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12件中 1件~10件
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 |
||
| 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 |
株式会社Zhienius
【首都圏フルリモート/AIエージェント開発エンジニア/実務3年~】HRtech Saas/LLM・生成AI活用プロダクト開発 のリモートワーク求人
【業務内容】
当社が展開するHRTech SaaSプロダクト及び、クライアントワークにおいて、AIエージェントを実装・運用するための開発業務を担っていただきます。企画段階から携わり、AIを活用したプロダクト/機能の社会実装を一気通貫で推進できるポジションです。
▼主な業務内容
LangChainやOpenAI API等を活用したAIエージェント開発
HRTechSaaSにおけるAIエージェントの機能開発
外部RAG(Retrieval-Augmented Generation)や社内DBとの連携
AIエージェントのパフォーマンス改善、プロンプト設計・最適化
プロダクト・インフラ要件の設計および開発
AIエージェントを用いた新規事業の立ち上げ支援
【エンジニアのキャリアマップ】
バックエンド/フロントエンド/AI・LLM領域問わず、エンジニア1人1人に合わせたキャリアマップをご用意しています。 ご自身の技術フェーズややりたいことを第一優先として、キャリアマップを描いていきます。 MCV(My Creation Vision)という独自の目標管理と評価を導入しており、キャリアの実現までを可視化しています。 例) アーキテクト/マネジメント/ITコンサル/自社プロダクト開発/新規事業開発etc
▼具体的なプロジェクト
■HRtech Saas自社プロダクトの開発
・新規、追加機能の仕様策定、設計
・Pythonを利用したバックエンド開発全般
・テストコード、CI/CDの構築
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
■LLM・生成AIを活用したエージェントワークフローの開発(自社サービス)
・要件定義、PoC、仕様策定、設計
・LLMを活用した各種AIエージェント
・OpenAI Function CallingやLangChain Agentを利用したワークフロー構築
・各エージェントの状態管理やマルチステップ実行(tool calling、memory management)
・Pythonを利用したバックエンド開発全般
・テストコード、CI/CDの構築
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
■toC向けサービスバックエンド開発支援
・既存システムのバージョンアップやエンハンス開発
・Pythonを利用したバックエンド開発
・アジャイル開発
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当社が展開するHRTech SaaSプロダクト及び、クライアントワークにおいて、AIエージェントを実装・運用するための開発業務を担っていただきます。企画段階から携わり、AIを活用したプロダクト/機能の社会実装を一気通貫で推進できるポジションです。
▼主な業務内容
LangChainやOpenAI API等を活用したAIエージェント開発
HRTechSaaSにおけるAIエージェントの機能開発
外部RAG(Retrieval-Augmented Generation)や社内DBとの連携
AIエージェントのパフォーマンス改善、プロンプト設計・最適化
プロダクト・インフラ要件の設計および開発
AIエージェントを用いた新規事業の立ち上げ支援
【エンジニアのキャリアマップ】
バックエンド/フロントエンド/AI・LLM領域問わず、エンジニア1人1人に合わせたキャリアマップをご用意しています。 ご自身の技術フェーズややりたいことを第一優先として、キャリアマップを描いていきます。 MCV(My Creation Vision)という独自の目標管理と評価を導入しており、キャリアの実現までを可視化しています。 例) アーキテクト/マネジメント/ITコンサル/自社プロダクト開発/新規事業開発etc
▼具体的なプロジェクト
■HRtech Saas自社プロダクトの開発
・新規、追加機能の仕様策定、設計
・Pythonを利用したバックエンド開発全般
・テストコード、CI/CDの構築
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
■LLM・生成AIを活用したエージェントワークフローの開発(自社サービス)
・要件定義、PoC、仕様策定、設計
・LLMを活用した各種AIエージェント
・OpenAI Function CallingやLangChain Agentを利用したワークフロー構築
・各エージェントの状態管理やマルチステップ実行(tool calling、memory management)
・Pythonを利用したバックエンド開発全般
・テストコード、CI/CDの構築
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
■toC向けサービスバックエンド開発支援
・既存システムのバージョンアップやエンハンス開発
・Pythonを利用したバックエンド開発
・アジャイル開発
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 510 〜 1,200 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Zhieniusは、「人的資本が事業価値を創造する時代をリードする」というコンセプトのもと、次の4つの領域においてサービスを展開しているスタートアップ企業です。同社では、アウトソーシング事業の拡大と自社プロダクトの成長を目指し、エンジニアの方を募集しております。
組織人事採用コンサルティング事業 HRや業種に精通した専属コンサルタントを中心に、幅広いHR分野のプロフェッショナルパートナーとプロジェクトチームを組成し、事業価値の向上につながる組織・人事・採用の戦略設計から実装、サポートまでを一貫して支援しております。 採用やオンボーディング、タレントマネジメントなどに関する多様なHRテックプロダクトやサービスの選定から導入までをご提案いたします。 アウトソーシング事業 幅広い職種のプロフェッショナル人材を社員およびパートナーとして擁し、顧客のニーズに応じたプロジェクトを組成し、成功までを支援しております。 主にRPO(採用代行)やBPOにおいて、該当業務に精通した人材をアサインしております。 また、エンジニアリング領域にも力を入れており、案件はエンジニアのスキルや希望に応じてアサインすることを基本としております。加えて、組織人事採用に関するプロジェクトにも関わっていただくことで、シナジーの実現を図っております。さらに、HRtechプロダクトの開発も計画しており、自社プロダクト開発に携わる機会もご用意しております。 クリエイティブデザイン事業 企業や事業、組織が社会や顧客、生活者に対して提供する価値を言語化し、上質なデザインによって伝えるクリエイティブを提供しております。 クライアントのバリューメイキングやブランド戦略から、コンテンツの企画・制作(採用サイトやオウンドメディア制作など)、デリバリーまでを担い、ブランド価値の向上に貢献しております。 ビジネスインキュベーション事業 組織人事採用に関する知見を活かし、新規事業の開発・立ち上げ、プロダクトの開発・実装など、新たな価値の創出を支援しております。 現在は、自社のHR領域における知見を活かしてジョイントベンチャーを設立し、HRtechプロダクトの成長にコミットするプロジェクトを進めております。今後は、より幅広いクライアントに対して、様々な形態での伴走支援を行ってまいります。 同社の強みは、“組織”“人事”“採用”をそれぞれ個別に取り扱うのではなく、経営戦略に基づいてトータルに俯瞰し、整合的に進めていく総合力にあります。こうしたアプローチが評価され、設立から5年弱でクライアント数は約100社以上に達しており、流通、情報サービス、人材サービス、経営コンサルティングファームなど、業界を代表する大手企業も少なくありません。 「また、90%以上のお客様から継続的にお取引いただいております」と、代表取締役CEOの中島陸氏は胸を張って語っております。 |
||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 10人 |
株式会社Zhienius
【首都圏フルリモート/バックエンドエンジニア/実務3年~】HRtech Saasプロダクト開発/受託開発の両軸 のリモートワーク求人
【業務内容】
候補者のやりたいこと、挑戦したいことに寄り添いサービス開発/受託開発/クライアントワークの幅広い役割から業務をお任せします。
【エンジニアのキャリアマップ】
エンジニア1人1人に合わせたキャリアマップをご用意しています。 ご自身の技術フェーズややりたいことを第一優先として、キャリアマップを描いていきます。 MCV(My Creation Vision)という独自の目標管理と評価を導入しており、キャリアの実現までを可視化しています。 例) アーキテクト/マネジメント/ITコンサル/自社プロダクト開発/新規事業開発etc
▼エンジニアの具体的な業務例
・当社のHR techプロダクトの新規機能開発
・HR techプロダクトの既存機能の改修・保守運用
・当社クライアント先へ開発リソースの提供
・受託開発業務
▼具体的なプロジェクト
■HRtech Saas自社プロダクトの開発
・新規、追加機能の仕様策定
・Pythonを利用したバックエンド開発
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
・開発体制及び組織づくり
■エンジニアフリーランスマッチングプラットフォーム(自社サービス)
・要件定義、PoC、仕様策定
・Pythonを利用したバックエンド開発
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
・開発体制及び組織づくり
■toC向けサービスバックエンド開発支援
・既存システムのバージョンアップやエンハンス開発
・Pythonを利用したバックエンド開発
・アジャイル開発
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
候補者のやりたいこと、挑戦したいことに寄り添いサービス開発/受託開発/クライアントワークの幅広い役割から業務をお任せします。
【エンジニアのキャリアマップ】
エンジニア1人1人に合わせたキャリアマップをご用意しています。 ご自身の技術フェーズややりたいことを第一優先として、キャリアマップを描いていきます。 MCV(My Creation Vision)という独自の目標管理と評価を導入しており、キャリアの実現までを可視化しています。 例) アーキテクト/マネジメント/ITコンサル/自社プロダクト開発/新規事業開発etc
▼エンジニアの具体的な業務例
・当社のHR techプロダクトの新規機能開発
・HR techプロダクトの既存機能の改修・保守運用
・当社クライアント先へ開発リソースの提供
・受託開発業務
▼具体的なプロジェクト
■HRtech Saas自社プロダクトの開発
・新規、追加機能の仕様策定
・Pythonを利用したバックエンド開発
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
・開発体制及び組織づくり
■エンジニアフリーランスマッチングプラットフォーム(自社サービス)
・要件定義、PoC、仕様策定
・Pythonを利用したバックエンド開発
・AWSを利用したインフラ構築AWS を利用したインフラ構築
・開発体制及び組織づくり
■toC向けサービスバックエンド開発支援
・既存システムのバージョンアップやエンハンス開発
・Pythonを利用したバックエンド開発
・アジャイル開発
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 510 〜 1,200 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Zhieniusは、「人的資本が事業価値を創造する時代をリードする」というコンセプトのもと、次の4つの領域においてサービスを展開しているスタートアップ企業です。同社では、アウトソーシング事業の拡大と自社プロダクトの成長を目指し、エンジニアの方を募集しております。
組織人事採用コンサルティング事業 HRや業種に精通した専属コンサルタントを中心に、幅広いHR分野のプロフェッショナルパートナーとプロジェクトチームを組成し、事業価値の向上につながる組織・人事・採用の戦略設計から実装、サポートまでを一貫して支援しております。 採用やオンボーディング、タレントマネジメントなどに関する多様なHRテックプロダクトやサービスの選定から導入までをご提案いたします。 アウトソーシング事業 幅広い職種のプロフェッショナル人材を社員およびパートナーとして擁し、顧客のニーズに応じたプロジェクトを組成し、成功までを支援しております。 主にRPO(採用代行)やBPOにおいて、該当業務に精通した人材をアサインしております。 また、エンジニアリング領域にも力を入れており、案件はエンジニアのスキルや希望に応じてアサインすることを基本としております。加えて、組織人事採用に関するプロジェクトにも関わっていただくことで、シナジーの実現を図っております。さらに、HRtechプロダクトの開発も計画しており、自社プロダクト開発に携わる機会もご用意しております。 クリエイティブデザイン事業 企業や事業、組織が社会や顧客、生活者に対して提供する価値を言語化し、上質なデザインによって伝えるクリエイティブを提供しております。 クライアントのバリューメイキングやブランド戦略から、コンテンツの企画・制作(採用サイトやオウンドメディア制作など)、デリバリーまでを担い、ブランド価値の向上に貢献しております。 ビジネスインキュベーション事業 組織人事採用に関する知見を活かし、新規事業の開発・立ち上げ、プロダクトの開発・実装など、新たな価値の創出を支援しております。 現在は、自社のHR領域における知見を活かしてジョイントベンチャーを設立し、HRtechプロダクトの成長にコミットするプロジェクトを進めております。今後は、より幅広いクライアントに対して、様々な形態での伴走支援を行ってまいります。 同社の強みは、“組織”“人事”“採用”をそれぞれ個別に取り扱うのではなく、経営戦略に基づいてトータルに俯瞰し、整合的に進めていく総合力にあります。こうしたアプローチが評価され、設立から5年弱でクライアント数は約100社以上に達しており、流通、情報サービス、人材サービス、経営コンサルティングファームなど、業界を代表する大手企業も少なくありません。 「また、90%以上のお客様から継続的にお取引いただいております」と、代表取締役CEOの中島陸氏は胸を張って語っております。 |
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| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 10人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート◎×自社プロダクト×モバイルアプリ】バックエンドエンジニア!薬局領域でサービス展開するカケハシ社★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
当社サービス「Pocket Musubi」のバックエンドの開発を主にご担当いただきます。
私たちのチームではバックエンドエンジニアでもReactを用いたフロントエンド開発のタスクにも挑戦したり、
逆にフロントエンドエンジニアでもバックエンドの開発タスクに挑戦したりして、チームのエンジニア間での作業の属人性の低減やスキルアップにも積極的に取り組んでおります。
当社ではスクラムを採用しており、プロダクトマネージャー、薬剤師、デザイナー、エンジニア、スクラムマスターなど、
チームの異なる役割のメンバーとも積極的にコミュニケーションをとりながら業務を遂行していただける方を求めています。
<具体的な業務イメージ>
・新規企画および顧客要望に基づくアプリケーション開発
- Python、TypeScriptを用いたAPI開発(REST & GraphQL)
- AWSサーバレスアーキテクチャに基づくインフラ構築
- AWS CDKやTerraformなどのIaCツールを用いたインフラ構築
・チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行
・DatadogやSentryなどを用いたシステム監視基盤構築・運用
- 技術的知見に基づくチームの支援
- 新規企画に関わる技術調査・フィジビリティスタディ
- 顧客問い合わせに関わる調査
- パフォーマンスチューニング
・チーム内で実施する各種スクラムイベントへの参加
■チームについて
チームの規模は10人前後で、開発手法はスクラムで進めています。
ドメイン知識豊富なメンバーが多く、複雑性の高い医療システムに対して日々チームで議論しながら開発を進めています。
■チーム構成
・プロダクトマネージャー: 1名
・開発ディレクター/スクラムマスター: 1名
・エンジニア: 7名
・QA: 3名
■働き方
フルリモートでの働き方がメインで、必要に応じてオフィス出社が可能です。
テキストコミュニケーションにおいては主にesaやSlackを、同期的なコミュニケーションにおいてはMeetやハドルを活用しながら
職種問わず日々コミュニケーションとっています。
■事業内容
当社は「日本の医療体験を、しなやかに。」をミッションに掲げ、調剤薬局を利用する患者さんおよび
調剤薬局向けのおくすり連絡帳アプリ「Pocket Musubi」などの事業を展開しております。
現在の日本の医療は医療従事者に大きな負担をかけている仕組みになっており、
その状態が今後も続くと医療破綻してしまう可能性があると言われています。
当社が提供している「Pocket Musubi」は、調剤薬局の薬剤師さん業務負荷を下げ、患者さんへの服薬フォローを実現できるサービスとなります。
フォローすべき患者さんに対し薬剤師さんが適切なアクションを最小限の業務負荷で実現できる世界を目指します。
▼Pocket Musubi
https://musubi.kakehashi.life/pocket-musubi
▼PRTIMES
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000028.000033983.html
■募集背景
薬剤師と患者をつなぐ連絡帳アプリ「Pocket Musubi」はリリースから約5年で、全国に6万店舗と言われている薬局数の内、10%を占める約5000店舗が利用するサービスになりました。成長を続けてきたプロダクトである一方、技術課題・負債も多く、今後利用される薬局・患者数増加が見込まれている中、速やかにこれらの課題を解消しつつ機能開発していくことが急務となっています。
また、開発組織も拡大してきており、事業の成長スピードに応える開発体制を組成することに取り組んでいます。そこで、カケハシのミッション・ビジョンに基づき、Pocket Musubiをさらに成長させるべく、プロダクト開発や技術課題解決を一緒に進めてくれるバックエンドエンジニアを募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当社サービス「Pocket Musubi」のバックエンドの開発を主にご担当いただきます。
私たちのチームではバックエンドエンジニアでもReactを用いたフロントエンド開発のタスクにも挑戦したり、
逆にフロントエンドエンジニアでもバックエンドの開発タスクに挑戦したりして、チームのエンジニア間での作業の属人性の低減やスキルアップにも積極的に取り組んでおります。
当社ではスクラムを採用しており、プロダクトマネージャー、薬剤師、デザイナー、エンジニア、スクラムマスターなど、
チームの異なる役割のメンバーとも積極的にコミュニケーションをとりながら業務を遂行していただける方を求めています。
<具体的な業務イメージ>
・新規企画および顧客要望に基づくアプリケーション開発
- Python、TypeScriptを用いたAPI開発(REST & GraphQL)
- AWSサーバレスアーキテクチャに基づくインフラ構築
- AWS CDKやTerraformなどのIaCツールを用いたインフラ構築
・チーム内外の技術的な課題発見、解決策の提案・実行
・DatadogやSentryなどを用いたシステム監視基盤構築・運用
- 技術的知見に基づくチームの支援
- 新規企画に関わる技術調査・フィジビリティスタディ
- 顧客問い合わせに関わる調査
- パフォーマンスチューニング
・チーム内で実施する各種スクラムイベントへの参加
■チームについて
チームの規模は10人前後で、開発手法はスクラムで進めています。
ドメイン知識豊富なメンバーが多く、複雑性の高い医療システムに対して日々チームで議論しながら開発を進めています。
■チーム構成
・プロダクトマネージャー: 1名
・開発ディレクター/スクラムマスター: 1名
・エンジニア: 7名
・QA: 3名
■働き方
フルリモートでの働き方がメインで、必要に応じてオフィス出社が可能です。
テキストコミュニケーションにおいては主にesaやSlackを、同期的なコミュニケーションにおいてはMeetやハドルを活用しながら
職種問わず日々コミュニケーションとっています。
■事業内容
当社は「日本の医療体験を、しなやかに。」をミッションに掲げ、調剤薬局を利用する患者さんおよび
調剤薬局向けのおくすり連絡帳アプリ「Pocket Musubi」などの事業を展開しております。
現在の日本の医療は医療従事者に大きな負担をかけている仕組みになっており、
その状態が今後も続くと医療破綻してしまう可能性があると言われています。
当社が提供している「Pocket Musubi」は、調剤薬局の薬剤師さん業務負荷を下げ、患者さんへの服薬フォローを実現できるサービスとなります。
フォローすべき患者さんに対し薬剤師さんが適切なアクションを最小限の業務負荷で実現できる世界を目指します。
▼Pocket Musubi
https://musubi.kakehashi.life/pocket-musubi
▼PRTIMES
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000028.000033983.html
■募集背景
薬剤師と患者をつなぐ連絡帳アプリ「Pocket Musubi」はリリースから約5年で、全国に6万店舗と言われている薬局数の内、10%を占める約5000店舗が利用するサービスになりました。成長を続けてきたプロダクトである一方、技術課題・負債も多く、今後利用される薬局・患者数増加が見込まれている中、速やかにこれらの課題を解消しつつ機能開発していくことが急務となっています。
また、開発組織も拡大してきており、事業の成長スピードに応える開発体制を組成することに取り組んでいます。そこで、カケハシのミッション・ビジョンに基づき、Pocket Musubiをさらに成長させるべく、プロダクト開発や技術課題解決を一緒に進めてくれるバックエンドエンジニアを募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 750 〜 1,350 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
||
| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社カケハシ
【地方フルリモート◎×自社プロダクト×フロントエンドエンジニア】薬局領域でサービス展開するカケハシ社★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
カケハシの各プロダクトにおけるフロントエンド開発を担っていただきます。
対象となるプロダクトは以下のいずれかです。
<対象となるプロダクト>
・クラウド型電子薬歴 Musubi
・薬局経営見える化クラウド Musubi Insight
・患者フォローシステム Pocket Musubi
・医薬品在庫管理・発注システム Musubi AI在庫管理
同じチームにいるプロダクトマネージャ、デザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、
薬剤師などと共に、フロントエンドの専門家としてリーダーシップを取って開発を行っていただきます。
カケハシにおけるフロントエンドエンジニアは、単なる実装担当ではなく、技術でプロダクトを牽引する存在です。
各プロダクトの機能開発を中心に、以下のような継続的改善活動にも主体的に取り組んでいただくことを期待しています。
・リファクタリング
・共通UIコンポーネント基盤の整備
・ライブラリのバージョンアップ
また、入社直後は難しいかもしれませんが、ドメイン理解が進んだ後には、開発にとどまらず、
以下のようなプロダクトやチーム運営に対しても積極的に提案・発信いただけることを歓迎します。
・TypeScript利用した実装
・Sentryなどを活用したシステム監視基盤構築・運用
・プロダクトオーナと連携した技術的知見からの仕様策定
・技術的知見をもとにしたフィジビリティスタディ
■カケハシについて
日本の医療現場が抱える課題は複雑であり、テクノロジーの力が不可欠です。
私たちは、医療という難易度の高い課題に向き合い、生成AIをはじめとする最新技術を積極的に活用しながら、泥臭い部分にも積極的に向き合っています。
カケハシの開発組織は約180名のエンジニアやPdMが所属し、「医療体験が日々進化する世界の実現」をミッションにプロダクト開発を続けています。
開発組織の文化としては、開発ブログや勉強会、カンファレンス登壇を通じた組織内外への情報発信を推奨・サポートしています。
■カケハシのエンジニアとして得られる経験
・社会貢献性: 医療という社会課題の解決に、技術でダイレクトに貢献できる
・技術的裁量: 技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持って関わることができる
・モダンな開発環境: React, TypeScriptを中心としたモダンな技術スタックで開発できる
・事業の成長性: 180名規模の開発組織で、大規模サービスの開発・運用に携われる
■参考記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
▼CTO・チーフアーキテクト・VPoTが語り明かす、カケハシの技術戦略と組織ビジョン
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/05/27/110000
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
カケハシの各プロダクトにおけるフロントエンド開発を担っていただきます。
対象となるプロダクトは以下のいずれかです。
<対象となるプロダクト>
・クラウド型電子薬歴 Musubi
・薬局経営見える化クラウド Musubi Insight
・患者フォローシステム Pocket Musubi
・医薬品在庫管理・発注システム Musubi AI在庫管理
同じチームにいるプロダクトマネージャ、デザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、
薬剤師などと共に、フロントエンドの専門家としてリーダーシップを取って開発を行っていただきます。
カケハシにおけるフロントエンドエンジニアは、単なる実装担当ではなく、技術でプロダクトを牽引する存在です。
各プロダクトの機能開発を中心に、以下のような継続的改善活動にも主体的に取り組んでいただくことを期待しています。
・リファクタリング
・共通UIコンポーネント基盤の整備
・ライブラリのバージョンアップ
また、入社直後は難しいかもしれませんが、ドメイン理解が進んだ後には、開発にとどまらず、
以下のようなプロダクトやチーム運営に対しても積極的に提案・発信いただけることを歓迎します。
・TypeScript利用した実装
・Sentryなどを活用したシステム監視基盤構築・運用
・プロダクトオーナと連携した技術的知見からの仕様策定
・技術的知見をもとにしたフィジビリティスタディ
■カケハシについて
日本の医療現場が抱える課題は複雑であり、テクノロジーの力が不可欠です。
私たちは、医療という難易度の高い課題に向き合い、生成AIをはじめとする最新技術を積極的に活用しながら、泥臭い部分にも積極的に向き合っています。
カケハシの開発組織は約180名のエンジニアやPdMが所属し、「医療体験が日々進化する世界の実現」をミッションにプロダクト開発を続けています。
開発組織の文化としては、開発ブログや勉強会、カンファレンス登壇を通じた組織内外への情報発信を推奨・サポートしています。
■カケハシのエンジニアとして得られる経験
・社会貢献性: 医療という社会課題の解決に、技術でダイレクトに貢献できる
・技術的裁量: 技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持って関わることができる
・モダンな開発環境: React, TypeScriptを中心としたモダンな技術スタックで開発できる
・事業の成長性: 180名規模の開発組織で、大規模サービスの開発・運用に携われる
■参考記事
▼カケハシ技術ブログ
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/
▼CTO・チーフアーキテクト・VPoTが語り明かす、カケハシの技術戦略と組織ビジョン
https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/05/27/110000
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 750 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
カケハシは「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの元、薬局向けに電子薬歴SaaSを提供する300名程度のヘルスケアスタートアップです。
国内に約6万店(コンビニエンスストアは全国で約5万5千店)存在する薬局ですが、まだまだレガシーな環境が残されており、テクノロジーを用いて変革しうる余地があるとともに成長可能性が高いマーケットでもあります。 患者の健康に寄り添える場所として、薬局から医療体験を変革していきたいという創業の想いを具現化するため、既存事業に続き新事業にも取り組み始めています。 #薬局体験アシスタント|Musubi #薬局経営”見える化”クラウド|Musubi Insight #おくすり連絡帳|Pocket Musubi #医薬品在庫管理・発注システム|Musubi AI在庫管理 #医薬品二次流通サービス|Pharmarket #薬局・薬剤師コミュニティ|MusuViva! |
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| 設立年数 | 11年 | 従業員数 | 200人 |
12件中 1件~10件
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