プロンプトエンジニア転職求人

107 件

【業務概要】
グループ会社の製品へのAI機能の適用やAIサービスの新規開発・既存サービスのメンテナンスといった外部向けの開発作業のほか、AI駆動開発プロセスの構築といった社内向けの作業もあります。
【具体的な業務】
生成AIサービスの選定や導入、AIシステム開発における設計・実装・テストを担当します。
【ポジション・部門の魅力】
1. チームでのプロジェクト参画
チームで業務を行うため、チーム活動を経験できます。プログラミングの経験を活かし設計に携われ、設計スキルを学ぶことができます。チーム内での経験を積むことで、サブリーダー、リーダーへのステップアップが可能です。
2. 研修制度
階層別研修、技術研修、プロジェクトマネージメント研修、ロジカルシンキング研修他、充実した研修制度があります。また、資格取得支援として、対象資格の受験費用を同社が負担し、合格時には祝金を支給します。キャリアアップのための環境が整備されています。
3. 働き方
在宅勤務と出社のハイブリッド勤務が可能です。また、フレックスタイム制を導入しているため、働きやすい環境が整っています。
【ご入社後のキャリアについて】
経験に応じ適性にあったプロジェクトへ参画いただき、専門性を高めながらキャリアステップを踏んでいただきます。

●業務詳細
製品購入前の技術支援(プリセールス)がメインとなり、活動内容は以下になります。

・パートナー企業の商談におけるAzureの構成検討、サイジング、PoC実施などの技術支援。

・オンプレミスからAzure（IaaS/PaaS）への移行設計およびAI基盤を統合したアーキテクチャ提案。

・Microsoft商材（主にAzure 基盤)の技術検証作業、ドキュメント作成

・技術の普及を目的としたセミナー登壇などの講演活動

・担当製品に関連する技術資格取得



●担当製品例
「クラウド × AI基盤」を実現するMicrosoft Azure製品群

・インフラ・プラットフォーム： Azure App Service, Azure SQL Database

・AI基盤サービス： Azure OpenAI Service, Azure AI Searcｈ, Microsoft Foundry

・データ： Microsoft Fabric, Azure Storageなど



●魅力
Microsoft社のAzureを中心とした技術支援も行いながら、需要が急増する「AI実装インフラ」へと専門性を広げ、市場価値の高いアーキテクトへ成長できます。



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

デジタルラボコンサルティングチームは、潜在的ニーズを含むデジタルプロダクトのクライアントのために、具体的でインパクトのあるソリューションを創出します。チームは、担当業界を設定しテクノロジー、戦略コンサルティング、データ分析、マーケティングなどの専門知識を駆使し、クライアントおよび担当業界にデジタルプロダクトを通した最適なソリューションを検討します。また検討結果を通じデジタルプロダクトのサービスレベル向上に向けた機能提案/開発、内外含めた連携をリードし、クライアントの成長を通じて企業の成長を加速させていく業務を担います。

＜業務詳細＞
1. 会計関連システム開発の支援
- 会計システム開発リードとAI技術の導入/活用の支援
2. ビジネス要件の把握とシステム設計支援
- クライアントの会計要件を詳細に理解し、それに基づいたシステム設計を行う
3. Vibeコーディングにおけるプロセス・ガバナンス構築支援
- AIを利用したシステム開発を進めるにあたり、効率的で透明性のあるプロセスを構築し、チーム全体のコーディングガバナンスを確立する
4. プロンプトエンジニアリング
- AIモデルに対する最適なプロンプトの設計・実装を行い、システムの応答性と精度を向上させる

＜本ポジションの魅力＞
AIと会計システム開発を軸に、クライアントの業務変革とデジタルプロダクトの進化を同時に推進するポジションです。最先端技術・戦略構想・データ分析を組み合わせ、革新的な会計ソリューションを創出。変化の速いデジタル領域で、技術とビジネスの両面から成長できる環境が整っています。

【従事すべき業務の変更範囲】
グループ内またはその他指定された法人、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

クライアント企業（主に製造業）向けに、生成AI・AIエージェントを活用した業務システムの設計・開発・実装を担当します。要件定義から、AIモデル・エージェントの設計、開発、既存システムとの連携、本番環境への実装・運用まで、技術面から一貫してプロジェクトを推進します。

＜具体的な業務内容＞
　・生成AI／AIエージェントを活用したシステムの要件定義・設計・開発
　・LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーション・ワークフローの構築
　・RAG（検索拡張生成）、プロンプトエンジニアリングによる精度改善
　・既存システム（ERP、基幹システム等）とのAPI連携・データ連携の実装
　・AIモデルの評価・チューニング、MLOps基盤の構築・運用
　・クラウド環境（AWS、Azure、GCP等）上でのAIシステムの構築・運用
　・クライアントのIT部門・開発チームと連携したプロジェクト推進

【案件の例】
　・製造業における経理AIエージェントの開発
　・需要予測AIモデルの構築
　・社内向け生成AIチャットボット・ナレッジ検索システムの開発
　・基幹システムとAIエージェントを連携した業務自動化システムの構築

チーム紹介
同社における、Data/AIの専門家集団がこのチームです。昨今、あらゆる企業においてデータとAIの活用が企業価値向上の源泉となっており、その中心的な役割を担う各企業のCDO/CAIOが抱えるペインポイントをデータ/AI活用の観点から解消し、その先にあるビジネス成果創出を実現します。
顧客目線で「何を為したいか」というデータ活用戦略から、それらを実現するAIエンジニアリング、データサイエンス、プラットフォーム構築、データマネジメント領域を伴走型で支援します。

【人員構成】
総合系/IT系コンサルティングファーム、ITプロダクト/サービスプロバイダー、SIerの出身者を中心に、一般事業会社の経営企画部、業務改革推進担当など、コンサルティング・デジタル領域の未経験者も多数在籍

【関連する記事のリンク】
デジタルトランスフォーメーション推進（DXA）紹介

職務内容
【具体的な案件内容】
●AI技術を活用したソリューション導入、開発
生成AIおよび機械学習技術を活用し、クライアント企業の業務高度化や新規価値創出を実現するソリューションの導入・開発を推進します。業務課題やデータ活用の成熟度を踏まえた上で、要件定義から設計・開発・テスト・納品まで一気通貫で対応します。また、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を用いたナレッジ活用基盤の構築や、大規模言語モデル（LLM）に対するプロンプトエンジニアリングを通じた出力精度・業務適用性の最適化を実施します。さらに、生成AI機能をWebサービスへ組み込み、各種APIとの連携を通じて既存システムとの統合や業務プロセスへの実装を行い、実運用に耐えうるAIソリューションの提供を実現します。

●同社ソリューションの企画・開発
同社生成AIサービスをはじめとするAIソリューションの企画・開発を推進します。ユーザーニーズや市場動向を踏まえた機能設計から開発・運用・改善までを担い、継続的な価値向上を実現します。生成AIおよびRAG技術を活用した高度な機能開発に加え、プロンプト設計やモデル最適化を通じてサービス品質の向上を図ります。また、Webアプリケーションとしての実装および外部API連携を通じて、スケーラブルかつ実用性の高いプロダクト開発を行い、競争力のあるAIサービスの創出・進化を推進します。

●データ分析/モデル構築支援
財務・非財務の観点における企業価値向上や企業経営の高度化／強化を目的とし、ビジネス強化分析からオペレーション高度化、経営ダッシュボードや業績予測など、社内外の広範囲なデータを活用したデータ分析/モデル構築を支援します。

【役割及び責任】
＜シニアコンサルタント＞
上記のプロジェクトに参画し、クライアントとのコミュニケーションを通じて業務課題を整理し、AI技術を活用した解決策の具体化から実装までを推進します。
具体的には、以下の役割を担います。
・クライアントの業務理解および課題整理、要件定義の実施
・生成AI・機械学習を活用したソリューションの設計・開発（RAG構築、プロンプト設計、モデル最適化、API連携 等）
・Webサービスや業務システムへのAI機能実装およびテスト対応
・データ分析・モデル構築の実務推進
・同社サービス開発における機能実装および改善活動への参画
・プロジェクト成果物の作成および納品対応
技術力とビジネス理解の双方を活かし、実装可能な形で価値創出を行うことが求められます。

＜マネージャー以上＞
上記のプロジェクトを統括し、クライアントへの価値提供最大化とプロジェクト成功に対して責任を持ちます。コンサルタントの実務推進に加え、チームをリードし、プロジェクト全体の管理・推進を担います。
具体的には、以下の役割を担います。
・クライアントとのリレーション構築および期待値マネジメント
・プロジェクト全体の計画策定（スコープ・スケジュール・品質・コスト管理）
・要件定義およびアーキテクチャ設計における意思決定・レビュー
・生成AI・RAG・AIエージェント等の技術選定および導入方針の策定
・チームマネジメント（メンバー育成、進捗管理、品質担保）
・リスク管理および課題解決の推進
・同社ソリューションの企画・方向性検討への関与
・プロジェクト全体の成果責任（顧客価値創出・納品品質の担保）
ビジネス視点と技術視点の双方を踏まえ、プロジェクトを成功に導くリーダーシップが求められます。

コンサルティング業務の高度化・効率化に向けた、各種AI施策の企画・推進を担うポジションです。

＜具体的な業務内容＞
1. コンサルタントの業務特性を踏まえたAIエージェントの企画・検証
・次世代AIシステムの企画およびユーザー検証、導入推進
2. 生成AIユースケース策定
・M365 Copilot、Gemini等の生成AIの業務適用ユースケースの策定、およびプロンプトエンジニアリングの標準化
3. デジタルリテラシーの向上支援
・コンサルタントに対するAIリテラシー教育の企画・運営、チェンジマネジメントの実行

魅力・やりがい
コンサルティングファームのコアバリューである「知見」を、AIテクノロジーを活用して最大化するポジションです。システム実装はシステム部門が担うため、現場のコンサルタントがいかにAIを使いこなし生産性を高めるかという「ビジネス視点でのAI企画・浸透」に注力できるポジションです。

グループの組織デザイン・HRコンサルティング企業は、「愛される組織を社会に増やす」というビジョンのもと、組織開発や人材育成支援を展開しています。
現在、多くのクライアント企業から「AIを現場に浸透させたい」「生成AIを活用できる人材を育成・研修したい」という強いニーズが寄せられています。また、グループ内においても、生成AIを活用した業務効率化や組織変革の再現性を高めていくことが急務となっています。
AI研修の企画・登壇・デリバリーを中核とした「AI人材育成・イネーブルメント機能」を新設します。従来のHR・組織開発の知見にAIテクノロジーを融合させ、クライアントの「人の成長」と「組織のAI化」を同時に実現するキーパーソン（マネージャー候補）を募集します。

同社において、クライアント企業およびグループ内の「AI活用・AI人材育成」を総合的に推進・牽引するポジションです。
昨今の生成AIの進化に伴い、企業の「AI研修」および「AI人材育成（戦略策定・プロジェクトマネジメント）」のニーズが高まっています。これらを中核ミッションとし、顧客およびグループ内の双方に対するAIネイティブな組織づくりとチェンジマネジメントを行うクライアントワーク領域の立ち上げを目指します。

具体的な仕事内容:
1. AI研修の企画・立ち上げ・デリバリー
主にクライアント企業に向けたAI研修プログラムの企画・設計から講師・ファシリテーションまでを一気通貫で担当します。初級から中上級まで幅広いニーズがありますが、独自価値のあるプログラムづくりを目指しています。
* 階層別・職種別AI研修プログラムの企画・開発（役員向けAI理解、ミドルマネージャー向けAI活用戦略、現場向けClaude/ChatGPT実務活用など）
* ワークショップ・講義の実施・ファシリテーション（演習設計、プロンプトエンジニアリング指導、業務適用伴走）
* 研修効果の測定・フィードバックループ構築（アンケート分析、受講後の実務定着支援）

2. AI人材育成（戦略策定・プロジェクトマネジメント・イネーブルメント）
単発の研修にとどまらず、組織全体のAIリテラシー向上と「自律的にAIを使いこなせる人材」の育成プロセスを仕組み化します。
* AIイネーブルメントプログラム・プレイブックの作成（ユースケース集、プロンプト集、業務別の活用事例ナレッジ化）
* 個別伴走支援・1on1イネーブルメント（伴走型でのAI活用レクチャー、課題抽出と業務適用アドバイス）
* AI人材育成ロードマップの策定とプロジェクトマネジメント（PM）

3. AI活用ガイドライン・行動指針の策定・運用
企業が安心してAIを業務に導入・活用するためのルール整備を行います。
* AI利用ガイドライン・倫理規定・セキュリティルールの策定支援
* グループ内・クライアントへのガイドライン周知・啓発・カルチャー醸成

4. AIクライアントワーク・事業開発（未受注案件の芽だし 提案支援）
将来的には、研修・育成から派生するクライアントのAI変革支援（コンサルティング・伴走支援）の案件化・提案を行います。
* 提案書・ソリューションの型化（AI研修・育成パッケージの標準化）
* 営業・コンサルタントと同席した提案活動・案件化（クライアントワーク）

業務内容の変更の範囲: 雇入れ直後：上記参照 変更の範囲：同社における各種業務全般

やりがい・魅力:
1. 0→1で「AI×HR/組織開発」の新領域を作り上げる面白さ
新設ポジションとして、研修プログラムや育成コンテンツ、ツール選定まで自らの手でゼロから構築できます。

2. 圧倒的な市場ニーズ（研修・イネーブルメント）にダイレクトに応える
「AIをどう現場に使わせるか」という多くの企業が抱えるボトルネックに対し、自ら研修・育成を通じて直接インパクトを与えられます。

3. 上場企業グループの基盤と最新AI技術を活用できる
デザインファームとしての強力なクリエイティブ・ブランディング力や、グループのAIアセットを活用してユニークなHRアプローチが可能です。

●ミッション
当社には、業務にすぐ使えるAgent / Skillが標準搭載されています。
ただし、公開すれば自然に使われ続けるわけではありません。
このポジションは、Agent / Skillの制作・保守と、ポータルやスキル一覧での見せ方の両方を担い、ラインナップ全体の品質と利用を伸ばします。

●主な業務
▼制作・保守
・新しいAgent / Skillの企画・制作、テンプレート化による量産
・既存Agent / Skillのメンテナンス（モデル更新・仕様変更への追従、プロンプト改修）
・障害・精度劣化の検知と、担当エンジニアへのエスカレーション

▼ラインナップ運営
・公開・更新・整理の判断基準づくりとカタログの品質管理
・ポータルの検索、カテゴリ、ランキング等、発見性の改善

▼利用促進
・Impression、CTR、継続利用率に基づく利用促進
・チュートリアル、導入事例、イベントによるユーザー教育
・ユーザーの声をProduct、Engineering、CSにつなぐ

◎想定している業務の内訳
・制作・保守（実際に作る・直す・テンプレート化する）：35％
・カタログ／ラインナップ運営：25%
・データ分析とProduct Growth：20%
・コンテンツ・社内連携：20%

●最初の6 12カ月で期待する成果
将来のエコシステム拡大は、ここで作る運営の土台の上に載ります。
・Agent / Skillの制作・保守フロー（テンプレート化、障害対応）を確立する
・公開・改善・整理の判断基準を確立する
・主要Agent / Skillの発見性、実行率、継続率を改善する
・障害・品質問題を検知し、担当チームにつなぐ運用を作る

●このポジションの魅力
▼業界最先端のAI技術に携われる環境
・Generative AIや大規模言語モデルを活用したプロダクト開発に携わり、技術的な最前線での経験を積むことができます
・急速に進化するAI技術を実ビジネスに応用する実践的なスキルを習得できます
・国内外の最新AI技術動向に常に触れ、専門知識を深められます

▼0→1、1→10の両フェーズを経験できる環境
・新規プロダクトの立ち上げから、既存プロダクトのスケーリングまで、多様なフェーズに携われます
・スタートアップならではのスピード感と裁量権を持って、プロダクト開発を推進できます
・不確実性の高い環境での意思決定力と戦略構築力を磨くことができます

▼多様なバックグラウンドを持つチームとの協働
・グローバルな人材が集まる多国籍チームで、多様な視点を活かしながらプロジェクトを推進する経験を得られます
・日英バイリンガル環境で、グローバルな視点でのプロダクト開発スキルを磨けます
・インクルーシブな環境で、多様性を尊重する組織文化を体験できます

▼キャリアの次のステップへ進む機会
・「AI Product Operations & Growth」という新しい職種を、仕事を通じて自ら定義できます
・2 3年後をめどに、チームリードやPdM（プロダクトマネージャー）へのキャリアアップが可能なポジションです

●開発環境
・プロダクトの開発言語：TypeScript, Python（本ポジションにコーディング経験は必須ではありません。データ分析や自動化に活用できる方は歓迎します）
・作業環境 : Mac (Appleシリコン)、モニター2台まで利用可能

業務概要
・投資一任・機関投資家向けディスクローズ業務

業務内容
1. 投資一任・機関投資家向けディスクローズ業務
・月次・四半期等のディスクローズ資料の作成および管理。
・顧客からのデータ開示要求への対応。
・既存の事務フローの効率化・標準化等、強固な運営体制の構築。

2. DX（VBA/データベース/生成AI等）を活用した業務プロセス改善
・VBAや生成AI等、DX技術による業務効率化・プロセス改善の推進。
・生産性向上に向けたBPR（業務プロセス再構築）のリード。

3. 顧客等の開示ニーズへの対応
・運用フロントや営業フロントと連携した、開示資料内容の改良・改善。

4. チームマネジメントと育成
・メンバーの業務管理、指導・育成を通じた組織全体の底上げ。
・他部署（運用、営業、IT等）とのハイレベルな業務調整・交渉。

キャリアパス
・【マネジメント】 チームリーダーから、室長へとステップアップ。組織戦略の策定やリソース配分、人材育成を通じて、資産運用ビジネスの基盤を強化する役割を担います。
・【高度スペシャリスト】 特定の領域（定量データ分析知識およびそのシステム等）の第一人者として、社内の難易度の高いプロジェクトを技術面から主導。役職に縛られない専門職としてのキャリアを歩むことも可能です。

仕事の魅力
年金基金や金融法人等の機関投資家に対し、運用状況をわかりやすく開示し、信頼を繋ぐ「ディスクローズ・レポーティング」のプロフェッショナル集団でのポジションです。精緻なパフォーマンス要因分析や各種リスク指標の正確かつ迅速な開示は、顧客との強固なリレーションシップを維持するための要でもあり、運用会社の競争力の源泉を支えています。

AICoE（AI Center of Excellence）の推進体制を強化するため、以下の領域で活躍いただける社員を募集します。

想定業務内容
1 AIエージェントの設計・開発：業務課題のヒアリング → Agent設計 → 実装・検証
2 MCPサーバーの構築 社内システム／外部APIとLLMを繋ぐMCPサーバーの開発・運用
3 RAG基盤の構築 ナレッジ収集 → ベクトル化 → 検索・回答生成の実装
4 業務プロセスのAI化 既存業務の分析 → AI適用箇所の特定 → PoC → 本番展開
5 ナレッジ共有・教育 構築事例のドキュメント化、社内メンバーへの技術移転

●役割及び責任
クライアント企業のビジネス課題に対し、LLM/生成AIを活用したソリューションの企画・設計・実装を一貫して担当します。要件ヒアリングからAIエージェントの設計・構築、本番運用までをリードし、顧客のビジネス変革を技術面から支援します。

●業務内容
- クライアントへの要件ヒアリング・課題整理・ソリューション提案
- LLMベースのAIエージェント設計・プロトタイプ開発・本番実装
- RAG・ツール連携・マルチエージェント等のアーキテクチャ設計
- プロンプト設計・評価パイプライン構築・品質改善サイクルの運用
- クラウド基盤（AWS/Azure/GCP）上でのシステム構築・デプロイ
- プロジェクト推進・ステークホルダーとの技術コミュニケーション

【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

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
当社の生成AI事業をけん引する非常に注目度の高いプロジェクトおよびサービス運営にキープレイヤーとして携わることが出来ます。また全社的に重要な位置づけのため、本サービスおよび関連サービスとして、様々な組織(GlobalLogicやHitachiDS等のグローバル会社から国内の各セクタ迄)と連携する機会があります。

業務特化型LLMという当社のコアコンピタンスの開発・運営にキープレイヤーとして携わることが出来、生成AIの学習や精度向上といった最先端のナレッジに日々触れ自己研鑽が可能です。また案件対応として業種に依らない様々な顧客との繋がりを通して、様々な領域における見聞・能力を高めることが出来ます。

PCキッティング等の物理管理を土台に、上場を見据えたITガバナンス設計（ISMS/MDM統制）を推進。同時に、AIや各種ツールを活用した社内業務プロセスの自動化・仕組み化を主導するポジションです。
まだ「型」のない急成長フェーズで、全社の業務を設計し、「仕組みで回る組織」をつくるポジションです。現場のヒアリングから業務分析・プロセス設計・自動化・ガバナンスまでを一気通貫で担い、SaaS・API・自動化・AIを手段として適切に組み合わせながら、「人で支える組織」を「仕組みで回る組織」へ変えていきます。
決められた運用をこなす役割ではなく、何を作るかを自分で決めて実装できる裁量があります。細かく指示・管理される環境ではないため、自ら課題を定義し、自律自走で前に進められる方に向いています。規程や管理プロセスを整えてきた情報システムチームにJOINするため、すべてを一人で背負う必要はありません。

【具体的な業務】
1. 組織オペレーションの設計・実装：現場の業務を分析し、SaaS/API/自動化で仕組み化する
2. デジタル基盤の構築：スケールする業務基盤を、自ら手を動かして実装する（GAS/SQL・API・各種スクリプト）
3. AI活用の型化：AI・エージェント・RAGの活用を定着させ、各現場が自律的に使える標準へ落とし込む
4. ガバナンスの最適化：上場を見据えた ISMS/MDM 統制など、変化のスピードと統制を両立させる

【ポジションの魅力】
1. まだ型のない急成長フェーズで、全社の業務を自分で設計・実装できる裁量がある
2. 細かく管理されず、課題定義から実装まで自分の判断で進められる
3. 「水問題を構造から解決する」社会インフラ事業（災害支援・国際的な賞受賞）を、事業拡大フェーズで支えられる
4. 100人規模で異能が集まる「百人経営」の組織文化の中で、主体性を発揮できる

グループのスタートアップ企業でのポジションです。

AI・MLエンジニアの役割:
技術のPoC（研究開発）にとどまらず、ビジネス現場の課題を解くAI/LLMプロダクトの本番運用・MLOps構築までを一気通貫で推進するテックリード / AI・MLエンジニアです。
自ら手を動かして機械学習モデル（CV/LLM）やエージェント基盤、MLOpsパイプラインを構築するだけでなく、ビジネスサイド（企画・プロダクト・クライアント・経営層等）と伴走し、課題特定・要件定義・アーキテクチャ選定・運用改善まで幅広く担当していただきます。
実際に、同社では複数のプロジェクトを経て、要件定義から提案・実装・運用まで一人称で担えるメンバーが増えてきており、そこで培った知見を活かして事業企画・事業責任といった役割へ挑戦するフェーズに入っています。

まずご一緒すること:
具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。
1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用
● マルチLLM（OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等） や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発
● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント（Agentic Workflow）の構築・評価
● Vector DB や RAG（検索拡張生成） パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化

2. コンピュータビジョン（CV）・機械学習モデルの最適化＆開発
● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル（CNN / Swin Transformer / YOLO等）の開発・精度向上および推論高速化
● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化（能動学習/BaaL等）の仕組み化
● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定（scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで）と精度検証

3. MLOps基盤構築・API化・本番運用（PoCからプロダクト化へ）
● FastAPI や Docker、各種クラウド（AWS / Azure / GCP）を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築
● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD（GitHub Actions等） による継続的学習（Continuous Training）環境の自動化
● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ（レガシーからの移植やコード変換支援）の推進

プロジェクトの例:
業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。
● 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
● 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
● 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
● 大手インフラ企業さんの需要予測

中長期でご一緒したいこと:
同社ではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。
・AIソリューション企画 提案メニューの作成 実提案
・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
・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
・事業開発・技術責任（事業部長/技術責任者）への挑戦
・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など

当社が展開するプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術（AI・機械学習・生成AI）を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。

ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。

1. 検索・推薦エンジニアリング
検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど）の設計・実装
検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定
2. 機械学習・自然言語処理・画像認識
文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発
生成AI（LLM）を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装
実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化
3. データサイエンス・戦略
事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出
独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用
4. アーキテクチャー・技術基盤
AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定
大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用

●本ポジションの魅力
・国内最大級のビジネスデータ（名刺、契約書、請求書等）を用いた高度な分析・開発経験を積める
・R&Dとプロダクト開発の距離が近く、自らの技術成果がダイレクトに事業貢献・ユーザー価値につながる実感を得られる
・生成AI、LLM、RAGなどの最先端技術を、実用的なプロダクト機能として実装する挑戦ができる
・スケーラブルな検索基盤やデータ基盤の設計・構築スキルが身に付く

●主な技術スタック
▼ 開発言語
-Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等

▼ インフラ
-AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform

▼ データベース / 検索基盤
-PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB

▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
-GitHub, Datadog

※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。

アプリやWebサイトなどの顧客接点において、生成AIを活用した先進的な機能実装やサービス改善プロジェクトの計画策定・進行管理を担うポジションです。特定の枠組みに固執せず、状況に応じて開発チームとビジネス部門の間を柔軟に立ち回り、プロジェクトをゴール（リリース）まで導く役割です。

【職務詳細】
1. 対顧客向けサービスへのAI導入プロジェクト管理
・AI導入テーマに沿ったプロジェクト計画の策定（スケジュール・リソース・タスクの洗い出し）
・開発プロセスにおけるボトルネックの特定と、関係各所（エンジニア・デザイン・法務等）との柔軟な調整による課題解決
・ユーザーの利便性を考慮したAIの振る舞いやアプリ／Web上の表示仕様などの要件定義支援

2. 現場主導のAI実装・改善
・生成AIの特性を活かしたプロトタイプ（PoC）の進行支援と、ユーザー体験の検証
・リリース後のユーザー反応やログに基づいた、プロンプトの微調整や追加改修プロジェクトのリード

3. ステークホルダーとの連携
・プロジェクトの状況に応じ、現場や開発パートナーのエンジニアから事業責任者まで、適切なタイミングで情報共有・連携を行い、プロジェクトを円滑に推進する

【本ポジションの魅力】
・実務に直結するAI経験：構想だけでなく、実際のプロダクトにAIを組み込み、世に送り出すまでのプロセスをリードできます。
・柔軟な動きを推奨する文化：定められた役割に縛られすぎず、プロジェクトを前に進めるために必要なアクションを自ら考え、臨機応変に実行できます。
・市場価値の高いスキルセット：顧客向けサービスのAI実装という、技術とビジネスの橋渡し役としての希少な経験を積むことができます。

日本を代表する大手企業のAI変革をリードする役割を担っていただきます。単なるツールの導入ではなく、顧客の経営課題に深く踏み込み、AIによる事業構造の変革をプロデュースする仕事です。

「開拓」から「深耕」へのダイナミックな展開
当初は新規開拓からスタートし、最先端のAIソリューションをフックにDX推進部門や人事部門、経営層との接点を構築します。その後、成果を通じて信頼を獲得し、アカウントプランニングを策定。取引部署を拡大し、LTVを最大化させる深耕営業へとシフトしていきます。
※キャリアアップに伴い、担当する既存顧客の割合が高まり、シニアクラスになると少数の大手企業に深く入り込む「プロフェッショナルなアカウントエグゼクティブ」としての動きが中心となります。

インダストリー専門性の深化と「勝ちパターン」の創出
特定の業界におけるビジネスモデルや商習慣を深く理解し、その業界特有の課題に対する「AI活用の標準（勝ちパターン）」を自ら作り上げます。将来的には、特定の業界を代表するスペシャリストとして、業界全体のDXを牽引するチェンジエージェントとしての役割を期待しています。

変革をトータルデザインする「真のソリューション」
業務棚卸AIエージェント、教育プラットフォーム、そして高度なプロフェッショナルサービス。これらをパズルのように組み合わせ、社内のデータサイエンティスト・コンサルタント、DX人材育成の専門チームと連携し、顧客の「AI変革」というゴールをゼロからデザインします。決められたパッケージを売るのではなく、顧客の未来を創るために最適な解決策を構築できる、自由度と責任の大きなステージです。

日本を代表する大手企業のAI変革をリードする役割を担っていただきます。単なるツールの導入ではなく、顧客の経営課題に深く踏み込み、AIによる事業構造の変革をプロデュースする仕事です。

「開拓」から「深耕」へのダイナミックな展開
当初は新規開拓からスタートし、最先端のAIソリューションをフックにDX推進部門や人事部門、経営層との接点を構築します。その後、成果を通じて信頼を獲得し、アカウントプランニングを策定。取引部署を拡大し、LTVを最大化させる深耕営業へとシフトしていきます。
※キャリアアップに伴い、担当する既存顧客の割合が高まり、シニアクラスになると少数の大手企業に深く入り込む「プロフェッショナルなアカウントエグゼクティブ」としての動きが中心となります。

インダストリー専門性の深化と「勝ちパターン」の創出
特定の業界におけるビジネスモデルや商習慣を深く理解し、その業界特有の課題に対する「AI活用の標準（勝ちパターン）」を自ら作り上げます。将来的には、特定の業界を代表するスペシャリストとして、業界全体のDXを牽引するチェンジエージェントとしての役割を期待しています。

変革をトータルデザインする「真のソリューション」
業務棚卸AIエージェント、教育プラットフォーム、そして高度なプロフェッショナルサービス。これらをパズルのように組み合わせ、社内のデータサイエンティスト・コンサルタント、DX人材育成の専門チームと連携し、顧客の「AI変革」というゴールをゼロからデザインします。決められたパッケージを売るのではなく、顧客の未来を創るために最適な解決策を構築できる、自由度と責任の大きなステージです。

「AI×セキュリティ」をテーマに、新規サービスの立ち上げからプロダクト開発、実際の各セキュリティサービスのプロセスの変革まで一気通貫で担っていただきます。

<エンジニアの主な業務内容>
●AI（LLM、各種APIなど）を活用した脆弱性診断プラットフォームや自動化ツールの設計・開発
●SOCにおけるアラート分析・トリアージ、およびIRにおけるログ解析・初動対応を自動化・高度化するAIシステムの構築
●セキュリティサービスおよびプロダクトにおける品質管理（品管）プロセスのAIによる効率化・テスト自動化
●サイバーセキュリティ領域における新規AIサービス（プロダクト）の企画・要件定義・プロトタイピング
●セキュリティスペシャリスト（ペネトレーションテスター、SOCアナリスト、IR担当者など）の暗黙知を分析し、AIに学習・実行させるためのプロンプトエンジニアリングとワークフロー構築

※ご経験やご志向性にあわせてポジションのご提案をさせていただきます。

AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を深く理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けた要件定義、プロトタイピング、本番実装、改善までを一貫して担います。あわせて、プロジェクトにおける技術面のリードとして、技術方針の整理、設計判断、実装品質の担保、開発メンバーへの技術的な支援・レビューにも関わります。
本ポジションでは、単に仕様に沿って開発するだけではなく、クライアントの現場に入り込み、「どの業務にAIを適用すべきか」「どのような形であれば実際に使われるか」を見極めながら、AIソフトウェアとして価値に落とし込むことが求められます。そのうえで、プロジェクト内の技術的な論点を整理し、実装方針やアーキテクチャの方向性を示しながら、チームとして成果を出す役割を期待します。
また、個別案件で得られた知見や実装パターンを、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへと昇華させることで、継続的に価値を生み出せる開発体制づくりにも関わります。

具体的な業務:
1. 現場実装と要件定義（Forward Deployment）
・クライアントの現場担当者・業務責任者との対話を通じ、AIで自動化・高度化すべき業務を特定します。
・現場の業務フローや課題を整理し、AIソフトウェアとして実装すべき要件を定義します。
・顧客課題に対して、AI APIやLLM、各種AI技術を活用した高速プロトタイピングを行います。
・PoCを通じて仮説検証を行い、実際の業務利用を見据えた改善・設計に反映します。
・エンタープライズ品質を意識した本番実装、テスト、運用改善を推進します。
・実装方針やアーキテクチャの選定にあたり、選定理由・トレードオフ・想定リスクを整理し、クライアントおよびチームに対して技術的に説明可能な状態を保ちます。
・現場で継続的に使われるAIソフトウェアにするため、利用者のフィードバックをもとに改善を行います。
2. ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure）
・複数案件から抽出された共通課題や実装パターンを整理し、再利用可能なモジュール・基盤・プロダクトへ転換します。
・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの設計・構築に関わります。
・個別開発にとどまらず、組織として再利用できる技術資産・社内ナレッジを整備します。
・プロジェクトで得られた知見を開発標準やテンプレートに反映し、チーム全体の開発生産性向上に貢献します。
・将来的なプロダクト化やスケールを見据えたアーキテクチャ設計・技術選定を行います。
・プロジェクト横断で再利用できる技術資産を意識し、品質・拡張性・保守性の観点から実装をリードします。
3. AI最新技術の社会実装（R&D）
・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェント等の技術を調査・検証し、具体的な事業課題への適用可能性を見極めます。
・新しいAI技術を活用したPoCやプロトタイプを設計・実装します。
・検証結果をもとに、実案件への導入可否や実装方針を整理します。
・Cursor、Claude Code等の開発支援AIを活用し、次世代の開発生産性を追求します。
・技術検証で得られた知見をチームに共有し、開発プロセスや技術選定の改善につなげます。
本ポジションでは、AI技術を使った開発力に加え、現場課題を構造化する力、クライアントと対話しながら要件を具体化する力、実装したソフトウェアを継続的に使われる形へ改善していく力が求められます。
新しい技術にキャッチアップしながら、AI特有のリスク（プロンプトインジェクション、データ・個人情報の取り扱い、LLM APIコスト等）も踏まえた設計判断や、チームが技術的に安心して頼れる存在となり、プロジェクトでの開発・実装を前に進める役割も期待します。
個別案件の開発に閉じず、現場で得た知見をプロダクト・基盤・開発プロセスへと還元しながら、AIソフトウェアの社会実装をしていただくポジションです。

プロジェクト例:
1. AI検証を活用したWebサービスの基盤刷新プロジェクト
同社のVCファンドが買収した企業のWebサービスを対象に、レガシーフレームワークからモダンフレームワークへ段階的に移行するプロジェクトです。
新旧アプリケーションを並行稼働させながら、画面表示・APIレスポンスの挙動差分を継続的に検証。AIを活用して実装およびテスト自動化、バグ検知を効率化することで、開発工数と期間を大幅に削減しました。
単なるリプレイスではなく、事業継続性・品質担保・開発生産性の向上を同時に追求する、技術難易度の高いモダナイズ案件です。
2. 需要予測AIで解く、駅ナカ小売の発注最適化プロジェクト
大手鉄道会社グループの駅ナカ小売店では、商品の発注量が長年、現場のベテラン社員の経験と勘に依存していました。
一方で、廃棄量削減を重視すると欠品が増え、売上最大化を重視すると廃棄が増えるというジレンマがありました。
本プロジェクトでは、欠品が発生していなかったと仮定した際の理想的な売上をAIにより推定し、2週間程度で高精度の予測を実現しました。
現場業務に深く入り込み、AIを実際の意思決定に組み込んでいくプロジェクトです。
3. 給与計算業務のAIエージェント化プロジェクト
大手飲料メーカー関連会社における給与計算業務を、AIエージェントによって自動化するプロジェクトです。
給与計算は、会社ごとの制度、雇用形態、勤怠データ、手当、控除、例外処理などが複雑に絡む業務です。
本プロジェクトでは、業務フローを分解し、ルールベース処理とAIエージェントを組み合わせることで、複雑な判断や確認作業を自動化。約80%の業務自動化を実現し、担当者の作業工数を大幅に削減しました。
AIを実際の業務プロセスに組み込み、属人化の解消と業務効率化に直結させるプロジェクトです。

ポジションの魅力:
成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています。
・AIを使い倒して成果に変える
Claude Code、Cursor、Codex などの開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。
・案件が、資産になる
「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。個人の仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。
・キャリアがさらに広がる
同社のVCファンドのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。企業の成長とともに、プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。
・技術的な相談ができる環境
技術顧問としては、一休、Yahoo、メルカリ、GREEなどでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変...

AIソフトウェアエンジニアとして、クライアントの現場課題を理解し、AIを活用した業務自動化・高度化に向けたプロトタイピングや実装支援を担当します。
入社後は、上位メンバーやプロジェクトリードの支援を受けながら、現場ヒアリング、課題整理、AIを活用した仮説検証、PoC開発、本番実装の一部を担い、実践を通じて「本当に使われるAIソフトウェア」をつくる力を身につけていただきます。

具体的な業務:
1. 現場実装と要件定義支援（Forward Deployment）
・クライアントの現場担当者・業務責任者との打ち合わせに同席し、業務内容や課題の理解を深めます。
・上位メンバーの支援を受けながら、AIで自動化・高度化できる業務領域の整理を行います。
・顧客課題に対して、AI APIや既存モデルを活用した簡易プロトタイプ・PoCを開発します。
・プロトタイプをもとに、現場での使いやすさや業務適合性を検証します。
・本番実装に向けた機能開発、テスト、改善対応を担当します。
・現場で実際に使われるAIソフトウェアに必要な要件や改善点を、開発チームと連携しながら整理します。
2. ソフトウェアの資産化（Product & Infrastructure）
・複数案件で共通して発生する課題や実装パターンを整理します。
・再利用可能なモジュール、テンプレート、開発基盤の整備を支援します。
・LLMOps、評価パイプライン、開発自動化など、AIネイティブな開発プロセスの構築に関わります。
・社内ナレッジや開発ノウハウをドキュメント化し、チーム内で再利用しやすい形に整えます。
・プロジェクトで得られた知見を、今後のプロダクト化・基盤化につなげるための情報整理を行います。
3. AI最新技術の検証・実装（R&D）
・最新のLLM、マルチモーダルAI、AIエージェントなどの技術動向を調査します。
・具体的な事業課題に対して、新しいAI技術が活用できるかを検証します。
・小規模な検証実装やサンプル開発を通じて、技術の有用性を確認します。
・開発支援AIを活用し、開発効率を高める取り組みに参加します。
・新しい開発手法やAIツールの活用方法をチーム内に共有し、開発生産性の向上に貢献します。
単なる受託開発や指示された機能実装にとどまらず、現場の課題を理解し、AI技術を用いて価値あるソフトウェアに落とし込む経験を積むことができます。将来的には、要件定義、技術選定、設計、顧客折衝、プロジェクト推進まで担えるAIソフトウェアエンジニアを目指していただくポジションです。

ポジション・部門の魅力:
成長を約束する仕組みではなく、成長が起きる現場を用意しています！
・AIを使い倒して成果に変える
開発支援AIを全員が日常的に活用。個人の生産性ではなく、案件の成果やプロダクトのアウトカムに直結させる使い方を磨きながら、AI時代の開発フローそのものを更新していきます。
・案件が、資産になる
「納品して終わり」ではなく、書いたコードや設計が、共通基盤・プロダクト・ナレッジとして蓄積されていく。仕事が次の事業を加速させる資産になる手応えが、エンジニアとしての確かな自信を育てます。
・キャリアがさらに広がる
グループ会社のVCファンドのエコシステムを活かし、エンジニアの枠を越えたキャリアを全力で支援します。会社の成長とともに、自社プロダクトのCTO、投資先のCxO、グループ内での起業といった道も広がっていく想定です。
・技術的な相談ができる環境
技術顧問としては、大手IT企業などでCTOやVPoEを担ってきた日本を代表するエンジニアリングリーダーたちがテクニカルフェローと参画しています。

このポジションで得られる経験:
・AIを業務プロセスに組み込み、実際に使われるソフトウェアとして形にする経験
・Forward Deployment型の開発現場で、顧客課題の理解から実装・検証までを学ぶ経験
・Webアプリケーション、クラウド、AI開発支援ツールを組み合わせた実践的な開発経験
・プロトタイピング、テスト自動化、PoC、本番実装に至る開発プロセスの基礎経験
・案件で得た知見をモジュール、基盤、社内ナレッジとして資産化する経験
・AI時代の開発フローを、実務を通じて身につける経験

DEV TOOLS:
案件によって使う技術は変わりますが、ここに挙げているのは日常的に共通して使う基本的なツールです。案件に応じて最適な技術を選定するため、特定スタックに縛られず幅広く技術に触れていける環境です。
・AI TOOLS：Claude、ChatGPT、Gemini
・DEV TOOLS：Claude Code、Codex、Copilot、Replit、Bedrock、Playwright
・COLLABORATION：GitHub、Notion、Slack、Google Workspace

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

【役割】
大手企業向け統合HRパッケージソフトにおける、AIを活用した新機能開発やシステム刷新における技術的リードをお任せします。
特定の開発チーム（人事/給与/勤怠など）における技術責任者として、要件に対して「技術的にどう解決するか」の道筋を立て、最適な技術選定とアーキテクチャ設計を行います。
ご自身も高い技術力でプレイングの先頭に立ちながら、コード品質の担保、技術的負債の解消、およびチーム全体の技術力底上げ（メンタリング）を担う、エンジニアリングの要となるポジションです。

【主な職務内容】
担当ドメインの開発チームにおいて、技術的な意思決定と製品開発をリードしていただきます。
● アーキテクチャ設計・技術選定
・担当プロダクトへのAI組み込みに向けた、全体アーキテクチャの設計および技術選定
・AI特有の課題（レイテンシー、ハルシネーション等）を吸収するための、堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理等）およびフロントエンド設計の主導
・複雑な業務ロジックを担保しつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを両立させるシステム設計
● 開発リード・品質担保
・PoC（概念実証）の実施や、難易度の高いコアコンポーネントの自らによる実装（ハンズオン）
・高度なプロンプトエンジニアリングや、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御の実装リード
・コードレビュー、テスト戦略（テスト自動化等）の策定と推進による、エンタープライズ水準の品質担保
・中長期的な視点に立った技術的負債の計画的な返済と、CI/CD環境など開発基盤の継続的な改善
● 技術メンタリング・チーム支援
・チームメンバーに対する技術的なメンタリング、ペアプログラミングなどを通じたスキルアップ支援
・他チームや他組織と連携した、技術的実現可能性（Feasibility）の検証と要件定義へのフィードバック
・エンジニアリングマネージャーと協調した、開発生産性の向上施策の立案・実行

業務概要:
同社はグローバルな金融サービスグループであり、30カ国以上に統合されたグローバルネットワークを持つ企業です。IT部門は、25カ国以上の従業員が働く多様な環境であり、日本におけるリテールウェルスマネジメントビジネスおよびグローバルホールセール（グローバルマーケットおよびインベストメントバンキング）の技術サポート、アプリケーション開発、システム変更の実装を行っています。

フロントオフィス開発者を募集しています。エクイティテクノロジーチームに加わり、フロントオフィスユーザーや他のテクノロジーチームと密接に連携し、フロントオフィスソリューションを提供・サポートする役割です。

テクノロジーに情熱を持ち、強力な問題解決スキルを持ち、成功への強い意欲を持つプロアクティブなチームプレイヤーであることが求められます。プレッシャーの下で効果的に働き、厳しい期限内に成果を出す能力が必要です。

フロントオフィストレーディングシステムの開発経験と、エクイティDelta1ビジネス（株式製品のライフサイクル、取引記録、リスク、P&L計算を含む）に関する確かな理解があると有利です。

具体的な業務:
新しい取り組み、アイデア、問題を理解するためにビジネス部門と連携する。
分散環境でC#またはJavaを使用して新機能を開発する。
既存のデスクトップアプリケーションをWebベースのスタックに移行する。
既存のエクイティDelta1ツールのサポートとメンテナンスを行う。
開発効率とソリューション品質を向上させるため、プロンプトエンジニアリングを含む最新の生産性ツールやAI支援開発アプローチを活用する。

ポジション・部門の魅力:
競争力のある従業員福利厚生、トレーニング、スキルアップの機会を提供しており、多様性、公平性、インクルージョン、従業員の健康と幸福の促進にコミットしています。

同社は「AI×コマースの第一想起企業」としてのポジションを確立すべく、主力AIコマースプラットフォームを主軸とした、大企業（エンタープライズ）向けDX支援を全社戦略の柱として推進しています。大企業の複雑な課題を解決するためには、スライドによる戦略提言だけでなく、現場のオペレーションに深く入り込み、実際に動く仕組みを提供して変革を起こす「現場密着型（FDE）」的なアプローチが必要不可欠です。同社はSaaS FDEの事業モデルを推進しており、コマース領域の高度化やAI活用は同社のプラットフォームで実現し、同社のプラットフォームがカバーしきれない複雑な社内業務課題についてはFDEによるAI BPRによって事業全体の変革を現場から強力に推進するモデルを目指しています。本ポジションでは、配属先となるプロフェッショナルコンサルティンググループにおいて、ビジネスとテクノロジーの架け橋となり、クライアントの最前線で「AI×同社のプラットフォーム」による業務変革を自ら手を動かして形にする中核メンバーを新たに募集します。

大企業クライアントの現場に入り込み、同社のプラットフォームの機能や生成AI、ノーコードツールを活用して、コマース領域（サプライチェーン、CS、マーケティング等）の業務プロセス改革（BPR）を推進します。

1. 現場の課題特定と業務プロセスの可視化：
クライアントの現場オペレーションを深く理解し、どこに非効率があるか、同社のプラットフォームの活用や生成AIの導入によってどう劇的に改善できるかのボトルネック特定

2. 生成AI×同社のプラットフォームを用いたクイックなBPR検証：
同社のプラットフォームの標準機能・API設定、生成AIツール（ClaudeCode、Cursor）、iPaaS（Make、Zapier等）を組み合わせ、「現場で今すぐ動く自動化ワークフロー」を自ら手を動かして構築・検証

3. 現場への定着化（チェンジマネジメント）とプロダクトへのフィードバック：
作成したAIワークフローや同社のプラットフォームの新しい運用の定着をレクチャーから伴走までトータルで支援。さらに、現場の検証で浮き彫りになった本格的なシステム開発ニーズや共通課題を社内のプロダクト開発チームやAI専門チームへフィードバックし、プロダクトの進化を牽引

ポジションの魅力:
1. 「コンサル」と「FDE（テック活用）」のハイブリッドなキャリア：
スライドを描くだけのコンサルタントでもなく、仕様書通りにコードを書くエンジニアでもない。「生成AIやSaaSの仕組みを使いこなし、目の前の顧客の業務を劇的に変える」という、これからのAI時代に最も市場価値が高まるスキルの獲得

2. ノンコーディングで、最先端の「AI×BPR」をリードする手応え：
フルスクラッチのプログラミング知識（PythonやJava等）がなくても、同社プロダクトやAIエージェントという強固な土台を活用可能。API連携やプロンプトエンジニアリングを武器に、アイデアを即座に顧客の価値へと変えられる圧倒的なスピード感

3. SaaS FDE だからこそ起こせる大きな事業インパクト：
「RPAの代替」としてのFDEではなく、SaaSとしての土台があるからこそ、顧客の企業にとって価値のある変革を大胆かつスピーディーに推進できる。仕事がエンドユーザーや顧客のためになっていることを実感しながら様々なことにチャレンジできる

業務概要:
同社は『あらゆる人を負の体験から解放することで、人と企業の可能性を引き出す』をミッションに、カスタマーサポート(CS)市場で変革に挑戦する企業です。金融、通信、インフラ、航空など多様なラージエンタープライズ企業で導入が進み、利用者が気付かぬうちに同社プラットフォーム上で動くプロダクトをご利用になったことがあるかもしれません。

事業は新ブランドを軸に次の成長フェーズへ移行しています。

新ブランドは、Web、Webエージェント、コネクト、VoC、スピークといった複数のプロダクトが連携して価値を生むコンパウンドSaaSです。顧客接点からオペレーション、ナレッジ、音声までをつなぐことで、CS領域全体の変革を担っています。

その中でソリューションエンジニアは、顧客の表層的な課題・ニーズを鵜呑みにせず、業務構造・チャネル設計・顧客体験レベルから課題を再定義し、最適なプロダクト構成を設計する役割です。

同社の複数プロダクトを「点」ではなく「線・面」として組み合わせ、本質課題を解くアーキテクチャを描き、顧客体験そのものを再設計する──単なる導入支援にとどまらない、事業価値の中枢を担う存在です。

具体的な業務:
ミッション:
生成AI・RAG・Voicebotを中心としたAIプロダクトの価値を顧客に伝え、技術的信頼と共に受注を牽引する。AE（営業）と連携し、PoCやワークショップを通じて顧客の業務変革を支援する。

主な業務内容:
- 顧客課題・ユースケースを抽出し、生成AIソリューションを設計・提案
- RAG/LLM/プロンプト設計を用いたカスタムデモ・PoCの構築と実施
- 技術検証（セキュリティ、性能、品質）におけるリード・技術回答
- 導入スコープの線引き（無償/有償）と提案資料への反映
- 技術ワークショップの設計・運営（顧客部門横断での教育・導入支援）
- 顧客フィードバックをもとに製品チームと改善サイクルを回す

SaaSを導入しても現場で使いこなせない、人が足りないという中小企業の現実に対し、「業務の完了」という成果そのものを届けるBPaaS（Business Process as a Service）事業を展開しています。同社の強みは、90万社以上が利用するビジネスチャットサービスを入口に、ノンコア業務ソリューションをAIと人の協働で実現するサービスです。
本ポジションは、BPaaS事業の心臓部となるAIエージェント・業務実行基盤の開発を担うエンジニアです。
従来のSaaSが「ツールを提供して終わり」だったのに対し、AIが業務を実行し、人がAIを監督・補完するという新しいモデルを構築しています。プロダクト単体では精度の壁がある領域も、人とAIの協働設計により突破し、顧客の業務課題を直接解決できる点が最大の特徴です。
立ち上げ期の少数精鋭チームで、AIエージェントの設計思想からアーキテクチャまで大きな裁量を持って開発に携われる環境です。

●具体的な業務
1. AIエージェント・コアモジュールの開発
Agentic Workflow、自律型AIエージェントの設計・実装
VLMを活用したAI-OCR基盤の機能拡張・精度改善
LLMのプロンプトエンジニアリング、出力品質のチューニング
2. プロダクト開発・仕様策定
業務オペレーションチームとの連携による要件定義・仕様設計
顧客フィードバックを基にした機能改善サイクルの推進
MVP開発から本番運用までの一気通貫したデリバリー
3. 技術基盤の構築・改善
AI処理パイプラインの設計・最適化
精度評価・モニタリング基盤の構築
スケーラビリティを考慮したアーキテクチャ設計

●技術スタック
【バックエンド】
・開発言語：Python, TypeScript
・AIエージェント開発：LangChain, Strands Agents
・ブラウザ自動操作：Playwright
・テスティング：pytest

【AI基盤】
・生成AIプラットフォーム：Amazon Bedrock, Google Vertex AI
・AIエージェント運用基盤：Amazon Bedrock AgentCore

【インフラ・DevOps】
・クラウド：AWS, Google Cloud
・IaC (Infrastructure as Code)：AWS CDK
・CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild

【開発ツール】
・バージョン管理：GitHub
・プロジェクト管理：JIRA
・ドキュメンテーション：Confluence, Miro
・コミュニケーション：Chatwork
・AIアシスタント：Cursor, Claude Code 等
・仮想化環境：Rancher Desktop（AIアシスタントローカル実行環境）

●AI活用環境・取り組みについて
同社では、AIを事業の主軸に置くとともに、社内での積極活用を推進しています。
1. 多数のAIサービスを利用可能
高品質且つ最先端なAIサービスを活用できる環境を整えています。現在は、特定のAIサービスを導入しており、その他のサービスもプロダクトの成長や個人の生産性に寄与するツールであれば活用可能となっています。
2. AI推進プロジェクトチームの立ち上げ
AIを積極活用して、開発生産性の向上、開発環境の整備を進めるためにAI推進プロジェクトチームを立ち上げています。現在では、AIによるコードレビューへの取り組み他、様々な施策を進めています。
3. グループを跨いだAI活用に関する情報交換
毎週、AI活用事例の共有や相談などを気軽におこなうことができる機会をグループ横断で実施しています。良い取り組みはシェアしあうことで、組織全体の開発生産性の向上に繋げています。

生成AIの活用・推進変革パートナーとして、最先端の生成AI推進ナレッジ・ノウハウを提供しています。社内推進・活用スキルを持つ人材育成、生成AIを事業・社内で活用するための戦略コンサルティングや開発支援まで、一気通貫でサポートします。

【Generative AI 活用人材育成・リスキリング事業】
Generative AI技術を活用し、業務を劇的に変えるリスキリング事業を企業向けに行っています。
生成AI特化の人材育成プログラム・プロンプトエンジニアリング研修をオンボーディング（定着支援）で提供。リテラシー・活用スキル獲得による生産性向上、社員のマインドセットを醸成し、人の可能性・才能をより引き出すために、AIの活用を広げています。

【企業向け生成AI支援】
- 他社事例 最新業界情報 リサーチデータ提供、生成AI適用可能業務の検討、組織変革に向けた戦略策定、ガイドライン・ルール策定等で生成AI活用を伴走します。
- 生成AI活用の事業変革・新規事業コンサルティング、生成AI開発および既存システムとの連携で、導入・開発・運用を支援します。

【女性AIリスキリング・キャリア支援事業】
- 女性AI推進リーダーコミュニティを設立。多数のメンバーが在籍し、イベント・勉強会・イベントへの推薦等を実施しています。
- AI領域特化、女性起業家支援プログラムを提供。スタートアップ支援事業協定事業者に採択され、AI領域の女性起業家育成・輩出に貢献しています。
- 働く女性向けに、生成AIを学びリスキリングすることで、新しいキャリアにつなげる事業を展開しています。

事業拡大を一緒に行っていただける方を広く募集しています。

＜想定される職種例：コンサル・顧客向け＞
・企業向け生成AIコンサルタント
・生成AI活用マーケター
・企業向け生成AI講師

＜想定される職種例：事業開発・企画＞
・事業全体を統括する候補者
・生成AI事業開発
・コンテンツ制作プロジェクトマネージャー
・イベント進行管理担当
・生成AI人材育成企画
・生成AI動画制作

＜想定される職種例：開発＞
・技術全体を統括する候補者
・生成AIエンジニア
・合成音声エンジニア
・プロンプトエンジニア

今後起業やフリーランス独立に向けてチャレンジしたい方、スタートアップ・ベンチャーの立ち上げに携わりたい方にとっては、非常にチャレンジングな環境です。

【業務概要】
企業では、企業経営におけるさまざまな意思決定や業務プロセスを変革する、新たなAIプロダクトの開発を進めています。これまで同社は、経営管理領域を中心に、企業内に分散するデータを統合し、経営判断を支えるプロダクトを提供してきました。現在はその事業基盤や顧客接点を生かし、LLM・AIエージェントを前提とした複数の新規プロダクトを立ち上げています。対象となるのは、IRや営業をはじめとする、企業活動において高い専門性と多くの情報処理を必要とする領域です。これらの領域には、文書・議事録・商談情報・社内データなどの多様な情報を扱いながら、状況を整理し、次のアクションを判断する業務が数多く存在します。一方で、その多くは個人の経験や手作業に依存しており、AIによって業務体験そのものを再設計できる大きな余地があります。今後も、特定の領域に限定せず、企業経営における重要な課題を起点として、新たなAIプロダクトを継続的に立ち上げていく方針です。そこで、新規事業・AIプロダクト領域を横断的な選択肢として、プロダクト開発をリードするAIプロダクトエンジニアを募集します。

本ポジションでは、展開する新規AIプロダクトのいずれかに参画し、PdM・デザイナー・ドメインエキスパートなどと連携しながら、顧客課題の探索からプロトタイピング、設計、実装、検証、改善までを一気通貫で担っていただきます。単に決められた仕様を実装するのではなく、顧客との対話を通じて業務や課題を理解し、LLM・AIエージェントをどのように組み込めば新しい価値を実現できるかを考え、実際に動くプロダクトとして届ける役割です。AIプロダクトは、技術の進化が速く、最初から完成された正解が存在する領域ではありません。そのため、精緻な仕様を長期間かけて実装するよりも、顧客の業務を理解し、短期間でプロトタイプを作り、実際の利用を通じて仮説を検証することを重視しています。プロダクトのフェーズや本人の強みに応じて、フロントエンド・バックエンド・AIアプリケーション・アーキテクチャなど、担当範囲は柔軟に設計します。領域を限定せず、プロダクトの価値提供に必要な技術課題へ越境して取り組んでいただくことを期待しています。

【具体的な業務】
顧客課題の探索とプロダクト設計
LLM・AIエージェントを活用したプロダクト開発
PMFに向けた高速な開発・改善
プロダクトの成長を支える技術基盤の構築
※参画するプロダクトや具体的な業務範囲は、ご経験・志向、選考時点の事業状況を踏まえて決定します。

【ポジション・部門の魅力】
特定の業務領域に限定せず、AIプロダクト開発に挑戦できます。
顧客課題の探索からプロダクト開発まで一気通貫で関われます。
LLMを組み込むだけでなく、業務体験そのものを設計できます。
PMF前後のプロダクトを育てる経験が得られます。
AI時代のソフトウェア開発を実践できます。

●仕事概要
当社では、システム化企画や刷新計画などの上流フェーズから参画し、クライアントのビジネス課題を解決するための最適な生成AI・DXソリューションを提供しています。
直近では生成AIなどの最先端技術の案件が増えており、生成AI技術を用いた最適なソリューションを提供・実装していただきます。

【システム化企画・要件定義】
・システム化企画や業務刷新計画の立案からプロジェクトに参画
・クライアントのビジネス目標や課題を理解し、生成AI・DXを活用したシステム要件を定義
・プライム案件として、クライアントとの直接のコミュニケーションをリード

【生成AI・データ活用基盤の構築】
・大規模言語モデルの技術調査
・生成AIを活用したシステムやアプリケーションの開発、性能向上
・大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・Google Cloud/AWS/Azureなどのクラウド環境の構築・運用

【開発・実装】
・Python、TypeScriptなどを用いたカスタムアプリケーションの開発・運用
・生成AIを活用した自動化ソリューションの設計・実装
・API開発やクラウドネイティブなシステム設計

【生成AIソリューションの導入・最適化】
・生成AIによる業務最適化の実装・運用支援
・生成AIを活用したビジネスモデルの策定と実装
・クライアントのデジタル変革を支援するソリューション開発

●プロジェクトの特徴
エンタープライズおよびオーナー企業を中心に、生成AIを駆使して、PMOや開発という業務自体をDXして効率化した働き方をお客様に提供します。
エンジニアの方には1つの案件にとどまらず、複数のプロジェクトに横断的に関わっていただくことを想定しています。複数の案件を通じて多様な業界や技術領域に触れることができるため、短期間で幅広い経験値を積むことができます。

＜プロジェクト事例＞
●生成AI活用・AIエージェント開発
・コンシューマ向け店頭AIエージェント開発（UI/UX設計 実装）
・大手不動産デベロッパーグループ各社への生成AIアプリ開発（CRM効率化、重説自動作成、レポート自動生成等）
・大手インフラ企業向け生成AI PoC展開（所見書生成、ファイル探索等を複数部署に実装）
・総合商社と連携した建設業界の見積もり業務AI自動化アプリ開発
・証券会社向けAIコールセンター・全件モニタリングシステム開発
・大手通信会社のモバイルネットワーク業務効率化AIエージェント開発　他

●新規事業のシステム開発
・大手商社のリユースビジネスのプラットフォーム開発
・大手通信会社の生成AIアンケートサービス開発
・生成AI×子供向けコンテンツサービス開発　他

●製造業DX
・建材設計の自動化アルゴリズム・Webサービス開発
・自動車メーカー向け要因解析AIアプリPoC開発
・商品情報探索AI開発　他

●金融・業務システム
・金融機関向けM&A支援AIシステム開発
・事務センター業務の生成AIによる効率化システム開発
・マーケティング企業向けキャンペーン管理システム開発（Salesforce）　他

●当社の特徴
当社は外資コンサル出身者が創設した、AI時代のコンサルティングファームです。
自社でPMO・会計・人事評価・採用・契約管理などの業務をAIで自動化し、すでに成果が出たユースケースだけをお客様に提供しています。机上の空論ではなく、自ら実証した技術をクライアント企業の内部に入り込んで実装し、新しいビジネスを共に作り上げることを得意としています。

他ファームとのビジネス上の差別化として、下記の2点がございます。

1.少人数のコンサルタントが、提案から実行支援まで一気通貫で担当
大手ファームは、ピラミッド型組織の上位に昇進しないと、上流の仕事ができないケースがあります。
また大人数のコンサルタントを""食べさせる""ためにPJは肥大化する傾向にあります。
弊社は、1つの案件を1 3人ほどの少数でPJを組成し、クライアントの意思決定者への提案から、実行支援まで一貫して対応します。

2.「やらないこと」を明確にしている
・役割の固定をしない：PM・エンジニア・コンサルタントを分けません。少人数が全領域を横断するからこそ、AI時代のスピードについていけます。
・保守契約を取らない：顧客が自走できる状態をゴールに置き、依存関係を残しません。
・中長期DX計画を作らない：半年で陳腐化する計画に時間をかけるより、今この瞬間のベストを実装し続けます。

プロジェクトの9割はプライム案件（過去クライアントからの紹介・リファラル）です。

●技術スタック
AI・分析ツール：GPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity、Rodin、Devin、Cursor
開発・インフラ：GitHub、Docker、Terraform、ADK（Agent Development Kit）、FastAPI、GCP、AWS、Azure
言語・フレームワーク：Next.js、React、Vue.js、TypeScript、Python、JavaScript、Streamlit、Salesforce
※効率化に繋がるツールなら何でも導入可
※学習費用は全額会社負担

●自社で実証済みのAI自動化
・議事録AI分析：動画→文字起こし→要約→タスク抽出を完全自動化
・会計・請求AI：freee連携で請求書生成からメール送信まで自動化
・人事評価AI：Slack/GitHub/日報からAI評価ドラフトを自動生成
・採用マッチングAI：候補者×ペルソナをLLMで適合度分析
・PMOエージェント：タスク/課題/進捗を毎朝自動管理・アラート
・マーケティングAI：LP・クリエイティブ・広告文をAIで生成
・契約AI読取：契約書アップロード→条件抽出→台帳化
・開発エージェント：タスクからDevinセッションを自動起動

業務概要
本ポジションでは、中核プロダクトのひとつであるコンタクトセンター向けオペレーターサポートツールの開発を、技術面からリードしながらエンジニアリング組織を成長させるテックリードを募集します。テックリードとして開発の最前線に立った経験を活かし、プレイヤーとしての技術力を土台にしながら、チームのリード・育成・組織づくりへと役割を広げていただくポジションです。「技術を通した牽引」により、技術で信頼を勝ち取りながらチームを前に進めていただくことを期待しています。このツールは独自開発の音声認識AIと対話分析AIを搭載しています。

具体的な業務
【開発業務（技術的挑戦・プロダクト）】
テックリード候補として、中長期的に開発の推進とエンジニアリング組織の成長の両面をリードしていただきます。まずは一人の開発者として開発業務を率先して行いながら、利用技術やプロダクト課題、チームの状況を理解した上で、段階的にマネジメントへと役割を広げていくイメージです。
1. プロダクトロードマップ・バックログをもとに、要件定義から設計・開発・運用まで一貫してチームで推進する
2. プロダクトのアーキテクチャ設計・技術選定・技術戦略の策定
3. 攻めの戦略と並行した、日常的なリファクタリングと技術的負債の戦略的解消
4. プロダクトの信頼性を向上させるためのSREプラクティス（SLO、エラーバジェッティング、オンコール対応、ポストモーテムなど）の実践
【AI駆動開発の推進】
1. AI駆動開発が当たり前になった今、GitHub Copilot / Cursor / Claude Code / Devin 等を前提とした開発スタイルをチームの標準として定着させ、開発の品質とスピードを一段引き上げる
2. AIを活用した開発プロセス（実装・レビュー・テスト・ドキュメンテーション等）の設計と継続的な改善をリードする
【技術を通したチームのリード・育成】
1. スクラムをベースにしたチーム開発・他職種連携・開発プロセスの推進
2. 技術的なメンバー育成・レビューを通じたリード
3. エンジニア採用への参画
4. 技術文化の醸成と開発生産性の向上
【技術的なチャレンジ】
国内トップシェアを含むAI SaaSプロダクトを複数展開する企業だからこそ向き合える、挑戦的な技術課題が数多く存在します。
1. 急成長するコミュニケーション領域プロダクトならではの課題の解決: テキストを取り扱うプロダクトでは大規模トラフィックやDDoS対策など、音声を取り扱うプロダクトではネットワーク要件への対応や音声データの取扱など、プロダクト特性に合わせた課題解決や、今後の事業拡大を見据えたスケーラビリティ確保やリアーキテクチャをリードする
2. 自社AI / LLMのプロダクトへの組み込み: 各種AIやLLMをSaaSプロダクトに組み込みにおける、レスポンス速度、精度、そしてAPIコストのトレードオフの解決のため、社内のアルゴリズムエンジニアと協力しながらプロンプトエンジニアリング、RAG、イベント駆動アーキテクチャなど、あらゆる手法を用いてベストプラクティスを探索する
3. プロダクト間連携による価値創出: 複数のプロダクトを連携させ、より大きな顧客価値を生み出すため、チームの垣根を越え、拡張性と保守性の高い連携方式の設計から実装までを推進する
4. テクノロジーによるプロダクト・組織スケーラビリティの最大化: AIによってソフトウェア開発のプロセスが大きく変わる中で、高い開発品質とスピードを両立させ、組織としてのケイパビリティを引き上げ、AIを活用した開発プロセスの標準化、評価・採用などの組織戦略への関与、開発文化の醸成を通じて、強い技術組織の土台づくりを推進する

ポジション・部門の魅力
1. AI時代のエンジニアとして、AI / LLMというこれまでのソフトウェア開発とパラダイムの異なる技術を搭載した、今と異なる”ソフトウェアのあるべき姿""を探求できます。さらにAIを踏まえたうえで、複数のエンタープライズの高い要求にも耐えうる未来のアーキテクチャを作って発信していけます。
2. SaaSを開発運用していく側面として、技術的・組織的な課題を解決し、顧客に届ける価値を向上させる楽しさがあります。それだけでなく、SaaSにAIを組み込むというまだスタンダードのない難易度の高い最先端のチャレンジもできます。
3. シェアが大きいプロダクトだけでなく、急成長しているプロダクトも複数ある状態です。将来的にはコミュニケーション・ナレッジマネジメントツールのデファクトスタンダードになり、当たり前のように同社の製品を多くの人々が使っている世界を作っていこうとしています。その取り組みに大きく関わることができます。
4. 複数のSaaSプロダクトを展開するマルチプロダクト体制ならではの面白さがあります。プロダクト単体の改善にとどまらず、複数プロダクトを組み合わせて単体では生み出せない顧客価値をつくる「プロダクト間連携」に、チームの垣根を越えて関わることができます。
5. 顧客個別の課題にAIアルゴリズムを開発・提供するAIソリューション事業（Solution事業）とのシナジーを活かし、プロダクトの改善や新規事業の創出にも関わることができます。
6. TechLead、PdM、EMといった個人のスペシャリティをいかしたキャリアパスや、事業面でもSaaSからSolutionまで含めた幅広いキャリアパスが描けます。

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

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

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

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

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

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

製造業の設計開発領域に特化したAIエージェントのプロダクト開発をリードいただくポジションです。

製造業の設計開発現場に蓄積された技術文書、規格書、設計記録、不具合情報、過去案件のナレッジなどをAIが構造的に理解し、設計判断・ナレッジ検索・技術検討・FMEAなどの業務を支援するプロダクトです。

本ポジションでは、AI技術そのものの研究開発にとどまらず、製造業の実務課題を理解し、顧客・コンサルタント・エンジニアと連携しながら、プロダクトの機能企画、要件定義、開発推進、品質改善、導入後の改善サイクルまでをリードしていただきます。

具体的には、以下の業務を想定しています。

・製造業向けAIエージェントのプロダクト企画、要件定義、開発ロードマップ策定
・顧客の設計開発業務、技術文書、ナレッジ活用課題を踏まえた機能設計
・生成AI、自然言語処理、検索技術、ナレッジグラフ等を活用したプロダクト開発の推進
・プロンプト設計、RAG、文書構造化、根拠提示、回答精度向上に関する企画・検証
・エンジニア、AI技術者、製造業コンサルタント、外部パートナーとの開発マネジメント
・PoC案件を通じた顧客課題の抽出、プロダクト改善へのフィードバック
・セキュリティ、権限管理、監査ログ、データ分離など、法人向けAIプロダクトに求められる品質・信頼性の向上
・将来的なプロダクト組織・開発体制の構築、メンバー育成、開発プロセス整備

【業務概要】
配属組織により職務詳細は異なりますが、新機能開発や既存機能の改修が中心です。企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わります。個人の主体性を歓迎する文化があり、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論も自由に行え、本質的な課題解決を重視しています。

【具体的な業務】
同社の主力パッケージソフトの企画・設計・開発・運用業務を担当します。サブシステム単位で企画から運用まですべてのフェーズをチームで担当します。
1. AI活用も含めた既存プロダクトの機能強化/改善案件
2. 同社コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援
3. 新規サービス（マイクロサービス）の企画開発

希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属します。
具体的には、5 10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計 テストのサイクルを繰り返します。
・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装
・堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理など）の設計・開発
・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計（UIUXチームと連携）
・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング
・サービス企画の立案
・要件定義、詳細設計、レビュー等
・UIUXデザイン（UIUXチームとの連携）、レビュー等
・実装、レビュー等
・テスト設計、テスト実施（自動化）、レビュー等
・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応
・チームメンバーのマネジメント業務（スクラム、1on1、各種面談含）※必要や役職に応じて

【役割】
配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。
企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。
また、個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。

【主な職務内容】
パッケージソフト「主力製品」の企画・設計・開発・運用業務
基本的にはサブシステムの単位で企画〜運用まですべてのフェーズをチームで担当していただきます。
・（AI活用も含めた）既存プロダクトの機能強化/改善案件
・コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援
・新規サービス（マイクロサービス）の企画開発

ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。

具体的には、5~10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計〜テストのサイクルを繰り返します。
・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装
・堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理など）の設計・開発
・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計（UIUXチームと連携）
・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング
・サービス企画の立案
・要件定義、詳細設計、レビュー等
・UIUXデザイン（UIUXチームとの連携）、レビュー等
・実装、レビュー等
・テスト設計、テスト実施（自動化）、レビュー等
・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応
・チームメンバーのマネジメント業務（スクラム、1on1、各種面談含）※必要や役職に応じて

【職種について】
変更の範囲：入社後は本職種に従事いただきます。
その後、ご本人の適性等により同社業務全般に変更の可能性があります。

配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。
企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。
また、個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。

主な職務内容:
同社パッケージソフト「主力製品」の企画・設計・開発・運用業務
基本的にはサブシステムの単位で企画〜運用まですべてのフェーズをチームで担当していただきます。
・（AI活用も含めた）既存プロダクトの機能強化/改善案件
・コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援
・新規サービス（マイクロサービス）の企画開発

ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。

具体的には、5~10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計〜テストのサイクルを繰り返します。
・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装
・堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理など）の設計・開発
・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計（UIUXチームと連携）
・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング
・サービス企画の立案
・要件定義、詳細設計、レビュー等
・UIUXデザイン（UIUXチームとの連携）、レビュー等
・実装、レビュー等
・テスト設計、テスト実施（自動化）、レビュー等
・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応
・チームメンバーのマネジメント業務（スクラム、1on1、各種面談含）※必要や役職に応じて

職種について:
入社後は本職種に従事いただきます。
その後、ご本人の適性等により同社業務全般に変更の可能性があります。

配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。また、個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。

主な職務内容として、同社のパッケージソフトの企画・設計・開発・運用業務があります。基本的にはサブシステムの単位で企画〜運用まですべてのフェーズをチームで担当していただきます。
・（AI活用も含めた）既存プロダクトの機能強化/改善案件
・コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援
・新規サービス（マイクロサービス）の企画開発

ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。

具体的には、5~10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計〜テストのサイクルを繰り返します。
・担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装
・堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理など）の設計・開発
・非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計（UIUXチームと連携）
・複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング
・サービス企画の立案
・要件定義、詳細設計、レビュー等
・UIUXデザイン（UIUXチームとの連携）、レビュー等
・実装、レビュー等
・テスト設計、テスト実施（自動化）、レビュー等
・コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応
・チームメンバーのマネジメント業務（スクラム、1on1、各種面談含）※必要や役職に応じて

【配属組織・チームについて】
製品開発部門には約600名が在籍しており、各製品/開発領域で組織が分かれ、それぞれ数十名程度が在籍しています。モジュール単位では数名程度のグループに在籍します。
配属先によってチーム構成は異なりますが、ひとつのプロダクト開発チームはだいたい5~10名程度で構成されています。テレワークが前提となるため事業所の垣根を越えてチームが形成されています。エンジニアマネージャー、シニアエンジニア、若手エンジニアなど様々なメンバーで構成されています。各チームは一つないし複数のサブシステムを担当する形で構成されており、お互いにフォローできる関係性にあります。ひとつのチームが企画からリリース、その後の運用といったプロダクトに関する幅広い責任・権限を有することで、チームの自律性を高め、主体的にプロダクトに関わっていける環境です。

【業務概要】配属先の組織によって詳細な職務内容は異なりますが、基本的には新機能開発や既存機能の改修を中心としています。企画・設計・開発・運用の一連のSaaSプロダクト開発に必要な全てのフェーズに携わっていただきます。個人の主体性を歓迎する文化のため、業務領域のみならず、組織的な改善提案や議論についても自由に行うことができ、本質的な課題を解決していくことを重要視しています。

【具体的な業務】主力パッケージソフトの企画・設計・開発・運用業務を担当いただきます。基本的にはサブシステムの単位で企画〜運用まですべてのフェーズをチームで担当します。
1. （AI活用も含めた）既存プロダクトの機能強化/改善案件
2. コンサルタント/サポートセンターからの製品に起因する問題の調査・解決支援
3. 新規サービス（マイクロサービス）の企画開発

ご希望や適性に応じて、人事・給与・勤怠・ID管理・タレントマネジメントいずれかの開発チームに所属していただきます。
具体的には、5〜10名程度のチームで、1ヶ月単位で設計〜テストのサイクルを繰り返します。
* 担当プロダクトへの、AIを活用した新機能および業務アシスタント機能の企画・実装
* 堅牢なバックエンド処理（非同期キュー、ストリーミング処理など）の設計・開発
* 非決定的なAIの挙動を前提とした、最適なフロントエンドの状態管理およびUI/UXの設計（UIUXチームと連携）
* 複雑な業務要件をAIに正しくハンドリングさせるための、アプリケーションレイヤーでのコンテキスト制御やプロンプトエンジニアリング
* サービス企画の立案
* 要件定義、詳細設計、レビュー等
* UIUXデザイン（UIUXチームとの連携）、レビュー等
* 実装、レビュー等
* テスト設計、テスト実施（自動化）、レビュー等
* コンサル/サポートセンターからの問い合わせ対応
* チームメンバーのマネジメント業務（スクラム、1on1、各種面談含）※必要や役職に応じて

【職種について】入社後は本職種に従事いただきます。その後、ご本人の適性等により同社業務全般に変更の可能性があります。

【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

●業務詳細
製品購入前の技術支援(プリセールス)がメインとなり、活動内容は以下になります。
・パートナー企業の商談におけるAzureの構成検討、サイジング、PoC実施などの技術支援。
・オンプレミスからAzure（IaaS/PaaS）への移行設計およびAI基盤を統合したアーキテクチャ提案。
・Microsoft商材（主にAzure 基盤)の技術検証作業、ドキュメント作成
・技術の普及を目的としたセミナー登壇などの講演活動
・担当製品に関連する技術資格取得

●魅力
Microsoft社のAzureを中心とした技術支援も行いながら、需要が急増する「AI実装インフラ」へと専門性を広げ、市場価値の高いアーキテクトへ成長できます。

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

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

●残業時間について
月平均20時間程度の残業時間になっています。

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

【業務概要】
グローバル金融サービスグループのIT部門におけるフロントオフィス開発のポジションです。エクイティテクノロジーチームの一員として、フロントオフィスユーザーや他のテクノロジーチームと密接に連携し、フロントオフィスソリューションの提供とサポートを行います。

【具体的な業務】
- ビジネス部門と連携し、新しい取り組み、アイデア、課題を理解する。
- C#またはJavaを用いた分散環境での新機能開発。
- 既存のデスクトップアプリケーションをWebベースのスタックへ移行。
- 既存のエクイティDelta1ツールのサポートと保守。
- プロンプトエンジニアリングを含む最新の生産性向上ツールやAI支援開発アプローチを活用し、開発効率とソリューション品質を向上させる。

【ポジション・部門の魅力】
テクノロジーへの情熱、強力な問題解決能力、成功への強い意欲を持つプロアクティブなチームプレイヤーが求められます。プレッシャーの下で効果的に働き、厳しい納期内で成果を出す能力が必要です。フロントオフィストレーディングシステムの開発経験や、エクイティDelta1ビジネス（エクイティ製品ライフサイクル、取引計上、リスク、損益計算を含む）に関する確かな理解があることが有利です。

業務概要:
CTO直下のAI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、複数の事業および経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを担当します。

具体的な業務:
プロジェクトに携わる前の段階で、複数の事業を横断し、生成AIで解決すべき課題を探索します。

基盤整備:
全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用可能なインフラ基盤、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供します。
新技術の探索と研究を通じて、将来的に利用すべき手段を見定めます。
社内外に知見を発信し、開発生産性とプレゼンスを高めます。
AI Lab自身の業務エージェント適応度を向上させ、モデルケースとして展開します。

事業適用:
生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。
ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業チームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出します。
何をどのように進めるのかを決定: どのような方法で課題を解決するのが効果的かつ効率的かを考え、事業メンバーと共に決定します。変化の激しいAI進展と事業環境に耐えうる堅牢性・柔軟性を両立する技術選定が求められます。
実装: 高速なフィードバックサイクルを回し、「作らない」手段も含めて解決策を実現します。
継続して改善: プロダクトのバックグラウンドとなるWeb開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索します。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツールおよび運用改善に取り組みます。
成果を横展開: 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です。

ポジション・部門の魅力:
CTOと共にグループ経営および事業開発を経験できます。
複数の事業にエンジニアとして携わる機会があり、生成AIの利活用に関する実践の場があります。
アンラーンの機会が数多くあり、自身のバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます。
アプリケーション開発だけでなく、インフラ、モデリング、分析、ライブラリ整備、エージェント実装など、価値提供に必要なシステムをチームでフルサイクルに開発・運用することができます。
最新の生成AIを活用した事業創出、業務改善の機会が多くあり、実践経験を積むことができます。
データサイエンスやエンジニアリングに長けた同僚と共に、フルサイクルエンジニアリング文化のなかで経験を最大化することができます。
エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます。
新技術研究・発信を通じて技術プレゼンス向上に取り組むことができます。

【業務概要】CTO直下のAI関連チームに所属し、複数の事業および経営基盤の業務における基盤モデルやデータ整備を中心とした生成AI評価・活用のイネーブリングを牽引します。
【具体的な業務】プロジェクト化以前の段階で、同社の事業・組織を横断し、生成AIでのレバレッジポイントを見出し、アプローチを施します。
▼基盤整備
1. 全社の土台を整え、各事業で自走して生成AIのビジネス成果を開発できるよう、再利用できるデータ基盤、評価システム、ツール、ライブラリ、ガードレール、データフロー類を整備し、横断的に提供する
2. 新モデル、事後学習、データマネジメント技術の探索と研究を通じて、この先使うべき手段を見定める
3. 社内外に知見を発信し、同社としての開発生産性とプレゼンスを高める
4. AI関連チーム自身の業務エージェント適応度を向上し、モデルケースとして展開する
▼事業適用
同社の生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、グループ全体として取り組むべき課題を探索し、真に取り組むべきものを自ら選定します。
以下のようなプロセスで取り組みを進めます。
1. ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業のチームへのヒアリングや観察を通じて問題の解像度を高め、真に事業価値として必要なものを見出す
2. 何をどのように進めるのかを決める: どのような評価手法・学習戦略で課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する
3. 検証する: 高速なフィードバックサイクルを回し、""やらない""手段も含めて評価・学習戦略を検証する
4. 継続して改善する: モデル評価技術・LLM-as-a-judge・ファインチューニング・RAG等の最新手法について継続して投資し、良いプラクティスを探索する。精度モニタリング、評価指標の見直し、ガイドラインの更新など、システムを継続して活用する上でのデータサイエンス観点の改善に取り組む
5. 成果を横展開する: 成功事例も学びも含めて、得られた知見をもとに伝播・展開・研鑽することまで全て業務範囲です
【ポジション・部門の魅力】
得られるスキルや経験:
1. CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます
2. 複数の事業にデータサイエンティストとして携わる機会があり、生成AIの評価・活用に関する実践の場があります
3. アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます
4. モデル評価だけでなく、ファインチューニング、RAG構成、評価基盤設計、ガイドライン整備、PoC支援など、価値提供に必要な取り組みをチームでフルサイクルに推進することができます
やりがい:
1. 最新の生成AIを活用した評価・検証の機会が多くあり、実践経験を積むことができます
2. データサイエンスやエンジニアリングに長けた同僚と共に、科学的・定量的な判断を重視する文化のなかで経験を最大化することができます
3. エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます
4. 最新研究・発信を通じて技術プレゼンス向上に取り組むことができます
【開発環境・利用しているツール】
LLM基盤・ツール: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など、LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク: Python (pandas, scikit-learn など)、必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps: AWS, GCP、Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション: GitHub, Slack, Google Meet

当社では「AIセキュリティ」に関するサービス提供や調査研究、事業開発まで幅広く行っており、AIセキュリティエンジニアとして案件推進や調査研究からプロダクト/サービス開発まで幅広くお任せします。


【注力する2領域】
● AI for Security
顧客企業のセキュリティ業務におけるボトルネックを特定し、LLMやAIエージェント等のAI技術を活用することで、効率化・高度化（AI Transformation）します。

主な対象業務例：
　* セキュリティ監査の効率化・高度化（AI Transformation）支援
　* AIセキュリティに関連する技術的な相談対応
　* セキュリティ業務(SOC/ASM/CSIRT等)運用支援


● Security for AI
LLMやAIエージェント、MCP/A2A等のAI技術固有の脅威と対策を調査・検証します。検証結果を基に、以下の業務を行います。

主な対象業務例：
* AI技術固有の脅威と対策を調査・検証
* AIセキュリティ検知製品の検証
* AIエージェント向けセキュリティ対策ソリューションの開発・販売
* 対外発表（技術記事執筆や国内外カンファレンスでの発表）


●ポジションの魅力
AI×セキュリティという今後の成長が期待される領域における、社会的インパクトの大きい案件への関与
国内トップレベルのエンジニアと協働しながら、技術検証から事業開発、組織変革まで幅広く携われる裁量
フルリモート可で育休も取得しやすい、働きやすい環境

同社のデータ利活用部は、データ分析領域における“入門部門”として位置づけられています。データ分析の経験が浅い方や異業種からキャリアチェンジを目指す方も積極的に受け入れており、データの活用に関する基礎から実務まで幅広く経験することができます。また、社内にはAI、BI、基盤運用、コンサルティングなど技術特化型の部門があり、データ利活用部でスキルを積んだ後は、ご自身の志向や強みに応じて各部門へのキャリアチェンジも可能です。「データ分析を学びながら自分に合った領域を見極めたい」という方にとって、最適な環境です。

データアナリストとして、顧客企業のビジネス課題解決に向けたデータ分析・可視化、およびそれに伴う施策の提案・伴走を担当します。

【具体的な業務内容】
・顧客の「なんとなく困っている」という抽象的なビジネス課題のヒアリング・論理的な整理
・SQLを用いたデータベースからのデータ抽出（SELECT、JOIN、GROUP BY等）および集計
・Pythonを用いたデータ加工、レポート作成の自動化スクリプト・バッチの作成
・TableauなどのBIツールやExcelを用いた数値の可視化（ダッシュボード構築）
・抽出・可視化したデータに基づく、顧客（または社内）への報告・経営課題に対する改善提案
・ChatGPTなどの生成AIツール、プロンプトエンジニアリングを駆使した分析業務の効率化・新しい分析プロセスの構築

【ポジション・部門の魅力】
1. 多種多様なデータに触れ、市場価値を最速で高める
自社データのみを扱う事業会社とは異なり、金融・エンタメ・通信・製造・製薬・地方自治体など、多種多様な業界のデータに触れることができます。業界ごとに異なるカオスなデータやビジネスモデルと向き合うため、どこでも通用する「圧倒的なデータ活用力」が最速で身につきます。
2. 一気通貫で全工程を主導する
「上流だけ」「データ抽出だけ」といった分業制ではなく、顧客の課題ヒアリングからデータ抽出・加工、BIでの可視化、経営層への提案まで、プロジェクトの全工程に携わることができます。一気通貫の専門会社だからこそ、データ活用によるビジネス促進や社会貢献のインパクトをダイレクトに実感できます。
3. 顧客のリアクションを身近に感じる
メンバーの約7割がクライアントと直接やり取りを行っています。間に人を挟まないため、自分の分析や提案がどうビジネスを動かしたのか、顧客の感謝や成果をすぐ近くで実感できることが大きなやりがいです。時間のかかる作業はAIで徹底的に効率化し、顧客に寄り添う「本質的な提案」に集中できます。

クラウド基盤のHR Techアセット開発における各種プロジェクトにご参画いただきます。デザイン構想からアーキテクチャ設計、アプリケーション企画から開発まで、全ての工程をワンチームで実装してきます。
多様なスキルを持ったメンバーの中で活動していただきます。
アセット開発に携わっていただく他、希望によりHR系コンサルにおけるクライアントニーズから発生する開発系プロジェクト、分析系プロジェクトへの支援に携わっていただく機会もご提供します。


●募集職種
1 チーフアーキテクト
・ クラウド基盤のアーキテクチャ設計のリード
・ システム開発プロジェクト管理（アジャイル、DevOps）

2 プロダクトマネージャー（マネージャー候補）
・事業戦略との整合を取ったプロダクト戦略の立案・推進
・複数プロダクト/チームにまたがるロードマップの統括・調整、機能仕様の優先度付けとUX向上施策の推進
・プロダクト組織の目標（KPI）設計と進捗管理
・他部門責任者への報告・合意形成
・予算管理・リソース配分の意思決定
・市場・顧客ニーズ・競合調査による課題発掘と、改善施策の立案・実行
・要件定義プロセスの設計・標準化
・PdMチームのリードおよび育成・評価・組織設計

3 フロントエンドエンジニア
・ React/TypeScriptを用いた業務アプリケーション開発
・ プロダクトマネージャー・デザイナーとの協働による機能検討
・ UIコンポーネントの設計・実装
・ 複雑なフォーム・データテーブル・ダッシュボード等の実装
・ 状態管理・データフェッチングの設計
・ テストコード作成（単体・結合・E2E）
・ 企画・要件定義フェーズでのプロトタイプ作成

4 バックエンド・クラウドエンジニア（マネージャー候補）
・新規プロダクトの立ち上げおよび既存プロダクトの機能追加・改善
・HR系サービスにおけるバックエンドシステムの設計・開発・運用
・システムアーキテクチャ設計、ベストプラクティス策定と社内展開
・クラウド・ネットワーク・インフラの設計・構築・運用
・運用自動化、システム効率化、技術課題の調査・解決
・プロダクトマネージャー・デザイナーとの連携による新機能の企画・実装
・SRE・セキュリティチームとの連携による信頼性・安全性の向上および保守対応
・開発チームのリードおよびメンバー育成・サポート

5 データサイエンティスト
・ 事業課題の整理とKPI設計、分析・ML施策の企画
・ 大規模データの収集・前処理・特徴量設計・品質管理
・ 回帰・分類・クラスタリング等のモデル選定、構築、評価、改善
・ 分析結果の可視化・レポーティング、意思決定支援（ダッシュボード整備含む）
・ ETLパイプラインや分析基盤の設計・構築・運用（クラウド環境）
・ ステークホルダーとの要件定義・合意形成、課題の優先度付け
・ 分析・MLのベストプラクティスの社内展開、継続的な改善推進

6 AIエンジニア
・ LLM APIを用いた機能開発
・ RAGシステムの設計・構築
・ プロンプトエンジニアリング・評価・改善
・ AIエージェント/ワークフローの実装

7 UX/UIデザイナー
・ プロダクトのUX/UIデザイン全般（ワイヤーフレーム、プロトタイプ作成、ビジュアルデザイン）
・ デザインシステムの構築および運用
・ アセット開発において、製品要件を満たすデザインのリード
・ ユーザーリサーチやデータ分析を基にした、ユーザー体験向上のための継続的なデザイン改善
・ Figmaを使用したデザイン制作およびデータ管理
・ Illustrator、Photoshop等を用いたビジュアルデザインの制作
・ AIツールを活用したデザインプロセスの効率化や新しいアイデアの提案
・ エンジニアやプロダクトマネージャー等、他職種との協働によるプロジェクト推進