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3703件中 601件～610件
株式会社エブリー
★【ハイブリ/東京/ソフトウェアエンジニア（Android）/KotlinでのAndroidアプリ開発・運用経験＆UI/UXの設計経験】ユーザー数4,400万人以上！「誰でも簡単においしく作れる」をコンセプトとした日本最大級のレシピ動画メディア『デリッシュキッチン』運営会社！ のリモートワーク求人
■仕事内容
日本最大級のレシピ動画メディア「デリッシュキッチン」において、
AndroidアプリのUI/UXから設計・開発、品質・UI改善まで幅広く担当いただきます。
現在、さらなる事業成長を見据え、AI時代の新しいアプリのあり方を再定義するという重要な技術的転換期を迎えています。
大規模かつ高トラフィックな環境において、新機能の開発はもちろん、高い保守性・開発速度を両立させる基盤刷新や、
OSやデバイスの特性を最大限に活かした「Androidらしさ」の追求したAI時代の新しいアプリ実現をリードしていただきます。
◼︎業務内容
・Androidアプリの新規機能追加・既存改善
・AIエージェントと共創する開発プロセスの構築（AI Coding Agentの整備）
・生成AIを活用したアーキテクチャの構築およびデザインシステムの整備
◼︎体制、役割
・PdM、デザイナー、エンジニアが一体となり、企画から分析まで一貫して開発に携わっていただきます。事業の初期段階から関わり、裁量を持ってプロダクトを育てていける環境です。
・各チームが事業に最適な技術を主体的に選択できるため、技術選定や新アーキテクチャ導入の意思決定をリードしていただけます。
・実装の先にある「ユーザーが実際にどう触り、どう感じるか」というUX設計を重視した開発にも関われる環境です。
・技術への深い知見とプロダクト目線のバランス感覚が求められる環境です。「システムをどう改善するか」だけでなく「事業にとって何が正しいか」を常に考えながら開発に向き合えます。
◼︎技術環境
・Kotlin / Jetpack Compose(新規画面から移管中)
・Claude Code
・Android Studio / VS Code
・Figma
・GitHub / Github Actions
・CodeRabbit
◼︎ポジションの魅力
・膨大なコンテンツデータと、オンライン×オフラインを横断する唯一無二の大規模な1st Party Dataを活用した開発を経験できます。
・エブリーは『AI ファースト・カンパニー』を目指し、開発生産性100倍を目標に掲げています。
「AI開発効率化勉強会」の定期開催、AIを活用したIssue駆動の並列開発、Figmaと連携したUIからのコード生成の検証など、職種を横断してAIの能力を最大限に引き出すための体制構築に投資しています。
■エブリーについて
エブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。
進化し続けるテクノロジーによってオンライン・オフライン関係なく、さまざまな情報に触れることができる時代において、パーソナライズ化された最適な情報をとどけることで、日々の生活における不安や悩みを解消したいと考えています。
エブリーの目指す世界
パーパス・ミッション・バリューに込めた思い
多くの方のライフスタイルにとって欠かせないメディア・サービスとなることはもちろん、新たな領域にも挑戦し続け、私たちが目指す未来の実現に取り組んでいきます。
運営サービス
・デリッシュキッチン
- 「だれでもおいしく簡単に作れるレシピ」を毎日配信するレシピ動画メディア
・retail HUB
- 「小売業が新しい買い物体験をとどけるHUBに」をミッションに、お客様が期待する新しい買い物体験を提供しています
・トモニテ（旧MAMADAYS）
- 「子育てを通じて、人が、社会が、ともに手をとりあう世界を実現する」をミッションとしたファミリー向け動画メディア
・MOMENTH
- 「熱狂を、仕掛ける。世の中を、揺さぶる。」SNS・動画のプロフェッショナルチーム
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
日本最大級のレシピ動画メディア「デリッシュキッチン」において、
AndroidアプリのUI/UXから設計・開発、品質・UI改善まで幅広く担当いただきます。
現在、さらなる事業成長を見据え、AI時代の新しいアプリのあり方を再定義するという重要な技術的転換期を迎えています。
大規模かつ高トラフィックな環境において、新機能の開発はもちろん、高い保守性・開発速度を両立させる基盤刷新や、
OSやデバイスの特性を最大限に活かした「Androidらしさ」の追求したAI時代の新しいアプリ実現をリードしていただきます。
◼︎業務内容
・Androidアプリの新規機能追加・既存改善
・AIエージェントと共創する開発プロセスの構築（AI Coding Agentの整備）
・生成AIを活用したアーキテクチャの構築およびデザインシステムの整備
◼︎体制、役割
・PdM、デザイナー、エンジニアが一体となり、企画から分析まで一貫して開発に携わっていただきます。事業の初期段階から関わり、裁量を持ってプロダクトを育てていける環境です。
・各チームが事業に最適な技術を主体的に選択できるため、技術選定や新アーキテクチャ導入の意思決定をリードしていただけます。
・実装の先にある「ユーザーが実際にどう触り、どう感じるか」というUX設計を重視した開発にも関われる環境です。
・技術への深い知見とプロダクト目線のバランス感覚が求められる環境です。「システムをどう改善するか」だけでなく「事業にとって何が正しいか」を常に考えながら開発に向き合えます。
◼︎技術環境
・Kotlin / Jetpack Compose(新規画面から移管中)
・Claude Code
・Android Studio / VS Code
・Figma
・GitHub / Github Actions
・CodeRabbit
◼︎ポジションの魅力
・膨大なコンテンツデータと、オンライン×オフラインを横断する唯一無二の大規模な1st Party Dataを活用した開発を経験できます。
・エブリーは『AI ファースト・カンパニー』を目指し、開発生産性100倍を目標に掲げています。
「AI開発効率化勉強会」の定期開催、AIを活用したIssue駆動の並列開発、Figmaと連携したUIからのコード生成の検証など、職種を横断してAIの能力を最大限に引き出すための体制構築に投資しています。
■エブリーについて
エブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。
進化し続けるテクノロジーによってオンライン・オフライン関係なく、さまざまな情報に触れることができる時代において、パーソナライズ化された最適な情報をとどけることで、日々の生活における不安や悩みを解消したいと考えています。
エブリーの目指す世界
パーパス・ミッション・バリューに込めた思い
多くの方のライフスタイルにとって欠かせないメディア・サービスとなることはもちろん、新たな領域にも挑戦し続け、私たちが目指す未来の実現に取り組んでいきます。
運営サービス
・デリッシュキッチン
- 「だれでもおいしく簡単に作れるレシピ」を毎日配信するレシピ動画メディア
・retail HUB
- 「小売業が新しい買い物体験をとどけるHUBに」をミッションに、お客様が期待する新しい買い物体験を提供しています
・トモニテ（旧MAMADAYS）
- 「子育てを通じて、人が、社会が、ともに手をとりあう世界を実現する」をミッションとしたファミリー向け動画メディア
・MOMENTH
- 「熱狂を、仕掛ける。世の中を、揺さぶる。」SNS・動画のプロフェッショナルチーム
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 想定年収 | 600 〜 900 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
・標準労働時間：10:00~19:00 （1日8時間）
・コアタイム：10:30~15:30
・フレキシブルタイム：7:00〜22:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均10時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアWebエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を、ユーザーが実際に使えるWebアプリケーションとして設計・実装・改善していただきます。
単なるWeb開発ではなく、AI技術を実業務に組み込み、顧客の業務変革につながるプロダクト・システムをつくることがミッションです。
◼️本ポジションについて
シニアWebエンジニアには、AIアプリケーション開発における設計・実装・改善を自走して推進いただくことを期待しています。
フロントエンド、バックエンド、API、データベース、クラウド環境などを横断しながら、AI機能をユーザーにとって使いやすく、安定して運用できる形に落とし込んでいただきます。
AIエンジニアが開発したモデルやLLM/RAG機能を、現場で使われるWebサービス・業務システムとして成立させる、非常に重要なポジションです。
また、担当領域においては、設計判断、コードレビュー、技術調査、品質改善なども担っていただきます。将来的にはリードWebエンジニアやテックリードとして、より大きな技術責任を担うことも可能です。
◼️仕事のやりがい
- AI技術を、実際に業務で使われるWebアプリケーションとして社会実装できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識などを組み込んだAIプロダクト開発に関われる
- フロントエンド・バックエンド・インフラを横断したフルスタックな開発経験を活かせる
- PMやAIエンジニアと近い距離で、仕様検討から実装・改善まで一気通貫で関われる
- 製造業の現場課題を解決する、社会的意義の大きいプロダクト開発に携われる
- 担当領域の技術的な難所を解き、チームの開発品質向上に貢献できる
- 将来的にはテックリードや開発組織の中核メンバーとしてのキャリアも目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの設計・開発・運用
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用したAIアプリケーション開発
- AIエンジニアと連携したAPI設計、データ連携、推論結果の表示・活用設計
- 要件や仕様をもとにした画面設計、API設計、データベース設計
- 顧客やユーザーの業務フローを踏まえたUI/UX改善
- パフォーマンス、セキュリティ、保守性、運用性を意識した実装改善
- クラウド環境を活用したアプリケーションの構築・運用
- コードレビュー、技術調査、ドキュメント整備
- PM、AIエンジニア、ビジネスサイドとの仕様調整・技術相談
- 既存プロダクト・既存システムの技術負債の解消、品質改善
- ジュニア〜ミドルメンバーへの技術支援
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 社内外の利用ログをもとにしたプロダクト改善・グロース施策
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 700 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/Webエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア（ジュニア〜ミドル）には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、AIによって解決できる課題が数多く存在します。
本ポジションでは、AIエンジニアやPM、ビジネスサイドと連携しながら、LLM・RAG・画像認識・音声認識などのAI技術を活用したWebアプリケーションの開発を担っていただきます。
現時点でAI開発の実務経験がなくても問題ありません。Webアプリケーション開発の経験を活かしながら、AIプロダクト・AIアプリケーション開発に挑戦できるポジションです。
◼️本ポジションについて
Webエンジニア（ジュニア〜ミドル）には、まずは担当機能の実装、テスト、改善を中心にお任せします。
シニアエンジニアやテックリード、AIエンジニアと連携しながら、AI機能をWebアプリケーションとして使いやすい形に落とし込んでいただきます。
単に仕様どおりに実装するだけではなく、「ユーザーが使いやすいか」「業務の中で本当に使われるか」を考えながら、継続的に改善していくことを期待しています。
将来的には、設計、技術選定、開発リード、テックリードなど、より大きな役割にも挑戦いただけます。
◼️仕事のやりがい
- Web開発経験を活かして、AIプロダクト開発に挑戦できる
- LLM、RAG、画像認識、音声認識など、先端技術を実務に組み込む経験ができる
- AIエンジニアやPMと連携しながら、プロダクト開発を進められる
- フロントエンド・バックエンドを横断してスキルを伸ばせる
- 顧客の業務課題を解決する、社会実装型の開発に関われる
- 実装者から、シニアエンジニア、リードエンジニア、テックリードへと成長できる
- フルリモート・フレックスの環境で、自律的に働ける
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- AI機能を組み込んだWebアプリケーションの開発
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- LLM/RAG/画像認識/音声認識等を活用した機能開発
- AIエンジニアと連携したAPI連携、データ連携、画面実装
- 顧客業務に合わせた画面設計、機能改善、UI/UX改善
- Webアプリケーションのテスト、バグ修正、リファクタリング
- データベース設計、API設計、管理画面の開発
- 技術調査、ドキュメント作成、開発ナレッジの共有
- コードレビュー、設計レビューへの参加
- 既存機能の改善、品質向上、技術負債の解消
◼️開発テーマ例
- 製造業向けAI業務支援アプリケーション
- LLM/RAGを活用したナレッジ検索・文書生成システム
- 図面・帳票・PDF・マニュアル等を扱うWebアプリケーション
- 画像認識・異常検知・分類モデルを組み込んだ業務支援システム
- AIエージェントを活用した業務自動化アプリケーション
- 自社AIプロダクトの管理画面・ユーザー画面・API開発
- 利用ログやユーザーフィードバックをもとにしたUI/UX改善
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/AI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、シニアエンジニアやPMと連携しながら、LLM・RAG・AIエージェントを活用したAIシステムの実装、技術検証、精度改善を中心にお任せします。
まずは担当機能の開発やプロンプト設計、データ処理、評価検証などから関わっていただき、徐々に顧客課題の理解、技術設計、要件定義にも挑戦していただきます。
◼️業務内容
- LLM APIを用いた機能開発
- RAGシステムの実装・改善
- プロンプト設計・検証
- PDF、帳票、図面、マニュアル等のデータ処理
- AI機能の精度評価・改善
- Python/FastAPI/Next.js等を用いたアプリケーション開発
- 技術調査、検証結果のドキュメント化
- コードレビューへの参加、既存機能の改善
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 400 〜 800 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/機械学習エンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️本ポジションについて
エムニでは、製造業を中心とした顧客向けに、オーダーメイドAIの開発・導入を行っています。
MLエンジニアには、データサイエンティストやAIプロジェクトマネージャーが整理した顧客課題・検証テーマをもとに、機械学習モデルの設計、学習、評価、改善、本番実装、運用設計まで担っていただきます。
扱うテーマは、外観検査画像を用いた不良検知、設備ログを用いた異常検知・予兆保全、生産実績や需要データを用いた予測、文書や記録データを用いた分類など、多岐にわたります。
また、LLM/RAG/AIエージェントなどの生成AI技術と、従来型の機械学習モデルを組み合わせることで、より高度な業務支援システムを構築する機会もあります。
Webエンジニア、インフラエンジニア、AI/LLMエンジニアと連携しながら、モデルを本番環境で安定して届けるところまで責任を持っていただくポジションです。
◼️仕事のやりがい
- 製造業の現場で実際に使われる機械学習モデル・AIシステムを開発できる
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測など、産業課題に直結するテーマに挑戦できる
- PoCで精度を示すだけでなく、API化・本番導入・監視・継続改善まで担える
- データサイエンティスト、Webエンジニア、インフラエンジニア、PMと連携して社会実装を進められる
- MLOps、推論基盤、再学習、モデル監視など、運用を見据えたML開発に関われる
- LLM/RAG等の生成AIと機械学習を組み合わせた、新しいAIシステムに挑戦できる
- 将来的にはMLテックリード、MLOps責任者、AIソリューションの技術リードを目指せる
◼️業務内容
スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- 製造業を中心とした顧客課題に対する機械学習モデル・アルゴリズムの設計、開発、評価
- 画像認識、異常検知、時系列予測、需要予測、分類、回帰、最適化等のモデル開発
- データ前処理、特徴量設計、学習データ設計、評価指標設計
- モデル精度の改善、エラー分析、ロバスト性向上
- 推論速度、処理性能、コスト、安定性を踏まえたモデル・処理方式の改善
- 機械学習モデルのAPI化、Webアプリケーション・業務システムへの組み込み
- 学習・推論パイプライン、バッチ処理、再学習フローの設計・開発
- モデル監視、性能劣化検知、データドリフト検知、バージョン管理
- クラウド・GPU環境を活用した学習・推論基盤の構築支援
- インフラエンジニアと連携したMLOps・運用基盤の整備
- AI/LLMエンジニアと連携した、LLM/RAGと機械学習モデルを組み合わせた機能開発
- PM・データサイエンティスト・顧客への技術説明、検証結果共有
- 最新論文・技術トレンドの調査、実装検証、社内ナレッジ共有
◼️取り組むテーマ例
- 検査画像・外観画像を用いた不良検知・分類モデルの開発
- 設備ログ・センサーデータを用いた異常検知・予兆保全モデルの開発
- 受注・生産・在庫データを用いた需要予測・生産計画支援モデルの開発
- 品質データを用いた不良発生予測・品質改善支援
- 作業データや工程データを用いた効率化・最適化モデルの開発
- 文書・帳票・記録データを活用した分類・抽出モデルの開発
- 学習済みモデルの推論API化と業務アプリケーションへの組み込み
- 本番導入後のモデル監視・再学習・性能改善
- LLM/RAGと予測モデル・分類モデルを組み合わせた業務支援AI
- 複数顧客・複数案件に横展開可能なML開発・運用基盤の整備
◼️このポジションで期待する成果
- 顧客課題に対して、適切なモデル方式・評価方法を設計できる
- PoCでのモデル検証から、本番システムへの組み込みまで推進できる
- 精度だけでなく、推論速度、コスト、可用性、保守性を意識して開発できる
- 運用開始後の性能監視や再学習を含め、継続的に改善できる仕組みをつくれる
- Webエンジニアやインフラエンジニアと連携し、AIモデルを安定した機能として提供できる
- 技術的な検討内容や制約を、顧客・PM・非技術者にもわかりやすく説明できる
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 600 〜 1,000 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社エブリー
★【ハイブリ/東京/バックエンドエンジニア（テックリード候補）/モバイルアプリもしくはWebサービスの開発経験5年以上(分野・言語不問)】ユーザー数4,400万人以上！「誰でも簡単においしく作れる」をコンセプトとした日本最大級のレシピ動画メディア『デリッシュキッチン』運営会社！ のリモートワーク求人
■仕事内容
日本最大級のレシピ動画メディア「デリッシュキッチン」において、
サーバーサイドのAPI開発からAWS/GCPを使用したインフラ構築まで幅広く担当いただきます。
リリースから約10年、約70万行のGoで構成されたAPIサーバーは、膨大なユーザーデータとコンテンツを支える大規模システムへと成長しました。
プロダクトのビジョン実現に向け、「何を・どう作るか」の技術戦略から携わり、
大規模開発の中でAIアシスタントのバックエンド基盤やアーキテクチャ再設計といった難易度の高いテーマに、自らチャレンジしていただけるエンジニアを募集しています。
AIを前提とした新しい開発体制を自ら築きながら、次世代のプロダクト開発をリードできる環境です。
■組織体制と募集背景について
CTO率いる約35名の組織となり、若手からシニアまで様々なバックグラウンドをもったメンバーが所属しています。
プロダクトの次の成長にブーストをかけるといった意味でも、豊富なご経験・スキル・能力を備えた方に入っていただきたいという想いがあり、今回テックリード候補を募集しています。
■業務内容
大規模サービスのテクニカルリード
オフラインとオンラインをつなぐような新しいサービスの設計・開発
プロダクトマネージャー、デザイナーと協働した、プロダクト開発の推進
データドリブンな開発のための、ユーザーの行動ログ等のデータ基盤の構築および分析
開発組織の成果・Agilityの最大化
■体制、役割
PdM、デザイナー、エンジニアが一体となり、企画から分析まで一貫して開発に携わっていただきます。事業の初期段階から関わり、裁量を持ってプロダクトを育てていける環境です。
事業に最適な技術を主体的に選択できるため、技術選定や新アーキテクチャ導入の意思決定をリードしていただけます。
技術とプロダクトの両方にオーナーシップを持って向き合える環境です。「システムをどう改善するか」だけでなく「事業にとって何が正しいか」を常に考えながら開発に向き合えます。
■技術環境
サーバーサイド / インフラ
Go / Echo
MySQL / Redis / Elasticsearch
BigQuery / TreasureData
AWS ECS / GCP GKE
GitHub / Slack / JIRA / Confluence
CI/CD：CircleCI / GithubActions
モバイル（iOS/Android/Flutter）
開発言語：Swift / Kotlin / Dart(Flutter)
サーバー連携: REST, GraphQL
CI/CD：CircleCI / GithubActions / Xcode Cloud
Web
開発言語：Typescript, Javascript
フレームワーク：Nuxt.js、Next.js
各種ツール
コード管理: GitHub
プロジェクト管理: Asana (一部開発関連はGithubProject)
コミュニケーション: Slack, Zoom
■ポジションの魅力
膨大なコンテンツデータと、オンライン×オフラインを横断する唯一無二の大規模な1st Party Dataを活用した開発を経験できます。
エブリーは『AI ファースト・カンパニー』を目指し、開発生産性10倍を目標に掲げています。「AI開発効率化勉強会」の定期開催、AIを活用したIssue駆動の並列開発、Figmaと連携したUIからのコード生成の検証など、職種を横断してAIの能力を最大限に引き出すための体制構築に投資しています。
■エブリーについて
エブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。
進化し続けるテクノロジーによってオンライン・オフライン関係なく、さまざまな情報に触れることができる時代において、パーソナライズ化された最適な情報をとどけることで、日々の生活における不安や悩みを解消したいと考えています。
エブリーの目指す世界
パーパス・ミッション・バリューに込めた思い
多くの方のライフスタイルにとって欠かせないメディア・サービスとなることはもちろん、新たな領域にも挑戦し続け、私たちが目指す未来の実現に取り組んでいきます。
運営サービス
・デリッシュキッチン
- 「だれでもおいしく簡単に作れるレシピ」を毎日配信するレシピ動画メディア
・retail HUB
- 「小売業が新しい買い物体験をとどけるHUBに」をミッションに、お客様が期待する新しい買い物体験を提供しています
・トモニテ（旧MAMADAYS）
- 「子育てを通じて、人が、社会が、ともに手をとりあう世界を実現する」をミッションとしたファミリー向け動画メディア
・MOMENTH
- 「熱狂を、仕掛ける。世の中を、揺さぶる。」SNS・動画のプロフェッショナルチーム
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
日本最大級のレシピ動画メディア「デリッシュキッチン」において、
サーバーサイドのAPI開発からAWS/GCPを使用したインフラ構築まで幅広く担当いただきます。
リリースから約10年、約70万行のGoで構成されたAPIサーバーは、膨大なユーザーデータとコンテンツを支える大規模システムへと成長しました。
プロダクトのビジョン実現に向け、「何を・どう作るか」の技術戦略から携わり、
大規模開発の中でAIアシスタントのバックエンド基盤やアーキテクチャ再設計といった難易度の高いテーマに、自らチャレンジしていただけるエンジニアを募集しています。
AIを前提とした新しい開発体制を自ら築きながら、次世代のプロダクト開発をリードできる環境です。
■組織体制と募集背景について
CTO率いる約35名の組織となり、若手からシニアまで様々なバックグラウンドをもったメンバーが所属しています。
プロダクトの次の成長にブーストをかけるといった意味でも、豊富なご経験・スキル・能力を備えた方に入っていただきたいという想いがあり、今回テックリード候補を募集しています。
■業務内容
大規模サービスのテクニカルリード
オフラインとオンラインをつなぐような新しいサービスの設計・開発
プロダクトマネージャー、デザイナーと協働した、プロダクト開発の推進
データドリブンな開発のための、ユーザーの行動ログ等のデータ基盤の構築および分析
開発組織の成果・Agilityの最大化
■体制、役割
PdM、デザイナー、エンジニアが一体となり、企画から分析まで一貫して開発に携わっていただきます。事業の初期段階から関わり、裁量を持ってプロダクトを育てていける環境です。
事業に最適な技術を主体的に選択できるため、技術選定や新アーキテクチャ導入の意思決定をリードしていただけます。
技術とプロダクトの両方にオーナーシップを持って向き合える環境です。「システムをどう改善するか」だけでなく「事業にとって何が正しいか」を常に考えながら開発に向き合えます。
■技術環境
サーバーサイド / インフラ
Go / Echo
MySQL / Redis / Elasticsearch
BigQuery / TreasureData
AWS ECS / GCP GKE
GitHub / Slack / JIRA / Confluence
CI/CD：CircleCI / GithubActions
モバイル（iOS/Android/Flutter）
開発言語：Swift / Kotlin / Dart(Flutter)
サーバー連携: REST, GraphQL
CI/CD：CircleCI / GithubActions / Xcode Cloud
Web
開発言語：Typescript, Javascript
フレームワーク：Nuxt.js、Next.js
各種ツール
コード管理: GitHub
プロジェクト管理: Asana (一部開発関連はGithubProject)
コミュニケーション: Slack, Zoom
■ポジションの魅力
膨大なコンテンツデータと、オンライン×オフラインを横断する唯一無二の大規模な1st Party Dataを活用した開発を経験できます。
エブリーは『AI ファースト・カンパニー』を目指し、開発生産性10倍を目標に掲げています。「AI開発効率化勉強会」の定期開催、AIを活用したIssue駆動の並列開発、Figmaと連携したUIからのコード生成の検証など、職種を横断してAIの能力を最大限に引き出すための体制構築に投資しています。
■エブリーについて
エブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。
進化し続けるテクノロジーによってオンライン・オフライン関係なく、さまざまな情報に触れることができる時代において、パーソナライズ化された最適な情報をとどけることで、日々の生活における不安や悩みを解消したいと考えています。
エブリーの目指す世界
パーパス・ミッション・バリューに込めた思い
多くの方のライフスタイルにとって欠かせないメディア・サービスとなることはもちろん、新たな領域にも挑戦し続け、私たちが目指す未来の実現に取り組んでいきます。
運営サービス
・デリッシュキッチン
- 「だれでもおいしく簡単に作れるレシピ」を毎日配信するレシピ動画メディア
・retail HUB
- 「小売業が新しい買い物体験をとどけるHUBに」をミッションに、お客様が期待する新しい買い物体験を提供しています
・トモニテ（旧MAMADAYS）
- 「子育てを通じて、人が、社会が、ともに手をとりあう世界を実現する」をミッションとしたファミリー向け動画メディア
・MOMENTH
- 「熱狂を、仕掛ける。世の中を、揺さぶる。」SNS・動画のプロフェッショナルチーム
【業務の変更の範囲】
会社の定める範囲
| 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
・標準労働時間：10:00~19:00 （1日8時間）
・コアタイム：10:30~15:30
・フレキシブルタイム：7:00〜22:00
働き方： フレックス制（コアタイムあり） 時間外労働の有無： 有（月平均10時間～20時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 12年 | 従業員数 | 200人 |
株式会社エムニ
【フルリモ/スーパーフレックス/東京・京都/シニアAI/LLMエンジニア】東大・京大発、学術知見で製造業にAI革新を牽引する企業！ のリモートワーク求人
◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」ことを目指す、製造業特化のAIスタートアップです。
日本の製造業には、熟練者の暗黙知、紙・PDF・図面・帳票に蓄積された情報、属人的な判断プロセスなど、まだAIによって解決できる余地が数多く残されています。
本ポジションでは、LLM・RAG・AIエージェント・機械学習などの技術を活用し、製造業を中心としたクライアントの本質的な業務課題を解決するAIシステムの設計・開発・実装を担っていただきます。
単なる技術検証やPoCにとどまらず、実際の業務で使われ、事業成果につながるAIの社会実装を推進することがミッションです。
◼️仕事のやりがい
エムニでは、生成AI・LLMを活用した業務変革の最前線で、技術選定からプロトタイピング、実装、改善、運用まで一気通貫で関わることができます。
特に製造業領域では、図面、仕様書、検査記録、作業手順書、問い合わせ履歴、熟練者のナレッジなど、多様かつ複雑なデータを扱います。こうした現場固有の情報をLLMやRAG、AIエージェントと組み合わせ、実務で使えるプロダクト・ソリューションへ落とし込むことが求められます。
技術を深く理解するだけでなく、「誰の、どの業務課題を、どのように解くのか」まで踏み込み、顧客やビジネスサイドと連携しながら価値を形にできる環境です。
◼️役割期待
入社後は、製造業を中心とした顧客の業務課題を理解し、LLM・RAG・AIエージェント等を活用したAIシステムの技術設計・開発リードをお任せします。
単なる実装にとどまらず、技術選定、アーキテクチャ設計、評価設計、PoCから本番運用までのロードマップ設計、顧客への技術提案、チームメンバーの育成まで、AI社会実装の中核を担っていただきます。
◼️業務内容
- 業務要件の整理、技術要件への落とし込み
- LLM/RAG/AIエージェントを活用したソリューション設計
- AIシステム全体のアーキテクチャ設計
- 技術選定、評価設計、品質基準の策定
- PoC設計、本番運用を見据えた開発リード
- 顧客やビジネスサイドとの技術的な議論・提案
- コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定
- ジュニア〜ミドルメンバーの育成・技術支援
- 社内のAI開発ナレッジやベストプラクティスの整備
◼️開発例
- 製造業向けナレッジ検索・RAGシステム
- 図面・帳票・仕様書などのドキュメント解析AI
- 熟練者の暗黙知を活用した業務支援AI
- 問い合わせ対応・見積作成・調査業務の自動化
- 業務プロセスを自律的に支援するAIエージェント
- 生成AIを活用した社内業務効率化・AI駆動経営の推進
- 製造現場・バックオフィス・営業技術領域におけるAI活用支援
【業務の変更の範囲】
無
| 想定年収 | 800 〜 1,200 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 開発経験 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： フレックスタイム制
※コアタイムなし
※フレキシブルタイム：5：00～22：00
※スーパーフレックスタイム制
※標準労働時間：1日8時間
※月間所定労働時間：160時間前後
働き方： フルフレックス制 時間外労働の有無： 有（月平均20時間～30時間） 休憩時間： 60分 |
||
| 設立年数 | 4年 | 従業員数 | 151人 |
株式会社クラフトマンソフトウェア
【首都圏ハイブリッド/Kubernetesエンジニア】（監視基盤の構築・保守） のリモートワーク求人
■お仕事内容
当ポジションでは、Kubernetes上の監視基盤の構築・運用を担っております。
Kubernetesクラスターと監視基盤の構築・運用をメインに経験を積みながら、SREエンジニアとして技術取得を目指す方を募集いたします。
また、社内向けAIアシスタント基盤として、MCPServer + Grafanaを活用したLLM導入を検討しています。
監視データとナレッジを連携し、運用効率化・対話型支援の実現を目指しています。
※24時間365日体制ではないため、土日祝日や夜間の緊急対応はありません。障害発生時の一次対応は専任者が対応します。
【具体的な業務内容】
・Kubernetes上に乗っている監視基盤の構築・保守運用
・監視サービスの設計
・EKSクラスターのバージョンアップ
・クラウドネイティブなミドルウェアやアプリケーションのバージョンアップやパッチ適用
・監視基盤の障害対応 など
【仕事の進め方】
・アジャイル開発（スクラム）で仕事を進めます
・ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
・Slackチャット、ハドルを使用してコミュニケーションロスを防ぎます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/Miro/Jira/Confluence
■このポジションの魅力
- 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
ITに関心の高い人が多く、n8n、Dify、LLM（Bedrock）など、新規性の高い技術やツールに直接触れる機会があります。
また、CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境であるのも魅力です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
- 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。また、業務時間で業務に関係があるOSSに対してOSS貢献が可能。技術を追求できる環境です。
- 働きやすい環境が整っている
夜間作業はなく、月平均の残業時間は約5時間。技術勉強会は業務時間内に実施しています。
男女ともに育児休暇を取りやすい環境で、最長1年半の実績があります。
■チームの雰囲気
・20代後半〜30代前半のメンバーが中心で、和やかな雰囲気です
・誰でも気軽に発言しやすい環境です
・何かあれば都度チャットやハドルなどで相談し合っています
■勤務地
チームメンバーとのスムーズな連携や、他チームとの円滑なコミュニケーションのため、週5日の出社をお願いしています。（オフィス所在地：神田）
オフィスでは日々のやり取りから新たな気づきが生まれやすく、相談や意思決定もスピーディです。
また、集中したいときには個室ブースも利用可能で、業務に合わせた働き方が可能です！
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当ポジションでは、Kubernetes上の監視基盤の構築・運用を担っております。
Kubernetesクラスターと監視基盤の構築・運用をメインに経験を積みながら、SREエンジニアとして技術取得を目指す方を募集いたします。
また、社内向けAIアシスタント基盤として、MCPServer + Grafanaを活用したLLM導入を検討しています。
監視データとナレッジを連携し、運用効率化・対話型支援の実現を目指しています。
※24時間365日体制ではないため、土日祝日や夜間の緊急対応はありません。障害発生時の一次対応は専任者が対応します。
【具体的な業務内容】
・Kubernetes上に乗っている監視基盤の構築・保守運用
・監視サービスの設計
・EKSクラスターのバージョンアップ
・クラウドネイティブなミドルウェアやアプリケーションのバージョンアップやパッチ適用
・監視基盤の障害対応 など
【仕事の進め方】
・アジャイル開発（スクラム）で仕事を進めます
・ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
・Slackチャット、ハドルを使用してコミュニケーションロスを防ぎます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/Miro/Jira/Confluence
■このポジションの魅力
- 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
ITに関心の高い人が多く、n8n、Dify、LLM（Bedrock）など、新規性の高い技術やツールに直接触れる機会があります。
また、CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境であるのも魅力です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
- 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。また、業務時間で業務に関係があるOSSに対してOSS貢献が可能。技術を追求できる環境です。
- 働きやすい環境が整っている
夜間作業はなく、月平均の残業時間は約5時間。技術勉強会は業務時間内に実施しています。
男女ともに育児休暇を取りやすい環境で、最長1年半の実績があります。
■チームの雰囲気
・20代後半〜30代前半のメンバーが中心で、和やかな雰囲気です
・誰でも気軽に発言しやすい環境です
・何かあれば都度チャットやハドルなどで相談し合っています
■勤務地
チームメンバーとのスムーズな連携や、他チームとの円滑なコミュニケーションのため、週5日の出社をお願いしています。（オフィス所在地：神田）
オフィスでは日々のやり取りから新たな気づきが生まれやすく、相談や意思決定もスピーディです。
また、集中したいときには個室ブースも利用可能で、業務に合わせた働き方が可能です！
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 600 〜 720 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 平日 9:00〜18:00(実働8時間) 勤務時間調整可
※残業の場合もありますが、残業非推奨としているため基本定時
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） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
エンジニアの仕事から退屈な”作業“を減らし、開発をもっとクリエイティブで楽しいものにすることを目標にしているエンジニアによるエンジニアのための会社です。
「インフラ運用を自動化することで日本のイノベーションを加速する」というミッションのもと、インフラに特化してサービス展開をしています。 |
||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社クラフトマンソフトウェア
【首都圏ハイブリッド/Kubernetesエンジニア】（インフラ運用） のリモートワーク求人
■お仕事内容
弊社では、3000人規模のユーザーが使用するインフラ環境のメンテナンスを受託しています。
当ポジションは、Kubernetesで構築されたクラスターやサービスの運用を担います。
Kubernetesクラスターとその上で動作するアプリケーションの運用をメインに経験を積みながら、技術取得を目指す方を募集いたします。
ご希望やご志向に合わせて、以下のいずれかのアプリケーションのインフラ運用をお任せします。
- GitHub
- Gerrit
- Black Duck Hub
【業務内容】
- Kubernetes上に乗っているアプリケーションの保守運用
- EKSクラスターのバージョンアップ
- クラウドネイティブなミドルウェアやアプリケーションのバージョンアップやパッチ適用
- 障害対応 など
※障害発生時の一時対応は別チームが行なっています
【仕事の進め方】
- アジャイル開発（スクラム）で仕事を進めます
- ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/miro/Jira/Confluence
■アピールポイント
‐ 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
ITに関心の高い人が多く、n8n、Dify、LLM（Bedrock）など、新規性の高い技術やツールに直接触れる機会があります。
また、CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境であるのも魅力です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
‐ Kubernetesを深く学べる実践環境
実務を通してKubernetesの知見や技術を習得できます。
本番運用されるKubernetes環境の構築や、Kubernetes上で動作するアプリケーションの運用ノウハウを身につけられます。
また、業務時間内にKubernetes勉強会を実施しており、知識を体系的に深めながら実践に活かせる環境です。
Kubernetesクラスター上で動作する多数のクラウドネイティブOSSを運用するため、KubernetesやOSS、SDKを調査・検証する機会も豊富にあります。
‐ 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。
業務時間内で業務に関連するOSSへのコントリビューションが可能で、技術を磨きながら社会にも貢献できる環境です。
‐ オープンなコミュニケーション文化
コミュニケーションが活発で、立場に関係なく意見を発信しやすい環境です。
エンジニア同士の議論を通じて、新しい発想や改善提案が生まれやすく、技術的にも人間的にも成長できる風土が根付いています。
‐ 働きやすい環境が整っている
夜間作業はなく、月平均の残業時間は約5時間。
技術勉強会も業務時間内に実施しています。
男女問わず育児休暇を取得しやすく、最長1年半の取得実績があります。
安心して長期的にキャリアを築ける職場です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
弊社では、3000人規模のユーザーが使用するインフラ環境のメンテナンスを受託しています。
当ポジションは、Kubernetesで構築されたクラスターやサービスの運用を担います。
Kubernetesクラスターとその上で動作するアプリケーションの運用をメインに経験を積みながら、技術取得を目指す方を募集いたします。
ご希望やご志向に合わせて、以下のいずれかのアプリケーションのインフラ運用をお任せします。
- GitHub
- Gerrit
- Black Duck Hub
【業務内容】
- Kubernetes上に乗っているアプリケーションの保守運用
- EKSクラスターのバージョンアップ
- クラウドネイティブなミドルウェアやアプリケーションのバージョンアップやパッチ適用
- 障害対応 など
※障害発生時の一時対応は別チームが行なっています
【仕事の進め方】
- アジャイル開発（スクラム）で仕事を進めます
- ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/miro/Jira/Confluence
■アピールポイント
‐ 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
ITに関心の高い人が多く、n8n、Dify、LLM（Bedrock）など、新規性の高い技術やツールに直接触れる機会があります。
また、CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境であるのも魅力です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
‐ Kubernetesを深く学べる実践環境
実務を通してKubernetesの知見や技術を習得できます。
本番運用されるKubernetes環境の構築や、Kubernetes上で動作するアプリケーションの運用ノウハウを身につけられます。
また、業務時間内にKubernetes勉強会を実施しており、知識を体系的に深めながら実践に活かせる環境です。
Kubernetesクラスター上で動作する多数のクラウドネイティブOSSを運用するため、KubernetesやOSS、SDKを調査・検証する機会も豊富にあります。
‐ 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。
業務時間内で業務に関連するOSSへのコントリビューションが可能で、技術を磨きながら社会にも貢献できる環境です。
‐ オープンなコミュニケーション文化
コミュニケーションが活発で、立場に関係なく意見を発信しやすい環境です。
エンジニア同士の議論を通じて、新しい発想や改善提案が生まれやすく、技術的にも人間的にも成長できる風土が根付いています。
‐ 働きやすい環境が整っている
夜間作業はなく、月平均の残業時間は約5時間。
技術勉強会も業務時間内に実施しています。
男女問わず育児休暇を取得しやすく、最長1年半の取得実績があります。
安心して長期的にキャリアを築ける職場です。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 500 〜 700 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 平日 9:00〜18:00(実働8時間) 勤務時間調整可
※残業の場合もありますが、残業非推奨としているため基本定時
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） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
エンジニアの仕事から退屈な”作業“を減らし、開発をもっとクリエイティブで楽しいものにすることを目標にしているエンジニアによるエンジニアのための会社です。
「インフラ運用を自動化することで日本のイノベーションを加速する」というミッションのもと、インフラに特化してサービス展開をしています。 |
||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 60人 |
株式会社クラフトマンソフトウェア
【首都圏ハイブリッド/業務自動化アプリケーションエンジニア】新設部署での社内システム改善エンジニア募集！ のリモートワーク求人
■お仕事内容
当プロジェクトでは Argo Workflows × TypeScript を用いて、Kubernetes上で動く業務自動化アプリケーションを新たに開発します。
2026年4月からゼロベースでスタートしたポジションです。
TypeScript でのアプリケーション実装や、Argo Workflows を使ったワークフロー構築、CI/CD 改善や脆弱性対応といった開発基盤づくりにも携われます。
業務フローを分析し、「どの部分を自動化すれば効率化につながるか」を整理しながら、要望の設計〜実装まで一連の流れを担当していただきます。
また、社内には Kubernetes・TypeScript・自動化技術に強いエンジニアも多く、
困った時に相談しやすい雰囲気があります。
【アプリケーションの概要】
業務自動化ツール（Kubernetes, Argo Workflows, TypeScript）
【具体的な業務内容】
・TypeScriptを使用したアプリケーション開発
・Argo Workflowsを使用したアプリケーション構築
・CI/CDの改善
・脆弱性対応
・顧客からの要望整理及び設計
【仕事の進め方】
・アジャイル開発で仕事を進めます
・ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
・Slackチャット、ハドル等でコミュニケーションロスを防ぎます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/miro/Jira/Confluence
■アピールポイント
- 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境です。
当ポジションでは最新のフロントエンド技術を積極的に導入して Kubernetes環境で動作するアプリケーションを開発します。
他、多岐にわたる技術スタックに触れることができます！
- 代表取締役 森 怜峰
- 『実践ドメイン駆動設計』翔泳社, 邦訳レビュー
- 「Vagrant入門」Schoo, 講師
- 取締役 野澤 秀仁（@suin）
- Qiitaユーザーランキング4位
https://qiita.com/suin
- 『サバイバルTypeScript』執筆者の一人！
- 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。
業務時間で勉強会の実施や業務に関係があるOSSに対してOSS貢献が可能。技術を追求できる環境です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
- 働きやすい環境が整っている
月平均の残業時間は約5時間。技術勉強会は業務時間内に実施しています。
男女ともに育児休暇を取りやすい環境で、最長1年半の実績があります。
■チーム体制
・プロダクトオーナー1名、開発者3名を予定
■チームの雰囲気
・チームの年齢層は30歳前後
・毎朝、一日の段取りを確認しています。何かあれば、席も近いので都度声を掛け合っています。
・業務以外にも旅行やカメラなどの雑談も息抜きに話しているようなチームです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
当プロジェクトでは Argo Workflows × TypeScript を用いて、Kubernetes上で動く業務自動化アプリケーションを新たに開発します。
2026年4月からゼロベースでスタートしたポジションです。
TypeScript でのアプリケーション実装や、Argo Workflows を使ったワークフロー構築、CI/CD 改善や脆弱性対応といった開発基盤づくりにも携われます。
業務フローを分析し、「どの部分を自動化すれば効率化につながるか」を整理しながら、要望の設計〜実装まで一連の流れを担当していただきます。
また、社内には Kubernetes・TypeScript・自動化技術に強いエンジニアも多く、
困った時に相談しやすい雰囲気があります。
【アプリケーションの概要】
業務自動化ツール（Kubernetes, Argo Workflows, TypeScript）
【具体的な業務内容】
・TypeScriptを使用したアプリケーション開発
・Argo Workflowsを使用したアプリケーション構築
・CI/CDの改善
・脆弱性対応
・顧客からの要望整理及び設計
【仕事の進め方】
・アジャイル開発で仕事を進めます
・ドキュメントとチケットをベースに仕事を進めます
・Slackチャット、ハドル等でコミュニケーションロスを防ぎます
▶コラボレーションツール
Slack/Google Meet/Teams/esa.io/miro/Jira/Confluence
■アピールポイント
- 技術を追求できる環境
代表・役員がエンジニアであるだけでなく、社員の9割弱がエンジニアです。
CNCFトップコントリビューターも所属しており、いつでも技術に関する相談ができる環境です。
当ポジションでは最新のフロントエンド技術を積極的に導入して Kubernetes環境で動作するアプリケーションを開発します。
他、多岐にわたる技術スタックに触れることができます！
- 代表取締役 森 怜峰
- 『実践ドメイン駆動設計』翔泳社, 邦訳レビュー
- 「Vagrant入門」Schoo, 講師
- 取締役 野澤 秀仁（@suin）
- Qiitaユーザーランキング4位
https://qiita.com/suin
- 『サバイバルTypeScript』執筆者の一人！
- 新しい技術にも積極的に挑戦できる
会社としてAI活用を推進しています。
業務時間で勉強会の実施や業務に関係があるOSSに対してOSS貢献が可能。技術を追求できる環境です。
資格などの技術習得に対する支援も充実しており、技術を追求したい方にぴったりの環境です。
- 働きやすい環境が整っている
月平均の残業時間は約5時間。技術勉強会は業務時間内に実施しています。
男女ともに育児休暇を取りやすい環境で、最長1年半の実績があります。
■チーム体制
・プロダクトオーナー1名、開発者3名を予定
■チームの雰囲気
・チームの年齢層は30歳前後
・毎朝、一日の段取りを確認しています。何かあれば、席も近いので都度声を掛け合っています。
・業務以外にも旅行やカメラなどの雑談も息抜きに話しているようなチームです。
【業務の変更の範囲】
会社の規定に準ずる
| 想定年収 | 530 〜 630 万円／年 | 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|---|---|
| 職種 | |||
| 勤務形態 |
作業時間： 平日 9:00〜18:00(実働8時間) 勤務時間調整可
※残業の場合もありますが、残業非推奨としているため基本定時
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） 休憩時間： 60分 |
||
| 企業概要 |
エンジニアの仕事から退屈な”作業“を減らし、開発をもっとクリエイティブで楽しいものにすることを目標にしているエンジニアによるエンジニアのための会社です。
「インフラ運用を自動化することで日本のイノベーションを加速する」というミッションのもと、インフラに特化してサービス展開をしています。 |
||
| 設立年数 | 14年 | 従業員数 | 60人 |
3703件中 601件～610件
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