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4265件中 321件～330件
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリッド／プロダクトエンジニア（Findy転職）_Dev／バックエンドに軸足をおいた、フルスタックエンジニアとしてのご経験】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
具体的には以下の仕事内容を想定しています。
・エンジニア向け転職サービスの開発と保守運用業務
・React, Next.js を利用したフロントエンド開発
・Ruby on Rails、MySQL、Redis、Elasticsearch を利用したバックエンド開発
・AWS や Datadog を利用したインフラ構築・保守運用
■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、サービスを加速させていきたいと考えています。
開発組織におけるAI技術の進化に伴い、単にコードを書くのではなく、プロダクトの成功に深くコミットする姿勢がますます求められています。
ファインディではエンジニア向けサービスを展開しているからこそ、プロダクトエンジニアが事業側のビジョンや戦略を理解し、ユーザー課題の解決に落とし込む存在となることを期待しています。
■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（https://findy-code.io/）について
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
具体的には以下の仕事内容を想定しています。
・エンジニア向け転職サービスの開発と保守運用業務
・React, Next.js を利用したフロントエンド開発
・Ruby on Rails、MySQL、Redis、Elasticsearch を利用したバックエンド開発
・AWS や Datadog を利用したインフラ構築・保守運用
■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、サービスを加速させていきたいと考えています。
開発組織におけるAI技術の進化に伴い、単にコードを書くのではなく、プロダクトの成功に深くコミットする姿勢がますます求められています。
ファインディではエンジニア向けサービスを展開しているからこそ、プロダクトエンジニアが事業側のビジョンや戦略を理解し、ユーザー課題の解決に落とし込む存在となることを期待しています。
■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（https://findy-code.io/）について
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 | 500 〜 900 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 |
ファインディ株式会社
【首都圏ハイブリ（週4日出社）／データサイエンティスト・機械学習エンジニア_GenAI Enablement／PythonやSQLを用いた分析・モデル実装経験】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
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI（LLM）のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI/CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード
■キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
-MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
-ビジネス視点の獲得：経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
-リーダーシップ・マネジメント経験：複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
-LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
-スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
-社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
-海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。
■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
・事業・ユーザー課題に対するデータ分析、仮説作成、アプローチ検討
・機械学習モデルや生成AI（LLM）のPoC実施
・Docker化やクラウド環境へのモデルリリース、運用設計
・要件定義やCI/CDの構築、運用改善
・ビジネスサイドと協力し、ユーザーの体験設計を含む要件定義に関与できる
・生成AIを活用した社内業務の効率化や自動化施策の提案・実行
・リリース後のモデル評価・精度改善に向けた検討と実装
・社内勉強会やコミュニティイベントの企画・リード
■キャリアパス
・エンジニアリング領域への拡張
-MLOpsやクラウドインフラ、アーキテクチャ設計など、データサイエンス以外の幅広い知識・スキルを身につけるチャンスがあります。
-ビジネス視点の獲得：経営陣やPdMと近い距離で動くため、プロジェクトの優先順位やロードマップに深く関わり、データを活用した意思決定を実践できます。
-リーダーシップ・マネジメント経験：複数事業を横断するプロジェクトを率いる機会があり、将来的にはチームリーダーや部門責任者を目指すことも可能です。
・最先端技術へのアクセス
-LLMや動画解析など、最新トレンドをPoCから本番運用まで実装し、実務で使いこなす経験ができます。
・高速な仮説検証サイクル
-スタートアップならではのスピード感でアイデアを試し、プロダクトや事業に素早く反映できます。
・エンジニアが活躍できるカルチャー
-社内外の勉強会や輪読会を通じて学び合う風土が根付いており、新技術の提案も積極的に歓迎されます。
・キャリアの柔軟性
-海外展開や新規事業にも携われるため、個人の興味や強みに応じてキャリアを広げられます。
■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 | 600 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 10:00〜19:00（実働8時間）
※時差出勤制度あり
（8:00〜10:00にて30分単位で稼働開始時間を選択可（1ヶ月毎に変更可、一部部署では8:00〜11:00で選択可）
※現在、週3程度の出社をお願いしております。
働き方： 固定時間制（9時～18時、10時～19時など） 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/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 |
||
| 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（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。 |
||
| 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 |
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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 |
株式会社ABEJA
★【フルリモート/フレックス制/DX・AIコンサルタント/ChatGPT、Claude、Gemini等、LLMに対する強い興味関心があり、それらを活用してやりたいことを実現してみた経験をお持ちの方】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
生成AIで個人の能力を拡張できる幅が広がり、より労働者一人一人の生産性に差がつく時代に突入しました。生成AIを活用することが当たり前となる時代において、それらを顧客企業の組織全体へ広め、人材育成やカルチャーの醸成などを通じ、企業の変革を支援していきます。
【具体業務例】
①生成AI利活用支援
業務理解/課題特定：顧客の業務や業務システムを理解し、課題を特定します。
業務のあるべき姿の設計：生成AIという技術を用いてゼロベースであるべき姿を設計します。
生成AIでのソリューション設計：生成AIのあらゆるソリューションの中から最適なものを設計、選択します。環境次第では自分でコーディングをする場合もあり、また社内のENG,DSと連携しながらAIソリューションを提供します。
ソリューションの検証：選択した生成AIソリューションであるべき姿に到達できるか検証を実施します。
導入・効果測定：生成AIソリューションを導入し、効果を測定します。
②生成AI組織風土改革支援
生成AIを導入する対象(役員、部長)：
講義やワークショップ、または個別のアドバイザリーを通じて生成AIがビジネスにもたらす影響などを1to1 でサポートしていきます。
生成AIを企画する対象(DX推進部や企画職)
ワークショップや企画支援、アドバイス、検証や導入のサポートを行いながらOJT型の育成を行います。
生成AIを利用する対象(現場)
E-Learnigの中心として動画学習の支援やアイディア抽出の支援などを行います。
主に①と②の業務をデリバリーをしながら、PJTの後続を提案する、またはPJT内で派生した新規オポチュニティから顧客へ生成AIを活用した新しい未来を提案することもあります。
【プロジェクト具体例】
大手システム開発会社様向けLLM利活用推進並走PJT
新設された生成AI専門部門と並走し、生成AIを活用した企画と実装を支援。半年の支援で、10万時間近くの見込み業務削減効果を発揮し、2-3年のスパンで、既存業務を2/3の体制で実現することを目標として、クライアントチームの中核として、企画部門を率いています。
大手通信キャリア会社様向けLLM利活用推進並走PJT
新設されたLLM利活用推進部門と並走し、LLMの普及を目指すさまざまな取り組みを支援。具体的には、LLM研修の企画・実施、LLMをテーマにした社内イベントの企画・運営、そこで発案されたユースケースの実現に向けたコンサルティング支援などを行っています。年間受講者は3000人を超え、100以上の企画起案に貢献しています。
大手アパレル会社様向けLLM利活用推進並走PJT
LLMを導入したものの利活用が進まない課題に対して、DX戦略部門と並走し、LLM利活用研修の提供、LLMのUIアップデート、LLM企画者の育成、業務プロセスに適応したLLMアプリの企画・開発まで、包括的なコンサルティングを実施しています。DIfyなどの活用を行い、コア業務に近い箇所で10個以上のLLMアプリが実装されています。
参考URL：
公益財団法人 科学技術交流財団が公募した知識創造型交流事業における「モノづくり企業における生成AI活用勉強会・企画書作成等アドバイザー業務」ならびに「モノづくり企業における生成AI活用事例業務に関する技術提供・コンサルタント業務」に採択
https://www.abejainc.com/news/20240717/1
【チームの特色】
リーダー1名、メンバー4名の計5名体制
起業経験のあるメンバーや大手コンサルティングファーム出身者、大手広告・人材会社出身者など様々なバックグラウンドのメンバーが、個々の経験を生かしながらプロジェクトを推進するアットホームな雰囲気のチームです
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
生成AI利活用は経営アジェンダの一つになっており、どの企業も注目度の高いプロジェクトです。高い期待とプレッシャーの中でチーム一丸となり価値を発揮することで胆力を身につけられると同時に、経営層視点でのビジネスをどう新しい技術で発展させたいのかという高度なビジネス視座が得ることができます。
「LLMの利活用」は顧客にとって未知の領域であり、顧客の新設組織と並走するプロジェクトが非常に多いです。顧客とともに、ゼロから新しい景色を作るためのプロジェクトを立ち上げるため、顧客事業に大きなインパクトを与えることが可能です。
社内では、エンジニアやデータサイエンティストがビジネス職種向けに「技術相談会」や「勉強会」などを定期的に開催しています。常に最先端の情報に触れ、テクノロジーをキャッチアップいただける場が多く設けられています。
募集背景
ABEJAは2012年の創業以来、高度な機械学習技術を駆使した画像解析や自然言語処理を基盤とし、300社を超える企業に対してソリューションサービスを提供してまいりました。また、ABEJA Platformの導入を通じて、数々の企業におけるDXの実現を支援してきました。
昨今、生成AIの登場により、DXの推進や大手企業におけるAIの活用はますます加速しています。ビジネスにおけるテクノロジーを活用した社会課題の解決はもはや当然のものとなっており、今後は産業構造そのものが大きく変化していくと予測されています。また、日本国内の経済においては、労働力不足の問題を解消する一助となることが期待されています。
これからさらに企業のコア業務においてのAI活用が進んでいく中で、私たちとともに、顧客のDXを推進し、”人材”に関わるあらゆる課題解決に伴奏する、当社の人材領域の事業を担う中核メンバーをお迎えしたく考えています。
ビジョン
「イノベーションで世界を変える」
これまで、イノベーションは常に世界を大きく変えてきました。
第1次産業革命における蒸気機関の発明、第2次産業革命における電力とエネルギーの活用、第3次産業革命におけるコンピュータや情報技術の進展。これらを経て、現在、AIをはじめとする革新的技術が牽引する第4次産業革命が進行しています。
ABEJAは、これまでの社会構造に根本的な変革をもたらすイノベーションを推進し、グローバルな視点で日本国内のみならず世界全体に影響を与える変革を実現してまいります。
【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
生成AIで個人の能力を拡張できる幅が広がり、より労働者一人一人の生産性に差がつく時代に突入しました。生成AIを活用することが当たり前となる時代において、それらを顧客企業の組織全体へ広め、人材育成やカルチャーの醸成などを通じ、企業の変革を支援していきます。
【具体業務例】
①生成AI利活用支援
業務理解/課題特定：顧客の業務や業務システムを理解し、課題を特定します。
業務のあるべき姿の設計：生成AIという技術を用いてゼロベースであるべき姿を設計します。
生成AIでのソリューション設計：生成AIのあらゆるソリューションの中から最適なものを設計、選択します。環境次第では自分でコーディングをする場合もあり、また社内のENG,DSと連携しながらAIソリューションを提供します。
ソリューションの検証：選択した生成AIソリューションであるべき姿に到達できるか検証を実施します。
導入・効果測定：生成AIソリューションを導入し、効果を測定します。
②生成AI組織風土改革支援
生成AIを導入する対象(役員、部長)：
講義やワークショップ、または個別のアドバイザリーを通じて生成AIがビジネスにもたらす影響などを1to1 でサポートしていきます。
生成AIを企画する対象(DX推進部や企画職)
ワークショップや企画支援、アドバイス、検証や導入のサポートを行いながらOJT型の育成を行います。
生成AIを利用する対象(現場)
E-Learnigの中心として動画学習の支援やアイディア抽出の支援などを行います。
主に①と②の業務をデリバリーをしながら、PJTの後続を提案する、またはPJT内で派生した新規オポチュニティから顧客へ生成AIを活用した新しい未来を提案することもあります。
【プロジェクト具体例】
大手システム開発会社様向けLLM利活用推進並走PJT
新設された生成AI専門部門と並走し、生成AIを活用した企画と実装を支援。半年の支援で、10万時間近くの見込み業務削減効果を発揮し、2-3年のスパンで、既存業務を2/3の体制で実現することを目標として、クライアントチームの中核として、企画部門を率いています。
大手通信キャリア会社様向けLLM利活用推進並走PJT
新設されたLLM利活用推進部門と並走し、LLMの普及を目指すさまざまな取り組みを支援。具体的には、LLM研修の企画・実施、LLMをテーマにした社内イベントの企画・運営、そこで発案されたユースケースの実現に向けたコンサルティング支援などを行っています。年間受講者は3000人を超え、100以上の企画起案に貢献しています。
大手アパレル会社様向けLLM利活用推進並走PJT
LLMを導入したものの利活用が進まない課題に対して、DX戦略部門と並走し、LLM利活用研修の提供、LLMのUIアップデート、LLM企画者の育成、業務プロセスに適応したLLMアプリの企画・開発まで、包括的なコンサルティングを実施しています。DIfyなどの活用を行い、コア業務に近い箇所で10個以上のLLMアプリが実装されています。
参考URL：
公益財団法人 科学技術交流財団が公募した知識創造型交流事業における「モノづくり企業における生成AI活用勉強会・企画書作成等アドバイザー業務」ならびに「モノづくり企業における生成AI活用事例業務に関する技術提供・コンサルタント業務」に採択
https://www.abejainc.com/news/20240717/1
【チームの特色】
リーダー1名、メンバー4名の計5名体制
起業経験のあるメンバーや大手コンサルティングファーム出身者、大手広告・人材会社出身者など様々なバックグラウンドのメンバーが、個々の経験を生かしながらプロジェクトを推進するアットホームな雰囲気のチームです
あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）
生成AI利活用は経営アジェンダの一つになっており、どの企業も注目度の高いプロジェクトです。高い期待とプレッシャーの中でチーム一丸となり価値を発揮することで胆力を身につけられると同時に、経営層視点でのビジネスをどう新しい技術で発展させたいのかという高度なビジネス視座が得ることができます。
「LLMの利活用」は顧客にとって未知の領域であり、顧客の新設組織と並走するプロジェクトが非常に多いです。顧客とともに、ゼロから新しい景色を作るためのプロジェクトを立ち上げるため、顧客事業に大きなインパクトを与えることが可能です。
社内では、エンジニアやデータサイエンティストがビジネス職種向けに「技術相談会」や「勉強会」などを定期的に開催しています。常に最先端の情報に触れ、テクノロジーをキャッチアップいただける場が多く設けられています。
募集背景
ABEJAは2012年の創業以来、高度な機械学習技術を駆使した画像解析や自然言語処理を基盤とし、300社を超える企業に対してソリューションサービスを提供してまいりました。また、ABEJA Platformの導入を通じて、数々の企業におけるDXの実現を支援してきました。
昨今、生成AIの登場により、DXの推進や大手企業におけるAIの活用はますます加速しています。ビジネスにおけるテクノロジーを活用した社会課題の解決はもはや当然のものとなっており、今後は産業構造そのものが大きく変化していくと予測されています。また、日本国内の経済においては、労働力不足の問題を解消する一助となることが期待されています。
これからさらに企業のコア業務においてのAI活用が進んでいく中で、私たちとともに、顧客のDXを推進し、”人材”に関わるあらゆる課題解決に伴奏する、当社の人材領域の事業を担う中核メンバーをお迎えしたく考えています。
ビジョン
「イノベーションで世界を変える」
これまで、イノベーションは常に世界を大きく変えてきました。
第1次産業革命における蒸気機関の発明、第2次産業革命における電力とエネルギーの活用、第3次産業革命におけるコンピュータや情報技術の進展。これらを経て、現在、AIをはじめとする革新的技術が牽引する第4次産業革命が進行しています。
ABEJAは、これまでの社会構造に根本的な変革をもたらすイノベーションを推進し、グローバルな視点で日本国内のみならず世界全体に影響を与える変革を実現してまいります。
【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 〜 1,024 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 |
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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／エンジニアオープンポジション】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 のリモートワーク求人
■お仕事内容
エンジニアとして業務を行っていただきます。
■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。
■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
エンジニアとして業務を行っていただきます。
■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。
■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 | 500 〜 1,000 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／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 |
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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/データサイエンティスト（ミドル）/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
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
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 | 800 〜 1,000 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。 |
||
| 設立年数 | 15年 | 従業員数 | 130人 |
セーフィー株式会社
【地方フルリモート／画像認識AIプロダクト開発エンジニア／機械学習を用いた商用プロダクト・サービスの設計/実装/運用の実務経験（3年以上）】業界トップクラスのシェア｜映像 × AI × クラウド技術によって、現場のDX／AXを実現するプラットフォーム企業 のリモートワーク求人
■募集概要
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
そのAI開発部にて、画像認識AIを用いた多様なサービス・プロダクトに対して品質・保守性を実現させながらAIサービスを提供し続けるエンジニアを募集しています。
■主に担当する業務内容
◎画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発
└プロダクト開発・運用
└アルゴリズム・モデルの組み込み実装
└プロトタイプの開発
■プロダクトの利用事例
◎AI-App人数カウント・AI-App人物検索
・カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
└利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
◎Safie AI Studio
・物体検出アプリ
└利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
└利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
└利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
■当社の特徴・魅力
当社のプラットフォームには、小売、飲食、建設、製造、公共といった幅広い業界に渡り35万台以上のカメラが接続され、映像データが集積されています。AI開発部ではこれらのカメラの映像を用いた学習を行い、人間が行っている作業を代替していくことで、ユーザの課題を解決するサービスの開発を進めています。
画像認識AIプロダクト開発エンジニアは、画像認識や深層学習技術を使ってサービスや機能をメンバーをリードしながら開発します。アルゴリズムの素養や数理的な思考能力を持ったチームメンバーとディスカッションしながら開発を行います。また、製品レベルの実装も行うため、プログラミングやソフトウェアエンジニアリングの観点からのコードのレビューを通して、相互に有用なフィードバックを受け取ることができます。クラウドだけでなくエッジやフォグなどの計算資源の特性を考慮して、システムの検討とターゲットに応じたアプリケーションの実装もしています。
サービスの開発では、サーバーサイドエンジニア、フロントエンジニア、デバイスエンジニアなど他のエンジニアと連携して仕事を進めることになります。また、事業開発のために、ビジネス職のメンバーとチームを組んで、ユーザ課題の抽出、コンセプトの立案、実証実験（PoC）、プロトタイピングを共創する機会もあり、自身が開発した技術を着実に社会実装できる環境が整っています。
■部署の今後の目標・目下の取り組み
◎目標
多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。
AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。
◎取り組み
顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。
画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。
AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
私たちセーフィー株式会社は「映像から未来をつくる」をビジョンに、クラウド映像録画型プラットフォーム「Safie」をベースとしたソリューションを展開しております。
飲食・小売業界、建設業界・製造業・設備系等幅広い業界で、様々な課題解決を実現すべく35万台を超えるカメラが利用され、システムの規模や扱うユーザー数、データ量も膨大になってきています。
クラウドカメラは従来の防犯・記録用途だけではなく、映像を活用したオペレーションの自動化や意思決定の支援をすることも期待されています。そのため、画像認識AIを用いて、ユーザの課題解決を支援するサービス・プロダクトの開発を行っています。
セーフィーではあらゆる産業や社会の課題を解決する「現場AX（AI Transformation）」を実現するためにAI-Appと呼ばれるAIアプリケーションをリリースして来ました。2026年2月には開発プラットフォームとして「Safie AI Studio*1」をリリースし、現場AXを更に加速させてまいります。
そのAI開発部にて、画像認識AIを用いた多様なサービス・プロダクトに対して品質・保守性を実現させながらAIサービスを提供し続けるエンジニアを募集しています。
■主に担当する業務内容
◎画像認識AIを用いたプロダクト開発・ソリューション開発
└プロダクト開発・運用
└アルゴリズム・モデルの組み込み実装
└プロトタイプの開発
■プロダクトの利用事例
◎AI-App人数カウント・AI-App人物検索
・カメラ内のAIアクセラレータを用いてリアルタイムに人物の検出・集計や店舗等で人物の識別を行う
└利用事例：店舗入口にSafie Oneを設置し「AI-App人数カウント」で来店者数を計測。肌感覚に頼らない定量データに基づき、店頭キャンペーン施策のPDCAを効率化
◎Safie AI Studio
・物体検出アプリ
└利用事例：人・車両・生活用品など多様な物体を識別し、設定エリアへの侵入やライン通過を検知する汎用物体検知アプリとして提供。（建設・製造・小売など幅広い業界のPoCで活用）
・重機近接アプリ
└利用事例：建設現場において、重機と作業員の危険な接近をリアルタイムに検知し、音声通知などと連携して重大事故の未然防止に貢献。
・ショッピングカート検知アプリ
└利用事例：小売店舗のカート置き場の滞留状況（過多・不足）を自動検知し、店舗あたり出店コスト削減に活用。
■当社の特徴・魅力
当社のプラットフォームには、小売、飲食、建設、製造、公共といった幅広い業界に渡り35万台以上のカメラが接続され、映像データが集積されています。AI開発部ではこれらのカメラの映像を用いた学習を行い、人間が行っている作業を代替していくことで、ユーザの課題を解決するサービスの開発を進めています。
画像認識AIプロダクト開発エンジニアは、画像認識や深層学習技術を使ってサービスや機能をメンバーをリードしながら開発します。アルゴリズムの素養や数理的な思考能力を持ったチームメンバーとディスカッションしながら開発を行います。また、製品レベルの実装も行うため、プログラミングやソフトウェアエンジニアリングの観点からのコードのレビューを通して、相互に有用なフィードバックを受け取ることができます。クラウドだけでなくエッジやフォグなどの計算資源の特性を考慮して、システムの検討とターゲットに応じたアプリケーションの実装もしています。
サービスの開発では、サーバーサイドエンジニア、フロントエンジニア、デバイスエンジニアなど他のエンジニアと連携して仕事を進めることになります。また、事業開発のために、ビジネス職のメンバーとチームを組んで、ユーザ課題の抽出、コンセプトの立案、実証実験（PoC）、プロトタイピングを共創する機会もあり、自身が開発した技術を着実に社会実装できる環境が整っています。
■部署の今後の目標・目下の取り組み
◎目標
多様な画像認識モデルを開発し、プロダクトとしてリリースする。
AIプラットフォームの提供を進めるために、自社のみならずサードパーティーも巻き込んだ開発を推進する。
◎取り組み
顧客からの要望と技術的な動向を同時に捉えながら、開発の戦略を立てていくこと。
画像認識AI開発組織の拡充に伴う、属人化緩和のための育成用ドキュメント作成など、より一層のチーム力強化。
AIプラットフォームの実現のために、社内・社外を巻き込んで開発を推進できる人材の確保。
【業務の変更の範囲】
会社の定める業務
| 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 | |||
| 企業概要 |
私達が目指すのは、日本中・世界中の映像をクラウド化し、社会のために誰もが活用できる映像プラットフォームをつくること
展開するサービス Safie（セーフィー）は、現地へ行かずともスマホやPCでいつでもどこでも映像を確認できる、クラウド録画サービスシェアNo.1（※）の映像プラットフォームです 遠隔確認だけでなく、解析技術やAIと連携させることで、人間の意思決定をアシストし、社会課題の解決を支援していきます。 |
||
| 設立年数 | 13年 | 従業員数 | 500人 |
4265件中 321件～330件
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