TypeScript×受託開発企業のリモートワーク転職・求人情報一覧 -3ページ目
110件中 21件～30件
株式会社システムアイ
【首都圏ハイブリッド/フルスタックエンジニア/開発3年以上】言語不問/フルフレックス◎ のリモートワーク求人
フルフレックス×リモート/AIを積極的に活用しSDD（仕様駆動開発）に取り組んでいます！
～AIを活用し、顧客に寄り添った柔軟な技術選定・提案を支えるエンジニアを目指す方を求めています～
B2Cから業務アプリケーションまで様々なシステム開発を上流からリリースまでワンストップに提案するシステム開発会社です。
■お仕事内容
フロント/バックエンド〜インフラレイヤまで全領域にわたるシステム開発プロジェクトにおいて
下記工程を経験に応じてお任せしていきます。
＜業務イメージ[雇用直後]＞
・技術調査及び検討（顧客提案および要件定義等の為）
・基本設計以降の設計業務全般
・実装～テスト
・品質管理（ソースコードレビュー等）
・会社の定める業務
■当社の特徴
【開発スタイルなど】
当社では、SDD（仕様駆動開発）に重きを置き、案件の特徴に応じて、
ウォーターフォール/アジャイルの開発手法を柔軟に選択。
フロントエンド/バックエンド/モバイルと横断的に開発に従事したり、クラウド領域に特化して
基盤構築を担当したりなどを各自の能力・志向に合わせて柔軟にチーム体制を作っています。
▼当社ではご本人の希望を尊重！
技術的・工程的にスキルアップにつながると思うプロジェクトを優先してアサイン。
皆さんのスキルアップを実務経験を積んでいただくことで実現しようと努力しています。
▼育成支援制度の充実！
書籍購入費用100%負担や外部研修参加自由、1on1の実施や社内勉強会の開催など
主体的なエンジニアの成長意欲を支援する仕組みを年々充実させています。
2025年からは「PMチョットデキル研修」を開始。当社の目指すPM像は、
単なるプロジェクト管理に留まらず、お客様の課題解決をリードするコンサルティング能力も求められるため、
代表自らが講師として半年間・40時間越えの研修を実施中。
▼積極的に生成AIやツールを導入可能！
当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。
新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。
良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。
▼顧客にとって最適な提案を！
新しい技術・レガシーでも良い技術を組み合わせて顧客によいシステムを提供したいという気持ちを大切にしています。
【特徴】
▼ストリスフリーな環境をできる限り提供
ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で
入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。
一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。
社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。
品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。
▼フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能
コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、コロナ禍を終了後も環境は推進していく予定です。
【業務の変更の範囲】
無
～AIを活用し、顧客に寄り添った柔軟な技術選定・提案を支えるエンジニアを目指す方を求めています～
B2Cから業務アプリケーションまで様々なシステム開発を上流からリリースまでワンストップに提案するシステム開発会社です。
■お仕事内容
フロント/バックエンド〜インフラレイヤまで全領域にわたるシステム開発プロジェクトにおいて
下記工程を経験に応じてお任せしていきます。
＜業務イメージ[雇用直後]＞
・技術調査及び検討（顧客提案および要件定義等の為）
・基本設計以降の設計業務全般
・実装～テスト
・品質管理（ソースコードレビュー等）
・会社の定める業務
■当社の特徴
【開発スタイルなど】
当社では、SDD（仕様駆動開発）に重きを置き、案件の特徴に応じて、
ウォーターフォール/アジャイルの開発手法を柔軟に選択。
フロントエンド/バックエンド/モバイルと横断的に開発に従事したり、クラウド領域に特化して
基盤構築を担当したりなどを各自の能力・志向に合わせて柔軟にチーム体制を作っています。
▼当社ではご本人の希望を尊重！
技術的・工程的にスキルアップにつながると思うプロジェクトを優先してアサイン。
皆さんのスキルアップを実務経験を積んでいただくことで実現しようと努力しています。
▼育成支援制度の充実！
書籍購入費用100%負担や外部研修参加自由、1on1の実施や社内勉強会の開催など
主体的なエンジニアの成長意欲を支援する仕組みを年々充実させています。
2025年からは「PMチョットデキル研修」を開始。当社の目指すPM像は、
単なるプロジェクト管理に留まらず、お客様の課題解決をリードするコンサルティング能力も求められるため、
代表自らが講師として半年間・40時間越えの研修を実施中。
▼積極的に生成AIやツールを導入可能！
当社ではプロジェクトにより使う生成AIやツールを自分たちで判断していただいています。
新しいものを導入したい場合は社内で相談をしていただけると柔軟に検討可能です。
良いものは積極的に取り入れていく思考を持っているため、新しいものへの導入障壁がかなり低い会社となります。
▼顧客にとって最適な提案を！
新しい技術・レガシーでも良い技術を組み合わせて顧客によいシステムを提供したいという気持ちを大切にしています。
【特徴】
▼ストリスフリーな環境をできる限り提供
ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。開発標準PCのメモリは最低32GB以上で
入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。
一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。
社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。
品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。
▼フルフレックス×リモートワーク主体のフレキシブルな働き方が可能
コロナに関係なくリモートワークを推進してきた当社なので、コロナ禍を終了後も環境は推進していく予定です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 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： フルフレックスタイム制
コアタイム：なし
標準労働時間：8時間
フレキシブルタイム：7:00～22:00
※残業は月平均15時間程度です
※プロジェクト、繁忙期に応じて勤務時間が多少異なります
※少数（2％程度）ですが、派遣契約のプロジェクトもあり、その際はフルフレックスの対象社員から外れる形になります。派遣終了後に再度、フルフレックス適応になります。
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均14時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
1996年に神奈川県横浜市で設立して以来、銀行系のシステム開発に強みを持って成長をしてきた当社は、富士通のコアパートナーとして政府系金融機関のプロジェクトなどにも多数参画してきました。そこで得たノウハウを生かしつつお客様にとってよりベストエフォートなシステム・サービスのご提供をするため、近年はPWA（Progressive Web Apps)やFintech、AIなど海外で利用されている先端技術の適用・R&D（研究開発）に力を注いでいます。2019年にSHIFTグループへと参画したことが新しい技術領域への挑戦の追い風となり、ますます多くの業種のお客様からご依頼を頂けるようになりました。
そんな当社ではフルスタックエンジニアを育てていきたいと考えていますが、本人の志向・適性に合わない仕事を無理にさせるのではなく、あくまで一人ひとりの能力を伸ばす支援を行うことを重視しています。マネジメントに興味がある人の中には、20代で要件定義に携っている方もいますし、技術を武器に活躍したいと考える人には希望に適したプロジェクトをお任せしています。バックエンド、フロントエンドの開発だけでなく、AWS、Azureなどを用いたクラウドインフラの開発も増えてきており、当社で描けるキャリアは様々です。 |
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| 設立年数 | 31年 | 従業員数 | 376人 |
株式会社モンスターラボ
【フルリモート★上流～一気通貫】FullCycleエンジニア！上流SE★最先端のAI×DXコンサルで社会貢献！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
AI、MaaS、FinTech、IoT、VRなど多岐にわたる最新テクノロジーを活用した革新的なサービスや
製品の新規企画から開発までのプロセスをリードし、AI駆動開発の価値を最大化するとともに、
要件定義から設計、実装、テスト、デプロイ、運用までの全工程を担当し、プロジェクトの成功に貢献する
FullCycleエンジニアとして活躍いただきます。
AI駆動開発の一般化に伴い、FullCycle開発チームを立ち上げたばかりで、
チーム作りから一緒に活動していただきます。
また、プロジェクトでは従来の技術領域を越えて、より幅広くプロジェクト内で活躍していただきます。
＜業務イメージ＞
【フルサイクル開発】
・要件定義から運用まで、プロダクト開発の全工程を担当
・フルスタックエンジニアとして、自身の専門分野を超えて、プロジェクトの成功に向けたリーダーシップを発揮
・CI/CDパイプラインの構築やデプロイ戦略の策定・実行
・サービスの安定運用と継続的な改善を推進
【プロジェクトリード】
・社内のプロジェクトマネージャー、ディレクター、デザイナーと連携し、技術面からビジネス成功を推進
・テックリードとして、プロジェクトの技術的方向性を決定し、開発チームを指導
・国内およびベトナム拠点を中心とした開発チームを統括
【AI駆動開発の推進】
・AIアシストやAIエージェントを活用した要件定義/設計/実装/テストを含む幅広い業務の効率化
・Claude Code、Cursor、Windsurfなどの最新AI開発ツールの評価と活用推進
・Bolt.newやDevinといったAIエージェントの実践的な活用
【開発実績】https://monstar-lab.com/work
■募集背景
新規チーム（FullCycle開発チーム）立ち上げのため
■魅力ポイント
・LLMを活用したAI駆動開発のパイオニアとして業界をリードする経験を積める
・FullCycle開発チームの立ち上げ段階からチーム作りに参画できる
・AI駆動によるフルサイクルエンジニアとしてのノウハウを社内に広め、組織の成長に貢献する役割を担える
・要件定義から運用まで、プロダクト開発の全工程の実践経験を積むことができる
■キャリアパス
・幅広いキャリアパス
・エンジニアリングマネージャやスペシャリストなどのキャリアパスも希望により拓けます
・ソリューションアーキテクトやプロジェクトマネージャーとしてのキャリアパスも希望により拓けます
・エンジニアリングはもちろん、組織づくりにも関われます
■評価の仕組み
【等級評価】
モンスターラボでは半期に一度、貢献を通じて確認された成果や能力やスキルの棚卸を実施し
給与改定を実施しています。等級は各等級に期待される以下に関する項目によって決定しています。
①スキル
②スタンス
③プロジェクトパフォーマンス
④①~③の事業戦略への貢献
■組織構成・配属先
Practice & Innovation_JP Techチーム
■入社後キャリアサポート
・メンター制度
入社後、先輩社員が1on1でサポートします。
1on1を実施しながら日頃の業務やキャリア形成の相談が可能です
・オンボーディングサポート
・キャリアカウンセリング
■記事
テックブログ：https://engineering.monstar-lab.com/jp/
Monstarlab Blog：https://monstar-lab.com/dx/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
AI、MaaS、FinTech、IoT、VRなど多岐にわたる最新テクノロジーを活用した革新的なサービスや
製品の新規企画から開発までのプロセスをリードし、AI駆動開発の価値を最大化するとともに、
要件定義から設計、実装、テスト、デプロイ、運用までの全工程を担当し、プロジェクトの成功に貢献する
FullCycleエンジニアとして活躍いただきます。
AI駆動開発の一般化に伴い、FullCycle開発チームを立ち上げたばかりで、
チーム作りから一緒に活動していただきます。
また、プロジェクトでは従来の技術領域を越えて、より幅広くプロジェクト内で活躍していただきます。
＜業務イメージ＞
【フルサイクル開発】
・要件定義から運用まで、プロダクト開発の全工程を担当
・フルスタックエンジニアとして、自身の専門分野を超えて、プロジェクトの成功に向けたリーダーシップを発揮
・CI/CDパイプラインの構築やデプロイ戦略の策定・実行
・サービスの安定運用と継続的な改善を推進
【プロジェクトリード】
・社内のプロジェクトマネージャー、ディレクター、デザイナーと連携し、技術面からビジネス成功を推進
・テックリードとして、プロジェクトの技術的方向性を決定し、開発チームを指導
・国内およびベトナム拠点を中心とした開発チームを統括
【AI駆動開発の推進】
・AIアシストやAIエージェントを活用した要件定義/設計/実装/テストを含む幅広い業務の効率化
・Claude Code、Cursor、Windsurfなどの最新AI開発ツールの評価と活用推進
・Bolt.newやDevinといったAIエージェントの実践的な活用
【開発実績】https://monstar-lab.com/work
■募集背景
新規チーム（FullCycle開発チーム）立ち上げのため
■魅力ポイント
・LLMを活用したAI駆動開発のパイオニアとして業界をリードする経験を積める
・FullCycle開発チームの立ち上げ段階からチーム作りに参画できる
・AI駆動によるフルサイクルエンジニアとしてのノウハウを社内に広め、組織の成長に貢献する役割を担える
・要件定義から運用まで、プロダクト開発の全工程の実践経験を積むことができる
■キャリアパス
・幅広いキャリアパス
・エンジニアリングマネージャやスペシャリストなどのキャリアパスも希望により拓けます
・ソリューションアーキテクトやプロジェクトマネージャーとしてのキャリアパスも希望により拓けます
・エンジニアリングはもちろん、組織づくりにも関われます
■評価の仕組み
【等級評価】
モンスターラボでは半期に一度、貢献を通じて確認された成果や能力やスキルの棚卸を実施し
給与改定を実施しています。等級は各等級に期待される以下に関する項目によって決定しています。
①スキル
②スタンス
③プロジェクトパフォーマンス
④①~③の事業戦略への貢献
■組織構成・配属先
Practice & Innovation_JP Techチーム
■入社後キャリアサポート
・メンター制度
入社後、先輩社員が1on1でサポートします。
1on1を実施しながら日頃の業務やキャリア形成の相談が可能です
・オンボーディングサポート
・キャリアカウンセリング
■記事
テックブログ：https://engineering.monstar-lab.com/jp/
Monstarlab Blog：https://monstar-lab.com/dx/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 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： Gradeに応じて労働時間制度が異なる。
Grade3以上：裁量労働制
※9:30始業、18:30終業を基本とし、労働者の決定に委ねる。
働き方： 裁量労働制 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 |
「多様性を活かし、テクノロジーで世界を変える」をミッションに、カルチャー、国籍、バックグラウンドに関係なく志の高い人材がチーム一丸となって、イノベーティブなサービスや事業を生み出していくグローバルテックカンパニーとなることを目指している企業です。
|
||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 1,200人 |
株式会社モンスターラボ
【フルリモート★上流～一気通貫】AI開発エンジニア！最先端のAI×DXコンサルで社会貢献！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
AI、MaaS、FinTech、IoT、VRなど多岐にわたる最新テクノロジーを活用した革新的なサービスや
製品の新規企画から開発までのプロセスをリードし、AI駆動開発の価値を最大化するとともに、
従来型のエンジニアの10倍の生産性を発揮できるすごい（卓越した、超効率的な、最先端な、革命的な、異次元な）
AI人材として活躍していただきます。
＜業務イメージ＞
・AIアシストやAIエージェントを活用した要件定義/設計/実装/テストを含む幅広い業務の効率化
・CursorやWindsurfといったIDE、Bolt.newやDevinといったエージェントなどのAI駆動開発サービスの評価と活用推進
・社内のプロジェクトマネージャー、ディレクター、デザイナーと連携し、技術面からビジネス成功を推進
・テックリードとして、プロジェクトの技術的方向性を決定し、開発チームを指導
・フルスタックエンジニアとして、国内またベトナム拠点を中心とした開発チームを統括し、
プロジェクトを成功に導く
・自身の専門分野を超えて、プロジェクトの成功に向けたリーダーシップを発揮
・設計・開発だけでなく、CI/CDパイプラインの構築やデプロイ戦略の策定・実行までを担い、
サービスの安定運用と継続的な改善を推進。
【開発実績】https://monstar-lab.com/work
■募集背景
事業拡大に向けた増員
■魅力ポイント
・LLMを活用した新しい開発手法を構築し、業界をリードする経験を積める
・AI駆動開発のノウハウを社内に広め、組織の成長に貢献する役割を担える
・AIエージェント開発の実務経験を通じて、最先端の技術革新に直接関与できる
■キャリアパス
・幅広いキャリアパス
・エンジニアリングマネージャやスペシャリストなどのキャリアパスも希望により拓けます
・エンジニアリングはもちろん、組織づくりにも関われます
■評価の仕組み
【等級評価】
モンスターラボでは半期に一度、貢献を通じて確認された成果や能力やスキルの棚卸を実施し
給与改定を実施しています。等級は各等級に期待される以下に関する項目によって決定しています。
①スキル
②スタンス
③プロジェクトパフォーマンス
④①~③の事業戦略への貢献
■配属先
Practice & Innovation_JP Techチーム
■入社後キャリアサポート
・メンター制度
入社後、先輩社員が1on1でサポートします。
1on1を実施しながら日頃の業務やキャリア形成の相談が可能です
・オンボーディングサポート
・キャリアカウンセリング
■記事
Monstarlab Blog：
https://monstar-lab.com/dx/
モンスターラボ、生成AIを活用した レガシーシステムを刷新する新サービスを提供開始：
https://monstar-lab.com/news/news_20231207
モンスターラボ、シンガポールマーケットにおいて AI駆動型PoC/MVP開発ソリューション『Monstar X』をリリース：
https://monstar-lab.com/news/news_20250227
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
AI、MaaS、FinTech、IoT、VRなど多岐にわたる最新テクノロジーを活用した革新的なサービスや
製品の新規企画から開発までのプロセスをリードし、AI駆動開発の価値を最大化するとともに、
従来型のエンジニアの10倍の生産性を発揮できるすごい（卓越した、超効率的な、最先端な、革命的な、異次元な）
AI人材として活躍していただきます。
＜業務イメージ＞
・AIアシストやAIエージェントを活用した要件定義/設計/実装/テストを含む幅広い業務の効率化
・CursorやWindsurfといったIDE、Bolt.newやDevinといったエージェントなどのAI駆動開発サービスの評価と活用推進
・社内のプロジェクトマネージャー、ディレクター、デザイナーと連携し、技術面からビジネス成功を推進
・テックリードとして、プロジェクトの技術的方向性を決定し、開発チームを指導
・フルスタックエンジニアとして、国内またベトナム拠点を中心とした開発チームを統括し、
プロジェクトを成功に導く
・自身の専門分野を超えて、プロジェクトの成功に向けたリーダーシップを発揮
・設計・開発だけでなく、CI/CDパイプラインの構築やデプロイ戦略の策定・実行までを担い、
サービスの安定運用と継続的な改善を推進。
【開発実績】https://monstar-lab.com/work
■募集背景
事業拡大に向けた増員
■魅力ポイント
・LLMを活用した新しい開発手法を構築し、業界をリードする経験を積める
・AI駆動開発のノウハウを社内に広め、組織の成長に貢献する役割を担える
・AIエージェント開発の実務経験を通じて、最先端の技術革新に直接関与できる
■キャリアパス
・幅広いキャリアパス
・エンジニアリングマネージャやスペシャリストなどのキャリアパスも希望により拓けます
・エンジニアリングはもちろん、組織づくりにも関われます
■評価の仕組み
【等級評価】
モンスターラボでは半期に一度、貢献を通じて確認された成果や能力やスキルの棚卸を実施し
給与改定を実施しています。等級は各等級に期待される以下に関する項目によって決定しています。
①スキル
②スタンス
③プロジェクトパフォーマンス
④①~③の事業戦略への貢献
■配属先
Practice & Innovation_JP Techチーム
■入社後キャリアサポート
・メンター制度
入社後、先輩社員が1on1でサポートします。
1on1を実施しながら日頃の業務やキャリア形成の相談が可能です
・オンボーディングサポート
・キャリアカウンセリング
■記事
Monstarlab Blog：
https://monstar-lab.com/dx/
モンスターラボ、生成AIを活用した レガシーシステムを刷新する新サービスを提供開始：
https://monstar-lab.com/news/news_20231207
モンスターラボ、シンガポールマーケットにおいて AI駆動型PoC/MVP開発ソリューション『Monstar X』をリリース：
https://monstar-lab.com/news/news_20250227
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 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： Gradeに応じて労働時間制度が異なる。
Grade3以上：裁量労働制
※9:30始業、18:30終業を基本とし、労働者の決定に委ねる。
働き方： 裁量労働制 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 |
「多様性を活かし、テクノロジーで世界を変える」をミッションに、カルチャー、国籍、バックグラウンドに関係なく志の高い人材がチーム一丸となって、イノベーティブなサービスや事業を生み出していくグローバルテックカンパニーとなることを目指している企業です。
|
||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 1,200人 |
株式会社モンスターラボ
【フルリモート★上流～一気通貫】フルスタックエンジニア！最先端のAI×DXコンサルで社会貢献！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
クライアントのDXパートナーとして伴走し、ビジネス上の課題を特定し、通常では見えにくい課題の
本質を捉えながら、抽象を具体化していくための仮説立案や施策を決定していきます。
そして、課題を解決するソフトウェアのアーキテクチャを設計し、実現していく業務を担っていただきます。
＜業務イメージ＞
▼要件定義と管理
・アジャイル、ウォーターフォール、それぞれのアプローチに適した進行方法を見定め実行する。
・クライアントのビジネスを理解し、要件を引き出し、特定し、ドキュメント化する。
さらには要件のトレーサビリティや非機能要件を明確にする。
・スコープを明確にし、優先順位付けを行い管理する。競合する優先順位や対立を明確にして
関係者と交渉し、合意を得る。
・建設的な提案を行い、ステークホルダーからのインプットも促進して、活動がスムーズに
行われるようファシリテートする。
▼ソリューションアーキテクチャ
・クライアントの現在と未来のビジネスニーズを満たすようハイレベルのアーキテクチャを設計し、
関係者とのコミュニケーションを行った上で、チームでの設計や開発が円滑に進むようガイドする。
・スクラッチ開発、インフラ基盤、3rdパーティーサービス利用などを明確に定義する。
テック観点だけでなく、プロセス、組織、オペレーションモデルも含まれる。
・代替候補となる複数のアーキテクチャを、コスト、パフォーマンス、およびスケーラビリティーの
トレードオフを考慮して評価する。
・既存と未来のソリューションの互換性維持を保証するために、関連するアーキテクチャ、戦略、
ポリシー、標準やプラクティス（セキュリティを含む）を考慮して包括的な指針を提供する。
▼ソフトウェア設計
・ビジネスにおけるソフトウェアの適用範囲を明確にし、コンポーネントや
インターフェース（UIやAPIなど）を定義する。
・システムデザイン、設計標準、品質、実現可能性、拡張性や保守性といった制約を考慮した
システム設計プロセスのファシリテーションを行う。
・代替策とそのトレードオフの評価を行う。
・プロトタイプやシミュレーションのイテレーションを通じて意思決定を可視化する。
▼開発
・開発プロセスおよびテスト設計
・アーキテクチャを通して全体の技術要素から個別機能の実現可能性を調査し、
実装工程を円滑にするためのガイドラインや開発手法を策定する
・開発だけてなくテスト計画・項目立案や運用保守も含めたサービス全体の最適化を実現するための
プロセス設計を行う
【開発実績】
https://monstar-lab.com/work
■募集背景
事業拡大に向けた採用
■魅力ポイント
・最上流のビジネス検討フェーズからクライアントと伴走する形で案件に参画できる。
また、決められた要件や仕様をただ具体化していくだけでなく技術目線での最適解を
クライアントに提案するといった一般的なSIerとは異なる経験ができる
例：サービスにおける画面項目や機能面を利便性と実現性の両側面から
最適解をクライアントと検討し設計に落とし込む
例：現在の手法ではデータ通信料が肥大化するといったリスクをいち早く検知し、
データの格納先や流し方などソリューションとして解決策を提案する
・実装設計から共通モジュールや業務効率化ツールなどの開発ができる
・キャリア分岐が最も多いポジションで、実績やキャリア形成における思考性に応じて
PMへのキャリアシフトや、得意なテクノロジーを駆使するテックリード、アーキテクチャにおける
スペシャリスト...など ハンズオンにもハンズオフにもなれる
・新規事業の立ち上げがでキックオフMTGから参加が可能
・多様性を重視している会社
・プライム案件が９割以上でお客様との直でのコミュニケーションが取れる
・モダン技術での開発案件及び大手のクライアントがメイン
■キャリアパス
・IoT、クラウドサービス構築など、DX関連のニーズも急拡大しておりSoE領域へのリスキリングが
可能で異なる領域でも成長を目指せます
・技術バックグラウンドをもち、より上流から入るようなコンサルタントや開発PMとしてのキャリアも可能です
モンスターラボでは社員の目標に合わせてキャリア支援をしているのでキャリアパスは多様！
■評価の仕組み
【等級評価】
モンスターラボでは半期に一度、貢献を通じて確認された成果や能力やスキルの棚卸を実施し
給与改定を実施しています。等級は各等級に期待される以下に関する項目によって決定しています。
①スキル
②スタンス
③プロジェクトパフォーマンス
④①~③の事業戦略への貢献
■組織構成・配属先
Practice & Innovation_JP Techチーム
■入社後キャリアサポート
・メンター制度
入社後、先輩社員が1on1でサポートします。
1on1を実施しながら日頃の業務やキャリア形成の相談が可能です
・オンボーディングサポート
・キャリアカウンセリング
■記事
テックブログ：https://engineering.monstar-lab.com/jp/
Monstarlab Blog：https://monstar-lab.com/dx/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
クライアントのDXパートナーとして伴走し、ビジネス上の課題を特定し、通常では見えにくい課題の
本質を捉えながら、抽象を具体化していくための仮説立案や施策を決定していきます。
そして、課題を解決するソフトウェアのアーキテクチャを設計し、実現していく業務を担っていただきます。
＜業務イメージ＞
▼要件定義と管理
・アジャイル、ウォーターフォール、それぞれのアプローチに適した進行方法を見定め実行する。
・クライアントのビジネスを理解し、要件を引き出し、特定し、ドキュメント化する。
さらには要件のトレーサビリティや非機能要件を明確にする。
・スコープを明確にし、優先順位付けを行い管理する。競合する優先順位や対立を明確にして
関係者と交渉し、合意を得る。
・建設的な提案を行い、ステークホルダーからのインプットも促進して、活動がスムーズに
行われるようファシリテートする。
▼ソリューションアーキテクチャ
・クライアントの現在と未来のビジネスニーズを満たすようハイレベルのアーキテクチャを設計し、
関係者とのコミュニケーションを行った上で、チームでの設計や開発が円滑に進むようガイドする。
・スクラッチ開発、インフラ基盤、3rdパーティーサービス利用などを明確に定義する。
テック観点だけでなく、プロセス、組織、オペレーションモデルも含まれる。
・代替候補となる複数のアーキテクチャを、コスト、パフォーマンス、およびスケーラビリティーの
トレードオフを考慮して評価する。
・既存と未来のソリューションの互換性維持を保証するために、関連するアーキテクチャ、戦略、
ポリシー、標準やプラクティス（セキュリティを含む）を考慮して包括的な指針を提供する。
▼ソフトウェア設計
・ビジネスにおけるソフトウェアの適用範囲を明確にし、コンポーネントや
インターフェース（UIやAPIなど）を定義する。
・システムデザイン、設計標準、品質、実現可能性、拡張性や保守性といった制約を考慮した
システム設計プロセスのファシリテーションを行う。
・代替策とそのトレードオフの評価を行う。
・プロトタイプやシミュレーションのイテレーションを通じて意思決定を可視化する。
▼開発
・開発プロセスおよびテスト設計
・アーキテクチャを通して全体の技術要素から個別機能の実現可能性を調査し、
実装工程を円滑にするためのガイドラインや開発手法を策定する
・開発だけてなくテスト計画・項目立案や運用保守も含めたサービス全体の最適化を実現するための
プロセス設計を行う
【開発実績】
https://monstar-lab.com/work
■募集背景
事業拡大に向けた採用
■魅力ポイント
・最上流のビジネス検討フェーズからクライアントと伴走する形で案件に参画できる。
また、決められた要件や仕様をただ具体化していくだけでなく技術目線での最適解を
クライアントに提案するといった一般的なSIerとは異なる経験ができる
例：サービスにおける画面項目や機能面を利便性と実現性の両側面から
最適解をクライアントと検討し設計に落とし込む
例：現在の手法ではデータ通信料が肥大化するといったリスクをいち早く検知し、
データの格納先や流し方などソリューションとして解決策を提案する
・実装設計から共通モジュールや業務効率化ツールなどの開発ができる
・キャリア分岐が最も多いポジションで、実績やキャリア形成における思考性に応じて
PMへのキャリアシフトや、得意なテクノロジーを駆使するテックリード、アーキテクチャにおける
スペシャリスト...など ハンズオンにもハンズオフにもなれる
・新規事業の立ち上げがでキックオフMTGから参加が可能
・多様性を重視している会社
・プライム案件が９割以上でお客様との直でのコミュニケーションが取れる
・モダン技術での開発案件及び大手のクライアントがメイン
■キャリアパス
・IoT、クラウドサービス構築など、DX関連のニーズも急拡大しておりSoE領域へのリスキリングが
可能で異なる領域でも成長を目指せます
・技術バックグラウンドをもち、より上流から入るようなコンサルタントや開発PMとしてのキャリアも可能です
モンスターラボでは社員の目標に合わせてキャリア支援をしているのでキャリアパスは多様！
■評価の仕組み
【等級評価】
モンスターラボでは半期に一度、貢献を通じて確認された成果や能力やスキルの棚卸を実施し
給与改定を実施しています。等級は各等級に期待される以下に関する項目によって決定しています。
①スキル
②スタンス
③プロジェクトパフォーマンス
④①~③の事業戦略への貢献
■組織構成・配属先
Practice & Innovation_JP Techチーム
■入社後キャリアサポート
・メンター制度
入社後、先輩社員が1on1でサポートします。
1on1を実施しながら日頃の業務やキャリア形成の相談が可能です
・オンボーディングサポート
・キャリアカウンセリング
■記事
テックブログ：https://engineering.monstar-lab.com/jp/
Monstarlab Blog：https://monstar-lab.com/dx/
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 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： Gradeに応じて労働時間制度が異なる。
Grade3以上：裁量労働制
※9:30始業、18:30終業を基本とし、労働者の決定に委ねる。
働き方： 裁量労働制 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 |
「多様性を活かし、テクノロジーで世界を変える」をミッションに、カルチャー、国籍、バックグラウンドに関係なく志の高い人材がチーム一丸となって、イノベーティブなサービスや事業を生み出していくグローバルテックカンパニーとなることを目指している企業です。
|
||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 1,200人 |
株式会社Finatextホールディングス
★【首都圏ハイブリ～フルリモ／QAエンジニア（クレジット事業）／ソフトウェア開発におけるテスト経験（計画・設計・実施・報告）】金融サービスを提供するSaaS企業｜テスト方針・計画策定から携われるアジャイルQAエンジニア のリモートワーク求人
仕事概要
■Finatextグループとは
Finatextグループは、「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、SaaS型の金融基幹システムの提供を通じて「組込型金融（エンベデッドファイナンス）」を可能にするFintech企業です。金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービスの参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。
金融サービスのあるべき姿をユーザー視点から見直し、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する「株式会社Finatext」、オルタナティブデータ解析サービスの「株式会社ナウキャスト」、証券ビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラス」、次世代型デジタル保険の「スマートプラス少額短期保険株式会社」といった事業会社を擁しており、多様な事業に携われる機会がございます。
■提供しているプロダクト
- SaaS型クレジット基幹システム「Crest」
- クレジットライセンス取得サポートサービス
- クレジットBPOサービス
- Crestエンベデッドファイナンスサービス
■クレジット事業について
Finatextのクレジット事業ではCrestと呼ばれるクレジット分野（レンディング・分割払い・BNPL）におけるSaaSを開発・提供しています。Crestはクレジットサービスの提供元である銀行・消費者金融・ショッピングクレジットなどの「クレジットサービス提供会社」と、クレジットサービスを自社サービスと組み合わせて提供したい事業会社の双方に以下の様な価値を提供する、「クレジットサービスにおけるShopify」のようなプラットフォームを目指しています。
①「クレジットサービス提供会社」への提供価値
Crestを利用することで、紙等を通じたオペレーションが中心である既存プロセスを改善し、クラウド完結での業務を可能にします。これを通じて安価かつ柔軟に、新しいクレジットサービスへの挑戦が可能になります。また、サービスローンチ後もアジャイルにクレジットサービスの改善を行えます。
②事業会社への提供価値
Crestを利用することで、簡単に自社サービスにクレジットサービスを組み込むことができるようになり、自社PFの活性化や中～高価格帯の商品の販売に寄与します。
Crestは「各社固有の業務プロセス」や「商品固有のロジック」などのクレジットサービス固有の煩雑な要件を、汎用利用を想定して作り込まれた設計とモダンなシステム構成により扱うことで、商品要件に紐づく開発・カスタマイズを最小限に留め、スピーディに提供することが可能になります。
これにより、より安価、便利、柔軟なシステムの提供を実現し、クレジットサービス会社や事業会社はユーザーに価値あるサービスを提供することに集中することできます。
■ポジションの魅力
・複雑なB2Bソフトウェア開発
→レンディングや割賦販売は、非常に複雑な業務を行うためのシステムであることに加え、関連する法令を遵守する必要があります。業界の専門家とともに、業務や法令を深く理解しながら開発を行うというチャレンジングかつエキサイティングな機会があります。
・多様なバックグラウンドを持ったメンバーとサービス開発で関われる。
→Finatext在籍者の9割以上は金融業界以外からの入社で、クレジット事業も金融以外のバックグラウンドから入社し活躍しているメンバーが揃っております。現在23名とコンパクトなチーム体制で裁量を持って開発に取り組める環境をご用意しています。
■クレジット事業メンバー
・大澤（クレジット事業責任者）
京都大学経済学部卒業。2016年より三井物産株式会社のICT事業本部にてFintech・BigData領域の国内外企業のM&A・海外進出及び、同領域の事業開発に従事。2021年よりPayPay株式会社の金融事業戦略本部にて、PayPayとグループ銀行・証券・カード会社との新規事業開発に従事。2023年に株式会社Finatextに参画し、2024年にクレジット事業責任者に就任。
・川島（Webエンジニア）
新卒でパラマウントベッドに入社後、機械設計に従事。その後、エンジニアに転身し、音声系AIスタートアップや金融スタートアップの立ち上げに参加。2023年からFinatextでクレジット事業のプラットフォーム開発・運用に取り組み、エンジニアチームのリーダーやスクラムマスターとして活動。
・梅林（Webディレクター）
新卒でインターネット専業の銀行に入社し、サービス企画・UI/UX設計・ディレクション・マーケティング等に従事。その後、大手のWEB企業でUI/UX設計やディレクションを磨き、大手流通グループ系の銀行で企画・UI/UX設計・マーケティングやビジネス戦略をリードしたのち、2021年9月にFinatextにジョイン。UI/UX設計やディレクションを中心に、サービス設計全般を担当。
・藤川（QAマネージャー）
新卒から銀行系のシステム開発に携わりフリーランスを経て、第三者検証会社2社に計8年ほど在籍。1社目はQAエンジニア・マネージャとしてグローバル案件・銀行の大規模アジャイル案件のテストチーム垂直立ち上げ、2社目はネットサービス・SI系のドメインを中心としたアカウントマネジメントに従事。2024年にFinatextにジョイン、品質保証全般のマネジメントを担当。
■業務内容
新規事業であるCredit事業では、新しいプラットフォームの新規開発と複数クライアントへのSaaSの提供を⾏っております。
その開発チームにおいて、社内・社外のクライアントと連携し、テストをはじめとする品質保証活動を行っていただきます。
テスト戦略に基づいたテスト方針と計画の策定、実施、進捗管理だけでなく、開発の上流⼯程から運用業務へも積極的に関わって頂くことを期待しています。
＜具体的な業務内容＞
・アジャイルQA：
QAエンジニアとして、スクラムチームの中で開発エンジニア（DEV）、プロダクトオーナー（PO）と協業し、テスト観点を提供したり素早く効率的にテストを実施することで未然にバグを防止する。
・テスト自動化の推進：
TEQ-QC（ベトナム拠点のQAエンジニア）と協業し、リグレッションテストを始めとしたAPIテスト、E2Eテストの自動化を進める。
・品質の可視化：
ダッシュボードやグラフを用いて、品質の状態や進捗状況を説明し、改善につなげる。
【業務の変更の範囲】
会社が定める業務の範囲
■Finatextグループとは
Finatextグループは、「金融を"サービス"として再発明する」をミッションに掲げ、SaaS型の金融基幹システムの提供を通じて「組込型金融（エンベデッドファイナンス）」を可能にするFintech企業です。金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービスの参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。
金融サービスのあるべき姿をユーザー視点から見直し、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する「株式会社Finatext」、オルタナティブデータ解析サービスの「株式会社ナウキャスト」、証券ビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラス」、次世代型デジタル保険の「スマートプラス少額短期保険株式会社」といった事業会社を擁しており、多様な事業に携われる機会がございます。
■提供しているプロダクト
- SaaS型クレジット基幹システム「Crest」
- クレジットライセンス取得サポートサービス
- クレジットBPOサービス
- Crestエンベデッドファイナンスサービス
■クレジット事業について
Finatextのクレジット事業ではCrestと呼ばれるクレジット分野（レンディング・分割払い・BNPL）におけるSaaSを開発・提供しています。Crestはクレジットサービスの提供元である銀行・消費者金融・ショッピングクレジットなどの「クレジットサービス提供会社」と、クレジットサービスを自社サービスと組み合わせて提供したい事業会社の双方に以下の様な価値を提供する、「クレジットサービスにおけるShopify」のようなプラットフォームを目指しています。
①「クレジットサービス提供会社」への提供価値
Crestを利用することで、紙等を通じたオペレーションが中心である既存プロセスを改善し、クラウド完結での業務を可能にします。これを通じて安価かつ柔軟に、新しいクレジットサービスへの挑戦が可能になります。また、サービスローンチ後もアジャイルにクレジットサービスの改善を行えます。
②事業会社への提供価値
Crestを利用することで、簡単に自社サービスにクレジットサービスを組み込むことができるようになり、自社PFの活性化や中～高価格帯の商品の販売に寄与します。
Crestは「各社固有の業務プロセス」や「商品固有のロジック」などのクレジットサービス固有の煩雑な要件を、汎用利用を想定して作り込まれた設計とモダンなシステム構成により扱うことで、商品要件に紐づく開発・カスタマイズを最小限に留め、スピーディに提供することが可能になります。
これにより、より安価、便利、柔軟なシステムの提供を実現し、クレジットサービス会社や事業会社はユーザーに価値あるサービスを提供することに集中することできます。
■ポジションの魅力
・複雑なB2Bソフトウェア開発
→レンディングや割賦販売は、非常に複雑な業務を行うためのシステムであることに加え、関連する法令を遵守する必要があります。業界の専門家とともに、業務や法令を深く理解しながら開発を行うというチャレンジングかつエキサイティングな機会があります。
・多様なバックグラウンドを持ったメンバーとサービス開発で関われる。
→Finatext在籍者の9割以上は金融業界以外からの入社で、クレジット事業も金融以外のバックグラウンドから入社し活躍しているメンバーが揃っております。現在23名とコンパクトなチーム体制で裁量を持って開発に取り組める環境をご用意しています。
■クレジット事業メンバー
・大澤（クレジット事業責任者）
京都大学経済学部卒業。2016年より三井物産株式会社のICT事業本部にてFintech・BigData領域の国内外企業のM&A・海外進出及び、同領域の事業開発に従事。2021年よりPayPay株式会社の金融事業戦略本部にて、PayPayとグループ銀行・証券・カード会社との新規事業開発に従事。2023年に株式会社Finatextに参画し、2024年にクレジット事業責任者に就任。
・川島（Webエンジニア）
新卒でパラマウントベッドに入社後、機械設計に従事。その後、エンジニアに転身し、音声系AIスタートアップや金融スタートアップの立ち上げに参加。2023年からFinatextでクレジット事業のプラットフォーム開発・運用に取り組み、エンジニアチームのリーダーやスクラムマスターとして活動。
・梅林（Webディレクター）
新卒でインターネット専業の銀行に入社し、サービス企画・UI/UX設計・ディレクション・マーケティング等に従事。その後、大手のWEB企業でUI/UX設計やディレクションを磨き、大手流通グループ系の銀行で企画・UI/UX設計・マーケティングやビジネス戦略をリードしたのち、2021年9月にFinatextにジョイン。UI/UX設計やディレクションを中心に、サービス設計全般を担当。
・藤川（QAマネージャー）
新卒から銀行系のシステム開発に携わりフリーランスを経て、第三者検証会社2社に計8年ほど在籍。1社目はQAエンジニア・マネージャとしてグローバル案件・銀行の大規模アジャイル案件のテストチーム垂直立ち上げ、2社目はネットサービス・SI系のドメインを中心としたアカウントマネジメントに従事。2024年にFinatextにジョイン、品質保証全般のマネジメントを担当。
■業務内容
新規事業であるCredit事業では、新しいプラットフォームの新規開発と複数クライアントへのSaaSの提供を⾏っております。
その開発チームにおいて、社内・社外のクライアントと連携し、テストをはじめとする品質保証活動を行っていただきます。
テスト戦略に基づいたテスト方針と計画の策定、実施、進捗管理だけでなく、開発の上流⼯程から運用業務へも積極的に関わって頂くことを期待しています。
＜具体的な業務内容＞
・アジャイルQA：
QAエンジニアとして、スクラムチームの中で開発エンジニア（DEV）、プロダクトオーナー（PO）と協業し、テスト観点を提供したり素早く効率的にテストを実施することで未然にバグを防止する。
・テスト自動化の推進：
TEQ-QC（ベトナム拠点のQAエンジニア）と協業し、リグレッションテストを始めとしたAPIテスト、E2Eテストの自動化を進める。
・品質の可視化：
ダッシュボードやグラフを用いて、品質の状態や進捗状況を説明し、改善につなげる。
【業務の変更の範囲】
会社が定める業務の範囲
| 想定年収 | 600 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
株式会社Finatext（Finatext Ltd.）は、金融サービスの開発やビックデータ解析を手掛けるベンチャー企業だ。設立は2013年12月で、台湾、ベトナム、イギリス、スリランカでも事業を展開しております。
グループとして3つの事業を展開し、Finatext（フィナテキスト）はその中核としてリテール向けモバイルサービスや投資関連アルゴリズムなどを提供しております。累計200万DLを越える投資コミュニティアプリの開発・運営も行っております。2016年8月に経営統合したNowcast（ナウキャスト）は、機関投資家向けにビッグデータ解析サービスを提供しております。2017年3月に設立された新しい証券会社、Smartplus（スマートプラス）では、次世代証券プラットフォームの確立と、個人投資家がそれぞれのライフシーンで投資を行うことができるモバイル事業を行っております。 |
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| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 324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・機械学習エンジニア/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
【募集背景】
事業成長による増員募集です。
製造業をはじめ日本を代表するエンタープライズ企業のお客様からのご依頼が増え、PoC だけでなく本開発・運用まで見据えた長期的な協業が多くなっており、有償契約は創業2年で累計100件にのぼります。
また、特許・図面・技能伝承など、製造業特化の新しいプロダクト領域も次々に立ち上がりつつあります。
こうした事業の広がりに伴い、AIモデル開発を担うエンジニアの活躍機会が大きく増えている状況です。
より多様な案件に応えられる体制をつくるため、今回、新たにAIエンジニアをお迎えしたいと考えています。
【仕事内容の概要】
本ポジションは、PoC で検証された AI モデルを「実際の業務やプロダクトで価値を出す形」に仕上げることに主軸を置いた AI エンジニアポジションです。
PoC フェーズでは、AI PM とともに
課題整理
モデル選定
プロトタイプ実装
精度検証
など、本開発を見据えた価値検証に実戦ベースで関わります。
本開発では Web エンジニアと連携し、AI モデルをアプリケーションや現場業務に統合するフェーズにも踏み込みます。
特に製造業領域では、点検記録・図面・手書き情報など多様なデータを扱うため、データ処理からモデル改善、推論基盤構築まで幅広いスキルが求められます。
小規模で動くプロジェクトが多く、自分のアウトプットがそのままプロダクトの価値に直結する環境です。
裁量が大きい分、実務を通して一気に経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
案件は少人数のクロスファンクショナルチームで進行し、平均的な規模の案件で
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC：PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発ではWebエンジニアと連携したAI機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI エンジニアは、AI PM・Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。
PoC 段階では AI PM と共に問題設定・検証を行い、京大・松尾研を中心とした学生インターンと並走しながらモデル開発を進めます。
本開発フェーズではWebエンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能をプロダクトとして統合する経験を積むことができます。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長による増員募集です。
製造業をはじめ日本を代表するエンタープライズ企業のお客様からのご依頼が増え、PoC だけでなく本開発・運用まで見据えた長期的な協業が多くなっており、有償契約は創業2年で累計100件にのぼります。
また、特許・図面・技能伝承など、製造業特化の新しいプロダクト領域も次々に立ち上がりつつあります。
こうした事業の広がりに伴い、AIモデル開発を担うエンジニアの活躍機会が大きく増えている状況です。
より多様な案件に応えられる体制をつくるため、今回、新たにAIエンジニアをお迎えしたいと考えています。
【仕事内容の概要】
本ポジションは、PoC で検証された AI モデルを「実際の業務やプロダクトで価値を出す形」に仕上げることに主軸を置いた AI エンジニアポジションです。
PoC フェーズでは、AI PM とともに
課題整理
モデル選定
プロトタイプ実装
精度検証
など、本開発を見据えた価値検証に実戦ベースで関わります。
本開発では Web エンジニアと連携し、AI モデルをアプリケーションや現場業務に統合するフェーズにも踏み込みます。
特に製造業領域では、点検記録・図面・手書き情報など多様なデータを扱うため、データ処理からモデル改善、推論基盤構築まで幅広いスキルが求められます。
小規模で動くプロジェクトが多く、自分のアウトプットがそのままプロダクトの価値に直結する環境です。
裁量が大きい分、実務を通して一気に経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
案件は少人数のクロスファンクショナルチームで進行し、平均的な規模の案件で
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC：PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発ではWebエンジニアと連携したAI機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI エンジニアは、AI PM・Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。
PoC 段階では AI PM と共に問題設定・検証を行い、京大・松尾研を中心とした学生インターンと並走しながらモデル開発を進めます。
本開発フェーズではWebエンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能をプロダクトとして統合する経験を積むことができます。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 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： ◼︎勤務時間
フレックスタイム制（コアタイム：なし）
- フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均10時間～20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プロジェクトマネージャー/AI/機械学習モデルの開発経験＆AI プロジェクトにおけるPM経験】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
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定（モデル／アーキテクチャ）
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC：AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM／RAG／画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定（モデル／アーキテクチャ）
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC：AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM／RAG／画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： ◼︎勤務時間
フレックスタイム制（コアタイム：なし）
- フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均10時間～20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/フルスタックエンジニア/PythonまたはTypeScriptを用いた開発経験3年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア（フルスタック）を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API／画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC：PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア（フルスタック）を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API／画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC：PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット（特許調査・翻訳支援プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー（技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト）
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 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： ◼︎勤務時間
フレックスタイム制（コアタイム：なし）
- フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均10時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社ストラテジーアンドパートナー
【地方フルリモ・首都圏ハイブリ/東京/日本の教育を変えるエンジニア/HTML・CSS・JavaScript基礎＆いずれかの言語での開発経験（経験年数不問）】AI×教育で社会を変える挑戦に、あなたの技術を！未来の教育を創る最先端AI技術を駆使した教育プラットフォーム開発企業！ のリモートワーク求人
【募集背景】
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
＜社会背景＞
日本の教育危機（読解力・論理的思考力の低下）
AI時代のスキル変革
＜使命＞
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
＜理念＞
「早く仕事を辞めよう」＝義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア＝アスリート（フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える）
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力（忍耐力・協調性・批判的思考）を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
＜技術スタック＞
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発（https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU）
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます：
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
＜技術スタック＞ フロントエンド：React.js、TypeScript • バックエンド：golang、• AI/ML：OpenAI API、Lama • データベース：MySQL • インフラ：AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
＜技術スタック＞ Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます：
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
＜技術環境＞ 分散処理：Apache Spark、Kafka • クラウド：AWS各種サービス（Lambda、S3、EC2など） • 自動化：CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
＜働き方＞
90％リモートワーク：自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化：「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア＝アスリート育成：技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
＜開発アプローチ＞
アジャイル開発＋継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
＜チーム体制＞
クロスファンクショナル（エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト）
スキルチェックツールで成長を可視化
＜成長支援＞
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後：環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月：機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜：テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事（教育課題解決）
最先端技術に触れられる環境（生成AI、LLM、マルチモーダルAI）
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援（技術＋メンタル＋フィジカル）
【入社実績】
• Kさん（26歳）：未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん（25歳）：大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア（SAA資格保有）として活躍中
• Mさん（26歳）：入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん（26歳）: 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん（28歳）: 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト（SAA）の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景：教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査（PISA）では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
（ https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ ）
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命：日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか？それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割：技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦：AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます：
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念：「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア＝アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか？
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
＜社会背景＞
日本の教育危機（読解力・論理的思考力の低下）
AI時代のスキル変革
＜使命＞
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
＜理念＞
「早く仕事を辞めよう」＝義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア＝アスリート（フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える）
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力（忍耐力・協調性・批判的思考）を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
＜技術スタック＞
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発（https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU）
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます：
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
＜技術スタック＞ フロントエンド：React.js、TypeScript • バックエンド：golang、• AI/ML：OpenAI API、Lama • データベース：MySQL • インフラ：AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
＜技術スタック＞ Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます：
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
＜技術環境＞ 分散処理：Apache Spark、Kafka • クラウド：AWS各種サービス（Lambda、S3、EC2など） • 自動化：CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
＜働き方＞
90％リモートワーク：自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化：「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア＝アスリート育成：技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
＜開発アプローチ＞
アジャイル開発＋継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
＜チーム体制＞
クロスファンクショナル（エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト）
スキルチェックツールで成長を可視化
＜成長支援＞
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後：環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月：機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜：テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事（教育課題解決）
最先端技術に触れられる環境（生成AI、LLM、マルチモーダルAI）
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援（技術＋メンタル＋フィジカル）
【入社実績】
• Kさん（26歳）：未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん（25歳）：大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア（SAA資格保有）として活躍中
• Mさん（26歳）：入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん（26歳）: 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん（28歳）: 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト（SAA）の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景：教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査（PISA）では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
（ https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ ）
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命：日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか？それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割：技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦：AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます：
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念：「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア＝アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか？
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
| 想定年収 | 360 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 従業員数 | 8人 | ||
株式会社FCCテクノ
【福岡ハイブリッド／システムエンジニア（技術リーダー候補）／言語不問・サブリーダー経験のある方】63年の歴史を持つ独立系SIで自由度高く活躍｜プライム比率8割｜幅広い業界×モダン技術でキャリアアップ！ のリモートワーク求人
■仕事内容
エネルギー・インフラ・金融・卸売・小売など、幅広い領域において、お客様のニーズに応じたソフトウェア開発に携わっていただきます。
また、直近では「品質向上・技術力強化」にも力を入れており、チームメンバーへの技術的支援もお任せいたします。
独立系SIのため、柔軟に意見を取り入れることができ、自由度高くご活躍いただけます。
ご希望の場合は、顧客折衝、ITコンサルティング、チームマネジメントに携わっていただくことも可能です。
具体的には…
・ソフトウェアの開発（要件定義・設計・開発 いずれも経験できる案件あり。ご経験とご希望を考慮してアサイン）
・新規・既存クライアントへの、システム導入やシステム刷新等の提案（ご希望を考慮してアサイン）
・チームメンバーの各種レビューと課題解決サポート（レビューは主に詳細設計以降）
こんな方にオススメ！
・チームで協力し合ってプロジェクトを進めていくことに興味のある方
・上流工程（要件定義やコンサルティング等）にチャレンジしながらキャリアを築いていきたい方
■案件事例
大手エネルギー企業様（愛知）
- 概要：5～10程度のプロジェクトがあり、事務業務や人事考課等の効率化を目的とした各種システム開発
- 開発環境・言語等：C＃、Python、JavaScript、FastAPI、SpreadJS、ExcelVBA等
- 関与フェーズ：要件定義～開発・テスト
- PJ人数：プロジェクトごとに2名～10名程度
物流系ソフトウェアプロバイター企業様（福岡）
- 概要：物流・倉庫自動化システムの開発
- 開発環境・言語等：Java、TypeScript、VB等
- 関与フェーズ：要件定義～開発・テスト
- PJ人数：5～10名程度
園芸用品卸企業様（福岡）
- 概要：DX推進のコンサルティングおよび、解決策としての各種システム開発（ペーパーレス・営業管理・在庫管理等）
- 開発環境・言語等：kintone、Javascript等
- 関与フェーズ：コンサルティング・要件定義～開発・テスト
- PJ人数：小プロジェクトごとに3名～6名程度
■職場環境
- 案件：8(一次請け)：2(二次受け) ※自社開発は現時点でスポット的
- 案件へのアサイン：チーム状況・ご経験・スキルを考慮してアサイン
- フレックスタイム制度あり、プロジェクトに応じて柔軟にリモートワークも可能（頻度や利用回数などの制限なし/部門平均のリモート率50%）
- 副業・兼業も一定条件により可能
■配属予定チーム
- 配属予定チーム：10名程度のチームを構成し、チームにおける技術リーダーあるいはリーダーに近いポジションを担っていただく想定です。
- チームの想定メンバー：Manager1～2名 / Assistant Manager 2～3名 / Associate＆Senior Associate 5～7名
■募集背景
2021年、私たちは新たな挑戦としてWeb開発・ローコード開発・コンサルティングのチームを立ち上げました。
既存のお客様に加えて新規の取引も着実に増加し、更なる飛躍の時を迎えています。
これまではメンバーの「個の力」に頼る部分が多かったのですが、今後はチームとして大きな成長を遂げたいと考えています。
今、まさに次の進化にあたり、新しい技術リーダーが必要です。
開発経験が浅いメンバーも多いなかで、チームとしての技術力を底上げし、新たな価値を生み出していく過程を共にできる方お待ちしています。
UIターンの方も、リーダー未経験の方の挑戦も大歓迎です！
■FCCテクノの魅力
- 経営層が若く、意思決定が早い・柔軟な考え方を持っている会社です。代表やマネジメントとの距離も近く、コミュニケーションの取りやすい環境です
- 63年の歴史を持ちながらも新たなチャレンジを続けています。直近3年で売上を大きく伸ばし、待遇改善にもつなげています
- 3年間で自社のDXを実現。無駄を省く意識、変化を受け入れる意識が定着している組織です
- 会社として、1on1やコーチングなど「対話」を大切にしており、個人の考えをしっかり聴き尊重してもらえる風土があります
- リモートワークやフレックスタイム制度を活用し、個人・チームが成果を最大限に発揮できる働き方を選びやすい環境です。
- 資格取得や研修受講など、「学び」に対する支援を手厚く行っています
- オフィスやデバイスに投資し、気持ちよく働ける環境整備を進めています
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
エネルギー・インフラ・金融・卸売・小売など、幅広い領域において、お客様のニーズに応じたソフトウェア開発に携わっていただきます。
また、直近では「品質向上・技術力強化」にも力を入れており、チームメンバーへの技術的支援もお任せいたします。
独立系SIのため、柔軟に意見を取り入れることができ、自由度高くご活躍いただけます。
ご希望の場合は、顧客折衝、ITコンサルティング、チームマネジメントに携わっていただくことも可能です。
具体的には…
・ソフトウェアの開発（要件定義・設計・開発 いずれも経験できる案件あり。ご経験とご希望を考慮してアサイン）
・新規・既存クライアントへの、システム導入やシステム刷新等の提案（ご希望を考慮してアサイン）
・チームメンバーの各種レビューと課題解決サポート（レビューは主に詳細設計以降）
こんな方にオススメ！
・チームで協力し合ってプロジェクトを進めていくことに興味のある方
・上流工程（要件定義やコンサルティング等）にチャレンジしながらキャリアを築いていきたい方
■案件事例
大手エネルギー企業様（愛知）
- 概要：5～10程度のプロジェクトがあり、事務業務や人事考課等の効率化を目的とした各種システム開発
- 開発環境・言語等：C＃、Python、JavaScript、FastAPI、SpreadJS、ExcelVBA等
- 関与フェーズ：要件定義～開発・テスト
- PJ人数：プロジェクトごとに2名～10名程度
物流系ソフトウェアプロバイター企業様（福岡）
- 概要：物流・倉庫自動化システムの開発
- 開発環境・言語等：Java、TypeScript、VB等
- 関与フェーズ：要件定義～開発・テスト
- PJ人数：5～10名程度
園芸用品卸企業様（福岡）
- 概要：DX推進のコンサルティングおよび、解決策としての各種システム開発（ペーパーレス・営業管理・在庫管理等）
- 開発環境・言語等：kintone、Javascript等
- 関与フェーズ：コンサルティング・要件定義～開発・テスト
- PJ人数：小プロジェクトごとに3名～6名程度
■職場環境
- 案件：8(一次請け)：2(二次受け) ※自社開発は現時点でスポット的
- 案件へのアサイン：チーム状況・ご経験・スキルを考慮してアサイン
- フレックスタイム制度あり、プロジェクトに応じて柔軟にリモートワークも可能（頻度や利用回数などの制限なし/部門平均のリモート率50%）
- 副業・兼業も一定条件により可能
■配属予定チーム
- 配属予定チーム：10名程度のチームを構成し、チームにおける技術リーダーあるいはリーダーに近いポジションを担っていただく想定です。
- チームの想定メンバー：Manager1～2名 / Assistant Manager 2～3名 / Associate＆Senior Associate 5～7名
■募集背景
2021年、私たちは新たな挑戦としてWeb開発・ローコード開発・コンサルティングのチームを立ち上げました。
既存のお客様に加えて新規の取引も着実に増加し、更なる飛躍の時を迎えています。
これまではメンバーの「個の力」に頼る部分が多かったのですが、今後はチームとして大きな成長を遂げたいと考えています。
今、まさに次の進化にあたり、新しい技術リーダーが必要です。
開発経験が浅いメンバーも多いなかで、チームとしての技術力を底上げし、新たな価値を生み出していく過程を共にできる方お待ちしています。
UIターンの方も、リーダー未経験の方の挑戦も大歓迎です！
■FCCテクノの魅力
- 経営層が若く、意思決定が早い・柔軟な考え方を持っている会社です。代表やマネジメントとの距離も近く、コミュニケーションの取りやすい環境です
- 63年の歴史を持ちながらも新たなチャレンジを続けています。直近3年で売上を大きく伸ばし、待遇改善にもつなげています
- 3年間で自社のDXを実現。無駄を省く意識、変化を受け入れる意識が定着している組織です
- 会社として、1on1やコーチングなど「対話」を大切にしており、個人の考えをしっかり聴き尊重してもらえる風土があります
- リモートワークやフレックスタイム制度を活用し、個人・チームが成果を最大限に発揮できる働き方を選びやすい環境です。
- 資格取得や研修受講など、「学び」に対する支援を手厚く行っています
- オフィスやデバイスに投資し、気持ちよく働ける環境整備を進めています
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 450 〜 600 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：6:00～10:00、15:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
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5時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
1962年に福岡で創業した独立系SI企業で、DX推進やITコンサルティング、システム開発、BPOサービスを提供しています。2021年に経営陣を刷新し、第二創業期としてクラウドやオープン系開発を強化。福岡市南区に本社を構え、資本金は1億円。戦略策定から開発・運用まで一貫支援し、AWSやSalesforceなど最新技術を活用。長年の実績と柔軟な体制で企業変革を支援するプロフェッショナルファームです。
|
||
| 設立年数 | 65年 | 従業員数 | 150人 |
110件中 21件～30件
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