TypeScript×AIエンジニア(DL/機械学習)のリモートワーク転職・求人情報一覧
26件中 1件~10件
株式会社BuySell Technologies
【首都圏フルリモート相談可/機械学習エンジニア/エキスパート】巨大リユース市場の自社プロダクト!グループ拡大中★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画
・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計
・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進
・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開
・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善
■募集背景
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し
M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。
これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。
こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、
「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。
いままさに、個別最適から全社最適へ/経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。
当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。
一方で事業や業務プロセスの広がりに対して、AI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。
本ポジションでは、既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、
統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。
PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用までを一気通貫で担いながら、全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。
■ご入社後に期待する成果
~6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、
課題の全体像を把握している状態を期待しています。
その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。
また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。
~1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。
課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。
加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。
■組織/配属先の特徴
・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携
・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織
・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中
■あなたに提供できる価値
・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験
・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境
・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会
■キャリアパス
・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア
・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード
・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・事業・業務課題の整理を踏まえた、機械学習・生成AIの活用テーマの検討および企画
・課題特性に応じたモデル・アルゴリズム・アプローチの選定および設計
・検証から実運用を見据えたモデル開発・改善・評価の推進
・既存ユースケースの継続的な改善および新たなユースケースへの展開
・モデルの運用・改善を継続的に行うための開発・運用プロセスの設計および改善
■募集背景
リユース市場の成長とともに、BuySell Technologiesは「出張買取」「店舗」「コールセンター」「EC」など多様なチャネルを展開し
M&Aを通じて複数のグループ企業を統合してきました。
これにより、事業のスケールは急拡大する一方で、オペレーションやシステムは複雑化し、各現場で異なる業務フローやデータ構造が存在しています。
こうした非連続な成長を支える基盤として、自社開発プラットフォーム「Cosmos」を立ち上げました。単なる業務システムではなく、
「査定・販売・CRM・物流・在庫」を貫く事業オペレーションの中枢として、“事業の仕組みそのものをプロダクト化する”構想を掲げています。
いままさに、個別最適から全社最適へ/経験知からデータ駆動へと変革を進めるフェーズです。
当社では従来の機械学習・統計・最適化手法から生成AIまで、複数のアプローチを活用した取り組みが、いくつかの業務領域で実運用フェーズに入っています。
一方で事業や業務プロセスの広がりに対して、AI活用はまだ一部にとどまっており、課題特性に応じた手法選定やユースケース創出の余地が多く残されています。
本ポジションでは、既存の取り組みを土台としながら、新たな活用テーマの企画・検討段階から関わり、
統計・最適化・機械学習・生成AIといった手法を柔軟に組み合わせて、業務やプロダクトに価値をもたらす仕組みを形にしていただきます。
PdMやエンジニア、データアナリストと連携し、課題整理からモデル設計、改善・運用までを一気通貫で担いながら、全社のAI活用領域を広げていく役割を期待しています。
■ご入社後に期待する成果
~6か月後:特定の事業領域・既存ユースケースを中心に、業務プロセスやデータ構造、現在の機械学習・生成AIの取り組みを理解し、
課題の全体像を把握している状態を期待しています。
その上で、PdMやエンジニアと議論を重ねながら、新たなAI活用テーマについて仮説立案や技術選定を行い、検証を開始していることを想定しています。
また、モデル設計・改善・運用の一連のプロセスを理解し、自律的に改善サイクルを回し始めている状態を目指していただきます。
~1年後:複数の事業・業務領域にまたがるAI活用テーマをリードし、実運用を見据えた形での設計・改善・展開を担っていただくことを期待しています。
課題特性に応じて、従来の機械学習手法や生成AI、その他のアプローチを適切に使い分けながら、技術的な判断や設計方針を示せる状態を目指していただきます。
加えて、全社的なAI活用の取り組みにおいて、技術面からの意思決定や方向づけに関与し、事業やプロダクトの成長を支える存在として活躍していただくことを想定しています。
■組織/配属先の特徴
・CTOや本部長(プロダクト責任者)と密接に連携
・PdM・SWE・データサイエンティスト・AIエンジニアなど100名規模の技術組織
・PdM出身者例:元リクルート・大手事業会社など、事業理解×推進力の強い人材が活躍中
■あなたに提供できる価値
・事業・業務に根差した多様な課題に対し、機械学習・最適化・生成AIを組み合わせた設計判断を行う経験
・既存ユースケースを起点に、新たなAI活用テーマの検討から実運用までに関わり、取り組みを広げていける環境
・特定技術に閉じず、「何にどの技術を使うか」を考える立場として、全社的なAI活用に関われる機会
■キャリアパス
・機械学習・統計・最適化・生成AIを横断して活用できる、AI/データ領域のシニアエンジニア
・複数の業務領域にまたがるAI活用プロジェクトを担う、横断型のテクニカルリード
・データ戦略責任者/プロダクト・事業統括ポジション
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 804 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
買取・販売の循環を実現する総合リユースサービス「バイセル」を展開しています。
私たちの使命は、誰かの不要なものを、誰かの必要なものへと変えること。 そして日本の家々には、価値に気づかれていないたくさんの"かくれ資産"が、眠ったままになっています。 これらを再流通させることで、"新たなものを作っては捨てる社会"からの脱却を実現します。 私たちの事業の源泉はふたつです。 ひとつは、事業を着実に成長させ続ける優秀な人材。 ひとつは、買取から販売までを最適につなぐテクノロジー。 2015年のリユース事業開始以後、今では日本全国に拠点を構え、業界トップクラスの規模へと成長しました。 ここからは循環型社会の実現に向けて、私たちの成長に留まらず、 人とテクノロジーの力を駆使してリユース業界全体を牽引する存在へと、挑戦を続けます。 |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 1,855人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AIプロダクトエンジニア_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
◼️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、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。
AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAIプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。
発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。
特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。
そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。
- 発明情報・技術資料の構造化
- 特許文書・技術文書の検索・要約・比較
- 先行技術調査を支援するRAG・検索体験
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理
- 専門性の高い文書生成における品質管理
- ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計
- 知財業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさを磨き込んでいただきます。
◼️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AI機能設計・開発・運用
- LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発
- 特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発
- 発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発
- 特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発
- 技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発
- プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善
- 知財業務フローを踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- 発明情報の構造化・要点抽出機能
- 技術資料をもとにした特許文書作成支援機能
- 特許文書・技術文書の要約・分類機能
- 先行技術調査を支援する検索・RAG機能
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能
- 発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能
- 特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能
- 関連文献・先行技術との比較支援機能
- AI出力の根拠提示・参照元表示機能
- 知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計
【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、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。
AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAIプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。
発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。
特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。
そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。
- 発明情報・技術資料の構造化
- 特許文書・技術文書の検索・要約・比較
- 先行技術調査を支援するRAG・検索体験
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理
- 専門性の高い文書生成における品質管理
- ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計
- 知財業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさを磨き込んでいただきます。
◼️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AI機能設計・開発・運用
- LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発
- 特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発
- 発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発
- 特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発
- 技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発
- プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善
- 知財業務フローを踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- 発明情報の構造化・要点抽出機能
- 技術資料をもとにした特許文書作成支援機能
- 特許文書・技術文書の要約・分類機能
- 先行技術調査を支援する検索・RAG機能
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能
- 発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能
- 特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能
- 関連文献・先行技術との比較支援機能
- AI出力の根拠提示・参照元表示機能
- 知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計
【業務の変更の範囲】
無
| 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
※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/AIプロダクトエンジニア_AIインタビュアー】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。
企業活動において、顧客理解、ユーザーインタビュー、採用面談、業務ヒアリング、社内ナレッジ収集など、「人から情報を引き出す」プロセスは非常に重要です。
一方で、インタビューの設計、実施、記録、要約、分析、示唆出しには多くの時間とスキルが必要であり、属人的になりやすい領域でもあります。
AIインタビュアー は、LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェント等を活用し、「人に聞く」「深掘る」「整理する」「示唆に変える」というプロセスをAIで支援するプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
単なるチャットボットや議事録ツールではなく、目的に応じて問いを設計し、対話を進め、情報を構造化し、意思決定につながる示唆を生み出すAIプロダクトをつくることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーが目指すのは、単に「会話を文字起こしするツール」ではありません。
重要なのは、ユーザーの目的に応じて、AIが適切に問いを立て、回答に応じて深掘りし、得られた情報を構造化し、次の意思決定に使える形に変換することです。
たとえば、採用面談であれば候補者の経験や価値観を深掘りし、顧客インタビューであれば課題やニーズを引き出し、業務ヒアリングであれば現場の暗黙知や業務フローを整理する必要があります。
そのため、AIインタビュアーでは以下を重視しています。
- 自然で違和感のない対話体験
- 目的に応じた質問設計
- 回答内容に応じた深掘り
- 発話内容の構造化・分類・要約
- 複数インタビューの横断分析
- 意思決定に使えるレポート生成
- ユーザーの業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、AIの出力品質だけでなく、「ユーザーが本当に使いやすいか」「業務の中で自然に使われるか」まで考えながら、AI体験を磨き込んでいただきます。
◼️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インタビュアーのAI機能設計・開発・運用
- LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェントを活用した機能開発
- インタビュー設計、質問生成、深掘り質問、回答分析に関する機能開発
- 回答内容の要約、分類、構造化、レポート生成機能の開発
- 音声認識・文字起こし・要約機能の開発
- プロンプト設計、対話設計、評価設計、精度改善
- ユーザー体験を踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- ユーザーフィードバックや利用ログを踏まえた機能改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- AIによるインタビュー設計・質問生成機能
- 回答内容に応じた自動深掘り質問機能
- 音声認識・文字起こし・要約機能
- インタビュー結果の構造化・タグ付け・分類機能
- 複数インタビュー結果を横断した分析・示唆抽出機能
- 面談・ヒアリング内容の自動レポート生成
- ユーザーごとの目的に応じたAIインタビュー体験の最適化
- AIによる業務ヒアリング・社内ナレッジ収集支援
- 回答品質・質問品質を評価するための評価基盤づくり
- ユーザーの発話・回答データを活用したAI機能改善
【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。
企業活動において、顧客理解、ユーザーインタビュー、採用面談、業務ヒアリング、社内ナレッジ収集など、「人から情報を引き出す」プロセスは非常に重要です。
一方で、インタビューの設計、実施、記録、要約、分析、示唆出しには多くの時間とスキルが必要であり、属人的になりやすい領域でもあります。
AIインタビュアー は、LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェント等を活用し、「人に聞く」「深掘る」「整理する」「示唆に変える」というプロセスをAIで支援するプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
単なるチャットボットや議事録ツールではなく、目的に応じて問いを設計し、対話を進め、情報を構造化し、意思決定につながる示唆を生み出すAIプロダクトをつくることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーが目指すのは、単に「会話を文字起こしするツール」ではありません。
重要なのは、ユーザーの目的に応じて、AIが適切に問いを立て、回答に応じて深掘りし、得られた情報を構造化し、次の意思決定に使える形に変換することです。
たとえば、採用面談であれば候補者の経験や価値観を深掘りし、顧客インタビューであれば課題やニーズを引き出し、業務ヒアリングであれば現場の暗黙知や業務フローを整理する必要があります。
そのため、AIインタビュアーでは以下を重視しています。
- 自然で違和感のない対話体験
- 目的に応じた質問設計
- 回答内容に応じた深掘り
- 発話内容の構造化・分類・要約
- 複数インタビューの横断分析
- 意思決定に使えるレポート生成
- ユーザーの業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、AIの出力品質だけでなく、「ユーザーが本当に使いやすいか」「業務の中で自然に使われるか」まで考えながら、AI体験を磨き込んでいただきます。
◼️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インタビュアーのAI機能設計・開発・運用
- LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェントを活用した機能開発
- インタビュー設計、質問生成、深掘り質問、回答分析に関する機能開発
- 回答内容の要約、分類、構造化、レポート生成機能の開発
- 音声認識・文字起こし・要約機能の開発
- プロンプト設計、対話設計、評価設計、精度改善
- ユーザー体験を踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- ユーザーフィードバックや利用ログを踏まえた機能改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- AIによるインタビュー設計・質問生成機能
- 回答内容に応じた自動深掘り質問機能
- 音声認識・文字起こし・要約機能
- インタビュー結果の構造化・タグ付け・分類機能
- 複数インタビュー結果を横断した分析・示唆抽出機能
- 面談・ヒアリング内容の自動レポート生成
- ユーザーごとの目的に応じたAIインタビュー体験の最適化
- AIによる業務ヒアリング・社内ナレッジ収集支援
- 回答品質・質問品質を評価するための評価基盤づくり
- ユーザーの発話・回答データを活用したAI機能改善
【業務の変更の範囲】
無
| 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
※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/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MOCHIRON
【首都圏ハイブリッド~フルリモート/AIサービス開発エンジニア(フルスタックエンジニア)/Webアプリ開発経験+AWS設計・構築経験】先端領域×DX 急成長スタートアップSI|フルリモート可|大手プライム案件多数|高単価案件 × 高還元率|案件選択制 のリモートワーク求人
■お仕事内容
AI・Web・ブロックチェーンなど先端技術を活用し、
生成AI(ChatGPT/Claude/Gemini)、RAG、AIエージェント、音声認識などを用いた
自社/クライアント向けのAIサービス・Webアプリケーションを企画~設計~開発まで担うフルスタックエンジニアを募集します。
新規プロダクトの企画立案から技術選定、アーキテクチャ設計、PoC推進まで、
技術的な意思決定を主導しながら開発を進められる環境です。
業務内容例
・AIを活用した新規サービスやPoCの企画・要件定義
・LLM(ChatGPT/Claude/Gemini)を活用したAPI・Webアプリ開発
・AWS、Azure、Google Cloudを活用したインフラの設計・構築
・Webアプリ(Next.js / React)やバックエンド(Go / Ruby / Python)開発
開発プロダクト例
・社内システムチャットボット
・AI面接ボット
・営業効率推進マッチングツール
・SaaSのAIエージェント対応MPCサーバー
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円~UP!平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス!
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス :CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
・スペシャリストパス:専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
AI・Web・ブロックチェーンなど先端技術を活用し、
生成AI(ChatGPT/Claude/Gemini)、RAG、AIエージェント、音声認識などを用いた
自社/クライアント向けのAIサービス・Webアプリケーションを企画~設計~開発まで担うフルスタックエンジニアを募集します。
新規プロダクトの企画立案から技術選定、アーキテクチャ設計、PoC推進まで、
技術的な意思決定を主導しながら開発を進められる環境です。
業務内容例
・AIを活用した新規サービスやPoCの企画・要件定義
・LLM(ChatGPT/Claude/Gemini)を活用したAPI・Webアプリ開発
・AWS、Azure、Google Cloudを活用したインフラの設計・構築
・Webアプリ(Next.js / React)やバックエンド(Go / Ruby / Python)開発
開発プロダクト例
・社内システムチャットボット
・AI面接ボット
・営業効率推進マッチングツール
・SaaSのAIエージェント対応MPCサーバー
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円~UP!平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス!
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス :CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
・スペシャリストパス:専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 専門業務型裁量労働制
みなし労働時間:1日あたり8時間
※フレックス可
標準勤務時間帯:09:00-18:00
標準労働時間 :8時間
休憩 :1時間
コアタイム :なし
※参画プロジェクトにより制限あり。
働き方: 裁量労働制 時間外労働の有無: 有(月平均0時間~10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
■ビジョン:
挑戦したい企業を一社でも多く支援する!をビジョンに技術/リソース不足で挑戦できない状況を打破する企業です。 私は一人では何もできないので、困った時に「もちろん!」と言って助けて貰えるととても嬉しいですし、そういう人間/企業でありたい思います。 時にはNO MOCHIRONなこともありますが、極力MOCHIRONの精神で、一社でも多くの企業を支援できるように励みます。 ■特徴: 株式会社MOCHIRONは、「技術/リソース不足で挑戦できない状況を打破する」ことを念頭に開発面で支援する受託開発のプロフェッショナル集団です。 WEB3や生成AIといった先端技術への支援の他、システム開発やソフトウェア開発など幅広く支援の間口を広げており、小回りの利くスピード感を強みに安定性をもって支援します。 ■協業・パートナー実績 - Web3開発支援実績: Web3/ゲーム関連 - XENO:Web3開発支援としてマーケットプレイスの追加開発および保守を実施 - Heavenly Guitars:NFTコントラクト開発支援&Web3開発支援 - コインムスメ(Coinmusme):Telegram上でのゲーム開発支援 - SNPIT Guild:Web3開発支援 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 20人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリッド/AIソフトウェアエンジニア_Dev/フルスタックまたはバックエンド〜フロントの横断的な実装力】技術立国日本を取り戻す!|「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
各サービスの新機能におけるAI活用機能(例:レポート自動生成、LLMベースのUIなど)の設計・実装を進めていただきます。
特に、AIを活用した機能をプロダクト内部に設け、開発生産性の向上やユーザーの悩みを解決するため、Webアプリケーションだけではなく、
LLMの特性を活かしたトータルのプロダクト開発を実現していただきます。
・OpenAIやClaudeなど外部APIのプロンプト設計・統合
・フロント~バックエンドを横断したWebアプリケーション開発
・AI体験におけるUI/UX設計やユーザー価値検証への関与
・LLM活用のPoC~本番実装までのリード、継続的な改善
■募集背景と実現したい事
ファインディには、エンジニアリングの課題を解決するために多くの事業が存在しています。
AIの進化に伴い各プロダクトや事業にもAIを組み込んでよりユーザー体験のアップデートを進めるべく、AIソフトウェアエンジニアの募集をスタートしました。
また、新規事業への投資も積極的に行っていることから、AIの絡む新規事業の立ち上げや事業成長までを一気通貫に担えるようなミッションも期待しています。
※今期3つの新規事業をリリースしましたが、どれもがAI関連のプロダクトとなっています。
■取り組み事例
<Findy Insights>
Findy Insightsは、ディスカバリープロセスにAIエージェントを組み込み、顧客の一次情報をそのままプロダクト開発につなげるプラットフォームです。
SlackやSalesforceなど日常的に使われるツールと連携し、集約した顧客の声をAIエージェントが解析します。
要望や課題の抽出から新規PBI作成までを自動化することで、従来属人的だった仮説検証プロセスを刷新し、開発のスピードと再現性を大きく高めています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
◎直近の取り組みはこちらもご参考ください。
Findy Tech Blog:https://tech.findy.co.jp/
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
各サービスの新機能におけるAI活用機能(例:レポート自動生成、LLMベースのUIなど)の設計・実装を進めていただきます。
特に、AIを活用した機能をプロダクト内部に設け、開発生産性の向上やユーザーの悩みを解決するため、Webアプリケーションだけではなく、
LLMの特性を活かしたトータルのプロダクト開発を実現していただきます。
・OpenAIやClaudeなど外部APIのプロンプト設計・統合
・フロント~バックエンドを横断したWebアプリケーション開発
・AI体験におけるUI/UX設計やユーザー価値検証への関与
・LLM活用のPoC~本番実装までのリード、継続的な改善
■募集背景と実現したい事
ファインディには、エンジニアリングの課題を解決するために多くの事業が存在しています。
AIの進化に伴い各プロダクトや事業にもAIを組み込んでよりユーザー体験のアップデートを進めるべく、AIソフトウェアエンジニアの募集をスタートしました。
また、新規事業への投資も積極的に行っていることから、AIの絡む新規事業の立ち上げや事業成長までを一気通貫に担えるようなミッションも期待しています。
※今期3つの新規事業をリリースしましたが、どれもがAI関連のプロダクトとなっています。
■取り組み事例
<Findy Insights>
Findy Insightsは、ディスカバリープロセスにAIエージェントを組み込み、顧客の一次情報をそのままプロダクト開発につなげるプラットフォームです。
SlackやSalesforceなど日常的に使われるツールと連携し、集約した顧客の声をAIエージェントが解析します。
要望や課題の抽出から新規PBI作成までを自動化することで、従来属人的だった仮説検証プロセスを刷新し、開発のスピードと再現性を大きく高めています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
◎直近の取り組みはこちらもご参考ください。
Findy Tech Blog:https://tech.findy.co.jp/
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレキシブルタイム:なし
コアタイム:10:00〜16:00
標準労働時間:10:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリッド/AI推進エンジニア(全社横断)_Dev/Python、TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発経験】技術立国日本を取り戻す!|「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
開発組織における生成AI活用の推進・仕組み化
生成AIを活用した開発効率化ツールやエージェントの設計・開発
新しい開発フロー・プロセスの設計と実践
チーム横断的なAI活用の教育・啓発支援
社内外へのナレッジ発信(ブログ、登壇など)
取り組み一例:
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/09/02/070000
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/06/02/070000
■募集背景と実現したい事
生成AIがエンジニアリングの中心になりつつある今、ファインディの開発組織でも「AIと協働する開発」の実現を加速させています。
現在、ファインディではAI活用を進めているものの、エンジニアごとの活用状況にばらつきがあり、組織全体の底上げが課題となっています。
AI推進チームは、この個人差をなくし、全てのエンジニアがAIを当たり前に活用できる環境を構築することを重要なミッションとしています。
そこで、生成AIを活用したアプリケーション開発や開発効率化ツールの構築、そして新しい開発フローの設計を共に推進してくれる仲間を募集します。
■AI推進チームのミッションについて
ファインディは、これまでブラックボックスだった開発生産性を可視化し、エンジニアのアウトプットを最大化してきました。
しかし、生成AIの登場により、私たちは今までの開発のあり方そのものを再定義するフェーズにいます。
AI推進チームは、生成AIを活用した新しい開発フローやツールの構築を通じて、 全社的な開発生産性の最大化を担っています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、エンジニアの7割以上がGitHub Copilot Agent mode、Cursor、DevinなどのAIエージェントを日常的に利用しています。
また、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIを利用できる環境も整備済みで、さらなるAI駆動開発を進められる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.i)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
開発組織における生成AI活用の推進・仕組み化
生成AIを活用した開発効率化ツールやエージェントの設計・開発
新しい開発フロー・プロセスの設計と実践
チーム横断的なAI活用の教育・啓発支援
社内外へのナレッジ発信(ブログ、登壇など)
取り組み一例:
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/09/02/070000
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/06/02/070000
■募集背景と実現したい事
生成AIがエンジニアリングの中心になりつつある今、ファインディの開発組織でも「AIと協働する開発」の実現を加速させています。
現在、ファインディではAI活用を進めているものの、エンジニアごとの活用状況にばらつきがあり、組織全体の底上げが課題となっています。
AI推進チームは、この個人差をなくし、全てのエンジニアがAIを当たり前に活用できる環境を構築することを重要なミッションとしています。
そこで、生成AIを活用したアプリケーション開発や開発効率化ツールの構築、そして新しい開発フローの設計を共に推進してくれる仲間を募集します。
■AI推進チームのミッションについて
ファインディは、これまでブラックボックスだった開発生産性を可視化し、エンジニアのアウトプットを最大化してきました。
しかし、生成AIの登場により、私たちは今までの開発のあり方そのものを再定義するフェーズにいます。
AI推進チームは、生成AIを活用した新しい開発フローやツールの構築を通じて、 全社的な開発生産性の最大化を担っています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、エンジニアの7割以上がGitHub Copilot Agent mode、Cursor、DevinなどのAIエージェントを日常的に利用しています。
また、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIを利用できる環境も整備済みで、さらなるAI駆動開発を進められる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.i)
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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: フレキシブルタイム:なし
コアタイム:10:00〜16:00
標準労働時間:10:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
株式会社アークエッジ・スペース
【リモート◎/機械学習エンジニア】世界が注目!宇宙産業のスタートアップ企業でエンジニア★ のリモートワーク求人
【具体的な仕事内容】
・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発
・衛星画像の前処理や品質向上
・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築
【ポジションのメリット】
・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務にあたれること
・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること
・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること
・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること
・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を体験できること
・グローバルな業務に携われること(ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど)
【配属・カルチャー】
ソリューション・エコシステム事業本部 データソリューション部
プロダクト開発は、30歳前後の 3~4 名程度のチームで実施中
本ポジションでは、主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。
人工衛星の代表的なミッションの一つに地球観測があります。
衛星による地球観測はリモートセンシングと呼ばれる技術によって行われ、可視光を捉えたいわゆる衛星写真だけでなく、赤外線やSARによる電波などさまざまな波長の電磁波を撮影しています。
加えて、地球観測データはメタデータに地理空間や撮影した時刻なども含み、非常に複雑で膨大なものです。
とはいえ、基本的なデータ構造は画像と同じであり、一般的な画像処理の手法を適用することができます。
近年、衛星画像を活用したサービスは着々と増えてきています。
しかし、膨大な地球観測データのポテンシャルを十分に発揮できているとはいえません。
異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。
当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想に捉われず新たな衛星画像の活用方法を模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。
世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。
なお、宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不要です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発
・衛星画像の前処理や品質向上
・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築
【ポジションのメリット】
・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務にあたれること
・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること
・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること
・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること
・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を体験できること
・グローバルな業務に携われること(ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど)
【配属・カルチャー】
ソリューション・エコシステム事業本部 データソリューション部
プロダクト開発は、30歳前後の 3~4 名程度のチームで実施中
本ポジションでは、主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。
人工衛星の代表的なミッションの一つに地球観測があります。
衛星による地球観測はリモートセンシングと呼ばれる技術によって行われ、可視光を捉えたいわゆる衛星写真だけでなく、赤外線やSARによる電波などさまざまな波長の電磁波を撮影しています。
加えて、地球観測データはメタデータに地理空間や撮影した時刻なども含み、非常に複雑で膨大なものです。
とはいえ、基本的なデータ構造は画像と同じであり、一般的な画像処理の手法を適用することができます。
近年、衛星画像を活用したサービスは着々と増えてきています。
しかし、膨大な地球観測データのポテンシャルを十分に発揮できているとはいえません。
異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。
当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想に捉われず新たな衛星画像の活用方法を模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。
世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。
なお、宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不要です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,300 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 40人 |
26件中 1件~10件
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