DX関連、1200〜1400万の転職求人

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システム化企画や刷新計画などの上流フェーズから参画し、クライアントのビジネス課題を解決するための最適な生成AI・DXソリューションを提供します。
直近では生成AIなどの最先端技術の案件が増えており、生成AI技術を用いた最適なソリューションを提供・実装していただきます。

【システム化企画・要件定義】
・システム化企画や業務刷新計画の立案からプロジェクトに参画
・クライアントのビジネス目標や課題を理解し、生成AI・DXを活用したシステム要件を定義
・プライム案件として、クライアントとの直接のコミュニケーションをリード

【生成AI・データ活用基盤の構築】
・大規模言語モデルの技術調査
・生成AIを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上
・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用

【開発・実装】
・Python、TypeScriptなどを用いたカスタムアプリケーションの開発・運用
・生成AIを活用した自動化ソリューションの設計・実装
・API開発やクラウドネイティブなシステム設計

【生成AIソリューションの導入・最適化】
・生成AIによる業務最適化の実装・運用支援
・生成AIを活用したビジネスモデルの策定と実装
・クライアントのデジタル変革を支援するソリューション開発

●プロジェクトの特徴
エンタープライズおよびオーナー企業を中心に、生成AIを駆使して、PMOや開発という業務自体をDXして効率化した働き方を顧客に提供します。
エンジニアの方には1つの案件にとどまらず、複数のプロジェクトに横断的に関わっていただくことを想定しています。複数の案件を通じて多様な業界や技術領域に触れることができるため、短期間で幅広い経験値を積むことができます。

＜プロジェクト事例＞

1. 生成AI活用・AIエージェント開発
　1. コンシューマ向け店頭AIエージェント開発（UI/UX設計 実装）
　2. 大手不動産デベロッパーグループ各社への生成AIアプリ開発（CRM効率化、重説自動作成、レポート自動生成等）
　3. 大手インフラ企業向け生成AI PoC展開（所見書生成、ファイル探索等を複数部署に実装）
　4. 総合商社と連携した建設業界の見積もり業務AI自動化アプリ開発
　5. 証券会社向けAIコールセンター・全件モニタリングシステム開発
　6. 大手通信会社のモバイルネットワーク業務効率化AIエージェント開発　他

2. 新規事業のシステム開発
　1. 大手商社のリユースビジネスのプラットフォーム開発
　2. 大手通信会社の生成AIアンケートサービス開発
　3. 生成AI×子供向けコンテンツサービス開発　他

3. 製造業DX
　1. 建材設計の自動化アルゴリズム・Webサービス開発
　2. 自動車メーカー向け要因解析AIアプリPoC開発
　3. 商品情報探索AI開発　他

4. 金融・業務システム
　1. 金融機関向けM&A支援AIシステム開発
　2. 事務センター業務の生成AIによる効率化システム開発
　3. マーケティング企業向けキャンペーン管理システム開発（Salesforce）　他

●同社の特徴
「まず自分たちをDXし、成果の型を届ける」――これが同社のスタンスです。
同社は外資コンサル出身者が創設した、AI時代のコンサルティングファームです。PMO・会計・人事評価・採用・契約管理などの業務をAIで自動化し、すでに成果が出たユースケースだけをクライアントに提供しています。机上の空論ではなく、自ら実証した技術をクライアント企業の内部に入り込んで実装し、新しいビジネスを共に作り上げることを得意としています。

他ファームとのビジネス上の差別化として、下記の2点がございます。

1. 少人数のコンサルタントが、提案から実行支援まで一気通貫で担当
大手ファームは、ピラミッド型組織の上位に昇進しないと、上流の仕事ができないケースがあります。
また大人数のコンサルタントを""食べさせる""ためにPJは肥大化する傾向にあります。
同社は、1つの案件を1 3人ほどの少数でPJを組成し、クライアントの意思決定者への提案から、実行支援まで一貫して対応します。

2. 「やらないこと」を明確にしている
・役割の固定をしない：PM・エンジニア・コンサルタントを分けません。少人数が全領域を横断するからこそ、AI時代のスピードについていけます。
・保守契約を取らない：顧客が自走できる状態をゴールに置き、依存関係を残しません。
・中長期DX計画を作らない：半年で陳腐化する計画に時間をかけるより、今この瞬間のベストを実装し続けます。

プロジェクトの9割はプライム案件（過去クライアントからの紹介・リファラル）です。

●技術スタック

AI・分析ツール：GPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity、Rodin、Devin、Cursor
開発・インフラ：GitHub、Docker、Terraform、ADK（Agent Development Kit）、FastAPI、GCP、AWS、Azure
言語・フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、TypeScript、Python、JavaScript、Streamlit、Salesforce

効率化に繋がるツールなら何でも導入可。学習費用は全額会社負担。

●同社で実証済みのAI自動化

・議事録AI分析：動画→文字起こし→要約→タスク抽出を完全自動化
・会計・請求AI：freee連携で請求書生成からメール送信まで自動化
・人事評価AI：Slack/GitHub/日報からAI評価ドラフトを自動生成
・採用マッチングAI：候補者×ペルソナをLLMで適合度分析
・PMOエージェント：タスク/課題/進捗を毎朝自動管理・アラート
・マーケティングAI：LP・クリエイティブ・広告文をAIで生成
・契約AI読取：契約書アップロード→条件抽出→台帳化
・開発エージェント：タスクからDevinセッションを自動起動

●業務詳細
グループ各事業会社の経営戦略・事業課題に対し、生成AI・AI技術を中核に据えたプロダクト／システムの構想・企画から、設計・開発推進・リリースまでを一気通貫で担っていただきます。
AIを単なるツールとして扱うのではなく、AIを前提に業務やサービスを再設計し、構想を具体化し、設計・意思決定を前に進める役割です。
単一プロダクトに閉じない横断的な全体俯瞰、経営層・各SBU・関係部門との交渉、複数ステークホルダー間の合意形成を主導いただきます。

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

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

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

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

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

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

＜イベント概要＞
野村證券のデジタルカンパニーにおける「AI・データコンサルタント」ポストの業務内容について、理解を深めていただけるセミナーとなります。
日系トップTierの証券会社が進める生成AIとデータ活用の取り組みについて理解が深まります。
また、野村證券の方から直接話しを聞くことができる、貴重な機会であり、福利厚生や働き方についても説明いただけるので、入社後のイメージがより明確になります。

トップ企業が進めるAI活用についてご関心が有る方、または次のキャリアとして金融にご関心の有る方は、本セミナーにお気軽にご参加ください。

●イベント実施日時：
9月2日（水）19：00〜21：00（最大）

●応募期限
8月26日（水）迄

●開催場所
コトラ面談ルーム（麻布台ヒルズ森JPタワー 11階　コトラオフィス内）

●内容
19:00〜19:30：関連プロジェクトや業務内容に関する説明（野村ホールディングス　デジタル戦略部　金谷エグゼクティブディレクター）
19:30〜21:00：各ブースに分かれ、説明等実施
　ブース1＿キャリアパスや福利厚生、働き方の説明
　ブース2＿キャリア採用担当との座談会（希望者のみ）

●その他
(1)セミナー参加にあたっては、コトラがお預かりしている情報の範囲で、氏名・在籍企業・年齢・学歴等の基本的な情報を企業様とご共有いたしますのでご承知置きください。
　また、採用担当とのカジュアル面談を希望される場合は、可能な範囲で履歴書・職務経歴書をご準備いただければ幸いです。
(2)会場の都合上、参加者多数の場合は、抽選により参加者を限定させていただく可能性がございます。
　その場合は別途、ご連絡差し上げます。
(3)麻布台ヒルズの入館証につきましては、応募締め切り後、別途、森ビルより参加者様のメールアドレス宛てにご案内させて頂きます。
※
(4)当日の緊急連絡先 :03-6277-7050

【本セミナーの対象業務について】
●ポスト名：AI・データコンサルタント
●業務内容:
当グループにおける生成AIとデータ活用を一体で捉えた企画・推進を担っていただきます。
各部門と連携しながら、業務課題の整理、ユースケースの検討、PoCの推進、本番導入に向けた要件整理、導入後の活用定着まで一貫して支援いただくポジションです。
先端技術を活用しながら、各部門の業務変革や付加価値創出を支援し、PoCに留まらない実運用での成果創出を目指していただきます。
加えて、国内に限らず海外を含む関係者と連携しながら推進いただく機会もあります。
全社横断で多様な部門と関わりながら、AI・データ活用の上流構想から導入・定着まで幅広く携わることができる、影響範囲の大きい役割です。
なお、上記をすべて一人で担うのではなく、ご経験・ご志向・強みに応じて、関係部署やチームと連携しながら推進いただくことを想定しています。

●具体的な仕事：
1. 関係各部署と連携し、ニーズや課題、保有データの可視化・整理
2. AI・データ活用施策の企画、ユースケース検討、優先順位付け支援
3. PoCの設計・推進・評価、および本番導入に向けた論点整理
4. 業務要件・データ要件・運用要件・非機能要件の整理、導入支援
5. AI活用を支えるデータ整備、データ品質・管理ルールの検討支援
6. AI利用を通じて得られる行動・業務データの蓄積・活用設計
7. 法務・コンプライアンス、情報セキュリティ、リスク管理を踏まえた導入支援
8. 導入後の活用定着、利用促進、効果測定、改善支援

プライム市場上場グループの一員として、システム開発・ITインフラ・DX支援により顧客の課題解決を牽引する企業です。役員陣は全員がエンジニア出身であり、技術者が現場で力を発揮し、顧客や事業に直接向き合い、自らキャリアと仕事をつくっていける環境を目指しています。長年培ったSES事業の基盤を活かし、受託開発・ITコンサルティング・生成AI支援へと事業領域を急速に拡大する変革期を迎えています。

主な業務領域は以下の通りです。
● クライアント向け業務（客先・プロジェクト業務）
・顧客の経営・業務課題のヒアリング、受託・プライム案件の企画・提案・獲得
・システム化構想、DXロードマップ策定、生成AIを活用したPoC企画・業務改善推進
・要件定義からリリースまでのプロジェクト統括、QCD・リスク管理、ステークホルダーとの合意形成
・クライアントの開発組織における生成AI活用の導入・内製化支援、伴走

● 社内組織向け業務（AI利活用促進・開発プロセスの再構築）
・社内エンジニア組織への生成AI利活用促進、プロンプト活用やナレッジの共有・展開
・生成AIを前提とした新しい受託開発フローの設計、ガイドラインやベストプラクティスの整備
・AI活用における品質や保守性を担保するための設計・レビュー方針の策定
・社内向けのAIを用いたシステム開発、および開発生産性向上のためのツール導入・標準化

【ポジションの魅力】
・ビジネスを自ら「つくる」手触り感：受注後の管理だけでなく、技術（特にAI）を起点とした最上流のビジネス創出から携われます。
・社内外への大きな影響力：クライアントの変革を直接支援しつつ、エンジニア組織全体のレベルアップや開発パラダイムの変革にも直接コミットできます。
・経営陣と近い距離での挑戦：経営層・事業責任者とダイレクトに連携し、事業戦略や組織づくりへの意見をスピーディに反映・実践できる環境です。
・最高峰の待遇と高裁量：年収1,000万〜2,000万円を想定。営業・コンサル・PMと細かく分業せず、一気通貫でプロジェクトをリードする高い裁量が与えられます。

【業務概要】
企業では、企業経営におけるさまざまな意思決定や業務プロセスを変革する、新たなAIプロダクトの開発を進めています。これまで同社は、経営管理領域を中心に、企業内に分散するデータを統合し、経営判断を支えるプロダクトを提供してきました。現在はその事業基盤や顧客接点を生かし、LLM・AIエージェントを前提とした複数の新規プロダクトを立ち上げています。対象となるのは、IRや営業をはじめとする、企業活動において高い専門性と多くの情報処理を必要とする領域です。これらの領域には、文書・議事録・商談情報・社内データなどの多様な情報を扱いながら、状況を整理し、次のアクションを判断する業務が数多く存在します。一方で、その多くは個人の経験や手作業に依存しており、AIによって業務体験そのものを再設計できる大きな余地があります。今後も、特定の領域に限定せず、企業経営における重要な課題を起点として、新たなAIプロダクトを継続的に立ち上げていく方針です。そこで、新規事業・AIプロダクト領域を横断的な選択肢として、プロダクト開発をリードするAIプロダクトエンジニアを募集します。

本ポジションでは、展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在する領域ではありません。そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。

【具体的な業務】
顧客課題の探索とプロダクト設計
LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発
PMFに向けた高速な開発・改善
プロダクトの成長を支える技術基盤の構築
※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。

【ポジション・部門の魅力】
特定の業務領域に限定せず、AIプロダクト開発に挑戦できます。
顧客課題の探索からプロダクト開発まで一気通貫で関われます。
LLMを組み込むだけでなく、業務体験そのものを設計できます。
PMF前後のプロダクトを育てる経験が得られます。
AI時代のソフトウェア開発を実践できます。

●仕事概要
当社では、システム化企画や刷新計画などの上流フェーズから参画し、クライアントのビジネス課題を解決するための最適な生成AI・DXソリューションを提供しています。
直近では生成AIなどの最先端技術の案件が増えており、生成AI技術を用いた最適なソリューションを提供・実装していただきます。

【システム化企画・要件定義】
・システム化企画や業務刷新計画の立案からプロジェクトに参画
・クライアントのビジネス目標や課題を理解し、生成AI・DXを活用したシステム要件を定義
・プライム案件として、クライアントとの直接のコミュニケーションをリード

【生成AI・データ活用基盤の構築】
・大規模言語モデルの技術調査
・生成AIを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上
・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用

【開発・実装】
・Python、TypeScriptなどを用いたカスタムアプリケーションの開発・運用
・生成AIを活用した自動化ソリューションの設計・実装
・API開発やクラウドネイティブなシステム設計

【生成AIソリューションの導入・最適化】
・生成AIによる業務最適化の実装・運用支援
・生成AIを活用したビジネスモデルの策定と実装
・クライアントのデジタル変革を支援するソリューション開発

●プロジェクトの特徴
エンタープライズおよびオーナー企業を中心に、生成AIを駆使して、PMOや開発という業務自体をDXして効率化した働き方をお客様に提供します。
エンジニアの方には1つの案件にとどまらず、複数のプロジェクトに横断的に関わっていただくことを想定しています。複数の案件を通じて多様な業界や技術領域に触れることができるため、短期間で幅広い経験値を積むことができます。

＜プロジェクト事例＞
●生成AI活用・AIエージェント開発
・コンシューマ向け店頭AIエージェント開発（UI/UX設計 実装）
・大手不動産デベロッパーグループ各社への生成AIアプリ開発（CRM効率化、重説自動作成、レポート自動生成等）
・大手インフラ企業向け生成AI PoC展開（所見書生成、ファイル探索等を複数部署に実装）
・総合商社と連携した建設業界の見積もり業務AI自動化アプリ開発
・証券会社向けAIコールセンター・全件モニタリングシステム開発
・大手通信会社のモバイルネットワーク業務効率化AIエージェント開発　他

●新規事業のシステム開発
・大手商社のリユースビジネスのプラットフォーム開発
・大手通信会社の生成AIアンケートサービス開発
・生成AI×子供向けコンテンツサービス開発　他

●製造業DX
・建材設計の自動化アルゴリズム・Webサービス開発
・自動車メーカー向け要因解析AIアプリPoC開発
・商品情報探索AI開発　他

●金融・業務システム
・金融機関向けM&A支援AIシステム開発
・事務センター業務の生成AIによる効率化システム開発
・マーケティング企業向けキャンペーン管理システム開発（Salesforce）　他

●当社の特徴
当社は外資コンサル出身者が創設した、AI時代のコンサルティングファームです。
自社でPMO・会計・人事評価・採用・契約管理などの業務をAIで自動化し、すでに成果が出たユースケースだけをお客様に提供しています。机上の空論ではなく、自ら実証した技術をクライアント企業の内部に入り込んで実装し、新しいビジネスを共に作り上げることを得意としています。

他ファームとのビジネス上の差別化として、下記の2点がございます。

1.少人数のコンサルタントが、提案から実行支援まで一気通貫で担当
大手ファームは、ピラミッド型組織の上位に昇進しないと、上流の仕事ができないケースがあります。
また大人数のコンサルタントを""食べさせる""ためにPJは肥大化する傾向にあります。
弊社は、1つの案件を1 3人ほどの少数でPJを組成し、クライアントの意思決定者への提案から、実行支援まで一貫して対応します。

2.「やらないこと」を明確にしている
・役割の固定をしない：PM・エンジニア・コンサルタントを分けません。少人数が全領域を横断するからこそ、AI時代のスピードについていけます。
・保守契約を取らない：顧客が自走できる状態をゴールに置き、依存関係を残しません。
・中長期DX計画を作らない：半年で陳腐化する計画に時間をかけるより、今この瞬間のベストを実装し続けます。

プロジェクトの9割はプライム案件（過去クライアントからの紹介・リファラル）です。

●技術スタック
AI・分析ツール：GPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity、Rodin、Devin、Cursor
開発・インフラ：GitHub、Docker、Terraform、ADK（Agent Development Kit）、FastAPI、GCP、AWS、Azure
言語・フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、TypeScript、Python、JavaScript、Streamlit、Salesforce
※効率化に繋がるツールなら何でも導入可
※学習費用は全額会社負担

●自社で実証済みのAI自動化
・議事録AI分析：動画→文字起こし→要約→タスク抽出を完全自動化
・会計・請求AI：freee連携で請求書生成からメール送信まで自動化
・人事評価AI：Slack/GitHub/日報からAI評価ドラフトを自動生成
・採用マッチングAI：候補者×ペルソナをLLMで適合度分析
・PMOエージェント：タスク/課題/進捗を毎朝自動管理・アラート
・マーケティングAI：LP・クリエイティブ・広告文をAIで生成
・契約AI読取：契約書アップロード→条件抽出→台帳化
・開発エージェント：タスクからDevinセッションを自動起動

大手企業のソフトウェア開発組織に対して、生成AI・LLM・AIエージェントを活用した開発プロセス変革ソリューションの企画・提案・導入・定着をリードしていただきます。
具体的には、以下の業務を想定しています。
* 顧客の開発プロセス、システム構成、開発体制、品質管理、ナレッジ管理の現状把握
* 要件定義、設計、実装、テスト、レビュー、保守運用におけるAI活用ユースケースの設計
* 生成AI、RAG、AIエージェント、開発ツール、CI/CD、Git、チケット管理ツールなどを組み合わせたソリューション企画
* PoCテーマの選定、効果指標設計、検証計画、顧客折衝、プロジェクト推進
* AIエンジニア・ソフトウェアエンジニアとの連携によるプロトタイプ開発・本番導入支援
* 生成AI活用におけるセキュリティ、品質、監査、運用、利用ルールの設計
* 成功事例の横展開、ソリューションの型化・パッケージ化、新規事業化

プロジェクト例:
* 生成AIを活用した要件定義・設計レビュー支援ソリューションの企画・導入
* 大手企業の社内開発ナレッジ、設計書、チケット、コードを活用したRAG型開発支援基盤の構築
* コードレビュー、テストケース作成、テストコード生成を支援するAIエージェントの導入
* レガシーシステムの仕様理解、影響調査、移行計画を支援するAIソリューションの企画
* 開発組織における生成AI活用ルール、品質評価、セキュリティ、ガバナンス設計
* 金融・通信・小売・製造など、大手企業の開発生産性向上に向けたAI活用PoCおよび本番導入

ポジションの魅力:
* SIerで培った要件定義、設計、開発、テスト、品質管理、PM/PL経験を、AI時代の開発プロセス変革に活かせる
* AI/機械学習の専門家と協働しながら、開発現場に本当に使われるAIソリューションを作る経験が積める
* 単なるPoCではなく、顧客の開発標準、既存システム、セキュリティ、運用体制まで踏み込んだ実装・定着に関われる
* 生成AI・AIエージェント・RAG・DevOps・開発者体験改善など、今後ニーズが拡大する領域の専門性を身につけられる
* 将来的に、AIソリューションアーキテクト、AI駆動開発コンサルタント、プロダクトマネージャー、事業開発責任者など多様なキャリアに展開できる

●概要
Google Cloudを基盤とした主力SaaSの開発プロジェクトを技術面から統括。生成AI・クラウドネイティブ技術を活用し、ビジネス価値とQCDを両立するアジャイル開発体制を構築・推進します。
●詳細
【具体的には】※現状は導入時にカスタマイズ開発を前提としています
1. 生成AI・クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の技術統括
2. アジャイル開発プロセスの実装・推進
3. ビジネス要件をアプリケーションへ具体化し提案・合意形成
4. CI/CDを含むモダンな開発プロセスの実装
5. 開発チーム（5-10名規模）のマネジメント
6. 顧客ニーズを確認しながら先端技術を活用する開発体制の構築

【ポジションの魅力】
・グループ会社ならではの安定した経営基盤
・リモート週3回、フルフレックスの働きやすい環境
・Google Cloud Platformでの最新AI技術開発経験を積める
・Gemini等の生成AI技術を活用したRAG・Bot系開発に携われる

業務概要:
データとAI活用を牽引することで、ビジネス成長へ貢献することをミッションとしています。同社では、2024年7月に従業員向けに社内用LLMツールを導入し、同年8月より段階的に全従業員へ「Google Workspace with Gemini」を展開しました。現在の生成AIの社内利用率は100%に達しています。

AI活用による顧客サービスと業務効率化の進展が評価され、保険業界で初となる『財界 BEST AI 100』に選出されました。全社を挙げたAI推進の成果が、外部からも評価として認められています。

エンジニア出身の社長に交代し、新たに掲げた『全自動の生命保険』構想の実現を進めています。現場から湧き上がるアイデアに躊躇なく投資し、スピード感を持ってPoCから本番実装までをリードできるコアメンバーを募集します。

具体的な業務:
全社的なAI戦略に基づき、社内ユーザー部門の現場に深く入り込み、AIによる事業構造の変革をリードいただきます。具体的には、to C（お客さま向け）およびto E（従業員向け）の両輪で、上記『全自動の生命保険』構想に関わる多岐にわたるプロジェクトの企画・実装・横展開を一気通貫でお任せします。

下記プロジェクト以外にさらに領域を広げていくことを担っていただきたいと思っています。
1. to C（お客さま向け）顧客体験革新プロジェクト例
・AI査定
・AIボイスボット・チャットボットのエンハンス
・AIO対策（AI最適化）の戦略推進
2. to E（従業員向け）生産性向上プロジェクト例
・広告運用内製化の支援
・データ分析用AIエージェント構築運用
・全社員向け目標設定サポートAIの構築運用
3. 全社への横展開とAIカルチャーのアップデート
・担当施策で得たベストプラクティスや再利用可能なモジュールの型化・共通化
・各部署に“AIの専門家”を育てるための全社向け勉強会や「AI Hackathon」の企画・運営
・各業務部門（主役）の課題整理や要件定義のサポート

ポジションの魅力:
中期計画の目標達成に向けた「主要な成長ドライバー」として、同社の未来を形づくる役割を担えます。従来の開発組織の垣根を越え、自らの判断で迅速に実装を進められる環境です。プロトタイプ（PoC）の作成から、実際に価値を生む本番実装、運用後のフィードバック反映までを一気通貫で担当できるうえ、単一のプロダクト開発だけでなく、複数のプロダクト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。セキュリティだけでなく、情報の取り扱いや出力内容の安全性の配慮など、生命保険会社として求められる制約の中、最新技術をいかに落とし込んで実際に使えるようにするのかを追及できます。

業務概要:
日本の巨大産業を、AI Agent で作り変える。金融をはじめとする日本の巨大産業の現場に深く入り込み、業務そのものを AI Agent で構築し直す まだ世にない解をゼロから作るのが同社のForward Deployed Engineer（FDE）です。「提案して終わり」のコンサルでも、「実装して終わり」の受託でもない。課題を定義し、作り、動かし、顧客にとっての成果を出す その全部に責任を持ちます。（Palantir・OpenAI が切り拓いた Forward Deployed Engineer という職種を、後追いではなく、日本の産業変革のために独自に実践します。）

FDEは、顧客に深く入り込み、顧客先の業務を AI Agent で構築できるように分解し、同社の Agent Platform を土台に解をゼロから構築する役割です。いわゆる客先常駐のクライアントワークとは本質的に異なります。

この職種の出自は、Palantir・OpenAI など世界トップクラスの AI 企業が確立した Forward Deployed Engineer モデルにあります。同社はこれを、日本の巨大産業の Agent 化という独自の文脈で実践します。

FDEは、プロダクトという完成された武器を持たない領域で、課題そのものの発見から同社の Agent Platform を土台にした AI Agent の実装・定着までを担います。

ミッション（優先度順）
1. クライアント事業変革の技術的な主体となる
クライアント（主に金融・規制産業の大手企業）の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。
2. AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する
プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証（PoC）で終わらせない。
3. クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する
単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。
4. FDEとしての知見を組織に還元する
クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。

具体的な業務:
［顧客業務のAI Agent化・Platform構築］
- 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計
- 同社の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用
- LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計（PoC ではなく本番実装）
- 予測・最適化モデル（需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等）の設計・社会実装
- 運用定着KPIの設定とモニタリング（活用率・業務インパクトの数値化）

［顧客への伴走・定着］
- 課題定義・要件定義・提案（技術担当者 経営層まで幅広いオーディエンスへの説明）
- 定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理
- 顧客担当者（非エンジニア含む）へのハンズオン・研修設計
- 障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり

［セキュリティ・コンプライアンス対応］
- 金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件（ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等）への対応
- クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠

活用する技術スタック（例）
- AIエージェント：OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装
- 言語：Python / TypeScript が中心（実装言語は案件により異なります）
- クラウド：AWS 等（クラウド種別は顧客環境により異なります）
- Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用
- LLM / RAG を活用した本番システム開発（PoC ではなく本番実装）

※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。

チーム構成
FDEは、案件ごとに4 5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

ポジション・部門の魅力:
同社には「プロダクトエンジニア」「FDE」「Agentic Enabling Engineer」という3つのエンジニアの在り方があり、それぞれに異なるチャレンジがあります。プロダクトエンジニアには、同社プロダクトを磨き込み、多くの顧客に長く価値を届ける面白さがあります。FDEには、まだ解の存在しない領域に飛び込み、ゼロから設計して事業インパクトを生み出す面白さがあります。Agentic Enabling Engineer には、AI Agent の信頼性・品質・開発基盤（Agentic SRE／Agentic QA／Agentic Platform Engineering）を設計し、組織全体の""AI Agent を作り・動かす力""そのものを底上げする面白さがあります。本人の志向や成長に応じて、これらの挑戦機会にアクセスできることが、同社のエンジニアキャリアの大きな魅力です。

キャリアパス:
同社のエンジニア像は、技術領域別の分業（フロントエンド／バックエンド／SRE／QA等）から、技術領域を超えて「フルサイクル（要件定義から運用まで一気通貫）＋AI Agentのマネジメント」へと変化している過渡期にあります。

同社は入社時の職種・専門性を""入口""として尊重しつつ、育成・リスキリングを積極支援します（書籍・カンファレンス・社内勉強会・ローテーション等）。

短期的な成長の方向性： FDEとして、まだ解のない領域でのゼロイチ設計を繰り返し経験し、日本のAI社会実装における確かな実績を積みます。

中長期的な成長の方向性： 技術領域を横断するフルサイクル能力と、AI Agent群を設計・運用するマネジメント能力を獲得していきます。本人の志向に応じてリード職・マネジメント・新規プロダクト立ち上げ等への道が開かれています。顧客企業の現場に深く入り、他社環境で事業変革を主導する専門性を深める方向性も広がっています。

生成AIや機械学習技術を活用し、AIプロダクトや業務実装を推進する職種です。

最先端のAI技術とグループ会社のアセット（生活者データなど）をフル活用し、クライアントのマーケティング変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。
ご経験と志向性に合わせて、以下のいずれか、または複数の領域に携わっていただきます。

1. AIエージェント・ソリューション開発
LLM、RAG、プロンプトエンジニアリングを活用したAIエージェントの設計・実装。
クライアント業務の自動化や、顧客体験向上を支援するアプリケーション構築。

2. AIプロダクト・システム基盤構築
広告クリエイティブ制作支援ツールや、対話型AI開発支援アプリ等のシステム開発・安定稼働推進。
AIモデルを組み込んだWebシステムのバックエンド/フロントエンド開発、API連携、セキュリティ対策。

3. AIコンサルティング・テクニカルリード
クライアント課題の整理、AIによる解決方針の策定、データ活用構想の立案。
プロジェクトの技術判断、設計・コードレビュー、小規模チーム（2 5名程度）のリード。

【ポジションの魅力】
「AI×独自データ」の面白さ： グループ会社が保有する膨大な生活者データと最新AIを掛け合わせ、他社では実現できない新しい価値を生み出す醍醐味があります。
フルスタックなスペシャリスト集団： PM、UI/UXデザイナー、データサイエンティスト等が同じチームに在籍。上流から下流まで一貫して携われる風通しの良い環境です。
AI関連事業の拡大： AI活用ニーズが急拡大しており、今後さらに多様かつ大規模なプロジェクトが予定されています。最先端技術の実運用経験を積むことができます。

● 募集背景当社では、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、AIの中でも特にコンピュータービジョン領域においては、1. 物体検知
・セグメンテーション
・トラッキングなどモデルの高度化2. 実運用を前提としたデータ量
・品質要件の急激な引き上げ3. 製造
・検査
・図面解析など産業領域特有のデータ課題の顕在化4. Physical AI(ロボティクス)におけるビジョンデータの処理、シミュレーション（Data augmentation)が同時に進み、モデル性能を左右する要因はアルゴリズム以上に 「どのようなデータを設計し続けられるか」 に移行しています】

特に現在は、1. 学習データの品質が属人的に管理されている2. 評価指標と実運用性能が乖離している3. データ改善の方法論が体系化されていないという課題があり、コンピュータービジョンモデルの性能をデータの観点から継続的に引き上げられるメンバーが求められています】

そこで今回、CV領域におけるデータ設計と評価ループを担うResearch Engineerを募集します】

● コンピュータービジョン領域における課題コンピュータービジョンとは、コンピュータに人間の「目」と「認識能力」を持たせる技術です】

画像や映像から特徴を抽出し、1. 物体が何かを識別し2. どこにあるかを特定し3. どのように動くかを理解することを可能にします】

主な技術領域には以下があります】

1. 画像分類: 画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術】

2. 物体検知: 画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術】

3. セグメンテーション: 画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術】

4. トラッキング: 動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術】

5. シミュレーション: 自社製品等を使ったデータの増強● 本ポジションの本質コンピュータービジョンモデルが正しく学習され、実環境で安定して動作し、課題を解決できる状態を、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】

扱う対象は単なる画像データではなく、1. ノイズを含む実世界データ2. クラス不均衡の激しいデータ3. 長尾分布を持つ例外ケースといった、CV特有の難しさを持つデータです】

● 主な役割1. 物体検知
・セグメンテーションモデル向けデータ設計2. 画像
・動画データの前処理
・品質管理3. アノテーション方針およびガイドライン設計4. モデル評価指標の設計および評価分析5. 学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築6. モデル開発チームとの連携による性能改善● 研究
・応用テーマ例本ポジションでは以下の一例のようなテーマに取り組みます】

CVデータ設計1. モデル性能を最大化するデータ分布設計2. 少量データ環境におけるデータ効率化3. 長尾クラス問題への対応評価設計1. 実運用性能を反映する評価指標設計2. 誤検知
・未検知の原因分析3. アノテーション品質評価手法産業応用1. 製造ラインにおける異常検知データ設計2. 図面画像の構造理解
・3D化に向けたデータ設計3. マシンビジョンにおける実環境適応● 主軸（最も期待する領域）1. CVモデル向けデータ設計
・品質管理2. モデル評価とデータ改善ループ構築3. Pythonを用いた画像データ処理
・分析4. データ視点からのモデル性能改善● このポジションで得られるもの1. CVモデル性能を左右するデータ設計の実務経験】

2. 実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験】

3. 研究と自社サービス開発を横断したキャリア】

4. AIの社会実装を支える基盤設計への関与】

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団です。単なる「システムの受託開発」ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End（一気通貫）」で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

● 業務内容
AI（または生成AI）および「次世代データ基盤（DWH/データレイク/データパイプライン）」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI（RAG等）とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。

具体的な業務：
- AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード: AI/生成AI、および大規模データ基盤（ETL/ELT、データパイプラインなど）領域におけるプロジェクト推進（タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど）
- アーキテクチャ設計・実装: 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成
- チームリード・メンバー育成: 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面（データモデリングやAI実装など）でのサポートや教育、指導
- ビジネスサイドとの連携: プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進

案件事例：
※本求人だけではなく同社での過去案件を一部記載させていただきます※
- 自動車業界クライアント向け: 複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
- 電気通信事業クライアント向け: デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
- 小売業クライアント向け: オンプレミスのクラウド移行
- 電気ガス事業クライアント向け: 生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
- デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

●取り扱うソリューション
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。開発手法: アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。

Cloud:
- AWS, Azure, Google Cloud, OCI

AI/ML:
- AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc
- Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc
- Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc
- NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks

データ基盤/活用:
- AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc
- Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc
- Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc
- Databricks, Snowflake

ローコード/ノーコード:
- Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere
- Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio

EMTech:
- 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4

プログラミング言語/FW:
- Python, Java, TypeScript, Node.js
- Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js
- LangChain/LangGraph, MLflow
- MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen
- MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2
- A2A, AP2

IaC/CI:
- Terraform, CloudFormation, Ansible
- GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins

AIツール:
- MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク)
- GitHubCopilot, Devin, v0

AIロボティクス:
- SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル

データベース:
- 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB

監視/評価/セキュリティ:
- Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk

※印以外は同社に組織としてノウハウがあるもの

●業務の魅力
- 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
- グループ会社の他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
- テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディ...

【業務概要】
主力クラウド経営管理システムは、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システムです。
同システムは2020年から提供開始され、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト／サービスを提供するまでに至りました。
プロダクトビジョン「MAKE NEW DIRECTION」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。

【具体的な業務】
SaaSプロダクトにおけるAI機能のプロダクトリード、AIプロジェクトの推進、およびAIチームのマネジメント全般を担っていただきます。
AI/LLMを活用したプロダクト開発およびアーキテクチャ設計
既存・新規プロダクトにおけるAI施策（LLMアプリ、AI Agent）の構想設計、技術選定、および本番環境への実装
経営数字を扱う領域における、AIの信頼性（Hallucination対策、堅牢な数値検証ロジック、ハーネスエンジニアリング等）を担保するシステム設計
データのトレーサビリティやセキュリティ（マルチテナント等）を考慮した、堅牢なAI Agent基盤の構築
ビジネス戦略と連動したAIプロダクト開発の技術リードおよびプロジェクト推進
事業責任者、PdM、開発チーム等と連携し、ビジネス上の課題から技術的な打ち手（AI実装）への落とし込み・壁打ちの実施
技術視点から経営レイヤー（CxO等）と協働し、AIプロダクト開発におけるロードマップや技術戦略の策定・推進

【ポジション・部門の魅力】
「生成AIの台頭により、単なるデータの『器』に過ぎないSaaSは価値を失う」と言われる時代において、これからのAI時代に圧倒的な優位性を持つのは、汎用AIが絶対に触れることのできない「企業の非公開データ」、「数字化されないコンテキスト（文脈）」をワークフローの最深部で保持しているプロダクトです。同社には、まさにその環境が整っています。
圧倒的なリッチ・クローズドデータ
市場に出回らない機密性の高いデータの活用
一般的なAI開発では手に入らない、企業内の深くクローズドなデータを保持しており、これを用いた独自のAI開発が可能です。
数字化されない文脈の解析
単なる数値の羅列だけでなく、業務上のメモなど「数字化されない文脈」までをAIに理解させるという、難易度が高い挑戦ができます。
アドインではなく「ビルトイン」
AIネイティブなプロダクトの再構築
既存のSaaSプロダクトに後付け（アドイン）でAI機能を載せるのではなく、コアの設計思想からAIを前提としたプロダクトへと再開発・再構築する、一番面白いタイミングで参画できます。
業務の背景やロジックまで深く理解するAI
例えば予算策定において、単に「前年比105%」という結果の数値を扱うだけでなく、「なぜ105%なのか」という計算式の背景、コンテキスト、ドメインロジックそのものをAIが理解・保持できるような高度なプロダクト構造を作り込んでいます。
高い自由度と意思決定の余白
サービスに依存しない自由な設計思想
外部エージェントサービスをあえてそのまま使わず、ドメインの複雑さに最適化されたコンテキスト注入ができるよう、自社で基盤から作り込みを行っています。
モデル・サービスロックをしない構造
特定のLLMモデルに依存せず、将来的な技術トレンドの変遷に合わせて複数モデルを柔軟に切り替えられるアーキテクチャを、設計段階から採用しています。
一気通貫で先進事例を作る機会
エージェント基盤をマイクロサービスで構築しており、LLMオブザーバビリティ（O11Y）への取り組みなど、業界でも先駆的な事例を自身の意思決定で進めることができます。

RPAやAIなどのオートメーション技術を武器に、Software/FDE/SaaS/BPOなど様々なビジネスモデルで、日本の生産性向上という構造課題に取り組む企業でのポジションです。上場企業としての資本力と実績を持ちながら、組織はまだ完成形ではなく、白紙の領域が多く残っている状態です。目標は決まっていますが、登り方は自由です。裁量があるというよりも、選択肢が無限にある環境です。問いも役割も自ら取りにいく姿勢が前提となります。断片的な情報の中から仮説を立て、自ら動き、やり切る。結果に対しては徹底的に自責で向き合う姿勢が求められます。挑戦する人は見捨てず、伴走する文化があります。この矛盾を楽しめる方が活躍できるでしょう。「安定」よりも「成長」、「整った環境」よりも「打席の多さ」に魅力を感じる方、市場価値を本気で高めたいと考えている方にとって、本気の成長を追求できる環境です。

業務概要:
ナショナルクライアントの経営課題・業務課題に対し、AI・DXを活用したコンサルティングからプロジェクト推進までを担当いただきます。クライアントの現場へ深く入り込み、現状（As-Is）の業務フローや課題を整理した上で、AIを活用した将来像（To-Be）を設計し、提案・プロジェクト推進・導入まで一気通貫で支援します。また、技術チーム・デザイナー・エンジニアと連携しながら、お客様と開発チームをつなぐハブとしてプロジェクト全体をリードいただきます。将来的にはForward Deployed Engineering（FDE）の中核メンバーとして、同社プロダクトを活用した新しいAIコンサルティングモデルの構築にも携わっていただきます。

ポジションの魅力:
・ナショナルクライアントの変革を最前線でリード
大手企業の経営層や事業責任者と直接コミュニケーションを取りながら、AI・DX戦略の立案から実行まで携わることができます。
・AIを使い倒せる環境
Claude、Cursor、Codexをはじめとする最新の生成AIツールを積極的に導入しています。新しいAIサービスが登場すれば迅速に検証・導入を行い、有料アカウントも含めて自由に活用できる環境があります。
・技術とビジネスの両方を磨ける
AI・システム開発のバックグラウンドを持つエンジニアと協働しながら、技術理解とコンサルティング力の両方を高めることができます。
・国内トップクラスの研究ネットワーク
博士号取得者や大学研究機関とのネットワークを活かし、最先端AI技術を実案件へ活用できる環境があります。
・数億円規模のプロジェクトを裁量を持って推進
一案件あたり数億円規模のプロジェクトを担当する機会もあり、自ら提案した内容を最後まで責任を持って推進できます。
・成果を正当に評価
年収1,000万円 1,500万円に加え、案件創出・売上への貢献に応じたインセンティブ制度を用意しています。

具体的な業務内容:
● AI・DXコンサルティング
・経営課題・業務課題のヒアリング
・As-Is業務分析
・To-Be業務設計
・AI活用戦略の立案
・提案資料作成
・経営層へのプレゼンテーション

● プロジェクトマネジメント
・プロジェクト全体の推進
・スケジュール管理
・品質管理
・リスク管理
・クライアントとの折衝
・開発チームとの連携

● ビジネス開発
・新規案件創出
・追加提案
・既存顧客へのアップセル提案
・案件化に向けた提案活動
・プロジェクトの収益最大化

● AI活用推進
・最新生成AIの検証
・AIを活用した業務改善提案
・新サービス企画
・同社プロダクトへのフィードバック

※本求人は、グループ会社での採用となります。
※業務内容の変更の範囲：同社業務全般

「顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装する」をミッションに掲げるAI SaaS企業でのポジションです。
同社は「AI Agent × M&A」を全社戦略とし、複数の主力製品を展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現しています。

コンサルティング・事業開発部門は、クライアント企業のAI活用・業務/組織変革だけでなく、事業開発、Agent駆動型事業への転換を推進する組織です。AI Agentを「絵に描いた餅」で終わらせず、現場に実装し成果を出すことにコミットしています。

このポジションのミッションは、AI Agentソリューションを安定的に運用し、継続的に成果を出し続けられる状態を維持・向上することです。クライアントの業務・システム環境に深く入り込み、導入後のソリューション運用・保守・改善を統括します。

具体的な業務:
同社ソリューションを導入済みのクライアント（および新規導入プロジェクト）に対し、ソリューション運用・保守・改善の責任者として以下を担当します。

1. ソリューション運用マネジメント
* 複数クライアントの運用プロジェクトを統括
* SLA管理、品質管理、インシデント対応の指揮
2. クライアント業務要件の翻訳
* クライアント固有の業務フロー・システム要件をソリューション運用に落とし込み
* 運用ルール・手順書の整備
3. Tech部門との連携
* バグ・機能改善要望をプロダクトチームに連携、優先順位調整
* 新機能リリース時の運用設計
4. 継続的改善
* 運用データの分析、運用効率化の提案
* 自動化・AI化による運用コスト削減
5. クライアント窓口
* 運用報告、定例会運営、エスカレーション対応

このポジションの魅力:
1. AI Agent時代の最前線: 生成AI・LLMを活用した最先端ソリューションの運用設計・改善を最前線で経験できます。
2. 最短の成長環境: 複数プロダクト・複数クライアントの運用を統括することで、事業横断の視座が短期間で身につきます。
3. 経営人材への道: 運用品質を軸にした事業責任者、あるいはM&A買収先の運用改革担当として活躍する道が開かれています。

キャリアパス:
* 短期: Manager → Senior Manager → Director
* 中長期:
* 運用統括責任者・事業責任者
* M&A買収先企業の運用改革・PMI担当
* Tech部門と連携したCustomer Reliability Engineering領域のリード

【業務概要】
「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。提供開始後、マルチプロダクト展開にも注力し、複数のプロダクト／サービスを提供。

【募集ポジションについて】
生成AIの進化により、経営・業務領域における「AI実装」の可能性は急速に広がっています。当社では「AIを経営に実装する」という新しいテーマに挑戦するため、LLM基盤チームを組成しており、エンジニアの新たな役割として、Forward Deployed Engineer（FDE）という新たな職種を設けました。FDEは、単なる「AI導入の支援者」ではなく、顧客の経営課題と技術の最前線に立ち、AIを“使える価値”として実装し、同時にプロダクトの進化を牽引する存在です。LLM基盤チームは、経営管理・経営企画・財務会計といった高度なビジネスドメインにおけるAI活用の第一線として、AIプロダクトの導入を支援しながら、顧客と共に「AIによる経営変革」のモデルケースを既に上場企業と共に創出しています。現在、エンタープライズ企業を中心にAI関連プロジェクトが急増しており、自社AI事業の中核メンバーとして新たなFDEを募集します。

【ポジション・部門の魅力】
所属予定チーム：AIソリューション本部
- CEO直下
- 複数名規模のクロスファンクショナルチーム（コンサル、エンジニア、PdM、デザイナー）
- 顧客の経営企画部・管理部門と直接連携しながら、自社LLM基盤の導入/DWH構築/PoC/運用を推進・支援
- FDEはプロジェクト単位でチームをリードし、技術的な実装・課題解決・プロダクト改善を一貫して担う

【具体的な業務内容・ミッション】
- 顧客企業の経営課題・業務フローを構造化し、自社LLM基盤、外部AIソリューションを用いた最適なソリューションを設計・実装・運用する
- AI（LLM、RAG,画像認識等）を活用した業務自動化の設計・実装・評価
- AI導入方針策定、顧客ヒアリング、精度検証、社内外ステークホルダー調整を実施
- 顧客ごとのユースケースを共通化し、自社LLM基盤の進化にフィードバック
- 社内のAI活用基盤・デリバリー基盤の整備、開発プロセス・ナレッジ共有の推進

【業務概要】
同事業は<繋ぐ><切る>技術が高く評価され、同事業へのニーズが年々高まっており、成長をさらに加速させるべく2026年10月にグループ会社からの分社化が決定しております。
グループ会社は、2026年10月以降、独立し、自律的な事業運営と持続的成長の実現を目指しています。分社後の事業運営においては、Global Standard × Fit to Standardを前提としたシンプルな業務プロセスへの転換が求められます。一方で、標準化に伴い従来のような個別最適・例外対応による柔軟性は制約されるため、業務の成立および高度化のためにはAIの活用が不可欠となります。AIは単なる効率化ツールではなく「標準化された業務プロセスを維持しながら、業務運営を成立させる役割」「意思決定の高度化・迅速化を支援する役割」として位置づけています。このようなAI活用を業務に組み込み、事業競争力を高める取り組みをリードできる人材の採用が急務となっています。
データを活用した経営改革・業務改革を担当するデジタルトランスフォーメーション（DX）・AIトランスフォーメーション（AX）推進機能と、ITシステム導入を担当するEA機能を一体化した組織です。経営・業務部門と密接に連携しながら、全社横断でIT基盤の刷新および業務変革を推進します。新しい組織であり、上期6名、下期には十数名規模への拡大を想定しています。少人数で各領域の中核を担い、裁量を持って領域をリードすることが求められる環境です。

【具体的な業務】
・Fit to Standard前提の業務における課題を特定し、AIを業務プロセスに組み込むことで業務の成立と高度化を設計
・受注予測、在庫最適化、収益見通し、品質分析などのAIユースケースの企画・実装
・分析・予測・意思決定支援を業務プロセスに組み込むAI活用モデルの構築
・データ活用を前提とした意思決定プロセスの高度化を推進
・PoCに留まらず業務定着まで一貫してリード

【ポジション・部門の魅力】
AIを単なるツールとしてではなく、業務および経営の意思決定を変革する基盤として活用し、事業競争力の中核を担うポジションです。
分社直後の段階で、AI活用モデルをゼロから設計・構築し、全社展開できる点において、長期的に大きな影響力を持つ役割です。
・標準化された業務環境において、AIを組み込むことで業務運営を成立させる仕組みを構築
・分析・予測に基づく意思決定モデルの確立
・データ・AIを活用した意思決定の高速化・高度化を実現
リレー・スイッチ・センサ等の中核デバイスで蓄積した“繋ぐ・切る”技術と高品質・信頼性を強みに、EV・エネルギー・産業機器など成長市場を支える電子部品事業です。
長年培った高品質・高信頼性の技術力とグローバル顧客基盤が強みです。
独立化により意思決定の迅速化と投資力を強化し、急拡大する電動化・デジタル化領域での事業成長を加速します。その基盤として、グローバルで標準化されたIT環境の構築を推進します。

当行における健全なAI利活用を推進するため、AIに関するリスク管理・ガバナンス態勢の企画・整備・運用を担っていただきます。

本ポジションは、AIを「使わせないための管理」ではなく、「安全かつ適切に使うための管理」を設計・実装する役割です。
AI利活用を進める業務部門・企画部門と、リスク管理・コンプライアンス・法務・情報セキュリティ等の各専門部署をつなぎ、推進と統制の両立を図っていただきます。
AIガバナンスにおける1.5線機能として、AI利活用の企画・実装に近い立場から、個別のAI活用ユースケースに伴走しながら、全社的なAI管理のルール・プロセスを設計・運用・高度化していくポジションです。
なお、AIガバナンス領域では、リスク管理を担う2線部署（リスク統括部等）とも連携しながら業務を進めます。ご本人の希望・適性等に応じて、将来的に1.5線・2線双方の業務を経験し、AI利活用推進とAIリスク管理の両面で専門性を高めていくキャリアも想定されます。

【業務内容詳細】
具体的には、以下の業務を担当いただきます。
●行内の各リスク所管部署と協働し、AI利活用に必要となるリスク管理の企画・立案
・AI管理に関するガバナンスフレームワークの検討・整備
・AI利活用に係る手続き、管理プロセス、リスク評価プロセスの設計・改善
・AI利活用ユースケースに対するリスク評価の実施
・各ユースケースに応じたリスク低減策・管理策の提案および導入支援
・AI利活用の企画・検証・実装・運用に係る関係部署への助言・伴走支援
・グループ会社・海外拠点におけるAIガバナンス態勢の構築・高度化支援
・規制要件、監督指針、業界標準等を踏まえたコンプライアンス確保
・経営陣、業務部門、リスク所管部署、システム部門、グループ会社、海外拠点等のステークホルダーとの連携
・AIリスク・AIガバナンスに関する社内教育、啓発活動の企画・実施

【業務概要】
生成AIを核に市場ビジネスの早い変化への対応とビジネスのアジリティ向上を実現する人材を募集しています。市場エリアでは、グローバル化・多岐にわたる市場金融サービスへの対応や、各国規制・セキュリティの順守など、システムへの期待の高まりとともに難易度も年々向上しています。
この期待に応えるべく、開発の様々な局面にAIを活用することで、品質・コストを最適化しながらスピードを実現する、業務変革をともにリードする仲間を募集しています。同社では多様な領域でAI活用が加速しており、今まさに現場への浸透が進み始めていますので、グループ会社のAI推進部署の支援を受けながらAIスキルを活用して伸ばす、やりがいのある成長機会が提供されます。

【具体的な業務】
グループ会社の市場業務を支える以下のシステムの設計・開発・保守へのAI活用と浸透を担当します。
・為替予約の顧客チャネルシステム（国内、海外）
・為替電子取引・プライシングプラットフォーム
・為替資金、先物、通貨オプション、金利デリバティブ、債券等の社内業務システム
・情報系システム、規制報告・コンプライアンスモニタリングシステム
・リスク管理システム（市場リスク、信用リスク）
経験・適性に応じた役割をアサインし、アプリケーション開発をリードします。
若年層は、AIによるコーディングやテストコード生成、デプロイ・テスト自動化等を中心とするAI活用の浸透を行います。
管理職層は、AI活用シーンの新たな発掘や未活用エリアへの導入サポートなど、市場エリアのAI拡大をリードします。

【ポジション・部門の魅力】
市場エリアの大きな特徴は、ユーザーと距離が近いことであり、自身の成果をユーザーから直接フィードバックを得られることで、達成感・やりがいが感じられます。ユーザー部門でもAI活用が急速に広がっており、ユーザー・システム一体で取り組みが進められます。
グローバルに広がるユーザー組織、IT組織、ビジネスパートナー、外部機関、そして同社内各部署の、それぞれのトップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで、幅広い人たちと協業しながら仕事を進めます。国内金融機関の中でも常にフロントランナーとして道を開き、先進的なプロダクト、サービス、技術に挑戦する、各エリアのエキスパート達と切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。

【成長機会】
・最先端のAIエージェントを利用した開発を通じて、実験から本番運用まで一気通貫でAI技術をリード可能な実践スキルの習得
・市場ビジネスに適用するAI活用シーンを見極め、新たな開発スタイルを伝播するエバンゲリオンとしての活躍機会
・海外も含めた幅広い市場エリアにおけるAIエンジニアやアジャイル運営推進

【想定キャリアパス】
＜専門職の深化＞
AIエンジニアとして技術を深堀し、テックリードやプリンシパルへ
＜横断プロダクトリード型＞
AIスキルを基礎力として、次世代の開発標準化やガバナンス、アジリティ向上のためのアジャイル運営体制整備等、プロダクト横断の開発に関与しリード
＜ドメイン特化型＞
特定業務のAI化を専門化し、社内外の市場ドメインエキスパートとして活躍。

すべての人に等しく医療を提供するというミッションのもと、ライフサイエンス領域の専門知識とAI技術を融合した研究開発を進める企業でのポジションです。ライフサイエンス領域の知見を活かし、医療・創薬・ヘルスケア分野に貢献するAIシステムの研究開発に取り組みます。

【ポジションの魅力】
1. 医療×AIの中でもテキスト解析において先行している技術を提案しながら、顧客の課題や共同研究先のニーズに沿った形でアウトプットを提案できます。
2. 民間企業においてプロダクトサイドに近い研究活動に携わり、自身の研究・解析の成果が社会の課題解決に役立つ過程を体感できます。
3. AIを活用した医療研究分野で活躍することができます。

【業務内容】
* 顧客との対話を通して、顧客の課題を抽出・具体化し、AIの解析結果に基づいた課題解決案を提案します（提案内容の検討から運用環境の立ち上げまで、一連の業務を遂行します）。
* AIを活用したライフサイエンス領域の研究を推進し、ビジネスの基盤を築きます。
* 医学・薬学の知識をもって、高度な専門知識を必要とする領域での業務遂行上の課題抽出や解決策を検討・探索します。

生成AIを開発の前提に据え、従来の開発プロセスそのものをアップデートしながら、モダンなアプリケーション開発を推進しています。顧客のビジネス実現を加速させるため、企画・コンサルティングから要件定義、設計、開発、テスト、運用まで一気通貫で支援しています。
本ポジションでは、顧客の経営・事業・業務・開発組織における課題を捉え、AI駆動開発を軸とした提案を創出・推進していただきます。単に受託開発案件を獲得するだけではなく、「AIで何を変えられるか」「どのような開発・業務プロセスに変えるべきか」「どのようなプロダクト・機能として実現するか」を、顧客や社内のエンジニア・コンサルタントとともに考え、案件化から受注後の立ち上げまでをリードいただきます。また、営業活動そのものにもAIを活用し、顧客理解、提案設計、商談準備、社内連携の質とスピードを高めながら、成果創出につなげていただきます。

【主な業務】
* 新規顧客の開拓、既存顧客の深耕および中長期的な関係構築
* 重点顧客に対するアカウント戦略の立案・実行、新規案件の創出
* 顧客の経営・業務・開発課題のヒアリング、論点整理
* AI駆動開発、生成AI、クラウド、データ活用を組み合わせたソリューション提案
* AI活用テーマの具体化、提案内容・ロードマップの設計、および提案書作成・プレゼンテーション・見積・契約条件の調整
* エンジニア、コンサルタント、デザイナー等と連携した提案体制の構築、受注後の立ち上げ支援
* 生成AIを活用した顧客・業界リサーチ、商談準備、提案設計、営業活動の改善

【ポジションの魅力】
* AI駆動開発を、顧客の変革テーマとして提案できる
AIツールや開発体制を提供するだけではなく、顧客の事業スピード、開発生産性、品質、人材不足といった本質的な課題に向き合い、AIを活用した変革提案をつくることができます。
* 営業活動そのものをAIでアップデートできる
顧客・業界リサーチ、商談準備、提案の構成検討、資料作成、ナレッジ活用など、営業活動にも生成AIを積極的に取り入れています。定型業務の効率化にとどまらず、顧客理解や提案の質を高めるためにAIを使いこなし、営業としての成果を最大化していくことができます。
* 多様な業界のAI案件に携われる
特定の業界に閉じず、多様な顧客のAI活用・アプリケーション開発・業務変革に関わることができます。幅広いテーマに触れながら、提案力と営業としての専門性を高められる環境です。
* 企業全体でAI活用に取り組んでいる
全社員に生成AIツールを配布し、経営トップを含めてAIシフトを推進しています。営業も技術部門と連携しながら、AIを活用した新しい提案のつくり方に挑戦できます。
* まだ完成されていないからこそ、提案の型をつくれる
AI駆動開発における営業スタイルや提案メニューは、まだ発展途上です。顧客との対話を通じて得た知見をもとに、再現性のある営業・提案の型づくりにも関われます。

【具体的な役割】
・AI技術活用した実際のSI／開発現場への生産性向上支援や技術課題解決
・システム開発におけるAI技術活用ノウハウの体系化、社内展開をリードして推進
・今後のSI事業のビジネスモデル変革を牽引

【職務概要】
・生成AIを活用したシステム開発における専門的な問題解決の推進
・適用ノウハウの体系化、社内展開
・AI駆動開発における中長期戦略の企画、推進

【職務詳細】
・生成AIを活用したシステム開発の生産性向上ユースケース開発や実際の適用プロジェクトにおいて、本人による問題解決及び他部門のエキスパートと連携した問題解決に従事
・アプリ開発分野、システム基盤分野、マネジメント分野などの多岐にわたる適用ノウハウを体系的に管理し、社内適用拡大施策を検討する
・組織内外のステークホルダーと連携し、AI駆動開発を通じた新たなビジネスモデルの検討やシステム開発プロセスの高度化に資する技術開発の企画、推進

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・AIエンジニアとして最先端の生成AI技術に触れながらスキルアップでき、高度なノウハウも活用できます。生成AIを社内に展開することで、業務効率化の第一人者をめざせます。
・最新の研究やテクノロジーに日常的に触れられる環境があり、フロンティアAI企業との接点・協業の機会を持てる点も大きなやりがいです。
・システム開発への生成AI適用を通じて、金融機関の課題はもちろん、社会課題の解決にも貢献できます。
・入社後は多くを学べる環境が整っております。

【職務概要】
特定テーマにおける顧客協創による事業開発の責任を負い、活動を担うチームを管理・監督する。AI(生成AI)分野における事業戦略の策定・実行、社内外ステークホルダとの関係構築を支援するとともに、顧客課題の抽出、事業計画の立案、プロジェクトの実行・管理・人財マネジメントなどを主体的に実行することにより組織目標を達成する。

【職務詳細】
・生成AI分野における事業開発
顧客ニーズ、社内ニーズ等から生成AI関連の事業開発を実施します。戦略策定・実行を様々な利害関係者と調整をしながら推進します。
・生成AI適用推進
社内及びGr会社への生成AI適用を推進します。生成AIの利用促進に向けた戦略作成・実行・状況調査を実施し、事業戦略目標を達成します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
金融AX推進センターでの業務には、技術の先駆けとなる役割や金融業界の課題解決に貢献するやりがいがあります。コンサルティングのスキルを活かしながら、金融システム開発の効率化や顧客業務プロセスの改善、新規ビジネス創出に取り組むことで、金融業界全体の発展に寄与できます。また、プロジェクト管理やコミュニケーション能力の向上を通じて成長し、金融業界の最新動向へのアクセスも得られます。

グループ会社内の生成AIを始めとするAIやデータ活用に関する技術やサービスをグローバルに水平展開するための技術・マーケット調査や企画推進、海外グループ会社との共同ビジネス検討、ローカライズ、デリバリ体制構築、提案・案件支援などに一貫して取り組み、AI技術戦略のグローバル展開を推進するポジションです。
主に日本や欧米などを中心とした国内外のグループ会社と連携し、企画戦略の立案および推進、ビジネス拡大を実現するスキームを確立します。グローバルトップの競合と競うための基盤を構築するというチャレンジができる環境です。
ご経験やご志向に応じて以下の業務を担当します。

* 新規ビジネスの企画立案

【ポジション・部門の魅力】
* 国内最大級の生成AI活用推進に携わることができます。
* グループ全体の生成AI活用戦略の企画・推進に参画します。
* 数万人規模の社員を対象としたAI活用施策の企画・展開経験を積むことが可能です。
* 業務変革や生産性向上を実現するための全社横断プロジェクトをリードします。
* 世界最先端のAI技術・エコシステムに触れることができます。
* グローバルの主要テクノロジーパートナーとの連携を通じて最先端のAI技術動向をキャッチアップします。
* 最新の生成AI技術や活用事例の評価・検証を推進します。
* 国内外の先進事例を踏まえた新たな価値創出に挑戦できます。
* 経営層に近い立場でAI投資の意思決定を支援します。
* AI活用状況や投資対効果の分析・可視化を担当します。
* 経営層向けレポーティングや施策提言を実施します。
* AI活用を事業成果へ結びつけるための戦略立案に関与します。
* 大規模企業におけるAIシステムの管理・ガバナンス構築経験を積むことができます。
* 全社AI利用基盤の運営・高度化を推進します。
* セキュリティ、法務、調達、IT部門など多様な組織との連携を経験できます。
* AIガバナンスや利用ルール策定など、今後市場価値の高まる専門性を習得できます。
* グループ横断でのイノベーション創出に貢献します。
* 各事業部門やグループ会社と連携しながら新たな業務変革を推進します。
* 研究開発部門や事業部門との共創を通じた新規ユースケース創出に貢献します。
* 将来的なAI活用戦略や事業戦略の立案にも関与できます。

●業務内容
開発チームの成果を最大化し、組織の成長を支える役割を担います。エンジニアが安心して挑戦できる環境を整え、プロダクト開発を円滑に推進することで、事業の継続的な成長に貢献いただきます。

・エンジニアチームの採用・育成・評価、1on1を通じたキャリア支援
・開発プロセスの改善と生産性向上（スクラム・アジャイル導入推進）
・技術的負債や品質課題の管理、改善施策の実行
・プロダクトマネージャーやデザイナーとの連携による開発推進
・経営陣との調整を通じた組織戦略やリソース配分の最適化

●ご担当いただく業務の魅力/やりがい
▼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

●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！

●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

業務概要:
Deployment Strategistは、顧客のセールスAX実現に向け「セールスAXの4つの壁」をすべて突破することをミッションとします。顧客ごとのカスタムAIエージェントの構築・導入を、業務理解から納品まで一気通貫でリードします。

具体的な業務:
●セールスAXの4つの壁
企業のAI導入プロジェクトの95%が経済的リターンを生み出せていない根本原因として、以下の4つの壁が存在します。
1. 業務の壁：自社の業務を十分に理解できておらず、何をAIに委ね、何をAIと協働すべきかが定義できていない
2. システム・データの壁：AIが個別業務を理解できる形でデータが整備されておらず、適切なアーキテクチャも組めていない
3. AIの壁：業務理解とデータ・アーキテクチャをもとに、エージェントを適切に構築できていない
4. ユーザーの壁：UI/UXを含め、現場ユーザーが適切に使える形でAIが実装されていない

●役割
・業務ディープダイブ：顧客の現場業務プロセスに深く入り込み、AIエージェントで解くべき課題を発掘・定義
・企画・提案：AIエージェント活用のROI設計と導入方針を策定し、経営層への提案・合意形成を主導
・要件定義：顧客固有の業務要件を構造化し、AIエージェントの機能・ワークフロー・UXを設計
・FDEとの共同開発：Forward Deployed Engineer（FDE）とペアを組み、AIエージェントの実装・テスト・改善を主導
・納品・定着支援：ユーザートレーニングおよび効果検証を行い、継続的な改善サイクルを確立
・プロダクトフィードバック：フィールドで得た知見を同社のプロダクトロードマップに還元

●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。

AIを活用した業務（投資先企業分析・モニタリング、バックオフィス、コーポレート部門等）のDX推進を担当していただきます。
・業務のデジタル化による業務高度化、業務効率化、業務改善の推進
・システムの企画・導入・運用・管理

【業務概要】
Data AI Solution事業は、データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。データクラウドを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（MCPass）、AI協働プラットフォーム（Finstage Cowork）まで、一貫したデータ×AIのスタックを持ち、エンタープライズ向けに展開しています。

Data AI Solution事業が提供しているサービス:
- MCPass（新規立ち上げ）
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支える「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。エンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中です。
- Finstage Cowork（企業向けAI協働プラットフォーム）
企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供するプロダクトです。チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
- NorthCast
データクラウドをベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能です。

このポジションでは、同社の主力プロダクト（MCPass・Finstage Cowork）の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。

【具体的な業務内容】
- BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える
- 金融機関のセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する
- フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる
- 顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする

【ポジション・部門の魅力】
- AI駆動開発とガードレールの両立
Claude Code・Cursor等のAIコーディングツールを業務で積極活用。一方で金融水準のガバナンスが求められるため、コードレビュープロセス・プロンプト品質管理・LLMの出力検証（Harness Engineering）の仕組みを整備しており、「使いっぱなし」ではなくAI活用の品質設計ごと経験できる環境です。
- Forward Deployed Engineer（FDE）として顧客と最前線で戦う/目指すことができる
FDEとは、顧客の現場に深く入り込み、技術的な課題解決を直接リードするエンジニア職です。同社では、エンジニアが顧客との要件定義・技術選定・実装まで一気通貫でリードするスタイルを採用。「開発だけ」「営業だけ」ではなく、ビジネスインパクトをコードで直接生み出す動き方ができます。特にMCPass・Finstage Coworkでは、金融機関のITガバナンス要件を理解した上で設計・提案できるエンジニアが在籍し、またそれを目指せる環境です。
- 手応えのある1→10フェーズ
新規事業の立ち上げフェーズでありながら、すでに大手企業との案件実績があり、「不確実性の高い0→1」ではなく手応えのあるフェーズで価値を生み出せる環境です。また、データ基盤が整っているため新規プロダクトを開発しやすい環境です。
- 幅広い技術領域への挑戦
バックエンドの枠にとらわれず、PdM、テックリード、アナリティクスエンジニアのような動きを取り、他ポジションに染み出せる環境です。API、DB、インフラなどサーバーサイドとその周辺領域の開発経験を積むことができます。
- バラエティ豊富なデータ
クレジットカードやPOSデータなど機密性の高いデータを扱え、プロダクトを通じて企業の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。
- フルサイクル・裁量
エンジニアが直接顧客と対話し、要件定義から技術選定・実装までリードする文化です。配属先によってはエンジニア×Bizdevでロードマップを議論する体制が整っています。

Data AI Solution事業チームは、社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。チームは大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛な雰囲気です。技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。20 30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。働き方はフルリモート対応で、全国各地にメンバーが在籍しており、家庭やプライベートと両立しながらライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。キャリアパスとしては、テックリード・PdM・PMなど複数の選択肢があり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。

●開発環境（AI）
コーディング：Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用
コードレビュー・仕様管理：AIによるドラフト生成 ＋ エンジニアレビューの二段階プロセス
エージェント開発：MCPass（同社のMCP Gateway）経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用
AI利用比率：エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしています。

「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業でのポジションです。エンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードします。

● 担っていただきたい役割
最先端AIとシミュレーション技術、そしてパートナーとの提携によりこれまで自動化が困難であったクライアントの現場(工場・倉庫等)における非定型タスクの知能化・自律化を進めます。
ハードウェアの製造・保守はパートナーと協業し、同社はAI・制御・デジタルツインの構築に特化して価値を提供します。

●主な業務内容
・クライアント課題のヒアリングと技術要求の明確化：クライアントとの密なコミュニケーションを通じて課題を理解し、解決のために必要な技術を明らかにします。
・AIソリューションの設計とPoCの主導：強化学習/模倣学習/基盤モデルのようなAIとロボティクス技術を組み合わせたアーキテクチャを設計・実装します。IsaacSim, Gazebo等のシミュレータを活用しながら、迅速なPoCを計画・実行します。
・ソリューションのデプロイ：ROS 2システムへ統合し、導入後の改善サイクルを回します。
・ステークホルダー連携：LLM/VLMを活用した次世代UX（自然言語指示等）を非技術者(クライアント、営業、経営層)にも分かりやすく説明し、合意形成を図ります。

●開発環境
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

●キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります。
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。

DXを牽引する企業として、特にAI活用分野で急成長を遂げています。企業のAI活用が進む中、同社はAIによる企業変革「AIトランスフォーメーション（AX）」を最重要テーマとして位置づけています。多くの企業にAXのご相談をいただいており、採用を計画しています。本ポジションでは、業務におけるAI活用を大きく拡大するため、AIエージェントエンジニアとして尽力いただきます。

具体的な業務:
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと共に、適切なAIエージェントの在り方を構想・PoC開発
・構想を受けてのAIエージェントをアジャイル開発
・顧客のビジネス環境の変化に伴う、AIエージェントへの柔軟かつ継続的な改善

ポジション・部門の魅力:
・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやAI駆動開発ツールを始めとした先進的なソフトウェアツールに対する補助があります。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。
・各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます。現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなど、それぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
・その他ポジションに関わる福利厚生の一例として、書籍購入認証、オライリーオンライン、Claude/ChatGPT等LLMの業務利用に対する補助、インディングエージェントの補助、Google Cloud/AWS証明書の資格取得支援、社会人修士・社会人博士支援制度が挙げられます。

『Upgrade Japan』をミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業でのポジションです。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードします。

担う役割:
・ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進
・顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用
・データパイプライン・データ基盤（DWH）の設計・開発・運用
・MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進

主な開発環境:
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

キャリアアップの上での特長:
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています

具体的な業務:
多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発を経験できます。

物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。

・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階

ビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積むことができます。

ポジションの魅力:
AIエージェント × データエンジニアリングの両領域を横断的に経験できる希少なポジションです。

・エンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。同社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、エンジニアの成長を強く後押しできる環境です。

・単なるパイプライン構築に留まらず、DatabricksやMicrosoft Fabricといった最新プラットフォームを駆使し、ビジネス課題をどう解くかという「アーキテクチャ設計」から関与できます。

・データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積むことも自然と可能となります。

活用事例:
ヘルスケアの事例
LLMの活用事例

業務概要:AX（AIトランスフォーメーション）を「構想」ではなく「現場で機能する仕組み」として実装するために、フォワードデプロイドエンジニア（FDE）として尽力いただきます。FDEは、顧客企業の業務現場に深く入り込み、課題発見から設計・実装・運用改善までを高い裁量をもってリードするポジションです。要件が完全に固まっていない状態から、顧客と対話しながら「何を作るべきか」「どこまで作るべきか」を決め、AI／LLMを活用したソリューションを実際の業務に定着させることがミッションとなります。

具体的な業務:
・顧客企業の業務現場に入り込み、業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと連携し、AI／LLM活用の方針・優先度を現場視点で整理
・顧客業務に最適化されたAIソリューションの構想・PoC開発を主導
・プロトタイプを迅速に現場へ持ち込み、フィードバックを反映しながら本番実装まで推進
・導入後も継続的に顧客と向き合い、業務変化や利用状況に応じた改善・高度化をリード

ポジション・部門の魅力:
・顧客の最前線で技術的意思決定を担うことで、「作るだけで終わらない」エンジニア経験を積むことができます。
・技術選定やアーキテクチャ設計において、現場判断を尊重する文化があり、高い裁量を持って取り組めます。
・資格取得や書籍購入など、自己成長投資を支援する制度があります。
・ChatGPT、ClaudeなどのLLMやAI駆動開発ツールを業務で積極的に活用できる環境と補助があります。
・フレックスタイム制度や育休制度など、柔軟な働き方を支援しています。

【業務概要】CTO直下のAI関連チームに所属し、複数の事業および経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。
【具体的な業務】プロジェクト化以前の段階で、同社の事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。
▼基盤整備
1. 全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する
2. 新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める
3. 社内外に知見を発信し、同社としての開発生産性とプレゼンスを高める
4. AI関連チーム自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する
▼事業適用
同社の生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、グループ全体として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。
以下のようなプロセスで取り組みを進めます。
1. ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す
2. 何をどのように進めるのかを決める: どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する
3. 検証する: 高速なフィードバックサイクルを回し、""やらない""手段も含めて評価・学習戦略を検証する
4. 継続して改善する: モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む
5. 成果を横展開する: 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です
【ポジション・部門の魅力】
得られるスキルや経験:
1. CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます
2. 複数の事業にデータサイエンティストとして携わる機会があり、生成AIの評価・活用に関する実践の場があります
3. アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます
4. モデル評価だけでなく、ファインチューニング、RAG構成、評価基盤設計、ガイドライン整備、PoC支援など、価値提供に必要な取り組みをチームでフルサイクルに推進することができます
やりがい:
1. 最新の生成AIを活用した評価・検証の機会が多くあり、実践経験を積むことができます
2. データサイエンスやエンジニアリングに長けた同僚と共に、科学的・定量的な判断を重視する文化のなかで経験を最大化することができます
3. エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます
4. 最新研究・発信を通じて技術プレゼンス向上に取り組むことができます
【開発環境・利用しているツール】
LLM基盤・ツール: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など、LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク: Python (pandas, scikit-learn など)、必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps: AWS, GCP、Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション: GitHub, Slack, Google Meet

当社では「AIセキュリティ」に関するサービス提供や調査研究、事業開発まで幅広く行っており、AIセキュリティエンジニアとして案件推進や調査研究からプロダクト/サービス開発まで幅広くお任せします。


【注力する2領域】
● AI for Security
顧客企業のセキュリティ業務におけるボトルネックを特定し、LLMやAIエージェント等のAI技術を活用することで、効率化・高度化（AI Transformation）します。

主な対象業務例：
　* セキュリティ監査の効率化・高度化（AI Transformation）支援
　* AIセキュリティに関連する技術的な相談対応
　* セキュリティ業務(SOC/ASM/CSIRT等)運用支援


● Security for AI
LLMやAIエージェント、MCP/A2A等のAI技術固有の脅威と対策を調査・検証します。検証結果を基に、以下の業務を行います。

主な対象業務例：
* AI技術固有の脅威と対策を調査・検証
* AIセキュリティ検知製品の検証
* AIエージェント向けセキュリティ対策ソリューションの開発・販売
* 対外発表（技術記事執筆や国内外カンファレンスでの発表）


●ポジションの魅力
AI×セキュリティという今後の成長が期待される領域における、社会的インパクトの大きい案件への関与
国内トップレベルのエンジニアと協働しながら、技術検証から事業開発、組織変革まで幅広く携われる裁量
フルリモート可で育休も取得しやすい、働きやすい環境

【業務概要】
生成AIや各種テクノロジーを駆使し、金融現場の業務プロセスを抜本的に効率化・高度化することで、組織全体の付加価値を最大化することをミッションとします。単なるシステムの受託開発ではなく、ビジネス部門（運用・営業等）の課題抽出から、AI・ダッシュボード等の企画・プロトタイプ開発・現場定着までを一気通貫で担当します。

【業務内容】
1. アジャイルな業務効率化ツールの開発（BPR/EUC開発）
完璧な仕様書を待つウォーターフォール型ではなく、現場のニーズを元に「小さく作って試す」アジャイルなスピード感でのプロトタイプ・ツール開発を行います。Python、Google Apps Script（GAS）、VBA等を用いた、データ連携・定型業務の自動化プログラムの実装を担当します。生成AI（LLM）のAPI等を実験的に取り入れた社内向けツールの企画・検証・実装を行います。
2. ビジネス部門との協働・要件定義
運用部門や営業部門の「困りごと」を丁寧にヒアリングし、技術的に解決可能な要件へと落とし込みます。
3. プロジェクト・進捗管理
アジャイル開発のスプリントを回しつつ、自身のタスクおよび開発進捗を管理します。

【ポジション・部門の魅力】
●アジャイルな業務効率化を現場で実践できる
「まずは小さく作って現場に試してもらう」スタイルが基本です。現場の課題解決に繋がるのであれば、生成AI等の最新技術を自身の裁量でスピーディーに実験・導入検討が可能です。
●ビジネス部門と直結したフィードバック
運用部門や営業部門と直接対話しながら開発するため、効率化への感謝の声や改善に向けたコメントをダイレクトに受け取ることができます。
●役員直結のスピード感と裁量
役員直結のチームであるため、意思決定のスピードが圧倒的に早いです。経営層の理解のもと、煩雑な社内調整に時間を取られることなく、本当に価値のある業務改善に集中できる環境です。

【業務概要】
エンタープライズ企業のデータ活用を推進し、分析・モデル開発・AI実装を通じてビジネス成果を創出するポジションです。

【具体的な業務】
1. データ分析、機械学習モデルの設計・開発・評価
2. LLM/RAG/生成AIの実装・最適化
3. データ基盤の要件定義・設計支援
4. PoC〜本番運用までの一連のプロセス推進
5. クライアントへの分析結果の説明・意思決定支援
6. AI/データ活用に関する技術リード

【ポジションの魅力】
1. 生成AI・LLM領域の最前線でプロジェクトをリードできる
2. 技術だけでなくビジネスインパクト創出にコミットできる
3. コンサルタントと密に連携し、技術選定から実装まで裁量が大きい

AI/ML/LLMを活用したソリューションの設計・開発・運用を担い、クライアントの業務変革を技術面から実現する役割です。

具体的な業務としては、以下の内容が含まれます。
1. AI/ML/LLMモデルの実装・最適化
2. RAG・エージェント・ワークフローの設計・開発
3. API連携、アプリケーション開発、PoC構築
4. MLOps/LLMOps環境の設計・構築
5. データパイプラインの設計・実装
6. 技術アーキテクチャの策定と技術選定

このポジションの魅力は、最新AI技術を用いたエンタープライズ案件をリードできる点、技術選定からアーキテクチャ設計まで裁量が大きい点、そしてコンサルタントと密に連携し、技術でビジネス成果を生み出せる点です。

業務概要:
同社では、2030年までに売上高3,000億円を目指すに向け、AIを中核とした事業推進を進めています。現在、AIの活用は単なる効率化にとどまらず、業務そのものの設計や価値の創出にまで踏み込むフェーズに入っています。一方で、多くの企業では、コンサルティング／エンジニアリング／オペレーションが分かれたままとなっており、部分的な改善にとどまっているのが実情です。同社はこうした課題に対し、コンサルティング／エンジニアリング／運用まで一気通貫で支援をしており、AI活用を前提に業務を再設計する「AI BPaaS」モデルを推進しています。本ポジションは、「AIを使って事業や社会を本気で変えたい」という思いとポテンシャルをもった方を幅広くお迎えするためのオープン枠です。

具体的な業務:
ご経験に応じて以下の業務を担当します。
●AIコンサルタント
・生成AI／LLMを活用した業務変革の企画、構想
・クライアントの課題整理およびAI導入戦略立案
・PoC推進および導入ロードマップ策定
・業務プロセスの再設計（BPR）
●AIオペレーションコンサルタント
・AI導入後の業務オペレーション設計
・業務フロー設計、KPI設計、運用モデル構築
・AIシステムと現場業務の統合支援
・継続的改善に向けた運用管理
●AI BPOマネージャー
・AIを活用した業務代行、業務効率化の設計、運用
・データ整備、アノテーション、AI学習支援
・業務プロセスの標準化、自動化推進
・オペレーション品質管理、改善
●AIエンハンスメントマネージャー
・AIモデル／プロンプトのチューニング、最適化
・運用後の精度改善、品質監視
・障害対応、問題分析、改善提案
・継続的な運用・保守業務

ポジションの魅力:
●AIを前提とした業務変革に携われる
AIを単なる効率化ツールとして扱うのではなく、業務そのものを見直し、価値の出し方を変えていくことに取り組んでいます。実際のプロジェクトを通じて、AIで何ができるかではなく、AIで何を変えるかを考え、実装していく経験を積むことができます。
●業務とITをつなぐ力が身につく
業務改善とIT活用を分断せず、一体で捉えながら課題解決に取り組むことができます。「業務はわかるがITは弱い」「ITはできるが業務知見がない」といった状態から、両方を理解し、全体を動かせる人材へ成長できる環境です。
●職種にとらわれないキャリア形成ができる
コンサルティング、エンジニアリング、オペレーションといった領域の経験をクロスボーダー的につむことで、特定の職種に閉じないキャリアを築くことができます。「コンサルか、エンジニアか」といった選択に縛られず、ご自身の強みや志向にあわせてキャリアを広げていける環境です。

【業務概要】
生成AI・AI駆動開発等の先端技術を活用した、同社IT・システム部門全体の開発生産性向上、業務・プロセス変革、AI利活用基盤・ルールの企画と推進を担当します。

【具体的な業務】
IT部門全体のDX推進、特にAI利活用・AI駆動開発の実現に向けた中核的な役割として、開発・保守・運用・非開発業務を含むIT業務全体を俯瞰し、生産性向上に資する施策の企画・推進を行います。

【ポジション・部門の魅力】
生成AI・AI駆動開発等の先端技術を活用した金融ITの変革に挑戦し、開発現場・業務現場の生産性を大きく向上させ、社会・企業を支える金融システムの進化に貢献したい意欲をお持ちの方を求めています。

【業務概要】
本求人は、当グループのAI特化企業「当社」のものです。当社は、大手コンサルティングファームの基盤と、AI特化スタートアップの裁量を併せ持つ、唯一無二の企業です。
ミッションは、生成AIの登場がもたらした社会変革の中で、「AIをどう経営に活かすか」という問いに答えを出せずにいる多くの企業に対し、技術を経営アジェンダとして昇華させ、全社的な変革をリードできる「CAIO（最高AI責任者）」を育成・輩出することです。
単なるAI導入支援に留まらず、コンサルティングを通じて顧客の変革をリードし、そのプロセスを通じて顧客企業の中に「真のCAIO」を育成・輩出することを最大のミッションとしています。その過程で、単なるコンサルティングだけでなく、自社でのサービス/プロダクト作りにも取り組み、コンサルタントひいては顧客自らが課題解決し、企業を成長させ続けられる状態を目指します。

【具体的な業務】
当社は、経営とAIに精通したCAIOを体系的に育成し、変革リーダーを輩出します。戦略立案からPoC、実装・運用まで一気通貫で伴走し、AIで企業課題を解決します。さらに未来を見据え、先端AIの研究開発と事業創出に取り組み、企業や社会の持続的成長を支えます。
主な特徴は以下の3点です。
1. CAIO人材輩出: 経営とAIに精通するCAIOを育成し、変革を担う人材を輩出します。
2. AIフルコミット: AI戦略立案から実行まで、一気通貫で企業の課題解決に伴走します。
3. AIビジネスR&D: 未来を見据えたAI技術の研究・開発・事業創出に取り組んでいます。

当グループは、DX部門で世界1位を受賞しています。特に“AI×人材×グローバル”の融合戦略を高く評価されました。
* AI/DX実績支援の豊富さ: 大手企業や官公庁、またグローバル案件など、幅広い業界でAIのニーズをくみ取り課題解決を行っています。
* AIプロダクト開発と独自の人材育成による、持続可能なDX戦略: 市場変化に応じて社員の研修やプロダクトを改善し、社会に対して柔軟に対応できる組織体制を確立しています。
* 責任あるAIの活用: AI活用やDXを進めるうえで必須となる「セキュリティ対応・透明性・倫理」について、社内での研修や仕組みづくりを構築しています。

本ポジションでは、当社の基盤を生かした、マーケットイン型のプロダクト開発を進めています。
入社後は、まずAIコンサルタントとしてデリバリー経験を積んでいただきます。これは、顧客の生の声を聞き、プロダクトに落とし込むためです。
AIコンサルタントとして成果をあげた後、プロダクト開発にも関わる機会が増えていきます。既存の自社サービスである「自社サービス」「自社サービス」「自社サービス」の改善や、成果次第では、新規プロダクトの責任者に抜擢される可能性もあります。
あなたの志向性と社会のニーズをマッチングさせ、最も貢献できる形で業務に取り組んでいただきます。

**PJ事例**
* 大手ヘルスケア企業向け、AI内製化支援: LLMを活用したMVPを社内で回せるように軌道修正し、アーキ設計・評価指標・ログ監視・プロンプト運用まで含めた「現場で使われるプロダクト」を構築。
* 大手通信キャリア向け、詐欺電話撲滅プロダクト構築: 音声解析・モデル基盤・再学習を含めた新しいAI基盤を構築。誤検知を抑えながら、詐欺手口の変化に追随できるプロダクトとし、全国規模のユーザーへ展開。

**自社サービス紹介**
* 自社サービス1: コンサル業務の在り方を根底から変える、ワンストップAIプラットフォーム。優れたモデルが乱立する今、本当の課題は「どのモデルを使うか」ではなく「どう組み合わせ、どう制御するか」に移っています。タスクの難易度、コスト、レイテンシ、コンテキストウィンドウなど様々な情報をリアルタイムで解析し、動的に課題解決を支援するサービスです。
* 自社サービス2: 当グループ全社員のコンサル情報とあらゆる案件情報が蓄積されたデータ基盤上で、AIによるマッチングエンジンを開発・運用しています。今後は営業・HR・財務データを統合し、AIドリブンな経営意思決定基盤へと進化させる構想です。PoCではなく、全社員が日々使うプロダクトを自分の手で進化させられる環境です。
* 自社サービス3: ビジネスの未踏領域をハックするエキスパートチーム。現場に転がっている顧客の切実な課題に対し「技術的に何が可能か」を自ら分析/検証し、PoCからプロダクト実装まで一気通貫でリードします。抽象的な「AI活用」ではなく、顧客が持つ生データと複雑なビジネスロジックに向き合い、泥臭くもクリエイティブな解決策を導き出すサービスです。

【ポジション・部門の魅力】
人の感性とAIの正確性が融合した次世代型制度HARP（Human AI Review Program）を導入しています。定量×定性×多面×AI活用の4軸で、公平な評価を実現します。

【業務概要】
当社は「先進的な手法、AI人材の市場価値を最大化するAIコンサルファーム」として、FDE・Agentic workflow・MLOpsといった海外の先進的な手法を最速で活用し、国内大手企業を中心に提案・実装を行っています。
昨今、AIの急速な台頭により、企業が「AI戦略を描く」だけでなく「現場で実装・定着させる」フェーズが本格化しています。しかし、経営層への提言から現場へのAI実装まで一気通貫で担える人材は、依然として極めて希少です。その課題に対し、自社サービスは次のフェーズとして『FDE（Forward Deployed Engineer）』の体制強化を考えています。
FDEは、まさに海外発のロールであり、自社サービスとしては、下記のように定義しております。
――単なるコンサルタントでもなく、単なるエンジニアでもない クライアントの現場に深く入り込み、自社サービスの技術力を武器に、""変革の実行者""として成果を出し切る人材です。日本のAI変革を、海外のスタンダードで牽引する――
それが本ポジションの使命です。

【具体的な業務】
自社サービスのFDEは、海外で磨かれた手法をそのまま日本の現場に持ち込みます。そして、誰もが知っているような国内大手企業様を中心に、クライアントへの常駐・深掘りから始まり、AI戦略の立案、プロダクトの実装・展開まで、すべてのフェーズで主役を担います。コンサルタントが描いた絵を渡されるのではなく、自らクライアントの課題を発見し、自社サービス独自の資産（自社製品/自社サービス）も活用しながら、最速で価値を届けるのがこのロールの本質です。
・クライアントへのオンサイト常駐・深掘りヒアリングによる業務課題の構造化
・AI戦略のロードマップ策定・要件定義・システム化計画の立案
・LLM / 生成AIを活用したソリューションの設計・開発・プロトタイピング
・自社サービスプロダクト（自社製品/自社サービス）のカスタマイズ・改善提案
・クライアント現場へのAIシステム導入・実装・運用支援（PoC 本番展開まで）
・経営層・現場メンバーへの成果報告・提言・チェンジマネジメント支援
・プロジェクトで得たナレッジを自社サービス全体に還流し、プロダクト・サービスの進化に貢献

【PJ事例】
1. 大手ヘルスケア企業｜MVP開発・AI内製化支援
全国に店舗を展開する大手企業に常駐し、「店舗業務の70%をAIで省人化する」という経営目標を支援。現場で使われていない既存MVPをアーキ設計・評価指標・運用まで含めて全面再設計し、「10個作る」より「1名の内製エンジニアを育てる」方針で自走できる体制を構築しました。
2. 大手製造メーカー｜調達業務AIエージェント開発
調達部門に常駐し、分断・属人化された見積・発注・納期調整の各業務をRAG×AIエージェントで統合。「概念」にとどまる他ファームとの差別化として、短期間で動くMVPを持ち込んで合意形成し、PoC→本番展開まで一気通貫で推進しました。
3. 大手通信キャリア｜詐欺電話防止AIの新規基盤構築
従来の""後手""の音声解析AIに替わり、会話をリアルタイム解析して即時アラートを出す新たなAI基盤を設計・実装。提案・開発にとどまらず、再学習・改善・全国展開まで中長期で伴走し、他ファームとの明確な差別化を実現しました。

【ポジション・部門の魅力】
FDEの仕事の核は、「曖昧な課題を、動くソリューションに変えること」です。顧客の現場に入ると、要件が整理されていることはほとんどありません。業務フローを一緒に歩き、何が本当のボトルネックなのかを見極め、プロトタイプを素早く形にして、フィードバックを受けながら磨いていく。私自身、波情報サービスの文書自動化や製造業の需要予測など、業界の異なる複数のプロジェクトでPoCから本番運用までを一気通貫で推進してきましたが、毎回痛感するのは、技術の巧みさよりも「現場の言葉で課題を定義できるか」が成否を分けるということです。LLMやAIエージェントの技術は日々進化していますが、それを顧客の業務に根づかせ、自分がいなくなっても回り続ける状態まで持っていくには、技術力だけでなく、粘り強く伴走するオーナーシップが欠かせません。正解のない問いに、手を動かしながら答えを出していく。そのプロセスを面白いと思える方と、ぜひ一緒に働きたいと思っています。

【業務概要】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。単なるAIチャットボットの提供ではなく、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することを目指しています。「自社プロダクト」を中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。本ポジションは、FDE (Forward Deployed Engineer) をAIエージェント時代にアップデートした「AIソリューションエンジニア」です。顧客の最も困難な業務課題を、AIと自社プロダクトを武器に解決します。顧客の業務プロセスを解体し、AIを前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装することがミッションです。
【具体的な業務】1. 顧客課題の発見・設計: 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を深く理解し、AIで解決すべき課題を特定します。AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計し、利害関係者 (経営層 現場担当者) との関係構築・調整、課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案を行います。2. ワークフロー構築・PoCの高速実装: 自社プロダクトを活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等) を行います。LLM / AIエージェントを活用した軽量PoCの高速実装、顧客の既存SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) とのAPI連携・データ統合、フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) を担当します。3. 本番導入・伴走: 本番導入の技術支援・運用設計、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着支援・改善提案を行います。4. プロダクトフィードバック: 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元、新規ユースケースの発見・提案、プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化を行います。
【業務シナリオ例】
- 製造業の「SaaS疲れ」解消: SmartHR/楽々精算/kintone/Salesforceを連携し、経費精算自動承認や受注データ自動連携で業務削減を実現。
- 金融機関の見込み顧客探索: 企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AIが24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリング。営業担当者のアプローチ数向上、受注率向上。
- 小売業の稟議承認AI化: 紙ベースの稟議をAIで一次判断し、承認リードタイムを短縮。
【成果責任 (KR/メトリクス)】
- 先行指標: 自社プロダクトでの新規ワークフロー構築数、SaaS連携数、デプロイ速度。
- 遅行指標: アクティブ利用率 (MAU/DAU)、顧客の業務削減時間/ROI、アップセル・クロスセル額。
【チーム体制】開発組織中、FDEチームは現在構成されています。Product Architect、Agentic Engineer、AI Success Engineer、Deployment Strategyと密接に連携します。
【ポジション・部門の魅力】1. 「企業の脳」を実装する手応え: 顧客の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を自分の手で実装できます。2. 顧客のビジネスを変える瞬間: 自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を目の前で体験できます。3. 0→1のソリューション構築: 顧客の課題発見からPoC実装、本番導入まで一気通貫で担い、企画・設計・実装・導入のすべてを経験できます。4. AIエージェント時代の最前線: 自社プロダクトを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決します。5. プロダクトを進化させる: 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、当社のプロダクト自体を進化させます。6. 多様な業界・課題への挑戦: 金融、製造、小売、不動産など、多様な顧客が抱える多様な課題に取り組め、幅広い経験が積めます。7. 急成長環境: 急成長環境のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てます。

●変革推進リード（ビジネスアナリシス & プロセス改革）人材
ミッション：
・当社のコマーシャル商品における「次世代のオペレーションモデル」を経営層やビジネス部門やシステム部門と共にゼロから描き出し、変革をリードする

具体的な職務内容：
・現状分析と課題の整理: 営業・アンダーライティング部門などへのヒアリングを通じて、既存業務の課題や潜在ニーズを可視化・整理
・次世代の業務プロセスの企画・構想・立案: SFA/CRM/MA、生成AI、パッケージ製品（Guidewire）などを活用した次世代の業務プロセスをデザインし、関係者（経営層・ビジネス部門・システム部門）との合意形成をリード
・ビジネス要件定義: 企画・構想・立案した業務プロセスを実現するためのビジネス要件・機能要件を定義し、システム開発チームへ連携
・高度なステークホルダーマネジメント: 経営層から現場まで、多様多様なステークホルダーとの期待や懸念を的確に捉え、変革の目的やメリットを丁寧に説明し、納得感を醸成しつつプロジェクトを推進



●変革推進リード（システム開発プロジェクトマネジメント）人材
ミッション：
・数百億円規模「次世代のオペレーションモデル」のシステム開発を確実に実現するためのリードする
・多種多様な開発チームや外部ベンダーを統率し、QCD（品質・コスト・納期）を意識し、実現をリードする

具体的な職務内容：
・大規模開発プロジェクトの計画策定と実行:SFA/CRM/MA、生成AI、パッケージ製品（Guidewire）などの導入から成る、全社横断的の大規模プログラムのプロジェクト計画やマスタースケジュールを策定し、実行をリード
・マルチベンダー体制での開発マネジメント:複数の外部パートナーを含む開発チーム全体を統括し、課題やリスクを早期に特定・解決しながら、プロジェクトを成功に導く
・QCD（品質・コスト・納期）の徹底管理:プロジェクトを適切に管理し経営層や関係部門に対して、定量的かつ的確なレポーティングを実施
・システム的な課題解決のリード: 開発過程で発生する複雑なシステム課題に対し、システム部門やベンダーと密に連携し、最適な解決策の意思決定をリード

＜共通＞
このポジションの魅力：
当社は現在、コマーシャル事業における次世代オペレーション改革の黎明期にあり、事業会社の中で自らの構想をベースにビジネス部門・システム部門一体となって未来の事業基盤を作り上げ、その成果をダイレクトに実感できる機会があります

【業務概要】本ポジションでは、顧客のAI活用状況を踏まえ、AIがどの業務に適用可能かを評価し、活用方針および実行テーマを設計します。実装そのものではなく、構想・企画・設計フェーズを主導する役割です。

【具体的な業務】
1. AI活用状況の評価・課題整理
・顧客の事業内容・業務プロセスの理解
・AI活用状況のヒアリングおよび現状評価
・AI活用における課題・ボトルネックの特定
・「AIが適用可能か／適用すべきか」の判断
2. AI活用テーマの設計・提案
・AI適用可能な業務領域の特定
・業務改善・効率化に向けたユースケース設計
・AI活用テーマの整理および優先順位付け
・顧客への活用方針・活用イメージの提示
3. AI活用方針・ロードマップの策定
・AI導入に向けた全体方針の設計
・短期／中長期の活用ロードマップ作成
・段階的な導入シナリオの設計
・投資対効果やリスクを踏まえた実行計画の整理
4. 実行フェーズへの接続
・PoCテーマの定義・企画
・開発／導入チームへの要件連携
・AI活用の全体設計およびレビュー
・活用フェーズへのスムーズな移行支援

【ポジション・部門の魅力】ご経験や志向性に応じて、IT戦略・構想策定や業務改革プロジェクトにアサインし、プロジェクトの推進・管理を担っていただきます。その中で、特定領域における専門性を磨きながら、顧客課題の整理や構想策定を通じて、クライアントへの価値提供をリードいただきます。また、AI領域は当社として今後注力していくテーマの一つであり、本ポジションではAI活用構想や新たなテーマ創出にも主体的に関与いただくことを期待しています。将来的には、シニアマネージャーやディレクターとして、AI領域を含む新たなケイパビリティ形成や組織づくりを牽引いただくことを期待しています。
入社後はタイトル別研修、プロジェクト・ソリューション活用事例の勉強会、テーマ別の実践型勉強会、最新テクノロジー勉強会など、必要な知識を身につける機会をご用意しています。業務外の社員交流として、部活動やクロスランチ制度を設けています。

【募集背景】
近年、クライアント企業における生成AI・AIエージェント活用への関心が急速に高まっており、当社に対しても、AI活用に関する相談や支援ニーズが増加しています。
現在もAI活用構想の整理や導入支援を行っていますが、今後さらに多様化・拡大するニーズへ対応していくため、AI活用支援を専門的に推進いただける方を募集します。
本ポジションでは、単なるAI導入に留まらず、顧客業務を理解した上で、AIをどのように活用すべきかを整理し、現場で活用される状態の実現までをリードいただきます。

【業務内容】
本ポジションでは、クライアントの業務整理し、AIが適応できるかどうかを判断したのちに複数のAIプラットフォームを活用し、現場で使われる状態の実現までを担います。
1. 顧客業務理解およびAI活用テーマの整理
- 顧客の事業内容・業務プロセス・課題のヒアリング
- AIエージェントを適用すべき業務の整理・優先順位付け
- 業務改善・効率化に向けたユースケース設計
2. AIエージェントの業務適合設計・接続
- 既存のLLM／AIエージェント基盤を前提とした活用設計
- 業務フローとAIエージェントの接続設計
- 対話フロー／入出力情報の整理
- プロンプト／ルール／制約条件の設計・最適化
- 複数のAIプラットフォーム（OpenAI / Azure / 各種SaaS等）を踏まえた適用設計
3. 実装・導入・業務適用
- AIエージェントの設定・カスタマイズ
- 各種業務システムやSaaSとの連携（Slack / Teams / CRM 等）
- 実業務で活用できる形へのチューニング
- ユーザー利用を前提とした改善・最適化
4. PoC 本番導入・定着支援
- PoC（概念実証）の設計・実行
- 業務ユーザーからのフィードバックを踏まえた改善
- 本番導入に向けた運用設計
- 利用ガイド・活用ルールの整備

【キャリアイメージ】
経験に応じて、適切なプロジェクトにアサインされ、マネージャーとしてプロジェクトの管理・推進を担っていただきます。その中で、特定領域における専門性を磨きながら、クライアントへの価値提供をリードしていただきます。将来的には、組織の中核を担う存在へと成長していただき、シニアマネージャーやディレクターへのプロモーションを期待しています。

＜業務概要＞当ポジションでは、全社のAI活用高度化を牽引する中核人材として、AI戦略の立案から基盤設計、ユースケース創出を関係者と協議しながら一気通貫で進めていただきます。特に、既存のエンタープライズシステムとAIを連携させるためのデータ連携・API設計・運用ルール整備を行い、全社的なAI活用を推進していただきます。
＜具体的な業務＞
1. AIインフラ・アーキテクチャ構想
・全社AI基盤（生成AI、データ基盤、業務システム連携）の設計
・セキュリティ、ガバナンスを考慮したアーキテクチャ設計
・内製/外部サービスの最適な組み合わせ設計
2. AI活用・ソフトウェア戦略
・業務プロセス変革を見据えたAI活用シナリオの設計
・AIエージェントや自動化ソリューションの企画・実装・展開
・事業部門と連携したユースケース創出および横展開
3. データ戦略・ナレッジ基盤構想
・データ統合・標準化および利活用戦略の策定
・RAG等を活用したナレッジ基盤の構想・実装
・データガバナンス・品質管理の設計
＜ポジション・部門の魅力＞
・職場の魅力：主体性を持って自由闊達に業務に当たれる組織文化です。
・仕事の魅力：AI Agentを業務変革に落とし込み、効果測定まで含め全社展開を推進します。基盤管理から価値創出まで一気通貫で関与し、事業や他のCxO組織と連携する必要があり、幅広い組織とコミュニケーションをとりながら活躍ができます。
・成長の魅力：技術調査から業務設計、AI実装、展開・育成まで一気通貫で経験できます。効果可視化に加え、コンテスト等の全社イベント企画・運営を通じ発信力と推進力を磨き、専門職・リーダー双方へ成長可能です。
・生活の魅力：交通アクセスや環境の良さ、オフィス眺望や環境の良さも魅力です。

【具体的な業務内容】

AIエージェントを活用したセキュリティ自動化基盤の設計・開発をリードしていただきます。

MCP（Model Context Protocol）を活用したAIエージェント基盤の設計・実装
SIEM／EDR／脆弱性管理ツール等との連携基盤開発
複数AIエージェントを制御するオーケストレーション機構の開発
自律的なパープルチーミング基盤の設計・開発
クラウドネイティブなセキュリティアーキテクチャの設計
Terraform／Pulumi等を用いたInfrastructure as Codeの推進

▼本ポジションの魅力

●AI×セキュリティの最前線に挑戦できる
AIエージェントとパープルチーミングを組み合わせた、次世代セキュリティ基盤の立ち上げにゼロから関わることができます。
●「運用」ではなく「開発」が主役
セキュリティ運用を行うだけでなく、AIエージェント基盤や自動化パイプライン、クラウドネイティブなアーキテクチャの設計・開発に主体的に取り組めます。
●大規模環境で技術力を発揮できる
大規模なクラウド環境と豊富なデータを活用しながら、スケーラブルなシステム設計やAI活用に挑戦できる環境です。