AIエージェント転職求人

520 件

採用を中心に、HR機能全般を担っていただきます。外部リクルーティングパートナーや各職種の責任者と密に連携し、「世界水準のチームをつくる」ことをミッションとするポジションです。

・採用（コア業務） ● 採用戦略・計画の策定と推進（職種別の採用計画、チャネルミックス設計）
・ ダイレクトリクルーティングのスカウト運用、スカウト理由文の作成・改善
・ 採用エージェント・媒体の選定、契約・条件折衝、関係構築
・候補者対応・面接日程調整、選考プロセス（カジュアル面談 → 一次面接 → 二次面接＋テスト → オファー）の運用
・ATSを用いた候補者管理、タグ設計、選考データの整備
・労務・HR基盤
・人事制度・オンボーディングの設計と改善
・組織開発、カルチャー醸成、社内コミュニケーション、定着、活躍支援の取り組み
※ご志向に応じて、マネージャー／経営メンバー／執行役員候補としての関与も想定しています。

エンタープライズ企業（大手ゼネコン、総合商社、最大手建築審査会社など）に対し、業界特化AIエージェントを活用した業務変革（構造改革）の提案から、プロダクトへのフィードバック、新規事業開発までを一気通貫で担当します。

・戦略コンサルティング・アカウントマネジメント
・自社生成AIプロダクト（図面チェック・画像生成・法規チェック等）を組み合わせた、最適なソリューションの企画・提案
・既存クライアントへの深耕営業および、新規ターゲットアカウントの開拓
・事業開発（BizDev）・プロダクトフィードバック
・市場動向や顧客ニーズを分析し、新しいビジネス機会（新規ユースケースや新機能）の特定
開発チーム（AI研究者・エンジニア）と密に連携し、現場の声をプロダクト開発ロードマップへ反映
・セールス戦略の立案・実行
※ご志向に応じて、マネージャー／経営メンバー／執行役員候補としての関与も想定しています。

同社の音声AI Agentを支える基盤を、自分の手で立て直すポジションです。コールセンター向け音声AI Agentのサービス群は、オンプレ環境とクラウド環境の両方で稼働しています。本ポジションはこのうち、データセンターに構築されたオンプレサーバー基盤の上で動くサービスの運用を担います。これまで特定の担当者に支えられてきたこの基盤運用を引き継ぎ、属人化を解消し、誰もが安心して運用できる体制へと立て直すことがミッションです。派手さより、確かさ。日々の安定稼働を守り抜く仕事に、正面から向き合える方を求めています。

【具体的な業務】
同サービスのサービス群はオンプレ環境とクラウド環境が混在しており、本ポジションが担当するのはオンプレ環境で稼働しているサービスの運用・監視・改善です。
1. オンプレサーバー基盤の運用監視: データセンターに構築されたオンプレサーバーの日常監視・ヘルスチェック・キャパシティ管理
2. 障害対応: 一次切り分け、復旧対応、恒久対策の検討・実装
3. 保守・メンテナンス: 定期メンテナンス、パッチ適用、機器更改対応（通信交換機・PBX等、音声基盤特有の専用機器に触れる可能性があります）
4. 運用自動化・トイル削減: Python・Goを用いた運用スクリプト・ツールの開発による定型作業の自動化
5. 属人化解消のための体制構築: 運用手順・障害対応ノウハウのドキュメント化、引き継ぎ体制の整備
6. （将来的な発展領域）: 基盤の安定運用を土台に、クラウド活用や基盤刷新の検討に関わる可能性があります

【ポジションの魅力】
長年運用されてきたことで属人化しているオンプレ運用環境を、Agentic SRE（AIエージェントを活用したSRE）の形にトライ・刷新していけることが、本ポジションならではの挑戦です。手作業・暗黙知に頼ってきた運用を、形式知化から一歩進めて、AIエージェントによる自動化・省力化された運用体制へと作り変えていくプロセスを、自分の裁量で推進できます。同社はAI Agentを本業とする企業です。SRE・運用領域でAgenticなアプローチに踏み込めるのは、その技術・知見・文化を自分の現場に持ち込める同社ならではの環境です。Python・Goでの運用自動化はもちろん、生成AI・AIエージェントを運用に組み込んでいく実践の場として、このポジションに裁量を持って取り組めます（Agentic SREの実務経験は必須ではなく、意欲・適性があれば挑戦できる領域です）。そのうえで、長年多くの顧客に使われ続けてきた同事業の土台を、直接支える重要なポジションであることは変わりません。この安定運用があってこそ、同社のAI Agentによる新しい価値提供も広がっていきます。

業務概要:
データとAI活用を牽引することで、ビジネス成長へ貢献することをミッションとしています。同社では、2024年7月に従業員向けに社内用LLMツールを導入し、同年8月より段階的に全従業員へ「Google Workspace with Gemini」を展開しました。現在の生成AIの社内利用率は100%に達しています。

AI活用による顧客サービスと業務効率化の進展が評価され、保険業界で初となる『財界 BEST AI 100』に選出されました。全社を挙げたAI推進の成果が、外部からも評価として認められています。

エンジニア出身の社長に交代し、新たに掲げた『全自動の生命保険』構想の実現を進めています。現場から湧き上がるアイデアに躊躇なく投資し、スピード感を持ってPoCから本番実装までをリードできるコアメンバーを募集します。

具体的な業務:
全社的なAI戦略に基づき、社内ユーザー部門の現場に深く入り込み、AIによる事業構造の変革をリードいただきます。具体的には、to C（お客さま向け）およびto E（従業員向け）の両輪で、上記『全自動の生命保険』構想に関わる多岐にわたるプロジェクトの企画・実装・横展開を一気通貫でお任せします。

下記プロジェクト以外にさらに領域を広げていくことを担っていただきたいと思っています。
1. to C（お客さま向け）顧客体験革新プロジェクト例
・AI査定
・AIボイスボット・チャットボットのエンハンス
・AIO対策（AI最適化）の戦略推進
2. to E（従業員向け）生産性向上プロジェクト例
・広告運用内製化の支援
・データ分析用AIエージェント構築運用
・全社員向け目標設定サポートAIの構築運用
3. 全社への横展開とAIカルチャーのアップデート
・担当施策で得たベストプラクティスや再利用可能なモジュールの型化・共通化
・各部署に“AIの専門家”を育てるための全社向け勉強会や「AI Hackathon」の企画・運営
・各業務部門（主役）の課題整理や要件定義のサポート

ポジションの魅力:
中期計画の目標達成に向けた「主要な成長ドライバー」として、同社の未来を形づくる役割を担えます。従来の開発組織の垣根を越え、自らの判断で迅速に実装を進められる環境です。プロトタイプ（PoC）の作成から、実際に価値を生む本番実装、運用後のフィードバック反映までを一気通貫で担当できるうえ、単一のプロダクト開発だけでなく、複数のプロダクト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。セキュリティだけでなく、情報の取り扱いや出力内容の安全性の配慮など、生命保険会社として求められる制約の中、最新技術をいかに落とし込んで実際に使えるようにするのかを追及できます。

AI技術を扱うスタートアップです。グループ会社として設立されました。AI技術に関わる導入コンサルティング、プロダクト提供、研究開発を推進しています。AIプロダクトの開発と提供を行い、大規模言語モデルやGenerative AIなどの分野の研究も進めています。AIエージェントをローンチし、多くの企業から高評価を得ています。

AI市場国内No.1を目指し、エンタープライズ向けAI SaaSプロダクトの導入が加速しています。既存顧客のLTV最大化とチャーン防止を実現するため、エンタープライズ専任のカスタマーサクセスチームを強化します。大手企業との中長期プロジェクト増加に伴い、複雑な要件対応、社内外ステークホルダーマネジメント、戦略的なアップセル・クロスセル提案が求められています。本ポジションでは、エンタープライズカスタマーサクセスチームのマネージャー候補として、チームをリードしながら主要顧客を担当し、事業成長の中核を担います。

「一企業に一つオリジナルのAIを持つ時代を創る。そしてAIは働く人をサポートし、圧倒的な生産性を実現する。」というビジョンを掲げています。カスタマーサクセス部では、AIプロダクトの活用定着を通じて、顧客の業務変革とビジネス成果の最大化をミッションとしています。単なるツール導入支援ではなく、顧客のAI活用成熟度に応じたサクセスプランを設計し、プロンプト設計・ワークフロー構築・社内展開戦略まで一気通貫で伴走することで、顧客のAIトランスフォーメーション（AX）を実現します。

エンタープライズ顧客（従業員数1,000名以上の大手企業）向けのカスタマーサクセスチームのマネージャー候補として、以下業務を担当します。プレイングマネージャーとしての動き方を想定しています。

●AI活用戦略の設計・伴走
・担当顧客（ARR数千万円 数億円規模、5-10社程度）のAI活用ロードマップの策定・実行
・顧客のAI活用成熟度を可視化し、フェーズに応じたサクセスプランを設計
・AIエージェントのプロンプト設計、ワークフロー構築、業務プロセスへの組み込みを支援
・AI活用によるROI（業務時間削減率、生産性向上率等）の可視化と経営層への成果報告

●チャーン防止・リテンション強化
・ヘルススコア管理、リスク検知、先回りした課題解決
・利用状況データの分析に基づく、プロアクティブなアプローチ

●チームマネジメント
・エンタープライズCSメンバー（現状5名）のマネジメント・育成
・チームKPI（NRR、チャーンレート、CSAT等）の設計・管理
・AI活用支援のベストプラクティスの確立・標準化・横展開
・採用活動への参画（面接、オンボーディング設計等）

●エキスパンション推進
・顧客社内での利用部門拡大（1部署導入→全社展開）の戦略立案・実行
・追加プロダクトの提案、契約更新時のアップセル

●プロジェクトマネジメント
・導入後の活用促進プロジェクト、新機能展開、業務改善施策の推進

●ステークホルダーマネジメント
・顧客側の経営層・AI推進室・事業部長・現場担当者との関係構築
・QBR（四半期ビジネスレビュー）の実施、経営層への成果報告

●社内連携
・セールス・プロダクト・エンジニアリング・デリバリチームとの協働
・顧客インサイトのプロダクトチームへのフィードバック

エンタープライズCSMとして5-10社の主担当として対応しながら、CSマネージャーとしてチームマネジメントに参画いただきます。将来的には、VP of Customer Success等の経営層ポジションにも参画可能です。年次・役職に関係なく、成果次第で昇進・昇格が決定する文化です。

【このポジションの魅力】
1. 日本を代表する大手企業のAIトランスフォーメーションを、最前線でリードする
日本を代表する大手企業の経営層・AI推進責任者と直接対話し、AIエージェントを筆頭としたAIプロダクトを活用した業務変革を戦略的にサポートします。ARR数千万円 数億円規模のプロジェクトを担当し、顧客のAX（AIトランスフォーメーション）推進における戦略パートナーとしての役割を担います。「導入して終わり」ではなく、プロンプト設計からワークフロー構築、全社展開まで深く入り込み、顧客の事業成長に長期的にコミットする、やりがいのある仕事です。

2. 事業成長の中核を担い、組織のグロースフェーズを牽引する
LTV（顧客生涯価値）最大化という事業KPIに直結する重要ミッションを担います。ご自身の成果が、会社の成長に直結するポジションです。現在、エンタープライズCSチームは6名体制。ここから倍以上の規模への拡大を見据えたグロースフェーズにあります。CS Opsチームとの連携を行いながら、組織を次のステージへ引き上げる経験ができます。

3. 「AI × カスタマーサクセス」の第一人者になれる
生成AI、音声認識、自然言語処理など、最新テクノロジーの知見を深く獲得できます。AI活用による業務変革の最前線で、顧客の成功事例を創り出す経験は、AI人材としての市場価値を大きく高めることができます。また、プロダクト開発チームとの密な連携を通じて、技術的な専門性の向上が見込めます。「AIカスタマーサクセスのプロフェッショナル」として、唯一無二のキャリアを築くことが可能です。

4. 大きな裁量かつ多様な成長環境
CSチームのマネージャー候補として、チームマネジメント・組織構築の経験を積むことができます。プレイングマネージャーとして、自らも主要顧客を担当しながら、チームを牽引する経験は、将来的なCS責任者・経営層へのキャリアパスを大きく開きます。急成長スタートアップにおける組織作りへの参画はもちろん、年齢・社歴に関係なく、実力次第で昇進・昇給できる社風のため、圧倒的なスピード感で成長できる環境です。

5. 事業全体を俯瞰する視点と、幅広いスキルが身につく
セールス、プロダクト、エンジニアリング、マーケティングなど、あらゆる部門と連携します。このクロスファンクショナルな業務経験を通じて、事業全体を俯瞰した視点を獲得できます。また、複雑なステークホルダーマネジメントスキルも向上し、将来的な事業責任者・経営層へのキャリアパスも開けます。

業務概要:
同社は、2023年4月に設立されたAIスタートアップです。グロース市場に上場しているグループ会社として設立されました。プロダクト開発において積極的にAI技術を活用しており、主力プロダクトにおいて、ChatGPTを用いた議事録の自動要約やメールの自動作成など、顧客の業務効率化や生産性向上につながるAI関連機能を提供しています。このような状況の中、グループはAI技術に関わる導入コンサルティング、プロダクト提供、ならびに研究開発をさらに推進するために、戦略的子会社を設立いたしました。

同社は「AIで持続可能な未来の社会を創る」というPurposeを掲げ、日本企業の生産性向上や産業の活性化のための様々なAIプロダクトの開発と提供を行っています。高度なプロダクトを開発するために、ChatGPTをはじめとした各種大規模言語モデルやGenerative AIなどの分野の研究も進めています。昨年11月には、国内企業としても一早く「AIエージェント」をローンチし、多くの企業に高評価を得ており、国内市場を席捲しています。同社はAI市場のトップランカーであると自負しています。

チームの目標/ミッション:
同社は「一企業に一つオリジナルのAIを持つ時代を創る。そしてAIは働く人をサポートし、圧倒的な生産性を実現する。」というビジョンを掲げています。広報チームのミッションは、同社の技術力・プロダクトの価値、そして働くメンバーの魅力を、世の中に正しく・魅力的に発信し、ブランド価値と採用力を最大化することです。このポジションでは、特に以下を追求していただきます。

1. 採用広報の設計と発信: 同社で働く魅力を言語化し、社員インタビューや発信コンテンツを通じて、候補者に「入りたい」と思ってもらえる状態をつくる。
2. 能動的な情報キャッチアップと発信: 事業・開発・組織の動きをSlackや定例MTGから主体的に掛み、同社AIツールを活用してスピーディに発信し続ける。
3. 攻めの広報基盤づくり: 採用広報を起点に、コーポレート広報・PRへと発信の幅を広げ、会社の成長ストーリーを継続的に届ける。

主な業務内容:
1. 採用広報（メイン業務）
・社員インタビュー・座談会などの企画・取材・記事化
・note・オウンドメディア・SNS等での発信コンテンツの企画・制作
・採用サイトのコンテンツ更新・改善
・採用イベント・登壇の企画サポート、発信への展開
・採用チームと連携した、候補者に響くメッセージの設計

2. コーポレート広報・PR（志向性に応じて）
・プロダクトリリース、事業提携、資金調達等のプレスリリース企画・執筆・配信（同社AIツールを活用）
・メディアリレーションズ（取材対応、記者・編集者への企画提案など）
・コーポレートサイトのニュース・お知らせ更新
・展示会でのブース対応などのPR活動

3. その他
・発信のKPI管理・レポーティング
・広報成果の社内共有・ナレッジ蓄積

※上記1をメインに、ご経験・志向性に応じて2の比重を調整します。

ポジション・部門の魅力:
1. AI成長市場の「発信」を、自分の手で立ち上げられる
急成長スタートアップで、採用広報を起点に発信の仕組みを0→1で作れます。戦略的に広報を設計し直せるフェーズです。
2. 採用広報からPRへ、キャリアの幅を広げられる
ご経験・志向性に応じて、コーポレート広報・メディアリレーションズなど、広報全般へとステップアップできます。
3. 同社AIツールを駆使した、生産性の高い広報実務
同社ならではのAIツールをフル活用し、リサーチや記事・リリース作成を効率化。手作業に追われず、企画や取材といった付加価値の高い仕事に集中できます。
4. 経営との距離が近く、IPOフェーズならではの手応え
経営陣と近い距離で会社の成長ストーリーに関れます。IPO準備フェーズにあり、入社者にはストックオプションを付与しています。

サポートアンドサービス領域（ICT関連の問い合わせ処理領域）におけるAX推進に関する以下の業務を担当いただきます。

・サポート業務、サービス業務における業務課題のヒアリング、可視化、分析
・生成AI、AIエージェント、チャットボット、FAQ、ナレッジマネジメント、自動化技術などを活用した改善施策の企画
・AI活用による問い合わせ対応、保守運用、技術支援、社内サポート業務の高度化
・PoCの企画、実行、評価、および本番導入に向けた要件整理
・社内外向けの提案資料、企画書、報告資料の作成
また、将来的には下記業務にも携わっていただきます。
・業務部門、技術部門、営業部門、パートナー企業との連携によるAX施策の推進
・AI活用に必要な業務プロセス設計、運用設計、ガイドライン整備
・導入後の効果測定、改善提案、利用定着化支援
・最新AI技術や市場動向の調査、およびサポートアンドサービス領域への適用検討

●ポストの魅力
本ポジションの魅力は、AI技術を活用しながら、実際のビジネス現場に大きな変革を起こせる点にあります。
サポートアンドサービス領域は、問い合わせ対応、技術支援、保守、運用、ナレッジ活用など、多くの業務知見が蓄積されている一方で、AIによる変革余地が非常に大きい領域です。生成AIやAIエージェントの活用により、業務効率化だけでなく、対応品質の向上、属人化の解消、顧客体験の向上、新しいサービスモデルの創出にも挑戦できます。
また、先端技術室の一員として、最新のAI技術に触れながら、企画・コンサルティング・業務改革・実装支援を横断的に経験できます。単なるシステム導入担当ではなく、事業部門とともに課題を発見し、AIを使って解決策を設計し、実際の成果につなげる役割です。
AI活用を通じて、サポートアンドサービスの未来をつくる中核人材として活躍できるポジションです。

デジタルクリエイティブ＆トランスフォーメーショングループにおいて、同社の主力製品や関連施策を中心とした製造DXプロジェクトをご担当いただく予定です。
ご入社後、まずは同社のインダストリアルメタバース基盤のシステム開発担当として従事いただくことを想定しております。

具体的には、以下の業務を横断的に担います。
・Webアプリケーション、バックエンド、データベース、API等のアーキテクチャ設計
・事業部・製造現場における業務課題、潜在ニーズ、ユーザー要求の探索・整理
・業務要件、システム要件、データ要件、非機能要件の整理
・プロジェクトの構想策定、目的・提供価値・スコープの定義
・ユーザーストーリー、業務フロー、サービス体験、UX/UIの設計
・3D、XR、デジタルツイン、Unreal Engine等を活用した体験・機能設計
・生成AI、RAG、ナレッジ検索、データ活用機能の企画・設計
・社内開発メンバーおよび外部パートナーへの開発ディレクション
・PoCの企画・推進、技術検証、ユーザー評価、効果検証
・製造現場への導入、運用設計、定着支援、改善サイクルの推進
・セキュリティ、ガバナンス、保守性、拡張性を考慮した実装方針の策定
・複数事業部・複数拠点への展開を想定した共通化・標準化の推進
単なるシステム開発担当ではなく、PM、エンジニア、デザイナーの観点を統合し、事業課題を実際に使われるDXサービスへ変換する役割を担います。

このグループは、インダストリアルメタバース、デジタルツイン、生成AI、3D技術、データ活用、ナレッジマネジメント等を組み合わせ、製造現場起点のDXを企画・開発・実装する組織です。
独自のインダストリアルメタバース基盤や、知識・技術・技能を体系化するシステム、それらを統合する仕組み等を通じ、設備、工程、人、知識、経験、データをデジタル空間上でつなぐ取り組みを推進しています。
既存製品の導入だけではなく、現場の課題探索からサービス構想、UX/UI、システム開発、3D表現、生成AI活用、現場実装までを一貫して経験できる点が特徴です。
また、完成された仕組みを運用するだけではなく、新たな技術や方法論を試しながら、製造業における新しいDXの形を自ら構想し、実装できる環境です。

本ポジションは、同社のBizDev（コンサルタント・セールス・事業開発）のオープンポジションです。

## 同社とは
ビッグデータや生成AIを活用した事業を展開するスタートアップで、大手企業を中心にデータ利活用やDXを支援する企業でのポジションです。クレジットカードデータやPOSデータ、位置情報データといった様々なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定をサポートする事業や、データ基盤構築支援や生成AI開発を通じ、世の中の意思決定を円滑にする事業を展開しております。直近では複数の事例を通して幅広い業界、領域で最新の技術を用いながら支援を行っております。

## 同社が提供するサービス・プロダクト
同社は、顧客のデータ活用・AI活用の課題に応じて、プロダクト導入から個社ごとのSolution型開発まで幅広く対応しています。

**プロダクト・クラウドサービス:**
* 組織内のAIエージェント接続を一元管理する「MCPゲートウェイ」プラットフォーム。金融機関を中心としたエンタープライズ向けに外部展開中
* AIと業務協働（バイブワーキング）の環境を提供する企業向けAI協働プラットフォーム。チャットから業務依頼・承認制御・実行を一元化
* 金融アドバイザーの提案活動を支援する生成AI搭載型アシストツール
* 商業不動産・店舗ビジネス向けデータ活用サービス群。インテントデータを活用したリーシング営業支援、人流・決済データによる商圏分析、生成AIと商圏分析を組み合わせた店舗開発DX（特許取得）、オフィス移転予測を活用した営業支援など、不動産・小売領域の課題を幅広くカバー
* 企業内外のデータを集約・名寄せ・エンリッチし、AIや業務システムがそのまま活用できる高品質なデータを供給する「AI-Readyなファクトインフラ」。法人営業の顧客管理効率化・与信管理の自動化・AIエージェントへのデータ供給を支援（エンドユーザー向け / OEM組み込み / 個社Solution型開発）

**ソリューション型開発・支援:**
上記プロダクトの導入に加え、特定のデータ基盤を中核としたデータ基盤構築や生成AIを活用した業務システム開発など、個社の要件に応じたSolution型の案件も多数手がけています。

## 業務内容
#### 新規開拓・パイプライン構築
* ターゲット企業（金融・保険・不動産・製造・小売等）のリスト策定とアプローチ戦略立案
* 経営層・DX推進部門・店舗開発部門へのアウトバウンドアプローチ
* 特定のクラウドベンダーやデータホルダーとの共同マーケティング・共同提案

#### 課題ヒアリング → ソリューション提案
* クライアントの経営課題・事業課題・業務課題の構造的なヒアリングと論点整理
* データ基盤構築・AIプロダクト導入・データ統合・業界特化クラウドサービスなど、同社のサービスラインから最適なソリューションを設計
* プロダクト導入型の提案から、個社ごとの要件に基づくSolution型開発の提案まで対応
* 提案書作成・プレゼンテーション・PoC企画の策定
* 社内のコンサルタント・エンジニア・データ人材と連携した案件組成

#### 商談マネジメント・クロージング
* 初回接点からクロージングまでのフルサイクル管理
* ステークホルダーマップの作成と意思決定者への戦略的アプローチ
* 契約条件の交渉・見積・発注プロセスの管理

#### 既存顧客の拡大（アカウントグロース）
* PoC → 本格導入、新部署展開、新テーマ提案等のアップセル・クロスセル
* QBR（四半期レビュー）を通じた長期リレーション構築
* 顧客の声をプロダクト改善・新サービス開発にフィードバック

## 導入事例
* 複数の企業で、全社データ分析基盤に生成AI駆動型アプリケーション開発環境を構築
* グループ横断データ基盤の構築支援
* 専用生成AIアプリケーションの開発
* 社員発アイデアをもとにした生成AI社内アプリケーション開発
* 生成AIによる保険代理店の営業活動効率化支援
* 法人営業・与信管理領域で、法人データ名寄せ・統合と、営業アプローチ優先度付け・与信変化の早期検知自動化

**受賞・認定:**
* 特定のサービスパートナー「Select」認定
* 特定のサービス「Industry Solution Partner of the Year」受賞
* 「DataLensHub」特許取得（店舗開発DXツール）

## このポジションの魅力
* 「データ×AI」という最も成長している市場で、大手企業の経営課題に直接関わる提案が可能
* プロダクト営業とSolution型個社開発の両方を武器にできる稀有なポジション。課題の深さと提案の幅が広い
* 複数のプロダクト・サービスラインを持つため、顧客のステージや課題に応じて最適な提案が可能
* クライアントは日本を代表するエンタープライズ企業との折衝経験とインパクトの大きい仕事に携われる
* 少数精鋭のスタートアップ環境。営業の型づくり・勝ち筋づくりから関われる立ち上げフェーズ
* 技術チームとの距離が近く、顧客の声をプロダクトや新サービスへ直接反映できる

業務概要:
日本の巨大産業を、AI Agent で作り変える。金融をはじめとする日本の巨大産業の現場に深く入り込み、業務そのものを AI Agent で構築し直す まだ世にない解をゼロから作るのが同社のForward Deployed Engineer（FDE）です。「提案して終わり」のコンサルでも、「実装して終わり」の受託でもない。課題を定義し、作り、動かし、顧客にとっての成果を出す その全部に責任を持ちます。（Palantir・OpenAI が切り拓いた Forward Deployed Engineer という職種を、後追いではなく、日本の産業変革のために独自に実践します。）

FDEは、顧客に深く入り込み、顧客先の業務を AI Agent で構築できるように分解し、同社の Agent Platform を土台に解をゼロから構築する役割です。いわゆる客先常駐のクライアントワークとは本質的に異なります。

この職種の出自は、Palantir・OpenAI など世界トップクラスの AI 企業が確立した Forward Deployed Engineer モデルにあります。同社はこれを、日本の巨大産業の Agent 化という独自の文脈で実践します。

FDEは、プロダクトという完成された武器を持たない領域で、課題そのものの発見から同社の Agent Platform を土台にした AI Agent の実装・定着までを担います。

ミッション（優先度順）
1. クライアント事業変革の技術的な主体となる
クライアント（主に金融・規制産業の大手企業）の現場に深く入り込み、まだプロダクトのない事業・業務領域でも課題を発見・定義し、AI Agentによる解を設計・実装・定着まで一気通貫で担う技術の当事者となること。
2. AI AgentソリューションのゼロからのPoCおよび社会実装を完遂する
プロダクト未整備領域でのAI Agentゼロ設計から本番運用まで、「使われる状態・成果が出る状態」まで確実に持ち込む。概念実証（PoC）で終わらせない。
3. クライアントとの技術的信頼関係を築き、案件を次フェーズへ拡張する
単なる導入・実装担当ではなく、クライアントの技術パートナーとして機能し、案件スコープの拡大・長期継続につなげる。
4. FDEとしての知見を組織に還元する
クライアント現場で得た課題・解決策・失敗から学んだことを社内ナレッジとして体系化し、後続メンバーの立ち上がりを加速させる。

具体的な業務:
［顧客業務のAI Agent化・Platform構築］
- 顧客先の業務・意思決定プロセスを理解し、AI Agent で構築できる形に分解・再設計
- 同社の Agent Platform を土台に、顧客固有の AI Agent ソリューションをゼロから設計・実装・本番運用
- LLM・RAG を活用した業務自動化アーキテクチャの設計（PoC ではなく本番実装）
- 予測・最適化モデル（需要予測・LTV最大化・顧客離反予測等）の設計・社会実装
- 運用定着KPIの設定とモニタリング（活用率・業務インパクトの数値化）

［顧客への伴走・定着］
- 課題定義・要件定義・提案（技術担当者 経営層まで幅広いオーディエンスへの説明）
- 定例MTGのファシリテーション、進捗管理、リスク管理
- 顧客担当者（非エンジニア含む）へのハンズオン・研修設計
- 障害対応・問合せ対応・継続改善の仕組みづくり

［セキュリティ・コンプライアンス対応］
- 金融機関・規制産業特有のセキュリティ要件（ネットワーク分離、データ保護、監査ログ等）への対応
- クライアント側のセキュリティ審査・NDA・情報取扱規程への準拠

活用する技術スタック（例）
- AIエージェント：OpenAI・Claude 等の LLM を用いた設計・実装
- 言語：Python / TypeScript が中心（実装言語は案件により異なります）
- クラウド：AWS 等（クラウド種別は顧客環境により異なります）
- Webアプリケーション開発・運用、クラウドインフラ構築・運用
- LLM / RAG を活用した本番システム開発（PoC ではなく本番実装）

※実際の技術構成は案件特性により異なり、入場後に最適な技術選定を行います。

チーム構成
FDEは、案件ごとに4 5名程度のチームを組成して対応します。案件の特性・フェーズに応じて最適なメンバーでチームを編成し、課題定義から AI Agent の設計・実装・定着までをチーム一体で担います。

ポジション・部門の魅力:
同社には「プロダクトエンジニア」「FDE」「Agentic Enabling Engineer」という3つのエンジニアの在り方があり、それぞれに異なるチャレンジがあります。プロダクトエンジニアには、同社プロダクトを磨き込み、多くの顧客に長く価値を届ける面白さがあります。FDEには、まだ解の存在しない領域に飛び込み、ゼロから設計して事業インパクトを生み出す面白さがあります。Agentic Enabling Engineer には、AI Agent の信頼性・品質・開発基盤（Agentic SRE／Agentic QA／Agentic Platform Engineering）を設計し、組織全体の""AI Agent を作り・動かす力""そのものを底上げする面白さがあります。本人の志向や成長に応じて、これらの挑戦機会にアクセスできることが、同社のエンジニアキャリアの大きな魅力です。

キャリアパス:
同社のエンジニア像は、技術領域別の分業（フロントエンド／バックエンド／SRE／QA等）から、技術領域を超えて「フルサイクル（要件定義から運用まで一気通貫）＋AI Agentのマネジメント」へと変化している過渡期にあります。

同社は入社時の職種・専門性を""入口""として尊重しつつ、育成・リスキリングを積極支援します（書籍・カンファレンス・社内勉強会・ローテーション等）。

短期的な成長の方向性： FDEとして、まだ解のない領域でのゼロイチ設計を繰り返し経験し、日本のAI社会実装における確かな実績を積みます。

中長期的な成長の方向性： 技術領域を横断するフルサイクル能力と、AI Agent群を設計・運用するマネジメント能力を獲得していきます。本人の志向に応じてリード職・マネジメント・新規プロダクト立ち上げ等への道が開かれています。顧客企業の現場に深く入り、他社環境で事業変革を主導する専門性を深める方向性も広がっています。

企業ミッション
「お金を前へ。人生をもっと前へ。」というミッションを掲げ、個人や法人の枠を越え、すべての人のお金の課題を解決するサービスを提供しています。
これから社会はどう変わりゆくのか？人生の意味はどう変化するのか？その時お金の果たす役割とは？未来はいつだって、確実ではありません。
大切なのは、誰もが前を向いて踏み出していける世の中をつくること。そのためにすべきことをひとつずつ見つけ、 実現していくのが同社の使命です。

経理本部のミッション
同社ではバックオフィス向けSaaSプロダクトをサービス展開しております。
同社の経理本部は、単に数字を管理するだけの組織ではありません。
同部署は、バックオフィス向けSaaSを提供する企業の経理として、「自社プロダクトの主要ユーザー」であり続けることをミッションとしています。
プロダクトを最大限活用し、開発組織へフィードバックを行うことでプロダクトを進化させ、顧客のバックオフィス業務の効率化に貢献します。
「経理実務」と「プロダクト共創」のハイブリッドな価値を追求しています。

今回募集ポジション(プロセスオーナー部)の紹介
同社の経理本部は4つの部門で構成されており、本ポジションはプロセスオーナー部での募集です。

プロセスオーナー部の主な業務内容
●自社プロダクトとテクノロジーを駆使し、グループの「標準」を創り出す
プロセスオーナー部は、グループ会社の決算実務も担いながら、主にグループ全体の標準プロセスを設計し、最適化していく役割を担っています。
同部署の最大の特徴は、単にルールを決めるだけでなく、自社プロダクトの主要ユーザーとして実務に導入し、その知見をプロダクト開発や外部への発信に繋げていく点にあります。
グループが拡大してもスピードを落とさないよう、徹底した文書化と標準化を通じて、変化に強い組織基盤を構築しています。

●同部署のミッション
同部署は、テクノロジーと実務知識を掛け合わせ、バックオフィスの新しい形を追求しています。
1. グループ標準プロセスの構築と定着：自社プロダクトを最大限活用し、誰でも高い品質で業務を遂行できる標準プロセスを構築・BPO化します。
2. グループジョイン（M&A）体制の整備：新しくグループに加わった会社が、スムーズに同社のプラットフォームへ移行できる仕組みを整えます。
3. 本部内のAI推進リーダー：本部内の業務効率化をリードするだけでなく、実務者の視点からAIプロダクトへの進化を支援します。

●現在注力しているプロジェクト
現在、同部署は「実務のDX化」を象徴するような、以下のようなプロジェクトを推進しています。
1. 経営判断スピードの加速と「連結決算の超高速化」：プロダクトを駆使し、連結業績の早期報告体制の確立に挑戦しています。
2. 新リース会計基準の早期適用と「First User」としての貢献：早期適用に向け、プロダクトを実際に運用しながら、監査法人との論点整理やオペレーション構築を行っています。
3. 全員参加型のAI活用と業務変革：部署全体でAIの業務利用を日常化させています。AIエージェントと共に働く新しい経理のワークスタイルを模索し、プロダクトへの還元も行っています。
4. 「脱・スプレッドシート」の推進：原価計算プロセスのシステム化や、債権管理プロセスのシステム化など、コアプロセスのプロダクト活用による標準化に取り組んでいます。
5. グループ統合基盤の整備：各社で使用しているマスタの標準化や、海外子会社の決算早期化など、連結効率化の土台となるプロセス改修に挑戦しています。

●この仕事の魅力
本ポジションで働く最大の面白さは、「経理の枠を超えて、プロダクトや組織を動かせる」点にあります。
1. 日々の「課題」を、事業の「価値」へと昇華できる合理性：会計プロダクトを開発する企業として、「自身の業務を効率化したい」という個人の思いと、「より良いプロダクトを作りたい」という企業の目標が完全に一致しています。そのため、新しい提案が「前例がない」と却下されることはなく、むしろ「経理の実務経験（＝非効率への気づき）は宝の山だ」と、開発・営業サイドから歓迎される環境です。
2. 「First User」としての介在価値：プロダクトを積極的に利用し、開発チームへフィードバックを行うことで、同社のサービスが世の中のスタンダードになっていく過程を肌で感じられます。経理プロダクトを開発している企業ならではの体験・やりがいがあります。
3. ナレッジの共有と広がり：業務改善のノウハウをセミナーや座談会を通じて外部へ発信する機会も多く、市場価値の高い専門性を磨くことができます。
4. 変化を創るリーダーシップ：AIワークショップの開催やナレッジシェアなど、組織全体の文化をアップデートしていく活動を主導できます。
「既存のやり方に捉われず、テクノロジーでバックオフィスを再定義したい」という挑戦を求めている方にとって、非常にやりがいのある環境です。

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。

テクノロジーで誰もが働きやすい社会を実現するため、生成AIを中心とした先端技術を用い、お客様の業務変革（BPR）・生産性向上・新たな価値創出を支援するコンサルティング／営業を担っていただきます。単なるソリューション販売ではなく、業務・経営課題の深い理解に基づき、現状分析から変革構想策定、業務改革の実行、成果創出まで一気通貫で伴走します。AIエージェントソリューションに加え、RPA、AI-OCR、ローコード、各種クラウドを組み合わせたAI活用型BPRや、業務改革コンサルとデジタルBPSを融合した新領域にも挑戦し、お客様の競争力向上に直結する変革を推進いただきます。

（主な業務内容）
・お客様の経営課題・業務課題の把握・分析
・生成AIを活用した業務変革テーマの発掘、PoC企画、導入ロードマップ策定
・RPA、AI-OCR、ローコード、生成AI等を活用した業務プロセスの再設計・最適化・営業活動
・技術チームや開発パートナーと連携したソリューション実装・展開推進
・新たなAIサービス・コンサルティングサービスの企画・事業開発・事業化推進

【職務の魅力】
本ポジションの最大の魅力は、単なるツール導入ではなく、お客様の業務変革と成果創出に深く関与できることです。生成AI、RPA、AI-OCR、ローコード、デジタルBPO等を組み合わせ、業務プロセスそのものを再設計し、経営・業務課題から出発した最適な変革シナリオを描くコンサルティングに携われます。構想策定・提案だけでなく、PoC推進、導入設計、定着化、成果創出まで一気通貫で担当でき、戦略・業務・テクノロジーを横断した経験を蓄積可能です。グループの顧客基盤やパートナーを活用し、大企業・公共分野中心の大規模変革に関われる点も特長で、コンサル、ITベンダー、SIer、事業会社出身者など多様なメンバーと協働しながら専門性と市場価値を高められます。

生成AI・RPA・AI-OCR・ローコード・デジタルBPOを活用し、RPA国内トップクラス実績を基盤に業務変革と生産性向上を一気通貫で支援する組織です。AIエージェント領域へ事業拡大中で、特定製品の販売ではなく業務課題起点でコンサル 実装・運用まで担当します。約40名規模・20 30代中心で、コンサル／営業／エンジニア／企画など多様なメンバーが在籍し、フラットな議論から生まれたアイデアを事業・サービスに反映しやすい環境です。経験者採用・異業種出身者も多数活躍しています。

本ポジションでは、主力CHATプロダクトにおける新機能開発、既存機能改善、アーキテクチャ最適化を技術面からリードしていただきます。エンタープライズ向けの要件対応と、今後の事業拡大を支えるプロダクト基盤強化の両立が求められる環境の中で、短期・中長期のバランスを取りながら開発を推進いただく役割です。

具体的な業務：
・Go / React / TypeScript を用いたプロダクト開発の技術リード
・新機能開発や機能改善における技術選定、設計方針策定、実装リード
・マイクロサービスを含むシステム全体のアーキテクチャ改善
・サービス間の責務整理や依存関係の最適化による変更容易性の向上
・技術的負債の可視化と解消計画の推進
・コードレビュー、設計レビュー、技術的意思決定の主導
・障害対応における技術判断および再発防止策の推進
・開発チームの生産性向上に向けた仕組みづくり、ナレッジ共有、改善活動の推進

ポジションの魅力：
【キャリア成長】
エンタープライズ向けSaaSの拡張フェーズにおいて、新機能開発、アーキテクチャ改善、技術的意思決定を一貫してリードする経験を積むことができます。複数サービスが連携するプロダクトの全体最適に向き合いながら、テックリードとしての設計力・推進力・事業理解を高められる環境です。

【開発環境】
・モダンな技術スタック
・AI活用の標準化（Claude Code（Pro）、Gemini、社内AIエージェントなど最新のAI技術利用）
・技術交流・学習文化（月次エンジニア全体会で最新技術や知見共有、競技プログラミング部など、技術交流を促進する文化、書籍購入支援（年間6万円まで）で中長期的な自己成長を支援）

プロダクト概要
クラウド経営管理システムは、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理を効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。
提供開始以降、上場企業・大企業を中心に導入が拡大しています。
現在は、プロダクトビジョン実現に向け、財務計画に留まらず経営資源分配の核となる業務領域へプロダクトを拡張する「xP&A（Extended Planning & Analysis）戦略」を推進しています。
以下のマルチプロダクトを展開しています。
クラウド経営管理システム（予実管理・管理会計）
人員計画（人件費・要員計画）
IT投資管理
販売計画
設備投資計画
AI IR（IR領域・東証改革対応）
さらに、コーポレートファイナンス領域に戦略的意思決定を支援する「AI Agents」構想を発表し、データとAIの活用を推進しています。
これまでの財務計画（xP&A領域）に加え、IR領域・AIエージェントへと事業構想を拡張し、お客様の「企業価値向上」を統合的に支援する経営プラットフォームの構築を目指しています。

ポジションについて
募集ポジションについて（チームのビジョン・体制・募集背景 ）
累計導入社数No.1という強固な顧客基盤を築いた今、同社の成長ドライバーは既存のお客様への価値提供の深化へと大きくシフトしています。
経営管理を起点に、人員計画・IT投資管理・AI IRなど複数のプロダクトへと展開し、一社のお客様に提案できる価値の幅は大きく広がっています。
すでに国内有数の大企業をはじめ、日本を代表する企業にご利用いただいています。
さらに多くのお客様に最高の経営管理体験を届け、主力製品を基軸に意思決定が成される状態をつくりだすため、その中核を担うアカウントマネージャーを募集します。
「良い景気」を、関西の地からも作るべく、同社は関西拠点を新設し、対面での商談・伴走支援ニーズに応える体制を整えてきました。
関西経済連合会が「関西DX戦略2025」を推進するなどDXの機運が高まる中、関西企業からの引き合いは増加の一途をたどり、開設から年足らずで導入社数は約倍、人員は当初の数名から数名超へ拡大しました。
さらなる成長に向け、新しいメンバーを募集しています。

具体的な業務内容・ミッション
本ポジションは、カスタマーサクセス（CS）組織の中で、ご契約いただいたお客様のアカウントマネジメントを担うシニアメンバーです。
お客様とその関係者を適切にリードし、デリバリーを担うCSチームと連携しながら、担当顧客の伴走者として経営管理の高度化に向けた継続的な改善提案を実施します。
導入フェーズにおけるお客様支援
担当するお客様の経営管理高度化に向けた中長期計画の策定〜提案
導入プロジェクトにおける課題の解決に向けた折衝や提案
運用フェーズにおけるお客様支援
主力製品の活用状況の可視化、他社事例・新機能の紹介
マルチプロダクトを起点としたアップセル・クロスセルの提案（人員計画・IT投資管理・AI IR等、お客様の経営課題に応じた最適な提案）
経営管理のさらなる高度化に向けた新プロジェクトの立上げ提案
チームマネジメント
メンバーの育成や組織能力向上に向けた各種施策の推進
※事業状況に応じて一部カスタマーサクセスチームの他業務に従事頂く場合もございます

このポジションの魅力
関西支社の“立ち上げ・拡大”の中核を担える。
導入社数約倍・数名超へと急成長し、数名規模を見据える拡大フェーズ。整ったレールを走るのではなく、自ら組織と仕組みを創りながら、関西マーケットを切り拓けます。
「単なる契約更新」ではなく、経営変革の伴走者になれる。
ルールと答えのない管理会計において、主力製品と高度な専門性を駆使し、お客様の意思決定プロセスそのものを再構築します。
提案の「打ち手」が圧倒的に多い。
経営管理を軸に広がるマルチプロダクト（人員計画・IT投資管理・AI IR等）を武器に、一社のお客様の企業価値向上をトータルで設計できます。
AI時代の経営管理を最前線で牽引できる。
主力製品のAI IR・AI Agentsなど、生成AIを活用した新サービスの提案・活用支援に携われます。
エンタープライズの「本丸」に入り込める。
経営企画・CFO・経営層と直接向き合い、経営の意思決定に伴走するアカウントプランを描けます。

プロダクト概要
クラウド経営管理システムは、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理を効率化し、高度な分析を可能にするシステムです。
2020年の提供開始以降、上場企業・大企業を中心に導入が拡大しています。
現在は、プロダクトビジョン「MAKE NEW DIRECTION」の実現に向け、財務計画に留まらず経営資源分配の核となる業務領域へプロダクトを拡張する「xP&A（Extended Planning & Analysis）戦略」を推進しています。
以下のマルチプロダクトを展開しています。
クラウド経営管理システム（予実管理・管理会計）
人員計画（人件費・要員計画）
IT投資管理
販売計画
設備投資計画
AI IR（IR領域・東証改革対応）
さらに、コーポレートファイナンス領域に戦略的意思決定を支援する「AI Agents」構想を発表し、データとAIの活用を推進しています。
これまでの財務計画（xP&A領域）に加え、IR領域・AIエージェントへと事業構想を拡張し、顧客の「企業価値向上」を統合的に支援する経営プラットフォームの構築を目指しています。

ポジションについて
募集ポジションについて（チームのビジョン・体制・募集背景 ）
強固な顧客基盤を築いた今、成長ドライバーは既存顧客への価値提供の深化へと大きくシフトしています。
経営管理を起点に、人員計画・IT投資管理・AI IRなど複数の製品へと展開し、一社のお客様に提案できる価値の幅は大きく広がっています。
すでに国内有数の大企業をはじめ、日本を代表する企業にご利用いただいています。
さらに多くのお客様に最高の経営管理体験を届け、製品を基軸に意思決定が成される状態をつくりだすため、その中核を担うアカウントマネージャーを募集しています。

具体的な業務内容・ミッション
本ポジションは、カスタマーサクセス（CS）組織の中で、ご契約いただいたお客様のアカウントマネジメントを担うシニアメンバーです。
お客様とその関係者を適切にリードし、デリバリーを担うCSチームと連携しながら、担当顧客の伴走者として経営管理の高度化に向けた継続的な改善提案を実施します。
1. 導入フェーズにおけるお客様支援
* 担当するお客様の経営管理高度化に向けた中長期計画の策定〜提案
* 導入プロジェクトにおける課題の解決に向けた折衝や提案
2. 運用フェーズにおけるお客様支援
* 製品の活用状況の可視化、他社事例・新機能の紹介
* マルチプロダクトを起点としたアップセル・クロスセルの提案（人員計画・IT投資管理・AI IR等、お客様の経営課題に応じた最適な提案）
* 経営管理のさらなる高度化に向けた新プロジェクトの立上げ提案
3. チームマネジメント
* メンバーの育成や組織能力向上に向けた各種施策の推進
※事業状況に応じて一部カスタマーサクセスチームの他業務に従事頂く場合もございます

このポジションの魅力
1. 「単なる契約更新」ではなく、経営変革の伴走者になれる。
* ルールと答えのない管理会計において、製品と高度な専門性を駆使し、顧客の意思決定プロセスそのものを再構築します。
2. 提案の「打ち手」が圧倒的に多い。
* 単一製品のアカウントマネージャーと異なり、経営管理を軸に広がるマルチプロダクト（人員計画・IT投資管理・AI IR等）を武器に、一社のお客様の企業価値向上をトータルで設計できます。アカウントマネージャーとしての提案の幅・難易度・面白さは他社と一線を画します。
3. AI時代の経営管理を最前線で牽引できる。
* 生成AIを活用した新サービスの提案・活用支援に携わり、顧客の意思決定の高度化をリードできます。
4. エンタープライズの「本丸」に入り込める。
* 経営企画・CFO・経営層と直接向き合い、経営の意思決定に伴走するアカウントプランを描けます。
5. 潤沢な資本と非連続成長の環境。
* 潤沢な資本を背景に、大きなチャレンジが続くフェーズをリードできます。

〜生成AI・データ基盤・自動化技術を掛け合わせ、業務プロセスを根本から変革する〜
私たちは、RAG／AIエージェント／DWH／MLOpsなどの技術を活用し、“実運用を前提としたAI活用”を通じてプロセスDXを実現しています。

AIエンジニアは、単なるモデル開発にとどまらず、業務構造の理解からソリューション設計、実装、運用・改善までを担い、AIをビジネス価値へと接続する役割を担います。

DX統括部データサイエンス部はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。
当組織は、データエンジニアリング領域を強みとしており、
DWH・データパイプラインの設計・構築・運用に関する知見を有しています。
そのため、単なるPoCや一部機能開発にとどまらず、
データ取得・加工・検索設計
RAG / AIエージェントの実装
精度改善・運用サイクル構築
まで、実運用を前提とした一気通貫の開発に取り組める点が特徴です。

今回は、市場的なニーズが急増している、
生成AI、AIエージェント、RPA、DWH、MLOps、ローコード、クラウドなど
最新テクノロジーを現場の業務に落とし込む“実装力”を持つAIエンジニア を募集します。

≪業務内容≫
1.課題把握・業務構造の分解
　業務フロー・KPI・例外処理の可視化
　自動化・AI適用が成立する領域／しない領域の見極め

2.ソリューション設計
　業務要件・制約（精度／コスト／運用負荷／セキュリティ）を踏まえた
　生成AI／AIエージェント／RPA／API／DWH の構成設計
　技術選定およびアーキテクチャ設計

3.実装・検証（PoC 本番導入）
　Python・API連携による実装
　RAG、OCR、音声解析などのモデル・構成選定と検証
　PoC結果を踏まえた 本番導入可否の判断・改善

4.本番運用・高度化
　KPI設計、精度劣化検知、改善サイクル構築
　変更管理、再学習・再設計方針の策定
　手順書整備・運用定着支援

5.ステークホルダー連携
　技術的制約やリスクを踏まえた期待値調整・合意形成
　ROI可視化・報告資料作成

● ポジションの魅力　
・RAG / AIエージェントの実装 精度改善まで関与
・データ基盤（DWH / パイプライン）と連携した実運用前提のAI開発
・PoCにとどまらず、本番導入・継続的な改善サイクルまで担当
・技術選定・アーキテクチャ設計など、高い裁量のもとでの開発
・特定業界に依存せず、多様な業務課題に対するAI適用が可能

顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装することをミッションに掲げるAI SaaS企業でのポジションです。複数の主力プロダクトを展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現しています。
売上管理AI Agentは、大手商業施設ディベロッパー向けに提供されるプロダクトです。AI-OCRによって属人性・紙運用の排除を実現し、売上報告者であるテナント従業員の方の深夜労働削減と、売上管理者であるディベロッパー側の工数・コスト削減に両面から貢献しています。業界全体としてまだまだ紙運用が残るレガシーな産業に対し、システム・AIの活用余地は広く、同プロダクトは業界最高水準の読取率のAI-OCRを搭載することで、売上管理という商業施設運営における基幹領域を支えています。
現在既に多くのテナントに利用されており、大手ディベロッパーを中心に多くの商業施設への導入が進んでいます。今後1年かけてさらに導入数が倍化していくことが見込まれており、現場から吸収した隣接領域での新プロダクト・新機能開発も進めていく予定です。今後は商業施設運営のDXを加速するべく、同社が蓄積したAIの知見と、主力プロダクトとして蓄積した商業施設・ディベロッパーに関するナレッジを掛け合わせることで、既存プロダクトにとらわれない新たな価値提供を目指していきます。主力プロダクトは更なる進化を続けているフェーズであり、価値提供のスピードと幅を広げるためにも、開発組織の拡大は最も重要なミッションです。プロダクトチームでは新規導入を進めながら、周辺領域でのプロダクト開発を行い、さらにはプロダクトに閉じない価値提供の模索まで行っていきます。この多岐に渡るロードマップを、少人数チームで現在進めています。小規模で裁量と責任が伴う環境で、ビジネスサイドと連携した要件整理から設計・実装・リリースまで主体的に進められる方が必要です。

具体的な業務:
・Epic単位の設計・開発（Go/Echo, TypeScript/React）
・コードレビューへの参加、品質向上への貢献
・テストコードの実装、CI/CDパイプラインの改善
・GCPインフラ運用・改善
・その他、生成AIを活用した開発効率化、ビジネスサイドと連携したプロダクトロードマップ検討など
・生成AIを活用した開発プロセスの設計・推進

ポジション・部門の魅力:
・大手ディベロッパーの基幹領域を支え、商業施設で働く人々の負荷軽減に寄与できる社会貢献性
・導入数倍化フェーズで、信頼性・可用性が求められるプロダクト開発に関われる挑戦機会
・Epic単位の要件整理・設計から一気通貫で担える、高い裁量とオーナーシップ
・全工程で生成AIを活用したモダンな開発スタイルと、フルスタックで開発に関われる環境
・他事業部と連携した機能開発、隣接領域での新規プロダクト・AIエージェント実装など、事業拡大に伴う幅広いチャレンジ機会

同社は、「顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装する」をミッションに掲げるAI Agent企業です。

「AI Agent × M&A」を全社戦略とし、複数の主力プロダクトを展開し、培ったAI技術とM&Aによる事業拡大を組み合わせることで、非連続な成長を実現している企業です。

プロダクトの安定運用を支えるインフラ／運用基盤を強化するため、その中核を担う正社員を募集しています。

以下のミッションの実現をリードすることが期待されます。
- プロダクトの安定稼働のためのSLA/SLO運用
- クラウドコスト最適化：不要リソースの削除、コストの可視化・継続的な改善
- トイル（運用負荷）の削減：手作業・繰り返し作業の自動化による運用効率化
- AIエージェントを活用した運用自動化の推進

主な業務内容:
- AWS を中心としたインフラの設計・構築・運用
- Infrastructure as Code（IaC）によるインフラ管理・整備
- CI/CD パイプラインの構築・改善
- クラウドコストの可視化と最適化
- 監視・オブザーバビリティ（New Relic等）による安定運用とSLA/SLO維持
- 運用トイルの洗い出しと自動化による削減
- AIエージェントを活用した運用自動化の設計・実装
- コンテナ環境（Docker など）の構築・運用

同社は、グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団です。単なるシステムの受託開発ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで一気通貫で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

●業務内容
プロジェクトマネージャーとして、エンタープライズ領域における「ミッションクリティカルなシステム開発」「大規模クラウド移行」「プラットフォーム開発」「アプリケーションモダナイゼーション」などのプロジェクト推進をお任せします。システムのグランドデザインを描き非機能要件を見据えながら、不確実性をコントロールして大規模なプロジェクトを成功へと導く中核ポジションです。

具体的な業務：
1. プロジェクト全体の推進・管理：
・複数チームで構成される中 大規模プロジェクト（30人月以上）における体制構築
・不確実性の高い環境における、先回りしたタスク・リスク・スケジュール・品質管理の徹底
2. 多様なステークホルダーマネジメント・顧客折衝：
・クライアントやグループ内のコンサルタント等の多様な関係者との要件調整、期待値調整
・グランドデザインを理解した上で、課題の抽出・整理および「そもそも何を作るか」の合意形成
3. 開発推進の障壁打破・障壁の排除
・開発チームが迷わずモノづくりに集中できるよう、推進の障壁（プロセスの不備や課題など）を能動的に見つけ出し、解決に向けて周囲へ働きかけ・排除を実施
4. プロジェクト管理ツールの活用とチーム牽引
・Jira / Confluenceなどをフル活用したプロジェクト管理
・ハイクオリティなドキュメンテーションの作成、およびチームメンバーの円滑な牽引・サポート
5. プロダクトオーナー（PO）との「大胆な意思決定」：
・状況の変化に応じてプロダクトオーナー（PO）と対等に議論・相談を実施
・リリーススケジュールの見直し、開発範囲（スコープ）の変更、チーム体制の刷新などを臆せず柔軟に決断・実行

案件事例：
※本求人だけではなく同社での過去案件を一部記載させていただきます※
・自動車業界クライアント向け：複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
・自動車業界クライアント向け：車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
・自動車業界クライアント向け：車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
・電気通信事業クライアント向け：デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
・小売業クライアント向け：オンプレミスのクラウド移行
・電気ガス事業クライアント向け：生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

●取り扱うソリューション
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。
開発手法： アジャイル（スクラム開発）
※クライアントや案件属性によって変更あり。
Cloud: AWS, Azure, Google Cloud, OCI
AI/ML: AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc, Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc, Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc, NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks
データ基盤/活用: AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc, Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc, Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc, Databricks, Snowflake
ローコード/ノーコード: Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere, Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio
EMTech: 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4
プログラミング言語/FW: Python, Java, TypeScript, Node.js, Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js, LangChain/LangGraph, MLflow, MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen, MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2, A2A, AP2
laC/CI: Terraform, CloudFormation, Ansible, GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins
AIツール: MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク), GitHubCopilot, Devin, v0
AIロボティクス: SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル
データベース: 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB
監視/評価/セキュリティ: Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk
※1 ★印以外：同社に組織としてノウハウがあるもの
※2 2025年12月時点

●業務の魅力
1. 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット：
実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
2. グループ会社との連携による「End to End」の経験：
グループ会社の他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジ...

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略実現を担うテクノロジー集団でのポジションです。単なるシステムの受託開発ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End（一気通貫）」で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。顧客の戦略的IT投資に対し、パブリッククラウドの採用計画策定、競争力の高いシステム全体のグランドデザイン、モダンなアプリケーションアーキテクチャ設計、およびクラウド運用コストの適正化等を担当します。ミッションクリティカルな基幹業務システムから、ビッグデータを扱う大規模な情報系システムまで様々なシステムに携わることが可能です。
具体的な業務：
1. クラウド採用計画の策定と最上流の提案: 顧客の経営・ビジネス戦略を理解し、テクノロジー観点での課題ヒアリング、課題抽出、およびクラウド・アプリケーション刷新に向けたロードマップ策定。高度な専門技術をクライアント（経営層・IT部門）へ説明・提案（効果的なプレゼンテーションの実施）。
2. ミッションクリティカルなシステム設計: 大規模かつ大量のデータ処理が走る環境において、リアルタイム性、信頼性、拡張性（スケーラビリティ）、保守性に優れた最適なシステムアーキテクチャのデザイン。AWS / Azure / Google Cloud などの特性を見極めたマルチクラウド/ハイブリッドクラウドのグランドデザイン。
3. クラウド運用の最適化・ガバナンス策定: クラウド移行後を見据えた、運用コスト（FinOps）の適正化、およびエンタープライズ環境における高度なセキュリティ・ガバナンス設計。
過去の案件事例: 自動車業界クライアント向け: 複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計。車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築。車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築。電気通信事業クライアント向け: デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築。小売業クライアント向け: オンプレミスのクラウド移行。電気ガス事業クライアント向け: 生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応。デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー。
取り扱うソリューション: ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。開発手法: アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。Cloud: AWS, Azure, Google Cloud, OCI。AI/ML: AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc, Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc, Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc, NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks。データ基盤/活用: AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc, Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc, Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc, Databricks, Snowflake。ローコード/ノーコード: Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere, Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio。EMTech: 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4。プログラミング言語/FW: Python, Java, TypeScript, Node.js, Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js, LangChain/LangGraph, MLflow, MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen, MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2, A2A, AP2。IaC/CI: Terraform, CloudFormation, Ansible, GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins。AIツール: MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク), GitHubCopilot, Devin, v0。AIロボティクス: SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル。データベース: 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB。監視/評価/セキュリティ: Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk。※★印以外は、同社に組織としてノウハウがあるものです。
ポジションの魅力:
1. 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
2. 多様な業界・業種を横断した「End to End」の経験: グループの他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
3. テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディングやメンバー育成、開発環境の整備など、組織づくりにも深く関わることができます。

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団でのポジションです。単なるシステムの受託開発ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用までEnd to End（一気通貫）で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。
AI／生成AIやデータ基盤といった変化のスピードが極めて早い技術領域において、不確実性の高い最先端プロジェクトをクライアントと共に強力に推進するプロジェクトマネージャー（PM）またはPM候補としてご活躍いただきます。技術的な前提や制約（API利用、モデル特性、コスト・セキュリティ観点など）をしっかりと理解した上で、チームビルディングから顧客折衝、戦略策定まで、プロジェクトの全責任を担う非常に裁量の大きいポジションです。

具体的な業務：
1. プロジェクト全体のマネジメント: プロジェクト推進における「チームビルディング」「タスク・課題管理」「スケジュール管理」「品質管理」の徹底
2. クライアントの顧客折衝・戦略策定: クライアントとの要件調整、期待値調整、課題整理、および「そもそも何をどう作るか」という戦略策定のリード
3. ビジネスとプロジェクトの両面でのチームリード: 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、プロジェクトのゴールに向けてチームを牽引・サポート
4. 複数・大規模案件のハンドリング: ご経験や志向性に応じ、様々な規模の案件や、複数案件を跨いだ全体統括（マルチプロジェクトマネジメント）の実施

案件事例:
※過去案件を一部記載します※
・自動車業界クライアント向け：複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
・自動車業界クライアント向け：車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
・自動車業界クライアント向け：車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
・電気通信事業クライアント向け：デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
・小売業クライアント向け：オンプレミスのクラウド移行
・電気ガス事業クライアント向け：生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

取り扱うソリューション:
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。
開発手法：アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。
Cloud: AWS, Azure, Google Cloud, OCI
AI/ML: AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc, Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc, Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc, NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks
データ基盤/活用: AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc, Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc, Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc, Databricks, Snowflake
ローコード/ノーコード: Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere, Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio
EMTech: 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4
プログラミング言語/FW: Python, Java, TypeScript, Node.js, Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js, LangChain/LangGraph, MLflow, MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen, MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2, A2A, AP2
IaC/CI: Terraform, CloudFormation, Ansible, GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins
AIツール: MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク), GitHubCopilot, Devin, v0
AIロボティクス: SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル
データベース: 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB
監視/評価/セキュリティ: Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk

ポジション・部門の魅力：
1. 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
2. 多様な業界・業種を経験できる「End to End」の経験: グループの他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
3. テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディングやメンバー育成、開発環境の整備など、組織づくりにも深く関わることができます。

キャリアについて:
同社では、メンバーの志向性や強みに応じて柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。
1. エミネンスパス: 社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度（エミネンス）を持ち、SME...

本ポジションでは、同社内すべてのポジションにて幅広く検討します。希望するポジションが明確に決まっていない方はこちらにご応募ください。フルリモートでの就業となるため、全国の方から応募を受け付けています。

業務概要:
グループ会社の一員として、日本を代表する大企業（エンタープライズ）のDX（デジタルトランスフォーメーション）戦略の実現を担うテクノロジー集団です。単なる「システムの受託開発」ではありません。日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End（一気通貫）」で支援できる圧倒的な実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

募集ポジション例:
1. プロジェクトマネージャー/PM(エンタープライズ領域)
2. クラウドマイグレーションエンジニア（テックリード）
3. システムアーキテクト（テックリード）
4. プロジェクトマネージャー/PM(AI、データ基盤領域)
5. AI・データ基盤領域プロダクトエンジニア（テックリード）
6. プロダクトエンジニア（テックリード）

案件事例:
同社での過去案件を一部記載します。
・自動車業界クライアント向け：複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
・自動車業界クライアント向け：車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
・自動車業界クライアント向け：車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
・電気通信事業クライアント向け：デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
・小売業クライアント向け：オンプレミスのクラウド移行
・電気ガス事業クライアント向け：生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

ポジションの魅力:
・「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット：
実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自分の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
・「End to End」の経験：
グループの他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
・テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ：
プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディングやメンバー育成、開発環境の整備など、組織づくりにも深く関わることができます。

キャリアについて:
同社では、メンバーの志向性や強みに応じてキャリアを描くことが可能です。
・スペシャリスト
特定の技術領域（クラウド、生成AI、アーキテクチャなど）で高い専門性を発揮し、プロダクト開発（PD）や社内のコア技術を牽引します。
・プロジェクトリーダー/プレイングマネージャー
大規模プロジェクトにおいて、マネジメントに専任しチームをデリバリーします。中 大規模プロジェクトにおいて、開発とマネジメントをバランスよく兼任しながら、柔軟性の高いチームをデリバリーします。
上記の経験を経て、さらに柔軟かつスケールの大きなキャリアを描くことが可能です。
・エバンジェリスト
社内だけでなく、社外の技術コミュニティや業界内でも高い影響力・知名度（エミネンス）を持ち、SMEロールを担います。
・ビジネスプロデューサー
複数案件を全体統括し、プロジェクト全体の収益性（P&L）の責任や、次なる投資（新規事業や大規模案件）の獲得までを含めた、ビジネスプロデュースを担います。

取り扱うソリューション:
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。
開発手法：アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。
Cloud: AWS, Azure, Google Cloud, OCI
AI/ML: AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc, Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc, Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc, NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks
データ基盤/活用: AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc, Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc, Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc, Databricks, Snowflake
ローコード/ノーコード: Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere, Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio
EMTech: 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4
プログラミング言語/FW: Python, Java, TypeScript, Node.js, Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js, LangChain/LangGraph, MLflow, MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen, MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2, A2A, AP2
IaC/CI: Terraform, CloudFormation, Ansible, GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins
AIツール: MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク), GitHubCopilot, Devin, v0
AIロボティクス: SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル
データベース: ...

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団でのポジションです。単なるシステムの受託開発ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用までEnd to End（一気通貫）で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

プロダクトの成長フェーズに応じ、技術選定・アーキテクチャ設計・開発プロセスを柔軟に変えながら、クイックに価値検証と改善を回す「テックリード候補」としてご活躍いただきます。

具体的な業務：
1. 開発実務・品質向上: 設計・開発（コーディング）に加え、コードレビュー、パフォーマンスチューニング等によるプロダクト品質の担保
2. プロジェクト管理: タスク分解、実行計画の策定、進捗・品質管理、メンバーへの技術サポートや教育
3. 開発環境の最適化: チーム運営の改善、開発環境の整備による開発効率の最大化
4. ビジネスサイドとの連携: プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーとコミュニケーションを取り、適切な技術方針を策定

案件事例：
本求人だけでなく、同社での過去案件を一部記載します。
・自動車業界向け: 複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
・自動車業界向け: 車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
・自動車業界向け: 車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
・電気通信事業向け: デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
・小売業向け: オンプレミスのクラウド移行
・電気ガス事業向け: 生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

取り扱うソリューション:
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。開発手法はアジャイル（スクラム開発）が中心です（クライアントや案件属性によって変更あり）。

業務の魅力：
1. 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
2. 多様な業界・業種で経験できる「End to End」の経験: グループ会社の他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
3. テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディングやメンバー育成、開発環境の整備など、組織づくりにも深く関わることができます。

グループ会社の一員として、大企業のDX戦略の実現を担うテクノロジー集団です。単なる「システムの受託開発」ではなく、日々変化する経営環境に適応するため、ビジネスの仕組みづくりそのものを変革します。業界の深い知見と高度な技術力を武器に、戦略構想から開発・運用まで「End to End（一気通貫）」で支援できる実績と難易度の高い案件が集まる環境です。

● 業務内容
AI（または生成AI）および「次世代データ基盤（DWH/データレイク/データパイプライン）」の領域において、実装経験や専門性を武器に、プロジェクト全体の技術品質に責任を持つ「リードエンジニア候補」としてご活躍いただきます。単なるデータの集約に留まらず、DatabricksやSnowflakeなどのモダンなプラットフォームを活用したデータ基盤の構築や、それらを生成AI（RAG等）とシームレスに連携させる高度なアーキテクチャ設計・実装・レビューを牽引するポジションです。

具体的な業務：
- AI・データ基盤プロジェクトの推進・リード: AI/生成AI、および大規模データ基盤（ETL/ELT、データパイプラインなど）領域におけるプロジェクト推進（タスク整理・実行、品質管理、コードレビューなど）
- アーキテクチャ設計・実装: 大企業のエンタープライズデータを一元化するモダンデータ基盤の設計、生成AIを掛け合わせたシステムの最適なアーキテクチャ設計、および技術仕様書等のドキュメント作成
- チームリード・メンバー育成: 開発チームのメンバーと円滑なコミュニケーションを取り、技術面（データモデリングやAI実装など）でのサポートや教育、指導
- ビジネスサイドとの連携: プロダクトマネージャーやビジネスサイドのメンバーと協調し、ビジネス要件をデータモデルやAIの機能へと落とし込む技術的な要件定義・技術選定の推進

案件事例：
※本求人だけではなく同社での過去案件を一部記載させていただきます※
- 自動車業界クライアント向け: 複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
- 自動車業界クライアント向け: 車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
- 電気通信事業クライアント向け: デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
- 小売業クライアント向け: オンプレミスのクラウド移行
- 電気ガス事業クライアント向け: 生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
- デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

●取り扱うソリューション
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。開発手法: アジャイル（スクラム開発）※クライアントや案件属性によって変更あり。

Cloud:
- AWS, Azure, Google Cloud, OCI

AI/ML:
- AWS Bedrock, SageMaker, Knowledge Base for Amazon Bedrock etc
- Azure AI Foundry, OpenAI Service, Machine Learning, AI Search, Prompt Flow etc
- Google Cloud Vertex AI, Agent Engine, Vertex AI Search, Gemini Enterprise etc
- NVIDIA NIM, NeMo, Omniverse, Databricks - Agent Bricks

データ基盤/活用:
- AWS Redshift / Athena, Glue, Kinesis Data Analytics, EMR, Kinesis + SNS/SQS, Glue Studio etc
- Azure Synapse Analytics, Data Factory, Synapse Pipelines, HDInsight, Event Hubs, Data Factory etc
- Google Cloud BigQuery, Pub/Sub, Dataplex, Dataflow etc
- Databricks, Snowflake

ローコード/ノーコード:
- Power Automate /Power Apps, UiPath, Blueprism, AutomationAnywhere
- Dify, Gemini Enterprise, MS Copilot Studio

EMTech:
- 量子コンピュータ, Physical AI - Robotics, Web4

プログラミング言語/FW:
- Python, Java, TypeScript, Node.js
- Flask, FastAPI, SpringBoot, React, Next.js, Vue.js, Nuxt.js
- LangChain/LangGraph, MLflow
- MicrosoftAgentFramework, SemanticKernel, AutoGen
- MCP, MCPPythonSDK, FastMCP, ROS2
- A2A, AP2

IaC/CI:
- Terraform, CloudFormation, Ansible
- GitHubActions, AWSCodePipeline, AzureDevOps, Jenkins

AIツール:
- MSCopilotStudio, M365Copilot, ChatBot(ChatGPTライク)
- GitHubCopilot, Devin, v0

AIロボティクス:
- SLAM, Navigation, 強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル

データベース:
- 各種RDS, NoSQL, NewSQL, VectorDB, GraphDB

監視/評価/セキュリティ:
- Langfuse, RAGAS, RAGChecker, mlFlow, Datadog, Snyk

※印以外は同社に組織としてノウハウがあるもの

●業務の魅力
- 「Biz（ビジネス）× Tech（技術）」を体現する、最上流からのコミット: 実装フェーズだけでなく、テクノロジーのプロとして顧客の課題ヒアリングや抽出段階から深くコミットできます。顧客に最も近いポジションで、自身の技術がどうビジネスに直結するかを実感できます。
- グループ会社の他部門（戦略・業界特化コンサルタントなど）と密に連携するため、多様な業界・業種の最上流戦略から実装までを一気通貫で経験可能。技術一辺倒に留まらない、ビジネス視点を持った市場価値の高いエンジニアへと成長できます。
- テックリードとして「技術」と「組織」を育てる面白さ: プロダクトの成長に合わせた柔軟な技術選定やアーキテクチャ設計に裁量を持てるほか、チームビルディ...

グループ会社の一員として企業のDX戦略実現支援を担う企業でのポジションです。社会全体におけるDXがグローバル規模でさらに進展し、テクノロジーの成長スピードも加速する中で、日々変化する経営環境に適応した仕組みづくりの実現を行っています。
エンタープライズの領域で、技術力・人材・実績を有しており、企業のクラウド・デジタル変革をEnd to Endで支援しています。デジタル変革に関する多数の実績があり、インダストリー・オペレーション・エンタープライズシステムの知見が必要となる、難易度の高い案件を手掛けています。

業務内容:
大企業のレガシーなオンプレミスシステムをクラウド環境へ段階的に移行（マイグレーション）し、さらにクラウドネイティブなアーキテクチャへと刷新（モダナイズ）する業務をお任せします。

具体的な業務内容:
1. システム分析と移行戦略の策定（最上流）:
・レガシーシステム（オープン系、メインフレーム等）のソースコードや現行アーキテクチャの分析・設計の紐解き
・ビジネスの継続性を担保した、段階的かつ最適なマイグレーションプラン（移行計画）の策定
2. クラウド化・モダナイズに向けた要件定義・方式設計:
・クラウド化に必要な要件定義、およびオンプレからクラウド移行に向けた方式設計
・クラウドネイティブ（マイクロサービス、サーバーレス等）を見据えた次世代システムアーキテクチャの設計
3. マイグレーションの実行・テスト・検証:
・クラウド上でのインフラ環境構築、データの移行、およびアプリケーションのクラウド適合化（リプラットフォーム）
・移行フェーズにおける各種テスト・検証の計画と実行
4. クラウド環境での開発・継続的な運用改善
・クラウド上に移行したアプリケーションの開発・チューニング、およびCI/CDパイプラインを活用した運用効率化・セキュリティの担保

案件事例:
※過去案件を一部記載させていただきます※
・自動車業界クライアント向け：複数システムのデータを一元的に連携するクラウドサービス基盤の設計
・自動車業界クライアント向け：車両から発信される情報を集約、管理、活用するグローバル基盤構築
・自動車業界クライアント向け：車両から発信されるデータの蓄積と再利用のためのDB基盤構築
・電気通信事業クライアント向け：デジタルマーケティングシステムにおけるAPIリアルタイム連携構築
・小売業クライアント向け：オンプレミスのクラウド移行
・電気ガス事業クライアント向け：生成AIアプリケーション（RAG/AIエージェント）のプロトタイプ、本番開発におけるRAGチューニング・評価など対応
・デジタル通貨のパイロット実験のアドバイザリー

取り扱うソリューション:
ビジネスのスピードに合わせ、モダンな開発環境を採用しています。

開発手法：アジャイル（スクラム開発）
※クライアントや案件属性によって変更あり。

Cloud:
・AWS,Azure,Google Cloud,OCI

AI/ML:
・AWS Bedrock,SageMaker,Knowledge Base for Amazon Bedrock etc
・Azure AI Foundry,OpenAI Service,Machine Learning,AI Search, Prompt Flow etc
・Google Cloud Vertex AI,Agent Engine,Vertex AI Search,Gemini Enterprise etc
・NVIDIA NIM,NeMo,Omniverse,Databricks - Agent Bricks

データ基盤/活用:
・AWS Redshift / Athena,Glue,Kinesis Data Analytics,EMR,Kinesis + SNS/SQS,Glue Studio etc
・Azure Synapse Analytics,Data Factory,Synapse Pipelines,HDInsight,Event Hubs,Data Factory etc
・Google Cloud BigQuery,Pub/Sub,★Dataplex,Dataflow etc
・Databricks,Snowflake

ローコード/ノーコード:
・Power Automate /Power Apps,UiPath,Blueprism,AutomationAnywhere
・Dify,Gemini Enterprise,MS Copilot Studio

EMTech:
・★量子コンピュータ,★Physical AI - Robotics,★Web4

プログラミング言語/FW:
・Python,Java,TypeScript,Node.js
・Flask,FastAPI,SpringBoot,React,Next.js,Vue.js,Nuxt.js
・LangChain/LangGraph,MLflow
・★MicrosoftAgentFramework,★SemanticKernel,AutoGen
・★MCP,★MCPPythonSDK,★FastMCP,★ROS2
・★A2A,★AP2

laC/CI:
・Terraform,CloudFormation,Ansible
・GitHubActions,AWSCodePipeline,AzureDevOps,Jenkins

AIツール:
・MSCopilotStudio,M365Copilot,ChatBot(ChatGPTライク)
・GitHubCopilot,★Devin,★v0

AIロボティクス:
・★SLAM,★Navigation,★強化学習・模倣学習・ロボット言語モデル

データベース:
・各種RDS,NoSQL,★NewSQL,VectorDB,★GraphDB

監視/評価/セキュリティ:
・★Langfuse,★RAGAS,★RAGChecker,★mlFlow,★Datadog,Snyk

※1　★印以外：組織としてノウハウがあるもの
※2 2025年12月時点

業務の魅力:
実装部分だけではなく、テクノロジー観点で顧客課題のヒアリング・課題の抽出フェーズから携われます。
また、グループ会社の他部門と連携することで、様々な業界・業種の顧客に対して最上流となる戦略構想から実装まで「End to End」でクライアント企業を支援することができ、より顧客に近いポジションで業務を行うことができます。

【組織のミッション】
グループグローバルのAI＆データ駆動型企業への変革牽引をミッションとしています。

【組織課題】
AIエージェント適用の戦略・実行の両面の推進力不足が課題です。

【業務内容】
・AIエージェント戦略立案及びAIエージェント案件の実行主導: 80%
・ピープルマネジメント等: 20%
（室長・CxO・ステークホルダーと協議し、方向性を定め推進いただき、自律的に報告相談を行っていただきます。）

【将来的にお任せしたい業務】
ゆくゆくはAI全般の戦略立案及び実行推進をおまかせすることを期待しています。
ご本人の能力やご希望等に応じて、さいたまのグループ会社で実行組織長の可能性もあります。

【仕事上のやりがい・厳しさ】
グループグローバルのAI・データ領域におけるCoEとして高い品質とスピード感が求められ、次世代の競争力の源泉を生み出す難しさ・厳しさを乗り越える所にやりがいがあります。

【アピールポイント】
・グループグローバルの戦略と実行を両立させる業務を主導することが出来ます。
・AIエージェント等で第一人者になることが出来ます。
・AI・データに関わる幅広い領域に関わることが出来ます。

Gen AI Leadとして、Generative AIソリューションのアーキテクチャ設計、設計・開発をリードするとともに、Gen AIエンジニアチームを技術面から牽引し、各種Generative AIユースケースのデリバリーに責任を持っていただきます。また、GitHub Copilot、Claude Code、Google ADKなどのGenerative AIツールや、LangChain、LangGraph、CrewAIなどのAgentic Workflowフレームワークの実務経験をお持ちの方を歓迎します。

主な業務内容（Job Responsibilities）
関係部門と連携し、Generative AIソリューションの企画から設計・開発・導入までを一貫して推進する
ソリューションアーキテクトや設計チームと協力し、社内外のステークホルダー向けに拡張性の高いGenerative AIソリューションを設計・開発する
Generative AIソリューションの設計・開発・運用を行い、業務課題やビジネス課題を解決するAIエージェントを開発する
自動化されたユニットテストの作成・実装
障害解析および不具合修正
Google Cloud Platform（GCP）上で稼働するAIエージェントの監視・自動化・運用管理
設計書・技術文書などの成果物を常に最新の状態で維持し、適切なドキュメントを作成・管理する
業界標準に沿ったAPIおよびマイクロサービスの設計・開発・管理を実施する
オフショア開発チームと連携し、円滑なプロジェクトデリバリーを推進する

顧客へ着実に価値をもたらし、顧客のビジネス成長を真に実現し、日本全体を成長させるAIを実装することをミッションとするAI Agent企業でのポジションです。
複数のプロダクトを展開し、培ったAI技術とM＆Aによる事業拡大を組み合わせることで非連続な成長を実現しています。

【概要】
人流分析AI Agentの開発に携わるエンジニアの募集です。
同社の主力製品の一つである人流分析AI Agentは、3,000万人規模の位置情報データを扱います。

【詳細】
現在、旧システムの安定化と新基盤の開発を並行して進めるフェーズであり、事業推進に貢献するメンバーを求めています。
バックエンドを軸にデータ処理やフロントエンドも含め、幅広い開発に携わります。

【主な業務】
・旧システムのバッチ処理改修・バグ修正・安定化
・新システムの0→1の機能開発
・テストコードの実装、品質向上への貢献
・AIエージェントを活用した開発効率化

【技術スタック】
・バックエンド: Laravel/PHP、Python
・フロントエンド: Vue.js
・インフラ: AWS（Lambda、Athena、S3、RDS）
・データベース: MySQL
・開発環境: GitHub、Docker、AIエージェント

同社グループが提供するサービスや研究開発等において、ビジネス部門と協業しながら、以下のような業務に従事いただきます。
・AIシステム、AIエージェントの設計・開発・運用
・ビジネス課題に対するAI活用戦略の立案および技術選定
・パートナー企業と連携したAI開発プロジェクトのリード
・Pythonを用いたデータ分析、AIモデル構築
・AWSやサーバレスアーキテクチャを採用したシステム設計・開発
・関係者（ビジネス部門、パートナー会社 等）を交えたプロジェクト推進

《同社について》
同社は監査法人、税理士法人、コンサルティングサービスを提供するプロフェッショナルファームです。グローバルでは現在、世界143ヶ国のメンバーファームに約273,000名のプロフェッショナルを擁し、サービスを提供しています。その中で、同社は、デジタルテクノロジーなどの最先端技術を活用し、クライアントのビジネスモデルやビジネスオペレーションをグローバル規模で変革するためのコンサルテーション・アドバイザリーサービスを提供しています。

《チーム紹介》
金融業界は、常に進化するテクノロジーと市場の変化に適応し、顧客に安心・安全なサービスを提供することが求められています。このチームは、生成AI等の先端的な技術とデータ分析・データマネジメントに係る専門知識を駆使し、金融機関が直面する複雑な課題に対応します。テクノロジーの進化を戦略的に取り込み、金融業界における構造的変化に対応することで、クライアントの「攻め」と「守り」の両面を支援します。寄稿も含め業界団体・協会の活動にも積極的に関わっており、業界リーダーとも協働し金融業界におけるデータ活用推進にかかる活動もリードしています。

《職務内容》
クライアントのビジネス課題や経営戦略に対して、生成AI等の先端的な技術やデータアナリティクス・データマネジメントに係る専門性を活かし、他の専門性を有するチームとも協業しながら、最適なソリューションを提案・実行するコンサルタントです。最新のテクノロジーやソリューションを活用した金融機関のトランスフォーメーション実現に向けた方向性を示すと共に、クライアントに寄り添いながら実際のプロジェクトを遂行して頂きます。

《主なコンサルティングサービス》
1. クライアントのビジネス戦略/デジタル戦略やデータ活用の現状を把握、課題・ニーズを明確化し、データ戦略の策定を支援
2. データ戦略を実現するためのデータアーキテクチャ・データ基盤の立案・実現を支援。あわせて、その運用を確実にするためのデータマネジメントの実現を支援
3. 先進的な生成AI活用にかかる実証実験と実用化に向けた支援（チャレンジングな取り組みとして複数メディア等でも取り上げられています）
4. 業界団体における生成AIガイドライン策定にかかる全体アドバイザー
5. グローバルに展開する大手金融機関におけるAIガバナンス態勢構築にかかる支援及び本格展開に向けた協議

プロジェクト事例1: 「デジタルCIO」
生成AIを活用し、CIOの思考や判断軸を学習させた「デジタルCIO」の実証の取り組みです。業務効率化にとどまらず、IT戦略や投資判断、企画レビューといった高度かつ属人化しがちな意思決定領域にAIを適用しました。ベテランの暗黙知を組織知として再現可能にすることで、判断品質の底上げと持続的なDX推進を実現しています。

プロジェクト事例2: 「AIガバナンス体制構築」
生成AIの積極活用と同時に、金融機関としての責任を重視した高度なAIガバナンスの構築を進めています。公平性・透明性・安全性・プライバシー保護を柱とするAIポリシーを明確に定め、行内での無秩序なAI利用防止を目指します。さらに、セキュリティと統制を組み込んだ統合AI基盤の整備により、全社的なAI活用を安心・安全に推進しています。イノベーションと信頼性を両立させる、地域金融機関における先進的なAIガバナンス事例です。

《役割および責任》
マネージャー以上として、以下の役割と責任を担います。
1. 金融機関のデータアナリティクスにかかるプロジェクトにおいてクライアント含むチームのリード
2. クライアントの期待値管理やマネジメント層とのコミュニケーション、チームメンバーへの作業指示・品質レビューを含むプロジェクト管理
3. クライアントへの提案活動や、オファリング/ソリューション開発のリード

日本の経済安全保障に関わるデータ基盤およびアプリケーション開発に携わるポジションです。企業および研究機関の情報、取引情報、株式保有情報、論文情報などのオープンソースの情報を扱い、リスク分析や意思決定を支えるシステムを開発することで、社会的に重要な領域に技術で貢献できます。

Dash（Python）をベースとしたWebアプリケーションの開発を担当いただきます。単なる実装だけではなく、設計から運用まで一貫して関わります。
1. 要件整理・仕様設計
2. Python（Dash）によるWebアプリ開発
3. AWS環境へのデプロイ・運用
4. DB設計・クエリ設計（PostgreSQL / MongoDB）
5. パフォーマンス改善・継続的な機能改善
6. 他チームと連携した開発推進

＜技術スタック＞
・言語：Python
・フレームワーク：Dash
・インフラ：AWS
・OS：Ubuntu
・DB：PostgreSQL、MongoDB、Document DB
・開発ツール：GitHub、Backlog、Jenkins

●社会的意義の高い領域（経済安全保障）に関われる
●仕様設計から関われるため、プロダクトへの影響力が大きい
●データ x Webアプリの設計および実装スキルが身につく
●AWS上で実運用されるシステムに携われる

2019年に立ち上がったコンサルティング事業部は、”お客様のビジネス成功に徹底的にコミットする”というミッションを掲げ、お客様の課題にあわせて支援領域を拡大しています。
近年、少子高齢化による消費者や働き手の減少により企業の売上高も減少が見込まれるなか、AIエージェントなどを徹底活用した労働生産性向上や非コア業務のアウトソース化が求められています。そこで、2025年4月に新しくプロセスイノベーション部を立ち上げました。
AI活用を前提とし、お客様の労働生産性向上とコア業務への注力を推進する業務改善コンサルタントを募集します。

・お客様の課題抽出・提案
・お客様の業務可視化・AI活用を前提とした業務改善・KPI定義・定着化
・BPOビジネス等の他社協業の企画、具体化


現在はまさに立ち上げ直後の1→10フェーズ。事業の方向性やサービスモデルを磨き込みながら拡大していく、最もダイナミックで面白いタイミングです。また、組織はまだ約20名規模の少数精鋭体制のため、一人ひとりの取り組みや意思決定が事業成長にダイレクトに反映される環境です。自らの挑戦や成果が、そのまま部門・事業の拡大につながる実感を持っていただけます。

さらに、圧倒的なスピード感を持ち、AIをはじめとする最新技術やサービスを積極的に活用しながら業務改善を推進しています。解が明確でないテーマに対しても、お客様と伴走しながら課題抽出から提案、実行まで一気通貫で取り組むことができるため、大きな裁量とやりがいを実感いただける環境です。

同本部では、最先端クラウド・AI技術を活用し、顧客のDX推進を支援しています。
ご経験やご志向に応じて、クラウド基盤構築、AI活用支援、データ活用基盤構築、業務アプリケーション開発、システム拡張開発などのプロジェクトに参画いただきます。

【主な業務内容】
・Azureを活用したクラウド環境の設計・構築・移行
・Power Platform、Microsoft 365 Copilotを活用した業務改革・自動化支援
・Microsoft Fabricを活用したデータ分析基盤の構築
・生成AIを活用したWebアプリケーション開発
・SAP BTPを活用した業務システムの拡張開発・連携開発
・要件定義、設計、開発、テスト、運用までのプロジェクト推進
・プロジェクトリード、チームマネジメント、技術提案
クラウド、AI、データ活用、SAPの各領域において、技術力を活かしながら上流工程からプロジェクトをリードいただくことを期待しています。

【想定されるプロジェクト】
・金融機関向け：AIエージェントでの営業支援ツール開発（要件定義から開発まで一貫して対応）
・小売業向け：Power Platformでの業務改善支援（顧客の業務ヒアリングから開発、顧客利用の支援までを支援）
・製造業向け：RPA移行伴走型支援（顧客のRPA資産をユーザー自身がPower Automateへ移行する支援を実施）
・Microsoft 365 Copilotの導入・利活用支援、セキュリティ・ガバナンス策定支援
・SAP BTPを活用した製造業向け生産管理システム拡張機能構築プロジェクト
・製造業向け：データセンターからAzure IaaSへのサーバー移行によるグローバル一元管理化の実現
・情報・通信業向け：非管理状態のAzure環境に対するガバナンス設計サポート (生産性およびセキュリティ向上)
・金融業向け：Microsoft Fabricによるサイロ化されたデータの集約、分析基盤の導入 (データ活用支援)

【ポジション・部門の魅力】
Cloud & AI Solution本部は、新規事業組織として、最先端技術を活用したソリューション提供を推進しています。安定した事業基盤を持ちながらも、事業づくりやサービス企画に主体的に関わることができる環境です。クラウド・AI領域の専門性を高めながら、顧客変革や新規サービス開発を通じて市場価値を高めることができます。また、リモートワークやフルフレックスなど柔軟な働き方も実現しており、裁量と成長機会の両方を得られるポジションです。

業務概要:
同組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードすることがミッションです。本ポジションでは、顧客業務を理解し、AIによる課題解決を提案・推進できるメンバーを募集します。

具体的な業務:
・AI関連の技術力をベースにCR組織と協力して顧客業務の分析、AIによるプロセス変革の提案を行う
・AI、特にAIエージェントの要件定義〜運用における全工程を技術的にサポート
・AIエージェントを実現するための技術調査、機能実装
・チームメンバーの指導・育成

ポジション・部門の魅力:
同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としており、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。その中でも、同組織は生成AI活用コンセプトを推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。同組織は常に数年先の技術を見据えて、全社を技術的にリードしていくことが求められるため、特定のベンダーや製品に縛られずに最新のAI技術を学べる機会が多くあります。組織を構成するメンバーは長年AIやデータ分析に関わってきたメンバーが多く、経験の中で培われた実践的な知見を得ることができます。技術支援先は国内が主となりますが、グローバルレベルで戦略を策定する組織と連携しているため、グローバルへの挑戦機会も提供可能です。

【業務概要】
AI技術の急速な発展とビジネスニーズの増加に伴い、同社グループではAIエージェントコンセプトを推進し、オフィスワーカーの業務プロセス変革を実現し、労働力不足の社会課題解決を目指しています。この取り組みの推進には、AIエージェント自体のプラットフォームおよび、AIエージェントが活用できる高品質なデータを蓄積するデータ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)が不可欠となります。そこで、AIエージェントの社会実装に向けた最適なプラットフォームを提案・提供できる技術者を強化するため、今回の募集に至りました。これからの社会変革を支える基盤を、一緒に創っていくことが期待されます。

【具体的な業務】
この組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、同社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバーを募集します。具体的には以下が職務内容となります。
・以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装
　AIエージェント（AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等）の特徴
　データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴
　データパイプライン
　AIモデルの継続的改善（LLMOps／FMOps）
　セキュリティやガバナンス
・上記を実現するための最新技術調査、検証
・チームメンバーの指導・育成

【ポジション・部門の魅力】
同社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としており、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、文字通り、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。
その中でも、この組織は生成AI活用コンセプトを推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。
この組織は常に数年先の技術を見据えて、全社を技術的にリードしていくことが求められるため、特定のベンダーや製品に縛られずに最新のAI技術を学べる機会が多くあります。
組織を構成するメンバーは長年AIやデータ分析に関わってきたメンバーが多く、経験の中で培われた実践的な知見を得ることができます。
技術支援先は国内が主となりますが、グローバルレベルで戦略を策定する組織と連携しているため、グローバルへの挑戦機会も提供可能です。

【業務概要】
グループ会社を横断的に技術支援するチームでのポジションです。各事業部や国内グループ会社からの技術支援要請を受け、技術選定やアーキテクチャデザインなどをアーキテクトとして支援します。
これまで同チームでは「大規模システムのマイクロサービス化」「API基盤の新規構築」「膨大なソースコードのリファクタリング」といった技術的難易度の高いアーキテクチャのデザインを手掛けてきましたが、近年、「AI」に関連する案件が格段に増えており、2025年度の案件数は前年比で約5倍にもなっています。今後、AI技術の活用が更に加速していくなかで、近い将来、以下のような問題が発生すると見ています。

【今後発生しうる問題例】
1. 「従来型システム」 VS 「Agentic AI（※1）」
2. 部分的なAI導入効果の頭打ち
3. AIエージェント（※2）の乱立によるガバナンスの崩壊

※1 Agentic AI ：人間の継続的な指示がなくても自律的に目標を設定し、計画・実行・検証することができる次世代のAI技術
※2 AIエージェント：人間の継続的な指示のもと、特定の目的を達成することができるAI技術

特に、「Agentic AI」をベースとするシステムが社会全体で増えていく一方で、高い精度での正確性が必要な処理は引き続きルールベースの「従来型システム」が担うことになるため、この2つを共存させるアーキテクチャが必要になります。また、現状のAIエージェントは特定の業務に対する局所的な導入が大半で、その効果も限定的な上、AIエージェントの乱立により、ガバナンス上の問題や基幹データが破壊されるリスクが発生してしまいます。
このような時代の到来を見据え、先行的にAIアーキテクトの専門チームを立ち上げることになりました。以下のような次世代型の技術課題の解決に興味があり、業務アーキテクチャのデザインやAIインテグレーションアーキテクチャの構想・実現に共に挑戦したい方を求めています。

【技術課題例】
1. AIワークロードを踏まえた性能や拡張性をどう確保するか？
2. LLMの予想外の振る舞いや変化にも耐えられるような可用性をどの様に実現するか？
3. 決済のような人間にだけさせたい処理がある場合に、リクエストがAIか人間かをどのように見分けるか？

【具体的な業務】
主にAIを組み込むシステムアーキテクチャのデザインをご担当頂きます。個別のAI導入から、Agentic AIや複数のAIエージェントを採用するような大規模システムまで、様々なシステムのアーキテクチャをデザインして頂きます。想定されるトピックは、AI連携基盤の構想策定、iPaaS製品の構築、A2A（※3）やMCP（※4）などの技術プロトコルへの対応、AIゲートウェイの策定など多岐にわたります。
また、AIに限定されず広く多様なアーキテクチャ案件にも携わっていただくことを想定しており、システムに対するアセスメント、アーキテクチャ検討・実現性検証・提案や、フレームワークの導入・開発、技術統制・標準化、ソースコードレビューなどもご担当いただきます。
グループ全体のリテラシー向上のため、最新技術の講演や技術教育なども行っていただきます。それらをきっかけとしてプロジェクトが始まるケースもあります。

※3 A2A ： Agent2Agent。異なるベンダーやフレームワークで構築されたAIエージェント同士が相互に連携（通信・協調）するためのオープン規格
※4 MCP ： Model Context Protocol。AIエージェントと外部データ・システム（データベース、API、ファイルシステム等）を標準化された方法で接続するオープン規格

【AIに関連するプロジェクト事例】
・大手通信会社：複数顧客チャネルに生成AIを導入しつつ、AI-Hubで相互連携するシステムアーキテクチャ検討PJ
・大手製造業：データ活用基盤アーキテクチャ検討 データ活用基盤を軸としつつ、乱立するAIエージェントの統制

【ポジション・部門の魅力】
○先端技術を活用するアーキテクトであり続けられる
同チームで手掛けるプロジェクトの多くは、社会実装例が極めて少ないものや、国内初採用となる技術を扱うものなど、技術的難易度が高いものとなっています。このようなチャレンジングなプロジェクトにて、最先端のAIアーキテクチャをご自身で描いていくことができます。また、将来AIに代わる新しい技術が登場した場合は、その変化にも対応していくため、常に最先端の技術を活用したアーキテクチャのデザインに関わることが可能です。

○社会的影響の大きい大規模システムへのAI実装にチャレンジできる
同社では、社会的影響の大きいクライアントを多数抱えています。圧倒的な規模を誇り、機能要求もハイレベルなシステムのグランドデザインに挑戦することが可能です。

○希望のキャリアを実現できる
AI技術部の中でも最大規模のため、柔軟なアサインが可能となっています。AIアーキテクチャのスペシャリストとしてキャリアを積むことはもちろん、ラインマネージャーとして部門運営や事業企画、教育などに軸足を置くこともできます。また、Global Program Leadという、新技術の研究開発や、海外で実績のあるツールの調査などを担当しているチームで、市場調査やアセット開発などを手掛けるキャリアにも広げていくことも可能です。

【組織情報】
○技術革新統括本部
国内外のグループ各社が手掛ける多数のプロジェクトを技術面で支援する部門です。先進技術領域の高度な専門性を有する人材が集まっています。

○AI技術部 オファリングチーム
AI技術部は技術革新統括本部に属し、AIをはじめとする様々な最新技術の活用を推進しています。その中でも「オファリングチーム」は、ソフトウェア開発の生産性向上に向けた生成AIアセットの開発や国内への展開、生成AIコンサルティング、PoC実行、プロジェクト支援、ソフトウェアアーキテクチャ検討、大規模アジャイルフレームワークやローコードプラットフォームを利用したプロジェクトの推進、iPaaS導入など、先端技術や方法論の活用に強みを有しています。

●業務概要
クラウド・インフラ開発領域において、生成AI等の最新技術を活用したり、様々なシステム開発現場のプラクティスを集積し、クラウド・インフラ開発の生産性・品質を飛躍的に高めていく取り組みです。
同チームでは、同社が手掛ける数多くのクラウド・インフラ開発のプロジェクトと連携し、広く現場の課題解決のためのツール・プロセス等の整備や現場への導入・展開などを実施することで、社内全体のクラウド・インフラ開発の改善に貢献します。

●業務内容
公共・金融・法人等のインフラ開発における課題整理を行い、生成AI等の最新技術を活用して開発の高度化・効率化を実現するための研究開発、及び各プロジェクトへの導入・普及を推進します。
業務は大きく研究開発フェーズとして(1-1)研究開発(1-2)PoC/効果検証・改善、導入・普及フェーズとして(2-1)コンサルティング(2-2)実行・実装のステップで進めます。

(1-1)研究開発
インフラ開発における課題やニーズを踏まえ、インフラ開発の高度化・効率化のために様々な最新技術等を活用し、開発の生産性・品質を飛躍的に高めるチャレンジを継続的に実施します。
数多くの最新技術の中から、同社のビジネスへの貢献に向け、活用に関する企画立案から検証・実装まで幅広く携わります。

(1-2)PoC/効果検証・改善
事業部のプロジェクトと連携し、研究開発した成果物の効果検証を行い、他プロジェクトや本適用するための改善を実施します。

(2-1)コンサルティング（ITコンサル・アーキテクト）
研究成果やノウハウを踏まえ、プロジェクトの課題や要望に対応するための実行可能な計画策定やその支援を実施します。

(2-2)実行・実装（ITアーキテクト）
計画に基づき、プロジェクトのステークホルダーと連携し、研究成果やノウハウをプロジェクトへ導入・実装し、成果につなげます。

●プロジェクト参画スタイル
大きく、「研究開発フェーズ」と「導入・普及フェーズ」の2種類で参画スタイルが異なります。

・研究開発フェーズ：同チーム内で複数メンバー（協働者の方含む）と協働で研究開発の目標に基づき、プロジェクト計画・管理やツール・ノウハウ整備などを実施します。活用する技術を扱うベンダー等とコミュニケーションを図ることもあります。PoC/効果検証時は、プロジェクトのステークホルダーと連携し、どのようにプロジェクトでの検証計画・実行・レポート等をまとめ、改善へつなげます。目安として研究開発は半年 1年間、PoC/効果検証は数カ月程度です。
・導入・普及フェーズ：研究成果やノウハウをプロジェクトへ導入できるようにするため、プロジェクトのステークホルダーと課題・目標や対応するための実行計画などを合意形成していきます。また、プロジェクトメンバーと連携してその計画に基づき実行・実装を実施していきます。案件によって関わり方は異なりますが、コンサルティングのような関わり方では打ち合わせ等をベースにプロジェクトの課題抽出・目標設定等の策定を支援します。実行・実装では1プロジェクトメンバーとして実プロジェクトに参画します。

それぞれのフェーズが完全に独立せずに繰り返し実施しており、また案件や同チーム内の状況でも異なりますので、適宜、最適な形を選択することになります。

●組織説明
・技術革新統括本部
同社が手掛ける多数のプロジェクトを業界横断的に技術面で支援する技術特化部門です。クラウド、AI、ブロックチェーン、セキュリティといった先進領域の高度な専門性を有する人材が、事業部の各プロジェクトに対して技術的なリード、アドバイザリー、及び支援を行っています。

・AI技術部 クラウド・インフラチーム
AI技術部は、アプリケーション開発やクラウド・インフラ開発の高生産性を追求し、ビジネスアジリティを向上させることを専門とする部署です。その中でもクラウド・インフラチームは、高品質・ミッションクリティカル等のシステム開発の土台となるクラウド・インフラ構築の領域において、生成AI等の先進技術を活用してより高品質・高生産性を実現するべく研究開発や様々な案件へのコンサル・導入を推進しています。

【アピールポイント】
高品質・ミッションクリティカルなインフラ・クラウド開発において生成AI等の新技術を駆使し、さらなる高みを目指すことに挑戦したい方を歓迎します。
開発現場と共に課題を見つけ、改善をリードする中で、自らの専門性を磨き続けたい方に最適なポジションです。

1. 先進技術 × 基盤技術の両立
「生成AI等の先進技術をチャレンジしつつ、クラウドやオンプレ等の基盤開発の経験・知識も活かせる。」

2. 様々なシステム開発のノウハウに触れられる
「公共・金融・法人など、同社が関わる多彩な領域のインフラ開発のノウハウに触れることができ、幅広い知見を得られます。」

3. キャリアの成長機会
「ITアーキテクト・コンサルタントとしての論理的思考力、最新技術等のスキルに加え、プロセス改善などの知識だけでは得難い経験をもとにしたスキルアップなど、幅広いスキルを磨ける成長環境を提供します。」

4. 社内横断で活躍できるポジション
「全事業部から要請を受ける立場なので、さまざまな事業部・専門家と連携しながらプロジェクトを進められます。」

5. プロフェッショナル人材との協働
「AIに強い、インフラに精通したITアーキテクト・コンサルタントなど、専門性の高いメンバーとチームを組みながら成果を出せます。」

データドリブン経営推進のため、データプラットフォームの整備強化を目的とした増員募集です。
経営の意思決定の迅速化と生産性向上を目的に、経営層および事業部門のデータ利活用推進を担う組織としてデータインテリジェンス部が設立されました。特定のBIツールを主要ツールとして、経営層向けダッシュボードを開発、事業部のデータ活用を支援、全社向けBI人材育成を進めており、組織としての成熟度は高まっています。次のステップとして、さらなる活用拡大を支えるデータ基盤の整備に取り組むため、全社推奨のSnowflakeを中心とした基盤づくりから、セマンティックモデル、メタデータ、ガバナンスの整備までを一緒に進めていける人材を募集します。現時点ですべてを一人でリードできる必要はなく、いずれその役割を担っていきたいという方も歓迎します。

【業務内容】
・Snowflake / Microsoft Fabricを活用したデータパイプラインおよびDWHの設計・構築・運用
・Power BIを活用したセマンティックモデルの設計・構築・運用
・上記環境におけるメタデータ整備（用語定義など）
・上記環境に関するベストプラクティスやデータガバナンスの社内への適用・展開

【同部門の魅力】
・役員直下の経営に近い部門となり、同社全体のデータドリブン経営において重要な部門となります。これからデータプラットフォームのSnowflake活用により、現在のデータ整備だけではなく、今後のAIエージェント活用等を見越したデータアーキテクチャを推進する組織です。
・外部ベンダーに頼るのではなく、社内で技術的な分野も対応しており、最新の技術活用や知見を活かしながら業務に取り組む事が可能です。

【同部門の役割】
・同社が抱える重要な経営課題を関係部門とともに明確化し、それらをBI等ツールにより可視化・分析して解決へと導く事となります。また同社内の財務/非財務の主要経営情報の一元化・共有ナレッジ化を進め、今まで以上にスピーディかつ全社合理的な意思決定を実現します。それらを通じ、事業構造改革、リソース再配分、生産性向上、組織改革等の経営トップによる事業戦略意思決定をサポートする事が同部門の役割となります。

AIやデータを活用することが増え、生成AIなどを駆使することが当たり前の時代となりました。顧客からも、DX加速や生成AIを中心とした先端技術の急速な進化、業務・ITの複雑化といった構造変化に伴う相談が数多く寄せられています。
同社は2017年から、AI/ビッグデータ活用のビジネスを進めてきましたが、その割合も年々増えております。
この度、「データ連携・データ基盤整備」「レガシーシステムのモダナイズ」「業務とITの全体最適化」等の領域を中心に、「コンサルティング×実行支援」を一体化したサービスを提供します。そのメンバーを募集しています。エンジニアとして市場価値を高め続けてみませんか。

【想定業務例】
・自動車車体設計におけるデータ利活用DXツールの開発
・AIエージェントによる社内業務アプリケーションの開発
・技術支援ワークフローシステムおよびツールの開発
・Local LLMを使った評価業務の効率化
・ソフトウェア開発で利用する生成AIツールの開発
・AIによる船舶制御の先行技術開発
・AIのOSSを応用した映像解析開発
・AIプロンプト自動更新機能の開発

【関われる製品・サービス】
自動車（開発効率化・自動化/生産効率化）
ロボット
次世代デバイス
医療機器
AR/VR製品
センシング/IoT etc…

変更の範囲：会社の定める業務

大規模開発プロジェクトを、PMとしてリードしていただきます。
AIエージェント（Claude Code,Devin,Codex）などのAIツールを活用し、AI駆動開発に最適化された開発標準を用いて、大規模であっても高品質×高生産性を両立するプロジェクトを実現していきます。


＜PMの主な業務内容＞
・大規模プロジェクトの計画／進捗／品質／コスト／リスク管理（QCDS管理の高度化）
・マルチベンダー・多数のステークホルダーを横断したプロジェクト全体の統括
・AI駆動開発エンジニア（Devin）やチームのマネジメント、若手PMの育成
・お客様の経営層・情報システム部門との合意形成や調整／顧客折衝／の主導
・お客様への価値共有や、大規模刷新における技術的意思決定支援
・AI×モダンアーキテクチャを活用した、移行方針／仕様／設計指針の策定


大規模開発プロジェクトを、PMとしてリードしていただきます。
AIエージェント（Claude Code,Devin,Codex）などのAIツールを活用し、AI駆動開発に最適化された開発標準を用いて、大規模であっても高品質×高生産性を両立するプロジェクトを実現していきます。

＜PMの主な業務内容＞
・大規模プロジェクトの計画／進捗／品質／コスト／リスク管理（QCDS管理の高度化）
・マルチベンダー・多数のステークホルダーを横断したプロジェクト全体の統括
・AI駆動開発エンジニア（Devin）やチームのマネジメント、若手PMの育成
・お客様の経営層・情報システム部門との合意形成や調整／顧客折衝／の主導
・お客様への価値共有や、大規模刷新における技術的意思決定支援
・AI×モダンアーキテクチャを活用した、移行方針／仕様／設計指針の策定

魅力
・2〜5億円規模の大規模基幹刷新という、社会的インパクトの大きいプロジェクトにPMとして携われる
・これまで培ってきた大規模PM・マルチベンダー統括の経験を、そのまま活かしながら新しい武器を得られる
・AIという武器を身に着けて、大規模開発をモダンアーキテクチャへと刷新できる
・従来の非効率な大規模開発スタイルから解放され、予見型で生産性の高い開発をリードできる
・古い基幹システムに苦しんでいる大手企業の構造を変える最前線に立てる
・若手PMの育成や、プロジェクトマネジメント標準の整備など、知見の展開にも貢献できる
・技術特化、上流挑戦、より大規模なプログラム統括など多様なキャリアパスを描ける
・当社は定年70歳制度を導入。培ってきた経験を、年齢に縛られず長く第一線で発揮できる環境
・家族との時間や自分の体力／志向にあわせて、働き方を柔軟に設計できる

入社後のイメージ、今後の期待値
・複数の大規模プロジェクトを束ねるプログラムマネージャーへ
・AIやクラウド知識を吸収しながら、AI活用エンジニアとしてのスペシャリストへ
・後進の育成を担う、組織のマネジメント／人材開発のリーダーへ
・70歳までの定年制度のもと、自分のペースで長く第一線でのキャリアを継続することも可能



本ポジションの先には、さらに大規模なプロジェクトを推進するキャリアだけでなく、お客様の事業戦略や変革テーマそのものを技術起点でリードする「ストラテジックアーキテクト」へのキャリアがあります。

システム開発やプロジェクトマネジメントの経験を活かしながら、経営と技術をつなぐ役割へ。

「技術を理解した上で、より大きな変革に関わりたい」そんな方にとって、次のキャリアを描ける環境です。

また、ご志向や適性に応じて、チームや組織づくりを担い、事業成長をリードする組織長としてキャリアを広げていくことも可能です。

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

職務内容
【ミッション】
・次世代社会インフラ構想の実現に向けた事業開発／推進
【主な業務】
・AI戦略およびAIプロダクト戦略の策定
・AIプロダクトロードマップの策定・推進
・開発部門／営業部門と連携した事業化推進

【具体的な業務】以下の業務を主導する立場で担当いただきます。
・次世代社会インフラに関するAI戦略・AIプロダクト戦略の策定
・AIサービス／AIプロダクトの企画およびロードマップ策定
・開発部門との要件整理、優先順位付け
・営業部門との販売戦略・GTM設計
・社内外ステークホルダーとの調整・合意形成

仕事の魅力
次世代社会インフラ構想は、日本のAI・デジタル社会を支える基盤です。
経営層と連携し、数千億円規模の事業を具体化し、大規模に組織を動かす貴重な経験が得られます。
また、当社の長期ビジョンに貢献し、チャレンジを推奨する組織風土の中で、
自分のアイデアを反映し、裁量を持って業務に取り組むことが可能です。

公共・自治体における住民向けサービス・職員向けサービス、官民が連携したサービスなど、新技術を活用して、社会課題を解決するソリューションやサービスを企画・開発・提案していく業務、及びその具体的な案件対応等を担当していただきます。

【職務詳細】
●対象
・提案先・お客さまは自治体、国（総務省やデジタル庁等）、及び民間企業となる場合もある

●サービス・ソリューション企画
・市場、ニーズ調査、サービス・ソーリューション企画、企画評価のためのPoC・評価、事業性評価
・技術的課題・対策、ビジネス課題対策

●サービス・ソシューション事業計画策定
・企画において事業対象となったものの事業計画策定(開発計画、投資回収計画、拡販計画等）

●サービス・ソリューション開発、保守・稼働維持
・事業計画化されたサービス・ソリューションの開発（開発リーダー及び一部開発）
・開発されたサービス・ソリューションの保守・稼働維持

●サービス・ソリューション拡販、案件対応
・開発されたサービス・ソリューションの拡販・プレ活動
・お客様の実際の案件対応(提案/構築/保守等)

●その他
・新規領域ビジネス推進の一環として、自部門以外(公共分野における他部門、公共分野以外の他部門）との連携、会社として取り組んでいるLumada推進活動にも関わっていただきます。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●仕事の魅力・やりがい
・日本の公共分野・自治体を中心として、さまざまな社会課題を解決するためのソリューション・サービスの企画・開発・提案に関わることで、さまざまな人々への貢献、新たな日本の未来を切り開くことへの貢献ができます。
・当社の中で自治体分野を牽引する部署であり、お客様と相対している各フロント部門やベンダーと連携し、最新技術や先進的な取り組み(実証実験等)に関わることができます。
・社内の多くの組織やメンバ、社外の多種多様なお客様やベンダーと連携、関わり合いながら、より大きな・影響力のある仕事ができます。

●キャリアパス
・これまで自身が持っていた技術をベースといして、更に当グループの知見や手法、新しい取り組みに参画することで、課題解決能力の向上、スキルアップを図ることができます。
・若いうちから権限移譲を行い、新しい企画・取り組みにチャレンジできる機会が多くあります。成果によりキャリアップしていくことができます。

●これまでの経験を活かす
・自治体のお客様に新たな価値を提供するため、自治体の業務に課題意識をもち、従事された経験、また、課題解決に向けて実施したシステム・サービスの開発および、最新技術の調査・適用を行った経験を活かすことができます。
・地域の課題解決に向けて民間事業者と連携した新しい事業創出をめざし、ビジネススキームの形成、企画提案、データ分析等の幅広い経験を活かすことができます。
これらの経験を活かし、社会課題の解決を一緒に実現できる方を募集します。

## データAI Solution事業とは
データ基盤と生成AIを掛け合わせ、企業の意思決定を支援する事業です。
特定のデータクラウドを活用したデータ基盤構築から、AIエージェントのガバナンス基盤（特定のプラットフォーム）、AI協働プラットフォーム（AI協働プラットフォーム）まで、一貫したデータ×AIのスタックを持ち、金融機関を中心としたエンタープライズ向けに展開しています。

# Data AI Solution事業が提供しているサービス
- 特定のプラットフォーム（新規立ち上げ）
組織内のAIエージェント接続を一元管理し、ガバナンスとセキュリティを支えるプラットフォームの開発
金融機関を中心としたエンタープライズ向けプロダクトとして外部展開を目指して開発中
- AI協働プラットフォーム（企業向けAI協働プラットフォーム）
企業向けにAI×業務協働（バイブワーキング）の環境を提供するプロダクト
チャットから業務依頼・承認制御・実行までを一元化し、金融・規制業務でも導入しやすいガバナンスを備えたエンタープライズ向けのAI協働基盤です。
特定のプラットフォームと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
- データ基盤構築フレームワーク
特定のデータクラウドをベースにしたモダンデータ基盤とAIデータオペレーションを迅速に構築可能なデータ基盤構築フレームワーク。
各企業の環境や要望に合わせた柔軟な導入が可能。

# Data AI Solution事業チーム
社員の過半数をエンジニアが占めており、PM・コンサルタント・Bizdevと密に連携しながら開発を進めるスタイルです。
### ≪チームの雰囲気≫
大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛なチームです。
技術的な議論が日常的に飛び交い、技術書の輪読会なども自発的に開かれています。
20 30代のメンバーが中心ですが、経験やバックグラウンドは多様で、コンサルティングファーム出身・SIer出身・金融業界経験者など様々なメンバーが在籍しています。
### ≪働き方≫
フルリモート対応で、北海道から沖縄まで全国各地にメンバーが在籍しています。
家庭やプライベートと両立しながら働くメンバーも多く、ライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。
### ≪キャリアパス≫
テックリード・PdM・PMなど複数のキャリアパスがあり、エンジニアとしてプロダクト開発をリードしながらPdMとしても活躍するメンバーも実際にいます。

# 特定のデータクラウドの公式認定技術リーダーが在籍する技術環境
同社には、特定のデータクラウドの公式認定技術リーダーが、VP of Data & AIとして技術戦略をリードしています。
- 世界水準の技術力と知見：
全世界のデータ専門家の中から選ばれる、深い技術力とコミュニティ貢献が認められたデータエンジニアが同社のデータ戦略をリードしています。
- 知見を共有するカルチャー：
「特定のデータクラウドの公式認定技術リーダー」の選出には、卓越した技術力だけでなく、ブログや登壇を通じた「無私な知見共有(セルフレスな貢献)」が不可欠です。
こうした「知見を惜しみなく仲間に還元する」精神は同社のエンジニア文化そのものであり、業界のスタンダードを創る側から直接レビューを受けられる、国内有数の育成環境を実現しています。
- 個人の挑戦を尊重し、支援する組織：
私たちはエンジニアの社外活動や技術研鑽を、組織の成長に不可欠な「投資」であると考えています。
技術者が主役となり、その挑戦を最大限に尊重するオープンな環境がここにあります。

## 業務の概要
データエンジニアとして、様々なデータ関連の業務に関わっていただきます。
データ基盤の構築、データ分析、SaaSの開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。
※社内の配属先はご経験やご希望を踏まえた上でご本人様とご相談しながら決定いたします

### 【具体的な業務内容】
- データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
- プロダクトのデータパイプラインの設計、構築、運用
- 生成AI導入における顧客支援

## ポジションの魅力
#### 1. Modern Data Stackでの実践機会
特定のデータクラウド, dbt, Airflow, Terraform, AWS/Google Cloud/Azureなどクラウドネイティブな技術を駆使し、堅牢かつ拡張性の高いデータ基盤を構築・運用しています。
#### 2. 優秀なメンバーと多彩なロールモデル
コンサルティングファーム出身、SIer出身、金融業界経験者、ML・LLMエンジニアなど多彩なバックグラウンドを持つメンバーが在籍し、知見を学び合える環境が整っています。
#### 3. マルチロールでの活躍機会
データエンジニアリングにとどまらず、バックエンド・インフラ・フロント・AIモデル開発、PMやプロダクト企画など、志向に応じて幅広い領域に挑戦することが可能です。
#### 4. 成長と働きやすさを支える制度
出社・リモートを日ごとに柔軟に選べる働き方や学習支援(年12万円)、3km圏内居住での住宅手当(月5万円)を用意しています。同グループで生成AIを活用し、LLM環境やCopilot、Devinなどの先端ツールも積極導入しています。また、米国開催の特定のデータクラウドのSummit登壇など、海外カンファレンス参加実績もあります。

【この仕事の魅力】
・「作業者」ではなく、会社の中核メンバーとして組織を大きくできる
プロジェクトを動かすだけでなく、メンバー育成・採用・組織改善にも関わることができます。
少数精鋭だからこそ、一人ひとりの影響力が直接組織の成長につながります。
・主体性・改善提案が評価される文化
「こうしたほうがいい」というアイデアや提案を積極的に出せる環境です。
上からの指示を待つのではなく、自分から動いて周囲を巻き込んでいける方が輝ける職場です。
・PM・拠点リーダーへのキャリアパスが明確
PL → PM → 拠点マネージャーへと着実にステップアップできる体制を整備。
実績と意欲次第で、経営層との距離も近い環境で早期に重責を担えます。
・帰社日・交流会で、横のつながりが生まれる文化
SESでも孤独にさせない。定期帰社日や懇親会を通じてメンバー同士が交流できる文化を大切にしています。
仕事仲間との連帯感も、ここで働く理由のひとつです。
・受託案件では社内メンバーのみで開発を完結
受託プロジェクトでは自社チームで一気通貫して開発。
顧客との距離も近く、「作ったものが社会に届く」やりがいを実感できます。

●業務内容
プロジェクト先に常駐し、開発業務を中心に担当いただきます。 クライアントのDX推進・システム開発等において、
プロジェクトリーダーとしてメンバーのマネジメントや案件の進捗管理等を担当いただきます。
ご経験に応じてマネジメント寄り・技術寄りのいずれのキャリアも歓迎します。
今回のポジションでは、 PLとして 顧客先との信頼関係構築から、請負や受託案件の獲得など、
営業と連携した提案活動や新規案件立ち上げ等にも携わっていただく可能性があります。
【プロジェクト一例】
・生成AI／AIエージェント活用による DX推進案件
顧客課題のヒアリングから、 AI活用の企画・提案、要件定義、 PoC実施、本番導入まで一貫して担当
（技術：Python、Azure OpenAI、RAG など）
・基幹システム刷新／業務改善プロジェクト
営業と連携した提案フェーズから参画し、受注後は PMとしてプロジェクトを推進
業務整理・要件定義から開発マネジメントまで一貫して担当
（技術：Java、Vue.js、AWS など）

【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

【職務概要】
データ・AIを活用したデジタルサービス事業（DX事業、特にHMAX事業）において、プロジェクトの停滞や品質問題、重大な障害の未然防止を目的に、品質課題の解決施策をリードします。本ポジションでは、デジタル領域における品質保証の知見やツールを活用しながら、プロジェクトで活用する品質保証プロセスの設計・改善を主導いただきます。
・当事業におけるプロジェクトの横断的な把握、および品質課題の抽出・解決策の検討
・関係部署と連携した品質改善活動の推進、および勉強会・ワークショップの企画運営
・デジタルソリューションの品質保証業務におけるAIエージェントの導入および活用促進
・品質保証統括部門（本社QA）と連携したナレッジ共有および全社展開の推進
・グローバルプロジェクトや海外拠点での品質保証活動における課題抽出および改善施策の実行

【職務詳細】
2026年度は新規領域拡大に向けて、既存の活動に加え、社内横断のプロジェクトチームを立ち上げています。本タスクフォースには、各業界を担当する品質保証部門も参画しており、実際のプロジェクト遂行の中で発生する課題を横断的に収集しています。本ポジションでは、これらの課題に対し、解決策の検討や必要な調査を行い、最適な品質保証のノウハウやナレッジとして体系化し、他部門へ展開していく役割を担います。また、関係部署と連携した勉強会やワークショップの企画・運営を通じて、組織全体の品質向上を支援します。
さらに、本社QA、グローバル部門、企画部門、システムエンジニア部門と連携し、HMAXの最新動向を踏まえながら、AIやデータ、部門横断の連携を活用した「顧客価値につながる品質」を実現する新たな品質保証モデルの検討・構築を行います。
加えて、生成AIを活用した品質保証業務の高度化・効率化にも取り組みます。従来の品質保証業務を生成AIにより効率化するだけでなく、新たな価値創出につながる活用方法を検討し、その成果を全社へ展開していきます。

大手企業のバックオフィス・フロントオフィス領域を中心に、AIを活用した業務変革プロジェクトを推進してきた企業でのポジションです。累計支援社数105社・17業種、継続中クライアント50%超という実績が示すとおり、「導入して終わり」ではなく「業務が変わる」まで伴走することを大切にしています。
このポジションでは、大手クライアントのAI導入プロジェクトのフロントを担い、課題ヒアリングから要件定義・プロトタイプ構築・社内展開支援まで一気通貫で関わります。バックエンドの本格開発は社内エンジニアチームが担うため、クライアント対応とプロジェクト設計に集中できます。
【具体的な業務内容】
・クライアントへのヒアリングを通じた業務課題の特定・要件定義
・プロジェクトのスコープ設計・フェーズ分割・スケジュール策定
・AIツールを活用したプロトタイプのクイック構築・クライアントデモ
・社内エンジニアチームへの要件連携・進捗管理・ステークホルダー調整
【実際のプロジェクト例】
・あるプロジェクトでは、Difyを活用した固定資産判定AIチャットボットを構築。担当者への問い合わせを自動化し、開発後は非エンジニアが自走できるよう研修も実施しました。
・別のプロジェクトでは、現場社員がAIエージェントを実務で構築できるレベルまで到達させる実践型研修を設計・実施しました。
・また、官民共創ワークショップでは、Dify・Copilotを活用した法令立案業務の効率化を検証しました。
エンジニアリングの知識は不要ですが、AIツールを触りながら動くものをクイックに見せる力は必要です。「まず動かす」スタンスで仕事ができる方に向いているポジションです。