TypeScript×設立年数2〜10年のリモートワーク転職・求人情報一覧 -3ページ目
99件中 21件~30件
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 |
株式会社キカガク
【地方フルリモート/シニアプロダクトエンジニア/テックリードクラス募集】自社SaaSのプロダクトグロースエンジニア のリモートワーク求人
仕事概要
■ なぜキカガクなのか
200,000人のユーザーが使うAI学習プラットフォームを、あなたの技術で進化させませんか?
私たちは「AI×データで人の力を解放し、価値が循環するプラットフォーム」をビジョンに掲げ、日本のDX人材不足(2030年に79万人不足予測)という社会課題に技術で挑んでいます。
■ 技術的チャレンジ
・生成AI技術の活用: 従来の学習体験を超える新しい教育体験の創造
・ 大規模データ処理: 15万人超のご利用に耐えうるアーキテクチャ
・ マルチプロダクト運用: 3つのプロダクトを支えるインフラ基盤の設計・運用
・ コミュニケーション重視の開発文化: エンジニアが主体となってチーム運営
・ 顧客との直接対話: セールス・CSと密に連携し、リアルな課題を技術で解決
・ 生成AIの積極導入: Cursor・Claude Code・Codex・Copilot 等のツール許可リストから月単位で自由に選んで経費申請可、Devin の活用
・ 知識共有の活発化: 技術ブログで学びを発信・隔週で勉強会の開催
■ プロダクト概要
・キカガクラーニング(https://www.kikagaku.ai/)
・AI・データサイエンス eラーニングプラットフォーム
・キカガクキャリア(https://lp-career.kikagaku.ai/)
・AI人材特化型転職支援サービス
・キカガク for Business(https://for-business.kikagaku.ai/)
・企業向けDX人材育成プラットフォーム
■ 共有資料
・会社紹介資料:https://speakerdeck.com/kikagakuinc/company-deck
・ エンジニアブログ:https://zenn.dev/p/kikagaku
■ 主な業務内容
・既存機能強化・新機能開発
・ eラーニング機能の強化: 個々のユーザーに最適化された学習体験の提供
・ アセスメント機能の強化: スキル診断の自動化・高精度化
・ 新機能開発: 法人向けDX推進を加速させる新機能開発
・大規模システム運用
・ DB最適化: AlloyDB(PostgreSQL)の大規模運用・パフォーマンスチューニング
・ スケーラブル設計: Google Cloud上での自動スケーリング・負荷分散
・ 監視・運用自動化: CI/CDパイプラインの最適化
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
■ なぜキカガクなのか
200,000人のユーザーが使うAI学習プラットフォームを、あなたの技術で進化させませんか?
私たちは「AI×データで人の力を解放し、価値が循環するプラットフォーム」をビジョンに掲げ、日本のDX人材不足(2030年に79万人不足予測)という社会課題に技術で挑んでいます。
■ 技術的チャレンジ
・生成AI技術の活用: 従来の学習体験を超える新しい教育体験の創造
・ 大規模データ処理: 15万人超のご利用に耐えうるアーキテクチャ
・ マルチプロダクト運用: 3つのプロダクトを支えるインフラ基盤の設計・運用
・ コミュニケーション重視の開発文化: エンジニアが主体となってチーム運営
・ 顧客との直接対話: セールス・CSと密に連携し、リアルな課題を技術で解決
・ 生成AIの積極導入: Cursor・Claude Code・Codex・Copilot 等のツール許可リストから月単位で自由に選んで経費申請可、Devin の活用
・ 知識共有の活発化: 技術ブログで学びを発信・隔週で勉強会の開催
■ プロダクト概要
・キカガクラーニング(https://www.kikagaku.ai/)
・AI・データサイエンス eラーニングプラットフォーム
・キカガクキャリア(https://lp-career.kikagaku.ai/)
・AI人材特化型転職支援サービス
・キカガク for Business(https://for-business.kikagaku.ai/)
・企業向けDX人材育成プラットフォーム
■ 共有資料
・会社紹介資料:https://speakerdeck.com/kikagakuinc/company-deck
・ エンジニアブログ:https://zenn.dev/p/kikagaku
■ 主な業務内容
・既存機能強化・新機能開発
・ eラーニング機能の強化: 個々のユーザーに最適化された学習体験の提供
・ アセスメント機能の強化: スキル診断の自動化・高精度化
・ 新機能開発: 法人向けDX推進を加速させる新機能開発
・大規模システム運用
・ DB最適化: AlloyDB(PostgreSQL)の大規模運用・パフォーマンスチューニング
・ スケーラブル設計: Google Cloud上での自動スケーリング・負荷分散
・ 監視・運用自動化: CI/CDパイプラインの最適化
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 800 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
株式会社キカガクは、"教育"を軸にDX推進を支援する会社です。
これまでに累計 15万人以上の受講生、約 1,000 社の企業の DX 推進をサポートしてきました。 実データを用いた課題解決型研修 (PBL) を特徴とし、企業の課題に合わせ、研修をカスタマイズして提供しています。 企業の DX 推進を実現するために、人材の要件定義から育成ロードマップの策定、アセスメント・スキル可視化など様々なサービスを展開中です。 その他、AI モデルの受託開発やコンサルティング、AI・データサイエンスに特化した社会人向けスクールも運営しています。 これらのプロダクトを通じて、個人・企業の双方に価値を提供し、DX人材の育成・活躍を促進しています。 □キカガク for Business(https://for-business.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 企業向けのオンライン学習プラットフォームです。 ・企業のDX推進を支援し、人材育成から組織変革までの学習管理が可能です。 ・eラーニングやLMS機能を活用し、スキルアップを組織的に実現させます。 □キカガクラーニング(https://www.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 個人向けのオンライン学習プラットフォームです。 学習者が学習進捗を可視化しながら、実践的な知識を身につけられる環境を提供しています。 ・個人の学習支援機能を強化し、常にAI・データサイエンス領域の最前線の知見を提供できるようなコンテンツを更新しています。 □キカガクキャリア(https://lp-career.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ AI・データサイエンス領域を強みにしたキャリア支援・転職支援サービスです。 キカガクラーニングとシームレスに連動し、「学習 → 証明 → 活躍」のサイクルを実現します。 キカガクが実施しているAI人材育成長期コースの卒業生をメインに、面談登録→ヒアリング→最適な求人紹介・書類添削・面接対策・条件交渉の流れでサポートさせていただいております。 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 120人 |
株式会社キカガク
【地方フルリモート/プロダクトエンジニア/静的言語開発経験必須】AI学習プラットフォームの既存機能強化・新機能開発をお任せ のリモートワーク求人
仕事概要
■ なぜキカガクなのか
200,000人のユーザーが使うAI学習プラットフォームを、あなたの技術で進化させませんか?
私たちは「AI×データで人の力を解放し、価値が循環するプラットフォーム」をビジョンに掲げ、日本のDX人材不足(2030年に79万人不足予測)という社会課題に技術で挑んでいます。
■ 技術的チャレンジ
・ 生成AI技術の活用: 従来の学習体験を超える新しい教育体験の創造
・大規模データ処理: 15万人超のご利用に耐えうるアーキテクチャ
・マルチプロダクト運用: 3つのプロダクトを支えるインフラ基盤の設計・運用
・ コミュニケーション重視の開発文化: エンジニアが主体となってチーム運営
・顧客との直接対話: セールス・CSと密に連携し、リアルな課題を技術で解決
・ 生成AIの積極導入: Cursor・Claude Code・Codex・Copilot 等のツール許可リストから月単位で自由に選んで経費申請可、Devin の活用
・ 知識共有の活発化: 技術ブログで学びを発信・隔週で勉強会の開催
■ プロダクト概要
・キカガクラーニング(https://www.kikagaku.ai/)
・AI・データサイエンス eラーニングプラットフォーム
・キカガクキャリア(https://lp-career.kikagaku.ai/)
・AI人材特化型転職支援サービス
・キカガク for Business(https://for-business.kikagaku.ai/)
・企業向けDX人材育成プラットフォーム
■ 共有資料
・会社紹介資料:https://speakerdeck.com/kikagakuinc/company-deck
・エンジニアブログ:https://zenn.dev/p/kikagaku
■ 主な業務内容
既存機能強化・新機能開発
・ eラーニング機能の強化: 個々のユーザーに最適化された学習体験の提供
・アセスメント機能の強化: スキル診断の自動化・高精度化
・新機能開発: 法人向けDX推進を加速させる新機能開発
・大規模システム運用
・ DB最適化: AlloyDB(PostgreSQL)の大規模運用・パフォーマンスチューニング
・ スケーラブル設計: Google Cloud上での自動スケーリング・負荷分散
・ 監視・運用自動化: CI/CDパイプラインの最適化
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
■ なぜキカガクなのか
200,000人のユーザーが使うAI学習プラットフォームを、あなたの技術で進化させませんか?
私たちは「AI×データで人の力を解放し、価値が循環するプラットフォーム」をビジョンに掲げ、日本のDX人材不足(2030年に79万人不足予測)という社会課題に技術で挑んでいます。
■ 技術的チャレンジ
・ 生成AI技術の活用: 従来の学習体験を超える新しい教育体験の創造
・大規模データ処理: 15万人超のご利用に耐えうるアーキテクチャ
・マルチプロダクト運用: 3つのプロダクトを支えるインフラ基盤の設計・運用
・ コミュニケーション重視の開発文化: エンジニアが主体となってチーム運営
・顧客との直接対話: セールス・CSと密に連携し、リアルな課題を技術で解決
・ 生成AIの積極導入: Cursor・Claude Code・Codex・Copilot 等のツール許可リストから月単位で自由に選んで経費申請可、Devin の活用
・ 知識共有の活発化: 技術ブログで学びを発信・隔週で勉強会の開催
■ プロダクト概要
・キカガクラーニング(https://www.kikagaku.ai/)
・AI・データサイエンス eラーニングプラットフォーム
・キカガクキャリア(https://lp-career.kikagaku.ai/)
・AI人材特化型転職支援サービス
・キカガク for Business(https://for-business.kikagaku.ai/)
・企業向けDX人材育成プラットフォーム
■ 共有資料
・会社紹介資料:https://speakerdeck.com/kikagakuinc/company-deck
・エンジニアブログ:https://zenn.dev/p/kikagaku
■ 主な業務内容
既存機能強化・新機能開発
・ eラーニング機能の強化: 個々のユーザーに最適化された学習体験の提供
・アセスメント機能の強化: スキル診断の自動化・高精度化
・新機能開発: 法人向けDX推進を加速させる新機能開発
・大規模システム運用
・ DB最適化: AlloyDB(PostgreSQL)の大規模運用・パフォーマンスチューニング
・ スケーラブル設計: Google Cloud上での自動スケーリング・負荷分散
・ 監視・運用自動化: CI/CDパイプラインの最適化
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
株式会社キカガクは、"教育"を軸にDX推進を支援する会社です。
これまでに累計 15万人以上の受講生、約 1,000 社の企業の DX 推進をサポートしてきました。 実データを用いた課題解決型研修 (PBL) を特徴とし、企業の課題に合わせ、研修をカスタマイズして提供しています。 企業の DX 推進を実現するために、人材の要件定義から育成ロードマップの策定、アセスメント・スキル可視化など様々なサービスを展開中です。 その他、AI モデルの受託開発やコンサルティング、AI・データサイエンスに特化した社会人向けスクールも運営しています。 これらのプロダクトを通じて、個人・企業の双方に価値を提供し、DX人材の育成・活躍を促進しています。 □キカガク for Business(https://for-business.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 企業向けのオンライン学習プラットフォームです。 ・企業のDX推進を支援し、人材育成から組織変革までの学習管理が可能です。 ・eラーニングやLMS機能を活用し、スキルアップを組織的に実現させます。 □キカガクラーニング(https://www.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 個人向けのオンライン学習プラットフォームです。 学習者が学習進捗を可視化しながら、実践的な知識を身につけられる環境を提供しています。 ・個人の学習支援機能を強化し、常にAI・データサイエンス領域の最前線の知見を提供できるようなコンテンツを更新しています。 □キカガクキャリア(https://lp-career.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ AI・データサイエンス領域を強みにしたキャリア支援・転職支援サービスです。 キカガクラーニングとシームレスに連動し、「学習 → 証明 → 活躍」のサイクルを実現します。 キカガクが実施しているAI人材育成長期コースの卒業生をメインに、面談登録→ヒアリング→最適な求人紹介・書類添削・面接対策・条件交渉の流れでサポートさせていただいております。 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 120人 |
株式会社Linc’well
【フルリモート/フルスタックエンジニア/Webアプリのフロントエンドおよびバックエンドの開発経験3年以上】高い社会貢献性|医療の現場をテクノロジーで変革(累計122億円調達済み)|フルリモート×フレックス のリモートワーク求人
■お仕事内容
・プロダクトの要求を実現するためのアーキテクチャの検討と設計
・実装・テストコードの追加・コードレビュー・リリースといった一連の機能開発
・開発生産性向上のためのシステム・開発プロセスの改善
■プロダクト・課題
「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」、これらのサービスと連携して提供する
「miteme薬局(https://www.miteme-pharmacy.com/)」のいずれかの開発に関わっていただきます。
・創業初期からある「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」では、
今後も多くのユーザーに利用いただくために、あるべき体験の再定義とそれに伴う設計やデータ構造の見直しを行なっています。
サービスを安定して届けながら、システムを変更していく必要があります。
・「miteme薬局」は2024年にスタートした新しいサービスですが、弊社のヘルスケアプラットフォームの一部として、
各種サービスと連携が必須になっています。既存の技術的負債とも向き合いながら、新しい取り組みにもチャレンジできる環境です
■チームの特徴
・プロダクトごとにプロダクトマネージャー・デザイナー・エンジニア・QAで職能横断のチームを組成しています
・大体のチームが1,2週間を1スプリントとしたアジャイル開発を行っており、メンバー全員が自発的に動き、
プロダクトやチームを良くしていくことにコミットしています
・フルリモート勤務ですがコミュニケーションを重要視しており、日頃のSlack等を使った非同期コミュニケーションだけでなく、
Slack HuddleやGoogle Meetを使ったクイックな同期コミュニケーション、バーチャルオフィス(gather)を使った
コミュニケーションをしやすい環境づくりなど、チーム全体でコミュニケーションしやすい雰囲気となっています
・他の部署含め家庭を持ったメンバーが多いため、子育ての大変さや柔軟な働き方の必要性を全員が理解しています
■当ポジションの魅力
・バックエンド・フロントエンドに明確な垣根はなく、個人の志向と強みを踏まえて、
ユーザーに機能を届けるところまで一貫して開発に携われる環境です
・医師・看護師・医療事務・薬剤師といった専門家と協力してプロダクトづくりを経験できます。
医療現場に訪問し、医療従事者に直接ヒアリングすることも可能です
■募集背景
より多くのユーザーにサービスを使っていただくための改善や、弊社が提供するヘルスケアプラットフォーム内の
新しいサービス開発に参画いただける方を募集しています。プロダクトマネージャーやデザイナーと共に
患者さんと医療従事者の声を聞き、既存の負債を適切に対応しながらあるべき体験を設計に落とし込み、
スピーディかつ安全にサービスを届ける開発をリードいただきたいです。
■当社の特徴
株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、
徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することで
すべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。
現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、
主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいてはサービス開始から
累計の診療実績が800万件以上と、大きな成長を遂げています。
■参照URL
●Linc'well採用サイト
https://recruit.linc-well.com/
●Linc’well公式note
https://note.com/lincwell
●エンジニアの方向け会社紹介資料
https://speakerdeck.com/lincwellhr/lw-brochure-engineer
●Zenn
https://zenn.dev/p/lincwell_inc
●ポテンシャルは40兆円以上ー日本の医療体験を再設計するLinc’wellの大改革
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-deepresearch
●全ては理想的な患者体験のため
https://www.fastgrow.jp/articles/linc-well-hara-iwasa-muraoka
●精緻な“データ共有×バリュー浸透”でグロース続ける、Linc'wellの事業組織の秘密
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-odachi-yamaguchi-mitoma
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・プロダクトの要求を実現するためのアーキテクチャの検討と設計
・実装・テストコードの追加・コードレビュー・リリースといった一連の機能開発
・開発生産性向上のためのシステム・開発プロセスの改善
■プロダクト・課題
「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」、これらのサービスと連携して提供する
「miteme薬局(https://www.miteme-pharmacy.com/)」のいずれかの開発に関わっていただきます。
・創業初期からある「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」では、
今後も多くのユーザーに利用いただくために、あるべき体験の再定義とそれに伴う設計やデータ構造の見直しを行なっています。
サービスを安定して届けながら、システムを変更していく必要があります。
・「miteme薬局」は2024年にスタートした新しいサービスですが、弊社のヘルスケアプラットフォームの一部として、
各種サービスと連携が必須になっています。既存の技術的負債とも向き合いながら、新しい取り組みにもチャレンジできる環境です
■チームの特徴
・プロダクトごとにプロダクトマネージャー・デザイナー・エンジニア・QAで職能横断のチームを組成しています
・大体のチームが1,2週間を1スプリントとしたアジャイル開発を行っており、メンバー全員が自発的に動き、
プロダクトやチームを良くしていくことにコミットしています
・フルリモート勤務ですがコミュニケーションを重要視しており、日頃のSlack等を使った非同期コミュニケーションだけでなく、
Slack HuddleやGoogle Meetを使ったクイックな同期コミュニケーション、バーチャルオフィス(gather)を使った
コミュニケーションをしやすい環境づくりなど、チーム全体でコミュニケーションしやすい雰囲気となっています
・他の部署含め家庭を持ったメンバーが多いため、子育ての大変さや柔軟な働き方の必要性を全員が理解しています
■当ポジションの魅力
・バックエンド・フロントエンドに明確な垣根はなく、個人の志向と強みを踏まえて、
ユーザーに機能を届けるところまで一貫して開発に携われる環境です
・医師・看護師・医療事務・薬剤師といった専門家と協力してプロダクトづくりを経験できます。
医療現場に訪問し、医療従事者に直接ヒアリングすることも可能です
■募集背景
より多くのユーザーにサービスを使っていただくための改善や、弊社が提供するヘルスケアプラットフォーム内の
新しいサービス開発に参画いただける方を募集しています。プロダクトマネージャーやデザイナーと共に
患者さんと医療従事者の声を聞き、既存の負債を適切に対応しながらあるべき体験を設計に落とし込み、
スピーディかつ安全にサービスを届ける開発をリードいただきたいです。
■当社の特徴
株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、
徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することで
すべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。
現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、
主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいてはサービス開始から
累計の診療実績が800万件以上と、大きな成長を遂げています。
■参照URL
●Linc'well採用サイト
https://recruit.linc-well.com/
●Linc’well公式note
https://note.com/lincwell
●エンジニアの方向け会社紹介資料
https://speakerdeck.com/lincwellhr/lw-brochure-engineer
●Zenn
https://zenn.dev/p/lincwell_inc
●ポテンシャルは40兆円以上ー日本の医療体験を再設計するLinc’wellの大改革
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-deepresearch
●全ては理想的な患者体験のため
https://www.fastgrow.jp/articles/linc-well-hara-iwasa-muraoka
●精緻な“データ共有×バリュー浸透”でグロース続ける、Linc'wellの事業組織の秘密
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-odachi-yamaguchi-mitoma
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
コアタイム:11:00~15:00
フレキシブルタイム:06:00~22:00
標準労働時間:10:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することですべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。
現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいてはサービス開始から累計の診療実績が800万件以上と、大きな成長を遂げています。 |
||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 180人 |
株式会社キカガク
【地方フルリモート/フルスタックエンジニア/静的言語経験必須】自社AI学習プラットフォームの開発 のリモートワーク求人
仕事概要
■ なぜキカガクなのか
200,000人のユーザーが使うAI学習プラットフォームを、あなたの技術で進化させませんか?
私たちは「AI×データで人の力を解放し、価値が循環するプラットフォーム」をビジョンに掲げ、日本のDX人材不足(2030年に79万人不足予測)という社会課題に技術で挑んでいます。
■ 技術的チャレンジ
・ 生成AI技術の活用: 従来の学習体験を超える新しい教育体験の創造
・大規模データ処理: 15万人超のご利用に耐えうるアーキテクチャ
・マルチプロダクト運用: 3つのプロダクトを支えるインフラ基盤の設計・運用
・ コミュニケーション重視の開発文化: エンジニアが主体となってチーム運営
・ 顧客との直接対話: セールス・CSと密に連携し、リアルな課題を技術で解決
・ 生成AIの積極導入: Cursor・Claude Code・Codex・Copilot 等のツール許可リストから月単位で自由に選んで経費申請可、Devin の活用
・ 知識共有の活発化: 技術ブログで学びを発信・隔週で勉強会の開催
■ プロダクト概要
・キカガクラーニング(https://www.kikagaku.ai/)
・AI・データサイエンス eラーニングプラットフォーム
・キカガクキャリア(https://lp-career.kikagaku.ai/)
・AI人材特化型転職支援サービス
・キカガク for Business(https://for-business.kikagaku.ai/)
・企業向けDX人材育成プラットフォーム
■ 共有資料
・会社紹介資料:https://speakerdeck.com/kikagakuinc/company-deck
・ エンジニアブログ:https://zenn.dev/p/kikagaku
■ 主な業務内容
既存機能強化・新機能開発
・ eラーニング機能の強化: 個々のユーザーに最適化された学習体験の提供
・ アセスメント機能の強化: スキル診断の自動化・高精度化
・ 新機能開発: 法人向けDX推進を加速させる新機能開発
大規模システム運用
・ DB最適化: AlloyDB(PostgreSQL)の大規模運用・パフォーマンスチューニング
・ スケーラブル設計: Google Cloud上での自動スケーリング・負荷分散
・ 監視・運用自動化: CI/CDパイプラインの最適化
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
■ なぜキカガクなのか
200,000人のユーザーが使うAI学習プラットフォームを、あなたの技術で進化させませんか?
私たちは「AI×データで人の力を解放し、価値が循環するプラットフォーム」をビジョンに掲げ、日本のDX人材不足(2030年に79万人不足予測)という社会課題に技術で挑んでいます。
■ 技術的チャレンジ
・ 生成AI技術の活用: 従来の学習体験を超える新しい教育体験の創造
・大規模データ処理: 15万人超のご利用に耐えうるアーキテクチャ
・マルチプロダクト運用: 3つのプロダクトを支えるインフラ基盤の設計・運用
・ コミュニケーション重視の開発文化: エンジニアが主体となってチーム運営
・ 顧客との直接対話: セールス・CSと密に連携し、リアルな課題を技術で解決
・ 生成AIの積極導入: Cursor・Claude Code・Codex・Copilot 等のツール許可リストから月単位で自由に選んで経費申請可、Devin の活用
・ 知識共有の活発化: 技術ブログで学びを発信・隔週で勉強会の開催
■ プロダクト概要
・キカガクラーニング(https://www.kikagaku.ai/)
・AI・データサイエンス eラーニングプラットフォーム
・キカガクキャリア(https://lp-career.kikagaku.ai/)
・AI人材特化型転職支援サービス
・キカガク for Business(https://for-business.kikagaku.ai/)
・企業向けDX人材育成プラットフォーム
■ 共有資料
・会社紹介資料:https://speakerdeck.com/kikagakuinc/company-deck
・ エンジニアブログ:https://zenn.dev/p/kikagaku
■ 主な業務内容
既存機能強化・新機能開発
・ eラーニング機能の強化: 個々のユーザーに最適化された学習体験の提供
・ アセスメント機能の強化: スキル診断の自動化・高精度化
・ 新機能開発: 法人向けDX推進を加速させる新機能開発
大規模システム運用
・ DB最適化: AlloyDB(PostgreSQL)の大規模運用・パフォーマンスチューニング
・ スケーラブル設計: Google Cloud上での自動スケーリング・負荷分散
・ 監視・運用自動化: CI/CDパイプラインの最適化
【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 | |||
| 企業概要 |
株式会社キカガクは、"教育"を軸にDX推進を支援する会社です。
これまでに累計 15万人以上の受講生、約 1,000 社の企業の DX 推進をサポートしてきました。 実データを用いた課題解決型研修 (PBL) を特徴とし、企業の課題に合わせ、研修をカスタマイズして提供しています。 企業の DX 推進を実現するために、人材の要件定義から育成ロードマップの策定、アセスメント・スキル可視化など様々なサービスを展開中です。 その他、AI モデルの受託開発やコンサルティング、AI・データサイエンスに特化した社会人向けスクールも運営しています。 これらのプロダクトを通じて、個人・企業の双方に価値を提供し、DX人材の育成・活躍を促進しています。 □キカガク for Business(https://for-business.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 企業向けのオンライン学習プラットフォームです。 ・企業のDX推進を支援し、人材育成から組織変革までの学習管理が可能です。 ・eラーニングやLMS機能を活用し、スキルアップを組織的に実現させます。 □キカガクラーニング(https://www.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 個人向けのオンライン学習プラットフォームです。 学習者が学習進捗を可視化しながら、実践的な知識を身につけられる環境を提供しています。 ・個人の学習支援機能を強化し、常にAI・データサイエンス領域の最前線の知見を提供できるようなコンテンツを更新しています。 □キカガクキャリア(https://lp-career.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ AI・データサイエンス領域を強みにしたキャリア支援・転職支援サービスです。 キカガクラーニングとシームレスに連動し、「学習 → 証明 → 活躍」のサイクルを実現します。 キカガクが実施しているAI人材育成長期コースの卒業生をメインに、面談登録→ヒアリング→最適な求人紹介・書類添削・面接対策・条件交渉の流れでサポートさせていただいております。 |
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| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 120人 |
株式会社Linc’well
【フルリモート/フロントエンドエンジニア/React, Vueの実務経験】高い社会貢献性|医療の現場をテクノロジーで変革(累計122億円調達済み)|フルリモート×フレックス のリモートワーク求人
■お仕事内容
・プロダクトの要求を実現するためのアーキテクチャの検討と設計
・実装・テストコードの追加・コードレビュー・リリースといった一連の機能開発
・開発生産性向上のためのシステム・開発プロセスの改善
■募集背景
より多くのユーザーにサービスを使っていただくための改善や、弊社が提供する
ヘルスケアプラットフォーム内の新しいサービス開発に参画いただける方を募集しています。
プロダクトマネージャーやデザイナーと共に患者さんと医療従事者の声を聞き、
既存の負債を適切に対応しながらあるべき体験を設計に落とし込み、
スピーディかつ安全にサービスを届ける開発をリードいただきたいです。
■プロダクト・課題
「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」、これらのサービスと連携して提供する
「miteme薬局(https://www.miteme-pharmacy.com/)」のいずれかの開発に関わっていただきます。
・創業初期からある「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」では、
今後も多くのユーザーに利用いただくために、あるべき体験の再定義とそれに伴う設計やデータ構造の見直しを
行なっています。サービスを安定して届けながら、システムを変更していく必要があります。
・「miteme薬局」は2024年にスタートした新しいサービスですが、弊社のヘルスケアプラットフォームの一部として、
各種サービスと連携が必須になっています。既存の技術的負債とも向き合いながら、新しい取り組みにもチャレンジできる環境です。
■チームの特徴
・プロダクトごとにプロダクトマネージャー・デザイナー・エンジニア・QAで職能横断のチームを組成しています
・大体のチームが1,2週間を1スプリントとしたアジャイル開発を行っており、メンバー全員が自発的に動き、
プロダクトやチームを良くしていくことにコミットしています
・フルリモート勤務ですがコミュニケーションを重要視しており、日頃のSlack等を使った非同期コミュニケーションだけでなく、
Slack HuddleやGoogle Meetを使ったクイックな同期コミュニケーション、バーチャルオフィス(gather)を使った
コミュニケーションをしやすい環境づくりなど、チーム全体でコミュニケーションしやすい雰囲気となっています
・他の部署含め家庭を持ったメンバーが多いため、子育ての大変さや柔軟な働き方の必要性を全員が理解しています
■当ポジションの魅力
・バックエンド・フロントエンドに明確な垣根はなく、個人の志向と強みを踏まえて、
ユーザーに機能を届けるところまで一貫して開発に携われる環境です
・医師・看護師・医療事務・薬剤師といった専門家と協力してプロダクトづくりを経験できます。
医療現場に訪問し、医療従事者に直接ヒアリングすることも可能です
■会社紹介
株式会社Linc’wellは、2018年の設立より「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに、
非効率な医療現場をテクノロジーによって効率化し、患者さんの利便性と医療の質の向上を目指した事業展開を行っています。
オンライン・オフラインで医療従事者・患者/ユーザーをつなぐヘルスケアプラットフォーム事業を主力としており、
「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つのサービスを提供しています。
主力事業のオンライン診療プラットフォーム「クリニックフォアのオンライン診療」では、
患者の医療体験に徹底的にフォーカスしたオンライン診療システムを医療機関に提供し、
デジタル実装やマーケティング・CRM支援等を手掛けています。
■参照URL
●Linc'well採用サイト
https://recruit.linc-well.com/
●Linc’well公式note
https://note.com/lincwell
●エンジニアの方向け会社紹介資料
https://speakerdeck.com/lincwellhr/lw-brochure-engineer
●Zenn
https://zenn.dev/p/lincwell_inc
●医療プロダクトを支えるLinc’wellのフロントエンド開発の現在地
https://note.linc-well.com/n/n079d54b00e82
●ポテンシャルは40兆円以上ー日本の医療体験を再設計するLinc’wellの大改革
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-deepresearch
●全ては理想的な患者体験のため
https://www.fastgrow.jp/articles/linc-well-hara-iwasa-muraoka
●精緻な“データ共有×バリュー浸透”でグロース続ける、Linc'wellの事業組織の秘密
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-odachi-yamaguchi-mitoma
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・プロダクトの要求を実現するためのアーキテクチャの検討と設計
・実装・テストコードの追加・コードレビュー・リリースといった一連の機能開発
・開発生産性向上のためのシステム・開発プロセスの改善
■募集背景
より多くのユーザーにサービスを使っていただくための改善や、弊社が提供する
ヘルスケアプラットフォーム内の新しいサービス開発に参画いただける方を募集しています。
プロダクトマネージャーやデザイナーと共に患者さんと医療従事者の声を聞き、
既存の負債を適切に対応しながらあるべき体験を設計に落とし込み、
スピーディかつ安全にサービスを届ける開発をリードいただきたいです。
■プロダクト・課題
「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」、これらのサービスと連携して提供する
「miteme薬局(https://www.miteme-pharmacy.com/)」のいずれかの開発に関わっていただきます。
・創業初期からある「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」では、
今後も多くのユーザーに利用いただくために、あるべき体験の再定義とそれに伴う設計やデータ構造の見直しを
行なっています。サービスを安定して届けながら、システムを変更していく必要があります。
・「miteme薬局」は2024年にスタートした新しいサービスですが、弊社のヘルスケアプラットフォームの一部として、
各種サービスと連携が必須になっています。既存の技術的負債とも向き合いながら、新しい取り組みにもチャレンジできる環境です。
■チームの特徴
・プロダクトごとにプロダクトマネージャー・デザイナー・エンジニア・QAで職能横断のチームを組成しています
・大体のチームが1,2週間を1スプリントとしたアジャイル開発を行っており、メンバー全員が自発的に動き、
プロダクトやチームを良くしていくことにコミットしています
・フルリモート勤務ですがコミュニケーションを重要視しており、日頃のSlack等を使った非同期コミュニケーションだけでなく、
Slack HuddleやGoogle Meetを使ったクイックな同期コミュニケーション、バーチャルオフィス(gather)を使った
コミュニケーションをしやすい環境づくりなど、チーム全体でコミュニケーションしやすい雰囲気となっています
・他の部署含め家庭を持ったメンバーが多いため、子育ての大変さや柔軟な働き方の必要性を全員が理解しています
■当ポジションの魅力
・バックエンド・フロントエンドに明確な垣根はなく、個人の志向と強みを踏まえて、
ユーザーに機能を届けるところまで一貫して開発に携われる環境です
・医師・看護師・医療事務・薬剤師といった専門家と協力してプロダクトづくりを経験できます。
医療現場に訪問し、医療従事者に直接ヒアリングすることも可能です
■会社紹介
株式会社Linc’wellは、2018年の設立より「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに、
非効率な医療現場をテクノロジーによって効率化し、患者さんの利便性と医療の質の向上を目指した事業展開を行っています。
オンライン・オフラインで医療従事者・患者/ユーザーをつなぐヘルスケアプラットフォーム事業を主力としており、
「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つのサービスを提供しています。
主力事業のオンライン診療プラットフォーム「クリニックフォアのオンライン診療」では、
患者の医療体験に徹底的にフォーカスしたオンライン診療システムを医療機関に提供し、
デジタル実装やマーケティング・CRM支援等を手掛けています。
■参照URL
●Linc'well採用サイト
https://recruit.linc-well.com/
●Linc’well公式note
https://note.com/lincwell
●エンジニアの方向け会社紹介資料
https://speakerdeck.com/lincwellhr/lw-brochure-engineer
●Zenn
https://zenn.dev/p/lincwell_inc
●医療プロダクトを支えるLinc’wellのフロントエンド開発の現在地
https://note.linc-well.com/n/n079d54b00e82
●ポテンシャルは40兆円以上ー日本の医療体験を再設計するLinc’wellの大改革
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-deepresearch
●全ては理想的な患者体験のため
https://www.fastgrow.jp/articles/linc-well-hara-iwasa-muraoka
●精緻な“データ共有×バリュー浸透”でグロース続ける、Linc'wellの事業組織の秘密
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-odachi-yamaguchi-mitoma
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
コアタイム:11:00~15:00
フレキシブルタイム:06:00~22:00
標準労働時間:10:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することですべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。
現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいてはサービス開始から累計の診療実績が800万件以上と、大きな成長を遂げています。 |
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| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 180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MyVision
【首都圏フルリモート/ソフトウェアエンジニア_Web/RailsもしくはReact.js (TypeScript) 2年以上】業界トップクラスの給与水準(上限3,000万円)|急成長HRベンチャー×最新技術|社会課題を解決するWebエンジニア募集 のリモートワーク求人
【業務内容】
開発チームが管理するプロダクトは、大きく以下の3つから構成されます。
①100ページを越える社内システムの開発
- 社内のあらゆる部署の方が触れるため、ページ数も圧倒的に多く、中規模程度のWebアプリになっています。
- 企業全体としてオペレーションの変更・探索を継続していることもあり、日常的に高い開発リソースを投下しています。
②求職者の方向け「求職者マイページ」の開発
③求人企業の方向け「求人企業ポータル」の開発
これらすべてをやるのではなく、これらの中からいずれかを担当していただく形になります。
その他、場合によっては採用活動や、テックブログ・登壇などの発信活動にも携わっていただく場合もあります。
【チームについて】
※ 本項の内容は今後の組織拡大により多少の変動がありえます。
各チームはSWE5名、PdM1名で構成されています。
一部のSWEはFE専任/BE専任ですが、両方開発できるメンバーが多いです。
開発スタイルはアジャイル開発で、毎日の朝会、週次定例、月次の1on1で構成されています。
(とはいえ必要最低限で、SWEの参加すべきMTGはかなり少ないです。)
開発生産性も意識しており、例えば本番へのリリースは日次で行っています。
また、この他にWebデザイナーもサポートとして関わっています。
【やりがい】
社内開発の魅力は、目の前の100〜1000人の社員がユーザであり、課題が解決して喜ぶ彼らの姿を、リアルタイムで見られることにあります。
また、「開発したけど結局使われなかった/売れなかった」といった外販プロダクト開発にありがちな悲劇もなく、
コードを書けば書いた分だけ価値を届けられる(むしろやりたいことは山積みです)という、開発者にとっては嬉しい状況が実現されています。
▼CTOが社内開発のやりがいについて語っています。是非ご覧ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
新しい機能や技術を積極的に採用しており、エンジニアとしての技術的なスキルアップが望めます。
また、比較的小さいチームであるため、メンバーの裁量権も高く、リーダーシップや意思決定能力も磨かれます。
▼SWE以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【CTOインタビュー】GAI(生成AI)チームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
弊社のエンジニアには、メンバークラスも積極的に要件定義に関わり、現場やユーザとの密な交流を通じて、ソリューションを提案していく、という特色があります。
AI時代のエンジニアに求められてる「要件定義力」を磨くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
開発チームが管理するプロダクトは、大きく以下の3つから構成されます。
①100ページを越える社内システムの開発
- 社内のあらゆる部署の方が触れるため、ページ数も圧倒的に多く、中規模程度のWebアプリになっています。
- 企業全体としてオペレーションの変更・探索を継続していることもあり、日常的に高い開発リソースを投下しています。
②求職者の方向け「求職者マイページ」の開発
③求人企業の方向け「求人企業ポータル」の開発
これらすべてをやるのではなく、これらの中からいずれかを担当していただく形になります。
その他、場合によっては採用活動や、テックブログ・登壇などの発信活動にも携わっていただく場合もあります。
【チームについて】
※ 本項の内容は今後の組織拡大により多少の変動がありえます。
各チームはSWE5名、PdM1名で構成されています。
一部のSWEはFE専任/BE専任ですが、両方開発できるメンバーが多いです。
開発スタイルはアジャイル開発で、毎日の朝会、週次定例、月次の1on1で構成されています。
(とはいえ必要最低限で、SWEの参加すべきMTGはかなり少ないです。)
開発生産性も意識しており、例えば本番へのリリースは日次で行っています。
また、この他にWebデザイナーもサポートとして関わっています。
【やりがい】
社内開発の魅力は、目の前の100〜1000人の社員がユーザであり、課題が解決して喜ぶ彼らの姿を、リアルタイムで見られることにあります。
また、「開発したけど結局使われなかった/売れなかった」といった外販プロダクト開発にありがちな悲劇もなく、
コードを書けば書いた分だけ価値を届けられる(むしろやりたいことは山積みです)という、開発者にとっては嬉しい状況が実現されています。
▼CTOが社内開発のやりがいについて語っています。是非ご覧ください。
シリアルCTOが二度目の挑戦で事業会社の開発組織作りを選んだわけ:https://note.com/myvision/n/n7a07abe877fc
新しい機能や技術を積極的に採用しており、エンジニアとしての技術的なスキルアップが望めます。
また、比較的小さいチームであるため、メンバーの裁量権も高く、リーダーシップや意思決定能力も磨かれます。
▼SWE以外のエンジニアチームについては以下もご参照ください。
【CTOインタビュー】転職支援ビジネスでのML(検索・推薦)チームの魅力:https://note.com/myvision/n/n0a273b05e518
【CTOインタビュー】GAI(生成AI)チームがいかに転職支援ビジネスを変えるか:https://note.com/myvision/n/n74d352db92d6
弊社のエンジニアには、メンバークラスも積極的に要件定義に関わり、現場やユーザとの密な交流を通じて、ソリューションを提案していく、という特色があります。
AI時代のエンジニアに求められてる「要件定義力」を磨くことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 550 〜 3,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 【フルフレックス制】
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:8:00〜22:00
標準労働時間:8時間
※ライフステージに応じた働き方相談可能(週4勤務、時短勤務 等)
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~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
"最高の仕事が
最高の人生をつくる" 私たちMyVisionは、テクノロジーと仕組みを徹底的に活用し、人と企業の出会いの質を最大化することを目指しています。 属人的なスキルや偶然だけに頼るのではなく、データと科学的なプロセスに基づいた転職支援を実現することで、再現性のある高い成果を提供。 エージェントとしての専門性と、エンジニアやマーケターといった多様な職種の知見を組み合わせ、個人と企業の可能性を引き出す伴走者として成長を支え、日本一の転職支援企業となることを本気で追求しています。 ■MIssion 転職は、求職者にとっての一大イベントです。 また、まさに今、日本の転職業界は大きな変化の真っ只中にあり、急成長を遂げているマーケットでもあります。 しかし、その重要性にもかかわらず、業界の歴史は古く、伝統的なやり方が根強く残っており、サービスのクオリティは必ずしも高いとは言えませんでした。 もちろん、既存のやり方だけが問題なのではありません。 求職者も企業も、世の中の求人情報を体系的に把握しているわけではないし、自身のニーズやモチベーションを完全に理解しているわけではない。 転職は「重要だけれど、簡単ではない」領域なのです。 だからこそ、AIやWeb技術で、転職はもっと良くできる。 MyVisionにとって技術は、経営のための手段ではなく、事業の根幹です。 開発部はその技術を担い、経営と業界の変革に自ら責任を持って取り組みます。 これが、MyVision開発部のミッションです。 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 250人 |
99件中 21件~30件
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