DX関連、1200〜1400万の転職求人

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【業務概要】
コンサルティングファームのIT戦略室における社内エンジニアのポジションです。先端技術を活用した新たな事業創出を目指し、大規模なAIエージェント開発プロジェクトを支える開発基盤の構築をリードする人材を募集しています。自社のAI開発を技術面から支える社内コーポレートポジションとして、自ら手を動かしながら技術力を活かして開発基盤の構築と改善を主導します。

【具体的な業務】
・AIエージェント開発基盤の設計・構築・運用
・マルチベンダー管理・リソース調整
・langchainや派生サービス、n8n、Dify等の環境活用

【ポジション・部門の魅力】
・大規模開発プロジェクトにおける推進役としての裁量
・将来的にはCTO／CIO／CDOなど、スキルに応じたポジションの用意も可能
・急成長企業において、経営と近い距離で全社的なインパクトを出せる役割
・現場でハンズオンを継続しながら技術力を発揮したい方に最適
・社内プロジェクト推進に専念するポジションであり、外部常駐やコンサル業務はありません

【業務概要】
顧客企業の経営アジェンダを起点にAIの活用を構想し実装することで変革を実現するポジションです。大手企業のCxOや経営陣をカウンターパートに、経営アジェンダを起点としたAIトランスフォーメーション（AX）の構想から実装、成果の実現、他領域への展開までを一貫して担います。社内のデータサイエンティストやエンジニアと密接に連携し、要件定義からシステム開発、運用・定着まで責任を負います。

【具体的な業務】
1. 経営アジェンダの設定（CxO・経営陣との対話から提案まで）
・顧客企業の経営課題・事業課題を起点にAI活用の論点を設計し、AX戦略とロードマップを策定
・経営会議・取締役会レベルでの意思決定を支援する提案書の作成と、経営陣へのプレゼンテーション
・顧客の経営陣・事業責任者を巻き込んだプロジェクトの立ち上げ

2. 成長戦略の構想と具現化
・顧客が未来に必要とされる姿について、AIを前提に数年先を見据えた成長戦略・新規事業の構想を策定
・顧客の経営陣と伴走し、構想を組織の責任者にインストール
・初期段階からAIエージェントで動くプロトタイプを作り、未来を目に見える形で具現化

3. 本格実装と成果の実現
・自社AIプラットフォーム上でのAIエージェント・LLM、機械学習、Physical AI（ロボティクス）の実装設計
・データサイエンティスト・エンジニアと連携し、技術検証と本番開発を推進
・人とAIが協働して段階的に精度を高める業務設計
・顧客の経営陣・責任者の要望と実現可能性を踏まえたスコープ調整、進捗報告、総括資料の作成
・本番運用でのKPI達成と、顧客組織への定着

4. 業界を超えた展開
・一つの顧客で作った仕組みを、他部門・グループ会社・海外拠点、さらには別業界の顧客へ横展開
・異なる業界の顧客同士を組み合わせた新しいサービス・事業の創出
・国家プロジェクトや産学連携など、産業横断の取り組みへの参画

【ポジションの魅力】
・大手企業の経営陣と対等に議論し、意思決定に踏み込む経験が積める
・構想から実装・運用・成果創出まで一貫して関わることができる
・高度なAIプラットフォームと専門技術者チームを組織内に保持している
・最先端のAI技術を実業務に組み込む知見と実務経験が得られる
・早期に大きな裁量を持ち、グローバル展開や事業創出に関与できる

【業務概要】
日本を代表する大手企業のCxOや経営陣をカウンターパートに、経営アジェンダを起点としたAIトランスフォーメーション（AX）の構想から実装、成果の実現、他領域への展開までを一貫して担うポジションです。経営課題の解決から本番運用・組織定着までを主導します。
対象業界は初期は金融業界（保険、銀行、証券、PEファンドなど）を中心としつつ、中長期的には業界を超えた産業全体の変革に取り組みます。

【具体的な業務】
1. 経営アジェンダの設定（CxO・経営陣との対話から提案まで）
・顧客企業の経営課題・事業課題を起点にAI活用の論点を設計し、AX戦略とロードマップを策定
・経営会議・取締役会レベルでの意思決定を支援する提案書の作成およびプレゼンテーション
・顧客の経営陣・事業責任者を巻き込んだプロジェクトの立ち上げ

2. 成長戦略の構想と具現化
・AIを前提とした数年先を見据えた成長戦略・新規事業の構想策定
・顧客の経営陣と伴走し、構想を組織の責任者にインストール
・初期段階からAIエージェントで動くプロトタイプを作成し具現化

3. 本格実装と成果の実現
・同社のプラットフォーム上でのAIエージェント・LLM、機械学習、Physical AI（ロボティクス）の実装設計
・社内のデータサイエンティスト・エンジニアと連携した技術検証および本番開発推進
・人とAIが協働する業務設計、スコープ調整、進捗報告、本番運用でのKPI達成・組織定着支援

4. 業界を超えた展開
・一つの顧客で構築した仕組みを他部門・グループ会社・海外拠点や別業界へ横展開
・異業界の顧客同士を組み合わせた新しいサービス・事業の創出
・国家プロジェクトや産学連携など産業横断の取り組みへの参画

【ポジション・部門の魅力】
・大手企業のCxOや経営陣と直接議論し、意思決定に深く関わる経験が得られます。
・構想の提案にとどまらず、実装・運用・成果創出まで責任を持って完遂できます。
・社内にエンジニアやデータサイエンティストを擁しており、一体となって開発・実装を推進できます。
・Agentic AIやPhysical AIなど最先端技術の社会実装に携わることができます。

【業務概要】
大手企業のCxOや経営陣をカウンターパートに、経営アジェンダを起点としたAIトランスフォーメーション（AX）の構想から実装、成果の実現、他領域への展開までを一貫して担うポジションです。構想を描くだけでなく、顧客の現場に入り成果を出すまでを責任持って推進します。

【具体的な業務】
1. 経営アジェンダの設定
・顧客企業の経営課題・事業課題を起点にAI活用の論点を設計し、AX戦略とロードマップを策定
・経営会議や取締役会レベルでの意思決定を支援する提案書の作成・プレゼンテーション
・顧客の経営陣・事業責任者を巻き込んだプロジェクトの立ち上げ

2. 成長戦略の構想と具現化
・AIを前提に数年先を見据えた成長戦略・新規事業の構想を策定
・顧客の経営陣と伴走し、構想を組織の責任者にインストール
・初期段階からAIエージェントで動くプロトタイプを作り、具現化

3. 本格実装と成果の実現
・同社プラットフォーム上でのAIエージェント・LLM、機械学習、Physical AI（ロボティクス）の実装設計
・データサイエンティストやエンジニアと連携し、技術検証と本番開発を推進
・人とAIが協働して段階的に精度を高める業務設計
・スコープ調整、進捗報告、総括資料の作成、KPI達成と組織への定着推進

4. 業界を超えた展開
・一つの顧客で作った仕組みを他部門、グループ会社、海外拠点、別業界の顧客へ横展開
・異なる業界の顧客同士を組み合わせた新しいサービスや事業の創出
・国家プロジェクトや産学連携など、産業横断の取り組みへの参画

【ポジション・部門の魅力】
・上場企業のCxO・経営陣と対話し、経営上の意思決定に関わることができる
・提案にとどまらず、実装・運用・成果実現まで一貫してプロジェクトを主導できる
・自社内にプラットフォームやエンジニア、データサイエンティストを有し、内製での実装力がある
・最先端のAI技術（Agentic AI、Physical AI等）を基幹業務に適用する経験が得られる
・成果に応じて早期に大きな裁量や事業経営に近いポジションを担える機会がある

【業務概要】
経営をAIおよびITの力で支援するプロダクトにおいて、経営課題に対するAI活用の探索から実装、提供価値の最大化を一貫して担うポジションです。
単なる機能追加にとどまらず、AIをプロダクトおよび経営プロセスに組み込むため、探索・設計・実装・検証までを主体的にリードします。

【具体的な業務】
・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

【ポジションの魅力】
・生成AI・LLM・MLを企業経営のコア領域に関わるプロダクトに組み込む経験が得られる
・企業経営の在り方そのものを変革するプロダクト開発に携われる
・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実践的なキャリアが築ける
・ビジネス、開発、データ領域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

●業務概要
LLM・AIエージェントの基盤を通じて、生成AIが生み出す事業価値を増幅させるポジションです。
本番運用に共通する複雑性を基盤側で引き受け、利用チームがユースケース固有の課題解決に集中できる状態を実現します。プロダクトAI/MLエンジニアやソフトウェアエンジニアなどの利用チームと連携し、モデル利用・評価・監視・変更管理を支える基盤、開発・運用環境、共通の運用パターンを設計・開発・運用します。

●具体的な業務
1. 検証した施策をそのまま本番へつなげられる共通基盤の開発・運用
・複数チームが共通の方法でLLMを利用するためのモデル利用基盤（LLM Gateway）や、AIエージェントの実行・外部ツール連携を支える基盤の設計・開発・運用
・新しいモデルや機能を試し切り替えられる仕組みの整備、クラウド・コンテナ・CI/CD・IaCを用いた再現性のある開発・実行環境の整備
2. 安全性とコスト効率を標準で備えた仕組みづくり
・認証・認可、Secret管理、利用制限、監査ログなどを組み込んだ環境整備
・セキュリティ・法務・事業部門と連携したAI利用ポリシーやガードレールの整備
・利用量・コストの可視化とコスト最適化
3. 品質を確かめながら届け、改善し続けられる運用づくり
・評価データセット・評価方法の整備とリスクに応じた評価・レビューの仕組みづくり
・プロンプト・モデルのバージョン管理、変更時のリグレッションテスト、リリース・切り戻しの仕組みづくり
・出力品質、応答時間、エラー率などの可視化（ログ・メトリクス・トレース）とアラート・Runbookの整備
4. 利用チームとの協働と標準化・セルフサービス化の推進
・個別のLLMアプリケーション・AIエージェントのインフラ・運用課題に対するアーキテクチャ設計・実装・改善
・共通ライブラリ、テンプレート、チェックリスト、ドキュメントへの還元と標準化の定着

●ポジションの魅力
・基盤がLLM活用の広がりに左右するため影響力が大きい環境です。
・これまでの土台を活かしつつ、同社における新たな標準を自ら設計できます。
・変化し続けるモデルやAIエージェントに対し、素早く安全に取り込める基盤づくりに向き合えます。
・共通基盤の開発からアーキテクチャ設計、ルールづくりまで幅広く関わることができます。

●業務概要
電話向けAIソリューションにおける音声（音声合成/TTS）の品質向上を、モデルとデータの両面からリードするポジションです。発音の誤り、不自然な抑揚、レイテンシなどの課題を特定・解消し、将来的には音声チームを牽引することが期待されています。

●具体的な業務
1. TTSモデルの研究開発・改善
・最先端のTTSアーキテクチャ（LLMベースTTS、オーディオコーデック、フローマッチング、ディフュージョン等）の学習と改善
・発音誤りや不自然な抑揚、不安定さの改修による品質・安定性・レイテンシの向上
・推論チームと連携したプロダクトへの導入およびレイテンシ削減

2. 課題特定と音声データ戦略の策定
・TTSの品質課題を特定し、モデルとデータの両面で解決策を企画・実行
・データ収集・選定・品質基準の設定といった音声データ戦略の策定
・音声データの前処理、アライメント、レーベリングなどのパイプライン構築

3. 評価設計
・品質測定のための評価基準および評価セットの設計
・主観評価（MOS等）と客観評価を組み合わせた評価の実施

4. プロダクト連携・チームリード
・プロダクトマネージャーやクライアントプロジェクトの要求を技術的課題に落とし込み、改善ロードマップを策定
・メンバーのメンタリングおよび技術的方向性の提示

●ポジションの魅力
・製品の音声品質を自らの判断と設計で定義・改善できる環境です。
・単なる研究にとどまらず、データ準備からプロダクト要件定義まで一気通貫で関与できます。
・ゼロから音声品質の評価体系を構築し、将来的にチームをリードする役割を担えます。

【業務概要】
AIモデルのポストトレーニングを通して、プロダクト向けおよび外部提供向けに汎用LLMの性能を最適化・高度化させるポジションです。トレーニング手法の設計、モデル評価のための報酬設計、トレーニングデータの構築を一貫して主導し、モデルの知能・精度の根幹を担います。

【具体的な業務】
1. ポストトレーニングの設計・実装・実行
- SFT（教師あり微調整）、選好最適化（DPO、KTO、ORPO、SimPO等）、オンライン強化学習（PPO、GRPO、RLOO等）の設計および運用
- 長文CoT（思考の連鎖）、推論、ツール利用、ファンクションコーリング等のエージェント型ユースケース向けポストトレーニング
- 損失関数、KLペナルティ、アドバンテージ推定、学習安定性、サンプル効率などのアルゴリズム改善

2. 報酬設計（Reward Design）
- 報酬モデル、RLVR（検証可能報酬）、LLM-as-a-Judgeパイプラインの構築
- 報酬ハッキング（Reward Hacking）や過剰最適化の検知・分析・対策

3. トレーニングデータの品質管理
- 合成データ生成、データ混合比率の最適化、難易度調整、重複排除、ベンチマーク汚染チェック
- 選好データおよび合成データの生成・フィルタリング

4. 社内評価基盤の構築
- プロダクト品質と相関する独自の評価セット設計
- 評価プラットフォームの自社開発、人手評価・A/Bテスト・アノテーションガイドラインの策定

【ポジション・部門の魅力】
- モデルの知能の核心部分を自ら設計・構築し、成果をプロダクトや新事業に直接反映できる環境です。
- 最新のオンライン強化学習や長文推論など、最先端の手法を実際の商用環境へ適用・運用する経験が得られます。

◆ Forward Deployed Engineer（FDE）とは
顧客の事業・業務に深く入り込み、「何をつくるべきか」の定義から設計・実装、本番導入、運用までを担うエンジニアです。
自社のプロダクト／プラットフォーム／技術アセットを基盤に、AI・LLM、OSS、クラウド、SaaS/APIなども適切に選択・統合します。
自ら手を動かして改善を重ね、実際の業務で使われ、価値を生む状態まで届けるとともに、現場の知見や技術を自社アセットへ還元します。
単なる導入支援やPoCではなく、顧客固有のデータ・業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM / ML など）を、実際に使われるアプリケーションへと落とし込む、AIのラストワンマイルを担う、実装責任を持った役割です。
※社内の職種区分としても「エンジニア」に該当し、「コンサルタント」とは明確に異なる役割です。

◆ 業務内容
顧客固有のデータや業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM / 機械学習など）を、実際に使われるアプリケーションや業務の仕組みへ落とし込みます。
自社プラットフォームを用いたプラットフォーム型、カスタムソリューション型の両方を組み合わせながら、顧客課題の特定、企画 設計、実装 本番導入、継続的な改善までを一気通貫で担っていただきます。
AIコンサルタント、プロジェクトマネージャー、AIエンジニアといった各領域のプロフェッショナルとチームを組み、協業しながら以下のような業務を推進していただきます。
※AI・システム開発のみに閉じず、クライアントの課題解決、当社の事業成長への貢献にもあらゆる手段で関与していただきます。

●顧客課題の理解・プロジェクト構想
・顧客担当者（経営層、部門マネージャー等）との対話を通じた事業、業務フロー、データ、システムの理解
・AI技術によって実現すべきソリューション・サービスの構想・提案
・ビジネスチームと連携したプロジェクトテーマ、スコープ、KPI等の設計
●ソリューション設計・技術選定：生成AI（LLM / RAG / エージェント）や機械学習・数理最適化など最適な技術を選定し、アーキテクチャを設計
・カスタムソリューション型：高度な固有課題に対し、AI/MLエンジニアと連携してモデル開発・スクラッチでのシステム開発まで
・プラットフォーム型：AIエージェントプラットフォーム『exaBase Studio』を活用し、LLMコンポーネント等を組み合わせて高速にソリューションを構築
●実装のリード・ハンズオン・デリバリー
・要件定義と並行してプロンプトエンジニアリングやPoCを実施し、フィードバックを回す
・LLM APIの統合、非構造化データのパイプライン構築、業務アプリケーション開発
・既存システム（API、データ基盤、セキュリティ要件）との統合設計、クラウド環境へのデプロイ
●プロジェクト推進
・品質・コスト・納期に加え、AI開発特有の不確実性や検証結果を踏まえ、スコープや進め方を柔軟に調整
・AIコンサルタントと協働したPoC設計・技術提案の主導
●アセット構築・プラットフォームへの還元
・プロジェクトで得た知見の再利用可能なアセット化、ソリューションパターンの型化
・自社プラットフォームへのアセット蓄積、機能改善

◆ 技術スタック
Languages: Python, TypeScript / JavaScript, SQL
Backend: FastAPI, Node.js 等
Frontend: React, Next.js 等
Infrastructure: AWS / GCP / Azure, Docker, Kubernetes
Platform: exaBase Studio
Tools: Git, CI/CD
AI/LLM: LangChain, LangGraph, HuggingFace Transformers, 各種LLM API、Claude Code、Codex

◆ プロジェクトの進め方
プロジェクトの性質やフェーズに応じて、顧客先を訪問して業務理解やディスカッションを行う場合もあれば、自社オフィスやリモート環境で開発に集中する場合もあります。
働く場所や関わり方を固定するのではなく、顧客課題を解決し、最も高い成果を生み出すために必要な手段を選択します。
顧客の事業や業務を深く理解するため、顧客と密接にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めますが、顧客先への常駐そのものを目的としたポジションではありません。重要なのは、物理的に顧客の隣にいることではなく、顧客と同じ目線で事業・業務の課題に向き合い、素早く仮説検証を行い、技術によって価値を届け切ることです。

◆ ポジションの魅力
技術判断が事業を動かす手応え：自ら設計したアーキテクチャが企業の業務を実際に動かします。現場のユースケースがプロダクトの次の進化を定義し、自社プラットフォームへ直接還元できる醍醐味があります。
課題定義から自分で決める：要件定義書を受け取るのではなく、経営層や部門マネージャーと「何を作るか」から議論しソリューション全体を設計するため、技術力とビジネス力の両方が向上します。
巨大産業の「核心」に挑む：金融・エネルギー・インフラなど、日本を代表する大手企業の基幹テーマに入り込み、巨大なデータ領域にダイレクトに技術適用できる環境です。
トップタレントとの協働：学会発表クラスのAI/MLエンジニアや大手コンサルティングファーム出身者、PdMやテックリードと互いの専門性を尊重しながら「対等なプロ」として議論できる環境です。

◆ 入社後のキャリアパス
FDEとして経験を積んだ後は、本人の志向や強みに応じて、複数の方向へキャリアを広げることができます。
技術を手放さずに専門性を深めることも、技術を基軸に顧客、プロダクト、事業へ責任範囲を広げることも可能です。

技術を深める：テックリード、ソリューションアーキテクト
顧客価値を広げる：リードFDE、プロジェクトマネージャー
プロダクトへ広げる：プロダクトマネージャー、プロダクト責任者
ビジネス領域へ広げる：AIコンサルタント、BizDev、新規事業責任者

【業務概要】
同社において、データAIプラットフォームの構築・運用を主導するエンジニアのポジションです。社内に散らばる膨大なデータやシステムをAIが解釈可能な形で集約・接続するデータ基盤の構築や、LLMの特性を活かしたアーキテクチャ設計を行い、事業の複雑なドメイン知識をAIが扱えるプラットフォームの構築を推進します。

【具体的な業務】
・データ基盤の構築やデータマネジメントの仕組みづくり
・セキュアなAI基盤設計・運用
・高セキュリティ基準下でのサンドボックス環境やガバナンス機能実装
・AIの評価基盤やGateway機能の設計・構築
・LLMオーケストレーションとMCP実装
・社内SaaS・DB・ドキュメントをMCP経由でLLMへ提供
・社内ツールとAIエージェントの統合、業務特化型AIエージェントのワークフロー設計・評価パイプライン構築

【ポジションの魅力】
・最新プロトコル（MCP等）を全社規模で実戦投入し、AIエージェントが実業務を動かす環境をゼロから構築できます。
・CTO直下チームのため意思決定が極めて速く、最新のモデルや技術スタックの導入に制約が少ない環境です。
・金融事業等の密度が高く複雑なデータを「AIにどう解釈させるか」という、データエンジニアとして高難度の課題に挑戦できます。

企業価値経営を支えるソフトウェアプラットフォームおよび開発を支えるAIエージェントのゼロからの立ち上げに伴い、プロダクトとAIエージェントを自ら構築するソフトウェアエンジニアを募集します。直下に新設されたAI前提の少数精鋭組織にて、スタートアップのようなスピードと裁量で設計・実装・運用までを推進します。

【具体的な業務】
・プラットフォームの基盤となるプリミティブと、その上で動くAIエージェントの設計・実装・評価
・複数の顧客で繰り返し現れた機能を、共通モジュールとして汎用化することの提案と実装
・複数のコーディングエージェントを並行して走らせ、設計・タスク分解・レビューを通じて統括する
・エージェントの失敗を原因まで遡り、指示・ガイドライン・自動テスト・評価の形で恒久的に直す
・フロントエンドからバックエンド、インフラ、CI/CDまで幅広く担当する
・プロダクトマネージャーとともに顧客の業務を理解し、課題の背景を掘り下げる

【ポジション・部門の魅力】
・専門家が時間をかけて担ってきた経営の仕事をAIエージェントが担う、新しいプロダクトをゼロから形にする面白さがあります。
・複数のコーディングエージェントを並走させ、アイデアから出荷までのループを短縮する先進的な開発環境を体験できます。
・信頼・評価・学習といったAIエージェント開発における最新の課題に直接挑戦できます。
・開発基盤そのものが担当領域であり、作り手でありながら最大のユーザーとして仕組みを改善できます。
・組織の最初期メンバーとしてプラットフォームと組織の双方を形づくり、将来的には領域リードやテックリードへと進めるキャリアパスがあります。

●業務概要
クライアントの経営課題に向き合い、案件を自らリードして成果を積み上げていくとともに、メンバーの育成やチームづくり、経営陣の一員として会社全体の成長を担うポジションです。

●具体的な業務
1. プロジェクトのリード
プロジェクト責任者として品質・進捗・収益を管理し推進。クライアントのCxOと直接ディスカッションし意思決定を支援。
2. 経営課題の定義と戦略の策定
経営陣とともにクライアントの経営課題を定義し戦略の方向性を検討。事業課題を起点にAI活用のロードマップを策定。
3. AIによる業務変革のリード
社内エンジニアとチームをつくり、クライアント現場でAIエージェントの開発・実装から定着までをリード。
4. 案件の獲得・提案
決裁者との関係構築、提案書作成、プレゼンテーションまで主導。
5. チームのマネジメント・育成
メンバーをリードし、未経験者を含めて育成を担当。
6. 投資先企業・M&Aに関わる支援
グループの投資先・買収先企業に対し、経営課題の解決や事業成長の加速をハンズオンで支援。経営陣として参画する機会やM&A関連案件（BDD、買収後統合支援等）にも関与。

●ポジションの魅力
・経営陣と共に事業の立ち上げと急成長を経験できます。
・戦略の策定からAIによる実装・成果創出まで一貫して担えます。
・創業期のファームを経営の当事者として構築できます。
・成果に応じた評価と早期の昇格・経営陣登用の機会があります。

【業務概要】
顧客の現場に入り込み、LLM / AI Agentを活用したシステムを技術提案から設計・実装・本番導入までEnd-to-Endで推進するエンジニアポジションの募集です。
短期間で選考を完結できる、2日間の集中選考会となります。

【選考フロー・詳細】
1. 書類選考
2. Homework（Optional）
3. 一次面接（11月14日 土曜日 10:00 18:00の内60分・オンライン）
4. 最終面接（11月15日 日曜日 10:00 14:00の内45分・オンライン ※一次面接通過者のみ）
5. 合否のご連絡

【具体的な業務】
・顧客の業務・技術課題の整理と、AIを活用した解決策の検討
・LLM / AI Agentを用いたアプリケーションの設計・実装
・フロントエンド、バックエンド、API、SaaS、データ基盤等を組み合わせたEnd-to-End開発
・RAG、Agent、業務自動化、外部サービス連携の実装
・Evals、可観測性、安全設計、fallback、human-in-the-loopを含む本番品質の向上
・顧客フィードバックに基づく継続的な改善
・個別案件で得た知見の抽象化・再利用化・プロダクトへの還元

【ポジション・部門の魅力】
・開発組織は約60名体制で、データサイエンティストやプロダクトアーキテクト等と協働して案件を進行します。
・入社後は1 2か月を目安に、プロダクト理解やデリバリーを段階的に学べる育成環境が用意されています。
・将来はスペシャリストとして技術を深める、組織を率いるマネジメント、プロダクトマネジメント領域へ広げるなど、複数のキャリアパスが選択可能です。

●業務概要
生成AI・LLMを用いたサービスの開発・運用を担うAIエンジニアの募集です。全体アーキテクチャの設計・技術選定から、実装レベルの詳細設計、開発のリード、品質基準の策定までを一貫して担います。LLM、クラウドインフラ、フレームワーク、データ基盤を横断した幅広い知識を活かし、社内関係部署や外部パートナーと連携しながら、実運用に耐えるAIサービスを実現します。

●具体的な業務
・生成AI・LLMを用いたサービスのAIアーキテクチャ設計および技術選定（LLM、インフラ、フレームワーク）
・実装アーキテクチャの詳細設計（コンポーネント分割、API設計）および技術課題の解決
・社内関係部署および外部パートナーとの技術連携・調整
・タスク設計やコードレビューを通じた開発リード、メンバーへの技術的な助言・育成
・アプリケーション・サービスで利用するプロンプトの設計・最適化・チューニング
・プロンプトインジェクション、ハルシネーション、ジェイルブレイクなどに対するセキュリティ対策
・テスト戦略、CI/CD、MLOps／LLMOpsを含む運用基盤・実装品質基準の策定

●ポジション・部門の魅力
・金融×AIの大規模サービスで、アーキテクチャの初期設計から実装・運用まで一貫して関われます。
・LLM・クラウド・データ基盤を横断した設計に、技術の中核メンバーとして携われます。
・社内外の専門家と協働しながら、最新技術を事業に取り込めます。
・プロンプトの最適化、セキュリティ対策、評価・テスト、CI/CDなど、LLMアプリ開発の標準づくりを担えます。
・小規模精鋭チームで裁量が大きく、設計から開発プロセスの改善まで主導できます。
・決済・金融という高信頼領域で、AIを安全に本番運用する経験を積めます。

【業務概要】
領域特化型のAIプロダクトにおいて、顧客課題の発見からプロトタイプの構築、検証、プロダクト化までを一貫して担当します。
企画書作成にとどまらず、自らプロトタイプを構築
・検証し、個社の課題解決から共通ニーズを抽出して複数企業で利用されるプロダクトへ昇華させることがミッションです。
【具体的な業務】

・顧客
・ユーザーへのヒアリングや業務分析を通じた課題の発見
・課題をAIで解決可能なユースケースや検証仮説へ落とし込む
・生成AIを活用したプロトタイプの構築
・顧客への提供と、利用データ
・フィードバックをもとにした改善
・プロダクトの優先順位、KPI、ロードマップの策定
・個別案件から共通ニーズを抽出し、機能やテンプレートとして標準化
・エンジニア、デザイナー、営業、カスタマーサクセスなどとの協働【ポジションの魅力】

・顧客課題をAIを活用して自らプロトタイプ化し、短いサイクルで検証できる環境です。

・一社の課題解決にとどまらず、成功パターンをプロダクト化して事業成長に貢献できます。

・職種特化
・業界特化の双方で新しいAIプロダクトを生み出す機会があります。

【業務概要】
モデルを特訓（ポストトレーニング）で最適化するLLMトレーニングエンジニアのポジションです。学習の手法・報酬設計・学習データを自ら設計し、モデルの品質に責任を持ちます。汎用AIをユースケースに最適化し、将来はその性能をAPIとして外部提供する事業化も見据えます。

【具体的な業務】
1. ポストトレーニングの設計・実装・運用
・SFT／選好最適化（DPO・KTO・ORPO・SimPO 等）／オンラインRL（PPO・GRPO・RLOO 等）の設計・実装・運用
・long CoT／reasoning、tool use・function calling・エージェント用途のポストトレーニング
・ポストトレーニングのアルゴリズム改良（損失関数・KLペナルティ・advantage推定の改善、学習の安定化・サンプル効率の改善）

2. 報酬設計
・報酬モデル、RLVR（検証可能報酬）、LLM-as-a-Judge パイプラインの構築
・報酬ハッキング・報酬の過最適化の検知・分析・対処

3. 学習データの品質管理
・合成データ生成とデータ品質管理（混合比の最適化、難易度制御、重複除去、ベンチマーク汚染検査）
・選好データ・合成データの生成・フィルタリング

4. 評価基盤の内製化
・製品品質と相関する社内評価セットの新規設計
・評価基盤の設計・内製化、人手評価・A/Bテストの設計とアノテーションガイドライン整備

【ポジション・部門の魅力】
1. モデルを賢くするコアに責任を持てる
汎用LLMをユースケースに最適化する学習アルゴリズム・報酬・データのコアを担い、単一モデルのポストトレーニング品質に責任を持てます。基盤を使うのではなく、モデルの性能そのものを設計する立場です。

2. 事業の第二の柱を一から作れる
ポストトレーニングで得た性能をAPIとして外部提供し、事業の第二の柱に育てる構想があり、プロダクト最適化から事業化までを見据えて動けます。

3. 最先端の手法を本番で回せる
GRPO等のオンラインRL、long CoT・reasoning、エージェント用途のポストトレーニングなど、最先端の手法を本番運用するプロダクトに直接適用できます。

【業務概要】
AI Agent基盤や音声AIソリューションを提供する企業における、LLMデータエンジニアのポジションです。実業務データ（通話ログ、業務システム、FAQ・マニュアル等）を起点に、LLMの学習データおよび評価データを一貫して設計・構築する役割を担います。案件ごとに属人化しているデータ作成工程を標準化し、再現性のあるデータパイプラインおよびデータフライホイールを構築・運用することがミッションです。

【具体的な業務】
1. 実データの調査・設計・整備
・案件ごとの業務システムおよび実データの調査、学習・評価データの一貫した設計
・通話ログ等の実データのクレンジング、匿名化、構造化

2. 学習・評価データの構築
・SFT・RL用データの構築（合成データ生成、難易度制御、重複除去、混合比の調整）
・報酬関数・評価セットの実装と、案件ごとのベンチマーク整備

3. データフライホイールの運用
・学習結果のエラー分析とデータ改善につなげるフィードバックループの設計・運用
・再現性やバージョン管理を担保したデータパイプラインの構築

【ポジション・部門の魅力】
1. モデル性能の上限を決める報酬・データ設計の中核を担うことができます。
2. 属人化されたプロセスを標準化し、多数の案件展開を支える0→1の基盤構築に携われます。
3. 研究用の綺麗に整えられたデータではなく、本番環境で稼働する実際の業務ログやシステムデータに向き合う経験が得られます。

【業務概要】
音声モデルおよびLLM（大規模言語モデル）の推論フレームワークの設計・構築を行い、スループット向上とGPUコストの最適化を担当するポジションです。システム全体のアーキテクチャ設計から実装まで自ら主導して業務を進めます。

【具体的な業務】
1. 音声モデル用共通推論フレームワークの構築
・ASR（自動音声認識）、TTS（音声合成）、Speech-to-Speech、その他音声生成モデルに向けた共通推論アーキテクチャの設計
・共通モジュールとモデル固有モジュールの明確な分離、新規モデル導入用のプラグイン・アダプターインターフェースの開発
・モデル開発チームが利用する推論API、SDK、ツールの開発

2. 大規模音声バッチ推論の最適化
・可変長音声に対する動的バッチ処理およびバケッティングの適用、複数GPU・ノード間でのデータ並列推論の実装
・前処理、推論、後処理、ストレージI/Oをオーバーラップさせる非同期パイプラインの構築
・エンドツーエンドの処理時間とコストに基づくボトルネックの計測および削減

3. LLM推論の適応・最適化
・vLLMやSGLangなどの成熟した推論エンジン上でのLLM推論の立ち上げ
・テンソル/パイプライン並列処理、コンティニュアスバッチ処理、KVキャッシュ、プレフィックスキャッシュのチューニング
・Prefill/Decode特性やタスク優先度を考慮したスケジューリング設計

4. 推論ワークロード向けGPU利用計画
・バッチ推論および評価に向けたGPU割り当てとキャパシティプランニング
・Kubernetes、Slurm、Rayを活用したGPU推論ジョブのオーケストレーション
・モデルおよびタスクごとのGPU使用量と推論コストの追跡・削減

【ポジションの魅力】
・確立されたベストプラクティスが少ない音声・マルチモーダルモデルの推論領域において、技術基盤を自ら構築できます。
・音声とLLMの双方にわたり、フレームワーク設計からバッチ推論、スケジューリングまで推論全体を統合・最適化できます。
・推論効率の改善がGPUコストや応答レイテンシに直結するため、プロダクトの競争力向上に直接貢献できます。

【業務概要】
AI技術（生成AI、LLM、AIエージェント等）を利用・活用したサイバーセキュリティ対策の一層の向上を図るため、AIを活用した攻撃シミュレーションや防御の高度化、次世代のセキュリティ検証体制の構築・運用を推進するポジションです。

【具体的な業務】
・最新のAIモデルのPoC、セキュリティ観点での評価、活用の検討
・AIを活用した攻撃シナリオの作成
・AIを活用したSAST／DASTの運用
・AIを活用したログ分析、インシデント分析、およびSigmaルールの作成
・AIを活用した脅威ハンティング
・LLMやAIエージェントを活用した自律型・半自律型の検証手法の研究開発および実戦投入のリード
※経験やスキルに応じて、お任せする範囲や役割（リード／企画・実務推進）を決定します。

【ポジション・部門の魅力】
同グループではサイバー攻撃を経営トップリスクの一つとして位置づけており、対象部署はグループ全体の攻撃検知・対応・対処能力向上の総本部の役割を担っています。多数の重要システムや大規模ネットワーク、クラウド環境、海外拠点等のスケール感の中で、「自分が攻撃者だったら」を前提としたシナリオ設計と、その結果を踏まえた全社改善までを一気通貫でリードできます。

【業務概要】
顧客チームに深く入り込み、業務課題の特定・AIソリューションの提案・実装・導入定着などを担当します。顧客と直接対話して曖昧な課題を構造化し、ソリューションを素早く構築しながら、解くべき課題と実装方針を具体化します。また、案件で得た知見や実装を同社のソリューション、プロダクト、開発基盤へ還元する役割も担います。

【具体的な業務】
・顧客の業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定
・デプロイメントストラテジストと連携し、AI・LLM活用の方針・優先度を整理
・AI・LLM等の技術を用いたデモ、PoC、MVP、業務アプリケーションの設計・開発
・顧客環境へのデプロイ、監視、障害対応、セキュリティ・性能・コストの改善
・利用者への展開、効果検証、ドキュメントや開発手法の共有を通じた業務定着・内製化支援
・担当プロジェクトの知見や実装の共通化、およびプロダクト・開発基盤への還元

【ポジション・部門の魅力】
・非財務情報とAIを掛け合わせた先端領域でのプロダクト開発・事業成長に携わることができます。
・最先端のAI技術を実際のビジネス課題に適用し、顧客に直接価値を提供する経験が積めます。

【業務概要】
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し、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。

【具体的な業務】
・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
・RAG構成の設計・実装
・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
・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
・品質・安全性・運用性の担保
・異なる顧客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

【ポジション・部門の魅力】
・先端の生成AI・RAG技術を顧客課題の解決に直接活用し、短いサイクルでプロトタイプ作成からプロダクト化まで関わることができます。
・現場で得た知見を直接プロダクトへ還元し、将来的にチームを率いる組織づくりのチャレンジが可能です。

【業務概要】
セールス組織に入り込み、営業改善や生産性向上の取り組みを専任エンジニアとして本格化させるポジションです。
商談の記録やデータが蓄積されている環境で、課題の発見からLLM・AIエージェントを組み込んだ仕組みづくり、セールス組織全体への展開までを担当します。AI推進を担当するチームに所属し、セールス組織に埋め込まれる形で現場メンバーとともに業務を推進します。

【具体的な業務】
1. 現場に入り込み、技術で解く課題の見極め
・セールスプロセスの全体像の可視化と成果に直結する領域の特定
・成果を出している営業の行動・判断パターンの言語化
・技術で解決する範囲の選定と優先順位づけ

2. AIエージェント・LLMを組み込んだ業務システムの設計・開発
・提案準備・データ分析・顧客対応などの業務へのLLM・AIエージェント組み込み
・出力品質・コストの評価設計とHuman-in-the-loopを含むワークフロー設計
・小規模に構築して現場に適用し、数値を見ながら改善するサイクルの構築

3. 購買データを営業の意思決定につなげるデータ基盤の構築
・購買データから提案や販促設計に使うシグナルを取り出すパイプライン構築
・SFA/CRM・データウェアハウス・社内システムをつなぐデータ連携の設計
・成果を追えるデータ構造・KPIの設計と効果検証の仕組みづくり

4. 成功パターンのプラットフォーム化と組織展開
・成功施策の再利用可能なコンポーネント・社内プラットフォームへの抽象化
・基幹業務システムとの連携を見据えたアーキテクチャ設計
・権限・データ品質・観測性・ドキュメント整備による運用基盤づくり

【ポジションの魅力】
・課題設定から自分で主導し、現場に入り込んで優先順位を決めて動ける環境です。
・セールスとエンジニアが一体となった組織立ち上げから参画できます。
・大規模なファーストパーティデータとAIを組み合わせ、商談成果に直結するシステムを構築できます。
・GTMエンジニアという先進的な職能の成功パターンを自ら創出できます。

【業務概要】
音声AIおよびLLMの推論フレームワークを独立して設計・実装し、スループットとGPUコストを最適化するAI推論基盤エンジニア（シニア）のポジションです。複数の音声モデルおよび大規模言語モデル（LLM）を対象に、学習、評価、データ生成、バッチ推論を効率的に実行するためのAI推論基盤の構築を担当します。

【具体的な業務】
1. 音声モデル向け共通推論フレームワークの設計・実装
- 音声認識（ASR）・音声合成（TTS）・音声対話（Speech-to-Speech）・音声生成など、複数種類の音声モデルに対応する共通推論アーキテクチャの設計
- 共通モジュールとモデル固有モジュールの責務分離、新規モデルを追加するためのAdapter／Pluginインターフェースの設計
- モデル開発チームが利用する推論API・SDK・実行ツールの開発

2. 大規模音声データの高効率バッチ推論・Pipeline最適化
- 可変長音声に対するDynamic Batching・Bucketing、複数GPU／ノードによるデータ並列推論の設計
- 前処理・推論・後処理・ストレージI/Oを重ね合わせる非同期実行Pipelineの構築
- End-to-Endの処理時間とコストを基準としたボトルネックの計測・改善

3. LLM推論の適応・最適化
- vLLM・SGLangなど成熟した推論エンジンを活用したLLM推論環境の構築
- Tensor／Pipeline Parallel、Continuous Batching、KV Cache／Prefix Cacheなどの調整
- Prefill／Decodeの特性やタスク優先度を考慮したスケジューリング設計

4. GPUリソースの利用設計（推論ワークロード視点）
- バッチ推論・評価を対象としたGPU割り当てとキャパシティ設計
- Kubernetes・Slurm・RayなどによるGPU推論ジョブの実行制御
- モデル・タスク単位でのGPU使用量と推論コストの可視化・改善

【ポジションの魅力】
1. 音声モデルの推論という、最適化の定石が未確立な領域でゼロからアーキテクチャを設計できる環境です。
2. 音声とLLMの両面を対象に、フレームワーク設計からバッチ推論・スケジューリングまで一貫して最適化できます。
3. 推論効率の改善が直接プロダクトの競争力やGPUコスト削減に直結し、事業成長を技術面から支えられます。

【業務概要】
AI & Technology Modernization BUにて、AI Transformation（AITM）としてデジタル変革を推進するポジションです。AI戦略担当と協働し、業務課題と価値仮説を、本番で使えるAIソリューションへ具体化します。技術・データの実現可能性検証から設計・実装・評価・本番導入までハンズオンで担い、品質・安全性・信頼性・運用コストを管理。継続改善と技術移転を通じ、顧客が自ら活用・改善できる状態を支援します。

【具体的な業務】
顧客のAI活用を「動くもの」として形にします。AIエージェント・機械学習・ナレッジ基盤などの実装フェーズを中心に、業務変革から新サービス開発、本番導入・定着・継続改善まで、ハンズオンで支援します。

＜プロジェクト例＞
1. AIエージェントを活用した業務ワークフローの設計・実装、PoCから本番導入・業務定着までの推進
2. 数理最適化／ML／RL／マルチモーダル等を活用した業務プロセスの高度化・自動化
3. AI活用を前提としたシステムアーキテクチャ設計・モダナイゼーション
4. RAG・VectorDB等を活用した検索・知識活用基盤、ナレッジグラフおよびセマンティックレイヤーを含むデータ・知識構造の設計・構築・チューニング
5. 顧客内製チームへの技術移転・ハンズオン伴走支援、開発・運用プロセスの標準化
6. AIアプリケーションの評価設計、Human-in-the-loop、ガードレール、トレーシング・モニタリングの実装
7. LLMOps／MLOpsを活用した本番運用、継続評価、モデル・プロンプト・ワークフローの改善

【ポジション・部門の魅力】
AIやシステムを構築するだけでなく、業務プロセス、データ、システム、組織のあり方までを含めて変革し、顧客自身がAIを継続的に活用・改善できる状態の実現を目指すことができます。

【業務概要】
同社のAI & テクノロジーモダナイゼーション部門において、AIを活用したデジタル変革を推進するポジションです。経営・事業・業務課題を起点に、AI活用の価値仮説、将来業務、KPI、投資優先順位を具体化します。AI実装担当と構想段階から協働し、実現可能性を踏まえたロードマップを策定。顧客の意思決定を支援するとともに、業務への定着、組織能力の整備、導入後の成果検証・改善を主導します。

【具体的な業務】
顧客の経営・事業・業務課題を起点に、AIを活用した変革テーマの探索、ユースケース企画、実行ロードマップ策定から導入・定着までを一気通貫で支援します。
・AI変革テーマの構想・企画
経営戦略や事業課題を踏まえてAI活用機会を探索し、顧客価値、実現可能性、リスク、投資対効果の観点から優先ユースケースを具体化します。
・AI変革ロードマップと実行推進
目指す業務・サービス像、KPI、推進体制、データ・システム上の論点を整理し、ロードマップを策定。経営層、業務部門、IT部門、専門家の合意形成を主導し、PoCから導入、定着、効果検証まで伴走します。

【ポジション・部門の魅力】
AIを単発の実証実験で終わらせず、業務やサービスに組み込み、継続的な事業成果へつなげる重要な役割を担うことができます。構想から実装、定着までを一気通貫で支援する環境で、本質的なインパクト・価値を創出する経験が積めます。

【業務概要】
同社のAI・テクノロジー部門において、AIを活用したデジタル変革（AI Transformation）を推進するポジションです。経営・事業・業務課題を起点に、AI活用の価値仮説、将来業務、KPI、投資優先順位を具体化します。AI実装担当と構想段階から協働し、実現可能性を踏まえたロードマップを策定。顧客の意思決定を支援するとともに、業務への定着、組織能力の整備、導入後の成果検証・改善を主導します。

【具体的な業務】
顧客の経営・事業・業務課題を起点に、AIを活用した変革テーマの探索、ユースケース企画、実行ロードマップ策定から導入・定着までを一気通貫で支援します。経営層、事業部門、IT部門、データ／AI専門家をつなぎ、AIを単発の実証実験で終わらせず、業務やサービスに組み込み、継続的な事業成果へつなげることがミッションです。

1. AI変革テーマの構想・企画
経営戦略や事業課題を踏まえてAI活用機会を探索し、顧客価値、実現可能性、リスク、投資対効果の観点から優先ユースケースを具体化します。

2. AI変革ロードマップと実行推進
目指す業務・サービス像、KPI、推進体制、データ・システム上の論点を整理し、ロードマップを策定。経営層、業務部門、IT部門、専門家の合意形成を主導し、PoCから導入、定着、効果検証まで伴走します。

【ポジション・部門の魅力】
領域横断で連携し、構想から実装、定着までを一気通貫で支援できる環境です。最先端のAI技術をビジネスの本質的なインパクト・価値に繋げる、非常にやりがいのある役割を担うことができます。

●業務概要
AIソリューション事業のテクニカルデプロイメントストラテジスト（TDS）として、業界最大手グループ企業をはじめとする大手クライアントの業務現場に深く入り込み、業務フローをAIネイティブに再構築する変革（AX）を要件定義から実装・運用まで一気通貫でリードするポジションです。
戦略コンサルティングファーム出身のAIコンサルタントとペアを組み、クライアントの経営課題・オペレーション課題をAIで解ける形に翻訳し、自らプロトタイプを実装して現場に届け、フィードバックを得ながら本番システムへと育てていきます。
個社への実装にとどまらず、現場のリアルなドメイン課題への理解を起点に、同社の主力SaaSプロダクトをエージェンティックなアプリケーションへと進化させ、業界共通のデータベース構想の実現へとつなげていくことが期待されるミッションです。

●具体的な業務
- クライアントの業務プロセスの理解・分解と、AIエージェントによる代替・高度化余地の特定
- AIコンサルタントと協働した要件定義、ソリューション設計、PoC 本番実装
- マルチエージェントアーキテクチャの設計・開発（エージェントオーケストレーション、Tool Use / Function Calling、Human-in-the-Loopの組み込み等）
- RAGパイプラインの構築（業務ドキュメント・データの取り込み、検索基盤の設計、コンテキストエンジニアリング）
- AIエージェントの品質・信頼性の担保（評価基盤（Evals）の構築、ガードレール設計、本番運用のモニタリング）
- クライアント環境・データとの連携設計（API連携、データパイプライン、セキュリティ要件対応）
- 個社実装で得たドメイン知見の還元による、同社SaaSプロダクトのエージェンティックな進化とデータベース構想実現への貢献

●ポジション・部門の魅力
- 顧客の現場に最も近い場所で課題を解決するエンジニアとして、最先端のAI技術を駆使した変革をリードできます。
- 個社の課題解決にとどまらず、その知見を同社の主力プロダクトへ還元し、業界全体の変革に貢献できるダイナミズムがあります。

【ミッション】AIを活用した新サービス・新製品・新機能のアイデアを迅速に形にし、PoC・プロトタイプ開発を通じて技術的な実現可能性やユーザー価値を検証する

【主な業務】
・AIを活用した新サービス・新製品・新機能のPoC・プロトタイプの設計・開発
・フロントエンド、バックエンド、AI／機械学習など、各専門領域を組み合わせた開発・検証
・AIに関する先端技術の調査・技術検証およびサービス・プロダクトへの活用の検討

【具体的な業務】
・ AI／機械学習などを活用した新規サービス・新機能のPoC／プロトタイプの開発
・事業企画メンバーと連携した、アイデアの具体化・技術検証・実現可能性の検証
・生成AIやAIコーディングツールを活用した、スピーディーな設計・開発・検証
・フロントエンド、バックエンド、AI／機械学習など、専門領域にとらわれない柔軟な開発
・ 新たなAI技術の調査・技術検証およびサービス／プロダクトへの活用の検討
・ PoCの成果を踏まえた、事業化・商用化に向けた技術の検討
担当テーマは入社時点の案件状況、ご経験・専門性、今後挑戦したい領域などを踏まえて決定します。
事業企画メンバーなどと少人数のチームを組み、早期にプロトタイプを開発し、実際に試しながら仮説検証・改善を繰り返します。


●仕事の魅力
AIを活用した新しいアイデアを、PoC・プロトタイプの開発を通じて素早く形にし、新たなサービスや事業の創出につなげられることが本ポジションの魅力です。事業企画メンバーなどと少人数のチームで、先端AI技術やAgentic Codingを積極的に活用しながら、アイデアの具体化から技術検証までスピーディーに取り組みます。
また、単なる技術検証にとどまらず、将来的に100億円規模を目指す新規事業の創出に技術面から関われることも特徴です。当社の事業基盤やアセットを生かしながら、スタートアップのようなスピード感で0→1の開発に挑戦できます。
特定の技術領域に限定せず、自身の専門性を生かしながら周辺領域にも経験を広げ、AI時代の新しい開発スタイルを実践できる環境です。

【業務概要】
同社におけるAI関連プロダクトの開発運用を担当します。
同社のデジタルイノベーション部門は、最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査の高度化・効率化や不正の検知・防止、データドリブンな意思決定の実現など、会計監査・経理財務領域のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進しています。

【具体的な業務内容】
・生成AI／大規模言語モデル（LLM）を活用した新規ユースケースの探索および業務課題の特定
・LLMを用いたPoC（Proof of Concept）の企画・設計・開発
・技術調査（最新LLM、関連ツール・フレームワーク等）および有効性・実現性の評価

【ポジション・部門の魅力】
最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査・経理財務領域のDXを推進する重要な役割を担うことができます。

新設されたDigital Advisory事業部において、生成AIやデータサイエンス等のテクノロジーを活用して、クライアント企業のDX推進で必須の攻めと守りを両輪で支援する専門チームメンバーの求人です。本チームは、同法人のアドバイザリー業務全体におけるデータ分析、機械学習モデル開発、生成AIやAIエージェント開発に関するCoE組織を兼ねています。

【業務内容】
同グループがクライアント企業に提供するデジタルテクノロジーを活用した下記の業務を担当します。
・AI等最先端のテクノロジーを活用したサービス研究開発とクライアント向けアドバイザリー業務の提供
・生成AI、AIエージェントを活用した業務改革支援
・データドリブンな意思決定サポート
・クライアントコミュニケーションを通じて、ビジネスを理解し、データをビジネス課題に結びつけ、ビジネスの目標や課題を把握し、それに適したデータ分析戦略の立案
・統計学や機械学習などのスキルを駆使し大量のデータからインサイトを導出
・AIシステムやAIモデル、生成AIなどの有効性・信頼性に係る検証支援

【ポジション・部門の魅力】
・設立から間もなく、社内ベンチャーのようなチャレンジングな環境
・DX関連業務（AI等の最新テクノロジー活用・データ分析・デジタルガバナンス構築等）と、従来のITアドバイザリー業務（データマネジメント・システム監査等）を担い、個人に合わせた幅広い選択が可能
・DX分野でソリューション開発（研究）が可能
・様々なバックグラウンドを有するメンバーとの協業
・デジタルテクノロジーに関する研究開発機能も兼ね備えており、チーム立ち上げの中心メンバーとして新規サービスの開発にも従事できます。
・組織内やクライアントからの期待値も高く、課題に対するソリューション提供などやりがいのある業務に従事することが可能です。
・希望によっては、同事業部が展開する幅広い業務を兼務し、経験やスキルの幅を広げることも可能です（システム監査、会計監査、各種保証業務、情報セキュリティ関連アドバイザリー、生成AIその他最新の先端技術の研究など）。

●業務概要
同社のデジタルアドバイザリー部門内のAIアシュアランスグループにて、AIの適切性を第三者の立場から評価・検証するサービスを提供します。サービスの展開に伴い、新たに参画するメンバーを募集します。

●具体的な業務
AIモデルの合目的性や公平性、説明可能性や正確性等の評価、及び、そうしたAIモデルが継続的に維持管理、活用されていくための態勢を評価するサービスにおいて、以下の業務を担当します。
1. 様々なAIの理解
2. AIモニタリング方法の理解
3. AIの性能評価
4. AIの公平性評価
5. AIの解釈可能性向上のための研究開発

●ポジション・部門の魅力
AIの適切性を第三者の立場から評価・検証するという、先進的かつ社会的意義の高いサービスに携わることができます。

【業務概要】
大企業向けの業務システム開発を、マネジメントの立場で最後まで届ける部門をリードするポジションです。部門を率いるだけでなく、重要な案件ではご自身も提案・要件定義・設計を手がける、プレイングマネージャーとしての役割を期待しています。職種名に「AIソリューション」と入っているのは、担当するプロジェクトにAI・最適化技術が組み込まれているためで、入社時点でAIの専門知識は求めていません。
同社の開発は、お客様から受託・共創の形でお引き受けし、要件定義から運用までを一貫して担うスタイルです。また、自社プロダクトの開発にも取り組んでいます。お客様の業務を理解して要件をまとめ、納期・コスト・品質に責任を持ってシステムを届ける。開発部長に期待されるのは、この部分です。AIのモデルやアルゴリズムは専門部門（AIエンジニアリング部）が設計しますので、それらを組み込んだシステム全体を形にし、事業として推進していただくことを期待しています。

【具体的な業務】
大きく3つの業務があります。
1. AIを組み込んだ業務システムを、提案から運用までエンタープライズの品質で届けること。重要な案件では、提案・要件定義・設計を自らもリードし、AIエンジニアリング部が設計したモデルやアルゴリズムを、お客様の業務や既存のシステムとつなぎ、運用まで安定して回る形に仕上げます。
2. 組織づくり。管掌する組織の形はまだ決めておらず、入社後に一緒に設計します。チームの分け方や役割、どの順番で採用するかまで、管掌役員とともに組み立てていただけます。
3. システム開発において、品質を高める仕組みをつくり、会社に根づかせること。プロジェクトやメンバーが増えても品質が保たれる状態を、会社の仕組みとして定着させていただきます。
詳細な業務内容は以下の通りです。
- 提案から運用までのデリバリー
- 重要な案件では、ご自身で提案・要件定義・設計を手がける。
- 複数のプロジェクトを横断して、進捗・工数・採算の見通しを立てる。問題になりそうな点を早めに見つけて、対策を行う。
- 見積りとスコープが妥当かを判断する。必要に応じて、ご自身もお客様との調整に入る。
- ほかの案件でも、要件定義・設計の重要な局面でレビューし、判断する。
- 納期・コスト・品質の約束に責任を持ち、社会インフラのシステムとして求められる正確さを保つ。
- 開発組織のピープルマネジメント
- メンバーの評価・育成・配置、1on1とキャリアの相談
- プロジェクトへのアサインと、リソース配分の判断
- 事業の拡大に合わせた開発体制の設計と、採用要件づくり・選考への参加
- 新しく加わるメンバーが早く力を発揮できるよう、オンボーディングを整える
- 品質を高める仕組みづくり
- 見積り・設計・レビューの標準を整え、現場で使われる状態にする
- チームやプロジェクトが増えても品質が保たれるよう、仕組みを会社に定着させる。
- 品質保証機能と連携し、「開発標準」と「品質基準」を構築する。

【ポジション・部門の魅力】
- AI事業管掌取締役の直下で、デリバリーに関する判断を経営と直接すり合わせられます。
- エンジニアは増加傾向にあり、組織を広げていく局面に携われます。
- 汎用的な業務システムとは違い、AI・最適化技術を組み込んだ独自性の高いシステムを扱います。業務を通じてAIの知見も身につきます（AIキャッチアッププログラムもあります）。
- コアタイムのないフレックスタイム制で、出社とリモートを組み合わせて働けます。

当社は、民間航空機エンジンの国際共同開発をはじめ、設計・製造・メンテナンス・修理・オーバーホール（MRO）を通じて世界の航空機運航を支えています。

また、日本の防衛用エンジン開発、H3ロケット・イプシロンロケット、衛星関連事業など、航空・宇宙・防衛の最前線において、極めて高い安全性・品質が求められる製品・サービスを提供しています。

近年、当社事業においては、設計・製造プロセスの高度化、膨大な技術文書の効率的な活用、品質・保全業務の高度分析など、DX（デジタルトランスフォーメーション）の重要性が一層高まっています。特に、生成AIは、専門的な技術知識の活用、業務ノウハウの継承、設計・検証作業の効率化など、航空・宇宙・防衛事業における競争力強化のための中核技術として位置つけています。

本ポジションは、航空・宇宙・防衛事業における「オンプレミス生成AI基盤」の企画・構築・活用の中核を担う技術リード／テックリードとして、次の業務をご担当いただきます。

「エアギャップ環境（インターネット非接続を前提とした閉域ネットワーク）における生成AI基盤の技術戦略立案とアーキテクチャ設計」「航空・宇宙・防衛事業の各部門（設計・製造・品質・調達・営業・管理など）の業務課題を起点としたDX／業務変革テーマの企画・推進」「Dify や Python 等を用いたオンプレ生成AIアプリケーション／AIエージェントの設計・開発・PoC推進」「事業部門・セキュリティ部門と連携した、部門横断の共通AI基盤としての標準化・ガバナンス整備・人財育成」

【業務内容】

（1）生成AIを活用した業務変革テーマの企画・推進（リーダー／テックリード）

・航空・宇宙・防衛事業を中心とした各部門（設計、解析、製造、生産技術、品質保証、調達、営業、管理部門など）を対象に、現場の業務プロセス・課題をヒアリング。

・各部門の課題に対して、生成AIを活用したソリューション案を企画し、具体的なユースケースを定義。（例：技術仕様書・設計書の検索支援、不具合解析支援、設計支援エージェント、ナレッジ共有プラットフォームなど）

・ユースケースごとに効果指標（生産性向上、品質向上、リードタイム短縮など）を設定し、PoC（実証実験）から本番導入までのロードマップを策定。

・テーマ全体の技術方針、優先順位付け、リソース計画を含め、航空・宇宙・防衛領域におけるAI活用の「ポートフォリオ管理」をリード。

（2）エアギャップ環境下のオンプレ生成AI基盤の企画・設計・導入

・エアギャップ環境という前提条件を踏まえ、オンプレミスで運用可能なLLM／生成AI基盤の技術選定とアーキテクチャ設計。

・セキュリティ部門、情報システム部門と連携し、情報セキュリティ要件・コンプライアンス（防衛機密、輸出管理など）を満たしたAI基盤構成を検討・提案。

・モデル選定（OSSモデル・商用モデルの比較検討）、推論基盤（GPU等）、データ接続（社内文書・設計データ・品質データなど）に関する技術要件を整理し、標準アーキテクチャを確立。

・部門横断の共通基盤として、拡張性・再利用性・運用性を考慮した技術標準・ベストプラクティスを策定し、社内に展開。

（3）生成AIアプリケーション／AIエージェントの設計・開発・PoC推進

・Dify および Python を用いて、業務現場で実際に利用される生成AIアプリケーション／AIエージェントの設計・実装

・PoCの計画・実施・評価をリードし、結果を踏まえて本番導入に向けた要件定義・システム設計支援

・必要に応じて外部ベンダーやパートナー企業とも連携し、社内外のリソースを組み合わせて最適なソリューション構成を検討。

※Dify自体は入社後にキャッチアップいただくことも可能ですが、LLMアプリケーションフレームワーク（LangChain 等）の利用経験を前提に、設計〜実装〜評価まで一貫して手を動かしていただきます。



【現状課題】

航空・宇宙・防衛領域特有の高い安全性・品質要求を満たしつつ、生成AIを活用した業務変革をどのように進めるかという「最適解」がまだ確立されていない状況です。エアギャップ環境という制約のもとで、クラウド前提の一般的なAIソリューションをそのまま適用できないため、「自社に合ったオンプレAIの形」をゼロから設計・構築していく必要があります。



【アピールポイント】

◆世界トップレベルの安全・品質要求を満たす「本気の生成AI業務変革」に挑める

航空・宇宙・防衛という生命・財産に直結する事業を支える業務に対して、生成AIを用いた業務変革を企画・推進します。「便利なお試しツール」に留まらず、世界最高水準の安全・品質要求を満たしながら、実業務プロセスを作り変えていく経験は、他業界では得がたいキャリアとなります。

◆エアギャップ×オンプレ環境でのエンタープライズAI基盤づくりをリードできる

クラウド上でのPoCではなく、エアギャップ環境のオンプレ生成AI基盤を前提としたユースケース設計・実装に深く関われます。大企業のエンタープライズ環境で生成AIを本番運用し、業務変革までやり切る経験は、今後ますます希少価値の高いスキルと経歴を得られます。

・Business Development: Support the DSO in engaging in business development activities. Utilize our leading position in automated underwriting to develop innovative digital solutions that address clients’ needs and pain points.
・Project Management: Work with the DSO to manage projects aimed at further enhancing operational efficiencies and quality in domains including, but not limited to, new business underwriting and distribution.
・Collaboration: Serve as a key liaison between clients and internal experts, including underwriting and actuarial specialists, as well as data scientists. Work closely with these teams to identify clients’ pain points and translate them into actionable solutions. Collaborate proactively to ensure the successful implementation of digital solutions.
・Client Engagement: Maintain robust relationships with key stakeholders across target clients. Leverage your expertise to deeply understand clients’ practices and operations. Facilitate smooth communication with clients and ensure the effective delivery of our solutions by aligning them with clients’ unique requirements and operational processes.

業界の常識になる事業の型を、顧客と一緒に作りきっていただきます。CPGメーカーや流通企業をはじめとするエンタープライズ企業では、基幹システムの外側に判断と調整を伴う膨大な業務が残っており、既存のERPやSaaSではカバーしきれない領域になっています。

ここは、生成AIの登場によって初めて自動化・再設計が可能になりつつある領域でもあります。 私たちは、この領域に対して既存の「ソフトウェア提供」とは異なるアプローチで事業を立ち上げています。現在は複数のエンタープライズ企業とのPoCが進行中で、どの業界・どの業務を最初の型にするかを見極めるフェーズにあります。この最前線で型のない状態から顧客フロントに立ち、複雑な業務を解きほぐし、AI事業の型をつくりきれるBizDevを増員募集します。

1.顧客の業務・組織課題を解きほぐす
経営層・事業責任者・現場担当者へのヒアリングを通じ、業務フローと課題を構造的に把握
その中でAIが解決に寄与する領域を特定し、あるべき姿を顧客と合意する

2.PoC〜本格導入までを主導する
プロダクト・エンジニアリングチームとワンチームを組み、数ヶ月単位のPoCを顧客と一緒に走らせる
成果を顧客経営層に報告し、本格導入への意思決定を引き出す - 契約・SLA・データ利用規約・セキュリティ要件の交渉

3.事業スキーム・提供形態の設計
顧客ごとに最適な提供形態・契約形態・プライシングを組成
導入後のデリバリー品質をチームでモニタリングし、継続・拡張につなげる

4.型化(プラットフォーム化)と横展開
成功したユースケースを提案プロセス・業務分析テンプレート・KPIセットとして型化
型が固まった領域は既存セールスチームに引き渡し、自身は次のテーマへ
複数顧客で共通する課題をプロダクトに還元する流れを作る

この仕事の魅力
▽ 事業・サービスの魅力
既存のソフトウェアでは解けなかった領域にAIで踏み込める
基幹システムの外側には、人の判断と調整で回っている巨大な業務領域が残っています。ここは長年「そういうものだ」として手付かずでしたが、生成AIの登場によって初めて自動化と再設計が可能になりました。私たちが向き合っているのは、この10年で最も大きな構造変化が起きている領域です。

既存のアセットを踏み台にして立ち上げられる
当社は、食品・飲料メーカー・小売・卸とすでに深い関係性とパイプラインを持っています。ゼロから顧客を開拓する立ち上げではなく、初手から意思決定者と議論できる状態で事業を組み立てられるのは、他のAIスタートアップにはない構造的な優位性です。

プロダクトだけでなく、業界そのものを再設計する挑戦
単一SaaSの機能競争ではなく、業務プロセス・取引慣習・業界間の情報流通まで含めて問い直す規模感の事業です。完成された市場で差別化するのではなく、まだ型が定まっていない領域で、業界標準になる型を作るポジションに立てます。

【業務概要】
グループ会社の製品へのAI機能の適用やAIサービスの新規開発・既存サービスのメンテナンスといった外部向けの開発作業のほか、AI駆動開発プロセスの構築といった社内向けの作業もあります。
【具体的な業務】
生成AIサービスの選定や導入、AIシステム開発における設計・実装・テストを担当します。
【ポジション・部門の魅力】
1. チームでのプロジェクト参画
チームで業務を行うため、チーム活動を経験できます。プログラミングの経験を活かし設計に携われ、設計スキルを学ぶことができます。チーム内での経験を積むことで、サブリーダー、リーダーへのステップアップが可能です。
2. 研修制度
階層別研修、技術研修、プロジェクトマネージメント研修、ロジカルシンキング研修他、充実した研修制度があります。また、資格取得支援として、対象資格の受験費用を同社が負担し、合格時には祝金を支給します。キャリアアップのための環境が整備されています。
3. 働き方
在宅勤務と出社のハイブリッド勤務が可能です。また、フレックスタイム制を導入しているため、働きやすい環境が整っています。
【ご入社後のキャリアについて】
経験に応じ適性にあったプロジェクトへ参画いただき、専門性を高めながらキャリアステップを踏んでいただきます。

【業務概要】
AIをはじめとする先端技術の社会実装を推進し、企業・行政・産業の変革を実現するコンサルティングチームでのポジションです。AI活用戦略の策定からガバナンス・リスクマネジメントの構築、制度設計、事業実装までを一体で支援し、「責任あるAI」の実現を通じて持続的な価値創造を支援します。

【具体的な業務】
AIガバナンス／AI利活用の専門コンサルタントとして、以下の業務を担当いただきます。
1. AI戦略・導入ロードマップ策定: 経営・業務に即したAI利活用戦略の立案、実践的ロードマップの導入。
2. AIユースケース創出・実装支援: ビジネス課題に基づくAIユースケース創出、PoC企画・実装支援。
3. AIガバナンス体制の構築: AIポリシー、リスクアセスメントガイドなどの策定、各種規制への対応。
4. 教育・人材育成: 経営層・実務層向けのAIリテラシー研修、ガバナンス人材育成。
5. 国内外規制・先進事例調査: 広島AIプロセスやEU AI Actなど最新動向を踏まえた実践的提言。
6. 官民連携プロジェクト推進: 中央省庁・自治体と連携したAIガバナンス制度設計や社会実装支援。

担当業務としては、プロジェクトリード（プロジェクトのディレクション、メンバーマネジメント、クライアントコミュニケーション）やサブリード（プロジェクトリーダーのディレクションに基づく自律的な作業設計・アウトプット・下位メンバーへの作業指示）があります。直近では、中央省庁や製造業における戦略構想・制度設計・サービス開発・社会実装支援を行うプロジェクト実績が多くあります。

【ポジション・部門の魅力】
国内外の最新AI規制・ガバナンス潮流に触れ、第一線で知見を磨けます。官民を横断する社会変革プロジェクトに参画し、実装フェーズまで伴走可能です。「AI利活用 × ガバナンス」の両面から社会的インパクトを生み出す経験が得られます。

業務概要
同社グループ全体で利用されるAI Agent基盤、AI Gateway、ガードレール、LLMOpsなどの共通プラットフォームの設計・実装を行います。
AI駆動開発やAIエージェント活用を実案件へ適用しながら、金融機関に求められる品質や統制要件を満たす開発手法の標準化と横展開を推進します。
中長期的には次世代の開発手法やAI技術を探索し、組織全体のソフトウェア開発の変革を牽引する役割を担います。

具体的な業務内容
1. AI駆動開発におけるハーネス（開発標準・評価・統制のフレームワーク）の設計・整備と組織展開:
金融基準の開発ルール・プロンプト・承認基準・テンプレートを一式化してAI駆動開発の「型」を構築し、関係部門との連携を通じ、部門横断での定着を推進します。
2. 実プロジェクトへの伴走支援:
業務部門のシステムやレガシーシステムの移行等の実案件に参画し、要件定義・設計・構築フェーズへのAI駆動開発適用を直接支援します。
3. AIエージェントアーキテクチャの技術検証・設計:
エンタープライズ環境でのAIエージェント活用に必要な最新技術・設計プラクティスを調査・検証し、全体最適を考慮したアーキテクチャを設計します。
4. AIエージェント共通基盤の整備・案件伴走:
AI Gateway・エージェントカタログ・LLMOps・ガードレール等の共通機能群の設計・実装を支援するとともに、AIエージェント活用案件への技術的伴走を行います。
5. 最新技術のモニタリングと動向把握:
技術トレンドを継続的に追跡・評価し、組織への展開可能性を見極めます。

プロジェクト例
1. AI駆動開発ハーネスの設計・整備
金融基準・同社グループの開発ルールに準拠したAI向けガイドライン・コーディング規約等のドキュメント規約と、Lint・自動テストによる機械的フィードバックループを組み合わせた制御環境（ハーネス）を設計・整備し、誰でも再現可能なAI駆動開発の「型」を構築します。
2. AI駆動開発の実プロジェクト伴走・組織横展開
EUC・レガシーシステムマイグレーション等の実プロジェクトへ直接参画し、要件定義・設計・構築フェーズへのAI駆動開発適用を伴走支援します。
共通フレームワーク化したAI駆動開発の「型」をDX推進の関係部門と連携しながら全社展開し、組織全体への定着を推進します。

グループ全体で利用されるAIエージェントプラットフォームのアーキテクチャ設計を担い、AI基盤、データ基盤、API基盤等を横断した次世代金融アーキテクチャを構築します。
AIエージェントやマシンカスタマーが金融機関の厳格な基準を満たしながら安全に動作できる標準アーキテクチャの整備を主導します。
設計したアーキテクチャを全社へ展開するためのガイドライン・共通アセットを構築し、事業部門・IT部門・研究部門を横断した技術的意思決定を推進します。

具体的な業務内容
1. 金融サービスをAIエージェントやマシンカスタマーから信頼性を確保しつつ安全に利用可能とする「AI-Readyアーキテクチャ」の設計
2. 全社レベルでAI基盤、データ基盤、業務システムの接続や認証認可等の統合を最適化するToBeアーキテクチャの設計とロードマップ作成
3. PoCから本番運用を見据えエンタープライズグレードのガバナンス・セキュリティを考慮したAIエージェント基盤・標準アーキテクチャの設計・整備
4. 標準アーキテクチャをAIエージェントの内製開発に適用するための開発ガイドライン・ルールと各種アセットの整備
5. AI推進部門、IT開発部門、事業部門等のステークホルダーと連携し、上記に関する技術的な課題抽出と解決のためのプロセス立案、技術的な意思決定の推進

プロジェクト例
* 次世代AI基盤の標準アーキテクチャ策定
* 同社の次世代AI基盤でAIエージェントを安全・安定的に運用するための標準アーキテクチャを設計します。
* 認証・認可方式、AI Gateway方式、ガードレール適用処理方式、LLMOps処理方式を設計し、開発チームが再利用可能なテンプレート・CI/CDパイプライン・開発ガイドラインとして整備します。
* システム接続アーキテクチャ検討
* AIエージェントとデータアクセス層（DAL）・データ基盤との接続方式を設計し、アーキテクチャガイドラインを策定します。
* AIエージェントが金融システムと安全に連携するための接続ポイント・認証認可・信頼性要件を整理し、全社横断で適用可能なガイドラインとして標準化します。

業務概要
生成AI・AI Agentの安全な本番利用を支えるAI Security Platformの設計・実装を担い、「Security for AI」と「AI for Security」の両面から次世代のセキュリティ基盤を構築します。
AIガードレール、AI Red/Blue Teamingなど、金融機関に求められる安全性と利便性を両立するセキュリティアーキテクチャの整備を推進します。
次世代暗号技術やAIを活用したセキュリティ運用の実用化を推進し、グループ全体で再利用可能なセキュリティ実装のアセットや型を構築します。

具体的な業務内容
AIセキュリティアーキテクチャ・ガードレール設計：アプリ、クラウド、API、認証認可、データ連携等を踏まえたセキュリティアーキテクチャ設計やガードレール設計
AIシステムの防御・運用プロセスの構築（AI Blue Teaming）：AI特有の脅威に対するモニタリング・検知手法の確立およびインシデント対応・運用プロセスの整備
AIシステムの脆弱性を突く攻撃（AI Red Teaming）の検証・手法確立
AIを活用してセキュリティ運用自体を自動化・高度化するソリューションの検証・推進
認証認可、ゼロ知識証明、PQC（耐量子暗号）といった将来的な暗号技術移行や次世代技術に関わるリサーチ、および金融システムへの実用性・適用可能性の評価から実装、横展開の推進
セキュリティ部門、IT開発部門、事業部門等のステークホルダーに対して、高度なセキュリティ要件と俊敏性を両立させるための技術的な意思決定の推進

プロジェクト例
生成AI利用におけるセキュリティガードレール・防御システムの構築
LLMに「不適切な や出 」をさせないための機構（ガードレール）を設計し、組織のポリシーや統制要件に適合した安全な運 を実現するための手法を検討・構築します。
AI Red Teaming手法の確立
日々進化するAIシステムに対する攻撃シナリオ（脱獄・プロンプトインジェクション・データポイズニング）をシミュレートする「Red Teaming」の手法を検証し、グループにおける適用可能性を検討します。
AI特有リスク評価プロセスの標準化
AIエージェントを活用し、SIEMから出力される膨大なアラートを要約・優先度付けし、人の確認・承認を適切なタイミングで加えながら、初期調査（トリアージ）や通知等を自動化する仕組みを検討・構築します。

AI市場で日本一を目指す企業でのポジションです。顧客のAXを支援する企業として、「世界で最もAIを使いこなす会社」の証明をグループで先に果たす必要があります。その全社AXの推進役として、グループ全体（グループ各社）のAX/DXをリードいただきます。

●AX/DX戦略の立案・推進
・主力AIプロダクトを活用したグループ業務改革の戦略立案
・ロードマップ策定・進捗管理
・部署・事業をまたいだ横断プロジェクトの設計（例：グループ各社のマーケティング業務の共通ルール・共通STUDIO構築）

●業務整理・業務設計
・各部門の業務ヒアリング・課題の構造化
・あるべき業務プロセスの設計
・コーポレート部門を含む全社規模の品質・生産性改善

●AI開発（ハンズオン）
・主力AIプロダクトを用いたAIエージェント・業務アプリケーションの開発・改善
・コード生成AIを活用した開発・プロトタイピング

●プロジェクトリード・マネジメント
・複数プロジェクトの並行リード（事業部門・他部署メンバーを含む最大30名規模のプロジェクト体制）
・エンジニアチーム（2 3名、業務委託含む）の指導・管理・育成
・経営層への進捗報告・提案、要件定義 PoC検証 効果測定 継続的改善の推進

【このポジションの魅力】
1. 主力AIプロダクトという「武器」がある
主力AIプロダクトをはじめとする最先端のプロダクトを制限なく使い倒せます。ツール選定の稟議に時間を溶かすことなく「作って試して改善する」に集中でき、使う中で得た知見はプロダクトチームへ還元されます。Cursor・ChatGPT・Claude等の外部AIツールも会社負担で利用可能です。

2. 「全社」を変えられるスケール
部門の改善屋ではありません。上場グループ全体を対象に、部署・事業会社をまたいだ業務変革を設計できるポジションです。自身の設計がグループ数千名規模の働き方を変える このスケールを面白がれる方にとって、これ以上ない裁量があります。

3. 1人で抱え込まないチーム
本チームは、大変な案件でも前向きに助け合うカルチャーが根付いており、相談できずに孤立することはありません。

4. AI内製化の中核としてのキャリア
生成AI活用の実務経験者が市場でまだ希少な今、「全社AXを内製でリードした」経験はキャリアの決定的な差別化になります。マネージャー候補としての採用であり、推進体制の拡大とともに組織を率いるポジションへの道があります。

【求人の特色・一押しポイント】
●年間数千億円のIT投資を続ける総合金融グループのシステム部門の求人。約3人に1人が中途採用。
生成AIを軸に、グループの金融システム開発と開発プロセスを革新し、AI駆動開発の新たな標準を創るポジションです。

【ポジション概要】
生成AI・AIエージェントを活用した金融システムの高度化において、技術検証・PoCから実装までを担い、AI駆動開発の標準化を推進します。

【業務内容・役割】
具体的には下記のような業務を想定しています。
●AI駆動開発に関する開発標準・ベストプラクティスの策定、開発現場への導入・技術支援。
●LLM、AIエージェント、MCP等を活用したアーキテクチャ設計、技術選定、PoC、本番導入推進。
●AIを活用した業務・開発課題の分析、業務プロセス自動化、DX施策の企画・実装・展開。

【魅力・やりがい】
生成AI、AIエージェント、LLMなど急速に進化する技術を、PoCにとどめず金融システムの本番導入までつなげられるポジションです。AI駆動開発を含む新しい開発プロセスを実践し、高い品質・可用性・セキュリティが求められる環境で専門性を高められます。

【想定キャリアパス】
少なくとも入行後数年は、システム開発現場でAI・先進技術を活用した開発案件をリードしていただきます。プロジェクトリーダー、プロジェクトマネージャー等、役割・担当プロジェクト数を拡大しつつ開発現場で活躍を続けることも可能ですし、銀行に帰任し銀行・グループ全体のアーキテクチャ戦略の企画・推進などに従事することも可能です。

業務概要:
2023年4月に設立されたAIスタートアップでのポジションです。上場グループのグループ会社として設立されました。プロダクト開発において積極的にAI技術を活用しており、主力プロダクトにおいて、ChatGPTを用いた議事録の自動要約やメールの自動作成など、顧客の業務効率化や生産性向上につながるAI関連機能を提供しています。このような状況の中、グループはAI技術に関わる導入コンサルティング、プロダクト提供、ならびに研究開発をさらに推進するために、戦略的子会社を設立いたしました。AIで持続可能な未来の社会を創るというPurposeを掲げ、日本企業の生産性向上や産業の活性化のための様々なAIプロダクトの開発と提供を行っています。高度なプロダクトを開発するために、ChatGPTをはじめとした各種大規模言語モデルやGenerative AIなどの分野の研究も進めています。2024年11月には、国内企業としてもいち早く「AIエージェント」をローンチし、多くの企業に高評価を得ており、国内市場を牽引しています。AI市場のトップランカーを目指しています。

具体的な業務:
生成AI活用のニーズが急速に高まる中、事業も急拡大を続けており、売上は前年比603%増を達成。エンタープライズ企業を中心にAX（AI Transformation）プロジェクトのお引き合いが加速度的に増えています。いま求められているのは、机上のAs-Is/To-Be整理や資料納品で終わる支援ではなく、現場の業務と経営数値を実際に変えるAXです。従来のシステム導入やDXでは、長期間の要件定義を経て完成を待つのが常識でしたが、生成AI領域では「まず動くAIエージェントを最速で現場に投入し、利用データと現場のフィードバックをもとに改善サイクルを回し続けること」こそが、最短で最大の成果を生み出します。
コンサルティングファームで培われるような高度な課題構造化・戦略構想力をベースにしながら、FDE（Forward Deployed Engineer）と密に連携し、従来では考えられないスピードで「動くソリューション」を顧客へ提供しています。構想から実装、現場への定着、そしてROIの最大化まで、戦略と実装の両輪を自らドライブするスタイルです。
この変革のリード役となるのがDeployment Strategistです。顧客の経営・事業・現場に深く入り込み、圧倒的なスピード感でAIによる事業インパクトを創出したいコンサルタント・変革推進人材を募集します。
＊Deployment Strategistとは：一言でいえば「AIコンサルタント」です。ただし、戦略や提案書を納品して終わる従来型コンサルではなく、顧客の中に入り込み、AIの実装・定着・成果創出（ROI）まで自らやり切る点が決定的に異なります。FDE（Forward Deployed Engineer）と並び、現在世界中で採用が拡大しているポジションです。
＊FDE（Forward Deployed Engineer）とは：「顧客の最前線に入り込むエンジニア」です。仕様書どおりに開発するのではなく、顧客の現場に入り、業務を理解した上でAI Agent/Skillsをその場で実装・改善していきます。DSはFDEとともに顧客現場に入り、課題仮説の構築、プロトタイプの検証、ユーザーからのフィードバックを短いサイクルで繰り返します。役割を固定的に分担するのではなく、DSが成果仮説と優先順位をリードし、FDEが技術的な実現と反復改善を担います。

ミッション:
Deployment Strategistのミッションは、「AIを導入すること」ではなく「AIで顧客の経営成果を出すこと」です。
1. 顧客の変革を前に進める：良い提案書や要求整理で終わらせず、経営インパクトのある変革テーマを定義し、実装・定着・成果創出までやり切る
2. AXの「型」を創る：従来型コンサルティングの延長ではない、構想 実装 アウトカム計測まで一貫したAX支援モデルを、顧客プロジェクトを通じて確立する
3. チームで顧客成果を最大化する：FDE（Forward Deployed Engineer）・CS・エンジニアと連携し、「構想で終わらないAI導入」を組織として再現可能にする
経営・業務・技術を横断し、顧客のAX構想を形にして成果までリードする それが本ポジションに期待する役割です。

業務内容詳細:
Deployment Strategistとして、顧客の経営課題・事業課題・現場課題を起点に、AXの構想策定から実装・定着、継続的な成果創出までを一気通貫で推進します。
1. アセスメント/戦略策定
全社または部門単位でのAXビジョンの整理・言語化
経営層・部門責任者へのヒアリングを通じた、課題・期待値・制約条件の把握
2. 課題構造化
業務棚卸しおよびAX化テーマの抽出、優先順位づけ
3. 価値と体制の設計
KPI設計、ROI設計、経営インパクトの可視化
推進体制・意思決定プロセスの設計
4. 実現可能性の設計
システムのAs-Is/To-Be整理
データアセスメント、データ整備方針の整理
セキュリティ・ガバナンス観点を含む導入設計
5. 実装・定着
Forward Deployed Engineer（FDE）やCustomer Success（CS）と連携した、AI導入、AIエージェント /Skill/Apps実装、内製化支援
6. 成果検証・ROI改善
AI実装による顧客アウトカムの計測
顧客KPIやROIの改善に向けた継続的な取り組み
「良い提案書を作ること」や「要求事項の整理」ではなく、「顧客の変革を前に進めること」 及び「AIを使って顧客の成果を出すこと」を期待します。

ポジション・部門の魅力:
1. 生成AI / AIエージェント活用の最前線に立てる
国内でもいち早くAIエージェントをローンチし、急拡大する企業で、最先端AIの顧客導入をリードできます。数か月かけて構想を固めてから実装するのではなく、仮説をもとに短期間でプロトタイプを作り、顧客の実業務で検証・改善を回す 従来では経験できないスピードで、市場価値の高い経験を積めます。
2. 事業インパクトに直結する裁量
自社・顧客双方の経営層と近い距離で意思決定に関わり、自身の判断が事業成長に直結する手触り感があります。従来型の業務コンサルや単なるPM/PMOにとどまらず、経営・業務・技術を横断する変革推進人材としてキャリアを築けます。
3. トップレベルの多様な専門家と、チームで顧客成果を出せる
顧客の声を単に要望として伝えるのではなく、FDEやプロダクトチームとともに、顧客課題を再利用可能なプロダクト・ソリューションへ昇華できます。グローバルな視点を持つ多国籍チームには、AI市場でトップを目指す意欲的なメンバーが集まっており、優秀な...

1．募集の背景と部門のミッション
データ戦略部門およびIT統制部門を中心に、データ利活用の全社展開とITセキュリティ・IT調達管理の高度化を進めています。データ戦略部門（担当兼務含め23名、協力先16名）はこれまでウェブサイト運営で収集した情報や自社データをもとにリテールのお客さまに対する行動分析とデジタルマーケティングを推進してきましたが、現在は全社領域へとデータ利活用を拡大しており、業務量増加に伴い増員を進めています。IT統制部門（中途入社・新卒配属含め2グループ13名）では、DXを支えるセキュリティ（ITリスク・セキュリティ領域）、高度化するサイバー攻撃への対応（サイバーセキュリティ領域）に加え、IT製品・サービス等の調達・契約管理の戦略的重要性の高まりを受け、幅広いポジションで募集しています。本募集は、データ戦略部門・IT統制部門の2部門を対象とした、部門横断の6職種募集です。

2．組織体制
データ戦略部門（担当兼務含め23名、協力先16名）とIT統制部門（セキュリティ専担2グループ13名　他）の2部門で構成。大き過ぎず小さ過ぎない企業規模を生かし、ウェブサイト・デジタルマーケティング・データ分析基盤やIT調達・セキュリティ管理の仕組みを自ら設計・構築・運用しているのが特徴です。

3．募集ポジション（2部門・6職種）
●データ戦略部門（3職種）
データガバナンス業務／ビジネス部門向けデータ活用推進／データ分析システムの保守開発

●IT統制部門（3職種）
セキュリティ管理の責任者（マネージャー候補）・メンバー／IT製品・サービス等の調達・契約管理／金融データサービス等のプロキュアメント（調達・購買）・契約管理マネージャー

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

以下のような方に向いています。

・データ利活用やITセキュリティ・調達管理の領域で、裁量を持って企画から運用まで携わりたい方
・大き過ぎず小さ過ぎない組織規模を生かし、自ら設計・構築・運用に携わりたい方
・独自のビジネスモデルを持つ金融機関で、これまでの経験やチャレンジ精神を発揮したい方

クライアント企業（主に製造業）向けに、生成AI・AIエージェントを活用した業務システムの設計・開発・実装を担当します。要件定義から、AIモデル・エージェントの設計、開発、既存システムとの連携、本番環境への実装・運用まで、技術面から一貫してプロジェクトを推進します。

＜具体的な業務内容＞
　・生成AI／AIエージェントを活用したシステムの要件定義・設計・開発
　・LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーション・ワークフローの構築
　・RAG（検索拡張生成）、プロンプトエンジニアリングによる精度改善
　・既存システム（ERP、基幹システム等）とのAPI連携・データ連携の実装
　・AIモデルの評価・チューニング、MLOps基盤の構築・運用
　・クラウド環境（AWS、Azure、GCP等）上でのAIシステムの構築・運用
　・クライアントのIT部門・開発チームと連携したプロジェクト推進

【案件の例】
　・製造業における経理AIエージェントの開発
　・需要予測AIモデルの構築
　・社内向け生成AIチャットボット・ナレッジ検索システムの開発
　・基幹システムとAIエージェントを連携した業務自動化システムの構築

【職務概要】
お客さまの業務課題の最前線に入り込み、AIネイティブなモダナイゼーションを牽引いただきます。
単なるAIツールの導入（PoC）にとどまらず、IT・OT（制御技術）など当社の強みを集結し、お客さまの業務プロセスそのものを抜本的に改革する変革構想の策定やロードマップ立案、提案活動を推進いただきます。
また、AISS内のコンサルティング・アプリケーション開発・データサイエンス・プロダクト／サービス領域の専門組織と連携しながら、グランドデザイン策定から案件創出、提案活動をリードするとともに、実システム構築フェーズにおいても関係部門と協働しながらお客様の変革実現を支援いただくことを期待しています。

【職務詳細】
・プレセールス段階から顧客（経営層・業務部門・IT部門）との対話を通じて潜在課題や変革ニーズを整理し、AI/Agent技術を活用したモダナイゼーション構想の策定、ロードマップ立案および提案活動をけん引する
・エンタープライズ顧客との対話を通じて、AI/Agent技術を活用した業務変革シナリオや全体アーキテクチャ構想を策定し、モダナイゼーション・マイグレーション戦略の企画・提案を推進する
・現場の業務プロセスや保有データ、暗黙知を踏まえたAI活用ユースケースの具体化やPoC企画を行い、顧客の変革実現に向けた実行計画の策定および推進支援を担う

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
採用部署は、当社グループのモダナイゼーション事業拡大を牽引する戦略組織として2026年度に新設された組織です。業種や事業部門の枠を超えて当社全体の知見やアセットを活用しながら、新たなビジネス創出や事業成長に直接貢献することができます。
また、社会インフラ・金融・公共・産業など幅広いお客さまに対し、構想策定やグランドデザイン策定、提案活動など最上流フェーズから携わることができます。
さらに、コンサルティング、アプリケーション開発、AI、データ活用など多様な専門人財と協働しながら、技術とビジネスの両面で専門性を高め、市場価値の高いモダナイゼーション人財として成長できる環境です。変革を続ける当社の最前線で、新たな事業を創り上げる醍醐味を味わうことができます。

【業務概要】
不動産領域におけるDXを推進する企業でのポジションです。事業拡大に伴い、スピーディかつ円滑な事業運営を実現するための次世代型の組織基盤づくりが重要なテーマとなっています。本ポジションは、指示された作業の改善に留まらず、グループ全体の業務プロセスやリソース配置を俯瞰し、生産性を高めるための最適なオペレーション設計や、AI等の最新テクノロジーを活用したプロセスの進化をゼロベースで描き、主導するBPR専任担当（マネージャー候補）の募集です。

【具体的な業務】
- 潜在的な改善機会・伸びしろの能動的な探訪：各現場の複数部門・多種多様なポジションが連携するプロセス全体を分析し、さらなる生産性向上や効率化の余地を自ら発見・可視化します。
- 業務プロセスのゼロベース再設計（BPR）：従来のやり方にとらわれず、さらなる事業拡大に耐えうる「あるべき業務フロー」や最適なリソース配置をリデザインします。
- AI・最新テクノロジーによる高度化推進：手作業や定型業務に対し、生成AIや最新ITツールを戦略的に取り入れた自動化・標準化を推進します。

【ポジション・部門の魅力】
- 大規模組織の立ち上げメンバーとして次世代の基盤を創る大きなインパクトがあります。決まった枠組みがないからこそ、自ら課題を設定し、組織全体の仕組み化・構造化を主導できる非常に高い裁量権があります。
- 人とAIの最適化で事業成長を直接加速できます。単なるコスト削減にとどまらず、AI活用や多様なリソース構造の適正化を含めた抜本的な構造改革を通じて、組織全体の生産性を爆発的に向上させます。
- BPR組織の立ち上げとマネジメントキャリアを築けます。まずは実務を牽引し、将来的には組織拡大に伴うBPRチームの立ち上げやマネジメント業務をお任せする予定です。

チーム紹介
同社における、Data/AIの専門家集団がこのチームです。昨今、あらゆる企業においてデータとAIの活用が企業価値向上の源泉となっており、その中心的な役割を担う各企業のCDO/CAIOが抱えるペインポイントをデータ/AI活用の観点から解消し、その先にあるビジネス成果創出を実現します。
顧客目線で「何を為したいか」というデータ活用戦略から、それらを実現するAIエンジニアリング、データサイエンス、プラットフォーム構築、データマネジメント領域を伴走型で支援します。

【人員構成】
総合系/IT系コンサルティングファーム、ITプロダクト/サービスプロバイダー、SIerの出身者を中心に、一般事業会社の経営企画部、業務改革推進担当など、コンサルティング・デジタル領域の未経験者も多数在籍

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デジタルトランスフォーメーション推進（DXA）紹介

職務内容
【具体的な案件内容】
●AI技術を活用したソリューション導入、開発
生成AIおよび機械学習技術を活用し、クライアント企業の業務高度化や新規価値創出を実現するソリューションの導入・開発を推進します。業務課題やデータ活用の成熟度を踏まえた上で、要件定義から設計・開発・テスト・納品まで一気通貫で対応します。また、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を用いたナレッジ活用基盤の構築や、大規模言語モデル（LLM）に対するプロンプトエンジニアリングを通じた出力精度・業務適用性の最適化を実施します。さらに、生成AI機能をWebサービスへ組み込み、各種APIとの連携を通じて既存システムとの統合や業務プロセスへの実装を行い、実運用に耐えうるAIソリューションの提供を実現します。

●同社ソリューションの企画・開発
同社生成AIサービスをはじめとするAIソリューションの企画・開発を推進します。ユーザーニーズや市場動向を踏まえた機能設計から開発・運用・改善までを担い、継続的な価値向上を実現します。生成AIおよびRAG技術を活用した高度な機能開発に加え、プロンプト設計やモデル最適化を通じてサービス品質の向上を図ります。また、Webアプリケーションとしての実装および外部API連携を通じて、スケーラブルかつ実用性の高いプロダクト開発を行い、競争力のあるAIサービスの創出・進化を推進します。

●データ分析/モデル構築支援
財務・非財務の観点における企業価値向上や企業経営の高度化／強化を目的とし、ビジネス強化分析からオペレーション高度化、経営ダッシュボードや業績予測など、社内外の広範囲なデータを活用したデータ分析/モデル構築を支援します。

【役割及び責任】
＜シニアコンサルタント＞
上記のプロジェクトに参画し、クライアントとのコミュニケーションを通じて業務課題を整理し、AI技術を活用した解決策の具体化から実装までを推進します。
具体的には、以下の役割を担います。
・クライアントの業務理解および課題整理、要件定義の実施
・生成AI・機械学習を活用したソリューションの設計・開発（RAG構築、プロンプト設計、モデル最適化、API連携 等）
・Webサービスや業務システムへのAI機能実装およびテスト対応
・データ分析・モデル構築の実務推進
・同社サービス開発における機能実装および改善活動への参画
・プロジェクト成果物の作成および納品対応
技術力とビジネス理解の双方を活かし、実装可能な形で価値創出を行うことが求められます。

＜マネージャー以上＞
上記のプロジェクトを統括し、クライアントへの価値提供最大化とプロジェクト成功に対して責任を持ちます。コンサルタントの実務推進に加え、チームをリードし、プロジェクト全体の管理・推進を担います。
具体的には、以下の役割を担います。
・クライアントとのリレーション構築および期待値マネジメント
・プロジェクト全体の計画策定（スコープ・スケジュール・品質・コスト管理）
・要件定義およびアーキテクチャ設計における意思決定・レビュー
・生成AI・RAG・AIエージェント等の技術選定および導入方針の策定
・チームマネジメント（メンバー育成、進捗管理、品質担保）
・リスク管理および課題解決の推進
・同社ソリューションの企画・方向性検討への関与
・プロジェクト全体の成果責任（顧客価値創出・納品品質の担保）
ビジネス視点と技術視点の双方を踏まえ、プロジェクトを成功に導くリーダーシップが求められます。

下記アーキテクトとしての業務に加え、事業部や部の方針に沿った社内コミュニケーションなど、組織運営をお任せいたします。
・損害保険会社のDX開発案件、次世代ITシステム検討におけるアーキテクチャー策定、提案活動、プロジェクト上流工程におけるシステム処理方式／アプリケーション処理方式設計を行う。
・インフラストラクチャー、アプリケーション、データなど、組織全体に及ぶ情報リソースの分析、設計を担当する。
・特定分野での技術開発の実行者、又は専門家として製品・サービスの向上を技術面から促進すると共に、既存手法の改良や新たな手法・プロセスの適用により、自社事業の発展に貢献する。

【職務詳細】
・【デジタル戦略とビジョン】デジタルロードマップと主要な戦略的イネーブラーの開発に協力する。レガシーアプリケーションとIT運用を最適なレベルで維持しながら、新しいアプリケーション、製品、およびサービスを迅速に展開できるようにする、ワークフローおよびビジネスプロセスを設計する。
・【最新動向の把握】
社外の動向や新たな問題について調べ、深く理解して、組織に対するそれらの潜在的な影響や有用性を評価する。
・【技術開発の提案】
ウェブサイト、ポータル、アプリケーションソフトウェアの質を改善するための、より複雑で革新的な技術開発を討議し、提言する。それらの技術開発により、インフラストラクチャーをサポートし、ユーザーのニーズを満たす。
・【データアーキテクチャー】
イベント分析、アプリケーションの生データ、ビジネスシステムをビジネスの見識に変貌させるために、データアーキテクチャーのあらゆる面を実装する。
・【アプリケーションソフトウェア開発】
変更や改善が必要な領域を分析し特定することで、既存および新規のアプリケーションを開発する。顧客の要求を満たす新しいアプリケーションを開発する
・【企業インフラ開発】
技術環境の効率性を改善するか、技術の運用にかかる総コストを削減することにより、技術とアーキテクチャーを発展させ、技術とデジタルの力によってもたらされる価値を高める。エンタープライズアーキテクチャー内のデジタル機能の設計、開発、保守に関連する活動を奨励し、自らも参加する。
・【情報セキュリティ】
攻撃、侵害、特定されている脆弱性など、セキュリティインシデントの検出と分析を主導し、セキュリティインシデント管理手順に沿ってセキュリティの欠陥を是正する。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・損保業界、IT業界の最新に常にふれることができ、ご自身の市場価値を高めることが可能です。ITアーキテクトとしてさらに極める道を、当社の中に見出してみませんか。あなたの経験が十二分に発揮できる環境をご用意してお待ちしています。
・キャリアパスとしては、エンジニアリングパス、マネジメントパスを選択できます。