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74件中 1件~10件
株式会社NTTデータ四国
【愛媛ハイブリッド/AIエージェントエンジニア(PL候補)/Python経験】AX推進の中核を担うエンジニア募集(PL候補)【NTTデータ四国】 のリモートワーク求人
業務内容(概要)
全国の法人企業および地方銀行を対象に、顧客の業務課題を整理から、
生成AIを活用した解決策の企画・提案、PoC、AIサービス・AIエージェントの設計・開発、導入・定着支援まで一貫して担当いただきます。
業務詳細
生成AI領域の技術リーダーとして、自ら設計・実装に携わりながら、2~3名程度のチームをリードいただきます。
顧客や社内関係者と連携し、プロジェクトを推進いただきます。
■具体的な業務
・顧客へのヒアリング、業務課題・ユースケースの整理
・生成AI活用の実現性および業務効果の評価
・生成AIサービス、RAG、チャットボット、AIエージェント等の企画および要件定義
・LLM、検索基盤、外部API、クラウドサービスを組み合わせたアーキテクチャの設計・開発
・プロンプトおよびエージェントフローの設計
・評価データの作成、精度・品質・安全性の検証
・PoCの計画・実行、結果分析、本番導入に向けた改善提案
・チームのタスク設計、進捗・品質管理およびメンバー支援
・営業部門や開発部門と連携した提案支援、顧客への技術説明
・導入後の活用支援および内製化支援
【入社直後にお任せしたい業務】
まずは、生成AIの内製化支援案件または技術検証案件に参画し、当社の開発プロセスや業務特性を理解いただきます。
ご経験やスキルに応じてRAGやAIエージェントの設計・開発、PoC推進を担当いただき、早期にチームリードや顧客折衝をお任せする予定です。
【将来的にお任せしたい業務】
生成AI案件のプロジェクトリーダーとして複数案件を推進いただくことを期待しています。
将来的には、生成AI領域の技術戦略立案・新規サービスの企画・開発・生成AI活用の標準化推進・CoE機能の整備・運営・メンバー育成の領域にも携わっていただき、
志向や実績に応じてマネジメントまたは高度専門人材としてキャリアを形成することが可能です。
【業務を通じて獲得できるスキル】
・顧客課題をユースケースへ落とし込み、生成AIによる解決策を設計する力
・LLM、RAG、AIエージェントの設計・開発・評価スキル
・クラウドやAPI、データ連携を組み合わせたアーキテクチャ設計力
・PoCから本番導入・定着までを推進するプロジェクトマネジメント力
・顧客への提案、説明、合意形成を行うファシリテーション・折衝力
・少人数チームのリーダーシップおよび品質・リスク管理力
業務の魅力
■生成AIを実装し、定着まで支援できる
・生成AIを「試す」だけでなく、顧客の業務変革につながるサービスとして実装し、現場への定着まで支援する経験を積むことができます。
・顧客の業務課題の整理からPoC、設計・開発、本番導入、活用・内製化支援まで一気通貫で携わることができます。
■生成AI・AIエージェント領域の幅広い技術を扱える
・RAG、AIエージェント、MCP、音声認識、デジタルヒューマンなど複数の先端テーマに携わることができます。
■技術力とプロジェクト推進力の両方を高められる
・自ら設計・実装に携わりながら、少人数チームの進捗・品質管理、顧客折衝、提案支援を担当し、プロジェクトリーダーとしてのスキルを磨くことができます。
■新たな価値創出に挑戦できる
・NTTデータグループの技術やアセットを活用しながら、地域のお客様のDX推進を支援し、新たな価値創出に挑戦することができます。
キャリアアップ
当社を支える力となっているのが、新卒・中途のハンデがない人事評価制度です。
成果だけでなく、プロセスも見逃すことなく評価し、社員の頑張りにはしっかりと還元していきます。
報酬はもちろんキャリアの面でも、まずはモノづくりを経験し、サブリーダー、リーダーとして案件を取りまとめ、
その後、事業を牽引していくマネージャーへ成長できます。
評価制度
・年度ごとに個人目標を設定し、業務成果、行動実績、スキル向上への取り組みなどを総合的に評価します。
・評価結果は昇給・昇格に反映され、より高い責任と裁量を持つ業務に挑戦できます。
プロジェクト例
・金融機関向けの社内情報検索・回答RAG/チャットボットの構築および生成AI内製化の伴走支援
・生成AI活用のユースケース可視化、重点ユースケースのPoC、システム導入・開発
・顧客タイプや提案商品を切り替えられるセールストーク演習AIの開発
・音声認識やMCPを活用した業務支援の技術検証
・生成AI/AIエージェントを活用したソフトウェア開発プロセス高度化のPoC
・デジタルヒューマン等を活用したコミュニケーション業務の負担軽減
・NTTデータグループの技術・アセットの検証、導入支援
配属先情報
体制
■部署名:第二ビジネス事業部 デジタル推進部 先端技術担当
■社員数:(部署全体)約40名(担当)約15名 *社員以外にも協業パートナーが約20名
■平均年齢:33歳
■男女比:男性7割・女性3割
■中途比率:約2.5割
案件ごとに5~10名程度のチームを編成し、本ポジションでは主に2~3名程度のチームをリードいただきます。
職場の雰囲気
新しい技術を積極的に試し、得られた知見をチームで共有する文化です。
技術起点ではなく顧客課題を起点に考え、営業・開発・グループ内の専門家と連携しながら、スピード感を持って価値検証を進めています。
勤務形態
お客様先での勤務はありません(自社内勤務)
担当案件により四国内のお客様先への訪問・出張が発生する場合があります
現場からのメッセージ
生成AIは、技術を導入するだけでは価値になりません。
私たちは、お客様の業務を深く理解し、課題の整理から検証、サービスとしての実装、現場への定着までを一緒に進めています。
自ら手を動かしながら少人数チームを率い、AIエージェントをはじめとする新しい技術で四国のお客様の変革を実現したい方をお待ちしています。
転勤:当面なし
※四国四県、首都圏を中心として転勤の可能性があります。
※制度上はございますが、PJT状況やご本人の希望を考慮いたします。
会社概要
NTTデータ100%出資会社として1991年に設立された四国地域を拠点とするシステムインテグレーターです。
【公共】【金融】【決済】【法人】の4分野において、ITトータルソリューションを提供し、
地域密着型案件から全国規模の大規模プロジェクトまで幅広く参画しています。
【公共分野】
自治体・独立行政法人向け文書管理・電子決裁システム「らく2文書主任」の開発・提供をはじめ、
行政DX推進や住民サービスを支えるシステム開発を展開しています。
【金融・決済分野】
四国地域の金融機関向けに基幹系システムや営業店システムを提供するほか、
パソコンバンキングソフト「EBNext2」などの自社サービスを全国展開しています。
【法人分野】
企業向け基幹システムの開発やDX推進を通じて、業務効率化や生産性向上を支援しています。
【先端技術分野】
AI、ローコード開発(OutSystems)、ブロックチェーンなどの先端技術を活用し、
四国地域にとどまらず全国の幅広い業界に向けてDX支援を展開しています。
また、ライセンス販売から企画、PoC、導入、開発、保守・運用まで一貫したサービスを提供しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
全国の法人企業および地方銀行を対象に、顧客の業務課題を整理から、
生成AIを活用した解決策の企画・提案、PoC、AIサービス・AIエージェントの設計・開発、導入・定着支援まで一貫して担当いただきます。
業務詳細
生成AI領域の技術リーダーとして、自ら設計・実装に携わりながら、2~3名程度のチームをリードいただきます。
顧客や社内関係者と連携し、プロジェクトを推進いただきます。
■具体的な業務
・顧客へのヒアリング、業務課題・ユースケースの整理
・生成AI活用の実現性および業務効果の評価
・生成AIサービス、RAG、チャットボット、AIエージェント等の企画および要件定義
・LLM、検索基盤、外部API、クラウドサービスを組み合わせたアーキテクチャの設計・開発
・プロンプトおよびエージェントフローの設計
・評価データの作成、精度・品質・安全性の検証
・PoCの計画・実行、結果分析、本番導入に向けた改善提案
・チームのタスク設計、進捗・品質管理およびメンバー支援
・営業部門や開発部門と連携した提案支援、顧客への技術説明
・導入後の活用支援および内製化支援
【入社直後にお任せしたい業務】
まずは、生成AIの内製化支援案件または技術検証案件に参画し、当社の開発プロセスや業務特性を理解いただきます。
ご経験やスキルに応じてRAGやAIエージェントの設計・開発、PoC推進を担当いただき、早期にチームリードや顧客折衝をお任せする予定です。
【将来的にお任せしたい業務】
生成AI案件のプロジェクトリーダーとして複数案件を推進いただくことを期待しています。
将来的には、生成AI領域の技術戦略立案・新規サービスの企画・開発・生成AI活用の標準化推進・CoE機能の整備・運営・メンバー育成の領域にも携わっていただき、
志向や実績に応じてマネジメントまたは高度専門人材としてキャリアを形成することが可能です。
【業務を通じて獲得できるスキル】
・顧客課題をユースケースへ落とし込み、生成AIによる解決策を設計する力
・LLM、RAG、AIエージェントの設計・開発・評価スキル
・クラウドやAPI、データ連携を組み合わせたアーキテクチャ設計力
・PoCから本番導入・定着までを推進するプロジェクトマネジメント力
・顧客への提案、説明、合意形成を行うファシリテーション・折衝力
・少人数チームのリーダーシップおよび品質・リスク管理力
業務の魅力
■生成AIを実装し、定着まで支援できる
・生成AIを「試す」だけでなく、顧客の業務変革につながるサービスとして実装し、現場への定着まで支援する経験を積むことができます。
・顧客の業務課題の整理からPoC、設計・開発、本番導入、活用・内製化支援まで一気通貫で携わることができます。
■生成AI・AIエージェント領域の幅広い技術を扱える
・RAG、AIエージェント、MCP、音声認識、デジタルヒューマンなど複数の先端テーマに携わることができます。
■技術力とプロジェクト推進力の両方を高められる
・自ら設計・実装に携わりながら、少人数チームの進捗・品質管理、顧客折衝、提案支援を担当し、プロジェクトリーダーとしてのスキルを磨くことができます。
■新たな価値創出に挑戦できる
・NTTデータグループの技術やアセットを活用しながら、地域のお客様のDX推進を支援し、新たな価値創出に挑戦することができます。
キャリアアップ
当社を支える力となっているのが、新卒・中途のハンデがない人事評価制度です。
成果だけでなく、プロセスも見逃すことなく評価し、社員の頑張りにはしっかりと還元していきます。
報酬はもちろんキャリアの面でも、まずはモノづくりを経験し、サブリーダー、リーダーとして案件を取りまとめ、
その後、事業を牽引していくマネージャーへ成長できます。
評価制度
・年度ごとに個人目標を設定し、業務成果、行動実績、スキル向上への取り組みなどを総合的に評価します。
・評価結果は昇給・昇格に反映され、より高い責任と裁量を持つ業務に挑戦できます。
プロジェクト例
・金融機関向けの社内情報検索・回答RAG/チャットボットの構築および生成AI内製化の伴走支援
・生成AI活用のユースケース可視化、重点ユースケースのPoC、システム導入・開発
・顧客タイプや提案商品を切り替えられるセールストーク演習AIの開発
・音声認識やMCPを活用した業務支援の技術検証
・生成AI/AIエージェントを活用したソフトウェア開発プロセス高度化のPoC
・デジタルヒューマン等を活用したコミュニケーション業務の負担軽減
・NTTデータグループの技術・アセットの検証、導入支援
配属先情報
体制
■部署名:第二ビジネス事業部 デジタル推進部 先端技術担当
■社員数:(部署全体)約40名(担当)約15名 *社員以外にも協業パートナーが約20名
■平均年齢:33歳
■男女比:男性7割・女性3割
■中途比率:約2.5割
案件ごとに5~10名程度のチームを編成し、本ポジションでは主に2~3名程度のチームをリードいただきます。
職場の雰囲気
新しい技術を積極的に試し、得られた知見をチームで共有する文化です。
技術起点ではなく顧客課題を起点に考え、営業・開発・グループ内の専門家と連携しながら、スピード感を持って価値検証を進めています。
勤務形態
お客様先での勤務はありません(自社内勤務)
担当案件により四国内のお客様先への訪問・出張が発生する場合があります
現場からのメッセージ
生成AIは、技術を導入するだけでは価値になりません。
私たちは、お客様の業務を深く理解し、課題の整理から検証、サービスとしての実装、現場への定着までを一緒に進めています。
自ら手を動かしながら少人数チームを率い、AIエージェントをはじめとする新しい技術で四国のお客様の変革を実現したい方をお待ちしています。
転勤:当面なし
※四国四県、首都圏を中心として転勤の可能性があります。
※制度上はございますが、PJT状況やご本人の希望を考慮いたします。
会社概要
NTTデータ100%出資会社として1991年に設立された四国地域を拠点とするシステムインテグレーターです。
【公共】【金融】【決済】【法人】の4分野において、ITトータルソリューションを提供し、
地域密着型案件から全国規模の大規模プロジェクトまで幅広く参画しています。
【公共分野】
自治体・独立行政法人向け文書管理・電子決裁システム「らく2文書主任」の開発・提供をはじめ、
行政DX推進や住民サービスを支えるシステム開発を展開しています。
【金融・決済分野】
四国地域の金融機関向けに基幹系システムや営業店システムを提供するほか、
パソコンバンキングソフト「EBNext2」などの自社サービスを全国展開しています。
【法人分野】
企業向け基幹システムの開発やDX推進を通じて、業務効率化や生産性向上を支援しています。
【先端技術分野】
AI、ローコード開発(OutSystems)、ブロックチェーンなどの先端技術を活用し、
四国地域にとどまらず全国の幅広い業界に向けてDX支援を展開しています。
また、ライセンス販売から企画、PoC、導入、開発、保守・運用まで一貫したサービスを提供しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 想定年収 | 612 〜 807 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:日勤勤務または、スーパーフレックスタイム制
■日勤勤務
・9:00~17:30(休憩60分)
■スーパーフレックスタイム制
・コアタイム:無し
・標準労働時間:9:00~17:30
・フレキシブルタイム:スーパーフレックスタイム制度により、始業・終業時刻については自由に調整可能
働き方: 固定時間制(9時~18時、10時~19時など) 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 | 36年 | 従業員数 | 226人 |
株式会社インフォディオ
【ハイブリ/東京/自社プロダクト開発/サーバーサイドエンジニア/開発経験3年以上】1800社が選ぶ高精度AI-OCR。官公庁も信頼するAI技術。文書の未来を切り拓くDXパートナー! のリモートワーク求人
■職務内容
【自社開発プロダクト開発に参画していただけるバックエンド開発エンジニアを募集】
自社製品プロダクトのバックエンド設計、開発、運用に関わっていただきます。
案件によって異なりますが、チーム構成は3~5名。
100%自社開発のため、社内メンバーと連携をとりながら業務を進めていただくことが可能です。
■入社後のフォロー
入社後3カ月間はOJT形式で業務を覚えていただきます!
まずは自社サービス「AI-OCRサービス」の概要を説明し、小さな実装を1案件からお任せする予定です。あなたの研修期間は教育担当も出社していますので、分からないことはすぐに質問できます。
・定期的に実施されるAIやクラウド、環境全体の社内勉強会など充実の成長環境でフォローします。メンバーからスタートし、がんばり次第でリーダー▶サブマネージャー▶︎マネージャー▶︎課長▶︎副部長▶︎部長とキャリアアップしていくことが可能です。
経験次第では役職つきで採用することも。役職手当がついているため、キャリアアップに伴って給与も上げることができ、業務の幅を広げることも可能!
※サブマネジャーまでは一般職、マネジャーから管理職となります
■募集背景
当社は書類管理等の業務効率向上を目的に、AIを活用した手書き文字や非定型帳票の文書を読み取りデータ化をするAI-OCRを開発しています。モノづくり、ならびに顧客ニーズに合ったサービスの提供を通じて、社会貢献を行う当社の一員としてご活躍いただける方を採用したいと考えています。
■特徴・強み
・自社プロダクトの利用社数はは約2000社、100%自社製品開発に関わることが可能です。
・100%内製の機能改善のプロダクト開発や新プロダクトの開発に携わっていただく中で、顧客やユーザーの反応を把握しながら、やりがいを感じながら働いていただけるポジションです。
・チームとして大きな仕事にチャレンジをする機会があります!新しい技術に関わることで、いち早い成長を実現することが可能です。
・ASPIC IoT・AI・クラウドアワード 2021 支援業務系 ASP・SaaS部門 サービス賞 受賞
【業務の変更の範囲】
自社製品開発にかかわる業務全般
【自社開発プロダクト開発に参画していただけるバックエンド開発エンジニアを募集】
自社製品プロダクトのバックエンド設計、開発、運用に関わっていただきます。
案件によって異なりますが、チーム構成は3~5名。
100%自社開発のため、社内メンバーと連携をとりながら業務を進めていただくことが可能です。
■入社後のフォロー
入社後3カ月間はOJT形式で業務を覚えていただきます!
まずは自社サービス「AI-OCRサービス」の概要を説明し、小さな実装を1案件からお任せする予定です。あなたの研修期間は教育担当も出社していますので、分からないことはすぐに質問できます。
・定期的に実施されるAIやクラウド、環境全体の社内勉強会など充実の成長環境でフォローします。メンバーからスタートし、がんばり次第でリーダー▶サブマネージャー▶︎マネージャー▶︎課長▶︎副部長▶︎部長とキャリアアップしていくことが可能です。
経験次第では役職つきで採用することも。役職手当がついているため、キャリアアップに伴って給与も上げることができ、業務の幅を広げることも可能!
※サブマネジャーまでは一般職、マネジャーから管理職となります
■募集背景
当社は書類管理等の業務効率向上を目的に、AIを活用した手書き文字や非定型帳票の文書を読み取りデータ化をするAI-OCRを開発しています。モノづくり、ならびに顧客ニーズに合ったサービスの提供を通じて、社会貢献を行う当社の一員としてご活躍いただける方を採用したいと考えています。
■特徴・強み
・自社プロダクトの利用社数はは約2000社、100%自社製品開発に関わることが可能です。
・100%内製の機能改善のプロダクト開発や新プロダクトの開発に携わっていただく中で、顧客やユーザーの反応を把握しながら、やりがいを感じながら働いていただけるポジションです。
・チームとして大きな仕事にチャレンジをする機会があります!新しい技術に関わることで、いち早い成長を実現することが可能です。
・ASPIC IoT・AI・クラウドアワード 2021 支援業務系 ASP・SaaS部門 サービス賞 受賞
【業務の変更の範囲】
自社製品開発にかかわる業務全般
| 想定年収 | 500 〜 900 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 設立年数 | 25年 | 従業員数 | 100人 |
株式会社Mico
【正社員/東京/大阪/フルスタックエンジニア】フレックス制/グローバルに事業を展開するSaaSスタートアップ のリモートワーク求人
仕事内容
BizCloは、企業が顧客とのコミュニケーションを最適化するためのAIネイティブなカスタマーエンゲージメント基盤です。
金融各社に導入され、すでに数千〜数万規模の従業員に日常的なプラットフォームとして利用されています。
BizCloの新規領域をゼロベースで立ち上げ、牽引していただくFounding Full Stack Engineer / Tech Leadです。
アーキテクチャ設計・技術選定の段階から主導していただきます。
認証はBizCloの共通基盤を利用しつつ、グローバルメニューから行き来する独立したプロダクトレーンとして、大きな裁量を持って開発を進められます。
コンポーネントはゼロベースの構築となるため、ClaudeをはじめとするLLMをフル活用した新しい開発スタイルの確立にも挑戦できるポジションです。
急成長する事業・プロダクトの新規領域を、初期メンバーとして形づくっていただきます。
なお、本ポジションでは下記いずれかのプロジェクトに配属予定です。
① Sales Enablement AI Agent
商談活動の前後を支援するAIエージェントをゼロベースで立ち上げる領域です。
② Sales Conversation Intelligence
商談ログを活用し、Salesの成果向上を支援するプロダクトを立ち上げる領域です。商談の録音、音声認識による文字起こし、LLMによる分析とタスク抽出、そしてBizCloとのデータ連携までを一気通貫で担います。
具体的な業務内容
① Sales Enablement AI Agent
Sales Enablement AI Agent領域のアーキテクチャ設計・技術選定を、ゼロベースで主導する
商談の予習・復習を支援するAIエージェント機能の設計・開発をリードする
LLM/エージェント基盤(プロンプト設計、RAG、コンテキスト管理など)の構築
グローバルメニューから遷移するフロントエンド体験の設計・実装
BizClo共通基盤との認証・データ連携の設計
インフラ・パフォーマンス・信頼性を含む運用面の設計と改善
ClaudeなどのLLMをフル活用した開発ワークフローの確立
今後配属される1〜2名の開発メンバーのリード・育成
Product / Design / AI / Infrastructureチームとの密接な連携
② Sales Conversation Intelligence
Sales Conversation Intelligence領域のアーキテクチャ設計・技術選定を、ゼロベースで主導する
商談ログの取得・処理パイプラインの設計・開発
音声認識による文字起こしパイプラインの構築
LLMを活用した商談分析・タスク抽出機能の設計・開発
抽出結果とBizCloを連携するデータ/API設計
グローバルメニューから遷移するフロントエンド体験の設計・実装
インフラ・パフォーマンス・信頼性を含む運用面の設計と改善
ClaudeなどのLLMをフル活用した開発ワークフローの確立
今後配属される1〜2名の開発メンバーのリード・育成
Product / Design / AI / Infrastructureチームとの密接な連携
組織体制
・Product Engineering部に配属予定
本ポジションに期待すること
「WOW THE CUSTOMER」を体現し、クライアントの事業成果に直結するプロダクトを企画・開発したい方
金融ドメインを中心に、安定・高品質な開発とスピードを両立できる方
アーキテクチャや技術選定をゼロベースで判断し、主体的にリードしたい方
LLMを活用したエージェント開発・開発スタイル刷新に挑戦したい方
◼︎BizCloサービス概要
https://mico-inc.com/bizclo/
◼︎プロジェクト概要
① Sales Enablement AI Agent
商談活動の前後(予習・復習)を支援するAIエージェントをゼロベースで立ち上げる領域です。
② Sales Conversation Intelligence
商談ログ(録音・音声)を活用し、Salesの成果向上を支援するプロダクトを立ち上げる領域です。商談の録音、STT(音声認識)による文字起こし、LLMによる分析とタスク抽出、そしてBizCloとのデータ連携までを一気通貫で担います。ターゲット・新規プロジェクトの立ち上げになりますので、PoCを行いながらフットワーク軽く進めていける方を募集しております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
BizCloは、企業が顧客とのコミュニケーションを最適化するためのAIネイティブなカスタマーエンゲージメント基盤です。
金融各社に導入され、すでに数千〜数万規模の従業員に日常的なプラットフォームとして利用されています。
BizCloの新規領域をゼロベースで立ち上げ、牽引していただくFounding Full Stack Engineer / Tech Leadです。
アーキテクチャ設計・技術選定の段階から主導していただきます。
認証はBizCloの共通基盤を利用しつつ、グローバルメニューから行き来する独立したプロダクトレーンとして、大きな裁量を持って開発を進められます。
コンポーネントはゼロベースの構築となるため、ClaudeをはじめとするLLMをフル活用した新しい開発スタイルの確立にも挑戦できるポジションです。
急成長する事業・プロダクトの新規領域を、初期メンバーとして形づくっていただきます。
なお、本ポジションでは下記いずれかのプロジェクトに配属予定です。
① Sales Enablement AI Agent
商談活動の前後を支援するAIエージェントをゼロベースで立ち上げる領域です。
② Sales Conversation Intelligence
商談ログを活用し、Salesの成果向上を支援するプロダクトを立ち上げる領域です。商談の録音、音声認識による文字起こし、LLMによる分析とタスク抽出、そしてBizCloとのデータ連携までを一気通貫で担います。
具体的な業務内容
① Sales Enablement AI Agent
Sales Enablement AI Agent領域のアーキテクチャ設計・技術選定を、ゼロベースで主導する
商談の予習・復習を支援するAIエージェント機能の設計・開発をリードする
LLM/エージェント基盤(プロンプト設計、RAG、コンテキスト管理など)の構築
グローバルメニューから遷移するフロントエンド体験の設計・実装
BizClo共通基盤との認証・データ連携の設計
インフラ・パフォーマンス・信頼性を含む運用面の設計と改善
ClaudeなどのLLMをフル活用した開発ワークフローの確立
今後配属される1〜2名の開発メンバーのリード・育成
Product / Design / AI / Infrastructureチームとの密接な連携
② Sales Conversation Intelligence
Sales Conversation Intelligence領域のアーキテクチャ設計・技術選定を、ゼロベースで主導する
商談ログの取得・処理パイプラインの設計・開発
音声認識による文字起こしパイプラインの構築
LLMを活用した商談分析・タスク抽出機能の設計・開発
抽出結果とBizCloを連携するデータ/API設計
グローバルメニューから遷移するフロントエンド体験の設計・実装
インフラ・パフォーマンス・信頼性を含む運用面の設計と改善
ClaudeなどのLLMをフル活用した開発ワークフローの確立
今後配属される1〜2名の開発メンバーのリード・育成
Product / Design / AI / Infrastructureチームとの密接な連携
組織体制
・Product Engineering部に配属予定
本ポジションに期待すること
「WOW THE CUSTOMER」を体現し、クライアントの事業成果に直結するプロダクトを企画・開発したい方
金融ドメインを中心に、安定・高品質な開発とスピードを両立できる方
アーキテクチャや技術選定をゼロベースで判断し、主体的にリードしたい方
LLMを活用したエージェント開発・開発スタイル刷新に挑戦したい方
◼︎BizCloサービス概要
https://mico-inc.com/bizclo/
◼︎プロジェクト概要
① Sales Enablement AI Agent
商談活動の前後(予習・復習)を支援するAIエージェントをゼロベースで立ち上げる領域です。
② Sales Conversation Intelligence
商談ログ(録音・音声)を活用し、Salesの成果向上を支援するプロダクトを立ち上げる領域です。商談の録音、STT(音声認識)による文字起こし、LLMによる分析とタスク抽出、そしてBizCloとのデータ連携までを一気通貫で担います。ターゲット・新規プロジェクトの立ち上げになりますので、PoCを行いながらフットワーク軽く進めていける方を募集しております。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,100 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10:00~16:00
フレキシブルタイム:7:00~22:00
【標準労働時間】9:00~18:00
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20時間) 休憩時間: 60分 |
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 非公開 |
株式会社Aprender
【地方フルリモート/ソフトウェアエンジニア(プレイングマネージャー・VPoE候補)バックエンド・フロントエンド・SRE・インフラ/リーダーとしての意思決定や進行管理経験】「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社|受託開発・自社サービスの2本の柱で事業展開 のリモートワーク求人
■事業内容
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発:フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」:AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加に伴い、メンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、チームを牽引し、メンバーの成長へ向けて伴走する役割を担っていただける方を募集いたします。
■このポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、技術的な観点から関与いただき、技術選定や設計方針などの方向性を示していただきます。
あわせて、メンバーの育成・1on1・評価・目標設定などのピープルマネジメントを通じて、チーム全体の成果とメンバーの成長を牽引いただきます。
■業務内容
【主な業務】
・メンバーの1on1・育成・目標設定
・チームの状態把握と改善(関係性・役割分担・心理的安全性の確保)
・採用活動への関与(面接・採用計画など)
・アジャイルでのチーム開発(デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り)
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」があります。
・「所属チーム」においては、メンバーの育成・評価・1on1等のマネジメント業務を行っていただきます。
・「プロジェクトチーム」には、複数のプロジェクトに対して技術的な観点から横断的に支援する形で関わっていただきます(各プロジェクトの計画・進行は、それぞれの案件におけるプロジェクトリーダーが担当します)。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件:クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス:スクラム形式(週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行)
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会(デイリー):持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack:随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル:議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1:入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、業務やキャリアなどの幅広い相談が可能です。
・チームメンバーとの1on1:業務の振り返りやキャリアについての相談(案件アサインの打診含む)等についての1on1を実施いただきます。
・社員同士の1on1:お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会:週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会:年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数(週2時間程度)用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発:フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」:AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加に伴い、メンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、チームを牽引し、メンバーの成長へ向けて伴走する役割を担っていただける方を募集いたします。
■このポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、技術的な観点から関与いただき、技術選定や設計方針などの方向性を示していただきます。
あわせて、メンバーの育成・1on1・評価・目標設定などのピープルマネジメントを通じて、チーム全体の成果とメンバーの成長を牽引いただきます。
■業務内容
【主な業務】
・メンバーの1on1・育成・目標設定
・チームの状態把握と改善(関係性・役割分担・心理的安全性の確保)
・採用活動への関与(面接・採用計画など)
・アジャイルでのチーム開発(デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り)
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」があります。
・「所属チーム」においては、メンバーの育成・評価・1on1等のマネジメント業務を行っていただきます。
・「プロジェクトチーム」には、複数のプロジェクトに対して技術的な観点から横断的に支援する形で関わっていただきます(各プロジェクトの計画・進行は、それぞれの案件におけるプロジェクトリーダーが担当します)。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件:クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス:スクラム形式(週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行)
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会(デイリー):持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack:随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル:議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1:入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、業務やキャリアなどの幅広い相談が可能です。
・チームメンバーとの1on1:業務の振り返りやキャリアについての相談(案件アサインの打診含む)等についての1on1を実施いただきます。
・社員同士の1on1:お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会:週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会:年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数(週2時間程度)用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 700 〜 1,000 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。以下の2本の柱で事業を展開しています。・受託開発:フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築・自社サービス「Magentia」:AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォームAI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
|
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 15人 |
株式会社Aprender
【地方フルリモート/ソフトウェアエンジニア(リーダー)バックエンド・フロントエンド・SRE・インフラエンジニア/リーダーとしての意思決定や進行管理経験】「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社|受託開発・自社サービスの2本の柱で事業展開 のリモートワーク求人
■事業内容
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。
以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発:フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」:AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加やプロジェクトの広がりに伴い、PL・PMのような立場でプロジェクトをリードできる方や、ゆくゆくはメンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、こうした役割を担っていただける方を募集いたします。
■ポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、設計・実装・運用を担います。
加えて、案件リーダー/プロジェクトリーダーとして、顧客折衝・要件整理・進捗管理・意思決定を通じてプロジェクトを牽引し、メンバーを巻き込みながらチームで成果を出していただくことを期待します。
将来的に、エンジニアリングマネージャーを目指すことも可能です。
■業務内容
【主な業務】
・アジャイルでのチーム開発(デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り)
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※フロントエンド・バックエンド・SRE/インフラのいずれか1つ以上を専門領域としていただきます。
領域を跨いでフルスタックに動いていただくことも可能です。
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」の2チームに所属していただきます
・1案件フルコミット型/複数案件並行型の2パターンのプロジェクトアサイン方法があります。複数案件並行型の場合は、それぞれの案件に少ボリュームずつ入る形となるため、全体の稼働量は変わりません。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件:クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス:スクラム形式(週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行)
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会(デイリー):持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack:随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル:議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1:入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、キャリアについての相談等が可能です。
・チームリーダーとの1on1:業務の振り返りやキャリアについての相談(案件アサインの相談含む)等を行っています。
・社員同士の1on1:お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会:週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会:年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数(週2時間程度)用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。
以下の2本の柱で事業を展開しています。
・受託開発:フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築
・自社サービス「Magentia」:AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォーム
AI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
■募集背景
これまで少しずつ開発メンバーを増やしてきましたが、エンジニア数の増加やプロジェクトの広がりに伴い、PL・PMのような立場でプロジェクトをリードできる方や、ゆくゆくはメンバーのピープルマネジメントを担っていただける方の必要性が高まっています。そこで今回、こうした役割を担っていただける方を募集いたします。
■ポジションの役割
受託開発・自社サービスの開発において、設計・実装・運用を担います。
加えて、案件リーダー/プロジェクトリーダーとして、顧客折衝・要件整理・進捗管理・意思決定を通じてプロジェクトを牽引し、メンバーを巻き込みながらチームで成果を出していただくことを期待します。
将来的に、エンジニアリングマネージャーを目指すことも可能です。
■業務内容
【主な業務】
・アジャイルでのチーム開発(デイリースタンドアップ・プランニング・振り返り)
・受託開発案件における設計・実装・コードレビュー・テスト
・クライアントとの折衝・要件ヒアリング・技術的な意思決定
・自社サービスにおける設計・実装・コードレビュー・テスト・運用
・プロジェクトのマイルストーン管理・タスク整理
・設計判断・調査結果・ADR等のドキュメント整備
※フロントエンド・バックエンド・SRE/インフラのいずれか1つ以上を専門領域としていただきます。
領域を跨いでフルスタックに動いていただくことも可能です。
※案件はすべてフルリモートで進行します。クライアント先への常駐や転勤等はございません。
【チーム体制】
・育成・評価・1on1などを行う「所属チーム」と、案件ごとの「プロジェクトチーム」の2チームに所属していただきます
・1案件フルコミット型/複数案件並行型の2パターンのプロジェクトアサイン方法があります。複数案件並行型の場合は、それぞれの案件に少ボリュームずつ入る形となるため、全体の稼働量は変わりません。
■業務の流れ・日々のコミュニケーション
【プロジェクトの進め方】
・受託開発案件:クライアントへの要件ヒアリング → 技術方針・コスト・セキュリティの確認 → 要件を分解しタスク化 → 2週間単位のマイルストーン設定 → プロジェクトチームで分担しながらタスク実行
・自社サービス:スクラム形式(週1〜2回のプランニング・プランニング内容のタスク化 → デイリースタンドアップ → チームで分担しながらタスク実行)
【プロジェクトにおけるコミュニケーション】
・朝会・昼会(デイリー):持ちタスクの状況・課題・完了予定・次のタスクを共有
・Slack:随時困りごとの相談や手が空いた際の声かけなどを連絡し合っています
・Discord / Slackハドル:議論が必要な内容、補足が必要な複雑なレビュー、影響の大きい問題などは口頭で同期的にコミュニケーションをとりながら進めます
・Pull Request・コードレビューにおけるやり取り
【その他のコミュニケーション】
オフィスへの出社がなく、全社員が全国各地の自宅から勤務している「完全フルリモート」のため、オンラインで定期的なコミュニケーションの機会を設けています。
・代表との1on1:入社後会社に馴染んでいただくためのサポートや、キャリアについての相談等が可能です。
・チームリーダーとの1on1:業務の振り返りやキャリアについての相談(案件アサインの相談含む)等を行っています。
・社員同士の1on1:お互いの人となりを知り、業務を円滑に回せるよう雑談をメインに実施しています。全員が一巡できるようサイクルを組んでいます。
・LT・雑談会:週に1回「業務で分かったこと」などの簡単なLTや、雑談ネタを話す会を開催しています。
・社員総会:年に1度、全員がオフラインで集まる場を設けています。
■入社後のリアル
【困ったときのアラートを歓迎】
フルリモートのため、常にお互いの状況を把握しきれないこともあります。だからこそ、分からないこと・困っていることを率直に伝えたり、早めにアラートを出していただくことを歓迎しています。
【仕組みや制度は発展途上】
採用を始めてまだ数年のため、仕組みやドキュメントが整いきっていない部分があります。その分、自分で整え・改善する裁量が大きく、提案がそのまま形になりやすい環境です。
【メリハリのある働き方】
働くときは集中して働き、チームビルディングの場ではしっかりとコミュニケーションを取る、メリハリのある環境です。社員同士の1on1、LT・雑談会などオンラインの交流機会は複数(週2時間程度)用意していますが、常に誰かと話していたい方には物足りないかもしれません。
上記のコミュニケーションスタイルで満足できる方や、自ら交流の場を企画できる方が馴染みやすい環境です。
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 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 |
Aprenderは「テクノロジーの力で世の中の非効率をなくす」ことを目指す、フルリモートの開発会社です。以下の2本の柱で事業を展開しています。・受託開発:フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したソフトウェア開発・クラウド構築・自社サービス「Magentia」:AIとの会話によってフォームを自動生成し、集計・分析から業務の自動化までを実現するSaaS型プラットフォームAI Agentを活用した開発を標準に据え、少人数・スピード感のある環境で業務を遂行しています。
|
||
| 設立年数 | 10年 | 従業員数 | 15人 |
スマサテ株式会社
【首都圏ハイブリッド/ソフトウェアエンジニア/Webアプリケーション開発の経験】元クックパッド副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップ|賃料査定システムスマサテの開発、新規サービスの開発全般を担当 のリモートワーク求人
■お仕事内容
主な業務内容
▼お任せしたいこと|AI SaaSの開発をリードするSoftware Engineer
賃料査定システムスマサテの開発、新規サービスの開発全般を担当していただきます。顧客とのコミュニケーションに同席するなど製品開発の上流工程にも積極的に関わりながら、アサインされたタスクの設計・開発・テストの主担当として進めて頂きます。
開発スタイル
難易度やメンバーのスキルに応じて、タスクをアサイン
そのメンバーが主体的に設計・開発・テストまでを行ってプルリクエストまで担当
他メンバーがレビュー・動作確認を経てリリース
が基本的な流れになります。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 品質第一:リリース前に複数人でテスト。バグ発生時は全員で初動対応します。
• 高速サイクル:週2,3回アップデートをリリースできる体制を構築。
最近の技術的取り組み事例
• Autifyを使用してテストの自動化
• AWSCloudWatchを導入し、監視を強化
• ElasticSearchとKibanaでのデータ分析、ログ監視
• Reactを導入することで開発速度を向上
• AwsAmplifyを導入することでスケーラビリティを向上
今後計画している技術的取り組み事例
• 現在のモノリシックアーキテクチャーからマイクロサービス化を推進
• Refineを導入することで開発プロセスを改善
• CI/CDパイプラインを構築して、開発とデプロイの効率を高める
• TypeScriptベースのReact/Next.jsへの完全な移行
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
主な業務内容
▼お任せしたいこと|AI SaaSの開発をリードするSoftware Engineer
賃料査定システムスマサテの開発、新規サービスの開発全般を担当していただきます。顧客とのコミュニケーションに同席するなど製品開発の上流工程にも積極的に関わりながら、アサインされたタスクの設計・開発・テストの主担当として進めて頂きます。
開発スタイル
難易度やメンバーのスキルに応じて、タスクをアサイン
そのメンバーが主体的に設計・開発・テストまでを行ってプルリクエストまで担当
他メンバーがレビュー・動作確認を経てリリース
が基本的な流れになります。
まだ若い会社ですが、次のような文化・スタイルが醸成されてきています。
• 品質第一:リリース前に複数人でテスト。バグ発生時は全員で初動対応します。
• 高速サイクル:週2,3回アップデートをリリースできる体制を構築。
最近の技術的取り組み事例
• Autifyを使用してテストの自動化
• AWSCloudWatchを導入し、監視を強化
• ElasticSearchとKibanaでのデータ分析、ログ監視
• Reactを導入することで開発速度を向上
• AwsAmplifyを導入することでスケーラビリティを向上
今後計画している技術的取り組み事例
• 現在のモノリシックアーキテクチャーからマイクロサービス化を推進
• Refineを導入することで開発プロセスを改善
• CI/CDパイプラインを構築して、開発とデプロイの効率を高める
• TypeScriptベースのReact/Next.jsへの完全な移行
当社の概要
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,500 万円/年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 | |||
| 企業概要 |
元クックパッド(2005-2015)副社長兼COOが代表を務めるAI SaaSスタートアップです。20億件以上という圧倒的な不動産ビッグデータと高度なAIアルゴリズムを武器に、賃貸物件の最適な家賃算出やレポート作成を一瞬で完結させるSaaS「スマサテ」を提供しています。業界トップクラスのシェア(管理戸数ランキングTOP200社の過半数が導入)と、解約率0.5%という驚異的な顧客満足度を誇り、既に盤石な収益基盤を確立しています。
現在は、この強固な顧客基盤をテコに、3つの新製品を同時開発する「マルチプロダクト戦略」を推進しています。単一製品の安定成長から、複数製品の展開による「非連続で爆発的な成長」へとフェーズが変わる、極めて面白いタイミングです。 また、短期的な株価や評価に縛られず、「顧客とプロダクトに本質的に向き合い続ける」ためにあえて上場を目指さない成長戦略を選択しています。 |
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| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 27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/Webプロダクトエンジニア_AI特許ロケット】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。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性
◼️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特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計
【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。
AI特許ロケットは、特許・知財業務をAIで支援する自社プロダクトです。
特許・知財領域では、発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報など、機密性・専門性の高いデータを扱います。プロダクトとして長期的に価値を提供するためには、AI機能の精度だけでなく、堅牢なWeb基盤、セキュリティ、権限管理、データ管理、監査性、スケーラビリティが不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、保守性・拡張性の高いWebプロダクト開発を担っていただきます。
AI特許ロケットを「AIで文書を生成するツール」ではなく、「企業の知財業務に安心して組み込めるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットは、特許・知財という専門性の高い業務を扱うプロダクトです。
この領域では、情報の正確性、根拠の明確さ、データの機密性、アクセス制御、履歴管理が非常に重要になります。
また、発明情報や技術資料は企業にとって極めて重要な知的資産であり、ユーザーや組織ごとに適切な権限管理・データ分離・監査ログが求められます。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位の権限管理
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 文書生成・検索・比較処理の安定実行基盤
- 監査ログ・操作ログ・変更履歴の設計
- 高トラフィック・大量文書処理を見据えたスケーラビリティ
- 知財業務に耐える信頼性・保守性
◼️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特許ロケットのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 発明情報、技術資料、特許文書、先行技術情報を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・検索基盤利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 大量文書処理、高トラフィック、利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AI特許ロケットのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・プロジェクト・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 発明情報・技術資料・特許文書を扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログ、変更履歴の設計・実装
- LLM API・検索基盤利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文書生成、検索、比較、要約処理の安定実行基盤
- 大量文書データに耐えるAPI・DB・検索・キャッシュ設計
- 知財業務向けの管理画面・権限管理画面・利用状況ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
- 将来的なプロダクト横断基盤・共通コンポーネント設計
【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 |
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/Webプロダクトエンジニア_AIインタビュアー】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。
AIインタビュアーは、インタビュー・ヒアリング・面談・調査業務をAIで支援する新規プロダクトです。
LLM・音声認識・対話AIを活用した体験価値が中核となる一方で、プロダクトが複数企業・複数ユーザーに安定して使われ続けるためには、堅牢なWebアプリケーション基盤が不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、運用性の高いWeb基盤づくりを担っていただきます。
AIインタビュアーを「便利なAI機能」から「企業が安心して使い続けられるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーは、会話データ・音声データ・回答データ・分析結果など、機密性の高い情報を扱うプロダクトです。
そのため、プロダクト設計においては、AI体験の良さだけでなく、企業利用に耐えるセキュリティ、データ管理、権限管理、監査性、可用性が重要です。
また、AIインタビューでは、文字起こし、要約、分析、レポート生成など、時間のかかる処理や外部AI APIとの連携が多く発生します。これらを安定して処理するためには、非同期処理、ジョブ管理、リトライ制御、ログ設計、コスト管理が必要になります。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・ユーザー単位の権限管理
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 高トラフィック時のスケーラビリティ
- 監視・ログ・監査ログの整備
- プロダクト利用状況の可視化
◼️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インタビュアーのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 音声データ、文字起こしデータ、回答データ、分析結果を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・音声認識API利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 高トラフィックや利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AIインタビュアーのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログの設計・実装
- LLM API・音声認識API利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文字起こし・要約・レポート生成処理の安定実行基盤
- 高トラフィックに耐えるAPI・DB・キャッシュ設計
- プロダクト利用状況を可視化する管理画面・ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
【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。
AIインタビュアーは、インタビュー・ヒアリング・面談・調査業務をAIで支援する新規プロダクトです。
LLM・音声認識・対話AIを活用した体験価値が中核となる一方で、プロダクトが複数企業・複数ユーザーに安定して使われ続けるためには、堅牢なWebアプリケーション基盤が不可欠です。
本ポジションでは、Webプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、マルチテナント設計、認証・認可、セキュリティ、AI基盤の安定化、高トラフィック対応、運用性の高いWeb基盤づくりを担っていただきます。
AIインタビュアーを「便利なAI機能」から「企業が安心して使い続けられるSaaSプロダクト」へ進化させることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーは、会話データ・音声データ・回答データ・分析結果など、機密性の高い情報を扱うプロダクトです。
そのため、プロダクト設計においては、AI体験の良さだけでなく、企業利用に耐えるセキュリティ、データ管理、権限管理、監査性、可用性が重要です。
また、AIインタビューでは、文字起こし、要約、分析、レポート生成など、時間のかかる処理や外部AI APIとの連携が多く発生します。これらを安定して処理するためには、非同期処理、ジョブ管理、リトライ制御、ログ設計、コスト管理が必要になります。
Webプロダクトエンジニアには、以下のような観点でプロダクトの土台を設計・改善していただきます。
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計
- マルチテナントSaaSとしてのデータ分離
- 企業・部署・ユーザー単位の権限管理
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI処理の非同期化・安定化
- 高トラフィック時のスケーラビリティ
- 監視・ログ・監査ログの整備
- プロダクト利用状況の可視化
◼️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インタビュアーのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 音声データ、文字起こしデータ、回答データ、分析結果を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・音声認識API利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 高トラフィックや利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発テーマ例
- AIインタビュアーのWebアプリケーション基盤開発
- マルチテナント対応の認証・認可・権限管理設計
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御
- 音声・会話データを扱うセキュリティ設計
- AI利用ログ、監査ログ、操作ログの設計・実装
- LLM API・音声認識API利用を前提とした非同期処理・ジョブキュー・リトライ制御
- 文字起こし・要約・レポート生成処理の安定実行基盤
- 高トラフィックに耐えるAPI・DB・キャッシュ設計
- プロダクト利用状況を可視化する管理画面・ダッシュボード
- セキュリティ、パフォーマンス、保守性を高めるリファクタリング
【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 |
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プロダクトエンジニア_AIインタビュアー】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。
企業活動において、顧客理解、ユーザーインタビュー、採用面談、業務ヒアリング、社内ナレッジ収集など、「人から情報を引き出す」プロセスは非常に重要です。
一方で、インタビューの設計、実施、記録、要約、分析、示唆出しには多くの時間とスキルが必要であり、属人的になりやすい領域でもあります。
AIインタビュアー は、LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェント等を活用し、「人に聞く」「深掘る」「整理する」「示唆に変える」というプロセスをAIで支援するプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
単なるチャットボットや議事録ツールではなく、目的に応じて問いを設計し、対話を進め、情報を構造化し、意思決定につながる示唆を生み出すAIプロダクトをつくることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーが目指すのは、単に「会話を文字起こしするツール」ではありません。
重要なのは、ユーザーの目的に応じて、AIが適切に問いを立て、回答に応じて深掘りし、得られた情報を構造化し、次の意思決定に使える形に変換することです。
たとえば、採用面談であれば候補者の経験や価値観を深掘りし、顧客インタビューであれば課題やニーズを引き出し、業務ヒアリングであれば現場の暗黙知や業務フローを整理する必要があります。
そのため、AIインタビュアーでは以下を重視しています。
- 自然で違和感のない対話体験
- 目的に応じた質問設計
- 回答内容に応じた深掘り
- 発話内容の構造化・分類・要約
- 複数インタビューの横断分析
- 意思決定に使えるレポート生成
- ユーザーの業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、AIの出力品質だけでなく、「ユーザーが本当に使いやすいか」「業務の中で自然に使われるか」まで考えながら、AI体験を磨き込んでいただきます。
◼️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インタビュアーのAI機能設計・開発・運用
- LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェントを活用した機能開発
- インタビュー設計、質問生成、深掘り質問、回答分析に関する機能開発
- 回答内容の要約、分類、構造化、レポート生成機能の開発
- 音声認識・文字起こし・要約機能の開発
- プロンプト設計、対話設計、評価設計、精度改善
- ユーザー体験を踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- ユーザーフィードバックや利用ログを踏まえた機能改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- AIによるインタビュー設計・質問生成機能
- 回答内容に応じた自動深掘り質問機能
- 音声認識・文字起こし・要約機能
- インタビュー結果の構造化・タグ付け・分類機能
- 複数インタビュー結果を横断した分析・示唆抽出機能
- 面談・ヒアリング内容の自動レポート生成
- ユーザーごとの目的に応じたAIインタビュー体験の最適化
- AIによる業務ヒアリング・社内ナレッジ収集支援
- 回答品質・質問品質を評価するための評価基盤づくり
- ユーザーの発話・回答データを活用したAI機能改善
【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。
企業活動において、顧客理解、ユーザーインタビュー、採用面談、業務ヒアリング、社内ナレッジ収集など、「人から情報を引き出す」プロセスは非常に重要です。
一方で、インタビューの設計、実施、記録、要約、分析、示唆出しには多くの時間とスキルが必要であり、属人的になりやすい領域でもあります。
AIインタビュアー は、LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェント等を活用し、「人に聞く」「深掘る」「整理する」「示唆に変える」というプロセスをAIで支援するプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AIインタビュアーの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
単なるチャットボットや議事録ツールではなく、目的に応じて問いを設計し、対話を進め、情報を構造化し、意思決定につながる示唆を生み出すAIプロダクトをつくることがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AIインタビュアーが目指すのは、単に「会話を文字起こしするツール」ではありません。
重要なのは、ユーザーの目的に応じて、AIが適切に問いを立て、回答に応じて深掘りし、得られた情報を構造化し、次の意思決定に使える形に変換することです。
たとえば、採用面談であれば候補者の経験や価値観を深掘りし、顧客インタビューであれば課題やニーズを引き出し、業務ヒアリングであれば現場の暗黙知や業務フローを整理する必要があります。
そのため、AIインタビュアーでは以下を重視しています。
- 自然で違和感のない対話体験
- 目的に応じた質問設計
- 回答内容に応じた深掘り
- 発話内容の構造化・分類・要約
- 複数インタビューの横断分析
- 意思決定に使えるレポート生成
- ユーザーの業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、AIの出力品質だけでなく、「ユーザーが本当に使いやすいか」「業務の中で自然に使われるか」まで考えながら、AI体験を磨き込んでいただきます。
◼️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インタビュアーのAI機能設計・開発・運用
- LLM・音声認識・対話AI・RAG・AIエージェントを活用した機能開発
- インタビュー設計、質問生成、深掘り質問、回答分析に関する機能開発
- 回答内容の要約、分類、構造化、レポート生成機能の開発
- 音声認識・文字起こし・要約機能の開発
- プロンプト設計、対話設計、評価設計、精度改善
- ユーザー体験を踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
- Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
- AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
- ユーザーフィードバックや利用ログを踏まえた機能改善
- PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
- 技術調査、検証、ドキュメント整備
- 必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
- AIによるインタビュー設計・質問生成機能
- 回答内容に応じた自動深掘り質問機能
- 音声認識・文字起こし・要約機能
- インタビュー結果の構造化・タグ付け・分類機能
- 複数インタビュー結果を横断した分析・示唆抽出機能
- 面談・ヒアリング内容の自動レポート生成
- ユーザーごとの目的に応じたAIインタビュー体験の最適化
- AIによる業務ヒアリング・社内ナレッジ収集支援
- 回答品質・質問品質を評価するための評価基盤づくり
- ユーザーの発話・回答データを活用したAI機能改善
【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 |
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、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️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。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- 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AIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️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
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【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、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️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。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- 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AIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️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
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 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 |
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