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DX関連、1200〜1400万の転職求人

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DX関連、1200〜1400万の転職求人一覧

AIエンジニア/マーケティングプラットフォーム運営ベンチャー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1800万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
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。

AX推進室 PMO(AI-Based Company Transformation Lead)/医療DXを牽引する急成長IT企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円
ポジション
責任者候補
仕事内容
職務内容
AX推進室の PMO として、CAXO とともに全社変革プログラムの設計・推進・実行を担っていただきます

ミッション
生産性10x/コーポレートコスト1/10という経営数値へのアウトカムを出すこと。AI利用率を上げることは目的ではなく、コスト・生産性・リードタイムなど経営数値の変化にコミットする
「今日AIを取り上げたら会社が回らなくなる」状態を、業務・組織・人・制度・基盤のすべてにおいてつくり出すこと
局所的なAI活用改善に留めず、会社全体をAI前提に切り替える変革を設計し、非連続な成果としてやり切ること

業務内容
●全社変革プログラムの設計・進捗管理・課題整理
AI-Based Company への移行度・成果を測る KPI 体系の設計(確定した KPI はまだなく、その定義から CAXO と一緒に考えていただきます)とモニタリング
経営会議・コーポレート経営会議への報告資料作成、意思決定の前捌き
●各部門のワークフロー棚卸しとリビルド設計の支援・レビュー
人が担う工程/AIが担う工程/例外判断として人に残す工程の切り分け
リビルド設計書(ワークフロー棚卸し、SKILL.md群、DoD、権限設計)のレビューと承認プロセスの運営
●部門横断プロジェクトへの入り込みと加速
FY26注力PJ(AI Recruit:採用、AI Legal:法務、AI Journal:日報・評価)等の推進支援
部門間の利害調整、ボトルネックの特定と解消
●変革を支える仕組みづくり
ワークフロー標準記法・ナレッジ管理・ガードレール等の全社標準の策定・運用
AI化可能業務量の見立てと、要員計画・トークン予算等の予算プロセスへの接続
会社の主要規程・制度(職務権限表、業務分掌、評価制度等)のAI-Based改定の起案支援

技術環境(全社共通の一例)
●クラウドインフラ
AWS, Google Cloud, Azure
●コラボレーション
Google Workspace, Slack, Confluence, Linear, GitHub etc.
●AI関連ツール
Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Devin, Langfuse etc.
●思考支援・問題解決ツール
ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM
●AI 開発プラットフォーム
Dify, n8n

AIプロダクトエンジニア(プロジェクトマネージャー候補)/少数精鋭の業務/ITコンサルティングファーム

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1400万円
ポジション
プロジェクトマネージャー(候補)
仕事内容
当社はDXコンサルティングを通じて企業の変革を支援してきました。次のステージとして、生成AIを活用したプロダクト開発に注力しています。その中心となるのが 「AIプロダクトエンジニア」 です。単なるモデル実装やデータ分析に留まらず、Web開発の実装力 × ビジネス理解 × CX(顧客体験) × AI活用 を掛け合わせ、価値あるAIプロダクトを共に作り上げる仲間を募集しています。

業務内容
・RAG(Retrieval-Augmented Generation)やLangChain等を用いた生成AIアプリケーション開発
・フロントエンド/バックエンドを含むWebアプリケーションの設計・実装
・PJにおける要件定義・設計・開発・テストといった一連の工程への参画
・チームメンバーやコンサルタントと連携したプロダクト開発

主なプロジェクト事例
・保険業向けAIクローンPoC支援
・情報通信業向けRAG活用ローカルLLM開発
・インフラ業向けローカルLLM導入・構築

当事業の目指す姿
当社はマインド・能力開発できる環境作りを追及してきました。Technology領域においても、技術軸のCxO(CTO、CIO、CDO…)や、社会的にインパクトのあるプロダクト開発、市場トップレベルの技術的な強みの獲得・発揮など、本人の志向に合わせた成長機会を創出していきます。

当事業の成長ステップ
STEP1:既存顧客へのオポチュニティ開拓・外部リソース含めた体制構築
STEP2:主要サービスラインを確定し、営業戦略再策定・採用強化
STEP3:デリバリーリソースの内製化・当事業起点での案件創出

当社クライアントの特徴
大手エンタープライズ企業とプライム(一次請け)を実現しております。

ポジションの魅力
・エンジニア組織の立ち上げコアメンバーとして、0→1フェーズを裁量を持って取り組むことができます
・事業戦略から顧客提案、組織開発まで、CxOとして必要となってくる能力を身に着けることができます
・CX領域に精通したメンバーと共に働き、顧客体験をデザインできます
・市場に大きなインパクトを与えてきたプロダクト開発者と共創できます
・技術選定から携わり、自らの手で「市場に刺さるプロダクト」を作り上げられます

その他の特徴
独自の能力開発制度を展開。本業のプロジェクトワークに加え、新規事業創出やマーケティング、営業、PR、採用、制度設計など、多様な社内取り組みに関与できます。大手ファームでは得がたい会社創り・事業創造への参画、そして異能を持つ個人同士が自由にコラボレーションする機会を通じ、事業を推進できる人材を育成します。

受賞歴
一人ひとりのマインドとスキルを高める仕組みを磨き続けています。こうした取り組みや企業としての成長が評価され、これまでにさまざまな賞を受賞してきました。

AIスペシャリスト/大手監査法人

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
840万円〜1270万円
ポジション
シニア〜シニアマネジャー
仕事内容
当社におけるAI関連プロダクトの開発運用を担当していただきます。

当社は、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>
1. 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
2. LLMを用いたPoC(Proof of Concept)の企画・設計・開発
3. 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

AI変革リーダー/大手FAS

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:1000万円〜1800万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
シニアマネージャー/マネージャー
仕事内容
当社のAIX(AI Transformation)部門は、M&A・戦略コンサルティング領域においてAIによる業務変革および新規ビジネス創出、自社プロダクト開発を推進しています。
本ポジションは、サービス部門と開発の分断を解消し、AI変革の設計・優先順位決定・実装統括を担う中核ポジションです。部門長直下で、重要テーマの設計・推進・意思決定を担います。
【業務内容】
・FAS領域におけるAI重要テーマ設計・優先順位決定
・業務課題の構造化およびAI適用方針の設計
・開発プロジェクトにおける要件定義・基本設計のリード
・サービス部門と開発チームを横断した実装推進責任
【得られる知見】
・生成AIを活用した業務変革の最前線に携わる経験
・コンサルティングファームにおけるAI導入・運用の実践知(ガバナンス、セキュリティ、定着化など)
・組織全体でのAI推進プロジェクトを企画・実装するマネジメント経験
【主な役割】
・業務内容において部門長の戦略思考における補佐
※上記は雇入れ直後の業務範囲であり、会社の定める業務内容に変更の可能性あり

Robotics/Embodied AI/日本語特化型AI開発企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・大規模基盤モデルの構築およびそのためのデータ基盤構築
・論文のサーベイ、先行手法の検証、論文執筆

Human-Computer Interaction/日本語特化型AI開発企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・生成AIモデルを活用したインタラクティブシステムの開発及び評価
・開発したシステムの実証実験及び事業還元
・自社プロダクトにHCIの専門家として貢献

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

Research Engineer・Research Scientist (AI4Science)/日本語特化型AI開発企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・ミッション達成に必要な要素技術開発及びシステム構築
・例1)大規模言語モデルの学習及び評価
・例2)LLMエージェントの構築及び評価
・知財化、研究成果の対外発表(研究機関との共同研究を含む

デジタル・ビジネスリスクコンサルタント(マネージャー)/データビジネスソリューションの開発企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1200万円〜2000万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
【ミッション】
GRC(ガバナンス・リスク・コンプライアンス)領域の専門性を武器に、クライアントが抱える重要なリスク課題の解決を支援し、AX・DXの成功をサポートする。


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


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


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

FAI / AI駆動開発コンサルタント/ITコンサルティング会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2500万円
ポジション
AIチームリーダー
仕事内容
職務内容
お客様のビジネス目標の達成に重点を置き、お客様とともに課題形成するフェーズから参画し、当グループのデジタル技術基盤を活かした、コンサルティングを担当していただきます。
AI駆動開発やITシステム開発・SIに関する知見を持ってコンサルティングを実施いただき、ビジネスとテクノロジーの橋渡しをすることで、お客様の課題解決や新規事業開発支援、社会課題の解決をしていただきます。
お客様に付加価値を提供できるよう、AI駆動開発や生成AIなどの市場トレンドを常にキャッチし、最新技術を適用した付加価値を提供できるよう、社内のAIチームをリードして提案から実装支援まで担当いただきます。

【具体的な業務内容】
お客様のAI駆動開発環境の構築・文化啓もう・定着支援
AI駆動開発を活用した業務変革コンサルティングやIT運用の高度化
AI駆動開発ソリューションの開発
当社内のAI駆動開発の定着化サポート
当社のグローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討・開発支援
社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積
最新技術のリサーチやソリューション検討
など

【主なクライアント】
国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。
大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー 等

会社、仕事の魅力
当社は、最大級のデジタルコングロマリットである当グループの日本法人として、日本市場にてサービスを提供しており、カスタマーファーストを念頭に、お客様に寄り添い、課題の特定・構想策定から具体的な開発・運用保守に至るまで、End to Endでビジネスのゴールへの達成に貢献しています。
注力領域の一つにクラウド・データ・AI領域があり、事業部を新設してお客様へのサービスを強化しております。AIデータセンター・クラウド事業である自社AIファクトリーのサービスを開始する予定で、インフラからアプリまで、フルスタックでAIトランスフォーメーションの支援をできる企業は世界的にも多くありません。
当社は、特定のGPUクラウドサービスの先行予約を開始し、日本におけるAI開発を加速させる自社AIファクトリーを開設しました。
ディープラーニングの研究機関である特定の研究機関との連携や特定の企業への投資、そして特定の企業とのパートナーシップ締結など、かねてからクラウド・データ・AI領域へ力を入れていた当社が、日本市場においてさらなる事業の強化を行っております。本国およびグローバルでの実績と、最先端なテクノロジーに触れられるだけでなく、グローバルなダイナミズムやスピード感も感じていただけます。
私たちが目指しているのは、社員一人ひとりが経営に参画していく会社です。フラットな組織で個人の意向を尊重し、スピード感を持った意思決定を行い、挑戦を繰り返す。そうして、さまざまなイノベーションを起こしていきたいと考えています。
多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータ、決済、物流、マーケティング、インフラ等を統合し、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出する事業展開力を有している点は、他の多くのコンサルティングファームやIT会社とは一線を画します。多様な国籍の多様な考え、経験をもったメンバーが在籍するグローバルかつダイバーシティを伴った社内環境も、日常的なイノベーションを可能とする要因のひとつです。

Research Engineer・Research Scientist (Spatial AI)/日本語特化型AI開発企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・画像からの3次元再構成、大規模3次元モデル生成のための基盤技術開発
・画像を中心とした大規模データの整備
・高品質な画像レンダリング手法の開発
・研究成果の論文発表、研究機関との共同研究

LLM Research Engineer/AI開発プラットフォーム提供企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。
近年、AIモデルの進化に伴い、競争力の源泉はモデル構造そのものから、「どのようなデータを、どのように設計し、評価し、改善し続けられるか」へと急速にシフトしています。
特に、LLM / VLM / マルチモーダルモデルの高度化、本番運用を前提とした大規模データ要求、データ品質がモデル性能を直接左右する構造が同時に進み、AI開発におけるボトルネックは完全に「データ側」に移行しています。
さらに現在は、有害データの混入、バイアスの増幅、誤学習によるリスク、評価指標と実運用性能の乖離といった AIの安全性・信頼性に関わる課題 が顕在化しており、データ設計は単なる精度改善の問題ではなく、AIの社会実装における責任領域へと拡張しています。
当社では現在、データ設計や評価が属人的に行われている、モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが体系化されていない、安全性・品質・性能を統合した設計思想が未確立という課題を抱えており、AIモデル性能と安全性を「データの観点から」引き上げられるResearch Engineerを募集します。

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

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

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

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

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

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

AI Solution Engineer/AI開発プラットフォーム提供企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
リードエンジニア
仕事内容
●具体的な業務内容
・大規模データ運用を前提としたアーキテクチャ設計
・顧客AIプロジェクトにおける技術提案およびPoCの実装
・顧客との技術ディスカッションおよび要件整理
・クラウド環境におけるソリューションの設計・運用
・プロダクトのスケールに伴う技術的ボトルネックの解消

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

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

【東京・大阪・愛知・福岡・京都】クラウドDXサービス運営企業でのAI・検索エンジニア[AI契約データベース]

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1020万円〜2790万円 経験、能力等に応じて個別に決定します。
ポジション
担当者〜
仕事内容
具体的な業務
AI契約データベースにおいて、根幹機能である検索機能のアップデートを行います。さまざまな活用方法を実現するために、UIやデータベース設計も含めた改善をお任せします。

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

【大阪】シニアAIコンサルタント/金融機関のDX改革推進企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2200万円
ポジション
シニアプロジェクトマネージャー
仕事内容
当社は、金融業界に特化したDXコンサルティング企業として、金融業界の変革を目指しています。AI・データ業界横断の課題解決に取り組む金融データ活用推進協会や金融IT協会といったコミュニティ活動に積極的に参加し、汎用的なソリューションとしての自社プロダクトやコンサルティングパッケージを開発。そのノウハウをコミュニティーに還元することで、金融業界の変革を図っています。
AI・データ事業では、現場で使われビジネス価値を出すための分析や開発経験が豊富なメンバーが、金融機関向けのデータ活用支援(分析支援、基盤構築支援、組織作り支援、育成支援、ガバナンス構築支援など)と自社プロダクトの開発・提供を行っています。

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

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

【プロジェクト体制】
チーミング

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

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

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

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

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

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

大手SIerでのグローバル決済サービス/東南アジアを中心とした決済事業の拡大をになる商品企画リーダー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円-1350万円
ポジション
課長/課長代理/主任
仕事内容
・アジア各国グループ会社と連携し圧倒的スピード感をもって新たな価値を提案する決済系新規事業を一人称で企画立案・推進する
・グローバルマーケットで決済代行事業者の次世代ビジネスと新たな収益源を創る。

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

大手SIerでのシステムエンジニア(BX案件の開発・推進)

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
550万円-1350万円
ポジション
課長 課長代理 主任 一般
仕事内容
【担当領域】
大手金融機関様を中心にデジタル案件のサービス開発を担当頂き、設計や開発、運用構築を推進するとともに、サービス自体の創発や企画といった超上流の活動にも参画頂くことが可能です。また、導入したユースケースやアセットといった商材は非金融含む他領域への展開を想定しています。

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

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

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

AI技術部 各ポジション(メンバー〜課長クラス)/大手SIer

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1350万円
ポジション
AI技術部 各ポジション(メンバー〜課長クラス)
仕事内容
AI技術部は、グローバルにおけるAgentic AIおよび生成AIの高付加価値アセット開発と展開を推進する組織です。また、システム開発のプロフェッショナルとして現場・案件の支援も実施します。我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIやシステム開発に関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野(公共・金融・法人)の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。顧客業務を理解し、課題解決を提案・推進できるメンバを募集します。
当組織で募集している下記ポジションから、選考プロセスの中で、ご希望と、ご経験・適性を踏まえていずれかをご提案いたします。面談・面接を通して、ご自身に適したポストを検討されたい方向けの募集となります。
以下をご確認いただき、ご興味あれば各ポスト詳細をご覧ください。
1. 【技術】ITグランドデザイン・コンサルタント
お客様の現実に即した技術面で実効性の高いITグランドデザインを提案します。ITアーキテクチャやITモダナイゼーションに強みのある当部と事業部が連携することにより、お客様の要望を叶えられるご提案を実現します。
2. 【技術】ソフトウェアアーキテクト
「ソフトウェアアーキテクト」 としてプロジェクトに参画し、適切なアーキテクチャの提案や実現性検証、レビューを実施します。
3. 【技術】ローコードプラットフォームを活用したシステム開発のエバンジェリスト・アーキテクト
ローコードプラットフォームを活用して前例のないシステムを高速かつ高品質で提供し、圧倒的な生産性向上とDXのスピーディーな実現を可能とします。
4. 【技術】生成AIのグローバルアセット開発・展開
生成AI/データ活用に関するグローバル技術戦略を定め、注力先進技術に関するアセットを国内外グループ会社と共同で開発、グローバル展開します。
5. 【技術】生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略策定とアセット開発・展開(アプリケーション開発)
アプリケーション開発領域における抜本的な開発生産性向上を目指し、生成AI・Agentic AIに関するグローバル技術戦略を定め、国内外グループ会社と共同でグローバルアセットを開発、展開します。
6. 【技術】生成AI・ITコンサルタント/技術支援
生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。
7. 【技術】AIエーシ゛ェントの社会実装に向けたAI技術活用リータ゛ー
AIエージェント「自社製品」のコンセプトのもと、オフィスワーカーの業務プロセス変革を実現し、労働力不足の社会課題解決を目指しています。この取り組み推進に向けて、効果的なAIソリューションを提案・提供します。
8. 【技術】AIエーシ゛ェントの社会実装に向けたプラットフォーム技術者
AIエージェントの社会実装に向けた最適なプラットフォームを提案・提供します。

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

生成AIビジネス関連ポジション〜ビジネス戦略・営業・開発・サービス企画・コンサルタント〜/大手SIer

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1350万円
ポジション
課長〜一般層(テクニカルグレード含む)
仕事内容
当社の特定の分野にて、生成AIを活用した業務変革や働き方改善、生成AI基盤開発など、社会課題解決ニーズに応える業務を担当します】

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

主要な業務内容は以下の通りです】

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

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

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

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

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

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

技術実装の実験結果をもとに、実戦的ナレッジで顧客に貢献できます】

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

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

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

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

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

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

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

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

経験者採用者への手厚いオンボーディングでスムーズな立ち上がりを支援します】

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

生成AIを支えるプライベートAI基盤の企画構想・サービス開発/大手SIer

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1350万円
ポジション
課長
仕事内容
【職務内容】
社会的にAI活用が促進される中で、AI開発を支えるためのGPU基盤開発サービスのニーズが上昇しております。当社では最新技術を活用したGPU基盤サービスの開発強化を行っており、新たに自社サービスを企画し提供を開始しております。今後さらなる需要拡大も見込まれているため、プライベートAI基盤サービスの企画構想を共にリードしていただける方を募集しております。

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

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

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

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

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

データAIプラットフォームエンジニア/Fintech Startup企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1800万円
ポジション
リードエンジニア
仕事内容
●提供しているソリューションに関して
現在、日本の多くの金融機関は、レガシーで重厚長大なシステムによって、デジタルな顧客体験を最適化するような改善が行えないという課題を抱えています。こういった課題を抱える日本の金融システムを、モダンな環境(オンプレミス→クラウド)、技術(Go/コンテナ)、設計(モノリス→マイクロサービス)を使って作り直しています。スタートアップながら、当社、当社、当社、当社などの日本を代表する企業とインフラ領域で協業し、高い評価を得ております。

●業務の概要
VP of Data & AIの大野/Kevin直下で、以下のエンジニアリング業務をリードしていただきます。

【具体的な業務内容】
・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

●配属先
「AI+チーム」
CTO直下の独立したチームです。少数精鋭で、当グループ全体の技術スタックを横断的にハックし、全社員の生産性を引き上げることをミッションとします。

●本ポジションの魅力
・技術的フロンティア
MCPという最新プロトコル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
・圧倒的な裁量
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ほとんどありません
・データの質と量
金融事業や自社サービスなど、非常に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最高難度の課題に挑戦できます

【技術スタック】
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Terraform、AWS、Google Cloud、Azure、OpenAI

【その他】
・Snowflake の年一度の最大のイベント Data Cloud Summit に参加して情報収集を行いました。
・Data Platform Engineering チームの紹介をしている記事です。
・当社、Snowflakeサービスパートナー「Select」に認定いただきました。
・Snowflakeの「Industry Solution Partner of the Year」を受賞
・当社、VP of Data & AIに大野巧作 / Kevin が就任
・大野(Kevin)が「Snowflake Data Superhero」に選出

機械学習エンジニア(AIエージェント開発) / 生成AI/大手総合インターネット企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1260万円
ポジション
メンバー
仕事内容
ポジション概要
生成AI関連技術を活用した新サービスの設計、開発、実装をお任せします。

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

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

LLM基盤コンサルタント/次世代型経営管理クラウド企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2000万円
ポジション
コンサルタント
仕事内容
2.ポジションについて
プロダクト概要:
「自社サービス」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。提供開始後、マルチプロダクト展開にも注力し、プロダクト/サービスを提供。プロダクトビジョンの実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。

募集ポジションについて:
私たちは、「AIを業務に溶け込ませる」世界の実現に向け、LLM・AIエージェントを企業の中核業務へ本格実装する取り組みを推進しています。企業のAI活用がPoC(実証)から“本番活用”へと急速にシフトする中で、「技術と業務の翻訳」が極めて重要になります。そこで、顧客の業務を深く理解し、AIエージェントのユースケースを設計し、技術チームと共に“実装”まで導くコンサルタントを新たに募集します。

チームについて:
所属予定チームは新規事業部、LLM基盤チームです。CEO直下のAI・LLM領域のクロスファンクショナルチームであり、コンサル、FDE(エンジニア)、PdM、デザイナーが密に連携し、課題発見から実装までを一気通貫で担当します。エンタープライズ企業の経営企画・業務部門と直接連携し、AI導入の成功パターンを創出。LLM基盤チームと協働し、ユースケースの共通化・AIエージェントの標準化も推進します。「机上の戦略」ではなく、実際に動くAIエージェントを顧客とつくる“実装特化型”のコンサル組織です。

具体的な業務内容・ミッション:
業務内容:
1. 顧客の業務プロセス分析・課題の構造化
2. AI適用ポイントの特定とユースケース設計
3. LLM/AIエージェントの要件定義(FDEと連携)
4. 業務フロー・ナレッジ・ツール連携を踏まえたAIエージェント設計
5. 導入プロジェクトの推進(要件整理 導入 定着まで)
6. AI精度評価・改善サイクルの運用
7. 顧客で生まれた成功パターンの標準化・プロダクトへのフィードバック
8. ステークホルダー管理、進捗・リスクのハンドリング

ミッション:
1. LLM技術を「使える形」で事業価値に転換する
2. 高速に検証→改善→実装できるAI基盤の構築
3. 複雑な文書業務をAIで処理できるドメイン特化基盤を作り上げる
4. 顧客企業での“AI活用の成功例”を再現性ある形で創出する

先端技術開発(情報通信分野の先端技術開発と応用システム試作)/大手銀行

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
◆AI(機械学習)、画像処理などの先端技術開発
◆三次元計測・認識、VR/ARなどの先端技術開発
◆FVC、HEVC、AACなどの映像・音声圧縮符号化分野の先端技術開発
◆無線通信、暗号など、情報通信分野の先端技術開発
◆上記を含む情報通信技術を応用した先端システムの試作

AIエンジニア・コンサルタント/大手銀行

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
◆AIエンジニアおよびコンサルタント
<従事する職務>
・AIに関する技術開発や新規サービス開発
・お客さまの課題に合わせたAI導入に向けたコンサルティング業務

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

DXアーキテクト/ITアーキテクト/大手銀行

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
リードアーキテクト
仕事内容
当グループのDX戦略を支える最新デジタル技術の導入や実利用に向けたアーキテクチャ設計まで一貫して取り組んでいただきます。具体的には、応募者の業務経験・希望・スキル等に応じて、以下のいずれか、あるいは複数のテーマを担当いただきます。
・AI
・プラットフォームエンジニアリング
・データ&アナリティクス
・モダンセキュリティ
・モダンアプリアーキテクチャ
・ブロックチェーン

製造業ビジネスアーキテクト(メンバー)/次世代型経営管理クラウド企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
メンバー
仕事内容
プロダクト概要:
自社サービスは、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。自社サービスを複数展開するまでに至りました。また、プロダクトビジョンの実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。

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

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

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

経営コンサルタント(AI・DXプロフェッショナル)/ハンズオン型経営支援会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2000万円
ポジション
マネジャー候補
仕事内容
AI・DXプロフェッショナルの魅力:
・AIありきではなく、経営支援の高度化をAIで推し進めるという発想が求められる(価値にフォーカスすることが求められる)
・ハンズオンで現場に入り込み、経営層とも距離が近いため、一気通貫で推進しやすい
・「PoCを繰り返して結局何も生まれない」ということがない(実際に現場で運用するところまでやりきれる)

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

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

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

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

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

AIプロダクトエンジニア/大手金融ホールディングカンパニー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1600万円
ポジション
メンバー
仕事内容
【具体的な業務内容】
・生成AI基盤(AWS Bedrock / Google Gemini / OpenAI)を用いたアジャイルPoCの開発・実行・評価
・顧客サービス改善 / 新規サービス開発に向けたAIアプリの設計・実装・テスト
・LLM(大規模言語モデル)の選定や、LLMの評価・運用の仕組みづくり
・LLMの技術調査やLLMを活用した機能の開発、プロンプト設計・改善
・LLM運用課題の特定、改善策の提案・最適化(AIテックリードと連携)
・テストデータ生成、データクレンジング、データ加工

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

【プロダクト例】
・面談記録・議事録作成支援「自社製品」:対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション
・スライド生成支援「自社製品」:作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成
・リサーチ支援「自社製品」:ユーザの指示に応じてWeb上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成
・営業支援「自社製品」:営業担当者が1日 5日かけていた調査・資料作成を自動化。過去のお客さまとの打ち合わせ内容や、お客さま情報からAIエージェントが次の商談の資料を自動作成

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

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

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

開発PL/総合デジタルマーケティングカンパニー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
開発PL
仕事内容
現在、巨大なメディア市場はいまだアナログなプロセスが中心です。私たちは、当グループ独自の「生活者データ」と「AI・数理最適化」を武器に、この巨大なマーケットの仕組みを根本から変えようとしています。本ポジションは、AIプロダクトの開発PLとして、単なる開発にとどまらず、ビジネス課題をどう技術で解くかの意思決定から携わります。現在、チームは組織力の向上と内製化の強化という過渡期にあり、「自分の意思決定が当社の技術スタンダードを構築する」という、極めて裁量と影響力の大きいフェーズでの参画となります。

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

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

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

AIエンジニア プロジェクトマネージャー(PM)/デジタル化サービス事業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
プロジェクトマネージャー
仕事内容
当社は、AI技術を活用し、お客様のビジネス課題を構造化
・可視化し、プロダクトや業務プロセスに変革をもたらす提案
・実装を行っています】

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

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

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

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

※プロジェクトにより異なりますが、柔軟な技術選定を歓迎する文化です】

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

シニアデータサイエンティスト/ヒト・IT・業務課題に対するソリューション提供企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
690万円〜1310万円
ポジション
シニアデータサイエンティスト
仕事内容
【配属組織】
エンタープライズソリューション本部 ITサービス部
●部門ミッション
プライムSI(一次請けSI)を担い、戦略立案・企画から、設計・構築、運用保守まで一気通貫のサービス提供を行っております。当部は、ミッションとして新規顧客獲得を目的とした戦略立案及び実行を通して、アジャイル×PMOでのIT支援/DX推進、および新たな業界の顧客醸成します。そして、顧客課題の解決として、様々なSIプロジェクトを担います。

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

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

●キャリアパス・成長環境
入社後は組織横断的な立場で複数案件に関与し、AI活用の起点となる役割を担っていただきます。AI活用パターンや知見を蓄積しながら、徐々に案件リードの比重を高めることが可能です。将来的には、AI活用方針の検討や標準化、AI案件のリード人材としての役割拡大など、個人の志向や成長に応じたキャリア形成ができます。ポテンシャル採用も想定しており、SIerにおけるAI活用を実務を通じて磨ける環境です。

【組織風土】
所属組織は、志を持つ幅広いメンバーで構成され、コミュニケーションも活発な組織で、自由と裁量を持って挑戦できる文化が根付いています。

【組織魅力】
1. 一体感を持ったチーム体制
当組織では一人ひとりの自主性を重んじ、常に挑戦し続けようという風土があります。また、様々な意見や考え方を積極的に発信するメンバーと、一人ひとりの意見をフラットに聞き、プロジェクトへ柔軟に反映するマネジメントでチームを構成することで一体感をもって開発を進めております。これまでのご経験を活かしながらも新しいことに挑戦していくことができます。
2. スピードと裁量がある
エンタープライズソリューション本部は組織である一方、ほとんどの顧客がプライムで最上流から取り組みます。よって、プロジェクトの質を求められつつも、小回りの利いた動きが可能で、スピード感と裁量を通して、やりがいを感じることができます。これは通常のデリバリ部門だけでなく、営業や事業企画においても、自己裁量とチームマネジメントの両面で活躍できる環境です。

Deployment Strategist/上場マーケティング支援企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1400万円
ポジション
Deployment Strategist
仕事内容
当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である当グループの企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的な自社製品や自社サービスを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。当社は、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、顧客に対して最適な自社サービスを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。

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

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

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

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

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

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

【リモート可】DX戦略支援 AIエンジニア/日系ITコンサルティング企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1400万円
ポジション
メンバー
仕事内容
当社は、技術系コンサルティング会社です。Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。現在は、エンタープライズシステム開発、クラウドネイティブアプリケーション開発、アジャイル開発支援、生成AI・機械学習のPoC開発支援、エンベデッド/ロボット・自動車領域の先端技術開発、産業DX・データ利活用支援、エンジニア育成・教育コンテンツの提供など、幅広い領域で支援を行っています。当グループは統合を経て新たな体制となり、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。

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

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

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

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

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

生成AI 機械学習エンジニア/ヘルステックスタートアップ

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1500万円
ポジション
メンバー
仕事内容
生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。

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

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

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

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

主な業務は以下の通りです。

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

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

当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーになります。

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

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

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

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

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

LLMはOpenAI, Gemini, Claude (Amazon Bedrock)

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

シニアリードエンジニア/DXソリューション事業会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円
ポジション
シニアリードエンジニア
仕事内容
業界特化型生成AIエージェントの開発(AI SaaS事業部への配属)において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。
【ミッション】
ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。
【業務例】
1. 要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。
2. タスク分解と采配(ディスパッチ): 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ(1 3日程度)」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。
3. アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。
4. 組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール(Devin/Claude Code等)の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。
【技術スタック】
フロントエンド:TypeScript/Node.js/React/Next.js
バックエンド:TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
インフラ:Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure
AI:Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV
【AI開発支援ツールの導入】
当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。
Devin:自動タスク実行、同時並行実装数を上昇
Claude Code:自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇
v0.dev:高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化
GitHub Copilot:日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ
Gemini:Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上
【ポジションの特徴】
1. 急拡大するトラフィックを支える、大規模アーキテクチャへの挑戦: サービスは急成長を続けています。この規模だからこそ直面するパフォーマンス課題に対し、アーキテクチャの抜本的な再構築や高度なチューニングを行い、数ミリ秒を削り出すような技術的追求が可能です。
2. 自社AIモジュール × SaaS開発という、稀有な技術環境: 自社でAIモジュールを多数保有しているため、単なる外部APIの連携にとどまらない、深いレベルでのプロダクト開発が可能です。自社AIの強みを最大限に引き出す実装は、他社のSaaS開発では味わえない独自の経験となります。
3. 「正解のない課題」を突破し、エンジニアとしての市場価値を高める: サービスがスケールする過渡期にあるため、教科書通りの実装が通用しない複雑な課題に日々直面します。これらを技術力で解決していくプロセスそのものが、エンジニアとしての「対応力」と「設計力」を飛躍的に成長させます。
4. 大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求: 大手デベロッパーや業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、大規模トラフィックへの対応だけでなく、エンタープライズ水準の高い可用性・セキュリティ・信頼性を担保する、プロフェッショナルな設計・実装力が磨かれます。
【開発例】
・建設業特化の生成AI 自社製品:建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。多数の契約を達成。
・製造業特化の生成AIエージェント 自社製品:製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。累積データの検索・分析が可能。
・物流業特化の生成AIエージェント 自社製品:物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。配送・輸送コストの見直しが可能。
・卸売・小売業特化の生成AIエージェント 自社製品:小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。仕入れ・販売計画の作成が可能。

ソフトウェアエンジニア(シニアテックリード)/DXソリューション事業会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円
ポジション
シニアテックリード
仕事内容
当事業本部のリードエンジニアとして、プロジェクト全体の技術選定、アーキテクチャ設計、そして開発組織の技術水準の引き上げを担っていただきます。VPoE、そしてビジネスサイドと連携し、「産業のあるべき姿」をシステムとして具現化する最終的な技術責任を持っていただきます。

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

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

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

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

機械学習リードエンジニア/DXソリューション事業会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円
ポジション
リードエンジニア
仕事内容
当社は、AIスタートアップ企業です。AIを中心とする最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートし、世界のテクノロジートップ企業と本気の戦いをする企業となることを目指しています。
創業から急成長を続けてきました。企業のDXパートナーとしてコンサルティングやオーダーメイド開発を行う「DX Solution事業」と、AI SaaSプロダクトを提供する「AI SaaS事業」の二つの事業を展開しています。最先端技術を特定の産業に特化して提供しているからこそ、他社では中々実現できない奥深くにある課題解決を特徴としています。当初は建設業界を中心にDX・AIソリューションを提供していましたが、現在は建設業で培ったノウハウと技術をもとに、製造業、物流業などの隣接する業界への事業拡大を積極的に進めています。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AI Data Research Engineer/AI開発プラットフォーム提供企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
データ戦略リード
仕事内容
当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスを自社サービスとして提供しています。
近年、LLM / VLM / 画像・動画モデルなど扱うモデルの高度化、本番運用を前提としたデータ量・品質要件の急激な引き上げ、顧客ごとに異なる「モデル性能を左右するデータ要件」が同時に進み、モデルそのもの以上に「データ設計と評価ループ」が自社サービスの競争力を左右するフェーズに入っています。
現在は、データ設計や評価改善が属人的になっている、モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが、体系化しきれていないという課題を抱えており、AIモデルの性能を「データの観点から」引き上げられるエンジニアをR&Dの中核メンバーとして迎えたいと考えています。

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

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

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

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

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

AI-RAN基地局ソフトウェア開発エンジニア/大手通信サービス会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
630万円〜1,380万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
【ミッション】
・5G/5G Advanced、将来の6Gを見据えたRANソフトウェアを自らの手で実装し、当社のモバイルネットワーク性能/拡張性/自律性を進化させること
・AI-RAN、vRAN/Open RAN時代に対応した、柔軟かつ高性能なRANソフトウェアアーキテクチャを現場で動かすこと

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

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

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

全社データ戦略の中核を担うデータマネジメント/データマネジメント戦略企画・推進リード/大手日系信託銀行

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
チームリーダー/メンバークラス
仕事内容
当行内でAI・データ戦略の策定・推進を担う「デジタル戦略部 AI推進G」にて、全社のデータ戦略・基盤やデータ利活用の実効体制の構築、ならびにデータ企画、利活用推進までデータマネジメント領域を幅広く担当します。

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

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

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

HRデジタルトランスフォーメーションを推進するマネージャー/大手総合電機会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1280万円〜1490万円
ポジション
課長クラス
仕事内容
本ポジションは、該当セクターデジタルHR戦略の策定と推進において、その推進役となるマネージャのポジションとなります。本ポジションは、グローバルに広がった社内外のステークホルダーと連携し、HRテクノロジーを活用したビジネス価値の実現と、従業員体験の向上を目的とした取り組みをリードします。 具体的には下記の通り。
1.デジタルツールの導入・運用
2.データ分析を踏まえた提案
3.各社及び事業ラインの状況をふまえたロードマップの策定、課題とソリューションの実行
4.HRメンバーのデジタルスキルの育成
5.社内外ステークホルダーとのパートナーシップの構築・協働
6.チームマネジメント

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

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

大手総合商社グループIT企業でのDXシニアビジネスデザイナー

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収1,000万円〜3,000万円 ※管理監督者については、所定外及び休日労働手当は支給されません
ポジション
マネージャー〜ダイレクタークラス
仕事内容
●募集背景
当社は「DXの社会実装をリードする」をビジョンに掲げており、グループの産業知見と先進的なテクノロジーを活用しながら、顧客の課題解決だけでなく社会課題を解決することに挑んでいます。 当社のビジョンに共感し、変革の実行にコミットいただける方にジョインいただきたいと考えています。

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

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

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

HRテック事業・DX事業会社でのオープンポジション【生成AIで企業変革をリード! 次世代コンサルティング企業オープンポジション】

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
400万円〜2000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
生成AIの社会実装を支援するコンサルティング事業において、生成AI技術を活用し、クライアントの課題解決と業務効率化を支援していただきます。

・顧客ニーズに応じた生成AIソリューションの提案と実施
・生成AI技術を活用したビジネスプロセスの最適化支援
・金融機関へのAI基盤構築プロジェクトの基盤構築、併走
・生成AIによる事業変革アイデアコンテストの企画、実施
・人材や組織戦略の立案と実行 など

※スキルに応じておまかせする領域をご相談させていただきます。

リードAIエンジニア(スペシャリスト)/上場不動産情報サービス会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1500万円
ポジション
リードAIエンジニア(スペシャリスト)
仕事内容
自社が運営する不動産・住宅情報サイトの新規事業として、住み替え体験の革新に向けた、不動産領域特化型の生成AIプロダクト開発業務をテクニカルスペシャリストとして牽引していただきます。

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

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

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

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

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

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

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

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

生成AIを活用したグループ内DX企画・推進リード(マネージャー・経営直轄ポジション)/大手通信会社のグループ決済・金融事業を統括する金融持株会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1200万円〜1,550万円
ポジション
マネージャー・経営直轄ポジション
仕事内容
当社のIT統括部にて、当フィナンシャルグループに対する生成AIを活用したDX推進にかかる業務全般にご従事いただきます。本ポジションはグループ内DX推進のために新設されたポジションであることから、ご入社後は『生成AIを活用して何を実現するか』といったあるべき姿を描くところから始まり、企画立案・実行〜運用まで、経営層と近い距離で裁量を発揮した業務遂行を期待しております。グループ会社との接点も多く、様々な金融領域に対してバリューを発揮、また知見を獲得できる環境です。

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

【東京】AIプロダクト開発 ・DX推進リード/銀行&商社系リース会社

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1500万円
ポジション
DX推進プロジェクトマネージャー
仕事内容
AI開発チームでは、社内課題解決から生まれた自社AI製品(会計処理AI、文書認識AI)を正式ローンチ以降、幅広い業種の顧客に採用いただいています。デジタルを当組織の新たな事業の柱とすべく、顧客や社内の声(課題)をもとに、社内のAIエンジニアと連携しながら製品・機能を設計・開発しています。また、より多くの顧客に届けられるよう、自ら営業・導入支援・カスタマーサクセスを実施しながら、全国の営業拠点とも協働し、顧客への営業活動を行っています。外販しているプロダクトや機能の多くは社内の課題解決から生まれているため、AI開発チームでは外販に繋がることを意識して社内で課題解決のためのソリューション開発のプロジェクトを組成・実行しています。

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

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

DX戦略支援 AIエンジニア/日系ITコンサルティング企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1400万円
ポジション
メンバー
仕事内容
当社は技術系コンサルティング会社です。技術者主導の企業文化を掲げ、Javaやオブジェクト指向技術黎明期から、技術と開発プロセスの最前線をリードしてきました。
現在は、エンタープライズシステム開発(Java/C#/Python等)、クラウドネイティブアプリケーション開発(AWS/Azure)、アジャイル開発支援・要求開発コンサルティング、生成AI・機械学習のPoC開発支援、エンベデッド/ロボット・自動車領域の先端技術開発、産業DX・データ利活用支援、エンジニア育成・教育コンテンツの提供といった領域で幅広い支援を行っています。組織再編を経て新たな体制となり、独自の成長戦略のもと、日本のものづくりに変革をもたらすコンサルティング会社としてさらなる成長を続けています。

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

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

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

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

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

ソフトウエアエンジニア【新規事業/自社開発部門】/急成長AIベンチャー企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1300万円
ポジション
メンバー(新規事業開発担当)
仕事内容
自社では、AIの社会実装、特に人とコミュニケーションするAI技術に強みを持つ企業として、新規事業を開拓し、事業の0→1にチャレンジする組織を立ち上げました。
このポジションでは人事領域を始めとして、自社が新たに挑戦していく領域で、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクトの立ち上げから開発・運用まで関わっていただきます。

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

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

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

ソフトウエアエンジニア【AI SaaS】/急成長AIベンチャー企業

おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1300万円
ポジション
ソフトウェアエンジニア
仕事内容
自社では、コミュニケーション領域の社会課題を解決するため、多岐に渡る大手企業に複数のSaaSプロダクトを提供しております。このポジションでは、自然言語処理及びAI等を利用した自社SaaSプロダクトの開発を行っていただきます。

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

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

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