LLM転職求人

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【ミッション】
IPO準備と急成長を見据え、人事労務体制をしっかりと整える
単なる制度運用に留まらず、当社事業の成長に合わせた人事や労務のあり方を考え、共に構築していただきたい

【業務内容】
コーポレートヘッド（執行役員クラス）と密に連携し、人事労務領域をリードいただきます。
スタートアップならではの作っていく楽しさのある環境です。
既存の枠に捕らわれず、これまでのご経験を存分に発揮してください。

＜主な業務内容の詳細＞
・人事制度の運用・企画立案・改善
・採用業務
・労務業務
・組織活性化施策の検討・実行

業務内容
●現場業務の可視化／課題特定
お客様先に深く入り込み、業務プロセスをヒアリング、分析を実施。現場の課題を可視化し、「どこにAIを活用すると最大の効果を発揮できるか」を特定。

●技術選定
お客様の業務や組織の実態にあわせ、AIエージェントや生成AIプロダクトを比較、選定。

●導入／実装
選定したAIソリューションの導入から、業務への組み込みに向けた設定／実装／ワークフロー設計まで一貫して担当。

●定着支援（伴走）
AI導入が一過性の取り組みで終わらないよう、現場への浸透支援や運用ルールの整備、教育、トレーニングなどを継続的支援の実施。

●成果の定義と創出
生産性向上、間接業務コスト削減、業務品質の平準化などのKPIを設定し、実際の成果創出と数値化まで責任をもって推進。

●ステークホルダーとの合意形成／推進
経営層への提案や意思決定支援から、現場担当者との調整、巻き込みまで、幅広いステークホルダーと連携しながらプロジェクトを推進。
・育成／ナレッジ展開／マネジメント
将来に向けた複数プロジェクトの統括、メンバー育成、組織のマネジメントを担い、ナレッジ展開や事業拡大推進へ貢献。

当部署で働く魅力
●AI時代に求められるPMへキャリアを広げられる
当部署では、単なるシステム導入のPMではなく、AI活用を通じた事業課題の解決や成果創出まで担当します。
お客様のAI導入における課題特定からプロジェクトリード、定着化まで一貫して携わるため、従来のプロジェクトマネジメント経験を活かしながら、AI時代に求められるPMとしてキャリアの幅を広げることができます。

●AIのヘビーユーザー視点をお客様の課題解決にも活かせる
当社は「開発ベンダー」「コンサル」、そして日本有数のAIヘビーユーザーとして「導入する側」のリアルをもっています。
実際に使ってはじめてわかる効果や、導入・定着のむずかしさを理解しているからこそ、定着までを見据えて課題を抽出し、伴走することが可能です。
当社はAIを日常的に活用しその実践知やノウハウを標準化しているという強みをもっています。
AIを導入して終わりを脱却し、組織そして開発現場に根づくAI活用の実現を支援しています。

●技術中立×実践知×伴走でAI活用の定着と成果創出を実現
特定の製品に依存しない技術中立の立場で、実践知と伴走支援を掛けあわせ、お客様の課題を起点にしたAI活用を構想から実装・定着まで一気通貫で支援できる点が魅力です。
現場に入り込み、ビジネス成果の創出まで伴走するだけでなく、お客様が継続的にAIを活用できる状態を目指し、AI活用の方針策定や推進体制の構築など、""基準づくり""まで伴走しています。
また、AI導入で終わらせるのではなく、組織への定着まで重視しており、FY26 Q2時点では95％という高い定着率を実現しています。

●透明性の高い評価制度
個人の成果や価値創出が正当に評価され、報酬に反映される評価制度を採用しています。
役職定年や年功序列にとらわれず、年齢や社歴に関係なく挑戦し、評価される環境です。

【ミッション】
当社のAI活用を支えるシステム基盤を構築します。AIエージェントが安全かつ効率的に業務を遂行できる環境を整備し、完全自律思考型エージェントの実現を目指しています。


【主な業務】
当社の次世代AI活用を支える、システム基盤の設計・開発をリードしていただきます。CQRSアーキテクチャや最新の生成AI技術を駆使し、事業環境の変化に強いデータ連携環境および共通基盤の構築を担う重要なポジションです。

・オントロジー／Knowledge Graphの設計・構築
・GraphQLを活用した参照API基盤の整備
・AIエージェント向け更新処理基盤の設計・開発
・AIを活用したシステム基盤のアーキテクチャ設計
・共通基盤・共通コンポーネントの内製開発


【具体的な業務】
入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。

1. オントロジーの構築・活用
業務知識のオントロジー設計
Knowledge Graphの設計・構築
RAGとの連携
社内データ・ソースコード・API仕様・ドキュメントの意味付け

2. API基盤整備
REST APIのGraphQL化
GraphQL Gateway開発
MCP Serverとの連携
API設計・標準化
API自動生成・生成AI活用

3. 更新処理基盤整備
AIエージェント向け更新API設計
トランザクション制御
承認・権限制御
データ整合性を考慮した更新フロー設計
AIが安全に更新処理を実行するための共通基盤構築


【主な開発環境・技術スタック】
・フロントエンド：JavaScript、Vue.js、TypeScript
・バックエンド：Java（Spring Boot、Apache Beam、Netty、Reactor）、JavaScript（Node.js）、Python、Rust
・データベース／データストレージ：PostgreSQL、Apache Ignite、Redis
・インフラ／実行基盤・ミドルウエア：
コンテナ・基盤：Docker
メッセージング・ストリーミング：Apache Kafka、Apache Flink、Solace
・通信・音声基盤：WebSocket、WebRTC、SIP、Asterisk、LiveKit
・その他・開発ツール・自動化：
API・連携規格：GraphQL、MCP Server（Model Context Protocol）

【ミッション】
生成AI・AIエージェントを安全・安心に業務利用できる品質基盤（EvalOps）を構築し、AIアプリケーションの品質を継続的に評価・改善できる仕組みを確立します。


【主な業務】
AIを含む自社サービスの品質向上に向けた、テスト自動化の推進や評価プロセスの改革など、QA（品質保証）領域の枠組みづくりから実務までを牽引していただきます。

・EvalOps基盤の設計・開発・運用
・AIアプリケーション（Agent／RAG／LLM）の品質評価
・評価データセット（Golden Dataset）の整備
・テスト自動化の仕組み構築
・品質評価結果の分析・可視化
・評価結果を基にした改善サイクルの運用
・AI品質保証プロセスの標準化・ルール策定


【具体的な業務】
AI領域における新たな品質基準の策定や、開発プロセスと連動した「品質の作り込み」に加え、既存の評価プロセスの改革やテスト自動化など、QAの枠組みづくりから広く携わっていただきます。入社後にお任せする具体的な業務フェーズや担当領域については、これまでのご経験や適性に応じて柔軟に決定いたします。

・AIアプリケーションの評価指標（正確性・有用性・安全性・応答速度・コストなど）の設計
・自動評価・人手評価を組み合わせた評価プロセスの構築
・Golden Datasetの作成・保守
・プロンプト改善、RAG改善、モデル設定変更の効果測定
・評価ダッシュボード・レポートの作成
・AI品質保証ガイドラインの整備
・AI開発チームへの品質改善提案
・AIプロダクトのリリース判定レビュー

業務概要:
「TECH人材をヒーローに」をミッションに、理系・テクノロジー人材の可能性を広げるサービスを開発している企業でのポジションです。理系学生の就職活動では、大学や研究室で学んできたことと、就職先で求められるスキルがうまく結びつかず、せっかく積み重ねてきた学びがキャリアに活かされないことが少なくありません。こうした理系人材と企業のミスマッチをテクノロジーで解消することを目指しています。
現在は理系学生向けの就活サービスを中心に事業を展開していますが、今後は新卒採用だけにとどまらず、TECH人材のキャリアを長期的に支えていくため、新しいサービスやプロダクトの開発にも取り組んでいます。

プロダクトについて:
・主力サービス
理系学生と企業をつなぐオファー型の就活サービスです。学生が自分では見つけられなかった企業や仕事と出会えるよう、研究室データベースと技術キーワードを活用し、学生の研究内容や専門性と企業をマッチングしています。多くの理系学生に利用されており、現在も継続的に機能開発・改善を進めています。

・新しいサービス
企業と学生が就職活動のタイミングだけで出会うのではなく、より早い段階から接点を持ち、学生のキャリア形成を支援していくための新しいサービスです。学生にとっては、低学年のうちから企業や仕事を知り、自分の将来について考えられる場所に。企業にとっては、採用活動が本格化する前から学生と関係を築ける場所に。そんなプラットフォームを目指して開発を進めています。

具体的な業務内容:
入社後は、まずはエンジニアとしてプロダクト開発に入っていただきます。そのうえで、ご経験や得意な領域に合わせて、要件整理やプロジェクト推進にも関わっていただく想定です。
・Go／TypeScriptを用いたWebアプリケーションの設計・開発・運用
・PdMやデザイナーとの要件整理・仕様検討
・開発タスクの整理、優先順位付け、進捗・課題管理
・中長期のプロダクト成長を見据えた設計・改善
・外部パートナーとの連携・進行管理
すべてを最初からお任せするわけではありません。まずは開発を通じてプロダクトやチームについて理解していただき、その後、要件整理やプロジェクトマネジメントなど、徐々に担当範囲を広げていただきたいと考えています。

ポジションの魅力:
・PM／PLを「やってみたい」で終わらせず、実際に経験できる
今回のポジションで特に提供したいのが、プロジェクトを自分で動かす経験です。エンジニアとして数年経験すると、「次はPMやPLをやってみたい」と思っても、組織の役割が固定されていてなかなか任せてもらえないことがあります。同社では、PM経験の有無だけで判断するのではなく、本人の志向や現在のスキルを見ながら、実際のプロジェクトで少しずつ役割をお任せしていきます。技術から離れてPMになるのではなく、自分でも開発できることを強みにしながら、プロジェクトを動かせるエンジニアを目指せる環境です。

・ビジネスと直接話しながらプロダクトをつくれる
PdMや事業責任者との距離が近いため、「決まった仕様が開発チームに降りてくる」という開発の仕方ではありません。何を作るのか、なぜ必要なのか、技術的にどう実現するのが良いのか。ビジネスとエンジニアが一緒に考えながら開発を進めています。エンジニアから「この方法の方が良いのでは」と提案することも歓迎しています。

・事業のスピードは速くても、システムは先を見てつくる
新しい機能やサービスについての意思決定が速い会社です。一方で、短期的に動けばいいものを作り続けるのではなく、今後プロダクトが増え、事業が広がっていくことも考えながらシステムをつくっています。目の前の開発と、中長期で必要になるシステムの土台。その両方を考えながら開発できることも、今のフェーズならではの面白さだと考えています。

キャリアパス:
このポジションでは、まずプロダクトエンジニアとして、開発とプロジェクト推進の両方を経験していただきます。その先は、本人の得意なことや目指したいキャリアによってさまざまです。
・PdM／TPM
エンジニアとしての知識を活かして、よりプロダクトや事業に近いところから「何をつくるか」に関わる。
・エンジニアリングマネージャー（EM）
プロジェクトを動かした経験を活かし、今度はメンバーの育成やチームづくりに軸足を広げる。
・テックリード／アーキテクト
プロジェクト推進の経験を持ちながら、技術面の専門性をさらに深める。
入社時点でキャリアを一つに決める必要はありません。開発以外の経験も積みながら、自分がどの方向に進みたいのかを考えていくことができます。

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

【業務概要】
カスタマーエクスペリエンス部門は、主力事業の根幹であるオペレーション運営を担う、現在約400名規模の組織です。中小企業のバックオフィス業務をプロセスごとお預かりし、サービスデリバリーの品質と生産性を支えています。

本ポジションは、このカスタマーエクスペリエンス部門全体の統括責任者として、経営陣あるいは経営に近い幹部の一員として、オペレーション組織の運営と主力事業の推進を担っていただきます。事業の急成長に伴い組織は今後も拡大を続ける一方で、生成AI・AIエージェントのオペレーション実装による生産性の抜本的な向上も同時に実現していく必要があり、「人×AIのハイブリッドなオペレーションモデル」への進化をリードする役割です。

採用は同社で行われますが、採用後、主力事業を運営しているグループ会社へ出向となります。

【実現できていないこと】
1. スケールに耐えるオペレーション体制の構築
事業の急成長に伴いオペレーション組織は400名規模まで拡大していますが、今後のさらなる拡大を見据えると、属人性を排した標準化・仕組み化や、機能・拠点を横断したマネジメント体制の強化が追いついていません。組織拡大と品質・生産性の両立を設計・実行できる統括責任者が必要です。

2. オペレーションへのAI実装による生産性の非連続な向上
一部の業務領域ではAIを活用したオペレーションが稼働し、成果が出始めています。ただし、これを主力事業のオペレーション全体へ展開しきれてはいません。「どの業務からAI化するか」「人とAIの役割分担をどう設計するか」という意思決定を担い、労働集約型モデルからの転換をリードしていただきたいと考えています。

【具体的な業務】
1. カスタマーエクスペリエンス部門（約400名規模）の組織統括
・オペレーション組織全体の戦略策定・目標設定・PL/KPIマネジメント
・部門責任者・マネージャー陣のマネジメントと育成、採用
・組織拡大に対応する組織体制の設計・運営

2. オペレーションの設計・改善
・サービスデリバリープロセスの標準化・仕組み化と、品質・生産性のマネジメント
・「人が担うべき業務」と「AIに任せる業務」の切り分けを前提としたオペレーション設計
・生成AI・AIエージェント・ワークフローツールのオペレーション実装の推進

3. 主力事業の推進
・経営陣・事業部門と連携した事業計画の策定・遂行
・新サービス立ち上げ時のサービスデリバリー体制の構築

【使用ツール】
・生成AI / LLM（Gemini, ChatGPT, Claudeなど）
・自動化ツール（n8n, Dify, GASなど）
・プロジェクト管理ツール（Confluence, Jira, Miroなど）
・コミュニケーションツール（Chatwork）

【組織・チームの役割】
BPaaS事業の主力サービスにおいて、AIを前提としたサービスの企画・開発・運用を一気通貫で担う開発責任者のポジションです。
中小企業のバックオフィス業務をプロセスごと代行するBPaaSを、人が主体のオペレーションから、生成AI・AIエージェントが主体となって業務を遂行する次世代のサービスモデルへと進化させる役割を担います。
開発チームを率いて、“AIが業務を遂行することを前提としたサービスそのものの設計・開発”をリードし、BPaaS事業の非連続な成長を牽引するポジションです。

【実現できていないこと】
●AIサービスとしての標準化・プロダクト化
現在、一部の顧客業務領域ではAIを活用したオペレーションが稼働し、成果が出始めています。この成功パターンを個別対応にとどめず、再現性のある「AIサービス」として標準化・プロダクト化し、より多くの顧客に展開できる開発体制づくりを加速させることが課題です。

●AI主体のサービスデリバリーで、高採算・スケーラブルな事業成長を実現できる企業へ
目指すのは、AIがサービスデリバリーの中心を担い、人の介在を最小限にした高採算なモデルです。「どの顧客業務からサービス化するか」「共通化と個別対応のバランスをどう取るか」、この意思決定を担い、サービス開発をリードできる責任者を求めています。

【業務内容】
●BPaaS AIサービスの企画・設計
・顧客（中小企業）の業務プロセスの分析と、AI化によるインパクトの試算・サービス化対象の特定
・「人が対応すべき業務」と「AIに任せる業務」の切り分けを前提としたサービス設計

●AIサービスの開発・運用
・LLM、AIエージェント、ワークフローツール（n8n,Dify,GAS等）を組み込んだサービスの設計・開発・実装
・自動化率、処理コスト、品質などのKPI設計とモニタリング、継続的な改善

●開発組織の連携・マネジメント・プロジェクト推進
・開発ロードマップの策定と優先順位の意思決定
・オペレーション部門・事業部門と連携した開発プロジェクトの計画・推進
・開発メンバーの採用・育成・マネジメント

【使用ツール】
・生成AI / LLM (Claude Code,Codex,Cursorなど)
・自動化ツール (n8n, Dify, GASなど)
・プロジェクト管理ツール (Confluence, Jira,Miro,Githubなど)
・コミュニケーションツール (Chatwork)

大手エンタープライズ企業のシステム開発プロジェクトにおいて、企画構想から要件定義・設計・実装までの一連の開発業務を担当します。
AI・クラウド等の先端技術の導入からシステム刷新・システム統合・データ基盤構築まで、クライアントの継続的なビジネス変革を実現します。

主なプロジェクト事例:
・大手重工製造業におけるAI-Ready戦略企画
・大手機械系製造業における新規事業構想・AI開発PoC
・大手自動車部品製造業における工程設計業務の属人化解消AI企画・開発
・大手保険会社におけるCX向上AIクローンPoC支援
・大手保険会社におけるAIデータ基盤構築に伴うLLM開発・システム連携

プロジェクト組織体制: マネージャーとメンバーの比率を1対2程度で編成しており、経験豊富なエンジニアが多く、負荷のかからないバランスの良い組織体制です。

技術スタック:
・開発言語：Java、Python、TypeScript、JavaScript
・クラウド系：AWS、Azure、GCP、Terraform、Docker
・フレームワーク：Spring Boot、Spring、Django、React
・CI/CD：GitHub、CircleCI、GitLab

ポジション・部門の魅力:
同社は「CxO firm 1000人のCxOを輩出する企業へ」をVISIONに掲げ、「個の能力を徹底的に磨け」というコアバリューのもと、マインド・能力開発できる環境づくりを追求し、既に数名のCxOを輩出してきました。Technology領域においても、技術軸のCxO（CTO、CIO、CDO…）や、社会的にインパクトのあるプロダクト開発、市場トップレベルの技術的な強みの獲得・発揮など、本人の志向に合わせた成長機会を創出していきます。

事業立ち上げフェーズの中で、案件獲得及び採用が順調で急拡大しており、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会があります。また、将来的な自社プロダクト開発を見据え、開発体制の内製化を進めています。コンサルティング事業への社内異動も可能で、ご志向に合わせたキャリア選択が可能です。

教育研修制度:
【社内副業制度（＋1制度）】自身の能力開発機会として、社内システム開発、技術広報活動、セキュリティレベル向上施策など、多様な社内業務に関与することができます。成果は加点評価として賞与に還元されます。
【プロダクト開発研修機会】オリジナルWebガチャゲーム開発を題材としたプロダクト開発研修を行っています。企画構想から拡張構想・クラウド環境構築・DB設計・実装・応用まで、プロダクト開発における一連のプロセスを学ぶ機会を作っています。
【AI駆動開発機会】AI駆動開発の実践機会として、様々な社内システム実装・運用改善の機会を作っています。

評価制度: 半期ごとの能力評価で昇給率が高く、大手SIer以上の給与水準を実現しています。設計思想：顕在化重視・再現性重視。評価軸：人物評価・能力評価・実績評価。

事業部の雰囲気: 仕事に全力で取り組みつつ、心理的安全性が非常に高い組織です。コンサルティング事業部との繋がりも深く、コミュニケーションがとりやすい環境です。

【業務概要】
日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立するため、資金調達を実施。企業価値は1,000億円を超えています。次の目標は企業価値1兆円。建設業を深化させながら、フィジカルAI共同開発や資本業務提携による経営参画など、「AIネイティブな製造業」の実装にも取り組んでいます。業界特化AIエージェントの導入企業は累計1,500社を超え、そのフィールドは物流、卸・小売など他業界へも広がり続けています。日本のものづくりをAIとロボティクスで強化し、世界市場へ展開。AI時代に経済を再興し、日本一・世界一の企業となり、日本の希望の光となることを目指しています。同社は第二フェーズに突入しており、ダイナミックなビジネス展開の中で多くのチャンスがあります。この環境下で大きな使命を背負い、共に歩んでいただける方を募集しています。

お客様からお預かりする図面（PDF／スキャン画像／CADデータ等）を、検索できる構造化データへと変える一連のパイプラインを担います。データの抽出・整形から、検索基盤の設計・精度改善までを推進するポジションです。

【具体的な業務】
・データ抽出／構造化：図面（PDF／スキャン画像／CADデータ等）から情報を抽出し、検索に使える構造化データへと落とすパイプラインを設計・実装する。
・スキーマ設計：抽出項目のスキーマを自ら定義し、ビジネスサイドと連携しながら、改善サイクルを回す。
・精度評価と改善：抽出・検索の精度を項目別に定量評価する仕組み（評価データセットを含む）を構築し、改善サイクルを回す。
・検索基盤の構築：Azure AI SearchやElastic Searchといった検索エンジンを用いて、実運用に耐える検索システムを設計・実装する。
ご自身の得意領域を軸に業務を担っていただきながら、徐々に領域を広げていただくことを想定しております。

【技術スタック】
・言語：Python
・検索：Azure AI Search／Elasticsearch／ベクトル検索
・AI：Python/NumPy/Pandas/PyTorch/OpenCV、各種LLM API（クラウドのマネージドサービス活用が前提）
・インフラ：AWS/Azure

【開発事例】
・建設業特化の生成AIサービス
・施工計画書の作成
・建設資材、機材、工法等の豊富なデータベースとの連携
・定型業務の自動化と効率
・製造業特化の生成AIサービス
・製造業に特化したLLM
・安全書類やトラブル報告書の検索（RAG）
・アップロードした仕様書や法令書類に対する検索ツールを提供
・物流業向け生成AIサービス
・運行日報の作成
・配車指示書の作成
・物流DBを搭載、関連する最新の法規法令を参照可能
・建設業特化のバックオフィスDXサービス
・見積・発注・請求書・経費精算が一元管理可能
・システム間のデータや操作方法が統一化
・複数システム間の連携齟齬を解消

【ポジション・部門の魅力】
・図面（PDF／スキャン画像／CADデータ等）をはじめとする、一般的なテーブルデータとは異なる独自データを、検索できる価値へと変える難しさと面白さがあります。
・抽出から検索までを一気通貫に担えます。分業で一部だけを触るのではなく、「データが検索でヒットする」という体験の品質を、自分の裁量で設計できます。
・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ます。その中で、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ます。
・日本屈指のアルゴリズムエンジニアと連携できます。SaaS部門と研究開発部門の垣根を超えて、画像系・NLP・検索など異なる専門性を持つメンバーと知見をシェアしながら、自身の領域を広げていけます。

生成AIやAIエージェント等を活用し、クライアントの経営・業務課題を解決するためのAI活用構想、ソリューション設計およびプロジェクト推進を担当します。
クライアントの業務課題、対象業務、期待成果、必要なデータおよび制約条件を整理し、生成AIの適用可能性と実現可能性を評価します。その上で、生成AI活用の構想、技術方式、ソリューションアーキテクチャ、PoC計画ならびに本番化・横展開に向けたロードマップを具体化します。

【主な業務内容】
＜共通＞
・クライアントの経営・業務課題、対象業務、期待成果および制約条件の整理
・生成AIの適用余地、業務インパクトおよび技術的な実現可能性の評価
・生成AI活用構想、ユースケースおよび業務・システムの将来像の策定
・PoC・生成AIアプリケーションのスコープ、評価指標、受入基準および実行計画の策定
・クライアントおよび関係者との合意形成ならびにプロジェクト推進
・検証結果を踏まえた本番化、横展開および高度化に向けたロードマップの策定
・生成AIに関する提案・ディスカッション資料および再利用可能な知見の整備

＜AIアーキテクトとして担う業務＞
・生成AI、LLM、RAG、AIエージェント、クラウドおよびデータ等を含む全体アーキテクチャの構想・設計
・品質、性能、安全性、運用およびコストを踏まえたモデル、技術方式、製品・サービスの比較・選定
・プロジェクトの技術的なリード、技術論点の管理および技術品質のレビュー

＜AIエンジニアとして担う業務＞
・クライアントとの議論・検証に必要なPoC、プロトタイプおよび生成AIアプリケーションの設計・実装
・生成AI出力の評価、検証結果の分析および改善
・技術的な検証結果、制約および実現方式の文書化・説明

生成AIやAIエージェント等を活用し、クライアントの業務課題を解決する生成AIソリューションについて、アーキテクチャ設計、PoC・プロトタイプ・アプリケーションの開発、本番化に向けた技術検証を担っていただきます。
対象業務、利用者、データおよび既存システムとの関係を踏まえ、生成AI機能、Webアプリケーション、API、データ処理、RAG・検索およびAIエージェント等を設計・実装します。また、生成AI出力の品質、性能、安全性、安定性およびコストを評価・改善し、継続的に利用可能なソリューションとして成立させます。

【主な業務内容】
＜共通＞
・クライアントの業務課題・ユースケースを踏まえた生成AIソリューションの技術設計
・PoC、プロトタイプおよび生成AIアプリケーションの設計・実装
・生成AI出力の品質、精度、安全性、応答速度、安定性およびコストの評価・改善
・データ、APIおよび既存システムとの連携
・本番化を見据えたセキュリティ、運用および非機能要件への対応
・技術成果物、実装部品および知見の標準化・再利用資産化

＜AIアーキテクトとして担う業務＞
・生成AI、LLM、RAG、AIエージェント、クラウド、データ等を含む技術アーキテクチャの設計
・モデル、クラウドサービス、技術方式および製品の比較・選定
・データ・システム連携、認証・認可、セキュリティ、監視、性能および運用方式の設計
・技術レビュー、品質管理および実装メンバーへの技術支援

＜AIエンジニアとして担う業務＞
・LLM、RAG、AIエージェント、検索およびワークフロー等を活用した生成AI機能の開発
・Webアプリケーション、API、バックエンド処理およびデータ処理機能の開発
・プロンプト、検索方式、データ処理およびモデル設定の実装・改善
・認証・認可、アクセス制御、ログ、監視およびエラー処理等の実装
・テスト、CI/CD、IaC、コンテナ等を活用した開発・デプロイ
・コード、プロンプト、評価方法およびテンプレート等の整備

データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくることをパーパスに掲げ、多くの企業のDX・データ活用を支援する企業でのポジションです。
同社は以下の2つの事業を展開しています。
・データ活用のプロフェッショナルが、多様な視点から企業に最適なDX支援を展開するプロフェッショナル事業
・データを活用した最適な意思決定を支援するマーケティングSaaSプロダクト事業

【募集概要】
配属部門: プロダクトビジネス事業部 GenAIユニット GenAI推進部 セールスグループ

【業務内容】
エンタープライズ企業（大手EC、人材、メディア業界等）をターゲットとした、AIプロダクト（GenAI）の新規提案・アカウントディベロップメント業務全般をお任せします。
・新規リードの掘り起こし、アプローチおよび商談化
・顧客課題のヒアリング、提案書の作成・プレゼンテーション
・マーケティング、インサイドセールス、カスタマーサクセスエンジニアなど、各部門と連携した商談推進
・新機能・新プロジェクトを活用した提案およびアップセル施策の企画実行
・セールスグループ内のプロセス改善・組織作りへの参画
※午前にチームミーティングを行い、午後は外部との商談や提案活動に当てるスタイルが一般的です。

【働く魅力】
・最先端のAIノウハウ
最先端のLLMをコア技術として組み込み、実用レベルまで高度に制御・最適化されたプロダクトを扱っており、同社に蓄積された先進的なAIノウハウを吸収できる環境です。
・立ち上げ期の裁量
組織再編直後のため「ベンチャーのような推進感」があり、営業活動だけでなく組織作りにも直接携われます。
また、1→10フェーズのため、自身の提案や行動が事業成長に直結する環境です。
・マーケット探索
メイン業界以外の新たなマーケットへ価値を届けるための探索・意思決定に、オーナーシップを持って取り組む事が可能です。まだまだ開拓しきれていないマーケットもあり、フィットさせるためのプロダクト開発にも携わる事もでき、大小さまざまな意思決定経験を積むことができます。

法務ガバナンス本部では、グループ会社の法務・ガバナンス業務を担当しており、法人向けサービス（バックオフィス向けSaaS・AIサービス、BPO事業等）、個人向け家計簿・資産管理サービス、金融機関等向けFintech推進・DX支援、法人向けファイナンスサービスなど多岐に亘るサービス提供を支えています。
グループ会社は組織全体が急拡大しており、SaaS×AI×Fintech事業の進化や、こうした非連続的な成長を支えるためには、法務・コーポレートガバナンス領域を担う法務・ガバナンス本部の更なる体制整備が急務となっています。
そこで、単純に法令を遵守するだけでなく、リスクを抑えながら事業成長できるか、攻めと守り双方の視点を持って、経営・事業部門の判断を後押しする役割を担っていただける方を募集しています。
同部署での働き方としては意思決定や実行スピードが早いだけでなく、経営陣の近くで彼らの想いや考えを直接受け取りながら、それぞれの仕事に活かしていただける、やりがいがあり成長を実感できる環境です。
東証プライム市場に上場している企業ですが、ベンチャーらしさが残っており、スピード感やチャレンジが溢れる法務・ガバナンス業務を希望される方からのご応募をお待ちしています。

【主な業務内容】
【ビジネス法務】
契約書・利用規約・約款等の作成やレビュー
新規事業・新規ビジネススキームのための法的調査、助言、関連書類の作成
各種法務に関する相談や質問への対応
法令改正対応
リスク・コンプライアンス統括部門と協力したコンプライアンス業務
【コーポレート法務／ガバナンス法務】
M&A・資本業務提携における契約交渉、デュー・ディリジェンス
株式発行等のコーポレートアクションに関する法的調査、助言
グループ会社設立や組織再編に関する助言、関連書類の作成
上記に際して必要となる会社法や金融商品取引法等に基づく法定手続の履践
取締役会及び株主総会の運営
社内規程の作成・社内ルールの整備及び運用設計

【ポジションの魅力】
担当する事業やサービスの日常的な法務相談への対応だけでなく、新規事業の立ち上げやサービス運用設計支援、さらにはM&A、グループ会社横断的なガバナンス体制の整備など、攻守の両面で幅広い業務を担当でき、成長実感をもって活躍いただける環境が整っています。
現場に権限移譲をしていく社風であり、自ら自律的に行動できる方であれば、裁量をもってスピード感を持って業務を推進していくことができます。なお、本人の志向と実績次第で、将来の法務・ガバナンス部門でのマネージャー候補となることも可能です。
Fintech×AIという急成長領域において、既存の枠組みにとらわれない新しい法務の在り方を実務担当者として自ら定義・推進していく面白さがあります。
経営陣との距離が近く、経営方針を汲み取りながら経営・事業部門の判断を後押しし、重要な意思決定に携わることもできます。
部内には法律事務所や官公庁の出身者など様々なバックボーンを持った者がおり、複数の弁護士も在籍しております。気軽に相談し合える、フラットで風通しの良い組織で、専門性豊かなメンバーと共に切磋琢磨できる環境です。

【職務概要】
顧客の業務課題を聞きながら、プロンプトエンジニアリングやRAG等の生成AI性能向上手法、ファインチューニングや継続事前学習等のLLM/SLM学習手法を活用し、顧客の業務に応じたアプリやAIエージェントを構築・提供するためのコンサルと設計・構築、およびそれを汎化したサービスの設計開発を実施。


【職務詳細】
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客ヒアリング・ディスカッションにおける顧客課題の特定および見積
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客課題解決に必要なLLM精度やアプリケーションの要件定義
・業務特化型LLM構築・運用サービスにおける、顧客データの収集/加工及びRAGチューニング、LLM/SLM学習、評価、AIエージェント開発、アプリ開発
・業務特化型LLM構築・運用サービスで活用するデータ処理や分析ツールの開発
・顧客対応で吸収したナレッジの業務特化型LLM構築・運用サービスへの反映

【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
当社の生成AI事業をけん引する非常に注目度の高いプロジェクトおよびサービス運営にキープレイヤーとして携わることが出来ます。また全社的に重要な位置づけのため、本サービスおよび関連サービスとして、様々な組織(GlobalLogicやHitachiDS等のグローバル会社から国内の各セクタ迄)と連携する機会があります。

業務特化型LLMという当社のコアコンピタンスの開発・運営にキープレイヤーとして携わることが出来、生成AIの学習や精度向上といった最先端のナレッジに日々触れ自己研鑽が可能です。また案件対応として業種に依らない様々な顧客との繋がりを通して、様々な領域における見聞・能力を高めることが出来ます。

顧客プロジェクトの現場に深く入り込み、生成AI／RAGを中心とした機能を短いサイクルで実装するための、プロダクト・システムとして成立させるポジションです。要件が流動的な環境で、設計 実装 検証 改善までを高速に回し、顧客価値を最短で立ち上げます。

・営業領域における AIエージェント／AIワークフロー の設計・実装
・RAG構成の設計・実装
・ノーコード／ローコードツール＋必要に応じたコード実装（Python等）による拡張開発
・外部SaaS/CRM/社内データとのAPIやMCPを用いた連携実装、プラグイン等の開発
・品質・安全性・運用性の担保
・異なるお客さまの業務理解に基づき、ニーズを抽象・共通化したプロダクト化の検討

AIを駆使して顧客の課題を解決する生成AIエンジニアとして、要件定義から本番運用・改善まで一気通貫で担当します。

具体的な業務:
1. 顧客の課題をヒアリングし、GeminiやAmazon Bedrockなどの最新サービスから最適な技術を選定・提案
2. 要件定義からPoC、本番稼働、運用改善（LLMOps）まで一気通貫で担当
3. 技術実装にとどまらず、チームリード、設計の主導、コードレビュー、後輩育成の実施

担当案件例:
* RAGシステムの精度・パフォーマンス改善
* LLM評価・監視の自動化と運用基盤の構築
* 大規模固有データを活用した生成AI基盤の構築とセキュリティ設計
* Fine-tuningやエージェント設計を用いたRAG精度向上
* 検索・コンテンツ生成を自動化するマルチエージェント構築
* 生成AIを組み込んだAI駆動開発の導入と検証

ポジションの魅力:
業界最先端のAI技術を複数案件で横断的に評価・検証する中で、クラウド・セキュリティ・スケーラビリティを統合したエンタープライズAIアーキテクチャの高度な設計力を磨くことができます。多様なプロジェクトへの参画を通じて特定領域の専門性を深めつつ、技術的判断の根拠を提示して顧客の意思決定を支援する高い提案力とコミュニケーションスキルが身に付く環境です。知見をアウトプットする社風があるため、技術力向上と組織全体の底上げへと直結させることで市場価値向上に繋げることができます。

AIを駆使して顧客の課題を解決する生成AIエンジニアとして、要件定義から本番運用・改善まで一気通貫で担当します。

具体的な業務は以下の通りです。
* 顧客の課題ヒアリング、および最新AIサービスを用いた最適な技術選定・提案
* 要件定義からPoC、本番稼働、運用改善にいたるまでの一貫したプロジェクト推進・変革のリード

担当案件例:
* RAGシステムの精度・パフォーマンス改善
* LLM評価・監視の自動化と運用基盤の構築
* 大規模固有データを活用した生成AI基盤の構築とセキュリティ設計
* Fine-tuningやエージェント設計を用いたRAG精度向上
* 検索・コンテンツ生成を自動化するマルチエージェント構築
* 生成AIを組み込んだAI駆動開発の導入と検証

このポジションで身に付くスキル・働く魅力:
* 複数プロジェクトを横断した技術選定や、セキュリティ・コスト・スケーラビリティを考慮したAI基盤の設計から運用・監視・改善まで、実践的なアーキテクチャ設計力が身に付きます。
* 顧客の業務課題を技術に落とし込む要件定義に加え、予算・スケジュール・リスクを管理しながらプロジェクトをリードするマネジメント視点（ビジネス推進力）も磨ける環境です。

技術環境:
● Core Stack
言語：Python / JavaScript / TypeScript / PHP
フレームワーク：FastAPI / Laravel / Next.js
Google Cloud：Cloud Run / App Engine / GKE / Cloud SQL / Big Query / Spanner
AWS： Lambda / ECS / EKS / Fargate / Aurora / DynamoDB / RDS

● AI Stack
Google Cloud：Gemini Enterprise Agent Platform（Agent Search / Vector Search / Agent Development Kit ）
AWS：Amazon Bedrock（Agent Core / Managed Knowledge Base）
その他：AI駆動開発 / 仕様駆動開発（Kiro / OpenSpec / cc-sdd）

AIを駆使して顧客の課題を解決する生成AIエンジニアとして、要件定義から本番運用・改善まで一気通貫で担当いただきます。

【具体的な業務】
顧客の課題をヒアリングし、最新サービスから最適な技術を選定・提案
要件定義からPoC、本番稼働、運用改善（LLMOps）まで一気通貫で担当
技術実装にとどまらず、チームリード、設計の主導、コードレビュー、後輩育成の実施

【担当案件例】
RAGシステムの精度・パフォーマンス改善
LLM評価・監視の自動化と運用基盤の構築
大規模固有データを活用した生成AI基盤の構築とセキュリティ設計
Fine-tuningやエージェント設計を用いたRAG精度向上
検索・コンテンツ生成を自動化するマルチエージェント構築
生成AIを組み込んだAI駆動開発の導入と検証

【ポジション・部門の魅力】
最先端環境で、生成AI基盤の設計からLLMOpsを用いた運用・改善まで一気通貫で携わることで、実践的なマルチクラウド×AIのアーキテクチャ設計力が身に付きます。
技術実装にとどまらず、顧客の課題を技術に落とし込む提案力や、チームリード・若手育成を通じたマネジメント視点も磨ける環境です。
最前線の技術変革を自ら推進し、チームとともに成長していく手応えと魅力を実感していただけます。

【当社について】
当社はオンライン証券の先駆者として、1999年にネット取引を開始しました。
今では1,500万口座を大きく超え、様々なお客さまにご利用いただいています。
カスタマーサクセス推進部 デジタルサービス推進室は、当社のWEBサイトにおける静的コンテンツの制作・運用・管理を担う部署です。
一緒にお客さまに寄り添った投資体験をつくりませんか。

【主な業務内容】
一般のお客さまが利用する当社Webサイトの制作チームにて、フロントエンド開発および将来的なチームリードをお任せします。
生成AIやデザインシステムを活用し、開発速度と品質（CX）を両立させた次世代の開発環境づくりを推進していただきます。

・Figmaや共通デザインシステムを活用した、レスポンシブWebサイトの設計・実装
・ChatGPT EnterpriseやClaude Code等の生成AIを活用した、業務効率化およびAIコーディングの推進
・フロントエンド開発におけるコードレビューおよび品質管理
・ディレクターやデザイナーと連携した、要件定義からリリースまでの進行管理
・CMSを活用したサイト運用・保守、パフォーマンス改善提案の実施
※対象Webサイト中心となります（各種アプリ開発は別部門が担当）

【ポジションの魅力】
・フロントエンドエンジニアとして、数百万人のユーザーに影響を与える大規模プロダクトに携われます。
・生成AIツールの積極導入など、最新技術を取り入れた開発プロセス構築に主体的に関われます。
・インハウス（社内制作部門）のため、企画段階から裁量を持って提案・改善に取り組める環境です。
・金融知識が自然と身につくため、ご自身の資産形成やキャリアの幅を広げることにも役立ちます。

【開発環境・使用ツール】
・言語・環境: HTML5, CSS3, JavaScript
・フレームワーク/ライブラリ: 当社独自のCSS Framework、React Components
・デザイン・プロトタイピング: Figma
・バージョン管理・タスク管理: Git, Backlog
・AIツール: ChatGPT Enterprise, Claude Code等
・その他: CMS, VS Code, Teams, Outlook

【ミッション】
LTMおよび関連LLMを活用したAIエージェント実行プラットフォームシステムを開発し、通信業務・ITシステム運用業務などへの実装を通じて、ネットワーク運用・システム運用の効率化・高度化・自律化を推進することがミッションです。
数年前から開発を進めてきたAIエージェント実行プラットフォームシステムは既に本格始動済ですが、エージェント監視／制御などの付随した機能開発や他システムとの連携の仕組みなどの開発テーマを推進いただきます。


【主な業務】
AIエージェントを動かすプラットフォームとなるシステムの開発と、社内業務への適用推進


【具体的な業務】・Difyを中心としたAI活用プラットフォームの設計／開発
・ベクトルDBやRAG、ナレッジDBの設計／開発
・MCPを活用した業務システムとの連携機能の設計／開発
・評価データ、実行ログ、フィードバックを活用した精度評価／改善の仕組み化
・AIエージェントや業務アプリケーションの機能改善／高度化
・社内関係部署と連携した業務課題の整理、要件定義、AI活用推進


●仕事の魅力
・AIエージェントを業務に実装する共通プラットフォームの開発において、LTMや各種LLMに加え、Dify、RAG、ベクトルDB、MCPなどの先端技術を活用することができます。
・目指すのは、システム開発の専門知識がない社員でも、ローコード／ノーコードで簡単かつ安全にAIエージェントを作成／活用できる環境です。
・通信ネットワークや大規模ITシステムの運用現場と連携し、課題発見から設計／開発／評価改善まで一気通貫で携わることができます。
・個別のAI開発にとどまらず、組織全体のAI活用を支える基盤を構築し、運用業務の効率化／高度化／自律化に貢献でき、技術と事業インパクトの大きなミッションです。

【ミッション】
開発組織におけるAI Native化への変革をリードし、技術起点で継続的な価値創出に貢献する


【主な業務】
社内既存AIツールの活用促進と新規AI技術の検証／導入


【具体的な業務】
・本部横断でのAI駆動開発の推進
・社内外の先進技術／AI活用事例の調査と検証／展開
・LLMモデル活用方針の策定／展開
・業務効率化に向けたAI PoCの企画／推進
・各開発チームへのAI活用伴走支援
・Skills／Agent.mdなどAI活用アセットの整備／運用
・ハーネスエンジニアリング／ループエンジニアリングの検証／仕組み化
・自律開発／夜間自動開発など新しい開発プロセスの検証



●仕事の魅力
・単なるAIツール導入やPoC推進に留まらず、本部全体のAI Native化を横断的にリードし、現場の困りごとを起点に“これが欲しかった”と言われる仕組みを自ら創ることができるミッションです。
・Copilot、Codex、Claude Code、Devinなどの多様な生成AI／Coding Agentをテーマや工程に応じて選択／検証し、開発生産性を高める新しい開発環境創りを主導することができます。
・ナレッジグラフ、長期記憶、ハーネス／ループエンジニアリングなど正解が確立されていない先進領域にも挑戦することが可能な環境です。
・自律開発や夜間自動開発などを試せる環境で、開発期間を大きく変える成功事例を創出し、本部全体の新たな標準モデルとして展開できます。

【業務概要】
AIとテクノロジーの力で""人と機会（ポジション）の出会い方""を再設計する企業でのポジションです。「個性に合った機会と出会える社会」を実現するため、人の理解ベースになるあらゆるプロセス──採用・評価・育成・配置──をデータドリブンに再構築しています。
その第一歩として、AIが面接官の役割を担うプロダクトを提供しています。このプロダクトは、日本を代表する大手企業で導入実績があり、2024年に新しいカテゴリーを切り拓きました。
同社は、提供するプロダクトのみならず、面接・評価に眠る一次データを企業の経営アジェンダへ接続し、採用を起点に新たな「人事OS」を実装していきます。プロダクトはその入口の一つに過ぎず、データと経営で人と組織の意思決定をアップグレードすることを目指しています。

【具体的な業務】
1. プロダクト・エンジニア組織の組織づくり（HRBP）
・CTO・VPoE・各リードと連携した組織課題の特定と、人事アジェンダへの落とし込み
・エンジニア組織の評価制度・グレード設計・報酬テーブルの設計と運用
・目標設定、1on1、フィードバックの型づくりとマネージャーの実行支援
・オンボーディング設計と、入社後の立ち上がり・活躍・定着へのコミット
・組織サーベイ・ピープルデータをもとにしたコンディション把握と、経営への提言
・ラボ／ファクトリーの二層モデルを踏まえた要員計画・体制設計への関与
・カルチャーの言語化と、組織拡大に耐える形での浸透

2. プロダクト組織の採用戦略立案・推進
・技術戦略・組織計画に基づく採用計画の設計と、ポジション優先順位の決定
・CTO・VPoE・各リードとの採用要件定義（技術要件を自分の言葉で理解し、市場語に翻訳する）
・採用目標の定量化と、四半期ごとの計画修正

3. 技術職のダイレクトリクルーティング実行
・スカウト・エージェント・リファラル・ソーシャルリクルーティングの設計と実行
・希少職種に対するABM的アプローチの設計
・技術顧問・アドバイザー等、正社員以外の入口を含めた接点設計
・技術職の面接設計・評価基準策定・カルチャーフィット定義

4. DevRel・技術コミュニティ
・技術ブログ・登壇・勉強会・カンファレンス出展／協賛の企画と実行
・テック系イベントへの協賛判断と、投資対効果の検証
・他社・コミュニティとの共催イベントの組成（提供価値の設計を含む）
・エンジニアが発信する文化とその運用（テーマ設計、執筆・登壇の伴走、レビュー体制）
・技術コミュニティとの関係構築、コミュニティ起点の母集団形成
・発信・イベントからの候補者流入の可視化と改善

5. 採用広報・エンプロイヤーブランディング
・経営メッセージ・プロダクトストーリー・技術的な挑戦を、エンジニア目線で再構成
・採用サイト・SNS・記事コンテンツの企画と制作ディレクション
・候補者体験（Candidate Experience）の設計・改善

6. データドリブンな組織・採用マネジメント
・チャネル別ROI・通過率・辞退理由・定着率の分析と改善提案
・採用プロセスのオペレーション標準化／自動化／データ化
・採用・組織ナレッジの体系化（ATS・Notion・Slack等の基盤整備）

【ポジション・部門の魅力】
・エンジニア組織の採用・DevRel・組織づくりを、分業ではなく一貫して設計・実行できます。
・CTO・VPoEと同じテーブルで組織の意思決定に関与し、人事施策を自ら決定できます。
・評価制度・グレード・オンボーディングをゼロから設計する機会があります。
・市場でも希少な技術テーマを題材に発信できます。
・組織が拡張するフェーズで、エンジニア組織づくりの型を最初から作ることが可能です。
・正社員以外の多様なリソース設計にも関与できます。

DRE 1Gの一員として、事業とプロダクトが意思決定に使えるデータプロダクトの設計と提供を担います。担当領域は本人の強みと志向に応じて調整しますが、いずれの場合も要件の言語化から運用の定着までを一貫して担います。

具体的な業務内容:
1. BigQuery上のDWH / データマートの設計、dbtによるモデリングと共通レイヤーの整理
2. 指標、ディメンション、イベント、マスタの定義とセマンティックレイヤーの拡充
3. 新規事業向けデータ基盤の立ち上げと、再利用可能な共通パターンへの一般化
4. Data Contractの設計と、変更影響の検知を含む運用への組み込み
5. Looker、Reverse ETLなど利用者向けデータ提供経路の設計とセルフサービス化
6. データ品質要件の定義と、鮮度や網羅性を含む監視方針の策定
7. AIエージェントや自然言語インターフェースからデータを使えるようにするための開発
8. 事業部門、データアナリスト、プロダクトマネージャーとの要件調整とドキュメンテーション

シニアメンバーに期待する役割:
1. 依頼を処理するのではなく、事業課題からデータ側の打ち手を定義し、優先順位を提案できること
2. 単発の実装で終わらせず、次の類似案件が速くなる型として設計を残せること
3. チーム内のレビューや設計議論をリードし、判断基準を言語化して共有できること
4. 他部門との境界にある曖昧な論点を、関係者を巻き込んで合意まで進められること

このポジションの魅力:
事業のスケールに伴い、データ基盤・データ組織にも「次の飛躍に向けた進化」が求められており、その当事者として関わっていただけることが本ポジションの魅力です。
1. 1,000名を超える組織の意思決定を、データモデルとデータインターフェースの設計から変えられます。
2. 複数事業が同時に立ち上がる局面のため、個別対応ではなく共通基盤として設計する判断が求められ、設計の裁量が大きいです。
3. AIエージェントによるデータアクセスを前提とした基盤設計に、実運用の要件として取り組めます。
4. 経営陣含め、会社としてデータに対する理解度が深く、データの分析や活用に関してのニーズがかなり多いです。そのため、事業成長にインパクトがあるデータの基盤構築に携わることが可能です。
5. 複数事業が同時に立ち上がる局面のため、個別対応ではなく共通基盤として設計する判断が求められ、設計の裁量が大きいです。
6. 会社やDREチームの未来について考えるのが好きな社員が多く、普段はリモートで働いているメンバーが多いですが、未来について語る時はオフィスに集まってディスカッションを行なっています。
7. フルフレックス × フルリモートを選択でき、在宅環境整備の支援制度も整っています。

・脆弱性診断（Web／ネットワーク／スマホアプリ／クラウド環境）案件のPM／PLとしての統括
・ペネトレーションテスト、レッドチーム演習の設計・実施・報告のリード
・AIシステム／LLMアプリケーションのセキュリティ評価、AIレッドチーミングの新領域開拓
・診断レポートの品質管理、診断チームのマネジメント・メンバー育成
・顧客への提案活動、経営層・部門責任者への報告・折衝
・（Senior Manager）複数プロジェクトの同時統括、案件創出・事業推進のリード


【対象となる専門領域の例】※いずれか一つのご経験で応募可能です。すべてを満たす必要はありません。
脆弱性診断／ペネトレーションテスト／レッドチーム・パープルチーム演習／AIレッドチーミング・LLMセキュリティ評価／脅威インテリジェンス／マルウェア解析／DevSecOps・プロダクトセキュリティ／PSIRT・脆弱性ハンドリング（CVE対応）

1．イベント概要
みずほフィナンシャルグループ デジタル戦略部による採用セミナーです。同部は、グループ全体のデジタル戦略・AI活用推進を担い、重点AIプロジェクトの旗振り役として全社レベルで変革を牽引しています。
当日は、デジタル戦略部より部門の役割・体制・進行中のプロジェクトについてご説明したうえで、職種別のブースに分かれ、業務内容や働き方、キャリアの広がりを直接お伝えします。生成AI／AIエージェント領域では、テーマの検証（PoC）からプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製で一気通貫に進めており、事業の中枢でAIに取り組む実像を掴んでいただける場です。
以下のような方のご参加をお待ちしております。
・生成AI／AIエージェントの開発に、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・PoCで終わらせず、本番運用・継続改善まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、技術とガバナンスの両面から意思決定を行いたい方
・事業部門と協働し、AI活用によるビジネス／プロセス変革を企画から推進したい方

●イベント実施日時
2026年10月28日（水）19:00 20:30（18:45開場）

●応募期限
2026年10月23日（金）　※開催日の3日前

●開催場所
株式会社コトラ本社（東京都港区麻布台1-3-1　麻布台ヒルズ森JPタワー11F）

●内容
19:00 19:15：デジタル戦略部の概要説明（部門の役割、体制、AI戦略の全体像）
19:15 20:10：職種別ブースセッション（お申込みの際にご希望のブースをお選びください）
ブース1＿AIエンジニア・AIテックリード・LLMエンジニア・セキュリティエンジニア・クラウドエンジニア
ブース2＿PM（プロジェクトマネージャー）・PdM（プロダクトマネージャー）・ITアーキテクト
ブース3＿BA（ビジネスアナリスト）
20:10 20:30：自由交流　※軽食・ドリンクをご用意しております。

●登壇者
株式会社みずほフィナンシャルグループ　デジタル戦略部

●定員
50名程度

2．デジタル戦略部の概要
みずほフィナンシャルグループでは、2026年度からの3年間で約1,000億円規模のデジタル投資を行い、デジタル・AIを軸とした変革を推進しています。デジタル戦略部はその中核として、グループ全体のデジタル戦略とAI活用推進を担っています。
生成AI／AIエージェント領域では、ビジネス部門の課題と向き合うプロジェクト推進チームとエンジニアを抱えるテクノロジー開発チームが連携しながら、PoCからプロダクト開発、本番運用・継続改善までを内製開発で一気通貫で進めています。
体制はBiz×Dev×Designの協働を前提とし、エンジニア、デザイナー、ビジネス、R&Dを推進するデータサイエンティストが近い距離で議論しながらプロダクトを推進しています。
内製開発のため、仮説検証からリリース、運用改善までを短いサイクルで回せる点が特徴です。すでに複数のプロダクトがリリースされ、従業員35,000名以上の日常業務で利用されています。

3．本セミナーの対象ポジションについて
3ブース9職種を対象としています。お申込みの際に、ご希望のブースをお選びください。

＜ブース1：エンジニアの職種＞
・AIテックリード：技術的な意思決定と開発推進をリード。実現可能性の判断・要件整理から、技術選定・アーキテクチャ設計、開発環境の標準化、運用改善までを横串で担います。
・AIエンジニア：生成AI基盤（AWS Bedrock／Google Gemini／OpenAI）を用いたPoC開発から、AIアプリの設計・実装・テスト・運用改善までを担います。
・セキュリティエンジニア：AI・生成AI活用案件のセキュリティ評価と、評価基準・評価プロセスの整備。新たなセキュリティラインの立ち上げに近いフェーズから関わります。
・クラウドエンジニア：次世代AI基盤「Wiz Base」をはじめ、AIプロダクトを支えるクラウド基盤の設計・構築・運用。AWSマルチアカウント構成における統制・セキュリティ設計を担います。
・LLMエンジニア：金融特化の独自LLM「みずほLLM」の開発を推進。学習データ設計、チューニングの実装・実行、性能評価、LLMOpsによる運用統制までを一気通貫で担います。

＜ブース2：PM・PdMの職種＞
・AIアプリ／エージェントのプロジェクトマネージャー（PM）：PoCの立ち上げから本番リリース、リリース後の運用改善まで、スコープ・スケジュール・品質・リスクの管理とステークホルダー調整を一貫してリードします。
・プロダクトマネージャー（PdM）：KPI設計・ロードマップ策定から本番化判断、リリース後のグロースまでを担い、プロダクトの成果に責任を持って推進します。
・ITアーキテクト：AIアプリ・エージェントの本番運用に関わる上流設計を企画・推進。運用体制やガードレール等の仕組みづくりから、導入するIT・AIツールの評価・検証・導入判断までを担います。

＜ブース3：BAの職種＞
・AIを活用したビジネス／プロセス変革を企画・推進するビジネスアナリスト：事業部門の課題起点でテーマを具体化し、As-Is／To-Beの整理、PoC計画の策定、経営層を含む関係者との合意形成、本番化・社内定着までを推進します。

4．プロダクト例
・面談記録・議事録作成支援「めんきくん」：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「みずほスライドジェネレーター」：作成したい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「みずほDeepResearch Advance」：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「RM Studio」：過去の法人RM（法人営業担当者）とお客さまとの打ち合わせ内容やお客さま情報をもとに、AIエージェントが次の商談資料を自動作成
・社内手続き検索支援「Wiz Search」：事務・与信など膨大な社内情報から、社員の質問に関連する手続書やマニュアルをAIが検索し、回答を生成
・暗黙知の形式知化「AIインタビュアー」：AIが法人RM（法人営業担当者）にインタビューし、営業ノウハウをナレッジ化

1．募集の背景と部門のミッション
証券ビジネスを支えるシステム基盤の高度化、サイバーセキュリティ強化、データ利活用、DX推進、リテール向けデジタルサービスの拡充、グローバルマーケッツ領域のシステム化など、複数のテーマでIT・デジタル部門の体制拡大を進めています。本募集は、システム企画関連部門、セキュリティ統括関連部門、データマネジメント関連部門、デジタル戦略関連部門、リテールIT関連部門、グローバルマーケッツ関連部門を対象とした、6部門・24職種の部門横断募集です。

2．組織体制
システム企画関連部門は全社的なITアーキテクチャ戦略の策定とインフラ最適化を推進。セキュリティ統括関連部門はクラウドセキュリティや外部委託先管理などのセキュリティガバナンスを担当。データマネジメント関連部門はデータエンジニアリング・データガバナンス・データサイエンス等を通じたデータ利活用基盤の構築を推進。デジタル戦略関連部門はDX推進のコンサルティング機能を担い、リテールIT関連部門は個人のお客さま向けデジタルサービスのアプリ開発を推進。グローバルマーケッツ関連部門は、マーケッツビジネスを支えるシステム企画・開発・データ分析・PMO機能を担っています。各部門が連携し、企画から開発、導入・定着化までを推進しています。

3．募集ポジション（6部門・24職種）
●システム企画関連部門（7職種）
社内インフラシステムに関する企画・導入業務（OAインフラ／クラウド・ネットワーク基盤／ITアーキテクト）／社内情報系システムに関する企画・導入推進担当（データ利活用・データガバナンス）／証券リテールビジネスに関するシステム企画・導入推進担当／海外拠点のITガバナンス／マネジメント業務／IT戦略企画・ガバナンス（全社・グローバルIT戦略統括）／ITアーキテクチャ戦略策定と全社インフラ最適化／コンプライアンス関連システムにかかる企画・導入推進担当

●セキュリティ統括関連部門（3職種）
システムリスクに関する企画立案・推進業務／クラウド管理業務（クラウドサービスのリスク評価・ガバナンス強化）／サイバーセキュリティ業務（戦略企画・技術対策導入・関連部署/対外機関との折衝）

●データマネジメント関連部門（2職種）
戦略企画・ガバナンス（全社データ戦略企画、AI・データガバナンス体制強化）／データエンジニア（データ利活用推進、データ基盤の企画・開発・運用）

●デジタル戦略関連部門（3職種）
AIエンジニア・データサイエンティスト（DX戦略・企画・推進、デジタル人材育成）／DXコンサルタント（業務課題整理からソリューション企画・導入・運用改善までの一気通貫推進）／インフラエンジニア（クラウド基盤構築・運用、生成AIアプリ開発支援）

●リテールIT関連部門（4職種）
ビジネスアナリスト（スクラムチーム）／ビジネスアナリスト（スクラムチーム／テックリード候補）／Opsエンジニア（アジャイル開発チーム／クラウド・運用基盤）／UI/UXデザイナー（アジャイル開発チーム）

●グローバルマーケッツ関連部門（5職種）
システム企画・開発（株式・債券領域のフロント・ミドル・バック）／AI開発（生成AI・LLM/SLM活用による業務効率化）／デリバティブ・資金（円・外貨）システム企画／グローバルマーケッツ関連システムのアプリ・インフラ導入支援・運用（国内外）／PM・BA（グローバルプロジェクト・アプリケーション保守）

4．応募について
本求人は部門単位での合同募集です。応募時点における、ご希望の部門・職種をご教示ください。ご経験の内容と幅、ご志向をふまえ、上記24職種のなかから最適なポジションをご相談しながら選考を進めます。

以下のような方に向いています。
・証券ビジネスを支えるIT・データ・セキュリティ領域で、事業インパクトの大きな環境で取り組みたい方
・企画から開発、導入・定着化まで一貫して関わりたい方
・金融機関ならではの制約条件のもとで、事業と技術の両面から意思決定を行いたい方

Value Chain Strategy & Transformationグループは、クライアントの本業のパフォーマンス向上を目的として、セルサイドからデリバリーサイド（サプライチェーン、エンジニアリング）まで、ビジネス、オペレーション、データ、AI・テクノロジーを統合した変革を支援します。
特に、生成AI、AIエージェント、機械学習、数理最適化、デジタルツイン等を活用し、サプライチェーンの意思決定高度化と業務自動化を実現する「AI × SCM」ケイパビリティの強化を進めています。構想策定に留まらず、業務・組織設計、データ整備、PoC、ソリューション選定・導入、定着化まで一気通貫で支援します。
コンサルティングファーム出身者以外にも、SIベンダー出身者、事業会社出身者も多数在籍しています。豊富なキャリアを持ったメンバーが若手の育成を担い、広いキャリア層のメンバーにて構成されています。

経営・事業戦略に基づくサプライチェーン変革構想の策定から、AIユースケースの設計、業務・組織・意思決定プロセスの再設計、データ・AI基盤およびSCMソリューションの要件定義、導入・業務移行、活用定着までを支援します。SCM経験者にはAIを活用した次世代オペレーションの設計を、AI・データ人材には技術を実際のビジネス変革へ展開する役割を期待します。

【主な支援領域】
・Demand Planning／需要予測高度化（機械学習、外部データ、アンサンブル予測、Forecast Value Add、DFU最適化）
・Supply Planning、S&OP／IBP、在庫・MEIO、物流ネットワーク、調達、生産計画の高度化
・Supply Chain Control Tower、Digital Twin、シナリオプランニング、経営意思決定支援
・生成AI・AIエージェントを活用したPlanner／Procurement／Inventory／Control Tower業務の自動化
・AIガバナンス、モデルリスク管理、Human-in-the-loop、モニタリング・継続改善の設計

【具体的な案件例】
・大手製造業：AIを活用したグローバル需要予測・需給計画高度化
・大手製造業：次世代S&OP／IBP構想策定およびSCPソリューション選定・導入
・大手製造業：SCM Control Tower／Digital Twin構築と意思決定プロセス改革
・大手製造業：生成AI・AIエージェントによる計画、調達、在庫管理業務の再設計・自動化
・大手製造業：グループ基幹業務・システム刷新、業務・組織・権限設計、導入PMO

【役割及び責任】
＜コンサルタント及びシニアコンサルタント＞
・クライアント課題、業務、意思決定、データの構造化・分析
・AI × SCMのユースケース設計、価値仮説・KPI設定、PoC計画・実行・評価
・業務・組織・プロセス設計、AI／データ／SCMソリューション要件定義
・データ分析、予測・最適化モデルおよびAIエージェントの設計・評価支援
・変革プログラム、システム導入、業務移行・定着化の実行支援
コンサルタントはプロジェクトタスク遂行の中心メンバー、シニアコンサルタントはこれに加えてサブチームリードを担います。

＜マネージャー以上＞
・プロジェクト責任者としての企画、品質、スケジュール、要員、予算、スコープ、課題管理
・AI × SCM案件の提案・受注、経営層との構想策定・合意形成
・AI × SCMオファリング・方法論・アセットの企画開発
・AI／SCPベンダーとのアライアンス推進、グローバルグループとの連携
・AI・SCM人材の採用、育成、ナレッジ形成およびマーケティング活動

【このポジションの魅力】
・SCMの深い業務知見と、生成AI・AIエージェント・データサイエンスを組み合わせた変革に携われます。
・戦略・構想からPoC、実装、定着まで、ビジネスとテクノロジーの両面で経験を広げられます。
・AI専門人材は、技術開発に留まらず、経営・業務課題を起点とする価値創出へ専門性を展開できます。

業務概要:
同社は、グループ会社の新たなリテール戦略の中核として、2026年度後半の開業を目指し設立されました。金利環境の変化やデジタル化の進展、資産運用ニーズの高まりなど大きな転換点を迎えている金融業界において、金融の""わかりにくさ""を解消し、生涯にわたって前向きな金融体験を届けるサービスの提供を目指しています。グループ全体の顧客基盤に向けて、これまでにないスケールとスピードで、唯一無二のデジタルバンクを立ち上げます。具体的には、フルクラウド基盤の活用や、同社と共同開発を進めている、独自アルゴリズムやAIを活用した総合アドバイザリー・プラットフォームを中核機能として搭載し、新たな顧客体験を届けていきます。テクノロジーの力を活かし、お客様1人ひとりの”日常にも人生にも寄り添う”金融サービスを共に創っていきましょう。
デジタルバンクの個人向けサービスにおけるプロダクト企画・開発の推進を担当します。口座開設・預金・振込・送金・融資等の各スクラムチームのプロダクトオーナーとして、サービス内容や実装の優先順位の判断、開発チームと連携したサービス仕様の具体化やスコープ調整、リリース判断やリリース後の効果測定・改善まで、一連の開発サイクルをリードしていただきます。また、LLM等のAI技術の機能実装や業務改善にも積極的に取り組んでいただくことを期待しています。

具体的な業務:
・担当サービスの業務フロー設計・要件定義
・サービス仕様策定およびシステム構成検討
・開発スコープ管理および優先順位づけ
・UATを中心としたテスト計画策定
・リリース後の効果測定・改善推進
・AI技術の業務実装の推進

ポジション・部門の魅力:
デジタルバンクには、口座開設・預金・振込・ローン・決済などのサービス領域が約10弱存在しており、それぞれに【プロダクトオーナー and スクラムマスター and 開発メンバー15~20名】という構成のプロジェクトチームをつくって開発を進めています。今回の求人はこの座組で言う【プロダクトオーナー】の業務を担当します。業務範囲としては、ユーザー側の業務要件定義だけでなく、システム要件定義とシステム設計も主導することが特徴です（コードは書きません）。所属チームは、プロダクトサービスグループです。組織は、グループ会社から出向しているサービス企画の精鋭たちと、デジタルバンクの直接採用しているメンバーで構成されています。

マネジメントラインを持たない専門職（Individual Contributor）として、全社横断で組織課題の解決にあたります。人を管理するのではなく、HRの専門性そのもので事業を動かすポジションです。
同じHRBP部には労務ユニットも置かれており、制度や労務まで含めて事業に効かせる体制になっています。

各事業/本部責任者と協働した組織課題の特定と解決
各事業部門の責任者（CxO／VP／部長クラス）と協働し、HRの専門家として、それぞれの組織が実現すべき戦略の達成を担う
・組織の現状を正しく把握し、解消すべきギャップ・課題を特定する
・特定した課題への打ち手を、実行の優先順位を含めて設計し、実行する
・各部門の組織戦略を全社戦略と整合させる

HRBPの方法論・仕組みの確立と社内展開
・組織診断、組織設計、タレントレビュー、サクセッションの型の確立と標準化
・他のHRBP/現場マネージャーへの助言、レビュー
・評価、目標設定、1on1等のマネジメントプロセスの品質基準の設計と浸透

データ×AIによる組織運営の高度化（Customer Zero）
・自社プロダクト「ジンジャー人事データ分析」の伴走型AI機能を活用した組織分析の実践とプロダクトへのフィードバック
・エンゲージメント／退職率／人件費／生産性等の指標設計と、AIファーストな意思決定プロセスの構築

経営・ガバナンスへの貢献
・人的資本に関する経営レポーティングの設計（PE投資家・取締役会への報告を含む）
・全社の組織力、人材ポートフォリオに関する経営アジェンダへの提言

金融機関を中心とした顧客に対し、生成AIをはじめとするAI技術を活用した業務変革・新規価値創出を支援します。

主な職務内容は以下の通りです。

・顧客の業務課題を起点としたAI活用テーマの企画構想
・AI Ready化に向けたデータ、業務、システム課題の整理
・非構造データの構造化、メタデータ整備、AI活用に必要なデータ整備方針の検討
・生成AI/LLM、機械学習、データ分析等を活用したPoC計画策定、技術検証、効果検証
・PoC結果を踏まえた本格導入可否の判断支援、実現方式検討、開発チームへの接続
・顧客、業務部門、IT部門、社内有識者、開発チーム、パートナー等のステークホルダ調整

足元ではAI活用構想、AI Ready化、PoC推進等の超上流案件が中心ですが、今後は本格開発・業務定着までを見据えた案件推進をリーダーとしてチームを率いて担っていただく想定です。

AI領域は技術・活用方法・顧客課題が日々変化しているため、上記に限らず、新しい技術やビジネス課題を取り込みながら、前例の少ないテーマにも主体的にチャレンジし、新たな価値創出に取り組んでいただく職務です。

本ポジションでは、生成AIをはじめとするAI技術を活用し、金融機関を中心とした顧客の業務変革・新規価値創出を支援します。

現在は、顧客がAIを十分に活用できる状態を整えるための超上流コンサルティング、AI活用構想、AI Ready化、PoC推進等の案件が中心ですが、今後はPoCで得られた成果を本格導入・業務定着につなげる案件も拡大していく想定です。そのため、AI技術・データ・業務・システム開発を横断的に捉えながら、顧客のAI活用を構想から実装・定着まで一気通貫でリードできる点が魅力です。

また、同社として金融業界の変革をリードする立場で、多数のステークホルダと連携しながら、前例の少ないAI活用テーマを具体化し、新しい価値を創出できる環境があります。将来的には、AI/データ活用案件のチームリーダーとして、チームメンバを率いながら、顧客・社内有識者・開発チーム・パートナー等と連携し、業界をリードするAI活用案件を推進するキャリアを目指すことができます。

### 「デザインの力でマーケティングを再定義する」
国内のマーケティングは短期施策偏重で語られることが多く、ブランドと施策、サービスと施策が分断されたまま「点」で終わる構造的な課題があると考えています。またAI時代においては、機能的価値だけでなく情緒的価値・ブランド体験の設計こそが中長期の競争優位を生みます。
同社は、デザイン×マーケティングを掛け合わせ、「選ばれ続ける体験」を設計するブランドマーケティング支援を提供します。短期の成果を最大化しながら、中長期の資産を同時に積み上げるアプローチ。単なる施策代行ではなく、戦略設計から実行まで一気通貫で伴走し、クライアントの事業成長にコミットするパートナーを目指しています。

### 採用背景
2025年春に立ち上げたブランドマーケティング支援事業は、デザインカンパニーとしてのユニークな強みを活かした新たな成長ドライバーとして期待されています。相談件数は増加の一途をたどっていますが、単なる施策提供に留まらず「事業・組織・ブランドまで含めたマーケティングデザイン」という新しい市場を作っていく必要があります。
本チームは、社長室（新規事業領域）が掲げる中長期の経営戦略における1テーマとして位置付けられており、「ブランドマーケティング」という成長戦略上の柱を推進する、経営視点で事業を創り上げていくポジションです。上場企業の新規事業を経営視点で創り上げ、同社の企業価値向上と成長ドライバーに直結する挑戦をともに進めていきたいと考えています。

### 仕事内容
支援組織の現場をリードし、ブランド戦略・マーケティング戦略・広告運用・SEO・コンテンツマーケティング・イベント企画を“横断的に束ねて”成果を設計するジェネラリストポジションです。各専門領域はメンバー／パートナーと連携し、全体最適の戦略に統合します。

#### クライアントワーク
クライアントの事業課題をヒアリングし、マーケティング戦略・施策を立案、プロジェクトのデリバリーを担います。
既存の型にとらわれず、デザインを軸としたマーケティングで、BtoC・BtoB問わずクライアントの事業課題に0→1で柔軟に向き合い、マーケティング戦略・施策の設計から実行まで一気通貫で伴走します。
以下は現時点での支援内容の一例であり、入社される方のケイパビリティを活かして既存の枠にとらわれないソリューションを開拓することも可能です。
* マーケティング戦略の設計（市場・競合・顧客分析、KPI設計）
※ブランド戦略の深掘りは専門メンバー／パートナーと連携し全体戦略に統合
* Webサイト制作・リニューアルにおけるSEO/LLMO観点の上流設計、コンテンツマーケティング戦略の企画・制作ディレクション
※SEOのテクニカルな深掘りは専門メンバー／パートナーと連携し全体施策に統合
* 上記に付随する広告運用・CRM構築・データ分析・PR施策等の設計・実行・改善（必要に応じて専門メンバー／パートナーと連携）

#### マーケティングソリューション拡張
* 同社のデザイン・ブランドアセットを掛け合わせた新規ソリューションの企画・プロトタイピング
* 自ら施策・コンテンツを設計・実装し、再現性のある型に磨き込む
* 施策データの分析から次の打ち手を立案 ※自ら全て施策実行するだけでなく、社内外のパートナーと連携し体制構築も可能です。

#### プロジェクト例
* 新規医療転職サービスの事業企画から求人サイトデザイン、BtoCマーケティング戦略・実行推進
* リサイクル事業のサービスブランディングおよびBtoBマーケティング戦略・実行支援
* 教育系ベンチャーにおけるサービスサイトリニューアルに伴うデザインおよびSEO戦略・実行支援

#### 業務内容の変更の範囲
雇入れ直後：上記参照
変更の範囲：同社における各種業務全般

### やりがい・魅力
* 事業そのものをゼロから創り上げるフェーズに参画できる
* 同社が持つデザイン・ブランドアセットを掛け合わせた、他社にない統合マーケティングを実現できる
* 裁量が大きく、自らのアイデアを形にしながら市場を開拓できる
* 多職種（デザイナー・エンジニア・セールス・CS）と連携し、サービスの成長に直接貢献できる
* 上場企業でありながら新規事業フェーズならではのスピードと挑戦環境

グループのスタートアップ企業でのポジションです。

AI・MLエンジニアの役割:
技術のPoC（研究開発）にとどまらず、ビジネス現場の課題を解くAI/LLMプロダクトの本番運用・MLOps構築までを一気通貫で推進するテックリード / AI・MLエンジニアです。
自ら手を動かして機械学習モデル（CV/LLM）やエージェント基盤、MLOpsパイプラインを構築するだけでなく、ビジネスサイド（企画・プロダクト・クライアント・経営層等）と伴走し、課題特定・要件定義・アーキテクチャ選定・運用改善まで幅広く担当していただきます。
実際に、同社では複数のプロジェクトを経て、要件定義から提案・実装・運用まで一人称で担えるメンバーが増えてきており、そこで培った知見を活かして事業企画・事業責任といった役割へ挑戦するフェーズに入っています。

まずご一緒すること:
具体的には、主に以下のテーマでご活躍いただくイメージです。
1. 生成AI・Agentic LLMおよびRAG基盤の設計・開発・運用
● マルチLLM（OpenAI / Claude / Gemini / Local LLM等） や Amazon Bedrock を活用した生成AIアプリケーションおよび基盤の設計・開発
● LangChain や LangGraph、MCP (Model Context Protocol) を活用した自律型AIエージェント（Agentic Workflow）の構築・評価
● Vector DB や RAG（検索拡張生成） パイプラインの実装、および LangSmith 等を用いた評価基盤・プロンプトエンジニアリングの最適化

2. コンピュータビジョン（CV）・機械学習モデルの最適化＆開発
● PyTorch や TensorFlow を用いた深層学習モデル（CNN / Swin Transformer / YOLO等）の開発・精度向上および推論高速化
● 画像認識・物体検出・マルチモーダル処理におけるデータ拡張や不均衡データ対策、アノテーション効率化（能動学習/BaaL等）の仕組み化
● ビジネス要件に応じた適切なアルゴリズム選定（scikit-learn等を用いた統計解析・機械学習から最新の生成AIまで）と精度検証

3. MLOps基盤構築・API化・本番運用（PoCからプロダクト化へ）
● FastAPI や Docker、各種クラウド（AWS / Azure / GCP）を活用した堅牢なML API・推論パイプラインの構築
● MLflow や Optuna を活用した実験管理・ハイパーパラメータ自動探索、および CI/CD（GitHub Actions等） による継続的学習（Continuous Training）環境の自動化
● 推論レイテンシの削減、コスト最適化、システムのモダナイズ（レガシーからの移植やコード変換支援）の推進

プロジェクトの例:
業界・技術を問わず、エンタープライズ企業のAI課題に直接向き合うプロジェクトが中心です。
● プロダクト企業さんの、新規LLMアプリケーション開発の企画構想・要件定義・実装
● 大手SIerさんの大規模開発における、AI開発部分の監修・ディレクション・実装
● 動画から特定要素が写っているかを判断するAIモジュールの開発
● 大手インフラ企業さんの需要予測

中長期でご一緒したいこと:
同社ではエンジニアメンバーが越境的な役割に挑戦しており、例として以下のような関わり方を実践中です。
・AIソリューション企画 提案メニューの作成 実提案
・より大規模なLLMアプリケーション開発の設計/ディレクション
・AI/ソフトウェア/DX 領域におけるビジネス・コンサルティング領域への進出
・事業開発・技術責任（事業部長/技術責任者）への挑戦
・グループを巻き込んだ数百名規模のAIネイティブな組織作り など

募集概要
組織全体の意思決定を支援するデータ分析および機械学習を活用したプロジェクトを率いるシニアデータサイエンティストの募集です。プロダクトチーム、エンジニアリングチームおよびビジネスチームと連携し、実行可能なインサイトを提供し、スケーラブルな分析ソリューションの開発を行うほか、分析・機械学習・データ管理におけるベストプラクティスの確立を支援します。

業務内容
分析・意思決定支援
ビジネスや製品に関する意思決定を支援する分析プロジェクトを主導する
施策やパフォーマンスを評価する指標や分析フレームワークを設計する
セグメンテーション、トレンド分析、実験、その他の高度な分析を実施する
ステークホルダー向けのダッシュボード、レポート、プレゼンテーションを作成する
技術者および非技術者双方に向けて分析結果や提言を分かりやすく伝える

機械学習・LLM（大規模言語モデル）
予測モデルおよびセグメンテーションモデルの開発・展開
モデルのモニタリングプロセス(パフォーマンス、ドリフト、データ品質)を構築し維持する
プロンプト設計、オーケストレーション、評価を通じてLLMをビジネスワークフローに適用する
RAGやファインチューニングなどのLLM適応アプローチへの貢献
モデルの品質、堅牢性およびビジネスインパクトの評価方法を定義する
他のチームメンバーに機械学習のベストプラクティスを指導する

データ統合・分析基盤の整備
複数のデータソースから分析データセットを設計・維持する
指標の定義と報告基準を確立し文書化する
データエンジニアと協力して、データ構造、トラッキング、データ品質を改善する
再現可能な分析、文書化、データガバナンスの実践を促進する
チーム横断的な分析機能・基盤の構築に貢献する

・関連会社で行っている通信インフラ設備の建設・保守業務等に対し、AIを活用したDXを推進するため以下を実施
　- 各業務のコンサルティング、AI活用に向けた要件定義、システム設計、PoC＆商用システムの開発検証、導入支援
・上記インフラ設備系業務へのDXによって得られた知見をもとに、社内他組織および社外で類似事例を創出し、コンサルおよび開発を実施
・組織内におけるハイレベルAI技術者の育成サポート、社外事例の調査および導入提案等、担当全体の技術力向上

※コンサルティングから開発・導入支援までを一人称で実施できるのが望ましいが、得意分野に応じてチームでの実施も検討

●入社後に成長できる点
・大規模通信設備を対象とした大規模AIの開発経験
・画像解析を主軸とした各種AI分野における要件定義・コンサル〜開発・運用まで一連の開発経験
・通信設備系分野の業務知識や業界動向

●ポジションの魅力
ChatGPTの登場を契機にAIへの大きな期待感が醸成されています。一方で、業務にAIを適用して大きな成果を上げるためには、業務に対する深い理解と技術的なギャップを埋めることが不可欠です。当社の通信設備は東日本エリア全域の津々浦々に広がる非常に大規模なものですが、まだまだマンパワーに頼っている部分も多くなっており、設備業務に関するドメイン知識とAI領域への深い理解を組み合わせることで大きな成果を上げ、社会的貢献を果たす余地があります。
我々のチームはAI内製開発によってインフラ点検の効率化〜生成AIまで幅広くプロジェクトを手掛けています。
プロジェクトを通じて更なる大きな成果を挙げるため、高度な技術力とコンサルティング力を活かし、共にAI開発に取り組んでいただける方を募集しています。
最新AI技術と現場課題をマッチングさせて新たな価値創造をすることに興味のある方、大規模な設備系AI開発に興味がある方、共に悩み共に楽しみ共に前に進んでくださる方のご応募をお待ちしております。

全社およびプロダクトのセキュリティ課題を特定し、あるべきアーキテクチャと実現ロードマップを設計します。関係部門との合意形成から、PoC、実装、運用への定着までを技術面からリードするポジションです。

入社後は、これまでの専門性に応じて、以下のいずれかの領域を主担当としてリードしていただきます。領域横断のプロジェクトも多いため、専門領域を越えて要件定義、設計、レビューに関わる機会があります。

【プロダクトセキュリティ（SSDLCの実現）】
・セキュアソフトウェア開発ライフサイクル（SSDLC）を実現するための施策の企画・推進
・自社プロダクトのセキュリティ要件定義、セキュリティ設計レビュー、脅威モデリングによる潜在的な脅威の特定と分析
・開発プロセスへのセキュリティ検証プロセス（SAST/DAST/SCAなど）の組み込み、AI活用による自動化
・自社プロダクトに対する脆弱性診断／ペネトレーションテストの実施・推進
・エンジニアに対するセキュアな開発・運用に関する教育の実施

【コーポレートセキュリティ（防御基盤・監視・インシデントレスポンス）】
・SIEM／EDR／DLPなどの検知・防御基盤の設計・構築と、検知ロジックの実装・チューニング
・ID・端末・ネットワークのセキュリティアーキテクチャ設計、SaaS・生成AIを安全に利用させる技術統制
・インシデント発生時のログ解析、端末フォレンジック、マルウェア解析などの高度な技術調査と、対応方針の策定
・AIを活用したセキュリティオペレーションの自動化と、国内外グループ会社への監視・防御基盤の展開

【セキュリティガバナンス（戦略・ルール・グループ統制）】
・情報セキュリティの将来像・ロードマップの策定と、経営層への提案・合意形成
・セキュリティポリシー／ルールの再設計と、ドキュメント管理・問い合わせ対応といった管理業務のAI活用による自動化
・第三者認証／監査対応、および新規システム導入時のセキュリティレビューの仕組みづくりと対応状況の可視化
・国内外グループ会社に対するセキュリティ統制の設計・展開と、全社向けの教育・訓練の企画・運営

●本ポジションの魅力
AIの普及により、セキュリティエンジニアに求められる役割は、既存の運用を担うことから、AIを活用してセキュリティの仕組みそのものを再設計することへ広がっています。本ポジションでは、AIによるセキュリティ業務の高度化と、全社的なAI活用を安全に支える基盤づくりの双方に取り組めます。

私たちが向き合っているのは、「AI for Security」と「Security for AI」の両方です。脆弱性診断やセキュリティ監視といった、これまで外部パートナーと連携していた専門業務をAI活用によって内製化し、セキュリティの仕組みそのものを作り替える。同時に、全社規模のAI活用を止めることなく、
人の意識だけに頼らず手前の仕組みでリスクを制御する。いずれも業務効率化の延長ではなく、労働集約的なセキュリティの在り方を根本から設計し直す仕事です。

こうした変革を進める情報セキュリティ部では、メンバーがそれぞれの専門領域を持ちながら、領域横断のプロジェクトで連携しています。すべてを一人で担うのではなく、経営層や開発部門、コーポレート部門、必要に応じて外部パートナーとも協働しながら取り組みます。
経営層のセキュリティ投資への理解と支援のもと、既存のやり方にとらわれず、事業成長と安全性を両立する仕組みを、構想から設計・実装・定着までリードできます。自身の専門性を軸に、AI時代に求められる新しいセキュリティの在り方を形にできるポジションです。

●開発環境、使用するツールなど
▼ 運用・監視
SIEM, EDR, WAF, DLP
▼ インフラ・クラウド
AWS, Google Cloud, Microsoft Azure
▼ 診断・検証
Burp Suite Pro, VAddy, GitHub Advanced Security
▼ AI
Claude Security, Claude Code, Cowork, Geminiほか
▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携 etc.）
GitHub

1. AI活用に関する検討・企画支援
・顧客の経営・事業課題に対し、生成AI（Amazon Bedrock / Vertex AI等）を用いた解決策の提示および導入によるROI（投資対効果）の試算。

・AI活用の構想策定から、PoC（概念実証）の設計、本番展開に至るまでの中長期的なロードマップの立案。

・AI利用におけるセキュリティガイドラインの策定や、倫理的リスクを考慮した運用ルールの企画支援。

2. クラウドを前提とした技術検討
・AWS/Google Cloud等のマネージドサービスを最大限活用した、拡張性の高いAI実装環境（RAG、LLMOps等）の技術検証およびアーキテクチャ設計。

・顧客が保有する既存データ基盤とAIをセキュアかつ効率的に連携させるための、最適なクラウドシステム構成の技術評価。

・最新のAI技術動向を継続的にキャッチアップし、実ビジネスへの適用可否に関する技術的な実現性判断（Feasibility Study）。

3. 提案資料作成およびプロジェクト推進
・顧客の経営層に対し、AI導入のビジネス価値を論理的に提示し、意思決定を促す高品質な提案資料の作成。

・複数部門にまたがるステークホルダー間の調整を主導し、プロジェクト全体の進捗・品質・リスク管理を完遂するマネジメント。

・営業部門と連携した提案戦略の立案、およびプロジェクトで得られた知見の型化（テンプレート化）による組織的な提案力の底上げ。

●ミッション
顧客の業務プロセスを解体し、AI を前提とした「次世代の基幹システム (企業の脳)」を実装する

顧客の現場に深く入り込み、既存 SaaS 群の全体像を把握し、AI がどう介入すれば効率化・最適化できるかを設計する。企業向けプラットフォームを活用し、現場が実際に使えるワークフローを爆速で構築する。その過程で得た知見をプロダクトチームにフィードバックし、プロダクトそのものを進化させます。

顧客の現場で発見された課題やユースケースが、直接プロダクトロードマップに反映されます。

●業務内容
課題を定義する
顧客の業務プロセス・データ環境・既存SaaS群の全体像を把握し、AIがどこに介入すれば効果が最大化するかを特定します。経営層から現場担当者までと直接対話し、仕様書を受け取るのではなく、仕様を自ら定義します。

爆速で作る
社内で、現場が実際に使うワークフロー（稟議承認、リソース最適配置、見込み顧客探索、データ連携 等）を構築します。顧客の既存SaaS（Salesforce / SmartHR / kintone 等）とのAPI連携、LLM・AIエージェントを用いたPoCの高速実装から本実装まで、フルスタックで自ら手を動かします。

本番に載せ、プロダクトに還す
本番導入の技術支援、セキュリティ・コンプライアンス要件への対応、導入後の利用定着まで伴走します。現場で得たパターンはプロダクトチームへ還元され、次の標準機能になります。

【業務概要】
AIコマースプラットフォームのサービスを展開し、販売チャネルの構築・強化からデータの取得・統合管理・分析・活用まで、コマースビジネスに特化した各プロダクトを提供しており、顧客のビジネスや目的に合わせてアジャイルにデータを活用しながら事業を成長させる為の環境構築を目指しています。大手企業からSMB・スタートアップ、化粧品・健康食品・食品など多岐に渡るジャンルでご利用いただいています。導入ショップやD2C事業運営部門から、モノを売るために必要な機能に関するフィードバックを直接受け、インハウスの開発部門がアジャイル開発で迅速に実装するサイクルが構築されています。

【募集背景】
同社プラットフォームはAIコマースプラットフォームとして、クライアントにご利用いただく中で決済・個人情報を大量に預かるため、求められるセキュリティ水準は年々高度化しています。現在は、エンタープライズ企業との取引拡大に伴い、PCI DSS をはじめとする各種基準への準拠、インシデント対応体制の高度化、AI活用に伴う新たなリスクへの対応が急務となっており、チームの整備を一緒に進めていただける方を求めています。

【組織体制】
配属先のセキュリティ室は「コト、モノにかかわる全ての顧客体験を脅威から守り、仲間に安全な環境を提供する」をミッションに掲げ、同社プラットフォームおよび全社の情報セキュリティを担う中核組織です。プロダクトセキュリティ／コーポレートセキュリティ／インシデントレスポンス／ガバナンス・コンプライアンスまでを、現在2名で横断的にカバーしています。2名という体制のため、一人ひとりの担当範囲は広く、優先度の判断も自分たちで下しています。新しく入る方の強みに合わせて担当領域を設計できる余地が大きく、提案がそのまま全社の標準になります。

【具体的な業務】
以下の6領域をセキュリティ室として横断的にカバーしています。ご経験・志向に応じて担当領域を決定し、事業とチームの成長に合わせて柔軟に見直していきます。
1. プロダクトセキュリティ：
・同社プラットフォームおよび関連サービスの脆弱性診断（内製／外部ベンダー管理）
・セキュアコーディング支援
・開発ライフサイクルへのセキュリティ組み込み（シフトレフト）
・脆弱性管理とトリアージ
・クライアントからのセキュリティ指摘・問い合わせ対応
2. 検知・インシデントレスポンス：
・不正アクセス・不正利用の検知、調査、封じ込め、恒久対策の立案と実行
・検知ロジックの設計と、それをコードとして管理・テスト・デプロイする運用の確立
・ログ基盤・EDR の活用と改善、対応プロセスの自動化
3. ガバナンス／コンプライアンス：
・PCI DSS／ISMS／Pマーク／SOC 2 等の各種基準対応
・IT統制、社内規程・ガイドラインの策定と運用
・監査対応（証跡取得の自動化を含む）
4. コーポレート／ゼロトラスト基盤：
・ID管理・端末管理・ネットワークセキュリティの各種ソリューションを用いた社内IT・端末・アカウント管理のセキュリティ強化
・全社セキュリティ教育・啓蒙
5. AIセキュリティ：
・全社的なAI活用推進に伴う利用ガイドラインの整備
・AIエージェント／LLMアプリケーション特有のリスク評価と対策設計
6. チーム／プロジェクト管理：
・セキュリティロードマップの策定
・予算・ベンダー管理

特に、今後1~1.5年の間で期待役割として重きを置いているのは以下3点です。
1. GRCエンジニアリング: 監査・IT統制対応を「人手による証跡集め」から「コードによる継続的な取得」へ移行させ、基準への準拠を、年次のプロジェクトではなく日常的に検証可能な状態にすること。
2. 検知範囲の拡大: 現在はコーポレート基盤と同社プラットフォームを中心に構築されている検知の仕組みを、関連プロダクトへ展開すること。
3. 同社プラットフォームファミリーのセキュリティ強化: 同社プラットフォーム本体に加え、関連プロダクト群を対象に、セキュアコードレビュー、脆弱性管理、設計段階からのリスク低減を進め、プロダクトが増えても水準を保てる進め方をつくること。
その他にも、課題の定義から始める、設計判断に責任を持つ、横断的に合意を取る、AIの出力を検証し、責任を持つ、仕組みとして残す、といった役割が期待されます。

【ポジションのやりがい】
1. 裁量が持てる環境: 守るだけでなく、自ら設計・実装・運用まで一気通貫でやり切れる環境です。提案がそのまま全社の標準になるスピード感があります。
2. 専門性深さとキャリアの幅を同時に広げられる: プロダクト／コーポレート／ガバナンスを横断して経験でき、プラットフォーム事業ならではの決済・個人情報を扱う高い要求水準の中で専門性を磨けます。担当領域を一つに固定されないため、キャリアの幅を意図的に広げられます。
3. 高額なSaaSに頼らない内製環境: SIEM製品を購入して運用するのではなく、ログ相関分析基盤そのものを自ら設計・実装しています。検知ロジックを「他社製品の設定項目」ではなく「自分たちのコード」として持てる環境です。
4. AI活用が方針ではなく実装として存在する: AIによるトリアージや運用エージェントがすでに動いています。「AIを使っていきたい」という段階ではなく、精度とコストをどう作り込むかという段階の議論ができます。
5. 事業成長への直結: セキュリティがエンタープライズ商談のボトルネック解消＝売上に直結する組織目標として位置づけられており、取り組みの成果が事業インパクトとして可視化されます。

【利用ツール】
クラウド／インフラ: AWS（IAM、VPC、Lambda、Security Hub、GuardDuty 等）、IaC（Terraform 等）、GitHub、Wiz、内製サーバーレス基盤
ログ分析・検知: SQL、Athena、Glue による内製のログ相関分析基盤、EDR、CASB、IdP など各種SaaS・クラウドのログ集約
プロダクト開発: Ruby on Rails（読解・セキュアコードレビュー）、CI/CD へのセキュリティ組み込み
AI活用: Gemini、Claude・Claude Code、Notion AI、NotebookLM（テキスト生成・分析）、Cursor・GitHub Copilot・Devin（開発）、検知の一次トリアージ用LLM、セキュリティ運用AIエージェント（開発中）
コミュニケーション／ドキュメント: Slack（検知通知・運用連携）、Notion（規程・ガイドライン・ナレッジ管理)

「テクノロジーの発明により、人の可能性を拡張する」をビジョンに掲げ、
・情報をナレッジにするメディアキャプチャーツール「主力製品」
・ドキュメント文化が育つナレッジベース「同社の製品」
・問い合わせ削減もCX改善もできるAIナレッジデータプラットフォーム「同社の製品」
というナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営しています。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化により、AIの社会実装が加速する今、見落とされがちなのが「AIが何を根拠に判断しているか」という視点です。
AIはモデルやアプリケーション単体では正しく機能せず、“何をもとに答えを導き出すか”というナレッジ、つまり正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。

同社は、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）を展開するSaaS企業です。企業や自治体、医療機関、教育機関など企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供しています。

同社の主力製品はiPhoneの日本語入力システムを開発したテクニカルフェローが発明した「意図予測検索」技術（特許取得済）をコアにしています。
現在はこの技術に加え、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ており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

本求人はマーケティング部のオープンポジションです。選考を通じて対話を重ねながら、これまでのご経験やキャリア志向に最もフィットするポジションや役割を一緒に見出していければと考えております。以下に記載の業務内容はマーケティング全体の業務範囲であり、ご入社後はご自身の強みを活かせる領域から段階的に業務を広げていただく想定です。

【業務概要】
同社の主力製品の認知度向上から受注機会の創出まで、リードジェネレーション領域全体の戦略立案から実行までを担っていただきます。

【具体的な業務】
1. リードジェネレーション施策の企画・実行
・Webサイト、LP、ホワイトペーパー等を活用したインバウンド施策の企画・実行
・SEO、広告運用など多角的なチャネルからのリード獲得の戦略立案
・ランディングページの最適化・ABテスト実施
・ホワイトペーパーや導入事例などのコンテンツ制作

2. イベントマーケティング
・セミナー、イベントの企画立案
・パートナー企業との共催イベントの打診・調整
・登壇者のアサイン・調整
・当日の進行管理・司会進行・登壇者サポート
・効果測定とフォローアップ施策の実施

3. リードナーチャリング＆データ分析
・MA（マーケティングオートメーション）ツールを活用したリード設計
・メールマーケティングのシナリオ設計・配信・効果検証
・休眠顧客の掘り起こし施策の実施
・Google Analytics、Salesforceを用いたデータ分析
・マーケティング予算管理・ROI最適化

※将来的には、チームのマネージャーとしてのキャリアパスも想定しているポジションです。

【利用ツール】
・Slack
・同社の製品
・同社の製品
・Google Workspace
・Google Analytics
・Salesforce
・HubSpot
・Figma
など

【業務概要】
エンタープライズソリューション統括本部 ストラテジーサービス本部 ITサービス部への配属です。同部門はプライムSI（一次請けSI）を担い、戦略立案・企画から、設計・構築、運用保守まで一気通貫のサービス提供を行っています。新規顧客獲得を目的とした戦略立案及び実行を通して、アジャイル×PMOでのIT支援/DX推進、および新たな業界の顧客醸成を行います。そして、顧客課題の解決として、様々なSIプロジェクトを担います。

【具体的な業務】
顧客向けの各プロジェクトやITコンサルタント案件に対して、AI活用をテックリードするAX推進スペシャリストを募集します。同部門では、AI利活用を重要な取り組みの一つとして位置づけ、AIを用いて顧客への新たな価値提供や業務変革の実現に向けた取り組みを推進しています。
本ポジションでは、AIテックリードスペシャリストとして、特定案件の専任担当ではなく部門横断の立場で複数のプロジェクトを支援します。AI活用に関するアドバイザリー対応や技術検討、PoC支援、データ分析、技術選定などを通じて、案件推進を技術面からサポートいただきます。
また、顧客提案時の技術支援やプリセールス活動にも携わり、営業担当やPM、マネージャーと連携しながら、顧客課題に対する最適なAI活用方針の検討・提案を行っていただきます。特定の技術領域に限定することなく、生成AI、機械学習、データ分析など幅広い知見を活かしながら、企画から運用まで一貫して推進いただくことを期待しています。

【ポジションの魅力】
・複数のSI・コンサルティング案件を横断的に支援できる
・データ分析やPoCなどの実務から、技術提案・プリセールスまで幅広く携われる
・営業、PM、エンジニアなど多様なメンバーと連携しながらAI推進をリードできる
・特定技術に縛られず、案件ごとに最適解を選択できる

【キャリアパス・成長環境】
入社後は組織横断的な立場で複数案件に関与し、AI活用の起点となる役割を担っていただきます。AI活用パターンや知見を蓄積しながら、徐々に案件リードの比重を高めることが可能です。案件における技術的課題の解決支援やPoC推進だけでなく、営業提案やAI活用の検討などにも携わることで、技術力とコンサルティング力の両方を高めることができます。将来的には、AI活用方針の検討や標準化、AI案件のリード人材としての役割拡大など、個人の志向や成長に応じたキャリア形成ができます。ポテンシャル採用も想定しており、SIerにおけるAI活用を実務を通じて磨ける環境です。

【働き方・組織風土】
リモートワークを中心としたハイブリッド勤務です。所属組織は、志を持つ20〜50代の幅広いメンバーで構成され、コミュニケーションも活発な組織で、自由と裁量を持って挑戦できる文化が根付いています。

【組織ミッション】
「人と組織の生産性向上」への貢献を掲げる企業において、エンジニアとしてその価値を提供します。顧客やチームと伴走することで見えてくるシステム課題を解決し、達成感や喜びを共有しながら成長していくことをミッションとしています。

【組織魅力】
1. 一体感を持ったチーム体制: 同組織では一人ひとりの自主性を重んじ、常に挑戦し続けようという風土があります。また、様々な意見や考え方を積極的に発信するメンバーと、一人ひとりの意見をフラットに聞き、プロジェクトへ柔軟に反映するマネジメントでチームを構成することで一体感をもって開発を進めています。これまでの経験を活かしながらも新しいことに挑戦していくことができます。
2. スピードと裁量がある: エンタープライズソリューション本部は約350名の組織である一方、ほとんどの顧客がプライムで最上流から取り組みます。よって、プロジェクトの質を求められつつも、小回りの利いた動きが可能で、スピード感と裁量を通して、やりがいを感じることができます。これは通常のデリバリ部門だけでなく、営業や事業企画においても、自己裁量とチームマネジメントの両面で発揮されます。

以下の領域における課題解決の立案、意思決定支援から技術選定、プロジェクトマネジメント、ステークホルダー統制など、上流工程から開発、実装、運用までオーナーシップを持って統括します。

1. コーポレート・バックオフィス領域における技術戦略の統括（テックリード／システムアーキテクト）
コーポレート・バックオフィス領域のシステム開発・技術基盤全般について、中期戦略の策定から組織横断の意思決定、チームのアウトプット品質までを統括します。

・Identityライフサイクル管理：人事システム連携による入退社業務、プロビジョニング、権限変更の自動化について、全体アーキテクチャを設計し、開発ロードマップの策定、実行をリード
・SSO／認証基盤：OktaでのSAML／OIDC連携、条件付きアクセス、MFA、PIMなどのポリシーを全社方針として設計し、ステークホルダー調整から安定運用までをリード
・権限ガバナンス（IGA）：ロール／RBAC／ABAC／PBAC設計やSOD、監査ログ整備について、監査・法務・セキュリティ部門とのガバナンス方針そのものを策定
・IaC／標準化：Terraform／GitHubによるコード化の方針・開発ガイドラインを策定し、全社標準として展開

2. コーポレートITインフラの戦略立案と統括
全社の従業員が毎日使うコーポレートITインフラ（Google Workspace／Okta／AWS／LLMツール／主要SaaS群）について、中期戦略の立案からロードマップ実行、投資判断までオーナーシップを持って統括します。

・プラットフォーム全体戦略：GWS／AWS／MCPゲートウェイ／各SaaSの構成方針・技術選定・統廃合／移行／EOL対応を含む中期ロードマップを自ら策定し、経営層・関連部門への説明責任を担う
・ゼロトラストと認証基盤：Oktaでのアクセスポリシーを全社方針として設計し、継続的な見直し体制を構築
・Google Workspaceのセキュリティ高度化：Context-Aware Access、DLP、監査ログ、AIガードレール設計／運用、メールセキュリティなどの全社ポリシーを策定・統括
・AWS基盤のガバナンス：権限設計・ネットワーク・監視・セキュリティベースラインについて全社基準を策定
・運用と信頼性の設計：監視／アラート設計、インシデント／変更/問題管理体制の構築、自動化投資の意思決定
・コストガバナンス：クラウド費用・SaaSライセンスの可視化・最適化について、予算計画・投資対効果の判断をリード
・製品／ベンダー選定：技術評価・PoC・契約更新について最終的な意思決定支援
・セキュリティ対応：各施策における情報セキュリティ部門との論点整理と要件定義

●本ポジションの魅力
最大の魅力は、ユーザーである従業員と非常に近い距離で開発に携われる点です。

IT投資に柔軟な環境で技術課題の解決をリードし、モダンなIT環境でコーポレートITの価値創造にチャレンジできます。また、採用する技術において重要な意思決定ができます。
クラウドやサーバーレスといった最先端の技術環境を活用しながら、小規模な開発単位で多様な技術に触れられるので、課題の発見から対応案の検討、開発までを一貫して主導できます。

内製文化が根付いているため、これまでのエンジニア経験をそのまま生かすことができます。
開発例としては以下のようなものがあります。
・内製Goアプリケーション
・Slackボット、AIエージェント
・Workday／Oktaなど各種SaaSとのAPI連携
・アカウント自動化ツール
・Oktaを中核に、SSO／SCIMプロビジョニング／RBAC、ABAC、PBACを設計・運用
・Joiner Mover Leaverや申請 承認 付与 監査

開発の成果は、身近なユーザーから直接フィードバックとして受け取ることができ、事業の加速や社内業務の効率化への貢献を即座に実感できます。

さらに、IT事業会社ならではのボトムアップ提案が受け入れられやすい文化があり、相互レビューや読書会を通じた活発なナレッジ共有の中で、高い裁量と安心感を持って技術力やキャリアを継続的に高めていけるポジションです。

【開発環境、使用するツールなど】
● クラウド・インフラ
AWS, Google Cloud, Cloudflare
Cisco Meraki

● ID・デバイス管理／SaaS
Okta, Microsoft Entra ID
Google Workspace, Box
Jamf Pro, Intune
kintone, Slack

● 認証・ネットワーク
VPN, ゼロトラストアーキテクチャ
各種ネットワーク機器・IDaaS 連携

● 構成管理・IaC
Terraform, Ansible
GitHub Actions

● 言語
Python, Go, Shell Script, Google Apps Script

● OS／デバイス
Mac, Windows, Linux, iPad, Android

当社が展開するプロダクト、またはデータ戦略部門・研究開発部門において、独自のビジネスデータベースと先端技術（AI・機械学習・生成AI）を組み合わせた機能開発・技術課題解決を担います。

ご経験や適性に応じて、以下のいずれかの領域の業務を中心に行います。

1. 検索・推薦エンジニアリング
検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、RAGなど）の設計・実装
検索精度の向上、パフォーマンスチューニング、UX改善指標の策定
2. 機械学習・自然言語処理・画像認識
文書からの情報抽出、名寄せ、ニュース推薦等のアルゴリズム研究開発
生成AI（LLM）を活用した新機能のプロトタイピングおよびプロダクト実装
実サービスへの導入に向けたモデルの最適化・API化
3. データサイエンス・戦略
事業課題に基づくデータ分析、統計モデリング、インサイト抽出
独自の企業データベース構築に向けた名寄せエンジンの開発・運用
4. アーキテクチャー・技術基盤
AI・データアプリケーションにおける最適なアーキテクチャー設計・技術選定
大規模データ処理基盤やMLOps/LLMOps環境の構築・運用

●本ポジションの魅力
・国内最大級のビジネスデータ（名刺、契約書、請求書等）を用いた高度な分析・開発経験を積める
・R&Dとプロダクト開発の距離が近く、自らの技術成果がダイレクトに事業貢献・ユーザー価値につながる実感を得られる
・生成AI、LLM、RAGなどの最先端技術を、実用的なプロダクト機能として実装する挑戦ができる
・スケーラブルな検索基盤やデータ基盤の設計・構築スキルが身に付く

●主な技術スタック
▼ 開発言語
-Python/TypeScript/Kotlin/Ruby/Rust 等

▼ インフラ
-AWS/Google Cloud/Azure/Docker/Kubernetes/Terraform

▼ データベース / 検索基盤
-PostgreSQL/Elasticsearch/OpenSearch/BigQuery/DynamoDB

▼ その他（ソースコード管理・コミュニケーション・デザイン連携etc）
-GitHub, Datadog

※配属チームやプロジェクトにより、最適な技術を選定・使用します。

当社グループクラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。

＜具体的な業務内容＞
(1)クラウド環境のプラットフォーム最適化（要件定義・設計・構築・運用・テスト）
・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応
・サーバーレス／コンテナ／マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装
(2)マルチクラウドソリューションの企画・推進
・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案
・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進
(3)クラウド環境上の生成AI環境構築
・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証
・トラストモデルの検証
・技術強化部門へPoC環境提供
(4)プロジェクト運営
・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード
・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等
・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等

＜現状推進しているプロジェクト＞
・マルチクラウド間データ連携基盤の構築
・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化

●ビジョン／ミッション
知る力を高めるため、最新のテクノロジーを活用して社員にパワーを与えること、データの活用をベースに経営基盤の強化／競争力の強化を行うことをミッションに業務を推進しています。

●組織の強み／魅力
・サーバーレスやコンテナなどクラウドネイティブ最新技術を現場で推進することができます。
・ChatGPT・Geminiなど生成AIをクラウド環境に統合する先進的な取り組みに関わることができます。
・SAP(Joule)、SFDC(Agent Force)などクラウドアプリケーションのAI活用推進の取り組みに関わることができます。
・最新テクノロジーで社員の生産性を高め、経営基盤を強化するというダイレクトな成果を実感できます。
・技術評価を積極的に行っており、最先端の技術を先導的に試せるフィールドがあります
・当社グループのスケールと信頼性をバックボーンに、クラウド戦略の立案から構築・運営までを主体的にリードできる環境があります。グループ共通の基盤やガバナンスを活かしながらも、高い裁量のもとで企画・推進を行うことができ、メンバー一人ひとりの発想や提案が新たな取り組みにつながります。自らのアイデアをスピード感を持って形にし、その成果がグループ全体の変革へと波及を実感できる仕事です。

当社クラウド管理部にて、クラウド環境の最適化、マルチクラウドソリューションの企画・実行をお任せします。

＜具体的な業務内容＞
(1)クラウド環境のプラットフォーム最適化（要件定義・設計・構築・運用・テスト）
・既存IaaS・PaaS環境からのクラウドネイティブ化対応
・サーバーレス／コンテナ／マイクロサービスなどを活用したクラウドネイティブ技術の実装
(2)マルチクラウドソリューションの企画・推進
・AWS/Azure等の強みを活かしたプラットフォーム設計と活用戦略立案
・グローバル拠点を含めた導入展開・標準化・セキュリティ施策の推進
(3)クラウド環境上の生成AI環境構築
・企業プラットフォームからMCP等を活用したLLM連携の構築・活用検証
・トラストモデルの検証
・技術強化部門へPoC環境提供
(4)プロジェクト運営
・グローバルプロジェクトのPM/PL/PMO等の各役割に応じたリード
・プロジェクト進捗管理、課題管理、コスト管理、リスク管理、ステークホルダ管理 等
・プロジェクト会議アレンジ、ファシリーテート、資料作成 等

＜現状推進しているプロジェクト＞
・マルチクラウド間データ連携基盤の構築
・クラウド基盤エンタープライズアーキテクチャのグランドデザイン、標準化

●ビジョン／ミッション
知る力を高めるため、最新のテクノロジーを活用して社員にパワーを与えること、データの活用をベースに経営基盤の強化／競争力の強化を行うことをミッションに業務を推進しています。

●組織の強み／魅力
・サーバーレスやコンテナなどクラウドネイティブ最新技術を現場で推進することができます。
・ChatGPT・Geminiなど生成AIをクラウド環境に統合する先進的な取り組みに関わることができます。
・SAP(Joule)、SFDC(Agent Force)などクラウドアプリケーションのAI活用推進の取り組みに関わることができます。
・最新テクノロジーで社員の生産性を高め、経営基盤を強化するというダイレクトな成果を実感できます。
・技術評価を積極的に行っており、最先端の技術を先導的に試せるフィールドがあります
・当社グループのスケールと信頼性をバックボーンに、クラウド戦略の立案から構築・運営までを主体的にリードできる環境があります。グループ共通の基盤やガバナンスを活かしながらも、高い裁量のもとで企画・推進を行うことができ、メンバー一人ひとりの発想や提案が新たな取り組みにつながります。自らのアイデアをスピード感を持って形にし、その成果がグループ全体の変革へと波及を実感できる仕事です。

アプリやWebサイトなどの顧客接点において、生成AIを活用した先進的な機能実装やサービス改善プロジェクトの計画策定・進行管理を担うポジションです。特定の枠組みに固執せず、状況に応じて開発チームとビジネス部門の間を柔軟に立ち回り、プロジェクトをゴール（リリース）まで導く役割です。

【職務詳細】
1. 対顧客向けサービスへのAI導入プロジェクト管理
・AI導入テーマに沿ったプロジェクト計画の策定（スケジュール・リソース・タスクの洗い出し）
・開発プロセスにおけるボトルネックの特定と、関係各所（エンジニア・デザイン・法務等）との柔軟な調整による課題解決
・ユーザーの利便性を考慮したAIの振る舞いやアプリ／Web上の表示仕様などの要件定義支援

2. 現場主導のAI実装・改善
・生成AIの特性を活かしたプロトタイプ（PoC）の進行支援と、ユーザー体験の検証
・リリース後のユーザー反応やログに基づいた、プロンプトの微調整や追加改修プロジェクトのリード

3. ステークホルダーとの連携
・プロジェクトの状況に応じ、現場や開発パートナーのエンジニアから事業責任者まで、適切なタイミングで情報共有・連携を行い、プロジェクトを円滑に推進する

【本ポジションの魅力】
・実務に直結するAI経験：構想だけでなく、実際のプロダクトにAIを組み込み、世に送り出すまでのプロセスをリードできます。
・柔軟な動きを推奨する文化：定められた役割に縛られすぎず、プロジェクトを前に進めるために必要なアクションを自ら考え、臨機応変に実行できます。
・市場価値の高いスキルセット：顧客向けサービスのAI実装という、技術とビジネスの橋渡し役としての希少な経験を積むことができます。

同社は、ナレッジマネジメントに主軸を置いた3つの事業を運営しています。
主力製品として、スクリーンショット共有ツール、知的生産共有ノート、AIナレッジデータプラットフォームを提供しています。

生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化によりAIの社会実装が加速する中、AIが何を根拠に判断しているかという視点が重要です。AIはモデルやアプリケーション単体では機能せず、正確に整理された知識のデータ基盤が不可欠です。同社は、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）を展開するSaaS企業です。企業や組織のAI活用を支える“情報インフラ”構築支援するプロダクトの開発・提供を行っています。

同社の主力プロダクトは、意図予測検索技術（特許取得済）をコアにしています。現在はこの技術に加え、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ており、企業のAI活用基盤としてさらなる進化を続けています。

本ポジションは経営企画室への配属を予定しています。

●具体的な業務内容
・各種ツールを用いた、セールス・マーケティング全体のデータ集約基盤の構築と業務効率化/高度化
└ 上記の実現のために、ビジネスサイドの業務効率に関わる課題ヒアリング
└ 上記の課題を解消するための要件定義およびシステム/業務オペレーション設計（新たなシステムの新規導入検討を含む）

（参考）同社のBizOpsチームで取り扱っているサービス例
- Salesforce
- Miitel
- FORCAS
- Sansan
- Amptalk 等

└ 各部署（セールス、マーケティング、CS等）と連携した、各種行動データのモニタリング環境の構築
└ データ活用基盤の定期的なメンテナンス

セールス関連の業務をキャッチアップしていただく可能性があります。

経営企画室は現在、約5名（GM1名、メンバー4名）が在籍しています。

【利用ツール】
・Salesforce
・Slack
・Helpfeel Cosense
・GoogleMeet
・ZOOM
・ベルフェイス
・Miitel

AIによる業務可視化プロダクトを入口に、顧客自身もまだ言語化できていない課題を捉え、AIコンサルタントと協働しながらAI-BPRの提案へつなげることがミッションです。顧客との最初の接点づくりから、提案、受注、継続提案までを担うことに加え、どの業界の、どのような課題に、どのような提案が響くのかを検証し、ターゲット、ユースケース、提案手法、営業プロセスをつくる役割です。既にある商材を売る営業から、AIを活用した業務変革を提案し、事業の売り方そのものをつくる営業へチャレンジいただくことが可能です。SaaS営業の経験を生かしながら、AIソリューション営業、GTM、BizDevへとキャリアを広げられる、事業立ち上げ期のコアポジションです。

同社は、「民間から多種多様な社会保障をいきわたらせる」をミッションに掲げ、置かれた環境にかかわらず、誰もが自らの境遇を打破できる社会の実現を目指しています。その実現に向け、寄付プラットフォーム、インクルーシブデザインスタジオ、システム開発・エンジニアリングを担う3事業を展開してきました。今回、新たな事業の柱としてAI事業部を立ち上げます。これまで培ってきたテクノロジー、デザイン、事業開発の知見を掛け合わせ、AIを導入すること自体ではなく、企業の業務と組織が実際に変わるところまで支援します。

生成AIの活用が広がる一方、多くの企業では、どの業務からAIを活用すべきか分からない、現場の業務や判断基準が属人化している、PoCを実施したものの現場に定着しない、AIを導入したが具体的な成果につながっていないといった課題が生まれています。これらの背景には、業務量、例外処理、判断基準、属人化といった一次情報が整理されておらず、現場の実態が見えていないという問題があります。同社は、AI導入の前段にある現状把握から、業務の再設計、AIの実装、現場への定着までを一気通貫で支援します。

同社が開発したAIによる業務可視化プロダクトは、AIエージェントが現場メンバーへヒアリングを行い、組織内に点在する知見や判断基準を収集・構造化するサービスです。既存資料や社内チャネルを参照し、企業や業務に関する前提知識を踏まえて調査を設計します。AIが一人ひとりに対話し、業務の頻度、工数、背景、判断の根拠まで深掘りします。業務フロー、属人化マップ、ROI試算、AIの適用余地などを、意思決定に使える形で可視化します。生成AIやAIエージェントの普及に伴い、業務可視化やAI導入を支援するサービスは、AI SaaS企業やコンサルティングファームなどから相次いで提供されています。その中で同社のプロダクトが目指すのは、既存の社内資料やAI上に蓄積された情報を整理するだけではありません。AIエージェントによるヒアリングを通じて、社員自身も明確に言語化できていない判断基準、例外対応、仕事のコツなどを引き出し、組織で活用できる情報として構造化します。さらに、可視化して終わるのではなく、その結果をもとにAI-BPRの優先順位を定め、業務の再設計、AIの実装、現場への定着・継続改善までつなげられることが、同社の提供価値です。これまで多くの工数を要していた現状把握・業務可視化を効率化し、その結果をAI-BPRの優先順位づけ、実装、継続改善までつなげられることが、同社の強みです。

提供する3つの支援メニューとして、部門単位で導入し現場の知見や業務実態を可視化するLightプラン、設計からヒアリング、分析、報告までを支援しBPRの論点と優先順位を整理するStandardプラン、To-Beプロセスの設計、AIエージェントの実装、現場定着、効果検証まで継続的に伴走するPremiumプランがあります。

本ポジションのポイントは、顧客の「AIで何かできないか」という曖昧な相談を、実行可能な業務変革の入口へ変えることです。同社プロダクトの提案・受注に加え、顧客の検討背景や業務課題を整理し、Standard、PremiumのAI-BPR案件へつなげます。また、単に個別の商談を進めるだけでなく、売れる業界、課題、ユースケース、提案パターンを見つけ、再現可能な営業モデルをつくることも期待しています。

【具体的な業務内容】
1．新規商談の創出
・アポイント獲得のアウトソーシング、ホワイトペーパー、イベント、紹介などから生まれた問い合わせへの対応
・ターゲット企業、業界の選定と課題仮説の設計
・電話、メールなどを活用したアウトバウンドでのアポイント獲得
・商談創出チャネルごとの検証と改善

2．初回商談・案件選別
・顧客の検討背景、対象部門、業務課題、実現したい状態のヒアリング
・予算、決裁者、導入時期、社内体制など案件性の確認
・同社プロダクトの説明、デモ
・顧客の課題に応じた導入プランの提案

3．提案・クロージング
・Lightプランの提案、見積もり、契約、受注までの一連の対応
・Standard、Premium案件におけるAIコンサルタントとの共同提案
・顧客の意思決定プロセスと関係者を整理し、契約締結まで商談全体を推進
・商務条件の調整および契約手続き

4．受注後の関係構築・事業開発
・導入後の顧客との関係維持
・LightからStandard、Premiumへのアップセル
・商談で得た顧客の声を、プロダクトや支援メニューの改善へ反映
・営業資料、ヒアリング項目、提案プロセス、KPIなど営業の型づくり

経験豊富なAIコンサルタントと協働いただきます。フィールドセールスが、専門的な業務分析やAI設計まですべて一人で担うわけではありません。顧客との関係構築と商談全体の推進をフィールドセールスが担い、業務課題の構造化やAI-BPRの設計は、AIコンサルタントと協働します。

【このポジションの魅力】
1．AI事業のGTMをゼロからつくれる
すでに完成した営業プロセスを運用するのではなく、ターゲット、ユースケース、チャネル、提案手法を検証し、事業の勝ち筋をつくれます。自身の営業活動が、そのまま事業戦略や営業の型になっていくフェーズです。

2．SaaS営業からAIソリューション営業へ広がれる
単一プロダクトの販売にとどまらず、業務診断、AI-BPR、AIエージェント実装まで提案領域を広げられます。顧客ごとに異なる課題を捉え、専門家とともに解決策を組み立てる、より複雑で高付加価値な提案経験を積めます。

3．自社プロダクトとコンサルティングの両方を扱える
AIによる業務可視化プロダクトを入口に、顧客ごとの課題に合わせてコンサルティングや開発へ提案を広げられる、プロダクトとプロフェッショナルサービスを組み合わせた事業モデルです。

4．顧客の声を、サービスづくりに直接反映できる
立ち上げ期だからこそ、営業現場で得た気づきを、プロダクト機能、成果物、料金プラン、支援メニューへ直接反映できます。「売る」と「つくる」が分断されていない環境です。

5．経営陣と近い距離で、事業づくりに関われる
CEO、CTO、AIコンサルタントと日常的に協働し、顧客への提案だけでなく、事業の方向性や優先順位の議論にも関われます。

6．営業の先にある...

【業務概要】
創業当時よりDXコンサルティングサービスを提供している企業でのポジションです。クライアントのデータドリブンな意思決定を実現するための基盤整備を進めます。近年データ・AIデータ基盤プロジェクトの引き合いが増加しており、ニーズに応えるべくデータ活用を支える専門チームの強化が必要です。データ基盤の設計・構築から運用まで幅広く携わり、将来的にはデータエンジニアリング組織の中核を担っていただく方を募集しています。

【具体的な業務】
大手エンタープライズ企業のデータ・AI戦略に基づく基盤設計から構築まで一気通貫で支援します。
業務イメージ:
・データ活用戦略策定（同社コンサルティング部門と共に）
・データ収集・蓄積処理の設計
・MLOps基盤の設計・構築
・LLM/RAG向けデータパイプライン構築
・BIツール向けデータ基盤構築
・API・システム間データ連携
主なプロジェクト事例:
・大手金融機関：顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計
・大手エネルギー系インフラ：データ活用基盤企画構想
・大手製造業：基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施
・大手製造業：データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発
・大手自動車メーカー：スポーツ動作に関するデータ解析支援
プロジェクト組織体制:
マネージャーとメンバーの比率を1対2程度で編成しています。経験豊富なエンジニアが多く、負荷のかからないバランスの良い組織体制となっています。
技術スタック:
開発言語：Java、Python、TypeScript、JavaScript
クラウド系：AWS、Azure、GCP、Terraform、Docker
フレームワーク：Spring Boot、Spring、Django、React
CI/CD：GitHub、CircleCI、GitLab

【ポジション・部門の魅力】
・データ基盤の構築だけではなく、データ活用戦略からアーキテクチャまでご経験スキルに合わせて幅広く経験を積むことができます
・生成AI・LLMなどの最先端技術の活用についても挑戦できます
・事業立ち上げ初期フェーズでの参画のため、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会がございます
・コンサルティング事業への社内異動も可能で、ご志向に合わせたキャリア選択が可能です。
事業立ち上げフェーズの中で、案件獲得及び採用が順調で急拡大しており、実力次第で早期にプロジェクトマネージャーとして活躍する機会があります。また、将来的なプロダクト開発を見据え、開発体制の内製化を進めています。コンサルティング事業への社内異動も可能で、ご志向に合わせたキャリア選択が可能です。
教育研修制度:
【社内副業制度（＋1制度）】
自身の能力開発機会として、社内システム開発、技術広報活動、セキュリティレベル向上施策など、多様な社内業務に関与することができます。成果は加点評価として賞与に還元しています。
【プロダクト開発研修機会】
オリジナルWebガチャゲーム開発を題材としたプロダクト開発研修を行っています。企画構想から拡張構想・クラウド環境構築・DB設計・実装・応用まで、プロダクト開発における一連のプロセスを学ぶ機会を作っています。
【AI駆動開発機会】
AI駆動開発の実践機会として、様々な社内システム実装・運用改善の機会を作っています。
評価制度について:
半期ごとの能力評価で昇給率が高く、大手SIer以上の給与水準を実現しています。
設計思想：顕在化重視・再現性重視
評価軸：人物評価・能力評価・実績評価
事業部の雰囲気について:
仕事に全力で取り組みつつ、心理的安全性が非常に高い組織です。また、コンサルティング事業部との繋がりも深く、コミュニケーションがとりやすい環境です。

【ポジションの魅力】
・大手エンタープライズ企業のデータ活用戦略策定など上流フェーズに携わることができます。
・DX知見が豊富なコンサルタントやエンジニアと共に実行支援まで伴走することができます。
・生成AI・LLMなどの最先端技術の活用にも挑戦できます。

【業務概要】
データサイエンティストとして、データ活用戦略策定から実行まで幅広く携わり、将来的にはデータエンジニアリング組織の中核を担うポジションです。

【具体的な業務】
大手エンタープライズ企業の経営・事業・業務課題に対して、データサイエンスを活用した課題解決を推進します。

業務イメージ:
・顧客の経営・事業・業務課題の整理
・データ活用戦略策定、分析テーマの企画提案
・データ分析要件・KPI・評価指標の設計、モデル設計、開発
・生成AI・LLMを活用した業務・サービスの企画開発
・分析結果を踏まえた業務改善施策の立案、報告
・施策実行後の効果検証・改善
・社内データエンジニア・AIエンジニア・コンサルタントとの協働

主なプロジェクト事例:
・大手金融機関：顧客体験価値最大化モデル構築と営業活動設計
・大手エネルギー系インフラ：データ活用基盤企画構想
・大手製造業：基幹刷新に伴うデータ分析環境の再構築およびデータ分析企画・実施
・大手製造業：データ利活用の態勢構築とダッシュボード開発
・大手自動車メーカー：スポーツ動作に関するデータ解析支援