DX関連、1200〜1400万の転職求人

229 件

【ポジションの魅力】
・新チーム立ち上げにおいて、技術/アーキテクチャの意思決定を担える
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる

【具体的な業務】
業務プロセスを踏まえたAI活用の設計およびアドバイザリー業務に従事していただきます。

業務イメージ:
・システム全体（LLM、データ基盤、クラウド）のデザイン・設計方針策定
・Webアプリケーションおよびバックエンドシステムにおけるアーキテクチャ設計および技術選定
・生成AI（RAG等）を活用したアプリケーションに関する設計および技術的意思決定
・設計 開発プロセスにおける技術的観点でのレビューおよび意思決定支援

主なPJ事例:
・クライアント企業：AI-Ready戦略企画
・クライアント企業：アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・クライアント企業：工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・クライアント企業：新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発

【ポジションの魅力】
・新チーム立ち上げにおいて、売上拡大・品質高度化や運営改善のための各種施策提言ができる中核メンバーとして活躍できる
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる

【具体的な業務】
・生成AI を活用したありたい経営・業務オペレーション構想の策定
・AsIS 業務とデータ調査・分析、ToBe 業務設計と業務/データ要件定義
・ToBe業務設計・プロセスに対するAI活用領域定義、AI・関連技術検討
・AI PoCシナリオ策定 (ToBe業務設計、KPI定義、システム全体構成概要定義、実行計画策定等)

【主なPJ事例】
・大手インフラメーカー：AI-Ready戦略企画
・大手機械系製造：アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・大手自動車部品：工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・大手IT：新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発

当社は、こだわりや情熱、たのしみによって駆動される経済の発展に寄与することを目指しています。中堅・中小規模のお店を運営する方々にむけて、自社サービスを展開し、事業拡大をソフトウェアで総合的に支援しています。
当社は、いくつかの新製品を立ち上げながら、データとオペレーションを統合するプラットフォームを構築し、消費者とお店の取引を支えるまでに成長しました。
市場の中で、当社の支援できている割合は本当に小さく、まだまだやりたいことがたくさんあります。たのしみや情熱を抱いた人々が商売をはじめ、お客さまとなめらかにつながり、街により多くの面白いお店が溢れる世界を一緒に目指して仕事をする仲間を募集しています。

本ポジションでは、AIを前提としたソフトウェア開発を実現するため、圧倒的な技術力と課題設定・解決力を持ったインディビジュアルコントリビューター（IC）を募集します。
AIの急速な進化によりソフトウェアの作り方は劇的に変化しています。それら変化の中でこれまで以上の事業成長を実現するためには、これまでのシステム・開発手法の延長でAI利用するのではなく、AIを中心にシステム・開発環境・プロセス等を再構築し、開発スピードを実現していく必要があります。
既存の枠組みや特定の技術にとらわれず、AI時代のソフトウェア開発がどうあるべきか？を共に考え、これまでに培った高い技術力と経験を武器に、組織・システム全体の変革を牽引できる、そんなエンジニアを求めています。

AI エージェントが自律的にソフトウェアを開発していく環境を実現するためのハーネスエンジニアリング構築し、AIによってソフトウェアが高速で進化していく世界を目指します。具体的な構想から実装までを担当いただきます。
1. AI による 自社プロダクトの抜本的なリアーキテクチャ
2. AI エージェントによるソフトウェア開発環境の構築・基盤整備
- AI がより高い品質の開発ができるように、新しいツールの実装や、既存システム・ツールの改修を行なっていただきます
3. 自社プロダクトの機能改善および新プロダクトの立ち上げ
4. プロダクト開発における技術リードあるいはチームリード

最初は現行のプロダクト・システム・アーキテクチャを理解いただき、AIを前提とした際に必要となるシステムや開発環境の課題を発見した上で、VPoEやシニアエンジニアと壁打ちをしながらロードマップを作成し実行して行きます。必要に応じて推進メンバーを巻き込みチーム化していきます。

開発環境:
- サーバーサイド: Ruby, Ruby on Rails, Java, SpringBoot, Go
- インフラ: AWS, Google Cloud, Cloudflare, RDBMS, MongoDB, Terraform
- フロントエンド: React, Vue, Next.js, Nuxt, React Router
- モバイル: Swift, SwiftUI, Kotlin, Jetpack Compose, Xcode Cloud, Bitrise
- AI: Claude Code, 内製 AI Agent (Claude Agent SDKベース)
- 業務ツール: Google Workspace, Slack, Notion

入社後のサポート体制について:
- 入社日当日は原則ご出社いただき、オリエンテーションに参加いただきます
- 人事メンバーや同時期入社メンバーとの顔合わせ
- 勤怠ツールや稟議システム、社内で活用しているITツールの紹介 etc
- 入社後1ヶ月間は、サポーターと呼ばれるオンボーディング担当メンバーがマンツーマンで立ち上がりをサポートします

【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

グループの各社事業におけるAI利活用を通じた業務改革の実現役として、サービスやプロダクトのモノづくりに携わっていただきます。
事業責任者と一緒にゼロベースからの企画立ち上げに加わり、ビジネス課題の解決策を技術的な観点から提案し、プロダクトとして形にしていく中心メンバーとしてご活躍いただく業務です。

具体的には、以下のような業務をチームで連携しながら進めていただくことを想定しています。

【主な業務内容】
* 事業責任者や企画担当者と連携した要件定義、技術仕様の策定
* Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockといった、AIモデルやAIエージェントをプロダクトで活用するためのAPI設計・開発、Webアプリケーション全体のアーキテクチャ設計・技術選定
* Typescriptを用いたバックエンド・フロントエンドの設計、開発、実装
* Azure/AWS等のクラウド環境におけるインフラ設計・構築（IaCの推進）
* データサイエンティストと緊密に連携し、業務に最適化されたAIエンジンの実装
* 開発したプロダクトの運用・保守、および継続的な機能改善

●想定PJT
以下を想定しています。
・グループ社員向け新規AIプロダクトの開発
・グループ社員向けプロダクトであるCHASSUの保守開発・運用
・グループ個社向けのプロダクト開発
※配属についてはご希望及び適性を踏まえて選考を通じて決定します。

●開発環境
一般的に標準的なモダンな開発環境を導入しています（IaC 、 CI/CD 、 Docker 、テスト自動化）
言語・フレームワーク：Typescript（React）など
生成AI：Azure OpenAI, AWS Bedrock
※これらは現段階で使用しているものであり、PJの特性によって技術選定も担っていただきます。

●開発手法・組織カルチャー
スクラム開発の実践：1週間単位のスプリントサイクルを採用／小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標／グループ社員のみのスクラム体制
対話から生まれる組織：役職や経験を超えたオープンな議論を通じて、技術的・人間的な成長が両立する組織づくりを目指しています
学びと共有の文化：専門書の輪読会で知識を共に学ぶ／ナレッジサークルでの専門分野の深掘り／失敗から学ぶ振り返りの習慣化

●魅力/やりがい
・世界トップクラス規模の総合人材企業である当グループで、様々な経験を積むことができます。
・グループ各社のAI利活用を牽引する立場で、AIに関する知見や技術力を発揮するだけでなく、事業変革の一端に取り組むような難しくもやりがいのあるミッションを担って頂くポジションです。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・フルスタックエンジニアとしての経験を積むことができます。
・技術選定に対し、裁量が与えられます。
・まだ立ち上げたばかりの組織のため、一緒に組織を作っていくことができます
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。（リモートワーク率85％)

業務概要:
当グループは、AIによる事業再構築とソリューション展開を中期成長戦略の中核に位置づけています。グループ内では「AIキャンパス（グループ内AIナレッジ共有会）」の運営やAI関連サイトの開設など、AI活用基盤の構築が進んでいます。一方で、AIの事業活用をさらに加速させるためには、技術と事業の両面を理解し、グループ横断でAI戦略を推進できるエンジニア人材の確保が急務です。DX執行役員およびAI推進チーム ディレクターとともにグループ全体のAI事業戦略を担い、各グループ会社と連携してAIソリューションの企画・実装をリードするテックリードポジションを新設いたします。

具体的な業務:
1. グループAI事業戦略の検討・実行
・執行役員およびAI推進チーム ディレクターと連携し、グループ全体のAI事業戦略の立案・推進を技術面からリード
・最新のAI技術動向（LLM/生成AI、エージェント、RAG等）のリサーチおよび事業適用の検討
・グループ各社の事業課題に対するAI活用方針の策定・技術検証
・AI関連の業務提携における技術デューデリジェンスおよび技術評価
・ナレッジ共有活動への貢献・推進

2. AIソリューションの企画・実行（テックリード）
・グループ各社と協働し、顧客課題を解決するAIソリューションの企画・設計・開発をリード
・グループ会社に所属するエンジニアの育成指導、必要に応じた採用活動への関与
・パートナー企業との技術連携・協業の推進

ポジション・部門の魅力:
・経営直下のインパクト：執行役員（大手SIerのマネジメント出身）、ディレクター/AIコンサルタント（AIスタートアップ/コンサル/総合商社出身）と直接連携し、当グループ全体のAI戦略に技術リードとして関与できます。意思決定までの距離が近く、自身の提案が事業を動かす実感を得られるポジションです。
・事業 × 技術の両面を担える環境：技術者としてのスキルを活かしながら、事業企画・プリセールスなど、ビジネスサイドにも深く関与できます。
・多様な事業ドメインへの挑戦：不動産、顔認証、クラウドインテグレーション、BPOなど、当グループ各社の多様な事業領域にAIを実装するため、幅広い業界知見を得られます。
・上場企業としての安定基盤 × スタートアップ的なスピード感：上場企業としての安定性・信頼性を持ちながら、DX推進事業は毎期成長中。変化と挑戦に満ちた環境で働けます。
・事業立ち上げへの参画：当グループのAI推進チームはまさに立ち上げフェーズ。チームの文化やプロセスを一緒に作り上げていくことができます。

【業務内容】
●全社AI戦略の策定と実行（業務効率化と新規プロダクト創出の両軸）
●経営層と連携したAI投資方針・AIガバナンス体制の構築
●AI×Blockchain融合プロダクトの構想・開発推進（AI専用ウォレット、ステーブルコイン決済、AI Agent向けSaaSプラグイン、オンチェーンデータ分析基盤等）
●AI Agentが自律的に経済活動を行うためのインフラ設計・PoC推進
●クロスファンクショナルチーム（プロダクト/エンジニアリング/企画/法務/コンプライアンス）との実装調整
●社内AI基盤・データパイプライン・MLOps環境の戦略策定と統括
●AIリスクマネジメント・AI倫理基準の策定と社内浸透
●外部パートナー（AIベンダー／研究機関／Blockchainプロトコル）とのアライアンス推進

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

業務概要:当社は、自社サービスを展開しており、今後は「AIによる体験の変革」に挑戦しています。

具体的な業務:
LLMエンジニアとして、生成AIを活用した新機能の企画・設計・実装をリードしていただきます。特に「AIコンシェルジュ」や「自動応答・レコメンド」などの体験価値を中心に、プロダクトチーム・サーバサイドチーム・デザインチームと協働しながら進めます。
AIアプリケーション設計・実装:
- LLM（OpenAI / Anthropic / Geminiなど）を活用した自然言語対話・レコメンド体験の設計・API連携
- RAGでのアプローチを主軸に、Prompt設計・Function calling・Context管理を組み合わせたLLMアプリケーションパイプラインの設計・最適化（埋め込み生成・再ランキング・動的応答制御など）
- Ruby / Python等を用いたサーバサイド開発およびAIマイクロサービスの構築（FastAPI, LangChain, LlamaIndex 等）
周辺業務:
- 応答の品質管理・トークンコスト最適化・LLM切替アーキテクチャの設計、モデルバージョン管理など
- サーバサイド・フロントエンドとの連携を考慮したエンドツーエンドのAI実装設計
- チーム内でのAI開発ナレッジ共有・ベストプラクティス整備

ポジション・部門の魅力:
- AIコンシェルジュ構想の立ち上げフェーズに携わり、技術選定・実装まで一気通貫で関われます
- ChatGPT / Claude / Gemini などマルチLLMの活用・比較検証・最適化を自らリードできます
- 必要に応じてベクトルDBによるナレッジ検索基盤の構築や、アプリUXの中核を担うAI機能の二手三手先までの設計にR&Dとして携わっていただきます
- 既存のネイティブアプリ・Railsバックエンドとの統合を通じ、組織開発としてのフィージビリティ課題とも向き合う経験、事業スケールとAI技術の橋渡し役としてのキャリア拡大を狙っていただけます

【業務内容】
以下、共通業務をベースとして1〜3いずれかの業務をお任せいたします。

[共通]
・金融業務における部門・業務を横断した立場でのAI、機械学習利活用の企画立案
・関係各部、データサイエンティスト、エンジニア、パートナー企業をはじめとしたステークスホルダーとの折衝、合意形成

1
・AIを含む、新技術ソリューション群の最適解を提案しプロジェクトを組成
・プロジェクトマネジメント全般
2
・AI・機会学習の金融業務適用に際しての適切なリスク検討・対策実施
3
・海外グループ会社へのノウハウナレッジの展開、施策推進支援

業務概要:当社は「医療系の会社」ではなく、医療業界にシフト（変革）を起こす会社です。共同創業し、経営チームが率いる急成長スタートアップです。歯科医療市場はDXがほぼ進んでおらず、大手が構造的に参入しにくい空白地帯です。当社はこの市場で、集客・店舗オペレーション・データ／AIの三層を一社で持つ独自の事業構造を展開。毎年平均で成長・全事業黒字化を達成し、エンジェル投資家から高く評価されています。IPOを目指しています。

募集背景:AIの登場で開発の進め方そのものが変わりつつある今、AI時代のエンジニア組織を定義・構築できるCTOを新設しました。社内全部署へのAI導入推進から、AIを活用した新規事業の構想・実装まで担える技術リーダーが必要です。着任後は代表が事業戦略・新規事業開発に軸足を移し、技術戦略の策定・実行はCTOに大きな裁量をお渡しします。
※入社後について：正式なCTOへの登用は、入社後の移行期間を経て行われます。

具体的な業務:
このポジションの役割:
3つのミッションを担っていただきます。
1. AI時代のエンジニア組織の構築：AIを前提とした開発のあり方を描き、チーム体制を組成します。
2. 社内業務のAIによる刷新：全部署へのAI導入を推進し、業務プロセスの再設計から実装まで担います。
3. AIを活用した新規事業の構想・実装：技術起点での新規事業アイデアの創出と事業化を推進します。

主な仕事内容:
1. AI時代のエンジニア組織づくり
　AI活用を前提とした開発プロセス・チーム体制の設計
　エンジニアの採用・育成・技術評価制度の設計
　技術スタック・アーキテクチャの意思決定
　CI/CD・開発プロセスの整備と生産性向上
2. 社内AIトランスフォーメーションの推進
　各部署の業務課題のヒアリングとAI活用計画の策定
　LLM（GPT-4o・Claude・Gemini等）・AI Agentを活用した業務自動化の設計・実装
　RAG・Fine-tuning等の技術選定と導入
　AI活用による生産性向上の定量評価と継続的な改善
3. AIを活用した新規事業の構想・実装
　技術起点での新規事業アイデアの創出とビジネスモデル設計
　PoC・MVP開発の推進
　経営陣・事業部門と協働した事業化プロセスの推進

ポジション・部門の魅力:
働く環境:
勤務スタイル　フレックスタイム（コアタイム 9:45 15:00）
出社　月・水・金 出社基本（エンジニア）
家賃補助　飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円／引越し費用7万円補助
その他　月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中

よくある懸念:
Q. 歯科に興味がなくても大丈夫？
　大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。
Q. スタートアップは不安定では？
　全事業黒字化済み。毎年平均で成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。

業務概要:当社は、AI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーです。
多数の企業を支援する中で見えてきた次の壁が、AIを現場業務に根付かせるラストワンマイルです。
モデルの性能は上がり、データ基盤も整ってきた。
それでもAI導入が成果に結びつかない最大の理由は、技術と現場の間を埋める担い手が不足していることです。
FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客の現場に深く入り込み、課題を定義し、技術で解決し、業務定着までやり切るポジションです。
AI時代の事業価値創出を支えるこのロールを担える人材は、日本市場ではまだ極めて希少です。
具体的な業務:顧客の現場に入り、AIソリューションを「動くもの」として業務に根付かせる 構想で終わらせず、現場実装までやり切ることがFDEのミッションです。
FDEは顧客先に常駐し、現場の業務文脈を肌で理解しながら動きます。
物理的な近さが、課題発見のスピードと顧客との信頼構築の両方を生み出します。
1. 現場と事業の課題を特定する: LoBや情報システム部門など多様なステークホルダーと向き合い、業務の文脈とビジネスの論理を踏まえて、「AIで解くべき問い」を定義します。
2. プロトタイプを素早く作り、顧客の意思決定を前に進める: AIコーディングツールを駆使し、議論の場で素早く形にします。
「検討します」ではなく「今作ります」のスタンスで、顧客の推進力を生み出します。
3. 現場に根付かせる: セキュリティ、既存システム連携、運用体制、ユーザーリテラシーなどの制約を乗り越え、プロトタイプを実運用までつなげます。
ポジション
・部門の魅力:FDEは、AIと現場をつなぐ、AI時代が生んだ新しいロールです。
当社のFDEは、技術と現場の最前線に立つ精鋭ポジションです。
1. 希少ポジションの型を、自分で作る: 日本市場においてFDEはまだ新しいロールです。
評価基準も動き方も、これから作っていくフェーズ。
その経験自体が、AI時代に最も需要が高まるキャリア資産になります。
2. 多様な現場が、視野を広げ続ける: 複数社
・複数業界の案件に同時並行で関わります。
異なる組織文化
・業務構造の中で動くことで、特定環境に依存しない実行力が身につきます。
3. 現場知見を思想に昇華し、発信する: 顧客最前線で得た知見を言語化し、登壇
・記事執筆を通じて発信する機会があります。
個人の市場価値と当社のブランドを同時に高められる環境です。
当社は、データとAIを活用した事業価値創出に取り組んでいます。
当社の提供するサービス:
・クラウドETL「自社サービス」
・AIデータプラットフォーム「自社サービス」
・ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
・エージェント型AIソリューション「自社サービス」の提供主力事業である自社サービスは、多数の企業や団体に提供しています。

業務概要
「最先端のAI技術」と「当グループのアセット（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。単なる「開発担当」ではなく、技術リーダーとしてプロジェクトを牽引しながら、チームの技術力を底上げする役割を担って頂きます。プレイヤーとして第一線で手を動かし続けながら、若手エンジニアの成長を支えてAI開発の再現性を高めていく、「マネジメント専任」でも「孤高のスペシャリスト」でもない「技術で引っ張るリーダー」を求めています。

具体的な業務
コンサルティングフェーズ
・コンサルタントと共にクライアントの課題を明確化し、AIによる解決方針を策定します。
・クライアント課題の整理・現状分析
・AI活用戦略の設計
・AIの基盤となるデータ活用構想の策定
・プロジェクト計画・マイルストーン設計

エンジニアリングフェーズ
・実証・実装・リリース後のサポートまで、技術判断と開発推進を担います。
・プロジェクトマネージャーとしての全体統括
・LLM／RAG等を活用したアプリケーション設計・開発
・データ設計・データ加工方針の策定
・設計レビュー／コードレビュー
・プロジェクトを通じての若手エンジニア育成
・最新技術のリサーチ・社内プロダクトチームとの連携

ポジションの魅力
1. 「AI×独自データ」の面白さ
当グループの生活者データ、プラットフォーマーのデータ、クライアント保有データなど、他社では触れられないデータ群とAIの掛け合わせによって新しい価値を生み出す醍醐味を味わえる。
2. マーケ＆セールス領域特化のAI実装
単なる効率化ではなく、「顧客のココロを動かす」ことが求められるマーケ＆セールス領域において、クリエイターやプランナーとも協働し「AIによる新しい売り方」づくりに挑戦できる。
3. 多様な業界・プロジェクトに携われる環境
当社の年間取引社数は多く、業種も多様、クライアントや業種ごとに異なる課題に適応する設計力・実装力を磨くことができる。

業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。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です。自社サービスを中核に、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。私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。
ミッション: ""AI の出力品質を科学する 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する""
LLM / AI エージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。評価メトリクスの研究開発から自動評価パイプラインの本番実装まで、「AI 評価科学」という新しい研究領域を社内に確立し、多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を科学的に保証します。
具体的な業務:AI Quality Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。
1. 評価メトリクスの研究開発 LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します
2. 自動評価パイプラインの設計・構築 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します
3. レッドチーミング・安全性検証 adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します
4. 統計的実験計画に基づく品質改善 A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します
5. 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック モデル改善の複利ループを構築します
多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します
業務内容:
1. 評価メトリクスの研究開発
* LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules)
* 評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection)
* 報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究
* 評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection)
* 評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス
2. 自動評価パイプラインの設計・構築
* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装
* CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築
* エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応)
* 評価パイプラインの再現性・信頼性の担保
3. 安全性・品質検証
* 自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装
* 安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築
* ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装
* プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行
4. 統計分析・実験設計
* 統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析
* 品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化
* 品質レポート作成と改善提案
* 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック
業務シナリオ:
シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証
新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。
シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート
LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。
シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証
金融機関向けに自社サービスを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ（機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等）を網羅的にテストします。ポリシー準拠率を達成します。
成果責任 (KR/メトリクス):
* 評価カバレッジ率（テストケース網羅率）
* 回帰検出率（リリース前の品質劣化検出率）
* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）
* LLM-as-Judge と人間評価の一致率
* False Positive / Negative 率
* 安全性インシデント発生率（リリース後）
チーム体制:
開発組織に在籍しています。AI QA Engineerは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します:
* 密接に連携する役割:
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発
* Research Engineer 研究開発・モデル改善
* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI 実行基盤開発
* Product Manager プロダクト設計・品質要件定義
ポジション・部門の魅力:
1. Evaluation Science の実践 : 多くの企業が注力する「AI 評価科学」を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践できます。評価手法そのものを研究対象とする、世界的にも希少なポジションです
2. ML/DS スキルの新しい応用 : 機械学習・統計学の専門性を「モデル開発」ではなく「モデル評価」に応用します。報酬モデリング、LLM-as-Judge の校正理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面で知的挑戦があります
3. 品質がプロダクトの信頼を決める : 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが構築した評価基盤がリリース品質の最後の砦になります。品...

業務概要:当社は、当グループ会社として設立されました。
AIエージェントの出力品質は、企業の業務運営に直結します。
「なんとなく動く」では許されません。
自社サービスが「企業の頭脳」として、承認ワークフロー、リソース配分、見込み客発見などのタスクを自律的に実行する世界では、AIの誤った出力は、却下されるべき承認が通ったり、不正確な人員配置が行われたり、不適切な顧客にアプローチしたりすることを意味します。
「企業の頭脳」が信頼されるためには、生成された応答の正確性、安全性、一貫性を科学的に評価し、保証するシステムが不可欠です。
従来のQAエンジニアリングはテストケースの設計と実行が中心でしたが、LLMエージェントの品質保証には、評価指標自体の研究開発、LLM-as-Judgeのキャリブレーション理論、報酬モデリング、統計的実験計画、ベンチマーク設計といったML/DSの専門知識が求められます。
当社は、世界的に先駆けている「AI評価科学」を日本のエンタープライズAIの文脈で確立するため、AI Quality Scientistを募集しています。
具体的な業務:ミッション: 「AIの品質を科学する 評価の研究開発を通じてエージェントの信頼性を証明する。
」機械学習、統計学、心理測定学の手法を用いて、LLM/AIエージェントの出力品質を定量的に評価し、改善します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、「AI評価科学」を社内の新しい研究分野として確立し、本番利用される製品の品質を科学的に保証します。
AI Quality Scientistとして、AIエージェントの品質評価における研究と実装の両面を主導します。
1. 評価指標の研究開発: LLM-as-Judgeキャリブレーション、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて、「品質とは何か」を科学的に定義します。
2. 自動評価パイプラインの設計と構築: 研究成果を本番CI/CDに統合し、スケーラブルな品質ゲートを提供します。
3. レッドチームと安全性検証: 敵対的テストを自動化し、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します。
4. 統計的実験計画による品質改善の推進: A/Bテストと有意性検定を通じて、プロンプト戦略とモデル変更の有効性を定量的に検証します。
5. 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック: モデル改善のための複利ループを構築します。
6. 「品質の科学」アプローチを通じて、本番利用される製品の品質を保証します。
詳細な業務内容:* 評価指標の研究開発:* LLM-as-Judgeキャリブレーション手法（ルーブリック設計、バイアス検出、適切なスコアリングルール）の研究と実装。
* 評価ベンチマーク（構成概念妥当性、汚染検出）の設計、構築、検証。
* 報酬モデリング/選好学習の評価への応用研究。
* 評価指標（勝率、タスク成功率、事実性、有害性検出）の選択と設計。
* 評価セット（合成データ + 実ログ）の設計、構築、維持。
* 自動評価パイプラインの設計と開発:* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計と実装。
* 評価パイプラインをCI/CDに統合し、品質ゲートを構築。
* エージェント評価ハーネス（マルチターン、ツール使用、長文コンテキストサポート）の設計。
* 評価パイプラインの再現性と信頼性の確保。
* 安全性と品質検証:* 自動レッドチーム（自動敵対的テスト）の研究と実装。
* 安全性およびポリシー準拠検証フレームワークの構築。
* ハルシネーション検出とキャリブレーション手法の研究と実装。
* プロンプト/ツール回帰テストの設計と実行。
* 統計分析と実験計画:* 統計的実験（A/Bテスト、有意性検定）の設計と分析。
* 品質トレンドの可視化と回帰検出の自動化。
* 品質レポートと改善提案の作成。
* 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック。
主要な成果（KR/指標）:* 評価カバレッジ率（テストケースカバレッジ）* 回帰検出率（リリース前品質劣化検出 >= 95%）* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）* LLM-as-Judgeと人間評価の一致率* 偽陽性/偽陰性率* 安全インシデント率（リリース後）チーム体制:開発組織にはメンバーが所属しています。
AI QA Specialistは、専任の品質保証機能として、以下のメンバーと密接に連携して業務を行います。
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発* Research Engineer 研究開発、モデル改善* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI実行インフラ開発* Product Manager 製品設計と品質要件定義ポジション
・部門の魅力:* 実践的な評価科学: 世界的に投資されている「AI評価科学」を、日本のエンタープライズAIの文脈で実践できます。
評価手法そのものが研究対象となる、世界的に稀なポジションです。
* ML/DSスキルの新しい応用: 機械学習と統計学の専門知識を「モデル構築」ではなく「モデル評価」に応用します。
報酬モデリング、LLM-as-Judgeキャリブレーション理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面にわたる知的な挑戦があります。
* 品質が製品の信頼を決定: 本番環境において、あなたが構築する評価インフラはリリース品質の最後の砦となります。
品質保証がビジネスに直接与える影響を実感できます。
* グリーンフィールドポジション: AIエージェント評価科学という全く新しい専門領域をゼロから設計
・構築します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、大きな裁量を持つことができます。
* AI安全の最前線: 自動レッドチーム、敵対的テスト、ポリシー準拠検証を含む責任あるAIの実践に携わります。
AIエージェントが「企業の頭脳」としてビジネスオペレーションを自律的に実行する世界で、安全性を科学的に保証する重要な役割を担います。
* 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。
リサーチエンジニアやエージェントハーネスエンジニアと密接に連携し、製品スイート全体の品質に影響を与えます。

【業務概要】
デジタル社会共創コンサルティング室は、AIをはじめとしたデジタル技術の進化がもたらす社会・産業へのインパクトを捉え、クライアントである企業課題と政府・自治体の問題解決に取り組む専門組織です。構想〜パートナーシップ構築〜伴走までトータルで価値提供を行っています。

【今後の注力領域】
AI・ロボティクスの進化を踏まえて、新たな事業・サービスを生み出したい企業に、イノベーションにブレーキを掛けないための能動的なリスクマネジメントを行うガバナンス構築・推進を支援する。AIに関する政府のルールづくりと、ビジネスサイドのコンサルティングの両輪をまわすアプローチ。デジタルビジネスやAIレギュレーションに関して、世界的に活躍する第一人者（研究者等）との連携体制を構築し、専門性・客観性を担保。

【主なクライアント／インダストリー】
・通信大手…世界初のAIエージェントサービスの開発・提供に際して、法律・技術・倫理などの多角的な視点から新たなリスクを洗い出し、脅威度・優先度の評価、対策オプションの抽出・具体化など、伴走的に支援。単に規制遵守のためのチェックリスト管理ではなく、より良い、安心できるサービスを世の中に出すための能動的支援を実施。
・特定の機関…政府が推進するAIシステムの開発者や提供者のためのAIセーフティ評価のルール作り。特に、LLMからAIエージェントに進化する中で、固有の新たなリスクの定義、評価の観点・評価手法について調査研究。

【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ガバナンス体制の構築: AIガバナンスの在り方に関する経営戦略立案、AIガバナンスサイクルの設計・運用支援、AIガバナンスボードの組成、各種規制への対応。
2. AIガバナンスの伴走支援: AIリスクアセスメント〜リスク対策検討、サービス開発へのフィードバック、個別リスク対策の検討・実装支援。
3. AIレギュレーションの制度設計: 海外先進事例調査、有識者インタビュー、調査分析、とりまとめ、検討タスクフォースの運営・ファシリテーション。
4. AI開発プロジェクトの伴走支援: 各種AI開発プロジェクトにおけるガバナンスサイドからの助言・検討分析支援。

【担当業務】
・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）
・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）
・セールス（引き合いに対して、提案書の設計、執筆のサポート、クライアントコミュニケーション）

【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る。
・AI事業開発の最前線で、革新的なサービスが世に出ていくことに関われる、貢献できる。
・最先端の知識や研究が、ビジネスの現場で応用されて、社会実装される経験。

新CRM開発・活用推進、デジタルマーケティング・アプリ戦略企画立案、左記業務に必要な銀行顧客データの分析等を通じ、銀行のブランド価値を高め、ロイヤリティの高い顧客基盤を拡大させることがミッションです。


主な業務は以下のとおり（一例）です。
●新CRM開発・活用によるリアルチャネル機能の高度化、JA向け利用推進
　　・対面営業強化等に資する新CRM開発（SalesForce）およびリリース後の機能拡充、JA向け利用推進
　　・他事業と連携したCRMのデータ・機能拡充
　　・CRMデータを活用した顧客ニーズ分析や渉外担当者の行動分析、および改善提案等

●デジタルチャネル向けマーケティング戦略企画・実践、新規サービス企画
　　・顧客データに基づく分析、デジタルマーケティング戦略立案、および他事業と連携したスマホアプリ戦略の高度化
　　・リアル・デジタルを融合するOMOシナリオ・事業間連携
　　・データ分析および顧客ニーズに基づいた新規サービスの企画

●リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータインフラの整備
　　・リアル・デジタルチャネル機能等で利用するデータ利用環境（＝データ基盤）の整備
　　・Snowflake・BIツールなどデータ利活用インフラの整備・利活用支援
　　・MAツールの構築・運用などデジタルマーケティング本格展開の環境整備　　

入行当初は、ご自身の希望・キャリアパス・保有スキルに応じて配属先やポジションを決定します。

【期待する役割】
これまでの業務経験を活かし、新CRM開発・活用推進、デジタルマーケティング・アプリ戦略の企画立案、左記業務等に必要な顧客データ分析等に取り組んでいただきます。

リテール事業本部では、激しい情勢の変化に対応するため、従来の延長ではなく、様々な新しい取組みにチャレンジしています。金融サービスのデジタル化に向けて、前例にとらわれず、各種企画に積極的に参画いただくことを期待しています。

＜足元の取組み（ご担当いただく業務）例＞
・新CRM開発・活用提案、JA向け利用推進
・銀行アプリ等の非対面チャネル接点を起点とした、デジタルマーケティング戦略・アプリ戦略の企画立案
・データ分析・利活用を通じたリアル・デジタルチャネル戦略等の業務高度化・効率化

業務概要: 当社のAI・データ活用専門組織のシニアコンサルタントとして、企業のデータ利活用・AI導入プロジェクトの「現場責任者」を担っていただきます。統計学・機械学習の深い理論的背景を土台としつつ、LLMやAIエージェントが実際に駆動するプロダクトとして落とし込むまでの「手触り感」を重視したデリバリーが特徴です。
具体的な業務: ディレクターやマネージャーの設計した戦略に基づき、プロジェクトの推進・実務をリードします。
1. データ活用・AIプロジェクトの実行推進: クライアントの現場部門との要件定義・調整、生成AI（LLM/音声AI等）を用いた業務変革ソリューションの実装リード、フロントエンドを含むAIプロダクトのユーザー体験（UX）設計と開発ディレクション
2. 分析・基盤構築のディレクション: モダンなデータ基盤（Databricks/Snowflake等）の構築リードとデータパイプライン設計、自らもPython/SQL等を用いたデータ分析やモデル検証、BIツールによる可視化の実行
3. ナレッジの体系化: 社内コンサルティングメソッドの言語化・ツール化
ポジション・部門の魅力:
1. 「市場価値」の圧倒的向上: 経験豊富なディレクター直下で、戦略から実装までを経験できます。ハイスキルフリーランスの知見を間近で吸収できるため、通常のコンサルファームの数倍速で「データに強いコンサル」としてのキャリアを築けます。
2. 早期のマネージャー昇格: 組織拡大中のため、ポストは十分にあります。実績次第で半年〜1年でのマネージャー昇格も可能です。
3. 成長機会とキャリアのレバレッジ: 将来的な成長機会や、当社のコアメンバーとして活躍するチャンスがあります。

【具体的な業務】
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. Embodied AI / VLAの研究開発
- Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
- 模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
- 実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
2. 学習データ収集・データ基盤整備
- 実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
- データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
- 合成データの作成戦略作りおよび活用
3. シミュレーション環境構築
- 物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
4. 評価・ベンチマーク設計
- タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
- オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
- データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
5. プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
- プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
- プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
- 導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
6. チームリーディング、技術横展開・技術発信
- 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
- メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
- 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）

【ポジション・部門の魅力】
- 立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
- 研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
- 関連団体を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
- 学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
- 当社が培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。

業務概要:
当社は創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション:
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、当社が描く未来を共に創っていただきます。
具体的な業務:
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. 大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
* モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
* 継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
* 長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
* 日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
2. 評価・ベンチマーク設計
* 日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
* オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
* ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
3. 開発基盤・データ基盤の整備
* 学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
* データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
* コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
4. プロダクト/ソリューションへの接続
* PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
* エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
* 業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
* 再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
5. チームリーディング、技術横展開・技術発信
* 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
* メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
* 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
ポジション・部門の魅力:
* 少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
* 受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
* また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
* 当社は大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
* LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。

業務概要:
AI領域のスペシャリストとして、自社プロダクトへのAIプログラム開発とWEBアプリケーションオマージュ、データベースを活用した解析・分析・活用を担うポジションです。自社サービスにおいて、製品の軸から市場優位性を高めることに貢献いただきます。

具体的な業務:
【メインミッション】
購買体験（コマース）のデータ活用、AI領域のPOCプロジェクトから、AIの新しいサービスを創出し、お客様への価値創出を増大するミッションをお持ちいただきます。

【手がける製品・サービス】
大手企業に導入されている自社ECプラットフォームの開発に携わります。業界最高水準の機能を持ち、独自カスタマイズが可能です。最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させることを目指しています。

【開発環境・業務範囲】
技術スタック:
言語: Python/C#/JavaScript/SQL
フレームワーク: ASP.NET Web Forms, ASP.NET MVC
ライブラリ: 自社ライブラリ含む多数
統合開発環境: Visual Studio
データベース管理: SQL Server
バージョン管理: Team Foundation Server, Git
使用PC: Windows10

【業務概要】当社は、当グループ会社として、AIが自律的にビジネスオペレーションを実行する次世代のコアシステム「自社システム」を構築しており、本ポジションでは、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破し、より効果的なエージェントの構築、大規模な目標達成のためのエージェント連携メカニズムの設計、エージェント性能を最大化するための課題解決（新規ハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニング）を強化するチームの一員として、AI/LLM/MLにおける最先端かつ応用研究を主導します。

【具体的な業務】
1. エージェントの研究開発
- 異なるエージェントハーネス（メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャなど）の考案、開発、比較
- 新しい推論、計画、検索手法の研究開発
- マルチモーダルおよび長文コンテキスト処理技術の開発
- 最新の研究論文の調査、再現、改善
2. 評価とベンチマーク
- 大規模なエージェントタスクのための厳密な定量的ベンチマークの設計と実装
- 合成データ生成および評価ベンチマークの設計
- モデルとプロンプトの自動評価のサポート（トレーニングから本番まで）
3. 本番環境での問題解決
- 推論レイテンシとコストの最適化（量子化、蒸留、キャッシングなど）
- トレーニングデータミックスの作成と最適化
- エージェント評価フレームワークの推進
- 本番環境での品質向上とパフォーマンスチューニング
4. 知識移転とアウトリーチ
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転と指導
- 学術機関やOSSコミュニティとの連携

【ポジション・部門の魅力】
- 「企業の頭脳」を動かす研究: チャットボットの改善に留まらず、AIがエンタープライズSaaSを統合し自律的に業務を実行する次世代コアシステムの技術基盤を研究を通じて構築します。
- 研究成果が直接プロダクションへ: 開発した手法は、多くの企業が利用する本番環境に即座にデプロイされ、論文で終わらない実世界への影響を実感できます。
- 最先端のAI研究を実践: 推論品質の限界突破、長期記憶の設計、マルチエージェント連携のオーケストレーションなど、業界のフロンティア課題に取り組みます。
- 研究と発表の両立: 論文発表や技術ブログ執筆を奨励し、学術機関やOSSコミュニティとの連携を積極的に支援します。
- 技術移転によるインパクト: Agentic Product Engineerチームに手法を移転し、全製品の品質向上においてリーダーシップを発揮します。
- 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持てます。

●ファンド/ETF等の組成経験を活用し、暗号資産/ブロックチェーン技術を用いた新たな金融商品組成のマネジメント

＜業務内容＞
●ブロックチェーン技術の活用に伴う資産の「決済高度化」を実現するため、伝統的なミドル・バックのシステムやオペレーションの刷新を推進する

業務概要
当社のAI・データ活用専門組織のマネジメント層として、企業の経営課題を上流から特定し、生成AI（LLM/AIエージェント/音声AI等）やカスタムAIプロダクトの実装・定着までを一気通貫でリードしていただきます。
当社の最大の特徴は、自社コンサルタントと「市場価値の高いハイスキルフリーランス」を融合させた独自のギルド型組織です。これら精鋭スペシャリストたちを束ねる「軍師」として、難易度の高いエンタープライズ案件を成功へと導いてください。

具体的な業務
ご自身のこれまでの知見や得意領域（戦略・分析・基盤構築等）に基づき、以下の業務の「統括および推進」を担っていただきます。
1. 戦略・構想策定
・経営層へのヒアリングを通じたAI/データ活用ロードマップの策定
・生成AI（LLM/音声AI/マルチモーダル等）のビジネス適用シナリオ策定とPoC設計
・データドリブン組織への変革に向けたDMO（Data Management Office）立ち上げ支援
2. プロジェクトマネジメント・チーム組成
・案件の要件定義からデリバリーまでの総責任（PM/PMO）
・AIプロダクト（SaaS型/カスタム開発）の開発プロセス管理と品質担保
・ハイスキルフリーランス（DS/DE/PM）との最適なチーム編成とクオリティ管理
3. ソリューション開発・組織拡大
・再利用可能なAI資産（LLMオーケストレーション基盤等）の共通化・プロダクト化
・上場に向けた組織作り、メソッドの標準化
・ナレッジシェアによる若手コンサルタントの育成、および新規サービスの企画

ポジション・部門の魅力
1. 「上場前夜」のダイナミズムを当事者として経験
株式上場という明確なマイルストーンがあります。組織が急拡大するフェーズで、仕組み作りや事業成長に直接寄与できる、キャリアにおいて最もエキサイティングな時期にご参画いただけます。
2. 「自社リソース」に縛られない、真のクライアントファースト
社内のエンジニアの稼働を埋めるための提案は不要です。市場から最適なスキルを持つフリーランスをアサインできるため、常に「解くべき課題に対して最高の布陣」で挑むことができます。
3. キャリアの拡張性
コンサルタントとしての深化はもちろん、事業会社としての側面を活かし、自社発の新規AIプロダクト立ち上げや、事業責任者（事業部長・役員候補）へのパスも開かれています。

業務概要:大きく次の4つの分野のいずれかを主に担当いただく予定です。
1. 生成AIを利用した全社規模の業務効率化推進
・企画
・構築
・運用業務全般 2. 生成AI等最新技術を用いたシステムの内製開発チームの立ち上げ
・運用 3. 各部署から依頼された生成AIを活用した業務改善ツールの開発と運用業務 4. 生成AIに関する当グループ全体のガバナンス構築、社内教育、リスク対応等の業務全般。
開発自体は外部ベンダーに依頼をしておりますが、内製開発に注力していく予定です。
具体的な業務:Microsoft 365 Copilot/Copilot Studio等を活用したAIエージェントの開発（2025年度の重要ミッション）、社内版生成AIチャットボットを筆頭に、生成AIを活用した社内手続きの照会対応ツールや、稟議書ドラフト
・議事録などのドキュメント作成や要約サポートツール、法人営業における支援エージェントのPocなど、生成AI活用を支えるシステム基盤の企画/運用、システム内製開発の体制構築、企画/運用、AIポリシー、AIガバナンス構築。
ポジション
・部門の魅力:本チームは組成中のため様々なバックグラウンドを持つメンバーで構成されています。
他社での経験が活かしやすく、また当社も自社にない新たな経験
・知見を求めていますので、活発な議論が可能な環境です。
生成AI活用に関しては全社規模の一大プロジェクトであり、成功させることは従業員の働き方の改善につながり、結果的に顧客満足や企業利益に貢献できるため、非常にやりがいのある業務です。
実際のツール開発のみならず、従業員の生成AI活用推進に向けた企画業務やリスク統制プロセスの確立など、全体のガバナンス構築にもかかわるため、企画推進の経験を積むことができ自身の市場価値を高めることが可能です。
将来的には部門全体をリードしていただけることを期待しており、システムを本番リリースできるような体制を目指しております。

●業務詳細
当社グループの各事業会社における経営戦略・事業課題に対し、AI活用を前提とした システム構想・設計・意思決定の中核 を担い、複数プロダクトを横断するプラットフォーム視点で、企画からリリース・進化までをリードしていただきます。

（ご担当頂く業務例）
・グループ横断／事業横断の視点でのシステム構想・全体アーキテクチャ設計
・事業・ビジネス要件の構造化および、システム要件・非機能要件への落とし込み
・各プロダクト要求の再構造化および、共通化／個別化の判断
・技術選定方針およびアーキテクチャ方針の策定
・設計思想・判断基準を展開するためのガイドライン・標準化の整備
・プロダクトマネジメント（プラットフォーム視点での横断的なPOとしての役割）
・開発フェーズにおけるディレクションおよび意思決定支援（なお、開発は開発チームが担います）
・担当PJにおけるマネジメントおよび関係者とのコミュニケーション

●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
・クライアントワークではなく、事業者の立場でAI活用を前提としたシステム構想・全体設計・設計判断に主体的に関われる環境
・実際に事業で使われるAIプロダクトの企画・構想段階から関与し、「AIをどう使えば事業価値が出るか」を設計として形にできる経験
・複数のAIプロダクトを俯瞰するプラットフォーム視点で、上位レベルの構想・設計判断を行い、グループの事業成長に直結する意思決定をリードできるポジション

業務概要:
当社では「AIネイティブなSIカンパニー」を目指し、AIを中核に据えた事業推進に取り組んでおります。
当社のAI事業は単なる顧客向けSIではなく、自社の業務にAIを深く適用し、確かな成果が得られた取り組みを自社製品化 → 外販する戦略をとっています。
営業・人事・デリバリなど各部門が自ら主導してAI活用を行ってきましたが、現在はそれらを横断する「AI統括室」へと開発機能を集約し、スケーラブルなプロダクト開発体制を強化中です。
この「全社横断のAI開発チーム」の中核人材として、複数プロダクトの技術戦略・新規開発を牽引するテックリードを募集します。

具体的な業務:
当社のAI統括室では、複数の自社AI製品を横断してリードできるテックリードを募集しています。PoCから本番導入、プロダクト化・外販まで、当社独自のサイクルの中で開発を牽引していただきます。
1. プロダクト横断の技術戦略推進
・複数の自社AI製品にまたがるアーキテクチャの共通化・最適化
・技術仕様やフレームワークの標準化による開発効率の最大化
・開発チーム間の技術方針のすり合わせや、横断的な技術リード
・各エンジニアはプロダクトに並行で関与し、全体視点と専門性の両立を図っています
2. AIプロダクト開発の実務リード
・オンボーディングフェーズでは、既存プロダクトの設計・開発に参画し、業務理解・基盤習得を進めていただきます
・徐々に新規プロダクトに移行し、要件定義・技術選定・フィージビリティ検証を主導
・プロダクトごとのアーキテクチャ設計と技術スタック選定、実装方針策定
・実装にも手を動かしながら、チームのコード品質管理・技術レビューを実施
・PdMやビジネス部門、デザイナーと連携しながら、ユーザーに届く形に仕上げていきます
3. プロトタイピング 社内でのテストマーケティング
・経営陣と月次のアイデア検討MTGを通じて、仮説ベースの新機能やプロダクトを設計
・まずは実際に動くプロトタイプを構築し、手触り感で判断
・社内をテストユーザーとしたフィードバックサイクルを回し、精度高く改善
・効果が見えたプロダクトは、本番導入・外販展開へとスケーラブルに昇華

ポジション・部門の魅力:
1. 最先端ツールを即試せる、技術選定の自由度
Cursor・Devin・Clineなどの話題ツールも、承認不要で即利用可能。AIモデルや開発環境に縛られず、開発効率を最大化する選択ができるため、テックリードとして最新技術をチームに取り込みながら、最速でプロダクト開発につなげる動きができます。
2. 強固な事業基盤で、失敗を恐れず挑戦できる
多くのAIスタートアップでは、1つのPoC失敗が即資金難に繋がるリスクがありますが、当社は強固な事業基盤を持つため、プロダクトのチャレンジに“全振り”できる環境があり、「失敗を恐れずに開発できる」という安心感のもと、本質的な技術判断とプロダクト開発に集中できます。
3. ユーザーの声を最速で拾い、製品改善に直結させられる
新機能は社内で即時に展開され、リアルな業務フィードバックが即日得られます。定性・定量の両面から改善につなげられる、エンジニア冥利に尽きる環境です。
4. 常に新しい開発フェーズが走っており”飽きない”組織構造
当社では、常に新規開発が並行して複数走っており、0→1／1→10の両方に継続的に関われる構造があります。そのため、「最新技術に触れたい」「成果が出るまで責任を持ちたい」といった思いを長期的に持ち続けられる環境です。

当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。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。私たちは、企業の全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構築することを目指しています。自社サービスを中核に、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。AIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。

期待する役割:
Human-AI Collaboration Architectとして、当社の全プロダクト (自社サービス等) におけるAIエージェント体験の設計をリードしていただきます。
1. エージェントの対話フロー・インタラクションパターンを設計し、ユーザーがAIを信頼して業務に活用できる体験を実現する
2. 不確実性の可視化、信頼度表示、可逆操作 (Undo / 修正)、トレーサビリティ表示など、AI特有のUX課題を解決する
3. ユーザーリサーチ (インタビュー、ユーザビリティテスト、A/Bテスト) に基づくデータドリブンなデザイン判断を行う
4. AIプロダクト向けデザインシステムを構築・運用し、プロダクト横断で一貫した体験を提供する
5. エンジニア・PM・AI研究者と密に連携し、技術的制約を理解した上でデザインする

具体的な業務:
1. エージェント体験 (AX) の設計
* エージェント対話フロー・インタラクションパターンの設計
* 不確実性の可視化・信頼度表示のUI設計
* 可逆操作 (Undo / 修正) ・権限付与UIの設計
* エージェント行動のトレーサビリティ表示設計
* Human-in-the-Loop評価UI・フィードバックループの設計
* エージェントのパーソナ (性格・振る舞い・トーン) の設計
2. ユーザーリサーチ
* ユーザーインタビュー、ユーザビリティテスト、A/Bテストの設計・実施
* 定性・定量データに基づくデザイン判断
* ペルソナ・ジャーニーマップの作成・更新
* AIエージェントに対するユーザーの信頼度・満足度の測定
3. デザインシステム・プロトタイピング
* AIプロダクト向けデザインシステムの構築・運用
* 高速プロトタイピング (Figma、コードプロトタイプ等)
* 情報アーキテクチャ (IA) 設計
* デザインパターンのドキュメント化・チーム間共有

業務シナリオ例:
1. 稟議承認AIの信頼度表示UI設計: AIエージェントが「この稟議を承認すべき」と判断した際、ユーザーが「この判断はどの程度信頼できるか」を直感的に判断できるUIを設計。信頼度スコア、参照した過去の承認パターン、判断根拠の表示方法をプロトタイプし、ユーザビリティテストで検証。
2. SaaS横断ワークフローの可逆操作UI設計: AIエージェントが複数のSaaSを横断して自律的に実行したアクションに対し、ユーザーが安心して「取り消し」「修正」できるUIを設計。複数のSaaSにまたがるアクションのUndo / Redoのインタラクションパターンを定義し、「どのSaaSのどのデータが変更されたか」を一覧で確認できるトレーサビリティ表示を実装。
3. デザインシステム構築: 複数のプロダクトで一貫した体験を提供するため、エージェント対話コンポーネントを標準化したデザインシステムを構築。

ポジション・部門の魅力:
1. AXという新しいデザイン領域: 「人とAIの信頼関係」という、まだ正解のないデザイン領域に挑戦でき、業界の先駆者になれます。
2. 複数のプロダクトを横断: 当社の多様なAIプロダクトのデザインに携われ、1つのプロダクトに閉じない幅広い経験を積めます。
3. デザインシステムをゼロから構築: AIプロダクト向けのデザインシステムを設計・構築でき、コンポーネント設計からインタラクションパターンまで、基盤を作る仕事です。
4. ユーザーリサーチの実践: 多数の顧客に対して、インタビュー・ユーザビリティテスト・A/Bテストを実施し、データに基づくデザイン判断ができます。
5. 急成長環境: 設立後、大規模な組織、複数のプロダクト展開のスタートアップで、デザインの意思決定に大きな裁量を持てます。

当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。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です。自社サービスを中核に、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。

【ミッション】
「企業の脳」の心臓部を設計する。AIエージェントが安全・高速・確実に動作するためのAgent Harness 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。自社サービス上で動くワークフローの制御基盤を、自社で構築する。

【期待する役割】
Agent Harness Engineerとして、AI/MLの知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。
1. LLM / AIエージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する
2. モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI特有のシステム設計を担う
3. 社内エンジニアが使うAgent SDKを設計・開発する
4. ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する
5. Research Engineerと連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する

【業務内容】
1. Agent Harness の設計・実装
- エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装
- Agent SDK の設計・開発 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース
- セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装
- ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 エージェントの行動を制御するルール実行基盤
2. AI/ML システム統合
- モデルルーティング 複数のLLMプロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング
- コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG統合)
- 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略)
- Research Engineerと連携した最新研究成果の本番基盤への統合
3. オーケストレーション・パフォーマンス
- ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発
- コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理)
- 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング
4. 信頼性・運用
- プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持
- インシデント対応・ポストモーテム
- データアクセス・権限管理基盤の設計

【このポジションの魅力】
1. Agent Harnessを自社で作る: 2026年最もホットなアーキテクチャ概念を、OSSに頼らず自社で設計・実装できる。業界の最前線に立てる。
2. AI/ML × バックエンドの交点: LLMの動作原理を理解した上で、エージェント実行基盤を自ら設計・実装する。純粋なインフラでも純粋なMLでもない、新しい領域。
3. 基盤ソフトウェアの設計者: YAMLを書く仕事ではなく、SDK・実行エンジン・オーケストレーターをコードで作る仕事。低レイヤーの知識が直接活きる。
4. 開発者体験の設計: 社内エンジニアが使うSDK・ツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させる。
5. 全プロダクトの土台を支える: 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが作ったHarnessの上ですべてのAIエージェントが動く。
6. 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る。

業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。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です。自社サービスを中核に、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。

募集背景:自社サービスは「企業の脳」として、顧客企業の全SaaSを統合し、数百のワークフローをAIエージェントが自律的に実行する世界を目指しています。しかし、この構想を実現するには、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破しなければなりません。
1. 複数のSaaSを横断して情報を検索・統合する際の推論品質の限界
2. 長期にわたる業務プロセスを記憶し、文脈を維持する長期記憶の設計
3. テキスト・画像・音声・構造化データを統合的に扱うマルチモーダル対応
4. 数百社が同時利用する環境での低レイテンシ推論
この1年で、LLMを活用したエージェントシステムの採用は急速に進みました。今後、AIエージェントがより複雑なタスクをエンドツーエンドで、あるいは人間と協力して遂行する未来に向けて、当社では以下に取り組むチームを強化します。
- 長期ホライゾンの課題でより効果的なエージェントを実現する
- 様々なスケールで他のエージェントと協調し、大きなタスクを達成するための連携を設計する
- エージェント性能を最大化するため、新規のハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニングなど必要な課題を解く

ミッション:Agentが降参する問題を解く。現在のAIエージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索/計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。自社サービス上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。

期待する役割について:Research Engineerとして、AI/LLM/MLの最先端研究と応用研究をリードしていただきます。
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保
- プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決
- モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上
- 研究成果をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ
論文を書くことがゴールではありません。研究成果をプロダクションに適用し、企業が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。

具体的な業務:
- エージェント研究開発
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 新しい推論・計画・検索手法の研究開発
- マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発
- 最新論文の調査・再現・改良実装
- 評価・ベンチマーク
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- 合成データ生成・評価ベンチマーク設計
- モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体)
- プロダクション課題の解決
- 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等)
- モデル学習用データミックスの作成・最適化
- エージェント評価フレームワークの高度化
- 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング
- 技術移転・発信
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転・メンタリング
- 学術機関・OSSコミュニティとの連携

業務シナリオ例:
● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ
RAGの研究開発 自社サービスが「企業の脳」として機能するには、顧客の全SaaSに散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。既存のRAGでは「Aプロダクトの従業員データ」と「Bプロダクトの商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。ナレッジグラフベースのRAGアーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。SaaS横断検索の回答精度を向上させ、Agentic Product Engineerチームに技術移転して全プロダクトに展開。

成果責任 (KR/メトリクス):
- ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク)
- 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり)
- 推論レイテンシ / コスト改善率
- 論文・技術ブログ発表数
- 社内技術移転完了数

チーム体制:
開発組織に在籍しています。
Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します:
- JAI Lab AI研究開発
- AI&Model モデル学習・最適化
- Voice & Tel 音声AI・電話システム
密接に連携する役割:
- Agentic Product Engineer エージェント機能開発 (技術移転先)
- Agent Harness Engineer エージェント実行基盤
- AI QA Specialist 評価パイプラインとの連携
- Product Manager プロダクト設計

ポジション・部門の魅力:
- 「企業の脳」を支える研究: 単なるチャットボットの改善ではない。企業の全SaaSを統合しAIが自律実行する「次世代基幹システム」の技術的基盤を、研究で切り拓く
- 研究→プロダクションの直結: 開発した手法が即座に本番環境へ適用され、企業が利用するシステムに反映される。論文で終わらない、実世界へのインパクトを実感できる
- 最先端AI研究の実践: 推論品質の限界突破、長期記憶設計、マルチエージェント協調など、業界最前線のフロンティア課題に取り組める
- 研究と発表の両立: 論文発表・技術ブログ執筆を推奨し、学術機関やOSSコミュニティとの連携も積極的に支援
- 技術移転のインパクト: 開発した手法をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げするリーダーシップを発揮できる
- 急成長環境: スタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる

業務概要: 当社は、当グループ会社として、AIエージェントの性能を決定づけるAgent Harness（モデルをラップし、セッション状態、チェックポイント、ガードレール、コンテキスト注入、ツール実行を管理する制御レイヤー）を社内で設計・実装するAgent Harness Engineerを募集しています。

具体的な業務:
Agent Harness Engineerとして、AI/MLの知識を活用し、エージェントの制御・実行インフラを設計・実装します。
1. Agent Harnessの設計・実装:
* AIエージェントの動作原理を深く理解し、実行エンジン（Graph Runtime / State Machine）を設計・実装します。
* 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェースであるAgent SDKを設計・開発します。
* セッション管理、チェックポイント、リカバリメカニズムを実装します。
* エージェントの動作を安全に制御するルール実行インフラであるガードレール/ポリシー実行エンジンを構築します。
2. AI/MLシステム統合:
* 複数のLLMプロバイダーとモデルタイプ間で推論リクエストを最適にルーティングするモデルルーティングを設計します。
* コンテキスト管理とメモリインフラ（長期メモリ、ワーキングメモリ、RAG統合）を設計します。
* 推論パイプラインを最適化します（レイテンシ削減、コスト効率、キャッシング戦略）。
* リサーチエンジニアと協力し、最新の研究成果を本番インフラに統合します。
3. オーケストレーションとパフォーマンス:
* ワークフローオーケストレーションとキューイングシステムを開発します。
* コスト/パフォーマンス最適化（オートスケーリング、キャッシング、バッチ処理）を行います。
* 推論リクエストのルーティングとロードバランシングを行います。
4. 信頼性と運用:
* プラットフォームの稼働時間を維持します。
* インシデント対応と事後分析を行います。
* データアクセスと権限管理インフラを設計します。

ポジション・部門の魅力:
* Agent Harnessを社内で構築: 最先端アーキテクチャコンセプトをOSSに頼らず設計・実装し、業界の最先端に立ちます。
* AI/ML × バックエンドの交差点: LLMの動作原理を深く理解し、エージェント実行インフラを設計・実装します。純粋なインフラでも純粋なMLでもない、新しい領域です。
* 基盤ソフトウェアデザイナー: YAMLを書く仕事ではなく、SDK、実行エンジン、オーケストレーターをコードで構築します。低レベルの知識が直接適用されます。
* 開発者体験アーキテクト: 社内エンジニアが使用するSDKとツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させます。
* すべての製品を支える: 本番環境で、すべてのAIエージェントがあなたが構築するHarness上で動作します。
* 急成長環境: 技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。

業務概要:
テクノロジーの力で当グループビジョンを実現することをミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。
当グループ企業に対し、ホールディングスの専門部隊の一員として、各社の事業・サービス企画を一緒に立案・推進し、実現します。
部門を跨いだ組織を形成しており、積極的に組織を拡大していく方針ですので、変化に富んだ状況の組織作りにも挑戦することが可能です。
具体的な業務:当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を期待しています。
(ご担当頂く業務例)
1. 各事業会社の事業課題・業務課題に対する、AI活用を前提とした課題整理および解決方針の策定
2. AI活用を前提としたシステム／プロダクト構想の立案、ロードマップ策定
3. AI活用テーマにおけるビジネス要件整理、KPI設定、投資対効果(ROI)の整理(ビジネス担当とチームを組んで協業しながら行います)
4. AIシステムを前提としたビジネス要件からシステム要件(機能／非機能)への落とし込み
5. AI活用に伴う設計上のトレードオフ(コスト・品質・拡張性・運用性・リスク)の整理と言語化
6. 全体アーキテクチャ方針の検討、システム境界・責務分離の整理(システムアーキテクトとチームを組んで協業しながら行います)
7. プロダクトオーナー(PO)としてのバックログ優先度付け、受入基準(DoD)策定
8. 開発チーム(内製／外部パートナー含む)との協働による開発推進・ディレクション
9. リリース計画の策定、運用引き渡しに向けた関係部門との連携
10. グループ各社・現場部門とのディスカッション、AI活用を前提とした業務ヒアリング・検証(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:
1. 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)
2. AIサポート(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)
3. 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)

ポジション・部門の魅力:
1. グループ横断のAI活用を推進する中核組織として、抽象度の高い事業課題や構想を、論点整理・言語化を通じて具体化し、構想・設計・意思決定を前に進める役割を担えます
2. 実際の事業課題を題材に、AI前提で「何を実現するか」「どこまでやるか」を整理し、構想から実行につながる判断をリードできます
3. 経営層・事業責任者・開発チームと向き合いながら、ビジネス要求と技術制約をつなぎ、意思決定を支えることで、事業とテクノロジーを橋渡しする推進力を磨けるポジションです

事業者の皆さまが事業を立ち上げ、発展する過程で直面するさまざまな課題にお応えできる存在を目指しています。世の中の最先端のAI・テクノロジーを取り入れながら、次の当社の核となるAIプロダクトの検討・検証・創出を担っていただきます。

【具体的な業務】
下記業務をシニアエンジニアとしてリーディング・実装・検証を行っていただきます。
1. 当社の製品サービスに搭載するAIエージェントの開発と検証
- LLM（各種）を用いた応答UIUX、API/MCP連携による参照・操作、製品・データとの連携アプリケーション構築
- Databricksを活用したデータ連携・可視化機能のあるモックアプリケーションの開発
- UX検証や社内外ステークホルダー向けPoCの設計・実装
2. 企画、要求定義から要件定義、設計、開発・検証まで、上流から下流工程までの幅広いフェーズに携わっていただきます
まずはアジャイルでAI駆動開発によりMVPをプロトタイピングしながら、現状のAIの可能性や実現性・課題について検証し、製品化やサービス化に向けたリードをいただきます
3. 製品/システム開発チームへの技術移管、運用設計・実行
- サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポートしていただきます
※仕事内容の変更範囲：当社の指示する業務

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

【使用技術・開発環境】
以下の当社の環境の中で、Speed、Cost、Skill、Usability等を鑑みて、選択可能
クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks、その他必要な環境
フロントエンド： TypeScript,React,Next.js ,Java（Spring Boot）、Rubyなど
バックエンド： TypeScript, NestJS,GraphQL,Prisma
データベース： Aurora(MySQL),DynamoDBなど
AWS：ECS Fargate Lambdaなど
CI/CD： GitHub Actions, Codeシリーズなど
バージョン管理： GitHub
データ・AI環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
AI： LLM・Agent（ChatGPT, Gemini/VertexAI, Claude/Sonet）
コミュニケーションツール：notion、Google workspace

【業務概要】国内・世界トップクラスの総合人材企業である当グループ。テクノロジーの力で当グループのビジョン実現をミッションに、サービスの進化や、当グループの生産性・競争力の向上、社員の働く環境の良化などをITの側面から推進しています。当グループに対し、ホールディングスのエンジニアとして、AIという手段に拘りながら、各事業、サービスの新しい「はたらく」を作っていきます。

【具体的な業務】AI R&Dとして、エンジニアリングプロセスを継続的に進化させる取り組みを推進していただきます。具体テーマは入社後にチームと合意のうえ柔軟に設定しますが、以下のような内容を想定しています。
* 問題発見と評価設計：開発フローの摩擦を定量化し、仮説と指標を定義
* 迅速な実験とプロトタイピング：短サイクルでPoCを主導し、効果を検証
* 実運用への橋渡し：LLMOps/MLOps、セキュリティ・ガバナンスを含めた運用設計
* ナレッジの標準化：ベストプラクティス、サンプル実装を整備し社内展開

【想定PJT】R&Dは部内エンジニアをターゲットまたはプロダクトへ組み込める可能性がある技術をテーマとして、技術検証と結果フィードバックのサイクルを回していただくことを予定しております。

【ポジション・部門の魅力】
* 世界トップクラス規模の総合人材企業である当グループで、様々な経験を積むことができます。
* 当グループ各社のAI利活用を牽引する立場で、AIに関する知見や技術力を発揮するだけでなく、事業変革の一端に取り組むような難しくもやりがいのあるミッションを担って頂くポジションです。
* 戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
* フルスタックエンジニアとしての経験を積むことができます。
* 技術選定に対し、裁量が与えられます。
* まだ立ち上げたばかりの組織のため、一緒に組織を作っていくことができます。
* リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。

【業務概要】
当社は生成AI関連事業でグローバルでの売上を目指しており、今後当グループのビジネスの核となりうる、最先端の技術と市場の成長を牽引する重要な領域です。その中でテクノロジーコンサルティング＆ソリューション分野（TC&S分野）は、業界横断で全社ビジネスをリードしていく立場です。生成AIを活用した業務変革や働き方の改善、生成AI基盤の開発など、さまざまな社会課題解決ニーズに応えるため、ご経験を活かして社会・および全社のビジネス成長をリードいただける人材を募集しています。
TC&S分野は、最新のテクノロジーを用いて、お客様の課題解決に向けて伴走する組織です。

【具体的な業務】
※下記は代表的な業務です。ご経験に沿ったポジションをご提案していくため、詳細は選考を通じてご説明いたします。
1. ビジネス推進（ビジネスディベロッパ）
・生成AIビジネス戦略の策定と市場展開の推進
・生成AIを核とした営業企画および戦略立案
・市場分析およびソリューション戦略策定
2. 営業（顧客営業・ソリューション営業）
・生成AIを活用した営業企画および顧客対応活動
・生成AIビジネス拡大を目指したプリセールス支援
・顧客課題に基づくテーマの提案および営業活動
3. 開発/サービス企画（AIエンジニア、データサイエンティスト、ITスペシャリスト、ITアーキテクト、アプリケーションスペシャリスト、プロジェクトマネージャ）
・生成AIソリューションの企画・開発・運用
・サービスリリース後の運用フロー設計および運営
・GPU基盤サービスの企画構想、および設計・構築・最適化
4. コンサルティング（コンサルタント、デジタルビジネスマネージャ）
・顧客の競争力強化/CX変革/業務効率化オファリングの企画・サービス化
・事業部門／DX部門／経営層への課題ヒアリング、プリセールス
・生成AIによる変革テーマ、新業務プロセス設計、変革ロードマップ策定、ROI 試算
・PoCから業務適用に至るまでの顧客伴走支援
・AI基盤の導入に向けた提案および技術支援

【ポジション・部門の魅力】
●職務の魅力
・ビジネス創出・スケールの経験：新規ビジネスの構想から立ち上げ、スケールまで一貫して携われる。生成AIやSmart AI Agentなど先進技術を活用した価値創出。
・挑戦できる環境：豊富な企業リソースを活かしつつ、ベンチャーのようなスピードと裁量でチャレンジ可能。社内技術実装の実験結果をもとに、実戦的ナレッジで顧客に貢献。
・多様な協業と価値提供：社内には多様なバックグラウンドを持つスペシャリストが多数在籍。最先端技術や知見を活用しながらお客様のビジネス成果・価値にどう貢献するかを考え抜く経験を通じて、自身の思考力・技術力を磨きつつ構想から実装・定着までEnd to Endで伴走。コンサルティングにとどまらない「手触り感ある」価値提供。
・幅広い業界との接点：各インダストリのリーディングカンパニーを対象としたプロジェクト多数。ハイレベルかつ多様な案件を通じて成長機会を提供。
●組織の魅力
・学びと成長を支えるカルチャー：案件共有会、外部勉強会、マンツーマンコーチング、ナレッジベース整備など成長支援が充実。SlackやTeamsを活用した相談・情報共有が活発な風通しの良い組織。
・柔軟なキャリアパス：超上流のコンサルティングから開発・運用・セキュリティ対応まで幅広い業務フェーズに対応。組織内ローテーションや関連部門への異動も可能で、志向に合ったキャリア構築が可能。

【業務概要】
AI技術部は、グローバルにおけるAgentic AIおよび生成AIの高付加価値アセット開発と展開を推進する組織です。また、システム開発のプロフェッショナルとして現場・案件の支援も実施します。我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIやシステム開発に関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。顧客業務を理解し、課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。
当組織で募集している下記ポジションから、選考プロセスの中で、ご希望と、ご経験・適性を踏まえていずれかをご提案いたします。面談・面接を通して、ご自身に適したポストを検討されたい方向けの募集となります。

【具体的な業務】
1. ITグランドデザイン・コンサルタント: お客様の現実に即した技術面で実効性の高いITグランドデザインを提案します。ITアーキテクチャやITモダナイゼーションに強みのある当部と事業部が連携することにより、お客様の要望を叶えられるご提案を実現します。
2. ソフトウェアアーキテクト: プロジェクトに参画し、適切なアーキテクチャの提案や実現性検証、レビューを実施します。
3. ローコードプラットフォームを活用したシステム開発のエバンジェリスト・アーキテクト: ローコードプラットフォームを活用して前例のないシステムを高速かつ高品質で提供し、圧倒的な生産性向上とDXのスピーディーな実現を可能とします。
4. 生成AIのグローバルアセット開発・展開: 生成AI/データ活用に関するグローバル技術戦略を定め、注力先進技術に関するアセットを国内外当グループ会社と共同で開発、グローバル展開します。
5. 生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略策定とアセット開発・展開（アプリケーション開発）: アプリケーション開発領域における抜本的な開発生産性向上を目指し、生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略を定め、国内外当グループ会社と共同でグローバルアセットを開発、展開します。
6. 生成AI・ITコンサルタント／技術支援: 生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。
7. AIエージェントの社会実装に向けたAI技術活用リーダー: AIエージェント「自社サービス」のコンセプトのもと、オフィスワーカーの業務プロセス変革を実現し、労働力不足の社会課題解決を目指しています。この取り組み推進に向けて、効果的なAIソリューションを提案・提供します。
8. AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォーム技術者: AIエージェントの社会実装に向けた最適なプラットフォームを提案・提供します。

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

【業務概要】
当社は生成AI関連事業でグローバル年間売上を目指しており、今後当グループのビジネスの核となりうる、最先端の技術と市場の成長を牽引する重要な領域です。その中で当社の特定分野は、業界横断で全社ビジネスをリードしていく立場です。生成AIを活用した業務変革や働き方の改善、生成AI基盤の開発など、さまざまな社会課題解決ニーズに応えるため、ご経験を活かして社会・および全社のビジネス成長をリードいただける人材を募集しています。
当社の特定分野は、最新のテクノロジーを用いて、お客様の課題解決に向けて伴走する組織です。

【具体的な業務】
※下記は代表的な業務です。ご経験に沿ったポジションをご提案していくため、詳細は選考を通じてご説明いたします。
1. ビジネス推進（ビジネスディベロッパ）
・生成AIビジネス戦略の策定と市場展開の推進
・生成AIを核とした営業企画および戦略立案
・市場分析およびソリューション戦略策定
2. 営業（顧客営業・ソリューション営業）
・生成AIを活用した営業企画および顧客対応活動
・生成AIビジネス拡大を目指したプリセールス支援
・顧客課題に基づくテーマの提案および営業活動
3. 開発/サービス企画（AIエンジニア、データサイエンティスト、ITスペシャリスト、ITアーキテクト、アプリケーションスペシャリスト、プロジェクトマネージャ）
・生成AIソリューションの企画・開発・運用
・サービスリリース後の運用フロー設計および運営
・GPU基盤サービスの企画構想、および設計・構築・最適化
4. コンサルティング（コンサルタント、デジタルビジネスマネージャ）
・顧客の競争力強化/CX変革/業務効率化オファリングの企画・サービス化
・事業部門／DX部門／経営層への課題ヒアリング、プリセールス
・生成AIによる変革テーマ、新業務プロセス設計、変革ロードマップ策定、ROI 試算
・PoCから業務適用に至るまでの顧客伴走支援
・AI基盤の導入に向けた提案および技術支援

【ポジション・部門の魅力】
●職務の魅力
・ビジネス創出・スケールの経験：新規ビジネスの構想から立ち上げ、スケールまで一貫して携われる。生成AIやSmart AI Agentなど先進技術を活用した価値創出。
・挑戦できる環境：豊富なリソースを活かしつつ、ベンチャーのようなスピードと裁量でチャレンジ可能。社内技術実装の実験結果をもとに、実戦的ナレッジで顧客に貢献。
・多様な協業と価値提供：社内には多様なバックグラウンドを持つスペシャリストが多数在籍。最先端技術や知見を活用しながらお客様のビジネス成果・価値にどう貢献するかを考え抜く経験を通じて、自身の思考力・技術力を磨きつつ構想から実装・定着までEnd to Endで伴走。コンサルティングにとどまらない「手触り感ある」価値提供。
・幅広い業界との接点：各インダストリのリーディングカンパニーを対象としたプロジェクト多数。ハイレベルかつ多様な案件を通じて成長機会を提供。
●組織の魅力
・学びと成長を支えるカルチャー：案件共有会、外部勉強会、マンツーマンコーチング、ナレッジベース整備など成長支援が充実。SlackやTeamsを活用した相談・情報共有が活発な風通しの良い組織。
・柔軟なキャリアパス：超上流のコンサルティングから開発・運用・セキュリティ対応まで幅広い業務フェーズに対応。組織内ローテーションや関連部門への異動も可能で、志向に合ったキャリア構築が可能。

▼職務内容これまで、事業成長に伴って増大する業務をエンジニアリングによって支え、業務プロセスの効率化とスケールを実現してきました。
現在は、商品情報整備や問い合わせ対応、営業提案、部門横断での要件整理といった判断
・実行業務が複雑化しています。
こうした状況を踏まえ、人手中心の運用から脱却し、生成AI
・AIエージェント技術を活用して社内業務そのものを再設計することで、さらなる飛躍的な生産性向上を目指しています。
その実現に向けて、当社ではAIエージェントを単なる補助ツールではなく、業務プロセスの一部として組み込み、継続的に改善可能な仕組みとして実装していきます。
開発プロダクトイメージとしては以下のようなものがあります。
1. 商品マスタや検索ログを活用し、商品情報整備や検索品質改善を支援する商品情報整備
・検索品質改善エージェント2. 問い合わせ内容や注文履歴、過去対応履歴を参照し、回答案作成を支援するカスタマーサポート向け問い合わせ解決エージェント3. 商談メモや仕様書、過去対応履歴をもとに、要件整理を支援する要件整理
・業務連携支援エージェント4. 社内ドキュメントや業務データを活用し、問い合わせ対応や定型業務を支援する社内ナレッジ活用
・業務実行エージェントAIエージェント開発エンジニアは、これらのAIエージェントの開発や社内業務への組み込み、実運用できる仕組み構築を担当していただきます。
業務システム
・データ基盤
・AIモデルを接続し、継続的に品質を改善しながら業務に定着させることが求められるポジションです。
▼主な役割CTO直下組織にて、AIエージェントを業務システムに統合するアプリケーション開発、LLMOps基盤の整備、業務プロセスへの組み込みまで一気通貫で担当いただきます。
AIエージェントを実運用可能な形で業務に定着させるためのエンジニアリングがミッションです。
[具体的な業務内容]1. AIエージェントアプリケーションの開発 - 生成AIを活用した業務支援システムの設計
・開発 - 社内システムやデータと連携するAIエージェント基盤の構築 - 業務フローに組み込まれるAIエージェントの実装および改善2. LLMOps
・評価基盤の構築 - LLMを利用したアプリケーションの運用基盤構築 - AIエージェントの品質評価および改善サイクルの設計 - モデル更新やプロンプト変更に伴う品質管理プロセスの整備3. RAG
・エージェント基盤の整備 - 社内情報および外部情報を活用するためのエージェント基盤構築 - 複数システムを横断した業務システムとのインターフェース設計4. 業務システムとのAI統合 - 業務部門と連携した要件整理 - AIエージェントを組み込んだ業務フローの設計 - 業務システムとAIエージェントを接続するツール連携基盤の設計 - 運用状況を踏まえた改善サイクルの構築[技術スタック]開発言語：Python / GoLLM：OpenAI / Geminiフレームワーク：OpenAI Agent SDKクラウド：AWS / GoogleCloudコンテナ：Docker / Kubernetes/ CloudRun※技術スタックは今後変わる可能性があります

業務概要:当社は、テレビCMを中心としたマーケティングコミュニケーション領域のサポートを通じて、クライアントの事業成長に貢献するエージェンシーです。当社開発組織では、テレビCMの効果を可視化・分析する「自社サービス」に加え、マーケティング統合分析（MMM）によるメディア貢献度の分析や予算最適化などのソリューションを提供しています。今後は「自社サービス」の展開に加え、社内の業務基盤についても「人とAI（テクノロジー）の役割分担」を前提に根本から再設計を進め、「AIネイティブ」な業務基盤の構築を推進していきます。

具体的な業務:
1. AIエージェント基盤の設計・開発・運用: LLMプラットフォーム（Bedrock, Vertex AI等）やエージェント基盤（LangGraph, CrewAI等）を活用したシステムの構築。
2. 評価・改善サイクルの設計: AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定。
3. 運用基盤の構築: MCP（Model Context Protocol）や外部APIを統合し、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計。
4. 可観測性の確保: エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決。
直近の取り組み: セキュアなAI基盤の構築（広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備）。
将来的な取り組み: 自社サービスのAIエージェント化、マーケティングAIエージェントの提供、Human in the loop設計の高度化。
実際の業務進行: 社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供。ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積。

ポジション・部門の魅力:
やりがい: AIを単なる検証に留めず、実際のビジネスの意思決定基盤として運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど、常に進化するAIテクノロジーをプロダクトに組み込む挑戦が可能です。
魅力: 開発だけでなく運用までを見据えた品質評価や安全性の担保など、AI活用の「中核」を担う仕組みづくりに関われます。パートナー、当グループの独自アセット等を活用して、顧客課題解決に向けたマーケティングソリューションを創出できます。

業務概要:一般業務領域および銀行業務領域において、生成AIやローコード開発環境を積極的に活用し、業務の抜本的な変革を推進していくため、専門人材を募集しています。

具体的な業務:
1. 一般業務領域:
- Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Power Platform、kintone などの生成AIサービスやローコード開発環境を活用し、社内一般業務の抜本的な改善、効率化、高度化を推進。
- 全社員へのCopilot活用定着に向けた、継続的な研修体制の整備や、社内外における好事例の収集・共有体制の構築・推進。
- 社内各部と連携し、具体的な業務・タスクへの生成AI適用およびシステム化の推進。
2. 銀行業務領域:
- AWS、Salesforce、UiPath などの生成AIおよびローコード開発環境を活用し、銀行オペレーション業務の抜本的な改善、効率化、高度化を推進。
- コンタクトセンター／カスタマーサポート領域における、生成AI活用による業務改革の推進（Salesforce Agentforce を中心に活用し、生成AIを各種業務・タスクへ適用することで、人手による作業の大幅な削減を目指します）。
- 上記以外の銀行オペレーション業務（外貨送金、住宅ローン審査 等）においても、生成AIやローコード開発環境を活用した抜本的な業務改善を推進。
3. 共通:
- 生成AI分野をリードするグローバル企業や国内大手SIer、当グループ各社、当グループとの連携を推進。
- 生成AIおよびローコード開発環境の活用について、企画・検討段階から、実装・定着、継続的な改善に至るまで、一連のプロセスを一貫して担当。

ポジション・部門の魅力:
- メガバンク等では業務が細分化されがちですが、当社では上流から一貫して関わることができ、幅広くかつ深いスキルを身につけることが可能です。
- 銀行として求められる高い信頼性・安全性を大前提としつつ、ロジカルに考え、柔軟かつスピーディに物事を進める文化があります。
- クラウドを前提としたシステム環境で、新しい技術やチャレンジに取り組めます。

当グループの一員としてIT部門をけん引しています。もともとの特徴である穏やかな社風や働きやすさはそのままに、当グループだからこその安定基盤や連携から生まれるシナジーをさらに活かして活躍の場を広げています。当社の社長をはじめ役員陣は全員エンジニア出身。本当の意味で「エンジニアのためになる会社」を考えて作ってきました。社員ひとりひとりのためになる業務やミッションは何か、近い立場で考えてくれたり相談できたりするのは、大きな安心につながると思います。

【このポジションの特徴・魅力】
1. 生成AIを単なる機能導入ではなく、開発プロセスそのものの変革手段として活用できる
2. 要件定義、設計、実装、テスト、運用改善まで一気通貫で関われる
3. 「AIを作る」ことよりも、「AIを使ってより良い開発を実現する」ことに重きを置ける
4. 顧客のAI内製化支援や開発生産性向上に直結する、実務インパクトの大きい仕事ができる
5. 将来的には、AIエージェント活用や開発組織変革まで踏み込んだ価値提供が可能

【主な業務領域】
本ポジションでは、生成AIを活用したシステム開発力（AI駆動開発）を中核に、開発の生産性・品質・再現性を高める役割を担っていただきます。

● AI駆動開発の実践
・生成AIを活用した要件整理、設計、実装、レビュー、テストの推進
・開発工程ごとに適切なAI活用手法を設計し、生産性向上を実現
・AI活用における品質低下や保守性低下を防ぐための設計・レビュー方針の策定

● システム開発の一気通貫推進
・業務要件の整理、システム要件定義、設計、実装、テスト、リリース
・既存システム改善、新規開発の双方における開発推進
・非機能要件や運用性、保守性を踏まえたシステム全体設計

● 開発プロセスの再構築・標準化
・生成AIを前提とした新しい開発フローの設計
・プロンプト活用、成果物レビュー、品質担保、ナレッジ共有の標準化
・開発ガイドラインやベストプラクティスの整備・展開

● 顧客向けAI内製化支援
・顧客開発組織における生成AI活用の導入支援
・AI駆動開発の定着支援、活用レベルの引き上げ
・顧客の開発生産性向上や組織課題解決に向けた提案・伴走

● 将来的な高度化
・AIエージェント活用を見据えた開発体制設計
・AI駆動開発の評価指標設計、改善サイクル構築
・開発組織変革や新しい開発パラダイムの社内外展開

【LMSチーム紹介】LMS（Low-code & Modernization Service）は、レガシー刷新（モダナイゼーション）／ローコード開発／ServiceNow／AI for Businessの4領域を中心に、構想 要件定義 実装 定着までのEnd-to-Endコンサルティングを提供しています。新たに「AI for Business」領域を強化し、AI×GAM（アプリ自動変換）、AIエージェント、生産最適化AI／予知保全AI／エネルギー最適化AIなどの専門サービスを提供する体制を拡大しています。
【ミッション】生成AI・機械学習・AIエージェント・データ基盤を活用し、クライアントの業務改革・生産性向上・DX推進をリードします。当社の独自ソリューション（AI×GAM、Transformer、AIドキュメント生成）や当グループのグローバル開発体制と連携し、AIを軸にした新規事業創出型のコンサルティングを推進いただきます。
【仕事内容】
1. AI活用戦略／企画構想のリード
・経営課題・業務課題の整理、AI活用ロードマップ策定
・データ基盤（Snowflake / Redshift / BigQuery など）との連携を前提としたDX構想立案
・生成AI/AI Agent を活用した業務刷新テーマの企画
2. AIソリューションの設計・導入
・AI×GAM（アプリ自動変換）を活用したレガシー刷新支援（Java/COBOL→ローコード化）
・生成AI（LLM）による自動ドキュメント生成、要件抽出、業務分析
・AIエージェント／自動化ワークフロー（ServiceNow含む）設計
・外観検査AI／生産最適化AI／予知保全AIなどの製造DXソリューション展開
3. PoC・実証プロジェクトの推進
・AIモデル評価・精度検証
・PoC設計、効果測定、定量的改善
・グローバルオフショアチームと連携した高速開発
4. 定着化・運用高度化支援
・AIガバナンス設計（データ品質、リスク管理）
・利用部門のオンボーディング、チェンジマネジメント
・業務プロセスDX（ServiceNow × AI）
【会社、仕事の魅力】
当社：戦略から実装まで、企業変革を共創するパートナー
【企業概要とユニークポジション】当社は、当グループ唯一の戦略コンサルティングファームとして設立されました。設立以来、目覚ましい成長を遂げ、日本のコンサルティング市場で独自のポジションを確立しています。当グループは、日本市場で継続的な成長を背景に、強固な事業基盤が当社の競争優位性を支えています。
【他社にはないEnd-to-Endコンサルティング】当社の最大の強みは、戦略立案から実装・運用まで一気通貫で支援できることです。多くのコンサルティングファームが戦略提言で終わる中、私たちはビジネス戦略の立案、AI活用による業務効率化戦略、新規事業創出支援から、システム要件定義、設計、開発、運用・保守まで統合的に提供します。グローバル拠点との密接な連携により、多国籍企業のグローバル戦略も一貫して支援できます。当グループが持つ豊富な顧客接点から生まれる膨大なビジネスデータと最先端のテクノロジーを活用したコンサルティングにより、従来の戦略系ファームでは実現困難な実践的価値を創出しています。
【挑戦とイノベーションを育む組織文化】私たちが目指しているのは、コンサルタント一人ひとりが経営視点を持ち、クライアントの真のパートナーとして価値創造に貢献できる組織です。フラットな組織構造により個人の専門性と主体性を最大限に活かし、スピード感のある意思決定を通じて、クライアントと共にイノベーションを創出しています。多様なメンバーが在籍するグローバル環境において、異なる視点や経験を融合させながら、従来の枠組みにとらわれない革新的なソリューションを提供しています。
【成長市場でのキャリア機会】AI・デジタル技術の進歩と企業のDX需要拡大を背景に、「戦略立案から実装まで」を一貫して支援できる当社の市場価値はさらに高まっています。戦略系ファームの知見とテクノロジー系ファームの実装力を併せ持つ希少なポジションで、コンサルタントとしての専門性を幅広く深めることができる環境です。私たちは、テクノロジーを基盤とした戦略コンサルティングを通じて、クライアントの未来を共に創造できるプロフェッショナルを求めています。
【LMSチーム紹介と職場の魅力】
・ローコードによるコンサルティングでお客様のDX推進を支援する
・開発そのものにコンサルタントが入り、プロジェクトを牽引
・オフショア開発にコンサルタントが入ることでお客様がつくりたいものをそのまま実現する
・さまざまな分野に特化した人材がチームとなりお互いを補い合いながら大きな力を発揮する

【採用部署の役割】
採用部署は、経営戦略をITで実現するための中枢部門です。
システム企画、プロジェクト推進、DX推進、ITファイナンス、など、幅広い領域をカバーし、IT本部の“司令塔”として機能しています。
当部は、DX推進グループ、ITファイナンスグループの2グループで構成され、IT本部内の各部と連携しながら、ビジネスを支えるシステムの安定運用と中長期的な高度化・進化をリードしています。

【主な業務】
主に以下の業務をご担当いただきます。

●システム企画業務全般
●情報システム全体の中長期戦略の策定／管理／推進
●DX及びAI活用の推進、実装・定着までをリード
●新技術／他社システム動向などの調査と評価
●グループ各社との業務連携

（詳細業務）
＜IT戦略企画業務＞
●当社が掲げるIT領域成長戦略計画に基づく各種プロジェクトの立ち上げ
●IT戦略の立案、実行状況の管理およびガバナンス態勢の整備
●新技術・他社システム動向などの調査および当社業務への適用検討
●次期中計作成のインプット情報の収集と整備
＜DX推進業務＞
●デジタル技術を活用したDX施策（業務自動化、顧客接点デジタル化、意思決定高度化 等）の企画立案から実行までを一貫して推進
●AI活用（生成AIの業務利用ルール整備、PoC企画、全社展開支援 等）の定着化
●データ基盤・分析環境の整備、データ活用による業務高度化の推進
＜ITアーキテクト管理業務＞
●ITアーキテクトの管理として、個別最適に陥らないための設計レビュー・統制の仕組みづくり

（変更の範囲）会社の定める業務

【キャリアイメージ】
チームメンバー、一人ひとりがプロフェッショナルとして活躍している組織です。
入社後は、IT戦略企画・プロジェクトの立ち上げ、DX推進の中核メンバーとして経験を積んでいただき、将来的にはラインマネージャーとしてチームを率いる役割や、高度な専門性を発揮するプロフェッショナルとして、IT本部全体を牽引していくキャリアを目指していただくことが可能です。

当社は大規模言語モデル
・予測分析
・自然言語処理といったAI技術の研究に注力】

マーケティング支援「自社サービス」、AI活用支援「自社サービス」、人材紹介「自社サービス」を展開】

プロフェッショナルの知見とAIプロダクトを掛け合わせ、企業の経営課題を解決】

企業の戦略パートナーとして、AIトランスフォーメーションを戦略立案から実行
・改善、人材採用
・育成まで一貫支援】

自社サービスが貢献し、エンタープライズ企業を中心に新規顧客を獲得、急成長中】

本ポジションでは、日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進
・実行を担当】

クラウドネイティブな技術選定から、ビジネス要件に基づいたプラットフォーム設計、システム構築
・デリバリーまでを一気通貫で主導するスペシャリストとして参画いただきます】

具体的には、顧客のビジネス課題に基づいたクラウド戦略立案、アーキテクチャ策定、ビジネスケース
・ロードマップ策定、AWS, Azure, Google Cloud等のパブリッククラウドを用いたスケーラビリティと堅牢性を両立するシステム全体のアーキテクチャ設計および実構築、データサイエンティストやアプリケーションエンジニアと連携したLLM活用プラットフォーム、バックエンド基盤、AIモデルの実装基盤（MLOps）の設計
・プロトタイプ構築
・本番導入支援を行います】

【自社サービスの魅力】当社はSaaS企業として自社実践に基づく型作りに強みがあり、実践的なアプローチが可能】

コンサルタントとしてクライアントに向き合いながら、事業開発の主体者としての成長機会を得られます】

コンサルティング/採用/プロダクト提供ができる当社だからこそ、本質的な課題解決が実現】

生成AIツールが社内環境に広く導入され、AIを前提とした効率的な働き方が浸透しています】

【ポジションの魅力】エンタープライズ規模のIT基盤をAI活用を前提とした形で再設計
・進化させるクラウドアーキテクトを募集】

単なる技術選定ではなく、組織
・プロセス
・ガバナンスを含めた「全体設計」を担い、AI時代に適したアーキテクチャへと組織を導く役割です】

日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わり、高い貢献度を実現】

マネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあり、部署内での異動機会も豊富】

ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わる可能性もあります】

業務の変更の範囲は会社の定める業務】

本人の希望を聞かずに転勤させることはありません】

AI Center of Excellence（AI CoE）のリーダーとして、社内AI活用を全社的に推進する役割を担います。世界トップシェアの小型モーターメーカーとしての強みを生かし、製造業ならではの多様な業務領域にAIを実装し、品質向上・生産性改善・予知保全・新たな価値創出などをリードします。現場と経営をつなぎながら、AIを活かした“次世代のものづくり”の実現を牽引することが期待されています。

●具体的な業務内容
・社内AI推進戦略の策定/ロードマップ構築
※アイデア検討 本番実装まで一貫担当
・最新AI情報の社内共有
・社内AIリテラシー向上施策の企画運営
・AI人材育成
・社外発信を通じた企業ブランド強化
・外部パートナー協業

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。顧客課題をデータ・機械学習の観点から分析し、アルゴリズム設計および実験検証を主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。

・顧客のビジネス課題に基づいたデータ分析、仮説立案、および実験設計の推進
・機械学習や統計解析を用いたモデル設計およびアルゴリズムの検証
・実装を見据えたPoC開発や評価指標の設計、およびモデルの精度改善に向けた要因分析と施策の実行
・最新論文の調査・理解、および先端技術を用いたアルゴリズムのプロダクトやプロジェクトへの応用

●事業に携わる魅力
・当社はSaaS企業であり、事業会社として自社での実践に基づく型作りに強みがあるため、絵に描いた餅で終わらない実践的なアプローチをとることができます。
・コンサルタントとしてクライアントに向き合いつつ、事業開発の主体者としての側面も持つことができるため、その両軸での成長機会を得ることができます。
・純粋なコンサルファームと異なり、コンサルティング / 採用 / プロダクト提供 ができる当社だからこそ、クライアント企業に対して本質的な課題解決が実現できます。
・生成AIツールが社内環境に広く導入されており、開発・分析・ドキュメント作成などの業務においてAIを前提とした働き方が全社的に浸透しています。AIを活用しながら効率的に開発を進められる環境が整っています。

●ポジションの魅力
・最新のテクノロジーを用いた提案、設計、導入まで幅広く関わることができます。
・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです。
・マネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です。
・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わっていただける可能性があります。

日本を代表するエンタープライズ企業を中心としたクライアントに対し、本質的な価値創出に重きを置いたプロジェクトの推進・実行を担当いただきます。機械学習モデルの実装から推論最適化、MLOpsの構築、実運用における保守・改善までを主導いただくスペシャリストとして参画いただくポジションとなります。

・顧客のビジネス課題に基づいたAIシステムの設計・開発・運用
・機械学習・深層学習を用いたAIモデル実装、および推論パイプラインの構築・最適化
・MLOps基盤の構築、およびモデルのデプロイ・監視・継続的な精度改善フローの運用
・生成AI（LLM等）を含む先端技術の調査・検証、および実務プロジェクトへの実装
・データサイエンティストと連携したPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立

【事業に携わる魅力】
・当社はSaaS企業であり、事業会社として自社での実践に基づく型作りに強みがあるため、絵に描いた餅で終わらない実践的なアプローチをとることができます。
・コンサルタントとしてクライアントに向き合いつつ、事業開発の主体者としての側面も持つことができるため、その両軸での成長機会を得ることができます。
・純粋なコンサルファームと異なり、コンサルティング / 採用 / プロダクト提供 ができる当社だからこそ、クライアント企業に対して本質的な課題解決が実現できます。
・生成AIツールが社内環境に広く導入されており、開発・分析・ドキュメント作成などの業務においてAIを前提とした働き方が全社的に浸透しています。AIを活用しながら効率的に開発を進められる環境が整っています。

【ポジションの魅力】
・最新のテクノロジーを用いて、PoC→MVP→本番運用まで一連のプロセスを推進することができます。
・日本を代表するエンタープライズ企業に事業推進パートナーとして関わることができ、クライアントへの貢献度が高いです。
・マネジメント、スペシャリストそれぞれのキャリアパスがあることに加え、部署内での異動の機会も豊富です。
・ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わっていただける可能性があります。

当社は、当グループ企業として設立されました。最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供し、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。

【期待する役割】
Product AI Engineerとして、自社AI製品のAI機能の設計・開発・運用をリードしていただきます。LLMや機械学習モデルを活用したプロダクト機能の実装、本番環境でのAIモデルの運用・改善に取り組むとともに、多職種チーム (PdM、デザイナー、他のエンジニア) との協働を通じてプロダクトの価値向上に貢献することを期待しています。

【このポジションの魅力】
1. 最先端技術に触れる機会: 大規模言語モデルやAIエージェントの最前線で、急成長中の分野における実践的な経験を積むことができます。技術的なスキルを大幅に向上させることが可能です。
2. 社会貢献性の高いプロダクト開発: AI技術を活用して社会や企業の課題解決に貢献する、インパクトの大きな仕事に携わることができます。
3. 裁量とスピード感: 迅速な意思決定プロセスを活かし、新技術の導入における柔軟性を享受できます。個々のアイデアが迅速に実現される環境が整っています。
4. 多様なチーム: 多様なバックグラウンドを持つ優秀なメンバーと協働し、刺激を受けながら成長できる環境です。
5. 自己成長と組織成長の両立: 変化の激しい環境で柔軟に対応しながら、自己成長と組織成長を両立できるダイナミックなフィールドです。

【業務内容】
プロダクト開発チームにおいて、自社AI製品の開発・改善を担当していただきます。
1. AIモデルの設計・実装・評価: LLMや機械学習モデルを活用したプロダクト機能の設計、実装、性能評価。自然言語処理や音声認識技術を活用したシステムの実装。
2. プロダクト機能の開発・改善: ユーザーのフィードバックやデータ分析に基づき、AIを活用したプロダクトの機能開発・改善を推進。A/Bテスト基盤の開発・データ分析支援。
3. AIシステムの運用・保守: 本番環境でのAIモデルの運用、モニタリング、継続的な改善。推論APIの性能最適化・レイテンシ改善。
4. 技術的課題の解決と提案: プロダクト開発における技術的なボトルネックを特定し、AIを活用した革新的な解決策を提案・実施。新技術調査・プロトタイプ開発・技術検証。
5. チーム協働・技術推進: 多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発。技術選定・アーキテクチャ決定への参画。AI技術に関する知見を積極的に共有し、チームメンバーのスキル向上に貢献。

【チーム体制】
開発組織に在籍。開発はクライアント向けソリューション開発、自社 AI SaaS 開発、共通基盤開発 (Infra / Data / AI R&D) のグループに分かれており、本ポジションは各プロダクトを開発するグループへの配属となります。

当社は、当グループ企業として、最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。特にAIエージェントの開発に注力し、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。
このポジションでは、AIプロダクトのソリューション提供・開発を担うチームのエンジニアリングマネージャーとして、フルスタックエンジニア、AIエンジニア、ソリューションアーキテクトが混在するチームを技術的・組織的にリードいただきます。LLMを活用したプロダクト開発から顧客向けAIソリューション設計まで、幅広い技術領域における課題解決と、メンバーの成長支援を通じて、チーム全体のパフォーマンス向上を実現することが期待されます。

【このポジションの魅力】
* 最先端AI技術のマネジメント経験: 大規模言語モデル、AIエージェント、音声認識など、急成長するAI技術領域でのエンジニアリングマネジメント経験を積むことができます。
* 顧客価値創出への直接貢献: 自社プロダクト開発と顧客向けソリューション提供の両方に携わり、技術的な意思決定が直接ビジネス成果に繋がる環境で活躍できます。
* 組織成長の最前線: スタートアップならではのスピード感で、チーム拡大と組織文化形成に深く関わりながら、自身のマネジメントスキルを大幅に向上させることができます。
* 多様なメンバーとの協働: 多様なバックグラウンドを持つ優秀なメンバーと共に、組織文化の形成やチームビルディングに深く関われる機会があります。
* 自己成長と組織成長の両立: 変化の激しい環境で柔軟に対応しながら、自己成長と組織成長を両立できるダイナミックなフィールドです。

【業務内容】
* チームマネジメント: エンジニアチームのマネジメント、メンバーの技術スキル向上支援とキャリア開発のサポート、チーム文化の醸成と生産性向上のための環境整備、採用活動への積極的な関与と優秀なエンジニアの獲得・育成。
* プロジェクトマネジメント: LLM活用プロダクト開発プロジェクトの技術的リーダーシップ、顧客向けAIソリューション案件の要件定義から実装までの統括、複数プロジェクトのリソース配分と優先順位設定、開発プロセス改善と品質管理体制の構築。
* 技術戦略・アーキテクチャ: AIプロダクトの技術アーキテクチャ設計・改善の意思決定、フルスタック開発とAIソリューション開発の技術基盤統合、新技術導入の評価・判断と実装方針の策定、必要に応じた実装への直接参加と技術的課題解決。
* 組織連携・コミュニケーション: 経営層・他部門との技術戦略に関する連携・調整、顧客との技術要件に関するコミュニケーション支援、技術的な意思決定と進捗状況の社内外への報告・共有。