DX関連、1400〜1600万の転職求人

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちは、企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する次世代の基幹システムを構築することを目指しています。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。AIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。

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

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

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

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

当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。

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

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

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

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

業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ご自身の専門性やスキルに応じて自社の事業開発に関わる可能性もあります】

業務の変更の範囲は会社の定める業務】

本人の希望を聞かずに転勤させることはありません】

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【職務内容】
生成AIを活用し、事業経営にとって本質的な価値を生み出すことについて徹底的に考え抜き、生成AI活用の最新事例を自ら作り上げていただくことを期待します。
急速に進む技術革新の中で、事業・プロダクトの両方の成長に対して主体的に関与し、推進し、意思決定する機会を得られるダイナミックなポジションです。

【業務内容】
●全社AX戦略の設計・実行およびAIネイティブ化の推進
・経営課題から逆算したAI活用ロードマップの策定と投資戦略の統括
・人とAIの協働を前提とした業務・プロダクトの再設計と自律化の推進
・次世代AI（Agentic AI / Physical AI 等）を見据えた中長期戦略の構想・実装
●実効性のあるAIソリューションの設計・実装
・自らDify, n8n, 各種API等を駆使し、業務フローを劇的に変えるAIエージェントやワークフローの構築
・ローカルAIエージェントを活用した業務プロセスの再設計・高度化
●AIガバナンスと組織文化の醸成
・安全かつ迅速な全社AI展開を実現するためのAIガバナンス設計および活用ガイドラインの整備
・全社AIイネーブリング戦略の設計および実行（コミュニティ形成・教育体系の構築）

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

【ミッション】GRC（ガバナンス・リスク・コンプライアンス）領域の専門性を武器に、クライアントが抱える重要なリスク課題の解決を支援し、AX・DXの成功をサポートします。

【主な業務】1. クライアントの内部規程、各種法令、ガイドラインを深く読み解き、関連法令や業界動向を踏まえ、GRCの観点から現状の課題を特定し、データ管理関連文書・体制・運用フロー等の検討に関する支援を通じて、クライアントのデータ活用やAI活用におけるリスク軽減と価値向上に貢献します。
2. マネージャー相当として、これまでの業務に加え、プロジェクトの推進・管理、およびGRC領域に関するソリューション提案を主導します。

【支援テーマ例】1. AIガバナンス： ポリシー・ガイドライン策定、プロセス構築、組織構築
2. データプライバシー： プライバシーポリシー策定支援、従業員教育
3. その他： データマッピング、リスクレポート作成 など

【ポジションの魅力】1. AI事業を牽引するパートナー企業と密に連携し、最先端AIプロジェクトへの参画とキャリアアップの機会があります。
2. 生成AIの活用や活用に向けたガバナンスなど、攻めと守りの両面から、最新の取り組みに携わることができます。
3. パートナー企業、および当グループ会社を含む多種多様なソリューションを連携して提案することができます。

● 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】

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

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

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

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

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

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

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

●具体的な業務内容
・大規模データ運用を前提としたアーキテクチャ設計
・顧客AIプロジェクトにおける技術提案およびPoCの実装
・顧客との技術ディスカッションおよび要件整理
・クラウド環境におけるソリューションの設計・運用
・プロダクトのスケールに伴う技術的ボトルネックの解消

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

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

具体的な業務
AI契約データベースにおいて、根幹機能である検索機能のアップデートを行います。さまざまな活用方法を実現するために、UIやデータベース設計も含めた改善をお任せします。

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

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

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

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

【プロジェクト体制】
チーミング

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

●本ポジションの魅力
・技術的フロンティア
MCPという最新プロトコルを全社規模で実戦投入し、AIエージェントが実業務を動かす環境をゼロから構築できます
・圧倒的な裁量
CTO直下チームのため、意思決定が極めて速く、最新のモデルや技術スタックの導入に制約がほとんどありません
・データの質と量
金融事業や自社サービスなど、非常に密度が高く複雑なデータを「AIにどう解釈させるか」という、データエンジニアとして最高難度の課題に挑戦できます

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

当社が提供する各種開発支援サービスにおいて、大規模・基幹・レガシーシステムを含むプロジェクトの上流工程をリードしていただきます。本ポジションでは、既存システムや業務構造を正しく把握したうえで、コンサルタントとしての構想力とアーキテクト視点を活かし、「どう変えるべきか」「どう進めるべきか」を設計・判断する役割を担います。当社では、AIを単なる自動化手段としてではなく、現状把握・論点整理・意思決定を支える補助線として活用しています。AIによる分析結果と人の判断を組み合わせることで、構想から実装まで一貫したプロジェクト推進を可能にしています。

業務内容例:
・営業と連携した提案活動、上流検討フェーズでの技術支援
・AIを活用した既存システム仕様・構造の可視化、現状把握
・現行仕様・業務課題を踏まえたシステム構想・改善方針の策定
・サービス・機能単位での設計整理および中長期ロードマップの検討
・段階的な刷新・改善を前提としたアーキテクチャ設計
・ToBeシステムの全体整合性を保ちながら、プロジェクト全体を推進

※開発フェーズでは、AIを前提とした開発プロセスと開発標準（自社DQS）を活用し、品質・生産性・判断スピードのバランスを取ったプロジェクト運営を行います。AIエージェントなどの技術は、実装を支える手段として活用しつつ、本ポジションでは設計・意思決定・合意形成に集中できる環境が整っています。

当部署で働く魅力:
・構想を絵で終わらせない：自ら策定した構想を、AI実装体制とともに現実に変えていく“手応え”を得られます。
・自社独自のAI解析ツールという武器：従来数ヶ月のヒアリングが必要だった工程を、コード解析により短期間で可視化。そのため、リアリティある構想を提案できます。
・実行支援に強いコンサルティング：経営層や情報システム部門だけでなく、「業務部門のリアル」と「システム刷新」をつなぐ実行主義。お客様内の横断的な対話に入り込みながら、全体を前に進めていく役割を担えます。
・プライム案件中心で顧客と直接向き合える：構想から実装、エンハンスまで一貫して関われるため、短期的な成果ではなく、本質的な価値提供と信頼を築くことができます。
・戦略×業務×技術が交差するキャリア：当社ではそれぞれの得意分野や志向に応じて、アーキテクト、業務コンサル、PM、プロダクト設計など多彩なキャリアパスが用意されています。

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

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

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

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

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

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

AIプロダクト責任者候補として、各プロダクトにおけるAI開発戦略の策定・推進・実装をリードしていただきます。経営方針や事業戦略を踏まえつつ、プロダクト開発の観点から、AI技術をどの領域・機能に、どの形で組み込むべきかを定義し、PoCから正式リリースまでを一気通貫で推進する役割を担っていただきます。具体的には、以下の業務を想定しています。
各プロダクトにおけるAI開発戦略・ロードマップの策定と推進
AI技術（LLM／生成AI／MLOps 等）の検証・導入方針の立案とプロダクトへの適用推進
プロダクト開発におけるAI活用基盤・開発プロセスの整備およびチーム連携の推進
必要に応じて、外部パートナー／クラウドベンダーとの技術検証・共同開発の推進

本ポジションの魅力:
自社サービスの中核として、AI技術を活用しながらプロダクトの価値を高め、医療業界の構造的課題解決に挑むポジションです。医療従事者の業務効率化や意思決定支援といった、社会的インパクトの大きい領域でユーザー課題の解像度を高め、AIを通じて新しい体験を生み出すプロダクトづくりに取り組めます。
「どの課題を、なぜAIで解くのか」を定義しながら、AI機能の企画から実装・検証・改善までを一気通貫でリードしていただきます。
小規模かつ専門性の高いチームで、AI開発の方向性を定めるオーナーシップを発揮しつつ、PoCにとどまらないプロダクト実装を通じて、事業と技術の両側面で価値を生み出すことができます。
AIの力で医療現場の非効率を解消し、より良い医療体験を届ける社会的インパクトの大きい挑戦ができます。

当社のデータ&AI部門が開発する最先端の自社AIプロダクト（自社サービス等）を武器に、クライアントのマーケティング課題を解決する役割です。単なる「営業」ではなく、データとAIを駆使した上流工程のマーケティング提案をリードしていただきます。

＜具体的には＞
1. 自社AIソリューションのセールス・推進: SNSデータ、AIペルソナ等を活用した次世代マーケティング施策の提案。当グループのデータマーケティング部門との連携。
2. 局内のメンバーと深く連携し、潜在的な案件ニーズを汲み取り、当社の技術を繋ぎ込んでプロジェクト化する。
3. 開発チームとのブリッジ: 現場のニーズを開発メンバーにフィードバックし、プロダクトの改善や新メニュー開発を共に推進する。

※業務上の必要または当人の希望がある場合、職種変更の可能性あり。

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

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

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

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