Python×年収900万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧 -7ページ目
325件中 61件~70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/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 |
オープン株式会社
【フルリモ相談可◎×ソリューションアーキテクト!】オートメーション事業×コンサル×開発で事業成長を推進するエンジニア のリモートワーク求人
オープンは、RPAやAIなどのオートメーション技術を武器に、Software/FDE/SaaS/BPOなど様々なビジネスモデルで、日本の生産性向上という構造課題に本気で向き合う会社です。
上場企業としての資本力と実績を持ちながら、組織はまだ完成形ではありません。
整った設計図があるというより、白紙の領域が多く残っている状態に近いと言えます。
山(目標)は決まっていますが、登り方は自由です。
「裁量がある」というよりも、「選択肢が無限にある」環境です。
その分、問いも役割も自分で取りにいく姿勢が前提になります。
断片的な情報の中から仮説を立て、自ら動き、やり切る。
そして結果に対しては徹底的に自責で向き合う。
放任主義ですが、挑戦する人は見捨てません。
甘やかさないが、伴走はする。
この矛盾を楽しめるかどうかが、オープンで活躍できるかの分かれ目です。
「安定」よりも「成長」、「整った環境」よりも「打席の多さ」に魅力を感じる方。
会社を使い倒し、自分の市場価値を本気で高めたいと考えている方。
オープンで、本気の成長を一緒に追いかけませんか。
【募集背景】
当社では、米国Palantir Technologies社によって提唱展開されている「FDE(Forward Deployed Engineer)」モデルを参考に、日本国内における現場密着型FDEサービスを展開しています。
「戦略」で終わらせない。「実装」で世界を動かす。
AIの飛躍的進化により、価値提供の前提が根底から覆る今、ヒトに求められる役割も劇的な変化を遂げています。
私たちは、この変革の波を「現場」からリードし、企業のあり方を再定義する開拓者を求めています。
【業務概要】
プロジェクト全体を俯瞰し、特に「Feasibility (PoC)」から「Deployment」への谷(死の谷)を乗り越える役割を期待します。
【ポジションの魅力】
ビジネス×テクノロジーのハイブリッドキャリア:大手企業の経営層へのROI提示から現場への定着まで一貫してリードし、次世代に不可欠な希少価値の高い人材へ成長できます 。
「提言」で終わらない、現場常駐・即実装のスピード感:戦略資料の納品ではなく、現場でエンジニアと共にプロトタイプを構築・改修し、数週間で課題を直接解決する手応えを実感できます 。
企業の「知能資産」を創り出す高付加価値な役割:単なるツール導入を超え、熟練者の思考プロセスをAIに移植し、企業の競争力を底上げする「デジタル知能資産」へと昇華させます 。
身に付く・期待する、知識・スキル・能力
投資対効果(ROI)の設計と成果コミット力:曖昧な課題をテクノロジーで解決できるよう言語化、分解し、▲30?50%のコスト削減といった定量成果まで描き、完遂する力が身に付きます 。
不確実性を制御する次世代型PMスキル:AI開発特有の不確実性を許容しながら、高速改善を繰り返してプロジェクトを成功へ導く、マネジメント能力が習得できます 。
変革を完遂させる高度なステークホルダー対応力:現場の抵抗感をケアし、IT部門の基盤をリスペクトしながら、組織全体を「自律型バックオフィス」へ進化させる調整・交渉力が磨かれます。
【業務内容】
現場の「AS-IS」徹底解明と課題特定
現場に密着し、熟練者の思考や業務プロセスを深掘りすることで、ボトルネックを体感レベルで特定します。
AI前提の業務プロセス再設計(Redesign)
既存業務の自動化に留まらず、AIが自律的に判断・代替案を提示することを前提とした、攻めの業務フローを構築します。
プロトタイプ実装と全社展開への仕組み化
現場の反応を見ながら即座に機能を改修し、成功モデルを他部門でも再現可能な「デジタル知能資産」としてパッケージ化します。
※本求人は、オープン株式会社での採用となります。
※業務内容の変更の範囲:当社業務全般
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
上場企業としての資本力と実績を持ちながら、組織はまだ完成形ではありません。
整った設計図があるというより、白紙の領域が多く残っている状態に近いと言えます。
山(目標)は決まっていますが、登り方は自由です。
「裁量がある」というよりも、「選択肢が無限にある」環境です。
その分、問いも役割も自分で取りにいく姿勢が前提になります。
断片的な情報の中から仮説を立て、自ら動き、やり切る。
そして結果に対しては徹底的に自責で向き合う。
放任主義ですが、挑戦する人は見捨てません。
甘やかさないが、伴走はする。
この矛盾を楽しめるかどうかが、オープンで活躍できるかの分かれ目です。
「安定」よりも「成長」、「整った環境」よりも「打席の多さ」に魅力を感じる方。
会社を使い倒し、自分の市場価値を本気で高めたいと考えている方。
オープンで、本気の成長を一緒に追いかけませんか。
【募集背景】
当社では、米国Palantir Technologies社によって提唱展開されている「FDE(Forward Deployed Engineer)」モデルを参考に、日本国内における現場密着型FDEサービスを展開しています。
「戦略」で終わらせない。「実装」で世界を動かす。
AIの飛躍的進化により、価値提供の前提が根底から覆る今、ヒトに求められる役割も劇的な変化を遂げています。
私たちは、この変革の波を「現場」からリードし、企業のあり方を再定義する開拓者を求めています。
【業務概要】
プロジェクト全体を俯瞰し、特に「Feasibility (PoC)」から「Deployment」への谷(死の谷)を乗り越える役割を期待します。
【ポジションの魅力】
ビジネス×テクノロジーのハイブリッドキャリア:大手企業の経営層へのROI提示から現場への定着まで一貫してリードし、次世代に不可欠な希少価値の高い人材へ成長できます 。
「提言」で終わらない、現場常駐・即実装のスピード感:戦略資料の納品ではなく、現場でエンジニアと共にプロトタイプを構築・改修し、数週間で課題を直接解決する手応えを実感できます 。
企業の「知能資産」を創り出す高付加価値な役割:単なるツール導入を超え、熟練者の思考プロセスをAIに移植し、企業の競争力を底上げする「デジタル知能資産」へと昇華させます 。
身に付く・期待する、知識・スキル・能力
投資対効果(ROI)の設計と成果コミット力:曖昧な課題をテクノロジーで解決できるよう言語化、分解し、▲30?50%のコスト削減といった定量成果まで描き、完遂する力が身に付きます 。
不確実性を制御する次世代型PMスキル:AI開発特有の不確実性を許容しながら、高速改善を繰り返してプロジェクトを成功へ導く、マネジメント能力が習得できます 。
変革を完遂させる高度なステークホルダー対応力:現場の抵抗感をケアし、IT部門の基盤をリスペクトしながら、組織全体を「自律型バックオフィス」へ進化させる調整・交渉力が磨かれます。
【業務内容】
現場の「AS-IS」徹底解明と課題特定
現場に密着し、熟練者の思考や業務プロセスを深掘りすることで、ボトルネックを体感レベルで特定します。
AI前提の業務プロセス再設計(Redesign)
既存業務の自動化に留まらず、AIが自律的に判断・代替案を提示することを前提とした、攻めの業務フローを構築します。
プロトタイプ実装と全社展開への仕組み化
現場の反応を見ながら即座に機能を改修し、成功モデルを他部門でも再現可能な「デジタル知能資産」としてパッケージ化します。
※本求人は、オープン株式会社での採用となります。
※業務内容の変更の範囲:当社業務全般
【業務の変更の範囲】
当社業務全般
| 想定年収 | 736 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 18人 |
株式会社レンガ
【ハイブリ/東京/開発エンジニア/何らかのシステム開発経験 実務1年以上】日本最大級のマンション口コミサイト(月間ユーザー:約100万人)を開発・運営! のリモートワーク求人
CTO直下で、月間100万人が利用する日本最大級の住まいの口コミ評価サービスの開発エンジニアをお任せします。
具体的な業務内容は以下の通りです(社内状況や本人の志向性など踏まえて、双方で相談しながら進めていく想定です)
・マンションノート(及び新規事業)の開発を行って頂きます
・スクラムチームに分かれて仕事を行います。(スクラム未経験でも大丈夫です)スクラムチームは本人の意向を重視し柔軟に組み換えを行っていきます
・携わる領域/タスクは個人の希望や得意分野に応じてアサインされ、また様々な経験ができるよう柔軟に変更していきます
・サーバーサイドに専念されたい方もフルスタックとして幅広く携わることも可能です。
・ご希望に応じて企画提案/技術調査/検証/要件定義/設計/開発/システム運用/テスト/UIUX/データ分析/レポート等に携わることができます
・新規事業やゼロからのネイティブアプリの立ち上げ、AI関連の機能開発などに携わることもできます
・技術/ツール/方法論などの選定にも携わることができます
・サービスとして大規模な定性・定量データを扱う中、AI関連のタスクも進行しています。具体例としては日々投稿される口コミをすべて人間の目で確認していましたが、そのプロセスの大部分をAIに置き換えるタスクが進行しています。その他タスクの進め方としてCopilotを導入しています
・新しい技術は積極的に取り込みつつも、どのようなものでも新技術という視点ではなく「必要だから新技術を使う」という考えを重視しています
※サーバーサイド、フルスタック、どちらを志向されていてもご対応可能です。
※ご本人様の希望によっては企画立案や事業戦略にも関わることが可能です。
※短中期で(本人のご希望に応じて)マンションノート以外の新規事業にも携わって頂くことも可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
具体的な業務内容は以下の通りです(社内状況や本人の志向性など踏まえて、双方で相談しながら進めていく想定です)
・マンションノート(及び新規事業)の開発を行って頂きます
・スクラムチームに分かれて仕事を行います。(スクラム未経験でも大丈夫です)スクラムチームは本人の意向を重視し柔軟に組み換えを行っていきます
・携わる領域/タスクは個人の希望や得意分野に応じてアサインされ、また様々な経験ができるよう柔軟に変更していきます
・サーバーサイドに専念されたい方もフルスタックとして幅広く携わることも可能です。
・ご希望に応じて企画提案/技術調査/検証/要件定義/設計/開発/システム運用/テスト/UIUX/データ分析/レポート等に携わることができます
・新規事業やゼロからのネイティブアプリの立ち上げ、AI関連の機能開発などに携わることもできます
・技術/ツール/方法論などの選定にも携わることができます
・サービスとして大規模な定性・定量データを扱う中、AI関連のタスクも進行しています。具体例としては日々投稿される口コミをすべて人間の目で確認していましたが、そのプロセスの大部分をAIに置き換えるタスクが進行しています。その他タスクの進め方としてCopilotを導入しています
・新しい技術は積極的に取り込みつつも、どのようなものでも新技術という視点ではなく「必要だから新技術を使う」という考えを重視しています
※サーバーサイド、フルスタック、どちらを志向されていてもご対応可能です。
※ご本人様の希望によっては企画立案や事業戦略にも関わることが可能です。
※短中期で(本人のご希望に応じて)マンションノート以外の新規事業にも携わって頂くことも可能です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 450 〜 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: 10:00~19:00
※休憩時間:ランチ時間帯に60分間 / それ以外は適宜自由に休憩を取る
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20時間~45時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 17人 |
コインチェック株式会社
【リモートあり/データサイエンス】米NASDAQ上場/国内最大規模の暗号資産取引サービス運営企業 のリモートワーク求人
■お仕事内容
<担当していただくこと>
フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げに伴い、立ち上げフェーズに参画頂ける人材を募集しております。
暗号資産ディーリング業務における定量分析・モデル開発を通じた収益最適化をご担当頂きます。
-カバー取引のコスト分析・カバー戦略の定量的な策定・改善
-自社のスプレッド・パラメータ設定
-市場データを活用した収益機会の探索・分析
-デリバティブの理論価格算出モデルの設計・実装・検証
-Python / BigQuery / GCP を用いた分析基盤上でのモデル開発・運用
■この仕事の魅力
-暗号資産という成長市場で、カバー取引・資金管理・デリバティブなど多領域の定量分析に横断的に関われる
-フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げフェーズに参画できる
-分析から戦略策定まで一気通貫で携われる裁量の大きさ
-AIツールを活用した分析・開発ワークフローの構築スキル
■この仕事で伸ばせるスキル
-暗号資産特有の市場構造(24/365、高ボラティリティ)に対する定量分析スキル
-Cursor・Claude Code等のAIコーディングツールを業務に全面導入しており、分析・実装の生産性が高い環境で働ける
-フロントオフィスとしての収益最適化の意思決定経験
■配属部門について
暗号資産交換業事業(現物・デリバティブ)の運営を担うトレジャリー部では暗号資産のポジション管理の他、カバー先(LP)との契約・口座管理や、
カストディシステム(Fireblocks)の運用まで広く担当しております。
■募集背景
フロント業務に特化した組織の立ち上げに伴い定量分析を担うクオンツ人材を募集しております。
■コインチェック株式会社について
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。
2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。
私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、
新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。
インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、
安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。
こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。
コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。
「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。
私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか?
■関連記事
note(コインチェック株式会社 公式note):https://note.com/coincheck
Company Deck(コインチェック会社紹介資料/Coincheck Company description):https://speakerdeck.com/coincheck_recruit/coincheck-company-description
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
<担当していただくこと>
フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げに伴い、立ち上げフェーズに参画頂ける人材を募集しております。
暗号資産ディーリング業務における定量分析・モデル開発を通じた収益最適化をご担当頂きます。
-カバー取引のコスト分析・カバー戦略の定量的な策定・改善
-自社のスプレッド・パラメータ設定
-市場データを活用した収益機会の探索・分析
-デリバティブの理論価格算出モデルの設計・実装・検証
-Python / BigQuery / GCP を用いた分析基盤上でのモデル開発・運用
■この仕事の魅力
-暗号資産という成長市場で、カバー取引・資金管理・デリバティブなど多領域の定量分析に横断的に関われる
-フロント機能に特化した新組織(クオンツG)の立ち上げフェーズに参画できる
-分析から戦略策定まで一気通貫で携われる裁量の大きさ
-AIツールを活用した分析・開発ワークフローの構築スキル
■この仕事で伸ばせるスキル
-暗号資産特有の市場構造(24/365、高ボラティリティ)に対する定量分析スキル
-Cursor・Claude Code等のAIコーディングツールを業務に全面導入しており、分析・実装の生産性が高い環境で働ける
-フロントオフィスとしての収益最適化の意思決定経験
■配属部門について
暗号資産交換業事業(現物・デリバティブ)の運営を担うトレジャリー部では暗号資産のポジション管理の他、カバー先(LP)との契約・口座管理や、
カストディシステム(Fireblocks)の運用まで広く担当しております。
■募集背景
フロント業務に特化した組織の立ち上げに伴い定量分析を担うクオンツ人材を募集しております。
■コインチェック株式会社について
コインチェックは、2014年より暗号資産取引サービスを提供し、現在では国内トップクラスのダウンロード数を誇るプラットフォームへと成長してきました。
2025年現在、暗号資産は「デジタルアセット」としての認識が進み、単なる投資対象から、価値交換・証券化・新たな経済圏の基盤へと変容しつつあります。
私たちはこの社会的な変化を、サービスとして実装するテック集団です。マネックスグループの一員として、高いコンプライアンス水準を守りながらも、
新規サービスの立ち上げやブロックチェーン領域への挑戦など、スタートアップ的なスピードと柔軟さをあわせ持つ独自のポジションにあります。
インフラ、セキュリティ、バックエンドといったプロダクトの基盤は、すべて自社開発。数秒単位で価格が動く世界においても、
安定かつスケーラブルな体験を提供することは、シンプルながら極めて高度なチャレンジです。
こうした技術的課題を楽しめる方が、金融やEC、SaaSなどさまざまな業界からジョインし、活躍しています。
コインチェックが求めているのは、「クリプトに詳しい方」だけではありません。
「今は詳しくないけれど、社会構造を変える技術に携わりたい」「未知のドメインに挑戦したい」といった熱量を持つ方を歓迎しています。
私たちと一緒に、次の経済基盤を創り出しませんか?
■関連記事
note(コインチェック株式会社 公式note):https://note.com/coincheck
Company Deck(コインチェック会社紹介資料/Coincheck Company description):https://speakerdeck.com/coincheck_recruit/coincheck-company-description
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 800 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: 清算期間と1ヶ月の総労働時間:毎月1日~末日
所定労働時間:8時間×月の所定労働日数を満たす必要があります。
標準労働時間:1日8時間(部署により基本勤務時間は異なる)
コアタイム:12時~15時
フレキシブルタイム:7時~22時
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
2014年8月に暗号資産取引サービス「Coincheck」を開始して以来、金融リテラシーにかかわらず、誰でも使いやすいサービスを提供することにより、「新しい価値交換」を身近に感じられる機会をお客さまに届けてきました。
暗号資産やブロックチェーンは日々進化を重ね、より個々人を主体とした「新たな価値交換」を実現しつつありますが、あたらしい技術がもたらす恩恵はまだほんの一部の人にしか行き届いておらず、情報リテラシーによる格差が生じています。 コインチェックは、暗号資産やブロックチェーンにより生まれる「新しい価値交換」、またその次に現れる新しいテクノロジーにより実現される変革を誰もが身近に感じられるように、より良いサービスを創出し続けます。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 212人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリッド/エンジニアリングマネージャー(Findy AI+)_Dev/3名以上のチームでのリーダー、リード経験】技術立国日本を取り戻す!|「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
・Findy AI+の開発
・プロダクト開発計画の策定及び推進
・開発メンバーの評価、育成
・技術選定、アーキテクチャ設計、レビュー
・エンジニア採用
・社内外へのナレッジ発信(ブログ、登壇など)
■募集背景と実現したい事
生成AIの台頭により、開発生産性の捉え方は大きく変化しています。市場の変化に対応するためには、スピード感のある開発を行い、プロダクトを進化させ続けることが求められます。
生成AIが開発組織で使うことが当たり前となった現在、それに伴う困り事や悩み事が新たに生まれてきていることもまた事実です。
Findy AI+は、そのような生成AIと協業するうえで新たに生まれた困り事や悩み事を解決するためのプロダクトです。
このプロダクトを市場にスピード感を持って新たな価値を提供し続けるために、スピード感を持ったEMを募集しています。
■ AI+について(https://jp.ai-plus.findy.io/)
Findy AI+は、開発組織におけるAI活用を可視化し、人とAIが協働できる状態を実現するプラットフォームです。
GitHub などの開発データと連携することで、個人・チームごとの活用度やベストプラクティス、ボトルネックを明らかにします。
これにより、「誰が・どの業務で・どの程度AIを活用すべきか」「どのツールが組織にとって最適か」「投資対効果(ROI)はどうか」といった意思決定をデータに基づいて行えるようになります。
Findy AI+は、生成AIが「個人のスキル」に留まらず「組織の強み」となる未来を創り、開発生産性の非連続な向上と、開発組織の変革を後押しします。
2025年5月にα版をリリースし、ファインディの非連続な成長を牽引する新規事業として急成長をしています。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・Findy AI+の開発
・プロダクト開発計画の策定及び推進
・開発メンバーの評価、育成
・技術選定、アーキテクチャ設計、レビュー
・エンジニア採用
・社内外へのナレッジ発信(ブログ、登壇など)
■募集背景と実現したい事
生成AIの台頭により、開発生産性の捉え方は大きく変化しています。市場の変化に対応するためには、スピード感のある開発を行い、プロダクトを進化させ続けることが求められます。
生成AIが開発組織で使うことが当たり前となった現在、それに伴う困り事や悩み事が新たに生まれてきていることもまた事実です。
Findy AI+は、そのような生成AIと協業するうえで新たに生まれた困り事や悩み事を解決するためのプロダクトです。
このプロダクトを市場にスピード感を持って新たな価値を提供し続けるために、スピード感を持ったEMを募集しています。
■ AI+について(https://jp.ai-plus.findy.io/)
Findy AI+は、開発組織におけるAI活用を可視化し、人とAIが協働できる状態を実現するプラットフォームです。
GitHub などの開発データと連携することで、個人・チームごとの活用度やベストプラクティス、ボトルネックを明らかにします。
これにより、「誰が・どの業務で・どの程度AIを活用すべきか」「どのツールが組織にとって最適か」「投資対効果(ROI)はどうか」といった意思決定をデータに基づいて行えるようになります。
Findy AI+は、生成AIが「個人のスキル」に留まらず「組織の強み」となる未来を創り、開発生産性の非連続な向上と、開発組織の変革を後押しします。
2025年5月にα版をリリースし、ファインディの非連続な成長を牽引する新規事業として急成長をしています。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」(https://findy-code.io/)
ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」(https://freelance.findy-code.io/)
経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」(https://jp.findy-team.io/)
開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」(https://findy-tools.io/)
テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」(https://conference.findy-code.io/)
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレキシブルタイム:なし
コアタイム:10:00〜16:00
標準労働時間:10:00~19:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/トランスフォーメーション領域:SRE/SRE、またはそれに準ずるロールとしての実務経験(目安:2年以上)】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
業務内容
主な業務(部門SREとして)
モニタリング/オブザーバビリティの設計・標準化
メトリクス、ログ、アラート、ダッシュボード設計の共通化
プロジェクトごとに分断された監視の整理・統合
インシデント管理プロセスの設計・改善
対応フロー、役割分担、ポストモーテムの型づくり
属人化しない判断・振り返りの仕組み化
運用ルール・設計思想の標準化と浸透
既存ドキュメントの整理・再設計
現場で「使われる」ことを前提とした改善
将来の24/365運用・オンコール体制に向けた設計・検討
現時点で常設オンコールを担うことはありません
将来を見据えた体制・ルールの整理、提案
条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて)
大規模・高難度プロジェクトに対するSRE観点での支援
初期設計レビュー
運用・モニタリング設計の支援
本人の志向や状況に応じて、プロジェクトのデリバリーに一定期間関与する選択肢もあります
ただし、SREとしての主軸が疎かにならない範囲に限ります
※ 個別プロジェクトの納期・品質の最終責任は負いません
ポジションの魅力
1人目専任のSREとして、部門の運用設計に強い裁量を持てるポジションです
既存の仕組みを活かしながら、「作る」だけでなく 組織に根付かせる経験 ができます
複数プロジェクト・複数ステークホルダーを横断し、技術とコミュニケーションの両面で影響力を発揮できます
将来的な24/365やミッションクリティカル領域を見据えた、 中長期で価値のあるSREキャリア を積むことができます
募集背景
<事業・プロジェクトの背景>
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
<システム開発部の特徴>
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担える フルスタックエンジニア を中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
<なぜ該当ロールが必要か>
こうした体制の中で、これまでは各プロジェクトを中心に運用やモニタリングの工夫が行われてきました。その結果、プロジェクト数や規模の拡大に伴い、モニタリング、インシデント管理、運用設計といった プロジェクト横断の運用課題 がより明確に意識されるようになってきています。
現在も、モニタリングや運用に関する考え方・ドキュメントは一定程度整備されていますが、それらを 部門としてオーナーシップを持って管理・改善・浸透させる専任ロールが不在 であるため、
実運用で十分に活用されない
判断や調整が部長・マネジャーに集中する
プロジェクトごとの差分が説明しづらい
といった状況が生じています。
これらの課題を解消し、システム開発部として 一貫した運用設計・説明ができる状態 を実現するため、運用を「人」ではなく「仕組み」で支える部門横断の役割として、 1人目の専任SRE を募集します。
ミッション
SREとして、複数プロジェクトにまたがるシステムの 信頼性・運用性・再現性 を部門横断で担保し、既存の運用ルールや考え方にオーナーシップを持って整理・標準化・浸透させることがミッションです。
人が頑張って回す運用ではなく、 仕組みとして継続的に回る状態 を設計し、システム開発部として共通の言葉で語れる運用基盤を作っていくことを期待しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
主な業務(部門SREとして)
モニタリング/オブザーバビリティの設計・標準化
メトリクス、ログ、アラート、ダッシュボード設計の共通化
プロジェクトごとに分断された監視の整理・統合
インシデント管理プロセスの設計・改善
対応フロー、役割分担、ポストモーテムの型づくり
属人化しない判断・振り返りの仕組み化
運用ルール・設計思想の標準化と浸透
既存ドキュメントの整理・再設計
現場で「使われる」ことを前提とした改善
将来の24/365運用・オンコール体制に向けた設計・検討
現時点で常設オンコールを担うことはありません
将来を見据えた体制・ルールの整理、提案
条件付きで関与する業務(希望・状況に応じて)
大規模・高難度プロジェクトに対するSRE観点での支援
初期設計レビュー
運用・モニタリング設計の支援
本人の志向や状況に応じて、プロジェクトのデリバリーに一定期間関与する選択肢もあります
ただし、SREとしての主軸が疎かにならない範囲に限ります
※ 個別プロジェクトの納期・品質の最終責任は負いません
ポジションの魅力
1人目専任のSREとして、部門の運用設計に強い裁量を持てるポジションです
既存の仕組みを活かしながら、「作る」だけでなく 組織に根付かせる経験 ができます
複数プロジェクト・複数ステークホルダーを横断し、技術とコミュニケーションの両面で影響力を発揮できます
将来的な24/365やミッションクリティカル領域を見据えた、 中長期で価値のあるSREキャリア を積むことができます
募集背景
<事業・プロジェクトの背景>
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
<システム開発部の特徴>
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担える フルスタックエンジニア を中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
<なぜ該当ロールが必要か>
こうした体制の中で、これまでは各プロジェクトを中心に運用やモニタリングの工夫が行われてきました。その結果、プロジェクト数や規模の拡大に伴い、モニタリング、インシデント管理、運用設計といった プロジェクト横断の運用課題 がより明確に意識されるようになってきています。
現在も、モニタリングや運用に関する考え方・ドキュメントは一定程度整備されていますが、それらを 部門としてオーナーシップを持って管理・改善・浸透させる専任ロールが不在 であるため、
実運用で十分に活用されない
判断や調整が部長・マネジャーに集中する
プロジェクトごとの差分が説明しづらい
といった状況が生じています。
これらの課題を解消し、システム開発部として 一貫した運用設計・説明ができる状態 を実現するため、運用を「人」ではなく「仕組み」で支える部門横断の役割として、 1人目の専任SRE を募集します。
ミッション
SREとして、複数プロジェクトにまたがるシステムの 信頼性・運用性・再現性 を部門横断で担保し、既存の運用ルールや考え方にオーナーシップを持って整理・標準化・浸透させることがミッションです。
人が頑張って回す運用ではなく、 仕組みとして継続的に回る状態 を設計し、システム開発部として共通の言葉で語れる運用基盤を作っていくことを期待しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 700 〜 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度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/ソフトウェアエンジニア/バックエンド開発経験&Python/Go等の言語でAPIを構築&クラウドサービス (AWS/GCP)を用いたサービス構築経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
募集背景
ABEJA Platform のプロダクト機能開発・品質向上・運用基盤の強化を加速させるため、エンジニアを増員します。
この募集ではABEJA Platform のプロダクトの一つであるABEJA Insight for Retail の開発・保守運用を担うメンバーを求めています。
ABEJA Insight for Retail は、小売業向けの AI アナリティクス SaaS として、カメラ・センサーデータをもとに来店客数・購買行動・デモグラフィック分析などをリアルタイムに可視化するABEJA Platform プロダクトです。
国内外の大手小売チェーンへの導入が拡大するなかで、プロダクトの機能開発・品質向上・運用基盤の強化を加速させるフェーズにあります。
現在のチームはバックエンド・フロントエンド・データ基盤にまたがる少数精鋭の構成で、スクラムをベースとしたアジャイル開発を実践しています。
「自分の専門領域だけ」に閉じるのではなく、スプリントゴールの達成に向けてチームで力を合わせ、必要なら新しい技術も習得しながら前進できるメンバーを求めています。
ミッション
ABEJA の武器であるABEJA Platform を用いて、データとAIの力でリテールテック領域などの意思決定を変えることがミッションです。
エンジニアには、単なる機能実装にとどまらず、「どうすればエンドユーザーである店舗スタッフや本部担当者が使いやすくなるか」「どうすればシステムが安定してスケールするか」という視点を持ちながら開発に取り組んでほしいと考えています。
そして何より、自己組織化されたフラットなチームのメンバーとして、自ら考え・対話し・行動できることを大切にしています。技術スキルは入社後にチームと一緒に伸ばしていけます。私たちが一緒に作りたいのは、アジャイルの思想を土台にした「強いチーム」そのものです。
業務内容
スクラムチームの一員として、以下の領域を横断しながら開発・保守運用を担当していただきます。
機能開発・改善
ダッシュボードの新機能開発(来店客数・購買データ・デモグラフィック分析などの可視化機能)
バックエンド API の設計・実装(Go / Gin / gRPC)
フロントエンドの UI 実装・改善(React / Vue.js)
分析 API の開発・拡張(Python / Flask)
データ基盤
ETL パイプラインの開発・保守(Python / Kedro / BigQuery / GCS)
POS データなど外部システムからのデータ取り込み(AWS Lambda)
インフラ・運用
Kubernetes / GKE 上でのサービス運用・障害対応
CI/CD パイプラインの整備・改善(CircleCI / Cloud Build / ArgoCD)
モニタリング・アラート対応(Sentry / Cloud monitoring)
チームの学び方について
ペアプロ・モブプロの文化が浸透しており、「ディスカッションに参加する → 支援あり実装 → 自走」というステップでメンバー同士が支え合っています。
「まだ経験がない技術がある」ことは問題ではありません。知らないことをオープンにして、チームで一緒に乗り越えていく姿勢を大切にしています。
ポジションの魅力
フルスタックな技術経験
Go・Python・React・Kubernetes・BigQuery など、バックエンドからデータ基盤・フロントエンドまでを横断して経験できます。「特定技術しか触れない」環境ではなく、チームで支え合いながら技術の幅を広げたいエンジニアに向いています。
事業インパクトを実感できる開発
リリースした機能が国内外の大手小売チェーンの現場で即座に使われます。ユーザーの反応や業務改善の成果が直接フィードバックされる環境です。
AIスタートアップならではの技術的挑戦
カメラ映像の AI 解析結果を扱うため、大量のリアルタイムデータ処理・高可用性設計など、一般的な業務システムとは異なる技術的な難しさがあります。
アジャイルチームをゼロから共に作る経験
スクラムをベースとした自己組織化チームの一員として、プロセス・文化・関係性を一緒に育てていきます。「与えられた環境で働く」のではなく、「チームそのものを作る」経験ができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
ABEJA Platform のプロダクト機能開発・品質向上・運用基盤の強化を加速させるため、エンジニアを増員します。
この募集ではABEJA Platform のプロダクトの一つであるABEJA Insight for Retail の開発・保守運用を担うメンバーを求めています。
ABEJA Insight for Retail は、小売業向けの AI アナリティクス SaaS として、カメラ・センサーデータをもとに来店客数・購買行動・デモグラフィック分析などをリアルタイムに可視化するABEJA Platform プロダクトです。
国内外の大手小売チェーンへの導入が拡大するなかで、プロダクトの機能開発・品質向上・運用基盤の強化を加速させるフェーズにあります。
現在のチームはバックエンド・フロントエンド・データ基盤にまたがる少数精鋭の構成で、スクラムをベースとしたアジャイル開発を実践しています。
「自分の専門領域だけ」に閉じるのではなく、スプリントゴールの達成に向けてチームで力を合わせ、必要なら新しい技術も習得しながら前進できるメンバーを求めています。
ミッション
ABEJA の武器であるABEJA Platform を用いて、データとAIの力でリテールテック領域などの意思決定を変えることがミッションです。
エンジニアには、単なる機能実装にとどまらず、「どうすればエンドユーザーである店舗スタッフや本部担当者が使いやすくなるか」「どうすればシステムが安定してスケールするか」という視点を持ちながら開発に取り組んでほしいと考えています。
そして何より、自己組織化されたフラットなチームのメンバーとして、自ら考え・対話し・行動できることを大切にしています。技術スキルは入社後にチームと一緒に伸ばしていけます。私たちが一緒に作りたいのは、アジャイルの思想を土台にした「強いチーム」そのものです。
業務内容
スクラムチームの一員として、以下の領域を横断しながら開発・保守運用を担当していただきます。
機能開発・改善
ダッシュボードの新機能開発(来店客数・購買データ・デモグラフィック分析などの可視化機能)
バックエンド API の設計・実装(Go / Gin / gRPC)
フロントエンドの UI 実装・改善(React / Vue.js)
分析 API の開発・拡張(Python / Flask)
データ基盤
ETL パイプラインの開発・保守(Python / Kedro / BigQuery / GCS)
POS データなど外部システムからのデータ取り込み(AWS Lambda)
インフラ・運用
Kubernetes / GKE 上でのサービス運用・障害対応
CI/CD パイプラインの整備・改善(CircleCI / Cloud Build / ArgoCD)
モニタリング・アラート対応(Sentry / Cloud monitoring)
チームの学び方について
ペアプロ・モブプロの文化が浸透しており、「ディスカッションに参加する → 支援あり実装 → 自走」というステップでメンバー同士が支え合っています。
「まだ経験がない技術がある」ことは問題ではありません。知らないことをオープンにして、チームで一緒に乗り越えていく姿勢を大切にしています。
ポジションの魅力
フルスタックな技術経験
Go・Python・React・Kubernetes・BigQuery など、バックエンドからデータ基盤・フロントエンドまでを横断して経験できます。「特定技術しか触れない」環境ではなく、チームで支え合いながら技術の幅を広げたいエンジニアに向いています。
事業インパクトを実感できる開発
リリースした機能が国内外の大手小売チェーンの現場で即座に使われます。ユーザーの反応や業務改善の成果が直接フィードバックされる環境です。
AIスタートアップならではの技術的挑戦
カメラ映像の AI 解析結果を扱うため、大量のリアルタイムデータ処理・高可用性設計など、一般的な業務システムとは異なる技術的な難しさがあります。
アジャイルチームをゼロから共に作る経験
スクラムをベースとした自己組織化チームの一員として、プロセス・文化・関係性を一緒に育てていきます。「与えられた環境で働く」のではなく、「チームそのものを作る」経験ができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 600 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/Physical AI ソフトウェアエンジニア/Python、Java、Go、C++などいずれかの言語を用いたソフトウェア開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
業務内容
ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務
ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務
学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務
ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務
クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務
顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務
実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務
ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験
単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境
ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計・実装する実践的な経験
技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点
実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験
募集背景
ABEJAでは、Vision-Language-Action(VLA)をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。
その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。
ロボットからのデータ収集基盤、学習・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。
ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
ロボットシステム全体を俯瞰し、ハードウェア、ミドルウェア、AIモデル、アプリケーションをつなぐソフトウェアアーキテクチャを設計する業務
ロボットから取得されるセンサデータやログを安定的に収集・管理するためのデータ収集基盤およびパイプラインを設計・実装する業務
学習および推論システムと連携するバックエンドサービスやAPIを設計し、ロボット実機や上位アプリケーションと接続する業務
ロボットにインテグレーションされるアプリケーションやサービスレイヤーを開発し、現場運用を前提とした機能実装や改善を行う業務
クラウドおよびオンプレミスを含むインフラ構成を設計し、開発・検証・運用を支える基盤を整備する業務
顧客ごとに開発した内容を抽象化し、共通するプロダクト開発を行う業務
実機検証や顧客導入の過程で明らかになる要件や制約を踏まえ、ソフトウェア設計や実装を柔軟に見直しながら改善を進める業務
ハードウェアエンジニア、ミドルウェアエンジニア、データサイエンティスト、プロジェクトマネージャーと連携し、技術的な意思決定や設計方針を主導する業務
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
Physical AIという新しい技術領域において、ロボット、データ、AIを統合するソフトウェア設計を中核として担える経験
単一のアプリケーション開発に留まらず、データ収集、学習、推論、現場運用までを含むエンドツーエンドのシステム設計に関われる環境
ハードウェアやミドルウェアの制約条件を踏まえたうえで、現実世界に耐えるソフトウェアを設計・実装する実践的な経験
技術的な判断や設計がプロジェクト全体の成否に直結するフェーズで、リードエンジニアとして裁量を持って取り組める点
実際の顧客業務にPhysical AIが組み込まれていく過程を、ソフトウェアの立場から支える経験
募集背景
ABEJAでは、Vision-Language-Action(VLA)をはじめとするPhysical AI技術を、実際のロボットシステムとして顧客現場に社会実装する取り組みを進めています。
その中で、ハードウェアエンジニアやミドルウェアエンジニア、データサイエンティストがそれぞれ専門性を発揮する一方で、それらを横断し、システム全体として成立させるソフトウェアレイヤーの重要性が増しています。
ロボットからのデータ収集基盤、学習・推論と連携するサービスレイヤー、実機にインテグレーションされるアプリケーションなど、Physical AIの価値を形にするソフトウェア開発をリードできるエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、Physical AIシステムにおけるソフトウェアレイヤー全体を設計・実装し、ロボット、データ、AIが一貫してつながる状態を実現することです。
ハードウェアおよびミドルウェアの制約条件を理解したうえで、データ収集から学習、推論、現場での運用までを支えるソフトウェア基盤を構築し、プロジェクトを技術的にリードしていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 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 |
作業時間: フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/Physical AI ミドルウェア・組み込みエンジニア/ロボット工学、制御工学、機械工学、メカトロニクス等に関する基礎的な専門知識&PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
業務内容
既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。
また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。
さらに、Vision Language Action などの基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。
本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。
ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
既製品ロボットやODMロボットを対象に、制御系、センサ系、通信系を含むソフトウェア構成を整理し、全体アーキテクチャを設計する業務
ROSまたはROS2を中心としたミドルウェアレイヤーにおいて、既存ドライバやノードの選定、統合、設定調整を行い、システムとして一貫性のある構成を実装する業務
各種センサ、アクチュエータ、コントローラと上位の制御・AIレイヤーを接続するインターフェース設計および実装を行う業務
ロボットメーカーやODM先が提供するSDKやAPIを理解したうえで、プロジェクト要件に適した形で組み込み・拡張を行う業務
実機を用いた動作確認や結合試験を通じて、通信遅延、同期ズレ、例外動作などの課題を洗い出し、安定動作に向けた調整を行う業務
顧客導入フェーズにおいて、現地環境に合わせた設定変更やシステム調整を行い、立ち上げまでを技術的に支援する業務
ハードウェアエンジニア、AIリサーチャー、アプリケーションエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携し、実装上の制約や課題を整理しながら全体最適を図る業務
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
本ポジションでは、基盤モデルや上位アプリケーションの設計思想と、各ロボットが持つ機構・センサー・アクチュエータの制約条件とを接続する中核レイヤーを担うことで、ソフトウェアとハードウェアの両面からロボットシステム全体を俯瞰できる視座を獲得することができます。
単に特定機種の開発に閉じるのではなく、複数のロボットプラットフォームを横断しながら、実運用を前提としたミドルウェア設計や統合実装に取り組むため、抽象度の高いアーキテクチャ設計力と、実機レベルでの具体的な制御・評価能力の双方を高い解像度で磨くことが可能です。
また、研究用途に限定された実験環境ではなく、顧客業務の中で継続的に稼働するロボットを成立させるフェーズに深く関与できる点も大きな特徴です。
要求定義から実機検証、導入後の改善までを一貫して経験することで、理論上の最適解と現場制約の間にあるギャップを構造的に理解し、再現性のある実装へと落とし込む力が養われます。
机上の設計や部分最適な開発にとどまらず、事業として成立するロボットシステムを構築する経験を積むことができます。
さらに、Vision Language Action などの基盤モデルと実機ハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、データ品質、制御安定性、安全性といった複数の制約を同時に扱いながら技術的解を導き出す経験は、今後のロボット産業において希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をモデル改善やアーキテクチャ再設計へとフィードバックできる循環に関与できることも、本ポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、双腕ロボット、AMR、産業用ロボットなど、多様なメーカーや仕様のロボットを扱う中で、ハードウェアやセンサ構成の違いを吸収し、上位の制御・AIレイヤーと現場オペレーションを橋渡しするミドルウェア層の重要性が急速に高まっています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としています。
本ポジションでは、既製ロボットやODMロボットを前提に、ソフトウェアスタック全体を俯瞰しながら、インテグレーションおよび実装を主導できるミドルウェアエンジニアを募集します。
ミッション
本ポジションのミッションは、既製品またはODMロボットに対して、制御系・センサ系・AIモデル・業務アプリケーションを安定的に接続し、現場で運用可能なロボットシステムとして成立させることです。
ハードウェア固有の差異や制約条件を吸収しながら、再利用性と拡張性を意識したミドルウェア設計・実装を行い、ロボット導入から運用までを支える基盤を構築していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 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 |
作業時間: フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/Physical AI メカニカルエンジニア/ロボット工学、制御工学、機械工学、メカトロニクス等に関する基礎的な専門知識&PythonまたはC++を用いたロボット制御プログラムの開発経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー! のリモートワーク求人
業務内容
本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。
実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。
ロボットの実機の評価計画立案および検証実施
センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価
PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修
ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整
移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング
試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整
顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート
トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善
ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、セミヒューマノイド、四脚ロボット、産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としており、その実現には実機を用いた評価検証、動作制御の調整、現地環境への適応、導入後の改善までを一貫して担えるハードウェアエンジニアの存在が不可欠です。
大学院やロボットメーカー、ロボットSIerなどで実機開発や導入に携わってきた経験を活かしつつ、基盤モデルという不確実性の高い新しい技術領域にも前向きに向き合い探究を積み重ねていける方を募集しています。
ミッション
本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。
制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
本ポジションでは、主にロボットの実機を対象として、評価検証、動作制御、顧客導入支援に関わる一連の業務を担っていただきます。具体的には、ロボットの構成や想定タスクを踏まえた実機評価計画を立案し、動作の安定性、再現性、安全性、精度などをセンサデータやログに基づいて検証したうえで、その結果を反映した制御パラメータや動作アルゴリズムの調整を行います。
実機評価、動作制御、顧客導入支援に関わる以下の業務を担当していただきます。
ロボットの実機の評価計画立案および検証実施
センサデータやログを用いた動作安定性、再現性、精度の評価
PythonまたはC++による動作制御プログラムの開発および改修
ROS2を用いたロボットシステム構築、ノード設計、インターフェース調整
移動、歩行、マニピュレーション、姿勢制御などの動作チューニング
試験環境および顧客現場での実機動作確認、パラメータ調整
顧客先へのロボット導入支援、立ち上げ作業、運用時の技術サポート
トラブル発生時の原因切り分けおよび対策立案、再発防止のための改善
ソフトウェアエンジニア、AIチーム、PMとの技術的なすり合わせおよびフィードバック
あなたは何を得られるのか(ポジションの魅力)
本ポジションでは、基盤モデルを活用した最先端のロボット技術を、研究段階にとどめることなく、実際の顧客現場で稼働させる社会実装フェーズに深く関わることができます。
多様なロボットプラットフォームを対象に、実機評価から制御、導入、運用改善までを一貫して経験できるため、机上の設計や部分的な開発に閉じない、実践的なロボティクスエンジニアとしてのスキルを磨くことができます。
また、Vision Language Actionなどの基盤モデルとロボットハードウェアを組み合わせるという不確実性の高い領域において、試行錯誤を重ねながら技術的な解を見出していく経験は、今後のロボット産業全体においても希少性の高い専門性となります。
現場で得られた知見をプロダクトやモデル改善に還元できる点も、このポジションならではの魅力です。
募集背景
ABEJAでは、Vision Language Actionをはじめとする基盤モデルを中核に据えたロボット技術の社会実装を進めており、ヒューマノイド、セミヒューマノイド、四脚ロボット、産業用ロボットなど、複数のロボットプラットフォームを対象に、実環境への導入および運用を前提としたプロジェクトを推進しています。
これらの取り組みは研究用途やデモンストレーションにとどまらず、実際の顧客現場における業務プロセスの一部としてロボットを安定稼働させることを目的としており、その実現には実機を用いた評価検証、動作制御の調整、現地環境への適応、導入後の改善までを一貫して担えるハードウェアエンジニアの存在が不可欠です。
大学院やロボットメーカー、ロボットSIerなどで実機開発や導入に携わってきた経験を活かしつつ、基盤モデルという不確実性の高い新しい技術領域にも前向きに向き合い探究を積み重ねていける方を募集しています。
ミッション
本ポジションのミッションは、ロボットの実機を対象とした評価検証と動作制御の高度化を通じて、顧客先で実運用可能な水準までロボットの完成度を引き上げることです。
制御プログラムの開発や調整にとどまらず、現地導入、運用中の課題対応、継続的な改善までを一貫して担うことで、ロボットが単なる実験対象ではなく、現場業務の一部として安定的に機能する状態を実現していただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 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 |
作業時間: フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間:10:00 - 19:00 (休憩60分)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
325件中 61件~70件
リモートワーク求人を探す
職種からリモートワーク求人を探す
- CTO
- VPoE
- テックリード
- ITコンサルタント
- ITアーキテクト
- プロジェクトマネージャー
- プロダクトマネージャー
- スクラムマスター
- PMO
- ブリッジSE
- プロジェクトリーダー
- webデザイナー
- UIUXデザイナー
- webディレクター
- デジタルマーケター
- ゲームデザイナー
- CGデザイナー
- インフラエンジニア
- SRE
- ネットワークエンジニア
- サーバーエンジニア
- セキュリティエンジニア
- システムエンジニア
- システムディレクター
- サーバーサイドエンジニア
- フロントエンドエンジニア
- マークアップコーダー
- iOSエンジニア
- Androidエンジニア
- ゲームエンジニア
- ゲームプランナー
- QAエンジニア
- テストエンジニア
- テスター
- AIエンジニア(DL/機械学習)
- データサイエンティスト
- データアナリスト
- BIエンジニア
- データベースエンジニア
- 社内SE
- ヘルプデスク
- テクニカルサポート
- CRE
開発経験からリモートワーク求人を探す
- Access
- ActionScript
- AD
- Android(Java)
- Angular
- Ansible
- AWS
- Azure
- C#
- C++
- CakePHP
- COBOL
- Cordova
- C言語
- Django
- EC-CUBE
- Electron
- Elixir
- Express.js
- Figma
- Firebase
- Flask
- Flutter
- FuelPHP
- GCP
- Go
- HTML/CSS
- Illustrator
- Java
- JavaScript
- Kotlin
- Kubernetes
- Laravel
- Linux
- MySQL
- Next.js
- Node.js
- Nuxt.js
- Objective-C
- Oracle
- Perl
- Photoshop
- PHP
- PL/SQL
- PostgreSQL
- Python
- R
- React
- React Native
- RPA(Biz Robo)
- RPA(UiPath)
- RPA(WinActor)
- Ruby on Rails
- Rust
- Salesforce
- SAP
- Scala
- Seasar2
- Sketch
- Spring
- Spring Boot
- SQL
- SQL Server
- Struts
- Swift
- Symfony
- Tableau
- Tensorflow
- Terraform
- Tresure Data
- TypeScript
- Unity
- VB
- VBA
- Vue.js
- WordPress
- Xamarin
- XD
働き方からリモートワーク求人を探す
リモートワークタイプからリモートワーク求人を探す
語学・国籍からリモートワーク求人を探す
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人に応募します
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人に応募します
への応募が完了しました。
ご応募ありがとうございます。
担当エージェントからの連絡をお待ちください。
Jobのタイトルが入ります
こちらの求人を辞退しますが間違いないですか?
への辞退が完了しました。
またのご応募お待ちしています。
既に応募済みの案件です。
求人への応募には
リラシクの利用を開始してください。
求人への応募にはご住所の入力が必要です。
予期せぬエラーが発生しました。