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192件中 31件~40件
株式会社カケハシ
【フルリモート可能×次世代薬局向け事業×データエンジニア】最先端医療関連プロダクト開発 のリモートワーク求人
■お仕事内容
薬局経営を支援するBIツール Musubi Insight において、
データパイプライン開発とアプリケーション開発を担っていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・データパイプラインの設計・開発・運用(ETL処理の実装が中心)
・ダッシュボードや分析機能などのBIツール機能の開発
・大規模データを扱うWebアプリケーションの開発
・データベース設計およびパフォーマンスチューニング
・データの品質担保と監視の仕組み構築
・運用業務の改善・自動化
・プロダクトの技術的な改善提案と実装
■チームについて
現在のチームメンバーは下記の通りです。
・EM: 1名
・エンジニア: 3名
・Product Lead: 1名
・デザイナー: 1名
■本ポジションの魅力
▼やりがい
・医療DXの最前線で社会貢献:大型資金調達を背景に、日本の薬局経営が抱える課題を
データとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます
・データの価値を直接届ける:データの収集から可視化、ユーザーへの価値提供まで、
一気通貫で関わることができます
・裁量と責任のある環境:ETL処理の実装からアプリケーション開発まで、幅広い技術領域で
裁量を持って開発に携わることができます
▼身に付くスキル
・Databricksなどを活用した、最先端のデータパイプライン技術が身に付きます
・大規模データを扱うWebアプリケーションの開発スキルが身に付きます
・医療データという極めてセンシティブなデータを適切に取り扱うための知識が身に付きます
■募集背景
カケハシでは「明⽇の医療の基盤となる、エコシステムの実現」というビジョンを掲げ、
日本の医療現場が抱える課題をテクノロジーで解決しています。
薬局現場の様々な課題、医薬品の流通、患者さんのサポートまで、
多岐にわたるサービスを通じて、誰もが安心して暮らせる社会の実現を目指しています。
2025年6月10日には、合計約140億円のシリーズDラウンドの資金調達を完了しました。
この資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、
M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。
Musubi Insightは、薬局経営に関わる多様なデータを可視化し、
オーナーや現場薬剤師の日々の意思決定を支援するBIツールです。
事業の拡大に伴い、より多くの薬局データを扱い、より高度な分析・可視化機能が
求められています。そこで今回、データパイプラインの設計・開発からアプリケーション開発まで
幅広く担当し、データを活用した価値創出をリードいただけるデータエンジニアを募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
薬局経営を支援するBIツール Musubi Insight において、
データパイプライン開発とアプリケーション開発を担っていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・データパイプラインの設計・開発・運用(ETL処理の実装が中心)
・ダッシュボードや分析機能などのBIツール機能の開発
・大規模データを扱うWebアプリケーションの開発
・データベース設計およびパフォーマンスチューニング
・データの品質担保と監視の仕組み構築
・運用業務の改善・自動化
・プロダクトの技術的な改善提案と実装
■チームについて
現在のチームメンバーは下記の通りです。
・EM: 1名
・エンジニア: 3名
・Product Lead: 1名
・デザイナー: 1名
■本ポジションの魅力
▼やりがい
・医療DXの最前線で社会貢献:大型資金調達を背景に、日本の薬局経営が抱える課題を
データとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます
・データの価値を直接届ける:データの収集から可視化、ユーザーへの価値提供まで、
一気通貫で関わることができます
・裁量と責任のある環境:ETL処理の実装からアプリケーション開発まで、幅広い技術領域で
裁量を持って開発に携わることができます
▼身に付くスキル
・Databricksなどを活用した、最先端のデータパイプライン技術が身に付きます
・大規模データを扱うWebアプリケーションの開発スキルが身に付きます
・医療データという極めてセンシティブなデータを適切に取り扱うための知識が身に付きます
■募集背景
カケハシでは「明⽇の医療の基盤となる、エコシステムの実現」というビジョンを掲げ、
日本の医療現場が抱える課題をテクノロジーで解決しています。
薬局現場の様々な課題、医薬品の流通、患者さんのサポートまで、
多岐にわたるサービスを通じて、誰もが安心して暮らせる社会の実現を目指しています。
2025年6月10日には、合計約140億円のシリーズDラウンドの資金調達を完了しました。
この資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、
M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。
Musubi Insightは、薬局経営に関わる多様なデータを可視化し、
オーナーや現場薬剤師の日々の意思決定を支援するBIツールです。
事業の拡大に伴い、より多くの薬局データを扱い、より高度な分析・可視化機能が
求められています。そこで今回、データパイプラインの設計・開発からアプリケーション開発まで
幅広く担当し、データを活用した価値創出をリードいただけるデータエンジニアを募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,200 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! |
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| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社find
【フルリモート/ソフトウェアエンジニア/フルスタックでの開発経験(目安3年以上)】国内最大手へ導入加速!AIエージェント×モダン技術で「落とし物DX」を実装 のリモートワーク求人
★落とし物クラウドfind・事業について
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
ポジションについて「コンテナ基盤を用いて既存アプリをフルリプレイス。そしてAIエージェント実装へ。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これまで開発スピードを最優先にAmplify・DynamoDBで作り上げてきたシステムを、社会インフラとしての「信頼性」と「拡張性」をより引き上げるべく、コンテナ基盤(Amazon ECS)やRDB(Amazon Aurora)への全面刷新という意思決定を直近で行い、その道のりを歩み始めました。
この意思決定は、AIエージェントによる照合業務の自動化という、技術的に極めてエキサイティングな転換を現実的に見据えた決定でもあります。
今回募集するフルスタックエンジニアには、テックリードと共にこのコンテナ基盤を用いたアプリケーション刷新を推進し、さらにはLangChain等を用いた落とし物対応を自動化するAIエージェントの開発を担っていただきたいと考えています。
単なる機能開発に留まらず、Claude CodeやDevin、Cursorといった最新AIツールをフル活用し、AIとエンジニアが共生する「新しい開発の形」を体現しながら、プロダクトを爆速で形にするポジションです。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
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。
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
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
新基盤(V2)へのリプレイス・新機能の実装
Next.js, TypeScript, GraphQLを用いた高品質なコードの実装 。
AIエージェント機能の開発・統合
LangChain等を用いた、問い合わせ対応自動化などの新機能実装 。
インフラ構築・運用(テックリードと連携)
Terraformを用いたAWS環境の構築や、GitHub ActionsによるCI/CDの改善 。
ユーザーフィードバックに基づく高速改善
1〜3営業日ごとのリリースサイクルで、現場の声を即座にプロダクトへ反映
<V2利用技術・ツール>
フロントエンド:Next.js(React.js)
バックエンド:TypeScript, GraphQL
インフラ:AWS(Amazon ECS, Aurora PostgreSQL, Cognito etc), Terraform
CICD: Github Actions
その他:LangChain等を用いたAIエージェント開発を予定
AIエージェントの利用状況: Claude Code, Cursor, Devin
<参考:V1利用技術・ツール>
Vue3(Nuxt3)、Tailwind CSS、TypeScript、GraphQL etc.
AWS Amplify、AppSync、Lambda、DynamoDB、S3、Cognito、SES etc.
OpenAI API, Teams API, Slack API etc.
VSCode + dev container
Asana、Notion 、Google Drive、Slack
※経験に応じて期待する役割は相談の上決定しますが、まだ少人数の組織のため、全員プレイヤーからのスタートです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
ポジションについて「コンテナ基盤を用いて既存アプリをフルリプレイス。そしてAIエージェント実装へ。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これまで開発スピードを最優先にAmplify・DynamoDBで作り上げてきたシステムを、社会インフラとしての「信頼性」と「拡張性」をより引き上げるべく、コンテナ基盤(Amazon ECS)やRDB(Amazon Aurora)への全面刷新という意思決定を直近で行い、その道のりを歩み始めました。
この意思決定は、AIエージェントによる照合業務の自動化という、技術的に極めてエキサイティングな転換を現実的に見据えた決定でもあります。
今回募集するフルスタックエンジニアには、テックリードと共にこのコンテナ基盤を用いたアプリケーション刷新を推進し、さらにはLangChain等を用いた落とし物対応を自動化するAIエージェントの開発を担っていただきたいと考えています。
単なる機能開発に留まらず、Claude CodeやDevin、Cursorといった最新AIツールをフル活用し、AIとエンジニアが共生する「新しい開発の形」を体現しながら、プロダクトを爆速で形にするポジションです。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
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。
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
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
新基盤(V2)へのリプレイス・新機能の実装
Next.js, TypeScript, GraphQLを用いた高品質なコードの実装 。
AIエージェント機能の開発・統合
LangChain等を用いた、問い合わせ対応自動化などの新機能実装 。
インフラ構築・運用(テックリードと連携)
Terraformを用いたAWS環境の構築や、GitHub ActionsによるCI/CDの改善 。
ユーザーフィードバックに基づく高速改善
1〜3営業日ごとのリリースサイクルで、現場の声を即座にプロダクトへ反映
<V2利用技術・ツール>
フロントエンド:Next.js(React.js)
バックエンド:TypeScript, GraphQL
インフラ:AWS(Amazon ECS, Aurora PostgreSQL, Cognito etc), Terraform
CICD: Github Actions
その他:LangChain等を用いたAIエージェント開発を予定
AIエージェントの利用状況: Claude Code, Cursor, Devin
<参考:V1利用技術・ツール>
Vue3(Nuxt3)、Tailwind CSS、TypeScript、GraphQL etc.
AWS Amplify、AppSync、Lambda、DynamoDB、S3、Cognito、SES etc.
OpenAI API, Teams API, Slack API etc.
VSCode + dev container
Asana、Notion 、Google Drive、Slack
※経験に応じて期待する役割は相談の上決定しますが、まだ少人数の組織のため、全員プレイヤーからのスタートです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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: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 |
株式会社find
【首都圏ハイブリッド/CTO候補/フルスタックでの開発経験(目安3年以上)】「やさしさを、社会インフラにする」ための技術経営と、次世代エンジニア組織の再構築を牽引 のリモートワーク求人
★落とし物クラウドfind・事業について
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
★ポジションについて
「経営と技術を繋ぎ、属人化を超えた『勝てる組織』へのトランスフォーメーションを主導する。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これは社会インフラとしての確固たる地位を築くための大きな一歩です。
これまでは少数のコアメンバーによる「阿吽の呼吸」で爆速の開発を実現してきましたが、現在は月間数万件のデータを扱う大規模フェーズへの対応と、さらなる事業多角化を見据え、組織と技術基盤の抜本的なアップデートが必要です。
今回募集するCTO候補には、経営陣の一角として技術戦略を描くだけでなく、「特定の個人に依存しない持続可能な開発体制への移行」と、「エンジニアが自律的にオーナーシップを発揮できる組織文化の醸成」をリードしていただきたいと考えています。
★募集背景
「なぜ今、CTO候補が必要なのか」
設立から4年・5期目を迎え、findは「第二の創業期」とも言える大きな組織の転換点にあります。 現在、開発組織では以下の3つの大きな挑戦が並行して動いています。
スケーラビリティの確保: 鉄道最大手への導入に伴い、AmplifyベースからECS/Terraformを用いた堅牢なコンテナ基盤(V2)への全面刷新。
事業の多角化: 今後2年以内に「落とし物」に続く新規事業を2つリリース予定。
組織のプロフェッショナル化: 属人化を解消し、正社員比率を高めながら、意思決定を透明化・合理化する組織体制への移行。
これらを技術面・経営面から強力にバックアップし、CEO/COOと共に「世界一感謝が生まれるプラットフォーム」を創り上げるパートナーを求めています。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
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。
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
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
技術経営戦略の策定・推進: ビジネス要件を深く理解した上でのプロダクトロードマップ策定、技術投資の意思決定
組織開発とマネジメント: 正社員・業務委託を含めた約20名以上の開発チームのリード。採用、評価制度設計、育成
開発プロセスのモダン化: 現状のプロセスを整理し、アジャイル思考を取り入れた効率的かつ透明性の高い開発体制への整備
技術的負債とリスクのコントロール: 基盤刷新のリード、スケーラビリティ設計、セキュリティ・プライバシー対策の策定
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
★ポジションについて
「経営と技術を繋ぎ、属人化を超えた『勝てる組織』へのトランスフォーメーションを主導する。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これは社会インフラとしての確固たる地位を築くための大きな一歩です。
これまでは少数のコアメンバーによる「阿吽の呼吸」で爆速の開発を実現してきましたが、現在は月間数万件のデータを扱う大規模フェーズへの対応と、さらなる事業多角化を見据え、組織と技術基盤の抜本的なアップデートが必要です。
今回募集するCTO候補には、経営陣の一角として技術戦略を描くだけでなく、「特定の個人に依存しない持続可能な開発体制への移行」と、「エンジニアが自律的にオーナーシップを発揮できる組織文化の醸成」をリードしていただきたいと考えています。
★募集背景
「なぜ今、CTO候補が必要なのか」
設立から4年・5期目を迎え、findは「第二の創業期」とも言える大きな組織の転換点にあります。 現在、開発組織では以下の3つの大きな挑戦が並行して動いています。
スケーラビリティの確保: 鉄道最大手への導入に伴い、AmplifyベースからECS/Terraformを用いた堅牢なコンテナ基盤(V2)への全面刷新。
事業の多角化: 今後2年以内に「落とし物」に続く新規事業を2つリリース予定。
組織のプロフェッショナル化: 属人化を解消し、正社員比率を高めながら、意思決定を透明化・合理化する組織体制への移行。
これらを技術面・経営面から強力にバックアップし、CEO/COOと共に「世界一感謝が生まれるプラットフォーム」を創り上げるパートナーを求めています。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
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。
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
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
技術経営戦略の策定・推進: ビジネス要件を深く理解した上でのプロダクトロードマップ策定、技術投資の意思決定
組織開発とマネジメント: 正社員・業務委託を含めた約20名以上の開発チームのリード。採用、評価制度設計、育成
開発プロセスのモダン化: 現状のプロセスを整理し、アジャイル思考を取り入れた効率的かつ透明性の高い開発体制への整備
技術的負債とリスクのコントロール: 基盤刷新のリード、スケーラビリティ設計、セキュリティ・プライバシー対策の策定
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,500 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 |
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| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 50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・機械学習エンジニア/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
【募集背景】
事業成長による増員募集です。
製造業をはじめ日本を代表するエンタープライズ企業のお客様からのご依頼が増え、PoC だけでなく本開発・運用まで見据えた長期的な協業が多くなっており、有償契約は創業2年で累計100件にのぼります。
また、特許・図面・技能伝承など、製造業特化の新しいプロダクト領域も次々に立ち上がりつつあります。
こうした事業の広がりに伴い、AIモデル開発を担うエンジニアの活躍機会が大きく増えている状況です。
より多様な案件に応えられる体制をつくるため、今回、新たにAIエンジニアをお迎えしたいと考えています。
【仕事内容の概要】
本ポジションは、PoC で検証された AI モデルを「実際の業務やプロダクトで価値を出す形」に仕上げることに主軸を置いた AI エンジニアポジションです。
PoC フェーズでは、AI PM とともに
課題整理
モデル選定
プロトタイプ実装
精度検証
など、本開発を見据えた価値検証に実戦ベースで関わります。
本開発では Web エンジニアと連携し、AI モデルをアプリケーションや現場業務に統合するフェーズにも踏み込みます。
特に製造業領域では、点検記録・図面・手書き情報など多様なデータを扱うため、データ処理からモデル改善、推論基盤構築まで幅広いスキルが求められます。
小規模で動くプロジェクトが多く、自分のアウトプットがそのままプロダクトの価値に直結する環境です。
裁量が大きい分、実務を通して一気に経験の幅を広げることができます。
【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。
案件は少人数のクロスファンクショナルチームで進行し、平均的な規模の案件で
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC: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 エンジニアは、AI PM・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で案件を推進します。
PoC 段階では AI PM と共に問題設定・検証を行い、京大・松尾研を中心とした学生インターンと並走しながらモデル開発を進めます。
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機能をプロダクトとして統合する経験を積むことができます。
【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
事業成長による増員募集です。
製造業をはじめ日本を代表するエンタープライズ企業のお客様からのご依頼が増え、PoC だけでなく本開発・運用まで見据えた長期的な協業が多くなっており、有償契約は創業2年で累計100件にのぼります。
また、特許・図面・技能伝承など、製造業特化の新しいプロダクト領域も次々に立ち上がりつつあります。
こうした事業の広がりに伴い、AIモデル開発を担うエンジニアの活躍機会が大きく増えている状況です。
より多様な案件に応えられる体制をつくるため、今回、新たにAIエンジニアをお迎えしたいと考えています。
【仕事内容の概要】
本ポジションは、PoC で検証された AI モデルを「実際の業務やプロダクトで価値を出す形」に仕上げることに主軸を置いた AI エンジニアポジションです。
PoC フェーズでは、AI PM とともに
課題整理
モデル選定
プロトタイプ実装
精度検証
など、本開発を見据えた価値検証に実戦ベースで関わります。
本開発では Web エンジニアと連携し、AI モデルをアプリケーションや現場業務に統合するフェーズにも踏み込みます。
特に製造業領域では、点検記録・図面・手書き情報など多様なデータを扱うため、データ処理からモデル改善、推論基盤構築まで幅広いスキルが求められます。
小規模で動くプロジェクトが多く、自分のアウトプットがそのままプロダクトの価値に直結する環境です。
裁量が大きい分、実務を通して一気に経験の幅を広げることができます。
【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。
案件は少人数のクロスファンクショナルチームで進行し、平均的な規模の案件で
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC: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 エンジニアは、AI PM・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で案件を推進します。
PoC 段階では AI PM と共に問題設定・検証を行い、京大・松尾研を中心とした学生インターンと並走しながらモデル開発を進めます。
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機能をプロダクトとして統合する経験を積むことができます。
【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 | 600 〜 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: ◼︎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10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AIプロジェクトマネージャー/AI/機械学習モデルの開発経験&AI プロジェクトにおけるPM経験】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 〜 1,500 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10時間~20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/フルスタックエンジニア/PythonまたはTypeScriptを用いた開発経験3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
【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着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア(フルスタック)を新たに募集します。
【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、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API/画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC: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
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【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】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web 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の中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【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着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア(フルスタック)を新たに募集します。
【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、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API/画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC: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
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【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】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web 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の中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【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 | 600 〜 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: ◼︎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10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社THIRD
【フルリモート/webエンジニア/Webアプリ開発経験・TypeScript+PHP or Python or Javaのご経験】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
不動産管理業務を効率化するAIを活用したSaaSサービスと不動産・建築業界に特化した様々なコンサルティングを行っております。事業の急拡大に伴い、プロダクトの機能開発および運用が急務です。
自社サービスだからこそ、直接顧客の声を拾い都度改善していくスピード感の速さと、中長期的な観点でプロダクトを作っていく深さを味わえると思います。
【募集背景】
THIRDでは、不動産管理向けSaaS「管理ロイド」、小売・飲食の設備管理SaaS「管理ロイド for リテール」、リフォーム・修繕向けSaaS「工事ロイド」など、不動産・建築分野の知見をもとにしたサービスを展開しています。
現在は、これら各サービスのさらなる成長に加え、蓄積されたデータや業務知識を活かし、AIを活用した新たなプロダクト・機能開発にも注力しています。
AI駆動開発の導入により、既存の開発フローを効率化しつつ、ユーザー課題をより深く理解・予測するプロダクト体験を実現していく段階です。
この変革を支えるためには、開発力の強化はもちろん、AI技術を適切に活用できる開発文化・体制の醸成も欠かせません。
プロダクト開発に集中したい方、AI技術を活かした新しい開発アプローチに挑戦したい方、ご自身の知見を開発組織に広めることに前向きな方、効率的かつスマートな開発フローを実現したい方など──。
それぞれの志向やスキルを活かしながら、AI時代のプロダクト開発を共に推進し、業界に新たなインパクトを与えていきませんか。
【業務内容】
CTO直轄の下、メンバと協働して管理ロイド、工事ロイドなどのSaaS事業の開発を行う
ユーザーからのフィードバックを基にプロダクトマネージャーが整理した要件を元に設計・開発を行う
・管理ロイド、工事ロイド及び新規プロダクトの開発
1. 機能追加・改善要望に対する開発要件定義
2.CTO・メンバと調整の上、積極的な新技術・サービス導入の推進
【弊社について】
弊社はAIエンジニア、Webエンジニア、スマホアプリエンジニア、QAエンジニア、が集まり、建築業界、不動産管理業界の課題を解決するために、AI搭載の建物管理クラウドシステム「管理ロイド」を提供しています。
「管理ロイド」は、紙が中心の不動産管理の現場で発生する点検や検針、不具合管理といった業務をスマホ(アプリ)とPC(ダッシュボード)に置き換えることで、労働生産性改善、ペーパレス化、データ化、リアルタイム情報連携等を実現するシステムです。
現状、「管理ロイド」は大手不動産管理会社を中心に3,000社以上にご利用頂いており、利用者数、登録ユーザー数、AI検針利用会社数においてNo.1を獲得しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
自社サービスだからこそ、直接顧客の声を拾い都度改善していくスピード感の速さと、中長期的な観点でプロダクトを作っていく深さを味わえると思います。
【募集背景】
THIRDでは、不動産管理向けSaaS「管理ロイド」、小売・飲食の設備管理SaaS「管理ロイド for リテール」、リフォーム・修繕向けSaaS「工事ロイド」など、不動産・建築分野の知見をもとにしたサービスを展開しています。
現在は、これら各サービスのさらなる成長に加え、蓄積されたデータや業務知識を活かし、AIを活用した新たなプロダクト・機能開発にも注力しています。
AI駆動開発の導入により、既存の開発フローを効率化しつつ、ユーザー課題をより深く理解・予測するプロダクト体験を実現していく段階です。
この変革を支えるためには、開発力の強化はもちろん、AI技術を適切に活用できる開発文化・体制の醸成も欠かせません。
プロダクト開発に集中したい方、AI技術を活かした新しい開発アプローチに挑戦したい方、ご自身の知見を開発組織に広めることに前向きな方、効率的かつスマートな開発フローを実現したい方など──。
それぞれの志向やスキルを活かしながら、AI時代のプロダクト開発を共に推進し、業界に新たなインパクトを与えていきませんか。
【業務内容】
CTO直轄の下、メンバと協働して管理ロイド、工事ロイドなどのSaaS事業の開発を行う
ユーザーからのフィードバックを基にプロダクトマネージャーが整理した要件を元に設計・開発を行う
・管理ロイド、工事ロイド及び新規プロダクトの開発
1. 機能追加・改善要望に対する開発要件定義
2.CTO・メンバと調整の上、積極的な新技術・サービス導入の推進
【弊社について】
弊社はAIエンジニア、Webエンジニア、スマホアプリエンジニア、QAエンジニア、が集まり、建築業界、不動産管理業界の課題を解決するために、AI搭載の建物管理クラウドシステム「管理ロイド」を提供しています。
「管理ロイド」は、紙が中心の不動産管理の現場で発生する点検や検針、不具合管理といった業務をスマホ(アプリ)とPC(ダッシュボード)に置き換えることで、労働生産性改善、ペーパレス化、データ化、リアルタイム情報連携等を実現するシステムです。
現状、「管理ロイド」は大手不動産管理会社を中心に3,000社以上にご利用頂いており、利用者数、登録ユーザー数、AI検針利用会社数においてNo.1を獲得しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 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 | 12年 | 従業員数 | 170人 |
株式会社ストラテジーアンドパートナー
【地方フルリモ・首都圏ハイブリ/東京/日本の教育を変えるエンジニア/HTML・CSS・JavaScript基礎&いずれかの言語での開発経験(経験年数不問)】AI×教育で社会を変える挑戦に、あなたの技術を!未来の教育を創る最先端AI技術を駆使した教育プラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
| 想定年収 | 360 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 従業員数 | 8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/OCI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
■業務内容
<Oracle Cloud環境の設計、構築、運用>
AWS/Azure/OCIを中心としたマルチクラウド、クラウドネイティブ環境の設計・構築から運用まで、ワンストップでお客様の課題解決に取り組んでいます。
基本的にはチームでのアサインとなるため、お一人でのアサインはありません。案件アサインの際はご希望やキャリア像を伺いながら、上長と一緒に決定します。
■働き方
・原則ご自宅で勤務いただきます ※入社日は神田オフィスに出社していただきます。
・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です
・時間単位での休暇取得が可能です
・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。
■会社紹介
株式会社エーピーコミュニケーションズでは、マルチクラウドに関する幅広い技術領域と専門的な技術力を駆使したシステムインテグレーション事業を行っています。
<Oracle Cloud Infrastructure(OCI)事業について>
Oracle Cloud Infrastructure(OCI)は高い信頼性と安全性から政府機関のガバメントクラウドに採択される等日本市場において急成長を遂げています。
パブリッククラウドの選択肢が増えている昨今、当社はOCIの重要性が今後ますます増していくと確信しており、
これまでの当社の強みであるAWSとAzureに関する高い技術力と豊富なナレッジを活かして、OCIの事業拡大を進めております。
<AWS、Azureの強みについて>
2022年にマイクロソフトのパートナー制度Microsoft Partner Network(MPN)において以下のパートナー認定を取得しました。
・Digital & App Innovation (Azure)ソリューションパートナー
・Infrastructure (Azure)ソリューションパートナー
・Data & AI (Azure)ソリューションパートナー
2023年にはアマゾンウェブサービス(以下、AWS)が提供するAWSパートナーネットワーク(APN)において、
「 AWS アドバンストティア サービスパートナー 」を取得し、2024年にはAWS認定資格の保有数が500を超え、『 AWS 500 APN Certification Distinction 』に認定されました。
AWSをはじめ、様々な認定資格保持者や受賞者が在籍しております。
・2025 Japan AWS All Certifications Engineers
・Microsoft Top Partner Engineer Award 2024
・Microsoft MVP (Most Valuable Professional)
・Databricks Solutions Architect Champion
・HashiCorp Ambassadors 2024
■参考
・数字でわかるエーピーコミュニケーションズ
https://www.ap-com.co.jp/recruit/about/#section_number
・働きがいがある企業に4年連続で認定
https://www.ap-com.co.jp/pressrelease/post-12044
・「Wantedly Awards 2024」ベスト100企業に選出!
https://www.ap-com.co.jp/pressrelease/post-11251
・「エンジニア白書2023」において「働いてみたいと思っている企業」9位にランクイン
https://x.com/Kooozii/status/1739885827151598012
・技術ブログにて情報発信中
https://techblog.ap-com.co.jp/
・年4回の評価機会
https://www.ap-com.co.jp/recruit/reputation/
・リモートワーク中心の業務環境
https://www.ap-com.co.jp/recruit/workstyle/
【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。
<Oracle Cloud環境の設計、構築、運用>
AWS/Azure/OCIを中心としたマルチクラウド、クラウドネイティブ環境の設計・構築から運用まで、ワンストップでお客様の課題解決に取り組んでいます。
基本的にはチームでのアサインとなるため、お一人でのアサインはありません。案件アサインの際はご希望やキャリア像を伺いながら、上長と一緒に決定します。
■働き方
・原則ご自宅で勤務いただきます ※入社日は神田オフィスに出社していただきます。
・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です
・時間単位での休暇取得が可能です
・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。
■会社紹介
株式会社エーピーコミュニケーションズでは、マルチクラウドに関する幅広い技術領域と専門的な技術力を駆使したシステムインテグレーション事業を行っています。
<Oracle Cloud Infrastructure(OCI)事業について>
Oracle Cloud Infrastructure(OCI)は高い信頼性と安全性から政府機関のガバメントクラウドに採択される等日本市場において急成長を遂げています。
パブリッククラウドの選択肢が増えている昨今、当社はOCIの重要性が今後ますます増していくと確信しており、
これまでの当社の強みであるAWSとAzureに関する高い技術力と豊富なナレッジを活かして、OCIの事業拡大を進めております。
<AWS、Azureの強みについて>
2022年にマイクロソフトのパートナー制度Microsoft Partner Network(MPN)において以下のパートナー認定を取得しました。
・Digital & App Innovation (Azure)ソリューションパートナー
・Infrastructure (Azure)ソリューションパートナー
・Data & AI (Azure)ソリューションパートナー
2023年にはアマゾンウェブサービス(以下、AWS)が提供するAWSパートナーネットワーク(APN)において、
「 AWS アドバンストティア サービスパートナー 」を取得し、2024年にはAWS認定資格の保有数が500を超え、『 AWS 500 APN Certification Distinction 』に認定されました。
AWSをはじめ、様々な認定資格保持者や受賞者が在籍しております。
・2025 Japan AWS All Certifications Engineers
・Microsoft Top Partner Engineer Award 2024
・Microsoft MVP (Most Valuable Professional)
・Databricks Solutions Architect Champion
・HashiCorp Ambassadors 2024
■参考
・数字でわかるエーピーコミュニケーションズ
https://www.ap-com.co.jp/recruit/about/#section_number
・働きがいがある企業に4年連続で認定
https://www.ap-com.co.jp/pressrelease/post-12044
・「Wantedly Awards 2024」ベスト100企業に選出!
https://www.ap-com.co.jp/pressrelease/post-11251
・「エンジニア白書2023」において「働いてみたいと思っている企業」9位にランクイン
https://x.com/Kooozii/status/1739885827151598012
・技術ブログにて情報発信中
https://techblog.ap-com.co.jp/
・年4回の評価機会
https://www.ap-com.co.jp/recruit/reputation/
・リモートワーク中心の業務環境
https://www.ap-com.co.jp/recruit/workstyle/
【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 |
||
| 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/Azure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
■業務内容
・Azureのモダン構成でクラウドの設計/構築
・最新のクラウドサービスやクラウドネイティブを利用した設計/構築
■業務の特徴
<フルリモート勤務>
・チーム内でのコミュニケーションはSlackやTeamsを活用し、円滑な情報共有を実現
・業務に必要な環境(VPN、VDIなど)は完備し、安全なリモートワーク環境を提供
<ワンストップでお客様の課題解決>
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。
・Azure Well-Architected Frameworkを考慮したクラウド環境の設計・構築
・Terraform/Bicepを活用したIaCによるインフラ自動化
・AKS/ACAを活用したコンテナ基盤の設計/構築
・Azure Functions/Logic Appsを活用したサーバーレスアーキテクチャの設計
・CI/CD(Azure DevOps, GitHub Actions)を用いた開発/デプロイの自動化
<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。
・Azure新機能の検証とプロジェクト適用(例:Azure OpenAI Service, Azure Purview)
・Observability(Azure Monitor, Application Insights)を活用した運用改善
・ゼロトラストセキュリティ(Microsoft Entra ID, Conditional Access)設計/実装
・Azure環境でのマルチリージョン/BCP設計の実践
・オンプレミス環境のシステムをAzureにリフト&シフト
・IaaSサーバの性能分析/ログ管理を行い、セキュリティ管理/デバイス管理機能を設計/構築
<力を入れていること>
・Azure Kubernetes Service(AKS)を活用し、IoTデバイス管理基盤を構築
・クラウドインフラのIaC化(Terraform, Bicep等)を推進し、スクラム開発を実施
・Azure Data Factory, Synapse Analyticsによるデータ分析基盤の構築
・Azure Machine Learning, Cognitive Servicesを活用した予測基盤の構築およびAIモデルの運用
・データ蓄積基盤としてAzure Data Lake StorageやAzure Synapse Analyticsを採用
■働き方
・原則ご自宅で勤務いただきます ※入社日は神田オフィスに出社していただきます。
・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です
・時間単位での休暇取得が可能です
・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。
■会社紹介
株式会社エーピーコミュニケーションズでは、マルチクラウドに関する幅広い技術領域と専門的な技術力を駆使した
システムインテグレーション事業を行っています。
2022年にマイクロソフトのパートナー制度Microsoft Partner Network(MPN)において以下のパートナー認定を取得しました。
・Digital & App Innovation (Azure)ソリューションパートナー
・Infrastructure (Azure)ソリューションパートナー
・Data & AI (Azure)ソリューションパートナー
AWSをはじめ様々な認定資格保持者や受賞者が在籍しております。
・2025 Japan AWS All Certifications Engineers
・Microsoft Top Partner Engineer Award 2024
・Microsoft MVP (Most Valuable Professional)
・Databricks Solutions Architect Champion
・HashiCorp Ambassadors 2024
【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。
・Azureのモダン構成でクラウドの設計/構築
・最新のクラウドサービスやクラウドネイティブを利用した設計/構築
■業務の特徴
<フルリモート勤務>
・チーム内でのコミュニケーションはSlackやTeamsを活用し、円滑な情報共有を実現
・業務に必要な環境(VPN、VDIなど)は完備し、安全なリモートワーク環境を提供
<ワンストップでお客様の課題解決>
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。
・Azure Well-Architected Frameworkを考慮したクラウド環境の設計・構築
・Terraform/Bicepを活用したIaCによるインフラ自動化
・AKS/ACAを活用したコンテナ基盤の設計/構築
・Azure Functions/Logic Appsを活用したサーバーレスアーキテクチャの設計
・CI/CD(Azure DevOps, GitHub Actions)を用いた開発/デプロイの自動化
<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。
・Azure新機能の検証とプロジェクト適用(例:Azure OpenAI Service, Azure Purview)
・Observability(Azure Monitor, Application Insights)を活用した運用改善
・ゼロトラストセキュリティ(Microsoft Entra ID, Conditional Access)設計/実装
・Azure環境でのマルチリージョン/BCP設計の実践
・オンプレミス環境のシステムをAzureにリフト&シフト
・IaaSサーバの性能分析/ログ管理を行い、セキュリティ管理/デバイス管理機能を設計/構築
<力を入れていること>
・Azure Kubernetes Service(AKS)を活用し、IoTデバイス管理基盤を構築
・クラウドインフラのIaC化(Terraform, Bicep等)を推進し、スクラム開発を実施
・Azure Data Factory, Synapse Analyticsによるデータ分析基盤の構築
・Azure Machine Learning, Cognitive Servicesを活用した予測基盤の構築およびAIモデルの運用
・データ蓄積基盤としてAzure Data Lake StorageやAzure Synapse Analyticsを採用
■働き方
・原則ご自宅で勤務いただきます ※入社日は神田オフィスに出社していただきます。
・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です
・時間単位での休暇取得が可能です
・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。
■会社紹介
株式会社エーピーコミュニケーションズでは、マルチクラウドに関する幅広い技術領域と専門的な技術力を駆使した
システムインテグレーション事業を行っています。
2022年にマイクロソフトのパートナー制度Microsoft Partner Network(MPN)において以下のパートナー認定を取得しました。
・Digital & App Innovation (Azure)ソリューションパートナー
・Infrastructure (Azure)ソリューションパートナー
・Data & AI (Azure)ソリューションパートナー
AWSをはじめ様々な認定資格保持者や受賞者が在籍しております。
・2025 Japan AWS All Certifications Engineers
・Microsoft Top Partner Engineer Award 2024
・Microsoft MVP (Most Valuable Professional)
・Databricks Solutions Architect Champion
・HashiCorp Ambassadors 2024
【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 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
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