DX関連の転職求人

836 件

・東海/北陸のSMB層に対して、通信商材の販売を行って頂きます。
※担当エリアは入社後に決定させていただく予定です。
営業についてはパートナー様へのパートナー営業と、エンドユーザー様への直販営業となります。
・販売商材としては、SoftBank通信商材を取扱います。（商材例：携帯電話、インターネット等）
・メイン商材の拡販と合わせ、付加価値提案も行って頂く為、企画提案、プロモーション企画を行う外勤営業業務に従事いただきます。

【本ポジションの魅力点】
・メインは代理店営業活動となりますが、エンドユーザーへの直接提案機会も多く、代理店営業・直販営業双方の経験を積むことができます。
・SMB（中小企業）向け営業のため、社長や経営層と直接商談する機会が多く、企業の意思決定者に対して自身の提案を届けることができます。
・エンタープライズ営業のように複数部署を介した長期提案ではなく、お客様の課題やニーズを直接伺いながらスピード感を持って提案から導入まで携われるため、自身の介在価値を実感しやすい環境です。
・業界や企業規模の異なる幅広いお客様と接点を持つことで、多様な経営課題や市場動向に触れられ、ビジネス視点を養うことができます。
・通信サービスを起点に、お客様のDX推進や業務効率化を支援し、事業成長に貢献できるやりがいがあります。

業務概要:
日本の巨大産業を、AI Agent で作り変える。金融をはじめとする日本の巨大産業の現場に深く入り込み、業務そのものを AI Agent で構築し直す まだ世にない解をゼロから作るのが同社のForward Deployed Engineer（FDE）です。「提案して終わり」のコンサルでも、「実装して終わり」の受託でもない。課題を定義し、作り、動かし、顧客にとっての成果を出す その全部に責任を持ちます。（Palantir・OpenAI が切り拓いた Forward Deployed Engineer という職種を、後追いではなく、日本の産業変革のために独自に実践します。）

FDEは、顧客に深く入り込み、顧客先の業務を AI Agent で構築できるように分解し、同社の Agent Platform を土台に解をゼロから構築する役割です。いわゆる客先常駐のクライアントワークとは本質的に異なります。

この職種の出自は、Palantir・OpenAI など世界トップクラスの AI 企業が確立した Forward Deployed Engineer モデルにあります。同社はこれを、日本の巨大産業の Agent 化という独自の文脈で実践します。

FDEは、プロダクトという完成された武器を持たない領域で、課題そのものの発見から同社の Agent Platform を土台にした AI Agent の実装・定着までを担います。

ミッション（優先度順）
1. クライアント事業変革の技術的な主体となる
クライアント（主に金融・規制産業の大手企業）の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。
2. AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する
プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証（PoC）で終わらせない。
3. クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する
単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。
4. FDEとしての知見を組織に還元する
クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。

具体的な業務:
［顧客業務のAI Agent化・Platform構築］
- 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計
- 同社の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用
- LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計（PoC ではなく本番実装）
- 予測・最適化モデル（需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等）の設計・社会実装
- 運用定着KPIの設定とモニタリング（活用率・業務インパクトの数値化）

［顧客への伴走・定着］
- 課題定義・要件定義・提案（技術担当者 経営層まで幅広いオーディエンスへの説明）
- 定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理
- 顧客担当者（非エンジニア含む）へのハンズオン・研修設計
- 障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり

［セキュリティ・コンプライアンス対応］
- 金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件（ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等）への対応
- クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠

活用する技術スタック（例）
- AIエージェント：OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装
- 言語：Python / TypeScript が中心（実装言語は案件により異なります）
- クラウド：AWS 等（クラウド種別は顧客環境により異なります）
- Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用
- LLM / RAG を活用した本番システム開発（PoC ではなく本番実装）

※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。

チーム構成
FDEは、案件ごとに4 5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

ポジション・部門の魅力:
同社には「プロダクトエンジニア」「FDE」「Agentic Enabling Engineer」という3つのエンジニアの在り方があり、それぞれに異なるチャレンジがあります。プロダクトエンジニアには、同社プロダクトを磨き込み、多くの顧客に長く価値を届ける面白さがあります。FDEには、まだ解の存在しない領域に飛び込み、ゼロから設計して事業インパクトを生み出す面白さがあります。Agentic Enabling Engineer には、AI Agent の信頼性・品質・開発基盤（Agentic SRE／Agentic QA／Agentic Platform Engineering）を設計し、組織全体の""AI Agent を作り・動かす力""そのものを底上げする面白さがあります。本人の志向や成長に応じて、これらの挑戦機会にアクセスできることが、同社のエンジニアキャリアの大きな魅力です。

キャリアパス:
同社のエンジニア像は、技術領域別の分業（フロントエンド／バックエンド／SRE／QA等）から、技術領域を超えて「フルサイクル（要件定義から運用まで一気通貫）＋AI Agentのマネジメント」へと変化している過渡期にあります。

同社は入社時の職種・専門性を""入口""として尊重しつつ、育成・リスキリングを積極支援します（書籍・カンファレンス・社内勉強会・ローテーション等）。

短期的な成長の方向性： FDEとして、まだ解のない領域でのゼロイチ設計を繰り返し経験し、日本のAI社会実装における確かな実績を積みます。

中長期的な成長の方向性： 技術領域を横断するフルサイクル能力と、AI Agent群を設計・運用するマネジメント能力を獲得していきます。本人の志向に応じてリード職・マネジメント・新規プロダクト立ち上げ等への道が開かれています。顧客企業の現場に深く入り、他社環境で事業変革を主導する専門性を深める方向性も広がっています。

事業の生産性改善、業務効率化に資するDXやデジタル化推進における企画立案、プロジェクトマネジメントを推進するポジションです。
具体的には、本社、銀行ビジネス、住宅ローン業務等における業務・オペレーション改善に関する企画立案、推進を担います。既存の取り組みを推進するだけでなく、0ベースから新たな取り組みを起案し推進できるポジションです。

【案件事例】
・業務効率化、DXシステム開発
・生成AIを活用したシステム開発

【主な業務】
・デジタルトランスフォーメーション（DX）戦略の立案および実行
・DXプロジェクトのリード（企画、実行、進捗管理、結果分析）
・新しい技術導入の検討と、既存の業務プロセスの改善
・社内外の関連部門やパートナーとの連携・調整
・チームのスキルアップ支援や育成

【ポジションの魅力】
・DXに関する最先端技術や手法に触れられる環境
・経営層と近い距離で働き、組織変革に直接貢献できるやりがい
・業界における競争力強化とイノベーション推進の中心的役割
・自らのアイデアを形にできる自由度の高い職場文化
・成長志向のメンバーとの協働で自己成長が見込める環境

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

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

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

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

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

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

● 募集背景当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成
・整備
・評価プロセスを自社サービスとして提供しています】

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

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

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

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

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

主な技術領域には以下があります】

1. 画像分類: 画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術】

2. 物体検知: 画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術】

3. セグメンテーション: 画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術】

4. トラッキング: 動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術】

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

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

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

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

2. 実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験】

3. 研究と自社サービス開発を横断したキャリア】

4. AIの社会実装を支える基盤設計への関与】

〜生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する〜
私たちは、RAG／AIエージェント／DWH／MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。

AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。
当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、
DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。
そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、
データ取得・加工・検索設計
RAG / AIエージェントの実装
精度改善・運用サイクル構築
まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。

今回は、市場的なニーズが急増している、
生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど
最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。

≪業務内容≫
1.課題把握・業務構造の分解
　業務フロー・KPI・例外処理の可視化
　自動化・AI適用が成立する領域／しない領域の見極め

2.ソリューション設計
　業務要件・制約（精度／コスト／運用負荷／セキュリティ）を踏まえた
　生成AI／AIエージェント／RPA／API／DWH の構成設計
　技術選定およびアーキテクチャ設計

3.実装・検証（PoC 本番導入）
　Python・API連携による実装
　RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証
　PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善

4.本番運用・高度化
　KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築
　変更管理、再学習・再設計方針の策定
　手順書整備・運用定着支援

5.ステークホルダー連携
　技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成
　ROI可視化・報告資料作成

● ポジションの魅力　
・RAG / AIエージェントの実装 精度改善まで関与
・データ基盤（DWH / パイプライン）と連携した実運用前提のAI開発
・PoCにとどまらず、本番導入・継続的な改善サイクルまで担当
・技術選定・アーキテクチャ設計など、高い裁量のもとでの開発
・特定業界に依存せず、多様な業務課題に対するAI適用が可能

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

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

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

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

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

Cloud:
- AWS, Azure, Google Cloud, OCI

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※印以外は同社に組織としてノウハウがあるもの

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

【組織のミッション】
グループグローバルのAI＆データ駆動型企業への変革牽引をミッションとしています。

【組織課題】
AIエージェント適用の戦略・実行の両面の推進力不足が課題です。

【業務内容】
・AIエージェント戦略立案及びAIエージェント案件の実行主導: 80%
・ピープルマネジメント等: 20%
（室長・CxO・ステークホルダーと協議し、方向性を定め推進いただき、自律的に報告相談を行っていただきます。）

【将来的にお任せしたい業務】
ゆくゆくはAI全般の戦略立案及び実行推進をおまかせすることを期待しています。
ご本人の能力やご希望等に応じて、さいたまのグループ会社で実行組織長の可能性もあります。

【仕事上のやりがい・厳しさ】
グループグローバルのAI・データ領域におけるCoEとして高い品質とスピード感が求められ、次世代の競争力の源泉を生み出す難しさ・厳しさを乗り越える所にやりがいがあります。

【アピールポイント】
・グループグローバルの戦略と実行を両立させる業務を主導することが出来ます。
・AIエージェント等で第一人者になることが出来ます。
・AI・データに関わる幅広い領域に関わることが出来ます。

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

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

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

Gen AI Leadとして、Generative AIソリューションのアーキテクチャ設計、設計・開発をリードするとともに、Gen AIエンジニアチームを技術面から牽引し、各種Generative AIユースケースのデリバリーに責任を持っていただきます。また、GitHub Copilot、Claude Code、Google ADKなどのGenerative AIツールや、LangChain、LangGraph、CrewAIなどのAgentic Workflowフレームワークの実務経験をお持ちの方を歓迎します。

主な業務内容（Job Responsibilities）
関係部門と連携し、Generative AIソリューションの企画から設計・開発・導入までを一貫して推進する
ソリューションアーキテクトや設計チームと協力し、社内外のステークホルダー向けに拡張性の高いGenerative AIソリューションを設計・開発する
Generative AIソリューションの設計・開発・運用を行い、業務課題やビジネス課題を解決するAIエージェントを開発する
自動化されたユニットテストの作成・実装
障害解析および不具合修正
Google Cloud Platform（GCP）上で稼働するAIエージェントの監視・自動化・運用管理
設計書・技術文書などの成果物を常に最新の状態で維持し、適切なドキュメントを作成・管理する
業界標準に沿ったAPIおよびマイクロサービスの設計・開発・管理を実施する
オフショア開発チームと連携し、円滑なプロジェクトデリバリーを推進する

業務概要
主力SaaS製品の海外展開フェーズにおいて、開発を進めるエンジニアを募集しています。生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボード、セキュリティ検知機能などのプロダクトのコアを共につくっていきます。

具体的な業務
AI Monitoringのバックエンド／フロントエンドの設計・実装（主に Go / Python / TypeScript）
生成AI利用ログの収集・分析基盤、可視化ダッシュボードの実装
プロンプト検知・アノマリー検知などセキュリティ機能の開発
各種生成AIサービス（ChatGPT、Microsoft Copilot、Gemini 等）との連携実装
API設計、DB設計、アーキテクチャ設計・改善
AWSを利用したクラウドインフラの設計・構築・運用
コードレビューや品質改善、チーム内の開発スタイル改善
PM・デザイナー・セキュリティ専門家と連携した機能開発と改善

ポジションの魅力
主力製品の開発中！0→1フェーズの参画で、スキルアップが可能です
技術的な知識だけでなく、プロジェクト管理、コミュニケーション、組織マネジメントなど、多様なスキルを活用でき、幅広い能力を磨くことができます
生成AI時代に必要な革新的なセキュリティソリューションの開発に携わることができ、常に最新の技術を学び、実践する機会があります
様々な職種の担当者と連携を取りながら、事業成長や技術に対する取り組みができるため、多角的な視点を身につけることができます
経営層との連携が多いポジションのため、経営視点での戦略思考が養われます

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

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

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

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

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

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

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

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

若手・第二新卒エンジニア向けのカジュアル面談です。
AIを前提とした開発環境の中で、仕様策定・設計・実装・テストまで含めた開発力を伸ばしたい方との面談です。
選考ではなく、相互理解を目的とした面談です。興味をお持ちの方はぜひご応募ください。

【業務概要】
「顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装する」をミッションに掲げるAI SaaS企業でのポジションです。
複数のプロダクトを展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現しています。
コンサルティング・事業開発部門は、クライアント企業のAI活用・業務/組織変革だけでなく、事業開発、Agent駆動型事業への転換を推進する組織です。AI Agentを「絵に描いた餅」で終わらせず、現場に実装し成果を出すことにコミットしています。
本ポジションのミッションは、対クライアントでは顧客体験の革新による売上最大化・成長加速、業務の自律化により、人が創造的な成長領域へ集中できる環境構築を目指します。対社内では、AI実装による徹底的な筋肉質化と高収益体質の実現、自らと事業を進化させ続ける「バリューアップ人材」の輩出を目指します。
クライアント（金融機関：銀行・証券・保険・クレジット等）の経営・事業課題に対し、仮説構築・マーケティング分析・AIモデル構築・新たな顧客体験の実装・プロジェクト推進までを一気通貫で担当します。
【具体的な業務】
1. 業務改革・プロセス設計（BPR）
- As-Is業務フローの調査・可視化、To-Be設計、ROI試算
2. マーケティング分析
- 顧客データ（取引履歴・属性・接点履歴）の分析、セグメンテーション設計
- 施策効果検証、KPI設計
3. AIモデル構築・検証
- Tech部門と連携した休眠予測・離反予測・クロスセル・リスク判定等のモデル企画・要件定義
- A/Bテスト設計、精度検証
4. 新たな顧客体験（CX）の実装
- AI Agentを活用した顧客接点の再設計（コール・チャット・Web・アプリ等）
- オペレーション実装・現場定着化
5. 戦略策定
- AI活用ロードマップ策定、事業KPI設計
6. プロジェクト推進（PM）
- Tech部門との要件整理、PMとしての品質・スケジュール管理、クライアント経営層・現場との合意形成
プロジェクト事例（抜粋）
- ある金融グループ｜リテール顧客LTV予測AIと顧客体験再設計
- 課題：リテール顧客のLTVを個別に予測し、世代・ライフステージに応じた最適な金融商品提案を実現したい
- 取組：顧客属性・取引履歴・行動データから特徴量を設計し、LTV予測AIモデルを構築（SHAP解析による説明性担保）。年代 × 金融リテラシーで顧客セグメント設計（Expert / Learner / Beginner × 20 60代）。セグメント別のカスタマージャーニー再設計（NISA・資産運用・ローン等）。ATM・SNS・YouTube・Web・iBankアプリを横断した顧客接点の再設計。
- 成果：LTV Top20%顧客の行動パターン可視化、Profit予測モデル精度の獲得、施策優先度（新規／休眠／継続別）の明確化
- ある大手証券会社｜休眠顧客予測AI
- 課題：月に約2,000人が休眠化。従来の取り組みでは予測・防止が困難
- 取組：顧客属性／取引履歴／コンタクト履歴から250個以上の特徴量でAIモデルを構築、カバー率と正答率の2パターンで検証。
- 成果：約97%の精度で休眠顧客を特定、事前施策の高度化を実現。
【ポジション・部門の魅力】
1. AI Agent時代の最前線：生成AI・LLMを活用した最先端ソリューションを金融現場に実装する最前線に立てる
2. 最短の成長環境：戦略策定 実装 運用までを一気通貫で経験でき、「手を動かせる事業家」へ転換できる環境
3. 経営人材への道：M&A戦略に伴う買収先企業の経営幹部・事業責任者ポジションが開かれている

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

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

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

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

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

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

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

【概要】
クライアントの事業課題に対し、「AI Agent（自律型AI）」を活用したあるべき姿（To-Be）を描き、業務変革（BPR）を推進するポジションです。
特に音声AI領域においては、既存のコールセンターや接客業務のフローを深く理解・整理し、AIが代替・補完する新たなオペレーションを設計します。

【詳細】
1. 業務改革・プロセス設計（音声AI領域メイン）
クライアントの現場（コールセンター等）における既存業務フロー（As-Is）の調査・可視化
AI Agent導入による新業務フロー（To-Be）の策定、ROI試算
現場へのヒアリングを通じた、暗黙知の形式知化および業務要件の整理

2. 戦略策定・プロジェクト推進
顧客の経営課題に対するAI活用ロードマップの策定
プロジェクト全体の進捗管理、課題解決、顧客ステークホルダーとの合意形成

【このポジションの魅力】
「AI×BPR」の希少性: AI技術と業務改革の両方のスキルセットを持つ人材は市場にまだ少なく、市場価値の高いキャリアを築けます。
経営人材への道: 将来的には、同社のM&A戦略に伴う買収先企業の経営幹部や事業責任者としてご活躍いただくことを期待しています。

【キャリアパス】
『事業家・経営者ルート』
コンサルタントとして「AIによる事業変革」の実績を積んだ後は、同社の事業責任者や、同社がM&Aを行う企業の経営幹部（事業再生・PMI担当）として、経営の一翼を担うキャリアパスが開かれています。

同社グループが提供するサービスや研究開発等において、ビジネス部門と協業しながら、以下のような業務に従事いただきます。
・AIシステム、AIエージェントの設計・開発・運用
・ビジネス課題に対するAI活用戦略の立案および技術選定
・パートナー企業と連携したAI開発プロジェクトのリード
・Pythonを用いたデータ分析、AIモデル構築
・AWSやサーバレスアーキテクチャを採用したシステム設計・開発
・関係者（ビジネス部門、パートナー会社 等）を交えたプロジェクト推進

全自動の資産運用サービスを提供しています。預かり資産は国内最大規模のロボアドバイザーです。その成長スピードは加速しています。この大きな成長を土台として、資産運用の枠を超え、生命保険や年金、PFM（個人資産管理）など、個人のお金に関する課題全般を解決する「総合金融プラットフォーム」への拡張に挑戦しています。その中核を担うのが独自のAIとアルゴリズムです。一人ひとりに最適な人生設計を提案し、誰もが安心してお金を管理できる新たな金融インフラを構築します。この構想は、グループが持つ顧客基盤などの巨大なアセットと、同社が培ってきたプロダクト開発力や顧客体験 (UI/UX) を融合させる取り組みです。まだ世の中に正解がない領域で、ゼロベースでの価値創造に挑んでいます。

募集背景・期待する役割
顧客規模の拡大やマルチプロダクト化を背景として、規模拡大を可能とする業務効率化と複数サービスを考慮した顧客体験の向上が今まで以上に重要になってきています。業務効率化と顧客体験の向上のためには、自動化やパーソナライズを可能にするAI技術が非常に重要です。社内AI利活用の浸透とともに、リスク管理・法規制対応・社員教育・ツール導入など、AIガバナンスに関わる業務領域は急速に拡大しています。現場に寄り添いながら「使われるガバナンス」を設計・推進し、プロジェクトをリードできる人材を求めています。
組織横断でAIガバナンスを設計・推進し、現場への浸透を担うリードポジションです。ポリシー策定からツール導入・社員教育・現場伴走まで、一気通貫で担当いただきます。

業務内容
AIガバナンスフレームワークの設計・運用
1. AIの安全な利用に向けたガイドライン・ポリシーの策定・改定
2. AIリスクアセスメントプロセスの構築・維持
3. AI関連法規制・ガイドラインのモニタリングおよび社内対応
4. セキュリティ・法務部門と連携した継続的なガバナンス強化
AI利活用の推進・統制
1. 全社的なAIツールの選定・導入・運用
2. AIツール・機能のリスク評価・リスク棚卸し
3. 全社員を対象としたAI活用の相談対応・伴走支援
4. 現場社員向けのAI活用勉強会・リテラシー向上研修の企画・実施
5. ボトムアップのAI活用エコシステム構築（個人利用と組織利用の良いサイクル構築等）
AI人材育成・教育基盤の整備
1. 社員のAIスキル定義・測定の仕組み構築
2. 全社員・管理職向けAI教育コンテンツの企画・制作・展開
3. AIリテラシートレーニングの実施とモニタリング
ステークホルダー連携・プロジェクトマネジメント
1. 経営層・法務・セキュリティ・人事・現場部門との横断的な連携・調整
2. AIガバナンス関連プロジェクトの計画立案から推進・報告まで一気通貫での管理
3. グローバル組織との連携が発生する場合は英語でのコミュニケーションも担当

ポジションの魅力
1. 全社のAI活用を牽引する中心的ポジションとして、経営に直結する課題に取り組める
2. ガバナンス設計から現場伴走・人材育成まで、AIガバナンスの全領域を一気通貫で経験できる
3. セキュリティ・法務・人事・事業部門など、社内のあらゆる部門と連携する横断的な業務環境
4. 業務の成果が業界メディアへの掲載・対外発信につながる実績を積める環境
5. 少数精鋭から拡大期を迎えたチームの中核メンバーとして、組織・仕組みづくりから携われる

業務概要
・顧客課題に対するデジタル技術（特にAI・クラウド）の適用検討・提案
・PoCの実施と結果分析
・デジタル技術を活用したシステムの要件定義・設計・開発・導入・運用支援
・上記におけるプロジェクト推進および顧客折衝

業務詳細
・顧客の業務課題に対する、AIやクラウド等のデジタル技術を活用した解決策の検討・提案
・上流工程（顧客ヒアリング、要件定義）のリード
・PoCの実施・結果分析、および本番導入・運用までの支援
・AIモデルの構築と精度評価（例：機械学習、自然言語処理等）
・クラウド環境（Azure, AWS, GCP）でのシステム設計・実装
・開発メンバーや社内外の技術者と連携したプロジェクト推進

ポジションの魅力
・グループ会社の技術力を活かし、最先端のDX事例を創出できる
・顧客の経営課題解決に直結するテーマに、技術者として深く関与できる
・若手〜中堅層が活躍するチームで、技術力を磨きながら成長できる環境

客先常駐は基本的にはありません。

業務概要:
同組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードすることがミッションです。本ポジションでは、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバーを募集します。

具体的な業務:
・AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う
・AI、特にAIエージェントの要件定義〜運用における全工程を技術的にサポート
・AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装
・チームメンバーの指導・育成

ポジション・部門の魅力:
同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としており、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。その中でも、同組織は生成AI活用コンセプトを推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。同組織は常に数年先の技術を見据えて、全社を技術的にリードしていくことが求められるため、特定のベンダーや製品に縛られずに最新のAI技術を学べる機会が多くあります。組織を構成するメンバーは長年AIやデータ分析に関わってきたメンバーが多く、経験の中で培われた実践的な知見を得ることができます。技術支援先は国内が主となりますが、グローバルレベルで戦略を策定する組織と連携しているため、グローバルへの挑戦機会も提供可能です。

【職務概要】
生成AIの活用が急速に広がる中、日本政府においてもAI開発への投資が進んでいます。
同社では、AIモデルの開発に必要なAIインフラ（GPU基盤）の整備およびサービス提供を開始しています。

配属予定組織では、GPUサービスの顧客開拓および提案営業を担当します。
国内AI開発の最前線を担う企業に対するAIインフラの提案に加え、国家プロジェクトや助成金案件の獲得まで含め、幅広い営業活動を通じて事業成長をリードするポジションです。

【職務内容】
「GPUサービス」に関連する以下の業務を担当します。
・モデル開発企業、AI系スタートアップ、大手企業のAI部門へのGPUサービス提案および新規顧客開拓
・顧客のAI開発ロードマップを踏まえたGPU需要の創出および関係構築
・国家プロジェクトや補助金、助成金を活用した案件の獲得
・政策動向を踏まえたロビー活動および行政、業界団体との関係構築
・お客さまとの共創提案（PoC支援、ユースケース提案など）

【魅力・アピールポイント】
生成AIによる新たなビジネス創出はグローバルで加速しており、本業務を通じて多くの知見と経験を得られるでしょう。
新規事業の創造に直接関わることができる点が大きな魅力です。

・生成AIやLLM開発の最前線に位置する企業や研究機関と協働できる環境です
・学習用途に加え、推論需要という次の大きな波を最前線でキャッチアップできるポジションです
・サービス販売にとどまらず、顧客との共創や事業立案まで関わることができる裁量の広い営業スタイルです
・国家プロジェクトや助成金案件など、スケールの大きいビジネスに携わることができます
・社内技術部門と連携し、AIに関する最新の技術的知見を継続的に取得できる環境です

【業務概要】
AI技術の急速な発展とビジネスニーズの増加に伴い、同社グループではAIエージェントコンセプトを推進し、オフィスワーカーの業務プロセス変革を実現し、労働力不足の社会課題解決を目指しています。この取り組みの推進には、AIエージェント自体のプラットフォームおよび、AIエージェントが活用できる高品質なデータを蓄積するデータ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)が不可欠となります。そこで、AIエージェントの社会実装に向けた最適なプラットフォームを提案・提供できる技術者を強化するため、今回の募集に至りました。これからの社会変革を支える基盤を、一緒に創っていくことが期待されます。

【具体的な業務】
この組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバーを募集します。具体的には以下が職務内容となります。
・以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装
　AIエージェント（AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等）の特徴
　データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴
　データパイプライン
　AIモデルの継続的改善（LLMOps／FMOps）
　セキュリティやガバナンス
・上記を実現するための最新技術調査、検証
・チームメンバーの指導・育成

【ポジション・部門の魅力】
同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としており、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、文字通り、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。
その中でも、この組織は生成AI活用コンセプトを推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。
この組織は常に数年先の技術を見据えて、全社を技術的にリードしていくことが求められるため、特定のベンダーや製品に縛られずに最新のAI技術を学べる機会が多くあります。
組織を構成するメンバーは長年AIやデータ分析に関わってきたメンバーが多く、経験の中で培われた実践的な知見を得ることができます。
技術支援先は国内が主となりますが、グローバルレベルで戦略を策定する組織と連携しているため、グローバルへの挑戦機会も提供可能です。

【業務概要】
グループ会社を横断的に技術支援するチームでのポジションです。各事業部や国内グループ会社からの技術支援要請を受け、技術選定やアーキテクチャデザインなどをアーキテクトとして支援します。
これまで同チームでは「大規模システムのマイクロサービス化」「API基盤の新規構築」「膨大なソースコードのリファクタリング」といった技術的難易度の高いアーキテクチャのデザインを手掛けてきましたが、近年、「AI」に関連する案件が格段に増えており、2025年度の案件数は前年比で約5倍にもなっています。今後、AI技術の活用が更に加速していくなかで、近い将来、以下のような問題が発生すると見ています。

【今後発生しうる問題例】
1. 「従来型システム」 VS 「Agentic AI（※1）」
2. 部分的なAI導入効果の頭打ち
3. AIエージェント（※2）の乱立によるガバナンスの崩壊

※1 Agentic AI ：人間の継続的な指示がなくても自律的に目標を設定し、計画・実行・検証することができる次世代のAI技術
※2 AIエージェント：人間の継続的な指示のもと、特定の目的を達成することができるAI技術

特に、「Agentic AI」をベースとするシステムが社会全体で増えていく一方で、高い精度での正確性が必要な処理は引き続きルールベースの「従来型システム」が担うことになるため、この2つを共存させるアーキテクチャが必要になります。また、現状のAIエージェントは特定の業務に対する局所的な導入が大半で、その効果も限定的な上、AIエージェントの乱立により、ガバナンス上の問題や基幹データが破壊されるリスクが発生してしまいます。
このような時代の到来を見据え、先行的にAIアーキテクトの専門チームを立ち上げることになりました。以下のような次世代型の技術課題の解決に興味があり、業務アーキテクチャのデザインやAIインテグレーションアーキテクチャの構想・実現に共に挑戦したい方を求めています。

【技術課題例】
1. AIワークロードを踏まえた性能や拡張性をどう確保するか？
2. LLMの予想外の振る舞いや変化にも耐えられるような可用性をどの様に実現するか？
3. 決済のような人間にだけさせたい処理がある場合に、リクエストがAIか人間かをどのように見分けるか？

【具体的な業務】
主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS製品の構築、A2A（※3）やMCP（※4）などの技術プロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。
また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定しており、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。
グループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。

※3 A2A ： Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携（通信・協調）するためのオープン規格
※4 MCP ： Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム（データベース、API、ファイルシステム等）を標準化された方法で接続するオープン規格

【AIに関連するプロジェクト事例】
・大手通信会社：複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ
・大手製造業：データ活用基盤アーキテクチャ検討 データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制

【ポジション・部門の魅力】
○先端技術を活用するアーキテクトであり続けられる
同チームで手掛けるプロジェクトの多くは、社会実装例が極めて少ないものや、国内初採用となる技術を扱うものなど、技術的難易度が高いものとなっています。このようなチャレンジングなプロジェクトにて、最先端のAIアーキテクチャをご自身で描いていくことができます。また、将来AIに代わる新しい技術が登場した場合は、その変化にも対応していくため、常に最先端の技術を活用したアーキテクチャのデザインに関わることが可能です。

○社会的影響の大きい大規模システムへのAI実装にチャレンジできる
同社では、社会的影響の大きいクライアントを多数抱えています。圧倒的な規模を誇り、機能要求もハイレベルなシステムのグランドデザインに挑戦することが可能です。

○希望のキャリアを実現できる
AI技術部の中でも最大規模のため、柔軟なアサインが可能となっています。AIアーキテクチャのスペシャリストとしてキャリアを積むことはもちろん、ラインマネージャーとして部門運営や事業企画、教育などに軸足を置くこともできます。また、Global Program Leadという、新技術の研究開発や、海外で実績のあるツールの調査などを担当しているチームで、市場調査やアセット開発などを手掛けるキャリアにも広げていくことも可能です。

【組織情報】
○技術革新統括本部
国内外のグループ各社が手掛ける多数のプロジェクトを技術面で支援する部門です。先進技術領域の高度な専門性を有する人材が集まっています。

○AI技術部 オファリングチーム
AI技術部は技術革新統括本部に属し、AIをはじめとする様々な最新技術の活用を推進しています。その中でも「オファリングチーム」は、ソフトウェア開発の生産性向上に向けた生成AIアセットの開発や国内への展開、生成AIコンサルティング、PoC実行、プロジェクト支援、ソフトウェアアーキテクチャ検討、大規模アジャイルフレームワークやローコードプラットフォームを利用したプロジェクトの推進、iPaaS導入など、先端技術や方法論の活用に強みを有しています。

●業務概要今後更なる発展が期待される生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。

●業務内容グループ会社と連携を図り、同社グループが関わる各システムの開発プロセスのあるべき姿（ToBe）を描き、海外・国内で開発したアセットの開発・導入（検証・提案・技術支援）を検討します。また、導入の結果はフィードバックを行い、次の導入に向けた改善を図ります。
1. 検証・アセット開発
最新の生成AI（LLM）のソフトウェア領域への適用性を評価するとともに、海外・国内に適用可能な生成AIアセットの開発を行います。
2. 提案・コンサルティング
同社グループが関わる各システムの開発プロジェクトの現状（AsIs）とあるべき姿（ToBe）を明確にし、GAPを捉え、最適な生成AIアセットの提案を行います。
3. 技術支援
提案した生成AIアセットの確実な展開を図ると共に、同社グループのスキル底上げを目指し、人材育成も合わせて実施します。
4. フィードバック
技術支援の結果を確実にフィードバックし、今後新たな技術支援先に向けてブラシュアップを図ります。

●業務概要
クラウド・インフラ開発領域において、生成AI等の最新技術を活用したり、様々なシステム開発現場のプラクティスを集積し、クラウド・インフラ開発の生産性・品質を飛躍的に高めていく取り組みです。
同チームでは、同社が手掛ける数多くのクラウド・インフラ開発のプロジェクトと連携し、広く現場の課題解決のためのツール・プロセス等の整備や現場への導入・展開などを実施することで、社内全体のクラウド・インフラ開発の改善に貢献します。

●業務内容
公共・金融・法人等のインフラ開発における課題整理を行い、生成AI等の最新技術を活用して開発の高度化・効率化を実現するための研究開発、及び各プロジェクトへの導入・普及を推進します。
業務は大きく研究開発フェーズとして(1-1)研究開発(1-2)PoC/効果検証・改善、導入・普及フェーズとして(2-1)コンサルティング(2-2)実行・実装のステップで進めます。

(1-1)研究開発
インフラ開発における課題やニーズを踏まえ、インフラ開発の高度化・効率化のために様々な最新技術等を活用し、開発の生産性・品質を飛躍的に高めるチャレンジを継続的に実施します。
数多くの最新技術の中から、同社のビジネスへの貢献に向け、活用に関する企画立案から検証・実装まで幅広く携わります。

(1-2)PoC/効果検証・改善
事業部のプロジェクトと連携し、研究開発した成果物の効果検証を行い、他プロジェクトや本適用するための改善を実施します。

(2-1)コンサルティング（ITコンサル・アーキテクト）
研究成果やノウハウを踏まえ、プロジェクトの課題や要望に対応するための実行可能な計画策定やその支援を実施します。

(2-2)実行・実装（ITアーキテクト）
計画に基づき、プロジェクトのステークホルダーと連携し、研究成果やノウハウをプロジェクトへ導入・実装し、成果につなげます。

●プロジェクト参画スタイル
大きく、「研究開発フェーズ」と「導入・普及フェーズ」の2種類で参画スタイルが異なります。

・研究開発フェーズ：同チーム内で複数メンバー（協働者の方含む）と協働で研究開発の目標に基づき、プロジェクト計画・管理やツール・ノウハウ整備などを実施します。活用する技術を扱うベンダー等とコミュニケーションを図ることもあります。PoC/効果検証時は、プロジェクトのステークホルダーと連携し、どのようにプロジェクトでの検証計画・実行・レポート等をまとめ、改善へつなげます。目安として研究開発は半年 1年間、PoC/効果検証は数カ月程度です。
・導入・普及フェーズ：研究成果やノウハウをプロジェクトへ導入できるようにするため、プロジェクトのステークホルダーと課題・目標や対応するための実行計画などを合意形成していきます。また、プロジェクトメンバーと連携してその計画に基づき実行・実装を実施していきます。案件によって関わり方は異なりますが、コンサルティングのような関わり方では打ち合わせ等をベースにプロジェクトの課題抽出・目標設定等の策定を支援します。実行・実装では1プロジェクトメンバーとして実プロジェクトに参画します。

それぞれのフェーズが完全に独立せずに繰り返し実施しており、また案件や同チーム内の状況でも異なりますので、適宜、最適な形を選択することになります。

●組織説明
・技術革新統括本部
同社が手掛ける多数のプロジェクトを業界横断的に技術面で支援する技術特化部門です。クラウド、AI、ブロックチェーン、セキュリティといった先進領域の高度な専門性を有する人材が、事業部の各プロジェクトに対して技術的なリード、アドバイザリー、及び支援を行っています。

・AI技術部 クラウド・インフラチーム
AI技術部は、アプリケーション開発やクラウド・インフラ開発の高生産性を追求し、ビジネスアジリティを向上させることを専門とする部署です。その中でもクラウド・インフラチームは、高品質・ミッションクリティカル等のシステム開発の土台となるクラウド・インフラ構築の領域において、生成AI等の先進技術を活用してより高品質・高生産性を実現するべく研究開発や様々な案件へのコンサル・導入を推進しています。

【アピールポイント】
高品質・ミッションクリティカルなインフラ・クラウド開発において生成AI等の新技術を駆使し、さらなる高みを目指すことに挑戦したい方を歓迎します。
開発現場と共に課題を見つけ、改善をリードする中で、自らの専門性を磨き続けたい方に最適なポジションです。

1. 先進技術 × 基盤技術の両立
「生成AI等の先進技術をチャレンジしつつ、クラウドやオンプレ等の基盤開発の経験・知識も活かせる。」

2. 様々なシステム開発のノウハウに触れられる
「公共・金融・法人など、同社が関わる多彩な領域のインフラ開発のノウハウに触れることができ、幅広い知見を得られます。」

3. キャリアの成長機会
「ITアーキテクト・コンサルタントとしての論理的思考力、最新技術等のスキルに加え、プロセス改善などの知識だけでは得難い経験をもとにしたスキルアップなど、幅広いスキルを磨ける成長環境を提供します。」

4. 社内横断で活躍できるポジション
「全事業部から要請を受ける立場なので、さまざまな事業部・専門家と連携しながらプロジェクトを進められます。」

5. プロフェッショナル人材との協働
「AIに強い、インフラに精通したITアーキテクト・コンサルタントなど、専門性の高いメンバーとチームを組みながら成果を出せます。」

【業務概要】
顧客の業務課題を解き、AIが正しく機能するためのナレッジ・業務フロー・運用体制を設計し、現場で使われる状態まで伴走するポジションです。ツールを導入して終わりではなく、顧客の業績（PL）にまで効く業務変革をやり切ることをミッションにしています。技術的な実装はエンジニアと分担するため、ビジネス側の課題整理・業務設計に強みを持つ方を想定しています。
AIを使うためには既存ツール/システム（SoR/SoA）とのつなぎ込みと継続的な情報連携が不可欠です。顧客と握ったゴールを目的とした際に、最適な手段で既存ツール/システムとの連携を図りAIを稼働することが成果最大化に直結します。場合によっては同社内の追加開発や顧客側での既存ベンダーの乗り換え推奨含めて、ゴールを実現するためのシステム側の最適化を行うことが、役職において求められるミッションになります。

【具体的な業務】
顧客の業務課題の解決とAI-Ready化に向けて、業務プロセス・データ・既存ツール／システムの現状を整理し、AIが継続的に成果を出せる状態の設計から運用定着までを担っていただきます。進め方は大きく「1. 課題抽出（Discovery）」と「2. 実行支援（Delivery）」の2段階です。

1. 課題抽出（Discovery）：現状把握 → ゴール設定 → 実現ロードマップ
● 顧客の業務フロー、利用中のツール／システム、データ・ナレッジの流れを調査・ヒアリングし、現状を可視化する
● 業務上のボトルネックに加え、AI活用の妨げとなっている情報連携・システム運用・データ管理上の課題を特定する
● 顧客の要望をそのまま受け取らず、背景・目的を深掘りし、最終的に実現すべき業務成果・事業成果を言語化する
● 現状とゴールの差分を踏まえ、業務プロセスの見直し、既存ツール／システムとの連携、追加開発、既存ベンダーの見直しなども選択肢に含めた実現ロードマップを描く
● 工数削減・コスト削減・PLへの影響などの効果試算を行い、施策の優先順位や投資対効果を整理する
● 経営層・事業部門・IT部門・外部ベンダーなど、複数のステークホルダーの合意形成を支援・リードする

2. 実行支援（Delivery）：あるべき業務設計 → 実現方針整理 → 運用定着
● AI・ナレッジ活用を前提とした「あるべき業務」を設計し、新しい業務フロー・SOP（業務マニュアル）・意思決定基準を整える
● AIが担える業務と、人が判断・管理すべき業務を切り分け、業務プロセスを分解・再設計する
● AIを適用すべきポイントを見極め、必要な情報・データ・システム連携の方針を整理する
● エンジニアや運用コンサルタントと連携し、顧客ゴールの実現に必要な要件定義・実装方針・運用設計につなげる
● 必要に応じて、同社内での追加開発や顧客側の既存ツール／ベンダー見直しも選択肢に含め、エンジニアや関係部門と連携しながら実現方針を整理・提案する
● 現場への教育、運用ルールの整備、定着状況のモニタリング、レポーティングまで伴走し、解決策が継続的に使われる状態をつくる

【ポジション・部門の魅力】
同社は、FAQツールとして培ってきた「ナレッジデータの設計・整備・活用」の知見を軸に、AIを活用したナレッジデータプラットフォームへと進化してきました。目指しているのは単なるツール提供ではなく、企業が「AIを正しく機能させられる状態（＝AI-Ready）」をつくるための伴走です。現場に眠る暗黙知を発掘・構造化し、正確な情報とノイズを切り分け、情報の鮮度を保ち続ける運用の仕組みまでを、顧客と一緒に作り上げます。こうした地道なナレッジ改善を、同社は長年積み重ねてきました。とりわけ金融・インフラ・公共など、セキュリティ要件が厳しく導入難度の高い領域でも実績を伸ばしており、エンタープライズ企業への深い関与が強みになっています。
この変革を進めていくために新設されたのがAIコンサルティング部門です。従来型サービスのような部分最適にとどまらず、顧客の業務成果を最大化するために、AI・データ・ナレッジ・業務設計を組み合わせた変革を目指します。部門はPM・業務コンサル・運用コンサル・エンジニア・セールスで構成されており、業務コンサルタントは、「顧客の業務課題を整理し、あるべき業務プロセスを描く」役割を担います。顧客の要望をそのまま受け取って実装するのではなく、何を・なぜ解くのかを定義し、AIをどう活かすかを設計して、変革が現場に根づくまで伴走します。同社が見据えているのは、「AIと人が協働し、AIが担う業務と人が担う判断・管理が適切に設計されている」状態です。その実現に向けて、業務プロセスやAIと人の役割分担を見直し、AIマネジメントのあり方を具体化しながら、現場で成果が出る形に落とし込むのがこのポジションの役割です。技術的な実装はエンジニアや開発チームと分担するため、開発経験は前提としません。まだ役割や進め方が固まりきっていないフェーズだからこそ、自ら型をつくっていく面白さを楽しめる方を歓迎します。

成果（KPI）への責任と、コンサル手法の型づくり
● 成果指標（KPI）に向き合い、顧客と同じ目線で業務改善・PL改善に伴走する。例：コンタクトセンター領域では、「自己解決数の向上＝問い合わせ削減」「AHT（平均処理時間）の短縮＝対応コスト削減」などがPLに直結します。
● さらに上流では、事業KPIの再定義やROI設計など、経営レイヤーと接続した議論にも踏み込む。
● 個別プロジェクトの中で得られた知見から、汎用化できる業務変革・AI導入・システム連携の型を見出し、同社のコンサルティング手法として標準化していく。

なぜ今、同社なのか
同社は長年ナレッジ改善を支援し、自己解決率の向上や受電削減を通じて、顧客の業績に向き合い続けてきた企業です。そのデータ整備のノウハウが、AI-Ready化への伴走を支える土台になっています。日本の大企業・エンタープライズのAI活用という難度の高いテーマに、ナレッジ改善で積み上げてきた知見を武器に挑める環境です。顧客の変革を担い、そこで得た知見が次の顧客へと広がっていく その循環を、最前線でつくっていける仕事です。

画像処理AI・外観検査システムの開発を通じて、製造業の品質向上・生産性向上を支援する企業でのポジションです。
これまでの画像認識技術を強みに、現在はロボティクス・自動化領域へ事業を拡大し、AIとロボットを融合した「フィジカルAI」の研究開発を推進しています。
本ポジションでは、AIによる画像認識技術とロボット制御技術を組み合わせ、製造現場で活用されるロボットAIシステムの開発を担当いただきます。
画像認識からロボット制御、設備への実装まで一貫して携わり、人手に頼る製造工程の自動化を実現する次世代ロボットシステムの開発を推進していただきます。

【業務内容】
* 製造業向けロボットAIシステムの設計・開発
* AIを活用した画像認識・物体検出・姿勢推定アルゴリズムの開発
* カメラ・Depth Camera等を活用した認識システムの開発
* AIによる把持位置推定アルゴリズムの開発
* ロボットハンド・ロボットアームを活用した自動化システムの開発
* ロボットビジョンシステムの設計・開発
* ロボット・自動化設備・FA設備へのAI実装
* 学習データの収集・アノテーション設計・データセット構築
* AIモデルの学習・評価・改善・運用
* エッジデバイス上でのAI実装および最適化
* PoCから製品化・現場導入までのプロジェクト推進
* 最新のAI・ロボティクス技術の調査・検証およびプロダクトへの適用

【変更の範囲】
会社の定める全ての業務

AIやデータを活用することが増え、生成AIなどを駆使することが当たり前の時代となりました。顧客からも、DX加速や生成AIを中心とした先端技術の急速な進化、業務・ITの複雑化といった構造変化に伴う相談が数多く寄せられています。
同社は2017年から、AI/ビッグデータ活用のビジネスを進めてきましたが、その割合も年々増えております。
この度、「データ連携・データ基盤整備」「レガシーシステムのモダナイズ」「業務とITの全体最適化」等の領域を中心に、「コンサルティング×実行支援」を一体化したサービスを提供します。そのメンバーを募集しています。エンジニアとして市場価値を高め続けてみませんか。

【想定業務例】
・自動車車体設計におけるデータ利活用DXツールの開発
・AIエージェントによる社内業務アプリケーションの開発
・技術支援ワークフローシステムおよびツールの開発
・Local LLMを使った評価業務の効率化
・ソフトウェア開発で利用する生成AIツールの開発
・AIによる船舶制御の先行技術開発
・AIのOSSを応用した映像解析開発
・AIプロンプト自動更新機能の開発

【関われる製品・サービス】
自動車（開発効率化・自動化/生産効率化）
ロボット
次世代デバイス
医療機器
AR/VR製品
センシング/IoT etc…

変更の範囲：会社の定める業務

データテクノロジーとAI技術を組み合わせた最適なソリューションを通じて、クライアントの複雑な課題を解決へと導くことをミッションとする組織でのポジションです。コンサルタントに加え、データエンジニアやサイエンティストが約30名所属し、構想策定から提案、開発まで一気通貫で実行できる少数精鋭のプロフェッショナル集団です。エンタープライズ企業を中心に、顧客のWhy・Whatから深く伴走し、真の課題解決に貢献します。CTO直属組織であるため意思決定が迅速で、新しいツールの導入や最新のトレンドを実際のビジネスの場で試すことができる体制が整っており、常に最先端の技術動向を追求できる環境です。

エンタープライズ企業を中心とした一次請け案件において、データ・AI活用の構想策定から実装フェーズを一気通貫でリードします。

【主な業務内容】
1. データ活用構想・戦略フェーズ
- 経営層・業務部門へのヒアリング
- データ活用の目的定義（Why/Whatの明確化）
- KPI設計、ロードマップ策定
- 実現方式・技術選定
※「要件をまとめる」のではなく、「何をやるべきかを決めにいく」役割です

2. PoC 実装の技術リード
- LLM/RAG等を用いたPoCの開発、導入推進
- Snowflake/Databricks/Big Query等を活用した基盤設計
- データエンジニア・サイエンティストと連携した実装フェーズ牽引

3. このポジションで得られる経験・意義
- 戦略が提言で終わらず実装、定着まで伴走できる
- 社内に多数のデータエンジニアやサイエンティストを擁し、実装まで完結できる
- PoC量産ではなく「使われるAI」を実現するAI-Readyの思想
- 100%一次請け／意思決定者と直接向き合える環境
- CTO直属組織のため、技術・投資判断が速い
- 「戦略×実装」を個人技ではなく、組織力で実現できる環境があります。

【このポジションの魅力】
- 戦略・構想を“絵”で終わらせない実行経験
- 経営層・業務部門を巻き込む本質的な合意形成力
- モダンなデータ基盤・生成AIの社会実装経験
- コンサルティングとテクノロジーのハイブリッドキャリア

【役割】
圧倒的な実装力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や、他社データを絶対に混在させないセキュアなRAG基盤のコアロジック実装（プレイングの先頭）を担っていただきます。
その後、半年 1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。
・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現
・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定
・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR（アーキテクチャ決定記録）の主導
※ピープルマネジメント（評価・労務管理）の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。

【職務内容】
● 基盤アーキテクチャの設計・技術選定
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン
・非機能要件（レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ）を担保するクラウドインフラ（AWS等）およびバックエンドの設計
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案
・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化
● コアコンポーネントの実装・品質担保
・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装
・PoC（仮説検証）コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導
・厳格な自動テスト（Unit, E2E, 負荷テスト等）の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現
・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング

業務概要:
圧倒的な実装力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤のコアロジック実装（プレイングの先頭）を担当します。その後、半年 1年を目安に以下のステップで技術への責任範囲を全社規模へと拡張します。
・基盤のコアコンポーネントの実装、および技術的ブレイクスルーの体現
・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定
・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR（アーキテクチャ決定記録）の主導
ピープルマネジメント（評価・労務管理）の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアが提供されます。

具体的な業務:
● 基盤アーキテクチャの設計・技術選定
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン
・非機能要件（レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ）を担保するクラウドインフラ（AWS等）およびバックエンドの設計
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案
・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化
● コアコンポーネントの実装・品質担保
・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装
・PoC（仮説検証）コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導
・厳格な自動テスト（Unit, E2E, 負荷テスト等）の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現
・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング

ポジション・部門の魅力:
所属部署はアドバンスドテクノロジー部門（約80名、協力会社社員含む）で、先端技術の研究・開発に取り組む研究開発部門です。各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ5~10名規模のグループ（チーム）が存在します。
エンジニアが企画から開発まで一貫して携われる、一部門としてはスタートアップのような運営形態です。統合人事システムに蓄積された膨大かつ豊富な種類のデータを活用して新しい価値を創造するやりがいがあります。チーム内での技術の情報共有が積極的で、デイリーミーティングによるサポート体制があり、アットホームな雰囲気です。

圧倒的な実装力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発やセキュアなRAG基盤のコアロジック実装（プレイングの先頭）を担っていただきます。
その後、半年 1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。
・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現
・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定
・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR（アーキテクチャ決定記録）の主導
※ピープルマネジメント（評価・労務管理）の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。

● 基盤アーキテクチャの設計・技術選定
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン
・非機能要件（レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ）を担保するクラウドインフラ（AWS等）およびバックエンドの設計
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案
・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化
● コアコンポーネントの実装・品質担保
・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装
・PoC（仮説検証）コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導
・厳格な自動テスト（Unit, E2E, 負荷テスト等）の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現
・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング

【役割】
高いエンジニアリング力を活かし、同社のAI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や他社データを混在させないセキュアなRAG基盤構築の設計・実装をリードいただきます。
基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年 1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張いただきます。
1. コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮
2. PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定
3. メンバー（5 10名規模）の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導
「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM（プレイングマネージャー）」としての活躍を期待しています。

【職務内容】
● 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発リード
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズ要件（マルチテナント性、強固なデータ分離）を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築
・PoC（仮説検証）から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング
● プロジェクト及びピープルマネジメント
・プロダクトマネージャー（PdM）と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定
・開発チーム（5 10名規模）のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理
・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ
・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援（1on1）、および新規エンジニアの採用面接

【役割】実装力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や、セキュアなRAG基盤のコアロジック実装（プレイングの先頭）を担っていただきます。その後、半年 1年を目安に以下のステップで「技術への責任範囲」を全社規模へと拡張していただきます。
1. 基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現
2. 全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定
3. 部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR（アーキテクチャ決定記録）の主導
※ピープルマネジメント（評価・労務管理）の責務はありません。「純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリスト」としてのキャリアをお約束します。

【職務内容】
● 基盤アーキテクチャの設計・技術選定
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン
・非機能要件（レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ）を担保するクラウドインフラ（AWS等）およびバックエンドの設計
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案
・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化
● コアコンポーネントの実装・品質担保
・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装
・PoC（仮説検証）コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導
・厳格な自動テスト（Unit, E2E, 負荷テスト等）の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現
・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング

圧倒的な実装力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発や、他社データを混在させないセキュアなRAG基盤のコアロジック実装（プレイングの先頭）を担当いただきます。その後、半年 1年を目安に以下のステップで技術への責任範囲を全社規模へと拡張していただきます。
・基盤のコアコンポーネントの自らによる実装、および技術的ブレイクスルーの体現
・全社プロダクトが利用するAI組み込みガイドライン、自動テスト戦略、CI/CDパイプラインの策定
・部署横断での技術選定、難解なシステムトラブルの最終エスカレーション対応、およびADR（アーキテクチャ決定記録）の主導
※ピープルマネジメント（評価・労務管理）の責務はありません。純粋に技術とプロダクトの品質でチームを引っ張るスペシャリストとしてのキャリアをお約束します。

職務内容:
● 基盤アーキテクチャの設計・技術選定
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発のアーキテクチャ全体のグランドデザイン
・非機能要件（レイテンシー、スケーラビリティ、可用性、強固なマルチテナントセキュリティ）を担保するクラウドインフラ（AWS等）およびバックエンドの設計
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI動的ルーティング、およびコスト・応答速度最適化ロジックの考案
・中長期的な視点に立った技術的負債の返済計画策定と、CI/CD環境のモダン化
● コアコンポーネントの実装・品質担保
・基盤における「最も技術的難易度の高い10%のコード」のハンズオン実装
・PoC（仮説検証）コードから、数万人規模の同時接続に耐えうる本番クオリティへのリファクタリング主導
・厳格な自動テスト（Unit, E2E, 負荷テスト等）の設計と仕組み化による「落ちないインフラ」の実現
・チームメンバーへの高度なコードレビュー、およびペアプログラミング等を通じた技術メンタリング

【役割】
高いエンジニアリング力を活かし、AI/LLMゲートウェイのスクラッチ開発やセキュアなRAG基盤構築の設計・実装の先頭に立っていただきます。
基盤の開発進捗とご自身の希望・適性を見ながら、半年 1年を目安に以下のステップでシームレスにマネジメント領域を拡張していただきます。
・コアコンポーネントの設計・実装、および技術的リーダーシップの発揮
・PdMや各プロダクトチームとの仕様折衝、ロードマップの共同策定
・メンバー（5 10名規模）の目標設定・評価・1on1、およびエンジニア採用の主導
※「コードから完全に離れるピープルマネジメント専任」ではなく、「技術がわかる強いEM（プレイングマネージャー）」としての活躍を期待しています。

【職務内容】
1. 共通AI／Webアプリケーション基盤の開発リード
・AI Readyなデータ基盤のアーキテクチャ設計、開発
・各種LLM（OpenAI, Anthropic, Bedrock等）のAPI統合、モデルの柔軟な切り替えを可能にするオーケストレーション基盤の構築
・エンタープライズ要件（マルチテナント性、強固なデータ分離）を徹底したセキュアなデータパイプラインの構築
・PoC（仮説検証）から、数万人規模の同時接続に耐えうる本番環境へのスケーリング・パフォーマンスチューニング
2. プロジェクト及びピープルマネジメント
・プロダクトマネージャー（PdM）と連携した、全社AI基盤の要求定義と開発マイルストーンの策定
・開発チーム（5 10名規模）のスクラムイベントのファシリテーション、タスクアサインと進捗管理
・メンバーのコードレビュー、技術的メンタリングによるAIエンジニアリング力の底上げ
・将来的な、メンバーの目標設定・評価・キャリア開発支援（1on1）、および新規エンジニアの採用面接

ホームページやSNSなどのデジタル接点におけるAI活用を通じて、これまでにない新しい顧客体験（CX/UX）を創造するとともに、社内業務のオートノマス化（自律化）を推進するポジションです。まずは配属予定部内において、顧客体験向上施策の実行とテクノロジー活用によるコスト合理化をリードしていただきます。将来的にはそこで確立したAI活用モデルを全社へと展開・最適化していくことを期待しています。

【具体的な業務】
●AIによる業務変革の企画・実行
・生成AIや機械学習を用いた業務プロセスの自動化・自律化（オートノマス化）の企画
・現場の課題抽出から要件定義、ツール導入、定着化までのハンズオン支援

●テクノロジーによるコスト合理化の促進
部内の既存業務フローを可視化し、無駄を排除した上でのテクノロジー置換によるコスト削減。

●技術浸透およびリテラシー向上
・本部内外へのAI最新動向の共有、活用事例のナレッジシェア
・非エンジニア層へ向けたAI利活用教育やガイドラインの策定

●組織プレゼンスの向上
AI活用の成功事例を社内・本部内で積極的に発信し、組織のブランディングを強化。

●全社最適化へのスケール
部内での成功モデルを、本部全体や全社レベルの共通基盤・標準プロセスへと昇華させる活動。

【ポジション・部門の魅力】
・社会的インパクト
通信インフラという大規模なフィールドで、社会を支える業務基盤へのAI実装を経験できます。
・裁量の大きさ
部内という機動力のある環境でスピーディに成果を出し、その取り組みを全社へスケールさせる醍醐味があります。
・高難度の課題解決
堅牢なセキュリティ環境下で、いかに高度なAI活用を実現するかという、市場価値の高い専門性が身につけることができます。

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

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

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

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

【業務概要】
当社では「AIを経営に実装する」というテーマのもと、AIソリューション本部を組成し、エンタープライズ企業の経営課題に対してAIを""使える価値""として届けるプロジェクトを複数推進しています。AIソリューションエンジニアは、Forward Deployed Engineer（FDE）が設計したソリューションアーキテクチャをもとに、RAG・LLMアプリケーション・データパイプラインなどの実装・検証・改善を一貫して担うポジションです。 ※FDEの詳細はぜひこちらの記事を御覧ください。顧客企業の経営企画・管理部門が抱える「データはあるが活用しきれていない」「定型業務に時間を取られている」といった課題に対し、AIを用いた具体的な解決策をコードで形にする役割です。FDEが顧客の課題構造化と全体設計をリードする中で、AIソリューションエンジニアはその技術的な実現を担い、プロジェクトの成果品質を直接左右する存在です。

【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）1. クロスファンクショナルチーム（FDE、コンサル、PdM、デザイナー）の一員として稼働2. FDEが設計・顧客折衝をリードし、AIソリューションエンジニアが実装・技術検証を主導する体制3. 顧客の経営企画部・管理部門の業務に直接触れていただきます

【具体的な業務】
1. FDEが策定したソリューション設計に基づき、RAG・LLMアプリケーション・AIエージェントの実装・テスト・デプロイを遂行
2. プロンプトエンジニアリング、Embedding設計、検索精度チューニングなどLLM活用の技術的な精度追求
3. 顧客データを取り込むETL/データパイプラインの構築・運用
4. PoC（概念実証）フェーズにおけるプロトタイプの高速構築と精度検証
5. 実装過程で発見した技術的制約や改善案をFDE・PdMにフィードバックし、ソリューション設計の改善に関与
6. 社内のAI実装ナレッジ（テンプレート、評価基盤、共通ライブラリ）の整備・ドキュメンテーション

【業務概要】
同事業は<繋ぐ><切る>技術が高く評価され、同事業へのニーズが年々高まっており、成長をさらに加速させるべく2026年10月にグループ会社からの分社化が決定しております。
グループ会社は、2026年10月以降、独立し、自律的な事業運営と持続的成長の実現を目指しています。分社後の事業運営においては、Global Standard × Fit to Standardを前提としたシンプルな業務プロセスへの転換が求められます。一方で、標準化に伴い従来のような個別最適・例外対応による柔軟性は制約されるため、業務の成立および高度化のためにはAIの活用が不可欠となります。AIは単なる効率化ツールではなく「標準化された業務プロセスを維持しながら、業務運営を成立させる役割」「意思決定の高度化・迅速化を支援する役割」として位置づけています。このようなAI活用を業務に組み込み、事業競争力を高める取り組みをリードできる人材の採用が急務となっています。
データを活用した経営改革・業務改革を担当するデジタルトランスフォーメーション（DX）・AIトランスフォーメーション（AX）推進機能と、ITシステム導入を担当するEA機能を一体化した組織です。経営・業務部門と密接に連携しながら、全社横断でIT基盤の刷新および業務変革を推進します。新しい組織であり、上期6名、下期には十数名規模への拡大を想定しています。少人数で各領域の中核を担い、裁量を持って領域をリードすることが求められる環境です。

【具体的な業務】
・Fit to Standard前提の業務における課題を特定し、AIを業務プロセスに組み込むことで業務の成立と高度化を設計
・受注予測、在庫最適化、収益見通し、品質分析などのAIユースケースの企画・実装
・分析・予測・意思決定支援を業務プロセスに組み込むAI活用モデルの構築
・データ活用を前提とした意思決定プロセスの高度化を推進
・PoCに留まらず業務定着まで一貫してリード

【ポジション・部門の魅力】
AIを単なるツールとしてではなく、業務および経営の意思決定を変革する基盤として活用し、事業競争力の中核を担うポジションです。
分社直後の段階で、AI活用モデルをゼロから設計・構築し、全社展開できる点において、長期的に大きな影響力を持つ役割です。
・標準化された業務環境において、AIを組み込むことで業務運営を成立させる仕組みを構築
・分析・予測に基づく意思決定モデルの確立
・データ・AIを活用した意思決定の高速化・高度化を実現
リレー・スイッチ・センサ等の中核デバイスで蓄積した“繋ぐ・切る”技術と高品質・信頼性を強みに、EV・エネルギー・産業機器など成長市場を支える電子部品事業です。
長年培った高品質・高信頼性の技術力とグローバル顧客基盤が強みです。
独立化により意思決定の迅速化と投資力を強化し、急拡大する電動化・デジタル化領域での事業成長を加速します。その基盤として、グローバルで標準化されたIT環境の構築を推進します。

機械学習や生成AIを用いたソリューションを活用し、技術検証（PoC）から改善提案を行うコンサルティング業務です。同社の解析・分析装置などのOT領域の強みと、グループ会社のデジタルソリューションを掛け合わせ顧客への提供価値を高めることがミッションとなります。PoCを繰り返しながら、新規事業創出・スケーリングに直接関与するポジションです。

●配属先
同社ソリューション事業推進本部 同社ソリューション支援部(26年度新設）
グループ全体でデジタルビジネスを強化する方針を掲げており、同社内でのデジタルソリューション推進を目的としたこちらの新規部署に参画していただきます。

●業務内容
グループ会社は、半導体、ヘルスケア、環境、材料、産業・社会インフラなど、人々の生活を支える幅広い領域において、グローバルに事業を展開しており、各業界ごとで統括部を分けて活動しています。今回のポジションではグループ会社のデジタル部隊と連携しながら、顧客フロントとなる各統括部のサポートを行う役割を担っていただきます。各統括部とともに現場（顧客の最前線）に深く入り込み、課題抽出からステークホルダーとの折衝、技術の実装支援までを主体的に推進していただきます。
※自らも手を動かしてデータ分析を行い、プロジェクトを牽引する役割を期待していますが、ソリューションの開発・実装そのものは他部署で行います。開発を行うための要件定義やプロジェクトの取りまとめ役として活動いただきます。
※お任せするプロジェクトについては適性を考慮して決定します。

●扱うソリューションについて（一例）
インフォマティクスや生成AI等の既存ソリューションもありますが、ソリューション売りではなく顧客の課題起点で検討し、同社のソリューション（AI・装置等）の提供価値を高める役割を期待しています。目的に沿ったプラットフォームそのものを提供することもありますが、コンサルティングのような形で継続的にソリューション提案を行う形で入ることもあります。

●配属先
配属先は同社ソリューション支援部で、グループ会社からの出向者や兼務者を含めて約10名のチームです。部内は専門部長（40代）、課長（30代後半）、その他は30代前半 20代半ばが中心の組織であり、経験者採用での入社者も多い環境です。

●組織の強み／魅力
本組織で取り組んでいる内容はグループ全体でも非常に関心の高い取り組みであり、グループ横断の知見やリソースを活かしながら実務に携われる点が大きな魅力です。顧客データを起点に価値を生み出す実践的なプロジェクトに関わり、デジタル技術を用いた成果創出を経験できる環境です。

●キャリアパス
まずはプレイヤーとして業務に参画して頂きますが、適正に応じて、メンバーを取り纏めるマネージメント業務に携わることを期待しております。

●働き方
担当する業務にもよりますが、出社・在宅のハイブリット方式を採用しております。
出社は平均すると半分程度になる見込みです。

●その他
＜出張に関して＞
顧客訪問のため、国内出張が発生する可能性があります（プロジェクト状況にもよりますが、毎週の頻度で発生する場合も有）。訪問ベースでの運用ではなく、Teams会議と併用して効率よく進めています。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

今回募集する事業部は、深刻な人手不足や技術承継に悩む製造業界に対し、最先端のテクノロジーを駆使した「ものづくりDX支援」を行う特化型部門です。

生産データの利活用基盤構築、音声や手書き資料のデジタル化、映像解析による不良検知・故障予知など、手がけるプロジェクトはどれも製造業の心臓部に深く関わるものばかり。

これまでのプログラミング経験とマネジメント経験を活かし、単なるシステム開発に留まらない「市場価値の高いDXエンジニア」へとステップアップしませんか？

少数精鋭チームのリーダーとして、要件の具体化からシステム実装、現場検証までをリードいただきます。

ビジネスロジックの可視化・要件定義
工場や現場のオペレーションに存在する多種多様な変数やビジネスルールをヒアリングし、システムに組み込むためのロジックとして構造化。

プロトタイプ検証の推進（PoCフェーズ）
技術スペシャリストと連携し、コアとなるロジックのシミュレーション環境をクイックに構築。現場データを用いた検証とフィードバック対応の高速リピート。

ミニマムなシステム開発・インテグレーション（実装フェーズ）
無駄な機能を削ぎ落とした、必要最小限（MVP）の業務システムの設計・開発ディレクション。既存システム（基幹システム等）とのデータ連携仕様の策定・進捗管理。

現場定着と実用化のリード
現場でのテスト運用を主導し、小さく生んで大きく育てるための改善サイクルの管理。

従事すべき業務の変更の範囲
将来的に会社の定める業務へ変更となる場合があります。

業務概要: 生成AIを活用した業務・ビジネス変革の構想から実行、定着までを一気通貫でリードするAI業務コンサルタントのポジションです。単なるAI導入支援やPoC対応に留まらず、顧客の経営課題に対し、AIの専門性とビジネス視点を掛け合わせ、手戻りのないロードマップと具体的な実行計画を策定し、現場での定着まで導きます。

具体的な業務:
* PoC企画・導入支援: 顧客課題に基づきPoCテーマを設定し、マルチエージェントAIの実現性・効果を検証。業務変革につながるソリューションを設計・導入します。
* 業務定着・運用設計: 導入後の業務プロセスを設計し、AI活用の定着化・成果創出までを支援します。
* プロジェクトマネジメント: 社内外ステークホルダーとの調整や進行管理を行い、チームのタスク遂行と育成をリードします。
* 案件事例:
* マーケティング領域におけるデータ・AIを活用した業務変革
* コーポレート業務を効率化するLLMアプリケーションの開発
* ネットワーク領域におけるデータ・AIを活用した業務変革
* 業務比率: 提案・設計40％／分析レビュー30％／顧客折衝30％

ポジション・部門の魅力:
* 「AIを使う」ではなく「AIで業務・意思決定を変える」という視点で、戦略構想から現場定着まで一気通貫で関与できます。
* 正解が決まっていない生成AI領域において、仮説検証を繰り返しながら新たな価値を創造できます。
* 大規模な実ビジネスに直結した変革プロジェクトに携わることが可能です。
* 豊富なデータ資産を活用し、AIを軸としたコンサルティング業務やLLMアプリケーションの開発経験を積むことができます。
* グループ全体の事業変革を支える立場として、社会的インパクトの大きいプロジェクトをリードできます。

原子力発電および廃炉事業におけるデジタル技術導入を、実務担当として着実に推進していただくポジションです。
上位職の方針のもと、技術調査から企画・導入支援まで、一定の役割を担いながらプロジェクトに関与いただきます。

・国内外のデジタル技術や活用事例の調査・整理
・現場課題の把握および改善テーマの検討補助
・デジタル技術導入に向けた企画立案・資料作成
・関係部門と連携したプロジェクト推進の実務対応
・将来的なシステム開発に向けた検討・準備のサポート

まずは既存の取り組みを理解しながら、実務を通じて段階的に担当領域を広げていくことを想定しています。

職責
原子力発電および廃炉事業におけるデジタル技術導入について、上位職のもと、担当者として実務を担いながら推進に関与いただく役割です。専門性を活かしつつ、検討から導入に向けた一連の業務に携わります。
・デジタル技術導入に向けた調査・検討および企画の実務対応
・上位職の方針を踏まえた業務の段取り・推進
・関係部門と連携した導入プロジェクトへの参画
・検討内容や結果の整理・取りまとめ

担当領域の実務を担いながら、経験に応じて関与範囲や役割を広げていくことを想定しています。

魅力・やりがい
エネルギー政策の中核を担う原子力分野において、DXを通じて安全性と効率性の向上に寄与できる点が大きな特徴です。中長期にわたり社会インフラを支える事業に関わる実感を得られます。

・国のエネルギー政策に関わる重要領域での業務経験
・発電所の安全性向上に直結するDX施策に携われる
・再稼働や新設など、中長期で拡大が見込まれる事業領域
・大規模プロジェクトや基幹システム開発に関与する機会
・技術導入の成果が現場運営や安定供給に直結する実感

業務を通じて、将来にわたる安定した電力供給の実現に寄与している実感を持てます。

キャリアパス
以下のようなキャリアパスを想定しています。
短期（1 3年）：原子力発電事業/廃炉事業へのデジタル技術導入を推進の実務を経験いただきます。
中期（3 5年）：各発電所(福島・新潟・青森)への配属やシステム部門との人財交流により、様々なスキルを身につけていただきます。
長期（5年以上）：将来は部門の中核者として管理職任用を含めて活躍いただきます。

受入状況やご本人の意欲・能力により入社後に発電所勤務にて経験を積んで頂き、その後本社等へ配属になる可能性もございます。

本ポジションは、Country IT Manager のもと、Japan IT チームの一員として DX 推進を担当します。
Individual Contributor（IC）として、DX・IT 領域の専門性を活かし、ハンズオンで業務改善や IT ソリューションの導入を推進します。

勤務地は東京本社ですが、必要に応じて国内各事業所での業務対応が発生します。
社内業務アプリケーションの運用・改善、RPA 等のツール導入、DX 推進を通じて、社内の業務効率化とビジネスオペレーションの最適化に貢献していただきます。

主な業務内容
DX 推進・業務改善
各ビジネスラインの業務プロセスを理解し、業務効率化のための IT ソリューションを選定・導入
DX 推進に向けた中長期計画の策定および実行
RPA（Power Automate Desktop）やマクロ、VBA を活用した業務自動化の推進

IT アプリケーション運用
社内業務アプリケーションの運用・管理・改善
システム導入時の仕様書・手順書作成
ユーザーサポートおよび社内トレーニング

デジタルサービス運用
Web サイト、メールマガジン、電子請求書、顧客アンケート等の運用サポート
社内 IT リテラシー向上のための教育・コーチング

プロジェクト推進
IT ベンダー選定（RFP 作成、コンペ実施）
プロジェクトマネジメント（スケジュール、コスト、リスク管理）
社内関係者との調整および改善施策の推進

職務のメジャメントとして下記が含まれます:
社内ユーザーへのタイムリーな情報共有とコミュニケーション
手順書・企画書・管理台帳などのドキュメント整備
業務改善による効率化・コスト削減の成果
社内ユーザー満足度（User Satisfaction）