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MySQLのリモートワーク転職・求人情報一覧

MySQLのリモートワーク求人は113件を一般公開中です。
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113件中 1件~10件

株式会社グッドパッチ

【地方フルリモート/リードフロントエンドエンジニア/実務5年~】自社プロダクトReDesigner のリモートワーク求人

期待する役割/主なミッションプロダクトチームに所属し、ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を牽引します。技術的な意思決定を能動的に行いながら、フロントエンド開発を1人で完結できるレベルで開発を進めていただけることを期待します。具体的な業務内容ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を中心に、プロダクトの成長を技術面から支えていただきます。開発時間の割合は、開発タスクが約80%、会議やコミュニケーションが約20%を想定しています。仕様についてはデザイナーやビジネスサイドと話し合って決め、技術的な設計や実装方法についてはフロントエンド側で能動的に検討・決定していただきます。スクラムに則った開発推進(スプリント単位でのタスク実行)を行いながら、以下の領域に携わっていただきます。<機能開発・実装領域> ・自社プロダクト「ReDesigner」「ReDesigner for Student」のWebアプリケーションのフロントエンド開発(Vue / Nuxtを使用)・デザイナーが作成したデザインに基づいたUI/UXの実装・バックエンドエンジニアと連携したAPIとの接続、データ取得・表示の実装・既存機能の改善や新規機能開発(ユーザー体験向上を目的とした機能追加・改修)<技術設計・アーキテクチャ領域> ・技術選定や実装方法の検討(ブラウザ毎の仕様の確認など)・パフォーマンス最適化(ページ読み込み速度の改善、レンダリング最適化など)・状態管理やUIの設計指針の検討・検証・セキュリティを考慮した実装・設計<開発基盤・品質向上領域> ・テストコードの作成・実行(ユニットテスト、E2Eテストなど)・コードレビューを通じた品質向上への貢献・ドキュメント整備(仕様書の補完など)・開発フローの改善提案・実行

【業務の変更の範囲】
想定年収 650 〜 800 万円/年 雇用形態 正社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間: フルフレックス制 標準労働時間:8時間 フレキシブルタイム:5:00~22:00 コアタイム:なし
働き方: フルフレックス制
時間外労働の有無: 有(月平均25時間)
休憩時間: 60分
企業概要
Goodpatchはビジネス課題をデザインの力で解決するデザインカンパニーです。
「ハートを揺さぶるデザインで世界を前進させる」というビジョンのもと、デザインの力を証明するためにUI/UXデザインを強みとした新規事業の立ち上げや、企業のデザイン戦略立案、デザイン組織構築支援などを行い、 デザインの価値向上を目指しています。
東京のほかにも、フルリモートのデザインチームGoodpatch Anywhereという拠点があります。

得意とするのはUI/UXデザインですが、領域に制限はありません。クライアントのビジネスサイドとデザインをつなぎ、事業やプロダクト、組織づくりを戦略的に支援するほか、事業会社として自社サービスやプロダクトの開発、スタートアップへの投資など、多彩に展開しています。
設立年数 16年 従業員数 198人
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株式会社マイナビEdge

【全国・エリア選択可/契約社員/WEBシステムアプリ・組込み系エンジニア】ポテンシャル歓迎/希望の勤務地考慮 のリモートワーク求人

【現住所・ご希望からの配属先考慮/希望に沿わない転勤なし/自身のなりたいエンジニアになれる豊富なサポート体制】

■業務内容:システム・アプリや制御組込の設計開発業務をお任せします。
【雇入れ直後:甲の指定する業務内容で、別途就業条件明示書で明示する。】

《業務例》
【システム・アプリ】
・産業ロボット向けWebUIの開発
・Android TV、カーナビシステム開発
・電車・飛行機・自動車など向け訓練用シミュレーターのアプリケーション開発
・XR開発
・銀行・保険会社向けの金融系システム開発
・在庫管理システム開発
・勤怠管理システムの機能追加開発

【制御組込み】
自動車:自動運転の制御ソフト・画像認識処理ソフト設計/ADAS設計開発/コントロールパネルディスプレイ設計
情報通信機器:家庭用ゲーム機器組み込み制御開発
産業機械:産業用ロボットアプリ開発


■契約社員の給与補足
賃金形態:時給制
想定年収400~660万 
時給2,100円~3,450円
時給内訳:基本給1,230円+派遣手当870~2,220円
※賞与・退職金前払い手当は派遣手当に含む

【業務の変更の範囲】
【業務内容変更の範囲:会社の定める業務】
想定年収 400 〜 660 万円/年 雇用形態 契約社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間: 9:00〜18:00/休憩60分 ※備考:勤務時間、残業時間、並びに休憩時間は配属先により異なります。
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12.9時間)
休憩時間: 60分
企業概要
■事業内容:機械、電気・電子、情報分野に特化した技術者派遣事業
■魅力:
・各社員の希望を最大限考慮/反映する組織です。
・当社は機械、電気・電子、情報分野での設計開発に特化し、技術者派遣業界の老舗企業として50年以上にわたり日本のモノづくりを支えています。
長年取引を続けるお客さまも多く、現在も大手企業を中心に約300社から高い評価と信頼を得ています。
・エンジニア一人ひとりに対し「営業」「研修」「キャリアサポート」「エンジニアリーダー」が4人一組で多方面からフォローします。また、定期的に面談を実施し、細やかなサポートを行います。
・「プロフェッショナルだと評価される人材を育成すること」を大切にし、お持ちの経験だけではなく本人の志向性や人柄を考慮して配属先の決定をしています。
■特徴
業界の老舗企業として多彩な分野へ技術力を提供。国際プロジェクト「ITER」(国際熱核融合実験炉)への参画等、現在も技術支援の幅を広げています。また大手人材サービス会社のグループ企業として、安定した経営基盤があることも特徴です。
設立年数 55年 従業員数 1,628人
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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/プロダクトエンジニア】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
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。

◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100%プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります

◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善

スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等

【業務の変更の範囲】
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: 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
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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/エンジニアリングマネージャー】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

◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。

◼️本ポジションについて

エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。

◼️仕事のやりがい

- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担うキャリアも目指せる

◼️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。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー

◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード/リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣

◼️開発・組織テーマ例

- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備

【業務の変更の範囲】
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
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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/テックリード/リードWebエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、Web領域の技術責任者候補として、AIエンジニア、PM、Bizメンバーと連携しながら、AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体の技術設計・開発推進を担っていただきます。
単なる実装担当ではなく、技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセス改善、メンバー支援まで含めて、AIアプリケーション開発を技術面からリードすることがミッションです。


◼️本ポジションについて

テックリード/リードWebエンジニアには、Webアプリケーション開発における技術方針・設計判断・開発品質に責任を持っていただくことを期待しています。
エムニでは、LLM、RAG、画像認識、音声認識、AIエージェントなど、さまざまなAI技術を顧客の業務に組み込み、実際に使われるWebシステムとして提供しています。
そのため、AIエンジニアが開発したモデルやAI機能を、フロントエンド・バックエンド・インフラを横断して、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割が非常に重要です。
PMやBizメンバーと連携しながら、要件定義・仕様策定の段階から技術的な論点を整理し、品質・スピード・保守性のバランスを取りながら開発を前に進めていただきます。


◼️仕事のやりがい

- Web領域の技術責任者候補として、技術方針や設計判断に関われる
- AI開発とWeb開発を接続し、顧客に価値が届くプロダクトとして形にできる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIアプリケーション全体の設計に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、全体最適の技術判断ができる
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、プロジェクトの成功確度を高められる
- 開発プロセス、技術標準、レビュー文化など、開発組織の土台づくりに関われる
- 将来的にVPoE、CTO、エンジニアリングマネージャーなどを目指せる


◼️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。
- Web領域における技術方針・設計方針の策定
- AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体のアーキテクチャ設計
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断した技術判断
- LLM/RAG/画像認識/音声認識/AIエージェントとWebアプリケーションの接続設計
- 要件定義・仕様策定における技術的な論点整理
- 非機能要件、セキュリティ、パフォーマンス、運用性を踏まえた設計
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーとの技術的な合意形成
- プロジェクトの開発推進、技術的な課題解決、意思決定
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜シニアメンバーへの技術支援・育成
- 開発プロセス、開発基盤、技術標準の整備
- 技術負債の可視化と解消方針の策定
- 必要に応じた実装、プロトタイピング、技術検証


◼️開発テーマ例

- 製造業向けAI業務支援アプリケーション全体の技術設計
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システムの設計・開発
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション基盤
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトのアーキテクチャ設計、技術選定、開発基盤整備
- 複数プロジェクトで再利用できる開発テンプレート・共通基盤の整備
- 開発品質・生産性向上に向けた技術標準化、レビュー体制づくり

【業務の変更の範囲】
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: 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
応募する

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Webエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。


◼️本ポジションについて

シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。


◼️仕事のやりがい

- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる


◼️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。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援

◼️開発テーマ例

- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策

【業務の変更の範囲】
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: 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
応募する

株式会社エムニ

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。


◼️本ポジションについて

Webエンジニア(ジュニア〜ミドル)には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。


◼️仕事のやりがい

- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける


◼️業務内容

スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消


◼️開発テーマ例

- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善

【業務の変更の範囲】
想定年収 400 〜 800 万円/年 雇用形態 正社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間: フレックスタイム制 ※コアタイムなし ※フレキシブルタイム:5:00~22:00 ※スーパーフレックスタイム制 ※標準労働時間:1日8時間 ※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制
時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間)
休憩時間: 60分
設立年数 4年 従業員数 151人
応募する

株式会社エムニ

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。

◼️仕事のやりがい

エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。

◼️役割期待

入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。


◼️業務内容

- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善

◼️開発例

- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援

【業務の変更の範囲】
想定年収 400 〜 800 万円/年 雇用形態 正社員
職種
開発経験
勤務形態
作業時間: フレックスタイム制 ※コアタイムなし ※フレキシブルタイム:5:00~22:00 ※スーパーフレックスタイム制 ※標準労働時間:1日8時間 ※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制
時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間)
休憩時間: 60分
設立年数 4年 従業員数 151人
応募する

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】
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
応募する

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】
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
応募する
113件中 1件~10件

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【地方フルリモート/リードフロントエンドエンジニア/実務5年~】自社プロダクトReDesigner のリモートワーク求人

~800 万円 / 年

◎詳細
期待する役割/主なミッションプロダクトチームに所属し、ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を牽引します。技術的な意思決定を能動的に行いながら、フロントエンド開発を1人で完結できるレベルで開発を進めていただけることを期待します。具体的な業務内容ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を中心に、プロダクトの成長を技術面から支えていただきます。開発時間の割合は、開発タスクが約80%、会議やコミュニケーションが約20%を想定しています。仕様についてはデザイナーやビジネスサイドと話し合って決め、技術的な設計や実装方法についてはフロントエンド側で能動的に検討・決定していただきます。スクラムに則った開発推進(スプリント単位でのタスク実行)を行いながら、以下の領域に携わっていただきます。<機能開発・実装領域> ・自社プロダクト「ReDesigner」「ReDesigner for Student」のWebアプリケーションのフロントエンド開発(Vue / Nuxtを使用)・デザイナーが作成したデザインに基づいたUI/UXの実装・バックエンドエンジニアと連携したAPIとの接続、データ取得・表示の実装・既存機能の改善や新規機能開発(ユーザー体験向上を目的とした機能追加・改修)<技術設計・アーキテクチャ領域> ・技術選定や実装方法の検討(ブラウザ毎の仕様の確認など)・パフォーマンス最適化(ページ読み込み速度の改善、レンダリング最適化など)・状態管理やUIの設計指針の検討・検証・セキュリティを考慮した実装・設計<開発基盤・品質向上領域> ・テストコードの作成・実行(ユニットテスト、E2Eテストなど)・コードレビューを通じた品質向上への貢献・ドキュメント整備(仕様書の補完など)・開発フローの改善提案・実行

【全国・エリア選択可/契約社員/WEBシステムアプリ・組込み系エンジニア】ポテンシャル歓迎/希望の勤務地考慮 のリモートワーク求人

~660 万円 / 年

◎詳細
【現住所・ご希望からの配属先考慮/希望に沿わない転勤なし/自身のなりたいエンジニアになれる豊富なサポート体制】

■業務内容:システム・アプリや制御組込の設計開発業務をお任せします。
【雇入れ直後:甲の指定する業務内容で、別途就業条件明示書で明示する。】

《業務例》
【システム・アプリ】
・産業ロボット向けWebUIの開発
・Android TV、カーナビシステム開発
・電車・飛行機・自動車など向け訓練用シミュレーターのアプリケーション開発
・XR開発
・銀行・保険会社向けの金融系システム開発
・在庫管理システム開発
・勤怠管理システムの機能追加開発

【制御組込み】
自動車:自動運転の制御ソフト・画像認識処理ソフト設計/ADAS設計開発/コントロールパネルディスプレイ設計
情報通信機器:家庭用ゲーム機器組み込み制御開発
産業機械:産業用ロボットアプリ開発


■契約社員の給与補足
賃金形態:時給制
想定年収400~660万 
時給2,100円~3,450円
時給内訳:基本給1,230円+派遣手当870~2,220円
※賞与・退職金前払い手当は派遣手当に含む

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/プロダクトマネージャー(PdM)】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

~1,200 万円 / 年

◎詳細
◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして、顧客・ユーザーの課題探索から、プロダクト戦略、要件定義、仕様策定、開発推進、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
単なる仕様管理ではなく、AI技術をどのように顧客価値・事業価値に変換するかを考え、プロダクトを成長させることがミッションです。


◼️ポジションの魅力

エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
自社プロダクトとしては、特許・知財業務を支援する AI特許ロケット や、ヒアリング・面談・調査業務を支援する AIインタビュアー など、生成AIを活用した新規プロダクト開発を進めています。
PdMには、こうしたプロダクトの0→1・1→10フェーズにおいて、ユーザー課題を深く理解し、AIエンジニア・Webエンジニア・Bizメンバーと連携しながら、価値あるプロダクトに磨き込んでいく役割を期待しています。
AI技術そのものを理解することも重要ですが、それ以上に「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」を定義し、プロダクトとして成立させる力が求められます。


◼️仕事のやりがい

- AIプロダクトの0→1・1→10フェーズに深く関われる
- 製造業を中心としたリアルな業務課題に向き合い、AIで解決策を形にできる
- LLM・RAG・AIエージェントなどの最新技術を、顧客価値に変換する経験ができる
- CEO・COO・BizDev・AIエンジニア・Webエンジニアと近い距離でプロダクト開発を推進できる
- 顧客ヒアリング、仮説検証、仕様策定、開発推進、改善まで一気通貫で関われる
- PMF前後のプロダクトを、自らの意思決定で成長させる経験ができる
- 将来的にはプロダクト責任者、事業責任者、CPO候補などのキャリアも目指せる


◼️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。
- 自社AIプロダクトのプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 顧客・ユーザーへのヒアリング、業務課題の整理、仮説検証
- 市場調査、競合調査、ユーザー課題の分析
- プロダクトビジョン、提供価値、ターゲットユーザーの整理
- 要件定義、仕様策定、画面設計、ユーザーストーリー作成
- AIエンジニア、Webエンジニア、デザイナー、Bizメンバーとの開発推進
- LLM・RAG・AIエージェント等を活用した機能企画
- プロトタイプ作成、ユーザーテスト、フィードバック収集
- 開発優先順位の決定、バックログ管理、リリース管理
- 利用データ、ユーザーフィードバックをもとにしたプロダクト改善
- 営業・CS・マーケティングと連携したGo To Market推進
- プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善施策の立案
- 必要に応じた顧客提案、導入支援、社内外へのプロダクト説明


◼️担当するプロジェクト例

- AI特許ロケット
 特許・知財業務を支援するAIプロダクト
 発明情報、技術資料、特許文書などを扱う検索・要約・生成・構造化機能
 知財担当者・研究開発者の業務フロー改善
- AIインタビュアー
 ヒアリング・面談・調査業務を支援するAIプロダクト
 質問生成、深掘り、回答分析、要約、レポート生成
 採用、人事、営業、CS、調査、コンサルティング領域への展開
- 製造業向けAI業務支援プロダクト
 図面、帳票、PDF、マニュアル、問い合わせ履歴などを扱うAIアプリケーション
 熟練者の暗黙知や社内ナレッジを活用するRAG・AIエージェント
 現場業務の効率化、脱属人化、品質向上を支援するプロダクト

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/プロダクトエンジニア】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

~1,000 万円 / 年

◎詳細
◼️ミッション
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。

◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100%プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります

◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善

スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/エンジニアリングマネージャー】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

~1,200 万円 / 年

◎詳細
◼️ミッション

エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。

◼️本ポジションについて

エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。

◼️仕事のやりがい

- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担うキャリアも目指せる

◼️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。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー

◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード/リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣

◼️開発・組織テーマ例

- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/QA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

~800 万円 / 年

◎詳細
プロダクト品質を“工程”ではなく“設計”するポジション

■募集背景
エムニのプロダクトは、以下の特性を持っています。
・ AIモデルを含む複雑なシステム構成
・ 製造業の業務・現場制約を前提とした仕様
・ 長期運用を前提とした信頼性要求

そのため、
仕様・設計段階から品質観点で関与できるQAエンジニアを、
開発チームの中核メンバーとして迎えたいと考えています。


◼️仕事のやりがい
QAエンジニアとして、プロダクトの品質をゼロから設計し、価値を形にしていく挑戦ができます。
製造業×AIという複雑な領域で、
「品質が事業を動かす」現場に深く関わることができます。
テスト工程にとどまらず、仕様・設計・開発プロセス全体に関与し、
品質の観点からプロダクトの意思決定を前に進める経験を積める環境です。
チームで積み上げた品質が、長期運用されるプロダクトとして現場に根づく社会を支えていく実感と達成感を得られます。

◼️業務内容
開発チームと並走しながら、プロダクト全体の品質を設計・維持する役割を担っていただきます。

- 要件定義・仕様策定段階での品質観点レビュー
- テスト計画・テスト設計の策定
- 手動テスト・探索的テストの実施
- 自動テスト(E2E / API 等)の設計・運用方針策定
- 不具合分析・再発防止の仕組みづくり
- 開発チームと連携した品質改善プロセスの構築

単なるテスト実行担当ではなく、
「どうすれば品質を担保できるか」を考え、仕組みに落とす役割です。

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/インフラエンジニア】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

~1,000 万円 / 年

◎詳細
◼️ミッション
PoCフェーズから本番環境への移行、LLMを用いた高負荷・高信頼性システムの運用が本格化する中で、
AIプロダクトを安定的かつスケーラブルに支えるインフラ基盤の強化が急務となっています。
研究者・AIエンジニアと密に連携しながら、インフラの設計・構築・運用をリードいただける方を募集します。

◼️このポジションの魅力
- AI・LLMプロダクトの中核インフラを設計段階から担える
- 研究者・AIエンジニアと近い距離で開発できる
- 技術選定・設計の裁量が大きい
- PoC〜本番・スケールまで一貫して関われる
- 「AIを社会で使える形にする」現場に直接関われる

◼️業務内容
AIプロダクトのライフサイクル全体を支えるインフラ業務をお任せします。
- GPU / 高性能計算環境を含む計算基盤の構築・最適化
- CI/CD パイプラインの設計・改善(モデル・アプリ両面)
- Kubernetes 等を用いたコンテナ基盤の運用
- 可観測性(Monitoring / Logging / Alerting)の設計・運用
- セキュリティ・権限管理・コスト最適化
- 障害対応、パフォーマンスチューニング、SRE活動
- AIエンジニア・研究者と連携した開発基盤の改善
※志向や経験に応じて、MLOps / Platform / SRE寄りの役割設計も可能です。

【リモート可・【東京】開発PM(金融)】DX戦略コンサルティング企業!最先端を行く企業で働くチャンス★ のリモートワーク求人

~1,200 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
大手企業向けDX・基幹刷新・新規サービス開発などの数億円規模案件の統括責任者として、
提案〜デリバリー〜継続拡大まで一気通貫で担っていただきます。
・金融業界向けプロジェクトの全体統括
・要件定義~受入(UAT)工程までの推進責任
・顧客との要件/スコープ/優先順位調整
・プロジェクト計画・リスク管理・品質担保
・関係部門/ベンダーコントロール
・ステークホルダーマネジメント


■このポジションの魅力
・数億円規模のプロジェクトを裁量高くリード
・上流工程から意思決定に関与可能
・商流・立場に依存しない評価設計
・レガシー刷新ではない、現代的システム領域中心
・技術ではなくマネジメント能力で評価される環境


■募集背景
当社は現在、事業拡大フェーズに入り、対応領域・案件数ともに拡大が続いています。
今後の成長をさらに加速させるため、金融領域における大規模案件にて、
要件定義から受入工程までを統括するプロジェクトマネージャーを募集します。
単なる進行管理ではなく、顧客折衝・スコープ設計・推進戦略の中核を担うポジションです。


■アヴァント株式会社の特徴
ミガロホールディングスの一員としてIT部門をけん引しています。
もともとの特徴である穏やかな社風や働きやすさはそのままに、大手HDだからこその安定基盤や連携から生まれるシナジーをさらに活かして活躍の場を広げています。
アヴァントの社長をはじめ役員陣は全員エンジニア出身。
本当の意味で「エンジニアのためになる会社」を考えて作ってきました。
社員ひとりひとりのためになる業務やミッションは何か、近い立場で考えてくれたり相談できたりするのは、大きな安心につながると思います。

アヴァントの開発は、独自の「スモールSI」をコンセプトとした小規模開発が中心の受託開発と、
大規模案件を客先常駐でおこなうエンタープライズ開発の大きく2つの形態に分かれています。
エンジニアがしっかりとキャリアを作っていくことができるよう、営業やエンジニア上長とのコミュニケーションの機会も豊富です。
資格取得の支援制度や若手育成はもちろん、「次世代リーダー」の育成にも力を入れています。
これからスキルアップをしたい若手エンジニアも、育成を学びたいミドル層も、
会社全体を一緒に育成してくれるベテラン層もみなさんが活躍できる環境づくりをおこなっています。

【リモート可・【東京】開発PM(不動産)】DX戦略コンサルティング企業!最先端を行く企業で働くチャンス★ のリモートワーク求人

~1,200 万円 / 年

◎詳細
■お仕事内容
大手企業向けDX・基幹刷新・新規サービス開発などの数億円規模案件の統括責任者として、
提案〜デリバリー〜継続拡大まで一気通貫で担っていただきます。
・不動産業界向けプロジェクトの全体統括
・要件定義~受入(UAT)工程までの推進責任
・顧客との要件/スコープ/優先順位調整
・プロジェクト計画・リスク管理・品質担保
・関係部門/ベンダーコントロール
・ステークホルダーマネジメント


■募集背景
当社は現在、事業拡大フェーズに入り、対応領域・案件数ともに拡大が続いています。
今後の成長をさらに加速させるため、不動産領域における大規模案件にて、
要件定義から受入工程までを統括するプロジェクトマネージャーを募集します。
単なる進行管理ではなく、顧客折衝・スコープ設計・推進戦略の中核を担うポジションです。


■このポジションの魅力
・数億円規模のプロジェクトを裁量高くリード
・上流工程から意思決定に関与可能
・商流・立場に依存しない評価設計
・レガシー刷新ではない、現代的システム領域中心
・技術ではなくマネジメント能力で評価される環境


■アヴァント株式会社の特徴
ミガロホールディングスの一員としてIT部門をけん引しています。もともとの特徴である穏やかな社風や働きやすさはそのままに、
大手HDだからこその安定基盤や連携から生まれるシナジーをさらに活かして活躍の場を広げています。
アヴァントの社長をはじめ役員陣は全員エンジニア出身。本当の意味で「エンジニアのためになる会社」を考えて作ってきました。
社員ひとりひとりのためになる業務やミッションは何か、近い立場で考えてくれたり相談できたりするのは、大きな安心につながると思います。

アヴァントの開発は、独自の「スモールSI」をコンセプトとした小規模開発が中心の受託開発と、大規模案件を客先常駐でおこなう
エンタープライズ開発の大きく2つの形態に分かれています。エンジニアがしっかりとキャリアを作っていくことができるよう、
営業やエンジニア上長とのコミュニケーションの機会も豊富です。資格取得の支援制度や若手育成はもちろん、
「次世代リーダー」の育成にも力を入れています。これからスキルアップをしたい若手エンジニアも、育成を学びたいミドル層も、
会社全体を一緒に育成してくれるベテラン層もみなさんが活躍できる環境づくりをおこなっています。

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webプロダクトエンジニア_AI特許ロケット】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人

~1,200 万円 / 年

◎詳細
◼️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。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。


◼️プロダクトの設計思想

AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。

- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性


◼️業務内容

スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善


◼️開発テーマ例

- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計

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