DX関連、1400〜1600万の転職求人

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生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。

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

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

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

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

主な業務は以下の通りです。

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

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

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

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

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

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

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

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

LLMはOpenAI, Gemini, Claude (Amazon Bedrock)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

・クライアントのIT環境分析・要件整理。

・生成AIの導入アーキテクチャ設計（クラウド、認証、ベクトルDB等）。

・セキュリティ・ガバナンスを考慮した構成の設計レビュー。

・エンジニアとの実装方針調整、開発支援。

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

※配属先は関連企業、または関連コンサルティング企業になります。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【ミッション】
通信業界向けの生成AIの基盤モデル事業および関連LLMの学習／評価／チューニングを通じ、高精度かつ安全性の高い通信業界向けモデルを継続的に大幅な進化をさせる。

【主な業務】
LTMの性能向上とユースケースへの適用

【具体的な業務】
・LLM学習データセットの設計／収集／クレンジング
・モデル学習パイプラインの構築／最適化
・継続事前学習やFine-tuningなどによる性能向上
・評価指標設計／自動評価フレームワーク整備
・論文／OSS調査および先端技術のPoC実施
・社内外関係部署との連携によるAI利用促進


仕事の魅力
・国内最大規模のGPU基盤(1万基超)を活用し、通信×AIの領域で最先端LLMを実際に開発可能
・基盤モデル開発からプロダクト展開まで一貫して携われる環境

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

経営陣、役員とフラットに議論しながら、以下の変革をリードしていただきます。

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

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

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

※変更の範囲：会社内での全ての業務

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AIモデルを活用したプロダクト開発やクライアントの課題解決に向けたシステム化を推進しています。
当社の使命は、AIが業務の中で真に力を発揮できるように最適なシステム構成を設計し、実現することです。
常に最先端の技術を取り入れ、AIとシステム開発の専門知識を駆使して、革新的でインパクトのあるソリューションを提供しています。

<業務詳細>
- クライアントのニーズを把握し、最適なソリューションを提案する
- 最先端のAI技術を用いたシステム開発やプロダクト開発に携わる
- プロジェクト管理やスケジュール管理を効率的に行う
- チーム内外での円滑なコミュニケーションを図り、協力を促進する
- 最新の技術動向をキャッチアップし、業務に活用する
- 品質管理やテストを実施し、信頼性の高いシステムを構築する

<具体的な案件>
本ポジションでは、自社で開発した下記のようなAIプロダクトを安定稼働させるためのシステム開発を担っています。
- 広告クリエイティブ制作のAI支援ツール（当社のAI支援ツール）
- 企業の独自データを活用し、ユーザーへのパーソナライズ対応を実現した対話型AI開発を支援するアプリケーション（当社の対話型AI開発支援アプリケーション）のシステム開発 など

<技術スタック>
- サーバーサイド: PHP, Python
- フロントエンド: JavaScript, Vue.js
- ミドルウェア/DB: nginx, Flask, MySQL
- クラウド: AWS, GCP, Azure
- コード管理: GitHub
- CI/CD: GitHub Actions
- プロジェクト管理: JIRA
- ドキュメント管理: Confluence, MS Sharepoint
- コミュニケーション: Slack, Teams
- 仮想化基盤: Docker

<本ポジションの魅力>
- 最先端のAIを活用したシステム開発に参加できる
- 他部門と連携し、今までにない新規サービスをナショナルクライアントへ提案できる
- ユニークなビジネスモデルと、先端的デジタル技術を活用した事業開発プロジェクトに携わることができる
- クライアント企業の支援だけではなく、自社発の新規サービスやスタートアップの企画、立ち上げ、運営に関与することができる

AIとクリエイティビティの力で顧客の新規事業開発や、既存コア事業の変革を具現化する事をメイン業務とし、最先端テクノロジーのビジネス実装も目指すフロントランナーを担うポジションです。プロジェクトマネージャーとしてクライアントにおける様々なAI導入プロジェクトのリードを担います。
【業務概要】
＜AIエンジニア＞
クライアント課題に対して立案される生成AI導入プランを技術面からリードするミッションです。
- コンサルミッション
- コンサルティングチームと連携してクライアントの課題整理と生成AI戦略をまとめていきます
- AI導入提案
- 現状分析（クライアントヒアリング、データ分析等）
- 戦略構想（ビジネスゴール達成に向けて必要となるデータ、統合管理/分析環境、施策、業務における要求事項整理）
- プロジェクトプラン策定（実現に向けたステップ、マイルストーン設定）
- AIエンジニアミッション
- 実証の設計から実装、導入後のサポートまで、技術面からプロジェクトリードを行います。
- AI導入プロジェクトにおけるプロジェクトマネージャー
- AI実装プランの策定
- 要件定義
- データ分析/AI・機械学習案件での開発プロジェクトマネジメント
- AI実装にあたってのデータ設計・データ加工作業の実施・推進
- 最先端テクノロジーのリサーチ
- 当社生成AIプロダクトチームとの連携
※データエンジニアリング業務（加工処理/集計分/モデリング等）や分析業務は社内の専門メンバーとチームを組んで進めるケースもあります。
【メッセージ】
- 様々なバックグラウンドを持つ中途入社メンバーを中心に構成されるチームであり、中途採用でも馴染みやすい環境です（育休明け（予定）のメンバーも）。
- 上流の課題解決に携わりたい、事業の成果をクライアントともに生み出したい、という方のご応募をお待ちしております！
〜上流志向の方へ〜
- 実行まで支援するからこそ、コンサルファームよりも当社が選ばれることが多い
- 実行フェーズで課題が発生した際の代替案検討など、現場で発生する予測不能かつ多様な課題の解決もクライアントに感謝されるポイントであり、やりがいを感じることも多い
- また経験則としては、実行支援の経験を積むことで上流の戦略策定の精度も上がる（どこで課題が発生しそうか、の感度が上がる）
〜事業会社志向の方へ〜
- クライアントと共にKPIを設計し、その改善に向けて一歩一歩施策実施を並走するため、クライアントと同じ目線で価値実感できる。むしろクライアントからも""当事者""としてのコミットを求められるケースの方が多い（アドバイスをして終わりではない）
- 事業会社側だと、ステークホルダの調整や社内説明などの付随業務に忙殺されてしまうこともあるが、コンサルの立場であれば、プロジェクト期間中は100%課題解決にコミットすることができる
AIやデータの利活用を通して、クライアント企業のビジネスや社会に貢献したいという気概がある方、一緒に働けることを心待ちにしております。案件での経験値は勿論、様々なバックグランドを持った人間が相互に刺激し合う環境がここにはありますので、ご自身のキャリアプランにあった自己実現ができると思います！

AIイノベーション推進部にて、お客様の課題や背景をヒアリングし、最適なソリューションを提案・実装します。業務を分析し、解決可能な課題を判別してPoCを実施、モデルを既存の業務に適用あるいはシステムに実装して運用するところまでを一気通貫で行っています。プロジェクト実行体制は社員メンバー以外にも各業界・各技術領域に専門性を持ったフリーランス等を活用して体制構築しています。当社グループ内の様々な課題をAIにより解決する案件の提案機会も豊富です。
主に当社グループの各担当者と当社グループ全体のAI活用、開発PJに関わって頂きます。金融業界特有のPJや社内業務効率化の為のPJ等、幅広い内容を想定しています。
各部署の課題や依頼背景・内容をヒアリング、理解した上でAI実装のプロジェクトをマネジメントします。データサイエンティスト、エンジニアと共同しながらソリューションを検証・実装、PJデリバリまで担当します。週1〜2回程度、当社の定める事業所（千葉）で勤務頂く想定となります。

【PJイメージ】
・金融商品販売モニタリング
・不正口座検知
・粉飾検知
・離職リスク関連
・デフォルト検知
・審査モデル
・RPAの効率化
・ニーズランクモデル

【具体的には】
・役員、経営層、事業責任者のへ報告、折衝
・ヒアリングから課題の特定及び具体化、提案検討（要求分析、要件定義）
・データ分析・AIを活用した課題解決提案
・プロジェクト実行体制構築と進捗管理
・開発管理と品質評価
・PJメンバーのマネジメント
・本番テスト、社会実装、デリバリー、追加提案、改善検討

【そのほかの業務】
ご経験や経験役職に応じて、社内メンバーの管理、技術指導、採用面接など幅広く業務をお任せします。

【配属先情報】
AIイノベーション推進部
部長：1名
副部長：1名
チーフデータサイエンティスト：1名
AIコンサルタント：1名
プロジェクトマネージャー：2名
エンジニア：4名
データサイエンティスト：2名
※2025年11月時点の情報です

【期待する役割・将来像】
プロジェクトメンバーと一緒に案件を成功へ導き、組織の拡大に貢献いただきます。

【このポジションの魅力】
・フリーランス人材データベース活用により、社員にないケイパビリティも含めた体制構築が可能です。
・拡大中の組織のため、事業の拡大を体感しながら、キャリアを積んでいくことが可能です。

当社のAIプロダクト開発部門にて、以下の企画・開発推進を担当します：
全社共通基盤「AI Agent Platform」の企画・要件定義、領域特化型（経理・人事等）AIエージェントのプロダクト開発推進、AIエージェント・マーケットプレイスの構想・立ち上げ支援、各事業部（カンパニー）やエンジニア、デザイナーと連携したプロジェクトマネジメント。単一機能の開発に留まらず、全プロダクトを横断するハブとしての機能要件を整理し、実装までをリードしていただきます。
当社のAI戦略の中心で、新しい「デジタルワーカー」の当たり前を作りたい方。役割や職域に固執せず、変化の激しい環境で主体的に動き、チームと共に成果を最大化できる方をお待ちしています。

どのポジションに応募すべきか判断に悩まれる方は、こちらのポジションからご応募ください。
エントリーいただいた内容を拝見し、経験/スキルに合ったポジションで選考を進めさせていただきます。
※複数ポジションの観点で面接を実施する可能性がございます。
※エントリー後、まずは書類選考を実施いたします。（オープンポジションは選考を約束するものではありません）

・ビジネス課題に対する分析・レポート作成・仮説検証
・機械学習による予測モデル構築と評価
・KPI設計やA/Bテストなどのデータドリブン施策支援
・LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
・LangChain, RAG, ベクトルDBなどを用いた生成AIアーキテクチャの構築　など
・AIエンジニア
・データサイエンティスト
・国内有数の決済データを活用できる環境：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。
実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結する分析テーマ：マーケティング、クレジットカード事業の意思決定に近いポジションで課題を設定。
分析結果が直接、施策や戦略に反映されます。
・専門性を活かせるフラットな組織文化：データサイエンティストが企画部門・システム部門と協働し、仮説提案から実装まで一気通貫で関与できる環境です。
・金融×AIのリアルな社会課題に挑戦：決済・金融領域における膨大なテキスト・数値データを扱い、会員対応、内部業務、リスク管理など、人とAIの協働を支える仕組みを開発します。
・生成AIを事業価値に変える先端プロジェクト：ChatGPT, Claude, LlaMAなどの最新LLMを活用し、実際に業務やサービスへ組み込むプロジェクトに携わります。
技術検証だけでなく、“動くAI”を社会実装するフェーズに参加できます。
・LLM活用の全工程を経験できる環境：PoC企画からプロンプト設計、評価、チューニング、API化、運用まで一貫して担当。
小規模精鋭チームで裁量を持ち、生成AIの可能性を広げることができます。
・自由な発想と新技術への探究を歓迎する文化：PoC提案や個人開発での挑戦も評価対象。
OSSや論文発表など、技術的アウトプットにも積極的なエンジニアを歓迎します。

生成AIの登場は、産業革命にも匹敵するインパクトを社会にもたらしました。 しかし、多くの企業が「AIをどう経営に活かすか」という最大の問いに答えを出せずにいます。

技術はあっても、それを「経営アジェンダ」として昇華させ、全社的な変革をリードできる人材、すなわち「CAIO（最高AI責任者）」が圧倒的に不足しているからです。

私たちは、この課題を解決するために設立されました。 単にAI導入を支援するのではありません。 コンサルティングを通じて顧客の変革をリードし、そのプロセスを通じて顧客企業の中に「真のCAIO」を育成し、輩出することを最大のミッションとしています。

CAIOの役割（一例）
・AI戦略の策定とロードマップ管理
・投資ポートフォリオとROI最大化
・全社溶断のガバナンスとデータ活用基盤整備
・責任あるAI（Responsible AI）とリスク管理
・組織変革リーダーシップとチェンジマネジメント
・外部ステークホルダーとの連携
・イノベーション促進と新規事業創出
・ミッション完了後の統合設計

・データ分析・検証を支える基盤提供
運用担当者やクオンツアナリストがスムーズに分析・検証できるよう、データマートやAPIを整備します。必要なデータにすぐアクセスできる環境を用意して投資意思決定を後押しします。
・データ分析基盤の設計・構築
クラウドDWHやデータレイクを使って、スケーラブルでセキュアなデータ分析基盤を作ります。
将来の拡張も見越して、効率よくデータをためて探せる仕組みにします。
・データガバナンス・セキュリティ管理
誰がどのデータにアクセスできるかを決め、セキュリティやコンプライアンスを保ちます。
社内で安心してデータを使えるようにする大事な役割です。
・運用・改善
データ分析基盤の安定稼働を保ちながら、新しい要件に合わせて改善を続けます。
ユーザーの声を取り入れて、より使いやすく価値のあるデータ分析環境にしていきます。

【ポジションの魅力】
地味に見える仕事ですが、社内のデータ利活用を裏から支える重要ポジションです。自分が作った仕組みで投資判断や新サービス、業務効率化に貢献できる手応えが得られます。

【キャリアパスイメージ】
データ分析基盤の業務は幅広いため、入社後はご自身の得意分野や志向性に応じて多様なキャリアパスが広がっています。
例：データエンジニアとしての専門性深化、アーキテクト / テックリード領域、データガバナンス / データマネジメント領域、データ分析・利活用推進、マネジメントキャリアなど""

業務内容・魅力
▼業務内容
AI Labの一員として、クライアント先に深く入り込み、生成AI／LLMを活用したソリューションを構築・展開・運用する役割です。
単なる設計ではなく、コードを書き、システムを構築し、運用フェーズで起こる課題に責任を持ちます。
・クライアントの業務フロー・ナレッジを深く理解し、AIソリューション（RAG、エージェント、モデル活用ワークフロー）に落とし込む。
・Python／TypeScript等を用いたプロトタイプ開発および本番展開。
・クラウド基盤（GCP／AWS等）上でのAIプラットフォーム構築・デプロイ・運用。
・フロントエンド／バックエンド／データパイプラインなどを含むフルスタックでコード貢献。
・顧客折衝・ユーザーインタビュー・ログ解析・改善施策立案までを含む伴走型実装。
・本番運用時のモニタリング、データドリフト対策、機能追加／改善の実行。

▼ご担当いただく業務の魅力/やりがい
●リモート×フレックスで自由な働き方（一部出社の必要あり）。
働く場所も時間も柔軟に選べ、趣味や家庭との両立ができる環境です！
残業もほとんどないため、ワークライフバランス◎。

●技術力の高い仲間と共に、刺激的な毎日を。
優秀なエンジニアが多数在籍し、技術的なレベルが非常に高い環境です。
AIをはじめとした、様々な技術を学べるため、スキルアップにつながります！

●新規事業立ち上げに積極的＆挑戦的なフィールド。
新規事業の立ち上げにも積極的で、0→1の挑戦が豊富。
年2回の評価サイクルがあり、スキルや努力の正当な評価につながり、成長がそのままキャリアと報酬につながる環境です。

▼会社全体の魅力・雰囲気
新しい技術が好きなメンバーばかりなので、日々ワクワクしながら最新技術を学べる環境です。
リモートOKで、場所にとらわれない働き方も魅力のひとつ。
もちろん出社も自由にできます◎。

▼使用言語
フロントエンド：TypeScript, React。
バックエンド：Python。
AI開発：Python。
データベース：PostgreSQL(RDS), MySQL。
フレームワーク：Flask。
インフラ：Azure, AWS, GCP。

キャリアパス/支給PC
▼キャリアパス
エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます。
入社から半年で役員登用になった方もいます！

▼支給PC
Windows or Macbook ※最新のMacbook Proを支給することが多いです！

・機械学習・深層学習を活用したAIモデルの設計・開発・実装
・プロジェクトの技術リードとして、要件定義からモデル設計・検証・実運用までを主導
・データアナリスト・データエンジニアと連携し、クライアント課題に応じたAIソリューションを構築
・最新技術のリサーチとPoCの推進、技術選定・ベストプラクティスの確立

- 全社横断の業務プロセス可視化と課題抽出しデータを基に改善仮説を構築
- AI活用戦略・ロードマップ策定、生成AI、RPA、OCR、iPaaS等の技術を組み合わせ、業務変革を計画・実行
- AIネイティブな業務フロー/ツールの設計・導入
- モデル選定・RAG設計・プロンプト策定、ワークフロー再設計と高速実装を実現
- KPI設計・効果測定のダッシュボード化と継続的改善
- 社内研修・オンボーディング計画でAI実装を定着、AIリテラシーを醸成
- プライバシー保護や法令遵守、AI利用ポリシーを策定
- Biz・PdM・経営層を巻き込み、企画から運用までPJマネジメントを実行

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

技術環境
・genAI：Claude, Gemini, dify, n8n
・AI基盤：Bedrock
・ML基盤 : Sagemaker
・モデル実装：PyTorch
・Data warehouse: Snowflake
・ETL: dbt
・Orchestration : Airflow
・CI/CD: GitHub Actions
・IaC：Terraform
・ソースコード管理：GitHub, GitLab
・コミュニケーションツール：Slack

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

期待する役割について
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。
- 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。

業務内容
- チームマネジメント
- 10-15名の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

生成系AI技術の開発を主導いただきます。

GPT系のプロンプトエンジニアリング以外に、画像や音声認識、一般的なAI (NNやClassifier) について、何が可能か不可能かを判断し、実際の実装まで担っていただきます。

・生成系AI技術の開発を主導
プロジェクト全体の進行管理を行い、チームをリードして生成AI技術の開発を推進
・論文調査とモデル構築
最新の研究論文を調査し、既存のAIモデルを基にした新しいモデルの設計と構造変換を行う
・開発実装と高速化
開発したモデルを実装し、パフォーマンスを最適化するための高速化技術を適用
・ソリューション提供
顧客のニーズに応じたAIソリューションを提供し、実際のビジネス課題に対する応用を行う
・結果検証と改善
実際の顧客データや実環境での結果を検証し、モデルの改善を行う
・新技術の調査・評価
新しいAI技術の調査と評価を行い、必要に応じて導入を推進

●開発環境
言語: Python (フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部) / NX
インフラ: GCP (コンテナ / K8s), Docker
ツール: Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub, Notion など
作業環境: Mac (Appleシリコン), デュアルモニタ対応

業務内容
全社で推進している「AI大転換」の一環として、Unityクライアント開発チームの生産性を高めるためのAI活用推進をリードしていただきます。
Unity開発の専門家として、AIを実務に導入するための役割を担っていただきます。
●具体的な業務内容：
・AIを活用したUnity開発ワークフローの設計・導入
・C#コード生成・リファクタリング支援（例：コード生成支援ツールの活用）
・テストコードや仕様書の自動生成
・Unity開発に特化したAIツールや技術のR&D、およびチームへの導入推進
・チームメンバー向けの勉強会などを通じたAI活用ノウハウの共有
・「AI Centric組織」との連携、最新技術情報のキャッチアップと展開

この仕事の魅力
・「エンタメ開発×AI」のベストプラクティスを創り、業界の先駆者になることができます。
・AIによって、Unityチームの開発体験と生産性を劇的に向上させることができます。
・AIツールに関する予算と専任チームが挑戦をサポートします。

Report directly to the Head of Insights & Data to support the day-to-day management of a team of ~40 data and analytics professionals in applied AI, data architecture, data engineering, data visualization, and ERP analytics.

Act as a strategic advisor to C-suite clients in the financial services sector, with a focus on insurance, but also supporting banking and capital markets, and other non-FS sectors.

Lead client engagements from opportunity shaping through to delivery, ensuring high-quality outcomes and measurable business value.

Drive business development efforts, including proposal creation, client presentations, and deal closure, leveraging the company’s global capabilities.

Own and deliver against revenue targets, utilization goals, and team performance KPIs.

Represent the Tokyo office in regional and global forums, contributing to thought leadership and innovation in data and AI strategy.

While remote work is allowed, as a senior member of the team, the candidate will be expected to ensure on-site presence at client locations as needed and maintain a strong in-office culture with a minimum of three, typically four days per week in the office.

既存プロダクトのソースコードの現状分析と改善方針の立案
生成AIを活用した新設計方針へのコードマイグレーションの主導
生成AI活用ノウハウのドキュメント化および社内勉強会・ハンズオンの企画・実施
プロジェクト終了後も継続して、全社で生成AIが活用できる支援体制の構築
プロダクト機能への生成AI活用のため、機能実装やPoCを主導　など

ミッション
医療プラットフォーム事業における病院・有床診療所領域において、生成AIを活用して既存プロダクトのソースコードを抜本的に刷新し、開発生産性を飛躍的に高めていただきます。 単なるコードの書き換えにとどまらず、現状のコード品質を正確に見極めた上で、将来の拡張性や保守性を踏まえた新たな設計方針を策定し、生成AI活用の知見の体系化など、プロジェクト完了後もメンバーが高い生産性を維持できるような体制を創り、連続的なM&Aや中長期的な自社プロダクト最適化にも耐えうる強固な技術基盤を築くことが、このポジションに求められる成果です。

AI開発のプロフェッショナルとして、既存機能の改善、および新機能開発をお任せします。
具体的には、下記のような業務に携わっていただきます。
自社開発AIプロダクト(主にAI基盤技術)におけるLLMや機械学習モデルを活用したシステムの設計・開発・評価・改善
OpenSearchやVector Searchなどの技術を用いた検索精度の向上、速度改善
仮説立案、実験計画、効果測定、改善サイクルの推進
新規AIプロダクトのプロトタイプ開発および検証
最新のAI関連技術/機械学習/自然言語処理/検索技術に関する調査・研究、論文実装、知見の共有
「そもそも何を評価するべきか」といった問いを立て、主体的に課題解決をリード
開発プロセス全体の効率化、自動化の推進

●開発環境
言語・フレームワーク
バックエンド: Python / FastAPI
機械学習: Python / scikit-learn など
LLM: LangChain, LangGraph, Langfuse
技術基盤
インフラ: AWS (ECS, Lambda, S3, Redis, SES, SNS, SQS, ELB, etc.)
データベース: Aurora, Neptune
AI/検索: Vertex AI(Gemini), Bedrock,SageMaker,OpenSearch
プロジェクト管理・ソースコード管理
プロジェクト管理: JIRA
ソースコード管理: GitLab, GitHub
CI/CD: GitLab CI, GitHub Actions
情報共有・開発支援
情報共有: Slack, Google Workspace, esa.io
開発支援: GitHub Copilot, NotebookLM, Cursor, Devin など

【業務概要】
データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、AIソリューションの開発をしていただきます。
AI開発のご経験がない方は、スキルのキャッチアップからしていただきます（Python経験者前提）。

【詳細業務】
アルゴリズム開発やAIモデルのチューニング、周辺開発（例：データ加工やパイプラインの開発、RAG、など）
AIのエキスパートと連携したデリバリー
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
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（ハンズオン含む）
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
この会社は、ベトナム最大級のデジタルコングロマリットの日本法人として、2005年から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新しい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。
ディープラーニングの研究機関である組織との連携やAI関連企業への投資、そして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この会社が、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。
ベトナム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。
ベトナムを基盤とした多様な顧客接点と、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。
ベトナムを中心に、日本、中国、韓国、欧米など、世界27カ国から構成される多様な考え、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。

【業務概要】
データ・AIに関するスキルを持って、生成AIや画像AI、予測AIなどのAI案件に従事していただき、テックリードまたはプロジェクトマネージャーを担当していただきます。
お客様に付加価値を提供できるよう、最新技術を常にキャッチアップし、自ら進んで技術力・付加価値を社内外へ発信していただきます。
ご自身の技術的な専門性を活かし、他のAIエンジニアの指導や育成を行って頂きます。

【詳細業務】
AI案件のリーダー（テックリード、プロジェクトマネージャー）
お客様の課題や要件のヒアリング
AIソリューションの設計および実装に向けた見積・提案作業
外部のエキスパートと連携した提案・デリバリー
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
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
AIエンジニアチームのリーダー（チーム管理、など）

会社、仕事の魅力
日本国内での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。
2025年にはAIデータセンター・クラウド事業である新しい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。
ディープラーニングの研究機関である他機関との連携や有名なAI専門家への投資、そして大手技術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会社が、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。
日本国内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。
ベトナムを基盤とした多様な顧客接点と、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。
多様な考え、経験をもった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。

職種
AI/DXテクノロジスト

担当いただく業務内容
生成AI活用・ローコード開発推進
社内業務や金融領域において、生成AIをはじめとするAI技術を積極的に活用していくために、以下のような業務を担っていただける専門人材を募集しています。
（社内業務）各種AI・クラウドサービス、ローコード開発環境を活用した社内業務の効率化、高度化について、AIをリードするグローバル企業や国内大手SIerとの密な協力と当社関連グループ各社との連携により、企画・検討段階から実装・定着、継続改善の推進。
（金融領域）上記同様に当社外との密な協力に加え、個々の業務領域を所管するユーザ部門とも密に連携し、AWSやSalesforceをはじめとする各種AI・クラウドサービス、ローコード開発環境を活用した新たなサービスや、より高度かつ効率的な顧客サポート、より堅牢なセキュリティ対応について、企画から導入、改善の推進。

職務内容
当社のデータサイエンス部門では、物流やマーケティングなど広範囲かつ高難易度な課題を解決できる「最良の仕事」があります。
【大規模なデータ量、高品質なデータを活用できる環境】
- 商品点数2400万、ユーザー数1000万を超え、豊富なデータアセット
- EC、物流（在庫管理や配送）やマーケティング、サプライチェーンなど広範囲なドメインを保有しており
- 「情報検索」「情報推薦」「統計 / 機械学習」「自然言語処理」「数理最適化」など様々な領域で応用できる

【事業・プロダクトの上流の意思決定から関わることができる】
- データサイエンティストが企画から開発まで推進することができ、意思決定の機会が多い
- 検証やユーザーに価値を届けるところまでやり切ることができる
- データを活用した高速なPDCAを回しやすく、PoCや検証を積極的に行える

【生成AIを活用したビジネス価値の創出】
- LLM、生成AIを活用し、商品情報整備や顧客サポートの業務におけるAIエージェントの開発を推進
- VertexAIやVoyageAI、Geminiを検索や推薦分野、データ分析等の実務に活用している
- 保有する1次データ、業界特有の業務知識をAIに掛け合わせ、ビジネス価値創出に取り組んでいる

※生成AI利活用、AIエージェント開発、高度なLLMの利活用・チューニング経験をお持ちの方の採用を、優先的に検討します。

【事業貢献性が非常に高いポジション】
- 高度なパーソナライゼーションを実現することで、競争優位性を高めることができる
- 課題解決における事業貢献性が高いかつ、成果が可視化されやすい
- 1%の改善が25億円のビジネスインパクトを生む可能性がある

【このポジションにおけるミッション】
データサイエンティストとして、専門領域の知識を活用したビジネス上の課題発見と解決
顧客体験価値の最大化
オペレーションの高度化、効率化
チームのアウトプットの最大化
チームごとの具体的な業務の一例
- 商品検索・推薦システムの研究開発
- 市場価格と提供価値に基づくプライシングの実現
- SCM高度化
- 統計・機械学習を活用したマーケティング
- Decision Scienceによる経営組織運営の推進

弊社ではグローバルな産業領域において予測と最適化を組み合わせたシステムの検証・開発を行なっています。エンタープライズの領域でもAIを活用できる領域はたくさんあると考え、その領域において関連会社のグループ会社を中心に価値を提供し、将来的にはグループ以外の会社にも使ってもらえるようなSaaSの開発を進めています。

プロジェクトマネージャーとして、各プロジェクトをリードしていただける方を募集しています。

【業務内容】
現在、全産業を俯瞰できる事業ポートフォリオを持つ親会社とともに、業界全体のDXを推進すべく、日本を代表する主要企業のAI活用に取り組んでいます。様々なお客様とコミュニケーションし、AIビジネスの創出や、AIプロジェクトのマネジメントを遂行して頂きます。
課題設定や技術検討を実施し、データ準備、PoC、検証〜評価〜実運用まで、お客様の本質的な課題解決に向けて、AIプロジェクトを完遂するマネージメントをしていただきます。

＜プロジェクト例＞
・大手自動車会社海外販売会社：end-to-endの顧客接点における課題定義・アイデア創出、施策案検討支援
・大手運送会社：全社課題定義からの施策立案・実行支援
・そのほか食品、電力、金融など各産業のデータ活用・DXプロジェクト支援、人材育成領域のDX支援など

実用的な最先端技術を詰め込んだ「AI向けのデータエコシステム基盤」に含まれる各種APIの開発／導入支援／改善および次世代社会インフラ実現に向けたアーキテクチャ設計

【主な業務】
・AI向けのデータエコシステム基盤や要素技術に関連する各種APIのシステム設計・構築・各種自動化
・次世代社会インフラの実現に向けたアーキテクチャを設計し、社内外との戦略／設計思想の共通認識を形成

【具体的な業務】
API開発とアーキテクチャ設計の両方を担当いただきます
＜API開発＞
・API提供に必要な機能や仕組みの企画、整備
・APIの技術仕様の策定、設計・開発および提供体制の構築
・インフラから管理画面までの技術仕様の策定と設計
・製品化した開発物の導入支援や改善

＜アーキテクチャ設計＞
・設計思想の可視化
・リファレンスアーキテクチャモデル設計
・システムアーキテクチャ設計
・社内の企画・研究開発部隊などの各部門と連携しての方針策定

仕事の魅力
・生成AIサービスの核となるデータエコシステム基盤の開発に携わり、それを実際のサービスとして社会に提供できるポジションです
・当社の中でも、AI向けデータの構築・提供に専門的に取り組む唯一の部署であり、高い注目と責任を担っています
・自社で開発した独自技術と保有する計算インフラをビジネスの中核に据えているため、他社に左右されにくい確かな競争優位性があります
・データを提供したクリエイターや権利者へもAIの利益を還元する仕組みを実現し、持続可能で公平なエコシステムを築くことを目指します
・社会や産業の根幹を支える次世代インフラを自らアーキテクチャ設計でき、数年後の当たり前を、自分の手で創り出す醍醐味を味わえる仕事です

当社が次の成長フェーズへ進むためには、ITの力を最大限に活かし、戦略的な打ち手を着実かつスピーディーに実行していく必要があります。
本ポジションでは、以下の業務をお任せします：
AI活用アイデアや企画に対しての技術的観点での仮説構築、PoCやプロトタイピングを通じての検証
ソリューションの実現性(品質・コスト・スピードのバランス)を考慮した設計
ソリューション設計を実現できるベンダーのアサイン、製品化までの技術的観点での管理
プロダクトの利用状況をモニタリング・チューニングや改善

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
* Python (Django), Typescript (React)などを用いたバックエンド・フロントエンドの設計、開発、実装
* 社内SEと協力した、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

主な業務内容
当社の各サービス・プロダクトの成長を加速させていくためにAI/機械学習を用いた機能開発・課題解決手法の提案・検証・開発に取り組んで頂きます。
ユーザーの業務視点、プロダクト仕様の観点から課題を設定し、AI/機械学習による解決手段の検討から実装、運用していく部分までを担っていただきます。
社内ビジネス、バックオフィス部門と責任者へヒアリングし、ビジネス業務の課題を洗い出し、課題解決に向けたAIソリューションの選定。
実現性があるかをプロトタイプを作成し、効果的かをバックオフィス担当と連携し確認します。
可視化 ・社内向けAIツールの開発。
AIサービス／機械学習モデルの検証、精度改善。

このポジションの魅力
事業成長への直接的な貢献。
当社の事業基盤を支えるAI技術の最前線で、プロダクトとユーザー双方に大きな価値を提供するプロジェクトに携わることができる。
AIによる自動化やデータ駆動型意思決定を可能にする仕組みを導入することで、数多くの企業の業務時間を大幅に削減し、経営の迅速化を体現できる。
社内業務プロセスを革新し、1人あたりの業務効率を向上させるようなプロジェクトに携われ、直接的に企業の成長を加速させる実感を持てる。
AIの社会的インパクト。
AIを活用した仕組みは、ユーザーの業務効率を改善するだけでなく、業界全体のデジタルトランスフォーメーションを推進する重要な役割を果たし、多くのユーザーに新たな可能性を提供する。
最新技術に触れながら成長できる環境。
生成AIや自然言語処理、ビッグデータ解析など、最先端の技術を用いたプロジェクトに携わることができる。
機械学習エンジンやモデルの構築に際して、アルゴリズムの選定や開発環境の設計などに深く関与できるため、エンジニアとしてのスキルを飛躍的に向上させることが可能。
事業と社会への貢献を実感。
数十万人規模の法人顧客や個人ユーザーを対象に、実際に社会で活用されるプロダクトへのAI活用となるため、業務効率化やデータ活用を通じてユーザーの課題を解決するだけでなく、Fintech×SaaS業界のイノベーションをリードする実感を得られる。
自由と裁量のある環境。
少数精鋭のチーム体制のため、アイデアをスピーディーに形にし、プロダクトに反映することができる。
エンジニアの提案が尊重される文化の中、自身の取り組みが事業成長に直結する手応えを感じられる。
キャリアの選択肢を広げる成長機会。
社内の業務改善から新規事業立ち上げまで、多岐にわたるプロジェクト経験を通じて、技術者としての深い専門性を育むことが出来る。
新規事業を推進するためのビジネススキルも身につけられる。
国内外に開発拠点もあり、グローバルなキャリアパスも視野に入れられる。