AIエンジニアの転職求人

805 件

【業務概要】
営業や開発などのビジネス部門の現場に入り込み、戦略の策定から実行までを牽引・推進するポジションです。
ビジネスアーキテクト、データサイエンティスト、AIエンジニアと協力しながら、ディレクター兼PMOとして、データサイエンス・AI技術を通じた課題解決を推進します。

【具体的な業務】
・機械学習や生成AI、データサイエンスに関わる戦略の策定および実行
・機械学習や生成AI、データサイエンスに関わるプロジェクトマネジメント全般
・課題形成から、プロトタイプアプリ開発、システム化要件定義、導入まで
＜具体的なプロジェクト例＞
・製品開発における試作データを活用した設計開発期間の短縮
・設備ログデータを活用した予知保全によるメンテナンス頻度の最適化
・工程データを活用した量産品の不良率の削減
・LLM、生成AIを活用した各種業務の効率化
＜連携部門＞
・主に営業部門や事業部の企画・開発部門、国内外の関連事業所と関係会社（工場や販売会社）
＜使用言語/ツール＞
・Python、GitLab/GitHub、Confluence、Docker、クラウドサービス（AWS, Azure）など

【ポジションの魅力】
・戦略の策定だけでなく、その実行の牽引・推進含め、機械学習や生成AI、データサイエンスを活用して現場メンバーとともに課題を解決し、ビジネスに貢献できる業務です。データ分析やアルゴリズム構築だけでなく、現場での業務実装まで伴走し達成感を味わうことができます。
・同社の様々な事業活動を通じて発生する膨大で多様なクローズドデータを扱うことができます。

●業務概要
生成AIツール（ChatGPT EnterpriseやM365 Copilot等）の新機能導入・基盤運用および複数のツールやシステムを組み合わせたソリューション企画を通じ、社内における普及と活用度の向上を推進します。ベンダーや外部企業から収集した情報をもとに社内活用の方針を企画し、プロジェクトを推進する役割を担います。

●具体的な業務
・生成AI系ソフトの情報収集および社内適用方針の策定
・M365、Power Platform関連の情報収集
・社内情報発信および基盤運用業務全般
・生成AI活用担当者と連携した企画推進
・同社グループ海外拠点への展開および海外拠点IT部門とのコラボレーション活動

●ポジションの魅力
・先端技術を組織全体で活かす視点から主体的に動くことで、自己成長とともに企業の未来に貢献できます。
・急成長する技術の業務適用に向けたソリューション企画を通じ、専門的なスキルを大幅に向上できます。
・利用者のニーズを直接捉えながら施策を進められるため、大きなやりがいを感じられます。

【業務概要】
AIを起点とした新規事業開発・業務変革プロジェクトにおいて、経営課題の特定から構想策定、実装、定着に至るまでを推進するポジションです。

【具体的な業務】
ご経験・適性に応じて、以下の領域を担当します。
・AI戦略・新規事業構想：AIを活用した新規事業の参入戦略や事業コンセプトの策定、業務変革構想およびロードマップの立案。投資対効果を踏まえた優先順位付けを行い、実行可能な計画へと落とし込みます。
・実装・プロジェクトマネジメント：エンジニアと連携し、PoCから本番開発・導入までをリード。要件定義、プロジェクト計画の策定、進捗・品質・リスク管理、ステークホルダー間の合意形成を担います。開発案件はすべてプライム契約のため、要件定義からリリースまで自社責任で進めることができます。
・AI活用推進アドバイザリー：「AI活用の方針が定まらない」「導入したものの社内に浸透しない」「投資対効果が見えない」などの課題に対し、阻害要因の分析から課題の特定、改善施策の立案、定着支援までを伴走します。
・プロジェクト統括・組織運営（ご経験に応じて）：複数プロジェクトの統括および収益管理、新規案件の提案・受注活動、メンバーの育成を担います。

【ポジションの魅力】
・戦略策定にとどまらず、実装と成果創出まで自ら見届けることができます
・エンジニアと近接した体制により、実現可能性に裏打ちされた提案が可能です
・経営陣直下で、スピード感ある意思決定のもと裁量を持って業務を推進できます
・拡大フェーズにある組織で、事業および組織づくりの中核を担うことができます

【業務概要】
コンサルティングファームのIT戦略室における社内エンジニアのポジションです。先端技術を活用した新たな事業創出を目指し、大規模なAIエージェント開発プロジェクトを支える開発基盤の構築をリードする人材を募集しています。自社のAI開発を技術面から支える社内コーポレートポジションとして、自ら手を動かしながら技術力を活かして開発基盤の構築と改善を主導します。

【具体的な業務】
・AIエージェント開発基盤の設計・構築・運用
・マルチベンダー管理・リソース調整
・langchainや派生サービス、n8n、Dify等の環境活用

【ポジション・部門の魅力】
・大規模開発プロジェクトにおける推進役としての裁量
・将来的にはCTO／CIO／CDOなど、スキルに応じたポジションの用意も可能
・急成長企業において、経営と近い距離で全社的なインパクトを出せる役割
・現場でハンズオンを継続しながら技術力を発揮したい方に最適
・社内プロジェクト推進に専念するポジションであり、外部常駐やコンサル業務はありません

【業務概要】
生成AIを活用したナレッジマネジメントソリューションを軸に、顧客企業の知識資産を最大限に引き出し、ビジネス変革を実現するプロジェクトをリーダーとして主導するポジションです。単なる導入支援にとどまらず、戦略立案から実行、継続的な価値創出までを一貫して担います。

【具体的な業務】
・顧客の経営課題を深く理解し、生成AIとナレッジマネジメントを融合したソリューションを企画・提案
・経営層への提案・折衝を通じて案件を創出・成約に導く
・ソリューション導入プロジェクトの全工程（要件定義 設計・開発・導入）をリード
・Azure環境での最適な構築・運用・保守体制の設計と推進
・Azure OpenAI等を活用した新機能の企画・開発による製品価値の向上
・プリセールス活動の主導と、顧客の変革を支援する提案の実施
・導入後の活用促進支援と高度なナレッジ活用方法の提案
・海外開発チーム（スペイン・インド等）との連携によるグローバルなプロジェクト推進
・社内勉強会・研修を通じたナレッジ共有とチーム育成のリード

【ポジションの魅力】
・グローバルな舞台での案件リード: 海外の開発チームをリードし、グローバルな視点で最先端のナレッジマネジメントソリューション開発を推進する案件を主導できます。
・最先端AI技術を活用したソリューション企画: Azure OpenAIをはじめとする最新のAI技術を戦略的に活用し、企業の知識活用を革新するソリューションを自ら企画・提案できます。
・上流工程からの価値創造と案件オーナーシップ: 顧客の課題分析、戦略立案からプリセールスまで深く関与し、案件全体をオーナーシップを持って推進できます。

【業務概要】
顧客体験（CX）の変革とコンタクトセンター（CC）の高度化を二大主軸とする組織におけるポジションです。Sitecore、Adobe、Amazon Connectなどのプラットフォームをベースに、生成AI技術を融合させることで「次世代の付加価値」を創出することをミッションとします。
プラットフォームが提供するAI機能を活用しつつ、独自のRAG（検索拡張生成）構築やLLMの最適化を組み合わせ、クライアントに最適なAIソリューションを具現化・提供します。

【具体的な業務】
・AI・CX・CCソリューションの機能拡充と最適化：CXプラットフォームやCC基盤が持つAI機能を評価・活用しつつ、独自のアドオン開発（自動応答の高度化、対話要約、パーソナライズ等）を組み合わせて機能拡充を実施します。
・ハイブリッドなAIアーキテクチャ（RAG等）の設計・検証：ソリューションの標準機能と、独自のRAG構成やプロンプトエンジニアリングを最適に組み合わせたシステム構成を設計し、実業務における有用性を検証します。
・グローバルな技術連携と機会の活用：海外の製品開発元やメンバーと連携し、グローバルで展開される最新のAI活用事例や製品ロードマップをキャッチアップし、日本国内の要件に合わせた技術適用を推進します。

【ポジションの魅力】
・パッケージをそのまま導入するのではなく、製品のポテンシャルを理解した上で自らのAI実装によって価値を拡充する、エンジニアとしての創造性を発揮できる環境です。
・生成AIを中心とする最新技術に触れる機会が豊富にあります。
・生成AIの実装スキルとCX・CCソリューションの知見を掛け合わせ、希少性の高いキャリアを形成できます。
・通訳メンバーのサポート体制があるため、語学力を問わず海外の最新技術情報や多国籍な開発メンバーとの協働が可能です。

＜業務概要＞
同社グループの内外で日々発表されている最新のAI技術を活用した新規ビジネスの拡大に取り組みます。顧客の課題に対して最新のAI技術を適用することで、これまでにはない新しい価値を提供することをミッションとしています。

＜具体的な業務＞
上流工程から顧客と直接対話をしつつ、課題解決に挑みます。AIエンジニアとして、最新のAI技術を活用したソリューションの開発・システム開発のチームリーダーを担当します。
【案件例】
・各社のバックオフィス業務の効率化・高度化
・各社のヘルプデスク業務の効率化
・社内のスケジュール調整アシスタントの開発
・各種SLMの研究開発支援

＜ポジション・部門の魅力＞
・50名強の体制で、プロジェクトとしては2〜5名程度の規模が中心となっています。
・同グループのR&D部門とも繋がりが強く、新しい技術に触れる機会が豊富にあります。
・オンプレミスのAI学習基盤（GPU基盤）からAWS/Azure等のクラウドサービスも自由に使える環境を整備しています。
・海外の協力会社との連携も活発で、グローバルなビジネスに挑戦できる機会もあります。
・在宅勤務の制度・仕組みが整っており、在宅勤務の比率が高い職場です。
・生成AIおよび大規模言語モデルに関する育成コンテンツが充実しているため、AI未経験の方でも安心してスキルを身につけられる環境です。

【業務概要】
アプリケーション開発における生産性向上施策を推進するため、生成AIを活用したプロジェクトを牽引するポジションです。設計・実装・試験・リリースまでの開発作業プロセスを生成AIを用いて抜本的に改革し、ユースケースを作成・展開するプロジェクトリーダーとして案件をリードします。また、顧客への改革施策の提案にも関わっていただきます。

【具体的な業務】
・システム開発プロセス改革施策（生成AI活用を前提とした新しい開発プロセスの検討）
・生成AIを活用した業務システム開発および開発プロセスの構築（プログラムコード自動生成ツールの適用）
・レガシー言語で実装されたアプリケーションのモダナイズ（生成AIを用いたレガシー言語からモダン言語へのコンバージョン、試験自動化、品質評価）
・上記に対する研修の実施、開発チームメンバーの伴走支援

【ポジション・部門の魅力】
・顧客に新しい仕組みを提案し、顧客とともに新しい価値を創造するやりがいのある環境です。
・50名強の組織体制で、プロジェクトとしては2〜5名程度の規模が中心となっています。
・グループ内の研究開発部門とも繋がりが強く、新しい技術に触れる機会が豊富にあります。
・高い技術力を持つ社員が多数在籍しており、外部活動のメンタリング等も含めた成長支援が充実しています。
・オンプレミスのAI学習基盤（GPU基盤）から主要クラウドサービスまで自由に使える環境が整っています。
・海外の協力会社との連携など、グローバルなビジネスに挑戦する機会もあります。
・生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）に関する育成コンテンツが充実しており、スキルアップを図りやすい環境です。
・グループ規模の知識共有システムを利用して、コンサルティングやヒューマンスキル等の様々な知見を活用できます。
・残業時間は全社平均月20〜30時間程度で、有給休暇の積立制度や育児短時間勤務制度など働きやすい環境が整えられています。

【業務概要】
顧客の生成AI活用を推進するCoE（Center of Excellence）活動を牽引するプロジェクトリーダーのポジションです。
ガバナンス整備、人材育成、標準化、ユースケース創出、コミュニティ運営など、顧客の全社横断での生成AI適用を伴走しながら加速させる役割を担います。

【具体的な業務内容】
・顧客のAI利用ガイドライン・ガバナンス策定支援
・標準アーキテクチャ（RAG、エージェント、AIxOps）の導入提案・設計
・顧客向け人材育成プログラムの企画・実行（リテラシー〜エキスパート）
・ユースケース創出と業務組込み支援（PoC〜本番化）
・顧客内コミュニティ形成支援（事例共有、ナレッジ管理）
・KPI可視化・成熟度評価・経営層報告支援

【ポジション・部門の魅力】
・顧客のDX推進に直接関わり、社会的インパクトの大きいプロジェクトに携わることができます。
・顧客に新しい仕組みを提案し、ともに新しい価値を創造するやりがいのある職場です。
・50名強の体制で、プロジェクトとしては2〜5名程度の規模が中心となります。
・グループのR&D部門とも繋がりが強く、先端技術に触れる機会が豊富にあります。
・外部表彰を受けた社員や書籍執筆・講演活動を行う技術力の高いメンバーが多数在籍しています。
・オンプレミスのAI学習基盤（GPU基盤）から主要クラウドサービス（AWS/Azure等）まで自由に利用できる環境が整っています。
・海外協力会社との連携も活発で、グローバルなビジネス機会も存在します。
・生成AIおよび大規模言語モデルに関する育成コンテンツが充実しており、継続的にスキルを高められる環境です。

【業務概要】
顧客企業の経営アジェンダを起点にAIの活用を構想し実装することで変革を実現するポジションです。大手企業のCxOや経営陣をカウンターパートに、経営アジェンダを起点としたAIトランスフォーメーション（AX）の構想から実装、成果の実現、他領域への展開までを一貫して担います。社内のデータサイエンティストやエンジニアと密接に連携し、要件定義からシステム開発、運用・定着まで責任を負います。

【具体的な業務】
1. 経営アジェンダの設定（CxO・経営陣との対話から提案まで）
・顧客企業の経営課題・事業課題を起点にAI活用の論点を設計し、AX戦略とロードマップを策定
・経営会議・取締役会レベルでの意思決定を支援する提案書の作成と、経営陣へのプレゼンテーション
・顧客の経営陣・事業責任者を巻き込んだプロジェクトの立ち上げ

2. 成長戦略の構想と具現化
・顧客が未来に必要とされる姿について、AIを前提に数年先を見据えた成長戦略・新規事業の構想を策定
・顧客の経営陣と伴走し、構想を組織の責任者にインストール
・初期段階からAIエージェントで動くプロトタイプを作り、未来を目に見える形で具現化

3. 本格実装と成果の実現
・自社AIプラットフォーム上でのAIエージェント・LLM、機械学習、Physical AI（ロボティクス）の実装設計
・データサイエンティスト・エンジニアと連携し、技術検証と本番開発を推進
・人とAIが協働して段階的に精度を高める業務設計
・顧客の経営陣・責任者の要望と実現可能性を踏まえたスコープ調整、進捗報告、総括資料の作成
・本番運用でのKPI達成と、顧客組織への定着

4. 業界を超えた展開
・一つの顧客で作った仕組みを、他部門・グループ会社・海外拠点、さらには別業界の顧客へ横展開
・異なる業界の顧客同士を組み合わせた新しいサービス・事業の創出
・国家プロジェクトや産学連携など、産業横断の取り組みへの参画

【ポジションの魅力】
・大手企業の経営陣と対等に議論し、意思決定に踏み込む経験が積める
・構想から実装・運用・成果創出まで一貫して関わることができる
・高度なAIプラットフォームと専門技術者チームを組織内に保持している
・最先端のAI技術を実業務に組み込む知見と実務経験が得られる
・早期に大きな裁量を持ち、グローバル展開や事業創出に関与できる

【業務概要】
日本を代表する大手企業のCxOや経営陣をカウンターパートに、経営アジェンダを起点としたAIトランスフォーメーション（AX）の構想から実装、成果の実現、他領域への展開までを一貫して担うポジションです。経営課題の解決から本番運用・組織定着までを主導します。
対象業界は初期は金融業界（保険、銀行、証券、PEファンドなど）を中心としつつ、中長期的には業界を超えた産業全体の変革に取り組みます。

【具体的な業務】
1. 経営アジェンダの設定（CxO・経営陣との対話から提案まで）
・顧客企業の経営課題・事業課題を起点にAI活用の論点を設計し、AX戦略とロードマップを策定
・経営会議・取締役会レベルでの意思決定を支援する提案書の作成およびプレゼンテーション
・顧客の経営陣・事業責任者を巻き込んだプロジェクトの立ち上げ

2. 成長戦略の構想と具現化
・AIを前提とした数年先を見据えた成長戦略・新規事業の構想策定
・顧客の経営陣と伴走し、構想を組織の責任者にインストール
・初期段階からAIエージェントで動くプロトタイプを作成し具現化

3. 本格実装と成果の実現
・同社のプラットフォーム上でのAIエージェント・LLM、機械学習、Physical AI（ロボティクス）の実装設計
・社内のデータサイエンティスト・エンジニアと連携した技術検証および本番開発推進
・人とAIが協働する業務設計、スコープ調整、進捗報告、本番運用でのKPI達成・組織定着支援

4. 業界を超えた展開
・一つの顧客で構築した仕組みを他部門・グループ会社・海外拠点や別業界へ横展開
・異業界の顧客同士を組み合わせた新しいサービス・事業の創出
・国家プロジェクトや産学連携など産業横断の取り組みへの参画

【ポジション・部門の魅力】
・大手企業のCxOや経営陣と直接議論し、意思決定に深く関わる経験が得られます。
・構想の提案にとどまらず、実装・運用・成果創出まで責任を持って完遂できます。
・社内にエンジニアやデータサイエンティストを擁しており、一体となって開発・実装を推進できます。
・Agentic AIやPhysical AIなど最先端技術の社会実装に携わることができます。

【業務概要】
大手企業のCxOや経営陣をカウンターパートに、経営アジェンダを起点としたAIトランスフォーメーション（AX）の構想から実装、成果の実現、他領域への展開までを一貫して担うポジションです。構想を描くだけでなく、顧客の現場に入り成果を出すまでを責任持って推進します。

【具体的な業務】
1. 経営アジェンダの設定
・顧客企業の経営課題・事業課題を起点にAI活用の論点を設計し、AX戦略とロードマップを策定
・経営会議や取締役会レベルでの意思決定を支援する提案書の作成・プレゼンテーション
・顧客の経営陣・事業責任者を巻き込んだプロジェクトの立ち上げ

2. 成長戦略の構想と具現化
・AIを前提に数年先を見据えた成長戦略・新規事業の構想を策定
・顧客の経営陣と伴走し、構想を組織の責任者にインストール
・初期段階からAIエージェントで動くプロトタイプを作り、具現化

3. 本格実装と成果の実現
・同社プラットフォーム上でのAIエージェント・LLM、機械学習、Physical AI（ロボティクス）の実装設計
・データサイエンティストやエンジニアと連携し、技術検証と本番開発を推進
・人とAIが協働して段階的に精度を高める業務設計
・スコープ調整、進捗報告、総括資料の作成、KPI達成と組織への定着推進

4. 業界を超えた展開
・一つの顧客で作った仕組みを他部門、グループ会社、海外拠点、別業界の顧客へ横展開
・異なる業界の顧客同士を組み合わせた新しいサービスや事業の創出
・国家プロジェクトや産学連携など、産業横断の取り組みへの参画

【ポジション・部門の魅力】
・上場企業のCxO・経営陣と対話し、経営上の意思決定に関わることができる
・提案にとどまらず、実装・運用・成果実現まで一貫してプロジェクトを主導できる
・自社内にプラットフォームやエンジニア、データサイエンティストを有し、内製での実装力がある
・最先端のAI技術（Agentic AI、Physical AI等）を基幹業務に適用する経験が得られる
・成果に応じて早期に大きな裁量や事業経営に近いポジションを担える機会がある

【業務概要】
経営をAIおよびITの力で支援するプロダクトにおいて、経営課題に対するAI活用の探索から実装、提供価値の最大化を一貫して担うポジションです。
単なる機能追加にとどまらず、AIをプロダクトおよび経営プロセスに組み込むため、探索・設計・実装・検証までを主体的にリードします。

【具体的な業務】
・プロダクトにおけるAI活用領域（生成AI/ML）の探索、課題設定、仮説構築
・AI機能・プロダクト要件の企画・仕様策定・ロードマップ設計
・データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスメンバーと連携した開発推進
・LLM・MLを活用したPoC（概念実証）のリードと本番実装
・ユーザー体験を踏まえたプロダクト設計・改善
・効果検証のためのKPI設計、データ分析、インサイト抽出
・AIプロダクト開発におけるベストプラクティスの確立・展開
・外部AIベンダーとの折衝・協業推進

【ポジションの魅力】
・生成AI・LLM・MLを企業経営のコア領域に関わるプロダクトに組み込む経験が得られる
・企業経営の在り方そのものを変革するプロダクト開発に携われる
・高速な仮説検証と実運用へのスケールアップを両立する実践的なキャリアが築ける
・ビジネス、開発、データ領域を横断するクロスファンクショナルな推進力が磨かれる

次世代与信モデルの中核となる大規模深層学習モデルの設計・開発・改善
モデル設計: 与信領域の課題やデータ特性を踏まえた、深層学習モデルのアーキテクチャ設計
学習戦略: 学習タスク・目的関数の設計、データ・モデル構成、計算予算を踏まえたスケーリング方針の策定と実行
学習基盤: GPUを用いた大規模学習・分散学習の設計・実装、学習の効率化・安定化
評価設計: オフライン指標に加え、与信の性質上重要なビジネスKPIやリスク指標、安定性・公平性・説明可能性を含めた評価設計
大規模深層学習モデルの本番導入・運用
学習・推論パイプラインの設計、推論の効率化、本番システムへの組み込み
モニタリング、再学習、ロールバック等の運用設計とMLOpsの整備
技術意思決定: モデリング方針（モデル規模・性能 vs コスト、推論レイテンシ、解釈性、既存モデルとの使い分け等）の決定
最新の研究動向のキャッチアップと、自社課題への適用検討
既存与信モデルの運用、および継続的な改善
プロダクト/ビジネス/リスク管理/リーガル/コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成
チームメンバーへの深層学習領域の技術的なメンタリング、ナレッジの体系化

●業務概要
LLM・AIエージェントの基盤を通じて、生成AIが生み出す事業価値を増幅させるポジションです。
本番運用に共通する複雑性を基盤側で引き受け、利用チームがユースケース固有の課題解決に集中できる状態を実現します。プロダクトAI/MLエンジニアやソフトウェアエンジニアなどの利用チームと連携し、モデル利用・評価・監視・変更管理を支える基盤、開発・運用環境、共通の運用パターンを設計・開発・運用します。

●具体的な業務
1. 検証した施策をそのまま本番へつなげられる共通基盤の開発・運用
・複数チームが共通の方法でLLMを利用するためのモデル利用基盤（LLM Gateway）や、AIエージェントの実行・外部ツール連携を支える基盤の設計・開発・運用
・新しいモデルや機能を試し切り替えられる仕組みの整備、クラウド・コンテナ・CI/CD・IaCを用いた再現性のある開発・実行環境の整備
2. 安全性とコスト効率を標準で備えた仕組みづくり
・認証・認可、Secret管理、利用制限、監査ログなどを組み込んだ環境整備
・セキュリティ・法務・事業部門と連携したAI利用ポリシーやガードレールの整備
・利用量・コストの可視化とコスト最適化
3. 品質を確かめながら届け、改善し続けられる運用づくり
・評価データセット・評価方法の整備とリスクに応じた評価・レビューの仕組みづくり
・プロンプト・モデルのバージョン管理、変更時のリグレッションテスト、リリース・切り戻しの仕組みづくり
・出力品質、応答時間、エラー率などの可視化（ログ・メトリクス・トレース）とアラート・Runbookの整備
4. 利用チームとの協働と標準化・セルフサービス化の推進
・個別のLLMアプリケーション・AIエージェントのインフラ・運用課題に対するアーキテクチャ設計・実装・改善
・共通ライブラリ、テンプレート、チェックリスト、ドキュメントへの還元と標準化の定着

●ポジションの魅力
・基盤がLLM活用の広がりに左右するため影響力が大きい環境です。
・これまでの土台を活かしつつ、同社における新たな標準を自ら設計できます。
・変化し続けるモデルやAIエージェントに対し、素早く安全に取り込める基盤づくりに向き合えます。
・共通基盤の開発からアーキテクチャ設計、ルールづくりまで幅広く関わることができます。

【業務概要】
製造業の顧客に対し、AI・データ・クラウド技術を活用した業務変革を支援するポジションです。顧客との対話を通じて業務課題やニーズを把握し、AI活用テーマの企画・提案から要件定義、PoC、本番導入まで一貫して携わります。

【具体的な業務】
・顧客課題の整理
・AI活用構想の立案
・ソリューション提案
・AI要件定義
・PoC計画・推進
・システム設計・開発（MVPおよび本番）
・導入・運用支援
技術そのものを開発するだけではなく、技術と業務をつなぐ役割として、顧客との折衝や提案活動にも携わりながらプロジェクトを推進します。

【ポジション・部門の魅力】
1. 製造業の現場理解を武器に、強みがあるAI活用を推進できる
設計・開発・生産・品質などの製造業の業務理解を深めながら、AI・データ・クラウド技術を活用した課題解決に携われます。業務理解の強みを活かして、成果が出るAI活用で顧客の成果に寄与します。

2. PoCで終わらず、本番導入まで使われ続ける仕組みを作る
PoCのデザインだけでなく、顧客の業務全体のプロセスを捉えながらAI導入の投資対効果を明確にします。また課題整理やAI要件定義を通して、AI活用の基盤からデザインを行い、PoCの企画・推進だけでなく、本番導入や運用改善まで担当します。

3. 新しいAI活用テーマやサービス創出に挑戦できる
決められたソリューションを提供するだけでなく、新たなAI活用テーマの企画や検証にも携われます。ローカルLLMの開発やクラウド技術を活用したAIサービス開発にも取り組んでおり、技術専門家と連携しながら知見を蓄積し、新たな価値創出やサービス化につなげる経験を積むことができます。

【業務概要】
LLM・AIエージェントの基盤構築・運用を通じて、生成AIが生み出す事業価値を増幅させるポジションです。本番運用における共通の複雑性を基盤側で引き受け、利用チームが固有の課題解決に集中できる環境を実現します。モデル利用・評価・監視・変更管理を支える共通基盤、開発・運用環境、共通パターンの設計・開発・運用を担当します。

【具体的な業務】
・検証した施策をそのまま本番へつなげられる共通基盤（LLM Gateway等）の開発・運用
・クラウド、コンテナ、CI/CD、IaCを用いた再現性のある開発・実行環境の整備
・認証・認可、Secret管理、利用制限、監査ログなどを組み込んだ安全な環境の整備
・セキュリティ・法務・事業部門と連携した個人情報・機密情報の取り扱い、AI利用ポリシー、ガードレールの整備
・利用量・コストの可視化とコスト最適化
・評価データセット・評価方法の整備と、自動評価・人による確認を組み合わせた評価・レビューの仕組みづくり
・プロンプト・モデルのバージョン管理、変更時のリグレッションテスト、リリース・切り戻しの仕組みづくり
・出力品質、応答時間、エラー率などのログ・メトリクス・トレースとアラート、Runbookの整備
・個別LLMアプリケーション・AIエージェントのアーキテクチャ設計・実装・改善
・共通ライブラリ、テンプレート、ドキュメントへの反映と標準化・セルフサービス化の推進

【ポジションの魅力】
・不正検知からプロダクト体験、社内業務まで広がるLLM活用の基盤を担うため、事業への影響力が大きいポジションです。
・業界全体でも標準が定まりきっていない中、同社における標準を自ら設計できます。
・変化し続けるモデルやAIエージェントに対応する先進的な基盤構築に携わることができます。
・共通基盤の開発からAI利用のルールづくりまで幅広く関わることができます。

【職務概要】
本ポジションでは、LLM（大規模言語モデル）を活用した基盤や業務アプリケーション、AIエージェントの設計・実装に携わっていただきます。
Azure OpenAI ServiceやAWS（Amazon Bedrock 等）を活用したクラウドネイティブな開発を行うとともに、ローコードツールを用いた業務アプリケーションの開発・導入も担当します。
また、PoCやプロトタイプの短期開発を通じて実業務への適用可否を検証し、技術調査や検証結果を整理したうえで、関係者へ共有する役割も担っていただきます。

【職務詳細】
本ポジションでは、お客様のニーズや変化するビジネス要件に柔軟かつ迅速に対応できるよう、情報技術の活用方法を検討し、デジタルビジョンや戦略の策定を支援します。あわせて、社外の最新動向や新たな技術・課題について調査・理解を行い、それらが組織にもたらす潜在的な影響や有用性の評価に貢献します。
また、面談や文書分析、ワークショップ、業務プロセス分析などの手法を通じてビジネス要件の整理を支援し、要件を明確かつ簡潔に定義します。現状（As Is）とあるべき姿（To Be）の業務プロセスを整理・文書化し、To Beの実現に向けて必要となる変更点を明らかにします。
さらに、技術面および組織面の両面から実行可能性調査に関与し、その結果を整理・文書化することで、意思決定を支援します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
本ポジションでは、生成AIを単に試すだけで終わらせるのではなく、実際の業務で使われるシステムとして実装し、価値を生み出すところまで一貫して取り組むことができます。特定のクラウドサービスに縛られることなく、AzureやAWSを案件や目的に応じて使い分けられるため、幅広い技術に触れながら実践的なスキルを身につけることが可能です。
また、若手であっても「まずやってみる」ことを任される風土があり、自ら考え、手を動かしながら主体的に挑戦できる環境が整っています。技術的な検討だけでなく、ビジネス視点での議論や意思決定にも関与できるため、システムがどのように業務や事業価値につながっているのかを実感しながら経験を積むことができます。
さらに、お客様と伴走しながら課題解決に取り組むことで、要望を形にした成果を顧客目線で実感できる点も、このポジションならではのやりがいです。こうした経験を通じて、技術とビジネスの両面を横断的に理解したエンジニアとして成長し、将来的には技術リーダーやプロジェクト推進の中核を担うキャリアへとステップアップしていくことができます。

【職務概要】
本ポジションでは、LLM（大規模言語モデル）を活用した基盤や業務アプリケーション、AIエージェントの設計・実装に携わっていただきます。
Azure OpenAI ServiceやAWS（Amazon Bedrock 等）を活用したクラウドネイティブな開発を行うとともに、ローコードツールを用いた業務アプリケーションの開発・導入も担当します。
また、PoCやプロトタイプの短期開発を通じて実業務への適用可否を検証し、技術調査や検証結果を整理したうえで、関係者へ共有する役割も担っていただきます。

【職務詳細】
本ポジションでは、お客様のニーズや変化するビジネス要件に柔軟かつ迅速に対応できるよう、情報技術の活用方法を検討し、デジタルビジョンや戦略の策定を支援します。あわせて、社外の最新動向や新たな技術・課題について調査・理解を行い、それらが組織にもたらす潜在的な影響や有用性の評価に貢献します。
また、面談や文書分析、ワークショップ、業務プロセス分析などの手法を通じてビジネス要件の整理を支援し、要件を明確かつ簡潔に定義します。現状（As Is）とあるべき姿（To Be）の業務プロセスを整理・文書化し、To Beの実現に向けて必要となる変更点を明らかにします。
さらに、技術面および組織面の両面から実行可能性調査に関与し、その結果を整理・文書化することで、意思決定を支援します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
本ポジションでは、生成AIを単に試すだけで終わらせるのではなく、実際の業務で使われるシステムとして実装し、価値を生み出すところまで一貫して取り組むことができます。特定のクラウドサービスに縛られることなく、AzureやAWSを案件や目的に応じて使い分けられるため、幅広い技術に触れながら実践的なスキルを身につけることが可能です。
また、若手であっても「まずやってみる」ことを任される風土があり、自ら考え、手を動かしながら主体的に挑戦できる環境が整っています。技術的な検討だけでなく、ビジネス視点での議論や意思決定にも関与できるため、システムがどのように業務や事業価値につながっているのかを実感しながら経験を積むことができます。
さらに、お客様と伴走しながら課題解決に取り組むことで、要望を形にした成果を顧客目線で実感できる点も、このポジションならではのやりがいです。こうした経験を通じて、技術とビジネスの両面を横断的に理解したエンジニアとして成長し、将来的には技術リーダーやプロジェクト推進の中核を担うキャリアへとステップアップしていくことができます。

【業務概要】
全社の技術課題や最新技術を調査し、新たな事業機会の探索から技術開発、製品・事業への実装支援までを担うコーポレート技術開発組織でのポジションです。画像AI技術の獲得・開発と製品実装支援を通じて、製品の高性能化や生産性向上に貢献します。

【具体的な業務内容】
全社の先端デジタル技術戦略、各事業部門へのヒアリング、学会等で得た情報をもとに、社内に必要な技術開発テーマを探索・企画します。個人またはチームでプロトタイプを開発し、開発後は各事業部による製品実装を支援します。必要に応じて改良・追加開発にも携わります。

【ポジション・部門の魅力】
積極的な提案を重視する風土であり、事業への必要性を明確に示せれば自らのアイデアを柔軟に実現できます。海外グループ会社や外部研究機関との共同開発、学会発表などを通じて最先端技術に触れられる環境です。将来的な課長候補として、ピープルマネジメントを含めたキャリアアップを目指せます。在宅勤務と出社を組み合わせたハイブリッドな働き方が可能です。

【業務概要】
顧客体験価値の最大化を起点に企業の成長に伴走するコンサルティング組織における、AIエージェント開発エンジニア（Forward Deployed Engineer）のポジションです。同社内で開発されたAIエージェントの基盤・プロトタイプを、実際の顧客環境に合わせてカスタマイズし、導入まで遂行する役割を担います。
対応領域は特定のプロダクトに限定されず、同社が手がける多様なクライアント向けAIエージェント案件に及びます。デリバリーの現場で得た知見をプロダクト開発チームへフィードバックし、エージェント基盤自体の進化にも寄与します。

【具体的な業務】
・クライアント向けAIエージェントのカスタマイズ（GUI変更、機能変更）
・顧客の要望に応じたプロンプト調整（回答トーンや参照データの設計など）
・エージェントサーバー側の処理ロジックやDB連携のカスタマイズ
・DBに対するSQLを用いたCRUD処理の実装
・Node.js、Python等を用いたバックエンド処理の実装
・プロダクト開発チームや他のチームメンバー（AI分析・設計担当等）との要件連携

【ポジション・部門の魅力】
・AIエージェントという発展途上の技術領域において、多様なクライアント案件を通じて実践的なスキルを磨けます。
・GUI、機能、プロンプト、バックエンドまで、エージェント体験を一気通貫でカスタマイズできる環境です。
・自身が手がけた実装がスピーディに顧客環境へ反映されるため、高い手応えと裁量を持って開発に取り組めます。

【業務概要】
顧客体験価値の最大化を起点に企業の成長に伴走するコンサルティング組織におけるポジションです。
生成AI・Agentなど新しい技術を、顧客の事業・業務における具体的な価値へ変換する役割を担います。従業員向けAgent開発、AI Chatbotのチューニング、AIO（AI検索最適化）対策、MCP連携による生産性向上など、正解が存在しないテーマに対して、顧客課題の探索からユースケース設計、提案、PoC、初期デリバリー、効果検証までを一貫して担い、再現可能なサービスとして立ち上げを担当します。
ご経験に応じて、テーマの探索・仮説構築からリードすることもあれば、PoCや初期デリバリーの中核メンバーとして立ち上げに携わる場合もあります。

【具体的な業務】
・AI技術・市場動向のリサーチ、顧客業務への影響検討、注力テーマ・ユースケースの仮説設計
・経営層・現場担当者へのヒアリングを通じた顧客課題の探索、AIが有効な課題とそうでない課題の見極め
・Agent／Chatbot／AIOなど、AIを用いた業務・顧客体験の設計、提供価値・スコープ・KPIを踏まえた提案
・PoC・プロトタイプの企画推進、実装、ユーザーテスト・現場検証、失敗パターンの分類と改善
・AI品質評価基準の設計、業務時間・CV・自己解決率など事業 KPIの設計、現場への導入・定着支援
・案件で得た知見の標準化、提案書・要件定義・評価方法のテンプレート化、他メンバーへの移管

【ポジションの魅力】
・正解のないAI活用テーマを、企画から初期デリバリーまで一気通貫して手掛けられる
・幅広いAI活用領域（Agent、Chatbot、AIO、MCP連携等）に携われる
・AIが進化するほどに、技術を「事業価値」へ変換するキャリアを拡張できる
・個別案件を通じて、新しいサービスとして型化・組織展開する経験を積める
・専門性の異なるメンバーと連携しながら、事業を作れる

●業務概要
電話向けAIソリューションにおける音声（音声合成/TTS）の品質向上を、モデルとデータの両面からリードするポジションです。発音の誤り、不自然な抑揚、レイテンシなどの課題を特定・解消し、将来的には音声チームを牽引する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・改善
・最先端のTTSアーキテクチャ（LLMベースTTS、オーディオコーデック、フローマッチング、ディフュージョン等）の学習と改善
・発音誤りや不自然な抑揚、不安定さの改修による品質・安定性・レイテンシの向上
・推論チームと連携したプロダクトへの導入およびレイテンシ削減

2. 課題特定と音声データ戦略の策定
・TTSの品質課題を特定し、モデルとデータの両面で解決策を企画・実行
・データ収集・選定・品質基準の設定といった音声データ戦略の策定
・音声データの前処理、アライメント、レーベリングなどのパイプライン構築

3. 評価設計
・品質測定のための評価基準および評価セットの設計
・主観評価（MOS等）と客観評価を組み合わせた評価の実施

4. プロダクト連携・チームリード
・プロダクトマネージャーやクライアントプロジェクトの要求を技術的課題に落とし込み、改善ロードマップを策定
・メンバーのメンタリングおよび技術的方向性の提示

●ポジションの魅力
・製品の音声品質を自らの判断と設計で定義・改善できる環境です。
・単なる研究にとどまらず、データ準備からプロダクト要件定義まで一気通貫で関与できます。
・ゼロから音声品質の評価体系を構築し、将来的にチームをリードする役割を担えます。

【業務概要】
AIモデルのポストトレーニングを通して、プロダクト向けおよび外部提供向けに汎用LLMの性能を最適化・高度化させるポジションです。トレーニング手法の設計、モデル評価のための報酬設計、トレーニングデータの構築を一貫して主導し、モデルの知能・精度の根幹を担います。

【具体的な業務】
1. ポストトレーニングの設計・実装・実行
- SFT（教師あり微調整）、選好最適化（DPO、KTO、ORPO、SimPO等）、オンライン強化学習（PPO、GRPO、RLOO等）の設計および運用
- 長文CoT（思考の連鎖）、推論、ツール利用、ファンクションコーリング等のエージェント型ユースケース向けポストトレーニング
- 損失関数、KLペナルティ、アドバンテージ推定、学習安定性、サンプル効率などのアルゴリズム改善

2. 報酬設計（Reward Design）
- 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（Reward Hacking）や過剰最適化の検知・分析・対策

3. トレーニングデータの品質管理
- 合成データ生成、データ混合比率の最適化、難易度調整、重複排除、ベンチマーク汚染チェック
- 選好データおよび合成データの生成・フィルタリング

4. 社内評価基盤の構築
- プロダクト品質と相関する独自の評価セット設計
- 評価プラットフォームの自社開発、人手評価・A/Bテスト・アノテーションガイドラインの策定

【ポジション・部門の魅力】
- モデルの知能の核心部分を自ら設計・構築し、成果をプロダクトや新事業に直接反映できる環境です。
- 最新のオンライン強化学習や長文推論など、最先端の手法を実際の商用環境へ適用・運用する経験が得られます。

業務概要：
大手企業のコンタクトセンター等に自社開発の音声AI Agentを導入するエンジニア（Forward Deployed Engineer）のポジションです。クライアント企業の業務フローやシステムを理解したうえで、AI Agentの応対内容の設計や社内システムとの連携を担い、設定した成果を達成するまで技術的な改善を行います。また、個別プロジェクトで開発した機能のうち汎用性の高いものをプロダクト基盤へ展開する役割も担います。常駐ではなく、チーム制で導入を推進します。

具体的な業務：
1. AI Agentの構築・チューニング
・要件定義をもとに、自社のAIプラットフォーム上でAI Agentを構築し、テストから本番導入までを技術面で牽引
・プロンプトや設定を調整し、期待する挙動・対応品質を実現

2. クライアントシステムとの連携開発
・通話中のAI Agentと各種CRM・CTI等とのリアルタイム連携機能を設計・実装
・通話後のアフターコールワーク（要約の自動登録、対応履歴記録など）の実装

3. 要件整理・技術仕様の調整
・プロジェクトマネージャーと協働した業務フローの整理および連携設計・提案
・クライアント技術担当者とのAPI仕様等のすり合わせおよび実現可能性の評価

4. システム監視・障害対応
・担当プロジェクトのシステム監視・アラート対応
・音声処理、連携API、バックエンド等にまたがる障害の原因切り分けと修正

5. 標準化・技術リード
・特定案件向け機能の汎用化とプラットフォームへの引き継ぎ
・技術選定や設計のリード、コードレビューや相談対応

ポジション・部門の魅力：
・個別導入での成果追求とプロダクト自体の進化の両方に携わることができる
・先端の音声AI・生成AIを活用したエンタープライズ領域での高度な実装経験が得られる
・技術力と事業視点を兼ね備えた技術オーナーへとキャリアアップが可能

◆ Forward Deployed Engineer（FDE）とは
顧客の事業・業務に深く入り込み、「何をつくるべきか」の定義から設計・実装、本番導入、運用までを担うエンジニアです。
自社のプロダクト／プラットフォーム／技術アセットを基盤に、AI・LLM、OSS、クラウド、SaaS/APIなども適切に選択・統合します。
自ら手を動かして改善を重ね、実際の業務で使われ、価値を生む状態まで届けるとともに、現場の知見や技術を自社アセットへ還元します。
単なる導入支援やPoCではなく、顧客固有のデータ・業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM / ML など）を、実際に使われるアプリケーションへと落とし込む、AIのラストワンマイルを担う、実装責任を持った役割です。
※社内の職種区分としても「エンジニア」に該当し、「コンサルタント」とは明確に異なる役割です。

◆ 業務内容
顧客固有のデータや業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM / 機械学習など）を、実際に使われるアプリケーションや業務の仕組みへ落とし込みます。
自社プラットフォームを用いたプラットフォーム型、カスタムソリューション型の両方を組み合わせながら、顧客課題の特定、企画 設計、実装 本番導入、継続的な改善までを一気通貫で担っていただきます。
AIコンサルタント、プロジェクトマネージャー、AIエンジニアといった各領域のプロフェッショナルとチームを組み、協業しながら以下のような業務を推進していただきます。
（※最初から全てをお任せするわけではなく、徐々に役割・範囲を広げていただきます。）

●顧客課題の理解・プロジェクト構想・プロジェクト推進
・顧客担当者（経営層、部門マネージャー等）との対話を通じた事業、業務フロー、データ、システムの理解
・AI技術によって実現すべきソリューション・サービスの構想・提案
・ビジネスチームと連携したプロジェクトテーマ、スコープ、KPI等の設計（品質・コスト・納期に加え、AI開発特有の不確実性や検証結果を踏まえ、スコープや進め方を柔軟に調整）
●ソリューション設計・技術選定：生成AI（LLM / RAG / エージェント）や機械学習・数理最適化など最適な技術を選定し、アーキテクチャを設計
・カスタムソリューション型：高度な固有課題に対し、AI/MLエンジニアと連携してモデル開発・スクラッチでのシステム開発まで
・プラットフォーム型：AIエージェントプラットフォーム『exaBase Studio』を活用し、LLMコンポーネント等を組み合わせて高速にソリューションを構築
●実装のリード・ハンズオン・デリバリー
・要件定義と並行してプロンプトエンジニアリングやPoCを実施し、フィードバックを回す（AIコンサルタントやPMと協働）
・LLM APIの統合、非構造化データのパイプライン構築、業務アプリケーション開発
・既存システム（API、データ基盤、セキュリティ要件）との統合設計、クラウド環境へのデプロイ
●アセット構築・プラットフォームへの還元
・プロジェクトで得た知見の再利用可能なアセット化、ソリューションパターンの型化
・自社プラットフォーム・プロダクトへのアセット蓄積、機能改善

◆ 技術スタック
Languages: Python, TypeScript / JavaScript, SQL
Backend: FastAPI, Node.js 等
Frontend: React, Next.js 等
Infrastructure: AWS / GCP / Azure, Docker, Kubernetes
Platform: exaBase Studio
Tools: Git, CI/CD
AI/LLM: LangChain, LangGraph, HuggingFace Transformers, 各種LLM API、Claude Code、Codex

◆ プロジェクトの進め方
プロジェクトの性質やフェーズに応じて、顧客先を訪問して業務理解やディスカッションを行う場合もあれば、自社オフィスやリモート環境で開発に集中する場合もあります。
働く場所や関わり方を固定するのではなく、顧客課題を解決し、最も高い成果を生み出すために必要な手段を選択します。
顧客の事業や業務を深く理解するため、顧客と密接にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めますが、顧客先への常駐そのものを目的としたポジションではありません。重要なのは、物理的に顧客の隣にいることではなく、顧客と同じ目線で事業・業務の課題に向き合い、素早く仮説検証を行い、技術によって価値を届け切ることです。

◆ ポジションの魅力
技術判断が事業を動かす手応え：自ら設計したアーキテクチャが企業の業務を実際に動かします。現場のユースケースがプロダクトの次の進化を定義し、自社プラットフォームへ直接還元できる醍醐味があります。
課題定義から自分で決める：要件定義書を受け取るのではなく、経営層や部門マネージャーと「何を作るか」から議論しソリューション全体を設計するため、技術力とビジネス力の両方が向上します。
巨大産業の「核心」に挑む：金融・エネルギー・インフラなど、日本を代表する大手企業の基幹テーマに入り込み、巨大なデータ領域にダイレクトに技術適用できる環境です。
トップタレントとの協働：学会発表クラスのAI/MLエンジニアや大手コンサルティングファーム出身者、PdMやテックリードと互いの専門性を尊重しながら「対等なプロ」として議論できる環境です。

◆ 入社後のキャリアパス
FDEとして経験を積んだ後は、本人の志向や強みに応じて、複数の方向へキャリアを広げることができます。
技術を手放さずに専門性を深めることも、技術を基軸に顧客、プロダクト、事業へ責任範囲を広げることも可能です。

技術を深める：テックリード、ソリューションアーキテクト
顧客価値を広げる：リードFDE、プロジェクトマネージャー
プロダクトへ広げる：プロダクトマネージャー、プロダクト責任者
ビジネス領域へ広げる：AIコンサルタント、BizDev、新規事業責任者

◆ Forward Deployed Engineer（FDE）とは
顧客の事業・業務に深く入り込み、「何をつくるべきか」の定義から設計・実装、本番導入、運用までを担うエンジニアです。
自社のプロダクト／プラットフォーム／技術アセットを基盤に、AI・LLM、OSS、クラウド、SaaS/APIなども適切に選択・統合します。
自ら手を動かして改善を重ね、実際の業務で使われ、価値を生む状態まで届けるとともに、現場の知見や技術を自社アセットへ還元します。
単なる導入支援やPoCではなく、顧客固有のデータ・業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM / ML など）を、実際に使われるアプリケーションへと落とし込む、AIのラストワンマイルを担う、実装責任を持った役割です。
※社内の職種区分としても「エンジニア」に該当し、「コンサルタント」とは明確に異なる役割です。

◆ 業務内容
顧客固有のデータや業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM / 機械学習など）を、実際に使われるアプリケーションや業務の仕組みへ落とし込みます。
自社プラットフォームを用いたプラットフォーム型、カスタムソリューション型の両方を組み合わせながら、顧客課題の特定、企画 設計、実装 本番導入、継続的な改善までを一気通貫で担っていただきます。
AIコンサルタント、プロジェクトマネージャー、AIエンジニアといった各領域のプロフェッショナルとチームを組み、協業しながら以下のような業務を推進していただきます。
※AI・システム開発のみに閉じず、クライアントの課題解決、当社の事業成長への貢献にもあらゆる手段で関与していただきます。

●顧客課題の理解・プロジェクト構想
・顧客担当者（経営層、部門マネージャー等）との対話を通じた事業、業務フロー、データ、システムの理解
・AI技術によって実現すべきソリューション・サービスの構想・提案
・ビジネスチームと連携したプロジェクトテーマ、スコープ、KPI等の設計
●ソリューション設計・技術選定：生成AI（LLM / RAG / エージェント）や機械学習・数理最適化など最適な技術を選定し、アーキテクチャを設計
・カスタムソリューション型：高度な固有課題に対し、AI/MLエンジニアと連携してモデル開発・スクラッチでのシステム開発まで
・プラットフォーム型：AIエージェントプラットフォーム『exaBase Studio』を活用し、LLMコンポーネント等を組み合わせて高速にソリューションを構築
●実装のリード・ハンズオン・デリバリー
・要件定義と並行してプロンプトエンジニアリングやPoCを実施し、フィードバックを回す
・LLM APIの統合、非構造化データのパイプライン構築、業務アプリケーション開発
・既存システム（API、データ基盤、セキュリティ要件）との統合設計、クラウド環境へのデプロイ
●プロジェクト推進
・品質・コスト・納期に加え、AI開発特有の不確実性や検証結果を踏まえ、スコープや進め方を柔軟に調整
・AIコンサルタントと協働したPoC設計・技術提案の主導
●アセット構築・プラットフォームへの還元
・プロジェクトで得た知見の再利用可能なアセット化、ソリューションパターンの型化
・自社プラットフォームへのアセット蓄積、機能改善

◆ 技術スタック
Languages: Python, TypeScript / JavaScript, SQL
Backend: FastAPI, Node.js 等
Frontend: React, Next.js 等
Infrastructure: AWS / GCP / Azure, Docker, Kubernetes
Platform: exaBase Studio
Tools: Git, CI/CD
AI/LLM: LangChain, LangGraph, HuggingFace Transformers, 各種LLM API、Claude Code、Codex

◆ プロジェクトの進め方
プロジェクトの性質やフェーズに応じて、顧客先を訪問して業務理解やディスカッションを行う場合もあれば、自社オフィスやリモート環境で開発に集中する場合もあります。
働く場所や関わり方を固定するのではなく、顧客課題を解決し、最も高い成果を生み出すために必要な手段を選択します。
顧客の事業や業務を深く理解するため、顧客と密接にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めますが、顧客先への常駐そのものを目的としたポジションではありません。重要なのは、物理的に顧客の隣にいることではなく、顧客と同じ目線で事業・業務の課題に向き合い、素早く仮説検証を行い、技術によって価値を届け切ることです。

◆ ポジションの魅力
技術判断が事業を動かす手応え：自ら設計したアーキテクチャが企業の業務を実際に動かします。現場のユースケースがプロダクトの次の進化を定義し、自社プラットフォームへ直接還元できる醍醐味があります。
課題定義から自分で決める：要件定義書を受け取るのではなく、経営層や部門マネージャーと「何を作るか」から議論しソリューション全体を設計するため、技術力とビジネス力の両方が向上します。
巨大産業の「核心」に挑む：金融・エネルギー・インフラなど、日本を代表する大手企業の基幹テーマに入り込み、巨大なデータ領域にダイレクトに技術適用できる環境です。
トップタレントとの協働：学会発表クラスのAI/MLエンジニアや大手コンサルティングファーム出身者、PdMやテックリードと互いの専門性を尊重しながら「対等なプロ」として議論できる環境です。

◆ 入社後のキャリアパス
FDEとして経験を積んだ後は、本人の志向や強みに応じて、複数の方向へキャリアを広げることができます。
技術を手放さずに専門性を深めることも、技術を基軸に顧客、プロダクト、事業へ責任範囲を広げることも可能です。

技術を深める：テックリード、ソリューションアーキテクト
顧客価値を広げる：リードFDE、プロジェクトマネージャー
プロダクトへ広げる：プロダクトマネージャー、プロダクト責任者
ビジネス領域へ広げる：AIコンサルタント、BizDev、新規事業責任者

【ミッション】
●業界/企業の課題把握及びその課題解決のためのHMAXソリューションの創生、サービス化、リカーリング
●新たな顧客の獲得や、既存顧客への新たな価値の提供により、スケールアップ/N倍化
●スマートシティを起点とした都市計画事業全般、およびスマートビルディングを起点としたビル関連事業全般に対してHMAXソリューションを体現するAIエンジニア

【お任せしたい業務】
●スマートシティを起点とした都市計画事業全般、およびスマートビルディングを起点としたビル関連事業全般の顧客課題解決からAIを前提としたシステム設計・実装・運用・改善までを一気通貫で推進して頂きます。

【職務詳細】
(1)スマートシティを起点とした都市計画事業全般、およびスマートビルディングを起点としたビル関連事業全般に対してHMAXソリューションを体現するAIエンジニアを担当していただきます。　

(2)顧客課題の抽出、ユースケースの策定、プロトタイプ/PoC推進、サービス開発など顧客課題解決からAIを前提としたシステム設計・実装・運用・改善までを一気通貫で推進して頂きます。
（案件例）
●都市計画事業会社様向け対応 (スマートシティサービス)
日本では少子高齢化による社会課題が発生、新型コロナウイルス感染症の影響により市民の生活スタイル・価値観が大きく変化しており、日本政府はSociety 5.0、スマートシティ・スーパーシティ戦略の中でICTやデータ利活用の推進を通して社会課題への対応を図っています。このような背景の中、当社は「ひとの幸せやQoLの向上」を実現するためには、地域における「暮らす」「働く」「学ぶ」「遊ぶ」といった人々の生活シーンを通じて、「私が私らしく生きられる」社会を実現させる、住民に寄り添ったスマートシティサービスを提供し続けることが大事であると考えています。当社はデータやサービスが連携するスマートシティサービスを通じて、人に、そして環境を通して人の暮らしに貢献するもの

●当社ビルシステム様向け対応 (HMAX for Buildings--BuilMirai)
ビル管理・保全領域では、IoTやデジタル技術の進展により設備データの取得・可視化は進んでいる一方、設備運用、保全、就業者情報などのデータや業務プロセスは分断されており、全体最適化や高度な意思決定に活かしきれていないことが課題となっている。本案件は、HMAX for Buildingsとして、ビル設備の稼働データ、点検・保全情報、就業者データ等を統合管理し、AI・デジタル技術を活用したデジタルツインを構築する。設備運用から保全・改善までの「業務の流れ」と「データの流れ」を接続することで、エネルギー効率の最適化、安全性・快適性の向上、保全業務の高度化を実現し、ビル運用領域におけるAI駆動型サービスの実装と継続的な価値創出を推進するもの

(3)担当となる主な業務・プロジェクト分野
・AIを前提に顧客課題の抽出、ユースケース洗出し
・AIを前提としたプロトタイプ/PoC推進、サービス設計/開発/テスト/リリース/サポート

(4)対象となるアプリケーション)
・AWSやAzure、GCPなどクラウドベースのアプリケーション
・機械学習、生成AIなどAIベースのアプリケーション

(5)代表的な使用する技術は以下の通りです。
・クラウド: AWS/Azure
・言語: Java/TypeScript/Python
・フレームワーク: Spring Boot/React
・ソースコード管理: GitHub
・DB: PostgreSQL/MySQL
・プロジェクト管理: Jira
・コミュニケーション: Microsoft Teams

静岡地区の地方銀行のシステムの設計構築をご対応いただきます。
基幹系をメインにアプリケーション開発をご対応いただきます。数名程度のチームに加わっていただき、上位者のOJTのもと
お客様への技術提案や協力会社の取りまとめなどをご対応いただきます。

【職務詳細】
●入社後お任せする業務
・基幹系システムを中心とした既存領域の改修案件や、新規領域の案件（API等）の設計、テストを行います。

●将来的にお任せする業務
・課題明確化を含めたシステム化構想策定、要件定義支援などの上流工程の推進
・システム化提案
・開発リーダとなり、案件対応の取りまとめ（設計、テストだけでなく、進捗管理やレビューア対応など）

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
【お客様との距離の近さ・信頼関係】
基幹システムである勘定系システムを担当していることから、新たなシステム検討時には真っ先に相談をいただくことも少なくありません。単なる開発ベンダーではなく、お客様のIT戦略を共に考えるパートナーとして活躍いただけます。
また、既存システムの知見やノウハウが蓄積されているため、ゼロから顧客理解を進める必要はありません。お客様の業務やシステムを理解した上で、本質的な提案に集中できる環境です。

【仲間が多く安心して成長できる環境】
勘定系・OA系・周辺システムそれぞれに豊富な知見を持つメンバーが在籍しており、チームで協力しながら業務を進められるため、金融業界経験をさらに広げていくことができます。

【業務概要】
同社において、データAIプラットフォームの構築・運用を主導するエンジニアのポジションです。社内に散らばる膨大なデータやシステムをAIが解釈可能な形で集約・接続するデータ基盤の構築や、LLMの特性を活かしたアーキテクチャ設計を行い、事業の複雑なドメイン知識をAIが扱えるプラットフォームの構築を推進します。

【具体的な業務】
・データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり
・セキュアなAI基盤設計・運用
・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装
・AIの評価基盤やGateway機能の設計・構築
・LLMオーケストレーションとMCP実装
・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供
・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築

【ポジションの魅力】
・最新プロトコル（MCP等）を全社規模で実戦投入し、AIエージェントが実業務を動かす環境をゼロから構築できます。
・CTO直下チームのため意思決定が極めて速く、最新のモデルや技術スタックの導入に制約が少ない環境です。
・金融事業等の密度が高く複雑なデータを「AIにどう解釈させるか」という、データエンジニアとして高難度の課題に挑戦できます。

企業価値経営を支えるソフトウェアプラットフォームおよび開発を支えるAIエージェントのゼロからの立ち上げに伴い、プロダクトとAIエージェントを自ら構築するソフトウェアエンジニアを募集します。直下に新設されたAI前提の少数精鋭組織にて、スタートアップのようなスピードと裁量で設計・実装・運用までを推進します。

【具体的な業務】
・プラットフォームの基盤となるプリミティブと、その上で動くAIエージェントの設計・実装・評価
・複数の顧客で繰り返し現れた機能を、共通モジュールとして汎用化することの提案と実装
・複数のコーディングエージェントを並行して走らせ、設計・タスク分解・レビューを通じて統括する
・エージェントの失敗を原因まで遡り、指示・ガイドライン・自動テスト・評価の形で恒久的に直す
・フロントエンドからバックエンド、インフラ、CI/CDまで幅広く担当する
・プロダクトマネージャーとともに顧客の業務を理解し、課題の背景を掘り下げる

【ポジション・部門の魅力】
・専門家が時間をかけて担ってきた経営の仕事をAIエージェントが担う、新しいプロダクトをゼロから形にする面白さがあります。
・複数のコーディングエージェントを並走させ、アイデアから出荷までのループを短縮する先進的な開発環境を体験できます。
・信頼・評価・学習といったAIエージェント開発における最新の課題に直接挑戦できます。
・開発基盤そのものが担当領域であり、作り手でありながら最大のユーザーとして仕組みを改善できます。
・組織の最初期メンバーとしてプラットフォームと組織の双方を形づくり、将来的には領域リードやテックリードへと進めるキャリアパスがあります。

●業務概要
クライアントの経営課題に向き合い、案件を自らリードして成果を積み上げていくとともに、メンバーの育成やチームづくり、経営陣の一員として会社全体の成長を担うポジションです。

●具体的な業務
1. プロジェクトのリード
プロジェクト責任者として品質・進捗・収益を管理し推進。クライアントのCxOと直接ディスカッションし意思決定を支援。
2. 経営課題の定義と戦略の策定
経営陣とともにクライアントの経営課題を定義し戦略の方向性を検討。事業課題を起点にAI活用のロードマップを策定。
3. AIによる業務変革のリード
社内エンジニアとチームをつくり、クライアント現場でAIエージェントの開発・実装から定着までをリード。
4. 案件の獲得・提案
決裁者との関係構築、提案書作成、プレゼンテーションまで主導。
5. チームのマネジメント・育成
メンバーをリードし、未経験者を含めて育成を担当。
6. 投資先企業・M&Aに関わる支援
グループの投資先・買収先企業に対し、経営課題の解決や事業成長の加速をハンズオンで支援。経営陣として参画する機会やM&A関連案件（BDD、買収後統合支援等）にも関与。

●ポジションの魅力
・経営陣と共に事業の立ち上げと急成長を経験できます。
・戦略の策定からAIによる実装・成果創出まで一貫して担えます。
・創業期のファームを経営の当事者として構築できます。
・成果に応じた評価と早期の昇格・経営陣登用の機会があります。

【業務概要】
複数の顧客案件で、Anthropic Claude、OpenAI API、Google Gemini等のAIモデルや、Amazon Bedrock、Azure Foundry、Google Cloud Vertex AI等のクラウドAIサービスを使い、業務で利用されるAI機能を設計・実装・評価・運用します。独自モデルの基礎研究や案件全体の進行管理ではなく、既存のAIモデルとクラウドサービスを組み合わせ、利用者が使えるAI機能を完成させることに責任を持ちます。

【具体的な業務】
・顧客要件に合うAIモデル・クラウドAIサービスの選定とAPI連携
・RAG、検索、データ連携、AIエージェント、業務ワークフローの実装
・正確性、再現性、安全性、期待しない出力を含むAI出力の評価・改善
・AIコーディングツールを使った実装、テスト、リファクタリング、ドキュメント整備
・本番利用に必要なエラー処理、ログ、監視、利用量・コストの確認

【ポジション・部門の魅力】
・Claude、OpenAI、Gemini等を、検証だけで終わらせず顧客が利用する機能として実装できる
・要件やデータに応じて、AIモデルやクラウドAIサービスを比較・選定できる
・AI機能の設計、実装、出力評価、本番監視まで一連の経験を積める
・独自開発のプラットフォームで、AIエージェントの実行から観測、評価、改善と、人が介入する仕組みを設計できる

【職務概要】
【ミッション】
●業界・企業の課題把握およびその解決に向けたAIソリューションの創出、サービス化、リカーリングの推進
●新規顧客の獲得および既存顧客への新たな価値提供を通じた事業のスケール拡大
●エナジー/製造領域において、AIソリューションを体現するAIエンジニアとしての価値創出

【お任せしたい業務】
●変圧器工場の生産能力強化などを起点としたエナジー/製造領域のAX事業において、顧客課題の整理からAIを活用したシステムの設計・開発・実装・改善までを一体で推進いただきます。
●顧客と直接対話しながら課題抽出やユースケース設計を行い、関係者と連携しながらプロジェクト全体の推進・リードを担っていただきます。

【職務詳細】
(1) 変圧器工場の生産能力強化などを起点としたエナジー/製造領域のAX事業において、顧客や関連部門と直接対話しながら課題や業務を理解し、サービス構想の検討を行います。
(2) AIを活用したシステム・サービスの開発において、要件検討から設計・実装・運用・改善までを一体で推進します。
(3) プロジェクトの進行管理、関係者との調整、開発メンバーの取りまとめなどを通じて、サービス開発全体の推進・リードを担っていただきます。
(4)担当となる主な業務・プロジェクト分野
・顧客現場における課題の特定
・課題解決に向けた施策の具体化
・AIを前提としたプロトタイプ開発およびPoCの推進
・サービスの企画・設計・開発・テスト・リリース・運用支援

【業務概要】
顧客の現場に入り込み、LLM / AI Agentを活用したシステムを技術提案から設計・実装・本番導入までEnd-to-Endで推進するエンジニアポジションの募集です。
短期間で選考を完結できる、2日間の集中選考会となります。

【選考フロー・詳細】
1. 書類選考
2. Homework（Optional）
3. 一次面接（11月14日 土曜日 10:00 18:00の内60分・オンライン）
4. 最終面接（11月15日 日曜日 10:00 14:00の内45分・オンライン ※一次面接通過者のみ）
5. 合否のご連絡

【具体的な業務】
・顧客の業務・技術課題の整理と、AIを活用した解決策の検討
・LLM / AI Agentを用いたアプリケーションの設計・実装
・フロントエンド、バックエンド、API、SaaS、データ基盤等を組み合わせたEnd-to-End開発
・RAG、Agent、業務自動化、外部サービス連携の実装
・Evals、可観測性、安全設計、fallback、human-in-the-loopを含む本番品質の向上
・顧客フィードバックに基づく継続的な改善
・個別案件で得た知見の抽象化・再利用化・プロダクトへの還元

【ポジション・部門の魅力】
・開発組織は約60名体制で、データサイエンティストやプロダクトアーキテクト等と協働して案件を進行します。
・入社後は1 2か月を目安に、プロダクト理解やデリバリーを段階的に学べる育成環境が用意されています。
・将来はスペシャリストとして技術を深める、組織を率いるマネジメント、プロダクトマネジメント領域へ広げるなど、複数のキャリアパスが選択可能です。

●業務概要
生成AI・LLMを用いたサービスの開発・運用を担うAIエンジニアの募集です。全体アーキテクチャの設計・技術選定から、実装レベルの詳細設計、開発のリード、品質基準の策定までを一貫して担います。LLM、クラウドインフラ、フレームワーク、データ基盤を横断した幅広い知識を活かし、社内関係部署や外部パートナーと連携しながら、実運用に耐えるAIサービスを実現します。

●具体的な業務
・生成AI・LLMを用いたサービスのAIアーキテクチャ設計および技術選定（LLM、インフラ、フレームワーク）
・実装アーキテクチャの詳細設計（コンポーネント分割、API設計）および技術課題の解決
・社内関係部署および外部パートナーとの技術連携・調整
・タスク設計やコードレビューを通じた開発リード、メンバーへの技術的な助言・育成
・アプリケーション・サービスで利用するプロンプトの設計・最適化・チューニング
・プロンプトインジェクション、ハルシネーション、ジェイルブレイクなどに対するセキュリティ対策
・テスト戦略、CI/CD、MLOps／LLMOpsを含む運用基盤・実装品質基準の策定

●ポジション・部門の魅力
・金融×AIの大規模サービスで、アーキテクチャの初期設計から実装・運用まで一貫して関われます。
・LLM・クラウド・データ基盤を横断した設計に、技術の中核メンバーとして携われます。
・社内外の専門家と協働しながら、最新技術を事業に取り込めます。
・プロンプトの最適化、セキュリティ対策、評価・テスト、CI/CDなど、LLMアプリ開発の標準づくりを担えます。
・小規模精鋭チームで裁量が大きく、設計から開発プロセスの改善まで主導できます。
・決済・金融という高信頼領域で、AIを安全に本番運用する経験を積めます。

【業務概要】
Microsoft 365やCopilotを起点に、職員一人ひとりが自ら業務を変革できる組織への転換を進めています。現場の課題を捉え、AIエージェントや自動化の仕組みを実装して成果を創出するとともに、その実践を行内へ広げるポジションです。

【具体的な業務】
・各部門へのヒアリングを通じた業務課題・ニーズの把握、改善テーマの発掘
・Microsoft 365、Copilot、Copilot Studio、Power Platform等を活用したAIエージェント・自動化の企画・構築・導入・効果検証
・職員自身が改善を実践できる市民開発の仕組みづくり、研修・ハンズオン・コミュニティ運営、活用事例の横展開
・関係部署や外部パートナーとの調整、利用ルール・ガバナンスを踏まえた定着支援

【ポジションの魅力】
・現場の課題発見から企画・実装・定着まで一貫して携わり、自らの手で業務変革の実績をつくることができる
・全社規模でM365・生成AIの活用を広げ、職員の働き方や業務プロセスを変える責任ある仕事に挑戦できる

【業務概要】
AIを活用して、金融機関のコンタクトセンターを企画・構築するポジションです。お問い合わせ対応の自動化やオペレーター支援など、顧客の利便性向上と業務効率化につながる新しい仕組みを企画し、社内外の関係者と協力しながら実現します。

【具体的な業務内容】
・Web、アプリ、コンタクトセンターなどの非対面チャネル戦略の企画
・AI、生成AIを活用した照会業務、応対業務等の高度化・効率化
・顧客の利便性向上につながる新サービス・新機能の企画
・業務プロセスの分析、課題抽出、業務改革の企画・推進
・データを活用した利用状況・顧客行動の分析と改善施策の立案
・システム部門、営業部門、外部ベンダー等とのプロジェクト推進
・新サービス導入後の効果検証、改善施策の企画・実行

【ポジション・部門の魅力】
・AIを活用して、顧客対応や業務をより良くする仕組みを企画でき、自身のアイデアを実際の業務につなげられます。
・お問い合わせへの対応だけでなく、顧客の声をサービスの改善や新たな提案につなげる仕組みづくりに携われます。
・アイデアを考えるだけでなく、関係部署やシステム会社と協力しながら、実際の仕組みとして形にし、その後の改善まで一貫して携われます。
・将来的にデジタルサービスの企画や業務改革など、幅広い分野で活躍できるキャリアパスがあります。

【業務概要】
領域特化型のAIプロダクトにおいて、顧客課題の発見からプロトタイプの構築、検証、プロダクト化までを一貫して担当します。
企画書作成にとどまらず、自らプロトタイプを構築
・検証し、個社の課題解決から共通ニーズを抽出して複数企業で利用されるプロダクトへ昇華させることがミッションです。
【具体的な業務】

・顧客
・ユーザーへのヒアリングや業務分析を通じた課題の発見
・課題をAIで解決可能なユースケースや検証仮説へ落とし込む
・生成AIを活用したプロトタイプの構築
・顧客への提供と、利用データ
・フィードバックをもとにした改善
・プロダクトの優先順位、KPI、ロードマップの策定
・個別案件から共通ニーズを抽出し、機能やテンプレートとして標準化
・エンジニア、デザイナー、営業、カスタマーサクセスなどとの協働【ポジションの魅力】

・顧客課題をAIを活用して自らプロトタイプ化し、短いサイクルで検証できる環境です。

・一社の課題解決にとどまらず、成功パターンをプロダクト化して事業成長に貢献できます。

・職種特化
・業界特化の双方で新しいAIプロダクトを生み出す機会があります。

【業務概要】
コーポレート領域（法務・コンプライアンス・リスク管理・人事・会計）の業務を、AI活用を前提として再設計・システム構築するポジションです。単なる自動化にとどまらず、基盤となるデータアーキテクチャを整備し、環境変化に応じて柔軟に業務を再構成・進化させられる仕組みを構築します。当面は代表直下のCTO室に所属し、立ち上げ期の専任エンジニアとしてプロジェクトを主導します。

【具体的な業務】
・現場メンバーと協働した業務棚卸しおよび優先順位設計（効率化業務、AI高度化業務、人が担うべき業務の切り分け）
・業務プロセスに伴い判断根拠や意思決定の経緯が自然に蓄積されるデータ基盤の設計・構築（全社判断基盤への接続含む）
・LLMを活用した業務システムの要件定義・設計・実装・運用（RAG、ハルシネーション対策、監査証跡、アクセス制御等）
・業務ごとの評価データセットの設計・整備および全社評価基盤との接続・効果測定
・機微データの取り扱い、コスト、レイテンシ等の業務特性に応じた適切なモデル選定とシステム組込
・法務、リスク・コンプライアンス、人事、会計などの各領域における業務システム高度化プロジェクトの主導

【ポジション・部門の魅力】
・ガバナンス、セキュリティ、説明責任が求められる難易度の高いコーポレート向けAIシステム設計の知見・経験が得られます。
・業務分析や要件定義からアーキテクチャ設計、実装、評価、運用まで、一連のライフサイクルに一貫して携われます。
・各領域の専門家と一つのチームとして業務そのものを再設計する経験ができます。
・経営陣に近い環境で、自ら構築した仕組みが全社の判断基盤・資産として還元される成果を感じられます。

【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。