【リモート可】AI・データ基盤アーキテクト/日系ITコンサルティング企業の求人

多くのAIプロジェクトでPoCは成功するものの、本番環境での活用に至らないという課題があります。多くの企業で生成AIやAIエージェントの導入が進む中、データ基盤、AI実装、開発プロセスの品質が不十分なまま開発が進む現状があります。これにより、LLMへのコンテキスト供給が不十分となり、AIがドメイン知識を理解できず、ハルシネーションや精度劣化を招くことがあります。
同社のデータ戦略グループは、単なるAI導入支援に留まらず、データ基盤、AIアーキテクチャ、AI駆動開発、内製化支援までを一気通貫で提供し、この課題解決に取り組んでいます。AIモデルに詳しいだけでなく、AI-Readyなデータ基盤を設計し、LLMが正しく理解できるコンテキストを供給し、AIを事業で使える状態まで導ける人材を求めています。クラウドエンジニア、データエンジニア、AIエンジニアと連携し、数名規模のチームを率いて、AIシステムの本番稼働まで責任を持っていただきます。AIモデルの構築だけでなく、AIが本番運用できる構造を構築する挑戦に意欲のある方を歓迎します。

具体的な業務:
* 顧客技術対話: 顧客のAI推進部門・情報システム部門・技術部門と対等に技術議論を行い、データ基盤・AIシステムの設計合意を主導します。上流フェーズのチームから本番化フェーズへの引き継ぎを技術的に完結させます。
* チームマネジメント: クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア等数名のメンバーの業務設計・進捗管理・品質レビュー・育成を担います。プレイングマネージャーとして自身も技術的な主担当を持ちながらチームを率います。
* AI実装品質の設計監督: データ基盤（スキーマ・ETL・品質管理）・AIアーキテクチャ（品質ゲート・評価基準）・AI駆動開発（コンテキスト設計）の各レイヤーの整合性を担保します。LLMへのコンテキスト不足がドメイン誤り・ハルシネーションを引き起こすリスクを構造的に排除します。
* 顧客内製化支援: 外部ベンダー依存から脱却し、顧客組織が自走できる状態を作ることを最終目標として設定します。AI駆動開発ガイドライン・標準プロセスの整備と顧客チームへの移転を担います。
* 実装ノウハウの標準化: 案件で確立したアーキテクチャパターン・実装手法・品質基準を汎用テンプレートとして整備し、チーム全体のデリバリー品質と速度の向上に貢献します。
* AI・データ動向の事業反映: クラウドAIサービス・MLOps・LLMOps・AI駆動開発・フィジカルAI等の最新動向を継続的に把握し、設計判断・顧客提案・チームの技術方針に積極的に組み込みます。

ポジション・部門の魅力:
* PoC止まりでは終わらせない: AI戦略の策定だけでなく、データ基盤設計・AIアーキテクチャ・AI実装・AI駆動開発・内製化支援までを一気通貫で伴走し、「AIを継続的に運用できる状態」を構造から構築することが特徴です。
* “AI-Ready”な構造を作る: データ基盤構築支援（データメッシュ・コンポーザブル基盤）、AIアーキテクチャ設計（信頼できるAI）、AI駆動開発（開発プロセス進化）、データマネジメント（高品質データ供給）といったテーマに取り組んでいます。
* 専門性の異なるメンバーとチームで戦う: クラウドエンジニア・データエンジニア・AIエンジニア・アーキテクトなど、異なる専門性を持つメンバーが在籍しており、それぞれの専門性を持ち寄りながらチームで顧客課題を解決しています。
* 実績: 製造業向けAI-Readyデータ利活用基盤構築、SI企業向けAI駆動開発標準化・教育プログラム開発、金融関連企業向けナレッジグラフRAGを活用した暗黙知の形式知化、製造業向け摩耗予測MLOps基盤構築支援、ITサービス企業向け次世代AIビジネス立ち上げ支援、多事業企業向けデータマネジメント活動支援など、多岐にわたる実績があります。
* 技術領域・活用例: 顧客環境に応じて、AWS / Azure / Google Cloud、Snowflake / Databricks / BigQuery / Redshift等のデータ基盤、dbt / Airflow / ETL・ELT基盤 / データ品質管理等のデータエンジニアリング、OpenAI / Claude / RAG / Vector DB / AIエージェント設計等のAI/LLM関連、MLflow / CI/CD / GitHub Actions / Kubernetes等のMLOps / LLMOps、GitHub Copilot / Cursor / Claudecode / AIコーディング支援ツール活用等のAI駆動開発といった技術を活用しています。特定製品ありきではなく、顧客課題・既存環境・将来の内製化を踏まえて最適な技術選定を行います。
* 働きやすさと裁量を両立した環境: 社員の95%以上がリモートワークを活用しており、居住地に縛られない柔軟な働き方が可能です。2025年度の月平均残業時間は8.24時間と、ワークライフバランスを大切にしながら働ける環境です。
* 事業部の風土: 20代後半 30代前半の若手メンバーと、豊富な経験を持つスペシャリスト層がバランスよく在籍しています。技術への探究心が強く、AI・クラウド・アーキテクチャ・データ活用などについて日常的に議論が行われています。顧客課題解決を重視し、専門性を尊重しながらチームで協力し、本質的な価値を届けることを大切にしています。

【必須スキル】
* 技術バックグラウンド:
* クラウド（AWS/GCP/Azure）でのデータ基盤またはAIシステムの設計・構築実務経験が5年以上あること
* AI/データ基盤（データパイプライン・MLOps・LLMシステムのいずれか）の本番環境構築経験があること
* コンサルティングスキル:
* 技術的な設計判断を顧客の非技術系担当者にも説明・合意形成できるコミュニケーション能力を持つこと
* 要件定義・技術選定・設計レビューの主担当経験があること
* マネジメント経験:
* プロジェクトリードまたは3名以上のエンジニアチームのマネジメント経験があること

【歓迎スキル】
* 製造業・金融・流通等での本番AI実装経験
* AI駆動開発（GitHub Copilot・Cursor等のAIコーディングツール活用）の実務経験と標準化経験
* SRE実践経験（SLI/SLO設計・障害対応）
* EU AI法等の規制対応への関心と知識
* データマネジメント（データガバナンス・データカタログ・データ品質管理）の実務経験

【求める人物像】
* 技術の深さを持ちながら、「動くものを作る」から「顧客組織が自走できる状態を作る」へと視野を広げられる人物。
* エンジニアとしての誠実さを保ちながら、顧客の制約・組織の現実を受け入れて着地点を見つけるバランス感覚を持つこと。
* 以下に共感できる方:
* 「実装して終わり」のプロジェクトに限界を感じており、顧客が自走できる状態を作ることまで責任を持つ仕事がしたいと考えている
* エンジニアとして深い経験を積んできたが、今後はチームを率いて顧客と対話するコンサルタントとしての仕事を広げたいと考えている
* AIエージェント・LLMOps・AI駆動開発という、開発プロセスそのものが変わる時代の最前線で、実案件に携わり続けたいと考えている
* データ品質・コンテキスト設計がAIの出力精度を決定するという構造を理解しており、「LLMに正しいコンテキストを供給する仕組みを作る」ことに知的興奮を覚える
* 「PoCを作ること」ではなく、「AIを本番運用し続けられる状態を作ること」に価値を感じられる方

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