Next.js×フルフレックス制のリモートワーク転職・求人情報一覧
20件中 1件～10件
株式会社システムアイ
【首都圏ハイブリッド】オープンポジション/SHIFTグループ/フルフレックス のリモートワーク求人
フルフレックス×リモート/AIを積極的に活用しSDD（仕様駆動開発）に取り組んでいます！
～AIを活用し、顧客に寄り添った柔軟な技術選定・提案を支えるエンジニアを目指す方を求めています～
B2Cから業務アプリケーションまで様々なシステム開発を上流からリリースまでワンストップに提案するシステム開発会社です。
■具体的な仕事内容[雇用直後]
フロント/バックエンド〜インフラレイヤまで全領域にわたるシステム開発プロジェクトにおいて下記工程を経験に応じてお任せしていきます。
PM：
・プロジェクト上流工程支援（システム企画、 技術選定、要件定義工程）
・提案書作成、提案活動
・プロジェクト全体のマネジメント、チーム組成、予算管理
・会社の定める業務
PL：
・プロジェクト上流工程支援（システム企画、技術選定、要件定義工程）
・プロジェクト全体のマネジメント
・一部エンジニアリング実務あり
・会社の定める業務
フルスタックエンジニア：
・技術調査及び検討（顧客提案の為）
・基本設計以降の設計業務全般
・実装～テスト
・品質管理（ソースコードレビュー等）
・会社の定める業務
■当社の特徴
【開発スタイルなど】
当社では、SDD（仕様駆動開発）に重きを置き、案件の特徴に応じて、
ウォーターフォール/アジャイルの開発手法を柔軟に選択。
フロントエンド/バックエンド/モバイルと横断的に開発に従事したり、クラウド領域に特化して
基盤構築を担当したりなどを各自の能力・志向に合わせて柔軟にチーム体制を作っています。
▼当社ではご本人の希望を尊重！
技術的・工程的にスキルアップにつながると思うプロジェクトを優先してアサイン。
皆さんのスキルアップを実務経験を積んでいただくことで実現しようと努力しています。
▼育成支援制度の充実！
書籍購入費用100%負担や外部研修参加自由、1on1の実施や社内勉強会の開催など
主体的なエンジニアの成長意欲を支援する仕組みを年々充実させています。
2025年からは「PMチョットデキル研修」を開始。当社の目指すPM像は、
単なるプロジェクト管理に留まらず、お客様の課題解決をリードするコンサルティング能力も求められるため、
代表自らが講師として半年間・40時間越えの研修を実施中。
▼顧客にとって最適な提案を！
新しい技術・レガシーでも良い技術を組み合わせて顧客によいシステムを提供したい
という気持ちを大切にしています。
【特徴】
▼ストリスフリーな環境をできる限り提供
ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。
開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。
一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。
社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。
品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。
▼フルフレックス×リモートワークのフレキシブルな働き方が可能
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
～AIを活用し、顧客に寄り添った柔軟な技術選定・提案を支えるエンジニアを目指す方を求めています～
B2Cから業務アプリケーションまで様々なシステム開発を上流からリリースまでワンストップに提案するシステム開発会社です。
■具体的な仕事内容[雇用直後]
フロント/バックエンド〜インフラレイヤまで全領域にわたるシステム開発プロジェクトにおいて下記工程を経験に応じてお任せしていきます。
PM：
・プロジェクト上流工程支援（システム企画、 技術選定、要件定義工程）
・提案書作成、提案活動
・プロジェクト全体のマネジメント、チーム組成、予算管理
・会社の定める業務
PL：
・プロジェクト上流工程支援（システム企画、技術選定、要件定義工程）
・プロジェクト全体のマネジメント
・一部エンジニアリング実務あり
・会社の定める業務
フルスタックエンジニア：
・技術調査及び検討（顧客提案の為）
・基本設計以降の設計業務全般
・実装～テスト
・品質管理（ソースコードレビュー等）
・会社の定める業務
■当社の特徴
【開発スタイルなど】
当社では、SDD（仕様駆動開発）に重きを置き、案件の特徴に応じて、
ウォーターフォール/アジャイルの開発手法を柔軟に選択。
フロントエンド/バックエンド/モバイルと横断的に開発に従事したり、クラウド領域に特化して
基盤構築を担当したりなどを各自の能力・志向に合わせて柔軟にチーム体制を作っています。
▼当社ではご本人の希望を尊重！
技術的・工程的にスキルアップにつながると思うプロジェクトを優先してアサイン。
皆さんのスキルアップを実務経験を積んでいただくことで実現しようと努力しています。
▼育成支援制度の充実！
書籍購入費用100%負担や外部研修参加自由、1on1の実施や社内勉強会の開催など
主体的なエンジニアの成長意欲を支援する仕組みを年々充実させています。
2025年からは「PMチョットデキル研修」を開始。当社の目指すPM像は、
単なるプロジェクト管理に留まらず、お客様の課題解決をリードするコンサルティング能力も求められるため、
代表自らが講師として半年間・40時間越えの研修を実施中。
▼顧客にとって最適な提案を！
新しい技術・レガシーでも良い技術を組み合わせて顧客によいシステムを提供したい
という気持ちを大切にしています。
【特徴】
▼ストリスフリーな環境をできる限り提供
ストレスを感じない環境を整えているのも当社の特徴の一つ。
開発標準PCのメモリは最低32GB以上で入社のタイミングでwindowsとMacを選択していただけます。
一人ひとりのエンジニアが求めるスペックを優先して環境面を整えます。
社内で使うデュアルモニタ、他にも必要なソフト、ツールなどあれば、柔軟に利用できる環境です。
品質・生産性の最大化確保はエンジニアにとって大切だと考えています。
▼フルフレックス×リモートワークのフレキシブルな働き方が可能
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 400 〜 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： フルフレックスタイム制 コアタイム：なし 標準労働時間：8時間 フレキシブルタイム：7:00～22:00 ※残業は月平均15時間程度です ※プロジェクト、繁忙期に応じて勤務時間が多少異なります ※少数（2％程度）ですが、派遣契約のプロジェクトもあり、その際はフルフレックスの対象社員から外れる形になります。派遣終了後に再度、フルフレックス適応になります。
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均14時間） 休憩時間： 60分 |
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| 企業概要 |
1996年に神奈川県横浜市で設立して以来、銀行系のシステム開発に強みを持って成長をしてきた当社は、富士通のコアパートナーとして政府系金融機関のプロジェクトなどにも多数参画してきました。そこで得たノウハウを生かしつつお客様にとってよりベストエフォートなシステム・サービスのご提供をするため、近年はPWA（Progressive Web Apps)やFintech、AIなど海外で利用されている先端技術の適用・R&D（研究開発）に力を注いでいます。2019年にSHIFTグループへと参画したことが新しい技術領域への挑戦の追い風となり、ますます多くの業種のお客様からご依頼を頂けるようになりました。
そんな当社ではフルスタックエンジニアを育てていきたいと考えていますが、本人の志向・適性に合わない仕事を無理にさせるのではなく、あくまで一人ひとりの能力を伸ばす支援を行うことを重視しています。マネジメントに興味がある人の中には、20代で要件定義に携っている方もいますし、技術を武器に活躍したいと考える人には希望に適したプロジェクトをお任せしています。バックエンド、フロントエンドの開発だけでなく、AWS、Azureなどを用いたクラウドインフラの開発も増えてきており、当社で描けるキャリアは様々です。 |
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| 設立年数 | 31年 | 従業員数 | 376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 |
株式会社キカガク
【地方フルリモート/プロダクトエンジニア/静的言語開発経験必須】AI学習プラットフォームの既存機能強化・新機能開発をお任せ 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 | 500 〜 700 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。 |
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| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 120人 |
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。 |
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| 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 |
株式会社Malme
【フルリモート・FastAPI×React経験4年以上】Webアプリ設計・技術選定経験者向けフロントエンドエンジニア募集 のリモートワーク求人
土木業界では、労働人口が減少する中DXが進んでいないという構造的な問題を抱えております。
各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており ・膨大な枚数の設計図作成 ・QAにかかるリードタイム・精度課題 ・手戻りのハードルの高さ など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。
上記課題を解決するため、当求人ではフロントエンジニアとして PMFに向け、Pdmとご連携頂きながら新規プロダクト開発を担当して頂きます。
具体的には下記のような業務となります。
⚫︎フロントエンドの開発業務
⚫︎新しい技術の導入提案
⚫︎プロダクト開発の優先度検討
⚫︎新しく出てきたアイディアのクイックな具現化（PoC）とプロダクト・マーケットフィット（PMF）までの計画策定
⚫︎開発プロセスの改善
⚫︎状況に応じて色々とお任せすることもあります。
【技術背景の詳細】
・2次元の設計図面（pdf及びその他拡張子）のファイルを読み込み、アプリ上に3次元DATAにコンバート・モデリングさせるシステムです。
・土木構造物を3次元化した際のデータ量は非常に大きいため、大容量のファイルを瞬時に展開・切り替えるできる仕組みを構築する必要があります。
【業務の変更の範囲】
無
各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており ・膨大な枚数の設計図作成 ・QAにかかるリードタイム・精度課題 ・手戻りのハードルの高さ など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。
上記課題を解決するため、当求人ではフロントエンジニアとして PMFに向け、Pdmとご連携頂きながら新規プロダクト開発を担当して頂きます。
具体的には下記のような業務となります。
⚫︎フロントエンドの開発業務
⚫︎新しい技術の導入提案
⚫︎プロダクト開発の優先度検討
⚫︎新しく出てきたアイディアのクイックな具現化（PoC）とプロダクト・マーケットフィット（PMF）までの計画策定
⚫︎開発プロセスの改善
⚫︎状況に応じて色々とお任せすることもあります。
【技術背景の詳細】
・2次元の設計図面（pdf及びその他拡張子）のファイルを読み込み、アプリ上に3次元DATAにコンバート・モデリングさせるシステムです。
・土木構造物を3次元化した際のデータ量は非常に大きいため、大容量のファイルを瞬時に展開・切り替えるできる仕組みを構築する必要があります。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 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 | 6年 | 従業員数 | 34人 |
株式会社Malme
【フルリモート/フルフレックス】技術戦略から実装まで担うTechLead募集／Next.js×Pythonで建設DXを推進する新規SaaS開発ポジション のリモートワーク求人
土木業界では、労働人口が減少する中DXが進んでいないという構造的な問題を抱えております。
各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており
・膨大な枚数の設計図作成
・QAにかかるリードタイム・精度課題
・手戻りのハードルの高さ
など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。
上記課題を解決するため、当求人では
自社SaaSプロダクト「Structural Engine」のTechLeadとして
PMFに向け、Pdmとご連携頂きながら新規プロダクト開発を主導頂きます。
具体的には下記のような業務となります。
⚫︎プロダクト全体の戦略・ロードマップ策定（技術選定・優先度検討）
⚫︎短期・中期のプロダクト戦略の実行への落とし込みと開発プロジェクトとしての実行
⚫︎新しく出てきたアイディアのクイックな具現化（PoC）とプロダクト・マーケットフィット（PMF）までのプロジェクト主導
⚫︎開発プロセスの改善
⚫︎エンジニアメンバーのマネジメント・教育/育成
⚫︎状況に応じて、開発実務までお任せすることもあります。
【技術背景の詳細】
・2次元の設計図面（pdf及びその他拡張子）のファイルを読み込み、アプリ上に3次元DATAにコンバート・モデリングさせるシステムです。
・土木構造物を3次元化した際のデータ量は非常に大きいため、大容量のファイルを瞬時に展開・切り替えるできる仕組みを構築する必要があります。
・設計図面（pdf及びその他拡張子）のファイルを読み込み、アプリ上に展開させるシステムです。
・Figmaのように絵を描きます。
・大容量のファイルを瞬時に展開・切り替えるできる仕組みが必要です。
・構造化データと非構造化をマッピングさせるシステムの知見に明るい方を歓迎いたします！
【業務の変更の範囲】
無
各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており
・膨大な枚数の設計図作成
・QAにかかるリードタイム・精度課題
・手戻りのハードルの高さ
など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。
上記課題を解決するため、当求人では
自社SaaSプロダクト「Structural Engine」のTechLeadとして
PMFに向け、Pdmとご連携頂きながら新規プロダクト開発を主導頂きます。
具体的には下記のような業務となります。
⚫︎プロダクト全体の戦略・ロードマップ策定（技術選定・優先度検討）
⚫︎短期・中期のプロダクト戦略の実行への落とし込みと開発プロジェクトとしての実行
⚫︎新しく出てきたアイディアのクイックな具現化（PoC）とプロダクト・マーケットフィット（PMF）までのプロジェクト主導
⚫︎開発プロセスの改善
⚫︎エンジニアメンバーのマネジメント・教育/育成
⚫︎状況に応じて、開発実務までお任せすることもあります。
【技術背景の詳細】
・2次元の設計図面（pdf及びその他拡張子）のファイルを読み込み、アプリ上に3次元DATAにコンバート・モデリングさせるシステムです。
・土木構造物を3次元化した際のデータ量は非常に大きいため、大容量のファイルを瞬時に展開・切り替えるできる仕組みを構築する必要があります。
・設計図面（pdf及びその他拡張子）のファイルを読み込み、アプリ上に展開させるシステムです。
・Figmaのように絵を描きます。
・大容量のファイルを瞬時に展開・切り替えるできる仕組みが必要です。
・構造化データと非構造化をマッピングさせるシステムの知見に明るい方を歓迎いたします！
【業務の変更の範囲】
無
| 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 | |||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 34人 |
株式会社Malme
【フルリモート・Next.js／Node.js（Python）経験2年以上】Webアプリ設計・技術選定経験者向けバックエンドエンジニア募集 のリモートワーク求人
土木業界では、労働人口が減少する中DXが進んでいないという構造的な問題を抱えております。
各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており ・膨大な枚数の設計図作成 ・QAにかかるリードタイム・精度課題 ・手戻りのハードルの高さ など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。
上記課題を解決するため、当求人ではバックエンドエンジニア PMFに向け、Pdmとご連携頂きながら新規プロダクト開発を担当して頂きます。
具体的には下記のような業務となります。
⚫︎フロントエンドの開発業務
⚫︎新しい技術の導入提案
⚫︎プロダクト開発の優先度検討
⚫︎新しく出てきたアイディアのクイックな具現化（PoC）とプロダクト・マーケットフィット（PMF）までの計画策定
⚫︎開発プロセスの改善
⚫︎状況に応じて色々とお任せすることもあります。
【技術背景の詳細】
⚫︎2次元の設計図面（pdf及びその他拡張子）のファイルを読み込み、アプリ上に3次元DATAにコンバート・モデリングさせるシステムです。
⚫︎土木構造物を3次元化した際のデータ量は非常に大きいため、大容量のファイルを瞬時に展開・切り替えるできる仕組みを構築する必要があります。
【業務の変更の範囲】
無
各社未だに立体構造物の設計を2D上で実施しており ・膨大な枚数の設計図作成 ・QAにかかるリードタイム・精度課題 ・手戻りのハードルの高さ など、土木設計における課題感は残り数年以内に解決しなければ業界そのものが瓦解する可能性が高く、待ったなしの状況となっております。
上記課題を解決するため、当求人ではバックエンドエンジニア PMFに向け、Pdmとご連携頂きながら新規プロダクト開発を担当して頂きます。
具体的には下記のような業務となります。
⚫︎フロントエンドの開発業務
⚫︎新しい技術の導入提案
⚫︎プロダクト開発の優先度検討
⚫︎新しく出てきたアイディアのクイックな具現化（PoC）とプロダクト・マーケットフィット（PMF）までの計画策定
⚫︎開発プロセスの改善
⚫︎状況に応じて色々とお任せすることもあります。
【技術背景の詳細】
⚫︎2次元の設計図面（pdf及びその他拡張子）のファイルを読み込み、アプリ上に3次元DATAにコンバート・モデリングさせるシステムです。
⚫︎土木構造物を3次元化した際のデータ量は非常に大きいため、大容量のファイルを瞬時に展開・切り替えるできる仕組みを構築する必要があります。
【業務の変更の範囲】
無
| 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 | |||
| 設立年数 | 6年 | 従業員数 | 34人 |
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