プロンプトエンジニア転職求人

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＜プロジェクト＞当グループ内自社製品へのAI機能の適用やAI自社サービスの新規開発・既存自社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当社内向けの作業もあります。

＜役割＞生成AI自社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

【魅力1】チームでのプロジェクト参画
チームで仕事をしたい方。1人ではなくチームで業務を行うため、チーム活動を経験出来ます。プログラミングの経験を活かし設計に携われます。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。

【魅力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受験費用を当社負担。合格時に祝金を支給します。キャリアアップのための環境が整備されています。

【魅力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。

・AIエージェント基盤構築： Azure AI Foundry / Azure OpenAI をフル活用し、LangGraph.js等を用いたマルチステップ推論・自律型ワークフロー制御のバックエンド実装。
・RAG（検索拡張生成）の最適化： Azure AI Search や Vector DB を用いた検索拡張生成システムの設計・チューニング。
・LLMの品質・ガバナンス担保： AIの回答精度向上、およびZod等を用いた出力構造化、ガードレール（安全性・セキュリティ）の仕組みづくり。
・データアクセス＆パイプラインの構築： 複雑なプロジェクトマネジメントデータをAIが最適に解釈・処理できる形式へ変換するパイプラインの開発、および Hasura (GraphQL) / PostgreSQL を用いた効率的なAPI開発。
・技術組織への還元： コードレビューや設計レビュー、最新のAI技術調査・評価を通じて、チーム全体のAI技術力の底上げ

【仕事内容】
LLMを活用したAIエージェント／サービスの設計・開発・運用の中核を担っていただきます。
・自社サービスを含むLLM活用プロダクトの設計／実装／運用
・お客様のPoCの研究・開発・推進、および本番サービスへの実装・運用
・顧客課題に紐づくLLM活用ソリューション設計
・AIガバナンスや業務設計まで含めた実装支援

【想定テーマ例】
・顧客価値再定義・サービス価値強化支援
・業務プロセスのAI効率化（PMO、開発、保守など）
・提案力向上・ナレッジ活用基盤の構築
・AIガバナンス診断・ルール策定支援
・新事業・AIプラットフォームの設計・開発・運用

【弊社の魅力】
1.AIを社会実装する“実装の最前線”
PoCで終わらせず、業務へ実装し、成果を生み出すところまで責任を持ちます。
2.コンサル知見をプロダクトに還元
現場で得た知見を自社AIエージェントに反映し、事業の資産化を進めています。
3.少数精鋭で裁量が大きい
意思決定が速く、設計から実装まで一気通貫で関われます。
4.働き方の柔軟性
裁量労働制（フルフレックス・コアタイム無し）で、成果に集中できる環境です。

## 業務内容
このポジションは、「AI研究者」ではなく「AI実装推進者」です。
毎日のように登場する最新AI技術（GPT-5、Claude 4、新しいマルチモーダルモデル等）を、いち早くキャッチし、「これは当社のどの業務に使えるか？」を判断し、即座に実装・展開する それがあなたのミッションです。

## 具体的な業務内容
1. 最新AI技術の継続的キャッチアップ・評価
- OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft等の最新リリースを毎日チェック
- 新しいAIツール・APIが出たら、即座に検証（「これは使えるか？」を48時間以内に判断）
- AI技術トレンドを経営層・各部門にわかりやすく共有（週次レポート等）

2. 社内業務へのAI実装・自動化推進
- Sales・Research・Supply・Corporate各部門と対話し、AIで効率化できる業務を特定
- プロンプトエンジニアリング、API連携、ノーコードツール活用等で迅速に実装
- 「AI提案サービス」「査定AI」など、事業の根幹を支えるAIシステムの開発・改善

3. 社内AI活用文化の醸成・教育
- 「AI推進委員会」の運営: 各部門のAI活用推進担当者と連携し、全社展開を加速
- 社内勉強会・ワークショップの開催（「ChatGPTの使い方」「プロンプトのコツ」等）
- AIナレッジベースの構築・運用（Notion等で全社員がアクセス可能に）
- 「AIファースト組織」への意識変革をリード

4. AIシステム基盤の設計・構築
- 基幹DB・CRMとAIシステムの連携基盤構築
- 画像認識・自然言語処理等の専門的なAI技術の実装（外部パートナーとの協業含む）
- セキュリティ・ガバナンス体制の整備（IPO準備に向けた情報管理）

5. 経営層への戦略提言
- 代表との週次1on1で、AI戦略の進捗・課題を議論
- 「次の四半期、どのAI施策に投資すべきか」を経営判断レベルで提言
- 競合他社・海外トレンドの分析と自社への応用可能性の検討

## 仕事の魅力
「毎週、新しいAI技術を試して、事業成長に直結させる。こんな環境、他にありますか？」
- 最新AI技術に毎日触れられる：新しいモデル・ツールが出たら即座に検証。常に技術最前線にいられる
- 「試してみる」が奨励される文化：失敗を恐れず、迅速なトライアンドエラーが評価される
- 全社のAI活用をリードできる：一部署ではなく、Sales・Research・Supply・Corporate全部門のAI化を推進
- 事業インパクトが見える：「あなたが実装したAIで、工数が30%削減された」が数字で見える
- 経営直下で働ける：代表と直接議論し、AI戦略を経営レベルで描ける
- アート×AI という未開拓領域：世界的にも珍しい領域で、唯一無二の専門性を構築

## 選考フロー
1. 書類選考
2. カジュアル面談（希望者のみ）
3. 一次面接
4. 資質検査・二次面接
5. 最終面談
6. 内定
応募から内定までは約2 3週間。
スピード感をもって進めつつ、相互理解を大切にしています。

具体的な業務
AI契約データベースにおいて、根幹機能である検索機能のアップデートを行います。さまざまな活用方法を実現するために、UIやデータベース設計も含めた改善をお任せします。

検索体験の高速化・多様化支援─キーワード検索／全文検索／構造化検索／類似度検索／生成AI検索や、レイヤー別に最適な検索の方式の設計・実装など
プロダクト横断の技術課題解決─パフォーマンス計測基盤やABテスト設計など評価基盤構築、検索UX改善指標の策定など

【具体的な業務内容】
・生成AI基盤（AWS Bedrock / Google Gemini / OpenAI）を用いたアジャイルPoCの開発・実行・評価
・顧客サービス改善 / 新規サービス開発に向けたAIアプリの設計・実装・テスト
・LLM（大規模言語モデル）の選定や、LLMの評価・運用の仕組みづくり
・LLMの技術調査やLLMを活用した機能の開発、プロンプト設計・改善
・LLM運用課題の特定、改善策の提案・最適化（AIテックリードと連携）
・テストデータ生成、データクレンジング、データ加工

【プロジェクト例】
・技術検証（モデル／プラグイン等）：各種AIモデルやプラグインの活用検討、適用可否の評価
・業務支援アプリの内製開発（AWS等クラウド上）：生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツール等の開発・PoC（技術検証）
・ローコード／ノーコード：開発ツールの試行利用と社内導入の検討
・モデル高度化の検証：ファインチューニングを視野に入れた技術検証
・自社独自モデル：独自モデルの構築および評価・実証

【プロダクト例】
・面談記録・議事録作成支援「自社製品」：対面/オンラインMTGの面談記録ドラフトを作成するiOS/Webアプリケーション
・スライド生成支援「自社製品」：作成したいスライド内容を自然言語で指示すると、AIが構成を検討し、社内様式を反映したスライドを自動生成
・リサーチ支援「自社製品」：ユーザの指示に応じてWeb上の膨大な情報をAIが検索・精査し、レポートを自動生成
・営業支援「自社製品」：営業担当者が1日 5日かけていた調査・資料作成を自動化。過去のお客さまとの打ち合わせ内容や、お客さま情報からAIエージェントが次の商談の資料を自動作成

【ポジションの魅力】
1. ビジネスインパクトの大きさ
当グループの業務・顧客接点を、生成AI／AIエージェントで“現場の働き方ごと”変えていくポジションです。企画検証に留まらず、実際に使われ続けるプロダクトとして社内展開し、改善サイクルを回します。業務効率化だけでなく、提案高度化・判断支援など、価値の出しどころが広いのが特徴です。「新しい技術を試す」ではなく、「価値に変える」ことがミッション。PoC→本番→継続改善まで一気通貫で関われます。

2. プロダクトの規模感
社内ユーザーの裾野が広いサービス開発に携われます。30 40件規模のテーマが同時並行で進む環境のため、単一プロダクト開発だけでなく、複数案件を横串で支える共通化（設計・評価・運用の型化）にも挑戦できます。社内のテクノロジー開発チームを中核に、ビジネス部門と近い距離で“作って終わり”にしないプロダクト開発が前提です。

3. 金融独自の独自性・複雑性
金融ならではの前提（セキュリティ／コンプライアンス／機密情報の取り扱い／出力品質・安全性への配慮）を踏まえた設計・実装が求められ、技術的に“難しいからこそ面白い”領域です。LLM/RAG/マルチモーダルなどの技術を、制約の中で使える形に落とし込む力が鍛えられます。単なるツール導入ではなく、業務・データ・運用とセットで組み上げる実戦経験が積めます。責任あるAIの観点を持ちながら、スピード感ある価値検証も両立する。このバランス感覚こそ、金融×生成AIのど真ん中の経験になります。

お客様のビジネス課題を解決するため、最先端の生成AIを駆使し新しいアプローチを提案・実行を担っていただきます。

* クライアントの課題に応じたAI活用コンサルティング、最適な生成AIソリューションを提案
* 自社サービスを用いた生成AIアプリケーションの提案
* 顧客と協力してPoCを実施し、技術的な実現可能性を検証
* 開発した生成AIアプリケーションの導入・運用支援

【担当案件例】
* クライアントの業務プロセス分析・AIを活用した提案・改善支援
* 生成AIを活用した業務効率化ツールの開発
* 生成AIを活用したデータ分析基盤の構築支援
* 生成AIを活用した画像、動画解析ツールの開発

【開発環境】
* Windows/Mac

【特徴】
* 最新技術に触れられ生成AIの分野で挑戦できる環境
* クライアントのビジネスに深く関わり、生成AIを活用した戦略的な提案が可能

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

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

キャリアパス:
(入社後〜）：AIエージェント開発を通じ、AIエンジニアとしてスキルアップ
【中長期キャリアの一例】
(入社5年後〜）：AIソリューションをはじめとした、サービス開発リーダーとして複数のサービスをプロデュースするような立場に従事
(入社10年後〜）：サービスプロデュースのスペシャリストとして社内外で存在感を発揮、組織長などの社内重要ポストにつく、等

担当業務の特徴、魅力、市場における強み:
・発展途上であり進化の激しい生成AI領域において、最新動向にキャッチアップしながらAIエンジニアとしてのスキルと開発実績を身に付けることが出来ます
・社内外のAIスペシャリストと人脈を形成しアイデア交換や協業をしていくことで、AIエンジニアとしての専門性を更に高めることが出来ます
・当グループの顧客をはじめ様々な金融業界顧客とビジネスを行っている部署であるため、自身で開発したソリューションを売り込むことで大きな成果を挙げられる可能性のある環境です

【職務内容】
生成AIを活用したアプリケーションの開発 (RAGなど)
すでに社内ではRAGシステムを開発してきました。そのシステムのプロンプトエンジニアリングやUI/UXをユーザなどからフィードバックを受けて改善する/新規に開発を実施する。具体的には、営業支援のためのためのツールであるAIツールの開発と推進行う。現在このツールマルチエージェント化を進めており、自然言語で業界分析やデータ分析や推論ができるようにしたい。

AIエージェント開発社内
でAIエージェント活用の機運が高まっています。ユーザが簡単に作成できるAIエージェントだけでなく、部署や外部向けにもAIエージェントが展開されていく見込みです。AIエージェントの開発の先駆者となって、Copliot StudioでのAIエージェント作成だけでなく、Pythonなどのコーディングも含めたAIエージェント開発も実施する。AzureまたはDataBricksで主に開発を進める。

保険業界におけるAIまたはデータに関するプロジェクトのリードと推進
保険業界におけるAI・データプロジェクトのリード職務は、業務課題の特定からソリューション設計、モデル開発、実装までを統括する役割。規制対応やリスク管理を考慮し、顧客データを活用した予測モデルや自動化を推進し、業務効率化と収益向上を実現。さらに、部門横断での調整やステークホルダーとの連携を担い、戦略的視点でプロジェクトを成功に導く

【入社後の教育・研修について】社内研修としてDataAcademyを備えており、社内のツールについて学ぶことができる要望があれば社外の研修も受講することができる機会がある (マイクロソフト社の認定資格取得など)

【当該業務の魅力】
最新のAIエージェントや生成AIのアプリケーション開発を経験できる
最新のAIトレンドについて、研究開発を実施することができる
開発した最新AIのアプリケーションをユーザに使ってもらうことで、AIエンジニアの経験値が上がる
グローバルなチーム構成でかつ、在宅勤務可
外資系金融機関での業務での保険に関する業務経験を得ることができる

【将来のキャリア展望】
AIエンジニアエキスパート
AIリードエンジニアおよびマネージャポジション
AIアーキテクト

＜プロジェクト＞
・グループ内製品への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。

＜役割＞
・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

【魅力1】
●チームでのプロジェクト参画
・チームで仕事をしたい方。1人ではなくチームで業務を行うため、チーム活動を経験出来ます。
・プログラミングの経験を活かし設計に携われます。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。

【魅力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受験費用を会社負担。合格時に祝金を支給します。キャリアアップのための環境が整備されています。

【魅力3】
●働き方 リモート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。

◆ミッション
日本の社会課題である「介護・医療領域における人材不足」。
私たちはダイレクトリクルーティングサービスを通じて、この課題に真正面から取り組んでいます。
単に求人広告を作るだけではなく、「AI技術」と「独自のデータベース」を掛け合わせ、
求職者と事業者の最適なマッチングを生み出す仕組みそのものを創り上げることがミッションです。

◆業務詳細
1.戦略的求人広告の企画・ディレクション
　介護・福祉業界のトレンドや法改正、市況感をリアルタイムに捉えたコンテンツ企画
　複雑な業界特性を捉え、事業者の特性に合わせた求人原稿の設計

2.データとAIを活用した運用プロセスの革新
　蓄積された応募データや行動履歴に基づく、効果的な訴求ポイントの分析・改善
　生成AIを活用した原稿作成の効率化・自動化フローの構築、およびプロンプトエンジニアリング等のナレッジ蓄積
　求職者の行動導線（UI/UX）を踏まえた、リッチコンテンツの改善提案

3.組織マネジメント・人材育成
　制作メンバーの目標管理、戦略の実行支援、スキルアップ支援
　属人化を防ぎ、チーム全体で高品質なアウトプットを出し続けるためのルール整備・マニュアル化。

4.事業成長のための他部署連携
　セールス部門や開発チームと連携し、現場の声をプロダクト改善に反映させるフィードバックループの構築

【仕事のやりがい・働く魅力】
●事業の根幹を支える「仕組み」を創る手応え
単なる原稿制作に留まらず、自身の設計したオペレーションによって数百、数千の求人効果が変わり、人手不足という社会課題に対する「解決の総量」が増えていく実感を味わえます。

●感情ではなく、ロジックで組織を動かす面白さ
「努力や熱量」だけに頼るのではなく、KPI設計やプロセス改善を通じて、再現性高く成果を出せる組織へ変革していくプロセスをリードできます。

●変革期の組織における裁量の大きさ
AI活用や組織統合など、決まりきった正解がない中で、自ら課題を見つけ出し、事業部長や責任者と共に新しい組織の形を創り上げていくことができます。

【将来のキャリアパス】
当社は一人ひとりの志向や適性を重視して共にキャリアを築くことを目指しており、
専門職から管理職、さらには異業種への挑戦まで、多様なキャリアプランを実現することが可能です。

また、介護・障害福祉事業者向けのSaaS、ヘルスケア、シニアライフ、海外事業など、
幅広い領域でBtoB/BtoCの事業を展開しており、その数は40を超えます。
そのため、転職せずに多様なビジネスモデルや事業フェーズに挑戦し、自分らしいキャリアを築くことができます。

キャリアパスの正解は一つではありません。
あなたが描きたい成長曲線を、私たちと一緒に形にしていきましょう。

【概要】
エンタープライズ顧客に対し、定性・定量データの分析を主担当者として行います。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせてのコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務も行っていただきます。少人数のチームで動くため、分析・顧客対面双方の実務で中心を担っていただく想定です。適性に合わせて、顧客への提案活動や分析手法を汎用化したパッケージの企画立案なども担当いただくことを期待します。

【主な業務内容】
・課題ヒアリング・仮説立案 :
　-クライアント企業の課題・ニーズをヒアリングし、データ分析に基づく解決策の仮説を構築

・データ分析 :
　-必要なデータの収集・前処理（クレンジング等）を行い、各種手法でデータを分析し、顧客の戦略・施策に対するインサイトを抽出します

　-分析手法は、数理統計学的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータ・音声データの処理なども含め、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用・開発します

　-可視化・レポーティング :
　　-分析結果をPython・BIツール等で可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします

　　-顧客向けにダッシュボードをデザイン・構築する場合もあります

・生成AIを用いた技術検証：
-ChatGPT・Geminiなどを用いて生成AIの業務適応が可能かの技術的検証を担当します

お客様の「困った」を「よかった！」に、そして「感動」へと繋げるロボティクスコンシェルジュチームのパフォーマンスを最大化するため、幅広いマネジメント業務をお任せします。

・メンバーの育成と品質向上
　- SV、オペレーターの育成計画の立案と実行
　- 応対品質基準の策定、モニタリングとフィードバック体制の構築

・顧客対応
　- SV、OPからのエスカレーション対応
　- クレーム電話対応（二次/最終対応）
　- 客先訪問対応

・重要案件の対応とVOC（お客様の声）活用
　- エスカレーションに対する対応方針の決定（社内関連部署との協議を含む）
　- お客様から寄せられる声を分析し、サービスやプロダクトの改善に繋げるためのフィードバック体制の構築
※入社後の数か月間は、LOVOTへの深い理解とオーナー様への共感を得るため、オペレーター・SVの一員として実際の顧客対応もご担当いただきます。

・コンタクトセンター全体の戦略立案・マネジメント
　- KPI（応答率、解決率、顧客満足度など）の設定と進捗管理
　- オペレーションフローの構築・改善、生産性向上施策の実行
　-ロボティクス特有のサポート（入院・治療、LOVOTドックなど）に関する円滑なご案内体制の構築


〜〜〜
変更の範囲：会社の定める業務全般
〜〜〜


【私たちが目指すチーム：ロボティクスコンシェルジュ方針】
私たちは、お客様とのすべての出会いを「一期一会」と捉え、以下の5つを指針として、心に響くサービスを目指しています。

・世界観と愛を共有するカスタマーエクスペリエンスの提供
・細部にまでこだわる格式高いプロフェッショナルな接遇
・温かみと安心感のある親しみやすさと柔軟性のある対応
・フィードバックを活かした一貫したサービス品質の維持と向上
・互いを尊重し、共に成長できる働く環境とチームの絆の強化

【入社後の動き】
ご入社後の数ヶ月は、ロボティクスコンシェルジュの業務（顧客対応）を行いながら、現行サービスやオペレーションについて理解を深めていただきます。

【このお仕事の魅力】
自社プロダクトに直接かかわり、お客様の声をダイレクトに開発等社内のチームへ届けていくことができます。スピード感をもって変化したいく環境で、これからさらに強い組織を作りあげていく醍醐味を感じていただくことができる環境です。

クライアントへ生成AI活用に向けたコンサルティング並びにプロダクト開発を担っていただきます。

お客様への最大の価値を提供するために、ヒアリングから課題を抽出し、課題を解決するため、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すソリューションをPoC開発を手掛けながら、最終的なアウトプット＝プロダクトのデリバリーまでをお任せします。

OJT形式でシニアコンサルタントのもと、クライアントの案件に参画いただきつつコンサルティングや開発の基礎を学んでいただきます。


＜コンサルタントに求められること＞
”戦略×生成AI：次世代コンサルタントの新境地を切り拓く”

従来の戦略コンサルタントの強みに加え、生成AIの実装力を兼ね備えた次世代コンサルタントを担っていただきます。

コアバリュー：戦略×実装の両軸を持つハイブリッド人材
プロジェクト：要件定義からPoCまでを一気通貫で推進
アプローチ：アジャイル手法による迅速な価値実現
スキル開発：入社後3-6ヶ月で実装スキルを習得（研修ほか学習機会がございます）

※技術経験は不問です


＜開発スキルについて＞
ビジネスサイドのメンバーもPythonでの開発／コーディングスキルをもって、クライアントへの開発支援を行うため、開発スキルを学んでいただきます。

半年で、一定のコーディングスキル（＝プロンプトエンジニアリング）を身に着けられるプログラムを用意しており、
戦略コンサルティング経験者や外資系金融機関出身者が、ゼロからコーディングを学んでおります。

現在、複数のご応募をいただいており順次書類選考を行っております。書類選考通過された方へ、選考のご案内のご連絡をいたしますので、あらかじめご了承くださいませ。皆様のご応募を心よりお待ちしております。

自社グループ全体のデジタルトランスフォーメーションを目的とした生成AI、AIエージェント等を用いた新しいプロダクトの開発に携わる「プロダクトマネージャー（PdM）」としてのポジション。
具体的には、企画策定、プロトタイプの開発、PoCの実施、本番開発、運用、保守等を担当。その活動を通じて、企業全体のビジネス価値と競争力を高める役割を果たします。
新規生成AIプロダクトの企画、開発、リリース
* 技術起点で、社内の業務生産性向上、ビジネス高度化に寄与するプロダクトの企画を推進
* ユーザー分析/市場リサーチ（定性・定量）を通して、ビジネス課題やインサイト抽出
* 問題定義からプロトタイプ開発、MVP/PoC計画策定、要件策定（ドキュメント化）、本番リリースまでのマネジメント
* プロダクト戦略・ロードマップの策定と更新
* PoCの運営、ユーザーとの対話を通した実証検証の実施
* ユーザーインタビューによるUXの向上/主要なユースケースを特定しプロトタイプの改善
* 経営層への報告を始め、ビジネスステークホルダーとのコミュニケーションをスムーズに行い、部門横断のステークホルダーマネジメント
* プロモーションチームと協働し、社内の利用促進を目的としたプロモーション活動の企画、実
既存生成AIプロダクトのグロース戦略
* 主に生成AIなどのテクノロジーを用いた既存アプリ領域の活用による、業務生産性向上、成長戦略を推進
* 現場のユーザーヒアリングを通じた改善点の抽出、レベルアップ検討
* エンジニアリングチームのメンバーと協働し、最適なテクノロジーを選択し、効果的な改善方法を検討
* アジャイル開発プロセスを主導し、進捗管理と効率的な開発プロセスを推進
* 利用状況のデータ分析等を通じた、課題抽出、改善提案
* AIガバナンスや法令に準拠した安全なAI利用を推進
* システム保守、障害発生時の対応
* プロモーションチームと協働し、社内の利用促進を目的としたプロモーション活動の企画、実行
（ご参考）
具体的に現在自社内で進行中のプロジェクトや業務の一例は以下。（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります）
* 生成AIを活用した社内手続きの照会対応ツール
* スライド資料作成自動化ツールの開発
* 調査分析、レポート生成エージェントの開発 等
* チャットツールの運営、推進（GPTはじめ様々なAIモデルやプラグインの活用）
* 議事録生成アプリの運営、推進

当部門では、クライアント業務の自動化や顧客体験向上を支援するAIエージェントの開発を推進しています。本ポジションでは、コンサルタントや業務専門家など多様なプロフェッショナルと協働し、生成AI技術を活用したエージェントの設計・開発・実装に注力いただきます。当グループ内外からのAI活用ニーズが急速に拡大しており、現在もさまざまな案件に携わる機会があります。2026年度にはさらに多様かつ規模の大きなプロジェクトが見込まれており、最先端の技術を用いた高度でチャレンジングな開発にも積極的に取り組める環境です。堅実なアプリケーション開発を通じて実運用の経験を積みながら、ご自身の専門性をより一層高めていただくことができます。

具体的な仕事内容:
- コンサルタントやPM、デザイナーなどと連携したAIエージェント開発
- 大規模言語モデル（LLM）の活用や、プロンプト設計、RAG等最新技術を用いたアプリケーション構築
- アルゴリズム実装・API連携・データ連携・セキュリティ対策などを含む実装業務
- PoC段階から本番移行に向けた品質向上・運用設計
- プロジェクトチームの一員として、他職種と連携し円滑な開発進行を担う

具体案件:
- AI/データを活用した新プロダクトの企画・開発、クライアント個別の開発・デリバリー
- 生成AIを活用した当サービス等のシステム開発とデリバリー

チームについて:
プロジェクトマネージャー、UI/UXデザイナー、フロントエンドエンジニア、バックエンドエンジニア、データサイエンティスト、インフラエンジニア等のスペシャリストで構成され、自チーム内で検証・開発の上流 下流まで完結します。立場に関係なく、良い提案であれば誰の意見も受け入れる、風通しの良いチームです。

技術スタック:
サーバーサイド：Python
フロントエンド：Vue.js
ミドルウェア/DB：当該ミドルウェア、当該フレームワーク、当該データベース
クラウド：当該クラウドサービス、当該クラウドサービス
コード管理: 当該コード管理ツール
CI/CD: 当該CI/CDツール
プロジェクト管理: 当該プロジェクト管理ツール
ドキュメント管理: 当該ドキュメント管理ツール、当該ドキュメント管理ツール
コミュニケーション: 当該コミュニケーションツール、当該コミュニケーションツール
仮想化基盤：当該仮想化基盤

本ポジションの魅力:
- 急速に高まるAI活用ニーズに応え、LLM・RAG・プロンプト設計などの最新技術を駆使したAIエージェントの開発に携われます。
- 技術だけでなく、ビジネスやUXの観点も含めた総合的な開発力が身につきます。
- 様々な業種業界のクライアントのニーズに応じたソリューション提供を経験することができます

配属先:
当部門はAIプロダクト開発、生成AIコンサルティング、データアナリティクスをコアドメインとし社内外への価値創出を行っています。
ご経験やご希望を考慮し、下記いずれかの部門への配属を想定しています。

- 当部門
自社プロダクトの開発および当グループ内のAI関連プロダクトの開発をミッションとしており、社内各部門と連携しニーズを吸い上げプロダクトポートフォリオを構築するとともに、運用に即した機能設計を行っております。特に同事業部では、当サービスを中心とした生成AIの導入技術支援。社内フロント部署と連携し、クライアントに対してツール導入・PoC・個別開発実装のプロジェクトマネジメント業務を担っています。

- 当部門
最先端のAIPoCに取り組み、当グループを先駆ける事例を創出したり、当グループのシナジーを強化しマスメディアを高度活用するためのAI開発を中心に、オンオフ統合関連の価値創造を行っています。
最先端のデータ分析により顧客への価値提供を行っています。

フリーランスエンジニアと企業を直接つなぐマッチングプラットフォームの開発をリードいただけるフルスタックエンジニアを募集します！

当社が運営するエンジニア組織特化型HR事業の中核サービスとして、フリーランスエンジニアの安定したキャリア形成を支援する社会的意義の高いプロダクトです。
モダンな技術スタックと生成AIを活用し、スピード感を持ってプロダクト開発に取り組んでいただきます！

●ポジションの特徴
◎ 新規立ち上げプラットフォームの開発経験が可能（技術選定から設計まで大きな裁量を持った経験が可能）
◎ モダンな技術スタック: GCP、Next.js、hono.js、Claude Codeなど最新技術を活用
◎ 事業成長への貢献: フリーランスエンジニアの働き方を変える挑戦的なプロダクト
◎ AI活用開発: Claude Codeを活用した効率的な開発体験


プラットフォームのフルスタック開発全般をお任せします。
フロントエンドからバックエンド、インフラまで幅広く携わっていただき、プロダクトの成長を技術面から牽引していただきます。
またプロダクトのコア機能に対して、企画のディスカッションから参加していただき、よりよいサービスに昇華させるためにフルサイクルで関わっていただきます。

具体的には
フロントエンド開発: Next.jsを用いたエンジニア・企業双方の管理画面、マッチング機能の開発
バックエンド開発: hono.js + Zod OpenAPIによるAPI設計・実装、認証・認可機能の構築
データベース設計: PostgreSQL（CloudSQL）を用いた効率的なデータモデリングとクエリ最適化
クラウドインフラ構築: Cloud Run、Cloud SQL、Cloud Storageなどを活用したアーキテクチャ設計
AI機能開発: Claude Codeを活用した開発効率化、職務経歴書入力代行機能などのAI機能実装
機能開発: メッセージング機能、オファー管理、契約管理、支払代行システムの開発
品質向上: テストコード作成、CI/CD環境の整備、パフォーマンス改善
技術選定・設計: 新機能開発における技術選定、アーキテクチャ設計への参画
　…など

【業務内容】
・AIエージェント開発基盤の設計・構築・運用
・マルチベンダー管理・リソース調整
・langchainや派生サービス、n8n、Dify等の環境活用
・予算管理・策定

【ポイント】
・大規模開発プロジェクトにおける推進役としての裁量
・将来的にはCTO／CIO／CDOなど、スキルに応じたポジションの用意も可能
・急成長企業において、経営と近い距離で全社的なインパクトを出せる役割
・現場でハンズオンを継続しながら技術力を発揮したい方に最適
・社内プロジェクト推進に専念するポジションであり、外部常駐やコンサル業務はありません

●業務内容
・機械学習モデル開発
‐ビジネス課題に対する機械学習モデルの設計・開発・評価
‐予測モデル、推薦システム、最適化アルゴリズムの実装
‐時系列分析、異常検知、クラスタリング等の分析手法の適用
‐モデルのパフォーマンス改善・チューニング

・AIエージェント開発
‐LLM（Large Language Model）を活用したAIエージェントの設計・開発
‐マルチエージェントシステムの設計・実装
‐RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの構築
‐プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング

・クライアントプロジェクト支援
‐クライアント企業のAI活用プロジェクトへの参画（PoC 本番運用まで）
‐ビジネス課題のヒアリング・AI活用シナリオの提案
‐データ分析・インサイト抽出・可視化
‐AI導入効果の測定・ROI評価支援

・自社AI事業支援
‐当社のAI Agent Platformの機能開発・拡張
‐新規AIソリューションの企画・プロトタイプ開発
‐技術パートナー・スタートアップとの協業による先端技術検証

・技術調査・研究開発
‐最新AI技術・論文調査・技術検証
‐社内ナレッジ共有（勉強会、ホワイトペーパー執筆等）

期待する役割
プリセールスエンジニアとして、営業チームと連携しながら、クライアントの技術的課題をヒアリングし、最適なソリューションを提案していただきます。
技術検証(PoC)の企画・実施から提案資料の作成まで、技術とビジネスの橋渡し役として、案件の成功に貢献することが期待されます。

このポジションの魅力
- 業界最先端のAI技術への挑戦:
- 生成AIや大規模言語モデルといった最先端技術を活用したプロダクト開発に深く関与し、技術的知見を深めながら市場価値の高いスキルを習得できます。
- 多様な専門家との協働:
- グローバルな視点を持つ多国籍なメンバーで構成されたチームで、多様なバックグラウンドを持つ専門家と協働し、刺激を受けながらプロジェクトを推進できます。
- 事業成長へのダイレクトな貢献:
- 急成長中のスタートアップにおいて、経営層やクライアントと直接対話し、プロダクト戦略の立案から実行まで携わることで、自身の貢献が事業成長に直結する達成感を味わえます。
- キャリアアップの機会:
- 専門性を高めるとともに、将来的にはプロジェクトリーダーやマネジメントなど、キャリアの可能性を広げることができます。

業務内容
このポジションでは、以下の業務に取り組んでいただきます。
- 顧客対応・提案業務
- 営業チームと連携した顧客の技術的課題のヒアリング
- 顧客の課題に対する最適なソリューション提案
- 技術検証(PoC)の企画・実施・評価
- 提案資料・技術提案書の作成
- デモンストレーション・プレゼンテーションの実施
- 技術支援業務
- システム要件の理解とスコープ定義
- RFP対応・技術提案書作成
- 顧客の業務理解と課題の構造化
- 営業チームへの技術的サポート
- その他業務
- プロダクトの技術的知見の蓄積と共有
- 顧客フィードバックのプロダクト開発への反映
- 技術トレンドの調査と社内共有

- 全社横断の業務プロセス可視化と課題抽出しデータを基に改善仮説を構築
- AI活用戦略・ロードマップ策定、生成AI、RPA、OCR、iPaaS等の技術を組み合わせ、業務変革を計画・実行
- AIネイティブな業務フロー/ツールの設計・導入
- モデル選定・RAG設計・プロンプト策定、ワークフロー再設計と高速実装を実現
- KPI設計・効果測定のダッシュボード化と継続的改善
- 社内研修・オンボーディング計画でAI実装を定着、AIリテラシーを醸成
- プライバシー保護や法令遵守、AI利用ポリシーを策定
- Biz・PdM・経営層を巻き込み、企画から運用までPJマネジメントを実行

生成AIを中心とした最新デジタルテクノロジーを活用し、当社本体および国内グループ各社の業務改革をリードする
・全社生成AIロードマップ策定・推進
・AI活用を前提とした業務フローの刷新・定着支援
・社内生成AIプラットフォームの選定・導入・運用
・Salesforce、データ基盤、社内ツールと生成AIの連携による業務効率化
・BPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）施策の企画・実装・効果測定

●当該ポジションの魅力
・生成AIを中心とした最新デジタルテクノロジーを活用した業務改革経験
生成AI、クラウドサービス等のデジタルテクノロジーを様々なビジネス課題に合わせ裁量を持って選択・活用することができ、生成AI・IT・デジタル領域のプロフェッショナルとしてのキャリアを構築出来ます
・幅広い事業への対応力
グループにおける多様な業種・事業フェーズの事業に対する課題解決を通じ、ビジネス課題に対する最適な解決策を立案し、解決する経験が得られます
・フラットでスピーディな組織
フラットで仕事の進め方や判断が合理的な組織の中で、自ら提案〜実装・定着化までをスピーディに行える環境にあります

職務内容
クライアントの業務改革と新規ビジネス創出を目的に、データ・AI（生成AI を含む）を「手段」として活用し、戦略立案から本番導入・現場浸透までをリードいたします。

＜具体的な職務内容＞
・事業ビジョン／課題ヒアリングによる変革テーマ・新規事業機会の特定
・中長期 AI／データ活用ロードマップ策定と ROI／財務インパクト試算
・生成AI ユースケース企画・優先度評価、PoC／MVP 設計・実行・効果測定
・本番アーキテクチャ選定・導入（クラウドAIサービス、RAG 構成、MLOps 等）
・データ駆動型組織への変革：組織設計、人材育成、ナレッジマネジメント
・経営層から現場までを巻き込むステークホルダー調整とチェンジマネジメント
・Responsible AI／関連法規制を考慮したガバナンスプロセスの方針検討・設計

＜案件事例＞
・大手金融機関：ユースケース創出とPoC伴走による組織的活用促進
・大手損害保険会社：全社利用率向上にむけたコミュニティマネジメント
・大手通信会社：生成AIミッション策定と中長期ロードマップ立案
・大手素材メーカー：R&D高速化を狙った領域特化ユースケース導出

職務内容
クライアントの業務改革と新規ビジネス創出を目的に、データ・AI（生成AI を含む）を「手段」として活用し、戦略立案から本番導入・現場浸透までをリードいたします。

＜具体的な職務内容＞
・事業ビジョン／課題ヒアリングによる変革テーマ・新規事業機会の特定
・中長期 AI／データ活用ロードマップ策定と ROI／財務インパクト試算
・生成AI ユースケース企画・優先度評価、PoC／MVP 設計・実行・効果測定
・本番アーキテクチャ選定・導入（クラウドAIサービス、RAG 構成、MLOps 等）
・データ駆動型組織への変革：組織設計、人材育成、ナレッジマネジメント
・経営層から現場までを巻き込むステークホルダー調整とチェンジマネジメント
・Responsible AI／関連法規制を考慮したガバナンスプロセスの方針検討・設計

＜案件事例＞
・大手金融機関：ユースケース創出とPoC伴走による組織的活用促進
・大手損害保険会社：全社利用率向上にむけたコミュニティマネジメント
・大手通信会社：生成AIミッション策定と中長期ロードマップ立案
・大手素材メーカー：R&D高速化を狙った領域特化ユースケース導出

既存システムの刷新／モダナイゼーションを支援するアプリケーションアーキテクトです。
既存のシステムに対し、稼働しているシステムリソースをベースに生成AIを活用し紐解き、新システムの構成・方式検討をナビゲートする役割です。

生成AIの特徴を理解し、システムリソースの解析を効率的に実施し、必要に応じて生成AIを用いてツール等を作成し、仮説検証まで進められるようなITアーキテクトを期待しています。

【具体的な職務内容】
既存の大規模システムのモダナイズプロジェクトと並走し、
・生成AIを用いた現行システム解析
・過去のプログラミング言語／思想で構築・運用されてきたシステムを、最新の技術／アーキテクチャで再構築すべく、方式の提言
・刷新されたシステムの品質を生成AIを用いて担保する手法の具現化
といった生産性を高める支援業務を実施いただきます。

【携わるビジネス・サービス・テーマ】
業種問わず、基幹系のレガシーシステムを対象としたサービスとなります。

【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
・これまでのシステム開発やシステムアーキテクト等の経験を活かし、最新の生成AIや解析技術を組み合わせたツール開発が可能です。

・顧客ごとに新しいアーキテクチャ構成を解析し、仕様書を生成し、新しいシステムアーキテクチャへの変換方式を検討するといった挑戦が可能です。顧客や業界も多様であり、それぞれのシステムの構成の理解をすることができます。

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

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

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

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

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

担当業務の特徴、魅力、市場における強み
・最先端のAI&ロボティクスのテクノロジーを身に着けることができる。
・最先端テクノロジーを実際の業務に導入していくノウハウを身に着けることができる。
・市場で求められるデジタルトランスフォーメーション人材のスキルが身に着く。

自社SaaSプロダクトのカスタマーサクセス担当を募集／新市場開拓フェーズで裁量◎／新規事業で自身の行動が企業の成長に直結。
カスタマーサクセス担当のミッションは以下2つです。
・長期的に顧客と付き合い、自社SaaSプロダクトならびに弊社に対する顧客満足度の向上を図る
・有償利用顧客のリテンション/アップセルを図る
主業務は以下の通りです。
・自社SaaSプロダクトを用いた顧客課題の解決策の提案
・自社SaaSプロダクトが適用可能な対象業務・部署拡大の提案
・自社SaaSプロダクト導入プランの策定・伴走支援
・ユーザー向け自社SaaSプロダクトレクチャーの企画・開催
・運用サポートミーティングの開催
・データマネジメント・プロンプトエンジニアリングに関するアドバイス
・カスタマーサクセス関連資料の作成

職務内容
●部署のビジョン/ミッション（ビジネス展望・顧客提供価値）
当社は、AI技術を活用したソフトウェア開発プロセスの革新により、IT業界をリードすることを目指しています。
AI駆動開発を上流から下流までバランスよく推進し、業務の生産性や開発品質の飛躍的な向上を実現することで、より高品質なITサービスを顧客企業や社会に提供することが私たちの使命です。
同時に、アーキテクティング、フルスクラッチ実装力をベースに、各種AI技術を用いて「開発生産性を極限まで高めること」、各種Opsの高度化や様々な自動化を通じて開発体験(DX)を向上させ、「システム開発の効率と楽しさを爆上げすること」を目指しています。

●職務内容
＜期待役割＞
当社におけるAI駆動開発の価値を最大化することを目指し、以下の業務を担当いただきます。
・AI駆動開発の全社的な推進（企画、開発チームへの導入支援、ガイドラインの策定）
・LLMを活用した独自AIエージェントの開発
・要件定義/設計/実装/テストを含む全開発工程の効率化
・GitHub Copilotに代表される様々なAI駆動開発サービスの評価と活用推進

＜プロジェクトにおける開発環境・要素技術＞
・開発言語：Python、TypeScript、Rust、Java、go
・クラウド：AWS、Azure、GCP（AWS Bedrock/Azure OpenAI Service含む）
・データベース：PostgreSQL等
・関連技術：LangChain、プロンプトエンジニアリング、オブジェクト指向分析
・利用サービス：有用なもの、調査に値するものは全て
　　　
●このポジションで目指せるキャリア・やりがい・魅力
・LLMを活用した新しい開発手法を構築し、業界をリードする経験を積める
・AI駆動開発のノウハウを社内に広め、組織の成長に貢献する役割を担える
・AIエージェント開発の実務経験を通じて、最先端の技術革新に直接関与できる
・実装に典型的な開発作業が、より効率的に、より楽しくやりがいをもって実践できる 

生成AIの最新技術を研究し、組織や業務の変革、新たな顧客体験の創出、企業の生産性向上を実現します。
AIエンジニア、デザイナー/クリエイター、ビジネスコンサル、データコンサル、ITコンサル等、さまざまな専門家とワンチームで共創しながら、最先端の技術を駆使し、クライアントのビジネスに革新をもたらす挑戦的なポジションです。

また、AIの利活用をはじめとするDXを推進するためには組織の風土から変革していく必要があるため、チェンジマネジメントをテーマとしたプロジェクトも取り扱います

CX変革、業務プロセス高度化/効率化に資する生成AIユースケースアイデアの発掘と評価
生成AI活用PoC / PoV / PoB推進
生成AI利活用促進に向けたチェンジマネジメント推進
生成AI利活用促進に向けた組織変革・業務変革推進
具体的には

以下のような業務について、上司の指示・レビューを受けながら実施していただきます。

クライアントの課題に対する仮説構築・検証
構築した仮説に基づく計画の実行に向けた各種スケジュール・タスクの設計、実行支援
生成AIのプロンプト作成やデータ整備
クライアント（役員層等）への各種報告資料、各種成果物の作成等

新規事業チームのフルスタックエンジニアとして、LLMを用いた新規の営業支援プロダクトの設計・開発・運用をフルサイクルで担当していただきます。単に与えられた仕様どおりに開発するのではなく、企画やPdM、デザイナーと連携し、仕様検討から要件定義、実際の開発までリードしていただきます。

●業務内容
具体的な業務内容は以下のとおりです。
・企画やPdM、UI/UXデザイナーと密に情報交換しながら、要件を策定/ブラッシュアップ（必要に応じてクライアント企業との打合せに技術観点で参加する場合もあります）
・LLM機能実装： OpenAI, Anthoropic等のLLMを組み込んだ機能の設計/実装（プロンプト設計や外部AIとのAPI連携を含む）
・フロントエンド：TypeScript/Reactなどモダンフロントエンドフレームワークを用いる
・バックエンド：TypeScript/Node.jsを用いたAPIサーバやサーバサイドアプリケーションの開発、およびデータベース設計
・インフラ：AWS等のクラウド環境での設計、構築/デプロイおよび運用管理
・その他：GitLab上でのコードレビューやCI/CDパイプラインを通じた継続的デプロイの実施、技術的意思決定

少人数によるスタートアップ的なチームのため、上記以外にも状況に応じて柔軟に役割を担っていただきます。ユーザー目線の機能提案や新技術の調査・導入まで主体的なご活躍を期待しています。

企画段階のアイデア検証からプロトタイプ開発、本番リリースまで、フルサイクルかつフルスタックで高速にスプリントを回していくダイナミックな環境が想定されます。

このポジションでは、最新技術であるLLMを活用し、営業の現場課題を解決するというミッションに挑みます。エンジニアという枠に留まらず事業のコアメンバーとして「何を作るべきか」から考え抜き、技術でビジネスの未来を切り拓いていく醍醐味を味わえます。

●技術スタック（参考：既存SaaSプロダクト）
・フロントエンド
　- TypeScript, Next.js, TailwindCSS, Ant Design, Apollo Client, monaco-editor
・バックエンド
　- TypeScript, Node.js, Nexus, Prisma, PostgreSQL, BigQuery
・インフラ
　- AWS
・その他
　- Turborepo, PEG.js, Zod, Auth0, Docker, GitHub, Bugsnag, Notion, Figma, Redash,Posthog, Fivetran, dbt
・補足
　- フロントエンド/バックエンドともにTypeScriptで統一
　- Prisma, GraphQL, Zodを用いた型安全な開発
　- Turborepoによるモノレポ・モジュラーモノリス
　- パッケージ数は30。ドメインロジックをモジュール化し、DI・Pureな関数に保つなど、テスタブルな構成で開発

●解くべき課題（新たなメンバーと一緒にやりたいこと）
具体的には以下のようなビジネス上ならびに技術上の課題を解いていただきます。

・営業現場のDX推進
営業パーソンが抱える非効率な業務（例：提案資料作成、リード情報の分析など）にLLM技術を組み込み、業務プロセスを自動化・高度化するソリューションを提供します。コンサルティングサービスで培ったノウハウとデータをプロダクトに反映させ、クライアントのビジネス課題を革新的に解決することが求められます。

・新規プロダクト開発のスピードと品質を両立
0→1フェーズのプロダクト開発では仮説検証サイクルを高速で回しながらも、将来のスケールに耐えうるアーキテクチャを構築するバランス感覚が求められます。
小さな実験的プロトタイピングから本格導入に至るまで、短期間で結果を出しつつ技術的負債を最小化する開発手法が求められます。

・LLM活用の技術的チャレンジ
大規模言語モデルを実プロダクトに組み込むにあたり、応答品質の評価と継続的な性能改善が重要課題です。例えば生成AIの回答のばらつきや誤答を抑え、ドメインに特化した有用なアウトプットを得るためのプロンプトエンジニアリングやファインチューニングが必要になるでしょう。また、外部API利用時のコスト管理やレスポンス最適化、安全性（不適切発言のフィルタリング等）といった観点でも課題解決に取り組んでいただきます。

・組織/カルチャー面
トップダウンではなくボトムアップで動く当社において、エンジニアリング組織とビジネスサイドを橋渡ししながらプロダクトを成功に導く役割です。少人数ゆえに一人ひとりの影響範囲が大きく、エンジニアリング以外の視点（事業戦略、ユーザー要望など）も統合してプロダクトを磨き上げていく必要があります。自ら考え動き、組織を横断して課題解決に当たる推進力が求められます。

●本ポジションの魅力
・最先端AI技術への挑戦
話題の生成AI/LLMに関する最新知見をチームで学び合いながら実務に活かすことができます。急速に進化するAI技術の最前線に身を置き、自ら手を動かしてプロダクトに実装する経験は貴重です。社内でも生成AIを積極活用しており、新しい技術の実験を歓迎するカルチャーです。

・0→1の新規事業立ち上げ経験
新規プロダクト開発の立ち上げにゼロから関われる貴重かつチャレンジングな環境です。
スピーディーにプロジェクトをリードし、アイデアを形にしてユーザーの反応をダイレクトに感じることができます。事業がPMFすればコアメンバーとしてのキャリアアップの機会も大きく、将来的にCTOやプロダクトオーナーへの道も開かれます。

・ボトムアップな開発文化
弊社はボトムアップなコミュニケーションを重視しており、現場の声をなによりも大切にしています。そのため、新規事業開発においても企画段階からエンジニアも議論に参加し、経営陣に対してもどんどん提案できる風通しの良さのある環境です。自分たちでサービスを育てていく実感と高い裁量を持って働けるやりがいがあります。

・顧客との近い距離感
コンサルティング部門との連携により、エンドユーザーである営業現場の声を直接プロダクトに反映しやすい環境です。ユーザーとの直接対話やフィードバックを通じて、ファクトに基づいたプロダクト開発/改善を進めることができます。自分が開発した機能が顧客の業績向上に貢献する様子をダイレクトに感じられる点も本ポジションの醍醐味です。

当社では顧客企業内でDXを先導的に勧める“ビジネスアーキテクト”の育成を担っています。 この”ビジネスアーキテクト“の成長支援に向けて、法人企業様向けに各種ビジネススキル向上に向けた研修の提供を行っており、その講師の役割を業務委託で探しております。

下記、各種研修講座における講師対応 をお任せします。
（基礎知識の講義、ファシリテーション、アウトプットへのフィードバック、等）

＜研修講座＞
・業務可視化研修 　／　問題設定、仮説立案研修　／　データ活用研修　／　企画立案研修　／　デザイン思考研修　／　デジタルマーケティング基礎研修　／　ステークホルダーマネジメント研修　／　プロンプトエンジニアリング基礎研修　など

※ご経験やご興味に応じて、複数の種類を依頼できますと幸いです。

＜その他＞
・各研修は　1回3.5時間を想定。（主に1回で完結する講座となっています）
・基本は平日の午後、オンラインでの実施がメインではありますが、直近においては対面実施の案件も増えてきております。
・研修受講者人数：15名〜20名程度

ミッションは、 「LLMをはじめとする基盤モデルの検証や評価、ビジネス課題への応用、ノウハウの共有」 を通じて、当社全体の生成AI活用を底上げすることです。具体的には下記のような業務を想定しています。

1.課題抽出・要件定義
・生成AI推進ステアリングコミッティと協力し、当社全体で取り組むべき課題を網羅的に洗い出し
・各事業が抱えるデータやユースケースをヒアリングし、優先度・費用対効果・実現性を総合的に判断して取り組みの対象を選定
2.LLMの検証・評価
・OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini (Vertex AI) などのLLMを調査し、性能・コスト・利用制約などの観点から比較・評価
・社内事業で実際に利用する上でのリスクや導入効果を分析し、レポートやガイドラインを作成
3.事後学習の可能性調査（fine-tuning / prompt-tuning等）
・エンタープライズ向けLLMのファインチューニングや、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成などを試し、精度向上やコスト削減の余地を検証
・事業チームが持つドメインデータを活用し、最適な学習戦略を立案・検討
4.PoCサポート・アプリケーション開発支援
・各事業チームのPoC（Proof of Concept）立ち上げを技術的に支援
・必要に応じてプロンプトエンジニアリングやAPI連携部分の実装をサポートし、PoCを短期で回せる環境を提供
・モデル評価指標の設計やテストデザインなど、データサイエンス観点でのアドバイスを行う
5.社内ナレッジ共有・教育
・チーム内外でLLMに関する最新の動向や実践知を継続的に発信
・勉強会・ワークショップの開催、ガイドラインの整備などを通じて、当社全体の生成AI活用レベルを引き上げる

▼やりがい
・LLMを中心とした最新の生成AI技術を深く理解し、ビジネスに直結させる経験が積める
・事業横断で多様な課題に携わるため、幅広いドメイン知識や応用力が身につく
・CTO直下のポジションで、当社全体のAI戦略に直結する取り組みを推進できる

●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

CTO直下のGenerative AI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及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行います。

●仕事の進め方
プロジェクトに携わる前の段階で、20ある事業を横断し、生成AIで解くべき課題を探します。以下のようなプロセスで課題を網羅的に探索しています。

・当社の生成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ます
・その中でコスト・期間・実現性等様々な要素を加味し、Generative AI Labで支援すべき課題を特定します

プロジェクトまたはプロダクトに関わる際には、以下のようなプロセスで携わります。

・ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業のチームにヒアリングします。何をやりたいのか。なぜ今なのか。現在または未来に保有するどのようなデータをもとに、可能性を広げたいのか。何を期待しているのか等をききつつ、問題の解像度を高める
・何をどのように進めるのかを決める。どのような方法で、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。提供方法はサーベイの支援、PoCの実装、プロダクトへの組み込み等、1つの方法によらず様々なアプローチが候補になる
・実装する。実際につくり、手触り感を確かめながら、事業メンバーからフィードバックをもらい、段階的にソリューション・プロダクト・アプリケーションを具現化する。最新のLLM・サービスを性能面・コスト面から比較検討しつつ、ニーズにあったツールを選択する。RAG・セマンティック検索等、必要に応じて実装パターンを検討し、組み込む。プロダクトへの組み込みにあたっては、セキュリティ・データメンテナンスの容易さ・開発生産性・再現性など様々な側面からエンジニアとして総合的に判断し、ツールを選定する
・継続して改善する。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する。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及び運用改善に取り組む

そこで得られた知見を社内に伝搬するのも、業務の1つです。
・開発で得られた知見を社内のエンジニアに対しても共有し、社内の生成AIに関する開発生産性を高める

▼得られるスキルや経験
・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
・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

▼やりがい
・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
・Web開発の経験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

●開発環境・利用しているツール
バックエンド
Python (streamlit, FastAPI), Go
フロントエンド
TypeScript, React
生成AI関連ツール
基盤モデル: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI)
ツール: LangChain, Langfuse
インフラ
Google Cloud, AWS
プロビジョニングツール
Terraform, CDK
コード管理
GitHub
コラボレーション
Google Meet, Slack

ローカル・UGC領域のサービス「Yahoo!マップ」「Yahoo!カーナビ」「Yahoo!知恵袋」「拠点情報管理プラットフォーム」における生成AI技術を活用した新しいサービスの設計、開発、実装をお任せする予定です。選考の過程でご希望・ご経験を考慮し、具体的にお任せする業務を決定します。

プロジェクト例
LLMを活用したサービス開発の推進LINEヤフーの各サービスやその基盤システムにLLMを導入し、新しい価値提供を目指した開発・検証を行います。
LLMによる業務効率化社内の業務システムや開発支援ツールにLLMを適用し、業務の自動化・効率化を進めます。
クライアントのニーズに基づくAIソリューションの提案と開発
開発したAIシステムのテストと評価
主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。

APIやデータベース, バッチ処理などのバックエンド開発
Kotlin・Java+Spring Boot、Python+Fast API+LangChain、Go
UI・フロントエンドの開発
React、Next.js、Remix
LLMを活用したアプリケーション開発
プロンプトエンジニアリング
自動評価やモニタリングの仕組み構築
LLMOps（プロンプト・モデルの運用、改善プロセスの構築）
チームメンバーの書いたコードに対するコードレビュー
運用をスムーズにするための社内用管理画面の開発
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

Mission
・当社のビジネスプロセスを革新し、競争力を高めるために、最先端のAI技術を駆使して高性能かつ信頼性の高いAIシステム（生成AI含む）を開発・最適化すること
・当社の生成AIや、データ分析モデルをAIシステムに実装、開発、最適化を行い、当社のビジネスパフォーマンスを向上させる
・機械学習のためのデータ処理（ETL等）を効率的に行い、質の高いデータを提供するとともに、機械学習モデルを動かすための環境（AIHUB）を構築し、運用を最適化する。

Scope of responsibilities（責任範囲）
・機械学習やAIのアルゴリズムを動かすための、アプリケーションの設計・開発を行う。
・既存システムとの連携におけるAPI設計・開発・実証・検証を行う。
・機械学習モデルを動かすためフレームワークの設計・開発（AIHUB）を行う。
・生成AIにおけるプロンプトエンジニアリングを行う。
・機械学習のためのデータ処理（ETL等）を行う。

＜変更の範囲＞
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります

・経営管理領域、IT領域の研究開発
・企業価値向上に役立つソフトウェア事業企画
・海外製品ベンダーとの交渉や製品評価、コミュニケーション

▼入社後に期待すること
・生成AIやPythonを活用したシステムの企画から開発と、そのために必要な最新技術の研究や調査を主体性をもって取り組んでいただけることを期待しています。実際のソフトウェアを自ら考え、開発できる方を求めておりますので、手元の技術だけでなくアイデアの創出や新しい技術や知識に対して探求心をもっている方、またその知識を占有せず周りのメンバへ教育・共有できることを期待しています。

▼特徴/魅力
・経営管理領域の専門知識を学べます。
・既存技術の制約が少なく、新たな取り組みにオープンな会社なため自ら考えるソフトウェアを自由に創り出せる環境があります。
・プロダクトマネージャーとして、キャリアは多様性が高く、将来の経営・役員層へのステップアップやリーダーシップポジションを目指す際に有利になる職種です。
・ソフトウェアを「創る」仕事です。自身で企画し名づけしたソフトウェアをつくり、社会へ広く貢献する経験を得ることが出来ます。

会社全体の成長戦略の実現に向け、AI技術に加えシステム開発・運用に関する幅広い知見や経験を活かした新たなAIソリューション開発に加え、生成AIのプロンプトエンジニアリングを担っていただきます。

●具体的な業務
1.AIやデータを活用した、会社の業務効率化や新たな価値提供につながるAIソリューションの開発（AIモデル構築やシステム開発・組み込み）
（活用領域の具体例）
・営業部門・損害サービス部門・コーポレート部門(人事・経理・財務・経営企画・営業推進部門の各種業務・施策)における生産性向上・業務高度化
・コールセンターやCX領域におけるAI/データ活用
・成功確率の高いデータマーケティング(加入率の向上、解約率の低減　等)
2.AI開発/運用業務の手法整備
3.社内のビジネス部門・システム部門・データ分析部門等と連携したプロジェクト推進

AIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて特に技術面から仕組みづくり、開発の指揮・管理、個別課題の解決を担っていただくポジション

具体的には、チームメンバーや開発部隊と適切に連携しながら、以下の業務領域に対応
AWS Bedrock、Google Gemini、Azure OpenAIなどの生成AI技術を用いて、社内から出てきたアイデアを検証するためのアジャイルPoC開発・実行・評価
顧客サービスの改善および新たなサービス開発のためのAIアプリケーションの設計、実装、テストを担当
クラウド開発環境の標準化（ツール、ライブラリ、等の選定）と、それに伴うチームの技術基盤の整備
大規模言語モデルの選定、プライベートLLMのセットアップ、ファインチューニング、LLMOpsの実施及びその運用に関するリスク管理と最適化
大規模言語モデルの技術調査やAIチャット・AIエージェントの開発、プロンプトエンジニアリングの実施
運用上の問題の早期発見および解決策の提案、改善策の実行を通じたシステムの安定運用とパフォーマンス向上の推進
技術リーダーとして、チームメンバーの技術的指導、コードレビュー、ベストプラクティスの普及、及び社内外のステークホルダーとの定期的な技術レビュー会議の開催

なお、当社では複数の部署で募集を行っておりますが、業務内容が一部重複する場合があります。ご希望や適性に応じて、複数の業務を兼務していただくことも可能ですので、幅広い経験を積んでいただけます。ご興味のあるポジションにご応募ください。

（ご参考）
具体的に現在当社内で進行中のプロジェクトや業務の一例は以下。
（実際の従事業務は、新規案件など以下と異なる可能性があります）
初期的な技術検証（様々なAIモデルやプラグインの活用）
生成AIを活用した面談記録・議事録作成アプリ、社内手続きの照会ツールをはじめとする各種業務支援アプリをAWSなどのクラウド上に内製開発し、PoC（技術課題の解決）を実施
ローコード/ノーコード開発ツールの試行利用と社内導入の検討
ファインチューニングを視野に入れた技術検証
当社独自モデルの構築及び評価実証
AIを活用したDX推進のためのクラウド基盤構築検討

＜魅力＞
・約3万人の社員が在籍する当社グループ横断で、AIを活用したDXを推進する仕事です。規模が大きくやりがいのある仕事ができます。
・特定の目的に特化した簡易なWebアプリケーションを用いてPoCを行うため、フロントエンドーバックエンドーインフラまで幅広い知識が身に付きます。
・業務部門と一体となって推進するスクラム開発を実施していることや、内製開発を行っていることから、迅速な試行錯誤が可能な環境です。
・裁量を持って要件定義から技術選定、開発まで一気通貫で経験することができます。
・Gitリポジトリ管理や自動デプロイ、サーバレスアーキテクチャなど最新の開発手法を取り入れているため、高い開発技術が身につきます。