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25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/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 |
株式会社キビテク
【ハイブリ(週2~3リモート)/東京/SPA(Vue.js/React/Nuxt/Next 等)でフロントエンド経験5年以上/IPO目指す/定年70歳/優秀人材多数】フロントエンドエンジニア募集! のリモートワーク求人
■お仕事内容
・HATS ダッシュボード(Vue.js+TypeScript)の新規機能開発・改善
・リアルタイム通信(WebSocket/WebRTC)を用いたロボット状態モニタ・制御 UI の実装
・CSSフレームワーク(Tailwind、Bootstrap)を用いたデザインシステム/コンポーネントライブラリ の構築・運用
・AWS(EKS/CDK)上での フロントエンド CI/CD パイプライン整備 とパフォーマンス最適化
・プロダクトマネージャ・デザイナー・バックエンド/ロボットエンジニアとの要件定義・仕様策定
・ユーザ行動ログ分析に基づく UI/UX 改善・A/B テスト の企画実行
・新規 SaaS/受託 Web アプリ(BtoB ダッシュボード、データ可視化ツール等)の 0→1 開発
■ポジションの魅力
・国内でも稀少な ロボット運用プラットフォームの中核 UI を自ら設計・実装できる。
・技術選定の自由度が高く、プロジェクトに応じて最適な技術スタックを採用可能。
・フルフレックス、リモート可で、働き方の裁量◎。
・ハード、ソフト複合スタートアップならではの 社会実装インパクトとスピード感。
・スモールチームのため、成果がダイレクトに事業・ユーザ価値へ反映。
■募集ポジションで得られるスキル・経験
・ロボット×Web のリアルタイム SPA 開発 ノウハウ
・技術選定、デザインシステム、IaC まで含めた フロントエンドの総合アーキテクチャ設計経験
・AWS(EKS/CDK/Terraform)と連携した クラウドネイティブな DevOps スキル
・0→1→100 のプロダクトグロースにおける ユーザ課題起点の UI/UX 改善サイクル
・複数領域(バックエンド・インフラ・ロボティクス)を跨ぐ クロスファンクショナル開発力
■キビテク社でのキャリア形成
*以下はキャリア例です。
1年目:フロントエンドリード(HATS ダッシュボード新機能開発・デザインシステム構築)
2〜3年目:テックリード(技術選定/パフォーマンス最適化・若手メンター・CI/CD整備)
4年目以降:フロントエンド統括Mgr / VPoE候補(複数プロダクト横断の UI/UX 戦略策定・全社フロントエンド文化醸成)
【業務の変更の範囲】
無
・HATS ダッシュボード(Vue.js+TypeScript)の新規機能開発・改善
・リアルタイム通信(WebSocket/WebRTC)を用いたロボット状態モニタ・制御 UI の実装
・CSSフレームワーク(Tailwind、Bootstrap)を用いたデザインシステム/コンポーネントライブラリ の構築・運用
・AWS(EKS/CDK)上での フロントエンド CI/CD パイプライン整備 とパフォーマンス最適化
・プロダクトマネージャ・デザイナー・バックエンド/ロボットエンジニアとの要件定義・仕様策定
・ユーザ行動ログ分析に基づく UI/UX 改善・A/B テスト の企画実行
・新規 SaaS/受託 Web アプリ(BtoB ダッシュボード、データ可視化ツール等)の 0→1 開発
■ポジションの魅力
・国内でも稀少な ロボット運用プラットフォームの中核 UI を自ら設計・実装できる。
・技術選定の自由度が高く、プロジェクトに応じて最適な技術スタックを採用可能。
・フルフレックス、リモート可で、働き方の裁量◎。
・ハード、ソフト複合スタートアップならではの 社会実装インパクトとスピード感。
・スモールチームのため、成果がダイレクトに事業・ユーザ価値へ反映。
■募集ポジションで得られるスキル・経験
・ロボット×Web のリアルタイム SPA 開発 ノウハウ
・技術選定、デザインシステム、IaC まで含めた フロントエンドの総合アーキテクチャ設計経験
・AWS(EKS/CDK/Terraform)と連携した クラウドネイティブな DevOps スキル
・0→1→100 のプロダクトグロースにおける ユーザ課題起点の UI/UX 改善サイクル
・複数領域(バックエンド・インフラ・ロボティクス)を跨ぐ クロスファンクショナル開発力
■キビテク社でのキャリア形成
*以下はキャリア例です。
1年目:フロントエンドリード(HATS ダッシュボード新機能開発・デザインシステム構築)
2〜3年目:テックリード(技術選定/パフォーマンス最適化・若手メンター・CI/CD整備)
4年目以降:フロントエンド統括Mgr / VPoE候補(複数プロダクト横断の UI/UX 戦略策定・全社フロントエンド文化醸成)
【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 | |||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 58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/開発実務5年~】IT&AI領域×人材育成の事業/フルフレックス◎ のリモートワーク求人
______
【募集背景】
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
日本では、デジタル化の進展が遅れており、2030年には先端IT人材が79万人不足すると予測されています。
この人材不足の背景には、単なるリソース不足だけでなく、企業がDX人材を育成する仕組みを持っていないという根本的な課題があります。
こうした課題に対応するため、私たちは「教育×DX」領域に特化した成長産業として
・教育を通じたIT人材の育成
・企業の内製化支援によるDX推進
を通じて、日本のデジタル競争力を高めることを目指しています。
この市場は今後も拡大し続けると予測されており、私たちのプロダクトはその中心で大きな役割を果たします。
現在、事業の成長とともに開発組織の強化が急務となっています。
特に以下の課題があり、プロダクト開発の中核を担うエンジニアを求めています。
▼プロダクト主導の事業構築経験
・データドリブンな意思決定を支える開発の推進
・事業成長に寄与するプロダクト戦略の立案と実装
▼中長期的な運用保守を考慮した要件定義・設計力
・システムの拡張性・スケーラビリティを考慮した開発
・eラーニングや転職支援プラットフォームの最適化
▼エンジニアリングマネージャーの不在
・チームの技術的リード・育成
・エンジニア文化の醸成と、開発の生産性向上
________
【主な業務内容】
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
キカガクの自社サービスである C 向け e ラーニングサービス『キカガク』の開発を担当していただきます。
2020 年 9 月に『キカガク』はリリースしました。学習コンテンツの質や日々改善しているユーザー体験の向上によって登録者は日に日に増えており、有難いことに多くの方にご利用いただいております。
一方で、ユーザーが心からワクワクするような学習体験を提供するために実装したい機能がたくさんあります。日々多くのご要望をいただいており、まだまだ大きな伸びしろがあるサービスです。ただ開発するのみにとどまらず、メンバーそれぞれが主体性を持ち、どうすればユーザー体験は向上するのかを考え、それを実践することのできる仲間を探しています。
❶プロダクトの新機能開発
❷フロントエンドからバックエンドまで幅広い業務範囲でのさらなる効率化
❸新規プロダクトの開発
❹ユーザー体験を向上させるパフォーマンスチューニングなどの改善、運用
❺セールスやコーポレートと連携した丁寧な顧客対応
__________________________
【働くメンバーによる同ポジションのおすすめポイント】
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
・事業成長の中核を担うプロダクト開発
・大規模DB移行・スケール設計といった技術的なチャレンジができる
・顧客と直接向き合い、プロダクトの価値を最大化できる
・新規サービスの立ち上げにも関与できるチャンスがある
・フルリモート・フレックスで働くことができる
キカガクでは、エンジニアが主体となってプロダクトを進化させる文化があります。
あなたの経験を活かして、企業のDX推進を支える学習プラットフォームの成長を加速させませんか?
ご興味をお持ちいただけましたら、お気軽にご連絡ください!
求める人物像
・より良い教育・成長・育成支援を追求し、自身も学び続ける意欲のある方
・表層的なことにとらわれず、物事の本質を見抜ける方
・自身の仕事を通じて、多くの人々に良い影響を与えたいという意欲のある方
・変化し続ける教育業界で、新しいことに積極的に挑戦できる方
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
【募集背景】
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
日本では、デジタル化の進展が遅れており、2030年には先端IT人材が79万人不足すると予測されています。
この人材不足の背景には、単なるリソース不足だけでなく、企業がDX人材を育成する仕組みを持っていないという根本的な課題があります。
こうした課題に対応するため、私たちは「教育×DX」領域に特化した成長産業として
・教育を通じたIT人材の育成
・企業の内製化支援によるDX推進
を通じて、日本のデジタル競争力を高めることを目指しています。
この市場は今後も拡大し続けると予測されており、私たちのプロダクトはその中心で大きな役割を果たします。
現在、事業の成長とともに開発組織の強化が急務となっています。
特に以下の課題があり、プロダクト開発の中核を担うエンジニアを求めています。
▼プロダクト主導の事業構築経験
・データドリブンな意思決定を支える開発の推進
・事業成長に寄与するプロダクト戦略の立案と実装
▼中長期的な運用保守を考慮した要件定義・設計力
・システムの拡張性・スケーラビリティを考慮した開発
・eラーニングや転職支援プラットフォームの最適化
▼エンジニアリングマネージャーの不在
・チームの技術的リード・育成
・エンジニア文化の醸成と、開発の生産性向上
________
【主な業務内容】
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
キカガクの自社サービスである C 向け e ラーニングサービス『キカガク』の開発を担当していただきます。
2020 年 9 月に『キカガク』はリリースしました。学習コンテンツの質や日々改善しているユーザー体験の向上によって登録者は日に日に増えており、有難いことに多くの方にご利用いただいております。
一方で、ユーザーが心からワクワクするような学習体験を提供するために実装したい機能がたくさんあります。日々多くのご要望をいただいており、まだまだ大きな伸びしろがあるサービスです。ただ開発するのみにとどまらず、メンバーそれぞれが主体性を持ち、どうすればユーザー体験は向上するのかを考え、それを実践することのできる仲間を探しています。
❶プロダクトの新機能開発
❷フロントエンドからバックエンドまで幅広い業務範囲でのさらなる効率化
❸新規プロダクトの開発
❹ユーザー体験を向上させるパフォーマンスチューニングなどの改善、運用
❺セールスやコーポレートと連携した丁寧な顧客対応
__________________________
【働くメンバーによる同ポジションのおすすめポイント】
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
・事業成長の中核を担うプロダクト開発
・大規模DB移行・スケール設計といった技術的なチャレンジができる
・顧客と直接向き合い、プロダクトの価値を最大化できる
・新規サービスの立ち上げにも関与できるチャンスがある
・フルリモート・フレックスで働くことができる
キカガクでは、エンジニアが主体となってプロダクトを進化させる文化があります。
あなたの経験を活かして、企業のDX推進を支える学習プラットフォームの成長を加速させませんか?
ご興味をお持ちいただけましたら、お気軽にご連絡ください!
求める人物像
・より良い教育・成長・育成支援を追求し、自身も学び続ける意欲のある方
・表層的なことにとらわれず、物事の本質を見抜ける方
・自身の仕事を通じて、多くの人々に良い影響を与えたいという意欲のある方
・変化し続ける教育業界で、新しいことに積極的に挑戦できる方
【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KADODE
【地方フルリモート/Web開発エンジニア/実務2年~※言語不問※】ローコード、インフラからのキャリアチェンジ歓迎!◇フルリモート案件多数!/業界内最高水準の還元率80% のリモートワーク求人
「学びを全ての人に」を掲げ、リスキリング事業、キャリアアップ支援事業、DXコンサルティング事業・エンジニアリング事業を展開する同社にて、Webシステム開発エンジニアをお任せします。
ゲームやエンタメ系など、様々な業界のお客様から案件依頼をいただいています。
その中で、あなたにはエンジニアとしての経験・スキルを即戦力として活かせるWebシステム開発プロジェクトにジョインいただきたいと考えています。
【リモート案件が充実/取引先企業は700社/多種多様な業界】
同社の案件は約9割がリモート案件となっています。地方からフルリモートで業務を行うことも可能です!
また、取引先企業は700社あり、多種多様な業界の企業の案件を保有しています。
***実際の案件例***
◆自社サービス開発
◆某有名アニメのゲーム開発
◆音楽配信サービスの開発
◆SNSアプリの開発 など
※上記はほんの一例ですので、その他の業界・サービスに興味をお持ちの方は遠慮なくご相談ください。希望の案件が手がけられるように、同社も柔軟に案件を獲得していきます!
【エンジニアの定着率100%】
創業からこれまで、エンジニアが一人も離職しておりません!
エンジニアファーストな社風であり、エンジニアが積極的にチャレンジできる環境でございます!
【業界最高水準の還元率は最大95%!スキルに見合った収入アップを叶えられる】
経営層を含め、多くの社員が「エンジニア」となる同社は、現場を踏まえたリアルなエンジニア目線で働きやすい環境を整えています。そして、そのスタイルは収入面にもしっかり反映しています。同社の給与の決定方法は、参画する案件/担当業務に応じて給与が決まる仕組みを取り入れています。その還元率は平均80%で、中には95%を還元しているケースもあります。だから、同社ではほとんどの転職者が年収アップを実現し、中には『転職前と仕事内容は大きく変わらないけど年収が100万円も上がった!』という例もあります。
【備考】
試用期間は3か月とし、試用期間中は契約社員としての雇用形態となります。
試用期間を経た方は100%正社員として雇用が切り替わっております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
ゲームやエンタメ系など、様々な業界のお客様から案件依頼をいただいています。
その中で、あなたにはエンジニアとしての経験・スキルを即戦力として活かせるWebシステム開発プロジェクトにジョインいただきたいと考えています。
【リモート案件が充実/取引先企業は700社/多種多様な業界】
同社の案件は約9割がリモート案件となっています。地方からフルリモートで業務を行うことも可能です!
また、取引先企業は700社あり、多種多様な業界の企業の案件を保有しています。
***実際の案件例***
◆自社サービス開発
◆某有名アニメのゲーム開発
◆音楽配信サービスの開発
◆SNSアプリの開発 など
※上記はほんの一例ですので、その他の業界・サービスに興味をお持ちの方は遠慮なくご相談ください。希望の案件が手がけられるように、同社も柔軟に案件を獲得していきます!
【エンジニアの定着率100%】
創業からこれまで、エンジニアが一人も離職しておりません!
エンジニアファーストな社風であり、エンジニアが積極的にチャレンジできる環境でございます!
【業界最高水準の還元率は最大95%!スキルに見合った収入アップを叶えられる】
経営層を含め、多くの社員が「エンジニア」となる同社は、現場を踏まえたリアルなエンジニア目線で働きやすい環境を整えています。そして、そのスタイルは収入面にもしっかり反映しています。同社の給与の決定方法は、参画する案件/担当業務に応じて給与が決まる仕組みを取り入れています。その還元率は平均80%で、中には95%を還元しているケースもあります。だから、同社ではほとんどの転職者が年収アップを実現し、中には『転職前と仕事内容は大きく変わらないけど年収が100万円も上がった!』という例もあります。
【備考】
試用期間は3か月とし、試用期間中は契約社員としての雇用形態となります。
試用期間を経た方は100%正社員として雇用が切り替わっております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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: 10:00~19:00 (標準労働時間:8時間0分)
フレキシブルタイム:5:00~22:00、コアタイム:なし
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均6時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 従業員数 | 100人 | ||
株式会社TERASS
TypeScript【フルフレックス/正社員/Webアプリケーションエンジニア】生成AI×不動産Tech/0→1経験が積める! のリモートワーク求人
【当社について】
当社では「いい不動産取引は、いいエージェントから。」を当たり前にするプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。
【業界について】
不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。
そういった古い商習慣を変えるべく、TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では年間2~3つの新規プロダクトを開発しています。
【業務内容】
新規プロダクトまたはグロースフェーズのプロダクトの開発を行うチームに所属し、Webアプリケーションの設計・開発・運用保守まで一貫して関わっていただきます。
将来的にテックリードを目指すことが出来るポジションです。
- 技術選定をはじめとするアーキテクチャ設計
- 機能要件に基づいたWebアプリケーションの設計、実装、テスト、デプロイ
- 技術調査やナレッジ共有を通じて、エンジニアメンバー相互のスキル向上を図る
- テクノロジードリブンな開発効率向上施策の提案と実践
【業務の変更の範囲】
無
当社では「いい不動産取引は、いいエージェントから。」を当たり前にするプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。
【業界について】
不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。
そういった古い商習慣を変えるべく、TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では年間2~3つの新規プロダクトを開発しています。
【業務内容】
新規プロダクトまたはグロースフェーズのプロダクトの開発を行うチームに所属し、Webアプリケーションの設計・開発・運用保守まで一貫して関わっていただきます。
将来的にテックリードを目指すことが出来るポジションです。
- 技術選定をはじめとするアーキテクチャ設計
- 機能要件に基づいたWebアプリケーションの設計、実装、テスト、デプロイ
- 技術調査やナレッジ共有を通じて、エンジニアメンバー相互のスキル向上を図る
- テクノロジードリブンな開発効率向上施策の提案と実践
【業務の変更の範囲】
無
| 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: 労働時間区分> フレックスタイム制(フルフレックス)
休憩時間:60分
時間外労働有無:有
<標準労働時間帯> 9:00~18:00
<その他就業時間補足>
フレキシブルタイム:始業・終業時間は法律の範囲内で自身で決める上、事前申請も不要。必要な打合わせはすべて原則オンライン。
コアタイム;なし
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) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 70人 |
株式会社TERASS
【東京/フルフレックス/正社員/QAエンジニア】生成AI×不動産Tech/0→1経験が積める! のリモートワーク求人
【当社について】
当社では「いい不動産取引は、いいエージェントから。」を当たり前にするプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。
【業界について】
不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。
そういった古い商習慣を変えるべく、TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では年間2~3つの新規プロダクトを開発しています。
【業務内容】
本ポジションでは、QAエンジニアとして、担当プロダクトの品質を支える実務全般を担当していただきます。
将来的には、バグを見つけるだけでなく「不具合が起きない仕組みづくり」にも関わっていただきます。
具体的には、担当プロダクトにおいて、以下の業務をお願いする想定です。
- テスト計画の作成と実行
- テストケースの設計とテスト実施
- 障害検出とレポーティング
【業務の変更の範囲】
無
当社では「いい不動産取引は、いいエージェントから。」を当たり前にするプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。
【業界について】
不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。
そういった古い商習慣を変えるべく、TERASSでは不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では年間2~3つの新規プロダクトを開発しています。
【業務内容】
本ポジションでは、QAエンジニアとして、担当プロダクトの品質を支える実務全般を担当していただきます。
将来的には、バグを見つけるだけでなく「不具合が起きない仕組みづくり」にも関わっていただきます。
具体的には、担当プロダクトにおいて、以下の業務をお願いする想定です。
- テスト計画の作成と実行
- テストケースの設計とテスト実施
- 障害検出とレポーティング
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 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: 労働時間区分> フレックスタイム制(フルフレックス)
休憩時間:60分
時間外労働有無:有
<標準労働時間帯> 9:00~18:00
<その他就業時間補足>
フレキシブルタイム:始業・終業時間は法律の範囲内で自身で決める上、事前申請も不要。必要な打合わせはすべて原則オンライン。
コアタイム;なし
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) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 70人 |
25件中 11件~20件
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