DX関連、1000〜1200万の転職求人

485 件

●次世代財務モデル構築プロジェクト
・決算、税務、資金、管理会計、予実管理等の財務業務を対象に、現状業務、データ、システム、判断基準、例外対応を可視化
┗月次・四半期決算における確認、集計、差異分析、報告資料作成プロセスの見直し
┗税務、資金、管理会計領域における各組織からの問合せ対応、判断基準といったナレッジの整理・体系化
・標準化する業務、人が判断する業務、AI/DXで支援・自動化する業務を切り分け、あるべき業務プロセスを設計
┗財務データの収集、加工、レビュー、レポーティング業務の標準化とデジタル活用余地の検討
┗Copilot等のAI、BI、RPA、ワークフロー等を活用した業務支援・自動化ユースケースの企画、検証、展開

●変革を財務からグループ全体へ広げる
・財務業務で得た業務再設計の知見を、他部門・他業務にも展開可能なナレッジとして蓄積し、グループ全体の業務変革・AI/DX推進に波及するモデルづくりに貢献
┗グループ全体のAI/DXを推進する組織（デジタル革新本部）と適宜連携し、財務業務で検証したAI/DX活用・業務再設計の効果、課題、標準パターンを整理（業務要件、ツール活用方針、運用ルール、定着プロセスを具体化）
┗グループ会社や事業部門と連携した業務フローの再設計、説明資料作成、合意形成、教育・定着支援

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】
●得られる経験
・グループ全体を対象とした大規模な財務業務改革
・AI/DX活用を前提とした業務の再設計を、構想から実装・定着まで推進する経験
・会計、税務、資金、管理会計を横断した財務知識と、業務設計・BPRの実践経験
・グループ全体のAI/DXを推進するデジタル革新本部と連携し、財務での実践知を他業務領域にもつなげる経験

●伸ばせるスキル
・業務設計力：現状分析からあるべき業務モデルへの落とし込み
・課題設定力：問いを立て、仮説を検証し、改善策を具体化する力
・実装力：AI、BI、RPA、ワークフロー等を業務目的に合わせて活用する力
・横展開力：財務業務で得た知見を、他部門・他業務にも応用できる形で整理・共有する力
・推進力：関係者を巻き込み、合意形成、教育、定着まで進める変革リーダーシップ（プロジェクトマネジメント力）

●キャリアの広がり
・財務実務、業務設計、AI/DX活用を掛け合わせ、財務領域に閉じないグループ横断の業務変革をリードする中核人材として成長できます

【ポジションの魅力】
私たちが求めているのは、AI/DXに特化しただけの専門家ではありません。企業実務として財務・経理業務を理解し、業務を分解し、関係者と対話しながら、本質的なレガシーは大切にしつつ、一方で過去に縛られることなく、そして時代を背景としたAI/DX活用をいとわない次の財務業務モデルを設計できる方です。
「この業務は、もっと良くできる」。その違和感や問題意識を、財務業務の変革に閉じず、グループ全体のAI/DX推進へつながる力に変えていく。そんな挑戦を、当グループの次世代財務で一緒に実現しませんか。

1．イベント概要
みずほフィナンシャルグループ デジタル戦略部による採用セミナーです。同部は、グループ全体のデジタル戦略・AI活用推進を担い、重点AIプロジェクトの旗振り役として全社レベルで変革を牽引しています。
当日は、デジタル戦略部より部門の役割・体制・進行中のプロジェクトについてご説明したうえで、職種別のブースに分かれ、業務内容や働き方、キャリアの広がりを直接お伝えします。生成AI／AIエージェント領域では、テーマの検証（PoC）からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製で一気通貫に進めており、事業の中枢でAIに取り組む実像を掴んでいただける場です。
以下のような方のご参加をお待ちしております。
・生成AI／AIエージェントの開発に、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・PoCで終わらせず、本番運用・継続改善まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、技術とガバナンスの両面から意思決定を行いたい方
・事業部門と協働し、AI活用によるビジネス／プロセス変革を企画から推進したい方

●イベント実施日時
2026年10月28日（水）19:00 20:30（18:45開場）

●応募期限
2026年10月23日（金）　※開催日の3日前

●開催場所
株式会社コトラ本社（東京都港区麻布台1-3-1　麻布台ヒルズ森JPタワー11F）

●内容
19:00 19:15：デジタル戦略部の概要説明（部門の役割、体制、AI戦略の全体像）
19:15 20:10：職種別ブースセッション（お申込みの際にご希望のブースをお選びください）
ブース1＿AIエンジニア・AIテックリード・LLMエンジニア・セキュリティエンジニア・クラウドエンジニア
ブース2＿PM（プロジェクトマネージャー）・PdM（プロダクトマネージャー）・ITアーキテクト
ブース3＿BA（ビジネスアナリスト）
20:10 20:30：自由交流　※軽食・ドリンクをご用意しております。

●登壇者
株式会社みずほフィナンシャルグループ　デジタル戦略部

●定員
50名程度

2．デジタル戦略部の概要
みずほフィナンシャルグループでは、2026年度からの3年間で約1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタル・AIを軸とした変革を推進しています。デジタル戦略部はその中核として、グループ全体のデジタル戦略とAI活用推進を担っています。
生成AI／AIエージェント領域では、ビジネス部門の課題と向き合うプロジェクト推進チームとエンジニアを抱えるテクノロジー開発チームが連携しながら、PoCからプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製開発で一気通貫で進めています。
体制はBiz×Dev×Designの協働を前提とし、エンジニア、デザイナー、ビジネス、R&Dを推進するデータサイエンティストが近い距離で議論しながらプロダクトを推進しています。
内製開発のため、仮説検証からリリース、運用改善までを短いサイクルで回せる点が特徴です。すでに複数のプロダクトがリリースされ、従業員35,000名以上の日常業務で利用されています。

3．本セミナーの対象ポジションについて
3ブース9職種を対象としています。お申込みの際に、ご希望のブースをお選びください。

＜ブース1：エンジニアの職種＞
・AIテックリード：技術的な意思決定と開発推進をリード。実現可能性の判断・要件整理から、技術選定・アーキテクチャ設計、開発環境の標準化、運用改善までを横串で担います。
・AIエンジニア：生成AI基盤（AWS Bedrock／Google Gemini／OpenAI）を用いたPoC開発から、AIアプリの設計・実装・テスト・運用改善までを担います。
・セキュリティエンジニア：AI・生成AI活用案件のセキュリティ評価と、評価基準・評価プロセスの整備。新たなセキュリティラインの立ち上げに近いフェーズから関わります。
・クラウドエンジニア：次世代AI基盤「Wiz Base」をはじめ、AIプロダクトを支えるクラウド基盤の設計・構築・運用。AWSマルチアカウント構成における統制・セキュリティ設計を担います。
・LLMエンジニア：金融特化の独自LLM「みずほLLM」の開発を推進。学習データ設計、チューニングの実装・実行、性能評価、LLMOpsによる運用統制までを一気通貫で担います。

＜ブース2：PM・PdMの職種＞
・AIアプリ／エージェントのプロジェクトマネージャー（PM）：PoCの立ち上げから本番リリース、リリース後の運用改善まで、スコープ・スケジュール・品質・リスクの管理とステークホルダー調整を一貫してリードします。
・プロダクトマネージャー（PdM）：KPI設計・ロードマップ策定から本番化判断、リリース後のグロースまでを担い、プロダクトの成果に責任を持って推進します。
・ITアーキテクト：AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計を企画・推進。運用体制やガードレール等の仕組みづくりから、導入するIT・AIツールの評価・検証・導入判断までを担います。

＜ブース3：BAの職種＞
・AIを活用したビジネス／プロセス変革を企画・推進するビジネスアナリスト：事業部門の課題起点でテーマを具体化し、As-Is／To-Beの整理、PoC計画の策定、経営層を含む関係者との合意形成、本番化・社内定着までを推進します。

4．プロダクト例
・面談記録・議事録作成支援「めんきくん」：対面／オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS／Webアプリケーション
・スライド生成支援「みずほスライドジェネレーター」：作成したい内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成
・リサーチ支援「みずほDeepResearch Advance」：Web上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成
・営業支援「RM Studio」：過去の法人RM（法人営業担当者）とお客さまとの打ち合わせ内容やお客さま情報をもとに、AIエージェントが次の商談資料を自動作成
・社内手続き検索支援「Wiz Search」：事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成
・暗黙知の形式知化「AIインタビュアー」：AIが法人RM（法人営業担当者）にインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化

＜イベント概要＞
同社にご興味をお持ちの方を対象に、「1Day選考会」を開催いたします。通常複数回にわたる面接プロセスを1日で完結できる特別選考会です。「転職活動を効率的に進めたい」「短期間で選考を進めたい」という方におすすめです。当日は面接だけでなく、面接官より事業や組織、実際の業務内容についても丁寧にご説明いたします。皆さまのご応募を心よりお待ちしております！

●開催日時
下記の日程で開催いたします。
・10月7日（水）13:00〜21:00
・10月14日（水）13:00〜21:00
※ご希望の日時をお選びいただけます。
※各時間枠は先着順となりますため、ご希望に添えない場合がございます。あらかじめご了承ください。
※上記時間帯のうち、個別に面接時間をご案内いたします。

●面接について
対面面接1回／最長90分程度を予定しております。
本選考会では、1日で面接プロセスを完了いたします。
※選考結果については、後日ご連絡いたします。

●実施形式
対面での実施となります。
場所：弊社オフィス

●応募条件・提出書類
ご応募の際は、下記2点をご提出ください。
・履歴書（写真付き）
・職務経歴書（PDF形式）

●応募締切
定員に達し次第、受付を終了いたします。
ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお早めにご応募ください。

＜AI・データ事業部詳細＞
金融業界に特化したDXコンサルティング企業で「テクノロジーとコミュニティーで金融の未来を創る」をミッションに、金融業界の変革を目指しています。AI・データ業界横断の課題解決に取り組むコミュニティ活動に積極的に参加しながら業界の課題を解決したり、さらに汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発しており、それらから生まれたノウハウをコミュニティーに還元することにより、金融業界の変革を図っています。コミュニティー運営を基盤とする企業だからこそできる、テクノロジーによる真の業界変革を一緒に推進していく仲間を募集しています。
同社の中核事業の1つであるAI・データ事業では、実際に現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発に取り組んできた経験が豊富なメンバーが、金融機関向けのデータ活用支援（分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など）と自社プロダクトの開発・提供を行っています。社内にはAI・データ分析組織をゼロから立ち上げてきたメンバーや、高度なデータ分析技術を用いて大きな価値を生み出すAI・機械学習モデルの開発を行ってきたメンバー、多数のユーザーに利用されている有名アプリケーションの中核機能の実装を担ってきたメンバーなどが多く在籍しており、日本の全ての金融機関のデータ分析組織（CoE）にとっての羅針盤「CoE of CoE」になり、金融業界の変革を成し遂げていくことを目指して、日々活動しています。なお、同社が自社開発をしている生成AIを活用したプロダクトが評価され「活躍が期待されるAIスタートアップ」に選定されました。

＜仕事内容＞
【職務概要】
本ポジションでは、金融機関が抱える業務・システム上の課題に対し、生成AIをはじめとする先端技術と同社の自社プロダクトを活用し、技術面から課題解決をリードする「Forward Deployed Engineer（FDE）」としてご活躍いただきます。
同社の主力プロダクトは、レガシーシステムのモダナイゼーションや、生成AIを活用した業務プロセスの効率化・高度化など、金融機関における幅広い業務・システム変革を支援するプロダクトです。
FDEは、単なるコンサルティングや技術提案にとどまらず、クライアントの業務や現行システムを深く理解した上で、課題整理・技術検証から、アーキテクチャ設計、実装、検証、本番導入までを一貫して担当します。主力プロダクトの活用、新たなAIソリューションのPoC、クライアント固有の機能開発など、顧客の課題に応じて柔軟に技術的な解決を実現していくポジションです。
静的解析・構造解析の高度化
・呼び出し関係／依存関係解析の設計・実装
・レガシーコードの構造抽象化および可視化基盤の構築
・変換前後の整合性検証ロジックの設計
モダナイゼーション変換基盤の構築
・言語横断的なコード変換エンジンの設計
・自動リファクタリング／変換ロジックの実装
AI統合基盤の整備
・LLM等を活用したコード理解・生成を可能にする構文基盤の設計
・AI連携を前提としたアーキテクチャ設計

【自社プロダクト開発例】
・主力プロダクト（AIを活用してレガシーシステム刷新をサポートするツール）

【具体的な業務内容】
・顧客の業務・システム課題を踏まえた、主力プロダクトの技術的な導入設計および実装推進
・顧客や社内関係者と連携した、レガシーシステムのモダナイゼーションや生成AIを活用した業務効率化・高度化に関する企画、技術検証、PoC推進
・PoCや技術検証の結果を踏まえた、本格開発・本番導入に向けたアーキテクチャ設計、技術検討および実装推進
・顧客固有の課題に応じた、AIソリューションや機能の設計・開発
・プロジェクトや顧客導入で得られた知見の、自社プロダクトの機能改善・プロダクト戦略へのフィードバック

＜魅力ポイント＞
プロジェクトの魅力
大手金融機関の業務・システム課題に対し、構想から実装・本番導入まで一貫して関与できる
自社プロダクトを活用し、レガシー刷新や生成AIによる業務変革など幅広いテーマに取り組める
レガシーからクラウドネイティブ、生成AI活用まで幅広い技術・アーキテクチャに関われる
生成AIを業務・システムに組み込み、顧客価値創出の最前線に携われる
短いサイクルで検証・改善を繰り返しながら、顧客と共に解決策を形にできる

ポジションの特徴
コンサルとエンジニアを兼ねるハイブリッドロール
要件整理から設計・実装・本番導入まで一貫して担当できる裁量
ソリューションに縛られず、課題起点で最適な技術を選び実装できる
現場で得た知見を自社プロダクトへ還元し、プロダクト進化に直接貢献できる

金融機関を中心とした顧客に対し、生成AIをはじめとするAI技術を活用した業務変革・新規価値創出を支援します。

主な職務内容は以下の通りです。

・顧客の業務課題を起点としたAI活用テーマの企画構想
・AI Ready化に向けたデータ、業務、システム課題の整理
・非構造データの構造化、メタデータ整備、AI活用に必要なデータ整備方針の検討
・生成AI/LLM、機械学習、データ分析等を活用したPoC計画策定、技術検証、効果検証
・PoC結果を踏まえた本格導入可否の判断支援、実現方式検討、開発チームへの接続
・顧客、業務部門、IT部門、社内有識者、開発チーム、パートナー等のステークホルダ調整

足元ではAI活用構想、AI Ready化、PoC推進等の超上流案件が中心ですが、今後は本格開発・業務定着までを見据えた案件推進をリーダーとしてチームを率いて担っていただく想定です。

AI領域は技術・活用方法・顧客課題が日々変化しているため、上記に限らず、新しい技術やビジネス課題を取り込みながら、前例の少ないテーマにも主体的にチャレンジし、新たな価値創出に取り組んでいただく職務です。

本ポジションでは、生成AIをはじめとするAI技術を活用し、金融機関を中心とした顧客の業務変革・新規価値創出を支援します。

現在は、顧客がAIを十分に活用できる状態を整えるための超上流コンサルティング、AI活用構想、AI Ready化、PoC推進等の案件が中心ですが、今後はPoCで得られた成果を本格導入・業務定着につなげる案件も拡大していく想定です。そのため、AI技術・データ・業務・システム開発を横断的に捉えながら、顧客のAI活用を構想から実装・定着まで一気通貫でリードできる点が魅力です。

また、同社として金融業界の変革をリードする立場で、多数のステークホルダと連携しながら、前例の少ないAI活用テーマを具体化し、新しい価値を創出できる環境があります。将来的には、AI/データ活用案件のチームリーダーとして、チームメンバを率いながら、顧客・社内有識者・開発チーム・パートナー等と連携し、業界をリードするAI活用案件を推進するキャリアを目指すことができます。

【職務概要】
グループ全体の営業バックオフィス（営業事務、審査、請求等）を対象に、生成AIやデジタル技術を活用した「AIネイティブ」なEnd to End（E2E）プロセス改革をリードするポジションです。
同社が掲げる「コストセンターからバリューセンターへ」の実現に向け、グループ全体のO2Cプロセス（受注から入金まで）の再設計、および現場展開を推進する重要な役割です。
入社後は、まず既存の業務改革施策をキャッチアップしながら、審査・請求やグループ会社向け営業事務領域の業務プロセス棚卸しと課題抽出に着手いただきます。
入社後1年経つ頃には「統合センター体制」の実現に向け、プロセスオーナーとして業務改革（BPR）や組織変革を牽引し、自ら周囲を巻き込みながら変革を推進する変革実現者（イネーブラー）としての活躍を期待します。

【業務／プロジェクト例】
以下のプロジェクトで業務要件定義からAI活用企画・導入推進までを一貫してリードします。
【伝票依頼書作成支援AIプロジェクト】
受注計上時に営業（または営業事務職）が作成する伝票依頼書（約200項目）の作成プロセスにAIエージェントを適用し、効率化と情報精度の向上を実現します。
利用ツールやシステム：基幹システム、ServiceNow、Tableau、生成AIおよび汎用AI

【ポジションの魅力】
本社やグループ各社のプロセスオーナー（CFO/CHRO直下）と連携し、数千人規模の働き方を変革するプロジェクトに携わることができます。
社内外の有識者(外部コンサル、パートナー各社他)を巻き込みながら、最新AIを自ら業務に適用する「クライアントゼロ」として、シェアードサービスセンターの枠を超えた先進的な業務改革を経験できます。
定期的な1on1や部門長とのSkip 1on1を通じて、キャリアや悩みを相談しやすい環境です。
AI人材育成にも注力しており、資格取得支援や各種研修制度も充実しています。
同社ではキャリア入社の方全員に「メンター」制度を導入しており、数カ月の間会社や業務に慣れるまでをサポートします。

【想定キャリアパス】
本業務で培った業革スキルとAI活用実績を武器に、将来は市場顧客向けのコンサルティング事業への参画や、より上位のマネジメント層（ディレクター職等）への昇進が可能です。
リーン・シックス・シグマ（LSS）に基づく業革メソッド、AIネイティブなプロセス設計力、大規模組織のチェンジマネジメント力を身につけることができます。
従来の慣行や「当たり前」をゼロベースで否定し、新たな仕組みを構築することへの抵抗や葛藤がありますが、それを乗り越えるための「プロセスオーナー制度」等の強力なバックアップ体制があります。

【業務概要】
エンタープライズソリューション統括本部 ストラテジーサービス本部 ITサービス部への配属です。同部門はプライムSI（一次請けSI）を担い、戦略立案・企画から、設計・構築、運用保守まで一気通貫のサービス提供を行っています。新規顧客獲得を目的とした戦略立案及び実行を通して、アジャイル×PMOでのIT支援/DX推進、および新たな業界の顧客醸成を行います。そして、顧客課題の解決として、様々なSIプロジェクトを担います。

【具体的な業務】
顧客向けの各プロジェクトやITコンサルタント案件に対して、AI活用をテックリードするAX推進スペシャリストを募集します。同部門では、AI利活用を重要な取り組みの一つとして位置づけ、AIを用いて顧客への新たな価値提供や業務変革の実現に向けた取り組みを推進しています。
本ポジションでは、AIテックリードスペシャリストとして、特定案件の専任担当ではなく部門横断の立場で複数のプロジェクトを支援します。AI活用に関するアドバイザリー対応や技術検討、PoC支援、データ分析、技術選定などを通じて、案件推進を技術面からサポートいただきます。
また、顧客提案時の技術支援やプリセールス活動にも携わり、営業担当やPM、マネージャーと連携しながら、顧客課題に対する最適なAI活用方針の検討・提案を行っていただきます。特定の技術領域に限定することなく、生成AI、機械学習、データ分析など幅広い知見を活かしながら、企画から運用まで一貫して推進いただくことを期待しています。

【ポジションの魅力】
・複数のSI・コンサルティング案件を横断的に支援できる
・データ分析やPoCなどの実務から、技術提案・プリセールスまで幅広く携われる
・営業、PM、エンジニアなど多様なメンバーと連携しながらAI推進をリードできる
・特定技術に縛られず、案件ごとに最適解を選択できる

【キャリアパス・成長環境】
入社後は組織横断的な立場で複数案件に関与し、AI活用の起点となる役割を担っていただきます。AI活用パターンや知見を蓄積しながら、徐々に案件リードの比重を高めることが可能です。案件における技術的課題の解決支援やPoC推進だけでなく、営業提案やAI活用の検討などにも携わることで、技術力とコンサルティング力の両方を高めることができます。将来的には、AI活用方針の検討や標準化、AI案件のリード人材としての役割拡大など、個人の志向や成長に応じたキャリア形成ができます。ポテンシャル採用も想定しており、SIerにおけるAI活用を実務を通じて磨ける環境です。

【働き方・組織風土】
リモートワークを中心としたハイブリッド勤務です。所属組織は、志を持つ20〜50代の幅広いメンバーで構成され、コミュニケーションも活発な組織で、自由と裁量を持って挑戦できる文化が根付いています。

【組織ミッション】
「人と組織の生産性向上」への貢献を掲げる企業において、エンジニアとしてその価値を提供します。顧客やチームと伴走することで見えてくるシステム課題を解決し、達成感や喜びを共有しながら成長していくことをミッションとしています。

【組織魅力】
1. 一体感を持ったチーム体制: 同組織では一人ひとりの自主性を重んじ、常に挑戦し続けようという風土があります。また、様々な意見や考え方を積極的に発信するメンバーと、一人ひとりの意見をフラットに聞き、プロジェクトへ柔軟に反映するマネジメントでチームを構成することで一体感をもって開発を進めています。これまでの経験を活かしながらも新しいことに挑戦していくことができます。
2. スピードと裁量がある: エンタープライズソリューション本部は約350名の組織である一方、ほとんどの顧客がプライムで最上流から取り組みます。よって、プロジェクトの質を求められつつも、小回りの利いた動きが可能で、スピード感と裁量を通して、やりがいを感じることができます。これは通常のデリバリ部門だけでなく、営業や事業企画においても、自己裁量とチームマネジメントの両面で発揮されます。

当社が展開するプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術（AI・機械学習・生成AI）を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。

ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。

1. 検索・推薦エンジニアリング
検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど）の設計・実装
検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定
2. 機械学習・自然言語処理・画像認識
文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発
生成AI（LLM）を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装
実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化
3. データサイエンス・戦略
事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出
独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用
4. アーキテクチャー・技術基盤
AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定
大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用

●本ポジションの魅力
・国内最大級のビジネスデータ（名刺、契約書、請求書等）を用いた高度な分析・開発経験を積める
・R&Dとプロダクト開発の距離が近く、自らの技術成果がダイレクトに事業貢献・ユーザー価値につながる実感を得られる
・生成AI、LLM、RAGなどの最先端技術を、実用的なプロダクト機能として実装する挑戦ができる
・スケーラブルな検索基盤やデータ基盤の設計・構築スキルが身に付く

●主な技術スタック
▼ 開発言語
-Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等

▼ インフラ
-AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform

▼ データベース / 検索基盤
-PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB

▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
-GitHub, Datadog

※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。

アプリやWebサイトなどの顧客接点において、生成AIを活用した先進的な機能実装やサービス改善プロジェクトの計画策定・進行管理を担うポジションです。特定の枠組みに固執せず、状況に応じて開発チームとビジネス部門の間を柔軟に立ち回り、プロジェクトをゴール（リリース）まで導く役割です。

【職務詳細】
1. 対顧客向けサービスへのAI導入プロジェクト管理
・AI導入テーマに沿ったプロジェクト計画の策定（スケジュール・リソース・タスクの洗い出し）
・開発プロセスにおけるボトルネックの特定と、関係各所（エンジニア・デザイン・法務等）との柔軟な調整による課題解決
・ユーザーの利便性を考慮したAIの振る舞いやアプリ／Web上の表示仕様などの要件定義支援

2. 現場主導のAI実装・改善
・生成AIの特性を活かしたプロトタイプ（PoC）の進行支援と、ユーザー体験の検証
・リリース後のユーザー反応やログに基づいた、プロンプトの微調整や追加改修プロジェクトのリード

3. ステークホルダーとの連携
・プロジェクトの状況に応じ、現場や開発パートナーのエンジニアから事業責任者まで、適切なタイミングで情報共有・連携を行い、プロジェクトを円滑に推進する

【本ポジションの魅力】
・実務に直結するAI経験：構想だけでなく、実際のプロダクトにAIを組み込み、世に送り出すまでのプロセスをリードできます。
・柔軟な動きを推奨する文化：定められた役割に縛られすぎず、プロジェクトを前に進めるために必要なアクションを自ら考え、臨機応変に実行できます。
・市場価値の高いスキルセット：顧客向けサービスのAI実装という、技術とビジネスの橋渡し役としての希少な経験を積むことができます。

AI・データ・クラウド・エンタープライズITを融合し、テクノロジードリブンな変革をリードするポジションです。

職務内容:
生成AI・AIエージェントをはじめとするAIの進化により、企業に求められる変革は、個別業務へのAI導入にとどまらず、経営・事業・業務プロセス・組織・人材のあり方そのものを見直すフェーズへと移行しています。
本ポジションでは、顧客のビジネス・業務課題に寄り添い、AI・データ・クラウド等のテクノロジーに加え、AIインフラ・クラウド基盤も活用し、AIを統合・活用したシステムやソリューションの構想・企画・提案から、その実現まで伴走します。AIシステムやAIエージェントの実装に加え、AIを活用したシステム開発・SIプロセスそのものの変革まで、テクノロジーを起点とした幅広い変革を支援します。
AIの専門性をお持ちの方はもちろん、これまで培ったSI、クラウド、アーキテクチャ、システム開発等の専門性を活かしながらAI領域へ専門性を広げたい方も対象としています。ビジネスコンサルタントやグループのグローバルリソースと連携し、ビジネスとテクノロジーをつなぐ立場から、顧客の変革をリードしていただきます。

具体的な業務内容:
1. 顧客のビジネス・業務課題を踏まえた、生成AI・AIエージェント等を活用するシステム・サービスの企画・構想
2. 顧客のビジネス・業務課題や要件を整理し、AI・ITで実現可能なシステム要件、アーキテクチャ、実装方針へ具体化する伴走支援
3. AI、データ、クラウド、エンタープライズIT等を組み合わせたソリューション・アーキテクチャの設計・提案
4. AIを活用したシステム開発・SIプロセスの課題整理、変革構想・導入支援、およびAI駆動開発の定着・高度化
5. PoC/MVP等を通じた検証・改善から設計・開発、導入・展開までのプロジェクト推進、およびPM、アーキテクト、SME等の役割でのデリバリー支援
6. プロジェクトで得られた知見を活用したリファレンスアーキテクチャ、技術標準、方法論、オファリング、アセットの開発・高度化

ポジション・部門の魅力:
グループ会社として、日本市場にてサービスを提供しており、顧客ファーストを念頭に、顧客に寄り添い、課題の特定・構想策定から具体的な開発・運用保守に至るまで、End to Endでビジネスのゴールへの達成に貢献しています。注力領域の一つにクラウド・データ・AI領域があり、事業部を新設して顧客へのサービスを強化しています。AIデータセンター・クラウド事業のサービスを開始する予定で、インフラからアプリまで、フルスタックでAIトランスフォーメーションの支援をできる企業は世界的にも多くありません。研究機関との連携や企業への投資、そしてパートナーシップ締結など、かねてからクラウド・データ・AI領域へ力を入れていた同社が、日本市場においてさらなる事業の強化を行っています。グローバルでの実績と、最先端なテクノロジーに触れられるだけでなく、グローバルなダイナミズムやスピード感も感じていただけます。社員一人ひとりが経営に参画していくことを目指す企業です。フラットな組織で個人の意向を尊重し、スピード感を持った意思決定を行い、挑戦を繰り返す。そうして、さまざまなイノベーションを起こしていきたいと考えています。多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータ、決済、物流、マーケティング、インフラ等を統合し、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出する事業展開力を有している点は、他の多くのコンサルティングファームやIT会社とは一線を画します。世界27カ国から構成される多様な考え、経験をもったメンバーが在籍するグローバルかつダイバーシティを伴った社内環境も、日常的なイノベーションを可能とする要因のひとつです。

AIプラットフォームの実装・導入プロジェクトの最終責任者として、前例のない難易度の案件でも顧客の事業成果として証明しきることがミッションです。そこで築いた信頼を起点に、次の実装領域を広げアカウントを拡大し、事業貢献性を高めます。

エンタープライズのAI導入には、まだ確立した正解がありません。顧客と一緒に前例をつくり、それを成果として証明し、次の領域へ広げていく。プロジェクトを完遂させるだけでなく、その先の展開まで自分で描けるのがこのポジションです。役割の本質は、エンタープライズ企業のAIの本格実装を通じて事業を非連続に伸ばす部分にあります。

**このポジションの魅力**
- 正解のない領域で、前例をつくる側に立てる: 市場に確立していない事業において、日本を代表するエンタープライズ企業と共創しながら形にしていく機会があります
- 成果と拡大の両方に踏み込める: 導入成功を作って終わりではなく、そこで得た信頼を次の提案につなげ、AI実装の領域を広げていけます。デリバリーと顧客の意思決定者との折衝を分断せずに推進することができます
- 1社の意思決定が業界のデファクトスタンダードをつくる: 金融・通信・インフラのラージエンタープライズが主戦場です。一つの成功事例が市場全体の導入基準になります
- 事業責任者につながる経験を、事業の最前線で磨ける: 担当領域を一つの事業として捉え、数字・型・組織の設計まで含めて意思決定に関われる環境です

**具体的な業務内容**
- 複数の実装・導入プロジェクトの最終責任者としての全体統括（スコープ・体制・スケジュール・品質の意思決定）
- 顧客の業務フロー・応対データの読み解きと、AIに任せる範囲および導入ロードマップの設計
- 成功条件の顧客合意、稼働後の成果レビュー、KPIモニタリングと改善方針の決定
- 導入領域の拡大に向けたロードマップ・商流・スコープ・見積の設計
- 意思決定者/決裁層との関係構築、次期投資に向けた提案のリード
- ASE（Agent Software Engineer）・PMを含むプロジェクトチームのリードと、案件間のリソース配分の判断
- 成功/失敗事例の構造化と、導入テンプレート・Sales/Partner向けenablement・プロダクト/プラットフォームへのフィードバック

【ミッション】
当社の生成AI・データ活用を支えるAIプラットフォームを設計・開発・運用し、社内外の開発者や事業部門が、安全かつ迅速にAIサービスを構築・展開できる環境を実現します。
私たちはデータやAIモデルをユーザー企業の統制下で安全に扱える、主権性の高いAIプラットフォームを目指しています。個別案件や技術検証・実践を通じて得た知見をプラットフォームへ還元し、AI活用の再現性・拡張性・信頼性を高めるとともに、ユーザー企業の開発・運用体験を継続的に向上させます。

【主な業務】
個別顧客向けのAIアプリケーション開発ではなく、複数の組織・サービスから共通利用される「AIサービス共通基盤（PaaS）」の要件検討・技術検証・設計・開発・運用を担います。

【具体的な業務】
入社後は、これまでのご経験や専門性、プロダクトの状況、チーム内の役割分担を踏まえて担当領域を決定します。スクラムチームでは、以下のような業務を担います。
・AI駆動開発やミドルウエアの導入・改善による、開発生産性と品質の向上
・社内外の開発者が安全かつ迅速にAIアプリケーションやAIエージェントを開発・運用するためのAIサービス共通基盤（PaaS）の設計、開発、運用
・AIアプリケーション開発を効率化する共通機能、API、SDK、テンプレート、管理機能の整備
・LLM呼び出しに留まらない、RAG、LLM Proxy、モデル評価、AIライフサイクル管理などコア機能の開発
・エンタープライズ企業が安心してAIを活用するためのデータトラスト、AIガバナンス要件の実装（LLMガードレール、厳格な認証認可・アクセス制御、監査ログ、データ保護など）
・大規模データ基盤（レイクハウスなど）とAIをシームレスかつ安全に連携させるデータパイプラインおよびクエリ分析／データ処理基盤の設計
・AIモデルを継続的かつ安定稼働させるためのLLMOps／MLOps／DevOps基盤の構築（モデル管理、監視、ログ、評価、デプロイ自動化）

※開発はアジャイルに進めているため、担当領域は入社時点の開発状況とご経験・志向を踏まえて決定します。上流工程だけでなく、設計・実装・レビュー・運用改善まで幅広く携わります。


仕事の魅力
・個別顧客向けのAIソリューションではなく、複数の組織・サービスで再利用される汎用的なAIサービス共通基盤の立ち上げに、中核メンバーとして携わることができます
・大規模AIプラットフォームの設計・開発・運用に携わり、技術選定、アーキテクチャ設計、開発標準の策定に裁量を持って関わることができます
・検証だけで終わるPoCではなく、本番利用を前提とした企画・設計から、開発・運用・共通化まで、プロダクトライフサイクル全体を経験できます
・大規模データ、GPU基盤、分散処理、モデル推論、AIガバナンスなど、エンタープライズAIに必要な技術領域に挑戦できます
・社内外のクラウド、AI、データ、セキュリティ各領域の専門家と連携しながら業務を進めるため、さまざまな分野の知見を深めて成長できる環境が整っています
・AI駆動開発を積極的に取り入れながら、当社が社内外へ提供するサービスに求められる高い品質・信頼性・可用性を備えた、大規模ソフトウエア開発の知見を身につけることができます
・AI領域の実務経験が限定的な方も、クラウド、バックエンド、データ基盤、プロジェクト推進などの強みを生かし、業務を通じてAIプラットフォーム領域へ専門性を広げることができます

【組織について】
企業の競争力強化に向けて、AI活用を前提としたビジネスモデル転換を、構想からAIエージェントの構築・実装、そして実際の運用・定着までを一気通貫で支援する組織でのポジションです。クライアントと強固なリレーションを構築し、価値共創を進める原動力となることが求められています。
2026年4月、AIを主体としたお客様の変革を継続的に支援すべく、新たにビジネスユニット化されました。単に「AIを構築する」だけでなく、構築したAIエージェントが実際に現場で機能し、お客様の生産性向上という成果に結びつくところまで責任を持って伴走することを特徴としています。
この変革をテクノロジー面から支える中核組織として設立されたのが、本求人の募集ポジションであるABeam Intelligent Center（AIC）です。AICは、AIエージェントを中心に、構想策定・コンサルティングからAIエージェントの構築、運用、業務オペレーションまでを一気通貫で担う、AI変革の中心的な基盤として位置づけられています。

●AICならではの強み：「クライアントゼロ」の実践知
AICは、グループ会社および同社の業務変革を「クライアントゼロ」と位置づけ、グループ内・社内で実践・検証した知見やノウハウをお客様に提供しています。自社実践に裏付けられた実効性の高いAI変革を届けられることが大きな特徴です。

●提供サービスの一例
◎AIエージェントを前提とした業務・組織変革の構想立案
◎AIエージェントの設計・構築・導入
◎導入後のAIエージェントの運用・保守、継続的な改善（マネージドサービス）
◎グループ会社／同社自社実践で磨いた業界ベストプラクティスの提供

【入社後のアサイン想定プロジェクト】
組織立ち上げフェーズだからこそ経験できることとして、案件の提案・獲得から、AIエージェントの構想・設計、構築・実装、そして導入後の運用・改善まで一気通貫の変革を経験できます。
AICでは「AIエージェントを作って終わり」ではなく「現場に定着させ、成果を出し続ける」フェーズまで関与するため、事業オーナーの視点で仕事に取り組めます。

●想定プロジェクト
◎AIエージェントを前提とした業務変革の構想提案・ソリューション設計
◎クライアント業務のAI活用に向けた業務プロセス再設計プロジェクト
◎AIエージェントの選定・構築・カスタマイズ（自社アセット活用、新規開発を含む）
◎稼働後のAIエージェントの運用・保守・継続改善（マネージドサービス）
◎グループ会社／同社自社の業務変革プロジェクトへの参画（クライアントゼロ実践）

●身につくスキル
◎AIエージェントを軸にした変革の構想力・実行力
◎クライアント折衝・コンサルティングスキル
◎構想から構築、運用、定着支援までを一気通貫で推進するスキル

1．募集の背景と部門のミッション
当社では、数百億円規模のデジタル投資を継続的に行い、デジタル・AIを軸とした変革を推進しています。本募集部門はその中核として、全社のデジタル戦略とAI活用推進を担い、重点AIプロジェクトの旗振り役として全社レベルで変革を牽引しています。
本募集は、AI・デジタル領域における3領域8職種を対象とした部門単位での募集です。生成AI/AIエージェント領域において、テーマの検証（PoC）からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製で一気通貫に進める体制のもと、事業の中枢でAIに取り組むポジションです。

2．組織・開発体制
生成AI/AIエージェント領域では、ビジネス部門の課題と向き合うプロジェクト推進チームと、エンジニアを抱えるテクノロジー開発チームが連携しながら、PoCからプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製開発で一気通貫に進めています。
体制はBiz×Dev×Designの協働を前提とし、エンジニア、デザイナー、ビジネス、R&Dを推進するデータサイエンティストが近い距離で議論しながらプロダクトを推進しています。
内製開発のため、仮説検証からリリース、運用改善までを短いサイクルで回せる点が特徴です。すでに複数のプロダクトがリリースされ、数万人規模の従業員の日常業務で利用されています。

3．募集ポジション（3領域9職種）
＜領域1：エンジニア＞
●AIテックリード
技術的な意思決定と開発推進をリードします。実現可能性の判断・要件整理から、技術選定・アーキテクチャ設計、開発環境の標準化、運用改善までを横串で担います。

●AIプロダクトエンジニア
生成AI基盤（AWS Bedrock/Google Gemini/OpenAI）を用いたPoC開発から、AIアプリの設計・実装・テスト・運用改善までを担います。

●LLMエンジニア
金融領域に特化した独自LLMの開発を推進します。学習データ設計、チューニングの実装・実行、性能評価、LLMOpsによる運用統制までを一気通貫で担います。

●クラウドエンジニア
AIプロダクトを支える次世代クラウド基盤の設計・構築・運用を担います。AWSマルチアカウント構成における統制・セキュリティ設計を担います。

●セキュリティエンジニア
AI・生成AI活用案件のセキュリティ評価と、評価基準・評価プロセスの整備を担います。新たなセキュリティラインの立ち上げに近いフェーズから関わります。

＜領域2：PM・PdM＞
●AIアプリ/エージェントのプロジェクトマネージャー（PM）
PoCの立ち上げから本番リリース、リリース後の運用改善まで、スコープ・スケジュール・品質・リスクの管理とステークホルダー調整を一貫してリードします。

●プロダクトマネージャー（PdM）
KPI設計・ロードマップ策定から本番化判断、リリース後のグロースまでを担い、プロダクトの成果に責任を持って推進します。

●ITアーキテクト
AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計を企画・推進。運用体制やガードレール等の仕組みづくりから、導入するIT・AIツールの評価・検証・導入判断までを担います。

＜領域3：BA＞
●AIを活用したビジネス/プロセス変革を企画・推進するビジネスアナリスト
事業部門の課題起点でテーマを具体化し、As-Is/To-Beの整理、PoC計画の策定、経営層を含む関係者との合意形成、本番化・社内定着までを推進します。

4．プロダクト例
●面談記録・議事録作成支援
対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション
●スライド生成支援
作成したい内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成
●リサーチ支援
Web上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成
●営業支援
過去の法人営業担当者とお客さまとの打ち合わせ内容やお客さま情報をもとに、AIエージェントが次の商談資料を自動作成
●社内手続き検索支援
事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成
●暗黙知の形式知化
AIが法人営業担当者にインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化

5．技術環境（一部）
開発言語：TypeScript、Python
フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、FastAPI、Streamlit
AI関連ライブラリ：Assistants API、Agents SDK、Strands Agents SDK、LangChain、LangGraph、Vertex AI
インフラ・ミドルウェア：AWS、S3、ECS、ElastiCache、Terraform、CDK、Bedrock、Bedrock AgentCore
テスト：Jest、Pytest、Playwright
ツール：GitHub、Teams、Slack、Jira、Confluence
AIツール：Anthropic Claude Code、AWS Kiro、OpenAI Codex、Amazon Q Developer、Devin、Dify、v0

6．応募について
本求人は部門単位での募集です。応募時点で職種を確定いただく必要はありません。ご経験の内容と幅、ご志向をふまえ、上記8職種のなかから最適なポジションをご相談しながら選考を進めます。

以下のような方に向いているポジションです。
・生成AI/AIエージェントの開発に、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・PoCで終わらせず、本番運用・継続改善まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、技術とガバナンスの両面から意思決定を行いたい方
・事業部門と協働し、AI活用によるビジネス/プロセス変革を企画から推進したい方

●募集の背景 ― なぜ今、デジタル戦略部・システム部で6つのポジションを同時に募集するのか

▼1. データ×AI×金融の中枢を担う事業構造
当社は、融資だけでなく預金・為替、証券・シンジケートローン、事業承継・再生支援、創業支援など、中小企業のライフステージを一気通貫で支える総合金融機関です。デジタル戦略部とシステム部が両輪となり、データマネジメント基盤の整備からAI（予測AI・生成AI）の実装、勘定系システムの更改・維持運用までを担っています。

専門人材にとっての意味は、データ・システム基盤の設計が、融資審査や経営支援など事業のあらゆる場面に直結することです。基幹システムの安定運用が信頼の基盤をつくり、データ・AI活用が新たな収益機会を生みます。金融機関やベンダー単体では、この両方を横断的に経験できる機会は限られています。

▼2. 「守るIT」と「攻めるIT」が同時に走るフェーズ
当社は設立以来、90年近くにわたり中小企業専門の金融機関として、止まらないこと・誤らないことそのものが社会的価値である基幹システムの安定運用を担ってきました。2025年には関連法令の改正に基づき政府保有株式の全部売却が完了し民営化。2026年には長期戦略・変革プランを発表し、「企業の未来を支えていく。日本を変化につよくする。」というパーパスのもと、「中小企業経済圏」の確立・活性化を目指しています。

5つの変革（タテからヨコへ、連携から共創へ、守りから成長へ、ローカルからグローカルへ、DXからAXへ）に象徴されるように、当社では、勘定系システムの更改・維持運用やシステム監査といった守りの領域と、データマネジメント・生成AI実装といった攻めの領域が、同じ組織の中で並走しています。どちらか一方ではなく両方を経験できる環境は、事業会社としては稀少です。

▼3. デジタル戦略として進行中の取組み
この方針を具体化したデジタル戦略では、以下の4つを重点テーマとしています。

・データマネジメント基盤の整備（データソースの真正性・加工プロセスの体系的管理）
・AI・生成AIの実装（予測AI・LLM活用による営業・審査・業務の高度化）
・システム企画・DX推進体制の強化（勘定系システムの更改とDX推進プロジェクトの管理）
・サイバーセキュリティ・システム監査体制の強化

これに基づき、次の取組みが同時並行で進行しています。

・勘定系システム（含む周辺システム）の着実な更改・維持運用
・法人向けポータルサイト「Bizリンク」の企画・運営を通じたデジタルサービスの拡充
・クラウド上のデータ基盤整備によるデータ活用・生成AI実装の推進
・サイバーセキュリティ態勢の継続的な改善・強化

▼4. 募集ポジション
上記を推進する体制強化のため、企画・開発・運用・監査にわたる下記【1】〜【6】を同時に募集しています。ご経験・ご志向を踏まえて最適なポジションをご提案します。

【1】データサイエンス・データマネジメント　業務・人材育成マネージャー（候補者可）
配属先候補：デジタル戦略部　インテリジェンス室 等
勤務地：東京都内（本社）
・データサイエンス及びデータマネジメントに関する組織習熟度向上施策の企画・実行
・理系人材の教育課程の企画・実行（場合により自ら教授）、組織運営全般の管理
・応募時点での実務経験は必須ではなく、高水準の知識・実務能力・人格を重視

【2】データマネジメントオフィサー（DX）
配属先候補：デジタル戦略部　インテリジェンス室 等
勤務地：東京都内（本社）
・データソースの真正性・加工プロセスの体系的管理に関する是正施策の企画・実行
・メタデータ整理のための全社的な展開施策の立案・管理運用

【3】MLエンジニア（予測AI）／生成AIエンジニア（プロンプト・RAG・精度）
配属先候補：デジタル戦略部
勤務地：東京都内（拠点）
・MLエンジニア：予測・推計・分類モデルの設計・開発、特徴量設計、モデル選定・学習・評価・デプロイ・監視改善
・生成AIエンジニア：社内業務へのLLM適用検討、プロンプト設計・評価、RAG開発・実装、API連携による生成AIアプリ実装

【4】法人向けポータルサイト企画・運営担当（Webディレクター）
配属先候補：デジタル戦略部
勤務地：東京都内（本社）
・法人向けポータルサイト「Bizリンク」の運営・改善（コンテンツ更新、機能リリース対応、利用状況データの分析）
・開発ベンダー・社内関係部署と連携したサービス改善企画・要件整理

【5】システム企画／プロジェクト推進／サイバーセキュリティ人材
配属先候補：システム部
勤務地：東京都内（拠点）
・システム化企画・IT戦略の立案、新技術（AI・RPA・アジャイル開発等）の活用検討
・勘定系更改プロジェクトおよびDX関連施策のプロジェクト管理推進（ベンダーマネジメント含む）
・サイバーセキュリティ施策の企画・立案、コンティンジェンシープラン整備、インシデント対応・運用監視

【6】システム監査／リスク管理担当
配属先候補：内部監査部門
勤務地：東京都内（拠点）
・システム開発プロジェクトの監査（モニタリング・アセスメント・経営へのレポート）
・システム障害の真因分析・再発防止策評価、セキュリティ関連規定の整備・評価

コンサルティングプロジェクトの現場に入り、デリバリー業務そのものをAIで作り替えていただきます。渡された仕様を実装するのではなく、課題整理からイシュー特定、解決策の設計・実装までを自ら担い、エンジニアとAIによる新しいデリバリーモデルの標準形を作るポジションです。

＜主な業務内容＞
- プロジェクト現場での課題整理とイシュー特定（同時2 3プロジェクトに伴走し、コンサルタントと直接対話しながら要件を固める）
- 調査・分析・資料作成・議事録などの知的労働のAI化（LLM・AIエージェントによる自動化・半自動化）
- プロジェクト支援用の社内ツールの設計・実装（プロトタイプから実運用までを一人称で担当）
- 作った仕組みの横展開（属人化させないテンプレート化・ツール化、他プロジェクトと社内業務への展開）
- エンジニアとAIによるデリバリーモデルの標準形の設計（検証結果をもとに事業サイドと一緒に決める）

＜担当するプロジェクトの領域＞
支援先は金融機関や国内大手企業が中心で、テーマはトークン化預金・ステーブルコインをはじめとするオンチェーン金融が中心です。ブロックチェーンの知識は入社後にチームで補完するため、選考時点では問いません。

ポジションの魅力
- 「何を作るべきか」から始められる
- ただ渡された仕様書通りの実装をするのではなく、現場に入ってプロジェクトマネージャーとともにイシューを見つけ、何を効率化（AI化）すべきかから設計できます。検証・仕組み化のオーナーとして裁量を持てます
- 自分の仕組みで仲間の生産性が上がる実感
- 自らが作ったツールやAIエージェントを使うのは、社内のコンサルタントです。自分が作った成果に対してフィードバックが即日返ってくる距離で、新しいビジネスオペレーションを思考・実装できます
- 解のないAIの組織実装を経営陣直下で大きい裁量で実現できる
- AIと事業を管掌する経営陣たちが現場検証をはじめた段階。コンサルティング事業をAIネイティブに再構築する事業改善を、変革初期メンバーとして参画できる
- すでに現場検証が動いており、ゼロからの孤立した挑戦ではありません。デリバリー変革の初期メンバーとして型作りに参画できます
- 経営との距離が近い
- 単体約20名・連結約50名。検証結果がそのまま組織・採用計画の意思決定に反映される環境です。SOは一定等級以上に一律付与（M&A時にも履行される設計）

デジタル戦略企画部は、デジタル・カンパニーの経営戦略・事業戦略の策定、新規事業の企画、社外企業との提携・出資、子会社・出資先の管理およびカンパニーの経営管理を担う組織です。

本ポジションでは、特にAIを重要な戦略テーマとして捉え、経営・事業課題を起点とした戦略や施策の企画・推進を担っていただきます。

【業務概要】
先端テクノロジーでグループの変革に挑み、新たな価値を創造することをPurposeに掲げ、AIやブロックチェーンなどを活用したグループ横断の変革を推進する企業でのポジションです。
デジタル戦略企画部は、経営戦略・事業戦略の策定、新規事業の企画、社外企業との提携・出資、子会社・出資先の管理および経営管理を担う組織です。
本ポジションでは、特にAIを重要な戦略テーマとして捉え、経営・事業課題を起点とした戦略や施策の企画・推進を担当します。

【具体的な業務】
経営環境、金融業界およびテクノロジーの変化を捉え、グループの成長と変革につながるデジタル戦略を企画・推進します。
主な業務は以下のとおりです。
・デジタル戦略・事業戦略の企画立案
・AIをはじめとする先端テクノロジーの活用方針、重点テーマおよびロードマップの策定
・経営・事業課題を起点とした新規事業や業務変革施策の企画
・金融市場、競合企業、テクノロジーおよび規制動向の調査・分析
・経営層への提言、意思決定支援および経営管理
・グループ各部門、関係会社、社外パートナーとの調整・合意形成
・国内外企業との提携・出資およびビジネス共創の企画
・戦略に基づく各種施策の推進・モニタリング

【ポジション・部門の魅力】
デジタル戦略・事業企画を幅広く担いながら、特に重点領域であるAIについて、活用戦略や重点施策の企画・推進を中心的に担当します。リーダー層には、経営層への提言やチームマネジメントを通じて、グループのAI・デジタル戦略を牽引することが期待されます。

1．業務内容
当社およびグループ各社のDX推進を担うポジションです。経営・事業課題を起点に、データ・デジタル・AIの活用を前提とした変革テーマを構想し、プロジェクトの立ち上げから定着までを一貫して推進いただきます。影響範囲は事業部門単位にとどまらず、全社レベルに及ぶこともあります。

・経営課題や事業課題を整理し、DXテーマの企画・構想を立案
・As-Is／To-Be整理や業務プロセス再設計、実行ロードマップを策定
・PoCや施策設計を行い、大規模なDXプロジェクトの立ち上げ・推進を支援
・グループ各社のDX組織やシステム関連部門と連携し、共通課題の解決を推進
・再現性の高い推進手法や共通基盤づくりを通じて、全社的なDX推進を支援

構想段階の企画だけでなく、実装や定着支援まで伴走するため、変革の成果を現場で実感しやすいポジションです。

2．職責
入社後は、全社横断または重点プロジェクトにおけるDXテーマの企画・推進を担っていただくことを想定しています。課題整理から構想策定、関係者との合意形成まで幅広く関与し、変革の実現に向けた推進役として活躍いただきます。

ビジネス課題を構造化し、あるべき姿や実現シナリオを設
DXテーマの優先順位付けや施策立案、推進計画の策定
事業部門、DX組織、システム・セキュリティ部門との調整・合意形成
外部パートナーと連携しながら実行体制やロードマップを整理
複数テーマの横断整理や推進手法の標準化、メンバー支援

また、リーダー・マネジメント層として、自ら方向性を示しながらプロジェクトを前進させるとともに、役割分担や進捗管理、育成支援を通じてチーム全体の成果向上にも貢献いただくことを期待しています。

3．採用背景
当グループでは、AI活用の拡大や全社的なDX推進を重要テーマとして取り組んでいます。一方で、経営・事業課題を整理し、それらを具体的な変革テーマへ落とし込み、プロジェクトとして推進できる人財の強化が課題となっています。
特に当社では、グループ全体を俯瞰しながら重点テーマを横断的に推進し、各事業会社のDX組織と連携して変革を前進させる役割が求められています。そのため、事業とデジタルの両面を理解し、多様な関係者を巻き込みながら推進できる体制を強化するための採用です。

4．魅力・やりがい
1. 当グループ全体のDXを、HD軸で俯瞰しながら構想・推進できるポジションです。
2. 個別改善ではなく、AIシフトや重点PJなど経営アジェンダに直結するテーマに関われます。
3. HD・各基幹事業会社・外部パートナーを横断し、事業変革を実装までつなげる経験を積めます。
4. 将来的には各DX組織や重点PJへの配置・ローテーションも見据え、全社視点のキャリア形成が可能です。
5. リーダー・マネジメント級として、変革テーマの推進だけでなく、組織力強化や人財育成にも関与できます。

5．キャリアパス
短期（1 3年）：HD軸のDXプロジェクトで課題整理・構想策定・推進実務を経験いただきます。
中期（3 5年）：重点PJや各社DX組織との横断テーマで中核的役割を担い、複数案件をリードいただきます。
長期（5年以上）：DX組織のリーダー、重点PJ責任者、全社DX戦略・人財配置を担うポジションとして、組織全体の変革に関与いただくことを期待しています。

1．業務内容
当社およびグループ各社のDX推進を担うポジションです。経営や事業の課題を整理し、デジタルやAIを活用した変革テーマへ落とし込みながら、構想立案から実装・定着まで一貫して関わります。全社横断の視点で、多様な関係者と連携しながら大規模なDX施策を前に進めていただきます。

・経営・事業課題の整理を行い、DXテーマや施策へ具体化
・As-Is／To-Beの整理や業務プロセス再設計、ロードマップ策定を推進
・データ・デジタル・AI活用を前提としたDXプロジェクトの立上げ・推進
・各事業会社のDX組織と連携し、共通課題の整理や施策展開を実施
・標準化・再現性の観点から、DX推進基盤や共通的な進め方の整備に参画

担当領域は、課題整理から構想策定、PoCや施策設計、実装推進、定着支援まで幅広く、影響範囲が全社レベルに及ぶテーマに携わる機会があります。

2．職責
入社後は、全社横断または重点プロジェクトにおけるDXテーマの企画・推進業務を担当いただくことを想定しています。単なるプロジェクト管理ではなく、課題の本質を整理し、関係者と合意形成を図りながら具体的な施策につなげる役割です。

・事業課題や経営課題を構造化し、DXテーマとして整理
・To-Be像の設計や施策の優先順位付けを実施
・実行ロードマップや推進体制の検討・構築をリード
・事業部門、DX組織、システム・セキュリティ部門との調整を推進
・複数テーマの横断整理や標準化、ナレッジ共有を支援

担当テーマにおいては、論点整理や施策案の立案、推進計画の策定などを主体的に進めながら、関係者との合意形成を通じて変革の実現を目指していただきます。

3．採用背景
当グループでは、AI活用の拡大や全社的なDX推進を重要テーマとして取り組んでいます。一方で、経営・事業課題を整理し、それらを具体的な変革テーマへ落とし込み、プロジェクトとして推進できる人財の強化が課題となっています。
特に当社では、グループ全体を俯瞰しながら重点テーマを横断的に推進し、各事業会社のDX組織と連携して変革を前進させる役割が求められています。そのため、事業とデジタルの両面を理解し、多様な関係者を巻き込みながら推進できる体制を強化するための採用です。

4．魅力・やりがい
1. グループ全体のDXを、HD軸で俯瞰しながら構想・推進できるポジションです。
2. 個別改善ではなく、AIシフトや重点PJなど経営アジェンダに直結するテーマに関われます。
3. HD・各基幹事業会社・外部パートナーを横断し、事業変革を実装までつなげる経験を積めます。
4. 将来的には各DX組織や重点PJへの配置・ローテーションも見据え、全社視点のキャリア形成が可能です。

5．キャリアパス
短期（1 3年）：HD軸のDXプロジェクトで課題整理・構想策定・推進実務を経験いただきます。
中期（3 5年）：重点PJや各社DX組織との横断テーマで中核的役割を担い、複数案件をリードいただきます。
長期（5年以上）：DX組織のリーダー、重点PJ責任者、全社DX戦略・人財配置を担うポジションとして、組織全体の変革に関与いただくことを期待しています。

1．業務内容
当グループ全体のAIシフト推進に向け、AI活用の企画・設計・実装推進を担っていただきます。

主な業務は、以下です。
1.経営・事業課題を起点としたAI活用テーマの構想設計
2.生成AIや機械学習を活用したユースケースの具体化・優先度設計
3.外部ベンダーや関係部署と協働した実装推進・レビュー
4.PoCで終わらせない業務実装・定着
5.将来的な横断展開を見据えたAI活用方針や基盤設計の整理

担当プロセスは、課題整理→構想策定→要件定義→実装推進→効果検証→定着化を想定しています。
HD各部室、PG・EP・RP・原子力・廃炉のDX組織、システム/セキュリティ組織、関連システム会社、外部パートナーと連携しながら進めていただきます。
業務構成比は、プロジェクト業務60％、企画・構想30％、定常的な調整・報告10％を想定しています。

2．職責
入社直後は、既存のAI活用案件や生成AI施策のキャッチアップを行いながら、構想・設計内容の整理、改善提案、外部委託先との技術・業務レビューをご担当いただきます。
将来的には、新規AI活用テーマの立案や部門横断でのAI活用検討のファシリテーションも期待しています。
判断・主導いただきたい領域は、AI活用ユースケースの設計、優先度判断、実装方式・技術選定の提案、業務実装後の改善方針や展開可否の整理です。
関係部署との間では、業務主管部門との要件定義・業務設計、IT部門とのシステム構成・運用方針、外部パートナーとの役割分担やQCDについて合意形成いただきます。
MS級は担当テーマの推進と周囲支援、SS級はより難度の高いテーマ推進に加え、下位職者の業務支援・育成も期待します。

3．採用背景
当グループでは、AIシフトおよび全社DX推進を重要な経営テーマとして位置付け、AI・データ活用を前提とした業務変革を進めています。現在は、個別施策の推進に加え、各部門で得られた知見や成果を横断的に展開し、再現性のある形でグループ全体へ広げていくフェーズにあります。
また、AI活用に関する相談やプロジェクトの立上げニーズもグループ内で拡大しており、構想策定から実装・定着まで一貫して推進できる体制の強化を進めています。こうした取り組みをさらに加速させるため、業務変革の中核を担う新たなメンバーを募集します。

4．魅力・やりがい
本ポジションは、グループ全体のAIシフトをHD軸で俯瞰しながら、企画から業務実装まで一気通貫で推進できる点が大きな魅力です。個別最適ではなく、経営アジェンダに直結するテーマに関わり、HD・各基幹事業会社・外部パートナーを横断して価値発揮できます。また、将来的には各DX組織や重点プロジェクトへの配置・ローテーションも見据えた全社視点のキャリア形成が可能です。DX組織を横断しながらキャリアを形成する方針のもと、グループ全体の変革を自ら前に進める経験を積めます。

5．キャリアパス
短期（1 3年）：HD軸のDXプロジェクトで課題整理・構想策定・推進実務を経験いただきます。
中期（3 5年）：重点PJや各社DX組織との横断テーマで中核的役割を担い、複数案件をリードいただきます。
長期（5年以上）：DX組織のリーダー、重点PJ責任者、全社DX戦略・人財配置を担うポジションとして、組織全体の変革に関与いただくことを期待しています。

同社は、グループ会社の新たなリテール戦略の中核として、2026年度後半の開業を目指し設立されました。金利環境の変化やデジタル化の進展、資産運用ニーズの高まりなど大きな転換点を迎えている金融業界において、金融の""わかりにくさ""を解消し、生涯にわたって前向きな金融体験を届けるサービスの提供を目指しています。
グループ全体の顧客基盤に向けて、これまでにないスケールとスピードで、唯一無二のデジタルバンクを立ち上げます。具体的には、クラウド基盤の活用や、外部企業と共同開発を進めている、独自アルゴリズムやAIを活用した総合アドバイザリー・プラットフォームを中核機能として搭載し、新たな顧客体験を届けていきます。
テクノロジーの力を活かし、お客様1人ひとりの”日常にも人生にも寄り添う”金融サービスを共に創っていきましょう。

【期待する役割】
2026年度に新たに立ち上げを目指すデジタルバンクにおける全社横断でのAI利活用に関するリスク管理およびガバナンス構築をお任せいたします。グループ会社では、AIを単なる業務効率化の手段ではなく、業務・組織・顧客提供価値そのものを変革する中核テーマと位置づけています。生成AIを含むAI活用のユースケース拡大に加え、それらを支える共通プロダクト・プラットフォームの整備やAIガバナンスの高度化を進めており、現在まさに全社横断で変革を加速させるフェーズにあります。本ポジションでは、同社における健全なAI利活用を推進するため、AIに関するリスク管理・ガバナンス態勢の企画・整備・運用を担っていただきます。

【具体的な業務】
1. AI管理に関するガバナンスフレームワークの検討・整備
2. AI利活用に係る手続き、管理プロセス、リスク評価プロセスの設計・改善
3. AI利活用ユースケースに対するリスク評価の実施
4. 各ユースケースに応じたリスク低減策・管理策の提案および導入支援
5. AI利活用の企画・検証・実装・運用に係る関係部署への助言・伴走支援
6. 規制要件、監督指針、業界標準等を踏まえたコンプライアンス確保
7. AIリスク・AIガバナンスに関する社内教育、啓発活動の企画・実施

【業務概要】
機械学習（ML）エンジニアとして、米国や欧州などの海外拠点に所属する英語話者のエンジニアチームと緊密に協業しながら、予測モデルや生成モデルを駆使した自律型AIエージェントの設計・実装を主導していただきます。
※日本・欧米間でのクロスボーダーな開発となるため、週2〜3回ほど早朝または夜間にオンラインミーティングが発生します。

【業務詳細】
- グローバル協働でのプロダクト開発： 海外拠点のエンジニアと連携したAIエージェント機能の開発・実装
- マルチプロバイダーの活用： コスト最適化やシステム堅牢性（レジリエンス）の担保を見据えた、複数プロバイダー（OpenAI, Anthropic, Google等）のLLM選定・モデルおよびAIエージェントの設計・検証
- MLOpsの推進： ベストプラクティスに基づいたCI/CDパイプラインの構築、モデルの学習・モニタリング・バージョン管理の仕組み化
- 基盤最適化： 機械学習モデルの推論パフォーマンスおよびスケーラビリティの最適化
- LLMの高度化： ドメイン特化のためのLLMのファインチューニング、および学習プロセスの設計・実装
- 技術リサーチ： 機械学習・MLOps・LLM領域における最新トレンドのキャッチアップと、新技術・手法の調査、およびプロダクトへの導入提案
（※実際の担当領域は、ご経験やご志向に応じて柔軟に決定いたします。）

【プロダクト・サービスへの組み込み例】
・生成AI技術を活用してリサーチ業務のオペレーション自動化を進めており、顧客が求めるエキスパートとのマッチング精度を飛躍的に向上させる予定です。
・AIによりエキスパートへの確認文面や、顧客へ提示する推薦文の自動生成機能を実装し、クライアントの工数削減とエキスパートへの訴求力向上を同時実現しています。
・多様なキャリアデータを最大限に活用するため、RAGによる個人の関心に最適化されたタイムライン表示システムの検証を行っています。

【このポジションに期待する役割】
自社保有のデータの半分程度は日本語のテキストデータであり、機械学習エンジニアとして海外拠点と協業しながら、日本語での自然言語処理や精度評価など自律型のAIエージェントの設計・実装をリードしていただきたいと考えています。

本ポジションの魅力
・機械学習モデルの設計やシステム開発の成果が当社の事業成長に直結するやりがいを感じることができます
当社では、80万人のエキスパートネットワークと数十億円の売上規模という既存の大きなアセットを持ちながら、そのプロダクトをAIベースで作り替えようとしています。当社のビジネスの根幹である「検索」や「マッチング」そのものをAIに置き換えることで、エキスパートの方が持つ一次情報を効率的に結びつけるための高度な検索・マッチングシステムを実現しようとしており、機械学習エンジニアは非常に重要な役割を担っています。
自身の開発した機械学習モデルやシステムが事業成長に直結するインパクトを感じながら業務に取り組むことができます。

・課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで一貫して携わることができます
ビジネスサイドと密に連携しながら、課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで進めることができます。
課題はビジネスサイドからの要望に基づくこともあれば、自らが提案することも可能です。自らの意見が反映されやすい環境であり、裁量を持って業務に取り組むことができます。

・国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことができます
日本だけではなく海外にもクライアントやエキスパートが多くいることや、優秀なPdMやソフトウェアエンジニアの仲間が海外拠点に多在していることから、当社では東京とアメリカ、EUを中心とする多拠点での開発体制をとっています。
海外の開発拠点との連携などグローバルチームのマネジメントを通して、文化や考え方の違うメンバーを融合しながら強いチームを作る経験ができるため、国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことが可能です。
ご希望次第ではニューヨークの開発拠点で勤務する可能性もあります。

開発環境
- 開発言語： Python, SQL
- AI/ML・オーケストレーション： Azure OpenAI, Gemini, Anthropic, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, Transformers
- バックエンド・Webフレームワーク： FastAPI, Streamlit, SQLAlchemy
- データ基盤・検索エンジン： Azure Cognitive Search, Elasticsearch, Redis, CosmosDB, PostgreSQL
- インフラ・DevOps： Docker, Kubernetes, Azure Functions, Azure DevOps

グループ企業として2023年4月に設立されたAIカンパニーでのポジションです。単なるAIチャットボットの提供ではなく、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実装することを目指しています。中核プロダクトは累計400社・1.9万人以上に導入され、売上は前年同期比で約5倍に成長しています。

募集背景:
音声認識プロダクトは、会議・商談の音声をリアルタイムに文字起こしし、話者を分離し、決定事項とToDoまで構造化するプロダクトです。新しい認識エンジンと会議横断分析を投入し、いま最も伸びている領域のひとつになっています。リアルタイム性・認識精度・GPU推論コストという三つ巴のトレードオフを、顧客ごとの専門用語や60言語超の翻訳、日本リージョン限定処理といった制約の下で成立させる必要があります。この領域の設計を主導し、チームを技術的に牽引する技術的な意思決定者を置くための募集です。

Tech Lead としての仕事:
1. 音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計
ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。
2. プロダクト機能の設計・実装リード
会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。
例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。
3. チームの技術リード
設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。

チーム体制:
エンジニア組織には約60名が在籍しています。エンジニアの外国籍比率は44%です。音声認識プロダクトチームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。

AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を深く理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けた要件定義、プロトタイピング、本番実装、改善までを一貫して担います。あわせて、プロジェクトにおける技術面のリードとして、技術方針の整理、設計判断、実装品質の担保、開発メンバーへの技術的な支援・レビューにも関わります。
本ポジションでは、単に仕様に沿って開発するだけではなく、クライアントの現場に入り込み、「どの業務にAIを適用すべきか」「どのような形であれば実際に使われるか」を見極めながら、AIソフトウェアとして価値に落とし込むことが求められます。そのうえで、プロジェクト内の技術的な論点を整理し、実装方針やアーキテクチャの方向性を示しながら、チームとして成果を出す役割を期待します。
また、個別案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへと昇華させることで、継続的に価値を生み出せる開発体制づくりにも関わります。

具体的な業務:
1. 現場実装と要件定義（Forward Deployment）
・クライアントの現場担当者・業務責任者との対話を通じ、AIで自動化・高度化すべき業務を特定します。
・現場の業務フローや課題を整理し、AIソフトウェアとして実装すべき要件を定義します。
・顧客課題に対して、AI APIやLLM、各種AI技術を活用した高速プロトタイピングを行います。
・PoCを通じて仮説検証を行い、実際の業務利用を見据えた改善・設計に反映します。
・エンタープライズ品質を意識した本番実装、テスト、運用改善を推進します。
・実装方針やアーキテクチャの選定にあたり、選定理由・トレードオフ・想定リスクを整理し、クライアントおよびチームに対して技術的に説明可能な状態を保ちます。
・現場で継続的に使われるAIソフトウェアにするため、利用者のフィードバックをもとに改善を行います。
2. ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure）
・複数案件から抽出された共通課題や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへ転換します。
・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの設計・構築に関わります。
・個別開発にとどまらず、組織として再利用できる技術資産・社内ナレッジを整備します。
・プロジェクトで得られた知見を開発標準やテンプレートに反映し、チーム全体の開発生産性向上に貢献します。
・将来的なプロダクト化やスケールを見据えたアーキテクチャ設計・技術選定を行います。
・プロジェクト横断で再利用できる技術資産を意識し、品質・拡張性・保守性の観点から実装をリードします。
3. AI最新技術の社会実装（R&D）
・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェント等の技術を調査・検証し、具体的な事業課題への適用可能性を見極めます。
・新しいAI技術を活用したPoCやプロトタイプを設計・実装します。
・検証結果をもとに、実案件への導入可否や実装方針を整理します。
・Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、次世代の開発生産性を追求します。
・技術検証で得られた知見をチームに共有し、開発プロセスや技術選定の改善につなげます。
本ポジションでは、AI技術を使った開発力に加え、現場課題を構造化する力、クライアントと対話しながら要件を具体化する力、実装したソフトウェアを継続的に使われる形へ改善していく力が求められます。
新しい技術にキャッチアップしながら、AI特有のリスク（プロンプトインジェクション、データ・個人情報の取り扱い、LLM APIコスト等）も踏まえた設計判断や、チームが技術的に安心して頼れる存在となり、プロジェクトでの開発・実装を前に進める役割も期待します。
個別案件の開発に閉じず、現場で得た知見をプロダクト・基盤・開発プロセスへと還元しながら、AIソフトウェアの社会実装をしていただくポジションです。

プロジェクト例:
1. AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト
同社のVCファンドが買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。
新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。
単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。
2. 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト
大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。
一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。
本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。
現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。
3. 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト
大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。
給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。
本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。
AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。

ポジションの魅力:
成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています。
・AIを使い倒して成果に変える
Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。
・案件が、資産になる
「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。個人の仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。
・キャリアがさらに広がる
同社のVCファンドのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。企業の成長とともに、プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。
・技術的な相談ができる環境
技術顧問としては、一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変...

Forward Deployed Engineerとして、顧客との課題設定から技術設計・実装をリードし、プロジェクト全体の技術品質やメンバー支援まで担うポジションです。クライアントの業務課題を深く理解し、AIを活用したソフトウェアの要件定義、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを一貫して担当します。
また、プロジェクトの技術面をリードするとともに、案件で得た知見や実装を共通基盤やプロダクトへ還元し、組織全体の開発力向上にも取り組みます。

【具体的な業務】
1. 現場実装・プロジェクト推進
* クライアントへのヒアリングや業務分析を通じて、AIで解決すべき課題を特定し、実装可能な要件へ落とし込む
* LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、検証結果や利用者のフィードバックをもとに本番導入・改善を進める
* 品質、セキュリティ、拡張性、コストなどを踏まえて技術方針やアーキテクチャを設計し、レビューや技術支援を通じてプロジェクトを推進する
2. ソフトウェア・技術資産の共通化
* 案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール、共通基盤、テンプレート、プロダクトへ転換する
* LLMOps、評価パイプライン、モニタリング、開発自動化などを整備し、開発品質と生産性の向上に取り組む
3. AI技術の検証・社会実装
* 最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどを調査・検証し、事業課題への適用可能性や導入方針を整理する
* Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを活用し、AIネイティブな開発プロセスの構築・改善を進める

【プロジェクト例】
* AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション
* 需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化
* ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など
業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。

【このポジションの魅力】
実践を通じて成長できる環境が用意されています。
* AIを成果につなげる開発環境
Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。
* 開発したものが、会社の資産になる
案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。
* エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる
グループ会社のネットワークを活かし、社内の技術組織を率いるVPoE・CTOに加え、自社プロダクトの事業責任者、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、実装力を起点に経営へ踏み出すキャリアを目指せます。
* 経験豊富な技術リーダーに相談できる
元CTOやVPoEを務めたエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。

●業務概要
これまで自社サービスは、ノンデスクワーカー領域のお客様を中心に、現場の日常に深く入り込み、顧客の組織文化の変容や組織作りを支援してきました。
実際に、お客様から「現場のオペレーション」や「属人化した業務設計」に関するリアルな悩みや課題が寄せられています。
働きやすさを実現するために、自社サービスの枠を超えてお客様の現場に入り込み、AIで最適化や半自動化を推進する「AX（AI Transformation）」を実現したいと考えています。
本年度、当社のAI戦略責任者として、AI活用技術とビジネスの双方に精通したメンバーが参画。
社内にはAIの専門知見を持つプロフェッショナルが集い始めています。
単なる既存事業の延長ではなく、この「AI×業務コンサルティング」の新領域において、当社の未来を創る「事業責任者候補」として、ゼロから事業を仕掛けていくリーダーを募集します。

●具体的な業務
1.AI/AX事業の戦略立案および事業開発
・ビジネスモデル構築：AI活用の成果に基づく新しい課金モデルの設計・検証
・ROIフレームの構築：業務削減効果の定量化および、ROI証明手法の確立
・GTM戦略の策定：新規市場開拓、および既存SaaSチャネルを活用したGo-To-Market戦略の立案・実行
・オペレーション設計：事業のスケールを見据えた、安定性と拡張性を両立する組織・業務フローの設計
2.顧客の業務変革（AX）コンサルティング
・課題の構造化：顧客の業務（稟議や請求書などのバックオフィスフロー、企業様特有のフロー等）をヒアリングし、ペインポイントの深掘りと課題の構造化
・ソリューション設計： LLM/AIを活用したBPR案の策定、および「業務の自動完結」を目指したAI導入プロセスの設計
・AIエージェントの導入支援：自社サービスの接点データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせた、最適なAI活用シナリオの提案
・分析基盤の整備：BigQueryやLookerを活用したデータモデリングおよび、可視化による意思決定支援ポジション

●部門の魅力
事業開発部は、高い目標を達成するための最重要部門です。
・「0→1」とその先の「1→100」の責任：単なる新規事業の立ち上げに留まらず、将来的に全社売上を支える事業へとグロースさせるミッションを担います。
・自社サービスアセットの活用：自社サービスが培ってきた顧客基盤や信頼を土台に、コンサルティングを掛け合わせて顧客に価値を提供します。
・働きがいのある社会の実現： 自社サービスが「場の提供」を担ってきた一方で、事業開発部ではその一歩先にある「経営戦略」「人事制度」「組織文化」といったOSの部分から変革を支援します。
その先の「働きがいのある社会」を自らの手で作り上げるやりがいがあります。
・プロフェッショナルが集う組織： 少数精鋭のチームであり、各メンバーがオーナーシップを持ち意思決定を行っています。
事業責任者に必要な総合力（戦略・営業・開発連携・PL管理）を、実践を通じて習得できる部門です。

このポジションはグループ会社のスタートアップで業務を行うポジションです。

募集背景
グループ会社は、上場企業と資本業務提携を結び、グループのAI戦略を技術面から牽引するスタートアップです。
2024年12月の提携締結から約1年半。上場企業が持つ数千社規模のエンタープライズ顧客基盤と、グループ会社のAI実装力を組み合わせた共通開発・営業パイプラインの構築が本格的に回り始めており、現在は、整った土台の上でどれだけ非線形な成長を生み出せるかという「第二次成長期」と呼ぶべきフェーズにあります。
エンジニアは、これまで一貫してFDE（Forward Deployed Engineer）として、自ら顧客と向き合い、課題定義から実装までを一気通貫で担ってきました。事業の拡大に伴い、いま同社は、このFDEとペアを組み、プロジェクトのデリバリーを共に牽引する仲間を新たに迎えるポジションです。それが、今回募集するAIコンサルタントです。

グループ会社におけるFDEとAIコンサルタント
エンジニアはこれまで通りFDEとして動く。その隣で、顧客対応と技術理解の両方でデリバリーを牽引するのがAIコンサルタントです。
エンジニアは、営業から課題を受け取って実装するだけの存在ではありません。自ら顧客と向き合い、課題を定義し、実現可能な解を提案して実装まで届けるFDEとして動きます。
AIコンサルタントは、そのFDEとペアを組み、プロジェクトのデリバリーを共に牽引する役割です。単なる進行管理役でも、技術を持たない折衝役でもありません。顧客対応力と技術的な理解の両方を備え、顧客・エンジニア・プロジェクトの間に立って、経営の視座とエンジニアとの協働の両輪で、難所を越えて成果まで導きます。
技術の構造や経営やビジネスの勘所を理解しているからこそ、顧客に現実的な提案ができ、エンジニアと同じ目線で意思決定を前に進められます。あくまで軸足はデリバリー。技術への理解を武器に、プロジェクトを成功まで導くことがミッションです。
実際に、同社では要件定義から提案・推進まで一人称で担えるメンバーが、そこで培った知見を活かして事業企画・事業責任といった役割へ挑戦するフェーズに入っています。

まずご一緒すること
顧客折衝から要件定義、成果を出すところまで。プロジェクトを前に進める推進役を担います。
クライアントの課題解決や新規事業の立ち上げを目的に、エンジニアと組んでAI活用プロジェクトを推進します。方針の整理→要件定義→成果の実現まで、顧客とエンジニアの間に立って全体を動かし、やり切るのが役割です。

* 経営・事業責任者層とのクライアント折衝、課題定義を通じて、事業・業務モデル構想設計
* AI導入前提でのロードマップ提案および業務プロセス・データ構造の再定義
* KGI、KPIなど成果指標を最適化し、継続的に事業成果を出す仕組みを設計
* PoC等を経て、クライアントごとの最適な型を構築する伴走支援
* 経営/ビジネスアジェンダを技術要件に変換させる役割として、エンジニアと共に全体を推進していただきます。

業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。
業界を代表するエンタープライズ企業（食品、エネルギー・インフラ、製造業、人材など）と直接取引で上流から参画しています。

プロジェクトの例
業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。

* 大手SIerの大規模開発における、AI開発プロジェクトのディレクション・推進
* プロダクト企業の、新規アプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装
* 大手自動車部品メーカーの、現場ノウハウの継承・標準化に向けたAI導入プロジェクトの推進

中長期でご一緒したいこと
デリバリーの先にある「自ら事業をつくる側」へのキャリアパスが開かれています。
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！

* AI技術への深いキャッチアップをもとに、提案 受注 デリバリまで含めたケイパビリティへの拡張
* 上場企業グループの経営戦略・営業戦略の立案から実行
* 自社ソリューションの企画立案・提案、実行などの事業開発ロール
* スタートアップの組織作り/ AIネイティブなBiz組織

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

FDE（Forward Deployed Engineer）として、要件定義からPoC、本番運用、改善まで一気通貫で担当する主担当ポジションです。「AIに詳しいエンジニア」ではなく「業務を理解しAIで現場を動かせる人」を求めています。

【具体的な業務】
1. 現場に張り付き、ドメイン理解（業務フロー観察、ペイン発見）
2. 業務要件を技術仕様へ変換（OpenAI/Claude API、LangChain等で実装）
3. 高速プロトタイピングから本番運用、改善まで（数日〜数週間でPoC、現場で回す）
4. AI活用パターンの横展開・組織化

【このポジションで得られるもの】
* 5事業×多職種の現場ドメイン知識
* LLM/AIをPoCから本番運用、改善まで回す一気通貫経験
* 非エンジニアとの要件定義・合意形成スキル
* 経営層に近い距離でAI戦略に関わる機会

【中長期キャリア】
FDEからAIプロジェクトリード、同社技術組織のヘッド職を想定しています。現場エンジニアと並走しながら組織全体の生産性向上をリードする役割です。

【業務概要】
デジタルソリューション部は、様々なデジタル技術を活用し、グループ会社研究開発の加速・効率化・高度化を担う部署です。AI/シミュレーションチームは、シミュレーション技術、AI技術、これらの連携技術を用いて、グループ会社の様々な開発部署と協業を行いながら、研究開発の加速・効率化・高度化を推進するチームです。量子化学計算や分子動力学計算を始めとする分子シミュレーション技術、これらシミュレーションデータを機械学習を始めとしたデジタル技術を用いて高度利用する技術を強みとします。

【具体的な業務】
グループ会社の様々な国内外開発部署と協業し、主に、量子化学計算や分子動力学計算を始めとした分子シミュレーション技術を活用した新材料の設計と提案、物性値の推定、機構解明などの業務に取り組んでいただきます。また、開発課題の解決に有用なデジタル技術の導入を目的に、大学・研究機関とのコラボレーションに関する業務もあります。（ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談）

入社後~1年間：入社後、上司や先輩社員と一緒に開発プロジェクトにご参加いただきます。その後、上司や先輩社員のサポートの下、1. 開発課題のヒアリング、2. 分子シミュレーションを用いた検討プランの策定と提案、3. 分子シミュレーションを用いた検討の実施、4. 結果報告、等の実務を段階的に担当いただきます。これら経験を通じて、各開発プロジェクトとの協業を自律的に推進できる姿を目指していただきます。

【キャリアパスイメージ】
1~3年後：担当する開発プロジェクトに関し、1. 開発課題のヒアリング、2. 分子シミュレーションを用いた検討プランの策定と提案、3. 分子シミュレーションを用いた検討の実施、4. 結果報告、の全てを自律的に担当いただき、具体的な成果・貢献を創出できる姿を目指していただきます。これら経験を通じ、担当する技術分野において、グループ会社を代表するデジタル専門人材を目指していただきます。
5年後 ：研究開発の加速・効率化・高度化に関する実務を高度なレベルで遂行するだけでなく、部署の管理・運営業務や、新たな施策の企画・立案にも加わっていただきます。また、経験した事や習得した技術・知識をベースに、後輩の指導にも携わっていただきます。将来的に、担当技術分野におけるリーダーとして活躍されることを期待しています。

【ポジション・部門の魅力】
デジタルソリューション部のメンバーは、グループ会社内の様々な開発部署と共に、新素材やその製造技術の開発に携わります。ご自身のデジタル技術から得られる成果や貢献が材料開発にダイレクトに活かされることは、多くのメンバーがやりがいとして実感しています。また、立場や経験に関係なく、研究開発の加速・効率化・高度化に有用な提案は、部署の施策として実現できる点にもやりがいを感じられると思います。加えて、多様なバックグラウンドを持ち、かつ、同社の中でもトップクラスの専門技術を持つメンバーの中で、自らの技術力を高められることも、魅力として感じられると思います。

【業務概要】
デジタルソリューション部は、様々なデジタル技術を活用し、グループ会社研究開発の加速・効率化・高度化を担う部署です。AI/シミュレーションチームは、AI技術、シミュレーション技術、これらの連携技術を用いて、グループ会社の様々な開発部署と協業を行いながら、研究開発の加速・効率化・高度化を推進するチームです。同社が独自保有する実験データやシミュレーションデータを、機械学習を始めとしたデジタル技術を用いて高度利用する技術を強みとします。
デジタルソリューション部は、研究開発におけるAI技術の活用を重点施策として推進しており、本施策の中心メンバーとして活躍いただくことを期待しています。グループ会社内の様々な開発部署と協業を行い、新素材やその製造技術の開発に携わります。各開発部署のプロジェクトメンバーと共に材料開発の中核に加わり、自身のデジタル技術を材料開発にダイレクトに活かせる機会があります。同社研究開発の変革を主導する部署であり、明確な目的・戦略があり、かつ、同社にとって有用な提案であれば、立場や経験に関係なく新たな提案を受け入れる風土があります。

【具体的な業務】
グループ会社の国内外開発部署と協業し、AI技術を用いた開発課題の解決に取り組みます。同社が独自に保有する実験データ・シミュレーションデータや、様々なデータベースの情報を基に、目的の機能を持つAIモデルを構築し、これを用いた新材料の設計と提案、物性値の推定などの業務に取り組みます。また、開発課題の解決に有用なデジタル技術の導入を目的に、大学・研究機関とのコラボレーションに関する業務もあります。（ご本人のレベルや必要性に応じて上長と要相談）

入社後1年間は、上司や先輩社員と一緒に開発プロジェクトに参加いただきます。その後、上司や先輩社員のサポートの下、1. 開発課題のヒアリング、2. AI技術を用いた検討プランの策定と提案、3. AI技術を用いた検討の実施、4. 結果報告、等の実務を段階的に担当いただきます。これらの経験を通じて、各開発プロジェクトとの協業を自律的に推進できる姿を目指していただきます。

【研修・OJT・フォローアップ体制】
入社後数か月を目安に、同社で使用する様々なツールやコンピューティングリソースの使用方法を習得いただきます。これと並行し、先輩社員が進める開発プロジェクトにも参加いただきます。また、必要に応じて社内外講座の受講や、人事部が提供するキャリア入社者向け集合研修（工場見学含む）なども予定しています。

【キャリアパスイメージ】
●1~3年後のキャリアイメージ
担当する開発プロジェクトに関し、1. 開発課題のヒアリング、2. AI技術を用いた検討プランの策定と提案、3. AI技術を用いた検討の実施、4. 結果報告、の全てを自律的に担当し、具体的な成果・貢献を創出できる姿を目指していただきます。これらの経験を通じ、担当する技術分野において、グループ会社を代表するデジタル専門人材を目指していただきます。

●5年後 のキャリアイメージ
研究開発の加速・効率化・高度化に関する実務を高度なレベルで遂行するだけでなく、部署の管理・運営業務や、新たな施策の企画・立案にも加わっていただきます。また、経験した事や習得した技術・知識をベースに、後輩の指導にも携わっていただきます。将来的に、担当技術分野におけるリーダーとして活躍されることを期待しています。

【ポジション・部門の魅力】
デジタルソリューション部のメンバーは、グループ会社内の様々な開発部署と共に、新素材やその製造技術の開発に携わります。自身のデジタル技術から得られる成果や貢献が材料開発にダイレクトに活かされることは、多くのメンバーがやりがいとして実感しています。また、立場や経験に関係なく、研究開発の加速・効率化・高度化に有用な提案は、部署の施策として実現できる点にもやりがいを感じられると思います。加えて、多様なバックグラウンドを持ち、かつ、同社の中でもトップクラスの専門技術を持つメンバーの中で、自らの技術力を高められることも、魅力として感じられると思います。
(変更の範囲)会社の定める業務全般

●企業概要
グループ企業として2023年4月に設立されたAIカンパニーでのポジションです。
単なるAIチャットボットの提供ではなく、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実装することを目指しています。
中核プロダクトは累計400社・1.9万人以上に導入され、売上は前年同期比で約5倍に成長しています。

●業務内容
▼業務内容プロダクトのバックエンド開発
・自社プロダクトのAPI設計・実装・運用。機能追加から性能改善、リファクタリングまで担当します。
▼AIエージェント機能の実装
・LLM・AIエージェントをプロダクトに組み込む実装。プロンプト設計、ツール呼び出しの制御、RAGパイプラインの構築などを、フロントエンド・Product Architect と連携しながら進めます。
▼外部SaaS連携・データ基盤
・Salesforce / SmartHR / kintone など顧客が使う各種SaaSとのAPI連携、データ同期処理の設計・実装。
▼技術的な意思決定への参加
・毎週の定常リリースを回しながら、設計レビュー・技術選定に加わっていただきます。年次ではなく、出したアウトプットで裁量が決まります。

●開発環境
・言語 : Python (バックエンド) , TypeScript / React / Next.js (フロントエンド) / NX
・AI/LLM : LangChain, LangGraph, JAPAN AI STUDIO SDK
・インフラ : GCP (コンテナ / K8s) , Docker
・データ : BigQuery, PostgreSQL, 各種顧客データソース
・ツール : Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion
・AI 開発支援 : Claude Code MAX Plan, Cursor, ChatGPT, Devin
・作業環境 : Mac (Apple Silicon) , デュアルモニタ対応

●学習と開発の支援
▼AIツール利用サポート
・Cursor, ChatGPT, ClaudeなどAIツール全般を会社負担で利用可能
▼開発ツール支援
・利用したい開発ツールが有償である場合、その費用を負担 (年3万円まで)
▼書籍購入補助
・技術書など学習のために利用する書籍を会社費用で購入可能 (半期3万円まで)
▼語学学習 / 資格取得支援
・日本語や英語の学習プログラムや資格の取得を会社費用で利用可能
▼リフレッシュ手当
・ご自身のリフレッシュのために使用するサービスの費用を負担 (月5000円まで)
・e.g. ジム, ヨガ, 整体、水族館、映画, テーマパークのチケットなど各種適用可能
▼家賃手当
・該当エリアにお住いの方に家賃手当を支給 (月3万円まで)

業務概要
生成AIをはじめとするAI技術の急速な進化により、企業におけるAI活用は、業務効率化にとどまらず、新たな顧客価値創出や事業変革を実現するための重要な経営アジェンダとなっています。一方で、AIの不適切利用、情報漏えい、バイアス、ハルシネーション、著作権・個人情報・説明責任への対応、国内外のAI規制・ガイドラインへの追随など、AI活用に伴うリスクは高度化・複雑化しています。
AIガバナンスは、AI活用を抑制するためのルール整備ではありません。AIを安心・安全かつ責任ある形で活用し、ビジネス変革につなげるための、経営・組織・プロセス・技術を横断した仕組みづくりです。
同社では、AI活用の推進とAIガバナンスの徹底を両輪で支援し、顧客が持続的にAIを活用できる環境づくりを進めています。同社グループ自身のAIガバナンス実践、外部有識者との連携、産官学・業界団体での活動、AI実装・AIセキュリティ領域の専門組織との連携、および金融・製造・通信・保険・公共等の幅広い業界での支援実績を活かし、日本企業のAIガバナンス市場をリードするチームを一緒に作っていただける方を募集します。

具体的な業務
AIガバナンスに関する経営アジェンダを起点としたコンサルティング、およびAIリスクマネジメント領域の新規サービス企画・推進に携わります。
AIを単に規制・抑制するのではなく、顧客のAI活用による業務変革・価値創出を実現するために、推進と統制のバランスを取りながら、全社AIガバナンス体制の構想策定、制度・プロセス設計、個別AIプロジェクトのリスク評価、技術的対策、運用定着化まで一気通貫で支援します。
また、経営層、法務・知財部門、コンプライアンス部門、情報システム部門、データサイエンス部門、現場のエンジニアなど、多様なステークホルダーと連携しながら、実効性のあるAIガバナンスの実装を推進します。

コンサルティングテーマ例:
1. 国内外のAI関連規制・ガイドラインを踏まえた、全社AIガバナンス体制の設計・導入
2. AIガバナンスアセスメントによる現状把握、課題可視化、ロードマップ策定
3. AI利活用に関するポリシー、ガイドライン、社内ルール、AI開発・運用ルールの策定／改訂
4. AIリスクを検知・審査するための組織設計、審査フロー、エスカレーションフロー、運用プロセスの構築
5. 現場のAI開発・利用実態に応じた、技術的・運用的リスクアセスメントの実施
6. 生成AI／AIサービス／AIプロジェクトに対するリスク評価、改善策の提示、対策実行支援
7. AIレッドチームによるAIモデル・AIシステムのセキュリティ／セーフティ評価
8. AIガードレール導入に向けた方針整理、製品・ツール評価、入出力監査・制御設計
9. AIガバナンスに関する社員教育、勉強会、教育コンテンツ作成、社内普及施策支援
10. AIガバナンス関連の新規コンサルティングサービス企画、提案活動、方法論整備

ポジション・部門の魅力
* コンサルティング×技術のシナジーを活かせる
AIガバナンスは、単なるルール策定やリスク管理にとどまりません。顧客がAIを安心して活用し、業務変革や新規価値創出につなげるためには、制度・組織・プロセスに加えて、AIモデル、データ、システム、セキュリティ対策を理解した実効性のある設計が必要です。同社では、AI活用ケース検討、PoC、AIモデル・サービス開発、運用保守を担う技術組織や、AIセキュリティ領域の専門部隊と連携しながら、モデル評価、脆弱性診断、AIセキュリティ対策、ガードレール導入までを見据えたコンサルティングに携わることができます。
* 自社実践に基づく先進的な知見を活用
同社グループでは、AI指針、生成AI利用ガイドライン、AI開発プロセス、AIリスクマネジメントの仕組みを整備・展開しています。また、AIガバナンスを所掌する専任組織や、外部有識者が参画するAIアドバイザリーボード、産官学・業界団体との連携を通じて、安心・信頼できるAI活用に向けた方法論を継続的に強化しています。こうした自社実践に基づく知見を活用しながら、大手金融機関、官公庁、大手事業会社など、社会的影響力の大きいクライアントのAI活用・AIガバナンス変革を支援できます。
* 構想策定から対策実行・定着化まで一気通貫で価値提供できる
AIガバナンス方針やガイドライン策定といった上流コンサルティングに加え、リスクチェックプロセス構築、AIプロジェクト評価、AIレッドチーム、ガードレール導入、社員教育、運用改善まで幅広く担当できます。上流で描いた構想を実際の業務プロセスやシステム統制に落とし込み、現場で機能する仕組みとして定着させる経験を積むことができます。
* 中長期的に市場価値の高い専門性を確立可能
AI×ガバナンスは、今後さらに重要性が高まる領域です。AI規制、AI倫理、AIセーフティ、AIセキュリティ、データガバナンス、知的財産、プライバシー、リスクマネジメントなど、複数領域を横断する実践的な経験を積むことで、希少性の高い専門性を確立できます。AIガバナンスのような難易度の高い専門領域においては、短期的な成果だけではなく、段階的に知見と経験を積み上げることが重要です。同社では、専門性の深化を中長期的に支援する評価・育成環境があります。
* 多様な業界・テーマに携われる
金融、製造、通信、保険、公共、サービス業など、AI活用が進む幅広い業界の顧客に対して、業界特性や業務特性を踏まえたAIガバナンスを支援します。全社AIガバナンス構築から、個別AIプロジェクトのリスク評価、生成AI活用ルール、CoE機能整備、ガードレール導入、更にはAIガバナンスから幅出ししたセキュリティリスクコンサルティングやコンプライアンスリスクコンサルティング等、さまざまなテーマに関与できます。

【業務概要】生成AIを活用したプロダクト開発に、領域を横断して取り組んでいただきます。

同社では、各主力プロダクト（クラウド型電子薬歴、薬局経営見える化クラウド、患者フォローシステム、医薬品在庫管理・発注システム）に対し、生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。薬剤師の音声から薬歴を作成する「AIアシスタントー音声薬歴生成機能ー」は、先行検証を経て主力製品の標準機能となり、全ユーザーへの展開を進めています。現在は1日あたり数万件を超えるデータを処理しており、生成AIの活用が、日々の医療現場を支える基盤になっています。本ポジションでは、この機能の拡張を軸に、今後展開予定の複数のAIプロダクトの立ち上げにも携わっていただきます。

生成AIを活用したプロダクト開発には、その加速度的な進化ゆえに統一化されたプラクティスが存在しません。プロトタイプは動くが、プロダクトとして求められる品質・コスト・レイテンシを満たせるか、という壁を越えるための設計と検証の方法は、自分たちで開拓していく必要があります。音声薬歴生成機能で一度越えたこの壁を、これから立ち上がる一つひとつのプロダクトで、あらためて越えていくことになります。

生成AIを活用したプロダクトでは、モデルの特性・データの前処理・システム構成・UIが密接に絡み合っており、ユーザー価値のボトルネックがどの層にあるのかは事前には分かりません。モデルの選択で解くのか、モデルオーケストレーションの作り込み（RAG・エージェント構成など）で解くのか、UIの見せ方で解くのか、を素早く試し、見極める必要があります。

そのため本ポジションでは、特定のレイヤーに閉じることなく、フロントエンドからバックエンド、インフラ、モデルの選定・活用までを横断して手を動かしていけるエンジニアを募集しています。プロダクトマネージャー(PdM)やデザイナー、ドメインエキスパート（薬剤師）と共に、プロトタイピングと評価・改善を繰り返しながら、ユーザーにとっての最適な体験をゼロから創造していきます。また、医療領域関連の顧客とともに生成AIの活用方法を探索する共創活動にも参加いただきます。

【具体的な業務】
本ポジションでは、主に以下のような業務に従事していただきます。すべて自分一人でできる必要はありません。

1. モデル選定・活用（DS/MLE領域）
- 課題に応じたモデル選定とトレードオフの評価
- LLMを用いた機能（RAG、AIエージェント、文書生成・要約・構造化抽出など）の方式設計
- プロンプト設計・コンテキスト設計、検索精度のチューニング
- 出力品質を継続的に担保するための評価基盤の構築とオフライン/オンライン評価の運用
- ハルシネーション対策、ガードレール設計など、医療情報を扱う上で必要な品質・安全性の担保

2. プロダクト開発（フロントエンド / バックエンド）
- React、TypeScriptを利用したフロントエンドの設計・実装
- TypeScript(Hono)、Pythonを利用したAPI・バッチの設計・実装
- 生成AIならではのUX（ストリーミング、生成中の状態、生成結果の修正・フィードバック導線など）の実装

3. システム・アーキテクチャ
- AWS/GCP/Azureを用いたシステム全体のアーキテクチャ設計とIaC(CDK)による構築・運用
- データパイプラインの設計・実装（Databricks等）
- 推論コスト・レイテンシ・スループットの最適化、可観測性（トレーシング、モニタリング）の確保

4. チーム・プロダクトへの貢献
- PdMやデザイナーなどと協調して技術的知見からの仕様策定
- 技術的知見からのフィージビリティスタディ
- 自身の得意領域における、チームメンバーへの技術支援・教育

【ポジションの魅力】
すべての領域における即戦力を求めているわけではありません。いずれかの領域に自身の軸となる強みを持ち、そこを起点に領域を広げていける方を歓迎します。同社の生成AI研究開発チームでは、SWEがフロントエンドからモデル活用まで担っており、入社後に得意領域を増やしていける環境です。

想定レベルはミドルクラスからシニアクラスまでと幅を持たせています。ご経験に応じてレベルと役割を決定しますので、ご自身が当てはまるか迷われる場合も、まずはカジュアル面談でお話しさせてください。いずれのレベルでも、設計上の判断を自ら行いながら開発を進めていただくことを前提としています。

生成AIエンジニアは、単なる実装者ではありません。技術でプロダクトを牽引する存在として、機能開発を中心に、プロンプト・モデルのバージョン管理、評価データセットの整備、自動テストの拡充、リファクタリング、ライブラリのバージョンアップといったコード品質の継続的な改善にも、AIを活用しながら取り組んでいただくことを期待します。

ドメイン知識のキャッチアップが進んだ頃には、開発だけではなくプロダクトや、開発プロセス、チームのあり方に関しても積極的に提案いただくことを歓迎します。

日本の医療現場が抱える課題は複雑であり、テクノロジーの力が不可欠です。同社は、医療という難易度の高い課題に向き合い、生成AIをはじめとする最新技術を積極的に活用しながら、泥臭い部分にも積極的に向き合っています。開発組織は約180名のエンジニアやPdMが所属し、「医療体験が日々進化する世界の実現」をミッションにプロダクト開発を続けています。開発組織の文化としては、開発ブログや勉強会、カンファレンス登壇を通じた組織内外への情報発信を推奨・サポートしています。

同社のエンジニアとして得られる経験:
- 社会貢献性: 医療という社会課題の解決に、技術でダイレクトに貢献できる
- 領域を越えた成長: フロントエンド、バックエンド、インフラ、モデル活用までを一貫して担い、専門領域を広げられる
- 技術的裁量: 技術選定やアーキテクチャ設計、モデル選定に裁量を持って関わることができる
- 実データと向き合える環境: 薬局・医療の実業務データとドメインエキスパートが身近にあり、精度改善のサイクルを回せる
- モダンな開発環境: React, TypeScript, Pythonと主要なLLM（OpenAI / Gemini / Claude）を前提としたモダンな技術スタックで開発できる
- スケールとゼロイチの両方: 主力製品の標準機能となった音声薬歴生成機能（1日あたり数万件超を処理）の改善と、これから立ち上がる新規AIプロダクトの両方に携われる

当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーです。プロダクト開発が主軸ですが、チーム名が示すとおり研究開発としての側面も持っています。国内の学会で研究内容を共有するほか、トップカンファレンスへの投稿にも挑戦しています。

生成AIをプロダクトとして届けるチームだからこそ、自分たちの開発にも生成AIをフル活用しています。コーディングエージェントを前提に開発を進め、AIにどこまで任せられるかを検証しながら、研究開発の進...

採用部門は、技術を担いつつ、各事業部と共に、マーケティング領域と決済領域の双方でデータを活用した新しいプロダクトや業務のDXを企画し、サービス化・事業化まで進めていく組織です。

本ポジションは、マーケティング／フィンテック領域において、【データプロダクト】【アドテクプロダクト】【業務DX】【データ基盤】の4つのプロダクト領域を、企画から生成AIでのプロトタイピングまで一気通貫で担い、事業部での事業化を推進します。

営業・事業責任者とともにゼロから企画を考え、生成AIを活用して自らMVPを高速に作りながら、新規プロダクトを形にしていくポジションです。立ち上げ期の新規プロダクトと、事業の根幹を支える既存基盤のリプレイスの双方があり、どちらも構想段階から関わることができます。

すでに広告効果計測基盤、広告データ基盤、成果データの自動化、決済データ分析など複数のプロダクトが稼働しており、事業部からの相談も継続的に発生しています。

部門としての立ち上げ期にあたり、企画・推進を担う仲間を増員したいと考えています。

※本部門では、プロダクトマネージャーも同時に募集しています。
　本ポジションは要件定義とプロジェクト推進の実行を主軸とし、プロダクトマネージャーは「何を作るか」の企画・プロダクトの意思決定を主軸としています。
　どちらが合うか迷われる場合は、選考の中でご相談ください。

●業務内容

以下のようなプロダクトの企画・立ち上げ・グロースを担当します。

・プロダクト構想／企画立案
・顧客・事業部へのヒアリング、課題の特定
・生成AIツールを活用したMVP・プロトタイプの作成と検証
・ビジネス要件整理／要件定義
・UX設計、画面設計
・エンジニアとの仕様策定
・リリース後の効果測定と改善

【担当プロダクト領域】
・データプロダクト … 生成AI時代の検索・言及分析、インフルエンサー／クリエイティブAI評価、加盟店向け決済データ分析など
・アドテクプロダクト … 広告効果計測基盤の次世代リプレイス
・業務DX … アフィリエイト広告、運用型広告のオペレーション業務のシステム化
・データ基盤 … BigQueryを中核とした広告データ基盤／決済データ基盤の構築・運用

特徴は、企画したものを「エンジニアに依頼して待つ」のではなく、生成AIを使ってプロダクトマネージャー自身が動くものを作り、事業部にぶつけて検証するプロセスを標準にしている点です。これにより企画から検証までのリードタイムを大幅に短縮し、事業化のスピードを上げています。


●得られる経験・スキル

・プロダクト企画から事業化までの一気通貫の経験
・生成AIを前提とした新しい開発プロセスそのものを設計・確立する経験
・技術選定を含めたプロダクトの実現方針を、自ら検証して決める経験
・広告（アドテク）と決済（フィンテック）という2ドメインのデータ活用知見
・BigQuery等のデータ基盤設計、およびそれを事業価値に転換する力
・事業部門・経営層を巻き込んだ推進力


●キャリアパス

・複数プロダクトを束ねるプロダクト責任者
・新規事業／部門の立ち上げ責任者
・データプロダクト領域のテックリード

部門の立ち上げ期であるため、成果に応じて役割を拡張していける環境です。

組織のミッション
契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。取引管理サービスのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。

具体的な業務
取引管理サービスにおいて、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI／UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。

検索体験の向上 サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善
評価指標の設計 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善
可観測性の向上 パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築
AIエージェント ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用

本ポジションの魅力
日本有数の規模の企業情報・契約データを相手に最先端技術やアルゴリズムの実務経験が得られます
画像認識、自然言語処理、情報検索などの領域の専門家が多く在籍しており、レベルの高い環境で働くことができます
生成AI・検索基盤をデータ構造から設計する経験が得られます
作って終わりではない生成AI・検索精度の改善サイクルを回す経験が得られます

開発環境、使用するツールなど
フロントエンド：TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS
サーバーサイド：Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python
データベース：Cloud SQL（PostgreSQL）, Elasticsearch
運用・監視：Splunk, Cloud Logging
CI：GitHub Actions, Cloud Build
バージョン管理・コラボレーションツール：GitHub, Notion, Gather
インフラ：Google Cloud（Cloud Run／Cloud Functions／Cloud Tasksなど）, Cloudflare

本ポストは、顧客の経営課題、事業戦略、組織課題を起点に、生成AI／AI Agentによって変革すべき業務領域を特定し、BPR構想から実行フェーズの立ち上げまでをリードするポジションです。
特定のAIソリューションや個別業務への適用を起点とするのではなく、経営層・事業部門・DX部門との対話を通じて、「どの業務を、なぜ変えるのか」「どの程度の経営・業務効果を目指すのか」を明確にし、部門横断の業務変革テーマとして具体化します。対象業務のAs-Is分析やTo-Be業務プロセス設計も行いますが、個別業務の再設計にとどまらず、複数の業務・部門を見渡しながら、人・AI Agent・システムの役割、データ・基盤、組織・人材、運用体制までを含む変革プログラムとして企画・立上げることが特徴です。

●具体的な業務
・経営課題、事業戦略、組織課題を踏まえた生成AI／AI Agent活用テーマの発掘
・経営層、事業部門、DX部門へのヒアリングおよび課題構造の整理
・対象業務のAs-Is分析、課題・ボトルネック・変革余地の可視化
・人・AI Agent・システムの役割分担を踏まえたTo-Be業務プロセス設計
・部門横断で取り組むべきBPRテーマの定義、優先順位付け
・投資対効果、KGI・KPI、実行ロードマップ、PoC計画の策定
・必要となるデータ、システム基盤、ガバナンス、組織・人材、運用体制の具体化
・顧客上層部・関係部門との合意形成および実行フェーズの立ち上げ
・AI-BPR、FDE、AIエージェント実装、データ・基盤等を担う社内専門チームとのプロジェクト組成
・PoC・初期導入後の効果測定、改善テーマの具体化、他部門・他業務への横展開支援

●入社後・将来のキャリア
入社後は、重点顧客における生成AI／AI Agent活用案件に参画し、変革テーマの発掘、BPR構想、ロードマップ・PoC計画策定、推進体制設計、実行フェーズの立ち上げ等を担っていただきます。
将来的には、重点顧客の経営・事業課題を起点に、生成AIによる業務変革プログラムの創出から案件化、成果創出までを一貫してリードするコンサルタントとしての活躍を期待しています。

【業務概要】
同社では、生成AI・AIエージェントを活用したDX・新規事業開発プロジェクトを推進しています。
本ポジションでは、生成AI・AIエージェントを活用したプロジェクトにおいて、クライアントとの要件整理からプロジェクト推進まで主体的に担当します。
顧客・エンジニア・デザイナーをつなぎながら、プロジェクトの中核メンバーとしてプロジェクトをリードします。

【具体的な業務】
・クライアントとの要件整理・要件定義
・AI・DXプロジェクトの企画・推進
・プロジェクト計画策定・進捗管理
・エンジニア・デザイナーとの連携
・顧客への改善提案・技術提案
・小規模プロジェクトのリード
・若手メンバーへのフォロー・レビュー

【ポジションの魅力】
・AI・生成AIを活用したプロジェクトを上流からリードできます。
・顧客のDX・業務改革を推進する中核メンバーとして活躍できます。
・技術・ビジネス双方を理解しながらプロジェクトを推進できます。
・組織づくりにも主体的に関われます。

【身につくスキル・経験】
・AI・DXプロジェクトのリード経験
・顧客提案・課題解決能力
・プロジェクトマネジメント力
・若手育成・リーダーシップ
・組織づくり・事業づくりへの参画経験

【チーム体制】
・プロジェクトごとにコンサルタント・エンジニア・デザイナーがチームを編成します。
・役員や事業責任者とも距離が近く、スピーディーに意思決定できる環境です。
・職種の垣根なく議論しながらプロジェクトを推進するフラットな組織文化です。
・一人ひとりに裁量があり、主体的な提案・チャレンジを歓迎する風土です。

同社は「AI×コマースの第一想起企業」としてのポジションを確立すべく、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。大企業の複雑な課題を解決するためには、スライドによる戦略提言だけでなく、現場のオペレーションに深く入り込み、実際に動く仕組みを提供して変革を起こす「現場密着型（FDE）」的なアプローチが必要不可欠です。同社はSaaS FDEの事業モデルを推進しており、コマース領域の高度化やAI活用は同社のプラットフォームで実現し、同社のプラットフォームがカバーしきれない複雑な社内業務課題についてはFDEによるAI BPRによって事業全体の変革を現場から強力に推進するモデルを目指しています。本ポジションでは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、ビジネスとテクノロジーの架け橋となり、クライアントの最前線で「AI×同社のプラットフォーム」による業務変革を自ら手を動かして形にする中核メンバーを新たに募集します。

大企業クライアントの現場に入り込み、同社のプラットフォームの機能や生成AI、ノーコードツールを活用して、コマース領域（サプライチェーン、CS、マーケティング等）の業務プロセス改革（BPR）を推進します。

1. 現場の課題特定と業務プロセスの可視化：
クライアントの現場オペレーションを深く理解し、どこに非効率があるか、同社のプラットフォームの活用や生成AIの導入によってどう劇的に改善できるかのボトルネック特定

2. 生成AI×同社のプラットフォームを用いたクイックなBPR検証：
同社のプラットフォームの標準機能・API設定、生成AIツール（ClaudeCode、Cursor）、iPaaS（Make、Zapier等）を組み合わせ、「現場で今すぐ動く自動化ワークフロー」を自ら手を動かして構築・検証

3. 現場への定着化（チェンジマネジメント）とプロダクトへのフィードバック：
作成したAIワークフローや同社のプラットフォームの新しい運用の定着をレクチャーから伴走までトータルで支援。さらに、現場の検証で浮き彫りになった本格的なシステム開発ニーズや共通課題を社内のプロダクト開発チームやAI専門チームへフィードバックし、プロダクトの進化を牽引

ポジションの魅力:
1. 「コンサル」と「FDE（テック活用）」のハイブリッドなキャリア：
スライドを描くだけのコンサルタントでもなく、仕様書通りにコードを書くエンジニアでもない。「生成AIやSaaSの仕組みを使いこなし、目の前の顧客の業務を劇的に変える」という、これからのAI時代に最も市場価値が高まるスキルの獲得

2. ノンコーディングで、最先端の「AI×BPR」をリードする手応え：
フルスクラッチのプログラミング知識（PythonやJava等）がなくても、同社プロダクトやAIエージェントという強固な土台を活用可能。API連携やプロンプトエンジニアリングを武器に、アイデアを即座に顧客の価値へと変えられる圧倒的なスピード感

3. SaaS FDE だからこそ起こせる大きな事業インパクト：
「RPAの代替」としてのFDEではなく、SaaSとしての土台があるからこそ、顧客の企業にとって価値のある変革を大胆かつスピーディーに推進できる。仕事がエンドユーザーや顧客のためになっていることを実感しながら様々なことにチャレンジできる

AI×コマースの第一想起企業としてのポジション確立を目指し、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。
大企業の複雑な業務要件や既存システムとの整合性を紐解くためには、単なる製品売りではなく、「SaaSの標準機能（ベストプラクティス）と顧客要件の乖離（Fit&Gap）」を正確に見極め、最適なシステムアーキテクチャを提示する高度な技術提案力が必要です。
本ポジションは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、トップファーム出身のコンサルタントと共に大企業への提案活動を牽引し、最重要戦略をリードするソリューションアーキテクトの中核メンバーを募集します。

提案活動を通じて得た大企業のリアルな要望や技術トレンドを、社内のプロダクトチームやAI専門チームへ正確にフィードバック。大企業向けに圧倒的な競争力を持ち続けるための機能ロードマップ策定への寄与を行います。

1. 大規模のディールを動かす「受注の決め手」を作るダイナミズム:
コンサルタントと強固なタッグを組み、自らのシステム設計と提案によって数億円規模の大型案件の意思決定を覆し、受注へと導く専門職としての最高峰の面白さ
2. 「AI×SaaS×コンサル」を掛け合わせた次世代のキャリア価値:
単なるSaaSパッケージの機能説明に終始する専門職ではなく、AIエージェントを組み込んだBPR提案や、超上流の構想策定提案など、ビジネスとテクノロジーの双方に深く踏み込むことで、市場価値の高い次世代型アーキテクトへの成長
3. 顧客の声でプロダクトの未来（ロードマップ）を左右する影響力:
日本のトップ企業の要望を最前線で受け止め、プロダクトの開発チームに直接フィードバックできる環境。自身の提案活動が、プロダクトの機能拡張や進化にダイレクトに反映される手応え

あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出すことをミッションに掲げ、エンタープライズ企業のAI実装の最前線であるカスタマーサポート領域の変革に挑戦する企業でのポジションです。

カスタマーサポートは、顧客の「生の声」が集まり、企業の課題や価値が鮮明に表れる接点であり、AIとの親和性が極めて高い領域です。一方で、様々な壁によってその収集・分析・活用が十分に進んでいない現状があります。国内で3.1兆円超の市場規模と言われるカスタマーサポート領域を起点に、顧客体験をデータ×AIで変革するチャレンジを行っています。

創業当初からエンタープライズ企業へのプロダクト導入を進め、現在では、カスタマーサポート格付けTOP評価企業の約3割に導入が進み、金融、インフラ、通信キャリア、旅行代理店、航空会社等の幅広い業界のリーディングカンパニーに展開が進んでいます。

こうした実績をもとに、シリーズAラウンドにて資金調達を行いました。AIが日々進化していく現在、プロダクトの根幹となるLLMを組み込んだシステムの設計を担えるAIエンジニアは、顧客価値提供の根幹を担う存在です。

カスタマーサポートの変革をもたらす体験の実現を目指し、体験想像の最前線を担うために、AI devチームを立ち上げました。チームづくりから行い、プロダクトのコアの価値を共に作っていけるコアメンバーを募集します。

複数のプロダクトを運営しており、AIエンジニアとしてそれらすべてに対して、AIを活用した新機能の提案・設計・検証・開発・改善までを一貫して担当します。

単にAI機能を実装するだけでなく、プロダクトにおける「AIが生み出す価値」そのものに責任を持つポジションです。

ユーザーに本質的に価値のある体験を届けるために、データ分析、アルゴリズム設計、モデル選定・チューニング、検証、プロダクト実装、顧客との対話など、必要なことを幅広く行います。

もちろん、一人ですべてを担う必要はありません。それぞれの強みや専門性を活かしながら、チームとして価値を生み出していくことを大切にしています。

● 主な業務
- 解くべき課題の特定(顧客ヒアリングを含む)
- 課題に対する仮説の構築
- 仮説を解くためのアルゴリズムの提案・実装・検証
- 顧客価値を生み出すためのチューニング

● 期待する役割

1. AI技術を用いた顧客課題解決への責任を持つ
AI技術の担い手として、複数プロダクトから集まる多種多様なデータを活用しながら、解決難易度の高い顧客課題に向き合います。
AIを用いた解決方法の提案だけでなく、実際にプロダクトとして実装し、エンドユーザーへ価値を届けるところまで責任を持って推進します。
また、日々得られる知見を、実際のプロダクト機能や体験へ落とし込むことも期待されます。

2. ユーザー理解を起点に、本質的な体験を設計する
「AIとして何ができるか」ではなく、「ユーザーの課題をどう解決するか」を起点に、体験設計を行います。
実際に顧客と接しながら、ユーザーがどのように使い、どのような課題や期待を持っているのかを深く理解し、高い顧客解像度を持ってプロダクトづくりに向き合います。
理屈だけではなく、実際に価値を感じてもらえる体験を追求します。

3. 高速な仮説検証を通して価値を磨き込む
確からしい仮説を立てたら、まず素早く試し、ユーザーやデータから学びながら、着実にイテレーションを回します。
100%の完成度を目指すよりも、まず試して筋の良し悪しを見極めることを重視しています。
現時点では難しいことでも、将来につながる学びや技術的資産になることを前提に、積極的なトライを期待します。
また、得られた知見はチームへ共有し、組織の資産として蓄積していくことも期待されます。

【プロジェクト例】
顧客理解を高度化するプロダクト横断データ活用の設計・検証
- AIオペレーターの利用ログ、有人オペレーターの応対ログ、Web行動データ、FAQ・マニュアル等のナレッジを横断的に活用し、顧客状態を統合的に理解するデータ連携基盤を設計する
- Web行動データ、有人応対、AI応対等のデータを活用し、ユーザーの真の意図を推定するとともに、課題解決に向けた支援をプロアクティブに行う仕組みを検証する
- 複数プロダクト横断で蓄積されるデータを分析し、プロダクト改善や経営判断につながる示唆を継続的に創出する仕組みを企画・提案する

顧客課題を定量化するデータドリブンアセスメントの効果実証と自動化
- 問い合わせデータ、ナレッジ、利用ログ等の非構造データを横断的に分析し、顧客課題や運用状態を定量的に把握するアセスメントを設計する
- AIオペレーター・有人対応・Web行動データを統合的に解析し、AI化可能領域、ナレッジ整備が必要な領域、システム連携が必要な領域等を可視化する
- アセスメント結果に基づいた顧客ごとに最適化されたサポート改善やAI活用提案を継続的に実施可能とする、AIエージェントによるアセスメント基盤を構築する

継続改善を実現する自己進化型AI基盤の設計・実証
- 実運用データを活用し、AIが継続的かつ自律的に改善されるサイクルを実現し、ユーザー体験向上につなげる
- 顧客応対を自動で評価・分析し、改善課題の起票からSystem・Knowledge改善提案までを半自動で行う仕組みを設計・検証する
- AI改善による品質劣化やリスクを防ぐため、自律的なテスト生成・評価を含む安全性担保の仕組みと、現場で継続運用可能なユーザー体験を設計する

少数精鋭の開発組織で、このフェーズならではの大きな裁量を持ち、プロダクトの核心に向き合う環境です。

【業務概要】
AI実装を最前線で推し進め、それを通じた経営変革・事業変革を実現する事業開発を推進するポジションです。重要事業として代表直下で事業を立ち上げていくというスタートアップの醍醐味を感じることができます。

【具体的な業務】
1. エンタープライズ企業向けAI実装プロジェクトの推進
- 現状把握（ヒアリング、業務・KPI・データ・運用の可視化）及び課題特定
- あるべき姿の定義、打ち手の企画（業務/体験/運用/AI活用の設計）
- クライアントとの論点整理・資料作成・合意形成支援
- 施策の実装推進（プロダクト活用を含む）、運用定着・効果検証・改善サイクル構築
- プロジェクト運営支援（WBS、会議体、リスク/課題管理、関係者調整）
2. 新規事業や自社AIプラットフォームの進化・改善への貢献
- プロジェクトを通じたナレッジの蓄積・高度化
- PdM・エンジニア等との連携を通じた自社AIプラットフォームの価値向上

＜プロジェクト例＞
- AI・データに基づく成長戦略・ロードマップ策定
- 自社AIプラットフォームを通じた事業課題の特定・施策立案・効果検証
- AIエージェントを活用した新たな顧客接点の開発・人とAIの協働設計
- 戦略に基づく自社AIプラットフォーム実装推進及び最適活用に向けた企画・改善

【ポジション・部門の魅力】
- 戦略提案で終わらない企業変革の実現：自社AIプラットフォームの活用によって、戦略立案から実装・定着・成果創出まで一気通貫でオーナーシップを持つことができる
- 最先端のAI実装組織を自らの手で設計できる経験：新組織の立ち上げメンバーとして、組織の方向性を決定・実行できる
- AIプラットフォームの進化に直接関与できる経験：PdM・エンジニア等の多様なメンバーと連携し、自社AIプラットフォームの価値を最大限に高め、AIの先端技術をビジネスに実装するプロセスに主体的に関与できる

同社では、生成AI・AIエージェントを活用した新規事業開発や業務効率化プロジェクトの企画・開発・運用までを一気通貫で実行しています。
本ポジションでは、ITコンサルタントとしての顧客折衝力とアーキテクトとしての技術リーダーシップを両立させながら、複数プロジェクトの技術方針決定やチームマネジメントをしていただきます。
特に、技術的な観点からのプロジェクト成功にコミットし、開発プロセスそのものを改善していく役割を期待しています。

【具体的な業務】
・技術選定、設計方針の策定、アーキテクチャ設計、ERD/DFD等の全体設計
・小規模チームの進捗管理・品質マネジメント
・要件定義のリーディング、クライアントとの要件整理
・DevOps、開発プロセス改善
・デザイナーと連携したUX改善およびUIデザイン支援

【ポジションの魅力】
・100%プライム案件の受託開発のため、SES形式の働き方はありません。
・クリエイティブ領域のAIエージェント開発など、業界の最先端事例の案件が多数存在しています。
・少数精鋭のエンジニアチームで、意思決定・実装スピードが速く、裁量も大きく働けます。
・気になるAI開発ツールは使い放題！好きなツールを試して生産性をあげていけます。
・安定した環境で、第2創業期の組織拡大を経験できます。

【仕事のやりがい】
・ビジネスと技術の橋渡し役として、クライアント課題を構造的に分解し、技術で解決へ導く上流工程に深く関わることができます。
・技術的な裁量が大きく、設計方針・アーキテクチャ選定・技術スタックの刷新などを自ら主導できます。
・少数精鋭のチームだからこそ、スピード感のある意思決定や新しい開発手法の導入がしやすい環境です。
・生成AIやAIエージェントなど、最新技術を実運用に落とし込む経験が豊富に得られます。

【身につくスキル・経験】
・技術コンサルタントとして、要件定義 設計 開発の全フェーズを一貫して担うスキル
・技術選定・アーキテクチャ設計・開発プロセス改善の実践的なマネジメント経験
・AIエージェントや生成AIを用いたPoC 実運用までの知見
・チームマネジメント、メンタリング、若手育成、開発組織構築の経験
・DevOps、CI/CD環境構築、テスト自動化などのモダンな開発運用知識

【チーム体制】
・プロジェクトごとに2 6名程度の開発チームを編成
・CTO直下の開発体制で、スピードと柔軟性を重視したスタイル
・コンサルとエンジニアが垣根なく協業するフラットな組織文化
・案件によってはBiz／Techのリードがペアを組み、上流から実装まで一気通貫で担当

【開発環境】
プロジェクトの特性に応じて、柔軟に技術選定を行っています。
Webは Next.js、モバイルは Flutter、バックエンドは Supabase を採用するケースが多く、AIエージェント開発では Google ADK を使った事例が豊富です。
＜AI開発＞
・LangChain / LangGraph / LangSmith
・Google ADK
・Vertex AI
＜AIツール＞
・Cursor
・Github Copilot
・Devin
・Claude Code など、好きなツールを会社で負担します
＜フロント・モバイル＞
・Flutter / Dart
・Next.js / React / TypeScript
＜バックエンド＞
・Supabase / PostgreSQL
・Deno / TypeScript
・Firebase
＜ソース管理＞
・Github
＜設計・デザイン＞
・Figma
・Diagrams.net
＜エディタ＞
・お好きなエディタをお使いいただけます。

●業務詳細
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です。
単一プロダクトに閉じない横断的な全体俯瞰、経営層・各SBU・関係部門との交渉、複数ステークホルダー間の合意形成を主導いただきます。

（ご担当頂く業務例）
・事業課題の可視化・言語化・整理・分析、構想立案 開発推進 リリースまでを担当
・グループ横断・事業横断テーマの選定、複数プロダクトを俯瞰したプロダクト戦略・ロードマップ統括
・複数プロダクト間の共通化／個別化の裁定、標準プロセス（PoC→評価→投資承認→本番化）の設計
・テックリード／システムアーキテクトと並走した、全体アーキ方針・非機能要件レベルでの俯瞰的意思決定
・経営層向け投資判断資料（役員向け稟議）の作成・説明、投資承認取得のリード
・各SBU（事業会社）との役割分担・費用負担・スコープに関する交渉
・情報セキュリティ／法務／財務／社内審査部門との調整・交渉、稟議プロセスを通じた企画推進
・PO組織における意思決定・優先度付け・品質／リスク管理ガバナンスの運用

●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
・単一サービスに留まらず、事業・複数SBU横断の変革に関与でき、企画で大きなインパクトを生み出せる
・ROIを合理的に説明できれば、領域・規模を問わず企画 実行まで一気通貫で担える裁量
・上流（戦略・企画）から運用まで一気通貫で対応できる体制
・特定製品の開発に限定されないため、ビジネスプロセスにダイレクトにフィットしたプロダクトを設計・実装できる
・AI推進のための専門組織となるため、AI前提の業務再設計・接続基盤整備を加速できる
・書籍購入・オンライン学習・外部研修参加など多様な自己研鑽に活用できる年間予算を各人に付与し、継続的なスキルアップを支援

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。
同社は、この「AIナレッジデータ」を支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供しています。

同社の主力プロダクトは、独自の検索技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進めており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。
※特許番号 第7112155号、第7112156号

同社では生成AIを活用したプロダクトの開発やAIエージェントの開発などさまざまな形でAIの技術を利用しています。このポジションではAIを活用した新規ソリューション開発をリードいただけるエンジニアを募集しております。

【具体的な業務内容】
・AIを活用した新規プロダクトの開発
・既存プロダクトへのAI機能の追加
・セールスやカスタマーサクセスと連携しながら、AI機能を立案および実装
・フロントエンドとバックエンド両方での開発

【プロダクトの技術要素】
・フロントエンド: React, JavaScript/TypeScript
・バックエンド: Node.js, JavaScript/TypeScript, Python
・インフラ: Heroku, Google Cloud Platform, MongoDB Atlas
・開発支援: ESLint, Renovate

【開発環境】
・ソースコード管理: GitHub
・情報共有: Slack, 情報共有ツール
・タスク管理: 情報共有ツール
・オフィスアプリケーション: Google Workspace

【利用ツール】
・GitHub
・GitHub Actions
・Datadog
・Sentry
・同社の製品

業務概要
一人目のMLエンジニアの募集です。同社は急成長を遂げており、成長を支えるコア技術がレコメンデーションです。複数のMLモデルが本番稼働しており、導入以来KPIを大きく改善しています。モデルの実装・改善・プロダクション化を専任でリードできるMLエンジニアが求められています。現在はData Science / ML領域を業務委託1名体制で運用されており、仮説構築から実装・効果検証まで分業できる体制が求められています。今後はUGC（口コミ投稿）と顧客とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、MLを活用できる領域は大きく広がっています。モデルの設計・実装からプロダクション化・効果検証まで、一気通貫でリードするMLエンジニアの募集です。

具体的な業務
MLモデルの設計・実装・改善を通じて、プロダクトの体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備だけで終わらず、モデルそのものをプロダクションレベルで動かすことに責任を持つポジションです。
- レコメンドモデルの設計・実装・チューニング（Two-Tower / LightGBM等）
- 特徴量エンジニアリングの実装と、オフライン/オンライン評価の設計
- A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCA
- モデルのプロダクション化（Cloud Run等への実装・最適化）
- ML施策の技術的意思決定とPdM等との連携
今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。

ポジション・部門の魅力
書いたモデルが、翌日のKPIに直結します。同社のレコメンドはプロダクトの中核です。実装したモデルの改善が売上・滞在時間・継続率に直接反映される、解像度の高いフィードバックループの中で開発できます。
現行モデルの次を自分で設計できます。既存モデルはすでに本番稼働中ですが、アーキテクチャの進化余地は大きく残っています。「次世代のレコメンドエンジンをどう設計するか」を自分の技術判断でリードできる環境です。
独自のゲーム要素を持つ設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
レコメンドにとどまらず、ML活用の今後を自分で描けます。現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、同社におけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。
AIフル活用が前提の職場です。DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。