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79件中 11件~20件
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア(ジュニア〜ミドル)には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア(ジュニア〜ミドル)には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアAI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業! のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム:5:00~22:00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間:1日8時間
※月間所定労働時間:160時間前後
働き方: フルフレックス制 時間外労働の有無: 有(月平均20時間~30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
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 |
株式会社ヒューマンテクノロジーズ
【フルリモート/デスクトップアプリ開発エンジニア/組み込み】業界トップクラスのシェアを持つクラウド勤怠管理システム提供企業 のリモートワーク求人
■業務内容
当社が開発・提供しているクラウド勤怠管理システム「KING OF TIME」において、デスクトップ版タイムレコーダーの開発・運用に携わっていただきます。
ユーザー環境で動作し、各種認証端末と連携して打刻を行うデスクトップアプリケーションおよび周辺機器の開発・保守をご担当いただきます。
ご経験を活かしていただきながら、より多くのお客様に価値を提供できるプロダクトへと進化させていきたいと考えております。
■具体的な業務内容
・要件定義・設計・実装・テストの一貫した業務
∟要件定義から基本設計・詳細設計、実装、テストまで一気通貫で携わります。
上流から下流まで一貫して関わるため、技術選定や品質担保において幅広い経験を積むことが可能です。
※各種認証端末(ICカード、生体認証等)と連携するデスクトップアプリおよび周辺機器の開発が中心です。
・保守対応
∟社内のテクニカルサポートメンバーからあがる技術的課題に対し、状況把握・原因究明・修正対応を行います。
またサポートメンバーが吸い上げた「顧客の困りごと」や「改善要望」を定期的にキャッチアップし、次期アップデートや機能改善の企画に反映させていきます。
・社内外との調整業務
∟テクニカルサポートやQAなどの社内関係者や、協力会社と連携していきます。
協力会社に対しては、依頼内容の整理や進捗管理、成果物のレビュー等を行います。
社内外を横断したコミュニケーションを通じて、開発の品質とスピードを両立させています。
■募集背景
国内トップクラスのシェアを誇る「KING OF TIME」において、デスクトップ版の打刻アプリケーションはサービスの根幹を支える重要なプロダクトです。現在、生体認証をはじめとする新デバイスへの対応やシステムの安定化を加速させており、プロダクトをより強固なものへと進化させるフェーズにあります。
今回の募集では、単なる機能開発に留まらず、保守領域からプロダクトをアップデートしていく役割を重視しています。社内のテクニカルサポートと密に連携し、上がってくる技術的課題の原因究明や修正対応を行うとともに、現場が吸い上げた「顧客の困りごと」や改善要望をダイレクトにキャッチアップ。それらを次期アップデートや機能改善の企画へ反映させることで、ユーザーの利便性を自ら高めていくサイクルを主導していただきます。
「止まらないシステム」を守りながら、現場の声を確かな価値へと変え、プロダクトを主体的にリードしていただけるエンジニアを求めています。
■組織構成・雰囲気
協力会社含め、50名規模の組織です。複数チームに分かれており、1チームあたりプロパー社員5~6名前後+協力会社で構成されております。
◎コミュニケーション
チームごとに毎日定例MTGを実施しています。
その日のタスク共有とあわせて、意図的に雑談をすることを目的にチェックイントークというものを取り入れています。
自分の好きなことや近況報告、情報提供などテーマは自由な形でお話してもらい、
メンバーの相互理解を進めることやコミュニケーション活性化を図っています。
社内SNSとしてTeamsを導入しており、基本的なやり取りはこちらがメインになりますが、
エンジニアは雑談やヘルプ、コードレビューなどのために別途Slackも使用しています。
■ポジションの魅力
◎上流から下流まで一貫して携わることができる環境
仕様検討・設計・コーディング・テスト・運用までの全工程をチーム内で行います。単なる開発のみならず、要件定義などの上流工程から下流工程まで一気通貫で携わるポジションのため、エンジニアとして技術の幅を広げたい方に最適な環境です。
◎ユーザーの困りごとを解決し、実用性の高い機能を追求する
社内のテクニカルサポートと密に連携し、エスカレーションを通じて顧客のリアルな声を直接拾い上げることができます。ユーザーの悩みや意見を深く吸収し、それをダイレクトに製品改善や新機能へ反映させるサイクルを回せるため、自身の貢献が顧客満足に直結する手応えを感じられます。
◎大規模サービスならではの社会的影響力
国内トップクラスのシェアを誇る「KING OF TIME」は、導入社数6.7万社・ID数430万を超える大規模サービスです。日々の打刻という「止まることが許されない」基幹インフラを支える責任は重大ですが、その分、自身の手がけた開発や改善が社会に与えるインパクトを肌で感じられます。安定稼働と進化を両立させる、難易度の高いエンジニアリングに挑戦できる環境です。
◎フルリモート/フレックスの働きやすい環境
当社の開発者は「フルリモート/フレックス」での勤務となるため、柔軟性ある働き方を実現できます。また居住地についても日本国内であればOKです。北は北海道から南は沖縄まで従業員がおり、地方居住者率は昨年度29%となっております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
当社が開発・提供しているクラウド勤怠管理システム「KING OF TIME」において、デスクトップ版タイムレコーダーの開発・運用に携わっていただきます。
ユーザー環境で動作し、各種認証端末と連携して打刻を行うデスクトップアプリケーションおよび周辺機器の開発・保守をご担当いただきます。
ご経験を活かしていただきながら、より多くのお客様に価値を提供できるプロダクトへと進化させていきたいと考えております。
■具体的な業務内容
・要件定義・設計・実装・テストの一貫した業務
∟要件定義から基本設計・詳細設計、実装、テストまで一気通貫で携わります。
上流から下流まで一貫して関わるため、技術選定や品質担保において幅広い経験を積むことが可能です。
※各種認証端末(ICカード、生体認証等)と連携するデスクトップアプリおよび周辺機器の開発が中心です。
・保守対応
∟社内のテクニカルサポートメンバーからあがる技術的課題に対し、状況把握・原因究明・修正対応を行います。
またサポートメンバーが吸い上げた「顧客の困りごと」や「改善要望」を定期的にキャッチアップし、次期アップデートや機能改善の企画に反映させていきます。
・社内外との調整業務
∟テクニカルサポートやQAなどの社内関係者や、協力会社と連携していきます。
協力会社に対しては、依頼内容の整理や進捗管理、成果物のレビュー等を行います。
社内外を横断したコミュニケーションを通じて、開発の品質とスピードを両立させています。
■募集背景
国内トップクラスのシェアを誇る「KING OF TIME」において、デスクトップ版の打刻アプリケーションはサービスの根幹を支える重要なプロダクトです。現在、生体認証をはじめとする新デバイスへの対応やシステムの安定化を加速させており、プロダクトをより強固なものへと進化させるフェーズにあります。
今回の募集では、単なる機能開発に留まらず、保守領域からプロダクトをアップデートしていく役割を重視しています。社内のテクニカルサポートと密に連携し、上がってくる技術的課題の原因究明や修正対応を行うとともに、現場が吸い上げた「顧客の困りごと」や改善要望をダイレクトにキャッチアップ。それらを次期アップデートや機能改善の企画へ反映させることで、ユーザーの利便性を自ら高めていくサイクルを主導していただきます。
「止まらないシステム」を守りながら、現場の声を確かな価値へと変え、プロダクトを主体的にリードしていただけるエンジニアを求めています。
■組織構成・雰囲気
協力会社含め、50名規模の組織です。複数チームに分かれており、1チームあたりプロパー社員5~6名前後+協力会社で構成されております。
◎コミュニケーション
チームごとに毎日定例MTGを実施しています。
その日のタスク共有とあわせて、意図的に雑談をすることを目的にチェックイントークというものを取り入れています。
自分の好きなことや近況報告、情報提供などテーマは自由な形でお話してもらい、
メンバーの相互理解を進めることやコミュニケーション活性化を図っています。
社内SNSとしてTeamsを導入しており、基本的なやり取りはこちらがメインになりますが、
エンジニアは雑談やヘルプ、コードレビューなどのために別途Slackも使用しています。
■ポジションの魅力
◎上流から下流まで一貫して携わることができる環境
仕様検討・設計・コーディング・テスト・運用までの全工程をチーム内で行います。単なる開発のみならず、要件定義などの上流工程から下流工程まで一気通貫で携わるポジションのため、エンジニアとして技術の幅を広げたい方に最適な環境です。
◎ユーザーの困りごとを解決し、実用性の高い機能を追求する
社内のテクニカルサポートと密に連携し、エスカレーションを通じて顧客のリアルな声を直接拾い上げることができます。ユーザーの悩みや意見を深く吸収し、それをダイレクトに製品改善や新機能へ反映させるサイクルを回せるため、自身の貢献が顧客満足に直結する手応えを感じられます。
◎大規模サービスならではの社会的影響力
国内トップクラスのシェアを誇る「KING OF TIME」は、導入社数6.7万社・ID数430万を超える大規模サービスです。日々の打刻という「止まることが許されない」基幹インフラを支える責任は重大ですが、その分、自身の手がけた開発や改善が社会に与えるインパクトを肌で感じられます。安定稼働と進化を両立させる、難易度の高いエンジニアリングに挑戦できる環境です。
◎フルリモート/フレックスの働きやすい環境
当社の開発者は「フルリモート/フレックス」での勤務となるため、柔軟性ある働き方を実現できます。また居住地についても日本国内であればOKです。北は北海道から南は沖縄まで従業員がおり、地方居住者率は昨年度29%となっております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 500 〜 800 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: コアタイム:11:00~16:00、フレキシブルタイム:9:00-11:00、16:00-22:00、標準労働時間:160時間 / 月(1日8時間、稼働日が20日の月)
働き方: フレックス制(コアタイムあり) 時間外労働の有無: 有(月平均20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
CORPORATE MISSION 「人時生産性*をお客様と共に考える」
■オペレーションからの解放 勤怠管理から給与支払いまでにかかる時間を圧縮 ■創造的業務への後押し データ分析に基づく「気づき」を提供し「ヒト」に紐づく様々なデータを活用できる創造的業務への転換を支援 企業にとって最も重要な経営資源は、「ヒト(人材)」と考えております。その「ヒト」の「時間」(人時)を管理するベースとなるのが「勤怠管理」であり、「人時生産性」を向上させることこそが、当社グループの使命であります。勤怠管理業務を、日々の煩雑なオペレーション業務から、「ヒト」に紐づく様々なデータを利活用できる創造的業務へと転換することを目指しております。 *人時生産性:従業員一人が1時間でどれだけの利益を生み出しているかを表す指標。 |
||
| 設立年数 | 26年 | 従業員数 | 304人 |
株式会社カンム
【地方フルリモート/データエンジニア/実務5年~】データ基盤 & MLOps リード/1200万ダウンロード超えの決済・金融サービスのデータ戦略立案・実行 のリモートワーク求人
■お仕事内容
事業インパクトに直結するデータ活用・機械学習基盤の設計・開発・運用、そしてその仕組み化と全社展開をリードしていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・Go, Pythonを用いたデータパイプライン、API/バッチ処理の実装
・データウェアハウス・データレイクハウスの設計・構築・運用
・Terraformを用いたIaCによるインフラ構築・管理 (AWS, GCP)
・Feature Storeや実験管理基盤など、MLOps関連技術の選定・導入・運用
■ チーム構成
現在は、バックエンドエンジニア2名とプラットフォームマネジメント担当1名が兼務でデータエンジニアリング領域を担っています。
この領域を専門でリードする一人目のシニアメンバーとしてご活躍いただくことを期待しています。
将来的には、事業の成長に合わせてデータエンジニアリングチームを組成・拡大していく構想です。
■ポジションの魅力
・事業のコアで裁量を発揮
1200万ダウンロードを超える決済・金融サービスの根幹をなすデータ戦略の立案から実行まで、
大きな裁量を持ってリードできます。
・ビジネスに直結するインパクト
PoC(実証実験)で終わることなく、自身が構築した基盤が事業のP/Lにどう貢献したかまで、
ダイレクトに実感できる環境です。
・難易度の高い技術課題への挑戦
金融ドメイン特有のリアルタイム性、整合性、セキュリティ、そして予測応答性といった、
本質的でチャレンジングな技術課題に取り組むことができます。
・ゼロから仕組みを創る面白さ
プロダクト開発と一体となり、現場の課題解決というボトムアップのアプローチで、
最適なデータ・ML基盤を初期フェーズから設計・構築していく経験が積めます。
■募集背景
データ活用は当社に根付いた文化ですが、データ基盤の構築・運用はバックエンドエンジニアによる兼務に留まっており、
スピード・品質・再現性の面で改善の必要がある状況です。
特に、プロダクトごとに異なる要件に応じた仕組みの整備が必要な中で、属人的な対応ではインシデント発生時のリカバリや保守性にも課題が残っています。
今後は、より高度なパーソナライズやリスク管理といった施策を加速するため、MLOps 基盤を機能拡張・再設計し、
再現性ある仕組みとして定着させる必要があり、専任かつ高度な設計・実装力を持ったデータエンジニアを迎え、
事業のスケーラビリティを支える中核人材として活躍いただきたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
事業インパクトに直結するデータ活用・機械学習基盤の設計・開発・運用、そしてその仕組み化と全社展開をリードしていただきます。
<具体的な業務イメージ>
・Go, Pythonを用いたデータパイプライン、API/バッチ処理の実装
・データウェアハウス・データレイクハウスの設計・構築・運用
・Terraformを用いたIaCによるインフラ構築・管理 (AWS, GCP)
・Feature Storeや実験管理基盤など、MLOps関連技術の選定・導入・運用
■ チーム構成
現在は、バックエンドエンジニア2名とプラットフォームマネジメント担当1名が兼務でデータエンジニアリング領域を担っています。
この領域を専門でリードする一人目のシニアメンバーとしてご活躍いただくことを期待しています。
将来的には、事業の成長に合わせてデータエンジニアリングチームを組成・拡大していく構想です。
■ポジションの魅力
・事業のコアで裁量を発揮
1200万ダウンロードを超える決済・金融サービスの根幹をなすデータ戦略の立案から実行まで、
大きな裁量を持ってリードできます。
・ビジネスに直結するインパクト
PoC(実証実験)で終わることなく、自身が構築した基盤が事業のP/Lにどう貢献したかまで、
ダイレクトに実感できる環境です。
・難易度の高い技術課題への挑戦
金融ドメイン特有のリアルタイム性、整合性、セキュリティ、そして予測応答性といった、
本質的でチャレンジングな技術課題に取り組むことができます。
・ゼロから仕組みを創る面白さ
プロダクト開発と一体となり、現場の課題解決というボトムアップのアプローチで、
最適なデータ・ML基盤を初期フェーズから設計・構築していく経験が積めます。
■募集背景
データ活用は当社に根付いた文化ですが、データ基盤の構築・運用はバックエンドエンジニアによる兼務に留まっており、
スピード・品質・再現性の面で改善の必要がある状況です。
特に、プロダクトごとに異なる要件に応じた仕組みの整備が必要な中で、属人的な対応ではインシデント発生時のリカバリや保守性にも課題が残っています。
今後は、より高度なパーソナライズやリスク管理といった施策を加速するため、MLOps 基盤を機能拡張・再設計し、
再現性ある仕組みとして定着させる必要があり、専任かつ高度な設計・実装力を持ったデータエンジニアを迎え、
事業のスケーラビリティを支える中核人材として活躍いただきたいと考えています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 900 〜 1,150 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:9:00~18:00
コアタイム:11:00-15:00
フレキシブルタイム:6:00~20:00
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30時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
-
|
||
| 設立年数 | 16年 | 従業員数 | 64人 |
株式会社SUPER STUDIO
【地方フルリモート相談可/SRE/開発経験必須】SaaSプロダクト/ecforceを支えるSREエンジニアを募集! のリモートワーク求人
■業務内容
新規プロダクトも複数展開する中で今後体制を強化していき、お客様が安心してご利用いただけけるインフラ整備を行っていくことがミッションです。
・システムが検出する異常事態への技術的対応
・他チームと連携したクライアントへの技術的サポート
・発生している諸問題の技術的な調査・対応
・クライアント要望のカスタム処理の開発
■ポジションの魅力/やりがい
【オープンでフラットな組織環境】
わたしたちは「何をやるかより、誰とやるか」というカルチャーを表す「VALUE(価値観)」を何よりも大切にしています。
20代〜50代の幅広いバックグラウンドを持った約60名ほどのエンジニアが活躍しており、オープンで活発なコミュニケーション環境があります。
上長や他チームメンバーとの日常的な交流を通じて、アイデアや知見を共有し合い、難しい課題も一緒に協力しながら解決していく文化があります。
技術力だけではなく、人間力として魅力のある開発者が多く、それぞれ自由に働ける社風が弊社ならではの特徴です。
【 透明性の高い経営と組織の柔軟性】
経営陣の考えなどを社内共有する場面が多く、「事業が今どこに向かっているのか、誰に対して何をしていくのか」という事業戦略を理解しながら業務に臨めます。
【新規プロダクトへの挑戦】
データを活用したシステムの開発やチャットツール、利用クライアントにEC運営のノウハウを発信するメディア開発など、新規プロダクトへ積極的に挑戦する機会もあります。
■キャリアパス
キャリアパスとしては、マネジメントや*スペシャリストという名目で役割がステップアップする縦軸のキャリアパス、技術的な専門スキルを伸ばし携わる領域を広げていく横軸のキャリアパスが想定されています。
*スペシャリスト:専門特性が飛び抜けていて、マネジメントというよりも専門性を持っている方が部署の成果創出に大きな貢献がなされると判断された方に適用されます。
つまり責任者といえるマネジメントという役割以外にもキャリアを上に積み上げていただくことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
新規プロダクトも複数展開する中で今後体制を強化していき、お客様が安心してご利用いただけけるインフラ整備を行っていくことがミッションです。
・システムが検出する異常事態への技術的対応
・他チームと連携したクライアントへの技術的サポート
・発生している諸問題の技術的な調査・対応
・クライアント要望のカスタム処理の開発
■ポジションの魅力/やりがい
【オープンでフラットな組織環境】
わたしたちは「何をやるかより、誰とやるか」というカルチャーを表す「VALUE(価値観)」を何よりも大切にしています。
20代〜50代の幅広いバックグラウンドを持った約60名ほどのエンジニアが活躍しており、オープンで活発なコミュニケーション環境があります。
上長や他チームメンバーとの日常的な交流を通じて、アイデアや知見を共有し合い、難しい課題も一緒に協力しながら解決していく文化があります。
技術力だけではなく、人間力として魅力のある開発者が多く、それぞれ自由に働ける社風が弊社ならではの特徴です。
【 透明性の高い経営と組織の柔軟性】
経営陣の考えなどを社内共有する場面が多く、「事業が今どこに向かっているのか、誰に対して何をしていくのか」という事業戦略を理解しながら業務に臨めます。
【新規プロダクトへの挑戦】
データを活用したシステムの開発やチャットツール、利用クライアントにEC運営のノウハウを発信するメディア開発など、新規プロダクトへ積極的に挑戦する機会もあります。
■キャリアパス
キャリアパスとしては、マネジメントや*スペシャリストという名目で役割がステップアップする縦軸のキャリアパス、技術的な専門スキルを伸ばし携わる領域を広げていく横軸のキャリアパスが想定されています。
*スペシャリスト:専門特性が飛び抜けていて、マネジメントというよりも専門性を持っている方が部署の成果創出に大きな貢献がなされると判断された方に適用されます。
つまり責任者といえるマネジメントという役割以外にもキャリアを上に積み上げていただくことができます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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: 1日の標準労働時間:8時間
※コアタイム 11:00〜15:00
※フレキシブルタイム 7:00-11:00/15:00-22:00
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33時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 企業概要 |
コト、モノにかかわる全ての人々の顧客体験を最大化する
私たちが世の中を豊かにしていくため、提供するもの。それは、新たな体験です。 一人ひとりの求めるコト・モノが多様化し、使いやすさや利便性といった「機能的価値」だけではなく、お洒落な空間をデザインできる、世界観に共感できる。そういった「情緒的価値」を人々が求める社会へと移行しつつあります。 私たちは自社プロダクトを通し、実用性のさらにその先にある新たな体験価値を追求し、世の中に提供していくことで、人を、社会を、そして世界をより良くできると信じています。 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 238人 |
株式会社ファルモ
【正社員/地方フルリモ/フルフレックス/開発企画・PM担当】調剤情報ハブシステム「ファルモクラウド」の普及を目指す会社 のリモートワーク求人
1.事業内容
株式会社ファルモは、日本の医療課題に対し、次世代の医療インフラの構築を目指して、電子お薬手帳や薬局監査システムなどの開発・運営を手がける医療ITベンチャー企業です。
調剤情報ハブシステム「ファルモクラウド」にて「電子お薬手帳」や「在庫管理システム」など、薬局の価値を最大化するICTソリューションを展開する薬局ICT事業を提供しています。
資金調達においても2024年12月に第三者割当増資が成立することとなり、さらなる事業拡大と組織基盤の強化に向けた取り組みを進めていく状況の中、更なる成長を目指しています!
募集背景:
当社の事業拡大に伴い、ファルモクラウドの連携開発案件が多数立ち上がっており、案件の企画とプロジェクトマネジメントの担い手として開発企画・PM担当を増員することになりました。
配属部署:サービス企画部
概要:
株式会社エムティーアイ営東証プライム上場)グループの一員として、電子お薬手帳や調剤薬局の業務支援のためのアプリケーションの開発・運業を手がけるファルモ。
調剤情報ハブシステム ファルモクラウド」にて 電子お薬手帳」や 調剤監査システム」など、薬局の価値を最大化するICTソリューションを展開する薬局ICT事業を提供しています。目指すものは、薬局業界における次世代の医療インフラの構築です。今回の採用では弊社のサービス企画部門における企画とプロジェクトマネジメントを担う人材を想定しています。
資金調達においても2024年12月に第三者割当増資が成立することとなり、さらなる事業拡大と組織基盤の強化に向けた取り組みを進めていく状況の中、会社の発展のために活躍してくださる人材を求めています。
仕事内容:
当社のサービス企画部門におけるプロダクトの企画および開発案件のプロジェクトマネジメントの業務をお任せいたします。
・既存サービスの改善、機能追加、次期開発に向けた企画、提案
「営業・開発両部門の合同ミーティングを通してユーザーの声を聴き、新機能追加の提案
を行う)
・仕様書作成~開発調整~リリースチェックまで一連の業務
・リリース後のフォローアップ
・業業支援、開発チームとの調整
・付随するドキュメント、利用規約等の整備
・その他関連する業務
この仕事で得られるもの:
既存の社内システムの運用に止まらず、事業の拡大に伴う 1→10フェーズ」の中で社内システムの最適化を図るための調査や既存システムの改善や新規導入など、新たな社内システム環境の構築に携わることができます。
【業務の変更の範囲】
無
株式会社ファルモは、日本の医療課題に対し、次世代の医療インフラの構築を目指して、電子お薬手帳や薬局監査システムなどの開発・運営を手がける医療ITベンチャー企業です。
調剤情報ハブシステム「ファルモクラウド」にて「電子お薬手帳」や「在庫管理システム」など、薬局の価値を最大化するICTソリューションを展開する薬局ICT事業を提供しています。
資金調達においても2024年12月に第三者割当増資が成立することとなり、さらなる事業拡大と組織基盤の強化に向けた取り組みを進めていく状況の中、更なる成長を目指しています!
募集背景:
当社の事業拡大に伴い、ファルモクラウドの連携開発案件が多数立ち上がっており、案件の企画とプロジェクトマネジメントの担い手として開発企画・PM担当を増員することになりました。
配属部署:サービス企画部
概要:
株式会社エムティーアイ営東証プライム上場)グループの一員として、電子お薬手帳や調剤薬局の業務支援のためのアプリケーションの開発・運業を手がけるファルモ。
調剤情報ハブシステム ファルモクラウド」にて 電子お薬手帳」や 調剤監査システム」など、薬局の価値を最大化するICTソリューションを展開する薬局ICT事業を提供しています。目指すものは、薬局業界における次世代の医療インフラの構築です。今回の採用では弊社のサービス企画部門における企画とプロジェクトマネジメントを担う人材を想定しています。
資金調達においても2024年12月に第三者割当増資が成立することとなり、さらなる事業拡大と組織基盤の強化に向けた取り組みを進めていく状況の中、会社の発展のために活躍してくださる人材を求めています。
仕事内容:
当社のサービス企画部門におけるプロダクトの企画および開発案件のプロジェクトマネジメントの業務をお任せいたします。
・既存サービスの改善、機能追加、次期開発に向けた企画、提案
「営業・開発両部門の合同ミーティングを通してユーザーの声を聴き、新機能追加の提案
を行う)
・仕様書作成~開発調整~リリースチェックまで一連の業務
・リリース後のフォローアップ
・業業支援、開発チームとの調整
・付随するドキュメント、利用規約等の整備
・その他関連する業務
この仕事で得られるもの:
既存の社内システムの運用に止まらず、事業の拡大に伴う 1→10フェーズ」の中で社内システムの最適化を図るための調査や既存システムの改善や新規導入など、新たな社内システム環境の構築に携わることができます。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 500 〜 850 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間: フルフレックスタイム制
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:なし
標準労働時間:9:30-18:30
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 | 15年 | 従業員数 | 28人 |
株式会社ファルモ
【フルリモート & フレックス勤務OK】医療系クラウドサービスの拡大期でのエンジニア・自社プロダクト開発 のリモートワーク求人
■事業内容
株式会社ファルモは、日本の医療課題に対し、次世代の医療インフラの構築を目指して、電子お薬手帳や薬局監査システムなどの開発・運営を手がける医療ITベンチャー企業です。
調剤情報ハブシステム「ファルモクラウド」にて「電子お薬手帳」や「在庫管理システム」など、薬局の価値を最大化するICTソリューションを展開する薬局ICT事業を提供しています。
資金調達においても2024年12月に第三者割当増資が成立することとなり、さらなる事業拡大と組織基盤の強化に向けた取り組みを進めていく状況の中、更なる成長を目指し、サービス企画・開発部門にて新しくエンジニアチームを組成したいと考えております。
技術フェロー・CTOの指導の下、エンジニアとしてのスキルをより高めていきたい、ジュニア層での採用を検討しております。
■募集背景
自社プロダクトを開発・運用しているサービス企画・開発部門で、新しくエンジニアチーム
を組成するタイミングで、プロパー社員でジュニア層の採用・育成を行うことになりました。中長期的な目線で、開発において外部比率を下げ、プロパー社員で開発が出来るようになり、また開発において新たな取り組みをするための人員確保の為。
【概要】
自社プロダクトを開発・運用しているサービス企画・開発部門で、新しくエンジニアチームを組成するタイミングで、プロパー社員でジュニア層の採用・育成を行うことになりました。
【具体的な仕事内容】
状況に応じて段階的に以下の役割を担っていただきます
・技術的な課題解決
技術的な課題や不具合を解決します。
・プロダクト品質の維持
エンジニアのコードレビューやリファクタリングを実施し、プロダクト品質を維持します。
・イノベーションと最適化
新しい技術やツールの導入の推進や、プロセスの効率化や最適化を行いチームの生産性を
向上させます。
【社内の雰囲気】
・自律的に挑戦できる環境
メンバー各人の自律性を尊重する気風で、会社のためになるアイデアを自ら提案し・実践していくことを推奨しています。
・助け合いの組織文化
困った時はすぐ誰かに相談でき、助け合う文化が根付いています。
・心理的安全性が高い組織
温厚でやわらかなメンバーが多く、上下関係がないフラットな組織であるため、同僚、他部署、上司にも気軽にコミュニケーションができます。
【業務の変更の範囲】
無
株式会社ファルモは、日本の医療課題に対し、次世代の医療インフラの構築を目指して、電子お薬手帳や薬局監査システムなどの開発・運営を手がける医療ITベンチャー企業です。
調剤情報ハブシステム「ファルモクラウド」にて「電子お薬手帳」や「在庫管理システム」など、薬局の価値を最大化するICTソリューションを展開する薬局ICT事業を提供しています。
資金調達においても2024年12月に第三者割当増資が成立することとなり、さらなる事業拡大と組織基盤の強化に向けた取り組みを進めていく状況の中、更なる成長を目指し、サービス企画・開発部門にて新しくエンジニアチームを組成したいと考えております。
技術フェロー・CTOの指導の下、エンジニアとしてのスキルをより高めていきたい、ジュニア層での採用を検討しております。
■募集背景
自社プロダクトを開発・運用しているサービス企画・開発部門で、新しくエンジニアチーム
を組成するタイミングで、プロパー社員でジュニア層の採用・育成を行うことになりました。中長期的な目線で、開発において外部比率を下げ、プロパー社員で開発が出来るようになり、また開発において新たな取り組みをするための人員確保の為。
【概要】
自社プロダクトを開発・運用しているサービス企画・開発部門で、新しくエンジニアチームを組成するタイミングで、プロパー社員でジュニア層の採用・育成を行うことになりました。
【具体的な仕事内容】
状況に応じて段階的に以下の役割を担っていただきます
・技術的な課題解決
技術的な課題や不具合を解決します。
・プロダクト品質の維持
エンジニアのコードレビューやリファクタリングを実施し、プロダクト品質を維持します。
・イノベーションと最適化
新しい技術やツールの導入の推進や、プロセスの効率化や最適化を行いチームの生産性を
向上させます。
【社内の雰囲気】
・自律的に挑戦できる環境
メンバー各人の自律性を尊重する気風で、会社のためになるアイデアを自ら提案し・実践していくことを推奨しています。
・助け合いの組織文化
困った時はすぐ誰かに相談でき、助け合う文化が根付いています。
・心理的安全性が高い組織
温厚でやわらかなメンバーが多く、上下関係がないフラットな組織であるため、同僚、他部署、上司にも気軽にコミュニケーションができます。
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 450 〜 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: フルフレックスタイム制
コアタイム:なし
フレキシブルタイム:なし
標準労働時間:9:30-18:30
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 |
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79件中 11件~20件
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