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98件中 1件~10件
株式会社Aprender
【地方フルリモート/ソフトウェアエンジニア(マネージャー)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 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 10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 | 550 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 10人 |
株式会社オープンロジ
【地方フルリモート/リードエンジニア(倉庫管理システム)】自社サービス|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
■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、
「物流版クラウドサービス」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。
物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。
物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。
しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。
オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。
■募集背景
「物流版クラウドサービス」による業界全体の最適化に向けて、オープンロジでは現在、既存プロダクトのサプライチェーンとのつなぎこみ、そしてWMS(倉庫管理システム)のさらなる強化が求められています。
その中で、WMSチームでは現在以下の課題に向き合っています。
仕様の複雑性:事業成長やステークホルダーの増加に伴い、実装や設定の複雑化が進んでいます。個別最適に陥らず「システムの標準化」も見据えながら、PdMやビジネスサイドと協働して、複雑なドメイン仕様を紐解き整理していくことが求められています。
アーキテクチャの密結合:歴史的経緯からWMS機能が荷主側機能と密結合になっており、拡張性を阻害しています。モジュール化した新アーキテクチャへの移行を、チーム全体で加速させていく必要があります。
AI活用にともなう品質担保:設計・実装でのAI活用が進む一方で、アウトプットの増加に伴い、品質をどう担保していくかが開発全体の新たな課題となっています。AI時代に最適化した品質管理体制の構築が求められています。
これらの課題に対し、目の前の対処にとどまらず「Why(なぜ作るか)」「What(何を作るか)」という本質的な問いから向き合うことを、私たちは大切にしています。
本ポジションでは、WMSチームのリードエンジニアとして、新規機能開発の他、拡張性を見据えた設計レビュー等を通じて技術的な意思決定や議論をリードいただきます。また、EMと連携しながらチーム全体がその問いに集中し、価値創出に注力できる環境づくりを牽引いただきます。
■業務内容(一例)
・クラウド物流プラットフォーム(WMS)の設計・開発・運用
ビジネスサイドやPdMと協働した、要件定義などの上流工程からの参画
エンジニアリング視点に基づく機能価値の仮説立案から効果検証(指標定義)、および価値を最大化するための開発スコープの最適化
・中長期の成長を見据えた技術・仕様的負債の解消
ドメインの複雑性に対応する、新アーキテクチャへの移行推進
拡張性と保守性を担保するための、システム構造の見直しとリファクタリング
・開発プロセスの構築と標準化
AIとの協業を前提とした、開発生産性を最大化するプロセス設計・規約整備
ドメイン知識のナレッジ化および開発標準の展開
・技術リードとしてのチーム支援
メンバーへの適切なレビューや、技術的なフィードバックの実施
■組織
・開発組織全体は約70名、うちWMSチームには約10名が所属しています
・チーム内では、毎日の朝会でチケット進捗や運用の共有を行う他、週次相談会で困りごとのディスカッションを行うなど、チーム内でサポートしあえる環境を作っています
・他チームとの連携として、ビジネスサイドの倉庫コンサルタントとの開発物の共有や、倉庫の情報共有の場も設けています。現場の解像度を高く保ちながら、本質的な課題やユーザーのリアルな声をスピーディーに開発へフィードバックできる環境です。
AI活用
◆AIツールの選定と活用
Claude Code、Codex、GitHub Copilot、CodeRabbit、Devinを法人契約し、複数のツールを自由に選択・併用できる環境を整備しました。エンジニア全員が自律的にAIを活用し、標準的な機能開発を中心に、コードレビューや日常の手作業、調査業務の自動化など、テーマ設定から実行・定着までAIによる作業代替を進めています。
◆AI活用を推進する専門チームと推進体制の構築
AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足し、技術的支援を推進しています。各チームとのSync MTGを通じて、AI時代に最適化した業務・開発プロセスの構築によるフロー効率最大化を推進し、実装段階での手戻りや待ち時間を削減することでリードタイムを短縮しています。
◆AI活用の文化醸成と研究開発
急激な変化に柔軟に適応するため、一定のR&D予算を確保し、継続的に活動しています。業務変革を加速させ、慢性的な運用負荷を解消することで、PRD作成やロードマップ検討段階からエンジニアが関与する更なる上流シフトを推進しています。Why・Whatという本質的な問いに向き合い意思決定できる組織を目指し、勉強会や「AI波乗り会」を通じてベストプラクティス、プロンプト、Skills等を共有し知見を循環させています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
弊社は身近な社会課題である物流の未来を変えるべく、
「物流版クラウドサービス」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。
物流は、あらゆる産業の営みを根底から支える社会の巨大なネットワークインフラそのものです。
物流が滞れば、医療も、教育も、あらゆる経済活動が麻痺してしまいます。
しかし、その物流業界は今もなお構造的な課題を抱え、苦しい状況が続いています。
オープンロジはこの非常に難易度の高い業界の構造改革を、『次世代のインフラ』によって成し遂げ、豊かな日本経済の実現に挑戦します。
■募集背景
「物流版クラウドサービス」による業界全体の最適化に向けて、オープンロジでは現在、既存プロダクトのサプライチェーンとのつなぎこみ、そしてWMS(倉庫管理システム)のさらなる強化が求められています。
その中で、WMSチームでは現在以下の課題に向き合っています。
仕様の複雑性:事業成長やステークホルダーの増加に伴い、実装や設定の複雑化が進んでいます。個別最適に陥らず「システムの標準化」も見据えながら、PdMやビジネスサイドと協働して、複雑なドメイン仕様を紐解き整理していくことが求められています。
アーキテクチャの密結合:歴史的経緯からWMS機能が荷主側機能と密結合になっており、拡張性を阻害しています。モジュール化した新アーキテクチャへの移行を、チーム全体で加速させていく必要があります。
AI活用にともなう品質担保:設計・実装でのAI活用が進む一方で、アウトプットの増加に伴い、品質をどう担保していくかが開発全体の新たな課題となっています。AI時代に最適化した品質管理体制の構築が求められています。
これらの課題に対し、目の前の対処にとどまらず「Why(なぜ作るか)」「What(何を作るか)」という本質的な問いから向き合うことを、私たちは大切にしています。
本ポジションでは、WMSチームのリードエンジニアとして、新規機能開発の他、拡張性を見据えた設計レビュー等を通じて技術的な意思決定や議論をリードいただきます。また、EMと連携しながらチーム全体がその問いに集中し、価値創出に注力できる環境づくりを牽引いただきます。
■業務内容(一例)
・クラウド物流プラットフォーム(WMS)の設計・開発・運用
ビジネスサイドやPdMと協働した、要件定義などの上流工程からの参画
エンジニアリング視点に基づく機能価値の仮説立案から効果検証(指標定義)、および価値を最大化するための開発スコープの最適化
・中長期の成長を見据えた技術・仕様的負債の解消
ドメインの複雑性に対応する、新アーキテクチャへの移行推進
拡張性と保守性を担保するための、システム構造の見直しとリファクタリング
・開発プロセスの構築と標準化
AIとの協業を前提とした、開発生産性を最大化するプロセス設計・規約整備
ドメイン知識のナレッジ化および開発標準の展開
・技術リードとしてのチーム支援
メンバーへの適切なレビューや、技術的なフィードバックの実施
■組織
・開発組織全体は約70名、うちWMSチームには約10名が所属しています
・チーム内では、毎日の朝会でチケット進捗や運用の共有を行う他、週次相談会で困りごとのディスカッションを行うなど、チーム内でサポートしあえる環境を作っています
・他チームとの連携として、ビジネスサイドの倉庫コンサルタントとの開発物の共有や、倉庫の情報共有の場も設けています。現場の解像度を高く保ちながら、本質的な課題やユーザーのリアルな声をスピーディーに開発へフィードバックできる環境です。
AI活用
◆AIツールの選定と活用
Claude Code、Codex、GitHub Copilot、CodeRabbit、Devinを法人契約し、複数のツールを自由に選択・併用できる環境を整備しました。エンジニア全員が自律的にAIを活用し、標準的な機能開発を中心に、コードレビューや日常の手作業、調査業務の自動化など、テーマ設定から実行・定着までAIによる作業代替を進めています。
◆AI活用を推進する専門チームと推進体制の構築
AIの活用と定着をミッションとする「AI Enabling Team」を発足し、技術的支援を推進しています。各チームとのSync MTGを通じて、AI時代に最適化した業務・開発プロセスの構築によるフロー効率最大化を推進し、実装段階での手戻りや待ち時間を削減することでリードタイムを短縮しています。
◆AI活用の文化醸成と研究開発
急激な変化に柔軟に適応するため、一定のR&D予算を確保し、継続的に活動しています。業務変革を加速させ、慢性的な運用負荷を解消することで、PRD作成やロードマップ検討段階からエンジニアが関与する更なる上流シフトを推進しています。Why・Whatという本質的な問いに向き合い意思決定できる組織を目指し、勉強会や「AI波乗り会」を通じてベストプラクティス、プロンプト、Skills等を共有し知見を循環させています。
【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/プロダクトエンジニア】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
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。
◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100%プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります
◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善
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
【業務の変更の範囲】
無
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。
◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100%プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります
◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善
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
【業務の変更の範囲】
無
| 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/エンジニアリングマネージャー】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。
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、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
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。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担う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。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード/リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【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、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
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。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担う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。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード/リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【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/インフラエンジニア】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
PoCフェーズから本番環境への移行、LLMを用いた高負荷・高信頼性システムの運用が本格化する中で、
AIプロダクトを安定的かつスケーラブルに支えるインフラ基盤の強化が急務となっています。
研究者・AIエンジニアと密に連携しながら、インフラの設計・構築・運用をリードいただける方を募集します。
◼️このポジションの魅力
- AI・LLMプロダクトの中核インフラを設計段階から担える
- 研究者・AIエンジニアと近い距離で開発できる
- 技術選定・設計の裁量が大きい
- PoC〜本番・スケールまで一貫して関われる
- 「AIを社会で使える形にする」現場に直接関われる
◼️業務内容
AIプロダクトのライフサイクル全体を支えるインフラ業務をお任せします。
- GPU / 高性能計算環境を含む計算基盤の構築・最適化
- CI/CD パイプラインの設計・改善(モデル・アプリ両面)
- Kubernetes 等を用いたコンテナ基盤の運用
- 可観測性(Monitoring / Logging / Alerting)の設計・運用
- セキュリティ・権限管理・コスト最適化
- 障害対応、パフォーマンスチューニング、SRE活動
- AIエンジニア・研究者と連携した開発基盤の改善
※志向や経験に応じて、MLOps / Platform / SRE寄りの役割設計も可能です。
【業務の変更の範囲】
無
PoCフェーズから本番環境への移行、LLMを用いた高負荷・高信頼性システムの運用が本格化する中で、
AIプロダクトを安定的かつスケーラブルに支えるインフラ基盤の強化が急務となっています。
研究者・AIエンジニアと密に連携しながら、インフラの設計・構築・運用をリードいただける方を募集します。
◼️このポジションの魅力
- AI・LLMプロダクトの中核インフラを設計段階から担える
- 研究者・AIエンジニアと近い距離で開発できる
- 技術選定・設計の裁量が大きい
- PoC〜本番・スケールまで一貫して関われる
- 「AIを社会で使える形にする」現場に直接関われる
◼️業務内容
AIプロダクトのライフサイクル全体を支えるインフラ業務をお任せします。
- GPU / 高性能計算環境を含む計算基盤の構築・最適化
- CI/CD パイプラインの設計・改善(モデル・アプリ両面)
- Kubernetes 等を用いたコンテナ基盤の運用
- 可観測性(Monitoring / Logging / Alerting)の設計・運用
- セキュリティ・権限管理・コスト最適化
- 障害対応、パフォーマンスチューニング、SRE活動
- AIエンジニア・研究者と連携した開発基盤の改善
※志向や経験に応じて、MLOps / Platform / SRE寄りの役割設計も可能です。
【業務の変更の範囲】
無
| 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 |
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※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
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※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
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||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
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