SQL×設立年数2〜10年のリモートワーク転職・求人情報一覧 -2ページ目
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株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア(ジュニア〜ミドル)には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア(ジュニア〜ミドル)には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアAI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/データサイエンティスト/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
◼️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、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️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クライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【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、LLM・RAG・画像認識・機械学習・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業の現場課題に応じたオーダーメイドAI開発・導入支援を行っています。
その中でデータサイエンティストは、AI開発の出発点となる重要な役割を担います。
顧客の業務を理解し、利用可能なデータを確認し、分析可能性やデータ品質を見極め、どのテーマに取り組むことで業務成果につながるかを整理します。必要に応じて予測モデルや分類モデル等の初期検証を行い、PoCや本番開発へつなげていきます。
扱うデータは、テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語、設備ログ、検査記録、生産実績、品質データ、問い合わせ履歴など多岐にわたります。
AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、AI/LLMエンジニア、Webエンジニア、Bizメンバーと連携しながら、データから価値ある課題を発見し、実際のAI導入・業務改善につなげていただきます。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場データをもとに、実際の業務課題の発見・改善に関われる
- 顧客ヒアリングからデータ分析、AI活用テーマ設計、効果検証まで一気通貫で担える
- テーブルデータ、時系列データ、画像、自然言語など、多様なデータに向き合える
- 分析結果をレポートで終わらせず、AI導入や業務変革につなげられる
- 需要予測、品質改善、異常検知、要因分析など、製造業に直結するテーマに挑戦できる
- MLエンジニアやAI/LLMエンジニアと連携し、分析・検証結果を本番システムにつなげられる
- LLMや生成AIと従来型のデータ分析・機械学習を組み合わせた、新しい課題解決に挑戦できる
◼️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クライアントの業務課題・データ課題のヒアリング、整理、構造化
- 生産データ、品質データ、設備ログ、検査記録、需要データ等の探索的データ分析
- データの可視化、傾向分析、ボトルネック分析、要因分析
- AI導入余地の見極め、ユースケース設計、PoCテーマの立案
- KPI・効果指標の設計、導入前後の効果検証方針の策定
- 需要予測、異常検知、分類、回帰、品質予測等の初期モデル検証
- データ品質、欠損、偏り、取得方法、活用可能性の評価
- 顧客向け分析報告、検証結果の説明、改善施策の提案
- AIプロジェクトマネージャー、MLエンジニア、Webエンジニアとのプロジェクト推進
- LLM/RAG/AIエージェントと構造化データ分析を組み合わせた活用テーマの検討
分析手法、検証結果、顧客課題に関するナレッジの社内共有
- 自社プロダクトや今後の新規事業に活用可能なデータ分析・検証
◼️取り組むテーマ例
- 品質不良データの分析による、不良要因・改善ポイントの特定
- 設備ログやセンサーデータを用いた、故障予兆・異常傾向の分析
- 生産実績・受注・在庫データを用いた、需要予測・生産計画高度化の検証
- 検査工程における画像データ活用可能性の評価
- 作業記録、問い合わせ履歴、報告書等の分析による、業務効率化テーマの探索
- 熟練者の判断や現場ノウハウをデータ化・可視化するための分析設計
- AI導入前後の効果測定設計、KPIモニタリング
- 複数工場・複数拠点のデータを活用した横断分析
- LLMと構造化データを組み合わせた、意思決定支援・分析支援機能の検討
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客の業務課題を理解し、データをもとに解くべき論点を整理できる
- AI活用が有効なテーマと、データ不足等により難しいテーマを適切に見極められる
- 分析・検証結果を、顧客や非技術者にもわかりやすく説明できる
- モデル精度だけでなく、業務成果や導入効果を踏まえて提案できる
- MLエンジニア等と連携し、分析・PoCから本番導入へつなげられる
- 顧客現場の一次情報を重視し、実効性のある改善テーマを生み出せる
【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: ◼︎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Yakudo
【一都三県フルリモート/面接1回/案件選択率100%/Web開発エンジニア】プライム案件70%以上!Webアプリ・業務システムの開発など常時数千件以上保有企業! のリモートワーク求人
■企業概要
「スポーツをもっと身近にしたい」「エンジニアがもっと活き活きと働ける世界をつくりたい」
Yakudoの原点は、代表の及川とCTOの川野が居酒屋で交わした会話でした。
「スポーツ関係の面白いサービスがあったらいいのに」
「ITの力があれば、もっとスポーツを身近に感じてもらえるよね」
二人ともスポーツが大好きで、及川は小学3年生から続けている野球、川野はエンジニアとしての技術力。それぞれの強みを掛け合わせれば、スポーツの楽しさをもっと多くの人に届けられるんじゃないか。
その熱量のまま、2019年8月に株式会社Yakudoを設立しました。
社名の「Yakudo」は、日本語の「躍動」から。
Yakudoに関わるすべての人に活力を与え、一人ひとりが活き活きと輝き、そのエネルギーで日本社会を明るくしていきたいという願いが込められています。
2021年には、自社プロダクトとしてスポーツSNSアプリ「YAKUDO」をリリース。
チーム管理や対戦相手の募集、試合記録など、スポーツのあらゆる場面をサポートするアプリとして、現在ユーザー1万人、チーム登録1,600組を超えるサービスに成長しました。
しかし、Yakudoが目指しているのはアプリの成功だけではありません。
SES業界で長く働いてきた及川は、エンジニアが適正に評価されず、自分のキャリアを自分で選べないという構造的な問題を目の当たりにしてきました。
「案件を選べない」
「単価が不透明」
「自分の会社に帰属意識を持てない」
――そんなSESの"当たり前"を変えたい。
だからYakudoでは、案件の選択権を100%エンジニアに委ねています。
還元率は75%以上、会社の取り分は一律10万円というシンプルな給与体系。
隠し事のない、フェアな関係をエンジニアと築くこと。
それが信念です。
代表の及川がメンバーによく話す言葉があります。
「仕事はツール。仕事に生きるんじゃなくて、自分の人生を豊かにしてほしい」
目標を達成して、成果が給料に繋がって、そのお金で趣味や大切な人のために使って、また次の目標に向かう。
そんなポジティブなサイクルを、Yakudoで一緒に回していきたい。
スポーツアプリで世の中を楽しくすること。
エンジニアが自分らしく輝ける環境をつくること。
この二つを同時に実現することが、Yakudoが存在する理由です。
■事業内容
◎SES事業
Web開発(PHP, TypeScript, React, Vue.js, Ruby on Rails)、
インフラ構築(AWS, Linux)、
ネイティブアプリ開発、
AI活用まで幅広い技術領域に対応。
月間1万件以上の案件を取り扱い、
エンド直・元請け直のプライム案件が全体の70%を占めています。
他社のSESとの違いは、案件の選択権が100%エンジニアにあること。
営業が一方的にアサインするのではなく、
エンジニア自身が
「次はこの技術を伸ばしたい」
「リモート中心で働きたい」
といった希望を出し、その条件に合った案件の中から自分で選びます。
還元率は75%以上、会社の利益は一律10万円。
案件単価と給与が透明に連動するシンプルな仕組みで、
「自分がいくら稼いでいるか」が常に見える状態です。
売上は5期連続で拡大中。
設立5期で売上高7.5億円を達成しました。
<年収UP実績>
・開発エンジニア 経験3年:350万円 → 550万円
・開発エンジニア 経験7年:550万円 → 840万円
・開発エンジニア 経験15年:800万円 → 1,104万円
・インフラエンジニア 経験3年:330万円 → 530万円
・インフラエンジニア 経験7年:500万円 → 890万円
◎受託開発事業
自社のルーツであるスポーツ系のWebアプリ・Webサイトをはじめ、
企画から納品まで一気通貫でお引き受けしています。
WEBサイト制作から新規システム開発まで幅広く対応しており、
様々な企業のDX支援に携わっています。
SESで経験を積んだエンジニアが、
受託開発へキャリアチェンジすることも可能です。
◎自社プロダクト「YAKUDO」
2021年9月にリリースし、
現在ユーザー数1万人、チーム登録1,600組を突破。
チームの管理、対戦相手の募集、試合の記録など、
準備から振り返りまでスポーツのあらゆる場面をサポート。
競技ごとに設計されたインターフェースで、
誰でも簡単に試合を記録できるのが大きな魅力です。
「スポーツをするならYAKUDOだよね」と言われるプロダクトを目指し、日々開発を続けています。
将来的にはSESや受託で経験を積んだエンジニアが、この自社プロダクトの開発に携わるキャリアパスも用意しています。
■魅力ポイント
Yakudoが大切にしているのは、「エンジニアが主役」であること。
制度も仕組みも、すべてそこから逆算して設計しています。
【案件選択は100%エンジニアの意思】
当社では、月間1万件以上の案件の中から、エンジニア自身が参画する案件を選びます。
営業が一方的にアサインすることはありません。
「どんな技術を伸ばしたいか」
「どんな働き方をしたいか」を代表や営業との1on1面談で共有し、希望に合った案件を複数ご紹介。
その中から最終的に選ぶのは、あなた自身です。
実際に、前職で夜勤のある案件で体調を崩したエンジニアが、Yakudoでは営業と一緒に「日勤・リモート中心」の条件を詰め、9割テレワークの理想の環境を実現したケースもあります。
【シンプルで透明な給与体系】
案件参画単価に対し、会社の利益は一律10万円。
残りはすべてエンジニアに還元します。
還元率は75%以上、最大93%。
単価も給与も常に公開しているので、「自分がいくら稼いでいて、会社がいくら取っているか」が一目で分かります。
SES業界ではこの透明性が珍しいと言われることもありますが、Yakudoではこれが当たり前です。
【プライム案件70%+高い商流】
業界10年の代表を中心とした豊富な人脈と、ベンチャー企業を中心とした新規開拓力により、エンド直・元請け直のプライム案件が全体の70%を占めています。
上流工程やモダンな技術環境で経験を積める案件が豊富で、実際の案件例としては以下のようなものがあります。
・大手ライブ配信サービスの開発(PHP, React.js/30名規模/エンド直)
・マーケティング支援プラットフォーム開発(Ruby on Rails, AWS/エンド直)
・越境ECサービスのAI技術活用(Python/エンド直)
・公共事業向けインフラ設計構築(Linux, Shell/元請け直)
・フロントエンド開発(Vue.js, Nuxt.js, TypeScript/エンド直)
【年4回の昇給と目標管理】
Yakudoでは3ヶ月ごとに昇給のタイミングがあります。
入社時に年間目標を設定し、毎月の1on1面談で振り返りとフィードバックを実施。
月間目標の設定→実行→振り返りのサイクルを回すことで、着実にキャリアアップできる仕組みです。
これはただの評価制度ではなく、「社員のキャリアを代表や営業と共有し、一緒に成長する」ための文化そのものです。
【代表との距離の近さ】
面接は代表の及川が直接担当します。
入社後も月1回の1on1面談で、キャリアの悩みや目標を直接共有。
SESでありがちな「会社の顔が見えない」という不安がありません。
社員からは「まさか社長が面接に出てくるとは思わなかった」「1回の面接だけで、家族の生活にも真剣に向き合ってくれる社風が分かった」という声も。
代表に加え営業スタッフがエンジニアをフォローする体制で、チャットやビデオ通話でいつでも相談OK。リモートワークが中心でも、孤独を感じさせない環境を整えています。
【メリハリのあるカルチャー】
平均年齢は20代後半。
月1回の懇親会やキックオフイベント、BBQなどでメンバー同士が顔を合わせる機会を大切にしています。
普段はリモートでバラバラの現場で働いていても、「自分のホームはYakudoだ」と実感できる。
そんな帰属意識を持てる環境が、Yakudoのカルチャーです。
■業務内容
・Webアプリケーションの設計・開発・運用
└ PHP / React / TypeScript などモダンな技術スタック
・誰もが知る大手エンタメ・ECサービスの改修・新機能開発
・フロントエンド〜バックエンドまで、希望に応じて担当範囲を選択可能
・将来的にはPM・PL等のマネジメント業務にも挑戦可能
案件の選択権は100%あなたにあります。営業担当が獲得してきた豊富な案件の中から、自分のキャリアにプラスになるものを選んでください。
■このポジションの魅力
・市場価値の向上
AI領域などの高付加価値案件への参画を通じ、時代に求められるスキルを最短距離で習得できます。
・圧倒的な自由度
日報や無駄な会議に縛られることはありません。開発に集中できる環境と、自分らしいライフスタイルを両立できます。
・納得のいく評価と還元
還元率最大93%。自分の市場価値がそのまま還元されるため、高いモチベーションを維持できます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
「スポーツをもっと身近にしたい」「エンジニアがもっと活き活きと働ける世界をつくりたい」
Yakudoの原点は、代表の及川とCTOの川野が居酒屋で交わした会話でした。
「スポーツ関係の面白いサービスがあったらいいのに」
「ITの力があれば、もっとスポーツを身近に感じてもらえるよね」
二人ともスポーツが大好きで、及川は小学3年生から続けている野球、川野はエンジニアとしての技術力。それぞれの強みを掛け合わせれば、スポーツの楽しさをもっと多くの人に届けられるんじゃないか。
その熱量のまま、2019年8月に株式会社Yakudoを設立しました。
社名の「Yakudo」は、日本語の「躍動」から。
Yakudoに関わるすべての人に活力を与え、一人ひとりが活き活きと輝き、そのエネルギーで日本社会を明るくしていきたいという願いが込められています。
2021年には、自社プロダクトとしてスポーツSNSアプリ「YAKUDO」をリリース。
チーム管理や対戦相手の募集、試合記録など、スポーツのあらゆる場面をサポートするアプリとして、現在ユーザー1万人、チーム登録1,600組を超えるサービスに成長しました。
しかし、Yakudoが目指しているのはアプリの成功だけではありません。
SES業界で長く働いてきた及川は、エンジニアが適正に評価されず、自分のキャリアを自分で選べないという構造的な問題を目の当たりにしてきました。
「案件を選べない」
「単価が不透明」
「自分の会社に帰属意識を持てない」
――そんなSESの"当たり前"を変えたい。
だからYakudoでは、案件の選択権を100%エンジニアに委ねています。
還元率は75%以上、会社の取り分は一律10万円というシンプルな給与体系。
隠し事のない、フェアな関係をエンジニアと築くこと。
それが信念です。
代表の及川がメンバーによく話す言葉があります。
「仕事はツール。仕事に生きるんじゃなくて、自分の人生を豊かにしてほしい」
目標を達成して、成果が給料に繋がって、そのお金で趣味や大切な人のために使って、また次の目標に向かう。
そんなポジティブなサイクルを、Yakudoで一緒に回していきたい。
スポーツアプリで世の中を楽しくすること。
エンジニアが自分らしく輝ける環境をつくること。
この二つを同時に実現することが、Yakudoが存在する理由です。
■事業内容
◎SES事業
Web開発(PHP, TypeScript, React, Vue.js, Ruby on Rails)、
インフラ構築(AWS, Linux)、
ネイティブアプリ開発、
AI活用まで幅広い技術領域に対応。
月間1万件以上の案件を取り扱い、
エンド直・元請け直のプライム案件が全体の70%を占めています。
他社のSESとの違いは、案件の選択権が100%エンジニアにあること。
営業が一方的にアサインするのではなく、
エンジニア自身が
「次はこの技術を伸ばしたい」
「リモート中心で働きたい」
といった希望を出し、その条件に合った案件の中から自分で選びます。
還元率は75%以上、会社の利益は一律10万円。
案件単価と給与が透明に連動するシンプルな仕組みで、
「自分がいくら稼いでいるか」が常に見える状態です。
売上は5期連続で拡大中。
設立5期で売上高7.5億円を達成しました。
<年収UP実績>
・開発エンジニア 経験3年:350万円 → 550万円
・開発エンジニア 経験7年:550万円 → 840万円
・開発エンジニア 経験15年:800万円 → 1,104万円
・インフラエンジニア 経験3年:330万円 → 530万円
・インフラエンジニア 経験7年:500万円 → 890万円
◎受託開発事業
自社のルーツであるスポーツ系のWebアプリ・Webサイトをはじめ、
企画から納品まで一気通貫でお引き受けしています。
WEBサイト制作から新規システム開発まで幅広く対応しており、
様々な企業のDX支援に携わっています。
SESで経験を積んだエンジニアが、
受託開発へキャリアチェンジすることも可能です。
◎自社プロダクト「YAKUDO」
2021年9月にリリースし、
現在ユーザー数1万人、チーム登録1,600組を突破。
チームの管理、対戦相手の募集、試合の記録など、
準備から振り返りまでスポーツのあらゆる場面をサポート。
競技ごとに設計されたインターフェースで、
誰でも簡単に試合を記録できるのが大きな魅力です。
「スポーツをするならYAKUDOだよね」と言われるプロダクトを目指し、日々開発を続けています。
将来的にはSESや受託で経験を積んだエンジニアが、この自社プロダクトの開発に携わるキャリアパスも用意しています。
■魅力ポイント
Yakudoが大切にしているのは、「エンジニアが主役」であること。
制度も仕組みも、すべてそこから逆算して設計しています。
【案件選択は100%エンジニアの意思】
当社では、月間1万件以上の案件の中から、エンジニア自身が参画する案件を選びます。
営業が一方的にアサインすることはありません。
「どんな技術を伸ばしたいか」
「どんな働き方をしたいか」を代表や営業との1on1面談で共有し、希望に合った案件を複数ご紹介。
その中から最終的に選ぶのは、あなた自身です。
実際に、前職で夜勤のある案件で体調を崩したエンジニアが、Yakudoでは営業と一緒に「日勤・リモート中心」の条件を詰め、9割テレワークの理想の環境を実現したケースもあります。
【シンプルで透明な給与体系】
案件参画単価に対し、会社の利益は一律10万円。
残りはすべてエンジニアに還元します。
還元率は75%以上、最大93%。
単価も給与も常に公開しているので、「自分がいくら稼いでいて、会社がいくら取っているか」が一目で分かります。
SES業界ではこの透明性が珍しいと言われることもありますが、Yakudoではこれが当たり前です。
【プライム案件70%+高い商流】
業界10年の代表を中心とした豊富な人脈と、ベンチャー企業を中心とした新規開拓力により、エンド直・元請け直のプライム案件が全体の70%を占めています。
上流工程やモダンな技術環境で経験を積める案件が豊富で、実際の案件例としては以下のようなものがあります。
・大手ライブ配信サービスの開発(PHP, React.js/30名規模/エンド直)
・マーケティング支援プラットフォーム開発(Ruby on Rails, AWS/エンド直)
・越境ECサービスのAI技術活用(Python/エンド直)
・公共事業向けインフラ設計構築(Linux, Shell/元請け直)
・フロントエンド開発(Vue.js, Nuxt.js, TypeScript/エンド直)
【年4回の昇給と目標管理】
Yakudoでは3ヶ月ごとに昇給のタイミングがあります。
入社時に年間目標を設定し、毎月の1on1面談で振り返りとフィードバックを実施。
月間目標の設定→実行→振り返りのサイクルを回すことで、着実にキャリアアップできる仕組みです。
これはただの評価制度ではなく、「社員のキャリアを代表や営業と共有し、一緒に成長する」ための文化そのものです。
【代表との距離の近さ】
面接は代表の及川が直接担当します。
入社後も月1回の1on1面談で、キャリアの悩みや目標を直接共有。
SESでありがちな「会社の顔が見えない」という不安がありません。
社員からは「まさか社長が面接に出てくるとは思わなかった」「1回の面接だけで、家族の生活にも真剣に向き合ってくれる社風が分かった」という声も。
代表に加え営業スタッフがエンジニアをフォローする体制で、チャットやビデオ通話でいつでも相談OK。リモートワークが中心でも、孤独を感じさせない環境を整えています。
【メリハリのあるカルチャー】
平均年齢は20代後半。
月1回の懇親会やキックオフイベント、BBQなどでメンバー同士が顔を合わせる機会を大切にしています。
普段はリモートでバラバラの現場で働いていても、「自分のホームはYakudoだ」と実感できる。
そんな帰属意識を持てる環境が、Yakudoのカルチャーです。
■業務内容
・Webアプリケーションの設計・開発・運用
└ PHP / React / TypeScript などモダンな技術スタック
・誰もが知る大手エンタメ・ECサービスの改修・新機能開発
・フロントエンド〜バックエンドまで、希望に応じて担当範囲を選択可能
・将来的にはPM・PL等のマネジメント業務にも挑戦可能
案件の選択権は100%あなたにあります。営業担当が獲得してきた豊富な案件の中から、自分のキャリアにプラスになるものを選んでください。
■このポジションの魅力
・市場価値の向上
AI領域などの高付加価値案件への参画を通じ、時代に求められるスキルを最短距離で習得できます。
・圧倒的な自由度
日報や無駄な会議に縛られることはありません。開発に集中できる環境と、自分らしいライフスタイルを両立できます。
・納得のいく評価と還元
還元率最大93%。自分の市場価値がそのまま還元されるため、高いモチベーションを維持できます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 420 〜 840 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 26人 |
株式会社Light
【首都圏ハイブリ/ディレクター/企画立案経験要】急成長中の東大ベンチャー!ライブ配信アプリの企画ディレクター募集 のリモートワーク求人
■概要
当社は、コミュニティ型ライブ配信プラットフォーム "Palmu" の開発・運営を行っています。
Palmuでは三ヶ月に一度、チャンピオンシップ・スターカップという事業の中核KPIを動かすビッグイベントをアプリ内で開催しています。
ライバーとリスナーが感情をぶつけ合い、コミュニティ内で喜怒哀楽が生まれ、「このイベント面白い」「このイベントがあったから頑張れた」などのユーザーからの声がリアルタイムで返ってくるーーKPIを動かしながら、数字の裏にある生身のユーザー熱量を直接感じられる環境です。
現在はチームリーダーがビッグイベントの大枠設計を担っていますが、体制強化・企画幅の多様性を求め新しいメンバーを募集することとなりました。
入社後は既存のイベントでPalmuの特性を掴んでもらい、半年〜1年でビッグイベントの企画担当 → 大枠コンセプト設計へとステップアップを想定しています。
■業務内容
・事業の中核KPIを動かすビッグイベントの企画立案・体験設計・KPI設計
・イベント終了後の数値分析・振り返り・次施策への反映
・社内外デザイナーとの連携・進行管理
・複数企画の同時推進・スケジュール管理
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
当社は、コミュニティ型ライブ配信プラットフォーム "Palmu" の開発・運営を行っています。
Palmuでは三ヶ月に一度、チャンピオンシップ・スターカップという事業の中核KPIを動かすビッグイベントをアプリ内で開催しています。
ライバーとリスナーが感情をぶつけ合い、コミュニティ内で喜怒哀楽が生まれ、「このイベント面白い」「このイベントがあったから頑張れた」などのユーザーからの声がリアルタイムで返ってくるーーKPIを動かしながら、数字の裏にある生身のユーザー熱量を直接感じられる環境です。
現在はチームリーダーがビッグイベントの大枠設計を担っていますが、体制強化・企画幅の多様性を求め新しいメンバーを募集することとなりました。
入社後は既存のイベントでPalmuの特性を掴んでもらい、半年〜1年でビッグイベントの企画担当 → 大枠コンセプト設計へとステップアップを想定しています。
■業務内容
・事業の中核KPIを動かすビッグイベントの企画立案・体験設計・KPI設計
・イベント終了後の数値分析・振り返り・次施策への反映
・社内外デザイナーとの連携・進行管理
・複数企画の同時推進・スケジュール管理
【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 |
コミュニティ型ライブ配信プラットフォーム "Palmu" の開発・運営を行っています。
Palmuでは三ヶ月に一度、チャンピオンシップ・スターカップという事業の中核KPIを動かすビッグイベントをアプリ内で開催しています。 |
||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 52人 |
株式会社Light
【首都圏ハイブリ/PdM/実務経験3年~】急成長中の東大ベンチャー!ライブ配信アプリのプロダクトマネージャー募集 のリモートワーク求人
■概要
当社は、コミュニティ型ライブ配信プラットフォーム "Palmu" の開発・運営を行っています。
2022年9月のα版リリース以降、コミュニティの価値を磨き込みながら、着実にユーザーの熱量と事業成長を積み上げてきました。
そしてこのたび、11.1億円の資金調達を実施し、累計調達額は21.5億円に達しました。
あわせて2025年12月の売上は大幅に伸長し、過去最高を更新。
ユーザー数や売上も過去最高水準を見込んでおり、事業としても大きな成長フェーズを迎えています。
【心をつなぐライブ配信アプリ “Palmu” 】
ライブ配信サービスは、その瞬間、その場所で人と人がつながり、つながることで、日常生活にはない、ちょっとした、でもかけがえのない「幸せ」を感じることができます。私たちは、Palmuを通して、様々なライバーやリスナーが共創するたくさんの熱狂コミュニティを形成していくこと、そういった心と心のつながりが生まれる事業開発を行っており、世界中の人々に幸せの光を灯す企業となることを目指しています。
ユーザーへの提供価値として、ライバー側の視点では自己実現のような夢へ向かって応援してくれる人と出会えたり、リスナー側ではライバー応援やプロデュースをする中で、小さいコミュニティだからこそ生まれる居心地の良い空間、例えば近所の行きつけの小さなお店で「おかえり」や「ただいま」と言い合う関係のように、双方において心地の良い繋がり、その場所で繋がることが日々の楽しみになるような、そんなコミュニティ形成が自然発生的にたくさん生まれているプラットフォームがPalmuであり、本質的な提供価値になっています。
■業務内容
開発体制が20名規模にまで拡大する一方、PdMは現在2名体制。全社にまたがる課題をプロダクトの力で解決していくため、「カタチにする」推進力を持ったPdMを新たに求めています。
ユーザーからのフィードバックや社内の声を拾い上げ、経営陣/エンジニア/デザイナー/ビジネスチームとコミュニケーションをとりながら「プロダクトの未来」を作る立場として、事業成長を牽引していくポジションです。
<主な業務内容>
・ユーザーインサイトの分析と仮説立案
・プロダクト課題の分析・整理
・ユーザー/プラットフォーム価値の向上、数値改善に繋がる施策/機能の検討、要件定義
・実装後の振り返りからさらなる改善への取り組み
・社外/社内の各ステークホルダーとのコミュニケーション
<お任せしたいこと>
・ロードマップに基づいたプロダクト施策の具体化と遂行
- 新たな機能やユーザーへのお知らせの理想をカタチにしていく役割
・他部署の現場課題に自ら踏み込み、プロダクトの仕組みで再設計・解決
- 属人的に運用されていた施策管理やユーザー対応を、構造的に整理・自動化していく
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
当社は、コミュニティ型ライブ配信プラットフォーム "Palmu" の開発・運営を行っています。
2022年9月のα版リリース以降、コミュニティの価値を磨き込みながら、着実にユーザーの熱量と事業成長を積み上げてきました。
そしてこのたび、11.1億円の資金調達を実施し、累計調達額は21.5億円に達しました。
あわせて2025年12月の売上は大幅に伸長し、過去最高を更新。
ユーザー数や売上も過去最高水準を見込んでおり、事業としても大きな成長フェーズを迎えています。
【心をつなぐライブ配信アプリ “Palmu” 】
ライブ配信サービスは、その瞬間、その場所で人と人がつながり、つながることで、日常生活にはない、ちょっとした、でもかけがえのない「幸せ」を感じることができます。私たちは、Palmuを通して、様々なライバーやリスナーが共創するたくさんの熱狂コミュニティを形成していくこと、そういった心と心のつながりが生まれる事業開発を行っており、世界中の人々に幸せの光を灯す企業となることを目指しています。
ユーザーへの提供価値として、ライバー側の視点では自己実現のような夢へ向かって応援してくれる人と出会えたり、リスナー側ではライバー応援やプロデュースをする中で、小さいコミュニティだからこそ生まれる居心地の良い空間、例えば近所の行きつけの小さなお店で「おかえり」や「ただいま」と言い合う関係のように、双方において心地の良い繋がり、その場所で繋がることが日々の楽しみになるような、そんなコミュニティ形成が自然発生的にたくさん生まれているプラットフォームがPalmuであり、本質的な提供価値になっています。
■業務内容
開発体制が20名規模にまで拡大する一方、PdMは現在2名体制。全社にまたがる課題をプロダクトの力で解決していくため、「カタチにする」推進力を持ったPdMを新たに求めています。
ユーザーからのフィードバックや社内の声を拾い上げ、経営陣/エンジニア/デザイナー/ビジネスチームとコミュニケーションをとりながら「プロダクトの未来」を作る立場として、事業成長を牽引していくポジションです。
<主な業務内容>
・ユーザーインサイトの分析と仮説立案
・プロダクト課題の分析・整理
・ユーザー/プラットフォーム価値の向上、数値改善に繋がる施策/機能の検討、要件定義
・実装後の振り返りからさらなる改善への取り組み
・社外/社内の各ステークホルダーとのコミュニケーション
<お任せしたいこと>
・ロードマップに基づいたプロダクト施策の具体化と遂行
- 新たな機能やユーザーへのお知らせの理想をカタチにしていく役割
・他部署の現場課題に自ら踏み込み、プロダクトの仕組みで再設計・解決
- 属人的に運用されていた施策管理やユーザー対応を、構造的に整理・自動化していく
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 650 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
コミュニティ型ライブ配信プラットフォーム "Palmu" の開発・運営を行っています。
Palmuでは三ヶ月に一度、チャンピオンシップ・スターカップという事業の中核KPIを動かすビッグイベントをアプリ内で開催しています。 |
||
| 設立年数 | 7年 | 従業員数 | 52人 |
株式会社KAEN
【東京/週3リモート/プロダクトエンジニア】完全成果報酬型商談創出プラットフォーム「TAAAN(ターン)」/セールスインフラサービスアーリーステージのスタートアップ企業 のリモートワーク求人
▍会社概要
KAENはミッションである「時代を変える産業に火をつける」の元、主に商談獲得・人材採用領域で事業を展開しています。主力サービス「TAAAN」に加え、「UNIIINC.」、「Scout Base」の3つのサービスを提供しています。
それぞれの事業が"独立採算制"のもと、顧客の獲得やサービスの開発を行っており、自立型組織でありながら協力し合う文化を大切にし、組織全体での成長を追求しています。
▍KAENの開発組織について
事業成長に伴うあらゆる課題を解決していくため、事業目線を持ちながら実装をリードできるプロダクトエンジニアを募集します。
事業開発部門とも密に連携しながら、真の課題解決につながるプロダクト体験の創出を担っていただきます。
【ご参考記事】
激変する時代に製品づくりを任せたい開発者のあり方「プロダクトエンジニア」について
https://note.com/kazumicho/n/n2474e2d66e1f
▍開発組織の魅力
- 3プロダクト4エンジニアの少数精鋭チームこその裁量
- まだまだ提供価値を拡大していけるプロダクトフェーズ
- 事業 / ビジネス観点を養いながらエンジニアリングスキル向上ができる
- あらゆるAIツール費用の会社負担
- 社内での積極的なAI活用
▮お任せしたい役割/業務内容
- 3つのプロダクトのいずれかの開発
-要件定義、開発、QA、デリバリーまで一貫した開発
- 顧客起点でのアイデア創出、機能実装
- 現在進行している新規事業の検証
- 事業成長を阻害する社内プロセスのシステム化
- 少人数で最大限のアウトカムを出せる開発組織の構築・AI活用など
【業務の変更の範囲】
無
KAENはミッションである「時代を変える産業に火をつける」の元、主に商談獲得・人材採用領域で事業を展開しています。主力サービス「TAAAN」に加え、「UNIIINC.」、「Scout Base」の3つのサービスを提供しています。
それぞれの事業が"独立採算制"のもと、顧客の獲得やサービスの開発を行っており、自立型組織でありながら協力し合う文化を大切にし、組織全体での成長を追求しています。
▍KAENの開発組織について
事業成長に伴うあらゆる課題を解決していくため、事業目線を持ちながら実装をリードできるプロダクトエンジニアを募集します。
事業開発部門とも密に連携しながら、真の課題解決につながるプロダクト体験の創出を担っていただきます。
【ご参考記事】
激変する時代に製品づくりを任せたい開発者のあり方「プロダクトエンジニア」について
https://note.com/kazumicho/n/n2474e2d66e1f
▍開発組織の魅力
- 3プロダクト4エンジニアの少数精鋭チームこその裁量
- まだまだ提供価値を拡大していけるプロダクトフェーズ
- 事業 / ビジネス観点を養いながらエンジニアリングスキル向上ができる
- あらゆるAIツール費用の会社負担
- 社内での積極的なAI活用
▮お任せしたい役割/業務内容
- 3つのプロダクトのいずれかの開発
-要件定義、開発、QA、デリバリーまで一貫した開発
- 顧客起点でのアイデア創出、機能実装
- 現在進行している新規事業の検証
- 事業成長を阻害する社内プロセスのシステム化
- 少人数で最大限のアウトカムを出せる開発組織の構築・AI活用など
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
株式会社KAENは、「時代を変える産業に火をつける」をミッションに掲げ、未来をより良く変えていく事業・サービスの成長を支援するスタートアップ企業です 。商談獲得プラットフォーム「TAAAN」の運営をはじめ、個人のつながりを活用したリファラル型商談獲得プラットフォーム「UNIIINC.」、 忙しい人事のためのAIスカウトサービス「Scout Base」、法人向けクラウド型パスワード管理サービス「パスクラ」など企業の成長を多方面から支援しています。
|
||
| 設立年数 | 8年 | 従業員数 | 20人 |
NE株式会社
★★★【ハイブリ/新横浜/フレックス/システムエンジニア(リーダーポジション)/WEB開発3年以上 &マネジメント経験1年以上】EC運営の当たり前を変え、挑戦を加速させる。コマースに熱狂を生むプラットフォーム企業! のリモートワーク求人
仕事概要
■募集背景
当社は、EC市場において業界トップシェアを誇るEC一元管理システム「ネクストエンジン」を運営しています。この強固な基盤のもと、EC事業者の成長を支援してきました。
成長するEC市場の中で、EC運営の課題はより個別化・複雑化し、既存のパッケージ機能だけでは解決できない領域が増えています。
ネクストエンジンの豊富な機能とデータをもったAPIを駆使ネクストエンジンオーダーメイドの拡大、ネクストエンジンAIの精度向上、連携機能等。
市場に幅広い価値を届けるための開発を行なっています。
ECの成長を共に加速させるため、システムエンジニアのリーダーポジションを募集します。
■業務内容
例えば、以下のような開発プロジェクトがございます。
初めは、ネクストエンジンオーダーメイドのプロジェクトをお任せしたいと考えています。
1.商談も伴うネクストエンジンオーダーメイドの設計
成長するEC市場の中で、EC運営の課題はより個別化・複雑化し、既存のパッケージ機能だけでは解決できない領域が増えています。そこで、ネクストエンジンの豊富な機能とデータをもったAPIを駆使することで、ネクストエンジン単体では対応しきれなかった、顧客ごとの深い課題に合わせたソリューション提供を実現する、ネクストエンジンオーダーメイドの拡大をエンジニアメンバーとして、ベンダーコミュニケーションを通じ、設計・レビュー・納品を行います
2.商品管理の利便性を向上させるための機能開発
ネットショップで商品を販売している事業者様は様々な商品を扱っています。
賞味期限がある商品。サイズやカラーバリエーションの異なる商品。ショップ媒体によって異なる見せ方をしたい商品。様々な要素を持った商品が事業者様の手によってネットショップへ形成されています。
商品の一元管理を行う機能を改善し、利便性を向上させる機能拡張を行っています。
3.NEXT ENGINE AIの拡張
「NEXT ENGINE AI」は、EC事業者のバックヤード業務を完全に自動化し、“戦略的成長パートナー”となるAIエージェントを目指します。
“対話型操作”を通じてAIは、ユーザーの業務パターンや意図を学習していきます。
学習を重ねることで、「最適な設定提案」や「自律的な処理判断」が可能となり、代理実行から自律実行を行う開発を行います。
■このポジションの魅力
1: 事業の成長にダイレクトに関われる
クライアントの課題を深く理解し、その要件定義が新しいソリューションや機能開発に直結します。自分の提案がプロダクトの方向性を決め、市場で大きな価値を生み出していく。そして、自分が関わったプロダクトにより、事業が成長しているダイレクトな実感を、日常的に得られる仕事です。
2: 成長を加速させる技術共有
NEのエンジニア組織は事業間の連携を密接に行い、技術やノウハウを共有し合うための環境が整備されています。最新の技術トレンドや開発手法、APIの深い仕様理解など、技術者としての探求心を刺激し合い、成長を加速させています。
<その他>
・中抜けOK、
・新幹線代支給
・平均残業時間20h
・フリードリンク(お酒含む)で、勤務時間が終われば好きに飲んでOK
・部活動もあり(勤務時間内に実施も)
・服装自由(短パン、サングラスなど)
・キッチンがあり料理もOK
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
■募集背景
当社は、EC市場において業界トップシェアを誇るEC一元管理システム「ネクストエンジン」を運営しています。この強固な基盤のもと、EC事業者の成長を支援してきました。
成長するEC市場の中で、EC運営の課題はより個別化・複雑化し、既存のパッケージ機能だけでは解決できない領域が増えています。
ネクストエンジンの豊富な機能とデータをもったAPIを駆使ネクストエンジンオーダーメイドの拡大、ネクストエンジンAIの精度向上、連携機能等。
市場に幅広い価値を届けるための開発を行なっています。
ECの成長を共に加速させるため、システムエンジニアのリーダーポジションを募集します。
■業務内容
例えば、以下のような開発プロジェクトがございます。
初めは、ネクストエンジンオーダーメイドのプロジェクトをお任せしたいと考えています。
1.商談も伴うネクストエンジンオーダーメイドの設計
成長するEC市場の中で、EC運営の課題はより個別化・複雑化し、既存のパッケージ機能だけでは解決できない領域が増えています。そこで、ネクストエンジンの豊富な機能とデータをもったAPIを駆使することで、ネクストエンジン単体では対応しきれなかった、顧客ごとの深い課題に合わせたソリューション提供を実現する、ネクストエンジンオーダーメイドの拡大をエンジニアメンバーとして、ベンダーコミュニケーションを通じ、設計・レビュー・納品を行います
2.商品管理の利便性を向上させるための機能開発
ネットショップで商品を販売している事業者様は様々な商品を扱っています。
賞味期限がある商品。サイズやカラーバリエーションの異なる商品。ショップ媒体によって異なる見せ方をしたい商品。様々な要素を持った商品が事業者様の手によってネットショップへ形成されています。
商品の一元管理を行う機能を改善し、利便性を向上させる機能拡張を行っています。
3.NEXT ENGINE AIの拡張
「NEXT ENGINE AI」は、EC事業者のバックヤード業務を完全に自動化し、“戦略的成長パートナー”となるAIエージェントを目指します。
“対話型操作”を通じてAIは、ユーザーの業務パターンや意図を学習していきます。
学習を重ねることで、「最適な設定提案」や「自律的な処理判断」が可能となり、代理実行から自律実行を行う開発を行います。
■このポジションの魅力
1: 事業の成長にダイレクトに関われる
クライアントの課題を深く理解し、その要件定義が新しいソリューションや機能開発に直結します。自分の提案がプロダクトの方向性を決め、市場で大きな価値を生み出していく。そして、自分が関わったプロダクトにより、事業が成長しているダイレクトな実感を、日常的に得られる仕事です。
2: 成長を加速させる技術共有
NEのエンジニア組織は事業間の連携を密接に行い、技術やノウハウを共有し合うための環境が整備されています。最新の技術トレンドや開発手法、APIの深い仕様理解など、技術者としての探求心を刺激し合い、成長を加速させています。
<その他>
・中抜けOK、
・新幹線代支給
・平均残業時間20h
・フリードリンク(お酒含む)で、勤務時間が終われば好きに飲んでOK
・部活動もあり(勤務時間内に実施も)
・服装自由(短パン、サングラスなど)
・キッチンがあり料理もOK
【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 |
作業時間: フレックスタイム制(標準労働時間1日8時間)
コアタイム:10:00~16:00
フレキシブルタイム:8:00~10:00/16:00~20:00
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均10時間~20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
NE株式会社(エヌイー株式会社)はEC Attractions「NEXT ENGINE」を中核に、EC SaaS事業、ECコンサルティング事業、ふるさと納税支援事業を提供し、全てのコマースを支えることを目指して活動しています。
|
||
| 設立年数 | 5年 | 従業員数 | 131人 |
45件中 11件~20件
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