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55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 |
株式会社ヒューマンテクノロジーズ
【フルリモート/デスクトップアプリ開発エンジニア/組み込み】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
当社が開発・提供しているクラウド勤怠管理システム「KING OF TIME」において、デスクトップ版タイムレコーダーの開発・運用に携わっていただきます。
ユーザー環境で動作し、各種認証端末と連携して打刻を行うデスクトップアプリケーションおよび周辺機器の開発・保守をご担当いただきます。
ご経験を活かしていただきながら、より多くのお客様に価値を提供できるプロダクトへと進化させていきたいと考えております。
■具体的な業務内容
・要件定義・設計・実装・テストの一貫した業務
∟要件定義から基本設計・詳細設計、実装、テストまで一気通貫で携わります。
上流から下流まで一貫して関わるため、技術選定や品質担保において幅広い経験を積むことが可能です。
※各種認証端末（ICカード、生体認証等）と連携するデスクトップアプリおよび周辺機器の開発が中心です。
・保守対応
∟社内のテクニカルサポートメンバーからあがる技術的課題に対し、状況把握・原因究明・修正対応を行います。
またサポートメンバーが吸い上げた「顧客の困りごと」や「改善要望」を定期的にキャッチアップし、次期アップデートや機能改善の企画に反映させていきます。
・社内外との調整業務
∟テクニカルサポートやQAなどの社内関係者や、協力会社と連携していきます。
協力会社に対しては、依頼内容の整理や進捗管理、成果物のレビュー等を行います。
社内外を横断したコミュニケーションを通じて、開発の品質とスピードを両立させています。
■募集背景
国内トップクラスのシェアを誇る「KING OF TIME」において、デスクトップ版の打刻アプリケーションはサービスの根幹を支える重要なプロダクトです。現在、生体認証をはじめとする新デバイスへの対応やシステムの安定化を加速させており、プロダクトをより強固なものへと進化させるフェーズにあります。
今回の募集では、単なる機能開発に留まらず、保守領域からプロダクトをアップデートしていく役割を重視しています。社内のテクニカルサポートと密に連携し、上がってくる技術的課題の原因究明や修正対応を行うとともに、現場が吸い上げた「顧客の困りごと」や改善要望をダイレクトにキャッチアップ。それらを次期アップデートや機能改善の企画へ反映させることで、ユーザーの利便性を自ら高めていくサイクルを主導していただきます。
「止まらないシステム」を守りながら、現場の声を確かな価値へと変え、プロダクトを主体的にリードしていただけるエンジニアを求めています。
■組織構成・雰囲気
協力会社含め、50名規模の組織です。複数チームに分かれており、1チームあたりプロパー社員5～6名前後+協力会社で構成されております。
◎コミュニケーション
チームごとに毎日定例MTGを実施しています。
その日のタスク共有とあわせて、意図的に雑談をすることを目的にチェックイントークというものを取り入れています。
自分の好きなことや近況報告、情報提供などテーマは自由な形でお話してもらい、
メンバーの相互理解を進めることやコミュニケーション活性化を図っています。
社内SNSとしてTeamsを導入しており、基本的なやり取りはこちらがメインになりますが、
エンジニアは雑談やヘルプ、コードレビューなどのために別途Slackも使用しています。
■ポジションの魅力
◎上流から下流まで一貫して携わることができる環境
仕様検討・設計・コーディング・テスト・運用までの全工程をチーム内で行います。単なる開発のみならず、要件定義などの上流工程から下流工程まで一気通貫で携わるポジションのため、エンジニアとして技術の幅を広げたい方に最適な環境です。
◎ユーザーの困りごとを解決し、実用性の高い機能を追求する
社内のテクニカルサポートと密に連携し、エスカレーションを通じて顧客のリアルな声を直接拾い上げることができます。ユーザーの悩みや意見を深く吸収し、それをダイレクトに製品改善や新機能へ反映させるサイクルを回せるため、自身の貢献が顧客満足に直結する手応えを感じられます。
◎大規模サービスならではの社会的影響力
国内トップクラスのシェアを誇る「KING OF TIME」は、導入社数6.7万社・ID数430万を超える大規模サービスです。日々の打刻という「止まることが許されない」基幹インフラを支える責任は重大ですが、その分、自身の手がけた開発や改善が社会に与えるインパクトを肌で感じられます。安定稼働と進化を両立させる、難易度の高いエンジニアリングに挑戦できる環境です。
◎フルリモート/フレックスの働きやすい環境
当社の開発者は「フルリモート/フレックス」での勤務となるため、柔軟性ある働き方を実現できます。また居住地についても日本国内であればOKです。北は北海道から南は沖縄まで従業員がおり、地方居住者率は昨年度29％となっております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
当社が開発・提供しているクラウド勤怠管理システム「KING OF TIME」において、デスクトップ版タイムレコーダーの開発・運用に携わっていただきます。
ユーザー環境で動作し、各種認証端末と連携して打刻を行うデスクトップアプリケーションおよび周辺機器の開発・保守をご担当いただきます。
ご経験を活かしていただきながら、より多くのお客様に価値を提供できるプロダクトへと進化させていきたいと考えております。
■具体的な業務内容
・要件定義・設計・実装・テストの一貫した業務
∟要件定義から基本設計・詳細設計、実装、テストまで一気通貫で携わります。
上流から下流まで一貫して関わるため、技術選定や品質担保において幅広い経験を積むことが可能です。
※各種認証端末（ICカード、生体認証等）と連携するデスクトップアプリおよび周辺機器の開発が中心です。
・保守対応
∟社内のテクニカルサポートメンバーからあがる技術的課題に対し、状況把握・原因究明・修正対応を行います。
またサポートメンバーが吸い上げた「顧客の困りごと」や「改善要望」を定期的にキャッチアップし、次期アップデートや機能改善の企画に反映させていきます。
・社内外との調整業務
∟テクニカルサポートやQAなどの社内関係者や、協力会社と連携していきます。
協力会社に対しては、依頼内容の整理や進捗管理、成果物のレビュー等を行います。
社内外を横断したコミュニケーションを通じて、開発の品質とスピードを両立させています。
■募集背景
国内トップクラスのシェアを誇る「KING OF TIME」において、デスクトップ版の打刻アプリケーションはサービスの根幹を支える重要なプロダクトです。現在、生体認証をはじめとする新デバイスへの対応やシステムの安定化を加速させており、プロダクトをより強固なものへと進化させるフェーズにあります。
今回の募集では、単なる機能開発に留まらず、保守領域からプロダクトをアップデートしていく役割を重視しています。社内のテクニカルサポートと密に連携し、上がってくる技術的課題の原因究明や修正対応を行うとともに、現場が吸い上げた「顧客の困りごと」や改善要望をダイレクトにキャッチアップ。それらを次期アップデートや機能改善の企画へ反映させることで、ユーザーの利便性を自ら高めていくサイクルを主導していただきます。
「止まらないシステム」を守りながら、現場の声を確かな価値へと変え、プロダクトを主体的にリードしていただけるエンジニアを求めています。
■組織構成・雰囲気
協力会社含め、50名規模の組織です。複数チームに分かれており、1チームあたりプロパー社員5～6名前後+協力会社で構成されております。
◎コミュニケーション
チームごとに毎日定例MTGを実施しています。
その日のタスク共有とあわせて、意図的に雑談をすることを目的にチェックイントークというものを取り入れています。
自分の好きなことや近況報告、情報提供などテーマは自由な形でお話してもらい、
メンバーの相互理解を進めることやコミュニケーション活性化を図っています。
社内SNSとしてTeamsを導入しており、基本的なやり取りはこちらがメインになりますが、
エンジニアは雑談やヘルプ、コードレビューなどのために別途Slackも使用しています。
■ポジションの魅力
◎上流から下流まで一貫して携わることができる環境
仕様検討・設計・コーディング・テスト・運用までの全工程をチーム内で行います。単なる開発のみならず、要件定義などの上流工程から下流工程まで一気通貫で携わるポジションのため、エンジニアとして技術の幅を広げたい方に最適な環境です。
◎ユーザーの困りごとを解決し、実用性の高い機能を追求する
社内のテクニカルサポートと密に連携し、エスカレーションを通じて顧客のリアルな声を直接拾い上げることができます。ユーザーの悩みや意見を深く吸収し、それをダイレクトに製品改善や新機能へ反映させるサイクルを回せるため、自身の貢献が顧客満足に直結する手応えを感じられます。
◎大規模サービスならではの社会的影響力
国内トップクラスのシェアを誇る「KING OF TIME」は、導入社数6.7万社・ID数430万を超える大規模サービスです。日々の打刻という「止まることが許されない」基幹インフラを支える責任は重大ですが、その分、自身の手がけた開発や改善が社会に与えるインパクトを肌で感じられます。安定稼働と進化を両立させる、難易度の高いエンジニアリングに挑戦できる環境です。
◎フルリモート/フレックスの働きやすい環境
当社の開発者は「フルリモート/フレックス」での勤務となるため、柔軟性ある働き方を実現できます。また居住地についても日本国内であればOKです。北は北海道から南は沖縄まで従業員がおり、地方居住者率は昨年度29％となっております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 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： 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 |
ＮＸＴｅｃｈ株式会社
【首都圏出社/クラウド・サーバ・ネットワーク】福利厚生充実/設計・構築経験を活かす！サーバ・ネットワークエンジニア募集 のリモートワーク求人
■事業内容
◎エンジニアリングサービス（SES）
◎システムサービス事業（システム開発、IT サービス）
◎デジタルサービス事業（IoT/AI サービス、組込み製品）
製造・金融・通信・公共系など様々なお取引先様に対し、経験に応じてシステム基盤やWeb アプリ等の開発、IT インフラ関連などの業務をお任せします。
エンドユーザーは通信キャリアや金融機関等の大手や官公庁が中心です。
自社開発、派遣、受託等、総合 IT ソリューション提供企業としてお客様のニーズにお応えします。
また、AIを中心とした新規事業にも積極的に取り組んでいます。
■業務概要
インフラエンジニアとして、システム基盤の設計、構築、運用保守を担当していただきます。
■業務詳細
・クラウド環境（AWS、Azure、GCP等）の提案、設計、構築、運用保守
・既存システムの移行（クラウドリフト、クラウドシフト、リフトアンドシフト）やネットワークインフラの最適化
・サーバー環境（Linux、Windows）の設計・構築、運用保守
・仮想化技術（VMware、Hyper-V 等）を活用したサーバー基盤構築や管理
・障害対応、セキュリティ管理、パフォーマンスチューニング、運用効率化の提案
・コンテナ技術（Docker、Kubernetes 等）の導入や自動化ツール（Terraform、CloudFormation 等）を活用した作業等
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
◎エンジニアリングサービス（SES）
◎システムサービス事業（システム開発、IT サービス）
◎デジタルサービス事業（IoT/AI サービス、組込み製品）
製造・金融・通信・公共系など様々なお取引先様に対し、経験に応じてシステム基盤やWeb アプリ等の開発、IT インフラ関連などの業務をお任せします。
エンドユーザーは通信キャリアや金融機関等の大手や官公庁が中心です。
自社開発、派遣、受託等、総合 IT ソリューション提供企業としてお客様のニーズにお応えします。
また、AIを中心とした新規事業にも積極的に取り組んでいます。
■業務概要
インフラエンジニアとして、システム基盤の設計、構築、運用保守を担当していただきます。
■業務詳細
・クラウド環境（AWS、Azure、GCP等）の提案、設計、構築、運用保守
・既存システムの移行（クラウドリフト、クラウドシフト、リフトアンドシフト）やネットワークインフラの最適化
・サーバー環境（Linux、Windows）の設計・構築、運用保守
・仮想化技術（VMware、Hyper-V 等）を活用したサーバー基盤構築や管理
・障害対応、セキュリティ管理、パフォーマンスチューニング、運用効率化の提案
・コンテナ技術（Docker、Kubernetes 等）の導入や自動化ツール（Terraform、CloudFormation 等）を活用した作業等
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 400 〜 700 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 | 333人 |
株式会社ＫＡＥＮ
【東京/週3リモート/プロダクトエンジニア】完全成果報酬型商談創出プラットフォーム「TAAAN（ターン）」/セールスインフラサービスアーリーステージのスタートアップ企業 のリモートワーク求人
▍会社概要
KAENはミッションである「時代を変える産業に火をつける」の元、主に商談獲得・人材採用領域で事業を展開しています。主力サービス「TAAAN」に加え、「UNIIINC.」、「Scout Base」の3つのサービスを提供しています。
それぞれの事業が"独立採算制"のもと、顧客の獲得やサービスの開発を行っており、自立型組織でありながら協力し合う文化を大切にし、組織全体での成長を追求しています。
▍KAENの開発組織について
事業成長に伴うあらゆる課題を解決していくため、事業目線を持ちながら実装をリードできるプロダクトエンジニアを募集します。
事業開発部門とも密に連携しながら、真の課題解決につながるプロダクト体験の創出を担っていただきます。
【ご参考記事】
激変する時代に製品づくりを任せたい開発者のあり方「プロダクトエンジニア」について
https://note.com/kazumicho/n/n2474e2d66e1f
▍開発組織の魅力
- 3プロダクト4エンジニアの少数精鋭チームこその裁量
- まだまだ提供価値を拡大していけるプロダクトフェーズ
- 事業 / ビジネス観点を養いながらエンジニアリングスキル向上ができる
- あらゆるAIツール費用の会社負担
- 社内での積極的なAI活用
▮お任せしたい役割／業務内容
- 3つのプロダクトのいずれかの開発
-要件定義、開発、QA、デリバリーまで一貫した開発
- 顧客起点でのアイデア創出、機能実装
- 現在進行している新規事業の検証
- 事業成長を阻害する社内プロセスのシステム化
- 少人数で最大限のアウトカムを出せる開発組織の構築・AI活用など
【業務の変更の範囲】
無
KAENはミッションである「時代を変える産業に火をつける」の元、主に商談獲得・人材採用領域で事業を展開しています。主力サービス「TAAAN」に加え、「UNIIINC.」、「Scout Base」の3つのサービスを提供しています。
それぞれの事業が"独立採算制"のもと、顧客の獲得やサービスの開発を行っており、自立型組織でありながら協力し合う文化を大切にし、組織全体での成長を追求しています。
▍KAENの開発組織について
事業成長に伴うあらゆる課題を解決していくため、事業目線を持ちながら実装をリードできるプロダクトエンジニアを募集します。
事業開発部門とも密に連携しながら、真の課題解決につながるプロダクト体験の創出を担っていただきます。
【ご参考記事】
激変する時代に製品づくりを任せたい開発者のあり方「プロダクトエンジニア」について
https://note.com/kazumicho/n/n2474e2d66e1f
▍開発組織の魅力
- 3プロダクト4エンジニアの少数精鋭チームこその裁量
- まだまだ提供価値を拡大していけるプロダクトフェーズ
- 事業 / ビジネス観点を養いながらエンジニアリングスキル向上ができる
- あらゆるAIツール費用の会社負担
- 社内での積極的なAI活用
▮お任せしたい役割／業務内容
- 3つのプロダクトのいずれかの開発
-要件定義、開発、QA、デリバリーまで一貫した開発
- 顧客起点でのアイデア創出、機能実装
- 現在進行している新規事業の検証
- 事業成長を阻害する社内プロセスのシステム化
- 少人数で最大限のアウトカムを出せる開発組織の構築・AI活用など
【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 |
株式会社KAENは、「時代を変える産業に火をつける」をミッションに掲げ、未来をより良く変えていく事業・サービスの成長を支援するスタートアップ企業です 。商談獲得プラットフォーム「TAAAN」の運営をはじめ、個人のつながりを活用したリファラル型商談獲得プラットフォーム「UNIIINC.」、 忙しい人事のためのAIスカウトサービス「Scout Base」、法人向けクラウド型パスワード管理サービス「パスクラ」など企業の成長を多方面から支援しています。
|
||
| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社インサイトテクノロジー
【ハイブリ/東京/フレックス/データベースエンジニア/DB設計～構築経験※保守・運用のみでも可】マルチDBで“技術の幅”が広がる。上流で価値を生む独立系プロ集団！ のリモートワーク求人
【募集背景】
事業が順調に成長している中、今後の事業拡大を一緒に行っていただける方を増員採用します。
【配属部署】
役員1名、部長2名、マネージャー4名、エキスパート3名、スタッフクラス20名超
【業務内容】
データベースエンジニアとして、導入時のデータベース設計・構築、導入後の保守まで技術者としてご担当いただきます。
またお客様の課題に対して、直接自身でキャッチアップができるため、エンジニアとして本質的な課題解決に向けた提案も可能です。
▼お客様のビジネス要件のヒアリング、環境の調査
▼最適なデータ管理のシステムアーキテクチャを設計、製品選定・評価など
▼DB設計構築、DB関連製品導入、データベース移行、データ統合など
▼環境：プロジェクトにより異なりますが、頻度は下記
oracle> SQL Server, PostgreSQL, AWS > Snowflake, Azure > OCI etc...（かなりいろんなものがあります）
多様な専門分野をもつ仲間(HW, クラウド, RDB, NoSQLや異なるデータソースの連携ツールなど) と相談しながらプロジェクトを推進します。
□プロジェクトについて
・業界不問：あらゆる業界でDBを用いているお客様が対象
・顧客：大手企業様が中心
・体制：１プロジェクトあたり2～4名がアサイン（DBエンジニア以外いない部署になります）
・期間：数か月～数年のものまでプロジェクトによって様々
・特色：契約上はコンサル企業や大手SIが間に入りますが、原則エンドユーザーと直接やり取りします。また、プロジェクトは2つ以上並行稼働することも多いです
【本ポジションの魅力】
□当社データベースエンジニアの特徴
・DB中心にキャリアを設計できる。
・特定のDBだけでなく、いろんなDB、DBの中でも多様な領域（すこしデータエンジニアも含め）の業務ができる。
・大手企業を含めクライアントへ直接提案できる
・30年にわたる安定した事業・顧客基盤があり安定している
・システム導入～トラブル対応をワンストップで対応できるため、ノウハウがたまりやすい
・プロフェッショナル揃いの部署で、しっかり学びながら切磋琢磨できる環境（DBエンジニアがこんなにたくさんいる環境はなかなかない）
・常駐や派遣はほとんど行わず、基本的に本社勤務（在宅勤務週2回まで）
・設計構築フェイズの案件が中心となるため、技術的に研鑽を積みやすい
・平均残業時間は15時間/月、フレックスが使いやすく、ワークライフバランスがいい
【会社概要】
インサイトテクノロジーはオラクルで技術書を書いていた小幡が1995年に創業した国産ソフトウェアメーカーです。現在でも国内屈指のDB技術プロ集団という側面を持ちながら、企業におけるデータの価値を最大化できるよう、データ利活用の統制を図り、データ活用推進を支える攻めと守りの両面のメリットをもたらすデータガバナンスソリューションを提供しています。技術力とトップシェア製品を武器に、日本を代表する企業群・官公庁中心に事業を絶賛拡大中の、知られざる優良企業です。
2023年AWS IVS partner of the year@日本 受賞
2025年AWS Design partner of the year@Asia Pacific 受賞
また、国内最大規模のDB技術カンファレンス「db tech showcase」を運営しており、世界中からデータ技術のエキスパートが講師として登壇し、毎年1,300名規模のエンジニアに来場いただき、DBエコシステムの運営者としても活動中です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業が順調に成長している中、今後の事業拡大を一緒に行っていただける方を増員採用します。
【配属部署】
役員1名、部長2名、マネージャー4名、エキスパート3名、スタッフクラス20名超
【業務内容】
データベースエンジニアとして、導入時のデータベース設計・構築、導入後の保守まで技術者としてご担当いただきます。
またお客様の課題に対して、直接自身でキャッチアップができるため、エンジニアとして本質的な課題解決に向けた提案も可能です。
▼お客様のビジネス要件のヒアリング、環境の調査
▼最適なデータ管理のシステムアーキテクチャを設計、製品選定・評価など
▼DB設計構築、DB関連製品導入、データベース移行、データ統合など
▼環境：プロジェクトにより異なりますが、頻度は下記
oracle> SQL Server, PostgreSQL, AWS > Snowflake, Azure > OCI etc...（かなりいろんなものがあります）
多様な専門分野をもつ仲間(HW, クラウド, RDB, NoSQLや異なるデータソースの連携ツールなど) と相談しながらプロジェクトを推進します。
□プロジェクトについて
・業界不問：あらゆる業界でDBを用いているお客様が対象
・顧客：大手企業様が中心
・体制：１プロジェクトあたり2～4名がアサイン（DBエンジニア以外いない部署になります）
・期間：数か月～数年のものまでプロジェクトによって様々
・特色：契約上はコンサル企業や大手SIが間に入りますが、原則エンドユーザーと直接やり取りします。また、プロジェクトは2つ以上並行稼働することも多いです
【本ポジションの魅力】
□当社データベースエンジニアの特徴
・DB中心にキャリアを設計できる。
・特定のDBだけでなく、いろんなDB、DBの中でも多様な領域（すこしデータエンジニアも含め）の業務ができる。
・大手企業を含めクライアントへ直接提案できる
・30年にわたる安定した事業・顧客基盤があり安定している
・システム導入～トラブル対応をワンストップで対応できるため、ノウハウがたまりやすい
・プロフェッショナル揃いの部署で、しっかり学びながら切磋琢磨できる環境（DBエンジニアがこんなにたくさんいる環境はなかなかない）
・常駐や派遣はほとんど行わず、基本的に本社勤務（在宅勤務週2回まで）
・設計構築フェイズの案件が中心となるため、技術的に研鑽を積みやすい
・平均残業時間は15時間/月、フレックスが使いやすく、ワークライフバランスがいい
【会社概要】
インサイトテクノロジーはオラクルで技術書を書いていた小幡が1995年に創業した国産ソフトウェアメーカーです。現在でも国内屈指のDB技術プロ集団という側面を持ちながら、企業におけるデータの価値を最大化できるよう、データ利活用の統制を図り、データ活用推進を支える攻めと守りの両面のメリットをもたらすデータガバナンスソリューションを提供しています。技術力とトップシェア製品を武器に、日本を代表する企業群・官公庁中心に事業を絶賛拡大中の、知られざる優良企業です。
2023年AWS IVS partner of the year@日本 受賞
2025年AWS Design partner of the year@Asia Pacific 受賞
また、国内最大規模のDB技術カンファレンス「db tech showcase」を運営しており、世界中からデータ技術のエキスパートが講師として登壇し、毎年1,300名規模のエンジニアに来場いただき、DBエコシステムの運営者としても活動中です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
└標準労働時間：9:00〜18:00
└フレキシブルタイム：5：00～22：00
└コアタイム：10：00～15：30
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10時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 32年 | 従業員数 | 100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NIS
【名古屋/ハイブリット/Webエンジニア】大手SIerアンダーで業務に取り組むWebエンジニア募集！ のリモートワーク求人
■業務内容
・プログラミング言語を用いたWebアプリケーションの開発
・サーバーサイドの設計・開発
・プロジェクトの進行管理や仕様策定
■会社概要
社名の由来は 『Network・Innovation・Service』 の頭文字をとっています。人と人とのつながりを大切に、技術革新を通じて、社会貢献をしたいという思いが込められています。
この考えに基づき、2024年2月に札幌事業所、同年8月に名古屋事業所を開設いたしました。
弊社はSES事業をメインで行っている企業ですが、その一方で質業向けPosレジシステムに続く自社製品を5年以内に実現させることを目標にしています。そのために社員全体のスキルアップと働きやすさ向上に取り組んでいます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・プログラミング言語を用いたWebアプリケーションの開発
・サーバーサイドの設計・開発
・プロジェクトの進行管理や仕様策定
■会社概要
社名の由来は 『Network・Innovation・Service』 の頭文字をとっています。人と人とのつながりを大切に、技術革新を通じて、社会貢献をしたいという思いが込められています。
この考えに基づき、2024年2月に札幌事業所、同年8月に名古屋事業所を開設いたしました。
弊社はSES事業をメインで行っている企業ですが、その一方で質業向けPosレジシステムに続く自社製品を5年以内に実現させることを目標にしています。そのために社員全体のスキルアップと働きやすさ向上に取り組んでいます。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 300 〜 600 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
■株式会社ＮＩＳの3つの事業柱
・自社製品開発：業界特化型の企画・開発から、業務形態に合わせたカスタマイズまで柔軟に対応しています。 ・SES事業：Webアプリ、業務システムからインフラ構築まで、幅広いプロジェクトで高い技術力を提供しています。 ・受託開発事業：基幹システムからWeb開発、ERPコンサルティングまで、企業の核心を支える開発を遂行しています。 ■会社の強み ・「質屋業界×POSレジシステム」市場でトップの導入実績 質屋スタッフの要望を形にし、今では小規模ながら全国展開している自社製品です。 ・同一顧客の案件に継続して携わり、改善・効率化を担う“長期伴走型SES” 顧客評価が高いのが弊社の特徴です。長期で参画するからこそ、スキルが身につき、馴染み、頼っていただいています。 |
||
| 設立年数 | 18年 | 従業員数 | 102人 |
55件中 11件～20件
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