掲載データをもとに当社が整理したものです。選考の通りやすさや社風は、担当にお尋ねください。
製造業に特化した生成AI活用スタートアップ。松尾研発かつ京都大学発の学術基盤と技術力を背景に、オーダーメイドAIの企画から導入・運用まで一気通貫で支援。熟練工の暗黙知をAIで抽出・言語化する『AIインタビュアー』や、生成AIを組み込んだ業務支援システムを提供し、製造現場のDXを推進。ミッション「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」のもと、人の創造性が輝く未来の産業支援を目指す企業。
製造業に特化した生成AI活用スタートアップ。松尾研発かつ京都大学発の学術基盤と技術力を背景に、オーダーメイドAIの企画から導入・運用まで一気通貫で支援。熟練工の暗黙知をAIで抽出・言語化する『AIインタビュアー』や、生成AIを組み込んだ業務支援システムを提供し、製造現場のDXを推進。ミッション「AIで働く環境を幸せに、世界にワクワクを」のもと、人の創造性が輝く未来の産業支援を目指す企業。
福利厚生・手当
選考・入社
業界(大分類)
システム・技術領域
支援している業界
■仕事概要
◼️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。
日本の製造業には、優れた技術や現場知見が数多く存在します。一方で、それらを発明として整理し、特許・知財として保護・活用するプロセスには、専門性の高さ、文書作成の負荷、調査業務の複雑さ、属人性といった課題があります。
AI特許ロケット は、LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェント等を活用し、発明情報の整理、特許文書の作成支援、先行技術調査、技術資料の構造化など、特許・知財業務を支援するAIプロダクトです。
本ポジションでは、AIプロダクトエンジニアとして、AI特許ロケットの中核となるAI機能の設計・開発・評価・改善を担っていただきます。
特許・知財という専門性の高い領域において、AIを活用して「技術を守り、活かす」プロセスを変革することがミッションです。
◼️プロダクトの設計思想
AI特許ロケットが目指すのは、単に特許文書を自動生成するツールではありません。
発明者、研究開発者、知財担当者、弁理士など、関係者が持つ情報を整理し、技術的な特徴や差分を明確にし、特許・知財業務の意思決定を支援するプロダクトを目指しています。
特許・知財領域では、言葉の正確性、技術内容の構造化、先行技術との差分把握、根拠に基づいた生成が重要です。
そのため、AI特許ロケットでは以下を重視しています。
発明情報・技術資料の構造化
特許文書・技術文書の検索・要約・比較
先行技術調査を支援するRAG・検索体験
技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理
専門性の高い文書生成における品質管理
ユーザーが確認・修正しやすいAI出力設計
知財業務フローに馴染むAI体験
AIプロダクトエンジニアには、LLMやRAGを使って「それっぽい文章」を生成するだけではなく、専門業務に耐えるAI機能として、精度・根拠・使いやすさを磨き込んでいただきます。
◼️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特許ロケットのAI機能設計・開発・運用
LLM・RAG・自然言語処理・AIエージェントを活用した機能開発
特許文書、技術資料、発明情報、先行技術情報等を扱うAI機能開発
発明内容や技術資料をもとにした文書生成・要約・分類・構造化機能の開発
特許調査・先行技術調査を支援する検索・RAG機能の開発
技術文書・特許文書の比較、差分抽出、論点整理機能の開発
プロンプト設計、RAG構成設計、評価設計、精度改善
知財業務フローを踏まえたAI機能のUX設計、プロトタイピング
Python、TypeScript、Next.js、FastAPI等を用いたプロダクト開発
AIエンジニアと連携したAI機能の組み込み、評価、改善
PM・Bizメンバーとの仕様検討、仮説検証、優先順位整理
技術調査、検証、ドキュメント整備
必要に応じたコードレビュー、技術支援
◼️開発テーマ例
発明情報の構造化・要点抽出機能
技術資料をもとにした特許文書作成支援機能
特許文書・技術文書の要約・分類機能
先行技術調査を支援する検索・RAG機能
技術的特徴・差分・権利化ポイントの整理機能
発明者へのヒアリング内容をもとにした文書生成機能
特許請求の範囲や明細書作成を支援するAI機能
関連文献・先行技術との比較支援機能
AI出力の根拠提示・参照元表示機能
知財担当者や研究開発者の業務フローに合わせたAIワークフロー設計
◼️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
◼️選考フロー
書類選考→面接(2~3回/オンライン実施)→内定
※面接はオンラインで実施します。
※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
Webアプリケーション開発の実務経験
PythonまたはTypeScriptを用いた開発経験
Git/GitHubを用いたチーム開発経験
RDBを用いたデータ設計・開発経験
LLM API、RAG、AIエージェント、自然言語処理、検索技術等のいずれかへの関心または実装経験
プロダクトの仕様検討、設計、実装、改善に関わった経験
専門性の高い業務やドメインに向き合い、理解しながら開発できる力
Biz、PM、AIエンジニア等の他職種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
LLM APIを用いたプロダクト開発経験
RAG、検索、自然言語処理、文書生成、文書解析に関する開発経験
特許、知財、法務、研究開発、製造業領域への関心
専門文書、技術文書、契約書、論文等を扱うAIプロダクトの開発経験
プロンプト設計、評価設計、精度改善の経験
AI出力の根拠提示、参照元表示、品質評価に関する開発経験
自社プロダクト、SaaS、業務支援プロダクトの開発経験
Next.js、FastAPI等を用いたWebアプリケーション開発経験
スタートアップや新規事業における0→1開発経験
開発チームのリード、コードレビュー、技術選定の経験
エムニのミッションに共感し、AI技術の社会実装に情熱を持てる方
特許・知財・研究開発など、専門性の高い業務領域に技術で切り込みたい方
LLMやRAGを活用し、専門業務に耐えるAI機能をつくりたい方
生成AIの便利さだけでなく、正確性・根拠・業務適合性を重視できる方
仕様が固まっていない状態でも、自ら仮説を立てて前に進められる方
AIエンジニアやビジネスサイドと連携しながら、チームで成果を出せる方
ユーザーの声や業務フローをもとに、プロダクトを継続的に改善したい方
新しいAIプロダクトの市場を自らつくっていくことに面白さを感じる方
スピード感のあるスタートアップ環境を楽しめる方
LINEで相談する・応募する
フォーム入力も経歴書も不要です。「AIプロダクトエンジニア_AI特許ロケット【正社員】」について聞きたいとLINEで送っていただければ、担当(松岡)が直接お返事します。質問だけ・情報収集だけでもかまいません。
すでに友だちの方は②だけでかまいません(求人名が入った状態でLINEが開きます)。うまく開かないときは、LINEで ID @697nxhbt を検索してください。
「応募する」を押すと、転職支援サービスの申し込みフォームに進みます。企業へ直接応募するのではなく、担当エージェント(株式会社エージェントベスト)が企業へ推薦する形で選考が進みます。ご利用は無料です。
まだ転職を決めていない段階でもかまいません。経歴書のご用意は不要です。この求人の背景や求められている経験など、公開情報にないところからお話しします。
「電話で軽く話を聞きたい」は日程を決めずに、こちらから折り返す形です。ご希望の時間帯だけ伺います。