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89件中 1件~10件
株式会社MIXI
★【フルリモ/東京/フルフレックス/シニアアーキテクト/アーキテクトまたはリードエンジニア経験3年以上&RubyやGoでの開発経験】人とエンタメをつなぎ、心躍る体験を創り続ける企業! のリモートワーク求人
【開発本部について】
開発本部は、事業の垣根を越えた横断的なエンジニア組織として、会社の注力事業を中心に技術で事業を推進していく組織です。
高い専門性を持ったエンジニアが多く在籍しており、各事業部へ技術的なサポートを行うだけではなく、事業を推進するための提案も積極的にできる環境です。
また、幅広い事業に携われるのも魅力です。
【業務内容】
MIXIの注力事業に対し、今後の技術的な戦略や中長期課題の洗い出しを行っていただきます。
現在想定しているポジションはモンスターストライクやグローバル展開における調査となります。
その他、全社の技術力向上にも寄与いただくことも想定しています。
<想定業務事例>
・モンスターストライク:
11周年を迎えており、より運用しやすいソフトウェアやプロセス改善を行っていきたいです。
主にミドルウェアやインフラに対する改善を行っていただきます。
また、それらを変えていく上でのバックエンドのソースコードへの改修にも携わっていただく想定です。
・グローバル展開における調査業務:
MIXIでは複数事業でグローバル展開を行っております。
国内と海外における技術に関する各制約を調査しながら、全社的に事業、プロダクトを推進するための技術リードを担っていただきます。
通信や制約等を考えたデータの管理の仕方のあるべき姿などを考えたアーキテクチャなどの検討や実装を一緒にできればと考えています。
・全社の技術力向上に関する業務:
自社システムのドキュメンテーションやワークフローの改善や進化のための方針策定~実行を行っていただきます。
【役割・ミッション】
シニアのバックエンドエンジニアとして、注力事業に対し技術的な戦略立案や中長期課題の洗い出し及び対応を行っていただくことがミッションです。
また、新規事業や研究開発を行う際の一人目のエンジニアといった役回りも期待しています。
【仕事の進め方】
注力している事業に対して期間等を定めて支援いただきます。
入社いただいた最初のフェーズにおいてはモンストに貢献いただきたいと考えております。
【技術環境】
サーバーサイド:Ruby、Golang等
インフラ:AWS、GCP、オンプレミス
環境構築:terraform, ansible
CI:github actions
<開発本部での採用を強化する理由>
1.事業成長や技術的な取り組みを分担して対応するため
事業成長や機能開発に関しては各事業部で担い、技術面での支援は開発本部で担い、効率的且つ専門性高く対応できる組織体制としていきます。
2.開発本部に技術知見を集約するため
開発本部は横断的な組織として機能しており、技術に関する知見を組織内に蓄積・展開することで、各事業部や世の中への還元を目指します。
技術知見を高め、各事業部へ中長期的な課題の整理、及び対応も行うことで、全社成長への貢献も期待しています。
またMIXI全体の技術力や技術ブランディングを向上することも開発本部の一つのミッションとして担っており、より加速させるために強化をしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
開発本部は、事業の垣根を越えた横断的なエンジニア組織として、会社の注力事業を中心に技術で事業を推進していく組織です。
高い専門性を持ったエンジニアが多く在籍しており、各事業部へ技術的なサポートを行うだけではなく、事業を推進するための提案も積極的にできる環境です。
また、幅広い事業に携われるのも魅力です。
【業務内容】
MIXIの注力事業に対し、今後の技術的な戦略や中長期課題の洗い出しを行っていただきます。
現在想定しているポジションはモンスターストライクやグローバル展開における調査となります。
その他、全社の技術力向上にも寄与いただくことも想定しています。
<想定業務事例>
・モンスターストライク:
11周年を迎えており、より運用しやすいソフトウェアやプロセス改善を行っていきたいです。
主にミドルウェアやインフラに対する改善を行っていただきます。
また、それらを変えていく上でのバックエンドのソースコードへの改修にも携わっていただく想定です。
・グローバル展開における調査業務:
MIXIでは複数事業でグローバル展開を行っております。
国内と海外における技術に関する各制約を調査しながら、全社的に事業、プロダクトを推進するための技術リードを担っていただきます。
通信や制約等を考えたデータの管理の仕方のあるべき姿などを考えたアーキテクチャなどの検討や実装を一緒にできればと考えています。
・全社の技術力向上に関する業務:
自社システムのドキュメンテーションやワークフローの改善や進化のための方針策定~実行を行っていただきます。
【役割・ミッション】
シニアのバックエンドエンジニアとして、注力事業に対し技術的な戦略立案や中長期課題の洗い出し及び対応を行っていただくことがミッションです。
また、新規事業や研究開発を行う際の一人目のエンジニアといった役回りも期待しています。
【仕事の進め方】
注力している事業に対して期間等を定めて支援いただきます。
入社いただいた最初のフェーズにおいてはモンストに貢献いただきたいと考えております。
【技術環境】
サーバーサイド:Ruby、Golang等
インフラ:AWS、GCP、オンプレミス
環境構築:terraform, ansible
CI:github actions
<開発本部での採用を強化する理由>
1.事業成長や技術的な取り組みを分担して対応するため
事業成長や機能開発に関しては各事業部で担い、技術面での支援は開発本部で担い、効率的且つ専門性高く対応できる組織体制としていきます。
2.開発本部に技術知見を集約するため
開発本部は横断的な組織として機能しており、技術に関する知見を組織内に蓄積・展開することで、各事業部や世の中への還元を目指します。
技術知見を高め、各事業部へ中長期的な課題の整理、及び対応も行うことで、全社成長への貢献も期待しています。
またMIXI全体の技術力や技術ブランディングを向上することも開発本部の一つのミッションとして担っており、より加速させるために強化をしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 756 〜 1,204 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 標準労働時間:10:00~19:00
フル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なし
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 |
||
| 企業概要 |
『コミュニケーションに徹底的にこだわる』ということに誇りを持って大事にしております。家族・友人・知人にコミュニケーションを通して、楽しんでいただけるサービスを提供し、成長を遂げてきました。 それを最も体現しているのがSNS「mixi」や、アプリ「モンスターストライク」です。
これらのサービスには【コミュニケーションに徹底的にこだわる】という私たちの熱い想いが込められています。 SNS「mixi」では、当時まだなかった新しいコミュニケーションスタイルを提供することができました。人と人とのつながりやその中で生まれるコミュニケーションがサービスの価値を大きく向上させることを学びました。「モンスターストライク」ではSNS「mixi」の運営の中で学んだコミュニケーションの価値をゲームに持ち込むことで友達と一緒に遊ぶという独自性を持ったゲームを生み出しました。 いずれのサービスも事業として大きな成功を遂げており、その成功の原動力になったものがコミュニケーションだと私たちは考えています。そういった背景から、 私たちMIXI GROUPはさらなる成長を目指すために、事業ドメインを「コミュニケーションサービス」と再定義しました。 この定義に基づき、私たちが考えるコミュニケーションの価値によって大きな成長可能性がある領域に経営資源を集中投下し新たな事業を展開していきます。 |
||
| 設立年数 | 28年 | 従業員数 | 1,600人 |
株式会社MIXI
★【フルリモ/東京/フルフレックス/セキュリティエンジニア/コンピュータ・ネットワーク・データベースの基礎知識&アプリ開発orインフラ構築orAWS・GCPでのセキュリティ知識】人とエンタメをつなぎ、心躍る体験を創り続ける企業! のリモートワーク求人
【セキュリティ室について】
セキュリティ室は、全社のセキュリティ強化をミッションに、セキュリティ戦略の立案と実行、全社への啓蒙活動等を行っております。
ネットワークの監視や不正アクセスの検知、セキュリティポリシーの策定・実施、社内のセキュリティ教育など、様々な業務を担当しています。
また、情報セキュリティに関する問題や事件が発生した場合には、迅速かつ適切な対応を行っています。
【募集背景】
自社サービスのシステムセキュリティにおいてはIaaS監視やゼロトラスト支援や脆弱性診断を実施したり、その他のセキュリティ対策に関わる開発や技術からのアプローチに対応できる人材を強化するために、採用を行う運びとなりました。
【仕事内容】
セキュリティ技術グループでは自社サービスと社内システムの両面でセキュリティの強化に取り組んでいます。
下記は一例ですが、主に自社サービスのシステムのセキュリティ強化に携わっていただきます。
また、その他のセキュリティ対策における開発や技術的なアプローチ、CSIRT対応時のログ調査などもお任せする想定です。
<具体的には>
・Iaasのセキュリティ監視/ロギング(AWSやGCP)
・ゼロトラストの構築・運用・支援
・アプリのセキュリティ診断
・ゲームのチート診断
・情報セキュリティ教育(研修やe-learningの提供)
・CSIRT(ハンドリングや簡易フォレンジック)
・標的型攻撃対策(社内PCとNWの監視、フィッシング対策)
・情報セキュリティの相談窓口
・グローバル含めたグループ会社や関連会社におけるセキュリティ対策の技術的な支援
・その他のセキュリティ対策に関わる開発や技術からのアプローチ
【組織体制】
セキュリティ室は全体で9名在籍しています。
技術特化と管理推進特化のグループに分かれており、配属予定の技術特化のグループは5名です。
【仕事のやりがい】
・MIXIのサービスは国内外含め多くの方に利用されており、新しい脅威や攻撃手法に対応するため、チャレンジング且つスキルアップがしやすい環境です。
・最新のセキュリティ技術やトレンドに敏感でありつつも、実効性や必要性を加味することが求められるため、より実践的なスキルや知識を身につけることができます。
【開発環境/利用ツール】
言語:Python、Go
ソースコード管理:Github
プロジェクト管理:Github、JIRA
情報共有ツール:Docbase、Confluence、Slack
解析ツール:Wireshark、BurpSuite
IaaS:AWS、GCP、Azure
コミュニケ―ション:Slack、Docbase
管理ツール:Github
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
セキュリティ室は、全社のセキュリティ強化をミッションに、セキュリティ戦略の立案と実行、全社への啓蒙活動等を行っております。
ネットワークの監視や不正アクセスの検知、セキュリティポリシーの策定・実施、社内のセキュリティ教育など、様々な業務を担当しています。
また、情報セキュリティに関する問題や事件が発生した場合には、迅速かつ適切な対応を行っています。
【募集背景】
自社サービスのシステムセキュリティにおいてはIaaS監視やゼロトラスト支援や脆弱性診断を実施したり、その他のセキュリティ対策に関わる開発や技術からのアプローチに対応できる人材を強化するために、採用を行う運びとなりました。
【仕事内容】
セキュリティ技術グループでは自社サービスと社内システムの両面でセキュリティの強化に取り組んでいます。
下記は一例ですが、主に自社サービスのシステムのセキュリティ強化に携わっていただきます。
また、その他のセキュリティ対策における開発や技術的なアプローチ、CSIRT対応時のログ調査などもお任せする想定です。
<具体的には>
・Iaasのセキュリティ監視/ロギング(AWSやGCP)
・ゼロトラストの構築・運用・支援
・アプリのセキュリティ診断
・ゲームのチート診断
・情報セキュリティ教育(研修やe-learningの提供)
・CSIRT(ハンドリングや簡易フォレンジック)
・標的型攻撃対策(社内PCとNWの監視、フィッシング対策)
・情報セキュリティの相談窓口
・グローバル含めたグループ会社や関連会社におけるセキュリティ対策の技術的な支援
・その他のセキュリティ対策に関わる開発や技術からのアプローチ
【組織体制】
セキュリティ室は全体で9名在籍しています。
技術特化と管理推進特化のグループに分かれており、配属予定の技術特化のグループは5名です。
【仕事のやりがい】
・MIXIのサービスは国内外含め多くの方に利用されており、新しい脅威や攻撃手法に対応するため、チャレンジング且つスキルアップがしやすい環境です。
・最新のセキュリティ技術やトレンドに敏感でありつつも、実効性や必要性を加味することが求められるため、より実践的なスキルや知識を身につけることができます。
【開発環境/利用ツール】
言語:Python、Go
ソースコード管理:Github
プロジェクト管理:Github、JIRA
情報共有ツール:Docbase、Confluence、Slack
解析ツール:Wireshark、BurpSuite
IaaS:AWS、GCP、Azure
コミュニケ―ション:Slack、Docbase
管理ツール:Github
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 546 〜 757 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 標準労働時間:10:00~19:00
フル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なし
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 |
||
| 企業概要 |
『コミュニケーションに徹底的にこだわる』ということに誇りを持って大事にしております。家族・友人・知人にコミュニケーションを通して、楽しんでいただけるサービスを提供し、成長を遂げてきました。 それを最も体現しているのがSNS「mixi」や、アプリ「モンスターストライク」です。
これらのサービスには【コミュニケーションに徹底的にこだわる】という私たちの熱い想いが込められています。 SNS「mixi」では、当時まだなかった新しいコミュニケーションスタイルを提供することができました。人と人とのつながりやその中で生まれるコミュニケーションがサービスの価値を大きく向上させることを学びました。「モンスターストライク」ではSNS「mixi」の運営の中で学んだコミュニケーションの価値をゲームに持ち込むことで友達と一緒に遊ぶという独自性を持ったゲームを生み出しました。 いずれのサービスも事業として大きな成功を遂げており、その成功の原動力になったものがコミュニケーションだと私たちは考えています。そういった背景から、 私たちMIXI GROUPはさらなる成長を目指すために、事業ドメインを「コミュニケーションサービス」と再定義しました。 この定義に基づき、私たちが考えるコミュニケーションの価値によって大きな成長可能性がある領域に経営資源を集中投下し新たな事業を展開していきます。 |
||
| 設立年数 | 28年 | 従業員数 | 1,600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/上級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】
◼️ミッション
リード Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア・Web エンジニア等と協働し、Web 領域の技術責任者として、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。
本開発フェーズでは、Web 領域の技術責任者として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、実装だけでなく、開発の進め方や設計判断までを担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割です。
Web 領域のプロジェクト責任を負う Web PM と役割分担しながら、AI 開発と Web 開発を技術的に接続し、現場で使われ続けるシステムを推進します。
◼️仕事のやりがい
Webエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。
◼️求める人物像
- エムニのミッションに共感し、AI技術を社会実装することに情熱を持てる方
- 新しい技術やトレンドを自ら学び、取り入れる探究心のある方
- スピード感のある環境を楽しめる柔軟性のある方
◼️業務内容
- Python / Typescriptを用いたAIアプリケーション開発
- IaCによるクラウドインフラの構築・管理
- エンタープライズレベルのシステムアーキテクチャの設計
- エンドユーザーとの対話を通じた機能設計および改善施策の実施
- プロダクトマネージャーやメンバーとの連携による仕様策定・技術相談
スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等
【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】
◼️ミッション
リード Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア・Web エンジニア等と協働し、Web 領域の技術責任者として、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。
本開発フェーズでは、Web 領域の技術責任者として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、実装だけでなく、開発の進め方や設計判断までを担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割です。
Web 領域のプロジェクト責任を負う Web PM と役割分担しながら、AI 開発と Web 開発を技術的に接続し、現場で使われ続けるシステムを推進します。
◼️仕事のやりがい
Webエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。
◼️求める人物像
- エムニのミッションに共感し、AI技術を社会実装することに情熱を持てる方
- 新しい技術やトレンドを自ら学び、取り入れる探究心のある方
- スピード感のある環境を楽しめる柔軟性のある方
◼️業務内容
- Python / Typescriptを用いたAIアプリケーション開発
- IaCによるクラウドインフラの構築・管理
- エンタープライズレベルのシステムアーキテクチャの設計
- エンドユーザーとの対話を通じた機能設計および改善施策の実施
- プロダクトマネージャーやメンバーとの連携による仕様策定・技術相談
スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等
【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 | 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: ◼︎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 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモート/機械学習エンジニア/機械学習モデルを本番システムに組み込み、運用・改善した実務経験3年以上】AI・機械学習・数理最適化を用いて物流最適化に挑む! のリモートワーク求人
■お仕事内容
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
社会課題の本質的な解決に向けてオープンロジが目指す「物流版クラウドサービスの提供」
を実現するためには、倉庫の作業や拠点間の在庫配置、配送といった様々な判断を
データに基づいて最適化していくことが求められます。
特に現在はサプライチェーン領域や倉庫の管理業務といった広範な領域に対する課題解決が求められている状態です。
このポジションでは入社後、物流最適化技術による事業貢献をミッションに、
梱包予測、需要予測、在庫最適化などの物流最適化に関連した理論・技術をプロダクトへ取り込むための
企画から、調査・ステークホルダーとの調整、開発、運用業務を担当していただきます。
<具体的な業務イメージ>
・物流最適化技術に関するロードマップ・PRD の作成
・物流最適化技術の既存研究の調査
・基盤システムの企画、設計、実装、運用
・荷主・倉庫・事業部へのヒアリング
<扱うデータ>
・受注・入荷・出荷データ
・在庫履歴データ
・荷主の商品データ
・倉庫の作業履歴データ
■組織
社長直下のチームで、プロダクトマネージャーを含めて約5名で構成されています。
そのうち物流最適化技術の担当者は1名です。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
■このポジションで働く魅力
・「予測」の先にある「意思決定」までを実装する醍醐味 機械学習による予測に留まらず、
数理最適化を用いて「現実の物流をどう動かすか」という意思決定のコア部分まで担います。
MLから数理最適化まで、一気通貫で技術領域を広げられる環境です。
・物理空間を動かすダイナミズムと事業インパクト 自身が開発したアルゴリズムが、
現実世界の巨大な物流ネットワークを動かす手応えをダイレクトに感じられます。
効率化がそのまま利益や社会インフラの維持に直結する、非常にインパクトの大きい領域です。
・技術選定から関わる高い裁量権 決まったものを作るのではなく、要件定義や設計の最上流から
オーナーシップを持って推進いただけます。複雑な物流課題に対し、どの技術をどう組み合わせるか、
自らの手で最適解を導き出せる自由度があります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社スリーシェイク
【地方フルリモート/アプリケーションアーキテクト】レガシーシステムをクラウドネイティブへ導く技術リーダーを募集 のリモートワーク求人
仕事内容
◎AWS/Google Cloud上でモダン構成で、クラウドネイティブアプリケーション開発が経験できる
◎SREのエキスパート達との協働を介したインフラ・運用視点の習得、市場価値の高い「アーキテクト」への成長
◎枯れた技術での保守ではなく、KubernetesやService Meshなど、モダンな技術スタックを「本番環境」で実践投入できる機会が豊富。
◎SES/受託開発ではなく、アプリケーションのモダナイゼーション並びに、システムの信頼性・運用効率性の確保を伴奏型で支援
◎エンジニアが半数を占めており、働きやすい環境
クライアントが抱える「技術的負債」や「複雑に密結合したシステム構造」に対し、SREチームと連携しながらリアーキテクチャ・モダナイゼーションを推進します。
技術顧問に近い立ち位置で、言語選定からコンテナ設計、CI/CDパイプラインの構築まで、
「開発組織の生産性を最大化するアーキテクチャ」を設計・実装していただきます。
具体的には
アプリケーションモダナイゼーション支援
事業ドメイン並びに既存アプリケーションのアーキテクチャを踏まえ、最適なモダナイゼーションの方向性や、実現ロードマップを整理すると共に、計画に基づくリファクタリングを推進します。
開発プロセスモダナイゼーション支援
AI駆動開発の導入や、開発環境やCI/CD環境の整備、テスト自動化の推進により開発者体験を改善すると共に、開発者が本来の業務に集中できる環境を整えることで開発生産性の向上を実現します。
組織力強化・内製化
ビジネスの変化に迅速かつ継続的に対応できる、自律的な開発組織を構築します。戦略策定からチームビルディング、エンジニアの育成、改善し続ける文化の醸成までを支援し、事業成長に貢献できる持続可能な内製化体制を実現します。
その他技術広報活動等(登壇, TechBlogの執筆)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
◎AWS/Google Cloud上でモダン構成で、クラウドネイティブアプリケーション開発が経験できる
◎SREのエキスパート達との協働を介したインフラ・運用視点の習得、市場価値の高い「アーキテクト」への成長
◎枯れた技術での保守ではなく、KubernetesやService Meshなど、モダンな技術スタックを「本番環境」で実践投入できる機会が豊富。
◎SES/受託開発ではなく、アプリケーションのモダナイゼーション並びに、システムの信頼性・運用効率性の確保を伴奏型で支援
◎エンジニアが半数を占めており、働きやすい環境
クライアントが抱える「技術的負債」や「複雑に密結合したシステム構造」に対し、SREチームと連携しながらリアーキテクチャ・モダナイゼーションを推進します。
技術顧問に近い立ち位置で、言語選定からコンテナ設計、CI/CDパイプラインの構築まで、
「開発組織の生産性を最大化するアーキテクチャ」を設計・実装していただきます。
具体的には
アプリケーションモダナイゼーション支援
事業ドメイン並びに既存アプリケーションのアーキテクチャを踏まえ、最適なモダナイゼーションの方向性や、実現ロードマップを整理すると共に、計画に基づくリファクタリングを推進します。
開発プロセスモダナイゼーション支援
AI駆動開発の導入や、開発環境やCI/CD環境の整備、テスト自動化の推進により開発者体験を改善すると共に、開発者が本来の業務に集中できる環境を整えることで開発生産性の向上を実現します。
組織力強化・内製化
ビジネスの変化に迅速かつ継続的に対応できる、自律的な開発組織を構築します。戦略策定からチームビルディング、エンジニアの育成、改善し続ける文化の醸成までを支援し、事業成長に貢献できる持続可能な内製化体制を実現します。
その他技術広報活動等(登壇, TechBlogの執筆)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 650 〜 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: 標準労働時間:10:00〜19:00 フレックスタイム制/コアタイム 12:00〜16:00/フレキシブルタイム8:00~20:00
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15時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
株式会社スリーシェイクは、代表の吉⽥をはじめ、SREコンサルティングやデータ活⽤基盤など、ITインフラ領域の技術⼒に強みをもつメンバーを中⼼に構成されたテックカンパニーです。
創立7目の2022年にはシリーズBの資金調達を終え、絶賛事業拡大中です。 今年度は更に大手並みのマーケティング予算を上乗せし、自社プロダクトを拡販するフェーズに入っております。 私たちのミッションに共感し、上場を目指してくださる仲間を募集中です。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモ可/リードエンジニア/アジャイル開発手法による開発チームリード経験】クラウド物流プラットフォーム「OPENLOGI」のリードエンジニア募集! のリモートワーク求人
<会社概要>
【オープンロジとは】
弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、
「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、
データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。
■物流業界が抱える課題
物流は私たちの生活に欠かせないモノを届ける重要なインフラです。しかし、今このインフラが危機に瀕しています。このままでは商品不足や配送遅延が発生し、食品や日用品、薬などが不足するなど、様々な場面で影響が出る可能性があります。
この背景にはECの発展により、手軽に商品が購入できるようになったことが挙げられます。運ぶ物の量は増えたにもかかわらず、物流を支える倉庫業者や配送業者の90%以上は中小企業で、アナログな方法で業務を行う企業も多く、生産性が低いため、対応が追いついていません。
そして、EC事業者も問題を抱えており、現在の物流はオンプレミスのサーバーと同様に物理的なリソースを管理するため、手間と時間がかかります。
物流管理に時間がかかった結果、事業を成長させる業務に時間がさけず、物流がEC市場、ひいては経済成長の妨げにもつながります。
この課題を解決するためには、物流事業者のDX推進、Webサービス上での効率的な倉庫管理、全国の倉庫ネットワークを使った配送効率化と負荷軽減が必要です。
■オープンロジのソリューション
・物流事業者のDX推進
物流事業者の中でも特に倉庫では、目視での商品確認や、在庫数のチェックを紙で行っていたりとアナログな方法で業務が行われていることがあります。オープンロジは、倉庫会社へ作業に沿ったシステムを提供し、現場改善も行うことによってDXを進め、生産性向上に務めています。
・Webサービス上で倉庫管理を効率的に
現在の物流はオンプレミスと同様に手間と時間がかかります。利用できるようになるまでに、選定や契約などで1~2ヶ月かかり、運用してからも物流量が増えれば一つの倉庫で在庫を収めきれなくなるため、同じ手間をかけて新たな倉庫を立ち上げなければなりません。オープンロジは「物流版AWS」として、システムを通して倉庫という物理的なリソースの管理運用を効率的に担えるようにするなど、Webサービス上で物流を利用できるようにしています。
・全国の倉庫ネットワークで配送効率化と負荷軽減
EC市場の発展で配送業者に負荷がかかっています。通常、一つのEC事業者が一つの倉庫で在庫を管理するため、配送先によっては長距離輸送が必要です。オープンロジは全国の倉庫と提携し、EC事業者がオープンロジを通して全国各地の倉庫を利用できるようにしています。それによって、配送先に最も近い倉庫から配送を行えるようにし、配送事業者の負荷を軽減、迅速な配送を実現します。
<業務内容>
クラウド物流プラットフォーム「OPENLOGI」の開発/運用を技術的に牽引していただきます。リードエンジニアとして以下のパフォーマンスを期待しています。
・事業/プロダクトの中長期なビジョンまで見据えて先手を打ったテクニカルなデザイン
・自身の技術力とリーダーシップを発揮したエンジニアチームのアウトプットの最大化
・ソフトウェアのコード品質を高めるための取り組み(コーディング規約、コードレビュー等)の推進
【携わるプロダクト】
・荷主向けシステム(ユーザーポータル)の開発・運用
・倉庫向けシステム(WMS)の開発・運用
・外部連携システムの開発・運用
・荷主への請求と倉庫への支払いに関わる請求システムの開発・運用
・荷主・倉庫向けシステムの社内オペレーション用システムの開発・運用
志向性に応じて新規事業の立ち上げにも携わっていただく可能性があります。
※ご本人の志向性や適性を見た上で、上記いずれかのシステムを開発しているチームに配属されます。
<組織>
各チームにエンジニアが3~15名で構成されています。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
<このポジションで働く魅力>
・物流という身近な社会課題の解決を担うシステム開発に携われること
・倉庫現場への研修・ヒアリングがあり、リアルなユーザーの声をプロダクトに反映できること
・フロント・サーバーサイドの垣根がなく必要に応じてコードを書いていける環境
・13,000社以上のEC事業者/75社以上の倉庫事業者を支える大規模システムに関わることができます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
【オープンロジとは】
弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、
「物流版AWS」をコンセプトとしたプラットフォームの開発、
データの活用によって、業界全体の最適化を目指す会社です。
■物流業界が抱える課題
物流は私たちの生活に欠かせないモノを届ける重要なインフラです。しかし、今このインフラが危機に瀕しています。このままでは商品不足や配送遅延が発生し、食品や日用品、薬などが不足するなど、様々な場面で影響が出る可能性があります。
この背景にはECの発展により、手軽に商品が購入できるようになったことが挙げられます。運ぶ物の量は増えたにもかかわらず、物流を支える倉庫業者や配送業者の90%以上は中小企業で、アナログな方法で業務を行う企業も多く、生産性が低いため、対応が追いついていません。
そして、EC事業者も問題を抱えており、現在の物流はオンプレミスのサーバーと同様に物理的なリソースを管理するため、手間と時間がかかります。
物流管理に時間がかかった結果、事業を成長させる業務に時間がさけず、物流がEC市場、ひいては経済成長の妨げにもつながります。
この課題を解決するためには、物流事業者のDX推進、Webサービス上での効率的な倉庫管理、全国の倉庫ネットワークを使った配送効率化と負荷軽減が必要です。
■オープンロジのソリューション
・物流事業者のDX推進
物流事業者の中でも特に倉庫では、目視での商品確認や、在庫数のチェックを紙で行っていたりとアナログな方法で業務が行われていることがあります。オープンロジは、倉庫会社へ作業に沿ったシステムを提供し、現場改善も行うことによってDXを進め、生産性向上に務めています。
・Webサービス上で倉庫管理を効率的に
現在の物流はオンプレミスと同様に手間と時間がかかります。利用できるようになるまでに、選定や契約などで1~2ヶ月かかり、運用してからも物流量が増えれば一つの倉庫で在庫を収めきれなくなるため、同じ手間をかけて新たな倉庫を立ち上げなければなりません。オープンロジは「物流版AWS」として、システムを通して倉庫という物理的なリソースの管理運用を効率的に担えるようにするなど、Webサービス上で物流を利用できるようにしています。
・全国の倉庫ネットワークで配送効率化と負荷軽減
EC市場の発展で配送業者に負荷がかかっています。通常、一つのEC事業者が一つの倉庫で在庫を管理するため、配送先によっては長距離輸送が必要です。オープンロジは全国の倉庫と提携し、EC事業者がオープンロジを通して全国各地の倉庫を利用できるようにしています。それによって、配送先に最も近い倉庫から配送を行えるようにし、配送事業者の負荷を軽減、迅速な配送を実現します。
<業務内容>
クラウド物流プラットフォーム「OPENLOGI」の開発/運用を技術的に牽引していただきます。リードエンジニアとして以下のパフォーマンスを期待しています。
・事業/プロダクトの中長期なビジョンまで見据えて先手を打ったテクニカルなデザイン
・自身の技術力とリーダーシップを発揮したエンジニアチームのアウトプットの最大化
・ソフトウェアのコード品質を高めるための取り組み(コーディング規約、コードレビュー等)の推進
【携わるプロダクト】
・荷主向けシステム(ユーザーポータル)の開発・運用
・倉庫向けシステム(WMS)の開発・運用
・外部連携システムの開発・運用
・荷主への請求と倉庫への支払いに関わる請求システムの開発・運用
・荷主・倉庫向けシステムの社内オペレーション用システムの開発・運用
志向性に応じて新規事業の立ち上げにも携わっていただく可能性があります。
※ご本人の志向性や適性を見た上で、上記いずれかのシステムを開発しているチームに配属されます。
<組織>
各チームにエンジニアが3~15名で構成されています。
エンジニア組織全体としてはSRE・QAエンジニア・デザイナー・PdMを含めて約75名のチームです。
<このポジションで働く魅力>
・物流という身近な社会課題の解決を担うシステム開発に携われること
・倉庫現場への研修・ヒアリングがあり、リアルなユーザーの声をプロダクトに反映できること
・フロント・サーバーサイドの垣根がなく必要に応じてコードを書いていける環境
・13,000社以上のEC事業者/75社以上の倉庫事業者を支える大規模システムに関わることができます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 750 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社キカガク
【地方フルリモート/SRE/クラウド構築経験必須】AI学習プラットフォームの既存機能強化・新機能開発に関わる基盤構築をお任せ 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・新機能開発に関わる基盤構築
・ 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
・プロダクトの信頼性向上
【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・新機能開発に関わる基盤構築
・ 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
・プロダクトの信頼性向上
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
株式会社キカガクは、"教育"を軸にDX推進を支援する会社です。
これまでに累計 15万人以上の受講生、約 1,000 社の企業の DX 推進をサポートしてきました。 実データを用いた課題解決型研修 (PBL) を特徴とし、企業の課題に合わせ、研修をカスタマイズして提供しています。 企業の DX 推進を実現するために、人材の要件定義から育成ロードマップの策定、アセスメント・スキル可視化など様々なサービスを展開中です。 その他、AI モデルの受託開発やコンサルティング、AI・データサイエンスに特化した社会人向けスクールも運営しています。 これらのプロダクトを通じて、個人・企業の双方に価値を提供し、DX人材の育成・活躍を促進しています。 □キカガク for Business(https://for-business.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 企業向けのオンライン学習プラットフォームです。 ・企業のDX推進を支援し、人材育成から組織変革までの学習管理が可能です。 ・eラーニングやLMS機能を活用し、スキルアップを組織的に実現させます。 □キカガクラーニング(https://www.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 個人向けのオンライン学習プラットフォームです。 学習者が学習進捗を可視化しながら、実践的な知識を身につけられる環境を提供しています。 ・個人の学習支援機能を強化し、常にAI・データサイエンス領域の最前線の知見を提供できるようなコンテンツを更新しています。 □キカガクキャリア(https://lp-career.kikagaku.ai/)  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ AI・データサイエンス領域を強みにしたキャリア支援・転職支援サービスです。 キカガクラーニングとシームレスに連動し、「学習 → 証明 → 活躍」のサイクルを実現します。 キカガクが実施しているAI人材育成長期コースの卒業生をメインに、面談登録→ヒアリング→最適な求人紹介・書類添削・面接対策・条件交渉の流れでサポートさせていただいております。 |
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| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 120人 |
株式会社Linc’well
【フルリモート/バックエンドエンジニア(認証基盤)/Webアプリ開発経験3年以上】高い社会貢献性|医療の現場をテクノロジーで変革(累計122億円調達済み)|フルリモート×フレックス のリモートワーク求人
■お仕事内容
・認証・認可に関する仕様変更や改善の主導
・共通ID・認証基盤に関するアーキテクチャの検討、設計、段階的な移行計画の策定
・既存サービスが稼働し続ける前提での実装・テスト・リリース
・各プロダクトチームとの協働(認証に関する要件整理・影響範囲の整理と合意形成)
・技術的に難易度の高い課題に対する設計レビューや、認証基盤に関する技術的意思決定への関与
■募集背景
Linc’wellでは、オンライン診療を中心とした複数のヘルスケアサービスを展開する中で、
患者・医療従事者・医療機関を横断する共通ID・認証基盤の重要性が急速に高まっています。
現在、認証機能は歴史的な経緯によりサービスごとに個別実装・保守されており、
事業成長に伴う変更や拡張がプロダクト開発のボトルネックになりつつあります。
こうした課題に対し、横断的な技術課題を扱うために認証基盤チームを立ち上げました。
本ポジションでは、中長期を見据えた開発基盤の整備や、高度な技術的課題の解決などに取り組み、
開発組織全体が提供するサービスの安定性や改善スピードの向上に貢献いただける方を募集しています。
■プロダクト・課題
Linc’wellでは、複数のヘルスケアサービスを展開しており、それぞれのサービスで認証機能を提供しています。
事業拡大に伴い、認証まわりの実装・運用がサービスごとに積み上がった結果、
認証が各サービスの個別要件に強く依存した形で分散している状態です。
そういった中で以下の課題が顕在化しています。
・変更の影響範囲が広い: ログインの仕様を変更すると、オンライン診療・クリフォアアプリなど
複数プラットフォームへの同時対応が必要になり、開発リードタイムが長くなる
・品質を横断的に担保しにくい: サービスごとに実装差分が生まれ、
セキュリティ要件・可用性要件・監査ログの粒度を一貫して保つことが難しい
・新規サービス追加のコストが高い: 新しいサービスを立ち上げるたびに、
認証機能を個別に検討・実装・レビューする必要がある
・医療ドメイン特有の高いセキュリティ・可用性・信頼性要求: 既存の患者・医療機関が
利用しているサービスを、止めることなく改善する必要がある
結果として、認証機能は全サービスを支える基盤でありながら、
プロダクト開発のスピードや拡張性を制約するボトルネックになりつつあります。
認証基盤チームでは、以下の取り組みを進めています。
・共通ID・認証基盤の独立化
・セキュリティ・可用性・変更容易性を中長期視点で改善する
・中長期的な事業拡張や新規サービス追加に耐えうる基盤の構築
・医療機関向けに、セキュリティと使いやすさを両立した認証体験の構築
(ITリテラシーの差や、パスキー認証などの新しい手法も含めて検討)
これらの取り組みにおいて、アーキテクチャ設計、技術選定、移行方針の検討といった意思決定から関与いただきます。
■チームの特徴
・毎週の定例およびデイリースタンドアップにて各自の進捗を把握しながら、改善・構築を進めています
・フルリモート勤務ですがコミュニケーションを重要視しており、日頃のSlack等を使った
非同期コミュニケーションだけでなく、Slack HuddleやGoogle Meetを使ったクイックな同期コミュニケーション、
バーチャルオフィス(Gather)を使ったコミュニケーションをしやすい環境づくりなど、
チーム全体でコミュニケーションしやすい雰囲気となっています
・他の部署含め家庭を持ったメンバーが多いため、子育ての大変さや柔軟な働き方の必要性を全員が理解しています
■当ポジションの魅力
・医療サービスの根幹を支える共通ID基盤に関われる
・どのように開発生産性を高め、よりプロダクト開発に集中できる環境を作るかについて、
ご自身の考えを業務に反映する裁量があります
・取り組んでいただく技術的・組織的な課題の多くは、必要な知識が分野横断的なものが多く、
技術と経験の幅を広げる機会があります
・プロダクトにおける難易度の高い課題において、プロダクト開発に関わるエンジニアのサポートのために、
新しい技術や考え方を調査・検証・適用・展開する機会があります
■会社紹介
株式会社Linc’wellは、2018年の設立より「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに、
非効率な医療現場をテクノロジーによって効率化し、患者さんの利便性と医療の質の向上を目指した事業展開を行っています。
オンライン・オフラインで医療従事者・患者/ユーザーをつなぐヘルスケアプラットフォーム事業を主力としており、
「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つのサービスを提供しています。
主力事業のオンライン診療プラットフォーム「クリニックフォアのオンライン診療」では、
患者の医療体験に徹底的にフォーカスしたオンライン診療システムを医療機関に提供し、
ジタル実装やマーケティング・CRM支援等を手掛けています。
■参照URL
●Linc'well採用サイト
https://recruit.linc-well.com/
●Linc’well公式note
https://note.com/lincwell
●エンジニアの方向け会社紹介資料
https://speakerdeck.com/lincwellhr/lw-brochure-engineer
●Zenn
https://zenn.dev/p/lincwell_inc
●ポテンシャルは40兆円以上ー日本の医療体験を再設計するLinc’wellの大改革
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-deepresearch
●全ては理想的な患者体験のため
https://www.fastgrow.jp/articles/linc-well-hara-iwasa-muraoka
●精緻な“データ共有×バリュー浸透”でグロース続ける、Linc'wellの事業組織の秘密
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-odachi-yamaguchi-mitoma
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・認証・認可に関する仕様変更や改善の主導
・共通ID・認証基盤に関するアーキテクチャの検討、設計、段階的な移行計画の策定
・既存サービスが稼働し続ける前提での実装・テスト・リリース
・各プロダクトチームとの協働(認証に関する要件整理・影響範囲の整理と合意形成)
・技術的に難易度の高い課題に対する設計レビューや、認証基盤に関する技術的意思決定への関与
■募集背景
Linc’wellでは、オンライン診療を中心とした複数のヘルスケアサービスを展開する中で、
患者・医療従事者・医療機関を横断する共通ID・認証基盤の重要性が急速に高まっています。
現在、認証機能は歴史的な経緯によりサービスごとに個別実装・保守されており、
事業成長に伴う変更や拡張がプロダクト開発のボトルネックになりつつあります。
こうした課題に対し、横断的な技術課題を扱うために認証基盤チームを立ち上げました。
本ポジションでは、中長期を見据えた開発基盤の整備や、高度な技術的課題の解決などに取り組み、
開発組織全体が提供するサービスの安定性や改善スピードの向上に貢献いただける方を募集しています。
■プロダクト・課題
Linc’wellでは、複数のヘルスケアサービスを展開しており、それぞれのサービスで認証機能を提供しています。
事業拡大に伴い、認証まわりの実装・運用がサービスごとに積み上がった結果、
認証が各サービスの個別要件に強く依存した形で分散している状態です。
そういった中で以下の課題が顕在化しています。
・変更の影響範囲が広い: ログインの仕様を変更すると、オンライン診療・クリフォアアプリなど
複数プラットフォームへの同時対応が必要になり、開発リードタイムが長くなる
・品質を横断的に担保しにくい: サービスごとに実装差分が生まれ、
セキュリティ要件・可用性要件・監査ログの粒度を一貫して保つことが難しい
・新規サービス追加のコストが高い: 新しいサービスを立ち上げるたびに、
認証機能を個別に検討・実装・レビューする必要がある
・医療ドメイン特有の高いセキュリティ・可用性・信頼性要求: 既存の患者・医療機関が
利用しているサービスを、止めることなく改善する必要がある
結果として、認証機能は全サービスを支える基盤でありながら、
プロダクト開発のスピードや拡張性を制約するボトルネックになりつつあります。
認証基盤チームでは、以下の取り組みを進めています。
・共通ID・認証基盤の独立化
・セキュリティ・可用性・変更容易性を中長期視点で改善する
・中長期的な事業拡張や新規サービス追加に耐えうる基盤の構築
・医療機関向けに、セキュリティと使いやすさを両立した認証体験の構築
(ITリテラシーの差や、パスキー認証などの新しい手法も含めて検討)
これらの取り組みにおいて、アーキテクチャ設計、技術選定、移行方針の検討といった意思決定から関与いただきます。
■チームの特徴
・毎週の定例およびデイリースタンドアップにて各自の進捗を把握しながら、改善・構築を進めています
・フルリモート勤務ですがコミュニケーションを重要視しており、日頃のSlack等を使った
非同期コミュニケーションだけでなく、Slack HuddleやGoogle Meetを使ったクイックな同期コミュニケーション、
バーチャルオフィス(Gather)を使ったコミュニケーションをしやすい環境づくりなど、
チーム全体でコミュニケーションしやすい雰囲気となっています
・他の部署含め家庭を持ったメンバーが多いため、子育ての大変さや柔軟な働き方の必要性を全員が理解しています
■当ポジションの魅力
・医療サービスの根幹を支える共通ID基盤に関われる
・どのように開発生産性を高め、よりプロダクト開発に集中できる環境を作るかについて、
ご自身の考えを業務に反映する裁量があります
・取り組んでいただく技術的・組織的な課題の多くは、必要な知識が分野横断的なものが多く、
技術と経験の幅を広げる機会があります
・プロダクトにおける難易度の高い課題において、プロダクト開発に関わるエンジニアのサポートのために、
新しい技術や考え方を調査・検証・適用・展開する機会があります
■会社紹介
株式会社Linc’wellは、2018年の設立より「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに、
非効率な医療現場をテクノロジーによって効率化し、患者さんの利便性と医療の質の向上を目指した事業展開を行っています。
オンライン・オフラインで医療従事者・患者/ユーザーをつなぐヘルスケアプラットフォーム事業を主力としており、
「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つのサービスを提供しています。
主力事業のオンライン診療プラットフォーム「クリニックフォアのオンライン診療」では、
患者の医療体験に徹底的にフォーカスしたオンライン診療システムを医療機関に提供し、
ジタル実装やマーケティング・CRM支援等を手掛けています。
■参照URL
●Linc'well採用サイト
https://recruit.linc-well.com/
●Linc’well公式note
https://note.com/lincwell
●エンジニアの方向け会社紹介資料
https://speakerdeck.com/lincwellhr/lw-brochure-engineer
●Zenn
https://zenn.dev/p/lincwell_inc
●ポテンシャルは40兆円以上ー日本の医療体験を再設計するLinc’wellの大改革
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-deepresearch
●全ては理想的な患者体験のため
https://www.fastgrow.jp/articles/linc-well-hara-iwasa-muraoka
●精緻な“データ共有×バリュー浸透”でグロース続ける、Linc'wellの事業組織の秘密
https://www.fastgrow.jp/articles/lincwell-odachi-yamaguchi-mitoma
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
コアタイム:11:00~15:00
フレキシブルタイム:06:00~22:00
標準労働時間:10:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
株式会社Linc’wellは、「テクノロジーを通じて、医療を一歩前へ」をミッションに医療という大きな社会課題と向き合い、徹底的な患者目線で最適化した体験を医療現場の業務変革から踏み込んで実装することですべての人々に最高の医療体験の提供することを目指しています。
現在は「オンライン診療システム提供サービス」「クリニックDX支援サービス」「ヘルスケアECサービス」の3つの事業を展開し、主力事業として展開する国内有数のオンライン診療プラットフォームにおいてはサービス開始から累計の診療実績が800万件以上と、大きな成長を遂げています。 |
||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 180人 |
株式会社エムニ
【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 |
89件中 1件~10件
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