AWS×年収900万円以上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/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 |
株式会社ヒューマンテクノロジーズ
【フルリモート/AIエンジニア/クラウドインフラ】業界トップクラスのシェアを持つクラウド勤怠管理システム提供企業 のリモートワーク求人
■業務内容
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズをはじめとする、サービス全般の信頼性向上と、全社横断の「共通技術基盤」構築を担う新組織の立ち上げメンバーを募集します。
■具体的な業務内容
社内の各プロダクトチームに対し、SREのプラクティスを浸透させ、自律的な運用を支援するとともに、全社横断的な技術基盤の構築・改善を担っていただきます。
1. サービス基盤の統合・信頼性向上
・サービスごとに最適化された基盤を俯瞰し、共通基盤としての信頼性・効率性を高めるアーキテクチャへの改善。
・SLO/SLIの策定支援、Datadog等を用いた可観測性の構築。
2. 開発プロセスの自動化・トイル削減
・CI/CDパイプラインの整備、Terraform等を用いたIaCの推進。
・開発チームが自律的に運用まで完結できるような支援施策。
・最新技術をキャッチアップし、AIを用いた運用自動化等の推進。
3. 信頼性文化の醸成
・ポストモーテムのファシリテーションを通じたBlameless Culture（非難のない文化）の定着。
・開発・インフラ間のサイロを解消する技術的コミュニケーション。
枝雀組織構成・雰囲気
新設されたばかりの少数精鋭のプロジェクトチームです。現在はPM1名、メンバー2名のコア体制で、スピード感を持って基盤づくりを進めています。
◎オープンな議論と共創
コアメンバーに留まらず、他プロジェクトから有志のエンジニアも定例会に参画。部署の垣根を越えて活発な意見交換が行われており、組織全体を巻き込んだ「技術による変革」を楽しめる土壌があります。
◎全社横断のハブとして活躍
特定プロダクトに限定せず、全社横断で各チームと連携します。多様なステークホルダーと関わりながら、技術的な知見を広げると同時に、組織のあり方をデザインしていく醍醐味があります。
■ポジションの魅力
◎ビジネスと技術の「架け橋」
システム基盤の構築を通じて、開発・運用・ビジネスの全メンバーが同じゴールを見据える「一体感のある組織」をデザインできます。
◎組織・文化の「変革」に挑む
単なるコードの修正に留まらず、組織間の壁を取り払い、エンジニアが自律的に動ける「新しい開発文化」をゼロから形にできます。
◎技術的裁量を持ち、プロダクト横断に携われる
プロダクト横断で関わるため、特定の技術に縛られることはありません。AI活用や共通基盤化など、チームごとの最適解を自ら提案・リードできる環境です。
◎「DevEx（開発者体験）」の追求
開発者のペインポイントを解消し、「開発しやすく、運用しやすい」環境を作ることで、エンジニア組織全体の生産性向上に貢献できます。
■募集背景
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズは、これまで各サービスが現場のニーズに応え、独自の進化を遂げることで成長してきました。現在、私たちはこの多様な進化によって蓄積された技術資産を集約し、全社で活用できる「高信頼・高効率な共通基盤」へと昇華させるエキサイティングなフェーズにあります。
単なる「守りのインフラ運用」ではなく、急速に進化するAI技術などを即座にプロダクトへ組み込める環境を創り出すこと。そして、エンジニアが本質的な開発に没頭できる理想的な開発者体験（DevEx）を実現することが本プロジェクトのミッションです。
将来的にはSREの枠を超え、会社の技術戦略の中核を担う「技術基盤チーム」へと組織をアップデートしていくため、その初期コアメンバーとして共に挑戦していただける方を募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズをはじめとする、サービス全般の信頼性向上と、全社横断の「共通技術基盤」構築を担う新組織の立ち上げメンバーを募集します。
■具体的な業務内容
社内の各プロダクトチームに対し、SREのプラクティスを浸透させ、自律的な運用を支援するとともに、全社横断的な技術基盤の構築・改善を担っていただきます。
1. サービス基盤の統合・信頼性向上
・サービスごとに最適化された基盤を俯瞰し、共通基盤としての信頼性・効率性を高めるアーキテクチャへの改善。
・SLO/SLIの策定支援、Datadog等を用いた可観測性の構築。
2. 開発プロセスの自動化・トイル削減
・CI/CDパイプラインの整備、Terraform等を用いたIaCの推進。
・開発チームが自律的に運用まで完結できるような支援施策。
・最新技術をキャッチアップし、AIを用いた運用自動化等の推進。
3. 信頼性文化の醸成
・ポストモーテムのファシリテーションを通じたBlameless Culture（非難のない文化）の定着。
・開発・インフラ間のサイロを解消する技術的コミュニケーション。
枝雀組織構成・雰囲気
新設されたばかりの少数精鋭のプロジェクトチームです。現在はPM1名、メンバー2名のコア体制で、スピード感を持って基盤づくりを進めています。
◎オープンな議論と共創
コアメンバーに留まらず、他プロジェクトから有志のエンジニアも定例会に参画。部署の垣根を越えて活発な意見交換が行われており、組織全体を巻き込んだ「技術による変革」を楽しめる土壌があります。
◎全社横断のハブとして活躍
特定プロダクトに限定せず、全社横断で各チームと連携します。多様なステークホルダーと関わりながら、技術的な知見を広げると同時に、組織のあり方をデザインしていく醍醐味があります。
■ポジションの魅力
◎ビジネスと技術の「架け橋」
システム基盤の構築を通じて、開発・運用・ビジネスの全メンバーが同じゴールを見据える「一体感のある組織」をデザインできます。
◎組織・文化の「変革」に挑む
単なるコードの修正に留まらず、組織間の壁を取り払い、エンジニアが自律的に動ける「新しい開発文化」をゼロから形にできます。
◎技術的裁量を持ち、プロダクト横断に携われる
プロダクト横断で関わるため、特定の技術に縛られることはありません。AI活用や共通基盤化など、チームごとの最適解を自ら提案・リードできる環境です。
◎「DevEx（開発者体験）」の追求
開発者のペインポイントを解消し、「開発しやすく、運用しやすい」環境を作ることで、エンジニア組織全体の生産性向上に貢献できます。
■募集背景
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズは、これまで各サービスが現場のニーズに応え、独自の進化を遂げることで成長してきました。現在、私たちはこの多様な進化によって蓄積された技術資産を集約し、全社で活用できる「高信頼・高効率な共通基盤」へと昇華させるエキサイティングなフェーズにあります。
単なる「守りのインフラ運用」ではなく、急速に進化するAI技術などを即座にプロダクトへ組み込める環境を創り出すこと。そして、エンジニアが本質的な開発に没頭できる理想的な開発者体験（DevEx）を実現することが本プロジェクトのミッションです。
将来的にはSREの枠を超え、会社の技術戦略の中核を担う「技術基盤チーム」へと組織をアップデートしていくため、その初期コアメンバーとして共に挑戦していただける方を募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 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： コアタイム：11:00～16:00、フレキシブルタイム：9:00-11:00、16:00-22:00、標準労働時間：160時間 / 月（1日8時間、稼働日が20日の月）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
CORPORATE MISSION 「人時生産性*をお客様と共に考える」
■オペレーションからの解放 勤怠管理から給与支払いまでにかかる時間を圧縮 ■創造的業務への後押し データ分析に基づく「気づき」を提供し「ヒト」に紐づく様々なデータを活用できる創造的業務への転換を支援 企業にとって最も重要な経営資源は、「ヒト（人材）」と考えております。その「ヒト」の「時間」（人時）を管理するベースとなるのが「勤怠管理」であり、「人時生産性」を向上させることこそが、当社グループの使命であります。勤怠管理業務を、日々の煩雑なオペレーション業務から、「ヒト」に紐づく様々なデータを利活用できる創造的業務へと転換することを目指しております。 *人時生産性：従業員一人が１時間でどれだけの利益を生み出しているかを表す指標。 |
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| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 304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 |
株式会社レンガ
【ハイブリ/東京/開発エンジニア/何らかのシステム開発経験 実務1年以上】日本最大級のマンション口コミサイト（月間ユーザー：約100万人）を開発・運営！ のリモートワーク求人
CTO直下で、月間100万人が利用する日本最大級の住まいの口コミ評価サービスの開発エンジニアをお任せします。
具体的な業務内容は以下の通りです（社内状況や本人の志向性など踏まえて、双方で相談しながら進めていく想定です）
・マンションノート（及び新規事業）の開発を行って頂きます
・スクラムチームに分かれて仕事を行います。（スクラム未経験でも大丈夫です）スクラムチームは本人の意向を重視し柔軟に組み換えを行っていきます
・携わる領域/タスクは個人の希望や得意分野に応じてアサインされ、また様々な経験ができるよう柔軟に変更していきます
・サーバーサイドに専念されたい方もフルスタックとして幅広く携わることも可能です。
・ご希望に応じて企画提案／技術調査／検証／要件定義／設計／開発／システム運用／テスト／UIUX／データ分析／レポート等に携わることができます
・新規事業やゼロからのネイティブアプリの立ち上げ、AI関連の機能開発などに携わることもできます
・技術／ツール／方法論などの選定にも携わることができます
・サービスとして大規模な定性・定量データを扱う中、AI関連のタスクも進行しています。具体例としては日々投稿される口コミをすべて人間の目で確認していましたが、そのプロセスの大部分をAIに置き換えるタスクが進行しています。その他タスクの進め方としてCopilotを導入しています
・新しい技術は積極的に取り込みつつも、どのようなものでも新技術という視点ではなく「必要だから新技術を使う」という考えを重視しています
※サーバーサイド、フルスタック、どちらを志向されていてもご対応可能です。
※ご本人様の希望によっては企画立案や事業戦略にも関わることが可能です。
※短中期で（本人のご希望に応じて）マンションノート以外の新規事業にも携わって頂くことも可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
具体的な業務内容は以下の通りです（社内状況や本人の志向性など踏まえて、双方で相談しながら進めていく想定です）
・マンションノート（及び新規事業）の開発を行って頂きます
・スクラムチームに分かれて仕事を行います。（スクラム未経験でも大丈夫です）スクラムチームは本人の意向を重視し柔軟に組み換えを行っていきます
・携わる領域/タスクは個人の希望や得意分野に応じてアサインされ、また様々な経験ができるよう柔軟に変更していきます
・サーバーサイドに専念されたい方もフルスタックとして幅広く携わることも可能です。
・ご希望に応じて企画提案／技術調査／検証／要件定義／設計／開発／システム運用／テスト／UIUX／データ分析／レポート等に携わることができます
・新規事業やゼロからのネイティブアプリの立ち上げ、AI関連の機能開発などに携わることもできます
・技術／ツール／方法論などの選定にも携わることができます
・サービスとして大規模な定性・定量データを扱う中、AI関連のタスクも進行しています。具体例としては日々投稿される口コミをすべて人間の目で確認していましたが、そのプロセスの大部分をAIに置き換えるタスクが進行しています。その他タスクの進め方としてCopilotを導入しています
・新しい技術は積極的に取り込みつつも、どのようなものでも新技術という視点ではなく「必要だから新技術を使う」という考えを重視しています
※サーバーサイド、フルスタック、どちらを志向されていてもご対応可能です。
※ご本人様の希望によっては企画立案や事業戦略にも関わることが可能です。
※短中期で（本人のご希望に応じて）マンションノート以外の新規事業にも携わって頂くことも可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 450 〜 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： 10:00～19:00
※休憩時間：ランチ時間帯に60分間 / それ以外は適宜自由に休憩を取る
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～45時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 17人 |
株式会社電通総研テクノロジー
【ハイブリ/サイバーセキュリティ・クラウドセキュリティエンジニア/プロジェクト管理 及び 顧客折衝経験】電通の知とITの力で、構想から実装まで企業変革をリードするDXパートナー！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
クラウドセキュリティのスペシャリスト。CNAPP等最新のクラウド製品群に関してのアラート対応やトラブルシューティング・調査業務などを想定。
マルチクラウド経験はもちろん、クラウドセキュリティの知識を身に着けることができ、SOCアナリストとしてのスキルも身に着けることができる。
技術的な面での活躍を期待するポジションですが、マネジメントのキャリアを歩むことも可能。
＜具体的な業務例＞
・CNAPP,CSPM,CWPP等のクラウドセキュリティ製品群の技術対応(アラート対応、調査、トラブルシューティング、技術サポート等)
・その他新規クラウドセキュリティ製品の検証
・既存EDR製品の技術対応
■当社・当部の魅力・特徴
・客先常駐は一切ありません！
・在宅勤務が中心です。
・シフト勤務ではありません。
・柔軟なキャリア形成
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
クラウドセキュリティのスペシャリスト。CNAPP等最新のクラウド製品群に関してのアラート対応やトラブルシューティング・調査業務などを想定。
マルチクラウド経験はもちろん、クラウドセキュリティの知識を身に着けることができ、SOCアナリストとしてのスキルも身に着けることができる。
技術的な面での活躍を期待するポジションですが、マネジメントのキャリアを歩むことも可能。
＜具体的な業務例＞
・CNAPP,CSPM,CWPP等のクラウドセキュリティ製品群の技術対応(アラート対応、調査、トラブルシューティング、技術サポート等)
・その他新規クラウドセキュリティ製品の検証
・既存EDR製品の技術対応
■当社・当部の魅力・特徴
・客先常駐は一切ありません！
・在宅勤務が中心です。
・シフト勤務ではありません。
・柔軟なキャリア形成
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 450 〜 1,276 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
・標準労働時間：1日7時間(始業9:30～終業17:30)
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 |
||
| 従業員数 | 624人 | ||
株式会社電通総研テクノロジー
【ハイブリ/電通総研グループ向け『インフラエンジニア』/PM経験＋クラウド・サーバー・NW運用構築経験】電通の知とITの力で、構想から実装まで企業変革をリードするDXパートナー！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
電通総研グループの案件をメインに、以下の業務を行っていただきます。
＜具体的な業務イメージ＞
・ クラウド、仮想化基盤、ネットワーク、サーバ（Windows / Linux）、ストレージ関連の導入企画、提案
・プロジェクト計画作成、管理、推進
・ 設計/構築/導入、保守運用業務
最先端のAWS技術や、多岐に渡るネットワーク環境に携わることのできるポジションです。
数千人規模の企業の案件を扱うため、検討すべき事項は広範囲にわたりますし、あらゆるプロダクトを視野に入れて業務にあたる必要があります。
そういった点で、これからインフラエンジニアとしてさらなるスキルアップをお考えの方にはぜひ挑戦いただきたいと考えております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
電通総研グループの案件をメインに、以下の業務を行っていただきます。
＜具体的な業務イメージ＞
・ クラウド、仮想化基盤、ネットワーク、サーバ（Windows / Linux）、ストレージ関連の導入企画、提案
・プロジェクト計画作成、管理、推進
・ 設計/構築/導入、保守運用業務
最先端のAWS技術や、多岐に渡るネットワーク環境に携わることのできるポジションです。
数千人規模の企業の案件を扱うため、検討すべき事項は広範囲にわたりますし、あらゆるプロダクトを視野に入れて業務にあたる必要があります。
そういった点で、これからインフラエンジニアとしてさらなるスキルアップをお考えの方にはぜひ挑戦いただきたいと考えております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 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：1日7時間(始業9:30～終業17:30)
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 |
||
| 従業員数 | 624人 | ||
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/トランスフォーメーション領域：SRE/SRE、またはそれに準ずるロールとしての実務経験（目安：2年以上)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
主な業務（部門SREとして）
モニタリング／オブザーバビリティの設計・標準化
メトリクス、ログ、アラート、ダッシュボード設計の共通化
プロジェクトごとに分断された監視の整理・統合
インシデント管理プロセスの設計・改善
対応フロー、役割分担、ポストモーテムの型づくり
属人化しない判断・振り返りの仕組み化
運用ルール・設計思想の標準化と浸透
既存ドキュメントの整理・再設計
現場で「使われる」ことを前提とした改善
将来の24/365運用・オンコール体制に向けた設計・検討
現時点で常設オンコールを担うことはありません
将来を見据えた体制・ルールの整理、提案
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
大規模・高難度プロジェクトに対するSRE観点での支援
初期設計レビュー
運用・モニタリング設計の支援
本人の志向や状況に応じて、プロジェクトのデリバリーに一定期間関与する選択肢もあります
ただし、SREとしての主軸が疎かにならない範囲に限ります
※ 個別プロジェクトの納期・品質の最終責任は負いません
ポジションの魅力
1人目専任のSREとして、部門の運用設計に強い裁量を持てるポジションです
既存の仕組みを活かしながら、「作る」だけでなく 組織に根付かせる経験 ができます
複数プロジェクト・複数ステークホルダーを横断し、技術とコミュニケーションの両面で影響力を発揮できます
将来的な24/365やミッションクリティカル領域を見据えた、 中長期で価値のあるSREキャリア を積むことができます
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担える フルスタックエンジニア を中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
こうした体制の中で、これまでは各プロジェクトを中心に運用やモニタリングの工夫が行われてきました。その結果、プロジェクト数や規模の拡大に伴い、モニタリング、インシデント管理、運用設計といった プロジェクト横断の運用課題 がより明確に意識されるようになってきています。
現在も、モニタリングや運用に関する考え方・ドキュメントは一定程度整備されていますが、それらを 部門としてオーナーシップを持って管理・改善・浸透させる専任ロールが不在 であるため、
実運用で十分に活用されない
判断や調整が部長・マネジャーに集中する
プロジェクトごとの差分が説明しづらい
といった状況が生じています。
これらの課題を解消し、システム開発部として 一貫した運用設計・説明ができる状態 を実現するため、運用を「人」ではなく「仕組み」で支える部門横断の役割として、 1人目の専任SRE を募集します。
ミッション
SREとして、複数プロジェクトにまたがるシステムの 信頼性・運用性・再現性 を部門横断で担保し、既存の運用ルールや考え方にオーナーシップを持って整理・標準化・浸透させることがミッションです。
人が頑張って回す運用ではなく、 仕組みとして継続的に回る状態 を設計し、システム開発部として共通の言葉で語れる運用基盤を作っていくことを期待しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
主な業務（部門SREとして）
モニタリング／オブザーバビリティの設計・標準化
メトリクス、ログ、アラート、ダッシュボード設計の共通化
プロジェクトごとに分断された監視の整理・統合
インシデント管理プロセスの設計・改善
対応フロー、役割分担、ポストモーテムの型づくり
属人化しない判断・振り返りの仕組み化
運用ルール・設計思想の標準化と浸透
既存ドキュメントの整理・再設計
現場で「使われる」ことを前提とした改善
将来の24/365運用・オンコール体制に向けた設計・検討
現時点で常設オンコールを担うことはありません
将来を見据えた体制・ルールの整理、提案
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
大規模・高難度プロジェクトに対するSRE観点での支援
初期設計レビュー
運用・モニタリング設計の支援
本人の志向や状況に応じて、プロジェクトのデリバリーに一定期間関与する選択肢もあります
ただし、SREとしての主軸が疎かにならない範囲に限ります
※ 個別プロジェクトの納期・品質の最終責任は負いません
ポジションの魅力
1人目専任のSREとして、部門の運用設計に強い裁量を持てるポジションです
既存の仕組みを活かしながら、「作る」だけでなく 組織に根付かせる経験 ができます
複数プロジェクト・複数ステークホルダーを横断し、技術とコミュニケーションの両面で影響力を発揮できます
将来的な24/365やミッションクリティカル領域を見据えた、 中長期で価値のあるSREキャリア を積むことができます
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担える フルスタックエンジニア を中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
こうした体制の中で、これまでは各プロジェクトを中心に運用やモニタリングの工夫が行われてきました。その結果、プロジェクト数や規模の拡大に伴い、モニタリング、インシデント管理、運用設計といった プロジェクト横断の運用課題 がより明確に意識されるようになってきています。
現在も、モニタリングや運用に関する考え方・ドキュメントは一定程度整備されていますが、それらを 部門としてオーナーシップを持って管理・改善・浸透させる専任ロールが不在 であるため、
実運用で十分に活用されない
判断や調整が部長・マネジャーに集中する
プロジェクトごとの差分が説明しづらい
といった状況が生じています。
これらの課題を解消し、システム開発部として 一貫した運用設計・説明ができる状態 を実現するため、運用を「人」ではなく「仕組み」で支える部門横断の役割として、 1人目の専任SRE を募集します。
ミッション
SREとして、複数プロジェクトにまたがるシステムの 信頼性・運用性・再現性 を部門横断で担保し、既存の運用ルールや考え方にオーナーシップを持って整理・標準化・浸透させることがミッションです。
人が頑張って回す運用ではなく、 仕組みとして継続的に回る状態 を設計し、システム開発部として共通の言葉で語れる運用基盤を作っていくことを期待しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/リーダー／フロントエンド・バックエンド・インフラのいずれかに限定されず、必要に応じて幅広く関与してきたWebアプリケーション開発の実務経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
主な業務
フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する
当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する
実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード
開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行
メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与
将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ（入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません）
ポジションの魅力
フルスタックエンジニアとしての実装力・設計力を活かしながら、プロジェクトデリバリー全体に関わる経験
技術だけでなく、プロセス・体制・人の観点から組織づくりに関与できる機会
リーダーやエンジニアリングマネジャーへのキャリアパスを、無理なく段階的に描ける環境
個人の成果だけでなく、組織として成果を出す視点を身につけられる経験
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
システム開発部では、今後も事業成長に伴ってエンジニア組織の拡大が続くことを想定しています。組織規模が大きくなるにつれ、個々のエンジニアの成果を積み上げるだけでは、プロジェクトや部門全体としてのアウトプットを安定的に最大化することが難しくなっていきます。
こうしたフェーズでは、開発を担う個々のエンジニアをまとめながら、チームやグループ単位で成果を最大化する視点が不可欠です。プロジェクト横断での開発の進め方や役割分担を整理し、メンバーが力を発揮しやすい環境を整えることで、組織としてスケール可能な開発体制を築いていく必要があります。
そのため当社では、入社時点ではフルスタックエンジニアとしてプロジェクトに貢献しつつ、将来的にチームを牽引するリーダーやエンジニアリングマネジャーとして、グループ全体のアウトプット最大化に関わっていく意思を持った方を求めています。
ミッション
事業成長に伴い拡大していく開発組織において、個人や特定の役割の頑張りに依存するのではなく、仕組みやプロセスを通じてチーム・グループとして継続的にアウトプットを最大化できる開発体制を構築することです。
その中で、メンバー一人ひとりが自発的に考え、自走しながら成果を出せる組織づくりを推進いただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
主な業務
フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する
当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する
実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード
開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行
メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与
将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ（入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません）
ポジションの魅力
フルスタックエンジニアとしての実装力・設計力を活かしながら、プロジェクトデリバリー全体に関わる経験
技術だけでなく、プロセス・体制・人の観点から組織づくりに関与できる機会
リーダーやエンジニアリングマネジャーへのキャリアパスを、無理なく段階的に描ける環境
個人の成果だけでなく、組織として成果を出す視点を身につけられる経験
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
システム開発部では、今後も事業成長に伴ってエンジニア組織の拡大が続くことを想定しています。組織規模が大きくなるにつれ、個々のエンジニアの成果を積み上げるだけでは、プロジェクトや部門全体としてのアウトプットを安定的に最大化することが難しくなっていきます。
こうしたフェーズでは、開発を担う個々のエンジニアをまとめながら、チームやグループ単位で成果を最大化する視点が不可欠です。プロジェクト横断での開発の進め方や役割分担を整理し、メンバーが力を発揮しやすい環境を整えることで、組織としてスケール可能な開発体制を築いていく必要があります。
そのため当社では、入社時点ではフルスタックエンジニアとしてプロジェクトに貢献しつつ、将来的にチームを牽引するリーダーやエンジニアリングマネジャーとして、グループ全体のアウトプット最大化に関わっていく意思を持った方を求めています。
ミッション
事業成長に伴い拡大していく開発組織において、個人や特定の役割の頑張りに依存するのではなく、仕組みやプロセスを通じてチーム・グループとして継続的にアウトプットを最大化できる開発体制を構築することです。
その中で、メンバー一人ひとりが自発的に考え、自走しながら成果を出せる組織づくりを推進いただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
346件中 21件～30件
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