◼️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。
AIインタビュアーは、インタビュー・ヒアリング・面談・調査業務をAIで支援するプロダクトです。
LLM・音声認識・対話AIを活用した機能を中核としながら、複数企業・複数ユーザーに安定して提供できるSaaS基盤の構築が不可欠です。
本ポジションではWebプロダクトエンジニアとして、長期運用を前提としたWebアーキテクチャ設計や基盤開発を担っていただきます。
◼️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。
- AIインタビュアーのWebアプリケーション設計・開発・運用
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定
- Next.js、React、FastAPI等を用いたフロントエンド・バックエンド開発
- マルチテナントSaaSとしてのデータ設計、認証・認可、権限管理の設計・実装
- 企業・部署・ユーザー単位でのデータ分離、アクセス制御、監査ログ設計
- 音声データ、文字起こしデータ、回答データ、分析結果を扱うセキュリティ設計
- AI機能を安定的に提供するためのAPI設計、非同期処理、ジョブ管理、エラーハンドリング
- LLM API・音声認識API利用を前提とした可用性・リトライ・コスト管理設計
- 高トラフィックや利用拡大を見据えたパフォーマンス改善、スケーラビリティ向上
- インフラエンジニアと連携したクラウド構成、CI/CD、監視、ログ、アラート設計
- AIプロダクトエンジニアと連携したAI機能のWebアプリケーションへの組み込み
- 技術負債の整理、リファクタリング、開発基盤の整備
- テスト設計、品質改善、障害対応、運用改善
- コードレビュー、技術ドキュメント整備、開発プロセス改善
◼️開発環境
- 言語：Python、TypeScript
- フレームワーク：React、FastAPI, Django
- クラウド：AWS、Google Cloud
- データベース：PostgreSQL
- コード管理：GitHub
- コミュニケーションツール：Slack、Notion, Linear
- その他：cursor、ChatGPT、Figma, Claude Code
◼️必須スキル
- Webアプリケーション開発の実務経験
- TypeScriptまたはPythonを用いた開発経験
- React、Next.js等を用いたフロントエンド開発経験、またはFastAPI、Django、Ruby on Rails、Node.js等を用いたバックエンド開発経験
- RDBを用いたデータ設計・開発経験
- Git/GitHubを用いたチーム開発経験
- 認証・認可、権限管理、セキュリティを意識した開発経験
- 長期運用を見据えた設計・実装・改善に関心がある方
- PM、AIエンジニア、インフラエンジニア、Bizメンバー等と連携しながら開発を進められる力
- 日本語での円滑なコミュニケーション能力
◼️歓迎スキル
- 自社プロダクト、SaaS、業務支援プロダクトの開発経験
- マルチテナントSaaSの設計・開発経験
- 認証・認可、権限管理、監査ログ、セキュリティ設計の経験
- 音声データ、会話データ、個人情報を扱うプロダクトの開発経験
- 長期開発を見据えたアーキテクチャ設計、技術選定の経験
- 高トラフィックを捌くWebアプリケーションの開発・運用経験
- パフォーマンス改善、DBチューニング、キャッシュ設計の経験
- AWS、Google Cloud、Azure等のクラウド環境での開発・運用経験
- CI/CD、監視、ログ設計、アラート設計の経験
- 非同期処理、ジョブキュー、バッチ処理、リトライ制御の設計経験
- LLM API、音声認識API、外部APIを組み込んだプロダクト開発経験
- 技術負債解消、リファクタリング、テスト設計、品質改善の経験
- 開発チームのリード、コードレビュー、技術選定の経験
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