DX関連、800〜1000万の転職求人

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【業務概要】当社では「AIを経営に実装する」というテーマのもと、AIソリューション本部を組成し、エンタープライズ企業の経営課題に対してAIを""使える価値""として届けるプロジェクトを複数推進しています。AIソリューションエンジニアは、Forward Deployed Engineer（FDE）が設計したソリューションアーキテクチャをもとに、RAG・LLMアプリケーション・データパイプラインなどの実装・検証・改善を一貫して担うポジションです。 ※FDEの詳細はぜひこちらの記事を御覧ください。顧客企業の経営企画・管理部門が抱える「データはあるが活用しきれていない」「定型業務に時間を取られている」といった課題に対し、AIを用いた具体的な解決策をコードで形にする役割です。FDEが顧客の課題構造化と全体設計をリードする中で、AIソリューションエンジニアはその技術的な実現を担い、プロジェクトの成果品質を直接左右する存在です。

【ポジション・部門の魅力】所属予定チーム： AIソリューション本部（CEO直下）1. クロスファンクショナルチーム（FDE、コンサル、PdM、デザイナー）の一員として稼働2. FDEが設計・顧客折衝をリードし、AIソリューションエンジニアが実装・技術検証を主導する体制3. 顧客の経営企画部・管理部門の業務に直接触れていただきます

【具体的な業務】1. FDEが策定したソリューション設計に基づき、RAG・LLMアプリケーション・AIエージェントの実装・テスト・デプロイを遂行2. プロンプトエンジニアリング、Embedding設計、検索精度チューニングなどLLM活用の技術的な精度追求3. 顧客データを取り込むETL/データパイプラインの構築・運用4. PoC（概念実証）フェーズにおけるプロトタイプの高速構築と精度検証5. 実装過程で発見した技術的制約や改善案をFDE・PdMにフィードバックし、ソリューション設計の改善に関与6. 社内のAI実装ナレッジ（テンプレート、評価基盤、共通ライブラリ）の整備・ドキュメンテーション

業務概要: VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。
具体的な業務:
- 技術POCと新規領域の実装: 各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断
- データ基盤・基盤システムの企画・構築: 複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進
- 認証・アカウント基盤の統一化: 既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築
- プロダクト間連携の中間システム開発: 複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築
- 技術スタック・ライブラリの選定・導入: 不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開
- VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応: 技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案
こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。
ポジションの魅力:
【生成AIフル活用による新しい開発体験】
従来の開発とは異なり、Claude等の最新生成AIをプロンプト設計・コード生成・テスト・ドキュメント作成・品質保証など開発プロセスの全段階で活用します。AIとの対話を通じた反復的な改善により、数日で機能を実装・検証するサイクルが実現可能です。単なる効率化ではなく、不確実性の高い環境での意思決定そのものが高速化される経験ができます。
▼不確実性への対応と裁量の大きさ
通常のプロダクト開発と異なり、要件が曖昧で何をすべきかが自明でない課題が日常です。VPoTと一緒に「何をやるべきか」を定義することから「どう実装するか」まで、あらゆる局面で自らの判断と技術選択が求められます。ビジネス視点と技術視点の両立、複数の選択肢を並行検討する機会が豊富です。
▼VPoTとの協働で得られる成長機会
20代のVPoT直下で動きます。組織課題・事業課題を含めた総合的な視点を学び、自分の技術判断がビジネス全体にどう影響するかを体験できます。アドバイスを受けながら、リーダーシップやビジネスセンスを磨く環境が整備されています。
▼複数事業領域への横断的な貢献
マッチングサービス、配車管理、配車計画など、複数の事業領域の技術課題に関わることで、事業理解が深化し、単一プロダクトに限定されない幅広い技術経験が身につきます。5年、10年先のキャリアを見据えたとき、複数領域の課題を解決してきた実績と経験を得られます。
▼物流産業の変革への直接的な社会インパクト
2024年問題という社会的大課題を背景に、物流業界のDX化を加速させています。自分たちが構築した技術基盤が、配送効率の向上、ドライバーの労働環境改善、物流コストの削減につながる直感的なインパクトを感じることができます。

当社は、こだわりや情熱、たのしみによって駆動される経済の発展に寄与することを目指しています。中堅・中小規模のお店を運営する方々にむけて、自社サービスを展開し、事業拡大をソフトウェアで総合的に支援しています。
当社は、いくつかの新製品を立ち上げながら、データとオペレーションを統合するプラットフォームを構築し、消費者とお店の取引を支えるまでに成長しました。
市場の中で、当社の支援できている割合は本当に小さく、まだまだやりたいことがたくさんあります。たのしみや情熱を抱いた人々が商売をはじめ、お客さまとなめらかにつながり、街により多くの面白いお店が溢れる世界を一緒に目指して仕事をする仲間を募集しています。

本ポジションでは、AIを前提としたソフトウェア開発を実現するため、圧倒的な技術力と課題設定・解決力を持ったインディビジュアルコントリビューター（IC）を募集します。
AIの急速な進化によりソフトウェアの作り方は劇的に変化しています。それら変化の中でこれまで以上の事業成長を実現するためには、これまでのシステム・開発手法の延長でAI利用するのではなく、AIを中心にシステム・開発環境・プロセス等を再構築し、開発スピードを実現していく必要があります。
既存の枠組みや特定の技術にとらわれず、AI時代のソフトウェア開発がどうあるべきか？を共に考え、これまでに培った高い技術力と経験を武器に、組織・システム全体の変革を牽引できる、そんなエンジニアを求めています。

AI エージェントが自律的にソフトウェアを開発していく環境を実現するためのハーネスエンジニアリング構築し、AIによってソフトウェアが高速で進化していく世界を目指します。具体的な構想から実装までを担当いただきます。
1. AI による 自社プロダクトの抜本的なリアーキテクチャ
2. AI エージェントによるソフトウェア開発環境の構築・基盤整備
- AI がより高い品質の開発ができるように、新しいツールの実装や、既存システム・ツールの改修を行なっていただきます
3. 自社プロダクトの機能改善および新プロダクトの立ち上げ
4. プロダクト開発における技術リードあるいはチームリード

最初は現行のプロダクト・システム・アーキテクチャを理解いただき、AIを前提とした際に必要となるシステムや開発環境の課題を発見した上で、VPoEやシニアエンジニアと壁打ちをしながらロードマップを作成し実行して行きます。必要に応じて推進メンバーを巻き込みチーム化していきます。

開発環境:
- サーバーサイド: Ruby, Ruby on Rails, Java, SpringBoot, Go
- インフラ: AWS, Google Cloud, Cloudflare, RDBMS, MongoDB, Terraform
- フロントエンド: React, Vue, Next.js, Nuxt, React Router
- モバイル: Swift, SwiftUI, Kotlin, Jetpack Compose, Xcode Cloud, Bitrise
- AI: Claude Code, 内製 AI Agent (Claude Agent SDKベース)
- 業務ツール: Google Workspace, Slack, Notion

入社後のサポート体制について:
- 入社日当日は原則ご出社いただき、オリエンテーションに参加いただきます
- 人事メンバーや同時期入社メンバーとの顔合わせ
- 勤怠ツールや稟議システム、社内で活用しているITツールの紹介 etc
- 入社後1ヶ月間は、サポーターと呼ばれるオンボーディング担当メンバーがマンツーマンで立ち上がりをサポートします

車両開発におけるシステム開発・ソフトウェア開発の各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたAI活用に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行います。
提案が受容された後は、実装・運用に向けた開発活動を推進・統括していただきます。
・要件定義・ヒアリング：テストに関するヒアリングを通じて、AIやその他の手段で解決可能な課題を発見し、要件として整理・定義。
顧客との合意形成までを担っていただきます。
・PoC（技術検証）：定義した要件が実現可能か、想定効果が見込めるかを検証するため、トライアル版のサービスを開発します。
自身で開発する場合と、子会社に委託する場合があります。
・本開発：本開発は基本的に子会社へ委託し、開発窓口として進捗管理や品質確認などのマネジメント業務を担当していただきます。
・導入・展開：開発したサービスを顧客や当社事業部へ導入し、業務で活用されるまでの定着を支援します。
また、導入事例としての整理・文書化を行い、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。
・マネジメント：以上の活動をチームとして推進するため、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを行っていただきます。

顧客の現状を踏まえ、車両開発プロセスの自動化やDX適用に関する構想を検討し、提案活動を行います。
採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。

【業務詳細】
・開発業務分析：顧客の開発業務を詳細に把握し、ヒアリングと分析を通じてプロセス上の課題を抽出します。
・DX方針検討：抽出した課題に対し、どのようなプロセス・手法で解決するかを検討し、構想を作成します。
提案を進め、顧客との合意形成を行います。
・PoC（技術検証）：検討した方針に基づき、実現可能性や方法論の妥当性を検証するため、トライアルプロセスやDX運用の試作を行います。
自身で開発する場合と、子会社に委託する場合があります。
・本開発：本開発は基本的に子会社に委託し、開発窓口として進捗確認や品質管理などのマネジメントを行います。
・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務への定着を支援します。
導入後は事例として整理し、他顧客・他事業部への展開・普及活動を推進します。
・マネジメント：上記の活動をチームで推進するため、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。

【業務概要】
主な事業として、AX戦略の立案から最適なソリューション導入、専門人材の育成・リソース提供までをワンストップで支援する自社サービスと、生成AI専門教室としての知見を活かし、業種・職種に合わせた実践的なリスキリングを提供する自社サービスを展開しています。
経営者、人事、IT部門など幅広い層の課題解決に伴走するとともに、ベンチャービルダー事業やAI人材のための拠点運営などを通じ、日本全国の企業がAIの価値を享受し、人々が幸せに働ける未来の実現を目指しています。

【具体的な業務】
当社の強みでもある「AI駆動開発エンジニア向け研修」の講師をお任せします。
基本形式としては、
・研修形式は、オンライン／オフライン共にご対応いただきます
・カリキュラムは、TypeScript や Python 等、AI Friendly な言語での開発がメインです
・受講生からのリアルタイムなリクエストやカスタマイズ要望への回答対応いただきます
対象となる受講者は、プログラミング経験があり、仕様書があれば基本的なコードの読み書きや単体テストができるレベルのエンジニアです。
※コンテンツ制作経験は問いません。もちろん、経験がある方は大歓迎です。
※顧客対象は全国なので、出張していただく場合もあります。
※研修登壇以外の空いた時間には、自社の開発業務に関わっていただくことも可能です。

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

グループの各社事業におけるAI利活用を通じた業務改革の実現役として、サービスやプロダクトのモノづくりに携わっていただきます。
事業責任者と一緒にゼロベースからの企画立ち上げに加わり、ビジネス課題の解決策を技術的な観点から提案し、プロダクトとして形にしていく中心メンバーとしてご活躍いただく業務です。

具体的には、以下のような業務をチームで連携しながら進めていただくことを想定しています。

【主な業務内容】
* 事業責任者や企画担当者と連携した要件定義、技術仕様の策定
* Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockといった、AIモデルやAIエージェントをプロダクトで活用するためのAPI設計・開発、Webアプリケーション全体のアーキテクチャ設計・技術選定
* Typescriptを用いたバックエンド・フロントエンドの設計、開発、実装
* Azure/AWS等のクラウド環境におけるインフラ設計・構築（IaCの推進）
* データサイエンティストと緊密に連携し、業務に最適化されたAIエンジンの実装
* 開発したプロダクトの運用・保守、および継続的な機能改善

●想定PJT
以下を想定しています。
・グループ社員向け新規AIプロダクトの開発
・グループ社員向けプロダクトであるCHASSUの保守開発・運用
・グループ個社向けのプロダクト開発
※配属についてはご希望及び適性を踏まえて選考を通じて決定します。

●開発環境
一般的に標準的なモダンな開発環境を導入しています（IaC 、 CI/CD 、 Docker 、テスト自動化）
言語・フレームワーク：Typescript（React）など
生成AI：Azure OpenAI, AWS Bedrock
※これらは現段階で使用しているものであり、PJの特性によって技術選定も担っていただきます。

●開発手法・組織カルチャー
スクラム開発の実践：1週間単位のスプリントサイクルを採用／小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標／グループ社員のみのスクラム体制
対話から生まれる組織：役職や経験を超えたオープンな議論を通じて、技術的・人間的な成長が両立する組織づくりを目指しています
学びと共有の文化：専門書の輪読会で知識を共に学ぶ／ナレッジサークルでの専門分野の深掘り／失敗から学ぶ振り返りの習慣化

●魅力/やりがい
・世界トップクラス規模の総合人材企業である当グループで、様々な経験を積むことができます。
・グループ各社のAI利活用を牽引する立場で、AIに関する知見や技術力を発揮するだけでなく、事業変革の一端に取り組むような難しくもやりがいのあるミッションを担って頂くポジションです。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・フルスタックエンジニアとしての経験を積むことができます。
・技術選定に対し、裁量が与えられます。
・まだ立ち上げたばかりの組織のため、一緒に組織を作っていくことができます
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。（リモートワーク率85％)

業務概要:
当社に対し、独自生成AIを活用した業務改善施策の企画・推進から、各部門への浸透・活用支援までを一貫して担っていただきます。単なるツール導入にとどまらず、現場業務への定着と活用価値の最大化を通じて、組織全体の生産性向上を推進するポジションです。

具体的な業務:
・独自生成AIを活用した業務改善施策の企画・立案・推進
・当社各部門への生成AI利用浸透・啓発活動（研修・勉強会の企画・実施）
・現場部門のユースケース発掘・PoC支援、導入後の効果測定・改善提案
・当社社内担当者・関係者との折衝・進捗管理
・KPI管理・導入状況レポーティング

ポジション・部門の魅力:
・生成AIを活用した業務改善の企画から浸透・定着まで、一連のプロセスに幅広く関われる
・単なる運用支援ではなく、現場の課題発掘やPoC、効果測定、改善提案まで踏み込めるため、上流から価値発揮しやすい
・当社を対象に、組織全体へ生成AI活用を広げていく経験を積める

【業務内容】
●全社AI戦略の策定と実行（業務効率化と新規プロダクト創出の両軸）
●経営層と連携したAI投資方針・AIガバナンス体制の構築
●AI×Blockchain融合プロダクトの構想・開発推進（AI専用ウォレット、ステーブルコイン決済、AI Agent向けSaaSプラグイン、オンチェーンデータ分析基盤等）
●AI Agentが自律的に経済活動を行うためのインフラ設計・PoC推進
●クロスファンクショナルチーム（プロダクト/エンジニアリング/企画/法務/コンプライアンス）との実装調整
●社内AI基盤・データパイプライン・MLOps環境の戦略策定と統括
●AIリスクマネジメント・AI倫理基準の策定と社内浸透
●外部パートナー（AIベンダー／研究機関／Blockchainプロトコル）とのアライアンス推進

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

【業務概要}
当社は現在、DX（デジタルトランスフォーメーション）のその先である「AX（AI Transformation）」の会社へと進化しようとしています。「バックオフィスAIカンパニー」を目指し、AIエージェントやデジタルワーカーの活用によって企業の生産性を劇的に向上させることが、会社全体の重要戦略となっています。このAXの取り組みは、プロダクト開発だけではありません。営業・マーケティング・カスタマーサクセスといった事業オペレーションそのものをAI前提で再設計していくことが、これからの事業成長において極めて重要だと考えています。
当グループは、バックオフィスのデジタル化を通じた働き方改革を推進しています。リーガル領域では電子契約サービス「自社サービス」を展開し、市場拡大とともに事業は第二成長フェーズに入っています。
リーガルソリューション本部は、契約管理・審査・承認・保管にまたがる法務ワークフロー全体を提供する法務SaaS事業部です。当社の顧客基盤・ブランドを背景に持ちながら、プロダクトの独自価値を顧客課題に直接ミートさせるGo-To-Market体制の構築・強化が現在の最重要テーマです。
一方で、事業成長に伴い、マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスといったビジネスサイド全体で、業務の複雑性や負荷は高まっています。現場では日々改善が進んでいる一方で、部分最適に留まりやすく、「AIを前提に業務そのものを再設計する」 という変革は、まだこれから本格的に進めていく段階です。
そこで本ポジションでは、本部直下の新設ポジションとして、ビジネスサイド全体のAXを横断的に推進し、業務生産性の向上と、より高付加価値な顧客対応へのシフトを実現することをミッションとして担っていただきます。
このポジションに求めるのは以下の三軸です。
1. マーケティング、IS、FS、CSの業務プロセスを構造的に整理し、課題を特定できること
2. AIやテクノロジーを活用した業務改革プロジェクトを企画・推進し、現場実装までリードできること
3. 各部門と伴走しながら、組織にAI活用を定着させ、「人がやるべきこと」に集中できる状態をつくること
単なる効率化ではなく、事業の成長を支えるオペレーションを、AI時代に合った形へ進化させることがこのポジションの役割です。
また、本事業はCOO直下の事業領域であり、営業戦略・プロダクト・カスタマーサクセス・事業戦略を横断しながら、事業づくりそのものに関与できるポジションです。意思決定のスピードが速く、自ら設計したプロジェクトや仕組みを事業に反映しながら変革を推進できる環境があります。

【具体的な業務}
本ポジションは、リーガルソリューション本部におけるAX推進機能として、ビジネスサイド全体のAI活用・業務改革プロジェクトの企画・推進を担っていただきます。
【お任せしたい業務内容}
・マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスの業務プロセス整理・可視化
・AI活用による業務効率化・自動化・生産性向上テーマの特定と企画立案
・部署横断のAXプロジェクトの企画・設計・推進
・各部門へのAI導入伴走支援（要件整理、活用設計、導入、定着まで）
・AIツール、LLM、ノーコード/自動化ツール等を活用した業務改善の推進
・オペレーションの再設計、標準化、ナレッジ蓄積の推進
・AI活用事例の収集、型化、展開による活用文化の醸成
・必要に応じたプロダクト、エンジニア、コーポレート部門との連携
・事業責任者・本部長・マネージャー陣への改善提案、進捗レポーティング
単にツールを導入するのではなく、現場業務・顧客対応・事業KPIを踏まえながら、AIを前提とした業務のあり方へ変えていくことを期待しています。

【ポジション・部門の魅力}
1. 事業成長を支えるビジネスサイド全体のAXを担える
マーケティング、営業、カスタマーサクセスを横断して、事業オペレーション全体のAXを推進するポジションです。一部門に閉じず、事業成長に直結する変革テーマに取り組むことができます。
2. COO直下事業で、事業戦略と直結した改革を推進できる
本事業はCOO直下の事業領域であり、事業責任者や各マネージャーと近い距離で議論しながら、重要テーマをスピーディに形にすることができます。
3. 新設ポジションとして、AX推進の仕組みそのものをつくれる
本ポジションは新設のため、決まった正解や前例がありません。だからこそ、役割・テーマ設定・進め方まで含めて、自ら設計しながら本部のAX推進機能を立ち上げる経験ができます。
4. AI×事業推進×業務改革という希少性の高いキャリアを築ける
生成AIや自動化技術を活用しながら、事業オペレーションの変革をリードする経験は、今後ますます市場価値が高まる領域です。単なる業務改善に留まらず、事業成長に資する変革を実践できるポジションです。

●AIによる企業・事業分析
事業承継の検討プロセスにおいて、対象企業のプロダクト資産や業務フローを解析します。AIとの親和性を精査するだけでなく、既存の運用フローを尊重した上での省人化や高付加価値化の実現性を評価し、現実的な技術導入計画を策定します。

●プロダクトのAIモダナイゼーション
承継したプロダクトのコード解析や技術負債の解消をLLMによって効率化します。単に最新技術に置き換えるのではなく、利用実態や開発コスト、既存ユーザーの習熟度を考慮し、維持すべき仕様と刷新すべき箇所のバランスを判断した上で、持続可能なシステム構成へと最適化します。

●AIエージェントによる事業・経営の自律化
AIエージェントが事業運営の一部を担う仕組みを構築します。経営判断の意思決定支援から、各部門の定型・非定型業務を自律的に遂行するマルチエージェントシステムの設計・開発を行い、現場の負担を軽減しながら事業運営を自動化するフローを実装します。

●AI活用支援・技術レクチャー
最新のAI技術動向を継続的に把握し、社内や承継先企業の具体的な課題に対して、費用対効果に見合う手法を選定・導入支援します。現場への技術共有を通じて、組織全体の開発効率を向上させ、実務に即したAI活用を定着させる役割を担います。

●AI駆動型への事業モデルの再定義
承継した事業の収益構造と業務フローを分析し、企業の文化を尊重しながらどのプロセスをAI（RAG、エージェント）に置き換えるべきかの戦略立案。
現場の暗黙知をデータ化し、マーケティング、カスタマーサクセス等の各機能を自律型AIへと移行させ、事業の収益性と拡張性を最大化します。

●AIエージェントを活用した事業運営
事業指標のデータ基盤を構築した上でAIを用い、実際の事業運営（意思決定、リソース配分、KPI管理）を執行。
AIが生成するアウトプットの品質を管理し、より高度な戦略判断や例外対応に集中する「次世代型経営」のモデルケース化。

●現場主導の実務支援
戦略を描くだけでなく、自ら現場のオペレーションに深く入り込みます。承継先の社員と連携を深め、実務に効果的なAIを使いこなせるようにするための導入支援と意識変革。

業務概要:当社は、自社サービスを展開しており、今後は「AIによる体験の変革」に挑戦しています。

具体的な業務:
LLMエンジニアとして、生成AIを活用した新機能の企画・設計・実装をリードしていただきます。特に「AIコンシェルジュ」や「自動応答・レコメンド」などの体験価値を中心に、プロダクトチーム・サーバサイドチーム・デザインチームと協働しながら進めます。
AIアプリケーション設計・実装:
- LLM（OpenAI / Anthropic / Geminiなど）を活用した自然言語対話・レコメンド体験の設計・API連携
- RAGでのアプローチを主軸に、Prompt設計・Function calling・Context管理を組み合わせたLLMアプリケーションパイプラインの設計・最適化（埋め込み生成・再ランキング・動的応答制御など）
- Ruby / Python等を用いたサーバサイド開発およびAIマイクロサービスの構築（FastAPI, LangChain, LlamaIndex 等）
周辺業務:
- 応答の品質管理・トークンコスト最適化・LLM切替アーキテクチャの設計、モデルバージョン管理など
- サーバサイド・フロントエンドとの連携を考慮したエンドツーエンドのAI実装設計
- チーム内でのAI開発ナレッジ共有・ベストプラクティス整備

ポジション・部門の魅力:
- AIコンシェルジュ構想の立ち上げフェーズに携わり、技術選定・実装まで一気通貫で関われます
- ChatGPT / Claude / Gemini などマルチLLMの活用・比較検証・最適化を自らリードできます
- 必要に応じてベクトルDBによるナレッジ検索基盤の構築や、アプリUXの中核を担うAI機能の二手三手先までの設計にR&Dとして携わっていただきます
- 既存のネイティブアプリ・Railsバックエンドとの統合を通じ、組織開発としてのフィージビリティ課題とも向き合う経験、事業スケールとAI技術の橋渡し役としてのキャリア拡大を狙っていただけます

業務概要:AIオペレーションマネージャーは、AI時代における新しい職種です。これまでの業務改善は「既存の業務フローにAIツールを当てはめる」というアプローチでした。しかし、真にAIの力を引き出すには、業務そのものをAIが最大限活躍できる形に再設計する必要があります。このポジションでは、Purposeのもと、AIを前提とした業務オペレーションを企画・設計・実装します。単なるツール導入担当ではなく、「AIと人がどう協働すべきか」という業務の本質を再定義する役割です。当グループ全体の業務変革を推進する横断組織の中核メンバーとして、各事業部門と連携しながら、生産性と業績を飛躍的に向上させる新しい働き方を創造していただきます。

具体的な業務:
期待する役割:
- 業務のAI再設計リーダー: 各部門の業務を分析し、AIが最も効果を発揮できる形に業務フローを再構築。単なる効率化ではなく、業務の質的変革を実現します。
- 実装とプロジェクト推進の両立: 構想だけでなく、ツール（自社開発のAIエージェント）を活用して自らもAGENTを作成。技術的実現可能性を検証しながら、プロジェクトを推進します。
- 部門横断の橋渡し役: 経営層、事業部門、エンジニア、情報システム部門など、多様なステークホルダーと対話し、合意形成を図りながら全社展開を推進します。
- AI活用文化の醸成: 成功事例の横展開、ナレッジの体系化、社内トレーニングなどを通じて、組織全体のAI活用レベルを底上げします。

以下の業務に取り組んでいただきます。
1. 業務分析とAI活用機会の発見
- 各部門の業務フローをヒアリング・可視化
- ボトルネックや非効率な作業を特定し、AI活用による改善余地を定量的に評価
- 経営インパクトの大きい領域から優先順位を設定
2. AIオペレーションの企画・設計
- 業務要件を整理し、AIエージェントやワークフロー自動化の仕様を設計
- ノーコード/ローコードツールを活用したプロトタイプ作成
- 自社開発のAIエージェント等のAI開発ツールを使った簡易スクリプトやツールの実装
- セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮した実装方針の策定
3. 導入プロジェクトの推進
- 要件定義からPoC、効果検証、本番導入、運用定着までのプロジェクト管理
- 情報システム部門やエンジニアチームと連携した技術的課題の解決
- 現場部門への説明、トレーニング、フィードバック収集と改善
4. 効果測定と継続改善
- 導入したAIオペレーションのKPI設計とモニタリング
- 業務時間削減、品質向上、コスト削減等の効果を定量的に測定
- 運用データをもとにした継続的な改善サイクルの構築
5. ナレッジ蓄積と組織学習の促進
- 成功パターンや失敗事例のドキュメント化
- 最新AI技術のリサーチと社内への情報共有
- 他部門への横展開支援

ポジション・部門の魅力:
- 経営直轄組織で、AI時代の働き方をゼロから創る: AIオペレーションマネージャーという新職種の確立に初期メンバーとして参画。裁量と意思決定スピードが大きく、自らの判断で変革を推進できます。
- 最先端AI技術を実運用で使いこなす: 自社開発のAIエージェントなど最新ツールを実業務で活用し、市場価値の高い実践スキルを獲得できます。
- 全社横断で事業成長に直結する成果を出せる: 経営層・事業部門と直接対話しながらプロジェクトを推進。自身の施策が業績向上に直結する達成感を味わえます。

【業務内容】
●全社AIプロジェクトの企画・運営・進捗管理
●データ×AIによる業務改善・新規価値創出施策の実行支援
●AIモデル導入・PoC推進・成果分析と改善計画策定
●KPI管理・成果レポーティングおよび経営層への報告
●社内AIツール/ソリューションの導入推進と評価
●AI×Blockchainユースケースの調査・検証支援
●リスク管理・AI倫理ガイドライン運用の補佐
●チーム横断でのAIナレッジ共有・ドキュメント整備

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

業務概要
AIを前提としたシステム開発、および業務変革を推進するAIエンジニアを募集します。本ポジションでは、当社業務の高度化・効率化を目的としたAIエージェント開発から、クライアント課題に応じたAIソリューション開発まで、幅広いテーマに携わっていただきます。
単なる技術検証やツール活用にとどまらず、業務理解を踏まえた要件整理、アーキテクチャ設計、実装、導入・改善までを一気通貫で担っていただくことを期待しています。生成AIやAIワークフローを業務やシステムにどう組み込むべきかを考え、実際の価値創出につなげるポジションです。
ご経験や志向に応じて、当社向けのAI活用推進、もしくはクライアント向けのAIソリューション開発を担っていただきます。
※配属はAI領域の専門組織を想定しており、ご経験・志向に応じて決定します。

具体的な業務
1. 当社業務の高度化・効率化に向けたAIエージェントの企画、設計、開発
2. クライアント課題に応じたAIソリューションの要件整理、設計、実装、導入
3. LLMを活用した業務支援アプリケーション、業務自動化機能の開発
4. AIワークフローの設計・構築・改善
5. AIを前提としたシステム全体設計、アーキテクチャ設計
6. 当社のマーケター、コンサルタント、デザイナー等との連携による業務適用支援
7. 最新のAI関連技術の調査、検証、当社内外への展開

ポジション・部門の魅力
本ポジションでは、AIエージェント開発とAIソリューション開発の両方に関わることができます。当社業務の変革に直接関わるテーマから、クライアント向けの実案件まで幅広く携わることができ、技術検証にとどまらない実践的なAI開発経験を積むことが可能です。
また、マーケティング、営業、コンサルティングなど多様な領域のメンバーと連携しながら、AIをどのように業務や事業に実装するかを考え、実行できる環境があります。技術力だけでなく、課題解決力や事業視点も磨けるポジションです。

【業務内容】
以下、共通業務をベースとして1〜3いずれかの業務をお任せいたします。

[共通]
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI、機械学習利活用の企画立案
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークスホルダーとの折衝、合意形成

1
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・プロジェクトマネジメント全般
2
・AI・機会学習の金融業務適用に際しての適切なリスク検討・対策実施
3
・海外グループ会社へのノウハウナレッジの展開、施策推進支援

AI分野における研究開発・技術開発に加え、PoCから事業部門と連携した製品開発までを担当いただきます。
工場や建物で蓄積される様々なデータを活用し、異常（予兆）検知、予測・推定、最適化、自動化に関するアルゴリズムの検討・実装・評価を行います。
1. アルゴリズムの研究開発、プロトタイプ実装および評価
2. 事業部門と連携した検証・製品化検討
3. 社内外での技術発表、特許出願、協業推進
4. 上記テーマに関するプロジェクト推進

【業務概要】LLM利用環境を提供するシステムや、AIエージェント開発プロジェクトのプロジェクトメンバーとして、各種開発業務（システム設計、開発、構築、等）に対応いただきます。
【具体的な業務】当グループ社員向けにLLM機能を提供する基盤システム、および、同基盤を活用したAIエージェント開発プロジェクトのメンバーとして、下記に代表される各種開発業務に携わっていただきます。なお、LLM機能を提供する基盤システムにおいては、LLM機能を提供するシステムではありますが、開発対象はLLM環境に閉じず、GUIや保守機能等の付帯機能についても対象となります。
1. LLM（生成AI）活用に際した基盤システム開発
- 要求事項の具体化検討、実現するシステム構成検討、リソース設計、各種ドキュメント作成
- 設計に基づいてのシステム構築業務（クラウドサービス構築、アプリケーション設定）、および、各種試験対応
- 利用ユーザからの故障問合せの解析、回避措置や対処の検討
- システム運用として必要になる各種作業（デプロイ、障害復旧等）の検討、手順書やマニュアルの作成、検証
- 開発に伴う事務処理作業や報告、調整等の各種付帯作業
2. LLM（生成AI）活用に際した業務支援システム開発
- 顧客業務の分析、課題抽出および解決策の立案等の企画・提案活動
- 上記に関わる開発作業（要件定義、設計、実装、試験）※pythonやローコードツール、クラウドサービスを用いたAIエージェント開発やRAG開発を含む
- 利用ユーザからの故障問合せの解析、回避措置や対処の検討
- 開発に伴う事務処理作業や報告、調整等の各種付帯作業
将来的には、本業務経験を基に、チームリーダーとして各種業務の実行管理/推進役を担っていただくことにも期待します。担当業務はこれまでのご経験やご希望を踏まえ、上記業務からアサイン先を決定します。※アサイン時期や要員状況によってご希望に沿えない可能性もあります。
【ポジション・部門の魅力】
●オンボーディングプラン、入社後のスキルアップのイメージ
- 既存メンバーをサポートする形で開発業務に参画いただき、スキルトランスファーを行いつつ、徐々に業務の幅を広げていただきます。
- AWS/Azureやアジャイルについては研修受講の機会があるため、必要に応じて、業務時間内で受講していただくことが可能です。
- 月1回程度の定期的な面談でキャリアビジョンについて意見交換を行い、今後の業務をアサインします。
- システム開発プロジェクトのPL、PMを目指す場合: 各種開発業務の支援 → 次Step開発で一部機能の開発 → 一部機能開発のチームリーダー → 開発のプロジェクトリーダー → システム全体のPM

業務概要:当社は、AI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーです。
多数の企業を支援する中で見えてきた次の壁が、AIを現場業務に根付かせるラストワンマイルです。
モデルの性能は上がり、データ基盤も整ってきた。
それでもAI導入が成果に結びつかない最大の理由は、技術と現場の間を埋める担い手が不足していることです。
FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客の現場に深く入り込み、課題を定義し、技術で解決し、業務定着までやり切るポジションです。
AI時代の事業価値創出を支えるこのロールを担える人材は、日本市場ではまだ極めて希少です。
具体的な業務:顧客の現場に入り、AIソリューションを「動くもの」として業務に根付かせる 構想で終わらせず、現場実装までやり切ることがFDEのミッションです。
FDEは顧客先に常駐し、現場の業務文脈を肌で理解しながら動きます。
物理的な近さが、課題発見のスピードと顧客との信頼構築の両方を生み出します。
1. 現場と事業の課題を特定する: LoBや情報システム部門など多様なステークホルダーと向き合い、業務の文脈とビジネスの論理を踏まえて、「AIで解くべき問い」を定義します。
2. プロトタイプを素早く作り、顧客の意思決定を前に進める: AIコーディングツールを駆使し、議論の場で素早く形にします。
「検討します」ではなく「今作ります」のスタンスで、顧客の推進力を生み出します。
3. 現場に根付かせる: セキュリティ、既存システム連携、運用体制、ユーザーリテラシーなどの制約を乗り越え、プロトタイプを実運用までつなげます。
ポジション
・部門の魅力:FDEは、AIと現場をつなぐ、AI時代が生んだ新しいロールです。
当社のFDEは、技術と現場の最前線に立つ精鋭ポジションです。
1. 希少ポジションの型を、自分で作る: 日本市場においてFDEはまだ新しいロールです。
評価基準も動き方も、これから作っていくフェーズ。
その経験自体が、AI時代に最も需要が高まるキャリア資産になります。
2. 多様な現場が、視野を広げ続ける: 複数社
・複数業界の案件に同時並行で関わります。
異なる組織文化
・業務構造の中で動くことで、特定環境に依存しない実行力が身につきます。
3. 現場知見を思想に昇華し、発信する: 顧客最前線で得た知見を言語化し、登壇
・記事執筆を通じて発信する機会があります。
個人の市場価値と当社のブランドを同時に高められる環境です。
当社は、データとAIを活用した事業価値創出に取り組んでいます。
当社の提供するサービス:
・クラウドETL「自社サービス」
・AIデータプラットフォーム「自社サービス」
・ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
・エージェント型AIソリューション「自社サービス」の提供主力事業である自社サービスは、多数の企業や団体に提供しています。

業務概要
「最先端のAI技術」と「当グループのアセット（生活者データなど）」をフル活用し、クライアントのマーケティング変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。単なる「開発担当」ではなく、技術リーダーとしてプロジェクトを牽引しながら、チームの技術力を底上げする役割を担って頂きます。プレイヤーとして第一線で手を動かし続けながら、若手エンジニアの成長を支えてAI開発の再現性を高めていく、「マネジメント専任」でも「孤高のスペシャリスト」でもない「技術で引っ張るリーダー」を求めています。

具体的な業務
コンサルティングフェーズ
・コンサルタントと共にクライアントの課題を明確化し、AIによる解決方針を策定します。
・クライアント課題の整理・現状分析
・AI活用戦略の設計
・AIの基盤となるデータ活用構想の策定
・プロジェクト計画・マイルストーン設計

エンジニアリングフェーズ
・実証・実装・リリース後のサポートまで、技術判断と開発推進を担います。
・プロジェクトマネージャーとしての全体統括
・LLM／RAG等を活用したアプリケーション設計・開発
・データ設計・データ加工方針の策定
・設計レビュー／コードレビュー
・プロジェクトを通じての若手エンジニア育成
・最新技術のリサーチ・社内プロダクトチームとの連携

ポジションの魅力
1. 「AI×独自データ」の面白さ
当グループの生活者データ、プラットフォーマーのデータ、クライアント保有データなど、他社では触れられないデータ群とAIの掛け合わせによって新しい価値を生み出す醍醐味を味わえる。
2. マーケ＆セールス領域特化のAI実装
単なる効率化ではなく、「顧客のココロを動かす」ことが求められるマーケ＆セールス領域において、クリエイターやプランナーとも協働し「AIによる新しい売り方」づくりに挑戦できる。
3. 多様な業界・プロジェクトに携われる環境
当社の年間取引社数は多く、業種も多様、クライアントや業種ごとに異なる課題に適応する設計力・実装力を磨くことができる。

業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。
ミッション: ""AI の出力品質を科学する 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する""
LLM / AI エージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。評価メトリクスの研究開発から自動評価パイプラインの本番実装まで、「AI 評価科学」という新しい研究領域を社内に確立し、多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を科学的に保証します。
具体的な業務:AI Quality Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。
1. 評価メトリクスの研究開発 LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します
2. 自動評価パイプラインの設計・構築 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します
3. レッドチーミング・安全性検証 adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します
4. 統計的実験計画に基づく品質改善 A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します
5. 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック モデル改善の複利ループを構築します
多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します
業務内容:
1. 評価メトリクスの研究開発
* LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules)
* 評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection)
* 報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究
* 評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection)
* 評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス
2. 自動評価パイプラインの設計・構築
* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装
* CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築
* エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応)
* 評価パイプラインの再現性・信頼性の担保
3. 安全性・品質検証
* 自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装
* 安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築
* ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装
* プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行
4. 統計分析・実験設計
* 統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析
* 品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化
* 品質レポート作成と改善提案
* 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック
業務シナリオ:
シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証
新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。
シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート
LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。
シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証
金融機関向けに自社サービスを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ（機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等）を網羅的にテストします。ポリシー準拠率を達成します。
成果責任 (KR/メトリクス):
* 評価カバレッジ率（テストケース網羅率）
* 回帰検出率（リリース前の品質劣化検出率）
* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）
* LLM-as-Judge と人間評価の一致率
* False Positive / Negative 率
* 安全性インシデント発生率（リリース後）
チーム体制:
開発組織に在籍しています。AI QA Engineerは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します:
* 密接に連携する役割:
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発
* Research Engineer 研究開発・モデル改善
* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI 実行基盤開発
* Product Manager プロダクト設計・品質要件定義
ポジション・部門の魅力:
1. Evaluation Science の実践 : 多くの企業が注力する「AI 評価科学」を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践できます。評価手法そのものを研究対象とする、世界的にも希少なポジションです
2. ML/DS スキルの新しい応用 : 機械学習・統計学の専門性を「モデル開発」ではなく「モデル評価」に応用します。報酬モデリング、LLM-as-Judge の校正理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面で知的挑戦があります
3. 品質がプロダクトの信頼を決める : 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが構築した評価基盤がリリース品質の最後の砦になります。品...

業務概要:当社は、当グループ会社として設立されました。
AIエージェントの出力品質は、企業の業務運営に直結します。
「なんとなく動く」では許されません。
自社サービスが「企業の頭脳」として、承認ワークフロー、リソース配分、見込み客発見などのタスクを自律的に実行する世界では、AIの誤った出力は、却下されるべき承認が通ったり、不正確な人員配置が行われたり、不適切な顧客にアプローチしたりすることを意味します。
「企業の頭脳」が信頼されるためには、生成された応答の正確性、安全性、一貫性を科学的に評価し、保証するシステムが不可欠です。
従来のQAエンジニアリングはテストケースの設計と実行が中心でしたが、LLMエージェントの品質保証には、評価指標自体の研究開発、LLM-as-Judgeのキャリブレーション理論、報酬モデリング、統計的実験計画、ベンチマーク設計といったML/DSの専門知識が求められます。
当社は、世界的に先駆けている「AI評価科学」を日本のエンタープライズAIの文脈で確立するため、AI Quality Scientistを募集しています。
具体的な業務:ミッション: 「AIの品質を科学する 評価の研究開発を通じてエージェントの信頼性を証明する。
」機械学習、統計学、心理測定学の手法を用いて、LLM/AIエージェントの出力品質を定量的に評価し、改善します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、「AI評価科学」を社内の新しい研究分野として確立し、本番利用される製品の品質を科学的に保証します。
AI Quality Scientistとして、AIエージェントの品質評価における研究と実装の両面を主導します。
1. 評価指標の研究開発: LLM-as-Judgeキャリブレーション、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて、「品質とは何か」を科学的に定義します。
2. 自動評価パイプラインの設計と構築: 研究成果を本番CI/CDに統合し、スケーラブルな品質ゲートを提供します。
3. レッドチームと安全性検証: 敵対的テストを自動化し、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します。
4. 統計的実験計画による品質改善の推進: A/Bテストと有意性検定を通じて、プロンプト戦略とモデル変更の有効性を定量的に検証します。
5. 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック: モデル改善のための複利ループを構築します。
6. 「品質の科学」アプローチを通じて、本番利用される製品の品質を保証します。
詳細な業務内容:* 評価指標の研究開発:* LLM-as-Judgeキャリブレーション手法（ルーブリック設計、バイアス検出、適切なスコアリングルール）の研究と実装。
* 評価ベンチマーク（構成概念妥当性、汚染検出）の設計、構築、検証。
* 報酬モデリング/選好学習の評価への応用研究。
* 評価指標（勝率、タスク成功率、事実性、有害性検出）の選択と設計。
* 評価セット（合成データ + 実ログ）の設計、構築、維持。
* 自動評価パイプラインの設計と開発:* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計と実装。
* 評価パイプラインをCI/CDに統合し、品質ゲートを構築。
* エージェント評価ハーネス（マルチターン、ツール使用、長文コンテキストサポート）の設計。
* 評価パイプラインの再現性と信頼性の確保。
* 安全性と品質検証:* 自動レッドチーム（自動敵対的テスト）の研究と実装。
* 安全性およびポリシー準拠検証フレームワークの構築。
* ハルシネーション検出とキャリブレーション手法の研究と実装。
* プロンプト/ツール回帰テストの設計と実行。
* 統計分析と実験計画:* 統計的実験（A/Bテスト、有意性検定）の設計と分析。
* 品質トレンドの可視化と回帰検出の自動化。
* 品質レポートと改善提案の作成。
* 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック。
主要な成果（KR/指標）:* 評価カバレッジ率（テストケースカバレッジ）* 回帰検出率（リリース前品質劣化検出 >= 95%）* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）* LLM-as-Judgeと人間評価の一致率* 偽陽性/偽陰性率* 安全インシデント率（リリース後）チーム体制:開発組織にはメンバーが所属しています。
AI QA Specialistは、専任の品質保証機能として、以下のメンバーと密接に連携して業務を行います。
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発* Research Engineer 研究開発、モデル改善* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI実行インフラ開発* Product Manager 製品設計と品質要件定義ポジション
・部門の魅力:* 実践的な評価科学: 世界的に投資されている「AI評価科学」を、日本のエンタープライズAIの文脈で実践できます。
評価手法そのものが研究対象となる、世界的に稀なポジションです。
* ML/DSスキルの新しい応用: 機械学習と統計学の専門知識を「モデル構築」ではなく「モデル評価」に応用します。
報酬モデリング、LLM-as-Judgeキャリブレーション理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面にわたる知的な挑戦があります。
* 品質が製品の信頼を決定: 本番環境において、あなたが構築する評価インフラはリリース品質の最後の砦となります。
品質保証がビジネスに直接与える影響を実感できます。
* グリーンフィールドポジション: AIエージェント評価科学という全く新しい専門領域をゼロから設計
・構築します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、大きな裁量を持つことができます。
* AI安全の最前線: 自動レッドチーム、敵対的テスト、ポリシー準拠検証を含む責任あるAIの実践に携わります。
AIエージェントが「企業の頭脳」としてビジネスオペレーションを自律的に実行する世界で、安全性を科学的に保証する重要な役割を担います。
* 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。
リサーチエンジニアやエージェントハーネスエンジニアと密接に連携し、製品スイート全体の品質に影響を与えます。

【業務概要】
当社ではプラットフォームをつくることで、中古物件の取引数が増加する住宅市場においてより多くの優秀なエージェントがより効率的かつ自由に働く環境をつくり、誰もがより自由に安心して不動産売買取引ができる世界の実現を目指しています。

不動産取引の世界には、「店舗に出社して電話を何度もかけないと営業ができない」「顧客に提示する住宅ローンの選択肢を会社の都合で絞る」「複数の不動産ポータルサイトに個別にログインして、ひとつづつ情報を掲載する」「人の手で類似物件を調査して、物件価格を決める」等、不動産を売買したい人も仕事として携わる人も双方得をしない、解決すべき古い商習慣が数多く存在しています。

そういった古い商習慣を変えるべく、当社では不動産取引における解決すべき課題を洗い出し、分析し、優先順位をつけながら当社では複数の新規プロダクトを開発しています。

【具体的な業務】
当社では生成AIによる不動産仲介業の効率化を目指しアプリケーションの開発を行っています。
本ポジションでは、一人目の生成AIエンジニアとして、不動産取引における非効率を解消し不動産取引をより安全に加速するため、課題の発見 / 解決策の模索 / 検証 / アプリケーションへの実装と幅広い範囲で業務をお任せします。

具体的には
- 生成AIを用いたソリューションの考案と実装
- 複数のモデルを用いた検証と精度の比較
- アプリケーションへの実装
- 継続的な精度向上のための仕組みづくり
に取り組んでいただきます

【主な技術スタック】
- フロントエンド
TypeScript / React.js / Next.js
- バックエンド
TypeScript / Node.js / (Python)
- インフラ
Google Cloud Platform / CDKTF

【主な利用ツール】
- Slack
- Notion
- Github
- Google Workspace(meet, calendar, gmail)

業務概要:
クライアントの現場に常駐し、経営層・事業部・現場担当など多層のステークホルダーと信頼関係を構築しながら、業務ヒアリングから要件定義、設計、実装、デプロイまでを一気通貫で推進していただきます。

具体的な業務:
(コンサルティング業務)
1. クライアント現場への常駐・業務ヒアリング
2. 経営層・事業部・現場担当者との信頼関係構築
3. 業務フローの可視化・課題の特定
4. 既存業務のデジタル化・改善提案
5. 新規事業のプロトタイピング企画
(開発業務)
1. 要件定義・設計・実装・テスト・デプロイ
2. AI・LLMを活用したソリューションの提案・実装
3. Webアプリケーション開発（React / Next.js / FastAPI等）
4. クラウドインフラ構築（AWS / GCP）
5. AIエージェント / RAG構築（OpenAI / Claude / Gemini API）
(開発環境)
言語：Python / TypeScript / JavaScript
フロントエンド：React / Next.js
バックエンド：FastAPI / Django
クラウド：AWS / GCP
AI：OpenAI API / Claude API / 各種LLM
その他：Git / Docker / CI-CD / Notion
※上記すべての経験は不要です。入社後にキャッチアップいただければOKです。
(開発ツール ※全メンバーに有料プランを支給)
Claude Pro（Claude Code含む）
ChatGPT Plus / Team（Codex含む）
Google Workspace（Gemini、NotebookLM Pro等）
Cursor（AIネイティブコードエディタ）
JetBrains All Products（IDEフルライセンス）
Slack / Notion

ポジション・部門の魅力:
1. コンサルと開発の両面を実践でき、市場価値の高いキャリアを築ける
2. クライアントの事業成長に直接貢献できる手応えと達成感
3. AI・最新技術（LLMエージェント、RAG、コンテキストエンジニアリング等）を日常的に使い倒す環境
4. 少人数精鋭チームで裁量権が大きく、成長スピードが速い
5. Claude Pro、ChatGPT Plus、Cursor、JetBrains等の最先端ツールを全メンバーに支給

【職務概要】
　顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。

【職務詳細】
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発
・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発
・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映

【業務概要】
・AI技術を活用したお客様のビジネスをDX化する
・お客様のもつ業務課題を解決すべく、業務改善をAI技術で支えていくための開発業務

【具体的な業務】
●業務内容
・自社製品を扱う顧客案件に関して、仕様調整、開発作業等を、AI技術スキルを発揮しながら実施する役割を担う。
・Deep LearningをはじめとするAI技術、各種機械学習ライブラリ、ミドルウェア（OSS）を活用し、様々な技術要素をインテグレーションすることで顧客の対象業務の効率化を図り、お客様のDX実現の支援を行う

◆入社後、担っていただく業務イメージ
1. 製造業およびインフラ業の顧客案件に関して、リーダーもしくは担当としての活躍を期待
※提案SEとして顧客の初期提案からアプリ開発までを担当

◆リーダークラスに求めるもの
1. 顧客との調整を含め、次に何をすべきか、自ら計画を立て行動し、プロジェクトメンバーを率いて行動できることを想定している。

●担当業務
・これまでのご経験やご希望を踏まえ、上記業務からアサイン先を決定します。
※アサイン時期や要員状況によってご希望に沿えない可能性もあります。

●オンボーディングプラン、入社後のスキルアップのイメージ
・既存メンバをサポートする形でコンサル、提案業務または開発業務に参画いただき、徐々に業務の幅を広げていただきます。
・提案チーム、開発チームでは既存メンバとペアまたはチームとなりスキルトランスファーを行います。
・月1回程度の定期的な面談でキャリアビジョンについて意見交換を行い、今後の業務をアサインします。

【業務概要】
デジタル社会共創コンサルティング室は、AIをはじめとしたデジタル技術の進化がもたらす社会・産業へのインパクトを捉え、クライアントである企業課題と政府・自治体の問題解決に取り組む専門組織です。構想〜パートナーシップ構築〜伴走までトータルで価値提供を行っています。

【今後の注力領域】
AI・ロボティクスの進化を踏まえて、新たな事業・サービスを生み出したい企業に、イノベーションにブレーキを掛けないための能動的なリスクマネジメントを行うガバナンス構築・推進を支援する。AIに関する政府のルールづくりと、ビジネスサイドのコンサルティングの両輪をまわすアプローチ。デジタルビジネスやAIレギュレーションに関して、世界的に活躍する第一人者（研究者等）との連携体制を構築し、専門性・客観性を担保。

【主なクライアント／インダストリー】
・通信大手…世界初のAIエージェントサービスの開発・提供に際して、法律・技術・倫理などの多角的な視点から新たなリスクを洗い出し、脅威度・優先度の評価、対策オプションの抽出・具体化など、伴走的に支援。単に規制遵守のためのチェックリスト管理ではなく、より良い、安心できるサービスを世の中に出すための能動的支援を実施。
・特定の機関…政府が推進するAIシステムの開発者や提供者のためのAIセーフティ評価のルール作り。特に、LLMからAIエージェントに進化する中で、固有の新たなリスクの定義、評価の観点・評価手法について調査研究。

【具体的な業務】
AIガバナンス／AI利活用の専門コンサルタントとして、以下の業務を担当いただきます。
1. AIガバナンス体制の構築: AIガバナンスの在り方に関する経営戦略立案、AIガバナンスサイクルの設計・運用支援、AIガバナンスボードの組成、各種規制への対応。
2. AIガバナンスの伴走支援: AIリスクアセスメント〜リスク対策検討、サービス開発へのフィードバック、個別リスク対策の検討・実装支援。
3. AIレギュレーションの制度設計: 海外先進事例調査、有識者インタビュー、調査分析、とりまとめ、検討タスクフォースの運営・ファシリテーション。
4. AI開発プロジェクトの伴走支援: 各種AI開発プロジェクトにおけるガバナンスサイドからの助言・検討分析支援。

【担当業務】
・プロジェクトリード（プロジェクトのディレクション、メンバーマネジメント、クライアントコミュニケーション）
・サブリード（プロジェクトリーダーのディレクションに基づく自律的な作業設計・アウトプット・下位メンバーへの作業指示）
・セールス（引き合いに対して、提案書の設計、執筆のサポート、クライアントコミュニケーション）

【ポジション・部門の魅力】
・国内外の最新AI規制・ガバナンス潮流に触れ、第一線で知見を磨ける。
・AI事業開発の最前線で、革新的なサービスが世に出ていくことに関われる、貢献できる。
・最先端の知識や研究が、ビジネスの現場で応用されて、社会実装される経験。

【業務概要】当社担当はシステム開発業務を対象として「AIを使いたい現場に入り込み、成功事例をつくり、それを全社の標準に変えていく役割」を担っています。近年はAIを活用したシステム開発が当たり前になっていることから、当社担当が中心となりAIを活用した開発手法の確立・標準化・展開を推進していきます。ゼロからAIを活用したシステム開発標準を作り上げ展開していく、非常に重要かつ達成感を得られる業務です。
【具体的な業務】AIをフル活用したシステム開発「AI駆動開発」の標準化と定着に向けた以下の業務を担当いただきます。
- システム開発における要件定義・製造・テスト・運用の各所へ適用できるAIツールの目利き
- これらのツールを組み合わせた「AI駆動開発標準」の策定
- AI駆動開発標準を各組織へ浸透させるための施策立案と実行
業務の遂行にあたっては、部内他担当の技術者と密に連携し、互いに情報交換しながら進めます。周囲にはシステム基盤・クラウド・AI技術・上流工程など各分野を専門とする有スキル者が多く在籍しています。
【ポジション・部門の魅力】入社後は当社担当の現メンバとチームを組み、プロジェクト支援業務を通じた現状把握とAI駆動開発標準の策定に従事いただきます。開発プロジェクトへのヒアリングや支援・他組織調整には現メンバも同席し、ネットワーキングなどを補助します。初期から単独での調査調整に当たることはありません。
リーダクラスの場合、当社の開発プロセスや開発業務の流れを理解できた段階から、リーダとしてチームメンバとともにAI駆動開発標準の策定と普及に従事いただきます。
開発業務はもちろん、OA業務など他分野に活用するAI技術に関する知識を身につけることができます。当社が開発する当グループのネットワークや当グループのサービスを支える巨大なシステムやこれらの開発現場の理解が深まります。社内外イベントでの講演を通して自身の知名度を高めることができます。最新AI技術の検証を通して自身のスキルアップができます。

主にデータ基盤整備担当として、以下の業務を担当いただきます。

・データ品質管理のための体制整備、運用
・データガバナンス体制整備、運用
・データストレージ&オペレーションの実施
・上記体制の維持、改善
・各部からのDWHに関する要望取り纏め、要件調整等

新CRM開発・活用推進、デジタルマーケティング・アプリ戦略企画立案、左記業務に必要な銀行顧客データの分析等を通じ、銀行のブランド価値を高め、ロイヤリティの高い顧客基盤を拡大させることがミッションです。


主な業務は以下のとおり（一例）です。
●新CRM開発・活用によるリアルチャネル機能の高度化、JA向け利用推進
　　・対面営業強化等に資する新CRM開発（SalesForce）およびリリース後の機能拡充、JA向け利用推進
　　・他事業と連携したCRMのデータ・機能拡充
　　・CRMデータを活用した顧客ニーズ分析や渉外担当者の行動分析、および改善提案等

●デジタルチャネル向けマーケティング戦略企画・実践、新規サービス企画
　　・顧客データに基づく分析、デジタルマーケティング戦略立案、および他事業と連携したスマホアプリ戦略の高度化
　　・リアル・デジタルを融合するOMOシナリオ・事業間連携
　　・データ分析および顧客ニーズに基づいた新規サービスの企画

●リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータインフラの整備
　　・リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータ利用環境（＝データ基盤）の整備
　　・Snowflake・BIツールなどデータ利活用インフラの整備・利活用支援
　　・MAツールの構築・運用などデジタルマーケティング本格展開の環境整備　　

入行当初は、ご自身の希望・キャリアパス・保有スキルに応じて配属先やポジションを決定します。

【期待する役割】
これまでの業務経験を活かし、新CRM開発・活用推進、デジタルマーケティング・アプリ戦略の企画立案、左記業務等に必要な顧客データ分析等に取り組んでいただきます。

リテール事業本部では、激しい情勢の変化に対応するため、従来の延長ではなく、様々な新しい取組みにチャレンジしています。金融サービスのデジタル化に向けて、前例にとらわれず、各種企画に積極的に参画いただくことを期待しています。

＜足元の取組み（ご担当いただく業務）例＞
・新CRM開発・活用提案、JA向け利用推進
・銀行アプリ等の非対面チャネル接点を起点とした、デジタルマーケティング戦略・アプリ戦略の企画立案
・データ分析・利活用を通じたリアル・デジタルチャネル戦略等の業務高度化・効率化

業務概要: 当社のAI・データ活用専門組織のシニアコンサルタントとして、企業のデータ利活用・AI導入プロジェクトの「現場責任者」を担っていただきます。統計学・機械学習の深い理論的背景を土台としつつ、LLMやAIエージェントが実際に駆動するプロダクトとして落とし込むまでの「手触り感」を重視したデリバリーが特徴です。
具体的な業務: ディレクターやマネージャーの設計した戦略に基づき、プロジェクトの推進・実務をリードします。
1. データ活用・AIプロジェクトの実行推進: クライアントの現場部門との要件定義・調整、生成AI（LLM/音声AI等）を用いた業務変革ソリューションの実装リード、フロントエンドを含むAIプロダクトのユーザー体験（UX）設計と開発ディレクション
2. 分析・基盤構築のディレクション: モダンなデータ基盤（Databricks/Snowflake等）の構築リードとデータパイプライン設計、自らもPython/SQL等を用いたデータ分析やモデル検証、BIツールによる可視化の実行
3. ナレッジの体系化: 社内コンサルティングメソッドの言語化・ツール化
ポジション・部門の魅力:
1. 「市場価値」の圧倒的向上: 経験豊富なディレクター直下で、戦略から実装までを経験できます。ハイスキルフリーランスの知見を間近で吸収できるため、通常のコンサルファームの数倍速で「データに強いコンサル」としてのキャリアを築けます。
2. 早期のマネージャー昇格: 組織拡大中のため、ポストは十分にあります。実績次第で半年〜1年でのマネージャー昇格も可能です。
3. 成長機会とキャリアのレバレッジ: 将来的な成長機会や、当社のコアメンバーとして活躍するチャンスがあります。

【業務概要】生成AI（LLM）およびRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用したAIソリューションの企画・設計・開発から本番環境への導入、運用・改善まで一気通貫で担当します。最新のAIフレームワーク（例：LangChain等）を駆使し、技術的リードをとりながら、新規AIサービスの価値創出を推進します。また、チームメンバーの育成やナレッジ共有に積極的に関わり、組織の技術力向上にも寄与します。
【具体的な業務】入社後は既存プロジェクトに参加し、まずは生成AIモデルの実装環境やRAG関連技術のキャッチアップに注力します。PoCやプロトタイプの技術検証を経て、提案資料作成や顧客折衝など企画立案にも段階的に参画。プロジェクトの中心メンバーとして技術面で貢献しながら、本番導入に向けた安定性向上や性能最適化のためのチューニングも担当します。AIアルゴリズムの性能向上だけでなく、検索精度や応答の信頼度向上といったRAG特有の技術課題に対しても技術的解決をリード。モデルのチューニング、データベース連携の最適化、レイテンシー削減など幅広い課題解決に挑戦できます。技術リーダーとしてチームメンバーの技術支援、育成、ナレッジ共有を推進。AI事業のキーパーソンとしてプロジェクト推進に関わり、多方面のステークホルダーと連携しながらサービスの品質向上と機能拡充を担います。
【ポジション・部門の魅力】将来的には、複数のAIプロジェクトを横断的に技術面でリードするテックリードや、マネジメント職としてのキャリアパスも用意されており、技術とマネジメントの両面で専門性と影響力を広げられる環境です。

業務概要:
CSO直下でAIを活用した業務プロセスの設計から実行・改善までを一気通貫で担う新職種です。生成AIやRPAを前提に社内業務をゼロベースで再設計する「AI BPR」の全社推進をお任せします。まずは特に定型業務の多いバックオフィスやセールスオペレーション領域から改革をリードし、生産性を大幅に向上させることを期待しています。従来のBPRや業務改善の枠を超え、AIが活躍することを前提とした業務そのものの再設計をリードする役割です。
現在、一部の業務領域ではAIを活用したオペレーションが稼働し、成果が出始めています。この成功パターンを他領域にも展開し、会社全体を非連続に成長させるための体制づくりを加速させたいと考えています。「どの業務領域に展開するか」「共通化と個別対応のバランスをどう取るか」の意思決定を担い、拡大をリードできる人材を求めています。
目指すのは、AIが業務の中心を担い、人の介在を最小限にした高採算なモデルです。定型的な処理はAIに任せ、人はAIでは対応できない高度な判断・業務に集中する組織体制を創っていきます。

具体的な業務:
1. 業務プロセスの分析と課題特定
- 当社全社の既存業務におけるプロセスの可視化と課題特定
- AI/RPAなどのツール導入による効率化・生産性向上のインパクトを試算・特定
2. AIオペレーションの設計・構築
- 「人が対応すべき業務」と「AIに任せる業務」の切り分け設計
- ワークフローツール（n8n,Dify,GAS等）やAIエージェントを組み込んだ新しい業務フローを設計・構築
- 自らオペレーションを実行しながら、品質課題の発見と改善
3. プロジェクトマネジメント・効果測定と改善
- 関連部門と連携し、AIオペレーションの全社導入プロジェクトを計画・推進
- 導入したオペレーションの自動化率、処理コスト、品質などのKPI設計とモニタリング、改善

ポジション・部門の魅力:

【具体的な業務】
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. Embodied AI / VLAの研究開発
- Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
- 模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
- 実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
2. 学習データ収集・データ基盤整備
- 実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
- データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
- 合成データの作成戦略作りおよび活用
3. シミュレーション環境構築
- 物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
4. 評価・ベンチマーク設計
- タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
- オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
- データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
5. プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
- プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
- プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
- 導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
6. チームリーディング、技術横展開・技術発信
- 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
- メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
- 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）

【ポジション・部門の魅力】
- 立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
- 研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
- 関連団体を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
- 学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
- 当社が培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。

業務概要:
当社は創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション:
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、当社が描く未来を共に創っていただきます。
具体的な業務:
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. 大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
* モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
* 継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
* 長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
* 日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
2. 評価・ベンチマーク設計
* 日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
* オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
* ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
3. 開発基盤・データ基盤の整備
* 学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
* データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
* コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
4. プロダクト/ソリューションへの接続
* PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
* エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
* 業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
* 再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
5. チームリーディング、技術横展開・技術発信
* 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
* メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
* 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
ポジション・部門の魅力:
* 少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
* 受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
* また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
* 当社は大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
* LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。

当ポジションは当社雇用、当社出向ポジションです。

業務概要:
クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で担いながら、プロジェクトの“軸”として意思決定に関わる関わりに挑戦できるポジションです！
オンボーディングを経て一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進) にも力を入れています。
業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品、エネルギー・インフラ、製造業、人材、SIなど幅広い業界でのご一緒の実績があります。

具体的な業務:
プロジェクトの例:
1. プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装
2. 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装
3. 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発
4. 大手インフラ企業さんの需要予測
本ポジションは、これまで募集してきたエンジニア/PMポジションと比べて、業務内容そのものが大きく変わるわけではありません。一方で、裁量の渡り方や成長スピードが異なります。早い段階から「プロジェクトの軸」として意思決定に関われることを想定しています！経験に応じ、通常よりも早くプロジェクト全体の設計・推進・難しい論点整理をご一緒できればと考えております！将来的に次の中核として事業企画ロールへの成長を想定しています。

中長期でご一緒したいこと:
少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています！
1. ソリューション企画・実提案（すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中）
2. より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション
3. AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出
4. 事業開発・技術責任（事業部長/技術責任者）への挑戦
5. AIネイティブな組織づくり

技術スタック（一例）:
* バックエンド: Python, Flask, FastAPI
* フロントエンド: React, TypeScript
* インフラ: Microsoft Azure, Google Cloud
* AI: Python/Numpy/Pandas/Pytorch

【業務概要】当社は、当グループ会社として、AIが自律的にビジネスオペレーションを実行する次世代のコアシステム「自社システム」を構築しており、本ポジションでは、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破し、より効果的なエージェントの構築、大規模な目標達成のためのエージェント連携メカニズムの設計、エージェント性能を最大化するための課題解決（新規ハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニング）を強化するチームの一員として、AI/LLM/MLにおける最先端かつ応用研究を主導します。

【具体的な業務】
1. エージェントの研究開発
- 異なるエージェントハーネス（メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャなど）の考案、開発、比較
- 新しい推論、計画、検索手法の研究開発
- マルチモーダルおよび長文コンテキスト処理技術の開発
- 最新の研究論文の調査、再現、改善
2. 評価とベンチマーク
- 大規模なエージェントタスクのための厳密な定量的ベンチマークの設計と実装
- 合成データ生成および評価ベンチマークの設計
- モデルとプロンプトの自動評価のサポート（トレーニングから本番まで）
3. 本番環境での問題解決
- 推論レイテンシとコストの最適化（量子化、蒸留、キャッシングなど）
- トレーニングデータミックスの作成と最適化
- エージェント評価フレームワークの推進
- 本番環境での品質向上とパフォーマンスチューニング
4. 知識移転とアウトリーチ
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転と指導
- 学術機関やOSSコミュニティとの連携

【ポジション・部門の魅力】
- 「企業の頭脳」を動かす研究: チャットボットの改善に留まらず、AIがエンタープライズSaaSを統合し自律的に業務を実行する次世代コアシステムの技術基盤を研究を通じて構築します。
- 研究成果が直接プロダクションへ: 開発した手法は、多くの企業が利用する本番環境に即座にデプロイされ、論文で終わらない実世界への影響を実感できます。
- 最先端のAI研究を実践: 推論品質の限界突破、長期記憶の設計、マルチエージェント連携のオーケストレーションなど、業界のフロンティア課題に取り組みます。
- 研究と発表の両立: 論文発表や技術ブログ執筆を奨励し、学術機関やOSSコミュニティとの連携を積極的に支援します。
- 技術移転によるインパクト: Agentic Product Engineerチームに手法を移転し、全製品の品質向上においてリーダーシップを発揮します。
- 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持てます。

＜具体的な業務内容＞
・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発
・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開
・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング

・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ
・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務（採用、評価、育成等）

ポジションの魅力
・常に新しいLLM技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題をLLM技術で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つLLM技術応用やLLMシステム開発に携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる

このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。

2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。

3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。

業務概要:大きく次の4つの分野のいずれかを主に担当いただく予定です。
1. 生成AIを利用した全社規模の業務効率化推進
・企画
・構築
・運用業務全般 2. 生成AI等最新技術を用いたシステムの内製開発チームの立ち上げ
・運用 3. 各部署から依頼された生成AIを活用した業務改善ツールの開発と運用業務 4. 生成AIに関する当グループ全体のガバナンス構築、社内教育、リスク対応等の業務全般。
開発自体は外部ベンダーに依頼をしておりますが、内製開発に注力していく予定です。
具体的な業務:Microsoft 365 Copilot/Copilot Studio等を活用したAIエージェントの開発（2025年度の重要ミッション）、社内版生成AIチャットボットを筆頭に、生成AIを活用した社内手続きの照会対応ツールや、稟議書ドラフト
・議事録などのドキュメント作成や要約サポートツール、法人営業における支援エージェントのPocなど、生成AI活用を支えるシステム基盤の企画/運用、システム内製開発の体制構築、企画/運用、AIポリシー、AIガバナンス構築。
ポジション
・部門の魅力:本チームは組成中のため様々なバックグラウンドを持つメンバーで構成されています。
他社での経験が活かしやすく、また当社も自社にない新たな経験
・知見を求めていますので、活発な議論が可能な環境です。
生成AI活用に関しては全社規模の一大プロジェクトであり、成功させることは従業員の働き方の改善につながり、結果的に顧客満足や企業利益に貢献できるため、非常にやりがいのある業務です。
実際のツール開発のみならず、従業員の生成AI活用推進に向けた企画業務やリスク統制プロセスの確立など、全体のガバナンス構築にもかかわるため、企画推進の経験を積むことができ自身の市場価値を高めることが可能です。
将来的には部門全体をリードしていただけることを期待しており、システムを本番リリースできるような体制を目指しております。

●業務詳細
当社グループの各事業会社における経営戦略・事業課題に対し、AI活用を前提とした システム構想・設計・意思決定の中核 を担い、複数プロダクトを横断するプラットフォーム視点で、企画からリリース・進化までをリードしていただきます。

（ご担当頂く業務例）
・グループ横断／事業横断の視点でのシステム構想・全体アーキテクチャ設計
・事業・ビジネス要件の構造化および、システム要件・非機能要件への落とし込み
・各プロダクト要求の再構造化および、共通化／個別化の判断
・技術選定方針およびアーキテクチャ方針の策定
・設計思想・判断基準を展開するためのガイドライン・標準化の整備
・プロダクトマネジメント（プラットフォーム視点での横断的なPOとしての役割）
・開発フェーズにおけるディレクションおよび意思決定支援（なお、開発は開発チームが担います）
・担当PJにおけるマネジメントおよび関係者とのコミュニケーション

●プロジェクト事例
各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよび、グループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。
事例：
・営業AIロープレ（営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援）
・営業サポートAI（商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上）
・AIプロダクト開発共通基盤（複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現）

●魅力／やりがい
・クライアントワークではなく、事業者の立場でAI活用を前提としたシステム構想・全体設計・設計判断に主体的に関われる環境
・実際に事業で使われるAIプロダクトの企画・構想段階から関与し、「AIをどう使えば事業価値が出るか」を設計として形にできる経験
・複数のAIプロダクトを俯瞰するプラットフォーム視点で、上位レベルの構想・設計判断を行い、グループの事業成長に直結する意思決定をリードできるポジション

◆ このポジションの役割
現場ヒアリングから業務フロー設計・AIツール実装・定着支援まで一貫して担います。「ツールを入れた」で終わらず、「業務が変わった」「生産性が変わった」という成果にコミットするロールです。

◆ 主な仕事内容
（1）業務分析・課題の特定
・現場ヒアリング・業務観察による非効率ポイントの特定
・As-Is / To-Beプロセスの設計と改善インパクトの定量試算
・改善施策の優先順位付けとロードマップ策定
（2）AI・自動化技術の実装
・LLM（OpenAI API・Anthropic API等）を活用した業務自動化ツールの開発
・AI Agentの設計・実装（LangChain・LangGraph等）
・n8n・Zapier・Make等のノーコード/ローコードツールを活用したワークフロー自動化
・社内ダッシュボード・BIツール（Redash・Metabase等）の構築
（3）推進・定着支援
・現場メンバーへのAIリテラシー研修・ツール導入支援
・効果測定・KPI設計と継続的な改善サイクルの確立
・ナレッジの体系化と横展開

業務概要:
当社では「AIネイティブなSIカンパニー」を目指し、AIを中核に据えた事業推進に取り組んでおります。
当社のAI事業は単なる顧客向けSIではなく、自社の業務にAIを深く適用し、確かな成果が得られた取り組みを自社製品化 → 外販する戦略をとっています。
営業・人事・デリバリなど各部門が自ら主導してAI活用を行ってきましたが、現在はそれらを横断する「AI統括室」へと開発機能を集約し、スケーラブルなプロダクト開発体制を強化中です。
この「全社横断のAI開発チーム」の中核人材として、複数プロダクトの技術戦略・新規開発を牽引するテックリードを募集します。

具体的な業務:
当社のAI統括室では、複数の自社AI製品を横断してリードできるテックリードを募集しています。PoCから本番導入、プロダクト化・外販まで、当社独自のサイクルの中で開発を牽引していただきます。
1. プロダクト横断の技術戦略推進
・複数の自社AI製品にまたがるアーキテクチャの共通化・最適化
・技術仕様やフレームワークの標準化による開発効率の最大化
・開発チーム間の技術方針のすり合わせや、横断的な技術リード
・各エンジニアはプロダクトに並行で関与し、全体視点と専門性の両立を図っています
2. AIプロダクト開発の実務リード
・オンボーディングフェーズでは、既存プロダクトの設計・開発に参画し、業務理解・基盤習得を進めていただきます
・徐々に新規プロダクトに移行し、要件定義・技術選定・フィージビリティ検証を主導
・プロダクトごとのアーキテクチャ設計と技術スタック選定、実装方針策定
・実装にも手を動かしながら、チームのコード品質管理・技術レビューを実施
・PdMやビジネス部門、デザイナーと連携しながら、ユーザーに届く形に仕上げていきます
3. プロトタイピング 社内でのテストマーケティング
・経営陣と月次のアイデア検討MTGを通じて、仮説ベースの新機能やプロダクトを設計
・まずは実際に動くプロトタイプを構築し、手触り感で判断
・社内をテストユーザーとしたフィードバックサイクルを回し、精度高く改善
・効果が見えたプロダクトは、本番導入・外販展開へとスケーラブルに昇華

ポジション・部門の魅力:
1. 最先端ツールを即試せる、技術選定の自由度
Cursor・Devin・Clineなどの話題ツールも、承認不要で即利用可能。AIモデルや開発環境に縛られず、開発効率を最大化する選択ができるため、テックリードとして最新技術をチームに取り込みながら、最速でプロダクト開発につなげる動きができます。
2. 強固な事業基盤で、失敗を恐れず挑戦できる
多くのAIスタートアップでは、1つのPoC失敗が即資金難に繋がるリスクがありますが、当社は強固な事業基盤を持つため、プロダクトのチャレンジに“全振り”できる環境があり、「失敗を恐れずに開発できる」という安心感のもと、本質的な技術判断とプロダクト開発に集中できます。
3. ユーザーの声を最速で拾い、製品改善に直結させられる
新機能は社内で即時に展開され、リアルな業務フィードバックが即日得られます。定性・定量の両面から改善につなげられる、エンジニア冥利に尽きる環境です。
4. 常に新しい開発フェーズが走っており”飽きない”組織構造
当社では、常に新規開発が並行して複数走っており、0→1／1→10の両方に継続的に関われる構造があります。そのため、「最新技術に触れたい」「成果が出るまで責任を持ちたい」といった思いを長期的に持ち続けられる環境です。

当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちは、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する次世代の基幹システムを構築することを目指しています。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。AIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。

期待する役割:
Human-AI Collaboration Architectとして、当社の全プロダクト (自社サービス等) におけるAIエージェント体験の設計をリードしていただきます。
1. エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーがAIを信頼して業務に活用できる体験を実現する
2. 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI特有のUX課題を解決する
3. ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/Bテスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う
4. AIプロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する
5. エンジニア・PM・AI研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする

具体的な業務:
1. エージェント体験 (AX) の設計
* エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計
* 不確実性の可視化・信頼度表示のUI設計
* 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与UIの設計
* エージェント行動のトレーサビリティ表示設計
* Human-in-the-Loop評価UI・フィードバックループの設計
* エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計
2. ユーザーリサーチ
* ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/Bテストの設計・実施
* 定性・定量データに基づくデザイン判断
* ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新
* AIエージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定
3. デザインシステム・プロトタイピング
* AIプロダクト向けデザインシステムの構築・運用
* 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等)
* 情報アーキテクチャ (IA) 設計
* デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有

業務シナリオ例:
1. 稟議承認AIの信頼度表示UI設計: AIエージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できるUIを設計。信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。
2. SaaS横断ワークフローの可逆操作UI設計: AIエージェントが複数のSaaSを横断して自律的に実行したアクションに対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できるUIを設計。複数のSaaSにまたがるアクションのUndo / Redoのインタラクションパターンを定義し、「どのSaaSのどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。
3. デザインシステム構築: 複数のプロダクトで一貫した体験を提供するため、エージェント対話コンポーネントを標準化したデザインシステムを構築。

ポジション・部門の魅力:
1. AXという新しいデザイン領域: 「人とAIの信頼関係」という、まだ正解のないデザイン領域に挑戦でき、業界の先駆者になれます。
2. 複数のプロダクトを横断: 当社の多様なAIプロダクトのデザインに携われ、1つのプロダクトに閉じない幅広い経験を積めます。
3. デザインシステムをゼロから構築: AIプロダクト向けのデザインシステムを設計・構築でき、コンポーネント設計からインタラクションパターンまで、基盤を作る仕事です。
4. ユーザーリサーチの実践: 多数の顧客に対して、インタビュー・ユーザビリティテスト・A/Bテストを実施し、データに基づくデザイン判断ができます。
5. 急成長環境: 設立後、大規模な組織、複数のプロダクト展開のスタートアップで、デザインの意思決定に大きな裁量を持てます。

業務概要: 当社は、当グループ会社として、AIエージェントの性能を決定づけるAgent Harness（モデルをラップし、セッション状態、チェックポイント、ガードレール、コンテキスト注入、ツール実行を管理する制御レイヤー）を社内で設計・実装するAgent Harness Engineerを募集しています。

具体的な業務:
Agent Harness Engineerとして、AI/MLの知識を活用し、エージェントの制御・実行インフラを設計・実装します。
1. Agent Harnessの設計・実装:
* AIエージェントの動作原理を深く理解し、実行エンジン（Graph Runtime / State Machine）を設計・実装します。
* 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェースであるAgent SDKを設計・開発します。
* セッション管理、チェックポイント、リカバリメカニズムを実装します。
* エージェントの動作を安全に制御するルール実行インフラであるガードレール/ポリシー実行エンジンを構築します。
2. AI/MLシステム統合:
* 複数のLLMプロバイダーとモデルタイプ間で推論リクエストを最適にルーティングするモデルルーティングを設計します。
* コンテキスト管理とメモリインフラ（長期メモリ、ワーキングメモリ、RAG統合）を設計します。
* 推論パイプラインを最適化します（レイテンシ削減、コスト効率、キャッシング戦略）。
* リサーチエンジニアと協力し、最新の研究成果を本番インフラに統合します。
3. オーケストレーションとパフォーマンス:
* ワークフローオーケストレーションとキューイングシステムを開発します。
* コスト/パフォーマンス最適化（オートスケーリング、キャッシング、バッチ処理）を行います。
* 推論リクエストのルーティングとロードバランシングを行います。
4. 信頼性と運用:
* プラットフォームの稼働時間を維持します。
* インシデント対応と事後分析を行います。
* データアクセスと権限管理インフラを設計します。

ポジション・部門の魅力:
* Agent Harnessを社内で構築: 最先端アーキテクチャコンセプトをOSSに頼らず設計・実装し、業界の最先端に立ちます。
* AI/ML × バックエンドの交差点: LLMの動作原理を深く理解し、エージェント実行インフラを設計・実装します。純粋なインフラでも純粋なMLでもない、新しい領域です。
* 基盤ソフトウェアデザイナー: YAMLを書く仕事ではなく、SDK、実行エンジン、オーケストレーターをコードで構築します。低レベルの知識が直接適用されます。
* 開発者体験アーキテクト: 社内エンジニアが使用するSDKとツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させます。
* すべての製品を支える: 本番環境で、すべてのAIエージェントがあなたが構築するHarness上で動作します。
* 急成長環境: 技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。

業務概要
当社はDXコンサルティングを通じて企業の変革を支援してきました。次のステージとして、生成AIを活用したプロダクト開発に注力しています。その中心となるのが 「AIプロダクトエンジニア」 です。
単なるモデル実装やデータ分析に留まらず、Web開発の実装力 × ビジネス理解 × CX（顧客体験） × AI活用 を掛け合わせ、価値あるAIプロダクトを共に作り上げる仲間を募集しています。

具体的な業務
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）やLangChain等を用いた生成AIアプリケーション開発
・フロントエンド／バックエンドを含むWebアプリケーションの設計・実装
・PJにおける要件定義・設計・開発・テストといった一連の工程への参画
・チームメンバーやコンサルタントと連携したプロダクト開発

主なプロジェクト事例
・保険業向けAIクローンPoC支援
・情報通信業向けRAG活用ローカルLLM開発
・インフラ業向けローカルLLM導入・構築

ポジション・部門の魅力
・エンジニア組織の立ち上げコアメンバーとして、0→1フェーズを裁量を持って取り組むことができます
・事業戦略から顧客提案、組織開発まで、CxOとして必要となってくる能力を身に着けることができます
・CX領域に精通したメンバーと共に働き、顧客体験をデザインできます
・市場に大きなインパクトを与えてきたプロダクト開発者と共創できます
・技術選定から携わり、自らの手で「市場に刺さるプロダクト」を作り上げられます

業務概要:
テクノロジーの力で当グループビジョンを実現することをミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。
当グループ企業に対し、ホールディングスの専門部隊の一員として、各社の事業・サービス企画を一緒に立案・推進し、実現します。
部門を跨いだ組織を形成しており、積極的に組織を拡大していく方針ですので、変化に富んだ状況の組織作りにも挑戦することが可能です。
具体的な業務:当グループ各事業会社の経営戦略・事業課題に対し、生成AI・AI技術を中核に据えたプロダクト／システムの構想・企画から、設計・開発推進・リリースまでを一気通貫で担っていただきます。
AIを単なるツールとして扱うのではなく、AIを前提に業務やサービスを再設計し、構想を具体化し、設計・意思決定を前に進める役割を期待しています。
(ご担当頂く業務例)
1. 各事業会社の事業課題・業務課題に対する、AI活用を前提とした課題整理および解決方針の策定
2. AI活用を前提としたシステム／プロダクト構想の立案、ロードマップ策定
3. AI活用テーマにおけるビジネス要件整理、KPI設定、投資対効果(ROI)の整理(ビジネス担当とチームを組んで協業しながら行います)
4. AIシステムを前提としたビジネス要件からシステム要件(機能／非機能)への落とし込み
5. AI活用に伴う設計上のトレードオフ(コスト・品質・拡張性・運用性・リスク)の整理と言語化
6. 全体アーキテクチャ方針の検討、システム境界・責務分離の整理(システムアーキテクトとチームを組んで協業しながら行います)
7. プロダクトオーナー(PO)としてのバックログ優先度付け、受入基準(DoD)策定
8. 開発チーム(内製／外部パートナー含む)との協働による開発推進・ディレクション
9. リリース計画の策定、運用引き渡しに向けた関係部門との連携
10. グループ各社・現場部門とのディスカッション、AI活用を前提とした業務ヒアリング・検証(プロジェクト事例)各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよび、グループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。

事例:
1. AIロープレ(営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援)
2. AIサポート(商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上)
3. AIプロダクト開発共通基盤(複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現)

ポジション・部門の魅力:
1. グループ横断のAI活用を推進する中核組織として、抽象度の高い事業課題や構想を、論点整理・言語化を通じて具体化し、構想・設計・意思決定を前に進める役割を担えます
2. 実際の事業課題を題材に、AI前提で「何を実現するか」「どこまでやるか」を整理し、構想から実行につながる判断をリードできます
3. 経営層・事業責任者・開発チームと向き合いながら、ビジネス要求と技術制約をつなぎ、意思決定を支えることで、事業とテクノロジーを橋渡しする推進力を磨けるポジションです

事業者の皆さまが事業を立ち上げ、発展する過程で直面するさまざまな課題にお応えできる存在を目指しています。世の中の最先端のAI・テクノロジーを取り入れながら、次の当社の核となるAIプロダクトの検討・検証・創出を担っていただきます。

【具体的な業務】
下記業務をシニアエンジニアとしてリーディング・実装・検証を行っていただきます。
1. 当社の製品サービスに搭載するAIエージェントの開発と検証
- LLM（各種）を用いた応答UIUX、API/MCP連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーション構築
- Databricksを活用したデータ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発
- UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
2. 企画、要求定義から要件定義、設計、開発・検証まで、上流から下流工程までの幅広いフェーズに携わっていただきます
まずはアジャイルでAI駆動開発によりMVPをプロトタイピングしながら、現状のAIの可能性や実現性・課題について検証し、製品化やサービス化に向けたリードをいただきます
3. 製品/システム開発チームへの技術移管、運用設計・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ていただきます
※仕事内容の変更範囲：当社の指示する業務

【ポジション・部門の魅力】
お客さまのバックオフィス業務や経営を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような製品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】
以下の当社の環境の中で、Speed、Cost、Skill、Usability等を鑑みて、選択可能
クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks、その他必要な環境
フロントエンド： TypeScript,React,Next.js ,Java（Spring Boot）、Rubyなど
バックエンド： TypeScript, NestJS,GraphQL,Prisma
データベース： Aurora(MySQL),DynamoDBなど
AWS：ECS Fargate Lambdaなど
CI/CD： GitHub Actions, Codeシリーズなど
バージョン管理： GitHub
データ・AI環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
AI： LLM・Agent（ChatGPT, Gemini/VertexAI, Claude/Sonet）
コミュニケーションツール：notion、Google workspace

【業務概要】国内・世界トップクラスの総合人材企業である当グループ。テクノロジーの力で当グループのビジョン実現をミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。当グループに対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。

【具体的な業務】AI R&Dとして、エンジニアリングプロセスを継続的に進化させる取り組みを推進していただきます。具体テーマは入社後にチームと合意のうえ柔軟に設定しますが、以下のような内容を想定しています。
* 問題発見と評価設計：開発フローの摩擦を定量化し、仮説と指標を定義
* 迅速な実験とプロトタイピング：短サイクルでPoCを主導し、効果を検証
* 実運用への橋渡し：LLMOps/MLOps、セキュリティ・ガバナンスを含めた運用設計
* ナレッジの標準化：ベストプラクティス、サンプル実装を整備し社内展開

【想定PJT】R&Dは部内エンジニアをターゲットまたはプロダクトへ組み込める可能性がある技術をテーマとして、技術検証と結果フィードバックのサイクルを回していただくことを予定しております。

【ポジション・部門の魅力】
* 世界トップクラス規模の総合人材企業である当グループで、様々な経験を積むことができます。
* 当グループ各社のAI利活用を牽引する立場で、AIに関する知見や技術力を発揮するだけでなく、事業変革の一端に取り組むような難しくもやりがいのあるミッションを担って頂くポジションです。
* 戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
* フルスタックエンジニアとしての経験を積むことができます。
* 技術選定に対し、裁量が与えられます。
* まだ立ち上げたばかりの組織のため、一緒に組織を作っていくことができます。
* リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。