LLMを使ったサービスの技術革新と安定稼働を牽引するSRE募集！

Rimo合同会社

SRE

中途

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on 2025/06/02

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LLMを使ったサービスの技術革新と安定稼働を牽引するSRE募集！

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。

高瀬理奈

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。

西谷歩

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

相川直視

エンジニア

高瀬理奈

UXエンジニア

指名OK

西谷歩

デザイナー

なにをやっているのか

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。日本語に特化したAI議事録サービス「Rimo Voice」*を開発・提供しています。会議の音声・動画を自動で文字起こしし、AIが要約・議事録作成まで行うSaaSで、法人を中心に25万アカウント以上にご利用いただいており、議事録作成時間を70%近く削減するなど大幅な業務改善に貢献しています。私たちがいま力を入れているのは、その先です。・Rimo Actions — 会議で決まったことをAIが自動でタスク化し、資料やメール文面などの成果物生成まで進める。「記録」から「実行」へ・Rimo Interviewer — AIが質問者となってインタビューを自動実施する・Rimo Insight — 組織の会議時間・内容を可視化し、会議そのものを設計し直す議事録は入口にすぎません。会議に蓄積された「決定の理由」「議論の経緯」をコンテキストとして、人とAIが一緒に働ける環境をつくることが、私たちのつくっているものです。

なにをやっているのか

2026年8月国内議事録ツール初のClaude公式コネクタに

なぜやるのか

渋谷オフィス/週に一度、全社員が集まります

会議には、他のどこにも残らないものがあります。決定そのものではなく、なぜそう決めたのか、何が却下されたのか、どんな温度感で合意されたのかという文脈です。これらは議事録の行間に消え、担当者が異動すれば組織から失われます。 AIに仕事を任せる時代になったとき、AIに渡せる「その会社らしさ」は、過去の会議の中にしかありません。そしてこのデータは、時間をかけてしか積めません。いま貯めていない1年は、1年の遅れとしてそのまま残ります。日本の会社は、世界的に見ても会議が多いと言われます。私たちはそれを非効率さとしてではなく、意思決定の文脈が最も濃く蓄積されている場所として捉え直しています。会議データを資産に変えられれば、日本の会議文化はAI時代の競争優位になる。それが私たちの賭けです。「はたらくを未来に」というビジョンは、そこから来ています。

どうやっているのか

自分たちが最初のユーザーであり、最初の実験台。 37名（2026年8月時点）のチームで、外部資金調達に頼らず自己資金で毎年1.5〜2倍の成長を続けています。投資家に見せるための動きが不要なぶん、事業として正しいことに時間を使えます。経営に関する代表インタビュー https://www.fastgrow.jp/articles/rimo-aikawa 私たちが自社で試していること：・会社の戦略・組織・顧客・カルチャーを、AIが読めるMarkdownで運用する — GitHub上のリポジトリを活用し、全社員がClaude Code等から参照。・「AI側が人に依頼する構造」をつくる— AIが人にタスクを渡し、人がそれを確認する。人がAIを活用する一方通行の先を試しています・全社会議は録画して全員が見られる — 情報の非対称をなくす働き方は、リモートワークが中心。週1回渋谷のオフィスに集まります。フレックスタイム制（コアタイムなし）で、週3勤務・時短・地方在住のメンバーも活躍しています。日本だけでなく、海外のメンバーも在籍するチームです。大事にしているのは Fair Exception——全員に公平であることを基本にしつつ、個別の事情には柔軟に対応する、という考え方です。制度を型にはめるのではなく、一人ひとりが「AIとうまく働ける形」に会社との関わり方をフィットさせています。まだまだ発展途上の組織です。整った仕組みを引き継ぐのではなく、「もっと良い形」に再設計することを一緒に楽しめる方と働きたいと思っています。

こんなことやります

現在、Rimoは急速に認知を拡大しており、急に「5万時間分の議事録を作りたい」のですができますか？などと聞かれたりします。 Rimoは、動画のアップロードから文字起こし、議事録(ChatGPTによる要約)作成が行われます。これを高速・高精度にするために、内部では想像以上に複雑なワークフローが組まれており、1つの動画アップロードで1000個以上のタスクが作られるような状況です。こうなってくると、1つのタスクが失敗する確率が0.01%だとしても、どれかのタスクが失敗する確率は10%程度になる計算になり、エラーを前提としたワークフローを組むことが必須となってきます。それ以外にも、Rimoは共同編集や、話者を手動でつけていくことで残りの話者分離を高精度でできるような仕組みもあり、これらはすべてk8sを用いたロジックで立ち上がる高度なバックエンドサーバーがあってはじめて成り立つものです。今後もRimoはより高度な処理を、ユーザーがGoogle DocsやNotionを使うぐらい当たり前に高度さを感じさせずに提供していくつもりです。ChatGPTが出てきてCopilotのような機能もより当たり前になるでしょう。こういったサービス提供価値を支えてくれる方を募集します。【仕事内容】 - Rimoのサービスがより高速に安定して動くようにする (以下例) - Rimoに音声をアップロードしてから議事録が作成されるまでのフローがたとえ誰かが大量アップロードしたり、壊れたファイルを上げたとしても安定して高速に動き続けるようにする。 - 共同編集や話者分離などの機能も高速なレスポンスなためバックエンドのサーバー高速な準備が必要になっている。これを今後スケールしても安定して動かす。 - リアルタイム音声認識中に、ChatGPTや知識データベースに質問しミーティングに参加できるような仕組みの開発 - 10年後も2倍成長を続けられるような、エンジニアの生産性を上げるような基盤を作る (以下例) - テストを書きやすい仕組み、高速なテスト実行 - ユーザーのデータをもとにAIの再学習や、新しい機械学習をしやすい仕組みづくり - ChatGPTなどの生成AIを利用したコード作成やレビューの自動化【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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