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LLMをフル活用した製品を作りたいバックエンドエンジニアウォンテッド!

バックエンドエンジニア
Mid-career

on 2025-06-02

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LLMをフル活用した製品を作りたいバックエンドエンジニアウォンテッド!

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Naoyoshi Aikawa

Rimoの代表社員兼エンジニア。早稲田大学の学生時代は検索/自然言語処理の研究に従事し、北京のMicrosoft Researchでのインターンを経験。2011年にGoogleに新卒入社し、検索システムの開発に従事。2012年にWantedlyの開発に参画しランキング、課金システム、インフラ基盤の開発をリード。2016年8月よりWantedly Peopleアプリの開発リーダー。2019年10月よりRimo合同会社創設。

Rina Takase

デザイナーと近いところで体験を議論したりしながらプロダクトを作っていくのが好きです。

Ayumi Nishiya

にしやあゆみ、略してにしゃみです。19年卒の新卒デザイナーとして Wantedly に入社しました。Wantedly の新しいユーザ体験を創るため、ユーザインタビューを始め実験的なUXコンセプト設計、UIデザイン、コンセプト検証などを行っています。直近の課題だけでなく、未来を見据えた "意味のイノベーション" をしていくこと、それを形にする仕事にココロオドル デザイナーです

Rimo合同会社's members

Rimoの代表社員兼エンジニア。早稲田大学の学生時代は検索/自然言語処理の研究に従事し、北京のMicrosoft Researchでのインターンを経験。2011年にGoogleに新卒入社し、検索システムの開発に従事。2012年にWantedlyの開発に参画しランキング、課金システム、インフラ基盤の開発をリード。2016年8月よりWantedly Peopleアプリの開発リーダー。2019年10月よりRimo合同会社創設。

What we do

会議には、意思決定の文脈と温度感が残ります。 「なぜその結論になったのか」「誰がどんな反応をしたのか」——そういった情報は、メールにもドキュメントにも残りません。 Rimoは、その会議データを起点に「人とAIが共に働く環境」をつくるプロダクトです。 スタートは音声の文字起こしと議事録の自動生成でした。会議の内容をテキストとして残すところから始め、今はToDoの自動抽出・アクションの実行・組織の記憶化へと進化しています。 会議で「これやろう」と言ったことが、そのままタスクとして動き出す。そんな世界を少しずつ現実にしてきました。 次に目指しているのは、経営判断までAIが担えるインフラをつくることです。 AIが経営判断をした方が合理的な世界が、あと1〜2年で見えてくると思っています。 そのとき、すでにAIと一緒に意思決定する体制を整えている会社と、まだ動けていない会社とで、大きな差がつく。Rimoは、日本の企業が後者にならないためのプロダクトをつくっています。 ZoomにもTeamsにもGoogle Meetにも、今は議事録機能があります。 でも私たちは、議事録はあくまで入り口だと思っています。 会議で話されたことが、意思決定と実行と学習につながっていく。 その一気通貫の仕組みをつくれるのは、会議データを一番深く理解してきた私たちだと信じています。
2026年3月会議からタスクを自動抽出・実行する新機能をリリース
渋谷オフィス/週に一度、全社員が集まります

What we do

2026年3月会議からタスクを自動抽出・実行する新機能をリリース

会議には、意思決定の文脈と温度感が残ります。 「なぜその結論になったのか」「誰がどんな反応をしたのか」——そういった情報は、メールにもドキュメントにも残りません。 Rimoは、その会議データを起点に「人とAIが共に働く環境」をつくるプロダクトです。 スタートは音声の文字起こしと議事録の自動生成でした。会議の内容をテキストとして残すところから始め、今はToDoの自動抽出・アクションの実行・組織の記憶化へと進化しています。 会議で「これやろう」と言ったことが、そのままタスクとして動き出す。そんな世界を少しずつ現実にしてきました。 次に目指しているのは、経営判断までAIが担えるインフラをつくることです。 AIが経営判断をした方が合理的な世界が、あと1〜2年で見えてくると思っています。 そのとき、すでにAIと一緒に意思決定する体制を整えている会社と、まだ動けていない会社とで、大きな差がつく。Rimoは、日本の企業が後者にならないためのプロダクトをつくっています。 ZoomにもTeamsにもGoogle Meetにも、今は議事録機能があります。 でも私たちは、議事録はあくまで入り口だと思っています。 会議で話されたことが、意思決定と実行と学習につながっていく。 その一気通貫の仕組みをつくれるのは、会議データを一番深く理解してきた私たちだと信じています。

Why we do

渋谷オフィス/週に一度、全社員が集まります

「人の評価もできるようなAIを、いつかつくりたい。」 それは10年・20年かかるかもしれない、代表相川の長期の願望でした。 だからこそ、資金調達はせず、毎年2倍成長を続けられる 「長く走れる会社」をつくることから始めました。 ▌ 「はたらく」は、人生の大半を占める 大人になると、人生の大半の時間を「はたらく」ことに費やします。 その時間がより良いものになれば、より幸せな人が増えるはずだと思っています。 副業・リモートワーク・週4日勤務・給与の完全公開—— 数年前には当たり前ではなかったことが、当たり前になってきました。 AIが発展することで、その変化はさらに加速します。 ▌ Rimoがいま「会議」に向き合う理由 会社の意思決定は、すべて言葉で行われます。 その言葉が一番集まる場所が「会議」です。 会議データを集めて整理し解析することで、 より良い経営判断や、働き方によらない公平な評価が実現できる。 特定の職種だけが優遇されるのではなく、すべての人に対して普遍的で正しい価値を届けたい。 Rimoはその確信から、会議領域に本気で向き合っています。 そしてその先には、日本に影響を与える企業になるという目標があります。 無理な急成長ではなく、まっとうな仕組みで長く走り続けることで、 日本のはたらき方そのものを変えていきたいと思っています。

How we do

「はたらくを未来に」を体現するために、Rimoは組織のあり方そのものを日々アップデートしています。 ただ、どんな制度でも採用してみようとすると組織崩壊してしまうので、 4つの価値観を軸に、取り入れる文化を考えています。 ■ Fair Exception——「みんな同じ」じゃなく、それぞれのあたりまえを 「全員平日5日、9時から5時で出社」は平等に見えます。 でも、職種も役職も、人生のフェーズも違うのに、本当にそれでいいのでしょうか。 特別扱いではなく、それぞれの「あたりまえ」を尊重する仕組みを。 ・週3勤務 ・パートナーの休みに合わせて休日を自由に移動可能 ・フルリモート勤務 プロダクトも同じ思想です。基本は一つの製品でも、 業界や利用用途によってしっかりカスタマイズされたものを目指します。 ■ Play as Top 20%——上位者の思考で、美しく勝つ 人生をより豊かにするために、美しく勝つ道を選びます。 どんな新しい挑戦も、「その領域の上位20%ならどう動くか」を自問しながら、 効率的に高い成果を出す。 今いるメンバーが伸びることを大切にしながら、一緒に高みを目指せる場所でありたい。 ■ Respect Difference——違いがあるからこそ、価値が生まれる 役職、年齢、国籍、人生のフェーズ、働き方。 違いがあるからこそ、多くの人に受け入れられる価値が生まれると信じています。 20代中心のチームから、副業メンバー、海外からのメンバーまで。 多様な視点が混ざることが、Rimoのプロダクトの強さにつながっています。 ■ Care Forward——自分を大切に、その先に届ける まず自分を大切にし、豊かな自分であること。 その上で、家族や同僚を大切にし、お客様にも価値を届けられる。 それが長く続く、強さになると信じています。

As a new team member

Rimoは急速に業務を拡大しており、AI文字起こし/議事録サービス「Rimo Voice」にはChatGPTを活用し、自動編集機能「AIエディタ」をリリースしました。今後もRimo Voiceの機能開発に加えて、音声から文字への変換や他のプロダクト開発を進めていきます。バックエンドエンジニアとして、強力なデザイナーとフロントエンドエンジニアと協力して素晴らしいプロダクトをより迅速にリリースしていきませんか? 具体的には * マイクロサービスアーキテクチャの理解と実装経験 * 汎用性と理解のしやすさのバランスをとったデータベース設計 * テストをMockにするべきか敢えてE2Eにするべきかなどの判断と設計 などのことはもちろん、 * AIを全面で活用したプロダクトなため、処理に時間がかかり、精度が100%ではないことを前提としなければならないこと * 中小企業はSaaSにしたい一方、大企業のオンプレニーズにできる限り応え、SaaSで提供するとしても個別のセキュリティカスタマイズを満たせるようなSaaSであること * 結局は全てのSaaSは外部サービスとの連携が重要なので、海外における知名度を担保するためと、単純な1開発あたりの利益を上げるために国際化を実現しなければならないこと があるため、具体的には以下のようなものを高いクオリティかつ競合に負けない速度で実装することが求められています。 * 処理に一定の時間がかかることを前提とした、ワークフローを中心とした実装 * リポジトリ層を活用し、ユーザー提供サービス(Firestore etc.)を負担を少なくした状態でオンプレ提供可能(PostgreSQL etc.)にする * AIのエンジンの更新があった場合に、多少アウトプットが変わっても、期待した通りの動作をし、精度が上がっている * プロダクトの国際化をAIを活用し労力を最小化しつつ実現すること * より主体性を持ったチーム活動をするために必要なKPIマネジメントを実現するために必要な数値指標を考えそれを継続的に出力できるようにすること * 機械学習を使わないまでも、実装方法により性能が変わるような、アルゴリズムを意識した開発 * 例1: GoogleやZoom、Slackなど連携サービスのユーザーと、会議に出てくる参加ユーザーとの名寄せ * 例2: 要約の内容と、元の文字起こしとの対応関係を求める これらのことを実現することに興味を持っている方と是非お話したいと考えています。 【関わるサービス】 AI文字起こし/議事録サービス「Rimo Voice」 自動編集機能「AIエディタ」 【開発環境】 言語 Go フレームワーク Gin データベース Firestore, BigQuery ソースコード管理 GitHub プロジェクト管理 GitHub 情報共有ツール Notion, Slack, Zoom
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