Azure×AIエンジニア(DL/機械学習)のリモートワーク転職・求人情報一覧
25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/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/フルスタックエンジニア/PythonまたはTypeScriptを用いた開発経験3年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア(フルスタック)を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API/画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC:PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア(フルスタック)を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API/画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC:PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ◼︎勤務時間
フレックスタイム制(コアタイム:なし)
- フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
Idein株式会社
★【リモート可/東京/《AIカメラ》プロダクト開発エンジニア/機械学習を用いた開発&Python、OpenCV、Linuxを用いた画像処理ソフトウェアの開発経験】国内シェアトップクラス!現場を変える、革新のエッジAIプラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
*本求人へのご応募をもって採用代行会社への個人情報共有を承諾いただいいたものとします
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【業務概要】
事業本部に所属し、お客様の経営課題に対して当社サービスを活用したソリューションの考案・導入をフロントと協働し、企業価値向上に貢献します。顧客ニーズや解決すべきビジネス課題に対して、自社サービスを活用した解決策を主に技術面から検討・具体化します。案件開始後は、顧客、事業本部メンバー、技術開発本部と連携し、システムの実現を推進していただきます。
【具体的な業務】
・画像処理・AIモデルを用いたアプリケーション開発
・アプリケーションの機能検討、システム全体のアーキテクチャ設計・技術選定
・エッジデバイス(Raspberry Pi)への組み込み、最適化
・クラウド(バックエンド)システムとの連携設計・開発
・課題解決に向けた技術的手段の検討・決定
・顧客とのコミュニケーション、技術仕様の調整
【開発環境】
・PC
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有ツール: Slack、Google Workspace、Notion
・その他: Docker、Linux
業務で利用するPCは選択が可能です。
①貸与(40万円を上限に好きなPCを選べる)
②購入補助(上限30万円)
③BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【他社にはないこの仕事の魅力】
■プロダクト・技術面
・最先端のAI/IoTプラットフォーム(Actcast)を活用したアプリケーション開発ができる
・クラウドからエッジまで一気通貫の開発ができる
・Actcastプラットフォーム上での開発により、汎用性のある技術資産の構築が可能
■裁量・成長
・少人数ならではの大きな裁量と責任を持てるポジション
・プロジェクトの企画・構想から実装・運用まで一貫してコミットできる
・事業開発(Bizdev)チームとの距離が近く、ビジネス視点が身に付く
【プロダクト紹介】
◆Actcast(アクトキャスト)
https://actcast.io/
エッジAI技術を用いて、様々な現場から大規模・リアルタイムにプライバシーに配慮したデータ収集を実現するプラットフォームサービスです。ファミリーマートの店内サイネージ広告事業など、大規模なサービスのインフラとして利用されています。
◆Family Mart Vision
https://gate-one.co.jp
ファミリーマート店内のサイネージをAIカメラで解析し、どれだけの人が広告を見たかを可視化するソリューションです。人・顔検出、顔の向き、年齢・性別推定などのAI分析により、広告枠の価値を定量的に算定します。
◆ai cast (アイキャスト)
「スマートシティ」における街や⾃動運転⾞両の⾒守り⽤途としての活⽤も視野にいれ、開発されたエッジ AIカメラです 。⼩売業や製造業等での活⽤をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯⽤途などのインフラカメラとしての⽤途も視野にいれています。
【クライアントとの開発例】
TAKANAWA GATEWAY CITY 内の「Real×Tech LAWSON」において、KDDI・ローソンと連携し、次世代コンビニを実現するためのAIカメラ活用プロジェクトを共同開発しています。
https://youtu.be/gfqgaxBybCY
【事業内容】
Ideinは「ソフトウェア化された世界を創る」というビジョンのもと、エッジAIを活用し、サイバー世界に閉じない実世界のリアルタイムビッグデータを計測・認識し、フィードバックすることによる価値創造のために、基盤・応用・研究開発の3本立ての事業を展開しています。
■ 基盤
大量のエッジAIデバイスを安全かつ効率的に遠隔運用できるプラットフォームを狙うActcastを開発・運営し、国内大手製造業との連携も進めています。
■ 応用
AIカメラやAIマイクソリューションなど、顧客課題に直接向き合い価値を届けるソリューションの提供で、ファミリーマートやKDDIなどとの事業共創を展開したり、Phonoscapeという自社プロダクトの開発・提供をしています。
■ 研究開発
実世界に対し、そこで生まれる画像、音声、その他様々なデータを認識し、働きかける技術開発を実施し、未来の可能性を拓く取り組みです。
それぞれをバラバラではなく三位一体で推進しており、Deep Learning推論を高速化するコンパイラ技術と、大規模エッジAI運用基盤を併せ持つことが強みです。
ぜひ一緒に「最新の技術を誰もが手軽に使える未来」を創りましょう!
【企業のミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
【チームのミッション】
AIカメラチームは、Actcastプラットフォームを活用し、小売・製造・インフラなど多様な業界の顧客に対して画像認識・空間分析ソリューションを提供しています。少人数チーム(5名程度)だからこそ実現できる、スピード感とメンバー一人ひとりの裁量の大きさが特徴です。事業開発メンバーと密に連携しながら、顧客の経営課題を技術で解決し、社会に新しい価値を届けることをミッションとしています。
【所属】
事業本部AIカメラチーム 4名(内エンジニア1名、事業開発メンバー2名、Mgr1名)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
【会社紹介資料】
https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9
【業務概要】
事業本部に所属し、お客様の経営課題に対して当社サービスを活用したソリューションの考案・導入をフロントと協働し、企業価値向上に貢献します。顧客ニーズや解決すべきビジネス課題に対して、自社サービスを活用した解決策を主に技術面から検討・具体化します。案件開始後は、顧客、事業本部メンバー、技術開発本部と連携し、システムの実現を推進していただきます。
【具体的な業務】
・画像処理・AIモデルを用いたアプリケーション開発
・アプリケーションの機能検討、システム全体のアーキテクチャ設計・技術選定
・エッジデバイス(Raspberry Pi)への組み込み、最適化
・クラウド(バックエンド)システムとの連携設計・開発
・課題解決に向けた技術的手段の検討・決定
・顧客とのコミュニケーション、技術仕様の調整
【開発環境】
・PC
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有ツール: Slack、Google Workspace、Notion
・その他: Docker、Linux
業務で利用するPCは選択が可能です。
①貸与(40万円を上限に好きなPCを選べる)
②購入補助(上限30万円)
③BYOD(個人保有の端末を業務利用可能)
【他社にはないこの仕事の魅力】
■プロダクト・技術面
・最先端のAI/IoTプラットフォーム(Actcast)を活用したアプリケーション開発ができる
・クラウドからエッジまで一気通貫の開発ができる
・Actcastプラットフォーム上での開発により、汎用性のある技術資産の構築が可能
■裁量・成長
・少人数ならではの大きな裁量と責任を持てるポジション
・プロジェクトの企画・構想から実装・運用まで一貫してコミットできる
・事業開発(Bizdev)チームとの距離が近く、ビジネス視点が身に付く
【プロダクト紹介】
◆Actcast(アクトキャスト)
https://actcast.io/
エッジAI技術を用いて、様々な現場から大規模・リアルタイムにプライバシーに配慮したデータ収集を実現するプラットフォームサービスです。ファミリーマートの店内サイネージ広告事業など、大規模なサービスのインフラとして利用されています。
◆Family Mart Vision
https://gate-one.co.jp
ファミリーマート店内のサイネージをAIカメラで解析し、どれだけの人が広告を見たかを可視化するソリューションです。人・顔検出、顔の向き、年齢・性別推定などのAI分析により、広告枠の価値を定量的に算定します。
◆ai cast (アイキャスト)
「スマートシティ」における街や⾃動運転⾞両の⾒守り⽤途としての活⽤も視野にいれ、開発されたエッジ AIカメラです 。⼩売業や製造業等での活⽤をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯⽤途などのインフラカメラとしての⽤途も視野にいれています。
【クライアントとの開発例】
TAKANAWA GATEWAY CITY 内の「Real×Tech LAWSON」において、KDDI・ローソンと連携し、次世代コンビニを実現するためのAIカメラ活用プロジェクトを共同開発しています。
https://youtu.be/gfqgaxBybCY
【事業内容】
Ideinは「ソフトウェア化された世界を創る」というビジョンのもと、エッジAIを活用し、サイバー世界に閉じない実世界のリアルタイムビッグデータを計測・認識し、フィードバックすることによる価値創造のために、基盤・応用・研究開発の3本立ての事業を展開しています。
■ 基盤
大量のエッジAIデバイスを安全かつ効率的に遠隔運用できるプラットフォームを狙うActcastを開発・運営し、国内大手製造業との連携も進めています。
■ 応用
AIカメラやAIマイクソリューションなど、顧客課題に直接向き合い価値を届けるソリューションの提供で、ファミリーマートやKDDIなどとの事業共創を展開したり、Phonoscapeという自社プロダクトの開発・提供をしています。
■ 研究開発
実世界に対し、そこで生まれる画像、音声、その他様々なデータを認識し、働きかける技術開発を実施し、未来の可能性を拓く取り組みです。
それぞれをバラバラではなく三位一体で推進しており、Deep Learning推論を高速化するコンパイラ技術と、大規模エッジAI運用基盤を併せ持つことが強みです。
ぜひ一緒に「最新の技術を誰もが手軽に使える未来」を創りましょう!
【企業のミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
【チームのミッション】
AIカメラチームは、Actcastプラットフォームを活用し、小売・製造・インフラなど多様な業界の顧客に対して画像認識・空間分析ソリューションを提供しています。少人数チーム(5名程度)だからこそ実現できる、スピード感とメンバー一人ひとりの裁量の大きさが特徴です。事業開発メンバーと密に連携しながら、顧客の経営課題を技術で解決し、社会に新しい価値を届けることをミッションとしています。
【所属】
事業本部AIカメラチーム 4名(内エンジニア1名、事業開発メンバー2名、Mgr1名)
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲であり
| 想定年収 | 745 〜 979 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 56人 |
株式会社ストラテジーアンドパートナー
【フルリモ/東京/日本の教育を変えるエンジニア/HTML・CSS・JavaScript基礎&いずれかの言語での開発経験(経験年数不問)】AI×教育で社会を変える挑戦に、あなたの技術を!未来の教育を創る最先端AI技術を駆使した教育プラットフォーム開発企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
日本の教育は今、危機に直面しています。
読解力・論理的思考力の低下、そしてAI時代の到来。
私たちはこの課題に立ち向かい、次世代に価値ある「人」と「事」を残すため、
最先端AI技術を駆使した教育プラットフォームを開発しています。
<社会背景>
日本の教育危機(読解力・論理的思考力の低下)
AI時代のスキル変革
<使命>
「次世代に『人』と『事』を残す」
教育劣化を防ぎ、非認知能力を育成することで未来を変える
<理念>
「早く仕事を辞めよう」=義務感から解放され、成果重視で楽しめる働き方
エンジニア=アスリート(フィジカル・テクニック・メンタルを鍛える)
【業務概要】
あなたが関わるプロジェクトは、
次世代エンジニア育成プラットフォーム「エレメンタルラボ」
非認知能力(忍耐力・協調性・批判的思考)を育成する革新的な教育サービス
AIによる学習データ分析と個別最適化
生成AIでパーソナライズされた学習コンテンツ開発
リアルタイムフィードバックシステム構築
<技術スタック>
React.js / TypeScript / Go / Python / FastAPI / AWS / LangChain / LlamaIndex
【具体的な業務内容】
■ 次世代エンジニア育成プラットフォーム開発(https://www.youtube.com/watch?v=bUfXD-zqLFU)
私たちが誇る「エレメンタルラボ」は、非認知能力の向上に特化した革新的な教育プラットフォームです。あなたには以下の開発に携わっていただきます:
• ユーザーの学習行動データ分析と個別最適化機能の設計・実装 • 生成AIを活用したパーソナライズド学習コンテンツの開発 • リアルタイムフィードバックシステムの構築
<技術スタック> フロントエンド:React.js、TypeScript • バックエンド:golang、• AI/ML:OpenAI API、Lama • データベース:MySQL • インフラ:AWS、Docker、Git
• 自然言語処理機能の高度化 • 対話型UIの改善とUXデザイン • マルチモーダルAIへの拡張
<技術スタック> Python、FastAPI • LangChain、LlamaIndex • React Native • AWS
■最先端技術を活用した受託開発
医薬ベンチャーからのラボ型開発や革新的なプロジェクトにも携わっていただきます:
• 自動運転車の渋滞予測システム開発 • 医療・調剤システムの設計・実装 • エネルギー産業向け業務効率化アプリケーション開発
<技術環境> 分散処理:Apache Spark、Kafka • クラウド:AWS各種サービス(Lambda、S3、EC2など) • 自動化:CI/CD、Infrastructure as Code
【働き方・開発体制】
<働き方>
90%リモートワーク:自由なライフスタイルを実現
成果重視の文化:「タイパ」を重視し、短時間で高い成果を評価
エンジニア=アスリート育成:技術・メンタル・フィジカルを総合的に強化
<開発アプローチ>
アジャイル開発+継続改善
データドリブンな意思決定
AIツール活用で開発効率化
<チーム体制>
クロスファンクショナル(エンジニア・教育専門家・デザイナー・データサイエンティスト)
スキルチェックツールで成長を可視化
<成長支援>
半年で生成AI活用スキル習得可能
メンタリング・学習会・フィードバック充実
【あなたのキャリアを加速する環境】
入社後すぐにスキルチェックで最適な成長プランを策定
半年で生成AI活用スキルを習得可能
3年後にはテックリードやAI専門家として活躍できるキャリアパス
【キャリアパススケジュールイメージ】
入社直後:環境構築・小規模改修
4〜6ヶ月:機能設計〜実装、PoCリード
7ヶ月〜:テックリード、後輩育成、技術発信
【特徴的なポイント】
社会的意義のある仕事(教育課題解決)
最先端技術に触れられる環境(生成AI、LLM、マルチモーダルAI)
成果重視・自由度高い働き方
エンジニアの総合的成長を支援(技術+メンタル+フィジカル)
【入社実績】
• Kさん(26歳):未経験から入社1年で複数言語をマスターし、大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトに参画
• Tさん(25歳):大学中退からキャリアをスタートし、現在はAWSエンジニア(SAA資格保有)として活躍中
• Mさん(26歳):入社半年で生成AI活用スキルを習得し、自社サービスのUI/UX改善を主導
【実際に活躍しているメンバーのリアルな声】
• Kさん(26歳): 「未経験から入社しました。最初は不安でしたが、先輩のサポートが手厚く不安が解消されました。今では大手自動車メーカーの研究開発プロジェクトで自動運転データ分析システムを担当しています。エンジニアとしての市場価値が大きく上がったと実感しています。」
• Tさん(28歳): 「大学を中退後、独学でプログラミングを学んでいました。入社後は会社のサポートでAWS認定ソリューションアーキテクト(SAA)の資格を取得。今ではクラウドインフラ設計のリーダーを任されています。『タイパ』重視の文化のおかげで、効率よく成長できています。」
【事業に対する想い】
社会背景:教育危機と技術革新の狭間で
日本は今、深刻な教育危機に直面しています。
OECD国際学習到達度調査(PISA)では、読解力の低下が継続的に報告され、IMDの国際競争力ランキングでも日本の順位は低迷しています。
特に「読解力」「論理的思考力」「問題解決能力」といった基礎的なスキルの衰退が顕著です。
同時に、生成AIの急速な発展により、IT業界は大きな転換点を迎えています。
単純作業の自動化が進み、人間に求められるスキルセットが根本から変わりつつあります。
( https://www.jeita.or.jp/ideathon/jeitaideathon2024/ )
私たちは、この2つの大きな変化に着目しました。
技術革新と教育革命の交差点に立ち、社会に真の変革をもたらすチャンスが訪れているのです。
私たちの使命:日本の教育課題に挑む
株式会社ストラテジーアンドパートナーの使命は明確です
— 「次世代に『人』と『事』を残すために、社会的意義のある事業を創出すること」。
特に「日本の教育劣化」という教育分野の根本課題に対し、最先端技術を駆使して解決策を提供します。
私たちが開発する教育プラットフォーム「エレメンタルラボ」は、単なるeラーニングではありません。
AI技術を活用して「非認知能力」を高め、変化の激しい時代を生き抜くために必要な力を育むプラットフォームです。
なぜ「非認知能力」なのか?それは、AI時代において最も価値を持つのが、AIにはない人間特有の能力だからです。
忍耐力、協調性、批判的思考力、創造性といった能力は、どんなに技術が進化しても人間にしか培えません。
エンジニアの新たな役割:技術で人を育てる
従来のエンジニアは「システムを作る人」でした。
しかし私たちが目指すのは「人を育てるシステムを作るエンジニア」です。
当社で開発するサービスは、単にユーザーの利便性を高めるだけでなく、ユーザー自身の能力を引き出し、
成長を促進するものです。あなたが書くコード一行一行が、誰かの人生を変える可能性を秘めています。
例えば、マネージャーの負担を軽減しながら、チームメンバーの潜在能力を引き出し、組織全体の成長を促す仕組みです。
このようなサービスを開発することで、私たちは間接的に数万人、数十万人の成長に貢献できるのです。
技術的挑戦:AIと教育の融合の最前線
教育×AIの領域は、技術的にも非常にチャレンジングです。
以下のような最先端の技術課題に日々取り組んでいます:
• 学習者の理解度を正確に測定するアルゴリズムの開発
• 個人に最適化された学習コンテンツの自動生成
• 非認知能力の定量化と成長度合いの可視化
• 膨大な学習データからの意味ある知見の抽出
これらの課題は、単純なWebアプリケーション開発とは異なる高度な技術力を要求します。
だからこそ、技術的な成長機会が豊富にあり、エンジニアとしての市場価値を飛躍的に高められるのです。
組織としての理念:「早く仕事を辞めよう」の真意
私たちのモットー「早く仕事を辞めよう」には深い意味があります。
これは単に労働時間を短縮するという意味ではなく、「義務感から解放され、心から楽しめる仕事に取り組む」という理想の状態を表現しています。
当社では「労働時間」ではなく「成果」を重視します。100時間働いて100万円の売上より、50時間で同じ売上を上げる方が価値が高いと考えます。
そのために、能力向上・環境改善・学習に惜しみなく投資し、高効率な働き方を追求しています。
「エンジニア=アスリート」という独自の価値観も、この理念から生まれました。
闇雲に頑張るのではなく、「フィジカル」「テクニック」「メンタル」のどれを強化すべきかを明確にし、効率的に成長していく—これが私たちの目指す姿です。
未来を創るために、今行動する
人口減少や超高齢社会など、このままでは発展途上国のような「出稼ぎ」が次世代のスタンダードになってしまう危機感を私たちは持っています。
しかし、教育を変革できれば、日本の未来も変えられるはずです。新しい教育のあり方を提案し、実践することで、次世代に価値ある「人」と「事」を残せると信じています。
AI時代の教育革命は、まさに始まったばかり。この歴史的な変革期に、私たちと共に社会を変える挑戦に参加してみませんか?
あなたのエンジニアとしての技術と情熱が、次世代の教育を創り、日本の未来を変える原動力になります。
私たちが求めるのは、単なるコードを書く人ではありません。社会課題に共感し、技術の力で世界をより良く変えたいと願うエンジニアです。
そんなあなたと一緒に働ける日を、心から楽しみにしています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲での業務内容
| 想定年収 | 360 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 従業員数 | 8人 | ||
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データエンジニア・データサイエンティスト/PythonやSQLでのコーディング& AzureやAWSでの環境構築・運用経験】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■業務内容
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
<大規模案件の提案経験>
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
<データプラットフォーム領域での専門性>
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
<キャリアの幅の拡張>
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
<案件開始~2週間>
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
<1か月~2か月目>
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
<2か月~3か月目>
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう!」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催!
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、
お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のデータエンジニア、データサイエンティストとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
- データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
- 各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
- ETL/ELTパイプラインの設計、実装(Python,Airflow, dbtなど)
- ビッグデータ処理基盤の設計、運用(Spark、Hadoopなど)
- BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
- ユーザートレーニング、内製化の支援
■この仕事で得られること
<大規模案件の提案経験>
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
<データプラットフォーム領域での専門性>
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
<キャリアの幅の拡張>
クラウドインフラ、データエンジニア・サイエンスに加え、AI領域など、プロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
将来的には、リーダーやマネジメントポジションへのチャレンジも大歓迎です。
■プロジェクト事例
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
■業務の進め方の例
<案件開始~2週間>
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
<1か月~2か月目>
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
<2か月~3か月目>
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
■キャリアパス
エンジニアの学びたい技術や目指すキャリアに応じて業務をお任せします。
例:データ収集やデータ統合、仮説検証、モデル構築、データの可視化等々
■メンバー構成
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
■募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。
ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。
部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
■募集背景
データ収集がメインタスクになりAI戦略まで進まない等、国内でデータ&AIを活用している事例はまだ少ないと感じております。
当社は日本市場のデータ&AI文化を根本から変えたく、ビッグデータを使用したAIによる分析やデータ利活用等、
データマネジメントを推進するために事業を一緒に推進いただける方を募集しております。
■参考情報
Lakehouse部の取り組みが分かる参考情報
・Databricks関連 技術ブログ記事一覧
https://techblog.ap-com.co.jp/search?q=Databricks
・Databricks「Data + AI Summit 2025」 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11852#article
・Databricks活用の無料トレーニングイベント「Data & AI BootCamp」レポート
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11701#article
・社内向け講座紹介 「AI・データ解析プラットフォーム Databricks を体験しよう!」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11584#article
・産学連携 岩手大学で生成AIセミナーを開催!
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/11107#article
【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 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データ・AIエンジニア(メンバー)/Web開発、データ活用、機械学習関連業務3年以上】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■募集ポジション
生成AIを中心としたAzure AI Service関連案件の今後の事業のリーダーを見据えた「リードエンジニア」の募集となります。
▼配属予定
ACS事業部 AI App推進チーム
※ACS事業部は全体で30名程の事業部となります
■業務内容
チーム全体としては以下の領域をスコープし、個々の得意スキルを発揮頂きながら、案件を遂行しています。
また勉強会の参加など技術領域を広げ・深めることも業務の重要な一部として実施しています。
具体的には…
・以下のプロジェクトリード
(進捗推進、顧客調整)
・Azure AI Serviceを用いたAIアプリケーション構築
(チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/実装)
・Azure Machine Learningによる機械学習ソリューションの開発
(AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など)
・Microsoft Fabricを活用したデータエンジニアリング
(データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など)
・ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師
・Azure AI ServiceやAI駆動開発における新技術の調査・習得
・戦略へのフィードバックとエンドユーザー様向けの新規サービスメニューの技術/アイディア議論
・事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援
▼配属予定の組織(ACS事業部)についての参考資料
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
・クラウドネイティブ内製化支援サービス
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/
■募集背景
弊事業部ではエンタープライズの企業に対して、Azureを中心として攻めのDX領域を生成AIやPlatform Enginneringなどのメソドロジーで推進支援し、
顧客のDevEx、開発生産性の向上によって事業貢献する事業を行っております。特にData/AIチームは新しいチームで、Azureを中心としたData/AI基盤やAIエージェントの開発、
AI駆動開発の技術検証などを行っており、現在技術を活かした案件の推進を強化したいと考えています。
■魅力・特徴
<なぜMicrosoft Azureなのか>
1. 当社はMicrosoft Azureの以下の領域において認定を保持しておりAzureをインフラとした開発を得意としています。
・DevOpsの領域:「DevOps with GitHub on Microsoft Azure」
・モダンなアプリケーションの支援:「Digital & App Innovation (Azure)」
・生成AI領域:「Data & AI (Azure)」
2. また、Microsoft様との連携によりエンタープライズな大規模案件に携わるチャンスが多いためです。
<GitHub社との関係>
・AI駆動開発のデファクトスタンダードとなりつつあるGitHubの認定パートナーとしてコンサルやトレーニングなども提供しております
■チームの特徴
・地方在住の方が多く、子育て中の方もいるためフルリモートや育児に理解があります
・部内全員で話し合い解決することを大切にしているため、心理的安全性が高いチームです
・新しい技術について皆で学び、blogにアップする文化があります
・技術についてわからないことをSlackで発信すると、ハドルミーティングにメンバーが続々と集まって皆で解決しています
・フルリモートでの業務が中心のため、チーム内のコミュニケーションを大事にしています
・朝会や定例の会議体はもちろん、勉強会やWinSessionなど任意参加できるイベントや年1回の事業部キックオフ(オフライン)等も開催しています
事業責任者とチームリーダのインタビュー記事にて、新規事業やチームへの想い、チームの現状等についてお話ししていますので、是非ご覧ください。
・当事業責任者のインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9264#article
・当チームリーダーのインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9273#article
【業務の変更の範囲】
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。
生成AIを中心としたAzure AI Service関連案件の今後の事業のリーダーを見据えた「リードエンジニア」の募集となります。
▼配属予定
ACS事業部 AI App推進チーム
※ACS事業部は全体で30名程の事業部となります
■業務内容
チーム全体としては以下の領域をスコープし、個々の得意スキルを発揮頂きながら、案件を遂行しています。
また勉強会の参加など技術領域を広げ・深めることも業務の重要な一部として実施しています。
具体的には…
・以下のプロジェクトリード
(進捗推進、顧客調整)
・Azure AI Serviceを用いたAIアプリケーション構築
(チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/実装)
・Azure Machine Learningによる機械学習ソリューションの開発
(AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など)
・Microsoft Fabricを活用したデータエンジニアリング
(データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など)
・ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師
・Azure AI ServiceやAI駆動開発における新技術の調査・習得
・戦略へのフィードバックとエンドユーザー様向けの新規サービスメニューの技術/アイディア議論
・事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援
▼配属予定の組織(ACS事業部)についての参考資料
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
・クラウドネイティブ内製化支援サービス
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/
■募集背景
弊事業部ではエンタープライズの企業に対して、Azureを中心として攻めのDX領域を生成AIやPlatform Enginneringなどのメソドロジーで推進支援し、
顧客のDevEx、開発生産性の向上によって事業貢献する事業を行っております。特にData/AIチームは新しいチームで、Azureを中心としたData/AI基盤やAIエージェントの開発、
AI駆動開発の技術検証などを行っており、現在技術を活かした案件の推進を強化したいと考えています。
■魅力・特徴
<なぜMicrosoft Azureなのか>
1. 当社はMicrosoft Azureの以下の領域において認定を保持しておりAzureをインフラとした開発を得意としています。
・DevOpsの領域:「DevOps with GitHub on Microsoft Azure」
・モダンなアプリケーションの支援:「Digital & App Innovation (Azure)」
・生成AI領域:「Data & AI (Azure)」
2. また、Microsoft様との連携によりエンタープライズな大規模案件に携わるチャンスが多いためです。
<GitHub社との関係>
・AI駆動開発のデファクトスタンダードとなりつつあるGitHubの認定パートナーとしてコンサルやトレーニングなども提供しております
■チームの特徴
・地方在住の方が多く、子育て中の方もいるためフルリモートや育児に理解があります
・部内全員で話し合い解決することを大切にしているため、心理的安全性が高いチームです
・新しい技術について皆で学び、blogにアップする文化があります
・技術についてわからないことをSlackで発信すると、ハドルミーティングにメンバーが続々と集まって皆で解決しています
・フルリモートでの業務が中心のため、チーム内のコミュニケーションを大事にしています
・朝会や定例の会議体はもちろん、勉強会やWinSessionなど任意参加できるイベントや年1回の事業部キックオフ(オフライン)等も開催しています
事業責任者とチームリーダのインタビュー記事にて、新規事業やチームへの想い、チームの現状等についてお話ししていますので、是非ご覧ください。
・当事業責任者のインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9264#article
・当チームリーダーのインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9273#article
【業務の変更の範囲】
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。
| 想定年収 | 580 〜 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 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データ/AIエンジニア(リーダー)/Web開発、データ活用、機械学習関連業務3年以上】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
■業務内容
チーム全体としては以下の領域をスコープし、個々の得意スキルを発揮頂きながら、案件を遂行しています。
また勉強会の参加など技術領域を広げ・深めることも業務の重要な一部として実施しています。
具体的には…
・以下のプロジェクトリード
(進捗推進、顧客調整)
・Azure AI Serviceを用いたAIアプリケーション構築
(チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/実装)
・Azure Machine Learningによる機械学習ソリューションの開発
(AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など)
・Microsoft Fabricを活用したデータエンジニアリング
(データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など)
・ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師
・Azure AI ServiceやAI駆動開発における新技術の調査・習得
・戦略へのフィードバックとエンドユーザー様向けの新規サービスメニューの技術/アイディア議論
・事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援
■募集ポジション
生成AIを中心としたAzure AI Service関連案件の今後の事業のリーダーを見据えた「リードエンジニア」の募集となります。
▼配属予定
ACS事業部 AI App推進チーム
※ACS事業部は全体で30名程の事業部となります
■募集背景
弊事業部ではエンタープライズの企業に対して、Azureを中心として攻めのDX領域を生成AIやPlatform Enginneringなどのメソドロジーで推進支援し、
顧客のDevEx、開発生産性の向上によって事業貢献する事業を行っております。
特にData/AIチームは新しいチームで、Azureを中心としたData/AI基盤やAIエージェントの開発、AI駆動開発の技術検証などを行っており、
現在技術を活かした案件の推進を強化したいと考えています。
▼配属予定の組織(ACS事業部)についての参考資料
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
・クラウドネイティブ内製化支援サービス
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/
■新しい技術に対するインプット/アウトプット
・最新のMicrosoft Azure技術(特にAI/データ分析関連)関連などについて、常に技術情報をアップデートすることが可能
■新規事業系の顧客など不確実性に対応する主体性
・アジャイル/DevOps/生成AIのような変化の速い技術において、探索的かつ主体的な仕事の仕方を楽しめる方
■リモート環境でのコミュニケーション
・リモートワーク環境下において、適切なアウトプットでコミュニケーションを取り、チームの一体感を醸成できる
・多様な背景を持つチームメンバーと協力し、心理的安全性の高い環境づくりに貢献できる
■魅力・特徴
<なぜMicrosoft Azureなのか>
1. 当社はMicrosoft Azureの以下の領域において認定を保持しておりAzureをインフラとした開発を得意としています。
・DevOpsの領域:「DevOps with GitHub on Microsoft Azure」
・モダンなアプリケーションの支援:「Digital & App Innovation (Azure)」
・生成AI領域:「Data & AI (Azure)」
2. また、Microsoft様との連携によりエンタープライズな大規模案件に携わるチャンスが多いためです。
<GitHub社との関係>
・AI駆動開発のデファクトスタンダードとなりつつあるGitHubの認定パートナーとしてコンサルやトレーニングなども提供しております
■チームの特徴
・地方在住の方が多く、子育て中の方もいるためフルリモートや育児に理解があります
・部内全員で話し合い解決することを大切にしているため、心理的安全性が高いチームです
・新しい技術について皆で学び、blogにアップする文化があります
・技術についてわからないことをSlackで発信すると、ハドルミーティングにメンバーが続々と集まって皆で解決しています
・フルリモートでの業務が中心のため、チーム内のコミュニケーションを大事にしています
・朝会や定例の会議体はもちろん、勉強会やWinSessionなど任意参加できるイベントや年1回の事業部キックオフ(オフライン)等も開催しています
事業責任者とチームリーダのインタビュー記事にて、新規事業やチームへの想い、チームの現状等についてお話ししていますので、是非ご覧ください。
・当事業責任者のインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9264#article
・当チームリーダーのインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9273#article
【業務の変更の範囲】
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。
チーム全体としては以下の領域をスコープし、個々の得意スキルを発揮頂きながら、案件を遂行しています。
また勉強会の参加など技術領域を広げ・深めることも業務の重要な一部として実施しています。
具体的には…
・以下のプロジェクトリード
(進捗推進、顧客調整)
・Azure AI Serviceを用いたAIアプリケーション構築
(チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/実装)
・Azure Machine Learningによる機械学習ソリューションの開発
(AIプラットフォーム全体設計/構築、MLOps導入支援など)
・Microsoft Fabricを活用したデータエンジニアリング
(データ統合、データウェアハウス、データ分析基盤の設計/構築など)
・ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師
・Azure AI ServiceやAI駆動開発における新技術の調査・習得
・戦略へのフィードバックとエンドユーザー様向けの新規サービスメニューの技術/アイディア議論
・事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援
■募集ポジション
生成AIを中心としたAzure AI Service関連案件の今後の事業のリーダーを見据えた「リードエンジニア」の募集となります。
▼配属予定
ACS事業部 AI App推進チーム
※ACS事業部は全体で30名程の事業部となります
■募集背景
弊事業部ではエンタープライズの企業に対して、Azureを中心として攻めのDX領域を生成AIやPlatform Enginneringなどのメソドロジーで推進支援し、
顧客のDevEx、開発生産性の向上によって事業貢献する事業を行っております。
特にData/AIチームは新しいチームで、Azureを中心としたData/AI基盤やAIエージェントの開発、AI駆動開発の技術検証などを行っており、
現在技術を活かした案件の推進を強化したいと考えています。
▼配属予定の組織(ACS事業部)についての参考資料
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
・クラウドネイティブ内製化支援サービス
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/
■新しい技術に対するインプット/アウトプット
・最新のMicrosoft Azure技術(特にAI/データ分析関連)関連などについて、常に技術情報をアップデートすることが可能
■新規事業系の顧客など不確実性に対応する主体性
・アジャイル/DevOps/生成AIのような変化の速い技術において、探索的かつ主体的な仕事の仕方を楽しめる方
■リモート環境でのコミュニケーション
・リモートワーク環境下において、適切なアウトプットでコミュニケーションを取り、チームの一体感を醸成できる
・多様な背景を持つチームメンバーと協力し、心理的安全性の高い環境づくりに貢献できる
■魅力・特徴
<なぜMicrosoft Azureなのか>
1. 当社はMicrosoft Azureの以下の領域において認定を保持しておりAzureをインフラとした開発を得意としています。
・DevOpsの領域:「DevOps with GitHub on Microsoft Azure」
・モダンなアプリケーションの支援:「Digital & App Innovation (Azure)」
・生成AI領域:「Data & AI (Azure)」
2. また、Microsoft様との連携によりエンタープライズな大規模案件に携わるチャンスが多いためです。
<GitHub社との関係>
・AI駆動開発のデファクトスタンダードとなりつつあるGitHubの認定パートナーとしてコンサルやトレーニングなども提供しております
■チームの特徴
・地方在住の方が多く、子育て中の方もいるためフルリモートや育児に理解があります
・部内全員で話し合い解決することを大切にしているため、心理的安全性が高いチームです
・新しい技術について皆で学び、blogにアップする文化があります
・技術についてわからないことをSlackで発信すると、ハドルミーティングにメンバーが続々と集まって皆で解決しています
・フルリモートでの業務が中心のため、チーム内のコミュニケーションを大事にしています
・朝会や定例の会議体はもちろん、勉強会やWinSessionなど任意参加できるイベントや年1回の事業部キックオフ(オフライン)等も開催しています
事業責任者とチームリーダのインタビュー記事にて、新規事業やチームへの想い、チームの現状等についてお話ししていますので、是非ご覧ください。
・当事業責任者のインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9264#article
・当チームリーダーのインタビュー
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9273#article
【業務の変更の範囲】
入社後は本求人の業務に従事いただく予定です。
ご本人の適性や希望により当社業務全般に変更の可能性があります。
| 想定年収 | 650 〜 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: 10:00~18:30(休憩60分)※ 所定労働時間 7.5時間
※勤務時間は部署により異なる場合があります
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社ジール
★【ハイブリ/東京/データプラットフォームエンジニア/データベース領域の知見】データ活用に特化し、1000社以上の企業のDX化を総合的に支援するリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
●クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析し、経営層の意思決定に活用する BI(Business Intelligence)を含むデータプラットフォームの導入から実行支援までを行っています。
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
●クライアントの要望に沿ったBIツールの企画、設計、実装まで、プロジェクトに一気通貫で関わって頂きます。
●主に要件定義からテストまでお任せします。開発だけでなく、DB、インフラ、プロジェクト管理、エンドユーザーとのコミュニケーション能力など、幅広い経験に基づくスキルアップ・キャリアアップが可能な環境です。
●エンドユーザー様と直接やり取りをする立場であり、要件定義など上流工程に携われます。
【業務の変更の範囲】
適正に応じて、会社の指示する業務への異動を命じることがある
| 想定年収 | 430 〜 550 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ■フレックスタイム制
フレキシブルタイム/6:00~10:00、15:00~22:00
コアタイム/10:00~15:00
標準的な勤務例(標準労働時間)/9:00~18:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均19時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ジールは、データ活用のプロフェッショナル集団/東証一部上場グループの中核企業です。
近年ではビッグデータ、クラウド、AI、IoTを活用した事例も増加し、顧客のDX推進を支援する立場にスコープを拡張しています。 顧客の大半は大手企業となっており、30年以上データ活用領域に特化してきたナレッジ/市場からの信頼が強固な経営基盤を支えています。 ■Mission:専門性と技術力、高度な分析ノウハウの提供 多様な企業活動の情報の価値転換というニーズに応えるため、私たちは「プロフェッショナルサービスの大衆化」をミッションとして掲げております。高い専門性を持った技術力、深い経験から得られた多様性のある高度な分析力をハイクオリティ&ローコストで提供することで、企業の競争優位確保に貢献することを私たちは使命としております。 ■Vision:100年企業の創造 私たちはビジョンとして「100年企業の創造」を掲げて、理想企業の創造に向け、「社員全員が燃える会社」を目指しています。理想企業とは「他者貢献」を通して誰よりも発展する企業です。そして、社員全員が燃え続ける会社が「100年企業」であると信じています。お客様に対する長期的な貢献を果たすことに最大の意義をもって事業活動に取り組んで参ります。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 411人 |
株式会社豆蔵
【フルリモート◎/受託開発/AIエンジニア】エンジニアを中心とした受託開発企業!働きやすさ◎ のリモートワーク求人
■お仕事内容
顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施
・AI/機械学習プロジェクトの企画・提案:顧客のニーズをヒアリングし、AI技術による解決策を提案します。
・システム設計・開発:開発したAIモデルを組み込んだシステム(Webアプリケーション、APIなど)の設計・開発を行います。
・PoC(概念実証)の実施:新規技術やアイデアの実現可能性を検証します。
・技術調査・研究:最新のAI技術やトレンドを常にキャッチアップし、社内へのナレッジ共有や新規事業創出に貢献します。
■事業概要
豆蔵デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。
当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。
また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施します。
■会社概要
▼技術と現場に強い「エンジニアのための会社」
株式会社豆蔵は、1999年設立の技術系コンサルティング会社です。
「技術者が創る、技術者のための会社」を掲げ、Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。
現在は、以下のような領域で幅広い支援を行っています:
・エンタープライズシステム開発(Java/C#/Python等)
・クラウドネイティブアプリケーション開発(AWS/Azure)
・アジャイル開発支援・要求開発コンサルティング
・生成AI・機械学習のPoC開発支援
・エンベデッド/ロボット・自動車領域の先端技術開発
・産業DX・データ利活用支援
・エンジニア育成・教育コンテンツの提供
2025年10月にはグループ4社の統合を経て新たな体制となり、Tier0.5戦略のもと、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。
■組織・環境
▼当社の強み・魅力
・日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
・ 顧客のソフトウェア・ファースト=内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
▼働きやすい環境
社員のほとんど (95% 以上) がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
(北海道、福岡県、三重県、大阪府、静岡県、栃木県在住の社員も在籍)
平均残業時間は 2024年度実績は5.61 時間、ライフワークバランスを両立できる環境です。
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
▼技術者ファーストな企業風土
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。
①コンサルタント、②エキスパート、③マネージメントの3つのキャリアを自分で選択できます。
また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
▼技術者としての圧倒的な成長スピード
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。
▼事業部の風土
事業部メンバー構成としては、20代後半~30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。
【業務の変更の範囲】
無
顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施
・AI/機械学習プロジェクトの企画・提案:顧客のニーズをヒアリングし、AI技術による解決策を提案します。
・システム設計・開発:開発したAIモデルを組み込んだシステム(Webアプリケーション、APIなど)の設計・開発を行います。
・PoC(概念実証)の実施:新規技術やアイデアの実現可能性を検証します。
・技術調査・研究:最新のAI技術やトレンドを常にキャッチアップし、社内へのナレッジ共有や新規事業創出に貢献します。
■事業概要
豆蔵デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。
当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。
また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施します。
■会社概要
▼技術と現場に強い「エンジニアのための会社」
株式会社豆蔵は、1999年設立の技術系コンサルティング会社です。
「技術者が創る、技術者のための会社」を掲げ、Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。
現在は、以下のような領域で幅広い支援を行っています:
・エンタープライズシステム開発(Java/C#/Python等)
・クラウドネイティブアプリケーション開発(AWS/Azure)
・アジャイル開発支援・要求開発コンサルティング
・生成AI・機械学習のPoC開発支援
・エンベデッド/ロボット・自動車領域の先端技術開発
・産業DX・データ利活用支援
・エンジニア育成・教育コンテンツの提供
2025年10月にはグループ4社の統合を経て新たな体制となり、Tier0.5戦略のもと、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。
■組織・環境
▼当社の強み・魅力
・日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
・ 顧客のソフトウェア・ファースト=内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
▼働きやすい環境
社員のほとんど (95% 以上) がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
(北海道、福岡県、三重県、大阪府、静岡県、栃木県在住の社員も在籍)
平均残業時間は 2024年度実績は5.61 時間、ライフワークバランスを両立できる環境です。
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
▼技術者ファーストな企業風土
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。
①コンサルタント、②エキスパート、③マネージメントの3つのキャリアを自分で選択できます。
また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
▼技術者としての圧倒的な成長スピード
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。
▼事業部の風土
事業部メンバー構成としては、20代後半~30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 1,400 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ・コアタイム:9:00~18:00
・フレキシブルタイム:7:00~22:00
・標準労働時間:1日当たり8時間
※9:00~18:00の間で4時間稼働を前提とし、後は日々の都合に合わせて調整可能
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20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
1粒の知性がソフトウェアエンジニアリングを変える。これは豆蔵 設立以来のキーメッセージです。
豆蔵は、発注者側(ユーザー企業)と受注者側(開発側ベンダ)の両方の視点で先進的なコンサルティングを提供することが可能な複眼的IT企業です。豆蔵のコンサルティングチームから対象となる組織に1粒のソフトウェアの種が蒔かれ、コンサルと人材育成を通して、大事に育って組織に広がっていき、さらに種が蒔かれて横展開していく再帰的・自己生成的なプロセスを表しています。 豆蔵のコンサルティングの特長は、領域横断・世界標準・実践ノウハウの3つの基本コンサル力に対して、モデリングM(odeling)を加え、それらを人材育成・教育E(ducation)のチカラで組織的に掛け算するという意味の「(3+M)xE」で表される、以下の5つのポイントに集約されます。 [領域横断]エンタープライズ系と組込みエンジニアリング系の両方のスキルと経験をもっており、まさに現代のIoT時代のコンサルティングに相応しいといえます [世界標準]UMLやSysMLそしてドメイン駆動設計、アジャイルプロセス、モデルベース開発、システムズエンジニアリングなど世界標準の工学的な技術/手法/規格にもとづいて教育もプロジェクトも実施いたします [実践ノウハウ]そのうえで、豆蔵の実際のプロジェクトの経験にもとづいて実践的なノウハウを付けくわえて、より効果的なアーキテクチャとプロセスをご提供します [モデリングのM]上記3つの項目は、モデリングM(odeling)技術によって見える化・共有・自動化され、さまざまな業務ドメインと各種テクノロジーを結び付ける土台としてノウハウの蓄積・共有に貢献しています [教育のE]これら4つの項目を、教育トレーニングや実プロジェクト内でのコンサルティングとしてご提供するとともに、お客様の組織への着実な浸透を図るべく実践的かつ組織的な教育E(ducation)プロセスを効果的に回していきます |
||
| 設立年数 | 21年 | 従業員数 | 400人 |
エン株式会社
【フルリモ/東京/裁量を持って働ける環境&ワークライフバランス/Pythonを用いた開発経験、クラウドプラットフォーム(AWS / GCP/ Azure)の利用経験】会員数1000万人以上の大手転職サイト運営企業でのバックエンドエンジニア(Python)募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
求人掲載・スカウトのAIアシスト搭載「engage」をはじめとする、HR Techプロダクトの開発に携わっていただきます。
1000万人ユーザーが利用する転職サイト「エン転職」他、既存プロダクトとのシナジーを踏まえた、新規プロダクト開発の機会が豊富です。
求人と求職者のマッチングがキモとなるサービスです。そこに対して積極的な投資をしていきます。
あなたにはエンジニアとして、検索・レコメンドの領域を中心とした、engageのデータ処理基盤の構築・運用をお任せします。
<具体的な業務イメージ>
・情報検索・情報推薦(レコメンド)に関する開発と運用
・データパイプライン・データ基盤の開発と運用
・上記環境の構成自動化
・サービス品質の向上
・採用、育成など
★積極的なIT投資のある環境
HR Techプロダクトの開発に100億円規模の予算を投資する当社。
5年で売上10倍という目標を掲げ、各分野へ積極的に投資を行なってスピーディーな改善・革新を進めるフェーズです。
規模もこれから拡大していく中で、裁量をふるっていただきたく思います。
■募集背景
当社は日本最大級の規模でサービス提供を行っています。ですが、まだまだ進化の途上。
目指すのは、すべての人の仕事人生を豊かにすること、そして「活躍人材」を増やし、世界を変えていくことです。
そのための既存プロダクトにおける 持続的な改善、さらに顧客基盤・営業基盤を活かし、シナジーを生む新規プロダクトの開発が欠かせません。
HR領域の本質的な課題解決に向けた「プラットフォーム構築」を構想しており、その実現のために仲間を求めています。
<フルリモート歓迎>
コロナ禍以前からエンジニアからの提案によりリモートワークを行なうための準備を進めていました。
コロナ禍を期に、私達の働き方はほぼ完全にオンラインに移行し今でも問題なく業務を継続しています。
コロナ収束後も働き方を元に戻すことなくリモートワークを継続する方針のため、フルリモート希望のエンジニアも歓迎致します!
【会社の魅力・特徴】
▼柔軟な働き方でワークライフバランスを実現
情報システム部では、リモートワークを主体とした柔軟な働き方を推進しています。遠方在住の社員がフルリモートで勤務している事例もあり、場所に縛られず働ける環境を整えています。また、専門業務型裁量労働制を導入しており、始業・終業時間に縛られず、自分のペースで業務を進めることが可能です。これにより、育児や介護など家庭の事情を考慮しながら働ける環境が魅力です。さらに、社内ではチャットツールを活用し、リモート環境でもスムーズな情報共有を実現しています。
▼女性が輝ける職場環境
男女比がほぼ均等で、女性が活躍できる環境を整えています。産休・育休後の復職率は2024年度で100%を達成。復職ママセミナーや時短勤務制度「スマートグロース制度」など、ライフステージに応じたサポートも充実しています。さらに、女性が活躍できる会社を目指すプロジェクト「WOMenLABO」などの活動も行い、環境整備を進めています。
▼社会に貢献できる仕事
私たちは「誰かのため、社会のために懸命になれる人を増やし、世界を良くする」という理念を掲げています。情報システム部では、社員が効率的かつ安心して働ける環境を整備し、HRサービスの提供を支える重要な役割を担っています。例えば、セキュリティ強化や業務効率化を通じて、社員が最大限のパフォーマンスを発揮できる基盤を構築しています。
▼新規事業に挑戦できるチャンス
役員や部長に直接提案できる機会があり、企画から導入まで一貫して携われます。実際に入社1年未満のメンバーが社内AIchatを立ち上げ、3000人以上の社員が活用しています。また、新規事業のアイディアを募集するコンテストもあり、結果次第では事業化のチャンスもあります。新規事業開発室のメンバーからのサポートを受けながら、挑戦できる環境があります。
【業務の変更の範囲】
無
求人掲載・スカウトのAIアシスト搭載「engage」をはじめとする、HR Techプロダクトの開発に携わっていただきます。
1000万人ユーザーが利用する転職サイト「エン転職」他、既存プロダクトとのシナジーを踏まえた、新規プロダクト開発の機会が豊富です。
求人と求職者のマッチングがキモとなるサービスです。そこに対して積極的な投資をしていきます。
あなたにはエンジニアとして、検索・レコメンドの領域を中心とした、engageのデータ処理基盤の構築・運用をお任せします。
<具体的な業務イメージ>
・情報検索・情報推薦(レコメンド)に関する開発と運用
・データパイプライン・データ基盤の開発と運用
・上記環境の構成自動化
・サービス品質の向上
・採用、育成など
★積極的なIT投資のある環境
HR Techプロダクトの開発に100億円規模の予算を投資する当社。
5年で売上10倍という目標を掲げ、各分野へ積極的に投資を行なってスピーディーな改善・革新を進めるフェーズです。
規模もこれから拡大していく中で、裁量をふるっていただきたく思います。
■募集背景
当社は日本最大級の規模でサービス提供を行っています。ですが、まだまだ進化の途上。
目指すのは、すべての人の仕事人生を豊かにすること、そして「活躍人材」を増やし、世界を変えていくことです。
そのための既存プロダクトにおける 持続的な改善、さらに顧客基盤・営業基盤を活かし、シナジーを生む新規プロダクトの開発が欠かせません。
HR領域の本質的な課題解決に向けた「プラットフォーム構築」を構想しており、その実現のために仲間を求めています。
<フルリモート歓迎>
コロナ禍以前からエンジニアからの提案によりリモートワークを行なうための準備を進めていました。
コロナ禍を期に、私達の働き方はほぼ完全にオンラインに移行し今でも問題なく業務を継続しています。
コロナ収束後も働き方を元に戻すことなくリモートワークを継続する方針のため、フルリモート希望のエンジニアも歓迎致します!
【会社の魅力・特徴】
▼柔軟な働き方でワークライフバランスを実現
情報システム部では、リモートワークを主体とした柔軟な働き方を推進しています。遠方在住の社員がフルリモートで勤務している事例もあり、場所に縛られず働ける環境を整えています。また、専門業務型裁量労働制を導入しており、始業・終業時間に縛られず、自分のペースで業務を進めることが可能です。これにより、育児や介護など家庭の事情を考慮しながら働ける環境が魅力です。さらに、社内ではチャットツールを活用し、リモート環境でもスムーズな情報共有を実現しています。
▼女性が輝ける職場環境
男女比がほぼ均等で、女性が活躍できる環境を整えています。産休・育休後の復職率は2024年度で100%を達成。復職ママセミナーや時短勤務制度「スマートグロース制度」など、ライフステージに応じたサポートも充実しています。さらに、女性が活躍できる会社を目指すプロジェクト「WOMenLABO」などの活動も行い、環境整備を進めています。
▼社会に貢献できる仕事
私たちは「誰かのため、社会のために懸命になれる人を増やし、世界を良くする」という理念を掲げています。情報システム部では、社員が効率的かつ安心して働ける環境を整備し、HRサービスの提供を支える重要な役割を担っています。例えば、セキュリティ強化や業務効率化を通じて、社員が最大限のパフォーマンスを発揮できる基盤を構築しています。
▼新規事業に挑戦できるチャンス
役員や部長に直接提案できる機会があり、企画から導入まで一貫して携われます。実際に入社1年未満のメンバーが社内AIchatを立ち上げ、3000人以上の社員が活用しています。また、新規事業のアイディアを募集するコンテストもあり、結果次第では事業化のチャンスもあります。新規事業開発室のメンバーからのサポートを受けながら、挑戦できる環境があります。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 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 | 27年 | 従業員数 | 2,135人 |
25件中 1件~10件
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