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36件中 11件~20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 |
メシウス株式会社
★【フルリモ/仙台/残業少/自社サービス/テクニカルセールス/開発経験5年以上(言語不問)】導入企業数8万社超/国内シェアトップクラス!社会を支えるITで未来を創る、教育・福祉を支援する企業! のリモートワーク求人
■業務概要
テクニカルセールスとしてグローバルに販売される開発支援ツールの日本国内でのテクニカルセールスをご担当いただきます。担当いただく製品は、国内で35年以上にわたり提供されており、累計60万ライセンスを超える出荷実績があります。長年開発者を支援し続けてきた経験から得た、細やかな機能や性能までカバーで来ている製品であり、企業の業務システムだけでなく、SaaS製品、ノーコード、ローコードプラットフォーム製品の開発にも利用されています。大手企業でも多数利用されています。
それらの製品を導入検討中のお客様へデモを交えた紹介やお客様からの技術的ご質問や提案などをご対応いただきます。 尚、基本は在宅勤務となり、メール、Web会議が主なコミュニケーション手段ですが、状況に応じてお客様先を訪問することもあります。
製品情報ページ
https://developer.mescius.jp/
■業務詳細
・見込顧客、既存顧客の採用率、継続率のUPに向けた技術的な支援
└アウト/インサイドセールスから相談を受けた訪問や対面の営業商談に同席し、技術的な疑問・質問への回答と、課題に対する個別の調査と対処案の作成、提案を行います。
└見込顧客に対して、プロダクトのプレゼンテーションを行い、わかりやすく解説することで、理解を深めていただき、実際に使っていただくための準備を支援します。
└重要企業や個別契約企業など継続的に技術的支援を行うべきお客様に対しては、技術的な問い合わせの一次窓口として質問を受け、プロダクトエンジニアやサポートエンジニアの協力を得ながら調査と回答を行います。
・製品技術の観点とお客様の利用状況から、さらに多くのお客様への利用につながる活動の計画と実践
└個別契約中の企業へ利用状況の把握のための訪問を能動的に行い、新たな商談の種やさらなる関係強化につなげる営業企画とその実践を行います。
└得られた製品に対するフィードバックを事業部内に展開して、製品全体の機能向上、満足度向上に繋げます。
└有力な導入支援パートナー候補の発掘や、製品のOEM候補の発掘を目的として、SI企業やE/Uの有力者が参加するイベントやコンソーシアム、勉強会に出席し、新たなコネクションを確立します。
(将来的な変更の範囲)会社の定める業務
■顧客層
システムインテグレーター、パッケージソフトメーカー、ソリューションプロバイダー、情報システム部門をもつ企業のシステムエンジニアやプログラマー、情報システムの企画、運用・管理に携わる方などIT業界全般に渡ります。
■配属先について
Developer Solutions事業部 営業部
合計 55名で(男性34名、女性21名)、企画開発部、マーケティング部、営業部、カスタマーサービス部の4部門で構成されています。
■入社後の流れ
入社後半月から3か月程度(期間は習熟程度に応じて)は当社製品や関連技術を学習いただきつつ、実務で製品知識、技術スキルを上げることを目的にテクニカルサポートも担当いただきます。 同時に段階的に先輩スタッフとテクニカルセールスの現場にもご参加いただきながら、一連のテクニカルセールス活動を習得いただきます。
■キャリアパス
担当業務に関するスキルや専門性を高めながらより高い職位を目指していただきます。一定の職位に達した方は、経験と適性を判断したうえで、チームや部門の管理をお任せすることがあります。
■メシウス株式会社について
当社は40年以上にわたり、組織のデジタル化とデジタル活用を推進してまいりました。私たちは「社会貢献」と「お客様に喜ばれる製品・サービス」を追求し、学校・保育施設向けICTやビジネスアプリケーション向けソリューションを通じて、お客様の中核活動から得られる価値の最大化を目指しております。特に「社員の成長」を重視し、顧客中心の総合的な体験(UX)を共創しながら、「世界の、役に立つ。」というビジョンの実現に向けて進化を続けてまいります。このビジョンの実現に向け、お客様からの信頼獲得と社会の進歩・発展にこれからも貢献し続けてまいります。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
テクニカルセールスとしてグローバルに販売される開発支援ツールの日本国内でのテクニカルセールスをご担当いただきます。担当いただく製品は、国内で35年以上にわたり提供されており、累計60万ライセンスを超える出荷実績があります。長年開発者を支援し続けてきた経験から得た、細やかな機能や性能までカバーで来ている製品であり、企業の業務システムだけでなく、SaaS製品、ノーコード、ローコードプラットフォーム製品の開発にも利用されています。大手企業でも多数利用されています。
それらの製品を導入検討中のお客様へデモを交えた紹介やお客様からの技術的ご質問や提案などをご対応いただきます。 尚、基本は在宅勤務となり、メール、Web会議が主なコミュニケーション手段ですが、状況に応じてお客様先を訪問することもあります。
製品情報ページ
https://developer.mescius.jp/
■業務詳細
・見込顧客、既存顧客の採用率、継続率のUPに向けた技術的な支援
└アウト/インサイドセールスから相談を受けた訪問や対面の営業商談に同席し、技術的な疑問・質問への回答と、課題に対する個別の調査と対処案の作成、提案を行います。
└見込顧客に対して、プロダクトのプレゼンテーションを行い、わかりやすく解説することで、理解を深めていただき、実際に使っていただくための準備を支援します。
└重要企業や個別契約企業など継続的に技術的支援を行うべきお客様に対しては、技術的な問い合わせの一次窓口として質問を受け、プロダクトエンジニアやサポートエンジニアの協力を得ながら調査と回答を行います。
・製品技術の観点とお客様の利用状況から、さらに多くのお客様への利用につながる活動の計画と実践
└個別契約中の企業へ利用状況の把握のための訪問を能動的に行い、新たな商談の種やさらなる関係強化につなげる営業企画とその実践を行います。
└得られた製品に対するフィードバックを事業部内に展開して、製品全体の機能向上、満足度向上に繋げます。
└有力な導入支援パートナー候補の発掘や、製品のOEM候補の発掘を目的として、SI企業やE/Uの有力者が参加するイベントやコンソーシアム、勉強会に出席し、新たなコネクションを確立します。
(将来的な変更の範囲)会社の定める業務
■顧客層
システムインテグレーター、パッケージソフトメーカー、ソリューションプロバイダー、情報システム部門をもつ企業のシステムエンジニアやプログラマー、情報システムの企画、運用・管理に携わる方などIT業界全般に渡ります。
■配属先について
Developer Solutions事業部 営業部
合計 55名で(男性34名、女性21名)、企画開発部、マーケティング部、営業部、カスタマーサービス部の4部門で構成されています。
■入社後の流れ
入社後半月から3か月程度(期間は習熟程度に応じて)は当社製品や関連技術を学習いただきつつ、実務で製品知識、技術スキルを上げることを目的にテクニカルサポートも担当いただきます。 同時に段階的に先輩スタッフとテクニカルセールスの現場にもご参加いただきながら、一連のテクニカルセールス活動を習得いただきます。
■キャリアパス
担当業務に関するスキルや専門性を高めながらより高い職位を目指していただきます。一定の職位に達した方は、経験と適性を判断したうえで、チームや部門の管理をお任せすることがあります。
■メシウス株式会社について
当社は40年以上にわたり、組織のデジタル化とデジタル活用を推進してまいりました。私たちは「社会貢献」と「お客様に喜ばれる製品・サービス」を追求し、学校・保育施設向けICTやビジネスアプリケーション向けソリューションを通じて、お客様の中核活動から得られる価値の最大化を目指しております。特に「社員の成長」を重視し、顧客中心の総合的な体験(UX)を共創しながら、「世界の、役に立つ。」というビジョンの実現に向けて進化を続けてまいります。このビジョンの実現に向け、お客様からの信頼獲得と社会の進歩・発展にこれからも貢献し続けてまいります。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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: 9:00~18:00(休憩60分) ※残業あり/月平均10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5時間~15時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 従業員数 | 300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 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/データ&AI案件プロジェクトマネージャー/SIerやITコンサルでPM・TL経験3年以上経験】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
【部署について】
募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
現在、案件の引き合いを多くいただいており、事業と案件をリードいただける方を募集しております。
【業務内容】
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
【この仕事で得られること】
・大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
【データプラットフォーム領域での専門性】
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
【キャリアの幅の拡張】
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
【プロジェクト事例】
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
【業務の進め方の例】
案件開始~2週間
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
1か月~2か月目
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
2か月~3か月目
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
【メンバー構成】
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
【業務の変更の範囲】
社の定める範囲
募集部門について
当求人はGlobal Data+AI事業部 Lakehouse部の求人となります。
<Global Data+AI事業部>
グローバルSI案件における提案・PMを中心に手がけるグローバルエンジニアリング部と、
データ&AI分析基盤の構築や内製化の支援を行うLakehouse部で構成される事業部です。ITインフラ、データAI基盤、Webアプリ開発や運用まで一気通貫してサポートできることを強みとしています。
<グローバルエンジニアリング部>
「技術力」と「英語力」の両方が備わったグローバルエンジニアとしてのキャリアに挑戦出来る環境です。部内の公用語を英語で、社内ミーティングも英語で行っています。
<Lakehouse部>
インフラエンジニア、データエンジニア、データサイエンティスト、MLエンジニアと色々な強みを持ったメンバー多数。外国籍の方や女性が多いのが特徴です。
①カルチャー
・設立4年目の比較的若い組織で、フラットな文化
・一人ひとりが自立しつつ、互いにリスペクトを持ち支え合うことを大切にしています
・インプット&アウトプット文化があり、技術ブログ執筆や国内外イベント参加も行っています
②業務環境
・Databricks、Microsoftとパートナー契約を締結しており、学習&検証環境が充実
・メンバーのバックグラウンドを活かし、多様な視点から意見を出し、品質を高めています
③ワークライフバランス
・管理者含め育児をしながら働くメンバーもおり、ワークライフバランスへの理解が高い職場です
・平時は原則リモートワークとなるため、居住地域にとらわれず働くことができます
・Slackチャンネルの活用など、心理的安全性を意識した環境です
<募集部門の紹介>
・Lakehouse部部長 市村からのメッセージ
https://www.ap-com.co.jp/blog/archives/10351#article
・Lakehouse部 サービスページ
https://www.ap-com.co.jp/service/data_ai/
・Databricks Data+AI Summit 2025 現地レポート
https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit/
現在、案件の引き合いを多くいただいており、事業と案件をリードいただける方を募集しております。
【業務内容】
Lakehouse部では、クラウド上でデータの格納・処理・分析・機械学習まで一気通貫で扱える Lakehouse プラットフォームであるDatabricksを活用し、お客様にデータ&AIを活用いただけるよう、データやインフラ基盤の構築や内製化支援をしています。
本求人で採用する方には、当部のプロジェクトマネージャーとしてのご活躍をお願いします。
採用後は、入社研修の後、下記の業務をお任せいたします。
プロジェクトマネジメント業務
・データ分析/データサイエンス/機械学習に関する、
インフラ基盤構築や分析システム導入プロジェクトの企画・提案、技術選定・要件定義
・スケジュール管理、リソース管理、成果物の品質担保、納期管理
データエンジニアリング業務
・データ基盤環境(データレイク・DWH)の設計、構築
・各種データの収集、クレンジング、統合、最適化
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装・(Python,Airflow, dbtなど)
・ビッグデータ処理基盤の設計・運用(Spark、Hadoop、Pysparkなど)
・BIツール(Tableau、Power BIなど)向けのデータマート構築
・ユーザートレーニング、内製化支援
【この仕事で得られること】
・大規模案件の提案経験
Databricks やMicrosoft など大手パートナー企業や大手顧客との商談に関与し、数千万規模の案件提案を経験できます。
【データプラットフォーム領域での専門性】
Databricks をはじめとしたクラウドデータ基盤の知見を身につけ、今後市場価値の高い人材として成長できます。
【キャリアの幅の拡張】
様々なデータ関連のプロジェクトを通じてキャリアの幅を広げていただく事が可能です。
【プロジェクト事例】
製造業(自動車・ヘルスケア機器)や金融業、通信業界を中心に、Databricksを活用したデータ活用基盤の構築・生成AI導入プロジェクトが増加しています。
某製造系企業様:DatabricksとAWSを活用したストリーミング分析基盤の構築とCI/CD整備
某通信系企業様:社内技術文書の検索・要約AIアプリケーションの構築(RAG・OpenAI活用)
某金融系企業様:既存Oracle基盤からLakehouse環境への移行支援とデータパイプライン再構成
某化学メーカー様:AutoMLを用いた原材料価格の時系列予測モデルとダッシュボード実装
某家電メーカー様:TerraformによるDatabricks環境の再構築とコスト最適化PoC など
【業務の進め方の例】
案件開始~2週間
・データプラットフォームやプロダクト周辺のクラウド設計、構築(AzureやAWS)
・現状のデータの中身やフォーマットについてヒアリング
・Databricksを活用する計画について提案、データ内容や進め方に関する意見交換
1か月~2か月目
・データ利活用に向けた分析基盤のインフラ構築と整備(Databricks環境の構築等)
・データ利活用に向けたデータ整形とプロセスの整備
※最終的に「新規のデータが発生した際にお客様側でデータ追加・調整・再構成等が出来る状態」にするための整備
2か月~3か月目
・ダッシュボードの試作
・納品、仕様の説明や利活用についてお客様への説明
【メンバー構成】
2022年に新設されたばかりで、様々なバックグラウンドをもつ幅広い世代が集まった多様性の高いチームです
※男女比 1:1 とバランスの取れたチーム構成
部長:1名
プロジェクトマネージャー:2名
エンジニアリングマネージャー:1名
データエンジニア/サイエンティスト、インフラエンジニア:7名
プリセールス、セールス&マーケティング:数名(他部門と兼務で対応中)
【業務の変更の範囲】
社の定める範囲
| 想定年収 | 750 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 10:00~18:30(休憩時間 12:00~13:00)※ 所定労働時間 7.5時間
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社エーピーコミュニケーションズ
★【フルリモート/自社・受託/AI駆動開発コンサルタント/アーキテクチャ設計のご経験(3年以上)&PM1年以上&チーム管理1年以上】ITインフラ領域に特化し、クラウド・自動化・AIなど先端技術を積極的に取り入れ、SIer業界の常識を変える企業! のリモートワーク求人
業務内容
AI App推進チームチームでは、以下のようなサービスを提供しております。
▼共創型アジャイルSIサービス for Microsoft Azure
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/agile-si-service/
■具体的には…
・顧客のプロダクト開発における方針の最適化の提案と実行支援
・開発者体験/開発生産性を高める施策の営み
・GitHub/Findy Team+などを利用した、AI駆動開発の推進
・上記サービスを提供するにあたってのチームのマネジメント
これをさらにブラッシュアップさせて、「AI駆動開発による内製化支援」としての
新たなサービスとして打ち出していきたいと考えており、その中心メンバーと
なっていただきたいと考えています。
■生成AI領域に関して
技術革新も日進月歩で行われており、そのすべてをキャッチアップしていることまでは
求めておらず、まずは業務にあわせて必要なベーススキルを組み立てていくことが
重要だと考えています。個々の技術については部署内でのサポートも行っています。
■募集背景
弊社ACS事業部 SAT室 AI App推進チーム では、AI駆動開発の知見を軸に、
クラウドネイティブ(Microsoft Azure中心)なアプリケーションの内製化を
お客様自身の手で実現できるよう技術支援・伴走を行っています。
弊社の長年のITインフラ基盤のノウハウとMicrosoft Azureに関する強みが評価され、
近年は生成AIアプリケーション拡張のご相談が急増。
エンタープライズ顧客の信頼拡大に伴い、AIを前提に開発プロセスを再設計し、
少人数でも内製を成立させるための提案・技術アドバイザリのニーズが拡がっています。
このニーズに応えるべく、「AI駆動開発コンサルタント」として、
提案~技術方針策定~プロジェクトリード~チームマネジメントまでを担う
コアメンバーを募集します。
▼配属予定の組織(ACS事業部)についての参考資料
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
・クラウドネイティブ内製化支援サービス
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/
■募集ポジション
ポジション名:AI駆動開発コンサルタント(リード/マネージャー候補)
配属:ACS事業部 SAT室 AI App推進チーム
チーム構成:10名(SL:2名 / メンバー:6名 / パートナー:2名)
■ミッション
・AI駆動開発の知見を活かし、顧客の内製化を実現できるためのプロセス設計と提案
・チームを率いて案件推進/ナレッジ標準化/人材育成を牽引
特徴
■マイクロソフトの最上位認定資格を2つ保有する "日本唯一" の企業で働ける
Microsoft Azureの以下領域において認定を受けており、インフラのみならず
Azure Kubernetes Service(AKS)をはじめとするクラウドネイティブ技術を活用した
アプリケーション開発における、AI活用・開発生産性向上にも注力しています。
<Specialization>
・Kubernetes on Microsoft Azure
・Accelerate Developer Productivity with Microsoft Azure
<Other>
・Digital & App Innovation (Azure)
・Data & AI (Azure)
■デファクトスタンダードになりつつある企業 とのパートナーシップ
以下企業の認定パートナーとして、コンサルやトレーニングを提供しています。
・[AI駆動開発領域] GitHub社
・[マルチクラウド時代のIaC領域] HashiCorp社
※HashiCorp Ambassadors2024、2025への選出者が在籍
■チームの雰囲気
<フルリモート>
地方在住が約半数。子育て中のメンバーも多く、育児参加への理解があります。
<高い心理的安全性>
部内全員で話し合い解決することを大切にしています。
<アウトプット文化>
勉強会/登壇/ブログなどを通じ、新しい技術を皆で学びアウトプットする文化があります。
<イベント等の参加補助あり>
外部コミュニティやKubeconなどイベント参加費等の補助があります。
<技術好きが多い>
技術で分からない内容をSlackで発信すると、メンバーが続々と集まって解決しています。
<各種コミュニケーションイベント>
朝会、定例会議体はもちろん、勉強会やWinSessionなど、任意参加できるイベントや
年1回の事業部キックオフ(オフライン)等も開催しています。
魅力ポイント
■新しい技術に対するインプット/アウトプット
最新のMicrosoft Azure技術(特にAI/データ分析関連)関連などについて、
常に技術情報をアップデートすることが可能
■新規事業系の顧客など不確実性に対応する主体性
アジャイル/DevOps/生成AIのような変化の速い技術において、
探索的かつ主体的な仕事の仕方が楽しめます
■リモート環境でのコミュニケーション
リモートワーク環境下において、適切なアウトプットでコミュニケーションを取り、
チームの一体感を醸成できます
備考
ACS事業部では選考前のカジュアル面談も受け付けています。
選考を検討する上でまずは話を聞いてみたいという方はぜひ以下からエントリーをお願いします。但し、ご経験などによってはご案内が出来ない場合がありますので予めご了承ください。
◎カジュアル面談エントリーフォーム
https://hrmos.co/pages/ap-com/jobs/1995036974487465984
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
AI App推進チームチームでは、以下のようなサービスを提供しております。
▼共創型アジャイルSIサービス for Microsoft Azure
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/agile-si-service/
■具体的には…
・顧客のプロダクト開発における方針の最適化の提案と実行支援
・開発者体験/開発生産性を高める施策の営み
・GitHub/Findy Team+などを利用した、AI駆動開発の推進
・上記サービスを提供するにあたってのチームのマネジメント
これをさらにブラッシュアップさせて、「AI駆動開発による内製化支援」としての
新たなサービスとして打ち出していきたいと考えており、その中心メンバーと
なっていただきたいと考えています。
■生成AI領域に関して
技術革新も日進月歩で行われており、そのすべてをキャッチアップしていることまでは
求めておらず、まずは業務にあわせて必要なベーススキルを組み立てていくことが
重要だと考えています。個々の技術については部署内でのサポートも行っています。
■募集背景
弊社ACS事業部 SAT室 AI App推進チーム では、AI駆動開発の知見を軸に、
クラウドネイティブ(Microsoft Azure中心)なアプリケーションの内製化を
お客様自身の手で実現できるよう技術支援・伴走を行っています。
弊社の長年のITインフラ基盤のノウハウとMicrosoft Azureに関する強みが評価され、
近年は生成AIアプリケーション拡張のご相談が急増。
エンタープライズ顧客の信頼拡大に伴い、AIを前提に開発プロセスを再設計し、
少人数でも内製を成立させるための提案・技術アドバイザリのニーズが拡がっています。
このニーズに応えるべく、「AI駆動開発コンサルタント」として、
提案~技術方針策定~プロジェクトリード~チームマネジメントまでを担う
コアメンバーを募集します。
▼配属予定の組織(ACS事業部)についての参考資料
・ACS事業部について
https://www.ap-com.co.jp/acs-cluturedeck/
・クラウドネイティブ内製化支援サービス
https://www.ap-com.co.jp/cloudnative/
■募集ポジション
ポジション名:AI駆動開発コンサルタント(リード/マネージャー候補)
配属:ACS事業部 SAT室 AI App推進チーム
チーム構成:10名(SL:2名 / メンバー:6名 / パートナー:2名)
■ミッション
・AI駆動開発の知見を活かし、顧客の内製化を実現できるためのプロセス設計と提案
・チームを率いて案件推進/ナレッジ標準化/人材育成を牽引
特徴
■マイクロソフトの最上位認定資格を2つ保有する "日本唯一" の企業で働ける
Microsoft Azureの以下領域において認定を受けており、インフラのみならず
Azure Kubernetes Service(AKS)をはじめとするクラウドネイティブ技術を活用した
アプリケーション開発における、AI活用・開発生産性向上にも注力しています。
<Specialization>
・Kubernetes on Microsoft Azure
・Accelerate Developer Productivity with Microsoft Azure
<Other>
・Digital & App Innovation (Azure)
・Data & AI (Azure)
■デファクトスタンダードになりつつある企業 とのパートナーシップ
以下企業の認定パートナーとして、コンサルやトレーニングを提供しています。
・[AI駆動開発領域] GitHub社
・[マルチクラウド時代のIaC領域] HashiCorp社
※HashiCorp Ambassadors2024、2025への選出者が在籍
■チームの雰囲気
<フルリモート>
地方在住が約半数。子育て中のメンバーも多く、育児参加への理解があります。
<高い心理的安全性>
部内全員で話し合い解決することを大切にしています。
<アウトプット文化>
勉強会/登壇/ブログなどを通じ、新しい技術を皆で学びアウトプットする文化があります。
<イベント等の参加補助あり>
外部コミュニティやKubeconなどイベント参加費等の補助があります。
<技術好きが多い>
技術で分からない内容をSlackで発信すると、メンバーが続々と集まって解決しています。
<各種コミュニケーションイベント>
朝会、定例会議体はもちろん、勉強会やWinSessionなど、任意参加できるイベントや
年1回の事業部キックオフ(オフライン)等も開催しています。
魅力ポイント
■新しい技術に対するインプット/アウトプット
最新のMicrosoft Azure技術(特にAI/データ分析関連)関連などについて、
常に技術情報をアップデートすることが可能
■新規事業系の顧客など不確実性に対応する主体性
アジャイル/DevOps/生成AIのような変化の速い技術において、
探索的かつ主体的な仕事の仕方が楽しめます
■リモート環境でのコミュニケーション
リモートワーク環境下において、適切なアウトプットでコミュニケーションを取り、
チームの一体感を醸成できます
備考
ACS事業部では選考前のカジュアル面談も受け付けています。
選考を検討する上でまずは話を聞いてみたいという方はぜひ以下からエントリーをお願いします。但し、ご経験などによってはご案内が出来ない場合がありますので予めご了承ください。
◎カジュアル面談エントリーフォーム
https://hrmos.co/pages/ap-com/jobs/1995036974487465984
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 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 | 32年 | 従業員数 | 500人 |
株式会社豆蔵
【フルリモート◎/受託開発/AIエンジニア】エンジニアを中心とした受託開発企業!働きやすさ◎ のリモートワーク求人
■お仕事内容
顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施
・AI/機械学習プロジェクトの企画・提案:顧客のニーズをヒアリングし、AI技術による解決策を提案します。
・システム設計・開発:開発したAIモデルを組み込んだシステム(Webアプリケーション、APIなど)の設計・開発を行います。
・PoC(概念実証)の実施:新規技術やアイデアの実現可能性を検証します。
・技術調査・研究:最新のAI技術やトレンドを常にキャッチアップし、社内へのナレッジ共有や新規事業創出に貢献します。
■事業概要
豆蔵デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。
当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。
また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施します。
■会社概要
▼技術と現場に強い「エンジニアのための会社」
株式会社豆蔵は、1999年設立の技術系コンサルティング会社です。
「技術者が創る、技術者のための会社」を掲げ、Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。
現在は、以下のような領域で幅広い支援を行っています:
・エンタープライズシステム開発(Java/C#/Python等)
・クラウドネイティブアプリケーション開発(AWS/Azure)
・アジャイル開発支援・要求開発コンサルティング
・生成AI・機械学習のPoC開発支援
・エンベデッド/ロボット・自動車領域の先端技術開発
・産業DX・データ利活用支援
・エンジニア育成・教育コンテンツの提供
2025年10月にはグループ4社の統合を経て新たな体制となり、Tier0.5戦略のもと、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。
■組織・環境
▼当社の強み・魅力
・日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
・ 顧客のソフトウェア・ファースト=内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
▼働きやすい環境
社員のほとんど (95% 以上) がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
(北海道、福岡県、三重県、大阪府、静岡県、栃木県在住の社員も在籍)
平均残業時間は 2024年度実績は5.61 時間、ライフワークバランスを両立できる環境です。
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
▼技術者ファーストな企業風土
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。
①コンサルタント、②エキスパート、③マネージメントの3つのキャリアを自分で選択できます。
また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
▼技術者としての圧倒的な成長スピード
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。
▼事業部の風土
事業部メンバー構成としては、20代後半~30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。
【業務の変更の範囲】
無
顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施
・AI/機械学習プロジェクトの企画・提案:顧客のニーズをヒアリングし、AI技術による解決策を提案します。
・システム設計・開発:開発したAIモデルを組み込んだシステム(Webアプリケーション、APIなど)の設計・開発を行います。
・PoC(概念実証)の実施:新規技術やアイデアの実現可能性を検証します。
・技術調査・研究:最新のAI技術やトレンドを常にキャッチアップし、社内へのナレッジ共有や新規事業創出に貢献します。
■事業概要
豆蔵デジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。
当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。
また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施します。
■会社概要
▼技術と現場に強い「エンジニアのための会社」
株式会社豆蔵は、1999年設立の技術系コンサルティング会社です。
「技術者が創る、技術者のための会社」を掲げ、Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。
現在は、以下のような領域で幅広い支援を行っています:
・エンタープライズシステム開発(Java/C#/Python等)
・クラウドネイティブアプリケーション開発(AWS/Azure)
・アジャイル開発支援・要求開発コンサルティング
・生成AI・機械学習のPoC開発支援
・エンベデッド/ロボット・自動車領域の先端技術開発
・産業DX・データ利活用支援
・エンジニア育成・教育コンテンツの提供
2025年10月にはグループ4社の統合を経て新たな体制となり、Tier0.5戦略のもと、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。
■組織・環境
▼当社の強み・魅力
・日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
・ 顧客のソフトウェア・ファースト=内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
▼働きやすい環境
社員のほとんど (95% 以上) がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
(北海道、福岡県、三重県、大阪府、静岡県、栃木県在住の社員も在籍)
平均残業時間は 2024年度実績は5.61 時間、ライフワークバランスを両立できる環境です。
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
▼技術者ファーストな企業風土
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。
①コンサルタント、②エキスパート、③マネージメントの3つのキャリアを自分で選択できます。
また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
▼技術者としての圧倒的な成長スピード
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。
▼事業部の風土
事業部メンバー構成としては、20代後半~30代前半が60%近く占めて若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も20%在籍し、外国人国籍の方も複数人在籍し多様な人材で構成されています。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 1,400 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ・コアタイム:9:00~18:00
・フレキシブルタイム:7:00~22:00
・標準労働時間:1日当たり8時間
※9:00~18:00の間で4時間稼働を前提とし、後は日々の都合に合わせて調整可能
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
1粒の知性がソフトウェアエンジニアリングを変える。これは豆蔵 設立以来のキーメッセージです。
豆蔵は、発注者側(ユーザー企業)と受注者側(開発側ベンダ)の両方の視点で先進的なコンサルティングを提供することが可能な複眼的IT企業です。豆蔵のコンサルティングチームから対象となる組織に1粒のソフトウェアの種が蒔かれ、コンサルと人材育成を通して、大事に育って組織に広がっていき、さらに種が蒔かれて横展開していく再帰的・自己生成的なプロセスを表しています。 豆蔵のコンサルティングの特長は、領域横断・世界標準・実践ノウハウの3つの基本コンサル力に対して、モデリングM(odeling)を加え、それらを人材育成・教育E(ducation)のチカラで組織的に掛け算するという意味の「(3+M)xE」で表される、以下の5つのポイントに集約されます。 [領域横断]エンタープライズ系と組込みエンジニアリング系の両方のスキルと経験をもっており、まさに現代のIoT時代のコンサルティングに相応しいといえます [世界標準]UMLやSysMLそしてドメイン駆動設計、アジャイルプロセス、モデルベース開発、システムズエンジニアリングなど世界標準の工学的な技術/手法/規格にもとづいて教育もプロジェクトも実施いたします [実践ノウハウ]そのうえで、豆蔵の実際のプロジェクトの経験にもとづいて実践的なノウハウを付けくわえて、より効果的なアーキテクチャとプロセスをご提供します [モデリングのM]上記3つの項目は、モデリングM(odeling)技術によって見える化・共有・自動化され、さまざまな業務ドメインと各種テクノロジーを結び付ける土台としてノウハウの蓄積・共有に貢献しています [教育のE]これら4つの項目を、教育トレーニングや実プロジェクト内でのコンサルティングとしてご提供するとともに、お客様の組織への着実な浸透を図るべく実践的かつ組織的な教育E(ducation)プロセスを効果的に回していきます |
||
| 設立年数 | 21年 | 従業員数 | 400人 |
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 |
36件中 11件~20件
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- RPA(UiPath)
- RPA(WinActor)
- Ruby on Rails
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- SAP
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- SQL
- SQL Server
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- Swift
- Symfony
- Tableau
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- Tresure Data
- TypeScript
- Unity
- VB
- VBA
- Vue.js
- WordPress
- Xamarin
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