DX関連、1600〜1800万の転職求人
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DX関連、1600〜1800万の転職求人一覧
公募投信プロダクト向けRFP作成・データスペシャリスト/日系大手運用会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験と能力により考慮します。(イメージ〜2000万円)
ポジション
担当者〜
仕事内容
・社内ツールやAccess、Excel関数などでDBからデータを抽出し、Word、ExcelやPowerPointで資料を作成し、マニュアルを整備。
・初級レベルのプログラミング(VBAマクロ、python、SQLなどAIに聞きながら)による資料の自動作成。
・顧客からのファンドや運用体制への質問書、運用報告書などに対して、社内DBや関連部署からの回答をもとに書類を作成。
(チームメンバーから丁寧に手順を説明いたします)
・上記業務プロセスの高度化、効率化に向けたDX推進 など
●役割期待
・チーム長の指示のもとメンバー(現在5名中、3名が初級レベルのプログラミングスキル)と協働してRFP関連資料作成やDB整理を行う
・関係者との適宜・適切なコミュニケーションやIT・DXの積極活用等により、既存の業務プロセスの高度化・効率化に果敢にチャレンジする
・ファンド分析機能等の発揮により販売方針策定や営業活動支援等に貢献する
・初級レベルのプログラミング(VBAマクロ、python、SQLなどAIに聞きながら)による資料の自動作成。
・顧客からのファンドや運用体制への質問書、運用報告書などに対して、社内DBや関連部署からの回答をもとに書類を作成。
(チームメンバーから丁寧に手順を説明いたします)
・上記業務プロセスの高度化、効率化に向けたDX推進 など
●役割期待
・チーム長の指示のもとメンバー(現在5名中、3名が初級レベルのプログラミングスキル)と協働してRFP関連資料作成やDB整理を行う
・関係者との適宜・適切なコミュニケーションやIT・DXの積極活用等により、既存の業務プロセスの高度化・効率化に果敢にチャレンジする
・ファンド分析機能等の発揮により販売方針策定や営業活動支援等に貢献する
AI駆動開発責任者/UI/UXデザイン会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1500万円〜2000万円
ポジション
責任者
仕事内容
業務概要:当社は2026年より「AI Driven Design Company」へと舵を切り、AI専門組織の設立や、全社員へのAIツール活用義務化を進めています。
現在、クライアント案件の多くがAI活用を前提としたものにシフトしており「提案フェーズからAI実装を前提とした技術設計を行い、開発体制をゼロから構築
・リードする」ための体制強化が急務となっています。
このポジションが加わることで、提案フェーズから技術的な判断を内側に持てるようになり、これまで外部の協力を得ながら進めることもあった開発領域を自分たちの力で動かせるようになります。
具体的な業務:期待する役割: 開発案件の「受注確度の向上」と「デリバリーの仕組み化」の双方に責任を持ちます。
単なるエンジニアリングマネージャーではなく、AIツールを前提とした「新しい開発プロセスの標準」を作ることを期待しています。
「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。
具体的な業務内容:1. 案件提案への技術参画
・商談への同席、AI活用のフィジビリティスタディ(実現可否判断)
・数千万 億単位の案件における開発見積もりの作成
・技術的妥当性の担保
・「AIで内製するか、外部と協業するか」の判断と座組みの設計2. 案件のデリバリーリード
・AIツール等を活用したAI駆動開発プロセスの先導
・プロジェクト横断での技術選定、要件定義、QA(品質保証)の統括
・デザイナー
・PMと連携した、Agentic UX(AIエージェント時代のUI)の実装3. AI駆動開発の仕組み化
・体制構築
・AI駆動開発を前提とした開発フローの標準化(ドキュメント化
・仕組み化)
・外部パートナーの開拓や業務委託メンバーの採用
・評価
・チーム組成
・組織全体で受けられる開発案件のキャパシティ拡大ポジション
・部門の魅力:「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。
現在、クライアント案件の多くがAI活用を前提としたものにシフトしており「提案フェーズからAI実装を前提とした技術設計を行い、開発体制をゼロから構築
・リードする」ための体制強化が急務となっています。
このポジションが加わることで、提案フェーズから技術的な判断を内側に持てるようになり、これまで外部の協力を得ながら進めることもあった開発領域を自分たちの力で動かせるようになります。
具体的な業務:期待する役割: 開発案件の「受注確度の向上」と「デリバリーの仕組み化」の双方に責任を持ちます。
単なるエンジニアリングマネージャーではなく、AIツールを前提とした「新しい開発プロセスの標準」を作ることを期待しています。
「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。
具体的な業務内容:1. 案件提案への技術参画
・商談への同席、AI活用のフィジビリティスタディ(実現可否判断)
・数千万 億単位の案件における開発見積もりの作成
・技術的妥当性の担保
・「AIで内製するか、外部と協業するか」の判断と座組みの設計2. 案件のデリバリーリード
・AIツール等を活用したAI駆動開発プロセスの先導
・プロジェクト横断での技術選定、要件定義、QA(品質保証)の統括
・デザイナー
・PMと連携した、Agentic UX(AIエージェント時代のUI)の実装3. AI駆動開発の仕組み化
・体制構築
・AI駆動開発を前提とした開発フローの標準化(ドキュメント化
・仕組み化)
・外部パートナーの開拓や業務委託メンバーの採用
・評価
・チーム組成
・組織全体で受けられる開発案件のキャパシティ拡大ポジション
・部門の魅力:「デザイン思考 × AI駆動開発」を統合した開発組織の立ち上げ経験が得られます。
Data&AIコンサルタント(ソリューションアーキテクト)/少数精鋭の業務/ITコンサルティングファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜3300万円
ポジション
コンサルタント〜
仕事内容
【ポジションの魅力】
・新チーム立ち上げにおいて、技術/アーキテクチャの意思決定を担える
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる
【具体的な業務】
業務プロセスを踏まえたAI活用の設計およびアドバイザリー業務に従事していただきます。
業務イメージ:
・システム全体(LLM、データ基盤、クラウド)のデザイン・設計方針策定
・Webアプリケーションおよびバックエンドシステムにおけるアーキテクチャ設計および技術選定
・生成AI(RAG等)を活用したアプリケーションに関する設計および技術的意思決定
・設計 開発プロセスにおける技術的観点でのレビューおよび意思決定支援
主なPJ事例:
・クライアント企業:AI-Ready戦略企画
・クライアント企業:アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・クライアント企業:工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・クライアント企業:新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発
・新チーム立ち上げにおいて、技術/アーキテクチャの意思決定を担える
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる
【具体的な業務】
業務プロセスを踏まえたAI活用の設計およびアドバイザリー業務に従事していただきます。
業務イメージ:
・システム全体(LLM、データ基盤、クラウド)のデザイン・設計方針策定
・Webアプリケーションおよびバックエンドシステムにおけるアーキテクチャ設計および技術選定
・生成AI(RAG等)を活用したアプリケーションに関する設計および技術的意思決定
・設計 開発プロセスにおける技術的観点でのレビューおよび意思決定支援
主なPJ事例:
・クライアント企業:AI-Ready戦略企画
・クライアント企業:アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・クライアント企業:工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・クライアント企業:新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発
Data&AIコンサルタント(ビジネスアーキテクト_新チーム立ち上げ中核人材)/少数精鋭の業務/ITコンサルティングファーム
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜3300万円
ポジション
コンサルタント〜
仕事内容
【ポジションの魅力】
・新チーム立ち上げにおいて、売上拡大・品質高度化や運営改善のための各種施策提言ができる中核メンバーとして活躍できる
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる
【具体的な業務】
・生成AI を活用したありたい経営・業務オペレーション構想の策定
・AsIS 業務とデータ調査・分析、ToBe 業務設計と業務/データ要件定義
・ToBe業務設計・プロセスに対するAI活用領域定義、AI・関連技術検討
・AI PoCシナリオ策定 (ToBe業務設計、KPI定義、システム全体構成概要定義、実行計画策定等)
【主なPJ事例】
・大手インフラメーカー:AI-Ready戦略企画
・大手機械系製造:アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・大手自動車部品:工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・大手IT:新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発
・新チーム立ち上げにおいて、売上拡大・品質高度化や運営改善のための各種施策提言ができる中核メンバーとして活躍できる
・技術を手段として、業務やビジネスの構造そのものを変えることに向き合える
・個別開発に留まらず、再現性のあるソリューションとして昇華させることに関与できる
【具体的な業務】
・生成AI を活用したありたい経営・業務オペレーション構想の策定
・AsIS 業務とデータ調査・分析、ToBe 業務設計と業務/データ要件定義
・ToBe業務設計・プロセスに対するAI活用領域定義、AI・関連技術検討
・AI PoCシナリオ策定 (ToBe業務設計、KPI定義、システム全体構成概要定義、実行計画策定等)
【主なPJ事例】
・大手インフラメーカー:AI-Ready戦略企画
・大手機械系製造:アフターサービス新事業構想・AI開発PoC
・大手自動車部品:工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・大手IT:新規AI運用オペレーション構想企画・AI開発
Forward Deployed Engineer(FDE)/次世代型経営管理クラウド企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2000万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
【業務概要】
「自社サービス」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。提供開始後、マルチプロダクト展開にも注力し、複数のプロダクト/サービスを提供。
【募集ポジションについて】
生成AIの進化により、経営・業務領域における「AI実装」の可能性は急速に広がっています。当社では「AIを経営に実装する」という新しいテーマに挑戦するため、LLM基盤チームを組成しており、エンジニアの新たな役割として、Forward Deployed Engineer(FDE)という新たな職種を設けました。FDEは、単なる「AI導入の支援者」ではなく、顧客の経営課題と技術の最前線に立ち、AIを“使える価値”として実装し、同時にプロダクトの進化を牽引する存在です。LLM基盤チームは、経営管理・経営企画・財務会計といった高度なビジネスドメインにおけるAI活用の第一線として、AIプロダクトの導入を支援しながら、顧客と共に「AIによる経営変革」のモデルケースを既に上場企業と共に創出しています。現在、エンタープライズ企業を中心にAI関連プロジェクトが急増しており、自社AI事業の中核メンバーとして新たなFDEを募集します。
【ポジション・部門の魅力】
所属予定チーム:AIソリューション本部
- CEO直下
- 複数名規模のクロスファンクショナルチーム(コンサル、エンジニア、PdM、デザイナー)
- 顧客の経営企画部・管理部門と直接連携しながら、自社LLM基盤の導入/DWH構築/PoC/運用を推進・支援
- FDEはプロジェクト単位でチームをリードし、技術的な実装・課題解決・プロダクト改善を一貫して担う
【具体的な業務内容・ミッション】
- 顧客企業の経営課題・業務フローを構造化し、自社LLM基盤、外部AIソリューションを用いた最適なソリューションを設計・実装・運用する
- AI(LLM、RAG,画像認識等)を活用した業務自動化の設計・実装・評価
- AI導入方針策定、顧客ヒアリング、精度検証、社内外ステークホルダー調整を実施
- 顧客ごとのユースケースを共通化し、自社LLM基盤の進化にフィードバック
- 社内のAI活用基盤・デリバリー基盤の整備、開発プロセス・ナレッジ共有の推進
「自社サービス」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。提供開始後、マルチプロダクト展開にも注力し、複数のプロダクト/サービスを提供。
【募集ポジションについて】
生成AIの進化により、経営・業務領域における「AI実装」の可能性は急速に広がっています。当社では「AIを経営に実装する」という新しいテーマに挑戦するため、LLM基盤チームを組成しており、エンジニアの新たな役割として、Forward Deployed Engineer(FDE)という新たな職種を設けました。FDEは、単なる「AI導入の支援者」ではなく、顧客の経営課題と技術の最前線に立ち、AIを“使える価値”として実装し、同時にプロダクトの進化を牽引する存在です。LLM基盤チームは、経営管理・経営企画・財務会計といった高度なビジネスドメインにおけるAI活用の第一線として、AIプロダクトの導入を支援しながら、顧客と共に「AIによる経営変革」のモデルケースを既に上場企業と共に創出しています。現在、エンタープライズ企業を中心にAI関連プロジェクトが急増しており、自社AI事業の中核メンバーとして新たなFDEを募集します。
【ポジション・部門の魅力】
所属予定チーム:AIソリューション本部
- CEO直下
- 複数名規模のクロスファンクショナルチーム(コンサル、エンジニア、PdM、デザイナー)
- 顧客の経営企画部・管理部門と直接連携しながら、自社LLM基盤の導入/DWH構築/PoC/運用を推進・支援
- FDEはプロジェクト単位でチームをリードし、技術的な実装・課題解決・プロダクト改善を一貫して担う
【具体的な業務内容・ミッション】
- 顧客企業の経営課題・業務フローを構造化し、自社LLM基盤、外部AIソリューションを用いた最適なソリューションを設計・実装・運用する
- AI(LLM、RAG,画像認識等)を活用した業務自動化の設計・実装・評価
- AI導入方針策定、顧客ヒアリング、精度検証、社内外ステークホルダー調整を実施
- 顧客ごとのユースケースを共通化し、自社LLM基盤の進化にフィードバック
- 社内のAI活用基盤・デリバリー基盤の整備、開発プロセス・ナレッジ共有の推進
ストラテジックアーキテクト/DXの総合サービスを提供する成長中IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1600万円〜2500万円
ポジション
ストラテジックアーキテクト
仕事内容
業務概要
お客様の業務/システムを構造的にとらえ、事業成長に必要な変革の意思決定を担い、全体最適の構想を描くポジションです。個別の改善にとどまらず、システム全体のあるべき姿を描き、取捨選択を行いながら、ビジネスインパクトにつながる構想を形にしていきます。また、AI活用ツールにより既存システムの構造を把握することで、現状を正確に捉えた、実現性の高い構想を描くことができます。
具体的な業務
・お客様へのヒアリング(業務/システム/経営観点)
・AIを活用した既存システムの構造可視化
・モダナイゼーション戦略の策定
- 新システム構造
- 投資対効果
- ロードマップ
- 廃止/統合方針
・サービス/機能単位での設計整理
・案件立ち上げおよび推進
・実装フェーズへの接続/関与
ポジション・部門の魅力
●このポジションの特徴
・システム全体のあるべき姿を自ら定義できる
・意思決定レイヤーに入り、ビジネスインパクトを生み出せる
・AIを活用し、構想の精度を高められる
・描いた構想を、実現まで見届けられる
◆事業の位置づけ
AI活用推進部門は、当社の次の成長の中核を担う事業です。代表をはじめとした経営層も、AI時代のビジネスとして、本領域を「会社の次の柱」と位置づけております。
・投資/人材を強化中
・基幹システムに関わる大規模案件が中心
・長期的なお客様との関係を築く領域
◆この事業の強み
多くの企業は、「構想」または「開発」のどちらかに強みをもっています。一方で当社は、以下を一気通貫で担います。
・構造可視化(リバースエンジニアリング)
・戦略設計
・開発実行
・品質保証(AI生成コード含む)
私たちは、お客様ファーストで、最後まで責任をもつパートナーであることを大事にしております。また、これらを支える基盤として、独自のフレームワークを活用しています。このフレームワークは、開発フェーズだけでなく、リバースエンジニアリングによる構造理解から、設計/実装/テストまでを一貫して支える仕組みです。これにより、構想した内容を、設計/実装までそのままつなげることができ、分析結果を活かした、根拠のある設計ができ、AI活用を含めた開発プロセスを、再現性高く進めることができるといった、構造理解から実行まで分断しない開発を実現しています。
◆モダナイゼーションについて
私たちが向き合っているのは、単なる保守や延命ではありません。ブラックボックスの解体、不要な複雑性の排除、AI前提の再設計。これからのビジネスを支えるシステムを設計する仕事です。
◆最後に
社会課題を解決していきたい、構想までで終わることに違和感がある、全体最適に踏み込みたい、技術を武器に、構想から社会課題を解決していきたい想いをおもちの方をお待ちしています。
お客様の業務/システムを構造的にとらえ、事業成長に必要な変革の意思決定を担い、全体最適の構想を描くポジションです。個別の改善にとどまらず、システム全体のあるべき姿を描き、取捨選択を行いながら、ビジネスインパクトにつながる構想を形にしていきます。また、AI活用ツールにより既存システムの構造を把握することで、現状を正確に捉えた、実現性の高い構想を描くことができます。
具体的な業務
・お客様へのヒアリング(業務/システム/経営観点)
・AIを活用した既存システムの構造可視化
・モダナイゼーション戦略の策定
- 新システム構造
- 投資対効果
- ロードマップ
- 廃止/統合方針
・サービス/機能単位での設計整理
・案件立ち上げおよび推進
・実装フェーズへの接続/関与
ポジション・部門の魅力
●このポジションの特徴
・システム全体のあるべき姿を自ら定義できる
・意思決定レイヤーに入り、ビジネスインパクトを生み出せる
・AIを活用し、構想の精度を高められる
・描いた構想を、実現まで見届けられる
◆事業の位置づけ
AI活用推進部門は、当社の次の成長の中核を担う事業です。代表をはじめとした経営層も、AI時代のビジネスとして、本領域を「会社の次の柱」と位置づけております。
・投資/人材を強化中
・基幹システムに関わる大規模案件が中心
・長期的なお客様との関係を築く領域
◆この事業の強み
多くの企業は、「構想」または「開発」のどちらかに強みをもっています。一方で当社は、以下を一気通貫で担います。
・構造可視化(リバースエンジニアリング)
・戦略設計
・開発実行
・品質保証(AI生成コード含む)
私たちは、お客様ファーストで、最後まで責任をもつパートナーであることを大事にしております。また、これらを支える基盤として、独自のフレームワークを活用しています。このフレームワークは、開発フェーズだけでなく、リバースエンジニアリングによる構造理解から、設計/実装/テストまでを一貫して支える仕組みです。これにより、構想した内容を、設計/実装までそのままつなげることができ、分析結果を活かした、根拠のある設計ができ、AI活用を含めた開発プロセスを、再現性高く進めることができるといった、構造理解から実行まで分断しない開発を実現しています。
◆モダナイゼーションについて
私たちが向き合っているのは、単なる保守や延命ではありません。ブラックボックスの解体、不要な複雑性の排除、AI前提の再設計。これからのビジネスを支えるシステムを設計する仕事です。
◆最後に
社会課題を解決していきたい、構想までで終わることに違和感がある、全体最適に踏み込みたい、技術を武器に、構想から社会課題を解決していきたい想いをおもちの方をお待ちしています。
AIエンジニアリーダー/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
AIエンジニアリーダー
仕事内容
業務概要
「最先端のAI技術」と「当グループのアセット(生活者データなど)」をフル活用し、クライアントのマーケティング変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。単なる「開発担当」ではなく、技術リーダーとしてプロジェクトを牽引しながら、チームの技術力を底上げする役割を担って頂きます。プレイヤーとして第一線で手を動かし続けながら、若手エンジニアの成長を支えてAI開発の再現性を高めていく、「マネジメント専任」でも「孤高のスペシャリスト」でもない「技術で引っ張るリーダー」を求めています。
具体的な業務
コンサルティングフェーズ
・コンサルタントと共にクライアントの課題を明確化し、AIによる解決方針を策定します。
・クライアント課題の整理・現状分析
・AI活用戦略の設計
・AIの基盤となるデータ活用構想の策定
・プロジェクト計画・マイルストーン設計
エンジニアリングフェーズ
・実証・実装・リリース後のサポートまで、技術判断と開発推進を担います。
・プロジェクトマネージャーとしての全体統括
・LLM/RAG等を活用したアプリケーション設計・開発
・データ設計・データ加工方針の策定
・設計レビュー/コードレビュー
・プロジェクトを通じての若手エンジニア育成
・最新技術のリサーチ・社内プロダクトチームとの連携
ポジションの魅力
1. 「AI×独自データ」の面白さ
当グループの生活者データ、プラットフォーマーのデータ、クライアント保有データなど、他社では触れられないデータ群とAIの掛け合わせによって新しい価値を生み出す醍醐味を味わえる。
2. マーケ&セールス領域特化のAI実装
単なる効率化ではなく、「顧客のココロを動かす」ことが求められるマーケ&セールス領域において、クリエイターやプランナーとも協働し「AIによる新しい売り方」づくりに挑戦できる。
3. 多様な業界・プロジェクトに携われる環境
当社の年間取引社数は多く、業種も多様、クライアントや業種ごとに異なる課題に適応する設計力・実装力を磨くことができる。
「最先端のAI技術」と「当グループのアセット(生活者データなど)」をフル活用し、クライアントのマーケティング変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。単なる「開発担当」ではなく、技術リーダーとしてプロジェクトを牽引しながら、チームの技術力を底上げする役割を担って頂きます。プレイヤーとして第一線で手を動かし続けながら、若手エンジニアの成長を支えてAI開発の再現性を高めていく、「マネジメント専任」でも「孤高のスペシャリスト」でもない「技術で引っ張るリーダー」を求めています。
具体的な業務
コンサルティングフェーズ
・コンサルタントと共にクライアントの課題を明確化し、AIによる解決方針を策定します。
・クライアント課題の整理・現状分析
・AI活用戦略の設計
・AIの基盤となるデータ活用構想の策定
・プロジェクト計画・マイルストーン設計
エンジニアリングフェーズ
・実証・実装・リリース後のサポートまで、技術判断と開発推進を担います。
・プロジェクトマネージャーとしての全体統括
・LLM/RAG等を活用したアプリケーション設計・開発
・データ設計・データ加工方針の策定
・設計レビュー/コードレビュー
・プロジェクトを通じての若手エンジニア育成
・最新技術のリサーチ・社内プロダクトチームとの連携
ポジションの魅力
1. 「AI×独自データ」の面白さ
当グループの生活者データ、プラットフォーマーのデータ、クライアント保有データなど、他社では触れられないデータ群とAIの掛け合わせによって新しい価値を生み出す醍醐味を味わえる。
2. マーケ&セールス領域特化のAI実装
単なる効率化ではなく、「顧客のココロを動かす」ことが求められるマーケ&セールス領域において、クリエイターやプランナーとも協働し「AIによる新しい売り方」づくりに挑戦できる。
3. 多様な業界・プロジェクトに携われる環境
当社の年間取引社数は多く、業種も多様、クライアントや業種ごとに異なる課題に適応する設計力・実装力を磨くことができる。
AIエンジニア スペシャリスト/ECプラットフォームを提供する成長中IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2500万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
業務概要:
AI領域のスペシャリストとして、自社プロダクトへのAIプログラム開発とWEBアプリケーションオマージュ、データベースを活用した解析・分析・活用を担うポジションです。自社サービスにおいて、製品の軸から市場優位性を高めることに貢献いただきます。
具体的な業務:
【メインミッション】
購買体験(コマース)のデータ活用、AI領域のPOCプロジェクトから、AIの新しいサービスを創出し、お客様への価値創出を増大するミッションをお持ちいただきます。
【手がける製品・サービス】
大手企業に導入されている自社ECプラットフォームの開発に携わります。業界最高水準の機能を持ち、独自カスタマイズが可能です。最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させることを目指しています。
【開発環境・業務範囲】
技術スタック:
言語: Python/C#/JavaScript/SQL
フレームワーク: ASP.NET Web Forms, ASP.NET MVC
ライブラリ: 自社ライブラリ含む多数
統合開発環境: Visual Studio
データベース管理: SQL Server
バージョン管理: Team Foundation Server, Git
使用PC: Windows10
AI領域のスペシャリストとして、自社プロダクトへのAIプログラム開発とWEBアプリケーションオマージュ、データベースを活用した解析・分析・活用を担うポジションです。自社サービスにおいて、製品の軸から市場優位性を高めることに貢献いただきます。
具体的な業務:
【メインミッション】
購買体験(コマース)のデータ活用、AI領域のPOCプロジェクトから、AIの新しいサービスを創出し、お客様への価値創出を増大するミッションをお持ちいただきます。
【手がける製品・サービス】
大手企業に導入されている自社ECプラットフォームの開発に携わります。業界最高水準の機能を持ち、独自カスタマイズが可能です。最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させることを目指しています。
【開発環境・業務範囲】
技術スタック:
言語: Python/C#/JavaScript/SQL
フレームワーク: ASP.NET Web Forms, ASP.NET MVC
ライブラリ: 自社ライブラリ含む多数
統合開発環境: Visual Studio
データベース管理: SQL Server
バージョン管理: Team Foundation Server, Git
使用PC: Windows10
AI&データコンサルタント/フリーランス向けマッチングサービス提供企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜5000万円
ポジション
マネージャー以上
仕事内容
業務概要
当社のAI・データ活用専門組織のマネジメント層として、企業の経営課題を上流から特定し、生成AI(LLM/AIエージェント/音声AI等)やカスタムAIプロダクトの実装・定着までを一気通貫でリードしていただきます。
当社の最大の特徴は、自社コンサルタントと「市場価値の高いハイスキルフリーランス」を融合させた独自のギルド型組織です。これら精鋭スペシャリストたちを束ねる「軍師」として、難易度の高いエンタープライズ案件を成功へと導いてください。
具体的な業務
ご自身のこれまでの知見や得意領域(戦略・分析・基盤構築等)に基づき、以下の業務の「統括および推進」を担っていただきます。
1. 戦略・構想策定
・経営層へのヒアリングを通じたAI/データ活用ロードマップの策定
・生成AI(LLM/音声AI/マルチモーダル等)のビジネス適用シナリオ策定とPoC設計
・データドリブン組織への変革に向けたDMO(Data Management Office)立ち上げ支援
2. プロジェクトマネジメント・チーム組成
・案件の要件定義からデリバリーまでの総責任(PM/PMO)
・AIプロダクト(SaaS型/カスタム開発)の開発プロセス管理と品質担保
・ハイスキルフリーランス(DS/DE/PM)との最適なチーム編成とクオリティ管理
3. ソリューション開発・組織拡大
・再利用可能なAI資産(LLMオーケストレーション基盤等)の共通化・プロダクト化
・上場に向けた組織作り、メソッドの標準化
・ナレッジシェアによる若手コンサルタントの育成、および新規サービスの企画
ポジション・部門の魅力
1. 「上場前夜」のダイナミズムを当事者として経験
株式上場という明確なマイルストーンがあります。組織が急拡大するフェーズで、仕組み作りや事業成長に直接寄与できる、キャリアにおいて最もエキサイティングな時期にご参画いただけます。
2. 「自社リソース」に縛られない、真のクライアントファースト
社内のエンジニアの稼働を埋めるための提案は不要です。市場から最適なスキルを持つフリーランスをアサインできるため、常に「解くべき課題に対して最高の布陣」で挑むことができます。
3. キャリアの拡張性
コンサルタントとしての深化はもちろん、事業会社としての側面を活かし、自社発の新規AIプロダクト立ち上げや、事業責任者(事業部長・役員候補)へのパスも開かれています。
当社のAI・データ活用専門組織のマネジメント層として、企業の経営課題を上流から特定し、生成AI(LLM/AIエージェント/音声AI等)やカスタムAIプロダクトの実装・定着までを一気通貫でリードしていただきます。
当社の最大の特徴は、自社コンサルタントと「市場価値の高いハイスキルフリーランス」を融合させた独自のギルド型組織です。これら精鋭スペシャリストたちを束ねる「軍師」として、難易度の高いエンタープライズ案件を成功へと導いてください。
具体的な業務
ご自身のこれまでの知見や得意領域(戦略・分析・基盤構築等)に基づき、以下の業務の「統括および推進」を担っていただきます。
1. 戦略・構想策定
・経営層へのヒアリングを通じたAI/データ活用ロードマップの策定
・生成AI(LLM/音声AI/マルチモーダル等)のビジネス適用シナリオ策定とPoC設計
・データドリブン組織への変革に向けたDMO(Data Management Office)立ち上げ支援
2. プロジェクトマネジメント・チーム組成
・案件の要件定義からデリバリーまでの総責任(PM/PMO)
・AIプロダクト(SaaS型/カスタム開発)の開発プロセス管理と品質担保
・ハイスキルフリーランス(DS/DE/PM)との最適なチーム編成とクオリティ管理
3. ソリューション開発・組織拡大
・再利用可能なAI資産(LLMオーケストレーション基盤等)の共通化・プロダクト化
・上場に向けた組織作り、メソッドの標準化
・ナレッジシェアによる若手コンサルタントの育成、および新規サービスの企画
ポジション・部門の魅力
1. 「上場前夜」のダイナミズムを当事者として経験
株式上場という明確なマイルストーンがあります。組織が急拡大するフェーズで、仕組み作りや事業成長に直接寄与できる、キャリアにおいて最もエキサイティングな時期にご参画いただけます。
2. 「自社リソース」に縛られない、真のクライアントファースト
社内のエンジニアの稼働を埋めるための提案は不要です。市場から最適なスキルを持つフリーランスをアサインできるため、常に「解くべき課題に対して最高の布陣」で挑むことができます。
3. キャリアの拡張性
コンサルタントとしての深化はもちろん、事業会社としての側面を活かし、自社発の新規AIプロダクト立ち上げや、事業責任者(事業部長・役員候補)へのパスも開かれています。
Agent Harness Engineer/上場マーケティング支援企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1200万円〜2000万円
ポジション
基盤ソフトウェア設計者
仕事内容
当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。
【ミッション】
「企業の脳」の心臓部を設計する。AIエージェントが安全・高速・確実に動作するためのAgent Harness 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。自社サービス上で動くワークフローの制御基盤を、自社で構築する。
【期待する役割】
Agent Harness Engineerとして、AI/MLの知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。
1. LLM / AIエージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する
2. モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI特有のシステム設計を担う
3. 社内エンジニアが使うAgent SDKを設計・開発する
4. ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する
5. Research Engineerと連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する
【業務内容】
1. Agent Harness の設計・実装
- エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装
- Agent SDK の設計・開発 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース
- セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装
- ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 エージェントの行動を制御するルール実行基盤
2. AI/ML システム統合
- モデルルーティング 複数のLLMプロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング
- コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG統合)
- 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略)
- Research Engineerと連携した最新研究成果の本番基盤への統合
3. オーケストレーション・パフォーマンス
- ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発
- コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理)
- 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング
4. 信頼性・運用
- プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持
- インシデント対応・ポストモーテム
- データアクセス・権限管理基盤の設計
【このポジションの魅力】
1. Agent Harnessを自社で作る: 2026年最もホットなアーキテクチャ概念を、OSSに頼らず自社で設計・実装できる。業界の最前線に立てる。
2. AI/ML × バックエンドの交点: LLMの動作原理を理解した上で、エージェント実行基盤を自ら設計・実装する。純粋なインフラでも純粋なMLでもない、新しい領域。
3. 基盤ソフトウェアの設計者: YAMLを書く仕事ではなく、SDK・実行エンジン・オーケストレーターをコードで作る仕事。低レイヤーの知識が直接活きる。
4. 開発者体験の設計: 社内エンジニアが使うSDK・ツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させる。
5. 全プロダクトの土台を支える: 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが作ったHarnessの上ですべてのAIエージェントが動く。
6. 急成長環境のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる。
【ミッション】
「企業の脳」の心臓部を設計する。AIエージェントが安全・高速・確実に動作するためのAgent Harness 実行エンジン、オーケストレーション、ガードレール、メモリ、モデルルーティングを設計・実装する。自社サービス上で動くワークフローの制御基盤を、自社で構築する。
【期待する役割】
Agent Harness Engineerとして、AI/MLの知識を活かしながらエージェントの制御・実行基盤を設計・実装していただきます。
1. LLM / AIエージェントの動作原理を深く理解した上で、実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) を設計・実装する
2. モデルルーティング、コンテキスト管理、メモリ基盤 (長期記憶・ワーキングメモリ) など、AI特有のシステム設計を担う
3. 社内エンジニアが使うAgent SDKを設計・開発する
4. ガードレール / ポリシー実行エンジンを構築し、エージェントの行動を安全に制御する
5. Research Engineerと連携し、最新の研究成果を本番基盤に統合する
【業務内容】
1. Agent Harness の設計・実装
- エージェント実行エンジン (Graph Runtime / State Machine) の設計・実装
- Agent SDK の設計・開発 社内エンジニアがエージェントを構築するためのインターフェース
- セッション管理・チェックポイント・リカバリ機構の実装
- ガードレール / ポリシー実行エンジンの構築 エージェントの行動を制御するルール実行基盤
2. AI/ML システム統合
- モデルルーティング 複数のLLMプロバイダ / モデルタイプを跨いだ推論リクエストの最適ルーティング
- コンテキスト管理・メモリ基盤の設計 (長期記憶、ワーキングメモリ、RAG統合)
- 推論パイプラインの最適化 (レイテンシ削減、コスト効率化、キャッシュ戦略)
- Research Engineerと連携した最新研究成果の本番基盤への統合
3. オーケストレーション・パフォーマンス
- ワークフローオーケストレーション・キューイングシステムの開発
- コスト/性能最適化 (オートスケーリング、キャッシュ、バッチ処理)
- 推論リクエストのルーティング・ロードバランシング
4. 信頼性・運用
- プラットフォーム稼働率 99.9% 以上の維持
- インシデント対応・ポストモーテム
- データアクセス・権限管理基盤の設計
【このポジションの魅力】
1. Agent Harnessを自社で作る: 2026年最もホットなアーキテクチャ概念を、OSSに頼らず自社で設計・実装できる。業界の最前線に立てる。
2. AI/ML × バックエンドの交点: LLMの動作原理を理解した上で、エージェント実行基盤を自ら設計・実装する。純粋なインフラでも純粋なMLでもない、新しい領域。
3. 基盤ソフトウェアの設計者: YAMLを書く仕事ではなく、SDK・実行エンジン・オーケストレーターをコードで作る仕事。低レイヤーの知識が直接活きる。
4. 開発者体験の設計: 社内エンジニアが使うSDK・ツールチェーンを設計し、開発組織全体の生産性を向上させる。
5. 全プロダクトの土台を支える: 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが作ったHarnessの上ですべてのAIエージェントが動く。
6. 急成長環境のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる。
リード・リサーチエンジニア (LLM/Agent)/上場マーケティング支援企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1200万円〜2000万円
ポジション
リード ・リサーチエンジニア
仕事内容
業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。
募集背景:自社サービスは「企業の脳」として、顧客企業の全SaaSを統合し、数百のワークフローをAIエージェントが自律的に実行する世界を目指しています。しかし、この構想を実現するには、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破しなければなりません。
1. 複数のSaaSを横断して情報を検索・統合する際の推論品質の限界
2. 長期にわたる業務プロセスを記憶し、文脈を維持する長期記憶の設計
3. テキスト・画像・音声・構造化データを統合的に扱うマルチモーダル対応
4. 数百社が同時利用する環境での低レイテンシ推論
この1年で、LLMを活用したエージェントシステムの採用は急速に進みました。今後、AIエージェントがより複雑なタスクをエンドツーエンドで、あるいは人間と協力して遂行する未来に向けて、当社では以下に取り組むチームを強化します。
- 長期ホライゾンの課題でより効果的なエージェントを実現する
- 様々なスケールで他のエージェントと協調し、大きなタスクを達成するための連携を設計する
- エージェント性能を最大化するため、新規のハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニングなど必要な課題を解く
ミッション:Agentが降参する問題を解く。現在のAIエージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索/計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。自社サービス上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。
期待する役割について:Research Engineerとして、AI/LLM/MLの最先端研究と応用研究をリードしていただきます。
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保
- プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決
- モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上
- 研究成果をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ
論文を書くことがゴールではありません。研究成果をプロダクションに適用し、企業が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。
具体的な業務:
- エージェント研究開発
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 新しい推論・計画・検索手法の研究開発
- マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発
- 最新論文の調査・再現・改良実装
- 評価・ベンチマーク
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- 合成データ生成・評価ベンチマーク設計
- モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体)
- プロダクション課題の解決
- 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等)
- モデル学習用データミックスの作成・最適化
- エージェント評価フレームワークの高度化
- 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング
- 技術移転・発信
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転・メンタリング
- 学術機関・OSSコミュニティとの連携
業務シナリオ例:
● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ
RAGの研究開発 自社サービスが「企業の脳」として機能するには、顧客の全SaaSに散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。既存のRAGでは「Aプロダクトの従業員データ」と「Bプロダクトの商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。ナレッジグラフベースのRAGアーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。SaaS横断検索の回答精度を向上させ、Agentic Product Engineerチームに技術移転して全プロダクトに展開。
成果責任 (KR/メトリクス):
- ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク)
- 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり)
- 推論レイテンシ / コスト改善率
- 論文・技術ブログ発表数
- 社内技術移転完了数
チーム体制:
開発組織に在籍しています。
Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します:
- JAI Lab AI研究開発
- AI&Model モデル学習・最適化
- Voice & Tel 音声AI・電話システム
密接に連携する役割:
- Agentic Product Engineer エージェント機能開発 (技術移転先)
- Agent Harness Engineer エージェント実行基盤
- AI QA Specialist 評価パイプラインとの連携
- Product Manager プロダクト設計
ポジション・部門の魅力:
- 「企業の脳」を支える研究: 単なるチャットボットの改善ではない。企業の全SaaSを統合しAIが自律実行する「次世代基幹システム」の技術的基盤を、研究で切り拓く
- 研究→プロダクションの直結: 開発した手法が即座に本番環境へ適用され、企業が利用するシステムに反映される。論文で終わらない、実世界へのインパクトを実感できる
- 最先端AI研究の実践: 推論品質の限界突破、長期記憶設計、マルチエージェント協調など、業界最前線のフロンティア課題に取り組める
- 研究と発表の両立: 論文発表・技術ブログ執筆を推奨し、学術機関やOSSコミュニティとの連携も積極的に支援
- 技術移転のインパクト: 開発した手法をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げするリーダーシップを発揮できる
- 急成長環境: スタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる
募集背景:自社サービスは「企業の脳」として、顧客企業の全SaaSを統合し、数百のワークフローをAIエージェントが自律的に実行する世界を目指しています。しかし、この構想を実現するには、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破しなければなりません。
1. 複数のSaaSを横断して情報を検索・統合する際の推論品質の限界
2. 長期にわたる業務プロセスを記憶し、文脈を維持する長期記憶の設計
3. テキスト・画像・音声・構造化データを統合的に扱うマルチモーダル対応
4. 数百社が同時利用する環境での低レイテンシ推論
この1年で、LLMを活用したエージェントシステムの採用は急速に進みました。今後、AIエージェントがより複雑なタスクをエンドツーエンドで、あるいは人間と協力して遂行する未来に向けて、当社では以下に取り組むチームを強化します。
- 長期ホライゾンの課題でより効果的なエージェントを実現する
- 様々なスケールで他のエージェントと協調し、大きなタスクを達成するための連携を設計する
- エージェント性能を最大化するため、新規のハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニングなど必要な課題を解く
ミッション:Agentが降参する問題を解く。現在のAIエージェントでは解決できないフロンティア課題に挑み、新しい推論手法・検索/計画・長期記憶・ツール利用の品質限界を突破する。自社サービス上で動く数百のワークフローが、より賢く・速く・安全に動作する未来を、研究で切り拓く。
期待する役割について:Research Engineerとして、AI/LLM/MLの最先端研究と応用研究をリードしていただきます。
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- モデルとプロンプトの自動評価を支援し、学習からプロダクトライフサイクル全体にわたって品質を担保
- プロダクト組織と協力し、エージェントをプロダクトに適用するうえでの最も困難な課題を解決
- モデル学習用データミックスの作成・最適化により、エージェントタスクにおける性能と使いやすさを向上
- 研究成果をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げ
論文を書くことがゴールではありません。研究成果をプロダクションに適用し、企業が利用する本番環境でユーザーに届けることを重視します。
具体的な業務:
- エージェント研究開発
- 異なるエージェント・ハーネスの発案・開発・比較 (メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャ等)
- 新しい推論・計画・検索手法の研究開発
- マルチモーダル・長文コンテキスト対応の技術開発
- 最新論文の調査・再現・改良実装
- 評価・ベンチマーク
- 大規模なエージェント型タスクのための厳密な定量ベンチマークの設計・実装
- 合成データ生成・評価ベンチマーク設計
- モデルとプロンプトの自動評価支援 (学習 → プロダクトライフサイクル全体)
- プロダクション課題の解決
- 推論レイテンシ / コスト最適化 (量子化、蒸留、キャッシュ等)
- モデル学習用データミックスの作成・最適化
- エージェント評価フレームワークの高度化
- 本番環境での品質改善・パフォーマンスチューニング
- 技術移転・発信
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転・メンタリング
- 学術機関・OSSコミュニティとの連携
業務シナリオ例:
● シナリオ 1 : SaaS 横断検索のためのナレッジグラフ
RAGの研究開発 自社サービスが「企業の脳」として機能するには、顧客の全SaaSに散在する情報を横断的に検索・統合する必要がある。既存のRAGでは「Aプロダクトの従業員データ」と「Bプロダクトの商談データ」の関係性を捉えられず、回答精度が低い。ナレッジグラフベースのRAGアーキテクチャを研究・開発し、エンティティ間の関係性を構造化。SaaS横断検索の回答精度を向上させ、Agentic Product Engineerチームに技術移転して全プロダクトに展開。
成果責任 (KR/メトリクス):
- ベンチマークスコア改善率 (社内 / 公開ベンチマーク)
- 新手法のプロダクション適用数 (四半期あたり)
- 推論レイテンシ / コスト改善率
- 論文・技術ブログ発表数
- 社内技術移転完了数
チーム体制:
開発組織に在籍しています。
Research Engineerは以下のプロジェクトを横断して活動します:
- JAI Lab AI研究開発
- AI&Model モデル学習・最適化
- Voice & Tel 音声AI・電話システム
密接に連携する役割:
- Agentic Product Engineer エージェント機能開発 (技術移転先)
- Agent Harness Engineer エージェント実行基盤
- AI QA Specialist 評価パイプラインとの連携
- Product Manager プロダクト設計
ポジション・部門の魅力:
- 「企業の脳」を支える研究: 単なるチャットボットの改善ではない。企業の全SaaSを統合しAIが自律実行する「次世代基幹システム」の技術的基盤を、研究で切り拓く
- 研究→プロダクションの直結: 開発した手法が即座に本番環境へ適用され、企業が利用するシステムに反映される。論文で終わらない、実世界へのインパクトを実感できる
- 最先端AI研究の実践: 推論品質の限界突破、長期記憶設計、マルチエージェント協調など、業界最前線のフロンティア課題に取り組める
- 研究と発表の両立: 論文発表・技術ブログ執筆を推奨し、学術機関やOSSコミュニティとの連携も積極的に支援
- 技術移転のインパクト: 開発した手法をAgentic Product Engineerチームに移転し、プロダクト全体の品質を底上げするリーダーシップを発揮できる
- 急成長環境: スタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる
AIエンジニア/デジタルマーケティング会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1080万円〜2000万円
ポジション
プロジェクトリーダー
仕事内容
業務概要:当社は、テレビCMを中心としたマーケティングコミュニケーション領域のサポートを通じて、クライアントの事業成長に貢献するエージェンシーです。当社開発組織では、テレビCMの効果を可視化・分析する「自社サービス」に加え、マーケティング統合分析(MMM)によるメディア貢献度の分析や予算最適化などのソリューションを提供しています。今後は「自社サービス」の展開に加え、社内の業務基盤についても「人とAI(テクノロジー)の役割分担」を前提に根本から再設計を進め、「AIネイティブ」な業務基盤の構築を推進していきます。
具体的な業務:
1. AIエージェント基盤の設計・開発・運用: LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築。
2. 評価・改善サイクルの設計: AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定。
3. 運用基盤の構築: MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計。
4. 可観測性の確保: エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決。
直近の取り組み: セキュアなAI基盤の構築(広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備)。
将来的な取り組み: 自社サービスのAIエージェント化、マーケティングAIエージェントの提供、Human in the loop設計の高度化。
実際の業務進行: 社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供。ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積。
ポジション・部門の魅力:
やりがい: AIを単なる検証に留めず、実際のビジネスの意思決定基盤として運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど、常に進化するAIテクノロジーをプロダクトに組み込む挑戦が可能です。
魅力: 開発だけでなく運用までを見据えた品質評価や安全性の担保など、AI活用の「中核」を担う仕組みづくりに関われます。パートナー、当グループの独自アセット等を活用して、顧客課題解決に向けたマーケティングソリューションを創出できます。
具体的な業務:
1. AIエージェント基盤の設計・開発・運用: LLMプラットフォーム(Bedrock, Vertex AI等)やエージェント基盤(LangGraph, CrewAI等)を活用したシステムの構築。
2. 評価・改善サイクルの設計: AIエージェントの応答品質を測る評価指標、テストデータ、改善プロセスの策定。
3. 運用基盤の構築: MCP(Model Context Protocol)や外部APIを統合し、安全かつ再利用性の高い運用基盤の設計。
4. 可観測性の確保: エージェントの判断プロセス、コスト、失敗要因のモニタリングと課題解決。
直近の取り組み: セキュアなAI基盤の構築(広告・売上・CRM等の機密データを扱うためのローカルLLM環境、ガードレール、権限管理、監査ログを備えた基盤整備)。
将来的な取り組み: 自社サービスのAIエージェント化、マーケティングAIエージェントの提供、Human in the loop設計の高度化。
実際の業務進行: 社内依頼者と伴走しながら、顧客の複雑な要望に対してAI・テクノロジーを活用したソリューションを提供。ソリューション提供後は、個別案件で得られた解決策を抽象化し、AIエージェントなどの標準プロダクト機能へと昇華させ、再利用可能なアーキテクチャとして組織知に蓄積。
ポジション・部門の魅力:
やりがい: AIを単なる検証に留めず、実際のビジネスの意思決定基盤として運用し、クライアントの事業成長に直接貢献できます。ローカルLLM、AIエージェント、MCPなど、常に進化するAIテクノロジーをプロダクトに組み込む挑戦が可能です。
魅力: 開発だけでなく運用までを見据えた品質評価や安全性の担保など、AI活用の「中核」を担う仕組みづくりに関われます。パートナー、当グループの独自アセット等を活用して、顧客課題解決に向けたマーケティングソリューションを創出できます。
生成AI活用・ローコード開発推進(AI/DXテクノロジスト)/ネット銀行
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1700万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
業務概要:一般業務領域および銀行業務領域において、生成AIやローコード開発環境を積極的に活用し、業務の抜本的な変革を推進していくため、専門人材を募集しています。
具体的な業務:
1. 一般業務領域:
- Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Power Platform、kintone などの生成AIサービスやローコード開発環境を活用し、社内一般業務の抜本的な改善、効率化、高度化を推進。
- 全社員へのCopilot活用定着に向けた、継続的な研修体制の整備や、社内外における好事例の収集・共有体制の構築・推進。
- 社内各部と連携し、具体的な業務・タスクへの生成AI適用およびシステム化の推進。
2. 銀行業務領域:
- AWS、Salesforce、UiPath などの生成AIおよびローコード開発環境を活用し、銀行オペレーション業務の抜本的な改善、効率化、高度化を推進。
- コンタクトセンター/カスタマーサポート領域における、生成AI活用による業務改革の推進(Salesforce Agentforce を中心に活用し、生成AIを各種業務・タスクへ適用することで、人手による作業の大幅な削減を目指します)。
- 上記以外の銀行オペレーション業務(外貨送金、住宅ローン審査 等)においても、生成AIやローコード開発環境を活用した抜本的な業務改善を推進。
3. 共通:
- 生成AI分野をリードするグローバル企業や国内大手SIer、当グループ各社、当グループとの連携を推進。
- 生成AIおよびローコード開発環境の活用について、企画・検討段階から、実装・定着、継続的な改善に至るまで、一連のプロセスを一貫して担当。
ポジション・部門の魅力:
- メガバンク等では業務が細分化されがちですが、当社では上流から一貫して関わることができ、幅広くかつ深いスキルを身につけることが可能です。
- 銀行として求められる高い信頼性・安全性を大前提としつつ、ロジカルに考え、柔軟かつスピーディに物事を進める文化があります。
- クラウドを前提としたシステム環境で、新しい技術やチャレンジに取り組めます。
具体的な業務:
1. 一般業務領域:
- Microsoft 365 Copilot、Copilot Studio、Power Platform、kintone などの生成AIサービスやローコード開発環境を活用し、社内一般業務の抜本的な改善、効率化、高度化を推進。
- 全社員へのCopilot活用定着に向けた、継続的な研修体制の整備や、社内外における好事例の収集・共有体制の構築・推進。
- 社内各部と連携し、具体的な業務・タスクへの生成AI適用およびシステム化の推進。
2. 銀行業務領域:
- AWS、Salesforce、UiPath などの生成AIおよびローコード開発環境を活用し、銀行オペレーション業務の抜本的な改善、効率化、高度化を推進。
- コンタクトセンター/カスタマーサポート領域における、生成AI活用による業務改革の推進(Salesforce Agentforce を中心に活用し、生成AIを各種業務・タスクへ適用することで、人手による作業の大幅な削減を目指します)。
- 上記以外の銀行オペレーション業務(外貨送金、住宅ローン審査 等)においても、生成AIやローコード開発環境を活用した抜本的な業務改善を推進。
3. 共通:
- 生成AI分野をリードするグローバル企業や国内大手SIer、当グループ各社、当グループとの連携を推進。
- 生成AIおよびローコード開発環境の活用について、企画・検討段階から、実装・定着、継続的な改善に至るまで、一連のプロセスを一貫して担当。
ポジション・部門の魅力:
- メガバンク等では業務が細分化されがちですが、当社では上流から一貫して関わることができ、幅広くかつ深いスキルを身につけることが可能です。
- 銀行として求められる高い信頼性・安全性を大前提としつつ、ロジカルに考え、柔軟かつスピーディに物事を進める文化があります。
- クラウドを前提としたシステム環境で、新しい技術やチャレンジに取り組めます。
データサイエンティスト/マーケティングプラットフォーム運営ベンチャー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1800万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
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。
・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。
AIエンジニア/マーケティングプラットフォーム運営ベンチャー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1800万円
ポジション
スペシャリスト
仕事内容
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。
・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。
Engineering Manager (Developer eXperience)/上場マーケティング支援企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1200万円〜1800万円
ポジション
Engineering Manager (Developer eXperience)
仕事内容
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。
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。
Robotics/Embodied AI/日本語特化型AI開発企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・大規模基盤モデルの構築およびそのためのデータ基盤構築
・論文のサーベイ、先行手法の検証、論文執筆
・論文のサーベイ、先行手法の検証、論文執筆
Human-Computer Interaction/日本語特化型AI開発企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・生成AIモデルを活用したインタラクティブシステムの開発及び評価
・開発したシステムの実証実験及び事業還元
・自社プロダクトにHCIの専門家として貢献
仕事の魅力
・当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使ってHCIx生成AI分野の研究開発を行います。その成果を多くのユーザに届けるための事業化に向けた開発も進めます。
・大規模言語モデル、マルチモーダルモデル、生成モデルなど生成AIの様々な分野の研究者、エンジニアと協調して研究開発を進めることができます。
・開発したシステムの実証実験及び事業還元
・自社プロダクトにHCIの専門家として貢献
仕事の魅力
・当社の所有する国内最大規模の計算基盤を使ってHCIx生成AI分野の研究開発を行います。その成果を多くのユーザに届けるための事業化に向けた開発も進めます。
・大規模言語モデル、マルチモーダルモデル、生成モデルなど生成AIの様々な分野の研究者、エンジニアと協調して研究開発を進めることができます。
Research Engineer・Research Scientist (AI4Science)/日本語特化型AI開発企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・ミッション達成に必要な要素技術開発及びシステム構築
・例1)大規模言語モデルの学習及び評価
・例2)LLMエージェントの構築及び評価
・知財化、研究成果の対外発表(研究機関との共同研究を含む
・例1)大規模言語モデルの学習及び評価
・例2)LLMエージェントの構築及び評価
・知財化、研究成果の対外発表(研究機関との共同研究を含む
Research Engineer・Research Scientist (Spatial AI)/日本語特化型AI開発企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・画像からの3次元再構成、大規模3次元モデル生成のための基盤技術開発
・画像を中心とした大規模データの整備
・高品質な画像レンダリング手法の開発
・研究成果の論文発表、研究機関との共同研究
・画像を中心とした大規模データの整備
・高品質な画像レンダリング手法の開発
・研究成果の論文発表、研究機関との共同研究
【東京・大阪・愛知・福岡・京都】クラウドDXサービス運営企業でのAI・検索エンジニア[AI契約データベース]
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1020万円〜2790万円 経験、能力等に応じて個別に決定します。
ポジション
担当者〜
仕事内容
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
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
データAIプラットフォームエンジニア/Fintech Startup企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1800万円
ポジション
リードエンジニア
仕事内容
●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
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
LLM基盤コンサルタント/次世代型経営管理クラウド企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2000万円
ポジション
コンサルタント
仕事内容
2.ポジションについて
プロダクト概要:
「自社サービス」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。提供開始後、マルチプロダクト展開にも注力し、プロダクト/サービスを提供。プロダクトビジョンの実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。
募集ポジションについて:
私たちは、「AIを業務に溶け込ませる」世界の実現に向け、LLM・AIエージェントを企業の中核業務へ本格実装する取り組みを推進しています。企業のAI活用がPoC(実証)から“本番活用”へと急速にシフトする中で、「技術と業務の翻訳」が極めて重要になります。そこで、顧客の業務を深く理解し、AIエージェントのユースケースを設計し、技術チームと共に“実装”まで導くコンサルタントを新たに募集します。
チームについて:
所属予定チームは新規事業部、LLM基盤チームです。CEO直下のAI・LLM領域のクロスファンクショナルチームであり、コンサル、FDE(エンジニア)、PdM、デザイナーが密に連携し、課題発見から実装までを一気通貫で担当します。エンタープライズ企業の経営企画・業務部門と直接連携し、AI導入の成功パターンを創出。LLM基盤チームと協働し、ユースケースの共通化・AIエージェントの標準化も推進します。「机上の戦略」ではなく、実際に動くAIエージェントを顧客とつくる“実装特化型”のコンサル組織です。
具体的な業務内容・ミッション:
業務内容:
1. 顧客の業務プロセス分析・課題の構造化
2. AI適用ポイントの特定とユースケース設計
3. LLM/AIエージェントの要件定義(FDEと連携)
4. 業務フロー・ナレッジ・ツール連携を踏まえたAIエージェント設計
5. 導入プロジェクトの推進(要件整理 導入 定着まで)
6. AI精度評価・改善サイクルの運用
7. 顧客で生まれた成功パターンの標準化・プロダクトへのフィードバック
8. ステークホルダー管理、進捗・リスクのハンドリング
ミッション:
1. LLM技術を「使える形」で事業価値に転換する
2. 高速に検証→改善→実装できるAI基盤の構築
3. 複雑な文書業務をAIで処理できるドメイン特化基盤を作り上げる
4. 顧客企業での“AI活用の成功例”を再現性ある形で創出する
プロダクト概要:
「自社サービス」は、企業の中に散在する経営データ(財務数値/KPIの予算・見込・実績)の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。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
コンサルタント/アーキテクト/DXの総合サービスを提供する成長中IT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜3000万円
ポジション
コンサルタント/アーキテクト(リード ・責任者クラス)
仕事内容
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。
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プロダクト責任者候補/医療介護福祉の人材採用システム会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1500万円〜2000万円
ポジション
AIプロダクト責任者候補
仕事内容
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。
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。
大手総合商社グループIT企業でのDXシニアビジネスデザイナー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収1,000万円〜3,000万円 ※管理監督者については、所定外及び休日労働手当は支給されません
ポジション
マネージャー〜ダイレクタークラス
仕事内容
●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
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
AI戦略コンサルタント/総合デジタルマーケティングカンパニー
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
700万円〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
日々進化する生成AI技術を用いて、クライアントのマーケティングおよび営業活動の高度化につながるソリューションを提案・実装していただきます。当社のこれまでに培ってきたマーケティングノウハウと、最先端のテクノロジーを掛け合わせることで、クライアントの課題解決に貢献していくポジションです。
【業務概要】
- 生成AI・LLM等の最新技術を用いたマーケティング・営業支援や業務変革プロジェクトの推進・実行
- 具体的には、
- クライアントビジネスにおけるAI活用ソリューションの企画・設計
- 生成AIソリューションやLLMの実装・開発
- データやAIを起点にした各種UX/コミュニケーション施策設計
- プロジェクトマネジメント
【案件例】
- 食品:顧客データを用いたAIペルソナ構築
- 企業が保有する顧客インサイトデータをもとに、LLMによりAIペルソナを生成。新規サービスの企画や事前評価に活用。
- 金融:ローン相談用の対話型AIアバターの構築
- 24h365日対応可能なAIチャット窓口を構築。身近な存在としてのUXを保ちながらいつでも相談できる利便性を確立。
- 自動車:生成AIを用いたデータ分析プロセスの効率化支援
- データ分析をユーザーフレンドリーなUI(チャット形式等)でLLMベースで実現できるような環境構築を支援。
【ポジションの魅力】
- 当グループならではの独自データや、Tier1クライアントのデータに触れることができる
- メンバーと切磋琢磨しながら最新技術の情報をキャッチアップできる
- データ・AI利活用の構想から施策実装・定着化まで一気通貫での支援が可能
- 当グループが得意とする、マーケティングやクリエイティブ領域における生成AI活用の最前線に参画できる
【メッセージ】
- 上流の課題解決に携わりたい、事業の成果をクライアントとともに生み出したい、という方のご応募をお待ちしております!
- 〜上流志向の方へ〜
- 実行まで支援するからこそ、コンサルファームよりも当社が選ばれることが多い
- 実行フェーズで課題が発生した際の代替案検討など、現場で発生する予測不能かつ多様な課題の解決もクライアントに感謝されるポイントであり、やりがいを感じることも多い
- また経験則としては、実行支援の経験を積むことで上流の戦略策定の精度も上がる(どこで課題が発生しそうか、の感度が上がる)
- 〜事業会社志向の方へ〜
- クライアントと共にKPIを設計し、その改善に向けて一歩一歩施策実施を並走するため、クライアントと同じ目線で価値実感できる。むしろクライアントからも""当事者""としてのコミットを求められるケースの方が多い(アドバイスをして終わりではない)
- 事業会社側だと、ステークホルダの調整や社内説明などの付随業務に忙殺されてしまうこともあるが、コンサルの立場であれば、プロジェクト期間中は100%課題解決にコミットすることができる
- AIやデータの利活用を通して、クライアント企業のビジネスや社会に貢献したいという気概がある方、一緒に働けることを心待ちにしております。案件での経験値は勿論、様々なバックグランドを持った人間が相互に刺激し合う環境がここにはありますので、ご自身のキャリアプランにあった自己実現ができると思います!
【業務概要】
- 生成AI・LLM等の最新技術を用いたマーケティング・営業支援や業務変革プロジェクトの推進・実行
- 具体的には、
- クライアントビジネスにおけるAI活用ソリューションの企画・設計
- 生成AIソリューションやLLMの実装・開発
- データやAIを起点にした各種UX/コミュニケーション施策設計
- プロジェクトマネジメント
【案件例】
- 食品:顧客データを用いたAIペルソナ構築
- 企業が保有する顧客インサイトデータをもとに、LLMによりAIペルソナを生成。新規サービスの企画や事前評価に活用。
- 金融:ローン相談用の対話型AIアバターの構築
- 24h365日対応可能なAIチャット窓口を構築。身近な存在としてのUXを保ちながらいつでも相談できる利便性を確立。
- 自動車:生成AIを用いたデータ分析プロセスの効率化支援
- データ分析をユーザーフレンドリーなUI(チャット形式等)でLLMベースで実現できるような環境構築を支援。
【ポジションの魅力】
- 当グループならではの独自データや、Tier1クライアントのデータに触れることができる
- メンバーと切磋琢磨しながら最新技術の情報をキャッチアップできる
- データ・AI利活用の構想から施策実装・定着化まで一気通貫での支援が可能
- 当グループが得意とする、マーケティングやクリエイティブ領域における生成AI活用の最前線に参画できる
【メッセージ】
- 上流の課題解決に携わりたい、事業の成果をクライアントとともに生み出したい、という方のご応募をお待ちしております!
- 〜上流志向の方へ〜
- 実行まで支援するからこそ、コンサルファームよりも当社が選ばれることが多い
- 実行フェーズで課題が発生した際の代替案検討など、現場で発生する予測不能かつ多様な課題の解決もクライアントに感謝されるポイントであり、やりがいを感じることも多い
- また経験則としては、実行支援の経験を積むことで上流の戦略策定の精度も上がる(どこで課題が発生しそうか、の感度が上がる)
- 〜事業会社志向の方へ〜
- クライアントと共にKPIを設計し、その改善に向けて一歩一歩施策実施を並走するため、クライアントと同じ目線で価値実感できる。むしろクライアントからも""当事者""としてのコミットを求められるケースの方が多い(アドバイスをして終わりではない)
- 事業会社側だと、ステークホルダの調整や社内説明などの付随業務に忙殺されてしまうこともあるが、コンサルの立場であれば、プロジェクト期間中は100%課題解決にコミットすることができる
- AIやデータの利活用を通して、クライアント企業のビジネスや社会に貢献したいという気概がある方、一緒に働けることを心待ちにしております。案件での経験値は勿論、様々なバックグランドを持った人間が相互に刺激し合う環境がここにはありますので、ご自身のキャリアプランにあった自己実現ができると思います!
「世界をより良く、より便利に」を掲げるコンサルティング会社での執行役員候補/AIコンサルタント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1500万円〜5000万円
ポジション
執行役員候補
仕事内容
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
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
HRテック事業・DX事業会社でのソリューションアーキテクト
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
720万円〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
ソリューションアーキテクトとして、AI/DXソリューションの構想設計から実装ロードマップ策定、プロジェクト推進支援までをリードします。
具体的には以下のような業務を想定しています。
・クライアント企業の事業・業務課題のヒアリングおよび構造化
・AI/データ活用、クラウド基盤、システム連携を含むアーキテクチャ設計
・技術選定(LLM/生成AI/RAG/データパイプライン)およびロードマップ立案
・社内開発チーム(MLエンジニア、データエンジニア、インフラエンジニア)および顧客側関係者との調整・推進
・プロジェクト提案資料・技術仕様書作成、ステークホルダーへの説明
・導入後の効果測定・改善提案、運用設計支援
●ポジションの魅力
◯最新技術への積極的なチャレンジ
クラウドネイティブ技術、コンテナ、サーバーレス、IaCなど、モダンな技術スタックを積極的に導入しています。
◯裁量の大きい環境
技術選定やアーキテクチャ設計にも主体的に関われるため、エンジニアとしての成長機会が豊富です。
◯チーム横断でのコラボレーション
開発・データ・AIチームなど多様な専門家と協働しながら、より良いプロダクト基盤を共に作り上げていけます。
●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
大手IT企業出身者をはじめとした優秀なエンジニアが多数在籍し、技術的なレベルが非常に高い環境です。
AIをはじめとした、様々な技術を学べるため、スキルアップにつながります!
・新規事業立ち上げに積極的&挑戦的なフィールド
新規事業の立ち上げにも積極的で、0→1の挑戦が豊富。
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。
具体的には以下のような業務を想定しています。
・クライアント企業の事業・業務課題のヒアリングおよび構造化
・AI/データ活用、クラウド基盤、システム連携を含むアーキテクチャ設計
・技術選定(LLM/生成AI/RAG/データパイプライン)およびロードマップ立案
・社内開発チーム(MLエンジニア、データエンジニア、インフラエンジニア)および顧客側関係者との調整・推進
・プロジェクト提案資料・技術仕様書作成、ステークホルダーへの説明
・導入後の効果測定・改善提案、運用設計支援
●ポジションの魅力
◯最新技術への積極的なチャレンジ
クラウドネイティブ技術、コンテナ、サーバーレス、IaCなど、モダンな技術スタックを積極的に導入しています。
◯裁量の大きい環境
技術選定やアーキテクチャ設計にも主体的に関われるため、エンジニアとしての成長機会が豊富です。
◯チーム横断でのコラボレーション
開発・データ・AIチームなど多様な専門家と協働しながら、より良いプロダクト基盤を共に作り上げていけます。
●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
大手IT企業出身者をはじめとした優秀なエンジニアが多数在籍し、技術的なレベルが非常に高い環境です。
AIをはじめとした、様々な技術を学べるため、スキルアップにつながります!
・新規事業立ち上げに積極的&挑戦的なフィールド
新規事業の立ち上げにも積極的で、0→1の挑戦が豊富。
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。
留学メディア事業運営会社でのVPoAI(Vice President of AI)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1500万円〜3000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
- 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
- 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
AIソリューションアーキテクト/上場マーケティング支援企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
〜2000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
期待する役割について
顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、弊社 AI プロダクトを活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。
・顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
・弊社 AI プロダクトを活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する
・PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する
・現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる
・経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する
業務内容
●顧客課題の発見・設計
- 顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定
- AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
- 利害関係者 (経営層 現場担当者) との関係構築・調整
- 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案
●ワークフロー構築・PoC の高速実装
- 弊社 AI プロダクトを活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)
- LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装
- 顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合
- フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド)
●本番導入・伴走
- 本番導入の技術支援・運用設計
- セキュリティ・コンプライアンス要件への対応
- 導入後の利用定着支援・改善提案
●プロダクトフィードバック
- 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元
- 新規ユースケースの発見・提案
- プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化
このポジションの魅力
- 「企業の脳」を実装する手応え : 単なる AI チャットの導入ではない。顧客の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を、自分の手で実装できる
- 顧客のビジネスを変える瞬間 : 自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を、目の前で体験できる。これはプロダクト開発だけでは得られない体験
- 0→1のソリューション構築 : 顧客の課題発見から PoC 実装、本番導入まで一気通貫で担う。企画・設計・実装・導入のすべてを経験できる
- AIエージェント時代の最前線 : 弊社 AI プロダクトを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決する
- プロダクトを進化させる : 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、プロダクト自体を進化させる。あなたの発見が次の機能になる
- 多様な業界・課題への挑戦 : 金融、製造、小売、不動産など、約200社の顧客が抱える多様な課題に取り組める。1つの業界に閉じない幅広い経験が積める
- 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる
顧客の業務プロセスとデータ環境を深く理解し、弊社 AI プロダクトを活用して課題解決を実装・導入するエンジニアです。
・顧客の既存システム (SaaS 群) の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
・弊社 AI プロダクトを活用し、現場が実際に使えるワークフロー (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索 等) を爆速で構築する
・PoC を本番環境へ導入し、利用定着まで伴走する
・現場で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトを進化させる
・経営層から現場担当者まで、多様なステークホルダーと関係を構築する
業務内容
●顧客課題の発見・設計
- 顧客の業務プロセス・データ環境・既存 SaaS 群の全体像を深く理解し、AI で解決すべき課題を特定
- AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する
- 利害関係者 (経営層 現場担当者) との関係構築・調整
- 課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案
●ワークフロー構築・PoC の高速実装
- 弊社 AI プロダクトを活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)
- LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装
- 顧客の既存 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合
- フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド)
●本番導入・伴走
- 本番導入の技術支援・運用設計
- セキュリティ・コンプライアンス要件への対応
- 導入後の利用定着支援・改善提案
●プロダクトフィードバック
- 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元
- 新規ユースケースの発見・提案
- プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化
このポジションの魅力
- 「企業の脳」を実装する手応え : 単なる AI チャットの導入ではない。顧客の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を、自分の手で実装できる
- 顧客のビジネスを変える瞬間 : 自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を、目の前で体験できる。これはプロダクト開発だけでは得られない体験
- 0→1のソリューション構築 : 顧客の課題発見から PoC 実装、本番導入まで一気通貫で担う。企画・設計・実装・導入のすべてを経験できる
- AIエージェント時代の最前線 : 弊社 AI プロダクトを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決する
- プロダクトを進化させる : 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、プロダクト自体を進化させる。あなたの発見が次の機能になる
- 多様な業界・課題への挑戦 : 金融、製造、小売、不動産など、約200社の顧客が抱える多様な課題に取り組める。1つの業界に閉じない幅広い経験が積める
- 急成長環境 : 設立3年で200名以上の規模、9プロダクト展開のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる
上場マーケティング支援企業のAI子会社でのEngineering Manager (AIソリューション開発チーム)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1200万円〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
期待する役割について
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。
- 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。
業務内容
- チームマネジメント
- 10-15名の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
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。
- 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。
業務内容
- チームマネジメント
- 10-15名の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
医療介護福祉の人材採用システム会社でのAIモダナイゼーション/医療プラットフォーム本部
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1200万円〜2000万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
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。
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。
海外プロジェクトマネージャー/大手総合商社グループIT企業
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1,800万円
ポジション
マネージャー
仕事内容
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
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
上場マーケティング支援企業でのGenerative AI Engineer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
▼Job Description
You will lead the development of generative AI technologies.
Beyond GPT-based prompt engineering, you will assess what is possible and impossible in areas such as image and voice recognition, as well as general AI (NN and Classifier), and handle the actual implementation.
Lead the development of generative AI technologies
Manage the overall progress of projects and lead the team to advance the development of generative AI technologies
Conduct research and model construction
Investigate the latest research papers and design new models and structural transformations based on existing AI models
Development implementation and acceleration
Implement developed models and apply acceleration techniques to optimize performance
Solution delivery
Provide AI solutions tailored to customer needs and apply them to real business challenges
Result verification and improvement
Verify results using actual customer data and real environments, and improve models
Research and evaluation of new technologies
Conduct research and evaluation of new AI technologies and promote their introduction as needed
You will lead the development of generative AI technologies.
Beyond GPT-based prompt engineering, you will assess what is possible and impossible in areas such as image and voice recognition, as well as general AI (NN and Classifier), and handle the actual implementation.
Lead the development of generative AI technologies
Manage the overall progress of projects and lead the team to advance the development of generative AI technologies
Conduct research and model construction
Investigate the latest research papers and design new models and structural transformations based on existing AI models
Development implementation and acceleration
Implement developed models and apply acceleration techniques to optimize performance
Solution delivery
Provide AI solutions tailored to customer needs and apply them to real business challenges
Result verification and improvement
Verify results using actual customer data and real environments, and improve models
Research and evaluation of new technologies
Conduct research and evaluation of new AI technologies and promote their introduction as needed
【東京/大阪】FAセンサの開発・設計・コンサルティング営業会社でのAIエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1,200万円〜2,000万円
ポジション
担当者
仕事内容
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。
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。
大手シンクタンク、コンサルティング会社でのAIエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜2000万円
ポジション
担当者
仕事内容
効果的なビジネス改善を実現するためには、テクノロジーとビジネスプロセスは切っても切り離せません。フロンティア研究開発センターでは、最新のITテクノロジーとユースケースの調査・研究開発を行い、ビジネスに適用して成果を向上させることを目指しています。
- 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。
- 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。
- 特に、AIエンジンの実行プラットフォーム、データマネジメントプラットフォーム、新しいAIソリューションに必要なアーキテクチャ全体の調査・企画・研究・開発・ビジネス実装がミッションです。
【業務の詳細】
- AI/機械学習モデルを用いてビジネス改善をもたらす新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、AIエンジニア/AIアーキテクトとして従事していただきます。AIの実行基盤やアーキテクチャの設計・構築を中心に、AIソリューション研究開発活動全体を支える業務です。
- 研究開発は、グループ各社や外部の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。
- 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的・自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして迅速に課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと協議しつつソリューションを作り上げることがミッションです。
- 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。
- 先進ITテクノロジーを活用した顧客企業の課題解決ソリューションの研究開発
- 顧客折衝、企画、プロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行
- AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用)
- 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証
- プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築
- 調査や研究開発成果の社内外への情報発信
AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、各メンバーがそれぞれの強みを活かしてチームでプロジェクトを遂行します。入社後はご経験や強み、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定します。
- 当センターのAI/データサイエンス研究開発チームは、先進ITテクノロジーとユースケースの研究開発部門の一部です。
- 基礎研究よりも応用研究に重点を置き、最新テクノロジーを迅速に取り入れ、具体的なクライアント企業や社会の課題を解決する新しいAIソリューションの調査・企画・研究・開発・ビジネス実装・プロダクト化を行います。
- 特に、AIエンジンの実行プラットフォーム、データマネジメントプラットフォーム、新しいAIソリューションに必要なアーキテクチャ全体の調査・企画・研究・開発・ビジネス実装がミッションです。
【業務の詳細】
- AI/機械学習モデルを用いてビジネス改善をもたらす新たなメソドロジーやプロダクトの研究開発に、AIエンジニア/AIアーキテクトとして従事していただきます。AIの実行基盤やアーキテクチャの設計・構築を中心に、AIソリューション研究開発活動全体を支える業務です。
- 研究開発は、グループ各社や外部の大企業と共同で推進し、企業向けのAIシステム構築業務へと展開する場合もあります。
- 社内外の関係者と円滑にコミュニケーションを取りながら、様々な課題に対して主体的・自律的に行動し、技術のプロフェッショナルとして迅速に課題解決に取り組んでいただきます。仮説検証を繰り返しながら、ステークホルダーと協議しつつソリューションを作り上げることがミッションです。
- 以下のような活動をチームメンバーまたはチームリーダーとして遂行していただきます。
- 先進ITテクノロジーを活用した顧客企業の課題解決ソリューションの研究開発
- 顧客折衝、企画、プロダクトの実装と評価、ビジネス適用、PoCの実行
- AI/データサイエンス関連のシステム構築(主にパブリッククラウドを利用)
- 先進ITテクノロジー、オープンソース、既存プロダクト、既存サービス、事例のリサーチやハンズオン検証
- プリセールスおよび社内情報連携目的のデモアプリ構築
- 調査や研究開発成果の社内外への情報発信
AI研究開発プロジェクトの企画からビジネス適用まで、各メンバーがそれぞれの強みを活かしてチームでプロジェクトを遂行します。入社後はご経験や強み、目指すキャリアに応じて担当プロジェクトを決定します。
大手総合インターネット企業の機械学習エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
850万円〜1800万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
●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
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
AI・データ担当/大手アセマネ会社
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:1000万円〜1800万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
ヴァイス・プレジデント相当
仕事内容
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
〈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
【積極採用・業界未経験可】大手証券・投資銀行部門での新技術を活用したDX施策の企画・推進
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:800万円〜1800万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
Vice President/Directorクラス
仕事内容
投資銀行部門におけるデジタル活用プロジェクトの企画・運営 (外部ベンダーも活用)
【実施中 ・ 実施予定の具体例】
●提案資料の自動作成ツール
●社内CRM運営の投資・保守案件の推進
●社内外データを繋いでバンカーへの示唆を行うツール
●AIによるバンカーへの提案内容の提示・壁打ち etc
【仕事の面白さ】
●バンカーの業務の形式知化により、 業務の最適化に大きなインパクトを与えられるとともに、会社のトップライ ン向上にも繋がり、 やりがいのある業務
●金融という専門性の高い領域と最新のテクノロジーを融合して高い付加価値を生むという貴重な経験が得 られる
●ビジネス部門内の組織での勤務となり、エンドユーザーの顔が見える距離でのプロジェクト運営であるため、 プロジェクトをテンポよく回していけるとともに、 ユーザーへの効果を実感しやすい
【実施中 ・ 実施予定の具体例】
●提案資料の自動作成ツール
●社内CRM運営の投資・保守案件の推進
●社内外データを繋いでバンカーへの示唆を行うツール
●AIによるバンカーへの提案内容の提示・壁打ち etc
【仕事の面白さ】
●バンカーの業務の形式知化により、 業務の最適化に大きなインパクトを与えられるとともに、会社のトップライ ン向上にも繋がり、 やりがいのある業務
●金融という専門性の高い領域と最新のテクノロジーを融合して高い付加価値を生むという貴重な経験が得 られる
●ビジネス部門内の組織での勤務となり、エンドユーザーの顔が見える距離でのプロジェクト運営であるため、 プロジェクトをテンポよく回していけるとともに、 ユーザーへの効果を実感しやすい
国内大手損害保険会社での海外生保リスク管理
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜2100万円
ポジション
担当者〜
仕事内容
・アジアを中心とした、海外中小規模拠点の生保リスクに関するバリュエーション(リスク定量評価。含む資産運用リスク)を実施または拠点が実施する当該業務の確認検証を行い、その結果を踏まえて当社および拠点の経営に各種助言を行う。
・当社および海外拠点によるIFRSに準拠した財務情報の作成を支援または検証業務に従事する。
・主としてリスク管理の側面において、海外拠点が実施する各種ERM取組推進および当局対応を支援する。
・ソルベンシー規制、内部管理に用いる保険負債の検証業務を行う(実務担当者)。
・将来的には、生保リスク管理に関する専門性を発揮して国内外の東京海上グループの生保リスク管理を統括・推進する。
・当社および海外拠点によるIFRSに準拠した財務情報の作成を支援または検証業務に従事する。
・主としてリスク管理の側面において、海外拠点が実施する各種ERM取組推進および当局対応を支援する。
・ソルベンシー規制、内部管理に用いる保険負債の検証業務を行う(実務担当者)。
・将来的には、生保リスク管理に関する専門性を発揮して国内外の東京海上グループの生保リスク管理を統括・推進する。
ソフトウェア開発を手掛ける成長企業でのビジネスデザイナー(グループ会社出向)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
800万円〜1700万円
ポジション
担当者
仕事内容
新しい事業アイデア・提供価値仮説を、競争優位性・持続可能性の観点を加味したビジネスモデルへと具体化、昇華させる業務です。
最新のトレンドを踏まえ、新しい価値を事業として成立させるビジネスモデルを具体的に描き、様々な検証手法を用いながら事業仮説の魅力と可能性を合理的に証明・説明します。また新規事業開発チームだけでなく、経営層や関連部署を巻き込んで合意を生み出し、立ち上げに向けた事業構築やローンチ後の事業グロースまでと幅広い領域を担います。
世にない新しい価値を「どうすればビジネスとして成立させられるのか」と向き合い、実現まで引き上げていく役割です。
<期待する成果>
・顧客企業の事業戦略を踏まえ、事業アイデアをビジネスモデルに昇華させること。
・あらゆる検証手法を駆使し、事業仮説の精度をアジャイルに高めていくこと。
・事業の可能性・魅力を俯瞰的・論理的に説明することで、顧客企業内における合意形成を促進すること。
・事業立ち上げから事業グロースまでの道筋を一気通貫で戦略的・計画的に描き、多様なメンバーからなるチームをリードすること。
<顧客イメージ>
新規事業立ち上げ部署・経営企画部・事業企画部・社長室・事業部など
(大手企業が中心です)
<この仕事のやりがい/魅力>
・日本を代表する大手クライアント企業の案件に携わることができる。
・多種多様なプロダクト開発に携わることができる。
・サービス、プロダクトの戦略立案から立ち上げ、グロースまで関わることができる。
・海外のデザイナー・エンジニアとも協力してプロダクト開発の経験ができる。
・チームでプロジェクトにアサインされるため、学びも多く孤独にならない。
・リモートワーク、スーパーフレックスで自分のスタイルに合わせた働き方ができる。
最新のトレンドを踏まえ、新しい価値を事業として成立させるビジネスモデルを具体的に描き、様々な検証手法を用いながら事業仮説の魅力と可能性を合理的に証明・説明します。また新規事業開発チームだけでなく、経営層や関連部署を巻き込んで合意を生み出し、立ち上げに向けた事業構築やローンチ後の事業グロースまでと幅広い領域を担います。
世にない新しい価値を「どうすればビジネスとして成立させられるのか」と向き合い、実現まで引き上げていく役割です。
<期待する成果>
・顧客企業の事業戦略を踏まえ、事業アイデアをビジネスモデルに昇華させること。
・あらゆる検証手法を駆使し、事業仮説の精度をアジャイルに高めていくこと。
・事業の可能性・魅力を俯瞰的・論理的に説明することで、顧客企業内における合意形成を促進すること。
・事業立ち上げから事業グロースまでの道筋を一気通貫で戦略的・計画的に描き、多様なメンバーからなるチームをリードすること。
<顧客イメージ>
新規事業立ち上げ部署・経営企画部・事業企画部・社長室・事業部など
(大手企業が中心です)
<この仕事のやりがい/魅力>
・日本を代表する大手クライアント企業の案件に携わることができる。
・多種多様なプロダクト開発に携わることができる。
・サービス、プロダクトの戦略立案から立ち上げ、グロースまで関わることができる。
・海外のデザイナー・エンジニアとも協力してプロダクト開発の経験ができる。
・チームでプロジェクトにアサインされるため、学びも多く孤独にならない。
・リモートワーク、スーパーフレックスで自分のスタイルに合わせた働き方ができる。
AIソリューション企業でのシニアソリューションデザイナ(機械学習×AIコンサルタント)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1,200万円〜2,000万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者〜
仕事内容
ソリューションデザイナは、AIをビジネスで実用化していく上で不可欠な人材であり、「ビジネス」「機械学習・AI」双方の知識を持って、クライアント企業の課題解決・共同開発・新規事業や全社DXを推進します。
ソリューションデザイナの主な役割は、コンサルティング・AIに関する知見をもとにAI関連のプロジェクトの提案およびプロジェクトマネージャーになります。
中でもシニアソリューションデザイナはプロジェクトの推進に加え、クライアント企業のアカウントマネジメントや当社におけるソリューションデザイン部門と関連部門の組織作り、協業先企業との事業検討など、より高い責任を担っていただきます。
<職務内容>
・AIを活用したプロジェクト受注を目指した企画・提案セールス
- クライアントへのプロジェクト提案・セールス活動(セールスのリードは問い合わせや紹介といったpull型営業が中心)
- クライアントへのヒアリングおよび施策の提案
- クライアントの役員・リーダークラスのアカウントマネジメント
・受注プロジェクトの推進
- AI活用戦略立案
- AI活用の企画・要件定義
- プロジェクトマネジメント
- エンジニアへの要件伝達・エンジニアと連携して成果創出
- AIの学習結果、分析等のクライアントへの報告
- クライアントのデータの簡易的な分析
※AIモデルの開発は社内の機械学習エンジニアが行うため、機械学習のコーディングは業務には含まれません。
・チーム、組織作り
- ソリューションデザイナのチームリード、スーバーバイズ、評価、採用
- ソリューションデザイナのチームにおける営業企画のリード
<プロジェクトの特徴>
・AI/データ戦略の策定
例)製薬会社様のAI/データ戦略策定支援
・新規事業の開発
例)食品メーカー様と消費者向けアプリ開発
・最先端技術の長期R&D
例)ゼネコン様と振動制御技術の開発(共同で論文発表)
※代表的なプロジェクトパターン
・AI が関連する事業・サービス・製品の企画コンサルティング
・AI 活用の構想策定コンサルティング
・AIのPoC(実現内容が明確な3ヶ月から中長期的な研究の数年まで幅があり)
・PoC後のAIのシステム開発・運用
<このポジションの魅力>
・大手コンサルティングファーム同等レベルの年収水準
・大手企業との継続的なプロジェクト実績(博報堂、三井化学、日本ガイシ、SCREENホールディングス、味の素、エン・ジャパン、エーザイ、大林組、大成建設、鹿島建設、ソニーセミコンダクタソリューションズ、本田技研など)
・テクノロジーを尊重するカルチャー
・AIという新たな技術・産業の拡大を中心メンバーとして経験可能
・ベンチャーとして企業の成長フェーズを体験することができる
・セールスからコンサルティング、PMなど非常に幅広いロールを担うことで、成長機会が豊富
・SCREEN ASや博報堂等との資本業務提携を通した堅牢な財務体制
ソリューションデザイナの主な役割は、コンサルティング・AIに関する知見をもとにAI関連のプロジェクトの提案およびプロジェクトマネージャーになります。
中でもシニアソリューションデザイナはプロジェクトの推進に加え、クライアント企業のアカウントマネジメントや当社におけるソリューションデザイン部門と関連部門の組織作り、協業先企業との事業検討など、より高い責任を担っていただきます。
<職務内容>
・AIを活用したプロジェクト受注を目指した企画・提案セールス
- クライアントへのプロジェクト提案・セールス活動(セールスのリードは問い合わせや紹介といったpull型営業が中心)
- クライアントへのヒアリングおよび施策の提案
- クライアントの役員・リーダークラスのアカウントマネジメント
・受注プロジェクトの推進
- AI活用戦略立案
- AI活用の企画・要件定義
- プロジェクトマネジメント
- エンジニアへの要件伝達・エンジニアと連携して成果創出
- AIの学習結果、分析等のクライアントへの報告
- クライアントのデータの簡易的な分析
※AIモデルの開発は社内の機械学習エンジニアが行うため、機械学習のコーディングは業務には含まれません。
・チーム、組織作り
- ソリューションデザイナのチームリード、スーバーバイズ、評価、採用
- ソリューションデザイナのチームにおける営業企画のリード
<プロジェクトの特徴>
・AI/データ戦略の策定
例)製薬会社様のAI/データ戦略策定支援
・新規事業の開発
例)食品メーカー様と消費者向けアプリ開発
・最先端技術の長期R&D
例)ゼネコン様と振動制御技術の開発(共同で論文発表)
※代表的なプロジェクトパターン
・AI が関連する事業・サービス・製品の企画コンサルティング
・AI 活用の構想策定コンサルティング
・AIのPoC(実現内容が明確な3ヶ月から中長期的な研究の数年まで幅があり)
・PoC後のAIのシステム開発・運用
<このポジションの魅力>
・大手コンサルティングファーム同等レベルの年収水準
・大手企業との継続的なプロジェクト実績(博報堂、三井化学、日本ガイシ、SCREENホールディングス、味の素、エン・ジャパン、エーザイ、大林組、大成建設、鹿島建設、ソニーセミコンダクタソリューションズ、本田技研など)
・テクノロジーを尊重するカルチャー
・AIという新たな技術・産業の拡大を中心メンバーとして経験可能
・ベンチャーとして企業の成長フェーズを体験することができる
・セールスからコンサルティング、PMなど非常に幅広いロールを担うことで、成長機会が豊富
・SCREEN ASや博報堂等との資本業務提携を通した堅牢な財務体制
クラウドDXサービス運営企業でのテクニカルリード アーキテクト[データ戦略]
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1000万円〜1800万円 経験、能力等に応じて個別に決定します。
ポジション
担当者〜
仕事内容
当社のデータ戦略の策定と実行を担う「データ戦略部」で、主にデータ戦略の策定と実行を担当します。データ戦略とは、ユーザーによって登録される名刺や請求書などのデータの価値を高めるためのデータ(※)を集め、ユーザー登録データとかけ合わせて活用できるようにすることです。
具体的には、どのようなデータを(why, what)どのような方法で(how)収集するのかを定め、そのためのシステムの開発プロジェクトをリードします。
▼集めるデータの一例 (企業情報関連):
概要情報 (会社名、業種- 業態、売上高、従業員数など)
従業員情報
人事異動- 機構改革情報
ニュース
財務- 業績情報
関連会社情報
▼データ活用のための取り組みの一例:
名寄せ: 上記のような多種多様なデータ同士、あるいはユーザー登録データとの間で名寄せすることで、一元化されたデータベースが構築可能となります。これにより、それぞれのデータが単独で存在する場合に比べ、ユーザーにとってのデータの価値が大幅に増すと考えています
コード化された属性付与: 上記のようなデータは、単に集めただけではユーザーにとって活用しやすい形式ではないと考えています。例えばデータに含まれる部署や役職などをコード化して属性として付与することで、ユーザーにとって活用しやすくなります
募集背景
当社におけるデータ戦略の重要性の高まりに伴う人員増強のため
やりがい
▼ミッションの重要性と難易度
当社におけるデータ戦略は、経営戦略に直結しており、極めて重要性の高いものです。当社が提供するサービスの数多くのユーザーに与える影響も、自ずと大きくなります。それゆえ難易度の高いミッションに向き合うことになります。
▼確かな成長環境
上記「ミッションの重要性と難易度」の裏返しとして、成長機会が豊富だと考えています。当社の経営戦略に直結するデータ戦略のwhy, whatからhowまで一貫してリードするため、チャレンジとフィードバックに溢れています。
開発環境
フロントエンド: TypeScript, React
バックエンド: Ruby on Rails, Python, TypeScript
データベース: Aurora MySQL, OpenSearch Service, Redshift, DynamoDB
インフラ: AWS (EC2, ECS, S3, SQSなど)
利用ツール- サービス: Docker, Terraform, GitHub, CircleCI, Datadog, Opsgenie, Sentry
※データ戦略部では複数のサービスを開発しています。上記はそれらのサービスの利用技術の論理和から抜粋したものです。それぞれのサービスで、サービスの特性に応じて技術を選定しています。
具体的には、どのようなデータを(why, what)どのような方法で(how)収集するのかを定め、そのためのシステムの開発プロジェクトをリードします。
▼集めるデータの一例 (企業情報関連):
概要情報 (会社名、業種- 業態、売上高、従業員数など)
従業員情報
人事異動- 機構改革情報
ニュース
財務- 業績情報
関連会社情報
▼データ活用のための取り組みの一例:
名寄せ: 上記のような多種多様なデータ同士、あるいはユーザー登録データとの間で名寄せすることで、一元化されたデータベースが構築可能となります。これにより、それぞれのデータが単独で存在する場合に比べ、ユーザーにとってのデータの価値が大幅に増すと考えています
コード化された属性付与: 上記のようなデータは、単に集めただけではユーザーにとって活用しやすい形式ではないと考えています。例えばデータに含まれる部署や役職などをコード化して属性として付与することで、ユーザーにとって活用しやすくなります
募集背景
当社におけるデータ戦略の重要性の高まりに伴う人員増強のため
やりがい
▼ミッションの重要性と難易度
当社におけるデータ戦略は、経営戦略に直結しており、極めて重要性の高いものです。当社が提供するサービスの数多くのユーザーに与える影響も、自ずと大きくなります。それゆえ難易度の高いミッションに向き合うことになります。
▼確かな成長環境
上記「ミッションの重要性と難易度」の裏返しとして、成長機会が豊富だと考えています。当社の経営戦略に直結するデータ戦略のwhy, whatからhowまで一貫してリードするため、チャレンジとフィードバックに溢れています。
開発環境
フロントエンド: TypeScript, React
バックエンド: Ruby on Rails, Python, TypeScript
データベース: Aurora MySQL, OpenSearch Service, Redshift, DynamoDB
インフラ: AWS (EC2, ECS, S3, SQSなど)
利用ツール- サービス: Docker, Terraform, GitHub, CircleCI, Datadog, Opsgenie, Sentry
※データ戦略部では複数のサービスを開発しています。上記はそれらのサービスの利用技術の論理和から抜粋したものです。それぞれのサービスで、サービスの特性に応じて技術を選定しています。
大手系DX戦略コンサルファームにおけるデータ活用コンサルティング領域_DX Competency Consultant
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
1500万円〜1700万円
ポジション
シニアマネージャー
仕事内容
顧客企業の新規ビジネス創出・既存ビジネスの拡大・社内業務変革および働き方改革等、デジタルトランスフォーメーションの実現に向け、ビジネスおよび業務のモデル化とAI/数理技術の適用を中核とした、戦略立案・施策検討・システム構想・設計のコンサルティングを実施する。また、AI・シミュレーション・最適化・BI等のテクノロジーを組み込んだデータ統合基盤・業務アプリケーション開発のプロジェクトマネジメントを実施する。
さらに、新ビジネス創出プロジェクトを推進するビジネスサイエンスコンサルティング・プロダクトマネジメントにチャレンジする。
※上記は一例であり、Competency Groupとしてさまざまなプロジェクトにアサインされ、業務に就いていただく形となります。
●組織としてのミッション(Competency Group)
数理技術(AI等)を活用することにより、今までの延長線上でのデジタル化ではない、Alternative Future(DX)の実現を導く。
●個人に期待する役割やミッション
顧客のDX、データドリブン経営の実現に向け、予測・最適化・シミュレーション技術(AI・BI適用)の業務適用と、そのために必要なワークフロー設計・アプリケーション開発・データの統合・データマネジメント基盤を構想立案し、構築及び業務定着まで一気通貫で提供するプロジェクトの立上げ及びリーディングを行う。
さらに、新ビジネス創出プロジェクトを推進するビジネスサイエンスコンサルティング・プロダクトマネジメントにチャレンジする。
※上記は一例であり、Competency Groupとしてさまざまなプロジェクトにアサインされ、業務に就いていただく形となります。
●組織としてのミッション(Competency Group)
数理技術(AI等)を活用することにより、今までの延長線上でのデジタル化ではない、Alternative Future(DX)の実現を導く。
●個人に期待する役割やミッション
顧客のDX、データドリブン経営の実現に向け、予測・最適化・シミュレーション技術(AI・BI適用)の業務適用と、そのために必要なワークフロー設計・アプリケーション開発・データの統合・データマネジメント基盤を構想立案し、構築及び業務定着まで一気通貫で提供するプロジェクトの立上げ及びリーディングを行う。
少数精鋭のコンサルティングファームにおけるDXコンサルタント(マネージャ〜シニアマネージャクラス)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
完全年俸制 〜1,800万円
ポジション
マネージャ〜シニアマネージャクラス
仕事内容
【コンサルティング】
コンサルティング事業部のマネージャとしてクライアントとリレーションを築き、プロジェクトをリードしていただきます。
ご担当いただく領域は、以下の範囲を主軸に、ご経験ご意向に合わせてアサインさせていただきます。
●DXコンサルティング・・・デジタイゼーション・デジタライゼーションにとどまらず、経営・組織規模でのDX戦略の構想から実行まで一気通貫のコンサルティングを行う。
また、弊社コンサルティング事業は業界や領域を限定せず、クライアントニーズに合わせて様々なソリューションの提供を行っています。ご経験のない分野(例えば戦略・財務・組織・人事領域)においても、積極的に参画していただける方を歓迎します。
【コンサルティング以外】
・引き合いや営業顧問(元大手役員レベル)の人脈を活かし、クライアント開拓などの営業活動に参画していただきます。(代表や事業部長と二人三脚で行います)
・自社の戦略構築や課題解決等の活動に参画していただきます。
例:新規事業企画、M&A、マーケティング、採用、人材開発、社内業務改革、インターン受入・研修 など
職務事例1.
● 大手化学メーカーのIT部門におけるプロジェクト推進支援・DX推進支援
【背景・課題】
業務のデジタル変革(デジタル・トランスフォーメーション:DX)を成功に導くべく、活動の構想・企画からプロジェクトの立上げ・推進に至るまでの支援と、強力な推進力が求められており、同時並行的に複数プロジェクトが走る中、変革の方向性を見誤ることなく最適な導入結果となるための旗振り役が不足していた。
【役割】
デジタル変革チームリーダー支援としてIT部門に参画し、チーム活動全体の最適化を支援や個別プロジェクトにおいても、構想・企画段階におけるPoC(コンセプト実証)の計画・実施支援からプロジェクトの計画策定・立上げ準備・立上げ後を支援した。
職務事例2.
● 既存事業再生(戦略リプラン及び営業改革支援)
【背景・課題】
請負型のビジネスモデルのクライアントが、事業ポートフォリオ戦略として安定した収益確保を目的としたサブスクリプション型のビジネスモデルを展開したものの、展開して長年経つが収益性が芳しく無く、事業としての再生を目的としたコンサルティング支援が求められていた。
【役割】
約2か月を費やし事業アセスメントを実施し、課題の整理及び施策の方向性を検討した。特に人材的な課題は大きく、その後の採用コンサルティングも実施。
コンサルティング事業部のマネージャとしてクライアントとリレーションを築き、プロジェクトをリードしていただきます。
ご担当いただく領域は、以下の範囲を主軸に、ご経験ご意向に合わせてアサインさせていただきます。
●DXコンサルティング・・・デジタイゼーション・デジタライゼーションにとどまらず、経営・組織規模でのDX戦略の構想から実行まで一気通貫のコンサルティングを行う。
また、弊社コンサルティング事業は業界や領域を限定せず、クライアントニーズに合わせて様々なソリューションの提供を行っています。ご経験のない分野(例えば戦略・財務・組織・人事領域)においても、積極的に参画していただける方を歓迎します。
【コンサルティング以外】
・引き合いや営業顧問(元大手役員レベル)の人脈を活かし、クライアント開拓などの営業活動に参画していただきます。(代表や事業部長と二人三脚で行います)
・自社の戦略構築や課題解決等の活動に参画していただきます。
例:新規事業企画、M&A、マーケティング、採用、人材開発、社内業務改革、インターン受入・研修 など
職務事例1.
● 大手化学メーカーのIT部門におけるプロジェクト推進支援・DX推進支援
【背景・課題】
業務のデジタル変革(デジタル・トランスフォーメーション:DX)を成功に導くべく、活動の構想・企画からプロジェクトの立上げ・推進に至るまでの支援と、強力な推進力が求められており、同時並行的に複数プロジェクトが走る中、変革の方向性を見誤ることなく最適な導入結果となるための旗振り役が不足していた。
【役割】
デジタル変革チームリーダー支援としてIT部門に参画し、チーム活動全体の最適化を支援や個別プロジェクトにおいても、構想・企画段階におけるPoC(コンセプト実証)の計画・実施支援からプロジェクトの計画策定・立上げ準備・立上げ後を支援した。
職務事例2.
● 既存事業再生(戦略リプラン及び営業改革支援)
【背景・課題】
請負型のビジネスモデルのクライアントが、事業ポートフォリオ戦略として安定した収益確保を目的としたサブスクリプション型のビジネスモデルを展開したものの、展開して長年経つが収益性が芳しく無く、事業としての再生を目的としたコンサルティング支援が求められていた。
【役割】
約2か月を費やし事業アセスメントを実施し、課題の整理及び施策の方向性を検討した。特に人材的な課題は大きく、その後の採用コンサルティングも実施。
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