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19件中 1件～10件
株式会社FCCテクノ
【福岡ハイブリッド／システムエンジニア（業務システム/上流工程・クライアント支援）／関係者との調整、課題整理、進行管理を一定程度担った経験】65年の歴史を持つ独立系SIで自由度高く活躍｜プライム比率8割｜幅広い業界×モダン技術でキャリアアップ！ のリモートワーク求人
業務システムの開発・改修・導入経験を土台に、今後は上流工程やクライアント対応、案件推進まで役割を広げたい中堅システムエンジニアを募集しています。
■お仕事内容
私たちは、クライアントの抱える課題解決を目指して、システム開発・改修・導入・運用改善に取り組んでいます。
今回募集するのは、システム開発や保守の実務経験を土台にしながら、今後は要件整理やクライアント対応、案件推進など、
より上流や中核に近い役割へと仕事の幅を広げていきたい方です。
入社後は、ご経験や強みに応じて、以下のような業務をお任せします。
・業務システムの開発、改修、導入、保守運用
・既存システムの改善、運用見直し、リプレイス支援
・クライアントとの要件整理、課題整理、仕様調整
・プロジェクト内での進行支援、論点整理、関係者との調整
・若手メンバーとの連携、レビュー、育成支援
まずは経験を活かせる領域から入っていただく想定です。
将来的にはプロジェクトリーダー、ITコンサルタント、事業責任者補佐、マネージャーなど、本人の適正と志向に応じたキャリアを描くことができます。
■案件例
▼基幹システムのリプレイス支援
既存業務を支える基幹システムの刷新プロジェクト。長期スケジュールで進行し、設計・開発・移行・運用を見据えながら継続的に支援します。
（複数名体制、要件定義〜テスト）
▼AI駆動開発
要件定義工程からAIスキル機能を活用し、そこで整理した内容をもとに設計・開発・テストまでの各工程を一貫してAIスキル機能で進める開発手法を担当します。
まずは要件定義段階から関わり、後工程への展開も見据えたプロジェクトです。
▼AI BPR
クライアントの業務プロセスに対して、AIエージェントを活用した業務改革（BPR）の提案・推進を担当します。
現状の業務フローを分析した上で、AI活用による効率化・自動化の余地を見極め、実装から定着支援まで一貫して関わります。
※案件への参画は、チームの状況・ご経験・スキルを考慮してアサインします。一次請け案件が中心です（一次請け約8割）。
■この仕事で得られること
・技術実務を土台に、要件整理・クライアント対応・案件推進へと段階的に役割を広げられる
・既存クライアントとの継続的な関係の中で、業務に深く入り込み、現場への貢献を実感できる
・単一技術の専門家ではなく、上流から実装まで幅広く対応できるエンジニアとしてのキャリアを築ける
・若手のレビューや育成支援を通じて、技術力だけでなくチームへの貢献経験も積める
■こんな方におすすめです
・開発・改修・導入・保守運用の経験を活かして、次は上流やクライアント対応にも関わりたい方
・作業担当にとどまらず、案件やチームを前に進める役割を担ってクライアントや現場に価値を出したい方
・誰と働くか、どんな環境で働くかも大切にしたい方
・福岡で腰を据えて働きたい方
■FCCテクノで働く魅力
65年の歴史を持ちながらも、新たな挑戦を続けている会社です。
会社に最適化するのではなく、時代を生き抜く力を身につけることを大切にしています。
組織はオープンでフラットな風土が根付いており、一人ひとりの意思や価値観を尊重しています。
1on1やコーチングなど「対話」を大切にしており、個人の考えに耳を傾け、
それを尊重してもらえる環境です。経営との距離も近く、意思決定は比較的速い会社です。
リモートワークやフレックスタイム制度を活用しやすく、
個人とチームが成果を最大限に発揮できる働き方を選べます（部門平均リモート率50%）。
オフィスやデバイスにも積極的に投資しており、気持ちよく働ける環境整備を進めています。
資格取得・研修受講など、「学び」に対する支援も手厚く行っています。
未来に向けて手を伸ばす人を、徹底的に応援します。
大企業ほど役割が固定化されず、スタートアップほど不安定でもない。
福岡で腰を据えて、仕事と生活の両方に納得感を持ちながら長く働きたい方に合う職場です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務内容
■お仕事内容
私たちは、クライアントの抱える課題解決を目指して、システム開発・改修・導入・運用改善に取り組んでいます。
今回募集するのは、システム開発や保守の実務経験を土台にしながら、今後は要件整理やクライアント対応、案件推進など、
より上流や中核に近い役割へと仕事の幅を広げていきたい方です。
入社後は、ご経験や強みに応じて、以下のような業務をお任せします。
・業務システムの開発、改修、導入、保守運用
・既存システムの改善、運用見直し、リプレイス支援
・クライアントとの要件整理、課題整理、仕様調整
・プロジェクト内での進行支援、論点整理、関係者との調整
・若手メンバーとの連携、レビュー、育成支援
まずは経験を活かせる領域から入っていただく想定です。
将来的にはプロジェクトリーダー、ITコンサルタント、事業責任者補佐、マネージャーなど、本人の適正と志向に応じたキャリアを描くことができます。
■案件例
▼基幹システムのリプレイス支援
既存業務を支える基幹システムの刷新プロジェクト。長期スケジュールで進行し、設計・開発・移行・運用を見据えながら継続的に支援します。
（複数名体制、要件定義〜テスト）
▼AI駆動開発
要件定義工程からAIスキル機能を活用し、そこで整理した内容をもとに設計・開発・テストまでの各工程を一貫してAIスキル機能で進める開発手法を担当します。
まずは要件定義段階から関わり、後工程への展開も見据えたプロジェクトです。
▼AI BPR
クライアントの業務プロセスに対して、AIエージェントを活用した業務改革（BPR）の提案・推進を担当します。
現状の業務フローを分析した上で、AI活用による効率化・自動化の余地を見極め、実装から定着支援まで一貫して関わります。
※案件への参画は、チームの状況・ご経験・スキルを考慮してアサインします。一次請け案件が中心です（一次請け約8割）。
■この仕事で得られること
・技術実務を土台に、要件整理・クライアント対応・案件推進へと段階的に役割を広げられる
・既存クライアントとの継続的な関係の中で、業務に深く入り込み、現場への貢献を実感できる
・単一技術の専門家ではなく、上流から実装まで幅広く対応できるエンジニアとしてのキャリアを築ける
・若手のレビューや育成支援を通じて、技術力だけでなくチームへの貢献経験も積める
■こんな方におすすめです
・開発・改修・導入・保守運用の経験を活かして、次は上流やクライアント対応にも関わりたい方
・作業担当にとどまらず、案件やチームを前に進める役割を担ってクライアントや現場に価値を出したい方
・誰と働くか、どんな環境で働くかも大切にしたい方
・福岡で腰を据えて働きたい方
■FCCテクノで働く魅力
65年の歴史を持ちながらも、新たな挑戦を続けている会社です。
会社に最適化するのではなく、時代を生き抜く力を身につけることを大切にしています。
組織はオープンでフラットな風土が根付いており、一人ひとりの意思や価値観を尊重しています。
1on1やコーチングなど「対話」を大切にしており、個人の考えに耳を傾け、
それを尊重してもらえる環境です。経営との距離も近く、意思決定は比較的速い会社です。
リモートワークやフレックスタイム制度を活用しやすく、
個人とチームが成果を最大限に発揮できる働き方を選べます（部門平均リモート率50%）。
オフィスやデバイスにも積極的に投資しており、気持ちよく働ける環境整備を進めています。
資格取得・研修受講など、「学び」に対する支援も手厚く行っています。
未来に向けて手を伸ばす人を、徹底的に応援します。
大企業ほど役割が固定化されず、スタートアップほど不安定でもない。
福岡で腰を据えて、仕事と生活の両方に納得感を持ちながら長く働きたい方に合う職場です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務内容
| 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 |
作業時間： コアタイム：10:00～15:00
フレキシブルタイム：6:00～10:00、15:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均5時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
1962年に福岡で創業した独立系SI企業で、DX推進やITコンサルティング、システム開発、BPOサービスを提供しています。2021年に経営陣を刷新し、第二創業期としてクラウドやオープン系開発を強化。福岡市南区に本社を構え、資本金は1億円。戦略策定から開発・運用まで一貫支援し、AWSやSalesforceなど最新技術を活用。長年の実績と柔軟な体制で企業変革を支援するプロフェッショナルファームです。
|
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| 設立年数 | 65年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社FCCテクノ
【福岡ハイブリッド／システムエンジニア（業務システム開発）／業務システムの開発、改修、導入のいずれかの実務経験】65年の歴史を持つ独立系SIで自由度高く活躍｜プライム比率8割｜幅広い業界×モダン技術でキャリアアップ！ のリモートワーク求人
業務システムの開発・改修経験を土台に、実務力を高めながらキャリアを積んでいきたい方を募集しています。
まずは開発・改修を中心に力を発揮していただき、将来的には上流工程やクライアント対応へのステップアップも見据えられるポジションです。
■お仕事内容
私たちは、クライアントの抱える課題解決を目指して、システム開発・改修・導入・運用改善に取り組んでいます。
今回募集するのは、開発・改修の実務経験を活かしながら、チームの一員としてプロジェクトに貢献していきたい方です。
入社後は、ご経験や強みに応じて、以下のような業務をお任せします。
・業務システムの開発、改修、導入、保守運用
・既存システムの機能追加、改善
・設計書に基づく実装、単体・結合テスト
・先輩メンバーと連携した要件整理・仕様確認への同席
・コードレビューを通じた技術力の向上
まずは開発実務でしっかり成果を出していただくことを重視します。経験を積む中で、要件整理やクライアント対応など上流に近い役割へ挑戦する機会も用意しています。
■こんな方におすすめです
・開発・改修の実務経験を活かして、まずは手を動かす仕事で力を発揮したい方
・チームで支え合いながら、着実にステップアップしていきたい方
・将来的に上流工程やクライアント対応にも挑戦したい方
・誰と働くか、どんな環境で働くかも大切にしたい方
・福岡で腰を据えて働きたい方
■案件例
▼基幹システムのリプレイス支援
既存業務を支える基幹システムの刷新プロジェクト。長期スケジュールで進行し、設計・開発・移行・運用を見据えながら継続的に支援します。
（複数名体制、要件定義〜テスト）
▼AI駆動開発
要件定義工程からAIスキル機能を活用し、そこで整理した内容をもとに設計・開発・テストまでの各工程を一貫してAIスキル機能で進める開発手法を担当します。
まずは要件定義段階から関わり、後工程への展開も見据えたプロジェクトです。
▼デジタル基盤インフラPMO支援
金融機関クライアントのITインフラ刷新プロジェクトにおいて、PMO業務を担当します。
複数ベンダーが関わる大規模プロジェクトの進行管理、課題管理、関係者間の調整を通じて、プロジェクト全体を円滑に推進する役割を担います。
▼AI BPR
クライアントの業務プロセスに対して、AIエージェントを活用した業務改革（BPR）の提案・推進を担当します。
現状の業務フローを分析した上で、AI活用による効率化・自動化の余地を見極め、実装から定着支援まで一貫して関わります。
※案件への参画は、チームの状況・ご経験・スキルを考慮してアサインします。一次請け案件が中心です（一次請け約8割）。
■この仕事で得られること
・開発実務を通じて、業務システムへの理解を深められる
・経験豊富な先輩メンバーと連携しながら、着実にスキルを積める
・将来的に上流工程やクライアント対応へ役割を広げていくキャリアパスが描ける
・若手・中堅層が中心のチームで、成長を実感しながら働ける
■FCCテクノで働く魅力
65年の歴史を持ちながらも、新たな挑戦を続けている会社です。
会社に最適化するのではなく、時代を生き抜く力を身につけることを大切にしています。
組織はオープンでフラットな風土が根付いており、一人ひとりの意思や価値観を尊重しています。
1on1やコーチングなど「対話」を大切にしており、個人の考えに耳を傾け、
それを尊重してもらえる環境です。経営との距離も近く、意思決定は比較的速い会社です。
リモートワークやフレックスタイム制度を活用しやすく、
個人とチームが成果を最大限に発揮できる働き方を選べます（部門平均リモート率50%）。
オフィスやデバイスにも積極的に投資しており、気持ちよく働ける環境整備を進めています。
資格取得・研修受講など、「学び」に対する支援も手厚く行っています。
未来に向けて手を伸ばす人を、徹底的に応援します。
大企業ほど役割が固定化されず、スタートアップほど不安定でもない。
福岡で腰を据えて、仕事と生活の両方に納得感を持ちながら長く働きたい方に合う職場です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
まずは開発・改修を中心に力を発揮していただき、将来的には上流工程やクライアント対応へのステップアップも見据えられるポジションです。
■お仕事内容
私たちは、クライアントの抱える課題解決を目指して、システム開発・改修・導入・運用改善に取り組んでいます。
今回募集するのは、開発・改修の実務経験を活かしながら、チームの一員としてプロジェクトに貢献していきたい方です。
入社後は、ご経験や強みに応じて、以下のような業務をお任せします。
・業務システムの開発、改修、導入、保守運用
・既存システムの機能追加、改善
・設計書に基づく実装、単体・結合テスト
・先輩メンバーと連携した要件整理・仕様確認への同席
・コードレビューを通じた技術力の向上
まずは開発実務でしっかり成果を出していただくことを重視します。経験を積む中で、要件整理やクライアント対応など上流に近い役割へ挑戦する機会も用意しています。
■こんな方におすすめです
・開発・改修の実務経験を活かして、まずは手を動かす仕事で力を発揮したい方
・チームで支え合いながら、着実にステップアップしていきたい方
・将来的に上流工程やクライアント対応にも挑戦したい方
・誰と働くか、どんな環境で働くかも大切にしたい方
・福岡で腰を据えて働きたい方
■案件例
▼基幹システムのリプレイス支援
既存業務を支える基幹システムの刷新プロジェクト。長期スケジュールで進行し、設計・開発・移行・運用を見据えながら継続的に支援します。
（複数名体制、要件定義〜テスト）
▼AI駆動開発
要件定義工程からAIスキル機能を活用し、そこで整理した内容をもとに設計・開発・テストまでの各工程を一貫してAIスキル機能で進める開発手法を担当します。
まずは要件定義段階から関わり、後工程への展開も見据えたプロジェクトです。
▼デジタル基盤インフラPMO支援
金融機関クライアントのITインフラ刷新プロジェクトにおいて、PMO業務を担当します。
複数ベンダーが関わる大規模プロジェクトの進行管理、課題管理、関係者間の調整を通じて、プロジェクト全体を円滑に推進する役割を担います。
▼AI BPR
クライアントの業務プロセスに対して、AIエージェントを活用した業務改革（BPR）の提案・推進を担当します。
現状の業務フローを分析した上で、AI活用による効率化・自動化の余地を見極め、実装から定着支援まで一貫して関わります。
※案件への参画は、チームの状況・ご経験・スキルを考慮してアサインします。一次請け案件が中心です（一次請け約8割）。
■この仕事で得られること
・開発実務を通じて、業務システムへの理解を深められる
・経験豊富な先輩メンバーと連携しながら、着実にスキルを積める
・将来的に上流工程やクライアント対応へ役割を広げていくキャリアパスが描ける
・若手・中堅層が中心のチームで、成長を実感しながら働ける
■FCCテクノで働く魅力
65年の歴史を持ちながらも、新たな挑戦を続けている会社です。
会社に最適化するのではなく、時代を生き抜く力を身につけることを大切にしています。
組織はオープンでフラットな風土が根付いており、一人ひとりの意思や価値観を尊重しています。
1on1やコーチングなど「対話」を大切にしており、個人の考えに耳を傾け、
それを尊重してもらえる環境です。経営との距離も近く、意思決定は比較的速い会社です。
リモートワークやフレックスタイム制度を活用しやすく、
個人とチームが成果を最大限に発揮できる働き方を選べます（部門平均リモート率50%）。
オフィスやデバイスにも積極的に投資しており、気持ちよく働ける環境整備を進めています。
資格取得・研修受講など、「学び」に対する支援も手厚く行っています。
未来に向けて手を伸ばす人を、徹底的に応援します。
大企業ほど役割が固定化されず、スタートアップほど不安定でもない。
福岡で腰を据えて、仕事と生活の両方に納得感を持ちながら長く働きたい方に合う職場です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 420 〜 550 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：6:00～10:00、15:00～22:00
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均5時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
1962年に福岡で創業した独立系SI企業で、DX推進やITコンサルティング、システム開発、BPOサービスを提供しています。2021年に経営陣を刷新し、第二創業期としてクラウドやオープン系開発を強化。福岡市南区に本社を構え、資本金は1億円。戦略策定から開発・運用まで一貫支援し、AWSやSalesforceなど最新技術を活用。長年の実績と柔軟な体制で企業変革を支援するプロフェッショナルファームです。
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| 設立年数 | 65年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社Aprender
【地方フルリモート／ソフトウェアエンジニア（プレイングマネージャー・VPoE候補）バックエンド・フロントエンド・SRE・インフラ／リーダーとしての意思決定や進行管理経験】「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社｜受託開発・自社サービスの2本の柱で事業展開 のリモートワーク求人
■事業内容
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発：フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」：AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加に伴い、メンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、チームを牽引し、メンバーの成長へ向けて伴走する役割を担っていただける方を募集いたします。
■このポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、技術的な観点から関与いただき、技術選定や設計方針などの方向性を示していただきます。
あわせて、メンバーの育成・1on1・評価・目標設定などのピープルマネジメントを通じて、チーム全体の成果とメンバーの成長を牽引いただきます。
■業務内容
【主な業務】
・メンバーの1on1・育成・目標設定
・チームの状態把握と改善（関係性・役割分担・心理的安全性の確保）
・採用活動への関与（面接・採用計画など）
・アジャイルでのチーム開発（デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り）
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」があります。
・「所属チーム」においては、メンバーの育成・評価・1on1等のマネジメント業務を行っていただきます。
・「プロジェクトチーム」には、複数のプロジェクトに対して技術的な観点から横断的に支援する形で関わっていただきます（各プロジェクトの計画・進行は、それぞれの案件におけるプロジェクトリーダーが担当します）。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件：クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス：スクラム形式（週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行）
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会（デイリー）：持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack：随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル：議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1：入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、業務やキャリアなどの幅広い相談が可能です。
・チームメンバーとの1on1：業務の振り返りやキャリアについての相談（案件アサインの打診含む）等についての1on1を実施いただきます。
・社員同士の1on1：お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会：週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会：年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数（週2時間程度）用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発：フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」：AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加に伴い、メンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、チームを牽引し、メンバーの成長へ向けて伴走する役割を担っていただける方を募集いたします。
■このポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、技術的な観点から関与いただき、技術選定や設計方針などの方向性を示していただきます。
あわせて、メンバーの育成・1on1・評価・目標設定などのピープルマネジメントを通じて、チーム全体の成果とメンバーの成長を牽引いただきます。
■業務内容
【主な業務】
・メンバーの1on1・育成・目標設定
・チームの状態把握と改善（関係性・役割分担・心理的安全性の確保）
・採用活動への関与（面接・採用計画など）
・アジャイルでのチーム開発（デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り）
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」があります。
・「所属チーム」においては、メンバーの育成・評価・1on1等のマネジメント業務を行っていただきます。
・「プロジェクトチーム」には、複数のプロジェクトに対して技術的な観点から横断的に支援する形で関わっていただきます（各プロジェクトの計画・進行は、それぞれの案件におけるプロジェクトリーダーが担当します）。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件：クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス：スクラム形式（週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行）
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会（デイリー）：持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack：随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル：議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1：入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、業務やキャリアなどの幅広い相談が可能です。
・チームメンバーとの1on1：業務の振り返りやキャリアについての相談（案件アサインの打診含む）等についての1on1を実施いただきます。
・社員同士の1on1：お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会：週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会：年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数（週2時間程度）用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 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 |
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。以下の2本の柱で事業を展開しています。・受託開発：フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築・自社サービス「Magentia」：AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォームAI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
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| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 15人 |
株式会社Aprender
【地方フルリモート／ソフトウェアエンジニア（リーダー）バックエンド・フロントエンド・SRE・インフラエンジニア／リーダーとしての意思決定や進行管理経験】「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社｜受託開発・自社サービスの2本の柱で事業展開 のリモートワーク求人
■事業内容
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。
以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発：フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」：AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加やプロジェクトの広がりに伴い、PL・PMのような立場でプロジェクトをリードできる方や、ゆくゆくはメンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、こうした役割を担っていただける方を募集いたします。
■ポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、設計・実装・運用を担います。
加えて、案件リーダー／プロジェクトリーダーとして、顧客折衝・要件整理・進捗管理・意思決定を通じてプロジェクトを牽引し、メンバーを巻き込みながらチームで成果を出していただくことを期待します。
将来的に、エンジニアリングマネージャーを目指すことも可能です。
■業務内容
【主な業務】
・アジャイルでのチーム開発（デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り）
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※フロントエンド・バックエンド・SRE/インフラのいずれか1つ以上を専門領域としていただきます。
領域を跨いでフルスタックに動いていただくことも可能です。
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」の2チームに所属していただきます
・1案件フルコミット型／複数案件並行型の2パターンのプロジェクトアサイン方法があります。複数案件並行型の場合は、それぞれの案件に少ボリュームずつ入る形となるため、全体の稼働量は変わりません。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件：クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス：スクラム形式（週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行）
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会（デイリー）：持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack：随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル：議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1：入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、キャリアについての相談等が可能です。
・チームリーダーとの1on1：業務の振り返りやキャリアについての相談（案件アサインの相談含む）等を行っています。
・社員同士の1on1：お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会：週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会：年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数（週2時間程度）用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。
以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発：フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」：AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加やプロジェクトの広がりに伴い、PL・PMのような立場でプロジェクトをリードできる方や、ゆくゆくはメンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、こうした役割を担っていただける方を募集いたします。
■ポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、設計・実装・運用を担います。
加えて、案件リーダー／プロジェクトリーダーとして、顧客折衝・要件整理・進捗管理・意思決定を通じてプロジェクトを牽引し、メンバーを巻き込みながらチームで成果を出していただくことを期待します。
将来的に、エンジニアリングマネージャーを目指すことも可能です。
■業務内容
【主な業務】
・アジャイルでのチーム開発（デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り）
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※フロントエンド・バックエンド・SRE/インフラのいずれか1つ以上を専門領域としていただきます。
領域を跨いでフルスタックに動いていただくことも可能です。
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」の2チームに所属していただきます
・1案件フルコミット型／複数案件並行型の2パターンのプロジェクトアサイン方法があります。複数案件並行型の場合は、それぞれの案件に少ボリュームずつ入る形となるため、全体の稼働量は変わりません。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件：クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス：スクラム形式（週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行）
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会（デイリー）：持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack：随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル：議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1：入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、キャリアについての相談等が可能です。
・チームリーダーとの1on1：業務の振り返りやキャリアについての相談（案件アサインの相談含む）等を行っています。
・社員同士の1on1：お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会：週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会：年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数（週2時間程度）用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 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 |
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。以下の2本の柱で事業を展開しています。・受託開発：フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築・自社サービス「Magentia」：AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォームAI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
|
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| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 15人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/プロダクトマネージャー（PdM）】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして、顧客・ユーザーの課題探索から、プロダクト戦略、要件定義、仕様策定、開発推進、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
単なる仕様管理ではなく、AI技術をどのように顧客価値・事業価値に変換するかを考え、プロダクトを成長させることがミッションです。
◼️ポジションの魅力
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
自社プロダクトとしては、特許・知財業務を支援する AI特許ロケット や、ヒアリング・面談・調査業務を支援する AIインタビュアー など、生成AIを活用した新規プロダクト開発を進めています。
PdMには、こうしたプロダクトの0→1・1→10フェーズにおいて、ユーザー課題を深く理解し、AIエンジニア・Webエンジニア・Bizメンバーと連携しながら、価値あるプロダクトに磨き込んでいく役割を期待しています。
AI技術そのものを理解することも重要ですが、それ以上に「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」を定義し、プロダクトとして成立させる力が求められます。
◼️仕事のやりがい
- AIプロダクトの0→1・1→10フェーズに深く関われる
- 製造業を中心としたリアルな業務課題に向き合い、AIで解決策を形にできる
- LLM・RAG・AIエージェントなどの最新技術を、顧客価値に変換する経験ができる
- CEO・COO・BizDev・AIエンジニア・Webエンジニアと近い距離でプロダクト開発を推進できる
- 顧客ヒアリング、仮説検証、仕様策定、開発推進、改善まで一気通貫で関われる
- PMF前後のプロダクトを、自らの意思決定で成長させる経験ができる
- 将来的にはプロダクト責任者、事業責任者、CPO候補などのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 自社AIプロダクトのプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 顧客・ユーザーへのヒアリング、業務課題の整理、仮説検証
- 市場調査、競合調査、ユーザー課題の分析
- プロダクトビジョン、提供価値、ターゲットユーザーの整理
- 要件定義、仕様策定、画面設計、ユーザーストーリー作成
- AIエンジニア、Webエンジニア、デザイナー、Bizメンバーとの開発推進
- LLM・RAG・AIエージェント等を活用した機能企画
- プロトタイプ作成、ユーザーテスト、フィードバック収集
- 開発優先順位の決定、バックログ管理、リリース管理
- 利用データ、ユーザーフィードバックをもとにしたプロダクト改善
- 営業・CS・マーケティングと連携したGo To Market推進
- プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善施策の立案
- 必要に応じた顧客提案、導入支援、社内外へのプロダクト説明
◼️担当するプロジェクト例
- AI特許ロケット
特許・知財業務を支援するAIプロダクト
発明情報、技術資料、特許文書などを扱う検索・要約・生成・構造化機能
知財担当者・研究開発者の業務フロー改善
- AIインタビュアー
ヒアリング・面談・調査業務を支援するAIプロダクト
質問生成、深掘り、回答分析、要約、レポート生成
採用、人事、営業、CS、調査、コンサルティング領域への展開
- 製造業向けAI業務支援プロダクト
図面、帳票、PDF、マニュアル、問い合わせ履歴などを扱うAIアプリケーション
熟練者の暗黙知や社内ナレッジを活用するRAG・AIエージェント
現場業務の効率化、脱属人化、品質向上を支援するプロダクト
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして、顧客・ユーザーの課題探索から、プロダクト戦略、要件定義、仕様策定、開発推進、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
単なる仕様管理ではなく、AI技術をどのように顧客価値・事業価値に変換するかを考え、プロダクトを成長させることがミッションです。
◼️ポジションの魅力
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
自社プロダクトとしては、特許・知財業務を支援する AI特許ロケット や、ヒアリング・面談・調査業務を支援する AIインタビュアー など、生成AIを活用した新規プロダクト開発を進めています。
PdMには、こうしたプロダクトの0→1・1→10フェーズにおいて、ユーザー課題を深く理解し、AIエンジニア・Webエンジニア・Bizメンバーと連携しながら、価値あるプロダクトに磨き込んでいく役割を期待しています。
AI技術そのものを理解することも重要ですが、それ以上に「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」を定義し、プロダクトとして成立させる力が求められます。
◼️仕事のやりがい
- AIプロダクトの0→1・1→10フェーズに深く関われる
- 製造業を中心としたリアルな業務課題に向き合い、AIで解決策を形にできる
- LLM・RAG・AIエージェントなどの最新技術を、顧客価値に変換する経験ができる
- CEO・COO・BizDev・AIエンジニア・Webエンジニアと近い距離でプロダクト開発を推進できる
- 顧客ヒアリング、仮説検証、仕様策定、開発推進、改善まで一気通貫で関われる
- PMF前後のプロダクトを、自らの意思決定で成長させる経験ができる
- 将来的にはプロダクト責任者、事業責任者、CPO候補などのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 自社AIプロダクトのプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 顧客・ユーザーへのヒアリング、業務課題の整理、仮説検証
- 市場調査、競合調査、ユーザー課題の分析
- プロダクトビジョン、提供価値、ターゲットユーザーの整理
- 要件定義、仕様策定、画面設計、ユーザーストーリー作成
- AIエンジニア、Webエンジニア、デザイナー、Bizメンバーとの開発推進
- LLM・RAG・AIエージェント等を活用した機能企画
- プロトタイプ作成、ユーザーテスト、フィードバック収集
- 開発優先順位の決定、バックログ管理、リリース管理
- 利用データ、ユーザーフィードバックをもとにしたプロダクト改善
- 営業・CS・マーケティングと連携したGo To Market推進
- プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善施策の立案
- 必要に応じた顧客提案、導入支援、社内外へのプロダクト説明
◼️担当するプロジェクト例
- AI特許ロケット
特許・知財業務を支援するAIプロダクト
発明情報、技術資料、特許文書などを扱う検索・要約・生成・構造化機能
知財担当者・研究開発者の業務フロー改善
- AIインタビュアー
ヒアリング・面談・調査業務を支援するAIプロダクト
質問生成、深掘り、回答分析、要約、レポート生成
採用、人事、営業、CS、調査、コンサルティング領域への展開
- 製造業向けAI業務支援プロダクト
図面、帳票、PDF、マニュアル、問い合わせ履歴などを扱うAIアプリケーション
熟練者の暗黙知や社内ナレッジを活用するRAG・AIエージェント
現場業務の効率化、脱属人化、品質向上を支援するプロダクト
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webプロダクトエンジニア_AI特許ロケット】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
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| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AIプロダクトエンジニア_AI特許ロケット】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。
AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAIプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。
発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。
特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。
そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。
- 発明情報・技術資料の構造化
- 特許文書・技術文書の検索・要約・比較
- 先行技術調査を支援するRAG・検索体験
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理
- 専門性の高い文書生成における品質管理
- ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計
- 知財業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさを磨き込んでいただきます。
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI特許ロケットのAI機能設計・開発・運用
- LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発
- 特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発
- 発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発
- 特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発
- 技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発
- プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善
- 知財業務フローを踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- 発明情報の構造化・要点抽出機能
- 技術資料をもとにした特許文書作成支援機能
- 特許文書・技術文書の要約・分類機能
- 先行技術調査を支援する検索・RAG機能
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能
- 発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能
- 特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能
- 関連文献・先行技術との比較支援機能
- AI出力の根拠提示・参照元表示機能
- 知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。
AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAIプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。
発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。
特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。
そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。
- 発明情報・技術資料の構造化
- 特許文書・技術文書の検索・要約・比較
- 先行技術調査を支援するRAG・検索体験
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理
- 専門性の高い文書生成における品質管理
- ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計
- 知財業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさを磨き込んでいただきます。
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI特許ロケットのAI機能設計・開発・運用
- LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発
- 特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発
- 発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発
- 特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発
- 技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発
- プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善
- 知財業務フローを踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- 発明情報の構造化・要点抽出機能
- 技術資料をもとにした特許文書作成支援機能
- 特許文書・技術文書の要約・分類機能
- 先行技術調査を支援する検索・RAG機能
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能
- 発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能
- 特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能
- 関連文献・先行技術との比較支援機能
- AI出力の根拠提示・参照元表示機能
- 知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webプロダクトエンジニア_AIインタビュアー】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
AIインタビュアーは、インタビュー・ヒアリング・面談・調査業務をAIで支援する新規プロダクトです。
LLM・音声認識・対話AIを活用した体験価値が中核となる一方で、プロダクトが複数企業・複数ユーザーに安定して使われ続けるためには、堅牢なWebアプリケーション基盤が不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、運用性の高いWeb基盤づくりを担っていただきます。
AIインタビュアーを「便利なAI機能」から「企業が安心して使い続けられるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーは、会話データ・音声データ・回答データ・分析結果など、機密性の高い情報を扱うプロダクトです。
そのため、プロダクト設計においては、AI体験の良さだけでなく、企業利用に耐えるセキュリティ、データ管理、権限管理、監査性、可用性が重要です。
また、AIインタビューでは、文字起こし、要約、分析、レポート生成など、時間のかかる処理や外部AI APIとの連携が多く発生します。これらを安定して処理するためには、非同期処理、ジョブ管理、リトライ制御、ログ設計、コスト管理が必要になります。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・ユーザー単位の権限管理
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 高トラフィック時のスケーラビリティ
- 監視・ログ・監査ログの整備
- プロダクト利用状況の可視化
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AIインタビュアーのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 音声データ、文字起こしデータ、回答データ、分析結果を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・音声認識API利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 高トラフィックや利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AIインタビュアーのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログの設計・実装
- LLM API・音声認識API利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文字起こし・要約・レポート生成処理の安定実行基盤
- 高トラフィックに耐えるAPI・DB・キャッシュ設計
- プロダクト利用状況を可視化する管理画面・ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
AIインタビュアーは、インタビュー・ヒアリング・面談・調査業務をAIで支援する新規プロダクトです。
LLM・音声認識・対話AIを活用した体験価値が中核となる一方で、プロダクトが複数企業・複数ユーザーに安定して使われ続けるためには、堅牢なWebアプリケーション基盤が不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、運用性の高いWeb基盤づくりを担っていただきます。
AIインタビュアーを「便利なAI機能」から「企業が安心して使い続けられるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーは、会話データ・音声データ・回答データ・分析結果など、機密性の高い情報を扱うプロダクトです。
そのため、プロダクト設計においては、AI体験の良さだけでなく、企業利用に耐えるセキュリティ、データ管理、権限管理、監査性、可用性が重要です。
また、AIインタビューでは、文字起こし、要約、分析、レポート生成など、時間のかかる処理や外部AI APIとの連携が多く発生します。これらを安定して処理するためには、非同期処理、ジョブ管理、リトライ制御、ログ設計、コスト管理が必要になります。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・ユーザー単位の権限管理
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 高トラフィック時のスケーラビリティ
- 監視・ログ・監査ログの整備
- プロダクト利用状況の可視化
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AIインタビュアーのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 音声データ、文字起こしデータ、回答データ、分析結果を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・音声認識API利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 高トラフィックや利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AIインタビュアーのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログの設計・実装
- LLM API・音声認識API利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文字起こし・要約・レポート生成処理の安定実行基盤
- 高トラフィックに耐えるAPI・DB・キャッシュ設計
- プロダクト利用状況を可視化する管理画面・ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AIプロダクトエンジニア_AIインタビュアー】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
企業活動において、顧客理解、ユーザーインタビュー、採用面談、業務ヒアリング、社内ナレッジ収集など、「人から情報を引き出す」プロセスは非常に重要です。
一方で、インタビューの設計、実施、記録、要約、分析、示唆出しには多くの時間とスキルが必要であり、属人的になりやすい領域でもあります。
AIインタビュアー は、LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェント等を活用し、「人に聞く」「深掘る」「整理する」「示唆に変える」というプロセスをAIで支援するプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
単なるチャットボットや議事録ツールではなく、目的に応じて問いを設計し、対話を進め、情報を構造化し、意思決定につながる示唆を生み出すAIプロダクトをつくることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーが目指すのは、単に「会話を文字起こしするツール」ではありません。
重要なのは、ユーザーの目的に応じて、AIが適切に問いを立て、回答に応じて深掘りし、得られた情報を構造化し、次の意思決定に使える形に変換することです。
たとえば、採用面談であれば候補者の経験や価値観を深掘りし、顧客インタビューであれば課題やニーズを引き出し、業務ヒアリングであれば現場の暗黙知や業務フローを整理する必要があります。
そのため、AIインタビュアーでは以下を重視しています。
- 自然で違和感のない対話体験
- 目的に応じた質問設計
- 回答内容に応じた深掘り
- 発話内容の構造化・分類・要約
- 複数インタビューの横断分析
- 意思決定に使えるレポート生成
- ユーザーの業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、AIの出力品質だけでなく、「ユーザーが本当に使いやすいか」「業務の中で自然に使われるか」まで考えながら、AI体験を磨き込んでいただきます。
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AIインタビュアーのAI機能設計・開発・運用
- LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェントを活用した機能開発
- インタビュー設計、質問生成、深掘り質問、回答分析に関する機能開発
- 回答内容の要約、分類、構造化、レポート生成機能の開発
- 音声認識・文字起こし・要約機能の開発
- プロンプト設計、対話設計、評価設計、精度改善
- ユーザー体験を踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- ユーザーフィードバックや利用ログを踏まえた機能改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- AIによるインタビュー設計・質問生成機能
- 回答内容に応じた自動深掘り質問機能
- 音声認識・文字起こし・要約機能
- インタビュー結果の構造化・タグ付け・分類機能
- 複数インタビュー結果を横断した分析・示唆抽出機能
- 面談・ヒアリング内容の自動レポート生成
- ユーザーごとの目的に応じたAIインタビュー体験の最適化
- AIによる業務ヒアリング・社内ナレッジ収集支援
- 回答品質・質問品質を評価するための評価基盤づくり
- ユーザーの発話・回答データを活用したAI機能改善
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
企業活動において、顧客理解、ユーザーインタビュー、採用面談、業務ヒアリング、社内ナレッジ収集など、「人から情報を引き出す」プロセスは非常に重要です。
一方で、インタビューの設計、実施、記録、要約、分析、示唆出しには多くの時間とスキルが必要であり、属人的になりやすい領域でもあります。
AIインタビュアー は、LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェント等を活用し、「人に聞く」「深掘る」「整理する」「示唆に変える」というプロセスをAIで支援するプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
単なるチャットボットや議事録ツールではなく、目的に応じて問いを設計し、対話を進め、情報を構造化し、意思決定につながる示唆を生み出すAIプロダクトをつくることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーが目指すのは、単に「会話を文字起こしするツール」ではありません。
重要なのは、ユーザーの目的に応じて、AIが適切に問いを立て、回答に応じて深掘りし、得られた情報を構造化し、次の意思決定に使える形に変換することです。
たとえば、採用面談であれば候補者の経験や価値観を深掘りし、顧客インタビューであれば課題やニーズを引き出し、業務ヒアリングであれば現場の暗黙知や業務フローを整理する必要があります。
そのため、AIインタビュアーでは以下を重視しています。
- 自然で違和感のない対話体験
- 目的に応じた質問設計
- 回答内容に応じた深掘り
- 発話内容の構造化・分類・要約
- 複数インタビューの横断分析
- 意思決定に使えるレポート生成
- ユーザーの業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、AIの出力品質だけでなく、「ユーザーが本当に使いやすいか」「業務の中で自然に使われるか」まで考えながら、AI体験を磨き込んでいただきます。
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AIインタビュアーのAI機能設計・開発・運用
- LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェントを活用した機能開発
- インタビュー設計、質問生成、深掘り質問、回答分析に関する機能開発
- 回答内容の要約、分類、構造化、レポート生成機能の開発
- 音声認識・文字起こし・要約機能の開発
- プロンプト設計、対話設計、評価設計、精度改善
- ユーザー体験を踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- ユーザーフィードバックや利用ログを踏まえた機能改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- AIによるインタビュー設計・質問生成機能
- 回答内容に応じた自動深掘り質問機能
- 音声認識・文字起こし・要約機能
- インタビュー結果の構造化・タグ付け・分類機能
- 複数インタビュー結果を横断した分析・示唆抽出機能
- 面談・ヒアリング内容の自動レポート生成
- ユーザーごとの目的に応じたAIインタビュー体験の最適化
- AIによる業務ヒアリング・社内ナレッジ収集支援
- 回答品質・質問品質を評価するための評価基盤づくり
- ユーザーの発話・回答データを活用したAI機能改善
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアWebエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
19件中 1件～10件
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