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58件中 1件～10件
株式会社Aprender
【地方フルリモート／ソフトウェアエンジニア（マネージャー）バックエンド・フロントエンド・SRE・インフラ／リーダーとしての意思決定や進行管理経験】「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社｜受託開発・自社サービスの2本の柱で事業展開 のリモートワーク求人
■事業内容
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発：フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」：AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加に伴い、メンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、チームを牽引し、メンバーの成長へ向けて伴走する役割を担っていただける方を募集いたします。
■このポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、技術的な観点から関与いただき、技術選定や設計方針などの方向性を示していただきます。
あわせて、メンバーの育成・1on1・評価・目標設定などのピープルマネジメントを通じて、チーム全体の成果とメンバーの成長を牽引いただきます。
■業務内容
【主な業務】
・メンバーの1on1・育成・目標設定
・チームの状態把握と改善（関係性・役割分担・心理的安全性の確保）
・採用活動への関与（面接・採用計画など）
・アジャイルでのチーム開発（デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り）
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」があります。
・「所属チーム」においては、メンバーの育成・評価・1on1等のマネジメント業務を行っていただきます。
・「プロジェクトチーム」には、複数のプロジェクトに対して技術的な観点から横断的に支援する形で関わっていただきます（各プロジェクトの計画・進行は、それぞれの案件におけるプロジェクトリーダーが担当します）。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件：クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス：スクラム形式（週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行）
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会（デイリー）：持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack：随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル：議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1：入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、業務やキャリアなどの幅広い相談が可能です。
・チームメンバーとの1on1：業務の振り返りやキャリアについての相談（案件アサインの打診含む）等についての1on1を実施いただきます。
・社員同士の1on1：お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会：週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会：年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数（週2時間程度）用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発：フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」：AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加に伴い、メンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、チームを牽引し、メンバーの成長へ向けて伴走する役割を担っていただける方を募集いたします。
■このポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、技術的な観点から関与いただき、技術選定や設計方針などの方向性を示していただきます。
あわせて、メンバーの育成・1on1・評価・目標設定などのピープルマネジメントを通じて、チーム全体の成果とメンバーの成長を牽引いただきます。
■業務内容
【主な業務】
・メンバーの1on1・育成・目標設定
・チームの状態把握と改善（関係性・役割分担・心理的安全性の確保）
・採用活動への関与（面接・採用計画など）
・アジャイルでのチーム開発（デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り）
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」があります。
・「所属チーム」においては、メンバーの育成・評価・1on1等のマネジメント業務を行っていただきます。
・「プロジェクトチーム」には、複数のプロジェクトに対して技術的な観点から横断的に支援する形で関わっていただきます（各プロジェクトの計画・進行は、それぞれの案件におけるプロジェクトリーダーが担当します）。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件：クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス：スクラム形式（週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行）
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会（デイリー）：持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack：随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル：議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1：入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、業務やキャリアなどの幅広い相談が可能です。
・チームメンバーとの1on1：業務の振り返りやキャリアについての相談（案件アサインの打診含む）等についての1on1を実施いただきます。
・社員同士の1on1：お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会：週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会：年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数（週2時間程度）用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 10人 |
株式会社Aprender
【地方フルリモート／ソフトウェアエンジニア（リーダー）バックエンド・フロントエンド・SRE・インフラエンジニア／リーダーとしての意思決定や進行管理経験】「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社｜受託開発・自社サービスの2本の柱で事業展開 のリモートワーク求人
■事業内容
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。
以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発：フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」：AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加やプロジェクトの広がりに伴い、PL・PMのような立場でプロジェクトをリードできる方や、ゆくゆくはメンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、こうした役割を担っていただける方を募集いたします。
■ポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、設計・実装・運用を担います。
加えて、案件リーダー／プロジェクトリーダーとして、顧客折衝・要件整理・進捗管理・意思決定を通じてプロジェクトを牽引し、メンバーを巻き込みながらチームで成果を出していただくことを期待します。
将来的に、エンジニアリングマネージャーを目指すことも可能です。
■業務内容
【主な業務】
・アジャイルでのチーム開発（デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り）
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※フロントエンド・バックエンド・SRE/インフラのいずれか1つ以上を専門領域としていただきます。
領域を跨いでフルスタックに動いていただくことも可能です。
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」の2チームに所属していただきます
・1案件フルコミット型／複数案件並行型の2パターンのプロジェクトアサイン方法があります。複数案件並行型の場合は、それぞれの案件に少ボリュームずつ入る形となるため、全体の稼働量は変わりません。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件：クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス：スクラム形式（週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行）
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会（デイリー）：持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack：随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル：議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1：入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、キャリアについての相談等が可能です。
・チームリーダーとの1on1：業務の振り返りやキャリアについての相談（案件アサインの相談含む）等を行っています。
・社員同士の1on1：お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会：週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会：年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数（週2時間程度）用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。
以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発：フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」：AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加やプロジェクトの広がりに伴い、PL・PMのような立場でプロジェクトをリードできる方や、ゆくゆくはメンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、こうした役割を担っていただける方を募集いたします。
■ポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、設計・実装・運用を担います。
加えて、案件リーダー／プロジェクトリーダーとして、顧客折衝・要件整理・進捗管理・意思決定を通じてプロジェクトを牽引し、メンバーを巻き込みながらチームで成果を出していただくことを期待します。
将来的に、エンジニアリングマネージャーを目指すことも可能です。
■業務内容
【主な業務】
・アジャイルでのチーム開発（デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り）
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※フロントエンド・バックエンド・SRE/インフラのいずれか1つ以上を専門領域としていただきます。
領域を跨いでフルスタックに動いていただくことも可能です。
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」の2チームに所属していただきます
・1案件フルコミット型／複数案件並行型の2パターンのプロジェクトアサイン方法があります。複数案件並行型の場合は、それぞれの案件に少ボリュームずつ入る形となるため、全体の稼働量は変わりません。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件：クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス：スクラム形式（週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行）
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会（デイリー）：持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack：随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル：議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1：入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、キャリアについての相談等が可能です。
・チームリーダーとの1on1：業務の振り返りやキャリアについての相談（案件アサインの相談含む）等を行っています。
・社員同士の1on1：お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会：週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会：年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数（週2時間程度）用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 550 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 10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/Webプロダクトエンジニア_AI特許ロケット】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。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性
◼️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。
- AI特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計
【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。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性
◼️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。
- AI特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計
【業務の変更の範囲】
無
| 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
※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/Webプロダクトエンジニア_AIインタビュアー】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。
AIインタビュアーは、インタビュー・ヒアリング・面談・調査業務をAIで支援する新規プロダクトです。
LLM・音声認識・対話AIを活用した体験価値が中核となる一方で、プロダクトが複数企業・複数ユーザーに安定して使われ続けるためには、堅牢なWebアプリケーション基盤が不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、運用性の高いWeb基盤づくりを担っていただきます。
AIインタビュアーを「便利なAI機能」から「企業が安心して使い続けられるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーは、会話データ・音声データ・回答データ・分析結果など、機密性の高い情報を扱うプロダクトです。
そのため、プロダクト設計においては、AI体験の良さだけでなく、企業利用に耐えるセキュリティ、データ管理、権限管理、監査性、可用性が重要です。
また、AIインタビューでは、文字起こし、要約、分析、レポート生成など、時間のかかる処理や外部AI APIとの連携が多く発生します。これらを安定して処理するためには、非同期処理、ジョブ管理、リトライ制御、ログ設計、コスト管理が必要になります。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・ユーザー単位の権限管理
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 高トラフィック時のスケーラビリティ
- 監視・ログ・監査ログの整備
- プロダクト利用状況の可視化
◼️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。
- AIインタビュアーのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 音声データ、文字起こしデータ、回答データ、分析結果を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・音声認識API利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 高トラフィックや利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AIインタビュアーのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログの設計・実装
- LLM API・音声認識API利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文字起こし・要約・レポート生成処理の安定実行基盤
- 高トラフィックに耐えるAPI・DB・キャッシュ設計
- プロダクト利用状況を可視化する管理画面・ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
【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。
AIインタビュアーは、インタビュー・ヒアリング・面談・調査業務をAIで支援する新規プロダクトです。
LLM・音声認識・対話AIを活用した体験価値が中核となる一方で、プロダクトが複数企業・複数ユーザーに安定して使われ続けるためには、堅牢なWebアプリケーション基盤が不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、運用性の高いWeb基盤づくりを担っていただきます。
AIインタビュアーを「便利なAI機能」から「企業が安心して使い続けられるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーは、会話データ・音声データ・回答データ・分析結果など、機密性の高い情報を扱うプロダクトです。
そのため、プロダクト設計においては、AI体験の良さだけでなく、企業利用に耐えるセキュリティ、データ管理、権限管理、監査性、可用性が重要です。
また、AIインタビューでは、文字起こし、要約、分析、レポート生成など、時間のかかる処理や外部AI APIとの連携が多く発生します。これらを安定して処理するためには、非同期処理、ジョブ管理、リトライ制御、ログ設計、コスト管理が必要になります。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・ユーザー単位の権限管理
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 高トラフィック時のスケーラビリティ
- 監視・ログ・監査ログの整備
- プロダクト利用状況の可視化
◼️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。
- AIインタビュアーのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 音声データ、文字起こしデータ、回答データ、分析結果を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・音声認識API利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 高トラフィックや利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AIインタビュアーのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログの設計・実装
- LLM API・音声認識API利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文字起こし・要約・レポート生成処理の安定実行基盤
- 高トラフィックに耐えるAPI・DB・キャッシュ設計
- プロダクト利用状況を可視化する管理画面・ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
【業務の変更の範囲】
無
| 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
※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/テックリード／リードWeb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、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、Web領域の技術責任者候補として、AIエンジニア、PM、Bizメンバーと連携しながら、AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体の技術設計・開発推進を担っていただきます。
単なる実装担当ではなく、技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセス改善、メンバー支援まで含めて、AIアプリケーション開発を技術面からリードすることがミッションです。
◼️本ポジションについて
テックリード／リードWebエンジニアには、Webアプリケーション開発における技術方針・設計判断・開発品質に責任を持っていただくことを期待しています。
エムニでは、LLM、RAG、画像認識、音声認識、AIエージェントなど、さまざまなAI技術を顧客の業務に組み込み、実際に使われるWebシステムとして提供しています。
そのため、AIエンジニアが開発したモデルやAI機能を、フロントエンド・バックエンド・インフラを横断して、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割が非常に重要です。
PMやBizメンバーと連携しながら、要件定義・仕様策定の段階から技術的な論点を整理し、品質・スピード・保守性のバランスを取りながら開発を前に進めていただきます。
◼️仕事のやりがい
- Web領域の技術責任者候補として、技術方針や設計判断に関われる
- AI開発とWeb開発を接続し、顧客に価値が届くプロダクトとして形にできる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIアプリケーション全体の設計に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、全体最適の技術判断ができる
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、プロジェクトの成功確度を高められる
- 開発プロセス、技術標準、レビュー文化など、開発組織の土台づくりに関われる
- 将来的にVPoE、CTO、エンジニアリングマネージャーなどを目指せる
◼️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。
- Web領域における技術方針・設計方針の策定
- AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体のアーキテクチャ設計
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断した技術判断
- LLM/RAG/画像認識/音声認識/AIエージェントとWebアプリケーションの接続設計
- 要件定義・仕様策定における技術的な論点整理
- 非機能要件、セキュリティ、パフォーマンス、運用性を踏まえた設計
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーとの技術的な合意形成
- プロジェクトの開発推進、技術的な課題解決、意思決定
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜シニアメンバーへの技術支援・育成
- 開発プロセス、開発基盤、技術標準の整備
- 技術負債の可視化と解消方針の策定
- 必要に応じた実装、プロトタイピング、技術検証
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション全体の技術設計
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システムの設計・開発
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション基盤
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトのアーキテクチャ設計、技術選定、開発基盤整備
- 複数プロジェクトで再利用できる開発テンプレート・共通基盤の整備
- 開発品質・生産性向上に向けた技術標準化、レビュー体制づくり
【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。
本ポジションでは、Web領域の技術責任者候補として、AIエンジニア、PM、Bizメンバーと連携しながら、AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体の技術設計・開発推進を担っていただきます。
単なる実装担当ではなく、技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセス改善、メンバー支援まで含めて、AIアプリケーション開発を技術面からリードすることがミッションです。
◼️本ポジションについて
テックリード／リードWebエンジニアには、Webアプリケーション開発における技術方針・設計判断・開発品質に責任を持っていただくことを期待しています。
エムニでは、LLM、RAG、画像認識、音声認識、AIエージェントなど、さまざまなAI技術を顧客の業務に組み込み、実際に使われるWebシステムとして提供しています。
そのため、AIエンジニアが開発したモデルやAI機能を、フロントエンド・バックエンド・インフラを横断して、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割が非常に重要です。
PMやBizメンバーと連携しながら、要件定義・仕様策定の段階から技術的な論点を整理し、品質・スピード・保守性のバランスを取りながら開発を前に進めていただきます。
◼️仕事のやりがい
- Web領域の技術責任者候補として、技術方針や設計判断に関われる
- AI開発とWeb開発を接続し、顧客に価値が届くプロダクトとして形にできる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIアプリケーション全体の設計に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、全体最適の技術判断ができる
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、プロジェクトの成功確度を高められる
- 開発プロセス、技術標準、レビュー文化など、開発組織の土台づくりに関われる
- 将来的にVPoE、CTO、エンジニアリングマネージャーなどを目指せる
◼️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。
- Web領域における技術方針・設計方針の策定
- AI機能を組み込んだWebアプリケーション全体のアーキテクチャ設計
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断した技術判断
- LLM/RAG/画像認識/音声認識/AIエージェントとWebアプリケーションの接続設計
- 要件定義・仕様策定における技術的な論点整理
- 非機能要件、セキュリティ、パフォーマンス、運用性を踏まえた設計
- PM、AIエンジニア、Bizメンバーとの技術的な合意形成
- プロジェクトの開発推進、技術的な課題解決、意思決定
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜シニアメンバーへの技術支援・育成
- 開発プロセス、開発基盤、技術標準の整備
- 技術負債の可視化と解消方針の策定
- 必要に応じた実装、プロトタイピング、技術検証
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション全体の技術設計
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システムの設計・開発
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション基盤
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトのアーキテクチャ設計、技術選定、開発基盤整備
- 複数プロジェクトで再利用できる開発テンプレート・共通基盤の整備
- 開発品質・生産性向上に向けた技術標準化、レビュー体制づくり
【業務の変更の範囲】
無
| 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
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアWeb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、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとして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。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【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。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとして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。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
| 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
※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/Web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、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア（ジュニア〜ミドル）には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️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。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【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。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア（ジュニア〜ミドル）には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️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。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
フラー株式会社
【新潟県内フルリモート／正社員／自社＆受託】フロントエンドエンジニア×リード候補◆要件定義～保守まで一気通貫【グロース市場上場】 のリモートワーク求人
当ポジションでは、Webサイトの設計から開発までのメンバー業務に加え、フロントエンド組織の技術戦略立案および人材育成の主導をお任せします。
顧客にとって最適な技術選定や、セキュリティおよびパフォーマンス計測・VRTといった高度な技術課題への取り組みを牽引します。
提案フェーズでの要件定義や工数見積もりなどのプロジェクトリード業務と並行し、若手・中堅メンバーが主体的に課題へ挑戦できるようなメンタリングを行い、組織全体の成長に貢献していただくことを期待します。
以下が具体的な業務内容です。
・フロントエンド組織の技術戦略の立案
・提案フェーズの要件定義・工数見積
・企画、要件定義フェーズにおける要望の実現可能性の判断、開発コストの概算、代替案の検討、ユーザ体験
・設計フェーズにおける技術面での判断、意思決定
・社内外含む関係者との技術面に関するコミュニケーション
・エンジニアチーム内のタスクマネジメント
・若手メンバーの育成・メンタリング
・案件におけるリード業務
・プロダクトの設計・開発・リリース後の継続的なサービスデリバリ
・安定性およびパフォーマンスを重視した品質改善
・大規模なアーキテクチャ変更を含む、継続的なコードベースの改善
当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。
特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。
2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務（本人と協議のうえ）
顧客にとって最適な技術選定や、セキュリティおよびパフォーマンス計測・VRTといった高度な技術課題への取り組みを牽引します。
提案フェーズでの要件定義や工数見積もりなどのプロジェクトリード業務と並行し、若手・中堅メンバーが主体的に課題へ挑戦できるようなメンタリングを行い、組織全体の成長に貢献していただくことを期待します。
以下が具体的な業務内容です。
・フロントエンド組織の技術戦略の立案
・提案フェーズの要件定義・工数見積
・企画、要件定義フェーズにおける要望の実現可能性の判断、開発コストの概算、代替案の検討、ユーザ体験
・設計フェーズにおける技術面での判断、意思決定
・社内外含む関係者との技術面に関するコミュニケーション
・エンジニアチーム内のタスクマネジメント
・若手メンバーの育成・メンタリング
・案件におけるリード業務
・プロダクトの設計・開発・リリース後の継続的なサービスデリバリ
・安定性およびパフォーマンスを重視した品質改善
・大規模なアーキテクチャ変更を含む、継続的なコードベースの改善
当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。
特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。
2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務（本人と協議のうえ）
| 想定年収 | 700 〜 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： コアタイム 10:00-15:00（休憩60分）
フレキシブルタイム 7:00-10:00、15:00-22:00
標準労働時間 8時間/日、清算期間は1ヶ月
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 | 16年 | 従業員数 | 175人 |
フラー株式会社
【首都圏フルリモート／正社員／自社＆受託】フロントエンドエンジニア×リード候補◆要件定義～保守まで一気通貫【グロース市場上場】 のリモートワーク求人
当ポジションでは、Webサイトの設計から開発までのメンバー業務に加え、フロントエンド組織の技術戦略立案および人材育成の主導をお任せします。
顧客にとって最適な技術選定や、セキュリティおよびパフォーマンス計測・VRTといった高度な技術課題への取り組みを牽引します。
提案フェーズでの要件定義や工数見積もりなどのプロジェクトリード業務と並行し、若手・中堅メンバーが主体的に課題へ挑戦できるようなメンタリングを行い、組織全体の成長に貢献していただくことを期待します。
以下が具体的な業務内容です。
・フロントエンド組織の技術戦略の立案
・提案フェーズの要件定義・工数見積
・企画、要件定義フェーズにおける要望の実現可能性の判断、開発コストの概算、代替案の検討、ユーザ体験
・設計フェーズにおける技術面での判断、意思決定
・社内外含む関係者との技術面に関するコミュニケーション
・エンジニアチーム内のタスクマネジメント
・若手メンバーの育成・メンタリング
・案件におけるリード業務
・プロダクトの設計・開発・リリース後の継続的なサービスデリバリ
・安定性およびパフォーマンスを重視した品質改善
・大規模なアーキテクチャ変更を含む、継続的なコードベースの改善
当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。
特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。
2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務（本人と協議のうえ）
顧客にとって最適な技術選定や、セキュリティおよびパフォーマンス計測・VRTといった高度な技術課題への取り組みを牽引します。
提案フェーズでの要件定義や工数見積もりなどのプロジェクトリード業務と並行し、若手・中堅メンバーが主体的に課題へ挑戦できるようなメンタリングを行い、組織全体の成長に貢献していただくことを期待します。
以下が具体的な業務内容です。
・フロントエンド組織の技術戦略の立案
・提案フェーズの要件定義・工数見積
・企画、要件定義フェーズにおける要望の実現可能性の判断、開発コストの概算、代替案の検討、ユーザ体験
・設計フェーズにおける技術面での判断、意思決定
・社内外含む関係者との技術面に関するコミュニケーション
・エンジニアチーム内のタスクマネジメント
・若手メンバーの育成・メンタリング
・案件におけるリード業務
・プロダクトの設計・開発・リリース後の継続的なサービスデリバリ
・安定性およびパフォーマンスを重視した品質改善
・大規模なアーキテクチャ変更を含む、継続的なコードベースの改善
当社は、デジタル領域全般においてパートナーのビジネス課題を解決するソリューション企業です。
特にスマホアプリに軸足を置き、事業開発、デザイン、システム開発・運用、データ分析といった上流から下流まで幅広いソリューションを提供しています。
2025年7月24日に東証グロース市場へ上場を果たし、さらなる事業拡大フェーズに突入しました。今後の成長を共に推進いただける方をお迎えしたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務（本人と協議のうえ）
| 想定年収 | 700 〜 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： コアタイム 10:00-15:00（休憩60分）
フレキシブルタイム 7:00-10:00、15:00-22:00
標準労働時間 8時間/日、清算期間は1ヶ月
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 |
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| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 175人 |
株式会社HRbase
【地方フルリモ/フルフレックス/フルスタックエンジニア】労務専門AIエージェント/生成AI活用のHRプロダクト のリモートワーク求人
■■「HRbase」「HRbase PRO」の魅力と仕事のやりがい■■
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
私たちは、社労士の思考プロセスと膨大な実務ノウハウを学習させた、唯一無二の「労務専門AIエージェント」を提供しています。
汎用的な生成AIでは真似できない、法令の正確な解釈と実務への落とし込みを両立。2026年4月には「労務管理の、安心革命。」を新スローガンに掲げるリブランディングを行い、プロダクトとしてもさらなる進化を遂げました。
現在は、これまで既存の労務DXツールでは対応しきれなかった、法改正対応や労務相談といった複雑な判断を伴う「非定型業務」の標準化・自動化に挑んでいます。労務管理における「調べる」「判断する」「実行する」すべてのプロセスにおいてAIが担える領域を広げ、実務担当者が抱える目に見えない不安や心理的負担を解消し、本来注力すべき業務に集中できる環境の実現を目指しています。
【企業向け｜労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」に加え、現場に確かな「安心」を提供するサービスです。年々複雑化する労働法令や法改正に対応するために開発された、高精度なAIが、質問への回答のみならず、実務を手厚くサポートします。 直近では、法的リスクを瞬時に可視化し規程案を提示する「就業規則チェック機能」や、従業員からの質問に対して就業規則や社内マニュアルを基に回答文を自動作成する「社内問い合わせの返信自動作成機能」、特定の業務シーンに特化した「アシスタントAI」などを続々とリリース。単なる質問回答に留まらず、トラブル予防や担当者の知識強化まで一気通貫で支援しています。
【社労士向け｜労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、専門家である社労士の業務を劇的に変革するために生まれたAIサービスです。属人化しがちだった複雑な労務相談業務において、社労士の思考プロセスとナレッジベースを融合したAIが強力にアシストします。 法改正対応や規程整備、煩雑な調べ物、文章・資料作成といった負担をAIが大幅に軽減することで、対応スピードの向上や若手の人材育成を支援。社労士が顧問先に合わせた、より付加価値の高い「質の高いサポート」に注力できる体制づくりに貢献しています。
■■日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション■■
私たちのミッションは『働くをカラフルに』。
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
まず、法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。
終わらない法改正への対応、多様化する雇用形態への対応など、企業に求められる労務対応の水準は上がり続け、現場の負担は限界に達しています。
社会全体のコンプライアンス意識が高まる中で、知識不足や解釈ミスによる労務管理の不備が、一瞬にして企業価値を毀損する致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成は極めて困難です。
その結果、これまでの労務DXツールが得意とした「給与計算や入退社手続きなどの定型業務」は効率化できても、判断を伴う「非定型業務」は人手に頼らざるを得ず、業務の属人化や担当者の精神的プレッシャーという悪循環が生まれていました。
私たちは、この根深い課題に正面から向き合い、労務管理に内在する「不安」を生み出しやすい構造そのものを変えるために立ち上がりました。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、複雑な労務情報を標準化し、AI時代を見通した労務管理の「安心革命」を実現。 労務担当者、社労士、そしてその先にいるすべての働く人が安心できる社会を目指しています。
仕事内容
プロダクトマネージャー、デザイナー、他のエンジニアと連携しながら、単なる実装にとどまらず「どのように設計すべきか」を自ら提案し、チームを技術面から牽引していく役割です。
◆取り組んでいただくお仕事内容
・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術選定のリード
・システム横断の技術的課題の発見/解決の推進
・設計方針・技術的意思決定の策定とその推進（中長期視点含む）
・Goを用いたバックエンド開発・運用
・React x Next.js x TypeScript を用いたフロントエンド開発・運用
・AWSを中心としたインフラ基盤構築・運用
◆利用ツール
・Go, PostgreSQL, AWS(ECS, Lambda, CloudFront, S3), Azure AI Search, OpenAI API, Dify.AI
・Cursor, Github Copilot などAIコーディングアシスタントツールは会社の経費で利用できます。
◆得られる経験
・AIスタートアップの成長フェーズにおけるチーム開発・変化のダイナミズムの経験
・AI駆動開発アプローチが主となる開発組織の在り方を設計し牽引した経験
・AI技術の調査/検証を頻繁に行っており、常に最新のAI技術について学ぶ経験
-直近の調査例：LLM wiki, Mastra, OpenClaw, Claude Code To Figma, Stitch, 等
風通しの良い社風のため、コーディング以外にもプロダクトやサービス開発に対し意見を交わしやすい環境です。
単に技術を追求するだけではなく、テストファースト、レビュー文化、自動デプロイなどに対応し、エンジニアの心理的安全を重視した開発環境づくりに積極的に取り組み中です。またエンジニアがビジネスサイドと共に議論し、仕様決定のプロセスに積極的に参画できる文化があることも特徴です。
【業務の変更の範囲】
無
【労務の専門家が開発した、唯一無二のプロダクト】
私たちは、社労士の思考プロセスと膨大な実務ノウハウを学習させた、唯一無二の「労務専門AIエージェント」を提供しています。
汎用的な生成AIでは真似できない、法令の正確な解釈と実務への落とし込みを両立。2026年4月には「労務管理の、安心革命。」を新スローガンに掲げるリブランディングを行い、プロダクトとしてもさらなる進化を遂げました。
現在は、これまで既存の労務DXツールでは対応しきれなかった、法改正対応や労務相談といった複雑な判断を伴う「非定型業務」の標準化・自動化に挑んでいます。労務管理における「調べる」「判断する」「実行する」すべてのプロセスにおいてAIが担える領域を広げ、実務担当者が抱える目に見えない不安や心理的負担を解消し、本来注力すべき業務に集中できる環境の実現を目指しています。
【企業向け｜労務専門AIエージェント「HRbase」】
HRbaseは、労務管理における「迅速な対応」と「正確性」に加え、現場に確かな「安心」を提供するサービスです。年々複雑化する労働法令や法改正に対応するために開発された、高精度なAIが、質問への回答のみならず、実務を手厚くサポートします。 直近では、法的リスクを瞬時に可視化し規程案を提示する「就業規則チェック機能」や、従業員からの質問に対して就業規則や社内マニュアルを基に回答文を自動作成する「社内問い合わせの返信自動作成機能」、特定の業務シーンに特化した「アシスタントAI」などを続々とリリース。単なる質問回答に留まらず、トラブル予防や担当者の知識強化まで一気通貫で支援しています。
【社労士向け｜労務専門AIエージェント「HRbase PRO」】
HRbase PROは、専門家である社労士の業務を劇的に変革するために生まれたAIサービスです。属人化しがちだった複雑な労務相談業務において、社労士の思考プロセスとナレッジベースを融合したAIが強力にアシストします。 法改正対応や規程整備、煩雑な調べ物、文章・資料作成といった負担をAIが大幅に軽減することで、対応スピードの向上や若手の人材育成を支援。社労士が顧問先に合わせた、より付加価値の高い「質の高いサポート」に注力できる体制づくりに貢献しています。
■■日本の労務業界が抱える課題とHRbaseのミッション■■
私たちのミッションは『働くをカラフルに』。
日本の労務業界は現在、いくつもの構造的課題を抱えています。
まず、法改正の頻度が非常に高く、その内容も年々複雑化しています。
終わらない法改正への対応、多様化する雇用形態への対応など、企業に求められる労務対応の水準は上がり続け、現場の負担は限界に達しています。
社会全体のコンプライアンス意識が高まる中で、知識不足や解釈ミスによる労務管理の不備が、一瞬にして企業価値を毀損する致命的なリスクとなる場面も増えています。
一方で、労働人口の減少により、労務の専門人材の確保、若手の育成は極めて困難です。
その結果、これまでの労務DXツールが得意とした「給与計算や入退社手続きなどの定型業務」は効率化できても、判断を伴う「非定型業務」は人手に頼らざるを得ず、業務の属人化や担当者の精神的プレッシャーという悪循環が生まれていました。
私たちは、この根深い課題に正面から向き合い、労務管理に内在する「不安」を生み出しやすい構造そのものを変えるために立ち上がりました。
業界全体の構造課題に対し、HRbaseはAIと専門家の知見により、複雑な労務情報を標準化し、AI時代を見通した労務管理の「安心革命」を実現。 労務担当者、社労士、そしてその先にいるすべての働く人が安心できる社会を目指しています。
仕事内容
プロダクトマネージャー、デザイナー、他のエンジニアと連携しながら、単なる実装にとどまらず「どのように設計すべきか」を自ら提案し、チームを技術面から牽引していく役割です。
◆取り組んでいただくお仕事内容
・プロダクト全体のアーキテクチャ設計・技術選定のリード
・システム横断の技術的課題の発見/解決の推進
・設計方針・技術的意思決定の策定とその推進（中長期視点含む）
・Goを用いたバックエンド開発・運用
・React x Next.js x TypeScript を用いたフロントエンド開発・運用
・AWSを中心としたインフラ基盤構築・運用
◆利用ツール
・Go, PostgreSQL, AWS(ECS, Lambda, CloudFront, S3), Azure AI Search, OpenAI API, Dify.AI
・Cursor, Github Copilot などAIコーディングアシスタントツールは会社の経費で利用できます。
◆得られる経験
・AIスタートアップの成長フェーズにおけるチーム開発・変化のダイナミズムの経験
・AI駆動開発アプローチが主となる開発組織の在り方を設計し牽引した経験
・AI技術の調査/検証を頻繁に行っており、常に最新のAI技術について学ぶ経験
-直近の調査例：LLM wiki, Mastra, OpenClaw, Claude Code To Figma, Stitch, 等
風通しの良い社風のため、コーディング以外にもプロダクトやサービス開発に対し意見を交わしやすい環境です。
単に技術を追求するだけではなく、テストファースト、レビュー文化、自動デプロイなどに対応し、エンジニアの心理的安全を重視した開発環境づくりに積極的に取り組み中です。またエンジニアがビジネスサイドと共に議論し、仕様決定のプロセスに積極的に参画できる文化があることも特徴です。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フル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
標準労働時間：9:00～18:00
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 30人 |
58件中 1件～10件
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