DX関連、1000〜1200万の転職求人

528 件

・生成AIモデルを活用したインタラクティブシステムの開発及び評価
・開発したシステムの実証実験及び事業還元
・自社プロダクトにHCIの専門家として貢献

仕事の魅力
・当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使ってHCIx生成AI分野の研究開発を行います。その成果を多くのユーザに届けるための事業化に向けた開発も進めます。
・大規模言語モデル、マルチモーダルモデル、生成モデルなど生成AIの様々な分野の研究者、エンジニアと協調して研究開発を進めることができます。

・ミッション達成に必要な要素技術開発及びシステム構築
・例1）大規模言語モデルの学習及び評価
・例2）LLMエージェントの構築及び評価
・知財化、研究成果の対外発表（研究機関との共同研究を含む

【ミッション】
GRC（ガバナンス・リスク・コンプライアンス）領域の専門性を武器に、クライアントが抱える重要なリスク課題の解決を支援し、AX・DXの成功をサポートする。


【主な業務】
クライアントの内部規程、各種法令、ガイドラインを深く読み解き、関連法令や業界動向を踏まえ、GRCの観点から現状の課題を特定し、データ管理関連文書・体制・運用フロー等の検討に関する支援を通じて、クライアントのデータ活用やAI活用におけるリスク軽減と価値向上に貢献する。
マネージャー相当として、これまでの業務に加え、プロジェクトの推進・管理、およびGRC領域に関するソリューション提案を主導する。


【支援テーマ例】
AIガバナンス： ポリシー・ガイドライン策定、プロセス構築、組織構築
データプライバシー： プライバシーポリシー策定支援、従業員教育
その他： データマッピング、リスクレポート作成　など


【ポジションの魅力】
最先端AIガバナンスへの挑戦
急速なAI普及に伴い、安全かつ倫理的な活用を支える「AIガバナンス」の相談が急増中。AI事業を牽引するSoftBankと密に連携し、最先端AIプロジェクトに挑むことで、市場における希少価値を高めることが可能。
「攻めと守り」両面からの変革リード
単なるリスク回避に留まらず、生成AI活用を促進するためのガバナンス構築など、企業の「攻め」の姿勢を支えるプロフェッショナルとしても経験を積むことが可能。
自律的かつ生産性の高い働き方
スーパーフレックスやリモート主体のスタイルを採用。個々のパフォーマンスを最大化する、自律的環境を実現。

・画像からの3次元再構成、大規模3次元モデル生成のための基盤技術開発
・画像を中心とした大規模データの整備
・高品質な画像レンダリング手法の開発
・研究成果の論文発表、研究機関との共同研究

当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。
近年、AIモデルの進化に伴い、競争力の源泉はモデル構造そのものから、「どのようなデータを、どのように設計し、評価し、改善し続けられるか」へと急速にシフトしています。
特に、LLM / VLM / マルチモーダルモデルの高度化、本番運用を前提とした大規模データ要求、データ品質がモデル性能を直接左右する構造が同時に進み、AI開発におけるボトルネックは完全に「データ側」に移行しています。
さらに現在は、有害データの混入、バイアスの増幅、誤学習によるリスク、評価指標と実運用性能の乖離といった AIの安全性・信頼性に関わる課題 が顕在化しており、データ設計は単なる精度改善の問題ではなく、AIの社会実装における責任領域へと拡張しています。
当社では現在、データ設計や評価が属人的に行われている、モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが体系化されていない、安全性・品質・性能を統合した設計思想が未確立という課題を抱えており、AIモデル性能と安全性を「データの観点から」引き上げられるResearch Engineerを募集します。

このポジションの本質:
AIモデルが正しく学習され、安全性・信頼性を担保し、本番環境で信頼できる性能を発揮する状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです。
扱う対象は単なる学習データではなく、モデルの挙動を規定する訓練信号、評価基準を形作るテストデータ、安全性を担保するガードレールデータといった、AIのモデルの出力特性と性能を規定する要素です。
そのため本ポジションでは、どのデータがモデルの意思決定に影響するのか、どの評価が本番性能を適切に測定できるのか、どのようなデータ設計が安全性を担保するのかといった問いに対し、研究的視点と実装視点の両方から取り組むことが求められます。

主な役割:
・LLM / VLM / マルチモーダルモデル向けの学習データ設計
・データ前処理・アノテーション方針の設計と改善
・モデル評価指標の設計および評価結果の分析
・学習 → 評価 → データ改善 のフィードバックループ構築
・モデル開発チームとの連携による性能改善
・データ品質・バイアス・安全性に関する設計指針の確立

研究テーマとしての領域:
データ設計領域
・モデル性能を最大化するデータ分布設計
・データカバレッジと一般化性能の関係
・少量データ環境での効率的データ生成
評価領域
・モデルの実運用性能を反映する評価指標の設計
・評価データセットの品質設計
・自動評価と人手評価の統合設計
AI安全性領域
・有害出力を抑制する訓練データ設計
・バイアス・公平性に関するデータ分析
・安全性評価データセット（ベンチマーク）の設計
・データガバナンス・トレーサビリティ設計
・SFT, RLHFによるモデルの性能向上

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

扱う対象例:
・LLM / VLM 向けテキスト・画像・動画データ
・物体検知・画像認識モデル向けデータ
・アノテーションデータ・メタデータ
・安全性評価用データセット

このポジションで得られるもの:
・AIモデル性能を左右するデータ設計の実務経験。
・最新のLLM / VLM を実運用レベルで扱う希少な機会。
・AIの安全性・信頼性に関わる最前線の課題に取り組む経験。
・研究とプロダクト開発を横断したキャリア。

●具体的な業務内容
・大規模データ運用を前提としたアーキテクチャ設計
・顧客AIプロジェクトにおける技術提案およびPoCの実装
・顧客との技術ディスカッションおよび要件整理
・クラウド環境におけるソリューションの設計・運用
・プロダクトのスケールに伴う技術的ボトルネックの解消

●このポジションの難易度と面白さ
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します。
例えば、顧客ごとに異なるAI開発プロセスへの適応、Computer vision、LLMなどの領域で最先端研究へのキャッチアップ、自律運転、LLM(VLM、RAG)、Phycial AI(ロボティクス)などの幅広い課題といった、AI開発特有の複雑な問題に向き合うことになります。
一方で、それらを解決することで、AIが実際に社会で使われる状態を技術的に支えることができるという極めて大きなインパクトを持つポジションです。

●このポジションで得られるもの
・プロダクト開発と顧客プロジェクトの両面における技術判断経験。
・技術選定やアーキテクチャ設計を主導する裁量。
・将来的にTech Leadやアーキテクトとして成長できる環境。

画像処理エンジニアとして、自社開発のAI画像検査アプリケーション「自社製品」のシステム設計・開発・ソフトウェアテストを担当いただきます。自社製品はAIとルールベース検査を組み合わせたハイブリッドな検査が可能なプロダクトであり、今回はルールベース検査機能の開発を担うポジションです。ご自身のスキルを活かし、業界の最前線で活躍できる環境です。FA業界の知見をお持ちの方からのご応募お待ちしております。
【導入事例】
・大手自動車メーカー向け外観検査システム
【具体的な職務内容】
・画像処理アルゴリズムの設計、実装、テスト
・要件整理・計画、管理・レビュー、設計実装に関わる業務（設計実装が中心）

【専門性が活かせる/フレックス・リモート勤務可能で働きやすい環境】
当グループは、テクノロジーの力でサービスの進化や、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。その中で、生成AIを中心としたアプリケーション/プラットフォームの企画・設計・開発（ならびに機械学習モデル開発）をお任せします。

当グループのデータ・生成AI利活用の推進役として、ご経験に応じて以下をお任せする予定です。当グループAI推進部は、デジタル企画担当、データサイエンス、エンジニア、ガバナンスなど様々な専門性を持ったメンバーで構成されており、プロジェクト毎にチームとして活動していきます。当グループの主な事業である人材ビジネスは、仕事を探す候補者と人材を探す企業の求人のマッチングを行うリボンモデルから成り、人材マッチングの効率化、顧客接点のデジタル化、セールスプロセスのデジタル化や、業務オペレーションの効率化、といった4つの領域におけるプロジェクトが予定されています。

●具体的な担当業務
・事業責任者や企画担当と連携して適切なAIアーキテクチャ（LLM、検索拡張生成(RAG)、機械学習モデル、クラウドAIサービスなど）を選定
・AIモデル/パイプラインの設計・実装
・AIシステム/AIプロダクトの開発（バックエンド/フロント連携、コンテナ化、CI/CD、Infrastructure as Code）
・必要に応じてプロトタイプ作成とPoC実施、スケールに向けたアーキテクチャ最適化
ご経験によって、周辺業務等もお任せしながらキャッチアップ頂く場合もございます。当グループの事業・サービスの開発にチームで参画いただくか、当社内のプロジェクトでの参画になります。場合によっては一時的な兼務/出向をいただく場合がございます。

●魅力/やりがい
・当グループ中期経営計画の柱となる一端を担う組織です。
・当グループにおけるデータ利活用に関わる貴重な経験も積んでいただけます。
・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。
・組織の拡大期にあたり、一緒に組織を作っていく経験を積んでいただくことが出来ます。
・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。

具体的な業務
AI契約データベースにおいて、根幹機能である検索機能のアップデートを行います。さまざまな活用方法を実現するために、UIやデータベース設計も含めた改善をお任せします。

検索体験の高速化・多様化支援─キーワード検索／全文検索／構造化検索／類似度検索／生成AI検索や、レイヤー別に最適な検索の方式の設計・実装など
プロダクト横断の技術課題解決─パフォーマンス計測基盤やABテスト設計など評価基盤構築、検索UX改善指標の策定など

当社は、金融業界に特化したDXコンサルティング企業として、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金融データ活用推進協会や金融IT協会といったコミュニティ活動に積極的に参加し、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。そのノウハウをコミュニティーに還元することで、金融業界の変革を図っています。
AI・データ事業では、現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発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。

【仕事内容】
大阪エリアの金融機関向けITコンサルティングおよびAI活用支援強化のため、大阪オフィスを開設。立ち上げフェーズから参画し、拠点づくりと事業成長をリードする方を募集します。

【職務概要】
本ポジションでは、AI活用に関するコンサルティング案件のプロジェクトマネージャーとして参画いただきます。特に、CoE（分析組織）支援、AI・データ戦略策定、ガバナンス設計、業務改善の上流検討などを中心に、金融業界の大手クライアントと直接連携しながらプロジェクトを推進します。技術実装から業務設計・体制構築まで幅広いデータ活用支援を手がけており、技術メンバーのサポートを受けつつ、上流フェーズや組織設計・ルール設計といった非技術領域のリードも担います。クライアントはほぼすべてが日本を代表する大手金融機関であり、高い業界理解とビジネスインパクトのある案件に携わることが可能です。

【プロジェクト体制】
チーミング

【具体的な業務内容】
・金融機関向けの生成AI活用コンサルティング案件でのプロジェクトリード
・データサイエンティストやエンジニアの成果物を理解し、顧客への説明や橋渡し
・CoE組織の立ち上げ・運営支援
・データ人材育成伴走支援、仕組みづくり
・AI・データ活用の中長期戦略・ロードマップ策定
・データ活用ポリシー、ガイドライン、ルールの設計
・AIガバナンス（モデルの品質管理・セキュリティ・倫理面対応）の検討

【プロジェクト事例】
・証券会社様におけるAI活用コンサルティング支援
・大手金融グループ様におけるAI組織での活用推進支援
・資産運用会社様におけるAI戦略策定、AI推進支援
・証券会社様におけるデータ分析基盤の構築支援
・銀行様におけるAutoMLツールの比較検討、導入支援
・金融コングロマリット様でのグループ横断データ活用基盤企画推進支援
・銀行様における市場分析モデルの開発、運用支援
・カード会社様・証券会社様・信託銀行・銀行、金融HD様などでのAI人材育成の推進、データ活用CoE組織開発支援
・生成AI等を活用した金融事務の効率化、ビジネスプロセス変革（自社プロダクトを活用）
・生成AI等を活用したレガシーシステムマイグレーション支援（自社プロダクトを活用）

【魅力ポイント】
プロジェクトの魅力
・大手金融機関とのビジネスインパクトの大きい案件に携われる
・開発したプロダクトが実際に大手金融機関に導入・活用される現場志向のものづくり
・プロフィットセンターとしてのデータ分析部門で、成果が事業価値に直結
・金融業界に強いネットワークを活かし、高難度な業務課題に深く関与できる

組織とカルチャー
・役員とも距離が近いフラットな組織
・毎週金曜の全社定例で他部署の動きも把握できるオープンな環境
・技術選定や開発方針に関してチーム全体に裁量があり、最新技術導入にも積極的
・四半期ごとのイベントや金曜夕方の交流会など、風通しの良い雰囲気と一体感

成長環境
・社内技術勉強会を定期開催
・書籍・資格・セミナー・オンラインコース・カンファレンス参加など、裁量ある研鑽費用補助制度あり
・固定された学習プラットフォームに縛られず、目的に応じた柔軟な学びが可能
・全社員にChatGPTアカウントを付与し、生成AI活用も推進
・当社が運営するデータ活用コミュニティ活動にも自由に参加可能

働きやすさと安定性
・コンサルティング会社として安定した経営基盤があり、プロダクト開発にも安心して集中できる環境
・ハイブリッドリモート勤務可、休暇制度や福利厚生は大手企業水準
・社会保険完備、健康診断・インフルエンザ予防接種（家族含む）も全額補助
・スポーツ手当や社内交流費用補助で、健康とコミュニケーションをサポート
・通勤・出張・研修旅費補助、住宅・育児サポート、慶弔見舞金制度も充実
・キャリアアップに応じた年収上昇カーブも高水準

・アジア各国グループ会社と連携し圧倒的スピード感をもって新たな価値を提案する決済系新規事業を一人称で企画立案・推進する
・グローバルマーケットで決済代行事業者の次世代ビジネスと新たな収益源を創る。

【アピールポイント（職務の魅力）】
・当社は主にアジアマーケットをターゲットとしており、ローカルマーケットの知見を強みにしながら、圧倒的なスピード感をもってTry & Errorを繰り返していくため、大きな裁量を持って日本のマーケットではできない経験ができる。
・日本のグローバル決済サービス事業者として、当社の海外グループ会社の仲間とともに仕事の経験を積むことができる。
・日系及び海外のグローバル企業の先進的なサービスに組み込まれる決済サービスを提案する機会を得ることができ、チャレンジングであるやりがいのある職務である。

【担当領域】
大手金融機関様を中心にデジタル案件のサービス開発を担当頂き、設計や開発、運用構築を推進するとともに、サービス自体の創発や企画といった超上流の活動にも参画頂くことが可能です。また、導入したユースケースやアセットといった商材は非金融含む他領域への展開を想定しています。

【ビジネス・開発形態】
ビジネス形態は受注型ほか企画型（投資案件）も含まれ、また、開発手法は、ウォーターフォール／アジャイル／DevOpsほか、最適な手法を取り入れて進めます。

【事例紹介】
デジタルアセット・プラットフォームの開発案件 など
（ブロックチェーン技術を利用した共通基盤にて不動産や社債、株式などの資産をデジタルトークン化することで、日本社会におけるセキュリティトークンのナショナルインフラ化の促進を目指す。3メガ信託銀行や取引所機関との協業体制にて推進中）

【アピールポイント（職務の魅力）】
・先端テクノロジーを活用しお客様の課題解決や、新たなサービスを主体的に創り上げることがミッションの組織です。
・自らマーケットニーズが何かを考え、時にはお客様と共創し新サービスを一緒に考え、形のないものを創り上げていくチャレンジングな案件に取り組むことで達成感や自己実現を得ることができます。
・組織としてデジタル領域拡大に力を入れていく方針であり、提案をすればチャレンジを受け入れる風土があります。
・正解のないなかで突き進む必要があるため、相応の主体性や創造力、バイタリティが求められますが、非常にやりがいがあり働きやすい環境です。
・経験やスキルに応じて配属検討しつつ、入社後はOJT等で徐々に新たな業務・技術領域にもアサインさせて頂きます。

【組織概要】 当組織は、自社が提供する自社のクラウド型データ活用プラットフォームを活用し、企業のデータ利活用を支援する専門チームです。顧客が抱えるデータ基盤に関する課題を解決し、効率的なデータ活用環境を提供することで、ビジネス変革を後押しします。さらに、生成AIや最新クラウドサービスを取り込みながらプラットフォームの高度化と新サービスの創出を推進し、既存顧客への価値提供を継続的に強化しつつ、新規案件の獲得・拡大をミッションとしています。

【サービス概要】 「データ活用プラットフォーム」 自社が提供するクラウド型データ活用基盤サービスです。主要クラウドサービスを中心に、企業のデータ分析環境を短期間で構築し、運用・保守まで一括でご提供します。

【職務内容】 企業のデータ活用を支援するため、自社サービス「データ活用プラットフォーム」を活用したプラットフォーム構築・運用と、生成AIを活用した新サービス開発を推進しています。主に、以下のような業務を担っていただきます。※選考を通じて、ご経験やスキル、ご志向に合わせて配属予定です。
1. データ活用プラットフォームのプロジェクト推進
* 顧客の課題に対する構想策定・提案・プロジェクトマネジメント
* AWS・Azure・GCPなどクラウド基盤を活用したデータ活用環境の構想策定支援、要件定義 構築・運用設計
* 自社マネージドサービスを活用した効率的な基盤提供
* 顧客折衝やチームリード（小規模 中規模案件）
2. 生成AI×データ活用のサービス開発・検証
* 生成AI×データ活用のサービス企画・PoC・環境構築
* 自社AIサービスとの連携
* 最新クラウドサービスやAI技術の調査・評価・導入検討
* LLMOps、AgentOpsなどのサービス化に向けた仕組みづくり

【アピールポイント（職務の魅力）】
●クラウド×コンサルでビジネス変革を支援する最前線
デザイン思考と最新テクノロジーを掛け合わせ、ユーザ視点でビジネス構想から実装・運用までをワンストップで支援する最先端の組織です。サービスデザイナー、コンサルタント、データサイエンティスト、エンジニアなど多様な専門家と協働し、主要クラウドサービス（AWS、Google Cloud、Azureなど）の最新技術に触れながら、テクノロジーとコンサルティングの両面で顧客のビジネス変革を推進できます。

●学びと成長を後押しする先進的な環境
認定資格取得支援や勉強会を通じて、クラウド技術・コンサルティングスキルを同時に習得可能。データエンジニアやデータサイエンティストとしての実践機会も豊富で、スキルアップを目指す方に最適な環境です。ベンダ認定トップエンジニアや外部発信を行うメンバーも在籍し、ナレッジ共有が活発です。

●主要クラウド技術力を誇るチームで成長できる
社内トップエンジニアやアンバサダーに選出されたメンバーを含む、主要クラウドサービス認定エンジニアが多数在籍。主要クラウドサービス認定エンジニアやデータ分析領域のコンピテンシープログラム認定も取得しており、クラウド技術の最前線で学べます。

●柔軟な働き方でメリハリを実現
週1 2回の出社を基本としたハイブリッド勤務。仕事と家庭のバランスを取りながら、メリハリをつけて働けます。※案件によっては、出社必須となる場合もございます。

【職務内容】当ポジションでは、AIを単なる効率化ツールとして扱うのではなく、要件定義
・設計
・実装
・テスト
・運用のすべての工程に組み込んだ「AIネイティブ開発」を実践しています】

対象は、マイナンバー制度を支える公共性
・社会性の高いシステムです】

品質
・説明責任
・再現性が強く求められる領域において、AIエージェントを前提とした開発プロセスそのものを設計
・改善しています】

従来のSI開発で求められてきた「要件を正しく理解し、設計し、実装に落とし込む力」があることは前提の上で、AIを開発パートナーとして活用するスタイルです】

主な業務内容: お客様要望のヒアリングおよび要件の構造化
・ドキュメント化、AI活用を前提としたアーキテクチャ（基盤
・処理
・運用方式）の設計、設計 実装 試験までの一連のシステム開発作業、AIエージェントの出力を踏まえたレビュー、妥当性検証、再設計、新規技術
・生成AI関連技術の調査および検証】

これらの業務を、人が主役となり、AIエージェントを“開発パートナー”として活用しながら遂行します】

将来的には、志向や適性に応じて、サブリーダ／リーダとしてプロジェクトを牽引いただくことも期待しています】

【チーム
・開発スタイルについて】当部署では、AIネイティブ開発に特化した内製チームを組成しています】

PoCや検証止まりではなく、本番システムへの適用を前提、スライド上のAI活用ではなく、コードと成果物で評価、完成された方法論はなく、仮説 → 実装 → 失敗 → 改善を繰り返す文化】

なぜそうなるのかを説明できる設計
・実装が常に求められますので、AIエージェントの出力をそのまま採用することはありません】

【職務の魅力】原則テレワーク、研修受講、自己研鑽、年休取得を積極的に推奨、希望
・志向を踏まえたアサイン（小規模案件を一人称で担当、大規模開発の一員として設計に深く関与いずれも可能です（レビュー
・フォロー体制あり））】

当担当で得られたAIネイティブ開発の知見は、当社へフィードバックされ、当社の開発スタイルを進化させる役割も担っています】

利用技術（一例）：言語：Java, Kotlin, JavaScript/TypeScript、FW：Spring Boot, Thymeleaf, MyBatis、DB：PostgreSQL, Oracle、インフラ：AWS、その他：Redis, GitHub, IntelliJ, VS Code, AWS CDK, Jenkins, Ansible, Teams, Azure DevOps】

【職務内容】
●背景
当社は、地域金融機関向けの自社サービスを提供していますが、人口減少やデジタル化の影響を受けて金融機関のビジネスモデルや、お客様とのコミュニケーションの在り方が大きく変わろうとしています。こうした環境変化に適応するため、地域金融機関からは新たなデータ活用サービス、AIサービス（生成AIを含む）が求められており、そのニーズに応えるためのソリューションを一緒に企画・設計し、実際に形に作り上げて頂く方を募集します。

●職務内容
地域金融機関のユーザー利便性向上や業務効率化を実現するAI（生成AI含む）を用いたソリューションを提供するため、当社の保有資産/スキルや自社サービスを（必要に応じて他社サービスも）組み合わせて実際に形にしていく、これらに必要なプラットフォームの設計、構築、開発を行います。システムの基盤となる基本的なプラットフォームの設計、構築、導入または、各種技術やソフトウェアを用いたアーキテクチャの設計、構築、導入をお任せします。また、さらなるビジネス拡大に向けて、サービスを拡充していく必要があるため、企画から携わっていただくことも可能です。

【具体的な仕事内容】
・システムの基盤となる基本的なプラットフォームの設計、構築、導入、または、各種技術やソフトウェアを用いたアーキテクチャの設計、構築、導入
・開発協力会社や社内関連部門との連携・調整
・新規ソリューション・サービスの企画、要件定義、設計

【アピールポイント（職務の魅力）】
・社内・社外のステークホルダーと一緒にビジネスやソリューションを組み上げる経験ができます。
・トップクラスの技術メンバーと働くことでスキル向上が見込めます。パブリッククラウドのTOPエンジニア多数所属。
・コンパクトな組織のため企画から提供まで一通りの経験を積むことができます。
・部内では、AIやクラウドなど新しい技術要素を用いた企画やアジャイル開発も行っており、最新のIT技術トレンドについてのスキルを身に着けることができます。
・当社のお客様である様々なタイプの金融機関向けの企画・開発の経験を積むことができます。（場合によっては金融機関以外へも提案・提供を行います）
・組織内に「企画」「開発」「営業」「運用」ができるメンバが揃っています。そのため、身近なメンバと直接コミュニケーションしながらワイワイと一緒にビジネスを作り上げることが可能です。

【職務内容】多様なデータ（自然文
・音声など）をインプットとしAIや自然言語処理などの新技術を活用したデジタルビジネス（サービス／ソリューション）の企画
・開発です】

アンケートなどのテキスト分や音声情報の非構造データは、保有しているもののまだまだ活用が不十分なお客様が多くいらっしゃいます】

当社や当グループの研究所の技術を活用
・組み合わせながらこれらの新しい活用方法を見つけ、新しい価値の提供を実現しています】

国内の顧客営業や当グループ会社と連携し金融/公共/法人/国外も含めたお客様へソリューションを提供します（顧客営業がいないお客様へは直接提供）】

多種多様なお客様の業務を把握することは簡単ではないですが、常に新しいお業界、新しいお客様にチャレンジできます】

【アピールポイント（職務の魅力）】NOSQLやAIをビジネスに活用するスキル等伸ばすことができます】


・NOSQL-DB技術、セマンティック技術
・AI活用によるデータモデリング、オントロジー構築経験
・Data Analytics技術
・自然言語処理技術
・ビジネスデベロップメント
・国内外ビジネスニーズの発掘とお客様へのコンサルティング能力
・当グループ会社を巻き込んだチーム組成力
・ビジネスコミュニケーション力、プロジェクト推進力

【職務内容】当社は、地域金融機関（地方銀行
・信用金庫など）向けに勘定系システムやデータ分析基盤、チャネル系システム、バックオフィス系システムなど様々なシステムを提供してきました】

しかし、人口減少やデジタル化の進展により、金融機関のビジネスモデルや顧客とのコミュニケーションのあり方が大きく変化しています】

こうした環境変化に適応するため、地域金融機関からは新たなデータ活用サービス、AIサービス（生成AIを含む）が求められており、そのニーズに応えるためのソリューションを一緒に企画
・設計し、実際に形に作り上げて頂く方を募集します】

昨年、自社生成AIサービスをリリースし、今年度もまた銀行の本業に貢献する商用サービスをリリースしようとしています】

PoCで終わりがちな生成AIの領域において実ビジネス化の最先端を走っている組織で、当社は金融機関向けの自社生成AIプラットフォームを提供し、顧客課題の解決から新規サービスの事業化までを推進しています】

BedrockやChatGPTをはじめとする大規模言語モデルや各種マネージドサービスを活用し、PoCにとどまらない実装と価値創出を実現してきました】

今後も、自社生成AIプラットフォームに、新たなAIエージェントサービスを開発
・拡充しながら、地域金融機関のDX
・AI化を促進していただきます】

【具体的な仕事内容】
・地域金融機関向け自社生成AIプラットフォームの開発
・運用やプロンプト設計、Python実装
・生成AIを活用した新規サービス企画
・立ち上げ（プロンプト設計
・Pythonによる業務ロジック実装を含む）
・LLMモデルの選定
・評価、PoC推進】

金融機関の実業務適用
・事業化に向けたリード
・当社のビジネス企画チームや社内外ステークホルダーとの協働によるソリューション提案【アピールポイント（職務の魅力）】
・最先端のAI技術を活用した新規サービスの創出や業務改善の経験をつむことが可能です】


・トップクラスの技術メンバーと働くことでスキル向上が見込めます】


・新規ビジネスにおけるサービス企画から実装まで一連のプロセスを経験し、ゼロから価値を生み出す実践力を身に付けることができます】


・データ分析からモデル構築、評価、運用まで、データサイエンスの専門性を高めることができます】


・部内ではアジャイル開発を通して、スピード感ある開発をリードする推進力とチームマネジメント力を養えます】


・クラウド環境での設計、開発、運用を通じて、最先端のアプリケーション開発の知識と実装経験を積むことが可能です】


・組織内に「企画」「開発」「営業」「運用」ができるメンバが揃っています】

そのため、身近なメンバと直接コミュニケーションしながらワイワイと一緒にビジネスを作り上げることが可能です】

【職務内容】金融機関向けAIコンサルタント。生成AIは“PoCの時代”を終え、いま金融機関は「実運用で成果を出す力」が競争力そのものになっています。本ポストは、金融機関のパートナーとして生成AI活用の戦略策定からユースケース具体化、安心・安全に使い切るためのセキュリティ強化／ガバナンス設計までを一気通貫で伴走する仕事です。“使える生成AI”を現場に根付かせる経験を積みながら、生成AIコンサルとしての市場価値を最短距離で高められる環境があります。
【アピールポイント（職務の魅力）】
・戦略×実装の橋渡し：構想で終わらせず、現場に届くユースケースと運用設計まで落とし込む
・安心安全の設計が主戦場：金融機関に求められる高い水準のセキュリティ・ガバナンスを実務で磨ける
・伴走型”の価値提供：机上の正論ではなく、組織・業務・規制要件に合わせて実現に導く
・生成AIコンサルとしての成長：評価軸（効果・リスク・統制）をセットで扱い、再現性ある型を身につける

AI技術部は、グローバルにおけるAgentic AIおよび生成AIの高付加価値アセット開発と展開を推進する組織です。また、システム開発のプロフェッショナルとして現場・案件の支援も実施します。我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIやシステム開発に関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。顧客業務を理解し、課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。
当組織で募集している下記ポジションから、選考プロセスの中で、ご希望と、ご経験・適性を踏まえていずれかをご提案いたします。面談・面接を通して、ご自身に適したポストを検討されたい方向けの募集となります。
以下をご確認いただき、ご興味あれば各ポスト詳細をご覧ください。
1. 【技術】ITグランドデザイン・コンサルタント
お客様の現実に即した技術面で実効性の高いITグランドデザインを提案します。ITアーキテクチャやITモダナイゼーションに強みのある当部と事業部が連携することにより、お客様の要望を叶えられるご提案を実現します。
2. 【技術】ソフトウェアアーキテクト
「ソフトウェアアーキテクト」 としてプロジェクトに参画し、適切なアーキテクチャの提案や実現性検証、レビューを実施します。
3. 【技術】ローコードプラットフォームを活用したシステム開発のエバンジェリスト・アーキテクト
ローコードプラットフォームを活用して前例のないシステムを高速かつ高品質で提供し、圧倒的な生産性向上とDXのスピーディーな実現を可能とします。
4. 【技術】生成AIのグローバルアセット開発・展開
生成AI/データ活用に関するグローバル技術戦略を定め、注力先進技術に関するアセットを国内外グループ会社と共同で開発、グローバル展開します。
5. 【技術】生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略策定とアセット開発・展開（アプリケーション開発）
アプリケーション開発領域における抜本的な開発生産性向上を目指し、生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略を定め、国内外グループ会社と共同でグローバルアセットを開発、展開します。
6. 【技術】生成AI・ITコンサルタント／技術支援
生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。
7. 【技術】AIエーシ ェントの社会実装に向けたAI技術活用リータ ー
AIエージェント「自社製品」のコンセプトのもと、オフィスワーカーの業務プロセス変革を実現し、労働力不足の社会課題解決を目指しています。この取り組み推進に向けて、効果的なAIソリューションを提案・提供します。
8. 【技術】AIエーシ ェントの社会実装に向けたプラットフォーム技術者
AIエージェントの社会実装に向けた最適なプラットフォームを提案・提供します。

【アピールポイント（職務の魅力）】
アジャイル・アーキテクチャ・AI・グローバルといった多様な領域で、最先端技術とビジネスの融合を実現できる環境です。業界トップレベルのアジャイル知見、ローコード開発、生成AI・Agentic AI、CxOクラスとの対峙、グローバルでの活躍、など、様々な技術や経験を通して、ビジネスデザインと技術開発の両面を身につけることが可能です。国内外の拠点や海外ベンダーとの協業、社会変革を担うAI実装など、グローバルに挑戦しながら専門性を磨き、多様なキャリアパスを描けるのが魅力です。

当社技術部では、先進技術関連の研究開発や評価、事業活動支援を実施しています。本募集は、面談・面接を通して、ご希望とご経験・適性を踏まえて最適なポストを検討されたい方向けの集約募集となります。

【具体的な職務内容】
1. 新規技術を用いた事業創出、応用技術開発エキスパート:
スマートロボティクスやデジタルツインなどの先端技術の事業化を推進し、グローバル連携を通じて新たな価値創出と次世代成長を実現します。研究開発からアセット開発、ビジネス展開、事業化までを担います。
2. 大規模データ連携基盤（データハブ、秘匿処理、合意形成プロトコル）のスペシャリスト:
業界横断のデータ活用を実現するための基盤要素技術を研究開発し、実証・対外発表を推進します。OSS開発コミュニティとの連携による改善活動や独自技術の研究開発も実施します。

【職務の魅力】
当社技術部では、研究開発と、それを用いたアセット開発やビジネス展開・事業化の両面を経験することが可能です。
1. 新規技術を用いた事業創出、応用技術開発エキスパート:
技術を価値に変えることで社会へ貢献します。連携体制で先進技術や国際プロジェクトに挑み、技術とビジネスの両面から価値創出を担うことができます。
2. 大規模データ連携基盤スペシャリスト:
技術で社会変革を実現し、研究から実証まで一貫して携わることができます。多様な業界と連携しながら横断的に活躍し、対外発表を通じて広い視野と専門性を高めることも可能です。

当社の特定の分野にて、生成AIを活用した業務変革や働き方改善、生成AI基盤開発など、社会課題解決ニーズに応える業務を担当します】

当該分野は業界横断で価値提供し、最新テクノロジーでお客様の課題解決を支援します】

主要な業務内容は以下の通りです】

1. ビジネス推進（ビジネスディベロッパ）: 生成AIビジネス戦略の策定と市場展開の推進、営業企画および戦略立案、市場分析およびソリューション戦略策定】

2. 営業（顧客営業
・ソリューション営業）: 生成AIを活用した営業企画および顧客対応活動、プリセールス支援、顧客課題に基づくテーマの提案および営業活動】

3. 開発/サービス企画（AIエンジニア、データサイエンティスト、ITスペシャリスト、ITアーキテクト、アプリケーションスペシャリスト、プロジェクトマネージャ）: 生成AIソリューションの企画
・開発
・運用、サービスリリース後の運用フロー設計および運営、GPU基盤サービスの企画構想、および設計
・構築
・最適化】

4. コンサルティング（コンサルタント、デジタルビジネスマネージャ）: 顧客の競争力強化/CX変革/業務効率化オファリングの企画
・サービス化、事業部門／DX部門／経営層への課題ヒアリング、プリセールス、生成AIによる変革テーマ、新業務プロセス設計、変革ロードマップ策定、ROI 試算、PoCから業務適用に至るまでの顧客伴走支援、AI基盤の導入に向けた提案および技術支援】

【職務の魅力】●ビジネス創出
・スケールの経験: 新規ビジネスの構想から立ち上げ、スケールまで一貫して携われ、生成AIやSmart AI Agentなど先進技術を活用した価値創出が可能です】

●挑戦できる環境: 豊富なリソースを活かしつつ、ベンチャーのようなスピードと裁量でチャレンジ可能】

技術実装の実験結果をもとに、実戦的ナレッジで顧客に貢献できます】

●多様な協業と価値提供: 多様なバックグラウンドを持つスペシャリストと協業し、最先端技術や知見を活用しながらお客様のビジネス成果
・価値に貢献】

構想から実装
・定着までEnd to Endで伴走し、「手触り感ある」価値提供を実現します】

●幅広い業界との接点: 各インダストリのリーディングカンパニーを対象としたプロジェクトが多く、ハイレベルかつ多様な案件を通じて成長機会を提供します】

【組織の魅力】●学びと成長を支えるカルチャー: 案件共有会、外部勉強会、マンツーマンコーチング、ナレッジベース整備など成長支援が充実】

SlackやTeamsを活用した相談
・情報共有が活発な風通しの良い組織です】

●柔軟なキャリアパス: 超上流のコンサルティングから開発
・運用
・セキュリティ対応まで幅広い業務フェーズに対応】

組織内ローテーションや関連部門への異動も可能で、志向に合ったキャリア構築が可能です】

【働く環境】ワークライフバランスの実現のため、フレックス勤務制度やハイブリッド勤務体制（リモート×出社）を導入】

経験者採用者への手厚いオンボーディングでスムーズな立ち上がりを支援します】

「助け合い」「情報共有」「ナレッジ活用」を重視し、孤立せず成長できる環境です】

【職務内容】
社会的にAI活用が促進される中で、AI開発を支えるためのGPU基盤開発サービスのニーズが上昇しております。当社では最新技術を活用したGPU基盤サービスの開発強化を行っており、新たに自社サービスを企画し提供を開始しております。今後さらなる需要拡大も見込まれているため、プライベートAI基盤サービスの企画構想を共にリードしていただける方を募集しております。

＜具体的な業務内容＞
・マーケットやニーズ分析を基にしたソリューション戦略策定
・サービスの立案や計画策定・実行
・サービス導入に向けたプリセールス
・AI基盤活用に向けたコンサルティング
・数名のメンバーマネジメント

【アピールポイント（職務の魅力）】
1. 当社の未来を担う注目事業に参画
今後当グループのビジネスの核となりうる領域であり、最先端の技術と市場の成長を牽引する重要なポジションでご活躍いただけます。

2. 立ち上げ期ならではの挑戦と面白さ
プライベートAI基盤サービスは現在、立ち上げフェーズにあります。市場もまだ成熟していないため、サービスの形を自ら創り上げていく面白さと、事業成長に直接貢献できるやりがいを感じられます。

3. 当社ならではの圧倒的なリソース
AI基盤ビジネスには大規模な投資が必要ですが、当社ならではの強固なインフラと資本力により、スピード感を持って事業をスケールさせることが可能です。

4. 多様な人財と共に成長できる環境
社内には多様なバックグラウンドを持つスペシャリストが多数在籍。最先端技術や知見を活用しながら、お客様のビジネス成果・価値にどう貢献するかを考え抜く経験を通じて、自身の思考力・技術力を磨くことができます。

主に大手金融機関をクライアントとした課題解決プロジェクトにおいて、現状分析から施策実行、現場への定着までを担います。

1. プロジェクト例： システム開発の「前後」にある、以下のようなテーマに伴走します
【開発前の戦略・要件定義】
AI活用・導入の構想策定： 複数のAIツールやSaaSを統合管理する「AI CoE（Center of Excellence）」の立ち上げ支援。各ベンダーの提案とりまとめや、ガバナンスルールの策定
業務プロセスの可視化・再設計： ブラックボックス化した業務フローを棚卸し、AIやシステムで代替可能なプロセスを特定・設計するBPR支援

【導入後の定着・効果最大化】
「AI駆動開発」の定着化支援： クライアントの内製開発チームに対し、生成AIを活用した効率的な開発プロセス（バイブワーキング）の導入・定着をハンズオンで支援
事務局運営・PMO支援： 変革プロジェクトの事務局として、進捗管理だけでなく、現場の抵抗を乗り越えるためのコミュニケーションや定着活動をリード

2. 生成AIを活用した新しい働き方の実践
AIパートナーとの協働： 議事録作成、リサーチ、資料のドラフト作成、データ加工などは、AIツールに指示を出して半自動化します。コンサルタントは、「思考」と「顧客との対話」に注力します
「組織知」の活用： 個人の学びや作成したドキュメントをチーム共通の場所に集約する運用を徹底しています。これにより、未経験の領域でも、AIを通じてチームの過去の知見を瞬時に引き出し、シニアレベルのアウトプットを出すことが可能になります

このポジションの魅力:
「コンサルタントとしての基礎体力」×「AI時代の武器」 この2つを同時に手に入れられる環境は、現時点では極めて希少です。
劇的に生産性の高い「次世代の働き方」を体得：「AIに意図（Intent）を伝え、結果を監督（Control）する」というスキルは、今後あらゆるビジネスパーソンに必須となります。ここではそれを実験ではなく「実務」として毎日実践し、身につけることができます
「技術」への深い素養と経験値：自らコードを書かなくても、当グループ内のエンジニアやデータサイエンティストと密に連携するため、システム開発の裏側やデータの仕組み、AIの実装プロセスを肌感覚で理解できるようになります。「ビジネス」と「テック」の翻訳者としての市場価値が高まります
当社は自社でも金融事業を運営しているため、提案が「絵に描いた餅」で終わることを許しません。実際にシステムが動き、業務が変わり、数字が出るまでの泥臭いプロセスを経験できます
CEO直轄の「創業」経験：これまで複数の事業立ち上げ・育成をしてきたグループCEO（Founder）や事業責任者と直接チームを組み、直接フィードバックを受けられる環境です。事業の0→1フェーズの初期メンバーとして、事業戦略から組織文化の醸成まで、幅広い領域の事業立ち上げ業務を経験できます

デジタル戦略部は、最新のデジタル技術を用いて企業活動を効率化・革新することを目指し、外部機関との連携や取引先のサポートを行っています。また、情報に基づく意思決定を支援し、データ管理や分析を通じて経営を強化し、社員のスキル向上にも取り組んでいます。このポジションでは、当社のAX (AI Transformation) を牽引し、中小企業支援に直結するAIを実装していただくことを期待しています。予測モデルや生成AI開発を通じて営業・審査・業務プロセスの高度化推進や、PoCに留まらない「現場で使われるAI」との共生にチャレンジできる環境です。

【仕事内容】
それぞれの専門分野において業務価値の最大化を目指します。

【MLエンジニア（予測AI）の業務内容】
●要件に基づく予測・推計・分類その他モデルの設計・開発
●特徴量設計
●モデル選定
●モデル学習
●モデル評価・軽量化・ドリフト検知
●モデルデプロイ
●モデル劣化の監視・改善

【生成AIエンジニア（プロンプト/RAG/精度）の業務内容】
●社内業務へのLLM適用検討・設計（ユースケース創出支援）
●プロンプト設計・評価・改善
●RAG開発・実装
●評価指標設計
●モデル選定
●モデルデプロイ
●API・MCPを用いた生成AIアプリケーション実装

ポジション概要
生成AI関連技術を活用した新サービスの設計、開発、実装をお任せします。

主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
1. 大規模言語モデル（LLM）を利用した各種新システムの開発
* LLMを利用してさまざまな新システムの開発が可能か検証し、プロトタイプを作成します。
* LLMエージェントを用いた新機能提案や機能改善提案を行います。
* AIエージェント開発、Model Context Protocol（MCP）などのLLMツール開発、モデルのファインチューニング、プロンプト開発とその評価などが含まれます。
2. LLMを活用した社内システムの効率化
* 当社が提供する自社サービスの内部システムにLLMを活用し、業務効率化を図るシステムを構築します。
3. 生成AIモデルの設計、トレーニング、最適化
4. クライアントのニーズに基づくAIソリューションの提案と開発
5. データ収集、前処理、解析の実施
6. 開発したAIシステムのテストと評価、公開新技術の迅速な評価と検証
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

プロダクトを知る
生成AIを活用した新サービスが自社サービスに誕生し、提供を開始しました。自社サービスが人とAIをつなぐプラットフォームとなります。

月次の数字を集め、部門に催促し、フォーマットを揃え、ようやく「経営の意思決定に使える資料」が完成する頃には、もう来月の締めが迫っている。オペレーションで摩耗し、本当に注力するべき「経営企画業務」に時間を使えない。これが日本企業で日々発生している事態です。

本ポジションでは、まさにその経営企画・FP&Aの現場を知る人間が、今度は""経営企画をAIで再発明する側""に回ることに挑戦します。

CFOや経営企画が抱える構造的な課題を、LoglassプラットフォームおよびAIエージェントで解決する。机上の戦略ではなく、実際に顧客と一緒に動くAIエージェントをつくる、実装特化型のポジションとして導入支援・コンサル・Skills開発を担います。

経営企画・FP&Aの実務を知っているからこそ見える「どこにAIを当てるべきか」を、技術チームと二人三脚で形にしていく仕事です。

本ポジションは、CFO・経営企画業務を深く理解し、AIエージェントのユースケースを設計し、技術チームと共に“実装”まで導く変革者 を新たに募集します。

従来のプリセールスやカスタマーサクセスとは異なる、ドメインを知るからこそ開発・変革まで踏み出せるという意思を込めて、敢えて経営企画“エンジニア”という呼称を採用しております。

「経営企画の実務を知る人間が、同じ言語で顧客の経営企画と話すから信頼され、クライアントが変化していく」。この積み重ねで日本企業の経営そのものを変えていく、社会的意義の大きいポジションです。

[ミッション]
テクノロジーの力で経営企画を再定義する
高速に検証→改善→実装を支援する
顧客企業での“AI活用の成功例”を再現性ある形で創出する
AIに閉じない業務変革をドメインエキスパートとして支援する
当社プラットフォームの進化を提言し、促す

[業務内容]
経営企画の実務を知る人間が、同じ言語で顧客の経営企画と討議を重ね、テクノロジーの力で経営企画を再定義します。
経営企画領域のご支援に特化し、AI製品導入支援・AI/LLMコンサルティング・プロダクト改善・業界別Skills作成を手掛けるクロスファンクショナルな仕事
FDE、エンジニア、PdM、デザイナー等と密に連携し、課題発見から実装までを一気通貫で担当。Voice of the Customerとして、実務家の視点をプロダクトロードマップに反映させる
エンタープライズ企業のCFO・経営企画系部門・業務部門と直接連携し、AI導入の成功パターンを創出
ユースケースの共通化・AIエージェントの標準化も推進
業界ごとの経営企画テンプレート・SkillsをLoglass AIプラットフォーム上で自ら設計し、業界標準を作ることを推進
実務ワークフローを反映したデモの開発、トレーニング教材・ユースケースガイドの作成
導入後の利用状況モニタリングと、エクスパンションへの貢献

◆AI（機械学習）、画像処理などの先端技術開発
◆三次元計測・認識、VR/ARなどの先端技術開発
◆FVC、HEVC、AACなどの映像・音声圧縮符号化分野の先端技術開発
◆無線通信、暗号など、情報通信分野の先端技術開発
◆上記を含む情報通信技術を応用した先端システムの試作

◆AIエンジニアおよびコンサルタント
＜従事する職務＞
・AIに関する技術開発や新規サービス開発
・お客さまの課題に合わせたAI導入に向けたコンサルティング業務

＜具体的な業務内容＞
様々なAI技術を活用して金融業界に留まらず、製造業や建設業など幅広い業種の課題解決を行います。
AIを活用した自社サービス開発や、お客さまへの課題ヒアリングから解決策検討、データ分析、AI開発、導入まで一連のコンサルティングや開発業務を担当していただきます。

当グループのDX戦略を支える最新デジタル技術の導入や実利用に向けたアーキテクチャ設計まで一貫して取り組んでいただきます。具体的には、応募者の業務経験・希望・スキル等に応じて、以下のいずれか、あるいは複数のテーマを担当いただきます。
・AI
・プラットフォームエンジニアリング
・データ＆アナリティクス
・モダンセキュリティ
・モダンアプリアーキテクチャ
・ブロックチェーン

プロダクト概要:
自社サービスは、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。自社サービスを複数展開するまでに至りました。また、プロダクトビジョンの実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。

募集ポジションについて:
「設計力を磨き、事業を創る側へ」 ビジネスアーキテクト募集。このポジションの業務は、一般的なシステム導入コンサルティングとは大きく異なります。あなたがやることは、顧客の経営管理の「あるべき姿」を設計し、実装することです。顧客の業務・システム・データを読み解き、オペレーション・ロジックを設計し、顧客と一体となりながら業務に実装する。このプロセスで得た知見は、そのままプロダクトの機能として実装されます。つまり、あなたの仕事は顧客の課題解決とプロダクトの進化を同時に設計することです。現在、少数精鋭の立ち上げフェーズであり、あなたの仕事が直接プロダクトの方向性を決め、事業の成長を左右します。初期メンバーとして顧客案件の最前線でアーキテクトとしての設計力を磨きながら、チームを率いるリーダーへ、そしてゆくゆくは事業の成長を牽引する存在へとキャリアを広げていただくことを期待しています。変革期を迎えた製造業に対して、現場と経営をデータでつなぐ「次世代のスタンダード」をゼロから創り上げる。日本の製造業の「稼ぐ力」を再定義し、その先にある「良い景気」を本気でつくりにいく。その挑戦の中心に、初期メンバーとして立つ。それが、このポジションの仕事です。

具体的な業務内容・ミッション:
ミッション: 現在、少数精鋭の立ち上げフェーズであり、あなたの仕事が直接プロダクトの方向性を決め、事業の成長を左右します。変革期を迎えた製造業に対して、現場と経営をデータでつなぐ「次世代のスタンダード」をゼロから創り上げる。日本の製造業の「稼ぐ力」を再定義し、その先にある「良い景気」を本気でつくりにいく。それが、このポジションのミッションです。
業務内容: 製造業顧客の経営データを「意思決定に使える形」へ再構築し、プロダクトとして実装するまでの一連のプロセスをリードいただきます。
1. 顧客データの読み解きと構造化：顧客の基幹システムから出力される多種多様なデータを受領し、業務プロセスとの関係を整理。顧客固有の業務ルールや暗黙知を言語化し、データの意味を構造的に理解する
2. 分析ロジックの設計・構築：現場の活動データを収益性（P/L）へ翻訳するためのロジックを、顧客ごとに設計。パッケージのパラメータ設定ではなく、「この顧客にとって何が正しい計算か」をゼロから考え抜く
3. 生成AIを活用した高速プロトタイピング：生成AIを活用し、従来は長期間かかっていた分析基盤の構築・検証サイクルを圧倒的なスピードで回す。AI×ドメイン知識の掛け合わせで、業界に前例のないデリバリーモデルを体現する
4. 仮説検証・計算結果の突合：構築したロジックの出力を顧客の実績データと突合し、乖離があれば仮説を立てて原因を追求。「なぜこの数字になるのか」を顧客と共に解き明かす
5. 顧客との合意形成・ユースケース開発：分析結果の妥当性を顧客の経営層・現場双方と確認し、新たなユースケースの発見・言語化を通じてプロダクトの活用範囲を拡張する
6. プロダクトへのフィードバック：顧客課題の解決過程で得た知見をPdM・エンジニアチームに還元し、プロダクトの機能そのものを進化させる

この仕事ならではの魅力:
* ロジックの設計者になれる：パラメータ設定ではなく、仕組みそのものを設計する。あなたが設計したロジックがプロダクトの機能になる
* 事業の成否に直接関わる：新規事業の立ち上げフェーズであり、あなたの仕事が事業の成長に直結する
* 大手製造業の経営課題に踏み込める：顧客のCFOや製造本部長クラスと、経営のトップイシューを議論し、変革を起こす
* テクノロジーでキャリアを拡張できる：クラウド×AIという新しい武器を手に入れ、従来のコンサルキャリアとは異なる成長曲線を描ける

「AIで何ができるか」を考え、それを「誰でも使える状態」に落とし込むのがミッションです。

●具体的な業務内容
1. 開発プロセスへのAI適用：
GitHub CopilotやCursor等の導入・定着支援、および独自のコード生成基盤の構築。
AIによるテスト自動化、コードレビュー支援の仕組みづくり。

2. 業務オペレーションへのAI適用：
LLM（ChatGPT, Claude等）を活用した社内DXの推進。
RAG（検索拡張生成）を用いた社内ナレッジ活用システムの企画・開発。

3. AIガバナンスと教育：
社内ガイドラインの策定、セキュリティリスクの管理。
全社員向けのAIリテラシー向上ワークショップの企画・運営。
常に進化するAI技術をキャッチアップし、プロトタイプ開発を通じて新たな価値を創出し続けることで、当社の競争力強化に不可欠な存在となることを期待します。

【具体的な業務内容】
・生成AI基盤（AWS Bedrock / Google Gemini / OpenAI）を用いたアジャイルPoCの開発・実行・評価
・顧客サービス改善 / 新規サービス開発に向けたAIアプリの設計・実装・テスト
・LLM（大規模言語モデル）の選定や、LLMの評価・運用の仕組みづくり
・LLMの技術調査やLLMを活用した機能の開発、プロンプト設計・改善
・LLM運用課題の特定、改善策の提案・最適化（AIテックリードと連携）
・テストデータ生成、データクレンジング、データ加工

【プロジェクト例】
・技術検証（モデル／プラグイン等）：各種AIモデルやプラグインの活用検討、適用可否の評価
・業務支援アプリの内製開発（AWS等クラウド上）：生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツール等の開発・PoC（技術検証）
・ローコード／ノーコード：開発ツールの試行利用と社内導入の検討
・モデル高度化の検証：ファインチューニングを視野に入れた技術検証
・自社独自モデル：独自モデルの構築および評価・実証

【プロダクト例】
・面談記録・議事録作成支援「自社製品」：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「自社製品」：作成したいスライド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「自社製品」：ユーザの指示に応じて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「自社製品」：営業担当者が1日 5日かけていた調査・資料作成を自動化。過去のお客さまとの打ち合わせ内容や、お客さま情報からAIエージェントが次の商談の資料を自動作成

【ポジションの魅力】
1. ビジネスインパクトの大きさ
当グループの業務・顧客接点を、生成AI／AIエージェントで“現場の働き方ごと”変えていくポジションです。企画検証に留まらず、実際に使われ続けるプロダクトとして社内展開し、改善サイクルを回します。業務効率化だけでなく、提案高度化・判断支援など、価値の出しどころが広いのが特徴です。「新しい技術を試す」ではなく、「価値に変える」ことがミッション。PoC→本番→継続改善まで一気通貫で関われます。

2. プロダクトの規模感
社内ユーザーの裾野が広いサービス開発に携われます。30 40件規模のテーマが同時並行で進む環境のため、単一プロダクト開発だけでなく、複数案件を横串で支える共通化（設計・評価・運用の型化）にも挑戦できます。社内のテクノロジー開発チームを中核に、ビジネス部門と近い距離で“作って終わり”にしないプロダクト開発が前提です。

3. 金融独自の独自性・複雑性
金融ならではの前提（セキュリティ／コンプライアンス／機密情報の取り扱い／出力品質・安全性への配慮）を踏まえた設計・実装が求められ、技術的に“難しいからこそ面白い”領域です。LLM/RAG/マルチモーダルなどの技術を、制約の中で使える形に落とし込む力が鍛えられます。単なるツール導入ではなく、業務・データ・運用とセットで組み上げる実戦経験が積めます。責任あるAIの観点を持ちながら、スピード感ある価値検証も両立する。このバランス感覚こそ、金融×生成AIのど真ん中の経験になります。

現在、巨大なメディア市場はいまだアナログなプロセスが中心です。私たちは、当グループ独自の「生活者データ」と「AI・数理最適化」を武器に、この巨大なマーケットの仕組みを根本から変えようとしています。本ポジションは、AIプロダクトの開発PLとして、単なる開発にとどまらず、ビジネス課題をどう技術で解くかの意思決定から携わります。現在、チームは組織力の向上と内製化の強化という過渡期にあり、「自分の意思決定が当社の技術スタンダードを構築する」という、極めて裁量と影響力の大きいフェーズでの参画となります。

業務詳細:
開発PLとして、以下の業務を遂行いただきます。
1. 技術選定・アーキテクチャ設計: 顧客課題やデータ特性に基づき、機械学習・数理最適化・LLM等の最適な技術手法を検討・導入。他プロダクトとの連携やインフラ構成を含め、広範な技術裁量を持って推進します。
2. 開発プロジェクトのリード: 技術検証（PoC）からシステム開発までのタスク管理・指示。
3. 顧客・現場との折衝: クライアントの経営層（CMO等）や、テレビ局・エンタメ業界のドメインエキスパートと直接議論し、技術的実現性を軸にプロジェクトをリードします。

具体案件:
* 自社サービス： 高精度な視聴率予測システム
* 自社サービス： テレビCM出稿枠の数理最適化システム
* 自社サービス： メディア・スポーツ・エンタメ各局の業務高度化支援
* 自社サービス： 国内最大級のオンオフ統合マーケティングプラットフォームの基盤開発

このポジションで得られるもの:
* 圧倒的な社会的インパクト: 巨大な市場の仕組みをアップデートする手応え
* 技術選定の裁量: 新しいライブラリやLLM活用など、最適解であれば自身の判断で導入が可能
* キャリア: 技術に閉じず、ビジネス・経営層・現場と対峙し、コンサルティング能力も備えた人材へのキャリアアップが可能
* 組織創りへの参画: これから内製化を進めていくフェーズで、組織の型そのものを創る経験を積める

当社は、AI技術を活用し、お客様のビジネス課題を構造化
・可視化し、プロダクトや業務プロセスに変革をもたらす提案
・実装を行っています】

自然言語処理、画像解析、機械学習、生成AI（LLM）などを活用し、課題の定義からアルゴリズム選定、PoC、実装、MLOps
・運用まで、プロジェクト全体を推進していきます】

本ポジションでは、AI領域の技術知見をベースに、顧客折衝
・要件定義
・チーム設計
・進行管理など、プロジェクトマネージャーとしてプロジェクト全体をリードしていただきます】

具体的な業務: 顧客課題のヒアリング
・要件定義
・PoC設計、AIモデル開発（選定
・評価
・チューニング
・実装支援）、プロジェクト進捗
・品質
・リソース管理、社内エンジニアや外部パートナーとの協業マネジメント、AI導入後の業務適用支援、MLOps体制構築支援、LLMを活用したプロンプト設計やシステム統合支援（必要に応じて）】

利用技術: モデル
・ライブラリ：PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Transformers（HuggingFace）など、言語：Python、TypeScript、SQL、クラウド：AWS（SageMaker, Lambda, EC2, S3等）、GCP、Azure（OpenAI含む）、ML基盤／MLOps：SageMaker、MLflow、Docker、GitHub Actions、FastAPI、Streamlit、LLM活用：OpenAI API、Azure OpenAI、LangChain など、タスク管理：JIRA、Backlog、Notion】

※プロジェクトにより異なりますが、柔軟な技術選定を歓迎する文化です】

ポジションの魅力: 企画 運用まで一貫して関われるAIプロジェクト（業務課題の言語化
・AIアプローチの設計
・MLOpsまで幅広く担えます）、生成AIを活用した先進事例の創出に携われる（OpenAIやLLMを活用したプロンプト設計
・RAG設計などの機会が豊富です）、専門性×マネジメントの両立（技術理解を武器にしながら、プロジェクト責任者としての裁量も発揮できます）、部門横断での組織づくり
・AI文化醸成にも貢献（成長途上の組織で、スキルだけでなく文化づくりにも関われます）】

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、上場企業である当グループの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。特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的な自社製品や自社サービスを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。当社は、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、顧客に対して最適な自社サービスを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。

【期待する役割】
Deployment Strategistには、単なるプロジェクト推進や要件整理にとどまらず、顧客のAX構想を形にし、実装と成果創出までリードする役割を期待しています。
具体的には、以下を担っていただきます。

・全社または部門単位でのAXビジョンの整理・言語化
・経営層・部門責任者へのヒアリングを通じた、課題・期待値・制約条件の把握
・業務棚卸しおよびAX化テーマの抽出、優先順位づけ
・KPI設計、ROI設計、経営インパクトの可視化
・推進体制・意思決定プロセスの設計
・システムのAs-Is/To-Be整理
・データアセスメント、データ整備方針の整理
・セキュリティ・ガバナンス観点を含む導入設計
・Forward Deployed Engineer（FDE）やCustomer Success（CS）と連携した、JAPAN AI導入、AI Agent/Skills実装、内製化支援
・全社展開・複数施策推進を見据えたロードマップ策定
「良い提案書を作ること」ではなく、「顧客の変革を前に進めること」 がこのポジションのミッションです。

【このポジションの魅力】
・AI従来型の業務コンサルではなく、AX変革を実装までリードできる
・経営層との対話から、テーマ設計・優先順位づけ・KPI設計・実装・定着まで、上流から下流まで一貫して関われる
・FDEやCSと密に連携し、構想で終わらないAI導入を実現できる
・AI Agent/Skillsなど最先端のAIソリューションを用いながら、顧客ごとの変革を直接支援できる
・単なるPM/PMOではなく、経営・業務・技術を横断する変革推進人材としてキャリアを築ける

【業務内容】
本ポジションでは、顧客の経営課題・事業課題・現場課題を起点に、AI/AXの構想策定から実装・定着までを一気通貫で推進していただきます。
単なる業務整理や進行管理ではなく、顧客が本当に求める変革テーマを見極め、実行可能な形に落とし込み、成果創出まで伴走することが求められます。

具体的な業務：
・経営層・部門責任者・現場担当者へのヒアリング
・全社/部門のAXビジョン策定支援
・業務棚卸し、課題構造化、AXテーマの抽出
・AX化テーマの優先順位づけ、ロードマップ策定
・KPI設計、ROI設計、経営インパクトの整理
・推進体制・会議体・意思決定プロセスの設計
・システムのAs-Is/To-Be整理
・データアセスメント、データ整備方針の策定
・セキュリティ/ガバナンス観点を踏まえた導入計画の策定
・FDEと連携したJAPAN AI、AI Agent、Skillsの導入・実装支援
・CSと連携したAI Builderトレーニング、内製化支援
・顧客・社内エンジニア・関係者を巻き込んだステークホルダーマネジメント
・プロジェクト進行管理、リスク管理、品質管理
・導入後の活用定着支援、全社展開支援

顧客にとってのAI活用をPoCや一部業務改善で終わらせず、事業・組織に根付くAXとして実装・定着させ、継続的な経営インパクトにつなげることがミッションです。

当社は、技術系コンサルティング会社です。Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。現在は、エンタープライズシステム開発、クラウドネイティブアプリケーション開発、アジャイル開発支援、生成AI・機械学習のPoC開発支援、エンベデッド／ロボット・自動車領域の先端技術開発、産業DX・データ利活用支援、エンジニア育成・教育コンテンツの提供など、幅広い領域で支援を行っています。当グループは統合を経て新たな体制となり、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。

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

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

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

当社の強み・魅力:
●日本トップクラスの技術力を持つ会社であり、事業会社を中心に厚い信頼を獲得しております。
●顧客のソフトウェア・ファースト＝内製化を実現することを最終ゴールとしており、ここへ到達するための質の高いコンサルティングと教育サービスの両方を当社は兼ね備えています。
●働きやすい環境：社員のほとんどがリモートワークを実施しており、居住地に関係なく就業が可能です。平均残業時間は短く、ライフワークバランスを両立できる環境です。子育て、介護している社員も在籍しており、仕事がしやすい環境です。
●技術者ファーストな企業風土：フラットな組織であり、社員に上下関係はなく、入社直後から1人のエンジニアとして自由な働き方ができます。コンサルタント、エキスパート、マネージメントの3つのキャリアを自分で選択でき、どのキャリアを選んだとしても給与体系に差異はなく、例えばマネージメントにならないと給与が上がらないといったことはありません。
●技術者としての圧倒的な成長スピード：技術を磨いてきたベテランコンサルタント・エンジニア・サイエンティストが多数在籍しており、案件を通して技術のスキルトランスファーをします。様々な案件を短サイクルで実施し、常に先端的な取り組みができる環境です。

事業部の風土：
事業部メンバー構成としては、若くて活気のある事業部となっています。また女性社員も在籍し、多様な人材で構成されています。

【配属組織】デジタル戦略部 AI推進G /AI企画

【本ポジションの業務内容】当社内でAI・データ戦略の策定・推進を担う「デジタル戦略部 AI推進G」にて、生成AI等を用いた業務課題解決の企画 現場での利活用推進を一気通貫で担っていただきます。

【主な業務内容】
1. 業務部門との対話を起点としたDXプロジェクト企画: 業務部門との対話を起点に、全社として優先して取り組むべきテーマを選定し、生成AI等を活用したDXプロジェクトを企画・推進していただきます。
2. 生成AI等の最新技術検証(PoC) 現場実装: 生成AI等の最新技術の検証（PoC）を通じて実装方式を標準化し、全社DX推進に向けた技術基盤・ガイドラインの整備と現場実装により課題解決を支援していただきます。
3. 生成AI×社内検索（RAG）によるナレッジ活用基盤の推進: 社内ナレッジ整備を起点に、社員が「質問するだけ」で社内情報やマニュアルに到達できる照会体験を設計し、照会チャットボット等の検索基盤展開から、利用ログに基づくインプットデータの継続改善の仕組化をリードいただきます。

【中長期的な業務イメージ／キャリアパス例】
生成AIなどの最新技術を活用したDX案件を通じ、DX企画・推進のキャリアを重ねるとともに、業務部門の知見も深めていくことで、当社全社のDX戦略をリードいただく人材として、経営の中枢で活躍いただきます。（例：CoE、横断PMO、事業部門側のDX企画・推進 など）

【この仕事の魅力】
* 金融DXの最前線：膨大なデータとドキュメント資産を有する金融機関（信託銀行）で、全社横断のデータ／ナレッジ活用の仕組みの構築に貢献できます（メタデータ設計、検索性向上、RAG連携など）。
* 企業知の資産化に直結：規程・手順・ナレッジ記事・顧客対応知見など、散在するドキュメントを統合することで、生成AIを用いた大規模かつ大胆な、現場課題の解決を体感することができます。
* 安全・責任あるAI運用の実践：安心して使える生成AIの社内標準を自ら作り上げる経験が得られます。
* 全社展開の実装推進を担う中核メンバー／将来のリード候補として、現場課題の解決から全社スケールへと成果を広げる実践機会が豊富です。

生成AIを活用した開発プロジェクトを総合的にサポートする「共創型ラボ開発機関」の一員として、課題発見・PoC、独自AI実装・AI内製化、AI精度評価・改善などの開発支援に携わっていただきます。

・スクラムイベント（デイリースクラム、スプリントプランニング、レビュー、レトロスペクティブ）のファシリテーション
・チームが自律的に開発を進められるような支援
・チームの障害（インピーディメント）の除去、外部との調整
・プロダクトオーナーとの協力によるバックログ管理支援
・アジャイル/スクラムの啓蒙・浸透活動、チームの継続的改善
・開発プロセスやチーム文化の成熟度を高める取り組み

▼キャリアパス
エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます
入社から半年で役員登用になった方もいます！

▼ご担当いただく業務の魅力/やりがい
●リモート×フレックスで自由な働き方（一部出社の必要あり）
働く場所も時間も柔軟に選べ、趣味や家庭との両立ができる環境です！
残業もほとんどないため、ワークライフバランス◎

●技術力の高い仲間と共に、刺激的な毎日を
GAFAM出身者をはじめとした優秀なエンジニアが多数在籍し、技術的なレベルが非常に高い環境です。
AIをはじめとした、様々な技術を学べるため、スキルアップにつながります！

●新規事業立ち上げに積極的＆挑戦的なフィールド
新規事業の立ち上げにも積極的で、0→1の挑戦が豊富。
AI Labの自社SaaSもインターン生が起案して、PJが始動しました。
また、年2回の評価サイクルがあり、スキルや努力の正当な評価につながり、成長がそのままキャリアと報酬につながる環境です。

▼会社全体の魅力・雰囲気
当社のモットーである「Give & Give」の精神が根付いており、困ったときは自然と助け合うチーム文化があります。
新しい技術が好きなメンバーばかりなので、日々ワクワクしながら最新技術を学べる環境です。
フルリモートOKで、場所にとらわれない働き方も魅力のひとつ。もちろん出社も自由にできます◎

▼使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です
フロントエンド：TypeScript, React
バックエンド：Python
データベース：PostgreSQL(RDS), MySQL
フレームワーク：Flask
インフラ：Azure, AWS, GCP
ツール：Terradate

生成AIを活用した開発プロジェクトを総合的にサポートする「共創型ラボ開発機関」の一員として、課題発見・PoC、独自AI実装・AI内製化、AI精度評価・改善などの開発支援に携わっていただきます。

・顧客のユースケースに合わせたAI活用方法の企画〜PoC開発
・利用者に最適なインターフェース（会話設計）やデータ連携の実装
・開発ロードマップの策定とステークホルダーとの連携
・AI精度の継続的な評価と改善

▼ご担当いただく業務の魅力/やりがい

●リモート×フレックスで自由な働き方（一部出社の必要あり）
働く場所も時間も柔軟に選べ、趣味や家庭との両立ができる環境です！
残業もほとんどないため、ワークライフバランス◎

●技術力の高い仲間と共に、刺激的な毎日を
GAFAM出身者をはじめとした優秀なエンジニアが多数在籍し、技術的なレベルが非常に高い環境です。
AIをはじめとした、様々な技術を学べるため、スキルアップにつながります！

●新規事業立ち上げに積極的＆挑戦的なフィールド
新規事業の立ち上げにも積極的で、0→1の挑戦が豊富。
AI Labの自社SaaSもインターン生が起案して、PJが始動しました。
また、年2回の評価サイクルがあり、スキルや努力の正当な評価につながり、成長がそのままキャリアと報酬につながる環境です。

▼会社全体の魅力・雰囲気
当社のモットーである「Give & Give」の精神が根付いており、困ったときは自然と助け合うチーム文化があります。
新しい技術が好きなメンバーばかりなので、日々ワクワクしながら最新技術を学べる環境です。
リモートOKで、場所にとらわれない働き方も魅力のひとつ。もちろん出社も自由にできます◎

▼使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です
フロントエンド：TypeScript, React
バックエンド：Python
データベース：PostgreSQL(RDS), MySQL
フレームワーク：Flask
インフラ：Azure, AWS, GCP

▼キャリアパス
エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます
入社から半年で役員登用になった方もいます！

▼支給PC
Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです！

生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。

当社では、薬局向けSaaS事業で展開している自社サービス群（自社サービス、自社サービス、自社サービス、自社サービス 等）に対し、LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。

生成AIは技術的にまだ新しく、プロダクト開発における実践的なプラクティスも確立されていません。

また、薬局業務における生成AI活用の事例はまだ少なく、「どのような機能を、どの価格帯で、どのように提供するか」といった正解がない領域でもあります。

本ポジションでは、既存の自社サービス群に対する生成AIによる複数のエンハンスメントPJのほか、将来的な社会実装を見据えた生成AI活用ユースケースの特許化PJなどに、機械学習エンジニアという立場から携わっていただきます。

主な業務は以下の通りです。

1. 音声認識、構造化等の自然言語処理に関するユースケースの問題設定、実験、評価
2. 同プロダクト、実験基盤の設計・実装
3. プロダクト利用状況のデータ分析から、課題設定や改善施策の立案
4. 特許化に向けた企画/検証

薬局の基幹業務で使われるため高い信頼性・品質が求められるプロダクトであり、業務においては精度のみならずコスト、速度、セキュリティ、AI安全性など様々な側面の品質のバランスをとることが求められます。

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になります。

チーム構成はEM, DS/MLE, SWE, PdM, Domain Expert(薬剤師)です。

社内のカウンターパートはPdM, CS, SRE, DRE teamで、基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内にいる状況です。

当社では、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しており、部門横断のAI活用コミュニティが存在し、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しています。

責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。

開発環境として、利用技術はReact, Hono, TypeScript, Python, AWS (Glue,Athena,ECS Fargate,SageMaker,Lamdba,CDK), Azure(OpenAI Service), GCP(VertexAI), Databricks

LLMはOpenAI, Gemini, Claude (Amazon Bedrock)

AI SaaSはGitHub Copilot, Dify, Cursor, Devin, NotebookLMを使用しています。

●DX戦略検討・提案支援業務
各地域に根差した営業組織を後ろ支えする立場として、自治体・企業のDXや業務改革（BPR）ニーズを分析し、地域社会のデジタル化を推進するための戦略的方針の検討。
社内の関連組織や外部パートナーとの連携を通じて、DX人材育成プログラムやBPRコンサルティングサービスなどの実現手段の検討、及び地域特性に応じた提案活動の支援を実施。

●実案件での実行支援及び地域人材育成／支援業務
DX人材育成プログラムやBPRコンサルティングサービスを東日本管内の各地域で展開できるよう、プログラムの実行組織と伴走しながら提供を行いプログラム実行スキルの展開や育成を実施。

◇入社後に成長できる点
DX推進の全フェーズ（戦略策定〜実装・教育）に携わり、幅広いスキルを習得できます。自治体・企業・専門家と協働し、最新のデジタル技術や業務改革手法を学べる環境です。業務コンサルティングを通じて課題設定力やコンセプチュアルスキルを磨き、将来的には戦略コンサルタントやPMなど多様なキャリアパスを描けます。

◇ポジションの魅力
地域の未来を一緒に創りませんか？
私たちは、自治体や企業の課題をDXで解決し、持続可能な社会を実現する仲間を求めています。既存の研修やノウハウを活用しながら、課題発掘から業務改革、実装まで伴走し、成果を実感できるポジションです。ゼロから仕組みを創る挑戦もあれば、既存の枠組みを進化させる面白さもあります。社会課題解決に挑戦し、地域に変革を起こすワクワク感を、一緒に味わいませんか？

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

販売店向けの商談システムやオンライン上の顧客プラットフォームの開発・提供およびそれらを通して収拾した顧客
のオンライン・オフラインでの購買行動をデータ化、車の価値や自動車を通じたサービスの情報と掛け合わせてお客
様の個々のニーズを満たすモビリティーサービスをオンライン・オフライン問わず提供することを目指しています。

DX プロジェクト―リーダーの役割
・当社をはじめとしたインポーター、ディーラーおよびエンドユーザーのニーズ理解に基づいて日
本市場に最適なカスタマージャーニーを実現すべく、ビジネスサイドとして開発要件を取りまとめ、国内ＩT 部
門やドイツ本社と連携しながら、プロジェクトをリードする
・その他正規ディーラーと協力し、 集客、車の買い替えやクロスセルを実現する為の仕組みの開発を通して Marketing 活動をリードする

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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