DX関連、事業会社の転職求人

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金融機関向けの営業活動、ビジネス企画、システム開発を推進している組織です。近い将来益々変革してゆく金融業界向けに、これまでのキャリアを活かしたサービス創出を我々と一緒に挑戦してくれる方を求めています。自ら考え実行できる積極性のある方、柔軟な思考と広い視野を持つ方をお待ちしております。

担当業務:
LLMなど生成AI技術を活用したAIソリューションなど、主に金融業界に向けた競争力のあるAIソリューションを生み出していく業務において、ソリューションの企画推進や活動戦略の策定などの役割を担っていただきます。
現状取り組んでいるAIソリューションの一例を以下に記載します。
1. JavaやCOBOLで作成されたプログラムからプログラム仕様書を逆生成するAIソリューション（金融基幹システムのモダナイゼーションなどで活用を想定）
2. 複数のインプットをもとに提案書などのパワポ資料を生成するAIソリューション（営業提案活動などの精度・生産性向上目的での活用を想定）

キャリアパス:
(入社後〜）：AIソリューションを軸とした、サービス開発リーダーとして複数のサービスをプロデュースするような立場に従事
【中長期キャリアの一例】
(入社5年後〜）：サービスプロデュースのスペシャリストとして社内外で存在感を発揮、組織長などの社内重要ポストにつく、等

担当業務の特徴、魅力、市場における強み:
・社内外のAIスペシャリストと人脈を形成しアイデア交換や協業をしていくことで、AIエンジニアとしての専門性を更に高めると共に、業界（市場）における自身のプレゼンスを高めることが出来ます。
・金融グループの顧客をはじめ様々な金融業界顧客とビジネスを行っている部署であるため、自身で開発したソリューションを売り込むことで大きな成果を挙げられる可能性のある環境です。

●DX戦略検討・提案支援業務
各地域に根差した営業組織を後ろ支えする立場として、自治体・企業のDXや業務改革（BPR）ニーズを分析し、地域社会のデジタル化を推進するための戦略的方針の検討。
社内の関連組織や外部パートナーとの連携を通じて、DX人材育成プログラムやBPRコンサルティングサービスなどの実現手段の検討、及び地域特性に応じた提案活動の支援を実施。

●実案件での実行支援及び地域人材育成／支援業務
DX人材育成プログラムやBPRコンサルティングサービスを東日本管内の各地域で展開できるよう、プログラムの実行組織と伴走しながら提供を行いプログラム実行スキルの展開や育成を実施。

◇入社後に成長できる点
DX推進の全フェーズ（戦略策定〜実装・教育）に携わり、幅広いスキルを習得できます。自治体・企業・専門家と協働し、最新のデジタル技術や業務改革手法を学べる環境です。業務コンサルティングを通じて課題設定力やコンセプチュアルスキルを磨き、将来的には戦略コンサルタントやPMなど多様なキャリアパスを描けます。

◇ポジションの魅力
地域の未来を一緒に創りませんか？
私たちは、自治体や企業の課題をDXで解決し、持続可能な社会を実現する仲間を求めています。既存の研修やノウハウを活用しながら、課題発掘から業務改革、実装まで伴走し、成果を実感できるポジションです。ゼロから仕組みを創る挑戦もあれば、既存の枠組みを進化させる面白さもあります。社会課題解決に挑戦し、地域に変革を起こすワクワク感を、一緒に味わいませんか？

AIエンジニアとして、顧客課題の解決に向けたアルゴリズム選定から、実装、評価、デプロイまでの一連のパイプライン構築をリードしていただきます。ビジネス要求から逆算して「どの技術を使うべきか」を選定し、自ら手を動かして実装・検証を行うポジションです。

【具体的なタスク例】
1. 課題の数理的定式化と論文サーベイ (Research & Design)
顧客の「なんとなくの悩み」を、機械学習で解けるタスク（分類、回帰、生成、最適化等）に落とし込みます。関連する最新論文（NeurIPS, CVPR, KDD等）を調査し、ビジネス制約（推論速度、コスト、データ量）に合わせた最適な手法を選定します。
2. SOTAモデルの実装と検証 (Implementation)
選定した論文の手法（Loss関数、Optimizer、独自レイヤー等）を、PyTorch等を用いてスクラッチ、あるいは既存実装をベースに再現・実装します。実際の顧客データを用いて、アルゴリズムの精度検証サイクルを自律的に回します。
3. プロダクションレベルのコード品質担保 (Engineering)
再現性担保のためのモデル学習・推論のパイプラインを構築します。Webアプリケーションと統合し、実装したアルゴリズムをプロダクション環境へ統合し、アルゴリズムを実際のユーザーに使っていただきます。推論APIのI/F設計や、Dockerコンテナ化、CI/CDパイプラインへの統合を主導します。
4. ステークホルダーへの技術説明 (Communication)
アルゴリズムを適用した結果とその考察、ビジネス上のインパクトを、ビジネス職やクライアントにも伝わる言葉で翻訳し、説明します。

【ポジションの魅力】
1. プロフェッショナルからのフィードバック
トップティアの機械学習エンジニアが多数在籍。独学では気づけない「実運用に耐えうるAI」の視点や、コードレビューを受けることで、エンジニアとして飛躍的な成長が見込めます。
2. 大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求
大手企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、エンタープライズ水準の品質を追求しています。
3. 多数の独自AIモジュール資産。多角的な技術アプローチで、本質的な課題解決に挑める
図面解析、NLP、点群処理、物理シミュレーションなど、多数のアルゴリズムモジュールを保有。また、ロボティクス分野にも進出しています。これら多様な技術資産を「武器」として組み合わせることで、顧客ごとの複雑な課題に対し「どう解くか」という応用・最適化の部分に注力できます。多様な実装コードに触れられるため、技術の引き出しも格段に広がります。

【開発例】
・画像認識による非構造化データの自動整理
・点群データを活用した幾何学的シミュレーション
・動画解析によるインフラ異常検知システム
・ドメイン特化の大規模言語モデル
・ロボット行動学習
・RAGを用いた当社独自のエージェント

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

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

当社は、AIを中心とする最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートし、世界のテクノロジートップ企業と本気の戦いをする企業となることを目指しています。
創業の社歴は浅い組織ですが、メンバー数は既に拡大しているなど、高い志を掲げ創業から急成長を続けてきました。
企業のDXパートナーとしてコンサルティングやオーダーメイド開発を行う「DX Solution事業」と、AI SaaSプロダクトを提供する「AI SaaS事業」の二つの事業を展開しています。
最先端技術を特定の産業に特化して提供しているからこそ、他社では中々実現できない奥深くにある課題解決を特徴としています。
当初は建設業界を中心にDX・AIソリューションを提供していましたが、現在は建設業で培ったノウハウと技術をもとに、製造業、物流業など日本を支える巨大産業へと領域を拡大しています。
「技術力はあるが、商流の壁で顧客の声が届かない」 「PMやリーダーを任されているが、レガシーな技術環境で自身の市場価値に不安がある」もしそう感じているなら、ぜひ一度お話しさせてください。
面談では、よりリアルな当社のカルチャーや、当社で働く魅力についてもお伝えできればと考えています。
もしご興味がありましたら、ぜひ一度お話しする機会をいただけますと幸いです。

建設・製造・物流といった日本の巨大産業において、当社は「下請け」ではなく「DXパートナー」として、最上流から課題解決に取り組んでいます。
現在、大手クライアントからの「難易度が高く、前例のない開発依頼」が急増しています。
しかし、仕様が決まりきっていない抽象度の高い課題を、技術的な解（アーキテクチャ・コード）に落とし込めるエンジニアが不足しています。「仕様書通りの実装には飽きた」「より上流から関わりたい」という方に、裁量と責任ある環境をお渡ししたいと考えています。

【業務例】
1. コア機能の設計・実装リード：複雑なビジネスロジックを伴う機能開発において、DBスキーマ設計からAPI設計、フロントエンド実装までを一貫して担当、またはリードします。
2. アーキテクチャの強化：「動けばいい」コードではなく、保守性と拡張性を考慮した設計（DDD、クリーンアーキテクチャ等）を導入し、技術的負債を未然に防ぎます。
3. ジュニアメンバーの育成：コードレビューやペアプログラミングを通じて、ポテンシャル層（ジュニア）の技術力底上げを行い、チーム全体の生産性を最大化します。
※PMと共にクライアントミーティングに参加し、技術的な観点から実現可能性の提示や代替案の提案を行うこともあります。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

【具体的な業務内容】
下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます。
・バックオフィス業務自動化に向けたAI/MLモデルの開発と実装
　自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等を用いて、お客さまの業務改善に役立てます。
・MLモデル開発の為のデータ分析：
　LLMを用いた先端技術開発
　探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築
　AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発
・モデル評価とデモ環境構築：
　開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築します。
・製品・システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行：
　サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの製品・システム実装をサポートします。
・社内外の技術トレンド探索・知見共有：
　学会発表・特許出願・技術ブログ投稿 等
▼学会発表実績
　・言語処理学会
　・人工知能学会
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
バックオフィス業務を支援し、得た成果を各自社製品やサービスに搭載することでお客さまのビジネスを支援できます。
また、学会発表などの外部登壇をすることで、自身の成果を広く世に公開できることと、そのことにより当社のプレゼンスの向上に寄与できます。

【使用技術・開発環境】
クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks
開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
開発言語：Pythonなど
その他：PyTorch, Pandasなど
コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase

【配属先チームの特徴】
当社のエンジニア全体を統括する全社横断組織の中で、主にAIやデータ活用をミッションとして担っている部門の中で、AI/MLやデータ解析などの応用研究及び実用化の支援を行っているチームです。


【活躍しているメンバーの経歴／特徴等】
現在在籍しているメンバーは、大学在学中に自然言語処理や時系列分析、統計解析などの「機械学習」や「データサイエンス」を学び、大学卒業後はそういった方面のスキルを活かして機械学習モデルや統計モデルの開発を行っていた人が多いです。

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
先端技術獲得や技術獲得をリードしていくようなポジションを担い、チームメンバーと一丸となって、AIやDX分野での実用化や運用設計を行うことで当社の将来へ貢献することができます。

【具体的な業務内容】
下記業務をシニアエンジニアとしてリーディングを行っていただきます。
・当社の自社製品・自社サービスに搭載するAI/MLモデルの開発と実装（自然言語処理、構造化データ処理、時系列解析、文脈推論等）
・MLモデル開発の為のデータ分析：LLMを用いた先端技術開発、探索的データ解析、ドメイン特化データマートの構築、AWSのSageMaker/Databricksを利用した機械学習モデルの開発
・モデル評価とデモ環境構築：開発したモデルの評価を行い、デモ環境を構築
・自社製品/システム開発チームへの技術の運用設計、MLOpsの実行：サービス開発担当と連携し、自部署で開発したモデルの自社製品・自社システム実装をサポート
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
お客様のバックオフィス業務を支援し、スモールビジネスの活性化へつながるような自社製品・自社サービスの開発を行うことが可能です。
また、ご自身がお持ちのAIに関する知見を活かして、新たな価値を創出するプロダクト開発に携わることができます。

【使用技術・開発環境】
クラウド：AWS（SageMaker、Bedrockなど）、Databricks
開発環境：Jupyter Lab、SageMaker Studio、Databricks
開発言語：Pythonなど
その他：PyTorch, Pandasなど
コミュニケーションツール：Slack、Zoom、Jira、Confluence、Backlog、DocBase

【具体的な業務内容】
・次世代コンタクトセンター基盤（Amazon Connect）およびAI連携システムの開発・機能拡張
・生成AI機能の開発と精度向上：チャット応対の自動化（4割を人手を介さずに解決）、メール回答作成、応対履歴登録の生成AIによる代行、音声ログからのサマリ自動生成、カテゴリ分類、自社製品向けのチャットボット開発、IVR（自動音声応答）フローの構築・改善、メール返信文書生成ツールの機能改善（UI改善、回答生成・ナレッジ選定の同時操作など）
・システムの運用・保守：リリース後のPDCAサイクルを回し、継続的な改善を実施、AIモデルの精度評価と改善（リリース後1年で自社での引継ぎを想定）、システム稼働監視、キャパシティ・性能監視、NW監視、障害対応、ユーザー管理、バックアップ取得、パッチ適用、臨時ログ取得、リストア作業
・既存システムからの移行支援：既存電話システム廃止に伴う次世代コンタクトセンターへの段階的な移行
・先進的な顧客体験の実現：IVRへのAI導入、AIによるナレッジ作成など、これまでにない仕組みの導入
・関係部署との連携：全部門が関わるプロジェクトのため、多岐にわたる要件の取りまとめや、他部署との密な連携・調整
※仕事内容の変更範囲：会社の指示する業務

【働く魅力・やりがい・ポジションの魅力】
・事業会社では、大規模となるコールセンターの関連システム開発に関するプロジェクトに携わることができます
・顧客体験と事業成長への貢献：お客様の「困りごとが生まれにくいサービス」の実現や、最高の顧客体験・顧客満足の提供を直接的に目指します
・最先端技術への挑戦：AIやデジタル、特に生成AI（Azure OpenAIなど）を積極的に活用し、次世代のコンタクトセンターを構築します
・個人の成長とキャリアアップ：顧客対応部門と開発部門のメンバーが、要件定義からテストまで開発プロセス全体を経験し、大きく成長しています。エンジニアがプロジェクトリード（PL）に挑戦し、貴重な経験を積む機会があります。将来的には、PM/TechLといったリーダーポジションへの道も開かれています
・内製化への貢献：当社内でのシステム開発・運用の自走化・内製化を推進する中心的な役割を担えます
・変化と挑戦を歓迎する文化：困難から学び、変化を前向きに受け入れる風土があります

【使用技術・開発環境】
・クラウドプラットフォーム: AWS (Amazon Connect, Amazon SNS, EC2, S3, RDS, VPCなど)
・AI/LLM: 生成AI (Azure OpenAI Service / ChatGPT ),プロンプトチューニング技術
・CRM: Dynamics365
・開発ツール: AWS Code Pipeline, AWS Code Commit
・データベース: Aurora, DynamoDB
・監視ツール: NewRelic, CloudWatch Logs
・その他: SQS (メッセージキュー)

【配属先チームの特徴】
・コールセンター部門のメンバーと開発部門のメンバーでプロジェクトチームを組成しています
・開発部門のメンバーはコールセンター部門の業務をより理解し、コールセンター部門のメンバーは開発業務の理解を進めるなど、お互いの業務を理解した上で、システムを作り上げる協業体制になっています
・物理的にもコールセンター部門（大阪、札幌）に近い場所で業務することがあります
・お客様からの感謝の言葉を直接聞くことに喜びを感じる、顧客志向のメンバーが多いです

【このポジションから参画して描く事が出来るキャリア】
・技術スペシャリスト：AWSの既存構築環境全体（Amazon SNS/Connectなど）や生成AIのプロンプトチューニング手法といった、最先端のクラウド・AI技術に関する深い専門知識を習得できます
・プロジェクトリーダー/テックリード：プロジェクトリード（PL）やテックリード（TechL）として、先進的な顧客体験の提供を含む技術力向上を牽引する役割を担えます
・業務改革推進者：コンタクトセンターの抜本的な業務改革とオペレーション見直しに深く関与し、デジタル変革を推進する中核メンバーとして活躍できます
・内製化の中心人物：外部知見の吸収と社内への定着を通じて、当社全体の開発・運用能力向上に貢献し、組織の自走化を支える重要な存在となれます

当グループは、金融機関のシステム開発をメインとしたソリューション営業部門です。当グループは、先端技術・データ利活用をキーに、金融機関の経営課題・業務課題を解決するミッションを担っています。
本ポジションでは、親密顧客である金融機関のデータ利活用高度化をミッションとし、お客様の経営課題・業務課題と当社や社外の生成AIをはじめとした先端技術を結び付け、データ活用によるビジネス変革を目指します。
主な職務内容は以下の通りです。
・既にお客様にご導入済の自社サービスの利用拡大、レベルアップ
・お客様のデータ利活用高度化に向け、生成AIをはじめとする様々な先端技術の提案、導入
【ポジションのアピールポイント】
親密顧客を対象とするため、全社に先駆けて、先端技術を用いた先進的プロジェクトにJoinできます。また、初期構想から導入まで、一連のプロセスをワンストップで担うことができます。
・世に出ていない当社の研究開発中の先端技術に触れることができる
・全社に先駆けて、先端技術を実証・導入する機会が得られる
・事業構想から事業推進（提案 PJ推進）に至る、一連のプロセスを経験することができる
・年齢・年次を問わず、自身の努力次第で、責任と裁量が与えられる
・「導入済技術のスケール段階」「PoC実施段階」「新規構想段階」と、さまざまなフェーズの案件があります。

【募集部署のミッション】
Microsoft/AI分野における製品スペシャリストとして、弊社取り扱い商材やサービスの拡販を技術観点から支援する部署となります。
また、最新の製品情報をキャッチアップし、情報発信、技術的な提案活動や案件支援といった弊社の持つ付加価値を最大化するエンジニアの集団となります。

【業務詳細】
本ポジションは、Microsoft製品（特にAI領域）に特化し、幅広い技術支援(プリセールス）を行う役割です。
業務内容の比率は、プロジェクト状況や個人の得意分野に応じて柔軟に変化します。
・Microsoft（主にAI)商材の技術検証作業、ドキュメント作成
・技術の普及を目的としたセミナー登壇などの講演活動
・弊社パートナー様への実案件の技術的な提案活動(設計、構成、PoCなどの支援支援)
・担当製品の技術資格取得
「検証 → 知見を蓄積 → 外部に発信 → パートナー・エンドユーザーの成功に繋げる」
というサイクルを回し続けることが、このポジションの大きな特徴です。

【担当製品例】
Microsoft社のMicrosoft 365 Copilot Studio, PowerPlatform, Microsoft FoundryなどのAI開発関連製品

【魅力】
・Microsoft AIの最前線に立てる環境
MicrosoftのAIは世界最先端の領域であり、メーカー担当者との距離も近く、
製品アップデートや新技術にいち早く触れ、検証し、世の中に発信できるポジションです。
・「市場目線」での技術支援
特定エンドユーザーの案件を対応するだけではなく、技術検証で得た独自の知見をもとに、複数のパートナー企業・エンドユーザーへ横断的に対して価値提供を行います。
・AIの実体験を語れる
「AIで何ができるか」だけでなく、「こういう使い方は失敗しやすい」「ここを押さえるとうまくいく」
といったリアルな知見を得る事が出来るポジションです。

【キャリアプラン例】
入社後、まずは特定のプロダクトを担当する製品SEとして高い専門性を有したスペシャリストを目指していただきます。しっかりとご自身の得意分野を確立いただいた後は、当社のディストリビューターという業態も活かして、担当プロダクトのみに限らず担当プロダクト周辺の技術カテゴリ全体にまで領域を広げた形での様々なプロジェクトに参画をすることも可能です。また、将来的には、適正に合わせて「チームをまとめるマネジメント職」や「さらに専門性を追求するスペシャリスト職」といったポジションの選択も可能です。

【働き方】
月8回の出社と在宅勤務のハイブリッド型で働いています。
リモートワークによって社内外コミュニケーションが不足しないよう様々なコミュニケーションツールを導入しているため、メンバー間や関連部門、お客様とのコミュケーションも活発に行われております。

【残業時間について】
月平均20時間程度の残業時間になっています。

【主な業務】
（本契約後）定常業務を効率的・安定的に遂行する
（変更の範囲）会社内でのすべての業務

最新のAI技術（生成AIやAIエージェント）を活用し、東京電力グループのビジネス課題の解決や業務変革を実現するために適切なAIサービスを選定・開発し、ビジネス要件に沿った実装を推進していただきます。

　・PoCや本番導入におけるビジネス部門の要件に対するＡＩ適用の評価と提案
　・実現性、コスト、性能、セキュリティを考慮した技術選定(AIサービス/クラウドサービス/SaaS/スクラッチ開発など)
　・プロジェクトの計画立案、進捗管理
　・ビジネス部門、開発チーム(社外ベンダー含む)、セキュリティ部門、法務部門などの関係者との各種調整
　・ビジネス部門の定着支援および環境変化に伴うAIエージェントの継続的な改善

職責
AIサービスの選定・開発・実装の推進
●AI活用を可能にする “基盤の設計者／整備者”
●各部門のAI活用を支える 技術アドバイザー兼伴走者
●AIエージェント時代に求められる システム基盤の再定義 を主導
●AI Shiftプロジェクトの 技術ブレーンとしての牽引役

魅力・やりがい
●国内電力業界でも有数規模のAIエージェント活用プロジェクトに中心メンバーとして参画できる
●企画から検証・定着まで、幅広い業務範囲を担当できる
●部門横断の取り組みのため、経営・事業・ITの理解が深まりスキルが向上
●成果が見える化しやすく、「変革人財」としての成長機会が豊富
●AIエージェントを活用した新しい業務モデルの創出という、未来の働き方を“作る側”に回れるポジション

5．キャリアパス
短期（1〜3年）：入社後は、AIエージェントに関連するプロジェクトの推進に従事していただきます。
※求人概要に記載の通り
中期（3〜5年）：当社グループにおけるシステム部門を中心として、時には事業部門のシステム担当としてキャリアを築き、具体的な業務改善に寄与しながら、リーダーシップや戦略的思考を身に着けていただきます。
長期（5年以上）将来的には、システム部門における多様な領域のマネジメント層での活躍を期待します。

【事業・組織構成の概要】私たちは、国内最大規模のAIスパコンの開発・運用を行っている、世界でも有数のプラットフォームエンジニアリンググループです。当社では、世界でも有数の多数のAI研究者がAIスパコンを用いて、自社独自の生成AI等の大規模なAIモデルの開発を行っています。生成AI以外にも世界トップレベルの生体認証技術を始めとして、画像認識・データ分析・言語モデル（LLM)・ロボット制御等、多種多様な分野でAIの研究開発を行っており、事業の応用分野も多岐に及んでいます。AIスパコンは、AIの研究開発を支えるキーコンポーネントであり、当社のAIの研究開発全体を強化するべくAIスパコンの開発・運用を共に行って頂ける方を求めています。
【職務内容】本職種はソフトウェア開発の経験を重視しますが、AIスパコンそのものへの知識や分散学習への知識はなくても大丈夫な育成を前提としたポジションです。ソフトウェア開発への情熱が一番重要です。AIスパコンは非常に高度な技術開発が必要となりますが、経験のあるグループメンバーがサポートを行いながら、共に開発を行って頂きます。
【ポジションのアピールポイント・想定キャリアパス等】
・この領域の業務に従事するなら国内最大規模の環境です
・世界の先端のAI技術開発に携わることができ、AIが紡ぎだす未来を自らの手で作れます
・現代のAIの技術開発には高度な分散システムが必要であり、先端のSW/HWに精通できます
・AI/HPC/分散システムのスペシャリストとしてのキャリアパスを想定しています

画像生成を用いたクリエイターの支援開発

当社は、テクノロジーを活用して医療・ヘルスケア領域における多種多様な課題の解決を目指しています。
医療プラットフォーム本部では、医療機関と患者・生活者がつながる次世代医療プラットフォームである自社サービスを提供し、オンライン診療・電子カルテを提供する診療支援システム、電子薬歴を中核として薬局経営を支える自社サービス、歯科診療所向けにオンライン診療・電子カルテを提供している自社サービス、またこれらの医療者向けのSaaSとつながる患者向けの総合医療アプリなど、複数の自社サービスを展開しています。
今回の募集ポジションでは、エンジニアリーダーとして薬局向け統合型クラウドソリューションである自社サービスへの最適なAI機能の実装やAIによる技術的イノベーションを担うチームをリードしていただきます。
自社サービスはユーザーである薬剤師の声に基づいた使いやすいUI/UXを武器に、調剤薬局向けの基幹システムである自社サービスに加え、自社サービス、自社サービス、自社サービスのプロダクトを新たにラインナップし、調剤薬局での業務を全面的に支援する薬局向け統合型クラウドソリューションです。
AIによる業務効率化への期待が高まっている医療領域の中でも、調剤薬局では専門性の高い業務をシステムでサポートし、薬剤師の経験に関わらず一定品質の患者体験を提供できるDXが求められています。このニーズに応えるため、自社サービスは調剤業務の中でとくに時間がかかっている業務を効率化するべく、AIアシスト機能の開発を進めています。
今後もさらなるアップデートを重ね、AI活用に関する多くのアイデアを機能に落とし込みたいと考えており、AI分野の急速な進化への対応や、中長期的なプロダクト競争力の維持・向上のために、技術的な方向性を定め、AI機能開発チームをリードしていただくエンジニアリーダーを募集します。

職務内容:
エンジニアリーダーとして、プロジェクトに対して品質と開発スケジュール面で責任を担っていただきます。開発初期からリスクや想定外のトラブルを想像し、その影響を最小化するために、スコープの調整やリリースタイミングの判断を的確に行っていただくことに加え、チームメンバーのナレッジ共有や情報発信を促進し、自律的かつスケーラブルに成長し続けられる組織づくりも推進していただきます。
また、加わっていただくチームは、AIエンジニアリング（GeminiやClaudeなどのLLMとプロダクトの連携）を主軸とした機能開発を担っており、プロンプトエンジニアリングやRAGを駆使してプロダクトの価値を最大化することにも取り組んでいただきます。
具体的にお任せしたい業務領域は下記になります。
1. プロジェクトマネジメント: スコープやリリースの調整を行い、開発におけるリスクの早期発見と最小化のための施策立案・実行
2. プロダクト品質の担保と技術的挑戦: 設計・コードレビューを通じてプロダクト品質を担保し 、AIエンジニアリングの技術キャッチアップとプロダクトへの適用を主導
3. チームビルディングと組織成長: ナレッジ共有や学習内容の積極的な発信を促進し 、メンバーとの1on1を通して一人ひとりの志向に合わせたキャリア構築を支援するなど、教え合う文化を醸成し、チーム全体のパフォーマンス向上を推進

<プロダクトの技術スタック>
◆開発言語：PHP, TypeScript, JavaScript
◆フレームワーク：Laravel, React, Vue.js
◆データベース：MySQL
◆インフラ監視：Mackerel
◆エラー監視：Sentry
◆リポジトリ管理：GitHub
◆CI/CD：GitHub Actions

＜AI機能開発における技術スタック＞
◆開発言語：Python
◆LLM：AWS Bedrock, Vertex AI
◆実行環境：AWS Lambda
◆データベース： Amazon DynamoDB, S3
◆インフラ監視：Amazon CloudWatch Logs
◆エラー監視：CloudWatch Alarms, Datadog
◆リポジトリ管理：GitHub
◆CI/CD：AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, AWS CodeDeploy
◆IaC：Terraform

本ポジションの魅力:
1. 社会的意義と事業インパクトの大きいAI開発をリード: 薬歴へのAIアシスト機能のリリースを主導し、薬剤師の業務効率化という事業インパクトが大きい領域で、自らの技術力とリーダーシップがダイレクトに社会貢献につながる実感を得ることができます。
2. 医療領域の難題に挑む技術的挑戦: 高い専門性と精度が求められる調剤業務に対し、LLMなどのAI技術を組み込み、医療過誤リスクを回避しつつ業務の質を高めるという、技術的難易度の高い課題にリーダーとして挑む機会があります。
3. 未来の薬局システムの礎を築く: 自社サービスの進化をAI技術面から牽引し、AI活用に関する多くのアイデアを機能として具現化することで、次世代の調剤薬局システムをチームとして構築していくことができます。
4. 裁量権とスピード感: 少人数チームで裁量権を持ち、スピード感をもった意思決定ができる環境です。

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

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

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

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

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

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

【ミッション】
・5G／5G Advanced、将来の6Gを見据えたRANソフトウェアを自らの手で実装し、当社のモバイルネットワーク性能／拡張性／自律性を進化させること
・AI-RAN、vRAN／Open RAN時代に対応した、柔軟かつ高性能なRANソフトウェアアーキテクチャを現場で動かすこと

【主な業務】
・RANソフトウェア（Layer1〜Layer3）の設計／開発／評価
・商用ネットワークを見据えた性能最適化、機能拡張
・AI-RANを含む次世代RANアーキテクチャの実装／検証

【具体的な業務】
・PHY／MAC／RLC／PDCP／RRC など、RAN各レイヤのソフトウェア開発
・スケジューリング、リンク制御、ハンドオーバ、無線リソース制御の実装／改善
・vRAN／Cloud Native環境でのRANソフトウェア開発／性能チューニング
・シミュレーション／実機評価を通じた品質検証、性能改善
・AI技術を用いたRAN制御／最適化機能の実装

●仕事の魅力
・Layer1〜Layer3を横断して、RANの“芯”を触れるポジション
・商用ネットワーク直結の開発だから、成果が数字と品質で返ってくる
・AI-RAN／Open RANなど、次世代RANを“試す”ではなく“作る”側に立てる
・研究／標準化／運用が近い距離にあり、 「作って終わり」ではなく「使われて改善する」サイクルを回せる

●業務概要
エンタープライズ企業へのLLM活用を中心とした生成AIプロジェクトにおけるソリューション企画・提案

●業務内容
・エンタープライズ企業を中心とした顧客の課題ヒアリング
・LLM を活用したソリューションの企画・提案
・協業パートナーとの連携による共同提案・案件推進
・提案資料・見積書・契約書の作成
・継続受注のための顧客フォロー・企画・提案
・リード創出・ナーチャリング活動
・サービス改善のためのフィードバック提供

当社が展開する工作機械の部門にて、リーダークラスとして自社製品のAI関連の開発全般をご担当していただきます】

具体的には、自社製品の最適制御および制御パラメーター生成へのAI技術の適用などを想定しております】

専門分野だけでなく他分野への理解を深め、製品全体として考え最適な解を導くだけでなく、リーダークラスとして部門の取りまとめや指導的な役割も期待しています】

入社後いくつかのプロジェクトを経験し、将来的には開発指針の決定などを主導する立場として当社自社製品の更なる発展に貢献できる方を募集しております】

従事すべき業務変更の範囲：総合職の業務の範囲】

就業場所の変更の範囲：職群による】

職群（グローバル総合職、国内総合職、エリア総合職）については選考の際にご説明し、希望をお伺いしながら決めていきます】

アーキテクトとしての主な役割は上述の通りですが、他のロールとも連携しながら、以下もお任せする想定です。
・お客様企業やパートナー企業への協創活動の提案
・オンライン/対面ワークショップによる、関係者の理解醸成・合意形成
・開発プロジェクトおよび開発チームのマネジメント（コードレビュー等品質チェックを含む）

【職務詳細】
・自動車業界向けデジタルエンジニアリングケーパビリティを理解する。
・顧客との対話を通じた顧客課題の明確化と、DXケーパビリティと自動車向けケーパビリティおよびフィージビリティを加味した組込みソフトウェアアーキテクチャ、Software Defined Vehicle開発手法、セキュリティ、DevOps等の、提案・具体化
・戦略的に構築されたデザインの意図と、必要な技術条件を踏まえて、前提条件を整理し、アーキテクチャを設計し、顧客へ説明
・エンジニアリングチームへのアーキテクチャ説明とバックログ・成果物・コードレビューを行い、顧客に約束した品質・納期で納品
・デジタルエンジニアリングの手法の理解および、社内にノウハウを蓄積しデジタルエンジニアリングの文化を醸成
・ビジネス戦略、マーケット戦略、IT戦略の読解・理解
・社内外のチームとの、共同ワークショップ/セッションの計画および実施
・お客様や関係者間の理解醸成と合意形成

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

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

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

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

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

単なる「要件を聞いてシステムを作る」役割ではありません。
成長・変化の著しいヘルスケア事業に深く入り込み、事業側と一体となってビジネス成果に貢献していただきます。

◆業務詳細
以下のような業務をご経験や事業状況に合わせてお任せいたします。
1.事業・IT戦略の策定（ビジネスパートナー業務）:
・事業責任者や各機能（セールス・マーケティング・CS）のリーダーと連携し、中期経営計画達成のためのロードマップを策定。
・「どの業務をシステム化し、どこに人を張るか」といったROI視点での投資判断・技術選定。

2.オペレーション・アーキテクチャの“0→1”構築：
・複雑化し始めたオペレーションを整理し、拡張性に優れた業務フローとシステム基盤（CRM、SFA、データ基盤等）をゼロベースに近い状態で設計・構築。
※レガシーシステム等の「技術的負債」がほぼないため、Kintoneや最新のSaaS、スクラッチ開発など、目的に応じてフラットに技術選定が可能です。

3.データドリブン経営の推進：
・事業KPIの定義からモニタリング環境（ダッシュボード等）の構築。
・勘と経験に頼らない、データに基づく意思決定プロセスの定着化。

4.プロジェクトマネジメントと実行：
・社内外のリソース（開発パートナー、社内エンジニア）を調達・指揮し、スピーディーな実装・導入を推進。

◆仕事のやりがい・働く魅力
1.事業の「IT参謀」として、IT戦略を主導
・グループ内で成長途上にあるヘルスケア事業において、独立したベンチャー企業のCIOのような立場で、IT戦略の立案から実行まで、事業責任者と密に連携し推進できます。
　事業の根幹に深く関わり、大きな裁量と成長貢献を実感できるポジションです。

2.事業成長への直接的な貢献
・システムを利用し顧客へサービス提供をする社内メンバーからフィードバックを受け、営業から事業成長といった貢献をダイレクトに実感できる環境です。

3.BPR変革期の当事者として、組織の未来を創る
・BPR推進部の「顧客への価値提供」へのミッション進化を、自ら創り上げていく当事者として推進できます。完成された組織ではなく、ダイナミックで挑戦しがいのあるフェーズです。

4.技術を柔軟に活用し、幅広い経験を積むことが可能
・目的達成に最適な技術・アーキテクチャを柔軟に選択し、ビジネス課題を解決できます。
　また、立ち上げ初期・成長フェーズの事業での、業務プロセスの一気通貫した改善・構築など、幅広い視野とスキル・経験を身に着けることが可能です。

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

●仕事内容
当社はグループのデジタル事業会社として、デジタル事業の開発及びグループ各社のデジタル化推進支援を担っています。
グループを中心としたクラインアントに対して、クライアント（発注者）の立場で、中長期の目線を持ちながら、CXO組織伴走支援を担当頂きます。
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

●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

【事業・組織構成の概要】私たちは、自社AIスパコンの開発・運用を行っている、世界でも有数のプラットフォームエンジニアリングを行っている当グループです。当社では、世界でも有数の多数のAI研究者がAIスパコンを用いて、当社独自の生成AI等の大規模なAIモデルの開発を行っています。また、生成AI以外にも世界トップレベルの生体認証技術を始めとして、画像認識・データ分析・言語モデル（LLM)・ロボット制御等、多種多様な分野でAIの研究開発を行っており、事業の応用分野も多岐に及んでいます。AIスパコンは、AIの研究開発を支えるキーコンポーネントであり、当社のAIの研究開発全体を強化するべくAIスパコンの開発・運用を共に行って頂ける方を求めています。
【職務内容】当社のAIスパコンは多数のGPUサーバーから構成されており、多数のGPUサーバーを用いた分散学習を行うためのKubernetesクラスタの開発・運用を行っています。本職種では、そのKubernetesを核としたAIスパコンのソフトウェア基盤の開発を主に行っていただきます。ソフトウェア開発を中心とした職種であり、開発は基本的にGo言語で行っています。
【ポジションのアピールポイント・想定キャリアパス等】
・世界の先端のAI技術開発に携わることができ、AIが紡ぎだす未来を自らの手で作れます。
・現代のAIの技術開発には高度な分散システムが必要であり、先端のSW/HWに精通できます。
・AI/HPC/分散システムのスペシャリストとしてのキャリアパスを想定しています。

配属部門について: 当グループは、「AIの能力を業務で最大限発揮させられる環境を作ること」を目的としたチームです。AIツールを作ることだけではなく、AIに渡すべき社内コンテキストを整備し、情報をAPIで取得可能な状態にし、業務ワークフローをAIフレンドリーに設計すること、そしてそれらのアクションがAIのパフォーマンスに与える影響を定性・定量的に評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することで、事業におけるAI活用を促進することが主な業務です。
チーム構成: グループマネージャー1名、メンバー数名。事業統括部内の少数精鋭チーム。

本部門における課題:
・情報にラベルがついていない
・情報がAPIでやり取りできる状態になっていない
・情報が一つの場所にまとまっていない
・情報が更新可能性が高い形式で整理されていない（PDF等で管理されており、AIにとってホワイトでない環境に置かれている）
これらの課題を解決し、AIが自律的に業務コンテキストを取得・活用できる環境を構築することが求められています。また、これらの課題解決の成果を、Ragas等の評価ライブラリを用いて評価し、継続的なリソース投下の正当性を証明することも、私たちの重要なミッションです。

現在進行中のプロジェクト:
・自社製品 リポジトリの整備と利用促進: AI向けコンテキスト（業務ルール、組織情報、ビジネス要件）の構造化と各プロジェクトへの横展開
・自社サービス群の開発・運用: Slack、Jira、Confluence、社内DBからの情報を、AIエージェントが自律的に取得・加工できる仕組みの構築
・プロジェクト推進支援: 新規事業プロジェクトにおけるAI活用基盤の設計・運用（日報自動生成、進捗監視、成果物間のトレーサビリティ検証）
・Flow-to-Stockパイプライン: 動的情報（Slack/Jira）から静的マスタ（ドキュメント）への情報蒸留プロセスの自動化

主に担当していただくこと:
・AIに渡すコンテキスト（業務ルール、組織情報、ビジネス要件）の構造化・メタデータ設計
・自社サービス（Model Context Protocol）の開発・運用
・自社サービス等のコンテキスト連携システムの設計・保守
・社内情報ソース（Slack、Jira、Confluence、社内DB等）との連携設計・実装

入社してまずお任せしたいこと:
・自社製品 リポジトリの構造理解と既存自社サービスの動作確認
・既存コンテキスト資産の品質向上（ラベル整備、メタデータ拡充）

将来的にお任せしたいこと:
・新しい情報ソースへの自社サービス連携設計・実装
・コンテキスト管理のベストプラティクス策定
・社内エンジニアへのAIオンボーディング支援の仕組み化
・AIガバナンスルールの策定・運用支援

この業務を通して得られる経験や、出来ること/魅力:
・影響範囲の広さ: 全社のAI活用基盤を設計する、レバレッジの効く仕事
・新しい職種の開拓: 「AIオンボーディングエンジニア」という、まだ世の中に確立されていないキャリアパスの開拓

製造業向けAIモデル開発・実装プロジェクトにおいてリサーチ・開発業務を行っていただきます。単にアルゴリズムの検証を行うだけでなく、データ取得部分の改善や現場での運用を目的としたアプリケーションの実装、現場でのシステム立ち上げまで幅広く関わっていただきます。また、自社製品の企画・プロト開発にも一部携わって頂く予定です。

▼プロジェクト事例
＜画像認識＞外観検査/ロボットピッキング
＜時系列解析＞設備センサデータを用いた異常検知や予知保全/完成品の異音検査
＜伴走型教育コンサルティング＞

▼具体的な業務
1. 開発・現場実装
・アルゴリズムリサーチ
・システム開発
・AIモデル開発
・エッジデバイス実装
2. 資料作成・顧客折衝
・定例MTGにおける資料作成・報告
・システム仕様策定
3. 現場訪問
・現場調査、システム立ち上げ、アフターフォロー

▼業務内容の比重
技術調査・開発実装50%、クライアントとの打ち合わせ10%、仕様策定20%、資料作成20%

【変更の範囲】会社の定める全ての業務

【やりがい】
・データ取得から運用まで一貫した開発経験
カメラ・センサー選定などの上流工程から、アルゴリズム検証・システム構築まで一気通貫で関われます。
・多様な案件で幅広いスキルを習得
自動車・半導体・食品など、製造業を中心としたさまざまなプロジェクトを通じて、豊富な開発経験を積めます。
・現場起点で課題解決に貢献
明文化されていない現場のニーズを汲み取り、技術で根本的な課題解決を行う実践的な提案が可能です。

製造業向けAIモデル開発・実装プロジェクトにおいてリサーチ・開発業務を行っていただきます。単にアルゴリズムの検証を行うだけでなく、データの取得部分の改善や現場での運用を目的としたアプリケーションの実装まで幅広く関わっていただきます。また、自社サービス（AIプロダクト）の企画・プロト開発にも一部携わって頂く予定です。
【プロジェクト事例】
＜画像認識＞
・外観検査
・ロボットピッキング
＜時系列解析＞
・設備センサデータを用いた異常検知や予知保全
・完成品の異音検査
＜自然言語処理＞
・特許文書調査
・社内文書の検索
・ナレッジグラフ生成
＜数理最適化＞
・スケジューリング最適化
・配送計画最適化
・設備制御最適化
【具体的な業務】
1. 開発・現場実装 ※得意な分野のプロジェクトに参画
・アルゴリズムリサーチ
・エッジデバイス実装
・クラウドデプロイ
2. 資料作成・顧客折衝
・定例MTGにおける資料作成・報告
【変更の範囲】会社の定める全ての業務

製造業向けAIモデル開発・実装プロジェクトにおいてリサーチ・開発業務を行っていただきます。単にアルゴリズムの検証を行うだけでなく、データの取得部分の改善や現場での運用を目的としたアプリケーションの実装まで幅広く関わっていただきます。また、自社サービスの企画・プロト開発にも一部携わって頂く予定です。

【プロジェクト事例】
＜画像認識＞
・外観検査
・ロボットピッキング
＜時系列解析＞
・設備センサデータを用いた異常検知や予知保全
・完成品の異音検査
＜自然言語処理＞
・特許文書調査
・社内文書の検索
・ナレッジグラフ生成
＜数理最適化＞
・スケジューリング最適化
・配送計画最適化
・設備制御最適化

【具体的な業務】
1. 開発・現場実装 ※得意な分野のプロジェクトに参画
・アルゴリズムリサーチ
・エッジデバイス実装
・クラウドデプロイ
2. 資料作成・顧客折衝
・定例MTGにおける資料作成・報告

【データプラットフォームの重要性】
建設業界のDX推進を担うデータプラットフォームのリードエンジニアを募集します。

弊社は20年以上のサービス運営で蓄積した膨大なデータアセット（登録企業数77万社、登録作業員数194万人）を保有しており、業界トップクラスのシェアを誇る建設業界向けデータ連携プラットフォームを通じて建設業界のデファクトスタンダードとなっています。
このデータ基盤を活用し、プロダクト間におけるリアルタイムなデータ共有や、元請会社様のシステムとのデータ連携サービス提供などに取り組んでいます。

また、建設業界には現在各社から複数のサービスが乱立している問題があります。当APIプラットフォームを元に業界の中心基盤とすることで、ユーザーにとって複数のサービスを使いやすい状態にしたいと考えています。

データプラットフォームは、様々なプロダクトから生成されるデータを扱うバックエンドの仕組みであり、各プロダクトのデータ仕様への広範な知識が求められます。

プロダクトの動きやデータを深く理解しながら、開発を推進していただきます。

【募集背景】
これまで開発の大部分を外部ベンダーに委託していたため、様々な面でコストがかかり、思うようにサービスを育てることができていませんでした。
そこで開発チームを内製化し、スピード感をもってサービスを育てることができる体制の構築を行っております。

徐々にエンジニアが増え成果を出せるようになってきましたがまだまだ課題が多いため、一緒に解決に向けて取り組んでいただける方を募集しています。

【業務概要】
・プロダクトマネージャー／開発リードと協調し、自らも手を動かして開発を行いながら、チームメンバーの指導／管理を行う
・開発領域を実務面でリードし、円滑な開発を推進する

【業務詳細】
●開発
・工数見積もり
QCDだけではなく、運用保守／技術的負債削減などの観点を考量し、フェーズに応じた適切な工数見積もりを行う
・要件定義
要求定義の内容に基づき、QCDだけではなく、運用保守／技術的負債削減などの観点を考量した適切な要件の定義を行う
・設計
要件定義の内容の基づき、QCDだけではなく、運用保守／技術的負債削減などの観点を考量した適切な設計を行う
・開発
設計内容に基づき、QCDだけではなく、運用保守／技術的負債削減などの観点を考量した適切な設計を行う
・単体テスト／結合テスト／システムテスト／受入テスト
実装したコードが要件定義・設計の内容を正しく実現しているか／デグレがないか／予期せぬ影響がないかの観点でテスト項目を設計し、確認を行う
・リリース
実装したコードなどを各種環境にリリースを行う

●品質管理
・品質の管理
メンバーが作成した工数や開発成果物に対してレビューを行い、内容が妥当であるか確認を行う
※開発成果物として下記などを想定する
・UI／UX含めた動作
・設計書
・コード
・テスト仕様書、および、実行結果
　妥当でないと判断した場合は対話などを通じて状況を確認し、対応が必要な場合は原因を追究して改善を行う

●技術支援
・メンバーに対して技術面の支援を行う

【配属先のミッション】当グループは、現場第一線で活動する社員の高い地域密着力、エンジニアリング力、及び通信を起点とした最先端のICT技術（IOWN、ローカル5G、AI、IoT、クラウド等）を活用し、地域のみなさまとともに課題解決を超えた価値創造を実現することで、夢や希望を感じられる社会づくりを目指すICT企業です。様々な業界知見や先端技術に関する専門性を持った方にご参画いただき、地域に密着した現場力とテクノロジーの力で、夢や希望を感じられる事業を共に創造していきたいと考えております。特に、進化・成長の著しいクラウドサービスや生成AIの技術を活用し、地域の皆様が抱える経営課題を解決するビジネスを企画・提供していくことが私たちのミッションです。
【業務詳細】●クラウド・生成AIビジネス企画、アジャイル開発、サービス化
1. ビジネス企画・マーケティング（クラウド技術・市場動向調査、サービスコンセプト策定、収益性の仮説立証）
2. クラウド・生成AIの新サービスに関するインキュベーション・フィールドマーケティング（PoC、PoB、アジャイル開発）
3. クラウド・生成AIを活用した新サービス企画・実装（サービスコスト）
4. 蓄積されたデータ利活用の推進に向けた技術検証、システム化検討
【業務詳細補足】※その他会社が定める業務に従事する可能性があります
【入社後に成長できる点】
1. ビジネスマーケティングスキル（クリティカルシンキング、ロジカルシンキング、アカウンティング）
2. クラウド（AWS/Azure等）テクニカルスキル
3. 生成AI関連（ChatGPT、Azure OpenAI、Tuzumi等）テクニカルスキル
【ポジションの魅力】クラウド・生成AIビジネス市場は高い成長率で規模が拡大し、日々新しい技術が生み出され続けている魅力あふれる分野です。私たちクラウドサービス担当は、その魅力的なビジネス分野において収入の獲得に向け、社員・パートナーと共に切磋琢磨しながら一丸となってチャレンジしています。また近年台頭してきた生成AIビジネス当社の強みを掛け合わせることで、どのようにビジネスにしたてていくか、また社会実装に向けてはどのような課題があるかについて、真剣にそして楽しみながら取り組んでいます。さあ、私たちと一緒に地域のデジタル化・DX化の実装に取り組んで行きましょう！！

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

・クライアントのIT環境分析・要件整理。

・生成AIの導入アーキテクチャ設計（クラウド、認証、ベクトルDB等）。

・セキュリティ・ガバナンスを考慮した構成の設計レビュー。

・エンジニアとの実装方針調整、開発支援。

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

※配属先は関連企業、または関連コンサルティング企業になります。

業務内容
当社の立ち上げフェーズのAI活用コンサルティング事業において、アプリケーションエンジニアとして、生成AIを活用した業務支援ツールやPoCシステムの設計・開発を担っていただきます。
・ChatGPT API等を活用した業務支援ツールの設計・開発
・LangChain／RAGを活用したアプリケーション構築
・軽量なWeb UIやSlack Botなどの業務導線の構築
・コンサルタントと連携した迅速なPoC開発
※ご経験・志向に応じて、ビジネス寄り・技術寄りいずれの領域でもご活躍いただけます。

業務内容
生成AIの社会実装を支援するコンサルティング事業において、生成AI技術を活用し、クライアントの課題解決と業務効率化を支援していただきます。
顧客ニーズに応じた生成AIソリューションの提案と実施。
生成AI技術を活用したビジネスプロセスの最適化支援。
金融機関へのAI基盤構築プロジェクトの基盤構築、併走。
生成AIによる事業変革アイデアコンテストの企画、実施。
人材や組織戦略の立案と実行　など。
※配属先は特定企業、またはそのコンサルティング部門になります。

当社では、AI・データサイエンス分野で活躍できる人材を育てることを前提とした組織運営を行っています。
デジタル変革が進む中、AI/データ活用のニーズは年々拡大しており、当社では協業先企業と連携しながら実務で通用するデータサイエンティストの育成に取り組んでいます。

入社後は、弊社の教育担当が想定される案件に合わせてカスタマイズした研修プログラムをご提案いたします。その後は、ご自身で自己学習を進めながら、段階的にAIやデータ分析業務へ携わっていただきます。
また、プロジェクト開始後も教育担当によるサポート体制が整っておりますので、着実にキャリアアップを図ることが可能です。

想定業務内容（スキル習得後）
習得レベルに応じて、以下の業務に携わっていただきます。
・データ分析・異常検知・時系列分析
・Webアプリ／業務システム開発
・自然言語処理・プロンプトエンジニアリング
・画像処理・画像認識
・BI（Business Intelligence）・データ可視化

参画プロジェクト例
・AI分析システム開発（製造・流通・金融 等）
・Webアプリ／業務システム開発
・自然言語処理を活用したAIシステム
・画像認識・検査自動化システム
・BIツールを用いた経営支援・データ活用

変更の範囲：会社の定める業務

●業務内容（概要）
製造業を中心としたクライアントのデータ活用を支援し、分析・モデル構築・可視化を通じて課題解決を推進。

●業務内容（具体的に）
SQLやPythonを用いたデータ抽出・前処理
統計解析や機械学習モデルの設計・評価
ダッシュボード開発（Tableau、Power BI）
PoCから本番導入までの支援
アジャイル（スクラム）開発の推進
将来的にはAIエージェントや生成AIを活用した高度な分析・自動化にも取り組みます

＜関連業務＞
データ利活用サービス：課題抽出〜可視化・レポーティング
機械学習エンジニア：予測・処方的分析
工場DX：属人性解消、デジタル化アセスメント

●使用ツール・技術
言語：Python、SQL
ライブラリ：Pandas、NumPy、scikit-learn
機械学習：TensorFlow、PyTorch
BI：Tableau、Power BI
バージョン管理：Git、GitHub
クラウド：AWS、Azure
開発管理：Redmine、Backlog、Jira

●この仕事の魅力
技術交流の機会多数
希望に応じたアサイン
上流工程から顧客と向き合える
製造業中心＋多業種案件あり
最先端技術を活用可能
キャリア支援・研修制度充実

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

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

生成AI／RAG／AIエージェントなど急速に進化するAI技術を梃子に、顧客の営業領域を中心とした業務変革（AX: AI Transformation）を構想から実装・定着まで一気通貫で推進するポジションです。
本求人はオープンポジションとして、候補者様の志向・強みに応じて、最適な役割・アサインを提案いたします。

＜配属想定ポジション＞
・ストラテジー：変革テーマ抽出・優先順位付け、To-Be構想、ロードマップ・KPI設計、合意形成
・ITアーキテクチャ：生成AI/RAG/エージェント適用検討、データ基盤・API・クラウド全体設計、非機能要件定義
・セールスイネーブルメント：セールスイネーブルメントメソッドの設計・開発、トレーニングの企画・運営
・インプリメンテーション：AIエージェント／AIワークフロー の企画・要件定義・実装推進
・オペレーション：セールスイネーブルメント施策の設計、運用オペレーションの設計・構築、自社ソリューション導入に伴う設計・設定・運用

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

当社は、創業以来、一貫して「データ活用を推進し、持続可能な社会に貢献する」ことをミッションに、企業のデータ活用支援をしています。ビジネス・アナリティクス・エンジニアリング等、多様なプロフェッショナル人材が在籍し、データを分析して終わりではなく、クライアントの自走まで伴走できるのが特徴です。
データエンジニアリングユニットは、アルゴリズム搭載型のビジネスアプリケーションやデータ基盤/データ活用システムの提供を通じて、クライアントにビジネス価値を生み出すエンジニア組織です。主要なクラウドベンダーから技術力を高く評価され、パートナー認定や実績も多数あります。
ML/アプリケーション開発領域は、機械学習/AI技術をコアにクライアントを支援する機械学習エンジニアが所属する組織です。同ユニット内のITコンサルやデータエンジニア組織とも連携しながら、機械学習モデルの開発からシステムの設計・開発・運用まで一連の業務を担います。また作って終わりではなく、MLOpsの実践を通じて、実ビジネスで活用され続ける機械学習システムの社会実装を目指しています。
プロジェクト事例:
・ゲーム業界におけるAI活用
・インフラ業界におけるAI活用
・食品業界におけるAI活用
・マルチモーダルAIの技術検証
業務内容:
機械学習システムの開発・運用を通じて、お客様の課題解決やビジネス変革の伴走をしていただきます。また、作ったら終わりでなく、改善プロセスを回し顧客価値を高め続けていただきます。さらに、お客様の業務理解を行い、予算やゴールを考えながら、ML活用ビジョンを考えていただきます。
・これまでの経験や希望を考慮し、適切な案件をお任せします
・深層学習や機械学習関連の文献調査・アルゴリズム実装を行っていただきます
・クラウドサービスを利用したLLMなどの生成AIの技術検証、システム開発を行っていただきます
・ほぼすべてプライム案件なため、顧客折衝から機械学習システムの保守・運用・改善といった一連の開発プロセス全体に携わることが可能です
業務に慣れて頂いた後に、機械学習プロジェクトの中核としてPJマネジメントやリードエンジニアとしてご活躍いただきたいと考えています。
働く魅力:
・当社はデータ活用分野の先進企業であり、AIやDXといった最先端の案件に関わることができます
・クライアントと密にコミュニケーションを取りながら課題ヒアリングを行い、分析〜開発・運用まで一気通貫でプロジェクトに関わることができます。
・社内勉強会やナレッジ共有活動といったキャリア支援も盛んな環境です
勉強会事例：MLOps勉強会、システム設計演習、案件事例の共有会、外部研修(ドキュメンテーション研修等)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

●募集背景
現在、複数の新規プロジェクトや既存プロダクトへのAI導入が同時並行で進んでおり、機械学習・自然言語処理・LLMアプリケーション開発等の知見を活かして事業に貢献したいと考えている方を求めています。

「AIエンジニアとして技術を深めたい」「リーダーとしてLLMの社会実装を牽引したい」「まだ見ぬAIの活用方法を模索したい」など、あなたのキャリアの志向性と、自社のプロジェクトを照らし合わせ、最適なポジションを柔軟に検討したいと考えています。

ご相談可能ポジション
●【機械学習・LLMアプリケーション開発プロジェクトリーダー】あらゆる産業を繋ぐSaaS型ビジネスマッチングシステム／地方経済の活性化に貢献
●【AI（機械学習、自然言語処理、検索）エンジニア】マッチングの力で新たな価値を創造するSaaS型ビジネスマッチングシステム／リモート可

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

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

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

所属組織について
【所属組織】
自社グループの歯科材料事業におけるDX推進部 CXプラットフォーム・デザイングループ
※親会社に入社いただき、同時に事業会社に出向となります。（処遇は親会社に同じ）
【所属組織のミッション】
当部は自社グループの歯科材料・歯科器材を扱う事業のDX推進施策の立案・実行、その土台となるIT基盤・システムの導入を行うことを通じ、業務と顧客体験を革新することを目指します。
今回配属となるCXプラットフォーム・デザイングループは、マーケティング関連の基盤・システムの企画・導入・運用を、事業部内および親会社社内の各担当者と連携しながら主担当として実施していきます。特にコンテンツやマーケティング施策を実際に作成・実行する部署や営業部署と緊密に連携しながら、IT基盤を通じてのデジタルコミュニケーションの高度化、自社の製品の認知度上昇と販売促進をミッションとしています。
【所属組織の構成、雰囲気や仕事の進め方】
・メンバーの半数はキャリア入社で、比較的若い世代が多く平均して30歳前後です。それぞれのバックグラウンドを持ちより、相談し合いながら業務を進める風土があります。
・基本的に各メンバーが担当領域を任され、裁量と責任ををもって実施していきますが、都度進捗の共有・確認の場があるため、適切に業務を進めていくことができます。

担当業務
【職務内容】
自社のデジタルコミュニケーションの基盤となる各種ツールの構築 運用、および活動計画の立案や、効果検証における対応等を想定しています。
【お任せしたい業務】
Webサイト、コンテンツにまつわるデジタル基盤（CMS,DAM等）および製品情報基盤（PIMS等）の導入をリードいただきます。
【キャリアパスイメージ】
直近ではウェブサイトおよびCMSを活用したデジタルコミュニケーションの構想を社内のメンバーと検討していきます。描いた構想を実現していくためのスケジュールを策定します。
あわせて、必要な知識（会社概要、社内の製品群理解、システム構築のフロー等）および自社のマーケティングの現状、方針に関する初期教育についてはOJT/Off-JTによるナレッジトランスファーを行います。
その後、マーケティング領域に関する実際のツール（CMS,DAM,PIMS等の各種デジタル基盤）の導入に関するプロジェクトマネジメント、現状の課題整理、戦略策定と社内での方針決定、社内合意形成、ベンダーコントロール、およびツール導入後の保守体制の企画・立案を担当いただきます。
※一定の経験を積んだのち本人の希望と会社の方針を考慮し、事業会社内のマーケティング関連部署等の別部門、別領域のDX,IT担当、海外子会社での同業務のアサインもあり得ます。
【業務のやりがい】
デジタルコミュニケーションの領域で企画・構想の段階から携わるため自身の意見も発信しやすく、一連の業務を経験することができます。また、配属部署は今年新設された部門であり、歴史ある企業の中で、初期メンバーとして組織の立ち上げフェーズに携われます。
(変更の範囲)会社の定める業務全般

働き方
【出張(国内/海外)】
月1-2回の国内出張（愛知県みよし市、新潟県胎内市）が発生する場合があります。
【部署の働き方】
入社直後は出社の機会が多いですが、慣れてきた後は週2-3回の在宅勤務が可能です。（12回/月の上限）
週に1日は全員での出社日を設けています。
フレックス制度も整っており、上長と相談の上、家庭事情や業務都合などへ柔軟に対応いただけます。
【残業】
月平均10-20時間程度

【所属組織について】
自社歯科材料事業のDX推進部 CXプラットフォーム・デザイングループに配属となります。大手化学メーカーに入社後、自社歯科材料事業会社に出向（処遇は大手化学メーカーに同じ）となります。
当部は自社グループの歯科材料・歯科器材を扱う事業のDX推進施策の立案・実行、その土台となるIT基盤・システムの導入を行うことを通じ、業務と顧客体験を革新することを目指します。CXプラットフォーム・デザイングループは、マーケティング関連の基盤・システムの企画・導入・運用を、事業部内および自社コーポレート部門の各担当者と連携しながら主担当として実施していきます。特にコンテンツやマーケティング施策を実際に作成・実行する部署や営業部署と緊密に連携しながら、IT基盤を通じてのデジタルマーケティングの高度化、自社の製品の認知度上昇と販売促進をミッションとしています。
メンバーの半数はキャリア入社で、比較的若い世代が多く、多様なバックグラウンドを持つ人材が活躍しています。それぞれのバックグラウンドを持ちより、相談し合いながら業務を進める風土があります。基本的に各メンバーが担当領域を任され、裁量と責任をもって実施していきますが、都度進捗の共有・確認の場があるため、適切に業務を進めていくことができます。

【担当業務】
当社のデジタルマーケティングの基盤となる各種ツールの構築 運用、すでに稼働している海外のシステムの別拠点への展開や、保守運用に関する各種ガイドラインの策定等を想定しています。
下記のプロジェクト、タスクをリードいただきます。
1. CRMの標準化・システムロールアウト
2. CRMの運用に関するガバナンス施策の立案
3. CRMの運用設計、規程の整備 など

【キャリアパスイメージ】
直近では海外子会社に展開されているCRM関連システムのガバナンス維持、運用設計に関する企画立案と実行を担当いただきます。業務監査・システム監査への対応枠組みの検討、ルールやガイドラインの策定、グローバルでのシステム維持、管理に関する施策立案・実行を通じ、現状の整理や課題の抽出を行います。
あわせて、必要な知識（会社概要、社内の製品群理解、システム構築のフロー等）および当社のマーケティングの現状、方針に関する初期教育についてはOJT/Off-JTによるナレッジトランスファーを行います。
その後、既に海外で稼働しているCRM関連システムの他拠点展開や、保守業務に関する企画立案を行います。要件定義 稼働までのプロジェクトマネジメント、ユーザー・ベンダーとのコミュニケーション、保守・運用業務の企画立案、対応フローやルールの整備などを実施していきます。
※一定の経験を積んだのち本人の希望と会社の方針を考慮し、自社歯科材料事業会社内のマーケティング関連部署等の別部門、別領域のDX,IT担当、海外子会社での同業務のアサインもあり得ます。

【業務のやりがい】
デジタルマーケティングの領域で企画・構想の段階から携わるため自身の意見も発信しやすく、一連の業務を経験することができます。また、配属部署は今年新設された部門であり、伝統的な企業の中でありながら初期メンバーとして組織の立ち上げフェーズに携われます。

新規DXプロジェクトをリード
当社はSIerとして、物流業界が抱える複雑な課題に対し、ITを駆使したソリューションを提供し続けてきました。現在、物流業界全体でDXへのニーズが爆発的に高まっており、既存システムの高度化や、先端技術を投入した新規DXプロジェクトが飛躍的に増加しています。
この事業環境の変化に伴い、当部署は、さらなる拡大を遂げようとしています。来期には体制の増強を予定しており、複数のプロジェクトが並行して走り出す拡大フェーズにあります。
このような急成長組織において、顧客のビジネスを深く理解し、最適なソリューションを提供できる「エンジニア組織の強化」は急務です。技術的なリードはもちろん、組織そのものをアップデートしていける方を募集いたします。

【仕事内容】
物流システムDX事業のエンジニア組織を牽引するリーダーとしてご活躍いただきます。顧客が抱える複雑な物流課題に対し、ITを駆使した最適なソリューションを提供し、ビジネス価値を最大化することがミッションです。具体的には、大規模なレガシーシステム刷新や新規DXプロジェクトにおいて、技術的・組織的リーダーシップを発揮し、プロジェクトを成功に導きます。また、エンジニアリングマネージャーとして、チームメンバーの育成、技術力向上、評価を通じて、組織全体のパフォーマンスを最大化し、次世代のリーダーを育成する重要な役割を担っていただきます。顧客との信頼関係を構築し、長期的なパートナーシップを通じて事業を共に成長させながら、技術戦略の立案と実行にも貢献し、当社の物流DX事業を未来へ推進していただくことを期待しています。
* 顧客の物流課題を深く理解し、最適なDXソリューションを提案・実行
* 大規模・新規DXプロジェクトの計画立案から完遂までを主導
* エンジニア組織の技術力向上と次世代リーダー育成を推進
* 物流DXにおける技術戦略を策定し、システムアーキテクチャを設計
* 開発プロセスの標準化・効率化を図り、品質と生産性を向上
* 顧客との信頼関係を構築し、長期的なパートナーシップを維持

【このプロジェクトの魅力】
大規模マネジメントの経験
大規模の組織運営に関われる環境は、SIerとしても希少。ここで得られるマネジメントスキルは、市場価値を飛躍的に高めます。
安定と挑戦の共存
長期安定稼働の部署でありながら、広がり続ける部署です。長期でじっくりと取り組みながらこの部署内でキャリアアップをしていきます。
（変更の範囲）会社の定める業務

AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。

AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行
全社AIプロジェクト企画と推進
プロジェクト企画と評価のためのデータ分析

AIによるビジネス課題の特定と解決
社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案
プロジェクト企画と評価のためのデータ分析

AIドリブンな事業基盤の開発・運用（DevOps）
AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用

AIガバナンス
AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用
AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進
※AIは統計モデル、機械学習、LLMを含む学習モデル全般を意味する

●期待する役割
グループ責任者やチーム責任者のサポートのもと、AI技術導入の企画立案・AI開発運用からAIガバナンスまで、チームの中心メンバーとしてAIドリブンな事業基盤の構築に一緒に挑戦していただける方を募集しています。

AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。
部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。
AIリスク管理の実施: AI導入時のリスクを認識し、リーダーやチームメンバーとともにリスク管理策の策定と運営に貢献する。
データ分析に基づく実行と評価: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、貢献度の高い施策を探求する。
技術向上とナレッジシェア: 最新のAI技術について継続的に学び、チーム内での知識共有を行い、組織全体の技術力向上に寄与する。

●技術スタック
クラウドサービス: AWS(実行環境やBedrockの利用), Azure(OpenAIの利用), GCP(Geminiの利用や分析基盤)
実行環境：AWS ECS, AWS EKS, AWS Lambda
データベース：AWS Aurora MySQL, AWS DynamoDB
開発言語：Python
コード管理：GitHub
CI/CD：GitHub Actions, ArgoCD
コンテナオーケストレーション：Kubernetes
外部サービス：Datadog
分析基盤：BigQuery
ドキュメンテーション：Notion
エディタ：VSCode
開発支援AI：GitHub Copilot, GPT-4o(Azure OpenAI Service経由)
生成AI API：Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Gemini API

AIの企画・開発・運用からAIガバナンスまでAIに関するあらゆる業務を一手に引き受けており、社内の各部署とコミュニケーションをしながら10倍規模を実現するAIドリブンな事業基盤の構築を目指しています。

●AIドリブンな事業基盤の戦略策定・実行
・全社AIプロジェクト企画と推進
・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析
●AIによるビジネス課題の特定と解決
・社内各部署とのコミュニケーションを通じた業務課題の特定とAIによる改善施策の立案
・プロジェクト企画と評価のためのデータ分析
●AIドリブンな事業基盤の開発・運用（DevOps）
・AIモデルを中心としたAIシステムの要件定義・設計・開発・運用
●AIガバナンス
・AI導入時のリスク分析・評価およびリスク管理施策の検討・運用
・AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、社員教育の推進

＜期待する役割＞
グループ責任者やチーム責任者と共に業務効率化と顧客体験向上のプロジェクト企画や推進を担っていただきます。チームを牽引するリーダーとしてご活躍いただくことを期待しています。

●AIプロジェクトへの積極的な参画: 各プロジェクトにおいて、自身の専門知識を活かしてAI技術の導入とその適用をサポートし、プロジェクトの目標達成に貢献する。
●部門間コミュニケーションの担い手: 社内の他部門と円滑にコミュニケーションを取り、部門間協力を促進してAIシステムの適切な導入を支援する。
●チームで成果を出す: チームメンバーのフォローと育成。
●投資対効果の高い施策の見極め: データに基づく根拠をもとに、プロジェクト企画や評価を行っていただき、投資対効果の高い施策を見極めて、施策優先度を適切に判断
●バランスを考慮した推進: AIを安全かつ最大限に活用するための社内ルール整備、リテラシー向上や活用促進のための社員教育の推進