DX関連、事業会社の転職求人

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業務概要
同社が運営する国内最大級の生活者向けプラットフォームで培った業界知見・ネットワークを活かし、FAXや紙・Excelによる手作業が多く残る食品流通業界（メーカー・卸・小売）の現場に対して、AIエージェントを活用した業務自動化を推進するCEO直下の新規プロジェクトにおけるポジションです。
課題特定からプロトタイピング、本番実装、導入後の定着・改善までを一気通貫で担当します。

具体的な業務
・顧客の現場課題の特定：ヒアリングや現場理解を通じて複雑な業務プロセスを構造化し、本質的な課題の特定と解決策の提案を行います。
・ソリューションの設計：検証結果をもとに、AI-OCRや非構造化データパイプラインなどの技術を組み合わせ、実運用を見据えたシステムを設計します。
・フルスタック開発：AIコーディングツールを活用し、フロントエンド、バックエンドからAIエージェント機能の構築まで必要な機能を実装します。
・運用・定着・継続的な改善：ガードレールの設計やファインチューニングを通じて運用フィードバックを回し、提供価値の最大化を図ります。

ポジション・部門の魅力
・社会的インパクト：巨大な非効率が残る産業に対して、AIによる劇的な生産性向上を実現できます。
・スピード感のある環境：CEO直下の体制で、意思決定から実行までを最速で推進できます。
・最先端の技術環境：AIネイティブな開発環境のゼロからの構築、フルスタック開発、AI時代における先端技術の実装経験が得られます。

【業務概要】
事業の現場に入り、オペレーションメンバーと一緒にバックオフィス業務を分析して、AIで標準化・自動化する仕組みをつくる Forward Deployed Engineer のポジションです。案件をまたいで使える汎用の処理部品（OCR、名寄せ、仕訳など）と案件固有のカスタマイズを組み合わせて、業務が回る型を設計・開発します。コードを書く工程はAIエージェント等の開発の仕組みに任せ、どこまでAIに任せるかを判断しながら、現場への導入から運用まで技術面で責任を持ちます。

【具体的な業務】
・業務分析：オペレーションの現場に入り、業務の流れ・件数・例外・使用ツールを聞き出し、モックで解決策を提示
・自動化設計：業務を「システムでの決め打ち処理」「AIエージェントに任せる処理」「人が確認する処理」に分類し、現場と用語や判断基準を調整
・開発：AI開発ツール等を活用して開発を進め、毎週現場に触ってもらいながら追加要望を整理
・導入：自動検証とセルフレビューを通し、新しい業務フローへの切り替えやデータ移行を現場と一緒に実施
・運用・改善：稼働状況やAIの判断精度を確認し、例外対応や改修を担当
・型への還元：他サービスで活用可能な部品や業務モデルを開発チームへ還元

【ポジション・部門の魅力】
・「システムをつくる」ではなく「業務が回る型をつくる」ことに集中できる環境です。
・構築した仕組みの効果を、利用者のすぐ近くで実感しながら改善を回せます。
・現場への参画から導入・継続利用まで一貫して担えます。
・最先端のAIエージェントをプロダクトおよび開発プロセスに組み込む経験が積めます。
・10→100の事業スケールを再現可能な型で支える経験が得られます。

【業務概要】
「営業活動の摩擦をゼロにする」をミッションに掲げるAI-Native CRMプロダクトを開発する企業でのポジションです。コード実装・テスト・ドキュメント作成等の実行作業はAIに委ね、人間はユーザーとの対話、課題の見極め、品質の最終判断といった領域に集中します。また、AIの進化に伴い「人が何をすべきか」の境界を自ら察知し、チームに提案していく姿勢も期待されています。

【具体的な業務】
・ユーザー（営業チーム・CSチーム）との直接対話を通じた課題の発見・深掘り
・仮説構築からMVP / プロトタイプの高速構築（数日 1週間サイクル）
・AIコーディングツールを最大限活用した実装（フロント・バック問わず）
・構築したプロトタイプの検証・データ分析・学習サイクルの運営
・検証結果に基づくプロダクト方針への提言
・ドキュメンテーション、カスタマーサポート、プロダクト監視を含むEnd-to-Endの責任

【ポジション・部門の魅力】
・課題発見から実装・検証まで一気通貫で関われる、AI時代ならではの働き方を実践できます
・エンジニアとしての技術力をベースに、従来の職種の枠にとらわれないキャリアを築けます
・将来的にチームリードや事業責任者へのキャリアパスが開かれています
・小隊型チームの最小単位の戦力として、大きな裁量を持って動けます

【業務概要】
AI-Native CRMを開発する企業にて、成果（KPI）単位で End-to-End の責任を持つ小隊型チームのエンジニアとして、企画から運用まで一貫してオーナーシップを持ち推進します。
コーディングや不具合調査、定型的なレビューといった実行作業は AI に委ね、エンジニアは「何を作るべきかの判断」「AI の出力が正しいかの監督」「品質基準の設計と更新」に集中します。

【具体的な業務】
1. AI 自律稼働環境の整備（全エンジニア共通）
・AI エージェントの出力品質を構造的に担保する仕組みの設計・構築（プロンプト・ルール・ガイドライン・自動チェック等）
・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間の介入を最小化するレビューワークフローの構築
・AI エージェントが自律的にテスト・検証できる QA 環境の整備
・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証
・施策の妨げとなる技術負債の把握・可視化

2. プロダクト開発（E2E オーナー固有）
・担当 KPI（例：オンボーディング完了率、CRM 自動記録精度）に対して E2E でオーナーシップを持ち、施策の設計・AI への指示・検証・運用を一貫して推進
・複数言語・フレームワークでの AI エージェントの開発・運用・ガードレール設計
・AI が生成する CRM 入力・メール要約・提案の品質を監督し、Human-in-the-Loop の仕組みを設計・改善
・クラウド上のインフラ構成に関する基本的な理解を持ち、デプロイ・運用まで自走

【ポジションの魅力】
・KPI に対して企画から運用まで一気通貫で関われるため、自身の仕事がプロダクトの成果に直結する実感を得られます。
・AI コーディングツールを前提とした開発スタイルにより、従来よりも圧倒的に広いスコープを一人で担えます。
・AI-Native CRM という新しいカテゴリのプロダクトに、技術選定から関われる創業期のフェーズです。

【業務概要】
営業活動の効率化を目指すAIプロダクトを開発する企業でのポジションです。プロダクトにおけるLLMコール基盤、推論ルーティング、評価（ベンチマーク）基盤、ジョブオーケストレーションの設計・実装・運用を担当します。既製のマネージドサービスを繋ぐだけでなく、推論の経済性と品質を技術で支えるAIプラットフォームの中核を担います。

【具体的な業務】
・複数サービス・複数モデル（商用 API / セルフホスト OSS モデル）を統合的に扱う推論ゲートウェイの設計・実装
・vLLM 等の推論エンジンを用いたセルフホスト推論環境の構築、チューニング（KV キャッシュ / Prefix Caching、量子化、バッチング等）
・スキル・ツールごとのタスク性能特性の計測と、モデル タスクのルーティングポリシーの設計・実装
・推論クラス（リアルタイム / ニアリアルタイム / 長期間バッチ Job）の定義と割り当て設計
・上位モデルから小型モデルへの置き換え、蒸留を含むコスト最適化ループの実装と、可視化
・本番の実行ログから評価データセット（Golden Set）を継続的に生成するパイプラインの設計
・オフライン評価・オンライン評価の両輪設計（ルールベース評価、LLM-as-a-Judge、人手アノテーション、A/B・シャドー実行）
・リグレッションゲートの構築：モデル / プロンプト / スキル定義の変更を CI で自動評価し、昇格判断を仕組み化
・評価指標そのものの妥当性検証（指標のハッキング耐性、人手判断との相関の追跡）
・定期実行 Job / イベント駆動 Job を統一的に扱う宣言的なジョブ制御平面と、リコンシリエーション型の制御ループの実装
・障害検知・自動リトライ・部分再実行・冪等性設計・バックプレッシャ制御
・トレース・メトリクス・コスト・品質を同一の軸で追える可観測性の設計と、AI 推論コストの可視化・管理

【ポジション・部門の魅力】
・単なるマネージドサービスの組み合わせではなく、推論の経済性そのものを設計する経験が得られます。
・AI-Native プロダクトの基盤として、プロダクトの競争力に直結する重要なコア機能開発を担えます。

【業務概要】
営業活動の摩擦をゼロにすることを目指すAI-Native CRMプロダクトを展開する企業でのポジションです。AIエージェントが商談・メール・通話をもとに、CRM更新からフォローアップの起案までを自律的に実行し、人がレビューに集中するプロダクトを目指しています。
本ポジションでは、現場で信頼され続けるエージェントを評価・ガードレール・本番監視を通じて構築します。プロダクト開発チームと共創しながら、課題発見から本番運用までを一気通貫で担う役割です。

【具体的な業務】
●AI自律稼働環境の整備（全エンジニア共通）
・コーディングエージェントが高品質な成果を出し続けるための環境設計（ルール・スキル・Hooks・MCP連携・自動チェック等）
・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間のレビュー負荷を最小化するワークフロー構築
・AIエージェントが自律的にテスト・検証・デバッグできるQA環境の整備
・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証
・技術負債の把握・可視化

●AIエージェント開発・運用（AIエンジニア固有）
・顧客業務や利用ログからAIエージェントで解くべき課題を定義し、自動化の範囲と人が介在するポイントを設計
・RAG / Agentic Search、Memory、Tool Use、マルチエージェント構成を用いたエージェントの設計・実装
・エージェントが利用するツール・API・MCPサーバーの設計
・評価データセットと実行過程を含めた評価（LLM-as-a-Judge等）により、プロンプトやモデルの変更を安全にリリースする評価駆動開発の仕組みづくり
・タスク成功率・修正率・業務削減時間・安全性・コスト・レイテンシなどの指標設計とモニタリング
・本番トレース、ユーザーの修正、失敗事例を評価データと改善に還元するフィードバックループの構築
・リスクに応じた自律度の段階設計（自動実行 / 承認後実行 / 提案のみ）
・確信度・根拠表示・差分レビューなど「確認するだけ」で済むHuman-in-the-Loop UXの技術設計
・プロンプトインジェクション対策、権限の最小化、テナント分離、監査ログなどセキュリティ・ガードレールの設計
・非同期・長時間稼働するエージェントの実行基盤と、LLMオブザーバビリティの整備
・モデルの選定・移行と、品質・コスト・レイテンシのトレードオフ管理
・評価基盤・推論基盤など共通コンポーネントの整備
・最新LLM / Agent技術の検証とPoCから本番化までの推進
・社内業務へのエージェント適用とナレッジ共有による組織全体の生産性・技術力の底上げ

【ポジション・部門の魅力】
プロダクト価値の核心となる役割として、最先端のエージェント技術やLLMを活用し、単なる検証にとどまらず現場で信頼され継続利用される本番プロダクトの開発を一気通貫で推進できます。

＜業務概要＞
AI領域のプロダクト開発企業において、プロダクトの成長を加速するため、ユーザー獲得から課金に至るファネル全体を設計・最適化するプロダクトエンジニアを募集します。データ収集・分析レポートの生成・施策ドキュメントのドラフト作成などはAIが担い、人間は指標の選定や優先順位の判断に集中する環境です。成長課題の発見から優先順位付け、検証、実装までを自律的に推進します。

＜具体的な業務＞
【AI自律稼働環境の整備（全エンジニア共通）】
・AIエージェントの出力品質を構造的に担保する仕組みの設計・構築（プロンプト・ルール・ガイドライン・自動チェック等）
・変更リスクの自動評価とガードレール設計により、人間の介入を最小化するレビューワークフローの構築
・AIエージェントが自律的にテスト・検証できるQA環境の整備
・セキュリティ・コンプライアンス・ポリシー準拠の自動検証
・施策の妨げとなる技術負債の把握・可視化

【Growth施策（Growth固有）】
・成長課題の発見・優先順位付け・検証設計・AIへの指示
・ファネル最適化（ユーザー獲得 課金）
・オンボーディング・アクティベーション改善
・サブスクリプション・課金システムの設計・AIへの指示
・LLM活用の成長施策企画・検証設計
・データパイプライン・計測基盤整備

＜ポジション・部門の魅力＞
・プロダクトの成長に直接インパクトを与える施策を、自ら企画・実装・検証できます
・データドリブンに仮説検証を繰り返す、スピード感のある環境です
・LLMを活用した新しいGrowth手法に取り組めます

【業務概要】
生成AIを含む複数技術を活用しながら、アプリケーション全体の設計・品質・技術意思決定を担うテックリードとしてのポジションです。AIの活用を前提とし、システム全体の設計など、アプリケーション・API・データ・クラウドを横断してプロジェクトを技術面からリードします。

【具体的な業務】
・アーキテクチャ設計および技術選定、意思決定
・設計・実装・コードレビューによる品質担保
・プロジェクトにおける技術課題の解決
・メンバー育成および技術的リード
・最新技術（AI・Copilot・クラウド）の検証・実プロジェクトへの適用
・API設計／データ設計／アプリケーション構成設計
・技術的意思決定および開発方針の策定

※テックリードを目指す方のチャレンジも可能です（機能開発・設計業務を担いながら上流工程に関与、部分的な技術リードや改善提案の実施など）。

【ポジション・部門の魅力】
5 10名のエンジニアで構成されるチームのテックリードとして参画します。開発はアジャイル（スクラム）形式で進めることが多く、技術選定やコードレビューを通じてチーム全体の技術力を底上げする役割を期待されています。

【業務概要】
LLMやエージェントを中核に据え、業務プロセス・既存システム・データと接続した実運用で使われるAIの導入を推進するポジションです。AIを活用し、アプリケーション・クラウド・データと連携しながら実運用で使われるAIを設計・実装し、価値創造を担当します。

【具体的な業務】
・クライアント課題に基づき、生成AIを業務に組み込む設計・開発・導入・運用
・RAG（検索拡張生成）、Agent、Copilot等を活用したAIソリューション構築
・Webアプリ／業務システム／モバイルアプリとの統合
・プロンプト設計・評価・改善による品質向上
・データ・クラウド・アプリケーションを横断したAI設計
・クライアントへの技術提案・導入支援
（ポジションに応じて）
・AIアーキテクチャ設計／技術選定
・設計レビュー・技術方針の意思決定

【ポジション・部門の魅力】
・PoCで終わらない実運用前提のAI開発に携わることができます。
・AI単体ではなく、アプリ・クラウド・データ統合を前提とした開発が経験できます。
・エンジニアも提案・要件定義フェーズから関与します。
・最新技術を取り入れた環境での開発が可能です。
・AIエージェント設計、Azure OpenAI + RAG構成の実装、LLMの評価・改善・運用設計などのスキルが得られます。

【業務概要】
LLM・AIエージェントの共通基盤を通じて、生成AIが生み出す事業価値を増幅させるポジションです。
モデル利用・評価・監視・変更管理を支える基盤、開発・運用環境、共通運用パターンの設計・開発・運用を担当します。

【具体的な業務】
・複数チームが共通の方法でLLMを利用するためのモデル利用基盤（LLM Gateway）や、AIエージェントの実行・外部ツール連携基盤の設計・開発・運用
・クラウド、コンテナ、CI/CD、IaCを用いた再現性のある開発・実行環境の整備
・認証・認可、Secret管理、利用制限、監査ログ等を組み込んだ安全な利用環境の整備
・セキュリティ・法務・事業部門と連携したAI利用ポリシーおよびガードレールの整備
・利用量・コストの可視化とモデル選択・キャッシュ等によるコスト最適化
・評価データセット・評価方法の整備と、リスクに応じた評価・レビューの仕組みづくり
・プロンプト・モデルのバージョン管理、リグレッションテスト、リリース・切り戻しの仕組みづくり
・ログ・メトリクス・トレース、フォールバック、アラート、Runbookの整備
・利用チームとの協働による個別アプリケーションのアーキテクチャ設計・実装・改善および共通ライブラリ・テンプレート化

【ポジションの魅力】
・基盤が生成AI活用の広がりに直結するため、非常に大きな影響力を持つことができます。
・実際のユースケースをもとに、同社における活用標準を自ら設計・構築できます。
・進化し続けるモデルやAIエージェント技術に向き合い、変化を前提とした柔軟な基盤開発に挑戦できます。
・共通基盤開発にとどまらず、セキュリティやAI利用ルールづくりまで幅広く関わることができます。

業務概要
R&D組織の一員として、ロボティクスをはじめとするディープテックを働く現場に実装するために必要な技術・機器の構想・調達・実装を、一気通貫でリードします。

具体的な業務
・要件定義・技術構想：フィジカルAIを事業として成り立たせるために必要な課題やあるべき姿を起点に、必要な技術・機器（ロボット、ロボットアーム、各種センサー・カメラ、エッジデバイス、制御・連携ソフトウェア、周辺設備等）を特定し、組み合わせを設計
・技術・製品リサーチ：国内外のメーカー・製品・部品・要素技術の最新情報を積極的に収集し、実現可能性とコストの観点から評価
・PoC・検証の設計と実行：検証仮説と成功指標（KPI）を定義し、PoC・実証実験を設計のうえ、現場・パートナーと連携して環境構築・実行・評価を行い、横展開・本番実装の判断をリード
・検証環境（ラボ・現場）の構築：最小ラボおよび協力現場で、技術・機器を実環境で検証・実装できる環境をゼロから設計・構築
・協業パートナーの開拓・実装：ロボット・機器メーカー、AI企業、SIer、研究機関等との連携を構想し、PoC契約・共同検証を組成・推進
・取り組みの継続性・経済性設計：実装・運用を継続できるよう、コスト・体制・ユニットエコノミクスを設計
・プロジェクトマネジメント：R&Dメンバー、事業部門、現場、外部パートナーをはじめ多様な社内外ステークホルダーを束ね、利害調整および課題解決を行い実行・完遂までをリード

ポジション・部門の魅力
・ロボティクスをはじめとするディープテックを現場に実装する中核をゼロから担当可能
・必要な要素の組み合わせ、最小ラボからPoC、現場のセットアップまで自ら構想・実行可能
・ロボット・ハードウェアメーカーや研究機関と、最前線で協業可能
・技術とビジネスの両面から、新しい労働力インフラの形を設計可能

【業務概要】
R&D組織の一員として、ロボティクス・自動運転をはじめとするディープテック領域全般をスコープに、これらを物流・製造の現場に実装していくための事業とインフラの立ち上げを、一気通貫でリードしていただきます。

【具体的な業務】
・ディープテック領域の技術・事業探索：ディープテック技術の動向・メーカー・市場を把握し、事業へのインパクトと打ち手（事業仮説）を構想する
・PoC・検証の設計と実行：検証すべき仮説と成功指標（KPI）を定義し、PoC・実証実験を設計のうえ、現場・パートナーと連携して、環境の構築、実行・評価し、横展開・本番実装の判断までをリードする
・現場での実証・協業を成立させるスキーム設計：クライアントとの権利整理・利用許諾・合意形成を、改善レポートや教育コンテンツ等の還元価値とセットで設計する
・協業パートナーの開拓・実装：ロボット・自動運転メーカー、AI企業、研究機関、保険・金融等との連携を構想し、PoC契約・共同検証を組成・実施する
・取り組みの継続性・経済性設計：実証・実装の取り組みを継続できるよう、コスト・体制・ユニットエコノミクスを設計する
・改善ループの設計：現場での実証で得た知見を、教育・品質チェック・運用改善に反映する仕組みを設計する
・プロジェクトマネジメント：R&Dメンバー、プロダクト、法務、現場、外部パートナーをはじめ多様な社内外ステークホルダーを束ね、利害を調整し実現に向けたブロッカーを取り除きながら、論点設定から実行・完遂までをリードする

【ポジション・部門の魅力】
・ロボティクス・自動運転などのディープテックを現場に実装する基盤を、ゼロから立ち上げる挑戦を担えます
・技術（ロボティクス・自動運転・AI）と事業開発の交差点で、新しい労働力インフラを設計できます
・最小ラボから現場PoCまで、インフラを自分の手で構築する胆力が正面から活きます
・ロボットメーカーや研究機関と、フィジカルAI時代の最前線で協業できます
・現場・クライアントとの信頼（同意・権利）を設計しながら、最前線で実装を進める希少な経験が積めます

【業務概要】
LLM・AIエージェントの基盤を通じて、生成AIが生み出す事業価値を増幅させることが本ポジションのミッションです。個別のプロダクトや業務で活用が進む生成AIについて、本番運用に共通する複雑性を基盤側で引き受け、利用チームがユースケース固有の課題解決に集中できる状態を実現します。複数チームと連携し、モデル利用・評価・監視・変更管理を支える基盤、開発・運用環境、共通の運用パターンを設計・開発・運用します。

【具体的な業務】
1. 検証した施策を本番へつなげられる共通基盤の開発・運用
・複数チームが共通の方法でLLMを利用するためのモデル利用基盤（LLM Gateway）や、AIエージェントの実行・外部ツール連携基盤の設計・開発・運用
・新しいモデルや機能を素早く試し切り替えられる仕組みの整備、クラウドやIaCを用いた開発・実行環境の整備
2. 安全性とコスト効率を標準で備えた仕組みづくり
・認証・認可、Secret管理、利用制限、監査ログなどを組み込んだ安全な環境整備
・セキュリティや法務部門と連携した個人情報取扱ポリシーやガードレールの整備
・利用量・コストの可視化とモデル選択・キャッシュ等によるコスト最適化
3. 品質を確かめながら届け改善し続けられる運用づくり
・評価データセット・評価方法の整備と、自動評価・人による確認を組み合わせた評価仕組みづくり
・プロンプト・モデルのバージョン管理、リグレッションテスト、切り戻し等の仕組みづくり
・出力品質、応答時間、エラー率を把握するログ・メトリクス・トレースとアラート等の整備
4. 利用チームとの協働と標準化・セルフサービス化の推進
・個別のLLMアプリケーション・AIエージェントのインフラ・運用課題に対するアーキテクチャ設計・実装
・得られた知見を共通ライブラリ、テンプレート、ドキュメントへ反映しセルフサービス化を推進

【ポジション・部門の魅力】
・基盤がLLM活用の広がりに直接影響を与えるため、事業上のインパクトが非常に大きいです。
・業界でも標準が定まりきっていない領域において、同社における最適な標準を自ら設計できます。
・進化し続けるモデルやエージェントに向き合い、技術選定から運用ルールづくりまで幅広く主導できます。

【業務概要】
同社グループでは、中期計画における「健康経営」領域の強化として、健康状態の可視化や予防医療によるソリューションの構築に取り組んでいます。本ポジションでは、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）」を同社のプロダクトおよび業務プロセスに導入・推進を担当します。

【具体的な業務】
事業課題の特定や現場ニーズの理解から、AI・データを活用した業務設計、プロダクト企画、開発推進、現場定着まで上長・チームと連携しながら主体的に推進します。
・生成AI/AIエージェントの実装：健診サポート業務、データ分析、顧客対応等への組み込みと効率化
・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のナレッジグラフ化および開発AIアシスタントへの提供
・デジタル基盤の刷新：基幹システムを生成AIコーディングプラットフォームやクラウド基盤による次世代アーキテクチャへ段階移行
・自動化パイプラインの構築：要件分析からコード生成、テスト、デプロイまでをAIエージェントで自動化
・0ベースでの仕組みづくり：開発標準、設計フォーマット、AI活用ルール等の整備

【ポジションの魅力・キャリアパス】
入社後は座学OJTからスタートし、実務プロジェクトでAI駆動開発の実践経験を積みます。実績や志向に応じて、将来的にチームリーダーやマネージャー（管理職）へとキャリアを拡大していくことが可能です。

【業務概要】
チェーン小売企業の店舗運営を支援する店舗マネジメントAI（SaaS/Bpass）プロダクトにおいて、企画段階から参画し、新規機能の企画・開発およびプロダクト開発方針への技術的サポートを担当します。本番初回リリースに向けた開発フェーズにおいて、技術的な視点でプロダクトを形にし、将来的な開発チーム立ち上げへの参画も期待されるポジションです。

【具体的な業務】
1. 新規機能の企画・開発
・プロダクト責任者や企画メンバーとともに、新規機能やUXを企画段階から検討
・AIコーディングツール（Claude Code等）を活用したモック・プロトタイプの作成とユーザー検証を通じた企画の具体化
・企画した機能の開発（自ら実装、またはパートナー企業と連携して実装）

2. プロダクト開発方針への技術的サポート
・ビジネス要件・ユーザー要件を技術的な実現方式・工数・リスクの観点から整理し企画に反映
・製品ロードマップや開発優先順位に対する技術面からの提案
・システム全体のアーキテクチャ検討や技術選定

3. ベンダーコントロール・品質管理（開発支援チームと連携）
・開発パートナー企業への依頼内容整理と進捗確認
・開発物のレビュー・受け入れ確認への参画

4. AI駆動開発の共通ルール・開発チームづくり
・エージェント設定やコーディング規約など、AI開発の共通ルールづくりへの参画
・今後採用予定のエンジニアの採用・育成および開発チームの立ち上げへの参画

【ポジションの魅力】
・初期エンジニアとして、技術の意思決定や開発体制づくりにゼロから関わることができます。
・企画段階から参画し、プロダクトの方向性づくりに直接影響を与えられます。
・最新の生成AI技術を実際の製品開発の中心で活用できます。
・グループの事業基盤と信頼を活かしながら、スタートアップのようなスピード感で新規事業を推進できます。

【業務概要】
AI技術を活用した新規事業において、開発基盤と品質管理の仕組みを構築・運用するプラットフォームエンジニアのポジションです。プロジェクトマネージャーやエンジニア、パートナー企業が共通の品質で開発・納品を行えるよう、AIツールを中心とした開発基盤や標準アプリケーション構成を整備します。

【具体的な業務】
・開発ツールの整備：AIコーディングツールを活用した開発プロセス（プロンプト・コード規約・共通ライブラリ等）の基準策定および継続的改善
・標準インフラの構築：提供アプリケーションの標準構成および開発テンプレートの作成、運用・監視・バックアップ仕組みの組込
・自動検証の構築：自動テスト・セキュリティスキャン・依存関係チェックの仕組み化による一次品質確認の自動化
・品質の関門・検収：納品前の最終検証および自動検証で対応できない例外的な判断の実行
・安全性・コスト管理：顧客ごとの権限・データ分離およびインフラ費用・AI利用料の管理と上限調整
・計測と改善：検収通過率・手戻り率等の指標計測に基づく開発プロセスの改善
・立ち上げ支援：新規参画メンバー向けの開発手順整理とオンボーディング支援

【ポジション・部門の魅力】
1. 自ら作成する仕組みが事業全体の開発基盤となり、多くの顧客の業務効率化に直結します。
2. AIコーディングエージェントの活用を組織的な基盤として設計・構築する経験が得られます。
3. 単なる開発・納品にとどまらず、品質維持・向上のための仕組みづくりに注力できます。
4. 事業立ち上げ期からプラットフォームの構成や指標設定を自ら主導できます。

【業務概要】
中小企業の顧客の現場に入り込み、課題をAIで解決可能な要件に定義し直した上で、オーダーメイドの社内業務システムとして提供するポジションです。
商談への技術同席から要件定義、AIツール等を活用した開発、納品時のデプロイやデータ移行、納品後の運用
・保守までを技術面で担当します。
【具体的な業務】

・商談同席：技術担当として課題や既存システムをヒアリングし、モックを用いて解決策を提案
・要件定義：業務フローを整え、顧客と用語の定義を統一
・開発：AI開発ツール（Claude Code等）を活用し効率的に開発を推進。
毎週顧客による確認を行いながら要望を仕分け
・納品：自動検証やレビューを経て、データ移行や顧客環境へのデプロイを実施
・運用
・保守：納品後の問い合わせ対応、機能改修、稼働状況のモニタリング
・型への還元：開発や運用を通じて得た課題
・再利用可能な部品を基盤チームへフィードバック【ポジションの魅力】
1. 単なるシステム構築にとどまらず、顧客の課題解決や新しい働き方の提供に集中できる環境です。
2. 中小企業の経営者や現場のユーザーと直接関わり、開発したシステムが活用される現場を間近で実感できます。
3. 課題定義からリリース、運用までを一貫して担当し、責任を持ってシステムを届けられます。
4. 最先端のAIコーディングツールを活用した開発プロセスを実践できます。

●業務概要
グループ各事業会社の経営戦略・事業課題に対し、生成AI・AI技術を活用したプロダクト／システム開発プロジェクトについて、計画立案から要件定義・開発推進・リリース・運用引き渡しまでをマネジメントします。AIならではの不確実性（精度・データ・コスト・セキュリティ等）を踏まえながら多様な関係者をまとめ、構想を「計画どおり確実に形にする」役割を担います。

●具体的な業務
・プロジェクト計画の策定（スコープ、WBS、スケジュール、体制、予算）
・システム要件定義（機能／非機能）の推進と、事業部門・開発チーム間の認識合わせ
・開発チーム（内製／外部パートナー含む）の進捗・品質・コスト（QCD）管理
・外部パートナーの選定支援、見積精査、発注・契約に関する調整
・課題・リスク・変更管理、AI特有の不確実性（精度・データ・コスト）を踏まえたリスク対応
・PoCから本番化へ移行する際の計画立案、品質基準・評価観点の整理
・事業部門・開発・セキュリティ・法務など関係部門とのステークホルダーマネジメント、会議体運営
・テスト・移行・リリース計画の策定、運用引き渡しに向けた関係部門との連携
・プロジェクトの振り返りを通じた進め方の改善、推進ノウハウの標準化
※プロダクトの方向性・優先度はプロダクトオーナーと、全体アーキテクチャはシステムアーキテクトと協業して進めます。

【プロジェクト事例】
各グループ会社の事業成長・業務高度化に貢献することを目的に、AI活用を前提としたプロダクトおよびグループ横断で活用されるAI基盤の構想・設計を行います。
・営業AIロープレ（営業がいつでもAIとロールプレイ練習できる環境を提供し、スキル向上と育成標準化を支援）
・営業サポートAI（商談・顧客対応における事前情報整理や示唆提供をAIが支援し、営業活動の質と効率を向上）
・AIプロダクト開発共通基盤（複数AIプロダクトを支える基盤を設計し、事業横断での活用と継続的な進化を実現）

●ポジションの魅力
・単一サービスに留まらず、大規模な事業・複数組織横断のAIプロジェクトをマネジメントでき、大きなインパクトを生み出せる
・生成AIを活用した開発プロジェクトを数多く推進でき、AI特有の品質・リスク管理のノウハウを蓄積できる
・事業者の立場で、計画からリリース・運用定着まで一気通貫でプロジェクトを担える
・特定製品の開発に限定されないため、プロジェクトごとに最適な進め方・体制を自ら設計できる
・AI推進のための専門組織となるため、AIプロジェクト推進の標準づくりにも関与できる
・書籍購入・オンライン学習・外部研修参加など多様な自己研鑽に活用できる年間予算を各人に付与し、継続的なスキルアップを支援

【業務概要】
同グループの新規事業であるAIコンサルティング事業における、FDE（Forward Deployed Engineer）のポジションです。
経営直轄の新規事業立ち上げメンバーとして、クライアントの現場に入り込み、AIエージェントの開発や自社AIプロダクトの導入を通じて業務改革を推進します。単にシステムを納品するのではなく、業務ヒアリングや要件定義から実装、本番導入、顧客チームの内製化まで一気通貫で伴走します。

【具体的な業務】
案件に応じて顧客先に常駐（週2 3日程度）しながら、以下の工程を担当します。
1. 業務分析・要件定義
・顧客へのヒアリングを通じた業務フロー、課題、既存システム・データ環境の把握
・AIを適用するユースケースの具体化と技術的な実現性の検討
・導入効果を測る成功指標の設計とシステム構成の検討
2. AI・データサービスの導入支援
・自社AIプロダクト群や外部AIサービス・データ基盤の導入・業務活用支援
・顧客環境に応じた設定、データ接続、アクセス権限の設計・実装と情報システム部門との調整
3. AIエージェント・連携機能の設計と実装
・顧客業務に合わせたAIエージェントや業務ワークフローの設計・実装
・既存システムや社内データとのAPI・データ連携開発
・AIの出力品質、信頼性、応答速度、コストの評価・改善
4. 導入後の運用改善・効果測定
・利用状況やフィードバックをもとにした改善施策の提案・実装
・導入効果の確認と自社プロダクト開発チームへのフィードバック

【ポジションの魅力】
・実装力を軸に、顧客対応や案件の技術リードへと役割を広げられる環境です。
・要件定義から設計・実装、運用改善までAI導入を一気通貫で経験できます。
・最先端の生成AIやAIエージェント、データ基盤などの技術を実案件で扱えます。
・役員直下で新規事業の立ち上げ期から関わることができます。

＜業務概要＞
グループのFinTech領域（銀行、クレジットカード、証券、保険、電子マネー、決済サービスなど）において、AI技術を活用したグループ内業務改善を推進する戦略リーダーポジションです。
本ポジションはFinTechグループ横断の戦略組織に所属し、各金融サービスの業務プロセスや運用課題を横断的に分析し、中長期的なビジョンに基づいたAI活用戦略を立案・設計します。
実行は各金融サービスの担当部門に委ねるため、役員やステークホルダーと密接に連携しながら、グループ全体のシナジーを最大化する役割を担います。

＜業務詳細＞
中長期ビジョンの策定
・FinTechグループ全体の中長期的な業務改善ビジョンを策定し、AI技術を活用した効率化・最適化の方向性を示す。
・各金融サービスの現状と将来の課題を横断的に分析し、グループ全体の成長を支える戦略を立案。

＜やりがい・魅力＞
・当社のエコシステムという大規模なプラットフォームの中で、AI技術を活用した中長期的な業務改善戦略を立案し、FinTechグループ全体の効率化・最適化をリードする挑戦ができます。
・各金融サービスの経営層と直接連携し、経営レベルでの意思決定に関与することができます。
・国内外の最先端技術や知見を取り入れながら、横断的な視点で大規模な変革をリードする経験を積むことができます。
・各金融サービスの経営層と直接連携し、経営レベルでの意思決定に関与することができます。
・国内外の最先端技術や知見を取り入れながら、横断的な視点で大規模な変革をリードする経験を積むことができます。
・FinTechカンパニーを横断し、グループ全体のプロジェクトに携わることができます。
・中〜長期的なプロジェクトを担当し、FinTechカンパニーの今後に大きく影響を与えるポジションです。

＜AI戦略の立案＞
・業務プロセスや運用課題を特定し、AI技術を活用した解決策を提案。
・国内外の最新AI技術やトレンドを調査し、FinTechグループに適したソリューションを設計。
・各金融サービス間のシナジーを最大化するためのAI活用プランを策定。

＜プロジェクト推進とステークホルダー調整＞
・各金融サービスの役員やステークホルダーと連携し、業務改善に向けたAI活用プロジェクトの方向性を定義。
・各社が実行可能な形でのプロジェクト計画を策定し、実行部門への移管をサポート。
・プロジェクト進捗をモニタリングし、必要に応じて調整やアドバイスを提供。

＜横断的な視点での課題解決＞
・各金融サービスの個別課題だけでなく、グループ全体の横断的な課題を特定し、解決策を提案。
・当社のエコシステム全体の成長を支えるため、FinTechグループ内外のリソースを活用した最適な戦略を設計。

＜責任範囲＞
・FinTechグループ全体の中長期的な業務改善ビジョンとAI戦略の策定・推進責任。
・各金融サービスの実行部門がプロジェクトを円滑に進められるよう、計画の設計とサポートを提供。
・ステークホルダー間の調整と合意形成を主導。

当社は仕入れから加工、物流、店舗設計・保守など、事業のあらゆるプロセスを自社で内製化しており、食の「安全安心」をテーマとしつつも手ごろな価格の焼肉で、ファミリー層に厚い支持をいただき発展してきました。
2030年までにグループ売上1000億円の目標実現を目指してさらに業容拡大しております。複数業態で300店舗以上、及びそれに対応するサプライチェーンを運営する当社では、様々な経営資源の適切な配置や活用をスピーディーに行うことや、事業に大きな効果をもたらすマーケティングがより重要となり、DXを含む企業改革を推進する人材を募集することといたしました。
今回募集するデータ分析・戦略立案担当には社内外のビッグデータを分析活用し、販売やオペレーションなど事業活動のあらゆる面で改善・改革に取り組んでいただきたいと考えております。
リアルな事業環境に身を置きながら、サプライチェーンの生産性向上、店舗内のオペレーション円滑化、高度な集客・販売プロモーション手法の導入などに取り組み、経営層と一緒に様々な経営課題を解決していただける方を募集します。
・社内外のデータ分析による事業上の課題や機会、消費者インサイトの抽出
・パーソナルレコメンデーションなどを活用した精度の高いプロモーション施策の企画・設計・導入
・来店予測に基づく発注やシフト管理の最適化など、サプライチェーン上のあらゆる業務効率を改善するための施策立案・設計・導入
・上記の分析及びそれに基づく施策（来店予測・食材管理・自動調理など）におけるDX機能を進化させるための立案・実行

【業務概要】
当社では、事業領域の拡大や新規ビジネスの創出が進む中、事務部門を「業務を処理する部門」から、事業成長と新たな価値創出を支える企画・変革機能へ進化させています。
本ポジションは、全社横断の立場から事務ガバナンス、事務リスク管理、業務変革、デジタル活用を一体的に企画・推進し、「事務品質」と「事業スピード」を両立する業務基盤を設計する役割です。

【具体的な業務】
以下の業務を、案件リーダーまたは中核メンバーとして推進します。
・事務ガバナンス：事務規程・マニュアル・契約書式等の整備、法令改正や新規事業に伴う業務プロセス・ルール設計
・事務リスク管理：事務リスクの特定・評価、対応策の企画・実行、事務事故・ミスの分析、BCPの構築・推進
・事務変革推進：現状分析・課題特定、あるべき業務像の設計、関係部門との合意形成、業務プロセス高度化施策の実行・定着
・DX・システム企画：AI・RPA・電子契約等を活用した業務プロセスの企画、業務要件定義、導入・テスト・定着支援

【ポジション・部門の魅力】
・全社横断の企画ポジション：幅広い事業領域を対象に、全社視点で事務運営・リスク管理・業務変革を設計できます。
・企画から実装・定着まで担当：構想立案、関係者調整、システム導入、効果検証まで一気通貫で携われます。
・新規ビジネスとDXの最前線：ルールが未整備な領域を自ら考え、業務プロセス・統制・システムを形にする経験が得られます。
・キャリアの広がり：事務企画、BPR、DX、プロジェクトマネジメント、オペレーショナルリスク管理の専門性を高められます。

【従事すべき業務の変更範囲】
グループ内またはその他当社が指定した法人、団体等における金融業およびそれに関連するサービス・諸業務

【業務概要】
同社が運営する主力サービスの機能強化・サービス向上に向け、CEO直轄の分析部署にて生成AI等を活用したモデリングおよびシステム実装を担当します。

【具体的な業務内容】
・生成AIを活用した提案機能の強化（ベクトルデータベースの作成・整備、RAGによるシステム実装、プロンプトチューニング、モデルのフィッティング調整など）
・短期および長期プロジェクト双方への参画
・上記業務に伴う各種データ整備およびエンジニアリング業務

【ポジション・部門の魅力】
CEO直轄の専門部署にて、プロダクト開発チームと協働しながら、最新の生成AI技術を実プロダクトへ組み込む高度な開発に携わることができます。

【業務概要】
改革テーマやAIの適用可能性を検討する段階から参画します。自ら現場に入り、As-Is業務の整理や業務の実体験を通じて、実際の業務プロセス、判断、例外処理、利用者の課題を把握します。その理解をもとにAIで効果が見込める業務を見極め、現場で使える最小実用プロトタイプを短期間で開発・検証し、安全な定着・横展開まで推進するポジションです。

【具体的な業務】
・事業改革を担うビジネスアーキテクトと連携し、改革テーマ、対象領域、検証スコープを共同で具体化
・現場へのヒアリング、業務観察、業務の実体験等を通じたAs-Is業務プロセス、役割、判断基準、例外処理、課題の整理
・現場理解を踏まえたAI／ローコードの適用領域、To-Be業務、プロトタイプ要件、評価指標の設計
・Copilot Studio、Agent Builder、Power Platform、RAG、クラウド等を用いたプロトタイプ開発
・現場利用者と連携した使いやすさ、業務適合性、例外対応、継続利用可能性の検証・改善
・工数削減、問い合わせ削減、処理時間短縮、品質向上、利用率等の効果測定
・IT部門と連携したセキュリティ、権限、データ、ログ、運用、保守性、展開性の確認
・再利用可能なテンプレート、設計パターン、運用ルールの整備と複数テーマへの横展開

【ポジション・部門の魅力】
改革テーマや対象領域を具体化する段階から参画できる仕事です。
自ら現場に入り、業務を見て、聞いて、時には実際に体験することで、資料だけでは分からない判断や例外処理まで捉え、実効性のあるAI活用へつなげます。現場理解からプロトタイプ開発、効果検証、運用設計、横展開まで一貫して関わり、工数削減や品質向上などの成果を数値で実感できます。
AI・クラウド・ローコード等の技術を、業務改革の実成果へ結びつける経験を積めます。

【業務概要】
営業や開発などのビジネス部門の現場に入り込み、戦略の策定から実行までを牽引・推進するポジションです。
ビジネスアーキテクト、データサイエンティスト、AIエンジニアと協力しながら、ディレクター兼PMOとして、データサイエンス・AI技術を通じた課題解決を推進します。

【具体的な業務】
・機械学習や生成AI、データサイエンスに関わる戦略の策定および実行
・機械学習や生成AI、データサイエンスに関わるプロジェクトマネジメント全般
・課題形成から、プロトタイプアプリ開発、システム化要件定義、導入まで
＜具体的なプロジェクト例＞
・製品開発における試作データを活用した設計開発期間の短縮
・設備ログデータを活用した予知保全によるメンテナンス頻度の最適化
・工程データを活用した量産品の不良率の削減
・LLM、生成AIを活用した各種業務の効率化
＜連携部門＞
・主に営業部門や事業部の企画・開発部門、国内外の関連事業所と関係会社（工場や販売会社）
＜使用言語/ツール＞
・Python、GitLab/GitHub、Confluence、Docker、クラウドサービス（AWS, Azure）など

【ポジションの魅力】
・戦略の策定だけでなく、その実行の牽引・推進含め、機械学習や生成AI、データサイエンスを活用して現場メンバーとともに課題を解決し、ビジネスに貢献できる業務です。データ分析やアルゴリズム構築だけでなく、現場での業務実装まで伴走し達成感を味わうことができます。
・同社の様々な事業活動を通じて発生する膨大で多様なクローズドデータを扱うことができます。

●業務概要
生成AIツール（ChatGPT EnterpriseやM365 Copilot等）の新機能導入・基盤運用および複数のツールやシステムを組み合わせたソリューション企画を通じ、社内における普及と活用度の向上を推進します。ベンダーや外部企業から収集した情報をもとに社内活用の方針を企画し、プロジェクトを推進する役割を担います。

●具体的な業務
・生成AI系ソフトの情報収集および社内適用方針の策定
・M365、Power Platform関連の情報収集
・社内情報発信および基盤運用業務全般
・生成AI活用担当者と連携した企画推進
・同社グループ海外拠点への展開および海外拠点IT部門とのコラボレーション活動

●ポジションの魅力
・先端技術を組織全体で活かす視点から主体的に動くことで、自己成長とともに企業の未来に貢献できます。
・急成長する技術の業務適用に向けたソリューション企画を通じ、専門的なスキルを大幅に向上できます。
・利用者のニーズを直接捉えながら施策を進められるため、大きなやりがいを感じられます。

【業務概要】
AIを起点とした新規事業開発・業務変革プロジェクトにおいて、経営課題の特定から構想策定、実装、定着に至るまでを推進するポジションです。

【具体的な業務】
ご経験・適性に応じて、以下の領域を担当します。
・AI戦略・新規事業構想：AIを活用した新規事業の参入戦略や事業コンセプトの策定、業務変革構想およびロードマップの立案。投資対効果を踏まえた優先順位付けを行い、実行可能な計画へと落とし込みます。
・実装・プロジェクトマネジメント：エンジニアと連携し、PoCから本番開発・導入までをリード。要件定義、プロジェクト計画の策定、進捗・品質・リスク管理、ステークホルダー間の合意形成を担います。開発案件はすべてプライム契約のため、要件定義からリリースまで自社責任で進めることができます。
・AI活用推進アドバイザリー：「AI活用の方針が定まらない」「導入したものの社内に浸透しない」「投資対効果が見えない」などの課題に対し、阻害要因の分析から課題の特定、改善施策の立案、定着支援までを伴走します。
・プロジェクト統括・組織運営（ご経験に応じて）：複数プロジェクトの統括および収益管理、新規案件の提案・受注活動、メンバーの育成を担います。

【ポジションの魅力】
・戦略策定にとどまらず、実装と成果創出まで自ら見届けることができます
・エンジニアと近接した体制により、実現可能性に裏打ちされた提案が可能です
・経営陣直下で、スピード感ある意思決定のもと裁量を持って業務を推進できます
・拡大フェーズにある組織で、事業および組織づくりの中核を担うことができます

【業務概要】
生成AIを活用したナレッジマネジメントソリューションを軸に、顧客企業の知識資産を最大限に引き出し、ビジネス変革を実現するプロジェクトをリーダーとして主導するポジションです。単なる導入支援にとどまらず、戦略立案から実行、継続的な価値創出までを一貫して担います。

【具体的な業務】
・顧客の経営課題を深く理解し、生成AIとナレッジマネジメントを融合したソリューションを企画・提案
・経営層への提案・折衝を通じて案件を創出・成約に導く
・ソリューション導入プロジェクトの全工程（要件定義 設計・開発・導入）をリード
・Azure環境での最適な構築・運用・保守体制の設計と推進
・Azure OpenAI等を活用した新機能の企画・開発による製品価値の向上
・プリセールス活動の主導と、顧客の変革を支援する提案の実施
・導入後の活用促進支援と高度なナレッジ活用方法の提案
・海外開発チーム（スペイン・インド等）との連携によるグローバルなプロジェクト推進
・社内勉強会・研修を通じたナレッジ共有とチーム育成のリード

【ポジションの魅力】
・グローバルな舞台での案件リード: 海外の開発チームをリードし、グローバルな視点で最先端のナレッジマネジメントソリューション開発を推進する案件を主導できます。
・最先端AI技術を活用したソリューション企画: Azure OpenAIをはじめとする最新のAI技術を戦略的に活用し、企業の知識活用を革新するソリューションを自ら企画・提案できます。
・上流工程からの価値創造と案件オーナーシップ: 顧客の課題分析、戦略立案からプリセールスまで深く関与し、案件全体をオーナーシップを持って推進できます。

【業務概要】
顧客体験（CX）の変革とコンタクトセンター（CC）の高度化を二大主軸とする組織におけるポジションです。Sitecore、Adobe、Amazon Connectなどのプラットフォームをベースに、生成AI技術を融合させることで「次世代の付加価値」を創出することをミッションとします。
プラットフォームが提供するAI機能を活用しつつ、独自のRAG（検索拡張生成）構築やLLMの最適化を組み合わせ、クライアントに最適なAIソリューションを具現化・提供します。

【具体的な業務】
・AI・CX・CCソリューションの機能拡充と最適化：CXプラットフォームやCC基盤が持つAI機能を評価・活用しつつ、独自のアドオン開発（自動応答の高度化、対話要約、パーソナライズ等）を組み合わせて機能拡充を実施します。
・ハイブリッドなAIアーキテクチャ（RAG等）の設計・検証：ソリューションの標準機能と、独自のRAG構成やプロンプトエンジニアリングを最適に組み合わせたシステム構成を設計し、実業務における有用性を検証します。
・グローバルな技術連携と機会の活用：海外の製品開発元やメンバーと連携し、グローバルで展開される最新のAI活用事例や製品ロードマップをキャッチアップし、日本国内の要件に合わせた技術適用を推進します。

【ポジションの魅力】
・パッケージをそのまま導入するのではなく、製品のポテンシャルを理解した上で自らのAI実装によって価値を拡充する、エンジニアとしての創造性を発揮できる環境です。
・生成AIを中心とする最新技術に触れる機会が豊富にあります。
・生成AIの実装スキルとCX・CCソリューションの知見を掛け合わせ、希少性の高いキャリアを形成できます。
・通訳メンバーのサポート体制があるため、語学力を問わず海外の最新技術情報や多国籍な開発メンバーとの協働が可能です。

＜業務概要＞
同社グループの内外で日々発表されている最新のAI技術を活用した新規ビジネスの拡大に取り組みます。顧客の課題に対して最新のAI技術を適用することで、これまでにはない新しい価値を提供することをミッションとしています。

＜具体的な業務＞
上流工程から顧客と直接対話をしつつ、課題解決に挑みます。AIエンジニアとして、最新のAI技術を活用したソリューションの開発・システム開発のチームリーダーを担当します。
【案件例】
・各社のバックオフィス業務の効率化・高度化
・各社のヘルプデスク業務の効率化
・社内のスケジュール調整アシスタントの開発
・各種SLMの研究開発支援

＜ポジション・部門の魅力＞
・50名強の体制で、プロジェクトとしては2〜5名程度の規模が中心となっています。
・同グループのR&D部門とも繋がりが強く、新しい技術に触れる機会が豊富にあります。
・オンプレミスのAI学習基盤（GPU基盤）からAWS/Azure等のクラウドサービスも自由に使える環境を整備しています。
・海外の協力会社との連携も活発で、グローバルなビジネスに挑戦できる機会もあります。
・在宅勤務の制度・仕組みが整っており、在宅勤務の比率が高い職場です。
・生成AIおよび大規模言語モデルに関する育成コンテンツが充実しているため、AI未経験の方でも安心してスキルを身につけられる環境です。

【業務概要】
アプリケーション開発における生産性向上施策を推進するため、生成AIを活用したプロジェクトを牽引するポジションです。設計・実装・試験・リリースまでの開発作業プロセスを生成AIを用いて抜本的に改革し、ユースケースを作成・展開するプロジェクトリーダーとして案件をリードします。また、顧客への改革施策の提案にも関わっていただきます。

【具体的な業務】
・システム開発プロセス改革施策（生成AI活用を前提とした新しい開発プロセスの検討）
・生成AIを活用した業務システム開発および開発プロセスの構築（プログラムコード自動生成ツールの適用）
・レガシー言語で実装されたアプリケーションのモダナイズ（生成AIを用いたレガシー言語からモダン言語へのコンバージョン、試験自動化、品質評価）
・上記に対する研修の実施、開発チームメンバーの伴走支援

【ポジション・部門の魅力】
・顧客に新しい仕組みを提案し、顧客とともに新しい価値を創造するやりがいのある環境です。
・50名強の組織体制で、プロジェクトとしては2〜5名程度の規模が中心となっています。
・グループ内の研究開発部門とも繋がりが強く、新しい技術に触れる機会が豊富にあります。
・高い技術力を持つ社員が多数在籍しており、外部活動のメンタリング等も含めた成長支援が充実しています。
・オンプレミスのAI学習基盤（GPU基盤）から主要クラウドサービスまで自由に使える環境が整っています。
・海外の協力会社との連携など、グローバルなビジネスに挑戦する機会もあります。
・生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）に関する育成コンテンツが充実しており、スキルアップを図りやすい環境です。
・グループ規模の知識共有システムを利用して、コンサルティングやヒューマンスキル等の様々な知見を活用できます。
・残業時間は全社平均月20〜30時間程度で、有給休暇の積立制度や育児短時間勤務制度など働きやすい環境が整えられています。

【業務概要】
顧客の生成AI活用を推進するCoE（Center of Excellence）活動を牽引するプロジェクトリーダーのポジションです。
ガバナンス整備、人材育成、標準化、ユースケース創出、コミュニティ運営など、顧客の全社横断での生成AI適用を伴走しながら加速させる役割を担います。

【具体的な業務内容】
・顧客のAI利用ガイドライン・ガバナンス策定支援
・標準アーキテクチャ（RAG、エージェント、AIxOps）の導入提案・設計
・顧客向け人材育成プログラムの企画・実行（リテラシー〜エキスパート）
・ユースケース創出と業務組込み支援（PoC〜本番化）
・顧客内コミュニティ形成支援（事例共有、ナレッジ管理）
・KPI可視化・成熟度評価・経営層報告支援

【ポジション・部門の魅力】
・顧客のDX推進に直接関わり、社会的インパクトの大きいプロジェクトに携わることができます。
・顧客に新しい仕組みを提案し、ともに新しい価値を創造するやりがいのある職場です。
・50名強の体制で、プロジェクトとしては2〜5名程度の規模が中心となります。
・グループのR&D部門とも繋がりが強く、先端技術に触れる機会が豊富にあります。
・外部表彰を受けた社員や書籍執筆・講演活動を行う技術力の高いメンバーが多数在籍しています。
・オンプレミスのAI学習基盤（GPU基盤）から主要クラウドサービス（AWS/Azure等）まで自由に利用できる環境が整っています。
・海外協力会社との連携も活発で、グローバルなビジネス機会も存在します。
・生成AIおよび大規模言語モデルに関する育成コンテンツが充実しており、継続的にスキルを高められる環境です。

【業務概要】
顧客企業の経営アジェンダを起点にAIの活用を構想し実装することで変革を実現するポジションです。大手企業のCxOや経営陣をカウンターパートに、経営アジェンダを起点としたAIトランスフォーメーション（AX）の構想から実装、成果の実現、他領域への展開までを一貫して担います。社内のデータサイエンティストやエンジニアと密接に連携し、要件定義からシステム開発、運用・定着まで責任を負います。

【具体的な業務】
1. 経営アジェンダの設定（CxO・経営陣との対話から提案まで）
・顧客企業の経営課題・事業課題を起点にAI活用の論点を設計し、AX戦略とロードマップを策定
・経営会議・取締役会レベルでの意思決定を支援する提案書の作成と、経営陣へのプレゼンテーション
・顧客の経営陣・事業責任者を巻き込んだプロジェクトの立ち上げ

2. 成長戦略の構想と具現化
・顧客が未来に必要とされる姿について、AIを前提に数年先を見据えた成長戦略・新規事業の構想を策定
・顧客の経営陣と伴走し、構想を組織の責任者にインストール
・初期段階からAIエージェントで動くプロトタイプを作り、未来を目に見える形で具現化

3. 本格実装と成果の実現
・自社AIプラットフォーム上でのAIエージェント・LLM、機械学習、Physical AI（ロボティクス）の実装設計
・データサイエンティスト・エンジニアと連携し、技術検証と本番開発を推進
・人とAIが協働して段階的に精度を高める業務設計
・顧客の経営陣・責任者の要望と実現可能性を踏まえたスコープ調整、進捗報告、総括資料の作成
・本番運用でのKPI達成と、顧客組織への定着

4. 業界を超えた展開
・一つの顧客で作った仕組みを、他部門・グループ会社・海外拠点、さらには別業界の顧客へ横展開
・異なる業界の顧客同士を組み合わせた新しいサービス・事業の創出
・国家プロジェクトや産学連携など、産業横断の取り組みへの参画

【ポジションの魅力】
・大手企業の経営陣と対等に議論し、意思決定に踏み込む経験が積める
・構想から実装・運用・成果創出まで一貫して関わることができる
・高度なAIプラットフォームと専門技術者チームを組織内に保持している
・最先端のAI技術を実業務に組み込む知見と実務経験が得られる
・早期に大きな裁量を持ち、グローバル展開や事業創出に関与できる

【業務概要】
日本を代表する大手企業のCxOや経営陣をカウンターパートに、経営アジェンダを起点としたAIトランスフォーメーション（AX）の構想から実装、成果の実現、他領域への展開までを一貫して担うポジションです。経営課題の解決から本番運用・組織定着までを主導します。
対象業界は初期は金融業界（保険、銀行、証券、PEファンドなど）を中心としつつ、中長期的には業界を超えた産業全体の変革に取り組みます。

【具体的な業務】
1. 経営アジェンダの設定（CxO・経営陣との対話から提案まで）
・顧客企業の経営課題・事業課題を起点にAI活用の論点を設計し、AX戦略とロードマップを策定
・経営会議・取締役会レベルでの意思決定を支援する提案書の作成およびプレゼンテーション
・顧客の経営陣・事業責任者を巻き込んだプロジェクトの立ち上げ

2. 成長戦略の構想と具現化
・AIを前提とした数年先を見据えた成長戦略・新規事業の構想策定
・顧客の経営陣と伴走し、構想を組織の責任者にインストール
・初期段階からAIエージェントで動くプロトタイプを作成し具現化

3. 本格実装と成果の実現
・同社のプラットフォーム上でのAIエージェント・LLM、機械学習、Physical AI（ロボティクス）の実装設計
・社内のデータサイエンティスト・エンジニアと連携した技術検証および本番開発推進
・人とAIが協働する業務設計、スコープ調整、進捗報告、本番運用でのKPI達成・組織定着支援

4. 業界を超えた展開
・一つの顧客で構築した仕組みを他部門・グループ会社・海外拠点や別業界へ横展開
・異業界の顧客同士を組み合わせた新しいサービス・事業の創出
・国家プロジェクトや産学連携など産業横断の取り組みへの参画

【ポジション・部門の魅力】
・大手企業のCxOや経営陣と直接議論し、意思決定に深く関わる経験が得られます。
・構想の提案にとどまらず、実装・運用・成果創出まで責任を持って完遂できます。
・社内にエンジニアやデータサイエンティストを擁しており、一体となって開発・実装を推進できます。
・Agentic AIやPhysical AIなど最先端技術の社会実装に携わることができます。

【業務概要】
大手企業のCxOや経営陣をカウンターパートに、経営アジェンダを起点としたAIトランスフォーメーション（AX）の構想から実装、成果の実現、他領域への展開までを一貫して担うポジションです。構想を描くだけでなく、顧客の現場に入り成果を出すまでを責任持って推進します。

【具体的な業務】
1. 経営アジェンダの設定
・顧客企業の経営課題・事業課題を起点にAI活用の論点を設計し、AX戦略とロードマップを策定
・経営会議や取締役会レベルでの意思決定を支援する提案書の作成・プレゼンテーション
・顧客の経営陣・事業責任者を巻き込んだプロジェクトの立ち上げ

2. 成長戦略の構想と具現化
・AIを前提に数年先を見据えた成長戦略・新規事業の構想を策定
・顧客の経営陣と伴走し、構想を組織の責任者にインストール
・初期段階からAIエージェントで動くプロトタイプを作り、具現化

3. 本格実装と成果の実現
・同社プラットフォーム上でのAIエージェント・LLM、機械学習、Physical AI（ロボティクス）の実装設計
・データサイエンティストやエンジニアと連携し、技術検証と本番開発を推進
・人とAIが協働して段階的に精度を高める業務設計
・スコープ調整、進捗報告、総括資料の作成、KPI達成と組織への定着推進

4. 業界を超えた展開
・一つの顧客で作った仕組みを他部門、グループ会社、海外拠点、別業界の顧客へ横展開
・異なる業界の顧客同士を組み合わせた新しいサービスや事業の創出
・国家プロジェクトや産学連携など、産業横断の取り組みへの参画

【ポジション・部門の魅力】
・上場企業のCxO・経営陣と対話し、経営上の意思決定に関わることができる
・提案にとどまらず、実装・運用・成果実現まで一貫してプロジェクトを主導できる
・自社内にプラットフォームやエンジニア、データサイエンティストを有し、内製での実装力がある
・最先端のAI技術（Agentic AI、Physical AI等）を基幹業務に適用する経験が得られる
・成果に応じて早期に大きな裁量や事業経営に近いポジションを担える機会がある

【業務概要】
経営をAIおよびITの力で支援するプロダクトにおいて、経営課題に対するAI活用の探索から実装、提供価値の最大化を一貫して担うポジションです。
単なる機能追加にとどまらず、AIをプロダクトおよび経営プロセスに組み込むため、探索・設計・実装・検証までを主体的にリードします。

【具体的な業務】
・プロダクトにおけるAI活用領域（生成AI/ML）の探索、課題設定、仮説構築
・AI機能・プロダクト要件の企画・仕様策定・ロードマップ設計
・データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスメンバーと連携した開発推進
・LLM・MLを活用したPoC（概念実証）のリードと本番実装
・ユーザー体験を踏まえたプロダクト設計・改善
・効果検証のためのKPI設計、データ分析、インサイト抽出
・AIプロダクト開発におけるベストプラクティスの確立・展開
・外部AIベンダーとの折衝・協業推進

【ポジションの魅力】
・生成AI・LLM・MLを企業経営のコア領域に関わるプロダクトに組み込む経験が得られる
・企業経営の在り方そのものを変革するプロダクト開発に携われる
・高速な仮説検証と実運用へのスケールアップを両立する実践的なキャリアが築ける
・ビジネス、開発、データ領域を横断するクロスファンクショナルな推進力が磨かれる

次世代与信モデルの中核となる大規模深層学習モデルの設計・開発・改善
モデル設計: 与信領域の課題やデータ特性を踏まえた、深層学習モデルのアーキテクチャ設計
学習戦略: 学習タスク・目的関数の設計、データ・モデル構成、計算予算を踏まえたスケーリング方針の策定と実行
学習基盤: GPUを用いた大規模学習・分散学習の設計・実装、学習の効率化・安定化
評価設計: オフライン指標に加え、与信の性質上重要なビジネスKPIやリスク指標、安定性・公平性・説明可能性を含めた評価設計
大規模深層学習モデルの本番導入・運用
学習・推論パイプラインの設計、推論の効率化、本番システムへの組み込み
モニタリング、再学習、ロールバック等の運用設計とMLOpsの整備
技術意思決定: モデリング方針（モデル規模・性能 vs コスト、推論レイテンシ、解釈性、既存モデルとの使い分け等）の決定
最新の研究動向のキャッチアップと、自社課題への適用検討
既存与信モデルの運用、および継続的な改善
プロダクト/ビジネス/リスク管理/リーガル/コンプラ等のステークホルダーを巻き込んだ合意形成
チームメンバーへの深層学習領域の技術的なメンタリング、ナレッジの体系化

●業務概要
LLM・AIエージェントの基盤を通じて、生成AIが生み出す事業価値を増幅させるポジションです。
本番運用に共通する複雑性を基盤側で引き受け、利用チームがユースケース固有の課題解決に集中できる状態を実現します。プロダクトAI/MLエンジニアやソフトウェアエンジニアなどの利用チームと連携し、モデル利用・評価・監視・変更管理を支える基盤、開発・運用環境、共通の運用パターンを設計・開発・運用します。

●具体的な業務
1. 検証した施策をそのまま本番へつなげられる共通基盤の開発・運用
・複数チームが共通の方法でLLMを利用するためのモデル利用基盤（LLM Gateway）や、AIエージェントの実行・外部ツール連携を支える基盤の設計・開発・運用
・新しいモデルや機能を試し切り替えられる仕組みの整備、クラウド・コンテナ・CI/CD・IaCを用いた再現性のある開発・実行環境の整備
2. 安全性とコスト効率を標準で備えた仕組みづくり
・認証・認可、Secret管理、利用制限、監査ログなどを組み込んだ環境整備
・セキュリティ・法務・事業部門と連携したAI利用ポリシーやガードレールの整備
・利用量・コストの可視化とコスト最適化
3. 品質を確かめながら届け、改善し続けられる運用づくり
・評価データセット・評価方法の整備とリスクに応じた評価・レビューの仕組みづくり
・プロンプト・モデルのバージョン管理、変更時のリグレッションテスト、リリース・切り戻しの仕組みづくり
・出力品質、応答時間、エラー率などの可視化（ログ・メトリクス・トレース）とアラート・Runbookの整備
4. 利用チームとの協働と標準化・セルフサービス化の推進
・個別のLLMアプリケーション・AIエージェントのインフラ・運用課題に対するアーキテクチャ設計・実装・改善
・共通ライブラリ、テンプレート、チェックリスト、ドキュメントへの還元と標準化の定着

●ポジションの魅力
・基盤がLLM活用の広がりに左右するため影響力が大きい環境です。
・これまでの土台を活かしつつ、同社における新たな標準を自ら設計できます。
・変化し続けるモデルやAIエージェントに対し、素早く安全に取り込める基盤づくりに向き合えます。
・共通基盤の開発からアーキテクチャ設計、ルールづくりまで幅広く関わることができます。

【業務概要】
製造業の顧客に対し、AI・データ・クラウド技術を活用した業務変革を支援するポジションです。顧客との対話を通じて業務課題やニーズを把握し、AI活用テーマの企画・提案から要件定義、PoC、本番導入まで一貫して携わります。

【具体的な業務】
・顧客課題の整理
・AI活用構想の立案
・ソリューション提案
・AI要件定義
・PoC計画・推進
・システム設計・開発（MVPおよび本番）
・導入・運用支援
技術そのものを開発するだけではなく、技術と業務をつなぐ役割として、顧客との折衝や提案活動にも携わりながらプロジェクトを推進します。

【ポジション・部門の魅力】
1. 製造業の現場理解を武器に、強みがあるAI活用を推進できる
設計・開発・生産・品質などの製造業の業務理解を深めながら、AI・データ・クラウド技術を活用した課題解決に携われます。業務理解の強みを活かして、成果が出るAI活用で顧客の成果に寄与します。

2. PoCで終わらず、本番導入まで使われ続ける仕組みを作る
PoCのデザインだけでなく、顧客の業務全体のプロセスを捉えながらAI導入の投資対効果を明確にします。また課題整理やAI要件定義を通して、AI活用の基盤からデザインを行い、PoCの企画・推進だけでなく、本番導入や運用改善まで担当します。

3. 新しいAI活用テーマやサービス創出に挑戦できる
決められたソリューションを提供するだけでなく、新たなAI活用テーマの企画や検証にも携われます。ローカルLLMの開発やクラウド技術を活用したAIサービス開発にも取り組んでおり、技術専門家と連携しながら知見を蓄積し、新たな価値創出やサービス化につなげる経験を積むことができます。

【業務概要】
LLM・AIエージェントの基盤構築・運用を通じて、生成AIが生み出す事業価値を増幅させるポジションです。本番運用における共通の複雑性を基盤側で引き受け、利用チームが固有の課題解決に集中できる環境を実現します。モデル利用・評価・監視・変更管理を支える共通基盤、開発・運用環境、共通パターンの設計・開発・運用を担当します。

【具体的な業務】
・検証した施策をそのまま本番へつなげられる共通基盤（LLM Gateway等）の開発・運用
・クラウド、コンテナ、CI/CD、IaCを用いた再現性のある開発・実行環境の整備
・認証・認可、Secret管理、利用制限、監査ログなどを組み込んだ安全な環境の整備
・セキュリティ・法務・事業部門と連携した個人情報・機密情報の取り扱い、AI利用ポリシー、ガードレールの整備
・利用量・コストの可視化とコスト最適化
・評価データセット・評価方法の整備と、自動評価・人による確認を組み合わせた評価・レビューの仕組みづくり
・プロンプト・モデルのバージョン管理、変更時のリグレッションテスト、リリース・切り戻しの仕組みづくり
・出力品質、応答時間、エラー率などのログ・メトリクス・トレースとアラート、Runbookの整備
・個別LLMアプリケーション・AIエージェントのアーキテクチャ設計・実装・改善
・共通ライブラリ、テンプレート、ドキュメントへの反映と標準化・セルフサービス化の推進

【ポジションの魅力】
・不正検知からプロダクト体験、社内業務まで広がるLLM活用の基盤を担うため、事業への影響力が大きいポジションです。
・業界全体でも標準が定まりきっていない中、同社における標準を自ら設計できます。
・変化し続けるモデルやAIエージェントに対応する先進的な基盤構築に携わることができます。
・共通基盤の開発からAI利用のルールづくりまで幅広く関わることができます。

【職務概要】
本ポジションでは、LLM（大規模言語モデル）を活用した基盤や業務アプリケーション、AIエージェントの設計・実装に携わっていただきます。
Azure OpenAI ServiceやAWS（Amazon Bedrock 等）を活用したクラウドネイティブな開発を行うとともに、ローコードツールを用いた業務アプリケーションの開発・導入も担当します。
また、PoCやプロトタイプの短期開発を通じて実業務への適用可否を検証し、技術調査や検証結果を整理したうえで、関係者へ共有する役割も担っていただきます。

【職務詳細】
本ポジションでは、お客様のニーズや変化するビジネス要件に柔軟かつ迅速に対応できるよう、情報技術の活用方法を検討し、デジタルビジョンや戦略の策定を支援します。あわせて、社外の最新動向や新たな技術・課題について調査・理解を行い、それらが組織にもたらす潜在的な影響や有用性の評価に貢献します。
また、面談や文書分析、ワークショップ、業務プロセス分析などの手法を通じてビジネス要件の整理を支援し、要件を明確かつ簡潔に定義します。現状（As Is）とあるべき姿（To Be）の業務プロセスを整理・文書化し、To Beの実現に向けて必要となる変更点を明らかにします。
さらに、技術面および組織面の両面から実行可能性調査に関与し、その結果を整理・文書化することで、意思決定を支援します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
本ポジションでは、生成AIを単に試すだけで終わらせるのではなく、実際の業務で使われるシステムとして実装し、価値を生み出すところまで一貫して取り組むことができます。特定のクラウドサービスに縛られることなく、AzureやAWSを案件や目的に応じて使い分けられるため、幅広い技術に触れながら実践的なスキルを身につけることが可能です。
また、若手であっても「まずやってみる」ことを任される風土があり、自ら考え、手を動かしながら主体的に挑戦できる環境が整っています。技術的な検討だけでなく、ビジネス視点での議論や意思決定にも関与できるため、システムがどのように業務や事業価値につながっているのかを実感しながら経験を積むことができます。
さらに、お客様と伴走しながら課題解決に取り組むことで、要望を形にした成果を顧客目線で実感できる点も、このポジションならではのやりがいです。こうした経験を通じて、技術とビジネスの両面を横断的に理解したエンジニアとして成長し、将来的には技術リーダーやプロジェクト推進の中核を担うキャリアへとステップアップしていくことができます。

【職務概要】
本ポジションでは、LLM（大規模言語モデル）を活用した基盤や業務アプリケーション、AIエージェントの設計・実装に携わっていただきます。
Azure OpenAI ServiceやAWS（Amazon Bedrock 等）を活用したクラウドネイティブな開発を行うとともに、ローコードツールを用いた業務アプリケーションの開発・導入も担当します。
また、PoCやプロトタイプの短期開発を通じて実業務への適用可否を検証し、技術調査や検証結果を整理したうえで、関係者へ共有する役割も担っていただきます。

【職務詳細】
本ポジションでは、お客様のニーズや変化するビジネス要件に柔軟かつ迅速に対応できるよう、情報技術の活用方法を検討し、デジタルビジョンや戦略の策定を支援します。あわせて、社外の最新動向や新たな技術・課題について調査・理解を行い、それらが組織にもたらす潜在的な影響や有用性の評価に貢献します。
また、面談や文書分析、ワークショップ、業務プロセス分析などの手法を通じてビジネス要件の整理を支援し、要件を明確かつ簡潔に定義します。現状（As Is）とあるべき姿（To Be）の業務プロセスを整理・文書化し、To Beの実現に向けて必要となる変更点を明らかにします。
さらに、技術面および組織面の両面から実行可能性調査に関与し、その結果を整理・文書化することで、意思決定を支援します。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
本ポジションでは、生成AIを単に試すだけで終わらせるのではなく、実際の業務で使われるシステムとして実装し、価値を生み出すところまで一貫して取り組むことができます。特定のクラウドサービスに縛られることなく、AzureやAWSを案件や目的に応じて使い分けられるため、幅広い技術に触れながら実践的なスキルを身につけることが可能です。
また、若手であっても「まずやってみる」ことを任される風土があり、自ら考え、手を動かしながら主体的に挑戦できる環境が整っています。技術的な検討だけでなく、ビジネス視点での議論や意思決定にも関与できるため、システムがどのように業務や事業価値につながっているのかを実感しながら経験を積むことができます。
さらに、お客様と伴走しながら課題解決に取り組むことで、要望を形にした成果を顧客目線で実感できる点も、このポジションならではのやりがいです。こうした経験を通じて、技術とビジネスの両面を横断的に理解したエンジニアとして成長し、将来的には技術リーダーやプロジェクト推進の中核を担うキャリアへとステップアップしていくことができます。

【業務概要】
全社の技術課題や最新技術を調査し、新たな事業機会の探索から技術開発、製品・事業への実装支援までを担うコーポレート技術開発組織でのポジションです。画像AI技術の獲得・開発と製品実装支援を通じて、製品の高性能化や生産性向上に貢献します。

【具体的な業務内容】
全社の先端デジタル技術戦略、各事業部門へのヒアリング、学会等で得た情報をもとに、社内に必要な技術開発テーマを探索・企画します。個人またはチームでプロトタイプを開発し、開発後は各事業部による製品実装を支援します。必要に応じて改良・追加開発にも携わります。

【ポジション・部門の魅力】
積極的な提案を重視する風土であり、事業への必要性を明確に示せれば自らのアイデアを柔軟に実現できます。海外グループ会社や外部研究機関との共同開発、学会発表などを通じて最先端技術に触れられる環境です。将来的な課長候補として、ピープルマネジメントを含めたキャリアアップを目指せます。在宅勤務と出社を組み合わせたハイブリッドな働き方が可能です。

【業務概要】
顧客体験価値の最大化を起点に企業の成長に伴走するコンサルティング組織における、AIエージェント開発エンジニア（Forward Deployed Engineer）のポジションです。同社内で開発されたAIエージェントの基盤・プロトタイプを、実際の顧客環境に合わせてカスタマイズし、導入まで遂行する役割を担います。
対応領域は特定のプロダクトに限定されず、同社が手がける多様なクライアント向けAIエージェント案件に及びます。デリバリーの現場で得た知見をプロダクト開発チームへフィードバックし、エージェント基盤自体の進化にも寄与します。

【具体的な業務】
・クライアント向けAIエージェントのカスタマイズ（GUI変更、機能変更）
・顧客の要望に応じたプロンプト調整（回答トーンや参照データの設計など）
・エージェントサーバー側の処理ロジックやDB連携のカスタマイズ
・DBに対するSQLを用いたCRUD処理の実装
・Node.js、Python等を用いたバックエンド処理の実装
・プロダクト開発チームや他のチームメンバー（AI分析・設計担当等）との要件連携

【ポジション・部門の魅力】
・AIエージェントという発展途上の技術領域において、多様なクライアント案件を通じて実践的なスキルを磨けます。
・GUI、機能、プロンプト、バックエンドまで、エージェント体験を一気通貫でカスタマイズできる環境です。
・自身が手がけた実装がスピーディに顧客環境へ反映されるため、高い手応えと裁量を持って開発に取り組めます。

【業務概要】
顧客体験価値の最大化を起点に企業の成長に伴走するコンサルティング組織におけるポジションです。
生成AI・Agentなど新しい技術を、顧客の事業・業務における具体的な価値へ変換する役割を担います。従業員向けAgent開発、AI Chatbotのチューニング、AIO（AI検索最適化）対策、MCP連携による生産性向上など、正解が存在しないテーマに対して、顧客課題の探索からユースケース設計、提案、PoC、初期デリバリー、効果検証までを一貫して担い、再現可能なサービスとして立ち上げを担当します。
ご経験に応じて、テーマの探索・仮説構築からリードすることもあれば、PoCや初期デリバリーの中核メンバーとして立ち上げに携わる場合もあります。

【具体的な業務】
・AI技術・市場動向のリサーチ、顧客業務への影響検討、注力テーマ・ユースケースの仮説設計
・経営層・現場担当者へのヒアリングを通じた顧客課題の探索、AIが有効な課題とそうでない課題の見極め
・Agent／Chatbot／AIOなど、AIを用いた業務・顧客体験の設計、提供価値・スコープ・KPIを踏まえた提案
・PoC・プロトタイプの企画推進、実装、ユーザーテスト・現場検証、失敗パターンの分類と改善
・AI品質評価基準の設計、業務時間・CV・自己解決率など事業 KPIの設計、現場への導入・定着支援
・案件で得た知見の標準化、提案書・要件定義・評価方法のテンプレート化、他メンバーへの移管

【ポジションの魅力】
・正解のないAI活用テーマを、企画から初期デリバリーまで一気通貫して手掛けられる
・幅広いAI活用領域（Agent、Chatbot、AIO、MCP連携等）に携われる
・AIが進化するほどに、技術を「事業価値」へ変換するキャリアを拡張できる
・個別案件を通じて、新しいサービスとして型化・組織展開する経験を積める
・専門性の異なるメンバーと連携しながら、事業を作れる

●業務概要
電話向けAIソリューションにおける音声（音声合成/TTS）の品質向上を、モデルとデータの両面からリードするポジションです。発音の誤り、不自然な抑揚、レイテンシなどの課題を特定・解消し、将来的には音声チームを牽引することが期待されています。

●具体的な業務
1. TTSモデルの研究開発・改善
・最先端のTTSアーキテクチャ（LLMベースTTS、オーディオコーデック、フローマッチング、ディフュージョン等）の学習と改善
・発音誤りや不自然な抑揚、不安定さの改修による品質・安定性・レイテンシの向上
・推論チームと連携したプロダクトへの導入およびレイテンシ削減

2. 課題特定と音声データ戦略の策定
・TTSの品質課題を特定し、モデルとデータの両面で解決策を企画・実行
・データ収集・選定・品質基準の設定といった音声データ戦略の策定
・音声データの前処理、アライメント、レーベリングなどのパイプライン構築

3. 評価設計
・品質測定のための評価基準および評価セットの設計
・主観評価（MOS等）と客観評価を組み合わせた評価の実施

4. プロダクト連携・チームリード
・プロダクトマネージャーやクライアントプロジェクトの要求を技術的課題に落とし込み、改善ロードマップを策定
・メンバーのメンタリングおよび技術的方向性の提示

●ポジションの魅力
・製品の音声品質を自らの判断と設計で定義・改善できる環境です。
・単なる研究にとどまらず、データ準備からプロダクト要件定義まで一気通貫で関与できます。
・ゼロから音声品質の評価体系を構築し、将来的にチームをリードする役割を担えます。

【業務概要】
AIモデルのポストトレーニングを通して、プロダクト向けおよび外部提供向けに汎用LLMの性能を最適化・高度化させるポジションです。トレーニング手法の設計、モデル評価のための報酬設計、トレーニングデータの構築を一貫して主導し、モデルの知能・精度の根幹を担います。

【具体的な業務】
1. ポストトレーニングの設計・実装・実行
- SFT（教師あり微調整）、選好最適化（DPO、KTO、ORPO、SimPO等）、オンライン強化学習（PPO、GRPO、RLOO等）の設計および運用
- 長文CoT（思考の連鎖）、推論、ツール利用、ファンクションコーリング等のエージェント型ユースケース向けポストトレーニング
- 損失関数、KLペナルティ、アドバンテージ推定、学習安定性、サンプル効率などのアルゴリズム改善

2. 報酬設計（Reward Design）
- 報酬モデル、RLVR（検証可能報酬）、LLM-as-a-Judgeパイプラインの構築
- 報酬ハッキング（Reward Hacking）や過剰最適化の検知・分析・対策

3. トレーニングデータの品質管理
- 合成データ生成、データ混合比率の最適化、難易度調整、重複排除、ベンチマーク汚染チェック
- 選好データおよび合成データの生成・フィルタリング

4. 社内評価基盤の構築
- プロダクト品質と相関する独自の評価セット設計
- 評価プラットフォームの自社開発、人手評価・A/Bテスト・アノテーションガイドラインの策定

【ポジション・部門の魅力】
- モデルの知能の核心部分を自ら設計・構築し、成果をプロダクトや新事業に直接反映できる環境です。
- 最新のオンライン強化学習や長文推論など、最先端の手法を実際の商用環境へ適用・運用する経験が得られます。

業務概要：
大手企業のコンタクトセンター等に自社開発の音声AI Agentを導入するエンジニア（Forward Deployed Engineer）のポジションです。クライアント企業の業務フローやシステムを理解したうえで、AI Agentの応対内容の設計や社内システムとの連携を担い、設定した成果を達成するまで技術的な改善を行います。また、個別プロジェクトで開発した機能のうち汎用性の高いものをプロダクト基盤へ展開する役割も担います。常駐ではなく、チーム制で導入を推進します。

具体的な業務：
1. AI Agentの構築・チューニング
・要件定義をもとに、自社のAIプラットフォーム上でAI Agentを構築し、テストから本番導入までを技術面で牽引
・プロンプトや設定を調整し、期待する挙動・対応品質を実現

2. クライアントシステムとの連携開発
・通話中のAI Agentと各種CRM・CTI等とのリアルタイム連携機能を設計・実装
・通話後のアフターコールワーク（要約の自動登録、対応履歴記録など）の実装

3. 要件整理・技術仕様の調整
・プロジェクトマネージャーと協働した業務フローの整理および連携設計・提案
・クライアント技術担当者とのAPI仕様等のすり合わせおよび実現可能性の評価

4. システム監視・障害対応
・担当プロジェクトのシステム監視・アラート対応
・音声処理、連携API、バックエンド等にまたがる障害の原因切り分けと修正

5. 標準化・技術リード
・特定案件向け機能の汎用化とプラットフォームへの引き継ぎ
・技術選定や設計のリード、コードレビューや相談対応

ポジション・部門の魅力：
・個別導入での成果追求とプロダクト自体の進化の両方に携わることができる
・先端の音声AI・生成AIを活用したエンタープライズ領域での高度な実装経験が得られる
・技術力と事業視点を兼ね備えた技術オーナーへとキャリアアップが可能

◆ Forward Deployed Engineer（FDE）とは
顧客の事業・業務に深く入り込み、「何をつくるべきか」の定義から設計・実装、本番導入、運用までを担うエンジニアです。
自社のプロダクト／プラットフォーム／技術アセットを基盤に、AI・LLM、OSS、クラウド、SaaS/APIなども適切に選択・統合します。
自ら手を動かして改善を重ね、実際の業務で使われ、価値を生む状態まで届けるとともに、現場の知見や技術を自社アセットへ還元します。
単なる導入支援やPoCではなく、顧客固有のデータ・業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM / ML など）を、実際に使われるアプリケーションへと落とし込む、AIのラストワンマイルを担う、実装責任を持った役割です。
※社内の職種区分としても「エンジニア」に該当し、「コンサルタント」とは明確に異なる役割です。

◆ 業務内容
顧客固有のデータや業務環境を理解し、汎用的なAI技術（LLM / 機械学習など）を、実際に使われるアプリケーションや業務の仕組みへ落とし込みます。
自社プラットフォームを用いたプラットフォーム型、カスタムソリューション型の両方を組み合わせながら、顧客課題の特定、企画 設計、実装 本番導入、継続的な改善までを一気通貫で担っていただきます。
AIコンサルタント、プロジェクトマネージャー、AIエンジニアといった各領域のプロフェッショナルとチームを組み、協業しながら以下のような業務を推進していただきます。
（※最初から全てをお任せするわけではなく、徐々に役割・範囲を広げていただきます。）

●顧客課題の理解・プロジェクト構想・プロジェクト推進
・顧客担当者（経営層、部門マネージャー等）との対話を通じた事業、業務フロー、データ、システムの理解
・AI技術によって実現すべきソリューション・サービスの構想・提案
・ビジネスチームと連携したプロジェクトテーマ、スコープ、KPI等の設計（品質・コスト・納期に加え、AI開発特有の不確実性や検証結果を踏まえ、スコープや進め方を柔軟に調整）
●ソリューション設計・技術選定：生成AI（LLM / RAG / エージェント）や機械学習・数理最適化など最適な技術を選定し、アーキテクチャを設計
・カスタムソリューション型：高度な固有課題に対し、AI/MLエンジニアと連携してモデル開発・スクラッチでのシステム開発まで
・プラットフォーム型：AIエージェントプラットフォーム『exaBase Studio』を活用し、LLMコンポーネント等を組み合わせて高速にソリューションを構築
●実装のリード・ハンズオン・デリバリー
・要件定義と並行してプロンプトエンジニアリングやPoCを実施し、フィードバックを回す（AIコンサルタントやPMと協働）
・LLM APIの統合、非構造化データのパイプライン構築、業務アプリケーション開発
・既存システム（API、データ基盤、セキュリティ要件）との統合設計、クラウド環境へのデプロイ
●アセット構築・プラットフォームへの還元
・プロジェクトで得た知見の再利用可能なアセット化、ソリューションパターンの型化
・自社プラットフォーム・プロダクトへのアセット蓄積、機能改善

◆ 技術スタック
Languages: Python, TypeScript / JavaScript, SQL
Backend: FastAPI, Node.js 等
Frontend: React, Next.js 等
Infrastructure: AWS / GCP / Azure, Docker, Kubernetes
Platform: exaBase Studio
Tools: Git, CI/CD
AI/LLM: LangChain, LangGraph, HuggingFace Transformers, 各種LLM API、Claude Code、Codex

◆ プロジェクトの進め方
プロジェクトの性質やフェーズに応じて、顧客先を訪問して業務理解やディスカッションを行う場合もあれば、自社オフィスやリモート環境で開発に集中する場合もあります。
働く場所や関わり方を固定するのではなく、顧客課題を解決し、最も高い成果を生み出すために必要な手段を選択します。
顧客の事業や業務を深く理解するため、顧客と密接にコミュニケーションを取りながらプロジェクトを進めますが、顧客先への常駐そのものを目的としたポジションではありません。重要なのは、物理的に顧客の隣にいることではなく、顧客と同じ目線で事業・業務の課題に向き合い、素早く仮説検証を行い、技術によって価値を届け切ることです。

◆ ポジションの魅力
技術判断が事業を動かす手応え：自ら設計したアーキテクチャが企業の業務を実際に動かします。現場のユースケースがプロダクトの次の進化を定義し、自社プラットフォームへ直接還元できる醍醐味があります。
課題定義から自分で決める：要件定義書を受け取るのではなく、経営層や部門マネージャーと「何を作るか」から議論しソリューション全体を設計するため、技術力とビジネス力の両方が向上します。
巨大産業の「核心」に挑む：金融・エネルギー・インフラなど、日本を代表する大手企業の基幹テーマに入り込み、巨大なデータ領域にダイレクトに技術適用できる環境です。
トップタレントとの協働：学会発表クラスのAI/MLエンジニアや大手コンサルティングファーム出身者、PdMやテックリードと互いの専門性を尊重しながら「対等なプロ」として議論できる環境です。

◆ 入社後のキャリアパス
FDEとして経験を積んだ後は、本人の志向や強みに応じて、複数の方向へキャリアを広げることができます。
技術を手放さずに専門性を深めることも、技術を基軸に顧客、プロダクト、事業へ責任範囲を広げることも可能です。

技術を深める：テックリード、ソリューションアーキテクト
顧客価値を広げる：リードFDE、プロジェクトマネージャー
プロダクトへ広げる：プロダクトマネージャー、プロダクト責任者
ビジネス領域へ広げる：AIコンサルタント、BizDev、新規事業責任者