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18件中 1件～10件
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/Physical AI ソフトウェアエンジニア/Python、Java、Go、C++などいずれかの言語を用いたソフトウェア開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務
ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務
学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務
ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務
クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務
顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務
実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務
ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験
単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境
ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計・実装する実践的な経験
技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点
実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験
募集背景
ABEJAでは、Vision-Language-Action（VLA）をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。
その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。
ロボットからのデータ収集基盤、学習・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。
ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務
ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務
学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務
ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務
クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務
顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務
実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務
ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験
単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境
ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計・実装する実践的な経験
技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点
実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験
募集背景
ABEJAでは、Vision-Language-Action（VLA）をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。
その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。
ロボットからのデータ収集基盤、学習・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。
ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/Physical AI ミドルウェア・組み込みエンジニア/ロボット工学、制御工学、機械工学、メカトロニクス等に関する基礎的な専門知識＆PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。
また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。
さらに、Vision Language Action などの基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。
本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。
ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。
また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。
さらに、Vision Language Action などの基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。
本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。
ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/Physical AI メカニカルエンジニア/ロボット工学、制御工学、機械工学、メカトロニクス等に関する基礎的な専門知識＆PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。
実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。
ロボットの実機の評価計画立案および検証実施
センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価
PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修
ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整
移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング
試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整
顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート
トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善
ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、セミヒューマノイド、四脚ロボット、産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としており、その実現には実機を用いた評価検証、動作制御の調整、現地環境への適応、導入後の改善までを一貫して担えるハードウェアエンジニアの存在が不可欠です。
大学院やロボットメーカー、ロボットSIerなどで実機開発や導入に携わってきた経験を活かしつつ、基盤モデルという不確実性の高い新しい技術領域にも前向きに向き合い探究を積み重ねていける方を募集しています。
ミッション
本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。
制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。
実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。
ロボットの実機の評価計画立案および検証実施
センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価
PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修
ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整
移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング
試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整
顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート
トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善
ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、セミヒューマノイド、四脚ロボット、産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としており、その実現には実機を用いた評価検証、動作制御の調整、現地環境への適応、導入後の改善までを一貫して担えるハードウェアエンジニアの存在が不可欠です。
大学院やロボットメーカー、ロボットSIerなどで実機開発や導入に携わってきた経験を活かしつつ、基盤モデルという不確実性の高い新しい技術領域にも前向きに向き合い探究を積み重ねていける方を募集しています。
ミッション
本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。
制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/リーダー／フロントエンド・バックエンド・インフラのいずれかに限定されず、必要に応じて幅広く関与してきたWebアプリケーション開発の実務経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
主な業務
フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する
当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する
実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード
開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行
メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与
将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ（入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません）
ポジションの魅力
フルスタックエンジニアとしての実装力・設計力を活かしながら、プロジェクトデリバリー全体に関わる経験
技術だけでなく、プロセス・体制・人の観点から組織づくりに関与できる機会
リーダーやエンジニアリングマネジャーへのキャリアパスを、無理なく段階的に描ける環境
個人の成果だけでなく、組織として成果を出す視点を身につけられる経験
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
システム開発部では、今後も事業成長に伴ってエンジニア組織の拡大が続くことを想定しています。組織規模が大きくなるにつれ、個々のエンジニアの成果を積み上げるだけでは、プロジェクトや部門全体としてのアウトプットを安定的に最大化することが難しくなっていきます。
こうしたフェーズでは、開発を担う個々のエンジニアをまとめながら、チームやグループ単位で成果を最大化する視点が不可欠です。プロジェクト横断での開発の進め方や役割分担を整理し、メンバーが力を発揮しやすい環境を整えることで、組織としてスケール可能な開発体制を築いていく必要があります。
そのため当社では、入社時点ではフルスタックエンジニアとしてプロジェクトに貢献しつつ、将来的にチームを牽引するリーダーやエンジニアリングマネジャーとして、グループ全体のアウトプット最大化に関わっていく意思を持った方を求めています。
ミッション
事業成長に伴い拡大していく開発組織において、個人や特定の役割の頑張りに依存するのではなく、仕組みやプロセスを通じてチーム・グループとして継続的にアウトプットを最大化できる開発体制を構築することです。
その中で、メンバー一人ひとりが自発的に考え、自走しながら成果を出せる組織づくりを推進いただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
主な業務
フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する
当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する
実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード
開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行
メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与
将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ（入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません）
ポジションの魅力
フルスタックエンジニアとしての実装力・設計力を活かしながら、プロジェクトデリバリー全体に関わる経験
技術だけでなく、プロセス・体制・人の観点から組織づくりに関与できる機会
リーダーやエンジニアリングマネジャーへのキャリアパスを、無理なく段階的に描ける環境
個人の成果だけでなく、組織として成果を出す視点を身につけられる経験
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
システム開発部では、今後も事業成長に伴ってエンジニア組織の拡大が続くことを想定しています。組織規模が大きくなるにつれ、個々のエンジニアの成果を積み上げるだけでは、プロジェクトや部門全体としてのアウトプットを安定的に最大化することが難しくなっていきます。
こうしたフェーズでは、開発を担う個々のエンジニアをまとめながら、チームやグループ単位で成果を最大化する視点が不可欠です。プロジェクト横断での開発の進め方や役割分担を整理し、メンバーが力を発揮しやすい環境を整えることで、組織としてスケール可能な開発体制を築いていく必要があります。
そのため当社では、入社時点ではフルスタックエンジニアとしてプロジェクトに貢献しつつ、将来的にチームを牽引するリーダーやエンジニアリングマネジャーとして、グループ全体のアウトプット最大化に関わっていく意思を持った方を求めています。
ミッション
事業成長に伴い拡大していく開発組織において、個人や特定の役割の頑張りに依存するのではなく、仕組みやプロセスを通じてチーム・グループとして継続的にアウトプットを最大化できる開発体制を構築することです。
その中で、メンバー一人ひとりが自発的に考え、自走しながら成果を出せる組織づくりを推進いただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
セーフィー株式会社
【地方フルリモート／画像認識AIプロダクト開発エンジニア／機械学習を用いた商用プロダクト・サービスの設計/実装/運用の実務経験（3年以上）】業界トップクラスのシェア｜映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX／AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人
■募集概要
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
そのAI開発部にて、画像認識AIを用いた多様なサービス・プロダクトに対して品質・保守性を実現させながらAIサービスを提供し続けるエンジニアを募集しています。
■主に担当する業務内容
◎画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発
└プロダクト開発・運用
└アルゴリズム・モデルの組み込み実装
└プロトタイプの開発
■プロダクトの利用事例
◎AI-App人数カウント・AI-App人物検索
・カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
└利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
◎Safie AI Studio
・物体検出アプリ
└利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
└利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
└利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
■当社の特徴・魅力
当社のプラットフォームには、小売、飲食、建設、製造、公共といった幅広い業界に渡り35万台以上のカメラが接続され、映像データが集積されています。AI開発部ではこれらのカメラの映像を用いた学習を行い、人間が行っている作業を代替していくことで、ユーザの課題を解決するサービスの開発を進めています。
画像認識AIプロダクト開発エンジニアは、画像認識や深層学習技術を使ってサービスや機能をメンバーをリードしながら開発します。アルゴリズムの素養や数理的な思考能力を持ったチームメンバーとディスカッションしながら開発を行います。また、製品レベルの実装も行うため、プログラミングやソフトウェアエンジニアリングの観点からのコードのレビューを通して、相互に有用なフィードバックを受け取ることができます。クラウドだけでなくエッジやフォグなどの計算資源の特性を考慮して、システムの検討とターゲットに応じたアプリケーションの実装もしています。
サービスの開発では、サーバーサイドエンジニア、フロントエンジニア、デバイスエンジニアなど他のエンジニアと連携して仕事を進めることになります。また、事業開発のために、ビジネス職のメンバーとチームを組んで、ユーザ課題の抽出、コンセプトの立案、実証実験（PoC）、プロトタイピングを共創する機会もあり、自身が開発した技術を着実に社会実装できる環境が整っています。
■部署の今後の目標・目下の取り組み
◎目標
多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。
AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。
◎取り組み
顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。
画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。
AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
そのAI開発部にて、画像認識AIを用いた多様なサービス・プロダクトに対して品質・保守性を実現させながらAIサービスを提供し続けるエンジニアを募集しています。
■主に担当する業務内容
◎画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発
└プロダクト開発・運用
└アルゴリズム・モデルの組み込み実装
└プロトタイプの開発
■プロダクトの利用事例
◎AI-App人数カウント・AI-App人物検索
・カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
└利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
◎Safie AI Studio
・物体検出アプリ
└利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
└利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
└利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
■当社の特徴・魅力
当社のプラットフォームには、小売、飲食、建設、製造、公共といった幅広い業界に渡り35万台以上のカメラが接続され、映像データが集積されています。AI開発部ではこれらのカメラの映像を用いた学習を行い、人間が行っている作業を代替していくことで、ユーザの課題を解決するサービスの開発を進めています。
画像認識AIプロダクト開発エンジニアは、画像認識や深層学習技術を使ってサービスや機能をメンバーをリードしながら開発します。アルゴリズムの素養や数理的な思考能力を持ったチームメンバーとディスカッションしながら開発を行います。また、製品レベルの実装も行うため、プログラミングやソフトウェアエンジニアリングの観点からのコードのレビューを通して、相互に有用なフィードバックを受け取ることができます。クラウドだけでなくエッジやフォグなどの計算資源の特性を考慮して、システムの検討とターゲットに応じたアプリケーションの実装もしています。
サービスの開発では、サーバーサイドエンジニア、フロントエンジニア、デバイスエンジニアなど他のエンジニアと連携して仕事を進めることになります。また、事業開発のために、ビジネス職のメンバーとチームを組んで、ユーザ課題の抽出、コンセプトの立案、実証実験（PoC）、プロトタイピングを共創する機会もあり、自身が開発した技術を着実に社会実装できる環境が整っています。
■部署の今後の目標・目下の取り組み
◎目標
多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。
AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。
◎取り組み
顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。
画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。
AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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 |
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること
展開するサービス Safie（セーフィー）は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1（※）の映像プラットフォームです 遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。 |
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| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/開発オペレーションリード/ソフトウェア開発における実務経験（3年以上目安）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
主な業務（開発オペレーションリードとして）
ドキュメントオペレーションの設計・標準化
開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計
「何を書くか／書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化
生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計
部門間連携のインターフェース設計
開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理
役割分担・責任分界点・判断フローの明確化
人に依存しない連携・調整の仕組み化
開発・運用オペレーションのリファクタリング
開発・運用プロセス全体の可視化と見直し
不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止
最小限で回る設計への再構築と定着
共通機能・開発アセットの設計と循環
各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理
共通アセットとして整備すべき対象の判断（作る／作らないの見極め）
作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり
利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善
※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
プロジェクト現場への関与（理解・改善目的）
実運用を踏まえた課題抽出
個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理
プロジェクトデリバリーへの協力
開発オペレーション改善につながる範囲での関与
単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします
※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません
ポジションの魅力
生成AI時代において、 「作る力」だけでなく「組織を機能させる力」 を実践的に身につけられます
開発・組織・事業を横断し、 作らなくても回る状態を設計する経験 を積むことができます（例：複数プロジェクトを俯瞰し、共通化すべき仕組みやアセットを判断・展開する経験）
特定の技術や役割に閉じない、 どの組織でも価値を発揮できるキャリアの軸 を築けます
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
これまでは、各プロジェクトやマネジャーの工夫によって、ドキュメント整備や部門間連携、開発・運用プロセスの改善が行われてきました。
その中で、個別プロジェクトに閉じない形で、再利用可能な共通機能・開発アセットを整備し、部門全体の生産性を高める取り組みも進めています。
一方で、
共通アセットが十分に蓄積・活用されず、定着しない
プロジェクトの知見が組織として再利用されにくい
ドキュメントや部門間連携が人に依存しやすい
といった プロジェクト横断・組織横断の課題 が、プロジェクト数や関与部門の増加とともに顕在化してきました。
生成AI / LLM の活用が前提となる現在、これらを個人の工夫に委ねるのではなく、 組織としてオーナーシップを持って設計・改善・定着させること が求められています。
そこで、各プロジェクトで生まれた知見や成果を共通アセットとして整理・循環させ、開発の進め方や連携の在り方を「人」ではなく「仕組み」で支える役割として、開発オペレーションリードを募集します。
ミッション
開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。
個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
主な業務（開発オペレーションリードとして）
ドキュメントオペレーションの設計・標準化
開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計
「何を書くか／書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化
生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計
部門間連携のインターフェース設計
開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理
役割分担・責任分界点・判断フローの明確化
人に依存しない連携・調整の仕組み化
開発・運用オペレーションのリファクタリング
開発・運用プロセス全体の可視化と見直し
不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止
最小限で回る設計への再構築と定着
共通機能・開発アセットの設計と循環
各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理
共通アセットとして整備すべき対象の判断（作る／作らないの見極め）
作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり
利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善
※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
プロジェクト現場への関与（理解・改善目的）
実運用を踏まえた課題抽出
個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理
プロジェクトデリバリーへの協力
開発オペレーション改善につながる範囲での関与
単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします
※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません
ポジションの魅力
生成AI時代において、 「作る力」だけでなく「組織を機能させる力」 を実践的に身につけられます
開発・組織・事業を横断し、 作らなくても回る状態を設計する経験 を積むことができます（例：複数プロジェクトを俯瞰し、共通化すべき仕組みやアセットを判断・展開する経験）
特定の技術や役割に閉じない、 どの組織でも価値を発揮できるキャリアの軸 を築けます
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
これまでは、各プロジェクトやマネジャーの工夫によって、ドキュメント整備や部門間連携、開発・運用プロセスの改善が行われてきました。
その中で、個別プロジェクトに閉じない形で、再利用可能な共通機能・開発アセットを整備し、部門全体の生産性を高める取り組みも進めています。
一方で、
共通アセットが十分に蓄積・活用されず、定着しない
プロジェクトの知見が組織として再利用されにくい
ドキュメントや部門間連携が人に依存しやすい
といった プロジェクト横断・組織横断の課題 が、プロジェクト数や関与部門の増加とともに顕在化してきました。
生成AI / LLM の活用が前提となる現在、これらを個人の工夫に委ねるのではなく、 組織としてオーナーシップを持って設計・改善・定着させること が求められています。
そこで、各プロジェクトで生まれた知見や成果を共通アセットとして整理・循環させ、開発の進め方や連携の在り方を「人」ではなく「仕組み」で支える役割として、開発オペレーションリードを募集します。
ミッション
開発組織および関連部門が、 最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態 を実現すること。
個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、 作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態 を作ることが、このポジションのミッションです。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 700 〜 1,000 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 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
セーフィー株式会社
【地方フルリモート／画像認識AIアルゴリズムエンジニア／画像認識技術に関する研究開発経験もしくはプロダクトの開発（3年以上）】業界トップクラスのシェア｜映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX／AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人
■募集概要
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
■主に担当する業務内容
・画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発
└調査テーマの提案
└アルゴリズム・モデルの調査・評価
└アルゴリズム・モデルの改善・軽量化
└PoCの実施
└プロダクトの開発
■プロダクトの利用事例
・AI-App人数カウント・AI-App人物検索
カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
・Safie AI Studio
物体検出アプリ
利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
■主に担当する業務内容
・画像認識AIのアルゴリズム・モデル開発
└調査テーマの提案
└アルゴリズム・モデルの調査・評価
└アルゴリズム・モデルの改善・軽量化
└PoCの実施
└プロダクトの開発
■プロダクトの利用事例
・AI-App人数カウント・AI-App人物検索
カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
・Safie AI Studio
物体検出アプリ
利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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 |
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること
展開するサービス Safie（セーフィー）は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1（※）の映像プラットフォームです 遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社THIRD
【地方フルリモート／AIエンジニアリーダー／線形回帰などの機械学習アルゴリズムを用いた実装経験＋ソフトウェア開発経験（3年以上）】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
TopCoderOpen決勝を3度経験、KaggleGrandmasterを取得している当社のCSO、およびAI開発部長と共に、不動産管理業務の効率化・自動化という難易度の高い課題に取り組んでいただける方を募集しております。
【業務内容】
不動産管理クラウドシステムの運用時に発生する、画像・音声・テキスト・各種センサーによる膨大な独自データ等を用いてAI開発を担って頂きます。
業界の課題を見極めつつ、AIでどうアプローチするか、技術的な視点から設計・立案を行い、CSOおよびAI開発部長と協力しながら開発チームをマネジメントし、事業展開を主導します。
- チームにおける技術面の最終的な判断や優先順位の決定
- 画像分析(分類および物体検出)、音声分析、自然言語処理、ビッグデータ、データマイニング、その他のリード
- 問題設定、仮説検証、データ収集要件の定義、データクレンジング、モデリング、性能評価、レポーティング、製品化、その他のリード
- データ入力用の補助UI開発のリード - コードレビューやテスト設計などでチーム開発における製品の品質を高め維持
- メンター/相談役としてチームメンバーのサポート
- チームメンバーの評価/査定/勤怠管理
- ISMS対応
【期待する役割】
1. 営業・プロダクト部門折衝
2. 上記、改善要望に対する開発要件定義
3. スクラム開発に則り、自ら手も動かし開発を推進
4. CSO・AI開発部長・メンバーと調整の上、積極的な新技術・サービス導入の推進
5. チームメンバーのマネジメント
【利用している技術スタック】
・プログラミング言語: Python, C++, Java, SQL, 応相談(Rustなど)
・深層学習: PyTorch(, Chainer, Kerasなど)
・勾配ブースティング: LightGBM(, XGBoostなど)
・画像加工等: OpenCV(, scikit-imageなど)
・コミュニケーション:slack, Microsoft Teams
・ファイルの共有: Amazon S3, Office365, Google Drive
・バージョン管理: GitHub
・プロジェクト管理: Jira
・ドキュメント管理: notion
【エンジニアの方の働きやすい環境づくり】
・フルリモートの支援等、仕事の生産性を高める上で必要な手当ては適宜対応させていただきます
・専門型裁量労働制、完全フルリモート開発
・TopCoder決勝を3回経験し、KaggleGrandmasterでもあるCSO直下で働けます
【弊社について】
THIRDは不動産に特化したコンサルで、建築・機械・電気工事の効率化を行ってきました。
市場規模93兆円という不動産・建築市場に対して、企業の様々な問題を解決するAI-SaaSプロダクト「管理ロイド」・「工事ロイド」の開発からカスタマイズ・導入まで一気通貫で行っています。
取引先には大手不動産デベロッパー・投資ファンド・大手事業会社などが含まれ、ベンチャー企業ながら数百億円規模に上るプロジェクトを動かすこともあります。
2022年8月に26億円の資金調達を実施し、上場達成など今まさにもう一段階ギアを上げて事業成長を加速させていくフェーズを邁進しています。
【なぜ「不動産・建築業界」なのか】
不動産と建築は一生に1度の大きな買い物なのにも関わらず、ブラックボックスとなっている領域が多く素人がとっつきにくい分野です。
日本の不動産・建築市場は巨大産業でありながら、昨今の人口減少やインフレの影響を受けており、従来のような人手に頼った施設管理は間も無く限界を迎えると言われています。こういった問題を解決したい、その一心でTHIRDはコンサル/エンジニア/不動産・建設現場のプロフェッショナルメンバーが一丸となりAI・ITを活用して業界を効率化する仕事をしています。
不動産管理の業務効率化や現場情報の遠隔監視ニーズなどの高まりを受け、自社プロダクト「管理ロイド」の導入は大手を含む3,000社以上を突破しました。
【ご参考情報】
▼大阪王将、店舗工事に革命！THIRDのAI自動見積査定システム「工事ロイド」を活用―工事費の大幅削減を実現
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000064081.html
▼BSテレ東「Earthshot～世界を変える企業家たち～」にて取り上げて頂きました
https://www.youtube.com/watch?v=RDUM-4ozI_8
▼THIRDのAIエンジニアが、世界最大のデータサイエンスコミュニティKaggleのコンペティションで準優勝‐最高位であるKaggle Grandmasterに昇格
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000064081.html
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
【業務内容】
不動産管理クラウドシステムの運用時に発生する、画像・音声・テキスト・各種センサーによる膨大な独自データ等を用いてAI開発を担って頂きます。
業界の課題を見極めつつ、AIでどうアプローチするか、技術的な視点から設計・立案を行い、CSOおよびAI開発部長と協力しながら開発チームをマネジメントし、事業展開を主導します。
- チームにおける技術面の最終的な判断や優先順位の決定
- 画像分析(分類および物体検出)、音声分析、自然言語処理、ビッグデータ、データマイニング、その他のリード
- 問題設定、仮説検証、データ収集要件の定義、データクレンジング、モデリング、性能評価、レポーティング、製品化、その他のリード
- データ入力用の補助UI開発のリード - コードレビューやテスト設計などでチーム開発における製品の品質を高め維持
- メンター/相談役としてチームメンバーのサポート
- チームメンバーの評価/査定/勤怠管理
- ISMS対応
【期待する役割】
1. 営業・プロダクト部門折衝
2. 上記、改善要望に対する開発要件定義
3. スクラム開発に則り、自ら手も動かし開発を推進
4. CSO・AI開発部長・メンバーと調整の上、積極的な新技術・サービス導入の推進
5. チームメンバーのマネジメント
【利用している技術スタック】
・プログラミング言語: Python, C++, Java, SQL, 応相談(Rustなど)
・深層学習: PyTorch(, Chainer, Kerasなど)
・勾配ブースティング: LightGBM(, XGBoostなど)
・画像加工等: OpenCV(, scikit-imageなど)
・コミュニケーション:slack, Microsoft Teams
・ファイルの共有: Amazon S3, Office365, Google Drive
・バージョン管理: GitHub
・プロジェクト管理: Jira
・ドキュメント管理: notion
【エンジニアの方の働きやすい環境づくり】
・フルリモートの支援等、仕事の生産性を高める上で必要な手当ては適宜対応させていただきます
・専門型裁量労働制、完全フルリモート開発
・TopCoder決勝を3回経験し、KaggleGrandmasterでもあるCSO直下で働けます
【弊社について】
THIRDは不動産に特化したコンサルで、建築・機械・電気工事の効率化を行ってきました。
市場規模93兆円という不動産・建築市場に対して、企業の様々な問題を解決するAI-SaaSプロダクト「管理ロイド」・「工事ロイド」の開発からカスタマイズ・導入まで一気通貫で行っています。
取引先には大手不動産デベロッパー・投資ファンド・大手事業会社などが含まれ、ベンチャー企業ながら数百億円規模に上るプロジェクトを動かすこともあります。
2022年8月に26億円の資金調達を実施し、上場達成など今まさにもう一段階ギアを上げて事業成長を加速させていくフェーズを邁進しています。
【なぜ「不動産・建築業界」なのか】
不動産と建築は一生に1度の大きな買い物なのにも関わらず、ブラックボックスとなっている領域が多く素人がとっつきにくい分野です。
日本の不動産・建築市場は巨大産業でありながら、昨今の人口減少やインフレの影響を受けており、従来のような人手に頼った施設管理は間も無く限界を迎えると言われています。こういった問題を解決したい、その一心でTHIRDはコンサル/エンジニア/不動産・建設現場のプロフェッショナルメンバーが一丸となりAI・ITを活用して業界を効率化する仕事をしています。
不動産管理の業務効率化や現場情報の遠隔監視ニーズなどの高まりを受け、自社プロダクト「管理ロイド」の導入は大手を含む3,000社以上を突破しました。
【ご参考情報】
▼大阪王将、店舗工事に革命！THIRDのAI自動見積査定システム「工事ロイド」を活用―工事費の大幅削減を実現
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000064081.html
▼BSテレ東「Earthshot～世界を変える企業家たち～」にて取り上げて頂きました
https://www.youtube.com/watch?v=RDUM-4ozI_8
▼THIRDのAIエンジニアが、世界最大のデータサイエンスコミュニティKaggleのコンペティションで準優勝‐最高位であるKaggle Grandmasterに昇格
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000064081.html
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 170人 |
マツダ株式会社
【地方フルリモート/組込み系エンジニア/実務3年】車両安全制御システム開発（ADAS領域） のリモートワーク求人
【職務概要】
危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。
ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援、自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、
センシング情報を活用したドライバーへの情報提供／車両制御システムの開発を担当いただきます。
センシング／認知／制御の領域ごとのチームに加え、自動ブレーキなどの機能軸でもプロジェクト的にチームを組成し開発を行います。
【職務詳細】
・法規制やNCAP、市場からの要求に基づき、機能と時期、技術ロードマップなどの計画策定
・モデルベース開発を軸とし、各種シミュレーションを用いた機能やアプリケーションソフトウェアを開発
・車両制御やHMIの制御を設計、モデル化しそれらの性能、機能を机上で評価、検証
【部門ミッション】
マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。
そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。
そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、
創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。
その中でも特に1～2年後に機能搭載を予定している車両安全制御に関わるシステム、部品の量産化開発がミッションです。
【ポジション特徴】
マツダでは「一括企画」「コモンアーキテクチャ」という形で、車種ごとではなく、今後導入するクルマ共通の形状・構造を統一化し開発を進めております。
本ポジションについても共通化されたシステム全体として取り組む形となる為、一車種に関わらず、マツダのクルマの全ての車種に適応される可能性がある技術開発を担当いただきます。
自ら取り組んだ技術開発が、製品となりお客様の手元に届くことで、社会的にも会社的にも貢献を実感できることが魅力です。
【マツダのADAS/自動運転】
当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。
だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。
この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。
■MAZDA CO-PILOT CONCEPT
2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、
高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。
■人を中心とした開発
当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理(メカニズム)を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
危険な状況に陥ってから対処するのではなく、危険自体を回避する先進運転支援システム(ADAS)や、自動運転技術の開発を行っています。
ドライバーの意図や行動を理解し、コミュニケーションしながら走行を行う人間中心の運転支援、自動運転システムの実現に向け開発を進めている領域にて、
センシング情報を活用したドライバーへの情報提供／車両制御システムの開発を担当いただきます。
センシング／認知／制御の領域ごとのチームに加え、自動ブレーキなどの機能軸でもプロジェクト的にチームを組成し開発を行います。
【職務詳細】
・法規制やNCAP、市場からの要求に基づき、機能と時期、技術ロードマップなどの計画策定
・モデルベース開発を軸とし、各種シミュレーションを用いた機能やアプリケーションソフトウェアを開発
・車両制御やHMIの制御を設計、モデル化しそれらの性能、機能を机上で評価、検証
【部門ミッション】
マツダの先進安全技術を支える技術・人財を創出し続ける、世界トップクラスの開発者集団を目指しています。
そして、人の能力に合わせた支援で、先進安全技術を進化させ、事故ゼロや社会、人類の発展に貢献いたします。
そのために、先進安全運転支援や自動運転領域の電気電子アーキテクチャーや電子制御システム群及び電子部品群を、それらに適応したモデルベース開発技術を構築・適用しつつ、
創造的、効率的に開発し、個別商品における商品性・信頼性・コスト・日程等の目標を達成します。
その中でも特に1～2年後に機能搭載を予定している車両安全制御に関わるシステム、部品の量産化開発がミッションです。
【ポジション特徴】
マツダでは「一括企画」「コモンアーキテクチャ」という形で、車種ごとではなく、今後導入するクルマ共通の形状・構造を統一化し開発を進めております。
本ポジションについても共通化されたシステム全体として取り組む形となる為、一車種に関わらず、マツダのクルマの全ての車種に適応される可能性がある技術開発を担当いただきます。
自ら取り組んだ技術開発が、製品となりお客様の手元に届くことで、社会的にも会社的にも貢献を実感できることが魅力です。
【マツダのADAS/自動運転】
当社はクルマを自ら運転することで元気になってほしい、そして自分らしく心豊かな人生を送ってもらいたいという思いで開発を進めております。
だからこそ、万が一の事故を出来ることから着実に減らしていくために、「MAZDA CO-PILOT CONCEPT」を開発しました。
この技術をさらに発展させ、疲労低減を含めた自動運転への活用を進めています。
■MAZDA CO-PILOT CONCEPT
2025年以降には、体調不良などの様々な状態変化の予兆を事前に検知する技術と、
高速道路では、車線変更して路肩などに移動、一般道ではより安全な場所へ退避する技術に進化することを目指します。
■人を中心とした開発
当社では人が車に乗る前提で、人間の基本原理(メカニズム)を車に適用する考え方から、機能目標を導き、機能目標を実現するための技術・モデルの創造を本部門で行っております。
【業務の変更の範囲】
将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 400 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 9:00～17:45（休憩45分）
フレックスタイム制（コアタイム：なし、フレキシブルタイム：5:00～22:00、標準労働時間／1日8時間）
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） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%～40％と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化（手の内化）を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社グランドツー
【フルリモ/東京/AI駆動開発をリードするフルスタックエンジニア/フルスタック経験1年以上＆TypeScriptでの開発経験1年以上】独自SaaSで社会に貢献しながら、柔軟な働き方と多様な成長機会を提供する、革新的ベンチャー企業！ のリモートワーク求人
■募集背景
私たちは「0から1を創造し、100を具現化する」という理念のもと、
既存の商習慣にとらわれない革新的なサービス開発を行っています。
現在、生成AIの進化によりソフトウェア開発のあり方は劇的に変化しています。
私たちは単にコードを書くだけでなく、
Claude CodeやAntigravityなどのAIコーディングエージェントを開発プロセスの「標準」として組み込み、
圧倒的なスピードと品質でプロダクトを成長させる新たなフェーズへ移行しようとしています。
AIを「ツール」ではなく「パートナー」として扱い、
次世代の開発文化を共に創り上げてくれるエンジニアを募集します。
■具体的な業務内容
フロントエンドからバックエンド、インフラまで一気通貫で携わりつつ、
AIを活用した開発生産性の向上を推進していただきます。
• モダンなWebアプリケーション開発:
◦ TypeScriptを中心とした、堅牢かつスケーラブルなアーキテクチャ設計・実装。
◦ Next.jsを用いたパフォーマンスの高いフロントエンド構築。
◦ Nest.jsによる保守性の高いバックエンドAPI開発。
• クラウドインフラ・DevOps:
◦ AWS / GCPを活用したサーバーレス/コンテナ環境の設計・構築。
◦ Terraformを用いたIaC（Infrastructure as Code）の実践によるインフラ管理の自動化。
• AI駆動開発の推進（AI Driven Development）:
◦ Claude Code等のコーディングエージェントを活用した実装・リファクタリング・テスト自動化。
◦ AIツールを前提とした開発フローの策定とチームへの浸透（プロンプトエンジニアリングのナレッジ共有など）。
■キャリアパス:
スペシャリストとしての深化はもちろん、AI活用を軸とした開発組織のマネジメントや、技術戦略を担うVPoE/CTO候補としての道も開かれています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務範囲
私たちは「0から1を創造し、100を具現化する」という理念のもと、
既存の商習慣にとらわれない革新的なサービス開発を行っています。
現在、生成AIの進化によりソフトウェア開発のあり方は劇的に変化しています。
私たちは単にコードを書くだけでなく、
Claude CodeやAntigravityなどのAIコーディングエージェントを開発プロセスの「標準」として組み込み、
圧倒的なスピードと品質でプロダクトを成長させる新たなフェーズへ移行しようとしています。
AIを「ツール」ではなく「パートナー」として扱い、
次世代の開発文化を共に創り上げてくれるエンジニアを募集します。
■具体的な業務内容
フロントエンドからバックエンド、インフラまで一気通貫で携わりつつ、
AIを活用した開発生産性の向上を推進していただきます。
• モダンなWebアプリケーション開発:
◦ TypeScriptを中心とした、堅牢かつスケーラブルなアーキテクチャ設計・実装。
◦ Next.jsを用いたパフォーマンスの高いフロントエンド構築。
◦ Nest.jsによる保守性の高いバックエンドAPI開発。
• クラウドインフラ・DevOps:
◦ AWS / GCPを活用したサーバーレス/コンテナ環境の設計・構築。
◦ Terraformを用いたIaC（Infrastructure as Code）の実践によるインフラ管理の自動化。
• AI駆動開発の推進（AI Driven Development）:
◦ Claude Code等のコーディングエージェントを活用した実装・リファクタリング・テスト自動化。
◦ AIツールを前提とした開発フローの策定とチームへの浸透（プロンプトエンジニアリングのナレッジ共有など）。
■キャリアパス:
スペシャリストとしての深化はもちろん、AI活用を軸とした開発組織のマネジメントや、技術戦略を担うVPoE/CTO候補としての道も開かれています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務範囲
| 想定年収 | 400 〜 700 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 18年 | 従業員数 | 5人 |
18件中 1件～10件
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～1,000 万円 ／ 年
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