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61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 |
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 |
||
| 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 |
株式会社ソニックムーブ
【地方フルリモート/自社サービス開発ディレクター・PM】ARR2億円突破のLINE CRM「COMSBI」を牽引/事業成長をリードするポジション のリモートワーク求人
自社サービスLINE CRM『COMSBI』とは
ARR2億円突破・急成長中の自社LINE CRMで、LINEの公式アカウントを活用し、顧客管理・販促・分析をワンストップで実現する販売DXサービスです。
複数アカウントの一元管理、柔軟なセグメント配信、ポイント・クーポン・スタンプラリー等の強力な機能を備え、UCC上島珈琲様をはじめ、業態・規模を問わず導入が進んでいます。
LINE社からも導入実績の豊富なパートナーとして Biz-SolutionsPartner Programに認定されており事業の急成長期を迎えております。
業務内容
「COMSBI」の導入支援、新機能開発、およびクライアント向けカスタマイズ案件における開発プロジェクトのディレクションをお任せいたします。このポジションのミッションは、エンジニアと議論を重ねながら仕様を具体化し、技術的な実現可能性とプロダクトとしての高い品質を両立させることです。単なる進行管理ではなく、クライアントの課題を解決するための最適な仕様を自ら設計していただきます。初期段階ではディレクションの基礎を固めながらプロジェクトを推進していただきます。中長期的には、クライアントのKPI向上やデータ解析をもとにした改善案を提示する伴走型の提案や、他のディレクターのリソース管理、新規案件の工数管理など、チーム運営の中心的な役割を担っていただくことを期待しています。<主な業務内容> 要件定義および仕様策定: クライアントとの打ち合わせを通じて課題やニーズを整理し、システムとして実現するための仕様書や画面遷移図、ワイヤーフレームなどを作成します。 プロジェクトの進行管理と調整: 社内のエンジニアやデザイナーと折衝を行いながらスケジュールを管理し、制作の進行をコントロールします。 外部パートナーとの連携と対応: 外部委託が発生した際には、成果物のチェックやフィードバックを行い、外注先を適切にコントロールします。 ローンチに向けた品質管理: クオリティチェックのためのテスト設計を行い、テスト項目書の作成やレビューを通じてプロダクトの品質を担保します。 各種ドキュメントの作成: 開発・制作に必要な要件定義書、設計書、仕様書などのドキュメントを正確に作成し、プロジェクトメンバー間で認識を統一します。 小規模チームのマネジメント: エンジニアやディレクターを含む2~3名から6,7名規模のプロジェクトチームを牽引し、円滑なプロジェクト運営を実現します。 数値の管理と進捗の報告: プロジェクトごとの売上や見積もり、予算実績の管理を実施し、社内に対して適切な進捗報告を行います。
<AI活用・生産性向上>
生産性を高めるためにAI駆動開発を全社的に推進しており、GitHub Copilot、Claude、GeminiなどのAIツールを有料プランで導入しています。社員が気軽にAIを試せる環境が整っているため、最新のテクノロジーを活用しながら効率的に設計やドキュメント作成を進めることができます。すでに一部プロジェクトでは、共通プロンプトの整備とコードレビュー体制により品質を担保しながら、生産性を最大2〜3倍に向上。メンバーが作業以外の価値を生む仕事に集中できる体制を実現しています。
<ディレクション業務の進め方>
社内にエンジニアやデザイナーなど、すべての職種が在籍するワンストップの開発体制であるため、部署間の壁がなく、職種間の目線合わせやフィードバックを即座に行いながら業務を進めます。プロジェクトは、開発ディレクター、バックエンドエンジニア、フロントエンドエンジニア、UI/UXデザイナーなどの職種で構成され、フラットなコミュニケーションを取りながら協働します。
<技術・品質へのこだわり>
品質担保においても、組織的な仕組みで支えています。個人の努力だけに依存せず、チームで技術水準を高め合う文化が特徴です。・定期勉強会(月2回): 全職能対象で実施。案件事例の共有や技術共有など、職能横断で学び合える場があります・コードレビュー会: グループ朝会で実施。単なる確認にとどまらず、多角的な意見交換を通じて個々の能力向上も重視しています・ソースコード標準化: DDDベースで標準化を推進。誰が担当しても成果物の品質に差が出ないよう、アーキテクチャの方向性を整備しています
【業務の変更の範囲】
無
ARR2億円突破・急成長中の自社LINE CRMで、LINEの公式アカウントを活用し、顧客管理・販促・分析をワンストップで実現する販売DXサービスです。
複数アカウントの一元管理、柔軟なセグメント配信、ポイント・クーポン・スタンプラリー等の強力な機能を備え、UCC上島珈琲様をはじめ、業態・規模を問わず導入が進んでいます。
LINE社からも導入実績の豊富なパートナーとして Biz-SolutionsPartner Programに認定されており事業の急成長期を迎えております。
業務内容
「COMSBI」の導入支援、新機能開発、およびクライアント向けカスタマイズ案件における開発プロジェクトのディレクションをお任せいたします。このポジションのミッションは、エンジニアと議論を重ねながら仕様を具体化し、技術的な実現可能性とプロダクトとしての高い品質を両立させることです。単なる進行管理ではなく、クライアントの課題を解決するための最適な仕様を自ら設計していただきます。初期段階ではディレクションの基礎を固めながらプロジェクトを推進していただきます。中長期的には、クライアントのKPI向上やデータ解析をもとにした改善案を提示する伴走型の提案や、他のディレクターのリソース管理、新規案件の工数管理など、チーム運営の中心的な役割を担っていただくことを期待しています。<主な業務内容> 要件定義および仕様策定: クライアントとの打ち合わせを通じて課題やニーズを整理し、システムとして実現するための仕様書や画面遷移図、ワイヤーフレームなどを作成します。 プロジェクトの進行管理と調整: 社内のエンジニアやデザイナーと折衝を行いながらスケジュールを管理し、制作の進行をコントロールします。 外部パートナーとの連携と対応: 外部委託が発生した際には、成果物のチェックやフィードバックを行い、外注先を適切にコントロールします。 ローンチに向けた品質管理: クオリティチェックのためのテスト設計を行い、テスト項目書の作成やレビューを通じてプロダクトの品質を担保します。 各種ドキュメントの作成: 開発・制作に必要な要件定義書、設計書、仕様書などのドキュメントを正確に作成し、プロジェクトメンバー間で認識を統一します。 小規模チームのマネジメント: エンジニアやディレクターを含む2~3名から6,7名規模のプロジェクトチームを牽引し、円滑なプロジェクト運営を実現します。 数値の管理と進捗の報告: プロジェクトごとの売上や見積もり、予算実績の管理を実施し、社内に対して適切な進捗報告を行います。
<AI活用・生産性向上>
生産性を高めるためにAI駆動開発を全社的に推進しており、GitHub Copilot、Claude、GeminiなどのAIツールを有料プランで導入しています。社員が気軽にAIを試せる環境が整っているため、最新のテクノロジーを活用しながら効率的に設計やドキュメント作成を進めることができます。すでに一部プロジェクトでは、共通プロンプトの整備とコードレビュー体制により品質を担保しながら、生産性を最大2〜3倍に向上。メンバーが作業以外の価値を生む仕事に集中できる体制を実現しています。
<ディレクション業務の進め方>
社内にエンジニアやデザイナーなど、すべての職種が在籍するワンストップの開発体制であるため、部署間の壁がなく、職種間の目線合わせやフィードバックを即座に行いながら業務を進めます。プロジェクトは、開発ディレクター、バックエンドエンジニア、フロントエンドエンジニア、UI/UXデザイナーなどの職種で構成され、フラットなコミュニケーションを取りながら協働します。
<技術・品質へのこだわり>
品質担保においても、組織的な仕組みで支えています。個人の努力だけに依存せず、チームで技術水準を高め合う文化が特徴です。・定期勉強会(月2回): 全職能対象で実施。案件事例の共有や技術共有など、職能横断で学び合える場があります・コードレビュー会: グループ朝会で実施。単なる確認にとどまらず、多角的な意見交換を通じて個々の能力向上も重視しています・ソースコード標準化: DDDベースで標準化を推進。誰が担当しても成果物の品質に差が出ないよう、アーキテクチャの方向性を整備しています
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 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: 標準労働時間:10:00〜19:00
フレキシブルタイム:6:00~20:00
コアタイム 11:00〜15:00
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16時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
デジタル領域における最強のものづくり集団になる
私たちは「Professionalであること」を常に意識し、デジタルコミュニケーションの領域においてはどこにも負けないwebプロダクションであることを目指しています。 「よいものを作り続ける」という意思を持ち続け、これからもデジタルの世界で最高のソリューションやサービスを創り続けていきます。 |
||
| 設立年数 | 25年 | 従業員数 | 82人 |
株式会社ソニックムーブ
【地方フルリモート/自社開発エンジニア/TypeScript/Node.js】ARR2億円突破のLINE CRM「COMSBI(コムスビ)」バックエンドエンジニア募集 のリモートワーク求人
業務内容
自社サービス「COMSBI」の導入に基づくカスタマイズ開発プロジェクトにおいて、バックエンド領域を中心とした実装業務をお任せいたします。現在、多くの引き合いをいただいている中で事業を拡大し続けていくため、サービスの提供クオリティを維持しながら、提供価値を最大化するための開発にチームの一員として主体的に関わっていただける方を募集しています。具体的には要件定義・設計といった上流工程から実装、レビュー、リリース、運用まで一貫して関わり、フロントエンドやインフラ、生産性の向上に伴う横断的な施策にも関与しながら、プロダクトの品質と安定性の担保に貢献していただきます。また、開発ディレクターを始めとした他職種と連携しながら仕様の整理や技術的な実現性の検討を行い、開発が円滑に進むよう技術面からプロジェクトを推進していただきます。<主な業務内容>・開発サイドにおけるプロジェクト推進(将来的にはリードもお任せします)・クライアントや他職種とのコミュニケーション、連携・バックエンドを中心に一部フロントエンドの基本設計〜開発・技術的な調査、方針検討・プロジェクト内におけるコードレビュー 等
【業務の変更の範囲】
無
自社サービス「COMSBI」の導入に基づくカスタマイズ開発プロジェクトにおいて、バックエンド領域を中心とした実装業務をお任せいたします。現在、多くの引き合いをいただいている中で事業を拡大し続けていくため、サービスの提供クオリティを維持しながら、提供価値を最大化するための開発にチームの一員として主体的に関わっていただける方を募集しています。具体的には要件定義・設計といった上流工程から実装、レビュー、リリース、運用まで一貫して関わり、フロントエンドやインフラ、生産性の向上に伴う横断的な施策にも関与しながら、プロダクトの品質と安定性の担保に貢献していただきます。また、開発ディレクターを始めとした他職種と連携しながら仕様の整理や技術的な実現性の検討を行い、開発が円滑に進むよう技術面からプロジェクトを推進していただきます。<主な業務内容>・開発サイドにおけるプロジェクト推進(将来的にはリードもお任せします)・クライアントや他職種とのコミュニケーション、連携・バックエンドを中心に一部フロントエンドの基本設計〜開発・技術的な調査、方針検討・プロジェクト内におけるコードレビュー 等
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 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: 標準労働時間:10:00〜19:00
フレキシブルタイム:6:00~20:00
コアタイム 11:00〜15:00
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16時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
デジタル領域における最強のものづくり集団になる
私たちは「Professionalであること」を常に意識し、デジタルコミュニケーションの領域においてはどこにも負けないwebプロダクションであることを目指しています。 「よいものを作り続ける」という意思を持ち続け、これからもデジタルの世界で最高のソリューションやサービスを創り続けていきます。 |
||
| 設立年数 | 25年 | 従業員数 | 82人 |
株式会社RIT
【フルリモート◎】シニアエンジニア募集!◆平均成長率135%!/裁量の大きさ◎/基本リモートワーク のリモートワーク求人
■お仕事内容
新規事業開発に特化し、戦略から企画、デザイン、開発、グロースまで総合的な開発を行います。
原則フルリモート勤務で裁量労働制、客先常駐もありません。
技術選定のイニシアチブも当社にあり、対等なパートナーという立ち位置での開発にこだわっています。
適性や本人の意向に応じて参画する案件を選定し、クライアントへの提案から開発、
リリース後の改善まで幅広く担当していただきます。
課題図書や自社サービスの改修に参画してもらって1か月程度の研修を行い、
その後チームに配属されて案件に参画します。
■参考URL
以下資料もご覧ください
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
新規事業開発に特化し、戦略から企画、デザイン、開発、グロースまで総合的な開発を行います。
原則フルリモート勤務で裁量労働制、客先常駐もありません。
技術選定のイニシアチブも当社にあり、対等なパートナーという立ち位置での開発にこだわっています。
適性や本人の意向に応じて参画する案件を選定し、クライアントへの提案から開発、
リリース後の改善まで幅広く担当していただきます。
課題図書や自社サービスの改修に参画してもらって1か月程度の研修を行い、
その後チームに配属されて案件に参画します。
■参考URL
以下資料もご覧ください
・プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/searchrlp/company_id/36710
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 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 | 14年 | 従業員数 | 19人 |
61件中 11件~20件
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