Azure×自社サービス企業のリモートワーク転職・求人情報一覧 -4ページ目
51件中 31件～40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/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【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、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 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： 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/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️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。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【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、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️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。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【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/シニアAI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【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、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【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/データサイエンティスト/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
◼️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、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️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。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【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、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️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。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【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： ◼︎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 |
株式会社リブセンス
【首都圏フルリモート/情シス/マネージャー候補】ネットワーク構築～運用/リモート×自由な働き方 のリモートワーク求人
本ポジションに関して
わたしたちが解決したい課題と、あなたに力を貸してもらいたい仕事
弊社ではここまでの企業規模拡大に伴い、業務プロセスが複雑化、社内ツールが乱立しており、以下のような課題が発生しています。
業務プロセスの分断
情報のサイロ化
リモートワーク・BYOD環境に最適化されていない端末管理
こうした現状で、オーナーシップをもってステークホルダーと調整しながら業務プロセス改善、システム構築・導入を推進していただける方を募集しています。
具体的には、以下のような業務を担っていただくことを期待しています。
部門横断での業務プロセス可視化と、改善に必要なシステムの導入
運用コストやデータ連携を意識した、データ設計・SaaS間のデータ連携強化による業務変革
リモートワーク・BYOD環境における適切な端末管理の実現
具体的な業務内容
業務内容
マネージャーとして組織をリードしながら、自らも技術的課題の解決に深く関与していただきます。
今後マネージャーを目指していきたいという方も歓迎しています。
経営方針・事業戦略を踏まえた IT戦略の立案および中長期ITロードマップの策定
IT施策の 企画から実行までの主導（技術的課題への直接的な対応を含む）
情報システムグループにおける メンバーマネジメント
情報システムグループ全体の 業務推進・改善
情報システムグループの業務内容
▼インフラ改善・プロジェクト推進
既存の技術負債を解消し、次世代のリブセンスを支える基盤を上流から実装までリードします。
アーキテクチャの刷新と新規導入
全社的な生産性向上のためのSaaS選定・導入。
ゼロトラストネットワークへの完全移行に向けたセキュリティ基盤の強化。
インシデント・マネジメント
インフラ・ネットワークトラブル発生時の技術的な指揮および根本対策の立案・実行
▼プラットフォームの安定稼働と効率化
日々の業務が円滑に進むよう、仕組みの設計者として社内基盤の維持・管理を行います。
監視・メンテナンス
サーバーおよびネットワーク機器等の稼働監視、定期チェック
デバイス管理
ID（アカウント・権限）およびデバイス（キッティング※）の運用フロー管理
※デバイス管理は外部委託を主軸とし、社内では例外対応とプロセス改善に注力
テクニカルサポート
社内システム・PCに関する問い合わせ対応とナレッジ化
ITアセット管理
ライセンス更新管理、月次支払等の事務プロセスの遂行
チーム構成・カルチャー
チーム体制： 5名（リーダー1名、メンバー4名）。各メンバーの強みに合わせ、定型・非定型の役割を柔軟にアサインしています。
コミュニケーション： バーチャルオフィスをフル活用し、夕礼や雑談も活発で、物理的な距離を感じさせないフランクで和気あいあいとした組織です。
働き方： 原則フルリモート。固定の出社日はなく、対面でのワークショップや機材対応等で月1〜2回程度集まる、自律性の高いスタイルです。
働く環境や開発文化について
リブセンスのエンジニアが働く環境や開発文化についてはこちらをご覧ください。
基本的にリブセンスはリモートワークが主体であり、特にチャットによるコミュニケーションが盛んです。
ですので、テキストによるコミュニケーションを得意とする方を歓迎しています。
またリブセンスでは、メンテナブルな仕組みを作るために既存資産やフローにこだわらず、ドラスティックな変更をいとわない文化があります。
そのため近年では、以下のような実績を成し遂げています。
2020年2月コロナ禍に対していち早く対応しフルリモート環境を構築
2022年夏には貸与PCのキッティング業務をアウトソースすることに成功
2023年春には全社ID基盤の多要素認証化を実現
2024年春にはデータセンターから撤退、完全クラウド化を実現
2025年春にはワークフロー/経費精算システムとしてバクラクを導入
仕事の魅力（身につくスキル、得られる経験など）
【ボトムアップの文化で強い裁量をもって方針決定ができる】
リブセンスはボトムアップ寄りの文化であり、情報システムグループも大きな裁量をもって方針を決定しています。
コーポレートビジョンである「あたりまえを、発明しよう。」のためにITの力でできることは何なのか、自ら考え実行に移すことが可能です。
また全社横断施策が日常であるため、定めた方針に従って自らマネージャーとして各領域のキーパーソンを巻き込みながら施策を推進する経験も得られます。
【横断エンジニア組織の一員として支えあいながらチーム運営ができる】
情報システムグループは技術部という横断エンジニア組織の配下に位置しています。
インフラやデータエンジニアリングなど、隣接領域で高い専門性を持った組織と連携して動くことができます。
複雑化するIT社会において、専門家同士がお互いの強みを生かしながら組織運営をしていく経験は貴重なものだと思います。
また、情シスから技術部長、VPoEというキャリアパスを描くことも可能です。
【業務の変更の範囲】
無
わたしたちが解決したい課題と、あなたに力を貸してもらいたい仕事
弊社ではここまでの企業規模拡大に伴い、業務プロセスが複雑化、社内ツールが乱立しており、以下のような課題が発生しています。
業務プロセスの分断
情報のサイロ化
リモートワーク・BYOD環境に最適化されていない端末管理
こうした現状で、オーナーシップをもってステークホルダーと調整しながら業務プロセス改善、システム構築・導入を推進していただける方を募集しています。
具体的には、以下のような業務を担っていただくことを期待しています。
部門横断での業務プロセス可視化と、改善に必要なシステムの導入
運用コストやデータ連携を意識した、データ設計・SaaS間のデータ連携強化による業務変革
リモートワーク・BYOD環境における適切な端末管理の実現
具体的な業務内容
業務内容
マネージャーとして組織をリードしながら、自らも技術的課題の解決に深く関与していただきます。
今後マネージャーを目指していきたいという方も歓迎しています。
経営方針・事業戦略を踏まえた IT戦略の立案および中長期ITロードマップの策定
IT施策の 企画から実行までの主導（技術的課題への直接的な対応を含む）
情報システムグループにおける メンバーマネジメント
情報システムグループ全体の 業務推進・改善
情報システムグループの業務内容
▼インフラ改善・プロジェクト推進
既存の技術負債を解消し、次世代のリブセンスを支える基盤を上流から実装までリードします。
アーキテクチャの刷新と新規導入
全社的な生産性向上のためのSaaS選定・導入。
ゼロトラストネットワークへの完全移行に向けたセキュリティ基盤の強化。
インシデント・マネジメント
インフラ・ネットワークトラブル発生時の技術的な指揮および根本対策の立案・実行
▼プラットフォームの安定稼働と効率化
日々の業務が円滑に進むよう、仕組みの設計者として社内基盤の維持・管理を行います。
監視・メンテナンス
サーバーおよびネットワーク機器等の稼働監視、定期チェック
デバイス管理
ID（アカウント・権限）およびデバイス（キッティング※）の運用フロー管理
※デバイス管理は外部委託を主軸とし、社内では例外対応とプロセス改善に注力
テクニカルサポート
社内システム・PCに関する問い合わせ対応とナレッジ化
ITアセット管理
ライセンス更新管理、月次支払等の事務プロセスの遂行
チーム構成・カルチャー
チーム体制： 5名（リーダー1名、メンバー4名）。各メンバーの強みに合わせ、定型・非定型の役割を柔軟にアサインしています。
コミュニケーション： バーチャルオフィスをフル活用し、夕礼や雑談も活発で、物理的な距離を感じさせないフランクで和気あいあいとした組織です。
働き方： 原則フルリモート。固定の出社日はなく、対面でのワークショップや機材対応等で月1〜2回程度集まる、自律性の高いスタイルです。
働く環境や開発文化について
リブセンスのエンジニアが働く環境や開発文化についてはこちらをご覧ください。
基本的にリブセンスはリモートワークが主体であり、特にチャットによるコミュニケーションが盛んです。
ですので、テキストによるコミュニケーションを得意とする方を歓迎しています。
またリブセンスでは、メンテナブルな仕組みを作るために既存資産やフローにこだわらず、ドラスティックな変更をいとわない文化があります。
そのため近年では、以下のような実績を成し遂げています。
2020年2月コロナ禍に対していち早く対応しフルリモート環境を構築
2022年夏には貸与PCのキッティング業務をアウトソースすることに成功
2023年春には全社ID基盤の多要素認証化を実現
2024年春にはデータセンターから撤退、完全クラウド化を実現
2025年春にはワークフロー/経費精算システムとしてバクラクを導入
仕事の魅力（身につくスキル、得られる経験など）
【ボトムアップの文化で強い裁量をもって方針決定ができる】
リブセンスはボトムアップ寄りの文化であり、情報システムグループも大きな裁量をもって方針を決定しています。
コーポレートビジョンである「あたりまえを、発明しよう。」のためにITの力でできることは何なのか、自ら考え実行に移すことが可能です。
また全社横断施策が日常であるため、定めた方針に従って自らマネージャーとして各領域のキーパーソンを巻き込みながら施策を推進する経験も得られます。
【横断エンジニア組織の一員として支えあいながらチーム運営ができる】
情報システムグループは技術部という横断エンジニア組織の配下に位置しています。
インフラやデータエンジニアリングなど、隣接領域で高い専門性を持った組織と連携して動くことができます。
複雑化するIT社会において、専門家同士がお互いの強みを生かしながら組織運営をしていく経験は貴重なものだと思います。
また、情シスから技術部長、VPoEというキャリアパスを描くことも可能です。
【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 | |||
| 企業概要 |
リブセンスのビジョンは「あたりまえを、発明しよう」。
誰もが欲しているが、世の中にはまだないような新しい“あたりまえ”のプロダクトを開発し、新しいものの見方や行動の仕方が世の中の常識として定着することを通じて人々に役立っていくことを目的としています。 そのビジョンの元に、アルバイト求人サイト『マッハバイト(旧ジョブセンス)』や不動産情報検索サイト『IESHIL』、転職希望者向けクチコミ情報サイト『転職会議』、公開競争入札型転職サイト『転職ドラフト』などの自社メディア・サービスを運営しています。 |
||
| 設立年数 | 21年 | 従業員数 | 221人 |
株式会社ユニヴァ・ペイキャスト
【東京】PCIDSS等の高水準なセキュリティ基盤を担う社内情シス担当！ のリモートワーク求人
会社概要
当社は 「いつでも、どこでも、誰でも。」 のPurposeを掲げ、時を選ばず、場所を選ばず、人を選ばず、あらゆる時間,あらゆる場所,あらゆる人と物が世界中で繋がる。そんな日常を実現する為、小さな課題を一つ一つ解決し、その先の大きな課題を解決していく。
私達は未来に向け、好奇心を持って走り続けます。
【オンライン決済】
・オンラインクレジット決済
・コンビニ決済
・越境EC決済
・オンラインコード決済
・Paidy後払い決済
・オート銀振決済
・口座振替決済
・電子マネー決済
【店舗向け決済】
・訪日インバウンド向けQR決済
・国内QR決済
・クレジット決済端末取次
【コールセンター】
・コールセンター決済
・加盟店/ユーザーサポート
【ミニアプリ事業】
・海外/国内向けミニアプリの開発サポート
【地域活性化事業】
・現地消費型ふるさと納税「ココふる」
安全でシンプルな決済プラットフォームの展開
UPCは、20年分の経験と学びを溶かし込んだ決済プラットフォーム「UnivaPay」を、開発から販売まで自社で一貫して行っています。単に様々な決済サービスを一括して使えるようにするだけでなく、様々な事業領域で活用できる「決済プラットフォーム」として、進化した消費体験の創造を目指しています。
【業務内容】
コンプライアンス・セキュリティ
■IT資産管理： キッティング、ヘルプデスク対応、社内ネットワークの保守・メンテナンス
■監査対応サポート： PCIDSS、PMS（個人情報保護マネジメントシステム）、PSP監査への技術的支援
■情報セキュリティ実務： セキュリティポリシーに基づいた運用、NW・サーバーの脆弱性管理
クラウド・インフラ運用
■AWS環境の構築・管理： アカウント開設からサービスローンチ、継続的なメンテナンス
■ID基盤・SaaS管理： Google Workspace、Azure等の各種アカウント作成・設定変更
■Web基盤保守： WordPressを使用したサイトのメンテナンス業務
【業務の変更の範囲】
無
当社は 「いつでも、どこでも、誰でも。」 のPurposeを掲げ、時を選ばず、場所を選ばず、人を選ばず、あらゆる時間,あらゆる場所,あらゆる人と物が世界中で繋がる。そんな日常を実現する為、小さな課題を一つ一つ解決し、その先の大きな課題を解決していく。
私達は未来に向け、好奇心を持って走り続けます。
【オンライン決済】
・オンラインクレジット決済
・コンビニ決済
・越境EC決済
・オンラインコード決済
・Paidy後払い決済
・オート銀振決済
・口座振替決済
・電子マネー決済
【店舗向け決済】
・訪日インバウンド向けQR決済
・国内QR決済
・クレジット決済端末取次
【コールセンター】
・コールセンター決済
・加盟店/ユーザーサポート
【ミニアプリ事業】
・海外/国内向けミニアプリの開発サポート
【地域活性化事業】
・現地消費型ふるさと納税「ココふる」
安全でシンプルな決済プラットフォームの展開
UPCは、20年分の経験と学びを溶かし込んだ決済プラットフォーム「UnivaPay」を、開発から販売まで自社で一貫して行っています。単に様々な決済サービスを一括して使えるようにするだけでなく、様々な事業領域で活用できる「決済プラットフォーム」として、進化した消費体験の創造を目指しています。
【業務内容】
コンプライアンス・セキュリティ
■IT資産管理： キッティング、ヘルプデスク対応、社内ネットワークの保守・メンテナンス
■監査対応サポート： PCIDSS、PMS（個人情報保護マネジメントシステム）、PSP監査への技術的支援
■情報セキュリティ実務： セキュリティポリシーに基づいた運用、NW・サーバーの脆弱性管理
クラウド・インフラ運用
■AWS環境の構築・管理： アカウント開設からサービスローンチ、継続的なメンテナンス
■ID基盤・SaaS管理： Google Workspace、Azure等の各種アカウント作成・設定変更
■Web基盤保守： WordPressを使用したサイトのメンテナンス業務
【業務の変更の範囲】
無
| 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 | |||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 89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/ITインフラ自動化エンジニア/インフラエンジニア経験3年以上・自動化技術経験】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
■募集部門
当求人は iTOC事業部 BzD部 ACT の募集です。
iTOC事業部 は、ネットワーク／クラウド／ITインフラ領域において、運用・構築・コンサルティングまで一貫して支援する技術組織です。
BzD部 は、新しい事業や提供価値をつくる役割を担っています。
その中で ACT は、ITインフラ自動化を専門とするチームであり、 自社サービス 「 Automation Coordinator 」 を通じて、お客様の業務改善や運用変革を支援しています。
Ansible / Terraform / Python などを活用し、サーバ・ネットワーク・クラウド領域の自動化を、導入支援・設計・開発・改善提案・トレーニング・サポートまで一気通貫で提供しています。
単なる運用代行ではなく、手作業中心の業務を仕組み化・標準化・自動化によって改善することが、このチームのミッションです。
SIや運用経験を活かしながら、自動化を軸に専門性を高め、将来的には 提案・設計・PL/PM・育成・技術発信 へと役割を広げられる環境です。
◆Automation Coordinator について
https://www.ap-com.co.jp/network-automation/
https://www.youtube.com/watch?time_continue=2&v=T_re5rvJDzI&feature=emb_title
■働く環境について
・ 自社サービスに関わるポジション
現場で得た知見や改善提案がサービスに反映されやすく、裁量を持って取り組める環境です。
チャレンジを歓迎する風土があり、手を挙げることで担当領域や役割を広げやすいことも特長です。
・ サーバ、ネットワーク、クラウドの自動化スキルを高められる
Ansible / Python / Terraform などを活用したプロジェクトを通じて、
インフラ運用・構築の経験を土台に、市場価値の高いインフラ自動化エンジニアを目指せます。
・ 導入して終わりではありません
お客様の運用課題をヒアリングし、技術で改善につなげる役割を担います。
サービス利用者の声を直接受け取りながら、継続的な改善や仕組み化に関われる点もこの仕事の魅力です
・ 当社注力事業の一角を担っている
エンジニア育成にも力を入れています。
実装や改善提案だけでなく、将来的には 後輩育成、ナレッジ共有、技術発信 などにも挑戦できます。
・ 社外への技術発信にも積極的
Interop 2025 では、構成管理の脱Excelや自動化CoEに関するソリューション／ワークショップを公開するなど積極的に取り組んでいます。
■募集部門の紹介記事
自動化をキーとした新たなチャレンジを、一緒に進めていきませんか。
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9126#article
NetDevOps座談会「進化するネットワーク運用の最前線」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10675
■募集背景
自動化事業は7年以上の実績を有しており、現在もお客様から多くのご相談・ご依頼をいただいています。
今後も継続的な案件増加を見込んでおり、より多くのお客様の課題解決に応えていくため、提案・設計・プロジェクト推進・技術面でのリードを担っていただける方を募集しています。
■業務内容
ITインフラ自動化を推進するチームにて、サーバ・ネットワーク・クラウド環境における自動化導入、改善提案、設計・実装に加え、プロジェクトリードやテックリードをお任せします。
【主な業務例】
・お客様環境における自動化導入・改善支援
- 大規模プライベートクラウド環境における自動化導入のコンサルティング
- 大手携帯キャリア様における自動化推進プロジェクトのPL / PM
- 各種自動化プロジェクトにおける設計・実装・推進
・自動化領域におけるテックリード、技術レビュー、メンバー支援
ご入社後は、既存プロジェクトへ参画いただき、ご経験に応じて顧客課題の整理から提案・設計・実装まで幅広くご担当いただきます。
また、役割に応じてPL / PMとしての推進や、技術レビュー・意思決定も担っていただきます。
■扱っている機器や技術
[自動化ツール]
・Ansible / Python / Terraform
[自動化対象]
・AWS / Microsoft Azure
・Cisco / Juniper / F5 BIG-IP / APRESIA / Palo Alto
■メンバー構成
メンバー構成：29名、平均年齢：32歳
・技術本を執筆しているエンジニアが数名在籍
・専門知識が豊富なエンジニアと仕事が出来る環境です
■弊社エンジニアが執筆した書籍
◎Ansibleクックブック
https://book.impress.co.jp/books/1120101163
◎Ansible実践ガイド
https://book.impress.co.jp/books/1122101189
■想定されるキャリアパス
ACTでは、自動化領域のスペシャリストとして専門性を深める道に加え、テックリード、PL / PM、エンジニアリングマネージャーとして、プロジェクトやチームを牽引する役割へとキャリアを広げていくことができます。
これまでの経験を活かしながら、自動化技術に加えて、サーバ・ネットワーク・クラウド領域の知識も広げ、提案・設計からプロジェクト推進、技術面でのリードまで幅広く担っていただきます。
そのうえで、自動化の専門性を強みに、インフラインテグレーションやコンサルティングなど他領域へキャリアを広げていくことも可能です。年4回の昇給機会があり、スキルアップや担う役割の広がりに応じて、評価・報酬へタイムリーに反映される仕組みがあります。
【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。
当求人は iTOC事業部 BzD部 ACT の募集です。
iTOC事業部 は、ネットワーク／クラウド／ITインフラ領域において、運用・構築・コンサルティングまで一貫して支援する技術組織です。
BzD部 は、新しい事業や提供価値をつくる役割を担っています。
その中で ACT は、ITインフラ自動化を専門とするチームであり、 自社サービス 「 Automation Coordinator 」 を通じて、お客様の業務改善や運用変革を支援しています。
Ansible / Terraform / Python などを活用し、サーバ・ネットワーク・クラウド領域の自動化を、導入支援・設計・開発・改善提案・トレーニング・サポートまで一気通貫で提供しています。
単なる運用代行ではなく、手作業中心の業務を仕組み化・標準化・自動化によって改善することが、このチームのミッションです。
SIや運用経験を活かしながら、自動化を軸に専門性を高め、将来的には 提案・設計・PL/PM・育成・技術発信 へと役割を広げられる環境です。
◆Automation Coordinator について
https://www.ap-com.co.jp/network-automation/
https://www.youtube.com/watch?time_continue=2&v=T_re5rvJDzI&feature=emb_title
■働く環境について
・ 自社サービスに関わるポジション
現場で得た知見や改善提案がサービスに反映されやすく、裁量を持って取り組める環境です。
チャレンジを歓迎する風土があり、手を挙げることで担当領域や役割を広げやすいことも特長です。
・ サーバ、ネットワーク、クラウドの自動化スキルを高められる
Ansible / Python / Terraform などを活用したプロジェクトを通じて、
インフラ運用・構築の経験を土台に、市場価値の高いインフラ自動化エンジニアを目指せます。
・ 導入して終わりではありません
お客様の運用課題をヒアリングし、技術で改善につなげる役割を担います。
サービス利用者の声を直接受け取りながら、継続的な改善や仕組み化に関われる点もこの仕事の魅力です
・ 当社注力事業の一角を担っている
エンジニア育成にも力を入れています。
実装や改善提案だけでなく、将来的には 後輩育成、ナレッジ共有、技術発信 などにも挑戦できます。
・ 社外への技術発信にも積極的
Interop 2025 では、構成管理の脱Excelや自動化CoEに関するソリューション／ワークショップを公開するなど積極的に取り組んでいます。
■募集部門の紹介記事
自動化をキーとした新たなチャレンジを、一緒に進めていきませんか。
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/9126#article
NetDevOps座談会「進化するネットワーク運用の最前線」
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10675
■募集背景
自動化事業は7年以上の実績を有しており、現在もお客様から多くのご相談・ご依頼をいただいています。
今後も継続的な案件増加を見込んでおり、より多くのお客様の課題解決に応えていくため、提案・設計・プロジェクト推進・技術面でのリードを担っていただける方を募集しています。
■業務内容
ITインフラ自動化を推進するチームにて、サーバ・ネットワーク・クラウド環境における自動化導入、改善提案、設計・実装に加え、プロジェクトリードやテックリードをお任せします。
【主な業務例】
・お客様環境における自動化導入・改善支援
- 大規模プライベートクラウド環境における自動化導入のコンサルティング
- 大手携帯キャリア様における自動化推進プロジェクトのPL / PM
- 各種自動化プロジェクトにおける設計・実装・推進
・自動化領域におけるテックリード、技術レビュー、メンバー支援
ご入社後は、既存プロジェクトへ参画いただき、ご経験に応じて顧客課題の整理から提案・設計・実装まで幅広くご担当いただきます。
また、役割に応じてPL / PMとしての推進や、技術レビュー・意思決定も担っていただきます。
■扱っている機器や技術
[自動化ツール]
・Ansible / Python / Terraform
[自動化対象]
・AWS / Microsoft Azure
・Cisco / Juniper / F5 BIG-IP / APRESIA / Palo Alto
■メンバー構成
メンバー構成：29名、平均年齢：32歳
・技術本を執筆しているエンジニアが数名在籍
・専門知識が豊富なエンジニアと仕事が出来る環境です
■弊社エンジニアが執筆した書籍
◎Ansibleクックブック
https://book.impress.co.jp/books/1120101163
◎Ansible実践ガイド
https://book.impress.co.jp/books/1122101189
■想定されるキャリアパス
ACTでは、自動化領域のスペシャリストとして専門性を深める道に加え、テックリード、PL / PM、エンジニアリングマネージャーとして、プロジェクトやチームを牽引する役割へとキャリアを広げていくことができます。
これまでの経験を活かしながら、自動化技術に加えて、サーバ・ネットワーク・クラウド領域の知識も広げ、提案・設計からプロジェクト推進、技術面でのリードまで幅広く担っていただきます。
そのうえで、自動化の専門性を強みに、インフラインテグレーションやコンサルティングなど他領域へキャリアを広げていくことも可能です。年4回の昇給機会があり、スキルアップや担う役割の広がりに応じて、評価・報酬へタイムリーに反映される仕組みがあります。
【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 | 550 〜 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： 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 |
株式会社インフキュリオン
【フルリモ/フレックス/新規事業Webアプリケーションエンジニア（TypeScript）/TypeScript経験・Webアプリ開発3年以上・クラウド開発経験】キャッシュレス社会の実現に貢献し、日本の金融・決済インフラの変革をリードする上場企業！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
社会インフラ・大手小売企業・金融機関などを中心としたナショナルクライアントをユーザに持つシステムの
企画から設計・開発・テスト・リリース、運用・保守を担当していただきます。
一般的なSIerとは異なり、構築するシステムは当社事業の位置づけとなります。
サービス構築の初期フェーズでは当社のスタンスを維持しながらもサービスの成長ステップ、クライアント文化、
サービス特性を踏まえて要件を適切に把握し、最適なアプリケーションアーキテクチャは何かを考え、
PMや社内外のステークホルダーと調整し、適切なアプリケーションのデザイン・構築をリードするポジションを担当していただきます。
サービスのグロースフェーズ、運用・保守フェーズでは、サービスの機能追加、機能改善やサービス品質の向上・生産性
向上に向けた活動をリードいただきます。
＜具体的な業務イメージ＞
・TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発全般をお任せします。
・ サービス開発における要件定義～リリースまでのアプリケーションレイヤのサポート、一部機能開発のリード
・ 仕様書、設計書のドキュメント作成
・ コードレビュー
・ 機能改善/技術提案
▼下記業務もご経験・ご希望に合わせてお任せします
・ より効率良くプロジェクトを進めるためのツール選定・導入企画・推進
・ 担当領域におけるユーザーや外部パートナー、グループ会社、関連部?等の社内外を含むステークホルダーとの交渉・調整
■ポジションの魅力
・ 日本を代表する大手企業とのプロジェクト経験ができる
相対しているクライアントは売上数千億規模、数百～数千万ユーザーを持つ、日本を代表する大手企業が中心です。
開発規模も数百万～数億円、PJ期間は数ヶ月という大規模なプロジェクトの上流からプロジェクトに携わることができます。
また、toCプロダクトに導入される金融サービスのため裾野が広く、街中や家族、SNSなど
身近なところで利用する姿を見る面白さや達成感も得られます。
・ 自社プロダクトのプロジェクトにチャレンジできる
一般的なSIerとは異なり、当社プロダクトの開発になるため、クライアント1社の事業のみならず他クライアントへの展開も
見据えることが必要です。アーキテクチャや非機能要件はクライアントの要望を聞き入れつつも当社事業として成長する
各段階でのあるべき姿の最適解を導き出し、実行していくことが求められます。初期構築の難しさだけでなく
当社プロダクトとしての真の事業成長に寄与するシステムの在り方を社内の仲間とともに考え・導き出していくこと、
そのリードに挑戦することができます。
・ スピーディかつ高いアウトプットを出すことが求められる
キャッシュレス決済領域は店頭での即時決済やユーザ資産を扱うミッションクリティカルかつ高トラフィックなシステムのため、
セキュリティや処理速度など高い技術力が求められる領域です。技術的課題の早期解消をしながら、それと並行して案件開発も
進めていくことが求められるため、課題解決のスピードとデリバリーの安定性を向上させられる機会があります。
■サービス導入事例
https://infcurion.com/news/news-20221110_001/
■組織について
スタートアップ、SIer、金融事業会社など様々なバックグラウンド・専門性をメンバーが在籍しています。
プロジェクト毎に最適なメンバーが集まりチームを組成しています。
コミュニケーションは基本オンラインで、定例MTG以外でもmeet、ハドル、Slackなどで適宜相談している環境です。
■三井住友フィナンシャルグループとの資本業務提携「Trunk」ーSMB向け次世代Fintechプラットフォーム事業を始動
個人向け総合金融サービス「Olive」をはじめ決済領域において時代を先取りするサービスを拡大してきた
「三井住友フィナンシャルグループ（以下SMFG）」と共同で法人決済/金融に関する新規事業【Trunk】を立ち上げました。
本新規事業は、双方の法人向けビジネスにおいて今後の柱になるような巨大プロジェクトになり、
国内におけるSMB向けの決済・金融分野において革新的かつ新たなスタンダードとなるDX基盤を提供していきます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
社会インフラ・大手小売企業・金融機関などを中心としたナショナルクライアントをユーザに持つシステムの
企画から設計・開発・テスト・リリース、運用・保守を担当していただきます。
一般的なSIerとは異なり、構築するシステムは当社事業の位置づけとなります。
サービス構築の初期フェーズでは当社のスタンスを維持しながらもサービスの成長ステップ、クライアント文化、
サービス特性を踏まえて要件を適切に把握し、最適なアプリケーションアーキテクチャは何かを考え、
PMや社内外のステークホルダーと調整し、適切なアプリケーションのデザイン・構築をリードするポジションを担当していただきます。
サービスのグロースフェーズ、運用・保守フェーズでは、サービスの機能追加、機能改善やサービス品質の向上・生産性
向上に向けた活動をリードいただきます。
＜具体的な業務イメージ＞
・TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発全般をお任せします。
・ サービス開発における要件定義～リリースまでのアプリケーションレイヤのサポート、一部機能開発のリード
・ 仕様書、設計書のドキュメント作成
・ コードレビュー
・ 機能改善/技術提案
▼下記業務もご経験・ご希望に合わせてお任せします
・ より効率良くプロジェクトを進めるためのツール選定・導入企画・推進
・ 担当領域におけるユーザーや外部パートナー、グループ会社、関連部?等の社内外を含むステークホルダーとの交渉・調整
■ポジションの魅力
・ 日本を代表する大手企業とのプロジェクト経験ができる
相対しているクライアントは売上数千億規模、数百～数千万ユーザーを持つ、日本を代表する大手企業が中心です。
開発規模も数百万～数億円、PJ期間は数ヶ月という大規模なプロジェクトの上流からプロジェクトに携わることができます。
また、toCプロダクトに導入される金融サービスのため裾野が広く、街中や家族、SNSなど
身近なところで利用する姿を見る面白さや達成感も得られます。
・ 自社プロダクトのプロジェクトにチャレンジできる
一般的なSIerとは異なり、当社プロダクトの開発になるため、クライアント1社の事業のみならず他クライアントへの展開も
見据えることが必要です。アーキテクチャや非機能要件はクライアントの要望を聞き入れつつも当社事業として成長する
各段階でのあるべき姿の最適解を導き出し、実行していくことが求められます。初期構築の難しさだけでなく
当社プロダクトとしての真の事業成長に寄与するシステムの在り方を社内の仲間とともに考え・導き出していくこと、
そのリードに挑戦することができます。
・ スピーディかつ高いアウトプットを出すことが求められる
キャッシュレス決済領域は店頭での即時決済やユーザ資産を扱うミッションクリティカルかつ高トラフィックなシステムのため、
セキュリティや処理速度など高い技術力が求められる領域です。技術的課題の早期解消をしながら、それと並行して案件開発も
進めていくことが求められるため、課題解決のスピードとデリバリーの安定性を向上させられる機会があります。
■サービス導入事例
https://infcurion.com/news/news-20221110_001/
■組織について
スタートアップ、SIer、金融事業会社など様々なバックグラウンド・専門性をメンバーが在籍しています。
プロジェクト毎に最適なメンバーが集まりチームを組成しています。
コミュニケーションは基本オンラインで、定例MTG以外でもmeet、ハドル、Slackなどで適宜相談している環境です。
■三井住友フィナンシャルグループとの資本業務提携「Trunk」ーSMB向け次世代Fintechプラットフォーム事業を始動
個人向け総合金融サービス「Olive」をはじめ決済領域において時代を先取りするサービスを拡大してきた
「三井住友フィナンシャルグループ（以下SMFG）」と共同で法人決済/金融に関する新規事業【Trunk】を立ち上げました。
本新規事業は、双方の法人向けビジネスにおいて今後の柱になるような巨大プロジェクトになり、
国内におけるSMB向けの決済・金融分野において革新的かつ新たなスタンダードとなるDX基盤を提供していきます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 標準労働時間：9:30～18:30（休憩時間60分）
└上記時間帯を基本とし、従業員の決定に委ねる
└コアタイムなし
└フレキシブルタイムなし
※フレックスタイム制のメンバークラスの場合、残業代は1分単位で支給します
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 | 21年 | 従業員数 | 311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/プロジェクトマネージャー】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
【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 〜 1,200 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 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/AWSエンジニア/ AWS・Azure・OCI等の業務利用経験】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
■お仕事内容
AWS／Azure／OCIを中心としたマルチクラウド環境での設計・構築から運用までワンストップで、幅広いお客様の課題解決に取り組んでいます。
各プロジェクトに参画し、クラウドを中心とした設計や構築、お客様への環境お引渡し、運用設計までを実施いただきます。
AWS Well-Architected Frameworkを意識したクラウド環境の設計・構築を担当
IaC（Terraform、CloudFormation）を活用したインフラ自動化の実践
ECS/FargateやEKSなどのコンテナ技術を活用したアーキテクチャの構築
サーバーレスアーキテクチャ（Lambda、Step Functions、API Gateway）を活用したシステム設計
CI/CD（CodePipeline、GitHub Actions、ArgoCDなど）を用いた開発・デプロイの自動化
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。
特徴
キャリアに合わせた案件アサイン
基本的にはチームでのアサインとなりますので、お一人のみでの案件アサインになることはございません。案件アサインの際には、ご希望やキャリア像を伺いながら上長と相談をし、アサインをいたします。
・AWS/Azure/OCIの新機能を検証し、実際のプロジェクトへ適用
・Observability（Datadog、NewRelic、CloudWatch）を活用したモニタリング・運用改善
・ゼロトラストやIAMベースのセキュリティアーキテクチャの設計・実装
・クラウド環境でのマルチリージョン、DR設計の実践
力を入れていること
・パブリッククラウド（AWS、Azure、OCI）
- 各クラウドベンダーのベストプラクティスを考慮した設計・構築
・クラウドネイティブ技術（IaC、CICD、SRE、コンテナ、サーバレス）
- TerraformやAnsibleを活用したインフラのコード化
- GitOps（ArgoCD、FluxCD）によるデプロイ管理
・データ分析・AI
- データレイク構築（S3、Glue、Redshift、BigQueryなど）
- 機械学習基盤（SageMaker、Vertex AI）
働き方
クラウド事業部では、 社員の90％以上がリモート勤務を取り入れて勤務 しております。
そのため、首都圏（一都三県）在住の方におかれましては リモート中心 のハイブリット勤務の環境となります。※通勤時の交通費は会社より支給
▼その他制度
・在宅勤務手当支給あり
・コワーキングスペースの利用が可能
・時間単位での休暇取得が可能
・入社サポート休暇制度あり
※入社から有給休暇付与までの期間で、入社後に体調を崩したり公的な手続きの実施が必要な場合に取得できます。
社内の雰囲気・社風
・「エンジニアとお客様を笑顔にする」というエンジニアファーストの理念を掲げており、多様な働き方や考えを尊重する文化があります。
・SlackやGoogle Meetを活用したコミュニケーションが豊富です。
・AWSの検証環境をSSOにてすぐに活用できる環境を用意しており、成長意欲の高いエンジニアを後押ししています。
部署紹介
当該ポジションはAPCのクラウド事業部配属予定となります。
クラウド事業部は「IaC技術推進部」「クラウドエンジニアリング部」「クラウドビジネス推進室」で構成されており、当社の正社員約1/3（約180名）が在籍しています。
AWS、Azure、OCIなどを活用したクラウドネイティブな設計・構築・運用までワンストップで、幅広いお客様の課題解決に取り組んでおり、直近ではAI基盤、データ分析などの上位レイヤーの支援も増えています。
配属部署は「IaC技術推進部」「クラウドエンジニアリング部」いずれかを予定しており、ご経験や案件状況によって検討のうえ決定いたします。
【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。
AWS／Azure／OCIを中心としたマルチクラウド環境での設計・構築から運用までワンストップで、幅広いお客様の課題解決に取り組んでいます。
各プロジェクトに参画し、クラウドを中心とした設計や構築、お客様への環境お引渡し、運用設計までを実施いただきます。
AWS Well-Architected Frameworkを意識したクラウド環境の設計・構築を担当
IaC（Terraform、CloudFormation）を活用したインフラ自動化の実践
ECS/FargateやEKSなどのコンテナ技術を活用したアーキテクチャの構築
サーバーレスアーキテクチャ（Lambda、Step Functions、API Gateway）を活用したシステム設計
CI/CD（CodePipeline、GitHub Actions、ArgoCDなど）を用いた開発・デプロイの自動化
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。
特徴
キャリアに合わせた案件アサイン
基本的にはチームでのアサインとなりますので、お一人のみでの案件アサインになることはございません。案件アサインの際には、ご希望やキャリア像を伺いながら上長と相談をし、アサインをいたします。
・AWS/Azure/OCIの新機能を検証し、実際のプロジェクトへ適用
・Observability（Datadog、NewRelic、CloudWatch）を活用したモニタリング・運用改善
・ゼロトラストやIAMベースのセキュリティアーキテクチャの設計・実装
・クラウド環境でのマルチリージョン、DR設計の実践
力を入れていること
・パブリッククラウド（AWS、Azure、OCI）
- 各クラウドベンダーのベストプラクティスを考慮した設計・構築
・クラウドネイティブ技術（IaC、CICD、SRE、コンテナ、サーバレス）
- TerraformやAnsibleを活用したインフラのコード化
- GitOps（ArgoCD、FluxCD）によるデプロイ管理
・データ分析・AI
- データレイク構築（S3、Glue、Redshift、BigQueryなど）
- 機械学習基盤（SageMaker、Vertex AI）
働き方
クラウド事業部では、 社員の90％以上がリモート勤務を取り入れて勤務 しております。
そのため、首都圏（一都三県）在住の方におかれましては リモート中心 のハイブリット勤務の環境となります。※通勤時の交通費は会社より支給
▼その他制度
・在宅勤務手当支給あり
・コワーキングスペースの利用が可能
・時間単位での休暇取得が可能
・入社サポート休暇制度あり
※入社から有給休暇付与までの期間で、入社後に体調を崩したり公的な手続きの実施が必要な場合に取得できます。
社内の雰囲気・社風
・「エンジニアとお客様を笑顔にする」というエンジニアファーストの理念を掲げており、多様な働き方や考えを尊重する文化があります。
・SlackやGoogle Meetを活用したコミュニケーションが豊富です。
・AWSの検証環境をSSOにてすぐに活用できる環境を用意しており、成長意欲の高いエンジニアを後押ししています。
部署紹介
当該ポジションはAPCのクラウド事業部配属予定となります。
クラウド事業部は「IaC技術推進部」「クラウドエンジニアリング部」「クラウドビジネス推進室」で構成されており、当社の正社員約1/3（約180名）が在籍しています。
AWS、Azure、OCIなどを活用したクラウドネイティブな設計・構築・運用までワンストップで、幅広いお客様の課題解決に取り組んでおり、直近ではAI基盤、データ分析などの上位レイヤーの支援も増えています。
配属部署は「IaC技術推進部」「クラウドエンジニアリング部」いずれかを予定しており、ご経験や案件状況によって検討のうえ決定いたします。
【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 | 500 〜 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： 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 |
51件中 31件～40件
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