AIエンジニアの転職求人

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【業務概要】
モデルを特訓（ポストトレーニング）で最適化するLLMトレーニングエンジニアのポジションです。学習の手法・報酬設計・学習データを自ら設計し、モデルの品質に責任を持ちます。汎用AIをユースケースに最適化し、将来はその性能をAPIとして外部提供する事業化も見据えます。

【具体的な業務】
1. ポストトレーニングの設計・実装・運用
・SFT／選好最適化（DPO・KTO・ORPO・SimPO 等）／オンラインRL（PPO・GRPO・RLOO 等）の設計・実装・運用
・long CoT／reasoning、tool use・function calling・エージェント用途のポストトレーニング
・ポストトレーニングのアルゴリズム改良（損失関数・KLペナルティ・advantage推定の改善、学習の安定化・サンプル効率の改善）

2. 報酬設計
・報酬モデル、RLVR（検証可能報酬）、LLM-as-a-Judge パイプラインの構築
・報酬ハッキング・報酬の過最適化の検知・分析・対処

3. 学習データの品質管理
・合成データ生成とデータ品質管理（混合比の最適化、難易度制御、重複除去、ベンチマーク汚染検査）
・選好データ・合成データの生成・フィルタリング

4. 評価基盤の内製化
・製品品質と相関する社内評価セットの新規設計
・評価基盤の設計・内製化、人手評価・A/Bテストの設計とアノテーションガイドライン整備

【ポジション・部門の魅力】
1. モデルを賢くするコアに責任を持てる
汎用LLMをユースケースに最適化する学習アルゴリズム・報酬・データのコアを担い、単一モデルのポストトレーニング品質に責任を持てます。基盤を使うのではなく、モデルの性能そのものを設計する立場です。

2. 事業の第二の柱を一から作れる
ポストトレーニングで得た性能をAPIとして外部提供し、事業の第二の柱に育てる構想があり、プロダクト最適化から事業化までを見据えて動けます。

3. 最先端の手法を本番で回せる
GRPO等のオンラインRL、long CoT・reasoning、エージェント用途のポストトレーニングなど、最先端の手法を本番運用するプロダクトに直接適用できます。

【業務概要】
AI Agent基盤や音声AIソリューションを提供する企業における、LLMデータエンジニアのポジションです。実業務データ（通話ログ、業務システム、FAQ・マニュアル等）を起点に、LLMの学習データおよび評価データを一貫して設計・構築する役割を担います。案件ごとに属人化しているデータ作成工程を標準化し、再現性のあるデータパイプラインおよびデータフライホイールを構築・運用することがミッションです。

【具体的な業務】
1. 実データの調査・設計・整備
・案件ごとの業務システムおよび実データの調査、学習・評価データの一貫した設計
・通話ログ等の実データのクレンジング、匿名化、構造化

2. 学習・評価データの構築
・SFT・RL用データの構築（合成データ生成、難易度制御、重複除去、混合比の調整）
・報酬関数・評価セットの実装と、案件ごとのベンチマーク整備

3. データフライホイールの運用
・学習結果のエラー分析とデータ改善につなげるフィードバックループの設計・運用
・再現性やバージョン管理を担保したデータパイプラインの構築

【ポジション・部門の魅力】
1. モデル性能の上限を決める報酬・データ設計の中核を担うことができます。
2. 属人化されたプロセスを標準化し、多数の案件展開を支える0→1の基盤構築に携われます。
3. 研究用の綺麗に整えられたデータではなく、本番環境で稼働する実際の業務ログやシステムデータに向き合う経験が得られます。

【業務概要】
音声モデルおよびLLM（大規模言語モデル）の推論フレームワークの設計・構築を行い、スループット向上とGPUコストの最適化を担当するポジションです。システム全体のアーキテクチャ設計から実装まで自ら主導して業務を進めます。

【具体的な業務】
1. 音声モデル用共通推論フレームワークの構築
・ASR（自動音声認識）、TTS（音声合成）、Speech-to-Speech、その他音声生成モデルに向けた共通推論アーキテクチャの設計
・共通モジュールとモデル固有モジュールの明確な分離、新規モデル導入用のプラグイン・アダプターインターフェースの開発
・モデル開発チームが利用する推論API、SDK、ツールの開発

2. 大規模音声バッチ推論の最適化
・可変長音声に対する動的バッチ処理およびバケッティングの適用、複数GPU・ノード間でのデータ並列推論の実装
・前処理、推論、後処理、ストレージI/Oをオーバーラップさせる非同期パイプラインの構築
・エンドツーエンドの処理時間とコストに基づくボトルネックの計測および削減

3. LLM推論の適応・最適化
・vLLMやSGLangなどの成熟した推論エンジン上でのLLM推論の立ち上げ
・テンソル/パイプライン並列処理、コンティニュアスバッチ処理、KVキャッシュ、プレフィックスキャッシュのチューニング
・Prefill/Decode特性やタスク優先度を考慮したスケジューリング設計

4. 推論ワークロード向けGPU利用計画
・バッチ推論および評価に向けたGPU割り当てとキャパシティプランニング
・Kubernetes、Slurm、Rayを活用したGPU推論ジョブのオーケストレーション
・モデルおよびタスクごとのGPU使用量と推論コストの追跡・削減

【ポジションの魅力】
・確立されたベストプラクティスが少ない音声・マルチモーダルモデルの推論領域において、技術基盤を自ら構築できます。
・音声とLLMの双方にわたり、フレームワーク設計からバッチ推論、スケジューリングまで推論全体を統合・最適化できます。
・推論効率の改善がGPUコストや応答レイテンシに直結するため、プロダクトの競争力向上に直接貢献できます。

【業務概要】
AI技術（生成AI、LLM、AIエージェント等）を利用・活用したサイバーセキュリティ対策の一層の向上を図るため、AIを活用した攻撃シミュレーションや防御の高度化、次世代のセキュリティ検証体制の構築・運用を推進するポジションです。

【具体的な業務】
・最新のAIモデルのPoC、セキュリティ観点での評価、活用の検討
・AIを活用した攻撃シナリオの作成
・AIを活用したSAST／DASTの運用
・AIを活用したログ分析、インシデント分析、およびSigmaルールの作成
・AIを活用した脅威ハンティング
・LLMやAIエージェントを活用した自律型・半自律型の検証手法の研究開発および実戦投入のリード
※経験やスキルに応じて、お任せする範囲や役割（リード／企画・実務推進）を決定します。

【ポジション・部門の魅力】
同グループではサイバー攻撃を経営トップリスクの一つとして位置づけており、対象部署はグループ全体の攻撃検知・対応・対処能力向上の総本部の役割を担っています。多数の重要システムや大規模ネットワーク、クラウド環境、海外拠点等のスケール感の中で、「自分が攻撃者だったら」を前提としたシナリオ設計と、その結果を踏まえた全社改善までを一気通貫でリードできます。

【業務概要】
企業における生成AIの活用が進む中、Microsoft Copilot Studioを活用したAIエージェントの開発・導入支援を行うポジションです。大手企業を中心に、社内業務の効率化や業務プロセスの高度化を目的としたAIエージェントの設計・開発・導入を担当します。共創型ラボ開発機関において、クライアントとのプロジェクト推進から自社プロダクトにおけるAI実装・AIエージェント開発まで幅広く手がけます。

【具体的な業務】
・Microsoft Copilot Studioを活用したAIエージェントの設計・開発
・顧客業務の要件整理および技術要件への落とし込み
・SharePoint、Teams、Dataverse等を活用したナレッジ・データ連携
・Power Automateを活用した業務フローの構築
・REST APIやカスタムコネクタを用いた外部システム連携
・AIエージェントの回答精度・動作検証、改善
・本番環境への導入、運用保守および継続的な改善

【ポジション・部門の魅力】
・Microsoft Copilot Studioを活用し、大手企業の業務課題を解決するAIエージェントの設計・開発に携われます。
・PoCにとどまらず、本番導入から運用改善まで関わることで、AIが企業の業務を変えていく過程を実感できます。
・Copilot Studio、Power Automate、Azure OpenAIなど、MicrosoftのAI・クラウド技術を横断的に活用できます。
・将来的にはテックリードやAIアーキテクトへのキャリアアップを目指せます。

【仕事概要】
・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証

【技術】
サーバサイド：Python(FastAPI),Azure App Service/StaticWeb,サーバレス(Azure Functions/LogicApps)
スマホアプリ：React Native,Flutter,Kotlin,Swift
コンテナ：Kubernetes,Docker,Service Fabric,Container Registry
ビッグデータ：Data Lake,Data Factory,Synapse Analytics,Data Explorer,Evetnt Hub
データベース：AzureマネージドDB（Cosmos DB,SQL DB,MySQL)
セキュリティ：Azureセキュリティ（Application Gateway,Front Door,Private Link,Express Route,Sentinel,AzureAD）
運用管理：Azure Monitor/Application Insights,Azure Automation
プロジェクト管理：Azure DevOps,Git
ローコード：PowerPlatform(Power Apps,Power Automate/Power Pages)
デプロイ自動化、テスト自動化、コンポーネント再利用型で高付加価値な時間配分

【ご入社の流れ】
親会社にご入社いただき、子会社へ出向という形で就業いただきます。
※ご本人が望む場合は将来的に、子会社への転籍も可能です。
ご入社後は現在子会社で請け負っている案件に参画いただきながら、
案件イメージをつかんでいただき、
並行して、目標設定やキャリアプランのすり合わせも進めて参ります。

【業務概要】
全社AI事業の推進に向け、ミッション
・ビジョンの策定から中長期戦略
・事業計画への落とし込み、施策の実行推進、経営判断支援、成果の還流までを一貫して担当します。
経営陣と現場をつなぐハブとして、抽象度の高い課題を構造化し、経営方針を現場が実行できる計画へと変換します。
【具体的な業務】
1. ミッション
・戦略の策定と浸透：事業の中長期的な目指す姿や重点テーマの設定、ロードマップ策定、社内への発信
・浸透 2. 情報分析と課題設定：市場
・競合
・技術動向や社内データの収集
・分析に基づく、経営判断が必要な課題
・優先順位の明確化 3. 事業計画
・新規施策の企画
・実行
・改善：中期
・年度計画、KPI、予算、推進体制の設計、知見のAI再活用や新規サービスの企画
・実行
・進捗管理 4. 経営判断の支援：経営会議等に向けた投資、事業ポートフォリオ、収益改善などの選択肢と判断材料の提示
・合意形成 5. 組織力
・連携基盤の強化：AI人財の育成
・配置、関係部門やグループ会社
・パートナーとの協業、先進事例の展開推進 6. 事業本部の運営：上位組織と本部内各組織の橋渡し、会議運営、発信資料作成など本部運営業務の推進 【ポジション
・部門の魅力】

・同社グループ全社の顧客価値創出と生産性変革を支えるAI戦略の中核に携わることができます。

・経営層と直接対話し、抽象度の高い経営課題を戦略
・計画へ具体化する経験が得られます。

・戦略策定にとどまらず、関係部門を巻き込んだ実行
・改善まで一貫して関与できます。

・生成AI等の変化の速い領域において、豊富な知見や基盤を活用しながら前例のない課題に取り組むことができます。

【業務概要】
顧客チームに深く入り込み、業務課題の特定・AIソリューションの提案・実装・導入定着などを担当します。顧客と直接対話して曖昧な課題を構造化し、ソリューションを素早く構築しながら、解くべき課題と実装方針を具体化します。また、案件で得た知見や実装を同社のソリューション、プロダクト、開発基盤へ還元する役割も担います。

【具体的な業務】
・顧客の業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定
・デプロイメントストラテジストと連携し、AI・LLM活用の方針・優先度を整理
・AI・LLM等の技術を用いたデモ、PoC、MVP、業務アプリケーションの設計・開発
・顧客環境へのデプロイ、監視、障害対応、セキュリティ・性能・コストの改善
・利用者への展開、効果検証、ドキュメントや開発手法の共有を通じた業務定着・内製化支援
・担当プロジェクトの知見や実装の共通化、およびプロダクト・開発基盤への還元

【ポジション・部門の魅力】
・非財務情報とAIを掛け合わせた先端領域でのプロダクト開発・事業成長に携わることができます。
・最先端のAI技術を実際のビジネス課題に適用し、顧客に直接価値を提供する経験が積めます。

【業務概要】
顧客プロジェクトの現場に深く入り込み、生成AI／RAGを中心とした機能を短いサイクルで実装し、プロダクト・システムとして成立させるポジションです。
要件が流動的な環境で、設計 実装 検証 改善までを高速に回し、顧客価値を最短で立ち上げます。

【具体的な業務】
・営業領域における AIエージェント／AIワークフロー の設計・実装
・RAG構成の設計・実装
・ノーコード／ローコードツール＋必要に応じたコード実装（Python等）による拡張開発
・外部SaaS/CRM/社内データとのAPIやMCPを用いた連携実装、プラグイン等の開発
・品質・安全性・運用性の担保
・異なる顧客の業務理解に基づき、ニーズを抽象・共通化したプロダクト化の検討

【ポジション・部門の魅力】
・先端の生成AI・RAG技術を顧客課題の解決に直接活用し、短いサイクルでプロトタイプ作成からプロダクト化まで関わることができます。
・現場で得た知見を直接プロダクトへ還元し、将来的にチームを率いる組織づくりのチャレンジが可能です。

業務概要:
大手エンタープライズ企業に対し、生成AIを活用した業務再設計およびAI活用の構想策定から実装・定着までを一気通貫でリードするポジションです。

具体的な業務:
・経営層との戦略策定: 生成AI戦略・投資対効果(ROI)の提案と合意形成
・現場の巻き込み: 部門・現場のキーマンを巻き込み、変革への合意と推進体制を構築
・ソリューション提案: 業務課題分析、生成AI活用機会の特定、モデル選定・システム統合方針の設計
・定着までの伴走: PoCの企画・実行・効果測定から本番実装、運用・浸透・定着まで
・アドバイザリー: データガバナンス/AI倫理に関する助言
・育成・推進: 社内AI人材育成プログラムの設計、ジュニアメンバーの育成とプロジェクトマネジメント

ポジションの魅力:
・コンサルティング業務に加え、自社プロダクト開発にも主体的に関与可能
・金融、製造、通信、食品、自動車など幅広い業界のエンタープライズ変革に関与
・経営陣や役員直下で、事業戦略や組織づくりなど企業の意思決定に関われる環境
・AI戦略策定から全社浸透・定着まで一貫して支援し、事業成果創出までリード可能
・週4日のリモートワーク推進など、柔軟で働きやすい環境

【業務概要】
セールス組織に入り込み、営業改善や生産性向上の取り組みを専任エンジニアとして本格化させるポジションです。
商談の記録やデータが蓄積されている環境で、課題の発見からLLM・AIエージェントを組み込んだ仕組みづくり、セールス組織全体への展開までを担当します。AI推進を担当するチームに所属し、セールス組織に埋め込まれる形で現場メンバーとともに業務を推進します。

【具体的な業務】
1. 現場に入り込み、技術で解く課題の見極め
・セールスプロセスの全体像の可視化と成果に直結する領域の特定
・成果を出している営業の行動・判断パターンの言語化
・技術で解決する範囲の選定と優先順位づけ

2. AIエージェント・LLMを組み込んだ業務システムの設計・開発
・提案準備・データ分析・顧客対応などの業務へのLLM・AIエージェント組み込み
・出力品質・コストの評価設計とHuman-in-the-loopを含むワークフロー設計
・小規模に構築して現場に適用し、数値を見ながら改善するサイクルの構築

3. 購買データを営業の意思決定につなげるデータ基盤の構築
・購買データから提案や販促設計に使うシグナルを取り出すパイプライン構築
・SFA/CRM・データウェアハウス・社内システムをつなぐデータ連携の設計
・成果を追えるデータ構造・KPIの設計と効果検証の仕組みづくり

4. 成功パターンのプラットフォーム化と組織展開
・成功施策の再利用可能なコンポーネント・社内プラットフォームへの抽象化
・基幹業務システムとの連携を見据えたアーキテクチャ設計
・権限・データ品質・観測性・ドキュメント整備による運用基盤づくり

【ポジションの魅力】
・課題設定から自分で主導し、現場に入り込んで優先順位を決めて動ける環境です。
・セールスとエンジニアが一体となった組織立ち上げから参画できます。
・大規模なファーストパーティデータとAIを組み合わせ、商談成果に直結するシステムを構築できます。
・GTMエンジニアという先進的な職能の成功パターンを自ら創出できます。

【業務概要】
電話AIサービスが発声する“声”の品質（自然さ・正確さ・安定性・低遅延）を、AIモデルおよび音声データの両面から主導して向上させるシニアエンジニアのポジションです。読み間違い・不自然なイントネーション・遅延といった課題を特定して改善を推進し、将来的には音声チームのリードを担うことが期待されています。

【具体的な業務】
1. TTSモデルの研究開発・改良
・最新TTSアーキテクチャ（LLMベースTTS、Audio Codec、Flow Matching、Diffusion等）の学習・改良
・品質・安定性・遅延の改善（読み間違い・不自然なイントネーション・不安定さの解消）
・推論チームと連携した本番導入・低遅延化
2. 課題特定と音声データ戦略
・TTSの品質課題の特定と、モデル・データ両面での解決策の立案・実行
・音声データ戦略の策定（収集・選定・品質基準）とデータチームとの連携
・音声データの前処理・アライメント・ラベリングパイプラインの整備
3. 評価設計
・品質を測るための評価基準・評価セットの設計
・主観評価（MOS等）と客観評価を組み合わせた評価の運用
4. プロダクト連携・チームリード
・PMや案件側との要件すり合わせ、改善ロードマップの策定
・チームメンバーの育成、技術方針の策定

【ポジション・部門の魅力】
1. 自分の判断で「声の良し悪し」を決定し、設計面から課題解決を推進可能
2. 単一モデルの精度向上にとどまらず、データ整備からプロダクト要件への落とし込みまで一貫して経験可能
3. 音声品質向上を主導し、将来的にTTS・音声データチームを統括するリーダーシップを発揮可能

【業務概要】
音声AIおよびLLMの推論フレームワークを独立して設計・実装し、スループットとGPUコストを最適化するAI推論基盤エンジニア（シニア）のポジションです。複数の音声モデルおよび大規模言語モデル（LLM）を対象に、学習、評価、データ生成、バッチ推論を効率的に実行するためのAI推論基盤の構築を担当します。

【具体的な業務】
1. 音声モデル向け共通推論フレームワークの設計・実装
- 音声認識（ASR）・音声合成（TTS）・音声対話（Speech-to-Speech）・音声生成など、複数種類の音声モデルに対応する共通推論アーキテクチャの設計
- 共通モジュールとモデル固有モジュールの責務分離、新規モデルを追加するためのAdapter／Pluginインターフェースの設計
- モデル開発チームが利用する推論API・SDK・実行ツールの開発

2. 大規模音声データの高効率バッチ推論・Pipeline最適化
- 可変長音声に対するDynamic Batching・Bucketing、複数GPU／ノードによるデータ並列推論の設計
- 前処理・推論・後処理・ストレージI/Oを重ね合わせる非同期実行Pipelineの構築
- End-to-Endの処理時間とコストを基準としたボトルネックの計測・改善

3. LLM推論の適応・最適化
- vLLM・SGLangなど成熟した推論エンジンを活用したLLM推論環境の構築
- Tensor／Pipeline Parallel、Continuous Batching、KV Cache／Prefix Cacheなどの調整
- Prefill／Decodeの特性やタスク優先度を考慮したスケジューリング設計

4. GPUリソースの利用設計（推論ワークロード視点）
- バッチ推論・評価を対象としたGPU割り当てとキャパシティ設計
- Kubernetes・Slurm・RayなどによるGPU推論ジョブの実行制御
- モデル・タスク単位でのGPU使用量と推論コストの可視化・改善

【ポジションの魅力】
1. 音声モデルの推論という、最適化の定石が未確立な領域でゼロからアーキテクチャを設計できる環境です。
2. 音声とLLMの両面を対象に、フレームワーク設計からバッチ推論・スケジューリングまで一貫して最適化できます。
3. 推論効率の改善が直接プロダクトの競争力やGPUコスト削減に直結し、事業成長を技術面から支えられます。

【業務概要】
企業の経営課題・業務課題に対して、生成AI、RAG、AIエージェント、機械学習、BI、自動化などを活用した課題解決を支援します。経営層や現場部門へのヒアリングを通じて業務課題を整理し、AIで解決すべきテーマの特定、ユースケース設計、ロードマップ策定、PoC設計、導入推進、定着化、ガバナンス設計までを一気通貫で担当するポジションです。

【具体的な業務】
1. 戦略立案・テーマ策定
・経営層・現場部門へのヒアリング
・業務プロセス分析、課題整理
・AI活用テーマ・ユースケースの設計
・AI活用ロードマップ、投資対効果、KPIの設計

2. ソリューション設計・検証（PoC）
・生成AI、RAG、AIエージェント、BI、自動化などのソリューション設計
・PoC計画、評価指標、成功基準の設計

3. 導入・定着化・ガバナンス
・開発チーム・外部ベンダーとの連携、進行管理
・AI導入後の業務フロー再設計、教育、定着化支援
・AI利用ルール、セキュリティ、個人情報、著作権などのガバナンス設計

【ポジション・部門の魅力】
・経営陣との距離が近く、自らの企画やアイデアを業務に反映させやすい環境です。
・合理的・効率的なワークスタイルを追求した働きやすい環境が整っています。

業務概要
AI Opsを統括し、AI技術を活用した業務プロセスの自動化・効率化を推進するポジションです。

具体的な業務
・AI/LLM等を活用した業務フローの最適化および自動化の構築
・運用プロセスの改善とチームの統括・マネジメント

ポジション・部門の魅力
最先端のAI技術を業務運用に組み込み、組織全体の生産性向上を牽引することができます。

【業務概要】
全社AI活用推進組織において、生成AI・DXを業務プロセスに組み込み、生産性や業務の質の向上につなげるための活用促進・定着支援を担当します。AIツールの導入・周知にとどまらず、現場の課題や声に即した活用促進と効果検証、知見の共有・再利用に取り組むポジションです。所属グループのメンバーや関係部門と協力しながら業務を進めます。

【具体的な業務内容】
・活用状況・業務効果を捉えるKPIの策定への参画と、目標達成に向けた利用促進施策の企画・実行
・業務・目的・コストに応じたAIツールの使い分けや実践的な活用方法に関する、研修・勉強会・学習コンテンツ・社内向け情報発信の企画・運営
・各部門の課題・活用事例の収集と、AIエージェント等の実践例を含む「業務別の活用パターン」への整理、部門を越えた横展開・再利用の支援
・社内サイトやコミュニティを通じた実践知の共有・相互学習の促進と、学習情報・利用ルール・相談先への導線づくり
・利用データ・アンケート・現場の声を踏まえたKPIの進捗把握・効果検証と、施策の改善
・生成AIツールの利用申請・問い合わせ対応、ライセンス・利用状況の管理などの運用改善と、安全な利用に関する課題の整理・関係部門との連携

【ポジション・部門の魅力】
各本部で生まれるAI活用をつなぎ、優れた実践を全社の業務へ広げる仕事です。AIコア人材の育成や業務エージェントの展開を通じ、個人の活用を組織の成果へつなげることができます。

【業務概要】
製造現場のデジタルツインを進化させるため、現場を仮想化するソフトウェアとシミュレーション技術にLLM／AIエージェント技術を組み合わせ、現場データ理解・原因分析などのエンジニアリング支援を一体化した新しい顧客価値実現を目指します。LLM／AIエージェントのアーキテクチャ設計から実装、評価、製品化までをリードします。

【具体的な業務】
・組み込むAIエージェントのユースケース定義、要求分析、アーキテクチャ設計
・設備・制御・設計情報の検索／推論基盤の設計・実装
・LLMによる設備モデル構築、異常原因分析、復旧手順提案、シミュレーション実行支援などの機能開発
・PLC、時系列データ、3Dモデル、シミュレータ、技術文書等とAIエージェントを接続するツール／APIの設計
・LLM／AIの開発プロセスへの組み込み
・顧客、商品企画、社内外パートナーとの価値検証と商品化推進
・開発チームや委託パートナーの技術リード

【ポジション・部門の魅力】
・LLM／AIエージェントと現場制御のOT技術を組み合わせる、先進性の高い商品開発に携われます。
・アルゴリズム検証だけでなく、顧客課題の把握、アーキテクチャ設計・実装、品質とセキュリティ評価、商品化まで一貫して経験できます。
・特定のLLMやクラウドに閉じず、クラウド／オンプレミス、複数モデル、外部シミュレータとの連携基盤づくりに挑戦できます。
・国内外の顧客、研究・技術部門、商品企画、品質保証、外部パートナーと協働し、技術を顧客価値と事業へつなげる経験を積めます。
・AIエージェント、デジタルツイン、産業オートメーションの複数領域を横断するスペシャリスト、アーキテクト、プロジェクトリーダーを目指せます。

業務変革、AIモデル開発、およびAI組み込みアプリケーション開発等の業務全般を担当します。

【業務概要】
AIエージェント等のAIソリューションを企業の環境で安全・継続的に動かす基盤の設計・導入を主導します。Azure、Google Cloud、AWS等のクラウドサービスを選び、認証・データ・既存システム・運用をつなぐ設計を担当します。業務コンサルタントやエージェント開発担当と協業し、クライアントの既存環境と制約に合わせてシステム構成を柔軟に考えながらAIソリューションの実用化を支援します。担当は基盤領域に限らず、案件に応じてユースケース検討、エージェント実装、業務システム連携、運用定着にも参画します。

【具体的な業務】
・AIエージェント等のAIソリューションを、クライアントのシステム環境に合わせて設計し、実際に利用可能な仕組みとして実現
　- クライアント環境を踏まえたAIの実装方式・アーキテクチャ検討
　- Azure／Google Cloud／AWS等の製品選定と構成設計
　- ID・権限、ネットワーク、データ接続を既存システムに合わせて設計
　- 環境構築・デプロイ方法を整え、PoCから本番導入へ展開
　- ログ・監視、可用性、費用制限、セキュリティ要件を運用に反映
　- ベンダーツールの適合性と接続方式を検証し、運用体制を整備
・案件に応じて提案、要件定義、導入・定着支援にも参画

【ポジション・部門の魅力】
AIエージェントをはじめとする最先端AI技術のエンタープライズ導入に初期段階から携わることができます。単なる基盤構築にとどまらず、提案・ユースケース検討から実装・運用定着まで一気通貫で関われる点が大きな魅力です。

【業務概要】
M&AのディールプロセスやValue upの場面において、クライアントの業務改善に組み込むAIエージェントの設計・開発を担うポジションです。LLMの推論、ツール利用、参照情報等を組み合わせて業務タスクを実行できるエージェントを構築します。開発にとどまらず、会計士や戦略コンサルタントと協働し、業務整理、PoC、効果検証、導入・改善にも参画します。

【具体的な業務】
・クライアントの業務をAI前提で再設計し、AIエージェントが人と連携しながら業務を遂行する仕組みの構築
- 業務タスクを分解し、エージェントが担う範囲を設計
- LLMへの指示、参照情報、ツール利用、反復・停止条件を設計
- エージェントの実行フローとアプリケーションの開発
- 検索・業務API等と接続し、実データで動作を検証
- 出力品質・例外・費用・エージェントの効果を評価し挙動を改善
- 人による承認・監督等、AIと人の役割分担を設計し業務へ導入
・案件に応じた提案活動・業務設計への参画、現場への導入・定着と継続的な業務改善の推進

【ポジション・部門の魅力】
・最先端のAI技術を活用し、単なる概念検証にとどまらず現場のビジネス成果に直結するシステムを構築できます。
・会計士や戦略コンサルタントなどの多様なプロフェッショナルと協働し、ビジネスと技術の両面から業務改革を推進する経験が得られます。

●業務概要
同社のCEO室の一員として、AI経営OS（同社独自のAI経営システム）を構想から実際に稼働する環境へと落とし込み、全社に定着させていく役割を担います。特定の制作業務にとどまらず、CEO室の多様な業務を推進しながら、業務の仕組み化や生成AIを用いた自動化・マニュアル化を進めます。

●具体的な業務
・社内外から発生する突発的な依頼や、滞っている業務の共同担当
・初期段階での手作業による業務遂行と、手順確立後の生成AI（Claude等）を用いた仕組み化・ドキュメント化・手順書化
・構築した仕組みのナレッジベースへの組み込み、および担当者への引き継ぎ
・状況に応じた研修コンテンツ制作などの定例業務の分担
※Web制作専任ではなく、人的変革（HX）や業務の仕組み化に重きを置いたポジションです。

●ポジションの魅力
1. 先進的なAIドリブン環境の中核に携わる
全社員がAIを前提として働く環境において、そのシステムを設計・進化させる側として関わることができます。
2. 経営の構想を直接形にする
CEO室において、代表が描く経営OSの構想を直接受け取り、実装まで落とし込むため、経営に極めて近い距離で会社全体の変革に携われます。
3. 自社での実践が顧客への提供価値に直結する
社内で構築・運用し、磨き上げた仕組みは、大手企業向けの変革支援サービスへと展開されるため、自社の取り組みがそのまま顧客への価値となります。
4. AIの進化に合わせた組織のアップデート
新しいAI技術の登場に合わせて、組織の動き方そのものを更新していくという、他では得がたい経験を積むことができます。
5. 最先端の働き方の体現
AIと「並走する」「溶け合う」という最先端の働き方を、自ら実践しながら社内へ広げていくことができます。

【業務概要】
AI & Technology Modernization BUにて、AI Transformation（AITM）としてデジタル変革を推進するポジションです。AI戦略担当と協働し、業務課題と価値仮説を、本番で使えるAIソリューションへ具体化します。技術・データの実現可能性検証から設計・実装・評価・本番導入までハンズオンで担い、品質・安全性・信頼性・運用コストを管理。継続改善と技術移転を通じ、顧客が自ら活用・改善できる状態を支援します。

【具体的な業務】
顧客のAI活用を「動くもの」として形にします。AIエージェント・機械学習・ナレッジ基盤などの実装フェーズを中心に、業務変革から新サービス開発、本番導入・定着・継続改善まで、ハンズオンで支援します。

＜プロジェクト例＞
1. AIエージェントを活用した業務ワークフローの設計・実装、PoCから本番導入・業務定着までの推進
2. 数理最適化／ML／RL／マルチモーダル等を活用した業務プロセスの高度化・自動化
3. AI活用を前提としたシステムアーキテクチャ設計・モダナイゼーション
4. RAG・VectorDB等を活用した検索・知識活用基盤、ナレッジグラフおよびセマンティックレイヤーを含むデータ・知識構造の設計・構築・チューニング
5. 顧客内製チームへの技術移転・ハンズオン伴走支援、開発・運用プロセスの標準化
6. AIアプリケーションの評価設計、Human-in-the-loop、ガードレール、トレーシング・モニタリングの実装
7. LLMOps／MLOpsを活用した本番運用、継続評価、モデル・プロンプト・ワークフローの改善

【ポジション・部門の魅力】
AIやシステムを構築するだけでなく、業務プロセス、データ、システム、組織のあり方までを含めて変革し、顧客自身がAIを継続的に活用・改善できる状態の実現を目指すことができます。

【業務概要】
同社のAI & テクノロジーモダナイゼーション部門において、AIを活用したデジタル変革を推進するポジションです。経営・事業・業務課題を起点に、AI活用の価値仮説、将来業務、KPI、投資優先順位を具体化します。AI実装担当と構想段階から協働し、実現可能性を踏まえたロードマップを策定。顧客の意思決定を支援するとともに、業務への定着、組織能力の整備、導入後の成果検証・改善を主導します。

【具体的な業務】
顧客の経営・事業・業務課題を起点に、AIを活用した変革テーマの探索、ユースケース企画、実行ロードマップ策定から導入・定着までを一気通貫で支援します。
・AI変革テーマの構想・企画
経営戦略や事業課題を踏まえてAI活用機会を探索し、顧客価値、実現可能性、リスク、投資対効果の観点から優先ユースケースを具体化します。
・AI変革ロードマップと実行推進
目指す業務・サービス像、KPI、推進体制、データ・システム上の論点を整理し、ロードマップを策定。経営層、業務部門、IT部門、専門家の合意形成を主導し、PoCから導入、定着、効果検証まで伴走します。

【ポジション・部門の魅力】
AIを単発の実証実験で終わらせず、業務やサービスに組み込み、継続的な事業成果へつなげる重要な役割を担うことができます。構想から実装、定着までを一気通貫で支援する環境で、本質的なインパクト・価値を創出する経験が積めます。

【業務概要】
同社のAI・テクノロジー部門において、AIを活用したデジタル変革（AI Transformation）を推進するポジションです。経営・事業・業務課題を起点に、AI活用の価値仮説、将来業務、KPI、投資優先順位を具体化します。AI実装担当と構想段階から協働し、実現可能性を踏まえたロードマップを策定。顧客の意思決定を支援するとともに、業務への定着、組織能力の整備、導入後の成果検証・改善を主導します。

【具体的な業務】
顧客の経営・事業・業務課題を起点に、AIを活用した変革テーマの探索、ユースケース企画、実行ロードマップ策定から導入・定着までを一気通貫で支援します。経営層、事業部門、IT部門、データ／AI専門家をつなぎ、AIを単発の実証実験で終わらせず、業務やサービスに組み込み、継続的な事業成果へつなげることがミッションです。

1. AI変革テーマの構想・企画
経営戦略や事業課題を踏まえてAI活用機会を探索し、顧客価値、実現可能性、リスク、投資対効果の観点から優先ユースケースを具体化します。

2. AI変革ロードマップと実行推進
目指す業務・サービス像、KPI、推進体制、データ・システム上の論点を整理し、ロードマップを策定。経営層、業務部門、IT部門、専門家の合意形成を主導し、PoCから導入、定着、効果検証まで伴走します。

【ポジション・部門の魅力】
領域横断で連携し、構想から実装、定着までを一気通貫で支援できる環境です。最先端のAI技術をビジネスの本質的なインパクト・価値に繋げる、非常にやりがいのある役割を担うことができます。

以下3領域のうち、専門性を持つ領域を軸に、段階的に他領域へも関与いただきます。

【1.RAG / AIエージェント】
・図面・帳票・BOM・見積等が蓄積されたDB基盤から、必要な情報を的確に引き出すRAGパイプラインの設計
・ベクトル検索と構造化データ検索を組み合わせたハイブリッド検索の設計・精度改善
・検索精度の評価指標設計と、継続的な改善サイクルの構築
・製造現場の問いに答えるAIエージェントの設計・実装

【2.2D図面から3Dへの復元】
・2D機械図面から3D形状を復元する技術の調査・検証・実装
・3D表現(メッシュ / 点群 / B-rep 等)の選定と、CADデータとの相互変換の設計
・学習データ(CADからの合成データ含む)の設計・構築

【3.図面OCR / 情報抽出】
・図面からの寸法・公差・材質・表題欄・注記等の抽出精度向上
・物体検出・レイアウト解析・VLMを組み合わせた抽出パイプラインの設計
・手書き・かすれ・低品質スキャンへの頑健性向上
・アノテーション運用とデータセット構築のリード

【共通】
・論文サーベイからの技術選定と、PoCから本番実装への橋渡し
・精度指標と事業KPIを接続した優先順位づけ
・将来の研究開発チーム組成に向けた技術標準の整備

●技術環境
Python 3.11 / FastAPI / PyTorch / Ultralytics(YOLO) / OpenCV / PyMuPDF / ezdxf / Qdrant / PostgreSQL /
OpenAI API / Anthropic Claude API / Gemini on Vertex AI / Google Document AI / AWS(ECS Fargate, S3, SQS)

全国の法人企業および地方銀行を対象に、顧客の業務課題を整理から、生成AIを活用した解決策の企画・提案、PoC、AIサービス・AIエージェントの設計・開発、導入・定着支援まで一貫して担当いただきます。

生成AI領域の技術リーダーとして、自ら設計・実装に携わりながら、2〜3名程度のチームをリードいただきます。顧客や社内関係者と連携し、プロジェクトを推進いただきます。

●具体的な業務
・顧客へのヒアリング、業務課題・ユースケースの整理
・生成AI活用の実現性および業務効果の評価
・生成AIサービス、RAG、チャットボット、AIエージェント等の企画および要件定義
・LLM、検索基盤、外部API、クラウドサービスを組み合わせたアーキテクチャの設計・開発
・プロンプトおよびエージェントフローの設計
・評価データの作成、精度・品質・安全性の検証
・PoCの計画・実行、結果分析、本番導入に向けた改善提案
・チームのタスク設計、進捗・品質管理およびメンバー支援
・営業部門や開発部門と連携した提案支援、顧客への技術説明
・導入後の活用支援および内製化支援

【入社直後にお任せしたい業務】
まずは、生成AIの内製化支援案件または技術検証案件に参画し、当社の開発プロセスや業務特性を理解いただきます。ご経験やスキルに応じてRAGやAIエージェントの設計・開発、PoC推進を担当いただき、早期にチームリードや顧客折衝をお任せする予定です。

【将来的にお任せしたい業務】
生成AI案件のプロジェクトリーダーとして複数案件を推進いただくことを期待しています。将来的には、生成AI領域の技術戦略立案・新規サービスの企画・開発・生成AI活用の標準化推進・CoE機能の整備・運営・メンバー育成の領域にも携わっていただき、志向や実績に応じてマネジメントまたは高度専門人材としてキャリアを形成することが可能です。

【業務を通じて獲得できるスキル】
・顧客課題をユースケースへ落とし込み、生成AIによる解決策を設計する力
・LLM、RAG、AIエージェントの設計・開発・評価スキル
・クラウドやAPI、データ連携を組み合わせたアーキテクチャ設計力
・PoCから本番導入・定着までを推進するプロジェクトマネジメント力
・顧客への提案、説明、合意形成を行うファシリテーション・折衝力
・少人数チームのリーダーシップおよび品質・リスク管理力

【業務の魅力】
●生成AIを実装し、定着まで支援できる
・生成AIを「試す」だけでなく、顧客の業務変革につながるサービスとして実装し、現場への定着まで支援する経験を積むことができます。
・顧客の業務課題の整理からPoC、設計・開発、本番導入、活用・内製化支援まで一気通貫で携わることができます。
●生成AI・AIエージェント領域の幅広い技術を扱える
・RAG、AIエージェント、MCP、音声認識、デジタルヒューマンなど複数の先端テーマに携わることができます。
●技術力とプロジェクト推進力の両方を高められる
・自ら設計・実装に携わりながら、少人数チームの進捗・品質管理、顧客折衝、提案支援を担当し、プロジェクトリーダーとしてのスキルを磨くことができます。
●新たな価値創出に挑戦できる
・グループの技術やアセットを活用しながら、地域のお客様のDX推進を支援し、新たな価値創出に挑戦することができます。

【プロジェクト例】
・金融機関向けの社内情報検索・回答RAG／チャットボットの構築および生成AI内製化の伴走支援
・生成AI活用のユースケース可視化、重点ユースケースのPoC、システム導入・開発
・顧客タイプや提案商品を切り替えられるセールストーク演習AIの開発
・音声認識やMCPを活用した業務支援の技術検証
・生成AI／AIエージェントを活用したソフトウェア開発プロセス高度化のPoC
・デジタルヒューマン等を活用したコミュニケーション業務の負担軽減
・グループの技術・アセットの検証、導入支援

●開発言語
・Python
・TypeScript
・JavaScript
・HTML
・CSS
・SQL
※案件により利用する言語は異なります

●開発環境
・生成AI／AIエージェント：Azure OpenAI Service、Amazon Bedrock、LangChain、LangGraph、MCP
・クラウド：AWS、Microsoft Azure
・データ活用：ベクトルデータベース
・開発・運用ツール：Git、Docker、CI/CDツール、VSCode
※案件によりクラウドサービス、外部API、RAG／AIエージェント関連ツールを組み合わせます

【業務概要】
開発チーム（スクワッド）の技術的なリーダーシップを執り、事業成果を最大化するテックリードポジションです。
特定のプロダクトに限定せず、ご経験や志向性、各事業の成長フェーズに合わせて、最も価値を発揮できる領域を担当します。またキャリアパスとしても、技術領域を突き詰めるスペシャリスト路線に加え、ご志向に応じて将来的にはエンジニアリングマネージャー（EM）として組織づくりを担う道を選択することも可能です。

【具体的な業務】
テックリードとして開発チームの技術方針を決定・牽引し、チーム全体で事業成果を創出します。
- 開発チームの技術的方針の策定、設計・技術選定・コード品質の意思決定
- AIエージェントの設計・評価・運用プロセスの構築およびプロダクト組み込み
- ビジネスサイドと共に事業課題を定義し、「プロダクトで何を作るか」「何をAIに委ね、どこを人が担うか」の境界線設計
- メンバーへの問いかけや育成を通じた、チームで課題解決できる組織状態の再現

【ポジション・部門の魅力】
- AIエージェントが前提のプロダクトを、技術の責任者として設計・開発する経験が得られます。
- 事業と一体のチームを率い、技術で事業成果を出す経験が積めます。
- AI駆動開発を前提とした開発プロセスを、チームとして設計・運用する経験が得られます。
- テックリードとしての経験を軸に、将来的には組織を率いる道も選べるキャリアの広がりがあります。
- 経営陣やCTOと近い距離で、技術と事業の意思決定に関わる経験ができます。

●業務概要
AIソリューション事業のテクニカルデプロイメントストラテジスト（TDS）として、業界最大手グループ企業をはじめとする大手クライアントの業務現場に深く入り込み、業務フローをAIネイティブに再構築する変革（AX）を要件定義から実装・運用まで一気通貫でリードするポジションです。
戦略コンサルティングファーム出身のAIコンサルタントとペアを組み、クライアントの経営課題・オペレーション課題をAIで解ける形に翻訳し、自らプロトタイプを実装して現場に届け、フィードバックを得ながら本番システムへと育てていきます。
個社への実装にとどまらず、現場のリアルなドメイン課題への理解を起点に、同社の主力SaaSプロダクトをエージェンティックなアプリケーションへと進化させ、業界共通のデータベース構想の実現へとつなげていくことが期待されるミッションです。

●具体的な業務
- クライアントの業務プロセスの理解・分解と、AIエージェントによる代替・高度化余地の特定
- AIコンサルタントと協働した要件定義、ソリューション設計、PoC 本番実装
- マルチエージェントアーキテクチャの設計・開発（エージェントオーケストレーション、Tool Use / Function Calling、Human-in-the-Loopの組み込み等）
- RAGパイプラインの構築（業務ドキュメント・データの取り込み、検索基盤の設計、コンテキストエンジニアリング）
- AIエージェントの品質・信頼性の担保（評価基盤（Evals）の構築、ガードレール設計、本番運用のモニタリング）
- クライアント環境・データとの連携設計（API連携、データパイプライン、セキュリティ要件対応）
- 個社実装で得たドメイン知見の還元による、同社SaaSプロダクトのエージェンティックな進化とデータベース構想実現への貢献

●ポジション・部門の魅力
- 顧客の現場に最も近い場所で課題を解決するエンジニアとして、最先端のAI技術を駆使した変革をリードできます。
- 個社の課題解決にとどまらず、その知見を同社の主力プロダクトへ還元し、業界全体の変革に貢献できるダイナミズムがあります。

【ミッション】AIを活用した新サービス・新製品・新機能のアイデアを迅速に形にし、PoC・プロトタイプ開発を通じて技術的な実現可能性やユーザー価値を検証する

【主な業務】
・AIを活用した新サービス・新製品・新機能のPoC・プロトタイプの設計・開発
・フロントエンド、バックエンド、AI／機械学習など、各専門領域を組み合わせた開発・検証
・AIに関する先端技術の調査・技術検証およびサービス・プロダクトへの活用の検討

【具体的な業務】
・ AI／機械学習などを活用した新規サービス・新機能のPoC／プロトタイプの開発
・事業企画メンバーと連携した、アイデアの具体化・技術検証・実現可能性の検証
・生成AIやAIコーディングツールを活用した、スピーディーな設計・開発・検証
・フロントエンド、バックエンド、AI／機械学習など、専門領域にとらわれない柔軟な開発
・ 新たなAI技術の調査・技術検証およびサービス／プロダクトへの活用の検討
・ PoCの成果を踏まえた、事業化・商用化に向けた技術の検討
担当テーマは入社時点の案件状況、ご経験・専門性、今後挑戦したい領域などを踏まえて決定します。
事業企画メンバーなどと少人数のチームを組み、早期にプロトタイプを開発し、実際に試しながら仮説検証・改善を繰り返します。


●仕事の魅力
AIを活用した新しいアイデアを、PoC・プロトタイプの開発を通じて素早く形にし、新たなサービスや事業の創出につなげられることが本ポジションの魅力です。事業企画メンバーなどと少人数のチームで、先端AI技術やAgentic Codingを積極的に活用しながら、アイデアの具体化から技術検証までスピーディーに取り組みます。
また、単なる技術検証にとどまらず、将来的に100億円規模を目指す新規事業の創出に技術面から関われることも特徴です。当社の事業基盤やアセットを生かしながら、スタートアップのようなスピード感で0→1の開発に挑戦できます。
特定の技術領域に限定せず、自身の専門性を生かしながら周辺領域にも経験を広げ、AI時代の新しい開発スタイルを実践できる環境です。

【業務概要】
デジタル技術でソーシャルニーズを創造することをミッションに掲げ、グループ全体のデータソリューション事業の拡大と、顧客のDX・AI活用を推進する部門でのポジションです。再利用できるデジタルアセットと共通基盤を開発し、設計革新と開発生産性の向上を支えています。

【具体的な業務】
生成AI・クラウドを活用したデジタルアセット、共通基盤のアーキテクチャ設計を担当します。
・事業要件、利用者課題、既存システムを踏まえたTo-Beアーキテクチャの策定
・AWS、Microsoft Azure、Google Cloudを用いたクラウド構成とサービス選定
・LLM、RAG、AIエージェント、データ連携を含む生成AIアーキテクチャの設計
・可用性、性能、拡張性、セキュリティ、運用性、コスト等の非機能要件設計
・技術検証、プロトタイプ開発、方式設計を通じた実現性評価
・リファレンスアーキテクチャ、設計ガイドライン、標準部品の整備
・開発チームへの技術支援、設計・コードレビュー、技術課題の解決
・企画部門、利用部門、セキュリティ担当、委託先との技術的な合意形成
※構想だけでなく必要に応じて自ら検証・実装し、設計を実行可能な形へ落とし込む役割です。

【ポジションの魅力】
生成AIとクラウドの両領域を横断し、技術検証から全体設計、業務・サービスへの導入、継続改善まで一貫して関われます。設計したアーキテクチャや共通部品は複数の事業・プロジェクトで再利用されるため、一つの案件にとどまらず、グループ全体のデジタル活用力と事業推進力の向上に大きな影響を与えられます。
マルチクラウド、生成AI、データ基盤、開発・運用の自動化、セキュリティ等の知見を深めながら、エンタープライズアーキテクトや技術戦略を担うリーダーへ成長できる環境です。

【業務概要】
同社におけるAI関連プロダクトの開発運用を担当します。
同社のデジタルイノベーション部門は、最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査の高度化・効率化や不正の検知・防止、データドリブンな意思決定の実現など、会計監査・経理財務領域のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進しています。

【具体的な業務内容】
・生成AI／大規模言語モデル（LLM）を活用した新規ユースケースの探索および業務課題の特定
・LLMを用いたPoC（Proof of Concept）の企画・設計・開発
・技術調査（最新LLM、関連ツール・フレームワーク等）および有効性・実現性の評価

【ポジション・部門の魅力】
最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査・経理財務領域のDXを推進する重要な役割を担うことができます。

新設されたDigital Advisory事業部において、生成AIやデータサイエンス等のテクノロジーを活用して、クライアント企業のDX推進で必須の攻めと守りを両輪で支援する専門チームメンバーの求人です。本チームは、同法人のアドバイザリー業務全体におけるデータ分析、機械学習モデル開発、生成AIやAIエージェント開発に関するCoE組織を兼ねています。

【業務内容】
同グループがクライアント企業に提供するデジタルテクノロジーを活用した下記の業務を担当します。
・AI等最先端のテクノロジーを活用したサービス研究開発とクライアント向けアドバイザリー業務の提供
・生成AI、AIエージェントを活用した業務改革支援
・データドリブンな意思決定サポート
・クライアントコミュニケーションを通じて、ビジネスを理解し、データをビジネス課題に結びつけ、ビジネスの目標や課題を把握し、それに適したデータ分析戦略の立案
・統計学や機械学習などのスキルを駆使し大量のデータからインサイトを導出
・AIシステムやAIモデル、生成AIなどの有効性・信頼性に係る検証支援

【ポジション・部門の魅力】
・設立から間もなく、社内ベンチャーのようなチャレンジングな環境
・DX関連業務（AI等の最新テクノロジー活用・データ分析・デジタルガバナンス構築等）と、従来のITアドバイザリー業務（データマネジメント・システム監査等）を担い、個人に合わせた幅広い選択が可能
・DX分野でソリューション開発（研究）が可能
・様々なバックグラウンドを有するメンバーとの協業
・デジタルテクノロジーに関する研究開発機能も兼ね備えており、チーム立ち上げの中心メンバーとして新規サービスの開発にも従事できます。
・組織内やクライアントからの期待値も高く、課題に対するソリューション提供などやりがいのある業務に従事することが可能です。
・希望によっては、同事業部が展開する幅広い業務を兼務し、経験やスキルの幅を広げることも可能です（システム監査、会計監査、各種保証業務、情報セキュリティ関連アドバイザリー、生成AIその他最新の先端技術の研究など）。

●業務概要
同社のデジタルアドバイザリー部門内のAIアシュアランスグループにて、AIの適切性を第三者の立場から評価・検証するサービスを提供します。サービスの展開に伴い、新たに参画するメンバーを募集します。

●具体的な業務
AIモデルの合目的性や公平性、説明可能性や正確性等の評価、及び、そうしたAIモデルが継続的に維持管理、活用されていくための態勢を評価するサービスにおいて、以下の業務を担当します。
1. 様々なAIの理解
2. AIモニタリング方法の理解
3. AIの性能評価
4. AIの公平性評価
5. AIの解釈可能性向上のための研究開発

●ポジション・部門の魅力
AIの適切性を第三者の立場から評価・検証するという、先進的かつ社会的意義の高いサービスに携わることができます。

【業務概要】
同社が展開するエンゲージメントプラットフォームの枠を超え、新規領域である「AI/AX（AI Transformation）」において、事業開発責任者とともにお客様の業務変革を最前線でリードするポジションです。
顧客の現場に入り込み、業務の最適化や半自動化につながる支援を行います。課題設計やAI活用の目的・体制設計から入るコンサルティング、AI活用を自走できる状態を目指す研修などを、お客様の状況に応じて組み合わせて提供しています。
案件を自ら推進しながら、支援ノウハウを「再現性のある事業の型」へと磨き込む役割を期待しています。

【具体的な業務】
事業開発責任者のもとで、顧客のAI/AX支援を案件リードとして推進することが中心です。あわせて、現場で得た知見をもとに事業づくりにも参画します。

●顧客のAI/AX領域支援（メイン）
・課題の構造化：顧客の業務（稟議や請求書などのバックオフィスフロー、企業特有のフロー等）をヒアリングし、ペインポイントの深掘りと課題の構造化を行う
・ソリューション設計から実装・運用まで：LLM/AIを活用したBPR案の策定に加え、業務の自動完結を目指したAI導入プロセスの設計・実装・運用を担う（設計図を渡して終わるのではなく、現場で実際に動くところまで責任を持つ）
・プロジェクト推進：要件定義、体制組成、進行管理、顧客との定例運営など、担当案件のプロジェクトマネジメントを担う
・AIエージェントの導入支援：同社プラットフォームの接点データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせ、最適なAI活用シナリオを提案・導入する
・AIリテラシー向上・内製化支援：現場社員・管理職向けのAI研修や伴走支援を通じて、顧客がAI活用を自走できる状態をつくる
・分析基盤の整備：データウェアハウスやBIツールを活用したデータモデリングおよび可視化による意思決定支援

●事業づくりへの参画
・提案・受注活動：既存顧客や新規顧客への提案、見積・提案資料の作成を行う
・支援メニューの型化：案件で得たナレッジを、提案テンプレート・実装手順・研修コンテンツなど再現性のある支援メニューへ落とし込む
・ROIの定量化：業務削減効果の算定や効果測定を行い、ROI証明手法の確立に貢献する
・事業開発責任者と連携した、価格設計・GTM施策・オペレーション設計の検討と実行

【ポジション・部門の魅力】
・新規事業の立ち上げとグロース：単なる新規事業の立ち上げに留まらず、将来的に全社売上を大きく支える事業へとグロースさせるミッションを担います。
・既存アセットの活用：同社のプラットフォームを通じて現場の業務データにすでに触れているため、ある程度の業務理解を持った状態から支援を開始できます。豊富な顧客基盤と信頼を土台に、精度とスピードの両方で価値を提供します。
・少数精鋭のチーム：事業開発責任者、AI戦略責任者をはじめ、AIの専門知見を持つメンバーと近い距離で働きます。案件を通じて、AI実装力とビジネス推進力の両方を磨ける環境です。
・キャリアパス：成果に応じて、AI/AX事業の責任者・リーダー層へのステップアップが可能です。

【業務概要】
同社のAI SaaS事業では、自然言語処理・音声認識・生成AIなどの技術を活用し、企業におけるコミュニケーションやナレッジ活用の課題を解決する複数のSaaSプロダクトを提供しています。エンプロイーエクスペリエンス（EX）領域では、同社のAIヘルプデスクプロダクトをはじめとするプロダクトを通じて、社内問い合わせ対応やナレッジ活用の効率化に取り組んできました。

生成AIやAI Agentの進化によって、AIが支援できる対象は「問い合わせに答える」ことから、情報の収集・判断・システム操作を含む業務プロセスそのものへ広がっています。AI BPO推進部門は、この変化を捉え、バックオフィス業務を「どこをAIに任せるか」の切り分けから実装、運用まで一気通貫で引き受ける新規事業を立ち上げているチームです。業務の診断・設計（AI-BPR）、エージェントの構築（AI実装）、運用の受託（AI-BPO）を1本のプロセスで提供し、まずは人事の業務に注力しています。

本ポジションは、案件をまたぐ共通部品と管理基盤を担います。案件ごとの実装はAIエージェント実装を担うソフトウエアエンジニアが受け持ち、そこで繰り返し現れる処理・連携・例外対応を、本ポジションが再利用できるコンポーネントやテンプレートにまとめます。あわせて、多くの顧客・業務で動くAIエージェントを管理・監視・統制する仕組みをつくり、エージェントを大量に、安全に動かせる状態を実現します。

その先に、業務の入口から出口までを横断して、業務の管理とログの蓄積を一気通貫で行う基盤の構想があります。AIと人の処理・判断・例外のログが貯まり、そこから見つけた改善点を、業務設計とエージェントの実装に返していく仕組みです。現時点では構想段階で、何をどう作るかを決めるところから関わっていただきます。

個別の案件を解決して終わるのではなく、R&D・プロダクトチームと組み、案件で生まれたソフトウエアや知見を次のAI SaaSプロダクトへ育てていくことも、重要なミッションです。

【具体的な業務】
・案件で生まれた処理・連携設定・テンプレートの、再利用可能なコンポーネントへの整備
・AIエージェントの管理・監視・統制の仕組みの設計・開発（権限管理、監査ログ、実行状況の可視化等）
・AIの出力品質、人手介入率、処理時間等を評価・モニタリングする基盤の開発
・認証・認可、データ連携、外部SaaS・顧客システムとの接続を共通化する機能の設計・開発
・AIエージェント実装を担うエンジニアが使う開発ガイドライン・標準の整備と、案件へのフィードバック
・業務管理とログ蓄積の基盤（構想中）の要件整理・設計・開発
・R&D・プロダクトチームと組んだ、共通部品のプロダクト化と新機能の企画・開発
・Python / TypeScript等を用いたWebアプリケーション・バックエンドの開発

【ポジション・部門の魅力】
・案件の現場から、次のプロダクト・基盤を作ることができる
既に定義されたロードマップに沿って開発するのではありません。複数の案件に共通する課題や構造を見つけ、何を基盤・プロダクトとして作るべきか自体を探索するフェーズです。案件が隣で動いているため、作った部品が実際に使われるかをすぐに確かめられます。

・エージェントを「大量に・安全に」動かすという、新しい技術課題に取り組める
1つのエージェントを動かすことと、多くの顧客・業務で動くエージェントを管理・統制することは、別の問題です。権限、監査ログ、監視、品質評価、コストまで含めて、本番運用を前提にした基盤を設計します。

・基盤を、構想段階から設計できる
業務管理とログ蓄積の基盤は、まだ構想段階です。アーキテクチャ、技術選定、開発の進め方を、自分たちで決めていけます。

・既存技術を活用する部分と、自社で作るべき部分を見極められる
同社の既存プロダクトだけでなく、外部のAIサービスやSaaSも含め、その時点で最も速く・確実に顧客価値を生み出せる手段を選びます。「すべて自分たちで作る」のではなく、どこを共通基盤として自社で持つべきかを判断することも、重要なエンジニアリングです。

・個別開発とプロダクト開発の両方に関われる
個別の案件で生まれたソフトウエアや知見を抽象化・共通化し、将来のプロダクトへつなげていきます。アルゴリズムの研究開発やプロダクト基盤のチームと、近い距離で開発できます。

【業務概要】
同社のAI SaaS事業では、自然言語処理・音声認識・生成AIなどの技術を活用し、企業におけるコミュニケーションやナレッジ活用の課題を解決する複数のSaaSプロダクトを提供しています。エンプロイーエクスペリエンス（EX）領域では、AIヘルプデスクをはじめとするプロダクトを通じて、社内問い合わせ対応やナレッジ活用の効率化に取り組んできました。

生成AIやAI Agentの進化によって、AIが支援できる対象は「問い合わせに答える」ことから、情報の収集・判断・システム操作を含む業務プロセスそのものへ広がっています。AI BPO推進部門は、この変化を捉え、バックオフィス業務を「どこをAIに任せるか」の切り分けから実装、運用まで一気通貫で引き受ける新規事業を立ち上げているチームです。業務の診断・設計（AI-BPR）、エージェントの構築（AI実装）、運用の受託（AI-BPO）を1本のプロセスで提供し、まずは人事の業務に注力しています。

本ポジションは、このうちAI実装の主担当です。BPRコンサルが決めた業務の切り分けと、ITコンサル・PMが描いたシステム構成をもとに、案件ごとにAIエージェントを構築し、顧客の既存システムにつないで、実際の業務で動く状態にします。仕様どおりに作るだけではありません。上流の意図を理解したうえで、顧客の業務担当者と話しながら、例外や運用の細部を詰めていきます。

稼働後は、検証・定着と運用のフェーズにも関わり、例外から見つかった改善を実装に反映します。また、案件でよく使う処理を部品として切り出し、プラットフォーム構築を担うソフトウェアエンジニアに返すことで、次の案件をより短期間で立ち上げられるようにすることも重要な役割です。

【具体的な業務内容】
・生成AI・AI Agent、同社の既存プロダクト、外部SaaS等を組み合わせたAIエージェントの構築（ローコード中心。必要に応じてPython / TypeScript等で実装）
・API・RPA・画面操作による、顧客の既存システムとの連携
・規程・ナレッジの取り込みと、例外パターン・人による確認ポイントの実装
・受入テスト、人とAIの並行稼働、before/afterの効果測定への参加
・運用手順書の作成と、運用チームへの引き継ぎ
・稼働後の完結率・例外率などをもとにした継続的な改善
・よく使う処理の部品化と、共通基盤への還元

【ポジションの魅力】
・最新のAI技術を、デモではなく実際の業務へ実装できる
生成AIやAI Agentを試すだけではなく、既存システムやSaaSと接続し、実際の業務プロセスの一部として継続的に利用されるところまで取り組みます。精度だけでなく、セキュリティ、運用、コスト、Human-in-the-loopも含めて、本番で使える仕組みを作ることが求められます。

・作って終わりではなく、業務が変わるところまで見届けられる
実装のあと、人とAIの並行稼働、効果測定、運用までを同じチームで担います。自分が作ったエージェントが業務をどれだけ変えたかを、before/afterの数字で確かめられます。

・特定のプロダクトや技術に縛られず、顧客価値から手段を選べる
同社の既存プロダクトだけでなく、外部のAIサービスやSaaS、RPAも含め、その時点で最も速く・確実に業務を動かせる手段を選びます。「すべて自分たちで作る」のではなく、既存技術を活用する部分と、自分たちで実装すべき部分を見極めることも、重要なエンジニアリングです。

・業務設計・構成設計・運用のメンバーと、1チームで動ける
事業開発・業務設計・デリバリー・運用の4つの機能が、1つのチームにあります。業務設計の意図をBPRコンサルから直接聞き、運用の現場で起きた例外を運用リードから直接受け取れる距離で開発できます。

・立ち上げ期の今、実装の「型」をつくる側に立てる
1案件を、次の案件の資産にしていくフェーズです。案件から切り出した部品が、共通基盤やプロダクトの元になります。将来、プラットフォーム開発やプロダクト開発へ領域を広げる道もあります。

【業務概要】
同社が運営する不動産・住宅情報サイトの新規事業として、住み替え体験の革進や不動産現場の業務効率化に向けた、不動産領域特化型の生成AIプロダクト開発業務を担います。

【具体的な業務】
・住み替えに関わる現場の業務プロセス理解と洞察を通じた潜在的な課題の発掘
・課題やビジネス要求に対する、テクノロジーを活用したソリューションの提案
・LLMを活用したテキスト処理をはじめ、AI-OCRによるデータ化、AI音声（音声認識・合成）、画像生成・処理技術など、課題解決に最適な手法を用いた機能開発
・単一の技術にとどまらない、マルチモーダルな生成AIプロダクトのプロトタイピングから効果測定、本番導入までの一連の仮説検証サイクルの推進
・開発チームメンバーとともに、現場や事業ドメインを深く理解しながら、住み替えに関わるプロセスの最適化に向けた生成AIを活用したプロダクト開発のリード

【ポジション・部門の魅力】
・新規事業ならではのスピード感あるプロジェクトをリードできます。
・LLMに加え、AI-OCR・音声処理・画像生成などマルチモーダルなAI技術を活用した、実践的なプロダクト開発にチャレンジできます。
・利用者との直接対話を通じて、ファクトに基いたプロダクト開発を進めることができます。
・同社の持つ豊富なアセットを活用することで大胆なソリューションを提案することができます。
・クライアントの業務やユーザーの住み替え体験の革進に直接関わることができます。

【業務概要】
同社が運営する不動産・住宅情報サイトの新規事業として、住み替え体験の革新や不動産現場の業務効率化に向けた、不動産領域特化型の生成AIプロダクト開発業務を担います。

【具体的な業務】
・住み替えに関わる現場の業務プロセス理解と洞察を通じた潜在的な課題の発掘
・課題やビジネス要求に対する、テクノロジーを活用したソリューションの提案
・LLMを活用したテキスト処理をはじめ、AI-OCRによるデータ化、AI音声（音声認識・合成）、画像生成・処理技術など、課題解決に最適な手法を用いた機能開発
・単一の技術にとどまらない、マルチモーダルな生成AIプロダクトのプロトタイピングから効果測定、本番導入までの一連の仮説検証サイクルの推進
・開発チームメンバーとともに、現場や事業ドメインを深く理解しながら、住み替えに関わるプロセスの最適化に向けた生成AIを活用したプロダクト開発のリード

【ポジション・部門の魅力】
・新規事業ならではのスピード感あるプロジェクトをリードできます。
・LLMに加え、AI-OCR・音声処理・画像生成などマルチモーダルなAI技術を活用した、実践的なプロダクト開発にチャレンジできます。
・利用者との直接対話を通じて、ファクトに基づいたプロダクト開発を進めることができます。
・同社のアセットを活用することで大胆なソリューションを提案することができます。
・クライアントの業務やユーザーの住み替え体験の革新に直接関わることができます。

【開発環境】
・バックエンド：Node.js（Express.js, サーバレス等）
・フロントエンド：TypeScript / React.js / Tailwind CSS / Flutter
・データベース：NoSQL、全文検索エンジン（Solr）
・インフラ：Azure / Google Cloud / AWS、セルフマネージドKubernetes基盤
・LLM：OpenAI / Gemini / Anthropic等

【業務概要】
同社全社のソフトウェア開発力強化に向け、生成AI・クラウド・DevOps技術を活用した次世代開発基盤の企画・構築・展開を担っていただきます。
各事業部や開発部門と連携しながら、ソフトウェアエンジニアがより高品質かつ効率的に開発できる環境づくりを推進いただくポジションです。

【具体的な業務】
AWSを活用したソフトウェア開発基盤・生成AI活用基盤の企画、設計、構築
GitHub、GitHub Copilot等の開発支援ツールの導入・活用推進
DevOps／CI/CD環境の整備と運用プロセスの高度化
仮想開発環境やクラウドネイティブ技術を活用した開発環境の最適化
各事業部へのヒアリングを通じた課題抽出およびソリューション提案
新たなAWSサービスや生成AI関連技術の評価・導入検討
開発生産性向上や品質向上に向けた技術戦略の立案・推進

【ポジション・部門の魅力】
ソフトウェア設計本部は、ソフトウェア開発者の業務上の課題解決をビジョンとしています。その中でも先端ソフトウェア推進部は、生成AIを活用し、生産性向上を目指すための基盤づくりを行っています。
同社のソフトウェア開発領域において、生成AIやクラウド技術を活用した開発プロセス改革を推進し、開発生産性の飛躍的向上と高品質な製品開発を実現することがミッションです。
同部門では「開発生産性向上」「不具合ゼロを目指した設計開発」を目標として掲げ、単なる生成AI活用だけでなく、DevOps、CI/CD、仮想環境などを組み合わせた次世代開発プラットフォームの構築を進めています。
特に、Webシステムだけでなく同社の強みである分析・計測装置や組込みソフトウェア開発領域へ生成AIを展開し、全社的なものづくりDXをリードする役割を担っています。

同社全社の開発変革を担う中核ポジションであり、各事業部やグループ内の研究所とも連携しながら、全社の開発環境を変革するプロジェクトに携わることができます。個別開発ではなく、全社の開発生産性向上に直接貢献できる影響力の大きなポジションです。
生成AI×クラウド×DevOpsの最先端技術に携わることができ、GitHub Copilot、AWS、CI/CD、仮想環境など最先端技術を組み合わせた開発基盤構築に携わります。技術トレンドの変化が早い領域だからこそ、新しい技術を学びながら実践できる環境があります。
同社として生成AI活用を重点施策としており、必要なツールや環境への投資に積極的です。現場の課題に対して新しい技術提案を行いやすく、自ら企画した施策を形にできる環境があります。
将来的には管理職として組織運営を担う道だけでなく、技術スペシャリストとして専門性を高めていくキャリアも選択可能です。本人の志向に合わせた柔軟なキャリア形成ができます。
ほぼフルリモートでの勤務が可能で、残業時間も月20時間程度。ワークライフバランスを保ちながら最先端技術に携わることができます。

地場企業(物流/建設等)と連携するフィジカルAIサービス開発を担当します。現場課題の抽出からセンサー・AIを活 した開発、実証実験まで 貫して担当し、最短2年後のサービス限定発売に向け技術力を発揮するポジションです。

具体的な業務:
●現場 学・ヒアリングに基づく要件定義
●AIモデルを使った状況認識と業務判断、ロボットへの作業指 および状態管理、AIモデル評価等を う統合基盤の構築
●現場実証実験と改善等

ポジションの魅力:
開発に加え、現場で実際の動きを ながら顧客と共に作り上げる 応えがあります。参画当初は拠点問わず開発を進められますが、サービス限定発売を 据えた約2年後には九州に在住し、拠点を牽引する前提の募集です。
事業フェーズ/展望: 優良企業ネットワークの現場課題に密着し、数年後のサービス限定発売に向けてロボット×AIを共創。モノづくりが好きな方にとって最高の環境です。同社の支社が関係性を構築している強固な顧客基盤・ツテを活 し、確実なニーズに基づいたモノづくりが可能です。将来のUIターンが可能: まずは東京で技術の 土台を固め、2年後に九州へ移住・着任という 通しの ちやすいロードマップを描けます。

新規事業として、物流・港湾・建設等の地場企業と連携したフィジカルAI開発を担当いただきます。現場課題のヒアリングからセンサー・AIを活 したシステム開発、検証まで携わり、最短2年後のサービス化を 指します。

具体的な業務:
1. 現場 学・ヒアリングに基づく要件定義
2. AIモデルを使った状況認識と業務判断、ロボットへの作業指 および状態管理、AIモデル評価等を う統合基盤の構築
3. 現場実証実験と改善等

ポジションの魅力:
作って終わりではなく、実際に作ったものを現場で使ってもらい、 分の で成果を確認できるモノづくりの楽しさがあります。強固なネットワークを背景に、複数の顧客と共に中 期的に事業を創り上げるやりがいのある環境です。

事業フェーズ/展望: 優良企業ネットワークの現場課題に密着し、数年後のサービス限定発売に向けてロボット×AIを共創する、モノづくり好きに最 の環境です。関係性を構築している強固な顧客基盤・ツテを活 し、確実なニーズに基づいたモノづくりが可能です。

九州に根を張る最先端キャリア: 転勤の不安なく、 成AIの次となる世界的トレンド領域（ROS2等）の市場価値の い技術を習得できます。

開発環境:
・ 語: Python（中 ）、C++
・AI・機械学習: PyTorch、コンピュータビジョン、模倣学習・強化学習、ロボット基盤モデル（VLA等）
・ロボティクス: ROS 2、ros2_control、MoveIt、Nav2
・シミュレーション: Isaac Sim、Gazebo 等
・エッジAI: NVIDIA Jetson、TensorRT、量 化
・センサ: 3Dカメラ、LiDAR 等
・データ基盤・MLOps、クラウド連携
・開発管理: Git 等
※ロボット実機・SDKは、パートナー企業の選定に伴い確定

備考:
就業の場所: 会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む)
従事すべき業務の内容: 会社の定める業務

【業務概要】
大企業向けの業務システム開発を、マネジメントの立場で最後まで届ける部門をリードするポジションです。部門を率いるだけでなく、重要な案件ではご自身も提案・要件定義・設計を手がける、プレイングマネージャーとしての役割を期待しています。職種名に「AIソリューション」と入っているのは、担当するプロジェクトにAI・最適化技術が組み込まれているためで、入社時点でAIの専門知識は求めていません。
同社の開発は、お客様から受託・共創の形でお引き受けし、要件定義から運用までを一貫して担うスタイルです。また、自社プロダクトの開発にも取り組んでいます。お客様の業務を理解して要件をまとめ、納期・コスト・品質に責任を持ってシステムを届ける。開発部長に期待されるのは、この部分です。AIのモデルやアルゴリズムは専門部門（AIエンジニアリング部）が設計しますので、それらを組み込んだシステム全体を形にし、事業として推進していただくことを期待しています。

【具体的な業務】
大きく3つの業務があります。
1. AIを組み込んだ業務システムを、提案から運用までエンタープライズの品質で届けること。重要な案件では、提案・要件定義・設計を自らもリードし、AIエンジニアリング部が設計したモデルやアルゴリズムを、お客様の業務や既存のシステムとつなぎ、運用まで安定して回る形に仕上げます。
2. 組織づくり。管掌する組織の形はまだ決めておらず、入社後に一緒に設計します。チームの分け方や役割、どの順番で採用するかまで、管掌役員とともに組み立てていただけます。
3. システム開発において、品質を高める仕組みをつくり、会社に根づかせること。プロジェクトやメンバーが増えても品質が保たれる状態を、会社の仕組みとして定着させていただきます。
詳細な業務内容は以下の通りです。
- 提案から運用までのデリバリー
- 重要な案件では、ご自身で提案・要件定義・設計を手がける。
- 複数のプロジェクトを横断して、進捗・工数・採算の見通しを立てる。問題になりそうな点を早めに見つけて、対策を行う。
- 見積りとスコープが妥当かを判断する。必要に応じて、ご自身もお客様との調整に入る。
- ほかの案件でも、要件定義・設計の重要な局面でレビューし、判断する。
- 納期・コスト・品質の約束に責任を持ち、社会インフラのシステムとして求められる正確さを保つ。
- 開発組織のピープルマネジメント
- メンバーの評価・育成・配置、1on1とキャリアの相談
- プロジェクトへのアサインと、リソース配分の判断
- 事業の拡大に合わせた開発体制の設計と、採用要件づくり・選考への参加
- 新しく加わるメンバーが早く力を発揮できるよう、オンボーディングを整える
- 品質を高める仕組みづくり
- 見積り・設計・レビューの標準を整え、現場で使われる状態にする
- チームやプロジェクトが増えても品質が保たれるよう、仕組みを会社に定着させる。
- 品質保証機能と連携し、「開発標準」と「品質基準」を構築する。

【ポジション・部門の魅力】
- AI事業管掌取締役の直下で、デリバリーに関する判断を経営と直接すり合わせられます。
- エンジニアは増加傾向にあり、組織を広げていく局面に携われます。
- 汎用的な業務システムとは違い、AI・最適化技術を組み込んだ独自性の高いシステムを扱います。業務を通じてAIの知見も身につきます（AIキャッチアッププログラムもあります）。
- コアタイムのないフレックスタイム制で、出社とリモートを組み合わせて働けます。

＜具体的な業務内容＞
【医療・製薬領域におけるPoC・デモ開発】
・製薬企業・医療機関との共同研究において、顧客の課題をヒアリングし、技術的実現可能性の検証とPoC設計・実装を担う。
・自社生成AIを用いた、医療・製薬業界におけるユースケースのプロトタイプ実装と、顧客へのデモンストレーション。
・顧客の現場・データ環境（オンプレ、閉域網、個人情報保護要件等）を踏まえたシステム設計・実装。

【ドメイン特化モデル・AIエージェントの開発】
・医療・製薬ドメイン向けのファインチューニング・RAG・AIエージェント構築の実装と改善。
・ドメイン特化データの収集・前処理・評価データセットの構築。
・ドメイン専門家のフィードバックを取り込んだ性能評価と、モデル・プロンプト・パイプラインの継続的な改善。

【技術調査・共通基盤への貢献】
・医療・製薬領域への適用に向けた最新技術（LLM、RAG、エージェント、評価手法等）の調査と社内への還元。
・医療・製薬で得た知見を金融・製造業など他ドメインへ横展開するための共通モジュール・基盤の開発。
・基盤モデル研究チームへの現場フィードバック。

【事業開発チームとの協働】
・事業開発チーム（PM/BizDev）と連携し、顧客要件を技術タスクへ落とし込み、実装からデリバリーまでを担う。
・顧客・ドメイン専門家との技術的なディスカッションに参加し、技術的な制約と選択肢を説明する。

＜仕事の魅力点＞
・基盤モデルの内側まで踏み込める：API越しにLLMなどの生成AIを使うのではなく、自社で開発する国産基盤モデルそのものに手を入れ、ドメイン特化を進められる国内でも数少ない環境です。
・入社直後から実案件に関われる：大手製薬企業・大学病院との共同研究がすでに動いており、机上のPoCではなく、現場の専門家と対話しながら開発を進められます。
・「作って終わり」ではなく「使われるまで」を経験できる：モデル開発、PoC実装、顧客デモ、現場導入まで、Vertical AIのライフサイクル全体を一人のエンジニアとして一貫して担えます。
・立ち上げフェーズの少人数チーム：社会実装フェーズの立ち上げメンバーとして、チームの開発プロセスや技術基盤づくりに初期から関わり、裁量を持って動けます。当社初のPM/BizDevとエンジニアの混合組織であり、ビジネスと技術の距離が極めて近い環境です。
・ドメイン専門性とAI技術の両方を伸ばせる：医療・製薬という専門性の高い領域の知識を、顧客・研究者との協働を通じて実務で獲得しながら、最先端の生成AI技術を実装できます。
・横展開のスケール：医療・製薬で確立した手法を金融・製造業などの他領域へ展開し、グループ内トライアルを通じて社会に届ける機会があります。

法人顧客の事業成長と社会課題の解決に向け、同社およびグループ会社のアセット・プラットフォームを活用し、システムインテグレーションおよびAIインテグレーション領域におけるソリューション提案・SE業務・プロジェクトマネジメントを担当します。
社会インフラ、製造、建設、モビリティなど多様な業界の顧客に対し、通信技術を起点にシステム開発力を掛け合わせ、DX推進や新たな価値創出を支援するソリューションSEのポジションです。

顧客企業のAI活用構想の策定から、データ基盤整備やAI利活用を含むソリューションの設計・実装、商用化までを担当します。また、グループ各社と連携しながら、構想から構築・運用までをつなぐ「価値の連鎖」を設計・推進します。
・顧客企業のDX/AI活用構想の策定支援およびソリューション設計
・システムインテグレーションおよびAIインテグレーション領域における提案、要件定義、アーキテクチャ設計
・グループ各社の強みを組み合わせたソリューションの企画・組成
・PoC/PoBから商用提供までを見据えた事業開発プロセスの技術リード

単なるシステム構築にとどまらず、顧客企業のDXを「構想から運用まで」一気通貫で支援できることが本ポジションの魅力です。同社およびグループ各社が持つ多様なケイパビリティを組み合わせ、「価値の連鎖」としてソリューションを実現していく役割を担当します。
クラウドおよびAI実装で国内トップクラスの実績を持つグループ会社、セキュリティ領域を長年支えてきたグループ会社、運用や顧客接点を担うグループ会社など、それぞれの専門性をアーキテクチャの中で組み合わせることで、一社では実現できない総合力を発揮し、ビジネスプラットフォームそのものを設計できることが特長です。
最先端のAIと各社の大規模なケイパビリティを束ねながらアーキテクチャを描き、「AIを社会に実装する」ことの実現に挑戦できる環境です。

AI駆動開発エンジニア向け研修の講師として、また受講したエンジニアのトレーナーとして、技術力アップの伴走支援を担当いただきます。
具体的な業務は以下の通りです。
・カリキュラムは、TypeScriptやPython等、AI Friendlyな言語での開発がメインです。
・受講生からのリアルタイムなリクエストやカスタマイズ要望への回答対応を行います。
対象となる受講者は、プログラミング経験があり、仕様書があれば基本的なコードの読み書きや単体テストができる「第二新卒を少し超えたレベル」のエンジニアです。
意欲ある若手が力をつけて成長していくプロセスを作り出し、成長を加速させることに貢献できるポジションです。

【ポジションの魅力】
1. AIリーディングカンパニーでの市場創出
成長産業であるAI分野において、AIリーディングカンパニーとして新たな市場や事業モデルを創出する最前線に立ち会えます。次世代の開発手法を広め、市場形成の起点を作ることができる社会的意義の大きなポジションです。
2. 大規模かつインパクトのある案件への参画
個人やフリーランスでは獲得が困難な、企業間の大型契約に直接携わることができます。有名企業からの依頼も多く、スケールの大きな舞台で経験を活かせる環境です。
3. エンジニアの生産性向上に直結する貢献実感
受講者が「手作業で1時間かかっていた作業を数十秒で完了させる」レベルへと成長する過程を支援します。現場エンジニアの生産性を劇的に高め、IT業界の底上げに直接貢献できることは大きなやりがいとなります。
4. 現場の技術力を維持できる柔軟な働き方
研修への登壇だけでなく、空いた時間を自身の開発業務に充てることが想定されています。そのため、講師業に専念して技術力が落ちる心配がなく、現場の勘やスキルを維持しながら柔軟に働くことが可能です。
5. 経験・実力に見合った高い評価と好待遇
テックリーダー等の高い専門性をしっかり評価し、実力に見合った納得感のある待遇が得られます。

●業務概要
お客様の業務やIT環境に対して、生成AI／LLMを活用した業務改善・運用自動化を推進します。生成AIの実業務への適用やAI駆動開発、PoCの企画・推進に加え、お客様の課題を整理し、AIを活用した解決策を提案・実装するところまで幅広く携わることができます。

●具体的な業務
生成AI／LLMの業務適用・実装
AIを活用した開発・運用の自動化
AI活用に関するPoCの企画・推進
お客様の業務課題・IT課題の整理
AIを活用した業務改善の提案
AI活用施策の実装・運用
お客様との折衝・コミュニケーション

●利用技術
生成AI／LLM
AI駆動開発、運用自動化
Claude Code等の生成AI開発支援ツール
AWS製品全般（Lambda、S3、DynamoDB、Kinesis、Aurora、API Gateway、Direct Connect、EC2 等）
※担当する案件に応じて、必要となる技術・知識が異なります。

●就業環境
勤務場所は案件によって異なり、常駐型、在宅型、常駐・在宅併用型など、案件に応じた働き方となります。
在宅勤務の比率は約50％です。
勤務時間は基本的に9:00〜18:00ですが、案件によってシフト勤務・夜間対応・休日対応が発生する場合があります。

●ポジションの魅力
【AI×業務改善】
生成AI／LLMを実業務に適用し、AI駆動開発や運用自動化、PoCの推進など、AIを活用した業務変革に携わることができます。また、一次請け案件ではお客様と直接対話し、業務課題の理解からAI活用の提案・実装まで一貫して携わることができます。技術だけではなく、業務知識や顧客折衝力も身につけながら、将来的には「顧客の右腕」としてキャリアを広げていくことができます。

【AI未経験からのチャレンジも可能】
AI領域については、実務経験がある方だけでなく、IT実務経験をベースにAIを学習している方もチャレンジできる環境を整えています。組織としてAI活用を推進しているため、新しい技術を実務に取り入れながらスキルを伸ばしていくことができます。

・Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Bot Serviceなどの
Azure AIプラットフォームを活用したAIモデルの設計、開発、デプロイ、運用
・機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を用いたソリューション開発
・データ収集、前処理、特徴量エンジニアリング
・AIモデルの評価、改善、最適化
・開発したAIシステムのAPI連携、システム統合
・チーム内および関連部署との連携、技術的なコミュニケーション
・最新のAI技術動向のキャッチアップと検証


【技術】
サーバサイド：Python(FastAPI),Azure App Service/StaticWeb,サーバレス(Azure Functions/LogicApps)
スマホアプリ：React Native,Flutter,Kotlin,Swift
コンテナ：Kubernetes,Docker,Service Fabric,Container Registry
ビッグデータ：Data Lake,Data Factory,Synapse Analytics,Data Explorer,Evetnt Hub
データベース：AzureマネージドDB（Cosmos DB,SQL DB,MySQL)
セキュリティ：Azureセキュリティ（Application Gateway,Front Door,Private Link,Express Route,Sentinel,AzureAD）
運用管理：Azure Monitor/Application Insights,Azure Automation
プロジェクト管理：Azure DevOps,Git
ローコード：PowerPlatform(Power Apps,Power Automate/Power Pages)
デプロイ自動化、テスト自動化、コンポーネント再利用型で高付加価値な時間配分

グループ会社でのポジションです。
既存EM・リード層とともに、AI駆動開発を組織の日常的な開発方法として定着させ、複数チームの実行を前へ進めます。

具体的な業務:
1. AIを使う工程、人が判断する工程、レビュー・品質ゲートの組織標準を整備
2. 既存EM・リード層との1on1、目標設定、進捗確認、意思決定支援
3. 開発組織の四半期優先事項、責任者、期限の設定とレビュー
4. 複数チームを横断した人員配置、キャパシティ、採用課題の整理
5. 開発速度、手戻り、品質、AI利用状況を確認し、停滞課題の責任者と改善策を決定

技術・組織戦略の最終責任はCTO、個別案件の契約・予算・進行はPM、技術推進はPLEが担当します。本ポジションは、既存EMを通じてAI駆動開発組織の実行を前へ進めます。

このポジションの魅力:
1. AI駆動開発を、個人のツール利用ではなく組織の開発・レビュー・品質基準へ落とし込める
2. 既存EMと複数チームを束ね、開発速度と品質を両立する運営方法を設計できる
3. CTOと直接連携し、組織戦略を優先順位・配置・評価・開発プロセスへ反映できる
4. 同社開発の主力製品を軸に、AIが実行し人が監視・判断する開発ループを組織標準として確立できる

グループ会社の一員である企業でのポジションです。

業務概要:
AIコーディングツールやLLMを日常的に活用し、複数のAI・DX案件で設計・実装・レビューを行うプレイングリードのポジションです。

具体的な業務:
* 顧客やPMから共有された要望を、画面・API・データ等の実装単位へ整理
* AIを使った技術調査、設計案、実装、リファクタリング、ドキュメント整備
* AI生成コードを含む成果物の人間レビュー、コードレビュー、技術課題の解消
* 自動テストとCIを利用した品質確認、変更影響とリリース条件の整理
* PMと連携した見積もり、顧客への技術説明、デモ、リリース前確認
契約・予算・案件全体の進行管理はPM、組織評価や人員配置はEMが担当します。

ポジションの魅力:
* AIを補助ツールではなく、設計・実装・レビュー・文書化へ組み込んだ開発を実践できる
* 管理専任ではなく、自らコードを書きながら複数案件を技術面から前へ進められる
* AIによる速度向上と、人間による設計・品質判断を両立する経験を積める
* 同社開発のツールを使い、AIが実行し、人が監視・レビュー・意思決定する開発ループを顧客案件で実践できる