Python×設立年数2〜10年のリモートワーク転職・求人情報一覧 -3ページ目
115件中 21件～30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MOCHIRON
【首都圏ハイブリッド～フルリモート／先端領域バックエンド開発SE／Webアプリケーション開発経験3年以上】先端領域×DX 急成長スタートアップSI｜フルリモート可｜大手プライム案件多数｜高単価案件 × 高還元率｜案件選択制 のリモートワーク求人
DX推進案件多数｜バックエンド開発SE募集
■お仕事内容
システム開発、ブロックチェーンシステム導入、AIを用いた開発など幅広い大手事業者向け
DX推進案件にて、要件定義や設計から、開発・運用まで一貫して携われるSEポジションの募集になります。
業務内容例
・クライアントとの上流設計・仕様策定支援
・システム設計（基本設計・詳細設計）および開発
・開発工程における課題抽出・改善提案
・運用・保守フェーズでの改修対応、機能追加
案件事例
・大手飲食チェーン ：システムへのAI機能導入支援/開発
・大手小売企業 ：物流システム構築支援
・金融機関向け ：ブロックチェーンシステムの導入（PoC、システム開発）
・自社受託開発 ：要件定義、コンサルティング
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円～UP！平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス！
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス、スペシャリストパスをご選択いただけます。
- マネジメントパス ：CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
- スペシャリストパス：専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
・SEをご経験頂いた後に、将来のキャリアプランと自社での期待とを総合的にすり合わせて選択を頂きます。
・案件もキャリアパスの一環での成長に寄り添えるような選択を営業と共に探してまいります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■お仕事内容
システム開発、ブロックチェーンシステム導入、AIを用いた開発など幅広い大手事業者向け
DX推進案件にて、要件定義や設計から、開発・運用まで一貫して携われるSEポジションの募集になります。
業務内容例
・クライアントとの上流設計・仕様策定支援
・システム設計（基本設計・詳細設計）および開発
・開発工程における課題抽出・改善提案
・運用・保守フェーズでの改修対応、機能追加
案件事例
・大手飲食チェーン ：システムへのAI機能導入支援/開発
・大手小売企業 ：物流システム構築支援
・金融機関向け ：ブロックチェーンシステムの導入（PoC、システム開発）
・自社受託開発 ：要件定義、コンサルティング
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円～UP！平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス！
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス、スペシャリストパスをご選択いただけます。
- マネジメントパス ：CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
- スペシャリストパス：専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
・SEをご経験頂いた後に、将来のキャリアプランと自社での期待とを総合的にすり合わせて選択を頂きます。
・案件もキャリアパスの一環での成長に寄り添えるような選択を営業と共に探してまいります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 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： 専門業務型裁量労働制
みなし労働時間：1日あたり8時間
※フレックス可
標準勤務時間帯：09:00-18:00
標準労働時間 ：8時間
休憩 ：1時間
コアタイム ：なし
※参画プロジェクトにより制限あり。
働き方： 裁量労働制 時間外労働の有無： 有（月平均0時間～10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
■ビジョン：
挑戦したい企業を一社でも多く支援する！をビジョンに技術／リソース不足で挑戦できない状況を打破する企業です。 私は一人では何もできないので、困った時に「もちろん！」と言って助けて貰えるととても嬉しいですし、そういう人間／企業でありたい思います。 時にはNO MOCHIRONなこともありますが、極力MOCHIRONの精神で、一社でも多くの企業を支援できるように励みます。 ■特徴： 株式会社MOCHIRONは、「技術/リソース不足で挑戦できない状況を打破する」ことを念頭に開発面で支援する受託開発のプロフェッショナル集団です。 WEB3や生成AIといった先端技術への支援の他、システム開発やソフトウェア開発など幅広く支援の間口を広げており、小回りの利くスピード感を強みに安定性をもって支援します。 ■協業・パートナー実績 - Web3開発支援実績： Web3／ゲーム関連 - XENO：Web3開発支援としてマーケットプレイスの追加開発および保守を実施 - Heavenly Guitars：NFTコントラクト開発支援＆Web3開発支援 - コインムスメ（Coinmusme）：Telegram上でのゲーム開発支援 - SNPIT Guild：Web3開発支援 |
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社MOCHIRON
【首都圏ハイブリッド～フルリモート／先端領域バックエンド開発SE（Python）／Pythonを用いた開発経験3年以上】先端領域×DX 急成長スタートアップSI｜フルリモート可｜大手プライム案件多数｜高単価案件 × 高還元率｜案件選択制 のリモートワーク求人
【Python】DX推進案件多数｜バックエンド開発SE募集
■お仕事内容
システム開発、ブロックチェーンシステム導入、AIを用いた開発など幅広い大手事業者向け
DX推進案件にて、要件定義や設計から、開発・運用まで一貫して携われるSEポジションの募集になります。
業務内容例
・クライアントとの上流設計・仕様策定支援
・システム設計（基本設計・詳細設計）および開発
・開発工程における課題抽出・改善提案
・運用・保守フェーズでの改修対応、機能追加
案件事例
・大手飲食チェーン ：システムへのAI機能導入支援/開発
・大手小売企業 ：物流システム構築支援
・金融機関向け ：ブロックチェーンシステムの導入（PoC、システム開発）
・自社受託開発 ：要件定義、コンサルティング
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円～UP！平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス！
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス、スペシャリストパスをご選択いただけます。
- マネジメントパス ：CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
- スペシャリストパス：専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
・SEをご経験頂いた後に、将来のキャリアプランと自社での期待とを総合的にすり合わせて選択を頂きます。
・案件もキャリアパスの一環での成長に寄り添えるような選択を営業と共に探してまいります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
■お仕事内容
システム開発、ブロックチェーンシステム導入、AIを用いた開発など幅広い大手事業者向け
DX推進案件にて、要件定義や設計から、開発・運用まで一貫して携われるSEポジションの募集になります。
業務内容例
・クライアントとの上流設計・仕様策定支援
・システム設計（基本設計・詳細設計）および開発
・開発工程における課題抽出・改善提案
・運用・保守フェーズでの改修対応、機能追加
案件事例
・大手飲食チェーン ：システムへのAI機能導入支援/開発
・大手小売企業 ：物流システム構築支援
・金融機関向け ：ブロックチェーンシステムの導入（PoC、システム開発）
・自社受託開発 ：要件定義、コンサルティング
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円～UP！平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス！
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス、スペシャリストパスをご選択いただけます。
- マネジメントパス ：CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
- スペシャリストパス：専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
・SEをご経験頂いた後に、将来のキャリアプランと自社での期待とを総合的にすり合わせて選択を頂きます。
・案件もキャリアパスの一環での成長に寄り添えるような選択を営業と共に探してまいります。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 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： 専門業務型裁量労働制
みなし労働時間：1日あたり8時間
※フレックス可
標準勤務時間帯：09:00-18:00
標準労働時間 ：8時間
休憩 ：1時間
コアタイム ：なし
※参画プロジェクトにより制限あり。
働き方： 裁量労働制 時間外労働の有無： 有（月平均0時間～10時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
■ビジョン：
挑戦したい企業を一社でも多く支援する！をビジョンに技術／リソース不足で挑戦できない状況を打破する企業です。 私は一人では何もできないので、困った時に「もちろん！」と言って助けて貰えるととても嬉しいですし、そういう人間／企業でありたい思います。 時にはNO MOCHIRONなこともありますが、極力MOCHIRONの精神で、一社でも多くの企業を支援できるように励みます。 ■特徴： 株式会社MOCHIRONは、「技術/リソース不足で挑戦できない状況を打破する」ことを念頭に開発面で支援する受託開発のプロフェッショナル集団です。 WEB3や生成AIといった先端技術への支援の他、システム開発やソフトウェア開発など幅広く支援の間口を広げており、小回りの利くスピード感を強みに安定性をもって支援します。 ■協業・パートナー実績 - Web3開発支援実績： Web3／ゲーム関連 - XENO：Web3開発支援としてマーケットプレイスの追加開発および保守を実施 - Heavenly Guitars：NFTコントラクト開発支援＆Web3開発支援 - コインムスメ（Coinmusme）：Telegram上でのゲーム開発支援 - SNPIT Guild：Web3開発支援 |
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社MOCHIRON
【首都圏ハイブリッド～フルリモート／AIサービス開発エンジニア（フルスタックエンジニア）／Webアプリ開発経験＋AWS設計・構築経験】先端領域×DX 急成長スタートアップSI｜フルリモート可｜大手プライム案件多数｜高単価案件 × 高還元率｜案件選択制 のリモートワーク求人
■お仕事内容
AI・Web・ブロックチェーンなど先端技術を活用し、
生成AI（ChatGPT/Claude/Gemini）、RAG、AIエージェント、音声認識などを用いた
自社/クライアント向けのAIサービス・Webアプリケーションを企画～設計～開発まで担うフルスタックエンジニアを募集します。
新規プロダクトの企画立案から技術選定、アーキテクチャ設計、PoC推進まで、
技術的な意思決定を主導しながら開発を進められる環境です。
業務内容例
・AIを活用した新規サービスやPoCの企画・要件定義
・LLM（ChatGPT/Claude/Gemini）を活用したAPI・Webアプリ開発
・AWS、Azure、Google Cloudを活用したインフラの設計・構築
・Webアプリ（Next.js / React）やバックエンド（Go / Ruby / Python）開発
開発プロダクト例
・社内システムチャットボット
・AI面接ボット
・営業効率推進マッチングツール
・SaaSのAIエージェント対応MPCサーバー
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円～UP！平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス！
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス ：CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
・スペシャリストパス：専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
AI・Web・ブロックチェーンなど先端技術を活用し、
生成AI（ChatGPT/Claude/Gemini）、RAG、AIエージェント、音声認識などを用いた
自社/クライアント向けのAIサービス・Webアプリケーションを企画～設計～開発まで担うフルスタックエンジニアを募集します。
新規プロダクトの企画立案から技術選定、アーキテクチャ設計、PoC推進まで、
技術的な意思決定を主導しながら開発を進められる環境です。
業務内容例
・AIを活用した新規サービスやPoCの企画・要件定義
・LLM（ChatGPT/Claude/Gemini）を活用したAPI・Webアプリ開発
・AWS、Azure、Google Cloudを活用したインフラの設計・構築
・Webアプリ（Next.js / React）やバックエンド（Go / Ruby / Python）開発
開発プロダクト例
・社内システムチャットボット
・AI面接ボット
・営業効率推進マッチングツール
・SaaSのAIエージェント対応MPCサーバー
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円～UP！平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス！
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス ：CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
・スペシャリストパス：専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 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： 専門業務型裁量労働制
みなし労働時間：1日あたり8時間
※フレックス可
標準勤務時間帯：09:00-18:00
標準労働時間 ：8時間
休憩 ：1時間
コアタイム ：なし
※参画プロジェクトにより制限あり。
働き方： 裁量労働制 時間外労働の有無： 有（月平均0時間～10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
■ビジョン：
挑戦したい企業を一社でも多く支援する！をビジョンに技術／リソース不足で挑戦できない状況を打破する企業です。 私は一人では何もできないので、困った時に「もちろん！」と言って助けて貰えるととても嬉しいですし、そういう人間／企業でありたい思います。 時にはNO MOCHIRONなこともありますが、極力MOCHIRONの精神で、一社でも多くの企業を支援できるように励みます。 ■特徴： 株式会社MOCHIRONは、「技術/リソース不足で挑戦できない状況を打破する」ことを念頭に開発面で支援する受託開発のプロフェッショナル集団です。 WEB3や生成AIといった先端技術への支援の他、システム開発やソフトウェア開発など幅広く支援の間口を広げており、小回りの利くスピード感を強みに安定性をもって支援します。 ■協業・パートナー実績 - Web3開発支援実績： Web3／ゲーム関連 - XENO：Web3開発支援としてマーケットプレイスの追加開発および保守を実施 - Heavenly Guitars：NFTコントラクト開発支援＆Web3開発支援 - コインムスメ（Coinmusme）：Telegram上でのゲーム開発支援 - SNPIT Guild：Web3開発支援 |
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社アークエッジ・スペース
【リモート◎/機械学習エンジニア】世界が注目！宇宙産業のスタートアップ企業でエンジニア★ のリモートワーク求人
【具体的な仕事内容】
・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発
・衛星画像の前処理や品質向上
・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築
【ポジションのメリット】
・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務にあたれること
・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること
・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること
・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること
・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を体験できること
・グローバルな業務に携われること（ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど）
【配属・カルチャー】
ソリューション・エコシステム事業本部 データソリューション部
プロダクト開発は、30歳前後の 3~4 名程度のチームで実施中
本ポジションでは、主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。
人工衛星の代表的なミッションの一つに地球観測があります。
衛星による地球観測はリモートセンシングと呼ばれる技術によって行われ、可視光を捉えたいわゆる衛星写真だけでなく、赤外線やSARによる電波などさまざまな波長の電磁波を撮影しています。
加えて、地球観測データはメタデータに地理空間や撮影した時刻なども含み、非常に複雑で膨大なものです。
とはいえ、基本的なデータ構造は画像と同じであり、一般的な画像処理の手法を適用することができます。
近年、衛星画像を活用したサービスは着々と増えてきています。
しかし、膨大な地球観測データのポテンシャルを十分に発揮できているとはいえません。
異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。
当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想に捉われず新たな衛星画像の活用方法を模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。
世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。
なお、宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不要です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・衛星画像を活用したソリューションのための機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発
・衛星画像の前処理や品質向上
・サービス提供に向けたデータパイプラインの構築
【ポジションのメリット】
・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務にあたれること
・超小型人工衛星特有の制約条件下で、チャレンジングなエンジニアリングに携われること
・衛星単機でなく複数機の衛星によるコンステレーションに関わるなど、地上・宇宙を跨いだ複雑なシステムに関われること
・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること
・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を体験できること
・グローバルな業務に携われること（ルワンダ・チリなどで使われるプロダクトの運用・開発や、NASA・ESA等の他国の宇宙開発機関との共同研究プロジェクトなど）
【配属・カルチャー】
ソリューション・エコシステム事業本部 データソリューション部
プロダクト開発は、30歳前後の 3~4 名程度のチームで実施中
本ポジションでは、主に衛星画像を対象とした機械学習モデルや画像処理アルゴリズムの開発を担当いただきます。
人工衛星の代表的なミッションの一つに地球観測があります。
衛星による地球観測はリモートセンシングと呼ばれる技術によって行われ、可視光を捉えたいわゆる衛星写真だけでなく、赤外線やSARによる電波などさまざまな波長の電磁波を撮影しています。
加えて、地球観測データはメタデータに地理空間や撮影した時刻なども含み、非常に複雑で膨大なものです。
とはいえ、基本的なデータ構造は画像と同じであり、一般的な画像処理の手法を適用することができます。
近年、衛星画像を活用したサービスは着々と増えてきています。
しかし、膨大な地球観測データのポテンシャルを十分に発揮できているとはいえません。
異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。
当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想に捉われず新たな衛星画像の活用方法を模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。
世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。
なお、宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不要です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,300 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 9年 | 従業員数 | 40人 |
株式会社アークエッジ・スペース
【リモート◎/バックエンドエンジニア】世界が注目！宇宙産業のスタートアップ企業でITスキルを活かして成長★ のリモートワーク求人
【具体的な仕事内容】
・Web GIS アプリケーション等のバックエンドの開発
・Web GIS 向けにデータを取得・加工するパイプラインの構築、タイル配信サーバの開発・運用
・衛星データ・地理空間情報を活用したビジネスの PoC の開発
【ポジションの魅力】
・実際の衛星データを活用したプロダクト開発や事業開発ができること
・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること
・グローバルな業務に携われること（ブラジルやパラグアイなどで使われるプロダクトの開発や、他国の宇宙開発機関や政府機関との共同研究プロジェクトなど）
・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を体験できること
・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務にあたれること
【配属・カルチャー】
リモートセンシング事業部、もしくは、コンピューティング基盤部
プロダクト開発は、30歳前後の 3~4 名程度のチームで実施中
本ポジションでは、主に衛星データと地理空間情報を活用した Web GIS アプリケーション等のバックエンドの開発を担当いただきます。
株式会社アークエッジ・スペースは、自社で衛星自体を開発するだけでなく、自社の衛星から生み出されるデータや、他社の衛星や、その他の地上デバイスから得られるデータ、既存のオープンデータを活用したプロダクトも開発しています。
近年、地球観測衛星によって取得された利用可能なデータはますます増加しています。
しかし、本来地球観測データを活かせるはずの農業や環境管理などに従事する方々（ユーザー）にとって、そもそも衛星データを取得すること自体が前提知識が必要であり難しく、さらには、仮にデータを入手できたとしても、その生データから必要な情報を抽出することは高い専門知識が要求され、ユーザーにとってはハードルが非常に高い状況です。
その結果、本来社会課題を解決するポテンシャルがある地球観測データをユーザーは十分活用できていません。
自らが衛星オペレーターでありながら、地球観測データありきではなく、ユーザーの視点で地球観測データを含む適切なデータを活用することで、様々な社会課題を解決することができると考えます。
異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。
そこで我々は、海洋における環境破壊の経過や、農地や森林管理に資する情報などを、エンドユーザーが直感的に理解できる形で提供し、これらの障壁を取り除くことを目指しています。
その中で、様々な課題に対して新しいプロダクトを創造し、ユーザーからのフィードバックを元に事業開発を進めることに重点をおいています。
本ポジションは、当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想を超えたエンドユーザーへの価値提供のアプローチを模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。
世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。
なお、宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不要です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・Web GIS アプリケーション等のバックエンドの開発
・Web GIS 向けにデータを取得・加工するパイプラインの構築、タイル配信サーバの開発・運用
・衛星データ・地理空間情報を活用したビジネスの PoC の開発
【ポジションの魅力】
・実際の衛星データを活用したプロダクト開発や事業開発ができること
・最先端の宇宙産業領域でソフトウェア技術を活かして働けること
・グローバルな業務に携われること（ブラジルやパラグアイなどで使われるプロダクトの開発や、他国の宇宙開発機関や政府機関との共同研究プロジェクトなど）
・経営陣と距離感の近いポジションで、宇宙ビジネスの最前線を体験できること
・衛星開発・運用からデータ活用まで自社で一貫して行うため、必要なデータから衛星設計へフィードバックできるなど、幅広い視点から業務にあたれること
【配属・カルチャー】
リモートセンシング事業部、もしくは、コンピューティング基盤部
プロダクト開発は、30歳前後の 3~4 名程度のチームで実施中
本ポジションでは、主に衛星データと地理空間情報を活用した Web GIS アプリケーション等のバックエンドの開発を担当いただきます。
株式会社アークエッジ・スペースは、自社で衛星自体を開発するだけでなく、自社の衛星から生み出されるデータや、他社の衛星や、その他の地上デバイスから得られるデータ、既存のオープンデータを活用したプロダクトも開発しています。
近年、地球観測衛星によって取得された利用可能なデータはますます増加しています。
しかし、本来地球観測データを活かせるはずの農業や環境管理などに従事する方々（ユーザー）にとって、そもそも衛星データを取得すること自体が前提知識が必要であり難しく、さらには、仮にデータを入手できたとしても、その生データから必要な情報を抽出することは高い専門知識が要求され、ユーザーにとってはハードルが非常に高い状況です。
その結果、本来社会課題を解決するポテンシャルがある地球観測データをユーザーは十分活用できていません。
自らが衛星オペレーターでありながら、地球観測データありきではなく、ユーザーの視点で地球観測データを含む適切なデータを活用することで、様々な社会課題を解決することができると考えます。
異なる衛星・センサのデータや IoT データなどの地上のデータと組み合わせたり、異なる国や地域、事業ドメインに適用したりすることで、これまでにないソリューションを生み出すことができる可能性があります。
そこで我々は、海洋における環境破壊の経過や、農地や森林管理に資する情報などを、エンドユーザーが直感的に理解できる形で提供し、これらの障壁を取り除くことを目指しています。
その中で、様々な課題に対して新しいプロダクトを創造し、ユーザーからのフィードバックを元に事業開発を進めることに重点をおいています。
本ポジションは、当社の人工衛星で得られるデータを活用することはもちろん、従来の発想を超えたエンドユーザーへの価値提供のアプローチを模索することで、グローバルな課題解決に大きく貢献し得るポジションです。
世界の宇宙ビジネスをともにリードして行きたいという方のご応募をお待ちしています。
なお、宇宙工学の知識は入社後に習得できるため不要です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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 | 9年 | 従業員数 | 40人 |
イグニション・ポイントフォース株式会社
【フルリモートok/システムエンジニア/関西拠点立ち上げ】自社製品・受託開発の開発エンジニア◇10年連続「働きがいのある会社」選出企業！ のリモートワーク求人
■募集背景
イグニション・ポイントフォースは、すべての業務や開発にAIを組み込み「AIセントリック」な会社へ進化することを目指しており、先端技術を活用したクライアントのDX/事業変革を、戦略策定から実装まで一気通貫で推進しています。
この度、西日本エリアのクライアントへの価値提供を強化するため、関西拠点（大阪）の立ち上げを担う中核メンバーとして、シニアシステムエンジニアを募集します。
多様な業界・プロジェクトで最先端技術や大規模開発を経験し、成長できる環境です
■概要
弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるシステムエンジニア）としてご活躍いただきます。
・Webアプリケーション、業務システム、モバイルアプリ等の設計・開発・運用
・クライアントとの要件定義、仕様調整、提案
・チーム内ミーティング、アジャイル開発推進
・システム保守・運用・改善
・新技術の調査・導入や開発プロセス改善
【プロジェクト例】
・大手企業向け業務システム開発（Java, Spring, AWS）
・スタートアップ新規サービスの立ち上げ（React, Node.js, GCP）
・モバイルアプリ開発（Swift, Kotlin）
・ChatGPTをはじめとする生成AIの実装や、DXソリューションの技術選定
【このポジションの魅力】
・自社プロダクトと受託開発の両方で、多様な技術スタック（例：AWS/React/Node.js）を習得可能
・VPoE（執行役員兼エンジニアリング責任者）と協働し、個人の志向に沿ったキャリア設計を実現
・100名規模の技術組織拡大フェーズで、アーキテクトやテックリードとしての成長機会が豊富
・新しいAIツールやフレームワークの導入、既存システムへのAI機能の組み込みなど、技術選定やアーキテクチャ設計にも裁量を持って関与可能
【弊社で実現できる働き方・魅力】
・VPoE（取締役兼エンジニアリング責任者）と協働で、技術特化型からマネジメント志向まで柔軟なキャリアプランを構築できます。
・1on1の時間などを設定し、キャリア～プライベートまでオープンコミュニケーションをとることもできます。
・「新ツール導入」「開発フロー刷新」など、技術選定から実装まで主体的に推進し、ChatGPTをはじめとする生成AIの実装案件にも参画できます。
・多様な開発手法（ウォーターフォール、アジャイル、スクラム等）をプロジェクトごとに選択できるため、幅広いプロジェクト管理経験を積み、柔軟なスキルアップが可能です。
・スピード感を持った事業推進に携われる環境があり、変化の激しい市場や先端技術を活用したプロジェクトで即戦力として活躍できます。
・クライアント企業のプロジェクトだけでなく、自社開発にも深く関わることができ、ご自身の意思やアイデアを形にしやすい環境です。
・「ゆたかな人生のきっかけを」を理念に掲げ、多様な職種（コンサルタント・エンジニア・デザイナー等）が協働し合うフラットな組織文化が根付いています。
・グループ全体が急成長フェーズにあり、主体的に組織成長を実感しながらキャリアを築くことができます。
・資格取得支援や書籍購入補助、社内勉強会など、自己成長を後押しする制度が充実しています。
・成果主義に基づいた評価制度が整っており、年功序列ではなく、実績・貢献度に応じて正当に還元される環境です。
・コアタイムなしのフルフレックス制度とリモートワークを導入しており、月平均残業時間は10～20時間と、ワークライフバランスを重視した柔軟な働き方が実現できます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
イグニション・ポイントフォースは、すべての業務や開発にAIを組み込み「AIセントリック」な会社へ進化することを目指しており、先端技術を活用したクライアントのDX/事業変革を、戦略策定から実装まで一気通貫で推進しています。
この度、西日本エリアのクライアントへの価値提供を強化するため、関西拠点（大阪）の立ち上げを担う中核メンバーとして、シニアシステムエンジニアを募集します。
多様な業界・プロジェクトで最先端技術や大規模開発を経験し、成長できる環境です
■概要
弊社が創発する新規事業の製品開発および、グループが受託するシステム開発におけるシステムエンジニア）としてご活躍いただきます。
・Webアプリケーション、業務システム、モバイルアプリ等の設計・開発・運用
・クライアントとの要件定義、仕様調整、提案
・チーム内ミーティング、アジャイル開発推進
・システム保守・運用・改善
・新技術の調査・導入や開発プロセス改善
【プロジェクト例】
・大手企業向け業務システム開発（Java, Spring, AWS）
・スタートアップ新規サービスの立ち上げ（React, Node.js, GCP）
・モバイルアプリ開発（Swift, Kotlin）
・ChatGPTをはじめとする生成AIの実装や、DXソリューションの技術選定
【このポジションの魅力】
・自社プロダクトと受託開発の両方で、多様な技術スタック（例：AWS/React/Node.js）を習得可能
・VPoE（執行役員兼エンジニアリング責任者）と協働し、個人の志向に沿ったキャリア設計を実現
・100名規模の技術組織拡大フェーズで、アーキテクトやテックリードとしての成長機会が豊富
・新しいAIツールやフレームワークの導入、既存システムへのAI機能の組み込みなど、技術選定やアーキテクチャ設計にも裁量を持って関与可能
【弊社で実現できる働き方・魅力】
・VPoE（取締役兼エンジニアリング責任者）と協働で、技術特化型からマネジメント志向まで柔軟なキャリアプランを構築できます。
・1on1の時間などを設定し、キャリア～プライベートまでオープンコミュニケーションをとることもできます。
・「新ツール導入」「開発フロー刷新」など、技術選定から実装まで主体的に推進し、ChatGPTをはじめとする生成AIの実装案件にも参画できます。
・多様な開発手法（ウォーターフォール、アジャイル、スクラム等）をプロジェクトごとに選択できるため、幅広いプロジェクト管理経験を積み、柔軟なスキルアップが可能です。
・スピード感を持った事業推進に携われる環境があり、変化の激しい市場や先端技術を活用したプロジェクトで即戦力として活躍できます。
・クライアント企業のプロジェクトだけでなく、自社開発にも深く関わることができ、ご自身の意思やアイデアを形にしやすい環境です。
・「ゆたかな人生のきっかけを」を理念に掲げ、多様な職種（コンサルタント・エンジニア・デザイナー等）が協働し合うフラットな組織文化が根付いています。
・グループ全体が急成長フェーズにあり、主体的に組織成長を実感しながらキャリアを築くことができます。
・資格取得支援や書籍購入補助、社内勉強会など、自己成長を後押しする制度が充実しています。
・成果主義に基づいた評価制度が整っており、年功序列ではなく、実績・貢献度に応じて正当に還元される環境です。
・コアタイムなしのフルフレックス制度とリモートワークを導入しており、月平均残業時間は10～20時間と、ワークライフバランスを重視した柔軟な働き方が実現できます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 400 〜 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 | 7年 | 従業員数 | 221人 |
115件中 21件～30件
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