AIインテグレーションソフトウェアアーキテクト/大手SIerの求人

【業務概要】
グループ会社を横断的に技術支援するチームでのポジションです。各事業部や国内グループ会社からの技術支援要請を受け、技術選定やアーキテクチャデザインなどをアーキテクトとして支援します。
これまで同チームでは「大規模システムのマイクロサービス化」「API基盤の新規構築」「膨大なソースコードのリファクタリング」といった技術的難易度の高いアーキテクチャのデザインを手掛けてきましたが、近年、「AI」に関連する案件が格段に増えており、2025年度の案件数は前年比で約5倍にもなっています。今後、AI技術の活用が更に加速していくなかで、近い将来、以下のような問題が発生すると見ています。

【今後発生しうる問題例】
1. 「従来型システム」 VS 「Agentic AI（※1）」
2. 部分的なAI導入効果の頭打ち
3. AIエージェント（※2）の乱立によるガバナンスの崩壊

※1 Agentic AI ：人間の継続的な指示がなくても自律的に目標を設定し、計画・実行・検証することができる次世代のAI技術
※2 AIエージェント：人間の継続的な指示のもと、特定の目的を達成することができるAI技術

特に、「Agentic AI」をベースとするシステムが社会全体で増えていく一方で、高い精度での正確性が必要な処理は引き続きルールベースの「従来型システム」が担うことになるため、この2つを共存させるアーキテクチャが必要になります。また、現状のAIエージェントは特定の業務に対する局所的な導入が大半で、その効果も限定的な上、AIエージェントの乱立により、ガバナンス上の問題や基幹データが破壊されるリスクが発生してしまいます。
このような時代の到来を見据え、先行的にAIアーキテクトの専門チームを立ち上げることになりました。以下のような次世代型の技術課題の解決に興味があり、業務アーキテクチャのデザインやAIインテグレーションアーキテクチャの構想・実現に共に挑戦したい方を求めています。

【技術課題例】
1. AIワークロードを踏まえた性能や拡張性をどう確保するか？
2. LLMの予想外の振る舞いや変化にも耐えられるような可用性をどの様に実現するか？
3. 決済のような人間にだけさせたい処理がある場合に、リクエストがAIか人間かをどのように見分けるか？

【具体的な業務】
主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS製品の構築、A2A（※3）やMCP（※4）などの技術プロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。
また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定しており、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。
グループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。

※3 A2A ： Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携（通信・協調）するためのオープン規格
※4 MCP ： Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム（データベース、API、ファイルシステム等）を標準化された方法で接続するオープン規格

【AIに関連するプロジェクト事例】
・大手通信会社：複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ
・大手製造業：データ活用基盤アーキテクチャ検討 データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制

【ポジション・部門の魅力】
○先端技術を活用するアーキテクトであり続けられる
同チームで手掛けるプロジェクトの多くは、社会実装例が極めて少ないものや、国内初採用となる技術を扱うものなど、技術的難易度が高いものとなっています。このようなチャレンジングなプロジェクトにて、最先端のAIアーキテクチャをご自身で描いていくことができます。また、将来AIに代わる新しい技術が登場した場合は、その変化にも対応していくため、常に最先端の技術を活用したアーキテクチャのデザインに関わることが可能です。

○社会的影響の大きい大規模システムへのAI実装にチャレンジできる
同社では、社会的影響の大きいクライアントを多数抱えています。圧倒的な規模を誇り、機能要求もハイレベルなシステムのグランドデザインに挑戦することが可能です。

○希望のキャリアを実現できる
AI技術部の中でも最大規模のため、柔軟なアサインが可能となっています。AIアーキテクチャのスペシャリストとしてキャリアを積むことはもちろん、ラインマネージャーとして部門運営や事業企画、教育などに軸足を置くこともできます。また、Global Program Leadという、新技術の研究開発や、海外で実績のあるツールの調査などを担当しているチームで、市場調査やアセット開発などを手掛けるキャリアにも広げていくことも可能です。

【組織情報】
○技術革新統括本部
国内外のグループ各社が手掛ける多数のプロジェクトを技術面で支援する部門です。先進技術領域の高度な専門性を有する人材が集まっています。

○AI技術部 オファリングチーム
AI技術部は技術革新統括本部に属し、AIをはじめとする様々な最新技術の活用を推進しています。その中でも「オファリングチーム」は、ソフトウェア開発の生産性向上に向けた生成AIアセットの開発や国内への展開、生成AIコンサルティング、PoC実行、プロジェクト支援、ソフトウェアアーキテクチャ検討、大規模アジャイルフレームワークやローコードプラットフォームを利用したプロジェクトの推進、iPaaS導入など、先端技術や方法論の活用に強みを有しています。

【必須スキル】
・マイクロサービスやクラウドネイティブなどのモダンなアーキテクチャの基本知識
・未知の技術も自発的に手を動かしながら調べて積極的に技術習得ができること
・規模の大小を問わず、方式設計や技術選定、アプリケーションアーキテクチャの設計経験
・普段からAIを積極的に活用していること ※システムへAIを組み込む経験は必須ではありません。

【歓迎スキル】
・マイクロサービスやクラウドネイティブなどモダンなアーキテクチャ設計の経験
・ソフトウェアアーキテクトとして方式検討や標準化・共通化等を実施した経験
　- アプリケーションフレームワークの策定経験
　- 共通機能の設計経験
　- コーディング規約の策定経験
　- DevOpsやCI/CDの構築経験 など
・AIを活用した業務システムの構築経験
　- AI連携基盤（iPaaS製品等）の開発経験
　- API基盤の開発経験 など
・他者に教育やレクチャーを行なった経験

【求める人物像】
・技術が好きで、プライベートでも情報収集や自己研鑽を行っている方
・アーキテクチャ案や方針などを、端的に分かりやすく文書化・説明できる方
・技術アドバイザーとして技術指導や教育、助言などに興味がある方
・AIアーキテクチャへの興味関心が高く、AIアーキテクチャの設計力習得に意欲的な方を特に歓迎します！

上場大手システムインテグレーター。　データ通信システムサービスでは圧倒的な強みを持つ。また、公共部門、金融業界、一般事業会社向けのシステム構築においても大手。