DX関連、1200〜1400万の転職求人

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AIによる食の変革を実現するため、まず広く深くビジネスプロセスを理解し、その中での課題を把握します。その上で、本来あるべきビジネスプロセスを再定義し、生成AIを含むAI/データ/エンジニアリングを用いて実現する方法を考案し、その実行をリードする役割を担っていただきます。当初は社内業務効率化をスコープとしながら、将来的には消費者の食の体験や生産者・メーカーのDXもスコープに食のDXを推進していただきます。

【ポジションの魅力】
食のDXを実現する本プロジェクトのスコープは、単なる販売企画、マーケティング、カスタマーサポートでの変革に留まりません。当グループのB2C事業以外にも、B2B事業も含めた幅広い領域でのサプライチェーン全体でのDXを目指しています。加えて、高齢かつ小規模な生産者が多い日本の農業では属人的かつ非効率が多いのが現状です。社内業務の変革を実現した先には、AIによる農家の匠の技の継承や未だにメールや電話で行われている生産者との取引の自動化等、生産者/メーカーのDXも含めた食の領域全体でのDXを目指します。

充実したチームとの協働: 本プロジェクトは執行役員の下で推進されています。一方でデザイン・HR・カスタマーサポート・調達・B2B、B2Cの複数事業部の現場担当者等の有志のメンバーと共に、ボトムアップでの活動も積極的に行われています。加えて技術面では、所属するData Management Officeのメンバーとデータ整備をデータエンジニアやアナリティクスエンジニアを共に進め、データアナリストからドメインナレッジを得ながら生成AI活用に重要なデータマネジメントも共に推進し、MLエンジニアと共にモデルチューニングや評価を行いながら進めていただけます。この様にボトムアップ＆トップダウンの両面で動くプロジェクトを、ビジネスドメイン＆エンジニアリング＆データ全てのメンバーを率いて推進いただきます。

仕事のアウトプットに集中しスキルを伸ばせる環境: リモートワーク可で自分が一番集中できる場所を選んで仕事を行っていただけます。またコアタイム無しの裁量労働制で求められるアウトプットを出す事に集中して仕事いただけます。副業可で他社のプロジェクトに関わり多様な経験を積むことで、スキルを伸ばす事が可能です。また社内ではデータサイエンスやデータエンジニアリングの勉強会なども開催されており、社員がお互いにナレッジを教えあって勉強する環境があります。

【Key Job Responsibilities】
1. 全社業務プロセスの棚卸しと優先度付け
2. 変革ロードマップ（Quick-Win → 中期ロードマップ）策定
3. ユースケース選定・ROI設計
4. 現行業務（As-Is）の詳細把握と To-Be プロセス再設計
5. PoC 計画策定・実行・評価

【選考方法】
面接回数：複数回

AI・DXプロフェッショナルの魅力:
・AIありきではなく、経営支援の高度化をAIで推し進めるという発想が求められる（価値にフォーカスすることが求められる）
・ハンズオンで現場に入り込み、経営層とも距離が近いため、一気通貫で推進しやすい
・「PoCを繰り返して結局何も生まれない」ということがない（実際に現場で運用するところまでやりきれる）

業務内容:
ご入社後、下記の中から得意な領域を中心に業務をお任せし、徐々に経営支援全体（マーケティング／デジタル／ファイナンスなど）へ、幅を広げて頂きます。
-課題特定・解決のためのビッグデータを用いた分析
-機械学習システムの導入・運用
その他事例）
- 独自モデル・アルゴリズムの企画〜実装〜評価
- 論文/OSS 調査と技術 PoC の高速回転
- MLOps・GPUインフラ最適化
- 技術ブログ・登壇によるブランディング

プロジェクト事例:
【事例1】機械学習を活用したCRMセグメンテーション最適化支援
《開始前》
・顧客セグメントごとにCRM施策は実施していたものの、使用情報が乏しく、大まかな分類でしかなかった
・セグメント精度が低く、個別施策の効果検証も不十分であったため、マーケティング投資の無駄が発生していた
《支援内容》
・既存CRMデータ（購買履歴、会員属性など）を収集・統合し、機械学習モデルの基盤を構築
・勾配ブースティングを用いて、顧客セグメントを再定義し、精度の高いセグメンテーションを実現
・新たに構築した機械学習システムは現場のCRMプラットフォームに組み込み、通常業務化
・ABテストフレームワークを導入し、機械学習によるセグメンテーション施策と従来施策を比較検証
《成果》
・機械学習によるセグメンテーション最適化により、トップライン向上含む年間約〇〇円の利益貢献を達成

【事例2】機械学習を用いた顧客仮説検証から高LTV化施策まで一気通貫で支援した案件
《開始前》
・どの顧客が高いライフタイムバリュー（LTV）を生むか把握できず、筋のいい施策が打てていない状態
・CRMデータを活用した分析体制が未整備であり、購買行動に基づく施策立案が困難だった
《支援内容》
・既存CRM／購買履歴データを収集し、EDA（探索的データ解析）を実施。高LTV化に寄与する購買行動パターンを機械学習手法で特定
・特定された行動パターンをもとに、顧客仮説を再構築。たとえば「定期購入開始後○回目までに○○カテゴリを併せ買いする顧客ほどLTVが高い」などの仮説を抽出
・新たに策定した仮説に基づき、ターゲットセグメント向けのプロモーション施策を設計。
・施策効果を検証するため、ABテスト環境を構築。仮説に沿ったグループと従来施策グループを比較し、インパクトを定量的に評価
《成果》
・機械学習によって抽出された高LTV顧客の購買行動に基づく施策を展開した結果、年間で約〇〇円の粗利益貢献を実現

ミッション:
最新AI技術（LLM・拡散モデル・自律エージェント等）を“経営課題解決ツール”へ昇華しSaaS／内製プラットフォームとして提供していきます

業務内容（変更の範囲）:
・雇入れ直後：経営支援（一般的にはコンサルタント業務）
・変更の範囲：会社の定める業務

【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。

当社のデータ&AI部門が開発する最先端の自社AIプロダクト（自社サービス等）を武器に、クライアントのマーケティング課題を解決する役割です。単なる「営業」ではなく、データとAIを駆使した上流工程のマーケティング提案をリードしていただきます。

＜具体的には＞
1. 自社AIソリューションのセールス・推進: SNSデータ、AIペルソナ等を活用した次世代マーケティング施策の提案。当グループのデータマーケティング部門との連携。
2. 局内のメンバーと深く連携し、潜在的な案件ニーズを汲み取り、当社の技術を繋ぎ込んでプロジェクト化する。
3. 開発チームとのブリッジ: 現場のニーズを開発メンバーにフィードバックし、プロダクトの改善や新メニュー開発を共に推進する。

※業務上の必要または当人の希望がある場合、職種変更の可能性あり。

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）】

【配属組織】
エンタープライズソリューション本部 ITサービス部
●部門ミッション
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おります。当部は、ミッションとして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します。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。

【職務内容】
●担当業務
顧客向けAI活用プロジェクトを組織横断的に支援するデータサイエンティストを募集します。当部門では今後、AI利活用を重要な取り組みの一つとして位置づけ、生成AIを中心に実案件への適用を進めていく方針です。現在は探索フェーズにあり、特定の技術や手法に固定せず、案件ごとに最適なAI活用方法を検討・提案していただきます。まずはAI活用の相談窓口・壁打ち役として既存プロジェクトに参画、またはプリセールスにて、顧客の業務理解やAI活用のコンサルティングから参画し、実運用につながるAI活用を推進していただきます。

●ポジションの魅力
・部門としてAI利活用に注力していくフェーズに関われる
・生成AIを中心に、探索段階から実案件への適用まで経験できる
・特定技術に縛られず、案件ごとに最適解を選択できる
・アプリ／インフラ／UX/UIと協働し、実務に効くAI活用を実践できる

●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。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。

【組織風土】
所属組織は、志を持つ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。

【組織魅力】
1. 一体感を持ったチーム体制
当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おります。これまでのご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活躍できる環境です。

当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、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: 当社は、AI活用のベストプラクティスを常に追求しています。本ポジションの担当がプロジェクトの全体設計とステークホルダーマネジメント、ROIの可視化を行い、一方でForward Deployed Engineer『現場に深く入り込むエンジニア』もエキスパートとしてプロジェクトに関わります。ビジネス価値の定義と技術的な実現可能性を複数のロールで検証しつつプロジェクトを前進させます。

このポジションの魅力:
1. AI活用のベストプラクティスを実践する上位職: AIが活発にビジネス利用されている中、社内外で役割が認識されてきているDeployment Strategistとしてエンタープライズ向けの大規模プロジェクトを直接リードし、高い評価を得ることができるキャリアです。カスタマーサクセスやITコンサルタントの上位に位置するキャリアを構築することができます。
2. 事業成長への貢献と明確なキャリアパス: 担当するプロジェクトの成功やチームの成果を通じて、事業の成長にダイレクトに貢献している達成感を味わえます。将来的には、裁量権を持つマネージャーや当該領域の専門性をさらに追求するエキスパートとしてのキャリアを目指すことが可能です。

業務内容: AIの不確実性と向き合いつつプロジェクト推進を行うポジションです。技術とビジネスの翻訳者として適切な予測と説明（ステークホルダーマネジメント）を行います。現場へ入り込むことで把握した業務側の要件・要求をアジャイルに実装するためのディレクションを行います。具体的には以下の業務に取り組んでいただきます。
* プロジェクト管理支援: プロジェクト計画策定・進捗管理・リスク管理の実施、成果物の品質管理・検収対応、プロジェクトドキュメント(要件定義書・仕様書等)の作成。
* 顧客対応・調整業務: 顧客折衝・要件ヒアリング・課題抽出、エンジニアチームとのコミュニケーション・調整、社内外のステークホルダーとの折衝・合意形成。
* その他業務: プロジェクトの改善提案、開発プロセスの最適化。
設計・構築・運用定着を高速で実現することで自社AI製品の活用度合い・ROIを引き上げるミッションです。

ポジションについて - 募集背景・ミッション
当社では「AI ERP構想」実現に向け、生成AI（LLM）、機械学習、伝統的なAI技術などを積極活用し、プロダクトそのものを進化させる取り組みを本格化しています。
このポジションは、
- AI技術をプロダクトにどう組み込み、
- ユーザー体験と業務プロセスをどう再設計し、
- ビジネス成果を最大化するか
を一貫して推進する役割です。
単なる機能追加ではなく、AIをプロダクト価値の中核に据える。
そのために必要な探索、設計、実装、検証までを主体的にリードしていただきます。

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

本ポジションの魅力
- 生成AI・LLM・MLを活用したAIプロダクト開発の0→1に挑戦できる
- 企業経営の在り方そのものを変革するプロダクトに関われる
- 高速な仮説検証と実運用へのスケールアップを両立する経験ができる
- Biz・Dev・Dataを横断するクロスファンクショナルな推進力が磨かれる
- 「AI ERP構想」という中長期戦略のコアメンバーとしてプロダクト戦略に関与できる
- 自社開発SaaSプロダクトにおける先進的なAI事例をつくるチャンスがある

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。

生成AI事業の成長を牽引するシニアマネージャーとして、組織をリードしていただきます。

・部門のマネージャーとしてチームを支援し、採用／評価／育成まで幅広く担当
・技術戦略／開発プロセスの設計〜改善
・プロダクトマネジメント、ステークホルダー、デザイナーなどと連携し組織横断での成果最大化
・最新の技術／業界動向を取り入れ、事業成長に向けた戦略立案〜実行拓いていきませんか？ 会社の発展とともに自己成長を追求する方をお待ちしています。

【得られるスキル／経験】
・IPOを見据えた急成長企業における戦略的思考と市場動向分析能力
・複数プロダクトと開発組織を横断しながら、事業をスケールさせる経験が得られます
・スタートアップのようなスピード感の中で、AIプロダクトとビジネスを同時にグロースさせる挑戦ができます

【ポジションの魅力】
・CTOをはじめ、AI関連領域に深い知見のあるシニアエンジニアが多く在籍している環境
・立ち上がったばかりの部門でもあるため、0→1の経験を得ることができます
・産学連携を推進しており、生成AIの研究開発に触れられる
・取締役員直下での研究開発プロジェクトとなっており、経営層と距離が近い環境で働くことができるのも魅力です

▼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。
リモート制度もございます。

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。

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。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

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

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

当行内で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、全社のデータ戦略・基盤やデータ利活用の実効体制の構築、ならびにデータ企画、利活用推進までデータマネジメント領域を幅広く担当します。

【主な業務内容】
●全社データマネジメント戦略の立案、データ標準化、および事業横断的なデータモデル設計の遂行
●ビジネス部門(現場)でのデータ利活用促進に向けた社内DXコンサルティング・伴走支援(最新技術や好事例の共有、プロトタイプ開発、リスク評価支援)
●社内外データをAI・分析で最適に活用する為のデータ基盤（DWH・DataLake・DataHub）のグランドデザイン・環境整備の推進
●データマネジメント高度化・効率化のための最新技術・製品評価および導入推進
●データマネジメントに関するルール・ガイドラインの整備・管理

【中長期的な業務イメージ／キャリアパス例】
データマネジメント領域は、金融DXの中核を支える重要分野であり、その全社CoE組織で働く事で以下のような成長が可能
●全社的なデータガバナンス態勢の構築主導し、構想策定 設計・定着までをリードする経験を積む事ができます。
●DWH/DataLake/DataHub等の基盤企画・要件定義を通じ、アーキテクト/データプロダクト企画の専門性を高められます。
●データ基盤の企画・整備に加え、各部門・事業に伴奏して、データ利活用を推進することで、意思決定や業務プロセスの高度化に直結する“実装力”を磨けます。
●全社的なCoE的役割として、標準化やベストプラクティスの策定・展開、ツール運用ガイドライン整備を通じて、横断リーダーとしての役割や経験を広げる事ができます。
●データカタログ／ETL／DQ等の技術選定・導入を経験し、最新ソリューションの実装・運用力を体系的に習得できます。
●ルール・ガイドライン整備を牽引する事でセキュリティと利便性を両立したデータガバナンスの専門性の深化が可能です。
●業務を通じて、経営層への提言や全社データ戦略策定に関与し、データドリブン文化醸成を牽引する役割へと成長できます。

【この仕事の魅力】
●金融DXの最前線： 膨大なデータを保有する金融機関（信託銀行）において、全社横断的なデータ活用の仕組みをゼロベースに近い段階から設計・構築できます。
●経営へのインパクト： 単なる基盤守・運用ではなく、経営層への提言やデータガバナンス戦略の策定に関与し、企業文化を変革するダイナミズムを体感できます。
●CoE（Center of Excellence）としてのキャリア： データ基盤の整備から、現場へのコンサルティングまで一気通貫で担うことで、真の「データアーキテクト」「DX推進リーダー」としてのキャリアを形成することができます。

【職務概要】
・GCPソリューションアーキテクチャに関する5年以上の実務経験があり、できればPCA認定を受けていること
・AWSとGCP間、または他のクラウドベンダー間でのシステム移行の経験が必要
・マイクロサービスのアーキテクチャ、そのデプロイ、スケーリングに関する十分な理解
・ロードバランシング、APIゲートウェイ、Istioなどのサービスメッシュに関する十分な理解
・Compute Engine、IAM、App Engine、Cloud Storage、Cloud SQL、Cloud Functions、Cloud Pub/Sub などの GCP サービスを構成、管理
・DockerとKubernetes(EKS、GKE)の広範な経験(サービスの管理とデプロイを含む)。
・GCP データベースと統合サービス(Cloud Spanner、BigQuery、Dataflow、または同様のツールなど)についての十分な理解
・Terraform、Cloud Deployment Managerなどを使用したクラウドインフラストラクチャの設計、開発、保守
・Jenkins、Cloud Build、Gitlab、その他の自動化ツールを使用して、CI / CD パイプラインを設計、実装、管理
・Javaおよび/またはPythonの開発経験
・DevOpsの概念、ツール、ベストプラクティスの経験
・クラウドセキュリティの概念を十分に理解していること
・クラウドネットワーキングの概念を十分に理解していること
・優れたコミュニケーション能力とプレゼンテーション能力

【職務詳細】
・クライアントへの独立して提案活動・要件分析を実行し、アーキテクチャの青写真を準備すること
・Google Cloud 上の大規模ソリューションをサポート、管理すること
・ビルド自動化システムを指定、作成、評価、デプロイ、保守すること
・ハイパフォーマンスコンピューティングクラスターで動作するシステムの自動化
・クラウド移行ソリューションの設計、ブループリントの作成、実装計画の作成
・Cloud Platforms上のソリューションのネットワーキングを設計し、実装を監督すること
・DevOpsソリューションの設計、パイプライン化、実装の自動化
・パフォーマンスと可用性の監視を設計し、実装を監督すること
・セキュリティソリューションの設計、実装の監督
・技術的な事項についてクライアントの代表者へ連絡・調整すること

本ポジションは、該当セクターデジタルHR戦略の策定と推進において、その推進役となるマネージャのポジションとなります。本ポジションは、グローバルに広がった社内外のステークホルダーと連携し、HRテクノロジーを活用したビジネス価値の実現と、従業員体験の向上を目的とした取り組みをリードします。 具体的には下記の通り。
1.デジタルツールの導入・運用
2.データ分析を踏まえた提案
3.各社及び事業ラインの状況をふまえたロードマップの策定、課題とソリューションの実行
4.HRメンバーのデジタルスキルの育成
5.社内外ステークホルダーとのパートナーシップの構築・協働
6.チームマネジメント

【職務詳細】
・各事業部門のパートナーとして、HRのデジタルニーズを把握し、グローバル戦略と整合させることでビジネス価値を創出する。
・グローバルおよび日本のCOE（センター・オブ・エクセレンス）チームと協働し、HRプロセスの標準化とデジタル化を可能にするテクノロジーロードマップを策定・実行する。
・HR分野での生成AI（GenAI）およびその他AIイニシアチブに貢献し、グローバルな活動にも連携する。
・グローバルに広がるチームメンバーと密接に連携し、従業員・マネージャー・HR・ビジネスリーダーなど全てのユーザーの体験とビジネス価値を重視したHRテクノロジーソリューションの円滑な導入を支援する。
・HRテクノロジーの、データフロー、ユーザー体験に関するデジタルの仕組みの整合性を確保し、拡張性と将来性のある仕組みを推進する。
・ユーザー視点を重視し、継続的な改善を推進。HRテクノロジーを「記録のためのシステム」から「体験のためのシステム」へと進化させる。
・戦略的なHRデジタルイニシアチブの導入を、体系的なプロジェクトマネジメント手法により遂行する。
・チェンジマネジメント活動（コミュニケーション、トレーニング、ステークホルダーエンゲージメントなど）を主導する。
・外部のHRテクノロジーパートナーと協働し、市場調査、ソリューションの評価、導入支援を行う。
・WorkdayをはじめとするHRテクノロジープラットフォームおよび補完・拡張的なソリューションのロードマップと目標を定義・実行する。
・自部門メンバーの育成、組織強化を行い、継続的にパフォーマンスを発揮できる組織を確立する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
1.該当セクターセクターのグローバルワイドなDXの企画・立案・実行を担うことで、組織・個人双方の観点での成長・適所適財を実現し、グローバル事業を行う組織のポテンシャルを拡大する業務に携わることができます。
2.日本を含むグローバルと日本の両方の観点からHRプラクティスを俯瞰し、システムやプロセス等の観点から最適解をグローバルチームとの協働、検討により導き出すことが出来ます。
3.当社が展開するグローバル人財マネジメント施策との連動、各種業務システムとの連携、新たにリリースされるテクノロジーサイドからのアップデートを自身の中に取り込み、応用していくことでHRとしてもITコンサルタントとしても成長することができます。
4.様々なITツールの機能面での理解と人事制度との整合性をとることで、専門性の高いCoEとして、全社の人財部門を対象にローテーションの可能性がございます。

本ポジションは、エンタープライズ・トランスフォーメーションのプロフェッショナルとして、ターゲットアーキテクチャ（To Be）の実現をリードいただく魅力的な役割です。主な期待役割は、ビジネス戦略とテクノロジービジョンを統合し、企業全体の最適化を推進することです。昨今、当社はレガシー環境からの脱却とデジタル活用の高度化を目指しており、ビジネス・アプリケーション・データ・インフラを横断した変革への取り組みを進めています。

具体的には以下のような業務をご担当いただきます。
・将来のあるべき姿（To Be）と移行ロードマップの策定・維持、および全社的な合意形成のリード
・レガシープロセス／システムの最適化および全体最適化に向けた戦略的課題への介入・解決
・Japan Chief Architect、各領域アーキテクト（データ／アプリ／インフラ）との連携によるEA統合ガバナンスの推進
・AI/ML・生成AIなど新技術の調査・評価、およびビジネス価値創出に向けた適用リード
・US グローバルアーキテクチャチームとの協働を通じた国際的なアライメント形成・実行支援

組織概要:
当組織は当グループの中でエンタープライズアーキテクチャ（EA）と全社変革の推進を所管する戦略組織であり、主に全社横断のIT／ビジネス統合戦略の企画立案と実行を担っています。部署全体は少数精鋭のアーキテクトチームにより構成され、グローバル・ローカル双方と密に連携しながら変革を推進する点が大きな特徴です。組織ミッションは当グループ全体のターゲットアーキテクチャ（To Be）の実現と、それを支える統合環境の構築であり、スピードと協働性を重視した組織運営を行っています。今後は事業戦略の高度化に伴い、データ・アプリケーション・テクノロジー領域を含むエンタープライズ全体の最適化をさらに加速し、持続的成長につながる変革をリードしていきます。

Positionの魅力:
・全社横断の変革を司る“当グループの中核ポジション”として、戦略 実行まで一気通貫でリードできる
・グローバルアーキテクチャチームと日常的に連携し、最先端のテクノロジー戦略に触れながら変革を推進できる
・特定領域に閉じず、ビジネス・アプリ・データ・インフラすべてに関与できる高い裁量と影響力がある
・組織の意思決定層（CIO、エグゼクティブ）と直接議論しながら、企業の未来像を形づくる経験が得られる
・レガシー脱却とデジタル化の両輪を担うため、変革リーダーとしてのキャリア価値が大きく向上する

単なる「要件を聞いてシステムを作る」役割ではありません。
成長・変化の著しいヘルスケア事業に深く入り込み、事業側と一体となってビジネス成果に貢献していただきます。

◆業務詳細
以下のような業務をご経験や事業状況に合わせてお任せいたします。
1.事業・IT戦略の策定（ビジネスパートナー業務）:
・事業責任者や各機能（セールス・マーケティング・CS）のリーダーと連携し、中期経営計画達成のためのロードマップを策定。
・「どの業務をシステム化し、どこに人を張るか」といったROI視点での投資判断・技術選定。

2.オペレーション・アーキテクチャの“0→1”構築：
・複雑化し始めたオペレーションを整理し、拡張性に優れた業務フローとシステム基盤（CRM、SFA、データ基盤等）をゼロベースに近い状態で設計・構築。
※レガシーシステム等の「技術的負債」がほぼないため、Kintoneや最新のSaaS、スクラッチ開発など、目的に応じてフラットに技術選定が可能です。

3.データドリブン経営の推進：
・事業KPIの定義からモニタリング環境（ダッシュボード等）の構築。
・勘と経験に頼らない、データに基づく意思決定プロセスの定着化。

4.プロジェクトマネジメントと実行：
・社内外のリソース（開発パートナー、社内エンジニア）を調達・指揮し、スピーディーな実装・導入を推進。

◆仕事のやりがい・働く魅力
1.事業の「IT参謀」として、IT戦略を主導
・グループ内で成長途上にあるヘルスケア事業において、独立したベンチャー企業のCIOのような立場で、IT戦略の立案から実行まで、事業責任者と密に連携し推進できます。
　事業の根幹に深く関わり、大きな裁量と成長貢献を実感できるポジションです。

2.事業成長への直接的な貢献
・システムを利用し顧客へサービス提供をする社内メンバーからフィードバックを受け、営業から事業成長といった貢献をダイレクトに実感できる環境です。

3.BPR変革期の当事者として、組織の未来を創る
・BPR推進部の「顧客への価値提供」へのミッション進化を、自ら創り上げていく当事者として推進できます。完成された組織ではなく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。

4.技術を柔軟に活用し、幅広い経験を積むことが可能
・目的達成に最適な技術・アーキテクチャを柔軟に選択し、ビジネス課題を解決できます。
　また、立ち上げ初期・成長フェーズの事業での、業務プロセスの一気通貫した改善・構築など、幅広い視野とスキル・経験を身に着けることが可能です。

●募集背景
当社は「DXの社会実装をリードする」をビジョンに掲げており、グループの産業知見と先進的なテクノロジーを活用しながら、顧客の課題解決だけでなく社会課題を解決することに挑んでいます。 当社のビジョンに共感し、変革の実行にコミットいただける方にジョインいただきたいと考えています。

●仕事内容
当社はグループのデジタル事業会社として、デジタル事業の開発及びグループ各社のデジタル化推進支援を担っています。
グループを中心としたクラインアントに対して、クライアント（発注者）の立場で、中長期の目線を持ちながら、CXO組織伴走支援を責任者としてリード頂きます。
ゆくゆくは支援を通じて得た経験・ナレッジ・人脈を駆使し、サービス化・事業化をリード頂きます。

具体例：
・CIO/CDO組織支援：IT/デジタル戦略立案、PM/PdM伴走、AI活用推進、プロジェクト推進、IT/デジタル人材育成　等
・COO組織支援：業務プロセス変革、新規事業/サービス立案　等
・CEO組織支援：会社設立（経営基盤/ITインフラ）、リサーチ、戦略立案　等
※IT/デジタル、ビジネス変革、戦略等、得意分野にあわせて、ご担当業務を決定させていただきます

●得られるスキル/経験
・顧客や産業にインパクトを与えるプロジェクトへの関与
・グループを中心とした多様な産業の最先端DXプロジェクトへ参画
・デザイナーやエンジニアとの協働によるスピーディな価値提供
・クライアント（発注者）の立場での中長期的なプロジェクト関与

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

・クライアントのIT環境分析・要件整理。

・生成AIの導入アーキテクチャ設計（クラウド、認証、ベクトルDB等）。

・セキュリティ・ガバナンスを考慮した構成の設計レビュー。

・エンジニアとの実装方針調整、開発支援。

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

※配属先は関連企業、または関連コンサルティング企業になります。

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

顧客プロジェクトの現場に深く入り込み、生成AI／RAGを中心とした機能を短いサイクルで実装するための、プロダクト・システムとして成立させるポジションです。要件が流動的な環境で、設計 実装 検証 改善までを高速に回し、顧客価値を最短で立ち上げます。
1. 営業領域における AIエージェント／AIワークフロー の設計・実装
2. RAG構成の設計・実装
3. ノーコード／ローコードツール＋必要に応じたコード実装（Python等）による拡張開発
4. 外部SaaS/CRM/社内データとのAPIやMCPを用いた連携実装、プラグイン等の開発
5. 品質・安全性・運用性の担保
6. 異なるお客さまの業務理解に基づき、ニーズを抽象・共通化したプロダクト化の検討

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

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

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

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

自社が運営する不動産・住宅情報サイトの新規事業として、住み替え体験の革新に向けた、不動産領域特化型の生成AIプロダクト開発業務をテクニカルスペシャリストとして牽引していただきます。

具体的な業務内容は以下の通りです。
* 住み替えに関わる現場の業務プロセス理解と洞察を通じた潜在的な課題の発掘
* 課題やビジネス要求に対するソリューションの提案
* プロトタイピングから効果測定まで一連の仮説検証サイクルの推進
* 生成AIプロダクトのシステム設計実装から導入

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

やりがい・魅力：
* 新規事業ならではのスピード感あるプロジェクトをリードできます。
* 生成AIをはじめとした先端技術を活用した実践的なプロダクト開発にチャレンジできます。
* 利用者との直接対話を通じて、ファクトに基いたプロダクト開発を進めることができます。
* 自社のアセットを活用することで大胆なソリューションを提案することができます。
* クライアントの業務やユーザーの住み替え体験の革進に直接関わることができます。

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

お任せしたいこと：
スペシャリストとして、開発チームメンバーとともに、現場や事業ドメインを深く理解しながら、住み替えに関わるプロセスの最適化に向けた生成AIを活用したプロダクト開発をリードしていただきます。

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

開発環境：
* バックエンド: Node.js（Express.js, サーバレス等）
* フロントエンド: TypeScript / React.js / Tailwind CSS / Flutter
* データベース: NoSQL, 全文検索エンジン（Solr）
* インフラ: Azure / Google Cloud / AWS, セルフマネージドKubernetes基盤
* LLM: OpenAI / Gemini / Anthropic等
※プロジェクトに応じて変更する可能性があります。

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

大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AI技術を用いて、AIサービス・プロダクトの開発・運用を担います。プロンプト設計、LLM API活用、ファインチューニング、AIエージェント構築、MLOps環境整備など、モデルを「動くもの」として実装する技術に携わります。学術研究や個人開発での経験も歓迎します。

【職務詳細】
・LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
・LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築
・PythonによるAPI開発（FastAPIなど）・コンテナ化（Docker）
・CI/CD・MLOps環境整備
・ユーザー課題に即したLLM選定・チューニング・評価
※業務用端末（Windows）とは別途、開発用の端末はMacBook Proを貸与

●本ポジションの魅力
・金融×AIのリアルな社会課題に挑戦：決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
・生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト：ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
・LLM活用の全工程を経験できる環境：PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
・自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化：PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。

当社のIT統括部にて、当フィナンシャルグループに対する生成AIを活用したDX推進にかかる業務全般にご従事いただきます。本ポジションはグループ内DX推進のために新設されたポジションであることから、ご入社後は『生成AIを活用して何を実現するか』といったあるべき姿を描くところから始まり、企画立案・実行〜運用まで、経営層と近い距離で裁量を発揮した業務遂行を期待しております。グループ会社との接点も多く、様々な金融領域に対してバリューを発揮、また知見を獲得できる環境です。

＜業務の具体例＞
●他社・業界内等におけるAI活用・推進の情報収集・市場調査
●グループベースの生成AI推進・活用に関する戦略企画・ロードマップ策定
●各グループ会社への導入支援、PoC推進
●AI関連ポリシーの制定、リスクベースの管理枠組整備
●多数のステークホルダーとの調整・合意形成、経営へのレポーティング
●社内教育やガバナンス体制の構築
※上記は一例です。ご本人の適性、ご経験、ご希望を考慮して業務をアサイン致します。

AI開発チームでは、社内課題解決から生まれた自社AI製品（会計処理AI、文書認識AI）を正式ローンチ以降、幅広い業種の顧客に採用いただいています。デジタルを当組織の新たな事業の柱とすべく、顧客や社内の声（課題）をもとに、社内のAIエンジニアと連携しながら製品・機能を設計・開発しています。また、より多くの顧客に届けられるよう、自ら営業・導入支援・カスタマーサクセスを実施しながら、全国の営業拠点とも協働し、顧客への営業活動を行っています。外販しているプロダクトや機能の多くは社内の課題解決から生まれているため、AI開発チームでは外販に繋がることを意識して社内で課題解決のためのソリューション開発のプロジェクトを組成・実行しています。

＜業務詳細＞
最終的にはAI外販に繋げることを意識して社内DX改革の推進役として、全社戦略の重要なイニシアチブについて、機会発掘からプロジェクト設計、実行までリードします。
1. リーン等を通じて特定した業務改善機会やデザインシンキング等から抽出したアイデアの実現に向け、関係部署の巻き込み
2. 外販につながるビジネスケースを策定。承認後は、厳格なプロジェクト/予算管理を行うとともに、計測可能なメトリックを通じてプロジェクトの実行から投資結果の実現までチームの活動をリード
開発されるソリューションの社内ユーザーの声をもとに開発メンバーにフィードバックしたり、外販に資する内容については外販セールスやカスタマーサクセスメンバーにも連携し、社内プロジェクトを成功に導くだけでなく外販にも主体的に貢献します。

【従事すべき業務の変更範囲】
組織内またはその他当組織が指定した法人、団体等における金融業およびそれに関連するサービス・諸業務

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

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

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

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

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

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

＜ポジション概要＞
・ミッション：運用フロント・投信販売・機関投資家営業など、多様な金融現場の課題をテクノロジーで解決し、業務効率と付加価値を最大化する。
・ 役割：DX 施策の企画から実装・社内定着までを一気通貫でリード。ベンダー協業やローコードも活用し、最速で成果を届ける。直近では主に「生成 AI」を活用したプロジェクトに注力。

＜主な業務内容＞
1.課題発掘
- 各部門の業務ヒアリングと現状プロセス分析
2. DX 企画立案
- KPI 設定・ROI 試算を行い、優先度を判断
3.ソリューション推進
- 自社開発または外部委託をディレクションし、迅速な PoC／プロトタイプを実装
4.定着・効果測定
- 導入後の運用支援と効果の継続モニタリング
ポイント：ノーコード／ローコードや AWS テンプレを駆使し、「まず動くものを短期間で」を重視します。エンジニアリング専業でなくても OK、ビジネス成果を最速で出すことが評価指標
です。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【求人の概要】
効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。自社研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。
- 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。
- 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。
- 特に、AIエンジンの実行プラットフォーム、データマネジメントプラットフォーム、新しいAIソリューションに必要なアーキテクチャ全体の調査・企画・研究・開発・ビジネス実装がミッションです。

【業務の詳細】
- AI/機械学習モデルを用いてビジネス改善をもたらす新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、AIエンジニア/AIアーキテクトとして従事していただきます。AIの実行基盤やアーキテクチャの設計・構築を中心に、AIソリューション研究開発活動全体を支える業務です。
- 研究開発は、自社グループ各社や外部の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。
- 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的・自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして迅速に課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと協議しつつソリューションを作り上げることがミッションです。
- 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。
- 先進ITテクノロジーを活用した顧客企業の課題解決ソリューションの研究開発
- 顧客折衝、企画、プロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行
- AI/データサイエンス関連のシステム構築（主にパブリッククラウドを利用）
- 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証
- プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築
- 調査や研究開発成果の社内外への情報発信

AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、各メンバーがそれぞれの強みを活かしてチームでプロジェクトを遂行します。入社後はご経験や強み、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定します。

【業務の魅力】
- アサインプロジェクトは、個々のキャリア志向や希望に寄り添いながら決定します。「伸ばしたいスキルを伸ばす」チャンスがあります。
- 共同で研究開発を行うクライアントは、自社グループ各社や自社のシステムインテグレーションビジネスの多種多様な顧客企業であり、大企業中心です。プロジェクト規模やビジネスインパクトに意義を実感しながら仕事ができます。
- AIやクラウドをはじめとするさまざまな技術領域にチャレンジできます。
- 多様なバックグラウンドを持つ社員が所属しており、受け入れ体制が整っています。

【具体的な担当案件の例】
- 機械学習関連オープンソースの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開
- 最新クラウドサービスの調査、評価、ハンズオン検証、ノウハウ展開
- 自社グループ企業におけるAIシステムの研究開発、構築
- 自社グループ外の企業向けAIプロダクト研究開発
- 金融業界向けAIプロダクト
- 通信業界向けAIプロダクト
- ヘルスケアデータを活用した経営最適化AIソリューション
- 自律的生成AIソリューションの研究開発
- 研究開発成果の社外発信（講演、書籍執筆、論文執筆、メディア露出など）
- 社内のシステムエンジニアを対象としたAI教育と育成

経営陣、役員とフラットに議論しながら、以下の変革をリードしていただきます。

・AI×オペレーションの全体設計
各事業部に散らばる業務プロセスを可視化・分析し、AI活用による自動化・省人化領域を特定。
人が介在すべき「高付加価値業務」と、AIによる「効率化業務」の棲み分け定義。

・組織横断でのナレッジマネジメント
特定の事業部で成功したオペレーションモデルを汎用化し、他事業部へ展開しバレッジを効かせる。
属人化しているナレッジを集約し、組織全体の資産に変える仕組みづくり。

・BPRおよびシステム企画・導入
古い慣習に囚われない、最新技術を用いた新プロセスの構築。
現場を巻き込みながら、新しいオペレーションを定着させるまでのチェンジマネジメント。

※変更の範囲：会社内での全ての業務

●本ポジションの魅力：
・「守り」ではなく「攻め」のオペレーション
コスト削減だけを目的とした縮小均衡のBPRではありません。事業成長を加速させるための土台作りであり、経営インパクトに直結するダイナミックな仕事です。

・AI活用の最前線での実験と実装
「AIで何ができるか」を机上で考えるだけでなく、実際の現場オペレーションに落とし込み、フィードバックを得ながら磨き上げるプロセスを主導できます。

・経営層とのダイレクトな共創
意思決定者と近い距離で、スピーディーに組織変革を進められる環境です。

＜AIチーム＞
自社内で開発されたAIソリューション2製品（決算書をアップロードするだけで帳票を判別し、勘定科目や金額を読み取り、適切に割り当てる「AI帳票処理ツール」、書類の種類やフォーマットを問わずに使える文字認識ツール「AI文字認識ツール」）は、自社グループの金融事業の特長である幅広い業種のお客さまとの接点を活かし、大企業をはじめ多くのお客さまに採用されています。
デジタルを自社の新たな事業の柱とすべく、お客さまや自社内の声（課題）をもとに、自社AIエンジニアと連携しながら製品・機能を設計・開発しています。また、より多くのお客さまに届けられるよう、自ら営業・導入支援・カスタマーサクセスを実施しながら、全国の営業拠点とも協働し、お客さまへの営業活動を行っています。
外販している自社製品や機能の多くは自社内の課題解決から生まれているため、AIチームでは外販に繋がることを意識して自社内で課題解決のためのソリューション開発プロジェクトを組成・実行しています。

＜業務詳細＞
最終的にはAIソリューションの外販に繋げることを意識して、自社DX改革の推進役として、全社戦略の重要なイニシアチブについて、機会発掘からプロジェクト設計、実行までリードします。

1. リーン等を通じて特定した業務改善機会やデザインシンキング等から抽出したアイデアの実現に向け、関係部署の巻き込み
2. 外販につながるビジネスケースを策定。承認後は、厳格なプロジェクト/予算管理を行うとともに、計測可能な指標を通じてプロジェクトの実行から投資結果の実現までチームの活動をリード
3. 開発されるソリューションの自社内ユーザーの声をもとに開発メンバーにフィードバックしたり、外販に資する内容については外販セールスやカスタマーサクセスメンバーにも連携し、自社内プロジェクトを成功に導くだけでなく外販にも主体的に貢献します。

【従事すべき業務の変更範囲】
自社グループ内またはその他自社が指定した法人、団体等における金融業およびそれに関連するサービス・諸業務

＜DX推進チーム＞
自社DX改革の推進役として、全社戦略の重要なイニシアチブについて、機会発掘からプロジェクト設計、実行までリードします。また、社員へのトレーニング等を通じ、各部門での業務改善活動を加速するためのサポートを行います。
・リーン等を通じて特定した業務改善機会やデザインシンキング等から抽出したアイデアの実現に向け、関係部署を巻き込み
・投資が得られるようビジネスケースを策定。投資承認後は、計測可能なメトリックを通じてプロジェクトの実行から投資結果の実現までチームの活動をリード
・社内で継続的に業務改善活動が行われるようプロジェクトマネジメント、定量/定性分析スキル、社内トレーニング資料の作成、トレーニングの実施等を行うとともに、計測可能なメトリックの導入/モニタリング活動のサポート
・社内で実績のあるアプリは、PMがそのままProduct Managerとなって外販に携わるケース、他のメンバーに引き継ぐケースがありますが、外販につなげる動きも行います
・全社DX推進に向けた制度・インナーコミュニケーション施策を通じて、各役職員の自律的なスキルアップ、DX推進カルチャーの醸成も図る。

＜プロジェクト例＞
・生成AIを用いた営業支援アプリの開発/普及
・生成AIとVibe Coding（自然言語でプログラミング）を組み合わせた社内業務アプリ開発
・販売金融部門での電子契約システム導入/普及プロジェクト（業界初、特許取得）
・法人向けレンタルECサイトの開発/普及
・新リース会計対応契約管理システムの開発/普及（自社サービスのオプションとして外販）
・RPAアンバサダー（現場でRPA作成・保守できる人材）による現場主体の業務改善
・パブリシティ（PR専門家とともに取り組み）

＜プロジェクトの役割＞
・PMOとして、社内ユーザー部門と、デジタルラボの社員エンジニアとともにプロジェクト推進。役員へのエクスポージャーも多く、Visibilityの高い役割です
・各プロジェクトは、検討開始からアプリの初期リリースまで1年強。その後、改修を繰り返し、安定化するまで伴走
・常時、2-3件のプロジェクトを兼務（ただし、プロジェクトの業務量ピークが重ならないように調整）

＜ポジション＞
ブラックベルト（以下、BB）、マスターブラックベルト（MBB）の2つのポジションがあります
・BB：中小規模プロジェクト、大規模プロジェクトのクラスターPMO
・MBB：大規模プロジェクトのPMOを担う。各PJのキーステークホルダーマネジメントを担う（プロジェクト企画からインプリメンテーションまで）。BBのコーチング。

【従事すべき業務の変更範囲】
自社グループ内またはその他自社が指定した法人、団体等における金融業およびそれに関連するサービス・諸業務

【ミッション】
AI研究開発チームやデータサイエンス部門が生み出す成果を、実際の業務やサービスで活用できる「基盤システム」として実装していくポジションです。
生成AI、LLM、マルチモーダルデータ、分散データ基盤などの最先端技術を理解し、社会実装に求められる品質／スケーラビリティ／セキュリティを備えたアプリケーションやプラットフォームを構築します。
研究成果を「技術」から「価値」へと変える、実装現場のリーダーを求めています。

【主な業務】
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤の設計および実装

【具体的な業務】
・AI要素技術（LLM、Embedding、Rerankなど）の成果を理解し、基盤システムへ実装
・クラウド上でのAI／データ連携基盤およびアプリケーションの設計／開発／運用リード
・LLMや生成AI APIを活用したアプリケーションや業務支援ツールの開発
・データパイプライン、API、コンテナ環境（Kubernetesなど）の設計／構築
・PoCから本番導入までの技術検証、性能最適化、信頼性設計
・研究部門やビジネス部門との要件調整、プロトタイプ開発および改善のリード

仕事の魅力
AIが自律的にデータと連携する新しい世界を自らの技術で創り上げることができます。
生成AI、計算基盤、多種多様なデータの全てを揃える当社だからこそ実現できる、次世代の基盤をぜひ一緒に開発しましょう！

- 代表直轄のAX推進室にて、社内外の業務変革プロジェクトをリードしていただきます。まずは社内を「実験場」としてAIツールを使い倒し、成功モデルをお客様へ展開していくプロセスをお任せします。
- 具体的な業務
- 1. 社内業務のAI化・実験（PoC）: 自社の業務（経理、人事、採用、営業事務など）を対象に、ChatGPT、Claude、Gemini、Difyなどのツールを用いて業務効率化を実験・実装します。「失敗してもいいから、まずはやってみる」がチームのモットーです。
- 2. クライアントへのAI導入提案・要件定義: コンサルタントと共にお客様先へ訪問し、業務フローの中で「AIに任せられる業務」を発掘します。「今の業務フロー（As-Is）」を深く理解し、AIを活用した「あるべき姿（To-Be）」を描きます。
- 3. エンジニアへのディレクション: 実際の開発実装は、外部パートナー（エンジニア）と連携して行います。彼らに対して「どのような業務課題を解決したいか」「どのような挙動が必要か」を翻訳し、指示を出す役割を担います。
- 4. AIエージェント（プロダクト）の企画: 特定のクライアントで成功したモデルを、汎用的なソリューションとして横展開するための企画を行います。
- この仕事の魅力、やりがい
- 代表直轄の最重要プロジェクト: 全社的な最重要プロジェクトとして、決裁スピードが非常に速く、予算やリソースのバックアップも手厚い環境です。
- 「作って終わり」ではない、本質的なDX: 単にAIツールを導入するだけでなく、企業の根幹であるERPや業務フローと連携させるため、経営に直結する本質的な業務改革スキルが身につきます。
- 最新AI技術の「実験場」: 「業務時間中にAIと遊ぶこと」が推奨される環境です。最新のAIモデルやツールをいち早く試し、実務に落とし込むプロセスを経験できます。
- キャリアの希少性: 「業務がわかるAI人材」は市場価値が極めて高いポジションです。エンジニアとは異なる切り口で、AI時代のビジネスリーダーとしてのキャリアを築けます。

自社グループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションに係る社内外プロモーションの企画・推進を担っていただくポジション。その活動を通じて、企業全体のビジネス価値と競争力を高める役割を果たします。

【社内プロモーションの企画・推進】
- AIツールの社内での利用促進や、AIにより実現される将来の働き方を社内で浸透させることを目的とした、社内におけるプロモーションを企画・推進

（取り組み事例）
- 社員向け勉強会・AIツール体験会の企画運営
- アイデアソン・ハッカソンの企画運営
- AIにより実現される将来の働き方に関する方針の浸透施策検討
- 社員向けDXサイトの整備・最新情報の継続更新

【社外プロモーションの企画・推進】
- 自社におけるAIによるデジタルトランスフォーメーションの取り組みの対外発信を企画・推進

（取り組み事例）
- 外部イベント・業界カンファレンスへの出展・登壇の企画運営
- プレスリリースの企画・原稿作成・発信
- メディア対応・メディア向けペーパー作成
- 対外サイトの特設ページの整備・最新情報の継続更新
- 業界団体・コミュニティとの連携、アワード応募・獲得に向けた活動

自社グループ全体を対象としたAIによるデジタルトランスフォーメーションの仕組みづくりやプロジェクト推進を担っていただく、「AI活用に関する全体戦略や基盤の企画・設計 兼 プロジェクトマネージャー」としてのポジション。その活動を通じて、企業全体のビジネス価値と競争力を高める役割を果たします。

【事業部門と連携したビジネス/プロセス変革プロジェクトの企画】
- ビジネス戦略と整合をとりながらAIを活用したプロジェクトのアイディアを創出
- 事業部門と連係し、As-Is、To-Beの解像度を高めながらPoC計画を策定
- 経営層を始め、ビジネスステークホルダーとのコミュニケーションをスムーズに行い、プロジェクトの理解と進展を確保

【PoCや本番開発の企画推進】
- 具体化された企画のプロジェクトマネジメントを実施
（プロジェクトの内容と本人の経験スキルに応じて、プロジェクトマネージャー、プロダクトオーナー、スクラムマスター、その補佐等を担う）
- エンジニアリングチームのメンバーと協働し、最適なテクノロジーを選択し、効果的な実装方法を検討し、プロトタイプアプリを作成
- データマネジメントチームのメンバーと協働し、プロジェクトの目的に即し必要なデータ整備を主導
- プロモーションチームと協働し、ツールの社内活用促進や新規企画に向けたニーズ・課題検出を推進

（ご参考）
具体的に現在自社内で進行中のプロジェクトや業務の一例は以下。（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります）
- 個人顧客向けデジタルチャネルにおけるAIエージェントを活用した新サービスの企画
- 個人顧客旨運用相談業務に対するビジネスプロセスの高度化
- 法人顧客向けデジタルチャネルにおけるAIエージェントを活用した新サービスの企画
- 法人営業に関する与信プロセスや事務プロセスの抜本的見直し

機械学習エンジニアとして、AI・機械学習技術を活用し当社やグループ各社における金融サービスの開発を加速する役割を担っていただきます。（テックリード相当）

機械学習を活用した金融サービスの製品化に向けて、社内のエンジニア・データサイエンティストのチームとともに開発を行います。プロジェクト初期のビジネス要件定義・jupyterなどでのプロトタイピングフェーズから参画し、製品化に向けた本開発フェーズに向けて機械学習エンジニアの視点でプロジェクトを円滑に進めます。
ビジネス上の問題解決のためのソフトウェア要件および、機械学習システム特有の品質要件を定義し、チーム開発方針を決定します。
コードレビュー、テストなど、効率化・品質向上のために必要な開発者文化を自ら推進し、チームや会社全体に根付かせます。また、単一のプロジェクト・単一のチーム活動にとどまらず、当社におけるMLOpsの成熟度を継続的に高めるべく、主体的に活動します。

▼本ポジションの魅力　Attractiveness of the Position

7000万人を超えるユーザー、410万を超える加盟店により良い金融体験を提供するためのサービス開発を経験できる
自分しか持っていないデータ、自分たちしか経験できないビジネス課題に関わることができる
AI活用組織のグロースに中心的立場で携わることができる
ビジネス開発部門に所属しながら、ビジネス、データサイエンティスト、データアナリスト等多様な専門性をもつメンバーや他部署のメンバーと密に連携するため、コミュニケーションスキルや視野の広がりが得られる

【ミッション】
AI研究開発の成果を社会実装へと橋渡しする、AIデータアーキテクトを募集します。
社内外の研究チームが開発する要素技術（エンベディング統合、Rerank、マルチモーダル理解など）を理解し、それらをクラウド、データ基盤、サービスシステムの間で『使える形』に組み上げるアーキテクチャ設計を担っていただきます。
AIやデータの技術を「研究」から「価値創出」へとつなぐ道筋を描ける、技術リーダーを求めています。

【主な業務】
AI・データに関連する要素技術とデータスペース技術を組み合わせた、AIがデータを活用できる基盤のアーキテクチャ設計および実装

【具体的な業務】
・研究／開発チームが生成するAI要素技術（LLM、エンベディング、Rerankなど）の理解と技術要件の整理
・それらの技術をデータ／AI基盤に統合するためのアーキテクチャ設計
・データスペース技術（Gaia-X、IDS、Catena-Xなど）を活用した分散データ連携構想の設計および実装リード
・AI社会実装における非機能要件（セキュリティ、ガバナンス、運用性など）の設計
・社内外の研究開発部門や業務部門との技術的な調整

仕事の魅力
AIが自律的にデータと連携する新しい世界を自らの技術で創り上げることができます。
生成AI、計算基盤、多種多様なデータの全てを揃える当社だからこそ実現できる、次世代の基盤をぜひ一緒に開発しましょう！