Python×年収1200万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧
144件中 1件~10件
株式会社Finatextホールディングス
【地方フルリモート/バックエンドエンジニア/静的型付け言語での開発経験+AWS等のクラウド上での簡単なインフラ構築経験】「金融をサービスとして再発明する」をミッションに掲げ、AI時代の金融インフラを提供する企業 のリモートワーク求人
■Finatextグループとは
Finatextグループは、「金融をサービスとして再発明する」をミッションに掲げ、AI時代の金融インフラを提供する企業グループです。
金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービスの参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。 金融サービスのあるべき姿をユーザー視点から見直し、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する「株式会社Finatext」、データAIサービスとデータAIソリューションの「株式会社ナウキャスト」、証券ビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラス」、次世代型デジタル保険の「スマートプラス少額短期保険株式会社」、クレジットビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラスクレジット」といった事業会社を擁しており、多様な事業に携われる機会がございます。
■提供しているソリューションに関して
現在、日本の多くの金融機関は、レガシーで重厚長大なシステムによって、デジタルな顧客体験を最適化するような改善が行えないという課題を抱えています。 こういった課題を抱える日本の金融システムを、モダンな環境(オンプレミス→クラウド)、技術(Go/コンテナ)、設計(モノリス→マイクロサービス)を使って作り直しています。 スタートアップながら、三菱UFJフィナンシャル・グループ、大和証券、MS&AD、日本生命などの日本を代表する企業とインフラ領域で協業し、高い評価を得ております。
■Finatextが提供しているプロダクト事例
すべての事業、サービスにおいてAIネイティブ化を進めています。
FintechSHIFT
Money Canvas:三菱UFJ銀行が提供する資産運用プラットフォームの開発支援
Finstage リーズアシスト
対話型AIを活用した、金融商品販売特化の集客代行サービス。集客リスト提供のほか、対話型AIのホワイトラベルも提供。
Finstage マネーコンシェルジュ
ライフプランシミュレーションをコア機能に営業担当者が顧客へのパーソナライズされた資産運用提案を実現するAI支援サービス
Data・Data AI Solution
店舗開発者の出店業務支援「DataLens店舗開発」
POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス
データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
Brokerage(証券)
証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」
地域金融機関やIFA向けの包括的な投資一任ビジネスプラットフォーム「Digital Wealth Manager」
InsurTech(保険)
保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」
赤ちゃんとママのための妊娠保険「母子保険はぐ」
旅行・会食などのキャンセル料を補償する「キャンセル保険」
Credit(クレジット)
クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」
クレジットライセンス取得サポートサービス
クレジットBPOサービス
Crestエンベデッドファイナンスサービス
■具体的な業務内容
金融インフラ(証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」/ 保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」/ クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」)もしくは生成AI×データ活用のSaaSプロダクト(投資・不動産・業務支援領域)でのサーバー/インフラサイドの開発
上記プラットフォーム上に乗せるアプリのサーバー/インフラサイドの仕様設計、開発、運用・保守
■開発チームについて
https://finatext.notion.site/finatext/Finatext-cd4ff36fb8bd4aa78a7835565c655396
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
Finatextグループは、「金融をサービスとして再発明する」をミッションに掲げ、AI時代の金融インフラを提供する企業グループです。
金融のDXを推進し、非金融事業者の金融サービスの参入障壁を下げることで、金融がもっと暮らしに寄り添う世の中の実現を目指しています。 金融サービスのあるべき姿をユーザー視点から見直し、パートナー事業者と共に新しい金融サービスを開発する「株式会社Finatext」、データAIサービスとデータAIソリューションの「株式会社ナウキャスト」、証券ビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラス」、次世代型デジタル保険の「スマートプラス少額短期保険株式会社」、クレジットビジネスプラットフォームを提供する「株式会社スマートプラスクレジット」といった事業会社を擁しており、多様な事業に携われる機会がございます。
■提供しているソリューションに関して
現在、日本の多くの金融機関は、レガシーで重厚長大なシステムによって、デジタルな顧客体験を最適化するような改善が行えないという課題を抱えています。 こういった課題を抱える日本の金融システムを、モダンな環境(オンプレミス→クラウド)、技術(Go/コンテナ)、設計(モノリス→マイクロサービス)を使って作り直しています。 スタートアップながら、三菱UFJフィナンシャル・グループ、大和証券、MS&AD、日本生命などの日本を代表する企業とインフラ領域で協業し、高い評価を得ております。
■Finatextが提供しているプロダクト事例
すべての事業、サービスにおいてAIネイティブ化を進めています。
FintechSHIFT
Money Canvas:三菱UFJ銀行が提供する資産運用プラットフォームの開発支援
Finstage リーズアシスト
対話型AIを活用した、金融商品販売特化の集客代行サービス。集客リスト提供のほか、対話型AIのホワイトラベルも提供。
Finstage マネーコンシェルジュ
ライフプランシミュレーションをコア機能に営業担当者が顧客へのパーソナライズされた資産運用提案を実現するAI支援サービス
Data・Data AI Solution
店舗開発者の出店業務支援「DataLens店舗開発」
POSデータやクレカデータを用いた機関投資家向けの分析サービス「AlternaData」
JCBカードの決済データを用いた業界別消費動向指標「JCB消費NOW」
日経POSデータを用いた日次物価指数「日経CPINow」
HRogの求人広告データを用いた募集賃金指数・求人数指数「HRog賃金Now」
商業不動産を対象にデータ活用・DXを支援するサービス
データと生成AIを軸に企業のDX推進を支援するソリューションサービス
Brokerage(証券)
証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」
地域金融機関やIFA向けの包括的な投資一任ビジネスプラットフォーム「Digital Wealth Manager」
InsurTech(保険)
保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」
赤ちゃんとママのための妊娠保険「母子保険はぐ」
旅行・会食などのキャンセル料を補償する「キャンセル保険」
Credit(クレジット)
クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」
クレジットライセンス取得サポートサービス
クレジットBPOサービス
Crestエンベデッドファイナンスサービス
■具体的な業務内容
金融インフラ(証券ビジネスプラットフォーム「BaaS」/ 保険ビジネスプラットフォーム「Inspire」/ クレジットビジネスプラットフォーム「Crest」)もしくは生成AI×データ活用のSaaSプロダクト(投資・不動産・業務支援領域)でのサーバー/インフラサイドの開発
上記プラットフォーム上に乗せるアプリのサーバー/インフラサイドの仕様設計、開発、運用・保守
■開発チームについて
https://finatext.notion.site/finatext/Finatext-cd4ff36fb8bd4aa78a7835565c655396
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 594 〜 1,350 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Finatext(Finatext Ltd.)は、金融サービスの開発やビックデータ解析を手掛けるベンチャー企業だ。設立は2013年12月で、台湾、ベトナム、イギリス、スリランカでも事業を展開しております。
グループとして3つの事業を展開し、Finatext(フィナテキスト)はその中核としてリテール向けモバイルサービスや投資関連アルゴリズムなどを提供しております。累計200万DLを越える投資コミュニティアプリの開発・運営も行っております。2016年8月に経営統合したNowcast(ナウキャスト)は、機関投資家向けにビッグデータ解析サービスを提供しております。2017年3月に設立された新しい証券会社、Smartplus(スマートプラス)では、次世代証券プラットフォームの確立と、個人投資家がそれぞれのライフシーンで投資を行うことができるモバイル事業を行っております。 |
||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 324人 |
株式会社ログラス
【首都圏ハイブリッド/Webアプリケーションエンジニア(営業領域 LLM新規プロダクト)/ 技術的意思決定および推進をリードしたご経験】「営業向けAIソリューション」の1人目の正社員エンジニアとして、 技術的オーナーシップを持ち、プロダクト開発の全プロセスをリードいただきます。 のリモートワーク求人
■お仕事内容
「良い景気を作ろう。」というミッションの実現に向けて、「営業人材の不足・属人化された営業プロセス・IT化の遅れ」といった、
日本の営業組織が抱える課題を解決するソリューションとして「営業向けAIソリューション」を開発しています。
(事業の詳細はカジュアル面談時にお伝えいたします。)
「日本の営業活動を創造し、企業の持続的成長を加速させる」をプロダクトビジョンとして掲げ、営業の新たなスタンダードを創っていきます。
この「営業向けAIソリューション」の1人目の正社員エンジニアとして、
技術的オーナーシップを持ち、プロダクト開発の全プロセスをリードいただきます。
具体的なミッションは、PdMと連携してディスカバリーからデリバリーまでを担い、
将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計、開発プロセスの改善、
そしてプロダクトを通じた事業成果の最大化を推進することです。
業務内容
・アーキテクチャ設計・技術選定のリード
将来のスケールとプロダクトの継続的な成長を支えるアーキテクチャの設計と技術的意思決定
・LLMを活用したコア機能の設計・実装
プロダクトの核となる、マルチモーダルなデータを活用したプロンプト・コンテキストエンジニアリングの設計と実装
Kotlin(バックエンド)× Next.js(フロントエンド)での継続的な機能開発
・開発プロセス全体のオーナーシップ
開発チーム全体の生産性向上とアウトプットスピードの高速化をリード
・PdMとのディスカバリー(要求整理・仕様検討・要件定義)
事業戦略やビジネス要求を深く理解し、PdMと二人三脚で「顧客の本質的な課題は何か?」を探索
・技術品質の担保と向上
コードレビュー、パフォーマンス最適化、技術的負債の解消を推進
■募集背景
ログラスは現在、新規事業として「営業向けAIソリューション」の開発を推進中です。
2025年9月に初期顧客へ向けてクローズドリリースをしています。
すでに顧客が着実に増え始めており、プロダクトが事業成長の原動力となるため「顧客にとってのコア価値」を深く追求・検証するフェーズにあります。
これまで開発は外部パートナーとPdMが中心でしたが、事業の本格化に伴い開発体制の内製化とスピードアップが経営課題となっています。
そこで、技術的意思決定を担い、開発の内製化をリードする「1人目の正社員エンジニア」を募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
「良い景気を作ろう。」というミッションの実現に向けて、「営業人材の不足・属人化された営業プロセス・IT化の遅れ」といった、
日本の営業組織が抱える課題を解決するソリューションとして「営業向けAIソリューション」を開発しています。
(事業の詳細はカジュアル面談時にお伝えいたします。)
「日本の営業活動を創造し、企業の持続的成長を加速させる」をプロダクトビジョンとして掲げ、営業の新たなスタンダードを創っていきます。
この「営業向けAIソリューション」の1人目の正社員エンジニアとして、
技術的オーナーシップを持ち、プロダクト開発の全プロセスをリードいただきます。
具体的なミッションは、PdMと連携してディスカバリーからデリバリーまでを担い、
将来のスケールと保守性を見据えたアーキテクチャ設計、開発プロセスの改善、
そしてプロダクトを通じた事業成果の最大化を推進することです。
業務内容
・アーキテクチャ設計・技術選定のリード
将来のスケールとプロダクトの継続的な成長を支えるアーキテクチャの設計と技術的意思決定
・LLMを活用したコア機能の設計・実装
プロダクトの核となる、マルチモーダルなデータを活用したプロンプト・コンテキストエンジニアリングの設計と実装
Kotlin(バックエンド)× Next.js(フロントエンド)での継続的な機能開発
・開発プロセス全体のオーナーシップ
開発チーム全体の生産性向上とアウトプットスピードの高速化をリード
・PdMとのディスカバリー(要求整理・仕様検討・要件定義)
事業戦略やビジネス要求を深く理解し、PdMと二人三脚で「顧客の本質的な課題は何か?」を探索
・技術品質の担保と向上
コードレビュー、パフォーマンス最適化、技術的負債の解消を推進
■募集背景
ログラスは現在、新規事業として「営業向けAIソリューション」の開発を推進中です。
2025年9月に初期顧客へ向けてクローズドリリースをしています。
すでに顧客が着実に増え始めており、プロダクトが事業成長の原動力となるため「顧客にとってのコア価値」を深く追求・検証するフェーズにあります。
これまで開発は外部パートナーとPdMが中心でしたが、事業の本格化に伴い開発体制の内製化とスピードアップが経営課題となっています。
そこで、技術的意思決定を担い、開発の内製化をリードする「1人目の正社員エンジニア」を募集します。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 700 〜 2,000 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:10時~15時
フレキシブルタイム:07:00~22:00
標準労働時間:10時~19時 (休憩時間:1時間)
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0時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
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| 企業概要 |
株式会社ログラスは「良い景気を作ろう。」をミッションに、企業経営の根幹をなす経営管理・予実管理領域のDXと高度化に取り組んでいます。
クラウド経営管理システムLoglassにより、あらゆる企業の経営における意思決定をより良いものにし、顧客の企業価値向上と社会全体の「良い景気」の実現にチャレンジしています。 ログラスでは、個人・組織が飛躍的に成長するために、以下の6つバリューを設けています。 Feed Forward すべての行動は、未来への前進のために。 But We Go どんな壁でも、必ず越える。 Fail Fast 爆速で挑戦し、失敗から学ぶ。 Moon Shot 夢を掲げる。高みへ挑む。 Customer Win お客様と、ともに勝利する。 Clean Fight 正々堂々と、闘う。 「良い景気を作ろう。」という壮大なミッションへ共感し、バリューを体現いただける方の参画をお待ちしております。 |
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| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 344人 |
株式会社Works Human Intelligence
【大阪フルリモート/フルスタックエンジニア】生成AIの活用やプロトタイピングで次世代の人事テクノロジーへ挑戦するフルスタックエンジニア募集中! のリモートワーク求人
■お仕事内容
<生成AIの活用やプロトタイピングで次世代の人事テクノロジーへ挑戦するフルスタックエンジニア募集中!>
Works Human Intelligenceのミッションは「複雑化、多様化する社会課題を、人の知恵を結集し解決することで「はたらく」を楽しくする」ことです。
WHIは大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の開発・販売・サポートの他、HR関連サービスの提供を行っています。
「COMPANY」は、人事管理、給与計算、勤怠管理、タレントマネジメント等人事にまつわる業務領域を広くカバーしており、約1,200法人グループへの導入実績を持つ、ERP市場人事・給与業務分野シェアNo.1※の製品です。
※2022年度 ERP市場 - 人事・給与業務分野:ベンダー別売上金額シェア
出典:ITR「ITR Market View:ERP市場2024」
20年以上続く人事給与や労務アプリの他に、近年ではタレントマネジメント、エンゲージメントなど新たな領域にも進出しており、グループで約2000人が在籍する大企業でありながら、0からアプリケーションを生み出す機会も多くあり、
スタートアップのような開発スピードと自由度を持つ部門でフルスタックエンジニアとしての成長に繋がります!
本ポジションの所属部署は研究開発部門として、先端技術の研究・開発に取り組んでいます。
立ち上げ当初は30名規模でしたが、現在は倍以上まで成長しました。
世の中の技術トレンドをリサーチし、生成AIやブロックチェーンといった新技術の研究開発を行い、それを製品に活かしていきます。
そのためにAI研究やプロトタイピングなど、複数のグループが連携しながらプロジェクトを進めています。
【参考記事URL】
https://findy-code.io/pick-up/interviews/whi-engineer2
【職務内容】
まずはプレーヤーとして業務していただきます。
その後適正やご希望に応じてマネジメントについていただく場合がございます。
【具体的には】
### プレイヤー業務
・実際のお客様の業務のヒアリングをもとにモデリング、設計
・新機能の設計・開発、既存機能の改善
・Webアプリケーションのパフォーマンス改善
・生成AIなどの最新技術を組み込んだ製品機能の研究開発
【キャリアパス】
マネジメントもしくは技術のスペシャリストとしての2つのキャリアパスがございます。
### マネージャー業務
・チームで開発を進めるためのプロジェクトリード
・事業戦略と連携したプロダクトロードマップの策定
・開発体制や生産性に関わる組織課題の探索、解消
・各メンバーのマネジメント(1on1を通したメンタリング、コーチング、目標設定、評価)
### テックリード業務
上記プレーヤー業務に加えて、
・新規アプリケーションの技術選定
・ミドルウェアやクラウドサービス、ライブラリの変化に伴う、製品アーキテクチャの継続的な最適化やリファクタリング
・部署横断でメンバーの技術力を高める教育活動
【環境】
5~10名程度のチーム開発
9割程度リモート勤務
■開発プロセス
開発プロセスとしては、以下の2パターンあります。
1.AT部門で企画を立ち上げ0から1を目指すケース
2.別のエンジニア部門からのニーズを受けてMVP(最小限の機能を持つ製品:Minimum Viable Product)を開発するケース
■特徴
エンジニアが企画から開発まで一貫して携われることです。
会社自体は大規模ですが、一部門としてはスタートアップのような運営形態を取り入れています。
「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して、いかに新しい価値を創造できるかという点が、最大のおもしろみであり、やりがいです。
■チームワークと雰囲気
案件によってはチームで対応することもあるため、チーム内での技術の情報共有も積極的に行っております。
また、デイリーでミーティングを行いチーム間でサポートできる体制で進めています。
チームの雰囲気は、なんでも話し会えるアットホームなのが特徴です。
今後チームの規模も拡げていく予定なので、チームの成長と共に成長ができる仲間を求めています!
■評価
当社では成長を図るValue評価と成果を図るMBO評価を取り入れています。
Value評価では当社の7つのValueを行動特性に要素分解し、仕事のプロセスや振る舞いを相互指名で評価します。
多方面からのフィードバックを通じて成長のヒントを得られる仕組みです。
【業務の変更の範囲】
入社後は本職種に従事いただきます。
その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。
<生成AIの活用やプロトタイピングで次世代の人事テクノロジーへ挑戦するフルスタックエンジニア募集中!>
Works Human Intelligenceのミッションは「複雑化、多様化する社会課題を、人の知恵を結集し解決することで「はたらく」を楽しくする」ことです。
WHIは大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の開発・販売・サポートの他、HR関連サービスの提供を行っています。
「COMPANY」は、人事管理、給与計算、勤怠管理、タレントマネジメント等人事にまつわる業務領域を広くカバーしており、約1,200法人グループへの導入実績を持つ、ERP市場人事・給与業務分野シェアNo.1※の製品です。
※2022年度 ERP市場 - 人事・給与業務分野:ベンダー別売上金額シェア
出典:ITR「ITR Market View:ERP市場2024」
20年以上続く人事給与や労務アプリの他に、近年ではタレントマネジメント、エンゲージメントなど新たな領域にも進出しており、グループで約2000人が在籍する大企業でありながら、0からアプリケーションを生み出す機会も多くあり、
スタートアップのような開発スピードと自由度を持つ部門でフルスタックエンジニアとしての成長に繋がります!
本ポジションの所属部署は研究開発部門として、先端技術の研究・開発に取り組んでいます。
立ち上げ当初は30名規模でしたが、現在は倍以上まで成長しました。
世の中の技術トレンドをリサーチし、生成AIやブロックチェーンといった新技術の研究開発を行い、それを製品に活かしていきます。
そのためにAI研究やプロトタイピングなど、複数のグループが連携しながらプロジェクトを進めています。
【参考記事URL】
https://findy-code.io/pick-up/interviews/whi-engineer2
【職務内容】
まずはプレーヤーとして業務していただきます。
その後適正やご希望に応じてマネジメントについていただく場合がございます。
【具体的には】
### プレイヤー業務
・実際のお客様の業務のヒアリングをもとにモデリング、設計
・新機能の設計・開発、既存機能の改善
・Webアプリケーションのパフォーマンス改善
・生成AIなどの最新技術を組み込んだ製品機能の研究開発
【キャリアパス】
マネジメントもしくは技術のスペシャリストとしての2つのキャリアパスがございます。
### マネージャー業務
・チームで開発を進めるためのプロジェクトリード
・事業戦略と連携したプロダクトロードマップの策定
・開発体制や生産性に関わる組織課題の探索、解消
・各メンバーのマネジメント(1on1を通したメンタリング、コーチング、目標設定、評価)
### テックリード業務
上記プレーヤー業務に加えて、
・新規アプリケーションの技術選定
・ミドルウェアやクラウドサービス、ライブラリの変化に伴う、製品アーキテクチャの継続的な最適化やリファクタリング
・部署横断でメンバーの技術力を高める教育活動
【環境】
5~10名程度のチーム開発
9割程度リモート勤務
■開発プロセス
開発プロセスとしては、以下の2パターンあります。
1.AT部門で企画を立ち上げ0から1を目指すケース
2.別のエンジニア部門からのニーズを受けてMVP(最小限の機能を持つ製品:Minimum Viable Product)を開発するケース
■特徴
エンジニアが企画から開発まで一貫して携われることです。
会社自体は大規模ですが、一部門としてはスタートアップのような運営形態を取り入れています。
「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して、いかに新しい価値を創造できるかという点が、最大のおもしろみであり、やりがいです。
■チームワークと雰囲気
案件によってはチームで対応することもあるため、チーム内での技術の情報共有も積極的に行っております。
また、デイリーでミーティングを行いチーム間でサポートできる体制で進めています。
チームの雰囲気は、なんでも話し会えるアットホームなのが特徴です。
今後チームの規模も拡げていく予定なので、チームの成長と共に成長ができる仲間を求めています!
■評価
当社では成長を図るValue評価と成果を図るMBO評価を取り入れています。
Value評価では当社の7つのValueを行動特性に要素分解し、仕事のプロセスや振る舞いを相互指名で評価します。
多方面からのフィードバックを通じて成長のヒントを得られる仕組みです。
【業務の変更の範囲】
入社後は本職種に従事いただきます。
その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。
| 想定年収 | 800 〜 1,250 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
人事・給与業務ERPシェアNo.1の総合人事システムを提供しております。
近年、HRテック業界は多くの企業・サービスが生まれ、活況を呈しています。1996年に誕生した「COMPANY」はこれまでも、お客様と社員の知恵により成長を続け、様々な社会課題を解決してきました。2019年に誕生した私たちは、更なる知恵の結集とテクノロジーの活用により「COMPANY」を進化させることで、お客様から信頼される企業となり、HRテック業界を牽引するリーディングカンパニーを目指しております。 |
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| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 1,600人 |
株式会社Works Human Intelligence
【首都圏フルリモート/フルスタックエンジニア】生成AIの活用やプロトタイピングで次世代の人事テクノロジーへ挑戦するフルスタックエンジニア募集中! のリモートワーク求人
■お仕事内容
Works Human Intelligenceのミッションは「複雑化、多様化する社会課題を、人の知恵を結集し解決することで「はたらく」を楽しくする」ことです。
WHIは大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の開発・販売・サポートの他、HR関連サービスの提供を行っています。
「COMPANY」は、人事管理、給与計算、勤怠管理、タレントマネジメント等人事にまつわる業務領域を広くカバーしており、約1,200法人グループへの導入実績を持つ、ERP市場人事・給与業務分野シェアNo.1※の製品です。
※2022年度 ERP市場 - 人事・給与業務分野:ベンダー別売上金額シェア
出典:ITR「ITR Market View:ERP市場2024」
20年以上続く人事給与や労務アプリの他に、近年ではタレントマネジメント、エンゲージメントなど新たな領域にも進出しており、グループで約2000人が在籍する大企業でありながら、0からアプリケーションを生み出す機会も多くあり、
スタートアップのような開発スピードと自由度を持つ部門でフルスタックエンジニアとしての成長に繋がります!
本ポジションの所属部署は研究開発部門として、先端技術の研究・開発に取り組んでいます。
立ち上げ当初は30名規模でしたが、現在は倍以上まで成長しました。
世の中の技術トレンドをリサーチし、生成AIやブロックチェーンといった新技術の研究開発を行い、それを製品に活かしていきます。
そのためにAI研究やプロトタイピングなど、複数のグループが連携しながらプロジェクトを進めています。
【参考記事URL】
https://findy-code.io/pick-up/interviews/whi-engineer2
【職務内容】
まずはプレーヤーとして業務していただきます。
その後適正やご希望に応じてマネジメントについていただく場合がございます。
【具体的には】
### プレイヤー業務
・実際のお客様の業務のヒアリングをもとにモデリング、設計
・新機能の設計・開発、既存機能の改善
・Webアプリケーションのパフォーマンス改善
・生成AIなどの最新技術を組み込んだ製品機能の研究開発
【キャリアパス】
マネジメントもしくは技術のスペシャリストとしての2つのキャリアパスがございます。
### マネージャー業務
・チームで開発を進めるためのプロジェクトリード
・事業戦略と連携したプロダクトロードマップの策定
・開発体制や生産性に関わる組織課題の探索、解消
・各メンバーのマネジメント(1on1を通したメンタリング、コーチング、目標設定、評価)
### テックリード業務
上記プレーヤー業務に加えて、
・新規アプリケーションの技術選定
・ミドルウェアやクラウドサービス、ライブラリの変化に伴う、製品アーキテクチャの継続的な最適化やリファクタリング
・部署横断でメンバーの技術力を高める教育活動
【環境】
5~10名程度のチーム開発
9割程度リモート勤務
■開発プロセス
開発プロセスとしては、以下の2パターンあります。
1.AT部門で企画を立ち上げ0から1を目指すケース
2.別のエンジニア部門からのニーズを受けてMVP(最小限の機能を持つ製品:Minimum Viable Product)を開発するケース
■特徴
エンジニアが企画から開発まで一貫して携われることです。
会社自体は大規模ですが、一部門としてはスタートアップのような運営形態を取り入れています。
「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して、いかに新しい価値を創造できるかという点が、最大のおもしろみであり、やりがいです。
■チームワークと雰囲気
案件によってはチームで対応することもあるため、チーム内での技術の情報共有も積極的に行っております。
また、デイリーでミーティングを行いチーム間でサポートできる体制で進めています。
チームの雰囲気は、なんでも話し会えるアットホームなのが特徴です。
今後チームの規模も拡げていく予定なので、チームの成長と共に成長ができる仲間を求めています!
■評価
当社では成長を図るValue評価と成果を図るMBO評価を取り入れています。
Value評価では当社の7つのValueを行動特性に要素分解し、仕事のプロセスや振る舞いを相互指名で評価します。
多方面からのフィードバックを通じて成長のヒントを得られる仕組みです。
【業務の変更の範囲】
入社後は本職種に従事いただきます。
その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。
Works Human Intelligenceのミッションは「複雑化、多様化する社会課題を、人の知恵を結集し解決することで「はたらく」を楽しくする」ことです。
WHIは大手法人向け統合人事システム「COMPANY」の開発・販売・サポートの他、HR関連サービスの提供を行っています。
「COMPANY」は、人事管理、給与計算、勤怠管理、タレントマネジメント等人事にまつわる業務領域を広くカバーしており、約1,200法人グループへの導入実績を持つ、ERP市場人事・給与業務分野シェアNo.1※の製品です。
※2022年度 ERP市場 - 人事・給与業務分野:ベンダー別売上金額シェア
出典:ITR「ITR Market View:ERP市場2024」
20年以上続く人事給与や労務アプリの他に、近年ではタレントマネジメント、エンゲージメントなど新たな領域にも進出しており、グループで約2000人が在籍する大企業でありながら、0からアプリケーションを生み出す機会も多くあり、
スタートアップのような開発スピードと自由度を持つ部門でフルスタックエンジニアとしての成長に繋がります!
本ポジションの所属部署は研究開発部門として、先端技術の研究・開発に取り組んでいます。
立ち上げ当初は30名規模でしたが、現在は倍以上まで成長しました。
世の中の技術トレンドをリサーチし、生成AIやブロックチェーンといった新技術の研究開発を行い、それを製品に活かしていきます。
そのためにAI研究やプロトタイピングなど、複数のグループが連携しながらプロジェクトを進めています。
【参考記事URL】
https://findy-code.io/pick-up/interviews/whi-engineer2
【職務内容】
まずはプレーヤーとして業務していただきます。
その後適正やご希望に応じてマネジメントについていただく場合がございます。
【具体的には】
### プレイヤー業務
・実際のお客様の業務のヒアリングをもとにモデリング、設計
・新機能の設計・開発、既存機能の改善
・Webアプリケーションのパフォーマンス改善
・生成AIなどの最新技術を組み込んだ製品機能の研究開発
【キャリアパス】
マネジメントもしくは技術のスペシャリストとしての2つのキャリアパスがございます。
### マネージャー業務
・チームで開発を進めるためのプロジェクトリード
・事業戦略と連携したプロダクトロードマップの策定
・開発体制や生産性に関わる組織課題の探索、解消
・各メンバーのマネジメント(1on1を通したメンタリング、コーチング、目標設定、評価)
### テックリード業務
上記プレーヤー業務に加えて、
・新規アプリケーションの技術選定
・ミドルウェアやクラウドサービス、ライブラリの変化に伴う、製品アーキテクチャの継続的な最適化やリファクタリング
・部署横断でメンバーの技術力を高める教育活動
【環境】
5~10名程度のチーム開発
9割程度リモート勤務
■開発プロセス
開発プロセスとしては、以下の2パターンあります。
1.AT部門で企画を立ち上げ0から1を目指すケース
2.別のエンジニア部門からのニーズを受けてMVP(最小限の機能を持つ製品:Minimum Viable Product)を開発するケース
■特徴
エンジニアが企画から開発まで一貫して携われることです。
会社自体は大規模ですが、一部門としてはスタートアップのような運営形態を取り入れています。
「COMPANY」に蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して、いかに新しい価値を創造できるかという点が、最大のおもしろみであり、やりがいです。
■チームワークと雰囲気
案件によってはチームで対応することもあるため、チーム内での技術の情報共有も積極的に行っております。
また、デイリーでミーティングを行いチーム間でサポートできる体制で進めています。
チームの雰囲気は、なんでも話し会えるアットホームなのが特徴です。
今後チームの規模も拡げていく予定なので、チームの成長と共に成長ができる仲間を求めています!
■評価
当社では成長を図るValue評価と成果を図るMBO評価を取り入れています。
Value評価では当社の7つのValueを行動特性に要素分解し、仕事のプロセスや振る舞いを相互指名で評価します。
多方面からのフィードバックを通じて成長のヒントを得られる仕組みです。
【業務の変更の範囲】
入社後は本職種に従事いただきます。
その後、ご本人の適性等により当社業務全般に変更の可能性があります。
| 想定年収 | 800 〜 1,250 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
人事・給与業務ERPシェアNo.1の総合人事システムを提供しております。
近年、HRテック業界は多くの企業・サービスが生まれ、活況を呈しています。1996年に誕生した「COMPANY」はこれまでも、お客様と社員の知恵により成長を続け、様々な社会課題を解決してきました。2019年に誕生した私たちは、更なる知恵の結集とテクノロジーの活用により「COMPANY」を進化させることで、お客様から信頼される企業となり、HRテック業界を牽引するリーディングカンパニーを目指しております。 |
||
| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 1,600人 |
スマサテ株式会社
【首都圏ハイブリッド/機械学習(AI)エンジニア/機械学習、ディープラーニング、画像認識等のモデル構築およびプロダクトへの実装経験】元クックパッド副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップ|プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア のリモートワーク求人
■お仕事内容
主な業務内容
▼お任せしたいこと|プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア
スマサテが提供するAI SaaSのコア競争力となる、AI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引していただきます。現在、生成AI/LLMをプロダクトに深く組み込み、顧客体験(UX)の向上や圧倒的な業務生産性の向上を実現するための新機能開発が必要不可欠となっています。単なる技術検証やモデルの精度向上にとどまらず、本番環境で安定稼働させるためのMLOps/LLMOpsの構築まで、一気通貫で裁量を持って取り組めるポジションです。
▼具体的には....
•不動産データ(画像、テキスト、数値データ)を用いた機械学習モデルの設計、開発、評価
•画像認識技術を用いた部屋の特徴抽出や間取り図解析アルゴリズムの開発
•LLMを活用した新たなデータ生成機能や解析機能のプロダクト実装
•機械学習モデルを本番環境で継続的かつ安定的に運用するためのMLOps/LLMOpsの設計および構築
•データサイエンティストやデータエンジニア、バックエンドエンジニアとの連携、実装要件のすり合わせ
開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、データサイエンティストやPdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 顧客志向のAI開発:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
• 部署間の壁がないフラットな組織:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、AIエンジニアがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。
最近の技術的取り組み事例
• LLMを活用したアノテーションの効率化
• 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
• 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
• 因果推論による賃料への設備寄与度の推定
今後計画している技術的取り組み事例
• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
• LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化
• オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
主な業務内容
▼お任せしたいこと|プロダクトのコア競争力を創り出すAIエンジニア
スマサテが提供するAI SaaSのコア競争力となる、AI・機械学習モデルの研究開発から実装までを牽引していただきます。現在、生成AI/LLMをプロダクトに深く組み込み、顧客体験(UX)の向上や圧倒的な業務生産性の向上を実現するための新機能開発が必要不可欠となっています。単なる技術検証やモデルの精度向上にとどまらず、本番環境で安定稼働させるためのMLOps/LLMOpsの構築まで、一気通貫で裁量を持って取り組めるポジションです。
▼具体的には....
•不動産データ(画像、テキスト、数値データ)を用いた機械学習モデルの設計、開発、評価
•画像認識技術を用いた部屋の特徴抽出や間取り図解析アルゴリズムの開発
•LLMを活用した新たなデータ生成機能や解析機能のプロダクト実装
•機械学習モデルを本番環境で継続的かつ安定的に運用するためのMLOps/LLMOpsの設計および構築
•データサイエンティストやデータエンジニア、バックエンドエンジニアとの連携、実装要件のすり合わせ
開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、データサイエンティストやPdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 顧客志向のAI開発:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
• 部署間の壁がないフラットな組織:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、AIエンジニアがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。
最近の技術的取り組み事例
• LLMを活用したアノテーションの効率化
• 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
• 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
• 因果推論による賃料への設備寄与度の推定
今後計画している技術的取り組み事例
• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
• LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化
• オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 27人 |
スマサテ株式会社
【首都圏ハイブリッド/Data Scientist(データサイエンティスト)/アルゴリズム・各種予測モデルの開発経験】元クックパッド副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップ|不動産ビッグデータを活用したData Scientist のリモートワーク求人
■お仕事内容
主な業務内容
▼お任せしたいこと|不動産ビッグデータを活用したData Scientist
20億件以上の不動産ビッグデータを武器に、AI SaaS「スマサテ」の根幹となる各種予測モデルの開発・実装をお任せします。当社におけるData Scientistは、単なる社内向けのレポート作成や、ベンダーコントロール(外注管理)を行うポジションではありません。PdMと連携しながら、プロダクトの価値の中核である「賃料査定アルゴリズムの精度向上」をはじめ、新プロダクトに向けた「画像認識・シミュレーションのロジック構築」などに取り組んでいただきます。多様な変数を組み合わせて、不動産の家賃、価格、収益性(利回り)などのより高精度な推定アルゴリズムをつくることがミッションです。社内のデータエンジニアが集めた膨大なデータを活用し、自ら複雑な統計処理やロジックを設計した上で、「実際のSaaSプロダクトの機能として組み込む(API実装など)」ところまでを一気通貫で担っていただきます。事業会社ならではの手触り感を持って、本当に顧客の役に立つ「本質的なデータサイエンス」に没頭できる環境です。
▼具体的には....
• 不動産に関する各種予測モデル(賃料査定、適正価格、利回りなど)の設計・開発
• 画像データやOCRを活用した、物件の画像認識・分類アルゴリズムの開発(リノベーション物件の判定等)
• PdMと連携し、抽象的なビジネス課題をデータで解決可能なロジックへと落とし込む要件定義
• プロダクトに組み込むための、予測結果を返すAPIの開発・実装
• 予測精度の継続的なモニタリング、モデルの高速化とチューニング
• 不動産データを元にした市場のメカニズム解明、傾向分析、機会分析
• (ご希望や意欲に応じて)データ収集・整形プログラムの設計や、データ基盤アーキテクチャの選定などデータエンジニアリング領域の兼務
開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、PdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 顧客志向のAI開発:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
• 部署間の壁がないフラットな組織:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、データサイエンティストがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。
最近の技術的取り組み事例
• LLMを活用したアノテーションの効率化
• 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
• 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
• 因果推論による賃料への設備寄与度の推定
今後計画している技術的取り組み事例
• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
• LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化
• オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
キャリアパス例(ご希望や実績に応じて様々なパスがあります)
• Data PdM (データプロダクトマネージャー) / 新規事業責任者: PdMと連携して抽象的なビジネス課題をロジックに落とし込んできた経験と、データから得られる市場インサイトを活かし、データやAIをコアバリューとした新たなSaaSプロダクトの企画・立ち上げ(ゼロイチ)をビジネスサイドから牽引するポジション。
• CDO (最高データ責任者) / データ統括: 賃料査定や画像認識など複数プロダクトを横断するAIモデル開発をリードした後、20億件以上の不動産ビッグデータを活用した全社のデータ戦略(取得・活用・マネタイズ)の策定や、データサイエンスチームの組織構築を担う。
• Machine Learning Engineer (MLエンジニア) / AIスペシャリスト: 予測モデルの構築にとどまらず、画像認識やOCRなど最新技術のR&D(研究開発)をリードしつつ、それらの複雑なアルゴリズムを安定的かつ高速に実際のプロダクトに統合する「エンジニアリング領域」を極め、テックリードとして開発組織を牽引する。
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
主な業務内容
▼お任せしたいこと|不動産ビッグデータを活用したData Scientist
20億件以上の不動産ビッグデータを武器に、AI SaaS「スマサテ」の根幹となる各種予測モデルの開発・実装をお任せします。当社におけるData Scientistは、単なる社内向けのレポート作成や、ベンダーコントロール(外注管理)を行うポジションではありません。PdMと連携しながら、プロダクトの価値の中核である「賃料査定アルゴリズムの精度向上」をはじめ、新プロダクトに向けた「画像認識・シミュレーションのロジック構築」などに取り組んでいただきます。多様な変数を組み合わせて、不動産の家賃、価格、収益性(利回り)などのより高精度な推定アルゴリズムをつくることがミッションです。社内のデータエンジニアが集めた膨大なデータを活用し、自ら複雑な統計処理やロジックを設計した上で、「実際のSaaSプロダクトの機能として組み込む(API実装など)」ところまでを一気通貫で担っていただきます。事業会社ならではの手触り感を持って、本当に顧客の役に立つ「本質的なデータサイエンス」に没頭できる環境です。
▼具体的には....
• 不動産に関する各種予測モデル(賃料査定、適正価格、利回りなど)の設計・開発
• 画像データやOCRを活用した、物件の画像認識・分類アルゴリズムの開発(リノベーション物件の判定等)
• PdMと連携し、抽象的なビジネス課題をデータで解決可能なロジックへと落とし込む要件定義
• プロダクトに組み込むための、予測結果を返すAPIの開発・実装
• 予測精度の継続的なモニタリング、モデルの高速化とチューニング
• 不動産データを元にした市場のメカニズム解明、傾向分析、機会分析
• (ご希望や意欲に応じて)データ収集・整形プログラムの設計や、データ基盤アーキテクチャの選定などデータエンジニアリング領域の兼務
開発スタイル
解決すべき事業課題や顧客ニーズに対し、PdMと連携してAIの活用アプローチを検討・要件定義します。
担当メンバーが主体的にモデルの設計・学習・検証(PoC)を行い、有効性が確認できればプロダクトへの実装からプルリクエストまでを担当します。
他メンバーがレビュー・動作確認を経て、本番環境へリリースし、継続的な精度モニタリングを行います。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 顧客志向のAI開発:最新技術を使うこと自体を目的とせず、「それが顧客にどう使われ、どんなビジネス価値を生むか」にこだわるカルチャーです。
• 部署間の壁がないフラットな組織:データエンジニアが綺麗にしたデータを基に、データサイエンティストがモデルを構築し、バックエンドエンジニアがアプリに組み込むといった、プロフェッショナル同士のシームレスな連携が行われています。
最近の技術的取り組み事例
• LLMを活用したアノテーションの効率化
• 視覚言語事前学習モデルのファインチューニングによる物件画像の分類
• 画像セグメンテーション等による内装Before/Afterのシミュレーション
• 因果推論による賃料への設備寄与度の推定
今後計画している技術的取り組み事例
• 生成AI時代に向けた、機械学習モデルの安定稼働と継続的デリバリーを実現する「MLOps/LLMOps」の本格的な立ち上げ
• LLMを活用した、HTML等の非構造化データからの情報抽出(データ生成機能)およびデータテストの効率化
• オープンソースモデル等のファインチューニング(追加学習)による、不動産ドメインに特化した独自モデルの開発と実装
キャリアパス例(ご希望や実績に応じて様々なパスがあります)
• Data PdM (データプロダクトマネージャー) / 新規事業責任者: PdMと連携して抽象的なビジネス課題をロジックに落とし込んできた経験と、データから得られる市場インサイトを活かし、データやAIをコアバリューとした新たなSaaSプロダクトの企画・立ち上げ(ゼロイチ)をビジネスサイドから牽引するポジション。
• CDO (最高データ責任者) / データ統括: 賃料査定や画像認識など複数プロダクトを横断するAIモデル開発をリードした後、20億件以上の不動産ビッグデータを活用した全社のデータ戦略(取得・活用・マネタイズ)の策定や、データサイエンスチームの組織構築を担う。
• Machine Learning Engineer (MLエンジニア) / AIスペシャリスト: 予測モデルの構築にとどまらず、画像認識やOCRなど最新技術のR&D(研究開発)をリードしつつ、それらの複雑なアルゴリズムを安定的かつ高速に実際のプロダクトに統合する「エンジニアリング領域」を極め、テックリードとして開発組織を牽引する。
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 27人 |
スマサテ株式会社
【首都圏ハイブリッド/Backend Engieer (Data)/Pythonを用いたデータパイプラインorデータ処理バッチの開発経験】元クックパッド副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップ|スマサテのプロダクトの心臓部である「データ基盤」の開発・運用を担うポジション のリモートワーク求人
■お仕事内容
主な業務内容
▼お任せしたいこと|AI SaaSの心臓部を支えるデータエンジニア
スマサテのプロダクトの心臓部である「データ基盤」の開発・運用を担うポジションです。世の中に散らばる膨大かつ雑多な不動産情報を収集し、誰もが使える「綺麗なデータ」へとクレンジング・構造化していくのがメインミッションです。データサイエンティストの高度な分析や、アプリケーションの高速処理に耐えうる「綺麗で構造化されたデータ」へと継続的に変換・蓄積するため、スケーラブルなデータパイプラインの設計・運用をリードしていただきます。
▼具体的には....
• データ基盤(DWHやデータレイク等)のアーキテクチャの選定、設計、構築
• Web上からの継続的な不動産データ収集(クローリングやスクレイピング)、クレンジングおよび整形プログラムの実装
• バッチ処理やストリーミング処理のデータパイプラインの構築と最適化
• データ品質の担保、インフラ基盤やパイプラインの監視、パフォーマンスチューニング
• アプリチームやデータサイエンティストとの要件定義、データスキーマのすり合わせ
開発スタイル
難易度やメンバーのスキルに応じて、タスクをアサイン
そのメンバーが主体的に設計・開発・テストまでを行ってプルリクエストまで担当
他メンバーがレビュー・動作確認を経てリリース
が基本的な流れになります。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 品質第一:リリース前に複数人でテスト。バグ発生時は全員で初動対応します。
• 高速サイクル:週2,3回アップデートをリリースできる体制を構築。
最近の技術的取り組み事例
• Autifyを使用してテストの自動化
• AWSCloudWatchを導入し、監視を強化
• ElasticSearchとKibanaでのデータ分析、ログ監視
• Reactを導入することで開発速度を向上
• AwsAmplifyを導入することでスケーラビリティを向上
今後計画している技術的取り組み事例
• 現在のモノリシックアーキテクチャーからマイクロサービス化を推進
• Refineを導入することで開発プロセスを改善
• CI/CDパイプラインを構築して、開発とデプロイの効率を高める
• TypeScriptベースのReact/Next.jsへの完全な移行
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
主な業務内容
▼お任せしたいこと|AI SaaSの心臓部を支えるデータエンジニア
スマサテのプロダクトの心臓部である「データ基盤」の開発・運用を担うポジションです。世の中に散らばる膨大かつ雑多な不動産情報を収集し、誰もが使える「綺麗なデータ」へとクレンジング・構造化していくのがメインミッションです。データサイエンティストの高度な分析や、アプリケーションの高速処理に耐えうる「綺麗で構造化されたデータ」へと継続的に変換・蓄積するため、スケーラブルなデータパイプラインの設計・運用をリードしていただきます。
▼具体的には....
• データ基盤(DWHやデータレイク等)のアーキテクチャの選定、設計、構築
• Web上からの継続的な不動産データ収集(クローリングやスクレイピング)、クレンジングおよび整形プログラムの実装
• バッチ処理やストリーミング処理のデータパイプラインの構築と最適化
• データ品質の担保、インフラ基盤やパイプラインの監視、パフォーマンスチューニング
• アプリチームやデータサイエンティストとの要件定義、データスキーマのすり合わせ
開発スタイル
難易度やメンバーのスキルに応じて、タスクをアサイン
そのメンバーが主体的に設計・開発・テストまでを行ってプルリクエストまで担当
他メンバーがレビュー・動作確認を経てリリース
が基本的な流れになります。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 品質第一:リリース前に複数人でテスト。バグ発生時は全員で初動対応します。
• 高速サイクル:週2,3回アップデートをリリースできる体制を構築。
最近の技術的取り組み事例
• Autifyを使用してテストの自動化
• AWSCloudWatchを導入し、監視を強化
• ElasticSearchとKibanaでのデータ分析、ログ監視
• Reactを導入することで開発速度を向上
• AwsAmplifyを導入することでスケーラビリティを向上
今後計画している技術的取り組み事例
• 現在のモノリシックアーキテクチャーからマイクロサービス化を推進
• Refineを導入することで開発プロセスを改善
• CI/CDパイプラインを構築して、開発とデプロイの効率を高める
• TypeScriptベースのReact/Next.jsへの完全な移行
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 27人 |
スマサテ株式会社
【首都圏ハイブリッド/Software Engineer (ソフトウェアエンジニア)/Webアプリケーション開発の経験】元クックパッド副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップ|賃料査定システムスマサテの開発、新規サービスの開発全般を担当 のリモートワーク求人
■お仕事内容
主な業務内容
▼お任せしたいこと|AI SaaSの開発をリードするSoftware Engineer
賃料査定システムスマサテの開発、新規サービスの開発全般を担当していただきます。顧客とのコミュニケーションに同席するなど製品開発の上流工程にも積極的に関わりながら、アサインされたタスクの設計・開発・テストの主担当として進めて頂きます。
開発スタイル
難易度やメンバーのスキルに応じて、タスクをアサイン
そのメンバーが主体的に設計・開発・テストまでを行ってプルリクエストまで担当
他メンバーがレビュー・動作確認を経てリリース
が基本的な流れになります。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 品質第一:リリース前に複数人でテスト。バグ発生時は全員で初動対応します。
• 高速サイクル:週2,3回アップデートをリリースできる体制を構築。
最近の技術的取り組み事例
• Autifyを使用してテストの自動化
• AWSCloudWatchを導入し、監視を強化
• ElasticSearchとKibanaでのデータ分析、ログ監視
• Reactを導入することで開発速度を向上
• AwsAmplifyを導入することでスケーラビリティを向上
今後計画している技術的取り組み事例
• 現在のモノリシックアーキテクチャーからマイクロサービス化を推進
• Refineを導入することで開発プロセスを改善
• CI/CDパイプラインを構築して、開発とデプロイの効率を高める
• TypeScriptベースのReact/Next.jsへの完全な移行
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
主な業務内容
▼お任せしたいこと|AI SaaSの開発をリードするSoftware Engineer
賃料査定システムスマサテの開発、新規サービスの開発全般を担当していただきます。顧客とのコミュニケーションに同席するなど製品開発の上流工程にも積極的に関わりながら、アサインされたタスクの設計・開発・テストの主担当として進めて頂きます。
開発スタイル
難易度やメンバーのスキルに応じて、タスクをアサイン
そのメンバーが主体的に設計・開発・テストまでを行ってプルリクエストまで担当
他メンバーがレビュー・動作確認を経てリリース
が基本的な流れになります。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 品質第一:リリース前に複数人でテスト。バグ発生時は全員で初動対応します。
• 高速サイクル:週2,3回アップデートをリリースできる体制を構築。
最近の技術的取り組み事例
• Autifyを使用してテストの自動化
• AWSCloudWatchを導入し、監視を強化
• ElasticSearchとKibanaでのデータ分析、ログ監視
• Reactを導入することで開発速度を向上
• AwsAmplifyを導入することでスケーラビリティを向上
今後計画している技術的取り組み事例
• 現在のモノリシックアーキテクチャーからマイクロサービス化を推進
• Refineを導入することで開発プロセスを改善
• CI/CDパイプラインを構築して、開発とデプロイの効率を高める
• TypeScriptベースのReact/Next.jsへの完全な移行
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 27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/プロダクトマネージャー(PdM)】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして、顧客・ユーザーの課題探索から、プロダクト戦略、要件定義、仕様策定、開発推進、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
単なる仕様管理ではなく、AI技術をどのように顧客価値・事業価値に変換するかを考え、プロダクトを成長させることがミッションです。
◼️ポジションの魅力
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
自社プロダクトとしては、特許・知財業務を支援する AI特許ロケット や、ヒアリング・面談・調査業務を支援する AIインタビュアー など、生成AIを活用した新規プロダクト開発を進めています。
PdMには、こうしたプロダクトの0→1・1→10フェーズにおいて、ユーザー課題を深く理解し、AIエンジニア・Webエンジニア・Bizメンバーと連携しながら、価値あるプロダクトに磨き込んでいく役割を期待しています。
AI技術そのものを理解することも重要ですが、それ以上に「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」を定義し、プロダクトとして成立させる力が求められます。
◼️仕事のやりがい
- AIプロダクトの0→1・1→10フェーズに深く関われる
- 製造業を中心としたリアルな業務課題に向き合い、AIで解決策を形にできる
- LLM・RAG・AIエージェントなどの最新技術を、顧客価値に変換する経験ができる
- CEO・COO・BizDev・AIエンジニア・Webエンジニアと近い距離でプロダクト開発を推進できる
- 顧客ヒアリング、仮説検証、仕様策定、開発推進、改善まで一気通貫で関われる
- PMF前後のプロダクトを、自らの意思決定で成長させる経験ができる
- 将来的にはプロダクト責任者、事業責任者、CPO候補などのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 自社AIプロダクトのプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 顧客・ユーザーへのヒアリング、業務課題の整理、仮説検証
- 市場調査、競合調査、ユーザー課題の分析
- プロダクトビジョン、提供価値、ターゲットユーザーの整理
- 要件定義、仕様策定、画面設計、ユーザーストーリー作成
- AIエンジニア、Webエンジニア、デザイナー、Bizメンバーとの開発推進
- LLM・RAG・AIエージェント等を活用した機能企画
- プロトタイプ作成、ユーザーテスト、フィードバック収集
- 開発優先順位の決定、バックログ管理、リリース管理
- 利用データ、ユーザーフィードバックをもとにしたプロダクト改善
- 営業・CS・マーケティングと連携したGo To Market推進
- プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善施策の立案
- 必要に応じた顧客提案、導入支援、社内外へのプロダクト説明
◼️担当するプロジェクト例
- AI特許ロケット
特許・知財業務を支援するAIプロダクト
発明情報、技術資料、特許文書などを扱う検索・要約・生成・構造化機能
知財担当者・研究開発者の業務フロー改善
- AIインタビュアー
ヒアリング・面談・調査業務を支援するAIプロダクト
質問生成、深掘り、回答分析、要約、レポート生成
採用、人事、営業、CS、調査、コンサルティング領域への展開
- 製造業向けAI業務支援プロダクト
図面、帳票、PDF、マニュアル、問い合わせ履歴などを扱うAIアプリケーション
熟練者の暗黙知や社内ナレッジを活用するRAG・AIエージェント
現場業務の効率化、脱属人化、品質向上を支援するプロダクト
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして、顧客・ユーザーの課題探索から、プロダクト戦略、要件定義、仕様策定、開発推進、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
単なる仕様管理ではなく、AI技術をどのように顧客価値・事業価値に変換するかを考え、プロダクトを成長させることがミッションです。
◼️ポジションの魅力
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
自社プロダクトとしては、特許・知財業務を支援する AI特許ロケット や、ヒアリング・面談・調査業務を支援する AIインタビュアー など、生成AIを活用した新規プロダクト開発を進めています。
PdMには、こうしたプロダクトの0→1・1→10フェーズにおいて、ユーザー課題を深く理解し、AIエンジニア・Webエンジニア・Bizメンバーと連携しながら、価値あるプロダクトに磨き込んでいく役割を期待しています。
AI技術そのものを理解することも重要ですが、それ以上に「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」を定義し、プロダクトとして成立させる力が求められます。
◼️仕事のやりがい
- AIプロダクトの0→1・1→10フェーズに深く関われる
- 製造業を中心としたリアルな業務課題に向き合い、AIで解決策を形にできる
- LLM・RAG・AIエージェントなどの最新技術を、顧客価値に変換する経験ができる
- CEO・COO・BizDev・AIエンジニア・Webエンジニアと近い距離でプロダクト開発を推進できる
- 顧客ヒアリング、仮説検証、仕様策定、開発推進、改善まで一気通貫で関われる
- PMF前後のプロダクトを、自らの意思決定で成長させる経験ができる
- 将来的にはプロダクト責任者、事業責任者、CPO候補などのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 自社AIプロダクトのプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 顧客・ユーザーへのヒアリング、業務課題の整理、仮説検証
- 市場調査、競合調査、ユーザー課題の分析
- プロダクトビジョン、提供価値、ターゲットユーザーの整理
- 要件定義、仕様策定、画面設計、ユーザーストーリー作成
- AIエンジニア、Webエンジニア、デザイナー、Bizメンバーとの開発推進
- LLM・RAG・AIエージェント等を活用した機能企画
- プロトタイプ作成、ユーザーテスト、フィードバック収集
- 開発優先順位の決定、バックログ管理、リリース管理
- 利用データ、ユーザーフィードバックをもとにしたプロダクト改善
- 営業・CS・マーケティングと連携したGo To Market推進
- プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善施策の立案
- 必要に応じた顧客提案、導入支援、社内外へのプロダクト説明
◼️担当するプロジェクト例
- AI特許ロケット
特許・知財業務を支援するAIプロダクト
発明情報、技術資料、特許文書などを扱う検索・要約・生成・構造化機能
知財担当者・研究開発者の業務フロー改善
- AIインタビュアー
ヒアリング・面談・調査業務を支援するAIプロダクト
質問生成、深掘り、回答分析、要約、レポート生成
採用、人事、営業、CS、調査、コンサルティング領域への展開
- 製造業向けAI業務支援プロダクト
図面、帳票、PDF、マニュアル、問い合わせ履歴などを扱うAIアプリケーション
熟練者の暗黙知や社内ナレッジを活用するRAG・AIエージェント
現場業務の効率化、脱属人化、品質向上を支援するプロダクト
【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/エンジニアリングマネージャー】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担うキャリアも目指せる
◼️業務内容
- スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード/リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。
◼️本ポジションについて
エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。
◼️仕事のやりがい
- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担うキャリアも目指せる
◼️業務内容
- スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード/リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣
◼️開発・組織テーマ例
- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
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