エンジニア の求人一覧 - 株式会社エムニ

◼️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。 ◼️仕事のやりがい AIエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。 ◼️業務内容 - 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

◼️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。 ◼️仕事のやりがい AIエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。 ◼️業務内容 - 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

◼️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。 ◼️仕事のやりがい AIエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。 ◼️業務内容 - 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

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

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。

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。 ◼️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

◼️ミッション フロントエンド・バックエンド双方の技術を駆使し、AIプロダクトの価値を最大化することがミッションです。チームとともに0→1の開発を推進していただきます。 ◼️仕事のやりがい Webエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。 ◼️求める人物像 - 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 - スピード感のある環境を楽しめる柔軟性のある方 ◼️業務内容 - Python / Typescriptを用いたAIアプリケーション開発 - IaCによるクラウドインフラの構築・管理 - エンタープライズレベルのシステムアーキテクチャの設計 - エンドユーザーとの対話を通じた機能設計および改善施策の実施 - プロダクトマネージャーやメンバーとの連携による仕様策定・技術相談 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

◼️ミッション フロントエンド・バックエンド双方の技術を駆使し、AIプロダクトの価値を最大化することがミッションです。チームとともに0→1の開発を推進していただきます。 ◼️仕事のやりがい Webエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。 ◼️求める人物像 - 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 - スピード感のある環境を楽しめる柔軟性のある方 ◼️業務内容 - Python / Typescriptを用いたAIアプリケーション開発 - IaCによるクラウドインフラの構築・管理 - エンタープライズレベルのシステムアーキテクチャの設計 - エンドユーザーとの対話を通じた機能設計および改善施策の実施 - プロダクトマネージャーやメンバーとの連携による仕様策定・技術相談 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

◼️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。 ◼️開発環境 - クラウド: AWS / GCP / Azure - コンテナ: Docker, Kubernetes - 構成管理: Terraform, AWS CDK - CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI - 監視: Prometheus, Grafana, CloudWatch - AI / ML: Python, PyTorch, Hugging Face, LLM API ※導入技術は課題に応じて柔軟に選定します。

◼️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。 ◼️開発環境 - クラウド: AWS / GCP / Azure - コンテナ: Docker, Kubernetes - 構成管理: Terraform, AWS CDK - CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI - 監視: Prometheus, Grafana, CloudWatch - AI / ML: Python, PyTorch, Hugging Face, LLM API ※導入技術は課題に応じて柔軟に選定します。 ◼️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

◼️ミッション コーポレートエンジニアのミッションは、エムニの事業成長を支えるコーポレートIT基盤を構築・進化させ、社員がAI開発や価値創出に集中できる環境をつくることです。 急成長する組織において、IT・セキュリティ・業務基盤を整備し、スピードと安全性を両立した働き方を実現していただきます。 ◼️ポジションの魅力 単なる情シス業務にとどまらず、経営や各部門と密に連携しながら、事業成長を支えるIT戦略・業務改善を推進していただきます。IT基盤の整備やセキュリティ強化、社内DXの推進は、開発スピードや働きやすさ、ひいてはプロダクト価値にも直結する重要な役割であり、会社の成長に直接インパクトを与えている実感を得られる環境です。 ◼️業務内容 ・社内IT基盤の設計・運用 Google Workspace / Microsoft 365 の設計・運用 ID管理（入退社対応、権限設計、SSO） デバイス管理（Mac / Windows / モバイル） ・SaaS・クラウドツール管理 利用SaaSの選定・導入・運用 アカウント・権限のライフサイクル管理 SaaSコストの可視化・最適化 ・セキュリティ・ガバナンス 情報セキュリティポリシーの策定・運用 セキュリティツール導入（EDR, MDM, CASB 等） 脆弱性対応、インシデント対応 ・社内業務の自動化・改善 入退社フローの自動化 権限申請・承認フロー整備 ノーコード / スクリプトを用いた業務改善 AIツール（社内GPT等）の導入・活用推進 ・社内問い合わせ対応・ITサポート 社員からのIT関連問い合わせ対応 障害・トラブルシューティング ◼️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

◼️ミッション リード Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア・Web エンジニア等と協働し、Web 領域の技術責任者として、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。 本開発フェーズでは、Web 領域の技術責任者として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、実装だけでなく、開発の進め方や設計判断までを担います。 フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割です。 Web 領域のプロジェクト責任を負う Web PM と役割分担しながら、AI 開発と Web 開発を技術的に接続し、現場で使われ続けるシステムを推進します。 ◼️仕事のやりがい Webエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。 ◼️求める人物像 - 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 - スピード感のある環境を楽しめる柔軟性のある方 ◼️業務内容 - Python / Typescriptを用いたAIアプリケーション開発 - IaCによるクラウドインフラの構築・管理 - エンタープライズレベルのシステムアーキテクチャの設計 - エンドユーザーとの対話を通じた機能設計および改善施策の実施 - プロダクトマネージャーやメンバーとの連携による仕様策定・技術相談 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

◼️ミッション リード Web エンジニアは、AI PM や AI エンジニア・Web エンジニア等と協働し、Web 領域の技術責任者として、少人数のクロスファンクショナルチームで案件を推進します。 本開発フェーズでは、Web 領域の技術責任者として、LLM/RAG/画像・音声モデルを組み込んだ AI 機能について、実装だけでなく、開発の進め方や設計判断までを担います。 フロントエンド・バックエンド・インフラを横断し、プロダクト全体として成立する形にまとめ上げる役割です。 Web 領域のプロジェクト責任を負う Web PM と役割分担しながら、AI 開発と Web 開発を技術的に接続し、現場で使われ続けるシステムを推進します。 ◼️仕事のやりがい Webエンジニアとして、ゼロから価値を創出する挑戦ができます。長く日本経済を支えてきた製造業界において、「技術が事業を動かす」現場で、幅広いスキルと経験が身につきます。チームで生み出した成果が社会に届く達成感を得られる仕事です。 ◼️求める人物像 - 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 - スピード感のある環境を楽しめる柔軟性のある方 ◼️業務内容 - Python / Typescriptを用いたAIアプリケーション開発 - IaCによるクラウドインフラの構築・管理 - エンタープライズレベルのシステムアーキテクチャの設計 - エンドユーザーとの対話を通じた機能設計および改善施策の実施 - プロダクトマネージャーやメンバーとの連携による仕様策定・技術相談 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

◼️ミッション コンサルタントとしてクライアントの事業と組織を深く理解した上で、各種ステークホルダーと対峙し社内のエンジニアと連携しながら「オーダーメイドAI」の開発・導入を通して企業のDXをリードします。 ◼️業務内容 - エンタープライズ顧客に対するAI活用コンサルティング業務 - エンジニアチームと連携した「オーダーメイドAI」開発のプロジェクトマネジメント - 業務の仕組み化を通した、チームのアウトプット最大化 - プロジェクト最適化を目的としたピープルマネジメント ◼️ポジションの魅力 - 市場規模1.5兆円（製造業全体では300兆円）を超える産業が抱える課題の解決ができ、社会的インパクトが大きい事業に取り組める - コンサルティング業務を通して、最先端の技術（生成AIなど）の社会実装のパイオニアとしてAI領域のプロフェッショナルとして経験を積める - AIを活用した、自社サービスなど新規事業の立ち上げの経験を得られる - 組織化・仕組み化を通して、事業をリードする経験を得られる ◼️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

◼️ミッション コンサルタントとしてクライアントの事業と組織を深く理解した上で、各種ステークホルダーと対峙し社内のエンジニアと連携しながら「オーダーメイドAI」の開発・導入を通して企業のDXをリードします。 ◼️業務内容 - エンタープライズ顧客に対するAI活用コンサルティング業務 - エンジニアチームと連携した「オーダーメイドAI」開発のプロジェクトマネジメント - 業務の仕組み化を通した、チームのアウトプット最大化 - プロジェクト最適化を目的としたピープルマネジメント ◼️ポジションの魅力 - 市場規模1.5兆円（製造業全体では300兆円）を超える産業が抱える課題の解決ができ、社会的インパクトが大きい事業に取り組める - コンサルティング業務を通して、最先端の技術（生成AIなど）の社会実装のパイオニアとしてAI領域のプロフェッショナルとして経験を積める - AIを活用した、自社サービスなど新規事業の立ち上げの経験を得られる - 組織化・仕組み化を通して、事業をリードする経験を得られる ◼️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

◼️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 ◼️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 - 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、Figma

◼️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 ◼️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 - 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、Figma ◼️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