DX関連、1400〜1600万の転職求人

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【業務概要】
LLM・AIエージェントの基盤を通じて、生成AIが生み出す事業価値を増幅させることが本ポジションのミッションです。個別のプロダクトや業務で活用が進む生成AIについて、本番運用に共通する複雑性を基盤側で引き受け、利用チームがユースケース固有の課題解決に集中できる状態を実現します。複数チームと連携し、モデル利用・評価・監視・変更管理を支える基盤、開発・運用環境、共通の運用パターンを設計・開発・運用します。

【具体的な業務】
1. 検証した施策を本番へつなげられる共通基盤の開発・運用
・複数チームが共通の方法でLLMを利用するためのモデル利用基盤（LLM Gateway）や、AIエージェントの実行・外部ツール連携基盤の設計・開発・運用
・新しいモデルや機能を素早く試し切り替えられる仕組みの整備、クラウドやIaCを用いた開発・実行環境の整備
2. 安全性とコスト効率を標準で備えた仕組みづくり
・認証・認可、Secret管理、利用制限、監査ログなどを組み込んだ安全な環境整備
・セキュリティや法務部門と連携した個人情報取扱ポリシーやガードレールの整備
・利用量・コストの可視化とモデル選択・キャッシュ等によるコスト最適化
3. 品質を確かめながら届け改善し続けられる運用づくり
・評価データセット・評価方法の整備と、自動評価・人による確認を組み合わせた評価仕組みづくり
・プロンプト・モデルのバージョン管理、リグレッションテスト、切り戻し等の仕組みづくり
・出力品質、応答時間、エラー率を把握するログ・メトリクス・トレースとアラート等の整備
4. 利用チームとの協働と標準化・セルフサービス化の推進
・個別のLLMアプリケーション・AIエージェントのインフラ・運用課題に対するアーキテクチャ設計・実装
・得られた知見を共通ライブラリ、テンプレート、ドキュメントへ反映しセルフサービス化を推進

【ポジション・部門の魅力】
・基盤がLLM活用の広がりに直接影響を与えるため、事業上のインパクトが非常に大きいです。
・業界でも標準が定まりきっていない領域において、同社における最適な標準を自ら設計できます。
・進化し続けるモデルやエージェントに向き合い、技術選定から運用ルールづくりまで幅広く主導できます。

【業務概要】
同グループの新規事業であるAIコンサルティング事業における、FDE（Forward Deployed Engineer）のポジションです。
経営直轄の新規事業立ち上げメンバーとして、クライアントの現場に入り込み、AIエージェントの開発や自社AIプロダクトの導入を通じて業務改革を推進します。単にシステムを納品するのではなく、業務ヒアリングや要件定義から実装、本番導入、顧客チームの内製化まで一気通貫で伴走します。

【具体的な業務】
案件に応じて顧客先に常駐（週2 3日程度）しながら、以下の工程を担当します。
1. 業務分析・要件定義
・顧客へのヒアリングを通じた業務フロー、課題、既存システム・データ環境の把握
・AIを適用するユースケースの具体化と技術的な実現性の検討
・導入効果を測る成功指標の設計とシステム構成の検討
2. AI・データサービスの導入支援
・自社AIプロダクト群や外部AIサービス・データ基盤の導入・業務活用支援
・顧客環境に応じた設定、データ接続、アクセス権限の設計・実装と情報システム部門との調整
3. AIエージェント・連携機能の設計と実装
・顧客業務に合わせたAIエージェントや業務ワークフローの設計・実装
・既存システムや社内データとのAPI・データ連携開発
・AIの出力品質、信頼性、応答速度、コストの評価・改善
4. 導入後の運用改善・効果測定
・利用状況やフィードバックをもとにした改善施策の提案・実装
・導入効果の確認と自社プロダクト開発チームへのフィードバック

【ポジションの魅力】
・実装力を軸に、顧客対応や案件の技術リードへと役割を広げられる環境です。
・要件定義から設計・実装、運用改善までAI導入を一気通貫で経験できます。
・最先端の生成AIやAIエージェント、データ基盤などの技術を実案件で扱えます。
・役員直下で新規事業の立ち上げ期から関わることができます。

【業務概要】
同社が運営する主力サービスの機能強化・サービス向上に向け、CEO直轄の分析部署にて生成AI等を活用したモデリングおよびシステム実装を担当します。

【具体的な業務内容】
・生成AIを活用した提案機能の強化（ベクトルデータベースの作成・整備、RAGによるシステム実装、プロンプトチューニング、モデルのフィッティング調整など）
・短期および長期プロジェクト双方への参画
・上記業務に伴う各種データ整備およびエンジニアリング業務

【ポジション・部門の魅力】
CEO直轄の専門部署にて、プロダクト開発チームと協働しながら、最新の生成AI技術を実プロダクトへ組み込む高度な開発に携わることができます。

【業務概要】
AIを起点とした新規事業開発・業務変革プロジェクトにおいて、経営課題の特定から構想策定、実装、定着に至るまでを推進するポジションです。

【具体的な業務】
ご経験・適性に応じて、以下の領域を担当します。
・AI戦略・新規事業構想：AIを活用した新規事業の参入戦略や事業コンセプトの策定、業務変革構想およびロードマップの立案。投資対効果を踏まえた優先順位付けを行い、実行可能な計画へと落とし込みます。
・実装・プロジェクトマネジメント：エンジニアと連携し、PoCから本番開発・導入までをリード。要件定義、プロジェクト計画の策定、進捗・品質・リスク管理、ステークホルダー間の合意形成を担います。開発案件はすべてプライム契約のため、要件定義からリリースまで自社責任で進めることができます。
・AI活用推進アドバイザリー：「AI活用の方針が定まらない」「導入したものの社内に浸透しない」「投資対効果が見えない」などの課題に対し、阻害要因の分析から課題の特定、改善施策の立案、定着支援までを伴走します。
・プロジェクト統括・組織運営（ご経験に応じて）：複数プロジェクトの統括および収益管理、新規案件の提案・受注活動、メンバーの育成を担います。

【ポジションの魅力】
・戦略策定にとどまらず、実装と成果創出まで自ら見届けることができます
・エンジニアと近接した体制により、実現可能性に裏打ちされた提案が可能です
・経営陣直下で、スピード感ある意思決定のもと裁量を持って業務を推進できます
・拡大フェーズにある組織で、事業および組織づくりの中核を担うことができます

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【具体的な業務】
・プロダクトにおけるAI活用領域（生成AI/ML）の探索、課題設定、仮説構築
・AI機能・プロダクト要件の企画・仕様策定・ロードマップ設計
・データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスメンバーと連携した開発推進
・LLM・MLを活用したPoC（概念実証）のリードと本番実装
・ユーザー体験を踏まえたプロダクト設計・改善
・効果検証のためのKPI設計、データ分析、インサイト抽出
・AIプロダクト開発におけるベストプラクティスの確立・展開
・外部AIベンダーとの折衝・協業推進

【ポジションの魅力】
・生成AI・LLM・MLを企業経営のコア領域に関わるプロダクトに組み込む経験が得られる
・企業経営の在り方そのものを変革するプロダクト開発に携われる
・高速な仮説検証と実運用へのスケールアップを両立する実践的なキャリアが築ける
・ビジネス、開発、データ領域を横断するクロスファンクショナルな推進力が磨かれる

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【業務概要】
顧客プロジェクトの現場に深く入り込み、生成AI／RAGを中心とした機能を短いサイクルで実装し、プロダクト・システムとして成立させるポジションです。
要件が流動的な環境で、設計 実装 検証 改善までを高速に回し、顧客価値を最短で立ち上げます。

【具体的な業務】
・営業領域における AIエージェント／AIワークフロー の設計・実装
・RAG構成の設計・実装
・ノーコード／ローコードツール＋必要に応じたコード実装（Python等）による拡張開発
・外部SaaS/CRM/社内データとのAPIやMCPを用いた連携実装、プラグイン等の開発
・品質・安全性・運用性の担保
・異なる顧客の業務理解に基づき、ニーズを抽象・共通化したプロダクト化の検討

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

【業務概要】
電話AIサービスが発声する“声”の品質（自然さ・正確さ・安定性・低遅延）を、AIモデルおよび音声データの両面から主導して向上させるシニアエンジニアのポジションです。読み間違い・不自然なイントネーション・遅延といった課題を特定して改善を推進し、将来的には音声チームのリードを担うことが期待されています。

【具体的な業務】
1. TTSモデルの研究開発・改良
・最新TTSアーキテクチャ（LLMベースTTS、Audio Codec、Flow Matching、Diffusion等）の学習・改良
・品質・安定性・遅延の改善（読み間違い・不自然なイントネーション・不安定さの解消）
・推論チームと連携した本番導入・低遅延化
2. 課題特定と音声データ戦略
・TTSの品質課題の特定と、モデル・データ両面での解決策の立案・実行
・音声データ戦略の策定（収集・選定・品質基準）とデータチームとの連携
・音声データの前処理・アライメント・ラベリングパイプラインの整備
3. 評価設計
・品質を測るための評価基準・評価セットの設計
・主観評価（MOS等）と客観評価を組み合わせた評価の運用
4. プロダクト連携・チームリード
・PMや案件側との要件すり合わせ、改善ロードマップの策定
・チームメンバーの育成、技術方針の策定

【ポジション・部門の魅力】
1. 自分の判断で「声の良し悪し」を決定し、設計面から課題解決を推進可能
2. 単一モデルの精度向上にとどまらず、データ整備からプロダクト要件への落とし込みまで一貫して経験可能
3. 音声品質向上を主導し、将来的にTTS・音声データチームを統括するリーダーシップを発揮可能

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


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

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

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

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

＜具体的な業務内容＞
【医療・製薬領域におけるPoC・デモ開発】
・製薬企業・医療機関との共同研究において、顧客の課題をヒアリングし、技術的実現可能性の検証とPoC設計・実装を担う。
・自社生成AIを用いた、医療・製薬業界におけるユースケースのプロトタイプ実装と、顧客へのデモンストレーション。
・顧客の現場・データ環境（オンプレ、閉域網、個人情報保護要件等）を踏まえたシステム設計・実装。

【ドメイン特化モデル・AIエージェントの開発】
・医療・製薬ドメイン向けのファインチューニング・RAG・AIエージェント構築の実装と改善。
・ドメイン特化データの収集・前処理・評価データセットの構築。
・ドメイン専門家のフィードバックを取り込んだ性能評価と、モデル・プロンプト・パイプラインの継続的な改善。

【技術調査・共通基盤への貢献】
・医療・製薬領域への適用に向けた最新技術（LLM、RAG、エージェント、評価手法等）の調査と社内への還元。
・医療・製薬で得た知見を金融・製造業など他ドメインへ横展開するための共通モジュール・基盤の開発。
・基盤モデル研究チームへの現場フィードバック。

【事業開発チームとの協働】
・事業開発チーム（PM/BizDev）と連携し、顧客要件を技術タスクへ落とし込み、実装からデリバリーまでを担う。
・顧客・ドメイン専門家との技術的なディスカッションに参加し、技術的な制約と選択肢を説明する。

＜仕事の魅力点＞
・基盤モデルの内側まで踏み込める：API越しにLLMなどの生成AIを使うのではなく、自社で開発する国産基盤モデルそのものに手を入れ、ドメイン特化を進められる国内でも数少ない環境です。
・入社直後から実案件に関われる：大手製薬企業・大学病院との共同研究がすでに動いており、机上のPoCではなく、現場の専門家と対話しながら開発を進められます。
・「作って終わり」ではなく「使われるまで」を経験できる：モデル開発、PoC実装、顧客デモ、現場導入まで、Vertical AIのライフサイクル全体を一人のエンジニアとして一貫して担えます。
・立ち上げフェーズの少人数チーム：社会実装フェーズの立ち上げメンバーとして、チームの開発プロセスや技術基盤づくりに初期から関わり、裁量を持って動けます。当社初のPM/BizDevとエンジニアの混合組織であり、ビジネスと技術の距離が極めて近い環境です。
・ドメイン専門性とAI技術の両方を伸ばせる：医療・製薬という専門性の高い領域の知識を、顧客・研究者との協働を通じて実務で獲得しながら、最先端の生成AI技術を実装できます。
・横展開のスケール：医療・製薬で確立した手法を金融・製造業などの他領域へ展開し、グループ内トライアルを通じて社会に届ける機会があります。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

## 業務概要
本ポジションが所属する同社のコンサルティング組織は、顧客体験価値の最大化を起点に、企業の成長に伴走します。その中で本ポジションは、同社の独自基盤と、そこから得られるユーザーデータを活かし、経営判断・顧客体験・従業員体験に関わる課題に対して、AIを手段とした解決策の構想から実装・定着までをリードする役割です。構想だけで終わらせず、クライアントや社内外の専門家を巻き込みながら、成果創出までやり切ることを重視します。
単なる業務効率化そのものを目的とするのではなく、顧客体験・従業員体験の高度化、そしてそれらを通じた企業の成長に伴走することを目指します。
このポジションでは、エンタープライズ企業が抱える複雑な課題に対し、AIを用いた解決策を構想・具体化し、プロジェクトの推進とデリバリーに責任を持ちながら、導入・定着・成果創出まで導きます。
ご経験に応じて、プロジェクトリードとして推進責任を担うこともあれば、デリバリーの中核メンバーとして専門性を発揮しながら、徐々にプロジェクトマネジメントへ役割を広げることも想定されます。

## 具体的な業務
- クライアントの事業課題・業務課題の整理、およびAI活用テーマの具体化
- 顧客課題に応じたソリューションの構想、提案、要件定義
- 社内外の専門家やパートナーを巻き込んだプロジェクト推進
- PoC、本番導入、運用定着、成果創出に向けたデリバリーのリード
- 案件を通じて得た知見の型化、オファリング改善、再現性の向上

### 取り組むテーマの例
本ポジションでは、お客様が保有する1次データ、同社の独自データ、オープンデータなどを軸に、主に以下のようなテーマに取り組みます。

### 経営判断の高度化
- 同社のAI基盤を活用した伴走支援
- 将来LTVの高いユーザーの可視化とそれを用いた事業変革支援
- 顧客・業務・施策を横断した可視化や意思決定支援

### 顧客体験の高度化
- エンドユーザー向けAI Agentの開発支援
- AIO / LLMO支援
- VoCを用いた体験向上支援
- 個別課題に応じたモデル開発

### 従業員体験の高度化
- 従業員向けAI Agentの開発支援
- データ整備・利活用支援
- 特定のツール等を用いた生産性向上支援
- AIネイティブな業務体験の設計・実装支援

上記は一例であり、特定のソリューションありきではなく、クライアントごとの課題に応じて最適な手段を構想・選択します。

## ポジションの魅力
- AI活用の構想にとどまらず、実装・定着・成果創出まで一気通貫で関われます
- 同社の独自基盤と、そこから得られるユーザーデータを活かした支援ができます
- 1st Party Customer Data × AIによる、独自性のあるCX変革に携われます
- 経営判断、顧客体験、従業員体験といった、企業変革の中核テーマに向き合えます
- クライアントごとに異なる課題に対して、特定のソリューションに閉じず最適な手段を構想できます
- 事業・データ・マーケティング・テクノロジーを横断しながら、専門性を広げていけます

事業部における各種プロジェクトの内、生成AIやデータサイエンス等のテクノロジーを活用して、クライアント企業のDX推進を攻めと守りの両輪で支援するポジションです。本ポジションは、同社のアドバイザリー業務全体におけるデータ分析、機械学習モデル開発、生成AIやAIエージェント開発に関するCoE組織を兼ねています。

クライアント企業に提供するデータや最新デジタルテクノロジーを活用した課題解決および業務改善を支援するコンサルタントの内、マネジャー／シニアマネジャーとして以下のような業務のプロジェクト管理を担当していただきます。

・最先端のテクノロジー（AI、機械学習、クラウドサービス、等）を活用したサービスの研究開発とクライアント向けアドバイザリー業務、課題解決に最適なソリューションの設計／導入
・生成AI、AIエージェントを活用した業務改革支援
・データドリブンな意思決定を推進するためのクライアントの業務プロセス改善支援
・クライアントコミュニケーションを通じて、ビジネスを理解し、データをビジネス課題に結びつけ、ビジネスの目標や課題を把握し、それに適したデータ分析戦略の立案
・統計学や機械学習などのスキルを駆使し大量データの分析／可視化によるインサイト導出によるクライアントの課題解決支援
・AIシステムやAIモデル、生成AIなどの有効性、信頼性に係る検証支援
・データ分析業務の構築、業務プロセス設計等を通じたクライアントの課題解決支援

組織立ち上げから3年、約60名のチームで、社内ベンチャーのような勢いがあり、変化が多いながらも一体感のある風土・環境です。コンパクトな組織の中で、強固な信頼関係がある大手クライアントに向け、個人で大きな裁量をもって成長することが可能です。
ソリューション開発チームが隣接する環境で、新たな角度からの提案が生まれやすく、専門性を高めやすいというやりがいにつながります。新規サービスの開発にも関わることができます。
自己実現を応援する風土があり、DX関連業務（AI等の最新テクノロジー活用・データ分析・デジタルガバナンス構築等）だけでなく、ITアドバイザリー業務（データマネジメント・システム監査等）など幅広い業務があり、個人のキャリア希望に合わせて選択できます。兼務可能な業務の例として、監査、会計監査、各種保証業務、情報セキュリティ関連アドバイザリー、生成AIその他最新の先端技術の研究等があります。
グループ会社間の連携も多様で、プロジェクト単位で専門性を活かしたコラボレーションがあり、様々なニーズに対応していくことができます。

1．募集の背景と部門のミッション
本部門は、先端テクノロジーでグループ全体の変革に挑むことをPurposeに掲げ、AIやブロックチェーンなどを活用したグループ横断の変革を推進する社内カンパニーです。2019年の発足以降、体制の改編を重ね、2026年4月にはAI・データ戦略を担う部を新設しました。

AI活用は、2024年の基盤構築フェーズ、2025年から2026年のビジネスインパクト創出フェーズを経て、2027年の競争優位性の確立に向かう段階にあります。構想やPoCにとどまらず、業務・金融サービス・市場インフラ・事業機会を実際に進化させるところまでを担う人材を求めています。

本募集は、同カンパニー4部・7職種を対象とした部門単位での募集です。

2．組織・体制
カンパニーは以下の4部で構成され、同一フロアにフリーアドレスで隣接しています。部を越えた兼務や連携が日常的に行われており、組織の垣根は高くありません。

・デジタル戦略・企画部門　グループおよびカンパニーの戦略・企画策定、リサーチ・発信の強化、R&D投資を通じたビジネス開発、グローバル連携
・AI・データ戦略部門　グループ全体のAI利活用・データ戦略の策定と推進、各部門やコーポレートとの連携を通じた開発のリード（2026年新設）
・デジタルサービス開発部門　デジタルサービスの企画・コンテンツ・エンジニアリングを一気通貫で提供。デザイナーとエンジニアが多く在籍
・デジタルアセット部門　分散型台帳技術による権利のデジタル化で生まれる資本市場を拡張させる事業の企画・開発

AI領域では、2024年にグループ横断のAI専門組織（CoE）を立ち上げ、AIコンサルタント、AIエンジニア、事務局が連携しています。案件の承認と優先順位付けを行うステアリング・コミッティと、ユースケースのガバナンスと監督を担うガバナンスフォーラムが設置されています。2025年には海外拠点にも同様のCoEを設置し、グローバルでのスケール化を進めています。
3．募集ポジション（4部7職種）

＜デジタル戦略・企画部門＞
・経営戦略・企画（AI企画推進）［Senior Associate／Vice President／Executive Director］
AIを重要な戦略テーマとして、経営・事業課題を起点とした戦略と施策を企画・推進します。経営戦略・事業戦略の企画立案、先端テクノロジーの活用方針・重点テーマ・ロードマップの策定、新規事業や業務変革施策の企画、金融市場や規制動向の調査・分析、経営層への提言と意思決定支援、国内外企業との提携・出資の企画までを担います。上流の戦略立案だけでなく、AI企画まわりの事務局運営やステアリングコミッティの主導といった実務も業務の中心を占めます。

＜AI・データ戦略部門＞
・AI・データコンサルタント［Senior Associate／Vice President／Executive Director］
生成AIとデータ活用を一体で捉えた企画・推進を担います。各部門と連携したニーズ・課題・保有データの可視化、ユースケースの検討と優先順位付け、PoCの設計・推進・評価、業務要件／データ要件／運用要件／非機能要件の整理と導入支援、法務・コンプライアンスや情報セキュリティを踏まえた導入、導入後の活用定着・効果測定・改善までを一貫して担当します。すべてを一人で担うのではなく、ご経験・ご志向・強みに応じて、関係部署やチームと連携しながら推進いただくことを想定しています。

＜デジタルサービス開発部門＞
・Engineering Manager［Vice President／Executive Director］
グループ横断組織でエンジニア組織の内製化を目指しており、組織の立ち上げから参画いただけます。メンバーの目標設定、チームの業務量の管理・調整、自己成長に時間を使える環境づくり、長期的なチーム目標とロードマップの作成を担います。初期のアサインは個人のお客様向け資産管理アプリケーションのEngineering Managerです。

・サービスデザイナー［Senior Associate／Vice President／Executive Director］
事業戦略に基づくビジネス要求の明確化から、サービスコンセプトや改善施策の企画、顧客体験とそれを実現する業務フロー・運用の両面の設計、マーケティングリサーチ／デザインリサーチ、各部門との合意形成、大規模ユーザーを前提としたユーザビリティ／アクセシビリティ方針の取りまとめまでを担います。

・シニアQAエンジニア［Senior Associate／Vice President］
テスト計画の策定から設計、実施、品質評価までをリードし、開発・テストプロセスの改善提案と実行、自動E2Eテストの立ち上げと整備、組織全体への品質意識の醸成に取り組みます。チーム内でフラットに意見交換しながら業務を推進しています。

＜デジタルアセット部門＞
「デジタルアセットで資本市場を拡張する」をミッションに、セキュリティトークンの拡大、ステーブルコインを活用した新規サービス、暗号資産と既存金融機能を組み合わせたサービスの3領域でビジネス開発を進めています。

・セキュリティトークン事業　プロジェクトマネージャー／プロジェクトメンバー［Vice President］
事業戦略策定、新規事業開発、市場調査と法規制等の調査、組成・執行や体制整備に関わるプロジェクトに参画します。

・Web3事業　プロジェクトマネージャー／プロジェクトメンバー［Senior Associate／Vice President］
暗号資産やステーブルコインに関する事業戦略策定、新規事業開発、市場調査と法規制等の調査、取扱いに係る体制整備に関わるプロジェクトに参画します。

4．取り組み事例
・営業支援　提案資料の作成や面談履歴の生成をAIが担い、お客様と向き合う時間を創出
・調査・分析業務の再設計　DeepResearch機能を持つ自社の生成AIサービスで情報を収集・整理し、社内フォーマットに沿ったスライドを自動生成
・広告審査　金融商品取引法や業界団体のガイドライン、自社規定への適合審査を生成AIが確認
・全社員向け　自社開発の生成AIサービスを国内外の関連会社を含む全社員に提供し、社内大学で学習コンテンツを展開
・デジタルアセット　不動産STOや債券STOなど、国内の公募セキュリティトークン案件を継続して手がけています

AICoE（AI Center of Excellence）の推進体制を強化するため、以下の領域で活躍いただける社員を募集します。

想定業務内容
1 AIエージェントの設計・開発：業務課題のヒアリング → Agent設計 → 実装・検証
2 MCPサーバーの構築 社内システム／外部APIとLLMを繋ぐMCPサーバーの開発・運用
3 RAG基盤の構築 ナレッジ収集 → ベクトル化 → 検索・回答生成の実装
4 業務プロセスのAI化 既存業務の分析 → AI適用箇所の特定 → PoC → 本番展開
5 ナレッジ共有・教育 構築事例のドキュメント化、社内メンバーへの技術移転

【業務概要】
急成長を遂げた企業で、次に目指すのはさらなる企業価値向上と世界展開です。2021年の創業以来、黒字経営を続けてきた企業が、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立する決意のもと、資金調達に踏み切りました。創業から5年で、企業評価額は1,000億円を超えています。次の目標は、企業価値1兆円です。祖業の建設業を深化させつつ、同社とのフィジカルAI共同開発、モーターメーカーとの資本業務提携による経営参画など、「AIネイティブな製造業」の実装が始まりました。業界特化AIエージェントの導入企業は累計1,500社を超え、そのフィールドは物流、卸・小売など他業界へも広がり続けています。長きに渡って磨き続けてきた「ものづくり」という日本の誇りを、AIとロボティクスでさらに強固にし、世界市場へ展開します。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興することを目指しています。同社も日本一・世界一の企業となることを目指しています。同社は第二フェーズに突入しています。これまで以上にダイナミックにビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、共に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない想いや業務について、ぜひカジュアル面談でお話しください。

企業について: 同社は、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競争できる企業となることを目指しています。2021年設立で社員数が400名以上にまで拡大するなど、高い志を掲げ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：自社製ドローン制御開発: 最先端のAI・ロボティクス技術を駆使し、建設・製造現場を中心としたものづくり産業における「人の手に頼らざるを得なかった作業」をAIが行う世界を目指します。同社はヒューマノイドロボットと四足歩行ロボットを用いた実産業応用に取り組んできました。産業用ロボット、協働ロボット、ヒューマノイド機体は既製品を仕入れて自社仕様にカスタマイズし、足りない部品は自ら設計・試作できる体制を強化します。また、モーターメーカーへの出資を起点にハードウェア製品開発にも投資を進めてまいります。第一の取り組みとして、ドローン機体の自社開発にも着手し、モーターから組み込みソフトウェア、AIシステムまで垂直統合した製品を同社で手掛けます。将来的にはヒューマノイドなどのハードウェア開発も検討を進めております。単なるPoC(技術検証)に留まらず、実際の現場導入を見据えた開発と、実運用からのフィードバックループの構築を担当します。本ポジションは、建設・インフラ現場等での自律飛行・点検を見据え、ドローンの飛行制御と自律飛行アルゴリズムを開発・実証していただくポジションです。

【具体的な業務】
1. 飛行制御・自律飛行アルゴリズムの開発 (Flight Control & Autonomy)
- 姿勢・位置制御、経路計画、障害物回避アルゴリズムの設計と実装。
- GNSSが使えない屋内・構造物近傍等の環境における自己位置推定（VIO / LiDAR SLAM）と、その飛行制御への統合。
- 風外乱・ペイロード変動・センサーノイズに対するロバストな制御設計と、機体モデルの同定。
2. フライトスタックの開発 (Flight Stack)
- フライトコントローラソフトウェアの開発。
- 自社開発シミュレータや Gazebo / Isaac Sim 等を用いた SITL / HITL 検証環境の構築。
- AIモデル（認識・行動）の出力を飛行制御に反映するインターフェースの設計。
3. 実証と現場運用 (Field Test & Operations)
- 建設・インフラ現場を想定した飛行試験の計画・実施と、ログ解析に基づく改善。
- 点検・巡回等のオペレーション設計と、安全運用ルール・法規制への対応。
- ハードウェア・組み込み・AIチームと連携した機体全体の統合。

【ポジション・部門の魅力】
本ポジションの特徴:
1. ハードウェアを「自分たちの手で」つくれる環境
- 3Dプリンタをはじめとした試作設備と、多様な実機ロボット・センサー類を自由に利用可能。設計から試作、実機評価までを社内で高速に回せます。
2. AIシステムまで垂直統合した製品開発ができる環境
- ロボットAIモデル・ロボティクスエンジニアと隣り合って開発するため、AI側の要求を機体設計に、機体の制約をモデル側に、最短距離で反映できます。
3. 「リアル」な課題と「巨大」なインパクト
- 強固な基盤と顧客ネットワークにより、研究室の実験で終わらせず、日本の基幹産業の現場へダイレクトに技術をデプロイできます。
4. 技術者集団
- 優秀なエンジニアが数多く在籍しており、最新論文や技術選定に関する議論が活発に行われています。

創業から数年で高い評価を得ており、さらなる成長を目指しています。
創業以来、黒字経営を続けてきた同社が、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立するため、資金調達に踏み切りました。創業から数年で、高い評価を得ています。
次の目標は、さらなる企業価値向上です。祖業を深化させつつ、特定の企業とのフィジカルAI共同開発や、モーターメーカーとの資本業務提携による経営参画など、「AIネイティブな製造業」の実装が始まっています。業界特化AIエージェントの導入企業は累計で多数に上り、そのフィールドは物流、卸・小売など他業界へも広がり続けています。
長きに渡って磨き続けてきた「ものづくり」という日本の誇りを、AIとロボティクスでさらに強固にし、世界市場へ展開します。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興することを目指しています。同社は日本一・世界一の企業となり、日本の希望の光となることを使命としています。
同社は第二フェーズに突入しています。これまで以上にダイナミックにビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、共に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない想いや業務について、ぜひカジュアル面談でお話しください。

業務内容：ものづくり現場を動かす「ロボットの頭脳」をつくる
最先端のロボット学習・基盤モデル技術を駆使し、建設・製造現場を中心としたものづくり産業における「人の手に頼らざるを得なかった作業」をAIが行う世界を目指します。
本ポジションは、産業用ロボットアーム・協働ロボット・四足歩行ロボットなどの多様な実機、そしてドローンを動かす「AIモデルそのもの」の開発を担うポジションです。建設・製造現場から得られる実データと自社開発シミュレータを武器に、モデルの設計・学習・評価から実機への展開までを一気通貫で推進します。単なるPoC(技術検証)に留まらず、実際の現場導入を見据えた研究開発と、実運用からのフィードバックループ(データ フライホイール)の構築を担当します。

ロボット基盤モデル・ポリシーの開発 (Robot Learning & Foundation Models)
模倣学習（Imitation Learning / Diffusion Policy / ACT等）や強化学習を用いた、マニピュレーション・移動ポリシーの学習。
VLA (Vision-Language-Action) モデルやVLM等の事前学習済み基盤モデル（Foundation Models）の、現場タスクへのファインチューニング・蒸留・軽量化。
視覚・言語・点群・力覚など、マルチモーダル入力を扱うモデルアーキテクチャの設計。
世界モデル（World Models）や動画生成モデルの、学習データ生成・行動予測への応用。

データエンジンの構築 (Data Engine)
遠隔操作（テレオペレーション）・実機ログ・シミュレーションからの学習データ収集パイプラインの設計。
Synthetic Data生成とDomain Randomization、データ品質評価によるデータセットの拡充。
現場運用で得られた失敗事例を学習に戻し、モデルを継続的に改善するフィードバックループの設計。

評価と実機展開 (Evaluation & Deployment)
シミュレーション / 実機におけるベンチマーク設計と、汎化性能・安全性の評価。
TensorRT等を用いたエッジ推論の最適化と、実機への組み込み（ロボティクス・制御エンジニアと協働）。

本ポジションの特徴
同社が目指す「モーターからAIシステムまで垂直統合したロボット製品開発」
ヒューマノイドロボットと四足歩行ロボットを用いた実産業応用に取り組んできました。今後は協働ロボットとドローンを製品ラインナップに加え、製造現場や建設現場への本格導入を加速します。また、特定の企業への出資を起点にハードウェア製品開発にも投資を進めてまいります。第一の取り組みとして、ドローン機体の自社開発にも着手し、モーターから組み込みソフトウェア、AIシステムまで垂直統合した製品を同社で手掛けます。将来的にはヒューマノイドなどのハードウェア開発も検討を進めております。
圧倒的な計算リソースとハードウェア
社内GPUクラスタ（H200等 Kubenetesで構成）や、多様な実機ロボット・センサー類を自由に利用可能。アイデアを即座に実験できる環境があります。
「リアル」な課題と「巨大」なインパクト
強固な基盤と顧客ネットワークにより、研究室の実験で終わらせず、日本の基幹産業の現場へダイレクトに技術をデプロイできます。
技術者集団
優秀なエンジニアが数多く在籍しており、最新論文や技術選定に関する議論が活発に行われています。

【業務概要】
カスタマーエクスペリエンス部門は、主力事業の根幹であるオペレーション運営を担う、現在約400名規模の組織です。中小企業のバックオフィス業務をプロセスごとお預かりし、サービスデリバリーの品質と生産性を支えています。

本ポジションは、このカスタマーエクスペリエンス部門全体の統括責任者として、経営陣あるいは経営に近い幹部の一員として、オペレーション組織の運営と主力事業の推進を担っていただきます。事業の急成長に伴い組織は今後も拡大を続ける一方で、生成AI・AIエージェントのオペレーション実装による生産性の抜本的な向上も同時に実現していく必要があり、「人×AIのハイブリッドなオペレーションモデル」への進化をリードする役割です。

採用は同社で行われますが、採用後、主力事業を運営しているグループ会社へ出向となります。

【実現できていないこと】
1. スケールに耐えるオペレーション体制の構築
事業の急成長に伴いオペレーション組織は400名規模まで拡大していますが、今後のさらなる拡大を見据えると、属人性を排した標準化・仕組み化や、機能・拠点を横断したマネジメント体制の強化が追いついていません。組織拡大と品質・生産性の両立を設計・実行できる統括責任者が必要です。

2. オペレーションへのAI実装による生産性の非連続な向上
一部の業務領域ではAIを活用したオペレーションが稼働し、成果が出始めています。ただし、これを主力事業のオペレーション全体へ展開しきれてはいません。「どの業務からAI化するか」「人とAIの役割分担をどう設計するか」という意思決定を担い、労働集約型モデルからの転換をリードしていただきたいと考えています。

【具体的な業務】
1. カスタマーエクスペリエンス部門（約400名規模）の組織統括
・オペレーション組織全体の戦略策定・目標設定・PL/KPIマネジメント
・部門責任者・マネージャー陣のマネジメントと育成、採用
・組織拡大に対応する組織体制の設計・運営

2. オペレーションの設計・改善
・サービスデリバリープロセスの標準化・仕組み化と、品質・生産性のマネジメント
・「人が担うべき業務」と「AIに任せる業務」の切り分けを前提としたオペレーション設計
・生成AI・AIエージェント・ワークフローツールのオペレーション実装の推進

3. 主力事業の推進
・経営陣・事業部門と連携した事業計画の策定・遂行
・新サービス立ち上げ時のサービスデリバリー体制の構築

【使用ツール】
・生成AI / LLM（Gemini, ChatGPT, Claudeなど）
・自動化ツール（n8n, Dify, GASなど）
・プロジェクト管理ツール（Confluence, Jira, Miroなど）
・コミュニケーションツール（Chatwork）

【組織・チームの役割】
BPaaS事業の主力サービスにおいて、AIを前提としたサービスの企画・開発・運用を一気通貫で担う開発責任者のポジションです。
中小企業のバックオフィス業務をプロセスごと代行するBPaaSを、人が主体のオペレーションから、生成AI・AIエージェントが主体となって業務を遂行する次世代のサービスモデルへと進化させる役割を担います。
開発チームを率いて、“AIが業務を遂行することを前提としたサービスそのものの設計・開発”をリードし、BPaaS事業の非連続な成長を牽引するポジションです。

【実現できていないこと】
●AIサービスとしての標準化・プロダクト化
現在、一部の顧客業務領域ではAIを活用したオペレーションが稼働し、成果が出始めています。この成功パターンを個別対応にとどめず、再現性のある「AIサービス」として標準化・プロダクト化し、より多くの顧客に展開できる開発体制づくりを加速させることが課題です。

●AI主体のサービスデリバリーで、高採算・スケーラブルな事業成長を実現できる企業へ
目指すのは、AIがサービスデリバリーの中心を担い、人の介在を最小限にした高採算なモデルです。「どの顧客業務からサービス化するか」「共通化と個別対応のバランスをどう取るか」、この意思決定を担い、サービス開発をリードできる責任者を求めています。

【業務内容】
●BPaaS AIサービスの企画・設計
・顧客（中小企業）の業務プロセスの分析と、AI化によるインパクトの試算・サービス化対象の特定
・「人が対応すべき業務」と「AIに任せる業務」の切り分けを前提としたサービス設計

●AIサービスの開発・運用
・LLM、AIエージェント、ワークフローツール（n8n,Dify,GAS等）を組み込んだサービスの設計・開発・実装
・自動化率、処理コスト、品質などのKPI設計とモニタリング、継続的な改善

●開発組織の連携・マネジメント・プロジェクト推進
・開発ロードマップの策定と優先順位の意思決定
・オペレーション部門・事業部門と連携した開発プロジェクトの計画・推進
・開発メンバーの採用・育成・マネジメント

【使用ツール】
・生成AI / LLM (Claude Code,Codex,Cursorなど)
・自動化ツール (n8n, Dify, GASなど)
・プロジェクト管理ツール (Confluence, Jira,Miro,Githubなど)
・コミュニケーションツール (Chatwork)

1．募集の背景と部門のミッション
DX戦略部門（2024年4月新設）を中心に、AI・データ利活用、デジタルアセット（次世代決済）、生成AI活用、グローバルDX、AIガバナンス、人材戦略など、複数のテーマで組織を拡大しています。本募集は、DX戦略部門および関連部署（AI・データ推進部門、社内DXコンサルティングチーム、事業開発チーム、証券会社出向ポジション）を対象とした、6チーム・24職種の部門横断募集です。

2．組織体制
DX戦略部門を核に、次世代決済チーム（デジタルアセット専門チーム）、AI・データ推進部門（AI・データ基盤・生成AI）、社内DXコンサルティングチーム（社内DX推進）、事業開発チーム（データサイエンス・アライアンス）、証券会社出向ポジションの6チームで構成。各チームが連携し、企画からPoC、開発、本番運用・定着化までを内製中心に一気通貫で推進しています。

3．募集ポジション（6チーム・24職種）
●DX戦略部門（3職種）
デジタル人材戦略の企画・推進／グローバルDX推進の企画・推進（海外協働）／コンタクトセンターDX改革（戦略企画・PJ推進）

●次世代決済チーム（デジタルアセット・6職種）
プロダクトエンジニア／ビジネスアーキテクト／プロジェクトリード／テックリード／海外PJ推進担当／次世代決済インフラ構築PM（新全銀対応）

●AI・データ推進部門（9職種）
AI/BI/PPFによる全社DX推進／システム企画・PM（DWH・データ基盤）／データマネジメント／データエンジニア／生成AIプラットフォーム戦略／AI施策の企画・PoC・開発推進／AI業務導入施策の企画・推進／AI利活用リスク・ガバナンス企画推進（1.5線）／データガバナンス

●社内DXコンサルティングチーム（2職種）
DXコンサルティング（社内業務高度化）／生成AI活用推進・コミュニケーション企画

●事業開発チーム（2職種）
データサイエンティスト（AI与信モデル）／デジタルアライアンス企画・推進

●グループ内証券会社デジタル戦略室（銀行所属・出向）（2職種）
全社DX基盤の企画・導入推進／各部DX施策の実装支援

4．応募について
本求人はDX戦略部門を中心とした部門単位での募集です。応募時点で職種を確定いただく必要はありません。ご経験の内容と幅、ご志向をふまえ、上記24職種のなかから最適なポジションをご相談しながら選考を進めます。

以下のような方に向いています。
・生成AI/AI・データ活用に、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・企画からPoC、本番運用・定着化まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、事業と技術の両面から意思決定を行いたい方

当社が展開するプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術（AI・機械学習・生成AI）を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。

ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。

1. 検索・推薦エンジニアリング
検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど）の設計・実装
検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定
2. 機械学習・自然言語処理・画像認識
文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発
生成AI（LLM）を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装
実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化
3. データサイエンス・戦略
事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出
独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用
4. アーキテクチャー・技術基盤
AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定
大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用

●本ポジションの魅力
・国内最大級のビジネスデータ（名刺、契約書、請求書等）を用いた高度な分析・開発経験を積める
・R&Dとプロダクト開発の距離が近く、自らの技術成果がダイレクトに事業貢献・ユーザー価値につながる実感を得られる
・生成AI、LLM、RAGなどの最先端技術を、実用的なプロダクト機能として実装する挑戦ができる
・スケーラブルな検索基盤やデータ基盤の設計・構築スキルが身に付く

●主な技術スタック
▼ 開発言語
-Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等

▼ インフラ
-AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform

▼ データベース / 検索基盤
-PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB

▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
-GitHub, Datadog

※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。

組織について
同社のIntelligent Operational Excellence Business Unitは企業の競争力強化に向けて、AI活用を前提としたビジネスモデル転換を、構想からAIエージェントの構築・実装、そして実際の運用・定着までを一気通貫で支援する組織です。
クライアントと強固なリレーションを構築し、価値共創を進める原動力となることが求められています。

2026年4月、AIを主体としたお客様の変革を継続的に支援すべく、新たにビジネスユニット化しました。
単に「AIを構築する」だけでなく、構築したAIエージェントが実際に現場で機能し、お客様の生産性向上という成果に結びつくところまで責任を持って伴走することを特徴としています。

この変革をテクノロジー面から支える中核組織として設立したのが、本求人の募集ポジションであるABeam Intelligent Center（AIC）です。AICは、AIエージェントを中心に、構想策定・コンサルティングからAIエージェントの構築、運用、業務オペレーションまでを一気通貫で担う、同社のAI変革の中心的な基盤として位置づけられています。

AICならではの強み：「グループ内・社内で実践・検証した知見やノウハウ」の実践知
AICは、グループ会社および同社の業務変革を「実践知見」と位置づけ、グループ内・社内で実践・検証した知見やノウハウをお客様に提供しています。
自社実践に裏付けられた実効性の高いAI変革を届けられることが大きな特徴です。

提供サービスの一例
1. AIエージェントを前提とした業務・組織変革の構想立案
2. AIエージェントの設計・構築・導入
3. 導入後のAIエージェントの運用・保守、継続的な改善（マネージドサービス）
4. グループ会社／同社実践で磨いた業界ベストプラクティスの提供

提供サービスの一例
1. クライアントのバック・ミドル業務における、組織・システム・業務変革の構想立案・実行/導入支援
2. お客様シェアードサービスセンター（SSC）のAIなど先進テクノロジーを活用した変革支援
3. AIエージェントマネージドサービス
4. アドバイザリーとしてBPO推進における業務分析やベンダ選定等支援
5. BPaas（業務ツールの導入に合わせて、業務運用をセットにする形）サービス

入社後のアサイン想定プロジェクト
【リード/マネージャーとして期待する役割】
組織立ち上げフェーズのため、事業構築から案件獲得、プロジェクトマネジメントまで経営に近い視点で活躍いただけます。
AICでは「AIエージェントを作って終わり」ではなく「現場に定着させ、成果を出し続ける」フェーズまで関与するため、事業オーナーの視点で仕事に取り組めます。

想定プロジェクト
以下案件の案件創出からデリバリーまでリードいただきます。
1. AIエージェントを前提とした業務変革の構想提案・ソリューション設計
2. クライアント業務のAI活用に向けた業務プロセス再設計プロジェクト
3. AIエージェントの選定・構築・カスタマイズ（自社アセット活用、新規開発を含む）
4. 稼働後のAIエージェントの運用・保守・継続改善（マネージドサービス）
5. グループ会社／同社の業務変革プロジェクトへの参画（実践知見の活用）

キャリアの魅力
1. 最新のAIエージェント関連コンサルティングを実践できます
2. 立ち上げ期のため、組織の中心メンバーとしての活躍を期待しています
3. 0→1のサービス構築が経験できます
4. 案件創出からデリバリーまでを一連で経験いただけます

1．募集の背景と部門のミッション

当社では、数百億円規模のデジタル投資を継続的に行い、デジタル・AIを軸とした変革を推進しています。本募集部門はその中核として、全社のデジタル戦略とAI活用推進を担い、重点AIプロジェクトの旗振り役として全社レベルで変革を牽引しています。

本募集は、AI・デジタル領域における3領域10職種を対象とした部門単位での募集です。生成AI／AIエージェント領域において、テーマの検証（PoC）からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製で一気通貫に進める体制のもと、事業の中枢でAIに取り組むポジションです。

2．組織・開発体制

生成AI／AIエージェント領域では、ビジネス部門の課題と向き合うプロジェクト推進チームと、エンジニアを抱えるテクノロジー開発チームが連携しながら、PoCからプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製開発で一気通貫に進めています。

体制はBiz×Dev×Designの協働を前提とし、エンジニア、デザイナー、ビジネス、R&Dを推進するデータサイエンティストが近い距離で議論しながらプロダクトを推進しています。

内製開発のため、仮説検証からリリース、運用改善までを短いサイクルで回せる点が特徴です。すでに複数のプロダクトがリリースされ、数万人規模の従業員の日常業務で利用されています。


3．募集ポジション（3領域10職種）

＜領域1：エンジニア＞

・AIテックリード
技術的な意思決定と開発推進をリードします。実現可能性の判断・要件整理から、技術選定・アーキテクチャ設計、開発環境の標準化、運用改善までを横串で担います。

・ソリューションテックリード
プロダクト・案件を横断して技術の意思決定を担います。技術評価、本番運用を前提としたアーキテクチャ設計・レビュー、共通基盤や設計ガイドラインの整備を通じて、組織全体の生成AI開発力を高めます。

・AIエンジニア
生成AI基盤（AWS Bedrock／Google Gemini／OpenAI）を用いたPoC開発から、AIアプリの設計・実装・テスト・運用改善までを担います。

・LLMエンジニア
金融領域に特化した独自LLMの開発を推進します。学習データ設計、チューニングの実装・実行、性能評価、LLMOpsによる運用統制までを一気通貫で担います。

・クラウドエンジニア
AIプロダクトを支える次世代クラウド基盤の設計・構築・運用を担います。AWSマルチアカウント構成における統制・セキュリティ設計を担います。

・セキュリティエンジニア
AI・生成AI活用案件のセキュリティ評価と、評価基準・評価プロセスの整備を担います。新たなセキュリティラインの立ち上げに近いフェーズから関わります。

＜領域2：PM・PdM＞
・AIアプリ／エージェントのプロジェクトマネージャー（PM）
PoCの立ち上げから本番リリース、リリース後の運用改善まで、スコープ・スケジュール・品質・リスクの管理とステークホルダー調整を一貫してリードします。

・プロダクトマネージャー（PdM）
KPI設計・ロードマップ策定から本番化判断、リリース後のグロースまでを担い、プロダクトの成果に責任を持って推進します。

・ITアーキテクト
AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計を企画・推進します。運用体制やガードレール等の仕組みづくりから、導入するIT・AIツールの評価・検証・導入判断までを担います。

＜領域3：BA＞
・AIを活用したビジネス／プロセス変革を企画・推進するビジネスアナリスト
事業部門の課題起点でテーマを具体化し、As-Is／To-Beの整理、PoC計画の策定、経営層を含む関係者との合意形成、本番化・社内定着までを推進します。

4．プロダクト例
・面談記録・議事録作成支援
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
作成したい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
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
過去の法人営業担当者とお客さまとの打ち合わせ内容やお客さま情報をもとに、AIエージェントが次の商談資料を自動作成

・社内手続き検索支援
事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成

・暗黙知の形式知化
AIが法人営業担当者にインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化

5．技術環境（一部）
開発言語：TypeScript、Python
フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、FastAPI、Streamlit
AI関連ライブラリ：Assistants API、Agents SDK、Strands Agents SDK、LangChain、LangGraph、Vertex AI
インフラ・ミドルウェア：AWS、S3、ECS、ElastiCache、Terraform、CDK、Bedrock、Bedrock AgentCore
テスト：Jest、Pytest、Playwright
ツール：GitHub、Teams、Slack、Jira、Confluence
AIツール：Anthropic Claude Code、AWS Kiro、OpenAI Codex、Amazon Q Developer、Devin、Dify、v0


6．応募について
本求人は部門単位での募集です。応募時点で職種を確定いただく必要はありません。ご経験の内容と幅、ご志向をふまえ、上記10職種のなかから最適なポジションをご相談しながら選考を進めます。

以下のような方に向いているポジションです。
・生成AI／AIエージェントの開発に、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・PoCで終わらせず、本番運用・継続改善まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、技術とガバナンスの両面から意思決定を行いたい方
・事業部門と協働し、AI活用によるビジネス／プロセス変革を企画から推進したい方

デジタル戦略企画部は、デジタル・カンパニーの経営戦略・事業戦略の策定、新規事業の企画、社外企業との提携・出資、子会社・出資先の管理およびカンパニーの経営管理を担う組織です。

本ポジションでは、特にAIを重要な戦略テーマとして捉え、経営・事業課題を起点に、AI・デジタル戦略や重点施策を企画し、関係部門を巻き込みながら実行まで推進していただきます。

【業務概要】
デジタル戦略企画部は当該企業グループ全体を俯瞰し、経営環境、金融業界およびテクノロジーの変化を捉えながら、経営層との議論を通じてAI・デジタル戦略を企画し、関係部門と連携して実行まで推進します。
主な業務は以下のとおりです。
・社内カンパニーであるデジタル・カンパニーの経営戦略・事業戦略の企画立案
・AIをはじめとする先端テクノロジーの活用方針、重点テーマおよびロードマップの策定
・経営・事業課題を起点とした業務変革施策の企画・推進
・金融市場、競合企業、テクノロジーおよび規制動向の調査・分析
・経営層への提言、意思決定支援および経営管理
・グループ各部門、関係会社、社外パートナーとの調整・合意形成
・戦略に基づく各種施策の推進・モニタリング

デジタル戦略・事業企画を幅広く担いながら、特に重点領域であるAIについて、活用戦略や重点施策の企画・推進を中心的に担っていただきます。経営に近い立場で、グループ各部門や国内外の関係者との議論・調整を主導する経験を通じて、AI・デジタル戦略および経営企画の専門性を高めることができます。リーダー層には、経営層への提言やチームマネジメントを通じて、グループ企業全体のAI・デジタル戦略を牽引していただくことを期待します。

グループ企業として2023年4月に設立されたAIカンパニーでのポジションです。単なるAIチャットボットの提供ではなく、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを実装することを目指しています。中核プロダクトは累計400社・1.9万人以上に導入され、売上は前年同期比で約5倍に成長しています。

募集背景:
音声認識プロダクトは、会議・商談の音声をリアルタイムに文字起こしし、話者を分離し、決定事項とToDoまで構造化するプロダクトです。新しい認識エンジンと会議横断分析を投入し、いま最も伸びている領域のひとつになっています。リアルタイム性・認識精度・GPU推論コストという三つ巴のトレードオフを、顧客ごとの専門用語や60言語超の翻訳、日本リージョン限定処理といった制約の下で成立させる必要があります。この領域の設計を主導し、チームを技術的に牽引する技術的な意思決定者を置くための募集です。

Tech Lead としての仕事:
1. 音声処理基盤の技術戦略とアーキテクチャ設計
ストリーミング音声の取り込みから、認識・話者分離・要約までの処理パイプライン全体を設計します。精度・レイテンシ・推論コストのどれを、どこまで、どうやって取りに行くか その判断の責任を持ちます。技術選定、技術的負債の返済計画、スケーラビリティとコストの設計もここに含まれます。
2. プロダクト機能の設計・実装リード
会議横断分析、LLMを用いた要約・論点抽出、Zoom / Teams / Meet からの音声取り込み、Salesforce / Slack など業務ツールへの連携。PdM と要件を詰めながら、自ら手を動かして設計・実装をリードします。ISMS / Pマーク準拠、データ暗号化、日本リージョン処理といったエンタープライズ要件も設計に織り込みます。
例: 大規模会議での話者分離精度が伸び悩んでいた。音声波形ベースの分離モデルと後段のLLM補正を組み合わせる構成に切り替え、GPU推論をバッチング化。精度と推論コストを同時に改善する。
3. チームの技術リード
設計レビュー・コードレビューを通じた品質の底上げ、メンバーのメンタリング、開発プロセスの整備。技術面接への参加を通じて、チームを一緒に作る側に回っていただきます。

チーム体制:
エンジニア組織には約60名が在籍しています。エンジニアの外国籍比率は44%です。音声認識プロダクトチームは5名。PdM、AI Platform チーム (GPU / Kubernetes 基盤)、Product Engineerと連携して進めます。

AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を深く理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けた要件定義、プロトタイピング、本番実装、改善までを一貫して担います。あわせて、プロジェクトにおける技術面のリードとして、技術方針の整理、設計判断、実装品質の担保、開発メンバーへの技術的な支援・レビューにも関わります。
本ポジションでは、単に仕様に沿って開発するだけではなく、クライアントの現場に入り込み、「どの業務にAIを適用すべきか」「どのような形であれば実際に使われるか」を見極めながら、AIソフトウェアとして価値に落とし込むことが求められます。そのうえで、プロジェクト内の技術的な論点を整理し、実装方針やアーキテクチャの方向性を示しながら、チームとして成果を出す役割を期待します。
また、個別案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへと昇華させることで、継続的に価値を生み出せる開発体制づくりにも関わります。

具体的な業務:
1. 現場実装と要件定義（Forward Deployment）
・クライアントの現場担当者・業務責任者との対話を通じ、AIで自動化・高度化すべき業務を特定します。
・現場の業務フローや課題を整理し、AIソフトウェアとして実装すべき要件を定義します。
・顧客課題に対して、AI APIやLLM、各種AI技術を活用した高速プロトタイピングを行います。
・PoCを通じて仮説検証を行い、実際の業務利用を見据えた改善・設計に反映します。
・エンタープライズ品質を意識した本番実装、テスト、運用改善を推進します。
・実装方針やアーキテクチャの選定にあたり、選定理由・トレードオフ・想定リスクを整理し、クライアントおよびチームに対して技術的に説明可能な状態を保ちます。
・現場で継続的に使われるAIソフトウェアにするため、利用者のフィードバックをもとに改善を行います。
2. ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure）
・複数案件から抽出された共通課題や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへ転換します。
・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの設計・構築に関わります。
・個別開発にとどまらず、組織として再利用できる技術資産・社内ナレッジを整備します。
・プロジェクトで得られた知見を開発標準やテンプレートに反映し、チーム全体の開発生産性向上に貢献します。
・将来的なプロダクト化やスケールを見据えたアーキテクチャ設計・技術選定を行います。
・プロジェクト横断で再利用できる技術資産を意識し、品質・拡張性・保守性の観点から実装をリードします。
3. AI最新技術の社会実装（R&D）
・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェント等の技術を調査・検証し、具体的な事業課題への適用可能性を見極めます。
・新しいAI技術を活用したPoCやプロトタイプを設計・実装します。
・検証結果をもとに、実案件への導入可否や実装方針を整理します。
・Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、次世代の開発生産性を追求します。
・技術検証で得られた知見をチームに共有し、開発プロセスや技術選定の改善につなげます。
本ポジションでは、AI技術を使った開発力に加え、現場課題を構造化する力、クライアントと対話しながら要件を具体化する力、実装したソフトウェアを継続的に使われる形へ改善していく力が求められます。
新しい技術にキャッチアップしながら、AI特有のリスク（プロンプトインジェクション、データ・個人情報の取り扱い、LLM APIコスト等）も踏まえた設計判断や、チームが技術的に安心して頼れる存在となり、プロジェクトでの開発・実装を前に進める役割も期待します。
個別案件の開発に閉じず、現場で得た知見をプロダクト・基盤・開発プロセスへと還元しながら、AIソフトウェアの社会実装をしていただくポジションです。

プロジェクト例:
1. AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト
同社のVCファンドが買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。
新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。
単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。
2. 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト
大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。
一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。
本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。
現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。
3. 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト
大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。
給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。
本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。
AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。

ポジションの魅力:
成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています。
・AIを使い倒して成果に変える
Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。
・案件が、資産になる
「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。個人の仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。
・キャリアがさらに広がる
同社のVCファンドのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。企業の成長とともに、プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。
・技術的な相談ができる環境
技術顧問としては、一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変...

Forward Deployed Engineerとして、顧客との課題設定から技術設計・実装をリードし、プロジェクト全体の技術品質やメンバー支援まで担うポジションです。クライアントの業務課題を深く理解し、AIを活用したソフトウェアの要件定義、プロトタイピング、本番実装、導入後の改善までを一貫して担当します。
また、プロジェクトの技術面をリードするとともに、案件で得た知見や実装を共通基盤やプロダクトへ還元し、組織全体の開発力向上にも取り組みます。

【具体的な業務】
1. 現場実装・プロジェクト推進
* クライアントへのヒアリングや業務分析を通じて、AIで解決すべき課題を特定し、実装可能な要件へ落とし込む
* LLM、RAG、AIエージェントなどを活用したプロトタイプやPoCを開発し、検証結果や利用者のフィードバックをもとに本番導入・改善を進める
* 品質、セキュリティ、拡張性、コストなどを踏まえて技術方針やアーキテクチャを設計し、レビューや技術支援を通じてプロジェクトを推進する
2. ソフトウェア・技術資産の共通化
* 案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール、共通基盤、テンプレート、プロダクトへ転換する
* LLMOps、評価パイプライン、モニタリング、開発自動化などを整備し、開発品質と生産性の向上に取り組む
3. AI技術の検証・社会実装
* 最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどを調査・検証し、事業課題への適用可能性や導入方針を整理する
* Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを活用し、AIネイティブな開発プロセスの構築・改善を進める

【プロジェクト例】
* AIを活用した実装・テスト自動化による、Webサービス基盤のモダナイゼーション
* 需要予測AIを活用した、駅ナカ小売店舗における発注業務の最適化
* ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせた、給与計算業務の自動化 など
業界や技術領域を限定せず、AIを実際の業務プロセスや意思決定に組み込むプロジェクトを手掛けています。

【このポジションの魅力】
実践を通じて成長できる環境が用意されています。
* AIを成果につなげる開発環境
Claude Code、Cursor、Codexなどの開発支援AIを、全員が日常的に活用しています。単なる個人の生産性向上にとどまらず、案件の成果やプロダクトの価値につなげる使い方を実践しながら、AI時代の開発フローそのものをつくっていけます。
* 開発したものが、会社の資産になる
案件ごとに納品して終わるのではなく、開発したコードや設計、知見を共通基盤、プロダクト、ナレッジとして蓄積します。自身の仕事が次の案件や事業を加速させる資産として残るため、継続的な価値を生み出す実感を得られます。
* エンジニアの枠を越えてキャリアを広げられる
グループ会社のネットワークを活かし、社内の技術組織を率いるVPoE・CTOに加え、自社プロダクトの事業責任者、投資先企業のCxO、グループ内での起業など、実装力を起点に経営へ踏み出すキャリアを目指せます。
* 経験豊富な技術リーダーに相談できる
元CTOやVPoEを務めたエンジニアリングリーダーが、テクニカルフェローとして参画しています。設計や技術選定、キャリアについて、経験豊富なメンバーに相談しながら開発を進められる環境です。

●業務概要
これまで自社サービスは、ノンデスクワーカー領域のお客様を中心に、現場の日常に深く入り込み、顧客の組織文化の変容や組織作りを支援してきました。
実際に、お客様から「現場のオペレーション」や「属人化した業務設計」に関するリアルな悩みや課題が寄せられています。
働きやすさを実現するために、自社サービスの枠を超えてお客様の現場に入り込み、AIで最適化や半自動化を推進する「AX（AI Transformation）」を実現したいと考えています。
本年度、当社のAI戦略責任者として、AI活用技術とビジネスの双方に精通したメンバーが参画。
社内にはAIの専門知見を持つプロフェッショナルが集い始めています。
単なる既存事業の延長ではなく、この「AI×業務コンサルティング」の新領域において、当社の未来を創る「事業責任者候補」として、ゼロから事業を仕掛けていくリーダーを募集します。

●具体的な業務
1.AI/AX事業の戦略立案および事業開発
・ビジネスモデル構築：AI活用の成果に基づく新しい課金モデルの設計・検証
・ROIフレームの構築：業務削減効果の定量化および、ROI証明手法の確立
・GTM戦略の策定：新規市場開拓、および既存SaaSチャネルを活用したGo-To-Market戦略の立案・実行
・オペレーション設計：事業のスケールを見据えた、安定性と拡張性を両立する組織・業務フローの設計
2.顧客の業務変革（AX）コンサルティング
・課題の構造化：顧客の業務（稟議や請求書などのバックオフィスフロー、企業様特有のフロー等）をヒアリングし、ペインポイントの深掘りと課題の構造化
・ソリューション設計： LLM/AIを活用したBPR案の策定、および「業務の自動完結」を目指したAI導入プロセスの設計
・AIエージェントの導入支援：自社サービスの接点データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせた、最適なAI活用シナリオの提案
・分析基盤の整備：BigQueryやLookerを活用したデータモデリングおよび、可視化による意思決定支援ポジション

●部門の魅力
事業開発部は、高い目標を達成するための最重要部門です。
・「0→1」とその先の「1→100」の責任：単なる新規事業の立ち上げに留まらず、将来的に全社売上を支える事業へとグロースさせるミッションを担います。
・自社サービスアセットの活用：自社サービスが培ってきた顧客基盤や信頼を土台に、コンサルティングを掛け合わせて顧客に価値を提供します。
・働きがいのある社会の実現： 自社サービスが「場の提供」を担ってきた一方で、事業開発部ではその一歩先にある「経営戦略」「人事制度」「組織文化」といったOSの部分から変革を支援します。
その先の「働きがいのある社会」を自らの手で作り上げるやりがいがあります。
・プロフェッショナルが集う組織： 少数精鋭のチームであり、各メンバーがオーナーシップを持ち意思決定を行っています。
事業責任者に必要な総合力（戦略・営業・開発連携・PL管理）を、実践を通じて習得できる部門です。

【業務概要】
AIとテクノロジーの力で“人と機会（ポジション）の出会い方”を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するため、人の理解がベースになるあらゆるプロセス（採用・評価・育成・配置）をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩として、AIが面接官の役割を担うプロダクトを提供しています。AI面接という新しいカテゴリーを切り拓きました。日本を代表する大手企業で続々と導入され、高い実績を上げています。
同社は上記の主力プロダクトを提供するだけの単一プロダクト提供企業ではありません。面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。主力プロダクトはその入口の一つに過ぎず、同社の本質は“データ×経営”で人と組織の意思決定をアップグレードすることにあります。

【具体的な業務】
1. AIモデル基盤の設計・構築
* AI面接・評価ロジックを支えるモデルの設計・開発・運用
* LLMを中核とした推論パイプラインの構築と高度化
* モデルの品質・再現性・パフォーマンスを担保する基盤整備
2. 強化学習・学習サイクルの設計
* オントロジー構築や評価精度向上に向けた強化学習サイクルの研究・適用
* フィードバックを学習へ還元する仕組みの設計と検証
* データ基盤と連携した、継続的なモデル改善プロセスの構築
3. 公平性・アラインメントへの取り組み
* 評価AIの公平性・説明責任・安全性を担保する仕組みへの関与
* モデル／エージェントのアラインメント設計と検証
* ガバナンス要件を満たすモデル運用の実装
4. 研究知見のプロダクト実装
* 研究的な探索結果を、実プロダクトへ実装可能な形へ落とし込み
* AIエージェント基盤（マルチエージェント構成）への組み込みと検証
* 知見の体系化・標準化による再現性の確立

【ポジションの魅力】
* 共通の評価軸で一貫して蓄積された希少なデータ資産を扱える
* 採用・評価という社会的影響の大きい領域で、公平性・アラインメントに正面から向き合える
* 研究的な探索と、実プロダクトへの実装・運用が地続きになっている環境
* オントロジーを核としたエージェンティックな全社基盤の中核に関与できる