DX関連、1400〜1600万の転職求人

165 件

プロジェクトマネージャーとして、ペイメント社内のAI推進、AIテーマ実行、AI基盤の構築をご担当頂きます。ユーザー・ビジネスに貢献できるAIを活用したプロジェクトを企画し、ステークホルダーマネジメント、ROIの定義、実行フォーメーションのデザイン、プロジェクト成果物の定義、リスクマネジメント、デリバリー計画をご担当いただきます。

＜業務イメージ＞
プロジェクトマネージャー、データサイエンティスト、エンジニアチームのリスクマネジメント、WBS管理、依存関係の可視化を行いながら一丸となってプロジェクトを成功に導きます。

＜責任範囲＞
・プロジェクトマイルストーンの設定と合意形成
・プロジェクトフォーメーションの編成
・プロジェクト成果物の定義
・リスクマネジメント
・プロジェクトステータスの把握とレポーティング

＜ポジションの魅力＞
・幅広い視野と多様な経験が得られる
当社の多岐にわたるサービス(楽天ペイ、楽天ポイントカードなど)を横断的に担当するため、特定の領域に閉じこもらず、幅広い視野と多様な経験を得られます。
・企画から運用まで一貫して携われる
サービス開発の全工程(企画、設計、開発、テスト、リリース、運用)に一貫して携われるため、自分のアイデアを形にする達成感を味わえます。
・最先端技術に触れ、活用できる
AutoMLや社内生成AIプラットフォームなどの最先端技術を活用しながらビジネス課題を解決していくため、技術的な知識やスキルを向上させることができます。
・裁量権が大きく、主体的に動ける
裁量権が大きく、自分のアイデアや判断をサービスに反映させやすいため、主体的にプロジェクトを推進できます。

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。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。

職務内容
AX推進室の PMO として、CAXO とともに全社変革プログラムの設計・推進・実行を担っていただきます

ミッション
生産性10x／コーポレートコスト1/10という経営数値へのアウトカムを出すこと。AI利用率を上げることは目的ではなく、コスト・生産性・リードタイムなど経営数値の変化にコミットする
「今日AIを取り上げたら会社が回らなくなる」状態を、業務・組織・人・制度・基盤のすべてにおいてつくり出すこと
局所的なAI活用改善に留めず、会社全体をAI前提に切り替える変革を設計し、非連続な成果としてやり切ること

業務内容
●全社変革プログラムの設計・進捗管理・課題整理
AI-Based Company への移行度・成果を測る KPI 体系の設計（確定した KPI はまだなく、その定義から CAXO と一緒に考えていただきます）とモニタリング
経営会議・コーポレート経営会議への報告資料作成、意思決定の前捌き
●各部門のワークフロー棚卸しとリビルド設計の支援・レビュー
人が担う工程／AIが担う工程／例外判断として人に残す工程の切り分け
リビルド設計書（ワークフロー棚卸し、SKILL.md群、DoD、権限設計）のレビューと承認プロセスの運営
●部門横断プロジェクトへの入り込みと加速
FY26注力PJ（AI Recruit：採用、AI Legal：法務、AI Journal：日報・評価）等の推進支援
部門間の利害調整、ボトルネックの特定と解消
●変革を支える仕組みづくり
ワークフロー標準記法・ナレッジ管理・ガードレール等の全社標準の策定・運用
AI化可能業務量の見立てと、要員計画・トークン予算等の予算プロセスへの接続
会社の主要規程・制度（職務権限表、業務分掌、評価制度等）のAI-Based改定の起案支援

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の成功をサポートする。


【主な業務】
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する。
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する。


【支援テーマ例】
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
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
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】
最先端AIガバナンスへの挑戦
急速なAI普及に伴い、安全かつ倫理的な活用を支える「AIガバナンス」の相談が急増中。AI事業を牽引するSoftBankと密に連携し、最先端AIプロジェクトに挑むことで、市場における希少価値を高めることが可能。
「攻めと守り」両面からの変革リード
単なるリスク回避に留まらず、生成AI活用を促進するためのガバナンス構築など、企業の「攻め」の姿勢を支えるプロフェッショナルとしても経験を積むことが可能。
自律的かつ生産性の高い働き方
スーパーフレックスやリモート主体のスタイルを採用。個々のパフォーマンスを最大化する、自律的環境を実現。

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

月次の数字を集め、部門に催促し、フォーマットを揃え、ようやく「経営の意思決定に使える資料」が完成する頃には、もう来月の締めが迫っている。オペレーションで摩耗し、本当に注力するべき「経営企画業務」に時間を使えない。これが日本企業で日々発生している事態です。

本ポジションでは、まさにその経営企画・FP&Aの現場を知る人間が、今度は""経営企画をAIで再発明する側""に回ることに挑戦します。

CFOや経営企画が抱える構造的な課題を、LoglassプラットフォームおよびAIエージェントで解決する。机上の戦略ではなく、実際に顧客と一緒に動くAIエージェントをつくる、実装特化型のポジションとして導入支援・コンサル・Skills開発を担います。

経営企画・FP&Aの実務を知っているからこそ見える「どこにAIを当てるべきか」を、技術チームと二人三脚で形にしていく仕事です。

本ポジションは、CFO・経営企画業務を深く理解し、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”まで導く変革者 を新たに募集します。

従来のプリセールスやカスタマーサクセスとは異なる、ドメインを知るからこそ開発・変革まで踏み出せるという意思を込めて、敢えて経営企画“エンジニア”という呼称を採用しております。

「経営企画の実務を知る人間が、同じ言語で顧客の経営企画と話すから信頼され、クライアントが変化していく」。この積み重ねで日本企業の経営そのものを変えていく、社会的意義の大きいポジションです。

[ミッション]
テクノロジーの力で経営企画を再定義する
高速に検証→改善→実装を支援する
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
AIに閉じない業務変革をドメインエキスパートとして支援する
当社プラットフォームの進化を提言し、促す

[業務内容]
経営企画の実務を知る人間が、同じ言語で顧客の経営企画と討議を重ね、テクノロジーの力で経営企画を再定義します。
経営企画領域のご支援に特化し、AI製品導入支援・AI/LLMコンサルティング・プロダクト改善・業界別Skills作成を手掛けるクロスファンクショナルな仕事
FDE、エンジニア、PdM、デザイナー等と密に連携し、課題発見から実装までを一気通貫で担当。Voice of the Customerとして、実務家の視点をプロダクトロードマップに反映させる
エンタープライズ企業のCFO・経営企画系部門・業務部門と直接連携し、AI導入の成功パターンを創出
ユースケースの共通化・AIエージェントの標準化も推進
業界ごとの経営企画テンプレート・SkillsをLoglass AIプラットフォーム上で自ら設計し、業界標準を作ることを推進
実務ワークフローを反映したデモの開発、トレーニング教材・ユースケースガイドの作成
導入後の利用状況モニタリングと、エクスパンションへの貢献

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

【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。

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

●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

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

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

【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。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

●具体的なプロジェクト例
・大手損保会社におけるDX推進/ICT戦略/AI戦略策定
・コンプライアンス領域におけるAI/データ独自プロダクト開発
・大手銀行における海外ATM送金最適化モデル構築
・外資生命保険会社におけるCDP整備・デジタルマーケティング高度化
・人材会社におけるAIエージェントによる業務効率化 　等

●業界例
金融：損害保険、生命保険、ネット生命保険、ネット銀行、証券、ネット証券　等
メーカー：食品、生活消費財、医療機器、製薬、化粧品　等
小売：百貨店、家電量販店、自動車販売・流通、営業/販売アウトソーシング　等
BPO/SIer：BPO、広告代理店、建設コンサル、ITサービス　等
上記他、官公庁、総合商社、不動産、研究機関、メディア等を含む業界リーディングカンパニーが当社クライアントとなります。

●本ポジションの魅力
・幅広い業界・テーマの案件に携わり、多様な分析スキルを習得できる
・経営層や意思決定者に直接インパクトを与える経験を積める
・各プロジェクトにはレビュー体制があり、属人的でなく体系的にスキルを伸ばせる
・1人1プロジェクト担当が基本のため、裁量を持ちながら成果にコミットできる

●中長期のキャリア
AIコンサルタント/データ活用コンサルタントを中軸に構えつつ、データサイエンス・データエンジニアリング領域における専門家キャリアを用意しています。

・AI/データ活用コンサルティング領域
ビジネス/データサイエンス/データエンジニアリングの要素を併せ持ったデータ活用コンサルティングキャリア

・データサイエンス領域
高度な数理素養と技術力を有する、データサイエンティストやAIエンジニア等の専門性に特化したキャリア

・データエンジニアリング領域
データアーキテクチャ/データマネジメント/データガバナンス等に特化したデータ専門家キャリア

●サポート体制
当部署では、新入社員の皆様が安心して技術力を高められるよう、サポート体制を整備しております。 経験豊かなデータ分析の専門家がメンターとしてつき、あなたの技術的な質問や課題解決をきめ細やかに支援します。これに加えて、毎月の定期的な面談を通じて、あなたの描くキャリアプランやキャリアパスを共有し、それに合致する案件や役割への参画を積極的に支援いたします。

●各種研修制度
ビジュアライゼーション研修(Tableau有識者によるトレーニング)
データ基盤研修(Databricks資格取得手当あり)
Dataikuをベースとした学習支援
クラウド技術資格取得手当あり

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【詳細業務】
アルゴリズム開発やAIモデルのチューニング、周辺開発（例：データ加工やパイプラインの開発、RAG、など）
AIのエキスパートと連携したデリバリー
グローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討
社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積
最新技術のリサーチやソリューション検討（ハンズオン含む）
など

【主なクライアント】
国内の金融業、製造業、流通業、等々多岐にわたる大手企業がクライアントです。
大手飲料メーカー、大手通信キャリア、大手自動車会社、大手電力会社、大手保険会社、大手信託銀行、大手航空会社、大手家電メーカー　等

会社、仕事の魅力
この会社は、ベトナム最大級のデジタルコングロマリットの日本法人として、2005年から日本市場にてサービスを提供しており、カスタマーファーストを念頭に、お客様に寄り添い、課題の特定・構想策定から具体的な開発・運用保守に至るまで、End to Endでビジネスのゴールへの達成に貢献しています。
注力領域の一つにクラウド・データ・AI領域があり、事業部を新設してお客様へのサービスを強化しております。
AIデータセンター・クラウド事業である新しいサービスを開始する予定で、インフラからアプリまで、フルスタックでAIトランスフォーメーションの支援をできる企業は世界的にも多くありません。
ディープラーニングの研究機関である組織との連携やAI関連企業への投資、そしてパートナーシップ締結など、かねてからクラウド・データ・AI領域へ力を入れていたこの会社が、日本市場においてさらなる事業の強化を行っております。
ベトナム本国およびグローバルでの実績と、最先端なテクノロジーに触れられるだけでなく、グローバルなダイナミズムやスピード感も感じていただけます。
私たちが目指しているのは、社員一人ひとりが経営に参画していく会社です。
フラットな組織で個人の意向を尊重し、スピード感を持った意思決定を行い、挑戦を繰り返す。
そうして、さまざまなイノベーションを起こしていきたいと考えています。
ベトナムを基盤とした多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータ、決済、物流、マーケティング、インフラ等を統合し、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出する事業展開力を有している点は、他の多くのコンサルティングファームやIT会社とは一線を画します。
ベトナムを中心に、日本、中国、韓国、欧米など、世界27カ国から構成される多様な考え、経験をもったメンバーが在籍するグローバルかつダイバーシティを伴った社内環境も、日常的なイノベーションを可能とする要因のひとつです。

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

【詳細業務】
AI案件のリーダー（テックリード、プロジェクトマネージャー）
お客様の課題や要件のヒアリング
AIソリューションの設計および実装に向けた見積・提案作業
外部のエキスパートと連携した提案・デリバリー
グローバルチームや提携機関・パートナーなどと連携し新たなサービス・ソリューション検討
社内外へ向けたケイパビリティのプロモーション・アセット蓄積
最新技術のリサーチやソリューション検討
AIエンジニアチームのリーダー（チーム管理、など）

会社、仕事の魅力
日本国内でのサービスを提供しており、カスタマーファーストを念頭に、お客様に寄り添い、課題の特定・構想策定から具体的な開発・運用保守に至るまで、End to Endでビジネスのゴールへの達成に貢献しています。
注力領域の一つにクラウド・データ・AI領域があり、事業部を新設してお客様へのサービスを強化しております。
2025年にはAIデータセンター・クラウド事業である新しいサービスを開始する予定で、インフラからアプリまで、フルスタックでAIトランスフォーメーションの支援をできる企業は世界的にも多くありません。
ディープラーニングの研究機関である他機関との連携や有名なAI専門家への投資、そして大手技術企業とのパートナーシップ締結など、かねてからクラウド・データ・AI領域へ力を入れていた会社が、日本市場においてさらなる事業の強化を行っております。
日本国内およびグローバルでの実績と、最先端なテクノロジーに触れられるだけでなく、グローバルなダイナミズムやスピード感も感じていただけます。
私たちが目指しているのは、社員一人ひとりが経営に参画していく会社です。
フラットな組織で個人の意向を尊重し、スピード感を持った意思決定を行い、挑戦を繰り返す。
そうして、さまざまなイノベーションを起こしていきたいと考えています。
ベトナムを基盤とした多様な顧客接点と、そこから生まれる膨大なデータ、決済、物流、マーケティング、インフラ等を統合し、最良の顧客体験・新たなビジネス機会を創出する事業展開力を有している点は、他の多くのコンサルティングファームやIT会社とは一線を画します。
多様な考え、経験をもったグローバルかつダイバーシティを伴った社内環境も、日常的なイノベーションを可能とする要因のひとつです。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

● ポジションの魅力
急成長する企業の中で、新規性の高いシステムの企画・開発に携われます。

技術開発組織は今後さらに拡大予定。ポジションや挑戦のチャンスは無限にあります。
また、スペシャリスト領域で実績を積み上げ、キャリアアップしていくこともできます。

● チームについて
現在8名体制で運営しており、今後5名程度の新規採用を予定しています。
成長意欲の高いメンバーが集まる環境で、互いに刺激し合いながらプロダクトを進化させています。

AI技術を利用した画像処理ソフトウェアおよびアルゴリズムの開発を行います。
機械学習モデルの開発、ユーザー環境を踏まえた学習データの準備、アルゴリズムの
チューニングなどＡＩ技術を利用した画像処理ソフトウェアを設計・実装します。
市場調査から抽出した要求に対し、最新技術やトレンドを把握しながら解決策を提案し、商品に適用します。

新しい開発スタイルを構築・実践する新設部門の立ち上げメンバーとして、以下の業務をリードしていただきます。単なる技術提供にとどまらず、クライアントのビジネス課題に対する最適なソリューションを構想する「技術×コンサルティング」両面の視点を持って活動いただきます。

・Devinの導入コンサルティング（環境構築、トレーニング、活用支援、PoC）
・AIエージェントを活用した業務アプリケーションのPoCおよび開発
・AIエージェントファーストな開発プロセスの再設計、伴走支援

得られるもの
・AIとエンタープライズアーキテクチャの融合を実現する先進的なプロジェクトへの参画/生成AIを中核とした全く新しい開発スタイルの実践経験
・急成長中の「AI×ITコンサル」領域における高い市場価値と専門性の獲得

【業務内容】
グローバルDXのCenter of Excellenceを推進するチームの一員として、企画運営、海外拠点・海外グループ会社との協働推進、プロジェクトマネジメント

【役割】
上記業務について、以下のいずれかまたは複数の役割を担っていただきます

・海外拠点と連携したDX関連施策の企画・推進・管理全般。海外拠点との各種やり取り
・海外DX施策のプロジェクトマネージャー(PM)：マネージメントの方針に基づき、実務レベルでのロードマップを描き、実行計画を策定し、その実行計画管理、推進を主導　
・海外DX施策のビジネスアナリスト(BA)：業務側の現状把握や分析（As-Is）、それを踏まえた将来像の設計（To-Be）。それに向けた最適な取り組みプランの策定（BPR観点）、および、最適なソリューション選定など
・海外委託先の管理全般（契約管理、予算管理、リスク管理など）

●ポジション概要
データ・AI領域の機械学習エンジニアとして、機械学習のモデル開発、およびシステム開発（バッチ処理による機械学習、オンライン機械学習、クライアント連合学習などの設計から構築）などをお任せします。
革新的な機械学習技術の開発をリードできるポジションです。

●主な業務内容
・リードエンジニアとしての技術選定や設計、開発メンバーの補助や円滑な進行の支援。
・個別の事業やサービス向け機械学習ソリューションの開発・実装、および性能改善。
・大規模データを用いた大規模分散処理を伴う汎用的な機械学習アーキテクチャやモデルの設計、開発、最適化。
・機械学習に関わるライブラリ・データパイプライン・中間生成データ等の標準化と活用。
・事業横断的な機械学習プラットフォームの開発や設計。
・ユーザー行動ログなどのテーブルデータと画像・テキストなどのメディアデータ、画像・言語モデルを組み合わせた機械学習・情報推薦エンジンの開発・実装。
・プラットフォーム開発組織や事業組織との協業によるプロジェクトの推進やリード。

【変更の範囲】
会社の定める業務

●開発環境
開発言語：Python、SQL（Apache Spark）、Rust、Go（Golang）
OS：Linux
機械学習ライブラリ：PyTorch、Burn
コンテナ：Docker、Kubernetes
監視：Prometheus、Grafana、Sentry
CI/CD：Argo CD、GitHub Actions
データベース：Redis、MySQL、Apache Hadoop
その他ツール：Apache Airflow、GitHub Enterprise、Confluence、Slack、Jira

グループデータ利活用の戦略・企画・推進をミッションに、主に以下のいずれかの業務に従事いただきます。

1）グループデータ連携・利活用の企画推進
・個人のお客さまに対して最適なサービスのご提供やご提案を行うために、グループ各社が保有するデータを収集・統合・分析するシステム基盤・インフラの企画・開発推進や、フロントアプリケーションとの連携も含めた統合的なアーキテクチャーの検討、プログラムマネジメントを行う

2）システムインフラ・DB移行の企画推進
・銀行内で林立する独自システムインフラ・データベースをアーキテクチャー最適化の観点から全行共通インフラへ移行するために、データ移行や業務移行、関連システムとの関係整理・企画推進を行う

AI（含む生成AI）を活用した業務アプリケーションの開発推進を担当いただきます。
・内製開発チームのスクラムマスター、複数プロダクト横断でのスクラムマスター（RTE等）
・関係各部、開発チーム、パートナー企業をはじめとしたステークホルダーとの折衝、合意形成
・プロジェクトマネジメント全般

【魅力】
・業務部門との距離が近く一体となって推進していること、また内製開発を行っているため試行錯誤が迅速に行えます。
・国内外スタートアップ、テック企業と連携し、先端技術のビジネス実装企画、推進が行えます。
・外部の登壇、アウトリーチ活動を積極的に支援、推進しています(国内外イベント登壇、外部媒体掲載実績多数あり)

【キャリアパス】
市場領域でのプロダクト開発推進者として深みを追求していくキャリアパス以外に、本人の希望と適性に応じて、当室内他部署や、システム部署、グループ会社へ異動することで、業務の幅を広げることも可能です。

業務内容としては、開発支援ベンダの発注手続き、生成AIアプリケーション開発、グループから提供される生成AIアプリケーション導入、AIガバナンスにかかる手続きを担当していただきます。

〈アプリケーション開発の詳細〉
グループで利用を許可されているLLMを用いて生成AIアプリケーションの開発を行います。
各業務担当者へ現在の業務をヒヤリングし、生成AIの適用領域を特定します。実際に利用しているデータ等を用いて、プロンプトを作成し期待度に満たる結果が得られるかを検証、その検証結果をもとに、生成AIを用いたアプリケーション開発を行います。
また、自らが必要と思われるAIアプリケーションをプロトタイプとして作成し、各業務領域で利用してもらうという逆のパターンでの開発も行っています。

【このポジションの魅力】
特定の業務にとどまることなく、幅広い実業務領域にて生成AI活用の検討が可能です。
運用会社の全部署と関わることになりますので、運用会社の業務が俯瞰できます
最新の生成AIサービスの技術や知見を得て、自らが触って利用可能な環境です
AWSなどの基盤の準備・設定からアプリケーションの開発まで幅広く経験が可能です

【キャリアパス】
本人の希望と適正をみつつ、柔軟なキャリアパスを描くことが可能です

デジタル技術進展に伴うお客さまの行動変化や社会構造の変容に対応すべく、“お客さま起点で銀行ビジネス”の再構築を図る「DX（デジタルトランスフォーメーション）」を推進しています。

ビジネスの変化の速さに対応していくためにシステム内製化を推進しており、内製化を支えるチームを牽引していただけるエンジニアリングマネージャーを募集しております。
古い手法や固定観念にとらわれず、新しい手法や技術に積極的に挑戦していける人、チーム全体の生産性を考えてくれる人を歓迎します。

エンジニアリングマネージャーとしてメンバー、チーム、プロダクト、組織の成長を実現するための施策の企画、検討、実行を担当いただきます。
具体的には10名前後のチームのメンバーのマネージャーとして開発体制の改善・拡充、メンバーマネジメント、育成環境の整備などをお任せする予定です。

▼具体的な業務内容
・内製化に向けたエンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー等の採用、育成、目標設定、評価、フィードバック
・プロダクトチームメンバーの成果の最大化とキャリア成長の支援
・プロダクトチームへのアサインと、遂行するために必要なコミュニケーションの支援
・組織としての課題解決や成長戦略の提案と実行
・人財が活躍できる環境の整備

▼サービスの一例
オンライン融資サービス
Webで口座情報の見える化
WEB口座振替受付サービス

●仕事の魅力
・国内最大級の地域金融グループの顧客網や資金的地盤を元に、全国の金融×ITに変革をもたらす開発に携わることができます。
・開発者が有する裁量が大きく、トライアンドエラーがしやすい環境が整っています。
　-役員との距離感が近い。
　-必要なプロジェクトにはすぐに予算が付いた実績あり。
　-過去には2名で立ち上げたプロジェクトが存在する。
・自身が携わる影響力と社会貢献度合いの高さをステークホルダーやお客様からのフィードバックを通じて実感することができます。
・内製開発チームの組織の立ち上げに関わることのできる環境です。

●キャリア形成
10名前後のチームメンバーのマネージャーとして、1on1等を通じたメンバーの成長、チームの成長、プロダクトを通じた組織の成長に貢献できます。

・Salesforce、RPA、Tableau、生成AIなどを活用した 業務改善・運用改善の推進（課題整理、業務フロー可視化、改善企画 など）
・SaaS導入支援（ヒアリング、要件整理補助、PoC、設定、定着化支援）および データ活用（ダッシュボード整備・レポート作成）
・中長期DXロードマップやIT投資計画の策定に向けた 資料作成・調査・素案作成での参画
・プロジェクト推進におけるベンダー調整（進捗・課題・品質レビュー）と、部内の業務標準化・ナレッジ整理

・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発
・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築
・機械学習モデルの設計・実装・精度モニタリングの仕組み構築
・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装
・論文やKaggleの上位解法、技術ブログなどからの情報収集と実装

●開発環境
パブリッククラウド: AWS, Google Cloud
開発言語: Python
開発ツール: Jupyter Notebook
その他: Jira, Mattermost, Asana, Slack, Notion
マシン: Mac Book Pro (14 inch)

●ポジションの魅力
・顧客の成長・ビジネス拡大に真に寄与できる
　- 当社のサービスはクライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに展開しているのが特徴
　- クライアントと伴走し、内製化・自走をゴールに開発・運用を支援
　- 内製化の推進を通じて、クライアントの競争力強化に貢献
・SREのエキスパートから、クラウドネイティブ構成について学べるSREを中心とした先端ITの知見を得られる環境
・エンジニア職・非エンジニア職が互いを尊重し合う協力的な雰囲気