AIエンジニア、事業会社の転職求人

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金融機関向けの営業活動、ビジネス企画、システム開発を推進している組織です。近い将来益々変革してゆく金融業界向けに、これまでのキャリアを活かしたサービス創出を我々と一緒に挑戦してくれる方を求めています。自ら考え実行できる積極性のある方、柔軟な思考と広い視野を持つ方をお待ちしております。

担当業務:
LLMなど生成AI技術を活用したAIソリューションなど、主に金融業界に向けた競争力のあるAIソリューションを生み出していく業務において、ソリューションの企画推進や活動戦略の策定などの役割を担っていただきます。
現状取り組んでいるAIソリューションの一例を以下に記載します。
1. JavaやCOBOLで作成されたプログラムからプログラム仕様書を逆生成するAIソリューション（金融基幹システムのモダナイゼーションなどで活用を想定）
2. 複数のインプットをもとに提案書などのパワポ資料を生成するAIソリューション（営業提案活動などの精度・生産性向上目的での活用を想定）

キャリアパス:
(入社後〜）：AIソリューションを軸とした、サービス開発リーダーとして複数のサービスをプロデュースするような立場に従事
【中長期キャリアの一例】
(入社5年後〜）：サービスプロデュースのスペシャリストとして社内外で存在感を発揮、組織長などの社内重要ポストにつく、等

担当業務の特徴、魅力、市場における強み:
・社内外のAIスペシャリストと人脈を形成しアイデア交換や協業をしていくことで、AIエンジニアとしての専門性を更に高めると共に、業界（市場）における自身のプレゼンスを高めることが出来ます。
・金融グループの顧客をはじめ様々な金融業界顧客とビジネスを行っている部署であるため、自身で開発したソリューションを売り込むことで大きな成果を挙げられる可能性のある環境です。

AIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。

【具体的なタスク例】
1. 課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design)
顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク（分類、回帰、生成、最適化等）に落とし込みます。関連する最新論文（NeurIPS, CVPR, KDD等）を調査し、ビジネス制約（推論速度、コスト、データ量）に合わせた最適な手法を選定します。
2. SOTAモデルの実装と検証 (Implementation)
選定した論文の手法（Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等）を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。
3. プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering)
再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。
4. ステークホルダーへの技術説明 (Communication)
アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。

【ポジションの魅力】
1. プロフェッショナルからのフィードバック
トップティアの機械学習エンジニアが多数在籍。独学では気づけない「実運用に耐えうるAI」の視点や、コードレビューを受けることで、エンジニアとして飛躍的な成長が見込めます。
2. 大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求
大手企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。
3. 多数の独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める
図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、多数のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。多様な実装コードに触れられるため、技術の引き出しも格段に広がります。

【開発例】
・画像認識による非構造化データの自動整理
・点群データを活用した幾何学的シミュレーション
・動画解析によるインフラ異常検知システム
・ドメイン特化の大規模言語モデル
・ロボット行動学習
・RAGを用いた当社独自のエージェント

【当社のアルゴリズムエンジニアポジションの特徴】
1. 当社でないと解けない産業の難題がある。当社は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
2. 当社のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。
3. ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。
4. 手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。

業界特化型生成AIエージェントの開発（AI SaaS事業部への配属）において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。
【ミッション】
ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。
【業務例】
1. 要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。
2. タスク分解と采配（ディスパッチ）: 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ（1 3日程度）」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。
3. アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。
4. 組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール（Devin/Claude Code等）の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。
【技術スタック】
フロントエンド：TypeScript/Node.js/React/Next.js
バックエンド：TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
インフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure
AI：Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV
【AI開発支援ツールの導入】
当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。
Devin：自動タスク実行、同時並行実装数を上昇
Claude Code：自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇
v0.dev：高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化
GitHub Copilot：日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ
Gemini：Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上
【ポジションの特徴】
1. 急拡大するトラフィックを支える、大規模アーキテクチャへの挑戦: サービスは急成長を続けています。この規模だからこそ直面するパフォーマンス課題に対し、アーキテクチャの抜本的な再構築や高度なチューニングを行い、数ミリ秒を削り出すような技術的追求が可能です。
2. 自社AIモジュール × SaaS開発という、稀有な技術環境: 自社でAIモジュールを多数保有しているため、単なる外部APIの連携にとどまらない、深いレベルでのプロダクト開発が可能です。自社AIの強みを最大限に引き出す実装は、他社のSaaS開発では味わえない独自の経験となります。
3. 「正解のない課題」を突破し、エンジニアとしての市場価値を高める: サービスがスケールする過渡期にあるため、教科書通りの実装が通用しない複雑な課題に日々直面します。これらを技術力で解決していくプロセスそのものが、エンジニアとしての「対応力」と「設計力」を飛躍的に成長させます。
4. 大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求: 大手デベロッパーや業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、大規模トラフィックへの対応だけでなく、エンタープライズ水準の高い可用性・セキュリティ・信頼性を担保する、プロフェッショナルな設計・実装力が磨かれます。
【開発例】
・建設業特化の生成AI 自社製品：建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。多数の契約を達成。
・製造業特化の生成AIエージェント 自社製品：製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。累積データの検索・分析が可能。
・物流業特化の生成AIエージェント 自社製品：物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。配送・輸送コストの見直しが可能。
・卸売・小売業特化の生成AIエージェント 自社製品：小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。仕入れ・販売計画の作成が可能。

当社は、AIを中心とする最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートし、世界のテクノロジートップ企業と本気の戦いをする企業となることを目指しています。
創業の社歴は浅い組織ですが、メンバー数は既に拡大しているなど、高い志を掲げ創業から急成長を続けてきました。
企業のDXパートナーとしてコンサルティングやオーダーメイド開発を行う「DX Solution事業」と、AI SaaSプロダクトを提供する「AI SaaS事業」の二つの事業を展開しています。
最先端技術を特定の産業に特化して提供しているからこそ、他社では中々実現できない奥深くにある課題解決を特徴としています。
当初は建設業界を中心にDX・AIソリューションを提供していましたが、現在は建設業で培ったノウハウと技術をもとに、製造業、物流業など日本を支える巨大産業へと領域を拡大しています。
「技術力はあるが、商流の壁で顧客の声が届かない」 「PMやリーダーを任されているが、レガシーな技術環境で自身の市場価値に不安がある」もしそう感じているなら、ぜひ一度お話しさせてください。
面談では、よりリアルな当社のカルチャーや、当社で働く魅力についてもお伝えできればと考えています。
もしご興味がありましたら、ぜひ一度お話しする機会をいただけますと幸いです。

建設・製造・物流といった日本の巨大産業において、当社は「下請け」ではなく「DXパートナー」として、最上流から課題解決に取り組んでいます。
現在、大手クライアントからの「難易度が高く、前例のない開発依頼」が急増しています。
しかし、仕様が決まりきっていない抽象度の高い課題を、技術的な解（アーキテクチャ・コード）に落とし込めるエンジニアが不足しています。「仕様書通りの実装には飽きた」「より上流から関わりたい」という方に、裁量と責任ある環境をお渡ししたいと考えています。

【業務例】
1. コア機能の設計・実装リード：複雑なビジネスロジックを伴う機能開発において、DBスキーマ設計からAPI設計、フロントエンド実装までを一貫して担当、またはリードします。
2. アーキテクチャの強化：「動けばいい」コードではなく、保守性と拡張性を考慮した設計（DDD、クリーンアーキテクチャ等）を導入し、技術的負債を未然に防ぎます。
3. ジュニアメンバーの育成：コードレビューやペアプログラミングを通じて、ポテンシャル層（ジュニア）の技術力底上げを行い、チーム全体の生産性を最大化します。
※PMと共にクライアントミーティングに参加し、技術的な観点から実現可能性の提示や代替案の提案を行うこともあります。

【開発例】
1. 画像認識による非構造化データの自動整理：大規模な現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装
2. 点群データを活用した幾何学的シミュレーション：3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックを実施する大規模3DWebアプリケーションの開発
3. 動画解析を活用したインフラ管理プラットフォーム：車載カメラ等の動画データから変状箇所を特定する解析エンジンをバックエンドに統合し、解析結果を地図上で可視化・管理できるWebアプリケーションの開発
4. ドメイン特化型LLMを搭載した業務支援アプリケーション：建設・製造業向けにチューニングされたLLMを組み込み、専門的な質疑応答やドキュメント生成を行う対話型AIツールのAPI設計・チャットUI実装
5. ロボット遠隔操作・モニタリングシステム：VLA・VLM（視覚言語モデル）を用いたロボット制御AIと連携し、行動ログの可視化やタスク指示を行う管理ダッシュボードおよび、推論サーバーとの通信基盤の構築
6. AIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発：大規模な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示するAIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発

【技術スタック（一例）】
・フロントエンド：Typescript/Node.js/React/Next.js
・バックエンド：Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
・インフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP
・AI：Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV
・AI開発ツール：Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】
・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。当社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。
・当社でないと解けない産業の難題がある。当社は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
・当社のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。
・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

当事業本部のリードエンジニアとして、プロジェクト全体の技術選定、アーキテクチャ設計、そして開発組織の技術水準の引き上げを担っていただきます。VPoE、そしてビジネスサイドと連携し、「産業のあるべき姿」をシステムとして具現化する最終的な技術責任を持っていただきます。

【具体的な役割と期待】
1. アーキテクチャのグランドデザイン：数年後のスケーラビリティやAIモデルの進化を見据え、Webアプリケーション、データパイプライン、インフラ全体のアーキテクチャを構想し、意思決定を行います。
2. 「Sim-to-Real」の社会実装：Web空間だけでなく、物理空間（建設現場のロボット、点群データ、センサー）と連動する複雑なシステム要件を、疎結合で保守性の高い設計（ドメイン駆動設計等）に落とし込みます。
3. 技術組織のカルチャー醸成：コードレビューや技術選定の標準化（ADRの運用など）を通じて、「なぜその技術を使うのか」を言語化し、ジュニア・ミドルのエンジニアの視座を引き上げます。
※PMと共にクライアントミーティングに参加し、技術的な観点から実現可能性の提示や代替案の提案を行うこともあります。

【開発例】
・画像認識による非構造化データの自動整理：数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装
・点群データを活用した幾何学的シミュレーション：3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックを実施する大規模3DWebアプリケーションの開発
・動画解析を活用したインフラ管理プラットフォーム：車載カメラ等の動画データから変状箇所を特定する解析エンジンをバックエンドに統合し、解析結果を地図上で可視化・管理できるWebアプリケーションの開発
・ドメイン特化型LLMを搭載した業務支援アプリケーション：建設・製造業向けにチューニングされたLLMを組み込み、専門的な質疑応答やドキュメント生成を行う対話型AIツールのAPI設計・チャットUI実装
・ロボット遠隔操作・モニタリングシステム：VLA・VLM（視覚言語モデル）を用いたロボット制御AIと連携し、行動ログの可視化やタスク指示を行う管理ダッシュボードおよび、推論サーバーとの通信基盤の構築
・AIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発：1千万件規模の技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示するAIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発

【技術スタック（一例）】
・フロントエンド：Typescript/Node.js/React/Next.js
・バックエンド：Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
・インフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP
・AI：Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV
・AI開発ツール：Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】
・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。当社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。
・当社でないと解けない産業の難題がある。当社は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
・当社のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。
・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

当社は、AIスタートアップ企業です。AIを中心とする最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートし、世界のテクノロジートップ企業と本気の戦いをする企業となることを目指しています。
創業から急成長を続けてきました。企業のDXパートナーとしてコンサルティングやオーダーメイド開発を行う「DX Solution事業」と、AI SaaSプロダクトを提供する「AI SaaS事業」の二つの事業を展開しています。最先端技術を特定の産業に特化して提供しているからこそ、他社では中々実現できない奥深くにある課題解決を特徴としています。当初は建設業界を中心にDX・AIソリューションを提供していましたが、現在は建設業で培ったノウハウと技術をもとに、製造業、物流業などの隣接する業界への事業拡大を積極的に進めています。

業務内容:
・課題の数理的定式化と技術戦略の策定 (Research & Design)
顧客の抽象度が高いビジネス課題に対し、背景にある物理現象や業務プロセスを深く理解した上で、最適な数理モデル（機械学習、数理最適化、シミュレーション等）への定式化を行います。
類似事例が存在しない難題に対して、NeurIPS/CVPR/ICML等の最先端論文（SOTA）から技術的なインサイトを得つつ、ビジネス制約（コスト、計算リソース、リアルタイム性）を考慮した実現可能な技術ロードマップを策定・提案します。

・高難度アルゴリズムの実装と突破 (Implementation)
既存ライブラリでは対応できない特殊な要求に対し、論文の数式を深く理解し、PyTorch等を用いてアルゴリズムをスクラッチで実装・独自改良します。
ノイズが多い、データが少ないといった悪条件下でも機能するロバストなモデルを構築するために、ドメイン知識を組み込んだ特徴量設計や、学習プロセスの高度なチューニングをリードします。

・アーキテクチャ設計と技術品質の統制 (Engineering)
個別のプロジェクトにとどまらず、会社全体のMLシステムアーキテクチャやデータパイプラインの設計責任を持ち、長期的な保守性と拡張性を担保します。
全社的な技術選定の指針策定や、ベストプラクティスの標準化を行い、組織全体のエンジニアリング品質の底上げを主導します。

・事業価値への接続と期待値コントロール (Communication)
技術的なアプローチが、顧客のPL（売上向上・コスト削減）にどう貢献するかを言語化し、経営層やクライアント責任者に対して論理的に提案・合意形成を行います。
技術的な不確実性が高いフェーズにおいて、何ができて何ができないか（技術的限界）を明確に伝え、顧客の期待値を適切にコントロールしながらプロジェクトを成功へ導きます。

【ポジションの魅力】
・経営の中枢で技術戦略を描き、日本の産業構造を変革する舵取り役
当社において技術は「手段」ではなく「事業のコア」そのものです。そのため、このポジションは経営層とダイレクトに連携し、全社の技術戦略やロードマップ策定に深く関与します。「技術的に可能か」だけでなく、会社全体の事業成長を技術面からリードする。高い技術力を有する当社の中心として活躍いただきます。

・大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求
大手企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。

・多数の独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める
図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、多数のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。多様な実装コードに触れられるため、技術の引き出しも格段に広がります。

【開発例】
・画像認識による非構造化データの自動整理
大規模な現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装
・点群データを活用した幾何学的シミュレーション
3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックアルゴリズムの実装
・動画解析によるインフラ異常検知システム
車載カメラ等の動画データから、道路や構造物の変状箇所を特定する物体検出モデルの開発
・ドメイン特化の大規模言語モデル
建設業・製造業など特定のドメインに特化した大規模言語モデルのファインチューニングを行い、ドメイン特化のモデルの学習・推論パイプラインの構築
・ロボット行動学習
VLA・VLMを用いたロボットの行動制御モデルの最新手法のサーベイと、学習・推論パイプラインの構築
・RAGを用いた会社独自のエージェント
社内に眠る膨大な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示する検索システムの開発

当社のアルゴリズムエンジニアポジションの特徴:
1. 当社でないと解けない産業の難題がある。当社は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
2. 当社のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客を、ビジネスを理解するために、提案もすれば、現場にも足を運ぶ。そうやって培ったビジネス感覚と、技術とデータの広い扱い幅を持ち、技術のクリエイティビティを追求することで、初めて難題が解ける。
3. ひとりひとりが専門性を持ち、フラットに隔たりなく、技術をシェアし高めあえる組織である。難しい挑戦だからこそ、みんなで助け合い、組織を、事業を成長させる。
4. 手を挙げればどんな挑戦でもできる。エンジニアリングにとどまらず、セールス、コンサル・知財交渉・PMなど一通りプロジェクトに関わることができる。

【具体的な業務内容】
下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます。
・バックオフィス業務自動化に向けたAI/MLモデルの開発と実装
　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等を用いて、お客さまの業務改善に役立てます。
・MLモデル開発の為のデータ分析：
　LLMを用いた先端技術開発
　探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築
　AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発
・モデル評価とデモ環境構築：
　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築します。
・製品・システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行：
　サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポートします。
・社内外の技術トレンド探索・知見共有：
　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等
▼学会発表実績
　・言語処理学会
　・人工知能学会
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
バックオフィス業務を支援し、得た成果を各自社製品やサービスに搭載することでお客さまのビジネスを支援できます。
また、学会発表などの外部登壇をすることで、自身の成果を広く世に公開できることと、そのことにより当社のプレゼンスの向上に寄与できます。

【使用技術・開発環境】
クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks
開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
開発言語：Pythonなど
その他：PyTorch, Pandasなど
コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase

【配属先チームの特徴】
当社のエンジニア全体を統括する全社横断組織の中で、主にAIやデータ活用をミッションとして担っている部門の中で、AI/MLやデータ解析などの応用研究及び実用化の支援を行っているチームです。


【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
現在在籍しているメンバーは、大学在学中に自然言語処理や時系列分析、統計解析などの「機械学習」や「データサイエンス」を学び、大学卒業後はそういった方面のスキルを活かして機械学習モデルや統計モデルの開発を行っていた人が多いです。

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
先端技術獲得や技術獲得をリードしていくようなポジションを担い、チームメンバーと一丸となって、AIやDX分野での実用化や運用設計を行うことで当社の将来へ貢献することができます。

【具体的な業務内容】
下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます。
・当社の自社製品・自社サービスに搭載するAI/MLモデルの開発と実装（自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等）
・MLモデル開発の為のデータ分析：LLMを用いた先端技術開発、探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築、AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発
・モデル評価とデモ環境構築：開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築
・自社製品/システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行：サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの自社製品・自社システム実装をサポート
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
お客様のバックオフィス業務を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような自社製品・自社サービスの開発を行うことが可能です。
また、ご自身がお持ちのAIに関する知見を活かして、新たな価値を創出するプロダクト開発に携わることができます。

【使用技術・開発環境】
クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks
開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
開発言語：Pythonなど
その他：PyTorch, Pandasなど
コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase

【具体的な業務内容】
・次世代コンタクトセンター基盤（Amazon Connect）およびAI連携システムの開発・機能拡張
・生成AI機能の開発と精度向上：チャット応対の自動化（4割を人手を介さずに解決）、メール回答作成、応対履歴登録の生成AIによる代行、音声ログからのサマリ自動生成、カテゴリ分類、自社製品向けのチャットボット開発、IVR（自動音声応答）フローの構築・改善、メール返信文書生成ツールの機能改善（UI改善、回答生成・ナレッジ選定の同時操作など）
・システムの運用・保守：リリース後のPDCAサイクルを回し、継続的な改善を実施、AIモデルの精度評価と改善（リリース後1年で自社での引継ぎを想定）、システム稼働監視、キャパシティ・性能監視、NW監視、障害対応、ユーザー管理、バックアップ取得、パッチ適用、臨時ログ取得、リストア作業
・既存システムからの移行支援：既存電話システム廃止に伴う次世代コンタクトセンターへの段階的な移行
・先進的な顧客体験の実現：IVRへのAI導入、AIによるナレッジ作成など、これまでにない仕組みの導入
・関係部署との連携：全部門が関わるプロジェクトのため、多岐にわたる要件の取りまとめや、他部署との密な連携・調整
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
・事業会社では、大規模となるコールセンターの関連システム開発に関するプロジェクトに携わることができます
・顧客体験と事業成長への貢献：お客様の「困りごとが生まれにくいサービス」の実現や、最高の顧客体験・顧客満足の提供を直接的に目指します
・最先端技術への挑戦：AIやデジタル、特に生成AI（Azure OpenAIなど）を積極的に活用し、次世代のコンタクトセンターを構築します
・個人の成長とキャリアアップ：顧客対応部門と開発部門のメンバーが、要件定義からテストまで開発プロセス全体を経験し、大きく成長しています。エンジニアがプロジェクトリード（PL）に挑戦し、貴重な経験を積む機会があります。将来的には、PM/TechLといったリーダーポジションへの道も開かれています
・内製化への貢献：当社内でのシステム開発・運用の自走化・内製化を推進する中心的な役割を担えます
・変化と挑戦を歓迎する文化：困難から学び、変化を前向きに受け入れる風土があります

【使用技術・開発環境】
・クラウドプラットフォーム: AWS (Amazon Connect, Amazon SNS, EC2, S3, RDS, VPCなど)
・AI/LLM: 生成AI (Azure OpenAI Service / ChatGPT ),プロンプトチューニング技術
・CRM: Dynamics365
・開発ツール: AWS Code Pipeline, AWS Code Commit
・データベース: Aurora, DynamoDB
・監視ツール: NewRelic, CloudWatch Logs
・その他: SQS (メッセージキュー)

【配属先チームの特徴】
・コールセンター部門のメンバーと開発部門のメンバーでプロジェクトチームを組成しています
・開発部門のメンバーはコールセンター部門の業務をより理解し、コールセンター部門のメンバーは開発業務の理解を進めるなど、お互いの業務を理解した上で、システムを作り上げる協業体制になっています
・物理的にもコールセンター部門（大阪、札幌）に近い場所で業務することがあります
・お客様からの感謝の言葉を直接聞くことに喜びを感じる、顧客志向のメンバーが多いです

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
・技術スペシャリスト：AWSの既存構築環境全体（Amazon SNS/Connectなど）や生成AIのプロンプトチューニング手法といった、最先端のクラウド・AI技術に関する深い専門知識を習得できます
・プロジェクトリーダー/テックリード：プロジェクトリード（PL）やテックリード（TechL）として、先進的な顧客体験の提供を含む技術力向上を牽引する役割を担えます
・業務改革推進者：コンタクトセンターの抜本的な業務改革とオペレーション見直しに深く関与し、デジタル変革を推進する中核メンバーとして活躍できます
・内製化の中心人物：外部知見の吸収と社内への定着を通じて、当社全体の開発・運用能力向上に貢献し、組織の自走化を支える重要な存在となれます

【募集部署のミッション】
Microsoft/AI分野における製品スペシャリストとして、弊社取り扱い商材やサービスの拡販を技術観点から支援する部署となります。
また、最新の製品情報をキャッチアップし、情報発信、技術的な提案活動や案件支援といった弊社の持つ付加価値を最大化するエンジニアの集団となります。

【業務詳細】
本ポジションは、Microsoft製品（特にAI領域）に特化し、幅広い技術支援(プリセールス）を行う役割です。
業務内容の比率は、プロジェクト状況や個人の得意分野に応じて柔軟に変化します。
・Microsoft（主にAI)商材の技術検証作業、ドキュメント作成
・技術の普及を目的としたセミナー登壇などの講演活動
・弊社パートナー様への実案件の技術的な提案活動(設計、構成、PoCなどの支援支援)
・担当製品の技術資格取得
「検証 → 知見を蓄積 → 外部に発信 → パートナー・エンドユーザーの成功に繋げる」
というサイクルを回し続けることが、このポジションの大きな特徴です。

【担当製品例】
Microsoft社のMicrosoft 365 Copilot Studio, PowerPlatform, Microsoft FoundryなどのAI開発関連製品

【魅力】
・Microsoft AIの最前線に立てる環境
MicrosoftのAIは世界最先端の領域であり、メーカー担当者との距離も近く、
製品アップデートや新技術にいち早く触れ、検証し、世の中に発信できるポジションです。
・「市場目線」での技術支援
特定エンドユーザーの案件を対応するだけではなく、技術検証で得た独自の知見をもとに、複数のパートナー企業・エンドユーザーへ横断的に対して価値提供を行います。
・AIの実体験を語れる
「AIで何ができるか」だけでなく、「こういう使い方は失敗しやすい」「ここを押さえるとうまくいく」
といったリアルな知見を得る事が出来るポジションです。

【キャリアプラン例】
入社後、まずは特定のプロダクトを担当する製品SEとして高い専門性を有したスペシャリストを目指していただきます。しっかりとご自身の得意分野を確立いただいた後は、当社のディストリビューターという業態も活かして、担当プロダクトのみに限らず担当プロダクト周辺の技術カテゴリ全体にまで領域を広げた形での様々なプロジェクトに参画をすることも可能です。また、将来的には、適正に合わせて「チームをまとめるマネジメント職」や「さらに専門性を追求するスペシャリスト職」といったポジションの選択も可能です。

【働き方】
月8回の出社と在宅勤務のハイブリッド型で働いています。
リモートワークによって社内外コミュニケーションが不足しないよう様々なコミュニケーションツールを導入しているため、メンバー間や関連部門、お客様とのコミュケーションも活発に行われております。

【残業時間について】
月平均20時間程度の残業時間になっています。

【主な業務】
（本契約後）定常業務を効率的・安定的に遂行する
（変更の範囲）会社内でのすべての業務

画像生成を用いたクリエイターの支援開発

当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスを自社サービスとして提供しています。
近年、LLM / VLM / 画像・動画モデルなど扱うモデルの高度化、本番運用を前提としたデータ量・品質要件の急激な引き上げ、顧客ごとに異なる「モデル性能を左右するデータ要件」が同時に進み、モデルそのもの以上に「データ設計と評価ループ」が自社サービスの競争力を左右するフェーズに入っています。
現在は、データ設計や評価改善が属人的になっている、モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが、体系化しきれていないという課題を抱えており、AIモデルの性能を「データの観点から」引き上げられるエンジニアをR&Dの中核メンバーとして迎えたいと考えています。

このポジションは、モデルを作るエンジニアではありません。モデルが「本番で機能する状態」を、データ設計で実現するエンジニアです。
主な役割:
- LLM / VLM / 画像・動画モデル向けの学習データ設計
- データ前処理・アノテーション方針の設計・改善
- モデル評価指標の設計、評価結果の分析
- 学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築
- モデル開発チーム・プロダクトチームとの連携
「なぜ精度が出ないのか」「どのデータをどう変えるべきか」をデータ側から考え、実行する役割です。

主軸（最も期待する領域）:
- AIモデル向けデータ設計・前処理・品質管理
- モデル評価とデータ改善ループの設計
- Pythonを用いたデータ処理・分析

扱う対象例:
- LLM / VLM 向けテキスト・画像・動画データ
- 物体検知・画像認識モデル向けデータ
- アノテーションデータ・メタデータ
※モデルの重み設計やアルゴリズム研究が主業務ではありません。「データ × モデル性能」の実運用設計が中心です。

任せたい裁量・意思決定範囲:
- 学習データの設計方針・品質基準の策定
- モデル評価指標・評価方法の設計
- アノテーション改善・再設計の判断
- モデル改善に向けたデータ戦略の主導
データに関する意思決定を、エンジニアとして主体的に担っていただきます。

このポジションで得られるもの:
- AIモデル性能を左右するデータ設計の実戦経験
- LLM / VLM 等の最新モデルを「使い切る」視点
- 学習 → 評価 → 改善を回す実運用の知見

【ミッション】
・5G／5G Advanced、将来の6Gを見据えたRANソフトウェアを自らの手で実装し、当社のモバイルネットワーク性能／拡張性／自律性を進化させること
・AI-RAN、vRAN／Open RAN時代に対応した、柔軟かつ高性能なRANソフトウェアアーキテクチャを現場で動かすこと

【主な業務】
・RANソフトウェア（Layer1〜Layer3）の設計／開発／評価
・商用ネットワークを見据えた性能最適化、機能拡張
・AI-RANを含む次世代RANアーキテクチャの実装／検証

【具体的な業務】
・PHY／MAC／RLC／PDCP／RRC など、RAN各レイヤのソフトウェア開発
・スケジューリング、リンク制御、ハンドオーバ、無線リソース制御の実装／改善
・vRAN／Cloud Native環境でのRANソフトウェア開発／性能チューニング
・シミュレーション／実機評価を通じた品質検証、性能改善
・AI技術を用いたRAN制御／最適化機能の実装

●仕事の魅力
・Layer1〜Layer3を横断して、RANの“芯”を触れるポジション
・商用ネットワーク直結の開発だから、成果が数字と品質で返ってくる
・AI-RAN／Open RANなど、次世代RANを“試す”ではなく“作る”側に立てる
・研究／標準化／運用が近い距離にあり、 「作って終わり」ではなく「使われて改善する」サイクルを回せる

●業務概要
エンタープライズ企業へのLLM活用を中心とした生成AIプロジェクトにおけるソリューション企画・提案

●業務内容
・エンタープライズ企業を中心とした顧客の課題ヒアリング
・LLM を活用したソリューションの企画・提案
・協業パートナーとの連携による共同提案・案件推進
・提案資料・見積書・契約書の作成
・継続受注のための顧客フォロー・企画・提案
・リード創出・ナーチャリング活動
・サービス改善のためのフィードバック提供

当社が展開する工作機械の部門にて、リーダークラスとして自社製品のAI関連の開発全般をご担当していただきます】

具体的には、自社製品の最適制御および制御パラメーター生成へのAI技術の適用などを想定しております】

専門分野だけでなく他分野への理解を深め、製品全体として考え最適な解を導くだけでなく、リーダークラスとして部門の取りまとめや指導的な役割も期待しています】

入社後いくつかのプロジェクトを経験し、将来的には開発指針の決定などを主導する立場として当社自社製品の更なる発展に貢献できる方を募集しております】

従事すべき業務変更の範囲：総合職の業務の範囲】

就業場所の変更の範囲：職群による】

職群（グローバル総合職、国内総合職、エリア総合職）については選考の際にご説明し、希望をお伺いしながら決めていきます】

製造業向けAIモデル開発・実装プロジェクトにおいてリサーチ・開発業務を行っていただきます。単にアルゴリズムの検証を行うだけでなく、データ取得部分の改善や現場での運用を目的としたアプリケーションの実装、現場でのシステム立ち上げまで幅広く関わっていただきます。また、自社製品の企画・プロト開発にも一部携わって頂く予定です。

▼プロジェクト事例
＜画像認識＞外観検査/ロボットピッキング
＜時系列解析＞設備センサデータを用いた異常検知や予知保全/完成品の異音検査
＜伴走型教育コンサルティング＞

▼具体的な業務
1. 開発・現場実装
・アルゴリズムリサーチ
・システム開発
・AIモデル開発
・エッジデバイス実装
2. 資料作成・顧客折衝
・定例MTGにおける資料作成・報告
・システム仕様策定
3. 現場訪問
・現場調査、システム立ち上げ、アフターフォロー

▼業務内容の比重
技術調査・開発実装50%、クライアントとの打ち合わせ10%、仕様策定20%、資料作成20%

【変更の範囲】会社の定める全ての業務

【やりがい】
・データ取得から運用まで一貫した開発経験
カメラ・センサー選定などの上流工程から、アルゴリズム検証・システム構築まで一気通貫で関われます。
・多様な案件で幅広いスキルを習得
自動車・半導体・食品など、製造業を中心としたさまざまなプロジェクトを通じて、豊富な開発経験を積めます。
・現場起点で課題解決に貢献
明文化されていない現場のニーズを汲み取り、技術で根本的な課題解決を行う実践的な提案が可能です。

製造業向けAIモデル開発・実装プロジェクトにおいてリサーチ・開発業務を行っていただきます。単にアルゴリズムの検証を行うだけでなく、データの取得部分の改善や現場での運用を目的としたアプリケーションの実装まで幅広く関わっていただきます。また、自社サービス（AIプロダクト）の企画・プロト開発にも一部携わって頂く予定です。
【プロジェクト事例】
＜画像認識＞
・外観検査
・ロボットピッキング
＜時系列解析＞
・設備センサデータを用いた異常検知や予知保全
・完成品の異音検査
＜自然言語処理＞
・特許文書調査
・社内文書の検索
・ナレッジグラフ生成
＜数理最適化＞
・スケジューリング最適化
・配送計画最適化
・設備制御最適化
【具体的な業務】
1. 開発・現場実装 ※得意な分野のプロジェクトに参画
・アルゴリズムリサーチ
・エッジデバイス実装
・クラウドデプロイ
2. 資料作成・顧客折衝
・定例MTGにおける資料作成・報告
【変更の範囲】会社の定める全ての業務

製造業向けAIモデル開発・実装プロジェクトにおいてリサーチ・開発業務を行っていただきます。単にアルゴリズムの検証を行うだけでなく、データの取得部分の改善や現場での運用を目的としたアプリケーションの実装まで幅広く関わっていただきます。また、自社サービスの企画・プロト開発にも一部携わって頂く予定です。

【プロジェクト事例】
＜画像認識＞
・外観検査
・ロボットピッキング
＜時系列解析＞
・設備センサデータを用いた異常検知や予知保全
・完成品の異音検査
＜自然言語処理＞
・特許文書調査
・社内文書の検索
・ナレッジグラフ生成
＜数理最適化＞
・スケジューリング最適化
・配送計画最適化
・設備制御最適化

【具体的な業務】
1. 開発・現場実装 ※得意な分野のプロジェクトに参画
・アルゴリズムリサーチ
・エッジデバイス実装
・クラウドデプロイ
2. 資料作成・顧客折衝
・定例MTGにおける資料作成・報告

【配属先のミッション】当グループは、現場第一線で活動する社員の高い地域密着力、エンジニアリング力、及び通信を起点とした最先端のICT技術（IOWN、ローカル5G、AI、IoT、クラウド等）を活用し、地域のみなさまとともに課題解決を超えた価値創造を実現することで、夢や希望を感じられる社会づくりを目指すICT企業です。様々な業界知見や先端技術に関する専門性を持った方にご参画いただき、地域に密着した現場力とテクノロジーの力で、夢や希望を感じられる事業を共に創造していきたいと考えております。特に、進化・成長の著しいクラウドサービスや生成AIの技術を活用し、地域の皆様が抱える経営課題を解決するビジネスを企画・提供していくことが私たちのミッションです。
【業務詳細】●クラウド・生成AIビジネス企画、アジャイル開発、サービス化
1. ビジネス企画・マーケティング（クラウド技術・市場動向調査、サービスコンセプト策定、収益性の仮説立証）
2. クラウド・生成AIの新サービスに関するインキュベーション・フィールドマーケティング（PoC、PoB、アジャイル開発）
3. クラウド・生成AIを活用した新サービス企画・実装（サービスコスト）
4. 蓄積されたデータ利活用の推進に向けた技術検証、システム化検討
【業務詳細補足】※その他会社が定める業務に従事する可能性があります
【入社後に成長できる点】
1. ビジネスマーケティングスキル（クリティカルシンキング、ロジカルシンキング、アカウンティング）
2. クラウド（AWS/Azure等）テクニカルスキル
3. 生成AI関連（ChatGPT、Azure OpenAI、Tuzumi等）テクニカルスキル
【ポジションの魅力】クラウド・生成AIビジネス市場は高い成長率で規模が拡大し、日々新しい技術が生み出され続けている魅力あふれる分野です。私たちクラウドサービス担当は、その魅力的なビジネス分野において収入の獲得に向け、社員・パートナーと共に切磋琢磨しながら一丸となってチャレンジしています。また近年台頭してきた生成AIビジネス当社の強みを掛け合わせることで、どのようにビジネスにしたてていくか、また社会実装に向けてはどのような課題があるかについて、真剣にそして楽しみながら取り組んでいます。さあ、私たちと一緒に地域のデジタル化・DX化の実装に取り組んで行きましょう！！

業務内容
当社の立ち上げフェーズのAI活用コンサルティング事業において、ソリューションアーキテクトとして、生成AIの活用に向けたエンタープライズ環境でのアーキテクチャ設計・技術提案を担っていただきます。

・クライアントのIT環境分析・要件整理。

・生成AIの導入アーキテクチャ設計（クラウド、認証、ベクトルDB等）。

・セキュリティ・ガバナンスを考慮した構成の設計レビュー。

・エンジニアとの実装方針調整、開発支援。

※ご経験・志向に応じて、ビジネス寄り・技術寄りいずれの領域でもご活躍いただけます。

※配属先は関連企業、または関連コンサルティング企業になります。

業務内容
当社の立ち上げフェーズのAI活用コンサルティング事業において、アプリケーションエンジニアとして、生成AIを活用した業務支援ツールやPoCシステムの設計・開発を担っていただきます。
・ChatGPT API等を活用した業務支援ツールの設計・開発
・LangChain／RAGを活用したアプリケーション構築
・軽量なWeb UIやSlack Botなどの業務導線の構築
・コンサルタントと連携した迅速なPoC開発
※ご経験・志向に応じて、ビジネス寄り・技術寄りいずれの領域でもご活躍いただけます。

業務内容
生成AIの社会実装を支援するコンサルティング事業において、生成AI技術を活用し、クライアントの課題解決と業務効率化を支援していただきます。
顧客ニーズに応じた生成AIソリューションの提案と実施。
生成AI技術を活用したビジネスプロセスの最適化支援。
金融機関へのAI基盤構築プロジェクトの基盤構築、併走。
生成AIによる事業変革アイデアコンテストの企画、実施。
人材や組織戦略の立案と実行　など。
※配属先は特定企業、またはそのコンサルティング部門になります。

当社では、AI・データサイエンス分野で活躍できる人材を育てることを前提とした組織運営を行っています。
デジタル変革が進む中、AI/データ活用のニーズは年々拡大しており、当社では協業先企業と連携しながら実務で通用するデータサイエンティストの育成に取り組んでいます。

入社後は、弊社の教育担当が想定される案件に合わせてカスタマイズした研修プログラムをご提案いたします。その後は、ご自身で自己学習を進めながら、段階的にAIやデータ分析業務へ携わっていただきます。
また、プロジェクト開始後も教育担当によるサポート体制が整っておりますので、着実にキャリアアップを図ることが可能です。

想定業務内容（スキル習得後）
習得レベルに応じて、以下の業務に携わっていただきます。
・データ分析・異常検知・時系列分析
・Webアプリ／業務システム開発
・自然言語処理・プロンプトエンジニアリング
・画像処理・画像認識
・BI（Business Intelligence）・データ可視化

参画プロジェクト例
・AI分析システム開発（製造・流通・金融 等）
・Webアプリ／業務システム開発
・自然言語処理を活用したAIシステム
・画像認識・検査自動化システム
・BIツールを用いた経営支援・データ活用

変更の範囲：会社の定める業務

●業務内容（概要）
製造業を中心としたクライアントのデータ活用を支援し、分析・モデル構築・可視化を通じて課題解決を推進。

●業務内容（具体的に）
SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理
統計解析や機械学習モデルの設計・評価
ダッシュボード開発（Tableau、Power BI）
PoCから本番導入までの支援
アジャイル（スクラム）開発の推進
将来的にはAIエージェントや生成AIを活用した高度な分析・自動化にも取り組みます

＜関連業務＞
データ利活用サービス：課題抽出〜可視化・レポーティング
機械学習エンジニア：予測・処方的分析
工場DX：属人性解消、デジタル化アセスメント

●使用ツール・技術
言語：Python、SQL
ライブラリ：Pandas、NumPy、scikit-learn
機械学習：TensorFlow、PyTorch
BI：Tableau、Power BI
バージョン管理：Git、GitHub
クラウド：AWS、Azure
開発管理：Redmine、Backlog、Jira

●この仕事の魅力
技術交流の機会多数
希望に応じたアサイン
上流工程から顧客と向き合える
製造業中心＋多業種案件あり
最先端技術を活用可能
キャリア支援・研修制度充実

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するための、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。
1. 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
2. RAG構成の設計・実装
3. 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
4. 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
5. 品質・安全性・運用性の担保
6. 異なるお客さま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

業務の変更の範囲: 会社の定める業務 ※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

生成AI／RAG／AIエージェントなど急速に進化するAI技術を梃子に、顧客の営業領域を中心とした業務変革（AX: AI Transformation）を構想から実装・定着まで一気通貫で推進するポジションです。
本求人はオープンポジションとして、候補者様の志向・強みに応じて、最適な役割・アサインを提案いたします。

＜配属想定ポジション＞
・ストラテジー：変革テーマ抽出・優先順位付け、To-Be構想、ロードマップ・KPI設計、合意形成
・ITアーキテクチャ：生成AI/RAG/エージェント適用検討、データ基盤・API・クラウド全体設計、非機能要件定義
・セールスイネーブルメント：セールスイネーブルメントメソッドの設計・開発、トレーニングの企画・運営
・インプリメンテーション：AIエージェント／AIワークフロー の企画・要件定義・実装推進
・オペレーション：セールスイネーブルメント施策の設計、運用オペレーションの設計・構築、自社ソリューション導入に伴う設計・設定・運用

●業務の変更の範囲
当組織の定める業務
※本人の希望を聞かずに転勤させることはありません。

当社は、創業以来、一貫して「データ活用を推進し、持続可能な社会に貢献する」ことをミッションに、企業のデータ活用支援をしています。ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。主要なクラウドベンダーから技術力を高く評価され、パートナー認定や実績も多数あります。
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
プロジェクト事例:
・ゲーム業界におけるAI活用
・インフラ業界におけるAI活用
・食品業界におけるAI活用
・マルチモーダルAIの技術検証
業務内容:
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
働く魅力:
・当社はデータ活用分野の先進企業であり、AIやDXといった最先端の案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析〜開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)

自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テクニカルスペシャリストとして牽引していただきます。

具体的な業務内容は以下の通りです。
* 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ソリューションの提案
* プロトタイピングから効果測定まで一連の仮説検証サイクルの推進
* 生成AIプロダクトのシステム設計実装から導入

これまでのアウトプット例として、「自社プロダクトの『AIアシスタントBETA版』」、「国土交通省不動産情報ライブラリAPI x 生成AIの活用事例」、「他社との対話型チャットサービスの共同開発」などがあります。

やりがい・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。
* 生成AIをはじめとした先端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。
* 自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進に直接関わることができます。

現在抱えている課題：
* 現場スタッフやユーザーとの密なコミュニケーションの強化
* コミュニケーションを通じた、より現実に即したソリューション提供の体制の整備
* 多様なシステム開発経験に基づく、多角的な視点でのアプローチ
* 仮説検証プロセスのさらなる改善
* 市場の変化や技術進歩に迅速に対応し、価値に変換する取り組みの強化
* 生成AIに対するチームとしての理解と経験を通じた、この分野における潜在能力の最大化

お任せしたいこと：
スペシャリストとして、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をリードしていただきます。

チーム構成：
エンジニアおよび事業開発・企画担当メンバーで構成された組織で、適宜チームを組んで複数プロジェクトを進行しています。

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
※プロジェクトに応じて変更する可能性があります。

社内システム：
* グループウェア: Google Workspace
* コミュニケーション: Slack / Miro / Google Meet / Zoom / Github
* AIツール: ChatGPT Team, Github Copilot, 全社向け業務支援AI

概要
●募集背景
エンタープライズ顧客の信頼拡大に伴い、AIを前提に開発プロセスを再設計し、少人数でも内製を成立させるための提案・技術アドバイザリのニーズが拡がっています。このニーズに応えるべく、「AI駆動開発導入エンジニア」として、アセスメント 〜 プロセス設計 〜 導入まで対話をしながら、顧客の開発プロセスにAI駆動開発を導入していくエンジニアメンバーを募集します。
●募集ポジション
ポジション名：AI駆動開発導入エンジニア
配属：特定の事業部内のAI App推進チーム
●本ポジションに期待するミッション
　・AI駆動開発の知見を活かし、顧客の内製化を実現できるためのプロセス設計と実装
　・AI技術の動向をキャッチアップしてサービスメニューに取り込む
　・技術ブログなどを通じた情報発信

業務内容
AI駆動開発の知見を軸に、クラウドネイティブ（Microsoft Azure中心）なアプリケーションの内製化をお客様自身の手で実現できるよう技術支援・伴走 を行っています。当社の長年のITインフラ基盤のノウハウとMicrosoft Azureに関する強みが評価され、近年は生成AIアプリケーション拡張のご相談が急増しています。
▼共創型アジャイルSIサービス for Microsoft Azure
●具体的には…
　・顧客のプロダクト開発における方針の最適化の提案と実行支援
　・開発者体験/開発生産性を高める施策の営み
　・GitHub Copilotを中心とした、AI駆動開発の推進
●使用環境/技術
　・設計/開発技法
　　DDD、TDD、クラウドネイティブ技術をベースとしたアプリケーションアーキテクチャ設計
　　SDDなどを導入したソフトウェアエンジニアリング領域でのAI駆動開発導入
　・言語/フレームワーク
　　Python、TypeScript（React、Vue.js）
　・インフラ基盤
　　Azure（AppService、Functions、AKS、ACA、Azure AI Serviceなど）、Terraform
　・その他
　　GitHub(Copilot、Actions、Project など)、Backlog、Autify、Findy Team+など
※ご経験のない技術については、業務と並行して学んでいただければ問題ありません。
●生成AI領域に関して
技術革新も日進月歩で行われており、そのすべてをキャッチアップしていることまでは求めておらず、まずは業務にあわせて必要なベーススキルを組み立てていくことが重要だと考えています。個々の技術については部署内でのサポートも行っています。

本ポジションでご入社後に提供できること
・新しい技術に対するインプット/アウトプットが出来る
　最新のMicrosoft Azure技術（特にAI/データ分析関連）関連などについて、常に技術情報をアップデートすることが可能です。
・新規事業系の顧客など不確実性に対応する主体性を磨ける
　アジャイル/DevOps/生成AIのような変化の速い技術において、探索的かつ主体的な仕事の仕方が楽しめます。
・リモート環境でのコミュニケーションを主体に働ける
　リモートワーク環境下において、適切なアウトプットでコミュニケーションを取りチームの一体感を醸成できます

チームの特徴
●特定のクラウドプロバイダーの高度な認定資格を複数保有する企業で働ける
Microsoft Azureの以下領域において認定を受けており、インフラのみならずAzure Kubernetes Service（AKS）をはじめとするクラウドネイティブ技術を活用したアプリケーション開発における、AI活用・開発生産性向上にも注力しています。
＜Specialization＞
　・Kubernetes on Microsoft Azure
　・Accelerate Developer Productivity with Microsoft Azure
＜Other＞
　・Digital & App Innovation (Azure)
　・Data & AI (Azure)
●デファクトスタンダードになりつつある企業 とのパートナーシップ
以下企業の認定パートナーとして、コンサルやトレーニングを提供しています。
　・[AI駆動開発領域]　GitHub社
　・[マルチクラウド時代のIaC領域]　HashiCorp社
　　※特定の技術分野における専門家が在籍
●チームの雰囲気
＜高い心理的安全性＞
　部内全員で話し合い解決することを大切にしています。
＜アウトプット文化＞
　勉強会/登壇/ブログなどを通じ、新しい技術を皆で学びアウトプットする文化があります。
＜イベント等の参加補助あり＞
　外部コミュニティやKubeconなどイベント参加費等の補助があります。
＜技術好きが多い＞
　技術で分からない内容をSlackで発信すると、メンバーが続々と集まって解決しています。
＜各種コミュニケーションイベント＞
　朝会、定例会議体はもちろん、勉強会やWinSessionなど、任意参加できるイベントや年1回の事業部イベント（オフライン）等も開催しています。

【所属組織の構成、雰囲気や仕事の進め方】
メンバーの約半数がキャリア入社者で、企業や研究機関で高い専門性を持つ人材が集まっています。多様なバックグラウンドを活かし、現場課題を技術で解決するという共通目的のもと、オープンでフラットに協働しています。拠点は複数の拠点に分かれ、オンライン会議やデジタルツールで日常的に連携。拠点を超えたプロジェクト型の協働が根づき、柔軟かつスピーディに業務を進めています。デジタルラボ推進チームは、現場と連携しながらPythonを用いた自動化システムや生成AIによる研究支援など、データ駆動型研究基盤の整備を主導。「まず試して改善する」実践的なスタイルで、新技術導入と基盤構築を推進しています。

【職務内容】
研究開発現場の実験自動化とデータ駆動型研究基盤の構築を推進します。Python等を用いた装置制御・データ連携・解析自動化システムの設計・実装・運用を担当。生成AIなど新技術も活用し、研究業務の効率化・高度化を実現します。

【お任せしたい業務】
研究開発現場の課題を理解し、実験のオートメーション化とデータ駆動型研究基盤の整備を推進していただきます。Python等を用いた装置制御・データ連携・解析自動化などのシステム設計・開発・運用を中心に、研究員が活用しやすい環境づくりを担っていただきます。また、生成AIなどの新しいデジタル技術を活用し、研究業務の効率化・知識化も進めていただきます。部内のメンバーと連携し、自社で開発した仕組みを社内に展開するなど、ラボDX推進の中核メンバーとしての活躍を期待します。

【キャリアパスイメージ】
3年後のイメージ: 複数の研究拠点で展開される自動化テーマの中核担当者として、技術面と運用面の両側からラボDXの推進をリード。自社開発による仕組みを安定稼働させ、現場の信頼を得る段階を想定しています。
5年後のイメージ: 全社的な研究開発プロセス改革を担うリーダー／専門職として、複数テーマの技術支援・標準化を推進。データ駆動型研究開発の文化定着を牽引する中核人材としての活躍を期待します。

【業務のやりがい】
研究開発の在り方を変える「ラボDX」の実現に、自らの技術で貢献できることが最大のやりがいです。現場課題の把握から設計・実装まで一貫して関わり、成果を研究効率や品質向上として実感できる環境です。自社主導で開発を進めるため、企画から運用まで主体的にリードできます。Pythonによる装置制御や生成AI導入など、最新技術を研究現場で活かす経験が得られます。

・顧客課題に対するAI技術の適用検討・提案
・AI技術を活用したシステムの要件定義・設計・開発・導入・運用支援
・PoCの実施と結果分析
・上記におけるプロジェクト推進、顧客との技術的折衝

業務詳細

・顧客の業務課題に対して、AI技術を活用した解決策を技術的に立案し、PoCを通じて検証
・モデル構築（例：機械学習、自然言語処理、画像認識など）と精度評価
・クラウド環境（Azure, AWS, GCP）でのAIシステム設計・実装
・開発メンバーや社内外の技術者と連携し、プロジェクトを推進

案件の魅力

・グループの技術力を活かし、最先端のAI事例を創出できる
・顧客の経営課題解決に直結するテーマに、技術者として深く関与できる
・若手〜中堅層が活躍するチームで、技術力を磨きながら成長できる環境

プロジェクト例

既存顧客および新規顧客に対して、AI技術を活用した顧客課題解決に向けた提案、設計・開発・導入支援を行います。

AIモデルの選定・構築・評価から、PoC、本番導入、運用までを担当していただきます。

業務を通じて獲得できるスキル

・プロジェクト推進スキル

・AI技術開発スキル

客先常駐の有無

基本的にはなし

生成AIと最先端アーキテクチャを活用し、企業経営基盤のデジタル化を支援するポジションです。既に民主化が始まっている生成AIの活用により、人財不足・品質課題・生産性課題を解決すべく、DX化と共に生成AIの需要が高まっています。ERP事業部では、特定の生成AIツールやクラウドAIサービスのアーキテクチャを使った大手IT企業とのパートナーシップを結んでおり、増加する生成AIを活用する企業をアーキテクチャ面からサポートします。

【具体的な業務内容】
特定のクラウドAIサービスと大手IT企業のクラウドSaaS ERPを活用したプロジェクトにて、クラウドアーキテクチャ設計、追加（アドオン）開発設計・実装開発業務に従事していただきます。優秀な上級コンサルタントメンバーと経験豊富なエンジニアがチームとなって、お客様のAI化をサポートします。
以下業務に加え、特定のクラウドAIサービスを用いた業務効率化、品質向上を推進します。
1. レガシーシステムからクラウドERPへのシステム移行アーキテクチャ設計
2. 大手IT企業のクラウドSaaS ERP 追加（アドオン）開発の基本設計
3. 大手IT企業のクラウドSaaS ERP 追加（アドオン）開発の詳細設計、開発
4. ERP導入におけるデータ移行のアーキテクチャ設計、開発

【開発環境】
インフラ：クラウド
OS：Windows
ミドルウェア(DB)：AzureSQLServer
開発環境：Azure仮想環境orローカルPC
開発ツール：特定のIDE、特定のAIコーディング支援ツール
開発version管理：特定のクラウドベースのバージョン管理システム
使用言語：X++等

【ポジションの魅力】
●最先端技術のアーキテクト集団：大手IT企業の技術リーダーパートナーとして、特定のクラウドSaaS ERPの導入ユーザー様をサポートし、高い技術力でお客様のIT基盤のDX化を実現。技術サポートの運営や、大手IT企業の技術文書代行制作など、業界全体の技術面をサポートしています。
●特定のクラウドSaaS ERPのトレーニング事業を展開：特定のクラウドSaaS ERPの日本における教育を大手IT企業のラーニングパートナーとして提供し、多数のエンジニアやエンドユーザーにトレーニングを実施。オンライン教育も開発・運営しており、入社時には講師チームによる研修でリスキリングを迅速に行える環境です。
●DXの中心 クラウドERPとDX化のエンジニア：特定のクラウドSaaS型ERPは、大手IT企業が本番環境を管理し、常に最新のバージョンにアップデートされます。クラウドメリットを享受し、ローコード開発で柔軟に基幹業務システムから企業全体のDX化を推進。導入後の維持管理保守業務においても、他のシステムとのクラウド接続を実現するなど、企業のDX化の中心で業務を行います。
●フルスタックエンジニアの集団：入社後数年間は、開発者、コンサルタント、プロジェクト責任者の3つのキャリアパスから選択し、得意分野を強化。リスキリングにより、アーキテクトとコンサルタントのスキルを兼ね備えたフルスタックエンジニアとして活躍することも可能です。ご自身の志向やライフプランによって、それぞれの職種でエキスパートを目指せます。

【教育体制】
●大手IT企業と共同で開発してきた教育カリキュラム：より多くのお客様をご支援するため、リスキリングによりERPエンジニアを育成し、業界エコシステムを拡大させるため、大手IT企業と協議を重ね進化をさせてきた教育プログラムを、当社に入社した時点で学習していただけます。経験豊富な講師と、多くの実戦経験のあるITアーキテクトが研修を担当します。
●クラスルームトレーニング（レクチャーLIVE型）コンサルタント育成、開発者育成、環境エンジニア育成の各コース
●オンライン教育（オンライン教育）ロジスティクス、会計、生産、次世代ERP人財育成の各コース
●PBL（疑似プロジェクト）即戦力エンジニア実戦コース
●社内コミュニティ：特定のコラボレーションツールを活用し、「駆け出しプログラマーTeam」や「教えたがりTeam」といったコミュニティを運営し、社員の技術レベルアップをサポートしています。

事業概要:
当社のデジタル戦略支援部門は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。
当ポジションは、お客様の先端技術導入(AI/機械学習等)に関するあらゆる支援を行います。
※AI・機械学習システムの開発が未経験でも応募可能

業務内容:
・自社開発の対話型AIエンジンの機能開発
・自社開発の対話型AIエンジンの導入支援
・先端技術の調査支援及びアーキテクチャ検討支援
・先端技術向けアジャイルプロセスの導入支援(PO/SM支援)

当社の強み・魅力:
●高い技術力を持つ企業であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
●顧客のソフトウェア・ファースト＝内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
●働きやすい環境:
社員のほとんどがリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。
平均残業時間は短く、ライフワークバランスを両立できる環境です。
子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
●技術者ファーストな企業風土:
フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から 1 人のエンジニアとして自由な働き方ができます。
複数のキャリアパスを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
●技術者としての圧倒的な成長スピード:
技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。
様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。

事業部の風土:
事業部メンバー構成としては、若手社員が多く活気のある事業部となっています。また多様な人材で構成されています。

当社は技術系コンサルティング会社です。技術者主導の企業文化を掲げ、Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。
現在は、エンタープライズシステム開発（Java／C#／Python等）、クラウドネイティブアプリケーション開発（AWS／Azure）、アジャイル開発支援・要求開発コンサルティング、生成AI・機械学習のPoC開発支援、エンベデッド／ロボット・自動車領域の先端技術開発、産業DX・データ利活用支援、エンジニア育成・教育コンテンツの提供といった領域で幅広い支援を行っています。組織再編を経て新たな体制となり、独自の成長戦略のもと、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。

当社のデジタル戦略支援事業部は、デジタル技術とデータを活用して、お客様と一緒に新しい価値を想像することを行います。当事業部は、日本にはまだ少ないサイエンス力とエンジニアリング力の両方を合わせ持つ組織で、社会で利用できるAI・DXシステム実装を支援しています。また、官公庁や国公立大学や私立大学とも連携して産官学連携プロジェクトも実施し、先端的なテクロノジーを社会に還元する取り組みを実施しています。

当ポジションは、顧客のビジネス課題に対し、AI技術を用いたソリューションの企画、設計、開発、導入、運用まで一貫して実施します。

【業務詳細】
* AI/機械学習プロジェクトの企画・提案：顧客のニーズをヒアリングし、AI技術による解決策を提案します。
* システム設計・開発：開発したAIモデルを組み込んだシステム（Webアプリケーション、APIなど）の設計・開発を行います。
* PoC（概念実証）の実施：新規技術やアイデアの実現可能性を検証します。
* 技術調査・研究：最新のAI技術やトレンドを常にキャッチアップし、社内へのナレッジ共有や新規事業創出に貢献します。

【当社の強み・魅力】
* 高い技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
* 顧客の内製化支援を最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
* 働きやすい環境: ほとんどの社員がリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。平均残業時間は短く、ライフワークバランスを両立できる環境です。子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
* 技術者を尊重する企業風土: フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。コンサルタント、エキスパート、マネージメントといった複数のキャリアパスを自分で選択できます。また、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
* 技術者としての圧倒的な成長スピード: 技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。

【事業部の風土】
事業部メンバー構成としては、若手メンバーが中心の活気のある事業部となっています。多様な人材で構成されています。

生成AIと主要なテクノロジー企業の最先端アーキテクチャで企業経営基盤のデジタル化を支援します。既に民主化が始まっている生成AIの活用において、人財不足・品質課題・生産性課題を解決すべく、DX化と共に生成AIの需要が高まっています。当部門では、生成AIツールや生成AIサービスといった生成AIツールのアーキテクチャを使った大手ITベンダーとのパートナーシップを結び、増加する生成AI活用企業をアーキテクチャ面からサポートします。

DX推進にも有効な手段であるAI活用を内製化でご支援し、特に基幹システムの内製化を目指す企業をAIソリューションを用いてサポートします。

AI教育事業として、大手ITベンダーとの協業と業界随一の技術力をベースに、クラウドSaaS ERPの技術サポートや教育事業も行っています。生成AIサービスの研究開発実績からノウハウが確立しており、環境構築、導入手法についてのユーザー向けトレーニングカリキュラムを今後提供します。

【業務内容】
生成AIサービスとクラウドSaaS ERPを活用したプロジェクトにて、統合基幹システムの専門家として、業務課題解決を支援するコンサルティングを行います。経験豊富なコンサルタントメンバーと優秀なエンジニアがチームとなって、お客様のDX化をサポートします。
以下業務に加え、生成AIサービスを用いた業務効率化、品質向上を推進します。
1. お客様業務の現状分析、課題の設定
2. クラウドSaaS ERP導入のお客様との要件定義、Fit&Gap分析
3. クラウドSaaS ERP追加（アドオン）開発の概要設計
4. クラウドSaaS ERP導入後の運用設計、導入効果検証、追加打ち手の策定

【開発環境】
インフラ：クラウド、OS：Windows、ミドルウェア(DB)：クラウドDB、開発環境：クラウド仮想環境orローカルPC、開発ツール：VisualStudio、AI開発支援ツール、開発version管理：開発バージョン管理ツール、使用言語：X++等

【強み】
●最先端技術の専門家集団：大手ITベンダーの技術リーダーパートナーとして、クラウドSaaS ERPの導入ユーザー様をサポート。技術サポートの提供や、大手ITベンダーの技術資料の作成支援など、業界全体の技術面をサポートしています。
●クラウドSaaS ERPのトレーニング事業を展開：日本における教育を大手ITベンダーのLearningパートナーとして提供し、多くのエンジニア・エンドユーザーにトレーニングを実施。オンライン教育プラットフォームも開発・運営。入社時には講師チームが教育コースを用いて入社時研修を実施し、リスキリングを迅速に行える環境を準備しています。
●クラウドERPとDX化を推進するエンジニア：クラウドSaaS ERPはクラウドSaaS型ERPであり、クラウドメリットを享受。自動スケールアップやバックアップリストア、ディザスターリカバリは大手ITベンダーにて行われ、クラウド上におけるクラウドコンピューティングなどをローコード開発で柔軟に行えるなど、基幹業務システムから企業全体のDX化が一気に進む形となっています。導入後の維持管理保守業務においても、他のシステムとのクラウド接続を実現するなど、企業のDX化の中心でお仕事をしています。
●多様なスキルを持つエンジニア集団：入社後数年間は、開発者、コンサルタント、プロジェクト責任者の3つのキャリアパスから選択し、得意分野を強化。リスキリングにより、アーキテクトとコンサルタントのスキルを兼ね備えたフルスタックエンジニアとして活躍することも可能です。ご自身の志向やライフプランによって、それぞれの職種でエキスパートを目指すことができます。

【今後の展望】
基幹システムの需要は普遍的であり、大手ITベンダーの最先端技術を使いデジタル業界を牽引します。RDBのInput/Output処理から、クラウドネイティブサービスと「繋がる選択肢」を選びデータドリブン型でデータ活用する時代へ。マイクロサービスの利活用が重要となり、「多くのサービスから最善の手法を選択して採用する時代」となっています。当組織は大手ITベンダーとの協力体制のもと、常に進化を続ける最先端の技術を研究し事業に用い、IT業界において多くの企業のデジタル競争力を形成しサポートしてきました。今後も引き続き最新のアーキテクチャを研究し、最先端の技術でDX社会に貢献していきます。
現在は、生成系AIの研究と人の作業をAIに任せるオートメーションサービスの事業に力を入れています。これまで培って来たERP導入ノウハウを用いAIを使った導入自動化ソリューションや、教育事業のオンライン教育やPBL（ProjectBasedLearning）コースにAIを用いて発展させる教育改革について研究するなど、AIトランスフォーメーションへのシフトを進めています。

あなたの技術で未来を創る！生成AIとAzureの力を活用したソリューション開発に挑戦しませんか？
私たちのチームは、最先端の生成AI技術を駆使して、企業のDX化業務を革新するソリューションを開発しています。Microsoft Azure上で構築するこれらの生成AIソリューションは、企業のDX化で必要となる、アプリケーション導入や、要件定義・設計・開発などのシステム導入を、AIがナビゲートする生成AIソリューションです。
当部門では、これまで主要な基幹システムの世界で、ERP導入プロジェクト経験や、エンジニア育成事業の実績を上げてまいりましたが、このノウハウを生成AIに活用し、お客様企業のシステム導入をナビゲーションする自社生成AIソリューションを構築しご提供しています。これからも最先端の生成AIソリューションを次々に構築して、これからも「DX×AI」社会に貢献してまいります。

マイクロソフトAzureと主要なAIベンダーの生成AIサービスを用いて企業のAIトランスフォーメーションをリード
私たちのチームは、最先端の生成AI技術を駆使して、企業のDX化を革新するソリューションを開発しています。Microsoft Azure上で構築されたこれらのソリューションは、企業の要望や基幹データを最大限に活用し、経営者にとって価値あるソリューションやインサイトを提供します。
私たちのソリューションは、ERP導入の経験を活かし、基幹業務構築など、企業のDX化×AI化を支援し、生成AI技術を駆使して、システム導入の生産性向上や、データアナリティクス、業務オートメーションなどを実現します。ソリューションはすべてAzure上で構築されており、Azure OpenAI Service（API）などの最新技術を使用しています。長年の経験を持つ特定のERP製品の技術パートナーとして、主要なテクノロジーベンダーとの強力な連携を活かし、生成AI分野でも密に協力しています。
企業のDX化に欠かせない基幹業務システム（ERP）と生成AIソリューションの分野において、リードカンパニーを目指します。

業務内容
Azure OpenAI Serviceを活用し、Azure上で生成AIソリューションを構築提供するチームに入ってただきます。ソリューションの企画段階から参画して頂き、要件確定・POC・ソリューション設計・環境構築・開発・テスト・サービス化など、生成AIサービスを自分で設計し構築する役割を担っていただきます。
(具体的内容)
Azure OpenAI Serviceを用いた業務効率化、生産性向上、品質向上のソリューション開発を推進します。
1. 既存事業（ERP導入等）のノウハウを活用した、生成Aiソリューション設計・開発
2. 新分野の生成AIソリューション企画・設計・開発

開発環境
インフラ：Azure
主な利用リソース：Azure OpenAI Service、Azure App Service、Azure SQL Server、Azure Cosmos DB、Azure AI Search、Azure AI Document Intelligence
開発ツール：Visual Studio、GitHub Copilot、Visual Studio Code
ソース管理：GitHub（GitHub Actions）
フレームワーク：Blazor
使用言語：C#、JavaScript、Python、Bicep

強み
1. 主要なテクノロジーベンダーの最先端技術を扱うアーキテクト集団
当部門は主要なテクノロジーベンダーの技術リーダーパートナーとして、主要なクラウドSaaS ERP製品の導入ユーザー様をサポートし、高い技術力でお客様のIT基盤のDX化を実現してまいりました。主要なクラウド製品のアーキテクチャ面の質問にお答えするテクニカルコンシェルジュの運営や、主要なテクノロジーベンダーのホワイトペーパーを代行制作するなど、当社のITアーキテクトが業界全体の技術面をサポートし、DX社会に貢献しています。
2. 特定のERP製品のトレーニング事業を展開
当部門は、特定のERP製品の日本に於ける教育を主要なテクノロジーベンダーのLearningパートナーとして提供し、これまで多くのエンジニアの方、そして、エンドユーザーの方に対してトレーニングを実施してまいりました。常にカリキュラムがUpdateされ、新しい事をリアルタイムに自分の時間でキャッチアップ出来るための、自社開発のオンライン教育プラットフォームを主要なテクノロジーベンダーからの依頼もあり開発し運営をしています。入社時には、講師チームがこれらの教育コースを用いて、入社時研修を実施、リスキリングを迅速に行える環境を準備しています。

キャリアパス
評価制度
収益評価、目標設定評価、プロジェクト評価の3つを指標としています。
収益貢献も大事ですが、これまで行ってきた手順や考え方などプロセスを重視した評価と、ランクにより比重を変えるなど、平等である事を重視した評価制度を目指しています。
まず、目標設定評価は、年度の中で当社のランク別スキル表からスキルアップ目標を上長と相談しながら設定して頂き、年度の終わりにプロセスと達成度を評価しています。そしてプロジェクト評価は、プロジェクトへの貢献度、品質と納期厳守、ユーザー満足度などを評価指標としています。
キャリアパス
まだ立ち上げたばかりの部門になりますので、これから組織を作る担い手になることができます。

組織構成
ERP導入を通して一流企業を支える技術者集団
当部門はチームに分かれ活動しています。
部門としては、特定のERP製品の導入を担当する部門が2つ、教育やコンシェルジュを担当する部門が1つ、別の主要なERP製品の導入を行っている部門が1つあり、今回の募集は新たに創設されたAzure上で生成AIソリューションを構築提供するチームに入っていただきます。
特定のERP製品を使ったERP内製化という要望のあるお客さまへ向けて、新しいサービスを開発、お客様先でのPOC、その先の内製化支援へと進む非常に動きのある組織となります。

今後の展望
自社プロダクトとして生成AIツールを開発し、お客様のERP内製化支援に繋がっていきます。

【ミッション】
通信業界向けの生成AIの基盤モデル事業および関連LLMの学習／評価／チューニングを通じ、高精度かつ安全性の高い通信業界向けモデルを継続的に大幅な進化をさせる。

【主な業務】
LTMの性能向上とユースケースへの適用

【具体的な業務】
・LLM学習データセットの設計／収集／クレンジング
・モデル学習パイプラインの構築／最適化
・継続事前学習やFine-tuningなどによる性能向上
・評価指標設計／自動評価フレームワーク整備
・論文／OSS調査および先端技術のPoC実施
・社内外関係部署との連携によるAI利用促進


仕事の魅力
・国内最大規模のGPU基盤(1万基超)を活用し、通信×AIの領域で最先端LLMを実際に開発可能
・基盤モデル開発からプロダクト展開まで一貫して携われる環境

自社は、エンタープライズ企業のコールセンターに向けた自然言語処理/機械学習/ディープラーニングを活用したテキスト・音声対話エンジン、及び昨今の働き方の変化に合わせて職場コミュニケーションの課題を支援するためのプロダクトを提供しています。このポジションでは、エンジニアマネージャーとして各領域専門の機械学習エンジニアとチームを組み、ソフトウェアエンジニアリングで解決できる課題を解決していただきます。
・エンジニアリング組織のアウトプット最大化に向けた仕組みづくりの設計と実行
・法人向けに提供している既存対話エンジンサービス開発のマネジメント
・機械学習モデルをコアとした新アプリケーション開発のマネジメント
・自社サービス間連携の促進

**ポジションの魅力**
・社会に広く流通するシステムの創造に携わる
開発したシステムは、社会にインパクトをもたらす大手企業を通して一般の方に広く使ってもらうことになります。
・多くの優秀なメンバー
社内には、深層学習技術の各分野やソフトウェア開発等それぞれの分野に精通したメンバーがおり、刺激も学びも多い環境です。また、日々のコミュニケーションを大切にしており雑談も多く、お互いのメンバーが気軽になんでも聞くことができる関係性を築いています。
例：Forbes 30 Under 30 ・Asia、IPA未踏、トップカンファレンス 採択者、助教、博士 、CTO経験者、元GAFAエンジニアなど
・エンジニアとしての成長
IOやコンピューティングリソースの制約がある中で、ロジックやアーキテクチャを自ら創造し改善することが求められ、非常に挑戦的な課題が数多くあります。

自社のAI SaaSプロダクト開発チーム、自社AIソリューションチーム、MaaS & SmartCityチームのいずれかにおいて、ソフトウェアエンジニアリングを通じた課題解決を担当します。具体的には、法人向け対話エンジンのバックエンド開発、機械学習モデルのサービングアプリケーション開発、大手企業向けの機械学習・深層学習を軸にしたアプリケーション開発（カスタマーサポート自動化、不正利用検知、駐車場業界のDX推進など）、IoT機器開発や画像・動画解析アルゴリズムの開発などに携わります。各領域の専門エンジニアとチームを組み、開発力だけでなく課題解決力を磨くことができる環境です。

自社では、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、新規事業を開拓し、事業の0→1にチャレンジする組織を立ち上げました。
このポジションでは人事領域を始めとして、自社が新たに挑戦していく領域で、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクトの立ち上げから開発・運用まで関わっていただきます。

【プロダクト例】
自社サービス：面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム。協力会社と共同開発中。

【技術的挑戦】
・AIの不確実性とプロダクトの信頼性の両立
LLMは強力ですが、その出力は確率的であり、原理的には完全に制御することは困難です。この不確実性を前提としながら、HR領域の現場で使える信頼性の高いプロダクトを作り上げる必要があります。プロンプト設計、出力の検証ロジック、エラーハンドリング、フォールバック機構など、複数の層でプロダクトの品質を担保する設計が求められます。
・ドメイン知識とAI技術の融合
単にLLMを呼び出すだけでは、HR領域で本当に価値あるプロダクトは作れません。自社グループの持つ深いドメイン知識を活かし、面接の構造、評価基準の標準化といったHR領域の本質をAIの振る舞いに組み込み、プロダクトとして昇華させる技術力が必要です。BizDevやドメインエキスパートと密に連携しながら、技術とビジネスの接点でプロダクトを磨き上げていくことができます。
・AI技術を利用した高速な開発体制
GitHub Copilot、Claude Code、Codexなど、AI開発ツールを積極的に活用した開発体制を模索しています。コード生成、レビュー、ドキュメント作成など、AIで自動化できる部分は徹底的に効率化し、エンジニアはより本質的な技術設計や意思決定、プロダクトの価値創出に集中できる環境を目指しています。AIを作るだけでなく、AIを使って開発するという、次世代の開発スタイルを実践できます。

【ポジションの魅力】
・自社グループのもつシナジーを活かしながら、プロダクトの立ち上げや新規事業の創出に関わることができる
・BizDevやアルゴリズムエンジニアとの距離感が近く、企画段階から長期的視点でプロダクトに関わることができる
・LLMを始めとする新しい技術・アルゴリズムを利用したプロダクトに携わることができる
・出自を問わず熱意のあるメンバーと共に、裁量の大きい環境で働くことができる
・数多くの挑戦的な課題解決に携わることで、エンジニアとして非連続な成長をすることができる

自社では、コミュニケーション領域の社会課題を解決するため、多岐に渡る大手企業に複数のSaaSプロダクトを提供しております。このポジションでは、自然言語処理及びAI等を利用した自社SaaSプロダクトの開発を行っていただきます。

【プロダクト例】
・自社AIチャットボット：国内シェアNo.1、深層学習と自然言語処理を活用した対話エンジン
・自社AIボイスボット：国内シェアNo.1、業務効率化と顧客体験向上を実現するボイスボット
・自社FAQシステム：FAQの作成・公開・評価からお問い合わせ対応管理までをワンストップで実現
・自社オペレーターサポートツール：独自開発の音声認識AIと対話分析AIを搭載した支援ツール
・自社AIヘルプデスク：従業員の業務をサポートするAIヘルプデスク

【業務内容】
・プロダクトロードマップやプロダクトバックログをもとにチームで協働しながら要件定義、設計開発、運用まで一貫して行う
・日常的なリファクタリング
・プロダクトの信頼性を向上させるためのSREプラクティス（SLO、エラーバジェッティング、オンコール対応、ポストモーテムなど）の実践
・スクラムをベースにしたチーム内や他職種とのコミュニケーション、開発プロセス推進

【ポジションの魅力】
・AI時代のエンジニアとして、AI / LLMというこれまでのソフトウエア開発とパラダイムの異なる技術を搭載した、今と異なる”ソフトウエアのあるべき姿""を探求できる。さらにAIを踏まえたうえで、複数のエンタープライズの高い要求にも耐えうる未来のアーキテクチャを作って発信していける
・SaaSを開発運用していく側面として、技術的・組織的な課題を解いて顧客に届ける価値を向上させる楽しさがあるだけでなく、SaaSにAIを組み込むというまだスタンダードのない難易度の高い最先端のチャレンジもできる
・シェアが大きいプロダクトだけでなく、急成長しているプロダクトも複数ある状態であり、将来的にコミュニケーション・ナレッジマネジメントツールのデファクトスタンダードを目指す取り組みに大きく関わることができる

事業創出を担う新規事業開発部にて、AI新規事業の様々なプロジェクトをお任せします。自らテーマの探索や起案も叶う環境です。


●具体的な業務内容例
・AIプロジェクトの遂行
・AI新規事業の探索
・グロース戦略の立案や実行 など

※これまでのご経験やご志向をもとに、ギャップがないよう面談・面接内ですりあわせをしながら進められればと考えております。

●配属先について
今回の配属先は新規事業開発部の0→1チームを想定しております。


部全体としては、部長以下10名ほどのメンバーがプロジェクト横断型で様々な業務を担当しています。

主に、「AI新規事業」、「新規事業企画」、「PMI」という3つの観点でプロジェクトを推進中です。


中途入社者が多く、年齢層は30代後半が中心。
HR出身者以外も在籍しているため、馴染みやすい環境だと思います。

●新規事業開発部長について
新規事業開発部部長は、学生時代にイベント企画・運営の会社を起業した後、スタートアップ企業へ入社し、複数部署の立ち上げもしていた経験豊富な社員です。


現在もメンバーからの相談に親身に対応しています。

クライアント課題を技術に落とし込む実装リード。小〜中規模案件の設計・実装・対外コミュニケーションを担当します。
一緒に働きませんか
PoCから本番化を短サイクルで推進。再利用可能なコンポーネント化やセキュリティ/コスト設計にも踏み込みます。


仕事内容について

・RAG/生成AI/AIエージェントのアプリ設計・実装（Azure OpenAI / Azure AI Services / Azure AI Foundry 活用）
・コンテナ/アプリ実行基盤の設計（Azure Container Apps／AKS／App Service いずれか）
・API 管理・外部連携（Azure API Management）、権限・秘密情報管理（Entra ID, Key Vault, Managed Identity）
・データ永続化の設計（Cosmos DB／Azure SQL／OSS DB）
・要件定義支援、デモ作成、PoC 計画とレポーティング

AIイノベーション推進部では、お客様の課題や背景をヒアリングして最適なソリューションを提案し、実装しています。業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。自社グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。

【会社、事業の強み】
金融コアデータを扱う業界で、一貫した技術的裁量を提供します。また、独立系AIベンダーのアジリティを維持しつつ、金融機関の安定した事業基盤の上で、長期的なAI能力構築に専念できます。
独立系AIベンダーとして様々な企業様のAI導入PJもございます。金融ドメインに限らず幅広くサービスを提供しています。

【仕事内容】
主に自社グループの各担当者と自社グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。銀行業界特有のPJや社内業務効率化の為のPJ等、幅広い内容を想定しています。
各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週1〜2回程度、自社グループの主要拠点（千葉みなと駅）で勤務頂く想定となります。

【PJイメージ】
・金融商品販売モニタリング
・不正口座検知
・粉飾検知
・離職リスク関連
・デフォルト検知
・審査モデル
・RPAの効率化
・ニーズランクモデル

【具体的には】
・役員、経営層、事業責任者への報告、折衝
・ヒアリングから課題の特定及び具体化、提案検討（要求分析、要件定義）
・データ分析・AIを活用した課題解決提案
・プロジェクト実行体制構築と進捗管理
・開発管理と品質評価
・PJメンバーのマネジメント
・本番テスト、社会実装、デリバリー、追加提案、改善検討

【そのほかの業務】
ご経験や経験役職に応じて、社内メンバーの管理、技術指導、採用面接など幅広く業務をお任せします。

【配属先情報】
AIイノベーション推進部
部長：1名
副部長：1名
チーフデータサイエンティスト：1名
AIコンサルタント：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニア：4名
データサイエンティスト：2名
※2025年11月時点の情報です

【このポジションの魅力】
・フリーランス人材データベース活用により、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。
・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。

●ポジションの魅力

- 会社全体の社内業務プロセスに関わることから、会社全体へ大きなインパクトを与えられます
- CTO直下で裁量を持ってプロジェクトを推進できます
- 最新の AIサービスをスピード感を持って扱うことができます

自社グループ内のDXアプリケーション（生成AI／AIエージェント）を活用し、社内業務の効率化を企画・開発・運用まで一貫して担っていただきます。今回は、生成AIを活用した基盤づくりを推進し、全社的な業務効率化・改善の取り組みを主導していただける方を募集しています。

【具体的な業務内容】
・事業部門（人事や総務等）と連携し、業務課題・ニーズの発掘から要件化、PoC、本番導入までを推進
・最新技術やトレンド（生成AI、AIエージェント等）を元に、シーズベースで提供できる価値を提案し、要件化、PoC、本番導入までを推進
・技術選定（LLM、MCP等）およびアーキテクチャ検討、評価、プロトタイプ開発（プロンプト設計、モデル比較、品質およびコスト最適化）
・エンタープライズ向けRAG/AIエージェント基盤の開発（ドキュメント取り込み、チャンク設計、ベクトル化、索引、他システム連動、セキュリティ対策、ガバナンス対応）
・運用・改善活動（利用状況の観測・分析に基づく継続的改善）
・ユーザー教育・利活用の推進

【ポジションの魅力】
・最先端のDX／AI領域で、全社規模のシステム設計に挑戦できる：生成AIをはじめとした各種クラウドの最新技術を活用し、事業部門と一体となって業務変革をリードします。
・成果が目に見える：自らの提案が全社のIT基盤や業務プロセスに反映され、他部署からの感謝の声や社内表彰につながるなど、手応えを実感できます。
・総合的なスキルアップ：企画段階から設計・開発・運用まで一貫して関わり、多様なステークホルダーと協働することで、技術力に加え調整力やリーダーシップも磨けます。

【部門の魅力】
チームはフラットで、役職や年次に関係なく意見を出し合える和やかな雰囲気が特徴です。知的好奇心を大切にする文化が根付いており、新しい提案も気兼ねなくできる風通しの良い環境です。また、テレワークやフルフレックス制度を活用し、仕事と家庭を両立しながらメリハリのある働き方を実現しています。

【ポジションの面白み】
前人未踏のチャレンジをモダンな技術で達成する: 自社の取り組みは「契約のDX」という社会課題解決に留まりません。既にがっちりと掴んだ日本を代表する企業の業務フローに、AIを馴染ませることで「契約は、AIで交渉する時代」をつくり、事業の高速化に貢献する。そんな前人未踏のチャレンジをモダンな技術で達成する面白みがあります。契約業務を通じた事業の高速化でインパクトを与える市場は、「法務の人件費約3兆円」を超えた「日本のGDP約600兆円」、いや、それ以上かもしれません。

どっしりと、AIプロダクト開発の最前線: 自社プロダクトは、顧客の日常に浸透しています。そのため、「本当に使われるプロダクトでAIを実装する」ことができます。プロダクトにおいて、AIこそがコアな価値を生み出す源泉であり、AIの進化を取り込むことが「顧客への提供価値最大化」と「自社の事業成長」に繋がります。そんな自社では、25年8月に以下の2つの大きな意思決定をしました。
1.今後1年の開発戦略を「プロダクト全体のLLMネイティブ化」に振り切る
2.1の変革を、CEOがプロダクトの責任者として直接牽引する。

爆発的なアップデートの余地: 「契約」という分野は、DX遅延と人手不足の両面が顕在化する“課題先進領域”です。DX遅延: 契約は、定量で表現することが難しい領域とされてきました。そのため、会計や人事や営業といった領域と比べて、デジタル化が非常に遅れています。事業に絶対に必要だからこそ、個社毎にオンプレミスのシステムが存在しています。人手不足: 世の中の法律は増えているにも関わらず、契約業務を担う人材は激減しています。例えば、契約業務を担う人材となり得る司法試験受験者数は10年前の半分となっています。しかし、いよいよAIで価値を届けるタイミングが来ました。ありがたいことに、自然言語はNLP・LLM・RAGとの相性が抜群です。AIを中心としたテクノロジーによる爆発的な改善と革新の機会が明確に存在します。

「超大企業向け」という唯一無二のユニークさと手触り感: 自社のお客さまは日本を代表する企業さまです。ここまで超大企業に強いベンチャー企業はいないであろう、ユニークなポジショニングを自社は切り開いてきました。その結果、私たちは「個社ごとに存在するレガシーなオンプレミスのシステムを、SaaSとして標準化した・AIを馴染ませたプロダクトに置き換えていく」またとない好機を手にしています。超のつく大企業は、たった1社で数百社・数千社分の社員数に相当します。「自分のコードが、確実に多くの人に、そして、日本を代表する会社に利用されている」という手触りを得られます。

【業務内容】
業務の概要: 「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。自社サービス 案件管理、自社サービス 契約管理、自社サービス データベース、自社サービス AI契約レビュー、自社サービス AI契約アシスタント。基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。

業務の詳細: 具体的にご担当いただく業務は以下となります。リードエンジニアとしての技術的意思決定（技術選定、アーキテクチャ設計）、プロダクト開発における生産性向上、技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定〜推進、コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成、チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション。

【開発環境と体制】
言語：Ruby, Python, JavaScript, TypeScript
Webフレームワーク：Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js
CSSフレームワーク：ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook
プラットフォーム：Amazon Web Services, Google Cloud
データベース：Aurora MySQL
検索エンジン：Elasticsearch, OpenSearch
監視ツール：CloudWatch, Datadog
コンテナ基盤：Docker, Docker Compose, ECS/Fargate
構成管理：Terraform, Itamae

エンジニア組織の概要: 所属する組織は開発本部です。全体で約30名おり、以下3つの部からなる体制です。プロダクト部、開発部、プラットフォーム部。今回の募集である、サービス開発を担う組織は開発部内の2つのチームです。ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります（2025年10月時点）。各チームはそれぞれ5名-7名程度の構成となっています。
リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて: テックリードの役割: アーキテクチャー設計、全体最適をふまえた技術意思決定。リードエンジニアの役割: 担当開発アイテムのリード、技術的意思決定・テックリード補佐。
25年度のエンジニア組織のテーマは「AI活用」: AIプロダクトの開発では、独自のAIモデルのほか、生成AIの活用も始めています。ソフトウェアエンジニアもLLM / Python のリテラシーを高めながら取り組んでいます。開発のリソースは決して豊富ではありません。生成AIの進化をコード生成・レビューに適切に活用し、開発生産性向上も図っています。エディタ・有償 APIや自律型AIエンジニアについても、検証の意味合いも含めて予算枠を設け、積極的に投資しています（Devin、Github Copilot、Gemini、Claudeなど）。

【入社受入の体制】
前提となる働き方: コアタイム無しのフルフレックスです。リモートと出社のハイブリットワークです。出社は月5日以上となります。エンジニアは、業務に集中するため、Mtgを入れない日や時間帯を設けながら、生産性を追求しています。
3ヵ月のオンボーディングプログラム: 自社はバリューとして「自由と責任の文化」を掲げています。バリューの理解を深めていただくとともに、自社でどう力を発揮するか、全社を挙げてフォローします。期間中はメンターが付きます。水先案内人として、自社での活躍を側面支援します。

【ポジションの面白み】
前人未踏のチャレンジをモダンな技術で達成する
自社の取り組みは「契約のDX」という社会課題解決に留まりません。既にがっちりと掴んだ自社サービス導入企業の業務フローに、AIを馴染ませることで「契約は、AIが交渉する時代」をつくり、事業の高速化に貢献する。そんな前人未踏のチャレンジをモダンな技術で達成する面白みがあります。契約業務を通じた事業の高速化でインパクトを与える市場は、「法務の人件費約3兆円」を超えた「日本のGDP約600兆円」、いや、それ以上かもしれません。

どっしりと、AIプロダクト開発の最前線
自社サービスは、顧客の日常に浸透しています。そのため、「本当に使われるプロダクトでAIを実装する」ことができます。プロダクトにおいて、AIこそがコアな価値を生み出す源泉であり、AIの進化を取り込むことが「顧客への提供価値最大化」と「自社の事業成長」に繋がります。そんな自社では、25年8月に以下の2つの大きな意思決定をしました。1. 今後1年の開発戦略を「プロダクト全体のLLMネイティブ化」に振り切る 2. 1の変革を、CEOがプロダクトの責任者として直接牽引する。LLMネイティブなプロダクト開発の真っただ中にいるからこその手触り感やリアルな試行錯誤を、以下の記事で公開しています。生成AIも活用しながら開発生産性向上を図る環境で、腰を据えて、真に愛されるプロダクトを一緒につくりましょう。

爆発的なアップデートの余地
「契約」という分野は、DX遅延と人手不足の両面が顕在化する“課題先進領域”です。DX遅延契約は、定量で表現することが難しい領域とされてきました。そのため、会計や人事や営業といった領域と比べて、デジタル化が非常に遅れています。事業に絶対に必要だからこそ、個社毎にオンプレミスのシステムが存在しています。人手不足世の中の法律は増えているにも関わらず、契約業務を担う人材は激減しています。例えば、契約業務を担う人材となり得る司法試験受験者数は10年前の半分となっています。しかし、いよいよAIで価値を届けるタイミングが来ました。ありがたいことに、自然言語はNLP・LLM・RAGとの相性が抜群です。AIを中心としたテクノロジーによる、爆発的な改善と革新の機会が明確に存在します。

「超大企業向け」という唯一無二のユニークさと手触り感
自社のお客さまは自社サービス導入企業さまです。ここまで超大企業に強いベンチャー企業はいないであろう、ユニークなポジショニングを自社は切り開いてきました。その結果、私たちは「個社ごとに存在するレガシーなオンプレミスのシステムを、SaaSとして標準化した・AIを馴染ませたプロダクトに置き換えていく」またとない好機を手にしています。超のつく大企業は、たった1社で数百社・数千社分の社員数に相当します。「自分のコードが、確実に多くの人に、そして、日本を代表する会社に利用されている」という手触りを得られます。

【業務内容】
業務の概要
「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発」の両立が必要です。本募集では、そのために必要不可欠な存在である技術的側面のリードをお任せします。自社サービス（案件管理、契約管理、データベース、AI契約レビュー、AI契約アシスタント）基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。

業務の詳細
具体的にご担当いただく業務は以下となります。
・テックリードとしての技術的意思決定（技術選定、アーキテクチャ設計）
・プロダクト開発における生産性向上
・技術負債解消に向けたアーキテクチャ改善、リファクタリング計画の策定〜推進
・コードレビューを通じたチームメンバーへの技術的なフォローおよび育成
・チーム全体に知見を共有し、理解を深めコラボレーションを促進するためのドキュメンテーション
※職種の変更範囲：会社の定める職種

【開発環境と体制】
技術スタック
言語：Ruby, Python, JavaScript, TypeScript
Webフレームワーク：Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js
CSSフレームワーク：ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook
プラットフォーム：Amazon Web Services, Google Cloud
データベース：Aurora MySQL
検索エンジン：Elasticsearch, OpenSearch
監視ツール：CloudWatch, Datadog
コンテナ基盤：Docker, Docker Compose, ECS/Fargate
構成管理：Terraform, Itamae

エンジニア組織の概要
所属する組織は開発本部です。全体で約30名おり、以下3つの部からなる体制です。
・プロダクト部
・開発部
・プラットフォーム部
今回の募集である、サービス開発を担う組織は開発部内の2つのチームです。ご入社いただいた際の想定配属先はそのいずれかとなります（2025年10月時点）。各チームはそれぞれ5名-7名程度の構成となっています。

リードエンジニアとテックリードの役割の違いについて
・テックリードの役割
・アーキテクチャー設計
・全体最適をふまえた技術意思決定
・リードエンジニアの役割
・担当開発アイテムのリード
・技術的意思決定・テックリード補佐

25年度のエンジニア組織のテーマは「AI活用」
AIプロダクトの開発では、独自のAIモデルのほか、生成AIの活用も始めています。ソフトウェアエンジニアもLLM / Python のリテラシーを高めながら取り組んでいます。開発のリソースは決して豊富ではありません。生成AIの進化をコード生成・レビューに適切に活用し、開発生産性向上も図っています。エディタ・有償 APIや自律型AIエンジニアについても、検証の意味合いも含めて予算枠を設け、積極的に投資しています（Devin、Github Copilot、Gemini、Claudeなど）。

ポジションの面白み:
●前人未踏のチャレンジをモダンな技術で達成する
自社の取り組みは「契約のDX」という社会課題解決に留まりません。
既にがっちりと掴んだ日本を代表する企業の業務フローに、AIを馴染ませることで「契約は、AIが交渉する時代」をつくり、事業の高速化に貢献する。そんな前人未踏のチャレンジをモダンな技術で達成する面白みに加え、複雑な業務をどのようにデザインやプロダクトに落とし込むのかを考え実行するという、難しくも面白いフロントエンド特有の挑戦もあります。
契約業務を通じた事業の高速化でインパクトを与える市場は、「法務の人件費約3兆円」を超えた「日本のGDP約600兆円」、いや、それ以上かもしれません。

●どっしりと、AIプロダクト開発の最前線
自社プロダクトは、顧客の日常に浸透しています。そのため、「 本当に使われるプロダクトでAIを実装する 」ことができます。プロダクトにおいて、AIこそがコアな価値を生み出す源泉であり、AIの進化を取り込むことが「顧客への提供価値最大化」と「自社事業成長」に繋がります。
そんな自社では、25年8月に以下の2つの大きな意思決定をしました。
1. 今後1年の開発戦略を「プロダクト全体のLLMネイティブ化」に振り切る
2. 1の変革を、CEOがプロダクトの責任者として直接牽引する
生成AIも活用しながら開発生産性向上を図る環境で、腰を据えて、真に愛されるプロダクトを一緒につくりましょう。

●爆発的なアップデートの余地
「契約」という分野は、 DX遅延と人手不足の両面が顕在化する“課題先進領域” です。DX遅延: 契約は、定量で表現することが難しい領域とされてきました。そのため、会計や人事や営業といった領域と比べて、デジタル化が非常に遅れています。事業に絶対に必要だからこそ、個社毎にオンプレミスのシステムが存在しています。人手不足: 世の中の法律は増えているにも関わらず、契約業務を担う人材は激減しています。例えば、契約業務を担う人材となり得る司法試験受験者数は10年前の半分となっています。しかし、いよいよAIで価値を届けるタイミングが来ました。ありがたいことに、 自然言語はNLP・LLM・RAGとの相性が抜群 です。AIを中心としたテクノロジーによる、 爆発的な改善と革新の機会が明確に存在 します。

●「超大企業向け」という唯一無二のユニークさと手触り感:
自社のお客さまは日本を代表する企業さまです（導入企業一覧）。ここまで超大企業に強いベンチャー企業はいない であろう、ユニークなポジショニングを自社は切り開いてきました。その結果、私たちは「個社ごとに存在するレガシーなオンプレミスのシステムを、SaaSとして標準化した・AIを馴染ませたプロダクトに置き換えていく」またとない好機を手にしています。超のつく大企業は、たった1社で数百社・数千社分の社員数に相当 します。「自分のコードが、確実に多くの人に、そして、日本を代表する会社に利用されている」という手触りを得られます。

業務の概要:
「契約は、AIが交渉する時代へ」を目指すには、「既存プロダクトの伸長と新規プロダクトの開発の両立」が必要です。本募集では、以下自社プロダクトについて、お客様が安心かつ安定して活用できるよう、新機能の設計・開発から既存機能の運用・改善まで広く担当いただきます。
自社案件管理
自社契約管理
データベース
AI契約レビュー
AI契約アシスタント
基本的な考え方として、ご入社後まずは既存プロダクトでアーキテクチャを含めてキャッチアップしていただきます。その後、経験と希望を踏まえながら、新規プロダクトを担当していただく形となります。

業務の詳細:
具体的にご担当いただく業務は以下となります。
既存プロダクトの既存機能の改善や新機能の開発
新プロダクトの開発
パフォーマンス改善、継続的なリファクタリングやバグフィックス
フロントエンド領域の技術的なリード
技術的な課題発見および解決策の提案・実行
コードレビューを通じた知見の共有
要件定義・設計・実装
最新技術の検証と導入の検討
新規プロダクトを生み出すための社内基盤の構築
他部門とのコラボレーション
デザイナーや PdM と共に UI/UX デザインの検討
知見を共有しチーム全体の理解を深めるためのドキュメンテーション
Slackチャンネルや議事録を通じた共有に加え、必要に応じて顧客との商談やヒアリングに同席する機会あり
※職種の変更範囲：会社の定める職種

開発環境と体制:
技術スタック:
言語：Ruby, Python, JavaScript, TypeScript
Webフレームワーク：Ruby on Rails, FastAPI, Vue.js
CSSフレームワーク：ElementPlus, TailwindCSS, PostCSS, Storybook
プラットフォーム：Amazon Web Services, Google Cloud
データベース：Aurora MySQL
検索エンジン：Elasticsearch, OpenSearch
監視ツール：CloudWatch, Datadog
コンテナ基盤：Docker, Docker Compose, ECS/Fargate
構成管理：Terraform, Itamae