DX関連、事業会社の転職求人

541 件

業務概要：
データエンジニアリングユニット 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×AI（当社）・インフラ×AI（当社）・食品×AI（当社）・マルチモーダルAI（当社）

具体的な業務：
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。

ポジション・部門の魅力：
当社は、創業以来、一貫して「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」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。世界のプラットフォーマーである当社や当社から技術力を高く評価され、パートナー認定やAward受賞実績等も多数あります。
・当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な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)

【業務概要】
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。
当部門は、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。世界のプラットフォーマーである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Award受賞実績等も多数あります。

【具体的な業務】
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。
プロジェクト事例：
・ゲーム×AI
・インフラ×AI
・食品×AI
・マルチモーダルAI

【ポジション・部門の魅力】
当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な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)

業務概要:
当社は『データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる』をミッションに、1,400社を超える企業の「DX・データ活用」を支援しています。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プロダクト事業の2つの事業を展開しています。
配属部門は当社です。最先端の生成AI技術およびAIエージェントを活用した自社サービスの企画・開発を行います。AIエージェントの開発と活用に特化した新規事業の創出とその成長を子会社として推進していきます。ご入社後は、新会社となります当社へ出向という形でご勤務いただきます。（勤務場所は当社社内となります）

具体的な業務:
最先端のAI技術、特にマルチモーダルな映像解析を活用した自社サービスの開発・運用をお任せします。
1. AIエージェントのアプリケーション機能の開発
2. プロダクトの品質向上、パフォーマンス改善
3. API設計およびドキュメンテーション作成
4. データベースの設計・構築
5. IoTデバイスに組み込まれるソフトウェアの開発および連携のための技術開発

ポジション・部門の魅力:
1. 最先端の生成AI技術を活用した自社サービス開発に携わることができます。
2. 専門性の高いチームでの協働を通じた継続的な成長機会を提供します。
3. 親会社と同程度のリモートワークなど柔軟な働き方と、充実した福利厚生を用意しています。

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。
当グループ内の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。
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。
当社はデータ活用のリーディングカンパニーであり、AIやDXといった先進的な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)

当社について
当グループのヘルスケアIT事業である「自社製品」はこれまで、医療情報システムの電子カルテをはじめとして、医療機関や薬局などのIT化を牽引してきました。幅広い分野のヘルスケアIT領域のパイオニアとしてシェアを確立してきた、自社ヘルスケアIT事業は、2023年4月1日より「当社」として始動しました。
医療への更なる貢献を見据え、企画・開発から販売まで一気通貫でのサービス提供を実現するとともに、政府推進の医療DX政策などをはじめとする市場環境変化に迅速に対応するデジタルヘルス事業の促進に取り組みます。
これまでに培った医療ITの知見を活かし、医療領域における課題解決に取り組むだけでなく、生活者一人ひとりの「Well-being」に寄与するソリューションを探求し社会に貢献し続けることで、ヘルスケアIT業界のトップランナーとしての責任と期待を担った新しいチャレンジを推進しています。

求人概要
当グループでは、中期計画のひとつとして「健康経営」の領域に取り組むことを標榜し、健康状態の可視化や予防医療による従業員の活力向上に向け貢献する企業・健保向けソリューションの構築に取り組んでおり、その一環として、2023年4月より当グループの関連会社の健康診断サポート事業を当社に統合しました。
高齢化や医療費の高騰などを背景に「医療から健康・予防・未病へ」への期待が高まり、国家的にも戦略的な取り組みが加速しています。
健康経営においては、予防や健康管理にとどまらず、生産性改善や長時間労働抑制、メンタルヘルス等を意味し、大企業中心に経営者や人事の注目する重要テーマの一つとなっています。

＜業務について＞
当ポジションでは、予防医療領域における「AI駆動型ソフトウェア開発ライフサイクル（AI-SDLC）」を自社プロダクトおよび業務プロセスに導入・推進いただきます。
単なるIT導入ではなく、事業課題の特定から現場の複雑なニーズや課題（ドメイン知識）を深く理解し、AI・データを活用した業務設計、プロダクト企画、開発推進、現場定着まで、自ら手を動かし一気通貫で推進いただくことを期待しています。

例えば、以下のようなミッションに取り組んでいただきます:
1. 生成AI/AIエージェントの実装
複数の業務プロセス（健康診断サポート業務、データ分析、顧客対応等）に生成AI・AIエージェントを組み込み、業務時間の大幅削減を目指すシステム構築
2. コンテキストエンジニアリング
社内に点在するドメイン知識（業務ルール、顧客ニーズ等）をナレッジグラフ化し、開発AIアシスタントにリアルタイム提供することで、開発精度・スピードを飛躍的に向上
3. デジタル基盤の刷新
従来の基幹システムを、特定の生成AIコーディングプラットフォームやクラウド基盤を活用した次世代アーキテクチャへ段階的に移行
4. 自動化パイプラインの構築
要件分析〜コード生成〜テスト〜デプロイまでをAIエージェントで自動化し、リリース周期を従来の1/3に短縮
特に、生成AIやAIエージェント等の最新技術のキャッチアップから活用シーンを設計し、従来の業務プロセスやシステム開発のあり方を刷新し、事業成長を加速させる役割を担っていただきます。

リスク・セキュリティを統括する部門にて、当社のビジネス展開に伴い必要となる社内の情報セキュリティに関わる業務をご担当いただきます。

入社後は、特に以下業務をご担当いただくことを想定しています。

SIEM とその他サービスとの連携と高度化
モニタリングの運用自動化
CSIRT支援のための開発
また、ご経験・ご希望に応じて以下業務へのアサインも可能です。
インフラ環境の堅牢化・コード化
SOC (Security Operation Center) 業務
ログ統合分析によるスレットハンティング
脆弱性情報収集、周知、対応推進
スレットインテリジェンスを活用したサイバーレジリエンス強化
フォレンジック調査やマルウェア解析
フィッシングサイトの調査・対応
PurpleTeaming 業務
CSIRT（Computer Security Incident Response Team）業務
情報セキュリティの啓発活動（ルール策定、周知・教育・徹底）
社内外の関連組織、関連企業、関連団体と連携した情報交換および協力


▼開発環境
| Python, Node.js, Go
| MySQL, Docker, Github Action, AWS
| draw.io, miro.com
| Slack, Zoom
| EDR, SIEM, Proxy 等


▼本ポジションの魅力
経験と知見を最大限に活かし、短期間で多くのアウトプットを作り出す経験を積むことができます。
攻撃・防御の両方の視点が求められるため、両面でのスキルアップができます。
裁量が非常に大きく、提案から改善まで柔軟に行うことができます。
脅威インテリジェンスや脅威分析による攻撃推測の設計やモデリングに関する経験を積むことができます。
メイン担当としては開発業務となりますが、ご経験・ご希望に応じてセキュリティの実務経験も積むことが可能です。

プロジェクトマネージャーとして、加盟企業様と社内に対し横断的に提供するプロダクト開発プロジェクト、業務のDX推進プロジェクトのマネジメントをご担当頂きます。ユーザー・ビジネスに貢献できるプロダクトを構想・企画し、ステークホルダーマネジメント、ROIの定義、実行フォーメーションのデザイン、プロジェクト成果物の定義、リスクマネジメント、デリバリー計画をご担当いただきます。



＜業務イメージ＞
プロジェクトマネージャー、プロダクトマネージャー、エンジニア複数チームのリスクマネジメント、WBS管理、依存関係の可視化を行いながら一丸となってプロジェクトを成功に導きます。
同時並行で進めるプロダクト・サービス数：10サービス程度
1サービスのプロジェクト数：4-5案件



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

＜ポジションの魅力＞
・幅広い視野と多様な経験が得られる
当社の多岐にわたるサービスを横断的に担当するため、特定の領域に閉じこもらず、幅広い視野と多様な経験を得られます。
・企画から運用まで一貫して携われる
サービス開発の全工程（企画、設計、開発、テスト、リリース、運用）に一貫して携われるため、自分のアイデアを形にする達成感を味わえます。
・最先端技術に触れ、活用できる
機械学習、AIなどの最先端技術を活用したデータ統合プラットフォームや不正検知システムなどの開発に携われるため、技術的な知識やスキルを向上させることができます。
・裁量権が大きく、主体的に動ける

裁量権が大きく、自分のアイデアや判断をサービスに反映させやすいため、主体的にサービスを推進できます。

今回は、世界的に需要が拡大し続けている「半導体検査装置向け機械学習アプリケーション（欠陥検出・自動分類）」の開発体制強化に伴い、新たな機械学習エンジニアを募集します！

最先端の画像処理ディープラーニング技術を駆使し、スマートファクトリーの核となるAIアプリを生み出す、エンジニアとして最高峰のキャリアを築けるポジションです。

◆ 職務内容
半導体検査装置における、AIを用いた外観検査・欠陥検出・自動分類アプリケーションの設計・開発・チューニング業務をお任せします。

【具体的な業務内容】
・Pythonを用いた画像データの前処理、データオーグメンテーション（データ拡張）
・ディープラーニング（CNN等）を用いた欠陥検出・分類モデルの構築・学習・評価
・検査装置のハードウェアや制御システムと連携するためのアプリケーション実装
・検出精度の向上に向けたハイパーパラメータのチューニングおよび検証

◆ この仕事の魅力・やりがい（3C分析に基づく強み）
・【最高峰のスキルが身につく】AI領域の中でも特に需要が高く、難易度の高い「画像認識×ディープラーニング」の実務経験を積むことができます。外観検査自動化のプロフェッショナルとして、市場価値を圧倒的に高められます。
・【世界を支える半導体産業への貢献】あなたが開発した機械学習モデルが、世界中の電子機器を支える半導体の品質を守ります。目に見える社会貢献性と、最先端技術に触れるワクワク感を日々実感できる環境です。
・【素養があればチャレンジ可能】画像処理DLの実務経験者を優遇しますが、「Pythonでの機械学習の学習経験があり、これからディープラーニングを極めたい」という熱意・素養のある方も幅広く歓迎。当グループのノウハウのもと、着実に成長をサポートします。

1．業務内容
本ポジションは、料金請求・債権回収業務を対象に、業務改革（BPR）とDXを企画・設計から運用定着まで一貫して推進する役割です。
制度変更や新技術の導入が続く環境の中で、現場とシステムをつなぎ、業務の安定化と高度化を両立させていきます。
一定規模のオペレーションに影響を与えるテーマを扱うため、構造的な検討力と調整力が活かされます。

【業務詳細】
・料金請求・債権回収業務に関する業務変革（DX）の企画・推進
・大規模な業務オペレーションを対象とした効率化・品質向上の実現
・IT・デジタル技術を活用した業務プロセスの見直し、業務設計
・制度変更や新技術導入に伴う業務設計、現場展開と定着化
・現場部門、システム部門、関連部署を横断したプロジェクト推進

・業務量の目安としては、業務改善・DX案件が年間1〜5件程度、システム改修関連案件が年間1〜3件程度、制度変更・業務見直し対応が年間0〜1件と想定しています。

現状分析からTo-Be設計、導入後の改善までを担い、業務の“あるべき姿”を継続的に更新していくポジションです。

2．職責
入社後は、まず料金請求・債権回収業務の全体像を把握し、安定運用を支えながら、段階的に業務改善・DXテーマの主担当を担っていただく想定です。
最終判断は上位職者が行いますが、検討・設計段階では主体的な関与が期待されます。

【詳細】
・定例業務や例外ケースを含む業務内容の整理、安定運用対応
・既存業務プロセスの可視化、課題整理と改善テーマの具体化
・業務改善・DX施策の企画設計、現場展開と定着化の支援
・システム部門と連携した業務要件の整理、対応方針の検討
・関係部署や委託先との調整、合意形成の推進

担当領域では、進め方や優先度を考えながら、自律的に業務を前に進めていく役割です。

3．採用背景
料金請求・債権回収業務を取り巻く環境は、制度改定やデジタル技術の進展により変化が加速しています。
その一方で、業務設計やDX推進の検討を既存要員が定常業務と兼務しており、十分な検討時間を確保しにくい状況が続いています。
また、数百名規模のオペレーションを前提とした業務改善を進めるには、業務理解とIT理解の双方を備えた人材が不可欠です。
中長期的な業務変革を継続的に担う体制を強化するため、専門的にDX・業務改革を推進いただける方を増員することになりました。

4．魅力・やりがい
数百名規模の現場に影響する業務改革に携わり、自身の企画や設計が業務品質や生産性の向上として実感しやすい点が特徴です。業務とITの両面から検討できるため、実践的なスキルが身につきます。

【詳細】
大規模オペレーションを対象としたBPR・業務設計の実務経験
IT・デジタル施策を活用したDX推進、要件定義や調整経験
制度変更や環境変化に対応する業務運用設計力
複数部門・外部関係先を巻き込む調整・プロジェクト推進力

社会インフラを支える領域で、改善の積み重ねが安定運営に直結する点も本ポジションならではのやりがいです。

5．キャリアパス
以下のようなキャリアパスを想定しています。
短期（1 3年）：
電気料金請求・債権回収業務の全体像を理解いただきながら、小 中規模のDX施策・業務改善テーマの企画・推進を中心に担当いただきます。
＜担当業務例＞
・現行業務の可視化・課題整理
・業務フロー改善の企画
・新技術導入（AI・自動化・デジタルツール）を伴う業務改革の企画・推進
・制度改正や新サービス導入に伴う業務設計の主担当
・ステークホルダーとの調整

中長期（4年以上）：
長期的には、業務変革・IT高度化を担う部署の中核人材として、複数のDXプロジェクトを統括する立場やマネジメント業務に携わっていただくことを期待しています。
＜担当業務例＞
・業務改革・DX推進チームのリーダーまたは管理職として組織運営に参画
・全社の業務効率化戦略やデジタル活用戦略の策定支援、部下育成・現場教育のマネジメント
・大規模オペレーション（約1,000名規模）の最適化の旗振り役

業務概要
本ポジションは、社内エンジニア組織を率い、業務効率化・生産性向上を目的としたAI／DX推進を統括する責任者ポジションです。経営直下に近い立ち位置で、各部門へのヒアリング・課題抽出から、AI／自社製品の企画・導入、運用・定着までを一気通貫で担っていただきます。「責任者として即着任いただく方」「責任者候補として段階的にロールを広げていく方」のいずれにも門戸を開いています。ご経験に応じてポジション・処遇を設計します。

具体的な業務
現場部門へ深く入り込みながら、業務分析から課題抽出、AIプロダクト導入、運用改善まで一気通貫で担っていただきます。単なるシステム導入ではなく、「現場業務をどう変えるか」を考えながら、事業成長に直結するDX推進をリードいただくポジションです。

具体的な業務内容:
・各部門へのヒアリング・業務分析
・AI／DXを活用した業務改善提案
・AIツール・生成AIプロダクトの選定／導入
・データ分析・業務可視化
・社内システム改善・運用最適化
・業務フロー設計・改善推進
・ベンダーコントロール／外部パートナー連携
・AI導入後の運用・保守・定着支援
・スクラム開発を用いたプロジェクト推進

ポジション・部門の魅力
AI活用・DX推進をゼロベースから推進できます。経営・現場双方に近い立場で事業変革へ携われます。特定領域に閉じず、全社横断で課題解決に挑戦できます。急成長企業の業務基盤づくりを担えます。IPO準備フェーズの変化ある環境で大きな裁量を持てます。創業以来、黒字経営・無借金経営を継続し、海外展示会事業も拡大中です。

当グループは、地方活性化につながる領域で多様な事業を展開しています。一方で、地方を取り巻く環境は、人口減少、地域産業の担い手不足、自治体財政課題、DX人材不足など、大きな転換点を迎えています。私たちは、単なる「管理」ではなく、事業と経営の両面から、当グループ全体の成長と変革を推進する経営戦略組織を強化したいと考えています。当社では、AI・生成AIを活用した業務変革を本格的に推進しています。目指すのは、単なる効率化ではなく、付加価値の向上・業務プロセスそのもののを再設計しより高い付加価値を創出することです。地域事業に携わる当グループは、さまざまな地域の課題に向き合った事業を多方面に展開しています。グループ内でのAI活用やDXや、地域事業でも同様です。企画だけではなく、自ら手を動かし、現場に実装し、実際に活用・定着するところまで推進する。そんな実践型のAI・DX推進人材を募集します。

【具体的な業務】
当グループ戦略の実現を担う経営戦略部において、経営戦略部の業務、当グループ全体の業務改善・DX推進を担っていただきます。
1. 生成AI活用を前提とした業務再設計
2. 業務課題ヒアリング・改善テーマ選定
3. AI／RPA／ノーコードツールを活用した業務自動化
4. Power Platform等を用いた業務改善
5. 業務フロー設計・標準化
6. KPI可視化・運用改善
7. AI活用促進施策の企画・推進
8. ベンダー・関係部署との調整
9. PoC企画・実装・運用支援
10. 小規模ツール／業務改善施策のプロトタイピング

【ポジションの魅力】
1. “自分で作るDX” 企画だけではなく、自ら手を動かしながら改善を推進できます。現場との距離が近く、作ったものがすぐ業務改善につながる環境です。
2. AI活用を本格推進中 生成AIを活用した業務変革を、全社横断で推進しています。単なる研究・PoCではなく、実業務への実装・定着まで関われます。
3. 裁量の大きい環境 決まった正解がない中で、「何を変えるべきか」「どう実装するか」から主体的に関われます。

業務概要:
当社のパーパスは です。
停滞する日本を復活させ、日本を再び世界に誇れる国にするため、様々な事業に取り組んでいます。
また、当社は売上を達成することを目標に掲げています。
当社ではマルチスタートアップ戦略を掲げ、事業展開を目指しています。
オンリーワンでナンバーワンのサービスしかリリースしないという理念のもと、でのビジネスづくりを徹底しています。
全社のAI活用を推進するポジションを担っていただきます。
AIを使った業務改善・効率化のプロジェクト推進・生成AIなどを活用した、当社のサービスやプロダクトへの付加価値の創出をします。
具体的な業務:
・全社的なAI活用に関する課題抽出・要件整理
・AI導入・活用プロジェクトの立案・推進
・各部署とのコミュニケーションを通じた要件定義
・生成AI、LLM等の先端技術調査、PoCの実施、効果検証
・サービス・プロダクトへのAIを使った機能の導入
・簡易的な実装作業（Python、GAS等を使用）
・データ抽出・分析（等を使用）
・ノーコード生成AIツールの活用・導入支援
・AI活用に関する社内啓蒙活動
ポジションの魅力:
当社の目標は、単なる業界トップの維持ではありません。
「各事業を通じた社会課題の解決」です。
事業ごとに社会全体にインパクトを与えるミッションを担い、より豊かな未来を築くことを目指しています。
また、マルチスタートアップ戦略を行っているため、新規事業立ち上げフェーズに関われるチャンスも大いにあります。
実際に昨年入社したAI推進の担当者は、新規事業としてAI教育スクール「自社サービス」を立ち上げ現在では責任者を担っております。
担当者のnoteです。
よければお目通しください。
・最新のAI技術に触れながら、実務での活用経験を積むことが可能
・全社的なDX推進の中核を担うことができる
・AI技術の導入から運用まで、一気通貫でプロジェクトを推進する経験
最後に:
業務や事業そのものを“AIが前提の形”に組み直していく。
ここまで踏み込めるかどうかで、これからの事業の伸び方は大きく変わってきます。
だからこそ、AI推進というポジションの重要度はこれまで以上に増していくと考えています。
AIを起点に、当社と社会をアップデートしていく面白さを、ぜひ一緒に味わいませんか。
ご応募をお待ちしています。

【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、上場企業である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。自社製品を中核に、DBさえあればアプリ不要、AIが作業して結果だけを返す世界を実装しています。
ミッション: 顧客の業務プロセスを解体し、AIを前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する。顧客の現場に深く入り込み、既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計。自社製品を活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。

【具体的な業務】
プロダクト開発:
- 自社製品を活用した業務ワークフローの実装 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等)
- LLM / AI エージェントを活用した軽量 PoC の高速実装
- 各種 SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) との API 連携・データ統合
- フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド)
本番導入のための実装・改善:
- シニアエンジニアの設計に基づく本番導入向け実装
- パフォーマンス・信頼性の改善
- セキュリティ・コンプライアンス要件への対応 (シニアのサポート下)
プロダクトフィードバック:
- 実装過程で気づいた改善ポイントのプロダクトチームへの還元
- 再利用可能なコンポーネント・パターンの抽出と提案

期待する役割について:
- Phase 1 (入社 3ヶ月): 実装担当
- シニアエンジニアが設計したワークフロー / PoC の実装担当
- 自社製品 の操作・SDK の習熟
- 各種 SaaS (Salesforce / SmartHR / kintone 等) との API 連携実装
- Phase 2 (3 6ヶ月): 実装リード
- 小規模ワークフローの設計 実装を単独で担当
- 実装方針のドキュメント化・チーム内共有
- プロダクトチームへのフィードバック起票
- Phase 3 (6 12ヶ月): 中規模機能のリード
- 中規模機能の設計・実装のリード
- 技術選定・アーキテクチャ判断への参加
- 後続のポテンシャル枠メンバーの OJT サポート

成果責任 (KR/メトリクス):
プロダクトの成長 (ARR) に直結する設計です。
- 先行指標 (行動とアウトプット)
- 自社製品 での新規ワークフロー構築数 顧客の課題をどれだけシステム化できたか
- SaaS 連携数 顧客の既存 SaaS を当社に接続した数 (= 企業の脳の「視界」が広がった数)
- デプロイ速度 要件定義から最初の AI エージェント稼働までのリードタイム
- 遅行指標 (事業と顧客へのインパクト)
- アクティブ利用率 (MAU / DAU) 構築した AI ワークフローが、現場で実際にどれだけ使われているか
- 顧客の業務削減時間 / ROI AI 導入によって浮いた工数や、受注率向上などの実数
- アップセル・クロスセル額 初期導入拠点から、他部署や地方拠点へ展開したことによる追加売上

チーム体制:
開発組織に在籍しています。本ポジションが所属する FDE チームは、以下のチーム・ステークホルダーと密接に連携します:
- Product Architect プロダクト設計
- Agentic Engineer エージェント機能開発
- AI Success Engineer 導入後の顧客成功支援
- Deployment Strategy 顧客への導入戦略・展開推進

【ポジション・部門の魅力】
- 「企業の脳」を実装する手応え : 単なる AI チャットの導入ではない。顧客の全 SaaS を統合し、AI が自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を、自分の手で実装できる
- 顧客のビジネスを変える瞬間 : 自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を、目の前で体験できる。これはプロダクト開発だけでは得られない体験
- 0→1のソリューション構築 : 顧客の課題発見から PoC 実装、本番導入まで一気通貫で担う。企画・設計・実装・導入のすべてを経験できる
- AIエージェント時代の最前線 : 自社製品を武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決する
- プロダクトを進化させる : 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、当社のプロダクト自体を進化させる。あなたの発見が次の機能になる
- 多様な業界・課題への挑戦 : 金融、製造、小売、不動産など、顧客が抱える多様な課題に取り組める。1つの業界に閉じない幅広い経験が積める
- 急成長環境 : 設立から短期間で成長したスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てる

業務概要
機械学習エンジニアは、入札最適化ロジックに関わるエンジニアリング業務を担当します。私たちは、フルサイクルなデータサイエンスチームです。ビジネス課題に対し、データ分析を通した仮説の構築から始まり、プロダクト環境でのA/Bテストまでを行います。

具体的な業務
1. 入札ログ等を用いた探索的分析
2. 入札ログの再設計や外部データの活用
3. CTR/CVR予測モデルなど機械学習モデルの構築
4. 数理最適化や制御工学などを用いた入札価格最適化ロジックの構築
5. オンライン実験を含めたプロダクト環境での仮説検証
6. 大規模データを活用するための分析基盤および、MLパイプラインの構築・運用
7. 学会参加や論文調査による情報収集

ポジション・部門の魅力
▼ビジネスの生命線を担う
機械学習チームは、入札最適化ロジックの開発を通じてビジネスの生命線を担います。機械学習や最適化の精度が高ければ、多くのユーザー獲得を低コストで実現できます。このパフォーマンスの高さが競争力の源泉になります。どのようなデータを使ってモデルを作るか、どのようなモデルを採用するかの判断一つとっても全てがビジネスの意思決定です。

▼プロダクトの技術課題へのアプローチ
私たちのプロダクトで扱うデータは大規模かつ不均衡です。加えて、オークションに勝利して表示された広告からしかユーザーの反応をみることができないという本質的な難しさがあります。A/Bテストを実施するなどして仮説を確かめながら進むことが求められます。また、機械学習・数理最適化・制御工学など様々な要素を組み合わせて課題に立ち向かう面白さもあります。

【業務概要】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。単なるAIチャットボットの提供ではなく、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を目指しています。「自社プロダクト」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。本ポジションは、FDE (Forward Deployed Engineer) をAIエージェント時代にアップデートした「AIソリューションエンジニア」です。顧客の最も困難な業務課題を、AIと自社プロダクトを武器に解決します。顧客の業務プロセスを解体し、AIを前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装することがミッションです。
【具体的な業務】1. 顧客課題の発見・設計: 顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を深く理解し、AIで解決すべき課題を特定します。AIがどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計し、利害関係者 (経営層 現場担当者) との関係構築・調整、課題の構造化・仮説構築・ソリューション提案を行います。2. ワークフロー構築・PoCの高速実装: 自社プロダクトを活用した業務ワークフローの構築 (稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等) を行います。LLM / AIエージェントを活用した軽量PoCの高速実装、顧客の既存SaaS (SmartHR / Salesforce / HRMOS / 楽々精算 等) とのAPI連携・データ統合、フルスタック開発 (バックエンド + フロントエンド) を担当します。3. 本番導入・伴走: 本番導入の技術支援・運用設計、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着支援・改善提案を行います。4. プロダクトフィードバック: 顧客フィードバックのプロダクトチームへの還元、新規ユースケースの発見・提案、プロダクト改善に繋がるパターンの抽出・体系化を行います。
【業務シナリオ例】
- 製造業の「SaaS疲れ」解消: SmartHR/楽々精算/kintone/Salesforceを連携し、経費精算自動承認や受注データ自動連携で業務削減を実現。
- 金融機関の見込み顧客探索: 企業データベース・ニュースフィード・決算情報を統合し、AIが24時間体制で見込み顧客を探索・スコアリング。営業担当者のアプローチ数向上、受注率向上。
- 小売業の稟議承認AI化: 紙ベースの稟議をAIで一次判断し、承認リードタイムを短縮。
【成果責任 (KR/メトリクス)】
- 先行指標: 自社プロダクトでの新規ワークフロー構築数、SaaS連携数、デプロイ速度。
- 遅行指標: アクティブ利用率 (MAU/DAU)、顧客の業務削減時間/ROI、アップセル・クロスセル額。
【チーム体制】開発組織中、FDEチームは現在構成されています。Product Architect、Agentic Engineer、AI Success Engineer、Deployment Strategyと密接に連携します。
【ポジション・部門の魅力】1. 「企業の脳」を実装する手応え: 顧客の全SaaSを統合し、AIが自律的に業務を実行する「次世代の基幹システム」を自分の手で実装できます。2. 顧客のビジネスを変える瞬間: 自分が作ったソリューションが顧客の業務を根本から変える瞬間を目の前で体験できます。3. 0→1のソリューション構築: 顧客の課題発見からPoC実装、本番導入まで一気通貫で担い、企画・設計・実装・導入のすべてを経験できます。4. AIエージェント時代の最前線: 自社プロダクトを武器に、従来のSIerやコンサルでは不可能だったスピードと精度で顧客課題を解決します。5. プロダクトを進化させる: 顧客の現場で得た知見がプロダクトチームにフィードバックされ、当社のプロダクト自体を進化させます。6. 多様な業界・課題への挑戦: 金融、製造、小売、不動産など、多様な顧客が抱える多様な課題に取り組め、幅広い経験が積めます。7. 急成長環境: 急成長環境のスタートアップで、技術的意思決定に大きな裁量を持てます。

【業務概要】当社では顧客接点の高度化および効率化を目的として、生成AIを活用したAIオペレーターの導入を推進しています。従来のコールセンター業務の変革を担い「有人対応前に問い合わせを完結させる」新たな顧客体験を実現するため、AIオペレーターの企画・設計・運用を担う人材を募集します。ミッションは「AIで解決できる問い合わせを最大化し、顧客体験と業務効率を両立する」ことです。具体的には、顧客がストレスなく問題解決できる環境の構築と、有人対応の高付加価値化へのシフト実現を目指します。

【具体的な業務】
1. AIオペレーターの企画・設計
- AI応対フロー設計（問い合わせ分類・応答シナリオ設計）
- FAQ・ナレッジの最適化、構造化
- 顧客視点での応答品質設計（わかりやすさ・適切な表現への変換）
2. システム連携・運用設計
- CRM／FAQ／基幹システムとの連携設計
- 応対ログの収集・分析・改善（VOC活用）
- AI学習データの整備・更新
3. 運用改善・高度化
- 応答精度の改善（チューニング）
- KPI分析（自己解決率、有人転送率など）
- 新機能導入・改善施策の企画立案
4. 関係部門連携
- IT部門、ベンダーとの調整
- コールセンター現場との改善活動

【ポジション・部門の魅力】
- AI活用によるカスタマーサービス改革の中核を担える
- 新規領域のため裁量が大きく、企画から運用まで一貫して関われる
- 将来的に全社・当グループ展開を見据えた基盤づくりに携われる

【想定されるキャリアパス】
- AIオペレーター領域の責任者
- CX戦略／デジタル推進責任者

業務概要:コンピュータービジョンとは、コンピュータに人間の「目」と「認識能力」を持たせる技術です。
画像や映像から特徴を抽出し、1. 物体が何かを識別し2. どこにあるかを特定し3. どのように動くかを理解することを可能にします。
主な技術領域には以下があります。
1. 画像分類: 画像全体から対象物のカテゴリを識別する技術。
2. 物体検知: 画像内の対象物の位置と種類を同時に特定する技術。
3. セグメンテーション: 画素レベルで対象物を区別する高度な認識技術。
4. トラッキング: 動画内における物体の動きを継続的に追跡する技術。
5. シミュレーション: 自社製品等を使ったデータの増強本ポジションの本質は、コンピュータービジョンモデルが正しく学習され、実環境で安定して動作し、課題を解決できる状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することです。
扱う対象は単なる画像データではなく、1. ノイズを含む実世界データ2. クラス不均衡の激しいデータ3. 長尾分布を持つ例外ケースといった、CV特有の難しさを持つデータです。
具体的な業務:主な役割:1. 物体検知
・セグメンテーションモデル向けデータ設計2. 画像
・動画データの前処理
・品質管理3. アノテーション方針およびガイドライン設計4. モデル評価指標の設計および評価分析5. 学習 → 評価 → データ改善のフィードバックループ構築6. モデル開発チームとの連携による性能改善研究
・応用テーマ例:本ポジションでは以下の一例のようなテーマに取り組みます。
CVデータ設計:1. モデル性能を最大化するデータ分布設計2. 少量データ環境におけるデータ効率化3. 長尾クラス問題への対応評価設計:1. 実運用性能を反映する評価指標設計2. 誤検知
・未検知の原因分析3. アノテーション品質評価手法産業応用:1. 製造ラインにおける異常検知データ設計2. 図面画像の構造理解
・3D化に向けたデータ設計3. マシンビジョンにおける実環境適応主軸（最も期待する領域）:1. CVモデル向けデータ設計
・品質管理2. モデル評価とデータ改善ループ構築3. Pythonを用いた画像データ処理
・分析4. データ視点からのモデル性能改善ポジション
・部門の魅力:1. CVモデル性能を左右するデータ設計の実務経験。
2. 実環境で使われるマシンビジョンの課題解決経験。
3. 研究とプロダクト開発を横断したキャリア。
4. AIの社会実装を支える基盤設計への関与。

業務概要
当社が提供するAIデータ生成・管理プラットフォームを活用し、顧客のAI開発におけるデータ基盤設計・運用設計を支援します。AIデータ基盤の設計責任を担い、顧客AIプロジェクトの技術パートナーとして最適なソリューションを設計・提供することがミッションです。

具体的な業務
1. 大規模データ運用を前提としたアーキテクチャ設計
2. 顧客AIプロジェクトにおける技術提案およびPoCの実装
3. 顧客との技術ディスカッションおよび要件整理
4. クラウド環境におけるソリューションの設計・運用
5. プロダクトのスケールに伴う技術的ボトルネックの解消

ポジション・部門の魅力
本ポジションでは、一般的なWeb開発では扱わない課題に直面します。例えば、
1. 顧客ごとに異なるAI開発プロセスへの適応
2. Computer vision、LLMなどの領域で最先端研究へのキャッチアップ
3. 自律運転、LLM(VLM、RAG)、Phycial AI(ロボティクス)などの幅広い課題
といった、AI開発特有の複雑な問題に向き合うことになります。一方で、それらを解決することで、AIが実際に社会で使われる状態を技術的に支えることができるという極めて大きなインパクトを持つポジションです。

このポジションで得られるもの:
1. プロダクト開発と顧客プロジェクトの両面における技術判断経験。
2. 技術選定やアーキテクチャ設計を主導する裁量。
3. 将来的にTech Leadやアーキテクトとして成長できる環境。

業務概要: 当社では、AIモデル開発に不可欠な学習データの生成・整備・評価プロセスをプロダクトとして提供しています。AIモデルの進化に伴い、競争力の源泉はモデル構造そのものから、「どのようなデータを、どのように設計し、評価し、改善し続けられるか」へと急速にシフトしています。特に、1. LLM / VLM / マルチモーダルモデルの高度化、2. 本番運用を前提とした大規模データ要求、3. データ品質がモデル性能を直接左右する構造が同時に進み、AI開発におけるボトルネックは完全に「データ側」に移行しています。現在、有害データの混入、バイアスの増幅、誤学習によるリスク、評価指標と実運用性能の乖離といったAIの安全性・信頼性に関わる課題が顕在化しており、データ設計はAIの社会実装における責任領域へと拡張しています。当社では現在、データ設計や評価が属人的に行われている、モデル改善のボトルネックがデータ側にあるが体系化されていない、安全性・品質・性能を統合した設計思想が未確立という課題を抱えており、AIモデル性能と安全性を「データの観点から」引き上げられるResearch Engineerを募集します。
具体的な業務: AIモデルが正しく学習され、安全性・信頼性を担保し、本番環境で信頼できる性能を発揮する状態を、データ設計と評価ループの構築によって実現することを担っていただきます。扱う対象は、モデルの挙動を規定する訓練信号、評価基準を形作るテストデータ、安全性を担保するガードレールデータといった、AIのモデルの出力特性と性能を規定する要素です。研究的視点と実装視点の両方から、どのデータがモデルの意思決定に影響するのか、どの評価が本番性能を適切に測定できるのか、どのようなデータ設計が安全性を担保するのかといった問いに取り組みます。
主な役割:
1. LLM / VLM / マルチモーダルモデル向けの学習データ設計
2. データ前処理・アノテーション方針の設計と改善
3. モデル評価指標の設計および評価結果の分析
4. 学習 → 評価 → データ改善 のフィードバックループ構築
5. モデル開発チームとの連携による性能改善
6. データ品質・バイアス・安全性に関する設計指針の確立
研究テーマとしての領域:
データ設計領域: モデル性能を最大化するデータ分布設計、データカバレッジと一般化性能の関係、少量データ環境での効率的データ生成
評価領域: モデルの実運用性能を反映する評価指標の設計、評価データセットの品質設計、自動評価と人手評価の統合設計
AI安全性領域: 有害出力を抑制する訓練データ設計、バイアス・公平性に関するデータ分析、安全性評価データセット（ベンチマーク）の設計、データガバナンス・トレーサビリティ設計、SFT, RLHFによるモデルの性能向上
主軸（最も期待する領域）: AIモデル向けデータ設計・品質管理、モデル評価とデータ改善ループの設計、Pythonを用いたデータ処理・分析、データ視点からのモデル性能改善
扱う対象例: LLM / VLM 向けテキスト・画像・動画データ、物体検知・画像認識モデル向けデータ、アノテーションデータ・メタデータ、安全性評価用データセット
ポジション・部門の魅力: AIモデル性能を左右するデータ設計の実務経験、最新のLLM / VLM を実運用レベルで扱う希少な機会、AIの安全性・信頼性に関わる最前線の課題に取り組む経験、研究とプロダクト開発を横断したキャリアが得られます。

業務概要:当社の開発部は、PLCを中心とした制御機器の技術開発を担う部門であり、20代を中心とする若いチームです。特に、生成AI、仮想化（Docker、ハイパーバイザ）、シミュレーション、ネットワークなどの技術をPLC・開発環境に搭載する技術の開発を行っています。開発にあたっては、GitHubCopilotを活用したAI駆動開発を積極的に取り入れています。

具体的な業務:
●業務内容
お客様のEasy to Program（簡単にプログラムできる）を実現するSaaSアプリのプロンプトやエージェントのエンジニアリングを担って頂きます。具体的な業務は以下の通り。
1. プロダクトオーナと連携したソフトウェア開発要件の定義
2. エージェントやプロンプトのエンジニアリング（AI駆動開発）
3. 商品開発、およびリリース後の保守・改善

●ご参考：開発するソフトウェアの例
AI駆動開発を通じて、以下のソフトウェア開発を行って頂きます。
- PLCプログラムコード（ST）の自動生成を行うアプリ
- 他社PLCプログラムから自社PLCプログラムに置換するアプリ
- PLCプログラムコード（ラダー、ST）の要約や検索を行うアプリ

●システム構成
- クラウド：AWSやAzureを使用して、SaaSアプリを実現します。
- GUI：PLCユーザが直感的に操作できるインターフェースを提供します。
- AIエージェント・マルチエージェント：仕様理解・コード生成・検証を行うエージェントを構成します。
- LLM：一般LLMとRAGを組み合わせ、自然言語からPLCコードを自動生成します。

ポジション・部門の魅力:
●製造業・社会への貢献
AI駆動開発を最大限活用してPLCプログラム設計の自動化を実現することで、製造業が直面する深刻な問題（熟練技術者の高齢化、人財不足、属人化した開発に起因した低い開発生産性）の解決に貢献できます。
●事業への貢献
お客様と一緒に課題解決をすることで、お客様の事業拡大に貢献し、結果、当社のコントローラ事業拡大に貢献できます。
●ご自身のキャリアの成長
- 製造業DXの最前線で、社会的意義のあるPLCプログラム開発の自動化に関わることができます
- 当社での経験を積むことで、社内外でのテックリーダとして活躍できる可能性があります

この仕事の魅力:
1. あなたが持つAI技術を活用して、世界・日本の製造業をより良くする、に貢献できます
- 顧客の現場に存在する過去技術資産（PLCプログラムなど）を活用することで、世界や日本の製造業が抱える深刻な問題（高齢化・人財不足・生産性向上など）の解決に貢献できます。
2. 技術的挑戦と最先端技術への関与ができます
- 生成AI、AIエージェント・マルチエージェントなど、現在注目されている技術に挑戦できます。
- これらの技術開発を通じて、ご自身のキャリア開発・スキルアップを図ることができます。
3. キャリアと成長の機会があります
- 技術志向の若手メンバーと共にご自身のキャリア形成・成長の機会を得ることができます。

＜業務概要＞当ポジションでは、全社のAI活用高度化を牽引する中核人材として、AI戦略の立案から基盤設計、ユースケース創出を関係者と協議しながら一気通貫で進めていただきます。特に、既存のエンタープライズシステムとAIを連携させるためのデータ連携・API設計・運用ルール整備を行い、全社的なAI活用を推進していただきます。
＜具体的な業務＞
1. AIインフラ・アーキテクチャ構想
・全社AI基盤（生成AI、データ基盤、業務システム連携）の設計
・セキュリティ、ガバナンスを考慮したアーキテクチャ設計
・内製/外部サービスの最適な組み合わせ設計
2. AI活用・ソフトウェア戦略
・業務プロセス変革を見据えたAI活用シナリオの設計
・AIエージェントや自動化ソリューションの企画・実装・展開
・事業部門と連携したユースケース創出および横展開
3. データ戦略・ナレッジ基盤構想
・データ統合・標準化および利活用戦略の策定
・RAG等を活用したナレッジ基盤の構想・実装
・データガバナンス・品質管理の設計
＜ポジション・部門の魅力＞
・職場の魅力：主体性を持って自由闊達に業務に当たれる組織文化です。
・仕事の魅力：AI Agentを業務変革に落とし込み、効果測定まで含め全社展開を推進します。基盤管理から価値創出まで一気通貫で関与し、事業や他のCxO組織と連携する必要があり、幅広い組織とコミュニケーションをとりながら活躍ができます。
・成長の魅力：技術調査から業務設計、AI実装、展開・育成まで一気通貫で経験できます。効果可視化に加え、コンテスト等の全社イベント企画・運営を通じ発信力と推進力を磨き、専門職・リーダー双方へ成長可能です。
・生活の魅力：交通アクセスや環境の良さ、オフィス眺望や環境の良さも魅力です。

技術系コアスタッフとして、R&D部門などと連携し「Agentic Enterprise基盤」の企画・構築・展開をリードしていただきます。
AI Agentやデータファブリックなどの最新技術を駆使した(CI)セクター共通の技術基盤をゼロから構築し、ガイドラインやガバナンスの制定まで幅広く担当するダイナミックなポジションです。

【職務詳細】
・「Agentic Enterprise基盤」の企画・構築・展開のリード（共通クラウド基盤や統合データレイクの整備、社内IT統括部門と連携した開発環境の確立）
・安全なAI活用のためのガイドライン、ガードレールの制定、「AI Agentプール/リポジトリ、カタログ機能」の構築
・既存システム（ERP等）からのデータ抽出・連携の実装、およびデータファブリック（データディレクトリの整備など）の構築
・AI Agentの整備と各事業体への伴走支援など

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
・R&D部門などと協働し、最新のAI技術を「研究」ではなく「数万人規模の経営・業務の実務」に直接適用する稀有な経験が得られます。
・(CI)セクター全体のアーキテクチャ最適化という非常にスケールの大きいミッションにおいて、システム開発のスペシャリストとしてのキャリアを築きつつ、事業へ貢献できるため、大きなやりがいを実感できます。
・将来はITの専門性とビジネスの視点を兼ね備えた、事業の成長をデジタルで支えるプロフェッショナルへと成長できる環境です 。

業務概要:私たちは、小売
・物流
・製造業界等で、フィジカルAI（AI×ロボット）の先端技術を活用し、深刻化する人手不足解消と業務効率向上を目指しています。
配属予定組織では、自ら手を動かした技術実証、社会実装のためのシステム開発、並びに社内事業部門や国内外パートナー企業さまと連携による事業化の推進を担っていただきます。
お客さまの課題やニーズを捉え、AIインフラや通信基盤等の自社アセットと組み合わせ、ソーシャルインパクトが高いフィジカルAI時代のプロダクト
・サービス開発を牽引いただきます。
具体的な業務:フィジカルAI（AI×ロボット）を活用した「環境変化や不確定要素の多い現場におけるデジタル
・リアル業務の自動化」による店舗DX
・物流DX
・製造DX等に関連する以下の業務を行っていただきます。
1. 業務
・コンビニやスーパーマーケット等の小売店、物流倉庫や製造業等のお客さまへの企画提案
・AIインフラや通信基盤等を有する当社技術部門、パートナー企業さま等との協働による企画書作成、仕様策定、要件定義、プロトタイプ開発、システム開発、PoC実証
・ビジネス部門やパートナー企業さま等との協働によるPoB実証、事業化推進2. 取り組みテーマ例
・AI×ロボットによる店舗DX：店内案内、欠品検知、品出し陳列等
・AI×ロボットによる物流DX：商品仕分け等
・AI×ロボットによる製造DX：製品検査等3. 取り扱う技術
・大規模言語モデル LLM（Large Language Model）
・視覚言語統合AIモデル：VLM（Vision-Language Model）
・ロボット制御AI基盤モデル：VLA（Vision-Language-Action）
・無人搬送車：AGV（Automated Guided Vehicle）等
・ロボットアーム：垂直多関節アーム、2指ハンド、5指ハンド等
・センサーデータ処理：カメラ、LiDAR等
・物理シミュレーションポジション
・部門の魅力:フィジカルAIや関連する先端技術を生かしたビジネス企画やお客さまとのパートナリングを推進することができます。
また、自ら手を動かした技術実証などの施策実行にも主体的に関わることができます。
これらの業務を通じて、プロダクト
・サービス開発スキルを実践的に学び、向上させることが可能です。
当グループにはフィジカルAIに取り組む研究者やエンジニアがおり、実際のお客さまからの声を通じて業界課題の解決を行うため、実際の業務からフィジカルAI技術を習得し、プロダクト
・サービス開発スキルを高めることができます。

業務概要:当ユニットは、AI対応、ソフトウェア定義、セキュアなインテリジェント製品を提供し、顧客体験とパフォーマンスを向上させることでデジタルトランスフォーメーションを推進しています。
自動車OEMやTier-1サプライヤーと協力し、AI、IoT、クラウド、サイバーセキュリティ技術を活用してソフトウェア定義車両の進化を推進しています。
具体的な業務:主要なグローバルTier-1サプライヤーとのエンドツーエンドのAD/ADASシステム開発におけるマルチプログラムエンゲージメントです。
チームは、プロジェクト管理、システムアーキテクチャ、ソフトウェア開発、AI統合、システム統合、検証、安全性、セキュリティにわたって協力し、スケーラブルで高品質な量産対応ADASソリューションを提供します。
次世代ADASシステム向けAI/MLモデルの開発と展開を行い、安全でインテリジェントな自動運転を実現します。
主要な職務:1. 知覚およびセンサーフュージョン用深層学習モデルの設計、トレーニング、最適化2. 実世界のADASアプリケーション向けカメラ、LiDAR、レーダーデータとの連携3. システム、組み込み、検証チームとの協業4. モデルの展開、パフォーマンスチューニング、エッジ最適化のサポート5. テスト、検証、エッジケース分析の実施

業務概要:当ユニットは、AIを活用したソフトウェア定義のセキュアなインテリジェント製品を提供し、顧客体験とパフォーマンスを向上させることで、デジタルトランスフォーメーションを推進しています。
私たちは、AI、IoT、クラウド、サイバーセキュリティ技術を活用して、自動車OEMおよびTier-1サプライヤーと協力し、ソフトウェア定義車両の進化を推進しています。
当社は、強力なローカル専門知識と当社のグローバルな能力を組み合わせ、モビリティの未来を形作る革新的で顧客中心のソリューションを提供することで、業界リーダーとして世界的に認められています。
具体的な業務:主要なグローバルTier-1サプライヤーとのエンドツーエンドのAD/ADASシステム開発におけるマルチプログラムエンゲージメントに参加します。
プロジェクト管理、システムアーキテクチャ、ソフトウェア開発、AI統合、システム統合、検証、安全性、セキュリティにわたるチームと協力し、スケーラブルで高品質な量産対応ADASソリューションを提供します。
AI駆動型ADASシステム向けのスケーラブルなデータパイプラインを構築
・管理し、信頼性の高いモデルトレーニングとデプロイメントを可能にします。
主な職務内容:1. マルチセンサーデータ（カメラ、LiDAR、レーダー）のエンドツーエンドデータパイプラインを開発する。
2. データ取り込み、前処理、品質管理を扱う。
3. MLチームおよびプラットフォームチームと協力し、モデルトレーニングと検証を行う。
4. データガバナンス、コンプライアンス、トレーサビリティを確保する。
5. MLOpsワークフローとスケーラブルなAIプラットフォームをサポートする。
ポジション
・部門の魅力:当ユニットは、AIを活用したソフトウェア定義のセキュアなインテリジェント製品を提供し、顧客体験とパフォーマンスを向上させることで、デジタルトランスフォーメーションを推進しています。
私たちは、自動車OEMおよびTier-1サプライヤーと協力し、ソフトウェア定義車両の進化を推進しています。
当社は、強力なローカル専門知識と当社のグローバルな能力を組み合わせ、モビリティの未来を形作る革新的で顧客中心のソリューションを提供することで、業界リーダーとして世界的に認められています。

事業部概要
【当社AI事業本部とは】
当社の主力事業である「インターネット広告事業」の中で、AI・DX事業を展開しデジタルマーケティング分野のサービス開発を行う組織です。
技術職で構成され、広告取引の世界で培ったAI技術を強みに、様々な事業領域へ拡大を進めています。

【AIオペレーションテクノロジーとは】
当社のインターネット広告事業。
運用力やAI等の技術力を強みに顧客の広告効果最大化を追求しています。
この広告事業の効率化・自動化・武器作りをテクノロジーや生成AIで実現している開発組織が、AIオペレーションテクノロジーです。

インターネット広告事業本部は国内トップクラスの取扱高を誇り、対応メディア種別やデータ量を保有しています。
そんな広告代理部門と協働で、システム開発を社内外向けに行っています。

私たちはシステム開発を通じて、
1. 自動化によるスケール可能な広告運用
2. 配信先・内容の精度を高めることで広告の付加価値を創出
3. 分析・生成AIを利用した機能により迅速な意思決定をサポート
を実現することでインターネット広告取扱高を支えています。

▼リリースされたシステム例
AIによるクリエイティブ確認サポートシステム「自社製品」
社員一人ひとりに専属AIアシスタントを提供「自社製品」
入札・配信設定を自動最適化する広告配信運用AIエージェント「自社製品」を提供開始

プロダクト概要
「自社製品」は、AIを活用したクリエイティブ確認サポートシステムです。広告クリエイティブの制作・入稿・配信における社内および広告主との確認作業を効率化し、承認後入稿・配信を実現しています。

従来、Google検索広告における制作から配信までのプロセスには日数を要していましたが、計測パラメータの自動生成・付与や媒体APIを経由した自動入稿などの機能実装により、このリードタイムを劇的に短縮しました。

現在はMicrosoft広告・TikTok広告への対応拡大を進めており、今後もYahoo!・Google・LINE・X など主要媒体への実装完了を目指しています。

具体的な業務
新機能追加開発（広告媒体ごとの自動入稿機能）に必要な以下業務を担当いただきます。
・ビジネスとの要件定義と意思決定
・広告媒体の仕様と、媒体が提供しているAPIの仕様の調査・把握
・連携している他プロダクトチームとのインターフェース協議
・テーブル設計・アーキテクチャ設計・バッチフロー設計・API設計
・プロジェクトマネジメント
・コードレビューリリース後の保守運用
・AIを活用した開発フロー全体のプロセス改善

ポジション・部門の魅力
◆DDD×Go×AI駆動開発で、次世代の開発スタイルを体現できる
DDD・クリーンアーキテクチャを採用したGo言語でのバックエンド開発（API・バッチ・Worker）を行っており、要件定義・技術選定といった上流工程から参画できます。さらに、AIツールを駆使し、要件定義から実装・テスト・PRの自動レビュー・修正に至るまで、開発の全フローにAIを組み込んでいます。

◆自分のコードが、事業のスピードを直接変える
従来日数を要していた広告入稿プロセスを短縮した自動入稿システムの開発を担います。現在はMicrosoft広告・TikTok広告への対応拡大を進めており、今後も主要媒体への実装完了を目指しています。プロダクトの拡張とともに担う領域が広がり、自分のコードが事業のコスト削減とスピードアップに直結していることをリアルに実感できるポジションです。

◆年齢・社歴に関わらず挑戦できるフラットなチーム
デイリーおよびスプリントのレトロスペクティブではKeep/Problemが率直に共有され、心理的安全性の高いフラットな議論が日常的に行われています。意見を出しやすく、プロダクトに自分の視点を反映しやすい環境です。

【具体的な業務内容】

AIエージェントを活用したセキュリティ自動化基盤の設計・開発をリードしていただきます。

MCP（Model Context Protocol）を活用したAIエージェント基盤の設計・実装
SIEM／EDR／脆弱性管理ツール等との連携基盤開発
複数AIエージェントを制御するオーケストレーション機構の開発
自律的なパープルチーミング基盤の設計・開発
クラウドネイティブなセキュリティアーキテクチャの設計
Terraform／Pulumi等を用いたInfrastructure as Codeの推進

▼本ポジションの魅力

●AI×セキュリティの最前線に挑戦できる
AIエージェントとパープルチーミングを組み合わせた、次世代セキュリティ基盤の立ち上げにゼロから関わることができます。
●「運用」ではなく「開発」が主役
セキュリティ運用を行うだけでなく、AIエージェント基盤や自動化パイプライン、クラウドネイティブなアーキテクチャの設計・開発に主体的に取り組めます。
●大規模環境で技術力を発揮できる
大規模なクラウド環境と豊富なデータを活用しながら、スケーラブルなシステム設計やAI活用に挑戦できる環境です。

業務概要
当社のインダストリアルオートメーションビジネスカンパニーではFA事業を通じてお客様の工場の自動化を推進し、人手不足の解消や生産性の向上、品質の安定化といった課題を解決し社会貢献をしてきました。特に半導体業界では更なる微細化や新たなパッケージ構造などモノづくりの革新が進んでいます。この成長率の高い業界を成長投資の領域として捉え、セミコンダクタ＆インキュベーションセンター（SIC）という半導体業界に特化した技術やソリューション開発を行う新組織を設立しました。本募集では、微細化の進展に伴いウェハ面内の均一性と高い制御精度が不可欠となってきているプロセス制御において、その中核となる温度制御アルゴリズムの開発をリードいただけるエンジニアを募集します。
SICでは、半導体業界をターゲットとして顧客のロードマップを考慮しながら中長期の視点で事業戦略の策定と革新技術の構築に取組んでいます。半導体業界で進む大きな変化点として微細化、3D化、地産地消化を事業機会として捉え次の6つの技術領域で技術革新を進めていきます。1.高度プロセスセンシング、2.高度プロセス制御、3.高精度加工制御、4.高度検査技術、5.地上搬送技術、6.DXデータプラットフォーム。配属先である技術部では各領域における技術戦略の策定と競争優位技術の構築を実行します。新設部門のため、初年度は顧客ニーズの具体化、技術課題の明確化を進めてきました。今年度は顧客提案と共同開発を通して具体的な技術確立を進めていきます。配属後は2.高度プロセス制御の技術領域で、外乱の影響を軽減し高精度な温度制御を実現する制御アルゴリズムの確立をリードしていただく事を期待しています。

具体的な業務
テーマリーダとして、高度プロセス制御技術の開発テーマをリーディング頂きます。昨今、半導体製造工程では微細化の進展によりプロセスウィンドウが狭くなり、わずかな温度変動や面内ばらつきが品質や歩留りに影響を与えるようになっています。また、3D積層デバイスやチップレットなど新たなパッケージ構造への対応が進む中で、成膜、エッチング、熱処理をはじめとする各プロセスにおいて、温度を安定して高精度に制御する技術の重要性が高まっています。
当社では、半導体製造装置を含む多様な分野で、ヒータ、センサ、制御器、制御アルゴリズムを組み合わせ、プロセスの安定化を支える温度制御技術を培ってきました。これらの技術を活かし、半導体プロセスのさらなる高スループット化・高精度化に対応する新たな温度制御アルゴリズムの確立を進めています。お客様と密に連携しながら、プロセス要求や制御上の課題を踏まえた要求整理・構想設計から、制御アルゴリズムの設計・評価、装置への組込みまでを担っていただきます。
具体的には、業界や顧客動向を踏まえた開発テーマの立案に加え、対象プロセスの特性や外乱要因を踏まえた制御課題の整理、温度コントローラ・センサ・ヒータを組み合わせた制御システムの構想設計、温度安定性や応答性を高める制御アルゴリズムの設計・検証を推進し、半導体製造装置の競争力向上につながる新たな温度制御技術の確立をリードしていただきます。
1.テーマ企画（マーケティング部門と連携）：ターゲット顧客課題の設定、提供価値と技術コンセプトの立案、顧客提案、要件定義、開発目標、開発計画の立案。
2.開発の推進と成果創出：顧客課題を解決する技術を顧客と共創、アルゴリズム構想設計、基本設計、温度制御評価、課題対策。
3.テーママネジメント：テーマ全体の進捗・課題・リスク管理、テーマ推進を通じた、開発メンバの牽引・育成。
4.その他：国際学会・展示会・論文等における最先端技術の動向調査、論文や特許を創出、技術の商品化・社会実装に向けて、事業部門と連携・調整。
開発テーマリーダとして、制御アルゴリズム設計の専門性を基にシステム全体を構想し、顧客との対話を通じて要件を定義し、具体的な開発テーマとして具現化していくことを期待しています。また、構想設計に留まらず、詳細設計、試作、評価、改善といった一連の開発プロセスに主体的に関わることで、制御・システムを横断した設計力を磨き、技術者としてのスキルを高めていく事を期待しています。顧客と具体的な開発を進める中で、開発メンバーや自らの発想・考えを積極的に織り込みながら技術を社会実装し、試行錯誤そのものを楽しみつつ、次の展開につながる技術やアイデアへと発展させていく姿勢を期待しています。

ポジション・部門の魅力
半導体デバイスメーカや装置メーカに対して新しい技術を提案し、お客様と共に次世代のモノ作りを実現する仕事です。自分が考え抜いたアイデアを最先端の業界プレーヤと意見を交わしながら世の中にない価値を創造する喜びと、その成果が社会に貢献していることを実感できる点がこの仕事の大きな魅力です。
半導体業界の動向を把握し、必要な技術を提案し実現していく事も魅力の一つです。顧客の要求に直接触れる事で業界の知識を深める事ができ、技術開発を通じて構想設計やメカ設計の専門知識を深める事ができます。また、パートナーや顧客との連携を通じてビジネスを成立させる経験はキャリアの幅を広げる上でも貴重な機会となります。

●業務概要
当社は金融業界向けのSaaSプロダクト「自社サービス」「自社サービス」をリリースしており、追加機能開発等を行なっております。その中で、AIを駆使して圧倒的なスピードで開発を行い、プロダクトの価値を最大化させていただける方を募集いたします。

●具体的な業務
・AIツールを活用した高速なプロダクト開発（新機能・新プロダクト）
・要件の分解・整理からリリースまでの一気通貫の実装
・AIが生成したコードの検証・修正・品質担保
・開発チーム・PdMとの仕様調整・コミュニケーション

●ポジション・部門の魅力
・フルリモート&フレックスタイム制なのでライフスタイルに合わせて働けます。
・優秀なエンジニア陣のコードレビューもあり、お互いに切磋琢磨できる環境です。
・プロダクトの企画立案から実装・展開まで一気通貫に経験できます。

●開発環境
・使用端末: MacBook Pro（エンジニア用の高スペック端末を貸与いたします）
・開発言語: TypeScript, PHP, Python, MySQL
・フレームワーク: React, Vue 3, Laravel 9
・インフラ: AWS、Docker
・バージョン管理: GitHub

【業務概要】
通信事業者・製造業・金融機関などの既存顧客に対し、AI・自動化を活用したソリューション提案からプロジェクト推進まで一貫して担当します。

【具体的な業務】
・お客様の業務課題・運用課題のヒアリングと打ち手の提案
・AI・自動化を活用したソリューション設計・提案（オンプレ）
・提案書・構成図・見積書の作成
・社内技術部門・協力会社との連携によるソリューション開発・導入推進
・プロジェクトマネージャーとして案件の進行管理・顧客折衝
・セミナー・展示会・ウェビナーなどを通じた市場啓蒙活動

担当プロダクトまたはプロジェクト
当社が取り扱う代理店商材に限らず、AI開発会社やソフトウェアベンダーなどの協力会社と連携し、顧客課題に最適な技術・製品を選定・開発・導入いたします。

プロジェクト例
・AIの推論チップを活用した音声認識システムの開発
・大規模データ集積・分析システムの開発
・AIチャットボットの新規パッケージ開発

案件事例
●当社、オンプレミス型生成AI基盤パッケージ「自社製品」を提供開始

組織構成
＜第二技術部＞
├1課
└2課
└3課 ←今回の募集組織はこちら
※第一・第三技術部（NW機器専門）と連携し、ネットワーク×AI・自動化の複合提案を行います。

身につくスキル・経験
入社後数ヶ月はOJT期間として既存メンバーとともにプロジェクトに参画し、業務理解を深めていただきます。その後、適性に応じて新規ビジネスの主担当として早期にご活躍いただきます。
・通信事業者・エンタープライズ向けのAI・自動化ソリューション提案力
・オンプレ×クラウドを横断したITインフラ設計・技術知識
・プロジェクトマネジメント力（要件定義 納品まで）
・社内外のステークホルダーとの調整・折衝力
・最先端AI技術（生成AI・LLM・推論チップ等）の実践的知識

キャリアパス
1. プリセールス・デリバリエンジニアとしての専門性強化
・顧客課題に対するAI活用提案のスペシャリスト
・特定業界（製造業、金融、自治体など）に特化したソリューション提案者
2. プロジェクトマネージャー／テックリードへのステップアップ
・複数案件の統括・進行管理
3. マネジメント職への昇格
・チームリーダー → 課長 → 部長といったラインマネジメント
4. 社内外での技術エヴァンジェリストとしての活躍
・スペシャリストとして、セミナー登壇、技術ブログ執筆、業界イベントでの発信

【ポジション・部門の魅力】
【市場ニーズ×希少性】
・通信事業者のオンプレ環境に対するAI・自動化提案に特化した専門チームは国内でも少なく、競合が少ない領域で付加価値を生み出せるポジション
【新設チームの裁量】
・2025年4月立ち上げの新チームのため提案の自由度が高く、自らのアイデアを形にしやすい環境
【幅広い業界経験】
・通信事業者に限らず、製造業・金融・自治体など多業界の課題解決に携われる
【最先端技術への接触】
・AIスタートアップ・大学研究機関・シリコンバレー拠点との連携で最先端技術に常に触れられる
【安定基盤×挑戦】
・当社の安定基盤を持ちながら、新規ビジネスに挑戦できる環境

●背景●
AI・データサイエンスの力で、ビジネスを変革する即戦力人材を求めています。

AIやデータ利活用によって業務の効率化、既存事業の高度化、新規事業の創出を加速させるフェーズにあります。
社内のさまざまな部門と連携しながら、実際に業務を変革し、成果を生み出すことが求められています。

上記背景を基に以下のようなスキルを持つ方を募集しています。
・AIソリューションの設計・構築ができるエンジニア
・データを活用して課題解決ができるデータサイエンティスト
経験者の皆様には、技術力だけでなく、現場との対話を通じて課題を見極め、実行に移す力を期待しています。
ともに、企業全体の競争力を高める変革の中心となっていただける方を歓迎します。

●職種別業務内容●
※どちらの職種にて採用となるかは、ご希望とご経験、適性を考慮して決定させていただきます。

(1)AIエンジニア、コンサルタント
・AIソリューションエンジニア（生成AIや機械学習を活用した業務改善、RAGやAIツールの拡張・高度化）
・AIアーキテクト（AIエージェント、クラウド基盤の設計・改善、経験に応じて設計領域へステップアップ可能）
・AIコンサルタント補助（業務課題の整理やAI適用検討、AI導入から業務実装までの一連のプロセス設計）

(2)データサイエンティスト（センター・オブ・エクセレンス）
・機械学習モデルの設計・開発・運用（マーケティング、与信、リスク管理、HR等）
・データ分析基盤の設計・構築・運用（クラウド環境含む）
・社内データ活用文化の醸成と教育
・データを活用した業務改善・新規企画の立案
・分析結果の可視化・提案資料作成・プレゼンテーション

●AIX推進室、データ・ソリューション部共通の魅力●
当社では、社員一人ひとりが専門性を高めながら、主体的にキャリアを築いていける環境づくりに力を入れています。入社後も、知識・スキルの習得を通じて多様な学びの機会が得られ、継続的な成長を支援します。

【資格取得支援制度】
業務に関連する資格取得に対して、受験費用の補助や学習支援制度を整備。社員の自律的な学びを後押しする仕組みが充実しています。

【協働を促すオープンな文化】
社内には、質問・相談がしやすい風土が根付いており、互いに教え合う文化があります。周囲との対話を通じて、新たな視点や気づきを得られる環境です。

【高度な専門性と最先端技術へのアクセス】
データ分析領域では、社内に専門性の高いスペシャリストが多数在籍。新しい技術や知見の研究にも積極的に取り組んでおり、最先端の技術に触れる機会が豊富です。

【多様なロールモデル】
異なるバックグラウンドやキャリアを持つ社員が多数活躍しており、自身の成長の方向性を描きやすい環境です。中途入社の方も、豊富なロールモデルから刺激を受けながらキャリアを築いていけます。

【多様で膨大なデータを活用】
当社では、以下のような豊富な顧客基盤と取引実績に基づき、月間億を超える決済・購買データを保有しています。
・オートローン利用件数：140万件
・海外オートローン利用件数：10万件
・クレジットカード会員数：1,087万人
・家賃保証決済利用者数：140万人
・売掛金決済保証利用社数：26万社
・銀行保証利用件数：128万件
これらの多様性に富んだ大規模データを活用し、顧客行動の理解、リスク予測、サービス改善、新規事業創出など、挑戦できる領域は多岐にわたります。

●AIX推進室の魅力●
【経営と関りあるAI推進部門】
　AIX推進室は全社のAI活用を推進し、経営戦略や新規事業創出に関わるポジションです。経営層との距離が近く、自ら提案したAI施策が全社規模で導入されるスピード感があります。

【先端技術の実装フェーズに携われる】
　生成AIを活用した社内壁打ち環境やRAGによるルールブック検索はすでに全社展開済み。今後はAIエージェントの実装や業務プロセスへの組込み、MLOpsの高度化など、AI前提で業務を再設計するフェーズに主体的に関われます。

【多様な知見が交差する、AI変革の推進組織】
　40名超の体制のもと、多様なバックグラウンドを持つメンバーが集結。高い裁量のもと、AIを実業務・事業へと実装し、変革を自ら主導できる環境。

【成長機会とスキル拡張の場】
　社内外の専門家との連携やPoCプロジェクトの推進を通じて、技術力だけでなく企画力・提案力も磨けます。また、AIガバナンスや倫理的AIの分野にも関わることができます。

●データ・ソリューション部の魅力●
【全社データ利活用の中核部門】
データ・ソリューション部は、社内外の多様なデータを活用し、収益拡大や業務課題の解決を支援する全社横断型のCoE（Center of Excellence）部門です。業務プロセスの改善やマーケティング強化など、ビジネスインパクトの大きい領域に直接関与できるポジションです。

【先端技術の実装フェーズに携われる】
量子コンピューティングや大学との共同研究など、常に最先端の技術を探索・検証する姿勢が根付いています。AI・データ基盤の高度化に向けたPoCや、最新アルゴリズムの業務実装など、研究段階から実務への橋渡しを担うことができます。

【外部企業との協業による新たな価値創出】
外部パートナーとの協業を通じて、データを軸とした新たなビジネスモデルの企画・立案に携われます。多様な質のデータを扱う機会が豊富で、最新の技術や知識に触れながら、実践的なスキルを磨くことができます。

【人材育成と社内変革への貢献】
全社のデータリテラシー向上を目的とした人材育成プログラムの企画・運営にも関与できます。教育を通じて社内のデータ活用文化を醸成し、組織全体の変革をリードする役割を担います。

業務概要:生成AIをはじめとした先進技術を掛け合わせて新しい働き方を創り出すソリューションの企画/開発/顧客適用/運用/リリース後のサービス拡充などを担当いただきます。

具体的な業務:
1. 新サービス／新機能の企画
2. 事業部門／DX部門／経営層等への課題ヒアリング、プリセールス
3. PoCやシステム開発案件のリード（業務適用する為のシステム機能開発）
4. 生成AIサービスだけでなく、業務適用する為に必要なITシステム機能はなにか／業務に耐えうる性能要件、可用性要件、セキュリティ要件の検討・実現
5. リリース予定のサービスの運用フローの確立、リリースしたサービスの運用
※技術の変化、お客様ニーズなどに合わせて職務内容は随時アップデートしていきます。

ポジション・部門の魅力:
【職務の魅力】
・生成AI活用等、最先端の技術を用いた新規ビジネスの立ち上げに携わることができる。
・公共、金融、法人分野と幅広い顧客層との接点を持ち、業界に偏らない様々な経験を蓄積することができる。
・担当として、HW、SW、クラウドベンダーとのアライアンスも多く、最新技術に触れる機会も多いため、技術力・知見を高めることができる。
・若いメンバーでも1人称で主体的に案件やプロジェクトを積極的に任せており、成長の機会が多い。
・先進的技術を含め自社のオファリングとして具備をしながらお客様に最適な提案＆デリバリをしていくため、顧客課題の解決に留まらず市場自体を創造していくことなど、やりがいを持てる業務が沢山ある。

【組織の魅力】
・社員同士で助け合う組織風土
Slack、Teams等のコミュニケーションツールを活用し、案件に関する相談、ナレッジ・知見の共有などが盛んに行われています。
組織全体が自由闊達な雰囲気で、社員同士で助け合う組織風土もあるため、経験者採用で入社された方も安心してキャッチアップすることが可能です。
・ワークライフバランスを重視した働き方
当社としてワークライフバランスを推進しており、有給休暇、産前産後休暇、育児休暇等の取得がしやすく、またリモートワーク制度も定着しています。
仕事と、プライベートやライフイベントを両立させることができます。

【業務概要】当グループのサービス創出力強化をミッションとする部署にて、AIエンジニア（LLM、AIエージェント等）として参画、生産性向上、新たな価値創出に向けた実証・実装を行います。
【具体的な業務】当グループの生産性向上、新たな価値創出を目的としたLLM活用案件において、AIエンジニア（LLM、AIエージェント等）として参画いただきます。必要に応じ、当社クラウドエンジニア、フロント、サーバサイドエンジニアとチームを構成し当グループと協業し対応を進めます。
【ポジション・部門の魅力】新たに立ち上がった組織ですが、前身の組織が自社プロダクトやサービスの創出を担ってきました。最新技術に触れられ、またコーディングまで実施できるため、技術的な成長意欲が高い方が多く、「ずっとエンジニアとしてキャリアを積んでいきたい」エンジニア志望のメンバーが多いです。若いメンバーが多いです。
【開発ツール/環境】AWS (Lambda/RDS/Cloud9/CodeStar/Config/OpsWorks), Azure, Git/Jenkins, Python/Java/Ruby/JavaScript, Slack/Confluence
【研修制度】アジャイル開発の経験は必須ではありません。自社独自のアジャイル開発研修もあり、実務でのOJTも予定しております。
【今後の展望】LLMを通じて、当グループ、あるいは当グループの先にいるtoC/toBへの新たな価値を提供するべく、LLM関連PJの拡大を目指します。
【オンボーディングプラン】開発案件参画に際しては、案件メンバー/上位者が伴走し、スキルトランスファーを行うと共に、得意分野における価値発揮をしていただきます。週次 月次程度での上長との面談の中で、今後のキャリアビジョンに関する相談や、アサイン案件の相談を行い、必要に応じスキル開発の研修受講や、アサイン先変更を共に行います。部門内社員のコミュニティ・経験者採用者同士のコミュニティ・エンジニアコミュニティ・案件チーム内コミュニティ等、多くのコミュニティへご参加いただき、周囲からのサポート・一人にならないような声掛けを能動的に実施いたします。

【業務概要】当グループのサービス創出力強化をミッションとする部署にて、AI・LLM関連のサービス企画・提案を行います。

【具体的な業務】
・当グループの生産性向上、新たな価値創出を目的としたLLM活用案件において、顧客へサービス企画の提案・その後に顧客支援として参画いただきます。
・必要に応じ、当社クラウドエンジニア、フロント、サーバサイドエンジニアとチームを構成し当社・当グループと協業し対応を進めます。

【ポジション・部門の魅力】
・近年新たに立ち上がった組織ですが、前身の組織が自社プロダクトやサービスの創出を担ってきました。（自社製品や自社サービスなど。）
・最新技術に触れられ、またコーディングまで実施できるため、技術的な成長意欲が高い方が多いです。
・若いメンバーが多いです。

◆今後の展望について
・LLMを通じて、当グループ、あるいは当グループの先にいるtoC/toBへの新たな価値を提供するべく、LLM関連PJの拡大を目指します。

【オンボーディングプラン】
・案件参画に際しては、案件メンバ/上位者が伴走し、スキルトランスファーを行うと共に、得意分野における価値発揮をしていただきます。
・週次 月次程度での上長との面談の中で、今後のキャリアビジョンに関する相談や、アサイン案件の相談を行い、必要に応じスキル開発の研修受講や、アサイン先変更を共に行います。
・部門内社員のコミュニティ・経験者採用者同士のコミュニティ・エンジニアコミュニティ・案件チーム内コミュニティ等、多くのコミュニティへご参加いただき、周囲からのサポート・一人にならないような声掛けを能動的に実施いたします。

【業務概要】当グループのサービス創出力強化をミッションとする部署にて、AIエンジニア（LLM、AIエージェント等）として参画。組織のAI人材育成カリキュラムの検討及び、技術支援のメンバーとして参画いただきます。
【具体的な業務】当グループのサービス創出力強化をミッションとする部署にて、AIエンジニア（LLM、AIエージェント等）として参画。組織のAI人材育成カリキュラムの検討及び、技術支援のメンバーとして参画いただきます。
AIエンジニア育成の仕組み構築では、先行して構築が進んでいるクラウド、サーバー、フロント領域の仕組みと平仄をとり、AIエンジニアの育成の仕組み（スキル定義や育成カリキュラムの検討など）の検討をリーダーとして推進いただきます。
【ポジション・部門の魅力】最新技術に触れられ、またコーディングまで実施できるため、技術的な成長意欲が高い方が多く、「ずっとエンジニアとしてキャリアを積んでいきたい」エンジニア志望のメンバーが多いです。平均年齢が若いメンバーが多いです。
【開発ツール/環境】AWS (Lambda/RDS/Cloud9/CodeStar/Config/OpsWorks)、Azure、Git/Jenkins、Python/Java/Ruby/JavaScript、Slack/Confluence、その他、AI駆動に関するツール(Kiro/Claude Code等)
【オンボーディングプラン】育成施策の立ち上げにおいては、上位者が伴走して1 3カ月程度、具体的な作業ベースでの指示や、レビューを行い、徐々に自走できるよう支援を行います。
週次 隔週程度での上長との面談の中で、今後のキャリアビジョンに関する相談や、アサイン案件の相談を行い、必要に応じスキル開発の研修受講や、アサイン先変更の決定等を共に行っていきます。
部門内社員のコミュニティ・経験者採用者同士のコミュニティ・エンジニアコミュニティ・案件チーム内コミュニティ等、多くのコミュニティへご参加いただき、周囲からのサポート・一人にならないような声掛けを能動的に実施いたします。

【業務概要】事業課題を起点に、データおよびAIを活用したサービスグロースを推進し、KPI設計から分析・施策立案、プロジェクト推進・横展開までを一貫して担う
【具体的な業務】データおよびAIを活用したサービスグロース推進
1. 現状把握および課題整理
事業・サービスの状況を踏まえ、KPI設計や分析観点を整理し、データ・AI活用により改善効果が見込める領域を見極めます。ビジネス部門と連携しながら、技術的な観点だけでなく事業価値を起点とした整理を行います。
2. データエンジニアリング／AI活用の設計・実装
データ整備、可視化、分析基盤の構築を行い、AIを活用した分析・示唆抽出や施策案作成を推進します。実プロジェクトへの適用を通じて、実行→効果検証→改善のサイクルを回し、プロセスの高度化・安定化を図ります。
3. プロジェクト推進・横展開
配下メンバーや関係者と連携し、プロジェクト全体をリードします。得られた知見や成果を整理・標準化し、他案件や組織全体へ展開していく役割も担います。
【ポジション・部門の魅力】入社後は既存プロジェクトに参画し、業務理解と成果創出を行います。その後、担当領域を持ちながら改善提案や推進を担い、段階的にリーダーとしての役割を拡大していただきます。
実サービスのデータを扱いながら、
・複数プロジェクトを横断して技術と事業をつなぐリードエンジニア
・サービスグロースを牽引するテックリード／プロジェクトリーダー
・将来的には組織や人材育成を担うポジション
など、中長期的に事業成長を支える中核人材としてのキャリア形成が可能です。
※本募集について原則フルリモートでの業務はありません（直接関係者とディスカッションしながら与件をまとめる業務が必要なため、プロジェクトによってはフル出社もあります）

業務概要:当社は、AI開発における「データ準備の課題」を解決する企業です。
生成AI
・マルチモーダルAI
・Physical AIなど、AI技術の進化に伴い、AI開発の基盤となる高品質データの収集
・生成
・アノテーション
・評価までを一気通貫で支援しています。
主力サービスには、クラウド型AIデータプラットフォーム「自社サービス」や、専門家による高品質データ作成サービス「自社サービス」があり、画像
・動画
・音声
・テキストなど幅広いデータ領域に対応しています。
LLM向けデータ開発、Physical AI/Robotics向けデータ、マルチモーダルデータなど、次世代AI領域におけるデータ開発において、エンタープライズ企業
・研究機関
・海外AI企業を含む多数の導入支援実績を元に、AIデータ開発からAI導入支援まで幅広く展開しています。
本ポジションでは、一般的なプリセールスや受託PMとは異なり、エンタープライズ企業を中心とした顧客に対し、業務構造やAI活用の目的を理解し、AIが成立するための条件そのものを設計します。
企業の現場に存在する属人的な判断基準や暗黙知を整理し、必要なデータ要件
・業務要件
・運用設計へ落とし込み、PoCから本番導入まで伴走していただきます。
具体的な業務:1. エンタープライズ企業へのAI導入構想支援2. 顧客課題
・業務課題
・データ課題の構造化3. AI活用テーマの企画/PoC設計4. 顧客ヒアリングを通じた事業仮説検証5. AIデータ基盤導入に向けた提案設計6. プロダクトチーム/R&Dチームとの連携7. 新規事業企画
・Go-To-Market戦略立案8. AI活用に必要な業務フロー/運用フロー設計9. 市場/競合/ユースケースリサーチ10. パートナー企業とのアライアンス推進マーケティングから営業活動を通じて、企業の将来を推察しながら共にAI活用のあり方を設計し、実装まで伴走
・推進するポジションです。
ポジション
・部門の魅力:1. AI×データの最前線に関われる: 生成AI
・マルチモーダルAI
・Physical AIなど、次世代AI領域のデータ開発に関与できます。
2. 顧客の上流課題から入り込める: PoCだけでなく、業務設計
・データ設計
・全社展開まで含めたAI活用支援に携われます。
3. 特定のロールに閉じないキャリア: 事業開発
・GTM
・AI戦略
・新規事業など、役割を横断しながらキャリアを広げられます。
4. 技術とビジネスを横断できる: R&D/エンジニアチームと連携しながら、AI技術の社会実装を推進できます。

業務概要:エンタープライズ顧客向けに、Gleanを中心としたWork AI活用提案の技術支援を担当いただきます。単なる製品説明ではなく、顧客の情報活用課題・業務課題を整理し、どのデータソースをどうつなぎ、どの業務で価値を出すかを設計しながら、営業・CSM・技術メンバーと連携して提案を前に進めるポジションです。

具体的な業務:
1. 顧客ヒアリングを通じた、情報検索・ナレッジ活用・AI業務変革に関する課題整理
2. Gleanのデモ、提案資料作成、技術QA対応
3. PoC設計・推進（対象部門、対象データ、評価観点の整理）
4. 連携対象SaaSやID基盤、権限管理の確認と導入構成の検討
5. セキュリティ、運用、定着化を見据えた提案支援

案件事例:
1. MicrosoftCopilotや内製チャットなどのAI施策によって効果を上げられない企業の経営層、AI推進責任者、DX責任者に対する提案
2. Microsoft 365、Google Workspace、Slack、Box、Salesforce 等に分散した情報を横断検索し、社内問い合わせや資料探索の時間を削減するGlean導入提案
3. 情報システム部門・営業部門・人事部門向けに、Glean Assistantを活用した業務効率化／ナレッジ再利用のPoC支援

ポジション・部門の魅力:
1. 日本市場で立ち上がりフェーズのGleanビジネスに、当グループの安定した経営基盤の会社で、技術側の中核メンバーとして関われます。
2. 単なる製品説明ではなく、顧客の働き方そのものを変える提案に関われます。
3. 海外の最先端AIプロダクトを日常的に触りながら、自らの業務にもAIを組み込む実践経験が得られます。

ミッション
現場と経営を繋ぎ、事業を前に推し進める
組織の規模拡大に伴い、個人の知見に頼らない「組織としての突破力」が求められています。あなたのミッションは、現場のプロジェクト進捗やセールス活動を数値で捉え、組織のボトルネックを解消するプロセスを構築すること。多様な専門家が最高のバリューを発揮できる環境を整え、現場の「手触り感」ある課題を仕組みで解決していく。自身の描いたプロセスが事業の成長に直結する、ダイナミズムを体感できるポジションです。

具体的な業務
当社の事業成長を加速させる「管制塔（BizOps）」として、AIビジネスの不確実性を数値と仕組みで解き明かし、事業の再現性を作り上げて行くポジションです。
ご経験や強みに応じて、以下の3つの領域を横断的に、あるいは中心となってリードいただきます。
1. 経営・事業の意思決定支援（Business Steering & Analytics）
単なる集計ではなく、経営層の「右腕」として、次に打つべき一手を示すためのデータ基盤を構築・運用します。
・経営層向けのKPI可視化・レポーティング、および改善施策の提言
・SFAを用いた売上・受注・提案プロセスの管理と、数値に基づく事業課題の特定
・数値分析環境の企画・アップデート（BIツールの活用など）
2. 商談推進・受注プロセスの最適化（Deal Operations / BPR）
AIプロジェクトという「高度で個別性の高い商談」を、属人化させずに組織として着実にクローズさせるための仕組みを構築・運用します。
・受注プロセスの型化と高度化：商談の進捗を単なる「フェーズ」で管理するのではなく、AI案件特有の複雑な論点を整理し、営業が迷わず成約へ導くための推進フローを設計・改善します。
・契約・商談のガードレール設計（リーガル/PM連携）：法務と連携した複雑な契約スキームの整備や、デリバリー部門と連携した見積・工数根拠の明確化など、ビジネスリスクをコントロールしながらスピード感を持って受注するための「商談の基盤」を整えます。
・事業状況に応じたオプショナルな改善施策：状況に応じ、成約率向上のためのボトルネック分析（受失注要因の特定）や、フロントメンバーが商談に集中するための周辺業務の自動化・BPRを企画・実行します。
3. プロジェクト推進の高度化（Project Ops / PMO）
複数のAIプロジェクトを俯瞰し、全社的な生産性と収支を最大化させます。
・プロジェクトごとの工数・収支管理、およびリソースアサインの最適化
・PMOとして、プロジェクト進捗の可視化とプロセス改善施策の立案・実行
DXやAIの実装が進まない多くの企業に対し、当社がどう価値を提供し、どう事業として成立させるか。その「勝ちパターン」を自らの手で作り上げ、事業を前に進めていく 。「何から始めればよいか分からない」というカオスな市場環境を、あなたの設計した「仕組み」で切り拓いていく面白さを、ぜひ体感してください。

ポジション・部門の魅力
「AI×事業経営」のプロフェッショナルへ。
最先端のAIプロジェクトを推進する現場を背中から支え、組織としての実行力を最大化させる。今、市場で真に求められているのは、フロントチームが迷わず動ける「強固な社内基盤」を構築し、事業を形にする仕組み化の力です。
当社の事業管理は、単なる事務方ではありません。営業・PM・開発の全データを統合し、デリバリーのボトルネックを内側から解消して、経営の意思決定をアップデートする「ビジネスの管制塔」です。
現場を整理し、属人化させない「組織の型」を自ら実装する経験は、10年後のあなたにとって、「いかなる事業も内側からスケールさせることができる」という揺るぎない実績になるはずです。

【ミッション】
GRC（ガバナンス・リスク・コンプライアンス）領域の専門性を武器に、クライアントが抱える重要なリスク課題の解決を支援し、AX・DXの成功をサポートする。

【主な業務】
1. クライアントの内部規程、各種法令、ガイドラインを深く読み解き、関連法令や業界動向を踏まえ、GRCの観点から現状の課題を特定し、データ管理関連文書・体制・運用フロー等の検討に関する支援を通じて、クライアントのデータ活用やAI活用におけるリスク軽減と価値向上に貢献する。
2. マネージャー相当として、これまでの業務に加え、プロジェクトの推進・管理、およびGRC領域に関するソリューション提案を主導する。

【支援テーマ例】
* AIガバナンス： ポリシー・ガイドライン策定、プロセス構築、組織構築
* データプライバシー： プライバシーポリシー策定支援、従業員教育
* その他： データマッピング、リスクレポート作成 など

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

●仕事内容
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担っていただきます。

具体的には以下のような業務内容となります。
・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

※変更の範囲：会社の定める業務に変更の可能性があります。

●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。
・当社の資産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新に直接関わることができます。

●今抱えている課題
・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
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。

当社のDXパートナーサービス事業のソフトウェアエンジニアとして、AIアルゴリズムを利用したシステム開発の要件定義から実装をお任せします。
様々な業界の企業にAIを導入するためのシステム開発を中心としながら、サービスを安定運用するための基盤システム整備まで幅広い開発をご担当いただきます。

当社は最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。

AI技術を活用したDXプロジェクトは生成AIの登場により多くの企業でニーズが高まっています。
属人化した業務をオーダーメイドAIの導入により改革する、社会的なインパクトの強いエンジニアリングを行うポジションです。
※入社時点で機械学習やMLに関する知見や経験は不問です！

業務内容
DXプロジェクトにおける AIアルゴリズム導入のためのサーバーサイド開発およびインフラ設計・構築
利用シーンに合わせた データ管理基盤の設計・開発
AIアルゴリズムの高速化・最適化 に関する研究開発
システムの安定稼働を支える モニタリング・死活監視の仕組みの設計・運用

想定キャリア
自身の強みや志向性に合わせて以下のような複数キャリアの方向性を用意しています。

ソフトウェアアーキテクト：技術選定やアーキテクチャ設計をリードし、複数の開発プロジェクトを横断的に支える
AIエンジニア：機械学習モデルや生成AI技術をシステムに組み込む、AIプロダクト開発の中心を担うポジション
PM／ITコンサルタント：エンジニアとして培った技術理解を活かし、PJ推進・上流工程・顧客折衝をリード
開発環境
案件に応じて技術選定を行うため主要なものを記載しています。

コード管理 : Git(GitHub)
主要言語：Python／TypeScript
フレームワーク：Django／Flask／FastAPI／ React等
OS：Linux
クラウド: AWS／Azure
インフラ: Docker, Terraform
ドキュメント管理: Notion
コミュニケーション: slack, zoom

さらなる事業成長に向けた組織改革の一環として、DXパートナー事業のAlエンジニアを統括するマネージャーを募集します。
技術責任者として複数のAI導入プロジェクトを横断し、アルゴリズムの品質担保に責任をお持ちいただきます。

顧客課題やビジネス上の制約を踏まえた最適なAIソリューションを設計・実装する、クライアントへの価値提供における根幹を担う役割です。

また中長期的な成長を視野に、技術を横展開していくための技術資産の蓄積方針設計、 蓄積した資産の活用を加速させるためのオペレーション構築など技術戦略面にも関与いただく想定です。

具体的な業務内容
AI導入プロジェクトの技術品質担保
クライアントの経営/事業課題に応じたアルゴリズムの設計・技術方針策定
モデル設計・検証のプランニングの妥当性判断および品質担保
機械学習モデルの社会実装における制約・運用面を踏まえた技術判断
AIアルゴリズムの技術戦略策定
技術の横展開を可能にする戦略的な技術資産の蓄積方針設計
再利用性の高い仕組み/オペレーションの構築
（希望に応じて）機械学習エンジニアチームに対するピープルマネジメント

業務概要:AI技術の進化に対応し、最新のAIを「現場で使われ続ける武器」へと昇華させる役割です。

具体的な業務:
1. AIツールの調査・検証（PoC）
2. 各部門からの相談対応・要件整理
3. ガイドライン設計
4. ベンダー選定・導入推進・運用設計
5. 社内展開・トレーニング
6. 改善提案

ポジション・部門の魅力:最新のAIツールを導入するだけでなく、現場で使われ続ける状態をつくる役割です。技術・業務・組織の間に立ち、関係者を巻き込みながら前進させるポジションです。

【業務概要】半導体関連の計測・検査・運用上の課題に対し、AI・画像処理・データ技術を用いたデジタルソリューションを企画・実装を支援するポジションです。装置・計測データを起点に、課題の構造化・仮説立案、最先端のAI・データ技術の活用や最適なツールの選定、開発スコープの定義など、上流工程から携わっていただきます。要件定義からデータ分析モデルの構築、ソフトウェア実装までの一連のプロセスをチームで推進し、プロジェクト／チームのサブリーダーとして、上流工程から実装までを主導的に推進する役割を期待しています。また、成果物の権利化・学会発表までを担います。
【具体的な業務】以下の業務をチームのサブリーダーとしてリード・推進していただきます。
1.課題分析・企画フェーズ（上流）
・半導体計測・検査・製造プロセスに関する課題の整理・構造化
・装置データ・画像データを起点とした課題仮説の立案
・解決すべきターゲット設定および実行計画の策定支援
・ソリューション構想段階における顧客とのディスカッション・要件整理
※顧客側がAI活用の初期段階であるケースも多く、課題定義から主導的に関与する場面が多いのが特徴です。
2.技術検討・設計フェーズ
・AI・画像処理・データ解析における最適なアプローチの検討
・利用技術（モデル構造・アルゴリズム・フレームワーク・ツール等）の選定
・開発スコープ・対応方針・役割分担の設計
・小規模プロトタイプを用いた技術検証
※OSSモデルを利用するだけでなく、対象データ・精度要件に応じてモデル構造に手を加える開発が前提です。
3.開発・検証フェーズ
・要件定義、データ前処理・加工、AI／画像処理モデルの構築・チューニング、評価・分析・報告、ソフトウェア実装
・顧客と連携したPoC（概念検証）・PoV（価値検証）の実行、開発成果物の権利化および学会発表
【開発環境】
・言語：Python
・AI/MLフレームワーク：PyTorch（推奨）、TensorFlow、JAX
・画像処理ライブラリ：OpenCV、Pillow、または同等のライブラリ
【ポジション・部門の魅力】半導体検査装置を扱うエンジニアは、社内・顧客双方で業務負荷が高い状況にあり、AI・画像処理による自動化・高度化で負担軽減を実現することが本ポジションのミッションです。人が介在することで、品質のばらつきやミス、歩留まり低下が生じる工程も存在しており、「人に依存しすぎないプロセス設計」を目指します（※人員削減ではなく、品質・歩留まりを維持／向上させながらの効率化）。お客様からニーズを取りに行くことも業務範囲に含まれ、プロジェクトのフェーズにより関わり方は変動します。
・明確な工程分業は行わず、課題分析・企画・設計・実装までを一通り担えるエンジニアを育成する方針です。
・昨年は「お客様の課題を見つけに行く」ことがチームのテーマであり、今後も新たな課題に対して新しいソリューションを創出していく想定です。
・「お客様の課題分析の専門家」など明確な役割分業は行っておらず、一通りの工程（課題分析 企画 実装まで）を担える人材を育成していく方針です。
・複数の企業と協業しながらプロジェクトを推進するケースもあります。
【配属部署】モノづくり技術統括本部 AIシステム統合部（AIソリューション開発チーム）
本ポジションは、新設されたAIシステム統合部に配属となります。全体組織の中でも、AI・デジタル技術を軸にしたソリューション創出を担う中核部門です。AIシステム統合部の中でも、今回の配属先は半導体メーカー向けAI・デジタルソリューションの企画・開発を担うチームであり、1チームあたり複数名体制のプロジェクトチームにアサイン予定です。各チームにはプロジェクトリーダーが配置されており、本ポジションはその下でサブリーダーとして、技術面・推進面の両面からプロジェクトを支える役割を担っていただきます。
【組織情報】モノづくり技術統括本部 ソフトウェア設計本部 AIシステム統合部
部署人員数：多様なメンバーが在籍
【組織の特徴】IT企業、半導体メーカーなど多様な業界出身のキャリア入社社員が多数在籍。比較的若く活気のある組織。国籍・バックグラウンドを問わず意見を出し合うフラットでオープンなカルチャー。AI・生成AI・ソフトウェア生産性向上といったテーマへの注目度が高く、新しい技術・取り組みを積極的に試せる環境。
【ビジョン／ミッション】「AI×当社」でモノづくりの未来を創る戦略的組織として、以下のミッションを担っています。
・「先端半導体業界における世界トップシェアの自社装置×先端AI」による価値創造・事業化
・ソフトウェア開発組織の「AIネイティブ化」を牽引
【キャリアパス】
プロジェクトメンバーとして、世界トップシェアの自社装置から得られる膨大なデータに触れ、データ加工、データ分析モデルの構築、ソフトウェア実装などの一連の開発プロセスに参画しながら、半導体計測・検査に関わるドメイン知識を深めていただきます。
その後、プロジェクトやチームのサブリーダーとして、先端AI・データ技術を活用した最適な手法やツールの選定、開発スコープの策定など上流工程をリードしていただきます。また、顧客と連携したPoC・PoVの実行や、海外の顧客先・協創施設における活動を通じて、グローバル人材としてのスキルを実践的に養っていただきます。
・それ以降のキャリア：技術面を極めるAI・データ解析のスペシャリストとしてのキャリアや、卓越したソリューションの企画・実行全体を纏めるプロジェクトマネージャーとしてのキャリアなど、ご自身の適性や希望を考慮して複数の方向性から選択いただけます。

【業務概要】
全社生成AIプロジェクトにおいて、内製開発を主導し、企画・実装・運用までを一気通貫で推進することで、事業部の課題解決とAX（AIトランスフォーメーション）の加速を実現いただきます。
【具体的な業務】
・自社生成AI・AIエージェント基盤の継続的な内製開発・運用（フロントエンド・バックエンド開発、ETL/ELT処理の実装、パブリッククラウド上での最新技術検証）
・LLM/RAG APIの各種業務アプリへの組み込み
・セキュリティを考慮した社内AIエージェントエコシステムの構築
・技術動向や事業部のニーズを踏まえた開発企画、要件整理、およびプロジェクト／開発チームのマネジメント
・経営層への技術報告や外部発信（事例公開、登壇）への関与
※変更の範囲：会社の定める業務
【キャリアステップイメージ】
全社生成AIプロジェクトの内製開発において、各事業部門のニーズ抽出から要件定義、実装、デリバリーまで一貫して携わり、実装面を中心に力を発揮いただきつつ、開発全体の設計や企画をリードする役割も担っていただきます。AI技術の選定やアーキテクチャの意思決定に関わり、プロジェクトの方向性を定める中心人物としての活躍を期待しています。
また、将来的には国内に留まらず、海外拠点と連携したグローバルベースでのAX（AI Transformation）を推進するリーダーを目指していただきます。世界規模でのAI活用を形にする、ダイナミックな役割を担っていただく想定です。
海外拠点とのプロジェクト推進に伴い、海外出張のチャンスもあります。赴任や異動を伴う転居は当面想定しておりませんが、ご本人のご希望に応じて、将来的なキャリア形成の一環として相談の上で決定する場合があります。
【ポジション・部門の魅力】
経営層とダイレクトに連携できる自由闊達な環境のもと、最先端の生成AIプロジェクトの内製開発を裁量権をもって進められます。
1. 全社プロジェクトを開発面からリード: 全社生成AIプロジェクトを自社で開発。高い技術力を武器に、構想から実装まで裁量を持って推進できる圧倒的な成長環境があります。
2. 経営層との直接連携: 社長等への直接報告や海外拠点との連携を通じ、全社規模の経営インパクトを肌で感じながら業務に取り組めます。
3. 自由闊達な挑戦の風土: 製造業の枠にとらわれず、多様なプロが知見を出し合う組織です。対外発信も推奨しており、エンジニアとしての市場価値も高められます。

業務概要
現在当社では、昨年の上場によって得た資本を開発部門へ重点投資し、主力プロダクトである「自社製品」「自社サービス」の拡充や、顧客課題を一元的に解決する建設DXプラットフォーム「自社サービス」の構築を急ピッチで進めています。
このかつてない規模のプロダクト開発を圧倒的なスピードで実現するため、当社ではAI活用を前提とした「AI駆動型開発」体制への移行を全社的に宣言しました。
本ポジションでは、ビジネス課題の抽出から入り込み、AIを用いた解決策をエンドツーエンドで実装するフルサイクルな開発を牽引していただきます。最新のLLM技術をスピーディーに実サービスへ導入する攻めの開発と、大規模トラフィックに耐えうる推論エンジンの最適化やMLOps基盤の確立といった守りの設計、その両面でアーキテクチャ設計から関わる重要なポジションをお任せします。
AIによって「作ること」のハードルが下がる中、今後重要視される最先端のAIの知見や「何を作るべきか」という意思決定の経験を積みながら、エンジニア組織全体のAI駆動開発への移行というチャレンジングなミッションにもコアメンバーとして関わっていただけるポジションです。

具体的な業務
1. 課題定義/データ選定：ビジネス要件に基づいた機械学習プロジェクトの立案、および必要なデータの定義/収集・前処理
2. モデル開発/評価：Pythonを用いた統計解析、機械学習・深層学習モデルの設計、実装、精度検証
3. システム実装：学習済みモデルのAPI化、または既存アプリケーションへの組み込み
4. 管理体制構築：モデルのデプロイ自動化、継続的な学習・モニタリング環境の構築と改善
5. 最新技術の調査/活用：LLM（大規模言語モデル）や最新の論文・ライブラリの調査と実サービスへの導入検討

ポジション・部門の魅力
* AI駆動を全面的に取り入れる開発に関われる
現在エンジニア組織では、AI駆動開発を全面的に取り入れるチャレンジを行っており、各種AIツールを用いて全ての開発プロセスをAI化する取り組みを進めています。（この環境に2年身を置けば、時代の先を行くエンジニアとしての知見/経験を培うことができます。）
* 社会に大きなインパクトを与えるプロダクト開発
自社プロダクト開発だからこそ、あなたの書いたコードや設計が、業界全体の働き方をアップデートし、社会課題の解決に直結する手応えを感じられます。営業やコンサル部署との距離も近いため、事業やユーザー体験に直接影響を与える手応えやフィードバックを得ることができます。
* 技術成長を強力に後押しする環境
GitHub Copilotの導入や外部研修への参加など、コードレビュー文化や社内LTなど、最新技術を積極的に学び、実践へ落とし込める環境が整っています。また、チームで学び、共に高め合うカルチャーがあるため、コードレビューやペアプログラミング、日常的な知見共有を通じ、「一人で抱え込む」のではなく「チーム全員で成長する」文化が根付いています。
* エンジニアとしての多彩なキャリアパス
経験を積んだ先には、エンジニアリングマネージャー（EM）、テックリード、プロダクトマネージャーなど、志向性に合わせたキャリアを描くことができます。
テックブログはこちらから！

開発環境
フロントエンド：TypeScript, Vue.js, Nuxt.js, Sass
バックエンド：Ruby, Ruby on Rails, RSpec
データベース：MySQL, Redis
iOS / Android：Dart, Flutter
インフラ：Firebase, AWS, GCP
各種開発ツール：GitHub, Docker, CircleCI
タスク管理 / ドキュメント：Slack, Notion, ZenHub
分析 / エラー監視：Sentry, Redash
デザインツール：Figma
※プロダクトごとに採用技術が異なります。
※GitHub Copilotの使用が可能です！

エンタープライズ企業の課題解決に向け、技術のプロフェッショナルとして最前線でクライアントと向き合い、技術検証（PoC）から本番環境への実装、そして定着支援（イネーブルメント）までを一貫して担っていただきます。

＜具体的な業務＞
・顧客課題のヒアリングと要件定義：ビジネスコンサルタントと共に顧客の経営層や現場部門と折衝し、AIを活用したシステムアーキテクチャや技術的な解決策を策定。
・プロトタイピングとアジャイル開発：生成AI（ChatGPT、Microsoft Copilot等）やLLMを活用したRAG（検索拡張生成）環境、AIエージェントのプロトタイプを高速で開発。
・システム実装とインテグレーション：既存システムや社内データとのAPI連携、セキュリティ要件（特に金融機関等で求められるセキュアな専用環境）を考慮したシステム構築のリード。
・技術的なフィージビリティ（実現可能性）検証とリスク管理。
・プロダクト開発部門へのフィードバック：現場で得た顧客のニーズや知見を、自社SaaS基盤の改善や新規プロダクト創出へ還元。

＜ポジション・部門の魅力＞
個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスをご用意しています。
●マネジメントキャリア（Manager/Leader）：プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うパス。
●スペシャリストキャリア（Specialist）：高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献。最高位（Principle Specialist）として社会や業界に影響を与える知見保持者を目指すパス。

DXパートナーサービスにおける、AIエンジニアのポジションです。
アカデミアで培われた高度な知見や仮説検証能力を、多様なドメインの企業活動に適用し、持続的な価値を生む仕組みへと「繋ぐ」役割を担っていただきます。

当社が対峙するのは、既存の汎用モデルや公開データセットの適用だけでは解決しきれない、実社会特有の複雑な制約条件（ノイズの多いデータ、リアルタイム性の要求、ドメイン独自のロジック等）です。顧客の事業課題の本質を見極め、「解くべき技術課題への定式化（Problem Formulation）」から、最新手法の検証・実装、実運用フェーズまで一貫してリードしていただきます。

業務内容
Problem Formulation：顧客の事業課題と現場のデータを解析し、AIアルゴリズムで解決可能な技術課題へと設計・定義する
仮説検証とアルゴリズム設計：最新の論文手法をベースに、実データを用いた不確実性の検証および最適なアルゴリズムの選定・開発
End-to-Endの実装と統合：ソフトウェアエンジニアと連携し、ビジネス要件と技術的制約を両立させた形でのシステム組み込み
技術資産のモジュール化：プロジェクト固有の成果を抽象化し、横展開可能な技術資産として社内基盤へ集約・還元する

開発環境
言語：Python
Deep Learningフレームワーク: PyTorch
OS：Linux
コミュニケーション: Slack, Zoom
タスク管理: Notion
キャリアパス
入社後はエンジニアリングだけではなく、ご経験やご意向に合わせてITコンサルや組織マネジメント等のキャリアも可能性がございます。
技術のスペシャリスト志向の方には、新規AIプロダクトの開発リードやR&Dなど、他事業部への異動可能性も含めた先端技術領域を活用した開発にチャレンジいただけます。

当ポジションの魅力
【理論と実践を「繋ぐ」技術的挑戦】
アカデミアの先端知見を、実世界の不完全なデータや複雑な制約条件下で機能させる「変換能力」が求められます。理論を社会の価値へと結びつける、極めて専門性の高いフェーズに携わることができます。

【PoC以降への移行率87%という実効性の高い環境】
初期段階から技術的妥当性を厳密に検証し、現場への組み込みまで責任を持つことで、高いプロジェクト継続率を実現しています。自身の開発した技術が一時的な試行に終わらず、社会で持続的に運用される手応えを感じられます。

【技術リスペクトと、専門家同士の切磋琢磨】 松尾研出身者や博士、トップカンファレンス採択者が多数在籍。創業メンバーの多くが技術背景を持ち、不確実な検証プロセスへの理解が深いため、技術的な合理性に基づいた迅速な意思決定が可能です。