◼️ミッション
エムニは、「AIを、あらゆる産業の実装力にする」を掲げる製造業特化のAIスタートアップです。
LLM・RAG・AIエージェント・画像認識などの技術を活用し、製造業を中心とした顧客向けAI開発や自社AIプロダクト開発を推進しています。
本ポジションでは、エンジニアリングマネージャーとして、AIエンジニアやWebエンジニアが最大限の成果を発揮できる組織づくりをお任せします。採用・育成・評価・組織設計・開発プロセス改善などを通じて、事業成長を支える強いエンジニアリング組織の構築を担っていただくポジションです。
◼️業務内容
- スキルやご経験、ご志向に応じて、以下のような業務をお任せします。
- エンジニア組織のマネジメント、チームビルディング
- AIエンジニア、Webエンジニア、プロダクトエンジニアの1on1、目標設定、成長支援
- エンジニアの評価、フィードバック、キャリア支援
- 開発チームの体制設計、役割定義、アサイン調整
- 開発プロセスの改善、スクラム・カンバン等の運用改善
- プロジェクトの進行状況や開発課題の可視化、ボトルネック解消
- テックリードやPMと連携した開発品質・生産性の向上
- 採用要件の定義、求人票作成、カジュアル面談、面接、候補者フォロー
- オンボーディング設計、育成プログラム、ナレッジ共有の仕組みづくり
- フルリモート環境におけるコミュニケーション設計、チーム文化づくり
- 技術負債、開発基盤、品質課題に関する組織的な改善推進
- 経営陣への組織課題の共有、改善提案、実行
- 必要に応じた技術的な意思決定支援、設計レビュー、コードレビュー
◼️開発環境
- 言語：Python、TypeScript
- フレームワーク：Next.js、React、FastAPI、Streamlit
- AI/機械学習：OpenAI API、Azure OpenAI Service、Anthropic Claude、Gemini、Amazon Bedrock、Vertex AI、PyTorch
- クラウド：AWS、Google Cloud、Azure
- データベース：PostgreSQL、MySQL
- コード管理：GitHub
- コミュニケーション：Slack、Notion
- その他：Cursor、ChatGPT、Claude、Gemini、GitHub Copilot、Figma など
◼️必須スキル
- Webアプリケーション開発またはAI/機械学習関連開発の実務経験
- エンジニアチームのマネジメント、育成、いずれかの経験
- エンジニアとの1on1、目標設定、フィードバック、成長支援の経験
- 開発プロセスの改善やチーム運営に関わった経験
- PM、Biz、経営陣など他職種と連携しながら開発組織を前に進めた経験
- 採用、育成、評価、オンボーディングのいずれかに関わった経験
- 技術的な背景をもとに、エンジニアと建設的に議論できる力
- 日本語での円滑なコミュニケーション能力
◼️歓迎スキル
- エンジニアリングマネージャー、VPoE、開発責任者、開発マネージャーの経験
- テックリード、リードエンジニア、プロジェクトリードの経験
- AI/LLM、RAG、AIエージェント、機械学習領域への理解・関心
- 自社プロダクト、SaaS、業務支援システムの開発経験
- スタートアップや新規事業における開発組織づくりの経験
- フルリモート環境でのチームマネジメント経験
- エンジニア採用における母集団形成、カジュアル面談、面接設計、候補者フォローの経験
- 技術評価基準、グレード、評価制度、キャリアラダーの設計経験
- スクラム、カンバン、アジャイル開発の導入・改善経験
- 開発生産性、品質、技術負債、セキュリティに関する改善経験
- 複数チームまたは複数プロジェクトを横断した組織運営経験
- IPO準備フェーズにおける開発組織・ガバナンス整備への関心
- 製造業、建設業、物流、サプライチェーン等のドメインに関する知見
私たちは、京都大学発及び松尾研究所発のスタートアップ企業として、主に製造業のクライアントに向け、生成AIを用いたシステム開発及び、自社プロダクトとしてバーティカルSaaSの提供を行っています。
2023年に実施された、大手企業を対象とした野村総合研究所のIT活用実態調査によると、生成AIの検討率は81%と高い数字を示したものの、その導入率はわずか24%しかありません。つまり、日本企業の多くが、「生成AIに興味はあるものの導入までは至っていない」というのが現状です。
我々は数多くの企業に対しワークショップや生成AI導入支援を行ってきた中で、導入までのハードルとして、「具体的な活用方法とその効果が分からない」「活用する上でのノウハウ不足」「リスクの把握ができない」「そもそもどうやって活用できるのかが分からない」といった声が多く聞かれたことも事実です。
そこで我々は、以下の事業を通して企業の抱える課題の抽出や、課題解決に向けたAIソリューションの提供を行っています。ただ開発するにとどまらず、スタッフへのサポートや現場で実際に動いているかの検証を通して、現場に確かな価値を届けることを大切にしています。
◼️事業内容◼️
ハッカソンをはじめとしたイベントで多数の入賞経験を持つエンジニアや、東京大学/京都大学の大学院でAI技術を研究したメンバーが、クライアントの課題に応じたAIシステムを開発。
特に製造業における生成AIの学習・RAG構築・時系列処理・画像認識・最適化を得意としています。
「AIインタビュアー」「AI特許ロケット」の二つのSaaS提供を行なっております。詳細はポートフォリをご覧ください。
安全に使えるAIチャットボットを自社開発しています。
クライアントの社内環境や業務内容に合わせた機能を実装し、業務効率化に貢献します。
また、上記に加えて生成AIに関するワークショップも開催。生成AIの周知活動にも注力しています。
◼️今後の展望◼️
エムニは、「製造業におけるAI活用のハブになる」を事業目標に掲げ、テクノロジーと製造現場の知見を掛け合わせたソリューションで、製造業の本質的な課題解決に貢献してまいります。
より多くの企業に利用しやすいサービスを提供し、AI開発を通して日本を元気にすることが、我々の信念です。
◼️Mission◼️
「日本を盛り上げる」
製造業は、日本が世界に誇る最大の強みです。
この領域を最先端のAIで引き上げることができれば、日本全体を再び活気づけられると、私たちは考えています。
私たちは日本の製造業に特化したAI開発で、日本を盛り上げることに本気で挑みます。
◼️Vision◼️
「製造業におけるAI活用のハブになる」
製造業の各企業には、それぞれ固有の技術や知見が蓄積されています。
エムニは、その土台となる共通の技術基盤を担い、
あらゆる企業のAI活用を下支えする存在でありたいと考えています。
個々の企業の力を、私たちのAI技術でつなぎ、引き出す。
それが「製造業におけるAI活用のハブ」の姿です。
◼️Value◼️
私たちが大切にしている4つの価値観です。
１．バージョンアップ
自ら学び、変わり続け、変化を起こす側であり続ける
２．圧倒的プロフェッショナル
本質的な課題を見極め、期待を超える成果を出す
３．相手を慮る
相手の立場を想像し、信頼を積み上げながら成果に向かう
４．変革の当事者であれ
会社・チームの成果を自分ごと化し、変革を起こす
◼️共に働くメンバーたち◼️
現在160名ほどのメンバーが在籍しています。
20名ほどのフルタイムメンバーと、社会人副業・インターン含め全国各地より優秀なメンバーが在籍。CEOの下野は松尾研究所で化学プラントにおけるAIの社会実装に従事し、2023年後藤らとともにエムニを創業。創業二期目で100名を超え事業を急成長に導き、「Forbes JAPAN 30 UNDER 30 2025」に選出。
COOの後藤は同研究所で生成AIモデルの開発プロジェクトで技術的な面をリードし、フルスタックエンジニアとして開発責任を担う。2025年 京都大学情報学同窓会理事に就任。
また下野・後藤をはじめ、多くのメンバーがITメガベンチャーでのプロジェクトを推進した経験を持ち、数々のコンペ等での受賞経験を保有。
◼️働く環境◼️
業務はフルリモート・フルフレックスで行っています。
就業中はSlackのハドルミーティングに常時接続し、他のメンバーとオンラインで議論しながら業務を進めています。リモート環境下でもコミュニケーションが活発で、フラットで明るい雰囲気の職場です。
また、本社のある東京、京都にそれぞれオフィスがあるため、出社勤務も可能。オフラインでの交流の機会も大切にしています。
◼️開発環境◼️
「AI駆動経営」を指針として、AIネイティブな開発環境を実現。
- 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、GitHub copilot等
- AI駆動開発を推進する「AI駆動ワーキング制度」を導入
【勤務地】東京
【本社所在地】〒101-0031 東京都千代田区東神田1丁目11-5 石田ビル東神田3F
