DX関連、1400〜1600万の転職求人

110 件

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

【事業・組織構成の概要】AIエージェントにおける抜本的な業務革新のプロジェクト全般の推進役として、当グループのクライアントゼロ活動の一環であるAIエージェント・生成AI技術を活用した業務革新を推進します。発足予定のグループは、業務エージェント設計機能（業務要件の具体化や要件定義、IT/AI実装設計・管理）とPgmo機能（PJ推進方法の定義、全体の進捗・横断課題管理、共通テンプレート整備など）を持つグループです。
【職務内容】1. AIベースによる業務プロセス設計: 業務分析、現行プロセスの課題抽出、AIエージェント・生成AIを活用した最適業務フロー設計を実施します。経営層や現場部門と連携し、AIベースでの業務プロセスを設計します。2. ドキュメント・資料作成: 経営レベルへの提案資料、進捗報告、構造化レポートなどを自ら作成します。複雑な技術・業務内容を経営層にわかりやすく伝える高いプレゼンテーション力を発揮します。3. スキルトランスファー・知見共有: プロフェッショナルとして、自身の専門スキル・ノウハウを周囲に共有し、チーム全体のスキルレベル向上に寄与します。4. 業務推進におけるAI利活用リーダーシップ: AIエージェント・生成AIなどの先端技術を活用し、業務改革のモデルケースを創出・展開。当グループのAI変革を体現する存在として活動します。
【ポジションのアピールポイント】AIの先端技術を用いた変革プロジェクトの経験値を圧倒的に蓄積可能です。

●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

AIベースによる業務プロセス設計
　業務分析、現行プロセスの課題抽出、AIエージェント・生成AIを活用した最適業務フロー設計を実施。
　経営層や現場部門と連携し、AIベースでの業務プロセスを設計する。

ドキュメント・資料作成
　経営レベルへの提案資料、進捗報告、構造化レポートなどを自ら作成。
　複雑な技術・業務内容を経営層にわかりやすく伝える高いプレゼンテーション力を発揮する。

スキルトランスファー・知見共有
　プロフェッショナルとして、自身の専門スキル・ノウハウを周囲に共有し、
　チーム全体のスキルレベル向上に寄与する。

業務推進におけるAI利活用リーダーシップ
　AIエージェント・生成AIなどの先端技術を活用し、業務改革のモデルケースを創出・展開。グループのAI変革を体現する存在として活動する。

【ポジションのアピールポイント】
AIの先端技術を用いた変革プロジェクトの経験値を圧倒的に蓄積可能で、日本で一番市場価値の高い人材に成長出来る環境を提供することをお約束します！

【職場環境】
リモートワーク：週1程度可能
週1以上については個別相談に応じます

AIエージェントにおける抜本的な業務革新のプロジェクト全般の推進役として、当グループのクライアントゼロ活動の一環であるAIエージェント・生成AI技術を活用した業務革新を推進します。2025年11月発足予定の当グループの一員として、以下の職務を担っていただきます。
1. AIベースによる業務プロセス設計: 業務分析、現行プロセスの課題抽出、AIエージェント・生成AIを活用した最適業務フロー設計を実施。経営層や現場部門と連携し、AIベースでの業務プロセスを設計します。
2. ドキュメント・資料作成: 経営レベルへの提案資料、進捗報告、構造化レポートなどを自ら作成。複雑な技術・業務内容を経営層にわかりやすく伝える高いプレゼンテーション力を発揮します。
3. スキルトランスファー・知見共有: プロフェッショナルとして、自身の専門スキル・ノウハウを周囲に共有し、チーム全体のスキルレベル向上に寄与します。
4. 業務推進におけるAI利活用リーダーシップ: AIエージェント・生成AIなどの先端技術を活用し、業務改革のモデルケースを創出・展開。当グループのAI変革を体現する存在として活動します。

【ポジションのアピールポイント】
AIの先端技術を用いた変革プロジェクトの経験値を圧倒的に蓄積可能で、日本で一番市場価値の高い人材に成長出来る環境を提供することをお約束します。

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

当社はこれまでと異なるビジネスモデルに挑戦しています。当社のデジタルテクノロジーを活かし、自ら金融業を実行することで、事業をスケールさせることを目的としています。

本プロジェクトは、当社の新規事業の主力候補として位置づけられております。当社出資で個人向け金融業を展開する当社の子会社を設立。当社の子会社はスタートアップ等の金融業を買収し、DX・AI実装することでの成長を計画しています。当社の子会社を通じて資産運用アドバイス会社を買収、継続した買収を計画しています。

本ポジションでは当社が出資提携していく企業のDXとAI実装を通じ、事業成長の実現をしていただきます。
以下主な業務内容です。
・金融業務に特化したDXの推進、AI Agentの実装
　- 資産運用アドバイスAI Agent、コンプライアンス業務 AI Agent等
・技術選定・アーキテクチャ設計
　- クラウド / データ基盤 / LLM活用方針の策定
　- セキュリティ・個人情報・金融規制を考慮した設計
・DX・AI実装の推進
　- 買収した金融子会社の現場とのビジネスゴールとロードマップの整理と定期的更新
　- アジャイル／仮説検証型の実装推進
・AI実装エンジニア組織作り・人材マネジメント

【ポジションのアピールポイント】
・金融×AIという高難度かつ社会的インパクトの大きさ
・デジタルトランスフォーメーション、AI実装について責任持って推進できる経験
・対個人のユーザと近い関係性
・内製開発・裁量の大きさ

【想定キャリアパス】
・エンジニアリーダーから当社子会社のCTO
・当社での新規事業・デジタル・AI領域の中核人材

当社は、グロース市場上場会社のグループ会社として設立されたAIスタートアップです。AI技術を活用したプロダクト開発を進め、国内企業としていち早く「自社サービス」をローンチし、AI市場をリードすることを目指しています。
本ポジションのミッションは、営業責任者 執行役員と共にコンサルティング事業をリードし、大手エンタープライズ企業向けの自社コンサルティングサービス案件の獲得を加速させ、AI市場をリードすることです。
具体的には、以下3つのミッションを担っていただきます。
1. コンサルティング案件の獲得: 自社コンサルティングサービスを中心に、自社サービス等の他プロダクトを掛け合わせた高付加価値ソリューションの提案・受注。
2. 営業戦略の立案・実行: 営業責任者 執行役員と共に、エンタープライズ企業向けのコンサルティング営業戦略を立案・実行。ターゲット企業・業界の特定、アプローチ戦略の立案、営業プロセスの最適化、仕組み化、マーケティング部門、インサイドセールス部門との連携強化。
3. 組織マネジメント: 将来的には、コンサルタントチームとコンサルティングセールスチームのマネジメントと組織強化。

業務内容詳細:
* 大手エンタープライズ企業（従業員1,000名以上）向けの自社コンサルティングサービス案件の新規開拓。顧客の経営課題、事業課題のヒアリングと、AI/DXを活用した課題解決提案、提案書・見積書作成、商談、クロージング、契約締結。年間数千万円〜億単位の大型案件の獲得。
* 営業責任者 執行役員と共に、コンサルティング事業の営業戦略を立案・実行。
* コンサルタントチームと密に連携し、顧客の課題解決に向けたソリューション設計。プロジェクト推進における営業側の責任者として、顧客との関係構築・深耕。

キャリアパス:
ご入社後、まずはプレイヤーとしてのコンサルティング案件獲得にフォーカス頂き、アセスメントを得て、コンサルティングセールス部長としてご活躍いただきたく思います。将来的には、コンサルティング事業全体の責任者として、営業・コンサルタント両組織を統括するキャリアパスや、経営幹部としてのキャリアも可能です。

配属予定部署:
セールス部とコンサルティングチームの2部門に配属され、クロスファンクショナルに機能していただくことを想定しております。

入社後の流れ:
OJTとして、営業責任者 執行役員やコンサルティングチームと一緒に業務をしていただきます。その後アセスメントを受け、コンサルティングセールス部の部長となっていただくことを想定しております。

このポジションの魅力:
1. AI市場で最も高付加価値な「コンサルティング事業」を牽引できる。年間数千万円〜億単位の大型案件が中心であり、エンタープライズ企業のAI/DX推進における戦略的パートナーとして、経営層と直接対話し、事業成長に貢献できる醍醐味を味わえます。コンサルティングファームでは味わえない、「自社プロダクトで顧客の課題を解決する」という実感を得られます。
2. コンサルティング経験を活かし、AI領域で圧倒的な市場価値を獲得できる。コンサルティングファームやIT/DXコンサルティング経験を活かしながら、最先端のAI領域で実績を積むことで、「AI×コンサルティング」という希少性の高いキャリアを築けます。AI市場は今後も急成長が見込まれており、この領域での実績は市場価値を飛躍的に高めます。
3. 経営視点を養いながら、裁量を大きく持って、自律的に働ける。営業責任者 執行役員と密にやり取りを行っていただくため、セールスだけにとどまらず、経営視点を学びながら、業務に取りかかることができます。スタートアップのため、未整備な環境故に自由度高く働くことができます。
4. AI市場において、全社一丸となり目標達成を目指しております。また、その想いに共感いただいた仲間たちが当社には集まっています。目標達成には、まだまだ課題は多いですが、それを実現できるだけのメンバーが当社には揃っており、そんな仲間たちと日々、仕事に向き合える刺激的な環境になっています。
5. 安定した基盤の中で、成長企業に参画できる。当グループのアセットを活用できるため、スタートアップでは考えられない安定基盤を実現しながら、グロースフェーズの組織に携わることができます。

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。

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

【ポジションの魅力】
食のDXを実現する本プロジェクトのスコープは、単なる販売企画、マーケティング、カスタマーサポートでの変革に留まりません。当グループのB2C事業以外にも、B2B事業も含めた幅広い領域でのサプライチェーン全体でのDXを目指しています。加えて、高齢かつ小規模な生産者が多い日本の農業では属人的かつ非効率が多いのが現状です。社内業務の変革を実現した先には、AIによる農家の匠の技の継承や未だにメールや電話で行われている生産者との取引の自動化等、生産者/メーカーのDXも含めた食の領域全体でのDXを目指します。

充実したチームとの協働: 本プロジェクトは執行役員の下で推進されています。一方でデザイン・HR・カスタマーサポート・調達・B2B、B2Cの複数事業部の現場担当者等の有志のメンバーと共に、ボトムアップでの活動も積極的に行われています。加えて技術面では、所属するData Management Officeのメンバーとデータ整備をデータエンジニアやアナリティクスエンジニアを共に進め、データアナリストからドメインナレッジを得ながら生成AI活用に重要なデータマネジメントも共に推進し、MLエンジニアと共にモデルチューニングや評価を行いながら進めていただけます。この様にボトムアップ＆トップダウンの両面で動くプロジェクトを、ビジネスドメイン＆エンジニアリング＆データ全てのメンバーを率いて推進いただきます。

仕事のアウトプットに集中しスキルを伸ばせる環境: リモートワーク可で自分が一番集中できる場所を選んで仕事を行っていただけます。またコアタイム無しの裁量労働制で求められるアウトプットを出す事に集中して仕事いただけます。副業可で他社のプロジェクトに関わり多様な経験を積むことで、スキルを伸ばす事が可能です。また社内ではデータサイエンスやデータエンジニアリングの勉強会なども開催されており、社員がお互いにナレッジを教えあって勉強する環境があります。

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

【選考方法】
面接回数：複数回

【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

当社は、AI技術を活用し、お客様のビジネス課題を構造化
・可視化し、プロダクトや業務プロセスに変革をもたらす提案
・実装を行っています】

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

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

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

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

※プロジェクトにより異なりますが、柔軟な技術選定を歓迎する文化です】

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

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〜実行拓いていきませんか？ 会社の発展とともに自己成長を追求する方をお待ちしています。

【得られるスキル／経験】
・IPOを見据えた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
・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
当社のモットーである「Give & Give」の精神が根付いており、困ったときは自然と助け合うチーム文化があります。
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。

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

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

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

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

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

主な業務は以下の通りです。

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

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

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

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

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

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

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

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

LLMはOpenAI, Gemini, Claude (Amazon Bedrock)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

・クライアントのIT環境分析・要件整理。

・生成AIの導入アーキテクチャ設計（クラウド、認証、ベクトルDB等）。

・セキュリティ・ガバナンスを考慮した構成の設計レビュー。

・エンジニアとの実装方針調整、開発支援。

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

※配属先は関連企業、または関連コンサルティング企業になります。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【主な業務】
LTMの性能向上とユースケースへの適用

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


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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

経営陣、役員とフラットに議論しながら、以下の変革をリードしていただきます。

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

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

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

※変更の範囲：会社内での全ての業務

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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