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594件中 11件~20件
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。 |
||
| 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。 |
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| 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。 |
||
| 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。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 27人 |
株式会社マイナビEdge
【全国・エリア選択可/契約社員/WEBシステムアプリ・組込み系エンジニア】ポテンシャル歓迎/希望の勤務地考慮 のリモートワーク求人
【現住所・ご希望からの配属先考慮/希望に沿わない転勤なし/自身のなりたいエンジニアになれる豊富なサポート体制】
■業務内容:システム・アプリや制御組込の設計開発業務をお任せします。
【雇入れ直後:甲の指定する業務内容で、別途就業条件明示書で明示する。】
《業務例》
【システム・アプリ】
・産業ロボット向けWebUIの開発
・Android TV、カーナビシステム開発
・電車・飛行機・自動車など向け訓練用シミュレーターのアプリケーション開発
・XR開発
・銀行・保険会社向けの金融系システム開発
・在庫管理システム開発
・勤怠管理システムの機能追加開発
【制御組込み】
自動車:自動運転の制御ソフト・画像認識処理ソフト設計/ADAS設計開発/コントロールパネルディスプレイ設計
情報通信機器:家庭用ゲーム機器組み込み制御開発
産業機械:産業用ロボットアプリ開発
■契約社員の給与補足
賃金形態:時給制 ※給与の欄に<月給制>と記載がありますが、本求人は<時給制>です。
想定年収400~660万
時給2,100円~3,450円
時給内訳:基本給1,230円+派遣手当870~2,220円
※賞与・退職金前払い手当は派遣手当に含む
【業務の変更の範囲】
【業務内容変更の範囲:会社の定める業務】
■業務内容:システム・アプリや制御組込の設計開発業務をお任せします。
【雇入れ直後:甲の指定する業務内容で、別途就業条件明示書で明示する。】
《業務例》
【システム・アプリ】
・産業ロボット向けWebUIの開発
・Android TV、カーナビシステム開発
・電車・飛行機・自動車など向け訓練用シミュレーターのアプリケーション開発
・XR開発
・銀行・保険会社向けの金融系システム開発
・在庫管理システム開発
・勤怠管理システムの機能追加開発
【制御組込み】
自動車:自動運転の制御ソフト・画像認識処理ソフト設計/ADAS設計開発/コントロールパネルディスプレイ設計
情報通信機器:家庭用ゲーム機器組み込み制御開発
産業機械:産業用ロボットアプリ開発
■契約社員の給与補足
賃金形態:時給制 ※給与の欄に<月給制>と記載がありますが、本求人は<時給制>です。
想定年収400~660万
時給2,100円~3,450円
時給内訳:基本給1,230円+派遣手当870~2,220円
※賞与・退職金前払い手当は派遣手当に含む
【業務の変更の範囲】
【業務内容変更の範囲:会社の定める業務】
| 想定年収 | 400 〜 660 万円/年 | 雇用形態 | 契約社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 9:00〜18:00/休憩60分
※備考:勤務時間、残業時間、並びに休憩時間は配属先により異なります。
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 時間外労働の有無: 有(月平均12.9時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
■事業内容:機械、電気・電子、情報分野に特化した技術者派遣事業
■魅力: ・各社員の希望を最大限考慮/反映する組織です。 ・当社は機械、電気・電子、情報分野での設計開発に特化し、技術者派遣業界の老舗企業として50年以上にわたり日本のモノづくりを支えています。 長年取引を続けるお客さまも多く、現在も大手企業を中心に約300社から高い評価と信頼を得ています。 ・エンジニア一人ひとりに対し「営業」「研修」「キャリアサポート」「エンジニアリーダー」が4人一組で多方面からフォローします。また、定期的に面談を実施し、細やかなサポートを行います。 ・「プロフェッショナルだと評価される人材を育成すること」を大切にし、お持ちの経験だけではなく本人の志向性や人柄を考慮して配属先の決定をしています。 ■特徴 業界の老舗企業として多彩な分野へ技術力を提供。国際プロジェクト「ITER」(国際熱核融合実験炉)への参画等、現在も技術支援の幅を広げています。また大手人材サービス会社のグループ企業として、安定した経営基盤があることも特徴です。 |
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| 設立年数 | 55年 | 従業員数 | 1,628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/プロダクトエンジニア】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
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。
◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100%プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります
◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善
スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等
【業務の変更の範囲】
無
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。
◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100%プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります
◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善
スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等
【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/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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