LLM転職求人

1,020 件

【募集職種の期待役割】
生成AI（Claude Code等）や自動化ツール（Playwright等）を最大限に活用し、アプリケーション開発における生産性向上と高度化をリードしていただきます。
単に最新ツールを利用するだけでなく、事業計画やプロジェクトの目標に基づき、ビジネス課題の解決に直結するAI技術を主体的にキャッチアップ・選定し、現場の業務への導入を推進する役割を期待しています。技術革新による社内および顧客プロジェクトの変革を牽引する中核としての活躍を期待しています。

【具体的な職務内容】
AI技術および自動化ツールを活用したアプリケーション設計・開発業務、および生産性向上の推進が主な職務内容です。
案件によってはエリア札幌だけでなく、東京の部署とも連携して活動します。
・生成AI（Claude Code等）を活用したコーディング支援、レビュー自動化、開発プロセスの高度化
・自動化ツール（Playwright等）を用いたテスト自動化、業務プロセスの効率化
・顧客向けアプリケーション開発プロジェクトにおける設計・実装のリード
・社内の生産革新施策における最新AIツールの検証（PoC）と導入・定着化の支援
・ビジネスの要請に基づく技術動向の調査、プロジェクトへの適用方針の策定

【携わるビジネス・サービス・テーマ】
●主な業務領域・プロジェクト例：
・様々な業界の顧客に向けた、AI/自動化技術を活用したアプリケーションの開発プロジェクト
・社内の生成AI・テスト自動化ツールの検証、ガイドライン策定および導入プロジェクト
・ビジネス課題解決のための新規技術のPoC（概念実証）および導入支援

【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
札幌拠点にいながら、生成AIや自動化技術の最前線に立ち、開発パラダイムの変革を体感できます。
プロジェクトにおける個別のアプリ開発に留まらず、社内全体の生産性を向上させる施策にも関わることができます。
最新の技術トレンドを追求しつつ、それを「ビジネス価値」に結びつける経験を通じて、AI時代に求められるエンジニアとしてのキャリアパスを描くことができます。

【主なミッション】
大手通信グループが保有する大規模データ、AI技術、顧客接点、事業アセット等を活用し、外部企業の経営課題解決や新規サービス創出のため、提案からPoC、実装・定着まで一気通貫で推進。
大手通信グループとの組み合わせによる新規事業・業界イノベーションの創出及び社会課題解決のため、公共案件の提案から獲得・デリバリーまで一気通貫で推進。

●案件イメージ
1.位置情報ビッグデータを活用した経営課題解決支援
大手通信グループが保有する位置情報ビッグデータやサービスログを活用し、外部企業の顧客分析、商圏分析、出店計画、店舗リロケーション、広告配置最適化等を支援。データ分析にとどまらず、経営層の意思決定や業務改革プロセスに入り込み、コンサルティング×データサイエンスによる伴走型支援を推進。

2.AI・データを活用した金融業界向けDX推進支援
大手金融機関向けに、AI・データを活用したDX推進を支援。
生成AI/LLM活用ロードマップ策定、金融特化ユースケース創出、データ活用施策の企画、AI実装、業務定着までを一気通貫で推進。
金融業界特有のセキュリティ要件や業務制約を踏まえた実装支援を行う。

3.ドローンの社会インフラ化を国家プロジェクトも活用して推進
大手通信会社が推進するドローンを全国1,000拠点へ展開し社会インフラとして定着させるというビジョンの実現を支援。
一例として総務省のDX推進公募事業採択に向けた戦略立案・申請支援から、山間部での遭難者捜索やクマ対策など地域課題を解決するユースケースの創出まで、官民連携で推進。
今後は海外展開も視野に入れ、ドローンビジネスのさらなる拡大を目指す。

4.自治体との協定締結から始める行政DXの社会実装
人口減少により「消滅可能性自治体」とも指摘される河内長野市とスマートソリューションパートナーシップ協定を支援し、行政DXの社会実装を推進。
人流データを活用した公共施設の運用改善や防犯・防災ドローンの導入など、データと先進技術を掛け合わせたユースケースを自治体と共同で企画し、地域の未来を変える取り組みを伴走支援。

【業務内容】
2〜3名のスタッフを牽引していただきつつ、1案件のリードをお任せします。

●業務の一例
▼顧客課題の整理/現状分析
外部企業様や国、自治体が抱える課題について、ヒアリングやデータ分析を通じて現状を把握し、論点の構造化や仮説構築を実施。

▼解決策/ソリューションの企画/提案
大手通信グループの大規模データ、AI技術、顧客接点、事業アセット等を活用し、課題の解決に向けた施策やソリューションの企画・提案を実施。

▼PoC/実装/業務定着の推進
プロジェクトの中核として、PoC設計、施策の具体化、ステークホルダー調整、実装・業務定着、進捗管理を推進し、顧客の成果創出に向けて伴走。

【ポジションの魅力】
・1案件のリードとして、 顧客課題の整理、現状分析、解決策の企画、提案、実装・定着まで一貫して推進でき、「構想止まり」ではない実効性のある支援経験 を積むことができる。
・大規模データ、AI技術、顧客接点、事業アセットを活用 し、外部企業の経営課題解決、社会課題の解決、新規サービスやソーシャルインパクトの創出に関与できる。
・データ／AIの専門性とコンサルティング視点を融合させながら、 戦略立案から実装・業務定着までを推進する経験を通じて、データ／AIを武器にしたビジネス変革人材 として成長できる。
・2〜3名程度のスタッフを牽引する経験を通じて、将来的なプロジェクトリード、チームマネジメント、事業開発リードへのステップを描ける。

【主なミッション】
大手通信グループが保有する大規模データ、AI技術、顧客接点、事業アセット等を活用し、外部企業の経営課題解決や新規サービス創出のため、提案からPoC、実装・定着まで一気通貫で推進。
グループアセットの組み合わせによる新規事業・業界イノベーションの創出及び社会課題解決のため、公共案件の提案から獲得・デリバリーまで一気通貫で推進。

●案件イメージ
1.位置情報ビッグデータを活用した経営課題解決支援
大手通信グループが保有する位置情報ビッグデータやサービスログを活用し、外部企業の顧客分析、商圏分析、出店計画、店舗リロケーション、広告配置最適化等を支援。
データ分析にとどまらず、経営層の意思決定や業務改革プロセスに入り込み、コンサルティング×データサイエンスによる伴走型支援を推進。

2.AI・データを活用した金融業界向けDX推進支援
大手金融機関向けに、AI・データを活用したDX推進を支援。
生成AI/LLM活用ロードマップ策定、金融特化ユースケース創出、データ活用施策の企画、AI実装、業務定着までを一気通貫で推進。金融業界特有のセキュリティ要件や業務制約を踏まえた実装支援を行う。

●業務内容
案件のスタッフとして、顧客の業務課題をデータとAIで可視化し、業務・システムの再設計や改善提案の実行を通じて、業務変革の支援を推進いただきます。
まずはご経験を活かしやすい領域から、上位メンバーと一緒にプロジェクトを進めていただきます。習熟度に応じて任せる幅を広げていただけます。

【業務の一例】
・顧客課題の整理/現状分析
　外部企業様や国、自治体が抱える課題について、ヒアリングやデータ分析を通じて現状を把握し、論点の構造化や仮説構築を実施。

・解決策/ソリューションの企画/提案
　大手通信グループの大規模データ、AI技術、顧客接点、事業アセット等を活用し、課題の解決に向けた施策やソリューションの企画・提案を実施。

・PoC/実装/業務定着の推進
　プロジェクトの中核として、PoC設計、施策の具体化、ステークホルダー調整、実装・業務定着、進捗管理を推進し、顧客の成果創出に向けて伴走。

●ポジションの魅力
コンサル未経験の方でも上位メンバーの伴走のもと、 顧客課題の整理、現状分析、解決策の検討、実行支援まで段階的に経験を積むことができる。
また、習熟度に応じて、顧客折衝や小規模テーマの推進など、任される役割の幅を広げていただくことも可能。
大手通信グループが保有する大規模データ、AI技術、顧客接点、事業アセットに早期から触れながら、データ・AI活用の実践的な知見を身につけることができる。
データ活用、業務改善、システム開発・導入支援等の経験を、顧客課題の解決や事業変革という上流の文脈で活かし、ビジネスコンサルタントとしてのキャリアの選択肢を広げる ことができる。

概要
経営管理システムの開発全般において、顧客の経営課題を仕様へと翻訳する「上流工程」から携わっていただくポジションです 。単なる機能実装にとどまらず、技術の力で顧客の経営判断を下支えする強力なインフラを構築するため、仕様検討から実装、価値提供まで一気通貫で関わっていただきます

業務内容
・顧客（主にCFOや経営企画など）が求める曖昧な経営要件を、開発要件へ矛盾なく落とし込む仕様検討業務 。
・Vue.js/Nuxt.jsを用いたフロントエンド開発、およびUI/UXの改善 。
・カスタマーサクセス視点でのユーザー課題の抽出と、プロダクトの本質的な価値を高める機能改善の提案 。
・Firebaseを用いたスケーラブルなバックエンドの実装


作業環境
・完全フルリモート環境での勤務となり、高い自律性を持って開発に集中できます 。
・言語・フレームワーク：TypeScript、Vue.js/Nuxt.js（現在、Vue.js 2系から3系への移行プロジェクトが進行中です） 。
・インフラ・バックエンド：Firebase (GCP) 。
・コミュニケーション：CEOやテックリードと日常的にチャットやWeb会議でフラットな議論を行い、アジャイルなサイクルで開発を進めます 。

得られるスキル
・全国どこからでも参画できるフルリモートの働き方： 地理的な障壁をなくし、居住地に縛られずに自律的に高いパフォーマンスを発揮するスキルと経験が得られます
・経営層と対等に渡り歩くドメイン知識： 経営企画やCFOが利用するシステムの仕様策定を通じて、PLやKPI設計といった高度な経営・会計ノウハウを獲得できます
・曖昧さを解決する高度な要件定義力： 経営層の「なんとなくこうしたい」という抽象的な要望に対し、エッジケースを考慮した緻密なロジックを自ら組み立てる論理的思考力が磨かれます
・モダン環境での技術的挑戦： 既存コードを保守性の高い設計へと昇華させる能力や、Vue 3への移行、Firebase活用を通じたモダンな開発スキルを習得できます

デジタル人材育成プラットフォームの内製開発リーダー（テックリード）として、以下の業務を担当します。
- デジタル人材育成プラットフォーム第二フェーズ以降の内製開発におけるテックリード
- 内製開発体制の採用支援、開発環境の構築などの立ち上げ
- システム全体アーキテクチャ設計、技術選定、設計レビュー、コードレビュー
- 外部システムとのID連携・データ連携を前提とした設計・実装方針策定
- 開発チームの技術支援、品質向上、開発標準整備
- AI活用による設計・実装・テスト・ドキュメント作成の高度化推進
- 運用保守、障害対応、性能改善、CI/CD・監視整備などのDevSecOps推進
- 必要に応じて、推薦・検索・スキル可視化等のAI/データ活用機能の技術検討

Responsibilities
- Collaborating with global English-speaking engineering team in Japan, US and Europe

- Designing, implementing, and validating machine learning models and AI agents across multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google) to ensure cost-optimization and system resilience

- Promoting CI/CD pipelines, training, model monitoring, and version control based on MLOps best practices

- Optimizing machine learning model performance and scalability

- Fine-tuning large language models (LLMs) and designing/implementing training

- Stay current with the latest trends in machine learning, MLOps, and LLMs; researching and proposing new technologies and methodologies


Highlights of the Role
- End-to-End Ownership: Work closely with the business side throughout the entire lifecycle, from initial problem-solving and specification design to release and continuous iteration.

- Proactive Innovation: We don’t just hand you tickets; engineers are expected and encouraged to propose their own ideas and shape the product roadmap from the planning stage.

- Global Mobility: Depending on your performance and preferences, there are opportunities to work at our New York development hub to accelerate your global career.


Technical Environment
- Languages: Python, SQL
- AI/ML & Orchestration: Azure OpenAI, Gemini, Anthropic, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, Transformers
- Backend & Web: FastAPI, Streamlit, SQLAlchemy
- Data & Search: Azure Cognitive Search, Elasticsearch, Redis, CosmosDB, PostgreSQL
- Infrastructure & DevOps: Docker, Kubernetes, Azure Functions, Azure DevOps

Responsibilities
- Collaborating with cross-functional and geographically distributed teams (including Co-CTOs, Team Leads, PdMs, and BizDev) across Japan, the US, and Europe to drive global ENS product strategy.

- Designing, implementing, and maintaining scalable and resilient backend systems and APIs to support core matching, search, and next-generation AI-driven features.

- Collaborating on the integration and deployment of autonomous AI agents and LLM orchestration, ensuring optimal backend architecture and system latency.

- Promoting a full-cycle development culture by taking ownership of the entire lifecycle, including automated testing, CI/CD pipelines, code reviews, and production operations/maintenance.

- Refactoring legacy code, optimizing database performance, and actively resolving technical debt to ensure long-term system maintainability and scalability.



Highlights of the Role
- Direct Business Impact: You will play a pivotal role in completely rebuilding our core search and matching infrastructure with AI, working with a massive asset of 800,000+ experts and directly driving revenue growth.

- Multi-Phase Product Lifecycle: Experience everything from scaling internal AI products (1-to-10 and 10-to-100 phases) to spearheading upcoming greenfield user-facing projects from scratch (0-to-1 phase).

- Truly Flat & Global Collaboration: Work in a barrier-free environment where engineers, designers, and business members align seamlessly. Frequent collaboration with US and European hubs offers deep global career exposure right here in Tokyo.


Technical Environment
-Languages: C#, Python, TypeScript, SQL

- Backend Frameworks: ASP.NET Core, FastAPI

- Frontend Frameworks: Angular

- Infrastructure & Cloud Platforms: Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Azure Functions, Docker, Kubernetes

- Databases & Data Stores: SQL Server, Cosmos DB, PostgreSQL

- Tools & Collaboration: GitHub, Slack, Jira, Confluence, esa, Ovice

我が国の安全保障環境を支える重要なシステム・サービス案件に参画頂き、マルチモーダルＡＩ・生成ＡＩ／ＬＬＭ・ＡｕｔｏＭＬ・オントロジー・仮想データレイク等の世界最先端のデータ活用テクノロジーを活用し、防衛分野（自衛隊等）のお客様の意思決定を強力に支援するサービス提案・実証・開発に携わって頂きます。
　これらシステム・サービスの実現に向けては、Ｆｏｒｅｓｉｇｈｔ・先見性の視点を重視し、国内先端Ｒ＆Ｄ機関であるＮＴＴ及び米軍実績等を有する米国企業等の世界最先端技術・ノウハウを有する企業との連携を積極的に進め、革新的なシステム・サービスを追求しております。
　目まぐるしく変化する安全保障環境・デジタル技術の台頭等を念頭に、提供するシステム・サービスも変革が本格化する中にあり、ソフトウェアの力で防衛力強化の実現を追求し、先進技術・手法の適用を含めたアプリケーション開発に携わることによってエンジニアとしての成長や社会的意義・誇りを感じることができます。

アピールポイント
◎社会的インパクトの大きな案件に携わることができる：目まぐるしく変化する安全保障環境の中で、国をあげての抜本的防衛力強化が進む中で、当該職務では、安全保障を支える重大な事業に携わることを通じ、国・国民を守るという誇りを感じながら取り組むことができます。
◎各種検討において、既存の領域に加え、宇宙・サイバー・電磁波等の新たな領域を念頭に置いた各種要件整理・提案を行う中において、ゼロベースで物事を構想・推進する実践を通じ、コンサルティング力を身に着けることができます。
◎当組織では全社員に対するデジタル技術等研修に加え中途採用の方向けの業界教育等を重視しており、業界未経験の方にも安心して参画頂くことができる他、デジタル技術の台頭・安保環境の変化を受けた変革潮流の中、 米国連携による世界先進技術やクラウド・ＡＩ・データ活用・ＵＸ等民間最新デジタル技術の適用を含め新たなサービスをお客様と共に創り上げる貴重な経験ができ、エンジニアとして飛躍的に成長することができます。
◎当社のR&D機関や米国企業等と連携し、世界最先端のデータ活用技術・ノウハウに触れられ、生成AI／LLM、マルチモーダルAI、AutoML、オントロジー、仮想データレイク等を活用し、防衛分野の高度意思決定を支援するサービスづくりに携わることができます。
◎先端技術を研究・検証に閉じず、社会的意義の高い公共・安全保障領域に実装できる点が魅力です。

【業務概要】
「医療ヘルスケアの未来をつくる」というミッションのもと、テクノロジーを活用してこの分野における様々な課題解決を目指す企業でのポジションです。医療プラットフォーム本部では、オンライン診療・電子カルテを提供するクラウド診療支援システム、電子薬歴を中核として薬局経営を支え、患者のかかりつけを支援するシステム、歯科診療所向けにオンライン診療・電子カルテを提供しているシステム、またこれらの医療者向けの SaaS とつながる患者向けの総合医療アプリなど、複数のプロダクトを展開しています。

今回エンジニアを募集するクラウド診療支援システムは、Web予約・Web問診・オンライン診療・電子カルテ・レセコン・経営分析という、これまで独立していたシステムをすべて内包し、一貫性のある操作性で業務を完結できる医療機関向けのプロダクトで、日本の医療が直面する、以下の3つの課題解決に挑んでいます。
1. 業務生産性の向上: 医療現場は、労働人口の減少及び高齢化の進行という社会の構造的な課題に直面しており、医療サービスを地域に届け続けるために「業務生産性の向上」を必要としています。
2. 医療の質の維持: 効率化を進めるだけでなく、患者一人ひとりに質の高い医療を届け続けることも、重要なテーマです。
3. 当たり前品質の追求: 同社のクラウド診療支援システムが提供する電子カルテは、医療機関が「毎日利用する基幹システム」です。そのため、常に快適で信頼できる利用環境を提供し続けることが、プロダクトの絶対的な使命となります。

今、生成AIの登場により、あらゆる業界でゲームチェンジが起きています。AIの活用を通して、同社のクラウド診療支援システムを利用する医療従事者や患者、そして提供側のエンジニアの日々の業務を再定義し、今までの当たり前を覆すという新たな挑戦の舵を切りました。
この挑戦の中核を担うのが、新設された「AI推進グループ」です。AIを活用した「新しい診療体験」をユーザーに届けると同時に、生成AIのツールを駆使して開発プロセスそのものを革新する「新しい開発基盤」を構築します。目指すのは、医療機関への迅速かつ継続的な機能提供と、10倍の価値を生み出せる開発基盤の構築です。開発効率を飛躍的に高め、より多くの機能を、より速く、より確実に安全にユーザーへ届ける。そのためには、品質が高いコードを生成できる基盤、10倍のリリース数に耐えられるQA・テスト基盤、10倍の顧客数にスケールしても耐えられるシステム基盤が必要です。

【具体的な業務】
新設された「AI推進・基盤開発領域」の中核メンバーとして、クラウド診療支援システムにおけるAI機能の開発を推進するソフトウェアエンジニア（AI機能デリバリー）を募集します。
本ポジションでは、フロントエンドとバックエンドの両方に関わりながら、医療機関の業務生産性向上につながるAIアシスト機能を、仕様検討から設計・実装・リリースまで一貫して担っていただきます。PdM、デザイナー、医療ドメインに詳しいメンバーと連携しながら、ユーザー課題を具体的なプロダクト機能へ落とし込み、継続的かつ安全にユーザーへ届けることがミッションです。

* クラウド診療支援システムにおけるAIアシスト機能の開発
* 医療従事者の業務を効率化するAI機能について、仕様検討、技術設計、実装、リリースまでを一貫して推進
* フロントエンドとバックエンドを横断し、ユーザー体験とシステム設計の両面から機能開発をリード
* プロダクトチームと連携した機能デリバリー
* PdM、デザイナー、医療ドメインに詳しいメンバーと協働し、ユーザー課題を実装可能な仕様へ具体化
* 要件の不確実性が高いテーマに対して、スピードと品質のバランスを取りながら段階的にリリース
* Coding Agent を活用した開発プロセスの実践
* Cursor、Claude Code、Codex、Devin などの Coding Agent を活用し、機能開発のスピードと品質を高める開発スタイルを実践
* Coding Agent を前提とした開発プロセスの中で、仕様整理、実装、レビュー、リリースにおける生産性向上を推進

主な技術スタック:
* バックエンド: Ruby, Ruby on Rails, Sidekiq
* フロントエンド: TypeScript, React, Radix UI, TanStack Query, React Hook Form, Storybook, Zod
* インフラ: Amazon Web Service (ECS, Aurora MySQL, OpenSearch, ElastiCache, Lambda), Google Cloud (Firebase, BigQuery), その他 (MongoDB Atlas)
* 監視・運用: Terraform, SendGrid, Datadog, Sentry, PagerDuty
* 開発ツール: Claude Code, Codex, Cursor, Devin, GitHub, GitHub Copilot, Slack, Docker, OrbStack, MagicPod, CircleCI, GitHub Actions

【ポジション・部門の魅力】
* 社会貢献: このミッションの実現を通じて、医療という社会インフラに大きく貢献できるポジションです。国の医療DX推進を始めとし、医療業界への先端テクノロジーの実装・浸透を加速するフェーズに、エンジニアとして深く関わることができる非常にチャレンジングなポジションです。
* AIの利活用を通して業務を再定義: AI起点の業務最適化により、医療業界への“余白”を生み、付加価値業務への集中を後押しします。
* 開発者体験の実現: AIが定型的な作業を担い、エンジニアは医師や患者と向き合う本質的な機能開発に専念できる未来を創り上げることができます。
* 最先端のAI開発文化: AIによる生産性向上を「文化」と捉えています。AIによるゲームチェンジを好機と捉え、AI Codingを前提とした開発プロセスやAI Opsをチーム全員で構築・実践する、刺激的な環境に身を置くことができます。

最先端の生成AI（LLM/RAGなど）やAIエージェント技術を顧客企業の業務プロセスに素早く組み込むため、Microsoft Power PlatformやCopilot Studioをはじめとするローコードツールを活用したシステム設計・構築・導入を牽引します。

具体的な業務イメージ:
* ローコードツールを用いたハイスピード開発: Power Apps、Power Automate、Power BI等を用いた、企業の業務効率化・自動化・可視化を支えるアプリケーションやワークフローの設計および構築。
* Microsoft Copilot Studio等を活用したAIエージェントの構築: 各種生成AIモデルや社内データと連携したカスタムCopilot（AIチャットボット/エージェント）の構築、および社内コミュニケーションツール（Teams等）への実装。
* 業務プロセスの可視化とソリューション提案: コンサルタントと協働し、顧客が抱える複雑な業務フローを可視化（BPR/BPMN等）。ローコードツールを活用し、いかに短期間で課題を解決できるかの実現可能性（PoC）検証とアーキテクチャ選定。
* パブリッククラウド（Azure/AWS）との連携および環境構築: 構築したローコードアプリやAIエージェントが、顧客企業のセキュアな自社環境下で安定して動作するためのクラウドインフラ（Azure、AWS等）との連携設計・環境ガバナンスの構築。
* 顧客の課題解決起点で行う要件定義および上流設計: 顧客企業の「どの業務に課題があり、どうAIやローコードで解決すべきか」という本質的な課題の特定から伴走。言われたものを作るのではなく、要件定義などの最上流工程から主体となってシステム設計へと落とし込みます。

ポジション・部門の魅力:
個人の適性・志向性にあわせ、2つのキャリアパスが用意されています。プロジェクトマネージャーとしてチームを牽引し、全体設計やメンバー育成、組織構築を担うマネジメントキャリア、または高度な技術的専門性を追求し、複数プロジェクトに横断的に貢献するスペシャリストキャリア（最高位Principle Specialist）を目指すことができます。

同社は研究開発力を基にAIの社会実装を行っています。
2018年からコンタクトセンター向けAI SaaSの主力サービスの提供を開始し、幅広い業態の企業に導入されています。
研究開発領域では、アクセラレーションプログラムの日本第一期生に採択され、LLM開発プログラムで日本語性能ではトップを達成。生成AI開発助成金プロジェクトにも採択されています。

今回募集するCSMは、既存顧客の成果最大化にとどまらず、顧客の新たな課題を自ら発見し、新規プロジェクトをゼロから創出することも担う戦略的なポジションです。

▼ 同社のCSMとは
「提案して終わり」ではありません。顧客と一緒にゴールを定め、実行し、成果を出し、さらに新たなプロジェクトを創出していく仕事です。
まず最初にすることは、顧客と「成功(ゴール)」を定義すること。
「カスタマーサポートの自動化率を50%にしたい」「問い合わせ対応時間を30%削減したい」「オペレーターの離職率を下げたい」「最終的には、理想のカスタマー体験を実現したい」など、答えは顧客ごとに違います。だから、最初に「何を成功とするか」を合意する。それが、同社のCSMの出発点です。

▼ 具体的な業務内容
1. 既存顧客の成功支援(ゴール実現への伴走)
・顧客の目指す姿(カスタマーサポート組織の理想像)のヒアリングと「成功(ゴール)」の定義・合意
・導入後の利用データ分析と、顧客の事業理解による課題発見
・導入効果測定とROI分析による成果の可視化
・定期的なビジネスレビュー(QBR)の実施
・市況変化・技術進化に合わせたゴールの更新

2. ステークホルダーマネジメント・組織変革への働きかけ
・担当者との信頼関係構築
・部門長・役員層・CIO層への提案と合意形成
・社内稟議プロセスへの伴走
・顧客組織の変革プロジェクトのパートナーとしての役割

3. 新規プロジェクトの創出(自律的な発案・推進)
・顧客内の新部門・新拠点への横展開を自ら発案・推進
・顧客課題の深掘りから、全く新しい活用方法を企画・実装
・複数顧客に共通する課題を抽象化し、プロダクト化・サービス化の提言
・同社製品群を活用したアップセル・クロスセル提案

4. チーム・プロダクトへの貢献
・顧客の声をプロダクト開発チームにフィードバック（開発チームとの距離が近く、声が反映されやすい環境）
・成功事例・ノウハウのチーム内共有
・CS活動の型化・ナレッジ蓄積への貢献

▼ このポジションの魅力
同社のCSMは、同社のバリューの一つ「Scrum CS」を体現する役割です。
Scrum CS（全社でCustomer Successに向き合う）という考え方のもと、CS部門だけでなく、営業も、開発も、経営陣も、全員が「顧客の成功のためになるか 」を前提に動いています。
開発チームもScrum CSが前提であるため、顧客要望の管理はもちろん、CS部門の定例MTGに開発が出席することも多く、自身の声がプロダクトを創っているという実感を持ちやすい環境です。
※導入時のオンボーディングおよび、機能質問などの問い合わせ対応は別チーム（オンボーディングチーム・サポートチーム）が対応します。

【業務概要】
医師会員数24万人以上を誇るプラットフォームを提供しており、多くの製薬企業のマーケティングも支援しています。
現在、保有する膨大な「医師の行動データ」や「医薬情報」の価値を最大化するため、データ基盤の最新化という大きな転換期を迎えています。
これまで、データ基盤はオンプレミスのデータベースを中心に、各システムが最適化される形で発展してきました。しかし、今後の更なるビジネス成長と、生成AIをはじめとする先端技術の活用を加速させるために、モダンなデータスタックを構築しつつ、その先のデータ競争力強化を指向しています。

【具体的な業務】
・データパイプラインの設計・構築・運用
トランザクショナルデータベース（RDB）やSalesforceなどの各種データソースからクラウドDWHへの、安定的かつスケーラブルなデータ同期フロー（ETL/ELT）の設計・開発、および継続的な監視・運用。
・リバースETLを用いたデータ活用基盤の構築・運用
クラウドDWHに蓄積・加工されたデータを、CRMやSaaSツールへ逆同期するリバースETLプロセスの構築と運用。
・分析結果を現場の業務システムへフィードバックし、データに基づいたアクションを即時化するオペレーショナルアナリティクスの仕組み化と改善。
・データ提供環境および次世代活用インターフェースの運用・改善
BIツールを用いたダッシュボードの設計・構築、およびデータの信頼性を担保する継続的な運用・保守。
NLQ（自然言語クエリ）の実用化に向けた検証・実装、およびエンドユーザーが直感的にデータを活用できるセルフサービス分析環境の運用・高度化。

【ポジション・部門の魅力】
新設予定のデータ専門組織のスターティングメンバーとして、単なるエンジニアの枠を超えた多彩なキャリアパスを提供します。
・データ組織のマネジメントパス
新設予定のデータ部門において、組織設計、採用、評価制度の改善などを含むマネジメント業務。
全社的なデータ戦略の策定や予算策定に深く関与する機会。
・データプラットフォームのスペシャリストパス
オンプレミスからモダンデータスタック（MDS）への完全移行を技術主導し、国内最大級の医療データ基盤のグランドデザインを描くリードアーキテクト。
NLQや生成AIを用いた次世代インターフェースの実用化など、最先端技術の社会実装を牽引するエキスパート。

業務概要:
全社的な組織再編・Tech組織改革に伴い、各開発部門が守るべきセキュリティ基準、開発プロセス、外部サービス利用ルール、脆弱性対応、クラウド利用方針などを横断的に整備する必要があります。現在、セキュリティ領域にはプレイヤーが1名在籍しており、本ポジションはその上に立つプレイングマネジャー候補として、セキュリティグループの実務と組織化をリードします。将来的には増員を前提に、正式な管理職としての役割拡大を想定しています。

ミッション:
サービス開発・運用に必要なセキュリティ基準を明確化し、各開発部門が現実的に実行できる形で定着させることをミッションに、単にルールを作るだけではなく、各部門の現状との差分を把握し、優先順位をつけ、内外のリソースを活用しながら改善計画を実行することが期待されます。

主な職務内容:
開発チームと密に連携し、プロダクトライフサイクル全体にわたるセキュリティ向上（SSDLC）を推進します。

1. SSDLC（セキュア開発ライフサイクル）の導入・推進: プロダクトの企画・設計段階から参画し、脅威モデリングやセキュリティ要件定義の実施。
2. DevSecOps基盤の構築: CI/CDパイプラインへの各種セキュリティテストツール（SAST/DAST/SCA等）の統合と、脆弱性検知の自動化。
3. 脆弱性管理と修正支援: 外部の脆弱性診断や社内ツールで検知された脆弱性のトリアージ、および開発チームへの修正提案・実装サポート。
4. プロダクトモダナイズにおけるセキュリティ監査: レガシーシステムからモダンアーキテクチャへの移行時における、セキュリティ設計のレビューおよび技術的ガイダンスの提供。
5. クラウドセキュリティ態勢管理（CSPM）: パブリッククラウド環境におけるリソースの設定不備や権限の過剰付与の継続的な監視と是正。
6. 開発部門、情シス部門、管理部門、内部統制部門等との連携。
7. 将来的なセキュリティグループ拡大に向けた体制設計。

利用技術:
開発言語: Python, TypeScript
開発フレームワーク: React, Vue3, Node, PyTorch, CatBoost / LGBM
クラウド: AWS（CDK, Aurora Serverless, ECS, SageMaker等）、Google Cloud（Cloud Run, BigQuery, Vertex AI等）
開発ツール: GitHub Copilot, Devin, Docker Desktop, Gemini for Google Workspace, ChatGPT Plus

業務概要: 既存事業の改善に加え、今後はAI、データ活用、医療・ヘルスケア領域の知見を組み合わせた新規サービス開発を強化します。特に、LLM、機械学習、RAG、外部AI API、社内データを活用し、PoCからMVP、PMF検証までを高速に回せる開発体制が必要です。本ポジションでは、完成された要件に基づいて開発するだけではなく、事業仮説の検証段階から関わり、プロダクトの立ち上げをエンジニアリング面から推進することを期待します。

ミッション: AIを組み込んだ新規サービスの仮説検証、PoC、MVP開発、PMF検証を、スピードと品質のバランスを取りながら推進する。研究開発職ではなく、AIをプロダクト価値に変換するアプリケーションエンジニアとしての役割です。

主な職務内容:
* 新規サービスの企画段階からの技術検討、実現可能性検証
* AI、LLM、機械学習モデル、RAG、外部APIを活用したPoC開発
* Python / TypeScript / React / Node.js / AWS / Google Cloud などを用いたプロトタイプ・MVP開発
* ユーザー検証、業務検証、データ検証に必要な最小限の機能設計・実装
* LLM API、Embedding、Vector Database、検索、プロンプト設計、評価基盤などの実装
* 既存データ、外部データ、ユーザー入力データを活用したサービス設計
* PM、事業責任者、デザイナー、営業、専門家との連携
* PoCで終わらせず、MVP・β版・正式版に進めるためのアーキテクチャ設計
* AI出力の品質評価、ハルシネーション対策、ログ収集、改善サイクルの構築
* セキュリティ、個人情報、権限管理、監査ログなどを踏まえた実装
* 新規サービスの技術選定、開発プロセス整備、ナレッジ化

利用技術:
* 開発言語: Python, TypeScript
* 開発フレームワーク: React, Vue3, Node, PyTorch, CatBoost / LGBM
* クラウド: AWS（CDK, Aurora Serverless, ECS, SageMaker等）、Google Cloud（Cloud Run, BigQuery, Vertex AI等）
* 開発ツール: GitHub Copilot, Devin, Docker Desktop, Gemini for Google Workspace, ChatGPT Plus

【業務概要】
経験と技術で、急成長企業の未来を創るポジションです。同社は、この数年で売上・従業員数が共に大きく成長し、主力サービスは多くの企業に導入され、組織変革を支えるインフラとなっています。現在、新たなステージへと歩みを進めており、ここからの成長には、経験と技術への情熱が必要です。

具体的には、エンタープライズ市場での圧倒的ポジション確立を支える堅牢なプロダクト基盤の構築、AI×パーソナリティデータによる新機能・新規プロダクトの継続的な開発、HR市場におけるGameChangerとなるための技術組織のスケールが求められています。

経験・志向・技術力を最大限に活かし、企業の成長を技術で加速させる仲間として、サービス開発部のあらゆるエンジニアリング領域で、企業の未来を創る仕事に挑みます。具体的な役割は、選考プロセスで対話しながら決定します。

情熱が企業の未来を創り、技術が日本の働き方を変える。自身が主役になる、壮大な挑戦です。

【具体的な業務】
経験・志向・技術力に応じたポジションを担っていただきます。具体的な職種や業務は、選考プロセスで対話しながら決定します。

以下のような役割が想定されます。

1. シニアEM: 部門のデリバリー・組織運営を担うマネジメントリーダー
2. EM: チームのデリバリー・組織運営を担うプレイングマネージャー
3. テックリード: 技術選定・設計・品質を牽引する技術の意思決定者
4. リードエンジニア: プロダクト開発プロジェクトをリードしながら自ら実装するエンジニア
5. フルスタックエンジニア: フロントエンドからバックエンドを横断して開発するエンジニア
6. プロダクトエンジニア: プロダクトの価値向上にオーナーシップを持って取り組むエンジニア
7. LLM/AIフルスタックエンジニア: 同社プロダクト・社内業務・顧客支援の三位一体でAI活用を技術的に推進するスペシャリスト
8. SRE: 信頼性・セキュリティ・パフォーマンス・開発生産性を横断的に担い、プロダクトと組織の両方に貢献するエンジニア

【開発環境】
技術スタック:
言語：Ruby、Python、TypeScript、JavaScript、R
フレームワーク：Ruby on Rails、Django、Remix、hono、React、Hasura
クラウド：AWS、GCP、Azure
基盤：ECS、Elastic Beanstalk
DB：Aurora Serverless（PostgreSQL）、ElastiCache（Redis）
CI/CD：GitHub Actions、CircleCI
モニタリング：New Relic、CloudWatch
IaC：CDK、Terraform
ドキュメント管理：GitHub、Notion、Jira
コミュニケーション：Slack
AIツール：Github Copilot、Cursor、Devin、Claude Code

AIネイティブな開発環境:
AIツールを積極活用し、次世代の開発環境を構築しています。
プロダクト開発では、AI技術をプロダクト開発のコアに据え、日々の業務効率化と付加価値の向上に取り組んでいます。直近では、生成AIを活用したマネジメント支援機能をリリースしました。
AIコーディングアシスタント「Cursor」を全エンジニアの標準開発環境として採用し、AIペアプログラミングアシスタント「GitHub Copilot」「Claude Code」を導入。さらにはAIソフトウェアエンジニア「Devin」の導入も開始するなど、AIを活かした開発スタイルをいち早く実践しています。
生成AIの活用による開発生産性の向上を目指すAI特化チームを立ち上げ、社内ナレッジ共有やAI活用のルール整備、業務効率化ツールの社内開発などにも着手しています。

チーム体制:
組織図上のチームはプロダクトごとに6名前後をベースとしています（目安：正社員4名、業務委託2名）。
スクラムチームは8名程度の構成をベースとしています（目安：PdM、エンジニア（正社員4名、業務委託2名）、デザイナー）。

会社の支援:
業務時間内での自己研鑽として、毎月の稼働時間の6%を自己研鑽に充てられるルールを設けています。このルール内であれば外部セミナーの受講やイベント参加も業務時間としてカウントされます。大型のイベントが開催されるタイミングでは、メンバーを募ってグループで参加することも多いです。
資格取得補助として、スキルアップのための書籍購入や資格取得に対し、会社が一部費用負担を行っています。また、過去に購入された書籍がオフィスにあり、自由に読むことができます。雑談やSlack上でおすすめの書籍を紹介しあうような場面も見られます。

【ポジション・部門の魅力】
事業の魅力:
1. 市場：数兆円規模、変革期のHR市場でルールを変える
日本のHR市場は数兆円規模へと拡大し、変革期を迎えています。しかし、未だ「勘と根性」で運営される組織が多く、科学的アプローチは普及していません。同社は、「人と組織」の可能性を科学的に最大化し、この市場でルールを変えるGameChangerとなることを目指します。提供する価値の重要性は、ますます高まっています。
2. フェーズ：急成長からIPOへ、最もエキサイティングなタイミング
急成長スタートアップが上場企業へと変貌を遂げる、最もエキサイティングなフェーズを経営陣と共に創れます。
3. アセット：圧倒的なデータと実績、多様な経営陣
競合にはない圧倒的なアセットと、多様なバックグラウンドを持つ経営陣が高い視座でビジョンを描いています。
4. 文化：「爆速でトライ」する意思決定速度と、失敗を許容する文化
意思決定速度が速く、提案が迅速に実装される環境です。失敗を許容し、ラーニングを最大化する組織。「理想から逆算」し、「爆速でトライ」する文化が、事業創出を加速させます。

組織の魅力:
正当な評価制度と実力主義: グレード制を用いて本人の努力や実力を正当に評価し、給与にも反映させています。ご自身の希望にあわせた幅広いキャリア形成の支援、ストックオプション制度など、IPOを目指し急成長している会社の中で市場価値向上を目指せる環境が整っています。
積極的な抜擢人事: 「全部自分ごと」で取り組み、結果を出し続けるメンバーには、年次を問わず責任あるポジションへの抜擢が行われます。
開発生産性の高い組織: 柔軟に協力し合える環境の中で「共通の目標に向かってメンバー全員が自ら考え、積極的に開発に取り組む組織である」ことが評価されています。開発組織全体の開発生産性を向上させる過程で「何のために作るのか」という問いに向き合い続けています。その結果、チーム全員でユーザーに便益を届ける姿勢を身につけ、お客様により大きな価値を届けることができるエンジニア組織になりました。
ユーザー目線を大切にする社員が多数在籍: 開発をする際に「ユーザーはどう思うか？」を最初に考えるエンジニアが多く在籍しています。また、事業責任者と同等の目標を持ち、プロダクト戦略、ロードマップ...

業務概要:
知的財産の管理業務を基盤としつつ、その高度化・効率化に向けた知財データ基盤の整備およびAI/DXを活用したシステム・ツールの開発・運用までを担うポジションです。入社後に担当いただく業務・役割は、ご本人の経験・適性にあわせて調整されます。同社では、知財戦略の構築から権利獲得、活用までを一体的かつ機動的に運営する体制を整えています。この体制により、グループのあらゆる商品や技術を対象に、特許調査・分析、発明の創出、権利化、他社特許クリアランスなど、事業戦略に基づいた知財業務を推進しています。本ポジションでは、最新のAIやITツールを駆使して知財業務のインフラを高度化し、組織全体の生産性と知財活動のスピードを支える重要な役割を担います。

具体的な業務:
1. 知財事務・知財管理業務: 出願から権利化・権利維持までの期限・進捗管理、特許管理システムへのデータ登録・更新、国内外の特許事務所との連絡・調整、年金管理など、知財管理の実務全般
2. 知財データの管理・整備: 知財関連データの管理・整備、データベース間の連携設計・最適化により、分析・活用しやすいデータ基盤を構築
3. 知財の領域でのDX推進: IT部門や外部ベンダーと連携し、生成AI等の最新技術を実務フローへ組み込むDX推進（ワークフロー改善など）
4. 既存システムの改良・保守: 特許管理システムのUI/UX改善や、データ連携の最適化
5. 利便性向上のための試作・検証（PoC）: 知財管理ダッシュボード等の簡易的な試作（PoC）を行い、現場のフィードバックを反映しながら実用化・仕様策定を推進

役割例:
* 自身で行う業務の企画・実行・改善
* 施策の部門内への導入・展開
* 担当する業務に関する知識・ノウハウの関係者への指導

ポジション・部門の魅力:
競争優位の源泉であるデバイスの再強化とデータサービスを軸に、「利益を伴った持続的成長」と「DX企業への転換」を加速している企業でのポジションです。成長性の高い注力事業に経営資源を投下している最中であり、単なる後方支援ではなく、知財・無形資産を武器に事業の成長エンジンを共に創り上げる経験は、プロフェッショナルとしてのキャリアを飛躍的に高めます。さらに、生成AIを活用した業務DXを自らの手で実装し、組織変革の中心として未来の知財部門を形作る、非常にエキサイティングなポジションです。知財の知識とITスキルを掛け合わせ、未来の知財部門の基盤を自らの手で構築・進化させたい方に最適な環境です。

ポジション概要
アジャイルの価値観や原則をベースに、開発チーム・リーダーシップ・組織全体に対して「より自律的に学習し、顧客価値を中心に意思決定できる状態」をつくるための支援を行います。特定のフレームワークを導入すること自体を目的にするのではなく、事業環境や組織課題に応じて最適なアプローチを選択しながら、チームや組織が自ら課題を発見し、継続的に改善し続けられる能力の獲得を支援します。
また、本ポジションではコーチングやファシリテーションに加え、エンジニアリングの実践知を活かして開発プロセスを支援するツールや仕組みを自ら設計・構築すること、AIを活用した開発プラクティスをチームに浸透させることも期待します。開発チーム単位の改善に留まらず、組織横断での意思決定や学習サイクルの進化を支援し、継続的に価値を生み出せる開発組織の実現に貢献いただきます。

組織のミッション・展望
1. 顧客価値を起点とした意思決定が自律的に行われる組織の実現
2. 変化の大きい事業環境に適応し続けられるアジャイルな組織能力の向上
3. 学習する組織の実践を通じた、価値創造の再現性と継続性の向上
4. AIとエンジニアリングの進化を取り込みながら、より高い開発生産性と事業価値創出を実現できる組織づくり

主な業務内容
開発チームの継続的な価値創出と組織能力の向上を実現するため、チーム・リーダーシップ・組織横断の各レイヤーに対して支援を行います。具体的には以下のアプローチで業務を遂行します。

チーム強化のコーチング
開発チーム、スクラムマスター、プロダクトオーナーなどと協働し、アジャイル原則・プラクティスの理解と実践を支援します。
必要に応じて、スプリントプランニング、レビュー、レトロスペクティブなどの場をファシリテートし、最終的にはチーム自身が自律的に運営できる状態を目指します。

リーダーシップ・組織コーチング
マネージャー、部門長、関係するリーダー層と協働し、組織構造、意思決定、チーム間依存、評価・予算プロセスなど、アジリティを阻害する要因を可視化し、改善を支援します。

テクニカル・プロダクトアジリティの向上
エンジニアリングマネージャーやテックリードと協働し、TDD、ペアプログラミング・モブプログラミング、リファクタリング、CI/CD、DevOpsなどのテクニカルプラクティスの浸透を支援します。また、ユーザーストーリー、プロダクトディスカバリー、インパクトマッピングなどを通じて、プロダクト側の学習サイクル強化にも取り組みます。

AI×アジャイルの実践
AIコーディングアシスタント、AIペアプログラミング、LLMを活用したコードレビュー、エージェンティックワークフローなどを開発プロセスに取り入れ、チームの生産性と学習サイクルを高めるための実験・導入・定着を推進します。

開発プロセス支援ツールの設計・構築
開発メトリクスダッシュボード、ふりかえり支援ボット、社内ナレッジ検索、フロー可視化、CI/CD連携ツールなど、開発プロセスを支える仕組みを自ら設計・実装・運用します。

学習する組織づくり
社内コミュニティ、勉強会、読書会、トレーニングなどを企画・運営し、リーン＆アジャイルやAI活用に関する知見が組織内で継続的に共有・発展する状態をつくります。

ご経験や強みに応じて、チーム支援から組織横断の改善活動まで、幅広い領域でご活躍いただくことを想定しています。
これまでのプロダクト開発、エンジニアリング、アジャイル実践の経験を、より広い組織の成長に活かしたい方の応募をお待ちしています。
※変更の範囲：会社の定める全ての業務への配置転換の可能性あり

プロダクトを知る
世界中のユーザーが、スタンプ・絵文字・着せかえを制作・販売できるプラットフォームです。
テレビや雑誌で評判の有名占い師による無料占いが多数占え、1000人以上の占い師とチャット占いや電話占いができるサービスです。

同社のAI・データ領域を牽引する事業部長候補として、事業戦略立案から組織マネジメント、顧客開拓、プロジェクト統括までを幅広く担当いただきます。AIソリューションを活用した新規事業創出や既存クライアントのデータ活用推進を通じて、事業の成長をドライブしていただくポジションです。

【主な業務内容】
・事業戦略・収益管理、KPI設計、予算策定・実行管理
・クライアント企業とのリレーション構築および新規案件開拓
・AIエンジニア／データサイエンティスト／アナリストの組織マネジメント
・経営陣や他事業部との連携による全社DX推進
・生成AI、MLOps、データ基盤を活用した新サービス開発・実証

【PJ例 ※実績ベース】
・大手飲料メーカー向けマーケティング分析支援（年間3,000万円規模）
・通信大手向け生成AI分析アシスタントが正式オプションとして採択
・小売業界のAIレコメンド最適化・顧客行動分析支援

【本ポジションの魅力】
・AI／データサイエンス事業の戦略から実行まで一貫してリードできる
・生成AI・データサイエンス領域で、社会的インパクトの大きいプロジェクトを推進
・技術×ビジネスの両面から事業を創る「グロッシップ人材」として活躍可能
・成果と実行力を背景に評価されるフラットでスピーディーな組織文化
・グループ会社のネットワークを活かし、先端技術活用の幅広い経験を積める

【業務概要】
Data AI Solution事業は、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。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（MCPass）、AI協働プラットフォーム（Finstage Cowork）まで、一貫したデータ×AIのスタックを持ち、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:
- MCPass（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「MCPゲートウェイ」プラットフォームの開発。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です。
- Finstage Cowork（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です。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。MCPプロダクトと組み合わせ、現場のAI活用とIT部門の統制を両立します。
- NorthCast
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です。

このポジションでは、同社の主力プロダクト（MCPass・Finstage Cowork）の開発を軸にしながら、顧客折衝・提案活動・セキュリティガバナンスの設計まで一気通貫で担います。プロダクトエンジニアとForward Deployed Engineerのハイブリッド、エンジニアの中のジェネラリストを目指せる環境です。

【具体的な業務内容】
- BizDevと並走して提案活動の上流から技術的な価値を伝える
- 金融機関のセキュリティ・ガバナンス要件を理解した上でアーキテクチャを設計する
- フロントからバックエンド・インフラまでフルスタックで開発を完結させる
- 顧客と直接折衝し、要件を技術に翻訳してリードする

【ポジション・部門の魅力】
- AI駆動開発とガードレールの両立
Claude Code・Cursor等のAIコーディングツールを業務で積極活用。一方で金融水準のガバナンスが求められるため、コードレビュープロセス・プロンプト品質管理・LLMの出力検証（Harness Engineering）の仕組みを整備しており、「使いっぱなし」ではなくAI活用の品質設計ごと経験できる環境です。
- Forward Deployed Engineer（FDE）として顧客と最前線で戦う/目指すことができる
FDEとは、顧客の現場に深く入り込み、技術的な課題解決を直接リードするエンジニア職です。同社では、エンジニアが顧客との要件定義・技術選定・実装まで一気通貫でリードするスタイルを採用。「開発だけ」「営業だけ」ではなく、ビジネスインパクトをコードで直接生み出す動き方ができます。特にMCPass・Finstage Coworkでは、金融機関のITガバナンス要件を理解した上で設計・提案できるエンジニアが在籍し、またそれを目指せる環境です。
- 手応えのある1→10フェーズ
新規事業の立ち上げフェーズでありながら、すでに大手企業との案件実績があり、「不確実性の高い0→1」ではなく手応えのあるフェーズで価値を生み出せる環境です。また、データ基盤が整っているため新規プロダクトを開発しやすい環境です。
- 幅広い技術領域への挑戦
バックエンドの枠にとらわれず、PdM、テックリード、アナリティクスエンジニアのような動きを取り、他ポジションに染み出せる環境です。API、DB、インフラなどサーバーサイドとその周辺領域の開発経験を積むことができます。
- バラエティ豊富なデータ
クレジットカードやPOSデータなど機密性の高いデータを扱え、プロダクトを通じて企業の意思決定を支え、ビジネスの成功に直結していることを実感できます。
- フルサイクル・裁量
エンジニアが直接顧客と対話し、要件定義から技術選定・実装までリードする文化です。配属先によってはエンジニア×Bizdevでロードマップを議論する体制が整っています。

Data AI Solution事業チームは、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。チームは大学の研究室に近い、知的好奇心旺盛な雰囲気です。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。働き方はフルリモート対応で、全国各地にメンバーが在籍しており、家庭やプライベートと両立しながらライフステージに合わせた柔軟な働き方が可能です。キャリアパスとしては、テックリード・PdM・PMなど複数の選択肢があり、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。

●開発環境（AI）
コーディング：Claude Code / Cursor を主力ツールとして日常利用
コードレビュー・仕様管理：AIによるドラフト生成 ＋ エンジニアレビューの二段階プロセス
エージェント開発：MCPass（同社のMCP Gateway）経由でGoogle Drive・GitHub・Slackなど社内ツールと連携したAIワークフローを構築・運用
AI利用比率：エンジニアは100%毎日AIを使った開発をしています。

開発中の「お金の悩みを総合的に解決するアドバイザリープラットフォーム」であるMAP AIのプロダクトマネージャーとして、プロダクトの顧客価値検証や、新規事業・デジタルバンク・デジタル資産形成の進展に応じた段階的な機能拡張およびプロダクトマーケットフィットの実現をリードします。
生成AIを用いた新たな金融体験の実現に向けて、OpenAIとのパートナーシップ、Googleとの戦略的提携、家計データを豊富に持つマネーツリーとの協業、グループ会社が持つ強力なアセットを活用し、まだ世の中に正解がない領域でゼロベースでの価値創造に挑みます。

具体的な業務内容は以下の通りです。
AIプロダクト・機能の企画・要件定義
定量分析やインタビュー等を通じた顧客理解
担当領域における顧客価値定義や機能方針の検討
AIを活用した新しいUIUX企画・ディレクション
顧客体験の継続的なPDCAを通じたKPI改善
社内外のステークホルダーとの連携・調整
プロジェクトマネジメント

データマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案にあります。

具体的な業務:
・担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング)
・グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ
・DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担っていただく役割)
・データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進
・採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進)
・組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備
・部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案

ポジションの魅力:
・国内最大級のスポットワークプラットフォームを支える、大規模かつ多様なデータに関われます
・「データ活用が当たり前」のカルチャーが既に確立されているため、活用促進よりも使いやすさ・信頼性の向上にフォーカスして仕事ができます
・dbt / BigQuery / Looker / Terraform / Fivetran / Cloud Composer / Cloud Run などを活用し、モダンなデータスタックでの開発に携われます
・データを「使う」だけでなく「データ × 生成AI のプロダクトを自分たちで作る」立場で関われます。社内ユーザー向けの AI アシスタントやデータカタログなど、生成AI を前提とした次世代のデータ基盤・データプロダクトを当事者として設計・開発できます
・開発プロセスそのものにも生成AI を積極活用しており、Cursor / GitHub Copilot / Claude Code などを日常的に使いながら、生産性と品質の両立を追求できます
・各グループにプロダクトオーナー(PO) が在籍しており、ロードマップに基づく戦略的な開発と、新規技術調査・PoC をバランスよく進められます
・データマネジメント部および全社で、たくさんの勉強会・LT が行われており、学習・発信の機会が豊富です
・急成長フェーズのデータ組織を自ら設計・拡大する立場で関われます (採用 / 組織設計 / ロードマップを自分の意思決定で進められます)
・データ × 生成AI 領域でマネジメントキャリアを積める数少ない機会です。技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせます
・フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています

【こんなキャリアの方を歓迎します】
・テックリードやAIアーキテクトとして、AIシステムの設計・技術選定をリードしてきた方
・複数名のエンジニアと協働し、開発の品質や設計判断に責任を持ってきた方
・技術とビジネスの両面から、クライアントや事業責任者と意思決定を進めてきた方


【役割と責任】
AI実装案件や自社プロダクト開発において、技術設計と実装方針の意思決定を担い、チームの成果物の品質を担保し
ます。クライアントの業務要件を技術要件に落とし込み、生成AI・RAG・エージェントを活用した全体アーキテク
チャを設計します。複数名のエンジニアが関わる大型案件では、技術責任者として開発全体をリードします。


【主な業務内容】
◆ AIソリューションの全体アーキテクチャ設計（モデル・基盤選定、データ要件、評価設計）
◆ 生成AI・RAG・AIエージェントを用いたシステムの技術設計と実装方針の策定
◆ メンバーのコード・設計レビュー、開発品質・運用・セキュリティの担保
◆ クライアントや事業責任者との技術的な合意形成、提案・説明
◆ 自社プロダクトの技術設計・基盤開発
◆ エンジニアの採用・育成、技術標準の整備
【この仕事で得られる経験・成長】
◆ エンタープライズ規模のAI実装を、設計から運用まで主導する技術リードの経験
◆ 自社プロダクトとクライアント案件の両方で、技術選定とスケールの意思決定を担う経験
◆ 大型案件の技術責任者として、開発体制づくりに関わる経験


【AIについて】
※ 特定の1プロダクトに閉じず、複数の業界・業務にまたがる生成AI実装を手がけます。モデルや基盤の選定から実
装方針まで技術的な意思決定の裁量があり、コンサルタントの指示で動くのではなく、技術責任者としてAI活用の方
向性を主導いただくポジションです。

【こんなキャリアの方を歓迎します】
・Webアプリケーションや業務システムの開発経験を土台に、AIエンジニアとしての専門性を本格的に築いていきた
い方
・生成AIを使った開発に本格的に取り組み、実案件での実装経験を積みたい方
・検証で終わらせず、実際の業務で使われ続けるAIシステムを作りたい方
【役割と責任】
クライアントの業務課題を、生成AIで解ける形に設計し、実装・検証・運用改善まで担当します。要件の整理から実
装までを一貫して手を動かし、リリース後に使われ続ける状態まで責任を持って関わります。自社プロダクトの開発・改善にも携わります。


【主な業務内容】
◆ 生成AI・LLMを用いた業務システムやAIエージェントの設計・実装
◆ 社内外のドキュメントや業務データを活用したRAG（検索拡張生成）基盤の構築
◆ 業務プロセスの自動化・ワークフロー化、ナレッジ検索の実装
◆ 自社プロダクトの機能開発・改善
◆ クラウド（AWS／Azure／GCP）上でのAPI設計・実装、精度・評価の改善
◆ ビジネス職・コンサル職と協働した要件定義・仕様策定


【この仕事で得られる経験・成長】
◆ これまでAIに本格的に取り組んでこなかったエンジニアも、複数の実案件を通じてAIエンジニアとしての専門性
と経歴を築ける
◆ 生成AI・RAG・AIエージェントを実業務に組み込み、運用まで担うAIエンジニアとしての実装経験
◆ 複数の業界・業務にまたがるAI実装を通じて、業務起点でAIの使いどころを設計する力
◆ 自社プロダクト開発とクライアント案件の両方で、技術を事業に適用する経験


【AIについて】
※ 機械学習の研究開発やデータサイエンスの経験は必須ではありません。重視するのは、エンジニアとしての開発
力を土台に、生成AIを実際の業務へ実装し、使われる形にする力です。AIの実務経験が浅くても、複数の実案件を通
じてAIエンジニアとしての専門性を身につけられます。

【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。

仕事内容
Position Overview:
We are seeking a Senior Product Manager Gen AI to own the strategy and delivery of our’s GenAI platform and agentic commerce capabilities. You will make our’s data and models accessible to AI crawlers and commerce protocols today, and lead the build of the AI agents that will serve travelers and hotel operators tomorrow. This is a foundational role as our transitions from a SaaS platform to an Outcome-as-a-Service model driven by autonomous AI agents.


What Makes This Role Special:
●　Define a new category: You will lead the transition from GUI-based SaaS to Agentic OaaS, setting the standard for how hotels operate in the AI era.
●　Unique data advantage: our’s integrated platform spans the full guest lifecycle across 8,000+ properties. You will build agents that leverage this in ways no competitor can replicate.
●　Direct commercial impact: Your work determines whether thousands of independent hotels remain visible and bookable as AI displaces traditional search or get buried behind OTAs.
●　End-to-end scope: From structured data and AEO through to MCP/UCP implementation and live conversational agents, you own the full stack.



What are the Key responsibilities for this role:
●　AI Discoverability (AEO): Drive the roadmap for making our’s hotel inventory and data AI-crawlable schema markup, structured data syndication, so that LLMs accurately surface and recommend our hotels during the traveler discovery phase.
●　Agentic Commerce Readiness: Lead the implementation of MCP and UCP, ensuring oru’s platform is prioritized by global AI agents such as Gemini and ChatGPT, and that hotel partners capture direct bookings over OTA channels.
●　Traveler-Facing AI Agents: Own the roadmap for our’s traveler-facing agents from trip-planning and discovery through booking completion grounded in direct revenue contribution metrics.
●　AI Concierge Manager: Define the infrastructure enabling hotel operators to direct AI agents via natural language to manage revenue, guest communications, and operations across the our product suite.
●　Cross-Functional Leadership: Serve as the bridge between ML Engineering, Data, Business Development, and Customer Success to turn our’s data assets into actionable AI products.

同社では、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。コンサルティングは下記の8つの領域で行われています。
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」を推進するメンバーを募集しています。

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（単体・マルチ）の設計・実装とPoC開発
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・ベクトルDB・ナレッジ検索基盤の構築・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

AI & Technology Modernization Business Unit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。同社は、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「8. デジタルケイパビリティ醸成」を推進いただくメンバーを募集しています。

入社後のアサイン想定プロジェクト:
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。

【デジタル戦略策定/実行支援】
・デジタル戦略構想／実現計画策定／プロジェクト実行支援（PM／PMO）
〈例〉経営戦略・事業戦略を踏まえ、デジタル／ITを起点とした変革の方向性・目指す姿を定義し、ロードマップ策定から実行・進化までを一気通貫で伴走します。

【デジタル／IT機能・人材改革企画／推進支援】
・デジタル／IT機能設計・構築
・デジタル／IT人材要件策定、人材育成・獲得の企画・実行支援
〈例〉クライアントのIT戦略達成に向け、デジタル／IT組織に求められる機能・人材像を定義し、現状調査・分析を経て改革ロードマップを策定。研修実施支援や効果検証まで継続的に伴走します。

【ITガバナンス／ITアセスメント】
・AI Native企業に向けた新しいIT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」を実現します。

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。同社は、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「8. デジタルケーパビリティ醸成」を推進いただくメンバーを募集しています。

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（単体・マルチ）の設計・実装とPoC開発
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・ベクトルDB・ナレッジ検索基盤の構築・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

データマネジメント部にて、グループのマネジメント・組織開発・戦略立案を担っていただきます。
現場メンバーの信頼を獲得し、技術的な意思決定やアーキテクチャ判断を牽引いただくために、DRE / AE 領域における一定の技術的知見と実務経験を前提としますが、業務の中心は手を動かす開発業務ではなく、マネジメント・組織開発・戦略立案にあります。
DRE, AEの2つのロールは、データマネジメント部内で連携しながら、信頼できるデータ基盤の構築・運用からビジネスで使えるデータモデル / Data Martの整備、さらにデータ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発までを一連で支えるロールです。
DRE(Data Reliability Engineer / データエンジニア)は、SREの考え方をデータ領域に適用し、「信頼できるデータ」を提供するための基盤を設計・構築・運用するロールです。社内外の様々なデータソース(アプリ/サービス DB、SaaS、ログ など)から BigQuery へデータを収集・蓄積するパイプラインを構築し、SLO/SLI やモニタリング、IaC によってスケーラブルかつ鮮度・品質の高いデータを維持します。近年は基盤の運用にとどまらず、社内データ活用を加速するためのデータ × 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・開発・運用も中核テーマとして担っています。
AE(Analytics Engineer / アナリティクスエンジニア)は、データエンジニアとデータアナリストの間をつなぐロールで、収集された生データを dbt を中心にビジネスで使いやすいデータモデル / Data Martへと設計・開発します。ディメンショナルモデリングやセマンティックレイヤーの整備、Looker など BI ツール上でのモデリングを通じて、「誰でも同じ定義でデータを読める状態」を作ります。ビジネスサイドと会話しながらデータを「価値」に変換する層を担うポジションです。
両ロールはスコープが重なる部分も多く、本ポジションでは DRE / AE 両ロールのメンバーが在籍するグループをマネジメントいただく前提です。

【具体的な業務】
担当グループ(DRE のいずれか)におけるピープルマネジメント(1on1 / 目標設定 / 評価 / キャリア支援 / オンボーディング)
グループのロードマップ策定・優先順位付け、PO や他グループとの戦略すり合わせ
DRE / AE 業務に対する技術的な意思決定・アーキテクチャレビュー・現場議論の牽引(ご自身の知見をもとに判断・方向付けを担う役割)
データ× 生成AIを組み合わせたデータプロダクトの企画・推進
採用活動への関与(JD 設計、母集団形成、面接、リファラル推進)
組織課題の発見と解決、カルチャー・開発プロセスの整備
部長 / 他部マネージャー / 経営層と連携した中長期の組織・技術戦略の立案

【ポジション・部門の魅力】
企業は「『はたらく』を通じて人生の可能性を広げるインフラをつくる」ことをミッションに掲げ、潜在労働力を喚起し、社会課題の解決を目指しています。事業のスケールに伴い、データ基盤・データ組織にも「次の飛躍に向けた進化」が求められており、その当事者として関わっていただけることが本ポジションの魅力です。
国内最大級のスポットワーカープラットフォームを支える、大規模かつ多様なデータに関われます。
「データ活用が当たり前」のカルチャーが既に確立されているため、活用促進よりも使いやすさ・信頼性の向上にフォーカスして仕事ができます。
dbt / BigQuery / Looker / Terraform / Fivetran / Cloud Composer / Cloud Run などを活用し、モダンなデータスタックでの開発に携われます。
データを「使う」だけでなく「データ × 生成AIのプロダクトを自分たちで作る」立場で関われます。社内ユーザー向けの AI アシスタントやデータカタログなど、生成AIを前提とした次世代のデータ基盤・データプロダクトを当事者として設計・開発できます。
開発プロセスそのものにも生成AIを積極活用しており、Cursor / GitHub Copilot / Claude Codeなどを日常的に使いながら、生産性と品質の両立を追求できます。
各グループにプロダクトオーナー(PO)が在籍しており、ロードマップに基づく戦略的な開発と、新規技術調査・PoCをバランスよく進められます。
データマネジメント部および全社で、たくさんの勉強会・LTが行われており、学習・発信の機会が豊富です。
急成長フェーズのデータ組織を自ら設計・拡大する立場で関われます(採用 / 組織設計 / ロードマップを自分の意思決定で進められます)。
データ × 生成AI領域でマネジメントキャリアを積める数少ない機会です。技術的な専門性とマネジメントの両輪を伸ばせます。
フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています。
扱っているデータ: アプリユーザーのアクセスログ、募集内容に関する情報、マッチング・勤怠に関する情報、レビュー / 評価情報、アプリインストールなど広告効果に関わるデータ、問い合わせに関するデータ、営業活動情報・各種マスタデータなど。

【組織について】
AI & Technology Modernization Business Unitでは、AI Transformationとして、デジタル変革を推進しています。同Business Unitでは、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。同Business Unitは、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「8. デジタルケイパビリティ醸成」を推進するメンバーを募集しています。

【入社後のアサイン想定プロジェクト】
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。

デジタル戦略策定/実行支援
・デジタル戦略構想／実現計画策定／プロジェクト実行支援（PM／PMO）
〈例〉経営戦略・事業戦略を踏まえ、デジタル／ITを起点とした変革の方向性・目指す姿を定義し、ロードマップ策定から実行・進化までを一気通貫で伴走します。

デジタル／IT機能・人材改革企画／推進支援
・デジタル／IT機能設計・構築
・デジタル／IT人材要件策定、人材育成・獲得の企画・実行支援
〈例〉クライアントのIT戦略達成に向け、デジタル／IT組織に求められる機能・人材像を定義し、現状調査・分析を経て改革ロードマップを策定。研修実施支援や効果検証まで継続的に伴走します。

ITガバナンス／ITアセスメント
・AI Native企業に向けた新しいIT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」を実現します。

1.AXコンサルティング&ソリューション提案
● 顧客課題の抽出とAI活用提案:営業担当と同行してクライアント企業の経営・現場の課題をヒアリングし、生成AI等の最先端AI技術を用いたビジネスモデルの変革・業務改革・コスト削減策を企画・立案・提案します。
● AIシステムアーキテクチャの設計:生成AI、LLM、RAG、機械学習などの技術群をどのように組み合わせれば、顧客の高度な要望を実現できるか、実用性と精度を担保した最適なアーキテクチャを設計します。


2.生成AI等を活用したプロトタイプ開発およびプロジェクト参画
● プロトタイプの迅速な開発(PoC)：生成AIなどの最新技術を活用し、提案したソリューションの実現可能性や精度をスピーディーに検証するためのプロトタイプ(PoC)構築を行います。
● 本開発プロジェクトへの参画・リード:提案した案件が受注・プロジェクト化された際、主要メンバーとしてプロジェクトへ入り、自ら手を動かす実装支援から技術リーダーとしてチームを牽引・開発管理を行います。


3.最先端技術のR&D(研究開発)および産学連携プロジェクトの推進
当社では以下のような高度な技術研究や先進ソリューション開発に直接携わることができます。
● システム運用の無人化・自動化ソリューション(AIOps)
○ Grafana等のオブザバビリティツールと連携した、ログやメトリクスの高度な異常検知。
○ 異常検知を起点にGitHub(GitHub MCP等)と連携させ、ソースコードの自動解析から、プルリクエストの自動作成までを連動させる仕組みの構築。
○ GitHub Actions(CI/CD)や自動テストツールをシームレスに組み合わせ、開発からテスト、本番環境への自動デプロイまでを無人化・自動サイクル化するシステムの開発。

● RAG(検索拡張生成)の精度向上&共同研究:
○ 大学との産学共同研究として、グラフニューラルネットワーク(GNN)やGraphRAG技術を取り入れた超高精度なRAGソリューションの開発。
○ コールセンター等のQA業務効率化に向け、膨大な非構造化データを国際基準(KCS:Knowledge Centered Serviceなど)に準拠した形式へ構造化し、ナレッジをグラフ化するアプローチの実践・システム構築


4. 社内AIネイティブ化の推進・教育支援
● 従来のSES在籍エンジニアや社内開発メンバーを対象に、AI技術の普及を踏まえたマインドセット・技術シフトを促す啓発活動を行います。
● メンバーが「AIが存在する前提で業務やシステム設計を行える(AIネイティブな思考)」状態へと成長できるよう、教育カリキュラム作成のサポートや、教育用の社内システムの開発・提供を担当します。

●企業や官公庁における人材・組織課題に対し、AI・LLM・データサイエンスを活用した分析・コンサルティング・サービス開発と高度化等を担当いただきます。人材配置、採用、育成、定着、人的資本経営などの領域を対象に、データ分析やモデル開発に加え、顧客との議論を通じた課題設定から施策実装まで一貫して携わることができます。

【主な業務内容】
・人材・組織領域におけるデータ分析および課題解決支援
・AI・LLM・機械学習等を活用した分析モデルの設計・開発
・人材配置等に関する最適化・マッチングロジックの設計
・人的資本経営や人材戦略に関する意思決定支援
・自社AI活用サービス・ソリューションの企画、開発、高度化

「Upgrade Japan」をミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業でのポジションです。エンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードします。

● 担っていただきたい役割
最先端AIとシミュレーション技術、そしてパートナーとの提携によりこれまで自動化が困難であったクライアントの現場(工場・倉庫等)における非定型タスクの知能化・自律化を進めます。
ハードウェアの製造・保守はパートナーと協業し、同社はAI・制御・デジタルツインの構築に特化して価値を提供します。

●主な業務内容
・クライアント課題のヒアリングと技術要求の明確化：クライアントとの密なコミュニケーションを通じて課題を理解し、解決のために必要な技術を明らかにします。
・AIソリューションの設計とPoCの主導：強化学習/模倣学習/基盤モデルのようなAIとロボティクス技術を組み合わせたアーキテクチャを設計・実装します。IsaacSim, Gazebo等のシミュレータを活用しながら、迅速なPoCを計画・実行します。
・ソリューションのデプロイ：ROS 2システムへ統合し、導入後の改善サイクルを回します。
・ステークホルダー連携：LLM/VLMを活用した次世代UX（自然言語指示等）を非技術者(クライアント、営業、経営層)にも分かりやすく説明し、合意形成を図ります。

●開発環境
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

●キャリアアップの上での特長
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります。
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。

DXを牽引する企業として、特にAI活用分野で急成長を遂げています。企業のAI活用が進む中、同社はAIによる企業変革「AIトランスフォーメーション（AX）」を最重要テーマとして位置づけています。多くの企業にAXのご相談をいただいており、採用を計画しています。本ポジションでは、業務におけるAI活用を大きく拡大するため、AIエージェントエンジニアとして尽力いただきます。

具体的な業務:
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと共に、適切なAIエージェントの在り方を構想・PoC開発
・構想を受けてのAIエージェントをアジャイル開発
・顧客のビジネス環境の変化に伴う、AIエージェントへの柔軟かつ継続的な改善

ポジション・部門の魅力:
・資格取得や書籍購入といった自己成長投資をサポートする制度があります。
・ChatGPTやAI駆動開発ツールを始めとした先進的なソフトウェアツールに対する補助があります。
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。
・各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます。現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなど、それぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
・その他ポジションに関わる福利厚生の一例として、書籍購入認証、オライリーオンライン、Claude/ChatGPT等LLMの業務利用に対する補助、インディングエージェントの補助、Google Cloud/AWS証明書の資格取得支援、社会人修士・社会人博士支援制度が挙げられます。

AIを活用した国内DXを牽引する企業において、データエンジニアリング・MLエンジニアリング領域を中心に組織貢献いただけるソフトウェアエンジニアを募集します。

業務概要:
各種プロジェクトで求められるデータパイプライン・データ基盤の設計・開発・運用開発、隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進を担当いただきます。
主な開発環境は、言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等、採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等、データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery等、クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等、ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluenceです。
キャリアアップの上での特長として、資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります。ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります。戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます。フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています。
多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発をご経験いただくことができます。
物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。
・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階
ビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積んでいただくことが出来るものと思います。

ポジションの魅力:
データエンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。データ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、データエンジニア・MLエンジニアの方々の成長を強く後押しできるものと信じております。
また、データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積んでいただくことも自然と可能となります。
活用事例として、ヘルスケアの事例、LLMの活用事例があります。

『Upgrade Japan』をミッションに掲げ、大企業のAX（AIトランスフォーメーション）・DX推進を支援するテクノロジー企業でのポジションです。本ポジションでは、AIエージェント開発とデータ基盤・MLOpsの両軸を担うエンジニアとして、顧客の業務変革を技術面からリードします。

担う役割:
・ビジネスコンサルタント・テクノロジーコンサルタントやデータサイエンティストと連携し、AIエージェントの構想・PoC開発・アジャイル開発を推進
・顧客ビジネス環境の変化に応じたAIエージェントの継続的改善・運用
・データパイプライン・データ基盤（DWH）の設計・開発・運用
・MLOps環境の構築・整備、CI/CDパイプラインの運用
・隣接するソフトウェア領域に関する開発・コミュニケーション・事業推進

主な開発環境:
言語：TypeScript, JavaScript, SQL, Python等
採用フレームワーク： GraphQL, Node.js, Prisma等
データベース：MySQL, PostgreSQL, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric等
クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure, Snowflake等
ソフトウェア管理ツール：GitHub, Jira, Slack, Confluence
BIツール：Power BI, Tableau

キャリアアップの上での特長:
・資格取得や書籍購入、オライリーオンライン読み放題といった自己成長投資をサポートする制度があります
・ChatGPTやClaude Codeを始めとした先進的なAIツールを含んだソフトウェアツールに対する補助があります
・戦略コンサルティングやデータサイエンスの領域でもスキルを身に着けることができます
・フレックスタイム、育休制度等、柔軟な働き方を支援しています

具体的な業務:
多様なビジネス領域に向けてDX推進、AI実装等を代表とする様々なB2B系プロジェクトを推進しており、一つの枠に縛られない様々なソフトウェア開発を経験できます。

物流領域、ヘルスケア、エネルギー、製造といった領域で事業を強化しており、事業状況に応じて様々なソフトウェア開発を行っています。下記のような段階のソフトウェア開発プロジェクトがあります。

・プロトタイプ・試行錯誤の色彩が強い段階
・顧客の業務で使用される本番運用段階
・単一顧客向けから同一領域で広く使われるVertical SaaS的な運用開発の段階

ビジネスやデータサイエンスの文脈も交えた多様なチャレンジを通じて経験を積むことができます。

ポジションの魅力:
AIエージェント × データエンジニアリングの両領域を横断的に経験できる希少なポジションです。

・エンジニアの成長にとって重要なことの一つは、多様かつ本物の課題に結びついたデータを取り扱うことであると考えられます。同社は祖業としてデータ集積とそのAIを通じた応用を訴求しており、エンジニアの成長を強く後押しできる環境です。

・単なるパイプライン構築に留まらず、DatabricksやMicrosoft Fabricといった最新プラットフォームを駆使し、ビジネス課題をどう解くかという「アーキテクチャ設計」から関与できます。

・データを存分に活用いただくとともに、ビジネス知識やデータサイエンスといった隣接領域に進出し、さらに幅広いキャリアを積むことも自然と可能となります。

活用事例:
ヘルスケアの事例
LLMの活用事例

●採用背景
AI・データサイエンスを強みに、企業のDXを推進する企業でのポジションです。
エンジニアには、「データを中核に据えた価値創造」が求められています。
「データを活用する」とは規定SQLやコードを実行するだけではありません。価値を引き出すためには業務遂行の理解、Web技術、データ基盤構築、AI活用まで、総合的な見識が問われます。
本ポジションでは、各人のエンジニアリングの専門性（UI/UX、バックエンド、クラウド、MLなど）をご相談の上、データを軸とした開発や事業創出に幅広くご対応いただきます。

●担っていただきたい役割
本ポジションでは、データを中核とした開発・業務革新の推進役として、顧客とともに価値創造に取り組んでまいります。
ご自身の強みと同社のエンジニアリング、データサイエンス、ビジネスナレッジを組み合わせ、フルサイクルで開発を決めることができます。
「最速で価値を提供すること」：そのために様々な開発手法を学び改善プロセスに組み込む
「業務データの価値を引き出す」：そのために高い視座・広い視点、それを支える専門性が必要
「専門性のコラボレート」：隣接領域への理解とリスペクトが近づく
エンジニアは、データを軸としながら多様なバックグラウンドと専門領域を持ち寄り、フロントエンド、バックエンド、データエンジニアリング、LLM活用、プロジェクトマネジメントなど、職能を超えて補完し合うスタイルで価値提供を行っています。

●開発環境
スクラム開発をベースにしつつ、課題チームに合わせて柔軟に開発サイクルを設計・改善しながら、継続的な価値を提供します。開発対象は、BtoBやBtoBtoBといった多様な形態の中、課題に対して最適な技術を柔軟に取り入れるための最新技術や複数のクラウドに触れる機会が多いです。
プラットフォーム開発・マルチテナント設計、億単位のOLTP・OLAP、PWAやWebScoketなどWeb技術活用、LLM、RAGなど多様な技術を活用し顧客の課題解決につながる開発を進めています
【使用技術の一例】
- バックエンド：Python, TypeScript, Go など
- フロントエンド：React, Next.js
- データベース：PostgreSQL / MySQL
- インフラ：Google Cloud / AWS / Azure / Snowflake / Terraform
- データパイプライン：DataForm, dbt等
- コード管理：Github
- バックログ管理：Jira
- コミュニケーション：Google Workspace / Slack / zoom / Microsoft Teams

●働き方
同社では、各メンバーのライフスタイルや価値観に合わせた多様な働き方が実現できます
現在の実績として、出社もしくはリモートを中心として働くことや育休取得、フレックスタイム制度を活用するなどそれぞれの事情に配慮した上で多様な働き方をしている人が多いです。
その他ポジションに関わる福利厚生の一例として以下が挙げられます。
- 書籍購入認証
- オライリーオンライン
- Claude、ChatGPT等 LLMの業務利用に対する補助
- インディングエージェントの補助
- Google Cloud、AWS証明書の資格取得支援
- 社会人修士・社会人博士支援制度

業務概要:AX（AIトランスフォーメーション）を「構想」ではなく「現場で機能する仕組み」として実装するために、フォワードデプロイドエンジニア（FDE）として尽力いただきます。FDEは、顧客企業の業務現場に深く入り込み、課題発見から設計・実装・運用改善までを高い裁量をもってリードするポジションです。要件が完全に固まっていない状態から、顧客と対話しながら「何を作るべきか」「どこまで作るべきか」を決め、AI／LLMを活用したソリューションを実際の業務に定着させることがミッションとなります。

具体的な業務:
・顧客企業の業務現場に入り込み、業務フロー・意思決定プロセス・制約条件を踏まえた課題特定
・業務コンサルタントやテクノロジーコンサルタントと連携し、AI／LLM活用の方針・優先度を現場視点で整理
・顧客業務に最適化されたAIソリューションの構想・PoC開発を主導
・プロトタイプを迅速に現場へ持ち込み、フィードバックを反映しながら本番実装まで推進
・導入後も継続的に顧客と向き合い、業務変化や利用状況に応じた改善・高度化をリード

ポジション・部門の魅力:
・顧客の最前線で技術的意思決定を担うことで、「作るだけで終わらない」エンジニア経験を積むことができます。
・技術選定やアーキテクチャ設計において、現場判断を尊重する文化があり、高い裁量を持って取り組めます。
・資格取得や書籍購入など、自己成長投資を支援する制度があります。
・ChatGPT、ClaudeなどのLLMやAI駆動開発ツールを業務で積極的に活用できる環境と補助があります。
・フレックスタイム制度や育休制度など、柔軟な働き方を支援しています。

AIが意思決定に直接関わる時代、データ基盤の設計品質がAI活用の成否を決めます。基盤を「作って終わり」にせず、AI Readyな状態まで設計・実装し、運用の中で継続的に改善することにこだわっています。
多くの企業のデータ活用を支えてきた主力プロダクトがあるため、定型的なデータ整備に追われることなく、データアーキテクチャの設計や価値創出に集中できます。
求められるのは、あるべきデータ活用の姿から逆算してアーキテクチャを設計し、顧客の意思決定を支えるデータエンジニアです。
あらゆるデータをビジネスの力に変えることを掲げ、AI×データで事業価値を創出してきたテクノロジーカンパニーでのポジションです。AIの活用がビジネスの成否を分ける現代において、AIと人の協調を支えるデータの不自由をなくし、誰もがデータの価値とともにある世界を実現します。

お任せしたいミッションは、顧客のデータ基盤をAI活用に耐えうる状態へと設計・実装し、AI活用を「実験」から「事業」へとスケールさせることです。シニアデータエンジニアやコンサルタント、PMと連携しながら、アーキテクチャ設計から実装・運用定着まで一気通貫で関与いただきます。

具体的な業務:
- AI活用を前提としたデータ基盤アーキテクチャの策定への参画
- AI活用を支える基盤の設計・構築（DWH / ELT / データモデリング・品質管理）
- PMやシニアデータエンジニアと連携した課題整理・提案活動へのサポート
プロジェクトで得た知見は主力プロダクトへ還元され、AI時代にふさわしいプロダクトとプロフェッショナルサービスの価値向上に貢献していただきます。

本ポジションの魅力:
1. 設計した基盤が、顧客の意思決定を変える
設計した基盤が顧客の意思決定を変え、事業が動く。その手応えを、顧客に伴走しながら直接実感できる環境です。
2. AI Readyの最前線で、大規模運用のエンジニアリングに挑める
「AI Ready」の中心で、AI活用に耐えうるデータ基盤の設計から実装、運用改善まで一気通貫で関わりながら、AI時代に求められるエンジニアリングの知見を磨くことができます。また、顧客のAI活用を支える基盤づくりを通じて、全社のAI戦略を推進する中核的な役割を担えます。
3. 知見が、多くの企業の価値につながる
プロジェクトで得た知見は、主力プロダクトへ還元され、多くの企業の価値につながります。一顧客への直接的な貢献にとどまらず、プロダクトを通じたストック型の価値創出にも関われます。
4. 技術とビジネスをつなぐハブとして、高い視座で働ける
コンサルタント・エンジニア・PdMと日常的に協働し、事業と技術をつなぐハブとして価値を創出できます。
また、高度な専門家が集う組織だからこそ、視座の高い議論に日常的に触れながら成長できる環境です。

具体的な案件・取り組み事例:
顧客企業のデータ基盤を、AI活用にも耐える形へ再設計・構築。伴走支援とスキル移転により、経営・現場でデータに基づく判断を内製で回せる状態へ。
別の顧客企業では、分散データを統合し、分析フローを再構築。データ活用が現場で回る状態をつくり、新規リスナー獲得に貢献しました。

利用技術例:
DWH: BigQuery / Snowflake / Databricks / Redshift
ETL/ELT: 主力プロダクト / dbt
BIツール: Tableau / Looker Studio / Power BI / QuickSight
AI: OpenAI / Vertex AI / Bedrock（案件により）
その他: GitHub / Confluence / Backlog / Slack

提供サービス:
- クラウドETL「主力プロダクト」
- AIデータプラットフォーム「主力プロダクト」
- ヒト×データ×AIでの競争力強化を支援する「プロフェッショナルサービス」
- エージェント型AIソリューション「主力ソリューション」の提供
主力事業である主力プロダクトは、多くの企業や団体に提供されています。

## なぜ今、同社のデータサイエンティストなのか
精緻な分析レポートを納品したのに、結局ビジネスでは使われずに終わった経験はありませんか。

可視化・集計で終わりません。その先にある現場への実装、予測・最適化・異常検知、さらにはLLMを活用した意思決定支援まで、データをビジネス成果へとつなげることにこだわっています。

製造・小売・流通・金融をはじめ、高度な分析やAI活用はほとんど手つかずの企業が多く、価値の源泉となるテーマが数多く眠っています。

同社の自社プロダクトがデータ整備の負荷を軽減するからこそ、与えられたテーマをこなすのではなく、自ら課題を定義し、最も価値ある問いから解き始めることができます。

求めているのは、データの力で顧客の意思決定を変え、その知見をAIソリューションやプロダクトへと還元できる人材です。そんなエコシステムを、ともにつくっていける仲間を歓迎します。

## お任せしたいミッション
顧客のデータ資産からビジネス成果を最大限に引き出し、その知見をAIソリューションやプロダクトへと昇華させることがミッションです。
コンサルタントやエンジニア、プロジェクトマネージャーと連携しながら、課題定義から実装、成果創出まで一気通貫で責任を持っていただきます。

1. 顧客現場でのデータ活用とビジネス成果の創出
顧客の業務や意思決定プロセスを深く理解し、データとAIを活用してビジネス成果につながる課題解決をリードします。
- 本質的な課題の特定から、ML・LLMを活用したソリューション設計・本番導入まで一気通貫
- 「この課題は他の300社でも起きている」というマクロ視点での知見の構造化

2. 現場知見を元にした、新AIソリューション・新プロダクトに繋げる
顧客現場で得た発見をもとに、再現可能なAIソリューションやプロダクトの企画・開発に携わります。
- 複数顧客の課題を横断的に捉え、共通パターンをソリューションへ昇華
- RAG・エージェント設計など次世代AIの研究開発から、PoC・事業化まで

3. データサイエンス組織・文化の立ち上げ
データサイエンス領域を牽引する初の専任メンバーとして、技術標準・組織文化・将来像を自らの手で設計します。

## 本ポジションの魅力

1. あなたの仕事が、多くの企業に届く
顧客現場で得た知見や成功パターンは、同社プロダクトやAIソリューションへと昇華され、多くの企業へ価値として届けられる可能性があります。一社の課題解決で終わらず、業界全体へのインパクトを生み出せる環境です。

2. 「データがない」「品質が悪い」に悩まされない
同社のデータ基盤製品で培った知見とアセットがあるからこそ、データ収集・品質改善に時間を奪われることなく、価値ある問いとビジネス成果の創出に集中できます。

3. AIコモディティ化の時代に、本質的な競争優位の場所で戦える
生成AIの進化により、モデルやアルゴリズム自体の差別化は急速に難しくなっています。
競争優位の源泉となるのは、「何を解くか」という課題設定と「データの質」ーーその両方が同社にはあります。技術の希少性が下がる今、本当に価値ある領域を見極める力を、実践のなかで身につけられる環境です。

4. 事業の「次の柱」を創る、データサイエンス組織の立ち上げを担える
FDEやテクノロジーアーキテクトと並ぶ精鋭ポジションとして、評価基準・技術標準・チームの文化など、データサイエンス組織の土台づくりに深く関わることができます。拡大フェーズだからこそ、自らの意思や専門性が組織と事業の未来を形づくる。今このタイミングでしか得られない経験です。

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

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

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

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

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

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

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


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

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


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

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


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

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

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

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

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

主な対象業務例：
* AI技術固有の脅威と対策を調査・検証
* AIセキュリティ検知製品の検証
* AIエージェント向けセキュリティ対策ソリューションの開発


●ポジションの魅力
国内トップレベルのエンジニアと協働しながら、技術検証から事業開発、組織変革まで幅広く経験が可能
AI×セキュリティという今後の成長が期待される領域における、社会的インパクトの大きい案件への関与
最先端技術の追従と国内トップレベルのエンジニアと協働しながらスキル向上を目指せる環境
フルリモート可で育休も取得しやすい、働きやすい環境
技術者同士が互いを尊重し合い、切磋琢磨できる文化

データと生成AIを武器に、新規事業・プロダクト開発・事業化を推進するポジションです。

【業務概要】
AI×データ テクニカルプロデューサーとして、定量データ分析を起点に、課題発見・仮説立案・施策提案・可視化・業務改善まで幅広く担当します。また、生成AIを活用した分析業務の効率化や、AIエージェント化・自動化にも取り組み、データ活用とAI活用の両面から事業推進を支援します。

【具体的な業務】
* 膨大なデータからのデータ抽出、集計、加工、分析
* SQL、Pythonなどを用いた定量データ分析
* 分析結果からの傾向把握、課題抽出、仮説立案
* データに基づく施策考案、改善提案、事業推進支援
* 分析結果の可視化、レポート作成、ダッシュボード化
* 分析目的・KPI・集計ロジックなどのデータ分析設計
* 生成AIを活用した分析業務の効率化、自動化
* Codex、Claude Code、ChatGPTなどの生成AIツールを活用したコード生成、分析支援、プロトタイプ開発
* AIエージェントや生成AIツールを活用した業務改善・新しい分析手法の検討
* データ分析・生成AI活用を通じた新規事業やプロダクト開発の支援

【ポジションの魅力】
* プログラミング経験が浅い・無い方でも、生成AIを活用しながらSQL/Pythonなどの実践スキルを高められます。
* 膨大なデータを活用し、抽出・集計・分析・可視化・施策提案まで一気通貫で経験できます。
* データ分析だけでなく、分析設計やKPI設計、事業課題の整理にも関わることができます。
* 生成AIを活用したコード生成、分析効率化、自動化、AIエージェント化など、今の時代ならではの開発・分析経験を積むことができます。
* データドリブンな発想をもとに、事業改善・新規事業・プロダクト開発に挑戦できます。
* 将来的に、プロダクトマネージャー、事業責任者、CTO、起業家のような役割を目指せる環境です。

＜AI推進部長として（FY26〜FY27）＞
●戦略
・HDのAI戦略・ロードマップを経営アジェンダレベルで定義・更新。
・3つの北極星（意思決定の質／プロセス透明性／人材活用の最適化）に整合させる。
●施策統括
・PB開発×AI、疾患別アプリ群（特定領域薬局構想下の30アプリ）、MD改革分析、本部DX・総務DX、HQ DX backoffice AI、・流通連携（TRIAL／ 関連）等、横断するAI施策のプログラム責任。
●基盤
・データ基盤（Lakehouse／DLH）×AI基盤×MLOps×生成AI基盤の設計と運用方針の責任。
・BI×AI統合ダッシュボードを経営の標準業務に組み込む。
●重複投資排除
・EPMと本部DX backoffice AIの間で発生しがちな重複投資をテーブルに載せて整理・統合。
●組織立ち上げ
・AI推進部の立ち上げ（内部・外部混成）、FY28までの内製化比率引き上げ、AI/MLリード人材の採用・配置・育成。
●要件定義の内製化
・要件定義・ソリューショニング・アーキテクチャ設計を外注丸投げにしない体制を構築。ベンダーは知見移転のための共創パートナーとして位置づける。
●ガバナンス
・生成AIガバナンス（情報持出・著作権・PII・モデル運用リスク）、AIアセスメント、責任あるAI原則の社内浸透。
●対外
・外部パートナー（クラウド／LLMベンダー／コンサル／スタートアップ）とのアライアンス。
・学会・業界での発信を通じた採用ブランディング。

＜統括部長 候補として（FY27〜FY28）＞
将来の統括部長就任を見据え、以下の領域でも段階的に責任範囲を拡張する。

・両輪改革の経営参謀：事業基盤改革（電子決済サービス／会員価値最大化／OMO調剤／ 店舗DX／医療DB構想等）と経営基盤改革の整合・優先順位付け
・重要会議体での説明責任：DX/AI投資のROI／ROIC、リスク、進捗を重要会議体で説明
・M&A PMI：恒久的PMI機能の一翼として、買収先のAI/DX統合方針を主導
・AX推進統括部 全体の人材マネジメント：3層人材（リード／普通／底上げ）構造の維持、スキルマトリクス×ロールアサインリストの運用
・対外発信：当社型DX/AI人材ブランドの確立、業界における「One SUGI DX」の発信主体

同社では、事業対象となるセクターの拡大、深耕が進み、多様化する顧客課題を解決するため、マルチプロダクト化を進めています。また、主力事業で築いた顧客基盤・データアセットを活用し、主力事業以外の新規事業による顧客への価値提供も次々に立ち上げています。
引き続き高い事業成長を実現するには、戦略に基づいたオペレーションを自ら設計・構築し、事業成長のボトルネックを破壊する攻めのBizOps組織が不可欠です。そのためにグロースやガバナンスの多様な観点を持ち、急激な事業の多様化と成長に柔軟に対応できる仕組み作り（Salesforceを中心としたあらゆるシステム、業務フローやシステムの改善、ルールの整備）を力強く推進していくメンバーを募集します。

BizOpsとして、事業の成長・拡張性と顧客価値最大化を両立する強固なオペレーション・業務基盤の構築を担当いただきます。

【具体的な業務】
課題抽出・戦略立案
経営・現場の両視点から事業課題を特定し、解決のためのロードマップを策定
プロジェクトマネジメント
グループ横断（セールス、CS、プロダクト、法務等）のステークホルダーを巻き込み、スピード感を持ってプロジェクトを推進
ビジネスプロセスの再設計
営業からカスタマーサクセスまで、一連のプロセスにおける非効率を特定し、全社最適なフローを再構築、高度化
各フロー（契約・請求・顧客管理など）のうち、未だ属人化している部分を仕組み化し、組織の拡張性を担保
AI活用の推進プロジェクト

【プロジェクト事例】
契約管理システムの刷新PJ
M&A後のグループ会社との業務プロセス統合
新規事業における見積 契約〜プロダクト設定までの業務フロー構築
カスタマーサクセスにおける戦術・KPI見直し システム改修 実行リード
社内AI活用推進PJ

【現在、BizOpsグループで取り扱っているサービス例】
Salesforce、Sansan、Slack、Google Workspace、Looker 等。また、新規サービスの導入検討含む

【開発環境】
クラウド：AWS, GCP
開発言語：Python
IaC：Terraform
DWH：BigQuery
BIツール：Metabase, Looker
データトランスフォーメーション：dbt, Dataform
VCS：GitHub

【ポジションの魅力】
事業グロースする上で経営・現場の両視点が求められる重要度高いプロジェクトをリードいただくポジションです。
さまざまな事業フェーズに携わり、事業グロースを感じながら、システム導入/整備の経験を積むことができます。
複数部門に跨る業務において、経営層や本部長などと視座の高い議論や意思決定スピードの速い環境での経験を積むことができます。
ビジネスとテクノロジーの両側面の知見を併用し、要求・要件・仕様設計・運用設計の全てに手触り感を持ちながら改善していく経験を積むことができます。

上場企業や外資系企業に対する税務コンプライアンスサービス、および法人クライアントに対する各種税務コンサルティングサービスを提供しています。

【ミッション・役割】
テクノロジー側面からのサポートとして、主に以下の業務を担当します。
1. 税務業務の標準化に向けたシステム開発プロジェクトの企画・リード・マネジメント
2. テクノロジー分野からの税務コンサルティングサービス提供環境の構築・洗練化

上記を実装するための業務理解を深める目的で、税務コンサルティング業務にも関与します。また、税務コンサルティングサービスの提供を行う各エンゲージメントチームからの技術的な要望を抽出し、対応します（現場の声を更なるテクノロジー活用・AI活用につなげます）。

【具体的な業務】
税務業務の提供におけるテクノロジー活用・AI活用の推進に係るプロジェクトマネジメント（企画、進行管理、実行支援、活用推進、ローンチ後の定期的なフォローアップ等）を行います。
テクノロジー活用において、各税務コンサルティング業務に係るプロジェクト関係者との連携（必要に応じて、開発ベンダー担当者とのコミュニケーション含む）を行います。
その他関連業務を担当します。
※開発はチーム内のエンジニアメンバー、もしくは外部ベンダーが対応するため直接開発作業は担当しない想定ですが、CopilotのAgent構築等の初期的・簡易的な開発作業は担当する可能性があります。

【ポジションの魅力】
週2 3回程度の在宅勤務が可能で、ワークライフバランスが取りやすい環境です。
AI活用にも力を入れているため、AI分野の知見や経験を積みたい方にもおすすめです。
業務上、グローバルとの関わりも多いため、英語力を活かしていただけます。また、今後英語力を伸ばしたい方には補助制度などをご利用いただけます（要件を満たした場合に利用可能です）。

【クライアント テクノロジー ハブ (CTH) について】
同社は税務アドバイザリーやコンサルティングなど複数のプロフェッショナルサービスを顧客に提供しており、それらのサービスラインに対して、テクノロジーの要件や課題をヒアリングし、デジタルソリューションの提案を行っているチームです。CTHチームには、PMやエンジニア、UI/UXデザインなどができる優秀なメンバーが在籍しています。

【業務概要】
生成AIや各種テクノロジーを駆使し、金融現場の業務プロセスを抜本的に効率化・高度化することで、組織全体の付加価値を最大化することをミッションとします。単なるシステムの受託開発ではなく、ビジネス部門（運用・営業等）の課題抽出から、AI・ダッシュボード等の企画・プロトタイプ開発・現場定着までを一気通貫で担当します。

【業務内容】
1. アジャイルな業務効率化ツールの開発（BPR/EUC開発）
完璧な仕様書を待つウォーターフォール型ではなく、現場のニーズを元に「小さく作って試す」アジャイルなスピード感でのプロトタイプ・ツール開発を行います。Python、Google Apps Script（GAS）、VBA等を用いた、データ連携・定型業務の自動化プログラムの実装を担当します。生成AI（LLM）のAPI等を実験的に取り入れた社内向けツールの企画・検証・実装を行います。
2. ビジネス部門との協働・要件定義
運用部門や営業部門の「困りごと」を丁寧にヒアリングし、技術的に解決可能な要件へと落とし込みます。
3. プロジェクト・進捗管理
アジャイル開発のスプリントを回しつつ、自身のタスクおよび開発進捗を管理します。

【ポジション・部門の魅力】
●アジャイルな業務効率化を現場で実践できる
「まずは小さく作って現場に試してもらう」スタイルが基本です。現場の課題解決に繋がるのであれば、生成AI等の最新技術を自身の裁量でスピーディーに実験・導入検討が可能です。
●ビジネス部門と直結したフィードバック
運用部門や営業部門と直接対話しながら開発するため、効率化への感謝の声や改善に向けたコメントをダイレクトに受け取ることができます。
●役員直結のスピード感と裁量
役員直結のチームであるため、意思決定のスピードが圧倒的に早いです。経営層の理解のもと、煩雑な社内調整に時間を取られることなく、本当に価値のある業務改善に集中できる環境です。