DX関連、1400〜1600万の転職求人

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同社について
同社は、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す。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するために、人の理解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。

その第一歩が、AIが面接官の役割を担う主力プロダクトです。今や日本で当たり前になりつつある“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、アップセル率100%、チャーン率0の実績とともに、トップティアVCからシリーズAにて調達しています。

事業概要
同社は主力プロダクトを提供する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「組織基盤OS」を実装していきます。AI面接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。

募集の背景
同社は、個社ごとの深い実装を担う開発組織（ラボ）と、そこで生まれた価値をSaaSとして汎用化する開発組織（ファクトリー）の二層モデルで開発を進めています。Forward Deployed Engineerはこの二層をつなぐ中核ポジションであり、大手企業アカウントに対しては顧客のCTOとして、社内に対してはプラットフォームのCTOとして、双方向にコミットメントを持って動いていただきます。

Forward Deployed Engineerは“実装の下請け”ではありません。顧客の課題解決と価値創出に対してオーナーシップを持ち、課題定義から設計・実装・スケールまでを一気通貫で担う。さらに「この実装をどう汎用化しプラットフォームへ還元するか」までを主体的に考え、プロダクトそのものを進化させることが期待されます。ユースケース開拓のフロントラインとして、複数名体制の組成を進めています。

ポジションの魅力
- 顧客のCTOとしてアカウントに深く入り、同時にプラットフォームのCTOとして全社基盤の進化を牽引できる、稀有な二面性のあるポジション
- 個社実装で終わらせず、汎用化・プラットフォーム還元まで設計に織り込む「もう一段上」の価値創出にコミットできる
- 導入・立ち上げフェーズに集中できる設計（安定運用フェーズはプラットフォーム側のテックリードへ引き継ぐ、常駐しない出入り型）
- 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という、技術的に希少な題材に最前線で触れられる

業務内容
【1】顧客の課題解決・価値創出へのコミットメント
- 大手企業アカウントにおける課題定義と、AIエージェントで解くべき価値の設計
- Deployment Strategist（CPO役）と二人三脚での要件スコーピング・優先度設計
- 顧客の意思決定層・現場双方との折衝と、事業成果への接続

【2】設計・実装・スケール
- 個社の粒度がバラバラなデータの繋ぎこみ・構造化と、オントロジーへの接続
- AIエージェントの設計・実装・チューニングと本番品質でのデリバリー
- 不確実な技術領域を自らキャッチアップし、動くものとして作り切る

【3】プラットフォームへの汎用化・還元
- 個社実装の中から汎用化可能なパターンを抽出し、プラットフォームCTOとしてプロダクトへ還元
- 「なぜこの作り方か」を言語化し、全社基盤の設計思想として体系化
- 安定運用フェーズのプラットフォーム側テックリードへの引き継ぎ設計

組織のミッション
契約データを活用するためには単にデータを保持するだけではなく、情報要求に対して的確な応答を行うことが重要です。取引管理サービスのAI・検索チームは生成AIの回答、および検索品質に関してエンドツーエンドで責任を持ち、契約領域における品質課題をゼロにすることをミッションとしています。

具体的な業務
取引管理サービスにおいて、根幹機能である生成AI・検索機能の改善を行います。UI／UXを含めた生成AI・検索体験の設計・実装・運用・評価・改善のすべてを担当します。

検索体験の向上 サジェスト、ハイライト、ランキング、パフォーマンスなどを含む契約書検索体験の設計・改善
評価指標の設計 生成AI出力、検索品質の評価指標の設計と改善
可観測性の向上 パフォーマンスメトリクス、検索品質、生成AI出力の継続的な評価と監視基盤の構築
AIエージェント ランタイム、ループ設計、メモリ、ツールセットを含めたエコシステムの全体設計・基盤構築・運用

本ポジションの魅力
日本有数の規模の企業情報・契約データを相手に最先端技術やアルゴリズムの実務経験が得られます
画像認識、自然言語処理、情報検索などの領域の専門家が多く在籍しており、レベルの高い環境で働くことができます
生成AI・検索基盤をデータ構造から設計する経験が得られます
作って終わりではない生成AI・検索精度の改善サイクルを回す経験が得られます

開発環境、使用するツールなど
フロントエンド：TypeScript, React, Vite, Storybook, HTML, CSS
サーバーサイド：Kotlin, Ktor, Spring Boot, Gradle, Python
データベース：Cloud SQL（PostgreSQL）, Elasticsearch
運用・監視：Splunk, Cloud Logging
CI：GitHub Actions, Cloud Build
バージョン管理・コラボレーションツール：GitHub, Notion, Gather
インフラ：Google Cloud（Cloud Run／Cloud Functions／Cloud Tasksなど）, Cloudflare

同社は「AI×コマースの第一想起企業」としてのポジションを確立すべく、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。大企業の複雑な課題を解決するためには、スライドによる戦略提言だけでなく、現場のオペレーションに深く入り込み、実際に動く仕組みを提供して変革を起こす「現場密着型（FDE）」的なアプローチが必要不可欠です。同社はSaaS FDEの事業モデルを推進しており、コマース領域の高度化やAI活用は同社のプラットフォームで実現し、同社のプラットフォームがカバーしきれない複雑な社内業務課題についてはFDEによるAI BPRによって事業全体の変革を現場から強力に推進するモデルを目指しています。本ポジションでは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、ビジネスとテクノロジーの架け橋となり、クライアントの最前線で「AI×同社のプラットフォーム」による業務変革を自ら手を動かして形にする中核メンバーを新たに募集します。

大企業クライアントの現場に入り込み、同社のプラットフォームの機能や生成AI、ノーコードツールを活用して、コマース領域（サプライチェーン、CS、マーケティング等）の業務プロセス改革（BPR）を推進します。

1. 現場の課題特定と業務プロセスの可視化：
クライアントの現場オペレーションを深く理解し、どこに非効率があるか、同社のプラットフォームの活用や生成AIの導入によってどう劇的に改善できるかのボトルネック特定

2. 生成AI×同社のプラットフォームを用いたクイックなBPR検証：
同社のプラットフォームの標準機能・API設定、生成AIツール（ClaudeCode、Cursor）、iPaaS（Make、Zapier等）を組み合わせ、「現場で今すぐ動く自動化ワークフロー」を自ら手を動かして構築・検証

3. 現場への定着化（チェンジマネジメント）とプロダクトへのフィードバック：
作成したAIワークフローや同社のプラットフォームの新しい運用の定着をレクチャーから伴走までトータルで支援。さらに、現場の検証で浮き彫りになった本格的なシステム開発ニーズや共通課題を社内のプロダクト開発チームやAI専門チームへフィードバックし、プロダクトの進化を牽引

ポジションの魅力:
1. 「コンサル」と「FDE（テック活用）」のハイブリッドなキャリア：
スライドを描くだけのコンサルタントでもなく、仕様書通りにコードを書くエンジニアでもない。「生成AIやSaaSの仕組みを使いこなし、目の前の顧客の業務を劇的に変える」という、これからのAI時代に最も市場価値が高まるスキルの獲得

2. ノンコーディングで、最先端の「AI×BPR」をリードする手応え：
フルスクラッチのプログラミング知識（PythonやJava等）がなくても、同社プロダクトやAIエージェントという強固な土台を活用可能。API連携やプロンプトエンジニアリングを武器に、アイデアを即座に顧客の価値へと変えられる圧倒的なスピード感

3. SaaS FDE だからこそ起こせる大きな事業インパクト：
「RPAの代替」としてのFDEではなく、SaaSとしての土台があるからこそ、顧客の企業にとって価値のある変革を大胆かつスピーディーに推進できる。仕事がエンドユーザーや顧客のためになっていることを実感しながら様々なことにチャレンジできる

AI×コマースの第一想起企業としてのポジション確立を目指し、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。
大企業の複雑な業務要件や既存システムとの整合性を紐解くためには、単なる製品売りではなく、「SaaSの標準機能（ベストプラクティス）と顧客要件の乖離（Fit&Gap）」を正確に見極め、最適なシステムアーキテクチャを提示する高度な技術提案力が必要です。
本ポジションは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、トップファーム出身のコンサルタントと共に大企業への提案活動を牽引し、最重要戦略をリードするソリューションアーキテクトの中核メンバーを募集します。

提案活動を通じて得た大企業のリアルな要望や技術トレンドを、社内のプロダクトチームやAI専門チームへ正確にフィードバック。大企業向けに圧倒的な競争力を持ち続けるための機能ロードマップ策定への寄与を行います。

1. 大規模のディールを動かす「受注の決め手」を作るダイナミズム:
コンサルタントと強固なタッグを組み、自らのシステム設計と提案によって数億円規模の大型案件の意思決定を覆し、受注へと導く専門職としての最高峰の面白さ
2. 「AI×SaaS×コンサル」を掛け合わせた次世代のキャリア価値:
単なるSaaSパッケージの機能説明に終始する専門職ではなく、AIエージェントを組み込んだBPR提案や、超上流の構想策定提案など、ビジネスとテクノロジーの双方に深く踏み込むことで、市場価値の高い次世代型アーキテクトへの成長
3. 顧客の声でプロダクトの未来（ロードマップ）を左右する影響力:
日本のトップ企業の要望を最前線で受け止め、プロダクトの開発チームに直接フィードバックできる環境。自身の提案活動が、プロダクトの機能拡張や進化にダイレクトに反映される手応え

同社では、生成AI・AIエージェントを活用した新規事業開発や業務効率化プロジェクトの企画・開発・運用までを一気通貫で実行しています。
本ポジションでは、ITコンサルタントとしての顧客折衝力とアーキテクトとしての技術リーダーシップを両立させながら、複数プロジェクトの技術方針決定やチームマネジメントをしていただきます。
特に、技術的な観点からのプロジェクト成功にコミットし、開発プロセスそのものを改善していく役割を期待しています。

【具体的な業務】
・技術選定、設計方針の策定、アーキテクチャ設計、ERD/DFD等の全体設計
・小規模チームの進捗管理・品質マネジメント
・要件定義のリーディング、クライアントとの要件整理
・DevOps、開発プロセス改善
・デザイナーと連携したUX改善およびUIデザイン支援

【ポジションの魅力】
・100%プライム案件の受託開発のため、SES形式の働き方はありません。
・クリエイティブ領域のAIエージェント開発など、業界の最先端事例の案件が多数存在しています。
・少数精鋭のエンジニアチームで、意思決定・実装スピードが速く、裁量も大きく働けます。
・気になるAI開発ツールは使い放題！好きなツールを試して生産性をあげていけます。
・安定した環境で、第2創業期の組織拡大を経験できます。

【仕事のやりがい】
・ビジネスと技術の橋渡し役として、クライアント課題を構造的に分解し、技術で解決へ導く上流工程に深く関わることができます。
・技術的な裁量が大きく、設計方針・アーキテクチャ選定・技術スタックの刷新などを自ら主導できます。
・少数精鋭のチームだからこそ、スピード感のある意思決定や新しい開発手法の導入がしやすい環境です。
・生成AIやAIエージェントなど、最新技術を実運用に落とし込む経験が豊富に得られます。

【身につくスキル・経験】
・技術コンサルタントとして、要件定義 設計 開発の全フェーズを一貫して担うスキル
・技術選定・アーキテクチャ設計・開発プロセス改善の実践的なマネジメント経験
・AIエージェントや生成AIを用いたPoC 実運用までの知見
・チームマネジメント、メンタリング、若手育成、開発組織構築の経験
・DevOps、CI/CD環境構築、テスト自動化などのモダンな開発運用知識

【チーム体制】
・プロジェクトごとに2 6名程度の開発チームを編成
・CTO直下の開発体制で、スピードと柔軟性を重視したスタイル
・コンサルとエンジニアが垣根なく協業するフラットな組織文化
・案件によってはBiz／Techのリードがペアを組み、上流から実装まで一気通貫で担当

【開発環境】
プロジェクトの特性に応じて、柔軟に技術選定を行っています。
Webは Next.js、モバイルは Flutter、バックエンドは Supabase を採用するケースが多く、AIエージェント開発では Google ADK を使った事例が豊富です。
＜AI開発＞
・LangChain / LangGraph / LangSmith
・Google ADK
・Vertex AI
＜AIツール＞
・Cursor
・Github Copilot
・Devin
・Claude Code など、好きなツールを会社で負担します
＜フロント・モバイル＞
・Flutter / Dart
・Next.js / React / TypeScript
＜バックエンド＞
・Supabase / PostgreSQL
・Deno / TypeScript
・Firebase
＜ソース管理＞
・Github
＜設計・デザイン＞
・Figma
・Diagrams.net
＜エディタ＞
・お好きなエディタをお使いいただけます。

業務概要
一人目のMLエンジニアの募集です。同社は急成長を遂げており、成長を支えるコア技術がレコメンデーションです。複数のMLモデルが本番稼働しており、導入以来KPIを大きく改善しています。モデルの実装・改善・プロダクション化を専任でリードできるMLエンジニアが求められています。現在はData Science / ML領域を業務委託1名体制で運用されており、仮説構築から実装・効果検証まで分業できる体制が求められています。今後はUGC（口コミ投稿）と顧客とのマッチング、商品出品者への改善提案、広告配信の最適化、ダイナミックプライシングなど、MLを活用できる領域は大きく広がっています。モデルの設計・実装からプロダクション化・効果検証まで、一気通貫でリードするMLエンジニアの募集です。

具体的な業務
MLモデルの設計・実装・改善を通じて、プロダクトの体験と事業成長を直接動かしていただきます。分析や基盤整備だけで終わらず、モデルそのものをプロダクションレベルで動かすことに責任を持つポジションです。
- レコメンドモデルの設計・実装・チューニング（Two-Tower / LightGBM等）
- 特徴量エンジニアリングの実装と、オフライン/オンライン評価の設計
- A/Bテストの設計・実施・効果検証を通じたモデル改善のPDCA
- モデルのプロダクション化（Cloud Run等への実装・最適化）
- ML施策の技術的意思決定とPdM等との連携
今後チームを拡大していく予定があり、採用や育成にも関わっていただけると嬉しいですが、まずは上記領域に専念いただきます。

ポジション・部門の魅力
書いたモデルが、翌日のKPIに直結します。同社のレコメンドはプロダクトの中核です。実装したモデルの改善が売上・滞在時間・継続率に直接反映される、解像度の高いフィードバックループの中で開発できます。
現行モデルの次を自分で設計できます。既存モデルはすでに本番稼働中ですが、アーキテクチャの進化余地は大きく残っています。「次世代のレコメンドエンジンをどう設計するか」を自分の技術判断でリードできる環境です。
独自のゲーム要素を持つ設計により、お客様が日常的に開くアプリになっています。この高頻度・高密度な行動ログは、精度の高いモデル設計と実験を可能にする、他社にはないデータ資産です。
レコメンドにとどまらず、ML活用の今後を自分で描けます。現在の主戦場は商品レコメンデーションですが、UGCパーソナライズ・広告配信最適化・ダイナミックプライシング・UI出し分けなど、同社におけるデータ・ML活用の余白は広大です。「次に何をデータで解くか、モデル実装していくか」の優先順位から自分で設計できる、一人目ならではの裁量があります。
AIフル活用が前提の職場です。DS含む全エンジニアにAIフル活用を義務化しており、個人の利用予算も会社が負担します。Claude Code・Cursor・Codexを使い、コードの大半をAI経由で生成。少人数でスピードと品質を両立するスタイルです。

プライム市場上場グループの一員として、システム開発・ITインフラ・DX支援により顧客の課題解決を牽引する企業です。役員陣は全員がエンジニア出身であり、技術者が現場で力を発揮し、顧客や事業に直接向き合い、自らキャリアと仕事をつくっていける環境を目指しています。長年培ったSES事業の基盤を活かし、受託開発・ITコンサルティング・生成AI支援へと事業領域を急速に拡大する変革期を迎えています。

主な業務領域は以下の通りです。
● クライアント向け業務（客先・プロジェクト業務）
・顧客の経営・業務課題のヒアリング、受託・プライム案件の企画・提案・獲得
・システム化構想、DXロードマップ策定、生成AIを活用したPoC企画・業務改善推進
・要件定義からリリースまでのプロジェクト統括、QCD・リスク管理、ステークホルダーとの合意形成
・クライアントの開発組織における生成AI活用の導入・内製化支援、伴走

● 社内組織向け業務（AI利活用促進・開発プロセスの再構築）
・社内エンジニア組織への生成AI利活用促進、プロンプト活用やナレッジの共有・展開
・生成AIを前提とした新しい受託開発フローの設計、ガイドラインやベストプラクティスの整備
・AI活用における品質や保守性を担保するための設計・レビュー方針の策定
・社内向けのAIを用いたシステム開発、および開発生産性向上のためのツール導入・標準化

【ポジションの魅力】
・ビジネスを自ら「つくる」手触り感：受注後の管理だけでなく、技術（特にAI）を起点とした最上流のビジネス創出から携われます。
・社内外への大きな影響力：クライアントの変革を直接支援しつつ、エンジニア組織全体のレベルアップや開発パラダイムの変革にも直接コミットできます。
・経営陣と近い距離での挑戦：経営層・事業責任者とダイレクトに連携し、事業戦略や組織づくりへの意見をスピーディに反映・実践できる環境です。
・最高峰の待遇と高裁量：年収1,000万〜2,000万円を想定。営業・コンサル・PMと細かく分業せず、一気通貫でプロジェクトをリードする高い裁量が与えられます。

グループ会社のグローバルネットワークによってもたらされる海外案件を中心に、AI／DXプロジェクトを推進するグローバル案件の責任者を募集しています。
海外出張や、将来的に海外駐在の可能性もあるポジションです。

【概要】
グループ会社が展開する多様な業界において、データドリブンなイノベーションを推進するデータサイエンティストを募集しています。本ポジションでは、クライアントと直接対話しながらビジネス課題を特定し、戦略的なソリューションを立案・提案するとともに、機械学習・統計モデルを開発して実用的なインサイトを提供していただきます。また、ソフトウェアエンジニアと連携しながら、モデルの構想段階から本番システム・AI SaaSとしての提供までを推進します。
主に、英語圏のクライアントとの対面でのエンゲージメントが求められ、要件定義からソリューション提供までのライフサイクル全体を管理していただきます。

【主な業務内容】
・クライアントエンゲージメント： 英語圏のクライアントとの対面での折衝をリードし、ビジネス課題を特定・理解する。
・戦略的問題解決： ビジネスニーズを数理的・データドリブンな問題へと落とし込み、テーラーメイドのソリューションを立案・提案する。
・高度な分析： 詳細なデータ分析と予測モデリングを通じてビジネスインサイトを提供する。
・モデル開発： 本番環境向けの機械学習モデルの設計・構築・実装・チューニングを行う。
・事業開発： クライアントデータを分析し、新たな事業機会を特定して戦略的なコンサルティング案件を提案する。

【過去の実績例】
・LNGプラントにおける予知保全モデリング
・Physical AI PoC：倉庫内におけるヒューマノイド型ロボットによる荷物搬送
・ドローン競技会向け自律航行の開発
・珪砂輸送における船舶配船最適化
・大手国内コンビニエンスストアチェーン向けデータ分析
・トレーディング業務のAI駆動自動化
・BESS（電池エネルギー貯蔵システム）の収益最適化およびMLOpsパイプライン開発

【利用フレームワーク・ツール】
・機械学習： PyTorch、LightGBM、Optuna など
・強化学習： Stable Baselines、RLlib など
・ML基盤： Luigi、Kubeflow Pipelines
・最適化： OR-Tools、Gurobi など
・クラウド基盤： Google Cloud Platform（Compute Engine、Cloud Storage、BigQuery、Vertex AI）
・コラボレーション： Slack、GitHub、Confluence

【プロジェクト実績のある国・地域】
アメリカ
カナダ
イギリス
オランダ
香港
フィリピン
インド
インドネシア
オーストラリア
チリ など多数

●概要
Google Cloudを基盤とした主力SaaSの開発プロジェクトを技術面から統括。生成AI・クラウドネイティブ技術を活用し、ビジネス価値とQCDを両立するアジャイル開発体制を構築・推進します。
●詳細
【具体的には】※現状は導入時にカスタマイズ開発を前提としています
1. 生成AI・クラウドネイティブなアーキテクチャ設計の技術統括
2. アジャイル開発プロセスの実装・推進
3. ビジネス要件をアプリケーションへ具体化し提案・合意形成
4. CI/CDを含むモダンな開発プロセスの実装
5. 開発チーム（5-10名規模）のマネジメント
6. 顧客ニーズを確認しながら先端技術を活用する開発体制の構築

【ポジションの魅力】
・グループ会社ならではの安定した経営基盤
・リモート週3回、フルフレックスの働きやすい環境
・Google Cloud Platformでの最新AI技術開発経験を積める
・Gemini等の生成AI技術を活用したRAG・Bot系開発に携われる

業務概要:
データとAI活用を牽引することで、ビジネス成長へ貢献することをミッションとしています。同社では、2024年7月に従業員向けに社内用LLMツールを導入し、同年8月より段階的に全従業員へ「Google Workspace with Gemini」を展開しました。現在の生成AIの社内利用率は100%に達しています。

AI活用による顧客サービスと業務効率化の進展が評価され、保険業界で初となる『財界 BEST AI 100』に選出されました。全社を挙げたAI推進の成果が、外部からも評価として認められています。

エンジニア出身の社長に交代し、新たに掲げた『全自動の生命保険』構想の実現を進めています。現場から湧き上がるアイデアに躊躇なく投資し、スピード感を持ってPoCから本番実装までをリードできるコアメンバーを募集します。

具体的な業務:
全社的なAI戦略に基づき、社内ユーザー部門の現場に深く入り込み、AIによる事業構造の変革をリードいただきます。具体的には、to C（お客さま向け）およびto E（従業員向け）の両輪で、上記『全自動の生命保険』構想に関わる多岐にわたるプロジェクトの企画・実装・横展開を一気通貫でお任せします。

下記プロジェクト以外にさらに領域を広げていくことを担っていただきたいと思っています。
1. to C（お客さま向け）顧客体験革新プロジェクト例
・AI査定
・AIボイスボット・チャットボットのエンハンス
・AIO対策（AI最適化）の戦略推進
2. to E（従業員向け）生産性向上プロジェクト例
・広告運用内製化の支援
・データ分析用AIエージェント構築運用
・全社員向け目標設定サポートAIの構築運用
3. 全社への横展開とAIカルチャーのアップデート
・担当施策で得たベストプラクティスや再利用可能なモジュールの型化・共通化
・各部署に“AIの専門家”を育てるための全社向け勉強会や「AI Hackathon」の企画・運営
・各業務部門（主役）の課題整理や要件定義のサポート

ポジションの魅力:
中期計画の目標達成に向けた「主要な成長ドライバー」として、同社の未来を形づくる役割を担えます。従来の開発組織の垣根を越え、自らの判断で迅速に実装を進められる環境です。プロトタイプ（PoC）の作成から、実際に価値を生む本番実装、運用後のフィードバック反映までを一気通貫で担当できるうえ、単一のプロダクト開発だけでなく、複数のプロダクトを横串で支える共通化（設計・評価・運用の型化）にも挑戦できます。セキュリティだけでなく、情報の取り扱いや出力内容の安全性の配慮など、生命保険会社として求められる制約の中、最新技術をいかに落とし込んで実際に使えるようにするのかを追及できます。

生成AIや機械学習技術を活用し、AIプロダクトや業務実装を推進する職種です。

最先端のAI技術とグループ会社のアセット（生活者データなど）をフル活用し、クライアントのマーケティング変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。
ご経験と志向性に合わせて、以下のいずれか、または複数の領域に携わっていただきます。

1. AIエージェント・ソリューション開発
LLM、RAG、プロンプトエンジニアリングを活用したAIエージェントの設計・実装。
クライアント業務の自動化や、顧客体験向上を支援するアプリケーション構築。

2. AIプロダクト・システム基盤構築
広告クリエイティブ制作支援ツールや、対話型AI開発支援アプリ等のシステム開発・安定稼働推進。
AIモデルを組み込んだWebシステムのバックエンド/フロントエンド開発、API連携、セキュリティ対策。

3. AIコンサルティング・テクニカルリード
クライアント課題の整理、AIによる解決方針の策定、データ活用構想の立案。
プロジェクトの技術判断、設計・コードレビュー、小規模チーム（2 5名程度）のリード。

【ポジションの魅力】
「AI×独自データ」の面白さ： グループ会社が保有する膨大な生活者データと最新AIを掛け合わせ、他社では実現できない新しい価値を生み出す醍醐味があります。
フルスタックなスペシャリスト集団： PM、UI/UXデザイナー、データサイエンティスト等が同じチームに在籍。上流から下流まで一貫して携われる風通しの良い環境です。
AI関連事業の拡大： AI活用ニーズが急拡大しており、今後さらに多様かつ大規模なプロジェクトが予定されています。最先端技術の実運用経験を積むことができます。

● 募集背景当社では、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、AIの中でも特にコンピュータービジョン領域においては、1. 物体検知
・セグメンテーション
・トラッキングなどモデルの高度化2. 実運用を前提としたデータ量
・品質要件の急激な引き上げ3. 製造
・検査
・図面解析など産業領域特有のデータ課題の顕在化4. Physical AI(ロボティクス)におけるビジョンデータの処理、シミュレーション（Data augmentation)が同時に進み、モデル性能を左右する要因はアルゴリズム以上に 「どのようなデータを設計し続けられるか」 に移行しています】

特に現在は、1. 学習データの品質が属人的に管理されている2. 評価指標と実運用性能が乖離している3. データ改善の方法論が体系化されていないという課題があり、コンピュータービジョンモデルの性能をデータの観点から継続的に引き上げられるメンバーが求められています】

そこで今回、CV領域におけるデータ設計と評価ループを担うResearch Engineerを募集します】

● コンピュータービジョン領域における課題コンピュータービジョンとは、コンピュータに人間の「目」と「認識能力」を持たせる技術です】

画像や映像から特徴を抽出し、1. 物体が何かを識別し2. どこにあるかを特定し3. どのように動くかを理解することを可能にします】

主な技術領域には以下があります】

1. 画像分類: 画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術】

2. 物体検知: 画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術】

3. セグメンテーション: 画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術】

4. トラッキング: 動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術】

5. シミュレーション: 自社製品等を使ったデータの増強● 本ポジションの本質コンピュータービジョンモデルが正しく学習され、実環境で安定して動作し、課題を解決できる状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただくポジションです】

扱う対象は単なる画像データではなく、1. ノイズを含む実世界データ2. クラス不均衡の激しいデータ3. 長尾分布を持つ例外ケースといった、CV特有の難しさを持つデータです】

● 主な役割1. 物体検知
・セグメンテーションモデル向けデータ設計2. 画像
・動画データの前処理
・品質管理3. アノテーション方針およびガイドライン設計4. モデル評価指標の設計および評価分析5. 学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築6. モデル開発チームとの連携による性能改善● 研究
・応用テーマ例本ポジションでは以下の一例のようなテーマに取り組みます】

CVデータ設計1. モデル性能を最大化するデータ分布設計2. 少量データ環境におけるデータ効率化3. 長尾クラス問題への対応評価設計1. 実運用性能を反映する評価指標設計2. 誤検知
・未検知の原因分析3. アノテーション品質評価手法産業応用1. 製造ラインにおける異常検知データ設計2. 図面画像の構造理解
・3D化に向けたデータ設計3. マシンビジョンにおける実環境適応● 主軸（最も期待する領域）1. CVモデル向けデータ設計
・品質管理2. モデル評価とデータ改善ループ構築3. Pythonを用いた画像データ処理
・分析4. データ視点からのモデル性能改善● このポジションで得られるもの1. CVモデル性能を左右するデータ設計の実務経験】

2. 実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験】

3. 研究と自社サービス開発を横断したキャリア】

4. AIの社会実装を支える基盤設計への関与】

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団です。単なる「システムの受託開発」ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End（一気通貫）」で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

● 業務内容
AI（または生成AI）および「次世代データ基盤（DWH/データレイク/データパイプライン）」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI（RAG等）とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。

具体的な業務：
- AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード: AI/生成AI、および大規模データ基盤（ETL/ELT、データパイプラインなど）領域におけるプロジェクト推進（タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど）
- アーキテクチャ設計・実装: 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成
- チームリード・メンバー育成: 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面（データモデリングやAI実装など）でのサポートや教育、指導
- ビジネスサイドとの連携: プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進

案件事例：
※本求人だけではなく同社での過去案件を一部記載させていただきます※
- 自動車業界クライアント向け: 複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
- 電気通信事業クライアント向け: デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
- 小売業クライアント向け: オンプレミスのクラウド移行
- 電気ガス事業クライアント向け: 生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
- デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

●取り扱うソリューション
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。開発手法: アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。

Cloud:
- AWS, Azure, Google Cloud, OCI

AI/ML:
- AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc
- Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc
- Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc
- NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks

データ基盤/活用:
- AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc
- Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc
- Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc
- Databricks, Snowflake

ローコード/ノーコード:
- Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere
- Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio

EMTech:
- 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4

プログラミング言語/FW:
- Python, Java, TypeScript, Node.js
- Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js
- LangChain/LangGraph, MLflow
- MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen
- MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2
- A2A, AP2

IaC/CI:
- Terraform, CloudFormation, Ansible
- GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins

AIツール:
- MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク)
- GitHubCopilot, Devin, v0

AIロボティクス:
- SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル

データベース:
- 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB

監視/評価/セキュリティ:
- Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk

※印以外は同社に組織としてノウハウがあるもの

●業務の魅力
- 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
- グループ会社の他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
- テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディ...

【業務概要】
主力クラウド経営管理システムは、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするシステムです。
同システムは2020年から提供開始され、2023年からはマルチプロダクト展開にも注力し、計5つのプロダクト／サービスを提供するまでに至りました。
プロダクトビジョン「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。

【具体的な業務】
SaaSプロダクトにおけるAI機能のプロダクトリード、AIプロジェクトの推進、およびAIチームのマネジメント全般を担っていただきます。
AI/LLMを活用したプロダクト開発およびアーキテクチャ設計
既存・新規プロダクトにおけるAI施策（LLMアプリ、AI Agent）の構想設計、技術選定、および本番環境への実装
経営数字を扱う領域における、AIの信頼性（Hallucination対策、堅牢な数値検証ロジック、ハーネスエンジニアリング等）を担保するシステム設計
データのトレーサビリティやセキュリティ（マルチテナント等）を考慮した、堅牢なAI Agent基盤の構築
ビジネス戦略と連動したAIプロダクト開発の技術リードおよびプロジェクト推進
事業責任者、PdM、開発チーム等と連携し、ビジネス上の課題から技術的な打ち手（AI実装）への落とし込み・壁打ちの実施
技術視点から経営レイヤー（CxO等）と協働し、AIプロダクト開発におけるロードマップや技術戦略の策定・推進

【ポジション・部門の魅力】
「生成AIの台頭により、単なるデータの『器』に過ぎないSaaSは価値を失う」と言われる時代において、これからのAI時代に圧倒的な優位性を持つのは、汎用AIが絶対に触れることのできない「企業の非公開データ」、「数字化されないコンテキスト（文脈）」をワークフローの最深部で保持しているプロダクトです。同社には、まさにその環境が整っています。
圧倒的なリッチ・クローズドデータ
市場に出回らない機密性の高いデータの活用
一般的なAI開発では手に入らない、企業内の深くクローズドなデータを保持しており、これを用いた独自のAI開発が可能です。
数字化されない文脈の解析
単なる数値の羅列だけでなく、業務上のメモなど「数字化されない文脈」までをAIに理解させるという、難易度が高い挑戦ができます。
アドインではなく「ビルトイン」
AIネイティブなプロダクトの再構築
既存のSaaSプロダクトに後付け（アドイン）でAI機能を載せるのではなく、コアの設計思想からAIを前提としたプロダクトへと再開発・再構築する、一番面白いタイミングで参画できます。
業務の背景やロジックまで深く理解するAI
例えば予算策定において、単に「前年比105%」という結果の数値を扱うだけでなく、「なぜ105%なのか」という計算式の背景、コンテキスト、ドメインロジックそのものをAIが理解・保持できるような高度なプロダクト構造を作り込んでいます。
高い自由度と意思決定の余白
サービスに依存しない自由な設計思想
外部エージェントサービスをあえてそのまま使わず、ドメインの複雑さに最適化されたコンテキスト注入ができるよう、自社で基盤から作り込みを行っています。
モデル・サービスロックをしない構造
特定のLLMモデルに依存せず、将来的な技術トレンドの変遷に合わせて複数モデルを柔軟に切り替えられるアーキテクチャを、設計段階から採用しています。
一気通貫で先進事例を作る機会
エージェント基盤をマイクロサービスで構築しており、LLMオブザーバビリティ（O11Y）への取り組みなど、業界でも先駆的な事例を自身の意思決定で進めることができます。

RPAやAIなどのオートメーション技術を武器に、Software/FDE/SaaS/BPOなど様々なビジネスモデルで、日本の生産性向上という構造課題に取り組む企業でのポジションです。上場企業としての資本力と実績を持ちながら、組織はまだ完成形ではなく、白紙の領域が多く残っている状態です。目標は決まっていますが、登り方は自由です。裁量があるというよりも、選択肢が無限にある環境です。問いも役割も自ら取りにいく姿勢が前提となります。断片的な情報の中から仮説を立て、自ら動き、やり切る。結果に対しては徹底的に自責で向き合う姿勢が求められます。挑戦する人は見捨てず、伴走する文化があります。この矛盾を楽しめる方が活躍できるでしょう。「安定」よりも「成長」、「整った環境」よりも「打席の多さ」に魅力を感じる方、市場価値を本気で高めたいと考えている方にとって、本気の成長を追求できる環境です。

業務概要:
ナショナルクライアントの経営課題・業務課題に対し、AI・DXを活用したコンサルティングからプロジェクト推進までを担当いただきます。クライアントの現場へ深く入り込み、現状（As-Is）の業務フローや課題を整理した上で、AIを活用した将来像（To-Be）を設計し、提案・プロジェクト推進・導入まで一気通貫で支援します。また、技術チーム・デザイナー・エンジニアと連携しながら、お客様と開発チームをつなぐハブとしてプロジェクト全体をリードいただきます。将来的にはForward Deployed Engineering（FDE）の中核メンバーとして、同社プロダクトを活用した新しいAIコンサルティングモデルの構築にも携わっていただきます。

ポジションの魅力:
・ナショナルクライアントの変革を最前線でリード
大手企業の経営層や事業責任者と直接コミュニケーションを取りながら、AI・DX戦略の立案から実行まで携わることができます。
・AIを使い倒せる環境
Claude、Cursor、Codexをはじめとする最新の生成AIツールを積極的に導入しています。新しいAIサービスが登場すれば迅速に検証・導入を行い、有料アカウントも含めて自由に活用できる環境があります。
・技術とビジネスの両方を磨ける
AI・システム開発のバックグラウンドを持つエンジニアと協働しながら、技術理解とコンサルティング力の両方を高めることができます。
・国内トップクラスの研究ネットワーク
博士号取得者や大学研究機関とのネットワークを活かし、最先端AI技術を実案件へ活用できる環境があります。
・数億円規模のプロジェクトを裁量を持って推進
一案件あたり数億円規模のプロジェクトを担当する機会もあり、自ら提案した内容を最後まで責任を持って推進できます。
・成果を正当に評価
年収1,000万円 1,500万円に加え、案件創出・売上への貢献に応じたインセンティブ制度を用意しています。

具体的な業務内容:
● AI・DXコンサルティング
・経営課題・業務課題のヒアリング
・As-Is業務分析
・To-Be業務設計
・AI活用戦略の立案
・提案資料作成
・経営層へのプレゼンテーション

● プロジェクトマネジメント
・プロジェクト全体の推進
・スケジュール管理
・品質管理
・リスク管理
・クライアントとの折衝
・開発チームとの連携

● ビジネス開発
・新規案件創出
・追加提案
・既存顧客へのアップセル提案
・案件化に向けた提案活動
・プロジェクトの収益最大化

● AI活用推進
・最新生成AIの検証
・AIを活用した業務改善提案
・新サービス企画
・同社プロダクトへのフィードバック

※本求人は、グループ会社での採用となります。
※業務内容の変更の範囲：同社業務全般

「顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装する」をミッションに掲げるAI SaaS企業でのポジションです。
同社は「AI Agent × M&A」を全社戦略とし、複数の主力製品を展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現しています。

コンサルティング・事業開発部門は、クライアント企業のAI活用・業務/組織変革だけでなく、事業開発、Agent駆動型事業への転換を推進する組織です。AI Agentを「絵に描いた餅」で終わらせず、現場に実装し成果を出すことにコミットしています。

このポジションのミッションは、AI Agentソリューションを安定的に運用し、継続的に成果を出し続けられる状態を維持・向上することです。クライアントの業務・システム環境に深く入り込み、導入後のソリューション運用・保守・改善を統括します。

具体的な業務:
同社ソリューションを導入済みのクライアント（および新規導入プロジェクト）に対し、ソリューション運用・保守・改善の責任者として以下を担当します。

1. ソリューション運用マネジメント
* 複数クライアントの運用プロジェクトを統括
* SLA管理、品質管理、インシデント対応の指揮
2. クライアント業務要件の翻訳
* クライアント固有の業務フロー・システム要件をソリューション運用に落とし込み
* 運用ルール・手順書の整備
3. Tech部門との連携
* バグ・機能改善要望をプロダクトチームに連携、優先順位調整
* 新機能リリース時の運用設計
4. 継続的改善
* 運用データの分析、運用効率化の提案
* 自動化・AI化による運用コスト削減
5. クライアント窓口
* 運用報告、定例会運営、エスカレーション対応

このポジションの魅力:
1. AI Agent時代の最前線: 生成AI・LLMを活用した最先端ソリューションの運用設計・改善を最前線で経験できます。
2. 最短の成長環境: 複数プロダクト・複数クライアントの運用を統括することで、事業横断の視座が短期間で身につきます。
3. 経営人材への道: 運用品質を軸にした事業責任者、あるいはM&A買収先の運用改革担当として活躍する道が開かれています。

キャリアパス:
* 短期: Manager → Senior Manager → Director
* 中長期:
* 運用統括責任者・事業責任者
* M&A買収先企業の運用改革・PMI担当
* Tech部門と連携したCustomer Reliability Engineering領域のリード

【業務概要】
「自社サービス」は、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。提供開始後、マルチプロダクト展開にも注力し、複数のプロダクト／サービスを提供。

【募集ポジションについて】
生成AIの進化により、経営・業務領域における「AI実装」の可能性は急速に広がっています。当社では「AIを経営に実装する」という新しいテーマに挑戦するため、LLM基盤チームを組成しており、エンジニアの新たな役割として、Forward Deployed Engineer（FDE）という新たな職種を設けました。FDEは、単なる「AI導入の支援者」ではなく、顧客の経営課題と技術の最前線に立ち、AIを“使える価値”として実装し、同時にプロダクトの進化を牽引する存在です。LLM基盤チームは、経営管理・経営企画・財務会計といった高度なビジネスドメインにおけるAI活用の第一線として、AIプロダクトの導入を支援しながら、顧客と共に「AIによる経営変革」のモデルケースを既に上場企業と共に創出しています。現在、エンタープライズ企業を中心にAI関連プロジェクトが急増しており、自社AI事業の中核メンバーとして新たなFDEを募集します。

【ポジション・部門の魅力】
所属予定チーム：AIソリューション本部
- CEO直下
- 複数名規模のクロスファンクショナルチーム（コンサル、エンジニア、PdM、デザイナー）
- 顧客の経営企画部・管理部門と直接連携しながら、自社LLM基盤の導入/DWH構築/PoC/運用を推進・支援
- FDEはプロジェクト単位でチームをリードし、技術的な実装・課題解決・プロダクト改善を一貫して担う

【具体的な業務内容・ミッション】
- 顧客企業の経営課題・業務フローを構造化し、自社LLM基盤、外部AIソリューションを用いた最適なソリューションを設計・実装・運用する
- AI（LLM、RAG,画像認識等）を活用した業務自動化の設計・実装・評価
- AI導入方針策定、顧客ヒアリング、精度検証、社内外ステークホルダー調整を実施
- 顧客ごとのユースケースを共通化し、自社LLM基盤の進化にフィードバック
- 社内のAI活用基盤・デリバリー基盤の整備、開発プロセス・ナレッジ共有の推進

当行における健全なAI利活用を推進するため、AIに関するリスク管理・ガバナンス態勢の企画・整備・運用を担っていただきます。

本ポジションは、AIを「使わせないための管理」ではなく、「安全かつ適切に使うための管理」を設計・実装する役割です。
AI利活用を進める業務部門・企画部門と、リスク管理・コンプライアンス・法務・情報セキュリティ等の各専門部署をつなぎ、推進と統制の両立を図っていただきます。
AIガバナンスにおける1.5線機能として、AI利活用の企画・実装に近い立場から、個別のAI活用ユースケースに伴走しながら、全社的なAI管理のルール・プロセスを設計・運用・高度化していくポジションです。
なお、AIガバナンス領域では、リスク管理を担う2線部署（リスク統括部等）とも連携しながら業務を進めます。ご本人の希望・適性等に応じて、将来的に1.5線・2線双方の業務を経験し、AI利活用推進とAIリスク管理の両面で専門性を高めていくキャリアも想定されます。

【業務内容詳細】
具体的には、以下の業務を担当いただきます。
●行内の各リスク所管部署と協働し、AI利活用に必要となるリスク管理の企画・立案
・AI管理に関するガバナンスフレームワークの検討・整備
・AI利活用に係る手続き、管理プロセス、リスク評価プロセスの設計・改善
・AI利活用ユースケースに対するリスク評価の実施
・各ユースケースに応じたリスク低減策・管理策の提案および導入支援
・AI利活用の企画・検証・実装・運用に係る関係部署への助言・伴走支援
・グループ会社・海外拠点におけるAIガバナンス態勢の構築・高度化支援
・規制要件、監督指針、業界標準等を踏まえたコンプライアンス確保
・経営陣、業務部門、リスク所管部署、システム部門、グループ会社、海外拠点等のステークホルダーとの連携
・AIリスク・AIガバナンスに関する社内教育、啓発活動の企画・実施

【業務概要】
生成AIを核に市場ビジネスの早い変化への対応とビジネスのアジリティ向上を実現する人材を募集しています。市場エリアでは、グローバル化・多岐にわたる市場金融サービスへの対応や、各国規制・セキュリティの順守など、システムへの期待の高まりとともに難易度も年々向上しています。
この期待に応えるべく、開発の様々な局面にAIを活用することで、品質・コストを最適化しながらスピードを実現する、業務変革をともにリードする仲間を募集しています。同社では多様な領域でAI活用が加速しており、今まさに現場への浸透が進み始めていますので、グループ会社のAI推進部署の支援を受けながらAIスキルを活用して伸ばす、やりがいのある成長機会が提供されます。

【具体的な業務】
グループ会社の市場業務を支える以下のシステムの設計・開発・保守へのAI活用と浸透を担当します。
・為替予約の顧客チャネルシステム（国内、海外）
・為替電子取引・プライシングプラットフォーム
・為替資金、先物、通貨オプション、金利デリバティブ、債券等の社内業務システム
・情報系システム、規制報告・コンプライアンスモニタリングシステム
・リスク管理システム（市場リスク、信用リスク）
経験・適性に応じた役割をアサインし、アプリケーション開発をリードします。
若年層は、AIによるコーディングやテストコード生成、デプロイ・テスト自動化等を中心とするAI活用の浸透を行います。
管理職層は、AI活用シーンの新たな発掘や未活用エリアへの導入サポートなど、市場エリアのAI拡大をリードします。

【ポジション・部門の魅力】
市場エリアの大きな特徴は、ユーザーと距離が近いことであり、自身の成果をユーザーから直接フィードバックを得られることで、達成感・やりがいが感じられます。ユーザー部門でもAI活用が急速に広がっており、ユーザー・システム一体で取り組みが進められます。
グローバルに広がるユーザー組織、IT組織、ビジネスパートナー、外部機関、そして同社内各部署の、それぞれのトップ・マネジメントから個々のチームメンバーまで、幅広い人たちと協業しながら仕事を進めます。国内金融機関の中でも常にフロントランナーとして道を開き、先進的なプロダクト、サービス、技術に挑戦する、各エリアのエキスパート達と切磋琢磨しあえる刺激的な環境です。

【成長機会】
・最先端のAIエージェントを利用した開発を通じて、実験から本番運用まで一気通貫でAI技術をリード可能な実践スキルの習得
・市場ビジネスに適用するAI活用シーンを見極め、新たな開発スタイルを伝播するエバンゲリオンとしての活躍機会
・海外も含めた幅広い市場エリアにおけるAIエンジニアやアジャイル運営推進

【想定キャリアパス】
＜専門職の深化＞
AIエンジニアとして技術を深堀し、テックリードやプリンシパルへ
＜横断プロダクトリード型＞
AIスキルを基礎力として、次世代の開発標準化やガバナンス、アジリティ向上のためのアジャイル運営体制整備等、プロダクト横断の開発に関与しリード
＜ドメイン特化型＞
特定業務のAI化を専門化し、社内外の市場ドメインエキスパートとして活躍。

すべての人に等しく医療を提供するというミッションのもと、ライフサイエンス領域の専門知識とAI技術を融合した研究開発を進める企業でのポジションです。ライフサイエンス領域の知見を活かし、医療・創薬・ヘルスケア分野に貢献するAIシステムの研究開発に取り組みます。

【ポジションの魅力】
1. 医療×AIの中でもテキスト解析において先行している技術を提案しながら、顧客の課題や共同研究先のニーズに沿った形でアウトプットを提案できます。
2. 民間企業においてプロダクトサイドに近い研究活動に携わり、自身の研究・解析の成果が社会の課題解決に役立つ過程を体感できます。
3. AIを活用した医療研究分野で活躍することができます。

【業務内容】
* 顧客との対話を通して、顧客の課題を抽出・具体化し、AIの解析結果に基づいた課題解決案を提案します（提案内容の検討から運用環境の立ち上げまで、一連の業務を遂行します）。
* AIを活用したライフサイエンス領域の研究を推進し、ビジネスの基盤を築きます。
* 医学・薬学の知識をもって、高度な専門知識を必要とする領域での業務遂行上の課題抽出や解決策を検討・探索します。

生成AIを開発の前提に据え、従来の開発プロセスそのものをアップデートしながら、モダンなアプリケーション開発を推進しています。顧客のビジネス実現を加速させるため、企画・コンサルティングから要件定義、設計、開発、テスト、運用まで一気通貫で支援しています。
本ポジションでは、顧客の経営・事業・業務・開発組織における課題を捉え、AI駆動開発を軸とした提案を創出・推進していただきます。単に受託開発案件を獲得するだけではなく、「AIで何を変えられるか」「どのような開発・業務プロセスに変えるべきか」「どのようなプロダクト・機能として実現するか」を、顧客や社内のエンジニア・コンサルタントとともに考え、案件化から受注後の立ち上げまでをリードいただきます。また、営業活動そのものにもAIを活用し、顧客理解、提案設計、商談準備、社内連携の質とスピードを高めながら、成果創出につなげていただきます。

【主な業務】
* 新規顧客の開拓、既存顧客の深耕および中長期的な関係構築
* 重点顧客に対するアカウント戦略の立案・実行、新規案件の創出
* 顧客の経営・業務・開発課題のヒアリング、論点整理
* AI駆動開発、生成AI、クラウド、データ活用を組み合わせたソリューション提案
* AI活用テーマの具体化、提案内容・ロードマップの設計、および提案書作成・プレゼンテーション・見積・契約条件の調整
* エンジニア、コンサルタント、デザイナー等と連携した提案体制の構築、受注後の立ち上げ支援
* 生成AIを活用した顧客・業界リサーチ、商談準備、提案設計、営業活動の改善

【ポジションの魅力】
* AI駆動開発を、顧客の変革テーマとして提案できる
AIツールや開発体制を提供するだけではなく、顧客の事業スピード、開発生産性、品質、人材不足といった本質的な課題に向き合い、AIを活用した変革提案をつくることができます。
* 営業活動そのものをAIでアップデートできる
顧客・業界リサーチ、商談準備、提案の構成検討、資料作成、ナレッジ活用など、営業活動にも生成AIを積極的に取り入れています。定型業務の効率化にとどまらず、顧客理解や提案の質を高めるためにAIを使いこなし、営業としての成果を最大化していくことができます。
* 多様な業界のAI案件に携われる
特定の業界に閉じず、多様な顧客のAI活用・アプリケーション開発・業務変革に関わることができます。幅広いテーマに触れながら、提案力と営業としての専門性を高められる環境です。
* 企業全体でAI活用に取り組んでいる
全社員に生成AIツールを配布し、経営トップを含めてAIシフトを推進しています。営業も技術部門と連携しながら、AIを活用した新しい提案のつくり方に挑戦できます。
* まだ完成されていないからこそ、提案の型をつくれる
AI駆動開発における営業スタイルや提案メニューは、まだ発展途上です。顧客との対話を通じて得た知見をもとに、再現性のある営業・提案の型づくりにも関われます。

●業務内容
開発チームの成果を最大化し、組織の成長を支える役割を担います。エンジニアが安心して挑戦できる環境を整え、プロダクト開発を円滑に推進することで、事業の継続的な成長に貢献いただきます。

・エンジニアチームの採用・育成・評価、1on1を通じたキャリア支援
・開発プロセスの改善と生産性向上（スクラム・アジャイル導入推進）
・技術的負債や品質課題の管理、改善施策の実行
・プロダクトマネージャーやデザイナーとの連携による開発推進
・経営陣との調整を通じた組織戦略やリソース配分の最適化

●ご担当いただく業務の魅力/やりがい
▼技術力の高い仲間と共に、刺激的な毎日を
GAFAM出身者をはじめとした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。
AI Labの自社SaaSもインターン生が起案して、PJが始動しました。
また、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

●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！

●使用言語 ※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です
フロントエンド：TypeScript, React
バックエンド：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
ツール：Terradate

業務概要:
Deployment Strategistは、顧客のセールスAX実現に向け「セールスAXの4つの壁」をすべて突破することをミッションとします。顧客ごとのカスタムAIエージェントの構築・導入を、業務理解から納品まで一気通貫でリードします。

具体的な業務:
●セールスAXの4つの壁
企業のAI導入プロジェクトの95%が経済的リターンを生み出せていない根本原因として、以下の4つの壁が存在します。
1. 業務の壁：自社の業務を十分に理解できておらず、何をAIに委ね、何をAIと協働すべきかが定義できていない
2. システム・データの壁：AIが個別業務を理解できる形でデータが整備されておらず、適切なアーキテクチャも組めていない
3. AIの壁：業務理解とデータ・アーキテクチャをもとに、エージェントを適切に構築できていない
4. ユーザーの壁：UI/UXを含め、現場ユーザーが適切に使える形でAIが実装されていない

●役割
・業務ディープダイブ：顧客の現場業務プロセスに深く入り込み、AIエージェントで解くべき課題を発掘・定義
・企画・提案：AIエージェント活用のROI設計と導入方針を策定し、経営層への提案・合意形成を主導
・要件定義：顧客固有の業務要件を構造化し、AIエージェントの機能・ワークフロー・UXを設計
・FDEとの共同開発：Forward Deployed Engineer（FDE）とペアを組み、AIエージェントの実装・テスト・改善を主導
・納品・定着支援：ユーザートレーニングおよび効果検証を行い、継続的な改善サイクルを確立
・プロダクトフィードバック：フィールドで得た知見を同社のプロダクトロードマップに還元

●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。

【業務概要】CTO直下のAI関連チームに所属し、複数の事業および経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。
【具体的な業務】プロジェクト化以前の段階で、同社の事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。
▼基盤整備
1. 全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する
2. 新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める
3. 社内外に知見を発信し、同社としての開発生産性とプレゼンスを高める
4. AI関連チーム自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する
▼事業適用
同社の生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、グループ全体として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。
以下のようなプロセスで取り組みを進めます。
1. ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す
2. 何をどのように進めるのかを決める: どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する
3. 検証する: 高速なフィードバックサイクルを回し、""やらない""手段も含めて評価・学習戦略を検証する
4. 継続して改善する: モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む
5. 成果を横展開する: 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です
【ポジション・部門の魅力】
得られるスキルや経験:
1. CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます
2. 複数の事業にデータサイエンティストとして携わる機会があり、生成AIの評価・活用に関する実践の場があります
3. アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます
4. モデル評価だけでなく、ファインチューニング、RAG構成、評価基盤設計、ガイドライン整備、PoC支援など、価値提供に必要な取り組みをチームでフルサイクルに推進することができます
やりがい:
1. 最新の生成AIを活用した評価・検証の機会が多くあり、実践経験を積むことができます
2. データサイエンスやエンジニアリングに長けた同僚と共に、科学的・定量的な判断を重視する文化のなかで経験を最大化することができます
3. エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます
4. 最新研究・発信を通じて技術プレゼンス向上に取り組むことができます
【開発環境・利用しているツール】
LLM基盤・ツール: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など、LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク: Python (pandas, scikit-learn など)、必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps: AWS, GCP、Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション: GitHub, Slack, Google Meet

＜AI推進部長として（FY26〜FY27）＞
●戦略
・HDのAI戦略・ロードマップを経営アジェンダレベルで定義・更新。
・3つの北極星（意思決定の質／プロセス透明性／人材活用の最適化）に整合させる。
●施策統括
・PB開発×AI、疾患別アプリ群（特定領域薬局構想下の30アプリ）、MD改革分析、本部DX・総務DX、HQ DX backoffice AI、・流通連携（TRIAL／ 関連）等、横断するAI施策のプログラム責任。
●基盤
・データ基盤（Lakehouse／DLH）×AI基盤×MLOps×生成AI基盤の設計と運用方針の責任。
・BI×AI統合ダッシュボードを経営の標準業務に組み込む。
●重複投資排除
・EPMと本部DX backoffice AIの間で発生しがちな重複投資をテーブルに載せて整理・統合。
●組織立ち上げ
・AI推進部の立ち上げ（内部・外部混成）、FY28までの内製化比率引き上げ、AI/MLリード人材の採用・配置・育成。
●要件定義の内製化
・要件定義・ソリューショニング・アーキテクチャ設計を外注丸投げにしない体制を構築。ベンダーは知見移転のための共創パートナーとして位置づける。
●ガバナンス
・生成AIガバナンス（情報持出・著作権・PII・モデル運用リスク）、AIアセスメント、責任あるAI原則の社内浸透。
●対外
・外部パートナー（クラウド／LLMベンダー／コンサル／スタートアップ）とのアライアンス。
・学会・業界での発信を通じた採用ブランディング。

＜統括部長 候補として（FY27〜FY28）＞
将来の統括部長就任を見据え、以下の領域でも段階的に責任範囲を拡張する。

・両輪改革の経営参謀：事業基盤改革（電子決済サービス／会員価値最大化／OMO調剤／ 店舗DX／医療DB構想等）と経営基盤改革の整合・優先順位付け
・重要会議体での説明責任：DX/AI投資のROI／ROIC、リスク、進捗を重要会議体で説明
・M&A PMI：恒久的PMI機能の一翼として、買収先のAI/DX統合方針を主導
・AX推進統括部 全体の人材マネジメント：3層人材（リード／普通／底上げ）構造の維持、スキルマトリクス×ロールアサインリストの運用
・対外発信：当社型DX/AI人材ブランドの確立、業界における「One SUGI DX」の発信主体

【業務概要】
生成AI・AI駆動開発等の先端技術を活用した、同社IT・システム部門全体の開発生産性向上、業務・プロセス変革、AI利活用基盤・ルールの企画と推進を担当します。

【具体的な業務】
IT部門全体のDX推進、特にAI利活用・AI駆動開発の実現に向けた中核的な役割として、開発・保守・運用・非開発業務を含むIT業務全体を俯瞰し、生産性向上に資する施策の企画・推進を行います。

【ポジション・部門の魅力】
生成AI・AI駆動開発等の先端技術を活用した金融ITの変革に挑戦し、開発現場・業務現場の生産性を大きく向上させ、社会・企業を支える金融システムの進化に貢献したい意欲をお持ちの方を求めています。

【業務概要】
当社は「先進的な手法、AI人材の市場価値を最大化するAIコンサルファーム」として、FDE・Agentic workflow・MLOpsといった海外の先進的な手法を最速で活用し、国内大手企業を中心に提案・実装を行っています。
昨今、AIの急速な台頭により、企業が「AI戦略を描く」だけでなく「現場で実装・定着させる」フェーズが本格化しています。しかし、経営層への提言から現場へのAI実装まで一気通貫で担える人材は、依然として極めて希少です。その課題に対し、自社サービスは次のフェーズとして『FDE（Forward Deployed Engineer）』の体制強化を考えています。
FDEは、まさに海外発のロールであり、自社サービスとしては、下記のように定義しております。
――単なるコンサルタントでもなく、単なるエンジニアでもない クライアントの現場に深く入り込み、自社サービスの技術力を武器に、""変革の実行者""として成果を出し切る人材です。日本のAI変革を、海外のスタンダードで牽引する――
それが本ポジションの使命です。

【具体的な業務】
自社サービスのFDEは、海外で磨かれた手法をそのまま日本の現場に持ち込みます。そして、誰もが知っているような国内大手企業様を中心に、クライアントへの常駐・深掘りから始まり、AI戦略の立案、プロダクトの実装・展開まで、すべてのフェーズで主役を担います。コンサルタントが描いた絵を渡されるのではなく、自らクライアントの課題を発見し、自社サービス独自の資産（自社製品/自社サービス）も活用しながら、最速で価値を届けるのがこのロールの本質です。
・クライアントへのオンサイト常駐・深掘りヒアリングによる業務課題の構造化
・AI戦略のロードマップ策定・要件定義・システム化計画の立案
・LLM / 生成AIを活用したソリューションの設計・開発・プロトタイピング
・自社サービスプロダクト（自社製品/自社サービス）のカスタマイズ・改善提案
・クライアント現場へのAIシステム導入・実装・運用支援（PoC 本番展開まで）
・経営層・現場メンバーへの成果報告・提言・チェンジマネジメント支援
・プロジェクトで得たナレッジを自社サービス全体に還流し、プロダクト・サービスの進化に貢献

【PJ事例】
1. 大手ヘルスケア企業｜MVP開発・AI内製化支援
全国に店舗を展開する大手企業に常駐し、「店舗業務の70%をAIで省人化する」という経営目標を支援。現場で使われていない既存MVPをアーキ設計・評価指標・運用まで含めて全面再設計し、「10個作る」より「1名の内製エンジニアを育てる」方針で自走できる体制を構築しました。
2. 大手製造メーカー｜調達業務AIエージェント開発
調達部門に常駐し、分断・属人化された見積・発注・納期調整の各業務をRAG×AIエージェントで統合。「概念」にとどまる他ファームとの差別化として、短期間で動くMVPを持ち込んで合意形成し、PoC→本番展開まで一気通貫で推進しました。
3. 大手通信キャリア｜詐欺電話防止AIの新規基盤構築
従来の""後手""の音声解析AIに替わり、会話をリアルタイム解析して即時アラートを出す新たなAI基盤を設計・実装。提案・開発にとどまらず、再学習・改善・全国展開まで中長期で伴走し、他ファームとの明確な差別化を実現しました。

【ポジション・部門の魅力】
FDEの仕事の核は、「曖昧な課題を、動くソリューションに変えること」です。顧客の現場に入ると、要件が整理されていることはほとんどありません。業務フローを一緒に歩き、何が本当のボトルネックなのかを見極め、プロトタイプを素早く形にして、フィードバックを受けながら磨いていく。私自身、波情報サービスの文書自動化や製造業の需要予測など、業界の異なる複数のプロジェクトでPoCから本番運用までを一気通貫で推進してきましたが、毎回痛感するのは、技術の巧みさよりも「現場の言葉で課題を定義できるか」が成否を分けるということです。LLMやAIエージェントの技術は日々進化していますが、それを顧客の業務に根づかせ、自分がいなくなっても回り続ける状態まで持っていくには、技術力だけでなく、粘り強く伴走するオーナーシップが欠かせません。正解のない問いに、手を動かしながら答えを出していく。そのプロセスを面白いと思える方と、ぜひ一緒に働きたいと思っています。

●変革推進リード（ビジネスアナリシス & プロセス改革）人材
ミッション：
・当社のコマーシャル商品における「次世代のオペレーションモデル」を経営層やビジネス部門やシステム部門と共にゼロから描き出し、変革をリードする

具体的な職務内容：
・現状分析と課題の整理: 営業・アンダーライティング部門などへのヒアリングを通じて、既存業務の課題や潜在ニーズを可視化・整理
・次世代の業務プロセスの企画・構想・立案: SFA/CRM/MA、生成AI、パッケージ製品（Guidewire）などを活用した次世代の業務プロセスをデザインし、関係者（経営層・ビジネス部門・システム部門）との合意形成をリード
・ビジネス要件定義: 企画・構想・立案した業務プロセスを実現するためのビジネス要件・機能要件を定義し、システム開発チームへ連携
・高度なステークホルダーマネジメント: 経営層から現場まで、多様多様なステークホルダーとの期待や懸念を的確に捉え、変革の目的やメリットを丁寧に説明し、納得感を醸成しつつプロジェクトを推進



●変革推進リード（システム開発プロジェクトマネジメント）人材
ミッション：
・数百億円規模「次世代のオペレーションモデル」のシステム開発を確実に実現するためのリードする
・多種多様な開発チームや外部ベンダーを統率し、QCD（品質・コスト・納期）を意識し、実現をリードする

具体的な職務内容：
・大規模開発プロジェクトの計画策定と実行:SFA/CRM/MA、生成AI、パッケージ製品（Guidewire）などの導入から成る、全社横断的の大規模プログラムのプロジェクト計画やマスタースケジュールを策定し、実行をリード
・マルチベンダー体制での開発マネジメント:複数の外部パートナーを含む開発チーム全体を統括し、課題やリスクを早期に特定・解決しながら、プロジェクトを成功に導く
・QCD（品質・コスト・納期）の徹底管理:プロジェクトを適切に管理し経営層や関係部門に対して、定量的かつ的確なレポーティングを実施
・システム的な課題解決のリード: 開発過程で発生する複雑なシステム課題に対し、システム部門やベンダーと密に連携し、最適な解決策の意思決定をリード

＜共通＞
このポジションの魅力：
当社は現在、コマーシャル事業における次世代オペレーション改革の黎明期にあり、事業会社の中で自らの構想をベースにビジネス部門・システム部門一体となって未来の事業基盤を作り上げ、その成果をダイレクトに実感できる機会があります

【業務概要】本ポジションでは、顧客のAI活用状況を踏まえ、AIがどの業務に適用可能かを評価し、活用方針および実行テーマを設計します。実装そのものではなく、構想・企画・設計フェーズを主導する役割です。

【具体的な業務】
1. AI活用状況の評価・課題整理
・顧客の事業内容・業務プロセスの理解
・AI活用状況のヒアリングおよび現状評価
・AI活用における課題・ボトルネックの特定
・「AIが適用可能か／適用すべきか」の判断
2. AI活用テーマの設計・提案
・AI適用可能な業務領域の特定
・業務改善・効率化に向けたユースケース設計
・AI活用テーマの整理および優先順位付け
・顧客への活用方針・活用イメージの提示
3. AI活用方針・ロードマップの策定
・AI導入に向けた全体方針の設計
・短期／中長期の活用ロードマップ作成
・段階的な導入シナリオの設計
・投資対効果やリスクを踏まえた実行計画の整理
4. 実行フェーズへの接続
・PoCテーマの定義・企画
・開発／導入チームへの要件連携
・AI活用の全体設計およびレビュー
・活用フェーズへのスムーズな移行支援

【ポジション・部門の魅力】ご経験や志向性に応じて、IT戦略・構想策定や業務改革プロジェクトにアサインし、プロジェクトの推進・管理を担っていただきます。その中で、特定領域における専門性を磨きながら、顧客課題の整理や構想策定を通じて、クライアントへの価値提供をリードいただきます。また、AI領域は当社として今後注力していくテーマの一つであり、本ポジションではAI活用構想や新たなテーマ創出にも主体的に関与いただくことを期待しています。将来的には、シニアマネージャーやディレクターとして、AI領域を含む新たなケイパビリティ形成や組織づくりを牽引いただくことを期待しています。
入社後はタイトル別研修、プロジェクト・ソリューション活用事例の勉強会、テーマ別の実践型勉強会、最新テクノロジー勉強会など、必要な知識を身につける機会をご用意しています。業務外の社員交流として、部活動やクロスランチ制度を設けています。

【募集背景】
近年、クライアント企業における生成AI・AIエージェント活用への関心が急速に高まっており、当社に対しても、AI活用に関する相談や支援ニーズが増加しています。
現在もAI活用構想の整理や導入支援を行っていますが、今後さらに多様化・拡大するニーズへ対応していくため、AI活用支援を専門的に推進いただける方を募集します。
本ポジションでは、単なるAI導入に留まらず、顧客業務を理解した上で、AIをどのように活用すべきかを整理し、現場で活用される状態の実現までをリードいただきます。

【業務内容】
本ポジションでは、クライアントの業務整理し、AIが適応できるかどうかを判断したのちに複数のAIプラットフォームを活用し、現場で使われる状態の実現までを担います。
1. 顧客業務理解およびAI活用テーマの整理
- 顧客の事業内容・業務プロセス・課題のヒアリング
- AIエージェントを適用すべき業務の整理・優先順位付け
- 業務改善・効率化に向けたユースケース設計
2. AIエージェントの業務適合設計・接続
- 既存のLLM／AIエージェント基盤を前提とした活用設計
- 業務フローとAIエージェントの接続設計
- 対話フロー／入出力情報の整理
- プロンプト／ルール／制約条件の設計・最適化
- 複数のAIプラットフォーム（OpenAI / Azure / 各種SaaS等）を踏まえた適用設計
3. 実装・導入・業務適用
- AIエージェントの設定・カスタマイズ
- 各種業務システムやSaaSとの連携（Slack / Teams / CRM 等）
- 実業務で活用できる形へのチューニング
- ユーザー利用を前提とした改善・最適化
4. PoC 本番導入・定着支援
- PoC（概念実証）の設計・実行
- 業務ユーザーからのフィードバックを踏まえた改善
- 本番導入に向けた運用設計
- 利用ガイド・活用ルールの整備

【キャリアイメージ】
経験に応じて、適切なプロジェクトにアサインされ、マネージャーとしてプロジェクトの管理・推進を担っていただきます。その中で、特定領域における専門性を磨きながら、クライアントへの価値提供をリードしていただきます。将来的には、組織の中核を担う存在へと成長していただき、シニアマネージャーやディレクターへのプロモーションを期待しています。

単なるシステムの導入・管理ではなく、現場のユーザー部署と深く関わり、事業のトップライン（売上）向上に直結するDX施策を推進していただきます。

ポジションの特徴
・課題設定とPJ推進： ユーザー部署の業務を理解し、ボトルネックの特定とDXによる解決策の立案。
・データマネジメントの構築： 攻めのデータレイク構築、データ活用基盤の設計・運用。
・内製化の準備・実行： 将来的な内製開発チーム（3名規模）の立ち上げ。
・現場への浸透： ツール作成や業務フローの再構築を通じた、DX文化の醸成。

業務概要:当社は、AI開発における「データ準備の課題」を解決する企業です。
生成AI
・マルチモーダルAI
・Physical AIなど、AI技術の進化に伴い、AI開発の基盤となる高品質データの収集
・生成
・アノテーション
・評価までを一気通貫で支援しています。
主力サービスには、クラウド型AIデータプラットフォーム「自社サービス」や、専門家による高品質データ作成サービス「自社サービス」があり、画像
・動画
・音声
・テキストなど幅広いデータ領域に対応しています。
LLM向けデータ開発、Physical AI/Robotics向けデータ、マルチモーダルデータなど、次世代AI領域におけるデータ開発において、エンタープライズ企業
・研究機関
・海外AI企業を含む多数の導入支援実績を元に、AIデータ開発からAI導入支援まで幅広く展開しています。
本ポジションでは、一般的なプリセールスや受託PMとは異なり、エンタープライズ企業を中心とした顧客に対し、業務構造やAI活用の目的を理解し、AIが成立するための条件そのものを設計します。
企業の現場に存在する属人的な判断基準や暗黙知を整理し、必要なデータ要件
・業務要件
・運用設計へ落とし込み、PoCから本番導入まで伴走していただきます。
具体的な業務:1. エンタープライズ企業へのAI導入構想支援2. 顧客課題
・業務課題
・データ課題の構造化3. AI活用テーマの企画/PoC設計4. 顧客ヒアリングを通じた事業仮説検証5. AIデータ基盤導入に向けた提案設計6. プロダクトチーム/R&Dチームとの連携7. 新規事業企画
・Go-To-Market戦略立案8. AI活用に必要な業務フロー/運用フロー設計9. 市場/競合/ユースケースリサーチ10. パートナー企業とのアライアンス推進マーケティングから営業活動を通じて、企業の将来を推察しながら共にAI活用のあり方を設計し、実装まで伴走
・推進するポジションです。
ポジション
・部門の魅力:1. AI×データの最前線に関われる: 生成AI
・マルチモーダルAI
・Physical AIなど、次世代AI領域のデータ開発に関与できます。
2. 顧客の上流課題から入り込める: PoCだけでなく、業務設計
・データ設計
・全社展開まで含めたAI活用支援に携われます。
3. 特定のロールに閉じないキャリア: 事業開発
・GTM
・AI戦略
・新規事業など、役割を横断しながらキャリアを広げられます。
4. 技術とビジネスを横断できる: R&D/エンジニアチームと連携しながら、AI技術の社会実装を推進できます。

業務概要:AI技術の進化に対応し、最新のAIを「現場で使われ続ける武器」へと昇華させる役割です。

具体的な業務:
1. AIツールの調査・検証（PoC）
2. 各部門からの相談対応・要件整理
3. ガイドライン設計
4. ベンダー選定・導入推進・運用設計
5. 社内展開・トレーニング
6. 改善提案

ポジション・部門の魅力:最新のAIツールを導入するだけでなく、現場で使われ続ける状態をつくる役割です。技術・業務・組織の間に立ち、関係者を巻き込みながら前進させるポジションです。

エンタープライズ企業の課題解決に向け、技術のプロフェッショナルとして最前線でクライアントと向き合い、技術検証（PoC）から本番環境への実装、そして定着支援（イネーブルメント）までを一貫して担っていただきます。

＜具体的な業務＞
・顧客課題のヒアリングと要件定義：ビジネスコンサルタントと共に顧客の経営層や現場部門と折衝し、AIを活用したシステムアーキテクチャや技術的な解決策を策定。
・プロトタイピングとアジャイル開発：生成AI（ChatGPT、Microsoft Copilot等）やLLMを活用したRAG（検索拡張生成）環境、AIエージェントのプロトタイプを高速で開発。
・システム実装とインテグレーション：既存システムや社内データとのAPI連携、セキュリティ要件（特に金融機関等で求められるセキュアな専用環境）を考慮したシステム構築のリード。
・技術的なフィージビリティ（実現可能性）検証とリスク管理。
・プロダクト開発部門へのフィードバック：現場で得た顧客のニーズや知見を、自社SaaS基盤の改善や新規プロダクト創出へ還元。

＜ポジション・部門の魅力＞
個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。
●マネジメントキャリア（Manager/Leader）：プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス。
●スペシャリストキャリア（Specialist）：高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位（Principle Specialist）として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス。

●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。

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、エンタープライズ環境での生成AI導入に向けた全体設計・技術提案を担っていただきます。

・IT環境分析・要件整理：* クライアント固有の既存インフラ（Azure/AWS/GCP等）を分析し、最適なAI導入シナリオを策定。
・アーキテクチャ設計：* LLM基盤、ベクトルデータベース、認証基盤（OIDC/SAML等）、ネットワーク構成の設計。
・セキュリティ・ガバナンス設計：* 企業のセキュリティポリシーに準拠したデータ保護・利用制御の構成レビュー。
・技術実装の橋渡し：* エンジニアチーム（FDE等）との実装方針調整、および技術的なボトルネックの解消支援。

このポジションの重要性：エンタープライズ企業の「情報システム部門」や「セキュリティ部門」と技術対等に議論し、信頼を得ることがプロジェクト成功の鍵となります。ビジネスと技術の「結節点」として、極めて市場価値の高い経験を積むことが可能です。

※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。

●今後のキャリアパス
個人の適性・志向性にあわせたキャリア形成が可能であり、マネジメントを志向するManager/Leader Staffの道と、技術の専門性を追求するSpecialistの道があります。
・Manager/Leader Staff： アーキテクトチームのマネジメントや、コンサルティングサービスの標準化・型化をリードしていただきます。
・Specialist： クラウド・セキュリティ・AIの融合領域におけるトップエンジニアとして、複数プロジェクトを技術横断的に牽引していただきます。
※最新技術へのキャッチアップや個々人のスキルアップに向けた1on1、OJT、トレーニングプログラムの環境が整備されています。

当社のAI研究開発部門は、生成AIをはじめとする先端技術を武器に、エンタープライズ企業の変革をリードしてきました。現在、引き合いは爆発的に増加しており、プロジェクトの規模も大型化しています。

業務内容:
生成AI事業の成長を牽引するシニアマネージャーとして、組織をリードしていただきます。
・部門のマネージャーとしてチームを支援し、採用／評価／育成まで幅広く担当
・技術戦略／開発プロセスの設計〜改善
・プロダクトマネジメント、ステークホルダー、デザイナーなどと連携し組織横断での成果最大化
・最新の技術／業界動向を取り入れ、事業成長に向けた戦略立案〜実行

ポジション・部門の魅力:
【得られるスキル／経験】
・急成長企業における戦略的思考と市場動向分析能力
・複数プロダクトと開発組織を横断しながら、事業をスケールさせる経験が得られます
・スタートアップのようなスピード感の中で、AIプロダクトとビジネスを同時にグロースさせる挑戦ができます

【ポジションの魅力】
・CTOをはじめ、AI関連領域に深い知見のあるシニアエンジニアが多く在籍している環境
・立ち上がったばかりの部門でもあるため、0→1の経験を得ることができます
・産学連携を推進しており、生成AIの研究開発に触れられる
・当社のAI研究開発部門は取締役員直下での研究開発プロジェクトとなっており、経営層と距離が近い環境で働くことができるのも魅力です

【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。
リモート制度もございます。

・社内ツールやAccess、Excel関数などでDBからデータを抽出し、Word、ExcelやPowerPointで資料を作成し、マニュアルを整備。
・初級レベルのプログラミング（VBAマクロ、python、SQLなどAIに聞きながら）による資料の自動作成。
・顧客からのファンドや運用体制への質問書、運用報告書などに対して、社内DBや関連部署からの回答をもとに書類を作成。
（チームメンバーから丁寧に手順を説明いたします）
・上記業務プロセスの高度化、効率化に向けたDX推進　など

●役割期待
・チーム長の指示のもとメンバー（現在5名中、3名が初級レベルのプログラミングスキル）と協働してRFP関連資料作成やDB整理を行う
・関係者との適宜・適切なコミュニケーションやIT・DXの積極活用等により、既存の業務プロセスの高度化・効率化に果敢にチャレンジする
・ファンド分析機能等の発揮により販売方針策定や営業活動支援等に貢献する

業務概要:当社は2026年より「AI Driven Design Company」へと舵を切り、AI専門組織の設立や、全社員へのAIツール活用義務化を進めています。
現在、クライアント案件の多くがAI活用を前提としたものにシフトしており「提案フェーズからAI実装を前提とした技術設計を行い、開発体制をゼロから構築
・リードする」ための体制強化が急務となっています。
このポジションが加わることで、提案フェーズから技術的な判断を内側に持てるようになり、これまで外部の協力を得ながら進めることもあった開発領域を自分たちの力で動かせるようになります。
具体的な業務:期待する役割: 開発案件の「受注確度の向上」と「デリバリーの仕組み化」の双方に責任を持ちます。
単なるエンジニアリングマネージャーではなく、AIツールを前提とした「新しい開発プロセスの標準」を作ることを期待しています。
「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。
具体的な業務内容:1. 案件提案への技術参画
・商談への同席、AI活用のフィジビリティスタディ（実現可否判断）
・数千万 億単位の案件における開発見積もりの作成
・技術的妥当性の担保
・「AIで内製するか、外部と協業するか」の判断と座組みの設計2. 案件のデリバリーリード
・AIツール等を活用したAI駆動開発プロセスの先導
・プロジェクト横断での技術選定、要件定義、QA（品質保証）の統括
・デザイナー
・PMと連携した、Agentic UX（AIエージェント時代のUI）の実装3. AI駆動開発の仕組み化
・体制構築
・AI駆動開発を前提とした開発フローの標準化（ドキュメント化
・仕組み化）
・外部パートナーの開拓や業務委託メンバーの採用
・評価
・チーム組成
・組織全体で受けられる開発案件のキャパシティ拡大ポジション
・部門の魅力:「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ポジション・部門の魅力:
1. Evaluation Science の実践 : 多くの企業が注力する「AI 評価科学」を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践できます。評価手法そのものを研究対象とする、世界的にも希少なポジションです
2. ML/DS スキルの新しい応用 : 機械学習・統計学の専門性を「モデル開発」ではなく「モデル評価」に応用します。報酬モデリング、LLM-as-Judge の校正理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面で知的挑戦があります
3. 品質がプロダクトの信頼を決める : 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが構築した評価基盤がリリース品質の最後の砦になります。

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