LLM転職求人

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当社では生成AIを活用したAIエージェント、GraphRAG、マルチモーダル解析等の新規事業展開を模索しています。AI駆動開発の先端技術を実践しながら、次世代AIソリューションの事業創出に挑戦できる人材を募集します。

【具体的な業務内容】
・LangChain・LangGraph・GraphRAGを活用したAIエージェント設計・開発
・クラウドインフラからフロントエンドまでのフルスタック開発
・RAGシステム、ベクトルデータベースの設計・運用（FAISS、Chroma）
・LLM API（GPT-4o, Claude, Gemini等）の組み込み開発
・LLMOps（モデル監視・動的チューニング）の実践
・パートナー開発チームの技術支援・リード

仕事内容
製造業向け自社プロダクトの開発、および製造現場のDX支援プロジェクトにおけるシステム開発業務を行っていただきます。
単にAIを使用したシステムを開発するだけではなく、アルゴリズムの検証、AI精度の改善やパフォーマンスの最適化など幅広く関わっていただきます。
また、要件定義 設計 開発 テスト 保守からヒアリングといった上流工程にも携わっていただく予定です。
プロジェクト事例
＜画像認識＞協働ロボットを用いた外観検査
＜動画解析＞定点カメラによる作業者の危険エリア侵入検知
＜時系列解析＞設備センサデータを用いた異常検知
＜自然言語処理＞LLMを用いたナレッジ検索システム
業務内容の比重
要件定義5%、設計10%、開発70%、テスト10%、保守5%

やりがい
一貫したAIシステム開発に携われる
データ取得フェーズから関われるプロジェクトもあり、収集・検証・実装まで一貫した開発経験を通じて実践力を高められます。
幅広い技術・データに触れられる
画像・動画・自然言語・時系列データなど多様なデータや技術に挑戦でき、開発言語やデバイス選定も自ら行う環境です。

当社では、プロダクト開発、業務オペレーション、カスタマーサクセスの各領域におけるAI活用を本格化しています。
これに伴い、 プロダクトと組織の両面での“AIトランスフォーメーション” を加速させる必要があり、全社を横断して技術と事業を繋ぎ、実装まで責任を持てるリーダーが求められています。

AIを単なる「自動化ツール」として導入するのではなく、 事業成長と意思決定を高度化する基盤技術として戦略的に活用する ために、本ポジションを新設し、CxO直下での実行体制を構築します。

●具体的な業務内容・ミッション
・既存・新規事業におけるAI施策の推進・壁打ち・実装リード
・全社AIロードマップの策定と経営陣への提言
・AI人材（PdM/MLエンジニア/業務設計者）の採用・育成・チーム設計
・AIプロジェクト（LLM/ML等）の構想・実装・ナレッジ化
・開発チームや外部ベンダーと連携したPoC／MVP開発・実用化支援
・社内の業務・意思決定プロセスの再設計と、AIを活用した最適化
・顧客との共創によるAI活用事例の創出と型化（AIサクセス）

●本ポジションの魅力
・プロダクト・業務・顧客すべてを巻き込む全社変革をリードできる
・PdM／エンジニア／事業責任者／CSなど多様な職能と対等に議論し、壁打ち・提案・実装まで伴走できる
・自ら設計・技術選定・開発のハンズオンを通じて、構想倒れで終わらない“本質的なAI活用”を実現できる
・VPoXクラスの経営幹部として、CxO直下で経営戦略と一体となった意思決定に携われる
・日本発SaaS×AIの先進事例をつくり、業界に新しい標準を打ち立てる経験ができる
・「AIを用いた意思決定の高度化」に本気で挑むカルチャーと仲間がそろった環境で、チャレンジができる

当社では、次世代の生成AI技術を活用したAIエージェントに関する研究開発を推進しています。
本ポジションでは、調査・実装・検証を主導していただきながら、当社が運営する国内最大級（約10万人）の専門人材基盤から外部人材を選定し、プロジェクトチームを組成・ディレクションしていただきます。
具体的には、AIエージェントの新しい活用可能性や技術的アプローチを多角的に検討・研究し、プロトタイプ開発から検証まで一貫して取り組むことがミッションです。
レポートラインはCEOとなり、得られた成果は経営トップが判断し、将来的に製品やサービスへ実装されます。

＜職務詳細＞
1. リサーチ業務
- 国内外の関連学会・論文・技術動向の調査
- 新規アルゴリズム・手法の検討と検証
2. プロトタイプ実装
- AIモデル（LLM含む）の選定・学習・微調整（ファインチューニング）
- フレームワークを活用した迅速な開発と実装
3. 評価・検証
- 評価指標の設定とデータ収集・分析
- 実験デザインの計画・実施・結果報告
- 精度向上・最適化に向けた継続的な改善提案
4. 技術共有・ドキュメンテーション
- 研究成果のレポーティング
- 社内外向けのドキュメント作成・技術共有

・開発言語：Python
・関連ライブラリ：PyTorch、TensorFlow等
・OpenAI API、Hugging Face Transformers等
・IDE：Jupyter Notebook
・その他: Slack JIRA Bitbucket Confluence

当ポジションでは、通信メディア・ハイテク（情報通信、メディア・コンテンツ、先進テクノロジー）領域で主に民間企業向けの戦略コンサルティング（最新技術に関連した経営戦略や新規事業戦略策定およびその実行支援等）を行います。

【職務概要】
1.業務内容
●「戦略策定」：通信メディア・ハイテク領域に関わる事業戦略の策定
●「新規事業検討」：現保有資源の価値を最大化する新規事業検討・計画策定・パートナリング支援
●「先進技術調査・影響評価」：先進技術の研究動向把握と深層の洞察・将来予測・影響評価
●「事業性評価・事業DD」：革新的な〔不確実性の高い〕事業に関する将来性・収益性の評価
●「研究開発戦略・マネジメント支援」：“売れる”研究開発ではなく“あるべき将来”へ導くR&D戦略検討
●「DX戦略・計画策定」：経営と先進テクノロジーの橋渡しによる攻めのDX戦略検討
●「データ利活用ビジネス創出支援」：死蔵データの収集・分析・利用方法をリデザインするデータビジネス検討

2.関連技術・テーマ
●情報通信
　IoT、AI、DX、5G/6G、ローカル5G、IOWN、暗号通信、プラットフォーム、デジタル全般
●メディア・コンテンツ
　デジタルメディア、エンタメ、コンテンツ、ゲーム、アニメ、メタバース、デジタルマーケティング
●ハイテク
　AI、LLM、GPU、半導体、データセンター、量子コンピュータ、ブロックチェーン、人間拡張、フィンテック、サイバーセキュリティ、フィジカルインターネット、パーソナルデータ、認証、ロボティクス、SDV、自動運転、ドローン、蓄電池、次世代電池、分散電源、マテリアルズインフォマティクス等

【クライアント／プロジェクト事例】
対象産業：通信、ソフトウェア、広告、エンタメ、メディア、ソリューション、デバイス、エンタメ、電機・機械、半導体、自動車、エネルギー、航空宇宙、金融、教育、食品、不動産etc.
1.事例1（大手半導体メーカー）：SW/UX重視の市場動向を受けて、これまでの「良い半導体を売る」ビジネスから「半導体を活用して良いプロダクトができる。を売る」ビジネスへの転換を重視し、DevOps・デジタルツイン・AI等を活用して顧客体験価値を第一とするビジネスモデル変革戦略を提案。ソリューションの企画やパートナリング戦略、組織・人材戦略の策定支援と共に、実行支援を実施
2.事例2（大手電力）：クライアントが個までに検討・実行してきた複数の新規事業や、新たな新規事業のアイデア全てに対して、市場性・事業性を評価した上で、新たなアイデアや示唆を加えて成長戦略や事業計画を策定すると共に、新規事業開発プロセスの変革についてアドバイスを実施
3.事例3（AI向けデータセンター）：全産業での生成AIの活用方法や開発の状況、また計算資源であるGPUの確保に関するニーズや市場性について分析実施。その結果に基づき、顧客ターゲットの見直し、プロダクトの改良・強化、営業方法の見直しに関する提案と実行を支援

【ビジョン・目指す姿】
・戦略案件を高い質で提供した上で、実行支援まで行う
・表層的な技術変化ではなく、本質・深層に着目して中長期的影響を見定める
・質の高い（自立可能な）人材を育成・輩出して結果として日本の産業強化に役立てる

【魅力・やりがい】
・日々進化するテクノロジー・ビジネスの最先端に関わることができます
・業界に特化せず様々な業界の社会課題解決にチャレンジできます

・AI技術が加速度的に進化する中、グループでは全社規模でAIのビジネス活用を推進しております。同時に当社グループでは、適切なリスク管理を目的にAIガバナンスフレームワークを導入し、AIライフサイクル全体に係る管理プロセス確立とAIガバナンス体制構築を通じ、倫理的で責任あるAIの開発、導入、利用が可能となる環境を整備しております。
・データ戦略部署では当社グループ全体のAIガバナンスを担い、グローバルレベルでのAIガバナンスを主導しています。今後法令の整備も進んでいく中で、日本のみならず海外における規制動向も注視しつつ、必要に応じてフレームワークを更新することが必要です。当部でグローバルレベルで様々なバックグラウンドと専門性を持つ関係者と協働し、グループ一丸となってAIガバナンス施策に取り組んでいます。
・またAI技術の基盤となるクラウド環境の利用が広まる中、今まではなかった新たなるリスクや、法令が増え、同じくクラウド技術を使用するためのガバナンスフレームワークが必要となってきています。
・現在、既存のクラウドガバナンスに加え、AIガバナンスフレームワークの導入やAIガバナンス関連の会議体運営を進めており、この取り組みに貢献出来る経験豊富な人材を探しています。

【職務内容】
・経営層や主要なステークホルダーが参加するAIガバナンス関連会議体（AI Governance Forum）の運営を行います。
・当社グループにおけるグローバルのAIガバナンスフレームワークの整備と導入を行います。また、AI関連の規制動向や技術動向を収集・把握し知見を提供すると共に、リスクに適切に対処すべくAIガバナンスフレームワークを更新します。
・当社グループにおけるAI・クラウド関連プロジェクトに対して、リスクの観点から評価・監督を行います。情報システム・情報セキュリティ・法務・知的財産・リスクマネジメントといった専門分野の関係者と協働し、導入する新規技術に対して適切なリスク管理を行います。
・AIガバナンス高度化を実現するITソリューションの検討・構築に関する企画を行います。
・内部/外部の利害関係者にAIガバナンスの重要性を啓蒙し、AI利活用を向上させるための研修・プレゼンテーションなどを実施します。

【我々が提供する機会】
・グループにおける部門横断的な様々な新規AI・クラウドプロジェクトに関与し、最新技術の活用ユースケースに関する知見やAI・クラウドリスクマネジメント手法を学習し成長できる機会。
・高度な調整力を用いて経営層に近い立ち位置からAIガバナンス関連の会議体を運営し、関連会社等も含む当社グループ全体にダイナミックにインパクトを与えるガバナンスプロセスに参画・貢献出来る機会。
・金融ドメイン知識について経験豊富な金融のプロフェッショナルと学びながら、AIや新しいテクノロジーにより金融業界を推進・革新する過程に参画出来る機会。
・AI・クラウドに関連するリスクマネジメントに知見のある様々なバックグラウンドの多様な専門チームと、協力的な環境にて相互に学習しながら成長出来る機会。
・国際的にビジネスを展開している企業のグローバル本社にて、当部海外のチームメンバーとも協業しながら国際的な環境にて業務を推進する経験

ソリューション、ソフトウェア 、研究開発の3機能を連動させることで、連続的に社会実装を実現

生成AIを軸とした最先端技術で、企業の業務効率化と価値創造を実現する。
真のインパクトを与えるためには、各社の特性に合わせた個別最適化が不可欠であると考えています 。
コンサルティングから検証、開発保守運用まで、後述するプロダクトのカスタマイズ開発や共同研究を含む一貫した体制で、迅速かつ高品質なサービスの提供に努めています 。
東大研究室の確固たる技術力と、弊社が培ってきた豊富な社会実装の知見および実績あるソフトウェア開発力を融合させ、業界最先端かつ現実的なアプローチで、弊社の社会実装の先頭に立つソリューションを実現しています 。

　●ポジションについて
AIソリューション事業部における「AIプロジェクトマネージャー リードAIエンジニア」を、技術力 マネジメント力でエンタープライズ企業との先進的なAIプロジェクトを推進するポジションです 。
-事業成長に伴い、より組織としての機動力 社会実装力を上げるべくポジションを創設し募集しております 。

　●具体的な業務内容
クライアントからの情報収集、要件定義、AI技術を活用したソリューション提案
社内エンジニアチームのマネジメント
クライアントとの継続的な対話
【AIソリューション事業】リードAIエンジニア プロジェクトマネージャー採用枠：10名?2025年3月まで) 4
成果物のまとめ、クライアントへの引き渡し

　●関わるチーム
プロジェクトごとに開発チームが分かれており、AIエンジニアとソフトウェアエンジニアが属し5〜15人で構成されていることが多いです 。デイリースクラムや1 2週間のスプリント、notionでのタスク管理、コードレビューなどのアジャイル開発を基本的に採用しています 。情報をオープンにしており、行動指針を大切にしたコミュニケーションを重視しています 。

開発環境
言語：Python、T ypeScript
フレームワーク：React、Next.js、FastAPI
データベース：PostgreSQL、MongoDB、CosmosDB
ソースコード管理：GitHub
プロジェクト管理：Notion
情報共有ツール：Slack、Notion
対話型生成AIアプリ：ChatGPT、Gemini、Claude、neoAI Chat
AIコーディングツール：Cursor、GitHubCopilot
その他：Azure、Google Cloud、Docker、GitHub Actions、Sentry、
CleanArchitecture

【業務概要】
機械学習（ML）エンジニアとして、米国や欧州などの海外拠点に所属する英語話者のエンジニアチームと緊密に協業しながら、予測モデルや生成モデルを駆使した自律型AIエージェントの設計・実装を主導していただきます。
※日本・欧米間でのクロスボーダーな開発となるため、週2 3回ほど早朝または夜間にオンラインミーティングが発生します。

【業務詳細】
- グローバル協働でのプロダクト開発： 海外拠点のエンジニアと連携したAIエージェント機能の開発・実装
- マルチプロバイダーの活用： コスト最適化やシステム堅牢性（レジリエンス）の担保を見据えた、複数プロバイダー（OpenAI, Anthropic, Google等）のLLM選定・モデルおよびAIエージェントの設計・検証
- MLOpsの推進： ベストプラクティスに基づいたCI/CDパイプラインの構築、モデルの学習・モニタリング・バージョン管理の仕組み化
- 基盤最適化： 機械学習モデルの推論パフォーマンスおよびスケーラビリティの最適化
- LLMの高度化： ドメイン特化のためのLLMのファインチューニング、および学習プロセスの設計・実装
- 技術リサーチ： 機械学習・MLOps・LLM領域における最新トレンドのキャッチアップと、新技術・手法の調査、およびプロダクトへの導入提案
（※実際の担当領域は、ご経験やご志向に応じて柔軟に決定いたします。）

【プロダクト・サービスへの組み込み例】
・生成AI技術を活用してリサーチ業務のオペレーション自動化を進めており、顧客が求めるエキスパートとのマッチング精度を飛躍的に向上させる予定です。
・AIによりエキスパートへの確認文面や、顧客へ提示する推薦文の自動生成機能を実装し、クライアントの工数削減とエキスパートへの訴求力向上を同時実現しています。
・多様なキャリアデータを最大限に活用するため、RAGによる個人の関心に最適化されたタイムライン表示システムの検証を行っています。

【このポジションに期待する役割】
自社保有のデータの半分程度は日本語のテキストデータであり、機械学習エンジニアとして海外拠点と協業しながら、日本語での自然言語処理や精度評価など自律型のAIエージェントの設計・実装をリードしていただきたいと考えています。
本ポジションの魅力
・機械学習モデルの設計やシステム開発の成果が当社の事業成長に直結するやりがいを感じることができます
当社では、80万人のエキスパートネットワークと数十億円の売上規模という既存の大きなアセットを持ちながら、そのプロダクトをAIベースで作り替えようとしています。当社のビジネスの根幹である「検索」や「マッチング」そのものをAIに置き換えることで、エキスパートの方が持つ一次情報を効率的に結びつけるための高度な検索・マッチングシステムを実現しようとしており、機械学習エンジニアは非常に重要な役割を担っています。
自身の開発した機械学習モデルやシステムが事業成長に直結するインパクトを感じながら業務に取り組むことができます。

・課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで一貫して携わることができます
ビジネスサイドと密に連携しながら、課題解決の検討から仕様策定、リリース、改善まで進めることができます。
課題はビジネスサイドからの要望に基づくこともあれば、自らが提案することも可能です。自らの意見が反映されやすい環境であり、裁量を持って業務に取り組むことができます。

・国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことができます
日本だけではなく海外にもクライアントやエキスパートが多くいることや、優秀なPdMやソフトウェアエンジニアの仲間が海外拠点に多在していることから、当社では東京とアメリカ、EUを中心とする多拠点での開発体制をとっています。
海外の開発拠点との連携などグローバルチームのマネジメントを通して、文化や考え方の違うメンバーを融合しながら強いチームを作る経験ができるため、国際的な視点を持ちながらキャリアを築くことが可能です。
ご希望次第ではニューヨークの開発拠点で勤務する可能性もあります。
開発環境
- 開発言語： Python, SQL
- AI/ML・オーケストレーション： Azure OpenAI, Gemini, Anthropic, LangChain, LangGraph, Scikit-learn, Transformers
- バックエンド・Webフレームワーク： FastAPI, Streamlit, SQLAlchemy
- データ基盤・検索エンジン： Azure Cognitive Search, Elasticsearch, Redis, CosmosDB, PostgreSQL
- インフラ・DevOps： Docker, Kubernetes, Azure Functions, Azure DevOps

◎詳細
全社のAI活用の推進、もしくは必要なデータの整備からデータ活用環境の構築および活用推進をお任せいたします。
データ戦略室に所属し、各部署やエンジニア、セールス、マーケター、データサイエンティストなど様々な職種と関わりながら業務を推進いただきます。

主な業務内容：
　- 全社的なAI活用に関する課題抽出・要件整理
　- AI導入・活用プロジェクトの立案・推進
　- 各部署とのコミュニケーションを通じた要件定義
　- 生成AI、LLM等の先端技術調査、PoCの実施、効果検証
　- サービス・プロダクトへのAIを使った機能の導入
　- 簡易的な実装作業（Python、GAS等を使用）
　- データ抽出・分析（BigQuery等を使用）
　- ノーコード生成AIツールの活用・導入支援
　- 事業課題に即したデータ分析の設計
　- データの抽出・可視化・分析
　- 分析結果の報告及び施策提案
　- その他事業課題解決に向けたプロジェクトの立案及び実行

◎使用技術
・言語：Python、SQL、Google Apps Scriptなど
・データ基盤：BigQuery
・データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio
・クラウド：Google Cloud、AWS
・LLM：ChatGPT、Gemini、Claude
・その他ツール：Dataform、Cloud Composer、Dify、promptfoo、社内チャットAI

◎ 当ポジションの魅力
・最新のAI技術に触れながら、実務での活用経験を積むことが可能です
・全社的なDX推進の中核を担うポジションとして、大きなインパクトを創出できます
・多様な部署・職種との協働を通じて、幅広いビジネス知識を得られます
・AI技術の導入から運用まで、一気通貫でプロジェクトを推進する経験を積めます
・自身のアイデアを形にし、新たな価値を創造できるチャンスがあります
・業界最大手サービスの保有をしているからこその、ビックデータを扱えます
・マネージャーや事業部長と共に意思決定に携わるため、ビジネスの最前線でデータ分析のスキルを高めることができます
・顧客データやアクセスログ以外にも、テキストデータ/ 音声データといった非構造化データを扱うことができます
・希望に応じて、データ基盤の開発や機械学習モデルの構築、事業やプロダクトの責任者など、インハウス組織の中でキャリアを柔軟に形成できます

◎ キャリアパスについて
AI開発に特化したAIエンジニアやデータアナリスト/データサイエンティストとして専門性を高めることができます。
また、社内のAI戦略策定やDX推進、業務改善担当にも幅を広げることも可能です。
データ・AIの専門性向上以外にも、プロダクトや事業責任者など、インハウス組織の中でキャリアを柔軟に形成できます。

仕事の魅力
・AI・LLMの導入を推進するチームで進め方や効果測定などの進め方を議論し検証するなどトライアンドエラーがしやすい環境が整っています。

・開発エンジニアだけでなく、セキュリティー担当者、銀行員やマーケティング担当者など、様々なバックグラウンドを持つメンバーと協働し、幅広い視野とコミュニケーション能力を磨くことができます。

キャリアプラン
キャリアチャレンジ制度があり、AI・LLM活用エンジニアとして入社後に他ポジションへチャレンジしていただきキャリアの幅を広げていただくことも可能です。

業務内容
●ソフトウェア開発におけるAI・LLM活用推進(ソフトウェアエンジニア向け支援)
　・コーディング効率化ツールの導入
　・開発プロセス全般におけるAI・LLMの導入
●ビジネス部門におけるAI・LLM導入と活用推進
●上記のAI・LLM導入による効果測定
●AI・LLM活用に関する技術動向調査、社内への共有
●生成AIに関する取組状況
　・Google CloudのVertex AIを用いて、チャット形式でGeminiを利用可能なシステムを構築

本ポジションでは、データサイエンスのエキスパートとして、多種多様な業界のクライアントが抱える重要な経営課題に向き合い、データ分析、機械学習、数理最適化などを用いて先端的なモデルの設計や構築を行い、企業の大きな変革や成長を支援する役割を担っています。


●具体的な業務
デジタル領域における専門的な知見を活かし、戦略コンサルタントと共にクライアントと直接向き合いながら、その経営課題に対しビジネス・アナリティクス・ITのスキルを用いて解決を図る
データ分析基盤や大規模データ処理に関する知識を用いながら、クライアントの保有するデータや外部データを用いて分析を行い、課題解決のための施策を決定していく

・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
・事業価値を生み出す高度データ分析・解析
・AI技術を活用したソリューション／フレームワークの開発
・AIとデータ分析を駆使した新しいビジネスモデルの創出
・PJチームのマネジメント支援（リソース手配、スケジュール管理）


【職務詳細】
・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV（Proof of Value＝価値実証）などの上流フェーズ対応
・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング　等
※参画するプロジェクト（規模・関わり方）は様々で当社の各フロントBUと連携して対応します。
　フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
●データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、当社が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ当社独自の高度な技術者を結集。
入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

●データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
当社グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。

●当社とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。

●マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。

PdMや事業責任者とワンチームになり、仕様策定から実装、リリースまでを一気通貫で担います。
自らの実装に加え、パートナーへの指示出しやレビューを通じて、チームのアウトプットを最大化します。

〇プロジェクト推進・ハブ機能（PMワーク）
・開発ロードマップの実現に向けた、スプリント計画の策定と推進
・外部パートナー（業務委託エンジニア）への技術的な指示出し、コードレビュー、品質管理
・PdMやデザイナーと連携した、仕様策定および技術的実現性の検討

〇設計・実装（プレイング）
・Go/TypeScriptを用いたバックエンド/フロントエンド開発
・AWSを用いたクラウドインフラの設計・構築・運用（DB、ストレージ、セキュリティ設定含む）
・デプロイ・リリース管理、システム監視、コスト最適化など、サービスの安定稼働に向けたDevOps業務
・生成AI（Claude Code等）を活用した開発効率化の推進

〇技術戦略（アーキテクトワーク）
・担当プロダクトにおける技術選定とアーキテクチャの意思決定
・技術的負債の可視化と、中長期的なリファクタリング計画の実行

●今、このポジションにジョインする魅力
・「ミニCTO」的な視座と裁量
いち実装者として機能を作るだけでなく、「どうすれば最も効率よくプロダクトを成長させられるか」という視点で、
外部リソースの活用や技術選定をリードできます。技術で事業を勝たせる経験が得られます。

・「Tech Portal」新規事業の0→1フェーズ
理系採用No.1の安定基盤を持ちながら、全く新しいプラットフォームの立ち上げに携われます。
既存の仕様を改善するだけでなく、アーキテクチャも仕様もゼロから描く裁量があります。

・CTO直下 × ビジネスサイド直結
織階層が深い大手とは異なり、CTO直下の組織で、かつ事業責任者と「距離ゼロ」で議論できます。
承認プロセスに時間を浪費することなく、「朝決めて、昼動く」スピード感で事業をドライブできます 。

●キャリアパス
「ミニCTO」としての実績は、エンジニアとしての市場価値を劇的に高めます。

・VPoE / エンジニアリングマネージャー (EM)
プロジェクト推進の経験を活かし、より広範囲な組織マネジメントや採用・組織設計を担うリーダーへ。

・テックリード / アーキテクト
Go/TypeScript/DDDなどの技術的専門性を深め、全社的な技術標準の策定や、難易度の高いアーキテクチャ設計をリードするスペシャリストへ。

・事業責任者（PdM）
技術的なバックグラウンドを武器に、プロダクトの事業的な成功（KGI/KPI）に責任を持つプロダクトマネージャーへ。

【業務変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式

【働き方について】
原則フルリモート

当社は、理系新卒を対象としたダイレクトリクルーティングサービスを提供しています。
本ポジションでは、AI技術を駆使してプロダクトの価値向上を目指し、
幅広いAI開発業務に従事していただけるAIエンジニアを募集します。
具体的には、LLM（大規模言語モデル）や機械学習を活用したサービスの高度化、
データ活用基盤の整備、プロダクトへのAI統合を推進していただきます。

【具体的な業務内容】
●AI開発全般
・スカウト文の自動生成やマッチングモデルなど、
自然言語処理（NLP）を活用したAIモデルの設計・開発
・ユーザー体験向上を目的としたレコメンデーションシステムや予測モデルの開発
・大規模データを活用した分析・モデル構築

●プロダクトへのAI統合
・プロダクトチームと連携し、フロントエンドやバックエンドへのAI機能の組み込み
・AIモデルの実運用における性能監視および改善

●AIインフラの構築・運用
・クラウド環境でのAIモデルのデプロイ、運用、モニタリング
・MLOpsの導入と運用フローの最適化

●技術リサーチとイノベーション
・最新のAI/機械学習技術やツールの調査および導入
・社内での知見共有および技術的リーダーシップの発揮

【求めている人物像】
・自社サービスの向上に情熱を持ち、課題解決に積極的に取り組める方
・AIの領域に閉じず、プロダクト開発で必要なWeb開発にも取り組める方
・LLMやAI技術に関する知識を迅速に吸収し、プロダクトに応用できる方
・データドリブンな意思決定を重視し、ユーザー視点を持ちながら開発を進められる方
・他職種（PM、デザイナー、エンジニア）との協力が得意な方

【業務変更の範囲】
その他会社サービスおよび運営に関わる業務一式

【働き方について】
原則フルリモート

オープンソースソリューションの選定・導入・運用を担当し、業務効率化や技術革新をリードしていただきます。
●オープンソースソリューションの活用推進
・自社に必要な仕組みを低コストで実現するために、オープンソースソフトウェアの活用を推進。
・適切な技術選定を行い、社内システムに導入。

●オープンソースのライセンス管理
・オープンソース利用に伴い適切に利用できるよう、ライセンスを確認管理。

●技術力の向上と企業向けシステム最適化
・自身および社内メンバーの技術力向上を支援。
・エンタープライズレベルの性能（可用性、スケーラビリティ、処理速度）と低コストの両立を図る。

※具体的なプロジェクト事例として、オープンソースのビジネスチャットシステムであるMattermostにAI機能を統合する案件があります。
この際、連携するAIはローカルでLLMを独自に構築し、外部リソースに依存せず、ランニングコストを抑えたシステムソリューションの提供に挑戦しています。

業務内容
AI技術の社会実装に強みを持つ企業として、新規事業を開拓し、事業の0→1にチャレンジする組織を立ち上げました。
このポジションでは人事領域を始めとして、新たに挑戦していく領域で、ソフトウェアエンジニアとしてプロダクトの立ち上げから開発・運用まで関わっていただきます。
【プロダクト例】
面接のリアルタイムデータから、面接後の評価や申し送りを標準化し、面接の効率化と品質向上を目指す、面接・選考サポートシステム。
2025年4月よりβ版をリリース、8月より本番リリースを予定。
面接官役のユーザーが候補者AIとのロールプレイを通じて面接官スキルの強化を支援する、ロールプレイ型学習サポートシステム。

ポジションの魅力
企業グループのもつシナジーを活かしながら、プロダクトの立ち上げや新規事業の創出に関わることができる。
BizDevやアルゴリズムエンジニアとの距離感が近く、企画段階から長期的視点でプロダクトに関わることができる。
LLMを始めとする新しい技術・アルゴリズムを利用したプロダクトに携わることができる。
出自を問わず熱意のあるメンバーと共に、裁量の大きい環境で働くことができる。
数多くの挑戦的な課題解決に携わることで、エンジニアとして非連続な成長をすることができる。

事業者(パートナー)、求職者(クルー)の両方の領域の新規機能開発、機能改善をリードし、サービスのグロースを牽引する
ロードマップ / 要件定義 / 仕様書作成 / Scrum運用、大規模プロジェクト管理/ 改善
営業や複数事業部、外部企業との連携してのステークホルダーマネジメント

ポジションのミッション・魅力
ビジネスチャット事業だけでなくBPaaSを含めた複数の事業の立ち上げや展開を進めるフェーズに入っております。
本ポジションは、会社としての新しいフェーズに向けてSFAやMAを含めた新たなCRMシステムの設計・開発とそれらを推進する役割を担って頂くとともに、AI/LLMをはじめとするテクノロジーを組み合わせてセールス/マーケティング業務のオペレーション改善に取り組むことをミッションとしています。

業務内容
当社のCRMシステムアーキテクトとして、Salesforceプラットフォームを中核とした、マーケティングおよびセールス活動を支えるCRMシステム全体の設計・構築をリードしていただきます。
Salesforceだけではなく、多様な外部SaaSやクラウドプラットフォームが提供するAIサービスとのインテグレーションを積極的に推進し、CRM活動の更なる高度化・効率化を実現することで、事業成長に貢献することがミッションです。
同じ組織内のデータチームやオペレーション設計チーム、組織を跨いでマーケティング、セールス、IT部門など、多くの組織とのハブになりながら、密接に連携していくことを重視しており、現場からの業務要件を、実現可能なシステム要件定義へと具体化し、開発計画に落とし込み、開発を推進する役割を担って頂きます。
業務内容の一例:
- 全社および関係部門（マーケティング、セールス等）の戦略・業務特性の理解
- CRMシステムのグランドデザイン設計
- Salesforceおよび連携システムの設計・構築・運用
- 多様な外部SaaSとの連携、インテグレーション
- データ基盤やAIサービスとの連携とデータ・AI活用の推進
- パートナーマネジメント
※変更の範囲: 部署異動等により当社業務全般へ変更する場合があります（出向含む）

サービス創出力強化をミッションとする部署にて、AIエンジニア（LLM、AIエージェント等）として参画、生産性向上、新たな価値創出に向けた実証・実装を行います。
当グループの生産性向上、新たな価値創出を目的としたLLM活用案件において、　AIエンジニア（LLM、AIエージェント等）として参画頂きます。
必要に応じ、当社クラウドエンジニア、フロント、サーバサイドエンジニアと　チームを構成しグループ会社と協業し対応を進めます。

【開発ツール/環境】
・AWS (Lambda/RDS/Cloud9/CodeStar/Config/OpsWorks)
・Azure
・Git/jenkins
・Python/Java/ruby/JavaScript
・Slack

【研修制度】
・アジャイル開発の経験は必須ではありません。
　自社独自のアジャイル開発研修もあり、実務でのOJTも予定しております。

当社の既存業務に対して生成AIの活用を前提とした再設計を推進します。
社内各部署における「業務変革の実行支援」、そのために必要な「基盤整備」、および全社横断での「活用促進」の企画・推進に従事いただきます。

●業務変革の実行支援
・各部署のビジネス課題ヒアリングおよび業務変革テーマ検討・選定
・業務変革テーマ別の案件立ち上げからリリースまでのプロジェクト計画策定
・プロジェクト管理（担当部署と連携の上、進捗管理および課題の洗い出し・打ち手検討）
・業務変革テーマに対しての生成AI活用イメージの具体化（要件定義支援）
・モデル本番適用・運用支援・実績検証

●基盤整備
・案件ごとに適した基盤の選定
・選定した基盤の整備（RAGの構築等）

●活用促進
・全社横断での生成AI活用促進策の企画・実行・モニタリング
・社員向け研修の企画・実施

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

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

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

業務内容としては、開発支援ベンダの発注手続き、生成AIアプリケーション開発、グループから提供される生成AIアプリケーション導入、AIガバナンスにかかる手続きを担当していただきます。

〈アプリケーション開発の詳細〉
グループで利用を許可されているLLMを用いて生成AIアプリケーションの開発を行います。
各業務担当者へ現在の業務をヒヤリングし、生成AIの適用領域を特定します。実際に利用しているデータ等を用いて、プロンプトを作成し期待度に満たる結果が得られるかを検証、その検証結果をもとに、生成AIを用いたアプリケーション開発を行います。
また、自らが必要と思われるAIアプリケーションをプロトタイプとして作成し、各業務領域で利用してもらうという逆のパターンでの開発も行っています。

【このポジションの魅力】
特定の業務にとどまることなく、幅広い実業務領域にて生成AI活用の検討が可能です。
運用会社の全部署と関わることになりますので、運用会社の業務が俯瞰できます
最新の生成AIサービスの技術や知見を得て、自らが触って利用可能な環境です
AWSなどの基盤の準備・設定からアプリケーションの開発まで幅広く経験が可能です

【キャリアパス】
本人の希望と適正をみつつ、柔軟なキャリアパスを描くことが可能です

今後更なる発展が期待される生成AIのスペシャリストとして、システム開発、特にソフトウェア開発領域への生成AI適用に関するコンサルティング、および生成AI適用支援を実施し、抜本的に生産性向上の実現を目指します。

【業務内容】
グループ国内事業会社と連携を図り、当社グループが関わる各システムの開発プロセスのあるべき姿（ToBe）を描き、海外・国内で開発したアセットの開発・導入（検証・提案・技術支援）を検討します。
また、導入の結果はフィードバックを行い、次の導入に向けた改善を図ります。

(1) 検証・アセット開発
最新の生成AI（LLM）のソフトウェア領域への適用性を評価するとともに、海外・国内に適用可能な生成AIアセットの開発を行います。

(2) 提案・コンサルティング
当社グループが関わる各システムの開発プロジェクトの現状（AsIs）とあるべき姿（ToBe）を明確にし、GAPを捉え、最適な生成AIアセットの提案を行います。

(3) 技術支援
提案した生成AIアセットの確実な展開を図ると共に、当社グループのスキル底上げを目指し、人材育成も合わせて実施します。

(4) フィードバック
技術支援の結果を確実にフィードバックし、今後新たな技術支援先に向けてブラッシュアップを図ります。

●職務概要
当社では2019年より全社DXプロジェクト「日本生命デジタル5カ年計画」をスタートし、先端技術やデータを利活用した業務変革（既存業務の高度化・効率化）、事業変革（新たな事業創出）に取り組んでいます。先端技術を業務に取込み、高度化、効率化につなげるべく、これまでAI、メタバース等新たな技術、製品を調査・研究し、有望技術については実証実験を経て業務適用を推進してきました（累計50件超の実証実験を経て20件超を業務適用）。
生成AIに代表される通り、技術の進展は目覚ましく、技術・製品を着実に目利きし、業務適用につなげることが今後の当社競争力確保につながると考えます。このたび体制強化のため、AI等の先端技術を評価し、当社業務への適用を牽引いただく「デジタル活用推進担当」を募集いたします。お客様体験価値向上や新たな価値創出に向け、新たな技術や製品を当社の幅広い事業領域に中核で適用いただくことを期待いたします。

●職務詳細
・生成AIなどの先端技術の調査・研究および社内発信
・各ビジネス部門と協業による技術実証実験の企画およびプロジェクトマネジメント
・関連システムの企画開発　等
※ビジネス部門と向き合いながら、AI/デジタル活用を通じて、事業や業務の高度化・効率化をする事を期待しております。

●組織概要
配属部署（デジタル・AI推進室）は18名のメンバーが在籍しております。このうち現在4名の体制で先端技術の調査・研究、実証実験の推進を担っています。直近では生成AIの全社活用に向けた取り組みに注力しています。チームには保険実務、ＩＴ、保険数理（アクチュアリー）、データサイエンス等に知見を持つメンバーが在籍しており、それぞれの強みを生かしつつ、協力しながら案件を推進しています。

●キャリアパス
様々な先端技術の調査・研究、実証実験を推進いただく中で、当社業務関連知識、当社固有のIT関連知識を研鑽いただきます。その後、IT部門を中心にデジタル化推進、システム開発プロジェクトの牽引等に従事いただきます。

●特徴・魅力
・当社の幅広い事業領域ではデジタル活用による大きなインパクトの創出が可能です。ダイナミックな案件に中核として従事可能です。
・当社では、中長期的なビジネス展開も見据えたデジタル化を推進しています。技術活用とその結果の具体ビジネス成果創出のサイクルに中長期的視点で従事することが可能です。

●プロジェクト事例
・海外グループ会社の高精度AIツールの活用を通じた自社業務のAI適応拡大
・各種LLMベンダーとの協業を通じた業務高度化・CX向上
・生成AIを活用拡大に向けたシステム整備
その他、業務変革に向けたPoC案件は対前年より大幅に増えており、全社的なビジネス活用へのニーズは高まっている状況です。

●AIコンサルタント兼エンジニア
【役割】 AI系PJへのアサイン、クライアントとの共同開発PJのPM及びメンバー

【業務内容】
生成AIおよび関連技術を活用したプロダクト・ソリューションの開発に従事いただきます。開発チームの一員として、生成AIモデルのチューニングやプロンプト最適化、検索強化（RAG）技術の実装、クラウド環境でのAIシステム構築など、幅広い技術領域に関与いただきます。
RAGを活用したAIシステムの設計・開発を担当し、ベクトルデータベースを活用した高精度な情報検索機能の実装を行います。また、AIモデルの継続的な運用を支援するため、MLOpsの導入を進め、CI/CDを活用した自動デプロイやモデル監視の仕組みを構築します。

現在は、エンタープライズ向けAIアシスタントやコンサルタントの議事録作成ノウハウを詰め込んだAI議事録作成ツールの開発を進めており、生成AIを活用した業務自動化や、個別業務に最適化されたAIモデルの開発・運用を行っています。AIシステムの精度向上や応答速度の最適化に取り組み、ユーザー体験を向上させることが求められます。
AIエンジニアとして、AI技術の適用範囲を拡大し、データサイエンティストやシステムアーキテクトと協力しながら、最先端技術を活用した革新的なAIソリューションを実現していただきます。

【テックスタック】
・LLMプラットフォーム：OpenAI API、Geminiなど
・クラウド環境：AWS・GCP・Azureのいずれか
・ベクトルデータベース（RAG実装）、ファインチューニング
・コンテナ技術（Docker, Kubernetes, Terraform）、バージョン管理ツール(Github)
・言語：Python（5年以上）
(尚可)
・AIを実サービスとして運用するためのスキル：CI/CD（GitHub Actions, Jenkins）、LLMOps（AIモデルの継続的評価・データ更新・再学習機構の構築）の実務経験
・LangChain（エージェント設計）、LlamaIndex（RAGの組み込み）

●データ基盤系コンサルタント兼エンジニア
【役割】 AI・データ基盤開発系PJへのアサイン、クライアントとの共同開発PJのPM及びメンバー

【業務内容】
AI・データ活用を支える基盤システムの設計・開発・運用に従事いただきます。特に、クラウド環境を活用したデータパイプラインの構築や、大規模データの統合・処理・最適化に関する技術的リードを担っていただきます。
データ統合基盤の設計・構築を行い、ETL/ELTパイプラインの設計・実装を通じて、データの正確性・一貫性を確保するとともに、リアルタイム処理・バッチ処理の最適化を推進します。また、データモデリングやパフォーマンスチューニングの知識を活かし、ビジネス要件に応じた最適なデータ基盤の提供を目指します。

今後は、AIモデルの学習・推論環境を支えるためのMLOps基盤の構築や、データパイプラインの自動化を進めていく必要があり、DataOpsの概念を取り入れた効率的な運用の実現が求められてきます。加えて、CI/CDを活用したデプロイ・監視の仕組みを整備し、データ基盤の信頼性と拡張性をさらに高めていく活動にも従事頂きます。
システムアーキテクトとして、データ基盤の長期的な運用を見据えた設計を行い、データサイエンティストやAIエンジニアと協力しながら、組織全体のデータ活用力を向上させる役割を担っていただきます。

【テックスタック】
・DWH/データレイク：DataBricks, Snowflake, BigQuery, Redshift など
・データ処理エンジン：Apache Spark（PySpark, Scala）
・プログラミング言語：Python, SQL（5年以上）
・ETL/ELTツール：dbt, Apache Airflow, AWS Glue など
・クラウドプラットフォーム：AWS, GCP, Azure のいずれか
・コンテナ技術：Docker, Kubernetes, Terraformなど
・バージョン管理ツール：GitHub, GitLabなど
(尚可)
・MLOps：MLflow, Vertex AI Pipelines, SageMaker Pipelinesなど
・CI/CD：GitHub Actions, Jenkinsなど
・BIツール連携：Tableau, Power BIなど

＜具体的な業務＞
研究員と協力しながらプロダクトを開発します。モデル開発以外のほぼすべてを担当します。MLOpsやPlatform Engineeringの領域において、強みに応じて業務を担当します。

・研究成果を組み込む際の、開発設計リード、実装、ベストプラクティスの共有
・AWS（Amazon Web Services）やGoogle Cloudなどのクラウド上でのシステム構築、運用、改善
・研究開発の生産性・運用性を高め、かつコストを抑えた環境の整備（Amazon Elastic Kubernetes Serviceを使用したKubernetesクラスタ「Circuit」やマネージドリソースの構築運用）
・ソフトウエア開発サイクル全体を支援する基盤とツールの設計、開発、運用
・基盤のセキュリティーと信頼性の向上

＜開発環境、使用するツールなど＞
開発言語: Go、Python、Shell Script、C#、C++
データベース: Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift、OpenSearch、BigQuery、Google Cloud SQL
構成管理: Kubernetes（Kustomize、Helm）、Terraform
CI・CD: GitHub Actions、ArgoCD
マネージドMLサービス: AWS SageMaker、Vertex AI
管理ツール: GitHub、Notion
インフラ: AWS、Kubernetes（EKS）、Google Cloud
運用・監視: Datadog、AWS CloudWatch Logs、Google Cloud Monitoring

プロフェッショナルサービスでは、データ活用やDXを推進したいお客様に対し、主に3つのサービスを用いて支援しています。
(1)Consulting：データ活用環境の企画・構想を支援
(2)Integration：データ活用環境の設計・構築を支援
(3)DataOps：データ活用促進のためのデータマネジメントを実現する伴走支援

プロジェクトマネージャーの主な役割は、上記のようなプロジェクトにおける顧客折衝やプロジェクトチームリードを担い、品質と納期を守りながらプロジェクトを成功に導くことです。

【具体的な業務内容】
プロジェクトマネージャーに期待する業務内容は、以下の通りです。
・データ基盤実装フェーズにおける現場レベルのプロジェクトチームリードや顧客折衝
・提案時に顧客と合意したスコープに対する品質と納期のマネジメント
・メンバー稼働に基づくプロジェクトコストの管理
・ソリューションアーキテクトおよびコンサルタントの提案活動フォロー

上記に加えて自社向けに下記の業務も重要なミッションとなっております。
・自社サービスの機能改善・新規機能の企画立案への提言
本チームは上流から下流までお客様に入り込むため、お客様のリアルな声やニーズをプロダクトへ還元できます。

・新規ソリューション・新規サービスの立案
データにまつわる新たなビジネスチャンスを見つけることも本チームのミッションです。
実際に、プロフェッショナルサービス本部が中心となり以下のような事業開発が為されています。
・データ活用施策に特化した連携サービスのPoC推進とリリース
・LLMを活用したR&Dプロジェクトの立ち上げと推進
・市場ニーズの高い「DataOps」支援メニューの新規立案とサービスリリース

●キャリアパス
データエンジニアリングの知識の習得後はご志向に合わせたキャリア形成が可能です。
例：
・ソリューションアーキテクト／ITコンサルタント
　戦略立案・構想策定・アーキテクチャ選定〜一貫したプロジェクト支援
・データビジネスコンサルタント
　データ関連技術および活用に関する高度な知見を活かし、より業務寄りのコンサルタントへ

◎詳細
全社のAI活用を推進するポジションを担っていただきます。
AIを使った業務改善・効率化のプロジェクト推進・生成AIなどを活用した、弊社のサービスやプロダクトへの付加価値の創出をします。
データ戦略室に所属し、各部署との連携を図りながら、生成AIを中心としたAIソリューションの導入・活用を推進します。

主な業務内容：
　- 全社的なAI活用に関する課題抽出・要件整理
　- AI導入・活用プロジェクトの立案・推進
　- 各部署とのコミュニケーションを通じた要件定義
　- 生成AI、LLM等の先端技術調査、PoCの実施、効果検証
　- サービス・プロダクトへのAIを使った機能の導入
　- 簡易的な実装作業（Python、GAS等を使用）
　- データ抽出・分析（BigQuery等を使用）
　- ノーコード生成AIツールの活用・導入支援
　- AI活用に関する社内啓蒙活動

プロジェクト例：
　- 転職サービスの職務経歴書自動生成機能の作成
　- 書類データの構造化
　- 音声データの活用
　- レコメンドプロジェクトのPM
　- チャットボットの構築
　- 生成AIノーコードツール「Dify」の全社ワークショップ
　- その他生成AIを使った業務効率化・機能開発

◎ 当ポジションの魅力
・最新のAI技術に触れながら、実務での活用経験を積むことが可能です。
・全社的なDX推進の中核を担うポジションとして、大きなインパクトを創出できます。
・多様な部署・職種との協働を通じて、幅広いビジネス知識を得られます。
・AI技術の導入から運用まで、一気通貫でプロジェクトを推進する経験を積めます。
・自身のアイデアを形にし、新たな価値を創造できるチャンスがあります。

◎ キャリアパスについて
AI開発に特化したAIエンジニアやデータアナリスト/データサイエンティストとして専門性を高めることができます。
また、社内のAI戦略策定やDX推進、業務改善担当にも幅を広げることも可能です。

◎使用技術
・言語：Python、Google Apps Scriptなど
・データ基盤：BigQuery
・データ可視化：Tableau、AWS QuickSight、LookerStudio、Google Spreadsheet
・クラウド：GCP、AWS
・モデル：ChatGPT、Gemini、Claude
・その他ツール：Dify、promptfoo、社内チャットAI

具体的に今回のポジションの方には、コーポレート部門を統括する取締役CFOとともに、以下のような法務・リスクマネジメント業務の実務を担って頂きます。

【具体的な業務内容（例）】
・法的側面からの事業戦略策定への関与
・ポートオーナーをはじめとするステークホルダーとの契約作成、レビュー、交渉（含、対行政）
・車両の保安基準や交通法規上の制約を踏まえたハードウェア開発、サービス運営戦略の策定・リスク管理
・上場準備への法的側面からの関与、ドキュメント作成
・ファイナンスや会社運営全般に際しての機関法務業務

【仕事の魅力】
・社会インフラになることを目指している、日本でも数少ないプロダクトの成長に、法務・リスクマネジメント業務を通じて重要な役割を果たすことができる
・スタートアップとしてアジャイルかつ合理的な意思決定ができる環境でありながらも、新しいインフラづくりを目指すという社会的意義も大きい事業に携わることができる

※業務内容の変更範囲：会社が指示する業務

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

我々の組織は技術力をベースに社内外をリードする組織として、AIに関わる最新技術を調査・研究しつつ、当社各分野（公共・金融・法人）の組織を技術的にリードしていくことがミッションとなります。本募集では、AIエージェントの社会実装に向けたプラットフォームを提案、実装できるメンバを募集します。具体的には以下が職務内容となります。

・以下を考慮したAIエージェントプラットフォームの設計・実装
　 AIエージェント（AWS Bedrock、Azure AI Foundry、Vertex AI等）の特徴
　 データ活用プラットフォーム(Databricks、Dataiku、Snowflake、denodo等)の特徴
　 データパイプライン
　 AIモデルの継続的改善（LLMOps／FMOps）
　 セキュリティやガバナンス
・上記を実現するための最新技術調査、検証
・チームメンバーの指導・育成

【アピールポイント（職務の魅力）】
＜社会変革のテックリードへ＞
当社は各業界をリードする大企業を顧客基盤としており、日本の社会を支えるインフラを多数運用しています。そのため、文字通り、AIによる社会変革を技術面でリードできる機会を提供可能です。
その中でも、我々の組織は生成AI活用コンセプトを推進する組織であり、AIエージェントの社会実装に携わることができます。

＜最新技術に触れる機会＞
我々の組織は常に数年先の技術を見据えて、全社を技術的にリードしていくことが求められるため、特定のベンダや製品に縛られずに最新のAI技術を学べる機会が多くあります。

＜専門性の高い組織＞
組織を構成するメンバは長年AIやデータ分析に関わってきたメンバが多く、経験の中で培われた実践的な知見を得ることができます。

＜グローバルへの挑戦＞
技術支援先は国内が主となりますが、グローバルレベルで戦略を策定する組織と連携しているため、グローバルへの挑戦機会も提供可能です。

●業務部門へのヒヤリングに基づく、生成AIを活用した業務プロセス改善・システム開発の企画・推進・実装
●生成AI領域における開発環境の構築・提供
●海外を含めた最新の生成AI技術動向の調査

＜案件例＞
・生成AIを活用した、マルチモーダルな業務アプリケーションの企画・開発
・特定の製品・サービスに依存しないマルチ LLM 環境や市民開発環境の企画・開発

＜想定キャリアパス＞
生成AIなどの最新技術を活用したDX企画・推進のプロとしてキャリアを重ね、将来的には管理職として当行のDX戦略をリードいただくことを期待しています。一方、業務部門側のDX企画・推進担当としてよりビジネスサイドに近い立場での活躍や、開発子会社でより技術的な業務に従事するキャリアも展望可能です。

漫画のローカライズ性能を評価・改善するアルゴリズムの開発に取り組みます。
NLPの専門性を活かしていただきながら、漫画のコマ等の画像情報と組み合わせた高度な技術課題に挑戦していただきます。

【職務例】
・翻訳後のキャラクターの口調の整合性を評価する手法の開発
・LLMによる文脈を考慮した翻訳の生成プロンプトの開発
・特定ジャンルの専門用語表現に特化したLLMの開発
・長期的なコンテキストを効果的に翻訳に活用するための知識表現とRAGの開発 等

【ポジションの魅力】
◆最先端の技術/研究を活用した開発経験
機械学習 / 強化学習 / 画像処理 / 自然言語処理 / LLM など幅広い研究分野のトップランナーとともにプロジェクトに参画することも多く、最先端の技術を応用して事業成果を生み出す経験が得られます。

◆マルチモーダルなAIプロダクトの自社開発
当事業は自社プロダクトのため、ユーザーに届けたい本質的な価値を軸に最適解をチームで探求しながら大きな裁量をもって開発に挑めます。
創業以来インターネット広告を生業としてきた弊社の大規模なデータや、画像 / テキストなどマルチモーダルなデータを扱いながらプロダクトへ応用する技術を磨けます。

◆社内屈指の技術組織、AI事業本部
組織全体の7割以上が技術職で構成されているAI事業本部に属しています。
技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備に積極投資しております。技術が好きなエンジニアが多く、新しい技術へのチャレンジも活発なため、技術を磨きながら理想のキャリアを描いていきやすい環境です。

漫画のローカライズ性能を評価・改善するアルゴリズムの開発に取り組みます。
CVの専門性を活かしていただきながら、セリフ等のテキスト情報と組み合わせた高度な技術課題に挑戦していただきます。

【職務例】
・ページ内のコマ、テキスト、フキダシ、オノマトペ、物体などの検出
・オノマトペの文字認識
・文字の除去と除去領域の生成
・ページ内のオブジェクトの関係のグラフ化（SGG) 等

【ポジションの魅力】
◆最先端の技術/研究を活用した開発経験
機械学習 / 強化学習 / 画像処理 / 自然言語処理 / LLM など幅広い研究分野のトップランナーとともにプロジェクトに参画することも多く、最先端の技術を応用して事業成果を生み出す経験が得られます。

◆マルチモーダルなAIプロダクトの自社開発
当事業は自社プロダクトのため、ユーザーに届けたい本質的な価値を軸に最適解をチームで探求しながら大きな裁量をもって開発に挑めます。
創業以来インターネット広告を生業としてきた弊社の大規模なデータや、画像 / テキストなどマルチモーダルなデータを扱いながらプロダクトへ応用する技術を磨けます。

◆社内屈指の技術組織、AI事業本部
組織全体の7割以上が技術職で構成されているAI事業本部に属しています。
技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備に積極投資しております。技術が好きなエンジニアが多く、新しい技術へのチャレンジも活発なため、技術を磨きながら理想のキャリアを描いていきやすい環境です。

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

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

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

●開発環境・利用しているツール
LLM基盤・ツール
OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini (Vertex AI) など
LangChain, Langfuse
プログラミング言語・フレームワーク
Python (pandas, scikit-learn など)
必要に応じて PyTorch, TensorFlow (主に評価・事後学習の検証用)
インフラ・MLOps
AWS, GCP
Terraform, CDK などを用いた環境構築・運用
コミュニケーション
GitHub, Slack, Google Meet

【職務内容】
LLM/SLM/VLMといった最先端の生成AI技術の事業化に向けた研究開発の実施。当チームは主にオンプレミスでも活用可能な小型・軽量モデル（パラメータ数30B以下程度、各種オープンなモデル）の事業活用に必要な研究開発業務を実施しています。

具体的には以下の業務に対して技術検証、社内外への説明、一部マネジメント業務を実施いただきます。
1. 生成AIのファインチューニングとその評価
　・LLM/SLM/VLMに対するファインチューニング手法の検証計画立案、およびその効果測定の実施
2. PoCによる技術のビジネス性検証
　・SLM/VLMの事業検証に向けた顧客とのPoCの計画立案、目標検討、PM業務
3. グループ研究所との連携
4. 海外グループ企業との共同R&D、グローバル技術サポート体制の構築・運営

【アピールポイント（職務の魅力）】
・技術力の高いメンバが多く所属しており、常に最新情報をキャッチアップする姿勢をもっています。また、相互に高めあう風土、フラットな文化でもあり、活発に技術議論を行っています。
・チームメンバは9名、組織として約150名の幅広い先進技術の研究開発を実施している仲間たちがいます。
・リモートベースのハイブリッドな勤務形態を取っており、個々人の状況に応じた柔軟な働き方ができています。

CTO直下のGenerative AI Labチームにソフトウェアエンジニアとして所属し、各事業及び経営基盤の業務における生成AI応用のイネーブリングを行います。

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

・当社の生成AI推進ステアリングコミッティと連携し、全社として取り組むべき課題を探索します
・その中でコスト・期間・実現性等様々な要素を加味し、Generative AI Labで支援すべき課題を特定します

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

・ヒアリング・要求分析: 優先度の高まった事業のチームにヒアリングします。何をやりたいのか。なぜ今なのか。現在または未来に保有するどのようなデータをもとに、可能性を広げたいのか。何を期待しているのか等をききつつ、問題の解像度を高める
・何をどのように進めるのかを決める。どのような方法で、課題を解くのが効果的かつ効率的なのかを考え、事業メンバーと共に決定する。提供方法はサーベイの支援、PoCの実装、プロダクトへの組み込み等、1つの方法によらず様々なアプローチが候補になる
・実装する。実際につくり、手触り感を確かめながら、事業メンバーからフィードバックをもらい、段階的にソリューション・プロダクト・アプリケーションを具現化する。最新のLLM・サービスを性能面・コスト面から比較検討しつつ、ニーズにあったツールを選択する。RAG・セマンティック検索等、必要に応じて実装パターンを検討し、組み込む。プロダクトへの組み込みにあたっては、セキュリティ・データメンテナンスの容易さ・開発生産性・再現性など様々な側面からエンジニアとして総合的に判断し、ツールを選定する
・継続して改善する。プロダクトのバックグラウンドとなる、Web開発技術・生成AI技術関連のツールセットや開発手法について、継続して投資し、良いプラクティスを探索する。CI/CD、LLM-as-a-judge、LLM自体のモニタリング、ソフトウェア自体のオブザーバビリティの向上など、システムを継続して利用する上でのツール及び運用改善に取り組む

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

▼得られるスキルや経験
・CTOと共にホールディングス経営及び事業開発を経験できます
・複数の事業にエンジニアとして携わる機会があり、生成AIの利活用に関する実践の場があります
・アンラーンの機会が数多くあります。自らのバイアスを見直し、組織や事業に向き合うスキルを経験あるメンバーからフィードバックをもらいつつ高めることができます

▼やりがい
・最新の生成AIを活用した事業創出、業務改善の機会が多くあり、実践経験を積むことができます
・Web開発の経験に長けた同僚と共に、フルサイクルエンジニアリング文化のなかで経験を最大化することができます
・エンジニアだけではなく、クリエイティブ職やビジネス職等多くの専門性をもった同僚と、生成AIを活用した事業開発の経験を積むことができます

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

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

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

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

昨今の生成AI技術の発展に伴い、当フィナンシャル・グループにおいても生成AIを用いたアプリケーション開発の需要が急速に高まっていることから、当社ではAI・ML技術を用いたアプリケーションの開発および保守を所掌として組織・ユーザの課題を解決するチームを立ち上げました。
本募集は、このチームでAI・ML技術を用いたシステム開発を上流から下流まで一貫して担えるアプリケーションエンジニアおよびアプリケーションアーキテクトを募集します。

【業務内容】
（雇入れ直後）
・当社で開発している主にAI・MLを用いたアプリケーションの開発（要件定義〜リリースまでの全工程）と保守
・技術負債の解消、新しいアーキテクチャの検討、あるべきアーキテクチャの策定
・チームビルディングとプロジェクト管理
・新しい技術の標準化、製品選定および評価

（変更の範囲）
会社の定める業務

【役割・責任】
●組織（グループ各社および当社）全体に対する役割・責任
　・AIテクノロジーを用いたアプリケーション開発を行うために関係者をリードし、組織内ルール・ガイド等を整備
　・AI関連、クラウドネィティブな観点等、アプリケーション開発関連の動向を常に把握しアセットへ反映、現場へフィードバックする
　・組織内のアプリケーション開発に関するコミュニティやAI関連組織に案件を通じて得られたベストプラクティスをフィードバックする
　・開発環境を整備、継続的に高度化することで開発生産性を向上させる

●開発案件における役割・責任
　・アプリケーションエンジニアとして主体的に開発を担う
　・（上位の方）プロジェクトマネージャ／スクラムマスターとして開発チームをリード、案件のQCDに責任を持つ
　・他エンジニアやアーキテクト等関係者と協業して、開発案件の予定通りのリリースに貢献する
　・課題解決のため、様々なレベルの異なるステークホルダーと調整・折衝を行う
　・常に最新のテクノロジーに関する情報を収集、自らの知識経験を周囲に伝播し、組織および後進の育成に貢献する

【おもな関係者】
各業務を所管するグループ銀行の事業部門、社内開発チーム、外部企業等と、マネジメント層・メンバーを問わず、幅広く関わって頂く機会があります。

2025年度以降、AI領域で数多くの開発案件が予定されている。アプリケーションエンジニアとして特定の案件に参画いただき、アプリ開発保守およびプロジェクト管理を実施頂きます。

【成長機会】
当社でのシステム開発業務をご担当頂くことで以下の成長機会がございます。
・ミッションクリティカルかつ高いレベルのセキュリティが求められる金融システムにおいて、最先端のAIテクノロジーを用いたアプリケーションの設計・実装スキルの習得
・当社での利用事例を踏まえたクラウド事業者や製品ベンダ等への改善提案を通じて業界全体のレベルアップに貢献、第一人者とのディスカッションを通じた高度な知識の習得
・数人〜十数人からなるチームのリーダーとして案件や施策をリードするリーダーシップやチームマネジメント力といったヒューマンスキルの向上

【想定キャリアパス】
アプリケーションエンジニアとしてのスキル・経験をベースに多様な領域、役割でご活躍頂けます。以下はキャリアパスの一例となります。

・ITスペシャリスト：アプリケーション、プラットフォーム、ネットワーク、データベース、サイバーセキュリティなど、特定の専門技術領域に特化したスペシャリストとして、専門技術領域に関する広く深い知見と技術力を活かし開発をリードする
・シニアシステムエンジニア：システムの専門家としてシステム開発をリードする
・ITアーキテクト：グループの銀行・及び当フィナンシャル・グループのビジョン、ビジネス戦略を念頭にITアーキテクチャの検討とシステム構築を担う
・テクニカルリード：先端技術領域（例：AI、ブロックチェーン、ビッグデータ、AR/VRなど）に対する調査等を行い、技術内容を研究・分析、その結果を踏まえ、ビジネスへの適用検討やシステムソリューションの構築する

補足）当社の人事制度では技術志向の方でも執行役員と同等の処遇が実現可能です。

AIソリューションエンジニアとして、クライアントが抱える業務課題に対し、AIコンサルタントと連携しながら、 AI技術を活用したソリューションの企画／開発支援 を行っていただきます。
単なる開発支援に留まらず、課題整理からPoC、実運用を見据えたプロダクト開発まで一貫して関わることができるポジションです。

・生成AI／既存AIモデル（LLMなど）を活用したPoCの実施
・クラウド環境上でのAIシステム構成設計および実装／導入支援
・特定業務（例：開発、テスト、運用、バックオフィス業務など）に特化したAIソリューションの改善／高度化
・お客さまと共同で開発したAIソリューションを、他案件／他業界へ展開するための技術基盤づくり
・AI活用による業務プロセスの効率化／自動化、品質や精度の向上に向けた改善提案
・プロジェクト単位でのタスク管理／進行管理、および社内外ステークホルダーとの調整

※ご経験に応じて、技術リードや小規模チームのリードをお任せします

＜当部署で働く魅力＞
◇Web開発経験を最大限活かしつつ、AI技術で次のキャリアへ飛躍
　これまで培ってきたWebアプリケーション開発の知識／設計力を土台に、生成AIやAIソリューションを実務で活用しながら、エンジニアとしての専門性を次のステージへと広げていける環境です。

◇「PoCで終わらない」実運用を見据えたAI開発に携われる
　検証止まりではなく、実際にお客様の業務に組み込まれ、使われつづけるAIソリューションの開発／導入まで関わることができます。
現場実装の経験を積むことで、市場価値の高い実践的なスキルが身につきます。

◇ビジネス視点をもった幅広い活躍
　職種による役割など既存の枠組みにとらわれず、お強みに合わせたキャリアパスが描けます。お客さまのビジネス課題に沿った提案を重視しており、コンサルティング力も身につきます。

◇積極的な技術投資環境
　全社的にもAIは事業成長の要としている技術であり、積極的な技術投資を行っています。AIソフトウエアエンジニア「Devin」を提供するCognition AI, Inc.と戦略的パートナシップ契約を締結するなど社外のノウハウも積極的に活用しております。

当社グループでは、データ利活用を強化し収益化を図り競争優位性を高めるために、データを戦略的資産として位置付けております。
そうした中で当社はData CoE (Center of Excellence)を立ち上げ、組織を横断した取り組みを本格的に開始しております。
データ戦略部（Chief Data Office, CDO）はData CoEの一員として、当社グループにおけるデータ利活用の促進において重要な役割を果たしています。
現在Data CoEでは多数のプロジェクトを運営しており、プロジェクト管理の経験が豊富な人材を探しています。
入社後は主に各種プロジェクト・予算管理運営、ビジネスアナリスト業務等に従事する他、適性やご希望に応じてデータ分析・開発等にも携わって頂く事も視野に入れています。

● 我々が提供する機会／What we offer
・Data CoEに参画し、部門横断型の様々なプロジェクトの管理・運営に携わり、チームを作り上げて行く過程に貢献する機会。
・関連会社等も含む当社グループ全体へのダイナミックなインパクトを創出するプロセスに参画・貢献出来る機会。
・金融ドメイン知識について経験豊富な金融のプロフェッショナルと学びながら、データサイエンスにより金融業界を推進・革新する過程に参画出来る機会。
・技術面・金融ドメイン知識双方に知見のある様々なバックグラウンドの多様なチームメンバーと、協力的な環境にて相互に学習しながら成長出来る機会。
・国際的にビジネスを展開している企業のグローバル本社にて、データ戦略部の海外のチームメンバーとも協業しながら国際的な環境にて業務を推進する経験。

●職務内容／What you offer
当社グループおけるデータ利活用の基盤構築、ビジネスインテリジェンス提供、データ分析、AI利活用等の各種データ利活用プロジェクトやAI関連プロジェクトの運営・管理を行います。
ビジネスステークホルダーと連携し、ビジネス課題を明確化し、課題解決に向けたプロジェクトを立案・推進します。
プロジェクト進捗のモニタリングと報告、予算管理等を行い、各プロジェクトの成果を評価し、改善策の提案などを行います。
チームメンバーとの協力を通じて、データ分析やAI開発に関する技術的支援を行います。能力・適性次第では一部実際の分析や開発業務に従事頂く可能性もあります。
業界のトレンドや技術動向を把握し、プロジェクトに活用できる知見を提供します。また、内部/外部の利害関係者にデータの重要性を啓蒙し、データ利活用を向上させるための研修・プレゼン等を実施します。

LLM-CoE（生成AI・LLMのセンターオブエクセレンス）として、大手銀行グループの生成AI利活用を攻めと守りの両面から支援します。

生成AIに関する技術やソリューションの調査および評価、活用促進に向けた施策の企画や人材育成、その他生成AIの利活用に向けたITインフラ環境の整備等に従事いただきます。

【業務内容例】
・生成AIを活用したシステム開発高度化（例：レガシーマイグレーション、コード生成、テスト自動化、運用高度化）に向けたPoC企画の立案および推進
・大手銀行グループにおける生成AI関連のアーキテクチャ／インフラの標準化推進
・生成AI活用に関する相談・助言対応
・PoC（概念実証）支援や推進
・安全に利用するためのガバナンスの整備・維持活動
・勉強会の企画・開催

【当部のやりがい】
・生成AIという最先端の領域で、技術調査、企画提案、ITインフラ整備、PoC推進まで、一気通貫の経験を積むことができます。
・大手銀行グループという大規模なフィールドで、多様なシステムやステークホルダーと関わり、幅広い知識やスキルの向上および社内・グループ内の人脈構築が可能です。
・多様なベンダーとの日常的な情報交換やカンファレンスの参加など最新技術をキャッチアップできる環境です。
・自身が得た知識やスキルを人材育成につなげることができ、全社やグループへの影響力を実感できます。

※海外拠点への赴任、出張の可能性あり

生成AI時代において、生成AIで個人の能力を拡張できる幅が広がり、より労働者一人一人の生産性に差がつく時代に突入しました。それらを顧客企業の組織全体へ広め、生成AIを活用することが当たり前となるカルチャーの醸成などを通じ、顧客企業の変革を支援していきます。

具体的な業務としては、プロジェクトの進行状況に応じて、人材育成コンサルティング、プロジェクトマネジメントなど多岐にわたる分野での業務を担当いただきます。

それらを組織全体へ広めていくことや、生成AIを活用することが当たり前であるという社風にしていくことを通じてトランスフォーメーションを支援していきます。

【プロジェクト具体例】
・大手通信キャリア会社様向けLLM利活用推進並走PJT
新設されたLLM利活用推進部門と並走し、LLMの普及を目指すさまざまな取り組みを支援。具体的には、LLM研修の企画・実施、LLMをテーマにした社内イベントの企画・運営、そこで発案されたユースケースの実現に向けたコンサルティング支援などを行っています。
・大手アパレル会社様向けLLM利活用推進並走PJT
LLMを導入したものの利活用が進まない課題に対して、DX戦略部門と並走し、LLM利活用研修の提供、LLMのUIアップデート、LLM企画者の育成、業務プロセスに適応したLLMアプリの企画・開発まで、包括的なコンサルティングを実施しています。

【チームの特色】
・リーダー1名、メンバー4名の計5名体制
・起業経験のあるメンバーや大手コンサルティングファーム出身者、大手広告・人材会社出身者など個々の経験を生かしながらチームでプロジェクトを推進しています

【あなたは何を得られるのか（ポジションの魅力）】
・「LLMの利活用」は顧客にとって未知の領域であり、顧客の新設組織と並走するプロジェクトが非常に多いです。顧客とともに、ゼロから新しい景色を作るためのプロジェクトを立ち上げるため、顧客事業に大きなインパクトを与えることが可能です。
・社内では、エンジニアやデータサイエンティストがビジネス職種向けに「技術相談会」や「勉強会」などを定期的に開催しています。常に最先端の情報に触れ、テクノロジーをキャッチアップいただける場が多く設けられています。

長年にわたり多くのタイトルで利用されてきた当社ゲームプラットフォーム（SDK）を最新のゲーム＆モバイル環境に最適化し再設計・刷新する業務に関わります。

現在、私たちは単なる保守・運用に留まらず、最先端のAIツールを駆使したSDK品質の向上と、開発・運営プロセスの抜本的な効率化を強力に推進しています。技術の力で社ゲームプラットフォームの次世代スタンダードを自らリードしていく挑戦的な役割です。

業務詳細
本ポジションでは、当社ゲームラットフォーム（SDK）の開発や、それを導入する国内外の開発会社への技術コンサルティング、および運営に至るまでの広範な技術業務をリードしていただきます。

特に、長年蓄積された資産を現代の技術スタックへと適応させる「SDKモダナイゼーション」と、AIによる自動化を通じて、プロダクトの使いやすさを劇的に向上させることが期待されます。大規模プラットフォームの変革期を主導できる、非常に希少性の高い経験が得られるポジションです。

●主な業務内容
◇SDKの設計・刷新
長年の歴史を持つAndroid/iOS向けSDKを、最新のOS環境やUnity/Unreal Engine等のゲームエンジンに最適化されたアーキテクチャへ刷新・開発
AI活用による品質・効率の極大化
　AIツールを用いたコード生成、高度な静的解析、自動テストツールの導入により、SDKの品質を上げるとともに開発運営の効率化を企画・遂行
技術支援プロセスの自動化
　開発会社向けの連動ガイドやドキュメントのAI自動生成、技術支援業務の効率化を進め、より本質的な開発に注力できる環境を構築
技術コンサルティングとプロジェクト管理
　リリースから運用まで、複数のステークホルダーと調整を行いながら全体の技術管理を担当

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

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

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

●The role
Reporting directly to the Practice leader of Digital Manufacturing Japan, you will be member of the Digital Manufacturing Team and in charge of the Industrial IoT business Line with a focus on solution architecture for Industrial IoT platform, technical capability development, and delivery of projects for our clients for a employee.

●Responsibilities
・ In the role as ThingWorx Developer, you develop and support the product team working with connected devices and IIoT
・ Enhancing existing and developing new solutions, apps, and functionalities within PTC ThingWorx and dependent analytics systems like IoT analytics
・ Working with SQL database and time series database for PTC ThingWorx
・ Performing root cause analysis and identifying opportunities for improvement
・ Creating required documentation (specifications, test cases, release notes, procedures, guidelines, etc.)
・ Perform unit/smoke/functional testing, prepare test cases, and demonstrate solutions to stakeholders
・ Working with ticket management tools & processes as 3rd level support
・ Collaborate with Product Owners and Product architects to understand, evaluate, and convert functional requirements into technical specifications and architecture. This also includes breakdown and estimation of tasks
・ Developing and modifying connection strings to and from PTC ThingWorx
・ Business level English / Native level Japanese (N1 or N2)

●キャリア事業
医療・介護・保育領域を対象とした国内キャリア事業は、当社の創業以来、マーケットリーダーとして急速な成長を遂げ、当社グループ全体の成長を牽引しています。
現時点においても、売上・利益規模、組織規模ともに、当社グループにおける基幹事業です。
一方で、医療介護という成長領域であるが故に、年々、競合の投資も加速しています。
その中でも引き続き、当社が圧倒的なポジションであり続けるために、事業の戦略面実行面のレベルを高めることでサービスクオリティを向上させることが極めて重要です。
これに対して非常に重要な役割を担うのが、当社においては事業責任者と協業する事業推進（事業参謀）のポジションとなります。

経営幹部候補として、事業責任者と密接に連携しながら参画いただきます。入社後は事業企画として、事業拡大、組織拡大に向けて、中長期的なミッション定義から課題設定、企画計画するまでの一連をお任せいたします。

具体的な業務内容
・事業成長に向けた戦略の策定、実行ステップの設計と実行
・戦略および実現ステップを適切に定量的に落とし込んだ事業計画の策定、また進捗状況の管理
・セールス、マーケ、オペレーション、経営層など、多様なステークホルダーを巻き込みながらの議論のリード、合意形成と推進
・注力テーマの策定・施策検討・推進のための仕組作り・実施・振り返り

仕事のやりがい・働く魅力
・高度な事業経営の思考、事業管理の手法を獲得することができる。
・自身の成果を、事業の成果（成長）ひいては当社グループ全体の成果（成長）に繋げることができ、また、その実感を持つことができる。
・事業の成果によって社会課題解決による社会貢献実感を自分事として感じることができる。
・複数事業を横断的に統括し責任者の立場として事業全体を推進することができる

将来のキャリアパス
本ポジションを経て
・事業責任者
・全社経営企画へのスライド
・財務領域への拡張
など幅広いキャリアステップが選択可能

LLMを活用した新規サービス開発を担当いただきます。

●職務詳細
・LLMを活用した新規サービス開発
チーム内にはエンジニア経験があり、かつ弁護士資格を持つメンバーもいるので、そうした社内外の人と議論を交わしつつ、専門家領域におけるLLMを活用したプロダクトを開発していただきます。

・LLMの活用に関する調査・検証
大量の情報を扱う専門家向けのサービスではドメイン知識をLLMに読み込ませる必要がありますが、In-Context LearningやFine Tuningなど多くの手法のうちどれがよいかはまだ確立したものはありません。
急速に研究開発が進むLLMにおいて、OSS含めてどのモデルを、どのように活用すればよいかの調査・検証を進めていただきます。

・LLMの活用に関する知見の共有
既存のサービスや業務においてもLLMを活用できる場面は多く、前述の職務で得た知見を社内に共有し、活用を促進していただきます。

＜変更後の範囲＞
仕事の内容：会社のすべての業務

【募集職種の期待役割】
顧客のニーズに対応して、LLM（大規模言語モデル）等のAIシステムの導入を計画している現場事業部に向けて、専門的見地から具体的なアドバイスを提供し、関連システムの構築を支援するポジションです。
このポジションでは、AI活用の最前線で得られた知識と、事業部から得られる顧客の業務知識を組み合わせ、顧客に最適なソリューションをカスタマイズして提案・構築します。技術的な詳細の理解だけでなく、顧客のビジネスモデルや市場環境を踏まえた実践的な支援を行うことが求められます。

【具体的な職務内容】
現場の事業部門と協力し顧客への提案から、実際のシステム構築に至るまでの一連のプロセスを担って頂きます。

主な業務内容
・顧客のビジネスを理解しシステム要件を定義する。
・AI導入に向けたフィージビリティスタディを実施する。
・必要なデータセットを収集し、データクレンジングなどの前処理を行う。
・カスタムAIモデルの開発とトレーニングを担当する。
・クラウドシステム等を活用した運用基盤の設計を行う
・ユーザーインターフェイスとエクスペリエンスの設計を行う。
・バックエンドシステムの構築を行う。
・パートナーの進捗管理を行う
・セキュリティ対策や、システムの脆弱性テストを実施する。
・システムのデプロイメントと運用保守計画を策定する。
・ドキュメンテーションを行う。
・クライアントとのコミュニケーションに同席しリレーション支援を行う。
・新しい技術トレンドの研究と評価を行う。
・クライアントからのフィードバックを基に機能改善を行う。


【携わるビジネス・サービス・テーマ】
主な業務領域

・DX支援一般
・新規事業支援一般
・コンタクトセンタ自動化
・ヘルプデスク自動化
・その他AI導入が要望される業務一般

【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
このポジションでは、最先端のAI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の実用化を通じて、クライアント企業の変革をリードする役割を担います。データの収集からシステムのデプロイメントまで、一連のプロセスに深く関与することで、技術の潜在能力を最大限に引き出し、具体的なビジネス成果に直結させることができます。また、顧客のビジネスモデルを理解し、そのニーズに合わせたカスタマイズされたソリューションを提供することで、顧客企業の競争力を大幅に向上させることが期待されます。

プロジェクトは多岐にわたり、新しい課題に日々取り組むことができるため、技術スキルだけでなく、問題解決能力やプロジェクトマネジメント能力も磨かれます。事業部と協力しながら新技術を探求し、実際にそれを業務に応用することで、仕事の達成感とともに、個人の成長も感じることができます。さらに、国内外の多様なクライアントと交流する機会もあり、広い視野を持って仕事に取り組むことが可能です。

典型的なキャリアパスは以下の通りです。
1．AIプロジェクトのメンバーとしてデータ準備やシステム開発/導入の一翼を担う
2．ユニットリーダーとして、数人のメンバーを管理しながらAIシステム開発/導入を行う
3．大規模システムのＰＭとして、ＡＩシステムの開発/導入の責任を負う