AI活用推進：社内AI基盤の設計・開発・運用／生成AI活用PoC推進/大手シンクタンクの求人

●業務概要
同社のAI活用推進組織において、社員一人ひとりの知を会社の統合知として活かすための社内AI基盤の設計・開発・運用と、生成AIを実業務に適用するPoCの推進を担っていただきます。個人やチーム単位での生成AI活用にとどまらず、組織・会社全体の業務プロセスに生成AIを組み込み、実業務へのソリューション提案から適用・定着までを一気通貫で推進する役割です。

●具体的な業務内容（下記のうち、ご経験・志向に応じて2領域以上を担当いただきます）
【領域A】実業務へのソリューション提案・PoC推進
・標準ツールの特性に応じた業務への適用設計、全社展開、利用促進
・全社の事業部門・管理部門と連携し、AsIs/ToBe・課題・解決手段・提供価値・評価指標・データ・体制を定義したPoC検証の設計と推進
・商用SaaS／独自基盤のいずれで実現するかの見極めと、PoCの企画・実行・評価・本番化判断
・複数PoCの並行推進（外部パートナーの開発リソースを含む体制の組成・PMO）

【領域B】独自の社内AI基盤の設計・開発
・RAG / GraphRAG、Knowledge Graph、MCP サーバー、Web UI の設計・実装
・LLM 出力の品質評価基盤の構築・改善
・同社に適したオントロジーの設計
・技術スタック：Pythonその他の言語による開発、APIおよびMCPサーバーの構築、Databaseの設計・活用、AWS/Azure/GCP等のクラウド開発、Anthropic API / Azure OpenAI 等の活用
・LLMの品質評価・維持の設計、ソフトウェア品質管理、テスト設計

【領域C】基盤の運用・インフラ・セキュリティ
・Docker等の仮想環境の構築
・GitHub Actions 等による CI/CDパイプラインの構築
・OpenTelemetry等 による可観測性の整備、ログ・コスト・品質のモニタリング
・企業ネットワーク（権限管理、外部API制限、Entra ID連携）の制約下での実行環境・認証設計と情報システム部門との協働

【領域D】LLM・生成AI技術の目利きと評価
・新規モデル・エージェント技術・ツールの調査、検証、コスト試算、社内適用可否の判断
・ローカルLLM／ファインチューニング／プロンプト設計／エージェント設計の技術評価と、社内標準化
・RAG・KG・エージェントの評価指標の設計と、社内向け評価フレームワークの整備

●開発スタイル
・Claude Code / Codex 等のコーディングエージェントを前提とした開発（ループエンジニアリング、人によるレビュー・設計判断・検証）
・スクラムをベースとした反復開発。企画・設計・実装・運用の垣根は低く、自ら手を動かす場面が多い環境です

●このポジションの魅力
・世界の商用SaaSがまだ到達していない「専門家の判断構造を組織Knowledge Graphとして構造化する」領域に、設計段階から関与できます
・シンクタンク・コンサルティングファームである同社の研究員・コンサルタントが持つ専門知を、直接の対象として扱えます
・全社の生成AI活用方針・ガバナンスの設計に、実装を伴う立場から関与できます
・技術選定・アーキテクチャ決定の裁量が大きく、意思決定の根拠を残しながら進める文化があります

【必須スキル】
［経験］
1. ソフトウェア開発の実務経験（自身での、Web アプリケーション、APIサーバー、クラウド/データ基盤のいずれかの設計・実装経験）
2. Claude Code / Codex等を用いた開発経験（実務または継続的な開発でコーディングエージェントを主要な開発手段として使用した経験の両方）

［スキル・資格］
1. 下記4領域のうち、2領域以上で実務レベルの経験・スキルをお持ちであること
A. 実業務へのソリューション提案・PoC推進（業務分析、検証設計、評価指標設計、PoCのマネジメント）
B. 生成AI・RAG・Knowledge Graph を用いたシステム／基盤の設計・開発（Python、LLM API、ベクトルDB／グラフDB）
C. 基盤の運用・インフラ・セキュリティ（Docker、クラウド、IaC、CI/CD、ログ監視、企業ネットワーク制約下での設計）
D. LLM・生成AI技術の目利きと評価（モデル・ツール選定、ローカルLLM、評価指標設計）
2. ビジネス要求をシステム要件・検証設計へ落とし込む力
3. 技術者以外のステークホルダー（事業部門、管理部門、情報システム部門、経営層）と協働し、合意形成を進めるコミュニケーション力

【歓迎スキル】
1. M365 Copilot / Copilot Studio、ChatGPT（Enterprise / API）、Claude / Anthropic API、ローカルLLM（Ollama、vLLM、Qwen 等）の活用・導入・運用経験
2. RAG の評価設計、Gold データ作成、LLM 出力品質の定量評価の経験
3. Knowledge Graph・オントロジー設計または論証構造に関する知識
4. スクラム開発の実践経験
5. 人間中心設計・デザイン思考・リーン開発・プロトタイピングの実践経験
6. MCP（Model Context Protocol）サーバーの設計・実装経験、またはエージェント・オーケストレーションの実装経験
7. Azure（Container Apps、Entra ID）または AWS 環境でのシステム構築・運用経験
8. シンクタンク・コンサルティング・官公庁向け業務のドメイン知識、または研究開発組織でのナレッジマネジメント経験

【求める人物像】
・生成AIを「使う」だけでなく、組織の業務プロセスに「組み込む」ことに関心があり、実業務での定着まで責任を持てる方
・少人数のチームで、企画・設計・実装・運用のいずれにも自ら手を動かせる方
・技術選定や設計判断について、根拠を言語化し、記録として残しながら進められる方
・不確実性の高いテーマに対して、仮説を立て、小さく検証し、結果から学ぶ姿勢をお持ちの方
・自分と異なる専門性を持つメンバー（研究員、コンサルタント、管理部門）に敬意を持ち、相手の言葉で対話できる方
・2つ以上のPoCを並列にマルチタスクで整理して進められる方

大手シンクタンク