TypeScript×自社サービス企業のリモートワーク転職・求人情報一覧 -5ページ目
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株式会社Works Human Intelligence
【首都圏フルリモート/フロントエンドエンジニア/実務5年~】(人事関連申請・照会系システム) のリモートワーク求人
■お仕事内容
■UI/UXの圧倒的向上
私たちは、長年にわたり多くの大企業の複雑な業務を支え続け、人事業務に対して圧倒的な業務網羅性を持った製品を開発・保守しています。
人事制度変更や法改正対応など、複雑で膨大な人事業務を支えてきたとともに、年々「COMPANY」に対して柔軟性や使いやすさ、生産性の高さを求める顧客のニーズが大きくなっております。そのため「使いやすさ」の向上への機能改善を積極的に進めることで、顧客満足度を向上し、顧客の問題解決に最大限コミットする製品へ進化しようとしています。
■ウェブアクセシビリティ改善
私たちの製品「COMPANY」は、多くのお客様の業務を支えるインフラ的役割を担っています。そのため、大規模パッケージシステムとして、さまざまなユーザーに対して業務を円滑に行う土台を提供していく責務を感じています。「はたらく」を楽しくする、というミッションの実現に向けて、はたらくすべての人が製品を支障なく利用できるように、ウェブアクセシビリティ向上に取り組んでいます。
【具体的な業務内容】
人事管理・ワークフローをメインに扱うプロダクトの、UI/UX全般にかかわるチームに所属していただきます。
デザイナーとフロントエンドエンジニアで構成されており、デザイナーは開発チームと協業しながらUI/UXデザイン作成、フロントエンドエンジニアはUI/UX改善などの開発を行います。
フロントエンドエンジニアは、具体的には下記のような業務をお任せいたします。
・新規機能の設計、実装、UIUXレビューの参加
・既存機能(機能強化/改善)の設計、実装(ウェブアクセシビリティ改善含む)
・UI/UXの組織文化を浸透させる計画立案と遂行
・フロントエンドのテストやコーディングのサポート
・チームメンバーのマネジメント業務(スクラム、1on1、各種面談含)
※リーダー候補のみ
【業務のやりがい】
当社の顧客は、日本を代表するような、あるいは日本経済の中核を支えるような大企業ばかりです。
そのため、顧客が抱える課題も広義にわたります。パッケージ製品として、「この機能は付けるべきか」「顧客課題が解消されるか」を開発が主体となって考えることで、昨日を実装するだけでなく「顧客の問題解決」に直接貢献できるところがやりがいのひとつです。
また、企業のインフラとなる役割を担う製品であるため、影響力が大きい重要な機能に携われることも魅力です。
さらに、長年保守され続けてきた製品であるため、UI/UXに関する課題は数多あります。組織としても優先度の高いUI/UX向上に対して推進力をもって継続的に取り組めることも大きなやりがいにつながります。
【関わる製品とその魅力】
「COMPANY」シリーズのうち、申請・人事考課・年末調整などの人事管理・ワークフローを扱うプロダクトが対象です。
・多くの現場従業員に利用される製品のため、「COMPANY」シリーズの中でも利用者数が圧倒的に多い機能に携わることができます
・影響範囲が大きい製品のため、多くのユーザーの業務想定や機能制約を考慮した難易度が高い機能を設計・実装できます
・顧客の業務を支える、重要な役割を担う機能の開発に携わることができます
【組織の魅力】
・受託開発とは異なり自社製品開発のため、リリース後も改善し続けることができ、課題の見極め力が身につきます
・開発者やPO等、複数ステークホルダーとコミュニケーションを取りながら業務を進めることが可能です
・既存製品にウェブアクセシビリティの観点を取り入れ実際に改善する、高い難易度のプロジェクトを推進、実行できます
【配属組織】2026年1月現在
人事関連申請・照会系システム部門 約80名
└モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍
【募集背景】
・製品の「使いやすさ」向上を加速させるため
・ウェブアクセシビリティ改善も含めた、使いやすさを継続的に提供できる開発土台を固めるため
HRテックの未来を創る、「COMPANY」
「COMPANY」は、約1200法人グループにご利用いただき、保有データ数は540万※1 を超える、国内最大規模の人事管理システムです。
これまで、ERP市場人事・給与業務分野 シェアNo.1※3 、契約継続率は98%※2 を誇ってきましたが、
今後も市場の変化に合わせて、様々な角度から企業の経営戦略の実現をサポートするためのソリューションを提供するために、さらなる進化が求められています。
※1 2024年12月末時点の「COMPANY 人事」の契約ライセンス数合計
※2 2024年度 金額ベース
※3 2022年度 ERP市場 - 人事・給与業務分野:ベンダー別売上金額シェア
出典:ITR「ITR Market View:ERP市場2024」
■挑戦する課題
現在、HRテック業界は 働き方改革・DX推進・人事戦略の高度化 という大きな変革の波に直面しています。
COMPANYもまた、これらの変化に対応するため、以下のような課題に取り組んでいます。
- クラウドネイティブ化の推進
→ 既存のオンプレミスシステムを SaaS化・マイクロサービス化し、スケーラブルで柔軟なアーキテクチャへ刷新
- 新機能開発によるHR領域の拡張
→ タレントマネジメント、評価システム、AI活用による人材最適化など、未開拓の領域を強化
- エコシステムの構築
→ API連携による他社SaaSとの統合で、企業のDXを加速
- レガシーシステムからの移行
→ 20年以上運用されてきたオンプレ版をクラウド移行・開発プロセスのモダン化を進行中
【業務の変更の範囲】
入社後は本職種に従事いただきます。
その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。
■UI/UXの圧倒的向上
私たちは、長年にわたり多くの大企業の複雑な業務を支え続け、人事業務に対して圧倒的な業務網羅性を持った製品を開発・保守しています。
人事制度変更や法改正対応など、複雑で膨大な人事業務を支えてきたとともに、年々「COMPANY」に対して柔軟性や使いやすさ、生産性の高さを求める顧客のニーズが大きくなっております。そのため「使いやすさ」の向上への機能改善を積極的に進めることで、顧客満足度を向上し、顧客の問題解決に最大限コミットする製品へ進化しようとしています。
■ウェブアクセシビリティ改善
私たちの製品「COMPANY」は、多くのお客様の業務を支えるインフラ的役割を担っています。そのため、大規模パッケージシステムとして、さまざまなユーザーに対して業務を円滑に行う土台を提供していく責務を感じています。「はたらく」を楽しくする、というミッションの実現に向けて、はたらくすべての人が製品を支障なく利用できるように、ウェブアクセシビリティ向上に取り組んでいます。
【具体的な業務内容】
人事管理・ワークフローをメインに扱うプロダクトの、UI/UX全般にかかわるチームに所属していただきます。
デザイナーとフロントエンドエンジニアで構成されており、デザイナーは開発チームと協業しながらUI/UXデザイン作成、フロントエンドエンジニアはUI/UX改善などの開発を行います。
フロントエンドエンジニアは、具体的には下記のような業務をお任せいたします。
・新規機能の設計、実装、UIUXレビューの参加
・既存機能(機能強化/改善)の設計、実装(ウェブアクセシビリティ改善含む)
・UI/UXの組織文化を浸透させる計画立案と遂行
・フロントエンドのテストやコーディングのサポート
・チームメンバーのマネジメント業務(スクラム、1on1、各種面談含)
※リーダー候補のみ
【業務のやりがい】
当社の顧客は、日本を代表するような、あるいは日本経済の中核を支えるような大企業ばかりです。
そのため、顧客が抱える課題も広義にわたります。パッケージ製品として、「この機能は付けるべきか」「顧客課題が解消されるか」を開発が主体となって考えることで、昨日を実装するだけでなく「顧客の問題解決」に直接貢献できるところがやりがいのひとつです。
また、企業のインフラとなる役割を担う製品であるため、影響力が大きい重要な機能に携われることも魅力です。
さらに、長年保守され続けてきた製品であるため、UI/UXに関する課題は数多あります。組織としても優先度の高いUI/UX向上に対して推進力をもって継続的に取り組めることも大きなやりがいにつながります。
【関わる製品とその魅力】
「COMPANY」シリーズのうち、申請・人事考課・年末調整などの人事管理・ワークフローを扱うプロダクトが対象です。
・多くの現場従業員に利用される製品のため、「COMPANY」シリーズの中でも利用者数が圧倒的に多い機能に携わることができます
・影響範囲が大きい製品のため、多くのユーザーの業務想定や機能制約を考慮した難易度が高い機能を設計・実装できます
・顧客の業務を支える、重要な役割を担う機能の開発に携わることができます
【組織の魅力】
・受託開発とは異なり自社製品開発のため、リリース後も改善し続けることができ、課題の見極め力が身につきます
・開発者やPO等、複数ステークホルダーとコミュニケーションを取りながら業務を進めることが可能です
・既存製品にウェブアクセシビリティの観点を取り入れ実際に改善する、高い難易度のプロジェクトを推進、実行できます
【配属組織】2026年1月現在
人事関連申請・照会系システム部門 約80名
└モジュール単位でそれぞれ数名程度グループ在籍
【募集背景】
・製品の「使いやすさ」向上を加速させるため
・ウェブアクセシビリティ改善も含めた、使いやすさを継続的に提供できる開発土台を固めるため
HRテックの未来を創る、「COMPANY」
「COMPANY」は、約1200法人グループにご利用いただき、保有データ数は540万※1 を超える、国内最大規模の人事管理システムです。
これまで、ERP市場人事・給与業務分野 シェアNo.1※3 、契約継続率は98%※2 を誇ってきましたが、
今後も市場の変化に合わせて、様々な角度から企業の経営戦略の実現をサポートするためのソリューションを提供するために、さらなる進化が求められています。
※1 2024年12月末時点の「COMPANY 人事」の契約ライセンス数合計
※2 2024年度 金額ベース
※3 2022年度 ERP市場 - 人事・給与業務分野:ベンダー別売上金額シェア
出典:ITR「ITR Market View:ERP市場2024」
■挑戦する課題
現在、HRテック業界は 働き方改革・DX推進・人事戦略の高度化 という大きな変革の波に直面しています。
COMPANYもまた、これらの変化に対応するため、以下のような課題に取り組んでいます。
- クラウドネイティブ化の推進
→ 既存のオンプレミスシステムを SaaS化・マイクロサービス化し、スケーラブルで柔軟なアーキテクチャへ刷新
- 新機能開発によるHR領域の拡張
→ タレントマネジメント、評価システム、AI活用による人材最適化など、未開拓の領域を強化
- エコシステムの構築
→ API連携による他社SaaSとの統合で、企業のDXを加速
- レガシーシステムからの移行
→ 20年以上運用されてきたオンプレ版をクラウド移行・開発プロセスのモダン化を進行中
【業務の変更の範囲】
入社後は本職種に従事いただきます。
その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。
| 想定年収 | 500 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
人事・給与業務ERPシェアNo.1の総合人事システムを提供しております。
近年、HRテック業界は多くの企業・サービスが生まれ、活況を呈しています。1996年に誕生した「COMPANY」はこれまでも、お客様と社員の知恵により成長を続け、様々な社会課題を解決してきました。2019年に誕生した私たちは、更なる知恵の結集とテクノロジーの活用により「COMPANY」を進化させることで、お客様から信頼される企業となり、HRテック業界を牽引するリーディングカンパニーを目指しております。 |
||
| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 1,600人 |
株式会社Works Human Intelligence
【首都圏フルリモート/フルスタックエンジニア】生成AIの活用やプロトタイピングで次世代の人事テクノロジーへ挑戦するフルスタックエンジニア募集中! のリモートワーク求人
■お仕事内容
Works Human Intelligenceのミッションは「複雑化、多様化する社会課題を、人の知恵を結集し解決することで「はたらく」を楽しくする」ことです。
WHIは大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の開発・販売・サポートの他、HR関連サービスの提供を行っています。
「COMPANY」は、人事管理、給与計算、勤怠管理、タレントマネジメント等人事にまつわる業務領域を広くカバーしており、約1,200法人グループへの導入実績を持つ、ERP市場人事・給与業務分野シェアNo.1※の製品です。
※2022年度 ERP市場 - 人事・給与業務分野:ベンダー別売上金額シェア
出典:ITR「ITR Market View:ERP市場2024」
20年以上続く人事給与や労務アプリの他に、近年ではタレントマネジメント、エンゲージメントなど新たな領域にも進出しており、グループで約2000人が在籍する大企業でありながら、0からアプリケーションを生み出す機会も多くあり、
スタートアップのような開発スピードと自由度を持つ部門でフルスタックエンジニアとしての成長に繋がります!
本ポジションの所属部署は研究開発部門として、先端技術の研究・開発に取り組んでいます。
立ち上げ当初は30名規模でしたが、現在は倍以上まで成長しました。
世の中の技術トレンドをリサーチし、生成AIやブロックチェーンといった新技術の研究開発を行い、それを製品に活かしていきます。
そのためにAI研究やプロトタイピングなど、複数のグループが連携しながらプロジェクトを進めています。
【参考記事URL】
https://findy-code.io/pick-up/interviews/whi-engineer2
【職務内容】
まずはプレーヤーとして業務していただきます。
その後適正やご希望に応じてマネジメントについていただく場合がございます。
【具体的には】
### プレイヤー業務
・実際のお客様の業務のヒアリングをもとにモデリング、設計
・新機能の設計・開発、既存機能の改善
・Webアプリケーションのパフォーマンス改善
・生成AIなどの最新技術を組み込んだ製品機能の研究開発
【キャリアパス】
マネジメントもしくは技術のスペシャリストとしての2つのキャリアパスがございます。
### マネージャー業務
・チームで開発を進めるためのプロジェクトリード
・事業戦略と連携したプロダクトロードマップの策定
・開発体制や生産性に関わる組織課題の探索、解消
・各メンバーのマネジメント(1on1を通したメンタリング、コーチング、目標設定、評価)
### テックリード業務
上記プレーヤー業務に加えて、
・新規アプリケーションの技術選定
・ミドルウェアやクラウドサービス、ライブラリの変化に伴う、製品アーキテクチャの継続的な最適化やリファクタリング
・部署横断でメンバーの技術力を高める教育活動
【環境】
5~10名程度のチーム開発
9割程度リモート勤務
■開発プロセス
開発プロセスとしては、以下の2パターンあります。
1.AT部門で企画を立ち上げ0から1を目指すケース
2.別のエンジニア部門からのニーズを受けてMVP(最小限の機能を持つ製品:Minimum Viable Product)を開発するケース
■特徴
エンジニアが企画から開発まで一貫して携われることです。
会社自体は大規模ですが、一部門としてはスタートアップのような運営形態を取り入れています。
「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して、いかに新しい価値を創造できるかという点が、最大のおもしろみであり、やりがいです。
■チームワークと雰囲気
案件によってはチームで対応することもあるため、チーム内での技術の情報共有も積極的に行っております。
また、デイリーでミーティングを行いチーム間でサポートできる体制で進めています。
チームの雰囲気は、なんでも話し会えるアットホームなのが特徴です。
今後チームの規模も拡げていく予定なので、チームの成長と共に成長ができる仲間を求めています!
■評価
当社では成長を図るValue評価と成果を図るMBO評価を取り入れています。
Value評価では当社の7つのValueを行動特性に要素分解し、仕事のプロセスや振る舞いを相互指名で評価します。
多方面からのフィードバックを通じて成長のヒントを得られる仕組みです。
【業務の変更の範囲】
入社後は本職種に従事いただきます。
その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。
Works Human Intelligenceのミッションは「複雑化、多様化する社会課題を、人の知恵を結集し解決することで「はたらく」を楽しくする」ことです。
WHIは大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の開発・販売・サポートの他、HR関連サービスの提供を行っています。
「COMPANY」は、人事管理、給与計算、勤怠管理、タレントマネジメント等人事にまつわる業務領域を広くカバーしており、約1,200法人グループへの導入実績を持つ、ERP市場人事・給与業務分野シェアNo.1※の製品です。
※2022年度 ERP市場 - 人事・給与業務分野:ベンダー別売上金額シェア
出典:ITR「ITR Market View:ERP市場2024」
20年以上続く人事給与や労務アプリの他に、近年ではタレントマネジメント、エンゲージメントなど新たな領域にも進出しており、グループで約2000人が在籍する大企業でありながら、0からアプリケーションを生み出す機会も多くあり、
スタートアップのような開発スピードと自由度を持つ部門でフルスタックエンジニアとしての成長に繋がります!
本ポジションの所属部署は研究開発部門として、先端技術の研究・開発に取り組んでいます。
立ち上げ当初は30名規模でしたが、現在は倍以上まで成長しました。
世の中の技術トレンドをリサーチし、生成AIやブロックチェーンといった新技術の研究開発を行い、それを製品に活かしていきます。
そのためにAI研究やプロトタイピングなど、複数のグループが連携しながらプロジェクトを進めています。
【参考記事URL】
https://findy-code.io/pick-up/interviews/whi-engineer2
【職務内容】
まずはプレーヤーとして業務していただきます。
その後適正やご希望に応じてマネジメントについていただく場合がございます。
【具体的には】
### プレイヤー業務
・実際のお客様の業務のヒアリングをもとにモデリング、設計
・新機能の設計・開発、既存機能の改善
・Webアプリケーションのパフォーマンス改善
・生成AIなどの最新技術を組み込んだ製品機能の研究開発
【キャリアパス】
マネジメントもしくは技術のスペシャリストとしての2つのキャリアパスがございます。
### マネージャー業務
・チームで開発を進めるためのプロジェクトリード
・事業戦略と連携したプロダクトロードマップの策定
・開発体制や生産性に関わる組織課題の探索、解消
・各メンバーのマネジメント(1on1を通したメンタリング、コーチング、目標設定、評価)
### テックリード業務
上記プレーヤー業務に加えて、
・新規アプリケーションの技術選定
・ミドルウェアやクラウドサービス、ライブラリの変化に伴う、製品アーキテクチャの継続的な最適化やリファクタリング
・部署横断でメンバーの技術力を高める教育活動
【環境】
5~10名程度のチーム開発
9割程度リモート勤務
■開発プロセス
開発プロセスとしては、以下の2パターンあります。
1.AT部門で企画を立ち上げ0から1を目指すケース
2.別のエンジニア部門からのニーズを受けてMVP(最小限の機能を持つ製品:Minimum Viable Product)を開発するケース
■特徴
エンジニアが企画から開発まで一貫して携われることです。
会社自体は大規模ですが、一部門としてはスタートアップのような運営形態を取り入れています。
「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して、いかに新しい価値を創造できるかという点が、最大のおもしろみであり、やりがいです。
■チームワークと雰囲気
案件によってはチームで対応することもあるため、チーム内での技術の情報共有も積極的に行っております。
また、デイリーでミーティングを行いチーム間でサポートできる体制で進めています。
チームの雰囲気は、なんでも話し会えるアットホームなのが特徴です。
今後チームの規模も拡げていく予定なので、チームの成長と共に成長ができる仲間を求めています!
■評価
当社では成長を図るValue評価と成果を図るMBO評価を取り入れています。
Value評価では当社の7つのValueを行動特性に要素分解し、仕事のプロセスや振る舞いを相互指名で評価します。
多方面からのフィードバックを通じて成長のヒントを得られる仕組みです。
【業務の変更の範囲】
入社後は本職種に従事いただきます。
その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。
| 想定年収 | 800 〜 1,250 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
人事・給与業務ERPシェアNo.1の総合人事システムを提供しております。
近年、HRテック業界は多くの企業・サービスが生まれ、活況を呈しています。1996年に誕生した「COMPANY」はこれまでも、お客様と社員の知恵により成長を続け、様々な社会課題を解決してきました。2019年に誕生した私たちは、更なる知恵の結集とテクノロジーの活用により「COMPANY」を進化させることで、お客様から信頼される企業となり、HRテック業界を牽引するリーディングカンパニーを目指しております。 |
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| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 1,600人 |
株式会社グッドパッチ
【地方フルリモート/リードフロントエンドエンジニア/実務5年~】自社プロダクトReDesigner のリモートワーク求人
■お仕事内容
採用背景
ReDesignerは複数サービスを運用するまでに順調に成長を続けています。一方で、プロダクトの規模に対してエンジニアが少数精鋭のため、大規模な並行開発が難しい状況で、優先を決めながら対応しているという課題があります。
現在、フロントエンド開発をマネージャーが担当していますが、AIやプロトタイピング、R&Dなどの未来のタスクに時間を使えるよう、フロントエンド開発を専門に担っていただける方を募集します。将来的なシステム統合などを視野に入れ、長期的にプロダクトの成長に関わり、牽引いただける正社員のエンジニアを増員したいと考えています。
仕事内容
プロダクトチームに所属し、ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を牽引します。
技術的な意思決定を能動的に行いながら、フロントエンド開発を1人で完結できるレベルで開発を進めていただけることを期待します。
具体的な仕事内容
ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を中心に、プロダクトの成長を技術面から支えていただきます。開発時間の割合は、開発タスクが約80%、会議やコミュニケーションが約20%を想定しています。
仕様についてはデザイナーやビジネスサイドと話し合って決め、技術的な設計や実装方法についてはフロントエンド側で能動的に検討・決定していただきます。スクラムに則った開発推進(スプリント単位でのタスク実行)を行いながら、以下の領域に携わっていただきます。
<機能開発・実装領域>
自社プロダクト「ReDesigner」「ReDesigner for Student」のWebアプリケーションのフロントエンド開発(Vue / Nuxtを使用)
デザイナーが作成したデザインに基づいたUI/UXの実装
バックエンドエンジニアと連携したAPIとの接続、データ取得・表示の実装
既存機能の改善や新規機能開発(ユーザー体験向上を目的とした機能追加・改修)
<技術設計・アーキテクチャ領域>
技術選定や実装方法の検討(ブラウザ毎の仕様の確認など)
パフォーマンス最適化(ページ読み込み速度の改善、レンダリング最適化など)
状態管理やUIの設計指針の検討・検証
セキュリティを考慮した実装・設計
<開発基盤・品質向上領域>
テストコードの作成・実行(ユニットテスト、E2Eテストなど)
コードレビューを通じた品質向上への貢献
ドキュメント整備(仕様書の補完など)
開発フローの改善提案・実行
業務内容の変更の範囲
雇入れ直後:上記参照
変更の範囲:当社における各種業務全般
ReDesignerについて
プロダクトのミッション
デザインカンパニーであるグッドパッチが始めたデザイナー特化型のキャリア支援サービスです。「デザイナーが最大限パフォーマンスを発揮できる社会をつくる」ことを掲げ、デザイナーがデザイナーであることを誇りに思って仕事が続けられるように、デザイナーを取り巻くキャリアの環境を整備していくことを目指しています。
現在は主に3つのサービスを展開しています。
社会人向け転職支援エージェント「ReDesigner」(2018年 サービス開始)
デザイナー志望新卒学生向け就職支援プラットフォーム「ReDesigner for Student」(2019年 リリース)
社会人向けダイレクトリクルーティングサービス(2024年 リリース)
プロダクトが目指す世界・実現したいこと
デザインの重要性を社会に発信し、「デザイン業界/IT業界に閉じずに領域を超えてデザインの力を証明していく」ことを実現します。単に登録者を増やすだけでなく、日本でNo.1のデザイナープラットフォームを目指し、市場そのものを創り上げることをビジョンとしています。
デザイナーに求める役割が広がっていくなか、適切にデザイナーのやりたいことと企業のやってもらいたいことを結びつける難易度が上がってきています。そのために、デザイナーのスキルを他職種の人々に正しく認識・評価してもらうための取り組みを推進し、デザイナーのキャリア課題に共に向き合っていきます。
社会への提供価
デザイナーと企業のマッチングを支援するだけでなく、デザインの価値そのものを社会に広めることで、デザイナーが活躍できる環境を整えています。デザイナーのキャリア形成を支援し、企業には適切なデザイン人材を届けることで、デザインによる価値創造に取り組んでいます。デザインカンパニーであるグッドパッチの目利き力を生かし、デザイナーが自分らしく働ける選択肢を増やしていくことで、社会全体のデザイン力向上に貢献しています。
働く環境
チーム体制
ReDesignerグループ全体:27名
事業責任者代理:1名
Career Designer Group:4名
Sales Group:3名
Company CS Group:7名
Marketing Group:4名
エンジニア Group:3名
└フルスタック兼グループ長:1名
└バックエンド:2名
デザイナー Group:2名
ビジネス統括 Group:4名
※その他、業務委託のエンジニア・デザイナーが複数名参加
使用ツール・開発環境
開発言語・フレームワーク:TypeScript / Vue / Nuxt / tailwindcss
インフラ:AWS(ECS、Fargate、RDS(MySQL)、EC2、S3、etc)
CI/CD:Circle CI / Github Actions
その他:GitHub / Slack / Zoom / Jira / Notion
AIツール:Claude Code (予算内で自由に使用可能)
働き方:フルリモート可(全員リモートワーク)、非同期コミュニケーション中心
やりがい・魅力
リモートワーク中心で、ミーティングが少なく開発に集中できる環境(開発80%、ミーティング20%の時間配分)
AIツールを自由に使用でき、最新技術を積極的に取り入れられる
小規模組織(プロダクトチーム4名)の中で、幅広い領域に関われる
デザイナーやビジネスサイドとの距離が近く、サービス設計や機能開発の上流から技術起点の提案を行い、一緒にプロダクトを作っていくことができる
組織が成長していく過程で、エンジニア組織を構築していく経験ができる
1つのサービスを安定して成長させたいという意思を持ったメンバーと協働できる
非同期コミュニケーション中心で、柔軟な働き方が可能
参考情報
採用サイトでは、150名以上の社員が協力して作り上げたインタビュー・座談会・社員アンケート・社内用語集など、求人票には載せきれないリアルな情報を10万字以上公開しています。
併せてご覧ください。
1ページで分かるグッドパッチ:https://careers.goodpatch.com/about/summary/
社員アンケート(約130名のリアルな声):https://careers.goodpatch.com/workstyle/survey/
選考プロセス:https://careers.goodpatch.com/process/process/
事業紹介:https://careers.goodpatch.com/about/business/
選考プロセスについて
書類選考(履歴書・職務経歴書・ポートフォリオ/GitHubなど技術力がわかるもの(必須・※)) → 面接(複数回) → 内定(オファー面談)
※ポートフォリオはPDFまたはURLにてご提出をお願いします
※選考中にSPIのご受検をお願いしております。(性格検査のみ、事前学習は不要です)
※最終選考の前に、ミドル・シニア人材としての採用が想定される方についてはリファレンスチェックをお願いしております。(候補者を推薦して頂き人事からインタビューを実施)
※選考体験の品質改善を目的として、面談/面接の様子を録画させていただく場合がございます。録画を希望されない場合は、当日、面談/面接開始時にお知らせください。
【業務の変更の範囲】
無
採用背景
ReDesignerは複数サービスを運用するまでに順調に成長を続けています。一方で、プロダクトの規模に対してエンジニアが少数精鋭のため、大規模な並行開発が難しい状況で、優先を決めながら対応しているという課題があります。
現在、フロントエンド開発をマネージャーが担当していますが、AIやプロトタイピング、R&Dなどの未来のタスクに時間を使えるよう、フロントエンド開発を専門に担っていただける方を募集します。将来的なシステム統合などを視野に入れ、長期的にプロダクトの成長に関わり、牽引いただける正社員のエンジニアを増員したいと考えています。
仕事内容
プロダクトチームに所属し、ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を牽引します。
技術的な意思決定を能動的に行いながら、フロントエンド開発を1人で完結できるレベルで開発を進めていただけることを期待します。
具体的な仕事内容
ReDesignerのWebアプリケーションのフロントエンド開発を中心に、プロダクトの成長を技術面から支えていただきます。開発時間の割合は、開発タスクが約80%、会議やコミュニケーションが約20%を想定しています。
仕様についてはデザイナーやビジネスサイドと話し合って決め、技術的な設計や実装方法についてはフロントエンド側で能動的に検討・決定していただきます。スクラムに則った開発推進(スプリント単位でのタスク実行)を行いながら、以下の領域に携わっていただきます。
<機能開発・実装領域>
自社プロダクト「ReDesigner」「ReDesigner for Student」のWebアプリケーションのフロントエンド開発(Vue / Nuxtを使用)
デザイナーが作成したデザインに基づいたUI/UXの実装
バックエンドエンジニアと連携したAPIとの接続、データ取得・表示の実装
既存機能の改善や新規機能開発(ユーザー体験向上を目的とした機能追加・改修)
<技術設計・アーキテクチャ領域>
技術選定や実装方法の検討(ブラウザ毎の仕様の確認など)
パフォーマンス最適化(ページ読み込み速度の改善、レンダリング最適化など)
状態管理やUIの設計指針の検討・検証
セキュリティを考慮した実装・設計
<開発基盤・品質向上領域>
テストコードの作成・実行(ユニットテスト、E2Eテストなど)
コードレビューを通じた品質向上への貢献
ドキュメント整備(仕様書の補完など)
開発フローの改善提案・実行
業務内容の変更の範囲
雇入れ直後:上記参照
変更の範囲:当社における各種業務全般
ReDesignerについて
プロダクトのミッション
デザインカンパニーであるグッドパッチが始めたデザイナー特化型のキャリア支援サービスです。「デザイナーが最大限パフォーマンスを発揮できる社会をつくる」ことを掲げ、デザイナーがデザイナーであることを誇りに思って仕事が続けられるように、デザイナーを取り巻くキャリアの環境を整備していくことを目指しています。
現在は主に3つのサービスを展開しています。
社会人向け転職支援エージェント「ReDesigner」(2018年 サービス開始)
デザイナー志望新卒学生向け就職支援プラットフォーム「ReDesigner for Student」(2019年 リリース)
社会人向けダイレクトリクルーティングサービス(2024年 リリース)
プロダクトが目指す世界・実現したいこと
デザインの重要性を社会に発信し、「デザイン業界/IT業界に閉じずに領域を超えてデザインの力を証明していく」ことを実現します。単に登録者を増やすだけでなく、日本でNo.1のデザイナープラットフォームを目指し、市場そのものを創り上げることをビジョンとしています。
デザイナーに求める役割が広がっていくなか、適切にデザイナーのやりたいことと企業のやってもらいたいことを結びつける難易度が上がってきています。そのために、デザイナーのスキルを他職種の人々に正しく認識・評価してもらうための取り組みを推進し、デザイナーのキャリア課題に共に向き合っていきます。
社会への提供価
デザイナーと企業のマッチングを支援するだけでなく、デザインの価値そのものを社会に広めることで、デザイナーが活躍できる環境を整えています。デザイナーのキャリア形成を支援し、企業には適切なデザイン人材を届けることで、デザインによる価値創造に取り組んでいます。デザインカンパニーであるグッドパッチの目利き力を生かし、デザイナーが自分らしく働ける選択肢を増やしていくことで、社会全体のデザイン力向上に貢献しています。
働く環境
チーム体制
ReDesignerグループ全体:27名
事業責任者代理:1名
Career Designer Group:4名
Sales Group:3名
Company CS Group:7名
Marketing Group:4名
エンジニア Group:3名
└フルスタック兼グループ長:1名
└バックエンド:2名
デザイナー Group:2名
ビジネス統括 Group:4名
※その他、業務委託のエンジニア・デザイナーが複数名参加
使用ツール・開発環境
開発言語・フレームワーク:TypeScript / Vue / Nuxt / tailwindcss
インフラ:AWS(ECS、Fargate、RDS(MySQL)、EC2、S3、etc)
CI/CD:Circle CI / Github Actions
その他:GitHub / Slack / Zoom / Jira / Notion
AIツール:Claude Code (予算内で自由に使用可能)
働き方:フルリモート可(全員リモートワーク)、非同期コミュニケーション中心
やりがい・魅力
リモートワーク中心で、ミーティングが少なく開発に集中できる環境(開発80%、ミーティング20%の時間配分)
AIツールを自由に使用でき、最新技術を積極的に取り入れられる
小規模組織(プロダクトチーム4名)の中で、幅広い領域に関われる
デザイナーやビジネスサイドとの距離が近く、サービス設計や機能開発の上流から技術起点の提案を行い、一緒にプロダクトを作っていくことができる
組織が成長していく過程で、エンジニア組織を構築していく経験ができる
1つのサービスを安定して成長させたいという意思を持ったメンバーと協働できる
非同期コミュニケーション中心で、柔軟な働き方が可能
参考情報
採用サイトでは、150名以上の社員が協力して作り上げたインタビュー・座談会・社員アンケート・社内用語集など、求人票には載せきれないリアルな情報を10万字以上公開しています。
併せてご覧ください。
1ページで分かるグッドパッチ:https://careers.goodpatch.com/about/summary/
社員アンケート(約130名のリアルな声):https://careers.goodpatch.com/workstyle/survey/
選考プロセス:https://careers.goodpatch.com/process/process/
事業紹介:https://careers.goodpatch.com/about/business/
選考プロセスについて
書類選考(履歴書・職務経歴書・ポートフォリオ/GitHubなど技術力がわかるもの(必須・※)) → 面接(複数回) → 内定(オファー面談)
※ポートフォリオはPDFまたはURLにてご提出をお願いします
※選考中にSPIのご受検をお願いしております。(性格検査のみ、事前学習は不要です)
※最終選考の前に、ミドル・シニア人材としての採用が想定される方についてはリファレンスチェックをお願いしております。(候補者を推薦して頂き人事からインタビューを実施)
※選考体験の品質改善を目的として、面談/面接の様子を録画させていただく場合がございます。録画を希望されない場合は、当日、面談/面接開始時にお知らせください。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 650 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックス制
標準労働時間:8時間
フレキシブルタイム:5:00~22:00
コアタイム:なし
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均25時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
Goodpatchはビジネス課題をデザインの力で解決するデザインカンパニーです。
「ハートを揺さぶるデザインで世界を前進させる」というビジョンのもと、デザインの力を証明するためにUI/UXデザインを強みとした新規事業の立ち上げや、企業のデザイン戦略立案、デザイン組織構築支援などを行い、 デザインの価値向上を目指しています。 東京のほかにも、フルリモートのデザインチームGoodpatch Anywhereという拠点があります。 得意とするのはUI/UXデザインですが、領域に制限はありません。クライアントのビジネスサイドとデザインをつなぎ、事業やプロダクト、組織づくりを戦略的に支援するほか、事業会社として自社サービスやプロダクトの開発、スタートアップへの投資など、多彩に展開しています。 |
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 198人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/プロダクトマネージャー(PdM)】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして、顧客・ユーザーの課題探索から、プロダクト戦略、要件定義、仕様策定、開発推進、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
単なる仕様管理ではなく、AI技術をどのように顧客価値・事業価値に変換するかを考え、プロダクトを成長させることがミッションです。
◼️ポジションの魅力
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
自社プロダクトとしては、特許・知財業務を支援する AI特許ロケット や、ヒアリング・面談・調査業務を支援する AIインタビュアー など、生成AIを活用した新規プロダクト開発を進めています。
PdMには、こうしたプロダクトの0→1・1→10フェーズにおいて、ユーザー課題を深く理解し、AIエンジニア・Webエンジニア・Bizメンバーと連携しながら、価値あるプロダクトに磨き込んでいく役割を期待しています。
AI技術そのものを理解することも重要ですが、それ以上に「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」を定義し、プロダクトとして成立させる力が求められます。
◼️仕事のやりがい
- AIプロダクトの0→1・1→10フェーズに深く関われる
- 製造業を中心としたリアルな業務課題に向き合い、AIで解決策を形にできる
- LLM・RAG・AIエージェントなどの最新技術を、顧客価値に変換する経験ができる
- CEO・COO・BizDev・AIエンジニア・Webエンジニアと近い距離でプロダクト開発を推進できる
- 顧客ヒアリング、仮説検証、仕様策定、開発推進、改善まで一気通貫で関われる
- PMF前後のプロダクトを、自らの意思決定で成長させる経験ができる
- 将来的にはプロダクト責任者、事業責任者、CPO候補などのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 自社AIプロダクトのプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 顧客・ユーザーへのヒアリング、業務課題の整理、仮説検証
- 市場調査、競合調査、ユーザー課題の分析
- プロダクトビジョン、提供価値、ターゲットユーザーの整理
- 要件定義、仕様策定、画面設計、ユーザーストーリー作成
- AIエンジニア、Webエンジニア、デザイナー、Bizメンバーとの開発推進
- LLM・RAG・AIエージェント等を活用した機能企画
- プロトタイプ作成、ユーザーテスト、フィードバック収集
- 開発優先順位の決定、バックログ管理、リリース管理
- 利用データ、ユーザーフィードバックをもとにしたプロダクト改善
- 営業・CS・マーケティングと連携したGo To Market推進
- プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善施策の立案
- 必要に応じた顧客提案、導入支援、社内外へのプロダクト説明
◼️担当するプロジェクト例
- AI特許ロケット
特許・知財業務を支援するAIプロダクト
発明情報、技術資料、特許文書などを扱う検索・要約・生成・構造化機能
知財担当者・研究開発者の業務フロー改善
- AIインタビュアー
ヒアリング・面談・調査業務を支援するAIプロダクト
質問生成、深掘り、回答分析、要約、レポート生成
採用、人事、営業、CS、調査、コンサルティング領域への展開
- 製造業向けAI業務支援プロダクト
図面、帳票、PDF、マニュアル、問い合わせ履歴などを扱うAIアプリケーション
熟練者の暗黙知や社内ナレッジを活用するRAG・AIエージェント
現場業務の効率化、脱属人化、品質向上を支援するプロダクト
【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、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして、顧客・ユーザーの課題探索から、プロダクト戦略、要件定義、仕様策定、開発推進、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
単なる仕様管理ではなく、AI技術をどのように顧客価値・事業価値に変換するかを考え、プロダクトを成長させることがミッションです。
◼️ポジションの魅力
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
自社プロダクトとしては、特許・知財業務を支援する AI特許ロケット や、ヒアリング・面談・調査業務を支援する AIインタビュアー など、生成AIを活用した新規プロダクト開発を進めています。
PdMには、こうしたプロダクトの0→1・1→10フェーズにおいて、ユーザー課題を深く理解し、AIエンジニア・Webエンジニア・Bizメンバーと連携しながら、価値あるプロダクトに磨き込んでいく役割を期待しています。
AI技術そのものを理解することも重要ですが、それ以上に「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」を定義し、プロダクトとして成立させる力が求められます。
◼️仕事のやりがい
- AIプロダクトの0→1・1→10フェーズに深く関われる
- 製造業を中心としたリアルな業務課題に向き合い、AIで解決策を形にできる
- LLM・RAG・AIエージェントなどの最新技術を、顧客価値に変換する経験ができる
- CEO・COO・BizDev・AIエンジニア・Webエンジニアと近い距離でプロダクト開発を推進できる
- 顧客ヒアリング、仮説検証、仕様策定、開発推進、改善まで一気通貫で関われる
- PMF前後のプロダクトを、自らの意思決定で成長させる経験ができる
- 将来的にはプロダクト責任者、事業責任者、CPO候補などのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 自社AIプロダクトのプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 顧客・ユーザーへのヒアリング、業務課題の整理、仮説検証
- 市場調査、競合調査、ユーザー課題の分析
- プロダクトビジョン、提供価値、ターゲットユーザーの整理
- 要件定義、仕様策定、画面設計、ユーザーストーリー作成
- AIエンジニア、Webエンジニア、デザイナー、Bizメンバーとの開発推進
- LLM・RAG・AIエージェント等を活用した機能企画
- プロトタイプ作成、ユーザーテスト、フィードバック収集
- 開発優先順位の決定、バックログ管理、リリース管理
- 利用データ、ユーザーフィードバックをもとにしたプロダクト改善
- 営業・CS・マーケティングと連携したGo To Market推進
- プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善施策の立案
- 必要に応じた顧客提案、導入支援、社内外へのプロダクト説明
◼️担当するプロジェクト例
- AI特許ロケット
特許・知財業務を支援するAIプロダクト
発明情報、技術資料、特許文書などを扱う検索・要約・生成・構造化機能
知財担当者・研究開発者の業務フロー改善
- AIインタビュアー
ヒアリング・面談・調査業務を支援するAIプロダクト
質問生成、深掘り、回答分析、要約、レポート生成
採用、人事、営業、CS、調査、コンサルティング領域への展開
- 製造業向けAI業務支援プロダクト
図面、帳票、PDF、マニュアル、問い合わせ履歴などを扱うAIアプリケーション
熟練者の暗黙知や社内ナレッジを活用するRAG・AIエージェント
現場業務の効率化、脱属人化、品質向上を支援するプロダクト
【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/プロダクトエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。
◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100%プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります
◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善
スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等
【業務の変更の範囲】
無
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。
◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100%プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります
◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善
スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等
【業務の変更の範囲】
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/エンジニアリングマネージャー】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担うキャリアも目指せる
◼️業務内容
- スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード/リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【業務の変更の範囲】
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、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担うキャリアも目指せる
◼️業務内容
- スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード/リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【業務の変更の範囲】
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/Webプロダクトエンジニア_AI特許ロケット】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計
【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。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計
【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/Web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。
AIインタビュアーは、インタビュー・ヒアリング・面談・調査業務をAIで支援する新規プロダクトです。
LLM・音声認識・対話AIを活用した体験価値が中核となる一方で、プロダクトが複数企業・複数ユーザーに安定して使われ続けるためには、堅牢なWebアプリケーション基盤が不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、運用性の高いWeb基盤づくりを担っていただきます。
AIインタビュアーを「便利なAI機能」から「企業が安心して使い続けられるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーは、会話データ・音声データ・回答データ・分析結果など、機密性の高い情報を扱うプロダクトです。
そのため、プロダクト設計においては、AI体験の良さだけでなく、企業利用に耐えるセキュリティ、データ管理、権限管理、監査性、可用性が重要です。
また、AIインタビューでは、文字起こし、要約、分析、レポート生成など、時間のかかる処理や外部AI APIとの連携が多く発生します。これらを安定して処理するためには、非同期処理、ジョブ管理、リトライ制御、ログ設計、コスト管理が必要になります。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・ユーザー単位の権限管理
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 高トラフィック時のスケーラビリティ
- 監視・ログ・監査ログの整備
- プロダクト利用状況の可視化
◼️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Webアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 音声データ、文字起こしデータ、回答データ、分析結果を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・音声認識API利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 高トラフィックや利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AIインタビュアーのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログの設計・実装
- LLM API・音声認識API利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文字起こし・要約・レポート生成処理の安定実行基盤
- 高トラフィックに耐えるAPI・DB・キャッシュ設計
- プロダクト利用状況を可視化する管理画面・ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
【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。
AIインタビュアーは、インタビュー・ヒアリング・面談・調査業務をAIで支援する新規プロダクトです。
LLM・音声認識・対話AIを活用した体験価値が中核となる一方で、プロダクトが複数企業・複数ユーザーに安定して使われ続けるためには、堅牢なWebアプリケーション基盤が不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、運用性の高いWeb基盤づくりを担っていただきます。
AIインタビュアーを「便利なAI機能」から「企業が安心して使い続けられるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーは、会話データ・音声データ・回答データ・分析結果など、機密性の高い情報を扱うプロダクトです。
そのため、プロダクト設計においては、AI体験の良さだけでなく、企業利用に耐えるセキュリティ、データ管理、権限管理、監査性、可用性が重要です。
また、AIインタビューでは、文字起こし、要約、分析、レポート生成など、時間のかかる処理や外部AI APIとの連携が多く発生します。これらを安定して処理するためには、非同期処理、ジョブ管理、リトライ制御、ログ設計、コスト管理が必要になります。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・ユーザー単位の権限管理
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 高トラフィック時のスケーラビリティ
- 監視・ログ・監査ログの整備
- プロダクト利用状況の可視化
◼️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Webアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 音声データ、文字起こしデータ、回答データ、分析結果を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・音声認識API利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 高トラフィックや利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AIインタビュアーのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログの設計・実装
- LLM API・音声認識API利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文字起こし・要約・レポート生成処理の安定実行基盤
- 高トラフィックに耐えるAPI・DB・キャッシュ設計
- プロダクト利用状況を可視化する管理画面・ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
【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 |
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