フレックス制（コアタイムあり）×年収1100万円以上のリモートワーク転職・求人情報一覧 -10ページ目
256件中 91件～100件
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/MLOps・データ基盤エンジニア（ロボティクス）/インフラ／基盤エンジニアリングの実務経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
主に担っていただく領域（インフラ軸）
ハイブリッドクラウド／オンプレミス環境の設計・構築・運用
ロボット実機、オンプレミス環境（ストレージ・GPUサーバー）、クラウド(AWS等）を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化
技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築
仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する
将来的に期待する役割（フルスタック方向）
ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発
ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面
フロントエンド（React / TypeScript）
バックエンド（Go / Python）
大規模データ基盤の設計・運用（★他メンバーと協働）
ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計
ワークフローエンジン（Airflow , Dagster）を用いたワークフロー定義
学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築
データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築
※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
インフラを起点にフルスタックへ成長できる
単なる運用ではなく、設計・技術選定から関われます
「モダンデータ基盤 × ロボティクス」という希少領域
Webログではなく、物理世界データを扱う高難度なデータエンジニアリング
大規模プロジェクト × スタートアップ的スピード
技術選定や設計判断がそのまま標準になるフェーズ
研究とプロダクトの間に立つポジション
研究成果を動くシステムとして社会実装する役割
募集背景
ABEJAでは、ロボット実機を用いた研究開発を進める中で、ロボット実機から発生する大量のデータを扱うための基盤整備を進めています。今後のVLAモデル開発におけるMLOpsにおいて、戦略上重要なコンポーネントとなります。
ロボットから取得される映像、LiDAR、制御ログなどのデータは、容量が大きく生成頻度も高いため、単純なファイル保存や場当たり的な構成では、開発や検証のスピードを維持できません。
今後のデータ量増加を見据え、安定してデータを取り込み、必要なタイミングで検索・再利用できる構成を初期段階から設計する必要があります。こうした基盤は、後からの作り直しが難しく、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウドを含めた全体構成を踏まえた設計・運用が求められます。
本ポジションでは、このインフラ／データ基盤を主軸に、設計・構築・運用を担っていただきます。将来的には、その基盤の上で動くアプリケーションやツールの開発にも関わっていくことを想定しています。
ミッション
「ロボットとクラウドを繋ぐ堅牢な基盤を構築し、大規模ロボット基盤モデル開発を加速させる」
まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ／基盤の中核を担っていただきます。その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
主に担っていただく領域（インフラ軸）
ハイブリッドクラウド／オンプレミス環境の設計・構築・運用
ロボット実機、オンプレミス環境（ストレージ・GPUサーバー）、クラウド(AWS等）を跨ぐインフラ/データ基盤のアーキテクチャ設計ネットワーク、セキュリティ、データ転送の最適化
技術選定・技術検証・プロトタイプ開発・MVP構築
仕様が固まっていない段階から、動くものを素早く作り検証する
将来的に期待する役割（フルスタック方向）
ロボット操作・管理に関わるWebアプリケーション開発
ロボット管理・遠隔操作・データ可視化等の画面
フロントエンド（React / TypeScript）
バックエンド（Go / Python）
大規模データ基盤の設計・運用（★他メンバーと協働）
ロボット由来の非構造化データを扱うデータパイプライン設計
ワークフローエンジン（Airflow , Dagster）を用いたワークフロー定義
学習・分析用途に耐えうるデータレイアウト・クエリ基盤の構築
データ処理基盤の信頼性担保、監視系の構築
※アプリケーション領域については、入社時点での深い経験は必須ではありません。インフラを主軸としつつ、関心や強みに応じて段階的に広げていくことを想定しています。
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
インフラを起点にフルスタックへ成長できる
単なる運用ではなく、設計・技術選定から関われます
「モダンデータ基盤 × ロボティクス」という希少領域
Webログではなく、物理世界データを扱う高難度なデータエンジニアリング
大規模プロジェクト × スタートアップ的スピード
技術選定や設計判断がそのまま標準になるフェーズ
研究とプロダクトの間に立つポジション
研究成果を動くシステムとして社会実装する役割
募集背景
ABEJAでは、ロボット実機を用いた研究開発を進める中で、ロボット実機から発生する大量のデータを扱うための基盤整備を進めています。今後のVLAモデル開発におけるMLOpsにおいて、戦略上重要なコンポーネントとなります。
ロボットから取得される映像、LiDAR、制御ログなどのデータは、容量が大きく生成頻度も高いため、単純なファイル保存や場当たり的な構成では、開発や検証のスピードを維持できません。
今後のデータ量増加を見据え、安定してデータを取り込み、必要なタイミングで検索・再利用できる構成を初期段階から設計する必要があります。こうした基盤は、後からの作り直しが難しく、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウドを含めた全体構成を踏まえた設計・運用が求められます。
本ポジションでは、このインフラ／データ基盤を主軸に、設計・構築・運用を担っていただきます。将来的には、その基盤の上で動くアプリケーションやツールの開発にも関わっていくことを想定しています。
ミッション
「ロボットとクラウドを繋ぐ堅牢な基盤を構築し、大規模ロボット基盤モデル開発を加速させる」
まずは、ロボット実機、オンプレミス環境、クラウド基盤、大規模データパイプラインを安定的につなぐインフラ／基盤の中核を担っていただきます。その上で、研究者やプロダクト開発チームと協働しながら、データを使える形にするアプリケーションやUIへと役割を広げていくことを期待しています。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 750 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制度
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
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 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/エンジニアリングPM/エンジニアとしての開発・実装経験&プロジェクトを推進した経験、またはその素地】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
主な業務
顧客案件におけるプロジェクトマネジメント
スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理
技術的前提を踏まえた進行判断・調整
技術観点でのデリバリーコントロール
技術的論点の整理
実装・設計を前提としたリスク判断
ビジネスサイドPMとの協働
案件ごとの役割分担や進め方の設計
技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します
リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り
プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整
プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り
技術的な判断が滞らないための意思決定支援
実装方針や品質に関するレビュー・フォロー
必要に応じたハンズオンでの開発への関与
リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応
コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援（基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています）
ポジションの魅力
エンジニアリングのバックグラウンドを活かし、 PMを主軸としたキャリアへシフト することができます
顧客案件の中核に入り、 技術観点でのデリバリー責任を持つPM としてプロジェクトを推進する経験を積むことができます
ビジネスサイドPMと並列で協働し、技術とビジネスの境界を設計・調整する立場を担えます
本ロールは 1人目のエンジニアリングPM であり、実際の動き方や成果を通じて、役割や期待値そのものを形づくっていく経験ができます
志向や成果次第では、エンジニアリングPMの増員・育成を含めた体制づくりや、 エンジニアリングPMグループを率いるマネジャー的な役割 へとキャリアを広げていく選択肢もあります
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
現在、ビジネスサイドのPMは顧客折衝や全体構想に強みを持つ一方、技術的な設計・実装を前提とした判断や、技術マターを含む進行管理については、役割や専門性の違いから、プロジェクト体制として十分に担いきれない場面が生じることがあります。
そのギャップを埋めるため、リードエンジニアがプロジェクト推進まで担うケースが増え、本来注力すべき設計・実装・技術判断に十分な時間を割けないという歪みが生じています。
そこで今回、**エンジニアリングのバックグラウンドを持ち、技術観点でのデリバリー責任を担いながら、顧客案件のプロジェクト推進を行う「エンジニアリングPM」**を募集します。
このポジションは、
顧客案件を中心にPMとしてデリバリーをリードする
案件状況に応じて技術的な検討・設計レビューに関与する
ビジネスサイドPMと並列の立場で協働しながら、役割分担や進め方を案件ごとに設計する
これによって、プロジェクトの成功確率を高めると同時に、リードエンジニアが技術に集中できる体制を構築することを目的としています。
ミッション
エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、 プロジェクトを安定的に前進させること がミッションです。 ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
主な業務
顧客案件におけるプロジェクトマネジメント
スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理
技術的前提を踏まえた進行判断・調整
技術観点でのデリバリーコントロール
技術的論点の整理
実装・設計を前提としたリスク判断
ビジネスサイドPMとの協働
案件ごとの役割分担や進め方の設計
技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します
リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り
プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整
プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り
技術的な判断が滞らないための意思決定支援
実装方針や品質に関するレビュー・フォロー
必要に応じたハンズオンでの開発への関与
リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応
コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援（基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています）
ポジションの魅力
エンジニアリングのバックグラウンドを活かし、 PMを主軸としたキャリアへシフト することができます
顧客案件の中核に入り、 技術観点でのデリバリー責任を持つPM としてプロジェクトを推進する経験を積むことができます
ビジネスサイドPMと並列で協働し、技術とビジネスの境界を設計・調整する立場を担えます
本ロールは 1人目のエンジニアリングPM であり、実際の動き方や成果を通じて、役割や期待値そのものを形づくっていく経験ができます
志向や成果次第では、エンジニアリングPMの増員・育成を含めた体制づくりや、 エンジニアリングPMグループを率いるマネジャー的な役割 へとキャリアを広げていく選択肢もあります
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、 プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら 、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
現在、ビジネスサイドのPMは顧客折衝や全体構想に強みを持つ一方、技術的な設計・実装を前提とした判断や、技術マターを含む進行管理については、役割や専門性の違いから、プロジェクト体制として十分に担いきれない場面が生じることがあります。
そのギャップを埋めるため、リードエンジニアがプロジェクト推進まで担うケースが増え、本来注力すべき設計・実装・技術判断に十分な時間を割けないという歪みが生じています。
そこで今回、**エンジニアリングのバックグラウンドを持ち、技術観点でのデリバリー責任を担いながら、顧客案件のプロジェクト推進を行う「エンジニアリングPM」**を募集します。
このポジションは、
顧客案件を中心にPMとしてデリバリーをリードする
案件状況に応じて技術的な検討・設計レビューに関与する
ビジネスサイドPMと並列の立場で協働しながら、役割分担や進め方を案件ごとに設計する
これによって、プロジェクトの成功確率を高めると同時に、リードエンジニアが技術に集中できる体制を構築することを目的としています。
ミッション
エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、 プロジェクトを安定的に前進させること がミッションです。 ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 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 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
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 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリッド／Embedded SRE・Tech Lead_Dev／AWS環境での設計・構築・運用経験＋CI/CDパイプラインの設計・運用経験】技術立国日本を取り戻す！｜「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
・開発チームに入り込み、バックエンド開発とSRE業務を横断してリード
・サービス全体のパフォーマンスモニタリングとボトルネックの特定・改善
・SQLやアプリケーションレイヤーでのチューニング、キャッシュ戦略などによる性能改善
・本番相当の負荷を再現できる検証環境の設計・構築
・CI/CDパイプラインや自動テスト基盤の整備によるデリバリーの高速化・安定化
・障害検知・復旧フローの設計、オンコール運用の改善
・インフラコストの最適化と可観測性（Observability）の強化
・開発者が安心して素早く価値提供できるためのDevEX向上施策（ツール導入・ガイドライン整備など）
・チームメンバーへの技術的なメンタリングやレビューを通じたスキル底上げ
■募集背景と実現したい事
利用企業の拡大とデータ量の増加に伴い、サービス全体のパフォーマンスに課題が見え始めています。
利用者の体験をさらに高めるため、モニタリングによるボトルネック特定や改善を継続的に進めていく必要があります。
そのためには、SQLやアプリケーションレベルのチューニングにとどまらず、データベースやサーバースペックの増強、アーキテクチャの刷新など幅広いアプローチを検討しています。
さらに、本番相当のデータ量・負荷を再現できる検証環境の整備も進め、継続的に高いパフォーマンスを発揮できる基盤づくりを目指しており、
Team+の事業課題に合わせてバックエンドからSRE領域まで柔軟に役割を担っていいただける方を求めています。
Findy Team+のサービスに深く入り込む「Embedded SRE」の役割を担い、事業ドメインやフェーズに合わせたプラットフォームの構築、
そしてサービスの信頼性と可観測性の確保に貢献していただきます。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■ Findy Team+（https://findy-team.io/）について
Findy Team+は、開発生産性を可視化をはじめ、経営層の意思決定支援、開発チームのAI共創、エンジニアのアウトカム志向推進を通じて、組織全体の価値最大化を目指すプロダクトです。
生成AIの普及によって開発スピードは格段に向上し、これまで以上に多くのプロダクトを市場に送り出せるようになりました。
とはいえ、本当に求められるのは“数”の多さだけではなく、“数×質”の掛け合わせです。
ユーザーに価値を届けるプロダクトを生み出すためには、開発現場にとどまらず、経営を含めたモノづくり全体の最適化が欠かせません。
さらに、AIを活用できる組織づくりには基盤や状況の可視化が不可欠であり、開発プロセスの重要性はますます高まっています。
こうした時代の変化に応えるべく、モノづくりの企画をサポートする『Findy Insights』、組織の生成AI活用状況を分析する『Findy AI+』をリリースし、
AI時代のモノづくりのあり方を更新し続けています。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.io/）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・開発チームに入り込み、バックエンド開発とSRE業務を横断してリード
・サービス全体のパフォーマンスモニタリングとボトルネックの特定・改善
・SQLやアプリケーションレイヤーでのチューニング、キャッシュ戦略などによる性能改善
・本番相当の負荷を再現できる検証環境の設計・構築
・CI/CDパイプラインや自動テスト基盤の整備によるデリバリーの高速化・安定化
・障害検知・復旧フローの設計、オンコール運用の改善
・インフラコストの最適化と可観測性（Observability）の強化
・開発者が安心して素早く価値提供できるためのDevEX向上施策（ツール導入・ガイドライン整備など）
・チームメンバーへの技術的なメンタリングやレビューを通じたスキル底上げ
■募集背景と実現したい事
利用企業の拡大とデータ量の増加に伴い、サービス全体のパフォーマンスに課題が見え始めています。
利用者の体験をさらに高めるため、モニタリングによるボトルネック特定や改善を継続的に進めていく必要があります。
そのためには、SQLやアプリケーションレベルのチューニングにとどまらず、データベースやサーバースペックの増強、アーキテクチャの刷新など幅広いアプローチを検討しています。
さらに、本番相当のデータ量・負荷を再現できる検証環境の整備も進め、継続的に高いパフォーマンスを発揮できる基盤づくりを目指しており、
Team+の事業課題に合わせてバックエンドからSRE領域まで柔軟に役割を担っていいただける方を求めています。
Findy Team+のサービスに深く入り込む「Embedded SRE」の役割を担い、事業ドメインやフェーズに合わせたプラットフォームの構築、
そしてサービスの信頼性と可観測性の確保に貢献していただきます。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■ Findy Team+（https://findy-team.io/）について
Findy Team+は、開発生産性を可視化をはじめ、経営層の意思決定支援、開発チームのAI共創、エンジニアのアウトカム志向推進を通じて、組織全体の価値最大化を目指すプロダクトです。
生成AIの普及によって開発スピードは格段に向上し、これまで以上に多くのプロダクトを市場に送り出せるようになりました。
とはいえ、本当に求められるのは“数”の多さだけではなく、“数×質”の掛け合わせです。
ユーザーに価値を届けるプロダクトを生み出すためには、開発現場にとどまらず、経営を含めたモノづくり全体の最適化が欠かせません。
さらに、AIを活用できる組織づくりには基盤や状況の可視化が不可欠であり、開発プロセスの重要性はますます高まっています。
こうした時代の変化に応えるべく、モノづくりの企画をサポートする『Findy Insights』、組織の生成AI活用状況を分析する『Findy AI+』をリリースし、
AI時代のモノづくりのあり方を更新し続けています。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.io/）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレキシブルタイム：なし
コアタイム：10:00〜16:00
標準労働時間：10:00～19:00
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～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリ（週3日出社）／エンジニアマネージャー（Findy Team+）_Dev／テックリードもしくはエンジニアマネージャーの経験がある方（言語不問）】技術立国日本を取り戻す！｜「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
・プロダクト開発計画の策定及び推進
・開発メンバーの評価、育成
・技術選定、アーキテクチャ設計、レビュー
・エンジニア採用
■募集背景と実現したい事
現在、プロダクト開発やアーキテクチャ改善をさらに加速させるため、エンジニアチームの増員を進めていますが、チーム拡大に伴ってマネジメント層を増やす必要性が高まっています。
そこで、エンジニアメンバーと伴走しながら、プレイングマネージャーとしてプロダクトの価値を高められるチーム作りをリードしていただける方を募集しています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■ Findy Team+（https://findy-team.io/）について
Findy Team+は、開発生産性を可視化をはじめ、経営層の意思決定支援、開発チームのAI共創、
エンジニアのアウトカム志向推進を通じて、組織全体の価値最大化を目指すプロダクトです。
生成AIの普及によって開発スピードは格段に向上し、これまで以上に多くのプロダクトを市場に送り出せるようになりました。
とはいえ、本当に求められるのは“数”の多さだけではなく、“数×質”の掛け合わせです。
ユーザーに価値を届けるプロダクトを生み出すためには、開発現場にとどまらず、経営を含めたモノづくり全体の最適化が欠かせません。
さらに、AIを活用できる組織づくりには基盤や状況の可視化が不可欠であり、開発プロセスの重要性はますます高まっています。
こうした時代の変化に応えるべく、モノづくりの企画をサポートする『Findy Insights』、
組織の生成AI活用状況を分析する『Findy AI+』をリリースし、AI時代のモノづくりのあり方を更新し続けています。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.io/）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・プロダクト開発計画の策定及び推進
・開発メンバーの評価、育成
・技術選定、アーキテクチャ設計、レビュー
・エンジニア採用
■募集背景と実現したい事
現在、プロダクト開発やアーキテクチャ改善をさらに加速させるため、エンジニアチームの増員を進めていますが、チーム拡大に伴ってマネジメント層を増やす必要性が高まっています。
そこで、エンジニアメンバーと伴走しながら、プレイングマネージャーとしてプロダクトの価値を高められるチーム作りをリードしていただける方を募集しています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、8割以上のエンジニアが日常的にAIエージェントを利用しています。
Claude Code、GitHub Copilot、Devinなど開発で利用するのは当たり前になっています。
また、OpenAIやAnthropicなどのAPIを利用できる環境も整備済みで、AI駆動開発を推進できる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■ Findy Team+（https://findy-team.io/）について
Findy Team+は、開発生産性を可視化をはじめ、経営層の意思決定支援、開発チームのAI共創、
エンジニアのアウトカム志向推進を通じて、組織全体の価値最大化を目指すプロダクトです。
生成AIの普及によって開発スピードは格段に向上し、これまで以上に多くのプロダクトを市場に送り出せるようになりました。
とはいえ、本当に求められるのは“数”の多さだけではなく、“数×質”の掛け合わせです。
ユーザーに価値を届けるプロダクトを生み出すためには、開発現場にとどまらず、経営を含めたモノづくり全体の最適化が欠かせません。
さらに、AIを活用できる組織づくりには基盤や状況の可視化が不可欠であり、開発プロセスの重要性はますます高まっています。
こうした時代の変化に応えるべく、モノづくりの企画をサポートする『Findy Insights』、
組織の生成AI活用状況を分析する『Findy AI+』をリリースし、AI時代のモノづくりのあり方を更新し続けています。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、
ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.io/）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、
まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレキシブルタイム：なし
コアタイム：10:00〜16:00
標準労働時間：10:00～19:00
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～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリッド／エンジニアマネージャー（Findy転職）_Dev／テックリードもしくはエンジニアマネージャーの経験がある方（言語不問）】技術立国日本を取り戻す！｜「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
・プロダクト開発計画の策定及び推進
・開発メンバーの評価、育成
・技術選定、アーキテクチャ設計、レビュー
■募集背景と実現したい事
IT企業に限らず多くの企業で開発ニーズが急拡大する一方、エンジニア人口との需給ギャップは深刻化しております。
またエンジニアの力も最大限活用されているかと言われれば、そうと言える組織や開発環境はまだ少ないのではないでしょうか。
その中で現在、Findyのユーザー数は前年比200%の勢いで成長中で事業を更に拡大していくフェーズです。
「エンジニアの市場価値を上げるサービスになる」、「スキル偏差値のアルゴリズムをもっと進化させてほしい」といった期待の声をたくさん頂戴してきました。
その声をはより多く反映させ、エンジニアと組織のマッチングの機会を更に増やし、デジタル社会の発展を加速させていきたいと考えています。
■[Findy] ( https://findy-code.io/ )
スキルや発信力に基づいて、厳選企業からオファーが届くエンジニアのキャリア支援プラットフォームです。
GitHub連携やブログなどのアウトプットで開発スキルや発信力をスキル偏差値として見える化。偏差値に基づく年収予測機能で、職種や経験年数を考慮した個人の市場価値を可視化します。
エンジニアに学びを提供するメディアやイベントの開催、ユーザーのキャリアを最大化することを目的としたユーザーサクセス面談など、テックとヒューマニティの両面からエンジニアの挑戦をサポートしています。
登録ユーザー数は13万人、累計利用企業数1000社を突破。大手からスタートアップまで幅広い支援を実現し、急成長中です。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.io/）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
・プロダクト開発計画の策定及び推進
・開発メンバーの評価、育成
・技術選定、アーキテクチャ設計、レビュー
■募集背景と実現したい事
IT企業に限らず多くの企業で開発ニーズが急拡大する一方、エンジニア人口との需給ギャップは深刻化しております。
またエンジニアの力も最大限活用されているかと言われれば、そうと言える組織や開発環境はまだ少ないのではないでしょうか。
その中で現在、Findyのユーザー数は前年比200%の勢いで成長中で事業を更に拡大していくフェーズです。
「エンジニアの市場価値を上げるサービスになる」、「スキル偏差値のアルゴリズムをもっと進化させてほしい」といった期待の声をたくさん頂戴してきました。
その声をはより多く反映させ、エンジニアと組織のマッチングの機会を更に増やし、デジタル社会の発展を加速させていきたいと考えています。
■[Findy] ( https://findy-code.io/ )
スキルや発信力に基づいて、厳選企業からオファーが届くエンジニアのキャリア支援プラットフォームです。
GitHub連携やブログなどのアウトプットで開発スキルや発信力をスキル偏差値として見える化。偏差値に基づく年収予測機能で、職種や経験年数を考慮した個人の市場価値を可視化します。
エンジニアに学びを提供するメディアやイベントの開催、ユーザーのキャリアを最大化することを目的としたユーザーサクセス面談など、テックとヒューマニティの両面からエンジニアの挑戦をサポートしています。
登録ユーザー数は13万人、累計利用企業数1000社を突破。大手からスタートアップまで幅広い支援を実現し、急成長中です。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.io/）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレキシブルタイム：なし
コアタイム：10:00〜16:00
標準労働時間：10:00～19:00
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～30時間） 休憩時間： 60分 |
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| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/リーダー／フロントエンド・バックエンド・インフラのいずれかに限定されず、必要に応じて幅広く関与してきたWebアプリケーション開発の実務経験】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
主な業務
フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する
当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する
実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード
開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行
メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与
将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ（入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません）
ポジションの魅力
フルスタックエンジニアとしての実装力・設計力を活かしながら、プロジェクトデリバリー全体に関わる経験
技術だけでなく、プロセス・体制・人の観点から組織づくりに関与できる機会
リーダーやエンジニアリングマネジャーへのキャリアパスを、無理なく段階的に描ける環境
個人の成果だけでなく、組織として成果を出す視点を身につけられる経験
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
システム開発部では、今後も事業成長に伴ってエンジニア組織の拡大が続くことを想定しています。組織規模が大きくなるにつれ、個々のエンジニアの成果を積み上げるだけでは、プロジェクトや部門全体としてのアウトプットを安定的に最大化することが難しくなっていきます。
こうしたフェーズでは、開発を担う個々のエンジニアをまとめながら、チームやグループ単位で成果を最大化する視点が不可欠です。プロジェクト横断での開発の進め方や役割分担を整理し、メンバーが力を発揮しやすい環境を整えることで、組織としてスケール可能な開発体制を築いていく必要があります。
そのため当社では、入社時点ではフルスタックエンジニアとしてプロジェクトに貢献しつつ、将来的にチームを牽引するリーダーやエンジニアリングマネジャーとして、グループ全体のアウトプット最大化に関わっていく意思を持った方を求めています。
ミッション
事業成長に伴い拡大していく開発組織において、個人や特定の役割の頑張りに依存するのではなく、仕組みやプロセスを通じてチーム・グループとして継続的にアウトプットを最大化できる開発体制を構築することです。
その中で、メンバー一人ひとりが自発的に考え、自走しながら成果を出せる組織づくりを推進いただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
主な業務
フルスタックエンジニアとしてプロジェクトに参画し、設計・実装・レビューを通じて価値創出に貢献する
当社のプロジェクトデリバリーの進め方や開発プロセスを理解し、チームの一員として成果を創出する
実務を通じてチームメンバーとの信頼関係を構築し、開発現場での存在感を高める
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
チームやグループ単位での成果最大化を見据えた技術的な意思決定・レビューのリード
開発プロセスや体制の改善に関する検討・実行
メンバーの特性や志向を踏まえたアサインや育成への関与
将来的なエンジニアリングマネジャーとしての役割への段階的なチャレンジ（入社直後からマネジメント業務を担うことを前提としたポジションではありません）
ポジションの魅力
フルスタックエンジニアとしての実装力・設計力を活かしながら、プロジェクトデリバリー全体に関わる経験
技術だけでなく、プロセス・体制・人の観点から組織づくりに関与できる機会
リーダーやエンジニアリングマネジャーへのキャリアパスを、無理なく段階的に描ける環境
個人の成果だけでなく、組織として成果を出す視点を身につけられる経験
募集背景
＜事業・プロジェクトの背景＞
システム開発部では、顧客への提案・プリセールス段階での見積やシステム設計から、実際の開発、リリース後の運用・保守までを一気通貫で担っています。特定の下請け的な立場ではなく、プライムベンダーとして顧客と直接向き合いながら、長期的な視点でシステムを育てていくスタイルが特徴です。
＜システム開発部の特徴＞
システム開発部は、フロントエンド・バックエンド・インフラまでを横断的に担えるフルスタックエンジニアを中心に構成されたエンジニア組織です。特定の役割に厳密に分業するのではなく、プロジェクトごとに設計・開発・運用までを一気通貫で担うスタイルを強みとしています。
この柔軟な体制により、各プロジェクトが自律的に推進されやすい一方で、開発の進め方やドキュメント、部門間連携の方法などがプロジェクトごとに最適化されやすい側面もあります。
＜なぜ該当ロールが必要か＞
システム開発部では、今後も事業成長に伴ってエンジニア組織の拡大が続くことを想定しています。組織規模が大きくなるにつれ、個々のエンジニアの成果を積み上げるだけでは、プロジェクトや部門全体としてのアウトプットを安定的に最大化することが難しくなっていきます。
こうしたフェーズでは、開発を担う個々のエンジニアをまとめながら、チームやグループ単位で成果を最大化する視点が不可欠です。プロジェクト横断での開発の進め方や役割分担を整理し、メンバーが力を発揮しやすい環境を整えることで、組織としてスケール可能な開発体制を築いていく必要があります。
そのため当社では、入社時点ではフルスタックエンジニアとしてプロジェクトに貢献しつつ、将来的にチームを牽引するリーダーやエンジニアリングマネジャーとして、グループ全体のアウトプット最大化に関わっていく意思を持った方を求めています。
ミッション
事業成長に伴い拡大していく開発組織において、個人や特定の役割の頑張りに依存するのではなく、仕組みやプロセスを通じてチーム・グループとして継続的にアウトプットを最大化できる開発体制を構築することです。
その中で、メンバー一人ひとりが自発的に考え、自走しながら成果を出せる組織づくりを推進いただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 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 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
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 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（LLM開発）/機械学習モデルの研究、開発経験（3年以上）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
評価・ベンチマーク設計
日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
開発基盤・データ基盤の整備
学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
プロダクト/ソリューションへの接続
PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
ABEJAは大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
評価・ベンチマーク設計
日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
開発基盤・データ基盤の整備
学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
プロダクト/ソリューションへの接続
PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
ABEJAは大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 800 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
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 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（Embodied AI）/機械学習モデルの研究、開発経験（3年以上）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
Embodied AI / VLAの研究開発
Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
学習データ収集・データ基盤整備
実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
合成データの作成戦略作りおよび活用
シミュレーション環境構築
物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
評価・ベンチマーク設計
タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
AIロボット協会を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
ABEJAが培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、社会課題の解決や産業変革のインパクトは、デジタル空間にとどまらず、現場の物理世界へと広がりつつあります。倉庫や工場などでは、特定エリアで特定タスクを自動化するロボットが普及してきましたが、複雑な状況判断や臨機応変な対応には限界があり、より柔軟で汎用的な自律性が求められています。ハードウェアやセンサー、制御の高度化に加え、LLMがもたらした自然言語理解や推論、意思決定支援といった知的能力をロボットと融合することで、状況に応じた対処や複雑なタスク実行をリアルタイムに実現する潮流が強まっています。
ABEJAはこれまでLLM領域で培ってきた知見やノウハウを強みに、次の成長領域としてフィジカル領域への展開を加速します。言語と行動をつなぐVLA（Vision-Language-Action）をはじめとしたEmbodied AIの研究開発を推進し、ロボットが現場で価値を発揮するために必要となる学習データや評価手法、開発基盤の整備まで含めて取り組むことで、AIロボティクス領域での社会実装を現実のものにしていきます。
こうした挑戦を継続的に拡大し、LLM×ロボティクスの融合によって、従来のロボットでは難しかった柔軟な動作や判断を可能にし、実現場の生産性・安全性・品質を大きく向上させる価値提供を強化するため、Embodied AI領域を担うデータサイエンティストを募集します。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、Embodied AI／VLA（Vision-Language-Action）を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
Embodied AI / VLAの研究開発
Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
学習データ収集・データ基盤整備
実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
合成データの作成戦略作りおよび活用
シミュレーション環境構築
物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
評価・ベンチマーク設計
タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
チームリーディング、技術横展開・技術発信
技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
AIロボット協会を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
ABEJAが培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、社会課題の解決や産業変革のインパクトは、デジタル空間にとどまらず、現場の物理世界へと広がりつつあります。倉庫や工場などでは、特定エリアで特定タスクを自動化するロボットが普及してきましたが、複雑な状況判断や臨機応変な対応には限界があり、より柔軟で汎用的な自律性が求められています。ハードウェアやセンサー、制御の高度化に加え、LLMがもたらした自然言語理解や推論、意思決定支援といった知的能力をロボットと融合することで、状況に応じた対処や複雑なタスク実行をリアルタイムに実現する潮流が強まっています。
ABEJAはこれまでLLM領域で培ってきた知見やノウハウを強みに、次の成長領域としてフィジカル領域への展開を加速します。言語と行動をつなぐVLA（Vision-Language-Action）をはじめとしたEmbodied AIの研究開発を推進し、ロボットが現場で価値を発揮するために必要となる学習データや評価手法、開発基盤の整備まで含めて取り組むことで、AIロボティクス領域での社会実装を現実のものにしていきます。
こうした挑戦を継続的に拡大し、LLM×ロボティクスの融合によって、従来のロボットでは難しかった柔軟な動作や判断を可能にし、実現場の生産性・安全性・品質を大きく向上させる価値提供を強化するため、Embodied AI領域を担うデータサイエンティストを募集します。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
フィジカル領域にも生成AIの波が押し寄せる中で、大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を推進し、実現場で安全かつ安定して価値を発揮する形で社会実装することで、お客様の現場課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、Embodied AI／VLA（Vision-Language-Action）を含む大規模基盤モデルの研究開発を中核として、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、現場要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保する評価設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織としての研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 800 〜 1,500 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
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 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリッド／AI推進エンジニア（全社横断）_Dev／Python、TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発経験】技術立国日本を取り戻す！｜「Findy」累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上が利用 のリモートワーク求人
■お仕事内容
開発組織における生成AI活用の推進・仕組み化
生成AIを活用した開発効率化ツールやエージェントの設計・開発
新しい開発フロー・プロセスの設計と実践
チーム横断的なAI活用の教育・啓発支援
社内外へのナレッジ発信（ブログ、登壇など）
取り組み一例：
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/09/02/070000
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/06/02/070000
■募集背景と実現したい事
生成AIがエンジニアリングの中心になりつつある今、ファインディの開発組織でも「AIと協働する開発」の実現を加速させています。
現在、ファインディではAI活用を進めているものの、エンジニアごとの活用状況にばらつきがあり、組織全体の底上げが課題となっています。
AI推進チームは、この個人差をなくし、全てのエンジニアがAIを当たり前に活用できる環境を構築することを重要なミッションとしています。
そこで、生成AIを活用したアプリケーション開発や開発効率化ツールの構築、そして新しい開発フローの設計を共に推進してくれる仲間を募集します。
■AI推進チームのミッションについて
ファインディは、これまでブラックボックスだった開発生産性を可視化し、エンジニアのアウトプットを最大化してきました。
しかし、生成AIの登場により、私たちは今までの開発のあり方そのものを再定義するフェーズにいます。
AI推進チームは、生成AIを活用した新しい開発フローやツールの構築を通じて、 全社的な開発生産性の最大化を担っています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、エンジニアの7割以上がGitHub Copilot Agent mode、Cursor、DevinなどのAIエージェントを日常的に利用しています。
また、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIを利用できる環境も整備済みで、さらなるAI駆動開発を進められる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.i）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
開発組織における生成AI活用の推進・仕組み化
生成AIを活用した開発効率化ツールやエージェントの設計・開発
新しい開発フロー・プロセスの設計と実践
チーム横断的なAI活用の教育・啓発支援
社内外へのナレッジ発信（ブログ、登壇など）
取り組み一例：
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/09/02/070000
https://tech.findy.co.jp/entry/2025/06/02/070000
■募集背景と実現したい事
生成AIがエンジニアリングの中心になりつつある今、ファインディの開発組織でも「AIと協働する開発」の実現を加速させています。
現在、ファインディではAI活用を進めているものの、エンジニアごとの活用状況にばらつきがあり、組織全体の底上げが課題となっています。
AI推進チームは、この個人差をなくし、全てのエンジニアがAIを当たり前に活用できる環境を構築することを重要なミッションとしています。
そこで、生成AIを活用したアプリケーション開発や開発効率化ツールの構築、そして新しい開発フローの設計を共に推進してくれる仲間を募集します。
■AI推進チームのミッションについて
ファインディは、これまでブラックボックスだった開発生産性を可視化し、エンジニアのアウトプットを最大化してきました。
しかし、生成AIの登場により、私たちは今までの開発のあり方そのものを再定義するフェーズにいます。
AI推進チームは、生成AIを活用した新しい開発フローやツールの構築を通じて、 全社的な開発生産性の最大化を担っています。
■AIの取り組み
私たちのチームでは、生成AI活用に非常に積極的で、エンジニアの7割以上がGitHub Copilot Agent mode、Cursor、DevinなどのAIエージェントを日常的に利用しています。
また、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIを利用できる環境も整備済みで、さらなるAI駆動開発を進められる環境があります。
プロダクト開発部では、生成AIに関する議論が活発に行われており、一部のメンバーはこれらのAIツールを活用することで、アウトプットを1.5倍に向上させた実績があります。
■会社概要
私たちファインディは、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、ITエンジニア領域における個人と組織、双方の課題解決に取り組んできました。
現在は、
・IT/Webエンジニア向け転職サービス「Findy」（https://findy-code.io/）
・ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」（https://freelance.findy-code.io/）
・経営と開発現場をつなぐAI戦略支援SaaS「Findy Team+」（https://jp.findy-team.i）
・開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」（https://findy-tools.io/）
・テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」（https://conference.findy-code.io/）
といった5つのサービスを展開し、サービスの累計会員登録数は約26.7万人、国内外のスタートアップから大企業まで4,000社以上に利用されています。
また、「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意のもと、2024年のインド進出を皮切りに、現在は韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開しています。
企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレキシブルタイム：なし
コアタイム：10:00〜16:00
標準労働時間：10:00～19:00
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～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 478人 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/データサイエンティスト（シニア）/機械学習のモデリング業務経験（LLM、自然言語処理、画像処理、構造化データ等を含む幅広い領域のうち、いずれかの業務経験）】200社以上の導入実績を誇るディープラーニングのリーディングカンパニー！ のリモートワーク求人
業務内容
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO（Chief Digital Officer）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、様々なデータサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。 グループ全体のアウトプットが顧客満足に繋がるよう、シニアメンバーと共にその品質向上に務め、価値提供に向けて必要なアクションを取っていただきます。
データ分析、モデル作成
データ要件の整理、技術スタック選定
データの前処理、EDA、可視化
最適な手法の調査・選定
モデルの作成、精度・性能評価ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)
大規模言語モデル（LLM）の活用（学習、推論含む）
統計解析・因果推論などの統計モデリング
数理最適化などの数理モデリング
エンジニアと連携したモデルの商用実装
定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上（ML ops / LLM ops）
提案活動、提案内容レビュー
受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理
整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断
提案を魅力的にするための最新技術知見を踏まえた示唆だし
チームリーディング、メンバーメンタリング
メンバのスキルセットと志向を適切に把握し、メンバが最高のパフォーマンスを発揮できるよう適切な評価・アドバイスを行うとともに、技術アプローチレビューやコードレビューを行う
組織としてのアウトプットが最大化されるように、他部署と緊密に連携しながら仕組みを整備・変革し、またメンバの育成に資するメンタリング・コーチングを行う
技術の横展開・技術ブランディング
実装ロジックの汎用化およびプロダクト化
技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・Meetup、テックブログ等）
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます。データサイエンスを社会実装するために、社会の課題に対してどのようにアプローチすると解決できるのかといったビジネス力を向上させることができます。
多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。
参考：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）
ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。
Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。
参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）
勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。
参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）(https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）
新規技術検証・論文読み会・カンファレンス登壇などのアウトプットを奨励する文化があります。
LLMを活用するのはもちろん、LLM自体の開発も経験できます。
将来的に目指せるキャリアイメージ
ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引
データサイエンスのスペシャリスト
データサイエンス組織の責任者
技術に強いプロジェクトマネージャー
事業会社のデータサイエンス部門の責任者
大手企業のCDO（Chief Digital Officer）
募集背景
ABEJAは創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年、大規模言語モデル（LLM）や生成系AIなどの進化によって、ますますミッションクリティカルな領域を含む幅広い課題解決のニーズが急速に高まっています。
こうした社会的に大きなインパクトをもたらす取り組みに対し、より積極的にチャレンジし、DX推進や社会課題解決に貢献すべく、当社の事業をさらに拡大・牽引いただける方を募集しています。 将来的には、新たなソリューションの開発や大規模プロジェクトの推進などを担い、社会全体をより良い方向へ導く中心人物としてご活躍いただきたいと考えています。
ミッション
「テクノロジーの力で産業構造を変革する」
お客様の抱える経営課題/事業課題を、機械学習（LLM含む）・統計・数理最適などデータサイエンスの力を駆使することで根本から解決へ導きます。 そのために、本ポジションでは、プロジェクトマネージャなどのビジネスサイドやエンジニアと密に連携しながら、要件定義・技術選定・モデル開発・運用まで、一連の流れを率いていただきます。 また、組織全体のパフォーマンスを最大化するため、メンバー育成やカルチャー醸成など多方面でリーダーシップを発揮し、ABEJAが描く未来を共に創っていただきます。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務へ配置転換の可能性あり
| 想定年収 | 1,000 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・コアタイム 10:00 - 15:00
・フレキシブルタイム 07:00 - 10:00 / 15:00 - 19:00
・標準労働時間：10:00 - 19:00 （休憩60分）
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 |
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| 企業概要 |
ゆたかな世界を、実装する
ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念とし、「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革し、ビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走する「デジタルプラットフォーム事業」を展開しています。2012年の創業時よりABEJA Platformの研究開発を進めており、これまで多種多様な業界・業態の300社以上のデジタル変革をABEJA Platform上で実現してきました。 |
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| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
256件中 91件～100件
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