現在、大手製造業クライアントからの引き合い増加に伴い、自社開発する「製造業特化型LLM」の開発案件が複数同時に進行しています。 これまでCTO自らが技術とプロジェクト統括を兼任してきましたが、案件の高度化・大規模化により、専任でプロジェクトをリードできる方の必要性が高まっています。 そのため、AI・LLM領域に知見を持ち、顧客と開発チームの双方をドライブできるプロジェクトマネージャーの採用を強化しています。
日本の製造業の未来をAIで再定義する司令塔PMを募集。年収576万～1152万円、業務委託/副業OKの柔軟な働き方で、あなたの挑戦を最大限に支援します。東大発AIスタートアップのコアメンバーとして、経済産業省採択の製造業特化型LLM開発を牽引し、大手クライアントの根深い課題を解決。CTO直下で事業と組織を創り、前例なき技術で日本のものづくりを根底から変革する、ダイナミックな挑戦です。あなたのリーダーシップと情熱で、この国の産業に新たな息吹を吹き込み、自身のキャリアを最高峰へと導きませんか？未来を共に創る仲間を待っています。
給与・報酬 | 時給 3,000円 ~ 6,000円 |
|---|---|
稼働時間 | 40時間 ~ 100時間（週10 ~ 25時間） |
雇用形態 | 業務委託 |
出社頻度 | 週4日出社 |
勤務地 | 東京都文京区本郷3-28-10 柏屋ビル2 (3F) |
現在、大手製造業クライアントからの引き合い増加に伴い、自社開発する「製造業特化型LLM」の開発案件が複数同時に進行しています。 これまでCTO自らが技術とプロジェクト統括を兼任してきましたが、案件の高度化・大規模化により、専任でプロジェクトをリードできる方の必要性が高まっています。 そのため、AI・LLM領域に知見を持ち、顧客と開発チームの双方をドライブできるプロジェクトマネージャーの採用を強化しています。
司令塔としてPJTを牽引◎コアメンバー／特化型LLM（大規模言語モデル）の開発やAIソリューションの開発／事業と組織の創造に関われるフェーズ
大手製造業クライアントの課題解決プロジェクト全体の責任者として、プロジェクトを成功に導きます。クライアント、コンサルタント、AIエンジニアと密に連携し、課題の定義、要件定義、開発スケジュールの管理、リソース調整、進捗管理などを担当。プロジェクトのスムーズな進行と、クライアントの期待を超える価値提供を実現する司令塔となります。
◎日本の未来を創る、スケールの大きな挑戦ができる 私たちが対峙するのは、日本のものづくりを支える巨大な製造業です。「失われた30年」からの再生の鍵を握るこの領域で、AIという最先端の技術を用いて、業界の未来を根本から変革する挑戦に当事者として関わることができます。
◎前例のない、最先端の技術開発に携われる 経済産業省の国家プロジェクト「GENIAC」にも採択された、自社独自の「製造業特化型LLM」の開発が事業の核となります。まだ誰も正解を知らない領域で、業界の未来を定義する技術を自らの手でつくりあげていく、エンジニアとしてこの上なく刺激的な経験ができます。
◎事業と組織を創るコアメンバーになれる 東大発のAIスタートアップの初期メンバーとして、開発だけでなく事業戦略や組織文化の創造にも深く関与できます。CEOとも近い距離で議論しながら、会社とともに急成長していく実感を得られる、貴重なフェーズです。
【具体的な職務内容】 自社開発の製造業特化型LLMや、それを用いたAIソリューションの開発を担当。 大手メーカーをクライアントに、図面解析・予知保全・需要予測といった案件を通じ、設計から製造まで分断されたデータをつなぎ、ものづくり全体の変革を目指します。
《技術課題／組織課題》 ◼︎技術課題 図面や3Dモデル、過去のトラブル記録など、形式の異なる膨大なデータを統合し、価値を引き出すこと。専門領域に特化したLLMの開発も、前例の少ない挑戦です。 ◼︎組織課題 スタートアップとして、開発プロセスや組織の仕組み自体を、主体的につくりあげていく必要があります。
•新しい技術をどん欲に吸収する意欲 •スピードを重視し、関係者の期待を超える成果を追求する姿勢 •ラストマンシップを持ち、最後まで責任を持ってやり抜く力 •報連相を大切にし、チームの生産性を高めるコミュニケーション能力
◎この仕事で得られるもの ◼︎日本の基幹産業を、ゼロから変革する経験ができます。 クライアントは日本のものづくりを支える大手メーカー。AIという最先端の技術を用いて、業界の根深い課題を解決し、未来を創造していくダイナミックな経験ができます。
◼︎事業のコアメンバーとして、裁量を持って開発に携われます。 「製造業特化型LLM」という前例のないプロダクト開発の中核を担うこともできるため、自身の技術力やアイデアを事業の成長にダイレクトに反映させることができます。
◼︎「価値の提供」を第一に、本質的な課題解決に集中できる環境です。 クライアントと直接対話し、現場の課題を深く理解したうえで開発を進めます。自分の技術が「誰の、どんな課題を解決しているのか」を常に実感しながら、本質的なものづくりに没頭できます。
雇用形態 | 業務委託 |
|---|---|
給与・報酬 | 時給 3,000円 ~ 6,000円 |
稼働時間 | 40時間 ~ 100時間（週10 ~ 25時間） |
出社頻度 | 週4日出社 |
勤務地 | 東京都文京区本郷3-28-10 柏屋ビル2 (3F) |
■ 必須スキル・経験 ・何かしらのチームプロジェクトにおけるリーダー経験のある方 ・重視するマインドセットを共感できる方 ・長期コミット可能な方
■ 歓迎スキル・経験 ・BtoBプロジェクトのPMとしての経験をお持ちの方 ・製造業関連のプロジェクトの参画経験のある方 ・スタートアップに初期メンバーとして参画したご経験をお持ちの方 ・法人営業の経験がある方 ・AIエンジニアやシステムエンジニアとして知見をお持ちの方
【重視するマインドセット】 ・新しい技術をどん欲に吸収する意欲 ・関係者の期待値を超えるアウトプットを出すことを心掛ける →（同僚・上司・クライアント等）プロジェクト関係者の自身に対する期待値を超える事を常に意識し、お互いに高め合える環境が理想です。 →関係者の立場に立った時、メンバーが自分の期待値を超えてくると純粋に嬉しいです。 ・プロジェクト全体の成功に責任を持ち、クライアントの成功にコミットする ・こまめな報告・連絡・相談、密なコミュニケーションで生産性を高める ・自分の売り上げだけでなく、顧客のためを考えられる
Airion株式会社は、日本の製造業が抱える「データの有効活用の不足」という課題を解決するため、AIシステム開発と技術コンサルティングを提供する東大発のAIスタートアップです。 製造現場に眠る膨大なデータを価値ある知見に変えるべく、外観検査や需要予測といった従来のAI活用に加え、LLM（大規模言語モデル）やナレッジグラフなどの先端技術を駆使。設計から製造、販売に至るバリューチェーン全体のデータを統合・活用し、ものづくりの在り方を根本から変革することを目指しています。
トヨタ自動車や東京ガスといった大手メーカーとの協業を進める一方、経済産業省の生成AI開発プロジェクト「GENIAC」や、NVIDIA、マイクロソフト社のスタートアップ支援プログラムにも採択されるなど、技術力と事業展開において高い評価を得ています。 今後は、自社開発の製造業特化型LLMを軸に、日本のものづくりの国際競争力向上に貢献してまいります。
Step.1 (希望に応じて)カジュアル面談
Step.2 応募フォームを記入・提出
Step.3 スキルテストを解答・提出
Step.4 面接(複数回行う場合がございます)
Step.5 結果通知
給与・報酬：
時給 3,000円 ~ 6,000円
稼働時間：
40時間 ~ 100時間（週10 ~ 25時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
週4日出社
給与・報酬：
時給 4,000円 ~ 5,000円
稼働時間：
40時間 ~ 100時間（週10 ~ 25時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
週4日出社
給与・報酬：
年収 600万円 ~ 1,200万円
稼働時間：
09:00 ~ 18:00
雇用形態：
正社員
出社頻度：
週4日出社
給与・報酬：
時給 3,000円 ~ 6,000円
稼働時間：
40時間 ~ 100時間（週10 ~ 25時間）
雇用形態：
業務委託
出社頻度：
週4日出社
給与・報酬：
年収 1,000万円 ~ 1,500万円
稼働時間：
09:00 ~ 18:00
雇用形態：
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：
80時間 ~ 160時間（週20 ~ 40時間）
雇用形態：
業務委託から正社員
出社頻度：
週1日出社
開催前
パフォーマンス・チューニングは、Webサービスの成長とともに避けて通れないテーマです。中でも「キャッシュ」は有効な手段の一つですが、設計や運用を誤るとデータ不整合やメンテナンス負荷の増大につながる可能性もあります。 「パフォーマンス・チューニングといえば、まずDBやアプリケーションロジックの改善が語られることが多いが、キャッシュはどのタイミングで検討すべきなのか？」 「実務で触れる機会が少なく、方法論を体系的に理解できていない」 ——こうした悩みの声は、現場のエンジニアから数多く寄せられています。 本イベントでは、『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』にてキャッシュの章を執筆され、ご自身でもキャッシュライブラリを実装されている金子達哉氏をお迎えします。 今回は特別に、Offersの実サービス（ offers.jp/jobs ）を題材とした公開パフォーマンスレビューを実施します。 実際のサービスを見ながら、「キャッシュを使うべき場所・使うべきでない場所」をどのように判断するのか、その検討プロセスを公開でお届けします。 👇ISUCON概要はこちら https://isucon.net/ 👇『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』はこちら https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12846-3
開催終了
昨今の開発現場において、Claude CodeをはじめとするAIコーディングエージェントの利用は急速に普及しています。一方で、進化のスピードが非常に速く、「全ての機能を把握し、実戦レベルで使いこなす」ことに壁を感じているエンジニアの方も少なくありません。 そうした中、Anthropic主催のハッカソンでも活用された「everything-claude-code」リポジトリがSNS上で大きな話題となりました。Claude Codeのベストプラクティスが網羅的にまとめられた注目のリソースですが、一定の前提知識がないと読み解くのが難しい側面もあります。 そこで、本イベントでは、RevenueCat Shipaton 2025に入賞し、Claude Codeの機能検証・解説を精力的に発信されているOikon氏をお迎えし、「everything-claude-code」を題材にClaude Codeの基本機能と実践的な活用法を紐解きます。 前半では、Claude Codeの基本機能を押さえたうえで「everything-claude-code」の全体像について解説します。 後半のディスカッションでは、実際の画面をご覧いただきながら「everything-claude-code」リポジトリを参照し、手元の環境でいくつかのコードを動かすデモを通じて、より具体的な活用法を深ぼっていきます。 Claude Codeを触り始めたばかりの方から、もっと使いこなしたい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。 ↓「everything-claude-code」リポジトリはこちら https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
開催日:
2026年3月17日(火)12:00~13:00
アーカイブ公開中
前回「LT&ディスカッション5ラウンド！うひょさん・よしこさんと改めて考えるReactコンポーネント設計」（ https://offers.connpass.com/event/298939/ ）のイベント開催から約2年が経過し、その間にReactやNext.jsは大きく進化してきました。Server ComponentsやSuspense、新しい非同期処理のAPIの登場などにより、パフォーマンスや表現力は向上した一方で、コンポーネント設計は以前にも増して複雑になりやすい状況になっています。 またAIの登場により、設計部分の重要性は、以前にも増して高まっていると感じており、AIライクとヒューマンライクのどちらに寄せるべきなのかの判断も難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、うひょ氏をお招きし、「今、現場で採用すべきコンポーネント設計のベストプラクティス」を実務経験をもとに解説していただきます。 迷いなく設計判断ができるようになるための指針を、持ち帰れるイベントです。ぜひご参加ください。
開催日:
2026年2月18日(水)19:00~20:00
アーカイブ公開中
「本番で障害が起きたけど、ログの調査に時間がかかる」「パフォーマンスが遅いと言われたけど、どこから調べればいいかわからない」「原因不明のエラーにより、インフラサーバーが正しく立ち上がらず疎通がうまく行かない」——アプリケーション開発をしていると、こうした"インフラ寄りの面倒な作業"に悩まされることはありませんか？ 実は今、AIエージェントを活用すれば、これらの作業を自然言語で依頼するだけで解決できるようになりつつあります。ログの集計やレポート作成、障害の原因特定、パフォーマンスの変化の可視化——特別なクエリを書かなくても、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。 本イベントでは、MIXIの吉井氏とユーザベースの飯野氏をお招きし、ソフトウェアエンジニアがインフラ領域の"面倒な作業"をAIでどこまで減らせるかを語っていただきます。「SREじゃないから関係ない」ではなく、開発者こそ知っておきたいAI×インフラの活用術をお届けします。
開催日:
2026年1月21日(水)19:00~20:15
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アーカイブ公開中
2024年末、Remix 3が発表されました。Reactベースのフレームワークとして知られていたRemixが、「ReactからWeb標準へ」という大きな方向転換を発表しました。 React Router v7としてReactエコシステムに深く統合される道を選んだ一方で、Remix 3はReactから離れ、Web標準をベースとした新しいアーキテクチャへと進化しようとしています。 なぜRemixはこのタイミングでReactを離れる決断をしたのか？Web標準に回帰することで何が変わるのか？そしてAI時代において、このアーキテクチャはどのような優位性を持つのか？ 本イベントでは、Remix 3の詳細な解説記事を執筆されたcoji氏をお招きし、「Reactの当たり前を相対化する」というテーマでLTをいただきます。Remix 3の技術的な変化から思想的な背景まで、深く掘り下げていきます。 👇登壇者の記事を事前にチェック coji氏 Remix 3についての解説記事 https://zenn.dev/coji/articles/remix3-introduction
開催日:
2026年1月14日(水)19:00~20:15
