研究か、社会実装か。 その二択を、エムニは求めません。 博士課程に進むと、多くの方が次の選択を迫られます。 ・研究に集中し続けるか ・研究を離れて社会実装・事業に向かうか エムニは、この問いそのものが時代遅れになりつつあると考えています。 研究で培った力を、社会実装の現場で使い、 社会実装の問いを、再び研究に持ち帰る。 その往復こそが、これからの博士人材のキャリアアップだと私たちは考えています。 エムニについて 株式会社エムニは、 AI × 製造業を軸に、研究と実装を分断せずに価値を生み出すスタートアップです。 ・研究で終わらせない ・PoCで終わらせない ・現場で使われ、意思決定を変えるAIをつくる そのために、博士課程で培われる仮説設定・検証・評価・説明の力を、事業とプロダクトの中核に据えています。 ◼️募集背景 『社会人博士を「キャリアの途中」にするために』 博士課程に在籍しながら働きたい方の多くが、 ・業務委託や非常勤扱いになる ・時短＝責任の小さい仕事しか任されない ・研究は「業務外」とされ、評価されない という構造に直面しています。 エムニでは、博士課程に在籍していることを前提に、短い労働時間でも正社員としてキャリアアップを描ける制度設計を行っています。 ◼️業務内容 研究と社会実装を横断しながら、 エンジニアリング組織の中核メンバーとして以下を担っていただきます。 - 自社AIプロダクトの設計・構築・精度改善・運用 - 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 - クライアント向けAIソリューションの技術検証（PoC）の推進 - 学会論文・最新技術情報の調査、技術トレンドのキャッチアップと応用 - モデルの精度向上・推論速度改善のための実験・検証・実装 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 ◼️開発環境 - 言語：Python、TypeScript - フレームワーク：React、Next.js、PyTorch、Streamlit、FastAPI - クラウド：Azure、AWS、Google Cloud Platform、Amazon Bedrock、Azure OpenAI Service - データベース：MySQL、PostgreSQL - コード管理：GitHub - コミュニケーションツール：Slack、Notion - その他：cursor、ChatGPT、Gemini、Claude、GitHub Copilot、Vertex AI、Figma　等 ◼️選考フロー 書類選考→面接（2～3回/オンライン実施）→内定 ※職種やポジションに応じてリファレンスチェックを実施させていただく可能性があります

- Git/GitHubを利用した経験 - ソフトウェアエンジニアリングの基本的な知識 - 日本語での円滑なコミュニケーション能力 - 博士課程在籍者（分野不問） - Pythonによる研究開発・実装経験 - 機械学習／深層学習の基礎的理解 - 論文・研究成果を自ら読み、実装まで行った経験

- AI/機械学習モデルの構築・精度改善・運用経験 - Pythonを用いたAI/機械学習モデルの実務経験 - Deep Learningおよび機械学習における高い専門性 - 機械学習分野における論文誌または国際会議での発表経験 - Kaggleや競技プログラミングでの上位入賞実績 - エッジコンピューティングやモデル軽量化・高速化など、実用を意識した技術適用経験

- エムニのミッションに共感し、AI技術を社会実装することに情熱を持てる方 - 新しい技術やトレンドを自ら学び、取り入れる探究心のある方 - 博士課程に在籍しながら、社会実装の経験も積みたい - 論文を書く力と、プロダクトを作る力を両立させたい - 時短でも、責任ある役割と評価を得たい - 研究と事業を横断するキャリアを本気で目指したい