業務イメージ>
▼Musubiバックエンドの設計および開発
新機能の追加開発や既存機能の改修などに留まらず、高品質、安定性、パフォーマンス、
セキュリティなど多面的な視点から現在のシステムを分析頂き、将来を見据えた設計をリードして頂きます。
必要であれば、既存の設計や実装の見直し、技術的負債の解消などを実施頂きます。
▼プロダクトマネージャとの仕様策定
プロダクトマネージャが提示するプロダクトのビジョンや要求を汲み取り、プロダクトマネージャーリードのもと、
要件・仕様をステークホルダーと対話しながら策定頂きます。
その際に、主に技術的な観点での妥当性を担保頂きます。
▼チームの開発効率向上、およびチームメンバーのサポート
コーディング規約などの開発ルールの整備、スクラムなど開発プロセス標準化、CI/CDの改善、各種運用作業の自動化、
などによりチーム全体の開発効率を向上させて頂きます。
また、開発全般に渡るこれまでの経験および見識に基づいて、メンバーの成長をサポート頂きます。
■募集背景
Musubiは2017年にリリースして以降、多くの薬局様でご利用いただいている状態まで成長してきました。
医療情報を扱う事業者として、他の分野と比較して信頼性・セキュリティなどに求められるレベルも高いです。
今後、さらなる価値をユーザに届けるため様々な新しい機能開発が予定されており、ユーザ数も拡大する見込みの中で、
高い信頼性やパフォーマンスを維持しつつ安定して開発を継続する必要があります。
そのような状況において、広い視野および長期的な視点を持ってシステムをあるべき姿に近づけられるよう、チームをリード頂ける方を募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 750 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
136件中 81件~90件
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