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50件中 11件~20件
株式会社キカガク
【地方フルリモート/フルスタックエンジニア/静的言語経験必須】自社AI学習プラットフォームの開発 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 | 600 〜 800 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 |
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・機械学習エンジニア/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
【募集背景】
事業成長による増員募集です。
製造業をはじめ日本を代表するエンタープライズ企業のお客様からのご依頼が増え、PoC だけでなく本開発・運用まで見据えた長期的な協業が多くなっており、有償契約は創業2年で累計100件にのぼります。
また、特許・図面・技能伝承など、製造業特化の新しいプロダクト領域も次々に立ち上がりつつあります。
こうした事業の広がりに伴い、AIモデル開発を担うエンジニアの活躍機会が大きく増えている状況です。
より多様な案件に応えられる体制をつくるため、今回、新たにAIエンジニアをお迎えしたいと考えています。
【仕事内容の概要】
本ポジションは、PoC で検証された AI モデルを「実際の業務やプロダクトで価値を出す形」に仕上げることに主軸を置いた AI エンジニアポジションです。
PoC フェーズでは、AI PM とともに
課題整理
モデル選定
プロトタイプ実装
精度検証
など、本開発を見据えた価値検証に実戦ベースで関わります。
本開発では Web エンジニアと連携し、AI モデルをアプリケーションや現場業務に統合するフェーズにも踏み込みます。
特に製造業領域では、点検記録・図面・手書き情報など多様なデータを扱うため、データ処理からモデル改善、推論基盤構築まで幅広いスキルが求められます。
小規模で動くプロジェクトが多く、自分のアウトプットがそのままプロダクトの価値に直結する環境です。
裁量が大きい分、実務を通して一気に経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
案件は少人数のクロスファンクショナルチームで進行し、平均的な規模の案件で
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC:PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発ではWebエンジニアと連携したAI機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI エンジニアは、AI PM・Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。
PoC 段階では AI PM と共に問題設定・検証を行い、京大・松尾研を中心とした学生インターンと並走しながらモデル開発を進めます。
本開発フェーズではWebエンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能をプロダクトとして統合する経験を積むことができます。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長による増員募集です。
製造業をはじめ日本を代表するエンタープライズ企業のお客様からのご依頼が増え、PoC だけでなく本開発・運用まで見据えた長期的な協業が多くなっており、有償契約は創業2年で累計100件にのぼります。
また、特許・図面・技能伝承など、製造業特化の新しいプロダクト領域も次々に立ち上がりつつあります。
こうした事業の広がりに伴い、AIモデル開発を担うエンジニアの活躍機会が大きく増えている状況です。
より多様な案件に応えられる体制をつくるため、今回、新たにAIエンジニアをお迎えしたいと考えています。
【仕事内容の概要】
本ポジションは、PoC で検証された AI モデルを「実際の業務やプロダクトで価値を出す形」に仕上げることに主軸を置いた AI エンジニアポジションです。
PoC フェーズでは、AI PM とともに
課題整理
モデル選定
プロトタイプ実装
精度検証
など、本開発を見据えた価値検証に実戦ベースで関わります。
本開発では Web エンジニアと連携し、AI モデルをアプリケーションや現場業務に統合するフェーズにも踏み込みます。
特に製造業領域では、点検記録・図面・手書き情報など多様なデータを扱うため、データ処理からモデル改善、推論基盤構築まで幅広いスキルが求められます。
小規模で動くプロジェクトが多く、自分のアウトプットがそのままプロダクトの価値に直結する環境です。
裁量が大きい分、実務を通して一気に経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
案件は少人数のクロスファンクショナルチームで進行し、平均的な規模の案件で
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC:PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発ではWebエンジニアと連携したAI機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI エンジニアは、AI PM・Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。
PoC 段階では AI PM と共に問題設定・検証を行い、京大・松尾研を中心とした学生インターンと並走しながらモデル開発を進めます。
本開発フェーズではWebエンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能をプロダクトとして統合する経験を積むことができます。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 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: ◼︎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10時間~20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プロジェクトマネージャー/AI/機械学習モデルの開発経験&AI プロジェクトにおけるPM経験】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
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定(モデル/アーキテクチャ)
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC:AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で、有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず本開発・運用までを前提とした長期協業案件が増えています。
また、特許・図面・技能伝承など製造業特化の新規プロダクト領域も立ち上がり、複数の難易度の高いテーマが並行して進行しています。
こうした状況の中で、モデル開発だけでなく、課題定義・技術選定・全体設計を俯瞰してリードできる AI PM の重要性が高まっています。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、LLM・RAG・画像/音声モデルなどを活用した AI システムの企画・設計・実装を主導します。
・PoC フェーズ
クライアントや社内メンバーと連携しながら
課題整理・論点設計
技術選定(モデル/アーキテクチャ)
PoC 方針の策定およびプロトタイプ実装
精度検証・改善判断
など、価値検証における中核的な意思決定を担います。
・本開発
Web エンジニアと連携し、AIモデルをどの形で業務やプロダクトに組み込み、どう運用するかまでを見据えて推進します。
点検記録・図面・手書き情報など、未整備で多様なデータを扱うため、データ設計・前処理・モデル改善・推論基盤設計を俯瞰した判断が求められます。
【仕事内容の詳細】
■ 現在の事業状況と開発体制
エムニは、製造業領域の PoC 〜本開発までを一気通貫で支援しています。
平均的な案件では、以下の体制でプロジェクトが進行します。
AI PM : 1名 ※本ポジション
デモ開発 : AI PM + エンジニア 2〜3名
PoC:AI PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Web エンジニアを含む 6名〜10名規模
といった体制で開発を行います。
PoC 段階では AI モデルの価値検証、本開発では Web エンジニアと連携した AI 機能のアプリ統合など、エムニならではの「AI 実装の全工程」に触れられる点が特徴です。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
AI プロジェクトマネージャーは、Web エンジニア・学生インターン・業務委託エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームをリードする形で案件を推進します。
デモ開発 ~ PoC 段階では、顧客や社内メンバーと連携しながら課題設定・仮説設計・検証方針を整理し、京大・松尾研を中心とした学生インターンや 社内の AI エンジニアと並走しつつ、モデル設計・評価の意思決定を担います。
本開発フェーズでは Web エンジニアと連携し、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能をプロダクトや業務フローに統合する工程全体を主導します。
データ理解からモデル設計・実装、アプリケーション連携まで、AI 開発全体を俯瞰しながら意思決定を行う立場として案件に関わる体制が特徴です。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 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: ◼︎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10時間~20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/フルスタックエンジニア/PythonまたはTypeScriptを用いた開発経験3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
【募集背景】
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア(フルスタック)を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API/画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC:PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業成長に伴う増員募集です。
創業から約2年で有償契約は累計100件を超え、PoC に留まらず、本開発・運用までを前提とした長期協業案件が着実に増えています。
AI モデルの検証だけでなく「業務に組み込み、現場で使われ続ける Web システムとして成立させること」が、プロダクト価値の中核になってきました。
その中で、PoC で検証された AI を前提に、Web アプリケーションや業務システムとして実装・改善を積み重ねていく Web エンジニアの役割が、これまで以上に重要になっています。
そこで今回、AI エンジニアやリード Web エンジニアと連携しながら、AI を前提とした Web システムの設計・実装を担う WEB アプリケーションエンジニア(フルスタック)を新たに募集します。
【仕事内容の概要】
製造業を中心としたクライアント企業の課題に対し、AIを組み込んだWebアプリケーション・業務システムの設計・開発・改善を担当します。
PoC フェーズでは、AI PM・AIエンジニアと連携しながら、
AIモデルの特性や制約を踏まえたアプリケーション構成の検討
Web API/画面設計の検討
プロトタイプの実装・検証
など、本開発を見据えた技術検証を行います。
本開発フェーズでは開発の中核として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだAI機能を、Webアプリケーションや業務システムとして実装・統合します。
フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断し、AIが現場で使われ続けるシステムを成立させます。
小規模なプロジェクトが多く、設計や実装の判断が、そのままプロダクトの品質や使い勝手に直結する環境です。
裁量を持って手を動かしながら、フルスタックに経験の幅を広げることができます。
【仕事内容の詳細】
■ 開発体制と期待する役割の補足
平均的な案件では、以下のような体制で開発を行います。
PM : 1名
デモ開発 : PM + エンジニア 2〜3名
PoC:PM + AI エンジニア + 経験豊富なシニア業務委託 2〜3名
本開発 : Webエンジニアを含む 6名〜10名規模
Web エンジニアには、本開発フェーズにおける中核メンバーとして、AI機能を前提としたアプリケーション設計・実装を担っていただきます。
特に、PoCで検証されたAIを「実際に使われるシステム」として成立させるためのアーキテクチャ設計・実装方針の整理・改善が求められます。
【関わるサービス】
◼︎エムニについて
エムニが向き合っているのは、製造業の技能伝承・品質管理・設備保全といった現場固有の課題です。
熟練作業員が長年の経験や勘に基づいて行うカンコツ作業を可視化し、課題を解決する AI をオーダーメイドで開発しています。
◼︎製造業向け AI ソリューションの案件例
工場内オンプレ環境で動作する 現場向け AI チャットボットの開発
特許翻訳特化型独自LLMの開発
工場で用いられる点検日誌など、整備されていないナレッジのデータ化 など
また、オーダーメイド AIの開発により得られた知見を活かし、自社プロダクトの開発も行っています。
ご希望や経験を鑑みつつ、自社プロダクトの開発に関わっていただく機会もございます。
◼︎自社AIプロダクト群
AI特許ロケット(特許調査・翻訳支援プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-patent
AIインタビュアー(技能伝承・暗黙知の形式知化プロダクト)
https://www.emuniinc.jp/service/ai-interviewer
【関わるチーム】
本ポジションの Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア、リード Web エンジニアと協働しながら、少人数のクロスファンクショナルチームの中核メンバーとして案件に関わります。
本開発フェーズでは、PoC で検証された AI を前提に、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、Web アプリケーションや業務システムへの実装・統合を担います。
フロントエンド・バックエンド・インフラを横断しながら、設計意図を理解した上で、実装面からプロダクトを成立させていく役割です。
Web 領域の技術方針はリード Web エンジニアが担い、その方針を踏まえつつ、AI 開発と Web 開発をつなぐ実装・設計の中心として、現場で使われ続けるシステムづくりに関わります。
【知的好奇心とスピードが共存するチーム風土】
エムニは、スタートアップ特有のスピード感と、京大×松尾研の融合したアカデミアの知性・探究心が混ざり合った環境です。
事実ベースで議論するフラットさ
手を動かしながら素早く検証していく文化
学生・業務委託・正社員が役割に関係なく成果に向き合う空気
創業メンバーの CEO/COO がいずれも京都大学大学院でAIやエネルギー分野の研究を行い、その後松尾研究所で製造業向けAIやLLM開発に携わってきたバックグラウンドを持ちます。
経営陣全員がエンジニアであり、エンジニア気質のある風通しの良さが特徴です。
また、研究バックボーンの学生インターンも多いことから参画いただくメンバーから「研究室っぽい」と形容されることが多く、
仮説検証を楽しみながらスピード感をもって価値づくりに向き合いたい方にとってフィットしやすい文化です。
LT 会や社内勉強会も頻繁に開催しており、社内での知見の共有を大切にしています。
【AI ドリブンな開発環境】
技術環境は案件により多様ですが、社内では AI ドリブンな環境を構築しており、一例として以下のようなツール・技術を幅広く活用しています。
AI駆動経営を事業方針に掲げ、独自にAI駆動ワーキング制度を制定し、社員の AI ツール利用料を無制限で全額補助しています。
ChatGPT, Claude, Gemini, LangChain, LangGraph, Langfuse, Amazon Bedrock, Azure OpenAI Service, Vertex AI, GitHub Copilot, Cursor, CodeRabbit など
LLM活用を前提とした開発が一般化しており、生産性の高い開発文化が浸透しています。
【会社概要】
株式会社エムニは、京都大学・松尾研究室の最先端研究を背景に生まれたAIスタートアップです。
「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」をミッションに掲げ、日本の製造業を中心とした"現場の課題"に深く入り込み、AI によるソリューション開発と自社プロダクト開発の両面で事業を拡大しています。
アカデミアの研究基盤とハイレベルな開発力を強みに創業2年でメンバー140名規模まで急成長し、大手製造業・自治体・知財領域など多分野で協業が進む、国内でも稀有な AI 専門集団です。
代表取締役CEO下野は「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」世界を変える30歳未満30人としてSCIENCE&SOCIAL部門に選出され、取締役COO後藤は京都大学情報学同窓会理事に就任。
【エムニの特徴】
単なる PoC に留まらず、現場オペレーションを変えるレベルまでAIを実装する高精度な開発力に強みがあります。
東京都庁との「設計書 AI 自動確認」、GPT-4o や DeepL を凌駕する特許翻訳特化型 LLM の構築、製造現場向けオンプレ AI チャットボットなど、
日本を代表するエンタープライズ企業を中心に、製造系企業に向けた AI の活用支援から実装までをリードしています。
案件の PoC から提案を行うため、0→1 の高速開発文化が浸透しており、エンジニアが課題設定から PoC、デモ開発、顧客対話、本開発からその後の保守運用に至るまで一貫して関わるため、
技術選定・アーキテクチャ設計・MLOps・クラウド構築など幅広いスキルを獲得できます。また、生成AIにとどまらずDeepLearningに関する案件や、
R&Dなど大企業との多岐にわたるプロジェクトに携わることができます。
蓄積された知見を「AI特許ロケット」「AIインタビュアー」など自社プロダクトに横展開させ、エンドユーザーへ真の価値を届ける開発を続けています。
今後もマルチプロダクト戦略に沿って0→100をコンパウンドに生み出す新規事業開発を展開していきます。
開発においてはAI駆動経営を事業方針に掲げ、全社員対象の「AI駆動ワーキング制度」を制定。AIネイティブに業務を再設計し、モダンな開発を推進し個々人のポテンシャルを最大限に開放します。
【製造業 × AI に特化する意義】
日本のGDP2割以上を占める日本の産業を支えてきた製造業界では、経験豊富な職人の知見が属人化し、また少子高齢化の加速が後押しし「匠の技の喪失」が深刻化しています。
エムニは、AI 活用を通じて暗黙知の形式知化・現場運用の自動化・現場の知的生産性を底上げすることで、製造業で働く人々に幸せとワクワクを届けてまいります。
ドメインエキスパートが多数在籍するエムニは、巨大な市場の広がる産業にインパクトを与えるソリューションを届け、世界に革新を起こしていきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 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: ◼︎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10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
寺田倉庫株式会社
【札幌フルリモート/ITエンジニア(第二新卒向け)/業務での開発経験1年以上※開発言語不問】自社サービス|クラウド倉庫サービス「minikura」のITエンジニア のリモートワーク求人
業務内容
私たちシステムグループ MINIKURAシステムチームでは、個人向けクラウド倉庫サービス「minikura」を中心に、AWSなどのマネージドサービスを使ったモダンな開発や、フロントシステムとWMS(Warehouse Management System)をつなぐAPI開発などを行っています。
また、「minikura」に留まらず、個人顧客向けのアート保管システム (TERRADA ART STORAGE)、 ワイン販売~保管システム (TERRADA WINE STORAGE、TERRADA WINE MARKET)など、寺田倉庫のコンシューマー向けの保管システム全般の開発を、私たちMINIKURAシステムチームが担っています。 加えて、AIを使ったシステムや、スマホ・タブレット向けの開発も行っており、それらのシステム・サービスをさまざまな企業にOEM提供しています。
具体的な業務内容は以下の通りです。
担当頂くプロジェクトはご経験やご希望を加味して決定します。未経験分野も経験豊富なシニアエンジニアがサポートしますので、学習と仕事を両立できる環境です。具体的な業務内容は以下の通りです。
minikuraおよびワイン・アート等保管に関するコンシューマ向けサイト・システムの設計・開発・テスト
上記に伴う常駐ベンダーへの指示出し
MINIKURA開発チーム価値向上のための業務(勉強会参加、技術レベル向上のための学習活動)
※変更の範囲:会社の定める業務
《参考》サービス紹介
誰でも簡単に収納場所を増やせる宅配型トランクルーム「minikura」
「minikura」は、2014年のサービス開始以降、誰でもどこからでも自分だけの倉庫を持つことが出来るクラウドストレージサービスを展開し、生活に密着したこれまでにない新しいサービスを日々産み続けております。
箱につめて送るだけ。ボックス単位で預けられる HAKO をはじめ、写真撮影したアイテムをマイページで管理ができる MONO 、衣類を吊るして保管する Closet 、6ヶ月間の保管とクリーニングがセットになった クリーニングパック など、倉庫保管のプロフェッショナルだからできる様々な宅配型トランクルームサービスを展開しています。一点ずつの撮影や、預けた後のヤフオクでの出品・販売、衣類のクリーニング、不要な書類の溶解まで、すべてお任せです。
配属先情報
システムグループ MINIKURAシステムチームは、社員8名、業務委託11名の計19名程度で構成されています。
当ポジションは関東にお住まいで東京拠点での出社が可能な方もしくは、札幌近郊在住の方を対象としています。近年、札幌在住(リモートワーク)で勤務している社員が数名入社しており、今後はメンバー増加に伴い、札幌在住の社員同士での対面ミーティングの定期実施も行っていく予定です。
本チームはリモートワーク中心の働き方をしています。チームメンバーと相談・調整の上、東京本社へ出社することもありますが、チームの月間の平均出社日数は1日程度です。
本求人のポイント
常に新しい開発手法や、最新の開発環境を意識しているので、自分のアイディアでスキルUPが可能です。
業務委託メンバーのディレクションを担っていただくため、マネジメントの経験も積むことができます。また大きな改修案件や新しいサービスの開発などの場合はPMとしてご活躍いただくことも期待しています。
宅配型トランクルーム「minikura」やワイン・アート保管に関するシステムなどに関わっていただくことから多岐にわたる商材に関わることができます。
ご自身がプログラミングした内容がサービスにダイレクトに反映されることから、自社サービスの発展に寄与することができる非常にやりがいのあるお仕事です。
関わっていただくサービスがtoC向けであることから、ご自身の手がけた開発がお客様の手元に届く実感を得られるお仕事です。
Our Culture
創業から75年かけて培った知見を大切にしつつ、現状に満足することなく一歩ずつ挑戦を重ね、進化し続けているのが寺田倉庫です。だからこそ、寺田倉庫では「現状に満足せず、可能性を広げ未来志向で歩み続けられる人財」をキー人財とし、私たちの想いに共感し、このような環境でキャリアを築いていきたいという方たちと共に寺田倉庫の未来を創っていきたいと考えています。そのために、柔軟な働き方や自己啓発のための支援・サポートを行い、各個人の持つ素質を最大限に活かしていただき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
私たちシステムグループ MINIKURAシステムチームでは、個人向けクラウド倉庫サービス「minikura」を中心に、AWSなどのマネージドサービスを使ったモダンな開発や、フロントシステムとWMS(Warehouse Management System)をつなぐAPI開発などを行っています。
また、「minikura」に留まらず、個人顧客向けのアート保管システム (TERRADA ART STORAGE)、 ワイン販売~保管システム (TERRADA WINE STORAGE、TERRADA WINE MARKET)など、寺田倉庫のコンシューマー向けの保管システム全般の開発を、私たちMINIKURAシステムチームが担っています。 加えて、AIを使ったシステムや、スマホ・タブレット向けの開発も行っており、それらのシステム・サービスをさまざまな企業にOEM提供しています。
具体的な業務内容は以下の通りです。
担当頂くプロジェクトはご経験やご希望を加味して決定します。未経験分野も経験豊富なシニアエンジニアがサポートしますので、学習と仕事を両立できる環境です。具体的な業務内容は以下の通りです。
minikuraおよびワイン・アート等保管に関するコンシューマ向けサイト・システムの設計・開発・テスト
上記に伴う常駐ベンダーへの指示出し
MINIKURA開発チーム価値向上のための業務(勉強会参加、技術レベル向上のための学習活動)
※変更の範囲:会社の定める業務
《参考》サービス紹介
誰でも簡単に収納場所を増やせる宅配型トランクルーム「minikura」
「minikura」は、2014年のサービス開始以降、誰でもどこからでも自分だけの倉庫を持つことが出来るクラウドストレージサービスを展開し、生活に密着したこれまでにない新しいサービスを日々産み続けております。
箱につめて送るだけ。ボックス単位で預けられる HAKO をはじめ、写真撮影したアイテムをマイページで管理ができる MONO 、衣類を吊るして保管する Closet 、6ヶ月間の保管とクリーニングがセットになった クリーニングパック など、倉庫保管のプロフェッショナルだからできる様々な宅配型トランクルームサービスを展開しています。一点ずつの撮影や、預けた後のヤフオクでの出品・販売、衣類のクリーニング、不要な書類の溶解まで、すべてお任せです。
配属先情報
システムグループ MINIKURAシステムチームは、社員8名、業務委託11名の計19名程度で構成されています。
当ポジションは関東にお住まいで東京拠点での出社が可能な方もしくは、札幌近郊在住の方を対象としています。近年、札幌在住(リモートワーク)で勤務している社員が数名入社しており、今後はメンバー増加に伴い、札幌在住の社員同士での対面ミーティングの定期実施も行っていく予定です。
本チームはリモートワーク中心の働き方をしています。チームメンバーと相談・調整の上、東京本社へ出社することもありますが、チームの月間の平均出社日数は1日程度です。
本求人のポイント
常に新しい開発手法や、最新の開発環境を意識しているので、自分のアイディアでスキルUPが可能です。
業務委託メンバーのディレクションを担っていただくため、マネジメントの経験も積むことができます。また大きな改修案件や新しいサービスの開発などの場合はPMとしてご活躍いただくことも期待しています。
宅配型トランクルーム「minikura」やワイン・アート保管に関するシステムなどに関わっていただくことから多岐にわたる商材に関わることができます。
ご自身がプログラミングした内容がサービスにダイレクトに反映されることから、自社サービスの発展に寄与することができる非常にやりがいのあるお仕事です。
関わっていただくサービスがtoC向けであることから、ご自身の手がけた開発がお客様の手元に届く実感を得られるお仕事です。
Our Culture
創業から75年かけて培った知見を大切にしつつ、現状に満足することなく一歩ずつ挑戦を重ね、進化し続けているのが寺田倉庫です。だからこそ、寺田倉庫では「現状に満足せず、可能性を広げ未来志向で歩み続けられる人財」をキー人財とし、私たちの想いに共感し、このような環境でキャリアを築いていきたいという方たちと共に寺田倉庫の未来を創っていきたいと考えています。そのために、柔軟な働き方や自己啓発のための支援・サポートを行い、各個人の持つ素質を最大限に活かしていただき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
| 想定年収 | 400 〜 600 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 06:00 ~ 22:00
標準労働時間 10:00 ~ 19:00 実働 08時間 00分 (休憩1時間)
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 | 77年 | 従業員数 | 140人 |
株式会社グランドツー
【フルリモ/東京/AI駆動開発をリードするフルスタックエンジニア/フルスタック経験1年以上&TypeScriptでの開発経験1年以上】独自SaaSで社会に貢献しながら、柔軟な働き方と多様な成長機会を提供する、革新的ベンチャー企業! のリモートワーク求人
■募集背景
私たちは「0から1を創造し、100を具現化する」という理念のもと、
既存の商習慣にとらわれない革新的なサービス開発を行っています。
現在、生成AIの進化によりソフトウェア開発のあり方は劇的に変化しています。
私たちは単にコードを書くだけでなく、
Claude CodeやAntigravityなどのAIコーディングエージェントを開発プロセスの「標準」として組み込み、
圧倒的なスピードと品質でプロダクトを成長させる新たなフェーズへ移行しようとしています。
AIを「ツール」ではなく「パートナー」として扱い、
次世代の開発文化を共に創り上げてくれるエンジニアを募集します。
■具体的な業務内容
フロントエンドからバックエンド、インフラまで一気通貫で携わりつつ、
AIを活用した開発生産性の向上を推進していただきます。
• モダンなWebアプリケーション開発:
◦ TypeScriptを中心とした、堅牢かつスケーラブルなアーキテクチャ設計・実装。
◦ Next.jsを用いたパフォーマンスの高いフロントエンド構築。
◦ Nest.jsによる保守性の高いバックエンドAPI開発。
• クラウドインフラ・DevOps:
◦ AWS / GCPを活用したサーバーレス/コンテナ環境の設計・構築。
◦ Terraformを用いたIaC(Infrastructure as Code)の実践によるインフラ管理の自動化。
• AI駆動開発の推進(AI Driven Development):
◦ Claude Code等のコーディングエージェントを活用した実装・リファクタリング・テスト自動化。
◦ AIツールを前提とした開発フローの策定とチームへの浸透(プロンプトエンジニアリングのナレッジ共有など)。
■キャリアパス:
スペシャリストとしての深化はもちろん、AI活用を軸とした開発組織のマネジメントや、技術戦略を担うVPoE/CTO候補としての道も開かれています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務範囲
私たちは「0から1を創造し、100を具現化する」という理念のもと、
既存の商習慣にとらわれない革新的なサービス開発を行っています。
現在、生成AIの進化によりソフトウェア開発のあり方は劇的に変化しています。
私たちは単にコードを書くだけでなく、
Claude CodeやAntigravityなどのAIコーディングエージェントを開発プロセスの「標準」として組み込み、
圧倒的なスピードと品質でプロダクトを成長させる新たなフェーズへ移行しようとしています。
AIを「ツール」ではなく「パートナー」として扱い、
次世代の開発文化を共に創り上げてくれるエンジニアを募集します。
■具体的な業務内容
フロントエンドからバックエンド、インフラまで一気通貫で携わりつつ、
AIを活用した開発生産性の向上を推進していただきます。
• モダンなWebアプリケーション開発:
◦ TypeScriptを中心とした、堅牢かつスケーラブルなアーキテクチャ設計・実装。
◦ Next.jsを用いたパフォーマンスの高いフロントエンド構築。
◦ Nest.jsによる保守性の高いバックエンドAPI開発。
• クラウドインフラ・DevOps:
◦ AWS / GCPを活用したサーバーレス/コンテナ環境の設計・構築。
◦ Terraformを用いたIaC(Infrastructure as Code)の実践によるインフラ管理の自動化。
• AI駆動開発の推進(AI Driven Development):
◦ Claude Code等のコーディングエージェントを活用した実装・リファクタリング・テスト自動化。
◦ AIツールを前提とした開発フローの策定とチームへの浸透(プロンプトエンジニアリングのナレッジ共有など)。
■キャリアパス:
スペシャリストとしての深化はもちろん、AI活用を軸とした開発組織のマネジメントや、技術戦略を担うVPoE/CTO候補としての道も開かれています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務範囲
| 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 | |||
| 設立年数 | 18年 | 従業員数 | 5人 |
フラー株式会社
【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◆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。
当ポジションでは、Webサイトの設計から開発までを担当します。
フラーのエンジニアは、ディレクターやデザイナーとともに、お客様の商品やサービスを実際に体験することで、お客様やエンドユーザーと同じ視点に立ち、本当に必要とされるプロダクトをつくり上げます。
また、当社のエンジニアは、企画を含めた要件定義から設計、実装、リリース、そして保守まで一気通貫で関わることが可能です。
以下が具体的な業務内容です。
・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
・企画フェーズでの要件定義、ユーザ体験
・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
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務(本人と協議のうえ)
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。
当ポジションでは、Webサイトの設計から開発までを担当します。
フラーのエンジニアは、ディレクターやデザイナーとともに、お客様の商品やサービスを実際に体験することで、お客様やエンドユーザーと同じ視点に立ち、本当に必要とされるプロダクトをつくり上げます。
また、当社のエンジニアは、企画を含めた要件定義から設計、実装、リリース、そして保守まで一気通貫で関わることが可能です。
以下が具体的な業務内容です。
・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
・企画フェーズでの要件定義、ユーザ体験
・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
【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 | 550 〜 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: 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 |
株式会社N2i
【地方フルリモート/Webエンジニア/Node.js3年~】受託開発案件におけるPL候補急募! のリモートワーク求人
募集の背景
【生成AI×アジャイル開発】次世代プロダクトを一緒につくるバックエンドエンジニア募集!
私たちN2iは、生成AIやLLM(大規模言語モデル)を活用して、SaaSや業務支援アプリをスピーディに企画・開発するAIネイティブな開発チームです。
v0 / Cursor / Next.js など、モダンな技術スタックを使いこなし、短期間での仮説検証 → 実装 → リリース を繰り返しながら、
本当に価値のあるプロダクトを作り続けています。
今回は、そんな開発チームの中心メンバーとして、バックエンドエンジニアを新たに募集します!
仕事内容
N2iでは、SaaSや業務支援ツールを中心に、Webアプリケーションのバックエンド開発を行っています。
Node.jsなどの安定した技術スタックをベースに、設計〜実装〜運用まで一貫して担当していただきます。
また、v0、Dify、LLM APIなどを活用した開発では、出力整形・プロンプト設計・ユーザーごとのコンテキスト制御など、 AI時代ならではの課題にも挑戦できます。
プロダクトごとに異なる業務ロジックやデータ設計に対応するため、クライアントや社内メンバーと連携しながら要件を整理し、 仕様を設計・実装していきます。
業務内容および主な利用技術
▼主な業務内容
Node.js / Express を用いたWebアプリケーションのサーバーサイド開発
PostgreSQL などを使ったデータベース設計・運用
外部API・自社APIの設計・実装およびAPIドキュメントの整備
v0、Dify、LLM API、Cursorを活用した生成AI開発
GitHub Actions などを用いたCI/CD構築・開発効率化の推進
プロジェクトマネージャー・フロントエンド・デザイナーと連携した仕様調整・機能改善
Slack を活用した非同期・フラットな開発フローへの参加
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲内
【生成AI×アジャイル開発】次世代プロダクトを一緒につくるバックエンドエンジニア募集!
私たちN2iは、生成AIやLLM(大規模言語モデル)を活用して、SaaSや業務支援アプリをスピーディに企画・開発するAIネイティブな開発チームです。
v0 / Cursor / Next.js など、モダンな技術スタックを使いこなし、短期間での仮説検証 → 実装 → リリース を繰り返しながら、
本当に価値のあるプロダクトを作り続けています。
今回は、そんな開発チームの中心メンバーとして、バックエンドエンジニアを新たに募集します!
仕事内容
N2iでは、SaaSや業務支援ツールを中心に、Webアプリケーションのバックエンド開発を行っています。
Node.jsなどの安定した技術スタックをベースに、設計〜実装〜運用まで一貫して担当していただきます。
また、v0、Dify、LLM APIなどを活用した開発では、出力整形・プロンプト設計・ユーザーごとのコンテキスト制御など、 AI時代ならではの課題にも挑戦できます。
プロダクトごとに異なる業務ロジックやデータ設計に対応するため、クライアントや社内メンバーと連携しながら要件を整理し、 仕様を設計・実装していきます。
業務内容および主な利用技術
▼主な業務内容
Node.js / Express を用いたWebアプリケーションのサーバーサイド開発
PostgreSQL などを使ったデータベース設計・運用
外部API・自社APIの設計・実装およびAPIドキュメントの整備
v0、Dify、LLM API、Cursorを活用した生成AI開発
GitHub Actions などを用いたCI/CD構築・開発効率化の推進
プロジェクトマネージャー・フロントエンド・デザイナーと連携した仕様調整・機能改善
Slack を活用した非同期・フラットな開発フローへの参加
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲内
| 想定年収 | 450 〜 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: 10:00~19:00(8:00-10:00の間30分刻みで出社・退社を前倒し可能。例:8:00-17:00)
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10.5時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
株式会社N2iは「誰もがチャレンジできる世界を創る」
ことをミッションとして、 名古屋と東京を拠点に ビジネス用途向けのSaaS(Software as a Service)を 企画・開発・提供しています。 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 35人 |
株式会社ドワンゴ
【正社員/全国フルリモート可/フロントエンジニア】電子書籍事業Webフロントエンジニア◆BOOK☆WALKER日本最大級の電子書籍事業~ のリモートワーク求人
■お仕事内容
「BOOK☆WALKER」「ニコニコ漫画」「読書メーター」などブックウォーカー社が運営する各種サービスのフロントエンド領域担当のお仕事です。
Webアプリエンジニアやデザイナーなど協働し、改修・新規開発案件を行います。
■担当プロダクト
・BOOK☆WALKER
・ニコニコ漫画
・カドコミ
・読書メーター
・その他、ブックウォーカー社の開発する各種Webサービス
スキル・経験などにより担当するサービスが異なってきますが、業務都合、本人の意向・キャリアプラン、スキルアップにより担当の変更も随時あります。
【業務の変更の範囲】
無
「BOOK☆WALKER」「ニコニコ漫画」「読書メーター」などブックウォーカー社が運営する各種サービスのフロントエンド領域担当のお仕事です。
Webアプリエンジニアやデザイナーなど協働し、改修・新規開発案件を行います。
■担当プロダクト
・BOOK☆WALKER
・ニコニコ漫画
・カドコミ
・読書メーター
・その他、ブックウォーカー社の開発する各種Webサービス
スキル・経験などにより担当するサービスが異なってきますが、業務都合、本人の意向・キャリアプラン、スキルアップにより担当の変更も随時あります。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 530 〜 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 | 30年 | 従業員数 | 900人 |
株式会社エニトグループ
■Omiai【フルリモート×フレックス/テックリード(サーバーサイド)IPO準備/生成AI活用】社会課題に挑むマッチングアプリ「Omiai」の技術戦略を担うテックリードポジション のリモートワーク求人
■お仕事内容
Omiaiのテックリード(サーバーサイドエンジニア)としてサービスに関わる開発プロジェクトの開発や
サービス運用を行っていただきます。
1.プロダクト施策における実装・推進
PdM やデータチームと密に連携しながら、仕様設計の段階から技術的視点で関与し、
施策の価値を最大化する実装を主導します。
・グロース施策: 3〜4ヶ月スパンでの中期売上向上施策の設計・実装
・スピードグロース施策: 1〜1.5ヶ月での短期 KPI 改善施策の高速開発支援
・アルゴリズム改善: レコメンドや検索精度向上など、収益に直結するロジックの実装・改善
・独自価値創出: Omiai のコアバリューを体現する独自機能の開発
2.技術基盤の刷新と継続的改善
・レガシー構成の段階的リプレイスとモダン化の推進
・Spring Boot をベースとしたマイクロサービス/モジュールアーキテクチャの再設計
・Docker/Terraform などを用いた検証・開発・本番環境の統一と再構成
3.開発プロセスの高度化・標準化
・プロセス分析に基づいた開発ボトルネックの可視化と改善ループの設計
・CI/CD、リリース管理、レビュー体制の再設計と自動化
・保守・グロース両輪に強い柔軟な開発運用体制の確立
4.生成 AI を活用した生産性向上
・Copilot や Cursor 等の導入・活用支援とベストプラクティスの定着
・テスト生成・リファクタ提案・PR レビュー自動化など AI 活用領域の拡張
・開発フローの再設計を通じた AI との協働体制の確立
5.チーム技術リードと組織的支援
・技術的意思決定の支援と、チーム/ベンダーとの折衝・ファシリテーション
・拡張性・保守性を備えたコード設計の指針策定と導入
・チーム内育成、ナレッジ共有、技術文化の醸成
■ポジション概要
本ポジションでは、グロース施策、開発基盤の改善、生成AIなどの先端技術活用といった領域において、
サーバーサイドから技術的に事業成長を支えていただきます。
すべてのテーマに精通している必要はありません。現在のご経験・志向性に応じて、
まずは1〜2テーマから関わっていただけます。
経営・PdM・データチームと横断的に連携しながら、「技術×戦略×実行力」で事業を加速させていく、
チャレンジングかつ影響力のあるポジションです。
■ポジションの魅力
・1000万ユーザー規模のスケール設計:月間CDNトラフィック180TB級の高トラフィックサービスの基盤設計・改善を担当。
スケーラビリティと安定性の両立を追求できます。
・リアーキテクト推進の実績:2023年秋〜2024年秋で大規模リアーキテクトを実施し、
レガシー返済・性能改善・開発効率向上を実現。今後も継続的改善の主導が可能です。
・IPO準備フェーズの成長環境:ホールディングス化・事業成長フェーズで、経営と近い距離感で意思決定に関われます。
・施策と技術の接点で価値発揮:KPI背景を理解し、ユーザー体験と事業成長に直接貢献できます。
・週に数回の高速リリース:週次・日次レベルでの改善サイクルを回し、素早い仮説検証・価値提供が可能です。
・ライフイベントに寄り添う社会貢献性:結婚・家族形成のきっかけとなるサービスを支える、意義ある開発環境です。
(魅力情報まとめ)https://enito.notion.site/Omiai-1f4596f7ab9b804a810cfe54d557e288?source=copy_link
■募集背景
恋愛における価値観を追求し、最適な縁を提供するミッションを叶えるべく、Omiaiはサービスの拡大を続けてきました。
しかし、長年の運用で生じた古いアーキテクチャや開発プロセス、体制の課題が残っており、
サービスとしても大きな転換期を迎えています。
これらの課題を刷新し、より良いユーザー体験を提供するため、開発プロセスの改善やリアーキテクトによる
新たな基盤への移行、組織体制の強化をスピーディに進めていく必要があります。
この転換期を共に支え、サービスと開発組織の成長に貢献していただける方を募集しています。
■Omiaiの組織/サービスについて
Omiaiのプロダクトは、2012にマッチングアプリの草分けとしてスタート。
現在は累計1000万人ユーザーが(2024年7月時点)利用するToCアプリとしては規模の大きいプロダクトで、
CDN経由の月間配信トラフィック量は180TBにも上ります。『結婚を見据えた真面目な出会い』をコンセプトに
20代後半~30代のユーザーを中心に利用され、累計マッチング数は1億組以上とたくさんの出会いをお届けしています。
社会への影響としても、年間約6万人以上がお相手を見つけて退会されている状況であり、
ライフイベントの起点となる真面目な出会いを相当数・継続的に生み出しており、国内の結婚数や少子高齢化、
そこに行きつくまでの新しい出会いの価値観形成にも寄与していると考えています。
本ポジションの属するOmiai エンジニアチームでは、Omiai アプリの開発、サービス運営を担当しています。
開発組織でありながらもビジネス側、経営陣とも密に連携をとり並走し、開発やチームの仕事への貢献を通して
事業の成長に携わり、自らも成長できる、そんな組織です。
今後の展開としては、『独自のプロダクト価値の決定と新規機能開発』『開発環境・組織の強化』を通じて、
より多くのユーザーに出会いの機会提供を進めていきます。
(OmiaiCTO 坂水のインタビュー)https://note.enito.co.jp/n/nebb56edcbeb4?magazine_key=m481131cd78b3
(エンジニアインタビュー)https://note.enito.co.jp/m/m481131cd78b3
■今後の展望
・社会課題への貢献:少子化対策ソリューションとして、地方自治体と連携し、出会いの社会インフラ化を進めています。
・大型IPOに向けた取り組み:ベインキャピタル等からの出資を受け、主幹事証券も決定済み。
業界でも稀有なポジションから、次の成長フェーズへと進んでいます。
・新領域への事業拡大:マッチングアプリの枠を超えた「ライフスタイル領域」への事業展開を本格的に準備しています。
■チーム体制
エンジニア組織は少数精鋭で、バックエンド、ネイティブアプリ、プロジェクトマネジメント(PjM)の
3チーム体制を構成しています。
サーバーチームにはテックリード2名のほか、インフラ寄りのエンジニアも在籍しており、開発から基盤改善まで
一気通貫で担う体制です。役割にとらわれず、幅広い領域にチャレンジできます。
平均年齢は30代半ば。SIer、ITコンサル、SaaS、BtoC、金融、HRなど多様な業界出身のメンバーが在籍し、
それぞれの強みを活かしながらチーム間で協力。
施策や改善提案も横断的に進めています。
PjMチームには女性メンバーもおり、専門性の異なるメンバーが連携し、サービスの成長を支えています。
働き方はリモートが中心で、地方在住のフルリモートメンバーも複数います。
Google MeetやSlackハドルを活用し、日々のコミュニケーションや相談がしやすい環境です。
Slackでの気軽なやりとりに加え、1on1やレビュー会なども定期的に実施しており、
アウトプットに対して丁寧なリアクションが返ってくる文化が根づいています。
朝会での進捗共有や、ちょっとした相談の機会も設けており、スムーズなやり取りが可能です。
年に数回はリアルに集まる機会もあり、任意参加の懇親会なども開催しています。
【業務の変更の範囲】
全ての業務への配置転換あり
Omiaiのテックリード(サーバーサイドエンジニア)としてサービスに関わる開発プロジェクトの開発や
サービス運用を行っていただきます。
1.プロダクト施策における実装・推進
PdM やデータチームと密に連携しながら、仕様設計の段階から技術的視点で関与し、
施策の価値を最大化する実装を主導します。
・グロース施策: 3〜4ヶ月スパンでの中期売上向上施策の設計・実装
・スピードグロース施策: 1〜1.5ヶ月での短期 KPI 改善施策の高速開発支援
・アルゴリズム改善: レコメンドや検索精度向上など、収益に直結するロジックの実装・改善
・独自価値創出: Omiai のコアバリューを体現する独自機能の開発
2.技術基盤の刷新と継続的改善
・レガシー構成の段階的リプレイスとモダン化の推進
・Spring Boot をベースとしたマイクロサービス/モジュールアーキテクチャの再設計
・Docker/Terraform などを用いた検証・開発・本番環境の統一と再構成
3.開発プロセスの高度化・標準化
・プロセス分析に基づいた開発ボトルネックの可視化と改善ループの設計
・CI/CD、リリース管理、レビュー体制の再設計と自動化
・保守・グロース両輪に強い柔軟な開発運用体制の確立
4.生成 AI を活用した生産性向上
・Copilot や Cursor 等の導入・活用支援とベストプラクティスの定着
・テスト生成・リファクタ提案・PR レビュー自動化など AI 活用領域の拡張
・開発フローの再設計を通じた AI との協働体制の確立
5.チーム技術リードと組織的支援
・技術的意思決定の支援と、チーム/ベンダーとの折衝・ファシリテーション
・拡張性・保守性を備えたコード設計の指針策定と導入
・チーム内育成、ナレッジ共有、技術文化の醸成
■ポジション概要
本ポジションでは、グロース施策、開発基盤の改善、生成AIなどの先端技術活用といった領域において、
サーバーサイドから技術的に事業成長を支えていただきます。
すべてのテーマに精通している必要はありません。現在のご経験・志向性に応じて、
まずは1〜2テーマから関わっていただけます。
経営・PdM・データチームと横断的に連携しながら、「技術×戦略×実行力」で事業を加速させていく、
チャレンジングかつ影響力のあるポジションです。
■ポジションの魅力
・1000万ユーザー規模のスケール設計:月間CDNトラフィック180TB級の高トラフィックサービスの基盤設計・改善を担当。
スケーラビリティと安定性の両立を追求できます。
・リアーキテクト推進の実績:2023年秋〜2024年秋で大規模リアーキテクトを実施し、
レガシー返済・性能改善・開発効率向上を実現。今後も継続的改善の主導が可能です。
・IPO準備フェーズの成長環境:ホールディングス化・事業成長フェーズで、経営と近い距離感で意思決定に関われます。
・施策と技術の接点で価値発揮:KPI背景を理解し、ユーザー体験と事業成長に直接貢献できます。
・週に数回の高速リリース:週次・日次レベルでの改善サイクルを回し、素早い仮説検証・価値提供が可能です。
・ライフイベントに寄り添う社会貢献性:結婚・家族形成のきっかけとなるサービスを支える、意義ある開発環境です。
(魅力情報まとめ)https://enito.notion.site/Omiai-1f4596f7ab9b804a810cfe54d557e288?source=copy_link
■募集背景
恋愛における価値観を追求し、最適な縁を提供するミッションを叶えるべく、Omiaiはサービスの拡大を続けてきました。
しかし、長年の運用で生じた古いアーキテクチャや開発プロセス、体制の課題が残っており、
サービスとしても大きな転換期を迎えています。
これらの課題を刷新し、より良いユーザー体験を提供するため、開発プロセスの改善やリアーキテクトによる
新たな基盤への移行、組織体制の強化をスピーディに進めていく必要があります。
この転換期を共に支え、サービスと開発組織の成長に貢献していただける方を募集しています。
■Omiaiの組織/サービスについて
Omiaiのプロダクトは、2012にマッチングアプリの草分けとしてスタート。
現在は累計1000万人ユーザーが(2024年7月時点)利用するToCアプリとしては規模の大きいプロダクトで、
CDN経由の月間配信トラフィック量は180TBにも上ります。『結婚を見据えた真面目な出会い』をコンセプトに
20代後半~30代のユーザーを中心に利用され、累計マッチング数は1億組以上とたくさんの出会いをお届けしています。
社会への影響としても、年間約6万人以上がお相手を見つけて退会されている状況であり、
ライフイベントの起点となる真面目な出会いを相当数・継続的に生み出しており、国内の結婚数や少子高齢化、
そこに行きつくまでの新しい出会いの価値観形成にも寄与していると考えています。
本ポジションの属するOmiai エンジニアチームでは、Omiai アプリの開発、サービス運営を担当しています。
開発組織でありながらもビジネス側、経営陣とも密に連携をとり並走し、開発やチームの仕事への貢献を通して
事業の成長に携わり、自らも成長できる、そんな組織です。
今後の展開としては、『独自のプロダクト価値の決定と新規機能開発』『開発環境・組織の強化』を通じて、
より多くのユーザーに出会いの機会提供を進めていきます。
(OmiaiCTO 坂水のインタビュー)https://note.enito.co.jp/n/nebb56edcbeb4?magazine_key=m481131cd78b3
(エンジニアインタビュー)https://note.enito.co.jp/m/m481131cd78b3
■今後の展望
・社会課題への貢献:少子化対策ソリューションとして、地方自治体と連携し、出会いの社会インフラ化を進めています。
・大型IPOに向けた取り組み:ベインキャピタル等からの出資を受け、主幹事証券も決定済み。
業界でも稀有なポジションから、次の成長フェーズへと進んでいます。
・新領域への事業拡大:マッチングアプリの枠を超えた「ライフスタイル領域」への事業展開を本格的に準備しています。
■チーム体制
エンジニア組織は少数精鋭で、バックエンド、ネイティブアプリ、プロジェクトマネジメント(PjM)の
3チーム体制を構成しています。
サーバーチームにはテックリード2名のほか、インフラ寄りのエンジニアも在籍しており、開発から基盤改善まで
一気通貫で担う体制です。役割にとらわれず、幅広い領域にチャレンジできます。
平均年齢は30代半ば。SIer、ITコンサル、SaaS、BtoC、金融、HRなど多様な業界出身のメンバーが在籍し、
それぞれの強みを活かしながらチーム間で協力。
施策や改善提案も横断的に進めています。
PjMチームには女性メンバーもおり、専門性の異なるメンバーが連携し、サービスの成長を支えています。
働き方はリモートが中心で、地方在住のフルリモートメンバーも複数います。
Google MeetやSlackハドルを活用し、日々のコミュニケーションや相談がしやすい環境です。
Slackでの気軽なやりとりに加え、1on1やレビュー会なども定期的に実施しており、
アウトプットに対して丁寧なリアクションが返ってくる文化が根づいています。
朝会での進捗共有や、ちょっとした相談の機会も設けており、スムーズなやり取りが可能です。
年に数回はリアルに集まる機会もあり、任意参加の懇親会なども開催しています。
【業務の変更の範囲】
全ての業務への配置転換あり
| 想定年収 | 900 〜 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: ・コアタイム:11:00~16:00
・フレキシブルタイム:7:00~21:00
・標準労働時間:8時間
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11.3時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 110人 |
50件中 11件~20件
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