LLM転職求人

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【業務概要】
AIエージェント等のAIソリューションを企業の環境で安全・継続的に動かす基盤の設計・導入を主導します。Azure、Google Cloud、AWS等のクラウドサービスを選び、認証・データ・既存システム・運用をつなぐ設計を担当します。業務コンサルタントやエージェント開発担当と協業し、クライアントの既存環境と制約に合わせてシステム構成を柔軟に考えながらAIソリューションの実用化を支援します。担当は基盤領域に限らず、案件に応じてユースケース検討、エージェント実装、業務システム連携、運用定着にも参画します。

【具体的な業務】
・AIエージェント等のAIソリューションを、クライアントのシステム環境に合わせて設計し、実際に利用可能な仕組みとして実現
　- クライアント環境を踏まえたAIの実装方式・アーキテクチャ検討
　- Azure／Google Cloud／AWS等の製品選定と構成設計
　- ID・権限、ネットワーク、データ接続を既存システムに合わせて設計
　- 環境構築・デプロイ方法を整え、PoCから本番導入へ展開
　- ログ・監視、可用性、費用制限、セキュリティ要件を運用に反映
　- ベンダーツールの適合性と接続方式を検証し、運用体制を整備
・案件に応じて提案、要件定義、導入・定着支援にも参画

【ポジション・部門の魅力】
AIエージェントをはじめとする最先端AI技術のエンタープライズ導入に初期段階から携わることができます。単なる基盤構築にとどまらず、提案・ユースケース検討から実装・運用定着まで一気通貫で関われる点が大きな魅力です。

【業務概要】
M&AのディールプロセスやValue upの場面において、クライアントの業務改善に組み込むAIエージェントの設計・開発を担うポジションです。LLMの推論、ツール利用、参照情報等を組み合わせて業務タスクを実行できるエージェントを構築します。開発にとどまらず、会計士や戦略コンサルタントと協働し、業務整理、PoC、効果検証、導入・改善にも参画します。

【具体的な業務】
・クライアントの業務をAI前提で再設計し、AIエージェントが人と連携しながら業務を遂行する仕組みの構築
- 業務タスクを分解し、エージェントが担う範囲を設計
- LLMへの指示、参照情報、ツール利用、反復・停止条件を設計
- エージェントの実行フローとアプリケーションの開発
- 検索・業務API等と接続し、実データで動作を検証
- 出力品質・例外・費用・エージェントの効果を評価し挙動を改善
- 人による承認・監督等、AIと人の役割分担を設計し業務へ導入
・案件に応じた提案活動・業務設計への参画、現場への導入・定着と継続的な業務改善の推進

【ポジション・部門の魅力】
・最先端のAI技術を活用し、単なる概念検証にとどまらず現場のビジネス成果に直結するシステムを構築できます。
・会計士や戦略コンサルタントなどの多様なプロフェッショナルと協働し、ビジネスと技術の両面から業務改革を推進する経験が得られます。

【募集範囲】
● 脅威ハンティング
クライアント環境のEDR/XDR、SIEMを活用し、既存の検知ルールでは捕捉できない潜在的な脅威や攻撃者の痕跡を仮説駆動で能動的に探索します。発見した脅威のトリアージ、検知ロジックへのフィードバックを通じて、クライアントのセキュリティ態勢を継続的に強化します。
● インシデントレスポンス
ランサムウェア感染、情報漏えい等のセキュリティインシデント発生時の初動対応から、フォレンジック調査・ログ分析等による原因究明、被害範囲の特定、封じ込め・復旧支援、再発防止策の提言まで一貫した対応を実施します。

【具体的業務内容】
・脅威ハンティング（EDR・XDR／SIEM／フォレンジックアーティファクト等）
・インシデントレスポンス（初動対応、トリアージ、封じ込め・復旧支援）
・デジタルフォレンジック調査（ディスク／メモリ／ログ解析等）
・カスタマーコミュニケーション（説明・ヒアリング・期待値調整等）
・調査結果の分析およびレポーティング
・経営層／現場向け報告会の実施
・検知ルール（Sigma等）の開発・チューニング支援
・生成AI／LLMを活用した調査・分析プロセスの高度化・自動化
・再発防止策・セキュリティ強化施策の検討・実装支援

【個人に期待する役割やミッション】
サイバーインシデント発生時における最前線の専門家として、迅速かつ的確な調査・分析を通じて、クライアントの事業継続とリスク低減に貢献していただきます。

単に攻撃の痕跡を調査するだけでなく、攻撃者の行動や侵害経路、被害範囲を明らかにし、再発防止につながる本質的な課題を特定することを期待しています。

また、AI/LLMを活用した次世代の脅威ハンティング・インシデントレスポンスの実現や、調査手法・サービスの高度化にも主体的に取り組み、当社のBlueTeamサービスを業界トップレベルへ進化させる役割を担っていただきます。""

【仕事の魅力・やりがい】
高度化・巧妙化するサイバー攻撃に対し、企業や社会を守る最前線で活躍できるポジションです。潜在的なインシデントの脅威特定、インシデント発生時の緊迫感のある対応を含めた技術的な調査、脅威分析、再発防止策の提言まで、一連の対応を主体的に担うことができます。

また、AI/LLMを活用した新しい技術の実現に挑戦できるほか、サービス開発や組織づくりにも参画できる環境があり、技術者としてだけでなく、将来的にはセキュリティ領域のリーダーとして成長できる点も大きな魅力です。

主な業務内容
Web、モバイル、API/バックエンド、そしてAI/LLM搭載プロダクトに至るまで、システム全体の品質保証戦略の策定からテスト自動化基盤の設計・構築、CI/CDパイプラインへの統合までの一連のフェーズをリードいただきます。

【業務詳細】
プロダクト横断のテスト戦略・テスト計画の策定
・Web（フロントエンド）、モバイル（iOS/Android）、API/バックエンド、AI/ML機能にわたる最適なテストアプローチおよびテスト計画の定義
・要件定義や設計フェーズからの参画による「シフトレフト」の推進と、仕様の不備・欠陥の早期発見メカニズムの構築

テスト自動化基盤（E2E / API / モバイル）の設計・構築・運用
・拡張性と保守性の高い自動テストフレームワーク（Playwright / Cypress / Appium / REST等）の選定・設計・構築
・テストコードのメンテナンス性向上、実行時間の最適化、およびFLAKYテスト（不安定なテスト）の制御・改善

CI/CD品質ゲートの確立とリリース判定の自動化
・自動テストスイートをCI/CDパイプライン（GitHub Actions / GitLab CI等）へ統合し、高速かつ信頼性の高いフィードバックループの構築
・リリース判定の自動化・効率化を通じた、安全で高頻度なデプロイ環境の実現

AI / LLM特有の品質評価手法の確立
・LLM活用機能に対するテストアプローチの策定（出力クオリティ評価、プロンプト変更に伴う回帰テスト、エッジケース検証、安全性・信頼性評価など）
・非決定的なAI出力に対する評価メトリクスの定義と自動検証ロジックの導入

探索的テストの実践と欠陥管理プロセスの確立
・仕様の行間や未知のリスクを炙り出す高度な探索的テストの実施と、不具合の根本原因の追跡
・不具合の優先順位付けと解決までのプロセス整理、および開発チームへのフィードバック

技術的意思決定と品質文化の醸成
・品質メトリクス（テストカバー率、不具合検出率、エスケープバグ率等）の可視化と改善提案の推進
・CTO、Tech Lead、Product Manager、プロダクトエンジニアと密に連携し、開発組織全体への品質意識の組み込みを主導
開発環境
【ENS開発共通】
- プログラミング言語: C#, Python, Typescript
- バックエンドフレームワーク: ASP.NET Core, FastAPI
- フロントエンドフレームワーク: Angular
- インフラ：Microsoft Azure
- データベース：SQL Server, Cosmos DB
- コミュニケーション: Slack, Google meet,Jira
- ドキュメント管理: Azure Wiki, Confluence
- AIツール: Claude Code, Devin, Gemini


[QA]
Web E2E自動化： Playwright, Cypress
APIテスト： Postman, REST-assured, またはコードベースのAPIテストツール
CI/CD： Azure Piplines
主要言語： TypeScript, C#

【業務概要】
クライアントのマーケティング領域における定量・定性データの分析を行い、マーケティング上の意思決定への支援を行うポジションです。分析実務はもちろん、顧客課題に合わせたコンサルティング・分析案の企画立案から分析結果の報告まで、顧客対面業務を担当します。また、顧客への提案活動も担当する想定です。
小売・消費財・自動車業界をはじめとする大手企業のマーケティング戦略・施策の重要意思決定に向けたインサイトを、少人数チームで出していく重要な職務です。
マーケティング領域のドメイン知識・問題解決力・顧客折衝力などのビジネススキルと、データ・AIに関するテクニカルスキルの両者を武器としたキャリアを築いていただけるポジションです。志向・適性に合わせて、案件のプロジェクトリードやチームのマネジメントなども担当します。

【具体的な業務】
・課題ヒアリング・仮説立案：
クライアント企業のマーケティング課題・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します。
・マーケティングデータ分析：
購買データ・顧客データ・広告データ等の収集・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、顧客のマーケティング戦略・施策に対するインサイトを抽出します。
分析テーマの例：顧客・商品セグメンテーション、カスタマージャーニー分析、価格弾力性の推計、品揃え最適化、広告・販促施策のプランニング・効果測定、需要予測、SNS・レビュー等のテキストデータ分析（ソーシャルリスニング）など
分析手法は、統計的な分析手法から生成AIを活用したテキストデータの処理まで、顧客課題・データ特性に合わせて適切な手法を利用します。
・可視化・レポーティング：
分析結果をBIツール・Python・パワーポイントなどで可視化し、クライアントの意思決定への示唆をレポートします。
・提案活動：
新規・既存顧客問わず、顧客の課題を深く理解し、課題解決に向けたデータ・AI活用等の案を企画・提案し案件を組成します。
※案件の状況に応じて、マーケティング領域以外のデータ分析・生成AI活用案件（LLMを活用した業務支援・テキスト分析等）を担当する可能性があります。

【ポジション・部門の魅力】
在籍するデータサイエンティストには、プログラミングコンテスト・Kaggleのトップランカーや、国際情報オリンピックのメダリスト、博士号所持者など、少数精鋭の多彩なメンバーが揃っています。優秀なメンバーと切磋琢磨しながら、高度なデータ分析・AI活用スキルを磨くことができる環境です。

【業務概要】
デジタル変革を推進する部門にて、ビジネスレジリエンス領域を推進するメンバーの募集です。領域横断で連携し、構想から実装、定着までを一気通貫で支援します。

【具体的な業務】
デジタルやAI活用の拡大に伴って高まる「守り」の要請に対し、統制の設計・評価（ガバナンス／アセスメント）から、有事への備え・対応（セキュリティ・プライバシー／ビジネスレジリエンス）までを一体で支援します。

●プロジェクト例1：デジタルガバナンス／ITアセスメント
・AI Native企業に向けた新しいデジタルガバナンス構築支援
・M&A推進に向けたITデューデリジェンス支援
・プロジェクト第三者アセスメント
※AIが自律的に業務を遂行する環境下で、従来統制では追えない領域に対し、LLMを活用した動的ポリシー更新やAIエージェントによるリアルタイムリスク検知・自動監査を導入し、「AI-driven Governance」を実現します。

●プロジェクト例2：セキュリティ・プライバシー／ビジネスレジリエンス
・サイバーセキュリティリスク管理・ガバナンス支援
※セキュリティ成熟度評価、リスクアセスメント、セキュリティ監査、サプライチェーンリスク評価、ロードマップ策定を通じて、経営視点でのセキュリティ強化を支援します。
・サイバーレジリエンス・事業継続支援
※重要業務の選定、BIA（事業影響分析）、事業継続方針の策定、IT-BCP・サイバーBCPの整備、演習・訓練の実施を通じて、組織のレジリエンス強化を支援します。
・プライバシー・データガバナンス支援
※GDPRや各国個人情報保護法への対応、越境データ移転、プライバシーガバナンス、PIA/DPIAの実施などを通じて、グローバルなデータ活用とコンプライアンスの両立を支援します。

【ポジション・部門の魅力】
最先端のテクノロジー（AI、クラウド等）を活用した、先進的なデジタルガバナンスやセキュリティ、レジリエンスの構築に携わることができます。経営視点でのセキュリティ強化や、グローバルなデータ活用とコンプライアンスの両立など、社会的インパクトの大きいプロジェクトに挑戦できる環境です。

【業務概要】
AI & Technology Modernization BUにて、AI Transformation（AITM）としてデジタル変革を推進するポジションです。AI戦略担当と協働し、業務課題と価値仮説を、本番で使えるAIソリューションへ具体化します。技術・データの実現可能性検証から設計・実装・評価・本番導入までハンズオンで担い、品質・安全性・信頼性・運用コストを管理。継続改善と技術移転を通じ、顧客が自ら活用・改善できる状態を支援します。

【具体的な業務】
顧客のAI活用を「動くもの」として形にします。AIエージェント・機械学習・ナレッジ基盤などの実装フェーズを中心に、業務変革から新サービス開発、本番導入・定着・継続改善まで、ハンズオンで支援します。

＜プロジェクト例＞
1. AIエージェントを活用した業務ワークフローの設計・実装、PoCから本番導入・業務定着までの推進
2. 数理最適化／ML／RL／マルチモーダル等を活用した業務プロセスの高度化・自動化
3. AI活用を前提としたシステムアーキテクチャ設計・モダナイゼーション
4. RAG・VectorDB等を活用した検索・知識活用基盤、ナレッジグラフおよびセマンティックレイヤーを含むデータ・知識構造の設計・構築・チューニング
5. 顧客内製チームへの技術移転・ハンズオン伴走支援、開発・運用プロセスの標準化
6. AIアプリケーションの評価設計、Human-in-the-loop、ガードレール、トレーシング・モニタリングの実装
7. LLMOps／MLOpsを活用した本番運用、継続評価、モデル・プロンプト・ワークフローの改善

【ポジション・部門の魅力】
AIやシステムを構築するだけでなく、業務プロセス、データ、システム、組織のあり方までを含めて変革し、顧客自身がAIを継続的に活用・改善できる状態の実現を目指すことができます。

【業務概要】
AI & Technology Modernization BUにて、AI Transformation（AITM）としてデジタル変革を推進するポジションです。領域横断で連携し、構想から実装、定着までを一気通貫で支援します。本ポジションでは、ビジネスレジリエンス領域を推進するメンバーを募集しています。

【具体的な業務】
デジタル・AI活用の拡大に伴って高まる「守り」の要請に対し、統制の設計・評価（ガバナンス／アセスメント）から、有事への備え・対応（セキュリティ・プライバシー／ビジネスレジリエンス）までを一体で支援します。

主なプロジェクト例：
1. デジタルガバナンス／ITアセスメント
・AI Native企業に向けた新しいデジタルガバナンス構築支援
・M&A推進に向けたITデューデリジェンス支援
・プロジェクト第三者アセスメント
（例：AIが自律的に業務を遂行する環境下で、従来統制では追えない領域に対し、LLMを活用した動的ポリシー更新やAIエージェントによるリアルタイムリスク検知・自動監査を導入し、「AI-driven Governance」を実現）

2. セキュリティ・プライバシー／ビジネスレジリエンス
・サイバーセキュリティリスク管理・ガバナンス支援
（例：フロンティアAIを含むセキュリティリスクに対して、セキュリティ成熟度評価、リスクアセスメント、セキュリティ監査、サプライチェーンリスク評価、ロードマップ策定を通じて、経営視点でのセキュリティ強化を支援）
・サイバーレジリエンス・事業継続支援
（例：重要業務の選定、BIA（事業影響分析）、事業継続方針の策定、IT-BCP・サイバーBCPの整備、演習・訓練の実施を通じて、組織のレジリエンス強化を支援）
・プライバシー・データガバナンス支援
（例：GDPRや各国個人情報保護法への対応、越境データ移転、プライバシーガバナンス、PIA/DPIAの実施などを通じて、グローバルなデータ活用とコンプライアンスの両立を支援）

【ポジション・部門の魅力】
最先端のテクノロジー（AI、クラウド等）を活用したデジタルガバナンスやセキュリティ対策に携わることができ、企業の経営リスクや財務インパクトに直結する重要な意思決定を支援するやりがいがあります。

【業務概要】
デジタル変革を推進する部門における、テクノロジーコンサルタントのオープンポジションです。応募者の経験や志向に合わせて、以下の8つの領域のいずれかにて選考を行います。

【具体的な業務】
1. デジタルサービスデザイン
既存ビジネスアセット・データ・デジタル技術を掛け合わせ、事業変革と新規サービス創出を支援します。
・既存ビジネスアセットやデータを活用した事業企画・戦略立案
・デジタルを活用した顧客接点創出およびLTV／NPS向上の戦略立案

2. 先端テクノロジー目利き
最前線の先端技術をいち早く検証・言語化し、技術トレンドリサーチやパートナー技術評価を通じて、意思決定を支援します。
・先端技術（生成AI／フィジカルAI／ロボティクス／デジタルツイン等）の検証レポート作成
・企業システムへの先端技術適用に向けた技術調査・実現可能性評価（PoC）

3. エンタープライズアーキテクチャデザイン
企業の現状を捉え、変革を定義し、AIを前提とした構造を設計、継続的に実行・進化させる支援を行います。
・企業全体をアーキテクチャの視点で構造化し、目指す未来像と道筋を描く支援
・アジリティ向上と継続的価値提供を実現するプロセス構築

4. AI
顧客の課題を起点に、AIを活用した変革テーマの探索、ユースケース企画、実行ロードマップ策定から導入・定着までを一気通貫で支援します。
・AI変革テーマの構想・企画、ロードマップ策定と実行推進
・AIエージェントを活用した業務ワークフローの設計・実装、LLMOps／MLOpsを活用した本番運用

5. データマネジメント・ガバナンス
AIやデータ活用に向けたアーキテクチャ構想、データ環境のデザイン・モデリング・構築、データ戦略・ロードマップ策定等を支援します。

6. デジタル・インプリメンテーション
業務・システム・組織・テクノロジーを横断したITグランドデザイン策定、構想策定、要件定義、設計からテスト推進、マネジメントを支援します。

7. ビジネスレジリエンス
デジタル／AI活用の拡大に伴う統制の設計・評価から、有事への備え・対応（セキュリティ・プライバシー等）までを一体で支援します。

8. デジタルケイパビリティ醸成
持続的なデジタル変革を実現するために、企業が持つべきデジタル／IT組織機能の再設計と、その実行を支援します。

【ポジションの魅力】
構想策定から実装、定着までを一気通貫で支援する環境があり、最先端のテクノロジーを用いて企業の変革に深く関わることができます。

【業務概要】
AI & Technology Modernization BUでは、AI Transformation（AITM）として、デジタル変革を推進しています。領域横断で連携し、構想から実装、定着までを一気通貫で支援します。下記の8つの領域でコンサルティングを行っています。

1. デジタルサービスデザイン
2. 先端テクノロジー目利き
3. エンタープライズアーキテクチャデザイン
4. AI
5. データマネジメント・ガバナンス
6. デジタル・インプリメンテーション
7. ビジネスレジリエンス
8. デジタルケイパビリティ醸成

本ポジションでは「4. AI」のうち、AI戦略担当と協働し、業務課題と価値仮説を、本番で使えるAIソリューションへ具体化します。技術・データの実現可能性検証から設計・実装・評価・本番導入までハンズオンで担い、品質・安全性・信頼性・運用コストを管理。継続改善と技術移転を通じ、顧客が自ら活用・改善できる状態を支援します。

【具体的な業務】
顧客のAI活用を「動くもの」として形にします。AIエージェント・機械学習・ナレッジ基盤などの実装フェーズを中心に、業務変革から新サービス開発、本番導入・定着・継続改善まで、ハンズオンで支援します。
AIやシステムを構築するだけでなく、業務プロセス、データ、システム、組織のあり方までを含めて変革し、顧客自身がAIを継続的に活用・改善できる状態の実現を目指します。

＜プロジェクト例＞
1. AIエージェントを活用した業務ワークフローの設計・実装、PoCから本番導入・業務定着までの推進
2. 数理最適化／ML／RL／マルチモーダル等を活用した業務プロセスの高度化・自動化
3. AI活用を前提としたシステムアーキテクチャ設計・モダナイゼーション
4. RAG・VectorDB等を活用した検索・知識活用基盤、ナレッジグラフおよびセマンティックレイヤーを含むデータ・知識構造の設計・構築・チューニング
5. 顧客内製チームへの技術移転・ハンズオン伴走支援、開発・運用プロセスの標準化
6. AIアプリケーションの評価設計、Human-in-the-loop、ガードレール、トレーシング・モニタリングの実装
7. LLMOps／MLOpsを活用した本番運用、継続評価、モデル・プロンプト・ワークフローの改善

【ポジション・部門の魅力】
最先端のAI技術を用いて、企業の変革を構想から実装、定着まで一気通貫で支援できる点が魅力です。多様なスペシャリストと協働しながら、本質的なインパクトをもたらすソリューション開発に携わることができます。

【業務概要】
PMOおよびAIコンサルティングサービスの中核を担う管理職候補として、顧客支援と組織・事業運営の両面をリードするポジションです。入社後はプレイングマネージャーとして案件に参画し、同社のサービスや組織運営への理解を深めた後、管理職としての役割を担うことが想定されています。

【具体的な業務】
1. コンサルティング・プロジェクト推進
・顧客の経営・業務課題のヒアリング、As-Is／To-Be整理、AX／DX構想・ロードマップ策定
・PMOとしてのプロジェクト計画、進捗・課題・リスク・品質管理、ステークホルダー調整
・AI活用を含む業務変革テーマの企画、PoC・導入計画の策定、実行支援
・顧客経営層・決裁者との関係構築、追加提案、プリセールス、案件クロージング

2. 組織・事業マネジメント
・複数案件の採算、品質、要員配置、デリバリー状況の横断管理
・メンバーの目標設定、評価、1on1、育成およびPL／PM人材の輩出
・PMO／AIコンサルティングサービスの標準化、ナレッジ化、高付加価値化
・組織計画、人員計画、採用・体制構築を通じた事業拡大

【ポジションの魅力】
・顧客の構想策定から実行・定着まで一貫して伴走できる
・PMOとAI活用を掛け合わせた新しいサービスづくりに携われる
・案件デリバリーだけでなく、組織づくり・人材育成・事業拡大まで裁量を持って推進できる

以下3領域のうち、専門性を持つ領域を軸に、段階的に他領域へも関与いただきます。

【1.RAG / AIエージェント】
・図面・帳票・BOM・見積等が蓄積されたDB基盤から、必要な情報を的確に引き出すRAGパイプラインの設計
・ベクトル検索と構造化データ検索を組み合わせたハイブリッド検索の設計・精度改善
・検索精度の評価指標設計と、継続的な改善サイクルの構築
・製造現場の問いに答えるAIエージェントの設計・実装

【2.2D図面から3Dへの復元】
・2D機械図面から3D形状を復元する技術の調査・検証・実装
・3D表現(メッシュ / 点群 / B-rep 等)の選定と、CADデータとの相互変換の設計
・学習データ(CADからの合成データ含む)の設計・構築

【3.図面OCR / 情報抽出】
・図面からの寸法・公差・材質・表題欄・注記等の抽出精度向上
・物体検出・レイアウト解析・VLMを組み合わせた抽出パイプラインの設計
・手書き・かすれ・低品質スキャンへの頑健性向上
・アノテーション運用とデータセット構築のリード

【共通】
・論文サーベイからの技術選定と、PoCから本番実装への橋渡し
・精度指標と事業KPIを接続した優先順位づけ
・将来の研究開発チーム組成に向けた技術標準の整備

●技術環境
Python 3.11 / FastAPI / PyTorch / Ultralytics(YOLO) / OpenCV / PyMuPDF / ezdxf / Qdrant / PostgreSQL /
OpenAI API / Anthropic Claude API / Gemini on Vertex AI / Google Document AI / AWS(ECS Fargate, S3, SQS)

・自社プロダクトのインフラ基盤の負債解消・IaC化(AWS CDK / Terraform など)の主導
・AWS/GCPを活用したマイクロサービス構成の設計・構築・本番運用
・セキュリティ強化・コスト最適化を含む全社インフラ戦略の策定・実行
・開発チーム全体のアーキテクチャレビューと技術標準の整備
・将来のインフラエンジニア採用・育成に向けたティーチング

●向き合う技術的チャレンジ
・モノリスからマイクロサービスへの段階的アーキテクチャ移行(ドメイン境界の切り出し、gRPC / イベント駆動のサービス間通信設計、サービスメッシュ導入まで移行戦略そのものを描く)
・AI推論パイプライン(OCR / YOLO / LLM)を支えるGPU × コンテナ基盤の設計。レイテンシとコストのトレードオフを自分の判断で決める
・図面データ数百万件規模を見据えた、PostgreSQL + ベクトルDB(Qdrant)+ グラフDB(Amazon Neptune)のマルチDB構成の可用性設計
・月次で倍増するトラフィックに耐えるオートスケーリング戦略の策定と実装
・「動いているが脆い」既存構成を、IaCで再現可能・監査可能なインフラへ一から再構築

●技術環境(現行)
AWS(ECS / S3 / CloudFront / RDS)/ Docker / GitHub Actions
PostgreSQL / Qdrant / Amazon Neptune / Redis
Python 3.11(FastAPI)/ Next.js 15 / TypeScript

担当するのは「人を管理すること」ではなく、エンジニアリング組織そのものをプロダクトとして設計・進化させることです。

・技術戦略の共同設計:CTOと並走し、事業フェーズに合わせた技術ロードマップ・アーキテクチャ方針・技術選定の意思決定に参画。経営の意図を技術組織に翻訳し、技術の現実を経営に翻訳する「橋渡し役」として機能する
・エンジニアリング組織の設計と強化:スクラム・カンバン等の開発プロセス設計、コードレビュー文化の醸成、オンボーディング・ドキュメント整備など、組織としての開発品質・速度・再現性を高める仕組みを構築する
・採用・育成のリード:エンジニア採用の要件定義・候補者見極め・オファー設計に主体的に関与。入社後の成長支援・1on1・キャリア設計まで、エンジニアが長期的に活躍できる環境をつくる
・技術負債・品質管理の推進:事業スピードと技術品質のバランスを判断し、負債解消の優先順位づけと実行計画をCTO・開発チームと連携しながら推進する
・エンジニア文化の体現と発信:心理的安全性・フラットな議論・技術への誠実さといった、当社が大切にするエンジニアリング文化を言語化し、組織の内外に体現・発信する

全国の法人企業および地方銀行を対象に、顧客の業務課題を整理から、生成AIを活用した解決策の企画・提案、PoC、AIサービス・AIエージェントの設計・開発、導入・定着支援まで一貫して担当いただきます。

生成AI領域の技術リーダーとして、自ら設計・実装に携わりながら、2〜3名程度のチームをリードいただきます。顧客や社内関係者と連携し、プロジェクトを推進いただきます。

●具体的な業務
・顧客へのヒアリング、業務課題・ユースケースの整理
・生成AI活用の実現性および業務効果の評価
・生成AIサービス、RAG、チャットボット、AIエージェント等の企画および要件定義
・LLM、検索基盤、外部API、クラウドサービスを組み合わせたアーキテクチャの設計・開発
・プロンプトおよびエージェントフローの設計
・評価データの作成、精度・品質・安全性の検証
・PoCの計画・実行、結果分析、本番導入に向けた改善提案
・チームのタスク設計、進捗・品質管理およびメンバー支援
・営業部門や開発部門と連携した提案支援、顧客への技術説明
・導入後の活用支援および内製化支援

【入社直後にお任せしたい業務】
まずは、生成AIの内製化支援案件または技術検証案件に参画し、当社の開発プロセスや業務特性を理解いただきます。ご経験やスキルに応じてRAGやAIエージェントの設計・開発、PoC推進を担当いただき、早期にチームリードや顧客折衝をお任せする予定です。

【将来的にお任せしたい業務】
生成AI案件のプロジェクトリーダーとして複数案件を推進いただくことを期待しています。将来的には、生成AI領域の技術戦略立案・新規サービスの企画・開発・生成AI活用の標準化推進・CoE機能の整備・運営・メンバー育成の領域にも携わっていただき、志向や実績に応じてマネジメントまたは高度専門人材としてキャリアを形成することが可能です。

【業務を通じて獲得できるスキル】
・顧客課題をユースケースへ落とし込み、生成AIによる解決策を設計する力
・LLM、RAG、AIエージェントの設計・開発・評価スキル
・クラウドやAPI、データ連携を組み合わせたアーキテクチャ設計力
・PoCから本番導入・定着までを推進するプロジェクトマネジメント力
・顧客への提案、説明、合意形成を行うファシリテーション・折衝力
・少人数チームのリーダーシップおよび品質・リスク管理力

【業務の魅力】
●生成AIを実装し、定着まで支援できる
・生成AIを「試す」だけでなく、顧客の業務変革につながるサービスとして実装し、現場への定着まで支援する経験を積むことができます。
・顧客の業務課題の整理からPoC、設計・開発、本番導入、活用・内製化支援まで一気通貫で携わることができます。
●生成AI・AIエージェント領域の幅広い技術を扱える
・RAG、AIエージェント、MCP、音声認識、デジタルヒューマンなど複数の先端テーマに携わることができます。
●技術力とプロジェクト推進力の両方を高められる
・自ら設計・実装に携わりながら、少人数チームの進捗・品質管理、顧客折衝、提案支援を担当し、プロジェクトリーダーとしてのスキルを磨くことができます。
●新たな価値創出に挑戦できる
・グループの技術やアセットを活用しながら、地域のお客様のDX推進を支援し、新たな価値創出に挑戦することができます。

【プロジェクト例】
・金融機関向けの社内情報検索・回答RAG／チャットボットの構築および生成AI内製化の伴走支援
・生成AI活用のユースケース可視化、重点ユースケースのPoC、システム導入・開発
・顧客タイプや提案商品を切り替えられるセールストーク演習AIの開発
・音声認識やMCPを活用した業務支援の技術検証
・生成AI／AIエージェントを活用したソフトウェア開発プロセス高度化のPoC
・デジタルヒューマン等を活用したコミュニケーション業務の負担軽減
・グループの技術・アセットの検証、導入支援

●開発言語
・Python
・TypeScript
・JavaScript
・HTML
・CSS
・SQL
※案件により利用する言語は異なります

●開発環境
・生成AI／AIエージェント：Azure OpenAI Service、Amazon Bedrock、LangChain、LangGraph、MCP
・クラウド：AWS、Microsoft Azure
・データ活用：ベクトルデータベース
・開発・運用ツール：Git、Docker、CI/CDツール、VSCode
※案件によりクラウドサービス、外部API、RAG／AIエージェント関連ツールを組み合わせます

【業務概要】
開発チーム（スクワッド）の技術的なリーダーシップを執り、事業成果を最大化するテックリードポジションです。
特定のプロダクトに限定せず、ご経験や志向性、各事業の成長フェーズに合わせて、最も価値を発揮できる領域を担当します。またキャリアパスとしても、技術領域を突き詰めるスペシャリスト路線に加え、ご志向に応じて将来的にはエンジニアリングマネージャー（EM）として組織づくりを担う道を選択することも可能です。

【具体的な業務】
テックリードとして開発チームの技術方針を決定・牽引し、チーム全体で事業成果を創出します。
- 開発チームの技術的方針の策定、設計・技術選定・コード品質の意思決定
- AIエージェントの設計・評価・運用プロセスの構築およびプロダクト組み込み
- ビジネスサイドと共に事業課題を定義し、「プロダクトで何を作るか」「何をAIに委ね、どこを人が担うか」の境界線設計
- メンバーへの問いかけや育成を通じた、チームで課題解決できる組織状態の再現

【ポジション・部門の魅力】
- AIエージェントが前提のプロダクトを、技術の責任者として設計・開発する経験が得られます。
- 事業と一体のチームを率い、技術で事業成果を出す経験が積めます。
- AI駆動開発を前提とした開発プロセスを、チームとして設計・運用する経験が得られます。
- テックリードとしての経験を軸に、将来的には組織を率いる道も選べるキャリアの広がりがあります。
- 経営陣やCTOと近い距離で、技術と事業の意思決定に関わる経験ができます。

【業務概要】
同社は、薬局・医療領域における複数のSaaS・プラットフォームプロダクトを展開しています。
現在、生成AIをはじめとするAI技術の進化により、医療現場における情報収集、記録、判断支援、コミュニケーション、経営支援など、さまざまな業務やユーザー体験を大きく再設計できる可能性が広がっています。
同社においても、すでに複数のプロダクト・チームでAIを活用したプロダクト開発が進んでおり、AIを活用したプロダクトマネジメント経験を持つPdMも複数在籍しています。
今後は、各プロダクト・チーム単位でAI活用を進めるだけではなく、同社全体として、全社横断のプロダクト戦略をより強く推進していく必要があります。
本ポジションは、同社におけるAI活用のプロダクト戦略をリードし、複数のPdM・エンジニア・事業責任者と連携しながら、その戦略を実際のプロダクト・事業成果へつなげていく役割です。
個別の生成AI機能や単一プロダクトのPdMではなく、同社全社のAIプロダクト戦略を担うプロダクト責任者を募集します。

【具体的な業務】
1. 全社AIプロダクト戦略の策定・推進
同社が展開する複数のプロダクト・事業を横断して、AIを活用したプロダクト戦略を策定します。
医療・薬局業務における顧客課題、事業戦略、既存プロダクト、データ資産、AI技術の進化を踏まえながら、以下をリードします。
- AIによって解くべき顧客・業務課題の特定
- AI活用テーマの探索・優先順位付け
- 中長期のプロダクト戦略・ロードマップ策定
- 既存プロダクトと新規プロダクトの役割整理
- 全社としての投資テーマ・開発テーマの意思決定

2. 複数プロダクト・PdMを横断したAI活用のリード
各プロダクトの開発チームと協働しながら、以下を行い、全社としてAIプロダクト開発の質とスピードを高めます。
- 各プロダクトにおけるAI活用テーマの整理
- プロダクト間で共通化すべき体験・機能・技術基盤の特定
- 重複投資や局所最適の解消
- PdM間での知見・ベストプラクティスの共有
- 重要なプロダクト判断に対するレビュー・支援

3. 重要なAIプロダクト・新規テーマの0→1リード
全社戦略上重要なテーマについては、自らプロダクト責任者としてプロダクト開発をリードします。
- 顧客課題・業務課題の探索、ユーザーリサーチ
- AI活用仮説・ユースケース設計、プロトタイプ・PoC
- 要求定義・仕様策定、プロダクト開発
- 評価指標・KPI設計、リリース後の検証・改善
技術的に実現できることを起点にするのではなく、顧客価値・事業価値から逆算してAIを活用することを重視します。

4. AI特有のプロダクトマネジメント・意思決定
AIプロダクトにおける特有の論点（精度・品質の評価、不確実な出力を前提としたUX設計、Human-in-the-loopの組み込み、コスト・レイテンシ・品質のバランス、RAGやエージェント技術の活用、医療領域における安全性・信頼性の担保など）について、エンジニア・デザイナー・ドメインエキスパートと議論しながら、プロダクトとしての意思決定を行います。

5. 経営・事業・開発をつなぐAIプロダクトリーダーシップ
AI技術の進化を継続的にキャッチアップしながら、その可能性と制約を、経営・事業・プロダクトの意思決定につなげます。

【ポジションの魅力】
- 同社全体のAIプロダクト戦略をつくることができる
一つのプロダクトのAI機能開発ではなく、複数のプロダクト・事業を横断し、同社としてAIをどのように活用するのかを決めるポジションです。
- AIに精通したPdM・エンジニアとともに、より大きな成果をつくれる
社内には、すでにAIを活用したプロダクト開発経験を持つPdMやエンジニアが存在します。組織全体としてより大きな成果をつくることができます。
- AIによって医療現場の仕事そのものを変えられる
医療従事者が本来向き合うべき仕事に集中できるよう、業務やユーザー体験そのものを再設計することができます。
- 顧客基盤・プロダクト・データを持つ環境でAIプロダクトをつくれる
既存のプロダクト・顧客基盤・データを活用しながら、大きな社会実装につなげられることが特徴です。

【業務概要】
同社が展開する新規事業（CFO・IR担当者向けの新規AIプロダクト）において、ビジネスサイドの責任者候補として事業グロースを牽引するポジションです。これまでに築いてきた顧客基盤と組織の強みを土台に、新たな事業の柱を築いていくフェーズに携わることができます。

【具体的な業務】
適性や志向性に応じて、アカウントエグゼクティブまたはカスタマーサクセスのいずれかの役割からジョインし、事業グロースの中核を担います。また、事業のフェーズが進むにつれて、後続メンバーのマネジメントやチームビルディング（採用・オンボーディング・目標設計を含む）も想定されています。
- 新規事業の立ち上げフェーズにおける責任者候補として、Go-to-Market戦略の立案から実行までを一気通貫でリード
- 事業責任者やプロダクトマネージャーと密に連携し、売上目標・事業KPIを含む事業計画の策定と実行に参画
- 立ち上げ期ならではの「型のない状態」から、再現性のある営業・CSプロセスやプレイブックを自ら設計・構築
- 顧客との接点で得た定性・定量のフィードバックを開発チームに接続し、プロダクト戦略そのものにも関与
- 将来的には、アカウントエグゼクティブおよびカスタマーサクセス双方を横断的に統括するポジションへの成長を期待

【ポジションの魅力】
- 立ち上げ期だからこそ得られる大きな裁量とインパクトを持ちながら、事業成長のコアを担うことができます。
- 将来的には組織を率いる立場へのキャリアパスが用意されています。

【ミッション】
AI／Agentic AIの技術力を軸に、顧客ニーズを「再現性のあるGTM」と「実装可能なSolution」へ変換する

・APACの顧客課題を起点に、AI／Agentic AIのSolution戦略・Architectureを設計
・CIO／CTO・技術部門と直接対話し、複雑なニーズを実装可能なSolutionへ具体化
・Product／Engineering・海外現法・Partnerを巻き込み、GTMからPoC・受注・Deliveryまで一気通貫で推進
・案件知見を標準化し、複数顧客・国・Partnerへ展開可能な「勝ち筋」を構築

【主な業務】
1．戦略案件のSolution Strategy策定：顧客課題、Business Value、Technology、Commercial、Deliveryを俯瞰し、案件全体のSolution構想を設計する
2．GTM StrategyとSolution Architectureの接続：PM／GTM Ownerが設計するICP、Use Case、Value Proposition、GTMを実装可能なArchitecture／Delivery Modelへ落とし込む
3．Cross-Sell Solutionの設計：AGENTIC STAR、その他AI Solution、Security、Cloud、AI Infrastructureなど、複数のProduct／Solutionを跨ぐ案件を統合的に設計する
4．Solution Gapの解決：標準Solutionで解決できない顧客要求について、PM・Architect・Product部門などと連携し、Configure ／ Partner ／ Build ／ Incubateなどの最適な選択肢を設計する
5．PoCからProductionへの転換：PoCの目的・Success Criteriaを設計し、本番導入を見据えたRequirements ／ Architecture ／ Delivery Planを策定する
6．勝ち筋・Reference Architectureの標準化：受注案件を一過性の成功にせず、再利用可能なUse Case、Proposal Pattern、Reference Architecture、Delivery Patternへ転換する
7．海外現地法人・PartnerのEnablement：初期案件で構築したSolution／Deliveryモデルを、現地法人やPartnerが自走できる状態へ移管する

【具体的な業務】
・AGENTIC STARの海外GTMを技術面からリードし、顧客導入・横展開を実現する
・顧客の課題・システム環境を理解し、顧客への技術説明からSolution Design、PoC・本導入までを技術面からリードする
・個別案件で得た知見をGTM・Productへフィードバックし、AGENTIC STARの「勝ち筋」を標準化・横展開する
・また、顧客ニーズに応じて他のSolutionとのCross-sell／組み合わせ提案にもつなげる

◇主な役割◇
・Customer／Solution Design： CIO／CTO・技術部門とのDiscovery、要件整理、Architecture設計、Fit & Gap分析、PoC／本導入設計
・GTM／Product： 顧客フィードバックをもとにUse Case・Value Proposition・標準Offerを改善し、AGENTIC STARの海外GTMを高度化
・Scale：1号案件をReference Case化し、現地法人・PartnerへのEnablementを通じて複数顧客・国へ横展開
・Cross-sell： AGENTIC STARを起点に、必要に応じて他のSolutionを組み合わせた提案を設計

【ミッション】AIを活用した新サービス・新製品・新機能のアイデアを迅速に形にし、PoC・プロトタイプ開発を通じて技術的な実現可能性やユーザー価値を検証する

【主な業務】
・AIを活用した新サービス・新製品・新機能のPoC・プロトタイプの設計・開発
・フロントエンド、バックエンド、AI／機械学習など、各専門領域を組み合わせた開発・検証
・AIに関する先端技術の調査・技術検証およびサービス・プロダクトへの活用の検討

【具体的な業務】
・ AI／機械学習などを活用した新規サービス・新機能のPoC／プロトタイプの開発
・事業企画メンバーと連携した、アイデアの具体化・技術検証・実現可能性の検証
・生成AIやAIコーディングツールを活用した、スピーディーな設計・開発・検証
・フロントエンド、バックエンド、AI／機械学習など、専門領域にとらわれない柔軟な開発
・ 新たなAI技術の調査・技術検証およびサービス／プロダクトへの活用の検討
・ PoCの成果を踏まえた、事業化・商用化に向けた技術の検討
担当テーマは入社時点の案件状況、ご経験・専門性、今後挑戦したい領域などを踏まえて決定します。
事業企画メンバーなどと少人数のチームを組み、早期にプロトタイプを開発し、実際に試しながら仮説検証・改善を繰り返します。


●仕事の魅力
AIを活用した新しいアイデアを、PoC・プロトタイプの開発を通じて素早く形にし、新たなサービスや事業の創出につなげられることが本ポジションの魅力です。事業企画メンバーなどと少人数のチームで、先端AI技術やAgentic Codingを積極的に活用しながら、アイデアの具体化から技術検証までスピーディーに取り組みます。
また、単なる技術検証にとどまらず、将来的に100億円規模を目指す新規事業の創出に技術面から関われることも特徴です。当社の事業基盤やアセットを生かしながら、スタートアップのようなスピード感で0→1の開発に挑戦できます。
特定の技術領域に限定せず、自身の専門性を生かしながら周辺領域にも経験を広げ、AI時代の新しい開発スタイルを実践できる環境です。

【業務概要】
デジタル技術でソーシャルニーズを創造することをミッションに掲げ、グループ全体のデータソリューション事業の拡大と、顧客のDX・AI活用を推進する部門でのポジションです。再利用できるデジタルアセットと共通基盤を開発し、設計革新と開発生産性の向上を支えています。

【具体的な業務】
生成AI・クラウドを活用したデジタルアセット、共通基盤のアーキテクチャ設計を担当します。
・事業要件、利用者課題、既存システムを踏まえたTo-Beアーキテクチャの策定
・AWS、Microsoft Azure、Google Cloudを用いたクラウド構成とサービス選定
・LLM、RAG、AIエージェント、データ連携を含む生成AIアーキテクチャの設計
・可用性、性能、拡張性、セキュリティ、運用性、コスト等の非機能要件設計
・技術検証、プロトタイプ開発、方式設計を通じた実現性評価
・リファレンスアーキテクチャ、設計ガイドライン、標準部品の整備
・開発チームへの技術支援、設計・コードレビュー、技術課題の解決
・企画部門、利用部門、セキュリティ担当、委託先との技術的な合意形成
※構想だけでなく必要に応じて自ら検証・実装し、設計を実行可能な形へ落とし込む役割です。

【ポジションの魅力】
生成AIとクラウドの両領域を横断し、技術検証から全体設計、業務・サービスへの導入、継続改善まで一貫して関われます。設計したアーキテクチャや共通部品は複数の事業・プロジェクトで再利用されるため、一つの案件にとどまらず、グループ全体のデジタル活用力と事業推進力の向上に大きな影響を与えられます。
マルチクラウド、生成AI、データ基盤、開発・運用の自動化、セキュリティ等の知見を深めながら、エンタープライズアーキテクトや技術戦略を担うリーダーへ成長できる環境です。

【業務概要】
同社におけるAI関連プロダクトの開発運用を担当します。
同社のデジタルイノベーション部門は、最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査の高度化・効率化や不正の検知・防止、データドリブンな意思決定の実現など、会計監査・経理財務領域のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進しています。

【具体的な業務内容】
・生成AI／大規模言語モデル（LLM）を活用した新規ユースケースの探索および業務課題の特定
・LLMを用いたPoC（Proof of Concept）の企画・設計・開発
・技術調査（最新LLM、関連ツール・フレームワーク等）および有効性・実現性の評価

【ポジション・部門の魅力】
最先端のデジタル技術やAIを駆使し、会計監査・経理財務領域のDXを推進する重要な役割を担うことができます。

【業務概要】
デジタルアドバイザリー事業部における各種プロジェクトの内、生成AIやデータサイエンス等のテクノロジーを活用して、クライアント企業のDX推進を攻めと守りの両輪で支援するポジションです。当ポジションは同法人のアドバイザリー業務全体におけるデータ分析、機械学習モデル開発、生成AIやAIエージェント開発に関するCoE（Center of Excellence）組織を兼ねています。

【具体的な業務】
同グループがクライアント企業に提供するデータや最新デジタルテクノロジーを活用した課題解決および業務改善を支援するコンサルタントとして、以下のような業務を担当します。
・最先端のテクノロジー（AI、機械学習、クラウドサービス等）を活用したサービスの研究開発とクライアント向けアドバイザリー業務、課題解決に最適なソリューションの設計・導入
・生成AI、AIエージェントを活用した業務改革支援
・データドリブンな意思決定を推進するためのクライアントの業務プロセス改善支援
・クライアントコミュニケーションを通じて、ビジネスを理解し、データをビジネス課題に結びつけ、ビジネスの目標や課題を把握し、それに適したデータ分析戦略の立案
・統計学や機械学習などのスキルを駆使し大量データの分析・可視化によるインサイト導出によるクライアントの課題解決支援
・AIシステムやAIモデル、生成AIなどの有効性、信頼性に係る検証支援
・データ分析業務の構築、業務プロセス設計等を通じたクライアントの課題解決支援

※入社後は、デジタルアドバイザリー事業部コンサルティンググループとしての採用であり、シニアアソシエイト以下の若手層はプール制を推進しているため、セキュリティ・リスク評価、DX推進、AI導入等、コンサルティンググループがサービス提供している全てのプロジェクトへアサインの可能性があります。

【ポジション・部門の魅力】
・組織立ち上げから数年、数十名規模のチームで、社内ベンチャーのような勢いがあり、変化が多いながらも一体感のある風土・環境です。
・コンパクトな組織の中で、強固な信頼関係がある大手クライアントに向け、個人で大きな裁量をもって成長することが可能です。
・ソリューション開発チームが隣にいる環境のため、新たな角度からの提案が生まれやすく、また専門性を高めやすいというやりがいがあります。新規サービスの開発にも関わることができます。
・DX関連業務（AI等の最新テクノロジー活用・データ分析・デジタルガバナンス構築等）だけではなく、元来の強みのITアドバイザリー業務（データマネジメント・システム監査等）といった幅広い業務があり、個人のキャリア希望に合わせて選択できます。
・同グループ間の連携も多様であり、プロジェクト単位で専門性をそれぞれ活かすコラボレーションを通じて、様々なニーズに対応していくことができます。

Digital Advisory事業部における各種プロジェクトの内、生成AIやデータサイエンス等のテクノロジーを活用して、クライアント企業のDX推進を攻めと守りの両輪で支援するポジションです。アドバイザリー業務全体におけるデータ分析、機械学習モデル開発、生成AIやAIエージェント開発に関するCoE組織を兼ねています。

●業務内容
クライアント企業に提供するデータや最新デジタルテクノロジーを活用した課題解決および業務改善を支援するコンサルタントの内、マネジャー／シニアマネジャーとして以下のような業務のプロジェクト管理を担当します。
・最先端のテクノロジー（AI、機械学習、クラウドサービス等）を活用したサービスの研究開発とクライアント向けアドバイザリー業務、課題解決に最適なソリューションの設計／導入
・生成AI、AIエージェントを活用した業務改革支援
・データドリブンな意思決定を推進するためのクライアントの業務プロセス改善支援
・クライアントコミュニケーションを通じて、ビジネスを理解し、データをビジネス課題に結びつけ、ビジネスの目標や課題を把握し、それに適したデータ分析戦略の立案
・統計学や機械学習などのスキルを駆使し大量データの分析／可視化によるインサイト導出によるクライアントの課題解決支援
・AIシステムやAIモデル、生成AIなどの有効性、信頼性に係る検証支援
・データ分析業務の構築、業務プロセス設計等を通じたクライアントの課題解決支援

●ポジションの魅力
・組織立ち上げから数年、数十名規模のチームで、社内ベンチャーのような勢いがあり、変化が多いながらも一体感のある風土・環境です。コンパクトな組織の中で、強固な信頼関係がある大手クライアントに向け、個人で大きな裁量をもって成長することが可能です。
・ソリューション開発チームが隣にいる環境のため、新たな角度からの提案が生まれやすく、また専門性を高めやすいというやりがいにもつながります。新規サービスの開発にも関わることができます。
・自己実現を応援してくれる風土があり、DX関連業務（AI等の最新テクノロジー活用・データ分析・デジタルガバナンス構築等）だけでなく、元来の強みであるITアドバイザリー業務（データマネジメント・システム監査等）など、個人のキャリア希望に合わせて選択できます。
・グループ会社間の連携も多様で、プロジェクト単位で専門性をそれぞれ活かすコラボレーションがあり、様々なニーズに対応していくことができます。

新設されたDigital Advisory事業部において、生成AIやデータサイエンス等のテクノロジーを活用して、クライアント企業のDX推進で必須の攻めと守りを両輪で支援する専門チームメンバーの求人です。本チームは、同法人のアドバイザリー業務全体におけるデータ分析、機械学習モデル開発、生成AIやAIエージェント開発に関するCoE組織を兼ねています。

【業務内容】
同グループがクライアント企業に提供するデジタルテクノロジーを活用した下記の業務を担当します。
・AI等最先端のテクノロジーを活用したサービス研究開発とクライアント向けアドバイザリー業務の提供
・生成AI、AIエージェントを活用した業務改革支援
・データドリブンな意思決定サポート
・クライアントコミュニケーションを通じて、ビジネスを理解し、データをビジネス課題に結びつけ、ビジネスの目標や課題を把握し、それに適したデータ分析戦略の立案
・統計学や機械学習などのスキルを駆使し大量のデータからインサイトを導出
・AIシステムやAIモデル、生成AIなどの有効性・信頼性に係る検証支援

【ポジション・部門の魅力】
・設立から間もなく、社内ベンチャーのようなチャレンジングな環境
・DX関連業務（AI等の最新テクノロジー活用・データ分析・デジタルガバナンス構築等）と、従来のITアドバイザリー業務（データマネジメント・システム監査等）を担い、個人に合わせた幅広い選択が可能
・DX分野でソリューション開発（研究）が可能
・様々なバックグラウンドを有するメンバーとの協業
・デジタルテクノロジーに関する研究開発機能も兼ね備えており、チーム立ち上げの中心メンバーとして新規サービスの開発にも従事できます。
・組織内やクライアントからの期待値も高く、課題に対するソリューション提供などやりがいのある業務に従事することが可能です。
・希望によっては、同事業部が展開する幅広い業務を兼務し、経験やスキルの幅を広げることも可能です（システム監査、会計監査、各種保証業務、情報セキュリティ関連アドバイザリー、生成AIその他最新の先端技術の研究など）。

【業務概要】
同社が展開するエンゲージメントプラットフォームの枠を超え、新規領域である「AI/AX（AI Transformation）」において、事業開発責任者とともにお客様の業務変革を最前線でリードするポジションです。
顧客の現場に入り込み、業務の最適化や半自動化につながる支援を行います。課題設計やAI活用の目的・体制設計から入るコンサルティング、AI活用を自走できる状態を目指す研修などを、お客様の状況に応じて組み合わせて提供しています。
案件を自ら推進しながら、支援ノウハウを「再現性のある事業の型」へと磨き込む役割を期待しています。

【具体的な業務】
事業開発責任者のもとで、顧客のAI/AX支援を案件リードとして推進することが中心です。あわせて、現場で得た知見をもとに事業づくりにも参画します。

●顧客のAI/AX領域支援（メイン）
・課題の構造化：顧客の業務（稟議や請求書などのバックオフィスフロー、企業特有のフロー等）をヒアリングし、ペインポイントの深掘りと課題の構造化を行う
・ソリューション設計から実装・運用まで：LLM/AIを活用したBPR案の策定に加え、業務の自動完結を目指したAI導入プロセスの設計・実装・運用を担う（設計図を渡して終わるのではなく、現場で実際に動くところまで責任を持つ）
・プロジェクト推進：要件定義、体制組成、進行管理、顧客との定例運営など、担当案件のプロジェクトマネジメントを担う
・AIエージェントの導入支援：同社プラットフォームの接点データと顧客の業務コンテキストを掛け合わせ、最適なAI活用シナリオを提案・導入する
・AIリテラシー向上・内製化支援：現場社員・管理職向けのAI研修や伴走支援を通じて、顧客がAI活用を自走できる状態をつくる
・分析基盤の整備：データウェアハウスやBIツールを活用したデータモデリングおよび可視化による意思決定支援

●事業づくりへの参画
・提案・受注活動：既存顧客や新規顧客への提案、見積・提案資料の作成を行う
・支援メニューの型化：案件で得たナレッジを、提案テンプレート・実装手順・研修コンテンツなど再現性のある支援メニューへ落とし込む
・ROIの定量化：業務削減効果の算定や効果測定を行い、ROI証明手法の確立に貢献する
・事業開発責任者と連携した、価格設計・GTM施策・オペレーション設計の検討と実行

【ポジション・部門の魅力】
・新規事業の立ち上げとグロース：単なる新規事業の立ち上げに留まらず、将来的に全社売上を大きく支える事業へとグロースさせるミッションを担います。
・既存アセットの活用：同社のプラットフォームを通じて現場の業務データにすでに触れているため、ある程度の業務理解を持った状態から支援を開始できます。豊富な顧客基盤と信頼を土台に、精度とスピードの両方で価値を提供します。
・少数精鋭のチーム：事業開発責任者、AI戦略責任者をはじめ、AIの専門知見を持つメンバーと近い距離で働きます。案件を通じて、AI実装力とビジネス推進力の両方を磨ける環境です。
・キャリアパス：成果に応じて、AI/AX事業の責任者・リーダー層へのステップアップが可能です。

【業務概要】
社内の業務課題をAIとソフトウェアで解決する組織において、AI機能を組み込んだ業務アプリケーションの開発プロジェクトを推進するプロジェクトマネージャーを募集します。各部門からの開発依頼が継続的に寄せられる中、複数の開発案件を同時に管理し、業務部門との要件定義からリリース、運用・改善までを一気通貫で主導する役割を担います。

【具体的な業務】
・AI機能を組み込んだ業務アプリケーションの開発プロジェクトの推進（要件定義、設計・開発のマネジメント、リリース、運用・改善まで一気通貫）
・業務部門との要件すり合わせ、スコープと優先順位の決定、期待値調整
・AI機能の品質基準の設計と検収（出力精度の定義、評価データ・評価方法の設計、ハルシネーションや誤答の許容ラインの合意）
・エンジニア（正社員・業務委託・インターン）および外部ベンダーとの連携、進捗、品質、リスクの管理
・技術選定、アーキテクチャの意思決定への参画（モデル／RAG構成／データ連携方式など）
・必要なデータの所在確認とデータ基盤側（Snowflake等）との調整
・自らのプロトタイピングによる実現可能性検証（PoC）
・推論コストを含むランニングコストの管理、内製／ベンダー／既製SaaSの切り分け判断
・同時並行する複数案件のポートフォリオ管理と、進め方の標準化
※エンジニアが在籍しているため、技術的に作れないという問題はありません。

【ポジション・部門の魅力】
・生成AIの実務適用が急速に進む環境で、最先端のAI技術を実際の業務プロセスに組み込み、直接的な業務改善や価値創造に貢献できます。
・要件定義からリリース、運用まで一気通貫で携わることができ、技術選定やアーキテクチャの意思決定にも深く関与できる裁量の大きさがあります。

【業務概要】
同社のAI SaaS事業では、自然言語処理・音声認識・生成AIなどの技術を活用し、企業におけるコミュニケーションやナレッジ活用の課題を解決する複数のSaaSプロダクトを提供しています。エンプロイーエクスペリエンス（EX）領域では、同社のAIヘルプデスクプロダクトをはじめとするプロダクトを通じて、社内問い合わせ対応やナレッジ活用の効率化に取り組んできました。

生成AIやAI Agentの進化によって、AIが支援できる対象は「問い合わせに答える」ことから、情報の収集・判断・システム操作を含む業務プロセスそのものへ広がっています。AI BPO推進部門は、この変化を捉え、バックオフィス業務を「どこをAIに任せるか」の切り分けから実装、運用まで一気通貫で引き受ける新規事業を立ち上げているチームです。業務の診断・設計（AI-BPR）、エージェントの構築（AI実装）、運用の受託（AI-BPO）を1本のプロセスで提供し、まずは人事の業務に注力しています。

本ポジションは、案件をまたぐ共通部品と管理基盤を担います。案件ごとの実装はAIエージェント実装を担うソフトウエアエンジニアが受け持ち、そこで繰り返し現れる処理・連携・例外対応を、本ポジションが再利用できるコンポーネントやテンプレートにまとめます。あわせて、多くの顧客・業務で動くAIエージェントを管理・監視・統制する仕組みをつくり、エージェントを大量に、安全に動かせる状態を実現します。

その先に、業務の入口から出口までを横断して、業務の管理とログの蓄積を一気通貫で行う基盤の構想があります。AIと人の処理・判断・例外のログが貯まり、そこから見つけた改善点を、業務設計とエージェントの実装に返していく仕組みです。現時点では構想段階で、何をどう作るかを決めるところから関わっていただきます。

個別の案件を解決して終わるのではなく、R&D・プロダクトチームと組み、案件で生まれたソフトウエアや知見を次のAI SaaSプロダクトへ育てていくことも、重要なミッションです。

【具体的な業務】
・案件で生まれた処理・連携設定・テンプレートの、再利用可能なコンポーネントへの整備
・AIエージェントの管理・監視・統制の仕組みの設計・開発（権限管理、監査ログ、実行状況の可視化等）
・AIの出力品質、人手介入率、処理時間等を評価・モニタリングする基盤の開発
・認証・認可、データ連携、外部SaaS・顧客システムとの接続を共通化する機能の設計・開発
・AIエージェント実装を担うエンジニアが使う開発ガイドライン・標準の整備と、案件へのフィードバック
・業務管理とログ蓄積の基盤（構想中）の要件整理・設計・開発
・R&D・プロダクトチームと組んだ、共通部品のプロダクト化と新機能の企画・開発
・Python / TypeScript等を用いたWebアプリケーション・バックエンドの開発

【ポジション・部門の魅力】
・案件の現場から、次のプロダクト・基盤を作ることができる
既に定義されたロードマップに沿って開発するのではありません。複数の案件に共通する課題や構造を見つけ、何を基盤・プロダクトとして作るべきか自体を探索するフェーズです。案件が隣で動いているため、作った部品が実際に使われるかをすぐに確かめられます。

・エージェントを「大量に・安全に」動かすという、新しい技術課題に取り組める
1つのエージェントを動かすことと、多くの顧客・業務で動くエージェントを管理・統制することは、別の問題です。権限、監査ログ、監視、品質評価、コストまで含めて、本番運用を前提にした基盤を設計します。

・基盤を、構想段階から設計できる
業務管理とログ蓄積の基盤は、まだ構想段階です。アーキテクチャ、技術選定、開発の進め方を、自分たちで決めていけます。

・既存技術を活用する部分と、自社で作るべき部分を見極められる
同社の既存プロダクトだけでなく、外部のAIサービスやSaaSも含め、その時点で最も速く・確実に顧客価値を生み出せる手段を選びます。「すべて自分たちで作る」のではなく、どこを共通基盤として自社で持つべきかを判断することも、重要なエンジニアリングです。

・個別開発とプロダクト開発の両方に関われる
個別の案件で生まれたソフトウエアや知見を抽象化・共通化し、将来のプロダクトへつなげていきます。アルゴリズムの研究開発やプロダクト基盤のチームと、近い距離で開発できます。

【業務概要】
同社のAI SaaS事業では、自然言語処理・音声認識・生成AIなどの技術を活用し、企業におけるコミュニケーションやナレッジ活用の課題を解決する複数のSaaSプロダクトを提供しています。エンプロイーエクスペリエンス（EX）領域では、AIヘルプデスクをはじめとするプロダクトを通じて、社内問い合わせ対応やナレッジ活用の効率化に取り組んできました。

生成AIやAI Agentの進化によって、AIが支援できる対象は「問い合わせに答える」ことから、情報の収集・判断・システム操作を含む業務プロセスそのものへ広がっています。AI BPO推進部門は、この変化を捉え、バックオフィス業務を「どこをAIに任せるか」の切り分けから実装、運用まで一気通貫で引き受ける新規事業を立ち上げているチームです。業務の診断・設計（AI-BPR）、エージェントの構築（AI実装）、運用の受託（AI-BPO）を1本のプロセスで提供し、まずは人事の業務に注力しています。

本ポジションは、このうちAI実装の主担当です。BPRコンサルが決めた業務の切り分けと、ITコンサル・PMが描いたシステム構成をもとに、案件ごとにAIエージェントを構築し、顧客の既存システムにつないで、実際の業務で動く状態にします。仕様どおりに作るだけではありません。上流の意図を理解したうえで、顧客の業務担当者と話しながら、例外や運用の細部を詰めていきます。

稼働後は、検証・定着と運用のフェーズにも関わり、例外から見つかった改善を実装に反映します。また、案件でよく使う処理を部品として切り出し、プラットフォーム構築を担うソフトウェアエンジニアに返すことで、次の案件をより短期間で立ち上げられるようにすることも重要な役割です。

【具体的な業務内容】
・生成AI・AI Agent、同社の既存プロダクト、外部SaaS等を組み合わせたAIエージェントの構築（ローコード中心。必要に応じてPython / TypeScript等で実装）
・API・RPA・画面操作による、顧客の既存システムとの連携
・規程・ナレッジの取り込みと、例外パターン・人による確認ポイントの実装
・受入テスト、人とAIの並行稼働、before/afterの効果測定への参加
・運用手順書の作成と、運用チームへの引き継ぎ
・稼働後の完結率・例外率などをもとにした継続的な改善
・よく使う処理の部品化と、共通基盤への還元

【ポジションの魅力】
・最新のAI技術を、デモではなく実際の業務へ実装できる
生成AIやAI Agentを試すだけではなく、既存システムやSaaSと接続し、実際の業務プロセスの一部として継続的に利用されるところまで取り組みます。精度だけでなく、セキュリティ、運用、コスト、Human-in-the-loopも含めて、本番で使える仕組みを作ることが求められます。

・作って終わりではなく、業務が変わるところまで見届けられる
実装のあと、人とAIの並行稼働、効果測定、運用までを同じチームで担います。自分が作ったエージェントが業務をどれだけ変えたかを、before/afterの数字で確かめられます。

・特定のプロダクトや技術に縛られず、顧客価値から手段を選べる
同社の既存プロダクトだけでなく、外部のAIサービスやSaaS、RPAも含め、その時点で最も速く・確実に業務を動かせる手段を選びます。「すべて自分たちで作る」のではなく、既存技術を活用する部分と、自分たちで実装すべき部分を見極めることも、重要なエンジニアリングです。

・業務設計・構成設計・運用のメンバーと、1チームで動ける
事業開発・業務設計・デリバリー・運用の4つの機能が、1つのチームにあります。業務設計の意図をBPRコンサルから直接聞き、運用の現場で起きた例外を運用リードから直接受け取れる距離で開発できます。

・立ち上げ期の今、実装の「型」をつくる側に立てる
1案件を、次の案件の資産にしていくフェーズです。案件から切り出した部品が、共通基盤やプロダクトの元になります。将来、プラットフォーム開発やプロダクト開発へ領域を広げる道もあります。

【業務概要】
同社が運営する不動産・住宅情報サイトの新規事業として、住み替え体験の革進や不動産現場の業務効率化に向けた、不動産領域特化型の生成AIプロダクト開発業務を担います。

【具体的な業務】
・住み替えに関わる現場の業務プロセス理解と洞察を通じた潜在的な課題の発掘
・課題やビジネス要求に対する、テクノロジーを活用したソリューションの提案
・LLMを活用したテキスト処理をはじめ、AI-OCRによるデータ化、AI音声（音声認識・合成）、画像生成・処理技術など、課題解決に最適な手法を用いた機能開発
・単一の技術にとどまらない、マルチモーダルな生成AIプロダクトのプロトタイピングから効果測定、本番導入までの一連の仮説検証サイクルの推進
・開発チームメンバーとともに、現場や事業ドメインを深く理解しながら、住み替えに関わるプロセスの最適化に向けた生成AIを活用したプロダクト開発のリード

【ポジション・部門の魅力】
・新規事業ならではのスピード感あるプロジェクトをリードできます。
・LLMに加え、AI-OCR・音声処理・画像生成などマルチモーダルなAI技術を活用した、実践的なプロダクト開発にチャレンジできます。
・利用者との直接対話を通じて、ファクトに基いたプロダクト開発を進めることができます。
・同社の持つ豊富なアセットを活用することで大胆なソリューションを提案することができます。
・クライアントの業務やユーザーの住み替え体験の革進に直接関わることができます。

【業務概要】
同社が運営する不動産・住宅情報サイトの新規事業として、住み替え体験の革新や不動産現場の業務効率化に向けた、不動産領域特化型の生成AIプロダクト開発業務を担います。

【具体的な業務】
・住み替えに関わる現場の業務プロセス理解と洞察を通じた潜在的な課題の発掘
・課題やビジネス要求に対する、テクノロジーを活用したソリューションの提案
・LLMを活用したテキスト処理をはじめ、AI-OCRによるデータ化、AI音声（音声認識・合成）、画像生成・処理技術など、課題解決に最適な手法を用いた機能開発
・単一の技術にとどまらない、マルチモーダルな生成AIプロダクトのプロトタイピングから効果測定、本番導入までの一連の仮説検証サイクルの推進
・開発チームメンバーとともに、現場や事業ドメインを深く理解しながら、住み替えに関わるプロセスの最適化に向けた生成AIを活用したプロダクト開発のリード

【ポジション・部門の魅力】
・新規事業ならではのスピード感あるプロジェクトをリードできます。
・LLMに加え、AI-OCR・音声処理・画像生成などマルチモーダルなAI技術を活用した、実践的なプロダクト開発にチャレンジできます。
・利用者との直接対話を通じて、ファクトに基づいたプロダクト開発を進めることができます。
・同社のアセットを活用することで大胆なソリューションを提案することができます。
・クライアントの業務やユーザーの住み替え体験の革新に直接関わることができます。

【開発環境】
・バックエンド：Node.js（Express.js, サーバレス等）
・フロントエンド：TypeScript / React.js / Tailwind CSS / Flutter
・データベース：NoSQL、全文検索エンジン（Solr）
・インフラ：Azure / Google Cloud / AWS、セルフマネージドKubernetes基盤
・LLM：OpenAI / Gemini / Anthropic等

事業部（営業、CS、コーポレート等）を""顧客""と見立て、社内FDE（Forward Deployed Engineer）のようにその最前線に入り込み、課題の発見・定義から設計・実装・運用定着までを一貫して主導していただきます。

- 業務ヒアリングと課題定義：
各部門の現場に入り、業務フローや課題をヒアリング・観察して構造化・特定する

- 技術的ソリューションの設計：
システム改修・業務自動化・AI活用の最適な使い分けなど、課題を技術的に解決する方法を立案する

- 自社管理システムの開発・保守：
自社管理システムの機能追加・改修・データベース設計・保守を行う

- AIワークフローの実装：
LLM・生成AIを用いたツールやワークフローの設計・実装（検索、要約、自動化、AIエージェントなど）

- 定着支援と改善：
導入後の定着支援、効果測定（ROI算出）、フィードバックに基づく改善サイクル（イテレーション）を実行する

- 優先順位の調整：
部門横断で優先度を判断し、事業インパクトの大きい課題から着手する
開発環境
プログラミング言語：Python, TypeScript
バックエンドフレームワーク：Django, FastAPI,FastMCP
フロントエンドフレームワーク: Vue.js, Nuxt
機械学習・アルゴリズム:PyTorch,Elasticsearch
データベース：MySQL, Cloud Datastore, Redis
インフラ：GCP (Cloud Run, Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Functionsなど), SendGrid
データ分析：Google Analytics, BigQuery,Mixpanel, Redash
DevOps：GitHub,Terraform,Sentry,
コミュニケーション: Slack, Google meet,Jira
ドキュメント管理: esa, Confluence,
AIツール: Claude Code, Devin, ChatGPT

●技術課題と今後の取り組み
既存業務をAIやITで置き換え、生産性を底上げすることで全社レベルのインパクトを実現します。
以下はあくまで着手が想定される領域の一例です。まずは現場ヒアリングから課題そのものを言語化・定義するところからスタートしていただきます。

- 営業・CS向け：
商談ログや問い合わせデータのAI要約、営業支援システムの構築

- バックオフィス向け：
業務効率化に向けた社内システムの改善、AI自動化等

AIコンサルタントや各領域のエンジニア（AIエンジニア、ソフトウェアエンジニア、FDE）と密に協働しながら、エンタープライズ向けのAIプロジェクトの確実なデリバリー、および組織横断でのインフラ領域をリードしていただきます。
具体的には、非機能要件の定義から、マルチクラウド環境（AWS, Google Cloud, Azure）におけるセキュアで高可用なインフラの設計・構築・運用、および標準化を担当します。

主要な業務：
1.クラウドインフラの要件定義・設計・構築
・エンタープライズ顧客のデータ環境・システム構成に応じたクラウドアーキテクチャ設計・構築。
・可用性、セキュリティ、パフォーマンス、コスト効率など「非機能要件」の定義および最適化。
2.プロジェクトを横断した技術アーキテクチャの選定・推進・維持・標準化
・各プロジェクトの要件や顧客環境に合わせて活用されるクラウド、ミドルウェア、ツールの選定に関与し、組織横断で品質が高く一貫性のある技術アーキテクチャの定義。
・Terraform等を用いたIaC（Infrastructure as Code）の導入やプロビジョニング自動化の仕組みを推進・維持し、プロジェクトを横断して再利用可能なマルチクラウド構成を共通アセットとして標準化。
3.セキュリティ・ガバナンス対応
・金融やヘルスケア領域等で要求される厳しいセキュリティ審査、コンプライアンス監査への対応およびセキュリティ設計・アクセス管理の最適化。
4.DevOps/MLOpsおよびデータ基盤の構築
・アプリケーションやAIモデルを安全・高速に本番環境へデプロイするためのCI/CDパイプラインやテスト自動化環境の整備。
・大規模データパイプライン（BigQuery、Snowflake等）の設計・構築、およびLLM評価・Observability基盤の導入。

◆ 技術スタック
Cloud: AWS / Google Cloud / Azure （プロジェクト、顧客環境に応じて対応）
Languages: Python, TypeScript / JavaScript, SQL, Go, Ruby 等
Backend: FastAPI, Node.js 等
Frontend: React, Next.js 等
Databases/Data Warehouses: MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Snowflake
Infrastructure / Tools: Docker, Kubernetes (EKS / GKE等), Terraform (IaC), Git, CI/CD
Platform: exaBase Studio
AI/LLM Tools: LangChain, LangGraph, HuggingFace, 各種LLM API, Claude Code, Codex, LangSmith, RAGAS

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

◆ ポジションの魅力
・インフラの枠を超えた、アプリケーション・AI領域への技術拡張
AIコンサルタントや各種エンジニア（AIエンジニア、ソフトウェアエンジニア、FDE）といった多様なスペシャリストとワンチームで密に協働するため、インフラ領域にとどまらず、アプリケーション開発やAI領域（LLM、AIエージェント等）へと自らの技術領域を広げることができます。また、プロジェクトの要件定義や構想段階では、技術要件の整理だけでなく「顧客の経営・事業課題をどう解決するか」という課題定義から対話に加わるため、ビジネス寄りのスキルや知見を広げることにもつながります。
・Claude Codeをはじめとする先進的なAIネイティブ開発環境でのスキル習得
インフラの構築やIaCの作成、トラブルシューティングにおいては、Claude Codeをはじめとする高度なコーディングAIやエージェントツールをいち早く導入しています。最先端のAIツールに日常的に触れ、その活用スキルそのものを高めていける先進的な環境です。
・デリバリーと標準化の双方を実感できるダイナミックな役割
各プロジェクトで実際に顧客へ価値をデリバリーする達成感と、その活動で得た知見やアーキテクチャを組織横断のテンプレート（マルチクラウドやIaC等）として選定・推進し、全体のデリバリー品質を底上げする標準化の貢献感の双方を実感できます。
・トップタレントとのコラボレーション
大手コンサルティングファーム出身者、最先端のAI/MLエンジニア、FDE、プロダクト開発メンバーなど、多様なバックグラウンドを持つトップクラスのメンバーが、お互いの専門性をリスペクトし「対等なプロ」としてワンチームで協働するフラットな環境です。

◆ 入社後のキャリアパス
クラウドインフラの専門性を軸に置きながら、個人の成長や志向に合わせて、技術・ビジネス・マネジメントなど多様な領域へとキャリアを拡張・展開できます。

・インフラ・AIエンジニアリングを極める: クラウドソリューションアーキテクト、MLOpsスペシャリスト、組織横断のインフラ技術標準化リード。Claude Code等の最先端ツールを駆使しながら、次世代AI時代に不可欠なインフラ設計の第一人者を目指せます。
・アプリケーション・AI開発へと技術を拡張する: インフラ・データ基盤構築の強みを最大の武器に、フルスタックなソフトウェアエンジニアや、AIエンジニア（LLMやAIエージェントの実装領域）へと専門領域を拡張していくパス。
・ビジネス・マネジメント領域へ広げる: AIコンサルタントやPM、クライアント企業（アライアンス先含む）のビジネス担当者と密に協働する中でビジネス知見を深め、インフラプロジェクトマネージャー、テックリード、またはビジネスと技術を高度に繋ぐITコンサルタントを目指せます。

【ミッション】
銀行、証券、金融業界団体などへ次世代社会の姿を示し、基盤・仕組みを設計するとともに社会・産業構造の変革を通じた次なる事業の柱を創出

【主な業務】
銀行、証券、金融業界団体などの主要プレイヤーに対し、当社グループが保有する事業基盤・顧客基盤・データ・サービスアセットを活用した事業創造・戦略企画を推進

【具体的な業務】
次世代デジタル社会インフラならびに次世代デジタル社会インフラを土台とした事業創造・戦略企画
・銀行、証券、金融業界団体などの主要プレイヤーへのニーズヒアリング、課題整理、仮説構築
・国内外の市場・技術動向分析、社会課題の特定に基づく新規事業機会の探索と企画立案
・中央省庁・地方公共団体および国立研究所・教育機関など公的機関や関係団体との関係強化・維持および提言、提案
・事業コンセプトの策定、ビジネスモデルの設計、事業計画の作成
・協業候補となる企業（国内外のリーディングカンパニー、スタートアップなど）の発掘、評価、交渉、アライアンス構築
・パートナー企業や社内関連部署（技術、営業、法務など）と連携したプロジェクト推進、実行管理
・実証実験（PoC）の計画・実行、効果測定、および本格展開に向けた戦略策定
・当社グループのアセット（技術、顧客基盤、ブランドなど）を最大限活用した事業成長戦略の立案と実行

仕事の魅力
金融サービスの高度化やデジタル化、生成AI活用への期待が高まる中、銀行業界における業務変革と新たな顧客価値の創出は、日本社会・経済にとって重要なテーマです。
本ポジションでは、AIなどの先進技術と当社グループの事業基盤・データ・サービスアセットを掛け合わせ、銀行業界横断の新たなプラットフォーム戦略を企画・推進します。次世代の金融サービスや銀行業務のあり方への転換を支える、社会的意義の大きい取り組みに参画できる点が、この仕事の魅力です。

AI・データ事業は、AI・データを活用し、実際に現場で使われ、ビジネス価値を生み出すことにこだわっています。金融機関のクライアントに対し、データ分析・AI活用、データ基盤構築、AI・データ組織の立ち上げ、育成、ガバナンス構築など、構想から実行・定着まで幅広く支援しています。こうした金融業界での支援を通じて培ってきた知見やノウハウを活かし、現在は他業種へも支援領域を拡大しています。さらに、クライアントごとの課題解決にとどまらず、主力プロダクトにも知見を還元し、より多くの企業・業界へ価値を届ける取り組みを進めています。同社は、グローバル展開に向けた準備も進めています。事業の成長に伴い、AI・データ事業においても、関わる業界やテーマはさらに広がっています。社内には、AI・データ組織の立ち上げやAI・機械学習モデルの開発、大規模アプリケーション開発など、多様な経験を持つメンバーが在籍しています。培った専門性を軸に、他業種、グローバル、主力プロダクトへと事業の可能性を広げていくフェーズだからこそ、AI・データを活用した新たな価値創出を一緒に推進する仲間を募集しています。

【職務概要】
本ポジションでは、金融機関向け主力プロダクトにおけるQA業務を担当いただきます。主力プロダクトは、AIを活用してレガシーシステム刷新を支援するB2B SaaSです。エンタープライズ企業への提供拡大に伴い、安定したプロダクト品質を継続的に担保できるQA体制を強化していきます。PdM、エンジニア、デザイナー等と連携しながら、日々のQA業務に加え、テスト自動化やQAプロセスの改善にも取り組んでいただきます。

【具体的な業務内容】
主力プロダクトの品質保証に関する一連の業務
新機能・機能改修に対するテスト観点の整理、テスト設計、検証
リリース前後における品質確認および回帰テスト
E2E／APIテストの自動化、継続的なメンテナンス
不具合の再現確認、整理、開発チームとの連携
PdM、エンジニア、デザイナーと連携した開発プロセスへの参加
プロダクト利用時に発生した品質課題について、カスタマーサクセスや営業と連携した調査・改善
テスト効率や品質向上に向けたQAプロセスの改善

【魅力ポイント】
B2B SaaSのプロダクト品質に直接関われる
QA業務だけでなく、テスト自動化やQAプロセス改善にも取り組める
PdM、エンジニア、デザイナーと密に連携しながらプロダクト開発を進められる
AI／LLMを活用したプロダクト特有の品質課題に取り組める

【ポジションの魅力】
このポジションでは、最新のテクノロジーを活用したビジネス変革をリードし、大手クライアント企業の課題解決に直接貢献できます。AI、データ分析、クラウドソリューションを駆使し、企業の成長を支援するプロジェクトに携わります。また、100%直取引の環境で、大手クライアントに対し最適なソリューションを提供できる点が大きな魅力です。さらに、テクノロジーベンダーとの代理店契約に縛られず、自由な提案を行い、クライアントに最適な価値を提供できます。

【仕事内容】
大手エンタープライズ企業のDX推進・AI活用を課題特定 構想策定 実装・定着までを一気通貫でリードしていただきます。製品や枠組みに依存せず、クライアントの自立・自走を実現することがミッションです。

業務イメージ
・顧客の経営層と議論を行いニーズ把握
・プロジェクトの企画立案
・現状調査・分析、改善・改革施策の検討
・顧客へのプレゼンテーション
・現場での改善および改革施策の実施／検証
・進捗/課題/リスクなどの管理
・ソリューションベンダー等パートナー企業の選定、交渉、コントロール
・プロジェクトメンバーの管理、デリバリーにおける品質担保

プロジェクト事例
・大手重工製造：AI-Ready戦略企画
・大手機械系製造：新規事業構想・AI開発PoC
・大手自動車部品製造：工程設計業務における属人化解消AI企画・開発
・大手保険会社：CX向上におけるAIクローンPoC支援
・大手保険会社：AIデータ基盤構築に伴うLLM開発・システム連携
・大手重機メーカー：BIツール導入及びデータ可視化支援
・大手電機メーカー：ERP導入全体PMO・チェンジマネジメント支援

コンサルティングスタイル
伴走型支援で顧客の自走化にこだわるコンサルティングスタイル（※全領域共通）
・Issue Driven：特定の製品やソリューションありきではなく、イシュードリブン
・Scopeless：改革実現のため、スコープレスに必要なことを全てやる
・Anti-Parasite：成果を根付かせて出ていくことで、クライアントに過度に寄生しない

同社の特徴
・大手クライアント：エンタープライズ企業を変革
・100%プライム案件：経営層と直に向き合い、最上流から変革をリード
・ワンプール制：戦略／DX／業務改革の専門家が垣根なく協業
・ハンズオン支援：現場に入り込み、行動変容と定着まで徹底伴走
・ソリューションフリー：製品・ベンダーに依存せず、常に最適解を追求

＜具体的な業務内容＞
【医療・製薬領域におけるPoC・デモ開発】
・製薬企業・医療機関との共同研究において、顧客の課題をヒアリングし、技術的実現可能性の検証とPoC設計・実装を担う。
・自社生成AIを用いた、医療・製薬業界におけるユースケースのプロトタイプ実装と、顧客へのデモンストレーション。
・顧客の現場・データ環境（オンプレ、閉域網、個人情報保護要件等）を踏まえたシステム設計・実装。

【ドメイン特化モデル・AIエージェントの開発】
・医療・製薬ドメイン向けのファインチューニング・RAG・AIエージェント構築の実装と改善。
・ドメイン特化データの収集・前処理・評価データセットの構築。
・ドメイン専門家のフィードバックを取り込んだ性能評価と、モデル・プロンプト・パイプラインの継続的な改善。

【技術調査・共通基盤への貢献】
・医療・製薬領域への適用に向けた最新技術（LLM、RAG、エージェント、評価手法等）の調査と社内への還元。
・医療・製薬で得た知見を金融・製造業など他ドメインへ横展開するための共通モジュール・基盤の開発。
・基盤モデル研究チームへの現場フィードバック。

【事業開発チームとの協働】
・事業開発チーム（PM/BizDev）と連携し、顧客要件を技術タスクへ落とし込み、実装からデリバリーまでを担う。
・顧客・ドメイン専門家との技術的なディスカッションに参加し、技術的な制約と選択肢を説明する。

＜仕事の魅力点＞
・基盤モデルの内側まで踏み込める：API越しにLLMなどの生成AIを使うのではなく、自社で開発する国産基盤モデルそのものに手を入れ、ドメイン特化を進められる国内でも数少ない環境です。
・入社直後から実案件に関われる：大手製薬企業・大学病院との共同研究がすでに動いており、机上のPoCではなく、現場の専門家と対話しながら開発を進められます。
・「作って終わり」ではなく「使われるまで」を経験できる：モデル開発、PoC実装、顧客デモ、現場導入まで、Vertical AIのライフサイクル全体を一人のエンジニアとして一貫して担えます。
・立ち上げフェーズの少人数チーム：社会実装フェーズの立ち上げメンバーとして、チームの開発プロセスや技術基盤づくりに初期から関わり、裁量を持って動けます。当社初のPM/BizDevとエンジニアの混合組織であり、ビジネスと技術の距離が極めて近い環境です。
・ドメイン専門性とAI技術の両方を伸ばせる：医療・製薬という専門性の高い領域の知識を、顧客・研究者との協働を通じて実務で獲得しながら、最先端の生成AI技術を実装できます。
・横展開のスケール：医療・製薬で確立した手法を金融・製造業などの他領域へ展開し、グループ内トライアルを通じて社会に届ける機会があります。

法人顧客の事業成長と社会課題の解決に向け、同社およびグループ会社のアセット・プラットフォームを活用し、システムインテグレーションおよびAIインテグレーション領域におけるソリューション提案・SE業務・プロジェクトマネジメントを担当します。
社会インフラ、製造、建設、モビリティなど多様な業界の顧客に対し、通信技術を起点にシステム開発力を掛け合わせ、DX推進や新たな価値創出を支援するソリューションSEのポジションです。

顧客企業のAI活用構想の策定から、データ基盤整備やAI利活用を含むソリューションの設計・実装、商用化までを担当します。また、グループ各社と連携しながら、構想から構築・運用までをつなぐ「価値の連鎖」を設計・推進します。
・顧客企業のDX/AI活用構想の策定支援およびソリューション設計
・システムインテグレーションおよびAIインテグレーション領域における提案、要件定義、アーキテクチャ設計
・グループ各社の強みを組み合わせたソリューションの企画・組成
・PoC/PoBから商用提供までを見据えた事業開発プロセスの技術リード

単なるシステム構築にとどまらず、顧客企業のDXを「構想から運用まで」一気通貫で支援できることが本ポジションの魅力です。同社およびグループ各社が持つ多様なケイパビリティを組み合わせ、「価値の連鎖」としてソリューションを実現していく役割を担当します。
クラウドおよびAI実装で国内トップクラスの実績を持つグループ会社、セキュリティ領域を長年支えてきたグループ会社、運用や顧客接点を担うグループ会社など、それぞれの専門性をアーキテクチャの中で組み合わせることで、一社では実現できない総合力を発揮し、ビジネスプラットフォームそのものを設計できることが特長です。
最先端のAIと各社の大規模なケイパビリティを束ねながらアーキテクチャを描き、「AIを社会に実装する」ことの実現に挑戦できる環境です。

AI駆動開発エンジニア向け研修の講師として、また受講したエンジニアのトレーナーとして、技術力アップの伴走支援を担当いただきます。
具体的な業務は以下の通りです。
・カリキュラムは、TypeScriptやPython等、AI Friendlyな言語での開発がメインです。
・受講生からのリアルタイムなリクエストやカスタマイズ要望への回答対応を行います。
対象となる受講者は、プログラミング経験があり、仕様書があれば基本的なコードの読み書きや単体テストができる「第二新卒を少し超えたレベル」のエンジニアです。
意欲ある若手が力をつけて成長していくプロセスを作り出し、成長を加速させることに貢献できるポジションです。

【ポジションの魅力】
1. AIリーディングカンパニーでの市場創出
成長産業であるAI分野において、AIリーディングカンパニーとして新たな市場や事業モデルを創出する最前線に立ち会えます。次世代の開発手法を広め、市場形成の起点を作ることができる社会的意義の大きなポジションです。
2. 大規模かつインパクトのある案件への参画
個人やフリーランスでは獲得が困難な、企業間の大型契約に直接携わることができます。有名企業からの依頼も多く、スケールの大きな舞台で経験を活かせる環境です。
3. エンジニアの生産性向上に直結する貢献実感
受講者が「手作業で1時間かかっていた作業を数十秒で完了させる」レベルへと成長する過程を支援します。現場エンジニアの生産性を劇的に高め、IT業界の底上げに直接貢献できることは大きなやりがいとなります。
4. 現場の技術力を維持できる柔軟な働き方
研修への登壇だけでなく、空いた時間を自身の開発業務に充てることが想定されています。そのため、講師業に専念して技術力が落ちる心配がなく、現場の勘やスキルを維持しながら柔軟に働くことが可能です。
5. 経験・実力に見合った高い評価と好待遇
テックリーダー等の高い専門性をしっかり評価し、実力に見合った納得感のある待遇が得られます。

同社は全国の調剤薬局向けに次世代クラウドレセコン等の新規プロダクトを展開しています。急成長する顧客基盤に対し、品質を保ちながら最小限のリソースで迅速かつ安全にプロダクトを届けるため、デリバリーおよびテクニカルサポートの「導入プロセスの標準化・BPR（業務改革）」を推進する専門ポジションです。
ERPや業務パッケージの導入で培った「業務プロセスの可視化・標準化能力」や「複雑な要件を仕組みに落とし込む力」を活かし、端末自動キッティングやネットワーク構築の自動化、さらには生成AIを活用したオペレーション革新までを主導していただく重要ポジションです。

主な職務内容:
導入・デリバリープロセスのBPR（業務改革）と標準化
・全国調剤薬局への導入における現行フローの可視化、非効率・セキュリティリスクの抽出および構造改革（BPR）
・導入作業の標準化・マニュアル化、およびパートナー企業（施工会社・現地エンジニア等）への移管・オペレーション構築

プロダクト導入・デリバリーモデルの仕組み化
・Windows端末等の自動キッティング（Intune / Autopilot / PowerShell等）やネットワーク設定（VPN/UTM/NAS等）の標準パターン構築・自動化企画（※実務構築は社内インフラ担当やベンダーと協力しながら推進可能）
・顧客固有の店舗環境（閉域網等）を踏まえた、スムーズかつ再現性の高いデリバリーモデルの確立

生成AI・最新テクノロジーを活用した次世代サポートOpsの構築
・生成AI（LLM）を活用した問い合わせ対応・ナレッジ管理・トラブルシューティングの自動化・効率化
・「Highスループット・Minimumリソース」を実現する次世代カスタマーサポート体制の実装

導入プロジェクトマネジメント（PM / PL）
・新プロダクト導入における進捗管理、リスク管理、ステークホルダー調整

募集背景・ポジションの役割
全国の調剤薬局向けに次世代クラウドレセコン等の新規プロダクトを展開する企業でのポジションです。急成長する顧客基盤に対し、品質を保ちながら最小限のリソースで迅速かつ安全にプロダクトを届けるため、デリバリーおよびテクニカルサポートの「プロジェクトマネジメントおよび導入オペレーションの標準化・自動化」を主導するメンバーを募集しています。
SIerで培った「確かなプロジェクト管理力」「要件定義・設計力」「障害・リスク管理能力」をベースに、同社プロダクトの全国展開に向けた端末自動キッティングやネットワーク構築の標準化、さらには生成AIを活用した業務革新（BPR）までを一気通貫で推進する重要ポジションです。

主な職務内容
新プロダクト導入プロジェクトのマネジメント（PM / PL）
全国調剤薬局への導入案件におけるスケジューリング、リソース調整、顧客・現場パートナー管理
導入時のトラブルシューティングおよびエスカレーションフローの構築・運用
デリバリー手法・キッティングの標準化・自動化（BPR）
Windows端末の自動キッティング（Intune / Autopilot / PowerShell等）やネットワーク設定（VPN/UTM/NAS等）の標準パターン確立・オペレーション構築
現場の作業手順を整理・構造化し、協力会社（施工会社・現地エンジニア等）へアウトソース可能な「仕組み」の設計
生成AI・最新テクノロジーを活用したサポート＆デリバリーOpsの構築
生成AI（LLM）や自動化ツールを活用した問い合わせ対応の自動化・ナレッジ管理プロセスの導入
人海戦術に頼らない「Highスループット・Minimumリソース」な運用プロセスの実現
プロダクト・開発チームへのフィードバック
導入現場で得られた課題やネットワーク接続上の制約を抽象化し、プロダクトの機能改善（導入しやすさの向上）として開発チームへフィードバック

業務概要:
クラウド技術とデータ・AI活用によるビジネス変革をリードするDX企業でのポジションです。事業の成長に伴い、マーケティングにおいて「発信して認知を得る」段階から、「Web・オウンドメディアを通じて、継続的にリード・商談を生み出す」段階への転換を進めています。この転換を実行面から推進するメンバーを増員するため、本ポジションを募集します。これまでのWebマーケティング・コンテンツSEOのご経験を活かしながら担当領域を広げ、将来的にはWeb・デジタル領域のリーダーを目指していただけるポジションです。

具体的な業務:
マーケティング＆コミュニケーション統括ユニットの一員として、Webサイト・オウンドメディアを起点としたリード獲得・育成の企画、実行、改善を担当いただきます。まずはコンテンツSEOとサイト改善を中心に、段階的に広告ディレクションやナーチャリング設計へなどへ担当範囲を広げていただく想定です。

●主な業務（入社後すぐにお任せする範囲）
・コンテンツSEO／AIO（生成AI検索対策）の企画 効果検証
　キーワード設計、記事企画、制作進行、順位・CVの改善サイクル
・コーポレートサイト・オウンドメディアのCV改善
　CVポイント・フォームの設計、GA4／GTMによる計測設定の要件整理
・導入事例・ホワイトペーパーの企画・制作ディレクション
　構成、取材、外部ライター・制作会社の進行管理
・アクセス解析・効果測定
　GA4／Search Console／Looker Studio で数字を読み、改善仮説を立てて実行
・LP・サービスサイトのコンテンツ改善（CVR改善、内部リンク設計、訴求改善）
・オウンドコンテンツのSNS二次配信

●経験・習熟に応じてお任せしたい業務（段階的に広げる範囲）
・広告運用のディレクション
　予算配分や訴求の検討、LP改善、代理店との連携（入稿・入札の実務は代理店に委託）
・リードナーチャリングのシナリオ設計
　セグメント設計、メール・ウェビナーのコンテンツ配置
・役員インタビューや登壇内容など、社内の発信素材を記事・ホワイトペーパー・LPへ展開する企画

※ 広告入稿、MA配信、イベント運営等は社内メンバーや外部パートナーと分担するため、すべてを一人で担当するポジションではありません。

ポジション・部門の魅力:
1. 自分の担当領域に集中しながら、マーケティングの幅を広げられる
ウェビナー運営やMA配信、KPI集計には既存担当がおり、制作・運用には外部パートナーも活用しています。役割分担が明確なため、まずはWeb・コンテンツ領域の企画・ディレクションに集中し、経験に応じて広告やナーチャリングなどへ担当領域を広げていくことができます。

2. 一人で抱え込まず、チームで相談しながら進められる
施策の優先順位はユニット責任者と相談しながら決め、チーム内で分担して進めます。新設ユニットのため、自ら考えて進め方をつくる裁量がある一方、すべてを一人で抱え込むポジションではありません。

3. 経営や事業部門と近い距離でコンテンツをつくれる
役員や技術有識者の知見を、記事・ホワイトペーパー・LPなどのコンテンツとして発信できます。事業部や経営層の発信を止める「審査機関」ではなく、素材を磨いて世に出す「編集機能」として、社内を巻き込みながらマーケティングを進められる環境です。

4. 数字をもとにマーケティングを改善する仕組みづくりに関われる
「なんとなく良さそう」ではなく、「なぜこの結果になったのか」を数字から考え、改善していく文化をつくっている段階です。決められた施策を運用するだけでなく、Web・オウンドメディアを商談につなげていくための進め方や仕組みづくりにも関わることができます。

●業務概要
お客様の業務やIT環境に対して、生成AI／LLMを活用した業務改善・運用自動化を推進します。生成AIの実業務への適用やAI駆動開発、PoCの企画・推進に加え、お客様の課題を整理し、AIを活用した解決策を提案・実装するところまで幅広く携わることができます。

●具体的な業務
生成AI／LLMの業務適用・実装
AIを活用した開発・運用の自動化
AI活用に関するPoCの企画・推進
お客様の業務課題・IT課題の整理
AIを活用した業務改善の提案
AI活用施策の実装・運用
お客様との折衝・コミュニケーション

●利用技術
生成AI／LLM
AI駆動開発、運用自動化
Claude Code等の生成AI開発支援ツール
AWS製品全般（Lambda、S3、DynamoDB、Kinesis、Aurora、API Gateway、Direct Connect、EC2 等）
※担当する案件に応じて、必要となる技術・知識が異なります。

●就業環境
勤務場所は案件によって異なり、常駐型、在宅型、常駐・在宅併用型など、案件に応じた働き方となります。
在宅勤務の比率は約50％です。
勤務時間は基本的に9:00〜18:00ですが、案件によってシフト勤務・夜間対応・休日対応が発生する場合があります。

●ポジションの魅力
【AI×業務改善】
生成AI／LLMを実業務に適用し、AI駆動開発や運用自動化、PoCの推進など、AIを活用した業務変革に携わることができます。また、一次請け案件ではお客様と直接対話し、業務課題の理解からAI活用の提案・実装まで一貫して携わることができます。技術だけではなく、業務知識や顧客折衝力も身につけながら、将来的には「顧客の右腕」としてキャリアを広げていくことができます。

【AI未経験からのチャレンジも可能】
AI領域については、実務経験がある方だけでなく、IT実務経験をベースにAIを学習している方もチャレンジできる環境を整えています。組織としてAI活用を推進しているため、新しい技術を実務に取り入れながらスキルを伸ばしていくことができます。

【業務概要】
企業が抱える情報セキュリティ上の課題を整理・可視化し、リスク分析から対策立案、実行支援、運用改善までを一貫して支援するポジションです。
製品を導入して終わりではなく、お客様の事業特性・組織体制・システム環境を踏まえ、経営・業務・ITの観点から実効性のある対策を設計します。経営層、情報システム部門、セキュリティ部門、現場部門など多様な関係者と対話しながら、お客様のセキュリティ向上と事業継続に伴走していただきます。

【具体的な業務】
同社では、セキュリティ分野での経験を活かし、より高度で実践的な支援ができるセキュリティコンサルティングをお任せできる方を募集しています。システム開発やインフラ運用、セキュリティ業務のご経験を即戦力としてご活用いただけるポジションです。
また、地方拠点ですが、首都圏と遜色のない待遇を用意しており、福岡・仙台・札幌から、次のキャリアとして“挑戦と安定”を両立した働き方を実現できます。
ご経験やご志向に応じ、以下から業務内容を調整いたします。あなたにとって「経験を活かす場」として、是非本ポジションをご検討ください。

▼担当領域（経験・志向に応じて決定）
・セキュリティ戦略策定・ガバナンス構築（ポリシー・規程策定、ロードマップ策定）
・セキュリティアセスメント・リスク評価（NIST CSF／ISO/IEC 27001等に基づく現状分析）
・クラウド／OS／プラットフォームの設定監査・セキュリティ評価
・Webアプリケーション、API、スマートフォンアプリの脆弱性診断
・AIセキュリティ（生成AI利用ガバナンス、LLMアプリケーションのリスク評価）
・インシデント対応体制構築・レジリエンス強化（CSIRT構築、机上演習など）
・セキュリティ教育・トレーニングの企画・実施
※案件では、ヒアリング・課題整理から提案、報告までをリードしていただきます。

▼セキュリティへのこだわり
「サイバーセキュリティの課題解決を目指す」ことを目標とし、単なる“診断屋”ではなく、お客様の事業成長とリスク最小化の両立を支援しています。
システム開発において開発後の脆弱性診断だけでなく設計の段階からセキュリティを考慮して設計を行い、開発の途中においてもセキュリティのチェックを行うことを大切にしております。

▼活かせるご経験
以下のような経験をお持ちの方は、これまでの専門性を活かしてご活躍いただけます。
・セキュリティコンサルティング、アセスメント、監査の経験
・セキュリティポリシー・規程・ガイドラインの策定経験
・CSIRT／SOCの構築・運用、インシデント対応、脆弱性管理の経験
・クラウドセキュリティ、ゼロトラスト（IAM／EDR／SIEM／SASE等）の導入・運用経験
・Webアプリケーション開発、セキュア開発、DevSecOpsの経験
・NIST CSF、ISO/IEC 27001、CIS Controls等の活用経験
・プロジェクトマネジメント、提案活動、プリセールスの経験
・CISSP、CISM、CISA、情報処理安全確保支援士などの資格

【ポジション・部門の魅力】
生成AI時代の到来とともに、企業のDXは加速し続ける一方、新たなセキュリティリスクも急増しています。
同社は「サイバーセキュリティの課題解決を目指す」ために、システム開発のセキュリティコンサルをはじめ、Webアプリケーション、スマートフォンアプリケーションやIoT機器における脆弱性診断・ペネトレーションテストなどのサービスを展開しています。
システム開発においては、開発後の脆弱性診断だけを行って安心するのではなく、設計の段階からセキュリティを考慮して設計を行い、開発の途中においてもセキュリティのチェックを行うことが重要だと考えています。システム開発事業においてもそれらの実現ができるような仕組みを構築するために日々研鑽を積んでいます。
また、地方でも給与面・待遇面で東京に劣らない環境を作り、地方の出身者や若者のU/Iターン先になることを目標に北九州本社から仙台オフィス、博多オフィス、札幌オフィスと拠点を開設、業務拡大しております。

【会社全体の魅力・雰囲気】
・和気あいあいとした雰囲気で、業務後も交流がある環境です。
・各自が裁量をもって業務に取り組める、成長できる環境です！

プロダクト基盤全体の信頼性を技術的にリードする立場として、SLO/SLI 設計から可観測性基盤の構築、インシデント対応プロセスの整備、インフラの IaC 化まで、信頼性に関わるあらゆる領域を主導していただきます。AI 協働を前提に、運用の自動化・効率化も推進します。

【業務範囲】
・SLO/SLI の設計・運用・エラーバジェットに基づくリリース判断の仕組み化
・可観測性基盤（メトリクス、ログ、トレース）の設計・構築・継続改善
・IaC（Terraform 等）によるインフラのコード管理と再現可能なプロビジョニング
・AWS を中心としたクラウドアーキテクチャの設計・最適化
・CI/CD パイプラインの信頼性・速度の向上
・インシデント対応フロー・オンコール体制・ポストモーテム文化の確立
・キャパシティプランニング・コスト最適化・パフォーマンスチューニング
・セキュリティベースラインの策定と脆弱性管理の仕組み化
・AIを活用したインフラ運用の自動化・効率化
・開発チームへの信頼性プラクティスの浸透とガイドライン整備
※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

【利用するツール】
・AWS（メイン：ECS/EKS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等）/ GCP（一部利用）
・Terraform / AWS CDK
・Docker / コンテナオーケストレーション
・Datadog（APM、Logs、Monitors、Synthetics）
・GitHub / GitHub Actions
・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール　※今後変更になる可能性がございます
・PagerDuty 等のインシデント管理ツール

【資質（自律性・信頼性志向・構築力）】
・専任 SRE 不在の組織で、信頼性の文化・プロセス・技術基盤を自ら設計し確立できる自律性
・「落ちないシステム」ではなく「障害から素早く回復するシステム」を志向する信頼性思考
・未整備な領域を構造化し、再現可能な仕組みとして定着させる構築力

【具体スキル】
・ Linux/UNIX 系 OS のシステム管理・トラブルシューティングの深い知見
・AWS のマネージドサービスを活用したプロダクション環境の設計・構築・運用
・IaC（Terraform、CloudFormation、AWS CDK 等）によるインフラ管理
・可観測性の3本柱（メトリクス、ログ、分散トレース）の設計・実装
・SLO/SLI 設計とエラーバジェットに基づく運用判断
・コンテナ技術（Docker）とオーケストレーション（ECS/EKS 等）の実践
・ネットワーク設計（VPC、DNS、ロードバランサ、CDN、WAF）の理解と運用
・CI/CD パイプラインの設計・改善とデプロイ戦略（Blue-Green、Canary 等）

Go を主軸としたバックエンドと、Next.js または Flutter を用いたフロントエンドの両面を担当し、機能の企画段階から設計・実装・リリースまでを一貫してリードしていただきます。AI 協働による高速な仮説検証と、プロダクション品質の両立を追求します。

【業務範囲】
・Go によるバックエンド API の設計・実装・最適化
・Next.js（React）または Flutter を用いたフロントエンド/モバイルの設計・実装
・データベース設計・クエリ最適化（RDS、DynamoDB 等）
・プロダクト要件の技術仕様への落とし込みとアーキテクチャ設計
・AI/LLM APIを活用した機能の設計・実装
・CI/CD パイプラインの構築・改善
・パフォーマンス計測・ボトルネック分析・改善
・AIを活用した開発フロー改善・自動化
・コードレビュー、設計レビューを通じたチーム全体の技術品質向上
※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

【利用するツール】
・Go（バックエンド主要言語）
・TypeScript / Next.js / React（Web フロントエンド）
・Dart / Flutter（モバイル/Web）
・PostgreSQL / MySQL / DynamoDB / Redis
・Docker / GitHub Actions
・AWS（ECS、RDS、CloudFront、Lambda、S3 等）/ GCP（一部利用）
・Datadog / Sentry
・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール　※今後変更になる可能性がございます

【資質（自律性・全体最適志向・実装力）】
・フロントエンドとバックエンドの境界にとらわれず、ユーザー価値を起点に最適な設計判断を下せる全体最適志向
・AI 協働を前提に、仮説から実装・検証までを高速に回す自律性
・技術的な深さと幅の両方を持ち、状況に応じて柔軟に使い分けられる適応力

【具体スキル】
・Go によるバックエンド開発（API 設計、認証、ミドルウェア、並行処理）
・TypeScript / React / Next.js または Dart / Flutter によるフロントエンド開発
・RDB 設計・SQL チューニング・キャッシュ戦略（Redis 等）
・REST API / GraphQL の設計と実装
・Docker を用いたコンテナベースの開発・デプロイ
・AWS マネージドサービスを活用したシステム設計
・パフォーマンス計測・プロファイリング・ボトルネック改善
・Git/GitHub を用いた協働開発とコードレビュー

生成AIの能力を最大限に引き出すプロダクト設計・要件定義を行い、ユーザー要求を言語的に解釈・構造化しながら、AIを活用して自律的に開発プロセスを進めていただきます。

【業務範囲】
・中長期ロードマップ策定から具体アクションの落とし込み、事業グロースまで
・ユーザー課題・要求の把握と構造化
・AIを活用したプロンプト設計・検証・調整
・要件定義からAIによるコード生成、GitHub上でのPR作成までの一連の推進（ただし自ら手書きでコードは書かない）
・各種MCP（Model Context Protocol）ツールを活用した効率的な開発フロー構築
・他職能（AIエンジニア、プロンプト担当、デザイナー等）との連携と仕様策定
・AI出力結果の品質評価と改善サイクルの運用
※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

【利用するツール】
・Claude / Claude Code / Cursor　※今後変更になる可能性がございます
・GitHub（AIを介したPR作成）
・GitHub Copilot
・各種MCPツール（codebase search、terminal操作、ファイル管理等）
・Notion / Figma / Slack
・GCP / AWS / Vercel など

【資質（自律性・構造化力・探索性）】
・自律的に仮説を立てて実行・検証まで自走できる行動力
・曖昧な要求を言語化し、要件へ落とし込む構造的思考力
・AI活用という未確立な領域に対して探究心を持ち、カオスを楽しめる柔軟性と胆力

【具体スキル】
・要件定義・仕様設計に関する実務経験
・GitHubを用いた開発フロー理解（PR作成・レビューなど。自らコードを書く必要はありません）
・プロダクト企画・ユーザーストーリー作成の経験
・データ分析・KPI設計の基礎知識
・意欲的にAIファーストで新技術を吸収し、従来手法からの柔軟なアンラーニングができる適応力

AI を活用した高速な開発ループの中で、Flutter を主軸としつつ、必要に応じてネイティブ層（Swift/Kotlin）も活用し、モバイルアプリの体験設計・実装・品質向上をリードしていただきます。

【業務範囲】
・Flutter（Dart）によるアプリ設計・実装・CI/CD 構築
・パフォーマンス最適化（起動時間、描画、Jank、メモリ）と計測の仕組み化
・ネイティブ機能ブリッジ（BLE、Push、カメラ、位置情報、バックグラウンド処理 等）の設計・実装
・オフライン対応、状態管理、エラーハンドリングの堅牢化
・AI/LLM APIを用いたアプリ機能の実装と検証
・デザインシステム/アクセシビリティの整備と運用
・ストア配信、リリース運用、クラッシュ解析（Firebase Crashlytics 等）
・AIを活用した開発フロー改善・自動化
※業務内容の変更範囲：会社の定める業務

【利用するツール】
・Flutter / Dart
・Swift / Kotlin（必要に応じて）
・Firebase（Crashlytics, Analytics, Remote Config 等）/ Sentry
・GitHub / GitHub Actions / Fastlane
・Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール　※今後変更になる可能性がございます
・Datadog / Sentry / 各種計測基盤
・AWS / GCP / Vercel 等のバックエンド基盤

【資質（自律性・品質志向・適応性）】
・AI 協働を前提に、仮説検証を迅速に回す自律性
・体験品質（滑らかさ、応答性、安定性）への強い執着
・未確立な領域（AI×モバイル）でも構造化して前進できる柔軟性

【具体スキル】
・Flutter（Dart）による商用開発と状態管理（Riverpod/Bloc 等）の経験
・ネイティブ機能ブリッジ（MethodChannel、FFI、プラグイン開発）の実践
・CI/CD（Fastlane、GitHub Actions）とリリース運用（TestFlight/Play）
・モバイルパフォーマンス計測・最適化（フレームタイム、メモリ、電力）
・クラッシュ解析/ログ収集（Crashlytics、Sentry 等）と MTTR 改善
・セキュアなストレージ/認証/ネットワーク（TLS/証明書ピンニング 等）の理解
・API 設計・エラーハンドリング・リトライ/バックオフ制御

【ミッション】
- 事業戦略に整合したプロダクトロードマップの策定と達成
- AI 協働（生成 AI / MCP）を前提にした開発生産性・品質の最大化
- ユーザー価値を起点とした高速な検証・学習ループの確立
- プロダクト組織（PdM/Eng/Design）の体制構築・採用・育成

【概要】
プロダクト戦略の策定から実行・ガバナンスまでを統括し、
AI を活用した設計・開発・運用の標準を確立します。プロダクトポートフォリオ全体の成果責任を担います。

【業務範囲】
- 中長期のプロダクト戦略・ロードマップの策定と合意形成
- 開発組織の採用・評価と組織マネジメント
- 技術選定・アーキテクチャ設計（将来を見据えたスケーラブルな設計）
- プロダクト KPI の設計・レビューと意思決定のリズム設計
- AI ファーストな開発標準（テンプレート/スキーマ/レビュー/自動化）の設計・運用
- 資源配分（人材/予算/時間）の最適化と投資判断
- 組織デザイン（採用・育成・評価）とカルチャー醸成
- ステークホルダーコミュニケーション（経営/事業/コーポレート）

【利用するツール】
- GitHub / Notion / 各種開発・デザインツール（Figma など）
- Claude / Claude Code / Cursor / 各種 MCP ツール
- GCP / AWS / Vercel など