Azure×設立年数2〜10年のリモートワーク転職・求人情報一覧
32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/上級フルスタックエンジニア/PythonまたはTypeScriptを用いた開発経験3年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア(フルスタック)を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
◼️ミッション
リード Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア・Web エンジニア等と協働し、Web 領域の技術責任者として、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。
本開発フェーズでは、Web 領域の技術責任者として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、実装だけでなく、開発の進め方や設計判断までを担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割です。
Web 領域のプロジェクト責任を負う Web PM と役割分担しながら、AI 開発と Web 開発を技術的に接続し、現場で使われ続けるシステムを推進します。
◼️仕事のやりがい
Webエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。
◼️求める人物像
- エムニのミッションに共感し、AI技術を社会実装することに情熱を持てる方
- 新しい技術やトレンドを自ら学び、取り入れる探究心のある方
- スピード感のある環境を楽しめる柔軟性のある方
◼️業務内容
- Python / Typescriptを用いたAIアプリケーション開発
- IaCによるクラウドインフラの構築・管理
- エンタープライズレベルのシステムアーキテクチャの設計
- エンドユーザーとの対話を通じた機能設計および改善施策の実施
- プロダクトマネージャーやメンバーとの連携による仕様策定・技術相談
スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア(フルスタック)を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
◼️ミッション
リード Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア・Web エンジニア等と協働し、Web 領域の技術責任者として、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。
本開発フェーズでは、Web 領域の技術責任者として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、実装だけでなく、開発の進め方や設計判断までを担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割です。
Web 領域のプロジェクト責任を負う Web PM と役割分担しながら、AI 開発と Web 開発を技術的に接続し、現場で使われ続けるシステムを推進します。
◼️仕事のやりがい
Webエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。
◼️求める人物像
- エムニのミッションに共感し、AI技術を社会実装することに情熱を持てる方
- 新しい技術やトレンドを自ら学び、取り入れる探究心のある方
- スピード感のある環境を楽しめる柔軟性のある方
◼️業務内容
- Python / Typescriptを用いたAIアプリケーション開発
- IaCによるクラウドインフラの構築・管理
- エンタープライズレベルのシステムアーキテクチャの設計
- エンドユーザーとの対話を通じた機能設計および改善施策の実施
- プロダクトマネージャーやメンバーとの連携による仕様策定・技術相談
スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ◼︎勤務時間
フレックスタイム制(コアタイム:なし)
- フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社TORIHADA
【首都圏在住フルリモート可能/SREエンジニア】クリエイターを支える事業!最先端動画コンサル★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
このポジションでは、日々の運用を“回す”だけでなく、運用が継続的にスケール取り組む領域は以下です。
・IaCを前提とした基盤の標準化・変更管理の整備(Terraform)
IaCで管理されていない既存リソースの整理・移行を進め、設計の標準化
(モジュール/権限/命名/タグ等)やガードレール整備を行います。
変更がレビュー可能で再現性のある形で進むよう、ワークフローも含めて整えます。
・機能開発をアクセラレートするためのインフラ環境整備
開発のリードタイム短縮につながる環境(例:プレビュー環境)の設計・構築・運用を
推進します。安全性とスピードを両立するための自動化を進めます。
・ECS基盤の信頼性向上(設計・構築・運用改善)
可用性、スケーリング、デプロイ戦略、ネットワーク/セキュリティまで含めて、
ECS基盤を継続的に改善します。
・オブザーバビリティ強化とインシデント対応力の向上
Datadog等を用いた監視/検知/可視化を改善し、障害の早期検知と迅速な復旧につながる
運用を整えます。必要に応じてSLA/SLO等の指標設計も行い、改善が継続する形に接続します。
・SRE領域の継続改善(セキュリティ/キャパ/DR/コスト)
セキュリティリスクマネジメント、キャパシティプランニング、災害復旧計画(DR)と
定期訓練、リソース最適化によるコスト最適化を、基盤運用に組み込みます。
■募集背景
株式会社TORIHADAでは、クリエイター向けWebサービス「FANME」および
関連システムを運営しています。
機能開発のリードタイムを短縮する環境整備(例:プレビュー環境)、可用性の高い
ECS基盤の設計・運用改善、Datadog等を用いたオブザーバビリティの強化を主軸に、
継続的な改善を推進しています。
これらを設計から実装、運用改善まで横断してリードしていただく
Site Reliability Engineerを募集します。
特定領域の運用担当に閉じず、プロダクトと並走しながら基盤の改善を前に進める役割です。
* 技術選定や設計の段階から関与し、要件に対して最適な設計・改善を主導できます
* 数千RPS規模のトラフィックを前提に、可用性/性能/コストのバランス設計と
運用改善に取り組めます
共に「意思ある個人による新しい経済をつくる」ことを目指し、
感動を生み出すプラットフォームを作っていける方とぜひお話ししたいです!
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
このポジションでは、日々の運用を“回す”だけでなく、運用が継続的にスケール取り組む領域は以下です。
・IaCを前提とした基盤の標準化・変更管理の整備(Terraform)
IaCで管理されていない既存リソースの整理・移行を進め、設計の標準化
(モジュール/権限/命名/タグ等)やガードレール整備を行います。
変更がレビュー可能で再現性のある形で進むよう、ワークフローも含めて整えます。
・機能開発をアクセラレートするためのインフラ環境整備
開発のリードタイム短縮につながる環境(例:プレビュー環境)の設計・構築・運用を
推進します。安全性とスピードを両立するための自動化を進めます。
・ECS基盤の信頼性向上(設計・構築・運用改善)
可用性、スケーリング、デプロイ戦略、ネットワーク/セキュリティまで含めて、
ECS基盤を継続的に改善します。
・オブザーバビリティ強化とインシデント対応力の向上
Datadog等を用いた監視/検知/可視化を改善し、障害の早期検知と迅速な復旧につながる
運用を整えます。必要に応じてSLA/SLO等の指標設計も行い、改善が継続する形に接続します。
・SRE領域の継続改善(セキュリティ/キャパ/DR/コスト)
セキュリティリスクマネジメント、キャパシティプランニング、災害復旧計画(DR)と
定期訓練、リソース最適化によるコスト最適化を、基盤運用に組み込みます。
■募集背景
株式会社TORIHADAでは、クリエイター向けWebサービス「FANME」および
関連システムを運営しています。
機能開発のリードタイムを短縮する環境整備(例:プレビュー環境)、可用性の高い
ECS基盤の設計・運用改善、Datadog等を用いたオブザーバビリティの強化を主軸に、
継続的な改善を推進しています。
これらを設計から実装、運用改善まで横断してリードしていただく
Site Reliability Engineerを募集します。
特定領域の運用担当に閉じず、プロダクトと並走しながら基盤の改善を前に進める役割です。
* 技術選定や設計の段階から関与し、要件に対して最適な設計・改善を主導できます
* 数千RPS規模のトラフィックを前提に、可用性/性能/コストのバランス設計と
運用改善に取り組めます
共に「意思ある個人による新しい経済をつくる」ことを目指し、
感動を生み出すプラットフォームを作っていける方とぜひお話ししたいです!
【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 | |||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AI・機械学習エンジニア/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
事業成長による増員募集です。
製造業をはじめ日本を代表するエンタープライズ企業のお客様からのご依頼が増え、PoC だけでなく本開発・運用まで見据えた長期的な協業が多くなっており、有償契約は創業2年で累計100件にのぼります。
また、特許・図面・技能伝承など、製造業特化の新しいプロダクト領域も次々に立ち上がりつつあります。
こうした事業の広がりに伴い、AIモデル開発を担うエンジニアの活躍機会が大きく増えている状況です。
より多様な案件に応えられる体制をつくるため、今回、新たにAIエンジニアをお迎えしたいと考えています。
【仕事内容の概要】
本ポジションは、PoC で検証された AI モデルを「実際の業務やプロダクトで価値を出す形」に仕上げることに主軸を置いた AI エンジニアポジションです。
PoC フェーズでは、AI PM とともに
課題整理
モデル選定
プロトタイプ実装
精度検証
など、本開発を見据えた価値検証に実戦ベースで関わります。
本開発では Web エンジニアと連携し、AI モデルをアプリケーションや現場業務に統合するフェーズにも踏み込みます。
特に製造業領域では、点検記録・図面・手書き情報など多様なデータを扱うため、データ処理からモデル改善、推論基盤構築まで幅広いスキルが求められます。
小規模で動くプロジェクトが多く、自分のアウトプットがそのままプロダクトの価値に直結する環境です。
裁量が大きい分、実務を通して一気に経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
案件は少人数のクロスファンクショナルチームで進行し、平均的な規模の案件で
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC:PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発ではWebエンジニアと連携したAI機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI エンジニアは、AI PM・Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。
PoC 段階では AI PM と共に問題設定・検証を行い、京大・松尾研を中心とした学生インターンと並走しながらモデル開発を進めます。
本開発フェーズではWebエンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能をプロダクトとして統合する経験を積むことができます。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長による増員募集です。
製造業をはじめ日本を代表するエンタープライズ企業のお客様からのご依頼が増え、PoC だけでなく本開発・運用まで見据えた長期的な協業が多くなっており、有償契約は創業2年で累計100件にのぼります。
また、特許・図面・技能伝承など、製造業特化の新しいプロダクト領域も次々に立ち上がりつつあります。
こうした事業の広がりに伴い、AIモデル開発を担うエンジニアの活躍機会が大きく増えている状況です。
より多様な案件に応えられる体制をつくるため、今回、新たにAIエンジニアをお迎えしたいと考えています。
【仕事内容の概要】
本ポジションは、PoC で検証された AI モデルを「実際の業務やプロダクトで価値を出す形」に仕上げることに主軸を置いた AI エンジニアポジションです。
PoC フェーズでは、AI PM とともに
課題整理
モデル選定
プロトタイプ実装
精度検証
など、本開発を見据えた価値検証に実戦ベースで関わります。
本開発では Web エンジニアと連携し、AI モデルをアプリケーションや現場業務に統合するフェーズにも踏み込みます。
特に製造業領域では、点検記録・図面・手書き情報など多様なデータを扱うため、データ処理からモデル改善、推論基盤構築まで幅広いスキルが求められます。
小規模で動くプロジェクトが多く、自分のアウトプットがそのままプロダクトの価値に直結する環境です。
裁量が大きい分、実務を通して一気に経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
案件は少人数のクロスファンクショナルチームで進行し、平均的な規模の案件で
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC:PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発ではWebエンジニアと連携したAI機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI エンジニアは、AI PM・Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。
PoC 段階では AI PM と共に問題設定・検証を行い、京大・松尾研を中心とした学生インターンと並走しながらモデル開発を進めます。
本開発フェーズではWebエンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能をプロダクトとして統合する経験を積むことができます。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ◼︎勤務時間
フレックスタイム制(コアタイム:なし)
- フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AIプロジェクトマネージャー/AI/機械学習モデルの開発経験&AI プロジェクトにおけるPM経験】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定(モデル/アーキテクチャ)
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC:AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定(モデル/アーキテクチャ)
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC:AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ◼︎勤務時間
フレックスタイム制(コアタイム:なし)
- フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
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 |
Thinkings株式会社
★【リモート可/フレックス/自社開発/新規事業プロダクトエンジニア/3年以上のシステム開発経験(言語不問)】2,000社以上の導入企業数である採用管理を効率化するクラウド型システム提供企業! のリモートワーク求人
|業務内容
- 新規プロダクトの設計全般(フロントエンド、バックエンド、モデリングなど)
- 新規プロダクトの実装全般(フロントエンド、バックエンド、モデリングなど)
- 生成AIを活用した機能立案や実装
現在、PoCフェーズとなるためエンジニアリングマネージャーと共に生成AIを活用したPoC開発を行っていただきます。
その後、得意領域や獲得したいスキルを考慮しながら製品版の開発を担当いただきます。
PoCから参画できますので、技術スタックやLLMのモデル選定から携わることができます。
また、本プロジェクトは企画と開発が一体となって進めているため見通しの良い環境で顧客への価値提供を主眼に開発できることもポイントです。
|配属部門・チーム
Tech&Design Center > Product Management Dept. > PoC Team
|チーム構成
新規事業企画チーム、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー
|フォロー体制
プロダクトマネージャーとエンジニアリングマネージャーでOJT体制でフォロー
|本ポジションの魅力(得られる経験・スキル)
- ゼロイチのプロダクト開発経験
- AIを中心にしたプロダクトの開発経験
- フルスタックな開発経験
|キャリアパス
- プロダクトエンジニアとして経験やスキルを磨いていき上位のスペシャリストを目指すパス
- プロダクトエンジニアとして経験やスキルを磨きつつ、エンジニアのマネジメントを目指すパス
|事業内容
HR Tech事業(sonar ATS、sonar storeの提供)
当社は、「誰もが意志ある仕事をするために 誰もが使える方法をつくる」をミッションとして掲げており、企業の採用プロセスにおいて、応募者の意志や能力を正しく見極め、応募者が最も成果を出しうる最適な役割とのマッチングを支援する、採用管理SaaS「sonar ATS」を主力事業として展開しています。
また、同じHR Tech領域のHRサービスベンダーに対しては、APIでのデータ連携やお互いの顧客基盤を活用したマーケティング支援等を行う連携を推進。顧客向けには、それらの連携をベースとして、複数のHRサービスのインテグレーションを実現する「sonar store」を展開しています。
当社は、これらのサービスをより磨き込み成長させ、採用領域におけるさまざまなサービスをワンストップで提供する「採用のプラットフォーマー」として、顧客の組織づくりを支援していきます。
■Thinkingsの歴史🐬~Company History~
https://thinkings.co.jp/history
■ Developer's interview
https://sonar-ats.jp/interview
■ Tech Blog
https://zenn.dev/p/thinkingsinc
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
- 新規プロダクトの設計全般(フロントエンド、バックエンド、モデリングなど)
- 新規プロダクトの実装全般(フロントエンド、バックエンド、モデリングなど)
- 生成AIを活用した機能立案や実装
現在、PoCフェーズとなるためエンジニアリングマネージャーと共に生成AIを活用したPoC開発を行っていただきます。
その後、得意領域や獲得したいスキルを考慮しながら製品版の開発を担当いただきます。
PoCから参画できますので、技術スタックやLLMのモデル選定から携わることができます。
また、本プロジェクトは企画と開発が一体となって進めているため見通しの良い環境で顧客への価値提供を主眼に開発できることもポイントです。
|配属部門・チーム
Tech&Design Center > Product Management Dept. > PoC Team
|チーム構成
新規事業企画チーム、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー
|フォロー体制
プロダクトマネージャーとエンジニアリングマネージャーでOJT体制でフォロー
|本ポジションの魅力(得られる経験・スキル)
- ゼロイチのプロダクト開発経験
- AIを中心にしたプロダクトの開発経験
- フルスタックな開発経験
|キャリアパス
- プロダクトエンジニアとして経験やスキルを磨いていき上位のスペシャリストを目指すパス
- プロダクトエンジニアとして経験やスキルを磨きつつ、エンジニアのマネジメントを目指すパス
|事業内容
HR Tech事業(sonar ATS、sonar storeの提供)
当社は、「誰もが意志ある仕事をするために 誰もが使える方法をつくる」をミッションとして掲げており、企業の採用プロセスにおいて、応募者の意志や能力を正しく見極め、応募者が最も成果を出しうる最適な役割とのマッチングを支援する、採用管理SaaS「sonar ATS」を主力事業として展開しています。
また、同じHR Tech領域のHRサービスベンダーに対しては、APIでのデータ連携やお互いの顧客基盤を活用したマーケティング支援等を行う連携を推進。顧客向けには、それらの連携をベースとして、複数のHRサービスのインテグレーションを実現する「sonar store」を展開しています。
当社は、これらのサービスをより磨き込み成長させ、採用領域におけるさまざまなサービスをワンストップで提供する「採用のプラットフォーマー」として、顧客の組織づくりを支援していきます。
■Thinkingsの歴史🐬~Company History~
https://thinkings.co.jp/history
■ Developer's interview
https://sonar-ats.jp/interview
■ Tech Blog
https://zenn.dev/p/thinkingsinc
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
| 想定年収 | 400 〜 900 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』
【標準労働時間】10:00~19:00
【コアタイム】11:00~16:00
【フレキシブルタイム】無
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
Thinkings株式会社は、HRテクノロジーを活用して企業の採用活動を支援する企業です。主力製品である「sonar ATS」は、SaaS型の採用管理システムで、企業が効率的かつ効果的に採用プロセスを管理できるようサポートします。sonar ATSは、応募者の管理、面接のスケジューリング、評価の記録など、採用活動全般を一元管理できる機能を提供しています。また、AIを活用したエントリーシート選考支援機能も搭載しており、企業の採用活動をさらに効率化します。 【★社風/文化】 Thinkingsの社風は、革新と協力を重視しています。社員一人ひとりが主体的に行動し、新しいアイデアを積極的に提案する文化が根付いています。また、チームワークを大切にし、互いにサポートし合う環境が整っています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れております。 |
||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 60人 |
Thinkings株式会社
★【リモート可/フレックス/自社開発/SRE (Site Reliability Engineer)/SREもしくはインフラエンジニアとしての経験 3年以上】2,000社以上の導入企業数である採用管理を効率化するクラウド型システム提供企業! のリモートワーク求人
|業務内容
- sonar ATSをはじめとする複数プロダクトの基盤となるインフラやCI/CD基盤の設計・構築・運用
- インフラの移行対応
- 各プロダクトのパフォーマンスやスケーラビリティの向上
- インフラ構築・運用の自動化や効率化
- 障害予防や影響を最小化するための監視やオブザーバビリティ基盤の構築と改善
- 新規プロダクト用インフラの設計・構築
フェーズによって業務内容は推移していきますが現時点では以下のように考えております。
【短期】
- sonar ATSで利用しているPaaSの一部がEOLとなるため、代替方式の設計と移行
- 新規プロダクトのインフラ設計と構築
- 既存プロダクトのオブザーバビリティ強化
- 新規プロダクトの監視やオブザーバビリティ基盤の構築
【中長期】
- IaC (Infrastructure as Code) の導入
- プロアクティブなパフォーマンス課題の解決
- 開発者体験向上施策の立案と実行
|配属部門・チーム
Tech&Design Center > Technology Dept. > SRE Team
|チーム構成
マネージャー1名、メンバー2名
|フォロー体制
マネージャーとメンバーがOJT体制でフォロー
|本ポジションの魅力(得られる経験・スキル)
- 複数プロダクトのSRE経験
- エンタープライズ顧客が中心のプロダクトでミッションクリティカルなSREの業務経験
- インフラの構築や運用だけでなく、定量データやモニタリング状況を分析して実際の顧客の課題を解決するなどのSREとして重要な実務経験
|キャリアパス
- SREとして経験やスキルを磨いていき上位のスペシャリストを目指すパス
- SREとして経験やスキルを磨きつつ、エンジニアのマネジメントを目指すパス
|事業内容
HR Tech事業(sonar ATS、sonar storeの提供)
当社は、「誰もが意志ある仕事をするために 誰もが使える方法をつくる」をミッションとして掲げており、企業の採用プロセスにおいて、応募者の意志や能力を正しく見極め、応募者が最も成果を出しうる最適な役割とのマッチングを支援する、採用管理SaaS「sonar ATS」を主力事業として展開しています。
また、同じHR Tech領域のHRサービスベンダーに対しては、APIでのデータ連携やお互いの顧客基盤を活用したマーケティング支援等を行う連携を推進。顧客向けには、それらの連携をベースとして、複数のHRサービスのインテグレーションを実現する「sonar store」を展開しています。
当社は、これらのサービスをより磨き込み成長させ、採用領域におけるさまざまなサービスをワンストップで提供する「採用のプラットフォーマー」として、顧客の組織づくりを支援していきます。
■Thinkingsの歴史🐬~Company History~
https://thinkings.co.jp/history
■ Developer's interview
https://sonar-ats.jp/interview
■ Tech Blog
https://zenn.dev/p/thinkingsinc
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
- sonar ATSをはじめとする複数プロダクトの基盤となるインフラやCI/CD基盤の設計・構築・運用
- インフラの移行対応
- 各プロダクトのパフォーマンスやスケーラビリティの向上
- インフラ構築・運用の自動化や効率化
- 障害予防や影響を最小化するための監視やオブザーバビリティ基盤の構築と改善
- 新規プロダクト用インフラの設計・構築
フェーズによって業務内容は推移していきますが現時点では以下のように考えております。
【短期】
- sonar ATSで利用しているPaaSの一部がEOLとなるため、代替方式の設計と移行
- 新規プロダクトのインフラ設計と構築
- 既存プロダクトのオブザーバビリティ強化
- 新規プロダクトの監視やオブザーバビリティ基盤の構築
【中長期】
- IaC (Infrastructure as Code) の導入
- プロアクティブなパフォーマンス課題の解決
- 開発者体験向上施策の立案と実行
|配属部門・チーム
Tech&Design Center > Technology Dept. > SRE Team
|チーム構成
マネージャー1名、メンバー2名
|フォロー体制
マネージャーとメンバーがOJT体制でフォロー
|本ポジションの魅力(得られる経験・スキル)
- 複数プロダクトのSRE経験
- エンタープライズ顧客が中心のプロダクトでミッションクリティカルなSREの業務経験
- インフラの構築や運用だけでなく、定量データやモニタリング状況を分析して実際の顧客の課題を解決するなどのSREとして重要な実務経験
|キャリアパス
- SREとして経験やスキルを磨いていき上位のスペシャリストを目指すパス
- SREとして経験やスキルを磨きつつ、エンジニアのマネジメントを目指すパス
|事業内容
HR Tech事業(sonar ATS、sonar storeの提供)
当社は、「誰もが意志ある仕事をするために 誰もが使える方法をつくる」をミッションとして掲げており、企業の採用プロセスにおいて、応募者の意志や能力を正しく見極め、応募者が最も成果を出しうる最適な役割とのマッチングを支援する、採用管理SaaS「sonar ATS」を主力事業として展開しています。
また、同じHR Tech領域のHRサービスベンダーに対しては、APIでのデータ連携やお互いの顧客基盤を活用したマーケティング支援等を行う連携を推進。顧客向けには、それらの連携をベースとして、複数のHRサービスのインテグレーションを実現する「sonar store」を展開しています。
当社は、これらのサービスをより磨き込み成長させ、採用領域におけるさまざまなサービスをワンストップで提供する「採用のプラットフォーマー」として、顧客の組織づくりを支援していきます。
■Thinkingsの歴史🐬~Company History~
https://thinkings.co.jp/history
■ Developer's interview
https://sonar-ats.jp/interview
■ Tech Blog
https://zenn.dev/p/thinkingsinc
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
| 想定年収 | 500 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 『フレックスタイム制』
【標準労働時間】10:00~19:00
【コアタイム】11:00~16:00
【フレキシブルタイム】無
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
Thinkings株式会社は、HRテクノロジーを活用して企業の採用活動を支援する企業です。主力製品である「sonar ATS」は、SaaS型の採用管理システムで、企業が効率的かつ効果的に採用プロセスを管理できるようサポートします。sonar ATSは、応募者の管理、面接のスケジューリング、評価の記録など、採用活動全般を一元管理できる機能を提供しています。また、AIを活用したエントリーシート選考支援機能も搭載しており、企業の採用活動をさらに効率化します。 【★社風/文化】 Thinkingsの社風は、革新と協力を重視しています。社員一人ひとりが主体的に行動し、新しいアイデアを積極的に提案する文化が根付いています。また、チームワークを大切にし、互いにサポートし合う環境が整っています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れております。 |
||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 60人 |
Thinkings株式会社
★【リモート可/フレックス/自社開発/プロダクトエンジニア(プロダクトリニューアル担当)/3年以上のシステム開発経験(言語不問)】2,000社以上の導入企業数である採用管理を効率化するクラウド型システム提供企業! のリモートワーク求人
|業務内容
- sonar ATSの既存コードを踏まえた上で,ASP.NETからC#,Reactへの移行を推進
- UIおよび機能の刷新
- コアロジック・データ構造のリファクタリング
- 運用を見据えた拡張性・保守性の高い設計
- AIコーディングエージェントを活用した開発効率化の推進
|業務詳細
【具体的な業務内容】
・PRD(プロダクト要求仕様書)の確認
・スプリント計画の立案と実行
・デイリースクラムへの参加
・バックログの管理
・コード開発とレビュー
・テストコードの開発
・本番環境へのデプロイ
・運用保守・障害対応
|募集背景
当社の主力プロダクトであるsonar ATSのモダン化プロジェクトを推進するため、新設チームのメンバーを募集します。
長期的なプロダクト維持と並行して、レガシー資産の理解を活かしつつ、Reactやクラウド技術を用いたアーキテクチャ刷新・UIリニューアルをリードしていただける方を歓迎します。
経験豊富なエンジニアとして、既存の資産を活かしつつ最新技術によるプロダクトの成長を牽引したい方のご応募をお待ちしています。
|挑戦と成長を支えるThinkingsエンジニアリングチームについて
■ Developer's interview
https://sonar-ats.jp/interview
■ Engineer's hackathon
https://note.com/thinkings/n/n7d600a42193c
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
- sonar ATSの既存コードを踏まえた上で,ASP.NETからC#,Reactへの移行を推進
- UIおよび機能の刷新
- コアロジック・データ構造のリファクタリング
- 運用を見据えた拡張性・保守性の高い設計
- AIコーディングエージェントを活用した開発効率化の推進
|業務詳細
【具体的な業務内容】
・PRD(プロダクト要求仕様書)の確認
・スプリント計画の立案と実行
・デイリースクラムへの参加
・バックログの管理
・コード開発とレビュー
・テストコードの開発
・本番環境へのデプロイ
・運用保守・障害対応
|募集背景
当社の主力プロダクトであるsonar ATSのモダン化プロジェクトを推進するため、新設チームのメンバーを募集します。
長期的なプロダクト維持と並行して、レガシー資産の理解を活かしつつ、Reactやクラウド技術を用いたアーキテクチャ刷新・UIリニューアルをリードしていただける方を歓迎します。
経験豊富なエンジニアとして、既存の資産を活かしつつ最新技術によるプロダクトの成長を牽引したい方のご応募をお待ちしています。
|挑戦と成長を支えるThinkingsエンジニアリングチームについて
■ Developer's interview
https://sonar-ats.jp/interview
■ Engineer's hackathon
https://note.com/thinkings/n/n7d600a42193c
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
| 想定年収 | 500 〜 900 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』
【標準労働時間】10:00~19:00
【コアタイム】11:00~16:00
【フレキシブルタイム】無
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
Thinkings株式会社は、HRテクノロジーを活用して企業の採用活動を支援する企業です。主力製品である「sonar ATS」は、SaaS型の採用管理システムで、企業が効率的かつ効果的に採用プロセスを管理できるようサポートします。sonar ATSは、応募者の管理、面接のスケジューリング、評価の記録など、採用活動全般を一元管理できる機能を提供しています。また、AIを活用したエントリーシート選考支援機能も搭載しており、企業の採用活動をさらに効率化します。 【★社風/文化】 Thinkingsの社風は、革新と協力を重視しています。社員一人ひとりが主体的に行動し、新しいアイデアを積極的に提案する文化が根付いています。また、チームワークを大切にし、互いにサポートし合う環境が整っています。 【★働き方/リモートワーク】 柔軟な働き方を推奨しており、リモートワークも積極的に取り入れております。 |
||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社Malme
【フルリモート・フルフレックス】社会を支えるインフラを技術で変える!建設業界のDXを推進するインフラエンジニア募集/柔軟な働き方・成長環境あり のリモートワーク求人
土木業界では、労働人口が減少する中DXが進んでいないという構造的な問題を抱えております。
各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており ・膨大な枚数の設計図作成 ・QAにかかるリードタイム・精度課題 ・手戻りのハードルの高さ など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。
上記課題を解決するため、当求人ではインフラエンジニアとして PMFに向け、Pdmとご連携頂きながら新規プロダクト開発を担当して頂きます。
具体的には下記のような業務となります。
具体的には下記のような業務となります。
●BtoB向けの、SaaSプロダクトの設計や開発
●ユーザ向け、社内向けの各種マニュアル作成
●プロダクトの画面や機能に対する提案
●デザイナーのデザインに従った実装
●開発を効率化するためのツール作成、ドキュメント、CI/CD設計
【技術背景の詳細】
●2次元の設計図面(pdf及びその他拡張子)のファイルを読み込み、アプリ上に3次元DATAにコンバート・モデリングさせるシステムです。
●土木構造物を3次元化した際のデータ量は非常に大きいため、大容量のファイルを瞬時に展開・切り替えるできる仕組みを構築する必要があります。
【業務の変更の範囲】
無
各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており ・膨大な枚数の設計図作成 ・QAにかかるリードタイム・精度課題 ・手戻りのハードルの高さ など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。
上記課題を解決するため、当求人ではインフラエンジニアとして PMFに向け、Pdmとご連携頂きながら新規プロダクト開発を担当して頂きます。
具体的には下記のような業務となります。
具体的には下記のような業務となります。
●BtoB向けの、SaaSプロダクトの設計や開発
●ユーザ向け、社内向けの各種マニュアル作成
●プロダクトの画面や機能に対する提案
●デザイナーのデザインに従った実装
●開発を効率化するためのツール作成、ドキュメント、CI/CD設計
【技術背景の詳細】
●2次元の設計図面(pdf及びその他拡張子)のファイルを読み込み、アプリ上に3次元DATAにコンバート・モデリングさせるシステムです。
●土木構造物を3次元化した際のデータ量は非常に大きいため、大容量のファイルを瞬時に展開・切り替えるできる仕組みを構築する必要があります。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 34人 |
サイオステクノロジー株式会社
【フルリモート/プライム案件/インフラエンジニア】クラウド・SRE・コンテナ エンジニア!福利厚生◎ のリモートワーク求人
■お仕事内容
エンジニアとして、OpenShift、Kubernetesなどのコンテナ技術の習得や顧客への技術支援・サポート、
そのほかDXやDevOpsが必要とされる今後のビジネスシーンにおいて、
コンテナ関連の導入支援、PoC支援、DX支援を主軸としたSIコンサル業務をしていただきます。
経済産業省が発表している「2025年の崖」を克服するためのDX(デジタルトランスフォーメーション)に国内企業が注目を集めています。
ただ、実際にどのような技術でアプローチしていくのかなどの課題は山積しています。
サイオステクノロジーは創業以来培ったOSS(オープンソースソフトウェア)の技術力や知見を活かすと共に
モダン・アプリケーション・アーキテクチャであるAPI、マイクロサービス、コンテナなどを駆使して企業様の課題解決に取り組んでいきます。
【業務の変更の範囲】
業務範囲の限定はない
エンジニアとして、OpenShift、Kubernetesなどのコンテナ技術の習得や顧客への技術支援・サポート、
そのほかDXやDevOpsが必要とされる今後のビジネスシーンにおいて、
コンテナ関連の導入支援、PoC支援、DX支援を主軸としたSIコンサル業務をしていただきます。
経済産業省が発表している「2025年の崖」を克服するためのDX(デジタルトランスフォーメーション)に国内企業が注目を集めています。
ただ、実際にどのような技術でアプローチしていくのかなどの課題は山積しています。
サイオステクノロジーは創業以来培ったOSS(オープンソースソフトウェア)の技術力や知見を活かすと共に
モダン・アプリケーション・アーキテクチャであるAPI、マイクロサービス、コンテナなどを駆使して企業様の課題解決に取り組んでいきます。
【業務の変更の範囲】
業務範囲の限定はない
| 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: フルフレックス制
・コアタイム:なし
・フレキシブルタイム:8:00〜21:00
・標準労働時間:7時間30分
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 450人 |
32件中 1件~10件
リモートワーク求人を探す
職種からリモートワーク求人を探す
- CTO
- VPoE
- テックリード
- ITコンサルタント
- ITアーキテクト
- プロジェクトマネージャー
- プロダクトマネージャー
- スクラムマスター
- PMO
- ブリッジSE
- プロジェクトリーダー
- webデザイナー
- UIUXデザイナー
- webディレクター
- デジタルマーケター
- ゲームデザイナー
- CGデザイナー
- インフラエンジニア
- SRE
- ネットワークエンジニア
- サーバーエンジニア
- セキュリティエンジニア
- システムエンジニア
- システムディレクター
- サーバーサイドエンジニア
- フロントエンドエンジニア
- マークアップコーダー
- iOSエンジニア
- Androidエンジニア
- ゲームエンジニア
- ゲームプランナー
- QAエンジニア
- テストエンジニア
- テスター
- AIエンジニア(DL/機械学習)
- データサイエンティスト
- データアナリスト
- BIエンジニア
- データベースエンジニア
- 社内SE
- ヘルプデスク
- テクニカルサポート
- CRE
開発経験からリモートワーク求人を探す
- Access
- ActionScript
- AD
- Android(Java)
- Angular
- Ansible
- AWS
- Azure
- C#
- C++
- CakePHP
- COBOL
- Cordova
- C言語
- Django
- EC-CUBE
- Electron
- Elixir
- Express.js
- Figma
- Firebase
- Flask
- Flutter
- FuelPHP
- GCP
- Go
- HTML/CSS
- Illustrator
- Java
- JavaScript
- Kotlin
- Kubernetes
- Laravel
- Linux
- MySQL
- Next.js
- Node.js
- Nuxt.js
- Objective-C
- Oracle
- Perl
- Photoshop
- PHP
- PL/SQL
- PostgreSQL
- Python
- R
- React
- React Native
- RPA(Biz Robo)
- RPA(UiPath)
- RPA(WinActor)
- Ruby on Rails
- Rust
- Salesforce
- SAP
- Scala
- Seasar2
- Sketch
- Spring
- Spring Boot
- SQL
- SQL Server
- Struts
- Swift
- Symfony
- Tableau
- Tensorflow
- Terraform
- Tresure Data
- TypeScript
- Unity
- VB
- VBA
- Vue.js
- WordPress
- Xamarin
- XD
働き方からリモートワーク求人を探す
リモートワークタイプからリモートワーク求人を探す
語学・国籍からリモートワーク求人を探す
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人に応募します
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人に応募します
への応募が完了しました。
ご応募ありがとうございます。
担当エージェントからの連絡をお待ちください。
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人を辞退しますが間違いないですか?
への辞退が完了しました。
またのご応募お待ちしています。
既に応募済みの案件です。
求人への応募には
リラシクの利用を開始してください。
求人への応募にはご住所の入力が必要です。
予期せぬエラーが発生しました。