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【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/プロダクトマネージャー（PdM）】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

• プロダクトマネージャー

～1,200 万円 ／ 年

• AWS
• Django
• GCP
• PostgreSQL
• Python
• React
• TypeScript

◎詳細
◼️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。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、プロダクトマネージャーとして、顧客・ユーザーの課題探索から、プロダクト戦略、要件定義、仕様策定、開発推進、リリース後の改善まで一気通貫で担っていただきます。
単なる仕様管理ではなく、AI技術をどのように顧客価値・事業価値に変換するかを考え、プロダクトを成長させることがミッションです。


◼️ポジションの魅力

エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
自社プロダクトとしては、特許・知財業務を支援する AI特許ロケット や、ヒアリング・面談・調査業務を支援する AIインタビュアー など、生成AIを活用した新規プロダクト開発を進めています。
PdMには、こうしたプロダクトの0→1・1→10フェーズにおいて、ユーザー課題を深く理解し、AIエンジニア・Webエンジニア・Bizメンバーと連携しながら、価値あるプロダクトに磨き込んでいく役割を期待しています。
AI技術そのものを理解することも重要ですが、それ以上に「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」を定義し、プロダクトとして成立させる力が求められます。


◼️仕事のやりがい

- AIプロダクトの0→1・1→10フェーズに深く関われる
- 製造業を中心としたリアルな業務課題に向き合い、AIで解決策を形にできる
- LLM・RAG・AIエージェントなどの最新技術を、顧客価値に変換する経験ができる
- CEO・COO・BizDev・AIエンジニア・Webエンジニアと近い距離でプロダクト開発を推進できる
- 顧客ヒアリング、仮説検証、仕様策定、開発推進、改善まで一気通貫で関われる
- PMF前後のプロダクトを、自らの意思決定で成長させる経験ができる
- 将来的にはプロダクト責任者、事業責任者、CPO候補など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。
- 自社AIプロダクトのプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 顧客・ユーザーへのヒアリング、業務課題の整理、仮説検証
- 市場調査、競合調査、ユーザー課題の分析
- プロダクトビジョン、提供価値、ターゲットユーザーの整理
- 要件定義、仕様策定、画面設計、ユーザーストーリー作成
- AIエンジニア、Webエンジニア、デザイナー、Bizメンバーとの開発推進
- LLM・RAG・AIエージェント等を活用した機能企画
- プロトタイプ作成、ユーザーテスト、フィードバック収集
- 開発優先順位の決定、バックログ管理、リリース管理
- 利用データ、ユーザーフィードバックをもとにしたプロダクト改善
- 営業・CS・マーケティングと連携したGo To Market推進
- プロダクトKPIの設計、モニタリング、改善施策の立案
- 必要に応じた顧客提案、導入支援、社内外へのプロダクト説明


◼️担当するプロジェクト例

- AI特許ロケット
　特許・知財業務を支援するAIプロダクト
　発明情報、技術資料、特許文書などを扱う検索・要約・生成・構造化機能
　知財担当者・研究開発者の業務フロー改善
- AIインタビュアー
　ヒアリング・面談・調査業務を支援するAIプロダクト
　質問生成、深掘り、回答分析、要約、レポート生成
　採用、人事、営業、CS、調査、コンサルティング領域への展開
- 製造業向けAI業務支援プロダクト
　図面、帳票、PDF、マニュアル、問い合わせ履歴などを扱うAIアプリケーション
　熟練者の暗黙知や社内ナレッジを活用するRAG・AIエージェント
　現場業務の効率化、脱属人化、品質向上を支援するプロダクト

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/プロダクトエンジニア】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

• サーバーサイドエンジニア

～1,000 万円 ／ 年

• AWS
• Azure
• GCP
• MySQL
• Next.js
• PostgreSQL
• Python
• React
• TypeScript

◎詳細
◼️ミッション
AI技術を駆使して、社会やビジネスに新たな価値を創出し、チームで成長することがミッションです。
技術の最前線で挑戦し、0→1の開発をリードしていただきます。

◼️本ポジション
自社プロダクトである「AI特許ロケット」の1人目専属エンジニアを担っていただきます。
受託案件との兼務はなく100％プロダクト専属としてコミットいただきます。
現状、まだ PMF 前のプロダクトであるため、CEO, COO を中心にプロダクトビジョンや技術選定から議論いただきます。
先々プロダクトのグロースフェーズでは採用や組織構成も考慮いただく必要があるので、
プロダクト立ち上げの 0→1 フェーズから、1→10, 10→100 を経験できるポジションとなります

◼️業務内容
- 製造業向け自社AIプロダクトの技術設計・開発・運用
- 0→1フェーズにおけるプロダクト立ち上げの技術的推進
- 技術選定・アーキテクチャ設計・技術負債の扱いに関する判断
- CEO / COO / AIエンジニアと議論しながらのプロダクトビジョン策定・合意形成
- ニーズに応じたAIアルゴリズムの選定・最適化・チューニング
-ユーザー理解を前提とした仮説検証・仕様策定・プロダクト改善

スキルや希望に応じて、社内外連携及びチームメンバーへの技術指導・コードレビュー等

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/エンジニアリングマネージャー】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

• プロジェクトマネージャー

～1,200 万円 ／ 年

• AWS
• Azure
• GCP
• MySQL
• Next.js
• PostgreSQL
• Python
• React
• TypeScript

◎詳細
◼️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。
エムニでは、LLM・RAG・画像認識・音声認識・AIエージェントなどの技術を活用し、製造業を中心とした顧客の業務変革や、自社AIプロダクトの開発に取り組んでいます。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニア・Webエンジニア・プロダクトエンジニアなどが高いパフォーマンスを発揮できる開発組織づくりを担っていただきます。
単なるピープルマネジメントにとどまらず、採用、育成、評価、開発プロセス改善、チーム設計、技術組織の文化づくりまで、エムニの事業成長を支えるエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。

◼️本ポジションについて

エムニは現在、AIソリューション開発と自社AIプロダクト開発の両軸で事業を拡大しています。
事業成長に伴い、AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど、開発組織の人数・役割・プロジェクト数が増えています。
これまでは個々の高い自走力や少数精鋭の推進力によって開発を進めてきましたが、今後さらに組織として再現性高く成果を出すためには、開発プロセス、育成、技術ナレッジ共有、採用、評価、チーム体制を整えていく必要があります。
本ポジションでは、経営陣、PM、テックリード、AIエンジニア、Webエンジニアと連携しながら、エンジニアが集中して価値創出できる環境をつくっていただきます。
テックリードが主に「技術方針・設計判断・技術品質」に責任を持つのに対し、エンジニアリングマネージャーは「人・組織・プロセス・採用・成長」に責任を持つ役割です。

◼️仕事のやりがい

- 急成長するAIスタートアップで、開発組織づくりの初期フェーズから関われる
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーの成長を支援できる
- 採用、育成、評価、開発プロセス改善など、組織の土台づくりに広く関われる
- 経営陣や事業責任者と近い距離で、事業成長に直結する組織課題に向き合える
- フルリモート・フレックス環境における、強い開発組織のあり方を設計できる
- AI社会実装を支えるエンジニアリング組織の文化・仕組みを自らつくれる
- 将来的にはVPoE、開発本部長、CTO候補など、より大きな組織責任を担う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。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー

◼️関わるチーム・職種
- AIエンジニア
- AI/LLMエンジニア
- Webエンジニア
- シニアWebエンジニア
- テックリード／リードWebエンジニア
- プロダクトエンジニア
- プロダクトマネージャー
- AIプロジェクトマネージャー
- BizDev、セールス、コンサルタント
- 経営陣

◼️開発・組織テーマ例

- AIソリューション開発チームの体制設計
- 自社AIプロダクト開発チームの開発プロセス改善
- AIエンジニアとWebエンジニアが協働しやすい開発体制づくり
- ジュニア〜ミドルエンジニアの育成・レビュー体制づくり
- テックリード・シニアエンジニアの役割定義
- フルリモート環境における開発コミュニケーション設計
- 採用基準、面接設計、技術課題、評価基準の整備
- 開発ナレッジ共有、ドキュメント文化、レビュー文化の醸成
- 開発生産性、品質、納期、顧客価値を両立するプロセスづくり
- IPOを見据えた開発組織・エンジニアリングガバナンスの整備

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/QA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

• QAエンジニア

～800 万円 ／ 年

◎詳細
プロダクト品質を“工程”ではなく“設計”するポジション

■募集背景
エムニのプロダクトは、以下の特性を持っています。
・ AIモデルを含む複雑なシステム構成
・ 製造業の業務・現場制約を前提とした仕様
・ 長期運用を前提とした信頼性要求

そのため、
仕様・設計段階から品質観点で関与できるQAエンジニアを、
開発チームの中核メンバーとして迎えたいと考えています。


◼️仕事のやりがい
QAエンジニアとして、プロダクトの品質をゼロから設計し、価値を形にしていく挑戦ができます。
製造業×AIという複雑な領域で、
「品質が事業を動かす」現場に深く関わることができます。
テスト工程にとどまらず、仕様・設計・開発プロセス全体に関与し、
品質の観点からプロダクトの意思決定を前に進める経験を積める環境です。
チームで積み上げた品質が、長期運用されるプロダクトとして現場に根づく社会を支えていく実感と達成感を得られます。

◼️業務内容
開発チームと並走しながら、プロダクト全体の品質を設計・維持する役割を担っていただきます。

- 要件定義・仕様策定段階での品質観点レビュー
- テスト計画・テスト設計の策定
- 手動テスト・探索的テストの実施
- 自動テスト（E2E / API 等）の設計・運用方針策定
- 不具合分析・再発防止の仕組みづくり
- 開発チームと連携した品質改善プロセスの構築

単なるテスト実行担当ではなく、
「どうすれば品質を担保できるか」を考え、仕組みに落とす役割です。

【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/インフラエンジニア】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

• SRE
• インフラエンジニア

～1,000 万円 ／ 年

• AWS
• Azure
• GCP
• Kubernetes
• Linux
• Python
• Terraform

◎詳細
◼️ミッション
PoCフェーズから本番環境への移行、LLMを用いた高負荷・高信頼性システムの運用が本格化する中で、
AIプロダクトを安定的かつスケーラブルに支えるインフラ基盤の強化が急務となっています。
研究者・AIエンジニアと密に連携しながら、インフラの設計・構築・運用をリードいただける方を募集します。

◼️このポジションの魅力
- AI・LLMプロダクトの中核インフラを設計段階から担える
- 研究者・AIエンジニアと近い距離で開発できる
- 技術選定・設計の裁量が大きい
- PoC〜本番・スケールまで一貫して関われる
- 「AIを社会で使える形にする」現場に直接関われる

◼️業務内容
AIプロダクトのライフサイクル全体を支えるインフラ業務をお任せします。
- GPU / 高性能計算環境を含む計算基盤の構築・最適化
- CI/CD パイプラインの設計・改善（モデル・アプリ両面）
- Kubernetes 等を用いたコンテナ基盤の運用
- 可観測性（Monitoring / Logging / Alerting）の設計・運用
- セキュリティ・権限管理・コスト最適化
- 障害対応、パフォーマンスチューニング、SRE活動
- AIエンジニア・研究者と連携した開発基盤の改善
※志向や経験に応じて、MLOps / Platform / SRE寄りの役割設計も可能です。

【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

• サーバーサイドエンジニア
• フロントエンドエンジニア

～1,200 万円 ／ 年

• AWS
• Azure
• Django
• GCP
• Next.js
• Node.js
• PostgreSQL
• Python
• React
• TypeScript

◎詳細
◼️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

【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

• AIエンジニア（DL/機械学習）
• サーバーサイドエンジニア

～1,200 万円 ／ 年

• AWS
• Django
• GCP
• Next.js
• PostgreSQL
• Python
• React
• TypeScript

◎詳細
◼️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、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。
AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAI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特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。


◼️プロダクトの設計思想

AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。
発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。
特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。
そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。

- 発明情報・技術資料の構造化
- 特許文書・技術文書の検索・要約・比較
- 先行技術調査を支援するRAG・検索体験
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理
- 専門性の高い文書生成における品質管理
- ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計
- 知財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、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさ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特許ロケットのAI機能設計・開発・運用
- LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発
- 特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発
- 発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発
- 特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発
- 技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発
- プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善
- 知財業務フローを踏まえた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
- 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

- 発明情報の構造化・要点抽出機能
- 技術資料をもとにした特許文書作成支援機能
- 特許文書・技術文書の要約・分類機能
- 先行技術調査を支援する検索・RAG機能
- 技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能
- 発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能
- 特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能
- 関連文献・先行技術との比較支援機能
- AI出力の根拠提示・参照元表示機能
- 知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計

【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

• サーバーサイドエンジニア
• フロントエンドエンジニア

～1,200 万円 ／ 年

• AWS
• Azure
• Django
• GCP
• Next.js
• Node.js
• PostgreSQL
• Python
• React
• TypeScript

◎詳細
◼️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

【フルリモ/東京/LoGoAIアシスタント開発者/フルスタック開発経験3年以上＆AWS設計・構築・運用（3年以上）】ふるさとから日本を変える。地域の可能性を価値に変える社会インフラ企業！ のリモートワーク求人

• サーバーサイドエンジニア

～1,300 万円 ／ 年

• Django
• Flask
• Python

◎詳細
【募集背景】
プライム上場企業の中核子会社であるトラストバンクでは、2019年1月より新事業としてテクノロジーの力で地方自治体に新しい働き方を提供し、地域を元気にしていくパブリテック事業を推進しています。

【デジタルの力で行政と地域をアップデートするパブリテック事業】
事業コンセプト：地域における大切なアナログを残すための適切なデジタル

多くの地域では高齢化・人口減少が進んで行き、地域が抱える課題が複雑化・多様化しています。
その一方で、これまで地域を支えてきた行政職員の数は減少し、人手不足が発生しています。

地域を支える行政職員が地域に対して十分な業務ができなくなると、これまで行政職員が対応していた福祉サービスや災害対応、まちづくり等のアナログな活動が制限され、地域の自立的な持続可能性が維持できなくなります。
そのような中、パブリテック事業は、適切なデジタルの力を行政職員や地域に提供し、地域の発展を支援することをミッションとして事業推進しています。

【急成長するパブリテック事業】
2019年1月より事業を開始したパブリテック事業は、弊社のふるさとチョイス以外の新規事業として、第2の中核事業として発展していけるようチーム一丸となって事業推進しております。
自治体通信という自治体向け専門媒体にも取り上げて頂いたLoGoチャット、LoGoフォームの記事もあわせてみて頂きますと、どのようなプロダクトを取り扱っているかについてのイメージが沸きやすいかと思います。

県庁職員の「新しい働き方」を支える、自治体専用ビジネスチャットの実力
自治体専用ビジネスチャットを導入し、「対話」の組織文化をさらに強固に

その中でも、サービスローンチから約4年で、全国の約1/3の自治体で導入されているLoGoフォームは、自治体職員だけではなく、その地域に住む住民の皆さまにも利用されており、日々の生活に根付いた、ミッションクリティカルなサービスに成長しています。
利用自治体の拡大と、サービスの更なる進化のため、品質の作り込みや技術的な解決策の提案・実現を行い、継続的な改善を実施していく、スクラムチームの開発者を増員募集しています。

【業務内容】
生成AIを使ったサービス「LoGoAIアシスタント」における開発および保守を担当いただきます。
・要件定義、アーキテクチャ設計、技術選定
・設計、実装、テスト
・リリース
・QA、システム運用保守
・障害対応　など

【パブリテック事業部のエンジニアリング文化】
「本質志向」
・何がユーザの価値なのか、本質的な課題は何なのか、何をすべきで何をするべきではないのか、私たちは徹底的に考え、決断し、価値を生み出す集団です。
・ユーザに価値を届けるために私たちは深く深く調査し、議論し、主体的に実行し、振り返ります。
・私たちは、正解がわからない不確実性に日々向き合っています。一度は本質ととらえ、よいと思った方法でも、すぐに状況が変わって陳腐化してしまうかもしれませんが、私たちは振り返り、仮説を立て、検証し、失敗や先人の行動から学び、本質を考え続けます。

「共に創る」
・プロダクトの価値を生むのは開発チームだけではありません。開発、SRE、運用、サポート、ITSMS、ビジネスグループ、経営者などなど...全員が共に創るプロダクト開発者であり創り手です。
・一人ひとりが自立し各自の強みを活かし、フィードバックし合い、共に信頼し、成長し続けながら価値提供するために共創します。
・私たち全員が成果を自分のものと感じ、責任感と使命感をもって主体的に行動します。

「ユーザへの価値」
・私たちの創意工夫、改善、学習などのすべての活動は、自治体と地域住民ユーザのニーズと課題を最優先に考え、ユーザに価値を届けるためにあります。
・時には、事業戦略などの事情によりユーザの価値に直接つながらない対応をしなければならないことも時にはあるでしょう。ただ。私たちは考えずには動きません。
・検証や小さい失敗を繰り返して道筋を探し、最短距離で価値を届ける方法を探し、必ず使命感を持ってユーザの価値につなげます。

「フルサイクルエンジニアリング」
・ひとり一人がプロダクトに対しオーナーシップを持ち、役割を分けず、裁量と権限を持ってアイデアが生まれてからユーザに価値が届くまでのサイクルを担当します。
・全員がなんでも屋になるべきということではありません。「自分は何がしたいか」「今の自分のベストで何ができるか」という視点も時には重要ですし、人には得意不得意や、バックヤードの違いがあり、また、深い専門性や品質の均一化のため独立したチームが必要となる分野もあるでしょう。
・パブリテックの、パブリテックによるフルサイクルエンジニアリングはどんな形なのかを全員で慎重かつ大胆に最適化し、そしてそれを楽しみながら働きます。

【開発スタイル】
・コードの可読性、保守性の向上を意識して開発を進めています
・1週間1スプリントでのスクラム開発を目指したアジャイル形式の開発を進めています
・プロダクトビジョンや優先度判断など、いわゆるプロダクトマネジメント領域の意思決定から開発・保守運用などのエンジニアリング領域まで、開発者が権利と責任を持って全てのプロセスに関与します

【業務・職場環境の魅力】
■ユーザとの距離が近い！
・利用者とLoGoチャットを通じて繋がっているため距離感が近い。
・サービスやサポートついての感想や意見が聞きやすく、自治体の皆さんと一緒にサービスを育てている感じがする。
・利益優先ではなく、本当に必要とされるサービスを目的に進んでいる。
・意見や要望を聞く機会が多く、サービスを改善し、顧客満足度を高めることにやりがいを感じる。
・「作ってみて評価される」ではなく「要望があって創る」だから喜ばれる。
・リリース後すぐにユーザのリアクションを確認することができる。

■事業の注目度や、スビード感がすごい！
・多くの自治体にサービス提供できているので、地域や社会の課題解決に関われていると感じる。
・注目されるサービスを運用しているという緊張感がもてる。
・事業やサービスが拡大していく過程が体験できる。
・ベンチャー的なスピード感を持った仕事ができる。

■良いチームで仕事ができている！
・新サービス、新機能の開発にも関われて、企画や仕様について自分の意見も言えること。
・得意分野や関わりたい業務には積極的にアサインしてくれる。
・他チーム同士でもお互いに協力しやすい環境
・ポジションに関係なく様々な業務を経験できる
・メンバー全員が何事にも協力的で一体感がある、同じ方向を向いている
・積極性やチャレンジを推奨し、多少の失敗は気にしない
・メンバー同士が積極的にサポートしてくれるので、リモートワークを感じさせない距離の近さで助け合いながら働ける。

【会社について】
トラストバンクは、2012年に設立。第2創業期を迎えるITベンチャー企業です。
「自立した持続可能な地域をつくる」というビジョンのもと、「ヒト」「モノ」「おカネ」「情報」を日本中に循環させることで地域活性化の取り組みをしています。
そして、そんな想いから生まれたのがふるさと納税総合サイト 「ふるさとチョイス」 です。
ふるさと納税事業では、全国の90％以上となる1700を超える自治体と契約し、76万点の各地の特産品などのお礼の品を掲載する「ふるさとチョイス」の月間PV数は2億PVを超えます。
（※2024年10月時点）

これまで培ってきた自治体ネットワークとメディア力を活かして、ICTを通じて自治体職員の業務負担を軽減し、より付加価値の高い住民サービスの提供を支援する「パブリテック事業」や「地域通貨事業」など、多角的な事業を展開しています。

地域創生のソリューションカンパニーとして、これらの既存事業の拡大を図るとともに、さらに世界に誇る多様な文化や伝統、習慣を守り、地域経済の発展に一翼を担うべく、中長期の視点で地域課題を解決するための新事業へ投資をしていきます。

【事業内容】
■ふるさと納税事業
地域により多くの寄付金を届けるだけでなく、地域と寄付者、地域と地域を繋げる取り組みを行っています。

■パブリテック事業
ICT技術を活用し、自治体業務の生産性を向上を促し、付加価値の高い住民サービスを目指す自治体支援事業です。

■地域通貨事業（chiica）
地域外へのお金の流出を抑え、地域内で循環する仕組みづくりに取り組んでいます。
参考情報
■OPEN TRUST BANK≪企業情報・採用情報ハンドブック≫
https://trustbank.notion.site/TRUSTBANK-Recruit-8ee048bbfee34633b99fb2ed62d3578d?pvs=4

■採用ピッチ資料
https://speakerdeck.com/trustbank/zhu-shi-hui-she-torasutobanku-cai-yong-pitutizi-liao

■テックブログ
https://tech.trustbank.co.jp/

【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

• AIエンジニア（DL/機械学習）
• サーバーサイドエンジニア

～1,200 万円 ／ 年

• AWS
• Django
• GCP
• Next.js
• Node.js
• PostgreSQL
• Python
• React
• TypeScript

◎詳細
◼️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