Azure×リモートワーク手当て有りのリモートワーク転職・求人情報一覧
9件中 1件～9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/エンジニアリングマネージャー】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担うキャリアも目指せる
◼️業務内容
- スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード／リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担うキャリアも目指せる
◼️業務内容
- スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード／リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアWeb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、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
| 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： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Web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、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア（ジュニア〜ミドル）には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️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。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア（ジュニア〜ミドル）には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️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。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【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/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 |
株式会社ヒューマンテクノロジーズ
【フルリモート/AIエンジニア/クラウドインフラ】業界トップクラスのシェアを持つクラウド勤怠管理システム提供企業 のリモートワーク求人
■業務内容
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズをはじめとする、サービス全般の信頼性向上と、全社横断の「共通技術基盤」構築を担う新組織の立ち上げメンバーを募集します。
■具体的な業務内容
社内の各プロダクトチームに対し、SREのプラクティスを浸透させ、自律的な運用を支援するとともに、全社横断的な技術基盤の構築・改善を担っていただきます。
1. サービス基盤の統合・信頼性向上
・サービスごとに最適化された基盤を俯瞰し、共通基盤としての信頼性・効率性を高めるアーキテクチャへの改善。
・SLO/SLIの策定支援、Datadog等を用いた可観測性の構築。
2. 開発プロセスの自動化・トイル削減
・CI/CDパイプラインの整備、Terraform等を用いたIaCの推進。
・開発チームが自律的に運用まで完結できるような支援施策。
・最新技術をキャッチアップし、AIを用いた運用自動化等の推進。
3. 信頼性文化の醸成
・ポストモーテムのファシリテーションを通じたBlameless Culture（非難のない文化）の定着。
・開発・インフラ間のサイロを解消する技術的コミュニケーション。
枝雀組織構成・雰囲気
新設されたばかりの少数精鋭のプロジェクトチームです。現在はPM1名、メンバー2名のコア体制で、スピード感を持って基盤づくりを進めています。
◎オープンな議論と共創
コアメンバーに留まらず、他プロジェクトから有志のエンジニアも定例会に参画。部署の垣根を越えて活発な意見交換が行われており、組織全体を巻き込んだ「技術による変革」を楽しめる土壌があります。
◎全社横断のハブとして活躍
特定プロダクトに限定せず、全社横断で各チームと連携します。多様なステークホルダーと関わりながら、技術的な知見を広げると同時に、組織のあり方をデザインしていく醍醐味があります。
■ポジションの魅力
◎ビジネスと技術の「架け橋」
システム基盤の構築を通じて、開発・運用・ビジネスの全メンバーが同じゴールを見据える「一体感のある組織」をデザインできます。
◎組織・文化の「変革」に挑む
単なるコードの修正に留まらず、組織間の壁を取り払い、エンジニアが自律的に動ける「新しい開発文化」をゼロから形にできます。
◎技術的裁量を持ち、プロダクト横断に携われる
プロダクト横断で関わるため、特定の技術に縛られることはありません。AI活用や共通基盤化など、チームごとの最適解を自ら提案・リードできる環境です。
◎「DevEx（開発者体験）」の追求
開発者のペインポイントを解消し、「開発しやすく、運用しやすい」環境を作ることで、エンジニア組織全体の生産性向上に貢献できます。
■募集背景
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズは、これまで各サービスが現場のニーズに応え、独自の進化を遂げることで成長してきました。現在、私たちはこの多様な進化によって蓄積された技術資産を集約し、全社で活用できる「高信頼・高効率な共通基盤」へと昇華させるエキサイティングなフェーズにあります。
単なる「守りのインフラ運用」ではなく、急速に進化するAI技術などを即座にプロダクトへ組み込める環境を創り出すこと。そして、エンジニアが本質的な開発に没頭できる理想的な開発者体験（DevEx）を実現することが本プロジェクトのミッションです。
将来的にはSREの枠を超え、会社の技術戦略の中核を担う「技術基盤チーム」へと組織をアップデートしていくため、その初期コアメンバーとして共に挑戦していただける方を募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズをはじめとする、サービス全般の信頼性向上と、全社横断の「共通技術基盤」構築を担う新組織の立ち上げメンバーを募集します。
■具体的な業務内容
社内の各プロダクトチームに対し、SREのプラクティスを浸透させ、自律的な運用を支援するとともに、全社横断的な技術基盤の構築・改善を担っていただきます。
1. サービス基盤の統合・信頼性向上
・サービスごとに最適化された基盤を俯瞰し、共通基盤としての信頼性・効率性を高めるアーキテクチャへの改善。
・SLO/SLIの策定支援、Datadog等を用いた可観測性の構築。
2. 開発プロセスの自動化・トイル削減
・CI/CDパイプラインの整備、Terraform等を用いたIaCの推進。
・開発チームが自律的に運用まで完結できるような支援施策。
・最新技術をキャッチアップし、AIを用いた運用自動化等の推進。
3. 信頼性文化の醸成
・ポストモーテムのファシリテーションを通じたBlameless Culture（非難のない文化）の定着。
・開発・インフラ間のサイロを解消する技術的コミュニケーション。
枝雀組織構成・雰囲気
新設されたばかりの少数精鋭のプロジェクトチームです。現在はPM1名、メンバー2名のコア体制で、スピード感を持って基盤づくりを進めています。
◎オープンな議論と共創
コアメンバーに留まらず、他プロジェクトから有志のエンジニアも定例会に参画。部署の垣根を越えて活発な意見交換が行われており、組織全体を巻き込んだ「技術による変革」を楽しめる土壌があります。
◎全社横断のハブとして活躍
特定プロダクトに限定せず、全社横断で各チームと連携します。多様なステークホルダーと関わりながら、技術的な知見を広げると同時に、組織のあり方をデザインしていく醍醐味があります。
■ポジションの魅力
◎ビジネスと技術の「架け橋」
システム基盤の構築を通じて、開発・運用・ビジネスの全メンバーが同じゴールを見据える「一体感のある組織」をデザインできます。
◎組織・文化の「変革」に挑む
単なるコードの修正に留まらず、組織間の壁を取り払い、エンジニアが自律的に動ける「新しい開発文化」をゼロから形にできます。
◎技術的裁量を持ち、プロダクト横断に携われる
プロダクト横断で関わるため、特定の技術に縛られることはありません。AI活用や共通基盤化など、チームごとの最適解を自ら提案・リードできる環境です。
◎「DevEx（開発者体験）」の追求
開発者のペインポイントを解消し、「開発しやすく、運用しやすい」環境を作ることで、エンジニア組織全体の生産性向上に貢献できます。
■募集背景
当社の主力プロダクト「KING OF TIME」シリーズは、これまで各サービスが現場のニーズに応え、独自の進化を遂げることで成長してきました。現在、私たちはこの多様な進化によって蓄積された技術資産を集約し、全社で活用できる「高信頼・高効率な共通基盤」へと昇華させるエキサイティングなフェーズにあります。
単なる「守りのインフラ運用」ではなく、急速に進化するAI技術などを即座にプロダクトへ組み込める環境を創り出すこと。そして、エンジニアが本質的な開発に没頭できる理想的な開発者体験（DevEx）を実現することが本プロジェクトのミッションです。
将来的にはSREの枠を超え、会社の技術戦略の中核を担う「技術基盤チーム」へと組織をアップデートしていくため、その初期コアメンバーとして共に挑戦していただける方を募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 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： コアタイム：11:00～16:00、フレキシブルタイム：9:00-11:00、16:00-22:00、標準労働時間：160時間 / 月（1日8時間、稼働日が20日の月）
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 |
CORPORATE MISSION 「人時生産性*をお客様と共に考える」
■オペレーションからの解放 勤怠管理から給与支払いまでにかかる時間を圧縮 ■創造的業務への後押し データ分析に基づく「気づき」を提供し「ヒト」に紐づく様々なデータを活用できる創造的業務への転換を支援 企業にとって最も重要な経営資源は、「ヒト（人材）」と考えております。その「ヒト」の「時間」（人時）を管理するベースとなるのが「勤怠管理」であり、「人時生産性」を向上させることこそが、当社グループの使命であります。勤怠管理業務を、日々の煩雑なオペレーション業務から、「ヒト」に紐づく様々なデータを利活用できる創造的業務へと転換することを目指しております。 *人時生産性：従業員一人が１時間でどれだけの利益を生み出しているかを表す指標。 |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 304人 |
サイオステクノロジー株式会社
【週4リモート×フルフレックス/関東/SI事業コンサル】プリセールスxソリューションアーキテクト のリモートワーク求人
当社では、APIエコシステムデザインソリューションを通じて、お客様に以下の3つのバリューを提供することをコミットメントしています。
1.APIをハブにした『人』『アイデア』『技術』の融合によるオープンなパートナーシップ推進、エコシステム拡張
2.レガシーシステム刷新と、ROI（投資収益率）の継続的な向上
3.DXを通じた新しいサービス、事業の創造
これらのバリューを提供するための組織体制強化に伴い、プリセールス活動を専門に行う人材を募集します。
特定の製品を売るのではなく、顧客の課題を、最新のAPIエコシステムによってDX化されたビジネスモデルへと昇華させることが本ポジションのミッションです。
メインミッションは上記の通りとなりますが、プロジェクトの状況やフェーズに合わせて、自らデリバリー業務に深くかかわっていただくことも可能です。
セールスエンジニアとして、売るだけでなく作るところまで手を広げていきたい方は、是非応募をご検討ください。
【業務概要】
技術の専門家として担当営業とともにお客様のビジネス課題のヒアリング、ソリューション企画、デモの作成・実施を行い、お客様のビジネスを戦略的に支援いただきます。
【業務詳細】・ビジネスモデルレベルで課題をヒアリングし、APIマネジメントや開発基盤を組み合わせたアーキテクチャの検討、設計、提案・技術アドバイザーとして
顧客のビジネスを理解し、自社サービスが顧客のITロードマップに与えるメリットの提案・当社エンジニア部門と連携した要件定義、実装支援、技術コンサルティングなど
【業務の変更の範囲】
会社の規定による
1.APIをハブにした『人』『アイデア』『技術』の融合によるオープンなパートナーシップ推進、エコシステム拡張
2.レガシーシステム刷新と、ROI（投資収益率）の継続的な向上
3.DXを通じた新しいサービス、事業の創造
これらのバリューを提供するための組織体制強化に伴い、プリセールス活動を専門に行う人材を募集します。
特定の製品を売るのではなく、顧客の課題を、最新のAPIエコシステムによってDX化されたビジネスモデルへと昇華させることが本ポジションのミッションです。
メインミッションは上記の通りとなりますが、プロジェクトの状況やフェーズに合わせて、自らデリバリー業務に深くかかわっていただくことも可能です。
セールスエンジニアとして、売るだけでなく作るところまで手を広げていきたい方は、是非応募をご検討ください。
【業務概要】
技術の専門家として担当営業とともにお客様のビジネス課題のヒアリング、ソリューション企画、デモの作成・実施を行い、お客様のビジネスを戦略的に支援いただきます。
【業務詳細】・ビジネスモデルレベルで課題をヒアリングし、APIマネジメントや開発基盤を組み合わせたアーキテクチャの検討、設計、提案・技術アドバイザーとして
顧客のビジネスを理解し、自社サービスが顧客のITロードマップに与えるメリットの提案・当社エンジニア部門と連携した要件定義、実装支援、技術コンサルティングなど
【業務の変更の範囲】
会社の規定による
| 想定年収 | 600 〜 1,100 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 |
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SALTO
【インフラエンジニア/リモートワーク手当あり】平均昇給率８％/早期キャリアUPを狙えるインフラエンジニア のリモートワーク求人
■SALTOが目指す未来 -アナログ社会をぶっ壊す-
【ヒトへ『創るIT』】を成し遂げるため、社会インフラ業界（＝ヒトの生活を支える社会基盤に関わる仕事）のシステム作りを担っています。
ITは、時間を創るものと奪うものに大別されますが、我々SALTOは『創るIT』を軸に、社会生活基盤やヒトの幸せにつながるシステム作りを通して、社会貢献していきます。
■SALTOでできること
「エンジニアの市場価値を上げる」ことに会社全体で取り組んでおり、それによって給与アップやキャリアアップを叶えることができる環境です。
「プログラミングのみ」「限られた環境でのみ」しかできないエンジニアは、AIの台頭により市場価値が下がっていくと考えられており、依頼通りの仕事だけではなく、課題に対して最適手段が提案できるエンジニア（＝高度DX人材）の育成に注力しています。
人々がより安心安全に使えるシステムづくりをすることをゴールとしており、「言語」や「環境」は手段でしかなく、「なにを創るか、どう創るか」を一番に考えることができる、ゼネラリストとしての幅広い知識が求められます。
■まだまだある！SALTOの魅力
◎AIやデータサイエンス等、先端技術に関するノウハウ
様々な業界に向けたDX推進システムの開発を行ってきた実績があり、AIやデータサイエンスなどの技術も活用してきました。
◎驚異の年平均昇給率7.8％、最短入社半年で年収50万以上の昇給も可能！
個人の成長率×現場評価を可視化できる評価制度を取り入れており、半期ごとに給与査定を行います。
◎実力主義だからこそのキャリアアップスピード
会社全体でマネジメント層の育成に注力しており、リーダー業務に特化したOJTも実施しています。
例）
大阪/開発エンジニア：未経験入社から1年でPLに
東京/開発エンジニア：経験2年、入社1年半で受託案件PMに
東京/インフラエンジニア：新卒入社から1年でチームリーダーに
◎プロジェクト参画後のフォロー体制
月1回のキャリア面談や半期に1度の役員面談、また担当営業とエンジニアチームでの「作戦会議MTG」で戦略的にお客様にアプローチすることができます。
入社後3か月（延長可）はメンターも付くため、不安をそのままにしない体制が整っています。
■業務内容
インフラエンジニアとして、社会基盤となるシステムを支えるプロジェクトに、SE / PL / PMとして参画していただきます。
あなたが持つITの技術力を用いて、国の更なる発展と安全安心を人々に届けることができるポジションをお任せします。
具体的には・・・
国や地方自治体などの公共事業にかかわる、大規模システムのインフラ設計・構築・運用・保守案件に参画していただきます。
ポジションによってはエンドユーザーと直接やり取り（見積もり提出 / アサイン権限有）をしながら、プロジェクトの成功へと導きます。
見積といった「超」上流から下流まで一気通貫で対応していただくため、基本的に長期での参画となり、安定したスキルアップ・キャリアアップを目指すことができます。
■案件実績
金融系Azureインフラ構築案件｜Azure（Data Factory / App Service等）
貿易システム基盤移行案件｜AWS（EC2 / RDS / Route53等）、Linux
金融基盤構築・維持保守案件｜AWS、Azure、Windows
ITエンジニア職及びITエンジニア関連業務
変更の範囲：適性や本人希望によって変更の可能性あり
ご興味持っていただいた際はぜひ以下も併せてご確認ください！
https://scandalous-agustinia-1c4.notion.site/SALTO-19f6bfecc85780488f1afb05a37bfdd5
【業務の変更の範囲】
適性や本人希望によって変更の可能性あり
【ヒトへ『創るIT』】を成し遂げるため、社会インフラ業界（＝ヒトの生活を支える社会基盤に関わる仕事）のシステム作りを担っています。
ITは、時間を創るものと奪うものに大別されますが、我々SALTOは『創るIT』を軸に、社会生活基盤やヒトの幸せにつながるシステム作りを通して、社会貢献していきます。
■SALTOでできること
「エンジニアの市場価値を上げる」ことに会社全体で取り組んでおり、それによって給与アップやキャリアアップを叶えることができる環境です。
「プログラミングのみ」「限られた環境でのみ」しかできないエンジニアは、AIの台頭により市場価値が下がっていくと考えられており、依頼通りの仕事だけではなく、課題に対して最適手段が提案できるエンジニア（＝高度DX人材）の育成に注力しています。
人々がより安心安全に使えるシステムづくりをすることをゴールとしており、「言語」や「環境」は手段でしかなく、「なにを創るか、どう創るか」を一番に考えることができる、ゼネラリストとしての幅広い知識が求められます。
■まだまだある！SALTOの魅力
◎AIやデータサイエンス等、先端技術に関するノウハウ
様々な業界に向けたDX推進システムの開発を行ってきた実績があり、AIやデータサイエンスなどの技術も活用してきました。
◎驚異の年平均昇給率7.8％、最短入社半年で年収50万以上の昇給も可能！
個人の成長率×現場評価を可視化できる評価制度を取り入れており、半期ごとに給与査定を行います。
◎実力主義だからこそのキャリアアップスピード
会社全体でマネジメント層の育成に注力しており、リーダー業務に特化したOJTも実施しています。
例）
大阪/開発エンジニア：未経験入社から1年でPLに
東京/開発エンジニア：経験2年、入社1年半で受託案件PMに
東京/インフラエンジニア：新卒入社から1年でチームリーダーに
◎プロジェクト参画後のフォロー体制
月1回のキャリア面談や半期に1度の役員面談、また担当営業とエンジニアチームでの「作戦会議MTG」で戦略的にお客様にアプローチすることができます。
入社後3か月（延長可）はメンターも付くため、不安をそのままにしない体制が整っています。
■業務内容
インフラエンジニアとして、社会基盤となるシステムを支えるプロジェクトに、SE / PL / PMとして参画していただきます。
あなたが持つITの技術力を用いて、国の更なる発展と安全安心を人々に届けることができるポジションをお任せします。
具体的には・・・
国や地方自治体などの公共事業にかかわる、大規模システムのインフラ設計・構築・運用・保守案件に参画していただきます。
ポジションによってはエンドユーザーと直接やり取り（見積もり提出 / アサイン権限有）をしながら、プロジェクトの成功へと導きます。
見積といった「超」上流から下流まで一気通貫で対応していただくため、基本的に長期での参画となり、安定したスキルアップ・キャリアアップを目指すことができます。
■案件実績
金融系Azureインフラ構築案件｜Azure（Data Factory / App Service等）
貿易システム基盤移行案件｜AWS（EC2 / RDS / Route53等）、Linux
金融基盤構築・維持保守案件｜AWS、Azure、Windows
ITエンジニア職及びITエンジニア関連業務
変更の範囲：適性や本人希望によって変更の可能性あり
ご興味持っていただいた際はぜひ以下も併せてご確認ください！
https://scandalous-agustinia-1c4.notion.site/SALTO-19f6bfecc85780488f1afb05a37bfdd5
【業務の変更の範囲】
適性や本人希望によって変更の可能性あり
| 想定年収 | 350 〜 700 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
【★事業/サービス内容】
★脱SES！社内案件100％を目指す。 現在はSES案件と受託やラボ型の自社内案件の比率がおよそ半分ずつです。 100%社内案件化に向けて、SESのチーム案件からラボ型開発チームへの移行提案や新規受託案件の開拓営業に注力しております。 その後、新規開発のノウハウを基に自社サービス開発も進めていきます！ 【★社風/文化】 ★案件の9割以上が上流工程スタート！裁量をもって早期キャリアアップが可能です。 弊社は上流工程から受注している案件が9割以上のため、上流～下流まで一貫した経験を積むことができます。リーダーポジションも含めた案件を多く保有しており、裁量をもって働くことができる案件が非常に多くあります。 また、社員の縦横のつながりを大切にしているため、月1回以上の社内交流イベントを実施しており、拠点、年齢、部署、役職等関係なく仲がいいのが特徴です。 〈社内の雰囲気は以下YouTubeをご参照ください！〉 https://www.youtube.com/@salto9105 【★働き方/リモートワーク】 月の半分以上をリモートワークで働いている方が8割ほどいます。受託・ラボ型の自社内開発案件に参画される場合は9割近くがリモートワーク可能案件です。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 140人 |
9件中 1件～9件
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