MySQL×受託開発企業のリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
34件中 11件～20件
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアAI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ◼︎勤務時間
フレックスタイム制
- コアタイム：なし
- フレキシブルタイム：5：00～22：00 ※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間：1日8時間 ※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社パートナー
【ハイブリット/大阪/無借金経営/社員定着率95％/システム開発経験・インフラ構築・運用経験/マネジメント】上場企業のグループ会社でのITエンジニア募集！ のリモートワーク求人
＜具体的な仕事内容＞
◆上流工程にチャレンジしたい方へ
「設計や要件定義に携わりたい」「自分の意見を活かせる環境で働きたい」
そんな方には700社以上の中からスキルや希望に合う案件をご紹介しています。
たとえば、ヨガ配信アプリやECサイトの新規開発、クラウド設計など、上流フェーズから関われる案件も豊富です。また、配属後は営業やキャリアアドバイザーがしっかり伴走。ひとりで悩まず、安心して挑戦できます。
◆落ち着いた環境で、長く働きたい方へ
当社は定着率95％と、高い水準を維持しています。リモートOKの案件も多く、週2～3日出社が基本。残業は月9時間ほどで、年間休日も124日とプライベートとの両立が可能です。現場には教育担当がつき、月1回の面談やチャット相談も実施。産休・育休の取得＆復帰率も100％と、ライフイベントにも柔軟に対応しています。
＜チーム組織構成＞
入社後は原則2名以上のチームに配属されるため、一人現場や丸投げはないです。
また、経験値に応じて先輩がフォローに入り、定例MTGやチャットで気軽に相談できる環境を整えています。
▼年齢構成
平均年齢32.5歳
▼定着率
95％（2024年8月時点／1年以内）
＜その他プロジェクト事例＞
▼開発系
・オンラインヨガプラットフォームの要件定義・設計（Ruby／Vue／AWS）
・自社ECサイトの新規立ち上げ（要件定義～運用／TypeScript、GCP）
・大手メーカー向け製造システムの業務改善プロジェクト（C#／Python）
▼インフラ系
・ECクラウド基盤設計（AWS／VMware）
・アプリ向けサーバ設計構築（Docker／Azure）
・大手クライアント向け仮想環境移行・導入（Windows／Active Directory）
＜安心のサポート体制＞
・教育担当が1on1でフォロー
└配属先はチーム＋教育係体制で、すぐ相談できる環境を整備。
・営業＆キャリアアドバイザーが伴走
└入社直後は毎月、その後は隔月で面談。業務・人間関係・キャリアを幅広く支援。
・チャットで気軽に相談OK
└日常的に連絡しやすく、安心して話せる関係性を構築。
・トラブル時は当日中に対応
└問題発生時は営業とアドバイザーが即対応し、迅速に調整。
・勉強会・交流会を年2回実施
└他案件の社員ともつながれる場を用意。ナレッジ共有も活発です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
◆上流工程にチャレンジしたい方へ
「設計や要件定義に携わりたい」「自分の意見を活かせる環境で働きたい」
そんな方には700社以上の中からスキルや希望に合う案件をご紹介しています。
たとえば、ヨガ配信アプリやECサイトの新規開発、クラウド設計など、上流フェーズから関われる案件も豊富です。また、配属後は営業やキャリアアドバイザーがしっかり伴走。ひとりで悩まず、安心して挑戦できます。
◆落ち着いた環境で、長く働きたい方へ
当社は定着率95％と、高い水準を維持しています。リモートOKの案件も多く、週2～3日出社が基本。残業は月9時間ほどで、年間休日も124日とプライベートとの両立が可能です。現場には教育担当がつき、月1回の面談やチャット相談も実施。産休・育休の取得＆復帰率も100％と、ライフイベントにも柔軟に対応しています。
＜チーム組織構成＞
入社後は原則2名以上のチームに配属されるため、一人現場や丸投げはないです。
また、経験値に応じて先輩がフォローに入り、定例MTGやチャットで気軽に相談できる環境を整えています。
▼年齢構成
平均年齢32.5歳
▼定着率
95％（2024年8月時点／1年以内）
＜その他プロジェクト事例＞
▼開発系
・オンラインヨガプラットフォームの要件定義・設計（Ruby／Vue／AWS）
・自社ECサイトの新規立ち上げ（要件定義～運用／TypeScript、GCP）
・大手メーカー向け製造システムの業務改善プロジェクト（C#／Python）
▼インフラ系
・ECクラウド基盤設計（AWS／VMware）
・アプリ向けサーバ設計構築（Docker／Azure）
・大手クライアント向け仮想環境移行・導入（Windows／Active Directory）
＜安心のサポート体制＞
・教育担当が1on1でフォロー
└配属先はチーム＋教育係体制で、すぐ相談できる環境を整備。
・営業＆キャリアアドバイザーが伴走
└入社直後は毎月、その後は隔月で面談。業務・人間関係・キャリアを幅広く支援。
・チャットで気軽に相談OK
└日常的に連絡しやすく、安心して話せる関係性を構築。
・トラブル時は当日中に対応
└問題発生時は営業とアドバイザーが即対応し、迅速に調整。
・勉強会・交流会を年2回実施
└他案件の社員ともつながれる場を用意。ナレッジ共有も活発です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 750 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 9：00～18：00（実働8時間／休憩60分）
※プロジェクトにより異なります
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20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 従業員数 | 460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Engineerforce
★【フルリモート/コンサルティング実務経験3年以上/ITコンサルタント/クライアントの経営課題を解決するためのコンサルティング⽀援】★IPO目指す★2030年迄に社員300名体制を計画★「エンジニアの生産性向上」や「業務の標準化」に強みを持つ企業として、業界の変革を牽引する企業 のリモートワーク求人
＜業務詳細＞
当社では、⾒積もりから経営改善を⾏うSaaSプロダクト「Engineerforce」をフラッグシップサービスに事業を展開しておりますが、2023年より、⾒積の領域に留まらずクライアントの課題解決をするため、「経営コンサルティング」の事業を新た
に⽴ち上げました。
現在、案件のお引き合いが⾮常に多く、需要が供給を上回る状況にあることから、チームの拡⼤を積極的に⾏っており、優秀な経営コンサルタントを採⽤し、クライアントの期待に応える準備を進めています。
今回は、プロジェクトにアサインしクライアントの経営課題を解決するためのコンサルティング⽀援を⾏っていただきます。
社内の事業シナジーを活かして、⾼付加価値のコンサルティングサービスを⽬指します。
＜具体的な仕事内容＞
・経営戦略の策定：クライアントの経営陣と協⼒して、ビジョン、ミッション、戦略的⽬標を明確にし、実現に向けた戦略の策定を⾏います。
・業績分析と改善提案：データ分析を通じて、クライアント企業の業績を評価し、業績改善のための具体的な提案を開発します。
・プロジェクトマネジメント：経営改⾰プロジェクトをリードし、プロジェクト計画の策定から実⾏、結果の評価までを担当します。
・市場調査と競争分析：市場動向と競合情報を収集し、クライアントに市場展望と競争戦略を提供します。
・クライアントサポート：クライアントとの密接なコミュニケーションを通じて、問題解決と戦略の実⾏を⽀援します。
【仕事の特色】
＜企業の魅力＞
「IT業界の非効率を解消する」をミッションとして掲げ、 ITエンジニアの見積もり工数の作成に関わる手間や負担を減らすためのツール「Engineerforce」の開発、お客様のシステム開発支援、経営コンサルティングを提供しており、エンジニアが最大限の力を発揮できるサービス・仕組みづくりの実現を目指しています。
■参考資料
・EO Tokyo Final DemodayにてEvolution賞を獲得
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000033.000068877.html
・SEEDエクステンションラウンドにて資金調達！累計調達額4,500万円へ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000018.000068877.html
＜案件事例＞
■クライアント例
SIer/ITベンダー/官公庁/情報通信会社/証券会社/⼈材メディア/⼤⼿電機メーカー/⼤⼿スポーツメーカー
■プロジェクト例
・新規事業創出に向けたマーケットリサーチ/ベンチマーキング
・事業戦略の策定⽀援（ビジネスモデル設計/M＆A/アライアンス戦略/成⻑戦略/コスト構造改⾰）
・DX/BPR⽀援（顧客接点/オムニチャネル再設計/CRMオペレーション改⾰/調達・物流改⾰/技術オペレーション改⾰）
・IT戦略の策定やシステム導⼊⽀援（IoT‧AI戦略〜ITソリューション設計、RPA、BI、クラウド‧パッケージ、SAP）
・営業組織改⾰、営業伴⾛
＜開発環境＞
‧開発：AWS、Engineerforce、Figma
‧コミュニケーション：Google、slack、MetaLife
‧ナレッジ：Confulence
＜配属予定チーム＞
コンサルティング事業部への配属
部署メンバー：4名
参画案件や役割については1⼈ひとりのキャリアに寄り添い、相談しながら決定いたします。
・未経験者：上⻑によるフォロー体制構築可能（プライム案件から参画し、徐々に役割を拡げていくことが可能）
・経験者：経験のある領域、得意領域を⽪切りに、徐々にチャレンジしたい分野にも参画可能
＜ポジションの魅力＞
■得られるもの
・経験の深化と専⾨知識の強化
コンサルティング業務ではこれまでのコンサルティング経験とキャリアを活かしていただけるため、業務実⾏におけるハレーションを最⼩限に抑えつつ、経験の深化
が可能です。また、多種多様なプロジェクト遂⾏により、業界専⾨知識を広範に習得し、幅広い業界で活躍できる将来のキャリア基盤を形成することが可能です。
・⾃社プロダクトの企画‧開発の機会
当社への参画により、既存の⾃社プロダクト「Engineerforce」の企画‧開発に参加し、⼿触り感をもってプロダクトを創造するという経験が可能です。
また、従来の枠にとらわれず、参画メンバーのアイデアを形にし、新たなプロダクト開発を⾏い市場に送り出す挑戦にも携わっていただきたいと考えており、事業会社ならではの
⽐較的稀有な挑戦‧成⻑の機会を提供します。
・経営者層としてのキャリアの広がり
VCから資⾦調達を⾏いながらスピード感を持って事業を作っていくスタートアップの「経営アジェンダ」へ参加することができます。
経営戦略、MVVの実⾏、ファイナンス、⼈材獲得‧育成、新規事業、アライアンス戦略などの経営課題に関与し、新たなキャリアを構築することが可能です。
また、ベンチャーサミットや展⽰会、社外交流会などの機会が多く、全国の経営者とのネットワークを築くチャンスがあります。
＜職場環境＞
・フルリモート（プロジェクトにより変動あり）
・資格取得、研修費⽤補助などコンサルタントとしてのスキルアップ⽀援
・社内勉強会を実施し、最新の知識やトレンドを学び、共有する場を提供
【仕事内容（変更の範囲）】
※採用した職種でご勤務いただきますが、ご本人のご希望などを踏まえて
職種や業務が変更になることはあるかとおもいます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
当社では、⾒積もりから経営改善を⾏うSaaSプロダクト「Engineerforce」をフラッグシップサービスに事業を展開しておりますが、2023年より、⾒積の領域に留まらずクライアントの課題解決をするため、「経営コンサルティング」の事業を新た
に⽴ち上げました。
現在、案件のお引き合いが⾮常に多く、需要が供給を上回る状況にあることから、チームの拡⼤を積極的に⾏っており、優秀な経営コンサルタントを採⽤し、クライアントの期待に応える準備を進めています。
今回は、プロジェクトにアサインしクライアントの経営課題を解決するためのコンサルティング⽀援を⾏っていただきます。
社内の事業シナジーを活かして、⾼付加価値のコンサルティングサービスを⽬指します。
＜具体的な仕事内容＞
・経営戦略の策定：クライアントの経営陣と協⼒して、ビジョン、ミッション、戦略的⽬標を明確にし、実現に向けた戦略の策定を⾏います。
・業績分析と改善提案：データ分析を通じて、クライアント企業の業績を評価し、業績改善のための具体的な提案を開発します。
・プロジェクトマネジメント：経営改⾰プロジェクトをリードし、プロジェクト計画の策定から実⾏、結果の評価までを担当します。
・市場調査と競争分析：市場動向と競合情報を収集し、クライアントに市場展望と競争戦略を提供します。
・クライアントサポート：クライアントとの密接なコミュニケーションを通じて、問題解決と戦略の実⾏を⽀援します。
【仕事の特色】
＜企業の魅力＞
「IT業界の非効率を解消する」をミッションとして掲げ、 ITエンジニアの見積もり工数の作成に関わる手間や負担を減らすためのツール「Engineerforce」の開発、お客様のシステム開発支援、経営コンサルティングを提供しており、エンジニアが最大限の力を発揮できるサービス・仕組みづくりの実現を目指しています。
■参考資料
・EO Tokyo Final DemodayにてEvolution賞を獲得
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000033.000068877.html
・SEEDエクステンションラウンドにて資金調達！累計調達額4,500万円へ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000018.000068877.html
＜案件事例＞
■クライアント例
SIer/ITベンダー/官公庁/情報通信会社/証券会社/⼈材メディア/⼤⼿電機メーカー/⼤⼿スポーツメーカー
■プロジェクト例
・新規事業創出に向けたマーケットリサーチ/ベンチマーキング
・事業戦略の策定⽀援（ビジネスモデル設計/M＆A/アライアンス戦略/成⻑戦略/コスト構造改⾰）
・DX/BPR⽀援（顧客接点/オムニチャネル再設計/CRMオペレーション改⾰/調達・物流改⾰/技術オペレーション改⾰）
・IT戦略の策定やシステム導⼊⽀援（IoT‧AI戦略〜ITソリューション設計、RPA、BI、クラウド‧パッケージ、SAP）
・営業組織改⾰、営業伴⾛
＜開発環境＞
‧開発：AWS、Engineerforce、Figma
‧コミュニケーション：Google、slack、MetaLife
‧ナレッジ：Confulence
＜配属予定チーム＞
コンサルティング事業部への配属
部署メンバー：4名
参画案件や役割については1⼈ひとりのキャリアに寄り添い、相談しながら決定いたします。
・未経験者：上⻑によるフォロー体制構築可能（プライム案件から参画し、徐々に役割を拡げていくことが可能）
・経験者：経験のある領域、得意領域を⽪切りに、徐々にチャレンジしたい分野にも参画可能
＜ポジションの魅力＞
■得られるもの
・経験の深化と専⾨知識の強化
コンサルティング業務ではこれまでのコンサルティング経験とキャリアを活かしていただけるため、業務実⾏におけるハレーションを最⼩限に抑えつつ、経験の深化
が可能です。また、多種多様なプロジェクト遂⾏により、業界専⾨知識を広範に習得し、幅広い業界で活躍できる将来のキャリア基盤を形成することが可能です。
・⾃社プロダクトの企画‧開発の機会
当社への参画により、既存の⾃社プロダクト「Engineerforce」の企画‧開発に参加し、⼿触り感をもってプロダクトを創造するという経験が可能です。
また、従来の枠にとらわれず、参画メンバーのアイデアを形にし、新たなプロダクト開発を⾏い市場に送り出す挑戦にも携わっていただきたいと考えており、事業会社ならではの
⽐較的稀有な挑戦‧成⻑の機会を提供します。
・経営者層としてのキャリアの広がり
VCから資⾦調達を⾏いながらスピード感を持って事業を作っていくスタートアップの「経営アジェンダ」へ参加することができます。
経営戦略、MVVの実⾏、ファイナンス、⼈材獲得‧育成、新規事業、アライアンス戦略などの経営課題に関与し、新たなキャリアを構築することが可能です。
また、ベンチャーサミットや展⽰会、社外交流会などの機会が多く、全国の経営者とのネットワークを築くチャンスがあります。
＜職場環境＞
・フルリモート（プロジェクトにより変動あり）
・資格取得、研修費⽤補助などコンサルタントとしてのスキルアップ⽀援
・社内勉強会を実施し、最新の知識やトレンドを学び、共有する場を提供
【仕事内容（変更の範囲）】
※採用した職種でご勤務いただきますが、ご本人のご希望などを踏まえて
職種や業務が変更になることはあるかとおもいます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 50人 |
株式会社Engineerforce
★【フルリモート/開発経験3年以上/開発エンジニア（インフラ、フロント、バックエンド）/Java,PHP,Python,Ruby,Go,JavaScript,TypeScript,AWS】★IPO目指す★2030年迄に社員300名体制を計画★「エンジニアの生産性向上」や「業務の標準化」に強みを持つ企業として、業界の変革を牽引する企業 のリモートワーク求人
＜業務詳細＞
当社では、見積もりから経営改善を行うSaaSプロダクト「Engineerforce」をフラッグシップサービスに事業を展開しておりますが、2023年より、見積の領域に留まらずクライアントの課題解決をするため、「システム開発」の事業を新たに立ち上げました。
現在、直受けのプライム案件のお引き合いが増えており、需要が供給を上回る状況にあることから、チームの拡大を積極的に行っており、優秀なエンジニアを採用し、クライアントの期待に応える準備を進めています。
受託開発の形態で、プロジェクトにアサインし、クライアントの課題を解決するためのエンジニアサービスを提供していただきます。
＜具体的な仕事内容＞
・システム開発：クライアントのニーズに合わせたシステム開発に携わります。
Webアプリやモバイルアプリ、業務システム、業務効率化ツール、データベースなどの開発に従事します。
・上流工程：ビジネスプロセスの設計や運用設計に参加し、クライアントの課題を理解して最適なソリューションを提案します。
要件定義の作成において、クライアントとのコミュニケーションを重視しながら、ニーズを把握した上で的確な要件を明確にしていきます。
・ITコンサルティング：ITを活用した新たなビジネスの創出に取り組みます。
クライアントのビジョンに対して、最適なIT戦略を立案し、新しいビジネスチャンスを見出します。ITソリューションの提案では、先進的な技術トレンドを把握し、クライアントに対して革新的な解決策を提供します。
【仕事の特色】
＜当社で働く魅力点＞
①フルリモートという働き方を実現しつつも、着実に技術力や上流力等幅広いスキルの成長が可能な環境です。
注目のスタートアップ企業にも選ばれており、全社員がテッキーな考えを持たれております。
また、代表も富士ソフト社で働かれていた経験があり、エンジニアとしてもレベルの高い経験をされています。
開発だけでなく、ロードマップの策定、企画立案、事業サイドとの折衝なども行えるため、上流の経験や、「どのようにいいものを作っていくか」といったフェーズから携われます。
②全社的な志向性としては、『顧客に提供するサービスには妥協しない』という思いを持っており、より満足してもらえるように技術力を高める動きをとっているため、相対的にエンジニアの市場価値も高めやすい環境です。
モダンな環境下での開発も可能で、アジャイルなどの手法も取り入れているため、着実に技術力を伸ばすことができます。
また、若手でも意欲のある方であれば早期にPMのキャリアを積むことも可能で、安定企業ではありつつも、ご自身のスキルや市場価値を早期に伸ばすこともできます。
マネジメントコースだけでなく、技術スペシャリストのキャリアもあります。
キャリアはエンジニアの求める理想に基づいてステップの策定がされます。
元エンジニアの代表やレベルの高いCTOなどが直接マネジメントしてくれる環境下なので、より社内にマッチした行動と考え方が伝わると思います。
また、メンバー対リーダーの人数比も多すぎるということがないため、大手SES、Sierと比べてマイクロマネジメントができることも強みです。
「どのようにいいものを作っていくか」といったフェーズから携わることも可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
当社では、見積もりから経営改善を行うSaaSプロダクト「Engineerforce」をフラッグシップサービスに事業を展開しておりますが、2023年より、見積の領域に留まらずクライアントの課題解決をするため、「システム開発」の事業を新たに立ち上げました。
現在、直受けのプライム案件のお引き合いが増えており、需要が供給を上回る状況にあることから、チームの拡大を積極的に行っており、優秀なエンジニアを採用し、クライアントの期待に応える準備を進めています。
受託開発の形態で、プロジェクトにアサインし、クライアントの課題を解決するためのエンジニアサービスを提供していただきます。
＜具体的な仕事内容＞
・システム開発：クライアントのニーズに合わせたシステム開発に携わります。
Webアプリやモバイルアプリ、業務システム、業務効率化ツール、データベースなどの開発に従事します。
・上流工程：ビジネスプロセスの設計や運用設計に参加し、クライアントの課題を理解して最適なソリューションを提案します。
要件定義の作成において、クライアントとのコミュニケーションを重視しながら、ニーズを把握した上で的確な要件を明確にしていきます。
・ITコンサルティング：ITを活用した新たなビジネスの創出に取り組みます。
クライアントのビジョンに対して、最適なIT戦略を立案し、新しいビジネスチャンスを見出します。ITソリューションの提案では、先進的な技術トレンドを把握し、クライアントに対して革新的な解決策を提供します。
【仕事の特色】
＜当社で働く魅力点＞
①フルリモートという働き方を実現しつつも、着実に技術力や上流力等幅広いスキルの成長が可能な環境です。
注目のスタートアップ企業にも選ばれており、全社員がテッキーな考えを持たれております。
また、代表も富士ソフト社で働かれていた経験があり、エンジニアとしてもレベルの高い経験をされています。
開発だけでなく、ロードマップの策定、企画立案、事業サイドとの折衝なども行えるため、上流の経験や、「どのようにいいものを作っていくか」といったフェーズから携われます。
②全社的な志向性としては、『顧客に提供するサービスには妥協しない』という思いを持っており、より満足してもらえるように技術力を高める動きをとっているため、相対的にエンジニアの市場価値も高めやすい環境です。
モダンな環境下での開発も可能で、アジャイルなどの手法も取り入れているため、着実に技術力を伸ばすことができます。
また、若手でも意欲のある方であれば早期にPMのキャリアを積むことも可能で、安定企業ではありつつも、ご自身のスキルや市場価値を早期に伸ばすこともできます。
マネジメントコースだけでなく、技術スペシャリストのキャリアもあります。
キャリアはエンジニアの求める理想に基づいてステップの策定がされます。
元エンジニアの代表やレベルの高いCTOなどが直接マネジメントしてくれる環境下なので、より社内にマッチした行動と考え方が伝わると思います。
また、メンバー対リーダーの人数比も多すぎるということがないため、大手SES、Sierと比べてマイクロマネジメントができることも強みです。
「どのようにいいものを作っていくか」といったフェーズから携わることも可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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 | |||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 50人 |
株式会社ロココ
【PHP/自社内受託/基本リモート/前職給与保証/資格手当最大年60万円/Web系やオープン系のシステム開発の経験（おおよそ2年以上）】多彩なITソリューションを展開し、グローバル展開する企業で、システムエンジニア募集！☆安定した事業基盤&ベンチャー風土が働きやすい◎次世代を担うコアメンバーを募集しています！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
自社内受託案件の、システム開発における提案・設計・開発・テスト・保守運用のお仕事です。
▼自社内受託プロジェクト
・取引先顧客にあわせたシステム開発の導入サポート
・取引先顧客が抱える問題や要望のヒアリング、課題解決に向けた技術サポート
＜具体的な業務イメージ＞
・Webシステムの要件確認、設計・開発、テスト、保守・運用
・顧客の課題解決に向けた技術サポート（提案、システム導入、サポート）
▼設計・開発
・要件定義、基本設計、詳細設計、プログラミング、
・単体テスト、結合テスト、システムテスト、リリース
▼保守・運用
・システムの問合せ、不具合の対応、バージョンアップ、サーバメンテナンス
■体制・社内の雰囲気
・3名～8名ほどのチームで仕事を進めていただきます
・リモートワーク中心
・穏やかな社風でリラックスして仕事に取り組めます
■会社説明
◎社会のニーズを先取りし、カタチにしてきたロココの多様なソリューションサービス
私たちは「ココロ」からサービスを提供するシステムインテグレーターとして、需要が拡大し続けるスマートデバイスのアプリケーション開発をはじめ、
コンテンツの管理・活用やクロスメディア化を視野に入れた各種のシステム開発を受託。
加えて、ヘルプデスク業務、インフラ構築/運用、コールセンター運営などのBPO業務を中心に
トータルソリューションを提案し、お客様の持続的な成長を支えていきます。
現在はさらに自社サービスとして 勤怠管理システムやタレントマネジメントシステムなどの
HRソリューションや生体認証をベースにした入退管理システムを提供しております。
また中国やフィリピンにオフショア拠点があり、海外での新しいテクノロジーやサービスの発掘に注力するなど、グローバル展開も積極的に行っております。
【業務の変更の範囲】
会社の業務に準ずる
自社内受託案件の、システム開発における提案・設計・開発・テスト・保守運用のお仕事です。
▼自社内受託プロジェクト
・取引先顧客にあわせたシステム開発の導入サポート
・取引先顧客が抱える問題や要望のヒアリング、課題解決に向けた技術サポート
＜具体的な業務イメージ＞
・Webシステムの要件確認、設計・開発、テスト、保守・運用
・顧客の課題解決に向けた技術サポート（提案、システム導入、サポート）
▼設計・開発
・要件定義、基本設計、詳細設計、プログラミング、
・単体テスト、結合テスト、システムテスト、リリース
▼保守・運用
・システムの問合せ、不具合の対応、バージョンアップ、サーバメンテナンス
■体制・社内の雰囲気
・3名～8名ほどのチームで仕事を進めていただきます
・リモートワーク中心
・穏やかな社風でリラックスして仕事に取り組めます
■会社説明
◎社会のニーズを先取りし、カタチにしてきたロココの多様なソリューションサービス
私たちは「ココロ」からサービスを提供するシステムインテグレーターとして、需要が拡大し続けるスマートデバイスのアプリケーション開発をはじめ、
コンテンツの管理・活用やクロスメディア化を視野に入れた各種のシステム開発を受託。
加えて、ヘルプデスク業務、インフラ構築/運用、コールセンター運営などのBPO業務を中心に
トータルソリューションを提案し、お客様の持続的な成長を支えていきます。
現在はさらに自社サービスとして 勤怠管理システムやタレントマネジメントシステムなどの
HRソリューションや生体認証をベースにした入退管理システムを提供しております。
また中国やフィリピンにオフショア拠点があり、海外での新しいテクノロジーやサービスの発掘に注力するなど、グローバル展開も積極的に行っております。
【業務の変更の範囲】
会社の業務に準ずる
| 想定年収 | 450 〜 650 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 33年 | 従業員数 | 660人 |
株式会社ロココ
【ハイブリ/東京/PHP、Java Script、C#、Spring(MVC)、Python、MySQL、PostgreSQL、AWSいづれか3年以上経験/PL/PM（リーダー候補）】 多彩なITソリューションを展開し、グローバル展開する企業でのPL/PMを募集！◆現場志向・プレイングマネージャー歓迎◆裁量や権限が広く自由度の高い働き方が可能◎ キャリアチェンジ希望の方も大歓迎です！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
リーダーまたはマネージャーとしてプロジェクトの推進
プロジェクトリーダー/プロジェクトマネージャーとして、システム開発に関するチーム管理をご担当いただきます。
プロジェクトは自社内受託型や顧客先常駐型など多数あり、プロジェクトによってはリモートワークも可能です。
＜具体的な業務イメージ＞
▼プロジェクトマネジメント
・システム開発工程上の課題抽出
（全体方針の検討/策定、稼働/コスト管理、プロジェクト課題管理、開発チームとの仕様調整）
・トラブル対応と対策
▼メンバーマネジメント/リーダーシップ
・進捗/稼働管理
・チームメンバーの課題摘出
・メンバー育成
▼ステークホルダーマネジメント
・全体状況把握と主要ステークホルダーへの報告
・外部ステークホルダーとの交渉と調整
■プロジェクト事例
▼金融系システム開発
・チームメンバー2～10名体制
▼業務系システム開発
・チームメンバー2～10名体制
<体制・社内の雰囲気>
2～10名でのチームで業務を行います。人数は案件の規模により変わります。
社内には100名ほどのエンジニアが在籍しており、当事業部以外にも、HRテック、ServiceNow、顔認証等、エンジニアとしてのキャリパスも豊富です。
■会社説明
◎社会のニーズを先取りし、カタチにしてきたロココの多様なソリューションサービス
私たちは「ココロ」からサービスを提供するシステムインテグレーターとして、需要が拡大し続けるスマートデバイスのアプリケーション開発をはじめ、
コンテンツの管理・活用やクロスメディア化を視野に入れた各種のシステム開発を受託。
加えて、ヘルプデスク業務、インフラ構築/運用、コールセンター運営などのBPO業務を中心に
トータルソリューションを提案し、お客様の持続的な成長を支えていきます。
現在はさらに自社サービスとして 勤怠管理システムやタレントマネジメントシステムなどの
HRソリューションや生体認証をベースにした入退管理システムを提供しております。
また中国やフィリピンにオフショア拠点があり、海外での新しいテクノロジーやサービスの発掘に注力するなど、グローバル展開も積極的に行っております。
【業務の変更の範囲】
会社の業務に準ずる
リーダーまたはマネージャーとしてプロジェクトの推進
プロジェクトリーダー/プロジェクトマネージャーとして、システム開発に関するチーム管理をご担当いただきます。
プロジェクトは自社内受託型や顧客先常駐型など多数あり、プロジェクトによってはリモートワークも可能です。
＜具体的な業務イメージ＞
▼プロジェクトマネジメント
・システム開発工程上の課題抽出
（全体方針の検討/策定、稼働/コスト管理、プロジェクト課題管理、開発チームとの仕様調整）
・トラブル対応と対策
▼メンバーマネジメント/リーダーシップ
・進捗/稼働管理
・チームメンバーの課題摘出
・メンバー育成
▼ステークホルダーマネジメント
・全体状況把握と主要ステークホルダーへの報告
・外部ステークホルダーとの交渉と調整
■プロジェクト事例
▼金融系システム開発
・チームメンバー2～10名体制
▼業務系システム開発
・チームメンバー2～10名体制
<体制・社内の雰囲気>
2～10名でのチームで業務を行います。人数は案件の規模により変わります。
社内には100名ほどのエンジニアが在籍しており、当事業部以外にも、HRテック、ServiceNow、顔認証等、エンジニアとしてのキャリパスも豊富です。
■会社説明
◎社会のニーズを先取りし、カタチにしてきたロココの多様なソリューションサービス
私たちは「ココロ」からサービスを提供するシステムインテグレーターとして、需要が拡大し続けるスマートデバイスのアプリケーション開発をはじめ、
コンテンツの管理・活用やクロスメディア化を視野に入れた各種のシステム開発を受託。
加えて、ヘルプデスク業務、インフラ構築/運用、コールセンター運営などのBPO業務を中心に
トータルソリューションを提案し、お客様の持続的な成長を支えていきます。
現在はさらに自社サービスとして 勤怠管理システムやタレントマネジメントシステムなどの
HRソリューションや生体認証をベースにした入退管理システムを提供しております。
また中国やフィリピンにオフショア拠点があり、海外での新しいテクノロジーやサービスの発掘に注力するなど、グローバル展開も積極的に行っております。
【業務の変更の範囲】
会社の業務に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 750 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 33年 | 従業員数 | 660人 |
34件中 11件～20件
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～700 万円 ／ 年
【ハイブリ/大阪/データプラットフォームエンジニア/マネージャー候補】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
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【ハイブリ/大阪/データプラットフォームエンジニア/PM・PL】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
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【ハイブリ/札幌/データエンジニア/マネージャー候補】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
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【地方フルリモート可/データプラットフォームエンジニア】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
～790 万円 ／ 年
【ハイブリ/東京/シニアPM/PM経験5年以上】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
～1,200 万円 ／ 年
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