PostgreSQL×自社サービス企業のリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
21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/AI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアAI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ◼︎勤務時間
フレックスタイム制
- コアタイム:なし
- フレキシブルタイム:5:00~22:00 ※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間 ※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/エンジニアリングマネージャー/エンジニアリングマネジメントの経験】自然言語処理や機械学習・深層学習などのアルゴリズムを研究開発し、それを社会実装する企業! のリモートワーク求人
業務内容
PKSHA Technologyは、エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理/機械学習/ディープラーニングを活用したテキスト・音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトを提供しています。
このポジションでは、エンジニアマネージャーとして各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を解決していただきます。
・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みづくりの設計と実行
・法人向けに提供している既存対話エンジンサービス開発のマネジメント
・機械学習モデルをコアとした新アプリケーション開発のマネジメント
・自社サービス間連携の促進
ポジションの魅力
・社会に広く流通するシステムの創造に携わる
開発したシステムは、社会にインパクトをもたらす大手企業を通して一般の方に広く使ってもらうことになります。
・多くの優秀なメンバー
社内には、深層学習技術の各分野やソフトウェア開発等それぞれの分野に精通したメンバーがおり、刺激も学びも多い環境です。また、日々のコミュニケーションを大切にしており雑談も多く、お互いのメンバーが気軽になんでも聞くことができる関係性を築いています。
例:Forbes 30 Under 30 ・Asia、IPA未踏、トップカンファレンス 採択者、助教、博士 、CTO経験者、元GAFAエンジニアなど
・エンジニアとしての成長
IOやコンピューティングリソースの制約がある中で、ロジックやアーキテクチャを自ら創造し改善することが求められ、非常に挑戦的な課題が数多くあります。
★エントランスブック
https://pksha.notion.site/Software-Engineer-Entrance-Book-242b8721424280378a8ffd13605c1491
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
PKSHA Technologyは、エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理/機械学習/ディープラーニングを活用したテキスト・音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトを提供しています。
このポジションでは、エンジニアマネージャーとして各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を解決していただきます。
・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みづくりの設計と実行
・法人向けに提供している既存対話エンジンサービス開発のマネジメント
・機械学習モデルをコアとした新アプリケーション開発のマネジメント
・自社サービス間連携の促進
ポジションの魅力
・社会に広く流通するシステムの創造に携わる
開発したシステムは、社会にインパクトをもたらす大手企業を通して一般の方に広く使ってもらうことになります。
・多くの優秀なメンバー
社内には、深層学習技術の各分野やソフトウェア開発等それぞれの分野に精通したメンバーがおり、刺激も学びも多い環境です。また、日々のコミュニケーションを大切にしており雑談も多く、お互いのメンバーが気軽になんでも聞くことができる関係性を築いています。
例:Forbes 30 Under 30 ・Asia、IPA未踏、トップカンファレンス 採択者、助教、博士 、CTO経験者、元GAFAエンジニアなど
・エンジニアとしての成長
IOやコンピューティングリソースの制約がある中で、ロジックやアーキテクチャを自ら創造し改善することが求められ、非常に挑戦的な課題が数多くあります。
★エントランスブック
https://pksha.notion.site/Software-Engineer-Entrance-Book-242b8721424280378a8ffd13605c1491
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
| 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 | |||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社Engineerforce
★【フルリモート/コンサルティング実務経験3年以上/ITコンサルタント/クライアントの経営課題を解決するためのコンサルティング⽀援】★IPO目指す★2030年迄に社員300名体制を計画★「エンジニアの生産性向上」や「業務の標準化」に強みを持つ企業として、業界の変革を牽引する企業 のリモートワーク求人
<業務詳細>
当社では、⾒積もりから経営改善を⾏うSaaSプロダクト「Engineerforce」をフラッグシップサービスに事業を展開しておりますが、2023年より、⾒積の領域に留まらずクライアントの課題解決をするため、「経営コンサルティング」の事業を新た
に⽴ち上げました。
現在、案件のお引き合いが⾮常に多く、需要が供給を上回る状況にあることから、チームの拡⼤を積極的に⾏っており、優秀な経営コンサルタントを採⽤し、クライアントの期待に応える準備を進めています。
今回は、プロジェクトにアサインしクライアントの経営課題を解決するためのコンサルティング⽀援を⾏っていただきます。
社内の事業シナジーを活かして、⾼付加価値のコンサルティングサービスを⽬指します。
<具体的な仕事内容>
・経営戦略の策定:クライアントの経営陣と協⼒して、ビジョン、ミッション、戦略的⽬標を明確にし、実現に向けた戦略の策定を⾏います。
・業績分析と改善提案:データ分析を通じて、クライアント企業の業績を評価し、業績改善のための具体的な提案を開発します。
・プロジェクトマネジメント:経営改⾰プロジェクトをリードし、プロジェクト計画の策定から実⾏、結果の評価までを担当します。
・市場調査と競争分析:市場動向と競合情報を収集し、クライアントに市場展望と競争戦略を提供します。
・クライアントサポート:クライアントとの密接なコミュニケーションを通じて、問題解決と戦略の実⾏を⽀援します。
【仕事の特色】
<企業の魅力>
「IT業界の非効率を解消する」をミッションとして掲げ、 ITエンジニアの見積もり工数の作成に関わる手間や負担を減らすためのツール「Engineerforce」の開発、お客様のシステム開発支援、経営コンサルティングを提供しており、エンジニアが最大限の力を発揮できるサービス・仕組みづくりの実現を目指しています。
■参考資料
・EO Tokyo Final DemodayにてEvolution賞を獲得
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000033.000068877.html
・SEEDエクステンションラウンドにて資金調達!累計調達額4,500万円へ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000018.000068877.html
<案件事例>
■クライアント例
SIer/ITベンダー/官公庁/情報通信会社/証券会社/⼈材メディア/⼤⼿電機メーカー/⼤⼿スポーツメーカー
■プロジェクト例
・新規事業創出に向けたマーケットリサーチ/ベンチマーキング
・事業戦略の策定⽀援(ビジネスモデル設計/M&A/アライアンス戦略/成⻑戦略/コスト構造改⾰)
・DX/BPR⽀援(顧客接点/オムニチャネル再設計/CRMオペレーション改⾰/調達・物流改⾰/技術オペレーション改⾰)
・IT戦略の策定やシステム導⼊⽀援(IoT‧AI戦略〜ITソリューション設計、RPA、BI、クラウド‧パッケージ、SAP)
・営業組織改⾰、営業伴⾛
<開発環境>
‧開発:AWS、Engineerforce、Figma
‧コミュニケーション:Google、slack、MetaLife
‧ナレッジ:Confulence
<配属予定チーム>
コンサルティング事業部への配属
部署メンバー:4名
参画案件や役割については1⼈ひとりのキャリアに寄り添い、相談しながら決定いたします。
・未経験者:上⻑によるフォロー体制構築可能(プライム案件から参画し、徐々に役割を拡げていくことが可能)
・経験者:経験のある領域、得意領域を⽪切りに、徐々にチャレンジしたい分野にも参画可能
<ポジションの魅力>
■得られるもの
・経験の深化と専⾨知識の強化
コンサルティング業務ではこれまでのコンサルティング経験とキャリアを活かしていただけるため、業務実⾏におけるハレーションを最⼩限に抑えつつ、経験の深化
が可能です。また、多種多様なプロジェクト遂⾏により、業界専⾨知識を広範に習得し、幅広い業界で活躍できる将来のキャリア基盤を形成することが可能です。
・⾃社プロダクトの企画‧開発の機会
当社への参画により、既存の⾃社プロダクト「Engineerforce」の企画‧開発に参加し、⼿触り感をもってプロダクトを創造するという経験が可能です。
また、従来の枠にとらわれず、参画メンバーのアイデアを形にし、新たなプロダクト開発を⾏い市場に送り出す挑戦にも携わっていただきたいと考えており、事業会社ならではの
⽐較的稀有な挑戦‧成⻑の機会を提供します。
・経営者層としてのキャリアの広がり
VCから資⾦調達を⾏いながらスピード感を持って事業を作っていくスタートアップの「経営アジェンダ」へ参加することができます。
経営戦略、MVVの実⾏、ファイナンス、⼈材獲得‧育成、新規事業、アライアンス戦略などの経営課題に関与し、新たなキャリアを構築することが可能です。
また、ベンチャーサミットや展⽰会、社外交流会などの機会が多く、全国の経営者とのネットワークを築くチャンスがあります。
<職場環境>
・フルリモート(プロジェクトにより変動あり)
・資格取得、研修費⽤補助などコンサルタントとしてのスキルアップ⽀援
・社内勉強会を実施し、最新の知識やトレンドを学び、共有する場を提供
【仕事内容(変更の範囲)】
※採用した職種でご勤務いただきますが、ご本人のご希望などを踏まえて
職種や業務が変更になることはあるかとおもいます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
当社では、⾒積もりから経営改善を⾏うSaaSプロダクト「Engineerforce」をフラッグシップサービスに事業を展開しておりますが、2023年より、⾒積の領域に留まらずクライアントの課題解決をするため、「経営コンサルティング」の事業を新た
に⽴ち上げました。
現在、案件のお引き合いが⾮常に多く、需要が供給を上回る状況にあることから、チームの拡⼤を積極的に⾏っており、優秀な経営コンサルタントを採⽤し、クライアントの期待に応える準備を進めています。
今回は、プロジェクトにアサインしクライアントの経営課題を解決するためのコンサルティング⽀援を⾏っていただきます。
社内の事業シナジーを活かして、⾼付加価値のコンサルティングサービスを⽬指します。
<具体的な仕事内容>
・経営戦略の策定:クライアントの経営陣と協⼒して、ビジョン、ミッション、戦略的⽬標を明確にし、実現に向けた戦略の策定を⾏います。
・業績分析と改善提案:データ分析を通じて、クライアント企業の業績を評価し、業績改善のための具体的な提案を開発します。
・プロジェクトマネジメント:経営改⾰プロジェクトをリードし、プロジェクト計画の策定から実⾏、結果の評価までを担当します。
・市場調査と競争分析:市場動向と競合情報を収集し、クライアントに市場展望と競争戦略を提供します。
・クライアントサポート:クライアントとの密接なコミュニケーションを通じて、問題解決と戦略の実⾏を⽀援します。
【仕事の特色】
<企業の魅力>
「IT業界の非効率を解消する」をミッションとして掲げ、 ITエンジニアの見積もり工数の作成に関わる手間や負担を減らすためのツール「Engineerforce」の開発、お客様のシステム開発支援、経営コンサルティングを提供しており、エンジニアが最大限の力を発揮できるサービス・仕組みづくりの実現を目指しています。
■参考資料
・EO Tokyo Final DemodayにてEvolution賞を獲得
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000033.000068877.html
・SEEDエクステンションラウンドにて資金調達!累計調達額4,500万円へ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000018.000068877.html
<案件事例>
■クライアント例
SIer/ITベンダー/官公庁/情報通信会社/証券会社/⼈材メディア/⼤⼿電機メーカー/⼤⼿スポーツメーカー
■プロジェクト例
・新規事業創出に向けたマーケットリサーチ/ベンチマーキング
・事業戦略の策定⽀援(ビジネスモデル設計/M&A/アライアンス戦略/成⻑戦略/コスト構造改⾰)
・DX/BPR⽀援(顧客接点/オムニチャネル再設計/CRMオペレーション改⾰/調達・物流改⾰/技術オペレーション改⾰)
・IT戦略の策定やシステム導⼊⽀援(IoT‧AI戦略〜ITソリューション設計、RPA、BI、クラウド‧パッケージ、SAP)
・営業組織改⾰、営業伴⾛
<開発環境>
‧開発:AWS、Engineerforce、Figma
‧コミュニケーション:Google、slack、MetaLife
‧ナレッジ:Confulence
<配属予定チーム>
コンサルティング事業部への配属
部署メンバー:4名
参画案件や役割については1⼈ひとりのキャリアに寄り添い、相談しながら決定いたします。
・未経験者:上⻑によるフォロー体制構築可能(プライム案件から参画し、徐々に役割を拡げていくことが可能)
・経験者:経験のある領域、得意領域を⽪切りに、徐々にチャレンジしたい分野にも参画可能
<ポジションの魅力>
■得られるもの
・経験の深化と専⾨知識の強化
コンサルティング業務ではこれまでのコンサルティング経験とキャリアを活かしていただけるため、業務実⾏におけるハレーションを最⼩限に抑えつつ、経験の深化
が可能です。また、多種多様なプロジェクト遂⾏により、業界専⾨知識を広範に習得し、幅広い業界で活躍できる将来のキャリア基盤を形成することが可能です。
・⾃社プロダクトの企画‧開発の機会
当社への参画により、既存の⾃社プロダクト「Engineerforce」の企画‧開発に参加し、⼿触り感をもってプロダクトを創造するという経験が可能です。
また、従来の枠にとらわれず、参画メンバーのアイデアを形にし、新たなプロダクト開発を⾏い市場に送り出す挑戦にも携わっていただきたいと考えており、事業会社ならではの
⽐較的稀有な挑戦‧成⻑の機会を提供します。
・経営者層としてのキャリアの広がり
VCから資⾦調達を⾏いながらスピード感を持って事業を作っていくスタートアップの「経営アジェンダ」へ参加することができます。
経営戦略、MVVの実⾏、ファイナンス、⼈材獲得‧育成、新規事業、アライアンス戦略などの経営課題に関与し、新たなキャリアを構築することが可能です。
また、ベンチャーサミットや展⽰会、社外交流会などの機会が多く、全国の経営者とのネットワークを築くチャンスがあります。
<職場環境>
・フルリモート(プロジェクトにより変動あり)
・資格取得、研修費⽤補助などコンサルタントとしてのスキルアップ⽀援
・社内勉強会を実施し、最新の知識やトレンドを学び、共有する場を提供
【仕事内容(変更の範囲)】
※採用した職種でご勤務いただきますが、ご本人のご希望などを踏まえて
職種や業務が変更になることはあるかとおもいます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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 | |||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 50人 |
株式会社Engineerforce
★【フルリモート/開発経験3年以上/開発エンジニア(インフラ、フロント、バックエンド)/Java,PHP,Python,Ruby,Go,JavaScript,TypeScript,AWS】★IPO目指す★2030年迄に社員300名体制を計画★「エンジニアの生産性向上」や「業務の標準化」に強みを持つ企業として、業界の変革を牽引する企業 のリモートワーク求人
<業務詳細>
当社では、見積もりから経営改善を行うSaaSプロダクト「Engineerforce」をフラッグシップサービスに事業を展開しておりますが、2023年より、見積の領域に留まらずクライアントの課題解決をするため、「システム開発」の事業を新たに立ち上げました。
現在、直受けのプライム案件のお引き合いが増えており、需要が供給を上回る状況にあることから、チームの拡大を積極的に行っており、優秀なエンジニアを採用し、クライアントの期待に応える準備を進めています。
受託開発の形態で、プロジェクトにアサインし、クライアントの課題を解決するためのエンジニアサービスを提供していただきます。
<具体的な仕事内容>
・システム開発:クライアントのニーズに合わせたシステム開発に携わります。
Webアプリやモバイルアプリ、業務システム、業務効率化ツール、データベースなどの開発に従事します。
・上流工程:ビジネスプロセスの設計や運用設計に参加し、クライアントの課題を理解して最適なソリューションを提案します。
要件定義の作成において、クライアントとのコミュニケーションを重視しながら、ニーズを把握した上で的確な要件を明確にしていきます。
・ITコンサルティング:ITを活用した新たなビジネスの創出に取り組みます。
クライアントのビジョンに対して、最適なIT戦略を立案し、新しいビジネスチャンスを見出します。ITソリューションの提案では、先進的な技術トレンドを把握し、クライアントに対して革新的な解決策を提供します。
【仕事の特色】
<当社で働く魅力点>
①フルリモートという働き方を実現しつつも、着実に技術力や上流力等幅広いスキルの成長が可能な環境です。
注目のスタートアップ企業にも選ばれており、全社員がテッキーな考えを持たれております。
また、代表も富士ソフト社で働かれていた経験があり、エンジニアとしてもレベルの高い経験をされています。
開発だけでなく、ロードマップの策定、企画立案、事業サイドとの折衝なども行えるため、上流の経験や、「どのようにいいものを作っていくか」といったフェーズから携われます。
②全社的な志向性としては、『顧客に提供するサービスには妥協しない』という思いを持っており、より満足してもらえるように技術力を高める動きをとっているため、相対的にエンジニアの市場価値も高めやすい環境です。
モダンな環境下での開発も可能で、アジャイルなどの手法も取り入れているため、着実に技術力を伸ばすことができます。
また、若手でも意欲のある方であれば早期にPMのキャリアを積むことも可能で、安定企業ではありつつも、ご自身のスキルや市場価値を早期に伸ばすこともできます。
マネジメントコースだけでなく、技術スペシャリストのキャリアもあります。
キャリアはエンジニアの求める理想に基づいてステップの策定がされます。
元エンジニアの代表やレベルの高いCTOなどが直接マネジメントしてくれる環境下なので、より社内にマッチした行動と考え方が伝わると思います。
また、メンバー対リーダーの人数比も多すぎるということがないため、大手SES、Sierと比べてマイクロマネジメントができることも強みです。
「どのようにいいものを作っていくか」といったフェーズから携わることも可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
当社では、見積もりから経営改善を行うSaaSプロダクト「Engineerforce」をフラッグシップサービスに事業を展開しておりますが、2023年より、見積の領域に留まらずクライアントの課題解決をするため、「システム開発」の事業を新たに立ち上げました。
現在、直受けのプライム案件のお引き合いが増えており、需要が供給を上回る状況にあることから、チームの拡大を積極的に行っており、優秀なエンジニアを採用し、クライアントの期待に応える準備を進めています。
受託開発の形態で、プロジェクトにアサインし、クライアントの課題を解決するためのエンジニアサービスを提供していただきます。
<具体的な仕事内容>
・システム開発:クライアントのニーズに合わせたシステム開発に携わります。
Webアプリやモバイルアプリ、業務システム、業務効率化ツール、データベースなどの開発に従事します。
・上流工程:ビジネスプロセスの設計や運用設計に参加し、クライアントの課題を理解して最適なソリューションを提案します。
要件定義の作成において、クライアントとのコミュニケーションを重視しながら、ニーズを把握した上で的確な要件を明確にしていきます。
・ITコンサルティング:ITを活用した新たなビジネスの創出に取り組みます。
クライアントのビジョンに対して、最適なIT戦略を立案し、新しいビジネスチャンスを見出します。ITソリューションの提案では、先進的な技術トレンドを把握し、クライアントに対して革新的な解決策を提供します。
【仕事の特色】
<当社で働く魅力点>
①フルリモートという働き方を実現しつつも、着実に技術力や上流力等幅広いスキルの成長が可能な環境です。
注目のスタートアップ企業にも選ばれており、全社員がテッキーな考えを持たれております。
また、代表も富士ソフト社で働かれていた経験があり、エンジニアとしてもレベルの高い経験をされています。
開発だけでなく、ロードマップの策定、企画立案、事業サイドとの折衝なども行えるため、上流の経験や、「どのようにいいものを作っていくか」といったフェーズから携われます。
②全社的な志向性としては、『顧客に提供するサービスには妥協しない』という思いを持っており、より満足してもらえるように技術力を高める動きをとっているため、相対的にエンジニアの市場価値も高めやすい環境です。
モダンな環境下での開発も可能で、アジャイルなどの手法も取り入れているため、着実に技術力を伸ばすことができます。
また、若手でも意欲のある方であれば早期にPMのキャリアを積むことも可能で、安定企業ではありつつも、ご自身のスキルや市場価値を早期に伸ばすこともできます。
マネジメントコースだけでなく、技術スペシャリストのキャリアもあります。
キャリアはエンジニアの求める理想に基づいてステップの策定がされます。
元エンジニアの代表やレベルの高いCTOなどが直接マネジメントしてくれる環境下なので、より社内にマッチした行動と考え方が伝わると思います。
また、メンバー対リーダーの人数比も多すぎるということがないため、大手SES、Sierと比べてマイクロマネジメントができることも強みです。
「どのようにいいものを作っていくか」といったフェーズから携わることも可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 500 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 50人 |
株式会社PKSHA Technology
【ハイブリ/東京/webフレームワークを使用した3年以上の開発経験/ソフトウエアエンジニア】自然言語処理や機械学習・深層学習などのアルゴリズムを研究開発し、それを社会実装する企業で、ソフトウエアエンジニア【AI SaaS】募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
PKSHA Technologyでは、コミュニケーション領域の社会課題を解決するため、多岐に渡る大手企業に複数のSaaSプロダクトを提供しております。
このポジションでは、自然言語処理及びAI等を利用した下記SaaSプロダクトの開発を行っていただきます
【プロダクト例】
▼PKSHA Chatbot / Voicebot
・国内シェアNo.1、エンタープライズ中心に100社以上に導入されているチャットボット、ボイスボットツール
▼PKSHA FAQ
・FAQの作成・公開・評価からお問い合わせ対応管理までをワンストップで実現するサポートソリューション
▼PKSHA Speech Insight
・独自開発の音声認識AIと対話分析AIを搭載した、コンタクトセンター向けオペレーターサポートツール
▼PKSHA AI Helpdesk
・社内問い合わせや商品及び技術情報の問い合わせに従業員の業務をサポートするAIヘルプデスク
・マイクロソフトからの表彰も
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000115.000022705.html
※弊社ホームページにて詳細をご確認いただけます。
https://www.pkshatech.com/business/product/
■ポジションの魅力
・出自を問わず熱意のあるメンバーと共に、裁量の大きい環境で働くことができる
・最先端の技術を用いたプロダクトに携わり、今まで解決されてこなかった課題を解決することができる
・PKSHAグループのもつシナジーを活かしながら、プロダクトのアップデートや新規事業の創出に関わることができる
・数多くの挑戦的な課題解決に携わることで、エンジニアとして非連続な成長をすることができる
■参考記事
▼「技術領域」と「関わる業界」の二軸から広げられるキャリアパスの可能性と学びの質量
https://voice.pkshatech.com/n/n09b6aa85a97b
▼ソリューションとプロダクトの乗算で生まれたプロダクト「PKSHA Speech Insight」の可能性
https://voice.pkshatech.com/n/n4f248ee1bc96
▼自ら課題を見つけて手を動かす――裁量ある環境で気付けたPKSHAの「働きやすさ」
https://voice.pkshatech.com/n/nd4cc230274e2
■参考/社員のバックグラウンド
・ビジネス
外資系戦略・総合コンサルティングファーム、海外トップMBA、起業・経営経験者、GAFA、AIベンチャー、大手商社、大手メーカーなど
・エンジニア
Forbes 30 Under 30 - Asia、IPA未踏、Kaggle Grand Master、トップカンファレンス採択者、助教、博士、CTO経験者、海外トップMBA、GAFAなど
◎人とソフトウエアが共進化する社会へ
「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、社会課題を解決する多様なAIおよびAIエージェントを提供しています。
これらを、金融・製造・教育といった各業界に最適化した<AIソリューション>として、
また、「PKSHA AI ヘルプデスク」「PKSHA Chat Agent」「PKSHA 面接コパイロット」など、汎用性の高い<AI SaaS>として展開することで、
未来の働き方を支援し、人とソフトウエアが共に進化する社会を実現していきます。
★エントランスブック
https://pksha.notion.site/Software-Engineer-Entrance-Book-242b8721424280378a8ffd13605c1491
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
PKSHA Technologyでは、コミュニケーション領域の社会課題を解決するため、多岐に渡る大手企業に複数のSaaSプロダクトを提供しております。
このポジションでは、自然言語処理及びAI等を利用した下記SaaSプロダクトの開発を行っていただきます
【プロダクト例】
▼PKSHA Chatbot / Voicebot
・国内シェアNo.1、エンタープライズ中心に100社以上に導入されているチャットボット、ボイスボットツール
▼PKSHA FAQ
・FAQの作成・公開・評価からお問い合わせ対応管理までをワンストップで実現するサポートソリューション
▼PKSHA Speech Insight
・独自開発の音声認識AIと対話分析AIを搭載した、コンタクトセンター向けオペレーターサポートツール
▼PKSHA AI Helpdesk
・社内問い合わせや商品及び技術情報の問い合わせに従業員の業務をサポートするAIヘルプデスク
・マイクロソフトからの表彰も
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000115.000022705.html
※弊社ホームページにて詳細をご確認いただけます。
https://www.pkshatech.com/business/product/
■ポジションの魅力
・出自を問わず熱意のあるメンバーと共に、裁量の大きい環境で働くことができる
・最先端の技術を用いたプロダクトに携わり、今まで解決されてこなかった課題を解決することができる
・PKSHAグループのもつシナジーを活かしながら、プロダクトのアップデートや新規事業の創出に関わることができる
・数多くの挑戦的な課題解決に携わることで、エンジニアとして非連続な成長をすることができる
■参考記事
▼「技術領域」と「関わる業界」の二軸から広げられるキャリアパスの可能性と学びの質量
https://voice.pkshatech.com/n/n09b6aa85a97b
▼ソリューションとプロダクトの乗算で生まれたプロダクト「PKSHA Speech Insight」の可能性
https://voice.pkshatech.com/n/n4f248ee1bc96
▼自ら課題を見つけて手を動かす――裁量ある環境で気付けたPKSHAの「働きやすさ」
https://voice.pkshatech.com/n/nd4cc230274e2
■参考/社員のバックグラウンド
・ビジネス
外資系戦略・総合コンサルティングファーム、海外トップMBA、起業・経営経験者、GAFA、AIベンチャー、大手商社、大手メーカーなど
・エンジニア
Forbes 30 Under 30 - Asia、IPA未踏、Kaggle Grand Master、トップカンファレンス採択者、助教、博士、CTO経験者、海外トップMBA、GAFAなど
◎人とソフトウエアが共進化する社会へ
「未来のソフトウエアを形にする」というミッションのもと、社会課題を解決する多様なAIおよびAIエージェントを提供しています。
これらを、金融・製造・教育といった各業界に最適化した<AIソリューション>として、
また、「PKSHA AI ヘルプデスク」「PKSHA Chat Agent」「PKSHA 面接コパイロット」など、汎用性の高い<AI SaaS>として展開することで、
未来の働き方を支援し、人とソフトウエアが共に進化する社会を実現していきます。
★エントランスブック
https://pksha.notion.site/Software-Engineer-Entrance-Book-242b8721424280378a8ffd13605c1491
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲の業務
| 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 | |||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 200人 |
ユニファ株式会社
【正社員/東京/リモート可】エンジニア組織の生産性を最大化/保育園業務支援×SaaS/土日祝休み/エンジニアリングマネージャー募集! のリモートワーク求人
ユニファでは「家族の幸せを生み出すあたらしい社会インフラを世界中で創り出す」というパーパスの元、保育の現場を支えるためのパートナーとなるべく事業を展開しております。
保育施設向け総合ICTサービスである「ルクミー」は、提供する機能も増え、多くの保育施設に導入いただいておりますが、今後さらに領域を拡大し、かつ安定したプロダクトを提供するために、エンジニア組織の拡大と強化が必要となります。
エンジニアリングマネージャーとしてエンジニア組織の生産性とアウトプットを最大化し、プロダクトの成長をリードする役割を担っていただきます。
家族のための新しい社会インフラを創造する B2B/B2B2C事業において、エンジニアリングマネージャーは部署間の「結節点」となり、パーパスとビジョンをチームに浸透させ、組織のアウトプットを高めていくことが期待されています。
そのために技術チームのパフォーマンスを最大化し、健全で成長志向の強い組織を築いていただくことを期待しております。
また、プロダクトマネージャー、デザイナー、QAなど他職種のチームと連携し、ルクミーを始めとする自社プロダクトの開発プロジェクトを推進することを期待しております。
下記情報もご参照ください。
会社紹介資料(開発チーム版)
https://speakerdeck.com/unifa_dev/unifa-inc-information-for-dev-team
CTOの赤沼さんに聞いた、今後のユニファの開発について
https://www.wantedly.com/companies/unifa-e/post_articles/510983
開発者ブログ
https://tech.unifa-e.com/
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
保育施設向け総合ICTサービスである「ルクミー」は、提供する機能も増え、多くの保育施設に導入いただいておりますが、今後さらに領域を拡大し、かつ安定したプロダクトを提供するために、エンジニア組織の拡大と強化が必要となります。
エンジニアリングマネージャーとしてエンジニア組織の生産性とアウトプットを最大化し、プロダクトの成長をリードする役割を担っていただきます。
家族のための新しい社会インフラを創造する B2B/B2B2C事業において、エンジニアリングマネージャーは部署間の「結節点」となり、パーパスとビジョンをチームに浸透させ、組織のアウトプットを高めていくことが期待されています。
そのために技術チームのパフォーマンスを最大化し、健全で成長志向の強い組織を築いていただくことを期待しております。
また、プロダクトマネージャー、デザイナー、QAなど他職種のチームと連携し、ルクミーを始めとする自社プロダクトの開発プロジェクトを推進することを期待しております。
下記情報もご参照ください。
会社紹介資料(開発チーム版)
https://speakerdeck.com/unifa_dev/unifa-inc-information-for-dev-team
CTOの赤沼さんに聞いた、今後のユニファの開発について
https://www.wantedly.com/companies/unifa-e/post_articles/510983
開発者ブログ
https://tech.unifa-e.com/
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 400 〜 750 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
保育・育児関連の社会課題を解決することを目指す“Childcare-Tech”領域のスタートアップで、「家族の幸せを生み出す あたらしい社会インフラを 世界中で創り出す」を存在意義に、IoTやAIを活用した保育支援デバイスの開発およびサービスを提供しています。
|
||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 222人 |
トランス・コスモス株式会社
【正社員/関西圏フルリモ/自社サービス】デジタルメディアに関わる幅広いサービスを展開する企業 のリモートワーク求人
各種チャットチャネルやツール、DBをつなぎ、企業と顧客との様々なコミュニケーションを実現するプラットフォーム開発に携わって頂きます。
【業務内容】
①要件定義を基にした設計業務
②基本設計、詳細設計を基にしたプログラム開発業務
③顧客との会議やメール等での要件確認のためのコミュニケーション
④協力会社、オフショア等の開発メンバーとの協業
【詳細】
当社のメッセージングプラットフォーム開発は他のマーケティング会社やSIerにもできないマーケティング視点からの大規模なシステム構築を行うポジションを確立しつつあります。 デジタルマーケティング領域というなかで、お客様の企業・サービスの認知、サイト誘導、感動、興味喚起、記憶、(購入)欲求、(購入)アクション、アフターフォローによるファン化、再購入、購入体験、サービス体験を重ねることによるエバンジェリスト(伝道師)化をWEBだけではなく、SNSをはじめとしたメッセージングプラットフォームにて実現しています。 近年では体制のグローバル化を進めているほか、 スマホ・タブレット・公式アプリ(企業向けエンタメアプリ)実績も多数あり、 時代のニーズに合わせた体制・業務範囲の拡大も特徴のひとつです。
■マーケティングテクノロジー統括部とは お客様企業のtwitterやFacebook、LINEなどのSNSを利用したマーケティング活動を、 企画から運用まで、ワンストップで提供しています。 上記に付随して、お客様企業のサポートサイト(FAQサイト等)を支援するサービスも行っており、 例えば、PCに関するFAQサイトの場合、今のコンテンツを分析・精査し、実際にサイト情報を更新したりしています。
■ビジネスプラットフォーム部について Chat bot、AI、などを活用したシステム企画、開発、サービス提供と、 有人によるコンシェルジュ対応(オペレーション業務)を2つの柱とし、 ワンストップで展開している部門です。 なお、システム担当領域においては、 将来的にはSE→PL→PMへのキャリアアップ、若手の育成など マネジメント業務に携わる機会も多くあり、 素養・志向があれば早い段階でお任せしたいと考えております。
【業務の変更の範囲】
会社が定める業務
【業務内容】
①要件定義を基にした設計業務
②基本設計、詳細設計を基にしたプログラム開発業務
③顧客との会議やメール等での要件確認のためのコミュニケーション
④協力会社、オフショア等の開発メンバーとの協業
【詳細】
当社のメッセージングプラットフォーム開発は他のマーケティング会社やSIerにもできないマーケティング視点からの大規模なシステム構築を行うポジションを確立しつつあります。 デジタルマーケティング領域というなかで、お客様の企業・サービスの認知、サイト誘導、感動、興味喚起、記憶、(購入)欲求、(購入)アクション、アフターフォローによるファン化、再購入、購入体験、サービス体験を重ねることによるエバンジェリスト(伝道師)化をWEBだけではなく、SNSをはじめとしたメッセージングプラットフォームにて実現しています。 近年では体制のグローバル化を進めているほか、 スマホ・タブレット・公式アプリ(企業向けエンタメアプリ)実績も多数あり、 時代のニーズに合わせた体制・業務範囲の拡大も特徴のひとつです。
■マーケティングテクノロジー統括部とは お客様企業のtwitterやFacebook、LINEなどのSNSを利用したマーケティング活動を、 企画から運用まで、ワンストップで提供しています。 上記に付随して、お客様企業のサポートサイト(FAQサイト等)を支援するサービスも行っており、 例えば、PCに関するFAQサイトの場合、今のコンテンツを分析・精査し、実際にサイト情報を更新したりしています。
■ビジネスプラットフォーム部について Chat bot、AI、などを活用したシステム企画、開発、サービス提供と、 有人によるコンシェルジュ対応(オペレーション業務)を2つの柱とし、 ワンストップで展開している部門です。 なお、システム担当領域においては、 将来的にはSE→PL→PMへのキャリアアップ、若手の育成など マネジメント業務に携わる機会も多くあり、 素養・志向があれば早い段階でお任せしたいと考えております。
【業務の変更の範囲】
会社が定める業務
| 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 | |||
| 企業概要 |
デジタルメディアに関わる幅広いサービスを展開し、お客様企業のプロモーションやビジネス課題の解決をトータルに支援します。 お客様企業のEC事業戦略やブランド戦略に合わせて、世界48の国と地域にワンストップサービスを提供しています。
|
||
| 設立年数 | 42年 | 従業員数 | 16,791人 |
21件中 11件~20件
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