TypeScript×フルフレックス制のリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
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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 |
株式会社THIRD
【フルリモート/webエンジニア/Webアプリ開発経験・TypeScript+PHP or Python or Javaのご経験】自社サービス|株式会社THIRD|建設領域に特化したバーティカルAI企業 のリモートワーク求人
不動産管理業務を効率化するAIを活用したSaaSサービスと不動産・建築業界に特化した様々なコンサルティングを行っております。事業の急拡大に伴い、プロダクトの機能開発および運用が急務です。
自社サービスだからこそ、直接顧客の声を拾い都度改善していくスピード感の速さと、中長期的な観点でプロダクトを作っていく深さを味わえると思います。
【募集背景】
THIRDでは、不動産管理向けSaaS「管理ロイド」、小売・飲食の設備管理SaaS「管理ロイド for リテール」、リフォーム・修繕向けSaaS「工事ロイド」など、不動産・建築分野の知見をもとにしたサービスを展開しています。
現在は、これら各サービスのさらなる成長に加え、蓄積されたデータや業務知識を活かし、AIを活用した新たなプロダクト・機能開発にも注力しています。
AI駆動開発の導入により、既存の開発フローを効率化しつつ、ユーザー課題をより深く理解・予測するプロダクト体験を実現していく段階です。
この変革を支えるためには、開発力の強化はもちろん、AI技術を適切に活用できる開発文化・体制の醸成も欠かせません。
プロダクト開発に集中したい方、AI技術を活かした新しい開発アプローチに挑戦したい方、ご自身の知見を開発組織に広めることに前向きな方、効率的かつスマートな開発フローを実現したい方など──。
それぞれの志向やスキルを活かしながら、AI時代のプロダクト開発を共に推進し、業界に新たなインパクトを与えていきませんか。
【業務内容】
CTO直轄の下、メンバと協働して管理ロイド、工事ロイドなどのSaaS事業の開発を行う
ユーザーからのフィードバックを基にプロダクトマネージャーが整理した要件を元に設計・開発を行う
・管理ロイド、工事ロイド及び新規プロダクトの開発
1. 機能追加・改善要望に対する開発要件定義
2.CTO・メンバと調整の上、積極的な新技術・サービス導入の推進
【弊社について】
弊社はAIエンジニア、Webエンジニア、スマホアプリエンジニア、QAエンジニア、が集まり、建築業界、不動産管理業界の課題を解決するために、AI搭載の建物管理クラウドシステム「管理ロイド」を提供しています。
「管理ロイド」は、紙が中心の不動産管理の現場で発生する点検や検針、不具合管理といった業務をスマホ(アプリ)とPC(ダッシュボード)に置き換えることで、労働生産性改善、ペーパレス化、データ化、リアルタイム情報連携等を実現するシステムです。
現状、「管理ロイド」は大手不動産管理会社を中心に3,000社以上にご利用頂いており、利用者数、登録ユーザー数、AI検針利用会社数においてNo.1を獲得しております。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
自社サービスだからこそ、直接顧客の声を拾い都度改善していくスピード感の速さと、中長期的な観点でプロダクトを作っていく深さを味わえると思います。
【募集背景】
THIRDでは、不動産管理向けSaaS「管理ロイド」、小売・飲食の設備管理SaaS「管理ロイド for リテール」、リフォーム・修繕向けSaaS「工事ロイド」など、不動産・建築分野の知見をもとにしたサービスを展開しています。
現在は、これら各サービスのさらなる成長に加え、蓄積されたデータや業務知識を活かし、AIを活用した新たなプロダクト・機能開発にも注力しています。
AI駆動開発の導入により、既存の開発フローを効率化しつつ、ユーザー課題をより深く理解・予測するプロダクト体験を実現していく段階です。
この変革を支えるためには、開発力の強化はもちろん、AI技術を適切に活用できる開発文化・体制の醸成も欠かせません。
プロダクト開発に集中したい方、AI技術を活かした新しい開発アプローチに挑戦したい方、ご自身の知見を開発組織に広めることに前向きな方、効率的かつスマートな開発フローを実現したい方など──。
それぞれの志向やスキルを活かしながら、AI時代のプロダクト開発を共に推進し、業界に新たなインパクトを与えていきませんか。
【業務内容】
CTO直轄の下、メンバと協働して管理ロイド、工事ロイドなどのSaaS事業の開発を行う
ユーザーからのフィードバックを基にプロダクトマネージャーが整理した要件を元に設計・開発を行う
・管理ロイド、工事ロイド及び新規プロダクトの開発
1. 機能追加・改善要望に対する開発要件定義
2.CTO・メンバと調整の上、積極的な新技術・サービス導入の推進
【弊社について】
弊社はAIエンジニア、Webエンジニア、スマホアプリエンジニア、QAエンジニア、が集まり、建築業界、不動産管理業界の課題を解決するために、AI搭載の建物管理クラウドシステム「管理ロイド」を提供しています。
「管理ロイド」は、紙が中心の不動産管理の現場で発生する点検や検針、不具合管理といった業務をスマホ(アプリ)とPC(ダッシュボード)に置き換えることで、労働生産性改善、ペーパレス化、データ化、リアルタイム情報連携等を実現するシステムです。
現状、「管理ロイド」は大手不動産管理会社を中心に3,000社以上にご利用頂いており、利用者数、登録ユーザー数、AI検針利用会社数においてNo.1を獲得しております。
【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 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 170人 |
マツダ株式会社
【地方フルリモート可/バックエンドエンジニア/AI開発経験必須】最新技術を用いてバックエンド~インフラ開発エンジニア募集! のリモートワーク求人
【職務概要】
全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI(Web)開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担っていただきます。
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しております。
【ポジション特徴】
AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、マツダが将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲内
全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI(Web)開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担っていただきます。
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属チーム】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しております。
【ポジション特徴】
AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、マツダが将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲内
| 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: 9:00~17:45
フレキシブルタイム:5:00~22:00
コアタイム:なし
標準労働時間:8時間
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
マツダ株式会社
【地方フルリモート可/データベースエンジニア/実務3年~】ビッグデータ基盤開発エンジニア募集! のリモートワーク求人
【職務概要】
膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務などを行います。そのための最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証/検証も実施いただきます。
※主業務:ビックデータ基盤の検証、構築、保守、運用
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属部署】
全社の「生産性倍増」のためのデータ活用・AI活用をミッションとするチームでの配属を予定しております。
マツダでは工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータを取集・加工・蓄積し、活用していくことが重要なテーマです。
今回配属予定のチームでは、このようなデータを取り扱うための、データ基盤の構築・運用・保守を行うと共に、品質領域、コネクテッドサービス領域等でのプロジェクトへの基盤の適用を行っていきます。
またカンファレンス(海外・国内)参加などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
【ポジション特長】
ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながらプロジェクトを進めていく為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
【業務の変更の範囲】
変更の範囲内
膨大なデータを溜め、高速に取り出すための基盤構築、また複数の全社的プロジェクトへの基盤の展開、保守業務などを行います。そのための最新技術動向の調査や、実プロジェクトを前提とした実証/検証も実施いただきます。
※主業務:ビックデータ基盤の検証、構築、保守、運用
<変更の範囲>将来的に会社の定める全ての業務に配置転換の可能性あり
【配属部署】
全社の「生産性倍増」のためのデータ活用・AI活用をミッションとするチームでの配属を予定しております。
マツダでは工場の各種センサやコネクティッドカーなどの技術進化により、膨大なデータを取得できるようになっており、そうしたデータを取集・加工・蓄積し、活用していくことが重要なテーマです。
今回配属予定のチームでは、このようなデータを取り扱うための、データ基盤の構築・運用・保守を行うと共に、品質領域、コネクテッドサービス領域等でのプロジェクトへの基盤の適用を行っていきます。
またカンファレンス(海外・国内)参加などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
【ポジション特長】
ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながらプロジェクトを進めていく為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
【業務の変更の範囲】
変更の範囲内
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00~17:45
フレキシブルタイム:5:00~22:00
コアタイム:なし
標準労働時間:8時間
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
創立100年を超える大手自動車メーカー
研究開発拠点・生産拠点を海外各国に持ち、グローバルでバランスの取れた販売を実現している。トヨタ社と共同設立した米国の生産拠点は2022年1月に生産開始。 お客様に安全で安心なドライブを提供したいという思いから、人間が最も扱いやすいクルマになった「人馬一体」が理想。 クルマに乗るすべての人に安全・安心をもたらすことを目指し、クルマを自分の体の一部のように動かせる一体感を実現させるべく、嗜好性を重視した開発を進めている。 近年はカーボンニュートラルや電動化に注力。2030年時点のBEV想定比率は25%~40%と見ており、バッテリーEVの本格導入に向けて電駆システムの内製化(手の内化)を進めるべく、中央化成品社、ヒロテック社など7社と協業。 2040年までに自社の新車が原因となる事故ゼロを目指しており、モデルベースの開発やリサーチを進めている。 現在は全社的にフルリモート勤務を推進しており、拠点に縛られない働き方が実現可能。また、2024年2月には、六本木ヒルズ内に「マツダイノベーションスペース東京」が開設され、「ものづくり」における社内外の共創も推し進めている。 |
||
| 設立年数 | 107年 | 従業員数 | 48,685人 |
株式会社カオナビ
【正社員/地方フルリモ/プロダクトマネージャー/PdM】複数プロダクト横断の認証基盤領域 のリモートワーク求人
【会社概要】
“はたらく”にテクノロジーを実装し個の力から社会の仕様を変える
これまでのカオナビ:
人材データを人事担当者だけのものにせず、経営層、マネージャー、そして現場へと「開く」ことが、カオナビの原点です。この揺るぎない信念のもと、創業以来、多角的な人材データを一元化するプラットフォームを構築し、多くの企業様の潜在能力を最大限に引き出してきました。
これからのカオナビ:
タレントマネジメントを次のステージへ導くべく、私たちは「タレントインテリジェンス」という新たなビジョンを掲げました。プラットフォームに集約された多角的な人材データをAIが最大限に活用。HRSaaS事業とHRソリューション事業の強力な両輪が駆動し、データが蓄積されるほど進化する、まさに生命体のような循環型モデルを推進していきます。これにより、「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーとして、社会に革新をもたらし続けます。
私たちは今、5年後の再上場を目指し、非連続的成長を遂げる最もエキサイティングな変革期(第二創業期)にいます。この挑戦は変化、激動、カオスを伴います。しかし、これを困難な逆境と捉えるのか、あるいは未来を切り拓く最高の舞台と捉えるのか。私たちは迷わず後者を選びます。だからこそ、この挑戦を一緒に楽しみに変えられる仲間、「ゲームチェンジャー」を求めています。ゲームチェンジャーの役割を果たすうえで当社が重要視するのは、自己の能力を磨き続け、自律的に働き方を選択することで、他にはない成果を発揮する人材、「ユニーク・パフォーマー」です。その活躍を支える環境として、自律的なキャリア形成をサポートする制度はもちろん、成果を最大化できるよう、働く場所と時間を選択できる制度も導入しています。
さあ、この最高の舞台で、あなたの「個性」を飛躍させませんか。
【参考記事】
「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーを変わらず目指す。カオナビの新ビジョン「タレントインテリジェンス」に込めた想い
【事業概要】
持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。
カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。
【業務内容】
プロダクト連携推進室のPdMとして、複数プロダクトを横断する認証基盤構築プロジェクトを牽引していただきます。具体的には、以下の業務をお任せします。
認証基盤の企画・推進
複数のプロダクトに分散しているログイン機能の共通認証基盤へ移行するための要件定義、ロードマップ策定、プロジェクトマネジメント
各プロダクトのPdMと連携し、認証基盤導入における課題解決や要件調整
チームマネジメント
プロダクト連携推進チームのマネジメント、進捗管理、および技術的な課題解決に向けた意思決定のサポート
プロダクトの成長を促すためのKPI設定と効果測定
【このポジションの魅力】
カオナビ社の複数プロダクトを支える基盤そのものを企画・推進するため事業の根幹に関わる重要なポジションです
エンジニアとしての深い知見を活かし、認証やデータ連携といった技術的な課題を解決しながら、大きな裁量を持ってプロジェクトをリードできます
【業務の変更の範囲】
会社内での全ての業務、および出向先・転籍先会社での全ての業務
“はたらく”にテクノロジーを実装し個の力から社会の仕様を変える
これまでのカオナビ:
人材データを人事担当者だけのものにせず、経営層、マネージャー、そして現場へと「開く」ことが、カオナビの原点です。この揺るぎない信念のもと、創業以来、多角的な人材データを一元化するプラットフォームを構築し、多くの企業様の潜在能力を最大限に引き出してきました。
これからのカオナビ:
タレントマネジメントを次のステージへ導くべく、私たちは「タレントインテリジェンス」という新たなビジョンを掲げました。プラットフォームに集約された多角的な人材データをAIが最大限に活用。HRSaaS事業とHRソリューション事業の強力な両輪が駆動し、データが蓄積されるほど進化する、まさに生命体のような循環型モデルを推進していきます。これにより、「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーとして、社会に革新をもたらし続けます。
私たちは今、5年後の再上場を目指し、非連続的成長を遂げる最もエキサイティングな変革期(第二創業期)にいます。この挑戦は変化、激動、カオスを伴います。しかし、これを困難な逆境と捉えるのか、あるいは未来を切り拓く最高の舞台と捉えるのか。私たちは迷わず後者を選びます。だからこそ、この挑戦を一緒に楽しみに変えられる仲間、「ゲームチェンジャー」を求めています。ゲームチェンジャーの役割を果たすうえで当社が重要視するのは、自己の能力を磨き続け、自律的に働き方を選択することで、他にはない成果を発揮する人材、「ユニーク・パフォーマー」です。その活躍を支える環境として、自律的なキャリア形成をサポートする制度はもちろん、成果を最大化できるよう、働く場所と時間を選択できる制度も導入しています。
さあ、この最高の舞台で、あなたの「個性」を飛躍させませんか。
【参考記事】
「個」の力を最大限に引き出すプラットフォーマーを変わらず目指す。カオナビの新ビジョン「タレントインテリジェンス」に込めた想い
【事業概要】
持続的な企業成長には生産性向上が不可欠であり、「人的資本経営」の重要性がかつてないほど高まっています。その中核を担うのが「タレントマネジメント」です。本音の人材情報を活用し、個人と組織の潜在能力を最大限に引き出すことで、企業はさらなる高みを目指せます。
カオナビは、個の力を最大化し、組織をより強くするためのタレントマネジメントシステムです。人事業務の効率化から戦略人事の実現まで、幅広い目的に対応。人材データプラットフォームに蓄積された個のデータをAIと掛け合わせることで、「個の力の最大化」による盤石な組織を築き、企業の成長を力強く後押しします。
【業務内容】
プロダクト連携推進室のPdMとして、複数プロダクトを横断する認証基盤構築プロジェクトを牽引していただきます。具体的には、以下の業務をお任せします。
認証基盤の企画・推進
複数のプロダクトに分散しているログイン機能の共通認証基盤へ移行するための要件定義、ロードマップ策定、プロジェクトマネジメント
各プロダクトのPdMと連携し、認証基盤導入における課題解決や要件調整
チームマネジメント
プロダクト連携推進チームのマネジメント、進捗管理、および技術的な課題解決に向けた意思決定のサポート
プロダクトの成長を促すためのKPI設定と効果測定
【このポジションの魅力】
カオナビ社の複数プロダクトを支える基盤そのものを企画・推進するため事業の根幹に関わる重要なポジションです
エンジニアとしての深い知見を活かし、認証やデータ連携といった技術的な課題を解決しながら、大きな裁量を持ってプロジェクトをリードできます
【業務の変更の範囲】
会社内での全ての業務、および出向先・転籍先会社での全ての業務
| 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 |
作業時間: ・コアタイム:なし
・フレキシブルタイム:5:00-22:00
・標準労働時間:★
※1日4時間以上の就業、および月の所定労働時間以上の就業は必要
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
国内シェア7年連続No.の1売上130%成長のタレントマネジメントシステム「カオナビ」を開発・提供しております。
『カオナビ』は、従業員の顔写真が並ぶ直感的な画面により、企業の経営者や管理職が人材の抜擢や配置、評価などのマネジメントをスピーディーに行えるようにした、画期的なツールです。 働き方もスーパーフレックス等の働き方も取り入れており、非常に働きやすい環境となっております。 |
||
| 設立年数 | 19年 | 従業員数 | 283人 |
73件中 11件~20件
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