Elithは、「サイバースペースの民主化で人とAIが共進化する未来を築く」というミッションを掲げ、最先端のAI技術を活用し、企業の課題解決やビジネスの成長を支援する東大松尾研究室発のAIベンチャー企業です。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000047.000121022.html
Elithは「サイバースペースの民主化で人とAIが共進化する未来を築く」という壮大なミッションを掲げ、次世代AIプロダクトを共に創る機械学習エンジニアを募集しています。年収800万〜1,400万円、フルリモート可能な柔軟な働き方を提供。CTO含む18名の精鋭エンジニアチームと共に、生成AIや深層学習を駆使し、半導体や製薬業界の課題解決に挑戦します。あなたの技術力で、AIの未来を形作り、キャリアを次のステージへと進化させませんか?この挑戦が、あなたの人生に新たな価値をもたらすことでしょう。
給与・報酬 | 年収 800万円 ~ 1,400万円 |
|---|---|
稼働時間 | 09:00 ~ 18:00 |
雇用形態 | 正社員 |
出社頻度 | フルリモート |
勤務地 | - |
Elithは、「サイバースペースの民主化で人とAIが共進化する未来を築く」というミッションを掲げ、最先端のAI技術を活用し、企業の課題解決やビジネスの成長を支援する東大松尾研究室発のAIベンチャー企業です。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000047.000121022.html
Elithは、「サイバースペースの民主化で人とAIが共進化する未来を築く」というミッションを掲げ、最先端のAI技術を活用し、企業の課題解決やビジネスの成長を支援する、東大松尾研究室発のAIベンチャー企業です。
・半導体歩留り改善画像検査AI:高度な画像解析技術を用いて半導体部品の微細な異常を検知し、製品品質向上と生産プロセスの最適化を支援します ・営業支援LLM:音声解析技術を活用して営業活動の音声データを分析し、顧客ニーズや市場動向の把握を支援します ・製薬企業向け研究支援LLM:広範な文献データベースから最新の研究論文を収集・分析し、医学や生命科学分野での知識提供や新しい治療法の開発支援を行います
当社では、AIやデータ活用を基盤としたソリューションを提供するプロジェクトを展開しています。 ML分野のリーダーとして、MLプロダクトや受託案件からの社内モジュール化、デモ作成などをご担当いただきます。 ・生成AI全般 ・深層学習での画像分野 ・RAGやエージェント周りの知識 を活かしていただけます。
CTO含め18名のエンジニアが在籍している組織です。 1チーム約10名ほどで組織され、各チームにチームリーダーがジョインしております。 (現在はCEO・COO・CAIOやエンジニアがPMを兼務しております)
ご希望であれば、3日間程度の副業期間(体験入社)を通し、実際に弊社を見ていただく期間を設けております。
言語:Python、C++、Pytorch、TensorFlow インフラ・ミドルウェア:AWS、GCP、Azure 開発ツール:Git、Slack、Jira、Trello、Qiita
雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
給与・報酬 | 年収 800万円 ~ 1,400万円(月給:580,000円 〜 670,000円/昇給:年2回/賞与:年3回(給与額と別枠で、業務に応じて支給)/期間の定め:無/試用期間:3ヶ月) |
稼働時間 | 09:00 ~ 18:00(標準労働時間 :8時間/日/休憩時間:12:00-13:00/時間外労働:あり(月平均20時間)) |
出社頻度 | フルリモート |
リモートワーク条件 | フルリモート推奨、国内各地での勤務可能です |
休日・休暇 | 完全週休2日制(土日)、祝日 |
社内制度 | ・在宅勤務手当支給
|
採用担当
エンジニア兼人事
https://www.elith.co.jp/interview01 https://www.elith.co.jp/interview02
※上記は最長のフローとなります。お持ちのスキル等によって、フリーをショートカットすることもございます。 ①カジュアル面談/エンジニア面談:弊社のことをまずは知っていただく相互理解の場になります。 ▼ ②面接(1~3回) ▼ ②最終面接/役員面接:技術面を深堀りするスキルマッチを確認する面接です。(コードテストなどはありません) ▼ ③入社体験:実際の社内の雰囲気を見ていただき組織フィットを確認していただく場になります。 (3日間前後を想定・任意) ▼ ④内定
※面接は全てzoomを使用したオンラインで実施します ※1週間~2週間で内定をお出しします ※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

給与・報酬:
時給 5,000円 ~ 6,000円
稼働時間:
80時間 ~ 160時間(週20 ~ 40時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
フルリモート

給与・報酬:
年収 800万円 ~ 1,400万円
稼働時間:
09:00 ~ 18:00
雇用形態:
正社員
出社頻度:
フルリモート

給与・報酬:
年収 550万円 ~ 2,000万円
稼働時間:
160時間 ~ 160時間(週40 ~ 40時間)
雇用形態:
副業転職(業務委託から正社員)
出社頻度:
フルリモート

給与・報酬:
時給 3,000円 ~ 5,000円
稼働時間:
48時間 ~ 48時間(週12 ~ 12時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
相談の上決定する

給与・報酬:
時給 2,500円 ~ 3,500円
稼働時間:
96時間 ~ 160時間(週24 ~ 40時間)
雇用形態:
副業転職(業務委託から正社員)
出社頻度:
相談の上決定する
給与・報酬:
時給 3,000円 ~ 5,000円
稼働時間:
48時間 ~ 48時間(週12 ~ 12時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
相談の上決定する

開催前
AIツールの活用が進む中、開発現場では「エンジニアがドメイン知識を深く理解できない」「PMが仕様作成のボトルネックになっている」といった課題を聞くことがあります。 特に、「なぜこの課題があるのか、エンジニアが腹落ちできていない」「PMの仕様検討待ちで開発が進まない」――こうした声は、多くの開発現場で聞かれるのではないでしょうか。 LayerXでは、AIを活用することでこれらの課題に向き合い、エンジニアとPMの役割の壁を取り払う取り組みを進めているといいます。 そこで本イベントでは、バクラクシリーズのPMを務める加藤氏をお招きし、AIによってドメイン知識へのアクセスがどう変わったのか、PMとエンジニアがどう協働できるようになったのか、そしてCursorを用いた仕様検討の自動化など、LayerXが実践するAIネイティブな開発プロセスについて語っていただきます。 「ユーザーに使われるものを作る」文化をチーム全体で実現するためのヒントが得られる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック 「全員プロダクトマネージャー」を実現する、カーソル仕様による検討の自動運転 https://speakerdeck.com/applism118/quan-yuan-purodakutomaneziya-woshi-xian-suru-cursorniyorushi-yang-jian-tao-nozi-dong-yun-zhuan

アーカイブ公開中
AIコーディングエージェントの活用は進んでいるものの、コーディング以外の工程ではまだ課題を感じている方が多いのではないでしょうか。 「AIに設計やテストをどう任せればいいか悩んでいる」 「レビューがボトルネックになっていて、効率化の方法が見えてこない」といった声もよく耳にします。 実際には、実装以外の工程(設計、テスト、レビュー)でもAIを効果的に活用できる余地は大きくあります。 しかし「仕様書から適切に設計書へどう落とし込むか」「E2Eテストはどこまで人手を代替するのか」「AIレビューツールを入れたもののレビュー工数の削減にはあまり寄与していない」など、多くの現場が壁に直面しているのも事実です。 そこで本イベントでは、AI活用を第一線で行っているLayerXのan氏とサイバーエージェントのわさびーふ氏をお招きし、設計・実装・テスト・レビューという開発プロセス全体において、AIをどう活用しているのか取り組みの現在地を包み隠さず語っていただきます。 an氏からはバクラク開発における実践例を、わさびーふ氏からはサイバーエージェントでの取り組みを通じて、AI時代の開発プロセスのベストプラクティスを学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。
開催日:
2025年11月20日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
AIコーディングエージェントを活用する中で、「管理しているドキュメントをAIエージェントから参照させたいがうまいやり方がわからない」「複数のAIエージェントにプロンプトやコンテキストが散らばっていて、管理が大変」と感じているエンジニアも多いのではないでしょうか。 実際、複数のツールに情報が分散していると、AIエージェントが古いドキュメントや重複した情報を参照してしまい、意図しない実装が生まれる原因となります。特に、NotionやGitHub Wiki、個人のメモツールなど、ドキュメントが増えるほど「どれが最新で正しい情報なのか」がAIにも人間にも判断できなくなってしまいます。 そこで本イベントでは、実際にAIフレンドリーなドキュメント管理を実践されている松濤Vimmer氏とPochiPochi氏をお招きし、AIエージェントを用いた開発を加速させるためのドキュメント管理術を語っていただきます。 松濤Vimmer氏からはObsidianを中心とした情報整理アーキテクチャと、10年以上続くプロダクトでも信頼できるドキュメントをどう維持するか、PochiPochi氏からはGitHub WikiやCIを活用した自動更新の仕組みと、チーム全体でドキュメント管理を浸透させる工夫を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック 松濤Vimmer氏 単なるメモから知的資産へ:Obsidian in Cursorで構築する知的生産システム https://note.com/shotovim/n/n5833578984bf ぽちぽち氏 スピードと品質を両立する、AI時代の開発ドキュメント戦略 https://tech.techtouch.jp/entry/aic-document-strategy
開催日:
2025年11月6日(木)19:00~20:00

アーカイブ公開中
昨今、AIコーディングエージェントやプロトタイピングツール(v0, boltなど)のの進化により、誰でも短期間でプロダクトを構築できる時代になりつつあります。しかし同時に、生成AIは「動くコード」を優先する傾向があり、セキュリティの観点が抜け落ちたままリリースされるサービスも急増しています。特に個人開発者や非エンジニアの参入が進む中、ハッカーから狙われやすい脆弱なサービスが量産されている現実があります。 そこで本イベントでは、延べ1万件の個人情報漏洩を発見・報告した経験を持つKyohei氏をお招きし、バイブコーディング時代に必須となるセキュリティの落とし穴と対策を探ります。実際の個人情報漏洩事例から、SupabaseやFirebaseなどBaaSを使った開発における具体的な対策、そしてkyohei氏が開発するSupabase RLS Checkerなどのセルフチェックツールの開発秘話まで、明日から実践できる知識を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。
開催日:
2025年10月7日(火)19:00~20:00

アーカイブ公開中
フロントエンド開発でフレームワークを選ぶ際、「Next.jsとNuxtの違いや特徴までは理解できないまま、とりあえずで選んじゃっているな」と感じているエンジニアも多いのではないでしょうか。 実際には、開発チームの構成や要件によって、Nuxtの方が適している場面も、はたまたNext.jsの方が適している場面も存在します。特に最近では、Nuxtに対する業界の注目度も今まで以上に高まってきています。 そこで本イベントでは、実際にNext.js・Nuxt両方の開発経験を持つエンジニアの方々をお招きし、なぜNuxtに投資するのか?なぜNext.jsに投資するのか?をお二人の立場から語っていただきます。 LayerXのypresto氏からは実際にNextとNuxtを同時運用して経験した互いの良さやツラミ、Next.jsを推進する理由を、アンドパッドの小泉氏からはVueやNuxtのエコシステムの現状や、Nuxtを推進する理由を学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック ■ アンドパッド 小泉氏 新規プロダクトの開発に Nuxt 3 を採用して良かったこと https://tech.andpad.co.jp/entry/2024/01/17/100000 ■ LayerX ypresto氏 Next.jsとNuxtが混在? iframeでなんとかする! https://speakerdeck.com/ypresto/nuxt-inside-nextjs-with-iframe
開催日:
2025年9月30日(火)19:00~20:00