Next.js×設立年数2〜10年のリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
42件中 11件～20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/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 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AI/LLM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。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【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。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【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 |
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/シニアAI/LLM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。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【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。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【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MOCHIRON
【首都圏ハイブリッド～フルリモート／AIサービス開発エンジニア（フルスタックエンジニア）／Webアプリ開発経験＋AWS設計・構築経験】先端領域×DX 急成長スタートアップSI｜フルリモート可｜大手プライム案件多数｜高単価案件 × 高還元率｜案件選択制 のリモートワーク求人
■お仕事内容
AI・Web・ブロックチェーンなど先端技術を活用し、
生成AI（ChatGPT/Claude/Gemini）、RAG、AIエージェント、音声認識などを用いた
自社/クライアント向けのAIサービス・Webアプリケーションを企画～設計～開発まで担うフルスタックエンジニアを募集します。
新規プロダクトの企画立案から技術選定、アーキテクチャ設計、PoC推進まで、
技術的な意思決定を主導しながら開発を進められる環境です。
業務内容例
・AIを活用した新規サービスやPoCの企画・要件定義
・LLM（ChatGPT/Claude/Gemini）を活用したAPI・Webアプリ開発
・AWS、Azure、Google Cloudを活用したインフラの設計・構築
・Webアプリ（Next.js / React）やバックエンド（Go / Ruby / Python）開発
開発プロダクト例
・社内システムチャットボット
・AI面接ボット
・営業効率推進マッチングツール
・SaaSのAIエージェント対応MPCサーバー
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円～UP！平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス！
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス ：CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
・スペシャリストパス：専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
AI・Web・ブロックチェーンなど先端技術を活用し、
生成AI（ChatGPT/Claude/Gemini）、RAG、AIエージェント、音声認識などを用いた
自社/クライアント向けのAIサービス・Webアプリケーションを企画～設計～開発まで担うフルスタックエンジニアを募集します。
新規プロダクトの企画立案から技術選定、アーキテクチャ設計、PoC推進まで、
技術的な意思決定を主導しながら開発を進められる環境です。
業務内容例
・AIを活用した新規サービスやPoCの企画・要件定義
・LLM（ChatGPT/Claude/Gemini）を活用したAPI・Webアプリ開発
・AWS、Azure、Google Cloudを活用したインフラの設計・構築
・Webアプリ（Next.js / React）やバックエンド（Go / Ruby / Python）開発
開発プロダクト例
・社内システムチャットボット
・AI面接ボット
・営業効率推進マッチングツール
・SaaSのAIエージェント対応MPCサーバー
■本ポジションについて
・創業4期目、昨対500%の急成長のDX支援SI企業にて、
・平均年収100万円～UP！平均残業時間10時間未満でワークライフバランスを保ちながら、
・新興領域でのスキルアップのチャンス！
・年功序列一切なし。案件参画単価や組織営利に応じたインセンティブあり。
■将来のキャリアパスを考慮した選択
・マネジメントパス ：CTO直下で組織を伸ばすことにコミット。更なる組織拡大の中での仕組化など、スタートアップならではのマネジメント経験可能。
・スペシャリストパス：専門性に磨きをかけ、単価や市場価値アップを見込み、業界でのトップランナーを目指していくポジション。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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： 専門業務型裁量労働制
みなし労働時間：1日あたり8時間
※フレックス可
標準勤務時間帯：09:00-18:00
標準労働時間 ：8時間
休憩 ：1時間
コアタイム ：なし
※参画プロジェクトにより制限あり。
働き方： 裁量労働制 時間外労働の有無： 有（月平均0時間～10時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
■ビジョン：
挑戦したい企業を一社でも多く支援する！をビジョンに技術／リソース不足で挑戦できない状況を打破する企業です。 私は一人では何もできないので、困った時に「もちろん！」と言って助けて貰えるととても嬉しいですし、そういう人間／企業でありたい思います。 時にはNO MOCHIRONなこともありますが、極力MOCHIRONの精神で、一社でも多くの企業を支援できるように励みます。 ■特徴： 株式会社MOCHIRONは、「技術/リソース不足で挑戦できない状況を打破する」ことを念頭に開発面で支援する受託開発のプロフェッショナル集団です。 WEB3や生成AIといった先端技術への支援の他、システム開発やソフトウェア開発など幅広く支援の間口を広げており、小回りの利くスピード感を強みに安定性をもって支援します。 ■協業・パートナー実績 - Web3開発支援実績： Web3／ゲーム関連 - XENO：Web3開発支援としてマーケットプレイスの追加開発および保守を実施 - Heavenly Guitars：NFTコントラクト開発支援＆Web3開発支援 - コインムスメ（Coinmusme）：Telegram上でのゲーム開発支援 - SNPIT Guild：Web3開発支援 |
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| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社ＫＡＥＮ
【東京/週3リモート/プロダクトエンジニア】完全成果報酬型商談創出プラットフォーム「TAAAN（ターン）」/セールスインフラサービスアーリーステージのスタートアップ企業 のリモートワーク求人
▍会社概要
KAENはミッションである「時代を変える産業に火をつける」の元、主に商談獲得・人材採用領域で事業を展開しています。主力サービス「TAAAN」に加え、「UNIIINC.」、「Scout Base」の3つのサービスを提供しています。
それぞれの事業が"独立採算制"のもと、顧客の獲得やサービスの開発を行っており、自立型組織でありながら協力し合う文化を大切にし、組織全体での成長を追求しています。
▍KAENの開発組織について
事業成長に伴うあらゆる課題を解決していくため、事業目線を持ちながら実装をリードできるプロダクトエンジニアを募集します。
事業開発部門とも密に連携しながら、真の課題解決につながるプロダクト体験の創出を担っていただきます。
【ご参考記事】
激変する時代に製品づくりを任せたい開発者のあり方「プロダクトエンジニア」について
https://note.com/kazumicho/n/n2474e2d66e1f
▍開発組織の魅力
- 3プロダクト4エンジニアの少数精鋭チームこその裁量
- まだまだ提供価値を拡大していけるプロダクトフェーズ
- 事業 / ビジネス観点を養いながらエンジニアリングスキル向上ができる
- あらゆるAIツール費用の会社負担
- 社内での積極的なAI活用
▮お任せしたい役割／業務内容
- 3つのプロダクトのいずれかの開発
-要件定義、開発、QA、デリバリーまで一貫した開発
- 顧客起点でのアイデア創出、機能実装
- 現在進行している新規事業の検証
- 事業成長を阻害する社内プロセスのシステム化
- 少人数で最大限のアウトカムを出せる開発組織の構築・AI活用など
【業務の変更の範囲】
無
KAENはミッションである「時代を変える産業に火をつける」の元、主に商談獲得・人材採用領域で事業を展開しています。主力サービス「TAAAN」に加え、「UNIIINC.」、「Scout Base」の3つのサービスを提供しています。
それぞれの事業が"独立採算制"のもと、顧客の獲得やサービスの開発を行っており、自立型組織でありながら協力し合う文化を大切にし、組織全体での成長を追求しています。
▍KAENの開発組織について
事業成長に伴うあらゆる課題を解決していくため、事業目線を持ちながら実装をリードできるプロダクトエンジニアを募集します。
事業開発部門とも密に連携しながら、真の課題解決につながるプロダクト体験の創出を担っていただきます。
【ご参考記事】
激変する時代に製品づくりを任せたい開発者のあり方「プロダクトエンジニア」について
https://note.com/kazumicho/n/n2474e2d66e1f
▍開発組織の魅力
- 3プロダクト4エンジニアの少数精鋭チームこその裁量
- まだまだ提供価値を拡大していけるプロダクトフェーズ
- 事業 / ビジネス観点を養いながらエンジニアリングスキル向上ができる
- あらゆるAIツール費用の会社負担
- 社内での積極的なAI活用
▮お任せしたい役割／業務内容
- 3つのプロダクトのいずれかの開発
-要件定義、開発、QA、デリバリーまで一貫した開発
- 顧客起点でのアイデア創出、機能実装
- 現在進行している新規事業の検証
- 事業成長を阻害する社内プロセスのシステム化
- 少人数で最大限のアウトカムを出せる開発組織の構築・AI活用など
【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 | |||
| 企業概要 |
株式会社KAENは、「時代を変える産業に火をつける」をミッションに掲げ、未来をより良く変えていく事業・サービスの成長を支援するスタートアップ企業です 。商談獲得プラットフォーム「TAAAN」の運営をはじめ、個人のつながりを活用したリファラル型商談獲得プラットフォーム「UNIIINC.」、 忙しい人事のためのAIスカウトサービス「Scout Base」、法人向けクラウド型パスワード管理サービス「パスクラ」など企業の成長を多方面から支援しています。
|
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| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 20人 |
株式会社TORIHADA
【首都圏フルリモート可／フルスタックLエンジニア】クリエイターを支える事業！最先端動画コンサル★ のリモートワーク求人
■お仕事内容
ショートムービーマーケティング向けWebサービス（b2b SaaS）の開発業務全般を
リードしていただきます。グローバルで成長著しいショートムービープラットフォームの
APIを国内で接続可能になっており、そのAPIを活用したマーケティング支援のための
アナリストツールをはじめとする自社サービスの開発を進めています。この開発業務全般を
リードし、当社の主力事業の成長を牽引してくださるテックリード候補の方を募集しています。
弊社が独自にアクセスできるAPIや公開されているデータベースから
インフルエンサーマーケティング支援に活用できる情報を集約し、ダッシュボードとして
クライアントに提供すべく自社サービスを開発しています。イメージとしては
インフルエンサーマーケティングにおけるGoogle Analyticsのようなものになります。
現在、この開発については新規事業のエンジニアチームが兼業的に行っており、
この募集では弊社主力事業の専任エンジニアとして開発を推進していただきたいと考えております。
■仕事のやりがい
グローバルで急成長するショートムービープラットフォームのAPIを限定的に接続できる状態にあり、
他社にはできない開発を進めることができます。また、本サービスは当社の主力事業の成長角度を
更に上げるために必要不可欠なものとなっており、開発が会社の成長に貢献する実感を
スピード感を持って体感いただける領域となっています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
ショートムービーマーケティング向けWebサービス（b2b SaaS）の開発業務全般を
リードしていただきます。グローバルで成長著しいショートムービープラットフォームの
APIを国内で接続可能になっており、そのAPIを活用したマーケティング支援のための
アナリストツールをはじめとする自社サービスの開発を進めています。この開発業務全般を
リードし、当社の主力事業の成長を牽引してくださるテックリード候補の方を募集しています。
弊社が独自にアクセスできるAPIや公開されているデータベースから
インフルエンサーマーケティング支援に活用できる情報を集約し、ダッシュボードとして
クライアントに提供すべく自社サービスを開発しています。イメージとしては
インフルエンサーマーケティングにおけるGoogle Analyticsのようなものになります。
現在、この開発については新規事業のエンジニアチームが兼業的に行っており、
この募集では弊社主力事業の専任エンジニアとして開発を推進していただきたいと考えております。
■仕事のやりがい
グローバルで急成長するショートムービープラットフォームのAPIを限定的に接続できる状態にあり、
他社にはできない開発を進めることができます。また、本サービスは当社の主力事業の成長角度を
更に上げるために必要不可欠なものとなっており、開発が会社の成長に貢献する実感を
スピード感を持って体感いただける領域となっています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 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 | 10年 | 従業員数 | 150人 |
株式会社ドクターズプライム
【首都圏ハイブリッド／Webフルスタックエンジニア／ GoもしくはNext.jsでの実務経験（目安3年以上）】医療系×SaaSのスタートアップ企業／IPO準備中 のリモートワーク求人
■お仕事内容
基本的には候補者の方のスキルに併せて、下記の中からお任せするプロジェクトを決定します。
- モバイル、PC向けのWebアプリケーションの設計・開発
- ユーザーや顧客の声をもとにした、プロダクトの新規機能開発や品質改善
- 社内のオペレーショナルエクセレンスを支える、オペレーションツールの開発
決まった内容をただ作るだけではなく、下記のように主体的に改善案を考える行動をとりつつ
ロードマップを決めるフェーズから参画可能です。
- 自らも MTG などに参加する
- 他チームに自ら情報を取りに行く
■業務の特徴
既存の採用プラットフォーム・勉強会プラットフォームの進化、さらに進行中の新規プロダクトにおける、
アプリケーション開発全般を担うロールとなります。
ドクターズプライムではフロントエンド・バックエンドの線引をしないソフトウェアエンジニアを中心とした
チームを作っていきたいと考えています。不確実性が高く影響範囲の大きいプロダクト開発をする中で
自らユーザー視点でアウトカムを念頭に置いてプロダクト開発をリードする仲間になっていただきたいです。
■開発生産性の取り組み
Findy Team＋を導入し「開発生産性」を可視化することで高速改善を回しています。
2024年、2025年の2年連続で開発者体験が優れている企業で選出されAwardを受賞しました。
Findy Team+ Awardを2年連続で受賞して見えた、生産性をスケールさせる組織づくりの軌跡：
https://zenn.dev/drsprime/articles/292792ab4ba0a5
PR作成からレビューまでの時間が2時間を切るように開発者全員が意識しており、
フィードバックループが早い中で開発が進められています。
その結果、開発者体験が向上している環境なので、その中で開発を一緒に進められればと思います。
■開発の雰囲気
- 作業はNotion上で作成しているカンバンで可視化されています
- 要件定義の内容をもとにArchitecture Decision Record（ADR）をNotionに作成し
レビューを経た後、開発が始まります
- 全てのコードは、必ずエンジニア同士のレビューを経てリリースされます
- ステージング環境と本番環境があり、PR作成時に自動でステージング環境の確認ができるように
プレビュー用のビルドが走ります
- マージをトリガーにフロントエンドはリリースが自動で走り、リリースされます。
バックエンドは、GitHub上で任意のタグを設定することでリリースが自動で走り、リリースされます。
■開発体制
- 現状、正社員が6名程度なので開発するプロダクトは入社時点の全社の優先度によって変わります
- 全てのプロダクトでアーキテクチャは統一しているので、触れられる技術スタックは変わりません
- ゆくゆくはプロダクトごとに3-5名を1チームとして開発を進められるように体制を整える予定です。
そのチームの中で、要件定義から開発方針を決め、詳細設計を行い、開発、テスト、運用までの
意思決定をしながらチームメンバーを率いていただくロールの候補になります
■募集背景
ドクターズプライムで運営をしている、医師向けの求人・動画配信プラットフォームと(to B)、
病院向けの採用管理SaaS(toB)、患者向けプラットフォーム(toC)のプロダクト開発を担当するチームです。
0→1フェーズもグロースフェーズも両方のプロダクトがあります。
技術選定、システム設計、開発フロー・環境、チームメンバーの採用など、
事業成長を加速させるという目線で一緒にエンジニアチームを作っていってくれる方を募集しています。
現在は特にWebフロントエンドのアーキテクチャ構築に強みを持つソフトウェアエンジニアを募集しています。
■プロダクトについて
既存の医師採用プラットフォーム&採用SaaSに加え、メディア事業、新規プロダクトの
立ち上げを行い、合計3つのプロダクトの開発を進めていく予定です。
▼医師採用プラットフォーム&採用SaaS：Dr.'s Prime Work
Dr.'s Prime Workは「救急車のたらい回しをゼロにする」をビジョンとし、
救急車の断りをなくす、医師の働き方を最適化するアルバイト求人情報サービスです。
サービスサイト：https://detail.drsprime.com/work
▼勉強会プラットフォーム：Dr.'s Prime Academia
Dr.'s Prime Academiaは「明日使える知識がすぐそこに」をコンセプトとし、
毎月100件のオンライン勉強会を視聴できる医師・医学生専用のサービスです。
診療の現場で生きるナレッジを共有し救急車を断らない医師を増やします。
サービスサイト：https://drsprime.com/service/academia
▼ユーザー向けプラットフォーム：Dr.'s Prime LifeDoctor
"家族に医者がいるような体験を"
体調の悩みを抱えるユーザーに対し、親身に寄り添う医師が問題解決をサポートするプロダクトです。
私たちは、ユーザー一人ひとりの健康の悩みを解決することで、
日本全国の健康寿命を延ばす未来を実現していきます。
これら3つのプロダクトによるアプローチで、様々なステークホルダーが絡み合う救急医療における
複雑な課題を立体的に解きほどき、対症療法ではなく根本解決する仕組みを構築していき、
自分らしく選べる医療を、すべての人に届けるプラットフォームを実現します。
■参考記事
【入社エントリ】カルチャー変革後の1人目エンジニアとして入社しました (https://note.com/drsprime/n/n41fb30b685e9)
【入社エントリ】 開発だけじゃない。僕がドクターズプライムを選んだ理由 (https://note.com/drsprime/n/nafffb1a76ce2)
【社員インタビュー】オフィスにいるから実現できるプロダクト開発 (https://www.youtube.com/watch?v=9RmTfYHA5wY)
Zenn (https://zenn.dev/p/drsprime)
Findy Team+ Award 2年連続受賞 〜レビュー文化 × 生成AIで成果を最大化〜 (https://www.youtube.com/watch?v=ZFCU1r8ZAl0)
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
基本的には候補者の方のスキルに併せて、下記の中からお任せするプロジェクトを決定します。
- モバイル、PC向けのWebアプリケーションの設計・開発
- ユーザーや顧客の声をもとにした、プロダクトの新規機能開発や品質改善
- 社内のオペレーショナルエクセレンスを支える、オペレーションツールの開発
決まった内容をただ作るだけではなく、下記のように主体的に改善案を考える行動をとりつつ
ロードマップを決めるフェーズから参画可能です。
- 自らも MTG などに参加する
- 他チームに自ら情報を取りに行く
■業務の特徴
既存の採用プラットフォーム・勉強会プラットフォームの進化、さらに進行中の新規プロダクトにおける、
アプリケーション開発全般を担うロールとなります。
ドクターズプライムではフロントエンド・バックエンドの線引をしないソフトウェアエンジニアを中心とした
チームを作っていきたいと考えています。不確実性が高く影響範囲の大きいプロダクト開発をする中で
自らユーザー視点でアウトカムを念頭に置いてプロダクト開発をリードする仲間になっていただきたいです。
■開発生産性の取り組み
Findy Team＋を導入し「開発生産性」を可視化することで高速改善を回しています。
2024年、2025年の2年連続で開発者体験が優れている企業で選出されAwardを受賞しました。
Findy Team+ Awardを2年連続で受賞して見えた、生産性をスケールさせる組織づくりの軌跡：
https://zenn.dev/drsprime/articles/292792ab4ba0a5
PR作成からレビューまでの時間が2時間を切るように開発者全員が意識しており、
フィードバックループが早い中で開発が進められています。
その結果、開発者体験が向上している環境なので、その中で開発を一緒に進められればと思います。
■開発の雰囲気
- 作業はNotion上で作成しているカンバンで可視化されています
- 要件定義の内容をもとにArchitecture Decision Record（ADR）をNotionに作成し
レビューを経た後、開発が始まります
- 全てのコードは、必ずエンジニア同士のレビューを経てリリースされます
- ステージング環境と本番環境があり、PR作成時に自動でステージング環境の確認ができるように
プレビュー用のビルドが走ります
- マージをトリガーにフロントエンドはリリースが自動で走り、リリースされます。
バックエンドは、GitHub上で任意のタグを設定することでリリースが自動で走り、リリースされます。
■開発体制
- 現状、正社員が6名程度なので開発するプロダクトは入社時点の全社の優先度によって変わります
- 全てのプロダクトでアーキテクチャは統一しているので、触れられる技術スタックは変わりません
- ゆくゆくはプロダクトごとに3-5名を1チームとして開発を進められるように体制を整える予定です。
そのチームの中で、要件定義から開発方針を決め、詳細設計を行い、開発、テスト、運用までの
意思決定をしながらチームメンバーを率いていただくロールの候補になります
■募集背景
ドクターズプライムで運営をしている、医師向けの求人・動画配信プラットフォームと(to B)、
病院向けの採用管理SaaS(toB)、患者向けプラットフォーム(toC)のプロダクト開発を担当するチームです。
0→1フェーズもグロースフェーズも両方のプロダクトがあります。
技術選定、システム設計、開発フロー・環境、チームメンバーの採用など、
事業成長を加速させるという目線で一緒にエンジニアチームを作っていってくれる方を募集しています。
現在は特にWebフロントエンドのアーキテクチャ構築に強みを持つソフトウェアエンジニアを募集しています。
■プロダクトについて
既存の医師採用プラットフォーム&採用SaaSに加え、メディア事業、新規プロダクトの
立ち上げを行い、合計3つのプロダクトの開発を進めていく予定です。
▼医師採用プラットフォーム&採用SaaS：Dr.'s Prime Work
Dr.'s Prime Workは「救急車のたらい回しをゼロにする」をビジョンとし、
救急車の断りをなくす、医師の働き方を最適化するアルバイト求人情報サービスです。
サービスサイト：https://detail.drsprime.com/work
▼勉強会プラットフォーム：Dr.'s Prime Academia
Dr.'s Prime Academiaは「明日使える知識がすぐそこに」をコンセプトとし、
毎月100件のオンライン勉強会を視聴できる医師・医学生専用のサービスです。
診療の現場で生きるナレッジを共有し救急車を断らない医師を増やします。
サービスサイト：https://drsprime.com/service/academia
▼ユーザー向けプラットフォーム：Dr.'s Prime LifeDoctor
"家族に医者がいるような体験を"
体調の悩みを抱えるユーザーに対し、親身に寄り添う医師が問題解決をサポートするプロダクトです。
私たちは、ユーザー一人ひとりの健康の悩みを解決することで、
日本全国の健康寿命を延ばす未来を実現していきます。
これら3つのプロダクトによるアプローチで、様々なステークホルダーが絡み合う救急医療における
複雑な課題を立体的に解きほどき、対症療法ではなく根本解決する仕組みを構築していき、
自分らしく選べる医療を、すべての人に届けるプラットフォームを実現します。
■参考記事
【入社エントリ】カルチャー変革後の1人目エンジニアとして入社しました (https://note.com/drsprime/n/n41fb30b685e9)
【入社エントリ】 開発だけじゃない。僕がドクターズプライムを選んだ理由 (https://note.com/drsprime/n/nafffb1a76ce2)
【社員インタビュー】オフィスにいるから実現できるプロダクト開発 (https://www.youtube.com/watch?v=9RmTfYHA5wY)
Zenn (https://zenn.dev/p/drsprime)
Findy Team+ Award 2年連続受賞 〜レビュー文化 × 生成AIで成果を最大化〜 (https://www.youtube.com/watch?v=ZFCU1r8ZAl0)
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 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 | |||
| 企業概要 |
Mission
“自分らしく選べる医療をすべての人に” 自分らしく選べる医療の実現のために、ドクターズプライムは、治療は医師のサポートで、予防は自分の力で、健康になる仕組みを提案します。 Academia・Work・Life doctorの3つの事業で今までなかった医師評価制度を構築することで、治療が必要なときに、信頼できる医師のサポートで患者主体の医療を受けられる仕組みを作ります。 そして、医療情報の格差をなくすことで、自分で自分の健康を作る仕組み（予防を中心としたSelf Medication）を作ります。Myカルテに蓄積された治療や行動結果をもとに最適な行動を提案するため、使うほどに健康になります。 Message 代表メッセージ "救えたはずの命を救いたい" 自分らしく医療を選べない。 情報格差や信頼できる医師がいないことで、遠慮してしまう。 大切な家族だからこそ本気になったら、医師から嫌な顔をされてしまう。 体調が悪い時こそ、救いの手が必要なのに、そのときに信頼できる環境がない。 これが今の日本における医療の構造的な課題です。 生きる上でとても大事な医療、それが必要なときに十分にない。 そして救えたはずの命が救えないという最悪の事態が起こってしまう。 救えたはずの命を少しでも多く救える。 そして、自分らしく健康になれる。 自分らしく選ぶ医療は、人生の選択肢を増やすことです。 それをドクターズプライムは実現します。 代表取締役 / CEO / 医師 田 真茂 ■事業概要 1. Work事業 ドクターズプライムの Work事業 は、「救急車のたらい回しをゼロにする」ことをビジョンに掲げ、二次救急病院を中心とした医療機関に対して、 「救急車を断らない医師」の紹介サービス と 救急体制を可視化・改善するダッシュボード型SaaS を提供しています。 日本では、救急車のたらい回しが高齢化社会に伴う救急搬送数の増加に伴い深刻な課題となっています。年間で170万件の受け入れ拒否が発生しており、その多くの救急対応は非常勤医師が対応しています。しかし現状では、医師の診療貢献度を適切に評価する仕組みがなく、善意に依存しているため、本来スキルを持つ医師でも受け入れを断らざるを得ない構造が存在します。 私たちは、医療機関と医師双方からの評価制度 を導入し、受け入れ実績に応じたインセンティブ設計を行うことで、救急車受け入れ率98%以上 を実現しています。 今後は、導入医療機関数の拡大を通じて、ドクターズプライム経由での救急受け入れ件数を増やし、各病院の救急受け入れ率向上に貢献していきます。さらに、人材紹介を基盤としつつ、ダッシュボードをはじめとする SaaS機能を拡充 し、医療機関の救急体制を総合的に支えるプラットフォームを目指します。 2. Academia事業 Academiaは、医師・医学生向けに役立つ情報や実臨床に直結する学びを届ける動画プラットフォームです。投稿者が動画をアップロードし、視聴者が自由に学びを得られる仕組みを提供しています。 コロナ禍でオフラインの勉強会が制限され学習機会が減少する中、オンラインかつ無料で実践的な学びを得られる場として急成長し、現在は全国の医師3万人（医師全体の約10%）に利用されています。これまで月150件以上のオンライン勉強会を開催し、開催数No.1の医師向け動画配信プラットフォームとして拡大してきました。 2025年10月からは、TikTokのような動画体験へとリニューアルし、関心や学習履歴に応じた動画が届き、好きなタイミングで視聴できる「オンデマンド型学習体験」へ進化します。この仕組みにより、利用者にとってより自然に動画コンテンツに触れる機会が増え、広告コンテンツも違和感なく届けられるようになります。 さらに、従来は教授など限られた立場の医師しか発信機会を得にくい状況でしたが、Academiaでは若手医師も含め、誰もが自身の知識や経験を気軽に発信できる場を持てるようになりました。これにより、医師同士の知見交換が活発化し、学習の裾野が広がるとともに、専門性やキャリア形成にもつながる新しい学びのエコシステムが生まれています。 Academia事業部は、新たな収益モデルとして「これまでにない、医師採用ダイレクトスカウトサービス」の展開を開始いたしました。 3. LifeDoctor事業 - 信頼できるLifeDoctorとマッチング（※準備中） |
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| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 80人 |
株式会社find
【関東フルリモート／ソフトウェアエンジニア／フルスタックでの開発経験（目安3年以上）】国内最大手へ導入加速！AIエージェント×モダン技術で「落とし物DX」を実装 のリモートワーク求人
★落とし物クラウドfind・事業について
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率（問合せベース）は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました！」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
ポジションについて「コンテナ基盤を用いて既存アプリをフルリプレイス。そしてAIエージェント実装へ。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これまで開発スピードを最優先にAmplify・DynamoDBで作り上げてきたシステムを、社会インフラとしての「信頼性」と「拡張性」をより引き上げるべく、コンテナ基盤（Amazon ECS）やRDB（Amazon Aurora）への全面刷新という意思決定を直近で行い、その道のりを歩み始めました。
この意思決定は、AIエージェントによる照合業務の自動化という、技術的に極めてエキサイティングな転換を現実的に見据えた決定でもあります。
今回募集するフルスタックエンジニアには、テックリードと共にこのコンテナ基盤を用いたアプリケーション刷新を推進し、さらにはLangChain等を用いた落とし物対応を自動化するAIエージェントの開発を担っていただきたいと考えています。
単なる機能開発に留まらず、Claude CodeやDevin、Cursorといった最新AIツールをフル活用し、AIとエンジニアが共生する「新しい開発の形」を体現しながら、プロダクトを爆速で形にするポジションです。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
＜業務内容＞
新基盤（V2）へのリプレイス・新機能の実装
Next.js, TypeScript, GraphQLを用いた高品質なコードの実装 。
AIエージェント機能の開発・統合
LangChain等を用いた、問い合わせ対応自動化などの新機能実装 。
インフラ構築・運用（テックリードと連携）
Terraformを用いたAWS環境の構築や、GitHub ActionsによるCI/CDの改善 。
ユーザーフィードバックに基づく高速改善
1〜3営業日ごとのリリースサイクルで、現場の声を即座にプロダクトへ反映
＜V2利用技術・ツール＞
フロントエンド：Next.js(React.js)
バックエンド：TypeScript, GraphQL
インフラ：AWS(Amazon ECS, Aurora PostgreSQL, Cognito etc), Terraform
CICD： Github Actions
その他：LangChain等を用いたAIエージェント開発を予定
AIエージェントの利用状況： Claude Code, Cursor, Devin
＜参考：V1利用技術・ツール＞
Vue3(Nuxt3)、Tailwind CSS、TypeScript、GraphQL etc.
AWS Amplify、AppSync、Lambda、DynamoDB、S3、Cognito、SES etc.
OpenAI API, Teams API, Slack API etc.
VSCode + dev container
Asana、Notion 、Google Drive、Slack
※経験に応じて期待する役割は相談の上決定しますが、まだ少人数の組織のため、全員プレイヤーからのスタートです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
「やさしさを、社会インフラにする」
findは「落とし物が必ず見つかる世界へ」をビジョンのもと、「新たな感謝を生み出す世界的な落とし物プラットフォームを創る」をミッションに掲げています。
毎日、世界中で膨大な数の「落とし物」が発生しています。
しかし、その多くは情報が断絶されているために持ち主の手元に戻らず、誰かの「絶望」として消えていきます。
弊社ではこの落とし物にまつわる課題に注目し、保管する企業・探す人をシームレスに繋ぐプラットフォーム「落とし物クラウドfind」を開発しています。
これは単なる管理システムの提供ではありません。
「返ってこないと諦めていたもの」をテクノロジーの力で手元に戻し、日常に新たな「感謝」を生み出す感情のインフラを創る挑戦です。
findの導入で現場スタッフさんの落とし物業務時間は5分の1程度と働き方改革に貢献し、本来業務に集中いただけるようになりました。
落とし物の返還率（問合せベース）は従来の10%から3-40%にアップし、イヤホンやバッグ、スマホなど、従来お返しできなかったものを持ち主に返還しています。
競合サービスにはない落とし主とのコミュニケーションツールとしてデジタルチャットもサービスに組み入れており、効率的に落とし物を探せるだけでなく「感謝の声」をすぐに伝えることができます。
「不安でいっぱいだったけど、見つけてくれて本当にありがとうございました！」という感謝の声は毎日のように寄せられ、それらを企業の方へもシェアし、日々の励みにして事業運営をしています。
findは、選択・消費を促す「ゼロサム」の事業ではではなく、新たな感謝を生み出し関係当事者全員が喜ぶ「プラスサム」の事業です。
ポジションについて「コンテナ基盤を用いて既存アプリをフルリプレイス。そしてAIエージェント実装へ。」
落とし物クラウド『find』は、国内鉄道最大手クライアントの導入決定に伴い、月間数万件のデータを扱うフェーズに入ります。
これまで開発スピードを最優先にAmplify・DynamoDBで作り上げてきたシステムを、社会インフラとしての「信頼性」と「拡張性」をより引き上げるべく、コンテナ基盤（Amazon ECS）やRDB（Amazon Aurora）への全面刷新という意思決定を直近で行い、その道のりを歩み始めました。
この意思決定は、AIエージェントによる照合業務の自動化という、技術的に極めてエキサイティングな転換を現実的に見据えた決定でもあります。
今回募集するフルスタックエンジニアには、テックリードと共にこのコンテナ基盤を用いたアプリケーション刷新を推進し、さらにはLangChain等を用いた落とし物対応を自動化するAIエージェントの開発を担っていただきたいと考えています。
単なる機能開発に留まらず、Claude CodeやDevin、Cursorといった最新AIツールをフル活用し、AIとエンジニアが共生する「新しい開発の形」を体現しながら、プロダクトを爆速で形にするポジションです。
★findの開発チームの特徴
▼現在3つの開発ラインで機動性確保 + 変化とスピード感
findの開発チームは3つです。新規機能企画や機能改善企画を担当するライン1、主に実装を担当するライン2、既存システムのリプレイスを担当するライン3があり、デザイン修正、バグ修正、テスト などが都度必要なラインをカバーします。
実装を担当するエンジニアは、それぞれ得意分野や経験に合わせた主担当領域があるものの、全員基本フルスタックです。
進化の連続で日々プロダクトや会社の成長を感じることができます。
▼会社全体が現場重視・解像度の高いプロダクト開発
必要に応じてエンジニアやPdMが現場に赴き、見学したり作業を経験します
普段はSlackやTeamsで現場の方々や社内CS、オペレーターと直接やりとりしながらニーズ調査や不具合対応を行います
ユーザーの意見を直接聞けるので、「誰の何の業務がどんなふうに楽になるか」をイメージしながら課題に対する解像度が高い状態で開発ができます
新機能リリース後に現場訪問すると自分の実装が改善に繋がっている実感が湧きます
▼フルリモート環境でもコミュニケーションがとりやすい
社内コミュニケーションを大切にしているため、提案や意見が言いやすく情報共有や相談などがしやすい体制が整っています。
＜業務内容＞
新基盤（V2）へのリプレイス・新機能の実装
Next.js, TypeScript, GraphQLを用いた高品質なコードの実装 。
AIエージェント機能の開発・統合
LangChain等を用いた、問い合わせ対応自動化などの新機能実装 。
インフラ構築・運用（テックリードと連携）
Terraformを用いたAWS環境の構築や、GitHub ActionsによるCI/CDの改善 。
ユーザーフィードバックに基づく高速改善
1〜3営業日ごとのリリースサイクルで、現場の声を即座にプロダクトへ反映
＜V2利用技術・ツール＞
フロントエンド：Next.js(React.js)
バックエンド：TypeScript, GraphQL
インフラ：AWS(Amazon ECS, Aurora PostgreSQL, Cognito etc), Terraform
CICD： Github Actions
その他：LangChain等を用いたAIエージェント開発を予定
AIエージェントの利用状況： Claude Code, Cursor, Devin
＜参考：V1利用技術・ツール＞
Vue3(Nuxt3)、Tailwind CSS、TypeScript、GraphQL etc.
AWS Amplify、AppSync、Lambda、DynamoDB、S3、Cognito、SES etc.
OpenAI API, Teams API, Slack API etc.
VSCode + dev container
Asana、Notion 、Google Drive、Slack
※経験に応じて期待する役割は相談の上決定しますが、まだ少人数の組織のため、全員プレイヤーからのスタートです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 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
・フレキシブルタイム：マンスリーフレックスのため規定なし
・標準労働時間：8時間（9:00-18:00）
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） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 50人 |
株式会社キカガク
【地方フルリモート/シニアプロダクトエンジニア/テックリードクラス募集】自社SaaSのプロダクトグロースエンジニア のリモートワーク求人
仕事概要
■ なぜキカガクなのか
200,000人のユーザーが使うAI学習プラットフォームを、あなたの技術で進化させませんか？
私たちは「AI×データで人の力を解放し、価値が循環するプラットフォーム」をビジョンに掲げ、日本のDX人材不足（2030年に79万人不足予測）という社会課題に技術で挑んでいます。
■ 技術的チャレンジ
・生成AI技術の活用: 従来の学習体験を超える新しい教育体験の創造
・ 大規模データ処理: 15万人超のご利用に耐えうるアーキテクチャ
・ マルチプロダクト運用: 3つのプロダクトを支えるインフラ基盤の設計・運用
・ コミュニケーション重視の開発文化: エンジニアが主体となってチーム運営
・ 顧客との直接対話: セールス・CSと密に連携し、リアルな課題を技術で解決
・ 生成AIの積極導入: Cursor・Claude Code・Codex・Copilot 等のツール許可リストから月単位で自由に選んで経費申請可、Devin の活用
・ 知識共有の活発化: 技術ブログで学びを発信・隔週で勉強会の開催
■ プロダクト概要
・キカガクラーニング（https://www.kikagaku.ai/）
・AI・データサイエンス eラーニングプラットフォーム
・キカガクキャリア（https://lp-career.kikagaku.ai/）
・AI人材特化型転職支援サービス
・キカガク for Business（https://for-business.kikagaku.ai/）
・企業向けDX人材育成プラットフォーム
■ 共有資料
・会社紹介資料：https://speakerdeck.com/kikagakuinc/company-deck
・ エンジニアブログ：https://zenn.dev/p/kikagaku
■ 主な業務内容
・既存機能強化・新機能開発
・ eラーニング機能の強化: 個々のユーザーに最適化された学習体験の提供
・ アセスメント機能の強化: スキル診断の自動化・高精度化
・ 新機能開発: 法人向けDX推進を加速させる新機能開発
・大規模システム運用
・ DB最適化: AlloyDB(PostgreSQL)の大規模運用・パフォーマンスチューニング
・ スケーラブル設計: Google Cloud上での自動スケーリング・負荷分散
・ 監視・運用自動化: CI/CDパイプラインの最適化
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
■ なぜキカガクなのか
200,000人のユーザーが使うAI学習プラットフォームを、あなたの技術で進化させませんか？
私たちは「AI×データで人の力を解放し、価値が循環するプラットフォーム」をビジョンに掲げ、日本のDX人材不足（2030年に79万人不足予測）という社会課題に技術で挑んでいます。
■ 技術的チャレンジ
・生成AI技術の活用: 従来の学習体験を超える新しい教育体験の創造
・ 大規模データ処理: 15万人超のご利用に耐えうるアーキテクチャ
・ マルチプロダクト運用: 3つのプロダクトを支えるインフラ基盤の設計・運用
・ コミュニケーション重視の開発文化: エンジニアが主体となってチーム運営
・ 顧客との直接対話: セールス・CSと密に連携し、リアルな課題を技術で解決
・ 生成AIの積極導入: Cursor・Claude Code・Codex・Copilot 等のツール許可リストから月単位で自由に選んで経費申請可、Devin の活用
・ 知識共有の活発化: 技術ブログで学びを発信・隔週で勉強会の開催
■ プロダクト概要
・キカガクラーニング（https://www.kikagaku.ai/）
・AI・データサイエンス eラーニングプラットフォーム
・キカガクキャリア（https://lp-career.kikagaku.ai/）
・AI人材特化型転職支援サービス
・キカガク for Business（https://for-business.kikagaku.ai/）
・企業向けDX人材育成プラットフォーム
■ 共有資料
・会社紹介資料：https://speakerdeck.com/kikagakuinc/company-deck
・ エンジニアブログ：https://zenn.dev/p/kikagaku
■ 主な業務内容
・既存機能強化・新機能開発
・ eラーニング機能の強化: 個々のユーザーに最適化された学習体験の提供
・ アセスメント機能の強化: スキル診断の自動化・高精度化
・ 新機能開発: 法人向けDX推進を加速させる新機能開発
・大規模システム運用
・ DB最適化: AlloyDB(PostgreSQL)の大規模運用・パフォーマンスチューニング
・ スケーラブル設計: Google Cloud上での自動スケーリング・負荷分散
・ 監視・運用自動化: CI/CDパイプラインの最適化
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 800 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
株式会社キカガクは、"教育"を軸にDX推進を支援する会社です。
これまでに累計 15万人以上の受講生、約 1,000 社の企業の DX 推進をサポートしてきました。 実データを用いた課題解決型研修 (PBL) を特徴とし、企業の課題に合わせ、研修をカスタマイズして提供しています。 企業の DX 推進を実現するために、人材の要件定義から育成ロードマップの策定、アセスメント・スキル可視化など様々なサービスを展開中です。 その他、AI モデルの受託開発やコンサルティング、AI・データサイエンスに特化した社会人向けスクールも運営しています。 これらのプロダクトを通じて、個人・企業の双方に価値を提供し、DX人材の育成・活躍を促進しています。 □キカガク for Business（https://for-business.kikagaku.ai/） ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 企業向けのオンライン学習プラットフォームです。 ・企業のDX推進を支援し、人材育成から組織変革までの学習管理が可能です。 ・eラーニングやLMS機能を活用し、スキルアップを組織的に実現させます。 □キカガクラーニング（https://www.kikagaku.ai/） ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 個人向けのオンライン学習プラットフォームです。 学習者が学習進捗を可視化しながら、実践的な知識を身につけられる環境を提供しています。 ・個人の学習支援機能を強化し、常にAI・データサイエンス領域の最前線の知見を提供できるようなコンテンツを更新しています。 □キカガクキャリア（https://lp-career.kikagaku.ai/） ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ AI・データサイエンス領域を強みにしたキャリア支援・転職支援サービスです。 キカガクラーニングとシームレスに連動し、「学習 → 証明 → 活躍」のサイクルを実現します。 キカガクが実施しているAI人材育成長期コースの卒業生をメインに、面談登録→ヒアリング→最適な求人紹介・書類添削・面接対策・条件交渉の流れでサポートさせていただいております。 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 120人 |
42件中 11件～20件
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