TypeScript×首都圏フルリモートのリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
75件中 11件~20件
株式会社RIT
【フルリモート◎】リードエンジニア募集!◆平均成長率135%!/裁量の大きさ◎/基本リモートワーク のリモートワーク求人
■お仕事内容
私たちは、新規事業立ち上げや業務改善の案件を推進しており、2024年2月に太陽HDへ
グループインしてからは、太陽グループ内のDX推進関連の案件も担っています。
これらのプロジェクトにおいて実装をリードしていただける方や、
全社横断の技術課題解決できる方を募集しています!
<業務イメージ>
・開発プロジェクトにおける技術選定、レビュー、実装、それらに伴う意思決定
・全社横断での技術的なボトルネック解消、技術戦略に基づいたR&Dの実施
■参考URL
以下資料もご覧ください
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
私たちは、新規事業立ち上げや業務改善の案件を推進しており、2024年2月に太陽HDへ
グループインしてからは、太陽グループ内のDX推進関連の案件も担っています。
これらのプロジェクトにおいて実装をリードしていただける方や、
全社横断の技術課題解決できる方を募集しています!
<業務イメージ>
・開発プロジェクトにおける技術選定、レビュー、実装、それらに伴う意思決定
・全社横断での技術的なボトルネック解消、技術戦略に基づいたR&Dの実施
■参考URL
以下資料もご覧ください
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 900 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 19人 |
株式会社RIT
【フルリモート◎】ミドルエンジニア募集!◆平均成長率135%!/裁量の大きさ◎/基本リモートワーク のリモートワーク求人
■お仕事内容
新規事業開発に特化し、戦略から企画、デザイン、開発、グロースまで総合的な開発を行います。
原則フルリモート勤務で裁量労働制、客先常駐もありません。
技術選定のイニシアチブも当社にあり、対等なパートナーという立ち位置での開発にこだわっています。
適性や本人の意向に応じて参画する案件を選定し、クライアントへの提案から開発、
リリース後の改善まで幅広く担当していただきます。
課題図書や自社サービスの改修に参画してもらって1か月程度の研修を行い、
その後チームに配属されて案件に参画します。
■参考URL
以下資料もご覧ください
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
新規事業開発に特化し、戦略から企画、デザイン、開発、グロースまで総合的な開発を行います。
原則フルリモート勤務で裁量労働制、客先常駐もありません。
技術選定のイニシアチブも当社にあり、対等なパートナーという立ち位置での開発にこだわっています。
適性や本人の意向に応じて参画する案件を選定し、クライアントへの提案から開発、
リリース後の改善まで幅広く担当していただきます。
課題図書や自社サービスの改修に参画してもらって1か月程度の研修を行い、
その後チームに配属されて案件に参画します。
■参考URL
以下資料もご覧ください
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 19人 |
株式会社RIT
【首都圏フルリモート×コンサルタント】エンジニアリングマネージャー募集!◆平均成長率135%!/裁量の大きさ◎/基本リモートワーク のリモートワーク求人
■お仕事内容
・エンジニアチーム(主にジュニア~ミドル層:1名あたり3-5名)のマネジメント・育成・目標設定・評価
・開発プロセスや組織課題の改善、チームのパフォーマンス最大化
・プロジェクト進行管理・リソース調整
・技術的な意思決定(全体設計・ミドルウェア選定等)や開発課題の解決
・ビジネスサイドとの連携によるプロダクト価値最大化
・新たな制度・仕組みづくりや組織文化醸成への貢献
・「Asmana」または「デジロー」のいずれか、または両方のプロダクト開発に関与いただく予定です
※プロダクトは状況に応じてアサインします
■ポジションの特徴:
事業拡大・自社プロダクト成長に伴い、エンジニア組織のマネジメント体制強化を推進中!
開発現場の安定稼働・チームビルディング・人材育成にコミットし、
組織とプロダクト両方の成長を加速させるエンジニアリングマネージャーを募集します。
「マネジメント・育成にも本気で向き合いたい」
「複数チーム・複数プロダクトの成長を仕組みで支えたい」
「自ら組織づくりにも深く関わりたい」
そんな想いをお持ちの方に最適なポジションです。
■募集背景・現状の課題
当社は「Asmana」「デジロー」など自社プロダクトを展開し、
事業規模・組織ともに成長フェーズを迎えています。
それに伴い、開発組織のマネジメントリソースが不足しており、プロダクト・組織双方の
安定成長を支えるため、エンジニアリングマネージャーの増員が急務となっています。
・複数チーム・複数プロダクトの開発組織が“安定的かつ持続的に成長できる環境づくり
・エンジニアの成長支援や心理的安全性の高いチーム運営
といった観点で、裁量を持って取り組める価値あるポジションです。
■参考URL
以下資料もご覧ください
プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・エンジニアチーム(主にジュニア~ミドル層:1名あたり3-5名)のマネジメント・育成・目標設定・評価
・開発プロセスや組織課題の改善、チームのパフォーマンス最大化
・プロジェクト進行管理・リソース調整
・技術的な意思決定(全体設計・ミドルウェア選定等)や開発課題の解決
・ビジネスサイドとの連携によるプロダクト価値最大化
・新たな制度・仕組みづくりや組織文化醸成への貢献
・「Asmana」または「デジロー」のいずれか、または両方のプロダクト開発に関与いただく予定です
※プロダクトは状況に応じてアサインします
■ポジションの特徴:
事業拡大・自社プロダクト成長に伴い、エンジニア組織のマネジメント体制強化を推進中!
開発現場の安定稼働・チームビルディング・人材育成にコミットし、
組織とプロダクト両方の成長を加速させるエンジニアリングマネージャーを募集します。
「マネジメント・育成にも本気で向き合いたい」
「複数チーム・複数プロダクトの成長を仕組みで支えたい」
「自ら組織づくりにも深く関わりたい」
そんな想いをお持ちの方に最適なポジションです。
■募集背景・現状の課題
当社は「Asmana」「デジロー」など自社プロダクトを展開し、
事業規模・組織ともに成長フェーズを迎えています。
それに伴い、開発組織のマネジメントリソースが不足しており、プロダクト・組織双方の
安定成長を支えるため、エンジニアリングマネージャーの増員が急務となっています。
・複数チーム・複数プロダクトの開発組織が“安定的かつ持続的に成長できる環境づくり
・エンジニアの成長支援や心理的安全性の高いチーム運営
といった観点で、裁量を持って取り組める価値あるポジションです。
■参考URL
以下資料もご覧ください
プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 720 〜 1,100 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 19人 |
株式会社RIT
【フルリモート◎】ジュニアエンジニア募集!◆平均成長率135%!/裁量の大きさ◎/基本リモートワーク のリモートワーク求人
■お仕事内容
RITの開発では、新規事業開発に特化し、戦略から企画、デザイン、開発、グロースまで
総合的な開発を行います。原則フルリモート勤務で裁量労働制、客先常駐もありません。
クライアントがいる場合でも技術選定のイニシアチブは当社にあり、
対等なパートナーという立ち位置での開発にこだわっています。
適性や本人の意向に応じて参画する案件を選定し、自社サービスもしくはクライアントへの
新規事業やIT活用の提案から、開発、リリース後の改善までチームメンバーとして関わっていただきます。
課題図書や自社サービスの改修による研修を一か月程度行った後、
チームに配属されて案件に参画することになります。
■参考URL
以下資料もご覧ください
プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
RITの開発では、新規事業開発に特化し、戦略から企画、デザイン、開発、グロースまで
総合的な開発を行います。原則フルリモート勤務で裁量労働制、客先常駐もありません。
クライアントがいる場合でも技術選定のイニシアチブは当社にあり、
対等なパートナーという立ち位置での開発にこだわっています。
適性や本人の意向に応じて参画する案件を選定し、自社サービスもしくはクライアントへの
新規事業やIT活用の提案から、開発、リリース後の改善までチームメンバーとして関わっていただきます。
課題図書や自社サービスの改修による研修を一か月程度行った後、
チームに配属されて案件に参画することになります。
■参考URL
以下資料もご覧ください
プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 360 〜 500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 19人 |
株式会社find
【フルリモート/ソフトウェアエンジニア/フルスタックでの開発経験(目安3年以上)】国内最大手へ導入加速!AIエージェント×モダン技術で「落とし物DX」を実装 のリモートワーク求人
★落とし物クラウドfind・事業について
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
ポジションについて「コンテナ基盤を用いて既存アプリをフルリプレイス。そしてAIエージェント実装へ。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これまで開発スピードを最優先にAmplify・DynamoDBで作り上げてきたシステムを、社会インフラとしての「信頼性」と「拡張性」をより引き上げるべく、コンテナ基盤(Amazon ECS)やRDB(Amazon Aurora)への全面刷新という意思決定を直近で行い、その道のりを歩み始めました。
この意思決定は、AIエージェントによる照合業務の自動化という、技術的に極めてエキサイティングな転換を現実的に見据えた決定でもあります。
今回募集するフルスタックエンジニアには、テックリードと共にこのコンテナ基盤を用いたアプリケーション刷新を推進し、さらにはLangChain等を用いた落とし物対応を自動化するAIエージェントの開発を担っていただきたいと考えています。
単なる機能開発に留まらず、Claude CodeやDevin、Cursorといった最新AIツールをフル活用し、AIとエンジニアが共生する「新しい開発の形」を体現しながら、プロダクトを爆速で形にするポジションです。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
新基盤(V2)へのリプレイス・新機能の実装
Next.js, TypeScript, GraphQLを用いた高品質なコードの実装 。
AIエージェント機能の開発・統合
LangChain等を用いた、問い合わせ対応自動化などの新機能実装 。
インフラ構築・運用(テックリードと連携)
Terraformを用いたAWS環境の構築や、GitHub ActionsによるCI/CDの改善 。
ユーザーフィードバックに基づく高速改善
1〜3営業日ごとのリリースサイクルで、現場の声を即座にプロダクトへ反映
<V2利用技術・ツール>
フロントエンド:Next.js(React.js)
バックエンド:TypeScript, GraphQL
インフラ:AWS(Amazon ECS, Aurora PostgreSQL, Cognito etc), Terraform
CICD: Github Actions
その他:LangChain等を用いたAIエージェント開発を予定
AIエージェントの利用状況: Claude Code, Cursor, Devin
<参考:V1利用技術・ツール>
Vue3(Nuxt3)、Tailwind CSS、TypeScript、GraphQL etc.
AWS Amplify、AppSync、Lambda、DynamoDB、S3、Cognito、SES etc.
OpenAI API, Teams API, Slack API etc.
VSCode + dev container
Asana、Notion 、Google Drive、Slack
※経験に応じて期待する役割は相談の上決定しますが、まだ少人数の組織のため、全員プレイヤーからのスタートです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
ポジションについて「コンテナ基盤を用いて既存アプリをフルリプレイス。そしてAIエージェント実装へ。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これまで開発スピードを最優先にAmplify・DynamoDBで作り上げてきたシステムを、社会インフラとしての「信頼性」と「拡張性」をより引き上げるべく、コンテナ基盤(Amazon ECS)やRDB(Amazon Aurora)への全面刷新という意思決定を直近で行い、その道のりを歩み始めました。
この意思決定は、AIエージェントによる照合業務の自動化という、技術的に極めてエキサイティングな転換を現実的に見据えた決定でもあります。
今回募集するフルスタックエンジニアには、テックリードと共にこのコンテナ基盤を用いたアプリケーション刷新を推進し、さらにはLangChain等を用いた落とし物対応を自動化するAIエージェントの開発を担っていただきたいと考えています。
単なる機能開発に留まらず、Claude CodeやDevin、Cursorといった最新AIツールをフル活用し、AIとエンジニアが共生する「新しい開発の形」を体現しながら、プロダクトを爆速で形にするポジションです。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
新基盤(V2)へのリプレイス・新機能の実装
Next.js, TypeScript, GraphQLを用いた高品質なコードの実装 。
AIエージェント機能の開発・統合
LangChain等を用いた、問い合わせ対応自動化などの新機能実装 。
インフラ構築・運用(テックリードと連携)
Terraformを用いたAWS環境の構築や、GitHub ActionsによるCI/CDの改善 。
ユーザーフィードバックに基づく高速改善
1〜3営業日ごとのリリースサイクルで、現場の声を即座にプロダクトへ反映
<V2利用技術・ツール>
フロントエンド:Next.js(React.js)
バックエンド:TypeScript, GraphQL
インフラ:AWS(Amazon ECS, Aurora PostgreSQL, Cognito etc), Terraform
CICD: Github Actions
その他:LangChain等を用いたAIエージェント開発を予定
AIエージェントの利用状況: Claude Code, Cursor, Devin
<参考:V1利用技術・ツール>
Vue3(Nuxt3)、Tailwind CSS、TypeScript、GraphQL etc.
AWS Amplify、AppSync、Lambda、DynamoDB、S3、Cognito、SES etc.
OpenAI API, Teams API, Slack API etc.
VSCode + dev container
Asana、Notion 、Google Drive、Slack
※経験に応じて期待する役割は相談の上決定しますが、まだ少人数の組織のため、全員プレイヤーからのスタートです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ・コアタイム:10:00~15:00
・フレキシブルタイム:マンスリーフレックスのため規定なし
・標準労働時間:8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10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 50人 |
株式会社find
【首都圏ハイブリッド/CTO候補/フルスタックでの開発経験(目安3年以上)】「やさしさを、社会インフラにする」ための技術経営と、次世代エンジニア組織の再構築を牽引 のリモートワーク求人
★落とし物クラウドfind・事業について
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
★ポジションについて
「経営と技術を繋ぎ、属人化を超えた『勝てる組織』へのトランスフォーメーションを主導する。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これは社会インフラとしての確固たる地位を築くための大きな一歩です。
これまでは少数のコアメンバーによる「阿吽の呼吸」で爆速の開発を実現してきましたが、現在は月間数万件のデータを扱う大規模フェーズへの対応と、さらなる事業多角化を見据え、組織と技術基盤の抜本的なアップデートが必要です。
今回募集するCTO候補には、経営陣の一角として技術戦略を描くだけでなく、「特定の個人に依存しない持続可能な開発体制への移行」と、「エンジニアが自律的にオーナーシップを発揮できる組織文化の醸成」をリードしていただきたいと考えています。
★募集背景
「なぜ今、CTO候補が必要なのか」
設立から4年・5期目を迎え、findは「第二の創業期」とも言える大きな組織の転換点にあります。 現在、開発組織では以下の3つの大きな挑戦が並行して動いています。
スケーラビリティの確保: 鉄道最大手への導入に伴い、AmplifyベースからECS/Terraformを用いた堅牢なコンテナ基盤(V2)への全面刷新。
事業の多角化: 今後2年以内に「落とし物」に続く新規事業を2つリリース予定。
組織のプロフェッショナル化: 属人化を解消し、正社員比率を高めながら、意思決定を透明化・合理化する組織体制への移行。
これらを技術面・経営面から強力にバックアップし、CEO/COOと共に「世界一感謝が生まれるプラットフォーム」を創り上げるパートナーを求めています。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
技術経営戦略の策定・推進: ビジネス要件を深く理解した上でのプロダクトロードマップ策定、技術投資の意思決定
組織開発とマネジメント: 正社員・業務委託を含めた約20名以上の開発チームのリード。採用、評価制度設計、育成
開発プロセスのモダン化: 現状のプロセスを整理し、アジャイル思考を取り入れた効率的かつ透明性の高い開発体制への整備
技術的負債とリスクのコントロール: 基盤刷新のリード、スケーラビリティ設計、セキュリティ・プライバシー対策の策定
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率(問合せベース)は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました!」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
★ポジションについて
「経営と技術を繋ぎ、属人化を超えた『勝てる組織』へのトランスフォーメーションを主導する。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これは社会インフラとしての確固たる地位を築くための大きな一歩です。
これまでは少数のコアメンバーによる「阿吽の呼吸」で爆速の開発を実現してきましたが、現在は月間数万件のデータを扱う大規模フェーズへの対応と、さらなる事業多角化を見据え、組織と技術基盤の抜本的なアップデートが必要です。
今回募集するCTO候補には、経営陣の一角として技術戦略を描くだけでなく、「特定の個人に依存しない持続可能な開発体制への移行」と、「エンジニアが自律的にオーナーシップを発揮できる組織文化の醸成」をリードしていただきたいと考えています。
★募集背景
「なぜ今、CTO候補が必要なのか」
設立から4年・5期目を迎え、findは「第二の創業期」とも言える大きな組織の転換点にあります。 現在、開発組織では以下の3つの大きな挑戦が並行して動いています。
スケーラビリティの確保: 鉄道最大手への導入に伴い、AmplifyベースからECS/Terraformを用いた堅牢なコンテナ基盤(V2)への全面刷新。
事業の多角化: 今後2年以内に「落とし物」に続く新規事業を2つリリース予定。
組織のプロフェッショナル化: 属人化を解消し、正社員比率を高めながら、意思決定を透明化・合理化する組織体制への移行。
これらを技術面・経営面から強力にバックアップし、CEO/COOと共に「世界一感謝が生まれるプラットフォーム」を創り上げるパートナーを求めています。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
<業務内容>
技術経営戦略の策定・推進: ビジネス要件を深く理解した上でのプロダクトロードマップ策定、技術投資の意思決定
組織開発とマネジメント: 正社員・業務委託を含めた約20名以上の開発チームのリード。採用、評価制度設計、育成
開発プロセスのモダン化: 現状のプロセスを整理し、アジャイル思考を取り入れた効率的かつ透明性の高い開発体制への整備
技術的負債とリスクのコントロール: 基盤刷新のリード、スケーラビリティ設計、セキュリティ・プライバシー対策の策定
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 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: ・コアタイム:10:00~15:00
・フレキシブルタイム:マンスリーフレックスのため規定なし
・標準労働時間:8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10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 50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。 |
||
| 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 |
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