DX関連、事業会社の転職求人

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業務概要: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。

具体的な業務:
1. LLM（GPT-4, Claude, Llama等）を用いたアプリ・PoC開発
2. 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
3. PythonによるAPI開発（FastAPIなど）・コンテナ化（Docker）
4. CI/CD・MLOps環境整備
5. ユーザー課題に即したLLM選定・チューニング・評価

ポジション・部門の魅力:
1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。

【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: VPoT直下で特定のプロダクトに限定されない横断的な技術課題に取り組みます。生成AIを活用した高速開発を基盤として、各事業領域の技術的ボトルネックを解決し、組織全体の開発効率と技術基盤の向上を実現するのが主な役割です。
具体的な業務:
- 技術POCと新規領域の実装: 各事業領域から持ち上がる新規事業仮説や技術的課題に対し、生成AIをフル活用して迅速にプロトタイプを構築・検証し、実装可能性を判断
- データ基盤・基盤システムの企画・構築: 複数事業にまたがるデータ分析基盤、顧客基盤、マスタデータ管理などの基盤整備を推進
- 認証・アカウント基盤の統一化: 既存プロダクト間の認証方式の統一、SSO導入など、全社横断的な認証基盤の構築
- プロダクト間連携の中間システム開発: 複数プロダクトを統合するAPIやデータパイプラインの設計・構築
- 技術スタック・ライブラリの選定・導入: 不確実性の高い要件に対し、生成AIを活用して最適な技術選択を行い、チーム内で展開
- VPoT・各プロダクトマネージャーとの技術的な相談対応: 技術的な実装方針の検討、アーキテクチャレビュー、開発効率改善の提案
こちらはあくまで一例となるため、状況に合わせて優先度判断をしながら柔軟に広範囲の課題に対して取り組みます。
ポジションの魅力:
【生成AIフル活用による新しい開発体験】
従来の開発とは異なり、Claude等の最新生成AIをプロンプト設計・コード生成・テスト・ドキュメント作成・品質保証など開発プロセスの全段階で活用します。AIとの対話を通じた反復的な改善により、数日で機能を実装・検証するサイクルが実現可能です。単なる効率化ではなく、不確実性の高い環境での意思決定そのものが高速化される経験ができます。
▼不確実性への対応と裁量の大きさ
通常のプロダクト開発と異なり、要件が曖昧で何をすべきかが自明でない課題が日常です。VPoTと一緒に「何をやるべきか」を定義することから「どう実装するか」まで、あらゆる局面で自らの判断と技術選択が求められます。ビジネス視点と技術視点の両立、複数の選択肢を並行検討する機会が豊富です。
▼VPoTとの協働で得られる成長機会
20代のVPoT直下で動きます。組織課題・事業課題を含めた総合的な視点を学び、自分の技術判断がビジネス全体にどう影響するかを体験できます。アドバイスを受けながら、リーダーシップやビジネスセンスを磨く環境が整備されています。
▼複数事業領域への横断的な貢献
マッチングサービス、配車管理、配車計画など、複数の事業領域の技術課題に関わることで、事業理解が深化し、単一プロダクトに限定されない幅広い技術経験が身につきます。5年、10年先のキャリアを見据えたとき、複数領域の課題を解決してきた実績と経験を得られます。
▼物流産業の変革への直接的な社会インパクト
2024年問題という社会的大課題を背景に、物流業界のDX化を加速させています。自分たちが構築した技術基盤が、配送効率の向上、ドライバーの労働環境改善、物流コストの削減につながる直感的なインパクトを感じることができます。

業務概要
現在トレンド真っ只中のAI産業。生成AIの台頭により、当社はAI革命を起こす企業だと確信し、全社一丸となって日々業務に取り組んでいます。本ポジションは、カスタマーサクセスメンバーと連携しながら、顧客向けのAI AGENT作成・ワークフロー構築を技術面から支援する、新設ポジションです。

具体的な業務
本ポジションのミッションは、カスタマーサクセスメンバーからの依頼を受けて、顧客向けのAI Agent作成・ワークフロー構築を技術面から支援し、顧客の成功を実現することです。
1. AI AGENT作成支援：カスタマーサクセスメンバーからの依頼を受けて、顧客向けのAI Agentを作成（プロンプトエンジニアリング、RAG構築、API連携等、顧客要件のヒアリング、仕様策定、開発、テスト、納品）
2. STUDIO作成支援：カスタマーサクセスメンバーからの依頼を受けて、顧客向けの自社サービスSTUDIOを作成（ノーコード/ローコードでのワークフロー設計・構築、顧客の業務フローに合わせたカスタマイズ）
3. ワークフロー構築支援：ノーコード/ローコードツールを活用した業務自動化ワークフローの構築（既存システムとの連携、データ連携の設計・実装）
4. 技術的サポート：新機能追加や改善時の内容をカスタマーサクセスメンバーへの展開・共有や、顧客からの技術的な問い合わせ対応、トラブルシューティング、AI AGENT・ワークフローの動作検証、障害対応、プロダクトの仕様確認、エスカレーション
5. プロダクト改善支援：顧客の声を元にして開発部門へのフィードバックや新機能・新ツールの検証、AI AGENT・ワークフローの改善提案、ベストプラクティスの整理、社内勉強会の実施、マニュアル・ガイド作成、FAQ作成、ナレッジベースの整備

ポジション・部門の魅力
1. 業務自動化の経験を、AI×カスタマーサクセスの最前線で活かせる
これまでのRPA開発・業務自動化の経験を活かしながら、AI AGENT作成・ワークフロー構築という最先端技術で顧客の成功を支援できます。WinActor、PAD、Difyなどの経験が、そのまま当社のAI AGENT作成・ワークフロー構築に活かせる環境です。
2. 「0→1」でテックCSの仕組みを創り、事業の中核を担える
テックCSは当社で新設されたばかりのポジションです。完成した仕組みをこなすだけでなく、自ら仕組みを創る側に回れる貴重な経験ができます。AI AGENT作成・ワークフロー構築のプロセス設計、マニュアル作成、ナレッジ共有など、事業の中核を担う経験は、将来的なキャリアパスを大きく開きます。
3. AI市場の最前線で、「AI×テクニカルサポート」人材として唯一無二のキャリアを築ける
AI市場は成長が見込まれます。パイオニア企業として最新AI技術（AI AGENT、STUDIO、n8n、Dify等）の知見を獲得し、今後重要視される「AI×テクニカルサポート」人材として、唯一無二のキャリアを築けます。
4. 多様なキャリアパスを描ける
・テックCSのスペシャリストとして、AI AGENT作成・ワークフロー構築の第一人者へ
・カスタマーサクセスへのキャリアチェンジ（技術的知見を活かしたCS）
・プロダクト開発部門（PdM、エンジニア）へのキャリアチェンジ
・テクニカルCSチームのリーダー・マネージャーへ（今後増員の可能性が高いです。）
5. 安定した基盤の中で、成長企業に参画できる
当グループのアセットを活用できるため、安定した基盤の中で、グロースフェーズの組織に携わることができます。スタートアップのスピード感と当グループのアセットを活用したスケーラブルな仕事という環境で仕事に取り組むことができます。

当社は、こだわりや情熱、たのしみによって駆動される経済の発展に寄与することを目指しています。中堅・中小規模のお店を運営する方々にむけて、自社サービスを展開し、事業拡大をソフトウェアで総合的に支援しています。
当社は、いくつかの新製品を立ち上げながら、データとオペレーションを統合するプラットフォームを構築し、消費者とお店の取引を支えるまでに成長しました。
市場の中で、当社の支援できている割合は本当に小さく、まだまだやりたいことがたくさんあります。たのしみや情熱を抱いた人々が商売をはじめ、お客さまとなめらかにつながり、街により多くの面白いお店が溢れる世界を一緒に目指して仕事をする仲間を募集しています。

本ポジションでは、AIを前提としたソフトウェア開発を実現するため、圧倒的な技術力と課題設定・解決力を持ったインディビジュアルコントリビューター（IC）を募集します。
AIの急速な進化によりソフトウェアの作り方は劇的に変化しています。それら変化の中でこれまで以上の事業成長を実現するためには、これまでのシステム・開発手法の延長でAI利用するのではなく、AIを中心にシステム・開発環境・プロセス等を再構築し、開発スピードを実現していく必要があります。
既存の枠組みや特定の技術にとらわれず、AI時代のソフトウェア開発がどうあるべきか？を共に考え、これまでに培った高い技術力と経験を武器に、組織・システム全体の変革を牽引できる、そんなエンジニアを求めています。

AI エージェントが自律的にソフトウェアを開発していく環境を実現するためのハーネスエンジニアリング構築し、AIによってソフトウェアが高速で進化していく世界を目指します。具体的な構想から実装までを担当いただきます。
1. AI による 自社プロダクトの抜本的なリアーキテクチャ
2. AI エージェントによるソフトウェア開発環境の構築・基盤整備
- AI がより高い品質の開発ができるように、新しいツールの実装や、既存システム・ツールの改修を行なっていただきます
3. 自社プロダクトの機能改善および新プロダクトの立ち上げ
4. プロダクト開発における技術リードあるいはチームリード

最初は現行のプロダクト・システム・アーキテクチャを理解いただき、AIを前提とした際に必要となるシステムや開発環境の課題を発見した上で、VPoEやシニアエンジニアと壁打ちをしながらロードマップを作成し実行して行きます。必要に応じて推進メンバーを巻き込みチーム化していきます。

開発環境:
- サーバーサイド: Ruby, Ruby on Rails, Java, SpringBoot, Go
- インフラ: AWS, Google Cloud, Cloudflare, RDBMS, MongoDB, Terraform
- フロントエンド: React, Vue, Next.js, Nuxt, React Router
- モバイル: Swift, SwiftUI, Kotlin, Jetpack Compose, Xcode Cloud, Bitrise
- AI: Claude Code, 内製 AI Agent (Claude Agent SDKベース)
- 業務ツール: Google Workspace, Slack, Notion

入社後のサポート体制について:
- 入社日当日は原則ご出社いただき、オリエンテーションに参加いただきます
- 人事メンバーや同時期入社メンバーとの顔合わせ
- 勤怠ツールや稟議システム、社内で活用しているITツールの紹介 etc
- 入社後1ヶ月間は、サポーターと呼ばれるオンボーディング担当メンバーがマンツーマンで立ち上がりをサポートします

【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

車両開発におけるシステム開発・ソフトウェア開発の各工程を対象に、品質確保の効率化を目的としたAI活用に繋がる課題を抽出し、その解決手法の検討および提案を行います。
提案が受容された後は、実装・運用に向けた開発活動を推進・統括していただきます。
・要件定義・ヒアリング：テストに関するヒアリングを通じて、AIやその他の手段で解決可能な課題を発見し、要件として整理・定義。
顧客との合意形成までを担っていただきます。
・PoC（技術検証）：定義した要件が実現可能か、想定効果が見込めるかを検証するため、トライアル版のサービスを開発します。
自身で開発する場合と、子会社に委託する場合があります。
・本開発：本開発は基本的に子会社へ委託し、開発窓口として進捗管理や品質確認などのマネジメント業務を担当していただきます。
・導入・展開：開発したサービスを顧客や当社事業部へ導入し、業務で活用されるまでの定着を支援します。
また、導入事例としての整理・文書化を行い、他顧客や事業部への展開・普及を推進します。
・マネジメント：以上の活動をチームとして推進するため、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを行っていただきます。

顧客の現状を踏まえ、車両開発プロセスの自動化やDX適用に関する構想を検討し、提案活動を行います。
採用された提案については、実装・運用に向けた開発活動の推進および取りまとめを担当していただきます。

【業務詳細】
・開発業務分析：顧客の開発業務を詳細に把握し、ヒアリングと分析を通じてプロセス上の課題を抽出します。
・DX方針検討：抽出した課題に対し、どのようなプロセス・手法で解決するかを検討し、構想を作成します。
提案を進め、顧客との合意形成を行います。
・PoC（技術検証）：検討した方針に基づき、実現可能性や方法論の妥当性を検証するため、トライアルプロセスやDX運用の試作を行います。
自身で開発する場合と、子会社に委託する場合があります。
・本開発：本開発は基本的に子会社に委託し、開発窓口として進捗確認や品質管理などのマネジメントを行います。
・導入・展開：開発したサービスを顧客または社内事業部に導入し、業務への定着を支援します。
導入後は事例として整理し、他顧客・他事業部への展開・普及活動を推進します。
・マネジメント：上記の活動をチームで推進するため、スケジュールや予算の管理を含むプロジェクトマネジメントを担っていただきます。

業務概要
お客様の業務／システムを構造的にとらえ、事業成長に必要な変革の意思決定を担い、全体最適の構想を描くポジションです。個別の改善にとどまらず、システム全体のあるべき姿を描き、取捨選択を行いながら、ビジネスインパクトにつながる構想を形にしていきます。また、AI活用ツールにより既存システムの構造を把握することで、現状を正確に捉えた、実現性の高い構想を描くことができます。

具体的な業務
・お客様へのヒアリング（業務／システム／経営観点）
・AIを活用した既存システムの構造可視化
・モダナイゼーション戦略の策定
- 新システム構造
- 投資対効果
- ロードマップ
- 廃止／統合方針
・サービス／機能単位での設計整理
・案件立ち上げおよび推進
・実装フェーズへの接続／関与

ポジション・部門の魅力
●このポジションの特徴
・システム全体のあるべき姿を自ら定義できる
・意思決定レイヤーに入り、ビジネスインパクトを生み出せる
・AIを活用し、構想の精度を高められる
・描いた構想を、実現まで見届けられる

◆事業の位置づけ
AI活用推進部門は、当社の次の成長の中核を担う事業です。代表をはじめとした経営層も、AI時代のビジネスとして、本領域を「会社の次の柱」と位置づけております。
・投資／人材を強化中
・基幹システムに関わる大規模案件が中心
・長期的なお客様との関係を築く領域

◆この事業の強み
多くの企業は、「構想」または「開発」のどちらかに強みをもっています。一方で当社は、以下を一気通貫で担います。
・構造可視化（リバースエンジニアリング）
・戦略設計
・開発実行
・品質保証（AI生成コード含む）
私たちは、お客様ファーストで、最後まで責任をもつパートナーであることを大事にしております。また、これらを支える基盤として、独自のフレームワークを活用しています。このフレームワークは、開発フェーズだけでなく、リバースエンジニアリングによる構造理解から、設計／実装／テストまでを一貫して支える仕組みです。これにより、構想した内容を、設計／実装までそのままつなげることができ、分析結果を活かした、根拠のある設計ができ、AI活用を含めた開発プロセスを、再現性高く進めることができるといった、構造理解から実行まで分断しない開発を実現しています。

◆モダナイゼーションについて
私たちが向き合っているのは、単なる保守や延命ではありません。ブラックボックスの解体、不要な複雑性の排除、AI前提の再設計。これからのビジネスを支えるシステムを設計する仕事です。

◆最後に
社会課題を解決していきたい、構想までで終わることに違和感がある、全体最適に踏み込みたい、技術を武器に、構想から社会課題を解決していきたい想いをおもちの方をお待ちしています。

業務概要:当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、AIエンジニアの観点からご活躍いただきます。当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、生成AIを中心に活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。

具体的な業務:
1. 業務部門と連携したAIエージェント/RAG等の技術を用いたアプリケーション開発
・各部署のナレッジに特化したRAGアプリの設計・開発
・社内の業務フローに即したAIエージェントの設計・開発
・開発高速化を目的とした生成AIアプリケーションのテンプレート化
2. 生成AIアプリケーションのモニタリングによる継続的な評価・精度改善
・AIガバナンス対応のためのガードレール設計・構築
・継続的改善に向けたモニタリングの仕組み構築
・フィードバックに基づいた改善の実施
3. アプリケーション安定提供のための適切なAIサービスの技術選定、基盤強化の企画
・AWSを中心とした利用サービスの選定
・マルチクラウドを見据えたAI活用環境の企画

ポジション・部門の魅力:
・国内有数の決済データ：クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
・ビジネスに直結：マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流〜下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
・幅広い技術：予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。

業務概要:当社は、企業の「DX・データ活用」を支援しています。サービス内容は、データ活用のプロフェッショナルが多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業と、データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業です。
今回の募集ポジションで取り扱う ”LINE特化型のマーケティングSaaS 「自社サービス」” は、当社プロダクトに加わりました。「LINE」は、企業がマーケティングを行う際の最重要チャネルとして注目が高まっています。今後はLINEに留まらず、Instagram・TikTokなどのSNSやwebサイト等のチャネルの「ハブ」になることで、更なる価値提供を通じて世の中の活性化を目指します。
配属部門はソリューションユニット ユニット付 自社サービス推進室です。「自社サービス（リグラ）」はLINEに特化したマーケティングSaaSで、ユーザー毎に最適なメッセージを出し分けて配信するなど、高度なLINEマーケティングやCRMを自動的に実現します。現在はエンタープライズ企業を中心にご導入を頂いており、Webサイトからリアル店舗まで、様々な業種のお客様のユーザーコミュニケーションを支援しています。
ご入社後は、当社へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所は当社内となります）

具体的な業務:
新規プロダクトのAI開発エンジニアとして、下記業務をご担当いただきます。
1. 自社サービスでのMA運用をサポートするマーケティングAIエージェント機能の開発と運用
* 分析・予測に基づいた自社サービス管理画面でのレポーティング機能の開発
* セグメント作成や修正機能などを補助するエージェント機能の開発
* 画像や動画などのクリエイティブ作成支援機能の開発
2. 中小企業向けのインスタグラムに投稿するため画像やリール動画を自動作成・推薦する新規事業プロダクト（自社サービス）の開発
* LLMを使ってインスタグラムでの投稿戦略から画像・リール動画の投稿までの一連の作業を自動化するエージェントの開発
* アプリの開発（フロントエンド・バックエンド含む）

開発環境:
サーバーサイド：Python / TypeScript
フロントエンド：TypeScript / React / Next.js / Python / Streamlit
DB : Firestore / Datastore / CloudSQL / BigQuery
インフラ：Google Cloud Platform
BaaS: Firebase
セキュリティ：Securify Scan / Cloud Armor / Security Command Center
開発環境： VSCode / GitHub Copilot Business / Codex / Claude Code
プロジェクト管理 : GitHub
エラー監視：Sentry
コミュニケーション : Slack
ドキュメント：Google Workspace / Notion

ポジション・部門の魅力:
* 新規プロダクトを立ち上げるため、ユーザの声を聞きながら0 -> 1 でプロダクトを作り上げていくやりがいを感じることができます。
* LLMや生成AI、AIエージェントなど最先端の技術を活かしたプロダクト開発の経験を積むことができます。

グループの各社事業におけるAI利活用を通じた業務改革の実現役として、サービスやプロダクトのモノづくりに携わっていただきます。
事業責任者と一緒にゼロベースからの企画立ち上げに加わり、ビジネス課題の解決策を技術的な観点から提案し、プロダクトとして形にしていく中心メンバーとしてご活躍いただく業務です。

具体的には、以下のような業務をチームで連携しながら進めていただくことを想定しています。

【主な業務内容】
* 事業責任者や企画担当者と連携した要件定義、技術仕様の策定
* Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockといった、AIモデルやAIエージェントをプロダクトで活用するためのAPI設計・開発、Webアプリケーション全体のアーキテクチャ設計・技術選定
* Typescriptを用いたバックエンド・フロントエンドの設計、開発、実装
* Azure/AWS等のクラウド環境におけるインフラ設計・構築（IaCの推進）
* データサイエンティストと緊密に連携し、業務に最適化されたAIエンジンの実装
* 開発したプロダクトの運用・保守、および継続的な機能改善

●想定PJT
以下を想定しています。
・グループ社員向け新規AIプロダクトの開発
・グループ社員向けプロダクトであるCHASSUの保守開発・運用
・グループ個社向けのプロダクト開発
※配属についてはご希望及び適性を踏まえて選考を通じて決定します。

●開発環境
一般的に標準的なモダンな開発環境を導入しています（IaC 、 CI/CD 、 Docker 、テスト自動化）
言語・フレームワーク：Typescript（React）など
生成AI：Azure OpenAI, AWS Bedrock
※これらは現段階で使用しているものであり、PJの特性によって技術選定も担っていただきます。

●開発手法・組織カルチャー
スクラム開発の実践：1週間単位のスプリントサイクルを採用／小規模プロダクトは約3ヶ月での開発完了を目標／グループ社員のみのスクラム体制
対話から生まれる組織：役職や経験を超えたオープンな議論を通じて、技術的・人間的な成長が両立する組織づくりを目指しています
学びと共有の文化：専門書の輪読会で知識を共に学ぶ／ナレッジサークルでの専門分野の深掘り／失敗から学ぶ振り返りの習慣化

●魅力/やりがい
・世界トップクラス規模の総合人材企業である当グループで、様々な経験を積むことができます。
・グループ各社のAI利活用を牽引する立場で、AIに関する知見や技術力を発揮するだけでなく、事業変革の一端に取り組むような難しくもやりがいのあるミッションを担って頂くポジションです。
・戦略的な投資を行っている領域をご担当いただくため、新しいチャレンジもしていただける可能性が高いです。
・フルスタックエンジニアとしての経験を積むことができます。
・技術選定に対し、裁量が与えられます。
・まだ立ち上げたばかりの組織のため、一緒に組織を作っていくことができます
・リモートワークを推進しており、フレックスタイム制の導入も行っております。社員の主体的な働き方が選択できます。（リモートワーク率85％)

【業務内容】
●全社AI戦略の策定と実行（業務効率化と新規プロダクト創出の両軸）
●経営層と連携したAI投資方針・AIガバナンス体制の構築
●AI×Blockchain融合プロダクトの構想・開発推進（AI専用ウォレット、ステーブルコイン決済、AI Agent向けSaaSプラグイン、オンチェーンデータ分析基盤等）
●AI Agentが自律的に経済活動を行うためのインフラ設計・PoC推進
●クロスファンクショナルチーム（プロダクト/エンジニアリング/企画/法務/コンプライアンス）との実装調整
●社内AI基盤・データパイプライン・MLOps環境の戦略策定と統括
●AIリスクマネジメント・AI倫理基準の策定と社内浸透
●外部パートナー（AIベンダー／研究機関／Blockchainプロトコル）とのアライアンス推進

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

【業務概要}
当社は現在、DX（デジタルトランスフォーメーション）のその先である「AX（AI Transformation）」の会社へと進化しようとしています。「バックオフィスAIカンパニー」を目指し、AIエージェントやデジタルワーカーの活用によって企業の生産性を劇的に向上させることが、会社全体の重要戦略となっています。このAXの取り組みは、プロダクト開発だけではありません。営業・マーケティング・カスタマーサクセスといった事業オペレーションそのものをAI前提で再設計していくことが、これからの事業成長において極めて重要だと考えています。
当グループは、バックオフィスのデジタル化を通じた働き方改革を推進しています。リーガル領域では電子契約サービス「自社サービス」を展開し、市場拡大とともに事業は第二成長フェーズに入っています。
リーガルソリューション本部は、契約管理・審査・承認・保管にまたがる法務ワークフロー全体を提供する法務SaaS事業部です。当社の顧客基盤・ブランドを背景に持ちながら、プロダクトの独自価値を顧客課題に直接ミートさせるGo-To-Market体制の構築・強化が現在の最重要テーマです。
一方で、事業成長に伴い、マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスといったビジネスサイド全体で、業務の複雑性や負荷は高まっています。現場では日々改善が進んでいる一方で、部分最適に留まりやすく、「AIを前提に業務そのものを再設計する」 という変革は、まだこれから本格的に進めていく段階です。
そこで本ポジションでは、本部直下の新設ポジションとして、ビジネスサイド全体のAXを横断的に推進し、業務生産性の向上と、より高付加価値な顧客対応へのシフトを実現することをミッションとして担っていただきます。
このポジションに求めるのは以下の三軸です。
1. マーケティング、IS、FS、CSの業務プロセスを構造的に整理し、課題を特定できること
2. AIやテクノロジーを活用した業務改革プロジェクトを企画・推進し、現場実装までリードできること
3. 各部門と伴走しながら、組織にAI活用を定着させ、「人がやるべきこと」に集中できる状態をつくること
単なる効率化ではなく、事業の成長を支えるオペレーションを、AI時代に合った形へ進化させることがこのポジションの役割です。
また、本事業はCOO直下の事業領域であり、営業戦略・プロダクト・カスタマーサクセス・事業戦略を横断しながら、事業づくりそのものに関与できるポジションです。意思決定のスピードが速く、自ら設計したプロジェクトや仕組みを事業に反映しながら変革を推進できる環境があります。

【具体的な業務}
本ポジションは、リーガルソリューション本部におけるAX推進機能として、ビジネスサイド全体のAI活用・業務改革プロジェクトの企画・推進を担っていただきます。
【お任せしたい業務内容}
・マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスの業務プロセス整理・可視化
・AI活用による業務効率化・自動化・生産性向上テーマの特定と企画立案
・部署横断のAXプロジェクトの企画・設計・推進
・各部門へのAI導入伴走支援（要件整理、活用設計、導入、定着まで）
・AIツール、LLM、ノーコード/自動化ツール等を活用した業務改善の推進
・オペレーションの再設計、標準化、ナレッジ蓄積の推進
・AI活用事例の収集、型化、展開による活用文化の醸成
・必要に応じたプロダクト、エンジニア、コーポレート部門との連携
・事業責任者・本部長・マネージャー陣への改善提案、進捗レポーティング
単にツールを導入するのではなく、現場業務・顧客対応・事業KPIを踏まえながら、AIを前提とした業務のあり方へ変えていくことを期待しています。

【ポジション・部門の魅力}
1. 事業成長を支えるビジネスサイド全体のAXを担える
マーケティング、営業、カスタマーサクセスを横断して、事業オペレーション全体のAXを推進するポジションです。一部門に閉じず、事業成長に直結する変革テーマに取り組むことができます。
2. COO直下事業で、事業戦略と直結した改革を推進できる
本事業はCOO直下の事業領域であり、事業責任者や各マネージャーと近い距離で議論しながら、重要テーマをスピーディに形にすることができます。
3. 新設ポジションとして、AX推進の仕組みそのものをつくれる
本ポジションは新設のため、決まった正解や前例がありません。だからこそ、役割・テーマ設定・進め方まで含めて、自ら設計しながら本部のAX推進機能を立ち上げる経験ができます。
4. AI×事業推進×業務改革という希少性の高いキャリアを築ける
生成AIや自動化技術を活用しながら、事業オペレーションの変革をリードする経験は、今後ますます市場価値が高まる領域です。単なる業務改善に留まらず、事業成長に資する変革を実践できるポジションです。

業務概要:当グループソリューション本部は、当グループ全体を対象とした内販SI組織として、IT活用の高度化やテクノロジーによる付加価値創出をリードし、当グループの成長をテクノロジー面から支えています。主要顧客は当社各社で、業務・企画部門と連携し、プロジェクト立ち上げのための最上流の企画・コンサルティングから構築・運用保守と一気通貫で関わることができる環境です。

具体的な業務:当グループ向けにシステムの開発・保守を専門にしている内販部門にて、業務変革AI案件を担当メンバーとして参画いただきます。顧客要求をAIを活用してどのように実現するかの上流から携わることが可能です。AIリード人材と協力して、製品選定/アーキテクチャ検討/構築/モデル評価/チューニングなどを実施いただきます。
プロジェクト事例:
1. 求職者×求人のAIマッチング機能開発
2. 営業向け商談書類を生成AIを活用して準備する機能開発
3. 商談音声データの議事録要約AI開発
4. 企画・デザイン案を量産するAI支援ツール開発
開発環境:
LLM：ChatGPT、copilot、Geminiなど
クラウド：主にAWS（一部 Azure／GCP）
データ基盤：Redshift／Snowflake／Databricks（DWH／レイクハウス）／Neptune + Bedrock（グラフDB）／DocumentDB（ドキュメントDB）

ポジション・部門の魅力:
当ポジションのやりがい:
・AI開発などのトレンド技術を高めていける環境です
・上流〜下流まで一気通貫の経験が得られます
・顧客と近い環境で業務経験を積むことが可能です
・グループ開発のため成果貢献実感が得られます
目指せるキャリアパス:
AIテックリード、AIアーキテクト、AIコンサルなど
組織:
【プライムSI】プライム案件比率／上流〜下流まで一気通貫で開発に取り組める
【安定した経営基盤】東証プライム市場上場グループ／売上高・従業員数
ワークライフバランス:
【リモートワーク中心】週3日以上の在宅勤務社員比率／各補助制度・在宅勤務手当あり
【柔軟なマンスリーフレックス】仕事とプライベートを両立しやすい環境／中抜けOK
【残業少なめ】平均残業時間（各組織の残業実績：約〜時間／月）
【休みを取得しやすい風土】年間平均有給休暇取得日数／別途フレックス休日あり
【出産・育児を応援】仕事との両立を支援する制度が充実（育休復職率／男性社員育休取得率）
キャリアパス:
【多様なキャリアパス】マネジメント・スペシャリスト系どちらも目指せるキャリアパスを実現
【技術ベースで成長できる】入社理由／様々な経験を積んで技術面での成長ができる
【キャリアチャレンジ制度】当グループ全体を対象とした公募制度／年間求人以上
教育・学習支援:
【Udemy学び放題】オンライン学習支援ツールの学び放題アカウント無料支給
【資格取得支援】認定資格／受験費・更新費補助・資格取得時のインセンティブを支給
【学習用アカウント】自己学習のために「AWS」「Azure」の試用アカウントを無償提供
【研修・勉強会】標準開発研修／MGR向け研修／部門横断の勉強会など
文化:
【挑戦を称賛】挑戦やユニークなアイデアを称賛する文化
【風通しの良さ】上司との距離が近い／上司や仲間と相談をしながら仕事を進めやすい
【オンボーディング施策】中途入社者をみんなでフォロー／組織に慣れていただく施策が充実

●AIによる企業・事業分析
事業承継の検討プロセスにおいて、対象企業のプロダクト資産や業務フローを解析します。AIとの親和性を精査するだけでなく、既存の運用フローを尊重した上での省人化や高付加価値化の実現性を評価し、現実的な技術導入計画を策定します。

●プロダクトのAIモダナイゼーション
承継したプロダクトのコード解析や技術負債の解消をLLMによって効率化します。単に最新技術に置き換えるのではなく、利用実態や開発コスト、既存ユーザーの習熟度を考慮し、維持すべき仕様と刷新すべき箇所のバランスを判断した上で、持続可能なシステム構成へと最適化します。

●AIエージェントによる事業・経営の自律化
AIエージェントが事業運営の一部を担う仕組みを構築します。経営判断の意思決定支援から、各部門の定型・非定型業務を自律的に遂行するマルチエージェントシステムの設計・開発を行い、現場の負担を軽減しながら事業運営を自動化するフローを実装します。

●AI活用支援・技術レクチャー
最新のAI技術動向を継続的に把握し、社内や承継先企業の具体的な課題に対して、費用対効果に見合う手法を選定・導入支援します。現場への技術共有を通じて、組織全体の開発効率を向上させ、実務に即したAI活用を定着させる役割を担います。

●AI駆動型への事業モデルの再定義
承継した事業の収益構造と業務フローを分析し、企業の文化を尊重しながらどのプロセスをAI（RAG、エージェント）に置き換えるべきかの戦略立案。
現場の暗黙知をデータ化し、マーケティング、カスタマーサクセス等の各機能を自律型AIへと移行させ、事業の収益性と拡張性を最大化します。

●AIエージェントを活用した事業運営
事業指標のデータ基盤を構築した上でAIを用い、実際の事業運営（意思決定、リソース配分、KPI管理）を執行。
AIが生成するアウトプットの品質を管理し、より高度な戦略判断や例外対応に集中する「次世代型経営」のモデルケース化。

●現場主導の実務支援
戦略を描くだけでなく、自ら現場のオペレーションに深く入り込みます。承継先の社員と連携を深め、実務に効果的なAIを使いこなせるようにするための導入支援と意識変革。

業務概要:当社は、自社サービスを展開しており、今後は「AIによる体験の変革」に挑戦しています。

具体的な業務:
LLMエンジニアとして、生成AIを活用した新機能の企画・設計・実装をリードしていただきます。特に「AIコンシェルジュ」や「自動応答・レコメンド」などの体験価値を中心に、プロダクトチーム・サーバサイドチーム・デザインチームと協働しながら進めます。
AIアプリケーション設計・実装:
- LLM（OpenAI / Anthropic / Geminiなど）を活用した自然言語対話・レコメンド体験の設計・API連携
- RAGでのアプローチを主軸に、Prompt設計・Function calling・Context管理を組み合わせたLLMアプリケーションパイプラインの設計・最適化（埋め込み生成・再ランキング・動的応答制御など）
- Ruby / Python等を用いたサーバサイド開発およびAIマイクロサービスの構築（FastAPI, LangChain, LlamaIndex 等）
周辺業務:
- 応答の品質管理・トークンコスト最適化・LLM切替アーキテクチャの設計、モデルバージョン管理など
- サーバサイド・フロントエンドとの連携を考慮したエンドツーエンドのAI実装設計
- チーム内でのAI開発ナレッジ共有・ベストプラクティス整備

ポジション・部門の魅力:
- AIコンシェルジュ構想の立ち上げフェーズに携わり、技術選定・実装まで一気通貫で関われます
- ChatGPT / Claude / Gemini などマルチLLMの活用・比較検証・最適化を自らリードできます
- 必要に応じてベクトルDBによるナレッジ検索基盤の構築や、アプリUXの中核を担うAI機能の二手三手先までの設計にR&Dとして携わっていただきます
- 既存のネイティブアプリ・Railsバックエンドとの統合を通じ、組織開発としてのフィージビリティ課題とも向き合う経験、事業スケールとAI技術の橋渡し役としてのキャリア拡大を狙っていただけます

業務概要:AIオペレーションマネージャーは、AI時代における新しい職種です。これまでの業務改善は「既存の業務フローにAIツールを当てはめる」というアプローチでした。しかし、真にAIの力を引き出すには、業務そのものをAIが最大限活躍できる形に再設計する必要があります。このポジションでは、Purposeのもと、AIを前提とした業務オペレーションを企画・設計・実装します。単なるツール導入担当ではなく、「AIと人がどう協働すべきか」という業務の本質を再定義する役割です。当グループ全体の業務変革を推進する横断組織の中核メンバーとして、各事業部門と連携しながら、生産性と業績を飛躍的に向上させる新しい働き方を創造していただきます。

具体的な業務:
期待する役割:
- 業務のAI再設計リーダー: 各部門の業務を分析し、AIが最も効果を発揮できる形に業務フローを再構築。単なる効率化ではなく、業務の質的変革を実現します。
- 実装とプロジェクト推進の両立: 構想だけでなく、ツール（自社開発のAIエージェント）を活用して自らもAGENTを作成。技術的実現可能性を検証しながら、プロジェクトを推進します。
- 部門横断の橋渡し役: 経営層、事業部門、エンジニア、情報システム部門など、多様なステークホルダーと対話し、合意形成を図りながら全社展開を推進します。
- AI活用文化の醸成: 成功事例の横展開、ナレッジの体系化、社内トレーニングなどを通じて、組織全体のAI活用レベルを底上げします。

以下の業務に取り組んでいただきます。
1. 業務分析とAI活用機会の発見
- 各部門の業務フローをヒアリング・可視化
- ボトルネックや非効率な作業を特定し、AI活用による改善余地を定量的に評価
- 経営インパクトの大きい領域から優先順位を設定
2. AIオペレーションの企画・設計
- 業務要件を整理し、AIエージェントやワークフロー自動化の仕様を設計
- ノーコード/ローコードツールを活用したプロトタイプ作成
- 自社開発のAIエージェント等のAI開発ツールを使った簡易スクリプトやツールの実装
- セキュリティ、コスト、運用負荷を考慮した実装方針の策定
3. 導入プロジェクトの推進
- 要件定義からPoC、効果検証、本番導入、運用定着までのプロジェクト管理
- 情報システム部門やエンジニアチームと連携した技術的課題の解決
- 現場部門への説明、トレーニング、フィードバック収集と改善
4. 効果測定と継続改善
- 導入したAIオペレーションのKPI設計とモニタリング
- 業務時間削減、品質向上、コスト削減等の効果を定量的に測定
- 運用データをもとにした継続的な改善サイクルの構築
5. ナレッジ蓄積と組織学習の促進
- 成功パターンや失敗事例のドキュメント化
- 最新AI技術のリサーチと社内への情報共有
- 他部門への横展開支援

ポジション・部門の魅力:
- 経営直轄組織で、AI時代の働き方をゼロから創る: AIオペレーションマネージャーという新職種の確立に初期メンバーとして参画。裁量と意思決定スピードが大きく、自らの判断で変革を推進できます。
- 最先端AI技術を実運用で使いこなす: 自社開発のAIエージェントなど最新ツールを実業務で活用し、市場価値の高い実践スキルを獲得できます。
- 全社横断で事業成長に直結する成果を出せる: 経営層・事業部門と直接対話しながらプロジェクトを推進。自身の施策が業績向上に直結する達成感を味わえます。

【業務内容】
●全社AIプロジェクトの企画・運営・進捗管理
●データ×AIによる業務改善・新規価値創出施策の実行支援
●AIモデル導入・PoC推進・成果分析と改善計画策定
●KPI管理・成果レポーティングおよび経営層への報告
●社内AIツール/ソリューションの導入推進と評価
●AI×Blockchainユースケースの調査・検証支援
●リスク管理・AI倫理ガイドライン運用の補佐
●チーム横断でのAIナレッジ共有・ドキュメント整備

変更の範囲：全ての業務への配置転換あり

業務概要
AIを前提としたシステム開発、および業務変革を推進するAIエンジニアを募集します。本ポジションでは、当社業務の高度化・効率化を目的としたAIエージェント開発から、クライアント課題に応じたAIソリューション開発まで、幅広いテーマに携わっていただきます。
単なる技術検証やツール活用にとどまらず、業務理解を踏まえた要件整理、アーキテクチャ設計、実装、導入・改善までを一気通貫で担っていただくことを期待しています。生成AIやAIワークフローを業務やシステムにどう組み込むべきかを考え、実際の価値創出につなげるポジションです。
ご経験や志向に応じて、当社向けのAI活用推進、もしくはクライアント向けのAIソリューション開発を担っていただきます。
※配属はAI領域の専門組織を想定しており、ご経験・志向に応じて決定します。

具体的な業務
1. 当社業務の高度化・効率化に向けたAIエージェントの企画、設計、開発
2. クライアント課題に応じたAIソリューションの要件整理、設計、実装、導入
3. LLMを活用した業務支援アプリケーション、業務自動化機能の開発
4. AIワークフローの設計・構築・改善
5. AIを前提としたシステム全体設計、アーキテクチャ設計
6. 当社のマーケター、コンサルタント、デザイナー等との連携による業務適用支援
7. 最新のAI関連技術の調査、検証、当社内外への展開

ポジション・部門の魅力
本ポジションでは、AIエージェント開発とAIソリューション開発の両方に関わることができます。当社業務の変革に直接関わるテーマから、クライアント向けの実案件まで幅広く携わることができ、技術検証にとどまらない実践的なAI開発経験を積むことが可能です。
また、マーケティング、営業、コンサルティングなど多様な領域のメンバーと連携しながら、AIをどのように業務や事業に実装するかを考え、実行できる環境があります。技術力だけでなく、課題解決力や事業視点も磨けるポジションです。

AI分野における研究開発・技術開発に加え、PoCから事業部門と連携した製品開発までを担当いただきます。
工場や建物で蓄積される様々なデータを活用し、異常（予兆）検知、予測・推定、最適化、自動化に関するアルゴリズムの検討・実装・評価を行います。
1. アルゴリズムの研究開発、プロトタイプ実装および評価
2. 事業部門と連携した検証・製品化検討
3. 社内外での技術発表、特許出願、協業推進
4. 上記テーマに関するプロジェクト推進

業務概要:当社内外の業務効率化・自動化を実現するため、ITを駆使して業務プロセス改革（BPR）を推進するエンジニアポジションです。今までの「やり方」や「事例（先入観）」に捉われない大胆な発想をもって、部門横断の業務改善プロジェクトを支援し、「現場に寄り添う設計者」として、ITと業務の橋渡し役を担っていただきます。

具体的な業務:
1. 社内業務プロセスの調査・課題抽出・改善提案
2. AIエージェント設計・構築・運用
3. 生成AIの利用促進／利用による業務改善
4. ITによる業務効率化の支援設計
5. 各部門との折衝、要件定義、改善進捗管理
6. 社内ユーザー教育・運用ドキュメント作成
7. 新技術の調査、PoC、評価

【業務概要】
急成長スタートアップ企業です。実績のあるエンジェル投資家から出資を受け、驚異的な生産性を実現し、成長を続けています。外部資本に頼りすぎず、潤沢な利益をR&Dや最新AIへの投資へ大胆に振り向ける筋肉質な黒字経営を前提に、メガIPOを本気で狙える経営環境において、将来の経営ボードを担う「最初で最後の一期生」を募集します。
当社のミッションは、アイデアとテクノロジーで医療の「転換点/シフト」となる事業を作ることです。歴史と人々の心に残る会社を目指しています。
すでに起こしている、または目指している「転換点/シフト」の例として、AIレントゲン事業（開発中）と自社サービスがあります。
歯科領域はイノベーションが遅れており、医院側と患者側双方に課題が数多く顕在化しています。私たちは医科/歯科医院・患者の双方に寄り添いながら、情報の非対称性を解消し、生産性を改善することで、働く人と患者の両方を幸せにすることを目指しています。
当社ではエンジニア新卒1期生（2028年卒）を募集しています。医療×AI×DXの領域で、新しいサービスを生み出しながら成長していくエンジニアチームの立ち上げメンバーです。単なる実装担当ではなく、プロダクトの企画・改善にも関わりながら、将来的にプロダクトをリードできるエンジニアを目指していただきます。

【具体的な業務】
入社後は先輩エンジニアのサポートのもと、以下の業務に段階的に関わっていただきます。
1. アプリケーション開発
* Webサービスの機能開発
* フロントエンド / バックエンドの実装
* 新機能の改善提案
2. プロダクト改善
* 既存サービスの改善・機能追加
* パフォーマンス改善
* ユーザー体験向上のための開発
3. 技術・開発環境
* クラウド環境での開発
* 開発環境の改善
* 将来的には技術選定や設計にも挑戦可能

【ポジション・部門の魅力】
最速で「事業家」へシフトする
【経営の希少性】「筋肉質な経営」
【市場の希少性】「情報非対称性」をハックする
【人材の希少性】
【募集の希少性】最初で最後。経営ボード直通の募集
この4つを満たす募集は、私たちだけだと自負しています。結果として「希少性の高い人材（ユニコーン人材）」となれるのが、当社で働く魅力です。

【教育研修制度】
* 新入社員研修（ビジネスマナー、業界基礎、マーケティング基礎）
* OJT＋メンター制度
* 定期的なフィードバック面談
* 配属ローテーションによる成長機会

【選考フロー】
1. エントリー（自社サイト / リファラル / エージェント）
2. 書類選考（履歴書＆SPI）
3. 一次面接（人事）
4. 二次面接（事業部リーダー）
5. 最終面接（代表）
6. 内定
7. 内定者フォロー
※選考の合間に適宜リクルート面談、代表面談が入る可能性がございます

【新卒の方へメッセージ】
当社は医療分野で複数の事業を展開しながら、大きなフィールドに挑戦するスタートアップです。若手から大きな裁量を持ち、新規事業の創出に携われる環境があります。次の成長を共に創りませんか？

業務概要:当社は「医療系の会社」ではなく、医療業界にシフト（変革）を起こす会社です。共同創業し、経営チームが率いる急成長スタートアップです。歯科医療市場はDXがほぼ進んでおらず、大手が構造的に参入しにくい空白地帯です。当社はこの市場で、集客・店舗オペレーション・データ／AIの三層を一社で持つ独自の事業構造を展開。毎年平均で成長・全事業黒字化を達成し、エンジェル投資家から高く評価されています。IPOを目指しています。

募集背景:AIの登場で開発の進め方そのものが変わりつつある今、AI時代のエンジニア組織を定義・構築できるCTOを新設しました。社内全部署へのAI導入推進から、AIを活用した新規事業の構想・実装まで担える技術リーダーが必要です。着任後は代表が事業戦略・新規事業開発に軸足を移し、技術戦略の策定・実行はCTOに大きな裁量をお渡しします。
※入社後について：正式なCTOへの登用は、入社後の移行期間を経て行われます。

具体的な業務:
このポジションの役割:
3つのミッションを担っていただきます。
1. AI時代のエンジニア組織の構築：AIを前提とした開発のあり方を描き、チーム体制を組成します。
2. 社内業務のAIによる刷新：全部署へのAI導入を推進し、業務プロセスの再設計から実装まで担います。
3. AIを活用した新規事業の構想・実装：技術起点での新規事業アイデアの創出と事業化を推進します。

主な仕事内容:
1. AI時代のエンジニア組織づくり
　AI活用を前提とした開発プロセス・チーム体制の設計
　エンジニアの採用・育成・技術評価制度の設計
　技術スタック・アーキテクチャの意思決定
　CI/CD・開発プロセスの整備と生産性向上
2. 社内AIトランスフォーメーションの推進
　各部署の業務課題のヒアリングとAI活用計画の策定
　LLM（GPT-4o・Claude・Gemini等）・AI Agentを活用した業務自動化の設計・実装
　RAG・Fine-tuning等の技術選定と導入
　AI活用による生産性向上の定量評価と継続的な改善
3. AIを活用した新規事業の構想・実装
　技術起点での新規事業アイデアの創出とビジネスモデル設計
　PoC・MVP開発の推進
　経営陣・事業部門と協働した事業化プロセスの推進

ポジション・部門の魅力:
働く環境:
勤務スタイル　フレックスタイム（コアタイム 9:45 15:00）
出社　月・水・金 出社基本（エンジニア）
家賃補助　飯田橋オフィス半径2km以内で月3万円／引越し費用7万円補助
その他　月・金ランチ無料、代表との定期1on1、テックブログ運営中

よくある懸念:
Q. 歯科に興味がなくても大丈夫？
　大丈夫です。大切なのは「変革を起こしたい」という意欲です。
Q. スタートアップは不安定では？
　全事業黒字化済み。毎年平均で成長。財務的な安定性は同規模では異例のレベルです。

【業務概要】LLM利用環境を提供するシステムや、AIエージェント開発プロジェクトのプロジェクトメンバーとして、各種開発業務（システム設計、開発、構築、等）に対応いただきます。
【具体的な業務】当グループ社員向けにLLM機能を提供する基盤システム、および、同基盤を活用したAIエージェント開発プロジェクトのメンバーとして、下記に代表される各種開発業務に携わっていただきます。なお、LLM機能を提供する基盤システムにおいては、LLM機能を提供するシステムではありますが、開発対象はLLM環境に閉じず、GUIや保守機能等の付帯機能についても対象となります。
1. LLM（生成AI）活用に際した基盤システム開発
- 要求事項の具体化検討、実現するシステム構成検討、リソース設計、各種ドキュメント作成
- 設計に基づいてのシステム構築業務（クラウドサービス構築、アプリケーション設定）、および、各種試験対応
- 利用ユーザからの故障問合せの解析、回避措置や対処の検討
- システム運用として必要になる各種作業（デプロイ、障害復旧等）の検討、手順書やマニュアルの作成、検証
- 開発に伴う事務処理作業や報告、調整等の各種付帯作業
2. LLM（生成AI）活用に際した業務支援システム開発
- 顧客業務の分析、課題抽出および解決策の立案等の企画・提案活動
- 上記に関わる開発作業（要件定義、設計、実装、試験）※pythonやローコードツール、クラウドサービスを用いたAIエージェント開発やRAG開発を含む
- 利用ユーザからの故障問合せの解析、回避措置や対処の検討
- 開発に伴う事務処理作業や報告、調整等の各種付帯作業
将来的には、本業務経験を基に、チームリーダーとして各種業務の実行管理/推進役を担っていただくことにも期待します。担当業務はこれまでのご経験やご希望を踏まえ、上記業務からアサイン先を決定します。※アサイン時期や要員状況によってご希望に沿えない可能性もあります。
【ポジション・部門の魅力】
●オンボーディングプラン、入社後のスキルアップのイメージ
- 既存メンバーをサポートする形で開発業務に参画いただき、スキルトランスファーを行いつつ、徐々に業務の幅を広げていただきます。
- AWS/Azureやアジャイルについては研修受講の機会があるため、必要に応じて、業務時間内で受講していただくことが可能です。
- 月1回程度の定期的な面談でキャリアビジョンについて意見交換を行い、今後の業務をアサインします。
- システム開発プロジェクトのPL、PMを目指す場合: 各種開発業務の支援 → 次Step開発で一部機能の開発 → 一部機能開発のチームリーダー → 開発のプロジェクトリーダー → システム全体のPM

業務概要:当社は、AI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーです。
多数の企業を支援する中で見えてきた次の壁が、AIを現場業務に根付かせるラストワンマイルです。
モデルの性能は上がり、データ基盤も整ってきた。
それでもAI導入が成果に結びつかない最大の理由は、技術と現場の間を埋める担い手が不足していることです。
FDE（Forward Deployed Engineer）は、顧客の現場に深く入り込み、課題を定義し、技術で解決し、業務定着までやり切るポジションです。
AI時代の事業価値創出を支えるこのロールを担える人材は、日本市場ではまだ極めて希少です。
具体的な業務:顧客の現場に入り、AIソリューションを「動くもの」として業務に根付かせる 構想で終わらせず、現場実装までやり切ることがFDEのミッションです。
FDEは顧客先に常駐し、現場の業務文脈を肌で理解しながら動きます。
物理的な近さが、課題発見のスピードと顧客との信頼構築の両方を生み出します。
1. 現場と事業の課題を特定する: LoBや情報システム部門など多様なステークホルダーと向き合い、業務の文脈とビジネスの論理を踏まえて、「AIで解くべき問い」を定義します。
2. プロトタイプを素早く作り、顧客の意思決定を前に進める: AIコーディングツールを駆使し、議論の場で素早く形にします。
「検討します」ではなく「今作ります」のスタンスで、顧客の推進力を生み出します。
3. 現場に根付かせる: セキュリティ、既存システム連携、運用体制、ユーザーリテラシーなどの制約を乗り越え、プロトタイプを実運用までつなげます。
ポジション
・部門の魅力:FDEは、AIと現場をつなぐ、AI時代が生んだ新しいロールです。
当社のFDEは、技術と現場の最前線に立つ精鋭ポジションです。
1. 希少ポジションの型を、自分で作る: 日本市場においてFDEはまだ新しいロールです。
評価基準も動き方も、これから作っていくフェーズ。
その経験自体が、AI時代に最も需要が高まるキャリア資産になります。
2. 多様な現場が、視野を広げ続ける: 複数社
・複数業界の案件に同時並行で関わります。
異なる組織文化
・業務構造の中で動くことで、特定環境に依存しない実行力が身につきます。
3. 現場知見を思想に昇華し、発信する: 顧客最前線で得た知見を言語化し、登壇
・記事執筆を通じて発信する機会があります。
個人の市場価値と当社のブランドを同時に高められる環境です。
当社は、データとAIを活用した事業価値創出に取り組んでいます。
当社の提供するサービス:
・クラウドETL「自社サービス」
・AIデータプラットフォーム「自社サービス」
・ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
・エージェント型AIソリューション「自社サービス」の提供主力事業である自社サービスは、多数の企業や団体に提供しています。

業務概要
「最先端のAI技術」と「当グループのアセット（生活者データなど）」をフル活用し、クライアントのマーケティング変革や新たな顧客体験創出を実装まで導くポジションです。単なる「開発担当」ではなく、技術リーダーとしてプロジェクトを牽引しながら、チームの技術力を底上げする役割を担って頂きます。プレイヤーとして第一線で手を動かし続けながら、若手エンジニアの成長を支えてAI開発の再現性を高めていく、「マネジメント専任」でも「孤高のスペシャリスト」でもない「技術で引っ張るリーダー」を求めています。

具体的な業務
コンサルティングフェーズ
・コンサルタントと共にクライアントの課題を明確化し、AIによる解決方針を策定します。
・クライアント課題の整理・現状分析
・AI活用戦略の設計
・AIの基盤となるデータ活用構想の策定
・プロジェクト計画・マイルストーン設計

エンジニアリングフェーズ
・実証・実装・リリース後のサポートまで、技術判断と開発推進を担います。
・プロジェクトマネージャーとしての全体統括
・LLM／RAG等を活用したアプリケーション設計・開発
・データ設計・データ加工方針の策定
・設計レビュー／コードレビュー
・プロジェクトを通じての若手エンジニア育成
・最新技術のリサーチ・社内プロダクトチームとの連携

ポジションの魅力
1. 「AI×独自データ」の面白さ
当グループの生活者データ、プラットフォーマーのデータ、クライアント保有データなど、他社では触れられないデータ群とAIの掛け合わせによって新しい価値を生み出す醍醐味を味わえる。
2. マーケ＆セールス領域特化のAI実装
単なる効率化ではなく、「顧客のココロを動かす」ことが求められるマーケ＆セールス領域において、クリエイターやプランナーとも協働し「AIによる新しい売り方」づくりに挑戦できる。
3. 多様な業界・プロジェクトに携われる環境
当社の年間取引社数は多く、業種も多様、クライアントや業種ごとに異なる課題に適応する設計力・実装力を磨くことができる。

業務概要:当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。私たちが目指しているのは、単なるAIチャットボットの提供ではありません。企業の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「企業の脳」 次世代の基幹システムを構築することです。自社サービスを中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。
ミッション: ""AI の出力品質を科学する 評価手法の研究・開発で、エージェントの信頼性を証明する""
LLM / AI エージェントの出力品質を、機械学習・統計学・計量心理学の手法で定量的に評価・改善します。評価メトリクスの研究開発から自動評価パイプラインの本番実装まで、「AI 評価科学」という新しい研究領域を社内に確立し、多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を科学的に保証します。
具体的な業務:AI Quality Scientist として、AI エージェントの品質評価基盤の設計・構築・運用をリードしていただきます。
1. 評価メトリクスの研究開発 LLM-as-Judge の校正、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて「何をもって品質とするか」を科学的に定義します
2. 自動評価パイプラインの設計・構築 研究成果を本番 CI/CD に組み込み、スケーラブルな品質ゲートを実現します
3. レッドチーミング・安全性検証 adversarial testing の自動化、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します
4. 統計的実験計画に基づく品質改善 A/B テスト・有意差検定でプロンプト戦略やモデル変更の効果を定量的に検証します
5. 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック モデル改善の複利ループを構築します
多くの企業が本番利用するプロダクトの品質を「科学する」アプローチで担保します
業務内容:
1. 評価メトリクスの研究開発
* LLM-as-Judge の校正手法の研究・実装 (rubric 設計、バイアス検出、proper scoring rules)
* 評価ベンチマークの設計・構築・妥当性検証 (construct validity、contamination detection)
* 報酬モデリング / preference learning の評価への応用研究
* 評価メトリクスの選定・設計 (win rate、task success、factuality、harm detection)
* 評価セット (合成データ + 実ログ) の設計・構築・メンテナンス
2. 自動評価パイプラインの設計・構築
* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計・実装
* CI/CD への評価パイプライン組込みと品質ゲートの構築
* エージェント評価ハーネスの設計 (マルチターン・ツール利用・ロングコンテキスト対応)
* 評価パイプラインの再現性・信頼性の担保
3. 安全性・品質検証
* 自動レッドチーミング (automated adversarial testing) の研究・実装
* 安全性 / ポリシー準拠の検証フレームワーク構築
* ハルシネーション検出・校正手法の研究・実装
* プロンプト / ツール回帰テストの設計・実行
4. 統計分析・実験設計
* 統計的実験計画 (A/B テスト、有意差検定) の設計・分析
* 品質トレンドの可視化・回帰検出の自動化
* 品質レポート作成と改善提案
* 評価シグナルの研究・開発チームへのフィードバック
業務シナリオ:
シナリオ1: LLM-as-Judge の校正と妥当性検証
新しい評価メトリクスとして LLM-as-Judge を導入する際、judge モデルの校正 (calibration) を実施します。人間評価との一致率を統計的に検証し、rubric 設計を反復改善します。construct validity を確認した上で、自動評価パイプラインに組み込み、評価コストを削減しながら人間評価と同等の信頼性を実現します。
シナリオ2: 新モデル導入時の品質ゲート
LLMプロバイダーが新モデルをリリースした際、既存のベンチマークスイートで回帰テストを実行し、factualityスコアが低下していることを検出します。原因を分析し、プロンプト調整で品質を維持したまま新モデルへの移行を完了します。
シナリオ3: 自動レッドチーミングによる安全性検証
金融機関向けに自社サービスを導入する際、自動レッドチーミングパイプラインを構築します。adversarial promptの自動生成・分類器による脆弱性検出を実装し、業界固有のリスクシナリオ（機密情報漏洩、不適切な金融アドバイス等）を網羅的にテストします。ポリシー準拠率を達成します。
成果責任 (KR/メトリクス):
* 評価カバレッジ率（テストケース網羅率）
* 回帰検出率（リリース前の品質劣化検出率）
* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）
* LLM-as-Judge と人間評価の一致率
* False Positive / Negative 率
* 安全性インシデント発生率（リリース後）
チーム体制:
開発組織に在籍しています。AI QA Engineerは品質保証の専門チームとして、以下のチームと密接に連携します:
* 密接に連携する役割:
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発
* Research Engineer 研究開発・モデル改善
* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI 実行基盤開発
* Product Manager プロダクト設計・品質要件定義
ポジション・部門の魅力:
1. Evaluation Science の実践 : 多くの企業が注力する「AI 評価科学」を、日本のエンタープライズ AI の文脈で実践できます。評価手法そのものを研究対象とする、世界的にも希少なポジションです
2. ML/DS スキルの新しい応用 : 機械学習・統計学の専門性を「モデル開発」ではなく「モデル評価」に応用します。報酬モデリング、LLM-as-Judge の校正理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面で知的挑戦があります
3. 品質がプロダクトの信頼を決める : 多くの企業が利用する本番環境で、あなたが構築した評価基盤がリリース品質の最後の砦になります。品...

業務概要:当社は、当グループ会社として設立されました。
AIエージェントの出力品質は、企業の業務運営に直結します。
「なんとなく動く」では許されません。
自社サービスが「企業の頭脳」として、承認ワークフロー、リソース配分、見込み客発見などのタスクを自律的に実行する世界では、AIの誤った出力は、却下されるべき承認が通ったり、不正確な人員配置が行われたり、不適切な顧客にアプローチしたりすることを意味します。
「企業の頭脳」が信頼されるためには、生成された応答の正確性、安全性、一貫性を科学的に評価し、保証するシステムが不可欠です。
従来のQAエンジニアリングはテストケースの設計と実行が中心でしたが、LLMエージェントの品質保証には、評価指標自体の研究開発、LLM-as-Judgeのキャリブレーション理論、報酬モデリング、統計的実験計画、ベンチマーク設計といったML/DSの専門知識が求められます。
当社は、世界的に先駆けている「AI評価科学」を日本のエンタープライズAIの文脈で確立するため、AI Quality Scientistを募集しています。
具体的な業務:ミッション: 「AIの品質を科学する 評価の研究開発を通じてエージェントの信頼性を証明する。
」機械学習、統計学、心理測定学の手法を用いて、LLM/AIエージェントの出力品質を定量的に評価し、改善します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、「AI評価科学」を社内の新しい研究分野として確立し、本番利用される製品の品質を科学的に保証します。
AI Quality Scientistとして、AIエージェントの品質評価における研究と実装の両面を主導します。
1. 評価指標の研究開発: LLM-as-Judgeキャリブレーション、報酬モデリング、ベンチマーク設計を通じて、「品質とは何か」を科学的に定義します。
2. 自動評価パイプラインの設計と構築: 研究成果を本番CI/CDに統合し、スケーラブルな品質ゲートを提供します。
3. レッドチームと安全性検証: 敵対的テストを自動化し、ポリシー準拠検証フレームワークを構築します。
4. 統計的実験計画による品質改善の推進: A/Bテストと有意性検定を通じて、プロンプト戦略とモデル変更の有効性を定量的に検証します。
5. 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック: モデル改善のための複利ループを構築します。
6. 「品質の科学」アプローチを通じて、本番利用される製品の品質を保証します。
詳細な業務内容:* 評価指標の研究開発:* LLM-as-Judgeキャリブレーション手法（ルーブリック設計、バイアス検出、適切なスコアリングルール）の研究と実装。
* 評価ベンチマーク（構成概念妥当性、汚染検出）の設計、構築、検証。
* 報酬モデリング/選好学習の評価への応用研究。
* 評価指標（勝率、タスク成功率、事実性、有害性検出）の選択と設計。
* 評価セット（合成データ + 実ログ）の設計、構築、維持。
* 自動評価パイプラインの設計と開発:* スケーラブルな自動評価パイプラインの設計と実装。
* 評価パイプラインをCI/CDに統合し、品質ゲートを構築。
* エージェント評価ハーネス（マルチターン、ツール使用、長文コンテキストサポート）の設計。
* 評価パイプラインの再現性と信頼性の確保。
* 安全性と品質検証:* 自動レッドチーム（自動敵対的テスト）の研究と実装。
* 安全性およびポリシー準拠検証フレームワークの構築。
* ハルシネーション検出とキャリブレーション手法の研究と実装。
* プロンプト/ツール回帰テストの設計と実行。
* 統計分析と実験計画:* 統計的実験（A/Bテスト、有意性検定）の設計と分析。
* 品質トレンドの可視化と回帰検出の自動化。
* 品質レポートと改善提案の作成。
* 評価シグナルを研究開発チームにフィードバック。
主要な成果（KR/指標）:* 評価カバレッジ率（テストケースカバレッジ）* 回帰検出率（リリース前品質劣化検出 >= 95%）* 評価パイプライン実行時間（CI/CD内で完了）* LLM-as-Judgeと人間評価の一致率* 偽陽性/偽陰性率* 安全インシデント率（リリース後）チーム体制:開発組織にはメンバーが所属しています。
AI QA Specialistは、専任の品質保証機能として、以下のメンバーと密接に連携して業務を行います。
* Agentic Product Engineer エージェント機能開発* Research Engineer 研究開発、モデル改善* Agent Harness Engineer / Software Engineer (AI Platform) AI実行インフラ開発* Product Manager 製品設計と品質要件定義ポジション
・部門の魅力:* 実践的な評価科学: 世界的に投資されている「AI評価科学」を、日本のエンタープライズAIの文脈で実践できます。
評価手法そのものが研究対象となる、世界的に稀なポジションです。
* ML/DSスキルの新しい応用: 機械学習と統計学の専門知識を「モデル構築」ではなく「モデル評価」に応用します。
報酬モデリング、LLM-as-Judgeキャリブレーション理論、ベンチマーク設計など、研究と実装の両面にわたる知的な挑戦があります。
* 品質が製品の信頼を決定: 本番環境において、あなたが構築する評価インフラはリリース品質の最後の砦となります。
品質保証がビジネスに直接与える影響を実感できます。
* グリーンフィールドポジション: AIエージェント評価科学という全く新しい専門領域をゼロから設計
・構築します。
評価指標の研究開発から自動評価パイプラインの本番展開まで、大きな裁量を持つことができます。
* AI安全の最前線: 自動レッドチーム、敵対的テスト、ポリシー準拠検証を含む責任あるAIの実践に携わります。
AIエージェントが「企業の頭脳」としてビジネスオペレーションを自律的に実行する世界で、安全性を科学的に保証する重要な役割を担います。
* 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持つことができます。
リサーチエンジニアやエージェントハーネスエンジニアと密接に連携し、製品スイート全体の品質に影響を与えます。

【業務概要】
当事業部ではエンタープライズの企業に対して、特定のクラウドサービスを中心として攻めのDX領域を生成AIやPlatform Enginneringなどのメソドロジーで推進支援し、顧客のDevEx、開発生産性の向上によって事業貢献する事業を行っております。
特にAI App推進チームは、AI時代のDevOpsであるAgentic DevOpsの推進を進めており、AI機能を持つシステム開発（特定のクラウドサービスを用いたAIシステム基盤構築およびAIエージェント開発）とクライアント開発組織の開発プロセスへのAI導入・生産性向上支援（特定のAI駆動開発ツールを活用したAI駆動開発など）に取り組んでいます。
生成AI・特定のクラウドサービスを中心としたAIシステム開発・AIエージェント開発におけるAIシステム基盤を設計・構築する「AIプラットフォームエンジニア」の募集となります。
チーム全体としては以下の領域をスコープとし、個々の得意スキルを発揮頂きながら、案件を遂行しています。また勉強会の参加など技術領域を広げ・深めることも業務の重要な一部として実施しています。

【具体的な業務】
・プロジェクトリード（進捗推進、顧客調整）
・特定のクラウドサービスを用いたAIアプリケーション構築（チャットボットや文書検索、翻訳システムなどの設計/実装）
・上記アプリケーションにおける非機能面の設計/構築（AIOps, LLMOpsやAIガバナンス・ポリシー）
・ハッカソンや技術トレーニングなどの技術講師
・特定のクラウドサービスのAI系やAI駆動開発における新技術の調査・習得
・事業戦略へのフィードバックとエンドユーザー様向けの新規サービスメニューの技術/アイディア議論
・当事業部で独自開発するSaaSプロダクトの開発支援

過去案件事例:
・研究開発効率化のためのAIチャットボット開発（論文検索、論文要約、AI査読、専門家向け・一般向けなど対象に合わせた文体変更機能など）
・バックオフィス向けのマルチエージェントシステムの開発（決定論のみの挙動では対応不可能な複数のワークフローに各種AIエージェントを実装）
・本番利用向けの設定を含んだ特定の開発テンプレートの提供（IaCとサンプルコードの形式で提供。特定の開発テンプレートのトレーニングも含む）
・特定のAI駆動開発ツールのトレーニングとAgentic DevOpsに向けた開発環境アセスメントの実施

【ポジション・部門の魅力】
●特定のテクノロジー企業と特定のテクノロジー企業の「連携」を活用できる環境
当社は特定のテクノロジー企業の最上位認定資格を複数持つパートナー企業であり、同時に特定のテクノロジー企業の認定パートナーでもあります。特定のクラウドサービスのインフラ技術に加え、特定のテクノロジー企業のエコシステムをフル活用した提案ができるため、「インフラエンジニアから、DevOps/Platform Engineeringのスペシャリスト」へとキャリアを進化させるのに最適な環境です。

●実績が証明する技術力
・特定のテクノロジー企業 認定パートナー（AI駆動開発領域など）
・特定のパートナーアワード受賞者が在籍
・特定のテクノロジーアンバサダー選出者が在籍
・特定の認定資格保有者が在籍

●チームの特徴
・アウトプット文化：技術ブログや勉強会、技術コミュニティへの参加を推奨しており、新しい技術を皆で学びアウトプット＆共有しています。
・フルリモート：地方在住メンバーも多数。育児参加など自律的に働ける環境です。
・コミュニケーション：Slackでのテキストコミュニケーションに加え、日々のリモートMTGや、勉強会、WinSessionなど任意参加できるイベントや年4回のオフラインイベントも開催

業務概要:
クライアントの現場に常駐し、経営層・事業部・現場担当など多層のステークホルダーと信頼関係を構築しながら、業務ヒアリングから要件定義、設計、実装、デプロイまでを一気通貫で推進していただきます。

具体的な業務:
(コンサルティング業務)
1. クライアント現場への常駐・業務ヒアリング
2. 経営層・事業部・現場担当者との信頼関係構築
3. 業務フローの可視化・課題の特定
4. 既存業務のデジタル化・改善提案
5. 新規事業のプロトタイピング企画
(開発業務)
1. 要件定義・設計・実装・テスト・デプロイ
2. AI・LLMを活用したソリューションの提案・実装
3. Webアプリケーション開発（React / Next.js / FastAPI等）
4. クラウドインフラ構築（AWS / GCP）
5. AIエージェント / RAG構築（OpenAI / Claude / Gemini API）
(開発環境)
言語：Python / TypeScript / JavaScript
フロントエンド：React / Next.js
バックエンド：FastAPI / Django
クラウド：AWS / GCP
AI：OpenAI API / Claude API / 各種LLM
その他：Git / Docker / CI-CD / Notion
※上記すべての経験は不要です。入社後にキャッチアップいただければOKです。
(開発ツール ※全メンバーに有料プランを支給)
Claude Pro（Claude Code含む）
ChatGPT Plus / Team（Codex含む）
Google Workspace（Gemini、NotebookLM Pro等）
Cursor（AIネイティブコードエディタ）
JetBrains All Products（IDEフルライセンス）
Slack / Notion

ポジション・部門の魅力:
1. コンサルと開発の両面を実践でき、市場価値の高いキャリアを築ける
2. クライアントの事業成長に直接貢献できる手応えと達成感
3. AI・最新技術（LLMエージェント、RAG、コンテキストエンジニアリング等）を日常的に使い倒す環境
4. 少人数精鋭チームで裁量権が大きく、成長スピードが速い
5. Claude Pro、ChatGPT Plus、Cursor、JetBrains等の最先端ツールを全メンバーに支給

【職務概要】
　顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。

【職務詳細】
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発
・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発
・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映

【業務概要】
・AI技術を活用したお客様のビジネスをDX化する
・お客様のもつ業務課題を解決すべく、業務改善をAI技術で支えていくための開発業務

【具体的な業務】
●業務内容
・自社製品を扱う顧客案件に関して、仕様調整、開発作業等を、AI技術スキルを発揮しながら実施する役割を担う。
・Deep LearningをはじめとするAI技術、各種機械学習ライブラリ、ミドルウェア（OSS）を活用し、様々な技術要素をインテグレーションすることで顧客の対象業務の効率化を図り、お客様のDX実現の支援を行う

◆入社後、担っていただく業務イメージ
1. 製造業およびインフラ業の顧客案件に関して、リーダーもしくは担当としての活躍を期待
※提案SEとして顧客の初期提案からアプリ開発までを担当

◆リーダークラスに求めるもの
1. 顧客との調整を含め、次に何をすべきか、自ら計画を立て行動し、プロジェクトメンバーを率いて行動できることを想定している。

●担当業務
・これまでのご経験やご希望を踏まえ、上記業務からアサイン先を決定します。
※アサイン時期や要員状況によってご希望に沿えない可能性もあります。

●オンボーディングプラン、入社後のスキルアップのイメージ
・既存メンバをサポートする形でコンサル、提案業務または開発業務に参画いただき、徐々に業務の幅を広げていただきます。
・提案チーム、開発チームでは既存メンバとペアまたはチームとなりスキルトランスファーを行います。
・月1回程度の定期的な面談でキャリアビジョンについて意見交換を行い、今後の業務をアサインします。

【業務概要】当社担当はシステム開発業務を対象として「AIを使いたい現場に入り込み、成功事例をつくり、それを全社の標準に変えていく役割」を担っています。近年はAIを活用したシステム開発が当たり前になっていることから、当社担当が中心となりAIを活用した開発手法の確立・標準化・展開を推進していきます。ゼロからAIを活用したシステム開発標準を作り上げ展開していく、非常に重要かつ達成感を得られる業務です。
【具体的な業務】AIをフル活用したシステム開発「AI駆動開発」の標準化と定着に向けた以下の業務を担当いただきます。
- システム開発における要件定義・製造・テスト・運用の各所へ適用できるAIツールの目利き
- これらのツールを組み合わせた「AI駆動開発標準」の策定
- AI駆動開発標準を各組織へ浸透させるための施策立案と実行
業務の遂行にあたっては、部内他担当の技術者と密に連携し、互いに情報交換しながら進めます。周囲にはシステム基盤・クラウド・AI技術・上流工程など各分野を専門とする有スキル者が多く在籍しています。
【ポジション・部門の魅力】入社後は当社担当の現メンバとチームを組み、プロジェクト支援業務を通じた現状把握とAI駆動開発標準の策定に従事いただきます。開発プロジェクトへのヒアリングや支援・他組織調整には現メンバも同席し、ネットワーキングなどを補助します。初期から単独での調査調整に当たることはありません。
リーダクラスの場合、当社の開発プロセスや開発業務の流れを理解できた段階から、リーダとしてチームメンバとともにAI駆動開発標準の策定と普及に従事いただきます。
開発業務はもちろん、OA業務など他分野に活用するAI技術に関する知識を身につけることができます。当社が開発する当グループのネットワークや当グループのサービスを支える巨大なシステムやこれらの開発現場の理解が深まります。社内外イベントでの講演を通して自身の知名度を高めることができます。最新AI技術の検証を通して自身のスキルアップができます。

業務概要: AIという技術は不確実性の高い技術である一方で、世の中では徐々に実際に活用されるようになってきました。ただ、AIを専業にした我々からするとまだまだ、「試す」で終わってしまっているお客様が多いというのも事実です。当社は、AI活用によるインパクトを上流から支え、実際に使わる（組み込み）状態までをトータルに支援する組織体になるべく、この考え方に賛同して頂ける仲間を探しています！
具体的な業務: 以下の業務をご担当いただきます。AI/分析ビジネスを提案し、顧客のビジネス拡大に貢献いただくことです。
1. 営業計画の策定
2. リード獲得（マーケティング活動の企画・推進）、商談の提案ストーリーの構築と、受注のための全体コントロール
【プロジェクト事例】
・生成AIを活用したナレッジ検索の高度化
・体験型アプリのレコメンドアルゴリズム
・画像解析による船の沈み具合の計測
・製造装置異常検知
・金融業界顧客の優良顧客化に向けた分析
・製薬業界向けの研究及び営業高度化の分析（MMM等）
キャリアパス:
・営業/事業企画マネージャー
・プロダクトマネージャー
・当社のコンサル部隊での戦略コンサルタントとしてキャリア（希望あれば配置転換可能）
ポジション・部門の魅力: 商材が多岐に及んでおり、且つカタログ販売ではなく、コンサルティングを中心にしたビジネスのため、単純な要望ヒアリングではなく、顧客との会話の中で課題を特定し、最適なコンサルタントとタッグで仮説提案を作っていくという、コンサルティング的なアプローチが求められます。上記の背景プラス、システム開発会社ということもあり、顧客課題に即した提案活動ができるため、「自社及び自組織の商材だけでは顧客の課題解決に繋がっていない」という意識を持った方は、やりがいを感じる仕事スタイルになります。

業務概要: 業界トップレベルの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。
具体的な業務: LLMなど生成AI技術を活用したAIエージェントを自分たちで開発し、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、AIエージェント開発者として従事していただきます。
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エージェント開発を通じ、AIエンジニアとしてスキルアップ
【中長期キャリアの一例】
(入社5年後〜）：AIソリューションをはじめとした、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
（入社10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、ビジネス牽引役として社内重要ポストにつく、等
ポジション・部門の魅力:
・発展途上であり進化の激しい生成AI領域において、最新動向にキャッチアップしながらAIエンジニアとしてのスキルと開発実績を身に付けることが出来ます
・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ことが出来ます
・大手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

業務概要: 当社のAI・データ活用専門組織のシニアコンサルタントとして、企業のデータ利活用・AI導入プロジェクトの「現場責任者」を担っていただきます。統計学・機械学習の深い理論的背景を土台としつつ、LLMやAIエージェントが実際に駆動するプロダクトとして落とし込むまでの「手触り感」を重視したデリバリーが特徴です。
具体的な業務: ディレクターやマネージャーの設計した戦略に基づき、プロジェクトの推進・実務をリードします。
1. データ活用・AIプロジェクトの実行推進: クライアントの現場部門との要件定義・調整、生成AI（LLM/音声AI等）を用いた業務変革ソリューションの実装リード、フロントエンドを含むAIプロダクトのユーザー体験（UX）設計と開発ディレクション
2. 分析・基盤構築のディレクション: モダンなデータ基盤（Databricks/Snowflake等）の構築リードとデータパイプライン設計、自らもPython/SQL等を用いたデータ分析やモデル検証、BIツールによる可視化の実行
3. ナレッジの体系化: 社内コンサルティングメソッドの言語化・ツール化
ポジション・部門の魅力:
1. 「市場価値」の圧倒的向上: 経験豊富なディレクター直下で、戦略から実装までを経験できます。ハイスキルフリーランスの知見を間近で吸収できるため、通常のコンサルファームの数倍速で「データに強いコンサル」としてのキャリアを築けます。
2. 早期のマネージャー昇格: 組織拡大中のため、ポストは十分にあります。実績次第で半年〜1年でのマネージャー昇格も可能です。
3. 成長機会とキャリアのレバレッジ: 将来的な成長機会や、当社のコアメンバーとして活躍するチャンスがあります。

【業務概要】生成AI（LLM）およびRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用したAIソリューションの企画・設計・開発から本番環境への導入、運用・改善まで一気通貫で担当します。最新のAIフレームワーク（例：LangChain等）を駆使し、技術的リードをとりながら、新規AIサービスの価値創出を推進します。また、チームメンバーの育成やナレッジ共有に積極的に関わり、組織の技術力向上にも寄与します。
【具体的な業務】入社後は既存プロジェクトに参加し、まずは生成AIモデルの実装環境やRAG関連技術のキャッチアップに注力します。PoCやプロトタイプの技術検証を経て、提案資料作成や顧客折衝など企画立案にも段階的に参画。プロジェクトの中心メンバーとして技術面で貢献しながら、本番導入に向けた安定性向上や性能最適化のためのチューニングも担当します。AIアルゴリズムの性能向上だけでなく、検索精度や応答の信頼度向上といったRAG特有の技術課題に対しても技術的解決をリード。モデルのチューニング、データベース連携の最適化、レイテンシー削減など幅広い課題解決に挑戦できます。技術リーダーとしてチームメンバーの技術支援、育成、ナレッジ共有を推進。AI事業のキーパーソンとしてプロジェクト推進に関わり、多方面のステークホルダーと連携しながらサービスの品質向上と機能拡充を担います。
【ポジション・部門の魅力】将来的には、複数のAIプロジェクトを横断的に技術面でリードするテックリードや、マネジメント職としてのキャリアパスも用意されており、技術とマネジメントの両面で専門性と影響力を広げられる環境です。

業務概要:
CSO直下でAIを活用した業務プロセスの設計から実行・改善までを一気通貫で担う新職種です。生成AIやRPAを前提に社内業務をゼロベースで再設計する「AI BPR」の全社推進をお任せします。まずは特に定型業務の多いバックオフィスやセールスオペレーション領域から改革をリードし、生産性を大幅に向上させることを期待しています。従来のBPRや業務改善の枠を超え、AIが活躍することを前提とした業務そのものの再設計をリードする役割です。
現在、一部の業務領域ではAIを活用したオペレーションが稼働し、成果が出始めています。この成功パターンを他領域にも展開し、会社全体を非連続に成長させるための体制づくりを加速させたいと考えています。「どの業務領域に展開するか」「共通化と個別対応のバランスをどう取るか」の意思決定を担い、拡大をリードできる人材を求めています。
目指すのは、AIが業務の中心を担い、人の介在を最小限にした高採算なモデルです。定型的な処理はAIに任せ、人はAIでは対応できない高度な判断・業務に集中する組織体制を創っていきます。

具体的な業務:
1. 業務プロセスの分析と課題特定
- 当社全社の既存業務におけるプロセスの可視化と課題特定
- AI/RPAなどのツール導入による効率化・生産性向上のインパクトを試算・特定
2. AIオペレーションの設計・構築
- 「人が対応すべき業務」と「AIに任せる業務」の切り分け設計
- ワークフローツール（n8n,Dify,GAS等）やAIエージェントを組み込んだ新しい業務フローを設計・構築
- 自らオペレーションを実行しながら、品質課題の発見と改善
3. プロジェクトマネジメント・効果測定と改善
- 関連部門と連携し、AIオペレーションの全社導入プロジェクトを計画・推進
- 導入したオペレーションの自動化率、処理コスト、品質などのKPI設計とモニタリング、改善

ポジション・部門の魅力:

【具体的な業務】
大規模基盤モデルによるロボット制御・ロボット動作生成等に関する研究開発を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、学習データ収集からシミュレーション構築、sim2real、実機での検証・改善を回しながら、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、現場価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. Embodied AI / VLAの研究開発
- Embodied AI／VLAを用いたロボット制御・動作生成の調査、設計、学習、実装
- 模倣学習や強化学習等を用いたエンドツーエンド方策の開発、実験設計、性能評価
- 実機制約（レイテンシ、計算資源、安全性）を踏まえた推論最適化、モデル軽量化・高速化、バスト性向上（ノイズ/外乱/環境変化への耐性）
2. 学習データ収集・データ基盤整備
- 実機・現場からのセンサデータ/操作ログ/デモの収集設計（テレオペ、デモ収集、計測設計）、評価用データ整備と継続的なデータ更新
- データ品質管理、アノテーション方針、学習/評価に使える形への整形・再現性確保（データセット/メタデータ設計）
- 合成データの作成戦略作りおよび活用
3. シミュレーション環境構築
- 物理シミュレーション/閉ループシミュレーションの開発・運用、学習や評価を回せる環境・ツールの整備（キャリブレーション、センサ/アクチュエータ/制御のモデリング含む）
4. 評価・ベンチマーク設計
- タスク成功率だけでなく、安全性、異常系耐性、環境変動への頑健性、運用時の安定性を含めた評価設計
- オフライン評価（ログ/リプレイ/シミュレーション）とオンライン評価（実機/現場）を組み合わせた継続的な性能モニタリング
- データ収集と評価を一体で回し、改善の根拠を定量化
5. プロダクト/現場価値への接続（価値提供まで一気通貫）
- プロジェクトマネージャと連携した現課題の整理、要件定義（安全・品質・コスト・運用制約）とモデル方針への落とし込み
- プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携し、学習・評価・推論のパイプライン、運用設計、現場導入、改善運用（再学習/再評価/リリース）まで推進
- 導入後の運用データを活用した継続改善、再利用可能なコンポーネント化・横展開
6. チームリーディング、技術横展開・技術発信
- 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
- メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
- 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）

【ポジション・部門の魅力】
- 立ち上げ初期の少数精鋭チームで、Embodied AIの研究開発に高い裁量を持って取り組めます。技術選定やテーマ設定、検証の優先順位付けまで自らリードし、大規模基盤モデルによるロボット制御・動作生成のコアに深く踏み込める点が本ポジションの大きな魅力です。
- 研究開発で終わらず、実機・実現場で価値を出し切るところまで一気通貫で推進できます。プロジェクトマネージャと課題設定や要件定義から議論し、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと連携して、推論・データ基盤・運用設計まで含めて「現場で動き続ける」形に落とし込む経験が得られます。
- 関連団体を通じた実証実験の場があるため、仮説検証を現実の環境で回しやすいのが特長です。データ収集→学習→シミュレーション→sim2real→実機評価→改善というサイクルを、机上ではなく実証の場で高速に回すことで、研究と社会実装の距離を縮められます。
- 学習データ収集からsim2real、評価設計まで幅広く触れます。現場特有の制約（安全性、安定稼働、環境変動、コスト）を前提に、ロバスト性や運用性まで踏まえたEmbodied AI開発の総合力を身につけられます。
- 当社が培ってきた社会実装の知見と、フィジカル領域への新規挑戦が交差するフェーズです。難易度の高いテーマに向き合いながら、学び合う文化の中でアウトプット（新規技術検証、論文読み会、発表、技術ブログ等）も後押しされ、長期的に強い専門性を築けます。

業務概要:
当社は創業以来、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を武器に、多くのAIソリューションやプロダクトを社会実装してきました。近年は大規模言語モデル（LLM）や生成AIの進化により、ミッションクリティカルな領域を含む幅広い業務で、生成AI活用の中核化が急速に進んでいます。
一方で、ミッションクリティカル業務では高いセキュリティや信頼性、専門的な業務知識への対応が不可欠であり、クラウド型の汎用LLMの活用には制約が生じやすいのが現実です。また、取り扱うデータの性質上、処理を自社環境内で完結させたいというニーズも大きく、ローカル環境での高性能なモデル提供と、それを支える開発・運用基盤の整備が重要性を増しています。
日進月歩で進化を続ける大規模言語モデルの開発の取り組みをさらに拡大・牽引し、研究開発から基盤整備、評価設計、データエンジニアリングまでを通じて、生成AI時代のミッションクリティカル領域における価値提供を強化していただきたいと考えています。
ミッション:
生成AIが業務の中核へ入り込む時代において、ミッションクリティカル領域でも安心して使えるLLMを研究開発し、社会実装可能な形で届けることで、お客様の経営課題/事業課題を根本から解決へ導きます。
そのために本ポジションでは、大規模言語モデル（視覚言語モデルを含む）の研究開発を推進し、データ設計・学習/評価・推論最適化・運用を見据えた開発基盤整備までを一体で担います。プロジェクトマネージャなどのビジネスサイド、プロダクト/プラットフォームを支えるエンジニアと密に連携しながら、要件に沿ったモデル方針の策定から、品質を担保するベンチマーク設計、継続的な改善サイクルの確立まで、価値提供の中核をリードしていただきます。
また、組織として研究開発力を継続的に高めるため、知見の体系化や開発プロセスの標準化、メンバー育成やカルチャー醸成にも主体的に関わり、当社が描く未来を共に創っていただきます。
具体的な業務:
高い性能と利便性を両立する国産大規模言語モデルの開発、改善、研究を中核として推進いただくポジションです。単にモデルを作って終わりではなく、得られた成果をプロダクトやソリューションへ落とし込み、業務価値として継続的に届け切るところまで一気通貫で担っていただきます。
1. 大規模言語モデル（LLM）の開発・改善・研究
* モデルアーキテクチャ、学習手法、推論最適化に関する調査・設計・実装
* 継続事前学習、指示チューニング、アライメント、強化学習等による性能向上
* 長文対応、ツール利用、エージェント化を見据えた能力拡張の検討
* 日本語および業務特化領域での品質・安全性・信頼性の向上に向けた改善サイクルの確立
2. 評価・ベンチマーク設計
* 日本語/業務ドメインに即したベンチマークの設計・運用
* オフライン評価とオンライン評価の設計、継続的な性能モニタリングと劣化検知
* ハルシネーション、情報漏洩、プライバシー等のリスクを踏まえた検証と対策
3. 開発基盤・データ基盤の整備
* 学習/評価/推論のパイプライン設計・運用、再現性の高い実験環境の構築
* データ収集、品質管理、フィルタリング、アノテーション方針の策定と運用
* コストやスループットを意識した推論環境の最適化、LLM Opsの整備
4. プロダクト/ソリューションへの接続
* PM/PdMと連携した要求整理、ロードマップへの反映、要件に沿ったモデル方針の策定
* エンジニアと連携した商用実装（API化、周辺機能、運用設計）、クライアント環境での導入支援（オンプレミス含む）
* 業務プロセスへの組み込み、検証設計、運用定着までの伴走と改善
* 再利用可能なコンポーネント化やプロダクト化による横展開
5. チームリーディング、技術横展開・技術発信
* 技術アプローチレビュー、コードレビュー、ナレッジ共有を通じた開発品質の向上
* メンバー育成やカルチャー醸成への貢献
* 技術ナレッジの公開（論文投稿・学会発表・勉強会登壇・テックブログ等）
ポジション・部門の魅力:
* 少数精鋭のチームで、国産大規模言語モデルの研究開発に高い裁量を持って取り組むことができます。性能向上や新規手法の検証にとどまらず、開発したLLMをプロダクト/ソリューションへ落とし込み、クライアントの業務価値として届け切るところまで一気通貫で担える点が、本ポジションの最大の魅力です。
* 受注前から顧客やPMと議論し、課題設定や要件定義といった上流工程から関与できます。モデルの要件（性能/コスト/セキュリティ/運用制約）をビジネス要求に接続し、価値提供の形に落とし込む経験を通じて、研究開発力に加えて「社会実装する力」を大きく伸ばすことができます。
* また、ミッションクリティカル領域で求められる高い信頼性・ガバナンス・運用性を前提に、データ設計、学習/評価基盤、推論最適化、LLM Opsまでを含む総合的な開発経験を積むことができます。実運用の制約下で性能と利便性を両立させるための意思決定や設計は、汎用的なLLM活用だけでは得づらい専門性となります。
* 当社は大手企業の業務やデータに向き合いながら社会実装を重ねてきた知見があり、その座組みだからこそ、実データ・実業務に根差した面白いテーマに挑戦できます。優秀なメンバーとの協働やレビューを通じて学びを深められる環境があり、新規技術検証、論文読み会、カンファレンス登壇、技術ブログなどのアウトプットも後押しする文化があります。
* LLMを活用するだけでなく、LLMそのものを開発し、改善し、価値提供まで推進する。研究開発と社会実装の両輪で成長したい方にとって、挑戦機会の大きいポジションです。

業務概要:
AI領域のスペシャリストとして、自社プロダクトへのAIプログラム開発とWEBアプリケーションオマージュ、データベースを活用した解析・分析・活用を担うポジションです。自社サービスにおいて、製品の軸から市場優位性を高めることに貢献いただきます。

具体的な業務:
【メインミッション】
購買体験（コマース）のデータ活用、AI領域のPOCプロジェクトから、AIの新しいサービスを創出し、お客様への価値創出を増大するミッションをお持ちいただきます。

【手がける製品・サービス】
大手企業に導入されている自社ECプラットフォームの開発に携わります。業界最高水準の機能を持ち、独自カスタマイズが可能です。最新テクノロジーで購買体験をさらに進化させることを目指しています。

【開発環境・業務範囲】
技術スタック:
言語: Python/C#/JavaScript/SQL
フレームワーク: ASP.NET Web Forms, ASP.NET MVC
ライブラリ: 自社ライブラリ含む多数
統合開発環境: Visual Studio
データベース管理: SQL Server
バージョン管理: Team Foundation Server, Git
使用PC: Windows10

当ポジションは当社雇用、当社出向ポジションです。

業務概要:
クライアントの課題解決や新しい事業基盤創出を目的として、AI・ソフトウェア技術を活用し、業務・プロダクト方針整理→要件の定義→アルゴリズムの開発→ソフトウェアとしての実装を一気通貫で担いながら、プロジェクトの“軸”として意思決定に関わる関わりに挑戦できるポジションです！
オンボーディングを経て一部領域から参画し、徐々にスコープ拡張できる体制・チームが整っており、ソフトウェアエンジニアのAI/LLMアプリ開発ディレクション(E2EのLLMアプリ設計・開発推進) にも力を入れています。
業界・業種・技術は問わず多様なプロジェクトがあります。各業界をリードするエンタープライズ企業さんと多くご一緒しており、食品、エネルギー・インフラ、製造業、人材、SIなど幅広い業界でのご一緒の実績があります。

具体的な業務:
プロジェクトの例:
1. プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装
2. 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装
3. 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発
4. 大手インフラ企業さんの需要予測
本ポジションは、これまで募集してきたエンジニア/PMポジションと比べて、業務内容そのものが大きく変わるわけではありません。一方で、裁量の渡り方や成長スピードが異なります。早い段階から「プロジェクトの軸」として意思決定に関われることを想定しています！経験に応じ、通常よりも早くプロジェクト全体の設計・推進・難しい論点整理をご一緒できればと考えております！将来的に次の中核として事業企画ロールへの成長を想定しています。

中長期でご一緒したいこと:
少数精鋭のAI企画集団を目指す挑戦をご一緒していきたいと考えており、以下を現在のメンバーがすでに取り組んでいます。こちらの取り組みもご一緒していくことができればと考えています！
1. ソリューション企画・実提案（すでにエンジニアメンバーが提案メニュー作成中）
2. より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション
3. AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出
4. 事業開発・技術責任（事業部長/技術責任者）への挑戦
5. AIネイティブな組織づくり

技術スタック（一例）:
* バックエンド: Python, Flask, FastAPI
* フロントエンド: React, TypeScript
* インフラ: Microsoft Azure, Google Cloud
* AI: Python/Numpy/Pandas/Pytorch

【業務概要】当社は、当グループ会社として、AIが自律的にビジネスオペレーションを実行する次世代のコアシステム「自社システム」を構築しており、本ポジションでは、現在のエージェント技術では解決できない「フロンティア課題」を突破し、より効果的なエージェントの構築、大規模な目標達成のためのエージェント連携メカニズムの設計、エージェント性能を最大化するための課題解決（新規ハーネス設計、インフラ改善、ファインチューニング）を強化するチームの一員として、AI/LLM/MLにおける最先端かつ応用研究を主導します。

【具体的な業務】
1. エージェントの研究開発
- 異なるエージェントハーネス（メモリ、コンテキスト圧縮、エージェント間通信アーキテクチャなど）の考案、開発、比較
- 新しい推論、計画、検索手法の研究開発
- マルチモーダルおよび長文コンテキスト処理技術の開発
- 最新の研究論文の調査、再現、改善
2. 評価とベンチマーク
- 大規模なエージェントタスクのための厳密な定量的ベンチマークの設計と実装
- 合成データ生成および評価ベンチマークの設計
- モデルとプロンプトの自動評価のサポート（トレーニングから本番まで）
3. 本番環境での問題解決
- 推論レイテンシとコストの最適化（量子化、蒸留、キャッシングなど）
- トレーニングデータミックスの作成と最適化
- エージェント評価フレームワークの推進
- 本番環境での品質向上とパフォーマンスチューニング
4. 知識移転とアウトリーチ
- Agentic Product Engineerチームへの技術移転と指導
- 学術機関やOSSコミュニティとの連携

【ポジション・部門の魅力】
- 「企業の頭脳」を動かす研究: チャットボットの改善に留まらず、AIがエンタープライズSaaSを統合し自律的に業務を実行する次世代コアシステムの技術基盤を研究を通じて構築します。
- 研究成果が直接プロダクションへ: 開発した手法は、多くの企業が利用する本番環境に即座にデプロイされ、論文で終わらない実世界への影響を実感できます。
- 最先端のAI研究を実践: 推論品質の限界突破、長期記憶の設計、マルチエージェント連携のオーケストレーションなど、業界のフロンティア課題に取り組みます。
- 研究と発表の両立: 論文発表や技術ブログ執筆を奨励し、学術機関やOSSコミュニティとの連携を積極的に支援します。
- 技術移転によるインパクト: Agentic Product Engineerチームに手法を移転し、全製品の品質向上においてリーダーシップを発揮します。
- 急成長環境で、技術的な意思決定において大きな裁量を持てます。

＜具体的な業務内容＞
・LLMを用いたクライアントプロジェクトへの参画、及びソリューションの開発
・LLMに関連する最新技術のキャッチアップ、社内への展開
・マルチエージェントシステムのためのフレームワーク開発
・社内プロジェクトメンバーや顧客への技術的な説明
・LLMを用いたシステム開発PJにおけるLLMの精度検証・チューニング

・LLMエンジニアが担当するプロジェクトのスーパーバイズ
・エンジニアリング部の組織運営に関わる業務（採用、評価、育成等）

ポジションの魅力
・常に新しいLLM技術への挑戦ができる
・様々な産業における事業/ビジネス上の課題をLLM技術で解決できる
・ビジネスに携わりながら、アカデミアレベルの技術キャッチアップもし続けられる
・名前だけでない、真にビジネスに役立つLLM技術応用やLLMシステム開発に携われる
・AIでイノベーションを起こすことに携われる

このような想いを実現されたい方にご応募いただきたいです。
1. 機械学習を用いた社会実装、産業実装を自分の手で担いたい方
弊社が担当する案件は社会や産業そのものに影響を与えるものが中心です。
技術はあくまでツールとして捉え、ソリューションを提供することを主眼に置いていることを重要視する集団です。

2. 自身が担当している案件がPoCのみで終わることや実際に世に出て行かないことに不安を感じる方
弊社の案件継続率は70%と他社と比較して比較的高いと自負しています。

3. 自分が主人公としてプロジェクトを牽引したいと考えている方
弊社が請負う案件はエンジニア側のメイン担当者は基本1名です。プロジェクトの始まりから終わりまで全てを自らの手で牽引したいと思われている方にとっては非常に魅力的な環境ではないかと考えています。
メイン担当者を補佐する立場であるSV（スーパーバイザー）がプロジェクトに1名配置されますので、案件の進め方や技術選定等に対して1名で担当いただくことはありません。

業務概要
当社のAI・データ活用専門組織のマネジメント層として、企業の経営課題を上流から特定し、生成AI（LLM/AIエージェント/音声AI等）やカスタムAIプロダクトの実装・定着までを一気通貫でリードしていただきます。
当社の最大の特徴は、自社コンサルタントと「市場価値の高いハイスキルフリーランス」を融合させた独自のギルド型組織です。これら精鋭スペシャリストたちを束ねる「軍師」として、難易度の高いエンタープライズ案件を成功へと導いてください。

具体的な業務
ご自身のこれまでの知見や得意領域（戦略・分析・基盤構築等）に基づき、以下の業務の「統括および推進」を担っていただきます。
1. 戦略・構想策定
・経営層へのヒアリングを通じたAI/データ活用ロードマップの策定
・生成AI（LLM/音声AI/マルチモーダル等）のビジネス適用シナリオ策定とPoC設計
・データドリブン組織への変革に向けたDMO（Data Management Office）立ち上げ支援
2. プロジェクトマネジメント・チーム組成
・案件の要件定義からデリバリーまでの総責任（PM/PMO）
・AIプロダクト（SaaS型/カスタム開発）の開発プロセス管理と品質担保
・ハイスキルフリーランス（DS/DE/PM）との最適なチーム編成とクオリティ管理
3. ソリューション開発・組織拡大
・再利用可能なAI資産（LLMオーケストレーション基盤等）の共通化・プロダクト化
・上場に向けた組織作り、メソッドの標準化
・ナレッジシェアによる若手コンサルタントの育成、および新規サービスの企画

ポジション・部門の魅力
1. 「上場前夜」のダイナミズムを当事者として経験
株式上場という明確なマイルストーンがあります。組織が急拡大するフェーズで、仕組み作りや事業成長に直接寄与できる、キャリアにおいて最もエキサイティングな時期にご参画いただけます。
2. 「自社リソース」に縛られない、真のクライアントファースト
社内のエンジニアの稼働を埋めるための提案は不要です。市場から最適なスキルを持つフリーランスをアサインできるため、常に「解くべき課題に対して最高の布陣」で挑むことができます。
3. キャリアの拡張性
コンサルタントとしての深化はもちろん、事業会社としての側面を活かし、自社発の新規AIプロダクト立ち上げや、事業責任者（事業部長・役員候補）へのパスも開かれています。

業務概要: AIという技術は不確実性の高い技術である一方で、世の中では徐々に実際に活用されるようになってきました。ただ、AIを専業にした当社からするとまだまだ、「試す」で終わってしまっているお客様が多いというのも事実です。当社は「AI・データ分析が社会、ビジネスに溶け込んでいる状態を作る」ことをミッションに、AI活用によるインパクトを上流から支え、実際に使われる（組み込み）状態までをトータルに支援する組織体になるべく、この考え方に賛同して頂ける仲間を探しています！
具体的な業務: 以下の業務をご担当いただきます。
・AI・データ分析領域における、データ基盤構築（DataLake を中心とし、ETL、プリパレーションの連携、DWH と BI の構築までカバー）の専門家・プロジェクトマネージャー
・AI・データ分析領域における、MLOps 基盤構築（AWS、GCP、Azure 等のクラウドサービスを活用した MLOps 導入、OSS を組み合わせた MLOps 環境構築）の専門家・プロジェクトマネージャー
・上記領域に関するコンサルタント業務
・上記領域に関する案件獲得に向けた提案活動（新規・継続ともに）※営業はおりますが、提案オーナーはお任せします。
プロジェクト例:
・AI開発ライブラリの開発、MLOps基盤構築、異常検知アプリ、画像解析アプリ、データマネジメント基盤構築、BI構築
キャリアパス:
・当該領域おけるスペシャリストポジションの昇格
・AI/データ分析を活用した新規事業に関する取り組み
ポジション・部門の魅力:
1.データサイエンティストを誇る組織で、且つ会社としては、データ分析・AIだけでなく、コンサルティングからシステム開発までワンストップで提供できるケイパビリティを持ち、顧客課題に向き合った提案が行えます。
2.大学、公官庁との共同研究を通じ共同プロジェクト経験を持っています。統計学・最適化計算・人工知能を専攻し習得した集団、教育、研究者を用いて、統計学・数学的な観点でデータ分析を行いお客様の事業においての価値を見出す事ができるサービスを保持しています。

業務概要
AI&ロボティクスの実業務への導入を経験できるポジションです。AIやロボティクスの知識・経験は問いません。先端技術に興味があり、知識・技術を身につけていきたいという意欲を持つ人材を求めています。最先端のAI&ロボティクス領域の中で、DX事業（開発・サービス提供)を一緒に推進しませんか？

具体的な業務
・AI＆ロボティクスを活用したシステムインテグレーション案件における、開発と導入。
・自社ソリューションの開発および運用保守リーダー。
・主な領域は、サービスロボット導入開発、AI-OCR を活用したソリューション開発と導入案件、チャットボットを活用したソリューション開発と導入案件、生成AI活用案件の実証実験〜導入、AIモデルを活用した業務アプリケーション開発（AIモデル、AIソリューション、サービス・ロボットの知識・経験は問わないが、経験があれば、尚良い）

【プロジェクト例】
「AI領域」
●生成AIを活用した提案型AIチャットボット導入PJ
・生成AIを活用することで、営業担当に代わり、自然な会話の中で催事スペースを提案
・提案型AIチャットボットが24時間365日情報を提供し、業務負荷軽減とお客様の利便性向上を実現

「ロボ領域」
●大型複合ビルへのサービスロボット統合管理プラットフォーム導入PJ
・複数のサービスロボットを統合管理する自社開発のプラットフォームを導入
・構想企画検討フェーズから、業務・システム要件定義、開発・実証を支援
・ロボットを活用したオフィスビル内でのデジタルトランスフォーメーション（DX）を実現

ポジション・部門の魅力
・最先端のAI&ロボティクスのテクノロジーを身に着けることができる
・最先端テクノロジーを実際の業務に導入していくノウハウを身に着けることができる。
・市場で求められるDX人材のスキルが身に着く。

キャリアパス
1年後：
・AI＆ロボティクスインテグレーションのスペシャリスト
・AI＆ロボティクス導入プロジェクトリーダー
5年後：
・AI＆ロボティクスサービスのソリューションオーナー
・AI＆ロボティクスインテグレーションチームのマネージャ