LLM転職求人

1,020 件

【職務内容】当社は、地域金融機関（地方銀行
・信用金庫など）向けに勘定系システムやデータ分析基盤、チャネル系システム、バックオフィス系システムなど様々なシステムを提供してきました】

しかし、人口減少やデジタル化の進展により、金融機関のビジネスモデルや顧客とのコミュニケーションのあり方が大きく変化しています】

こうした環境変化に適応するため、地域金融機関からは新たなデータ活用サービス、AIサービス（生成AIを含む）が求められており、そのニーズに応えるためのソリューションを一緒に企画
・設計し、実際に形に作り上げて頂く方を募集します】

昨年、自社生成AIサービスをリリースし、今年度もまた銀行の本業に貢献する商用サービスをリリースしようとしています】

PoCで終わりがちな生成AIの領域において実ビジネス化の最先端を走っている組織で、当社は金融機関向けの自社生成AIプラットフォームを提供し、顧客課題の解決から新規サービスの事業化までを推進しています】

BedrockやChatGPTをはじめとする大規模言語モデルや各種マネージドサービスを活用し、PoCにとどまらない実装と価値創出を実現してきました】

今後も、自社生成AIプラットフォームに、新たなAIエージェントサービスを開発
・拡充しながら、地域金融機関のDX
・AI化を促進していただきます】

【具体的な仕事内容】
・地域金融機関向け自社生成AIプラットフォームの開発
・運用やプロンプト設計、Python実装
・生成AIを活用した新規サービス企画
・立ち上げ（プロンプト設計
・Pythonによる業務ロジック実装を含む）
・LLMモデルの選定
・評価、PoC推進】

金融機関の実業務適用
・事業化に向けたリード
・当社のビジネス企画チームや社内外ステークホルダーとの協働によるソリューション提案【アピールポイント（職務の魅力）】
・最先端のAI技術を活用した新規サービスの創出や業務改善の経験をつむことが可能です】


・トップクラスの技術メンバーと働くことでスキル向上が見込めます】


・新規ビジネスにおけるサービス企画から実装まで一連のプロセスを経験し、ゼロから価値を生み出す実践力を身に付けることができます】


・データ分析からモデル構築、評価、運用まで、データサイエンスの専門性を高めることができます】


・部内ではアジャイル開発を通して、スピード感ある開発をリードする推進力とチームマネジメント力を養えます】


・クラウド環境での設計、開発、運用を通じて、最先端のアプリケーション開発の知識と実装経験を積むことが可能です】


・組織内に「企画」「開発」「営業」「運用」ができるメンバが揃っています】

そのため、身近なメンバと直接コミュニケーションしながらワイワイと一緒にビジネスを作り上げることが可能です】

【職務内容】
●対象業界: 流通小売、交通観光、エンタメ、メーカー（自動車、食品飲料、機械、日用品など）など多岐にわたります。
●対象業務、システム領域:
・EC/店舗に関連する販売管理システム（商品管理、OMS、DWH/BI)
・ロジスティクス領域（物流計画・配車、庫内最適化、需要予測、在庫最適化、配送可視化、返品・リバースロジ等）に関わる業務・システム（WMS/TMS/OMS連携、SCM周辺、データ基盤、分析・最適化 等）
・CRM/デジタルマーケティングシステム（CDP/BI、ロイヤリティ・ポイント管理、MA（特定のサービスなど））
・当該領域における課題解決のためのデジタルテクノロジーの業務組込み（例：フィジカルAI、AIエージェント、AIカメラ、AIデータ活用を活用した業務高度化・自動化／意思決定支援 など）
●職務:
〇ITコンサルタント: 課題特定、業務・IT変革グランドデザイン、実行計画の立案・提言、お客様の立場でのプロジェクト推進支援、運用上の業務・IT課題解決、データ活用／生成AI活用の企画・適用支援。
〇プロジェクトマネージャー・リーダー: 開発プロジェクト及びローンチ後の一定期間のDev/Opsにおけるリーダー。
〇AIエンジニア: AIデータ連携・分析基盤、生成AI活用機能を含む業務実装・運用（PoC 本番適用まで）、AIインフラ構築。

【アピールポイント（職務の魅力）】
生活者接点のデジタル化、顧客接点改革を起点とするバリューチェーン変革の伴走を通じて、お客様企業の事業成長に貢献します。生活者ニーズの多様化に伴い、生活者接点事業プロセスも複雑化しており、これを見直す引き合いが増加しています。同様に、生活者ニーズのインサイト、きめ細かな体験設計とオファリングによる生活者価値創造の引き合いも増えています。これらのニーズは広く業界にまたがって生じており、既存・新規のお客様から様々な引き合いを頂いており、お客様企業とともに解決していきます。
さらに、生成AI（LLM）を業務へ組み込み、現場の意思決定支援、問い合わせ/例外対応の自動化、計画業務の効率化など、これまでにない価値提供の実現を目指します。ベースとなる業務、システム領域においては、スクラッチやSaaS/PKG併用、WFやアジャイル開発をプロジェクト特性に応じて使い分けます。課題解決の過程で他のデジタルテクノロジー（例：AIカメラ、AIデータ活用など）を業務に組み込むケースにも対応しますが、社内の他組織にはより技術に特化した高度専門部隊もおり、社内連携、バックアップ体制は充実しています。
上流からローンチ後の事業成長過程まで従事し、また適宜ローテーションしていくことで、業種の幅出し、業務・システム領域の幅出し、担当者からスペシャリストへ、リーダへ、コンサルタントへの幅出しも実現できるポストです。

デジタル戦略部は、最新のデジタル技術を用いて企業活動を効率化・革新することを目指し、外部機関との連携や取引先のサポートを行っています。また、情報に基づく意思決定を支援し、データ管理や分析を通じて経営を強化し、社員のスキル向上にも取り組んでいます。このポジションでは、当社のAX (AI Transformation) を牽引し、中小企業支援に直結するAIを実装していただくことを期待しています。予測モデルや生成AI開発を通じて営業・審査・業務プロセスの高度化推進や、PoCに留まらない「現場で使われるAI」との共生にチャレンジできる環境です。

【仕事内容】
それぞれの専門分野において業務価値の最大化を目指します。

【MLエンジニア（予測AI）の業務内容】
●要件に基づく予測・推計・分類その他モデルの設計・開発
●特徴量設計
●モデル選定
●モデル学習
●モデル評価・軽量化・ドリフト検知
●モデルデプロイ
●モデル劣化の監視・改善

【生成AIエンジニア（プロンプト/RAG/精度）の業務内容】
●社内業務へのLLM適用検討・設計（ユースケース創出支援）
●プロンプト設計・評価・改善
●RAG開発・実装
●評価指標設計
●モデル選定
●モデルデプロイ
●API・MCPを用いた生成AIアプリケーション実装

今回所属いただくデータマーケティング部では、当グループが運営するグローバルビジネスメディアの日本版『自社サービス』およびライフスタイルメディア『自社サービス』の収益の最大化と多角化をミッションとしています。

## 主な業務内容
- サイトグロースにむけた新機能および改善項目の立案
- 開発項目の優先順位付け、要件定義、進行管理を含むディレクション
- （エンジニアや他部署等とのディスカッション・調整）
- リリース内容の効果検証と改善の実施
- サイトに関わるデータ分析

＊自社サービス
＊自社サービス


## 技術スタック
※技術スタックは現行環境の参考情報です。
本ポジションでは各領域の実装を担うことは想定しておらず、
未経験の領域でも柔軟に学び、関係者と円滑に協働できる姿勢を歓迎します。

#### Backend
- 開発言語:
- PHP 7.4系 / 8.3系
- Python 3.1系（一部システム）
- フレームワーク: CakePHP 3.1系 / 4.5系

#### Frontend
- 開発言語: HTML, CSS, JavaScript
- ビルド：webpack
- ライブラリ・フレームワーク: jQuery, Nuxt.js

#### Infrastructure
- AWS：EC2, Aurora, RDS, S3, ElastiCache, CloudFront, CloudWatch, DynamoDB, Bedrock, Lambda, etc…
- Google Cloud（一部システム）
- ログ：CloudWatchに集約

#### その他
- コード管理: 　CodeCommit, GitLab, GitHub
- コミュニケーションツール: 　Slack, Backlog, Notion
- その他: 　Shopify, Figma, GAS, etc…
- AIエージェント・LLMツール: 　 Codex CLI, ChatGPT, Gemini, Claude Code, Cursor, Dify

### 所属部門
- データマーケティング部（8名）
- 部長
- メンバー（7名）

部の紹介、概要: 当部では、金融ビジネスを中心とした研究開発および分析業務に従事しており、デジタルイノベーションに関連する研究開発や金融市場分析が、業務の大きな軸を担っています。デジタルイノベーション関連の研究開発では、生成AIや自然言語処理などの先端技術を金融ビジネスに応用するプロジェクトを推進しており、金融市場分析ではグローバル・マーケッツと連携して、様々なトレーディング戦略開発に取り組んでいます。業務を進めるにあたっては、データサイエンスをはじめとする先端技術の活用可能性を追求することにも重点を置いて、金融ビジネスにおける中長期的な時間軸でのイノベーション推進を目指しています。また、学会での発表や論文執筆にも積極的に取り組むことで、最新の知見を蓄積しています。

担当業務、責務: 大規模言語モデル（LLM）をはじめとした生成AI等の先端技術による金融ビジネスのマーケティング・事業支援・生産性の向上、または機械学習を活用したクオンツ投資戦略および執行戦略の新規開発を含む金融市場分析を行っていただきます。部門横断的なプロジェクトにも積極的にアサインされ、データ分析やツール・モデル実装を通じた新規ビジネス開発を経験できます。自分のアイデアと実行力で新しい挑戦を行うこともできるので、先端技術で金融ビジネスを変えていくという積極的な姿勢が望まれます。様々な技術に関する知見の活用を通して当社の金融ビジネスのイノベーションや新たな付加価値の創出に貢献したい意欲を持つ方のご応募をお待ちしております。

ポジション概要
生成AI関連技術を活用した新サービスの設計、開発、実装をお任せします。

主な業務内容
具体的には以下の業務を想定しています。
1. 大規模言語モデル（LLM）を利用した各種新システムの開発
* LLMを利用してさまざまな新システムの開発が可能か検証し、プロトタイプを作成します。
* LLMエージェントを用いた新機能提案や機能改善提案を行います。
* AIエージェント開発、Model Context Protocol（MCP）などのLLMツール開発、モデルのファインチューニング、プロンプト開発とその評価などが含まれます。
2. LLMを活用した社内システムの効率化
* 当社が提供する自社サービスの内部システムにLLMを活用し、業務効率化を図るシステムを構築します。
3. 生成AIモデルの設計、トレーニング、最適化
4. 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
5. データ収集、前処理、解析の実施
6. 開発したAIシステムのテストと評価、公開新技術の迅速な評価と検証
※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
生成AIを活用した新サービスが自社サービスに誕生し、提供を開始しました。自社サービスが人とAIをつなぐプラットフォームとなります。

月次の数字を集め、部門に催促し、フォーマットを揃え、ようやく「経営の意思決定に使える資料」が完成する頃には、もう来月の締めが迫っている。オペレーションで摩耗し、本当に注力するべき「経営企画業務」に時間を使えない。これが日本企業で日々発生している事態です。

本ポジションでは、まさにその経営企画・FP&Aの現場を知る人間が、今度は""経営企画をAIで再発明する側""に回ることに挑戦します。

CFOや経営企画が抱える構造的な課題を、LoglassプラットフォームおよびAIエージェントで解決する。机上の戦略ではなく、実際に顧客と一緒に動くAIエージェントをつくる、実装特化型のポジションとして導入支援・コンサル・Skills開発を担います。

経営企画・FP&Aの実務を知っているからこそ見える「どこにAIを当てるべきか」を、技術チームと二人三脚で形にしていく仕事です。

本ポジションは、CFO・経営企画業務を深く理解し、AIエージェントのユースケースを設計し、技術チームと共に“実装”まで導く変革者 を新たに募集します。

従来のプリセールスやカスタマーサクセスとは異なる、ドメインを知るからこそ開発・変革まで踏み出せるという意思を込めて、敢えて経営企画“エンジニア”という呼称を採用しております。

「経営企画の実務を知る人間が、同じ言語で顧客の経営企画と話すから信頼され、クライアントが変化していく」。この積み重ねで日本企業の経営そのものを変えていく、社会的意義の大きいポジションです。

[ミッション]
テクノロジーの力で経営企画を再定義する
高速に検証→改善→実装を支援する
顧客企業での“AI活用の成功例”を再現性ある形で創出する
AIに閉じない業務変革をドメインエキスパートとして支援する
当社プラットフォームの進化を提言し、促す

[業務内容]
経営企画の実務を知る人間が、同じ言語で顧客の経営企画と討議を重ね、テクノロジーの力で経営企画を再定義します。
経営企画領域のご支援に特化し、AI製品導入支援・AI/LLMコンサルティング・プロダクト改善・業界別Skills作成を手掛けるクロスファンクショナルな仕事
FDE、エンジニア、PdM、デザイナー等と密に連携し、課題発見から実装までを一気通貫で担当。Voice of the Customerとして、実務家の視点をプロダクトロードマップに反映させる
エンタープライズ企業のCFO・経営企画系部門・業務部門と直接連携し、AI導入の成功パターンを創出
ユースケースの共通化・AIエージェントの標準化も推進
業界ごとの経営企画テンプレート・SkillsをLoglass AIプラットフォーム上で自ら設計し、業界標準を作ることを推進
実務ワークフローを反映したデモの開発、トレーニング教材・ユースケースガイドの作成
導入後の利用状況モニタリングと、エクスパンションへの貢献

当社の債券市場部門におけるデジタル化全般を推進するチームです。フロントオフィスにおけるデータに基づく意思決定やビジネスの高度化のために、基盤やアプリの設計・開発・運用を行います。業務要件の取りまとめから実装、運用・改善まで幅広く携わるポジションです。

働くメリット：
- 債券市場の業務知見（トレーディング／ポートフォリオ／リスク管理）が習得できます。
- コンテナ・AWSを使ったデータ基盤構築・運用ノウハウを取得できます。
- 生成AIを利用したビジネス適用をPoC 実運用への進め方・適用の経験ができます。
- クオンツ、リスク、UI/UX、アプリケーション、インフラ、機械学習、データ分析、PM
など各分野のエキスパートが在籍しているので、キャリアの目標となるような人物と一緒に仕事ができます。
- ユーザと直接対話しながら少人数でプロジェクトを進めるため、個人の貢献度が高く、スキルの成長スピードが速いです。
- 限られたリソース・環境で効率的に成果を出すための、コミュニケーション能力、交渉力、問題解決力、判断力、計画力などの実践的なスキルが身につきます。
- 会社の規模や業種に見合った質の高いガバナンスやセキュリティ統制の掛け方を学ぶことができます。

キャリアパス：
まずは、小さなアプリなら自走して構築できるフルスタックを目指してもらいます。その上で得意な専門性をいくつか身につけていただきたいと思います。

1. 得意な領域を活かせるプロジェクトに参加していただきます。
2. 興味のある分野や優先度の高いプロジェクトも受け持っていただきます。
3. ベテランメンバーのサポート小さなプロジェクトをメインで担当していただきます。
4.ある程度業務がこなせるようになったら、興味がある分野や技術を伺い相談しながら役割やキャリアを調整していきます。あなたがより成長できるようにサポートしていきます。

具体的な業務内容は下記の通りです。

ITプロジェクトマネジメント: Corporate ITに関する各種プロジェクトを、部署内外の関連チームと連携して推進します。
ITサービスマネジメント：従業員からの問い合わせやサポート依頼に対応するIT Service Deskチーム（一次受け）の管理および、一次受けからエスカレーションされた案件に対し、各種SaaS（Google Workspace、Slack、Notion、Oktaなど）の管理者として必要な対応の実施
IT資産（ハードウェア・ソフトウェア）の予算と契約管理：全社で利用するハードウェア（PC/モバイル端末）やソフトウェア（各種SaaS）の予算及び契約の管理
エンジニアリングツールの契約や予算管理サポート: エンジニアリング組織で利用するAI/LLM関連ツールの契約や予算管理に関する業務に関するサポート

大手エンタープライズに対し、課題特定 構想 実装・定着までを一気通貫でリードする“伴走型コンサルティング”に従事していただきます。自社製品や枠組みに依存せず、クライアントの自立・自走を実現することがミッションです。

コンサルティング領域:
1. Strategy Consulting
* 事業戦略、外部提携戦略の設計
* 新規事業開発：アイデア創出 事業化（PMF・Growth Hack含む）
2. Management Consulting
* BPR/BPO：全社の効率化・コスト最適化、専門人材を活用したBPO設計・運用
* 業務システム導入：ERPに合わせたプロセス可視化・再構築・定着化
* 営業改革：モデル・特性に応じたKPI設計、管理プロセス設計、現場の営業活動まで伴走
3. Technology Consulting
* ITグランドデザイン：業務特性を踏まえた基幹を含む全体アーキ設計
* 先端技術導入：Digital Twin／AI／VR等を活用した業務高度化（PoC 実装）
* セキュリティ対策：脆弱性診断〜対応策設計・実装、全社セキュリティ体制の構築

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

特徴:
1. 大手クライアント：大手エンタープライズ企業を変革
2. 100%プライム案件：経営層と直に向き合い、最上流から変革をリード
3. ワンプール制：戦略／DX／業務改革の専門家が垣根なく協業
4. ハンズオン支援：現場に入り込み、行動変容と定着まで徹底伴走
5. ソリューションフリー：自社製品・ベンダーに依存せず、常に最適解を追求

●企業概要
当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、設立されました。
最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。
特に、自社プロダクトの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供することで、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。
柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。
多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。
私たちはAIの持つ変革力を通じて、新たな価値を創出し、社会全体の進歩に貢献することを目指しています。
AIによるイノベーションをリードし、テクノロジーが人々をより多くのことを達成できるようにする未来を共に創造しましょう。

●期待する役割:
全社のプロダクト組織長として、以下の役割を担っていただきます。

1. プロダクト組織の戦略的リーダーシップ:
　・会社のビジョンと事業戦略に基づいた中長期プロダクト戦略の策定。
　・CEO、CTOと共に、当グループ内の他企業のプロダクトのビジョン策定。
　・複数プロダクトラインを横断した優先順位付けとリソース配分。
2. ハンズオンでのプロダクト開発リード:
　・重要プロダクトにおける要件定義・仕様策定の直接的な推進。
　・エンジニアリングチームとの密接な連携による開発品質の向上。
　・データドリブンな意思決定プロセスの実践と組織への浸透。
3. チームマネジメントと組織開発:
　・全PdMチームのマネジメントと育成。
　・メンバーの自律性を高める仕組みづくりと環境整備。
　・多様なバックグラウンドを持つメンバーの統率。
4. クロスファンクショナルな連携推進:
　・営業・カスタマーサクセス・エンジニアリングとの協働体制構築。
　・現在の顧客ニーズとその将来への変容を鑑みたプロダクト方針の策定。
　・グローバル展開を見据えたバイリンガルコミュニケーション。

●業務内容:
1. プロダクト戦略の立案と実行:
　・会社全体のビジョンや事業戦略に基づいたプロダクト戦略の策定。
　・市場調査や競合分析を通じたプロダクトの方向性の決定。
　・ロードマップの作成・管理。
　・ユーザーリサーチと市場分析に基づく要件定義と優先順位付け。
　・ステークホルダー（経営層・営業・カスタマーサクセス等）との調整とコミュニケーション。
2. プロダクト開発のリード:
　・社内外のステークホルダー、見込み顧客との話し合いを通じた要件の策定。
　・開発チーム（エンジニア・デザイナー）との協働による機能設計と実装推進。
　・データ分析によるプロダクトの効果測定とKPI管理。
　・競合分析と市場トレンドのモニタリング。
　・プロダクト・機能リリース計画の立案と実行。
　・プロダクトバックログの管理とスプリント計画への参画。
3. 組織マネジメント:
　・プロダクトマネージャーチームの育成・評価。
　・チーム全体のパフォーマンス向上を目的とした組織改善。
　・メンバーが働きやすい環境の構築およびモチベーション管理。

●本ポジションで得られる経験や魅力:
▼得られる経験:
・複数プロダクトの戦略や運営、事業全体の成長や方向性を管理するスキル。
・プロダクトの中長期的なロードマップ策定および戦略的な進行管理スキル。
・経営層や営業、カスタマーサクセスなど多様なステークホルダーとの高密度な連携スキル。
・見込み顧客との商談を通じたニーズの深掘りとプロダクト改善への反映経験。
・ユーザーインサイトや市場動向をもとにしたプロダクト要件定義・優先順位づけの実践経験。
・エンジニア・デザイナーと連携した開発ディレクションおよびプロジェクトマネジメント経験。
・KPI設計およびユーザーデータ分析による課題抽出と改善提案の実行力。
・競合分析やマーケットトレンドを踏まえたプロダクト企画力。
・新機能リリースの計画立案・展開準備・社内外への浸透プロセスの実行経験・アジャイル開発におけるスクラム体制でのバックログ管理・スプリント運営への実践参画

▼本ポジションの魅力:
・変化の激しい成長企業で、自ら方針策定から推進までを担う裁量の大きな環境。
・経営や事業戦略の中心でプロダクトの未来を描く経験ができる。
・スピード感のある意思決定と社内の風通しの良さにより、自身のアイデアをスピーディーに形にできる。
・挑戦を後押しする文化の中で、既存の枠にとらわれない新しい取り組みに積極的にチャレンジできる。
・自らの提案・活動がプロダクトの成長、ひいては会社全体の成長に直結する手応えを感じられる。

当社は、自社製品の3つのナレッジマネジメント事業を展開しています。生成AIやLLMの進化が加速する中、AIが何を根拠に判断するかという「AIナレッジデータ」の重要性が高まっています。当社は、このAIナレッジデータを支えるAIナレッジ基盤（AIナレッジデータプラットフォーム）を提供するSaaS企業として、企業や自治体、医療機関、教育機関などのAI活用を支援しています。代表自社製品は、生成AIやナレッジ活用の進化に対応する最先端の研究・プロダクト開発を進め、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。本ポジションでは、特に自社サービス事業において、以下の役割と業務に携わっていただきます。

＜主な役割＞
・クライアント企業でのナレッジデータ管理における課題の特定および自社製品を活用したソリューションの提案
・自社システム導入プロジェクトの進行管理

＜具体的な業務例＞
・Webコンサルタントとしてセールスと商談に同席し、クライアントの要件整理と技術折衝
・ヒアリングを通じた現行業務フローの整理と自社製品のAI機能を活用したToBe業務フローの提案
・クライアントからのセキュリティチェックシートの回答
・クライアントの課題解決に向けたWebディレクター/カスタマーサクセス/エンジニアとの協業
・プロジェクト推進のためのタスク・スケジュールの管理

▼選考フロー
・書類選考
・1次面接
・2次面接
・最終面接＋リファレンスチェック
・オファー面談
※変更になる可能性もございます

「AIで何ができるか」を考え、それを「誰でも使える状態」に落とし込むのがミッションです。

●具体的な業務内容
1. 開発プロセスへのAI適用：
GitHub CopilotやCursor等の導入・定着支援、および独自のコード生成基盤の構築。
AIによるテスト自動化、コードレビュー支援の仕組みづくり。

2. 業務オペレーションへのAI適用：
LLM（ChatGPT, Claude等）を活用した社内DXの推進。
RAG（検索拡張生成）を用いた社内ナレッジ活用システムの企画・開発。

3. AIガバナンスと教育：
社内ガイドラインの策定、セキュリティリスクの管理。
全社員向けのAIリテラシー向上ワークショップの企画・運営。
常に進化するAI技術をキャッチアップし、プロトタイプ開発を通じて新たな価値を創出し続けることで、当社の競争力強化に不可欠な存在となることを期待します。

ご経験やご希望に応じて、当社の主力事業であるMDM事業、または急成長中のX-Tech事業のいずれかの開発チームに配属となります。
・開発企画の策定、提案、要件定義等のプロジェクト運営
・ビジネスサイドや他チームと連携した仕様検討、ユーザーヒアリング
・サブマネージャーやグループリーダーと連携してのチームマネジメント業務
・次期システム開発の企画・設計等
・Claude Code, Cline, RooCode Cursor,OPTiM LLM等のAIツールを活用した開発プロセスの推進

●技術スタック・開発環境
バックエンド：Ruby,Go,Java,Python,C#,C++,Kotlin,Node.js
フロントエンド：React,Vue.js,TypeScript
インフラ：AWS,Microsoft Azure,Docker,Kubernetes
AI：Claude Code, Cline, RooCode Cursor,OPTiM LLM（当社独自のLLM）

●キャリアパス
例1：スペシャリスト志向 入社時：メンバー 3年後：リードエンジニアとして技術選定やアーキテクチャ設計を主導 5年後：特定技術領域のシニアエンジニアとして全社の技術力向上に貢献
例2：マネジメント・PdM志向 入社時：スタッフ 2年後：リーダーとして数名のチームマネジメントを経験 5年後：マネージャーとして新規サービスの企画・グロースを牽引

●スキル・成長機会
・技術の幅を広げる多様なプロジェクト
MDM、農業、医療、建設など、多岐にわたるドメインのプロジェクトが存在します。モダンな主要言語に加え、AI/IoT関連の専門知識など、幅広い技術スタックとドメイン知識を習得できます。
・会社が後押しする学習文化
RubyKaigiやGo Conferenceといった外部カンファレンスへの参加・登壇を会社として推奨・支援しています。書籍購入支援制度や技術勉強会も活発で、常に最新技術をキャッチアップし、スキルを磨き続けられる環境です。
・エンジニアの枠を超えた成長
ビジネスサイドとの距離が近いため、プロダクトマネージャー（PdM）のような視点やスキルを身につけることも可能です。技術的な専門性を深めつつ、事業全体を俯瞰する能力を養うことができます。

●魅力・やりがい
・社会インパクトと事業成長の両立
15年連続国内シェアNo.1の安定事業と、年平均成長率61.9%を誇る急成長事業の両方に携わるチャンスがあります。盤石な経営基盤の上で、農業・医療・建設といった日本の基幹産業を変革する、社会的意義の大きな挑戦ができます。
・最先端の開発環境への投資
全社的にAIコーディングツール（Claude Code, Cline, RooCode,Cursor, v0）の導入を標準化しており、生産性の高い開発スタイルを実践でき、AI技術をプロダクト開発に活かす最前線の経験を積むことが可能です。
・事業の根幹に関わる経験
開発チームとビジネスチームの距離が近く、単なる機能開発に留まりません。ユーザーヒアリングや仕様検討、要件定義といった上流工程から深く関与し、事業を創り上げていく実感を得られます。

SAP BTP、SAP BDCなどの新しいテクノロジー、プラットフォーム、クラウドソリューションを用いて、クライアントにとって最適なデータ分析構想を提案し、SAPソリューションを活用した経営改革の実現、DX推進を支援する役割を担っていただきます。
【担当業務】
SAPのデータ分析基盤（BW/4HANA・Datasphere）やSACダッシュボードの構想策定〜導入／移行プロジェクトのリード
業種横断のデータ活用要件をヒアリングし、モデル設計・分析シナリオ・AI活用ロードマップを策定
要件定義から実装まで一貫して携わり、PoCから本番展開までをクライアントと共に推進
（経験やスキルに応じて）提案フェーズのリードやプロジェクト全体のマネジメント、チームメンバーの育成・品質管理、さらには収支管理など、より上流かつ広範な業務
【プロジェクト事例】
SAC による経営ダッシュボード・セルフサービスBI環境の構築、Predictive機能の実装
SAP AI CoreとDatasphereを組み合わせた機械学習パイプラインやGenAI チャットボットのPoC
既存BW7.5からBW/4HANAへのコンバージョン、またはBWからDatasphereへのリホスト／リデザイン
【会社、仕事の魅力】
当社は、当グループ唯一の戦略コンサルティングファームとして設立されました。設立以来、目覚ましい成長を遂げ、日本のコンサルティング市場で独自のポジションを確立しています。当グループは、日本市場で強固な事業基盤を持ち、継続的な成長を背景に、事業拡大を目指しています。この強固な事業基盤が当社の競争優位性を支えています。
当社の最大の強みは、戦略立案から実装・運用まで一気通貫で支援できることです。多くのコンサルティングファームが戦略提言で終わる中、私たちはビジネス戦略の立案、AI活用による業務効率化戦略、新規事業創出支援から、システム要件定義、設計、開発、運用・保守まで統合的に提供します。世界各地の拠点との密接な連携により、多国籍企業のグローバル戦略も一貫して支援できます。当グループが持つ豊富な顧客接点から生まれる膨大なビジネスデータと最先端のテクノロジーを活用したコンサルティングにより、従来の戦略系ファームでは実現困難な実践的価値を創出しています。
私たちが目指しているのは、コンサルタント一人ひとりが経営視点を持ち、クライアントの真のパートナーとして価値創造に貢献できる組織です。フラットな組織構造により個人の専門性と主体性を最大限に活かし、スピード感のある意思決定を通じて、クライアントと共にイノベーションを創出しています。多様なメンバーが在籍するグローバル環境において、異なる視点や経験を融合させながら、従来の枠組みにとらわれない革新的なソリューションを提供しています。
AI・デジタル技術の進歩と企業のDX需要拡大を背景に、「戦略立案から実装まで」を一貫して支援できる当社の市場価値はさらに高まっています。戦略系ファームの知見とテクノロジー系ファームの実装力を併せ持つ希少なポジションで、コンサルタントとしての専門性を幅広く深めることができる環境です。私たちは、テクノロジーを基盤とした戦略コンサルティングを通じて、クライアントの未来を共に創造できるプロフェッショナルを求めています。
【EXチームの特徴】
BTP、S/4HANAのスペシャリストが当グループ会社/部門横断で協業し、構想策定〜実装〜運用までワンストップで提供しています。
当グループでは「BTP Park」を創設し、BTP人材を増強する計画を予定しております。
当グループ会社と連携し、GenAI／LLMの実装を含む大規模案件でも“スピード×コスト”を両立しています。
アジャイル開発やDataOpsを積極採用し、企画フェーズからデータ価値を検証できる文化です。
【キャリアパス／成長環境】
BTP、BDC、GenAI Hubなど最新プロダクトの資格取得支援をサポートしています。
大手製造・商社・不動産など多彩な業界のBTPプロジェクトに上流から深く関与しています。
マネジメントだけでなく、データアーキテクトやAIプリセールスなど専門特化型のキャリアも選択可能です。
【今後の展開】
「AI × データ基盤」案件を拡大予定。GenAI／LLM を組み込んだ “データ価値創出サービス”を開発し、イノベーションをリードします。データとAIで企業変革を推進したい方の参画をお待ちしています！

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

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

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

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

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

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

AIプロダクト責任者候補として、各プロダクトにおけるAI開発戦略の策定・推進・実装をリードしていただきます。経営方針や事業戦略を踏まえつつ、プロダクト開発の観点から、AI技術をどの領域・機能に、どの形で組み込むべきかを定義し、PoCから正式リリースまでを一気通貫で推進する役割を担っていただきます。具体的には、以下の業務を想定しています。
各プロダクトにおけるAI開発戦略・ロードマップの策定と推進
AI技術（LLM／生成AI／MLOps 等）の検証・導入方針の立案とプロダクトへの適用推進
プロダクト開発におけるAI活用基盤・開発プロセスの整備およびチーム連携の推進
必要に応じて、外部パートナー／クラウドベンダーとの技術検証・共同開発の推進

本ポジションの魅力:
自社サービスの中核として、AI技術を活用しながらプロダクトの価値を高め、医療業界の構造的課題解決に挑むポジションです。医療従事者の業務効率化や意思決定支援といった、社会的インパクトの大きい領域でユーザー課題の解像度を高め、AIを通じて新しい体験を生み出すプロダクトづくりに取り組めます。
「どの課題を、なぜAIで解くのか」を定義しながら、AI機能の企画から実装・検証・改善までを一気通貫でリードしていただきます。
小規模かつ専門性の高いチームで、AI開発の方向性を定めるオーナーシップを発揮しつつ、PoCにとどまらないプロダクト実装を通じて、事業と技術の両側面で価値を生み出すことができます。
AIの力で医療現場の非効率を解消し、より良い医療体験を届ける社会的インパクトの大きい挑戦ができます。

プロダクト概要:「自社製品」は、企業の中に散在する経営データ（財務数値／KPIの予算・見込・実績）の収集・統合・一元管理までを効率化し、高度な分析を可能にするクラウド経営管理システムです。「自社製品」を提供開始した後、マルチプロダクト展開にも注力し、プロダクト／サービスを提供するまでに至りました。また、プロダクトビジョンの実現に向け、今後はデータとAIの活用を推進し、経営リソースの最適配分を意思決定できる、真のプランニング・プラットフォームを目指します。

ポジションについて:
ミッション: 当社が仕掛ける新規事業の「最初の成功事例」を創り出し、事業成長のエンジンとなること。
業務内容／期待される役割: 新規事業責任者やプロダクトマネージャーと密に連携しながら、新プロダクトの市場投入と初期のトラクション獲得を担っていただきます。単なる「営業」ではなく、事業そのものを創り、成長させる一員としての活躍を期待しています。

業務内容／ミッション (詳細):
1. 事業成長の戦略と実行:
a. Go-to-Market戦略（ターゲット選定、アプローチ手法）の立案・実行と、現場のインサイトに基づく改善サイクル。
b. 事業責任者と共に、売上目標や事業KPIを含む事業計画の策定と実行。
c. 新規ARR（年間経常収益）の獲得と、既存顧客におけるARRの拡大。
2. エンタープライズ顧客の開拓とクロージング:
a. 業界を代表する大手企業を中心に、経営層や決裁者に対してアプローチし、潜在的な経営課題を掘り起こす。
b. 顧客の課題とプロダクトの価値を繋ぎ、前例のないソリューション導入を成功に導くクロージング。
3. セールスモデルの型化と基盤設計:
a. 成功事例を分析し、再現性のある営業プロセスやセールスコンテンツ（提案資料など）を構築。
b. 将来のチーム拡大を見据えたセールスイネーブルメントの基盤を設計。
4. プロダクト開発へのフィードバック:
a. 顧客から得た定性的・定量的なフィードバックを開発チームに的確に伝え、プロダクトの進化に貢献。
b. 導入初期の顧客を成功に導き、プロダクトの価値を最大化することで、リファレンスカスタマー（熱狂的なファン）を創出する。

採用部署はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、
人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。
特定の製品や業界に縛られず、
顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つ当組織ならではの特徴です。

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

≪業務内容≫
1. 課題把握・現状分析
　業務フロー、KPIの可視化、ボトルネックの抽出

2. ソリューション設計
　業務再設計（BPR）、生成AI／AIエージェントの業務組込み、RPA・ワークフロー・API・DWHとの連携設計、UX・アーキテクチャ設計

3. 実装・検証（PoC〜パイロット）
　Python／API連携による実装、モデル選定（RAG、OCR、音声解析 など）、A/Bテスト、セキュリティ考慮、本番移行対応

4. 運用・改善
　KPIモニタリング、モデル精度改修、品質管理、手順書・教育資料作成、運用定着支援、変更管理

5. ステークホルダー連携
　現場部門を巻き込んだ合意形成、トレーニング提供、ROI可視化・報告資料作成

利用技術（このポジションで活用する主なツール）
● 生成AI / LLM
OpenAI / Azure OpenAI などの LLM API、AIエージェント構築やRAG（検索 × 生成）の活用
● ローコード / 自動化
Dify を活用したAIエージェント・ワークフロー構築、Power Platform（Power Automate / Power Apps）
● データ基盤・クラウド
AWS / Azure / GCP など主要クラウドサービスの基本利用、データベースへの接続、簡易クエリ（SQL）、API・外部サービスとの連携
※「利用技術の参考例」としてご覧ください。得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。

※担当職種の変更の範囲：会社の定める職種（出向を命じることがあり、その場合は出向先の定める職種）

採用部署はAI×データ×自動化を組み合わせ、広範囲なプロセスDXを実現し、
人が行う業務工数の“ゼロ化”を目指す組織 です。
特定の製品や業界に縛られず、
顧客の現場に合わせた「業務 × AI × 自動化」に裁量を持って取り組めるのは、BPO×DXを強みに持つ当組織ならではの特徴です。

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

≪業務内容≫
1. データ処理・ツール操作
　Python や SQL を使ったデータ整理、RPA・Power Automate・生成AIツールの設定や動作確認、API連携の試行・動作検証

2. 生成AI／AIエージェントの動作検証
　LLM（OpenAI / Azure OpenAI など）の利用、Dify を使ったAIエージェント・ワークフローの構築補助、プロンプト改善・動作調整

3. 業務改善プロジェクトのサポート
先輩メンバーと一緒に業務課題の整理、自動化案の作成やサンプル実装、効果測定のサポート（工数削減の整理など）

4. ドキュメント作成・定着支援
手順書・マニュアルの作成、作成したツールやフローの説明資料づくり

利用技術（このポジションで活用する主なツール）
●生成AI：OpenAI / Azure OpenAI
●AIエージェント：Dify
●自動化：Power Automate、UiPath
●データ処理：Python、SQL
●クラウド：AWS / Azure / GCP
※入社後にキャッチアップいただく前提のため、「利用技術の参考例」としてご覧ください。
得意分野を活かしつつ、幅広い技術に触れる機会があります。

職務概要
当社のSRE（Site Reliability Engineer）は、運用と開発を横断しながら、ミッションクリティカルなシステムの可用性向上、スケーラビリティ確保、リリースの高速化、自動化の徹底などを推進する重要な役割です。

職務詳細
●業務詳細
- プロダクション環境の安定稼働のためのモニタリング、アラート設定、可用性向上施策の実施
- PrometheusやGrafana等を用いたオブザーバビリティプラットフォームの設計・構築・管理
- Ansible、Puppet、Terraformを活用したIaC導入と運用基盤の自動化
- GitLab、Nexus、DockerなどのCI/CD基盤の設計・改善とDevOps文化の推進
- Linuxカーネル／システム／ネットワークに関するトラブルシュートや最適化
- Bash、Python、Go等を用いたツール・スクリプトの実装および自動化
- KVM、OpenStackによる仮想化・プライベートクラウド管理
- FreeIPA／Active Directory等のID管理・統合運用
- HashiCorp製品（Consul、Vault、Terraform）の活用によるセキュアな構成管理

映像プラットフォームの強みを活かし、映像活用の可能性を実用的なソリューションへと変換することで新しい事業領域を切り拓いていくことが、このチームのミッションです。

当社プラットフォームを通じたソリューション開発を広げていくための中心的な役割を担い、事業領域ごとに必要とされる価値を具現化してプロダクトに落とし込むフェーズに携わっていただけます。
新部署での取り組みであるため、既にある仕様通りに実装するのではなく、技術検証や要件整理の段階から主体となって関わり、ゼロから最適なアーキテクチャやアプローチを検討することにチャレンジしていただけます。

特定の技術領域に閉じることなく、ユーザーの課題を起点とした社会で実際に機能する価値あるプロダクトをつくりたい方、AIを含む新しい技術も適切に取り入れながら開発に向き合いたい方に適した環境です。

顧客・市場の課題を理解し、最適な技術アプローチを検討
API / SDK / 内部システムなど各種リソースを活用した機能開発
新規ソリューションのプロトタイプ開発および改善サイクルの実行
システム連携・アプリケーション開発に関わる設計・実装・ドキュメンテーション
利用者のフィードバックを踏まえた改善や運用サポート
プロダクト化を見据えた共通化・再利用性の検討
他チームとの連携・調整を通じた価値提案の具体化
開発プロセスや技術基盤の整備・改善

業務の魅力
新しい組織のため裁量が大きく、幅広い領域でチャレンジできる
技術検証 ソリューション構築までの一気通貫の経験を得ることができる
AIのサービス実装・API・認証基盤・映像系技術など、多様な技術に触れられる
社内外問わず他チームと密に連携し、技術 × ビジネスの接続を学ぶことができる
AI・LLM・生成系技術を積極的に採り入れられる環境がある

現在、巨大なメディア市場はいまだアナログなプロセスが中心です。私たちは、当グループ独自の「生活者データ」と「AI・数理最適化」を武器に、この巨大なマーケットの仕組みを根本から変えようとしています。本ポジションは、AIプロダクトの開発PLとして、単なる開発にとどまらず、ビジネス課題をどう技術で解くかの意思決定から携わります。現在、チームは組織力の向上と内製化の強化という過渡期にあり、「自分の意思決定が当社の技術スタンダードを構築する」という、極めて裁量と影響力の大きいフェーズでの参画となります。

業務詳細:
開発PLとして、以下の業務を遂行いただきます。
1. 技術選定・アーキテクチャ設計: 顧客課題やデータ特性に基づき、機械学習・数理最適化・LLM等の最適な技術手法を検討・導入。他プロダクトとの連携やインフラ構成を含め、広範な技術裁量を持って推進します。
2. 開発プロジェクトのリード: 技術検証（PoC）からシステム開発までのタスク管理・指示。
3. 顧客・現場との折衝: クライアントの経営層（CMO等）や、テレビ局・エンタメ業界のドメインエキスパートと直接議論し、技術的実現性を軸にプロジェクトをリードします。

具体案件:
* 自社サービス： 高精度な視聴率予測システム
* 自社サービス： テレビCM出稿枠の数理最適化システム
* 自社サービス： メディア・スポーツ・エンタメ各局の業務高度化支援
* 自社サービス： 国内最大級のオンオフ統合マーケティングプラットフォームの基盤開発

このポジションで得られるもの:
* 圧倒的な社会的インパクト: 巨大な市場の仕組みをアップデートする手応え
* 技術選定の裁量: 新しいライブラリやLLM活用など、最適解であれば自身の判断で導入が可能
* キャリア: 技術に閉じず、ビジネス・経営層・現場と対峙し、コンサルティング能力も備えた人材へのキャリアアップが可能
* 組織創りへの参画: これから内製化を進めていくフェーズで、組織の型そのものを創る経験を積める

当社は、AI技術を活用し、お客様のビジネス課題を構造化
・可視化し、プロダクトや業務プロセスに変革をもたらす提案
・実装を行っています】

自然言語処理、画像解析、機械学習、生成AI（LLM）などを活用し、課題の定義からアルゴリズム選定、PoC、実装、MLOps
・運用まで、プロジェクト全体を推進していきます】

本ポジションでは、AI領域の技術知見をベースに、顧客折衝
・要件定義
・チーム設計
・進行管理など、プロジェクトマネージャーとしてプロジェクト全体をリードしていただきます】

具体的な業務: 顧客課題のヒアリング
・要件定義
・PoC設計、AIモデル開発（選定
・評価
・チューニング
・実装支援）、プロジェクト進捗
・品質
・リソース管理、社内エンジニアや外部パートナーとの協業マネジメント、AI導入後の業務適用支援、MLOps体制構築支援、LLMを活用したプロンプト設計やシステム統合支援（必要に応じて）】

利用技術: モデル
・ライブラリ：PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Transformers（HuggingFace）など、言語：Python、TypeScript、SQL、クラウド：AWS（SageMaker, Lambda, EC2, S3等）、GCP、Azure（OpenAI含む）、ML基盤／MLOps：SageMaker、MLflow、Docker、GitHub Actions、FastAPI、Streamlit、LLM活用：OpenAI API、Azure OpenAI、LangChain など、タスク管理：JIRA、Backlog、Notion】

※プロジェクトにより異なりますが、柔軟な技術選定を歓迎する文化です】

ポジションの魅力: 企画 運用まで一貫して関われるAIプロジェクト（業務課題の言語化
・AIアプローチの設計
・MLOpsまで幅広く担えます）、生成AIを活用した先進事例の創出に携われる（OpenAIやLLMを活用したプロンプト設計
・RAG設計などの機会が豊富です）、専門性×マネジメントの両立（技術理解を武器にしながら、プロジェクト責任者としての裁量も発揮できます）、部門横断での組織づくり
・AI文化醸成にも貢献（成長途上の組織で、スキルだけでなく文化づくりにも関われます）】

当社は、AI技術を駆使して働く人々の可能性を飛躍的に高めることを目指し、上場企業である当グループの企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的な自社製品や自社サービスを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。当社は、柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、顧客に対して最適な自社サービスを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。

【期待する役割】
Deployment Strategistには、単なるプロジェクト推進や要件整理にとどまらず、顧客のAX構想を形にし、実装と成果創出までリードする役割を期待しています。
具体的には、以下を担っていただきます。

・全社または部門単位でのAXビジョンの整理・言語化
・経営層・部門責任者へのヒアリングを通じた、課題・期待値・制約条件の把握
・業務棚卸しおよびAX化テーマの抽出、優先順位づけ
・KPI設計、ROI設計、経営インパクトの可視化
・推進体制・意思決定プロセスの設計
・システムのAs-Is/To-Be整理
・データアセスメント、データ整備方針の整理
・セキュリティ・ガバナンス観点を含む導入設計
・Forward Deployed Engineer（FDE）やCustomer Success（CS）と連携した、JAPAN AI導入、AI Agent/Skills実装、内製化支援
・全社展開・複数施策推進を見据えたロードマップ策定
「良い提案書を作ること」ではなく、「顧客の変革を前に進めること」 がこのポジションのミッションです。

【このポジションの魅力】
・AI従来型の業務コンサルではなく、AX変革を実装までリードできる
・経営層との対話から、テーマ設計・優先順位づけ・KPI設計・実装・定着まで、上流から下流まで一貫して関われる
・FDEやCSと密に連携し、構想で終わらないAI導入を実現できる
・AI Agent/Skillsなど最先端のAIソリューションを用いながら、顧客ごとの変革を直接支援できる
・単なるPM/PMOではなく、経営・業務・技術を横断する変革推進人材としてキャリアを築ける

【業務内容】
本ポジションでは、顧客の経営課題・事業課題・現場課題を起点に、AI/AXの構想策定から実装・定着までを一気通貫で推進していただきます。
単なる業務整理や進行管理ではなく、顧客が本当に求める変革テーマを見極め、実行可能な形に落とし込み、成果創出まで伴走することが求められます。

具体的な業務：
・経営層・部門責任者・現場担当者へのヒアリング
・全社/部門のAXビジョン策定支援
・業務棚卸し、課題構造化、AXテーマの抽出
・AX化テーマの優先順位づけ、ロードマップ策定
・KPI設計、ROI設計、経営インパクトの整理
・推進体制・会議体・意思決定プロセスの設計
・システムのAs-Is/To-Be整理
・データアセスメント、データ整備方針の策定
・セキュリティ/ガバナンス観点を踏まえた導入計画の策定
・FDEと連携したJAPAN AI、AI Agent、Skillsの導入・実装支援
・CSと連携したAI Builderトレーニング、内製化支援
・顧客・社内エンジニア・関係者を巻き込んだステークホルダーマネジメント
・プロジェクト進行管理、リスク管理、品質管理
・導入後の活用定着支援、全社展開支援

顧客にとってのAI活用をPoCや一部業務改善で終わらせず、事業・組織に根付くAXとして実装・定着させ、継続的な経営インパクトにつなげることがミッションです。

製造業向け自社製品の開発、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
1. 画像認識: 協働ロボットを用いた外観検査
2. 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
3. 時系列解析: 設備センサデータを用いた異常検知
4. 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】
1. 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。
2. 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。

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

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

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

【開発環境】
* Windows/Mac

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

建設・製造・物流といった日本の巨大産業において、当社は「下請け」ではなく「DXパートナー」として、最上流から課題解決に取り組んでいます。
現在、大手クライアントからの「難易度が高く、前例のない開発依頼」が急増しています。しかし、仕様が決まりきっていない抽象度の高い課題を、技術的な解（アーキテクチャ・コード）に落とし込めるエンジニアが不足しています。
「仕様書通りの実装には飽きた」「より上流から関わりたい」という方に、裁量と責任ある環境をお渡ししたいと考えています。

【業務例】
・ コア機能の設計・実装リード ：複雑なビジネスロジックを伴う機能開発において、DBスキーマ設計からAPI設計、フロントエンド実装までを一貫して担当、またはリードします。
・ アーキテクチャの強化 ：「動けばいい」コードではなく、保守性と拡張性を考慮した設計（DDD、クリーンアーキテクチャ等）を導入し、技術的負債を未然に防ぎます。
・ ジュニアメンバーの育成 ：コードレビューやペアプログラミングを通じて、ポテンシャル層（ジュニア）の技術力底上げを行い、チーム全体の生産性を最大化します。

※PMと共にクライアントミーティングに参加し、技術的な観点から実現可能性の提示や代替案の提案を行うこともあります。

【開発例】
・ 画像認識による非構造化データの自動整理： 数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装
・ 点群データを活用した幾何学的シミュレーション ：3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックを実施する大規模3DWebアプリケーションの開発
・ 動画解析を活用したインフラ管理プラットフォーム ：車載カメラ等の動画データから変状箇所を特定する解析エンジンをバックエンドに統合し、解析結果を地図上で可視化・管理できるWebアプリケーションの開発
・ ドメイン特化型LLMを搭載した業務支援アプリケーション ：建設・製造業向けにチューニングされたLLMを組み込み、専門的な質疑応答やドキュメント生成を行う対話型AIツールのAPI設計・チャットUI実装
・ ロボット遠隔操作・モニタリングシステム ：VLA・VLM（視覚言語モデル）を用いたロボット制御AIと連携し、行動ログの可視化やタスク指示を行う管理ダッシュボードおよび、推論サーバーとの通信基盤の構築
・ AIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発 ：1千万件規模の技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示するAIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発

【技術スタック（一例）】
・フロントエンド：Typescript/Node.js/React/Next.js
・バックエンド：Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
・インフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP
・AI：Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV
・AI開発ツール：Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

●ソフトウェアエンジニアポジションの特徴
・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。会社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。
・当社でないと解けない産業の難題がある。
　当社は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。
　技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
・当社のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。
　顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。
　顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。
・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。
　経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

エンジニアリングの知見を活かし、顧客案件における技術観点でのデリバリー責任を担いながら、プロジェクトを安定的に前進させることがミッションです。ビジネスサイドPMやエンジニアと協働し、技術と進行の両面からプロジェクトを成立させる役割を担います。

主な業務:
1. 顧客案件におけるプロジェクトマネジメント
* スコープ、スケジュール、品質、リスクの管理
* 技術的前提を踏まえた進行判断・調整
2. 技術観点でのデリバリーコントロール
* 技術的論点の整理
* 実装・設計を前提としたリスク判断
3. ビジネスサイドPMとの協働
* 案件ごとの役割分担や進め方の設計
* 技術・ビジネス双方の観点を踏まえた意思決定支援

条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）:
1. 社内のリソース状況やプロジェクトの優先度に応じて、PMとしての関与範囲を一時的に拡張します
* リードエンジニアが実装に集中するための進行・調整業務の巻き取り
* プロジェクト横断での状況整理、優先度調整、関係者間の調整
2. プロジェクトの局面や体制に応じた、リードエンジニア的な立ち回り
* 技術的な判断が滞らないための意思決定支援
* 実装方針や品質に関するレビュー・フォロー
3. 必要に応じたハンズオンでの開発への関与
* リソースが逼迫しているプロジェクトにおける一時的な実装対応
* コーディング・修正・仕上げなど、デリバリーを前に進めるための直接的な支援（基本的には開発メンバーに実装を依頼しつつ、あくまで状況に応じた関与を想定しています）

ポジションの魅力:
* エンジニアリングのバックグラウンドを活かし、PMを主軸としたキャリアへシフトすることができます
* 顧客案件の中核に入り、技術観点でのデリバリー責任を持つPMとしてプロジェクトを推進する経験を積むことができます
* ビジネスサイドPMと並列で協働し、技術とビジネスの境界を設計・調整する立場を担えます
* 本ロールは1人目のエンジニアリングPMであり、実際の動き方や成果を通じて、役割や期待値そのものを形づくっていく経験ができます
* 志向や成果次第では、エンジニアリングPMの増員・育成を含めた体制づくりや、エンジニアリングPMグループを率いるマネジャー的な役割へとキャリアを広げていく選択肢もあります

ミッション: 開発組織および関連部門が、最小限のルールと運用で、最大の成果を出し続けられる状態を実現すること。個別対応や力技ではなく、プロジェクト横断での開発オペレーションを仕組み・構造・インターフェースとして設計することで、作らなくても回り、組織として再現・共有できる開発の運営状態を作ることが、このポジションのミッションです。
主な業務（開発オペレーションリードとして）
1. ドキュメントオペレーションの設計・標準化:
- 開発組織におけるドキュメント体系の整理・再設計
- 「何を書くか／書かないか」「誰が更新責任を持つか」の明確化
- 生成AI / LLM 活用を前提とした、検索・再利用しやすい構造設計
2. 部門間連携のインターフェース設計:
- 開発部と営業・PM・データサイエンティスト等との情報連携整理
- 役割分担・責任分界点・判断フローの明確化
- 人に依存しない連携・調整の仕組み化
3. 開発・運用オペレーションのリファクタリング:
- 開発・運用プロセス全体の可視化と見直し
- 不要・過剰なルール、ツール、手順の整理・廃止
- 最小限で回る設計への再構築と定着
4. 共通機能・開発アセットの設計と循環:
- 各プロジェクトで生まれた実装・ノウハウの抽出と整理
- 共通アセットとして整備すべき対象の判断（作る／作らないの見極め）
- 作成した共通機能・アセットを、実プロジェクトで活用される形で展開・定着させる仕組みづくり
- 利用状況やフィードバックを踏まえた継続的な改善
- ※ 共通アセットは「作ること」自体を目的とせず、プロジェクトで実際に使われ、組織全体の生産性向上につながることを重視します。
条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
1. プロジェクト現場への関与（理解・改善目的）:
- 実運用を踏まえた課題抽出
- 個人対応で終わらせず、組織に還元する改善テーマの整理
2. プロジェクトデリバリーへの協力:
- 開発オペレーション改善につながる範囲での関与
- 単なるリソース補完ではなく、知見を横断的な仕組み化に還元することを前提とします
※ 本ポジションは、個別プロジェクトのデリバリーを主目的とした役割ではありません。
ポジションの魅力:
- 生成AI時代において、「作る力」だけでなく「組織を機能させる力」を実践的に身につけられます。
- 開発・組織・事業を横断し、作らなくても回る状態を設計する経験を積むことができます（例：複数プロジェクトを俯瞰し、共通化すべき仕組みやアセットを判断・展開する経験）。
- 特定の技術や役割に閉じない、どの組織でも価値を発揮できるキャリアの軸を築けます。

全国の医療機関から集まるデータの加工処理アルゴリズムを構築し、利活用を支える「医療データ加工アルゴリズムエンジニア」を募集します。医療AI・データサイエンスの基盤となる医療データプラットフォームの運用を通じて、医療の未来を支える社会的意義の高い仕事です。創業・拡大フェーズの一員として主体的に関わっていただける方を歓迎します。

【具体的な業務内容】
病院から収集した以下のような医療データ
・医用画像（胸部X線、CT、MRIなど）
・医療文書（読影レポート、病理レポートなど）
・テーブルデータ（血液検査、生理機能検査など）
を対象に、正規化・匿名化・構造化処理などを行うためのアルゴリズム開発・処理実装および処理運用を担当していただきます。医療AI開発の基盤となるデータ品質を高める重要なポジションです。

※開発環境について
インフラ：オンプレサーバ、AWS
コンテナ：docker
バージョン管理：github
ドキュメント：github、backlog、google ドキュメント
コミュニケーション：Slack

当社電力サービスご契約中のお客様の解約率・顧客満足度/NPSをKGIとした、調査・企画・実行を行っていただくポジションです。

具体的には

・ユーザーの定量・定性分析、調査（行動データ、楽天会員情報に紐づくプロファイル、当社でんき契約データ、その他アンケートデータを用います）

・データの定点集計（NPS調査、トランザクションでのユーザーアンケート取得の仕組化、実行をいただきます）

・ユーザコミュニケーション戦略の企画立案(カスタマージャーニーと分析結果をもとに、お客様のペインとゲインの改善を企画します)

・企画案件の論点整理、タスク管理、スケジュール管理

【このポジションの魅力】
1. 最先端AI技術に触れながら、実装スキルを磨ける環境: 大規模言語モデル（LLM）やGenerative AIなど、最新のAI技術を日常的に活用しながら実装業務に取り組めます。自社プロダクトを使いこなすことで、AIアプリケーション開発の最前線で経験を積むことができます。技術の進化が速い領域だからこそ、常に新しい知識とスキルを習得し続けられる環境です。
2. スピード感のある開発サイクルで、成果を実感できる: ノーコード/ローコードツールを活用することで、アイデアから実装までのサイクルが非常に短く、自分の手で作ったアプリケーションが顧客の業務を改善する様子を直接見ることができます。「作って終わり」ではなく、フィードバックを受けて改善を重ねるプロセスを通じて、手触りのある成果を実感できるポジションです。
3. 多様なステークホルダーと協働し、視野を広げられる: 顧客、エンジニア、プロダクトマネージャーなど、さまざまな立場の人々と連携しながら業務を進めます。顧客の業務課題を深く理解し、それを技術的な解決策に落とし込むプロセスを通じて、ビジネスと技術の両面での視野を広げることができます。
4. 成長企業で、キャリアの可能性を広げられる: スタートアップフェーズにあり、組織とともに成長できる環境です。当グループ企業として、安定した基盤の上で挑戦できます。AI領域の急成長に伴い、将来的にはプロダクトマネージャーやテックリード、AIソリューションアーキテクトなど、多様なキャリアパスを描くことが可能です。
5. 自分の知見が組織の資産になる: 実装プロセスやベストプラクティスをドキュメント化し、チーム全体で共有する文化があります。あなたが蓄積した知見が、組織の実装力向上に直結し、後続メンバーの成長を支える基盤となります。単なる実装者ではなく、組織の知的資産を築く重要な役割を担えます。

【期待する役割】
本ポジションでは、自社プロダクトを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。
具体的には、以下のような成果を期待しています。
1. 顧客価値の迅速な提供: ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。
2. プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速: 実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。
3. ナレッジの蓄積と組織全体への展開: 実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。
4. 顧客とエンジニアリングチームの架け橋: 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。

【業務内容】
自社サービスである自社プロダクトを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行うとともに、PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定を行います。
具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。
1. AIアプリケーションの実装:
* 自社プロダクト上でのAIエージェント作成（プロンプト設計、パラメータ調整）
* ワークフロー設計と構築（業務フローの可視化と自動化）
* PAGE機能を使ったUI/UX調整（ユーザーインターフェースの最適化）
* AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正
* データ構造の定義（AIエージェントの補助を活用）
* JSON／Webhook等を使った外部システムとの連携設定
2. 品質保証と継続的改善:
* 実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト
* ユーザーフィードバックの収集と分析
* 課題の特定と改善案の提案・実装
* パフォーマンスやユーザビリティの最適化
3. ドキュメント作成とナレッジ共有:
* 実装結果の仕様書・手順書作成
* 成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化
* チーム内での知見共有（勉強会、レビュー会等）
* 再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備
4. ステークホルダーとの連携:
* 顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング
* 顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義
* 開発チームとの技術的な調整と連携
* プロジェクトの進捗報告と課題共有
5. 自社プロダクトの開発優先目標の策定:
* 自社プロダクトの開発優先度の検討・策定
* 開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク

【チーム体制】
エンジニアおよびPM含め、開発組織に在籍しています。
PMチームは下記に分かれています。
* 自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力
* AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行
* PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供

当社は、当グループ企業として設立されました。当社は最先端のAI技術を活用し、国内外での研究開発を推進しています。特に、AIエージェントの開発に注力しており、大規模言語モデル (LLM) を活用した革新的なプロダクトやソリューションを提供しています。これにより、さまざまな業界での生産性向上や業務効率化を実現しています。柔軟で迅速な意思決定を可能にするスタートアップの利点を活かし、最先端技術をいち早く取り入れることで、クライアントに対して最適なソリューションを提供しています。また、国際的な視点を持つ多様なチームが、グローバルな市場での競争力を高めています。

【このポジションの魅力】
1. 最先端AI技術に触れながら、実装スキルを磨ける環境: 大規模言語モデル（LLM）やGenerative AIなど、最新のAI技術を日常的に活用しながら実装業務に取り組めます。自社プロダクトを使いこなすことで、AIアプリケーション開発の最前線で経験を積むことができます。技術の進化が速い領域だからこそ、常に新しい知識とスキルを習得し続けられる環境です。
2. スピード感のある開発サイクルで、成果を実感できる: ノーコード/ローコードツールを活用することで、アイデアから実装までのサイクルが非常に短く、自分の手で作ったアプリケーションが顧客の業務を改善する様子を直接見ることができます。「作って終わり」ではなく、フィードバックを受けて改善を重ねるプロセスを通じて、手触りのある成果を実感できるポジションです。
3. 多様なステークホルダーと協働し、視野を広げられる: 顧客、エンジニア、プロダクトマネージャーなど、さまざまな立場の人々と連携しながら業務を進めます。顧客の業務課題を深く理解し、それを技術的な解決策に落とし込むプロセスを通じて、ビジネスと技術の両面での視野を広げることができます。
4. 成長企業で、キャリアの可能性を広げられる: スタートアップフェーズにあり、組織とともに成長できる環境です。当グループ企業として、安定した基盤の上で挑戦できます。AI領域の急成長に伴い、将来的にはプロダクトマネージャーやテックリード、AIソリューションアーキテクトなど、多様なキャリアパスを描くことが可能です。
5. 自分の知見が組織の資産になる: 実装プロセスやベストプラクティスをドキュメント化し、チーム全体で共有する文化があります。あなたが蓄積した知見が、組織の実装力向上に直結し、後続メンバーの成長を支える基盤となります。単なる実装者ではなく、組織の知的資産を築く重要な役割を担えます。

【期待する役割】
本ポジションでは、自社プロダクトを活用したAIアプリケーションの実装を通じて、顧客の業務課題を迅速に解決し、プロダクトの価値を最大化する役割を担っていただきます。具体的には、以下のような成果を期待しています。
1. 顧客価値の迅速な提供: ノーコード/ローコードツールを駆使し、顧客の業務課題を素早くAIアプリケーションに落とし込み、短期間で実用可能なソリューションを提供します。従来の開発手法では数ヶ月かかる実装を、数週間で実現することで、顧客満足度の向上とビジネス成果の早期創出に貢献します。
2. プロダクトの品質向上と改善サイクルの加速: 実装したアプリケーションの動作検証を通じて課題を早期発見し、改善提案を行います。「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルを回すことで、プロダクトの品質を高め、顧客の業務効率化を実現します。
3. ナレッジの蓄積と組織全体への展開: 実装プロセスや成功パターンをドキュメント化し、チーム全体で共有することで、組織の実装力を底上げします。あなたの知見が、今後の開発スピードと品質向上の基盤となります。
4. 顧客とエンジニアリングチームの架け橋: 顧客の業務フローや課題を深く理解し、それを技術的な要件に翻訳する役割を担います。ステークホルダーとの円滑なコミュニケーションを通じて、顧客ニーズと技術実装のギャップを埋め、プロジェクトの成功に貢献します。

【業務内容】
自社サービスである自社プロダクトを用い、vibe codingに近い手法で機能実装を行う。PdMとしてプロダクトの開発方針についての検討・策定。
具体的には以下のようなタスクに取り組んでいただきます。
1. AIアプリケーションの実装: 自社プロダクト上でのAIエージェント作成（プロンプト設計、パラメータ調整）、ワークフロー設計と構築（業務フローの可視化と自動化）、PAGE機能を使ったUI/UX調整（ユーザーインターフェースの最適化）、AIエージェントとの対話を通じた仕様の補完と修正、データ構造の定義（AIエージェントの補助を活用）、JSON／Webhook等を使った外部システムとの連携設定。
2. 品質保証と継続的改善: 実装したアプリケーションの機能検証と動作テスト、ユーザーフィードバックの収集と分析、課題の特定と改善案の提案・実装、パフォーマンスやユーザビリティの最適化。
3. ドキュメント作成とナレッジ共有: 実装結果の仕様書・手順書作成、成功パターンやベストプラクティスのドキュメント化、チーム内での知見共有（勉強会、レビュー会等）、再利用可能なテンプレートやコンポーネントの整備。
4. ステークホルダーとの連携: 顧客やレビュワーとの仕様調整ミーティング、顧客の業務フローや課題のヒアリングと要件定義、開発チームとの技術的な調整と連携、プロジェクトの進捗報告と課題共有。
5. 自社プロダクトの開発優先目標の策定: 自社プロダクトの開発優先度の検討・策定、開発体制の構築や予算管理 ※将来的なタスク。

【チーム体制】
エンジニアおよびPM含め、開発組織に在籍しています。PMチームは下記に分かれています。
・自社 AI Saas PdM : PMFを達成したプロダクトの機能拡充と顧客基盤の拡大に注力
・AI AGENT PMF : 革新的なAIエージェント群のPMF達成に向けた戦略立案と実行
・PjM : 自社SaaSおよびAGENTを顧客向けソリューションとして開発/提供
本ポジションはPMF CS Domainチームへの配属となります。

主な業務（部門SREとして）
1. モニタリング／オブザーバビリティの設計・標準化
* メトリクス、ログ、アラート、ダッシュボード設計の共通化
* プロジェクトごとに分断された監視の整理・統合
2. インシデント管理プロセスの設計・改善
* 対応フロー、役割分担、ポストモーテムの型づくり
* 属人化しない判断・振り返りの仕組み化
3. 運用ルール・設計思想の標準化と浸透
* 既存ドキュメントの整理・再設計
* 現場で「使われる」ことを前提とした改善
4. 将来の24/365運用・オンコール体制に向けた設計・検討
* 現時点で常設オンコールを担うことはありません
* 将来を見据えた体制・ルールの整理、提案

条件付きで関与する業務（希望・状況に応じて）
1. 大規模・高難度プロジェクトに対するSRE観点での支援
* 初期設計レビュー
* 運用・モニタリング設計の支援
2. 本人の志向や状況に応じて、プロジェクトのデリバリーに一定期間関与する選択肢もあります
* ただし、SREとしての主軸が疎かにならない範囲に限ります

※ 個別プロジェクトの納期・品質の最終責任は負いません

ポジションの魅力
* 1人目専任のSREとして、部門の運用設計に強い裁量を持てるポジションです
* 既存の仕組みを活かしながら、「作る」だけでなく組織に根付かせる経験ができます
* 複数プロジェクト・複数ステークホルダーを横断し、技術とコミュニケーションの両面で影響力を発揮できます
* 将来的な24/365やミッションクリティカル領域を見据えた、中長期で価値のあるSREキャリアを積むことができます

「顧客の生成AI推進に向けたシステム開発」や「自社ソリューションのAIシステム開発」を行っていただきます。

・顧客に対する特定のユースケースに対応した独自のAIプロトタイプ開発
・SaaSプロダクトへの生成AI機能の開発 実装
・モデル選定から、RAG／ファインチューニングをマルチモーダルで実装
・PoCの結果を受けたアジャイル開発
・RAGの精度改善（LLM実装）

▼ご担当いただく業務の魅力/やりがい

●自由度の高い働き方で、キャリアもライフも充実
・リモート×フレックス（一部出社の必要あり）
・家庭や趣味と両立しやすく、残業も少ない（平均9時間）ためワークライフバランス◎。
・コードレビューやテストでもAIを活用しており、バグを極限まで減らし、クリエイティブな開発に集中できます。

●AI活用で、圧倒的に速く・賢く成長できる
・ChatGPT、Copilot、Gemini、Devin、Difyなど最新の生成AIをフル活用。
・開発からテストまでAIを組み込み、人間だけでは到達できないスピードと精度を実現。
・「ウォーターフォール2.0」（ウォーターフォール×アジャイルの融合）といった新しい開発手法にも挑戦でき、エンジニアとして次世代のスキルを磨けます。
・レガシーにとらわれず、効率性と柔軟性を両立した新しい開発スタイルを体験できます。
・技術選定やアーキテクチャ設計にも関われるチャンスが豊富です。

●事業と技術の両輪でスキルを磨ける
・AI Lab発の自社SaaSや新規事業に0→1から携わる機会が豊富。
・インターン生のアイデアが事業化された実績もあり、エンジニアの声からプロダクトが生まれる文化があります。
・年2回の評価サイクルで技術的成果も正当に評価され、技術力＝キャリアアップ・報酬につながる環境です。

▼会社全体の魅力・雰囲気
当社のモットーである「Give & Give」の精神が根付いており、困ったときは自然と助け合うチーム文化があります。
新しい技術が好きなメンバーばかりなので、日々ワクワクしながら最新技術を学べる環境です。
リモートOKで、場所にとらわれない働き方も魅力のひとつ。もちろん出社も自由にできます◎

▼使用言語　※指定はありませんが、下記が案件で主に使われる言語です
フロントエンド：TypeScript, React
バックエンド：Python
データベース：PostgreSQL(RDS), MySQL
フレームワーク：Flask
インフラ：Azure, AWS, GCP

▼キャリアパス
エンジニアとしての道を極めていくか、管理職になるかを選択できます
入社から半年で役員登用になった方もいます！

▼支給PC
Windows or Macbook　※最新のMacbook Proを支給することが多いです！

上記新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
* 医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促すプロダクト/サービス開発への貢献
* NSM/KPI設計、データの可視化など、プロダクト改善に向けた意思決定支援
* 分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援

チーム構成:
正社員数名
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチーム（数名）と協業し、ビジネス視点とプロダクト視点の両軸からサービス開発を推進しています。

社内の生成AI利用状況:
当社では、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。

本ポジションの魅力:
* 医療の未来に直結するチャレンジ：単なる分析業務ではなくより良い医療体験の創出に深く関わることができます
* 裁量と責任のある環境：仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです
* データを「価値」に変える実感：蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与えるプロダクトの改善に貢献できます
* 成長中のスタートアップでの経験：変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます

開発環境:
●利用技術
・SQL
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks

●LLM
・OpenAI
・Gemini
・Claude (Amazon Bedrock)

●AI SaaS
・GitHub Copilot
・Dify
・Cursor
・Devin
・NotebookLM

業務概要: データに基づいた意思決定を加速させるための分析基盤の構築と改善、および分析を担っていただきます。データアナリストやデータサイエンティスト、ビジネスサイドのメンバーと密接に連携し、時には自身でデータアナリストロールも担いながら、事業成長に貢献するデータマートの設計・開発・運用や分析を通じて、事業を推進します。
チーム構成: 社内の横断組織であるData & AI Domainの1チームとして、Analytics Engineerチームを立ち上げ、当該チームに配属予定です。Data & AI Domainの組織構成は以下の通りです。(兼務者含む) Head of Engineering SCMチーム: 医薬品流通の最適化に関わる自社製品、自社サービス企画開発 Engagementチーム: 患者体験の向上に向けた自社サービス企画開発 生成AI研究開発チーム: 生成AIを活用した自社製品企画開発 企画室: 上記以外に関わる企画、学会活動企画など
社内の生成AI利用状況: 当社では、生成AIを自社製品活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。) また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
本ポジションの魅力: 医療DXの最前線で社会貢献: 大型資金調達を背景に、日本の医療現場が抱える課題をデータとテクノロジーで解決する、社会貢献性の高い仕事に携わることができます。 急成長フェーズでの挑戦: 急速に事業が拡大する当社において、データ基盤の強化とデータ活用文化の構築という重要なフェーズに、中心メンバーとして貢献できます。 裁量と責任のある環境: データアナリストやビジネスサイドと密接に連携し、要件定義から構築、分析や意思決定支援まで一貫して携わることができ、プロダクトへの影響力も大きいです。
開発環境: ●利用技術 データソース AWS(RDS, DynamoDB, Glue Data Catalog, S3, Kinesis Streams) その他(Kintone, Trello, GCS) データ分析基盤 Databricks クエリエンジン Databricks SQL Spark テーブルフォーマット DeltaLake ETLツール（ジョブオーケストレーター） Databricks Lakeflow Jobs データカタログ Databricks Unity Catalog CI/CD Databricks Data Asset Bundles GitHub Actions ●LLM OpenAI Gemini Claude (Amazon Bedrock) ●AI SaaS GitHub Copilot Dify Cursor Devin NotebookLM
参考記事: 技術ブログ

募集背景
患者中心の医療体験をデータで支える挑戦者を募集
当社では、自社サービスを提供することで、これまで主に薬局の業務支援や業務効率化を実現してきました。しかし、今後の医療をより良くしていくためには、薬局と協業し「患者中心の医療体験」の起点と位置づけ、患者さん自身が医療に対して前向きに関与(Patient Engagement)できる仕組みを支援することが不可欠だと考えています。
このビジョンを実現するため、私たちは薬局業務データや自社サービスを通じて蓄積される個人データを活用し、患者の行動や意識の変化を可視化、分析し、行動変容を促すサービスを開発しています。その中核を担うのがデータサイエンティスト です。データを通じて、患者・薬局・医療従事者それぞれのニーズや接点を深く理解し、自社サービスに価値あるインサイトを届けてくれる仲間を求めています。

業務概要
上記新規事業において、以下のような業務に従事していただきます。
1. 医薬品市場や処方実態の分析を通じた、患者・医療従事者の行動変容を促す自社サービス開発への貢献
2. NSM/KPI設計、データの可視化など、自社サービス改善に向けた意思決定支援
3. 分析基盤構築に向けたデータマートやDWH設計・構築の支援

チーム構成
本件は、開発組織としての募集です。
医療データ専門のアナリストチームと協業し、ビジネス視点と自社サービス視点の両軸からサービス開発を推進しています。

社内の生成AI利用状況
当社では、生成AIを自社サービス活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。

本ポジションの魅力
1. 医療の未来に直結するチャレンジ：単なる分析業務ではなく「患者中心の医療体験」創出に深く関わることができます
2. 裁量と責任のある環境：仮説構築から分析、意思決定支援まで一貫して携わることができ、自社サービスへの影響力も大きいです
3. データを「価値」に変える実感：蓄積されるリアルな医療データを活かし、実社会にインパクトを与える自社サービスの改善に貢献できます
4. 成長中のスタートアップでの経験：変化の速い環境でスピード感を持って意思決定し、実装していく経験が得られます

開発環境
●利用技術
・SQL
・Python
・Jupyter notebook
・Redash
・Databricks
●LLM
・OpenAI
・Gemini
・Claude (Amazon Bedrock)
●AI SaaS
・GitHub Copilot
・Dify
・Cursor
・Devin
・NotebookLM

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生成AIを活用した新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。

当社では、薬局向けSaaS事業で展開している自社サービス群（自社サービス、自社サービス、自社サービス、自社サービス 等）に対し、LLMなど生成AIを活用した新機能の搭載を進めています。

生成AIは技術的にまだ新しく、プロダクト開発における実践的なプラクティスも確立されていません。

また、薬局業務における生成AI活用の事例はまだ少なく、「どのような機能を、どの価格帯で、どのように提供するか」といった正解がない領域でもあります。

本ポジションでは、既存の自社サービス群に対する生成AIによる複数のエンハンスメントPJのほか、将来的な社会実装を見据えた生成AI活用ユースケースの特許化PJなどに、機械学習エンジニアという立場から携わっていただきます。

主な業務は以下の通りです。

1. 音声認識、構造化等の自然言語処理に関するユースケースの問題設定、実験、評価
2. 同プロダクト、実験基盤の設計・実装
3. プロダクト利用状況のデータ分析から、課題設定や改善施策の立案
4. 特許化に向けた企画/検証

薬局の基幹業務で使われるため高い信頼性・品質が求められるプロダクトであり、業務においては精度のみならずコスト、速度、セキュリティ、AI安全性など様々な側面の品質のバランスをとることが求められます。

当ポジションは、Data & AI領域の生成AI研究開発チームの開発メンバーになります。

チーム構成はEM, DS/MLE, SWE, PdM, Domain Expert(薬剤師)です。

社内のカウンターパートはPdM, CS, SRE, DRE teamで、基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内にいる状況です。

当社では、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しており、部門横断のAI活用コミュニティが存在し、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しています。

責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。

開発環境として、利用技術はReact, Hono, TypeScript, Python, AWS (Glue,Athena,ECS Fargate,SageMaker,Lamdba,CDK), Azure(OpenAI Service), GCP(VertexAI), Databricks

LLMはOpenAI, Gemini, Claude (Amazon Bedrock)

AI SaaSはGitHub Copilot, Dify, Cursor, Devin, NotebookLMを使用しています。

当社では、日本の医療現場が抱える課題をテクノロジーで解決しています。薬局現場の様々な課題、医薬品の流通、患者さんのサポートまで、多岐にわたるサービスを通じて、誰もが安心して暮らせる社会の実現を目指しています。
資金調達を完了しました。この資金調達を踏まえ、幅広いプレイヤーとの協働をさらに深めるとともに、M&Aや新技術への投資を行い、さらなる医療DX推進を強力に推進しています。
自社製品は、薬局経営に関わる多様なデータを可視化し、オーナーや現場薬剤師の日々の意思決定を支援するBIツールです。
事業の拡大に伴い、より多くの薬局データを扱い、より高度な分析・可視化機能が求められています。そこで今回、チームをリードいただけるエンジニアリングマネージャーを募集します。
本ポジションでは、主に以下のような業務に従事していただきます。
・プロジェクトマネジメント、ソフトウェアエンジニアリングなどに関する技術的支援
・技術面・組織面での潜在的課題発見と課題解決の推進
・チームの強化計画(採用など)の立案と推進
・チーム、メンバーの目標設定と評価
・1on1などを通じたメンバー育成やキャリア設計支援、モチベーション向上支援
# チームについて
当ポジションは、自社製品チームのエンジニアリングマネージャーになります。
[チーム構成]
EM名(兼務), Eng名, PdM名, デザイナー名
[社内のカウンターパート]
PdM, CS, SRE, DRE, Data Scientist
[社内の生成AI利用状況]
当社では、生成AIをプロダクト活用のみならず、生産性向上にも積極的に活用しています。部門横断のAI活用コミュニティが存在しており、エンジニアやPdM、デザイナーが知見共有や勉強会を不定期に実施しており、全社で良い活用を模索しています。勉強会の様子はこちらでご確認いただけます。(利用できるツールとしては、後述の開発環境欄をご覧ください。)
また、責任ある医療情報を取り扱っているため、セキュリティリスク等に対処するためのガイドラインを社内で策定しており、生産性と安心安全を両立する工夫も行っています。
# 開発環境
●利用技術
データ分析基盤
・Databricks
データソース
・AWS(RDS, DynamoDB, Glue Data Catalog, S3, Kinesis Streams)
Web アプリケーション
・Python
・React、Next.js
・TypeScript
・AWS(Cognito、Amplify、API Gateway、Lambda、RDS、S3)
Infrastructure as Code
・Terraform
・CI/CD
・GitHub Actions
監視・分析
・Datadog
・Google Analytics、GTM、KARTE
LLM
・OpenAI
・Gemini
・Claude (Amazon Bedrock)
AI SaaS
・GitHub Copilot
・Dify
・Cursor
・Claude Code
・Gemini
・Devin
・NotebookLM
開発ツール
・Slack
・Google Workspace
・Jira
・Confluence
・Figma
・Datadog
・Pager Duty

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

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

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

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

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

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

キャリアパス:
(入社後〜）：AIソリューションを軸とした、サービス開発リーダーとして複数のサービスをプロデュースするような立場に従事
【中長期キャリアの一例】
(入社5年後〜）：サービスプロデュースのスペシャリストとして社内外で存在感を発揮、組織長などの社内重要ポストにつく、等

担当業務の特徴、魅力、市場における強み:
・社内外のAIスペシャリストと人脈を形成しアイデア交換や協業をしていくことで、AIエンジニアとしての専門性を更に高めると共に、業界（市場）における自身のプレゼンスを高めることが出来ます。
・金融グループの顧客をはじめ様々な金融業界顧客とビジネスを行っている部署であるため、自身で開発したソリューションを売り込むことで大きな成果を挙げられる可能性のある環境です。

当社は、AIを中心とする最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートし、DX Solution事業とAI SaaS事業の二つの事業を展開しています。当初は建設業界を中心にDX・AIソリューションを提供していましたが、現在は製造業、物流業などの隣接する業界への事業拡大を積極的に進めています。

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属されます。
【タスク例】
・仕様策定・設計: PdMが描いた要件のラフ案をもとに、DB設計・API設計・UI/UXの挙動を具体化し、関係者と合意形成を行う。
・ドメイン連携: 建設業界特有の複雑な商習慣を理解し、現場で本当に使えるロジックをコードに落とし込む。
・品質向上: 複雑な仕様に対するテスト設計、リファクタリング、技術的負債の解消提案。

【技術スタック】
・フロントエンド：TypeScript/Node.js/React/Next.js
・バックエンド：TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
・インフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure
・AI：Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV

【AI開発支援ツールの導入】
当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。
・Devin：自動タスク実行、同時並行実装数を上昇
・Claude Code：自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇
・v0.dev：高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化
・GitHub Copilot：日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ
・Gemini：Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

【開発例】
・建設業特化の生成AI 自社製品
・製造業特化の生成AIエージェント 自社製品
・物流業特化の生成AIエージェント 自社製品
・卸売・小売業特化の生成AIエージェント 自社製品

【ポジションの魅力】
1. 日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。
2. 当社でないと解けない産業の難題がある。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
3. 顧客に徹底的に向き合い、顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。
4. 技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも置いて行かずに助け合う組織。

社員からは「ガンガン開発できるスピード感」「VPoEなどの技術責任者と直接コミュニケーションを取りながら、環境構築や重要な判断を即座に行える」「自分の担当領域だけでなく、今後のキャリアに生きるスキルを裁量を持って伸ばしていける」「ビジョンと、高度な専門性を持つ優秀な人材に囲まれて働ける刺激的な環境」「SaaS部門と研究開発部門の垣根がなく、部署を超えた活発な情報交換により、視座が高まる」「サービスの急成長に伴い発生する『複雑性』への挑戦は、エンジニアとしての技術力を存分に発揮できるフィールド」「営業との距離が近く、お客様の生の声をダイレクトに開発へ反映できる」といった声が挙がっています。
このダイナミックな環境で、要件定義からインフラ、バックエンド、そしてフロントエンドに至るまで全ての段階に関わり、チームビルディング・アジャイル開発の仕組みを日々アップデートし、プロダクトの開発を裁量を持ってリードするエンジニアとして活躍できます。

入社後は、ご本人の適性や希望に応じて、「AI SaaS事業本部」のいずれかのチームに配属され、メンターとなるエンジニアの指導のもと業務を担当します。
【タスク例】
・Webアプリケーション開発: React, Next.js, TypeScriptを用いたフロントエンド開発、Python (FastAPI) を用いたバックエンド開発。
・AI機能の実装: 自社開発のMLモデルやLLMをアプリケーションに組み込むAPI連携の実装。
・UI/UXの実装: Figmaのデザインを基にした、直感的で使いやすいUIコンポーネントの実装。
・品質保証: テストコード（Unit/E2E）の記述、GitHub上でのコードレビュー（レビュイーおよびレビュアー）。
・AI活用: DevinやClaudeを活用した、定型コードの自動生成、リファクタリング、ドキュメント作成の効率化。
※配属先によってはAIエンジニアと連携しながら、アルゴリズムのサービス実装を行う場合もあります。

【技術スタック】
・フロントエンド：TypeScript/Node.js/React/Next.js
・バックエンド：TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
・インフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure
・AI：Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV

【AI開発支援ツールの導入】
当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。
・Devin：自動タスク実行、同時並行実装数を上昇
・Claude Code：自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇
・v0.dev：高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化
・GitHub Copilot：日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ
・Gemini：Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上

【開発例】
・建設業特化の生成AI 自社製品「光/Hikari」
・製造業特化の生成AI 自社製品「工/Takumi」
・物流業特化の生成AI 自社製品「運/Hakobi」
・卸売・小売業特化の生成AI 自社製品「商/Akinai」

【ポジションの魅力】
・アルゴリズムエンジニアと連携し、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。AIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを重視。
・当社でないと解けない産業の難題がある。最先端技術を産業特化で深めることで、産業の課題を大きく解決。技術を固定せず、技術応用の幅を持つことで、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発が可能。
・顧客に徹底的に向き合う文化。顧客の課題やビジネスを理解するため、直接顧客と話す機会も。
・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結し、熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも置いて行かずに助け合う組織。
・VPoEなどの技術責任者と直接コミュニケーションを取りながら、環境構築や重要な判断を即座に行えるスピード感。
・自分の担当領域だけでなく、クラウド運用の改善など、今後のキャリアに生きるスキルを裁量を持って伸ばしていける。
・高度な専門性を持つ優秀な人材に囲まれて働ける環境。SaaS部門と研究開発部門の垣根がなく、部署を超えた活発な情報交換により視座が高まる。
・サービスの急成長に伴う「複雑性」への挑戦は、エンジニアとしての技術力を存分に発揮できるフィールド。営業との距離が近く、お客様の生の声をダイレクトに開発へ反映できる。
・要件定義からインフラ、バックエンド、フロントエンドに至る全ての段階に関わり、チームビルディング・アジャイル開発の仕組みを日々アップデートし、チームの成果最大化のための戦略を練るスキルを習得できる。

DX Solution事業本部において、クライアント企業のDXを推進するWebアプリケーション開発に携わっていただきます。

主に、AIソリューションの実装を担い、画像認識AIや最適化アルゴリズムなどを組み込んだWebアプリケーションのフロントエンド/バックエンド実装及びインフラ構築などフルスタックな開発をお任せします。

入社直後は、テックリードやシニアエンジニアの指導のもと、設計思想やコーディング規約を学びながら機能実装を担当していただきます。

単なる実装作業にとどまらず、クライアントとのMTG参加などを通じて、顧客に近い距離でシステムを構築する経験を積むことも可能です。

シニアメンバーの知見を吸収しながら、将来的にはPMとしてのキャリアを目指すこともできる環境です。

開発例:
・RAGを用いた社内ナレッジ検索Webシステムの開発
・画像認識AIを搭載した写真管理プラットフォームの構築
・動画解析によるインフラ異常検知ダッシュボードの開発
・ドメイン特化LLMを活用した業務支援ツールのAPI開発技術スタック（一例）:フロントエンド：Typescript/Node.js/React/Next.jsバックエンド：Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPCインフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCPAI：Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCVAI開発ツール：Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

【ポジションの魅力】
・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携し、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。
AIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを重視しています。

・当社でないと解けない産業の難題がある
最先端技術を産業特化で深めることで、産業の課題を大きく解決し、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発が可能です。

・顧客に徹底的に向き合い、技術だけでなく顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話す機会もあります。

・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結しながら熱量高く働くことができる。
経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織です。

業界特化型生成AIエージェントの開発（AI SaaS事業部への配属）において、プロダクトの「要件」を「技術」へと翻訳し、チームの最大出力を引き出すリードエンジニアを募集します。
【ミッション】
ビジネス要件を実装可能な技術仕様へと落とし込み、自ら開発を牽引すると同時に、ジュニアメンバーへの適切なタスク配分と設計支援を通じて、チーム全体の開発生産性とアウトプット品質を最大化させます。
【業務例】
1. 要件定義から技術仕様への落とし込み: PdMやビジネスサイドとの上流工程からの議論に参加し、曖昧なビジネス要件を、エンジニアが実装可能なレベルの技術仕様書・インターフェース定義まで具体化します。
2. タスク分解と采配（ディスパッチ）: 大きな機能を「ジュニアメンバーが実装可能なサイズ（1 3日程度）」のタスクに分解し、メンバーのスキルセットに合わせて適切に割り振ります。
3. アーキテクチャ設計と技術戦略: プロダクト全体の整合性を保つためのアーキテクチャ選定、技術的負債の返済計画の策定、スケーラビリティを考慮したインフラ設計を行います。
4. 組織の技術力底上げ: コードレビューの最終責任者として品質を担保すると同時に、AI開発支援ツール（Devin/Claude Code等）の活用ベストプラクティスを策定し、組織全体の開発生産性を向上させます。
【技術スタック】
フロントエンド：TypeScript/Node.js/React/Next.js
バックエンド：TypeScript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
インフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure
AI：Python/NumPy/Pandas/Pytorch/OpenCV
【AI開発支援ツールの導入】
当社では、最新のAI開発支援ツールを実務に組み込み、効率と品質を同時に高めています。主な活用例は以下の通りです。
Devin：自動タスク実行、同時並行実装数を上昇
Claude Code：自然言語からの高度なコード提案・改善で、実装スピードを向上、同時並行実装数を上昇
v0.dev：高速なUIモックアップ生成で、要件確認を迅速化
GitHub Copilot：日常的なコーディング補助で、作業効率を底上げ
Gemini：Deep Research/Python実行を含む情報検索・解析で、調査や設計の精度を向上
【ポジションの特徴】
1. 急拡大するトラフィックを支える、大規模アーキテクチャへの挑戦: サービスは急成長を続けています。この規模だからこそ直面するパフォーマンス課題に対し、アーキテクチャの抜本的な再構築や高度なチューニングを行い、数ミリ秒を削り出すような技術的追求が可能です。
2. 自社AIモジュール × SaaS開発という、稀有な技術環境: 自社でAIモジュールを多数保有しているため、単なる外部APIの連携にとどまらない、深いレベルでのプロダクト開発が可能です。自社AIの強みを最大限に引き出す実装は、他社のSaaS開発では味わえない独自の経験となります。
3. 「正解のない課題」を突破し、エンジニアとしての市場価値を高める: サービスがスケールする過渡期にあるため、教科書通りの実装が通用しない複雑な課題に日々直面します。これらを技術力で解決していくプロセスそのものが、エンジニアとしての「対応力」と「設計力」を飛躍的に成長させます。
4. 大手導入実績が証明する信頼性、エンタープライズ基準の高度な品質追求: 大手デベロッパーや業界をリードする大企業への導入が進んでおり、社会インフラに近い重要な業務を支えています。そのため、大規模トラフィックへの対応だけでなく、エンタープライズ水準の高い可用性・セキュリティ・信頼性を担保する、プロフェッショナルな設計・実装力が磨かれます。
【開発例】
・建設業特化の生成AI 自社製品：建設業特化の生成AIエージェントプロダクト。多数の契約を達成。
・製造業特化の生成AIエージェント 自社製品：製造業特化の生成AIエージェントプロダクト。累積データの検索・分析が可能。
・物流業特化の生成AIエージェント 自社製品：物流業特化の生成AIエージェントプロダクト。配送・輸送コストの見直しが可能。
・卸売・小売業特化の生成AIエージェント 自社製品：小売業特化の生成AIエージェントプロダクト。仕入れ・販売計画の作成が可能。

当社は、AIを中心とする最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートし、世界のテクノロジートップ企業と本気の戦いをする企業となることを目指しています。
創業の社歴は浅い組織ですが、メンバー数は既に拡大しているなど、高い志を掲げ創業から急成長を続けてきました。
企業のDXパートナーとしてコンサルティングやオーダーメイド開発を行う「DX Solution事業」と、AI SaaSプロダクトを提供する「AI SaaS事業」の二つの事業を展開しています。
最先端技術を特定の産業に特化して提供しているからこそ、他社では中々実現できない奥深くにある課題解決を特徴としています。
当初は建設業界を中心にDX・AIソリューションを提供していましたが、現在は建設業で培ったノウハウと技術をもとに、製造業、物流業など日本を支える巨大産業へと領域を拡大しています。
「技術力はあるが、商流の壁で顧客の声が届かない」 「PMやリーダーを任されているが、レガシーな技術環境で自身の市場価値に不安がある」もしそう感じているなら、ぜひ一度お話しさせてください。
面談では、よりリアルな当社のカルチャーや、当社で働く魅力についてもお伝えできればと考えています。
もしご興味がありましたら、ぜひ一度お話しする機会をいただけますと幸いです。

建設・製造・物流といった日本の巨大産業において、当社は「下請け」ではなく「DXパートナー」として、最上流から課題解決に取り組んでいます。
現在、大手クライアントからの「難易度が高く、前例のない開発依頼」が急増しています。
しかし、仕様が決まりきっていない抽象度の高い課題を、技術的な解（アーキテクチャ・コード）に落とし込めるエンジニアが不足しています。「仕様書通りの実装には飽きた」「より上流から関わりたい」という方に、裁量と責任ある環境をお渡ししたいと考えています。

【業務例】
1. コア機能の設計・実装リード：複雑なビジネスロジックを伴う機能開発において、DBスキーマ設計からAPI設計、フロントエンド実装までを一貫して担当、またはリードします。
2. アーキテクチャの強化：「動けばいい」コードではなく、保守性と拡張性を考慮した設計（DDD、クリーンアーキテクチャ等）を導入し、技術的負債を未然に防ぎます。
3. ジュニアメンバーの育成：コードレビューやペアプログラミングを通じて、ポテンシャル層（ジュニア）の技術力底上げを行い、チーム全体の生産性を最大化します。
※PMと共にクライアントミーティングに参加し、技術的な観点から実現可能性の提示や代替案の提案を行うこともあります。

【開発例】
1. 画像認識による非構造化データの自動整理：大規模な現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装
2. 点群データを活用した幾何学的シミュレーション：3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックを実施する大規模3DWebアプリケーションの開発
3. 動画解析を活用したインフラ管理プラットフォーム：車載カメラ等の動画データから変状箇所を特定する解析エンジンをバックエンドに統合し、解析結果を地図上で可視化・管理できるWebアプリケーションの開発
4. ドメイン特化型LLMを搭載した業務支援アプリケーション：建設・製造業向けにチューニングされたLLMを組み込み、専門的な質疑応答やドキュメント生成を行う対話型AIツールのAPI設計・チャットUI実装
5. ロボット遠隔操作・モニタリングシステム：VLA・VLM（視覚言語モデル）を用いたロボット制御AIと連携し、行動ログの可視化やタスク指示を行う管理ダッシュボードおよび、推論サーバーとの通信基盤の構築
6. AIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発：大規模な技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示するAIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発

【技術スタック（一例）】
・フロントエンド：Typescript/Node.js/React/Next.js
・バックエンド：Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
・インフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP
・AI：Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV
・AI開発ツール：Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】
・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。当社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。
・当社でないと解けない産業の難題がある。当社は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
・当社のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。
・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。

当事業本部のリードエンジニアとして、プロジェクト全体の技術選定、アーキテクチャ設計、そして開発組織の技術水準の引き上げを担っていただきます。VPoE、そしてビジネスサイドと連携し、「産業のあるべき姿」をシステムとして具現化する最終的な技術責任を持っていただきます。

【具体的な役割と期待】
1. アーキテクチャのグランドデザイン：数年後のスケーラビリティやAIモデルの進化を見据え、Webアプリケーション、データパイプライン、インフラ全体のアーキテクチャを構想し、意思決定を行います。
2. 「Sim-to-Real」の社会実装：Web空間だけでなく、物理空間（建設現場のロボット、点群データ、センサー）と連動する複雑なシステム要件を、疎結合で保守性の高い設計（ドメイン駆動設計等）に落とし込みます。
3. 技術組織のカルチャー醸成：コードレビューや技術選定の標準化（ADRの運用など）を通じて、「なぜその技術を使うのか」を言語化し、ジュニア・ミドルのエンジニアの視座を引き上げます。
※PMと共にクライアントミーティングに参加し、技術的な観点から実現可能性の提示や代替案の提案を行うこともあります。

【開発例】
・画像認識による非構造化データの自動整理：数百万枚規模の現場写真を対象とした、高精度な画像分類パイプラインの構築・API実装
・点群データを活用した幾何学的シミュレーション：3Dスキャンデータ（点群）を用いた、巨大部材の輸送経路・干渉チェックを実施する大規模3DWebアプリケーションの開発
・動画解析を活用したインフラ管理プラットフォーム：車載カメラ等の動画データから変状箇所を特定する解析エンジンをバックエンドに統合し、解析結果を地図上で可視化・管理できるWebアプリケーションの開発
・ドメイン特化型LLMを搭載した業務支援アプリケーション：建設・製造業向けにチューニングされたLLMを組み込み、専門的な質疑応答やドキュメント生成を行う対話型AIツールのAPI設計・チャットUI実装
・ロボット遠隔操作・モニタリングシステム：VLA・VLM（視覚言語モデル）を用いたロボット制御AIと連携し、行動ログの可視化やタスク指示を行う管理ダッシュボードおよび、推論サーバーとの通信基盤の構築
・AIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発：1千万件規模の技術文書やトラブル事例をベクトル化し、最適な解決策を提示するAIエージェントを搭載した大規模RAGシステム開発

【技術スタック（一例）】
・フロントエンド：Typescript/Node.js/React/Next.js
・バックエンド：Typescript/Node.js/Python/NestJS/FastAPI/GraphQL/Hasura/gRPC
・インフラ：Terraform/Kubernetes/AWS/Microsoft Azure/GCP
・AI：Python/Numpy/Pandas/Pytorch/OpenCV
・AI開発ツール：Devin/Claude Code/v0.dev/GitHub Copilot/Gemini

【ソフトウェアエンジニアポジションの特徴】
・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携しながら、最先端AIをソフトウェアに搭載して社会に実装できる。当社としてAIの研究開発で終わらせず、ソフトウェアを通じてリアルな業務で活用されることを非常に重視している。
・当社でないと解けない産業の難題がある。当社は最先端な技術を産業特化でバーティカルに深めることで、産業の課題を大きく解決している。技術を固定せず、技術応用の幅を持ってきたからこそ、産業や社会を大きく変えるインパクトのある開発ができる。
・当社のエンジニアは、顧客に徹底的に向き合う。顧客の難題を解くには、技術だけを追求すればいいわけではない。顧客の課題やビジネスを理解するために直接顧客と話すこともある。
・技術力が高く志も高いメンバーと一致団結をしながら熱量高く働くことができる。経験の浅いメンバーも追いて行かずに助け合う組織。