Tensorflow×従業員数101〜500人のリモートワーク転職・求人情報一覧
5件中 1件~5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/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務開発経験2年以上】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心としたクライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: ◼︎勤務時間
フレックスタイム制
- コアタイム:なし
- フレキシブルタイム:5:00~22:00 ※スーパーフレックスタイム制
- 標準労働時間:1日8時間 ※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社クリエーション・ビュー
【リモート9割/東京】AIエンジニア※平均残業10h/社内グループSE/自社開発/ワールドHD企業 のリモートワーク求人
募集背景
2024年にWHDグループ企業全体のAI/DXを加速させる戦略担当として部署を新規事業部を設立。
グループ横断でAI技術の活用を推進し、各グループ企業が抱える多様なビジネス課題に対し、AIを活用したシステム開発を通じて事業価値の最大化に貢献しています。また外部クライアントの案件も拡大中です。
現在、当部署は10名超の精鋭でAI/DX事業のシステム開発を推進していますが、グループ内をはじめAI/DX分野の開発ニーズは急速に拡大しており、さらなる事業拡大に向けて増員の募集を行います。
AIやDXの知見は問わず、ご興味と意欲のある方にぜひ参画いただきたいと考えています!
<概要>
・大手企業、グループ会社に向けたAIソリューションの開発やDX推進
<具体的な仕事内容>
・AWSやPythonを用いたAIアプリケーションの作成
・グループ会社のAI/DX推進を実現するためのPoC開発
・データ基盤の構築並びにデータ活用によるDX化の提案
⇒将来的には、要件定義や顧客への提案などもおまかせします
<案件について>
・RAG機能を搭載した、(閉域接続可能な)生成AIの開発
・鉄道会社向け、AIを活用した需要予測とシステム開発
・大手メーカ向け、SQLを用いたデータ基盤構築
・WEB広告最適化に向けたデータ分析、PoC開発 など
【エンジニアのための働き方】
当社は社長を含め、社員構成の9割以上がエンジニアです。
創業者の前社長が「エンジニアがもっと働きやすい会社を作りたい」という想いを込めて創業したため、
今でのその風土が根づいています。そのため、エンジニアの働き方を考慮して下記環境を用意しています。
・フレックスタイム制
・9割以上がリモート(年に数回程度の出社メンバーも)
・平均残業時間は10時間程度
・有給消化日数は18.5日(夏季休暇含む)
【業務の変更の範囲】
無
2024年にWHDグループ企業全体のAI/DXを加速させる戦略担当として部署を新規事業部を設立。
グループ横断でAI技術の活用を推進し、各グループ企業が抱える多様なビジネス課題に対し、AIを活用したシステム開発を通じて事業価値の最大化に貢献しています。また外部クライアントの案件も拡大中です。
現在、当部署は10名超の精鋭でAI/DX事業のシステム開発を推進していますが、グループ内をはじめAI/DX分野の開発ニーズは急速に拡大しており、さらなる事業拡大に向けて増員の募集を行います。
AIやDXの知見は問わず、ご興味と意欲のある方にぜひ参画いただきたいと考えています!
<概要>
・大手企業、グループ会社に向けたAIソリューションの開発やDX推進
<具体的な仕事内容>
・AWSやPythonを用いたAIアプリケーションの作成
・グループ会社のAI/DX推進を実現するためのPoC開発
・データ基盤の構築並びにデータ活用によるDX化の提案
⇒将来的には、要件定義や顧客への提案などもおまかせします
<案件について>
・RAG機能を搭載した、(閉域接続可能な)生成AIの開発
・鉄道会社向け、AIを活用した需要予測とシステム開発
・大手メーカ向け、SQLを用いたデータ基盤構築
・WEB広告最適化に向けたデータ分析、PoC開発 など
【エンジニアのための働き方】
当社は社長を含め、社員構成の9割以上がエンジニアです。
創業者の前社長が「エンジニアがもっと働きやすい会社を作りたい」という想いを込めて創業したため、
今でのその風土が根づいています。そのため、エンジニアの働き方を考慮して下記環境を用意しています。
・フレックスタイム制
・9割以上がリモート(年に数回程度の出社メンバーも)
・平均残業時間は10時間程度
・有給消化日数は18.5日(夏季休暇含む)
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 750 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 |
|
||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックス制
・フレキシブルタイム(始業)9:00~10:00 (終業)16:00~19:00
・コアタイム 10:00~16:00
・標準労働時間 8時間 休憩時間 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 |
||
| 設立年数 | 37年 | 従業員数 | 143人 |
株式会社クリエーション・ビュー
【正社員リモート9割/大阪】WEB開発経験のみでAIエンジニア転身!※平均残業10h/社内グループSE/自社開発/ワールドHD企業 のリモートワーク求人
募集背景
2024年にWHDグループ企業全体のAI/DXを加速させる戦略担当として部署を新規事業部を設立。
グループ横断でAI技術の活用を推進し、各グループ企業が抱える多様なビジネス課題に対し、AIを活用したシステム開発を通じて事業価値の最大化に貢献しています。また外部クライアントの案件も拡大中です。
現在、当部署は10名超の精鋭でAI/DX事業のシステム開発を推進していますが、グループ内をはじめAI/DX分野の開発ニーズは急速に拡大しており、さらなる事業拡大に向けて増員の募集を行います。
AIやDXの知見は問わず、ご興味と意欲のある方にぜひ参画いただきたいと考えています!
<概要>
・大手企業、グループ会社に向けたAIソリューションの開発やDX推進
<具体的な仕事内容>
・AWSやPythonを用いたAIアプリケーションの作成
・グループ会社のAI/DX推進を実現するためのPoC開発
・データ基盤の構築並びにデータ活用によるDX化の提案
⇒将来的には、要件定義や顧客への提案などもおまかせします
<案件について>
・RAG機能を搭載した、(閉域接続可能な)生成AIの開発
・鉄道会社向け、AIを活用した需要予測とシステム開発
・大手メーカ向け、SQLを用いたデータ基盤構築
・WEB広告最適化に向けたデータ分析、PoC開発 など
【エンジニアのための働き方】
当社は社長を含め、社員構成の9割以上がエンジニアです。
創業者の前社長が「エンジニアがもっと働きやすい会社を作りたい」という想いを込めて創業したため、
今でのその風土が根づいています。そのため、エンジニアの働き方を考慮して下記環境を用意しています。
・フレックスタイム制
・9割以上がリモート(年に数回程度の出社メンバーも)
・平均残業時間は10時間程度
・有給消化日数は18.5日(夏季休暇含む)
【業務の変更の範囲】
無
2024年にWHDグループ企業全体のAI/DXを加速させる戦略担当として部署を新規事業部を設立。
グループ横断でAI技術の活用を推進し、各グループ企業が抱える多様なビジネス課題に対し、AIを活用したシステム開発を通じて事業価値の最大化に貢献しています。また外部クライアントの案件も拡大中です。
現在、当部署は10名超の精鋭でAI/DX事業のシステム開発を推進していますが、グループ内をはじめAI/DX分野の開発ニーズは急速に拡大しており、さらなる事業拡大に向けて増員の募集を行います。
AIやDXの知見は問わず、ご興味と意欲のある方にぜひ参画いただきたいと考えています!
<概要>
・大手企業、グループ会社に向けたAIソリューションの開発やDX推進
<具体的な仕事内容>
・AWSやPythonを用いたAIアプリケーションの作成
・グループ会社のAI/DX推進を実現するためのPoC開発
・データ基盤の構築並びにデータ活用によるDX化の提案
⇒将来的には、要件定義や顧客への提案などもおまかせします
<案件について>
・RAG機能を搭載した、(閉域接続可能な)生成AIの開発
・鉄道会社向け、AIを活用した需要予測とシステム開発
・大手メーカ向け、SQLを用いたデータ基盤構築
・WEB広告最適化に向けたデータ分析、PoC開発 など
【エンジニアのための働き方】
当社は社長を含め、社員構成の9割以上がエンジニアです。
創業者の前社長が「エンジニアがもっと働きやすい会社を作りたい」という想いを込めて創業したため、
今でのその風土が根づいています。そのため、エンジニアの働き方を考慮して下記環境を用意しています。
・フレックスタイム制
・9割以上がリモート(年に数回程度の出社メンバーも)
・平均残業時間は10時間程度
・有給消化日数は18.5日(夏季休暇含む)
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 750 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 |
|
||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックス制
・フレキシブルタイム(始業)9:00~10:00 (終業)16:00~19:00
・コアタイム 10:00~16:00
・標準労働時間 8時間 休憩時間 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 |
||
| 設立年数 | 37年 | 従業員数 | 143人 |
株式会社クリエーション・ビュー
【リモート9割/東京/大阪】開発エンジニア※平均残業10h/社内グループSE/自社開発/ワールドHD企業 のリモートワーク求人
★大手企業をメインに一次請け8割!(リクルート・オリックスなど大手企業メイン)
★多彩なプロジェクトを豊富にご用意
★平均残業10h!連休取得OK!完全週休2日制(土日祝)フレックス制!リモート約9割など働きやすさ抜群
★賞与年2回支給!(昨年度支給実績4.3ヵ月)+住宅手当+資格手当など福利厚生も充実
■業務内容
自社グループ企業向けのWeb・オープン系をメインとした各種システム・ソフトウェア・アプリケーション案件において、要件定義、設計、見積もりなどの上流工程から、開発業務まで一貫してお任せいたします。
場合によってはインフラの構築や言語の選定までお任せできるプロジェクトもございます。
■チーム構成
現在、PMが請け負っている案件を一緒に開発していただきます。
※今後は複数人のチームとなる予定です
PMは入社20年程度のベテラン社員のため安心して相談できる環境です。
PM:1名40代男性
■キャリアパス
希望次第でさまざまなキャリアを描けることも当社の強みです。
まずは開発ポジションからご活躍いただくつもりですが、エンジニアとして技術を追求してスペシャリストやリーダー、マネジメントを目指すことも可能です。スキル、キャリアともにワンランク上を目指せる、やりがいのある環境がそろっております。
キャリアパスは7段階と細かく設定
全員に指標は開示しているため、いつもで確認できる環境です。
メンバー、サブリーダー、リーダー、シニアリーダー
サブマネージャー、マネージャー、シニアマネージャー
■募集背景:
グループ企業からWEBシステム案件の依頼が多くなりつつあるため、
弊社としても本格的な案件化をするための増員での募集となります。
グループ企業がクライアントのためコミュニケーションがとりやすい点も
魅力点となります。
■グループ企業
弊社はワールドHDの1社になりクライアントはワールドHDの各社となります。
https://world-hd.co.jp/corporate/group/
★社員の働きやすさをとことん追求!★
◎本プロジェクトはフルリモート可
◎フレックス制あり
◎残業月平均10時間と少なめ
◎年間休日125日+平均有給取得日数18.5日
【業務の変更の範囲】
無
★多彩なプロジェクトを豊富にご用意
★平均残業10h!連休取得OK!完全週休2日制(土日祝)フレックス制!リモート約9割など働きやすさ抜群
★賞与年2回支給!(昨年度支給実績4.3ヵ月)+住宅手当+資格手当など福利厚生も充実
■業務内容
自社グループ企業向けのWeb・オープン系をメインとした各種システム・ソフトウェア・アプリケーション案件において、要件定義、設計、見積もりなどの上流工程から、開発業務まで一貫してお任せいたします。
場合によってはインフラの構築や言語の選定までお任せできるプロジェクトもございます。
■チーム構成
現在、PMが請け負っている案件を一緒に開発していただきます。
※今後は複数人のチームとなる予定です
PMは入社20年程度のベテラン社員のため安心して相談できる環境です。
PM:1名40代男性
■キャリアパス
希望次第でさまざまなキャリアを描けることも当社の強みです。
まずは開発ポジションからご活躍いただくつもりですが、エンジニアとして技術を追求してスペシャリストやリーダー、マネジメントを目指すことも可能です。スキル、キャリアともにワンランク上を目指せる、やりがいのある環境がそろっております。
キャリアパスは7段階と細かく設定
全員に指標は開示しているため、いつもで確認できる環境です。
メンバー、サブリーダー、リーダー、シニアリーダー
サブマネージャー、マネージャー、シニアマネージャー
■募集背景:
グループ企業からWEBシステム案件の依頼が多くなりつつあるため、
弊社としても本格的な案件化をするための増員での募集となります。
グループ企業がクライアントのためコミュニケーションがとりやすい点も
魅力点となります。
■グループ企業
弊社はワールドHDの1社になりクライアントはワールドHDの各社となります。
https://world-hd.co.jp/corporate/group/
★社員の働きやすさをとことん追求!★
◎本プロジェクトはフルリモート可
◎フレックス制あり
◎残業月平均10時間と少なめ
◎年間休日125日+平均有給取得日数18.5日
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 700 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 |
|
||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックス制
・フレキシブルタイム(始業)9時00分~10時0 (終業)16時00分~19時00分
・コアタイム 10時00分~16時00分
・標準労働時間 8時00分 休憩時間 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 |
||
| 設立年数 | 37年 | 従業員数 | 143人 |
5件中 1件~5件
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